JP2001287634A - 路面状態識別装置 - Google Patents

路面状態識別装置

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 ロータの製造精度によらず、路面状態を確実
に識別できる路面状態識別装置を提供する。 【解決手段】 ロータ１回転分における車輪加速度の分
散値ＤＶＷＢを算出し、今回算出された車輪加速度の分
散値ＤＶＷＢ（ｎ）と、前回算出された車輪加速度の分
散値ＤＶＷＢ（ｎ−１）との差分の絶対値が、悪路判定
レベルＬよりも大きいか否かを判定する。すなわち、ロ
ータの製造精度のバラツキに起因する変動成分は、ロー
タ１回転毎に同一になるという規則性を有している。こ
のため、今回算出された車輪加速度の分散値ＤＶＷＢ
（ｎ）と、前回算出された車輪加速度の分散値ＤＶＷＢ
（ｎ−１）との差分を求めることにより、路面の凹凸の
バラツキに起因する変動成分のみを抽出できる。これに
より、ロータの製造精度によらず、路面状態の識別を行
うことが可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両の走行時に、
路面状態を識別することができる路面状態識別装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】走行中の路面が良路であるか悪路である
かを識別する路面状態識別装置として、特開平９−２０
２２３号公報に示されるものが知られている。この従来
公報に示される路面状態識別装置では、車輪速度センサ
からの出力に基づき車輪加速度のバラツキに相当する分
散値を算出し、算出した分散値より路面状態の識別を行
うようにしている。すなわち、路面の凹凸に応じて車輪
加速度の分散値が変動するため、算出した分散値の大小
により良路であるか悪路であるかを識別している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、車輪速
度センサは車輪と共に回動する歯車状のロータの凹凸の
変化に基づいて車輪速度信号を抽出しているため、ロー
タの製造精度のバラツキ（例えばロータの歯のバラツキ
等）によってセンサ出力がばらつく。
【０００４】このため、車輪加速度の分散値にロータの
製造精度のバラツキが含まれ、算出した分散値が路面の
凹凸によって変動したものであるか、それともロータの
製造精度のバラツキによって変動したものであるか判別
できず、正確に路面状態の識別を行えないという問題が
ある。
【０００５】本発明は上記点に鑑みて、ロータの製造精
度によらず、路面状態を確実に識別できる路面状態識別
装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に記載の発明においては、車両の車輪速度
信号を出力する車輪速度検出手段と、車輪速度検出手段
による車輪速度信号から車輪１回転分における車輪速度
のバラツキを積算する車輪速度積算手段と、車輪速度積
算手段によって今回積算された積算値と、車輪速度積算
手段によって先に積算された積算値との差分に基づい
て、路面状態を検出する路面状態検出手段とを備えてい
ることを特徴としている。
【０００７】このように、今回積算された車輪１回転分
における車輪速度のバラツキの積算値と、先に積算され
た積算値との差分を求めることにより、車輪速度のバラ
ツキからロータ製造精度のバラツキに起因する変動成分
をキャンセルすることができる。このため、上記積算値
の差分が、路面の凹凸のバラツキによる変動成分に相当
し、この積算値の差分によって路面状態を正確に識別す
ることができる。
【０００８】請求項２に記載の発明においては、車輪速
度検出手段による車輪速度信号から車輪加速度を算出す
る車輪加速度算出手段を備え、車輪速度積算手段では、
車輪速度のバラツキとして、車輪加速度算出手段が算出
する車輪加速度のバラツキを積算することを特徴として
いる。
【０００９】このように、車輪加速度のバラツキの積算
値に基づいて路面状態の識別を行うことができる。
【００１０】請求項３に記載の発明においては、車輪速
度検出手段による車輪速度信号から車輪加速度の分散値
を算出する分散値算出手段を備え、車輪速度積算手段で
は、車輪速度のバラツキとして、分散値算出手段が算出
する分散値を積算することを特徴としている。
【００１１】このように、車輪加速度の分散値の積算値
に基づいて路面状態の識別を行うこともできる。
【００１２】請求項４に記載の発明においては、車輪速
度検出手段による車輪速度信号から車輪加速度の微分値
を算出する加速度微分値算出手段を備え、車輪速度積算
手段では、車輪速度のバラツキとして、加速度微分値算
