(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に生じているヨーレートを測定するヨーレートセンサと、
前記車両の車速を測定する車速センサと、
前記車両の車輪の舵角を測定する舵角センサと、
前記車両の横加速度を測定する横加速度センサと、
少なくともコーナリングパワーから車両運動モデルに基づきヨーレートの推定値の演算とともに横加速度の推定値の演算を行う演算装置と、
遺伝的アルゴリズムにより前記コーナリングパワーの推定値を算出する算出装置と
を備え、
前記算出装置は、前記コーナリングパワーを遺伝子として含む複数の個体よりなる個体群の各個体をそれぞれ前記演算装置に送信し、前記演算装置により各個体に含まれるコーナリングパワーと前記車速センサおよび前記舵角センサにより一定時間測定された車速および舵角の各時系列データとから演算されたヨーレートの推定値の時系列データと前記ヨーレートセンサによるヨーレートの実測値の時系列データとの誤差と、前記演算装置により演算された横加速度の推定値の時系列データと前記横加速度センサによる横加速度の実測値の時系列データとの誤差とに基づいて個体ごとに評価値を算出し、その評価値に基づいて進化計算を行い、最良の評価値を有する個体に含まれるコーナリングパワーを前記推定値として出力することを特徴とするコーナリングパワー推定装置。
【請求項２】
前記算出装置は、コーナリングパワーの最適値の算出において、前回のコーナリングパワーの最適値の算出に用いられ最終的に残存している個体群を今回のコーナリングパワーの最適値の算出に用いる初期個体群とすることを特徴とする請求項１に記載のコーナリングパワー推定装置。
【請求項３】
前記算出装置には、前記個体群とは別に、コーナリングパワーの代表値が設定されており、
前記算出装置は、前記代表値について、前記演算装置により演算されたヨーレートの推定値の時系列データと前記ヨーレートセンサにより測定されたヨーレートの時系列データとの誤差、またはそれと前記演算装置により演算された横加速度の推定値の時系列データと前記横加速度センサにより測定された横加速度の時系列データとの誤差とを算出し、前記評価値が最良のコーナリングパワーの代表値を新たな個体として今回のコーナリングパワーの最適値の算出に用いる初期個体群に移民することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のコーナリングパワー推定装置。
【請求項４】
前記算出装置は、前記評価値が最良のコーナリングパワーの代表値に加え、その代表値に一定の範囲内で揺らぎを生じさせた値をコーナリングパワーの値とする新たな個体を生成して前記初期個体群に移民することを特徴とする請求項３に記載のコーナリングパワー推定装置。
【請求項５】
前記ヨーレートセンサ、前記車速センサおよび前記舵角センサが測定した実ヨーレート、車速および舵角のデータ、および前記横加速度センサにより検出された横加速度のデータのうち少なくとも１つのデータを用いて車両の走行状態を判定し、車両の走行状態が通常走行状態からスピン状態またはドリフト状態に移行する際に前記算出装置に信号を発する走行状態判定装置を備え、
前記算出装置は、前記走行状態判定装置から前記信号を受信した場合に前記移民操作を行うことを特徴とする請求項３または請求項４に記載のコーナリングパワー推定装置。
【請求項６】
前記算出装置は、ニュートラルステア、オーバステアまたはアンダステアの各車両状態に対応する前記個体群をそれぞれ備え、車両が各車両状態のいずれにあるかを判断して前記各個体群を切り替えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のコーナリングパワー推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コーナリングパワー推定装置に係り、特に車速センサやステアリングホイールの舵角センサ、ヨーレートセンサ等の測定値からコーナリングパワーの推定値を出力するコーナリングパワー推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両のコーナリング特性を表す指標であるコーナリングパワーは、車両モデルによる車両挙動やタイヤに加わる力の解析等において非常に重要なパラメータであり、実車両においても走行安定化制御や操縦安定化制御等に用いられる重要な指標となっている。
【０００３】
コーナリングパワーは、車両の通常の走行状態では２自由度車両運動モデル等に基づく車両運動方程式の線形近似により近似値を求めることができるが、走行中に路面の摩擦係数が大きく変化したり通常の走行状態からスピン状態に移行したりした場合のように車両の運動状態が非線形領域に入ると、一般に推定精度が悪くなり、車両の挙動を必ずしも正確に表現することができなくなる。そこで、従来から、このような非線形領域においてもコーナリングパワーを精度よく推定することを目的とした装置が種々提案されている。
【０００４】
例えば、各種センサにより得られる車速等の車両の状態量とセンサにより測定されたヨーレートの実測値すなわち実ヨーレートとから車両運動方程式を解いてコーナリングパワーを推定し、また基準となるモデルから推定されるヨーレートと実ヨーレートとの偏差量をフィードバックしてコーナリングパワーの推定値を補正し、車両の横すべり角を推定する車両の横すべり状態量検出装置が知られている（特許文献１参照）。
【０００５】
また、コーナリングパワーの推定値を学習済みのニューラルネットワークにより算出する車体重心スリップ角計測装置が知られている（特許文献２参照）。ニューラルネットワークの学習には、例えばバックプロパゲーション学習法によるアルゴリズムなどが用いられる。
【特許文献１】特許第３１９１７０８号公報
【特許文献２】特開平６−１３５３４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の装置では、非線形領域における車両挙動に対応するためには、コーナリングパワーの補正に用いられる推定ヨーレートと実ヨーレートとの偏差量のフィードバックについての各種ゲイン等のパラメータの調整を車両ごとに行う必要があり、調整の仕方によっては推定精度が悪化する場合がある。従って、このようなコーナリングパワーを推定する装置では、車両ごとの調整項目を可能な限り少なくし、或いはなくすことが望ましい。
【０００７】
また、ニューラルネットワークの学習には通常長時間を要するため、特許文献２に記載の装置のように予め学習を行って学習が完了したニューラルネットワークを用いてコーナリングパワー等の推定値を算出する。しかし、予めすべての車両の運動状態の変化を予測してニューラルネットワークの学習を行うことが不可能であり、そのため、ニューラルネットワークを用いる場合、車両の運動状態の変化に即応して柔軟に精度よくコーナリングパワーの推定値を算出することは必ずしも容易ではない。
【０００８】
さらに、車両の運動状態の変化に即応した走行安定化制御や操縦安定化制御等を行うためには、コーナリングパワー推定装置におけるコーナリングパワーの推定値の算出にリアルタイム性も要求される。
【０００９】
本発明は、前記事情に鑑みてなされたものであり、車両ごとに種々のパラメータの調整を行う必要がなく、かつ、車両の運動状態の変化に即応してリアルタイムにコーナリングパワーを推定可能なコーナリングパワー推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記の問題を解決するために、第１の発明は、
