(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両のヨーレートを検出する第１のセンサと、
車両の車輪速度を検出する前記第１のセンサとは異なる第２のセンサと、
前記第１のセンサによって検出された車両のヨーレートと、前記第２のセンサの出力に基づいて非操舵輪の車輪速度により推定された前記車両のヨーレートとに基づいて前記第１のセンサの異常の有無を検出する異常検出手段と、
車輪の路面に対するグリップ度合いを検出するグリップ度合い検出手段と、
前記グリップ度合いにより非操舵輪を含む３輪以上がグリップしている状態であるか否かを判定して否定判定の場合に前記異常検出手段による異常の有無の検出を禁止する禁止手段と、
を備えた車両用センサ異常検出装置。
【請求項２】
前記禁止手段は、前記非操舵輪を含む３輪以上がグリップしている状態であるか否かを判定して否定判定の場合及び路面の横断勾配が所定値以上である場合の少なくとも一方の場合に前記異常検出手段による異常の有無の検出を禁止する
請求項１記載の車両用センサ異常検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両用センサ異常検出装置に係り、特に、車両に搭載されたセンサの異常の有無を検出する車両用センサ異常検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両走行中に障害物回避等の急激なハンドル（ステアリングホイール）操作を行ったときや、滑りやすい路面のカーブに進入したとき等に発生する横滑りを抑制するために、エンジン出力と各車輪のブレーキ力を自動的に制御し、車両の安定性を確保する技術としてＶＳＣ（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）システム（車両安定性制御システム）が知られている。このシステムでは、ヨーレートセンサ、舵角センサ、横加速度センサ等の各種センサによって車両の横滑りを検出して、エンジン出力と各車輪のブレーキ力の制御を行って車両の安定を図っている。従って、上記各種センサに異常なものがあると、車両の横滑りの検出精度が低くなり、車両を十分に安定させることができない場合がある。
【０００３】
そこで上記各種センサの異常の有無を検出する必要があり、このために適用し得る技術として特開平６−２０６５６９号公報に記載の技術があった。
【０００４】
この技術では、左右の車輪速に基づいて推定ヨーレートを演算し、該演算結果とヨーレートセンサからの出力値とを比較することによってヨーレートセンサの異常を検出していた。このように、特開平６−２０６５６９号公報に記載の技術は、センサ出力を車両状態から定常式を利用して求めた演算（推定）値と比較することによってセンサの異常を検出するものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特開平６−２０６５６９号公報に記載の技術では、車両が路面に対してグリップしていないときには上記演算に用いられる定常式が成立しないため、センサの異常を誤検出する可能性がある、という問題点があった。
【０００６】
本発明は上記問題点を解消するために成されたものであり、センサの異常の誤検出を防止することができる車両用センサ異常検出装置を得ることが目的である。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明の車両用センサ異常検出装置は、車両のヨーレートを検出する第１のセンサと、車両の車輪速度を検出する前記第１のセンサとは異なる第２のセンサと、前記第１のセンサによって検出された車両のヨーレートと、前記第２のセンサの出力に基づいて非操舵輪の車輪速度により推定された前記車両のヨーレートとに基づいて前記第１のセンサの異常の有無を検出する異常検出手段と、車輪の路面に対するグリップ度合いを検出するグリップ度合い検出手段と、前記グリップ度合いにより非操舵輪を含む３輪以上がグリップしている状態であるか否かを判定して否定判定の場合に前記異常検出手段による異常の有無の検出を禁止する禁止手段と、を備えている。
【０００８】
本発明の車両用センサ異常検出装置によれば、異常検出手段により、車両のヨーレートを検出する第１のセンサによって検出された車両のヨーレートと、上記第１のセンサとは異なる第２のセンサの出力に基づいて非操舵輪の車輪速度により推定された上記車両のヨーレートとに基づいて上記第１のセンサの異常の有無が検出される。
【０００９】
なお、異常検出手段による第１のセンサの異常の有無の検出は、例えば、第１のセンサによって検出された車両のヨーレートと、第２のセンサの出力に基づいて推定された上記車両のヨーレートとの差分が予め定められたしきい値より大きな場合に第１のセンサは異常であるとしたり、第１のセンサによって検出された車両のヨーレートと、第２のセンサの出力に基づいて推定された上記車両のヨーレートとの比率が予め定められた比率より大きな場合に第１のセンサは異常であるとすること等によって行うことができる。
【００１１】
また、本発明では、グリップ度合い検出手段によって車輪の路面に対するグリップ度合いが検出され、該グリップ度合いにより非操舵輪を含む３輪以上がグリップしている状態であるか否かを判定して否定判定の場合には上記異常検出手段による異常の有無の検出が禁止手段によって禁止される。
【００１２】
すなわち、車輪の路面に対するグリップ度合いが低い場合には定常式が成立せず、第２のセンサの出力に基づいて推定される車両のヨーレートは信頼性の低いものであるので、この場合には異常の有無の検出を行わないようにしている。
【００１３】
このように、本発明の車両用センサ異常検出装置によれば、車輪の路面に対するグリップ度合いにより非操舵輪を含む３輪以上がグリップしている状態であるか否かを判定して否定判定の場合には異常検出の対象としているセンサの異常検出を禁止しているので、センサ異常の誤検出を未然に防止することができる。
【００１４】
ここで、本発明の車両用センサ異常検出装置における前記禁止手段は、請求項２記載の発明のように、前記非操舵輪を含む３輪以上がグリップしている状態であるか否かを判定して否定判定の場合及び路面の横断勾配が所定値以上である場合の少なくとも一方の場合に前記異常検出手段による異常の有無の検出を禁止するものとすることができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明に係る車両用センサ異常検出装置の実施の形態について詳細に説明する。
【００１９】
〔第１実施形態〕
まず、図１を参照して、本実施の形態に係る車両用センサ異常検出装置の構成について説明する。
【００２０】
同図に示すように、本実施の形態に係る車両用センサ異常検出装置は、車輪速度センサ１２により検出された車輪速度に基づいて、スリップ速度に対する車輪と路面との間の摩擦係数μの勾配である路面μの勾配（以下、「μ勾配」という）を演算する路面μ勾配演算回路１４と、車輪速度センサ１２により検出された車輪速度に基づいて、車輪の振動の大きさを表す物理量である振動レベルを演算する振動レベル演算回路１６と、を備えている。
【００２１】
また、本実施の形態に係る車両用センサ異常検出装置は、温度センサ１８により検出された環境温度、ワイパ作動検出センサ２０により検出されたワイパの作動状態、車速センサ２２により検出された車速、路面μ勾配演算回路１４により演算されたμ勾配、及び振動レベル演算回路１６により演算された振動レベルに基づいて、車輪の路面に対するグリップ状態を検出してグリップレベルとして出力するグリップ度合い検出手段としてのタイヤグリップ状態検出回路２４を備えている。
【００２２】
更に、本実施の形態に係る車両用センサ異常検出装置は、上記タイヤグリップ状態検出回路２４により検出されたグリップレベルが高い場合にヨーレートセンサ２６、舵角センサ２８、及び横加速度センサ２９の各センサの異常の有無を検出するセンサ異常検出回路３０を備えている。
