(57)【要約】【課題】新たな構造を付加することなく、ブレーキパッドの摩耗異常を正確に検出すると共に、異常検出時にも制動トルクを確保する。【解決手段】運転者の制動操作量と等価なマスタシリンダ圧と、自車両の減速度及び走行速度とを制動特性として検出し、学習する。ブレーキパッドが新品であるときの初期学習値と、最近まで更新された最近学習値との乖離が所定値以上になったらブレーキパッドの摩耗異常であると判定する。また、今回の学習値と最近学習値との乖離が所定値以上になったらブレーキ系統の異常であると判定する。ブレーキの異常が検出されたら要求制動トルクを補う制動トルク補正値を目標制動トルクに加算し、その目標制動トルクのうち、モータジェネレータが担う回生制動トルクを最大値に設定する。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の制動操作状態を検出する制動操作状態検出手段と、車両の減速度を検出する減速度検出手段及び車両の走行速度を検出する走行速度検出手段の何れか一方と、制動中における定常状態を検出する制動時定常状態検出手段と、前記制動時定常状態検出手段で制動時定常状態が検出されたとき、前記制動操作状態検出手段で検出された制動操作状態及び前記減速度検出手段で検出された減速度又は前記走行速度検出手段で検出された走行速度の関係を学習値として学習する学習手段と、前記学習手段で学習値として学習された制動操作状態及び減速度又は走行速度の関係及び前記制動操作状態検出手段で検出された制動操作状態及び前記減速度検出手段で検出された減速度又は前記走行速度検出手段で検出された走行速度の関係に基づいて制動装置の異常を検出する異常検出手段とを備えたことを特徴とする制動制御装置。
【請求項２】
前記学習手段は、初期時の複数回の学習による第１の学習値及び現在までの学習による第２の学習値を学習するものであり、前記異常検出手段は、前記学習手段で学習された第１の学習値及び第２の学習値の差が所定値以上となったときに制動装置の摩擦部材が摩耗していると判定することを特徴とする請求項１に記載の制動制御装置。
【請求項３】
少なくとも車輪に制動負荷を与えるための電動発電機を備え、前記異常検出手段が制動装置の異常を検出したときには、目標制動力に不足する制動力を前記電動発電機で付加する電動発電機制御手段を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の制動制御装置。
【請求項４】
前記電動発電機制御手段は、エネルギー消費が最小になるように前記電動発電機及び制動装置への制動力配分することを特徴とする請求項３に記載の制動制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は車両の制動制御装置に関し、例えばブレーキパッド等の摩擦部材の摩耗を検出するのに好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
このような制動装置の摩擦部材の摩耗を検出する制動制御装置としては、例えばブレーキパッドの裏板に摩耗検出装置のプローブ、即ち検出端子を取付け、例えば当該プローブがブレーキロータに接触したら摩擦部材が摩耗していると検出するものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−１４７５０７公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記従来の制動制御装置では、ブレーキパッドの裏板にプローブを取付け、そのプローブのロータ接触状態を検出するといったような構造を必要とするため、コストを低廉化しにくいという問題がある。
