(57)【要約】【課題】実旋回状態量の変化度合が小さい場合や旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きい場合にも、正確に且つ確実に車輌の旋回特性を推定する。【解決手段】車輌が旋回を開始すると（Ｓ２０）、ヨーレートγの変化度合が小さいほど大きくなり、車速の変化度合や路面のカントが大きいほど小さくなるよう、忘却係数αが設定され（Ｓ４０〜１００）、操舵角θの如き旋回走行データに基づいて各制御サイクル毎に伝達関数を推定するためのパラメータａ及びｂが忘却係数をαとして演算されることによりスタビリティファクタＫｈの推定値Ｋｈｊ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの推定値Ｔｐｊが演算され（Ｓ１１０）、車輌が旋回を終了すると（Ｓ１２０）、推定値Ｋｈｊ及びＴｐｊに基づきスタビリティファクタＫｈ及び旋回応答時定数係数Ｔｐが演算される（Ｓ１３０）。【選択図】        図２
2005008066.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき規範旋回状態量を推定し、規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定し、該伝達関数に基づき車輌の旋回特性を推定する車輌の旋回特性推定装置であって、前記実旋回状態量の変化の度合が小さいときには前記実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して前記伝達関数の推定に供される前記規範旋回状態量及び前記実旋回状態量のデータ数を増大させることを特徴とする車輌の旋回特性推定装置。
【請求項２】
前記実旋回状態量の変化の度合が小さいときには前記実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して前記伝達関数の推定に於ける忘却係数を大きくすることにより前記データ数を増大させることを特徴とする請求項１に記載の車輌の旋回特性推定装置。
【請求項３】
車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき所定の時間毎に規範旋回状態量を推定し、所定の時間毎に複数データ数の規範旋回状態量及び実旋回状態量に基づき規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定するためのパラメータを演算し、該パラメータに基づき車輌の旋回特性を推定し、前記実旋回状態量の変化の度合が小さいときには前記実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して前記パラメータの演算に於ける忘却係数を大きくすることにより前記データ数を増大させることを特徴とする請求項２に記載の車輌の旋回特性推定装置。
【請求項４】
車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき規範旋回状態量を推定し、規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定し、該伝達関数に基づき車輌の旋回特性を推定する車輌の旋回特性推定装置であって、前記旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して前記伝達関数の推定に供される前記規範旋回状態量及び前記実旋回状態量のデータ数を低減することを特徴とする車輌の旋回特性推定装置。
【請求項５】
前記旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して前記伝達関数の推定に於ける忘却係数を小さくすることにより前記データ数を低減することを特徴とする請求項４に記載の車輌の旋回特性推定装置。
【請求項６】
車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき所定の時間毎に規範旋回状態量を推定し、所定の時間毎に複数データ数の規範旋回状態量及び実旋回状態量に基づき規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定するためのパラメータを演算し、該パラメータに基づき車輌の旋回特性を推定し、前記変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して前記パラメータの演算に於ける忘却係数を小さくすることにより前記データ数を低減することを特徴とする請求項５に記載の車輌の旋回特性推定装置。
【請求項７】
前記変量は車速の変化の度合であることを特徴とする請求項４乃至６に記載の車輌の旋回特性推定装置。
【請求項８】
前記変量は路面のカントであることを特徴とする請求項４乃至６に記載の車輌の旋回特性推定装置。
【請求項９】
前記規範旋回状態量は車輌の規範ヨーレートであり、前記実旋回状態量は車輌の実ヨーレートであることを特徴とする請求項１乃至８に記載の車輌の旋回特性推定装置。
【請求項１０】
車輌の旋回特性はスタビリティファクタを含むことを特徴とする請求項１乃至９に記載の車輌の旋回特性推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車輌の旋回特性推定装置に係り、更に詳細には車輌が旋回する際の規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定し、該伝達関数に基づき車輌の旋回特性を推定する車輌の旋回特性推定装置に係る。
【０００２】
【従来の技術】
自動車等の車輌の旋回特性を推定する車輌の旋回特性推定装置の一つとして、例えば下記の特許文献１に記載されている如く、車輌の走行中にセンサにより車速、操舵角、ヨーレートを検出し、これらの検出値に基づき車輌の旋回特性としてスタビリティファクタを推定する車輌の旋回特性推定装置が従来より知られている。
