CN102481937A - 传感器偏移量估计装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种能够高精度地估计传感器的偏移量的传感器偏移量估计装置。在传感器偏移量估计装置(1)中，传感器修正运算部(8)基于车辆(X)时考虑了路面拱度的运动方程式和由传感器(2)检测出的行驶信息，来估计左右加速度传感器(3)、转向角传感器(4)以及横摆率传感器(5)的各偏移量。从而，即使当在具有路面拱度的道路上行驶时，也能够高精度地估计这些传感器(3～5)的各偏移量。

Description

传感器偏移量估计装置

技术领域

本发明涉及对检测车辆的行驶信息的传感器的偏移量进行估计的偏移量估计装置。

背景技术

作为以往的偏移量估计装置，例如公知有专利文献1所述的装置。在该传感器偏移量估计装置中，根据由车辆的车速和转向角估计出的左右加速度以及左右加速度传感器的出力值，实现对该左右加速度传感器中的距中立点(0点)位置的偏差、即偏移量进行估计。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利文献特开平8-136572号公报

发明内容

发明要解决的技术问题

但是，在上述的传感器偏移量估计装置中，由于没有考虑到路面横向坡度(路面倾斜)的影响，因而例如即使偏移量发生了变动，也难以判断该变动是由路面横向坡度的误差引起的，还是由传感器的误差引起的。因而，可能无法对偏移量进行高精度地估计。

因此，本发明要解决的技术问题是提供一种能够对传感器的偏移量进行高精度地估计的传感器偏移量估计装置。

用于解决技术问题的手段

为了解决上述技术问题，本发明中的传感器偏移量估计装置对检测车辆的行驶信息的传感器的偏移量进行估计，其特征在于，包括：偏移量估计部，所述偏移量估计部基于所述车辆转弯时的考虑了路面横向坡度的运动方程式、和由所述传感器检测出的所述行驶信息，估计作为所述传感器的左右加速度传感器、转向角传感器以及横摆率传感器中的至少一个传感器的偏移量。

在本发明的传感器偏移量估计装置中，即使当在具有路面横向坡度的道路上行驶时，也能够适当地考虑路面横向坡度，并估计作为传感器的左右加速度传感器、转向角传感器以及横摆率传感器中的至少一个的偏移量。即，根据本发明，能够高精度地估计传感器的偏移量。

此外，优选的是：偏移量估计部将与所述车辆的横摆率相关的横摆率运算式和与所述车辆的滑移角相关的滑移角运算式作为所述运动方程式导出，并且基于所述车辆的轮胎周围的力的平衡方程式导出与所述车辆的自回正力矩相关的自回正力矩运算式，并且，所述偏移量估计部根据所述横摆率运算式、所述滑移角运算式、所述自回正力矩运算式以及所述行驶信息，来估计所述左右加速度传感器、所述转向角传感器以及所述横摆率传感器的每一个的偏移量。通过如此构成偏移估计部，能够同时高精度地对左右加速度传感器、转向角传感器及横摆率传感器的每一个的偏移量进行估计。

此外，优选的是：偏移量估计部将与所述车辆的横摆率相关的横摆率运算式和与所述车辆的滑移角相关的滑移角运算式作为所述运动方程式导出，并且，所述偏移量估计部根据所述横摆率运算式、所述滑移角运算式以及所述行驶信息，来估计所述左右加速度传感器和所述转向角传感器的每一个的偏移量。此时，能够简化偏移量估计部中的运算。

此外，优选的是：偏移量估计部将与所述车辆的横摆率相关的横摆率运算式作为所述运动方程式导出，并且，所述偏移量估计部根据所述横摆率运算式和所述行驶信息，来估计所述左右加速度传感器的偏移量。此时，能够进一步简化偏移量估计部中的运算。

此外，优选的是：偏移量估计部具有偏移量修正部，所述偏移量修正部根据估计出的所述传感器的偏移量，来修正所设定的所述传感器的偏移量。此时，可对所设定的偏移量进行适当地修正。

此时，优选的是：偏移量修正部根据所述车辆的转向角、滑移角、横摆率以及所述路面横向坡度中的至少一个的程度，使所述修正中偏移量的变化率可变。这里，上述运动方程式的误差(以下称为“模型增益误差”)由于车辆的转向角、滑移角、横摆率以及路面横向坡度的程度而容易变动。从而，当通过偏移量修正部来修正偏移量时，如果使其变化率根据车辆的转向角、滑移角、横摆率以及路面横向坡度中至少一个的程度而可变，则能够抑制模型增益误差的影响，从而能够高精度地修正所设定的偏移量。

此时，偏移量修正部在所述车辆转弯时使所述修正中偏移量的变化率比所述车辆直行时小，或者停止所述修正。当车辆转弯时，与车辆直行时相比模型增益误差增大。因而，通过这样使转弯时的变化率比直行时的变化率小、或者停止修正，能够抑制模型增益误差的影响，从而能够高精度地修正所设定的偏移量。

