(57)【要約】本発明の自動車の全質量の推定方法は、繰り返し最小２乗アルゴリズムによって自動車の質量（Ｍ）を推定することからなる。本推定方法は、動力学の基礎方程式を元にして、参照質量に対する上記自動車の質量の変化（ΔＭ）に関する誤差と、上記自動車が位置している面の傾斜（α）に関する誤差と、モデルの誤差（ε）を含む誤差に起因する、加速度の変化（δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α））を用いた、誤差の解析による、上記自動車の縦方向の加速度（γｅｓｔｉｍｅｅ）の計算を含み、上記傾斜（α）は、傾斜センサまたは傾斜推定手段から供給される。
2007516409.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車の全質量の推定方法において、動力学の基礎方程式から、参照質量に対する上記自動車の質量の変化（ΔＭ）に関する誤差と、上記自動車が位置している面の傾斜（α）に関する誤差と、モデルの誤差（ε）を含む誤差に起因する加速度の変化（δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α））を用いた、誤差の解析による、上記自動車の縦方向の加速度（γｅｓｔｉｍｅｅ）の計算を含む、繰り返し最小２乗アルゴリズムによって上記自動車の質量（Ｍ）を推定し、上記傾斜（α）は、傾斜センサまたは傾斜推定手段から供給されることを特徴とする、自動車の全質量の推定方法。
【請求項２】
上記自動車の縦方向の加速度（γｅｓｔｉｍｅｅ）と、推進力（Ｆｍｏｔｅｕｒ）と空力抵抗（Ｆａｅｒｏ）と走行抵抗（Ｆｒｏｕｌｅｍｅｎｔ）の合力（Ｆ）と、動力伝達装置の慣性力に起因する等価質量（Ｍｊ）とを計算するために、再初期化指示と、上記自動車の速度（Ｖ）と、エンジンの回転速度（ωｍｏｔｅｕｒ）と、エンジンから伝達されるトルク（Ｃｍｏｔｅｕｒ）と、クラッチ操作の検出と、ブレーキ操作の検出と、上記自動車の旋回の検出とを含むデータを処理するステップを有することを特徴とする、請求項１に記載の自動車の全質量の推定方法。
【請求項３】
上記モデルの有効性を保証するあらかじめ定められた範囲の中に上記データがそれぞれとどまるときに、上記データの上記処理を承認し；
繰り返し最小２乗アルゴリズムによって上記自動車の全質量（ＭＭＣＲ）を推定し；
上記アルゴリズムが収束しない限りはあらかじめ定められた質量の値を供給し、あらかじめ定められた収束の基準が到達されたときには推定質量の値を固定することによって、上記自動車の全質量の推定を監修する；
ステップを有することを特徴とする、請求項２に記載の自動車の全質量の推定方法。
【請求項４】
更に推定質量のループを処理し、参照質量に対する上記自動車の質量の変化（ΔＭ）に関する誤差と、上記自動車が位置している面の傾斜（α）に関する誤差と、データの処理の際の上記モデルの誤差（ε）を含む誤差に起因する上記加速度の変化（δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α））を計算し、傾斜センサを有していたら傾斜センサが供給する、上記繰り返し最小２乗アルゴリズムの中で用いられる加速度（γｃａｐｔｅｕｒ）を推定し、上記傾斜センサによる加速度（γｃａｐｔｅｕｒ）の推定は、上記誤差に起因する加速度の変化（δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α））を利用することを特徴とする、請求項３に記載の自動車の全質量の推定方法。
【請求項５】
上記誤差に起因する加速度の変化（δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α））から傾斜を推定し、上記繰り返し最少２乗アルゴリズムは上記傾斜（α）に依存し、上記傾斜（α）が平面に相当する値の所定の範囲の中に位置するときの平面モードと、そうでないときの斜面モードとの、２つのモードを有することを特徴とする、請求項４に記載の自動車の全質量の推定方法。
