(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車輪状態量と車輪発生力であって少なくとも車輪前後力を含むものとの関係である車輪特性を推定する装置であって、
少なくとも１つのパラメータであってコーナリングパワーを除くものを用いることによって前記車輪状態量と車輪発生力との関係を表す関数式であって前記車輪特性のうち線形領域のみならず非線形領域をも表すことが可能なものを記憶する関数式記憶手段と、
前記車輪状態量を検出し、その検出値と前記関数式とに基づいて現在の前記車輪発生力を推定し、その推定車輪発生力に基づき、車輪発生力と車両状態量との間に予め定められた関係に従って現在の車両状態量を推定し、その推定車両状態量と実車両状態量との関係から前記パラメータを同定するパラメータ同定手段と
を含むことを特徴とする車輪特性推定装置。
【請求項２】
前記車輪発生力が、前記車輪前後力と共に車輪横力を含むものである請求項１に記載の車輪特性推定装置。
【請求項３】
さらに、前記同定されたパラメータと、前記車輪状態量の検出値とに基づき、前記車輪発生力を推定し、その推定車輪発生力に基づき、前記車両状態量としての車体スリップ角を推定する車体スリップ角推定手段を含む請求項１または２に記載の車輪特性推定装置。
【請求項４】
前記車体スリップ角推定手段による推定車体スリップ角が、車両のヨーモーメントを制御してその車両の挙動を安定化させる車両挙動安定化制御に使用されるものである請求項３に記載の車輪特性推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車輪特性を推定する技術に関するものであり、特に、その推定の精度を向上させる技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、車両ヨーレイト，車体スリップ角等の車両状態量を推定するために、車輪に発生する力を推定することが必要となる場合がある。そのような必要に応えるため、車輪スリップ角等の車輪状態量と車輪横力等の車輪発生力との関係である車輪特性を推定する装置が既に提案されている。
【０００３】
その一従来例が特開昭６２−８８６６６号公報に記載されている。それは、車輪状態量としての車輪スリップ角と車輪発生力としての車輪横力とが比例関係にあるとみなし、比例関係を表すコーナリングパワーの候補値に基づいて現在の車両状態量を推定し、その推定車両状態量と実車両状態量との関係からコーナリングパワーを同定する車輪特性推定装置である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、よく知られているように、車輪特性には線形領域のみならず非線形領域も存在する。それにもかかわらず、上記従来の技術では、車輪特性が常に線形であるとみなして推定される。そのため、その従来の技術では、実際の車輪特性を精度よく推定することができないという問題がある。
このような事情を背景とし、本発明は、車輪特性を精度よく推定することを課題としてなされたものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段，作用および発明の効果】
その課題を解決するため、本発明は、前記車輪状態量と車輪発生力であって少なくとも車輪前後力を含むものとの関係である車輪特性を推定する装置を、（ａ）  少なくとも１つのパラメータであってコーナリングパワーを除くものを用いることによって車輪状態量と車輪発生力との関係を表す関数式であって車輪特性のうち線形領域のみならず非線形領域をも表すことが可能なものを記憶する関数式記憶手段と、（ｂ）  前記車輪状態量を検出し、その検出値と前記関数式とに基づいて現在の前記車輪発生力を推定し、その推定車輪発生力に基づき、車輪発生力と車両状態量との間に予め定められた関係に従って現在の車両状態量を推定し、その推定車両状態量と実車両状態量との関係から前記パラメータを同定するパラメータ同定手段とを含むものとされている。
この装置の一実施態様においては、前記車輪発生力が、前記車輪前後力と共に車輪横力を含むものとされる。
その装置の別の実施形態においては、さらに、前記同定されたパラメータと、前記車輪状態量の検出値とに基づき、前記車輪発生力を推定し、その推定車輪発生力に基づき、前記車両状態量としての車体スリップ角を推定する車体スリップ角推定手段を含むものとされる。
この実施態様の一形態においては、前記車体スリップ角推定手段による推定車体スリップ角が、車両のヨーモーメントを制御してその車両の挙動を安定化させる車両挙動安定化制御に使用されるものとされる。
なお、ここに「車輪状態量」には例えば、車輪スリップ率，車輪スリップ角，車輪回転速度，車輪回転加速度，車輪上下荷重，タイヤ剛性等、車輪に関連するすべての状態量が含まれる。
また、「車輪発生力」には例えば、車輪前後力，車輪横力，コーナリングフォース等が含まれる。
【０００６】
なお、ここに「車輪状態量」には例えば、車輪スリップ率，車輪スリップ角，車輪回転速度，車輪回転加速度，車輪上下荷重，タイヤ剛性等、車輪に関連するすべての状態量が含まれる。
また、「車輪発生力」には例えば、車輪前後力，車輪横力，コーナリングフォース等が含まれる。
【０００７】
したがって、本発明によれば、車輪特性のうち線形領域のみならず非線形領域をも表すことが可能な関数式によって車輪特性が推定されるから、車輪特性の推定精度が向上するという効果が得られる。
【０００８】
【発明の補足説明】
以下、本発明の望ましい実施態様のいくつかを特許請求の範囲と同じ表現形式で記載する。
（１）  請求項１の車輪特性推定装置であって、前記車輪状態量が車輪横スリップ状態量を含むもの。