【０００３】
かかる旋回特性推定装置によれば、車輌の実際の旋回状況に基づきスタビリティファクタが推定されるので、一定値に設定されたスタビリティファクタを使用して車輌の規範ヨーレートが演算される場合に比して、規範ヨーレートを正確に演算し、これにより規範ヨーレート及び車輌の実際のヨーレートに基づく車輌の制御を正確に実行することができる。
【特許文献１】
特開平１０−２５８７２０号公報
【特許文献２】
特願２００２−１８７６７８号明細書及び図面
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし上述の如く車輌の実際の旋回状況に基づきスタビリティファクタを推定する従来の旋回特性推定装置に於いては、車輌の定常旋回状態が継続しヨーレートの変化が小さい場合、車速の変化が大きい場合、路面のカントが大きい場合の如く、車輌の旋回走行状況によってはスタビリティファクタを正確に推定することが困難である。
【０００５】
この問題は、例えば本願出願人の出願にかかる出願公開前の上記特許文献２に記載されている如く、車輌の規範ヨーレートと車輌の実際のヨーレートとの間の伝達関数を一次遅れの伝達関数として推定し、該伝達関数に基づきスタビリティファクタの如き車輌の旋回特性を推定する場合に特に顕著である。
【０００６】
本願発明者は、上述の問題について鋭意検討を行った結果、特に上述の先願の方法の具体例に於いては、規範ヨーレートから実ヨーレートヘの伝達関数を特定する場合に一次遅れ系の伝達関数が仮定され、その伝達関数が離散系の伝達関数に変換され、そのパラメータが一定の複数データ数の規範ヨーレート及び実ヨーレートに基づきＡＲＸモデル等によって推定されることにより規範ヨーレートから実ヨーレートヘの伝達関数が特定されると共にスタビリティファクタが推定されるが、ヨーレートの変化が小さい場合には、伝達関数を特定するパラメータを演算するための連立方程式が同様のものになるため、最小二乗法では伝達関数を特定するパラメータの解が得られ難くなり、演算が不安定になることが上述の問題の原因であることを究明した。
【０００７】
また本願発明者は、車速の変化が大きい場合や路面のカントが大きい場合には、規範ヨーレートや実ヨーレートに車速の変化やカントに起因する誤差成分が混入し、そのため伝達関数を特定するパラメータの推定値が真値よりずれてしまい、これに起因して伝達関数及びスタビリティファクタを正確に特定することができなくなることが上述の問題の原因であることを究明した。
【０００８】
本発明は、車輌が旋回走行する際の規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定し、該伝達関数に基づき車輌の旋回特性を推定する際に於ける上述の如き問題に鑑みてなされたものであり、本発明の主要な課題は、伝達関数の推定に供される規範旋回状態量及び実旋回状態量のデータ数を車輌の旋回走行状況に応じて変更することにより、車輌の旋回走行状況に拘らず、特に実旋回状態量の変化の度合が小さい場合や旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きい場合にも、従来に比して正確に且つ確実に車輌の旋回特性を推定することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述の主要な課題は、本発明によれば、車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき規範旋回状態量を推定し、規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定し、該伝達関数に基づき車輌の旋回特性を推定する車輌の旋回特性推定装置であって、前記実旋回状態量の変化の度合が小さいときには前記実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して前記伝達関数の推定に供される前記規範旋回状態量及び前記実旋回状態量のデータ数を増大させることを特徴とする車輌の旋回特性推定装置（請求項１）又は車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき規範旋回状態量を推定し、規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定し、該伝達関数に基づき車輌の旋回特性を推定する車輌の旋回特性推定装置であって、前記旋回特性の推定に悪影響を及ぼすパラメータが大きいときには前記パラメータが小さいときに比して前記伝達関数の推定に供される前記規範旋回状態量及び前記実旋回状態量のデータ数を低減することを特徴とする車輌の旋回特性推定装置（請求項４）によって達成される。
【００１０】
また本発明によれば、上述の主要な課題を効果的に達成すべく、上記請求項１の構成に於いて、前記実旋回状態量の変化の度合が小さいときには前記実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して前記伝達関数の推定に於ける忘却係数を大きくすることにより前記データ数を増大させるよう構成される（請求項２の構成）。
【００１１】
また本発明によれば、上述の主要な課題を効果的に達成すべく、上記請求項２の構成に於いて、車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき所定の時間毎に規範旋回状態量を推定し、所定の時間毎に複数データ数の規範旋回状態量及び実旋回状態量に基づき規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定するためのパラメータを演算し、該パラメータに基づき車輌の旋回特性を推定し、前記実旋回状態量の変化の度合が小さいときには前記実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して前記パラメータの演算に於ける忘却係数を大きくすることにより前記データ数を増大させるよう構成される（請求項３の構成）。