【００２３】
ここで、車輪速度センサ１２は、各車輪の車輪速度に応じたセンサ出力信号を出力するいわゆる車輪速センサと、該センサ出力信号から各車輪の実際の回転速度を示す車輪速度信号を演算する演算手段と、から構成することができる。
【００２４】
次に、図２を参照して、路面μ勾配演算回路１４及び振動レベル演算回路１６を詳細に説明する。
【００２５】
路面μ勾配演算回路１４は、上記車輪速度センサ１２により検出された各車輪の車輪速度信号から路面外乱を受けた車輪共振系の応答出力としての各車輪の車輪速振動を検出する前処理フィルタ３２と、検出された車輪速振動を満足するような各車輪の伝達関数を最小自乗法を用いて同定する伝達関数同定回路３４と、同定された伝達関数に基づいて、μ勾配を各車輪毎に演算する演算回路３６と、を備えている。
【００２６】
前処理フィルタ３２は、本車輪共振系の共振周波数と予想される周波数を中心として一定の帯域の周波数成分のみを通過させるバンドパスフィルタや、該共振周波数成分を含む高帯域の周波数成分のみを通過させるハイパスフィルタなどで構成することができる。なお、本実施の形態では、このバンドパスフィルタ或いはハイパスフィルタの周波数特性を規定するパラメータを一定値に固定したものである。
【００２７】
なお、この前処理フィルタ３２の出力は、直流成分を除去したものとする。すなわち、車輪速度信号の回りの車輪速振動のみが抽出される。
【００２８】
いま、ここで、前処理フィルタ３２の伝達関数Ｆ（ｓ）を、
【００２９】
【数１】
0003618274.tif 000002
【００３０】
とする。ただし、ｃｉはフィルタ伝達関数の係数、ｓはラプラス演算子である。
【００３１】
次に、伝達関数同定回路３４が依拠する演算式を導出しておく。なお、本実施の形態では、前処理フィルタ３２の演算を、伝達関数同定回路３４の演算に含めて実施する。
【００３２】
まず、同定すべき伝達関数は、路面外乱ΔＴｄを加振入力として、このとき前処理フィルタ３２により検出された車輪速振動Δω１を応答出力とする２次のモデルとする。すなわち、
【００３３】
【数２】
0003618274.tif 000003
【００３４】
の振動モデルを仮定する。ここに、ｖは車輪速度信号を観測するときに含まれる観測雑音である。（２）式を変形すると、次式を得る。
【００３５】
【数３】
0003618274.tif 000004
【００３６】
まず、（３）式に（１）式の前処理フィルタを掛けて得られた式を離散化する。このとき、Δω１、ΔＴｄ、ｖは、サンプリング周期Ｔｓ毎にサンプリングされた離散化データΔω１    （ｋ）、ΔＴｄ  （ｋ）、ｖ（ｋ）（ｋはサンプリング番号：ｋ＝１，２，３，．．．．  ）として表される。また、ラプラス演算子ｓは、所定の離散化手法を用いて離散化することができる。本実施の形態では、１例として、次の双一次変換により離散化するものとする。なお、ｄは１サンプル遅延演算子である。
【００３７】
【数４】
0003618274.tif 000005
【００３８】
また、前処理フィルタの次数ｍは、２以上が望ましいので、本実施の形態では、演算時間も考慮してｍ＝２とし、これによって次式を得る。
【００３９】
【数５】
0003618274.tif 000006
【００４０】
また、最小自乗法に基づいて、車輪速振動Δω１の各データから伝達関数を同定するために、（４）式を、同定すべきパラメータに関して一次関数の形式となるように、次式のように変形する。なお、“Ｔ”を行列の転置とする。
【００４１】
【数６】
0003618274.tif 000007
【００４２】
である。上式において、θが同定すべき伝達関数のパラメータとなる。
【００４３】
次に、振動レベル演算回路１６は、車輪速度センサ１２によって検出された車輪速度信号のうち、少なくとも１つの共振点または少なくとも１つの反共振点を含む周波数が低周波数領域より大きい所定範囲の車輪速度信号を抽出するバンドパスフィルタ３８を備えている。バンドパスフィルタ３８には、バンドパスフィルタ３８より抽出された車輪速度信号に基づいて、車輪の振動の大きさを表す物理量、本実施の形態では、振動レベルを演算する演算回路４０が接続されている。
【００４４】
次に、タイヤグリップ状態検出回路２４を説明する。図３に示すように、タイヤグリップ状態検出回路２４は、車輪の路面に対するグリップ状態が高い状態である基準状態を検出する基準状態検出回路４２と、基準状態検出回路４２により検出された基準状態におけるμ勾配の平均値であるμ勾配初期値を記憶する路面μ勾配初期値記憶回路４４と、路面μ勾配初期値記憶回路４４に記憶されたμ勾配初期値と検出されたμ勾配値とを比較して、タイヤグリップ状態を表す値（グリップレベル）を出力する路面μ勾配比較回路４６と、を備えている。
【００４５】
図４に示すように、基準状態検出回路４２は、車輪速度センサ１２により検出された左右輪の車輪速度、車速センサ２２により検出された車速、振動レベル演算回路１６により演算された振動レベル、ワイパ作動検出センサ２０により検出されたワイパ作動状態、及び温度センサ１８により検出さた環境温度が入力され、これらから車両が直進かつ一定速度で走行しかつ振動レベルが低い高μ路を走行していることを検出して信号を出力するＡＮＤ回路５２と、ＡＮＤ回路５２から信号が入力された場合、路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配に出力を切り替える切替回路５４と、切替回路５４からの出力に基づいて車輪の路面に対するグリップ状態が高い状態である基準状態であることを示す高μ路フラグを出力する高μ路検出回路５６と、を備えている。
【００４６】
高μ路検出回路５６は、切替回路５４からの出力（路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配）がしきい値α（予め実験等により定めた高μ路走行時のμ勾配の最大値に近い値（図７参照））より大きいか否かを判定する比較回路５８と、比較回路５８により路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配がしきい値αより大きいと判定された場合には、判定された回数をカウント（変数ｉを１インクリメント）するカウンタ６０と、一定時間以上カウント値が更新されない場合にカウンタ６０のカウント値をリセット（ｉ＝０）するクロック回路６２と、カウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいか否かを判定する比較器６４と、比較器６４によりカウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいと判定された場合に、メモリ６６に記憶された高μ路フラグを出力し、カウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいと判定されなかった場合に、メモリ６８に記憶された非高μ路フラグを出力するように切り替える切替器７０と、を備えている。なお、カウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいと判定された場合に、メモリ６６に記憶された高μ路フラグを出力するようにしているのは、高μ路でなくてもノイズや路面状態等によりμ勾配がしきい値より大きくなる場合があり、これにより高μ路フラグが出力されないようにするためである。
【００４７】
図５に示すように、路面μ勾配初期値記憶回路４４は、高μ路フラグ及び車速センサ２２からの信号（走行開始）が入力された場合、即ち、車両が走行を開始し、車輪の路面に対するグリップ状態が高い状態の場合に信号を出力するＡＮＤ回路７４と、ＡＮＤ回路７４からの信号が入力されたときからの所定時間内のμ勾配を平均するμ勾配平均値算出回路７２と、μ勾配平均値算出回路７２により算出されたμ勾配平均値をμ勾配初期値μＩとして記憶するμ勾配初期値記憶回路７６と、を備えている。
【００４８】
