(57)【要約】【課題】  路面μの推定精度に依存することなく、高精度な車両横滑り角の推定を実現できる車両走行状態推定装置を提供する。【解決手段】  操舵角θと車速Vを入力変数とし、車両のヨーレイトγ、横加速度Ｇyおよび車両横滑り角βを状態変数とし、ヨーレイトγと横加速度Ｇyを参照入力とするオブザーバ手法を用いて車両横滑り角β^を推定するオブザーバ１５を備えた車両走行状態推定装置２において、オブザーバ１５のオブザーバゲインＫのヨーレイトγに係る要素を、横加速度Ｇyに係る要素よりも大きな値に設定する。【選択図】      図２
2007106273.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
操舵角を入力変数とし、車両のヨーレイト、横加速度および車両横滑り角を状態変数とし、ヨーレイトと横加速度を参照入力とするオブザーバ手法を用いて車両横滑り角を推定するオブザーバを備えた車両走行状態推定装置において、
前記オブザーバは、少なくともオブザーバゲインから構成され、前記オブザーバゲインのヨーレイトに係る要素を、横加速度に係る要素よりも大きな値に設定することを特徴とする車両走行状態推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両走行状態推定装置において、
前記オブザーバは、オブザーバゲインのヨーレイトに係る要素を、状態変数が発散しない範囲で最大値とすることを特徴とする車両走行状態推定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の車両走行状態推定装置において、
前記オブザーバの横加速度推定値と実際の横加速度との偏差が発生した瞬間のタイヤ横滑り角と、タイヤ特性が線形または非線形の境界となるタイヤ横滑り角と路面摩擦係数（路面μ）との関係にと基づいて、路面μを推定する走行状態推定手段を備えることを特徴とする車両走行状態推定装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の車両走行状態推定装置において、
前記オブザーバの横加速度推定値と実際の横加速度との偏差に、タイヤ特性から算出されるしきい値を設け、このしきい値と走行中の前記偏差とを比較することで、車両の限界までの余力を判定する走行状態推定手段手段を備えることを特徴とする車両走行状態推定装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の車両走行状態推定装置において、
前記オブザーバの横加速度推定値と実際の横加速度との偏差と、路面μに応じたタイヤ特性曲線とオブザーバで用いられるコーナリングパワーとの偏差から求まる横加速度推定誤差とに基づいて、路面μおよびタイヤコーナリングパワーを推定する走行状態推定手段を備えることを特徴とする車両走行状態推定装置。
【請求項６】
請求項３ないし請求項５のいずれか１項に記載の車両走行状態推定装置において、
前記走行状態推定手段は、推定車両横滑り角から推定した各車両パラメータに基づいて、前記オブザーバ内の車両パラメータを調整することを特徴とする車両走行状態推定装置。
【請求項７】
操舵角を入力変数とし、車両のヨーレイト、横加速度および車両横滑り角を状態変数とし、ヨーレイトと横加速度を参照入力とするオブザーバ手法を用いて車両横滑り角を推定するオブザーバを備えた車両走行状態推定装置において、
前記オブザーバのオブザーバゲインのヨーレイトに係る要素を、横加速度に係る要素よりも大きな値に設定することを特徴とする車両走行状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行状態を推定する車両走行状態推定装置の技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