本発明は、制動装置の異常を検出可能とし、しかもコストを低廉化することが可能な制動制御装置を提供することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記問題を解決するため、本発明の制動制御装置は、制動時定常状態における制動操作状態及び減速度又は走行速度の関係を学習すると共に、学習された制動操作状態及び減速度又は走行速度の関係と検出された制動操作状態及び減速度又は走行速度の関係に基づいて制動装置の異常を検出することを特徴とするものである。
【０００６】
【発明の効果】
而して、本発明の制御装置によれば、制動時定常状態で学習された制動操作状態及び減速度又は走行速度の関係と検出された制動操作状態及び減速度又は走行速度の関係に基づいて制動装置の異常を検出する構成としたため、制動装置自体に新たな構造を付加する必要がなく、制動装置の異常を検出することができ、コストの低廉化を可能とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の制動制御装置の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。
図１は本発明のハイブリッド車両用の一実施形態を示す概略構成図である。図中、符号１は後輪１０ＲＬ、１０ＲＲを駆動するエンジン、符号２はエンジン１に直列に配設されたモータジェネレータである。前記エンジン１及びモータジェネレータ２の駆動トルクは、トルクコンバータ３、変速機４、ディファレンシャルギヤ５を介して後輪１０ＲＬ、１０ＲＲに伝達される。なお、前記モータジェネレータ２は、インバータ６を介してバッテリ７に接続されており、バッテリ７の電力で駆動トルクを発生することも可能であるが、回生作動により発電トルクを電力として回収することも可能である。従って、モータジェネレータ２を回生作動させた時には、当該モータジェネレータ２は後輪１０ＲＬ、１０ＲＲに制動トルクを付与するものとなる。なお、図中の符号１１ＲＬ、１１ＲＲは後左右輪１０ＲＬ、１０ＲＲに備えられたホイールシリンダなどのブレーキアクチュエータである。
【０００８】
一方、前輪１０ＦＬ、１０ＦＲにも、個別のモータジェネレータ８がディファレンシャルギヤ９を介して接続されている。このモータジェネレータ８も前記インバータ６を介してバッテリ７に接続されているので、前輪１０ＦＬ、１０ＦＲに対して駆動源ともなるし制動負荷ともなる。なお、図中の符号１１ＦＬ、１１ＦＲは前左右輪１０ＦＬ、１０ＦＲに備えられたホイールシリンダなどのブレーキアクチュエータである。
【０００９】
図２には、本実施形態の制駆動力制御システムの概略構成を示す。前記エンジン１は、スロットルアクチュエータ３１による吸入空気量、インジェクタ３２による燃料噴射量、点火プラグ３３による点火時期の制御により、エンジントルクを指令値に一致するように制御することができる。また、図中の符号４１はエンジン回転数センサ、符号４２は冷却液温度（エンジン温度）センサである。このエンジン１の運転状態はエンジンコントロールユニット２０によって制御され、当該エンジンコントロールユニット２０は、前記エンジン回転数センサ４１で検出されたエンジン回転数、冷却液温度センサ４２で検出された冷却液温度（エンジン温度）などに基づいて、前記スロットルアクチュエータ３１による吸入空気量、インジェクタ３２による燃料噴射量、点火プラグ３３による点火時期を制御することにより、エンジンの運転状態を制御する。なお、エンジンコントロールユニット２０は、マイクロコンピュータ等の演算処理装置を備えて構成される。
【００１０】
また、前記後輪１０ＲＬ、１０ＲＲを制駆動するモータジェネレータ２にはモータ回転数センサ４３が取付けられ、前輪１０ＦＬ、１０ＦＲを制駆動するモータジェネレータ８にはモータ回転数センサ４４が取付けられている。そしてこれら二つのモータジェネレータ２、８の運転状態は、どちらもモータコントロールユニット２１によって制御され、当該モータコントロールユニット２１は、前記モータ回転数センサ４３、４４で検出されたモータ回転数に基づいて、各モータジェネレータ２、８への供給電流値、具体的には駆動電圧信号デューティ比を制御することにより、回転速度、トルク、つまり駆動又は回生などの運転状態を制御する。なお、このモータコントロールユニット２１は、マイクロコンピュータ等の演算処理装置を備えて構成される。
