(57)【要約】変化する傾斜を有する道路上で駆動されている車両の質量を推定する方法は、車両の速度を測定して、計算デバイスに対して入力データを発生させる工程と、車両にかかる縦方向の力を含む変数を測定して、計算デバイスに対して入力データを発生させる工程とを含む。また、車両が駆動されている道路の傾斜を推定する方法は、車両の速度を測定して、計算デバイスに対して入力データを発生させる工程と、車両にかかる縦方向の力を含む変数を測定して、計算デバイスに対して入力データを発生させる工程とを含む。
2005500525.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
傾斜が変化する道路の上で駆動されている車両の質量を推定する方法であって、該方法は、
計算デバイスの入力データを生成するために該車両の速度を計測するステップと、
計算デバイスの入力データを生成するために該車両に作用する縦方向の力を含む変数を計測するステップと
を包含し、
該計算デバイスは、再帰的プロセスによって、該車両の速度および該変数を含む該入力データと、傾斜が変化している道路の統計的表示とを用いる統計的フィルタを用いて、該車両の重量の推定値を生成することを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記再帰的プロセスは、前記車両の質量と、該車両が駆動されている前記道路の傾斜との同時推定値を生成することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記統計的フィルタは、カルマンフィルタ、または、前記車両の運動方程式を表す拡張カルマンフィルタからなることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記車両の速度および前記道路の傾斜は、前記カルマンフィルタの状態変数として選択されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記道路の傾斜の前記統計的表示は、強度ｄおよびスイッチング周波数ωｃによる１次プロセスからなることを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記強度ｄおよび前記スイッチング周波数の大きさは、前記再帰的プロセスにより生成された前記道路の傾斜に関する情報に基づいて更新されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
縦方向の力成分を含む前記パラメータは、前記車両のエンジンから伝達されるトルクの推定値から計算されることを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記エンジンは、内燃エンジンからなり、前記伝達されたトルクは、該内燃エンジンの燃焼チャンバに供給される燃料の量、および、該内燃エンジンの動作速度に関する情報に基づいて推定されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記伝達されたトルクは、前記車両のトランスミッションラインに関連して配置されたトルクセンサから推定されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記水平方向の力成分は、前記伝達されたトルク、および、前記内燃エンジンからのドライブシャフトと前記車両の現在の駆動ホイールとの間の現在のギアに関する情報から計算されることを特徴とする、請求項７、８または９に記載の方法。
【請求項１１】
水平方向の力成分を含む前記パラメータは、前記車両の縦方向の加速度を計測する加速度計を用いて推定されることを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記車両の質量に関する情報は、前記車両のトラクターユニットおよびトレイラーのブレーキ間において制動力を分配するように用いられることを特徴とする、請求項１〜１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
車両が駆動されている道路の傾斜を推定する方法であって、該方法は、
計算デバイスの入力データを生成するために該車両の速度を計算するステップと、
計算デバイスの入力データを生成するために該車両に作用する縦方向の力を含む変数を計測するステップと
を包含し、
該計算デバイスは、再帰的プロセスによって、該車両の速度および該変数を含む該入力データと、傾斜が変化している道路の統計的表示とを用いる統計的フィルタを用いて、該車両が駆動されている該道路の傾斜の推定値を生成することを特徴とする、方法。
【請求項１４】
