(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の目標ヨーレートを取得する目標ヨーレート取得部と、
車両モデルから求まる第１のヨーレートとヨーレートセンサから求まるヨーレートにフィルタ処理を施した第２のヨーレートを取得するヨーレート取得部と、
前記第１のヨーレートと前記第２のヨーレートとの差分に基づいて、差分が小さい場合は前記第１のヨーレートの配分を大きくし、差分が大きい場合は前記第２のヨーレートの配分を大きくして、前記目標ヨーレートと比較するためのフィードバックヨーレートを前記第１及び第２のヨーレートから算出するフィードバックヨーレート算出部と、
を備えることを特徴とする、車両の挙動制御装置。
【請求項２】
前記フィードバックヨーレートが前記目標ヨーレートとなるように制御する制御部を備えることを特徴とする、請求項１に記載の車両の挙動制御装置。
【請求項３】
前記制御部は、ハンドル操舵系とは独立して車両のヨーレートを発生させる駆動部を制御することを特徴とする、請求項２に記載の車両の挙動制御装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記フィードバックヨーレートが前記目標ヨーレートとなるように、車両が備える左右の駆動輪を個別に制御することを特徴とする、請求項２に記載の車両の挙動制御装置。
【請求項５】
前記フィードバックヨーレート算出部は、前記差分に応じて設定された重み付けゲインを用いて前記第１のヨーレートと前記第２のヨーレートの配分を決定することを特徴とする、請求項１に記載の車両の挙動制御装置。
【請求項６】
操舵角と車両速度に基づいて、車両モデルから第１の目標ヨーレートを取得する第１の目標ヨーレート取得部と、
外界認識部により認識される推定進行路に基づいて、第２の目標ヨーレートを取得する第２の目標ヨーレート取得部とを備え、
前記目標ヨーレート取得部は、前記第１の目標ヨーレートと前記第２の目標ヨーレートに基づいて前記目標ヨーレートを取得することを特徴とする、請求項１に記載の車両の挙動制御装置。
【請求項７】
前記目標ヨーレート取得部は、前記第１の目標ヨーレートと前記第２の目標ヨーレートが同方向の場合は、前記第１の目標ヨーレートと前記第２の目標ヨーレートのうちゲインの大きいものを前記目標ヨーレートとして取得することを特徴とする、請求項６に記載の車両の挙動制御装置。
【請求項８】
前記目標ヨーレート取得部は、前記第１の目標ヨーレートと前記第２の目標ヨーレートが逆方向の場合は、前記第１の目標ヨーレートを前記目標ヨーレートとして取得することを特徴とする、請求項６に記載の車両の挙動制御装置。
【請求項９】
前記目標ヨーレートに対する前記フィードバックヨーレートの補正量を演算する補正量演算部を備え、
前記制御部は、前記補正量に基づいて前記フィードバックヨーレートを制御することを特徴とする、請求項２に記載の車両の挙動制御装置。
【請求項１０】
車両の目標ヨーレートを取得するステップと、
車両モデルから求まる第１のヨーレートを取得するステップと、
ヨーレートセンサから求まるヨーレートにフィルタ処理を施した第２のヨーレートを取得するステップと、
前記第１のヨーレートと前記第２のヨーレートとの差分に基づいて、差分が小さい場合は前記第１のヨーレートの配分を大きくし、差分が大きい場合は前記第２のヨーレートの配分を大きくして、前記目標ヨーレートと比較するためのフィードバックヨーレートを前記第１及び第２のヨーレートから算出するステップと、
を備えることを特徴とする、車両の挙動制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の挙動制御装置及び車両の挙動制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば下記の特許文献１には、車両の目標ヨーレートと、車両が実際に発生している実ヨーレートとの偏差をフィードバックして車両を制御することが記載されている。
【０００３】
また、下記の特許文献２には、車両モデルから求まる推定ヨーレートγｈ（ヨーレートモデル値）と検出ヨーレートγ（実ヨーレート）との差分から推定ヨーレートを補正し、差分が第一基準値以下の時には補正量をゼロとする事で検出ヨーレートのノイズの影響を少なくし、差分が第二基準値以上の時には検出手段の故障等と判定し、補正量に制限を設ける制御装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３４６０２８１号公報
【特許文献２】特開２０００−２６４２３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、車両が発生させているヨーレートを検出するヨーレートセンサの検出値には、ノイズ成分が含まれている。上記特許文献１に記載された技術では、積極的な操舵を行っていないタイミング（例えば、直進時）に実ヨーレート（センサ値）をフィードバックすると、Ｓ／Ｎ比が小さい領域の影響を受けてしまい、車両振動が起こり易くなる問題がある。また、ヨーレートセンサの検出値にノイズが載った場合、旋回中でも車両が振動するケースが想定される。
【０００６】
一方、実ヨーレートにローパスフィルタ処理をすると、ノイズを抑制する代償としてフィルタ処理後の信号の位相が遅れる問題がある。このため、フィルタ処理によっては、フィルタ処理後のヨーレートが実車本来の挙動とは乖離したヨーレートになってしまう。そして、フィードバックするヨーレートの位相が遅れると、操舵時に補償する対象としてのヨーレートが増大する。この場合、例えば後輪のトルクベクタリングでヨーレートを補償しようとすると、後輪を駆動するためのモータトルク等の要求値が増大して旋回支援量が過剰になる問題がある。従って、ノイズ除去性能を優先したフィルタで実ヨーレートを処理した場合、車両挙動が不安定になりやすいという問題があった。
【０００７】
また、特許文献２に記載された技術では、タイヤ横力と車両諸元から推定ヨーレートγｈを推定しているが、すべり角（βｈ）の計算にも推定ヨーレートγｈが関与しているため、ステアリング操作量に応じたタイヤ横力しか推定できず、ステアリング系とは独立して車両の旋回モーメントを発生させる形態では、フィードバックヨーレートを正しく推定することはできない。また、特許文献２に記載された技術は、実ヨーレートγと推定ヨーレートγｈの差分より路面μを推定しているが、タイヤ横力を推定するマップの切り替えに推定値を使用しているのみであり、車両モデルの信頼性を評価し、実ヨーレートγと推定ヨーレートγｈの配分を切り換えることは想定していない。従って、特許文献２に記載された技術は、ステアリング操作で直接車両を旋回させる絡むシステムにおいて効果が見込まれるが、ステアリング操作とは独立して車両を旋回させるシステムに適用することは困難である。
【０００８】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、車両の目標ヨーレートと、車両が実際に発生している実ヨーレートとの偏差をフィードバックして車両を制御する際に、センサノイズの影響を確実に抑えてドライバビリティを向上させることが可能な、新規かつ改良された車両の挙動制御装置及び車両の挙動制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、車両の目標ヨーレートを取得する目標ヨーレート取得部と、車両モデルから求まる第１のヨーレートとヨーレートセンサから求まるヨーレートにフィルタ処理を施した第２のヨーレートを取得するヨーレート取得部と、前記第１のヨーレートと前記第２のヨーレートとの差分に基づいて、差分が小さい場合は前記第１のヨーレートの配分を大きくし、差分が大きい場合は前記第２のヨーレートの配分を大きくして、前記目標ヨーレートと比較するためのフィードバックヨーレートを前記第１及び第２のヨーレートから算出するフィードバックヨーレート算出部と、を備える車両の挙動制御装置が提供される。
【００１０】
前記フィードバックヨーレートが前記目標ヨーレートとなるように制御する制御部を備えるものであっても良い。
【００１１】
また、前記制御部は、ハンドル操舵系とは独立して車両のヨーレートを発生させる駆動部を制御するものであっても良い。