図６に示すように、路面μ勾配比較回路４６は、路面μ勾配演算回路１４により演算されたμ勾配の平均値μｒを移動平均処理等により算出するμ勾配平均値算出回路７８と、図示しないタイマからのタイマ信号が入力される毎にオンする切替器８０と、μ勾配初期値μＩとμ勾配の平均値μｒとの比（μｒ／μＩ）を算出してタイヤグリップ状態を表す値（グリップレベル）として出力するμ勾配値比較回路８２と、を備えている。
【００４９】
次に、本実施の形態の作用を説明する。本実施の形態に係るセンサ異常検出回路３０は、タイヤグリップ状態検出回路２４により検出されたグリップレベルが高い場合にヨーレートセンサ２６、舵角センサ２８、及び横加速度センサ２９の各センサの異常を検出するものである。
【００５０】
まず、タイヤグリップ状態検出回路２４によるグリップ状態の検出内容を説明する。このために、路面μ勾配演算回路１４の演算内容及び振動レベル演算回路１６の演算内容を最初に説明する。
【００５１】
伝達関数同定回路３４では、検出された車輪速振動Δω１の離散化データを（１１）式に順次当てはめた各データに対し、最小自乗法を適用することによって、未知パラメータθを推定し、これにより伝達関数を同定する。
【００５２】
具体的には、検出された車輪速振動Δω１を離散化データΔω（ｋ）（ｋ＝１，２，３，．．．）に変換し、該データをＮ点サンプルし、次式の最小自乗法の演算式を用いて、伝達関数のパラメータθを推定する。
【００５３】
【数７】
0003618274.tif 000008
【００５４】
ここに、記号“＾”の冠した量をその推定値と定義することにする。
【００５５】
また、上記最小自乗法は、次の漸化式によってパラメータθを求める逐次型最小自乗法として演算してもよい。
【００５６】
【数８】
0003618274.tif 000009
【００５７】
ここに、ρは、いわゆる忘却係数で、通常は０．９５〜０．９９の値に設定する。このとき、初期値は、
【００５８】
【数９】
0003618274.tif 000010
【００５９】
とすればよい。
【００６０】
また、上記最小自乗法の推定誤差を低減する方法として、種々の修正最小自乗法を用いてもよい。本実施の形態では、補助変数を導入した最小自乗法である補助変数法を用いた例を説明する。該方法によれば、（９）式の関係が得られた段階でｍ（ｋ）を補助変数として、次式を用いて伝達関数のパラメータを推定する。
【００６１】
【数１０】
0003618274.tif 000011
【００６２】
また、逐次演算は、以下のようになる。
【００６３】
【数１１】
0003618274.tif 000012
【００６４】
補助変数法の原理は、以下の通りである。（１６）式に（１５）式を代入すると、
【００６５】
【数１２】
0003618274.tif 000013
【００６６】
となるので、（１９）式の右辺第２項が零となるように補助変数を選べばθの推定値は、θの真値に一致する。そこで、本実施の形態では、補助変数として、ζ（ｋ）＝［−ξｙ１（ｋ）−ξｙ２（ｋ）］Ｔを式誤差ｒ（ｋ）と相関を持たないほどに遅らせたものを利用する。すなわち、
ｍ（ｋ）＝［−ξｙ１（ｋ−Ｌ）−ξｙ２（ｋ−Ｌ）］Ｔ                （２０）
とする。ただし、Ｌは遅延時間である。
【００６７】
上記のようにして伝達関数を同定した後、演算回路３６において、路面μ勾配Ｄ０に関係する物理量を、
【００６８】
【数１３】
0003618274.tif 000014
【００６９】
と演算する。このように（２１）式により路面μ勾配Ｄ０に関係する物理量を演算できると、例えば、該物理量が小さいとき、タイヤと路面との間の摩擦特性が飽和状態であると容易に判定できる。
【００７０】
ところで、車輪速度センサ１２により、検出された車輪速度信号は、周波数に応じて分解すると、図８に示すように、２つの共振点と１つの反共振点を有する。２つの共振点のうち周波数が小さい側の共振点は、タイヤ慣性などに基づく前後共振点であり、周波数はｆ１（１５〜２０）Ｈｚである。また、２つの共振点のうち周波数が高い側の共振点は、タイヤの空気圧やタイヤゴム弾性に基づく捩れ共振点であり、周波数はｆ３（３５〜４０）Ｈｚである。そして、車輪速度信号には、色々な信号に対して不感帯の反共振点を有し、周波数ｆ２（２０〜２５）Ｈｚである。本実施の形態に係るバンドパスフィルタ３８は、車輪速度センサ１２により検出された車輪速度信号のうち、捩れ共振点（周波数ｆ３）を含む所定範囲Δｆの車輪速度信号を抽出している。なお、バンドパスフィルタ３８は、捩れ共振点以外の、前後共振点や反共振点を含む所定範囲Δｆの車輪速度信号を抽出するようにしてもよい。
【００７１】
演算回路４０は次式より定まる車輪速度信号の振動レベルＧ（Ｎ）を演算する。なお、バンドパスフィルタ３８の出力はω（ｋ）である。
【００７２】
【数１４】
0003618274.tif 000015
【００７３】
なお、演算回路４０は、実際には、演算タイミング毎に、
【００７４】
【数１５】
0003618274.tif 000016
【００７５】
の漸化式を逐次的に演算する。このように、演算回路４０で振動レベルを演算するのは、路面μ勾配は、突起乗り越し等により、適正に推定されないからである。
【００７６】
一方、このようにして得られた振動レベルと路面μ勾配の推定値とを、アスファルト路面、低μ路路面においてプロットすると、図９に示すようにアスファルト路面と低μ路路面とでは明確に区別されて認識されるとともに、アスファルト路面中に突起を乗り越したとしても、低μ路における領域と明確に区別されて認識される。上記事実に鑑み本発明者は、種々の路面状態毎に振動レベルと路面μ勾配との推定値との関係を求めたところ、図１０に示すように、振動レベルと路面μ勾配の推定値とは各路面状態、例えば低μ路、アスファルト路、石畳路、圧雪路、砂利・非整地路毎に領域毎に明確に区別されて認識出来ることが実験の結果得られた。即ち、例えば、圧雪路は路面μ勾配の推定値としては高μ路（アスファルト路、石畳路）より若干小さい値となっているが、振動レベルの違いによって領域に差が表れている。砂利道等は更に振動レベルが高い領域にあるが、路面μ勾配の推定値は高μ路より低い値となっている。
【００７７】
ここで、前述したように、基準状態検出回路４２のＡＮＤ回路５２には、車輪速度センサ１２により検出された左右輪の車輪速度、車速センサ２２により検出された車速、振動レベル演算回路１６により演算された振動レベル、ワイパ作動検出センサ２０により検出されたワイパ作動状態、及び温度センサ１８により検出さた環境温度が入力される。
【００７８】
即ち、車輪速度センサ１２により検出された左右輪の車輪速度差から車両が直進しているのか判断することができる。車速センサ２２により検出された車速から車両が一定速度で走行しているか判断することができる。ワイパ作動検出センサ２０により検出されたワイパ作動状態から、ワイパが作動していなければ雨が降っていない、即ち、ＤＲＹ路面であると判断することができる。そして、温度センサ１８により検出さた環境温度で、路面が凍結していないか判断することができる。そして、振動レベル演算回路１６により演算された振動レベルと温度センサ１８により検出さた環境温度とから、振動レベルが小さく（例えば０．０１など）かつ路面凍結していなければ、図１０に示した関係から、アスファルト路面（高μ路）を走行していると判断することができる。そして、ＡＮＤ回路５２は、車両が直進かつ一定速度で走行しかつ振動レベルが低い高μ路を走行していることを検出すると信号を出力する。
【００７９】