前記統計的フィルタは、カルマンフィルタ、または、前記車両の運動方程式を表す拡張カルマンフィルタからなることを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記車両の速度および前記道路の傾斜は、前記カルマンフィルタの状態変数として選択されることを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記道路の傾斜の前記統計的表示は、強度ｄおよびスイッチング周波数ωｃによる１次プロセスからなることを特徴とする、請求項１３〜１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
前記強度ｄおよび前記スイッチング周波数ωｃの大きさは、前記再帰的プロセスにより生成された前記道路の傾斜に関する情報に基づいて更新されることを特徴とする、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
縦方向の力成分を含む前記パラメータは、前記車両のエンジンから伝達されるトルクの推定値から計算されることを特徴とする、請求項１３〜１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記エンジンは、内燃エンジンからなり、前記伝達されたトルクは、該内燃エンジンの燃焼チャンバに供給される燃料の量、および、該内燃エンジンの動作速度に関する情報に基づいて推定されることを特徴とする、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記伝達されたトルクは、前記車両のトランスミッションラインに関連して配置されたトルクセンサから推定されることを特徴とする、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記水平方向の力成分は、前記伝達されたトルク、および、前記内燃エンジンからのドライブシャフトと前記車両の現在の駆動ホイールとの間の現在のギアに関する情報から計算されることを特徴とする、請求項１８、１９または２０に記載の方法。
【請求項２２】
水平方向の力成分を含む前記パラメータは、前記車両の縦方向の加速度を計測する加速度計を用いて推定されることを特徴とする、請求項１３〜１７のいずれかに記載の方法。
【請求項２３】
前記車両の質量に関する情報は、前記車両のトラクターユニットおよびトレイラーのブレーキ間においてブレーキ力を分配するように用いられることを特徴とする、請求項１３〜２２のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、請求項１の前文に記載されている、変化する傾斜を有する道路上で駆動されている車両の質量を推定する方法に関する。本発明はまた、請求項１３の前文に記載されている、車両が駆動されている道路の傾斜を推定する方法に関する。特に、本発明は、質量と、車両が駆動されている道路の傾斜とを同時に推定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の移動パターンが満足できる様式で制御され得ることを確実にするために、車両のトランスミッションラインおよびブレーキシステムを制御するための信頼できる情報が利用可能である必要がある。車両の質量、車両の速度、および道路の傾斜について、信頼できる情報が利用可能であることが最も重要である。
【０００３】
車両の質量と、車両が駆動されている道路の傾斜とを同時に推定する、通常用いられている方法は、二つの隣接した時間における、車両の加速度を計算することである。二つの隣接した時間の間隔は、標準的に０．５秒以内である。この手段では、重力、ころがり抵抗および空気抵抗は一定と仮定され得る。Ｎｅｗｔｏｎの第二法則を利用することによって、測定点で加速度が計算された後、式中唯一未知のパラメーターである車両の質量は、測定点において速度に関して、測定されたデータから計算される。車両の速度に関する測定信号は、通常ノイズが多い。ノイズが多い速度信号から車両の加速度の、相対的に良好な推定を求める為には、測定点間が短区間にもかかわらず、速度の差が相対的に大きいことが重要である。これを求める１つの方法は、ある測定点をギアを変える直前の時点にし、第２の時点をギアを変えた直後にすることである。しかし、この方法に関連する問題がいくつかある。第１に、この方法は、トランスミッションラインの可動性と、該当する場合、トラクタ装置とトレイラとの間の結合における遊びとに起因して、トランスミッションライン内に振動が発生するので困難な条件下で測定が実行される必要がある。その振動は、ギアチェンジ手順内の、不連続な、駆動力によって誘発される。更に、この方法は、エンジンからの動力がギアチェンジの間切断されない、「パワーシフト」型と呼ばれるギアボックスを有する車両であれば、使用できない。
【０００４】
