(57)【要約】【課題】車両運動の線形領域および非線形領域の全領域にわたって実車両の挙動を正確に再現可能で、しかも物理的な意味合いを理解し得る車両運動モデルを備える車両挙動推定装置およびそれを用いた車両制御システムを提供する。【解決手段】測定装置により測定された情報Ｖ、δに基づいて車両の挙動を表す量の推定値γ、ａを出力する車両挙動推定装置１、１８、２１であって、入力された情報Ｖ、δに基づいて車両挙動の数理モデルに従って推定値γ、ａを算出する推定値算出手段２と、推定値算出手段２における数理モデルに用いられる数値ｋf、ｋrを修正するためのニューラルネットワークで構成された修正手段３とを備える。【選択図】図１
2007106150.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定装置により測定された情報に基づいて車両の挙動を表す量の推定値を出力する車両挙動推定装置であって、
入力された前記情報に基づいて車両挙動の数理モデルに従って前記推定値を算出する推定値算出手段と、
前記推定値算出手段における前記数理モデルに用いられる数値を修正するためのニューラルネットワークで構成された修正手段と
を備えることを特徴とする車両挙動推定装置。
【請求項２】
前記車両の挙動を表す量は、車両のヨーレートであり、
前記修正手段は、数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の車両挙動推定装置。
【請求項３】
前記車両の挙動を表す量は、車両の横加速度であり、
前記修正手段は、数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正するように構成されていることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両挙動推定装置。
【請求項４】
前記車両の挙動を表す量は、車両のヨーレートおよび横加速度であり、
前記修正手段は、数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の車両挙動推定装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置から入力される前記車両の挙動を表す量の推定値または前記数理モデルに用いられる修正された数値に基づいて車両の制御を行う制御装置と、
を備えることを特徴とする車両制御システム。
【請求項６】
請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置から入力される前記コーナリングパワーｋf、ｋrに基づいて前輪または後輪のトルク配分を調整し車両のオーバステアまたはアンダステアを修正する制御装置と、
を備える制御を行うことを特徴とする車両制御システム。
【請求項７】
請求項２に記載の車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置から入力されるヨーレートの推定値に基づいて車両のスピンの発生を防止する制御を行う制御装置と、
を備えることを特徴とする車両制御システム。
【請求項８】
請求項３に記載の車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置から入力される横加速度の推定値に基づいて車両の操縦安定性を維持する制御を行う制御装置と、
を備えることを特徴とする車両制御システム。
【請求項９】
請求項４に記載の車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置から入力されるヨーレートおよび横加速度の推定値に基づいて車両のスピンおよびドリフトの発生を防止する制御を行う制御装置と、
を備えることを特徴とする車両制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両挙動推定装置およびそれを用いた車両制御システムに係り、特に車両の挙動を表す量の推定値を出力する車両挙動推定装置およびその推定値を用いて車両の安定化制御等を行う車両制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
乗用車やトラック等の自動車開発において、車両の走行安定性や操縦安定性等の向上やそれらを自動的に行うための車両制御システムの構築を図るためには、まず、種々の条件下で車両がどのように挙動するかを正確に認識することが必須である。また、それらの開発を目的として行われるシミュレーション解析においても、実車両における種々の条件下での車両挙動の正確な知識がないと、実車両の挙動をコンピュータ上で忠実に再現することができない。
【０００３】
実車両に搭載される車両制御システムやコンピュータ上で行われるシミュレーション解析において実車両の挙動を再現し或いはその挙動を表す量を算出する装置としては、従来から、車両の挙動を２自由度モデルやロール軸まわりの自由度を加えた３自由度モデル、さらに多くの自由度を加味した多自由度モデル等の数理モデルで近似する車両挙動推定装置が知られている（例えば、特許文献１、２等参照）。
【０００４】
しかし、これらの数理モデルを用いた車両挙動推定装置では、計算時間の短縮等のために運動方程式の線形近似が行われることが多いが、このような数理モデルでは、特に車両がスピンしている場合のような非線形領域における車両の挙動を必ずしも正確に表現することができない。すなわち、例えば、図１２に示されるように、車両がスピン状態Ｓやドリフト状態Ｄにある場合にヨーレートの実測値γreはステアリングホイールの舵角δには追随しなくなるが、線形近似の数理モデルを用いてヨーレートの推定値γを算出すると、推定ヨーレートγはステアリングホイールの舵角δに依存した値として算出されてしまう。
【０００５】
このような欠点を解消するため、車両運動モデルとして、前記のような数理モデルを用いる代わりに、ニューラルネットワークを用いて車両の挙動を表す量を算出するニューラルネットワークモデルを用いた車両挙動推定装置が開発されている（例えば、特許文献３、４等参照）。
【０００６】
また、数理モデルとニューラルネットワークとを組み合わせた車両挙動推定装置も提案されている（特許文献５参照）。この車両挙動推定装置では、数理モデルによる演算で得られた近似値にニューラルネットワークによる演算で得られた補正値を加算して補正するように構成されている。
【特許文献１】特開平５−２４４２２号公報
【特許文献２】特開平８−２２７４号公報
【特許文献３】特開平６−２８６６３０号公報
【特許文献４】特開２００４−２４９８１２号公報
【特許文献５】特開平６−２７３１８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前記特許文献３、４に記載の車両挙動推定装置のように、車両運動モデルとしてニューラルネットワークモデルのみを用いる場合、数理モデルを用いた場合と同様に、車両挙動が線形領域から非線形領域に移行してその挙動が大きく変化するような場合にそのすべての領域にわたって実車両の挙動を正確に再現できるとは言い難い。
【０００８】
また、ニューラルネットワークに入力される車速や舵角等がニューラルネットワークの内部でどのように関連し合って車両挙動を表す量の算出が行われているかが分かりづらく、モデルからその演算の物理的な意味を抽出し難いという問題がある。そのため、そのモデルはある特定の車両挙動を表す量の演算には有効であっても、他の量の演算には応用できない場合が多い。そして、そのモデルから得られた知見を他のモデルの構築に活用することができないため、モデルが単なるブラックボックスになってしまうという問題があった。
【０００９】
また、前記特許文献５に記載の車両挙動推定装置のように、数理モデルによる演算で得られた近似値にニューラルネットワークによる演算で得られた補正値を加算して補正するように構成しても、ニューラルネットワークから出力される補正値の物理的な意味合いが分かりづらく、結局、上記と同様の問題が生じてしまう。
【００１０】
本発明は、前記事情に鑑みてなされたものであり、車両運動の線形領域および非線形領域の全領域にわたって実車両の挙動を正確に再現可能で、しかも物理的な意味合いを理解し得る車両運動モデルを備える車両挙動推定装置およびそれを用いた車両制御システム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】
【００１１】
前記の問題を解決するために、第１の発明は、
測定装置により測定された情報に基づいて車両の挙動を表す量の推定値を出力する車両挙動推定装置であって、
入力された前記情報に基づいて車両挙動の数理モデルに従って前記推定値を算出する推定値算出手段と、
