(57)【要約】【課題】  幾つかの予測可能なアルゴリズムおよび選択方法を用いた車両の安定性制御システムを提案することにある。【解決手段】  タイヤに長手方向力を加える手段と、連続レベル「ｉ」に対応する各スリップＧiについて、摩擦係数μiの値を決定することによりスリップＧOptを計算する手段とを有し、スリップのターゲット値を決定する度毎に「ｎ」個の計算アルゴリズムを並列的に使用して、使用されるアルゴリズムと同数のターゲット値ＧCnを得ることができ、最小見込みターゲット値を削除することを目的として「ｎ」個のターゲット値ＧCnを比較することにより、最適スリップ値ＧOptとして、最良のターゲット値ＧCnを選択し、前記比較は、路面上でのタイヤの回転の物理的の記述子の関数ｆ（λ）に基いて行われ、特性値の計算を可能にすることを特徴とする車両安定性制御システム。【選択図】      図１
2005219738.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
路面上を走行することを意図した車両のタイヤの機能に関する特性パラメータが、或る法則に従うパラメータＰの関数として変化し、前記パラメータＰの最適値は、タイヤに加えられる回転トルク、タイヤのステアリング角、タイヤのキャンバ角およびタイヤに加えられる垂直力からなる群から選択される少なくとも１つの要素に作用すべく、コントローラにより直接的または間接的に賦課される構成の車両安定性制御システムの前記コントローラが、
・連続レベル「ｉ」の値についての評価または測定値（Ｐi、Ｑi）を決定する手段と、
・前記パラメータのターゲット値を決定する度毎に「ｎ」個の計算アルゴリズムを並列的に使用して、使用されるアルゴリズムと同数のターゲット値δCnを得る手段と、
・最小見込みターゲット値を削除することを目的として「ｎ」個のターゲット値ＰCnを比較することにより、パラメータの最適値として、最良のターゲット値ＰCnを選択する手段とを有することを特徴とする車両安定性制御システム。
【請求項２】
前記パラメータＰはタイヤのスリップＧであり、特性パラメータＱはタイヤの摩擦係数μであり、タイヤに長手方向力を加える手段と、該長手方向力を変調する手段と、タイヤに長手方向力を加える手段を付勢する度毎にスリップパラメータＧOptを計算する手段とを更に有し、該計算は、下記のように、すなわち、
・連続レベル「ｉ」の長手方向力に対応する各スリップＧiについて、摩擦係数μiの値を決定し、
・前記スリップのターゲット値を決定する度毎に「ｎ」個の計算アルゴリズムを並列的に使用して、使用されるアルゴリズムと同数のターゲット値ＧCnを得て、
・最小見込みターゲット値を削除することを目的として「ｎ」個のターゲット値ＧCnを比較することにより、最適スリップ値ＧOptとして、最良のターゲット値ＧCnを選択することにより行われることを特徴とする請求項１記載の車両安定性制御システム。
【請求項３】
前記最適スリップの選択は、１からｎまでの各アルゴリズムについて下記演算すなわち、
・アルゴリズム「ｎ」のターゲットＧCnと前の選択ＧCsel#n-1との相対差の絶対値を計算し、
・路面上でのタイヤの回転の物理的機能の特性値（λ）をとりかつこの特性値を用いて前に計算した差の許容範囲を計算し、
・下記のようにして選択を続けることにより行われ、この選択は、
⇒前記差が許容範囲内にある場合には、最適スリップＧOptとしてＧCnを選択し、
⇒前記差が許容範囲内にない場合には、最適スリップＧOptとしてＧCsel#n-1を選択することであることを特徴とする請求項２記載の車両安定性制御システム。
【請求項４】
前記特性値λは、時間に関するＧの変化であることを特徴とする請求項３記載の車両安定性制御システム。
【請求項５】
前記許容範囲の限度は、ファジー論理、ブール論理および数学的関数を含む群から選択される処理により計算されることを特徴とする請求項４記載の車両安定性制御システム。
【請求項６】
・第一アルゴリズムが不変量を使用しかつ下記演算、すなわち
・原点と点（Ｇi、μi）とを通る直線の傾斜αiを決定し、
・直接計算により、または充分な数の対（αi、Ｇi）からの適当な回帰により係数Ａ.P.を計算して、変化曲線αi＝ｆ（Ｇi、Ａ.P.）をモデル化し、
・所定の不変量「Ｉｎｖｔ」を用いて第一ターゲットスリップＧCinvtを計算することを行うことを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項記載の車両安定性制御システム。
【請求項７】
前記不変量は、次式、
【数１】
2005219738.tif 000011
（ここで、ｐは１より小さい正の値を有する）
のようにして決定されることを特徴とする請求項６記載の車両安定性制御システム。
【請求項８】
２つの特別ＡP係数ＡおよびＢが、線型回帰および指数回帰からなる群から選択される回帰により計算されることを特徴とする請求項７記載の車両安定性制御システム。
【請求項９】
第二アルゴリズムは下記演算、すなわち、
・直接計算により、または充分な数の対（μi、Ｇi）からの適当な回帰により係数Ａ[avg/p]を決定して、約束により必然的に原点を含む第一変化曲線μi＝ｆ（Ｇi、Ａ[avg/p]）および単一または複数の対（μi、Ｇi)（μiはゼロ以外）をモデル化し、
・第一変化曲線の平均傾斜α1の指標を決定し、
・直接計算によりまたは充分な数の対（μi、Ｇi）からの適当な回帰により係数Ｂ[avg/p]を決定して、単一または複数の対（μi、Ｇi)（μiはゼロ以外）を含む第二変化曲線μi＝ｆ（Ｇi、Ｂ[avg/p]）をモデル化し、
・第二変化曲線の平均傾斜α2の指標を決定し、
・α1とα2との差が所定の傾斜閾値より小さい限り、１対の値（Ｇi、μi)の新たな獲得について前の演算を反復し、
・α1とα2との差が所定の傾斜閾値を超える限り、少なくとも最終対の値（Ｇi、μi）を用いてターゲットスリップＧCavgを決定することを遂行することを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項記載の車両安定性制御システム。
【請求項１０】
スリップＧiが所定の傾斜閾値を超える限り、少なくとも最終対の値（Ｇi、μi）を用いてターゲットスリップＧCavgを決定することを特徴とする請求項９記載の車両安定性制御システム。
【請求項１１】
・前記第一変化曲線は、約束により、原点と、第一係数Ａavgを計算する第一線型回帰により得られる単一または複数の対（μi、Ｇi）の点とを含む第一直線μi＝Ａavg・Ｇiであり、