发明效果

根据本发明，能够高精度地估计传感器的偏移量。

附图说明

图1是表示本发明第一实施方式中的传感器偏移量估计装置的框图；

图2是表示图1的传感器偏移量估计装置的处理的流程图；

图3是用于说明路面拱度量的图；

图4是表示用于说明车辆的运动方程式的两轮模型的图；

图5的(a)是用于说明轮胎周围的力的平衡方程式的立体图，(b)是用于说明轮胎周围的力的平衡方程式的侧视图，(c)是用于说明轮胎周围的力的平衡方程式的俯视图；

图6是用于说明偏移量的修正的图；

图7是表示加权系数映射的一例的图；

图8是表示本发明第二实施方式中的传感器偏移量估计装置的框图；

图9是表示本发明第三实施方式中的传感器偏移量估计装置的框图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的优选实施方式进行具体说明。另外，以下的说明中，对相同或者相当的元件标注相同符号，并省略重复的说明。顺便说明，加在标记上的“^”表示修正前的值，加在标记上的“-”表示平均值，加在标记上的“～”表示修正后的值。为了方便记载，这些“^”、“-”、“～”有时被加在标记的右上。

(第一实施方式)

首先，对本发明的第一实施方式进行说明。图1是表示本发明第一实施方式中的传感器偏移量估计装置的框图。如图1所示，传感器偏移量估计装置1被搭载在汽车等车辆X上。该传感器偏移量估计装置1对检测与车辆X的行驶有关的行驶信息的传感器2的偏移量进行估计并进行修正(学习)。

传感器2包括：左右加速度传感器3、转向角传感器4、横摆率传感器5、滑移角传感器6、以及自回正力矩(Self Aligning Torque：通称为“SAT”)传感器7。

左右加速度传感器3检测车辆X的横G、即左右加速度g^_y。转向角传感器4检测车辆X的转向角δ^。横摆率传感器5检测车辆X的横摆率γ^。滑移角传感器6检测车辆X的滑移角β_true。这里的滑移角传感器6例如根据通过接受出射的光等而获得的对地车速，来检测滑移角β_true。

SAT传感器7检测自回正T_h。这里的SAT传感器7根据基于动力转向的力矩和基于驾驶员的力矩，来检测自回正力矩T_h。

这里，传感器偏移量估计装置1包括传感器修正运算部8。传感器修正运算部8例如由包括CPU、ROM及RAM等的ECU(Electronic ControlUnit，电子控制单元)构成。该传感器修正运算部8与传感器2相连接，被输入由该传感器2检测出的行驶信息(以下也称为“传感器值”)。

该传感器修正运算部8根据车辆X转弯时的考虑了路面拱度(路面横向坡度)的运动方程式、车辆X的轮胎周围的力的平衡方程式和由传感器2检测到的传感器值，对左右加速度传感器3、转向角传感器4及横摆率传感器5各自的偏移量进行估计并修正。然后，作为修正后的传感器值，输出修正后左右加速度g_y true、修正后转向角δ_true、以及修正后横摆率γ_true(具体见后述)。

接着，参照图2所示的流程图，对如上那样构成的传感器偏移量估计装置1的动作进行说明。

在本实施方式的传感器偏移量估计装置1中，在车辆X的行驶过程中执行以下处理。即，首先，例如利用相机或GPS(Global PositioningSystem，全球定位系统)，来判定车辆X行驶的道路形状是否是直线(或者接近直线)(S1)。具体而言，检测道路的曲率或车辆X的横摆角，并判定它们是否为一定值以下。

并且，判定车辆X的行驶状态是否处于稳定地直行的状态(或者接近直行)(S2)。具体而言，判定由转向角传感器4和横摆率传感器5检测出的转向角δ^和横摆率γ^是否处于一定区域内。另外，在上述S2中，也可以将转向角δ^和横摆率γ^经高通滤波器滤波后的值是否处于一定区域内作为判定条件。

接着，当上述S1、S2中为“是(YES)”时，在传感器修正运算部8中，根据车辆X转弯时的考虑了路面拱度的运动方程式、车辆X的轮胎周围的力的平衡方程式、各传感器3～7检测出的左右加速度g^_y、转向角δ、横摆率γ、滑移角β_true以及自回正力矩T_h true，来估计传感器3～5的偏移量(S3)。这里的传感器修正运算部8中，如以下那样获得运算式被作为“考虑了路面拱度的运动方程式”和“轮胎周围的力的平衡方程式”而取入。

[考虑了路面拱度的运动方程式]

如图3所示，对于以横摆率γ在路面拱度道路10上转弯行驶的车辆X来说，由于其上作用了车辆X的重力mg、来自路面拱度道路10的反力R、离心力mVγ、以及左右加速度g_y，因而路面拱度量Y可由下式(1)来估计。