従来の車両走行状態推定装置では、車両横滑り角とヨーレイトから車両モデルを用いて車両横滑り角を推定する車両モデルと、車両横滑り角とヨーレイトとに基づく積分演算により車両横滑り角を演算する積分演算機能とを備え、車両モデルにより算出された車両横滑り角推定値の値に応じて、積分演算の時定数を調整している（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平８−３３２９３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来技術にあっては、車両横滑り角とタイヤ特性との関係性は、路面μにより変化するため、高精度な路面μ推定またはタイヤコーナリングパワーの推定が必要になるが、実現が困難であり、特に低μ路での横滑り角の推定精度が低いという問題があった。
【０００４】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、路面μの推定精度に依存することなく、高精度な車両横滑り角の推定を実現できる車両走行状態推定装置を提供することになる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述の目的を達成するため、本発明では、
操舵角を入力変数とし、車両のヨーレイト、横加速度および車両横滑り角を状態変数とし、ヨーレイトと横加速度を参照入力とするオブザーバ手法を用いて車両横滑り角を推定するオブザーバを備えた車両走行状態推定装置において、
前記オブザーバは、少なくともオブザーバゲインから構成され、前記オブザーバゲインのヨーレイトに係る要素を、横加速度に係る要素よりも大きな値に設定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明にあっては、オブザーバゲインのヨーレイトに係る要素が、横加速度に係る要素よりも大きな値に設定される。すなわち、オブザーバゲインのヨーレイトに係る要素を大きくし、横加速度に係る要素を小さくすることで、オブザーバのモデル化誤差を、横加速度推定値に押し込むことができる。これにより、ヨーレイト推定値および車両横滑り角推定値を、実際の値に近づけることができ、この結果、路面μの推定精度に依存することなく高精度な車両横滑り角の推定を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１〜３に基づいて説明する。
【実施例１】
【０００８】
まず、構成を説明する。
図１は、実施例１の車両走行状態推定装置を適用した車両用操舵装置の構成図である。この車両用操舵装置は、手動操舵力発生装置１と、車両走行状態推定装置（走行状態推定手段）２とを備えている。ステアリングホイール３と一体結合されたステアリングシャフト４は、そのシャフト上に操舵角センサ（操舵角検出手段）５を有し、ステアリングシャフト４の先端にはラック・アンド・ピニオン機構のピニオン６が連結され、ピニオン６に噛合して車幅方向に往復運動し得るラック７の両端に、タイロッド８,９を介して左右の前輪１０,１１のナックルアームが連結されている。これにより、通常のラック・アンド・ピニオン式の転舵操作を可能としている。
【０００９】
また、実施例１の車両用操舵装置は、車両のヨーレイトを検出するヨーレイトセンサ（ヨーレイト検出手段）１２と、車両の横加速度を検出する横加速度センサ（横加速度検出手段）１３と、車速を検出する車速センサ（車速検出手段）１４とを備えている。
【００１０】
車両走行状態推定装置２は、操舵角センサ５、ヨーレイトセンサ１２、横加速度センサ１３および車速センサ１４からの情報を基に、車両横滑り角、路面μ等の車両の走行状態を推定する。推定された車両横滑り角、路面μ等は、例えば、ABSや車両挙動安定化のための制駆動力制御等に用いられる。
【００１１】
図２は、車両走行状態推定装置２の線形２入力オブザーバ（以下、オブザーバ）１５のブロック線図であり、オブザーバ１５は、操舵角θと車速Vを入力変数とし、車両のヨーレイトγ、横加速度Ｇyおよび車両横滑り角βを状態変数とし、ヨーレイトγと横加速度Ｇyを参照入力とするオブザーバ手法を用いて車両横滑り角β^を推定する。
【００１２】
オブザーバ１５は、４つのマトリクスブロックＡ,Ｂ,Ｃ,Ｄと、比較器ブロック１５ａと、積分器ブロック１５ｂと、加算器ブロック１５ｃと、比較器ブロック１５ｄと、オブザーバゲインブロック１５ｅと、を備えている。
【００１３】
マトリクスブロックＡ,Ｂ,Ｃ,Ｄは、車両の線形２輪モデルより決まる行列である（後述の数１参照）。比較器ブロック１５ａは、マトリクスブロックＡの出力とマトリクスブロックＢの出力との加算値から、オブザーバゲインブロック１５ｅの出力を減算した値を出力する。