【００１２】
また本発明によれば、上述の主要な課題を効果的に達成すべく、上記請求項４の構成に於いて、前記旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して前記伝達関数の推定に於ける忘却係数を小さくすることにより前記データ数を低減するよう構成される（請求項５の構成）。
【００１３】
また本発明によれば、上述の主要な課題を効果的に達成すべく、上記請求項５の構成に於いて、車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき所定の時間毎に規範旋回状態量を推定し、所定の時間毎に複数データ数の規範旋回状態量及び実旋回状態量に基づき規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定するためのパラメータを演算し、該パラメータに基づき車輌の旋回特性を推定し、前記変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して前記パラメータの演算に於ける忘却係数を小さくすることにより前記データ数を低減するよう構成される（請求項６の構成）。
【００１４】
また本発明によれば、上述の主要な課題を効果的に達成すべく、上記請求項４乃至６の構成に於いて、前記変量は車速の変化の度合であるよう構成される（請求項７の構成）。
【００１５】
また本発明によれば、上述の主要な課題を効果的に達成すべく、上記請求項４乃至６の構成に於いて、前記変量は路面のカントであるよう構成される（請求項８の構成）。
【００１６】
また本発明によれば、上述の主要な課題を効果的に達成すべく、上記請求項１乃至８の構成に於いて、前記規範旋回状態量は車輌の規範ヨーレートであり、前記実旋回状態量は車輌の実ヨーレートであるよう構成される（請求項９の構成）。
【００１７】
また本発明によれば、上述の主要な課題を効果的に達成すべく、上記請求項１乃至９の構成に於いて、車輌の旋回特性はスタビリティファクタを含むよう構成される（請求項１０の構成）。
【００１８】
【発明の作用及び効果】
上記請求項１の構成によれば、車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき規範旋回状態量が推定され、規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数が推定され、該伝達関数に基づき車輌の旋回特性が推定されるが、実旋回状態量の変化の度合が小さいときには実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して伝達関数の推定に供される規範旋回状態量及び実旋回状態量のデータ数が増大されるので、実旋回状態量の変化の度合が小さい状況に於いてもデータ数が増大されない従来の旋回特性推定装置の場合に比して、規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を正確に且つ確実に推定することができ、これにより車輌の旋回特性を正確に且つ確実に推定することができる。
【００１９】
また上記請求項２の構成によれば、実旋回状態量の変化の度合が小さいときには実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して伝達関数の推定に於ける忘却係数を大きくすることによりデータ数が増大されるので、実旋回状態量の変化の度合が小さいときには実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して伝達関数の推定に供される規範旋回状態量及び実旋回状態量のデータ数を確実に増大させることができる。
【００２０】
また上記請求項３の構成によれば、車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき所定の時間毎に規範旋回状態量が推定され、所定の時間毎に複数データ数の規範旋回状態量及び実旋回状態量に基づき規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定するためのパラメータが演算され、該パラメータに基づき車輌の旋回特性が推定され、実旋回状態量の変化の度合が小さいときには実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して前記パラメータの演算に於ける忘却係数を大きくすることによりデータ数が増大されるので、実旋回状態量の変化の度合が小さいときにも伝達関数を推定するためのパラメータを正確に且つ確実に演算することができ、これにより車輌の旋回特性を正確に且つ確実に推定することができる。
【００２１】
また上記請求項４の構成によれば、車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき規範旋回状態量が推定され、規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数が推定され、該伝達関数に基づき車輌の旋回特性が推定されるが、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して伝達関数の推定に供される規範旋回状態量及び実旋回状態量のデータ数が低減されるので、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときにはその影響を確実に低減することができ、これにより旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときにも規範旋回状態量及び実旋回状態量のデータ数が低減されない従来の旋回特性推定装置の場合に比して、規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を正確に且つ確実に推定することができ、これにより車輌の旋回特性を正確に且つ確実に推定することができる。