【００１１】
また、前記変速機４には変速比を検出する変速比センサ４５が取付けられ、当該変速機４の変速比は変速機コントロールユニット２２によって制御される。また、前記バッテリ７、具体的にはその充電状態はバッテリコントロールユニット２３によって制御される。なお、バッテリ７の充電状態はバッテリコントロールユニット２３によってモニタされている。また、二つのコントロールユニット２２、２３は、マイクロコンピュータ等の演算処理装置を備えて構成される。
【００１２】
また、前記ブレーキアクチュエータ１１ＦＬ〜１１ＲＲによる各車輪１０ＦＬ〜１０ＲＲへの制動トルクはブレーキコントロールユニット２４によって制御される。このブレーキコントロールユニット２４は、マイクロコンピュータ等の演算処理装置を備えて構成される。
そして、前記各コントローラ２０〜２４は、ハイブリッドコントロールユニット２５によって統括制御される。各コントロールユニット２０〜２５は相互通信を行い、例えば前輪１０ＦＬ、１０ＦＲへの回生制動トルク指令値がハイブリッドコントロールユニット２５から出力されたときには、その指令値が達成されるように前記モータジェネレータ８の運転状態をモータコントロールユニット２１が制御するといったように制駆動制御システムを統括制御する。この統括制御のためのセンサとして、ブレーキペダル１２の踏込み量を検出するブレーキセンサ４５、同じくブレーキペダル１２の踏力を検出するマスタシリンダ圧センサ４６、アクセルペダル１３の踏込み量を検出するアクセルセンサ４７、車両の傾斜状態から路面の傾斜状態を検出する傾斜センサ４８、車両の減速度を検出する減速度センサ４９を始め、車両の走行速度を検出する走行速度センサ、各車輪１０ＦＬ〜１０ＲＲの回転速度を検出する車輪回転速度センサ等を備えており、それらの出力信号が前記ハイブリッドコントロールユニット２５に入力される。
【００１３】
前記ハイブリッドコントロールユニット２５では、前記制駆動制御システムを制御するための種々の演算処理が行われるが、ここでは運転者による制動操作状態と車両に発生する減速度、或いは走行速度の変化量とを学習し、その学習値から制動装置、つまりブレーキアクチュエータ１１ＦＬ〜１１ＲＲ或いはブレーキコントロールユニット２４の異常を検出すると共に、それらの異常が検出されたときには、目標とする制動トルクが得られるように前記モータジェネレータ８による前輪１０ＦＬ、１０ＦＲへの回生制動トルクを付与する演算処理について、図３のフローチャートに従って説明する。
【００１４】
この図３の演算処理は、例えば１０ｍｓｅｃ．  程度に設定された所定サンプリング時間ΔＴ毎に実行される。なお、この演算処理では、特に通信のためのステップを設けていないが、必要な情報は随時他のコントローラ或いは記憶装置と授受され、演算処理で得られた情報は随時他のコントローラ或いは記憶装置と授受される。
【００１５】
この演算処理では、まずステップＳ１で前記ブレーキセンサ４５で検出されたブレーキペダル１２の踏込み量からブレーキペダル１２が踏込まれている（図ではブレーキオン）か否かを判定し、ブレーキペダル１２が踏込まれている場合にはステップＳ２に移行し、そうでない場合にはステップＳ１２に移行する。
