(57)【要約】【課題】  旋回時のエネルギー消費量の最小化を図ることができる車両の旋回挙動制御装置を提供する。【解決手段】  統合コントローラ３０は、車両運動状態量に基づいて旋回時のコーナリングドラッグを推定するコーナリングドラッグ推定部３０ｃと、目標車両運動状態量を得る目標転舵量δ_tarと目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarの組み合わせのうち、コーナリングドラッグによる車両推進パワー損失をモータ３RL,３RRの出力パワーに換算した値である損失パワー推定値Pdragと、モータ３RL,３RRのモータパワー量Pmot_lossとの和が最小となる組み合わせを目標制御量として設定する最小化制御量設定部３０ｄと、を備える。【選択図】      図２
2008068815.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の操舵量と独立して操向輪の転舵量を可変する転舵手段と、
車両にヨーモーメントを発生させるヨーモーメント発生手段と、
目標車両運動状態量に応じた目標転舵量と目標ヨーモーメント発生量に基づいて、前記転舵手段と前記ヨーモーメント発生手段とを制御する旋回挙動制御手段と、
を備えた車両の旋回挙動制御装置において、
前記旋回挙動制御手段は、
車両運動状態量に基づいて旋回時のコーナリングドラッグを推定するコーナリングドラッグ推定手段と、
前記目標車両運動状態量を得る前記転舵量と前記ヨーモーメント発生量の組み合わせのうち、前記コーナリングドラッグによる車両推進パワー損失を前記ヨーモーメント発生手段の出力パワーに換算した値である車両パワー損失と、前記ヨーモーメント発生手段の出力パワー損失との和が最小となる組み合わせを目標制御量として設定する最小化制御量設定手段と、
を備えることを特徴とする車両の旋回挙動制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両の旋回挙動制御装置において、
前記コーナリングドラッグ推定手段は、車両運動状態量を取得する車両運動状態量検出手段と、操舵量に基づいて車両運動状態量を推定する状態推定手段の少なくとも一方を備えることを特徴とする車両の旋回挙動制御装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の車両の旋回挙動制御装置において、
前記最小化制御量設定手段は、平面座標上の縦軸に出力パワー、横軸に転舵量とこの転舵量に対応するヨーモーメント発生量をプロットして生成される車両パワー損失特性線と出力パワー損失特性線の傾向に基づいて、前記目標制御量を設定することを特徴とする車両の旋回挙動制御装置。
【請求項４】
請求項３に記載の車両の旋回挙動制御装置において、
前記最小化制御量設定手段は、前記車両パワー損失特性線と前記出力パワー損失特性線の交点に対応する転舵量とヨーモーメント発生量の組み合わせを目標制御量として設定することを特徴とする車両の旋回挙動制御装置。
【請求項５】
請求項３に記載の車両の旋回挙動制御装置において、
前記最小化制御量設定手段は、前記平面座標上で車両パワー損失と出力パワー損失との和が最小となる転舵量とヨーモーメント発生量の組み合わせを目標制御量として設定することを特徴とする車両の旋回挙動制御装置。
【請求項６】
請求項１または請求項２に記載の車両の旋回挙動制御装置において、
前記最小化制御量設定手段は、前記目標ヨーレートに対応する転舵量およびヨーモーメント発生量を離散的な代表点群として設定し、この代表転群の中から前記目標制御量を設定することを特徴とする車両の旋回挙動制御装置。
【請求項７】
請求項６に記載の車両の旋回挙動制御装置において、
前記最小化制御量設定手段は、前記目標車両運動状態量を実現する転舵量およびヨーモーメント発生量の上下限値を等分して各代表点を設定することを特徴とする車両の旋回挙動制御装置。
【請求項８】
請求項６に記載の車両の旋回挙動制御装置において、
前記最小化制御量設定手段は、目標車両運動状態量の変化量が小さい場合、前回の目標制御量周辺を中心に各代表点を設定することを特徴とする車両の旋回挙動制御装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の車両の旋回挙動制御装置において、