・前記第二変化曲線は、第二線型回帰計算係数ＡlinおよびＢlinにより得られる単一または複数の対（μi、Ｇi）の点を含む第二直線μi＝Ａlin・Ｇi＋Ｂlinであることを特徴とする請求項９記載の車両安定性制御システム。
【請求項１２】
前記ターゲットスリップＧCavgは最終値Ｇiに等しくなるように決定されることを特徴とする請求項９または１１記載の車両安定性制御システム。
【請求項１３】
前記ターゲットスリップ
【数２】
2005219738.tif 000012
（ここで、βは微調整パラメータ）
が決定されることを特徴とする請求項９または１１記載の車両安定性制御システム。
【請求項１４】
前記βは約１．０４に等しいことを特徴とする請求項１３記載の車両安定性制御システム。
【請求項１５】
前記βはシステムの微調整に使用されるパラメータであることを特徴とする請求項１３記載の車両安定性制御システム。
【請求項１６】
前記α1とα2との差について予め決定される傾斜閾値は約３０％であることを特徴とする請求項９〜１５のいずれか１項記載の車両安定性制御システム。
【請求項１７】
第三アルゴリズムが下記演算、すなわち
・Ｇiの値が獲得されると、時間に関するＧの変化を計算し、
・前記変化が低い閾値より大きい限り、直接計算によりまたは適当な回帰により係数Ａ[wet,p]を計算して、（Ｇi, Ａ[wet,p]）の関数である変化曲線により時間に関するＧの変化をモデル化し、
・前記変化が高い閾値より大きい限り、少なくともＡ[wet,p]の最終値を用いて第三ターゲットスリップＧCwetを決定することを遂行することを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項記載の車両安定性制御システム。
【請求項１８】
線型回帰が使用されかつ係数ＡwetおよびＢwetが次式、
【数３】
2005219738.tif 000013
のように計算され、第三ターゲットスリップが次式、
【数４】
2005219738.tif 000014
のように決定されることを特徴とする請求項１７記載の車両安定性制御システム。
【請求項１９】
「ｄＧ＿ｔｇｔ」は２００％／秒に等しいことを特徴とする請求項１８記載の車両安定性制御システム。
【請求項２０】
「ｄＧ＿ｔｇｔ」は微調整パラメータとして使用されることを特徴とする請求項１８記載の車両安定性制御システム。
【請求項２１】
前記長手方向力を変調する装置は制動制御に作用しかつ制動操縦の各開始時に表示される演算は初期化（ｉ＝０）されることを特徴とする請求項２〜２０のいずれか１項記載の車両安定性制御システム。
【請求項２２】
長手方向力を変調する装置がホイールの駆動トルクに作用しかつ表示された演算が所定トルク閾値より大きい駆動トルクの変化を要求する度毎に初期化（ｉ＝０）されることを特徴とする請求項２〜２０のいずれか１項記載の車両安定性制御システム。
【請求項２３】
Ｇiの関数としてのμiの変化が実質的に一定でない限り第一実対（μi、Ｇi）を削除し、対（０、Ｇ0）および非削除対（μi、Ｇi）が実質的に整合しないようにゼロ摩擦係数と関連するスリップＧ0を探求し、対（０、Ｇ0）から開始する曲線を使用し、かつＧ0より大きいＧiの全ての値についてＧiが（Ｇi−Ｇ0）で置換されるように非削除対（μi、Ｇi）を結合することにより、Ｇiの関数としてのμiの変化曲線を用いる全ての演算前に、前記曲線の開始の補正を行なうことを特徴とする請求項２〜２２のいずれか１項記載の車両安定性制御システム。
【請求項２４】
時間に関するスリップの変化が所定の変化閾値より大きくなると、時間に関するスリップの前記所定変化閾値を超える変化をもたらすスリップに対応するμiの値を次式すなわち、
【数５】
2005219738.tif 000015
（ここで、「Ａｃｏｒｒ」は予設定パラメータ）
の補正値で置換することにより、Ｇiの関数としてのμiの変化曲線を用いる全ての演算前に、前記曲線の端部に補正が行われることを特徴とする請求項２〜２３のいずれか１項記載の車両安定性制御システム。
【請求項２５】
「Ａｃｏｒｒ」は約０．２に等しいことを特徴とする請求項２４記載の車両安定性制御システム。
【請求項２６】
Ａｃｏｒｒ」は微調整パラメータとして使用されることを特徴とする請求項２５記載の車両安定性制御システム。
【請求項２７】
前記最適スリップの選択は下記のようにすなわち、
・ＧCavgとＧCwetとの間の絶対値ＧEの相対差を計算し、
・値ＧCsel#1を予選択し、この予選択は下記のようにすなわち、
⇒時間に関するＧの前記変化が所定ゾーン内にある限り、値ＧCsel#1として値ＧCavgを採用し、
⇒時間に関するＧの前記変化が前記所定ゾーン内にないときは、所定の限界範囲が決定され、その大きさは時間に関するＧの変化に基いて定められ、
⇒ＧEが所定の限界範囲内にある場合には、値ＧCsel#1として値ＧCavgを採用し、
⇒ＧEが所定の限界範囲内にない場合には、値ＧCsel#1として値ＧCwetを採用することにより行い、
・最適スリップＧOptの値の最終選択として値値ＧCsel#1を選択する
ことにより行われることを特徴とする請求項９〜１６および１７〜２０のいずれか１項および記載のアルゴリズムを同時に使用する車両安定性制御システム。
【請求項２８】
前記所定ゾーンは、低い限度より低い、時間に関するスリップＧの変化に対応し、前記所定の限界範囲は、第一限界閾値ΔＧmaxより大きい、時間に関するスリップＧの変化に対応することを特徴とする請求項２７記載の車両安定性制御システム。
【請求項２９】
前記最終選択は下記ステップすなわち、
・時間に関するＧの前記変化が所定範囲内にある場合には、最適スリップＧOptの値がＧCsel#1に等しくなり、
・時間に関するＧの前記変化が前記所定範囲内になくかつ値ＧCinvtとＧCsel#1との間の絶対値の差ＧE2が所定の最適範囲内にある場合には、最適スリップＧOptの値がＧCinvtに等しくなり、
・時間に関するＧの前記変化が前記所定範囲内になくかつ値ＧCinvtとＧCsel#1との間の絶対値の差ＧE2が所定の最適範囲内にない場合には、最適スリップＧOptの値がＧCsel#1に等しくなる、
ステップにより置換されることを特徴とする請求項６〜８のいずれか１項記載のアルゴリズムを使用する請求項２７または２８記載の車両安定性制御システム。
【請求項３０】
前記所定範囲は所定の選択閾値より大きい、時間に関するスリップＧの変化に対応し、前記所定最適範囲は最適閾値ΔＧoptより小さい、時間に関するスリップＧの変化に対応することを特徴とする請求項２９記載の車両安定性制御システム。