【００１２】
また、前記制御部は、前記フィードバックヨーレートが前記目標ヨーレートとなるように、車両が備える左右の駆動輪を個別に制御するものであっても良い。
【００１３】
また、前記フィードバックヨーレート算出部は、前記差分に応じて設定された重み付けゲインを用いて前記第１のヨーレートと前記第２のヨーレートの配分を決定するものであっても良い。
【００１４】
また、操舵角と車両速度に基づいて、車両モデルから第１の目標ヨーレートを取得する第１の目標ヨーレート取得部と、外界認識部により認識される推定進行路に基づいて、第２の目標ヨーレートを取得する第２の目標ヨーレート取得部とを備え、前記目標ヨーレート取得部は、前記第１の目標ヨーレートと前記第２の目標ヨーレートに基づいて前記目標ヨーレートを取得するものであっても良い。
【００１５】
また、前記目標ヨーレート取得部は、前記第１の目標ヨーレートと前記第２の目標ヨーレートが同方向の場合は、前記第１の目標ヨーレートと前記第２の目標ヨーレートのうちゲインの大きいものを前記目標ヨーレートとして取得するものであっても良い。
【００１６】
また、前記目標ヨーレート取得部は、前記第１の目標ヨーレートと前記第２の目標ヨーレートが逆方向の場合は、前記第１の目標ヨーレートを前記目標ヨーレートとして取得するものであっても良い。
【００１７】
また、前記目標ヨーレートに対する前記フィードバックヨーレートの補正量を演算する補正量演算部を備え、前記制御部は、前記補正量に基づいて前記フィードバックヨーレートを制御するものであっても良い。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、車両の目標ヨーレートを取得するステップと、車両モデルから求まる第１のヨーレートを取得するステップと、ヨーレートセンサから求まるヨーレートにフィルタ処理を施した第２のヨーレートを取得するステップと、前記第１のヨーレートと前記第２のヨーレートとの差分に基づいて、差分が小さい場合は前記第１のヨーレートの配分を大きくし、差分が大きい場合は前記第２のヨーレートの配分を大きくして、前記目標ヨーレートと比較するためのフィードバックヨーレートを前記第１及び第２のヨーレートから算出するステップと、を備える車両の挙動制御方法が提供される。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように本発明によれば、車両の目標ヨーレートと、車両が実際に発生している実ヨーレートとの偏差をフィードバックして車両を制御する際に、センサノイズの影響を確実に抑えてドライバビリティを向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施形態に係る車両を示す模式図である。
【図２】操舵による旋回制御を示す模式図である。
【図３】外界認識手段による旋回支援制御を示す模式図である。
【図４】ドライバー（運転者）によるステアリングホイールの操舵による操安制御と、外界認識手段による運転支援制御が実装された車両が走行する状態を示した模式図である。
【図５】ヨーレートセンサが検出した車両のヨーレートγを示す特性図である。
【図６】図５に示すヨーレートγをフィードバックヨーレートとして後輪のモータの要求トルクを演算した例を示す特性図である。
【図７】ヨーレートセンサで検出したヨーレートγにフィルタ処理を施した場合に車両に与える影響を示す特性図である。
【図８】ヨーレートセンサで検出したヨーレートγにフィルタ処理を施した場合に車両に与える影響を示す特性図である。
【図９】制御装置の構成を示す模式図である。
【図１０】外界認識部による、進行路との横偏差εと前方注視点距離Ｌの算出方法を説明するための模式図である。
【図１１】重み付けゲイン演算部が重み付けゲインκを算出する際のゲインマップを示す模式図である。
【図１２】本実施形態に係る車両の挙動制御装置の処理を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態の効果を説明するための特性図であって、高μ時に車両モデルと実車挙動との間に乖離が生じる場合を示す特性図である。
【図１４】本実施形態の効果を説明するための特性図であって、高μ時に車両モデルと実車挙動との間に乖離が生じる場合を示す特性図である。
【図１５】本実施形態の効果を説明するための特性図であって、低μ時に車両モデルと実車挙動との間に乖離が生じる場合を示す特性図である。
【図１６】図１５に示す条件下において、車両モデルによるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃをフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂとして選択した場合を示す特性図である
【図１７】図１５に示す条件下において、偏差γ＿ｄｉｆｆが図１１のＡ２、ないしＡ３の範囲に納まっている状況で、車両モデルによるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌを按分してフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂを決定した場合を示す特性図である。
【図１８】図１５に示す条件下において、偏差γ＿ｄｉｆｆに応じて車両モデルによるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌのいずれかをスイッチ状に切り替えながらフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂを決定した場合を示す特性図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２２】
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る車両１０００の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る車両１０００を示す模式図である。図１に示すように、車両１０００は、前輪１００，１０２、後輪１０４，１０６、後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動する駆動力発生装置（モータ）１１４，１１６、後輪１０４，１０６のそれぞれの車輪速を検出する車輪速センサ１２４，１２６、ステアリングホイール１３０、舵角センサ１４０、パワーステアリング機構１４５、ヨーレートセンサ１５０、加速度センサ１６０、外界認識手段１７０、制御装置（コントローラ）２００を有して構成されている。
【００２３】
本実施形態に係る車両１０００は、後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動するためにモータ１１４，１１６が設けられている。このため、後輪１０４，１０６毎に駆動トルクを制御することができる。従って、前輪１００，１０２の操舵によるヨーレート発生とは独立して、後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動することで、トルクベクタリング制御によりヨーレートを発生させることができる。後輪１０４，１０６は、制御装置２００の指令に基づき、後輪１０４，１０６に対応するモータ１１４，１１６が制御されることで、駆動トルクが制御される。
【００２４】
パワーステアリング機構１４５は、ドライバーによるステアリングホイール１３０の操作に応じて、トルク制御又は角度制御により前輪１００，１０２の舵角を制御する。舵角センサ１４０は、運転者がステアリングホイール１３０を操作して入力した舵角θｈを検出する。ヨーレートセンサ１５０は、車両１０００の実ヨーレートγを検出する。車輪速センサ１２４，１２６は、車両１０００の車両速度Ｖを検出する。
【００２５】