切替回路５４は、ＡＮＤ回路５２から信号が入力された場合、路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配に出力を切り替える。比較器５８は、切替回路５４からの出力（路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配）がしきい値αより大きいか否かを判定する。カウンタ６０は、比較回路５８により路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配がしきい値αより大きいと判定された場合には、判定された回数をカウント（変数ｉを１インクリメント）する。なお、一定時間以上カウント値が更新されない場合にカウンタ６０のカウント値はクロック回路６２からの信号によりリセット（ｉ＝０）される。比較器６４は、カウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいか否かを判定する。そして、切替器７０は、比較器６４によりカウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいと判定された場合に、メモリ６６に記憶された高μ路フラグを出力する。なお、カウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいと判定された場合に、メモリ６６に記憶された高μ路フラグを出力しているので、高μ路でなくてもノイズや路面状態等によりμ勾配がしきい値より大きくなる場合があっても、これにより高μ路フラグが出力されないようにすることができる。
【００８０】
路面μ勾配初期値記憶回路４４のＡＮＤ回路７４は、高μ路フラグ及び車速センサ２２からの信号（走行開始）が入力された場合、即ち、車両が走行を開始し、車輪の路面に対するグリップ状態が高い状態の場合に信号を出力する。μ勾配平均値算出回路７２は、ＡＮＤ回路７４からの信号が入力されたときからの所定時間内のμ勾配を平均する。そして、μ勾配初期値記憶回路７６は、μ勾配平均値算出回路７２により算出されたμ勾配平均値をμ勾配初期値μＩとして記憶する。
【００８１】
一方、路面μ勾配比較回路４６のμ勾配平均値算出回路７８は、路面μ勾配演算回路１４により演算されたμ勾配の平均値μｒを移動平均処理等により算出する。そして、上記タイマ信号が入力されると切替器８０はオンし、これにより、μ勾配値比較回路８２にμ勾配平均値算出回路７８により演算されたμ勾配の平均値μｒが入力され、μ勾配初期値μＩとμ勾配の平均値μｒとの比（μｒ／μＩ）が算出されてタイヤグリップ状態を表す値（グリップレベル）として出力される。
【００８２】
次に、本実施の形態に係るセンサ異常検出回路３０の具体的作用を、図１１に示したフローチャートを参照して説明する。
【００８３】
まず、ステップ１００では、車輪速度センサ１２から出力されている車輪速度信号、ヨーレートセンサ２６から出力されているヨーレートを示すヨーレート信号、舵角センサ２８から出力されているステアリングホイールの舵角を示す舵角信号、及び横加速度センサ２９から出力されている横加速度を示す横加速度信号を入力する。これにより、センサ異常検出回路３０は、車輪速度、ヨーレートの値（以下、「ヨーレートセンサ値ＹＲ」という）、ステアリングホイールの舵角の値（以下、「舵角センサ値Ｄ」という）、横加速度の値（以下、「横Ｇセンサ値Ｇｙ」という）を得ることができる。
【００８４】
次のステップ１０２では、ステップ１００で得られた車輪速度信号に基づいて、車輪速度センサ１２が正常であるか否かを判定し、正常である場合（肯定判定の場合）はステップ１０６へ移行し、正常でない場合（否定判定の場合）にはステップ１０４へ移行して車輪速度センサ１２が異常である旨の情報をセンサ異常検出回路３０に備えられた図示しないメモリに記憶した後に上記ステップ１００へ戻る。ここで、上記ステップ１０２では、車輪速度センサ１２から入力された車輪速度信号に基づく加速度が事実上有り得ない加速度である場合や、車輪速度信号が一定値で変化しない場合等に車輪速度センサ１２が正常でないと判定することができる。
【００８５】
一方、ステップ１０６では、タイヤグリップ状態検出回路２４から入力されている４つの車輪毎のグリップレベルを予め定めたしきい値と比較することによって、非操舵輪を含む３輪以上がグリップしている状態であるか否かを判定する。ここで、本実施の形態における上記しきい値は、グリップしている状態とスリップしている状態の境界の値として予め実験によって得られている値が適用されている。また、ここで、グリップしている状態であるか否かの判定に非操舵輪を含めているのは、本第１実施形態では後述するステップ１１２においてヨーレートをヨーレートセンサ２６からの出力信号以外に基づいて導出するが、このとき、非操舵輪がグリップしている状態であれば高精度にヨーレートを導出することができるからである。また、３輪以上としているのは、２輪以下であると本当にグリップしているのか否かが判らないためである。すなわち、例えば、後輪２輪はグリップしていても前輪２輪がグリップしていない場合等がある。
【００８６】
非操舵輪を含む３輪以上がグリップしている状態でないと判定された場合（否定判定の場合）は、センサ異常検出回路３０で異常検出の対象とするセンサ（ヨーレートセンサ２６、舵角センサ２８、横加速度センサ２９）の異常検出の精度が低いものと見なすと共に、車体が不安定な状態でありＶＳＣ制御を要するものと見なしてステップ１０８へ移行し、既存のＶＳＣ制御を行った後に上記ステップ１００へ戻る。上記既存のＶＳＣ制御では、実際のＶＳＣ制御に先立って各種センサの簡単な異常判定を行っており、該判定の結果に基づいてＶＳＣ制御が行われる。
【００８７】
一方、上記ステップ１０６で、非操舵輪を含む３輪以上がグリップしている状態であると判定された場合（肯定判定された場合）には、上記異常検出の対象とするセンサの異常検出の精度が高いものと見なすと共に、車体が安定した状態でありＶＳＣ制御を要しないものと見なして、ステップ１１０へ移行してＶＳＣ制御を行わない状態に設定した後にステップ１１２へ移行して、これ以降、上記異常検出の対象とするセンサの異常検出処理を行う。
【００８８】
なお、以降の異常検出処理では、次の（２２）式〜（２４）式の３つの式に基づいて各センサの異常検出を行う。
【００８９】
ＹＲ＝Ｖ／ｒ                                            （２２）
Ｇｙ＝Ｖ２／ｒ                                          （２３）
ＹＲ＝θ２・Ｖ／ｈ−Ｇｙ・Ｋｈ・Ｖ                      （２４）
ここで、
Ｖ  ：車輪速度から求めた車体速度
Ｇｙ：横Ｇセンサ値
ＹＲ：ヨーレートセンサ値
θ２：舵角センサ値Ｄから求めたステアリング角をステアリングのギヤ比で除した実操舵角
Ｋｈ：スタビリティファクタ
ｈ  ：ホィールベース
ｒ  ：左右の車輪速度の違いから求めた車体の旋回半径
であり、旋回半径ｒは図１２に示されるように、次の（２５）式により求められるものである。
【００９０】
【数１６】
0003618274.tif 000017
【００９１】
ここで、
Ｖｉｎ  ：非操舵輪の旋回内輪車輪速度
Ｖｏｕｔ：非操舵輪の旋回外輪車輪速度
ｄ      ：トレッド
β      ：非操舵輪軸の車体スリップ角
である。なお、（２５）式における変形は、ｃｏｓβ≒１であることに基づいて行っている。
【００９２】
まず、ステップ１１２では、上記（２２）式を利用して、ヨーレートセンサ値ＹＲと、旋回半径ｒに基づいて求めたヨーレートの値（＝Ｖ／ｒ）との差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿１以下であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿１以下である場合（肯定判定の場合）はヨーレートセンサ２６が正常であるものと見なしてステップ１１６へ移行し、しきい値ＴＨ＿１以下でない場合（否定判定の場合）はヨーレートセンサ２６が異常であるものと見なしてステップ１１４へ移行してヨーレートセンサ２６が異常である旨の情報を上記図示しないメモリに記憶した後に上記ステップ１００へ戻る。ここで、しきい値ＴＨ＿１は、ヨーレートセンサ値ＹＲと上記ヨーレートの値との差の絶対値がこの値以下であればヨーレートセンサ２６は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【００９３】
