(57)【要約】【課題】横すべり角βを高精度に推定する。【解決手段】通常、ヨーレートと左右の車輪速差とは、一対一の線形性の関係にあるが、横すべり角が発生すると、この関係にずれが生じる。そこで、車体のヨーレートγと左右の車輪速差（ＶＲＷ−ＶＬＷ）とに応じて、車体の横すべり角βを推定する。【選択図】図２
2008030616.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車体のヨーレートと左右の車輪速差とに応じて、車体の横すべり角を推定するβ推定手段を備えることを特徴とする走行状態推定装置。
【請求項２】
前記β推定手段は、下記の数式に従って横すべり角を推定することを特徴とする請求項１に記載の走行状態推定装置。
cos２β＝（ＶＲＷ−ＶＬＷ）／｛γ（ＬＲ＋ＬＬ）｝
β：横すべり角      ＶＲＷ−ＶＬＷ：左右の車輪速差
γ：ヨーレート      ＬＲ  ＋ＬＬ  ：左右輪の距離
【請求項３】
走行状態を助変数とする積分演算を経て、車体の横すべり角を算出するβ算出手段と、該β算出手段が算出した横すべり角と前記β推定手段が推定した横すべり角との偏差に応じて、前記β算出手段に対するフィードバック補償を行う補償手段と、を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の走行状態推定装置。
【請求項４】
前記補償手段は、左右輪のスリップ傾向に応じて、前記フィードバック補償の重みを変化させることを特徴とする請求項３に記載の走行状態推定装置。
【請求項５】
前記β推定手段が推定した横すべり角、車体のヨーレート、及び車速変化量に応じて、旋回半径方向の加速度を推定するＡｙ推定手段を備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の走行状態推定装置。
【請求項６】
前記β推定手段が推定した横すべり角、前記Ａｙ推定手段が推定した旋回半径方向の加速度、車体所定方向の加速度、及び車速変化量に応じて、前記車体所定方向における路面勾配を推定するθ推定手段を備えることを特徴とする請求項５に記載の走行状態推定装置。
【請求項７】
走行状態推定装置を備えた自動車において、
前記走行状態推定装置は、車体のヨーレートと左右の車輪速差とに応じて、車体の横すべり角を推定することを特徴とする自動車。
【請求項８】
車体のヨーレートと左右の車輪速差とに応じて、車体の横すべり角を推定することを特徴とする走行状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行状態推定装置、これを備えた自動車、及び走行状態推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、車速、ヨーレート、及び横加速度をパラメータとする積分演算によって横すべり角を推定すると共に、車両の状態量を入力変数とした車両モデルによって横すべり角を推定し、双方の推定値から最終的な横すべり角を推定し、且つ車両モデルから推定した横すべり角に応じて積分演算の時定数を調整するものがあった（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平８−３３２９３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記特許文献１に記載された従来例にあっては、車両挙動が非線形領域にあるか否かを、車両モデルから推定した横すべり角に基づいて判断しているが、車両挙動の非線形領域と横すべり角との関係は、走行環境や走行状態によって左右されるので、車両のモデル化誤差や積分演算の累積誤差に起因して最終的な横すべり角の推定精度が低下する可能性がある。
また、横加速度を検出するセンサには、一般に、ノイズが乗りやすい、厳密なゼロ点に合わせにくい、路面傾斜の影響を受ける等の問題があり、これらも推定精度の低下に繋がる虞がある。
