(57)【要約】      （修正有）【課題】車両の安定性の定量的な評価値を得、検出判断する方法を提供する。【解決手段】車両の横運動を表す車両運動状態量、と車両のハンドル操作により生じる物理量Ｓ、車両運動状態量の時間変化量Ｖ、ハンドル操作により生じる物理量の時間変化量Ｙを用いる。一方向への緩加速旋回時に計測される、車両の横運動を表す車両運動状態量、と車両のハンドル操作により生じる物理量Ｓ、車両運動状態量の時間変化量Ｖ、ハンドル操作により生じる物理量の時間変化量Ｙが全て同符号（プラスまたはマイナス）の場合を仮定すると、車両運動状態量とハンドル操作により生じる物理量が異符号でかつ、車両運動状態量の時間変化量とハンドル操作により生じる物理量の時間変化量が異符号の場合に不安定と判断する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の横運動を表す車両運動状態量を検出する検出手段、と車両のハンドル操作により生じる物理量を検出する検出手段、車両運動状態量の時間変化量を算出する回路またはロジック、ハンドル操作により生じる物理量の時間変化量を算出する回路またはロジック、を持つ車両運動安定性判別方法において、右または左の一方向への緩加速旋回時に計測される車両運動状態量と車両運動状態量の時間変化量、ハンドル操作により生じる物理量とその物理量の時間変化量が全て同符号（プラスまたはマイナス）の場合を仮定すると、車両運動状態量とハンドル操作により生じる物理量が異符号でかつ、車両運動状態量の時間変化量とハンドル操作により生じる物理量の時間変化量が異符号の場合に不安定と判断することを特徴とする車両運動安定性判別方法．
【請求項２】
「請求項１」において、ハンドル操作により生じる物理量としてハンドル角信号から演算される値を用いることを特徴とする車両運動安定性判別方法．
【請求項３】
「請求項１」および「請求項２」において、車両の横運動を表す車両運動状態量として横加速度信号またはヨーレイト信号を用いることを特徴とする車両運動安定性判別方法．
【請求項４】
「請求項１」から「請求項３」において、車両の走行速度を検出する検出手段を備え、ハンドル操作により生じる物理量としてハンドル角信号からヨーレイトを車速で割り算した値の要素を減算して得られる変数、を用いることを特徴とする車両運動安定性判別方法．
【請求項５】
「請求項１」から「請求項４」において、車両運動の安定または不安定の程度（レベル）を定める値として車両運動状態量またはハンドル操作により生じる物理量の大きさ、の少なくとも一方から演算された値を用いることを特徴とする車両運動安定性判別方法．
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は，リアルタイムに車両運動の安定性を判別する方法に関する．
【背景技術】
【０００２】図１に「非特許文献１」の走行方法とデータ計測例を転記する。図１では走行コースと走行方法を規定し、そこで得られた車両挙動データであるハンドル角とヨーレイト（角速度で表現される車両が向きを変える早さ）を走行後にデータ処理を行い、ハンドル角を横軸にヨーレイトを縦軸に描かれるリサージュ波形の面積を計測することにより車両の安定度を判断する方法である。リサージュ波形の面積が少ないほど安定度が高いと判断される。しかし走行中にリアルタイムに安定度を判断することはできず、従って走行中のどの時点で不安定現象が生じたかを知ることは出来ない。【０００３】図２に、「非特許文献２」に示されるモデル規範適応制御（Ｍｏｄｅｌ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｓｙｓｔｅｍ）を車両の安定性制御に用いた場合の制御ブロック線図の一例を示す。モデル規範適応制御は現在多くの車両運動制御に用いられている。図２に示す制御ロジックは全て車両に搭載されているマイクロコンピューターに組み込まれている。【０００４】規範モデルにはハンドル角、車速などが入力され車両挙動の規範値が計算される。運動量検出センサーにより検出された実車両挙動と規範モデルで計算された規範値が比較される。たとえば実車両挙動に不安定挙動が示された場合には規範値との偏差が生じ、偏差を低減する方向へ制御アクチュエーターに指令値が出される。ここで規範値と実値の偏差を算出することにより、車両挙動が安定しているか安定していないかを判断している。