本実施形態に係る車両１０００は、ドライバー（運転者）によるステアリングホイール１３０の操舵による操安制御と、外界認識手段１７０による運転支援制御を両立して行うことができる。なお、本実施形態はこの形態に限られることなく、４輪が独立して駆動力を発生する車両であっても良い。すなわち、後輪１０４，１０６と同様に前輪１００，１０２のそれぞれを駆動するためにモータが設けられており、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６の駆動トルクを個別に制御することで旋回を行うものであっても良い。また、外界認識手段１７０を搭載せず、操安制御のみを行う車両においても実現可能である。また、本実施形態は、駆動力制御によるトルクベクタリングに限定されるものではなく、後輪の舵角を制御する４ＷＳのシステム等においても実現可能である。また、本実施形態の運転支援制御は、外界認識手段１７０としてＣＣＤカメラなどの撮像機器を例として挙げるが、本発明はこの形態に限定されるものではなく、ナビゲーションシステムやＧＰＳ、レーダなどから、「路面の曲率」や「目標コースと車両前方注視点との差分（横変位量：図１０のεに相当）」などの環境情報を取得できる構成であれば、第２目標ヨーレート（後述するγ２＿Ｔｇｔ）を演算可能であり、本発明で実現できる技術の範疇に入る。
【００２６】
図２及び図３は、本実施形態に係る車両１０００が行う旋回制御を示す模式図である。図２は、操舵による旋回制御（操安制御）を示す模式図である。操舵による旋回制御では、ドライバーによるステアリングホイール１３０の操作に応じて後輪１０４，１０６に駆動力差を生じさせることで、車両１０００の旋回を支援する。図２に示す例では、ドライバー（運転者）の操舵により車両１０００が左に旋回している。また、後輪１０４，１０６の駆動力差によって、右側の後輪１０６に前向きの駆動力を発生させ、左側の後輪１０４には右側の後輪１０６に対して駆動力を抑制、または後ろ向きに駆動力を発生させることで、左右に駆動力差を発生させ、左回りの旋回を支援する方向にモーメントを発生させている。
【００２７】
また、図３は、外界認識手段１７０による旋回支援制御（運転支援制御）を示す模式図である。外界認識手段１７０による旋回支援制御では、外界認識手段１７０が撮像した車両前方の画像から、推定走行路が取得され、推定走行路に基づく車線追従ヨーレートが算出される。そして、車両１０００が発生させるヨーレートが車線追従ヨーレートと一致するようにフィードバック制御が行われる。図３に示す例では、推定進行路に基づいて車両１０００を左側へ旋回させるため、右側の後輪１０６に前向きの駆動力を発生させ、左側の後輪１０４には右側の後輪１０６に対して駆動力を抑制、または後ろ向きに駆動力させることで、左右に駆動力差を発生させている。
【００２８】
図４は、ドライバー（運転者）によるステアリングホイール１３０の操舵による操安制御と、外界認識手段１７０による運転支援制御が実装された車両が走行する状態を示した模式図である。図４では、道路３００に沿って車両１０００がコーナーを位置１→位置２→位置３→位置４のように進み、コーナーリングを行っている様子を示している。
【００２９】
図４の位置１はコーナーリング開始時点を示している。位置１では、外界認識手段１７０による運転支援制御によりコーナーの半径Ｒを予測し、コーナーへの進入直前から後輪１０４，１０６のトルクベクタリングによりスムーズなコーナーリングを開始する。
【００３０】
図４の位置２は、コーナーリングの最中を示している。ここでは、ステアリングホイール１３０の操舵角と外界認識手段１７０によって推定される推定進行路から後輪１０４，１０６のトルクベクタリング量を決定する。そして、決定したトルクベクタリング量に基づいて後輪１０４，１０６が制御される。
【００３１】
図４の位置３では、車両１０００がコーナーの出口に近づいている。ここでは、コーナーの出口を予測した直進性の付与により操舵を安定して収束させる。そして、図４の位置４では、コーナーリングが完了する。
【００３２】
ところで、ドライバー（運転者）によるステアリングホイール１３０の操舵による操安制御と、外界認識手段１７０による運転支援制御を両立して行う場合に、ヨーレートセンサ１５０から得られる実ヨーレートγに基づいてフィードバック制御を行うと、センサノイズによる影響が大きくなる問題がある。
【００３３】
図５は、ヨーレートセンサ１５０が検出した車両の実ヨーレートγを示す特性図である。図５に示すように、ヨーレートセンサ１５０が検出した実ヨーレートγはノイズの影響によりＳ／Ｎ比が小さくなり、特に一転鎖線で囲んだ領域Ａ１１，Ａ１２では、実ヨーレートγにノイズが乗り、Ｓ／Ｎ比が小さくなっている。図６は、図５に示す実ヨーレートγをフィードバックヨーレートとして後輪１０４，１０６のモータ１１４，１１６の要求トルクを演算した場合を示している。ここで、図６に示す２つの特性は、後輪１０４，１０６の２つのモータ１１４，１１６の要求トルクにそれぞれ対応している。
【００３４】
図５と図６は時間軸が対応している。図６中に破線で囲んだ領域Ａ２１，Ａ２２は、図５中の領域Ａ１１，Ａ１２と対応しており、領域Ａ１１，Ａ１２の実ヨーレートγに基づいて領域Ａ２１，Ａ２２のモータ要求トルクが演算されている。図６に示すように、領域Ａ２１，Ａ２２における要求トルクは、領域Ａ１１，Ａ１２における実ヨーレートγのセンサノイズの影響により、大きく振動していることが判る。このように、ヨーレートセンサ１５０で検出した実ヨーレートγをフィードバックヨーレートとしてモータ１１４，１１６の制御を行うと、モータ１１４，１１６の要求トルクが振動し、この結果、車両１０００が振動して乗り心地が悪くなる。
【００３５】
図５では実ヨーレートγが変化しており、車両１０００が旋回している場合を示しているが、直進時においてもヨーレートセンサ１５０が検出した実ヨーレートγはノイズの影響を受けるため、旋回時と同様に車両１０００の乗り心地が悪化することが想定される。また、外界認識手段１７０による運転支援制御の開始時においてもノイズの影響を受けるため、車両１０００の乗り心地が悪化することが想定される。更に、Ｕターンを含む旋回時やコーナリングアシスト制御を実施しているタイミングにおいてセンサにノイズが乗った場合も、モータトルクが振動し車両の乗り心地が低下することが想定される。
【００３６】
一方、図７及び図８は、ヨーレートセンサ１５０で検出した実ヨーレートγにフィルタ処理を施した場合に車両１０００に与える影響を示している。ここで、図７は、ヨーレートセンサ１５０が検出した車両１０００のヨーレート（実線）と、実ヨーレートγにフィルタ処理を施したフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂ（破線）を示している。また、図８は、図６に示すフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂに基づいて後輪１０４，１０６のモータ１１４，１１６の要求トルクを演算した場合を示している。図７に示すように、ノイズ除去のためにローパスフィルタ等によるフィルタ処理を行うと、図中の一点鎖線Ａ３１，Ａ３２で囲んだ特性に示すように、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂからノイズの影響を低減することができる。一方、フィルタ処理により得られたフィードバックのためのフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂには、実ヨーレートγに対して位相遅れが発生している。
【００３７】
この位相遅れに伴い、制御目標ヨーレートγＴｇｔと、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂとの間で補償すべき状態量が増加する。例えば、図７の時刻ｔ１の時点では、ヨーレートセンサ１５０で検出した実ヨーレートγに対してフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／ＢがΔγだけ低下しているため、実際に必要な量以上にヨーレートが少ないと判断され、モータ１１４，１１６の要求トルクが必要以上に大きくなる。この結果、図８に示すように、モータの制御量が増大し、一点鎖線で囲んだ領域Ａ４１，Ａ４２ではモータ要求トルクの絶対値が車両制御上目安となる値ζ［Ｎｍ］を超えてしまい、同様の旋回を行った図６と比較するとモータ要求トルクが増大してしまうことが判る。この結果、モータトルクを過剰に発生させてしまい、ドライバーの意図以上に車両１０００が旋回してしまい、車両１０００の挙動が不安定になることが想定される。従って、位相遅れによるモータ要求トルクの増大を避けるためには、フィルタ処理を最小限に抑える必要が生じ、この結果、ノイズの影響を避けることができなくなる。
