【手続補正書】
【提出日】平成30年7月25日(2018.7.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両挙動（１０）に影響を及ぼす少なくとも１つの変数（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ，μ）の予測のための方法であって、
前記車両（１０）の動的変数（ＭＱ）を移動中に測定することと、
リアルタイムで前記変数（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ）の予測
2017532253.tif 000001
を、前記測定された動的変数（ＭＱ）に基づいて算出することと、
を含み、
前記少なくとも１つの変数（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ，μ）の前記予測を、予測手順（ＤＶＳβ；ＤＶＳβｖ；ＤＶＳβｖμ）により算出すること（２３０）であって、
前記車両（１０）の移動中に測定される動的変数（ＭＱ）のセットを、各々の時間間隔（ｎｙ，ｎｗ，ｎΨ，ｎｘ，ｎα）において考慮すること、および、
前記測定される動的変数（ＭＱ）のセットにおいて、前記変数（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ）に対して算出される少なくとも１つの最適な非線形回帰関数
2017532253.tif 000002
を適用して、前記変数（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ，μ）の前記予測を取得するために予測することであって、
前記最適な非線形回帰関数
2017532253.tif 000003
は、
基準データ（Ｄｄ）の取得されたセットおよび前記車両（１０）の移動中に測定される前記動的変数（ＭＱ）のセットに基づいて、所望の精度レベル（ε）に対して、動作条件（ＯＣ）の所与のセットにおける前記所望の精度レベル（ε）以下の予測エラーを与える回帰関数
2017532253.tif 000004
を見つけること、
を含む、最適な算出手順（２２０）により取得され、
前記基準データ（Ｄｄ）の取得されたセットは、前記動作条件（ＯＣ）の所与のセットにおいて、前記車両（１０）の前記測定された動的変数（ＭＱ）および前記車両（１０）の横速度（ｖｙ）および縦速度（ｖｘ）に対応する変数を含む変数の基準データ（Ｄｄ）のセットを取得すること（２１０）により取得される、
予測すること、
を備える、算出すること、
により特徴づけられる、方法。
【請求項２】
前記測定される動的変数（ＭＱ）は、ステアリング角（α）、横加速度（ａｙ）、４つの車輪速度（ｗｓ）、ヨーレート
2017532253.tif 000005
、縦加速度（ａｘ）を含み、前記動作条件（ＯＣ）の所与のセットにおいて、基準データ（Ｄｄ）のセットを取得する（２１０）前記動作は、前記測定される動的変数（ＭＱ）および横速度（ｖｙ）および縦速度（ｖｘ）に関するデータを取得することを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記基準データ（Ｄｄ）のセットを、テスト車両（１０’）においてテストすることにより、および／または、前記車両（１０）のシミュレータ（１０’’）により、取得すること（２１０）により特徴づけられる、請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
最適な非線形回帰関数
2017532253.tif 000006
を取得する前記動作（２２０）は、
所与のフェージングメモリを伴う関数のクラス
2017532253.tif 000007
に属する関数
2017532253.tif 000008
を考慮して、任意の時間間隔ｔに対する、および、動作条件（ＯＣ）の所与のセット全体に対する、前記変数（β；ｖｘ，ｖｙ，μ）に対する最大予測エラー
2017532253.tif 000009
を最小にする前記クラス
2017532253.tif 000010
における前記関数を見つけるステップと、
前記前のステップにおいて最適な非線形回帰
2017532253.tif 000011
関数として見つかった前記関数を割り当てて、前記車両挙動に影響を及ぼす前記変数の前記予測
2017532253.tif 000012
を取得する（２２０）ステップと、
を含むことを特徴とする、請求項１から３のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
予測される車両挙動（１０）に影響を及ぼす前記少なくとも１つの変数（（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ，μ）は、前記横滑り角
2017532253.tif 000013
であることを特徴とする、請求項１から４のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
車両挙動（１０）に影響を及ぼす前記少なくとも１つの変数（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ，μ）は、前記横速度（ｖｘ）および前記縦速度（ｖｙ）を含み、
縦速度の予測
2017532253.tif 000014
は、前記縦速度（ｖｘ）に関連する前記測定された動的変数（ＭＱ）のセットのサブセット（ｒｘ）に基づいて前記最適な算出により算出される最適な非線形回帰関数
2017532253.tif 000015
として取得され、
前記サブセット（ｒｘ）は、ステアリング角（α）、４つの車輪速度（ｗｓ）、および、縦加速度（ａｘ）と関連するデータを含み、
横速度の予測
2017532253.tif 000016
は、横加速度（ａｙ）およびヨーレート
2017532253.tif 000017