前記最小化制御量設定手段は、車速変化に基づいて前記車両パワー損失を補正することを特徴とする車両の旋回挙動制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者の操舵量と独立して操向輪の転舵量を可変する転舵手段と、車両にヨーモーメントを発生させるヨーモーメント発生手段とを備えた車両の旋回挙動制御装置の技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
従来、バッテリからの給電により駆動する電動モータを左右後輪に設け、バッテリの蓄電状態に応じて左右後輪の駆動力または回生制動力を調整することで、目標ヨーモーメントを達成しつつ、バッテリの過充放電状態を防止する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−３０１２９３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、上記従来技術にあっては、バッテリの過充放電状態を回避することを目的とし、旋回時の電力制限方法のみに言及したものであり、旋回時に消費されるエネルギーを最小化する旋回方法は示されていない。
【０００４】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、旋回時のエネルギー消費量の最小化を図ることができる車両の旋回挙動制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述の目的を達成するため、本発明では、
運転者の操舵量と独立して操向輪の転舵量を可変する転舵手段と、
車両にヨーモーメントを発生させるヨーモーメント発生手段と、
目標車両運動状態量に応じた目標転舵量と目標ヨーモーメント発生量に基づいて、前記転舵手段と前記ヨーモーメント発生手段とを制御する旋回挙動制御手段と、
を備えた車両の旋回挙動制御装置において、
前記旋回挙動制御手段は、
車両運動状態量に基づいて旋回時のコーナリングドラッグを推定するコーナリングドラッグ推定手段と、
前記目標車両運動状態量を得る前記転舵量と前記ヨーモーメント発生量の組み合わせのうち、前記コーナリングドラッグによる車両推進パワー損失を前記ヨーモーメント発生手段の出力パワーに換算した値である車両パワー損失と、前記ヨーモーメント発生手段の出力パワー損失との和が最小となる組み合わせを目標制御量として設定する最小化制御量設定手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明では、車両パワー損失と出力パワー損失との和を最小化しつつ旋回が行われるため、結果として、旋回時のエネルギー消費量の最小化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１〜３に基づいて説明する。
【実施例１】
【０００８】
まず、構成を説明する。
図１は、実施例１の車両運動の安定化制御装置を適用した電気自動車の構成図であり、実施例１の電気自動車は、左右後輪がそれぞれ別々の駆動モータで独立駆動される。
【０００９】
実施例１の電気自動車は、駆動力発生源としての駆動モータ（ヨーモーメント発生手段）３RL,３RRを備えており、各々のモータの回転軸は、減速機４RL,４RRを介して、電気自動車の後輪２RL,２RRに連結されている。２つのモータの出力特性、および、２つの減速機の減速比、および、２つの車輪の半径はいずれも同一に設定されている。
【００１０】
モータ３RL,３RRはいずれも、永久磁石をロータに埋め込んだ三相同期モータである。リチウムイオンバッテリ６との電力授受を制御する駆動回路（駆動モータ用）５RL,５RRが、それらのモータの力行および回生トルクを、統合コントローラ（旋回挙動制御手段）３０から受信するトルク指令値(左後輪,右後輪)とそれぞれ一致するように調整する。そして、駆動回路５RL,５RRは、各々のモータの出力トルクと、モータ回転軸に取り付けられた回転位置センサ（不図示）により検出したモータ回転速度を各々統合コントローラ３０へ送信する。
【００１１】
前輪転舵機構（転舵手段）は、前輪２FL,２FRとステアリングホイール１１とが機械的に切り離されたステア・バイ・ワイヤシステムである。ステアリングラック１４には、転舵モータ１２が連結され、ステアリングホイール１１の操舵角と独立して前輪２FL,２FRを転舵可能である。リチウムイオンバッテリ６との電力授受を制御する駆動回路（転舵モータ用）１３が、転舵モータ１２の転舵トルクを、統合コントローラ３０から受信する目標前輪舵角と一致するように調整する。