前記推定値算出手段における前記数理モデルに用いられる数値を修正するためのニューラルネットワークで構成された修正手段と
を備えることを特徴とする。
【００１２】
第１の発明によれば、車両挙動推定装置は、測定装置により測定された情報に基づいて車両の挙動を表す量の推定値を出力するが、その推定値を算出する推定値算出手段は入力された前記情報に基づいて車両挙動の数理モデルに従って推定値を算出し、さらに、ニューラルネットワークで構成された修正手段は、推定値算出手段における数理モデルに用いられる数値を修正して出力される推定値を修正する。
【００１３】
第２の発明は、第１の発明の車両挙動推定装置において、
前記車両の挙動を表す量は、車両のヨーレートであり、
前記修正手段は、数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正するように構成されていることを特徴とする。
【００１４】
第２の発明によれば、車両挙動推定装置は、測定装置により測定された情報に基づいて車両のヨーレートの推定値を出力するが、そのヨーレートの推定値を算出する推定値算出手段は入力された前記情報に基づいて車両挙動の数理モデルに従って推定値を算出し、さらに、ニューラルネットワークで構成された修正手段は、推定値算出手段における数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正して出力されるヨーレートの推定値を修正する。
【００１５】
第３の発明は、第１または第２の発明の車両挙動推定装置において、
前記車両の挙動を表す量は、車両の横加速度であり、
前記修正手段は、数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正するように構成されていることを特徴とする。
【００１６】
第３の発明によれば、車両挙動推定装置は、測定装置により測定された情報に基づいて車両にかかる横加速度の推定値を出力するが、その横加速度の推定値を算出する推定値算出手段は入力された前記情報に基づいて車両挙動の数理モデルに従って推定値を算出し、さらに、ニューラルネットワークで構成された修正手段は、推定値算出手段における数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正して出力される横加速度の推定値を修正する。
【００１７】
第４の発明は、第１から第３の発明のいずれかの車両挙動推定装置において、
前記車両の挙動を表す量は、車両のヨーレートおよび横加速度であり、
前記修正手段は、数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正するように構成されていることを特徴とする。
【００１８】
第４の発明によれば、車両挙動推定装置は、測定装置により測定された情報に基づいて車両のヨーレートおよび横加速度の推定値を出力するが、そのヨーレートおよび横加速度の推定値を算出する推定値算出手段は入力された前記情報に基づいて車両挙動の数理モデルに従って推定値を算出し、さらに、ニューラルネットワークで構成された修正手段は、推定値算出手段における数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正して出力される横加速度の推定値を修正する。
【００１９】
第５の発明は、車両制御システムにおいて、
第１から第４の発明のいずれかの車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置から入力される前記車両の挙動を表す量の推定値または前記数理モデルに用いられる修正された数値に基づいて車両の制御を行う制御装置と
を備えることを特徴とする。
【００２０】
第５の発明によれば、車両制御システムは、第１から第４の発明のいずれかの車両挙動推定装置から車両の挙動を表す量の推定値または前記数理モデルに用いられる修正された数値を出力し、制御装置でその推定値や修正された数値に基づいて車両の制御を行う。
【００２１】
第６の発明は、車両制御システムにおいて、
第２から第４の発明のいずれかの車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置から入力される前記コーナリングパワーｋf、ｋrに基づいて前輪または後輪のトルク配分を調整し車両のオーバステアまたはアンダステアを修正する制御装置と、
を備える制御を行うことを特徴とする。
【００２２】
第６の発明によれば、車両制御システムは、第２から第４の発明のいずれかの車両挙動推定装置から数理モデルの修正に用いたコーナリングパワーｋf、ｋrを出力し、制御装置でそのコーナリングパワーｋf、ｋrに基づいて前輪または後輪のトルク配分を調整し、車両のオーバステアまたはアンダステアを修正する制御を行う。
【００２３】
第７の発明は、車両制御システムにおいて、
第２の発明の車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置から入力されるヨーレートの推定値に基づいて車両のスピンの発生を防止する制御を行う制御装置と
を備えることを特徴とする。
【００２４】
第７の発明によれば、車両制御システムは、第２の発明の車両挙動推定装置から車両のヨーレートの推定値を出力し、制御装置でその推定値に基づいてスピンの発生を防止する制御を行う。
【００２５】
第８の発明は、車両制御システムにおいて、
第３の発明の車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置から入力される横加速度の推定値に基づいて車両の操縦安定性を維持する制御を行う制御装置と、
を備えることを特徴とする。
【００２６】
第８の発明によれば、車両制御システムは、第３の発明の車両挙動推定装置から車両にかかる横加速度の推定値を出力し、制御装置でその推定値に基づいて車両の操縦安定性を維持するように制御を行う。
【００２７】
第９の発明は、車両制御システムにおいて、
第４の発明の車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置から入力されるヨーレートおよび横加速度の推定値に基づいて車両のスピンおよびドリフトの発生を防止する制御を行う制御装置と
を備えることを特徴とする。
【００２８】
第９の発明によれば、車両制御システムは、第４の発明の車両挙動推定装置から車両のヨーレートと横加速度との推定値を出力し、制御装置でそれらの推定値に基づいて車両のスピンおよびドリフトの発生を防止するように制御を行う。
【発明の効果】
【００２９】
第１の発明によれば、測定装置により測定された情報に基づいて車両の挙動を表す量の推定値を出力する車両挙動推定装置において、入力された情報に基づいて車両挙動の数理モデルに従って推定値を算出する推定値算出手段と、推定値算出手段における数理モデルに用いられる数値を修正するためのニューラルネットワークで構成された修正手段とを備えるように構成した。
【００３０】
そのため、修正手段で、数理モデルにおける数値を修正することで、車両の挙動が線形領域から非線形領域、すなわちスピン状態やドリフト状態に移行してその挙動が大きく変化するような場合でも、そのすべての領域にわたって実車両の挙動を非常に精度よく再現することが可能となる。
【００３１】
また、前記特許文献３、４に記載された発明のように車両運動モデルとして数理モデルを用いずニューラルネットワークモデルのみを用いた場合、入力がニューラルネットワークの内部でどのように関連し合って例えば推定値を算出するかが分かりづらく、また、前記特許文献５に記載された発明のように数理モデルとニューラルネットワークとを組み合わせた場合でも、数理モデルによる演算で得られた結果に対して単にニューラルネットワークによる演算で得られた補正値を加算するだけでは推定値と実測値とを異ならしめている原因が分からず、どのような物理的意味合いで両者の差が生じているかを解析することができなかった。
【００３２】
それに対し、本発明の車両挙動推定装置のようにニューラルネットワークで構成される修正手段で例えばコーナリングパワーｋf、ｋr等のような数理モデル中の物理的意味合いを有する数値の修正値を算出してそれに基づいて数理モデルで車両の挙動を表す量の推定値を算出することで、推定値の変化に対する数理モデルに用いられる数値の寄与や、数値の変化の車両の推定値の変化に対する物理的な意味合いを明確に理解することが可能となる。
【００３３】
そして、その物理的関連性を解析することで、例えばその知見を他のモデルの構築に活用することで、モデル構築をより容易にさせたりモデルの精度をより向上させたりすることが可能となる。
【００３４】
