(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両のためのヨーレート予測システムであって、
前記車両のヨーレートを検出し前記検出されたヨーレートを示す信号を生成するように構成されているヨーレートセンサと、
前記ヨーレートセンサに結合されており、前記車両の前記ヨーレートを示す前記信号を前記ヨーレートセンサから受け取り、将来のヨーレートを予測し、前記予測されたヨーレートを用いて前記車両の安定性を判断し、車両ブレーキの作動を制御する信号を生成するように構成されている電子制御ユニットと、
を備えているシステムにおいて、
前記電子制御ユニットが、
前記検出されたヨーレートを用いて将来のヨーレートのモデルを生成し、
前記モデルの妥当性を確認し、
前記モデルが妥当でないと見なされる場合には前記モデルを拡張し、
前記モデルに基づき将来のある瞬間に対する予想されたヨーレートを決定し、
前記予想されたヨーレートに少なくとも部分的に基づき、行うべき動作を決定することにより、前記将来のヨーレートを予測する、
システム。
【請求項２】
前記モデルが、
Ｘｔ＝φ１・Ｘｔ−１＋φ２・Ｘｔ−２＋・・・＋φｎ・Ｘｔ−ｎ＋ａｔ（１．２）
（式中、
Ｘｔ＝時刻ｔにおけるデータ、
φ＝モデルパラメータ（定数）、
Ｘｔ−１＝時刻ｔ−１におけるデータ、
ａｔ＝相関のない変数のシーケンス）
という形式を有する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記モデルが第１次自己回帰モデルである、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記モデルが妥当性に関して試験され、前記モデルが妥当でないときには、前記モデルが、自己回帰の次数１つ及び移動平均の次数１つが増加される、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記モデルが妥当であると見なされるまで、妥当性に関する前記試験と、前記自己回帰および前記移動平均の前記次数の前記増加とが反復される、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記モデルのパラメータの１つまたは複数がゼロであると見なされるときには、妥当であると見なされている前記モデルのパラメータが検証され、前記モデルが減少される、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
自己回帰パラメータがゼロであるときには、前記自己回帰の前記次数が減少される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
移動平均パラメータがゼロであるときには、前記移動平均の前記次数が減少される、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
１つまたは複数の自己回帰パラメータが、最小自乗評価を用いて得られる、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
より高次の自己回帰パラメータが通常回帰公式を用いて得られる、請求項６に記載のシステム。
【請求項１１】
移動平均パラメータが非線形最小自乗法を用いて評価される、請求項６に記載のシステム。
【請求項１２】
より高次のモデルを用いて残差平方和の著しい減少がもはや見られないときには、前記モデルが妥当であると判断される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
Ｆテストの少なくとも１つが所定の閾値よりも低い有意値を返し、統一自己相関が所定の帯域の範囲内にあるときには、前記モデルが妥当であると判断される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
車両の予想される将来のヨーレートに基づいて車両を安定化させる方法であって、