コーナリングパワー推定装置において、
車両に生じているヨーレートを測定するヨーレートセンサと、
前記車両の車速を測定する車速センサと、
前記車両の車輪の舵角を測定する舵角センサと、
前記車両の横加速度を測定する横加速度センサと、
少なくともコーナリングパワーから車両運動モデルに基づきヨーレートの推定値の演算とともに横加速度の推定値の演算を行う演算装置と、
遺伝的アルゴリズムにより前記コーナリングパワーの推定値を算出する算出装置と
を備え、
前記算出装置は、前記コーナリングパワーを遺伝子として含む複数の個体よりなる個体群の各個体をそれぞれ前記演算装置に送信し、前記演算装置により各個体に含まれるコーナリングパワーと前記車速センサおよび前記舵角センサにより一定時間測定された車速および舵角の各時系列データとから演算されたヨーレートの推定値の時系列データと前記ヨーレートセンサによるヨーレートの実測値の時系列データとの誤差と、前記演算装置により演算された横加速度の推定値の時系列データと前記横加速度センサによる横加速度の実測値の時系列データとの誤差とに基づいて個体ごとに評価値を算出し、その評価値に基づいて進化計算を行い、最良の評価値を有する個体に含まれるコーナリングパワーを前記推定値として出力することを特徴とする。
【００１１】
第１の発明によれば、コーナリングパワー推定装置の算出装置は、遺伝的アルゴリズムによる進化計算を行うために、コーナリングパワーを遺伝子として含む個体よりなる個体群を生成させ、各個体をそれぞれ演算装置に送り、演算装置では車両運動モデルに基づいて各個体に含まれるコーナリングパワーと車速センサおよび舵角センサにより測定された車速および舵角とからヨーレートの推定値の時系列データを演算し、算出装置は、演算装置が演算したヨーレートの推定値とヨーレートセンサが測定したヨーレートの実測値とのそれぞれの時系列データ同士の誤差に基づいて各個体について評価値を算出し、遺伝的アルゴリズムにより評価値に基づいて進化計算を行い、評価値が最も良い個体に含まれるコーナリングパワーをコーナリングパワーの推定値として出力する。
【００１３】
第１の発明のコーナリングパワー推定装置は、さらに車両の横加速度を測定する横加速度センサを備え、算出装置は、横加速度についても推定値と実測値のそれぞれの時系列データ同士の誤差を求め、各個体について横加速度についての誤差とヨーレートについての誤差とに基づく評価値を算出し、遺伝的アルゴリズムにより評価値に基づいて進化計算を行い、評価値が最も良い個体に含まれるコーナリングパワーをコーナリングパワーの推定値として出力する。
【００１４】
第２の発明は、第１の発明のコーナリングパワー推定装置において、前記算出装置は、コーナリングパワーの最適値の算出において、前回のコーナリングパワーの最適値の算出に用いられ最終的に残存している個体群を今回のコーナリングパワーの最適値の算出に用いる初期個体群とすることを特徴とする。
【００１５】
第２の発明によれば、コーナリングパワー推定装置の算出装置は、コーナリングパワーの最適値の算出の際に、前回のコーナリングパワーの最適値の算出に用いて算出装置内に残存している個体群を初期個体群として用いて遺伝的アルゴリズムによる進化計算を行う。
【００１６】
第３の発明は、第１または第２の発明のコーナリングパワー推定装置において、
前記算出装置には、前記個体群とは別に、コーナリングパワーの代表値が設定されており、
前記算出装置は、前記代表値について、前記演算装置により演算されたヨーレートの推定値の時系列データと前記ヨーレートセンサにより測定されたヨーレートの時系列データとの誤差、またはそれと前記演算装置により演算された横加速度の推定値の時系列データと前記横加速度センサにより測定された横加速度の時系列データとの誤差とを算出し、前記評価値が最良のコーナリングパワーの代表値を新たな個体として今回のコーナリングパワーの最適値の算出に用いる初期個体群に移民することを特徴とする。
【００１７】
第３の発明によれば、コーナリングパワー推定装置の算出装置は、遺伝的アルゴリズムによる進化計算における初期個体群の最初の評価値算出の際に、予め設定されたコーナリングパワーの代表値についても評価値の算出を行い、最良の評価値を有する代表値を新たな個体として初期個体群に移民する。
【００１８】
第４の発明は、第３の発明のコーナリングパワー推定装置において、前記算出装置は、前記評価値が最良のコーナリングパワーの代表値に加え、その代表値に一定の範囲内で揺らぎを生じさせた値をコーナリングパワーの値とする新たな個体を生成して前記初期個体群に移民することを特徴とする。
【００１９】
第４の発明によれば、第３の発明のコーナリングパワー推定装置の算出装置で前記移民操作を行う際、最良の評価値を有する代表値を新たな個体とするのみならず、その代表値に一定の範囲内で揺らぎを生じさせた値をコーナリングパワーの値とする新たな個体を生成させて前記新たな個体とともに初期個体群に移民する。
【００２０】
第５の発明は、第３または第４の発明のコーナリングパワー推定装置において、
前記ヨーレートセンサ、前記車速センサおよび前記舵角センサが測定した実ヨーレート、車速および舵角のデータ、および前記横加速度センサにより測定された横加速度のデータのうち少なくとも１つのデータを用いて車両の走行状態を判定し、車両の走行状態が通常走行状態からスピン状態またはドリフト状態に移行する際に前記算出装置に信号を発する走行状態判定装置を備え、
前記算出装置は、前記走行状態判定装置から前記信号を受信した場合に前記移民操作を行うことを特徴とする。
【００２１】
第５の発明によれば、コーナリングパワー推定装置の走行状態判定装置は、車速や舵角、実ヨーレート、実横加速度等のデータから車両の走行状態が通常の走行状態にあるのかスピンやドリフトを生じている状態にあるのかを判定し、車両の走行状態が他の状態に移行する際に算出装置に信号を発する。算出装置は、走行状態判定装置から信号を受信した場合にだけ前記移民操作を行う。
【００２２】
第６の発明は、第１から第５の発明のいずれかのコーナリングパワー推定装置において、前記算出装置は、ニュートラルステア、オーバステアまたはアンダステアの各車両状態に対応する前記個体群をそれぞれ備え、車両が各車両状態のいずれにあるかを判断して前記各個体群を切り替えることを特徴とする。
【００２３】
第６の発明によれば、コーナリングパワー推定装置の算出装置は、車両状態がニュートラルステア、オーバステアまたはアンダステアのいずれの状態にあるかを判断し、各車両状態に対応して設けられた個体群をその車両状態にあわせて切り替えてコーナリングパワーの推定値の算出を行う。
【発明の効果】
【００２４】
第１の発明によれば、本発明のコーナリングパワー推定装置は、演算装置でニューラルネットワークを用いずに車両運動モデルに従ってヨーレートの演算を行うので、算出装置で遺伝的アルゴリズムによる進化計算を繰り返し行っても汎用コンピュータベースで２００ミリ秒程度の刻みで良好なコーナリングパワーの推定値を出力することが可能であり、コーナリングパワーの推定値算出に対するリアルタイム性の要請に十分応えるものとなる。また、本発明のコーナリングパワー推定装置をハードウエアベースで構成すれば、さらに高速に演算を行うことが可能となり、コーナリングパワーの推定値をリアルタイムに算出することが可能となる。
【００２５】
また、第１の発明によれば、コーナリングパワー推定装置は、車両ごとに種々のパラメータの調整を行う必要がなく、また、算出装置における遺伝的アルゴリズムに使用する個体の遺伝子として種々のパラメータを含ませておけば、遺伝的アルゴリズムにおける進化過程で自動的に車両ごとに種々のパラメータの調整がなされるので、少なくとも人為的にパラメータの調整を行う必要がなくなる。
