(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサによる処理のために配置された記憶装置に記憶されているプログラムを含むコンピュータプログラムであって、
前記プログラムは、プロセッサにより実行された場合に、
車両の動力伝達装置のセンサにより収集するデータから得られる車両パラメータを受信し、該車両パラメータには、車両速度Ｖｘ、ステアリング角δ、ヨーレートｒ、横加速度ａｙが含まれる命令と、
再帰最小二乗推定法を含む計算を行い、前記検出車両パラメータに基づいてルックアップ値を算出する命令と、
算出した前記ルックアップ値とルックアップ表に格納されている路面摩擦係数とを照合することで、前記ルックアップ表から前記路面摩擦係数を検索する命令と、
前記路面摩擦係数を用いて前記車両に対する調整値を計算する命令と、
調整実行のために前記調整値を車両制御システムに出力する命令とを含み、
前記再帰最小二乗推定法は、以下の実行可能基準
【数４３】
0005678350.tif 000043
【数４４】
0005678350.tif 000044
【数４５】
0005678350.tif 000045
【数４６】
0005678350.tif 000046
が満たされる場合のみ実行可能であり、式中、Ｖｘ，ＭＩＮ及びＶｘ，ＭＡＸは車両速度の予め定めた最小値及び最大値、δＭＩＮ及びδＭＡＸはステアリング角の予め定めた最小値及び最大値、ｒＭＩＮ及びｒＭＡＸはヨーレートの予め定めた最小値及び最大値、ａｙ，ＭＩＮ及びａｙ，ＭＡＸは横加速度の予め定めた最小値及び最大値であり、
前記ルックアップ値の計算は、指数の忘却因子を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２】
前記ルックアップ値をαとするとαは、前記ヨーレートの測定値ｒＭＥＡＳをヨーレート推定値ｒＥＳＴで割った偏導関数であり、前記ヨーレート推定値ｒＥＳＴは、次の式
【数４２】
0005678350.tif 000047
に従って算出され、式中、Ｌはホイールベースの長さ、ｋｕｓは車両アンダーステアの変化度、ｇは重力定数であることを特徴とする請求項１記載のコンピュータプログラム。
【請求項３】
前記指数の忘却因子が、時間ｍでのヨーレート測定値ｒＭＥＡＳと、時間ｍ＋１でのヨーレート測定値ｒＭＥＡＳとの差に基づいて調整されることを特徴とする請求項２記載のコンピュータプログラム。
【請求項４】
前記ルックアップ値の計算は、以下の式
【数４７】
0005678350.tif 000048
【数４８】
0005678350.tif 000049
【数４９】
0005678350.tif 000050
【数５０】
0005678350.tif 000051
に従って実行され、式中、α（ｍ）は時間ｍでの推定値αを表わし、λは前記指数の忘却因子であり、ｒＭＥＡＳ，ｍは時間ｍでのヨーレート測定値を示し、ｒＥＳＴ，ｍは時間ｍでのヨーレート推定値を示し、α＾（ｍ）は時間ｍでの中間ベクトルを表わし、Ｈｍは時間ｍでの中間行ベクトルであり、Ｋｍは時間ｍでの推定ゲイン行列であり、Ｐｍは時間ｍでの推定エラー分散行列であることを特徴とする請求項３記載のコンピュータプログラム。
【請求項５】
前記ルックアップ値をβとするとβは、前後輪の正規化された横力ψを前記車両ステアリング角で割った偏導関数を計算するための命令を用いて計算され、
前記正規化された横力ψは、次の式
【数５１】
0005678350.tif 000052
に従って算出され、式中、ｍは車両質量、Ｆｆは前輪の横力、Ｆｒは後輪の横力であることを特徴とする請求項１記載のコンピュータプログラム。
【請求項６】
前記指数の忘却因子が、前記正規化された横力ψの経時的な差に基づくものであることを特徴とする請求項５記載のコンピュータプログラム。
【請求項７】
指数の忘却因子を備えた前記再帰最小二乗推定法は、以下の式
【数５６】
0005678350.tif 000053
【数５７】
0005678350.tif 000054
【数５８】
0005678350.tif 000055
【数５９】
0005678350.tif 000056
に従って実行され、式中、β（ｍ）は時間ｍでの推定値βを表わし、λは前記指数の忘却因子であり、ψｍは時間ｍで算出した正規化された横力を示し、δｍは時間ｍでの車両ステアリング角の測定値を示し、β＾（ｍ）は時間ｍでの中間ベクトルを表わし、Ｈｍは時間ｍでの中間行ベクトルであり、Ｋｍは時間ｍでの推定ゲイン行列であり、Ｐｍは時間ｍでの推定エラー分散行列であることを特徴とする請求項６記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
車両の安定性制御に係る路面摩擦係数の推定装置であって、
アクチュエータを含む車両安定性制御システムと、
車両速度Ｖｘを検出するための１台以上の速度センサ、車両ステアリング角δを検出するためのステアリング角度センサ、ヨーレートｒを検出するためのヨーレートセンサ、及び、横加速度ａｙを検出するための横加速度センサを含む、車両パラメータを獲得するためのデータを検出するセンサと、
路面摩擦係数を推定するためのプログラムを記憶する１つ以上の非一時的記憶装置とを含み、
前記プログラムは、以下の実行可能基準
【数６２】
0005678350.tif 000057
【数６３】
0005678350.tif 000058
【数６４】
0005678350.tif 000059
【数６５】
0005678350.tif 000060
が満たされるか否かを判定し、式中、Ｖｘ，ＭＩＮ及びＶｘ，ＭＡＸは車両速度の予め定めた最小値及び最大値、δＭＩＮ及びδＭＡＸはステアリング角の予め定めた最小値及び最大値、ｒＭＩＮ及びｒＭＡＸはヨーレートの予め定めた最小値及び最大値、ａｙ，ＭＩＮ及びａｙ，ＭＡＸは横加速度の予め定めた最小値及び最大値であり、前記実行可能機基準が満たされる場合に、前記車両パラメータと再帰最小二乗推定法とに基づいてルックアップ値を算出し、算出した前記ルックアップ値と路面摩擦係数とを照合することで、記憶されているルックアップ表から前記路面摩擦係数を検索し、該路面摩擦係数を用いて前記車両に対する調整値を計算し、前記ヨーレートの測定値と正規化された横力との何れかの、経時的な差に基づく指数の忘却因子を用いて、前記ルックアップ値に対する調整値を算出し、前記車両に対する調整値を調整実行のために前記車両制御システムに出力する、プロセッサにより実行可能な命令を含み、
更に、前記センサ及び前記１つ以上の記憶装置と通信する１つ以上のプロセッサを含み、該１つ以上のプロセッサは、前記命令を受信及び実行し、かつ、検出した前記車両パラメータを受信するように構成されていることを特徴とする装置。