出手段が算出する車輪加速度の微分値のバラツキを積算
することを特徴としている。
【００１３】このように、車輪加速度の微分値のバラツ
キの積算値に基づいて路面状態の識別を行うこともでき
る。
【００１４】請求項５に記載の発明においては、車両の
車輪速度信号を出力する車輪速度検出手段と、車輪速度
検出手段による車輪速度信号から車輪速度のバラツキを
学習する学習手段と、学習手段が学習した学習値と、車
輪速度検出手段によって得られた車輪速度のバラツキと
の差分に基づいて、路面状態を検出する路面状態検出手
段とを備えていることを特徴としている。
【００１５】このように、車輪速度のバラツキを学習し
ておき、学習手段が学習した学習値と車輪速度検出手段
によって得られた車輪速度のバラツキとの差分を求める
ことにより、車輪速度のバラツキからロータ製造精度の
バラツキに起因する変動成分をキャンセルすることがで
きる。これにより、請求項１と同様の効果を得ることが
できる。
【００１６】請求項６に記載の発明においては、学習手
段は、車輪速度のバラツキのうちロータ製造精度のバラ
ツキに起因する変動成分を抽出し、ロータ製造精度のバ
ラツキに起因する車輪速度のバラツキを学習することを
特徴としている。
【００１７】このように、ロータ製造精度のバラツキを
学習し、このバラツキを学習値とすれば、車輪速度のバ
ラツキと学習値の差分によって、車輪速度のうち路面の
凹凸に起因する変動成分のみを抽出することができる。
【００１８】例えば、請求項７に示すように、車輪速度
のバラツキの積算値の平均値を学習値として学習させる
ことができる。
【００１９】なお、請求項５乃至７に記載の発明におい
ても、例えば請求項８乃至１０に示すように、車輪速度
のバラツキとして、車輪加速度のバラツキ、車輪加速度
の分散値、若しくは車輪加速度の微分値のバラツキを学
習値として学習させることができる。
【００２０】なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述
する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すも
のである。
【００２１】
【発明の実施の形態】（第１実施形態）図１に、本実施
形態における路面状態識別装置を適用したアンチスキッ
ド制御装置の全体構成である。なお、本実施形態では、
フロントエンジン・リヤドライブの車両に適用した例を
示してある。
【００２２】右前輪１、左前輪２、右後輪３及び左後輪
４の各々に電磁式、磁気抵抗式等のの車輪速度センサ
５、６、７、８が配置され、各車輪１〜４の回転に応じ
た周波数のパルス信号を出力する。さらに、各車輪１〜
４には、各々油圧ブレーキ装置（ホイールシリンダ）１
１、１２、１３、１４が配置され、各車輪１〜４に制動
力を作用する。マスタシリンダ１６からの油圧（液圧）
は、アクチュエータ２１、２２、２３、２４及び各油圧
管路を介して、各ホイールシリンダ１１〜１４に送られ
る。
【００２３】ブレーキベダル２５の踏み込み状態は、ス
トップスイッチ２６によって検出される。ブレーキベダ
ル２５が踏み込まれて車両の制動が開始されると、この
ストップスイッチ２６からオン信号が出力され、また、
車両の非制動時ではオフ信号が出力される。
【００２４】リザーバ２８ａ、リザーバ２８ｂは、アン
チスキッド制御中、ホイールシリンダ圧の減圧時等に各
ホイールシリンダ１１〜１４から排出されたブレーキ液
を一時的に貯留するものである。リザーバ２８ａ、２８
ｂに貯留されたブレーキ液は、モータ（図示せず）によ
って駆動される油圧ポンプ２７ａ、２７ｂによって吸
引、吐出される。
【００２５】アクチュエータ２１〜２４は、電子制御回
路（ＥＣＵ）４０によって制御され、アンチスキッド制
御中にホイールシリンダ１１〜１４にかかるブレーキ液
圧を調整し、各車輪１〜４のそれぞれに対する制動力を
制御する。各アクチュエータ２１〜２４は、増圧モー
ド、減圧モード、保持モードを有する電磁式３位置弁で
あり、アクチュエータ２１に示すＡ位置でホイールシリ
ンダ１１のホイールシリンダ圧を増圧し、Ｂ位置でホイ
ールシリンダ圧を保持し、Ｃ位置でホイールシリンダ１
１に係わっていたブレーキ液をリザーバ２８ａに逃がし
ホイールシリンダ圧を減圧する。なお、他のアクチュエ
ータ２２〜２４もこれと同様の作動を行う。これらの３
位置弁は非通電時に増圧モードとなり、通電時にその電
流レベルにより保持または減圧モードとなる。
【００２６】電子制御回路４０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、Ｒ