ある期間にわたりヨーレートセンサによって前記車両の複数のヨーレートを検出するステップと、
前記検出されたヨーレートの表示をコントローラに提供するステップと、
前記検出されたヨーレートを用いて将来のヨーレートに関するモデルを生成するステップと、
前記モデルの妥当性を確認するステップと、
前記モデルが妥当でないと見なされるときには前記モデルを拡張するステップと、
前記モデル、又は、前記モデルが妥当でないと見なされるときには拡張された前記モデルに基づき将来のある瞬間のための予想されるヨーレートを決定するステップと、
前記予想されるヨーレートを電子安定性制御システムに提供するステップと、
前記電子安定性制御システムにより、前記予想されるヨーレートに少なくとも部分的に基づき、とるべき動作を決定し、車両ブレーキの作動を制御する信号を生成するステップと、
を含む方法であって、
前記モデルの妥当性を確認するステップは、より高次のモデルを用いて残差平方和の著しい減少がもはや見られないときには、前記モデルが妥当であると判断する、
方法。
【請求項１５】
前記モデルが第１次自己回帰であり、前記モデルを妥当性に関して試験するステップと、前記モデルが妥当でないときには、自己回帰の次数１つ及び移動平均の次数１つを増加するステップと、を更に含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
妥当であると確認されたモデルのパラメータを検証するステップと、前記パラメータの１つまたは複数がゼロであると見なされるときに前記モデルを減少させるステップと、を更に含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
Ｆテストの少なくとも１つが所定の閾値よりも低い有意値を返し、変数の残差自己相関が所定の閾値よりも低く、統一自己相関が所定の帯域の範囲内にあるときに、前記モデルが妥当であると判断するステップを更に含む、請求項１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0001]本発明は、一般にヨーレートの予測に関する。特に本発明は、データ依存システム（ＤＤＳ）モデリング、自己回帰移動平均モデル、および／または自己回帰モデルを用いて、電子安定性制御（ＥＳＣ）システムで用いられるヨーレートを予測することに関する。
【背景技術】
【０００２】
[0002]車両におけるＥＳＣシステムは、車両のヨーレートを用いて修正動作に関する判断を行う。ヨーレートは、ヨーレートを検出し検出されたヨーレートを示す信号を出力するセンサによって、ＥＳＣシステムに提供される。いくつかのシステムでは、ヨーレートは、バス（例えば、ＣＡＮバス）を経由してＥＳＣシステムに提供される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
[0003]現在のヨーレートセンサは、情報をＥＳＣシステムに提供する。しかし、ほとんどの場合に、センサとＥＳＣシステムのどちらも、ヨーレートが将来どうなるのかに関する予測や予想を行わない。将来におけるヨーレートの予測は、通信およびＥＳＣの圧力増加レイテンシ（building-pressure latencies）を説明するのに役立つことがある。これによって、ＥＳＣシステムの性能を向上させることができ、間違った介入を減少させることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
[0004]一実施形態では、本発明は、車両のためのヨーレート予測システムを提供する。このシステムは、ヨーレートセンサと、電子制御ユニットとを含む。ヨーレートセンサは、車両のヨーレートを検出し、検出されたヨーレートを示す信号を生成するように構成されている。電子制御ユニットは、ヨーレートセンサに結合されており、車両のヨーレートを示す信号をヨーレートセンサから受け取り、将来のヨーレートを予測し、予測されたヨーレートを用いて車両の安定性を判断して、車両ブレーキの作動を制御する信号を生成するように構成されている。
