(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
路面のすべり状態に応じた車両モデルで車体横すべり角を推定する車体横すべり角推定手段と、
前記車体横すべり角推定手段で推定された車体横すべり角を時間微分して演算されたすべり角速度と、
検出された横加速度、検出されたヨーレート及び検出された車速に基づいて演算されたすべり角速度との差分を演算し、この演算された差分値と所定のしきい値を比較し、この比較結果に基づいて車両が傾斜路を走行していることを検出する傾斜路走行検出手段と、
前記傾斜路走行検出手段で検出された場合に、検出された横加速度を補正する補正手段と、
を有することを特徴とする車両走行状態検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の装置において、
前記車体横すべり角推定手段は、前記補正手段で補正された横加速度に基づいて、前記車体横すべり角を推定することを特徴とする車両走行状態検出装置。
【請求項３】
請求項１記載の装置において、
前記補正手段は、検出されたヨーレートと検出された車速との積と前記検出された横加速度との差分を前記検出された横加速度から減じることで補正することを特徴とする車両走行状態検出装置。
【請求項４】
請求項１記載の装置において、
前記補正手段は、車両の上下方向の重力加速度に基づいて前記検出された横加速度を補正することを特徴とする車両走行状態検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両走行状態検出装置、特に車両の横加速度や横すべり角を検出する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
車体横すべり角は車両の進行方向を示す重要な状態量であるが、計測には高価な対地車速センサが必要となるため、コスト面からは車載可能な安価なセンサから車体横すべり角を検出することが望まれる。
【０００３】
特開平８−３３２９３４号公報には、路面のカントの推定精度を高くすることにより車体の横すべり角の推定精度を向上させるべく、車両モデルを用いて車速Ｖとすべり角速度の積として車両の横方向速度の変化率を推定し、横方向加速度の偏差（Ｖを車速、γをヨーレート、Ｇｙを横加速度とした場合のＶ×γーＧｙ）と推定された横方向速度の変化率との和の低周波成分として演算することが記載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術では車両モデルを用いて推定した横方向速度の変化率、すなわち車両モデルで推定したすべり角速度を基準として路面のカントを算出して車体の横すべり角などを演算しているため、路面のカントの他にモデル化誤差による成分が含まれることとなる。したがって、バンク路などの傾斜路走行時のみならず平坦路走行においても車体横すべり角の推定精度が低下するおそれがあった。
【０００５】
本発明は、上記従来技術の有する課題に鑑みなされたものであり、その目的は、路面状態によらず車体横すべり角などの車両走行状態量を高精度に検出することができる装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、路面のすべり状態に応じた車両モデルで車体横すべり角を推定する車体横すべり角推定手段と、前記車体横すべり角推定手段で推定された車体横すべり角を時間微分して演算されたすべり角速度と、検出された横加速度、検出されたヨーレート及び検出された車速に基づいて演算されたすべり角速度との差分を演算し、この演算された差分値と所定のしきい値を比較し、この比較結果に基づいて車両が傾斜路を走行していることを検出する傾斜路走行検出手段と、前記傾斜路走行検出手段で検出された場合に、検出された横加速度を補正する補正手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
また、前記車体横すべり角推定手段は、前記補正手段で補正された横加速度に基づいて、前記車体横すべり角を推定することを特徴とする。