【００２６】
さらに、車両の走行中に路面の摩擦係数が大きく変化したり通常の走行状態からスピン状態に移行したりした場合のように車両の運動状態が非線形領域に入り、車両の運動状態が大きく変化した場合でも、その状態におけるヨーレートの実測値すなわち実ヨーレートの時系列データを教師データとして遺伝的アルゴリズムによる進化計算によりコーナリングパワーの最適値を算出するため、路面状態や車両の運動状態の変化に即応したコーナリングパワーの推定値を出力することが可能となる。
【００２７】
また、第１の発明によれば、上記の効果に加え、このようにヨーレートに加えて横加速度に基づいて各個体の評価値を算出することができるから、より適切なコーナリングパワーの推定値を算出することが可能となり、さらにコーナリングパワーの推定精度を向上させることができる。
【００２８】
第２の発明によれば、初期個体生成の操作を行う必要がなくなる分だけ進化計算にかかる時間を短縮することができるとともに、まったくランダムな値のコーナリングパワーから進化計算を始める場合よりも算出装置内に残存している個体群はコーナリングパワーが最適値にある程度近い値を持つものが多いから、コーナリングパワーの最適値への収束が速くなり、良好な収束性を得ることが可能となる。
【００２９】
また、このようにコーナリングパワーの最適値への収束が迅速化することで、コーナリングパワーの最適値すなわちコーナリングパワーの推定値をより速く出力することが可能となり、コーナリングパワーの推定値の算出の高速化を図ることが可能となる。そのため、前記各発明の効果をより効果的に発揮させることが可能となる。
【００３０】
第３の発明によれば、前記第２の発明のように、コーナリングパワーの推定値の算出の際に前回のコーナリングパワーの推定値の算出で最終的に残存している個体群を初期個体群とする場合には、初期個体群の各個体の遺伝子としてのコーナリングパワーが前回最適値として算出されたコーナリンパワーの値の近傍に集中している場合がある。
【００３１】
しかし、このような初期個体群に対して前記移民操作を行うことで、前記各発明の効果に加え、コーナリングパワーが大きく変化するような状況下においても、コーナリングパワーの最適値への進化が急速に行われ、最適値への収束の高速化を図ることが可能となる。
【００３２】
また、コーナリングパワーの推定値の算出毎に新たに初期個体群を生成させる場合でも、最良の評価値を有する代表値を新たな個体として移民することで、その評価値の良い新たな個体が進化過程の中で生き延びて、いわば他の個体に目指すべきコーナリングパワーの指標を与えるから、コーナリングパワーの最適値への収束を速めることができ、良好な収束性を得ることが可能となる。
【００３３】
第４の発明によれば、前記各発明の効果に加え、最良の評価値を有する代表値からなる新たな個体のみを移民する場合に比べて、同様のコーナリングパワーを遺伝子とする新たな個体を移民することで、同様のコーナリングパワーを遺伝子とする複数の個体が移民され、初期個体群の中からそれらの個体が他の個体に影響を与える可能性を高めることができ、コーナリングパワーが大きく変化するような状況下においても、コーナリングパワーの最適値への進化が急速に行われ、最適値への収束の高速化を図ることが可能となる。
【００３４】
また、コーナリングパワーの値を代表値からある程度揺らいだ数値とすることで、コーナリングパワーが代表値に固定されることなく代表値の周辺付近を探索されるようにすることができるので、前記第４の発明の効果をより効果的に発揮させることができる。
【００３５】
第５の発明によれば、車両の走行状態が通常の走行状態からスピン状態に移行する場合のようにコーナリングパワーが大きく変化するような状況下では前記移民操作を行って最適値への収束を迅速に行わせ、また、例えば車両の走行状態が通常の走行状態のままでコーナリングパワーがそれほど大きく変化しないような状況では前記移民操作を行わずに、その分、進化計算の時間を短縮することができる。そのため、前記各発明の効果をより的確に発揮させることが可能となる。
【００３６】
第６の発明によれば、各車両状態に対応した複数の個体群を用意し、予め最適値に近いコーナリングパワーを遺伝子とする個体よりなる個体群を用いてコーナリングパワーの最適値の算出を行うことが可能となるため、車両状態が変化するような運転環境においても、良好な最適値を得ることが可能となるとともに、コーナリングパワーの最適値への収束が迅速化され、装置の処理速度の高速化を図ることができ、前記各発明の効果をより的確に発揮させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
以下、本発明に係るコーナリングパワー推定装置の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００３８】
なお、本実施形態のコーナリングパワー推定装置はＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インターフェース等がバスに接続されたコンピュータにより構成されているが、コーナリングパワー推定装置１を、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を用いたＦＰＧＡ評価ボード上に構築したり専用基板を作成するなどしてハードウエア化することも可能であり、その方が処理速度が向上する。
【００３９】
［第１の実施の形態］
本実施形態に係るコーナリングパワー推定装置１は、図１に示すように、車速センサ２や舵角センサ３、ヨーレートセンサ４等のセンサ類と、記憶装置５と、演算装置６と、算出装置７とを備えている。
【００４０】
車速センサ２、舵角センサ３、ヨーレートセンサ４には、公知のセンサが用いられており、本実施形態では、舵角センサ３は前輪舵角δfを測定するようになっている。なお、前輪舵角δfだけでなく後輪舵角δrも測定するように構成することも可能である。これらのセンサ類２、３、４は同期されており、一定のサンプリング間隔ごとに車両の車速Ｖ、前輪舵角δfおよびヨーレートの実測値すなわち実ヨーレートωreを測定して記憶装置５にその測定値Ｖ、δf、ωreを送信するようになっている。
【００４１】
記憶装置５には、本実施形態では汎用的なＲＡＭが使用されており、記憶装置５は、一定のサンプリング間隔をおいて入力されてくる車速Ｖ、前輪舵角δf、実ヨーレートωreを時系列的に保存するようになっている。前述したようにコーナリングパワー推定装置１をハードウエア化する場合には、例えば記憶装置５をシフトレジスタで構成し、シフトレジスタに順次入力される車速Ｖ等のデータをサンプリング間隔ごとにシフトさせながら入力するように構成することが可能である。
【００４２】
記憶装置５には、車両運動モデルに基づいてヨーレートの推定値すなわち推定ヨーレートωthの演算を行いその時系列データを算出する演算装置６が接続されており、演算装置６は、前記一定のサンプリング間隔で測定された車速Ｖや前輪舵角δfの所定個数のデータからなる時系列データを記憶装置５から読み出すようになっている。例えば、時系列データ中のデータの個数が３０と設定された場合には、車速Ｖの時系列データＶ1、Ｖ2、…、Ｖ30と前輪舵角δfの時系列データδf1、δf2、…、δf30とが演算装置６に読み出される。
【００４３】