【０００５】
[0005]別の実施形態では、本発明は、車両の予想される将来のヨーレートに基づいて車両を安定化させる方法を提供する。この方法は、ある期間にわたりヨーレートセンサによって車両の複数のヨーレートを検出するステップと、検出されたヨーレートの表示をコントローラに提供するステップと、検出されたヨーレートを用いて将来のヨーレートに関するモデルを生成するステップと、モデルの妥当性を確認するステップと、モデルが妥当でないと見なされる場合にはモデルを拡張するステップと、モデルに基づき将来のある瞬間のための予想されるヨーレートを決定するステップと、予想されるヨーレートを電子安定性制御システムに提供するステップと、電子安定性制御システムにより、少なくとも部分的に予想されるヨーレートに基づいて、とるべき動作を決定するステップと、を含む。
【０００６】
[0006]本発明の他の態様は、詳細な説明と添付の図面とを検討することによって明らかになろう。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】[0007]予想されるヨーレートを用いて車両を安定化させるシステムのブロック図である。
【図２Ａ】[0008]ＤＤＳモデリング手順の図である。
【図２Ｂ】ＤＤＳモデリング手順の図である。
【図２Ｃ】ＤＤＳモデリング手順の図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
[0009]本発明のいくつかの実施形態が詳細に説明される前に、本発明は、その応用において、以下の説明において述べられるまたは添付の図面に示される構成の詳細およびコンポーネントの構成に限定されないことを理解されたい。本発明は、他の実施形態をとることが可能であり、様々な方法で実現されまたは実行されることが可能である。
【０００９】
[0010]図１は、将来のヨーレートを予想（予測）し、予測されたヨーレートを用いて車両を安定化させるシステム１００のブロック図を示す。システム１００は、ヨーレートセンサ（ＹＲＳ）１０５と、電子制御ユニット（ＥＣＵ）１１０などのコントローラとを含む。ＥＣＵ１１０は、予測装置１１５と、電子安定化制御（ＥＳＣ）システム１２０とを含む。予測装置１１５、ＥＳＣ１２０、またはこれら両者は、ＥＣＵ１１０とは別個であっても、ＥＣＵ１１０と一体化されてもよい。予測装置１１５やＥＳＣ１２０などのサブシステムを含むシステム１００は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組合せとして、実装可能である。いくつかの実施形態では、ＥＣＵ１１０、予測装置１１５、およびＥＳＣ１２０の１つまたは複数は、プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ＡＳＩＣ、ＤＳＰなど）と、メモリ（例えば、フラッシュ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭなど、すなわち、非一時的なコンピュータ可読媒体）とを含む。なお、メモリは、プロセッサの内部、プロセッサの外部、またはその両者に存在しうる。
【００１０】
[0011]予測装置１１５は、ヨーレートセンサ１０５から信号を受け取る。ある期間にわたり受け取られた信号を用いて、予測装置１１５は、将来のある時点においてヨーレートがどうなっているかを予想または予測する。予測装置１１５は予想されたヨーレートをＥＳＣ１２０に提供し、ＥＳＣ１２０は、予想されたヨーレートを用いて、車両を安定化させるためには、いつどのように介入し、車両の車輪を停止させるべきかに関する判断を下す。
【００１１】
[0012]予測装置１１５は、モデリング、特に、データ依存システム（ＤＤＳ）モデリング、自己回帰移動平均モデル、および／または自己回帰モデルを用いて、将来のある時点におけるヨーレートを予測する。
ＤＤＳモデル