第２の発明によれば、測定装置により測定された情報に基づいて車両の挙動を表す量の推定値を出力する車両挙動推定装置において、入力された情報に基づいて車両挙動の数理モデルに従ってヨーレートの推定値を算出する推定値算出手段と、推定値算出手段における数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正するためのニューラルネットワークで構成された修正手段とを備えるように構成した。
【００３５】
そのため、前記第１の発明の効果が的確に発揮されるとともに、前後輪のタイヤの滑り易さという明確な物理的意味合いを有するコーナリングパワーｋf、ｋrの値を変化させてヨーレートの推定値を修正することで、例えばヨーレートがある程度の大きさである場合にコーナリングパワーｋf、ｋrが非常に小さい値であれば、前輪または後輪あるいはその両方が滑っていることが容易に分かり、ヨーレートの値とコーナリングパワーｋf、ｋrの値を監視するだけで車両にスピンが生じているかを容易かつ確実に認識することが可能となる。
【００３６】
第３の発明によれば、測定装置により測定された情報に基づいて車両の挙動を表す量の推定値を出力する車両挙動推定装置において、入力された情報に基づいて車両挙動の数理モデルに従って車両にかかる横加速度の推定値を算出する推定値算出手段と、推定値算出手段における数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正するためのニューラルネットワークで構成された修正手段とを備えるように構成した。
【００３７】
そのため、前記の各発明の効果が的確に発揮されるとともに、前後輪のタイヤの滑り易さという明確な物理的意味合いを有するコーナリングパワーｋf、ｋrの値を変化させて横加速度の推定値を修正することで、例えば車両にある程度の大きさの横加速度がかかっている場合にコーナリングパワーｋf、ｋrが非常に小さい値であれば、車両が滑っていることが容易に分かり、横加速度の値とコーナリングパワーｋf、ｋrの値を監視するだけで車両がドリフト状態に陥っているあるいは陥りかけていることを容易かつ確実に認識することが可能となる。
【００３８】
第４の発明によれば、測定装置により測定された情報に基づいて車両の挙動を表す量の推定値を出力する車両挙動推定装置において、入力された情報に基づいて車両挙動の数理モデルに従って車両のヨーレートおよび横加速度の推定値を算出する推定値算出手段と、推定値算出手段における数理モデルに用いられる数値であるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正するためのニューラルネットワークで構成された修正手段とを備えるように構成した。
【００３９】
そのため、前記の各発明の効果が的確に発揮されるとともに、前後輪のタイヤの滑り易さという明確な物理的意味合いを有するコーナリングパワーｋf、ｋrの値を変化させてヨーレートおよび横加速度の推定値を修正することで、例えばコーナリングパワーｋf、ｋrが非常に小さい値であるにもかかわらず、車両のヨーレートや横加速度が異常に大きな値である場合には、車両の前輪や後輪が滑っていることが分かる。そのため、ヨーレートや横加速度の値とコーナリングパワーｋf、ｋrの値を監視するだけで車両がスピン状態やドリフト状態に陥っているあるいは陥りかけていることを容易かつ確実に認識することが可能となる。
【００４０】
第５の発明によれば、車両制御システムを、第１から第４の発明のいずれかの車両挙動推定装置から車両の挙動を表す量の推定値または前記数理モデルに用いられる修正された数値を出力し、制御装置でその推定値や修正された数値に基づいて車両の制御を行うように構成した。
【００４１】
そのため、コーナリングパワーｋf、ｋrのような物理的意味合いが明確な数値自体を用い、あるいはそのような数値を用いて修正された推定値を用いて制御を行うことで、その物理的意味合いを踏まえたうえで的確かつ容易に車両の安定化制御等を行うことが可能となる。
【００４２】
また、前記の各発明のように、車両挙動推定装置が車両の挙動を線形領域から非線形領域までの全領域にわたって非常に精度よく再現することができるものであるから、その精度の高い推定値を基準として、例えばその値と実測値とを比較したり、数理モデルに用いられる修正された数値との関連を調べることで通常の走行状態であるかスピン状態であるかドリフト状態であるか等の車両の挙動を的確かつ容易に把握し、その知見に基づいて車両の安定化制御等を行うことが可能となる。
【００４３】
第６の発明によれば、車両制御システムを、第２から第４の発明のいずれかの車両挙動推定装置から数理モデルの修正に用いたコーナリングパワーｋf、ｋrを出力し、制御装置でそのコーナリングパワーｋf、ｋrに基づいて前輪または後輪のトルク配分を調整し、車両のオーバステアまたはアンダステアを修正する制御を行うように構成した。
【００４４】
そのため、前記第５の発明の効果に加え、コーナリングパワーｋf、ｋrの値の大小を比較し、あるいはそれらの値を用いて後述するスタビリティファクタＡを算出することにより、当該車両がオーバステアの状態かアンダステアの状態かを容易に把握でき、その知見に基づいてトルク配分電子制御システム等を駆動して前後輪のトルク配分を調整し、車両のオーバステアやアンダステアを的確に修正することが可能となる。また、そのため車両の操縦安定性を確実に向上させることが可能となる。
【００４５】
また、このようにオーバステアやアンダステアを的確に修正すれば、予め前後輪のトルクバランス等を調整することで前後輪の路面に対するグリップ力をバランスさせることになるため、スピンの発生を効果的に防止することが可能となる。
【００４６】
第７の発明によれば、車両制御システムを、第２の発明の車両挙動推定装置から車両のヨーレートの推定値を出力し、制御装置でその推定値に基づいてスピンの発生を防止する制御を行うように構成した。
【００４７】
そのため、前記第５の発明の効果に加え、車両挙動推定装置から出力される精度の高いヨーレートの推定値を基準として、例えばその値とヨーレートの実測値とを比較したり、ヨーレートの推定値とコーナリングパワーｋf、ｋrとの関連を調べることで車両が通常の走行状態であるかスピン状態であるかを的確かつ容易に把握し、その知見に基づいてスピン状態に陥っているあるいは陥りかけている車両の挙動を修正してスピンの発生を容易かつ確実に防止することが可能となる。
【００４８】
第８の発明によれば、車両制御システムを、第３の発明の車両挙動推定装置から車両にかかる横加速度の推定値を出力し、制御装置でその推定値に基づいて車両の操縦安定性を維持するように制御を行うように構成した。
【００４９】
そのため、前記第５の発明の効果に加え、例えば予め車両挙動推定装置の修正手段を路面が乾燥していて外乱が少ない状態における走行データを教師データとして学習を行っておき、車両挙動推定装置から外乱の少ない状態における横加速度の推定値を出力させることで、制御装置が、横加速度の推定値と実測値とを比較してそれらに差がある場合には何らかの外乱が生じていると判断することが可能となり、実測値が目標とすべき推定値に一致または近接するように各種アクチュエータ等に指示を送ることで、強い横風や路面摩擦係数μの変化等の外乱がある場合でも外乱の少ない状態における場合と同様に操縦を行うことができ、車両の操縦安定性を効果的に維持することが可能となる。
【００５０】
第９の発明によれば、車両制御システムを、第４の発明の車両挙動推定装置から車両のヨーレートと横加速度との推定値を出力し、制御装置でそれらの推定値に基づいて車両のスピンおよびドリフトの発生を防止するように制御を行うように構成した。
【００５１】
そのため、前記第５の発明の効果に加え、制御装置でヨーレートの推定値と横加速度の推定値とを比較して、横加速度の推定値が小さい値であるにもかかわらずヨーレートが非常に大きな値になっている場合は車両にスピンが発生していると判断し、逆に横加速度の推定値が非常に大きな値を示している場合にヨーレートの推定値が小さい値であれば車両がドリフト状態であると判断することができる。
【００５２】
このように、第９の発明の車両制御システムによれば、車両挙動推定装置から出力される非常に精度が高いヨーレートの推定値と横加速度の推定値とを用いて車両が現在スピン状態にあるかあるいはドリフト状態にあるかを精度良く認識することができ、この知見に基づいて的確に回復措置をとることが可能となるから、車両がスピン状態やドリフト状態に陥りあるいは陥りかけている場合には通常の走行状態への復帰を図るように容易かつ的確に制御して、スピンやドリフトを有効に防止することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５３】
以下、本発明に係る車両挙動推定装置およびそれを用いた車両制御システムの実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００５４】