本実施形態では、演算装置６で推定ヨーレートωthの演算に用いられる車両運動モデルとして、下記に示すいわゆる２輪モデルによる車両運動モデルが使用されている。
【００４４】
【数１】
0004773830.tif 000002
【００４５】
ここで、βは車体すべり角、Ｍは車体重量、Ｉzは車両のヨー慣性モーメント、Ｋf、Ｋrは車両前後のコーナリングパワー、Ｌf、Ｌrは車体重心と前輪車軸または後輪車軸との距離を表し、βおよびωのドットは時間微分を表す。コーナリングパワーＫf、Ｋrは、算出装置７から入力されるようになっている。
【００４６】
なお、前述したように、本実施形態では後輪舵角δrは測定されないため、前記（１）式のδrには０が代入されるようになっている。後輪舵角δrを測定する場合には、前記（１）式のｂ12、ｂ22はそれぞれ２×Ｋr／ＭＶ、２×ＬrＫr／Ｉzとされる。
【００４７】
演算装置６は、算出装置７から入力されたコーナリングパワーＫf、Ｋr一定の下で、記憶装置５から入力された車速Ｖと前輪舵角δfの各時系列データを１サンプリングタイミングずつ順番に（１）式に代入してヨーレートωの演算を行うようになっている。
【００４８】
その際、時系列データの各サンプリングタイミングにおけるヨーレートωtは下記（２）式に従って、また、車体すべり角βtについては同様の下記（３）式に従ってそれぞれ演算されるようになっている。
【００４９】
【数２】
0004773830.tif 000003
【００５０】
すなわち、演算装置６は、βt-1とωt-1およびサンプリングタイミングｔ−１における車速Ｖt-1と前輪舵角δt-1を前記（１）式に代入してβドットおよびωドットを求め、ωt-1、βt-1、ωドットおよびβドットを前記（２）、（３）式にそれぞれ代入してサンプリングタイミングｔのωtおよびβtを得るように構成されている。なお、前記（２）、（３）式におけるΔｔはサンプリング間隔である。
【００５１】
なお、本実施形態では、所定のサンプリング間隔分の車速Ｖや前輪舵角δfの時系列データにおける最後尾のデータを測定したサンプリングタイミングと、その次の回に演算装置６で使用される時系列データの先頭のデータを測定したサンプリングタイミングとが近接しているため、演算装置６の前記（１）式の演算に用いられる最初のβおよびωは、前回（２）、（３）式で求められた最終的なβおよびωが用いられるようになっている。
【００５２】
また、本実施形態では、車速Ｖの時系列データＶ1、Ｖ2、…、Ｖ30の中で車速Ｖが例えば５ｋｍ／ｈ以下の低速走行状態になった場合は、そのサンプリングタイミング以降の車速Ｖの時系列データのデータ列に対してはβやωを０とし、時系列データＶ1、Ｖ2、…、Ｖ30の中で車速Ｖが例えば１０ｋｍ／ｈ以上になった段階で、そのサンプリングタイミングに対応する前輪舵角δfを前記（１）式等に入力してβドットやωドット等の計算を再開するようになっている。
【００５３】
これは、低速走行状態では（１）式のａ11やａ12、ａ22、ｂ11の分数部分が非常に大きくなってしまうためである。この他にも、例えば前輪舵角δfや実ヨーレートωreが０近傍の値が続くようであればステアリングホイールが切られず車体すべり角やヨーレートが発生しないから、（１）式でβやωの値を一旦０にするように構成してもよい。
【００５４】
演算装置６には、算出装置７が接続されており、演算装置６は、例えば車速Ｖの時系列データＶ1、Ｖ2、…、Ｖ30と前輪舵角δfの時系列データδf1、δf2、…、δf30とに基づいて順次演算して得られたヨーレートω1、ω2、…、ω30を推定ヨーレートωthの時系列データωth1、ωth2、…、ωth30として算出装置７に出力するようになっている。
【００５５】
算出装置７は、前述したように演算装置６にコーナリングパワーＫf、Ｋrを送り、それに基づいて推定ヨーレートωthを演算させ、この推定ヨーレートωthの時系列データと前記ヨーレートセンサ４により測定された実ヨーレートωreの時系列データとの誤差に基づいてそのコーナリングパワーＫf、Ｋrの評価を行うようになっている。
【００５６】
また、算出装置７は、上記操作による評価をいくつかのコーナリングパワーＫf、Ｋrの組を生成させて行い、遺伝的アルゴリズムによる進化計算によりコーナリングパワーＫf、Ｋrの最適値を算出して、その最適値をコーナリングパワーの推定値として出力するようになっている。
【００５７】
具体的には、算出装置７は、図２に示すように、初期個体生成手段７１と、評価値算出手段７２と、終了判定手段７３と、親選択手段７４と、交叉手段７５と、突然変異手段７６とを備えている。
【００５８】
初期個体生成手段７１は、コーナリングパワーＫf、Ｋrを遺伝子として含む設定された個体数の個体よりなる初期個体群を生成させるようになっている。本実施形態では、初期個体生成手段７１は、コーナリングパワーＫf、Ｋrと車体重量Ｍとヨー慣性モーメントＩzとを遺伝子として含む初期個体を３０個生成するようになっており、コーナリングパワーＫfとコーナリングパワーＫrはそれぞれランダムに数値が生成されるが、車体重量Ｍとヨー慣性モーメントＩzとは微調整用のファクタとして実際の車体重量Ｍとヨー慣性モーメントＩzの値の９０〜１１０％程度の範囲内でランダムに数値が生成されるように構成されている。
【００５９】
初期個体生成手段７１には、評価値算出手段手段７２が接続されており、初期個体生成手段７１は、生成させた初期個体群を評価値算出手段７２に送信するようになっている。
【００６０】
評価値算出手段７２は、前記車速Ｖの時系列データＶ1、Ｖ2、…、Ｖ30等に同期して記憶装置５に記憶されたヨーレートセンサ４により測定された実ヨーレートωreの時系列データωre 1、ωre2、…、ωre30を記憶装置５から読み出して教師データとして図示しないメモリに保存するようになっている。
【００６１】
また、評価値算出手段７２は、初期個体生成手段７１から送信されてきた初期個体群の中から１つの個体すなわちコーナリングパワーＫf、Ｋr、車体重量Ｍ、ヨー慣性モーメントＩzの１組を選択し、演算装置６に送信して前記（１）〜（３）式の演算を行わせて演算結果である推定ヨーレートωthの時系列データωth1、ωth2、…、ωth30を受け取るようになっている。
【００６２】
評価値算出手段７２は、推定ヨーレートωthの時系列データωth 1、ωth2、…、ωth30が入力されると、図３に示すように、実ヨーレートωreの時系列データωre1、ωre2、…、ωre30との誤差を各サンプリングタイミングごとにとり、下記（４）式に従って二乗誤差の和として評価値Ｑを算出するようになっている。
【００６３】
【数３】
0004773830.tif 000004
【００６４】
前記（４）式から分かるように、本実施形態では、評価値Ｑが小さいほど推定ヨーレートωthの実ヨーレートωreに対する近似の度合が高いことを表す。
【００６５】
評価値算出手段７２は、上記の操作を初期個体群のすべての個体について行い、個体ごとにそれぞれ評価値Ｑを計算するようになっている。評価値算出手段７２は、各個体とその評価値Ｑとを終了判定手段７３に送信するようになっている。
【００６６】
本実施形態では、終了判定手段７３は、リアルタイム化の要請から、初期個体生成手段７１で初期個体群を生成させてから一定時間が経過した時点で、最良の評価値Ｑを有する個体に遺伝子として含まれるコーナリングパワーＫf、Ｋrを最適値として算出し、それらをコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値として出力するようになっている。
【００６７】