【請求項９】
前記ルックアップ値をαとするとαは、前記ヨーレートの測定値をヨーレート推定値ｒＥＳＴで割った偏導関数を計算するための命令を利用して計算され、
前記ヨーレート推定値ｒＥＳＴは、次の式
【数６０】
0005678350.tif 000061
に従って算出され、式中、Ｌはホイールベースの長さ、ｋｕｓは車両アンダーステアの変化度、ｇは重力定数であることを特徴とする請求項８記載の装置。
【請求項１０】
更に、ヨーレート推定部と、制御部と、再帰最小二乗推定法を行うＲＬＳＥ部とを含み、
前記ヨーレート推定部は、前記速度センサ及び前記ステアリング角度センサに接続され、前記センサが検出した前記車両速度と前記車両ステアリング角とを受信し、次の式
【数６１】
0005678350.tif 000062
に従って前記ヨーレート推定値を算出し、
前記制御部は、前記速度センサ、前記ステアリング角度センサ、前記ヨーレートセンサに接続され、前記車両速度Ｖｘ、前記ステアリング角δ、前記ヨーレートｒを受信し、前記実行可能基準が満たされるかをチェックし、前記実行可能基準が満たされている場合に、前記ＲＬＳＥ部に対して前記再帰最小二乗推定法を許可する実行可能信号を出力し、
前記ＲＬＳＥ部は、前記ヨーレート推定部と前記制御部とに接続され、前記ヨーレート推定部が算出した前記ヨーレート推定値を受信し、前記制御部から前記実行可能信号と同様に前記ヨーレート測定値を受信し、
前記制御部から前記実行可能信号を受信すると、前記ＲＬＳＥ部が、前記再帰最小二乗推定法で前記ルックアップ値を算出することを特徴とする請求項９記載の装置。
【請求項１１】
前記ＲＬＳＥ部は、時間ｍでのヨーレート測定値ｒＭＥＡＳと、時間ｍ＋１でのヨーレート測定値ｒＭＥＡＳとの差に基づいて調整される、指数の忘却因子を用いて前記ルックアップ値を算出することを特徴とする請求項１０記載の装置。
【請求項１２】
前記再帰最小二乗推定法は、前記指数の忘却因子と共に以下の式
【数６６】
0005678350.tif 000063
【数６７】
0005678350.tif 000064
【数６８】
0005678350.tif 000065
【数６９】
0005678350.tif 000066
に従って実行され、式中、α（ｍ）は時間ｍでの推定値αを表わし、λは前記指数の忘却因子であり、ｒＭＥＡＳ，ｍは時間ｍでのヨーレート測定値を示し、ｒＥＳＴ，ｍは時間ｍでのヨーレート推定値を示し、α＾（ｍ）は時間ｍでの中間ベクトルを表わし、Ｈｍは時間ｍでの中間行ベクトルであり、Ｋｍは時間ｍでの推定ゲイン行列であり、Ｐｍは時間ｍでの推定エラー分散行列であることを特徴とする請求項１１記載の装置。
【請求項１３】
前記ルックアップ値をβとするとβは、前後輪の前記正規化された横力ψを車両ステアリング角で割った偏導関数を計算するための命令を利用して計算され、
前記正規化された横力ψは、次の式
【数７０】
0005678350.tif 000067
に従って算出され、式中、ｍは車両質量、Ｆｆは前輪の横力、Ｆｒは後輪の横力であることを特徴とする請求項８記載の装置。
【請求項１４】
更に、正規化横力推定部と、制御部と、再帰最小二乗推定法を行うＲＬＳＥ部とを含み、
前記正規化横力推定部は、前記速度センサ、前記ヨーレートセンサ、前記横加速度センサに接続され、前記車両速度、前記ヨーレート、前記横加速度を受信し、次の式
【数７１】
0005678350.tif 000068
に従って前記正規化された横力ψを算出し、
前記制御部は、前記速度センサ、前記ステアリング角度センサ、前記ヨーレートセンサ、前記横加速度センサに接続され、前記車両速度Ｖｘ、前記ステアリング角δ、前記ヨーレートｒ、前記横加速度ａｙを受信し、前記実行可能基準が満たされるかをチェックし、前記実行可能基準が満たされている場合に、前記ＲＬＳＥ部に対して再帰最小二乗推定法を許可する実行可能信号を出力し、
前記ＲＬＳＥ部は、前記正規化横力推定部と前記制御部とに接続され、前記正規化横力推定部が算出した前記正規化された横力を受信し、前記制御部から前記実行可能信号と同様に前記ステアリング角δを受信し、
前記制御部から前記実行可能信号を受信すると、前記ＲＬＳＥ部が、前記再帰最小二乗推定法で前記ルックアップ値を算出することを特徴とする請求項１３記載の装置。
【請求項１５】
前記再帰最小二乗推定法と前記指数の忘却因子とは、以下の式
【数７６】
0005678350.tif 000069
【数７７】
0005678350.tif 000070
【数７８】
0005678350.tif 000071
【数７９】
0005678350.tif 000072
に従うものであり、式中、β（ｍ）は時間ｍでの推定値βを表わし、λは前記指数の忘却因子であり、ψｍは時間ｍで算出した正規化された横力を示し、δｍは時間ｍでの車両ステアリング角の測定値を示し、β＾（ｍ）は時間ｍでの中間ベクトルを表わし、Ｈｍは時間ｍでの中間行ベクトルであり、Ｋｍは時間ｍでの推定ゲイン行列であり、Ｐｍは時間ｍでの推定エラー分散行列であることを特徴とする請求項１４記載の装置。
【請求項１６】
車両の安定性制御に係る路面摩擦係数の推定装置であって、
アクチュエータを含む車両安定性制御システムと、
少なくとも車両速度Ｖｘ、ステアリング角δ、ヨーレートｒ、及び、横加速度ａｙを含む車両制御パラメータを獲得するためのデータを検出するセンサと、
路面摩擦係数を推定するためのプログラムを記憶する１つ以上の非一時的記憶装置とを含み、
前記プログラムは、前記車両制御パラメータと再帰最小二乗推定法とに基づいて、ルックアップ値αを算出し、該ルックアップ値が、前記ヨーレートの測定値をヨーレート推定値ｒＥＳＴで割った偏導関数を計算するための命令を利用して計算され、
前記ヨーレート推定値ｒＥＳＴが、次の式
【数８０】
0005678350.tif 000073
に従って算出され、式中、Ｌはホイールベースの長さ、ｋｕｓは車両アンダーステアの変化度、ｇは重力定数であり、算出した前記ルックアップ値と路面摩擦係数とを照合することで、記憶されているルックアップ表から前記路面摩擦係数を検索し、該路面摩擦係数を用いて前記車両に対する調整値を計算し、時間ｍでのヨーレート測定値ｒＭＥＡＳと時間ｍ＋１でのヨーレート測定値ｒＭＥＡＳとの差に基づいて調整される指数の忘却因子を用いて、前記ルックアップ値に対する調整値を計算し、前記車両に対する調整値を調整実行のために前記車両制御システムに出力する、プロセッサにより実行可能な命令を含み、
更に、前記センサ及び前記１つ以上の記憶装置と通信する１つ以上のプロセッサを含み、該１つ以上のプロセッサは、前記命令を受信及び実行し、かつ、検出した前記車両パラメータを受信するように構成されていることを特徴とする装置。