ＡＭ、Ｉ／Ｏインターフェース等から成るマイクロコン
ピュータから構成されている。この電子制御回路４０
は、イグニッションスイッチ４１がオンされることによ
って、図示しない電源から電力が供給され、車輪速度セ
ンサ５〜８及びストップスイッチ２６からの信号を受
け、ブレーキ力制御のための演算制御等を行い、アクチ
ュエータ２１〜２４に対する駆動制御信号を出力する。
【００２７】次に、電子制御回路４０が実行するアンチ
スキッド制御を、図２〜図８に基づいて説明する。
【００２８】まず、本実施形態に示す路面状態識別制御
の概要を、図２のブロック図に基づいて説明する。
【００２９】車輪速度センサ５〜８の信号は、車輪速度
演算部Ａ１に入力され、この車輪速度演算部Ａ１によっ
て算出された車輪速度は、車体速度演算部Ａ２、車輪加
速度演算部Ａ３、制御部Ａ４に出力される。車体速度演
算部Ａ２によって算出された車体速度は、制御部Ａ４及
び推定車体減速度演算部Ａ５に出力され、この推定車体
減速度演算部Ａ５によって算出された推定車体減速度
は、制御部Ａ４に出力される。
【００３０】車輪加速度演算部Ａ３によって算出された
車輪加速度は、制御部Ａ４及び路面認識部Ａ６のフィル
タ処理部Ａ６ａに出力される。この路面認識部Ａ６にお
いては、フィルタ処理部Ａ６ａによって処理された車輪
加速度は、分散値演算部Ａ６ｂに出力され、分散値演算
部Ａ６ｂによって算出された分散値は、悪路判定部Ａ６
ｃに出力され、悪路判定部Ａ６ｃによって判定された結
果は、制御部Ａ４に出力される。
【００３１】そして、制御部Ａ４では、各演算結果に基
づいて、アクチュエータ２１〜２４を制御する出力がな
され、各車輪１〜４のブレーキ液圧が制御される。
【００３２】次に、本実施形態におけるアンチスキッド
制御の詳細について、図３のフローチャートに基づいて
説明する。なお、この処理はイグニッションスイッチ４
１がオンされたとき開始される。
【００３３】まず、ステップ１１０において、各種フラ
グや各種カウンタの初期設定を行なう。続くステップ１
２０では、車輪速度センサ５〜８からの車輪速度信号に
基づいて、各車輪１〜４の車輪速度を演算する。
【００３４】続くステップ１３０では、ステップ１２０
で演算した車輪速度から各車輪１〜４の車輪加速度を演
算する。続くステップ１４０では、後に詳述するよう
に、ステップ１３０で演算した各車輪１〜４の車輪加速
度から、その高周波成分を取り出すフィルタリング処理
を行なう。
【００３５】続くステップ１５０では、後に詳述するよ
うに、ステップ１４０でフィルタリング処理した車輪加
速度の分散値を算出する処理を行なう。続くステップ１
６０では、後に詳述するように、ステップ１５０で求め
た分散値を用いて悪路判定を行なう。
【００３６】続くステップ１７０では、ステップ１６０
で行った悪路判定の結果に基づき、例えば現在の車輪ス
リップ率が路面状態に応じて設定した車輪スリップ率を
超えていればＡＢＳ制御を行う等、特開平９−２０２２
３号公報等に示される公知の方法によって、アンチスキ
ッド制御を行なう。その後、ステップ１２０に戻り、上
記処理を繰り返す。
【００３７】次に、上記したステップ１４０にて行われ
る車輪加速度のフィルタリング処理について、図４の説
明図に基づいて説明する。
【００３８】このステップ１４０では、次式（１）のフ
ィルタ演算式を用いて、ステップ１３０で演算した車輪
加速度の高周波成分を取り出すフィルタリング処理を行
なう。
【００３９】 ＤＶＷＦＤ（ｎ）＝Ａ０・ＤＶＷ（ｎ）＋Ａ１・ＤＶＷ（ｎ−１） ＋Ａ２・ＤＶＷ（ｎ−２）＋Ｂ０・ＤＶＷＦ（ｎ−１） ＋Ｂ１・ＤＶＷＦ（ｎ−２）…（１） ただし、ＤＶＷはフィルタ前車輪加速度、ＤＶＷＦはフ
ィルタ後車輪加速度、Ａ０、Ａ１、Ａ２、Ｂ０、Ｂ１は
フィルタ係数つまり、式（１）のフィルタ演算式が、所
定の高周波成分のみを取り出すハイパスフィルタとなる
ように、フィルタ係数Ａ０、Ａ１、Ａ２、Ｂ０、Ｂ１を
設定する。具体的には、車体減速度の周波数及びアンチ
スキッド制御による制御変動周波数と、オフロード路面
等の悪路による周波数とを区別し、悪路に起因する周波
数のみを取り出すために、例えば２０〜３０Ｈｚより高
い周波数成分を通過させるように式（１）のフィルタ係
数を設定する。そして、このフィルタリング処理によっ
て得られたＤＶＷＦＤ（ｎ）の値を、フィルタ後車輪加
速度ＤＶＷＦとする。
【００４０】このハイパスフィルタによるフィルタリン
グ処理の状態を示したのが図４である。この図に示すよ
うに、フィルタリング処理前のフィルタ前車輪加速度Ｄ
ＶＷは、車体減速度や制御変動の影響によって大きく脈
動しているが、ハイパスフィルタを用いたフィルタリン