【００２２】
また上記請求項５の構成によれば、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して伝達関数の推定に於ける忘却係数を小さくすることによりデータ数が低減されるので、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して伝達関数の推定に供される規範旋回状態量及び実旋回状態量のデータ数を確実に低減することができる。
【００２３】
また上記請求項６の構成によれば、車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき所定の時間毎に規範旋回状態量が推定され、所定の時間毎に複数データ数の規範旋回状態量及び実旋回状態量に基づき規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定するためのパラメータが演算され、該パラメータに基づき車輌の旋回特性が推定され、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときには該変量が小さいときに比して前記パラメータの演算に於ける忘却係数を小さくすることによりデータ数が低減されるので、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときにも伝達関数を推定するためのパラメータを正確に且つ確実に演算することができ、これにより車輌の旋回特性を正確に且つ確実に推定することができる。
【００２４】
また上記請求項７の構成によれば、前記変量は車速の変化の度合であるので、車速の変化の度合が大きい場合に、そのことが原因で車輌の旋回特性が不正確に推定される虞れを確実に低減することができる。
【００２５】
また上記請求項８の構成によれば、前記変量は路面のカントであるので、路面のカントが大きい場合に、そのことが原因で車輌の旋回特性が不正確に推定される虞れを確実に低減することができる。
【００２６】
また上記請求項９の構成によれば、規範旋回状態量は車輌の規範ヨーレートであり、実旋回状態量は車輌の実ヨーレートであるので、車輌の旋回走行状況に拘らず、規範ヨーレートと実ヨーレートとの間の伝達関数を正確に且つ確実に推定することができ、これによりスタビリティファクタの如き車輌の旋回特性を正確に且つ確実に推定することができる。
【００２７】
また上記請求項１０の構成によれば、車輌の旋回特性はスタビリティファクタを含むので、車輌の旋回走行状況に拘らず、車輌の旋回特性としてスタビリティファクタを正確に且つ確実に推定することができる。
【００２８】
【課題解決手段の好ましい態様】
図６に示された車輌の二輪モデルに於いて、車輌の質量及びヨー慣性モーメントをそれぞれＭ及びＩとし、車輌の横加速度をＧｙとし、前輪１００ｆ及び後輪１００ｒのコーナリングフォースをそれぞれＦｆ及びＦｒとし、前輪１００ｆの実舵角をδとし、車輌の重心１０２と前輪車軸及び後輪車軸との間の距離をそれぞれＬｆ及びＬｒとし、車輌のホイールベースをＬ（＝Ｌｆ＋Ｌｒ）とし、車輌のヨーレートをγとし、前輪及び後輪のスリップ角をそれぞれβｆ及びβｒとし、前輪及び後輪のコーナリングパワーをＫｆ及びＫｒとし、車体のスリップ角をβとし、車速をＶとし、車輌のヨー角速度（ヨーレートγの微分値）をγｄとすると、車輌の力及びモーメントの釣合い等により下記の式１〜６が成立する。
ＭＧｙ＝Ｆｆ＋Ｆｒ    ……（１）
Ｉγｄ＝ＬｆＦｆ−ＬｂＦｒ    ……（２）
Ｆｆ＝Ｋｆβｆ    ……（３）
Ｆｒ＝Ｋｒβｒ    ……（４）
βｆ＝δ−β＋（Ｌｆ／Ｖ）γ    ……（５）
βｒ＝−β＋（Ｌｒ／Ｖ）γ    ……（６）
【００２９】
上記式１〜６より下記の式７が成立する。
【数１】
2005008066.tif 000003
【００３０】
車速Ｖが実質的に一定であると仮定し、ラプラス演算子をｓとして上記式７をラプラス変換し、ヨーレートγについて整理することにより、下記の式８〜１０が得られる。
【数２】
2005008066.tif 000004
【００３１】
上記式９のＫｈはスタビリティファクタであり、上記式１０のＴｐは車速依存の時定数をもつ一次遅れ系の車速Ｖにかかる係数（本明細書に於いては操舵応答時定数係数と呼ぶ）である。これらの値は車輌のヨー運動に関する操舵応答を特徴付けるパラメータ、即ち車輌の旋回特性である。また上記式８は前輪の実舵角δ、車速Ｖ、横加速度Ｇｙより車輌のヨーレートγを演算する式であり、この線形化モデルより演算されるヨーレートをヨーレートについての規範旋回状態量、即ち規範ヨーレートとする。
【００３２】
上記式８に於けるスタビリティファクタＫｈ及び操舵応答時定数係数Ｔｐを推定するための推定モデルとして、ＡＲＸモデル（ａｕｔｏ−ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ  ｍｏｄｅｌ）を使用し、推定アルゴリズムに逐次最小二乗法を使用する。上記式８により一次遅れ系であることが解っているので、ｕ（ｋ）を時刻ｋでの入力とし、ｙ（ｋ）を出力とし、ｅ（ｋ）を白色雑音として、ＡＲＸモデルを下記の式１１の通りとする。
ｙ（ｋ）＋ａｙ（ｋ−１）＝ｂｕ（ｋ）＋ｅ（ｋ）    ……（１１）
【００３３】
ここで時間シフトオペレータｚ−１を使用すると、上記式１１は下記の式１２の通り変形することができ、従って下記の式１３が成立する。
【数３】
2005008066.tif 000005
【００３４】
上記式１３のｕ（ｋ）に前輪の実舵角δ、車速Ｖ、横加速度Ｇｙに基づいて上記式８に従って演算される規範ヨーレートを与え、ｙ（ｋ）に実ヨーレートγを与え、規範ヨーレートから実ヨーレートへの離散時間伝達関数のパラメータａ及びｂを推定することにより、上記式８に於けるスタビリティファクタＫｈ及び操舵応答時定数係数Ｔｐを推定することができる。