［第１の実施の形態］
まず、本発明の第１の実施形態に係る車両挙動推定装置について説明する。なお、本実施形態では、車両の挙動を表す量であるヨーレートの推定値γ、すなわち推定ヨーレートγを出力する車両挙動推定装置の場合について述べるが、この他にも、車体滑り角、タイヤにかかる横力や前後力、ロールレート、ピッチレート、路面摩擦係数等の車両の挙動を表す量の推定値を算出させるように構成することも可能である。また、後述する第２および第３の実施形態においても同様である。
【００５５】
車両挙動推定装置１は、図示しない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。車両挙動推定装置１は、図１のブロック図に示されるように、推定値算出手段２と、修正手段３と、最適化手段４とを備えており、車両挙動推定装置１には、図示しない車速センサや舵角センサ等の測定装置により測定された車速Ｖとステアリングホイールの舵角δの情報が同期された状態で一定時間のサイクルごとに入力されるように構成されている。
【００５６】
推定値算出手段２には、車両挙動推定装置１に入力された前記車速Ｖと舵角δが入力されるようになっている。本実施形態では、推定値算出手段２には、推定ヨーレートγを算出するための下記（１）式〜（９）式に示される２自由度の数理モデル、すなわちいわゆる平面２輪モデルが構築されており、推定値算出手段２は、入力された車速Ｖおよび舵角δに基づいてこの数理モデルに従って推定ヨーレートγを算出するように構成されている。また、推定値算出手段２は、この数理モデルに従って同時に推定車体滑り角βも算出するようになっている。
【００５７】
【数１】
2007106150.tif 000003
【００５８】
ここで、ｍは車両の重量、Ｉzは車両の慣性モーメント、ｌf、ｌrは車軸と重心との距離、ｄf、ｄrはトレッドをそれぞれ表し、その車両について既知の値として与えられている。また、ａは横加速度、Ｙfr´、Ｙfl´、Ｙrr´、Ｙrl´はコーナリングフォース、Ｙf、Ｙr、Ｙfr、Ｙfl、Ｙrr、Ｙrlは横力、βf、βr、βfr、βfl、βrr、βrlはタイヤ滑り角、ｋf、ｋrはコーナリングパワーをそれぞれ表す。なお、添字のｆとｒはそれぞれフロント、リアを表し、ｒとｌはそれぞれ右、左を表す。また、変数上のドットは時間微分を表す。
【００５９】
修正手段３は、推定値算出手段２における数理モデルに用いられる数値を修正して推定値算出手段２から出力される車両の挙動を表す量の推定値を修正するためのものであり、本実施形態では、修正手段３は、推定値算出手段２における前記（１）式〜（９）式に示された数理モデルのうちコーナリングパワーｋf、ｋrの修正値を推定値算出手段２に出力するようになっている。
【００６０】
すなわち、本実施形態では、修正手段３には、推定値算出手段２から出力された推定ヨーレートγおよび推定車体滑り角βと、車両挙動推定装置１に入力された前記車速Ｖおよび舵角δと、微分器５、６、７により算出された車速Ｖの微分値と舵角δの微分値および２階微分値とが各サイクルごとにそれぞれ入力され、ニューラルネットワーク演算によりコーナリングパワーｋf、ｋrがそれぞれ算出され、これらの修正されたコーナリングパワーｋf、ｋrが推定値算出手段２に出力されるようになっている。
【００６１】
そして、修正手段３は、前記数理モデルでは本来定数として扱われていたコーナリングパワーｋf、ｋrをサイクルごとに変動させて修正し、推定値算出手段２にこの修正されたコーナリングパワーｋf、ｋrに基づいて計算を行わせることで推定ヨーレートγの修正を行うようになっている。
【００６２】
また、前記（８）式および（９）式から分かるように、同じ横力Ｙf、Ｙrに対してコーナリングパワーｋf、ｋrが大きければタイヤ滑り角βf、βrは小さくなり、コーナリングパワーｋf、ｋrが小さければタイヤ滑り角βf、βrは大きくなるから、コーナリングパワーｋf、ｋrはタイヤの滑り易さを示す、あるいはタイヤが滑っているか否かを示す重要なパラメータであると考えられる。
【００６３】
本実施形態では、修正手段３は、前記特許文献４に記載された車両運動モデルの生成装置に用いられているものと同様の遅れ要素フィードバックを有するリカレント型ニューラルネットワークで構成されている。
【００６４】
修正手段３の具体的な構造は、図２に示されるように、入力層として、推定ヨーレートγ、推定車体滑り角β、車速Ｖ、車速の微分値ｄＶ、舵角δ、舵角の微分値ｄδおよび舵角の２階微分値ｄ２δのそれぞれの正規化値、および４つの遅れ要素フィードバック成分が入力される計１１個のノードＮ１〜Ｎ１１を有し、中間層として例えば１５個のノードＮ１２〜Ｎ２６を有し、出力層として修正されたコーナリングパワーｋf、ｋrを出力する２つのノードＮ２７、Ｎ２８を有する階層型の構造になっている。
【００６５】
なお、ニューラルネットワークの中間層を、本実施形態のように１段ではなく複数段設けるように構成することも可能である。また、出力層に、前記特許文献４に記載されたリカレント型ニューラルネットワークのようにコーナリングパワーｋf、ｋrを出力せず遅れ要素フィードバックにのみ関与するノードを設けることも可能である。
【００６６】
入力層、中間層および出力層を構成する各ノードは、所定の伝達関数に従って入力Ｘｉに対して１つの出力Ｙｉを出力するようになっており、本実施形態では、伝達関数として下記（１０）式で示されるシグモイド関数が用いられている。なお、θｉはノードごとの閾値である。
Ｙｉ＝１／（１＋ｅｘｐ（−（Ｘｉ−θｉ）））    …（１０）
【００６７】
前記（１０）式における入力Ｘｉは、入力層においては、前述したように推定ヨーレートγ、推定車体滑り角β、車速Ｖ、その微分値ｄＶ、舵角δ、その微分値ｄδおよびその２階微分値ｄ２δのそれぞれの正規化値と４つの遅れ要素フィードバック成分である。
【００６８】
また、前記（１０）式における入力Ｘｉは、中間層においては、入力層の各ノードＮ１〜Ｎ１１の出力Ｙｊ（ｊ＝１〜１１）を重み付けした総和、出力層においては、中間層の各ノードＮ１２〜Ｎ２６の出力Ｙｊ（ｊ＝１２〜２６）を重み付けした総和で求められる。すなわち、結合重み係数をｗijとした場合、ノードＮｉへの入力Ｘｉは、
Ｘｉ＝Σｗij×Ｙｊ    …（１１）
で求められる。
【００６９】
本実施形態では、後述するように、ノードごとの閾値θｉと結合重み係数ｗijとが最適化手段４における遺伝的アルゴリズムの学習則に基づいた学習により予め自動的に最適化されるようになっている。
【００７０】
出力層のノードＮ２７、Ｎ２８から出力される値は、遅れ要素フィードバック成分として、それぞれ１サイクル遅延されて入力層のノードＮ８およびノードＮ１０に入力され、遅延回路Ｚ−１を介してさらに１サイクル遅延されてそれぞれノードＮ９およびＮ１１に入力されるように構成されている。すなわち、ノードＮ８からノードＮ１１には１サイクル前および２サイクル前のノードＮ２７、Ｎ２８からの出力値が入力されるようになっている。
【００７１】
なお、修正手段３を、本実施形態のように階層型の遅れ要素フィードバックを有するリカレント型ニューラルネットワークで構成する代わりに、例えば、図３に示されるような全ノードが互いに接続された相互結合型のニューラルネットワークで構成することも可能である。この場合、各ノードへの入力Ｘｉは、自分以外の全ノードＮｊからの出力Ｙｊ（ｊ≠ｉ）を結合重み係数ｗijで重み付けした総和で求められる。
【００７２】
また、伝達関数は、前記（１０）式のようなシグモイド関数以外の関数を用いることも可能であり、例えば、ヒステリシス、リミッタ、二値化、不感帯、前記遅延回路Ｚ−１等の時間遅れ、ピークホールド、微分、積分、最大値等の各関数を用いることができる。
【００７３】
伝達関数としてこのように複数種類の関数を用いる場合には、図２に示された階層型のニューラルネットワークでは、例えばシグモイド関数を中間層等の５個のノードに割り当て、ヒステリシス関数を３個のノードに割り当てるなどしてニューラルネットワークが構成される。また、図３に示された相互結合型ニューラルネットワークでは、全ノードのうち、例えば５個のノードにシグモイド関数を割り当て、３個のノードにヒステリシス関数を割り当てるようにしてニューラルネットワークが構成される。
【００７４】
最適化手段４は、ニューラルネットワークで構成された修正手段３における各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijとを遺伝的アルゴリズムの学習則に基づく学習により予め自動的に最適化するように構成されている。なお、学習の際に、最適化手段４には教師データとして実車両による走行実験で車両に搭載された測定装置により測定された実データである所定のサイクル数の車速Ｖ、舵角δおよび実ヨーレートγreが入力されるようになっている。