【００１２】
ステアリングホイール１１の回転軸には、ステアリングホイール１１に操舵反力を付与する反力モータ１５が連結されている。リチウムイオンバッテリ６との電力授受を行う駆動回路（反力モータ用）１６が、反力モータ１５の反力トルクを、統合コントローラ３０から受信する目標操舵反力と一致するように調整する。
【００１３】
統合コントローラ３０には、アクセルペダルセンサ２３によって検出するアクセル開度信号と、ステアリングホイール１１の回転軸に取り付けられた操舵角センサ２１によって検出するステアリングホイール１１の操舵角と、ヨーレートセンサ（車両運動状態量検出手段）８によって検出するヨーレート信号と、車速センサ９によって検出する車速と、が入力される。
【００１４】
次に、統合コントローラ３０の制御構成について説明する。
図２は、統合コントローラ３０の制御ブロック図であり、統合コントローラ３０は、目標ヨーレート算出部３０ａと、目標ヨーモーメント算出部３０ｂと、コーナリングドラッグ推定部（コーナリングドラッグ推定手段）３０ｃと、最小化制御量設定部（最小化制御量設定手段）３０ｄと、トルク指令値算出部３０ｅと、を備えている。
【００１５】
目標ヨーレート算出部３０ａは、車速と操舵角とに基づいて、車両の目標ヨーレートを算出する。
目標ヨーモーメント算出部３０ｂは、目標ヨーレートに基づいて、車両の目標ヨーモーメントを算出する。
コーナリングドラッグ推定部３０ｃは、車速と操舵角とに基づいて旋回時のコーナリングドラッグを推定する。
【００１６】
最小化制御量設定部３０ｄは、目標ヨーモーメント算出部３０ｂで算出された目標ヨーモーメントを得る前輪３FL,３FRの転舵量と後輪２RL,２RRの左右駆動輪差の組み合わせのうち、コーナリングドラッグ推定部３０ｃで推定されたコーナリングドラッグによる車両推進パワー損失をモータ３RL,３RRの出力パワーに換算した値である損失パワー推定値（車両パワー損失）Pdragと、左右駆動力差を発生させるモータパワー量Pmot_loss（出力パワー損失）との和が最小（パワー最小）となる組み合わせを目標制御量（目標転舵量δ_tar，目標ヨーモーメント発生量Mmot_tar）として設定する。
【００１７】
トルク指令値算出部３０ｅは、最小化制御量設定部３０ｄにより設定された駆動モータ３RL,３RRの目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarと、車速とアクセル開度とに応じて、駆動モータ３RL,３RRのトルク指令値をそれぞれ算出する。
【００１８】
［ヨーレートフィードバック制御処理］
図３は、実施例１の統合コントローラ３０で実行されるヨーレートフィードバック制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。なお、この制御処理は、所定の演算周期で繰り返し実行される。
【００１９】
ステップS1では、車速Vspと操舵角θを読み込み、ステップS2へ移行する。
【００２０】
ステップS2では、目標ヨーレート算出部３０ａにおいて、ステップS1で読み込んだ車速Vspと操舵角θとから、車両の目標ヨーレートYaw_tarを決定し、ステップS3へ移行する。
【００２１】
ステップS3では、最小化制御量設定部３０ｄにおいて、目標ヨーレートYaw_tarをパワー最小で実現する制御量（目標転舵量δ_tar，目標ヨーモーメント発生量Mmot_tar）を決定するパワー最小ヨーレート制御を実行し、ステップS4へ移行する。
【００２２】
ステップS4では、ステップS2で決定した目標ヨーレートYaw_tarとヨーレートセンサ８で検出された実ヨーレートYaw_actとを比較し、偏差がα（≒０）以下であるか否かを判定する。YESの場合にはENDへ移行し、NOの場合にはステップS4へ移行する。
【００２３】
すなわち、実施例１では、設定された目標ヨーレートYaw_tarを実現するために、転舵による車両回転モーメント発生方法と車両の左右駆動力差による回転モーメント発生方法とから、瞬時のパワーを最小化する制御量を求め、転舵角および左右駆動力差を発生させる。
【００２４】