ステップ１１６では、上記（２３）式を利用して、横Ｇセンサ値Ｇｙと旋回半径ｒに基づいて求めた横加速度の値（＝Ｖ２／ｒ）との差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿２以下であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿２以下である場合（肯定判定の場合）は横加速度センサ２９が正常であるものと見なしてステップ１２６へ移行し、しきい値ＴＨ＿２以下でない場合（否定判定の場合）は横加速度センサ２９が異常であるか、又は比較的大きな横断勾配があるものと見なしてステップ１１８へ移行する。ここで、しきい値ＴＨ＿２は、横Ｇセンサ値Ｇｙと上記横加速度の値との差の絶対値がこの値以下であれば横加速度センサ２９は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【００９４】
ステップ１１８では、横Ｇセンサ値Ｇｙと、図示しないスリップ角計等によって計測された車体スリップ角に基づいて求めた横加速度Ｇｙｓとの差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿４以下であるか否かを判定する。ここで、しきい値ＴＨ＿４は、横Ｇセンサ値Ｇｙと上記横加速度Ｇｙｓとの差の絶対値がこの値以下であれば横加速度センサ２９は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【００９５】
ここで、車体スリップ角に基づいて横加速度Ｇｙｓが求められるのは、次の理由によるものである。
【００９６】
すなわち、グリップしている状態ではコーナリングパワーが一定であり、車体スリップ角からコーナリングフォースを推測することが可能である。ここで、コーナリングフォースは横加速度に比例する。従って、グリップしている状態では車体スリップ角から横加速度を推定することができる。
【００９７】
ステップ１１８において横Ｇセンサ値Ｇｙと横加速度Ｇｙｓとの差の絶対値がしきい値ＴＨ＿４以下であると判定された場合（肯定判定された場合）は横加速度センサ２９が正常であり、かつ横断勾配が大きいものと見なしてステップ１２０へ移行して大きな横断勾配がある旨を示す情報を上記図示しないメモリに記憶した後にステップ１２２で次の（２６）式によって横断勾配θ３を算出して上記図示しないメモリに記憶した後、上記ステップ１００へ戻る。
【００９８】
【数１７】
0003618274.tif 000018
【００９９】
ここで、ｇは荷重である。なお、ここで記憶した横断勾配θ３は、ＶＳＣ制御を行う場合における誤作動を防止するために用いることができる。すなわち、例えば横加速度センサ２９が異常であると判定される状態には、横加速度センサ２９が実際に異常である状態と、横断勾配が大きいために横加速度センサ２９が異常であるものと誤判定されている状態とが考えられる。従って、横断勾配θ３が大きな値である場合には横加速度センサ２９は正常である可能性があり、この点を考慮したＶＳＣ制御が可能となる。
【０１００】
また、上記ステップ１１８において横Ｇセンサ値Ｇｙと横加速度Ｇｙｓとの差の絶対値がしきい値ＴＨ＿４以下でないと判定された場合（否定判定された場合）は横加速度センサ２９が異常であるものと見なしてステップ１２４へ移行して横加速度センサ２９が異常である旨の情報を上記図示しないメモリに記憶した後に上記ステップ１００へ戻る。
【０１０１】
一方、ステップ１２６では、上記（２４）式を利用して、ヨーレートセンサ値ＹＲと、横Ｇセンサ値Ｇｙ及び実操舵角θ２に基づいて求めたヨーレートの値（＝θ２・Ｖ／ｈ−Ｇｙ・Ｋｈ・Ｖ）との差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿３以下であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿３以下である場合（肯定判定の場合）は舵角センサ２８が正常であるものと見なしてステップ１３０へ移行し、しきい値ＴＨ＿３以下でない場合（否定判定の場合）は舵角センサ２８が異常であるものと見なしてステップ１２８へ移行する。ここで、しきい値ＴＨ＿３は、ヨーレートセンサ値ＹＲと上記ヨーレートの値との差の絶対値がこの値以下であれば舵角センサ２８は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【０１０２】
ステップ１２８では、舵角センサ２８が異常である旨の情報を上記図示しないメモリに記憶した後に上記ステップ１００へ戻り、ステップ１３０では、ヨーレートセンサ２６、舵角センサ２８及び横加速度センサ２９の全てが正常である旨の情報を上記図示しないメモリに記憶した後に上記ステップ１００へ戻る。
【０１０３】
ステップ１０６の処理が本発明の禁止手段に、ステップ１１２〜ステップ１３０の処理が本発明の異常検出手段に、各々相当する。
【０１０４】
以上詳細に説明したように、本第１実施形態に係る車両用センサ異常検出装置では、車輪の路面に対するグリップ度合いが低い場合には異常検出の対象としているセンサの異常検出を禁止しているので、センサ異常の誤検出を未然に防止することができる。
【０１０５】
また、本第１実施形態に係る車両用センサ異常検出装置では、横加速度センサ、ヨーレートセンサ及び舵角センサの異常を正確に検出しているので、横加速度センサ、ヨーレートセンサ及び舵角センサ等によって車両の横滑りを検出しているＶＳＣシステムに本装置を適用した場合における制御を高精度化することができる。
【０１０６】
〔第２実施形態〕
上記第１実施形態では、横断勾配が予め推定できない場合の一形態について説明したが、本第２実施形態では横断勾配が予め推定できる場合の一形態について説明する。なお、本第２実施形態に係る車両用センサ異常検出装置の構成やセンサ異常検出回路３０以外の作用については上記第１実施形態と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【０１０７】
以下、本第２実施形態に係るセンサ異常検出回路３０の具体的作用を、図１３に示したフローチャートを参照して説明する。
【０１０８】
まず、ステップ２００では、車輪速度センサ１２から出力されている車輪速度信号、ヨーレートセンサ２６から出力されているヨーレートを示すヨーレート信号、舵角センサ２８から出力されているステアリングホイールの舵角を示す舵角信号、及び横加速度センサ２９から出力されている横加速度を示す横加速度信号を入力する。これにより、センサ異常検出回路３０は、車輪速度、ヨーレートセンサ値ＹＲ、舵角センサ値Ｄ、横Ｇセンサ値Ｇｙを得ることができる。
【０１０９】
次のステップ２０２では、ステップ２００で得られた車輪速度信号に基づいて、車輪速度センサ１２が正常であるか否かを判定し、正常である場合（肯定判定の場合）はステップ２０６へ移行し、正常でない場合（否定判定の場合）にはステップ２０４へ移行して車輪速度センサ１２が異常である旨の情報をセンサ異常検出回路３０に備えられた図示しないメモリに記憶した後に上記ステップ２００へ戻る。ここで、上記ステップ２０２では、第１実施形態と同様に、車輪速度センサ１２から入力された車輪速度信号に基づく加速度が事実上有り得ない加速度である場合や、車輪速度信号が一定値で変化しない場合等に車輪速度センサ１２が正常でないと判定することができる。
【０１１０】