なお、終了判定手段７３における終了条件は、本実施形態のように設定された時間を経過したか否かで判定するように設定することも可能であるが、この他にも、例えば、目標評価値を予め設定しておき、評価値Ｑがそれより小さい個体が現れた時点で終了するように構成することも可能であり、また、設定された進化過程の世代数に達した時点で終了するように構成することも可能である。
【００６８】
終了判定手段７３は、各個体とその評価値Ｑとが送信されてきた時点で未だ設定された時間を経過していないと判定すると、個体と評価値Ｑとを親選択手段７４に送信するようになっている。
【００６９】
本実施形態の親選択手段７４では、エリート保存とトーナメント選択による親選択が行われるように構成されている。すなわち、親選択手段７４は、個体群の中から評価値Ｑが小さい順に所定個数の個体をメモリ７７に格納して隔離すると同時に、隔離した個体のコピーとそれ以外の個体の計３０個体についてトーナメント選択により次世代に残すべき個体の選択を行うように構成されている。親選択手段７４は、選択された個体を交叉手段７５に送信するようになっている。なお、親選択手段７４で、トーナメント選択以外にも、例えば、逆ルーレット選択や期待値選択、ランキング選択、トーナメント選択等の方法で選択を行うように構成すること可能である。
【００７０】
本実施形態の交叉手段７５では、各個体を２個体ずつ組み合わせ、コーナリングパワーＫf、Ｋr、車体重量Ｍ、ヨー慣性モーメントＩzについて２つの個体の値をそれぞれ上限および下限とする数値範囲、すなわち例えばコーナリングパワーＫfについて言えば２個体のそれぞれのコーナリングパワーＫfを上限および下限とする数値範囲を一定の規則で若干広げた数値範囲の中からランダムに発生させた数値をコーナリングパワーＫf、Ｋr、車体重量Ｍおよびヨー慣性モーメントＩzとする子世代の個体を３０個体生成させるようになっている。交叉の方法は他の方法も採り得る。
【００７１】
突然変異手段７６では、交叉手段７５から送られてきた子世代の個体を構成するコーナリングパワーＫf、Ｋr、車体重量Ｍおよびヨー慣性モーメントＩzの各遺伝子についてその数値を一定の確率でランダムに変化させるように構成されている。ただし、交叉手段７５および突然変異手段７６では、車体重量Ｍとヨー慣性モーメントＩzについては前述したように実際の値の９０〜１１０％程度の範囲内でランダムに数値が生成されるようになっている。
【００７２】
突然変異手段７６における操作が終了した各個体は、前記評価値算出手段７２に送信され、再度それぞれの個体について評価値Ｑが算出されるようになっている。そして、評価値Ｑが算出された個体は終了判定手段７３に送信され、メモリ７７に格納された１世代前の個体とともに終了判定が行われるようになっている。
【００７３】
以上の操作は、終了判定手段７３において終了条件を満たしたと判定されるまで繰り返されるようになっている。
【００７４】
算出装置７は、以上の操作が終了した時点における個体群の中から評価値Ｑが最もよい、すなわち評価値Ｑが最も小さい個体のコーナリングパワーＫf、Ｋrを最適値として算出し、そのコーナリングパワーＫf、Ｋrの最適値をコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値として出力するようになっている。
【００７５】
なお、コーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値を出力した段階で、メモリ７７はクリアされるようになっている。また、本実施形態では、２回目以降のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出の際には、算出装置５は、初期個体生成手段７１で新たに初期個体群を生成させずに、前回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出の際に最終的に残存する個体群を初期個体群として前記進化計算を行うように構成されている。
【００７６】
次に、本実施形態に係るコーナリングパワー推定装置１の作用について説明する。
【００７７】
コーナリングパワー推定装置１は、稼動を開始されると、車速センサ２、舵角センサ３、ヨーレートセンサ４から同期して一定のサンプリング間隔ごとに車両の車速Ｖ、前輪舵角δf、実ヨーレートωreの測定値が記憶装置５に送信され、逐次記憶される。
【００７８】
算出装置７の初期個体生成手段７１は、コーナリングパワーＫf、Ｋrを遺伝子として含む個体を３０個ランダムに生成させて、評価値算出手段手段７２に送信する。
【００７９】
評価値算出手段７２は、３０サンプリングタイミング分の時系列データについて評価値を算出するように設定されている場合には、記憶装置５に車速Ｖの時系列データＶ1、Ｖ2、…、Ｖ30、前輪舵角δfの時系列データδf1、δf2、…、δf30、および実ヨーレートωreの時系列データωre 1、ωre2、…、ωre30が蓄積された段階で記憶装置５から実ヨーレートωreの時系列データωre 1、ωre2、…、ωre30を読み出して教師データとしてメモリに保存する。
【００８０】
そして、評価値算出手段７２は１つの個体のコーナリングパワーＫf、Ｋr、車体重量Ｍ、ヨー慣性モーメントＩzを演算装置６に送信する。演算装置６はそのＫf、Ｋr、Ｍ、Ｉzと記憶装置５から読み出した車速Ｖの時系列データＶ1、Ｖ2、…、Ｖ30および前輪舵角δfの時系列データδf1、δf2、…、δf30を前記（１）式に代入し、求められたβドットとωドットを前記（２）、（３）式に代入して推定ヨーレートωthの時系列データωth1、ωth2、…、ωth30を算出し、算出装置７の評価値算出手段７２に送信する。
【００８１】
評価値算出手段７２は、次の個体のコーナリングパワーＫf、Ｋr、車体重量Ｍ、ヨー慣性モーメントＩzを演算装置６に送信するとともに、前記（４）式に基づいて推定ヨーレートωthの時系列データωth 1、ωth2、…、ωth30と実ヨーレートωreの時系列データωre 1、ωre2、…、ωre30とから最初の個体の評価値Ｑを算出する。評価値算出手段７２は、演算装置６への個体のコーナリングパワーＫf、Ｋr、車体重量Ｍ、ヨー慣性モーメントＩzの送信と個体の評価値Ｑの算出を繰り返し、すべての個体について評価値Ｑを算出する。
【００８２】
算出装置７の終了判定手段７３に送られた各個体は、終了判定されない場合は、親選択手段７４でエリート保存され、交叉手段７５、突然変異手段７６による操作を受けた後、再度評価値算出手段７２に送られて演算装置６による演算と評価値算出手段７２による評価値Ｑの算出が行われて終了判定手段７３に送られる。
【００８３】
終了判定手段７３では、評価値算出手段７２から送られてきた個体とエリート保存された前世代の優良な個体とを対象に終了判定を行い、終了が判定されない場合にはそれらの個体を親選択手段７４に送り、前記操作が終了判定されるまで続けられる。
【００８４】
また、終了判定手段７３は、終了条件が満たされたと判定すると、現存する個体の中から最良の評価値Ｑ、すなわち最も小さい評価値Ｑを有する個体に遺伝子として含まれるコーナリングパワーＫf、Ｋrを最適値として算出し、それらがコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値としてコーナリングパワー推定装置１から出力される。
【００８５】