（２）  （１）  の車輪特性推定装置であって、前記車輪横スリップ状態量が、車両の向きを基準にして車輪の向きを表す車輪横スリップ角を含むもの。
（３）  請求項１，（１）  または（２）  の車輪特性推定装置であって、前記車輪状態量が車輪縦スリップ状態量を含むもの。
（４）  （３）  の車輪特性推定装置であって、前記車輪縦スリップ状態量が、車輪が路面に対して車両前後方向にスリップする割合を表す車輪スリップ率を含むもの。
（５）  請求項１，（１）  ないし（４）  のいずれかの車輪特性推定装置であって、前記車輪発生力が車輪横力を含むもの。
（６）  請求項１，（１）  ないし（５）  のいずれかの車輪特性推定装置であって、前記車輪発生力が車輪前後力を含むもの。
（７）  請求項１，（１）  ないし（６）  のいずれかの車輪特性推定装置であって、前記関数式が、車輪と路面との間の摩擦係数μの大きさを反映するμパラメータを有するもの。
（８）  請求項１，（１）  ないし（７）  のいずれかの車輪特性推定装置であって、前記関数式が、車輪のタイヤ剛性の大きさを反映する剛性パラメータを有するもの。
（９）  請求項１の車輪特性推定装置であって、前記関数式が、車輪スリップ角と車輪横力との関係を表すもの。
（１０）請求項１の車輪特性推定装置であって、前記関数式が、車輪スリップ角と車輪スリップ率と車輪横力との関係を表すもの。
（１１）（１０）の車輪特性推定装置であって、前記関数式が、
【０００９】
【数１】
0003577138.tif 000002
【００１０】
であるもの。
ただし、ここに「ａ」はμパラメータ、「ｂ」は剛性パラメータである。パラメータａは、摩擦係数μが大きいほど大きくなり、一方、パラメータｂは、タイヤ剛性が高いほど大きくなる。また、「ｔａｎｈ」は、双曲線正接の関数を表し、「ｓｅｃｈ」は、双曲線正割の関数を表す。
車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪横力ＦＹ  との関係である車輪特性は一般に、図９の３次元グラフで示される。この車輪特性は、概略的に説明すれば、車輪スリップ率ｓが同一の状況では、車輪スリップ角αが増加するにつれてほぼ比例的に横力ＦＹ  が増加するがやがて飽和し、さらに車輪スリップ角αが増加すると逆に横力ＦＹ  が減少する性質を有する。車輪スリップ角αが増加するにつれてほぼ比例的に横力ＦＹ  が増加する領域が線形領域であり、車輪スリップ角αが増加すると逆に横力ＦＹ  が減少する領域が非線形領域である。また、この車輪特性は、車輪スリップ角αが同一の状況では、車輪スリップ率ｓの絶対値が増加するにつれて横力ＦＹ  が減少する性質を有する。また、この車輪特性は、車輪と路面との間の摩擦係数μや車輪に装着されたタイヤの剛性（横剛性，ねじり剛性等）によって変化する。なお、摩擦係数μは、車輪側の摩擦係数が不変であると仮定すれば、路面側の摩擦係数に依存することになり、逆に、路面側の摩擦係数が不変であると仮定すれば、車輪側の摩擦係数に依存することになる。
それらの事情を背景とし、本発明者はそのような車輪特性を関数式で近似することについて研究し、その結果、その３次元グラフを近似する関数式として上記の関数式を誘導したのである。
（１２）請求項１の車輪特性推定装置であって、前記関数式が、車輪スリップ率ｓと車輪前後力ＦＸ  との関係を表すもの。
（１３）請求項１の車輪特性推定装置であって、前記関数式が、車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪前後力ＦＸ  との関係を表すもの。
（１４）（１３）の車輪特性推定装置であって、前記関数式が、
【００１１】
【数２】
0003577138.tif 000003
【００１２】
であるもの。
ただし、ここに「ａ」はμパラメータ、「ｂ」は剛性パラメータである。パラメータａは、摩擦係数μが大きいほど大きくなり、一方、パラメータｂは、タイヤ剛性が高いほど大きくなる。また、「ｔａｎｈ」は、双曲線正接の関数を表す。
車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪前後力ＦＸ  との関係である車輪特性は一般に、図１０の３次元グラフで示される。この車輪特性は、概略的に説明すれば、車輪スリップ角αが同一の状況では、車輪スリップ率ｓが増加するにつれてほぼ比例的に前後力ＦＸ  が増加するがやがて飽和し、さらに車輪スリップ率ｓが増加すると逆に前後力ＦＸ  が減少する性質を有する。車輪スリップ率ｓが増加するにつれてほぼ比例的に前後力ＦＸ  が増加する領域が線形領域であり、車輪スリップ率ｓが増加すると逆に前後力ＦＸ  が減少する領域が非線形領域である。また、この車輪特性は、車輪スリップ率ｓが同一の状況では、車輪スリップ角αの絶対値が増加するにつれて前後力ＦＸ  が減少する性質を有する。また、この車輪特性も、摩擦係数μやタイヤ剛性によって変化する。
それらの事情を背景とし、本発明者はそのような車輪特性を関数式で近似することについて研究し、その結果、その３次元グラフを近似する関数式として上記の関数式を誘導したのである。
（１５）請求項１，（１）  ないし（１４）のいずれかの車輪特性推定装置であって、前記パラメータ同定手段が、前記パラメータの候補値を一定量ずつ変更するとともに、その変更毎に、各候補値が採用された関数式に基づいて現在の車輪発生力を推定し、推定された車輪発生力に基づいて現在の車両状態量を推定し、推定された車両状態量と実車両状態量との差の絶対値が設定値以下となるまで候補値の変更を繰り返し、その差の絶対値が設定値以下となったときにおける候補値をパラメータの真の値に確定するもの。