【００７５】
図４は、最適化手段の構成を示すブロック図である。最適化手段４は、初期個体生成手段８と、評価値算出手段９と、終了判定手段１０と、親選択手段１１と、交叉手段１２と、突然変異手段１３とを備えている。
【００７６】
初期個体生成手段８は、最適化の開始指示に応じて、修正手段３を構成するニューラルネットワークの各ノードのシグモイド関数について、必要な個数の閾値θｉと結合重み係数ｗijとよりなる遺伝子型の個体を予め設定された個体数生成させて、それぞれ初期個体群を形成させるように構成されている。
【００７７】
遺伝子型の個体は、例えば図２のノードＮ１〜Ｎ２８の各ノードについて、例えば、ノードＮ１の閾値θ１、結合重み係数ｗ1,12、ｗ1,13、…、ｗ1,26、ノードＮ２の閾値θ２、結合重み係数ｗ2,12、…の順に各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijとを１列に並べた形に形成され、各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijの初期値は例えば乱数を用いてランダムに決定されるようになっている。なお、個体の遺伝子型の構成はこのような構成に限定されず、下記の演算の容易さ等の観点から適宜決定される。
【００７８】
初期個体生成手段８は、このような遺伝子型の個体を例えば１００個生成して初期個体群とし、評価値算出手段９に送信するようになっている。
【００７９】
評価値算出手段９は、初期個体群の中から１つの個体、すなわち各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijの初期値を選択し、修正手段３に送信して修正手段３のニューラルネットワークをセットアップするようになっている。
【００８０】
評価値算出手段９は、続いて教師データである所定のサイクル数の車速Ｖ、舵角δの実データを推定値算出手段２と修正手段３に送信し、推定値算出手段２には推定ヨーレートγと車体滑り角βの演算を行わせ、修正手段３にはコーナリングパワーｋf、ｋrの演算を行わせるようになっている。なお、図１では図示が省略されているが、最適化手段４から送信された車速Ｖ、舵角δの実データは推定値算出手段２に入力され、また、直接あるいは微分器５、６、７を介して修正手段３に入力されるようになっている。
【００８１】
また、評価値算出手段９は、推定値算出手段２から図５に例示されるような推定ヨーレートγが入力されるとそれを経時的に保存しながら、推定ヨーレートγと教師データである実ヨーレートγreとから下記（１２）式に従って単位時間あたりの二乗誤差平均値として評価値Ｑを算出するようになっている。
【００８２】
【数２】
2007106150.tif 000004
【００８３】
ここで、ｔcは１サイクルの所要時間であり、Ｎは教師データとして最適化手段４に入力された実データの所定の総サイクル数である。また、前記（１２）式から分かるように、評価値Ｑが小さいほど推定ヨーレートγの実ヨーレートγreに対する近似の度合が高いことを表す。
【００８４】
評価値算出手段９は、上記の処理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９は、個体と評価値Ｑとを終了判定手段１０に送信するようになっている。
【００８５】
終了判定手段１０では、個体の世代が予め設定された世代数に達したか否かが判定されるようになっている。終了判定手段１０は、設定された世代数に達したと判定すると、最適化された個体、すなわち個体群中の最も評価値Ｑが小さい閾値θｉと結合重み係数ｗijとを図示しないＨＤＤ等の記憶手段に保存させるようになっている。
【００８６】
なお、最適化された各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijは、車両挙動推定装置１の起動時に前記記憶手段から読み出され、修正手段３に送信されて修正手段３がセットアップされるようになっている。
【００８７】
また、終了判定手段１０における終了条件は、本実施形態のように設定された世代数に達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がその目標評価値に達した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る。
【００８８】
終了判定手段１０は、設定された世代数に達していないと判定すると、個体および評価値Ｑを親選択手段１１に送信するようになっている。
【００８９】
本実施形態の親選択手段１１では、エリート保存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１１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１４に格納して隔離すると同時に、隔離した個体のコピーを生成し、そのコピーと格納された個体以外の個体について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１１は、選択された個体を交叉手段１２に送信するようになっている。
【００９０】
交叉手段１２では、遺伝子型の各個体について１点交叉や多点交叉、一様交叉、ＳＰＸ（Simplex Crossover）交叉、ＵＮＤＸ（Unimodel Normal Distribution Crossover）交叉等の通常の方法により所定の確率で交叉が行われるようになっている。また、交叉により生成された個体は、突然変異手段１３に送信され、突然変異手段１３では、個体を構成する各ノードの閾値θｉや結合重み係数ｗijの値をそれぞれ一定の割合でランダムに変化させるようになっている。
【００９１】
交叉手段１２および突然変異手段１３における処理が終了した各個体は、前記評価値算出手段９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構成されている。評価値Ｑが算出された個体は終了判定手段１０に送信され、メモリ１４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。この最適化処理は終了条件を満たすまで繰り返されるようになっている。
【００９２】
なお、以上では修正手段３を構成するニューラルネットワークのノードの伝達関数がシグモイド関数である場合について説明したが、前述したように伝達関数がシグモイド関数以外の関数で構成されている場合には、その関数に用いられる閾値や係数、定数等が組み込まれた遺伝子型の個体について各処理が行われる。
【００９３】
次に、本実施形態に係る車両挙動推定装置１の作用について説明する。
【００９４】
前述したように、車両挙動推定装置１の修正手段３は最適化手段４により車速Ｖやステアリングホイールの舵角δの実測値等に基づいて予め学習され、最適化される。そして、車両挙動推定装置１の起動時に、前記記憶手段に保存された最適化された各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijが読み出され、修正手段３に送信されて修正手段３がセットアップされる。
【００９５】
車両挙動推定装置１に、車速センサや舵角センサにより測定された車速Ｖとステアリングホイールの舵角δの情報が一定のサイクルごとに入力されると、車速Ｖと舵角δは推定値算出手段２に入力される。
【００９６】
推定値算出手段２は、入力された車速Ｖと舵角δの情報を一時的にメモリに保存する。また同時に、推定値算出手段２は、前記（１）式〜（９）式で示される数理モデルに基づいて推定ヨーレートγと推定車体滑り角βを算出する。なお、推定値算出手段２における数理モデルのコーナリングパワーｋf、ｋrの初期値としては、例えば通常走行時の標準的な値が予め設定される。
【００９７】
推定値算出手段２での現在の時刻ｔにおける推定ヨーレートγtの算出に必要な推定車体滑り角βtの算出は、具体的には以下のようにして行われる。なお、以下の説明において、添字ｔは現在の時刻ｔにおける値であることを表し、添字t-1は現在の時刻ｔの１サイクル前の値であることを表す。
【００９８】
まず、現在の時刻ｔの推定車体滑り角βtは、１サイクル前の推定車体滑り角βt-1から、
【数３】
2007106150.tif 000005
に基づいて求められる。なお、推定車体滑り角βおよびΔβの初期値は、本実施形態ではそれぞれ０とされている。
【００９９】
また、（１３）式において、Δβt-1は、前記（３）式を前記（１）式に代入して変形した
【数４】
2007106150.tif 000006
で求められ、（１４）式中のＹ´t-1はそれぞれ、前記（８）、（９）式をそれぞれ前記（４）、（５）式に代入して、
【数５】