一般に現存するギアボックスの他の型は、自動制御された手動ギアボックスである。実際のギアチェンジ手順は、ギア位置が運転者によって選択された後、アクチュエータによって制御される。これらのギアボックスにおいてギア位置は、センサーによって検知された後アクチュエータへの制御信号がギアチェンジに影響する。このタイプのギアボックスを有する場合、良好な制御下でギアチェンジ手順を実行することが可能である。特に傾斜を登っていく間の、ギアチェンジの問題は、伝達トルクに中断があるので、ギアチェンジ手順の間、車両が減速することである。これは、ギアチェンジ手順をできるだけ短く保つことが、望ましいことを意味する。それ故、ギアボックス製造業者は、自動制御された手動ギアボックスのギアチェンジ手順の時間を最小限にすることに努めている。これは、推定を実行する時間が低減し、その為に、測定の精度が、低減することを意味する。
【０００５】
ギアチェンジの瞬間実行される測定値を実際に求めている方法の一例は、ＵＳ５５４９３６４である。この理由は、質量と道路の傾斜との同時推定は実行されていないからである。これは、この推定方法は２つの時間分散型の測定機会に依存することを意味する。従って、極めてノイズの多い速度信号を制御するため、測定は、ギアチェンジ手順の間に実行される必要があり、結果として上記の問題を有する。
【０００６】
ＵＳ６１６７３５７では、再帰的な車両質量推定方法の例が、記載されている。記載されている方法によると、車両質量および空気摩擦係数の同時決定がある。しかし、この係数は変数ではなく、定数であり、このため、この記載されている方法は道路の傾斜の決定に用いられることができない。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の目的は、車両質量、および／または、道路の傾斜を推定する方法を提供することである。この方法は、測定がギアチェンジ手順の間に実行されることを特に必要としない。
【０００８】
この目的は、請求項１の特徴部に従って車両の質量を推定する方法によって達成される。車両の速度と、車両に作用する水平方向の力を含むパラメータとを含む入力データを用いる統計的フィルタを用いることによって、車両の重量の推定値を生成する再帰的プロセスを内部で行う計算デバイスを用いることによって、傾斜が変化している道路の統計表示を利用してうまく収束して、車両の質量が決定され得る。
【０００９】
この目的はまた、請求項１３の特徴部に従って、車両が駆動されている道路の傾斜を推定する方法によって達成される。車両の速度と、車両に作用する水平方向の力を含むパラメータとを含む入力データを用いる統計的フィルタを用いることによって、車両が駆動されている道路の傾斜の推定値を生成する再帰的プロセスを内部で行う計算デバイスを用いることによって、傾斜が変化している道路の統計表示を利用してうまく収束して、道路の傾斜が決定され得る。
【００１０】
本発明の特定の好ましい実施形態では、車両が駆動されている道路の傾斜、および、車両の質量は、同時に決定される。
【００１１】
本発明の好ましい実施形態では、カルマンフィルタまたは拡張カルマンフィルタは、車両の質量、および／または、車両が駆動されている道路の傾斜に対する推定方法を構成する再帰的プロセスの統計フィルタとして用る。車両の運動方程式は、カルマンフィルタのための方程式を基にしている事例に含まれる。
【００１２】
カルマンフィルタは、プロセスの統計的な挙動と、計測の干渉とを考慮する線形システム用の方法である。概して、カルマンフィルタは、次の方式によって記述される。
【００１３】
【数１】
2005500525.tif 000003
ここで、ｘは状態ベクトル、ｙは計測ベクトル、ｕは公知のシステム効果、ならびに、ｖおよひｗはプロセスおよび計測に対する干渉ベクトルである。
【００１４】
拡張カルマンフィルタは、非線形システムに対する推定法である。
【００１５】
カルマンフィルタの完全な説明は、例えば、Ｓｃｈｍｉｔｂａｕｅｒ  Ｂ．による「Ｍｏｄｅｌｌｂａｓｅｒａｄｅ  ｒｅｇｌｅｒｓｙｓｔｅｍ」、ｓｔｕｄｅｎｔｌｉｔｔｅｒａｔｕｒ、１９９９年で示される。
【００１６】
本発明の方法によって、車両の質量、および、車両が駆動されている道路の傾斜の同時推定値が得られる。
【００１７】
好ましい実施形態では、道路の傾斜の統計的表示は、強度ｄおよびスイッチング周波数ωｃによる１次プロセスからなる。基準道路の周波数領域からの推定値は、強度ｄおよびスイッチング周波数ωｃの初期値として用いられ得る。しかし、本発明の実施形態によると、プロセスによって計算された道路の傾斜値の変化を調査して、その時に最も適した値を挿入することによって、パラメータｄおよびωｃの値を更新することが可能である。１つの方法は、傾斜推定値をまとめて格納して、その後に（おそらく２時間毎に）、パラメータを設定するために通常のＲＬＳ（反復最小二乗）アルゴリズムを動作させることである。これは、計測列に適応される１次プロセスである。更新がいかに達成され得るかは、ユーザ用のシステム同定理論であるＬｅｎｎａｒｔ  Ｌｊｕｎｇで完全に説明される。
【００１８】