【請求項１７】
更に、ヨーレート推定部と、制御部と、再帰最小二乗推定法を行うＲＬＳＥ部とを含み、
前記ヨーレート推定部は、前記車両制御パラメータである車両速度とステアリング角とを受信するように接続され、次の式
【数８１】
0005678350.tif 000074
に従って前記ヨーレート推定値を算出し、
前記制御部は、前記車両制御パラメータである車両速度Ｖｘとステアリング角δとヨーレートｒとを受信するように接続され、以下の実行可能基準
【数８２】
0005678350.tif 000075
【数８３】
0005678350.tif 000076
【数８４】
0005678350.tif 000077
【数８５】
0005678350.tif 000078
が満たされるかをチェックし、式中、Ｖｘ，ＭＩＮ及びＶｘ，ＭＡＸは車両速度の予め定めた最小値及び最大値、δＭＩＮ及びδＭＡＸはステアリング角の予め定めた最小値及び最大値、ｒＭＩＮ及びｒＭＡＸはヨーレートの予め定めた最小値及び最大値、ａｙ，ＭＩＮ及びａｙ，ＭＡＸは横加速度の予め定めた最小値及び最大値であり、前記実行可能基準が満たされている場合に、前記ＲＬＳＥ部に対して前記再帰最小二乗推定法を許可する実行可能信号を出力し、
前記ＲＬＳＥ部は、前記ヨーレート推定部と前記制御部とに接続され、前記ヨーレート推定部が算出した前記ヨーレート推定値を受信し、前記制御部から前記実行可能信号と同様に前記ヨーレート測定値を受信し、
前記制御部から前記実行可能信号を受信すると、前記ＲＬＳＥ部が、前記再帰最小二乗推定法で前記ルックアップ値を算出することを特徴とする請求項１６記載の装置。
【請求項１８】
車両の安定性制御に係る路面摩擦係数の推定装置であって、
アクチュエータを含む車両安定性制御システムと、
少なくとも車両速度Ｖｘ、車両ステアリング角δ、ヨーレートｒ、及び、横加速度ａｙを含む車両制御パラメータを獲得するためのデータを検出するセンサと、
路面摩擦係数を推定するためのプログラムを記憶する１つ以上の非一時的記憶装置とを含み、
前記プログラムは、前記車両制御パラメータと再帰最小二乗推定法とに基づいて、ルックアップ値を算出し、該ルックアップ値が、前後輪の正規化された横力ψを車両ステアリング角で割った偏導関数を計算するための命令を利用して計算され、
前記正規化された横力ψは、次の式
【数８６】
0005678350.tif 000079
に従って算出され、式中、ｍは車両質量、Ｆｆは前輪の横力、Ｆｒは後輪の横力であり、算出した前記ルックアップ値と路面摩擦係数とを照合することで、記憶されているルックアップ表から前記路面摩擦係数を検索し、該路面摩擦係数を用いて前記車両に対する調整値を計算し、前記正規化された横力ψの経時的な差に基づいた指数の忘却因子を用いて、前記ルックアップ値に対する調整値を計算し、前記車両に対する調整値を調整実行のために前記車両制御システムに出力する、プロセッサにより実行可能な命令を含み、
更に、前記センサ及び前記１つ以上の記憶装置と通信する１つ以上のプロセッサを含み、該１つ以上のプロセッサは、前記命令を受信及び実行し、かつ、前記車両パラメータを受信するように構成されていることを特徴とする装置。
【請求項１９】
更に、正規化横力推定部と、制御部と、再帰最小二乗推定法を行うＲＬＳＥ部とを含み、
前記正規化横力推定部は、前記車両制御パラメータである車両速度とヨーレートと横加速度とを受信するように接続され、次の式
【数８７】
0005678350.tif 000080
に従って前記正規化された横力ψを算出し、
前記制御部は、前記車両制御パラメータである車両速度Ｖｘとステアリング角δとヨーレートｒと横加速度ａｙとを受信するように接続され、以下の実行可能基準
【数８８】
0005678350.tif 000081
【数８９】
0005678350.tif 000082
【数９０】
0005678350.tif 000083
【数９１】
0005678350.tif 000084
が満たされるかをチェックし、式中、Ｖｘ，ＭＩＮ及びＶｘ，ＭＡＸは車両速度の予め定めた最小値及び最大値、δＭＩＮ及びδＭＡＸはステアリング角の予め定めた最小値及び最大値、ｒＭＩＮ及びｒＭＡＸはヨーレートの予め定めた最小値及び最大値、ａｙ，ＭＩＮ及びａｙ，ＭＡＸは横加速度の予め定めた最小値及び最大値であり、前記実行可能基準が満たされている場合に、前記ＲＬＳＥ部に対して前記再帰最小二乗推定法を許可する実行可能信号を出力し、
前記ＲＬＳＥ部は、前記正規化横力推定部と前記制御部とに接続され、前記正規化横力推定部が算出した前記正規化された横力を受信し、前記制御部から前記実行可能信号と同様に前記ステアリング角δを受信し、
前記制御部から前記実行可能信号を受信すると、前記ＲＬＳＥ部が、前記再帰最小二乗推定法で前記ルックアップ値を算出することを特徴とする請求項１８記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、それらの全ての開示内容が参照によって本願に組み込まれる、２０１２年５月２１日に出願された米国特許仮出願第６１／６４９，４３４号、及び、２０１２年４月１８日に出願された米国特許仮出願第６１／６３５，１２２号に対する優先権の利点を主張するものである。
【０００２】
本発明は、車両の安定性制御に係る路面摩擦係数のリアルタイム推定方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
路面摩擦係数μは、特に高速で走る車両については、短時間で車線を大きく逸脱し得る時間変化特性を示すものである。車両の安定性制御システムを最大限に活用するために、車両走行中の路面摩擦係数μを把握することが望ましい。この情報を利用することで、制御システムは、安定性制御システムの反応を最適化する支援をするように、路面の様々の種類（アスファルト、砂利、雪、氷等）毎に、ヨー制御パラメータを変化させることができる。現在、係数μを直接的に計測する方法はなく、従って、車両で利用可能なセンサ情報を使用して、制御システムにより、係数μを推定しなければならない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
（発明の態様）
本発明は、車両の安定性制御に係る路面摩擦係数を、リアルタイムで正確に推定するための、コンピュータプログラム、方法及び装置を提供する。本コンピュータプログラムは、記憶装置に記憶されたプログラムを含む。このプログラムは、プロセッサにより処理するように形成される。このプログラムは、検出された車両パラメータを車両から受信し、再帰最小二乗推定法（recursive least square estimation）を含む計算を行って、検出車両パラメータに基づいてルックアップ値を算出し、算出したルックアップ値とルックアップ表に格納されている路面摩擦係数とを照合することで、ルックアップ表から路面摩擦係数を検索し、路面摩擦係数を用いて車両に対する調整値を計算して、調整実行のために調整値を車両制御システムに出力する命令を含んでいる。そして、再帰最小二乗推定法は、予め定めた実行可能基準が満たされている場合のみ、実行されることとなっている。