2007106150.tif 000007
で求められる。
【０１００】
また、（１５）、（１６）式中のβft-1およびβrt-1は、前記（６）、（７）式から、
【数６】
2007106150.tif 000008
で求められる。
【０１０１】
以上のようにして、現在の時刻ｔの推定車体滑り角βtが、前記（１３）式の漸化式に従って１サイクル前の推定車体滑り角βt-1から求められる。
【０１０２】
また、現在の時刻ｔの推定ヨーレートγtは、１サイクル前の推定ヨーレートγt-1から、
【数７】
2007106150.tif 000009
に基づいて求められる。なお、推定ヨーレートγおよびΔγの初期値は、本実施形態ではそれぞれ０とされている。
【０１０３】
また、（１９）式において、Δγt-1は、前記（２）式を変形して、
【数８】
2007106150.tif 000010
で求められる。Ｙ´t-1はそれぞれ、前回のサイクルで前記（１３）式で求められたβt、すなわち今回のサイクルにおけるβt-1を前記（１７）、（１８）式に代入して求められるβft-1およびβrt-1を前記（１５）、（１６）式に代入して算出される。
【０１０４】
以上のようにして、現在の時刻ｔの推定ヨーレートγtが、前記（１９）式の漸化式に従って１サイクル前の推定ヨーレートγt-1から求められる。
【０１０５】
このようにして推定値算出手段２により算出された推定ヨーレートγtと推定車体滑り角βtは、推定値算出手段２に現在の時刻ｔの車速Ｖtと舵角δtが入力されると同時に出力される。推定ヨーレートγtは、出力値として車両挙動推定装置１から出力される。
【０１０６】
また、推定値算出手段２から出力された現在の時刻ｔにおける推定ヨーレートγtおよび推定車体滑り角βtは、現在の時刻ｔの測定値である車速Ｖt、舵角δtおよびそれらの微分値や２階微分値ｄＶt、ｄδt、ｄ２δtとともに修正手段３に入力される。
【０１０７】
修正手段３は、前述したように最適化手段４により予め算出された最適化された各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijに基づいてニューラルネットワーク演算を行い、現在の時刻ｔにおけるコーナリングパワーｋft、ｋrtを算出して推定値算出手段２に送信する。
【０１０８】
そして、推定値算出手段２は、このコーナリングパワーｋft、ｋrtが入力されると現在の時刻ｔの車速Ｖtと舵角δtとをメモリから読み出して前記数理モデルに基づく演算を行い、次のサイクルで車速Ｖt+1と舵角δt+1とが入力されると、演算結果である推定ヨーレートγt+1および推定車体滑り角βt+1と入力と同時に出力する。
【０１０９】
車両挙動推定装置１では、以上の処理が繰り返し行われ、車両挙動推定装置１からは各サイクルごとに推定ヨーレートγが出力される。
【０１１０】
ここで、車両挙動推定装置１に実測データを入力して得られる推定ヨーレートγの例を示す。例えば、車両挙動推定装置１に図１２に示されたようなステアリングホイールの舵角δtと同じサンプリングタイミングで測定された車速Ｖtが入力され、修正手段３にＶt、ｄＶt、δt、ｄδt、ｄ２δtが入力されると、修正手段３からは図６に示されるようなコーナリングパワーｋft、ｋrtが出力される。
【０１１１】
また、このコーナリングパワーｋft、ｋrtが推定値算出手段２に入力されると、推定値算出手段２からは図７に示されるようなステアリングホイールの舵角δに追従することなく実ヨーレートγreに良好に近似した推定ヨーレートγが出力される。
【０１１２】
この場合、車両はスピン状態Ｓやドリフト状態Ｄにあり、前記２自由度の数理モデルの（８）、（９）式に基づいていえば、タイヤに加わる横力Ｙf、Ｙrに対してタイヤ滑り角βf、βrが非常に大きく出てしまっている状態にある。そのため、修正手段３はコーナリングパワーｋft、ｋrtを小さくすることで推定ヨーレートγを実ヨーレートγreに合わせていると考えられる。
【０１１３】
また、逆に言えば、修正手段３から出力されるコーナリングパワーｋft、ｋrtを監視することで、コーナリングパワーｋft、ｋrtの値の大小で、前輪または後輪あるいはその両方が滑っているか否かあるいはそのどちらが滑り易いかを判別することができる。
【０１１４】
以上のように、本実施形態に係る車両挙動推定装置１によれば、修正手段３で車両運動モデルとしての数理モデルにおけるコーナリングパワーｋf、ｋrを修正することで、図７と図１２とを比較して分かるように車両の挙動が線形領域から非線形領域、すなわちスピン状態Ｓやドリフト状態Ｄに移行してその挙動が大きく変化するような場合でも、そのすべての領域にわたって実車両の挙動を非常に精度よく再現することが可能となる。
【０１１５】
また、前記特許文献３、４に記載された発明のように車両運動モデルとして数理モデルを用いずニューラルネットワークモデルのみを用いた場合や前記特許文献５に記載された発明のように数理モデルとニューラルネットワークとを組み合わせた場合、入力がニューラルネットワークの内部でどのように関連し合って例えば推定ヨーレートを算出するかが分かりづらく、また、数理モデルによる演算で得られた結果に対して単にニューラルネットワークによる演算で得られた補正値を加算するだけでは例えば推定ヨーレートと実ヨーレートとを異ならしめている原因が分からず、どのような物理的意味合いで両者の差が生じているかを解析することができない。
【０１１６】
それに対し、本実施形態に係る車両挙動推定装置１のようにニューラルネットワークで構成される修正手段３で例えばコーナリングパワーｋf、ｋr等のような数理モデル中の物理的意味合いを有する数値の修正値を算出してそれに基づいて数理モデルで推定ヨーレート等を算出することで、推定ヨーレート等の車両の挙動を表す量の変化に対するコーナリングパワーｋf、ｋr等の数理モデルに用いられる数値の寄与や、数値の変化の車両の挙動を表す量の変化に対する物理的な意味合いを明確に理解することができる。
【０１１７】
そして、その物理的関連性を解析することで、例えばその知見を他のモデルの構築に活用することで、モデル構築をより容易にさせたりモデルの精度をより向上させたりすることが可能となる。
【０１１８】
次に、本実施形態に係る車両挙動推定装置１を用いた車両制御システムについて説明する。
【０１１９】
本実施形態に係る車両制御システム１５は、図８に示されるように、車両挙動推定装置１と、制御装置１６と、アクセル開度等を調整する各種アクチュエータ等１７とを備えている。なお、各種アクチュエータ等１７としては、具体的には、４輪独立ブレーキ、アクセル開度を制御する電子制御スロットル、バイワイヤによるステアリング制御のようにステアリングサーボ機能を有するシステム等が挙げられる。
【０１２０】
車両挙動推定装置１は、前述したように図示しない車速センサやステアリングホイールの舵角センサ等の測定装置により測定された車速Ｖtと舵角δtとが入力されると、制御装置１６に対して前述したように推定ヨーレートγtを出力するようになっている。また、本実施形態では、推定ヨーレートγtとともに、修正手段３で算出されたコーナリングパワーｋft、ｋrtも制御装置１６に出力するように構成されている。
【０１２１】
制御装置１６は、図示しない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おり、車両挙動推定装置１から現在の時刻ｔの推定ヨーレートγtおよびコーナリングパワーｋft、ｋrtが入力されるようになっている。また、制御装置１６には、車速Ｖやステアリングホイールの舵角δ等の必要な情報が入力されるようになっている。
【０１２２】
本実施形態では、制御装置１６は、前記車両挙動推定装置１から入力される推定ヨーレートγtとコーナリングパワーｋft、ｋrtとに基づいて車両のスピンの発生を防止する制御を行うように構成されている。
【０１２３】
具体的には、図６および図７から分かるように、車両がスピン状態に陥っている場合にはヨーレートの絶対値が大きな値であるにもかかわらず、コーナリングパワーｋf、ｋrはともに小さな値をとる。そのため、制御装置１６は、車両挙動推定装置１から入力される推定ヨーレートγtの絶対値が所定の閾値以上であり、かつコーナリングパワーｋft、ｋrtが所定の閾値以下である場合やコーナリングパワーｋft、ｋrtの単位時間あたりの減少率の絶対値が所定の閾値以上である場合にはスピン状態であると判断するようになっている。
【０１２４】
そして、制御装置１６は、車両がスピン状態にあると判断すると、４輪独立ブレーキのうち車両の旋回の外側に位置するブレーキにブレーキ圧を上げるように信号を送信し、アクセル開度を制御する電子制御スロットルにはアクセル開度を絞るように信号を送信し、また、ステアリングサーボ機能を有するシステムにはステアリングの舵角の絶対値を小さくする方向に戻すように信号を送信してスピン発生を防止する制御を行うようになっている。
