JP2002120709A - 路面状態推定装置 - Google Patents
路面状態推定装置Info
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- B60T8/00—Arrangements for adjusting wheel-braking force to meet varying vehicular or ground-surface conditions, e.g. limiting or varying distribution of braking force
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- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】定常走行領域を含んだ低スリップ領域における
制動力勾配を推定する。 【解決手段】所定のサンプリング周期で車輪速度を検出
し、車輪速の時系列データを出力する車輪速センサ３
０、車輪速の時系列データに基づいて、路面外乱から車
輪速までの伝達特性を１次遅れモデルに近似したときの
ゲイン線図における帯域周波数を推定する帯域周波数推
定手段３２と、予め記憶された帯域周波数と制動力勾配
との関係を表すマップに基づいて、推定された帯域周波
数に対する制動力勾配を推定する制動力勾配推定手段３
４と、を含んで構成されている。
制動力勾配を推定する。 【解決手段】所定のサンプリング周期で車輪速度を検出
し、車輪速の時系列データを出力する車輪速センサ３
０、車輪速の時系列データに基づいて、路面外乱から車
輪速までの伝達特性を１次遅れモデルに近似したときの
ゲイン線図における帯域周波数を推定する帯域周波数推
定手段３２と、予め記憶された帯域周波数と制動力勾配
との関係を表すマップに基づいて、推定された帯域周波
数に対する制動力勾配を推定する制動力勾配推定手段３
４と、を含んで構成されている。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、路面状態推定装置
にかかり、特に、定常走行領域を含んだ低スリップ領域
における制動力勾配や駆動力勾配等の路面状態を表す物
理量を推定する路面状態推定装置に関する。
にかかり、特に、定常走行領域を含んだ低スリップ領域
における制動力勾配や駆動力勾配等の路面状態を表す物
理量を推定する路面状態推定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】特開２
０００−１１８３５７号公報には、車輪速信号から制動
トルク勾配（制動力勾配に車輪有効半径の２乗を乗じて
求められる）を推定し、推定された制動トルク勾配を０
付近の目標値に追従制御することにより制動力が最大に
なるように制御するアンチロックブレーキ装置が記載さ
れている。この装置では、下記の（１）式で表される車
輪減速度運動モデルに基づいて制動トルク勾配を推定し
ており、車輪減速度運動が支配的となる限界制動領域に
おいては精度良く制動トルク勾配、従って制動力勾配を
推定することができる。
０００−１１８３５７号公報には、車輪速信号から制動
トルク勾配（制動力勾配に車輪有効半径の２乗を乗じて
求められる）を推定し、推定された制動トルク勾配を０
付近の目標値に追従制御することにより制動力が最大に
なるように制御するアンチロックブレーキ装置が記載さ
れている。この装置では、下記の（１）式で表される車
輪減速度運動モデルに基づいて制動トルク勾配を推定し
ており、車輪減速度運動が支配的となる限界制動領域に
おいては精度良く制動トルク勾配、従って制動力勾配を
推定することができる。
【０００３】
【数１】
【０００４】ただし、νwは車輪速度（ｍ／ｓ）、ｗは
路面外乱、ｋは制動力勾配（Ｎｓ／ｍ）、ＲCはタイヤ
有効半径（ｍ）、Ｊは車輪慣性モーメントである。
路面外乱、ｋは制動力勾配（Ｎｓ／ｍ）、ＲCはタイヤ
有効半径（ｍ）、Ｊは車輪慣性モーメントである。
【０００５】しかしながら、制動力勾配の比較的大きな
低スリップ領域においては、車輪減速度運動は１５Ｈｚ
付近の共振であるサスペンション前後共振や４０Ｈｚ付
近の共振であるタイヤ回転共振の影響を受けるので、上
記（１）式に基づいて制動力勾配を推定する上記従来の
技術では、低スリップ領域において制動力勾配を正確に
推定することができない、という問題がある。
低スリップ領域においては、車輪減速度運動は１５Ｈｚ
付近の共振であるサスペンション前後共振や４０Ｈｚ付
近の共振であるタイヤ回転共振の影響を受けるので、上
記（１）式に基づいて制動力勾配を推定する上記従来の
技術では、低スリップ領域において制動力勾配を正確に
推定することができない、という問題がある。