【請求項６】
上記データの処理の際に、上記自動車が位置している面の傾斜（α）によって、傾斜センサを有していたら傾斜センサが供給する加速度（γｃａｐｔｅｕｒ）を推定し、上記傾斜（α）は傾斜推定手段によって供給され、上記傾斜センサによる加速度（γｃａｐｔｅｕｒ）は、上記繰り返し最小２乗アルゴリズムの中で用いられることを特徴とする、請求項３〜５のいずれか１つに記載の自動車の全質量の推定方法。
【請求項７】
上記繰り返し最小２乗アルゴリズムの中で用いられる、上記傾斜センサから供給される加速度（γｃａｐｔｅｕｒ）を更に処理することを特徴とする、請求項３〜６のいずれか１つに記載の自動車の全質量の推定方法。
【請求項８】
上記傾斜センサから供給される上記自動車の縦方向の加速度（γｃａｐｔｅｕｒ）と上記加速度（γｅｓｔｉｍｅｅ）の計算から、上記自動車が位置している面の傾斜（α）を更に計算し、上記繰り返し最少２乗アルゴリズムは上記傾斜（α）に依存し、上記傾斜（α）が平面に相当する値の所定の範囲の中に位置するときの平面モードと、そうでないときの斜面モードとの、２つのモードを有することを特徴とする、請求項７に記載の自動車の全質量の推定方法。
【請求項９】
車輪の回転速度のセンサと、エンジンのトルクのセンサと、エンジンの回転数のセンサと、クラッチペダルの位置のセンサと、ブレーキペダルの位置のセンサと、自動車の旋回の検出手段と、これらのセンサ及び検出手段が接続された電子制御装置を含んでなる自動車の全質量の推定装置において、
上記電子制御装置は：
再初期化手段と；
動力学の基礎方程式から、参照質量に対する上記自動車の質量の変化（ΔＭ）に関する誤差と、上記自動車が位置している面の傾斜（α）に関する誤差と、モデルの誤差（ε）を含む誤差に起因する加速度の変化（δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α））を用いた、誤差の解析による、上記自動車の縦方向の加速度（γｅｓｔｉｍｅｅ）の計算を含む、繰り返し最小２乗アルゴリズムによる上記自動車の全質量（ＭＭＣＲ）の推定手段と；
上記センサ及び検出手段から伝達されるデータの処理手段（２）と；
上記モデルの有効性を保証するあらかじめ定められた範囲の中に上記データがそれぞれとどまるときに上記データの上記処理を承認する承認手段（３）と；
上記アルゴリズムが収束しない限りは、欠陥であるとして、あらかじめ定められた質量の値を供給し、あらかじめ定められた収束の基準が到達されたときには推定質量の値を固定することによって、上記自動車の全質量の推定を監修する監修手段（５）と；
を有することを特徴とする、自動車の全質量の推定装置。
【請求項１０】
さらに、上記処理手段へ上記自動車の縦方向の加速度（γｃａｐｔｅｕｒ）を伝達することに適した、傾斜センサを有することを特徴とする、請求項９に記載の自動車の全質量の推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車の全質量の推定方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の全質量を知ることは、ブレーキの管理装置や、自動変速機の管理装置のような、自動車に搭載された多くの装置の良好な作動のために必要である。実際、このような装置に公称の質量を使用することによって、自動車を最適に管理することはできない。
【０００３】
従って、自動車が斜面に位置しているときであっても、自動車の質量の信頼可能な推定値を急速に得ることが望まれる。自動車の質量の評価装置が存在している。
【０００４】
文献ＵＳ−６２４９７３５には、変速中のエンジンのトルクと自動車の加速度から、自動車の質量を推定するステップを含む、自動車の状態の推定方法が記載されている。この加速度の計算は、速度の微分の離散的な推定とフィルタリングによって実行され、このことは、ノイズの問題をもたらし、推定の精度と堅牢性に影響を及ぼす。
【０００５】