（１６）（１５）の車輪特性推定装置であって、前記パラメータ同定手段が、
（ａ）  車輪状態量を検出する車輪状態量センサと、
（ｂ）  車両状態量を検出する車両状態量センサと、
（ｃ）  車輪状態量センサにより検出された車輪状態量とパラメータの候補値とに基づき、現在の車輪発生力を推定する車輪発生力推定手段と、
（ｄ）  推定された車輪発生力に基づき、２自由度の車両モデルを想定して現在の車両状態量を推定する車両状態量推定手段と、
（ｅ）  推定された車両状態量と前記車両状態量センサにより検出された車両状態量との関係から、パラメータの今回の候補値が真の値に十分に近いか否かを判定する候補値適否判定手段と、
（ｆ）  近いと判定された場合にはその値を真の値に確定し、近くはないと判定された場合には、パラメータの候補値を変更するパラメータ確定・変更手段と
を有するもの。
（１７）（１６）の車輪特性推定装置であって、前記車輪状態量センサとして、運転者によって操作されるステアリングホイールの回転操作角である操舵角を検出する操舵角センサまたは車輪の実舵角を検出する舵角センサを有するもの。
（１８）（１６）または（１７）の車輪特性推定装置であって、前記車輪状態量センサとして、車輪の回転速度である車輪速を検出する車輪速センサを有するもの。
（１９）（１６）ないし（１８）のいずれかの車輪特性推定装置であって、前記車両状態量センサとして、車両のヨーレイトを検出するヨーレイトセンサを有するもの。
（２０）（１９）の車輪特性推定装置であって、前記ヨーレイトセンサが、ヨーレイトの検出に専用のものであるもの。
（２１）（１９）の車輪特性推定装置であって、前記ヨーレイトセンサが、左右輪の車輪速センサを流用し、左右輪間の回転速度差に基づいてヨーレイトを間接に検出するものであるもの。
（２２）（１６）ないし（２１）のいずれかの車輪特性推定装置であって、前記車両状態量推定手段が、
Ｉ・γ’＝Ｌｆ  （ＦＹｆｌ  ＋ＦＹｆｒ  ）−Ｌｒ  （ＦＹｒｌ  ＋ＦＹｒｒ  ）
なるヨー運動方程式に、前記推定された左前輪の車輪横力ＦＹｆｌ  ，右前輪の車輪横力ＦＹｆｒ  ，左後輪の車輪横力ＦＹｒｌ  および右後輪の車輪横力ＦＹｒｒ  をそれぞれ代入することによってヨーレイト角速度γ’を推定し、さらに、それの時間積分値としてヨーレイトγを推定するものであり、
前記候補値適否判定手段が、その推定ヨーレイトγと前記車両状態量センサにより検出された実ヨーレイトγとの関係からパラメータの今回の候補値が真の値に十分に近いか否かを判定するものである車輪特性推定装置。
ただし、上記式において「Ｉ」は固定値である車両ヨー慣性モーメント、「Ｌｆ  」は固定値である重心−前輪車軸間距離、「Ｌｒ  」は固定値である重心−後輪車軸間距離をそれぞれ表す。
【００１３】
なお付言すれば、本発明は別の観点から以下のような発明として把握することもできる。
Ａ．車両状態量推定装置
（１）  車輪モデルとして車輪特性の非線形性をも考慮した非線形モデルを想定して車輪発生力を推定し、その推定した車輪発生力に基づき、車両モデルとして２自由度モデルを想定して車両状態量を推定する車両状態量推定装置。
この車両状態量推定装置によれば、比較的安価なセンサでは検出が困難な車両状態量を比較的簡単に推定可能となる。
（２）  （１）  の車両状態量推定装置であって、少なくとも１つのパラメータを用いることによって車輪状態量と車輪発生力との関係を表す関数式を記憶する関数式記憶手段と、
そのパラメータを同定するパラメータ同定手段と
を有するもの。
なお、ここにおける「パラメータ同定手段」は例えば、前記（１５）または（１６）における態様をとり得る。
（３）  （１）  の車両状態量推定装置であって、前記関数式記憶手段が、前記関数式として、前記数１および数２の欄にそれぞれ記載された２つの関数式の少なくとも一方を記憶するもの。
（４）  （１）  ないし（３）  のいずれかの車両状態量推定装置であって、さらに、ヨーレイトγを検出するヨーレイトセンサと車速Ｖを検出する車速センサとを有し、
ｍＶ（β’＋γ）＝ＦＹｆｌ  ＋ＦＹｆｒ  ＋ＦＹｒｌ  ＋ＦＹｒｒ  
なる車両の横運動方程式に、ヨーレイトγの検出値および車速Ｖの検出値と、前記推定された左前輪の車輪横力ＦＹｆｌ  ，右前輪の車輪横力ＦＹｆｒ  ，左後輪の車輪横力ＦＹｒｌ  および右後輪の車輪横力ＦＹｒｒ  をそれぞれ代入することによって車体スリップ角速度β’を求め、さらに、その時間積分値として車体スリップ角βを求め、それら車体スリップ角速度β’および車体スリップ角βをそれぞれ前記車両状態量として出力するもの。
ただし、上記式において「ｍ」は固定値である車両質量を表す。
【００１４】
Ｂ．車輪−路面間摩擦係数推定装置
（１）  少なくとも１つのパラメータを用いることによって車輪状態量と車輪発生力との関係を表す関数式であってそのパラメータの少なくとも１つが車輪と路面との間の摩擦係数μの大きさを反映するμパラメータであるものを記憶する関数式記憶手段と、
前記少なくとも１つのパラメータを同定するパラメータ同定手段と、
同定されたμパラメータに基づき、摩擦係数μを推定する摩擦係数推定手段と
を含むことを特徴とする車輪−路面間摩擦係数推定装置。
なお、ここにおける「関数式」は、車輪特性の非線形性をも考慮したものであっても非線形性までは考慮しないものであってもよい。
また、ここにおける「パラメータ同定手段」も例えば、前記（１５）または（１６）における態様をとり得る。
（２）  （１）  の車輪−路面間摩擦係数推定装置であって、前記μパラメータが、前記摩擦係数μが大きいほど大きくなるもの。