【０００５】
ルックアップ値は、ヨーレート測定値をヨーレート推定値で割った偏導関数、或いは、前後輪の正規化された横力（normalized lateral forces）を車両ステアリング角で割った偏導関数とすることができる。
【０００６】
車両の安定性制御に係る路面摩擦係数の推定装置は、アクチュエータを含む車両安定性制御システムと、車両パラメータを検出するためのセンサと、路面摩擦係数を推定するためのプログラムを記憶する１つ以上の記憶装置とを含んでいる。プログラムは、予め定められた実行可能基準が満たされている場合に、車両パラメータと再帰最小二乗推定法とに基づいてルックアップ値を算出し、算出したルックアップ値と路面摩擦係数とを照合することで、記憶されているルックアップ表から路面摩擦係数を検索し、路面摩擦係数を用いて車両に対する調整値を計算して、この調整値を調整実行のために車両制御システムに出力するという、プロセッサにより実行可能な命令を含んでいる。１つ以上のプロセッサが、センサ及び１つ以上の記憶装置と通信する。この１つ以上のプロセッサは、命令を受信及び実行し、かつ、検出した車両パラメータを受信するように構成されている。
【０００７】
上述した装置により計算されるルックアップ値は、ヨーレート測定値をヨーレート推定値で割った偏導関数、或いは、前後輪の正規化された横力を車両ステアリング角で割った偏導関数とすることができる。
【０００８】
上記方法及び装置で、路面摩擦係数をリアルタイムに正確に推定することができる。
【０００９】
先の概要と以下の詳細な説明との双方が、単に模範的かつ説明的なものに過ぎず、クレームを制限するものでないことは、理解されるべきである。
【００１０】
本明細書に組み込まれ、本明細書を構成する添付の図面は、いくつかの実施形態を示し、本開示のアルゴリズムの本質を説明するために有用な描写を伴うものである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】車両の安定性制御に係る路面摩擦係数のリアルタイム推定方法を示している。
【図２】車両をμが大きい路面（アスファルト）で運転した場合の、μ及びαの推定値を示している。
【図３】図２と同様の車両をμが大きい面上の代わりにμが小さい路面（雪）で運転した場合の、μ及びαの推定値を示している。
【図４】車両の安定性制御に係る路面摩擦係数の別のリアルタイム推定方法を示している。
【図５】車両をμが大きい路面（アスファルト）で運転した場合の、μ及びβの推定値を示している。
【図６】図５と同様の車両をμが大きい面上の代わりにμが小さい路面（雪）で運転した場合の、μ及びβの推定値を示している。
【図７】車両の安定性制御に係る路面摩擦係数のリアルタイム推定装置を示している。
【図８】車両の安定性制御に係る路面摩擦係数の別のリアルタイム推定装置を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
さて、例えば添付図面に示されている本発明の模範的な形態について、詳細に説明していくこととする。
【００１３】
いくつかの理由により、ミニバン、ＳＵＶ、セダン、ピックアップトラック等の車両は、アンチロックブレーキ、横転防止、スリップ制御、燃料節約等の用途のために、電子的に監視及び制御されている。全輪駆動（ＡＷＤ）、後輪駆動（ＲＷＤ）、前輪駆動（ＦＷＤ）は、ブレーキベースシステムと作動中のトルク配分を行う動力伝達経路システムとの、一方又は双方を制御することにより動的に変化させることが可能な、トラクションコントロールシステム及び／又は安定性制御システムを有している。センサや制御装置のための、ハードウェアの多くの配置形態が存在する。
【００１４】
監視及び制御のためのデータは、データ測定が困難な（backing out hard to measure data）他のデータを算出するために、収集及び使用できる。路面摩擦係数（μ）の絶対的で正確な検知を、リアルタイムに行うことは困難なままである。発明者らは、μの直接的な測定の代わりに、ゲインスケジューリングを提案している。規定したアルゴリズムでは、収集したデータを調べ、リアルタイムでμを推定する。この提案された手法では、事前にプログラムされたデータ、及び／又は、路面の変化によりもはや適切ではないデータへの、過剰な依存を回避することができる。
【００１５】
リアルタイムなμの推定法は、例えば、車両がスリップ中である場合やμ特性から乖離した場合の、トラクションコントロールに用いることができる。この推定法は、ＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム）のブレーキ圧制御や、車輪速度のトルク制御に用いることができる。他の例として、この推定法は、ブレーキ力やトルク制御による、オーバーステアリング又はアンダーステアリングの補正といった、ヨー安定性の制御に用いることができる。
【００１６】
この方法では、収集したデータを念入りに調べ、命令決定過程に利用するために統計手段を適用する。このように、単なるデータ抽出や数学的な「支援（backing out）」に勝る事を行い、μをリアル・タイムに検出する。
【００１７】
図１は、車両の安定性制御に係る路面摩擦係数の、リアルタイム推定方法を示している。この方法は、処理工程Ｓ１０１、Ｓ１０２、そして、Ｓ１０３を含んでいる。図１に示されているように、処理工程Ｓ１０１では、いくつかの典型的な車両パラメータ（すなわち、車両速度ＶX、車両ステアリング角δ、及び、ヨーレートｒ）を、好ましくは適切な車両センサによりリアルタイムで検出する。
【００１８】
次に、処理工程Ｓ１０２では、検出したパラメータを用いてルックアップ値αを算出する。値αは、ヨーレート測定値をヨーレート推定値で割った偏導関数として定義される。
【数１】
0005678350.tif 000002
上式において、ｒはヨーレート測定値を表わし、ｒESTは、ヨーレート推定値を表わし、次の式
【数２】
0005678350.tif 000003
を用いて算出される。上式において、ＶXは車両速度、δは車両ステアリング角、Ｌはホイールベースの長さ、ｋusは車両アンダーステアの変化度（gradient）、そして、ｇは重力定数である。アンダーステア変化度ｋusは、車両走行中の車両ヨーレートの正確な予測モデルを与えるための、キャリブレーション中に選定される所定のパラメータである。