【０００９】
また、前記補正手段は、検出されたヨーレートと検出された車速との積と前記検出された横加速度との差分を前記検出された横加速度から減じることで補正することを特徴とする。
【００１０】
また、前記補正手段は、車両の上下方向の重力加速度に基づいて前記検出された横加速度を補正することを特徴とする。
【００１１】
本発明においては、傾斜路（バンク路）の検出と、傾斜路における横加速度等の検出値の補正を分けて行う。すなわち、傾斜路の検出は、路面のすべり状態に応じた車両モデルを用いて高精度に推定されたすべり角から算出されたすべり角速度と、実際に検出されたすべり角速度との差分に基づいて行う。路面のすべり状態に応じた車両モデルを用いて得られたすべり角には、路面のすべりに起因する誤差は含まれておらず、路面のカントに伴う定数的な（ＤＣ成分）エラーが含まれており、その時間変化であるすべり角速度にはこのＤＣエラーは含まれない。一方、センサにより検出されたすべり角速度には、路面のカントに伴うＤＣエラーが含まれている。したがって、両者の差分は、路面のカントの存在を示すＤＣエラー分であり、路面のすべり状態によらずに高精度に傾斜路（バンク路）を検出することができる。そして、傾斜路を検出できた場合には、例えば検出された横加速度に含まれるＤＣエラー成分を、検出されたヨーレートと検出された車速の積と検出された横加速度の差分を演算することで算出し、検出された横加速度から減じることで補正することができる。検出されたヨーレートと検出された車速の積と検出された横加速度の差分は、路面のカントにより生じる横加速度のＤＣエラー成分であるが、横加速度のエラー成分は一般に平坦路であっても路面がすべる状態において生じてしまう。したがって、仮に横加速度の差分を演算して横加速度を常に補正する構成とすると、平坦路において誤補正してしまう。本発明のように高精度に傾斜路を検出し、傾斜路であることが明らかとなった場合にのみ検出された横加速度を補正することで、誤補正を防ぐことができ、平坦路だけでなく傾斜路においても高精度の横加速度検出を行うことができる。
【００１２】
路面のすべり状態に応じた車両モデルを用いて推定されたすべり角からすべり角速度を得るには、例えば微分器で時間微分すればよく、これにより推定すべり角に含まれるＤＣエラー成分は除去される。また、すべり角速度はセンサで検出された横加速度、ヨーレート及び車速に基づき、所定の関係式から演算により検出することができる。両すべり角の差分値は、路面の傾斜角とともに増大するから、差分値を所定のしきい値と比較することで、傾斜路であることを確実に検出することができる。
【００１３】
本発明により補正された横加速度は、例えば横すべり角推定に用いることができ、これにより平坦路のみならず傾斜路においても高精度の横すべり角推定を行うことができる。補正前の横加速度を用いて横すべり角を推定すると、その推定値にはエラー成分が含まれているが、補正後の横加速度を用いて推定することで、路面のカントの影響を受けずに高精度の横すべり角が得られる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づき本発明の実施形態について、横加速度に基づいて車体横すべり角を推定する場合を例にとり説明する。
【００１５】
図１には、本実施形態の構成ブロック図が示されている。操舵角センサ、横加速度センサ、ヨーレートセンサ及び車速センサでそれぞれ検出された舵角δｆ、横加速度ｙ（・・）、ヨーレートθ（・）、車速Ｖが走行状態検出装置１０に入力される。なお、（・）は時間微分、（・・）は２階の時間微分を示す。舵角δｆ、横加速度ｙ（・・）、ヨーレートθ（・）、車速Ｖは、走行状態検出装置１０内の車体横すべり角推定回路３０に供給される。
【００１６】
車体横すべり角推定回路３０は、路面のすべり状態を考慮した車両モデルを用いて車体横すべり角を推定する。車体横すべり角推定回路３０としては、例えば特開平９−３１１０４２号公報に記載された車両モデルを用いることができる。以下、車体横すべり角推定回路３０の構成について説明する。
【００１７】