【請求項３１】
前記限界閾値および最適閾値は、ファジー論理、ブール論理および数学的関数を含む群から選択される処理により計算されることを特徴とする請求項３０記載の車両安定性制御システム。
【請求項３２】
前記低い限度、限界閾値、選択閾値および最適閾値は微調整パラメータであることを特徴とする請求項３０記載の車両安定性制御システム。
【請求項３３】
前記最適スリップの選択は、下記のようにすなわち、
・値ＧCsel#1を予選択し、この予選択は下記のようにすなわち、
⇒時間に関するＧの前記変化が所定範囲内にある場合には、値ＧCsel#1が値ＧCavgに等しくなり、
⇒時間に関するＧの前記変化が前記所定範囲内になくかつ値ＧCinvtとＧCavgとの間の絶対値の差ＧE2が所定の最適範囲内にある場合には、値ＧCsel#1がＧCinvtに等しくなり、
⇒時間に関するＧの前記変化が前記所定範囲内になくかつ値ＧCinvtとＧCsel#1との間の絶対値の差ＧE2が所定の最適範囲内にない場合には、値ＧCsel#1がＧCavgに等しくなるように行い、
・最適スリップＧOptの値の最終選択として値値ＧCsel#1を選択する
ことにより行われることを特徴とする請求項１〜６および９〜１６のいずれか１項記載のアルゴリズムを同時に使用する車両安定性制御システム。
【請求項３４】
前記所定範囲は、所定の選択閾値より大きい、時間に関するスリップＧの変化に対応し、前記所定の最適範囲は、最適閾値ΔＧoptより小さい、時間に関するスリップＧの変化に対応することを特徴とする請求項３３記載の車両安定性制御システム。
【請求項３５】
前記最終選択は下記のステップすなわち、
・ＧCsel#1とＧCwetとの間の絶対値ＧEの相対差を計算し、
・値ＧOptを選択し、この選択は下記のようにすなわち、
⇒時間に関するＧの前記変化が所定ゾーン内にある限り、値ＧOptとして値ＧCsel#1を採用し、
⇒時間に関するＧの前記変化が前記所定ゾーン内にないときは、所定の限界範囲が決定され、その大きさは時間に関するＧの変化に基いて定められ、
→ＧEが所定の限界範囲内にある場合には、値ＧOptとして値ＧCsel#1を採用し、
→ＧEが所定の限界範囲内にない場合には、値ＧOptとして値ＧCwetを採用することにより行われることを特徴とする請求項１７〜１９のいずれか１項記載のアルゴリズムを用いる請求項３３または３４記載車両安定性制御システム。
【請求項３６】
前記所定ゾーンは、低い限度より低い、時間に関するスリップＧの変化に対応し、前記所定の限界範囲は、第一限界閾値ΔＧmaxより大きい、時間に関するスリップＧの変化に対応することを特徴とする請求項３５記載の車両安定性制御システム。
【請求項３７】
前記限界閾値および最適閾値は、ファジー論理、ブール論理および数学的関数を含む群から選択される処理により計算されることを特徴とする請求項３６記載の車両安定性制御システム。
【請求項３８】
前記低い限度、限界閾値、選択閾値および最適閾値は微調整パラメータであることを特徴とする請求項３６記載の車両安定性制御システム。
【請求項３９】
前記パラメータＰはタイヤのドリフト角δであり、特性パラメータＱはタイヤのドリフトスラストＦyであり、車両のドライバがその制御手段により入力する命令に従っておよび経路よりコントローラにより供給される命令に従ってパラメータ「ζ」を制御する手段と、パラメータ「ζ」を変調する手段と、パラメータ「ζ」を入力する手段が付勢される度毎にドリフト角パラメータδOptを計算する手段とを有し、この計算は下記のように、すなわち
・「ζ」の変化を制御するシステムが付勢される度毎に、ドリフト角の少なくとも２つの異なるレベル「ｉ」が、ＦYiの種々の値および評価または直接測定により得られる関連ドリフト角δiを読出し、
・前記スリップのターゲット値を決定する度毎に「ｎ」個の計算アルゴリズムを並列的に使用して、使用されるアルゴリズムと同数のターゲット値δCnを得て、
・最小見込みターゲット値を削除することを目的として「ｎ」個のターゲット値δCnを比較することにより、最適ドリフト角の値として、最良のターゲット値δCnを選択することにより行われることを特徴とする請求項１記載の車両安定性制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の安定性制御システムに関する。より詳しくは、本発明は、急ブレーキ時のホイールロッキングの防止を目的とする、「ＡＢＳ」の用語で良く知られたシステムに関する。より一般的には、本発明は、ホイール駆動トルクまたは制動トルクを決定するアクチュエータ、１つ以上のホイールのステアリングを決定するアクチュエータ、またはサスペンションに関するアクチュエータ等に自動的に作用して車両を安定経路上に維持することを目的とするあらゆるシステムであって、経路の制御に或る効果（例えばアクティブ・アンチロール）をもたらすことが知られているシステムに関する。上記特定用途では、アクチュエータは、ホイールに作用するブレーキ、またはホイールに駆動トルクを付与する装置である。
【背景技術】
【０００２】
参考までに述べると、タイヤの長手方向摩擦係数μは、長手方向力を、加えられる垂直力すなわちタイヤに加えられる荷重で除した商である（純制動力を簡単化した場合には、当業者ならば、いかにすればこれをより一般的に適用できるかを容易に知り得るであろう）。タイヤ速度と車両速度との間にスリップが全くない場合には、タイヤのスリップＧは０％であり、タイヤは自由に転動する。また、タイヤの回転がロックされる場合にはＧ＝１００％である。一般に、環境（路面の性質（アスファルト、コンクリート）、乾燥（ドライ）または濡れ（ウェット）（水膜の厚さ）、温度、およびタイヤの摩耗レベル）に従って、スリップＧおよび路面の性質の関数としてのμの値は大きく変化する（μmaxは、氷上で約０．１５、および乾燥路面上で約１．２に等しい）。
【０００３】
車両の制動は、摩擦係数（ときには、粘着係数とも呼ばれる）の最大値に対応するスリップＧでのトレッド機能を管理することにより益々有効になることが知られている。摩擦係数の最大値をμmaxとする。しかしながら、平均的ドライバは、この条件を満たす制動を行うことはできない。
これは、所定のスリップターゲット（摩擦係数の最大値に対応すると思われる）を目指すべく制動力を自動的に変調する車両安定性制御システムが開発されてきたことによる。