【００１９】
μが大きい路面上で車両が運転された場合、ルックアップ値αは１に略等しくなる。μが小さい路面においては、車両は、αが１より小さくなることで、コーナリング中のアンダーステアを発生させてしまう。すなわち、摩擦係数が小さくなると、αが小さくなる。
【００２０】
最後の処理工程Ｓ１０３では、ルックアップ表を用いて、αからμ値を推定する。ルックアップ表は、μとαとの関係に基づいて、実験によって事前に準備する。
【００２１】
αを正確に予測するために、処理工程Ｓ１０２では、再帰最小二乗推定（recursive least square estimation）（ＲＬＳＥ）スキームを用いる。ＲＬＳＥには、様々な派生と表現がある。下記は、行列記法で書かれた、それらのうちの１つである。
【００２２】
ベクトルｙの入力情報値と行列Ａとを備えたｎ次のベクトルｘを推定すると仮定すると、次の関係
【数３】
0005678350.tif 000004
に従う。上式において、εは、実際に観測したｙと、予測結果Ａｘとの間の差分を補完する確率変数ベクトル（エラー）であり、ｙiはベクトルｙの成分を表わし、ａijは行列Ａの成分を表わし、εiはベクトルεの成分を示している。式〔数３〕から、下記の最小二乗（ＬＳ）推定式
【数４】
0005678350.tif 000005
【数５】
0005678350.tif 000006
が生成される。上式は、重み付けされたＬＳ推定損失関数Ｊm＝（ｙ−Ａｘ）’Ｑ（ｙ−Ａｘ）を最小化するものであり、Ｑはｍ×ｍ次の重み行列、Ｐmは推定エラー分散行列である。次に、新しい更新情報値
【数６】
0005678350.tif 000007
【数７】
0005678350.tif 000008
が導出されると仮定する。上式において、スカラーｙm+1と中間行ベクトルＨm+1とは、更新情報値を示している。増加した情報値は、
【数８】
0005678350.tif 000009
のようになるため、新しいＬＳ推定式は、
【数９】
0005678350.tif 000010
に応じて計算することができる。上式において、ｑm+1は、スカラーｙm+1と中間行ベクトルＨm+1との更新情報値への重み付けに用いられている。損失関数
【数１０】
0005678350.tif 000011
を最小化するために、逆行列の補助定理（（Ａ＋ＢＣＤ）-1＝Ａ-1−Ａ-1Ｂ（Ｃ-1＋ＤＡ-1Ｂ）-1ＤＡ-1と示される）に従って、式〔数９〕を
【数１１】
0005678350.tif 000012
のように変形させることができ、上式の推定エラー分散行列は、
【数１２】
0005678350.tif 000013
のようになる。式〔数１１〕及び〔数１２〕から、以下のＲＬＳＥスキーム
【数１３】
0005678350.tif 000014
【数１４】
0005678350.tif 000015
【数１５】
0005678350.tif 000016
【数１６】
0005678350.tif 000017
が導かれる。上式において、Ｉnはｎ次の単位行列、Ｈmは時間ｍでの中間行ベクトル、Ｋmは時間ｍでの推定ゲイン行列、Ｐmは時間ｍでの推定エラー分散行列である。
【００２３】
更に、上記のＲＬＳＥスキームは、指数の忘却因子を備えたものにまとめることができるため、本推定法では、古いエラー（データ）が徐々に消去される。こうするために、重み行列Ｑを
【数１７】
0005678350.tif 000018
として設定する。上式において、λは指数の忘却因子である（λ＜１）。上記の重み行列により、式〔数１０〕の損失関数と、式〔数１３〕〜〔数１６〕に明示されている推定スキームとは、夫々、
【数１８】
0005678350.tif 000019
【数１９】
0005678350.tif 000020
【数２０】
0005678350.tif 000021
【数２１】
0005678350.tif 000022
【数２２】
0005678350.tif 000023
のようにまとめられる。
【００２４】
式〔数１３〕〜〔数１６〕及び〔数１９〕〜〔数２２〕は、ＲＬＳＥの一般的な表現式である。一般的な表現式を式〔数１〕で定義した推定値αへ適用すると、式〔数３〕及び〔数１９〕〜〔数２２〕は、
【数２３】
0005678350.tif 000024
【数２４】
0005678350.tif 000025
【数２５】
0005678350.tif 000026
【数２６】
0005678350.tif 000027
【数２７】
0005678350.tif 000028
のようにまとめられる。上記の式において、α（ｍ）は時間ｍでの推定スカラー値αを表わし、ｃは定数であり、ｒMEAS,mは時間ｍでのヨーレート測定値を示し、ｒEST,mは時間ｍでのヨーレート推定値を示し、α＾（ｍ）は時間ｍでの中間ベクトル（すなわち、［αｃ］’）を表わし、Ｈmは時間ｍでの中間行ベクトルであり、Ｋmは時間ｍでの推定ゲイン行列であり、そして、Ｐmは時間ｍでの推定エラー分散行列である。
【００２５】
発展させた理論の典型的な実施形態では、ステアリング角の入力が、ゼロであると共に、ゼロである車両ヨーレートと等しくなるように、オフセットがゼロに等しいと仮定される。この実施形態では、ｃ＝０として、ｃを式〔数２３〕から外すことができる。
【００２６】
式〔数２４〕〜〔数２７〕は、時間ｍでの推定値αであるα（ｍ）が、時間ｍでのヨーレート測定値であるｒMEAS,mを介して推定できることを明示している。本方法は再帰的であり、前の時間（すなわち、時間１、時間２、・・・、時間（ｍ−１））のヨーレート測定値の計算に用いる。換言すれば、本方法は、前の情報値ｒMEAS,1、ｒMEAS,2、・・・、ｒMEAS,m-1の計算に用いる。
【００２７】
一方、ｒMEAS,mの情報値が古くなると、指数の忘却因子λに起因して、αの推定値への影響が小さくなる。指数の忘却因子λの値は、１より小さく、ｒMEAS,mの情報値を消去すべき早さに応じて調整することができる。例えば、環境（地形）の変化により、時間ｍと時間ｍ＋１との間でｒMEAS,mが劇的に変化する場合、時間ｍと時間ｍ＋１との間のｒMEAS,mの値が狭い範囲内にある場合よりも早くｒMEAS,mを消去するように、λを調整することができる。従って、本推定法は、経時的にｒMEAS,mの値を比較するプログラムを含んでいてもよい。
【００２８】
本推定法の全体的な安定性を向上させるために、次の基準が満たされる場合のみ、ＲＬＳＥの計算をすることが好ましい。
【数２８】
0005678350.tif 000029
【数２９】
0005678350.tif 000030
【数３０】
0005678350.tif 000031