図２には車体横すべり角推定回路３０の構成ブロック図が示されている。車体横すべり角推定回路３０はタイヤ特性決定回路３２と、車体横すべり角推定回路３４と、推定値補正回路３６、加算器３８、ローパス回路４０とを含んで構成される。タイヤ特性決定回路３２は、舵角δｆ、横加速度ｙ（・・）、車速Ｖから路面判定を行い、さらに車体横すべり角推定回路３０の出力値、δｆ、ヨーレートθ（・）、車速Ｖおよび路面判定結果から前後輪のタイヤ特性を選択する。
【００１８】
タイヤ特性決定回路３２は後述のタイヤの非線形パラメータである前後輪のタイヤのコーナリングパワーＣp 、コーナリングフォースＳF 、タイヤすべり角βF を選択結果として車体横すべり角推定回路３４および推定値補正回路３６に出力する。さらに、路面判定結果Roadを推定値補正回路３６に出力する。
【００１９】
車体横すべり角推定回路３４は、δｆ、ｙ（・・）、θ（・）、Ｖおよびタイヤ特性決定回路３２からのタイヤの非線形パラメータＣp ，ＳF ，βF を用いて運動方程式より車体横すべり角推定値を演算し、加算器３８に出力する。推定値補正回路３６は、車体横すべり角推定回路３０の出力値およびδｆ、ｙ（・・）、θ（・）、Ｖから、タイヤの非線形パラメータＣp ，ＳF ，βF および路面判定結果に基づき車体横すべり角の補正値Δβを演算し、加算器３８に出力する。
【００２０】
加算器３８は、車体横すべり角と補正値Δβを加算してローパス回路４０に出力する。ローパス回路４０は入力した加算値の高周波ノイズを除去して最終的な車体横すべり角の推定値β（＾）として出力する。
【００２１】
図３には、図２におけるタイヤ特性決定回路３２の構成ブロック図が示されている。タイヤ特性決定回路３２は定常円旋回モデル４２と、路面判定回路４４と、タイヤ特性選択回路４６とを含んで構成される。
【００２２】
定常円旋回モデル４２はδｆ、Ｖと所定の車両定数にしたがい横加速度（横Ｇ）モデル値を路面判定回路４４へ出力する。車両定数は、具体的には車両重量ｍ＝１４５０ｋｇ、ヨー慣性モーメントＩ＝３７０９ｋｇ・ｍ2、前輪コーナリングパワーＣｆ＝２×３３９９１Ｎ／ｒａｄ、後輪コーナリングパワーＣｒ＝２×５７０９０Ｎ／ｒａｄ、前輪と重心間の距離Ｌｆ＝１２７６ｍ、後輪と重心間の距離Ｌｒ＝１４１４ｍ、後輪と横速度センサ間の距離Ｌｘ＝１．３ｍ、前輪ギア日Ｇｒ＝１４．５である。もちろん、これらの数値は例示であり、適当な値を用いることができる。
【００２３】
路面判定回路４４は、定常円旋回モデル４２の横Ｇモデル値と検出された横加速度ｙ（・・）とを比較して乾燥路、湿潤路、雪上路、氷上路等の路面のいずれであるかを判定し、路面判定結果Roadを出力する。
【００２４】
タイヤ特性選択回路４６は前記路面判定結果Roadに基づき、路面に応じて予め用意したタイヤ非線形パラメータのテーブルを選択し、車体横すべり角推定回路３０の出力値、δｆ、θ（・）、Ｖから演算されたタイヤすべり角より前後輪各々の前記非線形パラメータＣp,  ＳF,  βF を決定する。
【００２５】
図４には図２における推定値補正回路３６の構成ブロック図が示されている。推定値補正回路３６は通常状態補正回路４８と、旋回異常状態補正回路５０と、旋回異常判定回路５２と、補正切り換え回路５４とを含んで構成される。ここで、通常状態とはレーンチェンジ〜旋回異常直前までの状態を表し、旋回異常状態とは過度な操舵による旋回時の不安定な走行状態を表す。
【００２６】
図５には図４における通常状態補正回路４８の構成ブロック図、図６には図４における旋回異常状態補正回路５０の構成ブロック図がそれぞれ示されている。通常状態補正回路４８はすべり角速度算出回路５６と、微分回路５８と、ローパス回路６０と、補正ゲイン６２と、補正回路６４とを含んで構成される。すべり角速度算出回路５６はｙ（・・）、θ（・）及びＶから物理的関係式よりすべり角速度β（・）＝ｄβ／ｄｔを算出する。
【００２７】
微分回路５８は、車体横すべり角推定回路３０の出力値を時間微分してすべり角速度推定値を算出し、すべり角速度β（・）とのすべり角速度誤差Δβ（・）＝ｄ（Δβ）／ｄｔを求め、ローパス回路６０に出力する。