文献ＵＳ−６１６７３５７においては、自動車の加速度は、その速度の積分によって計算されるが、自動車が位置している面の傾斜は考慮に入れられない。
【０００６】
文献ＷＯ−０３／０１６８３７は、変化する勾配を有する道路上で運転する自動車の質量の推定方法に関する。計算装置に対する入力データを生成するために自動車の速度と自動車に作用する縦方向の力を含む変数を測定する。
【０００７】
自動車の加速度を利用しないこれらの方法は確かにノイズは少ないが、自動車が位置している面の傾斜は考慮に入れられない。
【特許文献１】ＵＳ−６２４９７３５
【特許文献２】ＵＳ−６１６７３５７
【特許文献３】ＷＯ−０３／０１６８３７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、自動車が位置している面の傾斜を考慮に入れるために、自動車の加速度を利用することによって、しかしセンサによって測定されるか計算されるパラメータに対するノイズを減少させながら、自動車の全質量を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の１形態による推定方法は、自動車の全質量の推定を可能にする。動力学の基礎方程式から、誤差に起因する加速度の変化を用いた、誤差の解析によって、上記自動車の縦方向の加速度の計算を含む、繰り返し最小２乗アルゴリズムによって上記自動車の質量を推定する。これらの誤差は、上記自動車の質量に関する誤差と、上記自動車が位置している面の傾斜に関する誤差と、モデルの誤差を含み、上記傾斜は、傾斜センサまたは傾斜推定手段から供給される。
【００１０】
本発明は、上記自動車が位置している面の傾斜を考慮に入れて、速度を微分することなく、自動車の全質量を推定することを可能にし、このことは推定の精度の改良を可能にする。
【００１１】
好ましい、実施の１形態においては、上記自動車の縦方向の加速度と、推進力と空力抵抗と走行抵抗の合力と、動力伝達装置の慣性力に起因する等価質量とを計算するために、再初期化指示と、上記自動車の速度と、エンジンの回転速度と、エンジンから伝達されるトルクと、クラッチ操作の検出と、ブレーキ操作の検出と、上記自動車の旋回の検出とを含むデータを処理する。
【００１２】
有利な実施の１形態においては、上記モデルの有効性を保証するあらかじめ定められた範囲の中に上記データがそれぞれとどまるときに、上記データの上記処理を承認する。繰り返し最小２乗アルゴリズムによって上記自動車の全質量を推定し、上記アルゴリズムが収束しない限りはあらかじめ定められた質量の値を供給し、あらかじめ定められた収束の基準が到達されたときには推定質量の値を固定することによって、上記自動車の全質量の推定を監修する。
【００１３】
好ましい実施の１形態においては、更に推定質量のループを処理し、参照質量に対する上記自動車の質量の変化に関する誤差と、上記自動車が位置している面の傾斜に関する誤差と、データの処理の際の上記モデルの誤差を含む誤差に起因する上記加速度の変化を計算する。傾斜センサを有していたら傾斜センサが供給する、上記繰り返し最小２乗アルゴリズムの中で用いられる加速度を推定し、上記傾斜センサによる加速度の推定は、上記誤差に起因する加速度の変化を利用する。
【００１４】
さらに、上記誤差に起因する加速度の変化から傾斜を推定し、上記繰り返し最少２乗アルゴリズムは上記傾斜に依存し、上記傾斜が平面に相当する値の所定の範囲に位置するときの平面モードと、そうでないときの斜面モードとの、２つのモードを有する。
【００１５】
有利な実施の１形態においては、上記データの処理の際に、上記自動車が位置している面の傾斜によって、傾斜センサを有していたら傾斜センサが供給する加速度を推定し、上記傾斜は傾斜推定手段によって供給され、上記傾斜センサによる加速度は、上記繰り返し最小２乗アルゴリズムの中で用いられる。
【００１６】
好ましい実施の１形態においては、上記繰り返し最小２乗アルゴリズムの中で用いられる、上記傾斜センサから供給される加速度を更に処理する。
【００１７】