【０００５】「非特許文献３」には車両のアンダーステアとオーバーステア（一般的には不安定とされる）に関する理論解析の結果が示されるが、走行中の車両のアンダーステアまたはオーバーステアをリアルタイムに検出する手法に関しては述べられていない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｍａｅｄａ，Ｔ．，Ｉｒｉｅ，Ｎ．，Ｈｉｄａｋａ，Ｋ，ａｎｄ  Ｎｉｓｈｉｍｕｒａ，Ｈ．“Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｏｆ  ｄｒｉｖｅｒ−ｖｅｈｉｃｌｅ  ｓｙｓｔｅｍ  ｉｎ  ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ  ａｖｏｉｄａｎｃｅ”，ＳＡＥ  Ｐａｐｅｒ  ７７０１３０，１９７７
【非特許文献２】高橋安人著、「システムと制御  第２版  下」株式会社岩波書店、１９７８年１１月２７日発行、ｐ．４３４〜４３８
【非特許文献３】安部正人著、「自動車の運動と制御」株式会社山海堂出版、平成８年５月３１日発行、ｐ．７４〜８３
【非特許文献４】安部正人著、「自動車の運動と制御」株式会社山海堂出版、平成８年５月３１日発行、ｐ．６６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】車両運動性能の研究開発において車両運動の基本的な特性である安定または不安定をリアルタイムに検出判断する確実な方法が無いため、研究開発においては専門の評価ドライバーの主観評価が必要となっていた。しかし評価ドライバーの主観評価といえども個人間の相違があり定量的な評価値を得ることは難しく、設計段階での性能予測が困難であり車両開発の非効率化の一因になっていた。【０００８】車両運動の制御においても車両運動の基本的な特性である安定または不安定をリアルタイムに検出判断する確実な方法が無いため、「０００４」にて示される通り車両運動の規範値を算出する規範モデルを制御ロジックに組み込み規範モデルにより計算された規範値と走行中に計測された実値との偏差により安定性を判別していた。しかし走行路面のμ（摩擦係数）は０．１以下から１．０程度まで大きく変化するため規範モデルのタイヤ特性を走行路面に応じて変更する必要がある、このため路面μ推定などの不確実な要素が排除できず精度の良い制御の妨げになっていた。
これらの課題は車両運動性能における基本的で大きな課題であった。
【課題を解決するための手段】
【０００９】本発明は，車両の横運動を表す車両運動状態量Ａ、と車両のハンドル操作により生じる物理量Ｂ、車両運動状態量Ａの時間変化量Ｃ、車両のハンドル操作により生じる物理量Ｂの時間変化量Ｄを用いる車両運動安定性判別方法において、右または左の一方向への緩加速旋回時に計測されるＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄが全て同符号（プラスまたはマイナス）の場合を仮定すると、ＡとＢが異符号でかつ、ＣとＤが異符号の場合に不安定と判断することを特徴とする車両運動安定性判別方法。
【発明の効果】
【００１０】Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは全てリアルタイムに検出でき、個々の判別方法が物理的な関係に則っているため走行路面μの違いであるとか走行速度、運転方法によらずあらゆる走行状態における車両運動の安定性判別が精度良く確実に行える、これにより、車両開発においては専門の評価ドライバーの主観評価に頼ること無く定量的な評価ができ、設計段階での性能予測が可能となり開発効率向上に寄与できる。【００１１】車両制御においてはあらゆる走行条件での確実な安定性判別が可能になることから従来は制御が難しかった領域での制御も可能となり制御精度および制御品質が向上し商品性向上に寄与できる。また制御ロジックがシンプルとなり開発工数の削減、検証工数の削減が可能であり開発効率の向上に寄与できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】背景技術１を示す説明図。［非特許文献１］より転記。
【図２】背景技術２を示す、モデル規範適応制御説明図。
【図３】実施例１の車両システム図
【図４】シングルレーンチェンジ実施時の計測データ例（車速１４０ｋｍ／ｈ）
【図５】実施例１のデータ演算結果１
【図６】実施例１のデータ演算結果２
【図７】実施例１の不安定領域抽出概念図
【図８】実施例１の符号判定時系列データ、仕様１
【図９】実施例１の符号判定時系列データ、仕様２
【図１０】実施例１の安定性判別結果