[数1]

Y＝m(Vγ+g_y)…(1)

其中，Y：路面拱度量，m：车辆X的质量，V：车速，γ：横摆率，g_y：左右加速度。

从而，例如当表示成图4的两轮模型时，车辆X转弯时的考虑了路面拱度的运动方程式可由下式(2)来表示。

[数2]

$\mathrm{mV}(\frac{\mathrm{d\β}}{\mathrm{dt}}+\mathrm{\γ})=2F_{\mathrm{yf}}+2F_{\mathrm{yr}}+Y$

$I_z\frac{\mathrm{d\γ}}{\mathrm{dt}}=2l_f{F}_{\mathrm{yf}}-2l_r{F}_{\mathrm{yr}}\·\·\·\left(2\right)$

其中，β：滑移角，Iz：车辆X的截面二次力矩，lf：从重心至前轮轴中心的距离，lr：从重心至后轮轴中心的距离。

将下式(3)所示的F_yf、F_yr代入上式(2)并整理，则得到下式(4)。

[数3]

$F_{\mathrm{yf}}=-C_f{\mathrm{\β}}_f=-C_f(\mathrm{\β}+\frac{l_f}{V}\mathrm{\γ}-\mathrm{\δ})$

$F_{\mathrm{yr}}=-C_r{\mathrm{\β}}_r=-C_r(\mathrm{\β}+\frac{l_r}{V}\mathrm{\γ})\·\·\·\left(3\right)$

[数4]

$\mathrm{mV}\frac{\mathrm{d\β}}{\mathrm{dt}}+2(C_f+C_r)\mathrm{\β}+\{\mathrm{mV}+\frac{2}{V}(l_f{C}_f-l_r{C}_r)\}\mathrm{\γ}=2C_f\mathrm{\δ}+Y$

$2(l_f{C}_f-l_r{C}_r)\mathrm{\β}+I_z\frac{\mathrm{d\γ}}{\mathrm{dt}}+\frac{2}{V}({l_f}^2{C}_f-{{l_r}^{2}C}_r)\mathrm{\γ}={2l}_f{C}_f\mathrm{\δ}\·\·\·\left(4\right)$

其中，C_f：前轮回转力，δ：转向角，C_f：后轮回转力。

进而，以稳定的条件(dβ/dt＝dγ/dt＝0)进行整理后，得到下式(5)。

[数5]

$\mathrm{\β}=\left|\begin{array}{cc}2C_f\mathrm{\δ}+Y& \mathrm{mV}+\frac{2}{V}(l_f{C}_f-l_r{C}_r)\\ {2l}_f{C}_f\mathrm{\δ}& \frac{2}{V}({l_f}^2{C}_f-{l_r}^2{C}_r)\end{array}\right|\frac{1}{\mathrm{\Δ}}$ $\mathrm{\γ}=\left|\begin{array}{cc}2(C_f+C_r)& 2C_f\mathrm{\δ}+Y\\ 2(l_f{C}_f-l_r{C}_r)& 2l_f{C}_f\mathrm{\δ}\end{array}\right|\frac{1}{\mathrm{\Δ}}$

$\mathrm{\Δ}=\left|\begin{array}{cc}2(C_f+C_r)& \mathrm{mV}+\frac{2}{V}(l_f{C}_f-l_r{C}_r)\\ 2(l_f{C}_f-l_r{C}_r)& \frac{2}{V}({l_f}^2{C}_f-{l_r}^2{C}_r)\end{array}\right|\·\·\·\left(5\right)$

并且，上式(5)能够根据行列式的定理而变形为下式(6)，如求解下式(6)的行列式，则作为运动方程式可获得下式(7)。

[数6]

$\mathrm{\β}=\left|\begin{array}{cc}2C_f& \mathrm{mV}+\frac{2}{V}(l_f{C}_f-l_r{C}_r)\\ 2l_f{C}_f& \frac{2}{V}({l_f}^2{C}_f-{l_r}^2{C}_r)\end{array}\right|\frac{\mathrm{\δ}}{\mathrm{\Δ}}+\left|\begin{array}{cc}1& \mathrm{mV}+\frac{2}{V}(l_f{C}_f-l_r{C}_r)\\ 0& \frac{2}{V}({l_f}^2{C}_f-{l_r}^2{C}_r)\end{array}\right|\frac{Y}{\mathrm{\Δ}}$

$\mathrm{\γ}=\left|\begin{array}{cc}2(C_f+C_r)& 2C_f\\ 2(l_f{C}_f-l_r{C}_r)& 2l_f{C}_f\end{array}\right|\frac{\mathrm{\δ}}{\mathrm{\Δ}}+\left|\begin{array}{cc}2(C_f+C_r)& 1\\ 2(l_f{C}_f-l_r{C}_r)& 0\end{array}\right|\frac{Y}{\mathrm{\Δ}}\·\·\·\left(6\right)$