前記ステップＳ２では、以下のようにして制動時の定常状態を判定してからステップＳ３に移行する。即ち、前記傾斜センサ４８で検出された路面の傾斜状態が所定値以下であること、前記車輪回転速度センサで検出された車輪回転速度のうち、前輪の何れか大きい方の車輪回転速度と後輪の何れか大きい方の車輪回転速度との差が所定値以下であること、前記減速度センサ４９で検出された車両減速度が所定値以下であること、つまり急制動でないこと、検出される路面摩擦係数が所定値以上であること、つまり路面摩擦係数が極端に低くないこと、前記走行速度センサで検出された走行速度が所定の範囲内であること、つまり加減速のない状態であることの全ての条件が満足されたとき、制動時における定常状態であると判定する。ちなみに、路面が大きく傾斜しているときには、ブレーキ踏力と等価なマスタシリンダ圧と制動距離の相関特性が大きく変化する可能性がある。また、前後輪の回転速度差が大きいときには、乗員が多いなど車両積載重量が大きいことが想定され、マスタシリンダ圧と制動距離の相関特性が大きく変化する可能性がある。また、走行速度が小さいときには、路面やタイヤの影響を受け易く、制動特性の検出精度自体が低下する恐れがある。なお、前記路面摩擦係数の検出には周知の手法が用いられるが、例えばアンチスキッド制御装置などで用いられる推定車体速度と、制動中における最も大きな車輪回転速度との差から路面摩擦係数を求める方法などが挙げられる。
【００１６】
前記ステップＳ３では、前記ステップＳ２の判定結果から、現在、制動時定常状態であるか否かを判定し、制動時定常状態である場合にはステップＳ４に移行し、そうでない場合には前記ステップＳ１２に移行する。
前記ステップＳ４では、制動特性の検出及び制動特性の学習処理を行ってからステップＳ５に移行する。このうち、制動特性の検出とは、例えば前記マスタシリンダ圧センサ４６で検出されるマスタシリンダ圧をブレーキペダルの踏力、つまり運転者の制動操作量として検出し、前記減速度センサ４９で検出される車両減速度毎に、前記走行速度センサで検出される走行速度並びに前記ブレーキペダル踏力から３次元マップを作製し、それらの関係を制動特性として検出する。なお、今回検出された制動特性を今回学習値とも記す。また、制動特性の学習とは、例えば車両の出荷時のようにブレーキパッド等の摩擦要素が新品の状態で、例えば前記制動特性の検出を１０回行ったときの平均値を初期学習値として学習すると共に、毎回の制動特性の検出毎に平均値を更新して最近学習値として学習する。
【００１７】
前記ステップＳ５では、以下の二つの学習値の乖離、つまり差が所定値以上であるか否かを判定し、各学習値の乖離が所定値以上である場合にはステップＳ６に移行し、そうでない場合にはステップＳ７に移行する。即ち、前記ステップＳ４で検出された制動特性の今回学習値と最近学習値との乖離、つまり差が所定値以上であるか否かの判定、並びに前記制動特性の初期学習値と最近学習値との乖離、つまり差が所定値以上であるか否かの判定を行い、何れか一方でも学習値の乖離が所定値以上である場合にはステップＳ６に移行し、そうでない場合にステップＳ７に移行する。
【００１８】
前記ステップＳ６では、前記ステップＳ４で学習された制動特性の初期学習値と最近学習値との乖離、つまり差が所定値以上であるか否かを判定し、制動特性の初期学習値と最近学習値との乖離が所定値以上である場合にはステップＳ８に移行し、そうでない場合にはステップＳ９に移行する。
前記ステップＳ８では、前記ステップＳ４で学習された制動特性の初期学習値と最近学習値との乖離が所定値以上である、つまりブレーキパッド等の摩擦要素が摩耗しているとして、ブレーキパッドが現在異常状態にあることを記憶すると共に、その異常履歴を記憶してからステップＳ１１に移行する。
【００１９】
一方、前記ステップ９では、前記ステップＳ４で学習された制動特性の今回学習値と最近学習値との乖離が所定値以上である、つまり今回学習された制動特性がそれまでの制動特性と突然相違したことから、例えば制動装置に異常が生じたとか、モータジェネレータによる回生制動トルクが得られないといったブレーキ系統が現在異常状態にあることを記憶すると共に、その異常履歴を記憶してから前記ステップＳ１１に移行する。
【００２０】
前記ステップＳ１１では、後述する図４の演算処理に従って、制動トルク補正値を算出してから前記ステップＳ１２に移行する。