【００２８】
ローパス回路６０はセンサノイズ及び前記微分操作によるノイズを除去し、補正ゲイン６２に出力する。
【００２９】
補正ゲインＫ1 は、前記路面判定結果Roadに基づく可変ゲインであり、低μ路面ほど小さな補正ゲインＫ1 を選択する。そして、前記ローパス処理されたすべり角速度誤差Δβ（・）と補正ゲインＫ1 との積を求め補正回路６４に出力する。
【００３０】
補正回路６４は前記出力結果と前記タイヤ非線形パラメータＣp と車両質量ｍから、通常状態の推定補正値Δβを算出する。
【００３１】
また、図６に示されるように、旋回異常状態推定回路５０は微分回路６６と、ヨー角加速度推定回路６８と、横Ｇ推定回路７０と、積分回路７２と、累積誤差比較回路７４と、ゲイン切り換え回路７６と、補正ゲイン７８と、補正ゲイン８０と、補正回路８２とを含んで構成される。微分回路６６はθ（・）を時間微分し、ヨー角加速度θ（・・）＝ｄ2 θ／ｄｔ2 を算出する。
【００３２】
ヨー角加速度推定回路６８は車体横すべり角推定回路３０の出力値、δｆ、θ（・）及びＶとタイヤ非線形パラメータＣp,ＳF,βF を用いて運動方程式に基づきヨー角加速度推定値を算出し、前記ヨー角加速度との誤差Δθ（・・）＝ｄ2 （Δθ）／ｄｔ2 を求める。
【００３３】
横Ｇ推定回路７０は車体横すべり角推定回路３０の出力値を時間微分し、θ（・）、Ｖから物理的関係式より横Ｇを推定し出力する。そして、検出されたｙ（・・）との誤差Δｙ（・・）＝ｄ2 （Δｙ）／ｄｔ2 を求め積分回路７２に出力する。
【００３４】
積分回路７２は疑似積分動作により横Ｇ誤差Δｙ（・・）を時間積分し、積分結果Δｙ（・）＝ｄ（Δｙ）／ｄｔを累積誤差比較回路７４に出力する。
【００３５】
累積誤差比較回路７４は積分結果Δｙ（・）＝ｄ（Δｙ）／ｄｔの絶対値を予め設定されたしきい値と比較し、しきい値以下であれば補正ゲインＫ2 、しきい値以上であれば補正ゲインＫ3 を選択する信号ＳＥＬをゲイン切り換え回路７６に出力する。
【００３６】
ゲイン切り換え回路７６は累積誤差比較回路７４からの信号ＳＥＬをもとにヨー角加速度誤差Δθ（・・）＝ｄ2（Δθ）／ｄｔ2 の補正ゲインＫ2 、Ｋ3 への経路の切り換えを行う。そして、切り換えられた側の補正ゲインとヨー角加速度誤差Δθ（・・）＝ｄ2（Δθ）／ｄｔ2 との積を求め補正回路８２に出力する。
【００３７】
補正回路８２は前記出力結果と前記タイヤ非線形パラメータＣp とヨー慣性モーメントＩ、重心〜前後輪までの距離Ｌf,  Ｌr から、旋回異常状態の推定補正値を算出する。
【００３８】
そして、旋回異常判定回路５２は、タイヤ特性決定回路３２からの横Ｇモデル値を用いて旋回異常状態かどうかを判定し、旋回異常判定結果ＳＰＩＮを補正切り換え回路５４に出力する。
【００３９】
補正切り換え回路５４は、旋回異常判定結果ＳＰＩＮに基づき通常状態補正回路４８の補正値Δβ、旋回異常状態補正回路５０の補正値Δβのいずれかを選択して出力する。
【００４０】
このように、車体横すべり角推定回路３０では、タイヤの非線形性、路面のすべり状態に依存するタイヤ特性変化に対応して、車体横すべり角を推定して出力する。なお、車体横すべり角推定回路３０の詳細は、特開平９−３１１０４２号公報を参照されたい。
【００４１】
車体横すべり角推定回路３０から出力された推定値、すなわち路面のすべり状態を考慮した車両モデルで推定した車体横すべり角推定値β（＾）は微分器１２に供給される。微分器１２では、推定値β（＾）を微分してすべり角速度β（＾）（・）を算出し、減算器１３に供給する。ここで、車両が傾斜路（バンク路）を走行している場合には、本来のｙ（・・）の他にカントに応じた重力加速度が加わることになるから、車体横すべり角推定回路３０で推定したすべり角β（＾）にもカントに伴うＤＣ成分が含まれることになるが、微分器１２で微分することでカントに伴うＤＣ成分が除去され、高精度の横すべり角速度が得られる。
【００４２】