【００１４】
積分器ブロック１５ｂは、比較器ブロック１５ａの出力x'^を入力とし、x'を出力とする。加算器ブロック１５ｃは、マトリクスブロックＣの出力とマトリクスブロックＤの出力とを加算し、ヨーレイト推定値γ^と横加速度推定値Ｇy^を出力する。比較器ブロック１５ｄは、ヨーレイト推定値γ^と実際のヨーレイトγとの偏差Δγと、横加速度推定値Ｇy^と横加速度Ｇyとの偏差ΔＧyをそれぞれ出力する。
【００１５】
オブザーバゲインブロック１５ｅは、ヨーレイトの偏差Δγと、横加速度の偏差ΔＧyにオブザーバゲインＫを乗算し、モデル化誤差をなくすための補正量を出力する。ここで、実施例１では、オブザーバゲインＫのヨーレイトに係る要素を、設計可能範囲（推定値が発散しない範囲）で最大値となるように設定している。
【００１６】
次に、作用を説明する。
［車両横滑り角β推定ロジック］
オブザーバ１５の基となる車両の２輪モデルは、横方向の力とモーメントのつりあいより、下記の式で示される。
mV(β'+γ) = -Cpf(β + lf・γ/V - δ)-Cpr(β - lr・γ/V)
Iγ' = -Cpf(β + lf・γ/V- δ)lf + Cpr(β - lr・γ/V)lr
【００１７】
これを、状態方程式の形に書き直し、入力uをタイヤ舵角とし、出力方程式の出力をヨーレイトと横加速度とすると、下記のようになる。
【数１】
2007106273.tif 000003
【００１８】
ただし、各記号の意味は以下の通りである。
ｍ：車両質量
I：ヨー慣性モーメント
lf：車両重心点と前車軸間の距離
lr：車両重心点と後車軸間の距離
Cpf：前輪コーナリングパワー(左右合計)
Cpr：後輪コーナリングパワー(左右合計)
V：車速
β：横滑り角
γ：ヨーレイト
Ｇy：横加速度
a11，a12，b1：マトリクスＡ，Ｂの各要素
【００１９】
この状態方程式を元に、車両横滑り角βを推定する線形２入力オブザーバを設計する。オブザーバへの入力は横加速度Ｇyとヨーレイトγとし、上述したように、実施例１では、オブザーバゲインＫのヨーレイトγに係る要素を設計可能な(ヨーレイト推定値γ^が発散しない)最大値とする。
【００２０】
すなわち、オブザーバゲインＫのヨーレイトγに係る要素を最大値とすることにより、ヨーレイトモデル化誤差γ^≒０とし、同時に、車両横滑り角推定値β^の精度を高めることができる。言い換えると、モデル化誤差の影響を全て横加速度推定値Ｇy^に押し込むことで、精度の高い車両横滑り角推定値β^の算出が可能となる。
【００２１】
［路面μ推定ロジック］
実施例１の車両走行状態推定装置２では、モデル化誤差を含んだ横加速度推定値Ｇy^と横加速度センサ１３による実測値Ｇyとの間の偏差ΔＧyと、タイヤ特性とに着目するとことで、路面μ推定が可能となる。
【００２２】
図３に、路面μによるタイヤ特性の変化を、タイヤ横滑り角βtとタイヤ横力Ｆyのグラフで示す。一般に、タイヤ横滑り角βtが所定値以下の領域においては、タイヤ特性は路面μにかかわらず線形特性となる。しかし、タイヤ横滑り角βtが大きくなるにつれて非線形性が高くなるが、このタイヤ特性の線形域と非線形域の境目となるタイヤ横滑り角は、路面μによって一意に決まる。
【００２３】
実施例１では、車両走行状態推定装置２内にあらかじめ上記境界となるタイヤ横滑り角βtと路面μの関係性を、図４に示すβt−μマップで与えておく。そして、横加速度推定値Ｇy^と実測値Ｇy間に偏差ΔＧyが発生したときのタイヤ横滑り角βt0を算出し、この値からβt−μマップを参照して路面μを推定する。
【００２４】
［路面μ推定制御処理］
図５は、実施例１の車両走行状態推定装置２で実行される路面μ推定制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。
【００２５】
ステップS1では、車両横滑り角推定値β^と、横加速度推定値Ｇy^と実測値Ｇyとの偏差ΔＧyとを算出し、ステップS2へ移行する。
【００２６】
ステップS2では、ステップS1で算出された偏差ΔＧyがゼロであるか否かを判定する。YESの場合にはリターンへ移行し、NOの場合にはステップS3へ移行する。
【００２７】
ステップS3では、偏差ΔＧy発生時のタイヤ横滑り角βt0を算出し、ステップS4へ移行する。