本発明の課題は、横すべり角を高精度に推定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記の課題を解決するために、本発明に係る走行状態推定装置は、車体のヨーレートと左右の車輪速差とに応じて、車体の横すべり角を推定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
通常、ヨーレートと左右の車輪速差とは、一対一の線形性の関係にあるが、横すべり角が発生すると、この関係にずれが生じる。
本発明に係る走行状態推定装置によれば、上記の特性に着目し、車体のヨーレートと左右の車輪速差とに応じて車体の横すべり角を推定するので、車両のモデル化誤差や積分演算に伴うエラーの累積などに起因した推定誤差はなく、簡単な構成で容易に、且つ高精度に横すべり角を推定することができる。また、加速度を検出するセンサを必要としないので、加速度センサに特有の推定誤差もない。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、本発明を実施するための最良の形態を図面に基づいて説明する。
《一実施形態》
《構成》
図１は、車両の概略構成図であり、自動車１には、車体の前後方向と進行方向とでなす横すべり角βを推定するために、例えばマイクロコンピュータで構成されたコントローラ２が搭載されている。
コントローラ２には、舵角センサ１１で検出した操舵角と、車輪速センサ１２で検出した車輪速と、ヨーレートセンサ１３で検出したヨーレートと、横加速度センサ１４で検出した横加速度と、前後加速度センサ１５で検出した前後加速度と、が入力される。
【０００７】
図２は、コントローラ２で横すべり角βを推定するために用いる線形2入力オブザーバのブロック線図である。Ａ〜Ｄは車両の線形２輪モデルより決まる行列、Ｋ１はオブザーバゲインである。このオブザーバには、推定補償器２０が備わっており、Ｋ２はその補償ゲインである。
先ず、オブザーバについて説明する。
オブザーバの基となる車両の2輪モデルは、横方向の力とモーメントの釣り合いより、次式で示される。
【０００８】
【数１】
2008030616.tif 000003
【０００９】
これを、状態方程式の形に書き直し、入力ｕをタイヤ舵角とし、出力方程式の出力をヨーレートと横加速度とすると、次のようになる。
【００１０】
【数２】
2008030616.tif 000004
【００１１】
ただし、各記号の意味は以下の通りである。
ｍ：車両質量
Ｉ：ヨー慣性モーメント
Ｌｆ：車両重心点と前車軸間の距離
Ｌｒ：車両重心点と後車軸間の距離
Ｃｐｆ：前輪コーナリングパワー(左右合計)
Ｃｐｒ：後輪コーナリングパワー(左右合計)
Ｖ：車速
β：横すべり角
γ：ヨーレート
Ｇｙ：横加速度
ａ１１，ａ１２，ｂ１：行列Ａ，Ｂの各要素
この状態方程式を元に、車両横すべり角βを推定する線形2入力オブザーバを設計する。オブザーバへの入力は横加速度とヨーレートとし、オブザーバゲインＫはモデル化誤差の影響を受けにくく、且つ安定した推定が行えるように設定する。なお、オブザーバの設計手法については、これに限定されるものではなく、全く異なる推定手法に置き換えてもよい。
【００１２】
次に、推定補償器２０について説明する。
図３は、車両を、ヨーレートγ及び半径Ｒで旋回する質点とし、左右ＬＬ及びＬＲの距離に車輪を持つモデルとしている。左右の車輪速をＶＬ及びＶＲとすると、ヨーレートγと左右の車輪速差（ＶＲ−ＶＬ）とは、通常、下記に示すように、比例関係になる。ここで、左右の車輪速差とは、従動輪を対象とするが、前輪及び後輪のうち、グリップ状態の高い方を選択してもよい。
ＶＲ＝（Ｒ＋ＬＲ）γ
ＶＬ＝（Ｒ−ＬＬ）γ
→  ＶＲ−ＶＬ＝（ＬＲ＋ＬＬ）γ
【００１３】
車体に横すべり角βが発生する際、公転しながらの自転となるが、下記に示すように、運動の釣り合いは横すべり角速度β′の影響を受けない。
ＶＲ＝（Ｒ＋ＬＲ）×（γ＋β′）−β′×ＬＲ
ＶＬ＝（Ｒ−ＬＬ）×（γ＋β′）＋β′×ＬＬ
→  ＶＲ−ＶＬ＝（ＬＲ＋ＬＬ）×（γ＋β′）−（ＬＲ＋ＬＬ）×β′
→  ＶＲ−ＶＬ＝（ＬＲ＋ＬＬ）×γ
【００１４】
また、横すべり角βが発生した後は、図４に示すように、ＬＬ及びＬＲは旋回半径方向に対してcosβだけ短くなるので、運動の釣り合いは次式で示される。