より詳しくは、特許文献１には、発明者の研究により見出すことができる「不変量」と呼ばれる量を用いてスリップを調整する方法が提案されており、この量は、問題とするタイヤの如何にかかわらず、およびタイヤが転動する路面の粘着性の如何にかかわらず実質的に一定であるため不変量と呼ばれる。
この方法は、実際の転がり条件下でのタイヤの真の最大摩擦係数に事実上非常に近いスリップターゲットを決定することを可能にするが、制動（または加速）の有効性を改善するための更に良いターゲットを決定できる場合が存在する。
【０００４】
【特許文献１】２００３年１２月１７日付欧州特許出願ＥＰ１３７１５３４明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、幾つかの予測可能なアルゴリズムおよび選択方法を用いた車両の安定性制御システムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、路面上を走行することを意図した車両のタイヤの機能に関する特性パラメータが、特別な法則に従うパラメータＰの関数として変化し、前記パラメータＰの最適値は、タイヤに加えられる回転トルク、タイヤのステアリング角、タイヤのキャンバ角およびタイヤに加えられる垂直力からなる群から選択される少なくとも１つの要素に作用すべく、コントローラにより直接的または間接的に賦課される構成の車両安定性制御システムの前記コントローラが、
・連続レベル「ｉ」の値についての評価または測定値（Ｐi、Ｑi）を決定する手段と、
・前記パラメータのターゲット値を決定する度毎に「ｎ」個の計算アルゴリズムを並列的に使用して、使用されるアルゴリズムと同数のターゲット値δCnを得る手段と、
・最小見込みターゲット値を削除することを目的として「ｎ」個のターゲット値ＰCnを比較することにより、パラメータの最適値として、最良のターゲット値ＰCnを選択する手段とを有することを特徴とする車両安定性制御システムを提案する。
【０００７】
探求結果は、パラメータＱの値を、そのときの車両の状況において理想的であるとして選択される値に維持することである。本願明細書では、特にタイヤの制動操縦中または車両のヨーイング時に作用する操縦中のタイヤのスリップ制御（第一の場合の用語ＡＢＳにより知られた機能または第二の場合の名称ＥＳＰにより知られた機能）への適用について詳細に説明する。最後に、ホイールのトルクに作用するアクチュエータ以外のアクチュエータを用いて経路を制御することを目的とする用途について説明する。
【０００８】
従って第一用途では、本発明は、パラメータＰがタイヤのスリップＧであり、特性パラメータＱがタイヤの摩擦係数μであり、タイヤに長手方向力を加える手段と、該長手方向力を変調する手段と、タイヤに長手方向力を加える手段を付勢する度毎にスリップパラメータＧOptを計算する手段とを更に有し、該計算が、下記のように、すなわち、
・連続レベル「ｉ」の長手方向力に対応する各スリップＧiについて、摩擦係数μiの値を決定し、
・前記スリップのターゲット値を決定する度毎に「ｎ」個の計算アルゴリズムを並列的に使用して、使用されるアルゴリズムと同数のターゲット値ＧCnを得て、
・最小見込みターゲット値を削除することを目的として「ｎ」個のターゲット値ＧCnを比較することにより、最適スリップ値ＧOptとして、最良のターゲット値ＧCnを選択することにより行われる構成の車両安定性制御システムを提案する。
【０００９】
従って本発明は、観察（測定または評価）からの、各トルク変化操縦（torque variation manoeuvre）のぎりぎりの開始時（一般に、各制動操縦のぎりぎりの開始時であるが、各加速の開始時または旋回のような他の操縦の場合も有効である）に行われる観察に従って、幾つかのアルゴリズムによるターゲットスリップ値を計算しかつこれらの数あるターゲットから、スリップの調整に最終的に採用される最適スリップ値を選択する。従って、目指す結果は、タイヤの摩擦係数の値を、車両の瞬時の状況で理想的であるとして選択される値、例えば車両の可能最大値でのタイヤの摩擦係数の値を維持することである。
【００１０】
本発明の選択の適用は、制動時のホイールのスリッピング制御にある。この場合の以下に述べる全説明は、制動制御に作用する長手方向力を変調する装置に関するものである。この場合、上記演算およびより詳細に後述する演算は制動操縦の各開始時に初期化（ｉ＝０）されることを述べておく。しかしながら、本発明を加速時のホイールのスリッピング制御に適用したい場合には、長手方向力を変調する装置はホイールの駆動トルクに作用し、所定のトルク閾値より大きい駆動トルクの変化を望む度毎に表示される演算は初期化（ｉ＝０）される。
【００１１】
本発明の状況では、粘着性が処理されるトレッドが空気タイヤのトレッドであるか、非空気弾性中実タイヤまたはトラックのトレッドであるかは殆ど重要な意味をもたないことに留意すべきである。用語「トレッド」、「タイヤ」または「空気タイヤ」、「中実タイヤ」、「弾性タイヤ」、「トラック」または「ホイール」でさえも均等物であると解釈すべきである。また、各スリップＧiについての摩擦係数μiの値の決定は、直接測定により、または他の測定からの評価により、または路面内の力および垂直荷重等の他の量の評価により行うことができる。
【００１２】
最適スリップの選択は、全てのアルゴリズム間の比較評価から続けられる。例えば、１からｎまでの各アルゴリズムについて、充分な値Ｇiを獲得した後、アルゴリズム「ｎ」のターゲットＧCnと前の選択「ｎ−１」のターゲットＧCsel#n-1との間の相対差の絶対値を計算することにより、比較評価が行われる。路面上でのタイヤの回転の物理的機能の特性値（λ）を使用して、前に計算した差に基いておよびこの特性値に基いて選択される。この選択は次のように続けられる。差が許容範囲内にある場合には、最適スリップ値ＧOptとしてＧCnを選択し、差が許容範囲内にない場合には、最適スリップ値ＧOptとしてＧCsel#n-1を選択する。
【００１３】
第一選択について好ましいアルゴリズムは、実験的に決定されており、例えば、理想的ターゲットに最も近いターゲットを統計的に与えるアルゴリズムである。反復を初期化すべく選択されたこのアルゴリズムは、ターゲットの第一選択、すなわち第一基準値従ってターゲットＧCsel#n-1の名称を与える。
特性値λとして時間に関するＧの変化を採用することができる。なぜならば、これは、包含される路面の種類をかなり良く評することができるからである。低粘着性の路面上では、ホイールは非常に急激にロックし始め、従って時間に関する変化が大きくなり、この逆も当てはまる。