本実施形態では、このようにして１回目のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値が出力された時点で、記憶装置５にはすでに次のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出に用いられる車速Ｖ、前輪舵角δf、実ヨーレートωreの時系列データがそれぞれ記憶されている。また、前述したように、本実施形態では、２回目以降のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出の際には、算出装置５は、初期個体生成手段７１で新たに初期個体群を生成させずに、前回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出の際に最終的に残存する個体群を初期個体群とする。
【００８６】
そのため、算出装置５の評価値算出手段７２は、終了判定手段７３からコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値が出力されると、すぐに次のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値算出のために記憶装置５から教師データとして実ヨーレートωreの時系列データωre 1´、ωre2´、…、ωre30´を読み出し、同時に、残存している個体のコーナリングパワーＫf、Ｋr、車体重量Ｍ、ヨー慣性モーメントＩzを演算装置６に次々に送信する。このようにして、コーナリングパワー推定装置１は、次のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値算出の操作を開始する。
【００８７】
以上のように、本実施形態に係るコーナリングパワー推定装置１によれば、演算装置６でニューラルネットワークを用いずに車両運動モデルに従って推定ヨーレートωthの演算を行うので、算出装置７で遺伝的アルゴリズムによる進化計算を繰り返し行っても汎用コンピュータベースで２００ミリ秒程度の刻みで良好なコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値を出力することが可能であり、コーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値算出に対するリアルタイム性の要請に十分応えるものとなる。
【００８８】
また、本発明のコーナリングパワー推定装置１をハードウエアベースで構成すれば、さらに高速に演算を行うことが可能となり、コーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値をリアルタイムに算出することが可能となる。
【００８９】
さらに、本実施形態に係るコーナリングパワー推定装置１によれば、車両ごとに種々のパラメータの調整を行う必要がなく、また、算出装置７における遺伝的アルゴリズムに使用する個体の遺伝子として種々のパラメータを含ませておけば、遺伝的アルゴリズムにおける進化過程で自動的に車両ごとに種々のパラメータの調整がなされるので、少なくとも人為的にパラメータの調整を行う必要がなくなる。
【００９０】
また、車両の走行中に路面の摩擦係数が大きく変化したり通常の走行状態からスピン状態に移行したりした場合のように車両の運動状態が非線形領域に入り、車両の運動状態が大きく変化した場合でも、その状態における実ヨーレートωreの時系列データωre1、ωre2、…、ωre30を教師データとしてコーナリングパワーＫf、Ｋrの最適値を算出するため、変化に即応してコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値を出力することができる。
【００９１】
また、前述したように、本実施形態では、２回目以降のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出の際には、算出装置５は、前回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出の際に最終的に残存する個体群を初期個体群として操作を行うように構成されている。このように構成することで、初期個体生成の操作を行う必要がなくなる分だけ進化計算にかかる時間を短縮することができるとともに、まったくランダムな値のコーナリングパワーＫf、Ｋrから進化計算を始める場合よりもコーナリングパワーＫf、Ｋrの最適値への収束が速くなり、良好な収束性を得ることが可能となる。
【００９２】
なお、本実施形態では、教師データとして実ヨーレートωreの時系列データωre1、ωre2、…、ωre30を用いるコーナリングパワー推定装置１について説明したが、図４に示すように、コーナリングパワー推定装置を、さらに横加速度センサ８を備え、教師データとしてさらに教師データとして実横加速度ａｙreの時系列データａｙre1、ａｙre2、…、ａｙre30を記憶装置５から算出装置７に入力するように構成することも可能である。
【００９３】
このコーナリングパワー推定装置では、演算装置６は、前記（１）〜（３）式の演算と同時に下記（５）式に基づく横加速度の理論値、すなわち推定横加速度ａｙthの演算を行い、推定ヨーレートωthの時系列データωth 1、ωth2、…、ωth30とともに推定横加速度ａｙthの時系列データａｙth 1、ａｙth2、…、ａｙth30を算出装置７に送信するように構成される。
【００９４】
【数４】
0004773830.tif 000005
【００９５】
また、算出装置７は、評価値算出手段７２における評価値Ｑを、前記（４）式に示したように推定ヨーレートωthと実ヨーレートωreとの二乗誤差の和だけでなく、例えば下記（６）式に示すようにそれに推定横加速度ａｙthと実横加速度ａｙreとの二乗誤差の和を重み付けして加算した値を評価値Ｑとして算出するように構成される。
【００９６】
【数５】
0004773830.tif 000006
【００９７】
この場合、重みＷ１、Ｗ２の設定によってヨーレートωの近似度合と横加速度ａｙの近似度合のどちらをどの程度重視するかを調整することができる。
【００９８】
このように、横加速度センサ８を設け、算出装置７における評価値Ｑの算出に横加速度ａｙの要素を加味させることで、本実施形態に係るコーナリングパワー推定装置１の前記効果に加えて、出力されるコーナリングパワーＫf、Ｋrの精度をより向上させることが可能となる。
【００９９】
［第２の実施の形態］
本実施形態に係るコーナリング推定装置は、第１の実施形態に係るコーナリングパワー推定装置１と基本的構成は同様であるが、算出装置７に、進化計算の対象となるコーナリングパワーＫf、Ｋrを遺伝子として含む前記個体とは別に、コーナリングパワーＫf、Ｋrの代表値が設定されている点で異なる。なお、第１の実施形態に係るコーナリングパワー推定装置１と同様の機能を奏する構成装置等については同一の符号を付して説明する。
【０１００】
本実施形態では、算出装置７のメモリには、コーナリングパワーＫf、Ｋrの代表値として、例えば（Ｋf，Ｋr）＝（10000，10000）、（10000，20000）、…、（10000，50000）、（20000，10000）、（20000，20000）、…、（20000，50000）、…、（50000，10000）、（50000，20000）、…、（50000，50000）の２５個の代表値が保存されて設定されている。なお、この代表値は予め保存され、算出装置７における進化計算では書き換えられない。
【０１０１】