【００２８】
ステップS5では、ステップS3で算出されたタイヤ横滑り角βt0から、βt−μマップを参照して路面μを算出し、リターンへ移行する。
【００２９】
［モデル化誤差に基づく路面μ推定作用］
従来の車両走行状態推定装置（例えば、特開平８−３３２９３４号公報等）では、車両横滑り角は不安定挙動の発生と共に増加するため、推定結果のみから不安定挙動の事前予測ができないという問題があった。
【００３０】
これに対し、実施例１では、車両に不安定挙動が起こる際、その前に必ずタイヤ特性は線形域から非線形域へと移行し、オブザーバにモデル化誤差が発生する点に着目し、モデル化誤差に基づいて路面μを推定するため、スリップなどの不安定挙動が発生する前に、早い段階で路面μを推定することができる。よって、不安定挙動発生前に路面μの推定が可能となることで、車両が不安定となる前に先手を打つことが可能となり、路面μに応じた制御を行う場合には大変有効である。
【００３１】
［車両横滑り角推定作用］
図６，７は、高μ路（μ=1.0）と低μ路（μ=0.2）とで加速円旋回（旋回半径R=15m）を行った際の車両挙動と車両横滑り角βの推定結果であり、図６，７に示すように、タイヤ限界時の横滑り角は、路面μにより異なるが、実施例１では、路面μの大小にかかわらず、特にタイヤの限界域を超えた領域においても、車両横滑り角推定値β^が計測値βとほぼ一致しているのがわかる。
【００３２】
また、低μ路（μ=0.5）でステップ操舵（タイヤ舵角3deg,V=100km/h）を行った場合においても、実施例１の手法を用いることで、従来手法を用いた場合と比較して、高精度の車両横滑り推定値β^が得られる（図８）。
【００３３】
次に、効果を説明する。
実施例１の車両走行状態推定装置にあっては、以下に列挙する効果を奏する。
【００３４】
(1) オブザーバ１５は、オブザーバゲインＫのヨーレイトγに係る要素を、横加速度Ｇyに係る要素よりも大きな値に設定する。よって、路面μの推定精度に依存することなく高精度な車両横滑り角βの推定を実現できる。また、誤差を含んだ横加速度Ｇy^と実際の横加速度Ｇyとの偏差を用いて、高精度な路面μ、タイヤコーナリングパワーCp、不安定挙動の推定を行うことができるため、不安定挙動発生前に先手を打つことが可能となり、車両挙動の不安定化を抑制することができる。
【００３５】
(2) オブザーバ１５は、オブザーバゲインＫのヨーレイトに係る要素を、状態変数（γ^,Ｇy^,β^）が発散しない範囲で最大値とするため、ヨーレイトモデル化誤差γ^をほぼゼロにでき、車両横滑り角推定値β^の推定精度を最大限に高めることができる。
【００３６】
(3) オブザーバ１５の横加速度推定値Ｇy^と実際の横加速度Ｇyとの偏差が発生した瞬間のタイヤ横滑り角βtと、タイヤ特性が線形または非線形の境界となるタイヤ横滑り角βt0と路面μとの関係（図４のβt−μマップ）にと基づいて、路面μを推定する走行状態推定手段（ステップS5）を備える。よって、スリップなどの不安定挙動が発生する前の早い段階で路面μを推定することができるため、路面μに対応した最適な車両挙動制御を実現できる。
【実施例２】
【００３７】
実施例２は、走行中の車両状態が限界域までどの程度の余裕があるかを定量的に判別する例である。なお、構成については、図１に示した実施例１と同様であるため、図示並びに構成の説明は省略する。
【００３８】
次に、作用を説明する。
［車両限界余力判定作用］
実施例２では、モデル化誤差を含んだ横加速度推定値Ｇy^と横加速度センサ１３による実測値Ｇyとの間の偏差ΔＧyとタイヤ特性に着目することで、走行中の車両状態が限界域までどの程度の余裕があるかを定量的に判別する。
【００３９】
車両走行状態推定装置２は、横加速度推定値Ｇy^と実際の横加速度Ｇyとの偏差ΔＧyに、タイヤ特性から算出されるしきい値を設け、このしきい値と走行中の偏差ΔＧyとを比較することで、車両の限界(不安定挙動の発生)までの余力を判定する。
【００４０】
図９に示すように、タイヤの出せる横力には限界があり、この最大横力は路面μにより異なる。また、そのときのタイヤ横滑り角βtも路面μにより異なる。そのため、従来の車両横滑り角βやヨーレイトγの観察では、単純にタイヤ横滑り角βtだけを観察しても車両の限界判定を行うことはできない。