本発明の実施形態に従って、縦方向の力成分は、車両に適応した内燃エンジンによって伝達されたトルクの推定値から推定される。提供された燃料量、現在のエンジン速度および車両の速度を含む入力データからの推定は、当業者に周知の方法で実行される。車両データからの推進トルクの計算方法の例は、ＵＳ６０３５２５２で与えられる。本発明の代替的な実施形態では、縦方向の力成分は、縦方向の加速度を計測する加速度計を利用することによって推定される。本発明の第３の実施形態に従うと、縦方向の力成分は、車両のトランスミッションラインに配置されたトルクセンサによって推定される。
【００１９】
本発明の好適な実施形態に従うと、この方法は、車両のトラクターユニットおよびトレイラーのブレーキの間での制動力を分配するために、車両の質量を推定するために用いられる。
【００２０】
本発明は、添付の図面を参照して以下でより詳細に説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
第１モデルにおいて、質量の既知の車両に対して道路の傾斜が推定される。このモデルは、車両の縦方向における車両の運動方程式に基づく。車両の縦方向とは、車両が現在駆動されている水平面に対する角度と無関係に、車両の経路に沿った方向を意味する。
【００２２】
運動方程式は以下の形である。
【００２３】
【数２】
2005500525.tif 000004
ここで、αは道路の傾斜、ｆｐは推進力、およびｆｒは減速力である。推進力ｆｐは、車両のトランスミッションを介してフィルタリングされた車両の中のエンジンからの正の推進トルクを含む。減速力ｆｒは、車輪、補助ブレーキならびにころがり抵抗および空気抵抗の決定性構成要素からの減速力を含む。
【００２４】
作用している推進力ｆｐと減速力ｆｒとの両方は、統計的フィルタへ既知入力信号とみなされている。
【００２５】
それ故、入力信号はこの形である。
【００２６】
【数３】
2005500525.tif 000005
状態変数として、車両の速度ｖおよび道路の傾斜を選択すると、次の状態方程式が得られる。
【００２７】
【数４】
2005500525.tif 000006
このモデルに、変化する傾斜を有する道路の統計的表現を導入する。分析中、基準道路の周波数範囲を測定する。周波数範囲の調査は、周波数範囲が、１次プロセスにより、比較的良好な精度で概算可能であることを示す。もちろん、状態方程式の次元が高くなるという結果になるが、他の高次プロセスを用いてもよい。調査された基準道路部分は、ｆｃ＝０．００２サイクル／分のスイッチング周期および０．８（ラジアン）２／（サイクル／分）のノイズ強度を示す。
【００２８】
統計的表現は上記状態方程式内に用いられている。それ故、次の状態方程式が得られる。
【００２９】
【数５】
2005500525.tif 000007
干渉力の改善されたモデルによって道路の傾斜の推定の更なる改良の可能性が得られる。ここで、干渉力は白色ノイズでモデリングされる代わりに１次プロセスでモデリングされる。
【００３０】
エンジンおよび補助ブレーキからの推進力および制動トルク、ころがり抵抗ならびに空気抵抗のエラー振幅は既知であるが、周波数成分は既知ではないので、これは可能である。それ故、状態方程式は、さらなる状態ｘ３＝ｆｄｉｓｔによって展開され、その後、次の形になる。
【００３１】
【数６】
2005500525.tif 000008
ここで、ωｄは干渉力のスイッチング周波数、ｄはノイズ強度である。
【００３２】
車両が駆動されている道路の傾斜と車両の質量との同時推定を可能にする為、状態方程式は、車両の質量に相当する少なくとも一つのさらなる状態に展開されなければならない。本発明のこの実施形態によると、車両の質量と、車両が駆動されている道路の傾斜とは、変化する傾斜の道路の統計的表現をとともに、縦方向の力成分を含む変数の推定を用いることによって推定される。この場合、縦方向の力成分は、加えられた推進力ｆｐと減速力ｆｒに相当している。本発明の実施形態によって、推進力は、車両速度と、車両シリンダに供給される燃料の量と内燃機関の推進トルクの値に変換されている現在の内燃機関のエンジン速度とに関する入力データによって、推定される。入力デ−タと推進トルクとの間の変換は、当業者に周知の手段で、経験に基づいて入力データの推進トルクへの計算およびマッピングを利用することに、車両のプロセッサのなかで、実行されている。本発明の他の実施形態によると、推進トルクは車両のトランスミッションラインに設置されているトルクセンサからの出力信号によって推定される。それ故、推定されたトルクは、内燃機関からのドライブシャフトと駆動車輪との間の現在のギアリングに関する情報を介して推進トルクへと、フィルタによって、変換される。
【００３３】
上記に記載されていることにより、道路の傾斜の変化の１次のモデルを利用することも併せて、次の状態方程式が得られる。
【００３４】
【数７】
2005500525.tif 000009
この方程式は、非線形状態方程式である。そのため、展開されたカルマンフィルタが用いられる必要がある。