許容範囲のこの限度は、ブール論理（Boolean logic）またはファジー論理または任意の数学的関数により計算される。
【００１４】
残りの説明は、環境に従って３つのアルゴリズムのうち最も適切なものを選択するのに使用される本発明について行う。
・ターゲットスリップの決定に関する全てについて上記特許文献１に例示された不変量の原理を用いる第一アルゴリズム。該第一アルゴリズムは、本願明細書では、便宜上「不変量（Invariant）」と呼び、かつ「Ｉｎｖｔ」として示す。
・それ自体が新規な第二アルゴリズム。該第二アルゴリズムは、本願明細書では、便宜上「平均アルゴリズム（Average algorithm）」と呼び、かつ「Ａｖｇ」として示す。
・それ自体が新規な第三アルゴリズム。該第三アルゴリズムは、便宜上「濡れアルゴリズム（Wet algorithm）」と呼び、かつ「Ｗｅｔ」として示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
「不変量」アルゴリズムに関する留意事項
不変量アルゴリズムに関する極く簡単な注意事項についてここに説明する。特に、或る摩擦係数（例えば最大摩擦係数μmax）での車両のタイヤ機能の自動的維持に関する上記特許文献１に開示された例１を考慮に入れる。不変量アルゴリズムは、特に、スリップＧを制御して、スリップを所定最適値ＧoPtに維持に維持する。前記所定スリップＧoPtは、摩擦係数の所定値μmaxが実質的に値に等しくなるように、より特定的でかつ非制限的に選択される。この場合、この特定最適値をＧmaxと呼ぶべきことは同意できる。このタイヤの最大値の位置は路面に従って変化することが観察される。これらの種々の路面に共通の不変量「Ｉｎｖｔ」が存在する。
【００１６】
スリップの関数として摩擦係数を解析する場合に不変量を決定する方程式を適用することにより、不変量は特に次式に従って計算される。
【数１】
2005219738.tif 000003
（ここで、ｐは１より小さい正の値を有する）
ｐに関し、その値は０．２５〜０．７５、例えば０．５が好ましく、ｐの値の選択の結果に関しては、上記特許文献１の記載を参照されたい。
【００１７】
これから、次式が得られる。
【数２】
2005219738.tif 000004
不変量「Ｉｎｖｔ」は、摩擦係数の最大値μmaxに対応するスリップＧの第一値でのデータ、および第一値の５０％、例えば前記スリップの５０％に対応する第二値でのデータ処理を続けることにより導かれた。かくして、これから「Ｉｎｖｔ」の第一値が得られる。
【００１８】
次に必要なことは、図５に示す曲線μi＝ｆ（Ｇi）の傾斜αiの決定を続けることである。これを行うため、直接計算αi＝μi／Ｇiが行われるか、適当な回帰（regression）例えば線型回帰が使用される。
例えば、「ｑ」測定点または評価点に適用される下記線型回帰により、２つの特定係数ＡLinおよびＢLinが計算される。
【数３】
2005219738.tif 000005
（上式は、傾斜α＝ＡLin・Ｇ＋ＢLinの表現を与える）
【００１９】
次に、次式のようにしてＧOptを計算する。
【数４】
2005219738.tif 000006
好適な他の回帰は指数回帰である。
【００２０】
かくして、「不変量アルゴリズム」と呼ばれる第一アルゴリズムは次の演算を行う。
・原点と点（Ｇi、μi）とを通る直線の傾斜αiを計算する
・充分な数の対（Ｇi、μi）からの直接計算により、または適当な回帰により係数Ａ.p.を計算して、変化曲線α＝ｆ（Ｇi、Ａ.p.）をモデル化する
・所定の不変量「Ｉｎｖｔ」を用いて第一ターゲットスリップＧCinvtを計算する。
不変量「Ｉｎｖｔ」はほぼ０．５８に等しいことが判明している。しかしながら、実際には、システムの微調整のためのパラメータとして不変量「Ｉｎｖｔ」を使用できる。
【００２１】
「平均」アルゴリズムの説明
「平均」アルゴリズムは、曲線μ（Ｇ）の曲率の変化を検出することを含む。実際には、このような変化により最大粘着性の近似が明らかになることが理解されよう。このため、測定または評価には２つの回帰（１つの回帰は、必然的に原点を通る変化曲線をモデル化することを目的とし、他の回帰は、必然的に原点を通らない、すなわち曲線の第一点は存在しない変化曲線をモデル化することを目的とする）に関連するスリップ摩擦係数の値が処理される。
【００２２】
かくして、第二アルゴリズムは次の演算を遂行する。
・充分な数の対（μi、Ｇi）からの直接計算により、または適当な回帰により係数Ａ[aVg/p]を計算して、約束により必然的に原点を含む第一変化曲線μi＝ｆ（Ｇi、Ａ[aVg/p]）および単一または複数の対（μi、Ｇi）（μiはゼロ以外）をモデル化する
・前記第一変化曲線の平均傾斜α1の指標を決定する
・充分な数の対（μi、Ｇi）からの直接計算により、または適当な回帰により係数Ｂ[aVg/p]を計算して、単一または複数の対（μi、Ｇi）（μiはゼロ以外）を含む第二変化曲線μi＝ｆ（Ｇi、Ｂ[aVg/p]）をモデル化する
・第二変化曲線の平均傾斜α2の指標を決定する
・α1とα2との差が所定の傾斜閾値より小さい限り、１対の値（Ｇi、μi）の各新たな獲得のため前の演算を反復する
・α1とα2との差が所定の傾斜閾値を超える限り、少なくとも最終対の値（Ｇi、μi）を用いてターゲットスリップＧCavgを決定する。
【００２３】
好ましくは、少なくとも１対の値（Ｇi、μi）を用いて第二ターゲットスリップを決定する第二条件を付加する。第二条件は、Ｇiが所定閾値（例えば１５％）を超えるや否や第二ターゲットスリップを決定する。
線型回帰の使用は特別に表示される。この場合、２つの線型回帰間の差は図６を参照されたい。この場合、
・図６に破線で示す第一変化曲線は第一直線μi＝Ａave・Ｇiであり、該第一直線は、約束により、原点（補正Ｇ0内。補正については後述する）、および第一係数Ａaveを計算する第一線型回帰により得られる単一または複数の対（Ｇi、μi）を含んでいる。
・図６に一点鎖線で示す第二変化曲線は第二直線μi＝Ａlin・Ｇi＋Ｂlin（小さい勾配の直線）であり、該第二直線は原点を通らない単一または複数の対（Ｇi、μi）を含んでおり、かつ係数ＡlinおよびＢlin（補正Ｇ0を超えない。補正については後述する）を計算する第二線型回帰により得られる。
【００２４】
本来的に、これは線型回帰の場合であるので、指標α1、α2は、直接的に各直線のそれぞれの傾斜Ａave、Ａlinである。
直線（線型回帰）によるモデル化の場合には、指標α1とα2との差についての所定傾斜閾値は約３０％が好ましいことが実験的に判断されている。
