(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車輪の路面に対するグリップ状態を路面μ勾配を用いて検出するグリップ状態検出手段と、
車体スリップ角を演算するために必要な車体の挙動を表す物理量を検出する物理量検出手段と、
グリップ状態各々毎に対応して予め定められかつ前記物理量検出手段により検出された前記物理量に基づいて、車両の運動方程式における前輪及び後輪の横力を線形特性として車体のスリップ角を推定する第１のスリップ角推定処理及び車両の運動方程式における前輪及び後輪の横力を非線形特性として車体のスリップ角を推定する第２のスリップ角推定処理を含む車体スリップ角を演算する複数の演算処理の内、前記グリップ状態検出手段により検出されたグリップ状態に対応する演算処理を選択的に実行する演算実行手段と、
を備えた車体スリップ角演算装置。
【請求項２】
前記グリップ状態には車両の旋回が限界である旋回限界状態が含まれ、
前記演算実行手段は、前記物理量検出手段により検出された前記物理量に含まれかつ前記旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算する誤差減少演算処理を更に含み、前記グリップ状態検出手段により前記旋回限界状態が検出された場合には、前記誤差減少演算処理を実行する、
ことを特徴とする請求項１記載の車体スリップ角演算装置。
【請求項３】
前記演算実行手段は、前記誤差減少演算処理を実行する際は、
車体スリップ角を前回演算するのに用いた前記物理量を無視して、車体スリップ角を今回演算するために新たに検出された前記物理量を積分することにより、前記旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算することを特徴とする請求項２記載の車体スリップ角演算装置。
【請求項４】
前記グリップ状態には、車輪の横力に対して車体スリップ角が線形である線形状態が含まれ、
前記演算実行手段は、前記グリップ状態検出手段により前記線形状態が検出された場合に前記第１のスリップ角推定処理によりスリップ角を演算しかつ演算された車体スリップ角が限定値を超えた場合は、前記演算された車体スリップ角を限定値に規制することを特徴とする、
請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の車体スリップ角演算装置。
【請求項５】
車両の旋回が限界である旋回限界状態を路面μ勾配を用いて検出する旋回限界状態検出手段と、
車体スリップ角を演算するために必要な車体の挙動を表す物理量を検出する物理量検出手段と、
前記旋回限界状態検出手段により前記旋回限界状態が検出された場合、前記物理量検出手段により検出された前記物理量に基づいて、前記前記物理量に含まれかつ前記旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算する車体スリップ角演算手段と、
を備えた車体スリップ角演算装置。
【請求項６】
前記グリップ状態検出手段は、車両が走行開始してグリップ状態が予め定めた高い状態を検出した時からのμ勾配の平均値を算出した路面μ勾配初期値とμ勾配の平均値との比をグリップ状態を表す値として算出し、グリップ状態毎に予め定めた閾値と比較することでグリップ状態を検出することを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の車体スリップ角演算装置。
【請求項７】
前記旋回限界状態検出手段は、車両が走行開始してグリップ状態が予め定めた高い状態を検出した時からのμ勾配の平均値を算出した路面μ勾配初期値とμ勾配の平均値との比を算出し、予め定めた前記旋回限界状態を検出するための閾値と比較することで前記旋回限界状態を検出することを特徴とする請求項５に記載の車体スリップ角演算装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車体スリップ角演算装置に係り、より詳しくは、車体の挙動を表す物理量に基づいて車体スリップ角を演算する車体スリップ角演算装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、特開平９―５８４４４号公報に記載されているように、車体のスリップ角βは、車両の横方向速度Ｖｙを車両の前後方向速度Ｖｘで除することにより求めることができる。横方向速度Ｖｙは、車両に作用する並進方向加速度を積分することで求めることができる。更に、並進方向加速度は、前後方向速度Ｖｘと、車両に作用する横方向加速度Ｇｙと、重心Ｃ回りのヨーレートγを用いて、Ｇｙ−Ｖｘ・γと表すことができる。よって、車体のスリップ角βは、β＝∫｛（Ｇｙ／Ｖｘ）−γ｝ｄｔと表すことができる。Ｇｙおよびγは、それぞれ横加速度センサおよびヨーレートセンサにより、検出することができる。また、Ｖｘは車速Ｖで近似することができる。このため、車体のスリップ角βは、横加速度センサ、ヨーレートセンサ、および車速センサが搭載される車両においては、容易に演算することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、車輪の路面に対するグリップ状態が変化する、即ち、例えば、車両が走行する路面の横断勾配が大きくなると、横方向加速度Ｇｙに横断勾配の成分が含まれるようになり、車体のスリップ角を正確に求めることができない。
【０００４】
本発明は、上記事実に鑑み成されたもので、車輪の路面に対するグリップ状態に係わらず車体スリップ角を正確に演算することの可能な車体スリップ角演算装置を提案することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的達成のため請求項１記載の発明は、車輪の路面に対するグリップ状態を路面μ勾配を用いて検出するグリップ状態検出手段と、車体スリップ角を演算するために必要な車体の挙動を表す物理量を検出する物理量検出手段と、グリップ状態各々毎に対応して予め定められかつ前記物理量検出手段により検出された前記物理量に基づいて、車両の運動方程式における前輪及び後輪の横力を線形特性として車体のスリップ角を推定する第１のスリップ角推定処理及び車両の運動方程式における前輪及び後輪の横力を非線形特性として車体のスリップ角を推定する第２のスリップ角推定処理を含む車体スリップ角を演算する複数の演算処理の内、前記グリップ状態検出手段により検出されたグリップ状態に対応する演算処理を選択的に実行する演算実行手段と、を備えている。