【０００６】また、特開平１１−７８８４３号公報に
は、タイヤ回転振動のモデルに基づいて制動力勾配を推
定する車輪状態推定装置が記載されている。この技術
は、制動力勾配が大きい程タイヤ回転振動の共振特性が
尖鋭になることに着目し、タイヤ回転振動の減衰係数を
同定することによって、制動力勾配を推定している。
は、タイヤ回転振動のモデルに基づいて制動力勾配を推
定する車輪状態推定装置が記載されている。この技術
は、制動力勾配が大きい程タイヤ回転振動の共振特性が
尖鋭になることに着目し、タイヤ回転振動の減衰係数を
同定することによって、制動力勾配を推定している。
【０００７】しかしながら、制動力勾配が小さくなる制
動時には、車輪減速度運動が支配的になることから、タ
イヤ回転振動が発生しなくなってしまう。このため、上
記従来の技術では、タイヤ回転振動が発生しない制動時
には、制動力勾配を推定することができない、という問
題が発生する。
動時には、車輪減速度運動が支配的になることから、タ
イヤ回転振動が発生しなくなってしまう。このため、上
記従来の技術では、タイヤ回転振動が発生しない制動時
には、制動力勾配を推定することができない、という問
題が発生する。
【０００８】本発明は、上記問題点を解消するためにな
されたもので、定常走行領域を含んだ低スリップ領域に
おける制動力勾配、駆動力勾配、及び路面μ勾配等の路
面状態を表す物理量を推定する路面状態推定装置を提供
することを目的とする。
されたもので、定常走行領域を含んだ低スリップ領域に
おける制動力勾配、駆動力勾配、及び路面μ勾配等の路
面状態を表す物理量を推定する路面状態推定装置を提供
することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】まず、請求項１〜５の発
明の原理について説明する。図1に示すように、車輪共
振系の力学モデルは、リム１０とベルト１２との間に各
々ばね定数Ｋ１、Ｋ２のタイヤのねじればね要素１４、
１６を介在させると共に、リム１０と車体との間にばね
定数Ｋ３のばね要素１８とダンパ２０とを並列接続した
サスペンションを介在させたモデルで表される。このモ
デルにおいて路面からの外乱（路面外乱）は、ベルト１
２からばね要素１４、１６、リム１０に伝達されて車輪
速ωに影響を与えると共に、サスペンション要素を介し
て車体に伝達される。
明の原理について説明する。図1に示すように、車輪共
振系の力学モデルは、リム１０とベルト１２との間に各
々ばね定数Ｋ１、Ｋ２のタイヤのねじればね要素１４、
１６を介在させると共に、リム１０と車体との間にばね
定数Ｋ３のばね要素１８とダンパ２０とを並列接続した
サスペンションを介在させたモデルで表される。このモ
デルにおいて路面からの外乱（路面外乱）は、ベルト１
２からばね要素１４、１６、リム１０に伝達されて車輪
速ωに影響を与えると共に、サスペンション要素を介し
て車体に伝達される。
【００１０】ここで、１次の車輪減速度運動、２次のサ
スペンション前後共振、２次のタイヤ回転共振を統合し
た５次の車輪フルモデルを用いて、制動力勾配と路面外
乱から車輪速までの伝達特性の追従周波数を表す車輪速
周波数特性量との関係を説明する。この制動力勾配は、
図２に示すように、スリップ速度（または、スリップ
率）と制動力との関係を表す曲線の接線の勾配（傾き）
によって表される。
スペンション前後共振、２次のタイヤ回転共振を統合し
た５次の車輪フルモデルを用いて、制動力勾配と路面外
乱から車輪速までの伝達特性の追従周波数を表す車輪速
周波数特性量との関係を説明する。この制動力勾配は、
図２に示すように、スリップ速度（または、スリップ
率）と制動力との関係を表す曲線の接線の勾配（傾き）
によって表される。
【００１１】図３は、制動力勾配が３００Ｎｓ／ｍ〜１
００００Ｎｓ／ｍの限界制動領域からタイヤ特性に余裕
のある低スリップ領域の範囲における、路面外乱から車
輪速までの周波数応答を表すゲイン線図、すなわち周波
数と路面外乱の振幅に対する車輪速の振幅ゲインとの関
係を示したものである。
００００Ｎｓ／ｍの限界制動領域からタイヤ特性に余裕
のある低スリップ領域の範囲における、路面外乱から車
輪速までの周波数応答を表すゲイン線図、すなわち周波
数と路面外乱の振幅に対する車輪速の振幅ゲインとの関
係を示したものである。
【００１２】図３において、限界付近等の制動力勾配が
比較的小さな領域においては、車輪速の周波数特性は、
低周波数領域のゲインは大きく、高周波数領域のゲイン
は小さくなっている。このため、制動力勾配が比較的小
さな領域においては低周波数領域のゲインと高周波数領
域のゲインとの差を表す車輪速周波数特性量は大きくな
る。
比較的小さな領域においては、車輪速の周波数特性は、
低周波数領域のゲインは大きく、高周波数領域のゲイン