（３）  （２）  の車輪−路面間摩擦係数推定装置であって、前記関数式記憶手段が、前記関数式として、前記数１および数２の欄にそれぞれ記載された２つの関数式の少なくとも一方を記憶するもの。
【００１５】
Ｃ．タイヤ剛性推定装置
（１）  少なくとも１つのパラメータを用いることによって車輪状態量と車輪発生力との関係を表す関数式であってそのパラメータの少なくとも１つが車輪のタイヤ剛性の大きさを反映する剛性パラメータであるものを記憶する関数式記憶手段と、
前記少なくとも１つのパラメータを同定するパラメータ同定手段と、
同定された剛性パラメータに基づき、タイヤ剛性を推定するタイヤ剛性推定手段と
を含むことを特徴とするタイヤ剛性推定装置。
なお、ここにおける「関数式」も、車輪特性の非線形性をも考慮したものであっても非線形性までは考慮しないものであってもよい。
また、ここにおける「パラメータ同定手段」も例えば、前記（１５）または（１６）における態様をとり得る。
（２）  （１）  のタイヤ剛性推定装置であって、前記剛性パラメータが、タイヤ剛性が大きいほど大きくなるもの。
（３）  （２）  のタイヤ剛性推定装置であって、前記関数式記憶手段が、前記関数式として、前記数１および数２の欄にそれぞれ記載された２つの関数式の少なくとも一方を記憶するもの。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
図１には車両挙動制御システムがブロック図で示されている。車両挙動制御システムは、４輪車両に搭載されて使用されるものであり、車輪特性推定装置１０と車両状態量推定装置１２と車両挙動安定化制御装置１４とを備えている。それらのうち車輪特性推定装置１０が本発明の一実施形態である。
【００１７】
車輪特性推定装置１０は、各輪毎に、車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪の横力ＦＹ  との関係である車輪特性（３次元）を推定する。
【００１８】
車輪スリップ角αは、車両の向きを基準として車輪の向きを表す物理量である。前輪の車輪スリップ角αｆ  は、
αｆ  ＝β＋Ｌｆ  ・γ／Ｖ−θｆ  
なる式で表され、一方、後輪の車輪スリップ角αｒ  は、
αｒ  ＝β−Ｌｒ  ・γ／Ｖ
なる式で表される。
ただし、
β  ：車体スリップ角
Ｌｆ  ：重心−前輪車軸間距離
Ｌｒ  ：重心−後輪車軸間距離
γ  ：ヨーレイト
Ｖ  ：車速
θｆ  ：前輪舵角（＝δＨ  ／Ｎ）
δＨ  ：ステアリングホイールの操舵角
Ｎ：オーバオールステアリング比
【００１９】
車輪スリップ率ｓは、車輪が路面に対して前後方向にスリップする程度を表す物理量である。車輪スリップ率ｓは、車輪速をＶＷ  、車速をＶとして、
ｓ＝（ＶＷ  −Ｖ）／Ｖ
なる式で表され、車両の駆動時には正の値、制動時には負の値となる。
【００２０】
横力ＦＹ  は、車両旋回中に車輪にそれの回転面に直角な方向において発生する力をいう。なお、横力ＦＹ  は、車両旋回中に車輪に、車両の横方向において発生する力であるコーナリングフォースＣＦという意味で使用することもある。
【００２１】
車輪特性推定装置１０は、車輪特性を表す３次元グラフを近似する関数式として、前記数１の欄に記載された関数式（車輪横力ＦＹ  の式）を使用する。その関数式はＲＯＭ３４の関数式メモリに予め記憶されている。そして、車輪特性推定装置１０は、車両走行中にその関数式におけるパラメータａ，ｂをそれぞれ同定することによって車輪特性を推定する。パラメータａは前記μパラメータの一例であり、パラメータｂは剛性パラメータの一例である。
【００２２】
パラメータａ，ｂの同定は、概略的に説明すれば、図３に示すように、車輪モデルと車両モデルとを用いて行われる。車輪モデルは、前記関数式によって定義され、車輪特性の非線形性をも考慮した非線形モデルである。これに対し、車両モデルは、車両の平面運動のうちの横運動（並進運動）は、
ｍＶ（β’＋γ）＝ＦＹｆｌ  ＋ＦＹｆｒ  ＋ＦＹｒｌ  ＋ＦＹｒｒ  
なる横運動方程式で記述され、ヨー運動（回転運動）は、
Ｉ・γ’＝Ｌｆ  （ＦＹｆｌ  ＋ＦＹｆｒ  ）−Ｌｒ  （ＦＹｒｌ  ＋ＦＹｒｒ  ）
なるヨー運動方程式で記述される２自由度モデルである。
ただし、
ｍ    ：車両質量（固定値）
Ｖ    ：車速
β’  ：車体スリップ角速度
ＦＹｆｌ  ：左前輪に発生する横力
ＦＹｆｒ  ：右前輪に発生する横力
ＦＹｒｌ  ：左後輪に発生する横力
ＦＹｆｒ  ：右後輪に発生する横力
Ｉ    ：車両のヨー慣性モーメント（固定値）
γ’  ：ヨーレイトγの時間微分値であるヨー角加速度
なお、横運動方程式はＲＯＭ３４の横運動方程式メモリに、ヨー運動方程式はＲＯＭ３４のヨー運動方程式メモリにそれぞれ予め記憶されている。
【００２３】
車輪特性推定装置１０は、パラメータａ，ｂをそれぞれ一定の規則に従って少量ずつ変更するとともに、その変更毎に、パラメータａ，ｂの各候補値に基づいてヨー角加速度γ’を演算する。さらに、それを積分することによってヨーレイトγを推定し、その推定ヨーレイトγと実車の実ヨーレイトγとの差を求め、その差の絶対値が設定値Ａ以下となるまで、パラメータａ，ｂの候補値の変更を繰り返し、これにより、現在の実車に適合したパラメータａ，ｂをリアルタイムで同定する。
【００２４】
車輪特性推定装置１０は、図１に示すように、操舵角センサ２０，車速センサ２２，ヨーレイトセンサ２４と４個の車輪速センサ２６を備えている。操舵角センサ２０は、運転者によって回転操作されるステアリングホイールの回転操作角である操舵角δＨ  を検出するものである。車速センサ２２は、車両の前後方向における走行速度である車速Ｖを検出するものである。ヨーレイトセンサ２４は、車両の実ヨーレイトγを検出するものである。４個の車輪速センサ２６は、車両の４個の車輪にそれぞれ設けられ、各車輪の周速度である車輪速ＶＷ  を検出するものである。