グ処理後のフィルタ後車輪加速度ＤＶＷＦは、その脈動
する成分が除去され、路面状態に起因する高周波成分だ
けが取り出されていることがわかる。
【００４１】次に、上記したステップ１５０にて行われ
る（フィルタリング処理された）車輪加速度の分散値を
求める処理について、図５の説明図及び図６のフローチ
ャートに基づいて説明する。
【００４２】図５及び次式（２）に示すように、フィル
タ後車輪加速度ＤＶＷＦの分散値ＤＶＷＢは、フィルタ
後車輪加速度ＤＶＷＦの２乗の値の積算値をそのサンプ
ル数（演算回数）ｎで割ったものであり、フィルタ後車
輪加速度ＤＶＷＦの分散の状態を表している。例えば分
散値ＤＶＷＢが大であれば、そのバラツキの程度が大き
いことを示している。
【００４３】 ＤＶＷＢ＝｛ＤＶＷＦ（１）2＋・・・＋ＤＶＷＦ（ｎ）2｝／ｎ…（２） そして、この式（２）に基づいて、以下に述べる様にし
て分散値ＤＶＷＢを算出する。まず、図６のステップ２
１０にて、所定の演算タイミング（例えば５ｍｓ）であ
るか否かを判定し、ここで肯定判定されるとステップ２
２０に進み、一方否定判定されると一旦本処理を終了す
る。
【００４４】ステップ２２０では、ステップ１４０の処
理にて算出されたフィルタ後車輪加速度ＤＶＷＦの２乗
の値を、分散値積算値ＤＶＳＵＭに加算する。
【００４５】そして、続くステップ２３０では、ロータ
１回転分の加算が成されたか否かを判定し、ここで肯定
判定されるとステップ２４０に進み、否定判定されると
一旦処理を終了する。
【００４６】ステップ２４０では、分散値積算値ＤＶＳ
ＵＭをｎで割って、分散値積算値ＤＶＳＵＭの平均値に
相当する分散値ＤＶＷＢを算出する。続くステップ２５
０では、分散値積算値ＤＶＳＵＭをクリアし、一旦本処
理を終了する。
【００４７】次に、上記したステップ１６０にて行われ
る悪路判定の処理について、図７のフローチャートに基
づいて説明する。
【００４８】まず、ステップ３１０にて、分散値ＤＶＷ
Ｂが更新されたタイミング（図６のステップ２３０で肯
定判定されたタイミング）であるか否かを判定し、ここ
で肯定判断されるとステップ３２０に進み、一方否定判
断されると一旦本処理を終了する。
【００４９】続くステップ３２０では、今回ステップ１
５０で算出された分散値ＤＶＷＢをＤＶＷＢ（ｎ）と
し、前回ステップ１５０で算出された分散値ＤＶＷＢを
ＤＶＷＢ（ｎ−１）とすると、分散値ＤＶＷＢ（ｎ）と
分散値ＤＶＷＢ（ｎ−１）の差分の絶対値が、所定の悪
路判定レベルＬ以上か否かを判定する。これにより、走
行中の路面が良路であるか悪路であるかの判定が成され
る。
【００５０】このような分散値ＤＶＷＢ（ｎ）と分散値
ＤＶＷＢ（ｎ−１）とによって路面状態の識別が行える
のは、以下の理由による。
【００５１】上記したステップ１５０に示す車輪加速度
の分散値を求める処理において、ロータ１回転分の分散
値積算値ＤＶＳＵＭを求めるようにしている。これは、
ロータが１回転すると元の位置に戻ることから、ロータ
の製造精度のバラツキに起因する車輪加速度の分散値
が、ロータ１回転を１周期として周期的に変動するため
である。図８にタイヤ回転（ロータ回転）に伴う分散値
の変動の様子を示す。
【００５２】この図は、車輪加速度の分散値から、ロー
タの製造精度のバラツキに起因する車輪加速度の分散値
と、路面の凹凸に起因する車輪加速度の分散値とを分離
して示してたものである。即ち、ロータの製造精度のバ
ラツキに起因する車輪加速度の分散値と路面の凹凸に起
因する車輪加速度の分散値との和が、実際の車輪加速度
の分散値ＤＶＷＢに相当する。
【００５３】この図に示されるように、ロータの製造精
度のバラツキに起因する車輪加速度の分散値はロータ１
回転毎に同様な変動を示しており、路面の凹凸に起因す
る車輪加速度の分散値は規則性のない変動を示してい
る。
【００５４】このため、ロータ１回転毎の分散値積算値
ＤＶＳＵＭの平均値となる分散値ＤＶＷＢを求めると、
分散値ＤＶＷＢには、ロータ１回転毎の規則性がない路
面の凹凸に起因する車輪加速度の分散値の平均値と、ロ
ータ１回転毎の規則性があるロータの製造精度のバラツ
キに起因する車輪加速度の分散値の平均値とが含まれる
ことになる。
【００５５】そして、ロータの製造精度のバラツキに起
因する車輪加速度の分散値の平均値がロータ１回転毎に
同じ値となるため、今回算出した分散値ＤＶＷＢ（ｎ）
と前回算出した分散値ＤＶＷＢ（ｎ−１）との差分の絶
対値をとれば、路面の凹凸のみに起因する車輪加速度の
分散値の平均値の変動を抽出できる。つまり、ロータの
製造精度のバラツキによう変動成分がキャンセルされ
る。
【００５６】従って、走行している路面が良路であれ