【図１１】実施例２の車両システム図
【図１２】実施例３の車両システム図
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００１３】図３に実施例１の車両システム図を示す。
実施例１のシステムは（１）〜（１２）により構成されている。
（１）〜（１２）の説明は「００２９」による。【００１４】図４に車速１４０ｋｍ／ｈでシングルレーンチェンジをした場合の計測データを示す。図４には同一車両で、サスペンションの設定値を変更した二仕様の結果を示す。仕様１を実線、仕様２を破線で示す。
仕様２において２．５秒付近で評価ドライバーが不安定感を指摘している。
仕様１において不安定感は指摘されていない。【００１５】（５）において下記の演算が実施される。
【数１】
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ここで、Ｓは（１）で検出されたハンドル角、Ｙは（２）で検出されたヨーレイト、Ｖは（３）で検出された車速、ｎは車両設計値で定まるステアリングギヤ比（一定とは限らず）、Ｌは車両のホイールベース、単位はｍｋｓ単位系とする。
「数１」は「非特許文献４」に示される物理的な関係を示すものであり、あらゆる条件で成立し、車両の前輪タイヤ滑り角βｆ、と後輪タイヤの滑り角βｒの差すなわちβｆ−βｒに等しい。
車両の前輪タイヤ滑り角βｆ、と後輪タイヤの滑り角βｒをそれぞれ単独で検出する場合には高価で専用のセンサーが必要となるが、それらの差βｆ−βｒを検出する場合には「数１」を用いることにより通常の車両センサーを用いて確実に検出することができる。
（５）の演算結果を「図５」に示す。「図５」においても実線は仕様１、破線は仕様２の結果である。【００１６】（４）で検出された横加速度Ａを横軸、（５）で演算されたβｆ−βｒを縦軸にリサージュ波形を描いた例を「図６」に示す。「図４」において評価ドライバーが不安定感を指摘した不安定領域は第二象限破線の曲線の接線の傾きが右下がり（マイナス）の部分である。【００１７】この不安定領域を抽出するための手法を「図７」に示す。リサージュ波形の任意の点に不安定抽出点を定める。「図７」において原点と不安定抽出点を結んだ太矢印で示すベクトルを仮定しその長さをＤ、傾きをａと定義する。リサージュ波形の不安定抽出点に接線を引きその傾きをｂと定義する。
ベクトルの傾きａと接線の傾きｂが同時にマイナス、「図７」では右下がり、となった場合が不安定領域となる。【００１８】（４）にて検出された横加速度信号Ａと（５）にて演算されたβｆ−βｒの割り算が（６）にて実施され「数２」により
【数２】
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ａを得る。（６）にて割り算が演算され得られたａのアークタンジェントの値を図８および図９の実線で示す。ここで（６）は割り算器である必要はなく二種類の入力信号の符号を判定する回路で代替してもよい。【００１９】（４）にて検出された横加速度信号Ａは（８）の微分回路で時間微分値が計算される。（５）にて演算されたβｆ−βｒは（７）の微分回路で時間微分値が計算される。実施例１では（７）、（８）に微分回路を用いているが微分回路に限定される必要はなく信号の時間変化が算出できる回路で代替できる。
（７）で計算されたとβｆ−βｒの微分値と（８）で計算された加速度信号Ａの微分値は（９）で割り算が行われる。ｄを微分演算子とすると、「数３」の関係が成立しｂを得る。
【数３】
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ｂは数学的な関係で図７のリサージュ波形の接線の傾きと一致する。
（９）にて割り算が演算され、得られたｂのアークタンジェントの値を図８および図９の破線で示す。【００２０】「表１」に（１０）の判定ロジックを示す。
【表１】
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「表１」においてベクトルの傾きａと接線の傾きｂが共にマイナスとなった場合に不安定と判別される。この関係を図８および図９に時系列データにて示す。図８および図９にて実線で示されるベクトルの傾きのアークタンジェント値ａ、と破線で示される接線の傾きのアークタンジェント値ｂ、が同時にマイナスとなった時点が不安定領域として抽出される。図８および図９から明らかなように安定領域、不安定領域がリアルタイムに判定することができる。【００２１】図８では図示のように仕様１における不安定領域が３箇所抽出されている。同じく図９では図示のように仕様２における不安定領域が２箇所抽出されている。ここで信号には常に誤差が含まれることを考慮し「表１」におけるマイナスの判断には小さい値のプラスを含める補正をしたり、またはその逆の補正をする必要がある場合がある。【００２２】（１１）では安定レベルを算出する。