【００３５】
即ち動特性に関して上記式１３と上記式８とを比較すると、時定数をＴとし、演算のサイクルタイムをτとして、下記の式１４及び式１５が成立し、よって下記の式１６が成立するので、パラメータａを求めることにより操舵応答時定数係数Ｔｐを求めることができる。尚時定数Ｔは車速Ｖに応じて変化し、式１５は離散系のパラメータａと連続系の時定数Ｔとの関係を示している。
【数４】
2005008066.tif 000006
【００３６】
またスタビリティファクタの初期値をＫｈｉとし、真のスタビリティファクタをＫｈとして定常項に注目すると、規範ヨーレートγｔ及び実ヨーレートγについてそれぞれ下記の式１７及び１８が成立し、定常ゲインをＧとすると、下記の式１９及び２０が成立する。
【数５】
2005008066.tif 000007
【００３７】
上記式１７及び１８を上記式１９に代入することにより下記の式２１が成立し、下記の式２１に上記式２０を代入することにより下記の式２２が成立し、よってパラメータａ及びｂを求めることによりスタビリティファクタＫｈを求めることができる。
【数６】
2005008066.tif 000008
【００３８】
従って本発明の一つの好ましい態様によれば、上記請求項１乃至１０の構成に於いて、規範旋回状態量は車輌の規範ヨーレートであり、実旋回状態量は車輌の実ヨーレートであり、車輌の旋回特性はスタビリティファクタ及び操舵応答の時定数に関連する値であるよう構成される（好ましい態様１）。
【００３９】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記請求項１乃至１０の構成に於いて、規範ヨーレートより実ヨーレートへの伝達関数を推定するためのパラメータを演算し、そのパラメータに基づき車輌の旋回特性を推定するよう構成される（好ましい態様２）。
【００４０】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記好ましい態様２の構成に於いて、規範ヨーレートγｔ及び実ヨーレートγに基づき上記式１３に従ってパラメータａ及びｂを演算し、パラメータａ及びｂに基づき上記式２２に従ってスタビリティファクタＫｈを演算し、パラメータａに基づき上記式１６に従って操舵応答時定数係数Ｔｐを演算するよう構成される（好ましい態様４）。
【００４１】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記請求項１乃至３の構成に於いて、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して伝達関数の推定に供される規範旋回状態量及び実旋回状態量のデータ数を低減するよう構成される（好ましい態様５）。
【００４２】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記好ましい態様５の構成に於いて、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して伝達関数の推定に於ける忘却係数を小さくすることによりデータ数を低減するよう構成される（好ましい態様６）。
【００４３】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記好ましい態様６の構成に於いて、車輌が旋回する際の車輌走行データに基づき所定の時間毎に規範旋回状態量を推定し、所定の時間毎に複数データ数の規範旋回状態量及び実旋回状態量に基づき規範旋回状態量と実旋回状態量との間の伝達関数を推定するためのパラメータを演算し、該パラメータに基づき車輌の旋回特性を推定し、前記変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して前記パラメータの演算に於ける忘却係数を小さくすることにより前記データ数を低減するよう構成される（好ましい態様７）。
【００４４】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記好ましい態様７の構成に於いて、実旋回状態量の変化の度合が小さいときには実旋回状態量の変化の度合が大きいときに比して大きくなるよう実旋回状態量の変化の度合に基づく係数を演算し、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときには前記変量が小さいときに比して小さくなるよう変量に基づく係数を演算し、忘却係数の標準値と実旋回状態量の変化の度合に基づく係数と変量に基づく係数との積として忘却係数を演算するよう構成される（好ましい態様８）。
【００４５】
【発明の実施の形態】
以下に添付の図を参照しつつ、本発明を好ましい実施の形態（以下単に実施形態という）について詳細に説明する。
【００４６】
図１は本発明による車輌の挙動制御装置に適用された旋回特性推定装置の一つの実施形態を示す概略構成図である。
【００４７】
図１に於いて、１０ＦＬ及び１０ＦＲはそれぞれ車輌１２の左右の前輪を示し、１０ＲＬ及び１０ＲＲはそれぞれ左右の後輪を示している。操舵輪である左右の前輪１０ＦＬ及び１０ＦＲは運転者によるステアリングホイール１４の転舵に応答して駆動されるラック・アンド・ピニオン式のパワーステアリング装置１６によりタイロッド１８Ｌ  及び１８Ｒ  を介して操舵される。
【００４８】
各車輪の制動力は制動装置２０の油圧回路２２によりホイールシリンダ２４ＦＲ、２４ＦＬ、２４ＲＲ、２４ＲＬの制動圧が制御されることによって制御されるようになっている。図には示されていないが、油圧回路２２はオイルリザーバ、オイルポンプ、種々の弁装置等を含み、各ホイールシリンダの制動圧は通常時には運転者によるブレーキペダル２６の踏み込み操作に応じて駆動されるマスタシリンダ２８により制御され、また必要に応じて後に説明する如く電子制御装置３０により制御される。
【００４９】