一方、ｙ（・・）、θ（・）、Ｖは走行状態検出装置１０内のすべり角速度を検出するすべり角速度演算回路１４にも供給される。なお、ｙ（・・）は後述する減算器２８を介してすべり角速度演算回路１４に供給されるが、当初は減算器２８にはｙ（・・）しか入力されないので、センサからのｙ（・・）が供給されることになる。
【００４３】
図７には、すべり角速度演算回路１４の機能ブロックが示されている。すべり角速度演算回路１４は、ｙ（・・）、θ（・）、Ｖを入力し、
【数１】
0004194724.tif 000002
にしたがってすべり角速度β（・）を算出する。車両が傾斜路を走行している場合、ｙ（・・）にはカントに応じた重力成分のＤＣ成分が含まれているから、このすべり角速度β（・）にも当然ながらカントによるＤＣ成分がオフセットとして含まれることになる。算出されたすべり角速度β（・）は減算器１３に供給される。なお、車速Ｖが一定の場合には図７に示されたすべり角速度演算回路１４で良いが、車速Ｖが一定ではない場合には、図８に示されるように加速度を考慮してすべり角速度を算出するのが好適である。すなわち、
【数２】
0004194724.tif 000003
によりすべり角速度β（・）を算出すればよい。
【００４４】
減算器１３では、微分器１２からの高精度のすべり角速度β（＾）（・）とすべり角速度演算回路１４で検出されたすべり角速度β（・）との差分を演算する。上述したように、β（＾）（・）はカントに伴うＤＣ成分を含まず、高精度のすべり角速度値を示すものであり、一方、β（・）はカントに伴うＤＣ成分を含んでいる。したがって、両者の差分を演算することで、カントに伴うＤＣ成分、すなわちカントにより生じる重力加速度成分に起因するすべり角速度のみを抽出することができる。
【００４５】
減算器１３の出力、すなわちすべり角速度の偏差Δβ（・）はローパスフィルタ１６に供給されて高周波成分が除去され、さらにバンク路検出回路１８に供給される。バンク路検出回路１８では、Δβ（・）の値に応じて路面のカントを検出する。すなわち、路面のカントが大きい程Δβ（・）は大きくなるから、比較器を用いてΔβ（・）の値を所定のしきい値と比較し、しきい値を超えた場合にカントがある、すなわちバンク路であると判定することができる。
【００４６】
なお、バンク路であることを確実、かつ迅速に検出するためには、以下のようにして判定することも好適である。図９には、Δβ（・）に比例するＥ＝Δβ（・）×Ｖ／δｆの時間変化が示されている。図において、横軸は時間（ｔ）、縦軸はＥである。車両がバンク路を走行し始めると、Ｅも時間とともに増大していく。そして、比較器により所定のしきい値Ｅ0を超えたと判定した場合に所定の時間間隔ｔ１、ｔ２、ｔ３、・・・でＥを検出し、それぞれの時間におけるＥの値Ｅ（ｔ１）、Ｅ（ｔ２）、Ｅ（ｔ３）、・・・を順次加算していく。そして、加算結果がある一定値を超えた場合にバンク路であることを検出する。バンク路が急峻であればある程、加算値は短時間で一定値に達するので、ノイズの影響を受けにくく、かつ急峻なバンク路も迅速に検出することができる。
【００４７】
また、傾斜路は一般に傾斜変化が穏やかであるため、ほぼ一定の重力加速度が横加速度ｙ（・・）に含まれ、周波数領域はほぼＤＣ領域であるので、ローパスフィルタ１６の周波数は低くて良いが、あまり低くしすぎると判定に遅れを生じてしまうのである程度の大きさ、具体的には０．０５Ｈｚ程度が好適である。
【００４８】
以上のようにしてバンク路検出回路１８でバンク路、すなわち路面のカントを検出すると、バンク路検出回路１８は検出信号を切換器２０に供給する。
【００４９】
一方、θ（・）及びＶは乗算器２２にも入力し、乗算器２２はこれらの積θ（・）×Ｖを算出して減算器２４に出力する。減算器２４にはｙ（・・）も入力され、これらの差分ｙ（・・）−θ（・）×Ｖを算出する。既述したように、車両が傾斜路を走行している場合、ｙ（・・）にはカントに応じた重力成分のＤＣ成分が含まれており、このようなｙ（・・）からθ（・）×Ｖを減じると、このＤＣ成分のみを抽出することができる。差分値は、さらにローパスフィルタ回路２６に供給されて高周波成分が除去され、ｙ（・・）に含まれるカントによるＤＣエラー成分Δｙ（・・）として切換器２０に供給される。