ＶＲ−ＶＬ＝｛（ＬＲ＋ＬＬ）×cosβ｝γ
但し、タイヤにも横すべり角βがつくので、ＶＬ及びＶＲと車輪の周方向速度ＶＬＷ及びＶＲＷとは異なり、下記に示すように、補正が必要となる。
ＶＲＷ＝ＶＲ×cosβ
ＶＬＷ＝ＶＬ×cosβ
したがって、横すべり角、ヨーレート、及び左右の車輪速差の間には、次式の関係が成立する。
cos２β＝（ＶＲＷ−ＶＬＷ）／｛γ×（ＬＲ＋ＬＬ）｝
【００１５】
上記の式に従って推定した横すべり角βと、オブザーバで算出した横すべり角βとの偏差をオブザーバ内の積分器の手前にフィードバックする。この補正をかけるためのフィードバックゲインＫ２は、図５の制御マップを参照し、左右の車輪速差ΔＶ（＝ＶＲＷ−ＶＬＷ）とヨーレートγとの比ΔＶ／γに応じて算出する。この制御マップは、横軸にΔＶ／γ、縦軸にゲインＫ２をとり、ΔＶ／γが大きいほどゲインＫ２が大きくなるように設定されている。但し、不感帯とリミットを設けている。
【００１６】
次に、推定した横すべり角βを利用し、車両の不安定挙動を検知したときに、これを抑制する走行制御について説明する。
先ず、下記に示すように、横すべり角βに応じて前後輪のタイヤスリップ角βｆ及びβｒを算出する。なお、各状態量はすべて絶対的な値であり、直進走行中の状態量を基準とする。
βｆ＝−β−Ｌｆ×γ／Ｖ＋δ
βｒ＝−β＋Ｌｒ×γ
【００１７】
一方、図８に示すように、車両の運動方程式からカルマンフィルタを構成し、ヨーレートγ及び横加速度Ｇｙに応じて、前後輪の横力Ｆｆ及びＦｒを推定する。ここで、外乱の分散マトリックスをＱ、観測ノイズの分散マトリックスをＲとすると、カルマンフィルタのゲインＫは、次式のRiccati方程式を解くことにより算出できる。
ＰＡＴ＋ＡＰ−ＰＣＴＲ−１ＣＰ＋Ｑ＝０
Ｋ＝ＰＣＴＲ−１
そして、下記に示すように、タイヤスリップ角と横力から、前後輪のタイヤコーナリングパワーＫｆ及びＫｒを算出する。
【００１８】
【数３】
2008030616.tif 000005
【００１９】
但し、このままでは計算できないので、次式に変換する。ここで、時間微分は単純な差分でもよいが、なるべく長いサンプリング時間をとり、変化量の分解能を高くすることが望ましい。
【００２０】
【数４】
2008030616.tif 000006
【００２１】
そして、Ｋｆ及びＫｒから、ξ＝ＬｒＫｒ−ＬｆＫｆを計算し、これを不安定度合の指標とし、その方向はヨーレートγや横すべり角βから判断する。
なお、ヨーレートγは停止中の値を０とする。また、横加速度Ｇｙはγ＝０のときの値を０とするが、路面カントなどの影響を受けるので、ハンドル角速度が所定値以下で、ヨーレート＝０のときの値を統計的にヒストグラム化し、その平均値や中央値、或いは最頻値とすればよい。
【００２２】
そして、不安定状態を検出したら、トラクション・ブレーキ制御や操舵反力制御を用いて車両挙動を安定方向へと制御する。ここでは、ブレーキ制御を例に説明を行う。
先ず予めξ（＝ＬｒＫｒ−ＬｆＫｆ）に対して所定の閾値を設定しておく。これは、不安定挙動抑制制御を開始するトリガとなる閾値であり、車両ごとにＯＳ方向とＵＳ方向の夫々に対して設定する。
【００２３】
なお、一般的に、車両特性の初期値は弱ＵＳ傾向であることが多く、その場合ＯＳ側の閾値は、結果としてＵＳ領域の値とすることも考えられる。これは、制御の応答性にもよるが、実際にＯＳ傾向に至ってしまう前に、これを抑制したいからである。
何れにしても、ξが閾値を超えたときにブレーキ制御を開始し、ＯＳ側閾値とＵＳ側閾値の間にある領域（安定走行領域）に復帰するまでブレーキ制御を継続する。すなわち、ＯＳ側の閾値を超えたときには、前輪旋回外側の車輪に制動力を付加し、ＵＳ側の閾値を超えたときには、後輪旋回内側の車輪に制動力を付加する。
【００２４】
このとき、速やかに不安定挙動を抑制するために、制動力の大きさは、車輪がロックしない範囲で最大の値とするか、又は制動機構が発生し得る最大の制動力まで増圧し、車輪のロック傾向を検知する度に減圧や保圧を繰返すものとする。
以上の制御を行うことで、スピンやドリフトアウト等、車両の不安定挙動を速やかに抑制する。図９は、そのフローチャートである。