[数7]

$\mathrm{\β}={\mathrm{\β}}_{\mathrm{\δ}}+{\mathrm{\β}}_c=\frac{1-\frac{m}{2l}\frac{l_f}{l_r{C}_r}{V}^2}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{l_r}{l}\mathrm{\δ}+\frac{{l_f}^2{C}_f+l_r{C}_r}{{2l}^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}Y$

$\mathrm{\γ}={\mathrm{\γ}}_{\mathrm{\δ}}+{\mathrm{\γ}}_c=\frac{1}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{V}{l}\mathrm{\δ}+\frac{-(l_f{C}_f-l_r{C}_r)V}{2l^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}Y\·\·\·\left(7\right)$

其中，β_δ：由于转向而产生的滑移角，β_c：由于路面拱度而产生的滑移角，γ_δ：由于转向而产生的横摆率，γ_c：由于路面拱度而产生的横摆率，A：稳定度因素。

[轮胎周围的力的平衡方程式]

车辆X的轮胎周围的力的平衡方程式例如根据图5所示的中枢销14周围的力的均衡，能够由下式(8)来表示。另外，图中的θ_p表示小齿轮角，x_r表示齿条位移，F_r表示齿条轴力，T_s表示中枢销14周围的力矩，F_yf表示回转力。顺便说明一下，在图5中，作为示例示出了响应于驾驶员对方向盘11的操作而驱动的齿轮齿条型的EPS(Electric Power Steering，电动助力转向)13。

[数8]

$T_h=\frac{2\mathrm{\ξ}{N}_r}{l_k}{C}_f(\mathrm{\β}+\frac{l_f}{V}\mathrm{\γ}-\mathrm{\δ})\·\·\·\left(8\right)$

其中，T_h：转向力矩，ξ：后倾角曳引距，ξ_c+：气胎曳距，ξ_n、N_r：行程比(螺母导程)，l_k：有效转向节臂长。

若将上式(7)的关系代入其中并整理，则作为轮胎周围的力的平衡方程式可获得下式(9)。

[数9]

$T_h={\mathrm{\τ}}_{\mathrm{\δ}}+{\mathrm{\τ}}_c=\frac{2\mathrm{\ξ}{N}_r}{l_k}{C}_f({\mathrm{\β}}_{\mathrm{\δ}}+\frac{l_f}{V}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{\δ}}-\mathrm{\δ})+\frac{2\mathrm{\ξ}{N}_r}{l_k}{C}_f({\mathrm{\β}}_c+\frac{l_f}{V}{\mathrm{\γ}}_c)\·\·\·\left(9\right)$

其中，τ_δ：由于转向而产生的自回正力矩，τ_c：由于路面拱度而产生的自回正力矩。

因此，在传感器修正运算部8中，最终通过由下式(10)所示的3个联立方程式所构成的运算式(模型)，来表示车辆X的车辆运动。

[数10]

$\mathrm{\β}={\mathrm{\β}}_{\mathrm{\δ}}+{\mathrm{\β}}_c=\frac{1-\frac{m}{2l}\frac{l_f}{l_r{C}_r}{V}^2}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{l_r}{l}\mathrm{\δ}+\frac{{l_f}^2{C}_f+l_r{C}_r}{2l^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}Y$

$\mathrm{\γ}={\mathrm{\γ}}_{\mathrm{\δ}}+{\mathrm{\γ}}_c=\frac{1}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{V}{l}\mathrm{\δ}+\frac{-(l_f{C}_f-l_r{C}_r)V}{{2l}^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}Y$

$T_h={\mathrm{\τ}}_{\mathrm{\δ}}+{\mathrm{\τ}}_c=\frac{2\mathrm{\ξ}{N}_r}{l_k}{C}_f({\mathrm{\β}}_{\mathrm{\δ}}+\frac{l_f}{V}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{\δ}}-\mathrm{\δ})+\frac{2\mathrm{\ξ}{N}_r}{l_k}{C}_f({\mathrm{\β}}_c+\frac{l_f}{V}{\mathrm{\γ}}_c)\·\·\·\left(10\right)$

然后，将传感器3～5的各传感器值以及路面拱度量Y(参照下式(11))设为δ_true＝δ、γ_true＝γ而带入上式(10)，由此导出未知变量为3、方程式的数目为3的下式(12)。其结果是，通过运算下式(12)并求解，可导出传感器3～5的偏移量g_y offset、δ_offset、γ_offset并估计。

[数11]

$\widehat{\mathrm{\γ}}={\mathrm{\γ}}_{\mathrm{true}}+{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{offset}}$ $\widehat{\mathrm{\δ}}={\mathrm{\δ}}_{\mathrm{true}}+{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{offset}}$ ${\hat{g}}_y=g_{\mathrm{y\; true}}+g_{\mathrm{y\; offset}}$