有利な実施の１形態においては、上記傾斜センサと、上記自動車の縦方向の加速度の計算から、上記自動車が位置している面の傾斜を計算する。上記繰り返し最少２乗アルゴリズムは上記傾斜に依存し、上記傾斜が平面に相当する値の所定の範囲の中に位置するときの平面モードと、そうでないときの斜面モードとの、２つのモードを有する。
【００１８】
本発明の１特徴によれば、車輪の回転速度のセンサと、エンジンのトルクのセンサと、エンジンの回転数のセンサと、クラッチペダルの位置のセンサと、ブレーキペダルの位置のセンサと、自動車の旋回の検出手段と、これらのセンサ及び検出手段が接続された電子制御装置を含んでなる自動車の全質量の推定装置も提供する。上記電子制御装置は、再初期化手段と、動力学の基礎方程式から、誤差の解析による、上記自動車の縦方向の加速度の計算を含む、繰り返し最小２乗アルゴリズムによる上記自動車の全質量の推定手段を有する。誤差の解析は、参照質量に対する上記自動車の質量の変化に関する誤差と、上記自動車が位置している面の傾斜に関する誤差と、モデルの誤差を含む誤差に起因する、加速度の変化を用いて実行される。上記電子制御装置は、更に、上記センサ及び検出手段から伝達されるデータの処理手段と、上記モデルの有効性を保証するあらかじめ定められた範囲の中に上記データがそれぞれとどまるときに上記データの上記処理を承認する承認手段と、上記アルゴリズムが収束しない限りは、欠陥であるとして、あらかじめ定められた質量の値を供給し、あらかじめ定められた収束の基準が到達されたときには推定質量の値を固定することによって、上記自動車の全質量の推定を監修する監修手段とを有する。
【００１９】
好ましい実施の１形態においては、さらに、上記自動車の全質量の推定装置は、上記処理手段へ上記自動車の縦方向の加速度を伝達することに適した、傾斜センサを有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明のその他の目的、特徴及び利点は、非限定的な例としてのみ示され、添付図面が参照される、以下の説明を読むことによって明らかとなるであろう。これらの図において：
−図１は、本発明の１形態による全質量の推定方法を示し；
−図２は、傾斜の推定値を用いる、本発明の１形態による全質量の推定方法を示し；
−図３は、傾斜センサから供給される加速度を用いる、本発明の１形態による全質量の推定方法を示し；
−図４は、傾斜センサから供給される加速度と傾斜の推定値を用いる、本発明の１形態による全質量の推定方法を示す。
【００２１】
図１に、データ処理ブロック２と、機能承認ブロック３と、繰り返し最小２乗アルゴリズムによる質量推定ブロック４と、監修ブロック５からなる、自動車の全質量の第１の推定装置１を、模式図的に示した。
【００２２】
データ処理ブロック２は、入力として、接続６からの再初期化の情報と、接続７からのエンジンの回転速度と、接続８からのエンジンから供給されるトルクと、接続９からのクラッチの作動状態の情報と、接続１０からの、運転者によって要求されたブレーキの情報と、接続１１からの自動車の旋回の情報と、接続１２からの自動車の速度を含むデータを受ける。
【００２３】
データ処理ブロック２と機能承認ブロック３は、接続１３を介して接続され、機能承認ブロック３は、質量推定ブロック４および監修ブロック５と、接続１４を介して接続される。
【００２４】
データ処理ブロック２は、推進力、空力抵抗、走行抵抗の合力Ｆと、動力伝達装置の慣性力に因る等価質量Ｍｊと、自動車の加速度γｅｓｔｉｍｅｅを計算し、これらを、それぞれ接続１５、１６、１７を介して質量推定ブロック４へ送る。また、データ処理ブロック２は、参照質量に対する自動車の質量の変化ΔＭと、モデルの誤差εと、自動車が位置している面の傾斜αを含むパラメータによる、加速度の変化δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α）を計算し、これを、接続１８を介して質量推定ブロック４へ送る。傾斜αは、例えば傾斜センサの形の傾斜推定手段または同等の傾斜推定手段から供給される。
【００２５】