【０００６】
グリップ状態検出手段は、車輪の路面に対するグリップ状態を検出し、物理量検出手段は、車体スリップ角を演算するために必要な車体の挙動を表す物理量を検出する。
【０００７】
演算実行手段は、複数のグリップ状態各々毎に対応して、物理量検出手段により検出された上記物理量に基づいて車体スリップ角を演算する複数の演算処理を予め定めている。そして、演算実行手段は、グリップ状態検出手段により検出されたグリップ状態に対応する演算処理を選択的に実行する。
【０００８】
このように、車輪の路面に対する複数のグリップ状態各々毎に対応して車体スリップ角を演算する複数の演算処理を予め定め、検出されたグリップ状態に対応する演算処理を選択的に実行するので、車輪の路面に対するグリップ状態に係わらず車体スリップ角を正確に演算することができる。
【０００９】
ここで、請求項２記載の発明のように、上記グリップ状態には車両の旋回が限界である旋回限界状態が含まれ、演算実行手段は、物理量検出手段により検出された物理量に含まれかつ旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算する誤差減少演算処理を含み、グリップ状態検出手段により旋回限界状態が検出された場合には、誤差減少演算処理を実行する。
【００１０】
このように、旋回限界状態が検出された場合に、物理量検出手段により検出された上記物理量に含まれかつ旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算する誤差減少演算処理を実行するので、誤差の影響が時に大きい旋回限界状態の場合においても、車体スリップ角を正確に演算することができる。
【００１１】
なお、演算実行手段は、このように、誤差減少演算処理を実行する際は、請求項３のように、車体スリップ角を前回演算するのに用いた物理量を無視して、車体スリップ角を今回演算するために新たに検出された前記物理量を積分することにより、旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算する。
【００１２】
このように、車体スリップ角を前回演算するのに用いた物理量を無視して、車体スリップ角を今回演算するために新たに検出された物理量を積分することにより、旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算するので、上記物理量に含まれかつ旋回限界状態による過去の誤差の影響を無くすことができ、誤差の影響が時に大きい旋回限界状態の場合においても、車体スリップ角を正確に演算することができる。
【００１３】
一方、請求項４のように、上記グリップ状態には、車輪の横力に対して車体スリップ角が線形である線形状態が含まれ、演算実行手段は、グリップ状態検出手段により線形状態が検出された場合に第１のスリップ角推定処理によりスリップ角を演算しかつ演算された車体スリップ角が限定値を超えた場合は、前記演算された車体スリップ角を限定値に規制する。
【００１４】
このように、車輪の横力に対して車体スリップ角が線形である線形状態が検出されかつ演算された車体スリップ角が限定値を超えた場合は、演算された車体スリップ角を限定値に規制するので、検出精度の悪化を防止することができる。
【００１５】
請求項５記載の発明は、車両の旋回が限界である旋回限界状態を路面μ勾配を用いて検出する旋回限界状態検出手段と、車体スリップ角を演算するために必要な車体の挙動を表す物理量を検出する物理量検出手段と、前記旋回限界状態検出手段により前記旋回限界状態が検出された場合、前記物理量検出手段により検出された前記物理量に基づいて、前記前記物理量に含まれかつ前記旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算する車体スリップ角演算手段と、を備えている。
【００１６】
旋回限界状態検出手段は、車両の旋回が限界である旋回限界状態を検出する。物理量検出手段は、車体スリップ角を演算するために必要な車体の挙動を表す物理量を検出する。
【００１７】
車体スリップ角演算手段は、旋回限界状態検出手段により旋回限界状態が検出された場合、物理量検出手段により検出された物理量に基づいて、物理量に含まれかつ旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算する。
【００１８】
このように、旋回限界状態が検出された場合に、物理量検出手段により検出された上記物理量に含まれかつ旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算するので、誤差の影響が時に大きい旋回限界状態の場合においても、車体スリップ角を正確に演算することができる。
【００１９】
なお、本発明における車体スリップ角演算手段は、上記のように、車体スリップ角を前回演算するのに用いた物理量を無視して、車体スリップ角を今回演算するために新たに検出された前記物理量を積分することにより、旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算するようにしてもよい。これにより上記と同様に、上記物理量に含まれかつ旋回限界状態による過去の誤差の影響を無くすことができ、誤差の影響が時に大きい旋回限界状態の場合においても、車体スリップ角を正確に演算することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
図１に示すように、本実施の形態に係る車体スリップ角演算装置は、車輪速度センサ１２により検出された車輪速度に基づいて、スリップ速度に対する車輪と路面との間の摩擦係数μの勾配である路面μの勾配（以下、μ勾配）を演算する路面μ勾配演算回路１４と、車輪速度センサ１２により検出された車輪速度に基づいて、車輪の振動の大きさを表す物理量である振動レベルを演算する振動レベル演算回路１６と、を備えている。
【００２２】