続いて、目標ヨーレートYaw_tarとヨーレートセンサ８により検出された実ヨーレートYaw_actとを比較し、乖離量をフィードバックすることで目標ヨーレートYaw_tarを実現する。つまり、フィードバックループ内にパワー最小化機能を内在させているため、常に瞬時パワーを最小化させることで、結果として旋回時のエネルギー消費量の最小化を図ることができる。
【００２５】
［パワー最小ヨーレート制御処理］
図４は、実施例１の最小化制御量設定部３０ｄで実行されるパワー最小ヨーレート制御の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。
【００２６】
ステップS11では、車速Vsp、目標ヨーモーメントYaw_tarから、転舵によるコーナリングドラッグCD、損失パワー推定値Pdrag、モータパワー量Pmot_lossを算出し、平面座標上の縦軸にモータ出力パワーP、横軸に目標転舵量δ_tarとこの目標転舵量δ_tarに対応する目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarをプロットして生成した損失パワー推定値特性線とモータパワー量特性線とを用い、損失パワー推定値Pdragとモータパワー量Pmot_lossの交点を瞬時パワー最小点に設定し、ステップS12へ移行する。また、実施例１では、損失パワー推定値Pdragを車速Vspの変化量ΔVを用いて補正する。
【００２７】
ステップS12では、ステップS11で決定した瞬時パワー最小点から、目標転舵量δ_tar、目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarの組み合わせを決定し、リターンへ移行する。
これにより、旋回時に消費されるパワーPは、
P=FDrag×ΔV+Pmot
となる。
【００２８】
ここで、損失パワー推定値Pdragとモータパワー量Pmot_lossの交点の転舵量δの算出方法を説明する。転舵量δは、図５に示すような２輪モデルから、下記の式を用いて求めることができる。
車両の簡易モデルを下記の式(1)に示す。
mV(β'+r)=2Ff+2Fr
Izzr=2Ff×lf-2Fr×lr+M  …(1)
ここで、mは車両重量、Vは車速（車体速）、rはヨーレート、Ffは前輪横力、Frは後輪横力、Izzは車両慣性モーメント、lfは前輪車軸〜重心点距離、lrは重心点〜後輪車軸距離、Mはモーメントである。
【００２９】
また、車両の前後運動の釣り合い、および駆動力とモーメントの関係から、
mV=Fdrive-FDrag
Fdrive=Ff+Fr
M=Ff×lf+Fr×lr
ここで、Fdriveはタイヤ駆動力、FDragはコーナリングドラッグである。
【００３０】
各コーナリングフォースFf,Frは、線形範囲内では、下記の式(2)となる。
Ff=Cf×αf  ,Fr=Cr×αr  …(2)
ここで、Cfは前輪コーナリングフォース、Crは後輪コーナリングフォース、αfは前輪タイヤスリップ角、αrは後輪タイヤスリップ角であり、重心点周りの車体スリップ角βとヨーレートrおよび前輪転舵角δの関数として、
αf=δ-{β+(lf×r/V)}  ,αr=δ-{β-(lf×r/V)}
となる。
【００３１】
式(1),(2),(3)より整理すると、
【数１】
2008068815.tif 000003
【数２】
2008068815.tif 000004
【００３２】
［コーナリングドラッグ推定ロジック］
コーナリングドラッグ推定部３０ｃでは、以下の方法により、旋回時の転舵に伴い発生するコーナリングドラッグを推定する。
【００３３】
図６に示すように、タイヤに作用する全摩擦力Fは、コーナリングフォースCFとコーナリングドラッグCDのベクトル和である。ここで、全摩擦力Fは、サイドフォース（横力Fy）と転動抵抗（前後力Fx）のベクトル和であり、横力Fy，前後力Fxは、内部タイヤモデルを用いて算出可能である。
【００３４】
よって、コーナリングドラッグCDは、横力Fyと前後力Fxと前輪スリップ角αfとから、下記の式(4)に基づいて算出することができる。
コーナリングドラッグCD＝Fysinαf＋Fxcosαf  …(4)
【００３５】
［パワー最小化制御量設定ロジック］