【００３８】
以上の点に鑑み、本実施形態に係る装置は、ドライバーの操舵ないし外界認識手段１７０が指示する推定進行路に応じて駆動用モータを制御する車両において、図６のような車両の振動を抑制し、乗り心地を改善する。具体的には、車両モデルによるヨーレートと実機で実際に発生しているヨーレートの乖離具合（モデルの信頼度）に応じて、制御モデルにフィードバックするヨーレートを切り替える。この処理により、操安制御、運転支援制御の状況の如何を問わず、センサノイズや車両振動に対する制御のロバスト性を確保するとともに、フィルタ処理に伴うフィードバックヨーレートの位相遅れを回避しながら、車両の旋回運動を支援することで、制御が車両全体に及ぼす振動を抑制し、乗り心地を改善できる。以下、詳細に説明する。
【００３９】
なお、モデルの信頼性を測る指標としては、車体スリップ角や横加速度、前後加速度など、ヨーレート以外の車両センサから取得できるパラメータを用いても良い。
【００４０】
図９は、制御装置２００の構成を示す模式図である。制御装置２００は、外界認識部２０２、車載センサ２０４、旋回支援角演算部２０６、運転支援制御用目標ヨーレート演算部２０８、操安制御用目標ヨーレート演算部２１０、制御目標ヨーレート演算部２１２、ヨーレート補正量演算部２１４、車両モデル２１６、フィルタ処理部２１８、駆動力制御部２２０を有して構成されている。
【００４１】
図４において、車載センサ２０４は、上述した舵角センサ１４０、ヨーレートセンサ１５０、車輪速センサ１２４，１２６を含む。舵角センサ１４０はステアリングホイール１３０の操舵角θｈを検出する。また、ヨーレートセンサ１５０は車両１０００の実ヨーレートγを検出し、車輪速センサ１２４，１２６は車両速度Ｖを検出する。
【００４２】
操安制御用目標ヨーレート演算部２１０は、一般的な平面２輪モデルを表す以下の式（１）から操安制御用目標ヨーレートγ１＿Ｔｇｔを算出する。操安制御用目標ヨーレートγ１_Ｔｇｔは、平面２輪モデルの式（１）における車両ヨーレートγに相当し、式（１）の右辺に各値を代入することによって算出される。
【００４３】
【数１】
0006423190.tif 000002
【００４４】
なお、式（１）〜式（３）において、変数、定数は以下の通りである。
＜変数＞
γ：車両ヨーレート
Ｖ：車両速度
δ：タイヤ舵角
θｈ：ハンドル操舵角
＜定数＞
ｌ：車両ホイールベース
ｌｆ：車両重心点から前輪中心までの距離
ｌｒ：車両重心点から後輪中心までの距離
ｍ：車両重量
ｋｆ：コーナリングパワー（フロント）
ｋｒ：コーナリングパワー（リア）
Ｇｈ：ハンドル操舵角からタイヤ舵角への変換ゲイン（ステアリングギヤ比）
【００４５】
操安制御用目標ヨーレートγ１＿Ｔｇｔ（式（１）の左辺のγ）は、車両速度Ｖ、及びタイヤ舵角δを変数として、式（１）から算出される。式（１）のタイヤ舵角δは、直接センシングできないため、式（２）から、ハンドル操舵角θｈに変換ゲインＧｈを乗じることで算出される。変換ゲインＧｈとして、ステアリングギア比が用いられる。また、式（１）における定数Ａは車両の特性を表す定数であり、式（３）から求められる。
【００４６】
外界認識部２０２は、図１の外界認識手段１７０に相当する。外界認識部２０２は、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサ等の撮像素子を有する左右１対のカメラを有して構成され、車両外の外部環境を撮像し、自車両が走行するレーンの白線Ｗを画像情報として認識することができる。また、外界認識部２０２は、撮像した左右１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理によって対象物までの距離情報を生成して取得することができる。また、外界認識部２０２は、三角測量の原理によって生成した距離情報に対して、周知のグルーピング処理を行い、グルーピング処理した距離情報を予め設定しておいた三次元的な立体物データ等と比較することにより、立体物データや白線データ等を検出する。これにより、外界認識部２０２は、先行車両や走行レーンを示す白線Ｗの他、一時停止の標識、停止線、ＥＴＣゲートなども認識することもできる。
【００４７】
図１０は、外界認識部２０２による、進行路との横偏差εの算出方法を説明するための模式図である。図１０に示すように、外界認識部２０２は、車両１０００が走行する走行レーンの白線Ｗを検出し、外界認識部２０２から前方に向かって前方注視点距離Ｌだけ離れた直線Ｌ１と白線Ｗとの交点Ｐ１，Ｐ２で白線座標を求める。そして、交点Ｐ１，Ｐ２の中点Ｐ３で進行路座標を求める。また、外界認識部２０２の前方向と直線Ｌ１との交点Ｐ４（前方注視点）の座標を求める。図１０において、進行路との偏差ε’は目標進行路と車両前方注視点との横変位量ε（Ｐ３−Ｐ４間の距離）で近似することができるため、ε’→εとする。
【００４８】
旋回支援角演算部２０６は、外界認識部２０２で事前に検知した目標進行路と車両前方注視点との横変位量εと前方注視点距離Ｌとから、操舵量に相当するパラメータ（＝旋回支援角度α［ｒａｄ］）を算出する。旋回支援角度αは、以下の式（４）から算出することができる。
α＝２×ｓｉｎ−１（ε／２Ｌ）      ・・・・（４）
【００４９】
また、旋回支援角演算部２０６は、旋回支援角度αに対して、所定のチューニングゲイン（定数）を乗算することで、旋回支援角度目標値αＴｇｔを算出する。
【００５０】
コーナー進入時、コーナー走行時等にステアリングホイール１３０による操舵量が不足した場合には、旋回支援角度目標値αＴｇｔによるリアトルクベクタリング制御（運転支援制御）を実施する。このため、運転支援制御用目標ヨーレート演算部２０８は、旋回支援角度目標値αＴｇｔを平面２輪モデルの（１）式のδに代入することで、運転支援制御用目標ヨーレートγ２＿Ｔｇｔを求める。すなわち、運転支援制御用目標ヨーレートγ２_Ｔｇｔは、以下の式（５）から算出することができる。
【００５１】
【数２】
0006423190.tif 000003
【００５２】
操安制御用目標ヨーレート演算部２１０が算出した操安制御用目標ヨーレートγ１＿Ｔｇｔと、運転支援制御用目標ヨーレート演算部２０８が算出した運転支援制御用目標ヨーレートγ２＿Ｔｇｔは、共に制御目標ヨーレート演算部２１２に入力される。制御目標ヨーレート演算部２１２は、ステアリングホイール１３０の操舵角θｈと、進行路との横偏差εとに基づき、ドライバーによる操舵の向きと外界認識部２０２が認識した推定進行路の向きが同じ場合は、入力されたγ１＿Ｔｇｔとγ２＿Ｔｇｔのうちゲインが高いものを制御目標ヨーレートγＴｇｔとして選択し、ヨーレート補正量演算部２１４へ出力する。
【００５３】
また、制御目標ヨーレート演算部２１２は、ステアリングホイール１３０の操舵角θｈと、進行路との横偏差εとに基づき、ドライバーによる操舵の向きと外界認識部２０２が認識した推定進行路の向きが逆向きの場合は、ドライバーが外界認識部２０２による推定進行路とは違う方向へ移動する意思があるものと判断する。この場合、制御目標ヨーレート演算部２１２は、外界認識部２０２による車線追従制御がドライバーの操舵と干渉することを防ぐため、所定のしきい値以上のステアリングホイール１３０の操舵量を検知した段階で、操安制御用目標ヨーレートγ１＿Ｔｇｔを制御目標ヨーレートγＴｇｔとして選択し、ヨーレート補正量演算部２１４へ出力する。
【００５４】
一方、車両モデル２１６、フィルタ処理部２１８では、車両１０００が発生しているヨーレートを計算又は実測により求める。車両モデル２１６は、操舵角θｈと車両速度Ｖとに基づき、操安制御用目標ヨーレート演算部２１０と同様の手法により車両モデルの式（１）からヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを算出する。ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃはヨーレート補正量演算部２１４へ出力される。フィルタ処理部２１８は、ヨーレートセンサ１５０が検出した実ヨーレートγに対してノイズを除去するためにフィルタ処理を行い、フィルタ処理の結果得られたヨーレートγ＿ｆｉｌをヨーレート補正量演算部２１４へ出力する。