また、前記ステップ７では、前記ステップＳ５とは逆に、前記ステップＳ４で検出された制動特性の今回学習値と最近学習値との乖離、つまり差が所定値以下であるとか、前記制動特性の初期学習値と最近学習値との乖離、つまり差が所定値以下であるといったように各学習値の乖離が所定値以下であるか否かを判定し、各学習値の乖離が所定値以下である場合にはステップＳ１０に移行し、そうでない場合には前記ステップＳ１２に移行する。
【００２１】
前記ステップＳ１０では、前記ステップＳ４で学習された制動特性の初期学習値と最近学習値との乖離が所定値以下である、つまりブレーキパッド等の摩擦要素が摩耗していないとして、ブレーキパッドが現在異常状態であるという記憶を消去すると共に、前記ステップＳ４で学習された制動特性の今回学習値と最近学習値との乖離が所定値以下である、つまりブレーキ系統が現在異常状態にないとして、前記ブレーキ系統が現在異常状態にあるという記憶を消去してから前記ステップＳ１２に移行する。
【００２２】
前記ステップＳ１２では、前記ステップＳ５〜ステップＳ１０の判定でブレーキパッド或いはブレーキ系統が現在異常状態であるか否かを判定し、ブレーキパッド或いはブレーキ系統が現在異常状態である場合にはステップＳ１３に移行し、そうでない場合にはステップＳ１４に移行する。
前記ステップＳ１３では、後述する図５の演算処理に従って、ブレーキトルクの補正処理を行ってから前記ステップＳ１４に移行する。
【００２３】
前記ステップＳ１３では、前記ステップＳ５〜ステップＳ１０の判定でブレーキパッド或いはブレーキ系統の異常履歴があるか否かを判定し、ブレーキパッド或いはブレーキ系統の異常履歴がある場合にはステップＳ１５に移行し、そうでない場合にはメインプログラムに復帰する。
前記ステップＳ１５では、ブレーキパッド或いはブレーキ系統の異常を知らせる警告表示処理を行ってからメインプログラムに復帰する。
【００２４】
次に、前記図３の演算処理のステップＳ１１で行われるサブルーチンについて図４のフローチャートを用いて説明する。
この演算処理では、まずステップＳ１１１で目標減速度と実際の減速度との差を算出する。具体的には、前記運転者による制動操作量、つまりブレーキペダル踏力と等価なマスタシリンダ圧を前記マスタシリンダ圧センサ４６から読込み、このマスタシリンダ圧に対応する目標減速度を、例えば制御マップなどに従って設定する。一方、自車両に発生する減速度は前記減速度センサ４９から読込む。そして、前期目標減速度から実際の減速度を減じて両者の差を減速度差として算出する。
【００２５】
次にステップＳ１１２に移行して、前記ステップＳ１１１で算出された減速度差に基づいて基準制動トルク補正値を算出する。具体的には、図に示すように減速度差（負値もあり）に対してリニアに対応する基準制動トルク補正値を算出設定する。この場合、基準制動トルク補正値の切片は“０”であり、減速度差が負値である場合には、基準制動トルク補正値も負値となるように設定されている。
【００２６】
次にステップＳ１１３に移行して、例えば前記減速度センサ４９で検出された減速度が所定値以上であるか否か等を用いて車両が急減速中であるか否かを判定し、急減速中である場合には前記図３の演算処理のステップＳ１２に移行し、そうでない場合にはステップＳ１１４に移行する。この場合は、前記ステップＳ１１２で設定された基準制動トルク補正値がそのまま制動トルク補正値に設定される。
【００２７】
前記ステップＳ１１４では、前記ステップＳ１１２で設定された基準制動トルク補正値を“０”以上に制限し、その制限された値を制動トルク補正値に設定してから前記図３の演算処理のステップＳ１２に移行する。
次に、前記図３の演算処理のステップＳ１３で行われるサブルーチンについて図５のフローチャートを用いて説明する。
【００２８】
この演算処理では、まずステップＳ１３１で、要求制動トルクに前記図４の演算処理で設定された制動トルク補正値を加算する。この要求制動トルクとは、前述のように、運転者による制動操作量、つまりブレーキペダル踏力と等価なマスタシリンダ圧を前記マスタシリンダ圧センサ４６から読込み、このマスタシリンダ圧に対応する目標減速度を達成するための制動トルクを示す。