最小化制御量設定部３０ｄでは、目標ヨーレートYaw_tarを実現する目標転舵量δ_tarと目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarを決定するために、車速Vspと転舵角δに応じたコーナリングドラッグによる損失パワー推定値Pdrag、左右駆動力差を発生させるモータパワー量Pmot_lossを算出する。
【００３６】
図７に示すように、目標ヨーレートYaw_tarに応じて転舵量δと駆動力差によるヨーモーメント発生量Mの分担率を決める。転舵のみでヨーレートを発生させた場合とヨーモーメントのみでヨーレートを発生させた場合までの目標制御量の組み合わせが存在する。つまり、目標ヨーモーメントYaw_tarを単独で実現する転舵量δ_max〜転舵量ゼロまで取ることができ、これに合わせて、ヨーモーメントMも目標ヨーモーメントYaw_tarを単独で実現可能なヨーモーメントM_max〜発生ヨーモーメントゼロまでの組み合わせが存在する。
【００３７】
これにより、目標ヨーレートYaw_tarが決まれば目標転舵量δ_tarと目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarの組み合わせが求まり、その各制御量の組み合わせから損失パワー推定値Pdragとモータパワー量Pmot_lossとが求まり、全体の損失を求めることができる。
【００３８】
図８は、平面座標上の縦軸にモータ出力パワーP、横軸に転舵量δとこの転舵量δに対応するヨーモーメントMをプロットして生成した損失パワー推定値特性とモータパワー量特性とを示す図であり、図８に示すように、損失パワー推定値Pdragとモータパワー量Pmot_lossは転舵量δによる関数となり、転舵量δによってPdragとPmot_lossの変化量がわかる。
【００３９】
実施例１では、損失パワー推定値Pdragとモータパワー量Pmot_lossの交点を瞬時パワー最小点として目標転舵量δ_tarと目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarを決定するため、算出が容易で、計算負荷を小さく抑えることができる。
【００４０】
また、実施例１では、損失パワー推定値Pdragを、車速Vspの変化量ΔVに応じて補正していることから、実測値を用いることでコーナリングドラッグ推定の誤差を補償し、パワー損失を最小化する目標制御量をより正確に選択することが可能となる。
【００４１】
［パワー損失最小化作用］
図９は、実施例１のパワー損失最小化作用を示す、ダブルレーンチェンジ時の車両挙動であり、実施例１に対する比較例として、実施例１と同様の後輪駆動車で制駆動力差を用いず、前輪の転舵のみでダブルレーンチェンジを行った場合を共に示す。なお、車両の速度は90km/hとしている。
【００４２】
ダブルレーンチェンジでの車両軌跡は、実施例１と駆動力差無しの場合とで略同等である（図９(a)）。ところが、前輪の実舵角は、駆動力差無しの場合よりも実施例１の方が平均して約10％減少している（図９(b)）。
【００４３】
図１０(a)は、実施例１と駆動力差無しの場合とで車両パワー損失を比較したものであり、駆動力差無しの場合の損失367.2Wに対して、実施例１では、損失が256.2Wに抑えられている。これにより、ダブルレーンチェンジ時の車両減速はレーンチェンジ終了時点で約3km/hの差が生じ（図１０(b)）、この運動中のパワー損失量として約30％の低減効果が確認された。
【００４４】
［新雪路面でのパワー損失最小化作用］
実施例１の効果は、転舵によるコーナリングドラッグがより大きく作用するシーンで顕在化する。
【００４５】
例えば、図１１に示すように、新雪路面での旋回時では、舵角による雪面からの抵抗値が増大することから、舵角を小さくして駆動力の調整で旋回することが知られている。しかし、これは路面状況の把握と必要な舵角と駆動力調整能力が必要であり、運転に熟練した者でなくては実現不可能である。
【００４６】
これに対し、実施例１のパワー最小ヨーレート制御を用いることにより、運転者の要求する旋回運動を実現する操作を舵角による減速とモータパワー損失から選択することにより、雪面からの抵抗が増える状況では操舵角を小さくし駆動力差によるモーメントを発生させ旋回を行うことができる。これは熟練者が行うドリフト操作に近い運動になり、初心者でも熟練者と同等な車両運動を実現することができる。
【００４７】