【００２５】
なお、それらセンサは車両状態量推定装置１２と共用される。また、ヨーレイトセンサ２４は、専用のものであっても、左右輪の車輪速センサ２６を流用して左右輪の回転速度差からヨーレイトγを間接に検出するものであってもよい。
【００２６】
車輪特性推定装置１０はさらに、車輪特性推定コントローラ３０も備えている。車輪特性推定コントローラ３０は、ＣＰＵ３２，ＲＯＭ３４およびＲＡＭ３６を含むコンピュータ３８を主体として構成されている。ＲＯＭ３４には、パラメータ同定ルーチンを始めとする各種ルーチンが予め記憶されており、ＣＰＵ３２がＲＡＭ３６を使用しつつそれら各種ルーチンを実行することにより、車輪特性推定が行われる。
【００２７】
パラメータ同定ルーチンは図２にフローチャートで表されている。本ルーチンは一定時間が経過する毎に実行を繰り返される。
【００２８】
本ルーチンの各回の実行時にはまず、ステップＳ１（以下、単にＳ１で表す。他のステップについても同じとする）において、ＲＡＭ３６のパラメータメモリからパラメータａ，ｂの現在値がそれぞれ読み込まれる。ただし、本ルーチンの今回の実行はコンピュータ２８の電源投入開始後の初回である場合には、パラメータａ，ｂが一度も同定されていないから、ＲＯＭ３４のパラメータメモリから標準値（初期値）が読み込まれ、それが現在のパラメータとしてＲＡＭ３６に記憶される。
【００２９】
その後、Ｓ２において、各種センサにより、車速Ｖ，各輪の車輪速ＶＷ  ，実ヨーレイトγおよび操舵角δＨ  が検出される。続いて、Ｓ３において、各輪毎に、車輪スリップ率ｓと車輪スリップ角αがそれぞれ演算される。車輪スリップ率ｓは、車速Ｖと車輪速ＶＷ  とから演算され、車輪スリップ角αは、操舵角δＨ  と車体スリップ角βとから演算される。なお、車体スリップ角βは、本ステップの初回の実行時には０とされ、次回以後の各回の実行時には、車両状態量推定装置１２により演算された最新の車体スリップ角βが近似値として使用される。
【００３０】
その後、Ｓ４において、それら検出値と前記パラメータａ，ｂとに基づき、車輪モデルすなわち前記関数式を利用して各輪毎に現在の横力ＦＹ  が推定される。続いて、Ｓ５において、推定された４輪分の横力ＦＹ  に基づき、車両モデルすなわち前記ヨー運動方程式を利用して車両のヨー角加速度γ’が推定され、それの時間積分値としてヨーレイトγが推定される。その後、Ｓ６において、その推定ヨーレイトγと実ヨーレイトγとの差の絶対値が設定値Ａ以下であるか否かが判定される。今回は設定値Ａ以下であると仮定すれば、判定がＹＥＳとなり、Ｓ７において、パラメータａ，ｂがそのまま確定されてＲＡＭ３６に記憶され、以上で本ルーチンの一回の実行が終了する。
【００３１】
これに対し、今回はヨーレイトの推定値と実際値との差の絶対値が設定値Ａ以下ではないと仮定すれば、Ｓ６の判定がＮＯとなり、Ｓ８において、パラメータａ，ｂの各候補値が別の候補値に変更される。この変更は例えば、図４に概念的に示すように、各パラメータａ，ｂがとり得る範囲内における複数の候補値を予め用意しておき、パラメータｂのある候補値についてパラメータａの候補値をそれの全範囲にわたって変更し、そのようにしてもヨーレイトγの推定値と実際値との差の絶対値が設定値Ａ以下にはならない場合には、パラメータｂを別の候補値に変更した上でパラメータａの候補値をそれの全範囲にわたって変更することによって行われる。
【００３２】
その後、Ｓ２〜Ｓ６およびＳ８の実行が何回か繰り返されるうちに、ヨーレイトγの推定値と実際値との差の絶対値が設定値Ａ以下となれば、Ｓ６の判定がＹＥＳとなり、Ｓ７において、パラメータａ，ｂが最新の候補値で確定される。以上で本ルーチンの一回の実行が終了する。
【００３３】
なお付言すれば、本ルーチンは、車輪のコーナリング特性が線形領域にある場合に限って実行され、非線形領域にある場合には実行が中止されるようになっている。図９に示すグラフから明らかなように、車輪スリップ角αと横力ＦＹ  との対応関係は、常に単調増加または単調減少を示すものではない。すなわち、同じ横力ＦＹ  が車輪のコーナリング特性が線形領域にある状態でも非線形領域にある状態でも発生するのである。そのため、パラメータａ，ｂについて上記のようにして確定された候補値が必ずしも真の値に精度よく一致するとは限らない。また、ヨー運動方程式を用いた横力ＦＹ  の推定精度は一般に、車輪のコーナリング特性が線形領域にある場合において非線形領域にある場合におけるより高い。そこで、本ルーチンは、車輪スリップ角αと横力ＦＹ  との対応関係が単調増加を示す線形領域にある場合に限って実行され、これにより、パラメータａ，ｂの同定精度が向上させられている。なお、車輪のコーナリング特性が現在、非線形領域にあるか否かの推定は、例えば、車速Ｖと操舵角δＨ  とに基づき、車両が定常円旋回状態にある場合に車両に発生するヨーレイトγを推定し、その推定ヨーレイトγと実ヨーレイトγとの差が設定値以上である場合に、車輪のコーナリング特性が非線形領域にあると判定することによって行うことができる。
【００３４】
ただし、本ルーチンを、車輪のコーナリング特性が線形領域にあるか非線形領域にあるかを問わず実行することは可能である。この場合、例えば、以下の処理を追加することが望ましい。すなわち、パラメータａ，ｂの各候補値を変更予定範囲全体において変更させ、その結果、真の値である可能性がある候補値対（パラメータａの候補値とｂの候補値との組み合わせ）が１つしか取得されなかった場合には、直ちにその候補値対を真の値に決定するが、２つ取得された場合には、車輪のコーナリング特性が現在、線形領域にあるか非線形領域にあるかを推定し、その推定結果を考慮して、取得された２つの候補値対から真の値であると予想されるものを選択し、その選択された候補値対を真の値に決定する処理を追加することが望ましいのである。