【００２５】
《作用》
次に、一実施形態の作用について説明する。
一般的な線形オブザーバは、車両モデル設計時に想定した路面状況でタイヤの横すべり角が非線形特性とはならない線形領域においては、正確な横すべり角βの推定を行うことができる。しかしながら、路面摩擦係数μが変化したり、旋回性能の限界に近づいたりしたときには、オブザーバによる推定値が、計測値から徐々に逸脱してしまい、推定精度が低下してしまう。
また、横加速度を検出するセンサには、一般に、ノイズが乗りやすい、厳密なゼロ点に合わせにくい、路面傾斜の影響を受ける等の問題があり、これらも推定精度の低下に繋がる虞がある。
【００２６】
そこで、本実施形態では、通常、ヨーレートと左右の車輪速差とが、一対一の線形性の関係にあるが、横すべり角が発生すると、この関係にずれが生じる特性に着目し、ヨーレートと左右の車輪速差とに応じて車体の横すべり角を推定する。すなわち、前述した数式に従って、cos２βを解くことにより、横すべり角βを推定する。これにより、車両のモデル化誤差や積分演算に伴うエラーの累積などに起因した推定誤差はなく、簡単な構成で容易に、且つ高精度に横すべり角を推定することができる。また、推定補償器２０だけで考えれば、加速度を検出するセンサを必要としないので、この推定補償器２０によって推定された横すべり角βについては加速度センサに特有の推定誤差もない。
【００２７】
図６は、加速円旋回時の実車データである。
図７は、図６と同時刻における従動輪の車輪速差とヨーレート換算値との関係を示しており、双方の線形性のずれが、横すべり角βの発生と対応していることが分かる。
このように、オブザーバが算出した横すべり角βと推定補償器２０が推定した横すべり角βとの偏差に応じて、オブザーバに対するフィードバック補償を行うことで、オブザーバによる推定と推定補償器２０によるフィードバック補償との双方の利点を生かして協調させる。これにより、積分演算に伴うエラーの累積などに起因した推定誤差が随時修正されるので、推定値が計測値に近似し、システム全体として環境変化に強く高精度の横すべり角βを推定することができる。
【００２８】
但し、推定補償器２０が正常に作動するには、車輪が路面に対してグリップした状態で回転している必要があり、例えば制動力や駆動力によって回転が乱された場合には、推定精度が低下してしまう。そこで、制動時や駆動時にスリップ率が高くなるほど、左右の車輪速差が０に近づきΔＶ／γ比が小さくなるので、このΔＶ／γ比が小さくなるほど、フィードバックゲインＫ２を小さくして、推定精度の低下を防止する。
【００２９】
《応用例》
上記の一実施形態では、ΔＶ／γ比に応じてフィードバックゲインＫ２の値を変化させているが、スリップ率を算出し、これに応じてフィードバックゲインＫ２を変化させてもよい。これによれば、フィードバック補償の重みを、より的確に変化させることができる。
また、上記の一実施形態では、オブザーバによって横すべり角βを推定すると共に、推定補償器２０によって横すべり角βを算出し、双方の偏差に応じてオブザーバが有する積分器２１による積分演算に対してフィードバック補償を行っているが、これに限定されるものではない。すなわち、推定補償器２０だけでも横すべり角βを推定できるので、このβをそのまま横すべり角βとして推定してもよい。
【００３０】
また、上記の一実施形態では、単に横すべり角βの推定に留めているが、この横すべり角βと、ヨーレートγと、車速Ｖとを利用して旋回半径方向の加速度Ａｙを推定してもよい。これによれば、やはり加速度センサに特有の推定誤差が生じないので、高精度な加速度Ａｙを推定することができる。なお、旋回半径方向の加速度Ａｙは、平坦路での定常円旋回時であれば、横加速度センサの検出値と同等である。ここで、上記の処理が「Ａｙ推定手段」に対応する。
【００３１】