【００５５】
ヨーレート補正量演算部２１４は、減算部２１４ａ、重み付けゲイン演算部２１４ｂ、フィードバックヨーレート（γＦ／Ｂ）演算部２１４ｃ、減算部２１４ｄを有して構成されている。減算部２１４ａは、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃからヨーレートγ＿ｆｉｌを減算し、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌとの差分γ＿ｄｉｆｆを求める。重み付けゲイン演算部２１４ｂは、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃと実ヨーレートγ＿ｆｉｌとの差分γ＿ｄｉｆｆに基づいて、重み付けゲインκを算出する。
【００５６】
フィードバックヨーレート（γＦ／Ｂ）演算部２１４ｃには、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃ、ヨーレートγ＿ｆｉｌ、及び重み付けゲインκが入力される。フィードバックヨーレート（γＦ／Ｂ）演算部２１４ｃは、以下の式（６）に基づき、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌを重み付けゲインκによって重み付けし、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂを算出する。算出されたフィードバックヨーレートγＦ／Ｂは、減算部２１４ｄへ出力される。
γＦ／Ｂ＝κ×γ＿ｃｌｃ＋（１−κ）×γ＿ｆｉｌ      ・・・・（６）
【００５７】
図１１は、重み付けゲイン演算部２１４が重み付けゲインκを算出する際のゲインマップを示す模式図である。図１１に示すように、重み付けゲインκの値は、車両モデル２１６の信頼度に応じて０から１の間で可変する。車両モデル２１６の信頼度を図る指標として、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌとの差分（偏差）γ＿ｄｉｆｆを用いる。図１１に示すように、差分γ＿ｄｉｆｆの絶対値が小さい程、重み付けゲインκの値が大きくなるようにゲインマップが設定されている。重み付けゲイン演算部２１４は、差分γ＿ｄｉｆｆに図１１のマップ処理を施し、車両モデル２１６の信頼度に応じた重み付けゲインκを演算する。
【００５８】
図１１において、ＴＨ１＿Ｐは重み付けゲインκの切り替えのしきい値（＋側）、ＴＨ２＿Ｐは重み付けゲインκの切り替えしきい値（＋側）、ＴＨ１＿Ｍは重み付けゲインκの切り替えしきい値（−側）、ＴＨ２＿Ｍは重み付けゲインκの切り替えしきい値（−側）、をそれぞれ示している。なお、＋側のしきい値の大小関係はＴＨ１＿Ｐ＜ＴＨ２＿Ｐとし、−側のしきい値の大小関係はＴＨ１＿Ｍ＞ＴＨ２＿Ｍとする。
【００５９】
図１１に示すゲインマップの領域Ａ１は、差分γ＿ｄｉｆｆが０に近づく領域であり、Ｓ／Ｎ比が小さい領域や、タイヤ特性が線形の領域（ドライの路面）であり、車両モデル２１６から算出されるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼性が高い。このため、重み付けゲインκ＝１として、式（６）よりヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの配分を１００％としてフィードバックヨーレートγＦ／Ｂが演算される。これにより、ヨーレートγ＿ｆｉｌに含まれるヨーレートセンサ１５０のノイズの影響を抑止することができ、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂからセンサノイズを排除することができる。従って、車両１０００の振動を抑制して乗り心地を向上することができる。
【００６０】
特に、運転支援制御では、車両１０００がコーナーに進入する前の直進状態から、推定走行路に基づいて車両１０００が旋回する量を予見的に制御する。従って、車両１０００の旋回時のみならず、車両１０００の直進状態においても、センサノイズの影響を排除することで、車両１０００に振動を生じさせることなく、安定して直進させることが可能である。
【００６１】
このように、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が高い領域は、差分γ＿ｄｉｆｆと走行状況から指定することができる。図１１に示したように、ドライ路面（高μ）走行時であり、かつ転舵量が小さい場面（低曲率での旋回など）においては、重み付けゲインκが１となる様に差分γ＿ｄｉｆｆと重み付けゲインκを関係づけることが、マップによる係数設定の一例として想定される。なお、上述した平面２輪モデルは、タイヤのスリップ角と横加速度との関係（タイヤのコーナーリング特性）が線形である領域を想定している。タイヤのコーナーリング特性が非線形になる領域では、実車のヨーレートと横加速度が舵角やスリップ角に対して非線形になり、平面２輪モデルと実車でセンシングされるヨーレートとが乖離する。このため、タイヤの非線形性を考慮したモデルを使用すると、ヨーレートに基づく制御が煩雑になるが、本実施形態によれば、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度を差分γ＿ｄｉｆｆに基づいて容易に判定することが可能である。
【００６２】
また、図１１に示すゲインマップの領域Ａ２は、差分γ＿ｄｉｆｆが大きくなる領域であり、ウェット路面走行時、雪道走行時、または高Ｇがかかる旋回時などに相当し、タイヤが滑っている限界領域である。この領域では、車両モデル２１６から算出されるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼性が低くなり、差分γ＿ｄｉｆｆがより大きくなる。このため、重み付けゲインκ＝０として、式（６）よりヨーレートγ＿ｆｉｌの配分を１００％としてフィードバックヨーレートγＦ／Ｂが演算される。これにより、ヨーレートγ＿ｆｉｌに基づいてフィードバックの精度を確保し、実車の挙動を反映したヨーレートのフィードバック制御が行われる。従って、ヨーレートγ＿ｆｉｌに基づいて車両１０００の旋回を最適に制御することができる。また、タイヤが滑っている領域であるため、ヨーレートセンサ１５０の信号にノイズの影響が生じていたとしても、車両１０００の振動としてドライバーが感じることはなく、乗り心地の低下も抑止できる。図１１に示す低μの領域Ａ２の設定については、設計要件から重み付けゲインκ＝０となる領域を決めても良いし、低μ路面を実際に車両１０００が走行した時の操縦安定性能、乗り心地等から実験的に決めても良い。
【００６３】
また、図１１に示すゲインマップの領域Ａ３は、線形領域から限界領域へ遷移する領域（非線形領域）であり、実車である車両１０００のタイヤ特性も必要に応じて考慮して、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌの配分（重み付けゲインκ）を線形に変化させる。領域Ａ１（高μ域）から領域Ａ２（低μ域）への遷移、ないし領域Ａ２（低μ域）から領域Ａ１（高μ域）へ遷移する領域においては、重み付けゲインκの急変に伴うトルク変動、ヨーレートの変動を抑えるため、線形補間で重み付けゲインκを演算する。
【００６４】
また、図１１に示すゲインマップの領域Ａ４は、ヨーレートγ＿ｆｉｌの方がヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃよりも大きい場合に相当する。例えば、車両モデル２１６に誤ったパラメータが入力されてヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃが誤計算された場合等においては、領域Ａ４のマップによりヨーレートγ＿ｆｉｌを用いて制御を行うことができる。更に、領域Ａ４のマップによれば、フィルタ処理に伴うヨーレートγ＿ｆｉｌの位相遅れに起因して、一時的にヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃがヨーレートγ＿ｆｉｌよりも小さくなった場合においても、ヨーレートγ＿ｆｉｌを用いて制御を行うことができる。なお、重み付けゲインκの範囲は０〜１の間に限定されるものではなく、車両制御として成立する範囲であれば任意の値を取れる様に構成を変更することも、本発明の技術で成し得る範疇に入る。