【００５０】
そこで、本実施形態では、ローパスフィルタ回路２６からの横加速度の偏差Δｙ（・・）を切換器２０に供給し、バンク路検出回路１８で現在車両が傾斜路を走行していることが検出された場合に限ってこの偏差Δｙ（・・）を減算器２８に供給してセンサで検出されたｙ（・・）を補正することで、高精度のｙ（・・）を得ている。すなわち、傾斜路ではなく単に低μ路である場合には、バンク路検出回路１８はバンク路であることを検出せず、切換器２０はバンク路検出回路１８からの制御信号に基づいて０を減算器２８に出力する（すなわち、この場合にはセンサで検出されたｙ（・・）は補正されない。車体横すべり角推定回路３０では路面のすべり状態に応じてすべり角を推定するため、最終的なすべり角推定値β（＾）は真値に近い高精度な値となる）。また、バンク路である場合には、バンク路検出回路１８からの制御信号に基づいて切換器２０は減算器２８に偏差Δｙ（・・）を供給し、検出されたｙ（・・）から偏差Δｙ（・・）を減じる、すなわちｙ（・・）−Δｙ（・・）により路面のカントにより生じた偏差を除去して真のｙ（・・）を算出する。補正されたｙ（・・）は車体横すべり角推定回路３０に供給され、路面のカントによらず正確なすべり角を推定することができる。
【００５１】
このように、本実施形態では、乾燥路や雪上路等の路面のすべり状態を考慮して精度良くすべり角速度を算出し、センサ値から得られたすべり角速度との差分、すなわち路面のカントによるすべり角速度のエラー成分に基づいてバンク路であることを高精度に検出し、バンク路である場合に限ってヨーレートと車速の積と検出横加速度との差分を路面カントによるＤＣエラー成分として横加速度の補正を行うので、路面状態によらずバンク路を確実に検出でき、平坦路、バンク路のいずれにおいても高精度の横加速度、ひいては車体横すべり角を得ることができる。
【００５２】
なお、本実施形態において、車両がバンク路を走行し、かつ、タイヤのすべりが生じているような状況においては、偏差Δｙ（・・）にはカントによるエラー成分とすべりによるエラー成分が含まれ、切換器２０はΔｙ（・・）を減算器２８に供給して補正するため、正確な横加速度ｙ（・・）が得られないおそれもあるが、このようは走行状況はほとんど発生せず、実用的には問題ない。
【００５３】
以上、本発明の実施形態について説明したが、車体横すべり角推定回路３０の構成としては、図２〜図４に示された構成以外の構成で横すべり角を推定することも可能である。
【００５４】
図１１には、車体横すべり角推定回路３０の他の構成が示されている。すべり角速度を積分することで算出する積分系１２０と、非線形モデルに基づく推定系１２２が設けられる。これらの算出部のうち、積分系１２０はセンサからの横Ｇｙ（・・）、ヨーレートθ（・）、車速（Ｖ）に基づいて、また、推定系１２２は、ｙ（・・）、θ（・）、δｆ、Ｖに基づいて横すべり角を推定するものであるが、積分系１２０から出力される推定値には積分誤差が含まれているため、限界状態に達するまでは高精度の算出が可能な非線形モデルに基づく推定系１２２で横すべり角を推定し、限界状態に達し非線形モデルが適用できなくなった時点で推定系１２２から積分系１２０に切り替えて車体横すべり角推定値を出力する構成である。そして、積分系１２０と推定系１２２の切換を行うために限界判定器１２４が用いられる。
【００５５】
図１２には、非線形モデルに基づく推定系１２２の構成ブロック図が示されている。基本的な動作原理は、特開平９−３１１０４２号公報に開示された車体横すべり角検出装置と同様である。センサからのｙ（・・）、θ（・）、δｆ、Ｖはすべり角推定部（乾燥路（Ｄｒｙ）用）１ａ、すべり角推定部（雪上路（Ｓｎｏｗ）用）１ｂ、すべり角推定部（氷上路（Ｉｃｅ）用）１ｃに供給される。各すべり角推定部１ａ〜１ｃでは、それぞれ乾燥路、雪上路、氷上路におけるタイヤ特性（非線形タイヤ特性モデル）を用いた運動方程式で横すべり角を推定し、これに補正値Δβを加えて横すべり角推定値β（＾）Ｄｒｙ、β（＾）Ｓｎｏｗ、β（＾）Ｉｃｅを出力する。
【００５６】