車輪１０ＦＲ〜１０ＲＬのホイールシリンダにはそれぞれ対応するホイールシリンダの圧力Ｐｉ（ｉ＝ｆｒ、ｆｌ、ｒｒ、ｒｌ）を検出する圧力センサ３２ＦＲ〜３２ＲＬが設けられ、ステアリングホイール１４が連結されたステアリングコラムには操舵角θを検出する操舵角センサ３４が設けられている。
【００５０】
また車輌１２にはそれぞれ車輌のヨーレートγを検出するヨーレートセンサ３６、車輌の前後加速度Ｇｘを検出する前後加速度センサ３８、車輌の横加速度Ｇｙを検出する横加速度センサ４０が設けられている。尚操舵角センサ３４、ヨーレートセンサ３６及び横加速度センサ４０は車輌の左旋回方向を正としてそれぞれ操舵角、ヨーレート及び横加速度を検出する。
【００５１】
図示の如く、圧力センサ３２ＦＲ〜３２ＲＬにより検出された圧力Ｐｉを示す信号、操舵角センサ３４により検出された操舵角θを示す信号、ヨーレートセンサ３６により検出されたヨーレートγを示す信号、前後加速度センサ３８により検出された前後加速度Ｇｘを示す信号、横加速度センサ４０により検出された横加速度Ｇｙを示す信号は電子制御装置３０に入力される。
【００５２】
尚図には詳細に示されていないが、電子制御装置３０は例えばＣＰＵとＲＯＭとＥＥＰＲＯＭとＲＡＭとバッファメモリと入出力ポート装置とを有し、これらが双方向性のコモンバスにより互いに接続された一般的な構成のマイクロコンピュータを含んでいる。ＥＥＰＲＯＭは上記式８による規範ヨーレートγ（ｓ）の演算に使用されるスタビリティファクタＫｈの初期値Ｋｈｉ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの初期値Ｔｐｉを記憶しており、これらの初期値は車輌の出荷時に車輌毎に設定され、後に詳細に説明する如く車輌が旋回状態にあるときの車輌の走行データに基づいて演算される推定値に書き換えられることによって適宜更新される。
【００５３】
電子制御装置３０は、後述の如く図２に示されたフローチャートに従い、車輌が旋回を開始すると、操舵角の如き旋回走行データに基づいて各制御サイクル毎に上述の如く上記式１３のパラメータａ及びｂを推定することによりスタビリティファクタＫｈの推定値Ｋｈｊ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの推定値Ｔｐｊを演算し、それらをバッファメモリに記憶する。
【００５４】
尚バッファメモリは、車輌の旋回開始より旋回終了までを一旋回として各旋回毎にそれぞれ最大でｎ個のスタビリティファクタの推定値Ｋｈｊ及び旋回応答時定数係数の推定値Ｔｐｊ（演算された順にｊ＝１，２，…，ｎ）を記憶し、ｎ個以上の各推定値が演算されるようになると、最も古い推定値を破棄し、常にｎ個のスタビリティファクタの推定値Ｋｈｊ及び旋回応答時定数係数の推定値Ｔｐｊを記憶する。
【００５５】
また電子制御装置３０は、車輌の旋回が終了すると、最新の推定値を含む最大でｎ個の推定値Ｋｈｊについて移動平均値Ｋｈａを演算してバッファメモリに記憶する（最大ｍ個）。そして電子制御装置３０は、最大でｍ個の移動平均値Ｋｈａの移動平均値Ｋｈａａを演算し、所定の条件が成立したときには、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉを移動平均値Ｋｈａａに書き換えて更新する。
【００５６】
同様に、電子制御装置３０は、車輌の旋回が終了すると、最新の推定値を含む最大でｎ個の推定値Ｔｐｊについて移動平均値Ｔｐａを演算してバッファメモリに記憶する（最大ｍ個）。そして電子制御装置３０は、最大でｍ個の移動平均値Ｔｐａの移動平均値Ｔｐａａを演算し、所定の条件が成立したときには、ＥＥＰＲＯＭに記憶されている旋回応答時定数係数の初期値Ｔｐｉを移動平均値Ｔｐａａに書き換えて更新する。
【００５７】
また電子制御装置３０は、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉ及び最後に演算された移動平均値Ｋｈａの重みＷｋ１及びＷｋ２（それぞれ０以上１以下であり、それらの和は１である）に基づく重み和としてスタビリティファクタＫｈを演算し、ＥＥＰＲＯＭに記憶されている旋回応答時定数係数の初期値Ｔｐｉ及び最後に演算された移動平均値Ｔｐａの重みＷｔ１及びＷｔ２（それぞれ０以上１以下であり、それらの和も１である）に基づく重み和として旋回応答時定数係数Ｔｐを演算し、これらのスタビリティファクタＫｈ及び旋回応答時定数係数Ｔｐを使用して上記式８に従って規範ヨーレートγ（ｓ）を目標ヨーレートγｔとして演算する。
【００５８】
そして電子制御装置３０は、ヨーレート検出値γと目標ヨーレートγｔとの偏差としてヨーレート偏差Δγを演算し、該ヨーレート偏差Δγの大きさが上記基準値γｏ（正の値）を越えているか否かの判別により車輌の旋回挙動が悪化しているか否かを判定し、車輌の旋回挙動が悪化しているときには車輌の旋回挙動が安定化するよう挙動制御を実行する。
【００５９】
次に図２に示されたフローチャートを参照して図示の実施形態に於けるスタビリティファクタＫｈ及び操舵応答時定数係数Ｔｐの推定演算ルーチンについて説明する。尚図２に示されたフローチャートによる制御は図には示されていないイグニッションスイッチの閉成により開始され、所定の時間毎に繰返し実行される。
【００６０】
まずステップ１０に於いては操舵角θを示す信号等の読み込みが行われ、ステップ２０に於いては例えばヨーレートセンサ３６により検出された車輌の実ヨーレートγの絶対値がその基準値γｓ（０に近い正の定数）未満の状況より基準値γｓ以上の状況へ変化したか否かの判別により、車輌が旋回を開始したか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときにはステップ１０へ戻り、肯定判別が行われたときにはステップ３０へ進む。
【００６１】