【００６５】
減算部２１４ｄは、制御目標ヨーレート演算部２１２から入力された制御目標ヨーレートγＴｇｔからフィードバックヨーレートγＦ／Ｂを減算し、γＴｇｔとγＦ／Ｂとの差分ΔγＴｇｔを求める。すなわち、差分ΔγＴｇｔは、以下の式（７）から算出される。
ΔγＴｇｔ＝γＴｇｔ−γＦ／Ｂ      ・・・・（７）
差分ΔγＴｇｔは、ヨーレート補正量としてモータ要求トルク演算部２２０へ出力される。
【００６６】
駆動力制御部２２０は、入力された差分ΔγＴｇｔに基づいて、差分ΔγＴｇｔが０となるように、すなわちフィードバックヨーレートγＦ／Ｂが制御目標ヨーレートγＴｇｔとなるように、後輪１０４，１０６の駆動力発生装置（モータ）１１４，１１６の要求トルクを演算する。そして、駆動力制御部２２０は、演算した要求トルクに基づいて、モータ１１４，１１６を制御する。
【００６７】
以上のように、本実施形態では、車両１０００が実現するべきヨーレートである制御目標ヨーレートγＴｇｔを演算する。そして、車両モデル２１６から計算したヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃと、実車から取得した実ヨーレートγをフィルタリング処理して得られるヨーレートγ＿ｆｉｌとからフィードバックヨーレートγＦ／Ｂを計算する。
【００６８】
この際、車両モデル２１６から計算したヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が高い状況ではγ＿ｃｌｃの比率が高くなるように、重み付けゲインκの値が大きな値に設定され、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂが算出される。例えば、重み付けゲインκの値が１とされた場合は、車両モデル２１６から計算したヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃがフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとされ、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃが１００％フィードバックされる。これにより、ヨーレートγ＿ｆｉｌがフィードバックに用いられることがないため、ヨーレートセンサ１５０から得られるヨーレートγ＿ｆｉｌのＳ／Ｎ比が小さい領域におけるセンサノイズや、ノイズに起因する車両振動の影響を確実に抑えることが可能となり、車両１０００の乗り心地、ドライバビリティを大幅に向上することができる。
【００６９】
また、例えば、路面とタイヤとの摩擦係数μが低い場合、高い横Ｇを受ける旋回時などには、車両モデル２１６から計算したヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌとの差分が大きくなり、車両モデル２１６から計算したヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が低くなる。この場合、ヨーレートγ＿ｆｉｌの比率が高くなるように、重み付けゲインκの値が小さな値に設定され、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂが算出される。例えば、重み付けゲインκの値が０とされた場合は、ヨーレートγ＿ｆｉｌがフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとされ、ヨーレートγ＿ｆｉｌが１００％フィードバックされる。これにより、低μ時においても、操舵又は推定進行路に対する車両の追従性を向上させることが可能である。また、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が低い場合は、路面とタイヤとの摩擦係数μが低い場合、高い横Ｇを受ける旋回時などに相当するため、ヨーレートセンサ１５０から得られるヨーレートγ＿ｆｉｌのセンサノイズや車両振動の影響は路面に対するタイヤの滑りによって吸収されたり、旋回中のヨーレートに対してノイズの振幅が車両制御上無視できるほど微小な範囲で収まる。従って、ヨーレートγ＿ｆｉｌを１００％フィードバックした場合であっても、センサノイズや車両振動が制御に及ぼす影響を確実に抑えることができる。
【００７０】
また、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度を測る指標として、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌとの差分γ＿ｄｉｆｆを用い、差分γ＿ｄｉｆｆに応じて重み付けゲインκの値を設定する。そして、重み付けゲインκの値が０と１の中間の領域では、重み付けゲインκの値に基づいてヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌを重み付け処理して、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂを計算する。これにより、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度に応じてヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌとの配分を最適に調整してフィードバックヨーレートγＦ／Ｂを算出することができる。
【００７１】
そして、車両１０００の制御目標ヨーレートγＴｇｔとフィードバックヨーレートγＦ／Ｂの差分から、ヨーレート補正量ΔγＴｇｔを計算し、ヨーレート補正量ΔγＴｇｔに基づいて後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動する駆動力発生装置１１４，１１６の駆動力を制御する。
【００７２】
なお、上述した例では、操安制御に関するモデルの信頼度とフィードバック量との比較について説明したが、同様の手法により運転支援制御におけるモデルの信頼度とフィードバック量とを比較して信頼度を判定し、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂを制御しても良い。この場合に、操安制御に関するモデルの信頼度に基づく重み付け演算とは別フローで演算しても良いし、しきい値などのパラメータを別途保有しても良い。
【００７３】
以上により、ドライバーによる操安制御と外界認識手段１７０によるプレビュー制御を並存させた駆動力システムにおいて、車両振動の抑制と乗り心地の確保を実現することが可能となる。
【００７４】
次に、図１２に基づいて、本実施形態に係る車両の挙動制御装置の処理について説明する。図１２は、本実施形態に係る車両の挙動制御装置の処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１０では、ヨーレートセンサ１５０が検出したヨーレートγに対してフィルタ処理部２１８によるフィルタ処理を行うことでヨーレートγ＿ｆｉｌを取得する。次のステップＳ１２では、車両速度Ｖと操舵角θｈに基づいて、車両モデル２１６からヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを算出する。次のステップＳ１４では、車両速度Ｖと操舵角θｈに基づいて、操安制御用目標ヨーレートγ１＿Ｔｇｔを算出する。次のステップＳ１６では、旋回支援角度目標値αＴｇｔに基づいて、運転支援制御用目標ヨーレートγ２＿Ｔｇｔを算出する。次のステップＳ１８では、γ１＿Ｔｇｔとγ２＿Ｔｇｔのうちゲインが高いものを制御目標ヨーレートγＴｇｔとして取得する。
【００７５】