【００３５】
【数８】
2005500525.tif 000010
ここで、ｆ（ｘ、ｔ）は非線形で、ｇ（ｘ、ｔ）は線形である。展開されたカルマンフィルタを使用することによって、状態ベクトルｘの推定の周りで、このモデルは線形化される。差分方程式は、好ましくは、リアルタイムアプリケーションで、微分方程式の代わりに使われる。時間微分のＥｕｌｅｒの近似ｘ＝（ｘ（ｔ＋ｈ）−ｘ（ｔ））／ｈと併せて、これは、次の離散状態方程式を与える。
【００３６】
【数９】
2005500525.tif 000011
次の工程は、状態ベクトルｘの推定の周りで、上記の状態方程式を線形化する。それ故、次の線形状態方程式が得られる。
【００３７】
【数１０】
2005500525.tif 000012
車両の質量ｍと車両が駆動されている道路の傾斜αとの同時推定は、ここで、車両の速度ｖと、作用された、推進力ｆｐと減速力ｆｒに関する情報とを再帰的に用いた。上記状態方程式を用いることによって、可能である。推進力ｆｐは車両トランスミッションを介してフィルタリングされた車両内にあるエンジンからの正の推進トルクからなる。減速力ｆｒは、車輪、補助ブレーキならびにころがり抵抗および空気抵抗の決定性構成要素からの減速力を含む。安定した状態ベクトル近似を得るために、好適な実施形態において、ブレーキライニングとブレーキディスクとの間の摩擦が、通常大幅な確率論的変化を有するので、運転者がサービスブレーキをかけたとき、プロセスが停止させられる。
【００３８】
本発明の第２の実施形態によると、車両の質量と車両が駆動されている道路の傾斜とは、変化する傾斜を有する道路の統計的表現とともに、縦方向の力成分を含む変数の推定を用いることによって推定される。この場合、縦方向の力の成分は、車輪の縦方向の拡張に沿った特定の力を測定する加速度計からの入力信号に相当している。
【００３９】
この場合、状態方程式の縦方向の加速度に相当する、状態変数ｘ３が導入される。スイッチング周波数ωｄを用いた、１次プロセスで縦方向の加速度はモデリングされる。次の状態方程式が得られる。
【００４０】
【数１１】
2005500525.tif 000013
加速度計からの入力信号ａ（ｔ）を用いることによって、車両の質量との直接的な接続なしに、車両が駆動されている道路の傾斜の測定は実行され得る。それ故、車両の質量は上記制御力ｆ（ｔ）を用いることで関係ａ（ｔ）＝−ｆ（ｔ）／ｍによって推定され得る。これは、加速度計からの入力信号が用いられる場合、道路の傾斜を推定する運動方程式がない運動力学的フィルタと、質量に関する動力学的フィルタという、２つの別個のフィルタ間で推定問題が分離可能であることを意味する。
【００４１】
質量を決定する運動力学的フィルタの形は以下の状態方程式から明らかである。
【００４２】
【数１２】
2005500525.tif 000014
図１は、車両が駆動されている道路の傾斜を推定するか、車両の質量を推定するか、あるいは車両が駆動されている道路の斜面および車両の質量を同時に推定する、上記方法に適用され得る、車両の制御システムを模倣的に示す。
【００４３】
この制御システムは特許明細書ＵＳ６１６７３５７に記載されているタイプのシステムである。この明細書はより詳細な説明のために参照される。
【００４４】
車両１０は内燃機関１１およびギアボックス１２を含む。ギアボックス１２は、内燃機関１１を、外向きシャフト１５を介して１組の車輪１４のための駆動シャフト１３へ接続している。内燃機関１１は、アクセラレータペダル１７と、該当する場合、定速調整器１８とから入力情報を用いる、エンジン制御装置１６により制御されている。内燃機関１１とそのエンジン制御装置１６は、加速ペダル１７、速度センサ１９およびブレーキ制御システム２０からの入力信号に従って、エンジン制御機構が燃料インジェクションとエンジンブレーキなどを制御している従来のタイプのエンジンである。
【００４５】
示している実施形態によるギアボックス１２は、ギアボックス制御機器２１によって制御されている。ギアボックス制御機器２１は速度センサ１９からの入力信号、または、車両上のギアセレクタ２２からの入力信号によってギアシフトを制御する。本発明は、又、電子制御ギアボックスなしに車両で用いられても良い。しかし、本発明の実施形態において、どのギアが現在車両によって用いられているのか記録する必要がある。ギアボックスおよびその制御装置は従来のタイプのものである。
【００４６】
ブレーキ制御システム２０は、サービスブレーキ制御２３と、該当する場合、補助ブレーキ制御器２４とからの入力信号によって、制御される。サービスブレーキと補助ブレーキとの間の配分は、該当する場合、自動的に実行され得る。ブレーキ制御システムは、インジェクションおよびエンジンブレーキを制御するため、エンジン制御システム１６に、該当する場合、例えば、制御機器２６に制御される減速部２５の形の補助ブレーキに、かつサービスブレーキ２７に出力信号を発する。該当する場合、車両の車輪の対の間、該当する場合、車両１０のフレーム構造３１にカップリング３２を介して接続されたトレーラユニット３０上の車輪２８および２９の対のサービスブレーキ３３との間で制動力が配分される。