具体的には、例えばすべり角推定部（乾燥路（Ｄｒｙ）用）１ａにおいては、横方向の車両運動方程式から、横すべり角は
【数３】
0004194724.tif 000004
で求めることができ、車体のロールによる荷重移動やタイヤ特性のモデル化誤差に起因する誤差を解消するために、上式で求めた値に、補正値Δβを加算する。補正値Δβは、横すべり角速度算出部２からのβ（・）と、フィードバックされた横すべり角推定値の時間微分β（・）（＾）との差分Δβ（・）（＾）を算出し、推定補正値算出部で
【数４】
0004194724.tif 000005
により補正値Δβを算出する。最終的な乾燥路における横すべり角推定値β（＾）Ｄｒｙは、上述したように運動方程式から得られた値β’（＾）に補正値Δβを加えることで算出できる。なお、上記の式で、Ｃｆは前輪コーナリングパワー、Ｃｒは後輪コーナリングパワー、ｍは車体質量、ｙ（・・）は横Ｇ、Ｌｆは前軸と重心間の距離、Ｌｒは後軸と重心間の距離、θ（・）はヨーレート、Ｖは車速、δｆは舵角であり、例えばβ（・）はβの時間微分、β（・）（＾）はβの推定値の時間微分であることを示す。
【００５７】
そして、各横すべり角推定部１ａ〜１ｃから推定値β（＾）Ｄｒｙ、β（＾）Ｓｎｏｗ、β（＾）Ｉｃｅが出力され、路面判定部からの路面判定結果に基づいていずれかの推定値を選択して出力する。路面判定は、乾燥路、雪上路、氷上路を想定してそれぞれのタイヤ特性を規定し、各路面状態において算出したｙ（・・）と実際に検出されたｙ（・・）との残差を求め、残差が最も小さい路面を現在の路面状態と判定することができる。
【００５８】
一方、限界判定器１２４は、限界走行時には実際のタイヤで全すべりが生じてコーナリングフォースも飽和するため、非線形タイヤ特性に基づいてｙ（・・）を算出すると、この演算値はセンサで検出されたｙ（・・）値と乖離することになるので、演算値を所定の限界値と比較することで、限界走行状態にあると判定する。限界状態を判定すると、推定系１２２から積分系１２４に切り換えて車体横すべり角推定値β（＾）を出力する。なお、図１１及び図１２の構成の詳細については、特願平１１−３４９８４号に記載されている。
【００５９】
図１０には、本実施形態の構成により横加速度ｙ（・・）を補正し、さらに車体横すべり角を推定した結果が示されている。（ａ）はセンサで検出された横加速度ｙ（・・）や車速Ｖなどからすべり角速度演算回路１４で検出された車体横すべり角（センサ値から得られたすべり角速度）と、車体横すべり角推定回路３０で推定したすべり角を微分器１２で微分して得られるすべり角速度（すべり角推定値の微分値）の時間変化である。図において、横軸は時間（ｓ）、縦軸はすべり角速度（ｄｅｇ／ｓｅｃ）である。平坦路を走行している場合には両者は一致するが、車両がバンク路を走行するとセンサ値から得られたすべり角速度には路面のカントに応じた重力加速度成分に起因する分のすべり角速度が含まれ、両者には差分が生じる。この差分が一定値を超えた場合に、バンク路であると検出することになる。図では、時刻ｔ１でバンク路を検出している。
【００６０】
（ｂ）はローパスフィルタ回路２６からの横加速度偏差Δｙ（・・）の時間変化であり、横軸は時間（ｓ）、縦軸はΔｙ（・・）（ｍ／ｓ2）である。Δｙ（・・）は路面カントに応じた重力加速度成分であり、車両の本来のｙ（・・）のエラーに相当するのでこれをＤＣエラーと称している。平坦路を走行している場合には偏差は０であるが、バンク路を走行し始めるとｙ（・・）に重力加速度成分が加わるため、偏差Δｙ（・・）が生じる。
【００６１】
（ｃ）は、（ａ）のすべり角速度の差分値からバンク路であることを検出し、検出されたｙ（・・）から（ｂ）に示された偏差Δｙ（・・）を減じることで補正し、この補正されたｙ（・・）に基づいて車体横すべり角推定回路３０で推定した車体横すべり角β（＾）の時間変化が一点鎖線で示されている。横軸は時間（ｓ）、縦軸は横すべり角（ｄｅｇ）である。また、同図には比較のため、真値（実線）、減算器２８で補正せず検出されたｙ（・・）をそのまま用いて車体横すべり角推定回路３０で推定した横すべり角（二点鎖線）も示されている。車両がバンク路に進入すると、推定値は真値から乖離し始め、補正しないｙ（・・）を用いて推定し続けると、ｙ（・・）に含まれるＤＣエラー成分のため真値から大きく乖離してしまう（二点鎖線参照）。ところが、時刻ｔ１でバンク路であることを検出してｙ（・・）を補正すると、真値に近いｙ（・・）を得ることができるため、これに基づいて推定される横すべり角も、真値に近い高精度の値を得ることができる（一点鎖線参照）。