【００３５】
次に、車両状態量推定装置１２について説明する。
車両状態量推定装置１２は、図１に示すように、車輪特性推定装置１０と車両挙動安定化制御装置１４との間に接続されている。車両状態量推定装置１２は、各種センサからの信号と車輪特性推定装置１０から読み込まれたパラメータａ，ｂとに基づき、車体スリップ角速度β’と車体スリップ角βとをそれぞれ推定する。車両状態量推定装置１２は、前記横運動方程式を用いて車体スリップ角速度β’を推定し、それの時間積分値として車体スリップ角βを推定する。
【００３６】
車両状態量推定装置１２は、図１に示すように、車両状態量推定コントローラ５０を備えている。車両状態量推定コントローラ５０は、ＣＰＵ５２，ＲＯＭ５４およびＲＡＭ５６を含むコンピュータ５８を主体として構成されている。ＲＯＭ５４には、車両状態量推定ルーチンを始めとする各種ルーチンが予め記憶されており、ＣＰＵ５２がＲＡＭ５６を使用しつつそれら各種ルーチンを実行することにより、それぞれ車両状態量の一つである車体スリップ角速度β’と車体スリップ角βとをそれぞれ推定する。
【００３７】
車両状態量推定ルーチンは図５にフローチャートで表されている。本ルーチンは一定時間が経過する毎に実行を繰り返される。なお、本ルーチンは車輪のコーナリング特性が線形領域にあるか非線形領域にあるかを問わず実行される。したがって、現在非線形領域にある場合には、線形領域にあった過去において同定されたパラメータａ，ｂに基づいて非線形領域にある現在の車両状態量が推定されることとなる。
【００３８】
本ルーチンの各回の実行時にはまず、Ｓ１００において、車輪特性推定装置１０のＲＡＭ３６のパラメータメモリからパラメータａ，ｂの現在値がそれぞれ読み込まれ、自身のＲＡＭ５６に記憶される。
【００３９】
その後、Ｓ１０１において、各種センサにより、車速Ｖ，各輪の車輪速ＶＷ  ，実ヨーレイトγおよび操舵角δＨ  が検出される。続いて、Ｓ１０２において、各輪毎に、車輪スリップ率ｓと車輪スリップ角αがそれぞれ演算される。なお、車体スリップ角βは、本ステップの初回の実行時には０とされ、次回以後の各回の実行時には、自身により演算された最新の車体スリップ角βが使用される。
【００４０】
その後、Ｓ１０３において、それら検出値と前記パラメータａ，ｂとに基づき、車輪モデルすなわち前記関数式を利用して、各輪毎に現在の横力ＦＹ  が推定される。続いて、Ｓ１０４において、推定された４輪分の横力ＦＹ  と実ヨーレイトγとに基づき、車両モデルすなわち前記横運動方程式を利用して車体スリップ角速度β’が推定され、Ｓ１０５において、それの時間積分値として車体スリップ角βが推定される。以上で本ルーチンの一回の実行が終了する。
【００４１】
次に、車両挙動安定化制御装置１４について説明する。
車両挙動安定化制御装置１４は、車両旋回時に車両がドリフトアウトまたはスピンする傾向が現れた場合には実際にドリフトアウト等が発生することを抑制し、また、それにもかかわらず実際にドリフトアウト等が発生した場合には発生したドリフトアウト等が迅速に解消されるように車両のヨーモーメントを制御し、これによって車両の挙動を安定化させる。
【００４２】
車両挙動安定化制御装置１４は、車両非制動時に左右輪について独立にブレーキを作動させて左右輪間に制動力左右差を発生させ、車両に発生している予定外のヨーモーメントを打ち消すのに適当なヨーモーメントを車両に発生させて車両の挙動を安定化させる。この車両挙動安定化制御装置１４は、制動力左右差を図６に示すマニュアル−電気制御二系統式のブレーキシステムによって発生させる。以下、そのブレーキシステムの構成を詳細に説明するが、このブレーキシステムは図示しないアンチロック制御装置およびトラクション制御装置によっても使用されるものであるため、アンチロック制御およびトラクション制御に必要な要素も付加されており、それについても併せて説明する。なお、ここに、アンチロック制御とは、車両制動時に車輪がロックしないように車輪の制動トルクを制御することをいい、一方、トラクション制御とは、車両駆動時に駆動輪がスピンしないように駆動輪の駆動トルクと制動トルクとの少なくとも一方を制御することをいう。
【００４３】
このブレーキシステムは、マスタシリンダ６０を備えている。マスタシリンダ６０は、互いに独立した２個の加圧室を直列に備えたタンデム型であり、ブレーキ操作部材としてのブレーキペダル６２の踏力が液圧ブースタ６４によって倍力されて入力され、それに応じた高さの液圧をそれら加圧室にそれぞれ発生させる。
【００４４】
一方の加圧室は主通路６６によって左右前輪１４のブレーキシリンダ６８にそれぞれ接続されている。主通路６６は加圧室から延び出た後に二股状に分岐させられ、１本の基幹部分と２本の分岐部分とから構成されている。
【００４５】
２本の分岐部分の各々には、電磁方向切換弁であるマスタシリンダカット弁７０が設けられている。マスタシリンダカット弁７０は、常には、各ブレーキシリンダ６８をマスタシリンダ６０に接続するが、車両挙動安定化制御時とアンチロック制御時とにはマスタシリンダ６０から遮断し、各々電磁液圧制御弁としての電磁開閉弁である増圧弁７２と減圧弁７４とにそれぞれ接続する。増圧弁７２は電磁方向切換弁である電気制御液圧源選択弁７６に接続されている。電気制御液圧源選択弁７６は、常には、増圧弁７２を液圧ブースタ６４を経由してリザーバ８０に接続するが、車両挙動安定化制御時にはリザーバ８０から遮断して電気制御液圧源８２に接続する。したがって、車両挙動安定化制御時には電気制御液圧源８２によって左右前輪１４のブレーキシリンダ６８が作動させられる。一方、減圧弁７４は前記リザーバ８０に接続されている。