また、本実施の形態に係る車体スリップ角演算装置は、温度センサ１８により検出された環境温度、ワイパ作動検出センサ２０により検出されたワイパの作動状態、車速センサ２２により検出された車速、路面μ勾配演算回路１４により演算されたμ勾配、及び振動レベル演算回路１６により演算された振動レベルに基づいて、車輪の路面に対するグリップ状態を検出する、本発明のグリップ状態検出手段としてのタイヤグリップ状態検出回路２４を備えている。
【００２３】
更に、本実施の形態に係る車体スリップ角演算装置は、複数（本実施の形態では３つ（なお、３に限定されない））のグリップ状態各々毎に対応して予め定められかつ上記車速センサ２２により検出された車速、ヨーレートセンサ２６により検出されたヨーレート、車両に作用する横方向加速度を検出するセンサ（図示しない）、及び舵角センサ２８により検出された舵角に基づいて車体スリップ角を演算する複数の演算処理の内、上記タイヤグリップ状態検出回路２４により検出されたグリップ状態に対応する演算処理を選択的に実行して車体スリップ角を演算する、演算実行手段及び車体スリップ角演算手段としての車体スリップ角演算回路３０を備えている。
【００２４】
なお、車輪速度センサ１２、路面μ勾配演算回路１４、振動レベル演算回路１６、及びタイヤグリップ状態検出回路２４は、例えば４輪の各車輪毎に配置されている。
【００２５】
次に、図２を参照して、路面μ勾配演算回路１４及び振動レベル演算回路１６を詳細に説明する。
【００２６】
ここで、車輪速度センサ１２は、各車輪の車輪速度に応じたセンサ出力信号を出力するいわゆる車輪速センサと、該センサ出力信号から各車輪の実際の回転速度信号（以下、車輪速度信号という）を演算する演算手段と、から構成することができる。
【００２７】
路面μ勾配演算回路１４は、上記車輪速度センサ１２により検出された各車輪の車輪速度信号から路面外乱を受けた車輪共振系の応答出力としての各車輪の車輪速振動を検出する前処理フィルタ３２と、検出された車輪速振動を満足するような各車輪の伝達関数を最小自乗法を用いて同定する伝達関数同定回路３４と、同定された伝達関数に基づいて、μ勾配を各車輪毎に演算する演算回路３６と、を備えている。
【００２８】
前処理フィルタ３２は、本車輪共振系の共振周波数と予想される周波数を中心として一定の帯域の周波数成分のみを通過させるバンドパスフィルタや、該共振周波数成分を含む高帯域の周波数成分のみを通過させるハイパスフィルタなどで構成することができる。なお、本実施の形態では、このバンドパスフィルタ或いはハイパスフィルタの周波数特性を規定するパラメータを一定値に固定したものである。
【００２９】
なお、この前処理フィルタ３２の出力は、直流成分を除去したものとする。すなわち、車輪速度信号の回りの車輪速振動のみが抽出される。
【００３０】
いまここで、前処理フィルタ３２の伝達関数Ｆ（ｓ）を、
【００３１】
【数１】
0003735506.tif 000002
【００３２】
とする。ただし、ｃiはフィルタ伝達関数の係数、ｓはラプラス演算子である。
【００３３】
次に、伝達関数同定回路３４が依拠する演算式を導出しておく。なお、本実施の形態では、前処理フィルタ３２の演算を、伝達関数同定回路３４の演算に含めて実施する。
【００３４】
まず、同定すべき伝達関数は、路面外乱ΔＴdを加振入力として、このとき前処理フィルタ３２により検出された車輪速振動Δω1を応答出力とする２次のモデルとする。すなわち、
【００３５】
【数２】
0003735506.tif 000003
【００３６】
の振動モデルを仮定する。ここに、ｖは車輪速度信号を観測するときに含まれる観測雑音である。（２）式を変形すると、次式を得る。
【００３７】
【数３】
0003735506.tif 000004
【００３８】
まず、（３）式に（１）式の前処理フィルタを掛けて得られた式を離散化する。このとき、Δω1、ΔＴd、ｖは、サンプリング周期Ｔｓ毎にサンプリングされた離散化データΔω1  （ｋ）、ΔＴｄ  （ｋ）、ｖ（ｋ）（ｋはサンプリング番号：ｋ＝１，２，３，．．．．  ）として表される。また、ラプラス演算子ｓは、数４に示すように、所定の離散化手法を用いて離散化することができる。本実施の形態では、１例として、次の双一次変換により離散化するものとする。なお、ｄは１サンプル遅延演算子である。
【００３９】
【数４】
0003735506.tif 000005
【００４０】
また、前処理フィルタの次数ｍは、２以上が望ましいので、本実施の形態では、演算時間も考慮してｍ＝２とし、これによって次式を得る。
【００４１】
【数５】
0003735506.tif 000006
【００４２】
また、最小自乗法に基づいて、車輪速振動Δω1の各データから伝達関数を同定するために、（４）式を、同定すべきパラメータに関して一次関数の形式となるように、次式のように変形する。なお、”T”を行列の転置とする。
【００４３】
【数６】
0003735506.tif 000007
【００４４】
である。上式において、θが同定すべき伝達関数のパラメータとなる。
【００４５】
次に、振動レベル演算回路１６は、車輪速度センサ１２によって検出された車輪速度信号のうち、少なくとも１つの共振点または少なくとも１つの反共振点を含む周波数が低周波数領域より大きい所定範囲の車輪速度信号を抽出するバンドパスフィルタ３８を備えている。バンドパスフィルタ３８には、バンドパスフィルタ３８より抽出された車輪速度信号に基づいて、車輪の振動の大きさを表す物理量、本実施の形態では、振動レベルを演算する演算回路４０が接続されている。
【００４６】
次に、タイヤグリップ状態検出回路２４を説明する。図３に示すように、タイヤグリップ状態検出回路２４は、車輪の路面に対するグリップ状態が高い状態である基準状態を検出する基準状態検出回路４２と、基準状態検出回路４２により検出された基準状態におけるμ勾配の平均値であるμ勾配初期値を記憶する路面μ勾配初期値記憶回路４４と、路面μ勾配初期値記憶回路４４に記憶されたμ勾配初期値と検出されたμ勾配値とを比較して、タイヤグリップ状態を表す値を出力する路面μ勾配値比較回路４６と、を備えている。
【００４７】