結局は、採用されるターゲットスリップＧCaveは、最終値Ｇiに単に等しくできるに過ぎない。他のより正確な例として、ターゲットスリップＧCave＝β・（μMAX／ＡAVG）（ここでβは微調整パラメータである）が決定される。本願で微調整パラメータを論じるとき、これは、このパラメータについて物理的現実性を表す１つの値または一定範囲の値が存在する場合でも、実際には、車両の安定性制御システムの実際的機能のための微調整ノブとしてこのパラメータ（すなわち、システムの微調整に使用するパラメータ）を恣意的に使用できることを意味する。簡単に云えば、パラメータβは不変量をもつアナロジーを表し、この結果、約１．０４の値のβが不変量の値０．５８に匹敵する。
後で明らかになるように、これが制限されることなく、平均アルゴリズムを、ターゲットスリップを決定するための基準値として選択することが提案される。なぜならば、これは、あらゆる形式のタイヤおよびあらゆる種類の路面にとって最も頑丈なものであることが実験的に判明しているからである。数あるアルゴリズムのうちの選択方法の一例を本願明細書の最後に説明する。
【００２５】
「ウェット」アルゴリズムの説明
その名が示すように、このアルゴリズムは、特に、濡れ路面（実際には、低粘着性の全路面）でのターゲットを計算するのに設計される。これは、この種類の路面では、ホイールが非常に急激にロックするため、曲線μ（Ｇ）の最大値を超えたことに気付くのに遅れてしまうことによる。
このアルゴリズムの原理は、時間の関数としてのスリップの導関数の変化を研究することからなる。過度に急激な変化、すなわち実際にはスリップの過度に急激な変化がみられるときは、最大粘着性に対応するスリップに到達しているか、これを超えようとしているため、システムはもはや安定でないと推定できる。従って、このアルゴリズムは下記事項を含んでいる。すなわち、
・Ｇiの値が得られたならば、時間に関するＧの変化を計算する
・上記変化が低い閾値より大きい限り、直接計算または適当な回帰により係数Ａ[wet、p]を計算し、（Ｇi、Ａ[wet、p]）の関数である変化曲線により、時間に関するＧの変化をモデル化する
・上記変化が高い閾値より大きい限り、Ａ[wet、p]の少なくとも最後の値を用いて第三ターゲットスリップＧCwetを決定する。
上記アルゴリズムは、４％以上のスリップ値にのみ使用するのが好ましい。有利なことは、前記低い閾値は約１００％／秒であり、第二の高い閾値は約３００％／秒である。
【００２６】
このアルゴリズムの簡単な用途は線型回帰を使用することであり、これは、係数ＡwetおよびＢwetが次のようにして計算されることを意味し、
【数５】
2005219738.tif 000007
【００２７】
従って、第三ターゲットスリップＧCwetは次のようにして決定される。
【数６】
2005219738.tif 000008
パラメータ「ｄＧ_ｔｇｔ」についての２００％／秒の実験値は図７に示すような所与の良い結果を有するが、実際には、βパラメータおよび不変量パラメータに関して前述したように、このパラメータを車両安定性制御システムの実際に機能する微調整ボタンとして恣意的に使用できる。
【００２８】
初期データ獲得に関する改善についての示唆
続ける前に、制動操縦の開始時ぎりぎりに得られる低スリップ値および摩擦係数値についての幾つかの補正が提案される。制動開始時に、曲線μ（Ｇ）が奇妙な挙動を有することが判明している。アルゴリズムのこの第一部分の目的はこの挙動を補正することである。図２および図４から、濡れ路面では曲線μ（Ｇ）の足が線型には見えないこと、およびゼロμではスリップが生じないことが理解されよう。これは、多分、測定されたスリップの値の誤差によるものであろう。これは、路面上へのトレッドの接触の物理的現象を表すものではないことは明らかである。これは、曲線μ（Ｇ）の傾斜の研究に基いたターゲットスリップの計算アルゴリズムにとって有害である。本来的に、これは、この情報を獲得するための、車両に使用される具体的技術手段そのものに基いたものである。従って、この文脈で与えられる表示は簡単な示唆であり、これは、この問題を取扱う場合には有効に適用できるが、限定的なものではない。より一般的には、摩擦係数の変化曲線の足の形状を、該形状が非常に信じ難い方向を有する場合にはスリップの関数として厳然と補正することは有効である。
【００２９】
従って、データ処理の第一部分はスリップの値を計算することからなり、これから、このデータを、ターゲットスリップまたは最適スリップを信頼性をもって計算することが可能になる。このスリップをＧ0と呼ぶことにする。図２には、このスリップＧ0が約３％に等しいことが示されている。このスリップＧ0を曲線の増大部の実質的な線型部分にリンクさせることにより、曲線μ（Ｇ）のよりもっともらしい方向が得られる。
【００３０】
従って、本発明の車両安定性制御システムは、Ｇiの関数としてμiの変化曲線を使用する全ての演算の前に、第一実対（first real pairs）（μi、Ｇi）を削除することにより前記曲線の開始部の補正が行われるのが好ましい。Ｇiの関数としてのμiの変化が実質的に一定でなくかつゼロ摩擦係数に関連するスリップＧ0を求める限り（このことは限定的なものではない）、対（０、Ｇ0）および非削除対（μi、Ｇi）は実質的に整合される。（０、Ｇ0）から開始して非削除対（μi、Ｇi）に結合する曲線を用いることにより、Ｇ0、Ｇiより大きいＧiの任意の値が（Ｇi−Ｇ0）により置換される。
【００３１】
このため、例えば一アルゴリズムが使用され、これは次のステップからなる。
・０．０１より小さい摩擦係数に関連する全てのスリップ値を系統的に削除するステップ
・時間の関数としてμおよびＧの回帰、好ましくは図２および図３に示す例における曲線の足の方向をもつ回帰を連続的に計算するステップ
【数７】
2005219738.tif 000009
評価または測定した摩擦係数が０．１より大きい場合、またはスリップが４％を超える場合には、獲得した値が現実性を呈するものであると考えられる。
【００３２】
図３は、それぞれ、時間の関数として摩擦係数について獲得した値および時間の関数としてスリップについて獲得した値をを与える曲線からＧ0を決定する方法を示す。μの曲線上の回帰が或る値例えば０．０５（Ｘ軸線のゼロの値およびＹ軸線の０．０５の値の点と、破線曲線との間の水平セグメントを参照）に等しくなる時間の値を求める。Ｇ0の値は、この瞬間でのスリップの曲線上の回帰の値となるであろう（前に求めた点と、連続曲線上の点との間の垂直セグメントを参照）。