【００４６】
マスタシリンダ６０の他方の加圧室は主通路８６によって左右後輪２２のブレーキシリンダ６８にそれぞれ接続されている。主通路８６も前記主通路６６と同様に、加圧室から延び出た後に二股状に分岐させられ、１本の基幹部分と２本の分岐部分とから構成されている。
【００４７】
１本の基幹部分にはプロポーショニングバルブ（図において「Ｐ／Ｖ」と略記する）９０が設けられている。プロポーショニングバルブ９０はよく知られているように、マスタシリンダ６０の液圧が折れ点以下である領域ではマスタシリンダ６０の液圧をそのまま左右後輪２２のブレーキシリンダ６８に伝達するが、折れ点を超えた領域ではマスタシリンダ６０の液圧を一定比率で減圧して左右後輪２２のブレーキシリンダ６８に伝達する。
【００４８】
１本の基幹部分のうちプロポーショニングバルブ９０に対してマスタシリンダ６０の側とは反対側の部分には、電磁方向切換弁であるマスタシリンダカット弁９２が設けられている。マスタシリンダカット弁９２は、常には、ブレーキシリンダ６８をマスタシリンダ６０に接続するが、車両挙動安定化制御時とアンチロック制御時とトラクション制御時とにはマスタシリンダ６０から遮断して電磁方向切換弁である電気制御液圧源選択弁９４に接続する。その電気制御液圧源選択弁９４は、常には、マスタシリンダカット弁９２を液圧ブースタ６４を経由してリザーバ８０に接続するが、車両挙動安定化制御時とトラクション制御時とにはリザーバ８０から遮断して電気制御液圧源８２に接続する。したがって、車両挙動安定化制御時とトラクション制御時とには電気制御液圧源８２によって左右後輪２２のブレーキシリンダ６８が作動させられる。
【００４９】
前記２本の分岐部分の各々には、電磁液圧制御弁としての電磁開閉弁である増圧弁７２が設けられている。また、各ブレーキシリンダ６８には、電磁液圧制御弁としての電磁開閉弁である減圧弁７４を経てリザーバ８０が接続されている。
【００５０】
電気制御液圧源８２は、作動液を圧力下に蓄えるアキュムレータ９６，リザーバ８０から作動液を汲み上げてアキュムレータ９６に押し込むポンプ９８等から構成されている。ポンプ９８の運転状態が図示しないコンピュータによって制御され、アキュムレータ９６に常に一定液圧範囲で作動液が蓄えられる。
【００５１】
車両挙動安定化制御装置１４はまた、図１に示すように、車両挙動安定化コントローラ１００を備えている。車両挙動安定化コントローラ１００は、ＣＰＵ１０２，ＲＯＭ１０４およびＲＡＭ１０６を含むコンピュータ１０８を主体として構成されている。ＲＯＭ１０４には、車両挙動安定化ルーチンを始めとする各種ルーチンが予め記憶されており、ＣＰＵ１０２がＲＡＭ１０６を使用しつつそれら各種ルーチンを実行することにより、左右輪間における制動力左右差を制御する。なお、図においてブレーキアクチュエータ１１０は、前記マスタシリンダカット弁７０，９２，電気制御液圧源選択弁７６，９４，増圧弁７２および減圧弁７４の総称である。
【００５２】
車両挙動安定化ルーチンは図７にフローチャートで表されている。本ルーチンは一定時間が経過する毎に実行を繰り返される。本ルーチンの各回の実行時にはまず、Ｓ２０１において、車両状態量推定装置１２のＲＡＭ５６の車体スリップ角速度メモリから車体スリップ角速度β’の現在値が読み込まれ、自身のＲＡＭ１０６に記憶される。次に、Ｓ２０２において、車両状態量推定装置１２のＲＡＭ５６の車体スリップ角メモリから車体スリップ角βの現在値が読み込まれ、これも自身のＲＡＭ１０６に記憶される。
【００５３】
その後、読み込んだ車体スリップ角βおよび車体スリップ角速度β’に基づき、車両挙動が不安定であるか否かが判定される。本実施形態においては、横軸に車体スリップ角β、縦軸に車体スリップ角速度β’が取られた座標面において車体スリップ角βの現在値と車体スリップ角速度β’の現在値との対応点が、互いに平行な２本の斜線（β／ｃ＋β’／ｄ＝１なる式で表される直線とβ／ｃ＋β’／ｄ＝−１なる式で表される直線）で囲まれる領域（図８参照）の内側にあるか外側にあるかによって車両挙動の安定性が判定される。車体スリップ角βの現在値と車体スリップ角速度β’の現在値との対応点がその領域の内側にあるときには、車両挙動が安定であると判定され、外側にあるときには車両挙動が不安定であると判定されるのである。今回は車両挙動が安定していると仮定すれば、Ｓ２０３の判定がＮＯとなり、本ルーチンの一回の実行が直ちに終了する。
【００５４】
これに対し、今回は車両挙動が不安定であると仮定すれば、Ｓ２０３の判定がＹＥＳとなり、Ｓ２０４において、制動力左右差制御のためのブレーキ圧制御モードが選択される。Ｓ２０１およびＳ２０２において読み込んだ車体スリップ角βと車体スリップ角速度β’を含む複数の車両旋回情報に基づき、各輪のブレーキ圧について実現されるべきブレーキ圧制御モードが選択されるのである。
【００５５】
具体的には、まず、それら旋回情報に基づき、車両に過大なスピン傾向が発生したか、過大なドリフトアウト傾向が発生したか否かが判定される。
車両に過大なスピン傾向も過大なドリフトアウト傾向も発生しないと判定された場合には、４個の車輪すべてについて減圧モードが選択される。いずれの車輪についても制動力を発生させる必要がないからである。