図４に示すように、基準状態検出回路４２は、車輪速度センサ１２により検出された左右輪の車輪速度、車速センサ２２により検出された車速、振動レベル演算回路１６により演算された振動レベル、ワイパ作動検出センサ２０により検出されたワイパ作動状態、及び温度センサ１８により検出さた環境温度が入力され、これらから車両が直進かつ一定速度で走行しかつ振動レベルが低い高μ路を走行していることを検出して信号を出力するＡＮＤ回路５２と、ＡＮＤ回路５２から信号が入力された場合、路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配に出力を切り替える切替回路５４と、切替回路５４からの出力に基づいて車輪の路面に対するグリップ状態が高い状態である基準状態であることを示す高μ路フラグを出力する高μ路検出回路５６と、を備えている。
【００４８】
高μ路検出回路５６は、切替回路５４からの出力（路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配）がしきい値α（予め実験等により定めた高μ路走行時のμ勾配の最大値に近い値（図８参照））より大きいか否かを判定する比較回路５８と、比較回路５８により路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配がしきい値αより大きいと判定された場合には、判定された回数をカウント（変数ｉを１インクリメント）するカウンタ６０と、一定時間以上カウント値が更新されない場合にカウンタ６０のカウント値をリセット（ｉ＝０）するクロック回路６２と、カウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいか否かを判定する比較器６４と、比較器６４によりカウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいと判定された場合に、メモリ６６に記憶された高μ路フラグを出力し、カウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいと判定されなかった場合に、メモリ６８に記憶された非高μ路フラグを出力するように切り替える切替器７０と、を備えている。なお、カウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいと判定された場合に、メモリ６６に記憶された高μ路フラグを出力するようにしているのは、高μ路でなくてもノイズや路面状態等によりμ勾配がしきい値より大きくなる場合があり、これにより高μ路フラグが出力されないようにするためである。
【００４９】
図５に示すように、路面μ勾配初期値記憶回路４４は、高μ路フラグ及び車速センサ２２からの信号（走行開始）が入力された場合、即ち、車両が走行を開始し、車輪の路面に対するグリップ状態が高い状態の場合に信号を出力するＡＮＤ回路７４と、ＡＮＤ回路７４からの信号が入力されたときからの所定時間内のμ勾配を平均するμ勾配平均値算出回路７２と、μ勾配平均値算出回路７２により算出されたμ勾配平均値をμ勾配初期値μＩとして記憶するμ勾配初期値記憶回路７６と、を備えている。
【００５０】
図６に示すように、路面μ勾配値比較回路４６は、路面μ勾配演算回路１４により演算されたμ勾配の平均値μｒを移動平均処理等により算出するμ勾配平均値算出回路７８と、図示しないタイマからのタイマ信号が入力される毎にオンする切替器８０と、μ勾配初期値μＩとμ勾配の平均値μｒとの比（μｒ／μＩ）を算出してタイヤグリップ状態を表す値として出力するμ勾配値比較回路８２と、を備えている。
【００５１】
次に、本実施の形態の作用を説明する。本実施の形態に係る車体スリップ角演算回路３０は、複数のグリップ状態各々毎に対応して予め定められかつ上記車速センサ２２により検出された車速、ヨーレートセンサ２６により検出されたヨーレート、及び舵角センサ２８により検出された舵角に基づいて車体スリップ角を演算する複数の演算処理の内、上記タイヤグリップ状態検出回路２４により検出されたグリップ状態に対応する演算処理を選択的に実行して車体スリップ角を演算するものである。
【００５２】
まず、タイヤグリップ状態検出回路２４によるグリップ状態の検出内容を説明する。このために、路面μ勾配演算回路１４の演算内容及び振動レベル演算回路１６の演算内容を最初に説明する。
【００５３】
伝達関数同定回路３４では、検出された車輪速振動Δω1の離散化データを(１１)式に順次当てはめた各データに対し、最小自乗法を適用することによって、未知パラメータθを推定し、これにより伝達関数を同定する。
【００５４】
具体的には、検出された車輪速振動Δω1を離散化データΔω（ｋ）（ｋ＝１，２，３，．．．）に変換し、該データをＮ点サンプルし、次式の最小自乗法の演算式を用いて、伝達関数のパラメータθを推定する。
【００５５】
【数７】
0003735506.tif 000008
【００５６】
ここに、記号”＾”の冠した量をその推定値と定義することにする。
【００５７】
また、上記最小自乗法は、次の漸化式によってパラメータθを求める逐次型最小自乗法として演算してもよい。
【００５８】
【数８】
0003735506.tif 000009
【００５９】
ここに、ρは、いわゆる忘却係数で、通常は０．９５〜０．９９の値に設定する。このとき、初期値は、
【００６０】
【数９】
0003735506.tif 000010
【００６１】
とすればよい。
【００６２】
また、上記最小自乗法の推定誤差を低減する方法として、種々の修正最小自乗法を用いてもよい。本実施の形態では、補助変数を導入した最小自乗法である補助変数法を用いた例を説明する。該方法によれば、（９）式の関係が得られた段階でｍ（ｋ）を補助変数として、次式を用いて伝達関数のパラメータを推定する。
【００６３】
【数１０】
0003735506.tif 000011
【００６４】
また、逐次演算は、以下のようになる。
【００６５】
【数１１】
0003735506.tif 000012
【００６６】
補助変数法の原理は、以下の通りである。（１６）式に（１５）式を代入すると、
【００６７】
【数１２】
0003735506.tif 000013
【００６８】
となるので、（１９）式の右辺第２項が零となるように補助変数を選べばθの推定値は、θの真値に一致する。そこで、本実施の形態では、補助変数として、ζ（ｋ）＝［−ξy1（ｋ）−ξy2（ｋ）］Tを式誤差ｒ（ｋ）と相関を持たないほどに遅らせたものを利用する。すなわち、
ｍ（ｋ）＝［−ξy1（ｋ−Ｌ）−ξy2（ｋ−Ｌ）］T        （２０）
とする。ただし、Ｌは遅延時間である。