【数３１】
0005678350.tif 000032
上式において、Ｖx,MIN及びＶx,MAXは車両速度Ｖxの予め定めた最小値及び最大値、δMIN及びδMAXはステアリング角δの予め定めた最小値及び最大値、ｒMIN及びｒMAXはヨーレートｒの予め定めた最小値及び最大値、そして、ａy,MIN及びａy,MAXは横加速度の予め定めた最小値及び最大値である。式〔数２８〕〜〔数３１〕は、タイヤが直線的な範囲内で作動することと、車両がαの推定に十分なほど駆動されることとの保証に役立つものである。
【００２９】
図１を再度参照すると、最適な実施を保証するために、式〔数２８〕〜〔数３１〕の基準が満たされる場合のみ、本ＲＬＳＥ推定法の実行が可能となるように、処理工程Ｓ１０２は、複数の下位処理工程を通して実行される。下位処理工程Ｓ１０２１では、車両速度Ｖx、車両ステアリング角δ、ヨーレート測定値ｒ、及び、横加速度ａyが、式〔数２８〕〜〔数３１〕を満たしているか否かをチェックする。式〔数２８〕〜〔数３１〕が満たされている場合（ＹＥＳ）、本方法は下位処理工程Ｓ１０２２に移行し、そうでない場合（ＮＯ）、本方法は戻って再度処理工程Ｓ１０１から始める。下位処理工程Ｓ１０２２では、検出した車両速度Ｖxと車両ステアリング角δとを用いて、式〔数２〕に従い、ヨーレート推定値ｒESTを算出する。下位処理工程Ｓ１０２３では、ＲＬＳＥを用いて、ルックアップ値αを算出する。
【００３０】
同じ車両をμが大きい路面（アスファルト）とμが小さい路面（雪）との双方で運転した場合の、夫々のα及びμの推定値を、図２と図３とに示している。μが大きい路面での試験では（図２）、モデル車両とヨーレート測定値とが適切な相互関係にあるため、αが１に近いところにある。実際のμと推定値のμとがとても近く、αがμにとても近い。μが小さい路面では（図３）、コーナリング中の車両のアンダーステアリングの要因となる、タイヤ／路面間の小さい摩擦係数により、αが０．６に略等しい。本推定法の再帰的な性質は、αがμとの適切な相互関係へと迅速に調整されることを可能にする。再帰的なロジックはバッチ式の解析よりも使用メモリが小さく、そして、式を計算的に解く必要がないため、μは合理的な時間内に非常に正確に推定される。上記の例では、１２５秒以内に、μを非常に正確に推定した。
【００３１】
図４は、車両の安定性制御に係る路面摩擦係数の、別のリアルタイム推定方法を示している。この方法は、処理工程Ｓ２０１、Ｓ２０２、Ｓ２０３を含んでいる。図４に示されているように、処理工程Ｓ２０１では、いくつかの車両パラメータ、すなわち、車両速度ＶX、ヨーレートｒ、車両ステアリング角δ、及び、横加速度ａyを、好ましくは適切な車両センサによりリアルタイムで検出する。
【００３２】
次に、処理工程Ｓ２０２では、検出した値を用いてルックアップ値βを算出する。βは、前後輪の正規化された横力を車両ステアリング角で割った偏導関数として定義される。すなわち、
【数３２】
0005678350.tif 000033
となる。上式のψは正規化された横力
【数３３】
0005678350.tif 000034
であり、上式において、ＶXは車両速度、ａyは車両横加速度、ｍは車両質量、ｒは車両ヨーレート、Ｆfは前輪の横力、そして、Ｆrは後輪の横力である。
【００３３】
μが大きい路面で車両が運転された場合、βは大きくなる。μが小さい路面では、車両がタイヤに大きな横力を生み出すことが不可能になる。従って、摩擦係数が小さくなると、βが小さくなる。
【００３４】
上記と同様に、βはＲＬＳＥスキーム
【数３４】
0005678350.tif 000035
【数３５】
0005678350.tif 000036
【数３６】
0005678350.tif 000037
【数３７】
0005678350.tif 000038
を用いて推定することができる。上式において、β（ｍ）は時間ｍでの推定スカラー値βを表わし、ψmは式〔数３２〕に従って算出した時間ｍでの正規化された横力を示し、δmは時間ｍでの車両ステアリング角の測定値を示し、β＾（ｍ）は時間ｍでの中間ベクトルを表わし、Ｈmは時間ｍでの中間行ベクトルであり、Ｋmは時間ｍでの推定ゲイン行列であり、そして、Ｐmは時間ｍでの推定エラー分散行列である。本推定法の全体的な安定性を向上させるために、次の基準が満たされる場合のみ、ＲＬＳＥの計算が可能とする。
【数３８】
0005678350.tif 000039
【数３９】
0005678350.tif 000040
【数４０】
0005678350.tif 000041
【数４１】
0005678350.tif 000042
上式において、ａy,MIN及びａy,MAXは横加速度の予め定めた最小値及び最大値、Ｖx,MIN及びＶx,MAXは車両速度Ｖxの予め定めた最小値及び最大値、δMIN及びδMAXはステアリング角δの予め定めた最小値及び最大値、そして、ｒMIN及びｒMAXはヨーレートｒの予め定めた最小値及び最大値である。式〔数３８〕〜〔数４１〕は、タイヤが望ましい直線的な範囲内で作動することと、車両がβの推定に十分なほど駆動されることとの保証に役立つものである。
【００３５】
特に、処理工程Ｓ２０２は、図４に示されているような複数の下位処理工程を通して実行される。下位処理工程Ｓ２０２１では、車両速度Ｖx、車両ステアリング角δ、ヨーレート測定値ｒ、及び、横加速度ａyが、式〔数３８〕〜〔数４１〕を満たしているか否かをチェックする。式〔数３８〕〜〔数４１〕が満たされている場合（ＹＥＳ）、本方法は下位処理工程Ｓ２０２２（S2023）に移行し、そうでない場合（ＮＯ）、本方法は戻って再度処理工程Ｓ２０１から始める。下位処理工程Ｓ２０２２では、検出した車両速度Ｖx、ヨーレートｒ、横加速度ａyを用いて、式〔数３３〕に従い、正規化された横力ψを算出する。下位処理工程Ｓ２０２３では、前述のＲＬＳＥを用いて、ルックアップ値βを算出する。
【００３６】
最後の処理工程Ｓ２０３では、ルックアップ表を用いて、βからμ値を推定する。ルックアップ表は、μとβとの関係に基づいて、実験によって事前に準備する。
【００３７】
同じ車両をμが大きい路面（アスファルト）とμが小さい路面（雪）との双方で運転した場合の、夫々のμ及びβの推定値を、図５と図６とに示している。再度、明らかにした推定法を利用して、μが大きいシナリオにおいてμを適切に推定し、推定値が実際の値にとても近くなるようにする。μが小さい状況では、μの推定値がμの実際の値に迅速に近くなる。すなわち、再帰的なロジックはバッチ式の解析よりも使用メモリが小さく、そして、式を計算的に解く必要がないため、μは合理的な時間内に非常に正確に推定される。上記の例では、約１２５秒以内に、βが実際の路面摩擦係数と適切な相互関係になった。