次のステップＳ２０では、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌとの差分γ＿ｄｉｆｆを算出する。次のステップＳ２２では、差分γ＿ｄｉｆｆが０以上であるか否かを判定し、差分γ＿ｄｉｆｆが０以上の場合はステップＳ２４へ進む。ステップＳ２４では、差分γ＿ｄｉｆｆとしきい値ＴＨ１＿Ｐとを比較し、γ＿ｄｉｆｆ≦ＴＨ１＿Ｐであるか否かを判定する。ステップＳ２４でγ＿ｄｉｆｆ≦ＴＨ１＿Ｐの場合はステップＳ２６へ進み、重み付けゲインκを１とする。
【００７６】
ステップＳ２４でγ＿ｄｉｆｆ＞ＴＨ１＿Ｐの場合はステップＳ２８へ進み、差分γ＿ｄｉｆｆとしきい値ＴＨ２＿Ｐとを比較し、γ＿ｄｉｆｆ≧ＴＨ２＿Ｐであるか否かを判定する。ステップＳ２８でγ＿ｄｉｆｆ≧ＴＨ２＿Ｐの場合はステップＳ３０へ進み、重み付けゲインκを０とする。
【００７７】
ステップＳ２８でγ＿ｄｉｆｆ＜ＴＨ２＿Ｐの場合はステップＳ３２へ進み、重み付けゲインκ＝−（γ＿ｄｉｆｆ−ＴＨ２＿Ｐ）／（ＴＨ２＿Ｐ−ＴＨ１＿Ｐ）とする。
【００７８】
また、ステップＳ２２で差分γ＿ｄｉｆｆが０未満の場合はステップＳ３４へ進む。ステップＳ３４では、差分γ＿ｄｉｆｆとしきい値ＴＨ１＿Ｍとを比較し、γ＿ｄｉｆｆ≧ＴＨ１＿Ｍであるか否かを判定する。ステップＳ３４でγ＿ｄｉｆｆ≧ＴＨ１＿Ｍの場合はステップＳ３６へ進み、重み付けゲインκを１とする。
【００７９】
ステップＳ３４でγ＿ｄｉｆｆ＜ＴＨ１＿Ｍの場合はステップＳ３８へ進み、差分γ＿ｄｉｆｆとしきい値ＴＨ２＿Ｍとを比較し、γ＿ｄｉｆｆ≦ＴＨ２＿Ｍであるか否かを判定する。ステップＳ３８でγ＿ｄｉｆｆ≦ＴＨ２＿Ｍの場合はステップＳ４０へ進み、重み付けゲインκを０とする。
【００８０】
ステップＳ３８でγ＿ｄｉｆｆ＞ＴＨ２＿Ｍの場合はステップＳ４２へ進み、重み付けゲインκ＝−（γ＿ｄｉｆｆ−ＴＨ２＿Ｍ）／（ＴＨ２＿Ｍ−ＴＨ１＿Ｍ）とする。以上のように、ステップＳ２０〜Ｓ４２の処理によれば、図１１のゲインマップに基づいて重み付けゲインκの値が決定される。
【００８１】
ステップＳ２６，Ｓ３０，Ｓ３２，Ｓ３６，Ｓ４０，Ｓ４２の後はステップＳ４４へ進む。ステップＳ４４では、上述した式（６）を用いてフィードバックヨーレートγＦ／Ｂを算出する。次のステップＳ４６では、上述した式（７）を用いて差分ΔγＴｇｔを算出する。次のステップＳ４８では、差分ΔγＴｇｔに基づいて駆動力制御部２２０がモータ要求トルクを演算する。
【００８２】
次に、図１３〜図１８に基づいて、本実施形態の効果について説明する。図１３及び図１４は、高μ時に車両モデルと実車挙動との間に乖離が生じる場合を示している。図１３はヨーレートセンサ１５０で検出した実ヨーレートγに基づいてフィードバックヨーレートγＦ／Ｂを設定した場合を示している。一方、図１４は、本実施形態に係るフィードバックヨーレート演算部２１４ｃが算出したフィードバックヨーレートγＦ／Ｂをフィードバックした場合を示している。図１３（Ａ）〜図１３（Ｃ）のそれぞれにおいて、横軸（時間軸）は対応している。同様に、図１４（Ａ）〜図１４（Ｃ）のそれぞれにおいて、横軸（時間軸）は対応している。
【００８３】
図１３（Ａ）は、時間（横軸）の経過に伴って、車両速度Ｖ、ヨーレートセンサ１５０の検出値に基づくヨーレートγ＿ｆｉｌ、ステアリングの舵角θＨ、外界認識部２０４で認識される横変位量εが変化する様子を示している。
【００８４】
図１３（Ｂ）は、図１３（Ａ）の縦軸を拡大して示しており、車両モデル２１６から求まるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの特性を更に加えている。図１３（Ａ）及び図１３（Ｂ）に示すように、運転支援制御により、横変位量εの増加に伴ってヨーレートγ＿ｆｉｌが増加していることが判る。ヨーレートγ＿ｆｉｌをフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとしているため、図１３（Ｂ）においてヨーレートγ＿ｆｉｌとフィードバックヨーレートγＦ／Ｂの特性は一致している。
【００８５】
図１３（Ｃ）は、ヨーレートγ＿ｆｉｌをフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとしてヨーレート補正量ΔγＴｇｔ＝γＴｇｔ−γＦ／Ｂを算出し、ヨーレート補正量ΔγＴｇｔから後輪１０４，１０６のモータ１１４，１１６の要求トルクを算出したものである。図１３（Ｃ）で示す一点鎖線で囲んだ領域Ａ４１，Ａ４２では、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂに含まれるノイズによってモータ要求トルクが振動していることが判る。なお、領域Ａ４１は、舵角θｈ及び横変位量εが０に近い状態に対応しており、直進走行時を示している。また、領域Ａ４２は、横変位量εが発生している状態に対応しており、旋回時を示している。
【００８６】
一方、図１４は本実施形態に係るフィードバックヨーレート演算部２１４ｃが算出したフィードバックヨーレートγＦ／Ｂをフィードバックした場合を示している。図１４に示す例では、図１４（Ａ）に示すように、一点鎖線で囲んだ領域Ａ５１において、ヨーレートセンサ１５０の検出値に基づくヨーレートγ＿ｆｉｌにノイズが含まれており、Ｓ／Ｎ比が低下していることが判る。
【００８７】
図１４（Ｂ）は、図１４（Ａ）の縦軸を拡大して示しており、車両モデル２１６から求まるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの特性を更に加えている。図１４（Ｂ）に示すように、車両モデル２１６から求まるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートセンサ１５０の検出に基づくヨーレートγ＿ｆｉｌとの間に乖離が生じているが、ここでは、γ＿ｄｉｆｆが図１１のＡ１の範囲に収まっている状況における特性を示している。
【００８８】
図１４（Ｃ）は、図１４（Ｂ）に示すヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃをフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとして、ヨーレート補正量ΔγＴｇｔ＝γＴｇｔ−γＦ／Ｂを算出し、ヨーレート補正量ΔγＴｇｔから後輪１０４，１０６のモータ１１４，１１６の要求トルクを算出したものである。図１４（Ｃ）に示すように、一点鎖線で囲んだ領域Ａ５２，Ａ５３（旋回時）において、ヨーレートセンサ１５０のノイズに伴うトルク振動が抑制されていることが判る。また、一点鎖線で囲んだ領域Ａ５４，Ａ５５を含め、直進時、旋回時のいずれにおいても、ヨーレートセンサ１５０のノイズに伴うトルク振動が抑制されていることが判る。
【００８９】
以上のように、図１３、図１４によれば、γＦ／Ｂとして車両モデル２１６から求まるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを用いることで、モータトルクの振動を抑制できることが判る。モータ振動の抑制に伴い車両振動も抑制されるため、操安制御、ならびにプレビュー制御における乗り心地の向上に本実施形態が有用であることが判る。
【００９０】
図１５〜図１７は、低μ時に車両モデルと実車挙動との間に乖離が生じる場合を示している。図１５は、この場合の舵角θＨ、車両速度Ｖ、偏差γ＿ｄｉｆｆ、重み付けゲインκの変化を示しており、それぞれの時間軸は対応している。図１５の特性において、一点鎖線で囲んだ領域Ａ６１，Ａ６２に対応する時間帯では、舵角θｈ（の絶対値）が大きくなるとともに車両速度Ｖが低下しており、車両１０００がＵターンをしていることを示している。領域Ａ６１，Ａ６２では、γ＿ｃｌｃとγ＿ｆｉｌの偏差γ＿ｄｉｆｆが大きくなっており、γ＿ｃｌｃの信頼度が低くなっている。このため、重み付けゲインκは、γ＿ｃｌｃの信頼度に応じて変化し、領域Ａ６２においてκ＝０．６程度まで低下している。
【００９１】