【００６９】
上記のようにして伝達関数を同定した後、演算回路３６において、路面μ勾配Ｄ０に関係する物理量を、
【００７０】
【数１３】
0003735506.tif 000014
【００７１】
と演算する。このように（２１）式により路面μ勾配Ｄ０に関係する物理量を演算できると、例えば、該物理量が小さいとき、タイヤと路面との間の摩擦特性が飽和状態であると容易に判定できる。
【００７２】
ところで、車輪速度センサ１２により、検出された車輪速度信号は、周波数に応じて分解すると、図９に示すように、２つの共振点と１つの反共振点を有する。２つの共振点のうち周波数が小さい側の共振点は、タイヤ慣性などに基づく前後共振点であり、周波数はｆ1（１５〜２０）Ｈｚである。また、２つの共振点のうち周波数が高い側の共振点は、タイヤの空気圧やタイヤゴム弾性に基づく捩れ共振点であり、周波数はｆ3（３５〜４０）Ｈｚである。そして、車輪速度信号には、色々な信号に対して不感帯の反共振点を有し、周波数ｆ2（２０〜２５）Ｈｚである。本実施の形態に係るバンドパスフィルタ３８は、車輪速度センサ１２により検出された車輪速度信号のうち、捩れ共振点（周波数ｆ3）含む所定範囲Δｆの車輪速度信号を抽出している。なお、バンドパスフィルタ３８は、捩れ共振点以外の、前後共振点や反共振点を含む所定範囲Δｆの車輪速度信号を抽出するようにしてもよい。
【００７３】
演算回路４０は次式より定まる車輪速度信号の振動レベルＧ（Ｎ）を演算する。なお、バンドパスフィルタ３８の出力はω（ｋ）である。
【００７４】
【数１４】
0003735506.tif 000015
【００７５】
なお、演算回路４０は、実際には、演算タイミング毎に、
【００７６】
【数１５】
0003735506.tif 000016
【００７７】
の漸化式を逐次的に演算する。このように、演算回路４０で振動レベルを演算するのは、路面μ勾配は、突起乗り越し等により、適正に推定されないからである。
【００７８】
一方、このようにして得られた振動レベルと路面μ勾配の推定値とを、アスファルト路面、低μ路路面においてプロットすると、図１０に示すようにアスファルト路面と低μ路路面とでは明確に区別されて認識されるとともに、アスファルト路面中に突起を乗り越したとしても、低μ路における領域と明確に区別されて認識される。上記事実に鑑み本発明者は、種々の路面状態毎に振動レベルと路面μ勾配との推定値との関係を求めたところ、図１１に示すように、振動レベルと路面μ勾配の推定値とは各路面状態、例えば低μ路、アスファルト路、石畳路、圧雪路、砂利・非整地路毎に領域毎に明確に区別されて認識出来ることが実験の結果得られた。即ち、例えば、圧雪路は路面μ勾配の推定値としては高μ路（アスファルト路、石畳路）より若干小さい値となっているが、振動レベルの違いによって領域に差が表れている。砂利道等は更に振動レベルが高い領域にあるが、路面μ勾配の推定値は高μ路より低い値となっている。
【００７９】
ここで、前述したように、基準状態検出回路４２のＡＮＤ回路５２には、車輪速度センサ１２により検出された左右輪の車輪速度、車速センサ２２により検出された車速、振動レベル演算回路１６により演算された振動レベル、ワイパ作動検出センサ２０により検出されたワイパ作動状態、及び温度センサ１８により検出さた環境温度が入力される。
【００８０】
即ち、車輪速度センサ１２により検出された左右輪の車輪速度差から車両が直進しているのか判断することができる。車速センサ２２により検出された車速から車両が一定速度で走行しているか判断することができる。ワイパ作動検出センサ２０により検出されたワイパ作動状態から、ワイパが作動していなければ雨が降っていない、即ち、ＤＲＹ路面であると判断することができる。そして、温度センサ１８により検出さた環境温度で、路面が凍結していないか判断することができる。そして、振動レベル演算回路１６により演算された振動レベルと温度センサ１８により検出さた環境温度とから、振動レベルが小さく（例えば０．０１など）かつ路面凍結していなければ、図１１に示した関係から、アスファルト路面（高μ路）を走行していると判断することができる。そして、ＡＮＤ回路５２は、車両が直進かつ一定速度で走行しかつ振動レベルが低い高μ路を走行していることを検出すると信号を出力する。
【００８１】
切替回路５４は、ＡＮＤ回路５２から信号が入力された場合、路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配に出力を切り替える。比較器５８は、切替回路５４からの出力（路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配）がしきい値αより大きいか否かを判定する。カウンタ６０は、比較回路５８により路面μ勾配演算回路１４からのμ勾配がしきい値αより大きいと判定された場合には、判定された回数をカウント（変数ｉを１インクリメント）する。なお、一定時間以上カウント値が更新されない場合にカウンタ６０のカウント値はクロック回路６２からの信号によりリセット（ｉ＝０）される。比較器６４は、カウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいか否かを判定する。そして、切替器７０は、比較器６４によりカウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいと判定された場合に、メモリ６６に記憶された高μ路フラグを出力する。なお、カウンタ６０のカウント値（ｉ）が所定値Ｎより大きいと判定された場合に、メモリ６６に記憶された高μ路フラグを出力しているので、高μ路でなくてもノイズや路面状態等によりμ勾配がしきい値より大きくなる場合があっても、これにより高μ路フラグが出力されないようにすることができる。
【００８２】
路面μ勾配初期値記憶回路４４のＡＮＤ回路７４は、高μ路フラグ及び車速センサ２２からの信号（走行開始）が入力された場合、即ち、車両が走行を開始し、車輪の路面に対するグリップ状態が高い状態の場合に信号を出力する。μ勾配平均値算出回路７２は、ＡＮＤ回路７４からの信号が入力されたときからの所定時間内のμ勾配を平均する。そして、μ勾配初期値記憶回路７６は、μ勾配平均値算出回路７２により算出されたμ勾配平均値をμ勾配初期値μＩとして記憶する。
【００８３】