[0013]ＤＤＳモデリングは、データの時系列を解析する統計的な方法である。時系列とは、時間的に順序付けられたデータの組である。予測装置１１５は、ＤＤＳモデリングのために、一様な時間間隔でデータ（すなわち、ＹＲＳ１０５からのヨーレート信号）を収集する。ＤＤＳモデリングは、データの順序が重要であること、および現在の観測は過去の観測に左右されることに依拠している。この関係は、連続的なデータ点の間の自己相関として表現される。データは、以前のデータに従属するものと独立のシーケンスであるものとの２つの独立な部分の回帰に分解されうる。この回帰（第１次の自己回帰）の最も単純な形式は、次の通りである。
Ｘｔ＝φ・Ｘｔ−１＋ａｔ  （１．１）
（式中、Ｘｔ＝時刻ｔにおけるデータ、
φ＝モデル（自己回帰）パラメータ（定数）、
Ｘｔ−１＝時刻ｔ−１におけるデータ、
ａｔ＝相関のない変数のシーケンス）
[0014]式（１．１）の回帰は、より詳細には自己回帰モデル（例えば、自己回帰）は、Ｘの現在の値がその過去の値に従属することを示している。このモデルは、第１次の自己回帰モデルすなわちＡＲ（１）モデルである。データの組は、単なる以前の観測よりも多くのものに依存しうるものであり、自己回帰モデルは、次のようなＡＲ（ｎ）の一般的な形式をとりうる。
Ｘｔ＝φ１・Ｘｔ−１＋φ２・Ｘｔ−２＋・・・＋φｎ・Ｘｔ−ｎ＋ａｔ  （１．２）
[0015]自己回帰モデルは、複数のａｔ’が独立である、すなわち、ａｔはａｔ−１やａｔ−２などに従属しないことを仮定している。データがこの仮定に従わない場合には、ａｔを、Ｘｔと同じように、回帰を用いて分解することが可能である。例えば、ＡＲ（１）モデルの場合には、ａｔをａｔ’で置き換えることにより、次のようになる。
Ｘｔ＝φ１・Ｘｔ−１＋ａｔ’  （１．３）
[0016]このａｔ’は、次の数式のように、Ｘｔ−２およびａｔ−１に従属する部分と、独立のシーケンスであるａｔという３つの部分に分解されうる。
ａｔ’＝φ２・Ｘｔ−２−θ１・ａｔ−１＋ａｔ  （１．４）
式中、
θ＝平均モデル（移動平均）パラメータ（定数）
[0017]ＡＲ（１）モデルに代入すると、次の数式が得られる。
Ｘｔ＝φ１・Ｘｔ−１＋φ２・Ｘｔ−２＋ａｔ−θ１・ａｔ−１  （１．５）
[0018]これは、第２次の自己回帰および第１次の移動平均モデル、すなわちＡＲＭＡ（２，１）である。ＡＲＭＡの次数は増加させることも可能であり、したがって、ＡＲＭＡ（ｎ，ｎ−１）モデルの一般的な形式は、次のようになる。
Ｘｔ＝φ１・Ｘｔ−１＋φ２・Ｘｔ−２＋・・・＋φｎ・Ｘｔ−ｎ＋ａｔ−θ１・ａｔ−１−θ２・ａｔ−２−・・・−θｎ−１・ａｔ−ｎ＋１  （１．６）
モデルパラメータ
[0019]自己回帰モデルパラメータ（φ１、φ２など）は、複数のａｔ’の平方の和を最小化する最小自乗評価を用いて得られる。ＡＲ（１）の例では、パラメータの評価は、次の式のようになる。
【００１２】
【数１】
0005972962.tif 000002
【００１３】
式中、
Ｎ＝データ点の数
[0020]より高次のＡＲモデルでは、通常回帰公式が、次の式のパラメータの評価のために用いられる。
【００１４】
【数２】
0005972962.tif 000003
【００１５】
[0021]一般的なＡＲ（ｎ）モデルについては、パラメータの評価は、次の式のようになる。
【００１６】
【数３】
0005972962.tif 000004
【００１７】
式中、
【００１８】
【数４】
0005972962.tif 000005
【００１９】
[0022]移動平均モデルのパラメータ（θ１、θ２など）を評価するには、非線形の最小自乗法が必要となる。これは、ｔ−１までのすべての観測値が既知であるＡＲＭＡ（２，１）の例から見ることができる。なお、ＡＲＭＡ（２，１）モデルは、次の通りである。
Ｘｔ＝φ１・Ｘｔ−１＋φ２・Ｘｔ−２＋ａｔ−θ１・ａｔ−１  （１．５）
[0023]Ｘｔを解くためには、ａｔ−１の値が既知でなければならず、したがって、ａｔ−１のための表現が、次のように得られる。