【０１２５】
なお、図９に示されるように、制御装置１６に、図示しないヨーレートセンサで測定された現在の時刻ｔのヨーレート、すなわち実ヨーレートγretが入力されるように構成され、車両挙動推定装置１から出力された推定ヨーレートγtと、ヨーレートセンサから送信されてきた実ヨーレートγretとに基づいて車両のスピンの発生を防止するように構成することも可能である。
【０１２６】
具体的には、制御装置１６は、入力された推定ヨーレートγtと実ヨーレートγretとを比較して、実ヨーレートγretが推定ヨーレートγtより大きい場合には車両にスピンが生じ始めていると判断し、前記の各種アクチュエータ等１７に信号を発してそれらの差がなくなるようにあるいは減少するように制御するように構成する。また、制御装置１６は、実ヨーレートγretが推定ヨーレートγより小さいあるいは同じである場合には、スピンの発生はないと判断して各種アクチュエータ等１７に対する制御は行わない。
【０１２７】
また、制御装置１６において、前述した推定ヨーレートγtとコーナリングパワーｋft、ｋrtとに基づく制御と、推定ヨーレートγtと実ヨーレートγretとに基づく制御とを組み合わせてスピンの発生を防止する制御を行うように構成することも可能である。
【０１２８】
また、本実施形態の制御装置１６では、入力された前記コーナリングパワーｋft、ｋrtに基づいて前輪または後輪のトルク配分を調整して車両のオーバステアまたはアンダステアを修正し、車両の安定化制御を行うように構成されている。
【０１２９】
具体的には、制御装置１６は、下記（２１）式で表される現在の時刻ｔにおけるスタビリティファクタＡを算出するようになっている。なお、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であることを表す。
【０１３０】
【数９】
2007106150.tif 000011
【０１３１】
ここで、ｌ＝ｌf＋ｌrであり、前述したようにｌf、ｌrは前後の車軸と重心との距離であるからｌはホイールベースを表す。また、ｍは車両の重量を表す。
【０１３２】
制御装置１６は、前記（２１）式に従って入力されたコーナリングパワーｋft、ｋrtに基づいて現在の時刻ｔのスタビリティファクタＡを算出してその値から車両がオーバステアの状態にあるかアンダステアの状態にあるかを判断し、オーバステアの状態であれば後輪に対する前輪のトルク配分を上げるように調整し、アンダステアの状態であれば逆に前輪に対する後輪のトルク配分を上げるように調整する信号をトルク配分電子制御システムに送信するようになっている。
【０１３３】
以上のように、本実施形態に係る車両制御システム１５によれば、コーナリングパワーｋf、ｋrのような物理的意味合いが明確な数値自体を用い、あるいはそのような数値を用いて修正された推定値を用いて制御を行うことで、その物理的意味合いを踏まえたうえで的確かつ容易に車両の安定化制御等を行うことが可能となる。
【０１３４】
また、前述したように、本実施形態に係る車両挙動推定装置１は、車両の挙動を線形領域から非線形領域までの全領域にわたって非常に精度よく再現することが可能である。そこで、路面が乾燥していて外乱が少ない状態における走行データを教師データとして予め車両挙動推定装置１の修正手段３の学習を行っておけば、車両挙動推定装置１からは外乱が少ない状態における推定ヨーレートγ等が精度よく出力される。
【０１３５】
そのため、推定ヨーレートγの絶対値が比較的大きいにもかかわらずコーナリングパワーｋf、ｋrの値が小さい場合には、コーナリングパワーｋfが小さければ前輪が、コーナリングパワーｋrが小さければ後輪が、また両方ともに小さければ前後輪とも滑っていることを的確に認識することができる。
【０１３６】
従って、制御装置１６は、車両挙動推定装置１の推定値算出手段２から出力される推定ヨーレートγtと修正手段３から出力されるコーナリングパワーｋft、ｋrtとを監視することで、それらの数値から現在の車両の挙動、すなわち前輪または後輪あるいはその両方が流れている等の状況を把握して、各種アクチュエータ等１７に的確に指示を送り、スピンの発生を確実に防止することが可能となる。
【０１３７】
さらに、制御装置１６における判断に、実ヨーレートγreの情報を加えることにより、推定ヨーレートγと実測されたヨーレートγreとに差が生じる場合には、その差は車両に対する路面摩擦係数μの変化等の外乱によるものとみなすことが可能となるから、より的確かつ有効にスピンの発生を防止することが可能となる。
【０１３８】
また、制御装置１６は、コーナリングパワーｋf、ｋrの値から当該車両が現在の時刻ｔにおいてオーバステアの状態にあるかアンダステアの状態にあるかを認識し、その知見に基づいて前後輪のトルク配分を調整してオーバステアやアンダステアを経時的に的確に修正することができるため、車両の操縦安定性を効果的に向上させることが可能となる。
【０１３９】
そして、制御装置１６による車両の操縦安定性の向上は、予め前後輪のトルクバランス等を調整することで前後輪の路面に対するグリップ力をバランスさせることになるから、スピンの発生の防止にもつながる。
【０１４０】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施形態に係る車両挙動推定装置およびそれを用いた車両制御システムについて説明する。
【０１４１】
本実施形態に係る車両挙動推定装置１８は、図１０に示されるように、修正手段３や最適化手段４の構成、修正手段３から修正されたコーナリングパワーｋf、ｋrが出力される点については第１の実施形態に係る車両挙動推定装置１と同様であるが、車両挙動推定装置１８からの出力、すなわち推定値算出手段２からの出力が推定横加速度ａである点で異なる。
【０１４２】
具体的には、本実施形態の推定値算出手段２に用いられる数理モデルは第１の実施形態で示した前記（１）式〜（９）式を用い、第１の実施形態の場合と同様であるが、本実施形態の推定値算出手段２は、推定ヨーレートγt-1と、車体滑り角βtの計算の中で算出されたΔβt-1と、車速Ｖt-1とを前記（３）式に代入して算出された推定横加速度ａtを出力するように構成されている。
【０１４３】
そのため、推定値算出手段２から修正手段３に対して車体滑り角βととともに推定横加速度ａが送信されるようになっており、修正手段３は、推定横加速度ａ、推定車体滑り角β、車速Ｖ、車速の微分値ｄＶ、舵角δ、舵角の微分値ｄδおよび舵角の２階微分値ｄ２δを用いて修正されたコーナリングパワーｋf、ｋrを算出するようになっている。
【０１４４】
また、学習時には推定値算出手段２から最適化手段４に推定横加速度ａが送信され、最適化手段４は、推定横加速度ａと教師データである実横加速度ａreとを比較して修正手段３の学習を行うようになっている。
【０１４５】
本実施形態に係る車両挙動推定装置１８の作用および効果は、第１の実施形態における推定ヨーレートγ等が推定横加速度ａ等に代わるだけで、第１の実施形態と同様の機能を有し同様の効果を奏する。
【０１４６】
次に、本実施形態に係る車両挙動推定装置１８を用いた車両制御システム１９は、車両挙動推定装置１８と、制御装置２０と、アクセル開度等を調整する各種アクチュエータ等１７とを備えている。
【０１４７】
制御装置２０は、第１の実施形態と同様に、図示しない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おり、車両挙動推定装置１８から現在の時刻ｔの推定横加速度ａtおよびコーナリングパワーｋft、ｋrtが入力されるようになっている。また、制御装置２０には、車速Ｖやステアリングホイールの舵角δ等の必要な情報が入力され、また、図示しない横加速度センサで測定された現在の時刻ｔの横加速度、すなわち実横加速度ａretが入力されるように構成されている。
【０１４８】
制御装置２０は、第１の実施形態と同様に入力されたコーナリングパワーｋft、ｋrtに基づいてスタビリティファクタＡを算出し、前輪または後輪のトルク配分を調整して車両のオーバステアまたはアンダステアを修正して車両の安定化制御を行うようになっている。
【０１４９】
また、本実施形態では、制御装置２０は、車両挙動推定装置１８から入力される推定横加速度ａの推定値に基づいて車両の操縦安定性を維持する制御を行うように構成されている。
【０１５０】
すなわち、制御装置２０は、入力された推定横加速度ａtと実横加速度ａretとを比較して、それらの値が異なる大きく異なる場合には、雨天等による路面摩擦係数μの変化や強い横風等の外乱があったものとみなし、各種アクチュエータ等１７に信号を発して推定横加速度ａtと実横加速度ａretとの差がなくなるようにそれらを制御するようになっている。