算出装置７の評価値算出手段７２は、前回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出が終了し、残存している個体群を初期個体群として今回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出を開始する際に、これらのコーナリングパワーＫf、Ｋrの代表値についても各個体と同様に演算装置６に送信して推定ヨーレートωthの時系列データωth 1、ωth2、…、ωth30、または図４のように横加速度センサ８を付加した場合にはそれらと推定横加速度ａｙthの時系列データａｙth1、ａｙth2、…、ａｙth30とを演算させて送信させ、コーナリングパワーＫf、Ｋrの各代表値についてそれぞれ評価値Ｑを算出するようになっている。なお、その際、車体重量Ｍとヨー慣性モーメントＩzは実際の値が用いられる。
【０１０２】
そして、評価値算出手段７２は、図５のイメージ図に示すように、コーナリングパワーＫf、Ｋrの代表値の中から評価値Ｑが最良の、すなわち評価値Ｑが最小のコーナリングパワーの代表値Ｋf０、Ｋr０を選択して新たな個体とする。正確には第１の実施形態における個体の形態にあわせるためにその代表値Ｋf０、Ｋr０に車体重量Ｍとヨー慣性モーメントＩzを付加して新たな個体とする。
【０１０３】
さらに、評価値算出手段７２は、そのコーナリングパワーの代表値Ｋf０、Ｋr０に例えばその上下１０％の範囲で揺らぎを生じさせた値と、その車体重量Ｍとヨー慣性モーメントＩzに実際の値の９０〜１１０％程度の範囲内で揺らぎを生じさせた値を遺伝子とする４個体をランダムに生成させ、最良のコーナリングパワーの代表値Ｋf０、Ｋr０に基づく新たな計５個体を生成させる。
【０１０４】
また、評価値算出手段７２は、前回のコーナリングパワーの最適値の算出に用いられ最終的に残存し、今回のコーナリングパワーの最適値の算出で初期個体群とされた３０個体の各個体についても評価値Ｑの算出を行い、評価値Ｑが大きい、すなわち評価値Ｑが良くない５個体と前記最良のコーナリングパワーの代表値Ｋf０、Ｋr０に基づく新たな５個体とを置換して前記最良のコーナリングパワーの代表値Ｋf０、Ｋr０に基づく個体を初期個体群に移民するようになっている。
【０１０５】
なお、本発明で、移民とは、新たな個体をすでに存在する個体群に移入することをいう。また、この評価値算出手段７２における移民操作は、算出装置７での進化計算の高速化の観点から、２世代目以降の個体群に対しては行われない。
【０１０６】
以上のように、第２の実施形態に係るコーナリングパワー推定装置によれば、前記第１の実施形態に係るコーナリングパワー推定装置１と同様の効果が発揮されるとともに、コーナリングパワーＫf、Ｋrが大きく変化するような状況で、コーナリングパワーＫf、Ｋrの最適値への収束を速めることができ、良好な収束性を得ることが可能となる。
【０１０７】
特に、２回目以降のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出の際に前回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出で最終的に残存している個体群を初期個体群とする場合、初期個体群の各個体の遺伝子としてのコーナリングパワーＫf、Ｋrが前回最適値として算出されたＫf、Ｋr近傍の数値範囲に集中している場合がある。
【０１０８】
このような初期個体群は、コーナリングパワーＫf、Ｋrが大きく変化するような状況下において、交叉や突然変異のみではコーナリングパワーＫf、Ｋrの最適値への収束が必ずしも高速に行われない場合がある。しかし、本実施形態のように構成すれば、そのような事態が迅速に解消され、最適値への収束の高速化を図ることが可能となる。
【０１０９】
なお、本実施形態のように前回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出で最終的に残存している個体群を初期個体群とせず、毎回新たに初期個体生成手段７１で初期個体群を生成する場合でも、最良の評価値Ｑを有する代表値を新たな個体として移民することで、その評価値の良い新たな個体が進化過程の中で生き延びて、いわば他の個体に目指すべきコーナリングパワーＫf、Ｋrの指標を与えるから、このような場合でも、コーナリングパワーＫf、Ｋrの最適値への収束を速めることができ、良好な収束性を得ることが可能となる。
【０１１０】
一方、このような事情を考慮したとき、コーナリングパワーＫf、Ｋrがそれほど大きく変化しないような状況では前記移民操作を行わずに進化計算の時間を短縮し、コーナリングパワーＫf、Ｋrが大きく変化するような状況下では、前記移民操作を行って最適値への収束を迅速に行わせるように、状況に応じて移民操作を行うか否かを分けることが考えられる。
【０１１１】
コーナリングパワーＫf、Ｋrが大きく変化するのは、例えば、車両の走行状態が通常の走行状態からスピン状態やドリフト状態に変わる場合である。この場合、例えば図６に示すように、実ヨーレートωreは、通常の走行状態Ａでは前輪舵角δfに追従して増減するが、スピン状態Ｓやドリフト状態Ｄでは前輪舵角δfにはもはや追従しない傾向を示す。
【０１１２】
そのため、図７に示すように、コーナリングパワー推定装置に、車速センサ２や舵角センサ３、ヨーレートセンサ４、横加速度センサ８が測定した車速Ｖや前輪舵角δf、実ヨーレートωre、実横加速度ａｙre等のうち少なくとも１つのデータを用いて車両の走行状態を判定し、車両の走行状態が通常の走行状態Ａからスピン状態Ｓやドリフト状態Ｄに移行する際に算出装置７に信号を発する走行状態判定装置９を設けると好ましい。
【０１１３】
走行状態判定装置９は、例えば、次回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出に用いられるデータを測定している舵角センサ３とヨーレートセンサ４からそれぞれ前輪舵角δfと実ヨーレートωreを入力し、それらの正規化値を比較してその差が大きい状態が所定のサンプリングタイミング以上続く場合は、通常の走行状態Ａからスピン状態Ｓまたはドリフト状態Ｄに移行したと判定して算出装置７に信号を発する。
【０１１４】
算出装置７は、走行状態判定装置９から信号を受信すると、それらの前輪舵角δfや実ヨーレートωreを用いる次回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出では前記移民操作を行う。
【０１１５】
このように構成すれば、前述したように、コーナリングパワーＫf、Ｋrが大きく変化するような状況下では前記移民操作を行って最適値への収束を迅速に行わせ、また、コーナリングパワーＫf、Ｋrがそれほど大きく変化しないような状況では前記移民操作を行わずに進化計算の時間を短縮することができる。
【０１１６】
［第３の実施の形態］
本実施形態に係るコーナリング推定装置は、第１および第２の実施形態に係るコーナリングパワー推定装置と基本的構成は同様であるが、算出装置が、ニュートラルステア、オーバステアまたはアンダステアの各車両状態に対応する前記個体群をそれぞれ備えていて、車両が各車両状態のいずれにあるかを判断して前記各個体群を切り替える点で第１および第２の実施形態と異なる。
【０１１７】
車両状態は、コーナリングパワーＫf、Ｋrを用いて下記（７）式で定義されるスタビリティファクタＡに基づいてニュートラルステア、オーバステアまたはアンダステアのいずれかを判断ことができる。
【０１１８】
【数６】
0004773830.tif 000007
【０１１９】