一方、ステップ２０６では、タイヤグリップ状態検出回路２４から入力されている４つの車輪毎のグリップレベルを予め定めたしきい値と比較することによって、対角２輪以上がグリップしている状態であるか否かを判定する。ここで、本実施の形態における上記しきい値は、グリップしている状態とスリップしている状態の境界の値として予め実験によって得られている値が適用されている。また、ここで、グリップしている状態であるか否かの判定対象を対角２輪としているのは、これによって非操舵輪を対象に含めることができると共に、前輪と後輪を双方とも含めることができ、ヨーレートセンサ２６からの出力信号以外に基づいて高精度にヨーレートを導出することができ、かつグリップ状態の判定精度を向上することができるためである。
【０１１１】
対角２輪以上がグリップしている状態でないと判定された場合（否定判定の場合）は、センサ異常検出回路３０で異常検出の対象とするセンサ（ヨーレートセンサ２６、舵角センサ２８、横加速度センサ２９）の異常検出の精度が低いものと見なすと共に、車体が不安定な状態でありＶＳＣ制御を要するものと見なしてステップ２０８へ移行し、既存のＶＳＣ制御を行った後に上記ステップ２００へ戻る。上記既存のＶＳＣ制御では、実際のＶＳＣ制御に先立って各種センサの簡単な異常判定を行っており、該判定の結果に基づいてＶＳＣ制御が行われる。
【０１１２】
一方、上記ステップ２０６で、対角２輪以上がグリップしている状態であると判定された場合（肯定判定された場合）には、上記異常検出の対象とするセンサの異常検出の精度が高いものと見なすと共に、車体が安定した状態でありＶＳＣ制御を要しないものと見なして、ステップ２１０へ移行してＶＳＣ制御を行わない状態に設定した後にステップ２１２へ移行する。
【０１１３】
ステップ２１２では、横断勾配が小さいか否かを判定し、小さい場合（肯定判定の場合）はステップ２１６へ移行し、小さくない場合（否定判定の場合）はステップ２１４へ移行して、比較的大きな横断勾配がある旨の情報を上記図示しないメモリに記憶した後に上記ステップ２００へ戻る。
【０１１４】
なお、上記ステップ２１２における横断勾配が小さいか否かの判定は次のように行う。すなわち、平坦路を走行中に横加速度により左右輪にかかる荷重分布と、横断勾配のある路面を走行中に左右輪にかかる荷重分布とでは、横断勾配分の左右への荷重移動による定常成分の荷重分布があるために異なったものとなる。この荷重分布の相違は、左右輪のサスペンションのストローク（サスペンション・アームと車体との間の距離）をみることによって判別することができ、これに基づいて横加速度を推定することができる。また、横加速度の値は上記第１実施形態でも示したようにＶ２／ｒとして車輪速度から導出することができる。従って、車輪速度から導出した横加速度と、左右輪のサスペンションのストロークに基づいて推定した横加速度との差の絶対値が予め定めたしきい値以下である場合には横断勾配が小さいものと見なすことができる。従って、このときのしきい値は、上記絶対値がこの値以下であれば異常検出の対象とするセンサの異常検出を高精度に行うことが可能である横断勾配であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【０１１５】
ステップ２１６以降では、上記異常検出の対象とするセンサの異常検出処理を行う。
【０１１６】
なお、以降の異常検出処理では、次の（２７）式〜（２９）式の３つの式に基づいて各センサの異常検出を行う。
【０１１７】
Ｇｙ＝Ｖ２／ｒ２                                        （２７）
ＹＲ＝Ｖ／ｒ２                                          （２８）
ＹＲ＝Ｇｙ／Ｖ                                          （２９）
ここで、ｒ２は車体速度と操舵角から求めた車体の旋回半径であり、旋回半径ｒ２は図１４に示されるように、次の（３０）式により求められるものである。
【０１１８】
ｒ２＝（１＋Ｋｈ・Ｖ２）・ｈ／θ２                                        （３０）
なお、（３０）式は横断勾配が小さなときに成立するものであり、ここでは上記ステップ２１２によって横断勾配が小さい場合に限定されているので、適用することができるものである。また、（２７）式〜（３０）式における旋回半径ｒ２以外のパラメータは上記第１実施形態と同様のものである。
【０１１９】
まず、ステップ２１６では、上記（２７）式を利用して、横Ｇセンサ値Ｇｙと、旋回半径ｒ２に基づいて求めた横加速度の値（＝Ｖ２／ｒ２）との差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿６以下であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿６以下である場合（肯定判定の場合）はステップ２２０へ移行して、舵角センサ２８及び横加速度センサ２９が正常である旨を示す状態Ｙ１を上記図示しないメモリに記憶した後にステップ２２２へ移行する。
【０１２０】
一方、上記ステップ２１６において、しきい値ＴＨ＿６以下でないと判定された場合（否定判定された場合）はステップ２１８へ移行して状態Ｎ１を上記図示しないメモリに記憶した後にステップ２２２へ移行する。ここで、しきい値ＴＨ＿６は、横Ｇセンサ値Ｇｙと上記横加速度の値との差の絶対値がこの値以下であれば舵角センサ２８及び横加速度センサ２９は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【０１２１】
ステップ２２２では、上記（２８）式を利用して、ヨーレートセンサ値ＹＲと、旋回半径ｒ２に基づいて求めたヨーレートの値（＝Ｖ／ｒ２）との差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿７以下であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿７以下である場合（肯定判定の場合）はステップ２２６へ移行して、ヨーレートセンサ２６及び舵角センサ２８が正常である旨を示す状態Ｙ２を上記図示しないメモリに記憶した後にステップ２２８へ移行する。
【０１２２】
一方、上記ステップ２２２において、しきい値ＴＨ＿７以下でないと判定された場合（否定判定された場合）はステップ２２４へ移行して状態Ｎ２を上記図示しないメモリに記憶した後にステップ２２８へ移行する。ここで、しきい値ＴＨ＿７は、ヨーレートセンサ値ＹＲと上記ヨーレートの値との差の絶対値がこの値以下であればヨーレートセンサ２６及び舵角センサ２８は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【０１２３】
ステップ２２８では、上記（２９）式を利用して、ヨーレートセンサ値ＹＲと、横Ｇセンサ値Ｇｙに基づいて求めたヨーレートの値（＝Ｇｙ／Ｖ）との差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿８以下であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿８以下である場合（肯定判定の場合）はステップ２３２へ移行して、ヨーレートセンサ２６及び横加速度センサ２９が正常である旨を示す状態Ｙ３を上記図示しないメモリに記憶した後にステップ２３４へ移行する。
【０１２４】
一方、上記ステップ２２８において、しきい値ＴＨ＿８以下でないと判定された場合（否定判定された場合）はステップ２３０へ移行して状態Ｎ３を上記図示しないメモリに記憶した後にステップ２３４へ移行する。ここで、しきい値ＴＨ＿８は、この値以下であればヨーレートセンサ２６及び横加速度センサ２９は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【０１２５】
以上のステップ２１６〜ステップ２３２の処理によって、状態Ｙ１及び状態Ｎ１の何れか一方と、状態Ｙ２及び状態Ｎ２の何れか一方と、状態Ｙ３及び状態Ｎ３の何れか一方と、が異常検出の対象とするセンサの状態に関する情報として得られる。
【０１２６】
ステップ２３４では、以上の処理によって得られた各センサの状態に関する情報に基づいて、次に示すように各センサの異常判定を行う。