$Y=m(V\widehat{\mathrm{\γ}}+{\hat{g}}_y)=m(V{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{true}}+V{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{offset}}+g_{\mathrm{y\; true}}+g_{\mathrm{y\; offset}})\·\·\·\left(11\right)$

[数12]

${\mathrm{\β}}_{\mathrm{true}}=\frac{1-\frac{m}{2l}\frac{l_f}{l_r{C}_r}{V}^2}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{l_r}{l}(\widehat{\mathrm{\δ}}-{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{offset}})+\frac{{l_f}^2{C}_f+l_r{C}_r}{2l^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}(m(V\widehat{\mathrm{\γ}}+{\hat{g}}_y)-m(V{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{offset}}+g_{\mathrm{y\; offset}}))$

$\widehat{\mathrm{\γ}}-{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{offset}}=\frac{1}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{V}{l}(\widehat{\mathrm{\δ}}-{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{offset}})+\frac{-(l_f{C}_f-l_f{C}_r)V}{{2l}^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}(m(V\widehat{\mathrm{\γ}}+{\hat{g}}_y)-m(V{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{offset}}+g_{\mathrm{y\; offset}}))$

$T_h=\frac{2\mathrm{\ξ}{N}_r}{l_k}{C}_f({\mathrm{\β}}_{\mathrm{true}}+\frac{l_f}{V}(\widehat{\mathrm{\γ}}-{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{offset}})+(\widehat{\mathrm{\δ}}-{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{offset}}))\·\·\·\left(12\right)$

其中，γ_true：横摆率的真值，γ_offset：横摆率量传感器的偏移量，δ_true：转向角的真值，δ_offset：转向角传感器的偏移量，g_y true：左右加速度的真值，g_y offset：左右加速度传感器的偏移量。

接着，将上述S3重复执行T秒(例如，4秒期间)，并将估计出的各偏移量γ_offset、δ_offset、g_y offset在T秒期间内平均，分别计算出偏移量平均值。然后，根据这次的T秒间的偏移量平均值与上次的T秒间的偏移量平均值，对所设定的偏移量进行修正，即，计算最终偏移量(S4)。

具体而言，根据偏移量平均值和偏移量真值(被视为真值的偏移量)的乖离，判定T秒间的运算是有效、一部分无效(或者无效率)、还是无效。然后，根据下式(13)来计算最终偏移量。此时，根据所述运算的判定结果，使下式(13)的加权系数K可变。

[数13]

${\tilde{g}}_{\mathrm{y\; offset}}=K{\stackrel{\‾}{g}}_{\mathrm{y\; offset}}\left(n\right)+(1-K){\stackrel{\‾}{g}}_{\mathrm{y\; offset}}(n-1)$

${\widetilde{\mathrm{\δ}}}_{\mathrm{offset}}=K{\stackrel{\‾}{\mathrm{\δ}}}_{\mathrm{offset}}\left(n\right)+(1-K){\stackrel{\‾}{\mathrm{\δ}}}_{\mathrm{offset}}(n-1)$

${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{offset}}=K{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{offset}}\left(n\right)+(1-K){\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{offset}}(n-1)\·\·\·\left(13\right)$

其中，g～_y offset：左右加速度传感器的最终偏移量，g-_y offset(n)：这次的左右加速度传感器的偏移量平均值，g-_y offset(n-1)：上次的左右加速度传感器的偏移量平均值，δ～_offset：转向角传感器的最终偏移量，δ-_offset(n)：这次的转向角传感器的偏移量平均值，δ-_offset(n-1)：上次的转向角传感器的偏移量平均值，γ～offset：横摆率传感器的最终偏移量，γ-offset(n)：这次的横摆率传感器的偏移量平均值，γ-_offset(n-1)：上次的横摆率传感器的偏移量平均值。

图6是用于说明偏移量的修正的图。图6的(a)示出了估计出的横摆率的偏移量γ_offset的时间变化的一个例子，图6的(b)示出了针对图6的(a)的偏移量γ_offset的有效标记。

如图6所示，在ΔT1、ΔT2中，由于偏移量平均值γ-_offset和偏移量真值N的乖离比预定值小，因而运算标记为1。从而，判定是有效的。在ΔT3、ΔT5中，由于偏移量平均值γ-_offset和偏移量真值N的乖离在一部分时间内为预定值以上，因而运算标记的一部为0(其他部分为1)。从而，判定是部分无效的。在ΔT4中，由于偏移量平均值γ-_offset和偏移量真值N的乖离为预定值以上，因而运算标记为0，判定是无效的。另外，关于无效率，作为无效率＝(无效时间/T秒期间)来计算。