【００６２】
また、車体横すべり角推定回路３０としては、定常円旋回モデルを想定し、
【数５】
0004194724.tif 000006
により横すべり角を推定してもよい。ここで、Ｔは車両動特性を与えるためのフィルタ定数、ｓはラプラス演算子、Ａ、Ｂはタイヤ特性や車両質量等により定まる車両定数、Ｖは車速、δｆは舵角である。この式において、Ａ、Ｂの値を路面のすべり状態に応じて適宜変更することで、路面のすべり状態に応じて正確な横すべり角を推定することができ、バンク路であることを検出できる。また、オブザーバを用いて推定してもよい。いずれにせよ、車体横すべり角推定回路３０としては、路面のすべり状態を考慮して高精度に横すべり角を推定することが好適である。
【００６３】
また、本実施形態では、バンク路検出回路１８でバンク路であることを検出した場合に、ｙ（・・）−Δｙ（・・）により検出されたｙ（・・）を補正しているが、他の方法でｙ（・・）を補正することも可能である。例えば、車両の上下方向の重力加速度を検出するＧセンサを設け、検出された重力加速度に基づいて
【数６】
φ＝ｃｏｓ-1（Ｇｚ／ｇ）
により路面のカントあるいは傾斜角φを算出する。ここで、ＧｚはＧセンサで検出された重力加速度であり、ｇは平坦路における重力加速度（９．８ｍ／ｓ2）である。そして、この傾斜角φに基づき、検出されたｙ（・・）に対してｙ（・・）ｃｏｓφとすることで補正することができる。
【００６４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、路面状態によらず車体横すべり角などの車両走行状態量を高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  実施形態の全体構成図である。
【図２】  図１における車体横すべり角推定回路の構成図である。
【図３】  図２におけるタイヤ特性決定回路の構成図である。
【図４】  図２における推定値補正回路の構成図である。
【図５】  図４における通常状態補正回路の構成図である。
【図６】  図４における旋回異常状態補正回路の構成図である。
【図７】  図１におけるすべり角速度演算回路の機能ブロック図である。
【図８】  図１におけるすべり角速度演算回路の他の機能ブロック図である。
【図９】  図１におけるバンク路検出回路の動作を示すグラフ図である。
【図１０】  実施形態のすべり角等の時間変化を示すタイミングチャートである。
【図１１】  図１における車体横すべり角推定回路の他の構成図である。
【図１２】  図１１における非線形モデルに基づく推定系の構成図である。
【符号の説明】
１０  走行状態検出装置、１２  微分器、１３  減算器、１４  すべり角速度演算回路、１８  バンク路検出回路、２０  切換器、２２  乗算器、２４，２８減算器、２６  ローパスフィルタ回路、３０  車体横すべり角推定回路。
【図１】
0004194724.tif 000007
【図２】
0004194724.tif 000008
【図３】
0004194724.tif 000009
【図４】
0004194724.tif 000010
【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】
0004194724.tif 000016
【図１１】
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【図１２】
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