【００２９】
次にステップＳ１３２に移行して、前記ステップＳ１３１で算出された目標制動トルクを前後輪への理想配分になるように配分する。ここでは、前輪の回転速度から後輪の回転速度を減じた回転速度差を用い、この回転速度差が負値の領域で小さいほど、後輪への制動トルク配分を大きくする。即ち、車両積載量が大きいときには、後輪の輪荷重が大きくなるので、制動による減速量が小さくなり、相対的に前輪の回転速度の方が後輪の回転速度よりも小さくなり易い。従って、前述のように前輪の回転速度から後輪の回転速度を減じた回転速度差が負値の領域で小さいほど車両積載量が大きいとみなし、後輪への制動トルク配分を大きくして制動距離を確保する。
【００３０】
次にステップＳ１３３に移行して、前記ステップＳ１３２で配分された前輪の制動トルクを前記ブレーキアクチュエータ１１ＦＬ、１１ＦＲによる流体圧制動トルクとモータジェネレータ８による回生制動トルクとに再配分してから前記図３の演算処理のステップＳ１５に移行する。この前輪制動トルクの際配分の概念を図６に示す。ここでは、まずバッテリ７の充電状態、つまりバッテリ受け入れ限界から算出されるモータジェネレータ８の回生制動トルクと、モータジェネレータ８の運転状態、具体的には最大トルクと回転速度とから求められる回生制動トルクとのうち、何れか小さい方、つまり現在、達成可能なモータジェネレータ８の最大回生制動トルクを求めて、その値を目標回生制動トルクとし、前記ステップＳ１３２で前輪に配分された目標制動トルクから前記目標回生制動トルクを減じた分を目標流体圧制動トルクに設定する。このようにすることにより、ブレーキパッドの摩耗或いはブレーキ系統の異常で不足した制動トルクをモータ回生制動トルクで補いながら、且つエネルギ回収効率を最大にする、逆に言えばエネルギ消費量を最小にすることが可能となる。
【００３１】
図７は、前記演算処理の作用の説明図である。前記演算処理では、制動時定常状態で運転者の制動操作量であるマスタシリンダ圧と車両減速度及び走行速度との関係を学習するので、例えばそのときのマスタシリンダ圧と車両減速度とから所定時間後の走行速度を想定し、例えば図に斜線で示すような走行速度の許容範囲を算出することができる。そして、この走行速度の許容範囲から、実際の走行速度が外れるような場合を、例えば学習値の乖離が所定値以上であるとして、ブレーキの異常を判定し、合わせてブレーキ異常履歴をカウントする。
【００３２】
本実施形態の演算処理によれば、路面の傾斜が小さいとき、前後輪の回転速度差が小さいとき、急制動でないとき、路面摩擦係数が極端に低くないとき、加減速のない状態であるときの全ての条件が満足されたとき、制動時における定常状態であると判定し、そのときの車両減速度又は走行速度の変化量とブレーキペダル踏力、即ち運転者による制動操作量との関係を制動特性として検出し、学習する。ここで、前述のような制動時定常状態とは、例えば車輪回転速度、車輪減速度、車両走行速度、車両減速度等の変化量が小さいときといえる。つまり、制動による車両挙動が安定しているときであり、このような状態であるから、学習した制動特性が安定したものとなる。
【００３３】
そして、例えば前述のようにブレーキパッド等の摩擦要素が新品であるときの初期学習値と、最近までの制動特性を更新した最近学習値との乖離、つまり差が所定値以上であるときにはブレーキパッド等の摩擦要素が摩耗しているなどの異常状態であると判定する。一方、前記最近学習値と今回だけの学習値との乖離、つまり差が所定値以上であるときにはブレーキ系統の異常であると判定する。即ち、ブレーキパッド等の摩擦要素の摩耗は、比較的緩やかに進行するものであるから、制動特性の初期学習値と最近学習値との差が所定値以上であることを用いて、ブレーキパッド等の摩擦要素の摩耗異常を正確に判定することができる。これに対し、ブレーキ系統の異常は突発的に発生するものであるから、制動特性の最近学習値と今回学習値との差が所定値以上であることを用いて、ブレーキ系統の異常を正確に判定することができる。勿論、ブレーキアクチュエータ等の制動装置に新たな構造を付加する必要がないので、コストの低廉化が可能となる。