一方、路面μ勾配値比較回路４６のμ勾配平均値算出回路７８は、路面μ勾配演算回路１４により演算されたμ勾配の平均値μｒを移動平均処理等により算出する。そして、上記タイマ信号が入力されると切替器８０はオンし、これにより、μ勾配値比較回路８２にμ勾配平均値算出回路７８により演算されたμ勾配の平均値μｒが入力され、μ勾配初期値μＩとμ勾配の平均値μｒとの比（μｒ／μＩ）が算出されてタイヤグリップ状態を表す値として出力される。
【００８４】
次に、本実施の形態に係る車体スリップ角演算回路３０の具体的作用を、図７に示したフローチャートを参照して説明する。
【００８５】
ステップ１０２で、各車輪毎に配置された上記μ勾配値比較回路８２からの出力に基づいて、４輪のグリップレベルが第１のしきい値以上か否かを判断する。なお、この第１のしきい値は、車輪の横力に対して車体スリップ角が線形である線形状態であるか否かを判断するための値であり、予め定められている。即ち、４輪のグリップレベルが第１のしきい値以上の場合には、車輪の横力に対して車体スリップ角が線形である線形状態であると判断することができる。
【００８６】
４輪のグリップレベルが第１のしきい値以上でないと判断された場合には、ステップ１０４で、４輪のグリップレベルが第２のしきい値以下か否かを判断する。なお、この第２のしきい値は、車両の旋回が限界である旋回限界状態であるか否かを判断するための値であり、予め定められている。即ち、４輪のグリップレベルが第２のしきい値以下の場合には、旋回限界状態であると判断することができる。ステップ１０４で否定判定された場合は、車輪の横力に対して車体スリップ角が線形である線形状態でなくかつ旋回限界状態でもない中間の状態である。なお、ステップ１０４は、請求項４における旋回限界状態検出手段に対応する。
【００８７】
車輪の横力に対して車体スリップ角が線形である線形状態の場合には、ステップ１０６で、第１のスリップ角推定処理（本発明の演算処理、詳細は後述する）を行う。一方、車輪の横力に対して車体スリップ角が線形である線形状態でなくかつ旋回限界状態でもない中間の状態の場合には、ステップ１０８で、第２のスリップ角推定処理（本発明の演算処理、詳細は後述する）を行う。そして、車両の旋回が限界である旋回限界状態の場合には、ステップ１１０、１１２で、擬似積分（本発明の演算処理、詳細は後述する）を行う。
【００８８】
次に、上記第１のスリップ角推定処理を説明する。車輌のヨーレートの検出値をγとし、車体のスリップ角の推定値βh に対するヨーレートの検出値γと推定値γh との偏差（γ−γh ）のフィードバックゲインをＫb とし、ヨーレートの推定値γh に対するヨーレートの検出値γと推定値γh との偏差（γ−γh ）のフィードバックゲインをＫg とし、車輌の重量をｍとし、車速をＶとし、左右前輪及び左右後輪の横力をそれぞれＦf 及びＦr とし、車輌の重心より前輪及び後輪までの車輌前後方向の距離をそれぞれＬf 及びＬr とすると、車輌のスリップ角の推定値βh の微分値βhd及び車輌の推定ヨーレートγh の微分値γhdはそれぞれ下記の数１６及び数１７の基本方程式により表される。
【数１６】
0003735506.tif 000017
【００８９】
【数１７】
0003735506.tif 000018
また前輪及び後輪のスリップ角をそれぞれβf 及びβr とし、前輪及び後輪のコーナリングパワーをそれぞれＣf 及びＣr とすると、車輌モデルの線形理論によれば、前輪及び後輪の横力Ｆf 及びＦr はそれぞれ下記の数１８及び数１９の式により表される。
【数１８】
0003735506.tif 000019
【００９０】
【数１９】
0003735506.tif 000020
【００９１】
周知の如く、コーナリングパワーＣf 及びＣr は前輪及び後輪のスリップ角βf 及びβr が比較的小さい場合にのみ一定であり、スリップ角βf 及びβr が増大するにつれて漸次減少する。前輪及び後輪のスリップ角βf 及びβr の推定値βfh及びβrhは前輪の舵角δf （δfr及びδflの平均値であってよい）、後輪の舵角δr （δrr及びδrlの平均値であってよい）、車体のスリップ角の推定値βh 、車輌の重心より前輪及び後輪までの長手方向の距離Ｌf 及びＬr 、ヨーレートの推定値γh 、車速Ｖに基づき推定可能であり、それぞれ下記の数２０及び数２１の式により表される。
【００９２】
【数２０】
0003735506.tif 000021
【００９３】
【数２１】
0003735506.tif 000022
【００９４】
上記数２０及び数２１の推定値βfh及びβrhをそれぞれ数１８及び数１９のβf 及びβr に代入し、数１６及び数１７の基本方程式に数１８及び数１９を代入し、上記基本方程式を行列形式にて表すと下記の数２２の如くになる。
【００９５】
【数２２】
0003735506.tif 000023
【００９６】
上記数２２を下記の数２３の如く表現することができる。
【００９７】
【数２３】
0003735506.tif 000024
【００９８】
数２３を更に下記の数２４の通り書き直す。
【００９９】
【数２４】
0003735506.tif 000025
従って（Ａ−ＬＣ）-1（−Ｂ＊δ−γ＊Ｋ）をＸCとおくと、数２４を下記の数２５の如く書き直すことができる。
【０１００】
【数２５】
0003735506.tif 000026
【０１０１】
ＸがＸc に収束するよう数２５を解くことができる。この系は二次の系であるので、二つの極ｐ1 及びｐ2 を有する。従ってβc 及びγc はこれらの極ｐ1 及びｐ2 を用いてそれぞれ下記の数２６及び数２７にて表される。
【０１０２】
【数２６】
0003735506.tif 000027
【０１０３】
【数２７】
0003735506.tif 000028
【０１０４】
尚上記数２６及び数２７に於けるβo 及びγo は下記の数２８の如く定義される。
【０１０５】
【数２８】
0003735506.tif 000029
【０１０６】
またフィードバックゲインＫb 及びＫg は上記二つの極ｐ1 及びｐ2 を用いてそれぞれ下記の数２９及び数３０の如く表される。尚上記数２２に示されている如く、ａ11、ａ12、ａ21、ａ22は行列Ａの成分である。
【０１０７】
【数２９】
0003735506.tif 000030