・状態Ｙ１かつ状態Ｙ２かつ状態Ｙ３なら、ヨーレートセンサ２６、舵角センサ２８、横加速度センサ２９が共に正常である。
・状態Ｙ１かつ状態Ｎ２かつ状態Ｎ３なら、ヨーレートセンサ２６が異常である。
・状態Ｎ１かつ状態Ｙ２かつ状態Ｎ３なら、横加速度センサ２９が異常である。・状態Ｎ１かつ状態Ｎ２かつ状態Ｙ３なら、舵角センサ２８が異常である。
・状態Ｎ１かつ状態Ｎ２かつ状態Ｎ３なら、２つ以上のセンサが異常である。
【０１２７】
また、ステップ２３４では以上の判定の結果を上記図示しないメモリに記憶し、その後に上記ステップ２００へ戻る。
【０１２８】
ステップ２０６及びステップ２１２の処理が本発明の禁止手段に、ステップ２１６〜ステップ２３４の処理が本発明の異常検出手段に、各々相当する。
【０１２９】
以上詳細に説明したように、本第２実施形態に係る車両用センサ異常検出装置では、車輪の路面に対するグリップ度合いが低い場合及び路面の横断勾配が大きな場合には異常検出の対象としているセンサの異常検出を禁止しているので、センサ異常の誤検出を未然に防止することができる。
【０１３０】
また、本第２実施形態に係る車両用センサ異常検出装置では、横加速度センサ、ヨーレートセンサ及び舵角センサの異常を正確に検出しているので、横加速度センサ、ヨーレートセンサ及び舵角センサ等によって車両の横滑りを検出しているＶＳＣシステムに本装置を適用した場合における制御を高精度化することができる。
【０１３１】
〔第３実施形態〕
本第３実施形態では、異常であるセンサが検出された場合には当該センサによって得られたセンサ値を用いることなく他のセンサの異常を検出する場合の形態について説明する。なお、本第３実施形態に係る車両用センサ異常検出装置の構成やセンサ異常検出回路３０以外の作用については上記第１実施形態と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【０１３２】
以下、本第３実施形態に係るセンサ異常検出回路３０の具体的作用を、図１５に示したフローチャートを参照して説明する。
【０１３３】
まず、ステップ３００では、車輪速度センサ１２から出力されている車輪速度信号、ヨーレートセンサ２６から出力されているヨーレートを示すヨーレート信号、舵角センサ２８から出力されているステアリングホイールの舵角を示す舵角信号、及び横加速度センサ２９から出力されている横加速度を示す横加速度信号を入力する。これにより、センサ異常検出回路３０は、車輪速度、ヨーレートセンサ値ＹＲ、舵角センサ値Ｄ、横Ｇセンサ値Ｇｙを得ることができる。
【０１３４】
次のステップ３０２では、タイヤグリップ状態検出回路２４から入力されている４つの車輪毎のグリップレベルを予め定めたしきい値と比較することによって、４輪がグリップしている状態であるか否かを判定する。ここで、本実施の形態における上記しきい値は、グリップしている状態とスリップしている状態の境界の値として予め実験によって得られている値が適用されている。また、ここでは、グリップしている状態であるか否かの判定対象を４輪全てとしているので、グリップしている状態であるか否かを高精度に判断することができる。
【０１３５】
４輪ともグリップしている状態ではないと判定された場合（否定判定の場合）は、センサ異常検出回路３０で異常検出の対象とするセンサ（ヨーレートセンサ２６、舵角センサ２８、横加速度センサ２９）の異常検出の精度が低いものと見なして上記ステップ３００へ戻り、４輪ともグリップしている状態であると判定された場合（肯定判定された場合）には、上記異常検出の対象とするセンサの異常検出の精度が高いものと見なしてステップ３０４へ移行し、これ以降、上記異常検出の対象とするセンサの異常検出処理を行う。
【０１３６】
まず、ステップ３０４では、次の（３１）式及び（３２）式により、車輪速度に基づいてヨーレートの値ＹＲｗ及び横加速度Ｇｙｗを算出する。
【０１３７】
ＹＲｗ＝（Ｖｗｒ−Ｖｗｌ）／ｄ                        （３１）
Ｇｙｗ＝ＹＲｗ×Ｖ                                    （３２）
ここで、
Ｖｗｒ：右側車輪の車輪速度
Ｖｗｌ：左側車輪の車輪速度
ｄ    ：トレッド
Ｖ    ：車輪速度から求めた車体速度
である。
【０１３８】
次のステップ３０６では、ヨーレートセンサ値ＹＲと、ヨーレートの値ＹＲｗとの差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿９未満であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿９未満である場合（肯定判定の場合）はヨーレートセンサ２６が正常であるものと見なしてステップ３０８へ移行する。ここで、しきい値ＴＨ＿９は、ヨーレートセンサ値ＹＲとヨーレートの値ＹＲｗとの差の絶対値がこの値未満であればヨーレートセンサ２６は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【０１３９】
ステップ３０８では、横Ｇセンサ値Ｇｙと横加速度Ｇｙｗとの差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿１０未満であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿１０未満である場合（肯定判定の場合）は横加速度センサ２９が正常であるものと見なしてステップ３１０へ移行し、しきい値ＴＨ＿１０未満でない場合（否定判定の場合）は横加速度センサ２９が異常であるものと見なしてステップ３１２へ移行する。ここで、しきい値ＴＨ＿１０は、横Ｇセンサ値Ｇｙと横加速度Ｇｙｗとの差の絶対値がこの値未満であれば横加速度センサ２９は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【０１４０】
ステップ３１０では、次の（３３）式、又は（３４）式によってヨーレートの値ＹＲｓを算出し、ステップ３１６へ移行する。
【０１４１】
ＹＲｓ＝Ｖ・θ２／ｈ−Ｇｙ・Ｋｈ・Ｖ                    （３３）
ＹＲｓ＝Ｖ／（１＋Ｋｈ・Ｖ２）×θ２／ｈ                （３４）
ここで、
Ｋｈ  ：スタビリティファクタ
θ２  ：舵角センサ値Ｄから求めたステアリング角をステアリングのギヤ比で除した実操舵角
ｈ    ：ホィールベース
である。
【０１４２】
一方、ステップ３１２では、横加速度センサ２９が異常である旨の情報をセンサ異常検出回路３０に備えられている図示しないメモリに記憶した後にステップ３１４へ移行し、上記（３４）式によって実操舵角θ２に基づくヨーレートの値ＹＲｓを算出し、ステップ３１６へ移行する。
【０１４３】
すなわち、上記ステップ３０８によって横加速度センサ２９が異常でないと判定された場合には横Ｇセンサ値Ｇｙを用いた（３３）式を適用することが可能であるが、横加速度センサ２９が異常であると判定された場合には横Ｇセンサ値Ｇｙを用いない（３４）式のみを適用することができる。
【０１４４】
ステップ３１６では、ヨーレートセンサ値ＹＲと、上記ステップ３１０又はステップ３１４によって算出されたヨーレートの値ＹＲｓとの差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿１１未満であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿１１未満である場合（肯定判定の場合）は異常検出の対象とする全てのセンサ（ヨーレートセンサ２６、舵角センサ２８、横加速度センサ２９）が正常であるものと見なしてステップ３１８へ移行し、異常検出の対象とする全てのセンサが正常である旨を示す情報を上記図示しないメモリに記憶した後に上記ステップ３００へ戻る。
【０１４５】