ば、路面凹凸のみに起因する分散値の平均値の変動が非
常に小さく、逆に悪路であれば、路面凹凸のみに起因す
る分散値の平均値の変動が大きくなることに基づき、今
回算出した分散値ＤＶＷＢ（ｎ）と前回算出した分散値
ＤＶＷＢ（ｎ−１）との差分の絶対値を上記した悪路判
定レベルと比較することにより、正確に路面状態の識別
を行うことができる。
【００５７】このようなステップ３２０の判定で肯定判
定されるとステップ３３０に進み、否定判定されるとス
テップ３４０に進む。
【００５８】ステップ３３０では、路面凹凸のみに起因
する分散値の平均値の変動が大きいので、悪路状態とみ
なして、悪路状態を示すフラグＡＫを１にセットし、一
旦本処理を終了する。一方、ステップ３４０では、路面
凹凸のみに起因する分散値の平均値の変動た小さいの
で、良路状態とみなして、良路状態を示すためにフラグ
ＡＫを０にセットし、一旦本処理を終了する。
【００５９】このような悪路判定処理が成されると、上
述したように、この判定結果に基づいてステップ１７０
で示す制御処理が成され、路面状態に応じたブレーキ制
御が成される。
【００６０】以上説明したように、本実施形態では、車
輪加速度の分散値のうちロータの製造精度のバラツキに
起因して発生している変動成分を取り除き、路面凹凸の
みに起因して発生している変動成分を抽出して路面状態
を識別するようにしているため、正確に路面状態の識別
を行うことができる。
【００６１】なお、本実施形態では、車輪加速度の分散
値積算値ＤＶＳＵＭの平均値となる分散値ＤＶＷＢに基
づいて路面状態を識別しているが、他の方法を採用して
もよい。すなわち、センサ出力のうち路面凹凸のみに起
因して発生している変動成分を抽出できれば、他の方法
を用いてもよい。
【００６２】例えば、車輪速度の変化量のバラツキ、車
輪速度の分散値のバラツキ等に基づいて、路面凹凸のみ
に起因して発生する変動成分を抽出することができる。
【００６３】具体的には、車輪速度の変化量のバラツキ
の場合、車輪加速度の絶対値や、車輪加速度の微分値を
さらに微分した値等を用いることができる。この場合に
おいて、車輪加速度の微分値をさらに微分した値を用い
るようにすれば、車輪加速度から車体加速度成分を取り
除くことが可能となり、単に車輪加速度の絶対値を用い
る場合より確実に路面状態を識別することができる。
【００６４】（第２実施形態）次に、本発明の第２実施
形態における路面状態識別装置について説明する。ただ
し、本実施形態の路面状態識別装置はの構成はほぼ第１
実施形態と同様であるため、同じ部分には同一の符号を
付し説明を省略する。
【００６５】本実施形態における路面状態識別装置が行
うアンチスキッド制御の全体構成を、図９のフローチャ
ートに基づいて説明する。
【００６６】まず、ステップ４１０〜ステップ４４０で
は、図３に示したステップ１１０〜ステップ１４０に示
した処理と同様の処理を行い、車輪加速度の高周波成分
を抽出する。
【００６７】そして、ステップ４５０では、後に詳述す
るように、ステップ４４０でフィルタリング処理した車
輪加速度の分散値を算出する処理を行なう。続くステッ
プ４５５では、後に詳述するように、ステップ４５０で
求めた分散値より学習値演算の処理を行う。続くステッ
プ４６０では、ステップ４５０で求めた分散値ステップ
４５５で求めた学習値とに基づいて悪路判定を行なう。
【００６８】続くステップ４７０では、ステップ１７０
と同様に、ステップ４６０で行った悪路判定の結果に基
づいてアンチスキッド制御を行ない、ステップ１２０に
戻って上記処理を繰り返す。
【００６９】次に、上記したステップ４５０にて行われ
る（フィルタリング処理された）車輪加速度の分散値を
求める処理について、図１０のフローチャートに基づい
て説明する。なお、本実施形態は、第１実施形態に対し
て分散値の積算の方法が異なり、分散値の算出方法等に
ついては同様であるため、異なる部分に付いてのみ説明
する。
【００７０】まず、図１０のステップ５１０、５２０で
は、図６のステップ２１０、２２０と同様に、所定の演
算タイミング（例えば５ｍｓ）であるか否かを判定し、
肯定判定されるとステップ４４０の処理にて算出された
フィルタ後車輪加速度ＤＶＷＦの２乗の値を、分散値積
算値ＤＶＳＵＭに加算する。
【００７１】そして、続くステップ５３０では、ｎ個の
加算が終了したか否かを判定し、ここで肯定判定される
とステップ５４０に進み、否定判定されると一旦処理を
終了する。
【００７２】ステップ５４０では、分散値積算値ＤＶＳ
ＵＭをｎで割って、分散値積算値ＤＶＳＵＭの平均値に
相当する分散値ＤＶＷＢを算出する。続くステップ５５
０では、分散値積算値ＤＶＳＵＭをクリアし、一旦本処