【０１０８】
【数３０】
0003735506.tif 000031
【０１０９】
車輪のスリップ角βf 及びβr が比較的小さいときには、フィードバックゲインＫb 及びＫg は、その第一のフィードバックゲイン成分Ｋb1及びＫg1として、本願出願人の出願にかかる特願平７−１０７８２号の明細書に記載されている如く求められ、この場合Ｃ11、Ｃ12、Ｃ21、Ｃ22を正の定数として極ｐ1 及びｐ2はそれぞれ下記の数３１及び数３２にて表される。
【０１１０】
【数３１】
0003735506.tif 000032
【０１１１】
【数３２】
0003735506.tif 000033
【０１１２】
次に、第２のスリップ角推定処理を説明する。車輌がスピンするほどに車輪のスリップ状態が進行すると、車体のスリップ角及びヨーレートの何れも増大するが、スリップ角はヨーレートとは逆の符号にて増大する。従って数１１の関係に於いてヨーレートγの比例係数が負になるよう、換言すればスリップ角の推定値がヨーレートの推定値の増大方向とは逆に増大するよう設定されれば、実際の車輌の状況と車輌モデルとのずれが大きくなった場合にも推定誤差が小さく抑えられ、これにより車輌のスリップ角の推定精度が向上する。またヨーレートの推定値はヨーレートの検出値に収束しなければならないので、数２７に於けるヨーレートγの比例係数は正でなければならない。従って非線形領域に於いてはｐ1 及びｐ2 は下記の数３３及び数３４の条件を満たすよう設定される。
【０１１３】
【数３３】
0003735506.tif 000034
【０１１４】
【数３４】
0003735506.tif 000035
【０１１５】
以上の二つの条件を満たす極ｐ1 及びｐ2 の値が図１２及び図１３に於いてハッチングにて示された範囲の値として図示されている。特に図１２は車輌の低速走行時について極ｐ1 及びｐ2 の範囲を示し、図１３は車輌の高速走行時について極ｐ1 及びｐ2 の範囲を示している。極ｐ1 及びｐ2 の範囲は車速の増大につれて図１２の範囲より図１３の範囲に漸次変化する。
【０１１６】
車輌モデルの非線形理論によれば、前輪及び後輪の横力Ｆf 及びＦr は図１４に示されたグラフにより表される。前輪及び後輪のスリップ角βf 及びβr が図１４に於いて例えばβm にて示された値の近傍にまで増大し、前輪及び後輪のスリップ角βf 及びβr とそれらの車輪の横力Ｆf 及びＦr との間の比例関係が大きく失われると、車体のスリップ角の推定は更に修正される。
【０１１７】
コーナリングパワーＣf 及びＣr は時々刻々変化するが、前輪及び後輪の横力Ｆf 及びＦr を便宜的に下記の数２０及び数２１により表現することができる。尚下記の数３５及び数３６に於いて、ΔＦf 及びΔＦr はコーナリングパワーＣp の誤差や路面の摩擦係数μの推定誤差等を含む推定誤差である。またＦf0及びＦr0は定数ではなくそれぞれβfh及びβrhの関数になるが、βfh及びβrhの現在値βm の近傍のみを考えるとすればこれらを定数に近似することができる。
【０１１８】
【数３５】
0003735506.tif 000036
【０１１９】
【数３６】
0003735506.tif 000037
【０１２０】
数３５及び数３６のＦf 及びＦr を上記数３１及び数３２に代入し、その結果を行列形式にて表現すれば下記の数３７の如くになる。
【０１２１】
【数３７】
0003735506.tif 000038
【０１２２】
数３７をラプラス変換すると下記の数３８の如く表される。
【０１２３】
【数３８】
0003735506.tif 000039
【０１２４】
タイヤ横力の非線形領域（但し、上記中間状態）に於いて推定される横力は大きい誤差を含んでいるので、フィードバック係数αが調節されることにより、前輪のタイヤグリップが飽和状態にあるときにはΔＦf よりβh への伝達関数が０にされ、後輪のタイヤグリップが飽和状態にあるときにはΔＦr よりβh への伝達関数が０にされ、これにより横力の推定誤差による車輌のスリップ角βの推定誤差が低減される。
【０１２５】
ΔＦf よりβh への伝達関数を０にするためのフィードバック係数αは下記の数３９にて表され、ΔＦr よりβh への伝達関数を０にするためのフィードバック係数αは下記の数４０にて表される。
【０１２６】
【数３９】
0003735506.tif 000040
【０１２７】
【数４０】
0003735506.tif 000041
【０１２８】
次に、上記擬似積分を説明する。擬似積分は、旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算する誤差減少演算処理であり、
車体スリップ角を前回演算するのに用いた物理量を無視して、車体スリップ角を今回演算するために新たに検出された前記物理量を積分することにより、前記旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させるものである。
【０１２９】
即ち、ステップ１１０で、検出された車速から近似した前後方向速度Ｖｘ、車両に作用する横方向加速度Ｇｙ、及び検出されたヨーレートγの物理量から、ｄβ＝Ｇｙ／Ｖｘ−γを演算し、ステップ１１２で、βest＝Ｔ／（１＋Ｔ*ｓ ）ｄβを擬似積分する。即ち、車体スリップ角を前回演算するのに用いた物理量を無視して、車体スリップ角を今回演算するために新たに本ステップ１１２が開始されたときから例えば２０［μＳ］経過するまでの間に検出された前記物理量を積分する。なお、ｓは、コンピュータに実装するため、ラプラス演算子で式（４）を用いて離散化する。
【０１３０】
なお、第１のスリップ角推定処理後、ステップ１１４で、第１のスリップ角推定処理により得られたスリップ角β１が０以上の場合には、スリップ角β１として、スリップ角β１と所定値Ａ０との内で小さい値をとり、第１のスリップ角推定処理により得られたスリップ角β１が０より小さい場合には、スリップ角β１として、スリップ角β１と所定値Ａ０の負の値との内で大きい値をとる。
【０１３１】
以上説明したように本実施の形態は、車輪の路面に対する複数のグリップ状態各々毎に対応して、車体スリップ角を演算する複数（３つ）の演算処理を予め定め、検出されたグリップ状態に対応する演算処理を選択的に実行するので、車輪の路面に対するグリップ状態に係わらず車体スリップ角を正確に演算することができる。