質量推定ブロック４は、繰り返し最小２乗アルゴリズムによって、自動車の質量ＭＭＣＲを推定し、それを、接続１９を介して監修ブロック５へ送る。そこで、監修ブロック５は、この入力を処理し、推定された全質量Ｍを、出力として接続２０から供給する。推定された全質量Ｍは、加速度の変化δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α）の計算のために、データ処理ブロック２へフィードバックされる。
【００２６】
再初期化情報は、例えば、ドアを開くことによって発生させることができる。ドアを開くことは、通常、同乗者の数の変化、物の搭載または卸下を意味し、この場合には質量が変化し、自動車の質量の推定を再初期化する必要がある。
【００２７】
データ処理ブロック２は、次式：
【００２８】
【数１】
2007516409.tif 000003
ここに：
Ｆは、推進力Ｆｍｏｔｅｕｒ、空力抵抗Ｆａｅｒｏ、走行抵抗Ｆｒｏｕｌｅｍｅｎｔの合力（Ｎ）；
θ１、θ２は、Ｆａｅｒｏ＋Ｆｒｏｕｌｅｍｅｎｔの推定を可能にする、自動車に依存する予め定められたパラメータ（それぞれＮ、ｋｇ／ｍ）；
ｒｂｏｉｔｅは、係合されているギヤ比についての、自動車のクラッチの出力軸の回転速度と、入力軸の回転速度の比；
Ｃｍｏｔｅｕｒは、エンジンのトルク（Ｎｍ）；
Ｒｒｏｕｅは、自動車の車輪の半径（ｍ）；
ωｍｏｔｅｕｒは、エンジンの回転速度（ｒａｄ／ｓ）；
Ｊｔｒａｎｓは、エンジンと動力伝達装置全体の質量（ｋｇｍ２／ｓ）；
ｒｐｏｎｔは、デファレンシャルギヤの減速比（無次元）；
によって、合力Ｆを計算する。
【００２９】
また、データ処理ブロック２は、比ｒｂｏｉｔｅの予め定められた関数によって、エンジンと車輪の間の動力伝達装置の慣性力に因る等価質量Ｍｊを計算する。
【００３０】
さらに、データ処理ブロック２は、加速度γｅｓｔｉｍｅｅと、加速度の変化δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α）を計算する。この加速度の変化δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α）に対して、下記の繰り返し系：
【００３１】
【数２】
2007516409.tif 000004
ここに、Ｍ０は、予め定められた参照質量、例えば空虚自動車の質量である。
によって、ゼロ動力学（ゼロ時間に関する微分）を適用する。
【００３２】
傾斜センサを有する場合には傾斜センサから、あるいは傾斜センサを有しないばあいには同等の傾斜推定手段から供給される信号を、自動車の質量の変化とモデルの誤差に起因する加速度の変化を表わす近似項δ（ΔＭ，ε）で構築することを可能にする、次式：
【００３３】
【数３】
2007516409.tif 000005
を得る。同様に、δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α）は、近似項δ（ΔＭ，ε）に対する、傾斜に起因する加速度ｇαによる、近似値であると考える。この項δ（ΔＭ，ε）は、質量、エンジンブレーキ、及び抵抗力の推定値が正確になるほど無視可能になり、このため、質量の推定値をデータ処理ブロック２の入力へフィードバックする。
【００３４】
質量推定ブロック４は、繰り返し最小２乗アルゴリズムによって、自動車の質量ＭＭＣＲを推定する。質量推定ブロック４は、傾斜を推定するなら、平面と斜面の２モードで動作することができ、傾斜を推定しないなら、斜面モードのみでも動作することができる。
【００３５】
唯一の斜面モードを使用するときには、上記のアルゴリズムによって、ｒ＝γｃａｐｔｅｕｒを用いて、式ｙ＝ＭＭＣＲ・ｒを解く。
【００３６】
傾斜の推定値に応じて選ばれる、平面モードと斜面モードを含む２つの推定モードを使用することもできる。
【００３７】
推定された傾斜が、平面モードを定義する予め定められた範囲の中に含まれたら、Ｖを自動車の速度として、ｒ＝ｄＶ／ｄｔ＝γｅｓｔｉｍｅｅによって定義される平面モードを使用し、推定された傾斜が、平面モードを定義する予め定められた範囲の中に傾斜が含まれなかったら、ｒ＝γｃａｐｔｅｕｒによって定義される斜面モードを使用する。