理を終了する。
【００７３】次に、上記したステップ４５５にて行われ
る学習値演算処理について、図１１のフローチャートに
基づいて説明する。
【００７４】この学習値演算処理では、ロータ製造精度
のバラツキに起因するセンサ出力の変動を学習する。即
ち、センサ出力の変動には、ロータ製造精度のバラツキ
に起因する変動と、路面凹凸に起因する変動とが含まれ
ているが、路面凹凸に起因する変動が良路ではほぼゼロ
になることから、良路でのセンサ出力の変動を学習する
ことで、ロータ製造精度のバラツキに起因するセンサ出
力の変動を学習する。
【００７５】まず、ステップ６１０では、上記したステ
ップ５３０に示したｎ個の加算が終了しているか否かを
判定する。ここで肯定判定されるとステップ６２０に進
み、否定判定されると一旦処理を終了する。
【００７６】続くステップ６２０では、ＡＢＳ制御中で
あるか否かを判定する。なお、ＡＢＳ制御中であるか否
かは、ステップ１７０に示したように、現在の車輪スリ
ップ率が路面状態に応じて設定された車輪スリップ率を
超えたときに、フラグを立てる等の処理を行うことによ
って判定可能とされる。この処理により、ＡＢＳ制御中
のように車輪の乱れが激しくセンサ出力のノイズが大き
くなるような場合には学習しないようにされる。ここ
で、肯定判定されるとステップ６３０に進み、否定判定
されると一旦処理を終了する。
【００７７】続くステップ６３０では、フィルタ後車輪
加速度の分散値ＤＶＷＢ（ｎ）が基準値ＫＧより小さい
か否かを判定する。即ち、分散値ＤＶＷＢ（ｎ）が極端
に大きい場合には、悪路である可能性が高いため、悪路
の場合の分散値ＤＶＷＢ（ｎ）を学習してしまわないよ
うにする。ここで、肯定判定されるとステップ６４０に
進み、否定判定されると一旦処理を終了する。
【００７８】続くステップ６４０では、今回算出した分
散値ＤＶＷＢ（ｎ）と前回算出した分散値ＤＶＷＢ（ｎ
−１）との差分の絶対値が基準値ＫＲより小さいか否か
を判定する。即ち、ｎ個加算完了毎に算出したＤＶＷＢ
の値のバラツキが大きいと、悪路若しくは良路であって
も比較的路面凹凸が大きい場合を走行している可能性が
ある。このため、ｎ個加算完了毎に算出したＤＶＷＢの
値のバラツキが大きいときには学習しないようにし、極
力、路面凹凸が小さな良路で学習されるようにする。こ
こで、肯定判定されるとステップ６５０に進み、否定判
定されると一旦処理を終了する。
【００７９】続くステップ６５０では、分散値ＤＶＷＢ
の積算値の平均値ＧＡＫＵＸを求める。この積算値平均
値ＧＡＫＵＸは、次式（３）で示される。
【００８０】 ＧＡＫＵＸ（ｎ）＝１／２×（ＤＶＷＢ（ｎ） ＋ＧＡＫＵＸ（ｎ−１））…（３） 但し、式（３）に示す積算値平均値ＧＡＫＵＸ（ｎ−
１）は、前回の学習時に記憶している値である。この式
（３）に基づいて分散値ＤＶＷＢの積算値の平均値ＧＡ
ＫＵＸを求めることにより、学習している値がより平均
化される。この後、ステップ６６０に進む。
【００８１】続くステップ６６０では、今回算出した積
算値平均値ＧＡＫＵＸ（ｎ）と前回の学習時に記憶した
積算値平均値ＧＡＫＵＸ（ｎ−１）との差分の絶対値が
基準値ＫＧよりも小さいか否かを判定する。即ち、学習
を続けるにつれ、積算値平均値ＧＡＫＵＸが良路での車
輪加速度の分散値の平均的な値に収束していくことにな
るが、今回算出した積算値平均値ＧＡＫＵＸ（ｎ）と前
回の学習時に記憶した積算値平均値ＧＡＫＵＸ（ｎ−
１）との差分が大きければ、収束すべき値から離れるた
め学習しないようにフィルタリングする。
【００８２】そして、ステップ６６０で肯定判定される
とステップ６７０に進み、今回算出した積算値平均値Ｇ
ＡＫＵＸ（ｎ）を学習値ＧＡＫＵに設定し、処理を終了
する。また、ステップ６６０で否定判定されるとステッ
プ６８０に進み、処理を一旦終了する。
【００８３】次に、上記したステップ４６０にて行われ
る悪路判定の処理について、図１２のフローチャートに
基づいて説明する。
【００８４】まず、ステップ７１０にて、所定の悪路判
定タイミング（例えば５０ｍｓ）であるか否かを判定
し、ここで肯定判断されるとステップ７２０に進み、一
方否定判断されると一旦本処理を終了する。
【００８５】続くステップ７２０では、今回ステップ４
５０で算出された分散値ＤＶＷＢと記憶されている学習
値ＧＡＫＵとの差分が、所定の悪路判定レベルＬ以上か
否かを判定する。これにより、走行中の路面が良路であ
るか悪路であるかの判定が成される。
【００８６】すなわち、学習値ＧＡＫＵは、良路での車
輪加速度の分散値の平均的な値に相当するため、今回算
出された分散値ＤＶＷＢと学習値ＧＡＫＵとの差分をと