従って、Ｇiの関数としてμiの変化曲線を用いる全ての演算の前に、Ｇiの関数としてのμiの変化が実質的に一定でない限り、第一実対（μi、Ｇi）を削除することにより前記曲線の開始の補正が行なわれ、対（０、Ｇ0）および非削除対（μi、Ｇi）が実質的に整合するようにゼロ摩擦係数に関連するスリップＧ0を見出し、対（０、Ｇ0）から開始する曲線を用いかつ非削除対（μi、Ｇi）を結合する。次に、使用される全てのアルゴリズムにおいて、Ｇ0より大きいＧiの任意の値について、Ｇiが（Ｇi−Ｇ0）で置換される。
【００３３】
ここまでの過程で、μの値は計算または評価されたものと考えられる。しかしながら、或る場合には、（各車両の特性に関する制動圧力に基いて評価された制動力自体からおよびホイールの速度から）摩擦係数を得る方法は、満足できる結果を与えない（計算された曲線μ（Ｇ）は非常に平坦であるか、連続的に立ち上がっている）。これは現実的でないことが知られている。この問題を補正するため、計算されたμの数値補正が導入される。この補正は、時間の関数としてのスリップの変化速度に基いている。これは、ホイールの速度（従ってスリップ）が急激に低下する場合には、曲線μ（Ｇ）の不安定ゾーンが含まれることによる。従って、曲線μ（Ｇ）は減少し、このことは車両安定性制御システムにとって有利である。時間に関するスリップの変化が変化の所定閾値より大きくなると、Ｇiの関数としてμiの変化曲線を用いる全ての演算の前に補正が行われ、曲線の端部で、前記所定変化閾値を超える時間に関するスリップの変化を生じさせるスリップに対応するμiの値を下記補正値に置換する。
【００３４】
【数８】
2005219738.tif 000010
（ここで、「ＡＣｏｒｒ」は、微調整係数でありかつ各アルゴリズムに特定のものである）例えば、良い実際値は「平均」アルゴリズムについて０．２であることが証明された。図４にはこの補正が示されている。この補正により、曲線μ（Ｇ）は、物理的実現性に従ってより確実に形状を回復し、このため、アルゴリズムが信頼性あるターゲットを作ることが可能になる。
この補正によりμmaxの値自体が修正されている場合には、使用されるアルゴリズムが、その値ではなく曲線の形状に基いて定まることに留意すべきである。また、上記特許文献１を参照すると、「不変量」アルゴリズムが関連摩擦係数の正確な値を計算することなくスリップターゲットを計算することを可能にするという事実から、車両のホイールのスリップ制御の機能を補正する必要がない。
【００３５】
種々のアルゴリズムにより与えられるターゲットスリップ間の選択
提案するアルゴリズム（不変量、平均、濡れ）により種々のターゲットが計算された。一般的な選択原理が図１に示されている。測定値または評価が使用されること、すなわちスリップＧおよびスリップの値の各「ｉ」に関連するスリップμの係数が一般的に獲得されることは理解されよう。スリップのターゲット値Ｇciが、ｎアルゴリズムＡｌｇ「ｎ」により同時に計算される。最後に、路面上でのタイヤの回転の物理的機能の１つ以上の特性値を見出すことを可能にする関数ｆ（λ）を用いて比較を行うことにより、これらの数あるターゲット値の中から選択を行なう。
【００３６】
次に、最終値の選択を実行する非制限的な実際の場合、すなわちタイヤのスリップを調整するのに使用される最適スリップについて説明する。
図８には演算が示されている。ここで、「平均」アルゴリズムは、他のアルゴリズムの判断を行う基準として採用される。種々のターゲット間の選択のアルゴリズムの原理は、ターゲットの１つが、どのような種類の路面であっても信用できる基準値として機能するという事実に基いている。選択は、この基準値からの差から作られ、かつ時間（ｄＧ／ｄｔ）の関数としてスリップの偏差を使用して路面の種類を特徴付ける。
【００３７】
「平均」アルゴリズムおよび「濡れ」アルゴリズムにより与えられる数あるターゲット値の中からの最適スリップの選択は、例えば次のようにして行われる。
・ＧCaveとＧCwetとの間の絶対値ＧEの相対差を計算すること
・下記のようにして値ＧCsel#lを予め選択すること
⇒時間に関するＧの前記変化が所定ゾーン内にある限り、値ＧCsel#lとしてＧCaveの値を採用すること
⇒時間に関する前記Ｇの変化がこの所定ゾーン内にないときは、所定の限界範囲が決定され、その大きさは時間に関するＧの前記変化に基いて定められること、および
→ＧEが所定の限界範囲内に含まれるときは、値ＧCsel#lとしてＧCaveの値を採用すること
→ＧEが所定の限界範囲内に含まれないときは、値ＧCsel#lとしてＧCwetの値を採用すること
・最適スリップＧOptの値の最終選択として値ＧCsel#lをとること。
【００３８】
前記所定ゾーンを、低い限度以下の、時間に関するスリップＧの変化に対応させ、前記所定の限界範囲を、第一限界閾値ΔＧmaxより大きい、時間に関するスリップＧの変化に対応させることが有利である。低い限度および限界閾値は、システムの微調整パラメータである。
限界閾値は、実際の環境に最良に適合できるように可変とすべく、ファジー論理処理により選択するのが好ましい。この処理を通して、閾値は、時間に関するスリップＧの変化の値の関数として変えることができる。例示の方法では、限界閾値が、３５０％（低い限度）と４００％（高い限度）との間で変化する時間の関数として、スリップの変化の値について０〜２．５％の間で変化できるようにし、かつこの高い限度より高い値について限界閾値を２．５％に固定することにより良い結果が得られることが判明している。
【００３９】
次に、「不変量」アルゴリズムが使用される場合には、最終ステップが、上記予選択と次のように作用する「不変量」アルゴリズムにより与えられるターゲット値との間の選択で置換される。
・時間に関するＧの前記変化が所定範囲内にあるときは、最適スリップＧOptの値がＧCsel#lに等しい
・時間に関するＧの前記変化が前記所定範囲内になく、かつＧCinvtとＧCsel#lとの間の絶対値の差ＧE2が所定の最適範囲内にあるときは、最適スリップＧOptの値がＧCsel#lに等しい
・時間に関するＧの前記変化が前記所定範囲内になく、かつＧCinvtとＧCsel#lとの間の絶対値の差ＧE2が所定の最適範囲内にないときは、最適スリップＧOptの値がＧCsel#lに等しい
【００４０】