【００４７】
車両の質量を推定するため、車両が駆動されている道路の傾斜を推定するため、あるいは車両の質量と車両が駆動されている道路の傾斜との推定を同時にするため、車両は、計算デバイス３４も含む。
【００４８】
計算デバイス３４は速度センサ１９からの入力情報を受け取る。本発明の実施形態によると、計算デバイスは加速度計３５からさらなる情報を受け取る。加速度計３５は、車両の縦方向の加速度を測定し、車両に作用する縦方向の力を含む変数を決定するためこの情報を用いる。代替実施形態によると、車両に作用している縦方向の力を含む変数を、作用している推進力ｆｐと減速力ｆｒを記録することで測定する。この目的のため、計算デバイスは、作用されている制動力の大きさ、特に補助ブレーキを介して作用している力の大きさを決定するブレーキ制御システム２０からの入力信号を用いる。さらに、ころがり抵抗と空気抵抗を決定する速度センサ１９からの入力信号を用いる。本発明の実施形態によると、エンジン制御システム１６からの情報を、内燃機関によって派生したトルクを決定するために用いる。本発明の他の実施形態によると、車両のトランスミッションライン沿いに配置されたトルクセンサ３６からの入力信号を用いる。さらに、ギアボックス制御装置２１からの入力信号を、計算または推定された推進力トルクから作用されている推進力を決定するため、用いる。
【００４９】
計算デバイス３４への全ての入力信号は、従来のタイプの信号であり、車両内で用いられている通信システム、通常、データバスを介して、利用可能である。
【００５０】
計算デバイス３４は、車両の運動を決定する状態方程式を決定するために、上記のどのプロセスが選択されているかにより、車両が駆動されている道路の傾斜３８および/または車両質量３７に対応する出力信号を生成する。計算デバイス３４はメモリ領域およびプロセッサを含む。そのため、再帰的プロセスの繰り返しを実行して、傾斜および／または質量の推定を結果として生成することができる。
【００５１】
図２は、本発明によって車両の質量を推定する方法を実行するためのプロセスのブロック図を示す。
【００５２】
この図で、（特定の力を測定することなく）質量と傾斜の同時推定するための流れを示す。牽引力および補助ブレーキ力の推定／測定を、詳細に論じない。他の測定信号の信号処理（フィルタリング等）も詳細に論じない。
【００５３】
次の表示を、推定プロセスにおける数量として用いる。
Ａｒｅａ：車両の風圧抵抗領域
Ｃｄ：風圧抵抗係数
Ｃｒ：ころがり抵抗係数
ｇ：重力定数
ｈ１：ｆ＿しきい値の更新時間
ｈ２：傾斜プロセス変数の更新、比較的長時間（時間）
ｈ：サンプリング時間
ｄ：傾斜プロセス強度
ｅ：干渉力プロセス強度
最初の機能ブロック４０で、作用された推進トルクが推定され、推進トルクの推定から計算された推進力も推定される。さらに、補助ブレーキから作用している制動トルクおよび制動力を推定する。最初の機能ブロック４０への入力データは、加速ぺダル位置と、エンジン速度と、燃料注入量と、ギア位置と、該当する場合ターボ圧力と、ドライブシャフト速度と補助ブレーキの状態変数と（補助ブレーキの空気圧および／また電気的な減速機への電源を含み得る）を含む１組の変数からなる。入力データから、推進力および補助的ブレーキの制動力を推定することは、当業者が周知の従来技術を用いて実行されている。それ故、さらに細かく説明はしない。入力データから与えられた推進力の推定は、例えば、Ａｎｄｅｒｓｏｎ  Ｂ．Ｄ．Ｏ、ＭｏｒｅＪ．Ｂ、Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ、Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｓｅｒｉｅｓ．Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｎｅｗｃａｓｔｌｅ、Ｎｅｗ  ＳｏｕｔｈＷａｌｅｓ、Ａｕｓｔｒａｌｉａ、１９７９に記載されている。
【００５４】
第１機能ブロックからの出力信号は、推進力に相当する第１状態変数ｓ（１）および補助ブレーキからの制動力に相当する第２状態変数ｓ（４）を構成する。
【００５５】
第２機能ブロック５０のために、これら２つの状態変数ｓ（１）およびｓ（４）は、サービスブレーキが使われたか否かの決定をするバイナリ変数に相当する第３状態変数ｓ（３）および車両速度に相当する第４状態変数ｓ（２）とともに、入力データを形成する。第２機能ブロックにおいて、車両の縦方向の力を計算する。本発明の第１実施形態において、力を次の関係によって計算する。
【００５６】