【００４１】
これに対し、実施例２では、タイヤ横力が限界となる横滑り角のとき、タイヤ特性は必ず非線形域にあることに着目する。つまり、タイヤが限界に達するのに先行して、必ずモデル化誤差が発生すると言える。また、そのモデル化誤差の影響は全て横加速度推定値Ｇy^に反映されていることより、横加速度推定値Ｇy^と実測値Ｇyとの偏差ΔＧyと前後輪で発生する横力のモデル化誤差ΔＦyf,ΔＦyrは、下記の関係を満たす。
mｘ×Ｇy=ΔＦyf＋Ｆyr
【００４２】
また、図９より、前後輪で発生する横力のモデル化誤差ΔＦyf・ΔＦyrがある値以上の領域では、タイヤ横力は飽和し、それ以上の力を発生できなくなることがわかる。そこで、このタイヤ特性に応じた偏差ΔＧyのしきい値を設けることで、車両挙動が不安定になるまでの指標とすることができる。また、実施例１で述べたような路面μ推定も同時に行い、偏差ΔＧyのしきい値を路面μの関数とすることで、より正確な限界域までの余裕を判定することも可能である。
【００４３】
次に、効果を説明する。
実施例２の車両走行状態推定装置にあっては、実施例１の効果(1)〜(3)に加え、以下の効果を奏する。
【００４４】
(4) オブザーバ１５の横加速度推定値Ｇy^と実際の横加速度Ｇyとの偏差ΔＧyに、タイヤ特性から算出されるしきい値を設け、このしきい値と走行中の偏差ΔＧyとを比較することで、車両の限界(不安定挙動の発生)までの余力を判定する車両走行状態推定装置２を備える。よって、不安定挙動発生前の段階でより正確な限界域までの余裕を判定することができ、予測される不安定化にいち早く対処することが可能となる。
【実施例３】
【００４５】
実施例３は、タイヤコーナリングパワーと路面μの推定を行う例である。なお、構成については、図１に示した実施例１と同様であるため、図示並びに構成の説明は省略する。
【００４６】
次に、作用を説明する。
［路面μ・タイヤCp推定ロジック］
実施例３では、モデル化誤差を含んだ横加速度推定値Ｇy^と横加速度センサ１３による実測値Ｇyとの間の偏差ΔＧyとタイヤ特性に着目することで、タイヤコーナリングパワー（Cp）と路面μの推定を行う。そして、推定したタイヤCp、路面μ等に基づいて、オブザーバ１５内の各パラメータを調整する。
【００４７】
［路面μ・タイヤCp推定制御処理］
図１０は、実施例３の車両走行状態推定装置２で実行される路面μ推定制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。なお、図５に示した実施例１と同一内容のステップには、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
【００４８】
ステップS11では、ステップS1で算出された車両横滑り角βより、前輪横滑り角βfと後輪横滑り角βfをそれぞれ算出し、ステップS12へ移行する。
【００４９】
ステップS12では、例えば、図１１に示すようなMagic Formulaタイヤモデル等を用いたタイヤ特性曲線に、任意のμ（例えばμ=1.0）を代入し、ステップS13へ移行する。
【００５０】
ステップS13では、タイヤ特性曲線よりモデルCpに対する前輪コーナリングパワー変化量ΔCpfと後輪コーナリングパワー変化量ΔCprをそれぞれ算出し、ステップS14へ移行する。
【００５１】
ステップS14では、ステップS12で仮定したμで計算されたモデル化誤差により求まる偏差ΔＧy*と、実際の偏差ΔＧyとが一致するか否かを判定する。YESの場合にはステップS15へ移行し、NOの場合にはステップS13へ移行する。
【００５２】
ステップS15では、ステップS12で仮定したμを路面μの推定値とし、ステップS16へ移行する。
【００５３】
ステップS16では、モデルCpからコーナリングパワー変化量ΔCpを減算した値を、タイヤコーナリングパワー推定値Cpとし、リターンへ移行する。
【００５４】
すなわち、実施例３では、横加速度推定値Ｇy^と実測値Ｇyにと偏差ΔＧyが発生したときの前後輪タイヤ滑り角βf,βrを算出する（ステップS11）。次に、あらかじめ車両走行状態推定装置２に与えておいたタイヤ特性曲線(図１１)に対し、任意の路面μを仮に代入し（ステップS12）、この仮のμで計算したモデル化誤差より求まる偏差ΔＧy*と、実際の偏差ΔＧyとを比較し（ステップS14）、両者を一致させるμを繰り返し計算する（ステップS13→ステップS14）。なお、偏差ΔＧy*とタイヤ特性のモデル化誤差は、以下の関係にある。