新雪では、路面状況の変化が大きく、コーナリングドラッグCD推定が難しい。
実際に新雪路面におけるコーナリングドラッグCDを算出する。例えば、車速30km/hで舵角15度の場合の雪による抵抗力は、路面μ0.3、雪密度ρ0.2g/cm3、車両MFとすると、約2,000Nになり、0.13Gの減速度が発生する。
新雪路面では、ドライ路面と比較して転舵による抵抗力が大きくなることから、上記の条件で実舵角を5％に低減した場合、1,900Nの抵抗力を低減することができる。
【００４８】
ここで、新雪によるドラッグ成分は、実舵角と速度の関係から見積もることができる。
Fdrag=ρ×Vsp×l×h×sinαf×μ×g
lはタイヤ部代表長さ、hはタイヤ部代表高さである。
【００４９】
すなわち、車速Vspを監視することで、Fdragの修正が可能となり、路面状況の変化が大きい新雪路走行中であっても、コーナリングドラッグCDをより正確に推定でき、エネルギー消費量を最小化する旋回走行が可能となる。
【００５０】
次に、効果を説明する。
実施例１の車両の旋回挙動制御装置にあっては、以下に列挙する効果を奏する。
【００５１】
(1) 統合コントローラ３０は、車両運動状態量に基づいて旋回時のコーナリングドラッグを推定するコーナリングドラッグ推定部３０ｃと、目標車両運動状態量を得る目標転舵量δ_tarと目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarの組み合わせのうち、コーナリングドラッグによる車両推進パワー損失をモータ３RL,３RRの出力パワーに換算した値である損失パワー推定値Pdragと、モータ３RL,３RRのモータパワー量Pmot_lossとの和が最小となる組み合わせを目標制御量として設定する最小化制御量設定部３０ｄと、を備える。これにより、旋回時のエネルギー消費量の最小化を図ることができる。
【００５２】
(2) コーナリングドラッグ推定部３０ｃは、車両運動状態量を取得する車両運動状態量検出手段（ヨーレートセンサ８）を備えるため、より正確な車両運動状態量を把握することができる。
【００５３】
(3) 最小化制御量設定部３０ｄは、平面座標上の縦軸に出力パワーP、横軸に目標転舵量δ_tarと、この目標転舵量δ_tarに対応する目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarをプロットして生成される損失パワー推定値特性とモータパワー量特性の傾向に基づいて、目標制御量を設定する。これにより、転舵角δと駆動モータ３RL,３RRのパワー損失が把握できるため、車両のパワー損失を最小化させることができる。
【００５４】
(4) 最小化制御量設定部３０ｄは、損失パワー推定値特性線とモータパワー量特性線の交点に対応する目標転舵量δ_tarと目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarの組み合わせを目標制御量として設定する。これにより、目標制御量の算出が容易で、計算負荷の低減および計算速度の向上を図ることができる。
【００５５】
(5) 最小化制御量設定部３０ｄは、車速変化ΔVに基づいて損失パワー推定値を補正するため、路面状況により大きく変化するコーナリングドラッグCDなどの推定が難しい値を補償した運動を実現することができる。
【実施例２】
【００５６】
実施例２は、損失パワー推定値とモータパワー量との和が最小となる目標制御量を設定する例である。
実施例２の構成については、実施例１と同様であるため、図示ならびに説明を省略する。
【００５７】
［パワー最小ヨーレート制御処理］
図１２は、実施例２の最小化制御量設定部３０ｄで実行されるパワー最小ヨーレート制御の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。
【００５８】
ステップS21では、車速Vsp、目標ヨーモーメントYaw_tarから、転舵によるコーナリングドラッグCD、損失パワー推定値Pdrag、モータパワー量Pmot_lossを算出し、平面座標上の縦軸にモータ出力パワーP、横軸に転舵量δとこの転舵量δに対応するヨーモーメントMをプロットして生成した損失パワー推定値特性線とモータパワー量特性線とを用い、損失パワー推定値Pdragとモータパワー量Pmot_lossの総和Pallが最小となる点を瞬時パワー最小点として設定し、ステップS22へ移行する。また、実施例１と同様、損失パワー推定値Pdragを車速Vspの変化量ΔVを用いて補正する。