ステップ３０に於いてはＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタＫｈ、旋回応答時定数係数Ｔｐ等の初期値の読み込みが行われ、ステップ４０に於いては例えばヨーレートセンサ３６により検出された車輌の実ヨーレートγの時間微分値としてヨーレートの変化率γｄが演算され、ステップ５０に於いてはヨーレートの変化率γｄの絶対値が小さいほど係数Ｋｙが大きくなるよう、ヨーレートの変化率γｄの絶対値に基づき図３に示されたグラフに対応するマップより係数Ｋｙが演算される。
【００６２】
ステップ６０に於いては例えば車速センサ３４により検出された車速Ｖの時間微分値として車速の変化率Ｖｄが演算され、ステップ７０に於いては車速の変化率Ｖｄの絶対値が大きいほど係数Ｋｖが小さくなるよう、車速の変化率Ｖｄの絶対値に基づき図４に示されたグラフに対応するマップより係数Ｋｖが演算される。
【００６３】
ステップ８０に於いては例えば車輌の実ヨーレートγと車速Ｖとの積と車輌の横加速度Ｇｙとの偏差Ｇｙ−γＶのロータパスフィルタ処理値の如く、当技術分野に於いて公知の要領にて路面のカントＣが演算され、ステップ９０に於いては路面のカントＣの絶対値が大きいほど係数Ｋｃが小さくなるよう、路面のカントＣの絶対値に基づき図５に示されたグラフに対応するマップより係数Ｋｃが演算される。
【００６４】
ステップ１００に於いては忘却係数の標準値をαｏ（０．５よりも大きく１よりも小さい正の定数）として下記の式２３に従って忘却係数αが係数Ｋｙ、Ｋｖ、Ｋｃと標準値αｏとの積として演算される。尚忘却係数αはパラメータａ及びｂ等の演算が不安定にならないよう、０＜α≦１を満たす値に演算される。また下記の式２３に従って演算された忘却係数αは所定の下限値以下にならないよう下限ガード処理に付されてもよい。
α＝Ｋｙ・Ｋｖ・Ｋｃ・αｏ  ……（２３）
【００６５】
ステップ１１０に於いてはステアリングギヤ比をＮｓとして前輪の実舵角δがθ／Ｎｓにて演算され、忘却係数をαとして上記式１３に於ける内部演算パラメータａ及びｂが推定されることにより、それぞれ上記式２２及び１６により表わされるスタビリティファクタＫｈ及び操舵応答時定数係数Ｔｐが演算され、それぞれＫｈｋ及びＴｐｋ（演算された順にｋ＝１，２，…）としてバッファメモリに記憶される。
【００６６】
ステップ１２０に於いては例えば車輌の実ヨーレートγの絶対値がその基準値γｓ未満になったか否かの判別により、車輌の旋回が終了したか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときにはステップ４０へ戻り、肯定判別が行われたときにはステップ１３０へ進む。
【００６７】
尚図示の実施形態に於いては、車輌の旋回が開始し終了したか否かの判別は車輌の実ヨーレートγを旋回判定指標値として行われるようになっているが、操舵角θ（又は前輪の実舵角δ）又は車輌の横加速度Ｇｙを旋回判定指標値として行われてもよく、また実ヨーレートγ、操舵角θ（又は前輪の実舵角δ）、車輌の横加速度Ｇｙの少なくとも二つの値の組合せを旋回判定指標値として行われてもよい。
【００６８】
ステップ１３０に於いては上記ステップ１１０に於いて演算された最大でｎ個のスタビリティファクタＫｈ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの推定値Ｋｈｊ及びＴｐｊについてそれぞれ移動平均値Ｋｈａ及びＴｐａが演算され、最大でｍ個の移動平均値Ｋｈａ及びＴｐａの移動平均値Ｋｈａａ及びＴｐａａが演算され、所定の条件が成立したときには、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉ及び旋回応答時定数係数の初期値Ｔｐｉがそれぞれ移動平均値Ｋｈａａ及びＴｐａａに書き換えられることにより更新される。
【００６９】
以上の説明より解る如く、図示の実施形態によれば、車輌が旋回を開始しステップ２０に於いて肯定判別が行われると、ステップ１１０に於いて操舵角θの如き旋回走行データに基づいて各制御サイクル毎に上述の如く上記式１３のパラメータａ及びｂが推定されることによりスタビリティファクタＫｈの推定値Ｋｈｊ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの推定値Ｔｐｊが演算され、それらの推定値がバッファメモリに記憶される。
【００７０】
そして車輌が旋回を終了しステップ１２０に於いて肯定判別が行われると、ステップ１３０に於いて最大でｎ個のスタビリティファクタＫｈ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの推定値Ｋｈｊ及びＴｐｊについてそれぞれ移動平均値Ｋｈａ及びＴｐａが演算され、最大でｍ個の移動平均値Ｋｈａ及びＴｐａの移動平均値Ｋｈａａ及びＴｐａａが演算され、所定の条件が成立したときには、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉ及び旋回応答時定数係数の初期値Ｔｐｉがそれぞれ移動平均値Ｋｈａａ及びＴｐａａに書き換えられることにより更新される。
【００７１】
特にステップ４０及び５０に於いてヨーレートの変化率γｄの絶対値が小さいほど係数Ｋｙが大きくなるよう、ヨーレートの変化率γｄの絶対値に基づき係数Ｋｙが演算され、ステップ６０及び７０に於いて車速の変化率Ｖｄの絶対値が大きいほど係数Ｋｖが小さくなるよう、車速の変化率Ｖｄの絶対値に基づき係数Ｋｖが演算され、ステップ８０及び９０に於いて路面のカントＣの絶対値が大きいほど係数Ｋｃが小さくなるよう、路面のカントＣの絶対値に基づき係数Ｋｃが演算され、ステップ１００に於いて忘却係数αが係数Ｋｙ、Ｋｖ、Ｋｃと標準値αｏとの積として演算され、ステップ１１０に於いて忘却係数をαとして上記式１３に於ける内部演算パラメータａ及びｂが推定されることにより、スタビリティファクタＫｈの推定値Ｋｈｊ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの推定値Ｔｐｊが演算される。
【００７２】