これに対し、車両にスピン傾向が発生したと判定された場合には、左右前輪のうち旋回外側のものについてのみ制動力を増加させるために増圧モードが選択され、他の車輪については減圧モードが選択される。これにより、スピン傾向を抑制するためのヨーモーメントが車両に発生させられる。
また、車両にドリフトアウト傾向が発生したと判定された場合には、左右後輪のうち旋回内側のものについてのみ制動力を増加させるために増圧モードが選択され、他の車輪については減圧モードが選択される。これにより、ドリフトアウト傾向を抑制するためのヨーモーメントが車両に発生させられる。
【００５６】
その後、Ｓ２０５において、選択されたブレーキ圧制御モードを実現するための信号がブレーキアクチュエータ１１０に出力される。以上で本ルーチンの一回の実行が終了する。
【００５７】
なお、車両挙動安定化制御中にブレーキ操作が行われた場合には、直ちに車両挙動安定化制御が中止され、各輪のブレーキシリンダ６８がマスタシリンダ６０によって作動させられる通常状態に復帰させられる。
【００５８】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、車輪特性が非線形性を考慮して推定され、そのようにして推定された車輪特性に従い、かつ、車両入力に基づいて車両状態量がフィードフォワード系で推定されるから、車両状態量を迅速かつ正確に推定することが可能となるという効果が得られる。
【００５９】
また、本実施形態によれば、比較的安価なセンサである操舵角センサ２０，車速センサ２２，ヨーレイトセンサ２４および車輪速センサ２６によって車体スリップ角βという比較的検出が困難な車両状態量を推定することが可能となるという効果も得られる。特に、ヨーレイトセンサ２４を左右輪の車輪速センサ２４を流用した構成とすれば、操舵角センサ２０，車速センサ２２および車輪速センサ２６によって車体スリップ角βの推定が可能となり、車体スリップ角βの推定にかかる装置コストの大幅な節減が可能となる。
【００６０】
また、本実施形態においては、推定された車輪特性が車両状態量の推定に用いられているが、例えば、車輪特性を記述する関数式におけるパラメータａは路面摩擦係数μ、パラメータｂはタイヤ剛性に依存して変化するパラメータであることに着目すれば、パラメータａから路面摩擦係数μを推定したり、パラメータｂからタイヤの空気圧，摩耗量等を推定することもできる。すなわち、本発明は、車両状態量を推定する技術のみならず、路面摩擦係数を推定する技術やタイヤ空気圧，摩耗量を推定する技術にも応用することができるのである。
【００６１】
以上の説明から明らかなように、本実施形態においては、ＲＯＭ３４の関数式メモリが本発明における「関数式記憶手段」の一例を構成し、操舵角センサ２０，車速センサ２２，ヨーレイトセンサ２４，車輪速センサ２６および車輪特性推定コントローラ３０のうち図２のパラメータ同定ルーチンを実行する部分が、本発明における「パラメータ同定手段」の一例を構成しているのである。
【００６２】
以上、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、この他にも特許請求の範囲を逸脱することなく、当業者の知識に基づいて種々の変形，改良を施した形態で本発明を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態である車輪特性推定装置と、それに接続されて使用される車両状態量推定装置および車両挙動安定化制御装置とをそれぞれ示すブロック図である。
【図２】前記車輪特性推定装置のコンピュータにより実行されるパラメータ同定ルーチンを示すフローチャートである。
【図３】前記車輪特性推定装置，車両状態量推定装置および車両挙動安定化制御装置の各々の機能とそれら相互の関係とをそれぞれ示すブロック図である。
【図４】図２のパラメータ同定ルーチンにおいてパラメータａ，ｂをそれぞれ同定する際に使用する規則を表形式で説明するための図である。
【図５】前記車両状態量推定装置のコンピュータにより実行される車両状態量推定ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】前記車両挙動安定化制御装置が使用するブレーキシステムを示す系統図である。
【図７】前記車両挙動安定化制御装置のコンピュータにより実行される車両挙動安定化制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図８】図７のＳ２０３の判定の具体例を説明するためのグラフである。
【図９】車輪特性としての、車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪横力ＦＹ  との間に一般的に成立する関係を示す３次元グラフである。
【図１０】車輪特性としての、車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪前後力ＦＸ  との間に一般的に成立する関係を示す３次元グラフである。
【符号の説明】
１０  車輪特性推定装置
１２  車両状態量推定装置
１４  車両挙動安定化制御装置
【図１】
0003577138.tif 000004
【図２】
0003577138.tif 000005
【図３】
0003577138.tif 000006
【図４】
0003577138.tif 000007
【図５】
0003577138.tif 000008
【図６】
0003577138.tif 000009
【図７】
0003577138.tif 000010
【図８】
0003577138.tif 000011
【図９】
0003577138.tif 000012
【図１０】
0003577138.tif 000013