【０１３２】
また、旋回限界状態が検出された場合には、旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算する誤差減少演算処理を実行するので、誤差の影響が時に大きい旋回限界状態の場合においても、車体スリップ角を正確に演算することができる。なお、この場合、車体スリップ角を前回演算するのに用いた物理量を無視して、車体スリップ角を今回演算するために新たに検出された物理量を積分することにより、旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算するので、上記物理量に含まれかつ旋回限界状態による過去の誤差の影響を無くすことができ、誤差の影響が時に大きい旋回限界状態の場合においても、車体スリップ角を正確に演算することができる。
【０１３３】
そして、車輪の横力に対して車体スリップ角が線形である線形状態が検出されかつ演算された車体スリップ角が限定値を超えた場合は、演算された車体スリップ角を限定値に規制するので、検出精度の悪化を防止することができる。
【０１３４】
以上説明した実施の形態では、タイヤグリップ状態（旋回限界状態）を路面μ勾配を用いて算出しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、路面μ勾配と等価なスリップ速度に対する制動トルクの勾配である制動トルク勾配、及び駆動トルクの勾配である駆動トルク勾配などを用いて同様に算出するようにしてもよい。即ち、タイヤグリップ状態を、路面μ勾配、制動トルク勾配、及び駆動トルク勾配等の車輪のすべり易さを表す物理量に基づいて算出することができる。
【０１３５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、車輪の路面に対する複数のグリップ状態各々毎に対応して、車体スリップ角を演算する複数の演算処理を予め定め、検出されたグリップ状態に対応する演算処理を選択的に実行するので、車輪の路面に対するグリップ状態に係わらず車体スリップ角を正確に演算することができる、という効果を有する。
【０１３６】
請求項２記載の発明は、旋回限界状態が検出された場合に、物理量検出手段により検出された上記物理量に含まれかつ旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算する誤差減少演算処理を実行するので、誤差の影響が時に大きい旋回限界状態の場合においても、車体スリップ角を正確に演算することができる、という効果を有する。
【０１３７】
請求項３記載の発明は、車体スリップ角を前回演算するのに用いた物理量を無視して、車体スリップ角を今回演算するために新たに検出された物理量を積分することにより、旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算するので、上記物理量に含まれかつ旋回限界状態による過去の誤差の影響を無くすことができ、誤差の影響が時に大きい旋回限界状態の場合においても、車体スリップ角を正確に演算することができる、という効果を有する。
【０１３８】
請求項４記載の発明は、車輪の横力に対して車体スリップ角が線形である線形状態が検出されかつ演算された車体スリップ角が限定値を超えた場合は、演算された車体スリップ角を限定値に規制するので、検出精度の悪化を防止することができる、という効果を有する。
【０１３９】
請求項５記載の発明は、旋回限界状態が検出された場合に、物理量検出手段により検出された上記物理量に含まれかつ旋回限界状態であることに起因する誤差の影響を減少させた車体スリップ角を演算するので、誤差の影響が時に大きい旋回限界状態の場合においても、車体スリップ角を正確に演算することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る車体スリップ演算回路のブロック図である。
【図２】路面μ勾配演算回路及び振動レベル演算回路のブロック図である。
【図３】タイヤグリップ状態検出回路のブロック図である。
【図４】基準状態検出回路を示す図である。
【図５】路面μ勾配初期値記憶回路を示す図である。
【図６】路面μ勾配値比較回路を示す図である。
【図７】本実施の形態の作用を示すフローチャートである。
【図８】基準状態検出回路内におけるしきい値を説明する説明図である。
【図９】車輪速度信号の周波数と振幅との関係を示したグラフである。
【図１０】車輪速度信号の振動レベルと路面μ勾配との、アスファルト路及び低μ路の関係を示したグラフである。
【図１１】車輪速度信号の振動レベルと路面μ勾配との路面状態毎の関係を示したグラフである。
【図１２】車輌の低速走行時について第二のフィードバックゲイン演算用パラメータｐ1及びｐ2 の適正範囲を示すグラフである。
【図１３】車輌の高速走行時について第二のフィードバックゲイン演算用パラメータｂ1及びｐ2 の適正範囲を示すグラフである。
【図１４】前輪及び後輪のスリップ角βf 及びβr と横力Ｆf 及びＦr との間の関係を示すグラフである。
【符号の説明】
２４    タイヤグリップ状態検出回路（グリップ状態検出手段、旋回限界状態検出手段）
２２    車速センサ（物理量検出手段）
２６    ヨーレートセンサ（物理量検出手段）
２８    舵角センサ（物理量検出手段）
３０    車体スリップ角演算回路（演算実行手段、車体スリップ角演算手段）
【図１】
0003735506.tif 000042
【図２】
0003735506.tif 000043
【図３】
0003735506.tif 000044
【図４】
0003735506.tif 000045
【図５】
0003735506.tif 000046
【図６】
0003735506.tif 000047
【図７】
0003735506.tif 000048
【図８】
0003735506.tif 000049
【図９】
0003735506.tif 000050
【図１０】
0003735506.tif 000051
【図１１】
0003735506.tif 000052
【図１２】
0003735506.tif 000053
【図１３】
0003735506.tif 000054
【図１４】
0003735506.tif 000055