【００３８】
図２に、自動車の全質量の第２の推定装置１を模式図的に示した。質量推定ブロック４から供給される最終的な質量は、データ処理ブロック２へフィードバックされない。データ処理ブロック２は、質量推定ブロック４へ、加速度の変化δｅｓｔｉｍｅｅ（ΔＭ，ε，α）は送らないが、自動車が位置している面の傾斜αの値を、接続２１を介して送る。この傾斜の値は、例えば傾斜センサから供給されるか、あるいは他の傾斜推定装置によってデータ処理ブロック２によって推定される。
【００３９】
データ処理ブロック２は、自動車の加速度γｅｓｔｉｍｅｅを、次式：
【００４０】
【数４】
2007516409.tif 000006
ここに、
Ｖｃａｐｔｅｕｒは、センサから供給される自動車の速度（ｍ／ｓ）；
Ｖｅｓｔｉｍｅｅは、推定された自動車の速度（ｍ／ｓ）；
Ｍ０は、自動車の参照質量；
Ｋ１、Ｋ２は、収束を有するように予め定められた計算のパラメータ（それぞれ、ｓ−１、ｓ−２）；
によって推定する。
【００４１】
傾斜αと加速度γｅｓｔｉｍｅｅの信頼可能な推定を得て、傾斜センサを有する場合には、
【００４２】
【数５】
2007516409.tif 000007
であるので、傾斜センサから供給されるγｃａｐｔｅｕｒを、次式：
【００４３】
【数６】
2007516409.tif 000008
によって構築することができる。
【００４４】
質量推定ブロック４は、上記に説明したような、繰り返し最小２乗アルゴリズムによって、自動車の質量ＭＭＣＲを推定する。質量推定ブロック４は、傾斜を推定するなら、平面と斜面の２モードで動作することができ、傾斜を推定しないなら、斜面モードのみでも動作することができる。
【００４５】
図３に、自動車の加速度γｃａｐｔｅｕｒを、接続２２を介してデータ処理ブロック２へ供給する、傾斜センサ２３を有する自動車の全質量の第３の推定装置１を、模式図的に示した。データ処理ブロック２も、自動車の加速度γｃａｐｔｅｕｒを、接続２３を介して質量推定ブロック４へ送る。この場合、質量推定ブロック４は、単一のモード、斜面のモードでのみ動作し、データ処理ブロック２は、計算された傾斜または加速度を質量推定ブロック４へ送らない。
【００４６】
質量推定ブロック４は、上記に説明したような、繰り返し最小２乗アルゴリズムによって、斜面モードのみを用いて、自動車の質量ＭＭＣＲを推定する。
【００４７】
図４に、傾斜センサを有し、質量推定ブロック４が、上記に説明したような平面と斜面の２モードで動作する、自動車の全質量の第４の推定装置１を、模式図的に示した。
【００４８】
本発明は、自動車が位置している面の傾斜を考慮に入れながら、自動車の全質量の信頼度が高くて正確な推定値を得ることを可能にする。
【００４９】
また本発明は、センサから供給される測定値または推定値に対するノイズの問題を制限することを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の１形態による全質量の推定方法を示すブロック図である。
【図２】傾斜の推定値を用いる、本発明の１形態による全質量の推定方法を示すブロック図である。
【図３】傾斜センサから供給される加速度を用いる、本発明の１形態による全質量の推定方法を示すブロック図である。
【図４】傾斜センサから供給される加速度と傾斜の推定値を用いる、本発明の１形態による全質量の推定方法を示すブロック図である。
【図１】
2007516409.tif 000009
【図２】
2007516409.tif 000010
【図３】
2007516409.tif 000011
【図４】
2007516409.tif 000012
【国際調査報告】
2007516409.tif 000013
2007516409.tif 000014
2007516409.tif 000015
2007516409.tif 000016