图7是表示加权系数映射的一个例子的图。在图7的(a)所示的例子中，加权系数K通过T秒间的运算中的上述判定结果而离散地可变。此外，在图7的(b)所示的例子中，加权系数K根据无效率而线性地可变。

另一方面，当在上述S1、S2中为“否(No)”时，不实施偏移量的估计和修正，维持上次的最终偏移量不变。

最后，根据最终偏移量和传感器3～5的各传感器值，作为修正后传感器值导出修正后左右加速度g_y true、修正后转向角δ_true以及修正后横摆率γ_true并将其输出(S5)。

以上，在本实施方式的传感器偏移量估计装置1中，能够适当地考虑路面拱度量Y来估计传感器3～5的各偏移量g_y offset、δ_offset、γ_offset。从而，即使在具有路面拱度的道路上行驶时，也能够同时高精度地估计这些传感器3～5的各偏移量g_y offset、δ_offset、γ_offset。

其结果是，在本实施方式中，能够在行驶过程中将作为车辆控制用的行驶信息取得手段而发挥重要作用的传感器3～5中的误差最小化。从而，当使用本实施方式来实施车辆控制时，该车辆控制的精度也提高了。

这里，当车辆X转弯时，例如由于上式(10)所示的运算式中的误差、即模型增益误差增大，因而有时偏移量g_y offset、δ_offset、γ_offset的估计精度降低。对于这点，在本实施方式中，如上所述，仅仅在道路形状是直线的、车辆X的行驶状态处于稳定直行的状态时，实施偏移量g_y offset、δ_offset、γ_offset的修正(上述S1、S2中为“否”)。从而，根据本实施方式，能够抑制模型增益误差的影响，能够使得偏移量g_y offset、δ_offset、γ_offset的修正高精度化。

然而，以往为了高精度地获取传感器3～5的传感器值，有时将所述传感器值用高通滤波器进行滤波。但是，这种情况下，作为希望检测的行驶信息的分量(周波数低的区域中的稳定的传感器值)也有可能被除去。对此，在本实施方式中，如上所述，不需要滤波，能够以简易的结构来实现上述作用效果(高精度地估计偏移量g_y offset、δ_offset、γ_offset的效果)。从而，可以说本实施方式特别有效。

另外，在本实施方式中，如上所述，仅在车辆X直行时对偏移量进行修正，但并不局限于此。例如，当车辆X转弯时，也可以将上式(13)的加权系数K设定得比车辆X直行时小。主要是，可以根据车辆X的转向角δ、滑移角β、横摆率γ以及路面拱度量Y中的至少一个的程度，使加权系数K(即，偏移量的修正的变化率)可变。

(第二实施方式)

接下来，对本发明的第二实施方式进行说明。另外，关于本实施方式的说明，主要针对与上述第一实施方式不同之处进行说明。

图8是表示本发明第二实施方式中的传感器偏移量估计装置的框图。如图8所示，本实施方式的传感器2包括：左右加速度传感器3、转向角传感器4、横摆率传感器5、以及滑移角传感器6。

此外，本实施方式的传感器偏移量估计装置20还包括横摆率传感器偏移量修正部21。横摆率传感器偏移量修正部21用于对横摆率传感器5的偏移量γ_offset进行修正，这里，当车辆X处于停止当中时，执行将偏移量γ_offset设为0的修正。

此外，本实施方式的传感器修正运算部8根据车辆X转弯时考虑了路面拱度的运动方程式、以及由传感器2检测到的传感器值，对左右加速度传感器3和转向角传感器4各自的偏移量进行估计并修正。然后，输出修正后左右加速度g_y true及修正后转向角δ_true，作为修正后的传感器值。

具体而言，在传感器修正运算部8中，最终通过由下式(14)所示的2个联立方程式构成的运算式(模型)，来表示车辆X的车辆运动。并且，通过将传感器3、4的各传感器值以及路面拱度量Y(参照下式(15))设定为δ_true＝δ、γ_true＝γ而带入上式(14)，导出未知变量为2、方程式的数目为2的下式(15)。其结果是，通过运算并求解下式(15)，导出传感器3、4的偏移量g_y offset、δ_offset并估计。

[数14]

$\mathrm{\β}={\mathrm{\β}}_{\mathrm{\δ}}+{\mathrm{\β}}_c=\frac{1-\frac{m}{2l}\frac{l_f}{l_r{C}_r}{V}^2}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{l_r}{l}\mathrm{\δ}+\frac{{l_f}^2{C}_f+l_r{C}_r}{{2l}^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}Y$

$\mathrm{\γ}={\mathrm{\γ}}_{\mathrm{\δ}}+{\mathrm{\γ}}_c=\frac{1}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{V}{l}\mathrm{\δ}+\frac{-(l_f{C}_f-l_f{C}_r)V}{2l^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}Y\·\·\·\left(14\right)$

[数15]