従って図示の実施形態によれば、実ヨーレートγの変化の度合が小さいときには実ヨーレートγの変化の度合が大きいときに比して伝達関数を推定するためのパラメータａ及びｂの演算に供される規範ヨーレートγｔ及び実ヨーレートγのデータ数を確実に増大させることができ、実ヨーレートγの変化の度合が小さい状況に於いてもデータ数が増大されない従来の旋回特性推定装置の場合に比して、パラメータａ及びｂを正確に且つ確実に推定することができ、これにより車輌の旋回特性としてのスタビリティファクタＫｈ及び操舵応答時定数係数Ｔｐを正確に且つ確実に推定することができる。
【００７３】
また図示の実施形態によれば、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量である車速の変化率Ｖｄ若しくは路面のカントＣの大きさが大きいときには、これらの変量が小さいときに比して伝達関数を推定するためのパラメータａ及びｂの演算に供される規範ヨーレートγｔ及び実ヨーレートγのデータ数を確実に低減することができ、旋回特性の推定に悪影響を及ぼす変量が大きいときにもデータ数が低減されない従来の旋回特性推定装置の場合に比して、変量による悪影響を低減してパラメータａ及びｂを正確に且つ確実に推定することができ、これにより車輌の旋回特性としてのスタビリティファクタＫｈ及び操舵応答時定数係数Ｔｐを正確に且つ確実に推定することができる。
【００７４】
以上に於いては本発明を特定の実施形態について詳細に説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内にて他の種々の実施形態が可能であることは当業者にとって明らかであろう。
【００７５】
例えば上述の実施形態に於いては、ステップ４０及び５０に於いてヨーレートの変化率γｄの絶対値に基づき係数Ｋｙが演算され、ステップ６０及び７０に於いて車速の変化率Ｖｄの絶対値に基づき係数Ｋｖが演算され、ステップ８０及び９０に於いて路面のカントＣの絶対値に基づき係数Ｋｃが演算され、ステップ１００に於いて忘却係数αが係数Ｋｙ、Ｋｖ、Ｋｃと標準値αｏとの積として演算されるようになっているが、係数Ｋｙ、Ｋｖ、Ｋｃの何れかが省略されてもよい。
【００７６】
また上述の実施形態に於いては、車輌が旋回を終了すると、ステップ１３０に於いて最大でｎ個のスタビリティファクタＫｈ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの推定値Ｋｈｊ及びＴｐｊについてそれぞれ移動平均値Ｋｈａ及びＴｐａが演算され、最大でｍ個の移動平均値Ｋｈａ及びＴｐａの移動平均値Ｋｈａａ及びＴｐａａが演算され、スタビリティファクタＫｈ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの推定値Ｋｈｊ及びＴｐｊについて所定の条件が成立したときには、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉ及び旋回応答時定数係数の初期値Ｔｐｉがそれぞれ移動平均値Ｋｈａａ及びＴｐａａに書き換えられることにより更新されるようになっているが、スタビリティファクタの推定値Ｋｈｊ及び旋回応答時定数係数の推定値Ｔｐｊに基づくスタビリティファクタＫｈ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの演算は、例えば移動平均値Ｋｈａ等のローパスフィルタ処理や平均値の如く、任意の態様にて行われてよい。
【００７７】
また上述の実施形態に於いては、車速の変化率Ｖｄの絶対値が大きい場合や路面のカントＣの絶対値が大きい場合に演算されたスタビリティファクタの推定値Ｋｈｊ及び旋回応答時定数係数の推定値Ｋｈｊ及びＴｐｊについてそれぞれ移動平均値Ｋｈａ及びＴｐａを演算する際の重みが低減されてもよく、Ｋｈａ及びＴｐａの移動平均値Ｋｈａａ及びＴｐａａが演算される際に、車速の変化率Ｖｄの絶対値が大きい場合や路面のカントＣの絶対値が大きい場合に演算されたＫｈａ及びＴｐａの重みが低減されてもよい。
【００７８】
また上述の実施形態に於いては、規範旋回状態量及び実旋回状態量はそれぞれ車輌の規範ヨーレート及び実ヨーレートであるが、規範旋回状態量及び実旋回状態量は規範ヨーレート及び実ヨーレートをそれぞれ車速Ｖにて除算し変換係数を乗算した値として得られる操舵輪の規範舵角及び実舵角であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による車輌の挙動制御装置に適用された旋回特性推定装置の一つの実施形態を示す概略構成図である。
【図２】図示の実施形態に於けるスタビリティファクタＫｈ及び旋回応答時定数係数Ｔｐの推定演算ルーチンを示すフローチャートである。
【図３】ヨーレートの変化率γｄの絶対値と係数Ｋｙとの関係を示すグラフである。
【図４】車速の変化率Ｖｄの絶対値と係数Ｋｖとの関係を示すグラフである。
【図５】路面のカントＣの絶対値と係数Ｋｃとの関係を示すグラフである。
【図６】規範ヨーレート、スタビリティファクタ、操舵応答時定数係数を推定するための車輌の二輪モデルを示す説明図である。
【符号の説明】
１０ＦＲ〜１０ＲＬ…車輪
２０…制動装置
２８…マスタシリンダ
３０…電子制御装置
３２ＦＲ〜３２ＲＬ…圧力センサ
３４…操舵角センサ
３６…ヨーレートセンサ
３８…前後加速度センサ
４０…横加速度センサ
【図１】
2005008066.tif 000009
【図２】
2005008066.tif 000010
【図３】
2005008066.tif 000011
【図４】
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【図５】
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【図６】
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