【数２】
2007106273.tif 000004
【００５５】
以上より、走行中の車両横滑り角を推定すると共に、路面μとタイヤCpの推定も行うことができる。さらに、実施例３では、推定した結果に基づいてオブザーバ１５内のパラメータを調整することで、さらに精度の高い車両の状態推定も可能となる。
【００５６】
次に、効果を説明する。
実施例３の車両走行状態推定装置にあっては、実施例１の効果(1)，(2)に加え、以下の効果を奏する。
【００５７】
(5) オブザーバ１５の横加速度推定値Ｇy^と実際の横加速度Ｇyとの偏差ΔＧyと、路面μに応じたタイヤ特性曲線とオブザーバ１５で用いられるタイヤCpとの偏差から求まる横加速度推定誤差ΔＧy*とに基づいて、路面μおよびタイヤCpを推定する車両走行状態推定装置２を備える。よって、路面μとあわせてタイヤCpの推定も実現できる。
【００５８】
(5) 車両走行状態推定装置２は、推定車両横滑り角β^から推定した路面μ、タイヤCpに基づいて、オブザーバ１５内の車両パラメータを調整する。すなわち、推定した車両パラメータをオブザーバ１５に返すことにより、モデル化誤差を減らすことが可能であるため、より精度の高い車両横滑り角βの推定が可能となる。
【００５９】
（他の実施例）
以上、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１〜３に基づいて説明したが、本発明の具体的な構成は、実施例１〜３に限定されるものではなく、例えば、実施例１〜３では、操舵角と車速をオブザーバの入力変数とした例を示したが、操舵角のみを入力変数としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】実施例１の車両走行状態推定装置を適用した車両用操舵装置の構成図である。
【図２】車両走行状態推定装置２の線形２入力オブザーバ（以下、オブザーバ）１５のブロック線図である。
【図３】路面μに応じたタイヤ特性図である。
【図４】タイヤ横滑り角と路面μの関係性を示すβt−μマップ図である。
【図５】実施例１の車両走行状態推定装置２で実行される路面μ推定制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】実施例１の加速円旋回時(μ＝1.0，Ｒ＝15ｍ)の車両横滑り角推定作用を示すタイムチャートである。
【図７】実施例１の加速円旋回時(μ＝0.2，Ｒ＝15ｍ)の車両横滑り角推定作用を示すタイムチャートである。
【図８】実施例１のステップ操舵時(μ＝0.5，V＝100km/h)の車両横滑り角推定作用を示すタイムチャートである。
【図９】タイヤ横滑り角とタイヤ横力との関係を示す図である。
【図１０】実施例３の車両走行状態推定装置２で実行される路面μ推定制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】Magic Formulaタイヤモデル等を用いたタイヤ特性図である。
【符号の説明】
【００６１】
１  手動操舵力発生装置
２  車両走行状態推定装置
３  ステアリングホイール
４  ステアリングシャフト
５  操舵角センサ
６  ピニオン
７  ラック
８，９  タイロッド
１０，１１  前輪
１２  ヨーレイトセンサ
１３  横加速度センサ
１４  車速センサ
１５  ２輪モデル
１６  線形２入力オブザーバ
【図１】
2007106273.tif 000005
【図２】
2007106273.tif 000006
【図３】
2007106273.tif 000007
【図４】
2007106273.tif 000008
【図５】
2007106273.tif 000009
【図６】
2007106273.tif 000010
【図７】
2007106273.tif 000011
【図８】
2007106273.tif 000012
【図９】
2007106273.tif 000013
【図１０】
2007106273.tif 000014
【図１１】
2007106273.tif 000015