$\widehat{\mathrm{\δ}}={\mathrm{\δ}}_{\mathrm{true}}+{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{offset}}$ ${\hat{g}}_y=g_{\mathrm{y\; true}}+g_{\mathrm{y\; offset}}$

$Y=m(\mathrm{V\γ}+{\hat{g}}_y)=m(\mathrm{V\γ}+g_{\mathrm{y\; true}}+g_{\mathrm{y\; offset}})\·\·\·\left(15\right)$

[数16]

${\mathrm{\β}}_{\mathrm{true}}=\frac{1-\frac{m}{2l}\frac{l_f}{l_r{C}_r}{V}^2}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{l_r}{l}(\widehat{\mathrm{\δ}}-{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{offset}})+\frac{{l_f}^2{C}_f+l_r{C}_r}{{2l}^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}\left(m(\mathrm{V\γ}+{\hat{g}}_y-g_{\mathrm{y\; offset}})\right)$

$\mathrm{\γ}=\frac{1}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{V}{l}(\widehat{\mathrm{\δ}}-{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{offset}})+\frac{-(l_f{C}_f-l_r{C}_r)V}{2l^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}\left(m(V\widehat{\mathrm{\γ}}+{\hat{g}}_y-g_{\mathrm{y\; offset}})\right)\·\·\·\left(16\right)$

以上，在本实施方式中，也能够适当地考虑路面拱度量Y而估计传感器3、4的各偏移量g_y offset、δ_offset，因而也能够高精度地估计这些传感器3、4的各偏移量g_y offset、δ_offset。

此外，在本实施方式中，如上所述，另外包括对横摆率传感器5的偏移量γ_offset进行修正的横摆率传感器偏移量修正部21，在传感器修正运算部8中，估计传感器3、4的各偏移量g_y offset、δ_offset。此时，如上式(12)、(16)所示，相对于上述第一实施方式，能够将联立方程式的数目从3减到2，从而能够简化运算。与此同时，由于不需要SAT传感器7，因而能够简化构造。

另外，在本实施方式中，是估计传感器3～5中的传感器3、4的偏移量g_y offset、δ_offset并修正，但也可以取而代之，对传感器3、5的偏移量g_{y offset}、γ_offset进行估计并修正，也可以对传感器4、5的偏移量δ_offset、γ_offset进行估计并修正。

顺便说明一下，横摆率传感器5的偏移量γ_offset是在防止侧滑机构(例如，Vehicle Stability Control(VSC))等中使用的、通过一般手法也可比较容易地求出的。由于这点，可以说对横摆率传感器5以外的传感器3、4的偏移量g_y offset、δ_offset进行估计的本实施方式的结构很实用。

(第三实施方式)

接下来，对本发明的第三实施方式进行说明。另外，在本实施方式的说明中，只要针对与上述第二实施方式不同的点进行说明。

图9是表示本发明第三实施方式中的传感器偏移量估计装置的框图。如图9所示，本实施方式的传感器2包括左右加速度传感器3、转向角传感器4以及横摆率传感器5。

此外，本实施方式的传感器偏移量估计装置30还包括转向角传感器偏移量修正部31。转向角传感器偏移量修正部31用于对转向角传感器4的偏移量δ_offset进行修正。这里，在用横摆率传感器偏移量修正部21对横摆率γ进行修正后，当在车辆X行驶过程中横摆率γ为0被维持了预定时间时，执行将转向角δ设为0的修正。

此外，本实施方式的传感器修正运算部8基于车辆X转弯时的考虑了路面拱度的运动方程式、以及由传感器2检测出的传感器值，来估计左右加速度传感器3的偏移量g_y offset并进行修正。然后，作为修正后的传感器值，输出修正后左右加速度g_y true。

具体而言，在传感器修正运算部8中，最终通过下式(17)所示的1个运算式(模型)来表示车辆X的车辆运动。并且，通过将左右加速度传感器3的传感器值以及路面拱度量Y(参照下式(18))代入上式(14)，导出未知变量为1、方程式的数目为1的下式(19)。其结果是，通过运算并求解下式(19)，导出左右加速度传感器3的偏移量g_y offset并进行估计。

[数17]

$\mathrm{\γ}={\mathrm{\γ}}_{\mathrm{\δ}}+{\mathrm{\γ}}_c=\frac{1}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{V}{l}\mathrm{\δ}+\frac{-(l_f{C}_f-l_r{C}_r)V}{{2l}^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}Y\·\·\·\left(17\right)$

[数18]

${\hat{g}}_y=g_{\mathrm{y\; true}}+g_{\mathrm{y\; offset}}$

$Y=m(\mathrm{V\γ}+{\hat{g}}_y)=m(\mathrm{V\γ}+g_{\mathrm{y\; true}}+g_{\mathrm{y\; offset}})\·\·\·\left(18\right)$

[数19]