ることにより、センサ出力のうち路面の凹凸のみに起因
する変動を抽出することができる。
【００８７】従って、走行している路面が良路であれ
ば、センサ出力のうち路面の凹凸のみに起因する変動が
非常に小さく、逆に悪路であれば、路面凹凸のみに起因
する変動が大きくなることに基づき、今回算出した分散
値ＤＶＷＢと学習値ＧＡＫＵとの差分の絶対値を上記し
た悪路判定レベルＬと比較することにより、正確に路面
状態の識別を行うことができる。
【００８８】このようなステップ７２０の判定で肯定判
定されるとステップ７３０に進み、否定判定されるとス
テップ７４０に進む。
【００８９】ステップ７３０では、路面凹凸のみに起因
する分散値の平均値の変動が大きいので、悪路状態とみ
なして、悪路状態を示すフラグＡＫを１にセットし、一
旦本処理を終了する。一方、ステップ７４０では、路面
凹凸のみに起因する分散値の平均値の変動た小さいの
で、良路状態とみなして、良路状態を示すためにフラグ
ＡＫを０にセットし、一旦本処理を終了する。
【００９０】このような悪路判定処理が成されると、上
述したように、この判定結果に基づいてステップ４７０
で示す制御処理が成され、路面状態に応じたブレーキ制
御が成される。
【００９１】以上説明したように、車輪加速度の分散値
を学習しておき、その学習値と走行中に算出された車輪
加速度の分散値とを比較することによって、正確に路面
状態を識別することができる。
【００９２】なお、本実施形態においても、第１実施形
態と同様、車輪加速度の分散値を用いるのは例示であ
り、第１実施形態と同様に、車輪速度の変化量のバラツ
キ、車輪速度の分散値のバラツキ等に基づいて、路面凹
凸のみに起因して発生する変動成分を抽出することがで
きる。
【００９３】（他の実施形態）上記第１実施形態では、
ロータ１回転に対する積算をロータが３６０度回転する
毎に行うようにしても良いが、図１３に示すように例え
ば１２０度ずつ位相をずらし、ロータが０〜３６０度
回転する間、１２０〜４８０度回転する間、及び２
４０〜６００度回転する間に、ロータ１回転分の積算を
行うようにして良い。
【００９４】ロータが３６０度回転する毎に上記積算を
行う場合には、少なくともロータが２回転するまで路面
状態の識別を行えないが、位相をずらして積算を行えば
ロータが２回転する前に路面状態の識別を行うことがで
きる。このため、路面状態識別の応答性を向上させるこ
とができる。
【００９５】なお、上記各実施形態では、車輪加速度の
高周波成分を取り出すようにしているが、必ずしも高周
波成分のみを用いて路面状態の識別を行う必要はない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態の路面状態識別装置が適
用されるアンチスキッド制御装置の全体構成を示す図で
ある。
【図２】第１実施形態の制御構成を示すブロック図であ
る。
【図３】第１実施形態における路面状態識別装置が実行
するメインルーチンのフローチャートを示す図である。
【図４】図３に示すフィルタリング処理を説明するため
の図である。
【図５】図３に示す分散値処理を説明するための図であ
る。
【図６】図３に示す分散値演算処理のフローチャートを
示す図である。
【図７】図３に示す悪路判定処理のフローチャートを示
す図である。
【図８】タイヤ回転に伴う分散値の変動を示した図であ
る。
【図９】第２実施形態における路面状態識別装置が実行
するメインルーチンのフローチャートを示す図である。
【図１０】図９に示す分散値演算処理のフローチャート
を示す図である。
【図１１】図９に示す学習値演算処理のフローチャート
を示す図である。
【図１２】図９に示す悪路判定処理のフローチャートを
示す図である。
【図１３】他の実施形態で示す分散値の積算方法を説明
するための図である。
【符号の説明】
１…右前輪、２…左前輪、３…右後輪、４…左後輪、５
〜８…ホイールシリンダ、１６…マスタシリンダ、２１
〜２４…アクチュエータ、２５…ブレーキペダル、４０
…電子制御装置。

Claims (11)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 車両の車輪速度信号を出力する車輪速度
    検出手段と、 前記車輪速度検出手段による車輪速度信号から車輪１回
    転分における車輪速度のバラツキを積算する車輪速度積
    算手段と、 前記車輪速度積算手段によって今回積算された積算値
    と、前記車輪速度積算手段によって先に積算された積算
    値との差分に基づいて、路面状態を検出する路面状態検
    出手段とを備えていることを特徴とする路面状態識別装