【００３４】
また、ブレーキパッド等の摩擦要素が摩耗異常しているときには、要求制動トルクに制動トルク補正値を加算して目標制動トルクを算出し、この目標制動トルクを前後輪に理想配分して、更に前輪の目標制動トルクについてはモータジェネレータの回生制動トルクにも配分する。従って、このような摩擦要素の摩耗異常時にも、常に要求される制動トルクを得ることができる。更に、前記モータジェネレータへの回生制動トルク配分は、エネルギ回収効率が最大となるように、即ちエネルギ消費量が最小となるように設定することにより、燃費を向上することが可能となる。
【００３５】
以上より、前記図１のマスタシリンダ圧センサ４６が本発明の制動操舵状態検出手段を構成し、以下同様に、前記図１の減速度センサ４９が減速度検出手段を構成し、前記図３の演算処理のステップＳ２が制動時定常状態検出手段を構成し、前記図３の演算処理のステップＳ４が学習手段を構成し、前記図３の演算処理のステップＳ５〜ステップＳ９が異常検出手段を構成し、前記図３の演算処理のステップＳ１１〜ステップＳ１３及び前記図４の演算処理及び図５の演算処理が電動発電機制御手段を構成している。
【００３６】
なお、前記実施形態では、エンジンやモータジェネレータと車輪との間にトルクコンバータや変速機を介装したが、これらは特に必要な構成要件ではない。
また、前記実施形態では、ハイブリッドコントロールユニットを独立し、このハイブリッドコントロールユニットが制駆動システムを統括するものとしたが、このハイブリッドコントロールユニットを独立する必要はなく、何れかのコントロールユニットで代行するようにしてもよい。
また、前記実施形態では各コントロールユニットとしてマイクロコンピュータを適用した場合について説明したが、これに代えてカウンタ、比較器等の電子回路を組み合わせて構成することもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のハイブリッド車両用制動制御装置の一実施形態を示す車両概略構成図である。
【図２】図１のハイブリッド車両における制駆動システムの一例を示す概略構成図である。
【図３】図２のハイブリッドコントロールユニット内で行われる演算処理を示すフローチャートである。
【図４】図３の演算処理で行われるサブルーチン演算処理のフローチャートである。
【図５】図３の演算処理で行われるサブルーチン演算処理のフローチャートである。
【図６】図５の演算処理における前輪目標制動トルクの配分概念図である。
【図７】図３の演算処理の作用の説明図である。
【符号の説明】
１はエンジン
２はモータジェネレータ
３はトルクコンバータ
４は変速機
６はインバータ
７はバッテリ
８はモータジェネレータ
９はアクセルセンサ
１０ＦＬ〜１０ＲＲは車輪
１１ＦＬ〜１１ＲＲはブレーキアクチュエータ
１２はブレーキペダル
１３はアクセルペダル
２０はエンジンコントロールユニット
２１はモータコントロールユニット
２２は変速機コントロールユニット
２３はバッテリコントロールユニット
２４はブレーキコントロールユニット
２５はハイブリッドコントロールユニット
４１はエンジン回転速度センサ
４２は冷却液温度（エンジン温度）センサ
４３、４４はモータ回転速度センサ
４５はブレーキセンサ
４６はマスタシリンダ圧センサ
４７はアクセルセンサ
４８は傾斜センサ
４９は減速度センサ
【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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