一方、上記ステップ３１６において、ヨーレートセンサ値ＹＲとヨーレートの値ＹＲｓとの差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿１１未満でないと判定された場合（否定判定された場合）にはステップ３２０へ移行して舵角センサ２８が異常である旨を示す情報を上記図示しないメモリに記憶した後に上記ステップ３００へ戻る。ここで、しきい値ＴＨ＿１１は、ヨーレートセンサ値ＹＲとヨーレートの値ＹＲｓとの差の絶対値がこの値未満であれば舵角センサ２８は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【０１４６】
一方、上記ステップ３０６において、ヨーレートセンサ値ＹＲとヨーレートの値ＹＲｗとの差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿９未満でないと判定された場合（否定判定された場合）はステップ３２２へ移行してヨーレートセンサ２６が異常であることを示す旨の情報を上記図示しないメモリに記憶した後にステップ３２６へ移行して、横Ｇセンサ値Ｇｙと横加速度Ｇｙｗとの差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿１０未満であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿１０未満である場合（肯定判定の場合）はステップ３２８へ移行して、次の（３５）式によって実操舵角θ２に基づく横加速度ＧＹｓを算出し、ステップ３３０へ移行する。
【０１４７】
ＧＹｓ＝Ｖ２／（１＋Ｋｈ・Ｖ２）×θ２／ｈ                （３５）
ステップ３３０では、横Ｇセンサ値Ｇｙと横加速度ＧＹｓとの差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿１２未満であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿１２未満である場合（肯定判定の場合）は舵角センサ２８が正常であるものと見なして上記ステップ３００へ戻り、しきい値ＴＨ＿１２未満でない場合（否定判定の場合）はステップ３３２へ移行して舵角センサ２８が異常である旨を示す情報を上記図示しないメモリに記憶した後に上記ステップ３００へ戻る。ここで、しきい値ＴＨ＿１２は、横Ｇセンサ値Ｇｙと横加速度ＧＹｓとの差の絶対値がこの値未満であれば舵角センサ２８は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【０１４８】
一方、上記ステップ３２６において、横Ｇセンサ値Ｇｙと横加速度Ｇｙｗとの差の絶対値がしきい値ＴＨ＿１０未満でないと判定された場合（否定判定された場合）にはステップ３３４へ移行して横加速度センサ２９が異常である旨を示す情報を上記図示しないメモリに記憶した後にステップ３３６に移行して、上記（３４）式によって実操舵角θ２に基づくヨーレートの値ＹＲｓを算出する。すなわち、本ステップ３３６が実行されるときはヨーレートセンサ２６が異常であるので、本ステップ３３６ではヨーレートの値をヨーレートセンサ値ＹＲを用いることなく導出している。
【０１４９】
次のステップ３３８では、ヨーレートの値ＹＲｗとヨーレートの値ＹＲｓとの差の絶対値が予め定めたしきい値ＴＨ＿１３未満であるか否かを判定し、しきい値ＴＨ＿１３未満である場合（肯定判定の場合）は舵角センサ２８が正常であるものと見なして上記ステップ３００へ戻り、しきい値ＴＨ＿１３未満でない場合（否定判定の場合）はステップ３３２へ移行する。ここで、しきい値ＴＨ＿１３は、ヨーレートの値ＹＲｗとヨーレートの値ＹＲｓとの差の絶対値がこの値未満であれば舵角センサ２８は製造誤差も考慮して正常であると見なすことができる値として予め実験によって求めたものを適用している。
【０１５０】
ステップ３０２の処理が本発明の禁止手段に、ステップ３０４〜ステップ３３８の処理が本発明の異常検出手段に、各々相当する。
【０１５１】
以上詳細に説明したように、本第３実施形態に係る車両用センサ異常検出装置では、車輪の路面に対するグリップ度合いが低い場合には異常検出の対象としているセンサの異常検出を禁止しているので、センサ異常の誤検出を未然に防止することができる。
【０１５２】
また、本第３実施形態に係る車両用センサ異常検出装置では、横加速度センサ、ヨーレートセンサ及び舵角センサの異常を正確に検出しているので、横加速度センサ、ヨーレートセンサ及び舵角センサ等によって車両の横滑りを検出しているＶＳＣシステムに本装置を適用した場合における制御を高精度化することができる。
【０１５３】
更に、本第３実施形態に係る車両用センサ異常検出装置では、異常であるセンサが検出された場合には当該センサによって得られたセンサ値を用いることなく他のセンサの異常を検出しているので、高精度にセンサ異常を検出することができる。
【０１５４】
なお、上記各実施形態では、タイヤグリップ状態（旋回限界状態）を路面μ勾配を用いて算出しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、路面μ勾配と等価なスリップ速度に対する制動トルクの勾配である制動トルク勾配、及び駆動トルクの勾配である駆動トルク勾配などを用いて同様に算出するようにしてもよい。即ち、タイヤグリップ状態を、路面μ勾配、制動トルク勾配、及び駆動トルク勾配等の車輪のすべり易さを表す物理量に基づいて算出することができる。
【０１５５】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように本発明によれば、車輪の路面に対するグリップ度合いにより非操舵輪を含む３輪以上がグリップしている状態であるか否かを判定して否定判定の場合には異常検出の対象としているセンサの異常検出を禁止しているので、センサ異常の誤検出を未然に防止することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る車両用センサ異常検出装置のブロック図である。
【図２】路面μ勾配演算回路及び振動レベル演算回路のブロック図である。
【図３】タイヤグリップ状態検出回路のブロック図である。
【図４】基準状態検出回路を示す図である。
【図５】路面μ勾配初期値記憶回路を示す図である。
【図６】路面μ勾配値比較回路を示す図である。
【図７】基準状態検出回路内におけるしきい値を説明する説明図である。
【図８】車輪速度信号の周波数と振幅との関係を示したグラフである。
【図９】車輪速度信号の振動レベルと路面μ勾配との、アスファルト路及び低μ路の関係を示したグラフである。
【図１０】車輪速度信号の振動レベルと路面μ勾配との路面状態毎の関係を示したグラフである。
【図１１】第１実施形態に係るセンサ異常検出回路の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】第１実施形態に係るセンサ異常検出回路による処理の説明に供する模式図である。
【図１３】第２実施形態に係るセンサ異常検出回路の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】第２実施形態に係るセンサ異常検出回路による処理の説明に供する模式図である。
【図１５】第３実施形態に係るセンサ異常検出回路の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１２    車輪速度センサ
１４    路面μ勾配演算回路
１６    振動レベル演算回路
１８    温度センサ
２０    ワイパ作動検出センサ
２２    車速センサ
２４    タイヤグリップ状態検出回路（グリップ度合い検出手段）
２６    ヨーレートセンサ
２８    舵角センサ
２９    横加速度センサ
３０    センサ異常検出回路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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