    置。
  2. 【請求項２】 前記車輪速度検出手段による車輪速度信
    号から車輪加速度を算出する車輪加速度算出手段を備
    え、 前記車輪速度積算手段では、前記車輪速度のバラツキと
    して、前記車輪加速度算出手段が算出する車輪加速度の
    バラツキを積算するようになっていることを特徴とする
    請求項１に記載の路面状態識別装置。
  3. 【請求項３】 前記車輪速度検出手段による車輪速度信
    号から車輪加速度の分散値を算出する分散値算出手段を
    備え、 前記車輪速度積算手段では、前記車輪速度のバラツキと
    して、前記分散値算出手段が算出する分散値を積算する
    ようになっていることを特徴とする請求項１に記載の路
    面状態判別装置。
  4. 【請求項４】 前記車輪速度検出手段による車輪速度信
    号から車輪加速度の微分値を算出する加速度微分値算出
    手段を備え、 前記車輪速度積算手段では、前記車輪速度のバラツキと
    して、前記加速度微分値算出手段が算出する車輪加速度
    の微分値のバラツキを積算するようになっていることを
    特徴とする請求項１に記載の路面状態判別装置。
  5. 【請求項５】 車両の車輪速度信号を出力する車輪速度
    検出手段と、 前記車輪速度検出手段による車輪速度信号から車輪速度
    のバラツキを学習する学習手段と、 前記学習手段が学習した学習値と、前記車輪速度検出手
    段によって得られた車輪速度のバラツキとの差分に基づ
    いて、路面状態を検出する路面状態検出手段とを備えて
    いることを特徴とする路面状態識別装置。
  6. 【請求項６】 前記学習手段は、前記車輪速度のバラツ
    キのうちロータ製造精度のバラツキに起因する成分を抽
    出し、該ロータ製造精度のバラツキに起因する前記車輪
    速度のバラツキを学習するようになっていることを特徴
    とする請求項５に記載の路面状態識別装置。
  7. 【請求項７】 前記学習手段は、前記車輪速度のバラツ
    キの積算値の平均値を学習するようになっていることを
    特徴とする請求項５に記載の路面状態識別装置。
  8. 【請求項８】 前記車輪速度検出手段による車輪速度信
    号から車輪加速度を算出する車輪加速度算出手段を備
    え、 前記学習手段では、前記車輪速度のバラツキとして、前
    記車輪加速度算出手段が算出する車輪加速度のバラツキ
    を学習し、 前記路面状態検出手段では、前記学習手段によって学習
    された車輪加速度の学習値と、前記車輪加速度算出手段
    が算出する車輪加速度のバラツキとの差分に基づいて、
    前記路面状態を検出するようになっていることを特徴と
    する請求項５乃至７のいずれか１つに記載の路面状態識
    別装置。
  9. 【請求項９】 前記車輪速度検出手段による車輪速度信
    号から車輪加速度の分散値を算出する分散値算出手段を
    備え、 前記学習手段では、前記車輪速度のバラツキとして、前
    記分散値算出手段が算出する分散値のバラツキを学習
    し、 前記路面状態検出手段では、前記学習手段によって学習
    された前記分散値の学習値と、前記分散値算出手段が算
    出する分散値のバラツキとの差分に基づいて、前記路面
    状態を検出するようになっていることを特徴とする請求
    項５乃至７のいずれか１つに記載の路面状態判別装置。
  10. 【請求項１０】 前記車輪速度検出手段による車輪速度
    信号から車輪加速度の微分値を算出する加速度微分値算
    出手段を備え、 前記学習手段では、前記車輪速度のバラツキとして、前
    記加速度微分値算出手段が算出する車輪加速度の微分値
    のバラツキを学習し、 前記路面状態検出手段では、前記学習手段によって学習
    された車輪加速度の微分値の学習値と、前記加速度微分
    値算出手段が算出する車輪加速度の微分値のバラツキと
    の差分に基づいて、前記路面状態を検出するようになっ
    ていることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１つ
    に記載の路面状態判別装置。
  11. 【請求項１１】 前記車輪速度検出手段は、車輪速度セ
    ンサであることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれ
    か１つに記載の路面状態判別装置。
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