ｆ（ｔ）＝ｓ（１）−０．５Ｃｄ＊Ａｒｅａ＊ｓ２（ｓ）−Ｃｒ＊ｇ＊ｓ（９）−ｓ（４）、ここで、ｓ（９）は車両の質量の推定値に相当する第９状態変数である。力ｆ（ｔ）は第５状態変数ｓ（５）を構成する。さらに、力ｆ（ｔ）の分散を構成する第６変数ｓ（６）が生成され、推定を行うように、しきい値として、用いられる。それ故、ｆ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ（ｔ）＝ｖａｒｉａｎｃｅ（ｆ（ｔ），ｓ（５）＝ｆ（ｔ）  ｓ（６）＝ｆ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ（ｔ）となる。
【００５７】
良好な推定を得るため、動的システムを十分刺激する必要がある。
【００５８】
本発明の代替的な実施形態によると、第１機能ブロック４０の出力からの力の計算は第３機能ブロック６０の入力信号からの計算で置き換わる。ここで、トルクセンサからの入力信号を他の変数に基づく推定の代わりに用いる。
【００５９】
第４機能ブロック７０への入力信号は、第２機能ブロック５０で生成された出力信号と第７状態変数ｓ（７）から構成される。推定された状態ベクトルＸｅｓｔに対する第７状態変数ｓ（７）と、予測誤差の共分散行列Ｐ（ｔ）に相当する第８状態変数ｓ（８）と、該当する場合、スイッチング周波数ωｃおよび干渉強度ｄの更新値とからなる。状態ベクトルＸｅｓｔは、速度ｓ（２）、道路の傾斜ｓ（１０）、質量ｓ（９）および干渉力の状態を含む。これらの状態は１０頁の上部の方程式（数７）で与えられる。第４関数ブロックにおいて、推定を行うためにシステムが十分誘発されているか第１プロセス工程において制御を実行する。第６状態変数が特異制限値を越える、第３状態変数が０に等しいか、（これはサ−ビスブレーキを用いていないことを意味する）を調査することで、これは実行される。それ故、条件は以下の形である。Ｉｆ  ｓ（３）＝０  および  ｓ（６）＞Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ
これらの条件を満たすと、ｓ（５）、ｓ（２）、ｈ、ｇ、ｗｃおよびｗｄの関数であるシステム行列Ａ（ｔ）が第２プロセス工程で定義され、ｓ（２）、ｄおよびｅの関数であるプロセス干渉行列Ｒ１（ｔ）が定義される。システム行列は１１頁上の方程式（数１０）から与えられる。関数の形は上記カルマンフィルタの表現で与えられる。さらに測定行列Ｃ（ｔ）と測定干渉行列Ｒ２（ｔ）が生成され、上記カルマンフィルタの表現で形も示される。
【００６０】
その後、第３プロセス工程において、Ｒｉｃａｔｔｉ方程式およびカルマンフィルタは計算され、状態ベクトルは更新される。このプロセス工程中、状態ベクトルＸｅｓｔ（ｔ）の推定は第７状態変数ｓ（７）を形成し、推定エラーの共分散行列Ｐ（ｔ）は第８状態変数ｓ（８）を形成する。
【００６１】
最適重みづけ行列Ｋ（ｔ＋１）を以下の関係から計算する。
【００６２】
【数１３】
2005500525.tif 000015
エラー推定の共分散行列Ｐ（ｔ）を以下の関係から計算する。
【００６３】
【数１４】
2005500525.tif 000016
状態ベクトルＸｅｓｔ（ｔ）の推定は次のように更新される。
【００６４】
【数１５】
2005500525.tif 000017
推定の条件が、第１プロセス工程で満たされない場合、共分散行列と状態ベクトルは次のように第４の工程に置換される。
【００６５】
【数１６】
2005500525.tif 000018
Ｒｉｃａｔｔｉ方程式とカルマンフィルタの計算方法の十分な説明のために、Ｓｃｈｍｉｄｔｂａｕｅｒ  Ｂの「Ｍｏｄｅｌｌｂａｓｅｒａｄｅ  ｒｅｇｌｅｒｓｙｓｔｅｍ」ｓｔｕｄｅｎｔｌｉｔｔｅｒａｔｕｒ  １９９９を参照する。
【００６６】
第４機能ブロック７０からの出力信号は第７状態変数ｓ（７）および第８状態変数ｓ（８）を構成する。該当する場合、質量の推定された値に相当する状態ｓ（９）は、第５関数ブロック８０の第７状態変数ｓ（７）から選択される。該当する場合、車両が駆動されている道路の傾斜の推定値に相当する状態ｓ（１０）は、第６関数ブロック９０から選択される。
【００６７】
本発明の実施形態によると、スイッチング周波および道路の傾斜の変数の干渉強度の、新たに推定された変数は第７機能ブロック１００で生成される。これらの新しい値は第４機能ブロックに再度入力される。
【００６８】
図３は、上記の推定方法を利用したシミュレーションモデルを稼働させた結果を示す。破線は実際のパラメータを表し、実線は推定値を示す。陰影範囲で、システムはあまりにも活発が乏しく、しきい値要件がなくても、質量推定のエラーが起こり得るためである。質量推定がたとえ行われなくても道路傾斜が推定されることに留意されたい。
【００６９】
図４は、本発明による車両の質量の推定方法を模式的に示す。
【００７０】
第１方法工程１１０において計算デバイスの入力データを生成するために車両速度の測定が実行される。速度は当業者の周知ないくつかの方法で、例えば速度計１９（図１）で測定される。速度は計算デバイス３４（図１）のための入力データを構成する。