を含む前記測定された動的変数（ｒβ）のセットの追加的なサブセット（ｒｙ）および先に取得された縦速度の前記予測
2017532253.tif 000018
に基づいて前記最適な算出により算出される最適な非線形回帰関数
2017532253.tif 000019
として取得されることを特徴とする、請求項１から４のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記横滑り角
2017532253.tif 000020
の前記予測を、前記横速度の予測
2017532253.tif 000021
および前記縦速度の予測
2017532253.tif 000022
の関数として、特に、それらの比率の逆正接として算出することを含むことを特徴とする、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記基準データセット（Ｄｄ）を複数（Ｌ）の基準サブセット（Ｄｄ１，Ｄｄ２，．．，ＤｄＬ）に、前記動作条件（ＯＣ）の所与のセットにおける対象の動作条件（（μ））の値（μ１，μ２）にしたがって、特に、前記道路タイヤ摩擦係数（μ）にしたがって分割することと、
前記基準サブセット（Ｄｄ１，Ｄｄ２，．．，ＤｄＬ）に対応して、さらに値がリアルタイムで前記車両（１０）において測定され
2017532253.tif 000023
、値が前記対象の条件（μ）に依存する、前記車両挙動に影響を及ぼす変数
2017532253.tif 000024
の複数の予測
2017532253.tif 000025
を、最適な非線形回帰関数
2017532253.tif 000026
を取得する（２２０）前記動作により取得することと、
前記測定された変数
2017532253.tif 000027
と、係数のベクトル
2017532253.tif 000028
により判定される前記係数を有する前記車両挙動に影響を及ぼす前記変数
の予測
2017532253.tif 000029
の線形的な組み合わせとの間の差を最小にする最適化問題の係数解決策のベクトル
2017532253.tif 000030
を取得することと、
を含むことを特徴とする、請求項１から５のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記対象の動作条件の前記実時間値（μ１，μ２）を、係数の前記ベクトル
2017532253.tif 000031
に基づいて検出することを含み、前記対象の動作条件は、特に、前記道路タイヤ摩擦係数であることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記基準サブセット（Ｄｄ１，Ｄｄ２，．．，ＤｄＬ）に対応する前記横滑り角の予測
2017532253.tif 000032
を、最適な非線形回帰関数
2017532253.tif 000033
を取得する前記動作（２２０）により取得することと、
前記横滑り角（β）の前記予測
2017532253.tif 000034
を、前記線形パラメータ
2017532253.tif 000035
の前記横滑り角予測の線形的な組み合わせとして算出することと、
を含むことを特徴とする、請求項８または請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
車両挙動（１０）に影響を及ぼす少なくとも１つの変数（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ，μ）の予測のための仮想センサであって、処理モジュール（１１）に実装され、前記車両（１０）の移動中に測定される前記動的変数（ＭＱ）のセットを利用して、前記測定された動的変数（ＭＱ）のセットに少なくとも１つの最適な非線形回帰関数
2017532253.tif 000036
を適用する前記車両（１０）の移動力学を示す少なくとも１つの変数（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ，μ）の前記予測を算出して（２３０）前記予測を取得するよう構成され、前記最適な非線形回帰関数
2017532253.tif 000037
は、請求項１から請求項１０のうちのいずれか１項に記載の方法にしたがって取得される、仮想センサ。
【請求項１２】
前記処理モジュール（１１）は、電子制御ユニットまたは前記車両（１０）の電子制御ボードに備えられる、請求項１１に記載のセンサ。
【請求項１３】
前記センサは、前記車両（１０）の移動中に測定される前記動的変数（ＭＱ）のセットを、ＥＳＣ（電子安定制御）システムを備える前記車両（１０）の動的変数（ＭＱ）を測定するよう構成されるモジュール（１２）から受信することを含む、請求項１１または請求項１２に記載のセンサ。
【請求項１４】
車両挙動（１０）に影響を及ぼす少なくとも１つの変数（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ，μ）の予測のためのシステムに統合され、前記車両（１０）の動的変数（ＭＱ）を移動中に測定するよう構成される前記モジュール（１２）を含み、
前記処理モジュール（１１）は、リアルタイムで、車両挙動（１０）に影響を及ぼす少なくとも１つの変数（β；ｖｘ，ｖｙ，Ψ，μ）の予測
2017532253.tif 000038
を、前記測定される動的変数（ＭＱ）に基づいて算出するよう構成されることを特徴とする、請求項１１から１３のうちのいずれか１項に記載のセンサ。
【請求項１５】
請求項１１から１４のうちのいずれか１項に記載のセンサを備える、特に自動車である、車両。
【請求項１６】
少なくとも１つのコンピュータのメモリ内にロードされることができ、製品が少なくとも１つのコンピュータ上で実行されると、請求項１から１０のうちのいずれか１項の方法のステップを実行可能なソフトウェアコードの部分を備える、コンピュータプログラム製品。