図１６は、図１５の条件において、領域Ａ６２で車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃをフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとしてモータトルクを制御した場合を示している。図１６（Ａ）、図１６（Ｂ）において、横軸（時間軸）は対応している。ここで、図１６（Ａ）は、車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートセンサ１５０の検出に基づくヨーレートγ＿ｆｉｌを示しており、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌに乖離が生じている。
【００９２】
図１６（Ｂ）は、図１６（Ａ）に示す車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃをフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとしてモータトルクを制御した場合を示している。この場合、車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃがヨーレートγ＿ｆｉｌよりも大きいため、車両１０００のヨーレートが十分に発生していると判断される。従って、モータトルクも低い値となり、走行環境に応じた制御ができなくなる。
【００９３】
一方、図１７は、本実施形態による制御を示している。図１７（Ａ）、図１７（Ｂ）において、横軸（時間軸）は対応している。図１５の重み付けゲインκの特性に示すように、領域Ａ６２において重み付けゲインκは０．６程度の値である。このため、図１７（Ａ）に示すように、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂは、式（６）により、車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌとの中間程度の値となる。
【００９４】
図１７（Ｂ）は、図１７（Ａ）に示すフィードバックヨーレートγＦ／Ｂを用いてモータトルクを制御した場合を示している。この場合、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂの値（の絶対値）が図１６（Ｂ）の場合よりも小さくなる。従って、ヨーレートの不足分をトルクベクタリングで補うため、モータ要求トルクが大きくなることが判る。従って、本実施形態によれば、車両モデルの信頼度に応じてモータトルクが変動し、走行環境に応じた旋回支援が可能である。
【００９５】
また、図１８は、図１５に示す条件下において、偏差γ＿ｄｉｆｆに応じて車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌのいずれかを選択した場合を示している。図１８（Ａ）、図１８（Ｂ）において、横軸（時間軸）は対応している。図１８（Ａ）に示すように、時刻ｔ１１まではフィードバックヨーレートγＦ／Ｂが車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとされ、時刻ｔ１１で偏差γ＿ｄｉｆｆが所定のしきい値以上になると、車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が低くなったと判断し、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂをヨーレートモデル値γ＿ｆｉｌに切り換える。また、時刻ｔ１２で偏差γ＿ｄｉｆｆが所定のしきい値未満になると、車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が高くなったと判断し、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂをヨーレートγ＿ｆｉｌから車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃに切り換える。
【００９６】
図１８（Ｂ）は、図１８（Ａ）の場合に、図１８（Ａ）に示すフィードバックヨーレートγＦ／Ｂを用いてモータトルクを制御した場合を示している。この場合、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂを車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃからヨーレートγ＿ｆｉｌへ切り換えた際（ｔ１１の時点）にモータトルクが急に変化し、図１７（Ｂ）と比較するとモータ要求トルクが旋回支援に必要なレベル以上となっている。また、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂをヨーレートγ＿ｆｉｌから車両モデル２１６によるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃへ切り換えた際にモータトルクが急に変化していることが判る。従って、旋回支援が過度に行われるとともに、切り換えの際に段付き感やショックを感じ、ドライバビリティが低下してしまう。
【００９７】
一方、図１７（Ｂ）に示す本実施形態の制御によれば、重み付けゲインκによる重み付け制御により、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂの変化が緩やかになり、モータ要求トルクの出力が抑制されている。従って、モータ要求トルクを旋回支援に必要なレベルに抑えることができるとともに、ドライバビリティを向上することが可能である。
【００９８】
以上説明したように本実施形態によれば、車両モデル２１６から計算したヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃと、実車から取得した実ヨーレートγをフィルタリング処理して得られるヨーレートγ＿ｆｉｌとからフィードバックヨーレートγＦ／Ｂを計算する。この際、車両モデル２１６から計算したヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が高い状況ではγ＿ｃｌｃの比率が高くなるように、重み付けゲインκの値が大きな値に設定され、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂが算出される。これにより、センサ値に基づくヨーレートγ＿ｆｉｌの配分が少なくなるため、ヨーレートγ＿ｆｉｌのＳ／Ｎ比が小さい領域におけるセンサノイズや、ノイズに起因する車両振動の影響を確実に抑えることが可能となり、車両１０００の乗り心地、ドライバビリティを大幅に向上することができる。
【００９９】
また、車両モデル２１６から計算したヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌとの差分が大きくなり、車両モデル２１６から計算したヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が低い場合は、ヨーレートγ＿ｆｉｌの比率が高くなるように、重み付けゲインκの値が小さな値に設定される。これにより、路面摩擦係数が低い場合等において、操舵又は推定進行路に対する車両の追従性を向上させることが可能となる。
【０１００】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１０１】
２００    制御装置
２０８    運転支援制御用目標ヨーレート演算部
２１０    操安制御用目標ヨーレート演算部
２１２    制御目標ヨーレート演算部
２１４    ヨーレート補正量演算部
２１４ｃ  フィードバックヨーレート演算部
２１６    車両モデル
２２０    駆動力制御部
【図１】
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【図２】
0006423190.tif 000005
【図３】
0006423190.tif 000006
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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