安定レベルは（４）にて検出された横加速度Ａと（５）にて演算されたＢから演算された値を用いる。実施例１ではＢの二乗値とＡの二乗値を合算し、その合算値の平方根の値を用いる。この値は図７に示すベクトルの長さＤに一致する。ただしＡとＢの演算方法はこれに限らず、Ａの絶対値とＢの絶対値を加え合わせる、またはＡの絶対値とＢの絶対値のどちらか一方のみを用いるなどの代替方法を用いることもできる。（１１）の出力には（１０）にて判定した符号を付す。【００２３】（１１）の出力結果を図１０に示す。図１０の実線で示す仕様１には不安定領域が３箇所存在するが、そのレベルは小さい。図１０の破線で示す仕様２には不安定領域が２箇所存在し、２．５秒前後の不安定領域のレベルが大きく、評価ドライバーが不安定感を指摘した仕様２の領域が明確に示されている。それと同時にそれ以外の領域では不安定レベルは極めて小さく不安定領域の誤判定が少ないことが示されている。
【実施例２】
【００２４】実施例２の車両システム図を図１１に示す。実施例２は、図３に示す実施例１の（２）、（３）、（５）以外は同一である。
実施例２ではハンドル操作により生じる物理量Ｂを得るための演算式として実施例１で用いていた「数１」の代わりに下記の「数４」を用いる。
【数４】
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（１３）の演算内容が「数４」となる。従って実施例１の図３で必要であった（２）、（３）は不要となる。（１３）の演算として割り算を実施する代わりにＳとｎを入力とするテーブル検素などにより同等の演算結果を得ることもできる。【００２５】図４のハンドル角のデータをステアリングギヤレシオで割り算し、図５のβｆ−βｒと比較すると類似した結果が得られることが分かる。これにより実施例２においてハンドル操作により生じる物理量Ｂを得るための演算式として「数４」を用いることの妥当性が確認できる。
【実施例３】
【００２６】定常旋回時にはヨーレイトに車速を掛け合わせることにより車両の横加速度が計算できることは良く知られている。過渡状態でも通常走行の範囲であればこの関係はほぼ成立する。【００２７】実施例３の車両システム図を図１２に示す。図１２では（１５）にてヨーレイトＹと車速Ｖを掛けあわせた値を車両運動状態量Ａとして用いる。従って実施例１では必要であった（４）は不要となる。（１５）の演算として掛け算を実施する代わりにＹとＶを入力とするテーブル検索などにより同等の演算結果を得ることもできる。
また図１２に示す実施例３では実施例１と実施例２と異なり安定状態を出力として用いる例を示している。これにより（１１）は実施例３のシステムには含まれない。上記以外は図３に示す実施例１と同一である。図３に示す実施例３に（１１）を組み込むことも容易に可能である。
【産業上の利用可能性】
【００２８】本発明による車両運動安定性判別方法は「０００７」および「０００８」にて示す課題を解決できるものであり、車両開発時における安定性判断および車両に組み込まれた車両安定性制御装置の安定性判別ロジックとして活用できる。
【符号の説明】
【００２９】  １  ハンドル角センサー
２  ヨーレイトセンサー
３  車速センサー
４  横加速度センサー
５  演算回路１
６  割り算器１
７  微分回路１
８  微分回路２
９  割り算器２
１０  符号判定ロジック回路
１１  安定レベル演算器
１２  マイクロコンピューター１
１３  演算回路２
１４  マイクロコンピューター２
１５  演算回路３
１６  マイクロコンピューター３
【図１】
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【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】
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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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