【００７１】
第２方法工程１２０において、計算デバイスの入力データを生成するために、車両に作用している縦方向の力を含む変数の測定が実行される。
【００７２】
縦方向の車両の加速度を測定し、車両に作用しているの縦方向の力を含む変数を決定する情報を用いる加速度計３５（図１）を介しての第１の実施形態によると、この測定は実行される。
【００７３】
代替の実施形態によると、作用された推進力ｆｐと減速力ｆｒを記録することで、車両に作用している縦方向の力を含む変数を測定する。このため、作用された制動力の大きさ、特に補助ブレーキを介して作用された力の大きさをを決定するため、計算デバイスはブレーキ制御システム２０（図１）からの入力信号を用いる。さらに、速度センサ１９（図１）からの入力信号は、ころがり抵抗および空気抵抗を決定するために用いられる。本発明の実施形態によると、エンジン制御システム１６（図１）からの情報は、内燃機関から派生したトルクを決定するために用いられる。他の実施形態によると、車両トランスミッションン線に沿って設置されているトルクセンサ３６（図１）からの入力信号が用いられる。さらに、計算または測定された推進力から、作用している推進力を決定するため、ギアボックス制御装置２１（図１）からの入力信号が用いられる。
【００７４】
両実施形態に共通しているのは車両に作用している縦方向の力が決定されることである。
【００７５】
本発明の第１の実施形態によると、第３方法工程１３０において、計算デバイス３４（図１）は、統計的フィルタを用いた再帰的プロセスによって、車両の重量の推定を生成する。統計的フィルタは、車両速度と、車両に作用している縦方向の力および変化する傾斜を有する道路の統計的表現を含む変数とを含む入力データを用いている。
【００７６】
再帰的プロセスは好ましくは図２に関連を説明された再帰的プロセスからなる。再帰的プロセスはカルマンフィルタ７０（図２）からなる。１０頁の上に掲載した方程式（数７）によると、プロセスは、速度、道路の傾斜、質量および干渉力といった状態変数を用いる。実施形態によると、カルマンフィルタのシステム行列は１０頁下にあるように、形が定義される。
【００７７】
変化する傾斜を有する道路の統計的表現はシステム行列（数９）に含まれる。分析において基準道路の周波数範囲は測定される。周波数範囲の調査は、第１次プロセスにより比較的良好な精度で概算可能である。もちろん、状態方程式の次元が高くなるという結果になるが、他の高次プロセスを用いてもよい。
【００７８】
本発明の第１の実施形態によると、車両の質量は、再帰的プロセスに含まれる状態を構成するので、再帰的プロセスは、質量の更新された概算を生成する。本発明の第２の実施形態によって、再帰的プロセスは、道路の傾斜の更新された概算を生成する。第３工程１３０’における本発明の第２の実施形態によって、第１実施形態の第３の工程に等しい、道路の傾斜に対する状態が対象の状態を構成している点を除いてこれは実行される。道路の傾斜は、本発明の第２の実施形態によって、再帰的プロセス内に含まれる状態を構成するので、再帰的プロセスは道路傾斜の更新された概算を生成する。
【００７９】
本発明の第３の実施形態によると、再帰的プロセスは、道路傾斜および車両質量の更新された概算を生成する。第３の方法工程１３０’’における第３の実施形態によって、これは、実行される。工程１３０’’は、道路傾斜おやび車両質量に相当する状態が対象の状態を構成している点を除いて、第１の実施形態または第２の実施形態における、第３方法工程に同じである。道路傾斜および車両の質量は、本発明の第３の実施形態によって、再帰的プロセス内に含まれる状態を構成するので、再帰的プロセスは道路傾斜および質量の更新された概算を生成する。
【００８０】
本発明は、上記実施形態を制限しないか、次のような特許請求の範囲の枠組み以内で自由に変化し得る。例えば、本発明は、内燃機関以外の、例えば電気モータで、推進する車両にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】図１は、本発明による車両の質量、および／また、道路の傾斜を推定する方法を実行するための制御回路を含む車両を示す模式図である。
【図２】図２は、本発明による車両の質量、および／また、道路の傾斜を推定する方法を実行するブロック線図である。
【図３】図３は、本発明による推定方法を用いて、質量および道路の傾斜を推定するシミュレーションからの結果である。
【図４】車両の質量、および／また、道路の傾斜を推定する方法を示す模式図である。
【図２】
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【図３】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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