【００３８】
上記に示した路面摩擦係数のリアルタイム推定法の手順は、車両に適用することができ、コンピュータで読み取り可能な装置中の処理命令に含ませることができる。このような車両は、動力伝達装置、燃料系統、送電経路、エンジン、車輪、或いは、アクスルと共に適切に配置された、センサとアクチュエータとを有していてもよい。又、コンピュータで読み取り可能な装置は、ダッシュボード・エレクトロニクスシステムや、他の車載コンピュータシステムの一部であってもよい。集積チップを有するコンピュータシステムも考えられる。最低でも、この装置は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＤＩＭＭ、或いは、暫定的ではない同等品のうちの、１つ以上を備えているべきである。又、この装置は、１つ以上のコアを有するプロセッサによるアクセスに対して、互換性があるべきである。
【００３９】
一定のデータとコマンドとを、センサ、ＣＰＵ、車両の他の部位の間で、データバス等の電気回路機構を通して、或いは、無線により送信できるが、推定法のプログラムと補助データとは、コンピュータで読み取り可能な１つ以上の実体的な記憶装置に記憶されることになる。プログラムとデータとは、記憶装置からプロセッサへ読み取ることができる。データとアルゴリズムとは、更なる処理と車両制御とに用いることが可能な処理結果を作成するために、プロセッサの中で使用することができる。この処理結果は、特にプログラムが忘却因子λを適用する処理工程を含んでいる場合に、同様の又は異なる実体的な記憶装置に記憶させることができる。更に、収集したデータは、記憶装置に記憶することができるが、検出手段からプロセッサへ流すこともできる。
【００４０】
図７は、車両の安定性制御に係る路面摩擦係数の、リアルタイム推定装置を示している。この装置は、検出手段３０１と、ルックアップ値計算手段３０２と、ルックアップ手段３０３とを含んでいる。検出手段は、１つ以上の速度センサと、ステアリング角度センサと、ヨーレートセンサと、横加速度センサとを含んでおり、これらは、車両速度、ステアリング角、ヨーレート、横加速度をリアルタイムで検出するために用いられる。
【００４１】
これらのセンサは、例えば、アクセルペダルに接続された圧力センサ、タイヤ或いはステアリングホイールに接続された相対運動センサ、車両フレーム或いは車体上の相対角度センサ、燃料経路中の燃料消費量センサ、エンジンのＲＰＭセンサ等で構成されていてもよい。ヨーと横加速度とは、慣性計測装置（ＩＭＵ）で検知できる。車輪速度は、アクスルの端部に取り付けられたホール効果センサで測定できる。ステアリング角は、実際のステアリングホイール角を測定する、ハンドル軸に取り付けられたセンサを用いて測定できる。速度センサは、車両の各車輪にセンサがあるような、複数の車輪センサで構成されていてもよい。これは、乗用車やピックアップトラックについては、４つの車輪の夫々に対して１つの車輪センサがあることを意味する。アクスル毎に２つより多くの車輪、又は、２つより多くのアクスルを備えた車両は、別の配置形態が必要になる。
【００４２】
各センサは、ルックアップ値計算手段３０２に信号を送信するための、適切な電気通信機能を有しており、これは、車載コンピュータやＣＰＵ３０４としてのチップの、一部であってもよい。ＣＰＵ３０４は、収集データの処理に必要なアルゴリズムを格納し、かつ、μの推定に必要なデータを格納及び利用するための、電気回路機構、記憶装置、プロセッサを少なくとも備えている。ＣＰＵ３０４は、安定性制御システム３０５に割り当てられた記憶装置及びプロセッサを備えるか、或いは、その両者と通信することができる。すなわち、記憶装置は、共用のものであってもよく、或いは、推定や制御の各機能専用のものであってもよい。同様に、プロセッサは、専用或いは共用のものであってよい。専用の場合は、ハードウェアの追加が必要となり、他方、共用の場合は、適切な割り当てプログラム及び電気回路機構が必要になる。いずれの場合も、格納されたデータとアルゴリズムとは、計算処理のためにプロセッサに送られることとなる。
【００４３】
適切なＢＵＳや他の電気回路機構は、記憶装置に少なくともルックアップ表（ＬＵＴ）等の計算機データ構造を備えた、ルックアップ手段３０３と通信できる。ルックアップ手段３０３は、ＣＰＵ３０４の共用の記憶装置及びプロセッサの一部であってもよく、或いは、ルックアップ手段３０３を、専用の記憶装置及びプロセッサに関係させてもよい。
【００４４】
ルックアップ値計算手段３０２は、上述した式〔数１〕及び〔数２〕に定義したような推定値αを計算する。この計算手段は、３つの部位、すなわち、ヨーレート推定部３０２１、制御部３０２２、ＲＬＳＥ部３０２３を備えている。ヨーレート推定部３０２１は、検出手段３０１の、速度センサとステアリング角度センサとに接続されており、センサが検出した車両速度Ｖxと車両ステアリング角δとを受信し、上述した式〔数２〕に従って、ヨーレート推定値ｒESTを算出する。制御部３０２２は、速度センサ、ステアリング角度センサ、ヨーレートセンサに接続されており、センサにより検出した、車両速度Ｖx、車両ステアリング角δ、ヨーレートｒ、横加速度ａyを受信する。制御部３０２２は、Ｖx,MIN、Ｖx,MAX、δMIN、δMAX、ｒMIN、ｒMAX、ａy,MIN、及び、ａy,MAXの、予め定めた値を格納し、これらの値と、Ｖx、δ、ｒ、ａyとを夫々比較して、Ｖx、δ、ｒ、ａyが、上記の式〔数２８〕〜〔数３１〕を満たしているか否かをチェックする。式〔数２８〕〜〔数３１〕が満たされている場合、制御部３０２２は、ＲＬＳＥ部３０２３に対し、ＲＬＳＥの計算を許可するイネーブル信号を出力する。ＲＬＳＥ部３０２３は、ヨーレート推定部と制御部とに接続され、ヨーレート推定部３０２１により算出したヨーレート推定値ｒESTを受信することができ、又、イネーブル信号と同様にヨーレート検出値ｒを、制御部３０２２から受信することができる。制御部３０２２からイネーブル信号を受信すると、ＲＬＳＥ部３０２３は、上述した式〔数２４〕〜〔数２７〕に従い、ＲＬＳＥ法でルックアップ値αを算出する。
【００４５】
ルックアップ手段３０３は、αからμを推定する際にルックアップ表を用いる。ルックアップ表は、μとαとの関係に基づいて、実験によって事前に準備する。ルックアップ表は、プロセッサと相互使用するための記憶装置に記憶されている。
【００４６】
一度μを推定すれば、ヨー制御パラメータのような車両調整を計算及び実行するように構成された、安定性制御システム３０５でμを使用することができる。車両３０６は、安定性制御システム３０５から、ヨーを補正するような命令を受信することができる。他の補正を、オーバーステアリング、アンダーステアリング、ＡＢＳ（アンチロックブレーキ）のために実行することとしてもよい。