【０１５１】
具体的には、制御装置２０は、例えば、ドライバから見て右側を舵角δと横加速度ａの＋方向と定義した場合、実横加速度ａretと推定横加速度ａtとの偏差が＋で、かつ、偏差の絶対値が所定の閾値以上である場合には、実横加速度ａretと推定横加速度ａtとの偏差にマイナスゲインを掛けることで舵角δの指令値を求めて現在の舵角δの指令値に加えて指定することで横加速度を小さくする制御を行うようになっている。
【０１５２】
以上のように、本実施形態に係る車両制御システム１９によれば、前記第１の実施形態と同様の効果を奏することができるとともに、予め車両挙動推定装置１８の最適化手段４により修正手段３を路面が乾燥していて外乱が少ない状態における走行データを教師データとして学習を行っておくことで、外乱の少ない状態における推定横加速度ａを車両挙動推定装置１から出力させることができる。
【０１５３】
そのため、制御装置２０は、推定横加速度ａと実横加速度ａreとに差がある場合には何らかの外乱が生じていると判断することが可能となり、実横加速度ａreが目標とすべき推定横加速度ａに一致または近接するように各種アクチュエータ等１７に指示を送ることで、強い横風や路面摩擦係数μの変化等の外乱がある場合でも外乱の少ない状態における場合と同様に操縦を行うことができ、車両の操縦安定性を効果的に維持することが可能となる。
【０１５４】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施形態に係る車両挙動推定装置およびそれを用いた車両制御システムについて説明する。
【０１５５】
本実施形態に係る車両挙動推定装置２１は、図１１に示されるように、車両の挙動を表す量として推定ヨーレートγと推定横加速度ａの２つの推定値を出力する点で前記第１および第２の実施形態と異なる。
【０１５６】
車両挙動推定装置２１は、内部構成の図示を省略するが、前記第１および第２の実施形態の場合と同様の構成であり、第１の実施形態と同様に前記数理モデルに従って現在の時刻ｔの推定ヨーレートγtを算出し、同時に第２の実施形態と同様に推定横加速度ａtを算出してコーナリングパワーｋft、ｋrtとともに制御装置２３に出力するようになっている。
【０１５７】
本実施形態に係る車両挙動推定装置２１の作用および効果は、第１および第２の実施形態に係る車両挙動推定装置１、１８と同様である。
【０１５８】
車両制御システム２２は、車両挙動推定装置２１と、制御装置２３と、アクセル開度等を調整する各種アクチュエータ等１７とを備えている。
【０１５９】
制御装置２３は、第１および第２の実施形態と同様に、図示しない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おり、車両挙動推定装置２１から現在の時刻ｔの推定ヨーレートγt、推定横加速度ａtおよびコーナリングパワーｋft、ｋrtが入力されるように構成されている。また、制御装置２３には、車速Ｖやステアリングホイールの舵角δ等の必要な情報が入力されるようになっている。
【０１６０】
制御装置２３は、第１および第２の実施形態と同様に入力されたコーナリングパワーｋft、ｋrtに基づいてスタビリティファクタＡを算出し、前輪または後輪のトルク配分を調整して車両のオーバステアまたはアンダステアを修正して車両の安定化制御を行うようになっている。
【０１６１】
また、本実施形態では、制御装置２３は、車両挙動推定装置２１から入力される推定ヨーレートγtおよび推定横加速度ａtに基づいて車両のスピンおよびドリフトの発生を防止する制御を行うように構成されている。
【０１６２】
一般に、車両がスピン状態に陥っている場合、車両にかかる横加速度は小さい割にヨーレートが非常に大きな値になる。逆に、ドリフト状態では、ヨーレートは小さいにもかかわらず横加速度が非常に大きくなる。
【０１６３】
そこで、本実施形態の制御装置２３は、入力される推定ヨーレートγtと推定横加速度ａtの値あるいはそれらの値の単位時間あたりの変化率から車両がスピン状態やドリフト状態にあるか、あるいはそれらの状態に陥りかけているかを判断するようになっている。
【０１６４】
具体的には、制御装置２３は、γtやａtの値やその微分値から車両がスピン状態に陥っているあるいは陥りかけていると判断すると、４輪独立ブレーキのうち車両の旋回の外側に位置するブレーキにブレーキ圧を上げるように信号を送信し、アクセル開度を制御する電子制御スロットルにはアクセル開度を絞るように信号を送信し、また、ステアリングサーボ機能を有するシステムにはステアリングの舵角の絶対値を小さくする方向に戻すように信号を送信してスピンの発生を防止する制御を行うようになっている。
【０１６５】
また、制御装置２３は、車両がドリフト状態に陥っているあるいは陥りかけていると判断すると、４輪独立ブレーキのうち車両の旋回の内側に位置するブレーキにブレーキ圧を上げるように信号を送信してドリフトの発生を防止する制御を行うようになっている。
【０１６６】
なお、制御装置２３におけるスピンやドリフトの発生防止の制御において、第１の実施形態の場合のようにコーナリングパワーｋft、ｋrtの値を考慮して制御を行うように構成することも可能である。
【０１６７】
また、第１の実施形態に係る車両制御システム１５において制御装置１６に車両挙動推定装置１からの推定ヨーレートγtと横加速度センサからの実横加速度ａretとを入力したり、第２の実施形態に係る車両制御システム１９において制御装置２０に車両挙動推定装置１８からの推定横加速度ａtとヨーレートセンサからの実ヨーレートγretとを入力して、制御装置１６、２０でヨーレートと横加速度とを比較することで、前記第３の実施形態と同様の制御を行うように構成することも可能である。
【０１６８】
以上のように、本実施形態に係る車両制御システム２２によれば、前記第１および第２の実施形態と同様の効果を奏することができるとともに、車両挙動推定装置２１から出力される非常に精度が高い推定ヨーレートγおよび推定横加速度ａを用いて車両が現在スピン状態にあるかあるいはドリフト状態にあるかを精度良く認識することが可能となる。
【０１６９】
そのため、制御手段２３は、その認識に基づいて車両がスピン状態やドリフト状態にあれば的確に回復措置をとることができ、またスピン状態やドリフト状態に陥りかけている場合には通常の走行状態への復帰を図るように制御することで車両がそれらの状態に陥ることを有効に防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】本実施形態に係る車両挙動推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】遅れ要素フィードバックを有するリカレント型ニューラルネットワークの構造を説明する図である。
【図３】全ノードが互いに接続された相互結合型のニューラルネットワークの構造を説明する図である。
【図４】最適化手段の構成を示すブロック図である。
【図５】推定ヨーレートと実ヨーレートの例を示すグラフである。
【図６】修正手段から出力されるコーナリングパワーｋf、ｋrを示すグラフである。
【図７】車両挙動推定装置から出力される推定ヨーレートの例を示すグラフである。
【図８】本実施形態に係る車両挙動推定装置を用いた車両制御システムの構成を示すブロック図である。
【図９】車両制御システムの別の構成例を示すブロック図である。
【図１０】第２の実施形態に係る車両挙動推定装置およびそれを用いた車両制御システムの構成を示すブロック図である。
【図１１】第３の実施形態に係る車両制御システムの構成を示すブロック図である。
【図１２】ステアリングホイール舵角と実ヨーレートと数理モデルによる推定ヨーレートとの関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【０１７１】
１、１８、２１  車両挙動推定装置
２  推定値算出手段
３  修正手段
１５、１９、２２  車両制御システム
１６、２０、２３  制御装置
ａ  推定横加速度
γ  推定ヨーレート
ｋf、ｋr  コーナリングパワー
【図１】
2007106150.tif 000012
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2007106150.tif 000019
【図９】
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【図１０】
2007106150.tif 000021
【図１１】
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【図１２】
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