ここで、前述したように、Ｍは車体重量、Ｌf、Ｌrは車体重心と前輪車軸または後輪車軸との距離を表す。Ｌ＝Ｌf＋Ｌrであり、Ｌはホイールベースを表す。また、スタビリティファクタＡは、一般的に、正の値である場合にはアンダステア、負の値である場合にはオーバステア、０である場合にはニュートラルステアであることを表す。
【０１２０】
しかし、実際にはニュートラルステアであってもスタビリティファクタＡが厳密に０にはならない。そこで、本実施形態では、スタビリティファクタＡに対する正の閾値および負の閾値がそれぞれ予め設定されるようになっており、コーナリングパワーＫf、Ｋrに基づくスタビリティファクタＡが両閾値を含む両閾値の間にある場合には車両状態がニュートラルステアにあり、スタビリティファクタＡが正の閾値より大きい場合にはアンダステアにあり、スタビリティファクタＡが負の閾値より小さい場合にはオーバステアにあるとされるようになっている。
【０１２１】
算出装置７には、第２の実施形態と同様に、コーナリングパワーＫf、Ｋrの代表値として例えば（Ｋf，Ｋr）＝（10000，10000）、（10000，20000）、…、（10000，50000）、（20000，10000）、（20000，20000）、…、（20000，50000）、…、（50000，10000）、（50000，20000）、…、（50000，50000）の２５個の代表値が設定されており、前記スタビリティファクタＡについての正負の閾値に応じてそれぞれの代表値を予めニュートラルステア、オーバステアまたはアンダステアのいずれかに分類するようになっている。
【０１２２】
すなわち、例えば図８に示すように横軸にＫf、縦軸にＫrをとった場合、各代表値はこのＫf−Ｋr平面上に点として表現されるが、算出装置７は、正負の閾値が設定されると、それぞれの代表値について前記スタビリティファクタＡを計算して、正負の閾値に応じて各代表値をそれぞれニュートラルステアＮ、オーバステアＯまたはアンダステアＵの各車両状態に分類するようになっている。
【０１２３】
一方、本実施形態では、算出装置７には、ニュートラルステア、オーバステアまたはアンダステアの各車両状態に対応する各個体群がそれぞれ備えられている。
【０１２４】
また、算出装置７は、第１および第２の実施形態と同様に、コーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値を出力すると、コーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出の際には、前回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出の際に最終的に残存する個体群を初期個体群として次回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの進化計算を行うように構成されている。
【０１２５】
そして、例えば、前回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出の際に用いられたニュートラルステア用の個体群が残存している場合、算出装置７は、第２の実施形態と同様に、今回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出を開始する際に、残存しているニュートラルステア用の個体群とコーナリングパワーＫf、Ｋrの代表値とについてそれぞれ演算装置６に送信して推定ヨーレートωthの時系列データωth1、ωth2、…、ωth30、または図４のように横加速度センサ８を付加した場合にはそれらと推定横加速度ａｙthの時系列データａｙth 1、ａｙth2、…、ａｙth30とを演算させて送信させ、それぞれ評価値Ｑを算出する。
【０１２６】
その際、ニュートラル用の個体群に属する個体についての評価値Ｑと、コーナリングパワーＫf、Ｋrの各代表値についての評価値Ｑとを比較して、コーナリングパワーＫf、Ｋrの各代表値についての評価値Ｑの方が良い場合、その最良の評価値Ｑを有する代表値が、例えばアンダステアＵに分類された代表値であれば、算出装置７は、車両状態がアンダステアの状態にあると判断して、今回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出に使用する個体群をアンダステア用の個体群に切り替えるようになっている。
【０１２７】
なお、第２の実施形態において、最良の評価値Ｑを有する代表値がニュートラルステアＮに分類された代表値であれば、算出装置７は、そのままニュートラルステア用の個体群を用いて今回のコーナリングパワーＫf、Ｋrの推定値の算出を行う。その際、第２の実施形態のように、その最良の評価値Ｑを有する代表値を個体群に移民することも可能である。
【０１２８】
以上のように、第３の実施形態に係るコーナリングパワー推定装置によれば、算出装置７に車両状態に対応する個体群を用意しておいて、車両状態がニュートラルステア、オーバステアまたはアンダステアのいずれの状態にあるかを判断してその車両状態に対応する個体群に切り替えるように構成することで、予め最適値に近いコーナリングパワーＫf、Ｋrを遺伝子とする個体よりなる個体群を用いてコーナリングパワーＫf、Ｋrの最適値の算出を行うことが可能となるため、車両状態が変化するような運転環境においても、良好な最適値を得ることが可能となるとともに、コーナリングパワーＫf、Ｋrの最適値への収束が迅速化され、前記第１の実施形態に係るコーナリングパワー推定装置１の効果をより的確に発揮させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】本実施形態に係るコーナリングパワー推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る算出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】推定ヨーレートと実ヨーレートの時系列データの誤差を説明する図である。
【図４】横加速度センサをさらに備えたコーナリングパワー推定装置の構成を示すブロック図である。
【図５】第２の実施形態におけるコーナリングパワーの代表値の個体群への移民を説明するイメージ図である。
【図６】測定される実ヨーレートと舵角との例を示すグラフである。
【図７】走行状態判定装置を設けたコーナリングパワー推定装置の構成を示すブロック図である。
【図８】第３の実施形態における車両状態についての代表値の分類を説明する図である。
【符号の説明】
【０１３０】
１  コーナリングパワー推定装置
２  車速センサ
３  舵角センサ
４  ヨーレートセンサ
６  演算装置
７  算出装置
８  横加速度センサ
９  走行状態判定装置
Ｋf、Ｋr  コーナリングパワー
Ｖ  車速
δf  前輪舵角
δr  後輪舵角
ωre  実ヨーレート
ωth  推定ヨーレート
ａｙre  実横加速度
ａｙth  推定横加速度
Ｑ  評価値
【図１】
0004773830.tif 000008
【図２】
0004773830.tif 000009
【図３】
0004773830.tif 000010
【図４】
0004773830.tif 000011
【図５】
0004773830.tif 000012
【図６】
0004773830.tif 000013
【図７】
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【図８】
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