ａｔ−１＝Ｘｔ−１−φ１・Ｘｔ−２−φ２・Ｘｔ−３＋θ１・ａｔ−２  （１．１０）
[0024]式１．１０をＡＲＭＡモデルに代入すると、結果として、次の式が得られる。
Ｘｔ＝（φ１−θ１）Ｘｔ−１＋（φ２＋θ１・φ１）Ｘｔ−２＋θ１・φ２・Ｘｔ−３＋θ１２・ａｔ−２＋ａｔ  （１．１１）
[0025]これが、ａｔ−２、ａｔ−３などについて、反復される。φ１、φ２およびθ１の積や平方が存在しているから、式１．１１が非線形であることがわかる。非線形の最小自乗法は、反復的な最小自乗法に縮小するためのパラメータの評価に用いられる。ＡＲＭＡのパラメータの評価のために要求される再帰的プロセスは、ＡＲのパラメータの評価よりも、はるかに長く、計算論的およびコンピュータ／プロセッサ資源の点で集約的である。
モデリングの手順
[0026]ＤＤＳモデリング手順は、ＡＲ（１）モデルを適合させることによって開始する。このモデルが妥当でない場合には、複数のａｔ’が独立でなく、Ｘｔ−２、ａｔ−１およびａｔに従属すると結論付けることが可能である。これにより、上記で派生したＡＲＭＡ（２，１）モデル（より高次のモデル）に至る。ＡＲＭＡ（２，１）が妥当でないことが判明した場合には、再び、複数のａｔ’を、Ｘｔ−３、ａｔ−２およびａｔに従属するようにモデル化することが可能である。
ａｔ’＝φ３・Ｘｔ−３−θ１・ａｔ−１−θ２・ａｔ−２＋ａｔ  （１．１２）
[0027]妥当でないＡＲＭＡ（２，１）モデルに代入すると、次の式が得られる。
Ｘｔ＝φ１・Ｘｔ−１＋φ２・Ｘｔ−２＋φ３・Ｘｔ−３＋ａｔ−θ１・ａｔ−１−θ２・ａｔ−２  （１．１３）
[0028]現在のモデルはＡＲＭＡ（３，２）モデルである。これが妥当でないと判明した場合には、手順を反復することができて、ＡＲＭＡ（４，３）が作成される。このプロセスは、どのようにしてＡＲＭＡ（ｎ，ｎ−１）モデルに到達するかを示している。ＡＲＭＡ（ｎ，ｎ−１）モデルを用いることによって、ａｔの従属性が除去されていることが確認される。ＡＲＭＡ（ｎ，ｎ−１）モデルは、次の通りである。
Ｘｔ＝φ１・Ｘｔ−１＋φ２・Ｘｔ−２＋・・・＋φｎ・Ｘｔ−ｎ＋ａｔ−θ１・ａｔ−１−θ２・ａｔ−２−・・・−θｎ−１・ａｔ−ｎ＋１  （１．６）
[0029]図２Ａ〜２Ｃは、ＤＤＳモデリングの手順を示している。妥当なＡＲＭＡモデルが見つけられた後で、モデルの更なる減少のために、実際のパラメータを調べることができる。パラメータ（例えば、自己回帰パラメータまたは移動平均パラメータ）の１つがその信頼区間の範囲内にゼロを含む場合には、そのパラメータはゼロであり削除されるべきものと仮定することができる。例えば、図２Ｂは、θ１およびθ２がその信頼区間の範囲内にゼロを含む場合には、ＡＲＭＡ（３，２）モデルをＡＲ（３）モデルに縮小することができることを示している。このタイプの縮小は非常に有用である。その理由は、移動平均パラメータが再帰的な計算を必要とし、同時に、自己回帰パラメータを直接的に計算可能であるからである。したがって、ＡＲＭＡモデルのそれぞれのレベルについて、より下位のレベル、または、ＡＲもしくはＭＡモデルへの縮小が試みられる。
モデルの妥当性
[0030]より高次のモデルを用いて残差平方和（ＲＳＳ）の著しい減少がもはや見られない場合には、モデルの次数は妥当であると考えられる。
【００２０】
【数５】
0005972962.tif 000006
【００２１】
[0031]モデルの妥当性については、Ｆテストと残差自己相関という他の２つの試験も用いられる。Ｆテストは、線形回帰において用いられる試験である。Ｆテストは、モデルパラメータのいくつかがゼロに限定されているかどうかを試験するものであり、２つのモデルの間での比較として用いられる。
【００２２】
【数６】
0005972962.tif 000007
【００２３】
式中、
Ａ０＝限定されていないモデルの平方の和、
Ａ１＝限定されているモデルの平方の和、
Ｆ（ｓ，Ｎ−ｒ）＝ｓおよびＮ−ｒの自由度を備えたＦ分布。