$\mathrm{\γ}=\frac{1}{1+{\mathrm{AV}}^2}\frac{V}{l}\mathrm{\δ}+\frac{-(l_f{C}_f-l_r{C}_r)V}{{2l}^2{C}_f{C}_r(1+{\mathrm{AV}}^2)}\left(m(V\widehat{\mathrm{\γ}}+{\hat{g}}_y-g_{\mathrm{y\; offset}})\right)\·\·\·\left(19\right)$

以上，在本实施方式中，也能够适当地考虑路面拱度量Y来估计左右加速度传感器3的偏移量g_y offset，因而能够对偏移量g_y offset进行高精度地估计。

此外，在本实施方式中，如上所述，另外包括对转向角传感器4的偏移量δ_offset进行修正的转向角传感器偏移量修正部31，在传感器修正运算部8中，仅估计左右加速度传感器3的偏移量g_y offset。此时，如上式(16)、(19)所示，相对于上述第二实施方式，能够将联立方程式的数目从2减到1，从而能够进一步简化运算。与此同时，由于不需要滑移角传感器6，因而能够建议不简化构造。

另外，在本实施方式中，是对传感器3～5中的左右加速度传感器3的偏移量g_y offset进行估计并修正，但也可以取而代之，对转向角传感器4的偏移量δ_offset进行估计并修正，也可以对横摆率传感器5的偏移量γ_offset进行估计并修正。

以上，针对本发明的优选实施方式进行了说明，但本发明中的传感器偏移量估计装置不限于实施方式中的上述传感器偏移量估计装置1、20、30，也可以在不改变权利要求书中记载的要旨的范围内变形，或者也可以适用于其他装置。

例如，作为滑移角传感器6，也可以使用通过利用相机或GPS的观测器对滑移角β_true进行估计的估计装置。此外，作为SAT传感器7，也可以使用利用畸变等直接检测自回正力矩的装置。

此外，对于偏移量的修正，并不局限于上式(13)所示的加权修正，也可以是各种惯常的手法。以上，传感器修正运算部8构成了偏移量估计部和偏移量修正部。

符号说明

1、20、30…传感器偏移量估计装置

2…传感器

3…左右加速度传感器

4…转向角传感器

5…横摆率传感器

8…传感器修正运算部(偏移量估计部，偏移量修正部)

X…车辆

Claims (7)

1.一种传感器偏移量估计装置，对检测车辆的行驶信息的传感器的偏移量进行估计，其特征在于，包括：

偏移量估计部，所述偏移量估计部基于所述车辆转弯时的考虑了路面横向坡度的运动方程式、和由所述传感器检测出的所述行驶信息，估计作为所述传感器的左右加速度传感器、转向角传感器以及横摆率传感器中的至少一个传感器的偏移量。

2.如权利要求1所述的传感器偏移量估计装置，其特征在于，

所述偏移量估计部将与所述车辆的横摆率相关的横摆率运算式和与所述车辆的滑移角相关的滑移角运算式作为所述运动方程式导出，并且基于所述车辆的轮胎周围的力的平衡方程式导出与所述车辆的自回正力矩相关的自回正力矩运算式，

并且，所述偏移量估计部根据所述横摆率运算式、所述滑移角运算式、所述自回正力矩运算式以及所述行驶信息，来估计所述左右加速度传感器、所述转向角传感器以及所述横摆率传感器的每一个的偏移量。

3.如权利要求1所述的传感器偏移量估计装置，其特征在于，

所述偏移量估计部将与所述车辆的横摆率相关的横摆率运算式和与所述车辆的滑移角相关的滑移角运算式作为所述运动方程式导出，

并且，所述偏移量估计部根据所述横摆率运算式、所述滑移角运算式以及所述行驶信息，来估计所述左右加速度传感器和所述转向角传感器的每一个的偏移量。

4.如权利要求1所述的传感器偏移量估计装置，其特征在于，

所述偏移量估计部将与所述车辆的横摆率相关的横摆率运算式作为所述运动方程式导出，

并且，所述偏移量估计部根据所述横摆率运算式和所述行驶信息，来估计所述左右加速度传感器的偏移量。

5.如权利要求1至4中任一项所述的传感器偏移量估计装置，其特征在于，

所述偏移量估计部具有偏移量修正部，所述偏移量修正部根据估计出的所述传感器的偏移量，来修正所设定的所述传感器的偏移量。

6.如权利要求5所述的传感器偏移量估计装置，其特征在于，

所述偏移量修正部根据所述车辆的转向角、滑移角、横摆率以及所述路面横向坡度中的至少一个的程度，使所述修正中偏移量的变化率可变。

7.如权利要求6所述的传感器偏移量估计装置，其特征在于，

所述偏移量修正部在所述车辆转弯时使所述修正中偏移量的变化率比所述车辆直行时小，或者停止所述修正。

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