【００５９】
ステップS22では、ステップS21で決定した瞬時パワー最小点から、目標転舵量δ_tar、目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarの組み合わせを決定し、リターンへ移行する。
【００６０】
次に、作用を説明する。
実施例２では、Pallとして損失パワー推定値Pdragとモータパワー量Pmot_lossの総和を設定することにより、パワー最小を実現できる。例えば、モータパワー量Pmot_lossが発熱などにより損失特性が変化する場合や、路面状況の急変により損失パワー推定値Pdragが大きく変化する場合において、Pallを見ることにより最小点を選ぶことが可能になる。また、実施例２においては、損失パワー推定値Pdragを車速変化量ΔVで補正するため、実測値を用いることで推定誤差を補償することが可能になる。
【００６１】
次に、効果を説明する。
実施例２の車両の旋回挙動制御装置にあっては、以下の効果を奏する。
【００６２】
(6) 最小化制御量設定部３０ｄは、平面座標上で損失パワー推定値Pdragとモータパワー量Pmot_lossとの和Pallが最小となる目標転舵量δ_tarと目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarの組み合わせを目標制御量として設定する。これにより、各損失傾向が変化した場合であっても、パワー損失の最小化を図ることができる。
【実施例３】
【００６３】
実施例３は、目標ヨーレートに対応する転舵量およびヨーモーメントを離散的な代表点群として設定し、この代表群の中から目標制御量を設定する例である。
なお、実施例３の構成については、実施例１と同様であるため、図示ならびに説明を省略する。
【００６４】
［パワー最小ヨーレート制御処理］
図１３は、実施例３の最小化制御量設定部３０ｄで実行されるパワー最小ヨーレート制御の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。
【００６５】
ステップS31では、車速Vsp、目標ヨーモーメントYaw_tarから、目標ヨーレートYaw_tarを得る転舵量δの代表点を設定する。実施例３では、転舵量δの範囲を上下限値から等分に設定し、その各点について損失パワー推定値Pdrag、モータパワー量Pmot_lossを計算する。また、実施例１と同様、損失パワー推定値Pdragを車速Vspの変化量ΔVを用いて補正する。各代表点のうち、損失パワー推定値Pdragとモータパワー量Pmot_lossの総和Pallが最小となる点を瞬時パワー最小点に設定し、ステップS32へ移行する。
【００６６】
ここで、実施例３では、目標ヨーレートYaw_tarが前回値から大きく変化していない場合には、転舵量δの代表点を、前回値を中心に設定する。
【００６７】
ステップS32では、ステップS31で決定した瞬時パワー最小点から、目標転舵量δ_tar、目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarの組み合わせを決定し、リターンへ移行する。
【００６８】
次に、作用を説明する。
実施例３では、目標転舵量δ_tarの範囲を上限下限値から等分に設定し、その各点について損失パワー推定値Pdrag、モータパワー量Pmot_lossを計算し、Pallが最小となる点を瞬時パワー最小点としているため、実施例１，２と比較して、計算点数を劇的に減少させることができ、計算負荷の大幅な低減による実行速度の向上を図ることができる。また、ヨーレートフィードバックにより、目標転舵量δ_tarを離散的に選んだ場合であっても、よりパワーを小さくする目標制御量を選択するため、車両全体のエネルギー消費量をより小さく抑えることができる。
【００６９】
また、実施例３では、目標ヨーレートYaw_tarが前回値と比較して大きく変化していない場合は、目標転舵量δ_tarの代表点を、前回値を中心にその周辺の値とするため、より損失を小さく抑える目標制御量を設定することができる。
【００７０】
次に、効果を説明する。
実施例３の車両の旋回挙動制御装置にあっては、以下に列挙する効果を奏する。
【００７１】