【００２４】
[0032]この式から得られたＦの値が所定の閾値（例えば、Ｆ分布の表から得られた５％の有意値に対する値）よりも大きい場合には、より高次のモデルが有意である。その値がより低い場合には、より低次のモデルが有意である。
【００２５】
[0033]残余自己相関は複数のａｔ’の独立性に関する粗いチェックである。次の公式は、自己相関がどのくらい小さくあるべきかを決定するのに用いることができる。
【００２６】
【数７】
0005972962.tif 000008
【００２７】
式中、
【００２８】
【数８】
0005972962.tif 000009
【００２９】
＝ｋ＞ｐであるｋに対してρｋ＝０であるときの、評価された自己相関の標準誤差
[0034]
【００３０】
【数９】
0005972962.tif 000010
【００３１】
は漸近的に正規分布をしているから、
【００３２】
【数１０】
0005972962.tif 000011
【００３３】
を確認することにより、５％以内のゼロ値を有していると仮定することができる。
[0035]複数のａｔ’の独立性を試験する別の方法として、統一自己相関（ｕｎｉｆｉｅｄ  ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）
【００３４】
【数１１】
0005972962.tif 000012
【００３５】
を用いるものがある。統一自己相関のすべてが所定の帯域の範囲（例えば、±１．９６）内にあるときには、これら複数のａｔ’が独立であると仮定することができる。ＤＤＳプログラムの出力は、２よりも大きな統一自己相関の量を示す、統一自己相関の絶対値を用いる。
予測
[0036]ＤＤＳモデルは、条件付き期待値を用いて将来の値を予測または予想するのに用いることができる。例えば、ｔ−１におけるＡＲ（１）モデルをとると、Ｘｔ−１は、次のような既知の値である。
Ｘｔ＝φ１・Ｘｔ−１＋ａｔ  （１．１）
[0037]ａｔは未知であるから、ひとつ先のステップの予測は、次の式のようになる。
【００３６】
【数１２】
0005972962.tif 000013
【００３７】
[0038]この予測に対する誤差は、次の式で表される。
【００３８】
【数１３】
0005972962.tif 000014
【００３９】
[0039]予測誤差もまたａｔ’であることをこの式は表しているので、複数のａｔ’の平方の和を最小化するモデルパラメータの最小自乗評価は、予測誤差も最小にする。また、条件付き期待値の予測を、より高次のモデルに拡張することが可能である。一般的なＡＲ（ｎ）モデルについては、次の式のように表される。
【００４０】
【数１４】
0005972962.tif 000015
【００４１】
[0040]ＤＤＳモデルは任意の遅延予測を提供することができるから、ユーザは、その特定の応用例について、時間的に先行するステップを選択することができる。
モデリング
[0041]以上で概観したモデリング手順に従い、予測装置１１５は、ヨーレートのデータのために最適なモデルを見つける。次に、それらのモデルが、将来のヨーレートを予測するのに用いられる。将来のヨーレートは、ＥＳＣ１２０に提供されて、安定化制御のために用いられる。
【００４２】
[0042]予測されたヨーレートは、また、ヨーレート情報を必要とする他の機能によって用いられることもありうる。これらのモデルは、予想されたヨーレートを受け取るシステムにおけるレイテンシを補償するために、将来のある時刻において予想されるヨーレートを示すヨーレート予測を提供するように調整され、ヨーレートを用いるシステムの性能を向上させる。
【００４３】
[0043]本発明の様々な特徴と効果が、以下の特許請求の範囲に記載されている。
【図１】
0005972962.tif 000016
【図２Ａ】
0005972962.tif 000017
【図２Ｂ】
0005972962.tif 000018
【図２Ｃ】
0005972962.tif 000019