有利なことは、前記所定範囲が所定の選択閾値より大きい時間に関するスリップＧの変化に対応しかつ前記所定の最適範囲が最適閾値ΔＧoptより低い、時間に関するスリップＧの変化に対応することである。選択閾値および最適閾値は、システムのこれらの部分微調整パラメータである。最適閾値はファジー論理処理により選択し、実際の環境に最も適合するように変化させることもできる。例示の場合には、選択閾値を３００％／秒に固定しかつ最適閾値を５％に固定することにより良い結果を見出すことができる。
【００４１】
選択処理が、リンクされた２つのステップで行われることが判明した。第一ステップは「平均」アルゴリズムおよび「濡れ」アルゴリズムを含み、第二ステップは「不変量」アルゴリズムを含んでいる。第一および第二ステップの他の処理を以下に提案する。
・次のようにして値ＧCsel#lを予め選択する
⇒時間に関するＧの前記変化が所定範囲内にあるときは、値ＧCsel#lがＧavgに等しい
⇒時間に関するＧの前記変化が前記所定範囲内になく、かつＧCinvtとＧavgとの間の絶対値の差ＧE2が所定の最適範囲内にあるときは、値ＧCsel#lがＧCinvtに等しい
⇒時間に関するＧの前記変化が前記所定範囲内になく、かつＧCinvtとＧCsel#lとの間の絶対値の差ＧE2が所定の最適範囲内にないときは、値ＧCsel#lがＧavgに等しい
・最適スリップＧOptの値の最終選択としてＧCsel#lをとる。
【００４２】
次に、「濡れ」アルゴリズムが使用される場合には、最終ステップは、上記予選択と、下記のように演算する「濡れ」アルゴリズムにより与えられるターゲット値との間の選択に置換される。
・ＧCsel#lとＧwetとの間の絶対値の相対差ＧEを計算する
次のようにしてＧOPtの値を選択する
⇒時間に関するＧの前記変化が所定ゾーン内にある限り、値ＧOptとしてＧCsel#lの値を採用する
⇒時間に関するＧの前記変化が前記所定ゾーン内にないときは、所定の限界範囲が決定され、その大きさは、時間に関するＧの前記変化に基いて定める
→ＧEが前記所定の限界範囲内にあるときは、値ＧOptとしてＧCsel#lの値を採用する
→ＧEが前記所定の限界範囲内にないときは、値ＧOptとしてＧCwetの値を採用する。
前述のように、閾値に関して種々のゾーンおよび範囲が有利に選択される。これらの閾値は、これらの一部が、システムを微調整するパラメータである。これらはまた、ファジー論理処理により選択される。限界閾値に関する選択処理の第一開示中に述べたことは、選択の閾値および最適閾値は選択処理のこの第二開示についても有効性を維持する。
【００４３】
他の現象への適用
上記特許文献１には、「不変量」アルゴリズムの他の適用の可能性、例えばドリフトスラストの飽和に近い作動ゾーンでの空気タイヤまたは弾性中実タイヤにより引起こされるドリフトスラストの分析への適用可能性が説明されている。これは、これらの物理的現象の変量法則（variation laws）が類似していることによる。同様に、本発明は、スリップにより摩擦係数をモデル化する種々のアルゴリズムの予測同士を単に比較すること以外の広範囲の用途を有している。主題を閉じるため簡単に触れておくと（理解されようが、この付加的記載は本発明を制限するものではない）、本発明は、横方向の力（「ドリフトスラスト」とも呼ぶ）が最大になる空気タイヤのドリフト角δの値の予測を目的とする車両の安定性制御システムにも適用できる。
【００４４】
この場合には、パラメータＰはタイヤのドリフト角δであり、特性パラメータＱはタイヤのドリフトスラストＦyである。予測すべきは、タイヤがその最大値に到達した時点、従って、もはや車両の走行を可能にするというタイヤの主機能を発揮できなくなった時点であり、これにより、ドリフトスラストＦyの予測値でのタイヤの機能維持を可能にし、またはドライバに警告することが可能になる。所定のターゲット値でタイヤの機能を維持するため、危険な運転状況を回避すべく車両を減速させるという予防介入を自動的に行わせることもできる（ドライバが望む通りに車両が走行しなければ、結果として事故が生じることもある）。従って、これらの作動を慎重に実行するには、種々のアルゴリズムにより与えられる幾つかのターゲット値間の選択を行うことも有効である。
【００４５】
この場合には、本発明は、車両のドライバがその制御手段から入力する命令および経路コントローラにより供給される命令によるパラメータ「ζ」を制御する手段と、該パラメータ「ζ」を変調する手段と、パラメータ「ζ」を入力する手段が付勢されたときはいつでも、下記のようにして、すなわち、
・システムが、ドリフト角の少なくとも２つの異なるレベル「ｉ」について、「ζ」の変化を制御する度毎に、（測定または計算された）ＦYiの種々の値および評価または直接測定により得られる関連ドリフト角δの種々の値を読出し、
・前記スリップのターゲット値を決定する度毎に「ｎ」個の計算パラメータを並列的に使用し、これにより、使用されるアルゴリズムと同数のターゲット値δCnを得て、
・最小見込みターゲット値を削除することを目的として「ｎ」個のターゲット値δCnを比較することにより、ドリフト角の最適値として、最良のターゲット値δCnを選択する、
ことによりドリフトパラメータδOptの角度を計算する手段とを有するシステムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明を示す概略図である。
【図２】第一獲得測定値または評価の特定処理を示すグラフである。
【図３】図２の特定処理をより詳細に示すグラフである。
【図４】獲得測定値または評価の他の特定処理を示すグラフである。
【図５】不変量アルゴリズムを示すグラフである。
【図６】平均アルゴリズムを示すグラフである。
【図７】濡れアルゴリズムを示すグラフである。
【図８】本発明の一実施形態を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４７】
Ｇ  スリップ
Ｉｎｖｔ  不変量
α  傾斜
δ  ドリフト角
ζ  パラメータ
μ  摩擦係数（曲線）
【図１】
2005219738.tif 000016
【図２】
2005219738.tif 000017
【図３】
2005219738.tif 000018
【図４】
2005219738.tif 000019
【図５】
2005219738.tif 000020
【図６】
2005219738.tif 000021
【図７】
2005219738.tif 000022
【図８】
2005219738.tif 000023
【外国語明細書】
2005219738.tif 000024
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