さらには、横すべり角βと、旋回半径方向の加速度Ａｙと、車体前後方向の加速度と、車速変化量とに応じて、路面勾配θを推定してもよい。先ず、前後方向及び左右方向の加速度（センサ値）から車速変化分を減算して各方向の加速度を算出する。そして、旋回半径方向の加速度Ａｙを、下記に示すように、前後方向成分と左右方向成分とに分解し、夫々から車速変化分を減算する。こうして、車速変化分を考慮したセンサ値とＡｙの分解成分との差から、重力による加速度の発生量を抽出し、これと重力加速度（≒９.８ｍ／ｓ２）との比をとることで、道路縦断方向及び道路横断方向の夫々の路面勾配θを推定することができる。これによれば、加速度センサで検出する方向の路面勾配θを高精度に推定することができる。ここで、上記の処理が「θ推定手段」に対応する。
前後方向成分  ←  Ａｙ×sinβ
左右方向成分  ←  Ａｙ×cosβ
【００３２】
《効果》
以上より、推定補償器２０が「β推定手段」に対応し、図２のオブザーバが「β算出手段」に対応し、オブザーバの算出結果と推定補償器２０と推定結果との偏差に応じたフィードバック補償処理が「補償手段」に対応している。
（１）車体のヨーレートと左右の車輪速差とに応じて、車体の横すべり角を推定するβ推定手段を備えた。
これにより、車両のモデル化誤差や積分演算に伴うエラーの累積などに起因した推定誤差はなく、簡単な構成で容易に、且つ高精度に横すべり角を推定することができる。また、加速度を検出するセンサを必要としないので、加速度センサに特有の推定誤差もない。
【００３３】
（２）β推定手段は、下記の数式に従って横すべり角を推定する。
cos２β＝（ＶＲＷ−ＶＬＷ）／｛γ（ＬＲ＋ＬＬ）｝
β：横すべり角      ＶＲＷ−ＶＬＷ：左右の車輪速差
γ：ヨーレート      ＬＲ  ＋ＬＬ  ：左右輪の距離
これにより、上記の効果を確実に得ることができる。
（３）走行状態を助変数とする積分演算を経て、車体の横すべり角を算出するβ算出手段と、β算出手段が算出した横すべり角とβ推定手段が推定した横すべり角との偏差に応じて、β算出手段に対するフィードバック補償を行う補償手段とを備える。
これにより、システム全体として環境変化に強く高精度の横すべり角βを推定することができる。
【００３４】
（４）補償手段は、左右輪のスリップ傾向に応じて、フィードバック補償の重みを変化させる。
これにより、推定精度の低下を防止することができる。
（５）β推定手段が推定した横すべり角、車体のヨーレート、及び車速変化量に応じて、旋回半径方向の加速度を推定するＡｙ推定手段を備える。
これによれば、やはり加速度センサに特有の推定誤差が生じないので、高精度な加速度Ａｙを推定することができる。
（６）β推定手段が推定した横すべり角、Ａｙ推定手段が推定した旋回半径方向の加速度、車体所定方向の加速度、及び車速変化量に応じて、車体所定方向における路面勾配を推定するθ推定手段を備える。
これによれば、加速度センサで検出する方向の路面勾配θを高精度に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】車両の概略構成図である。
【図２】横すべり角βを推定するオブザーバである。
【図３】ヨーレートと車輪速差の幾何学的モデルである。
【図４】横すべり角βが発生したときの幾何学的モデルである。
【図５】ゲイン算出用の制御マップである。
【図６】加速円旋回時の実車データである。
【図７】車輪速差とヨーレートとの比較である。
【図８】横力を推定するカルマンフィルタである。
【図９】不安定挙動抑制処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３６】
１  自動車
２  コントローラ
１１  舵角センサ
１２  車輪速センサ
１３  ヨーレートセンサ
１４  横加速度センサ
１５  前後加速度センサ
２０  推定補償器
【図１】
2008030616.tif 000007
【図２】
2008030616.tif 000008
【図３】
2008030616.tif 000009
【図４】
2008030616.tif 000010
【図５】
2008030616.tif 000011
【図６】
2008030616.tif 000012
【図７】
2008030616.tif 000013
【図８】
2008030616.tif 000014
【図９】
2008030616.tif 000015