【００４７】
図８は、車両の安定性制御に係る路面摩擦係数の、別のリアルタイム推定装置を示している。上記と同様に、この装置は、検出手段４０１と、ルックアップ値計算手段４０２と、ルックアップ手段４０３とを含んでいる。検出手段は、速度センサ、ステアリング角度センサ、ヨーレートセンサ、横加速度センサを含んでおり、これらは夫々、車両の、速度、ステアリング角、ヨーレート、横加速度を、リアルタイムで検出するために用いられる。上述のように、速度センサは、車両の種類に合わせて適切に、複数の車輪センサで構成されていてもよい。
【００４８】
上述のように、これらのセンサは、例えば、アクセルペダルに接続された圧力センサ、タイヤ或いはステアリングホイールに接続された相対運動センサ、車両フレーム或いは車体上の相対角度センサ、燃料経路中の燃料消費量センサ、エンジンのＲＰＭセンサ等で構成されていてもよい。追加の例として、ヨーと横加速度とは、慣性計測装置（ＩＭＵ）で検知できる。車輪速度は、アクスルの端部に取り付けられたホール効果センサで測定でき、そして、ステアリング角は、実際のステアリングホイール角を測定する、ハンドル軸に取り付けられたセンサを用いて測定できる。
【００４９】
各センサは、ルックアップ値計算手段４０２に信号を送信するための、適切な電気通信機能を有しており、これは、車載コンピュータやＣＰＵ４０４としてのチップの、一部であってもよい。ＣＰＵ４０４は、収集データの処理に必要なアルゴリズムを格納し、かつ、βの推定に必要なデータを格納及び利用するための、電気回路機構、記憶装置、プロセッサを少なくとも備えている。ＣＰＵ４０４は、安定性制御システム４０５に割り当てられた記憶装置及びプロセッサを備えるか、或いは、その両者と通信することができる。すなわち、記憶装置は、共用のものであってもよく、或いは、推定や制御の各機能専用のものであってもよい。同様に、プロセッサは、専用或いは共用のものであってよい。専用の場合は、ハードウェアの追加が必要となり、他方、共用の場合は、適切な割り当てプログラムが必要になる。いずれの場合も、格納されたデータとアルゴリズムとは、計算処理のためにプロセッサに送られることとなる。
【００５０】
適切なＢＵＳや他の電気回路機構は、記憶装置にルックアップ表（ＬＵＴ）等の計算機データ構造を備えた、ルックアップ手段４０３と通信できる。ルックアップ手段４０３は、ＣＰＵ４０４の共用の記憶装置及びプロセッサの一部であってもよく、或いは、ルックアップ手段４０３は、専用の記憶装置及びプロセッサを含んでいてもよい。
【００５１】
ルックアップ値計算手段４０２は、上述した式〔数３２〕及び〔数３３〕に定義したような推定値βを計算する。この計算手段は、３つの部位、すなわち、正規化横力推定部４０２１、制御部４０２２、ＲＬＳＥ部４０２３を備えている。推定部４０２１は、検出手段のセンサが検出した、車両の、車両速度Ｖx、ヨーレートｒ、横加速度ａyを受信し、式〔数３３〕に従って、正規化された横力ψを算出する。制御部４０２２は、速度センサ、ステアリング角度センサ、ヨーレートセンサ、横加速度センサに接続されており、センサにより検出した、車両速度Ｖx、車両ステアリング角δ、ヨーレートｒ、横加速度ａyを受信する。制御部４０２２は、Ｖx,MIN、Ｖx,MAX、δMIN、δMAX、ｒMIN、ｒMAX、ａy,MIN、及び、ａy,MAXの、予め定めた値を格納し、これらの値と、Ｖx、δ、ｒ、ａyとを夫々比較して、Ｖx、δ、ｒ、ａyが、上記の式〔数３８〕〜〔数４１〕を満たしているか否かをチェックする。式〔数３８〕〜〔数４１〕が満たされている場合、制御部４０２２は、ＲＬＳＥ部４０２３に対し、ＲＬＳＥの計算を許可するイネーブル信号を出力する。ＲＬＳＥ部４０２３は、正規化横力推定部４０２１と制御部４０２２とに接続され、推定部４０２１により算出した正規化された横力ψを受信することができ、又、イネーブル信号と同様にステアリング角の検出値δを、制御部４０２２から受信することができる。制御部４０２２からイネーブル信号を受信すると、ＲＬＳＥ部４０２３は、上述した式〔数３４〕〜〔数３７〕に従い、ＲＬＳＥ法でルックアップ値βを算出する。
【００５２】
ルックアップ手段４０３は、βからμを推定する際にルックアップ表を用いる。ルックアップ表は、μとβとの関係に基づいて、実験によって事前に準備する。ルックアップ表は、プロセッサと相互使用するための記憶装置に記憶されている。
【００５３】
一度βを推定すれば、ヨー制御パラメータのような車両調整を計算及び実行するように構成された、安定性制御システム４０５でβを使用することができる。車両４０６は、安定性制御システム４０５から、ヨーを補正するような命令を受信することができる。他の補正を、オーバーステアリング、アンダーステアリング、ＡＢＳ（アンチロックブレーキ）のために実行することとしてもよい。
【００５４】
上記の記載では、添付図面に関して様々な教旨について説明してきた。しかしながら、それらに対して、続くクレームのより広い範囲から外れずに、他の様々な修正及び変更が可能なことは明白であろう。本明細書及び図面は、適宜、限定的ではなく説明的な観念で考慮されることになる。
【００５５】
例えば、上述した第１及び第２の方法において、ルックアップ値には、夫々、α（ヨーレート測定値をヨーレート推定値で割った偏導関数）又はβ（前後輪の正規化された横力を車両ステアリング角で割った偏導関数）を設定しているが、一例として横加速度等の、他のルックアップ値を用いてもよい。
【００５６】
他の具体例については、本明細書の考察と開示された教旨の実施とから、当業者には明白であろう。本説明と実施例とが好適な例として考慮されることが意図されており、本発明の真の範囲と本質とは、続くクレームに示されている。
【符号の説明】
【００５７】
３０２１：ヨーレート推定部、３０２２、４０２２：制御部、３０２３、４０２３：ＲＬＳＥ部、４０２１：正規化横力推定部、３０５、４０５：安定性制御システム、３０６、４０６：車両
【図１】
0005678350.tif 000085
【図２】
0005678350.tif 000086
【図３】
0005678350.tif 000087
【図４】
0005678350.tif 000088
【図５】
0005678350.tif 000089
【図６】
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【図７】
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【図８】
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