(7) 最小化制御量設定部３０ｄは、目標ヨーレートYaw_tarに対応する目標転舵量δ_tarおよび目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarを離散的な代表点群として設定し、この代表転群の中から目標制御量を設定する。これにより、計算量を大幅に低減することができる。
【００７２】
(8) 最小化制御量設定部３０ｄは、目標ヨーレートYaw_tarの変化量が小さい場合、前回の目標制御量周辺を中心に各代表点を設定するため、パワー損失を大域的に最小化させることができる。
【００７３】
(9) 最小化制御量設定部３０ｄは、目標ヨーレートYaw_tarを実現する目標転舵量δ_tarおよび目標ヨーモーメント発生量Mmot_tarの上下限値を等分して各代表点を設定するため、より損失を最小にする目標制御量を設定することができる。
【００７４】
（他の実施例）
以上、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１〜３に基づいて説明したが、本発明の具体的な構成は、実施例１〜３に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
【００７５】
例えば、実施例１〜３では、ヨーレートフィードバック制御を行う例を示したが、目標横加速度を設定し、横加速度フィードバック制御を組み合わせた構成としてもよい。これにより、制御応答性の改善と、旋回安定性の向上とを図ることができる。
【００７６】
また、実施例１〜３では、ヨーモーメント発生手段として、左右駆動力差を用いた例を示したが、左右制動力差を用いてヨーモーメントを発生させる構成としてもよい。この場合、減速による損失と操舵による損失との関係性を考慮した制御量の算出が必要となる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】実施例１の車両運動の安定化制御装置を適用した電気自動車の構成図である。
【図２】統合コントローラ３０の制御ブロック図である。
【図３】実施例１の統合コントローラ３０で実行されるヨーレートフィードバック制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】実施例１の最小化制御量設定部３０ｄで実行されるパワー最小ヨーレート制御の流れを示すフローチャートである。
【図５】２輪モデルを示す模式図である。
【図６】タイヤに作用する力の関係を示す説明図である。
【図７】実施例１のパワー最小化制御量設定ロジックを示す目標ヨーレートYaw_tarに対応する転舵量δと発生ヨーモーメントMの組み合わせである。
【図８】実施例１のパワー最小化制御量設定ロジックを示す損失パワー推定値特性およびモータパワー量特性である。
【図９】実施例１のパワー損失最小化作用を示すダブルレーンチェンジ時の車両挙動である。
【図１０】実施例１のパワー損失最小化作用を示す車両パワー損失と減少速度である。
【図１１】新雪路面においてタイヤに作用する抵抗を示す模式図である。
【図１２】実施例２の最小化制御量設定部３０ｄで実行されるパワー最小ヨーレート制御の流れを示すフローチャートである。
【図１３】実施例３の最小化制御量設定部３０ｄで実行されるパワー最小ヨーレート制御の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７８】
２FL,２FR  前輪
２RL,２RL  後輪
３RL,３RR  駆動モータ
４RL,４RR  減速機
５RL,５RR  駆動回路（駆動モータ用）
６  リチウムイオンバッテリ
８  ヨーレートセンサ
９  車速センサ
１１  ステアリングホイール
１２  転舵モータ
１３  駆動回路（転舵モータ用）
１４  ステアリングラック
１５  反力モータ
１６  駆動回路（反力モータ用）
２１  操舵角センサ
２３  アクセルペダルセンサ
３０  統合コントローラ
３０ａ  目標ヨーレート算出部
３０ｂ  目標ヨーモーメント算出部
３０ｃ  コーナリングドラッグ推定部
３０ｄ  最小化制御量設定部
３０ｅ  トルク指令値算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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