は小さくなっている。このため、制動力勾配が比較的小
さな領域においては低周波数領域のゲインと高周波数領
域のゲインとの差を表す車輪速周波数特性量は大きくな
る。
【００１３】これに対し、定常走行等の制動力勾配が比
較的大きな領域においては、車輪速の周波数特性におい
て低周波数領域のゲインは制動力勾配の比較的小さな領
域に比較して小さくなっている。また、高周波数領域の
ゲインは、タイヤの回転共振（４０Ｈｚ付近）の発生等
の影響によって制動力勾配が比較的小さな領域に比較し
てそれほど小さくはなっていない。この結果、制動力勾
配が比較的大きな領域においては車輪速周波数特性量は
小さくなっている。同様に、低周波数領域の車輪速信号
の振動レベルと高周波数領域の車輪速信号の振動レベル
との差を表す車輪速周波数特性量も上記の低周波数領域
のゲインと高周波数領域のゲインとの差を表す車輪速周
波数特性量と同様に変化する。
較的大きな領域においては、車輪速の周波数特性におい
て低周波数領域のゲインは制動力勾配の比較的小さな領
域に比較して小さくなっている。また、高周波数領域の
ゲインは、タイヤの回転共振（４０Ｈｚ付近）の発生等
の影響によって制動力勾配が比較的小さな領域に比較し
てそれほど小さくはなっていない。この結果、制動力勾
配が比較的大きな領域においては車輪速周波数特性量は
小さくなっている。同様に、低周波数領域の車輪速信号
の振動レベルと高周波数領域の車輪速信号の振動レベル
との差を表す車輪速周波数特性量も上記の低周波数領域
のゲインと高周波数領域のゲインとの差を表す車輪速周
波数特性量と同様に変化する。
【００１４】以上のことから、低周波数領域のゲインと
高周波数領域のゲインとの差、または低周波数領域の車
輪速信号の振動レベルと高周波数領域の車輪速信号の振
動レベルとの差を表す車輪速周波数特性量は、制動力勾
配が大きくなるのに伴って小さくなる値であり、この特
性を利用することにより車輪周波数特性量から制動力勾
配を推定することができる。
高周波数領域のゲインとの差、または低周波数領域の車
輪速信号の振動レベルと高周波数領域の車輪速信号の振
動レベルとの差を表す車輪速周波数特性量は、制動力勾
配が大きくなるのに伴って小さくなる値であり、この特
性を利用することにより車輪周波数特性量から制動力勾
配を推定することができる。
【００１５】また、図３において、タイヤ回転共振が発
生する４０Ｈｚ付近の周波数帯域に着目した場合、制動
力勾配が大きくなるに従ってタイヤ回転共振の共振ピー
ク波形が尖鋭になっている。また、タイヤ回転共振の共
振ピーク波形は、制動力勾配が大きくなるに従って全体
的な周波数特性が高周波側に移行している。
生する４０Ｈｚ付近の周波数帯域に着目した場合、制動
力勾配が大きくなるに従ってタイヤ回転共振の共振ピー
ク波形が尖鋭になっている。また、タイヤ回転共振の共
振ピーク波形は、制動力勾配が大きくなるに従って全体
的な周波数特性が高周波側に移行している。
【００１６】すなわち、この車輪特性を１次遅れモデル
で近似した場合、図６に示すように、制動力勾配が大き
くなるに従って周波数帯域が高くなることが理解でき
る。したがって、車輪特性を１次遅れモデルで近似し
て、ゲインが所定範囲の値から所定範囲外の値に変化す
るときの周波数である帯域周波数を車輪速周波数特性量
として推定すれば、路面外乱から車輪速までの伝達特性
の追従周波数を表す車輪速周波数特性量の値から制動力
勾配を推定することができる。なお、２次、３次等の遅
れモデルにおいても１次遅れモデルと略同様の特性を備
えているので、車輪特性を低次の遅れの特性に近似して
その車輪速周波数特性量を推定すれば、車輪速周波数特
性量の値から制動力勾配を推定することができる。
で近似した場合、図６に示すように、制動力勾配が大き
くなるに従って周波数帯域が高くなることが理解でき
る。したがって、車輪特性を１次遅れモデルで近似し
て、ゲインが所定範囲の値から所定範囲外の値に変化す
るときの周波数である帯域周波数を車輪速周波数特性量
として推定すれば、路面外乱から車輪速までの伝達特性
の追従周波数を表す車輪速周波数特性量の値から制動力
勾配を推定することができる。なお、２次、３次等の遅
れモデルにおいても１次遅れモデルと略同様の特性を備
えているので、車輪特性を低次の遅れの特性に近似して
その車輪速周波数特性量を推定すれば、車輪速周波数特
性量の値から制動力勾配を推定することができる。
【００１７】また、上記で説明したタイヤに制動力を与
えたときの制動力勾配の他、タイヤに駆動力を与えたと
きの駆動力勾配は、いずれもタイヤと路面との間の滑り
易さを表す物理量であり、タイヤのグリップ状態を表す
路面μ勾配と等価な物理量である。したがって、車輪周
波数特性量からスリップ率またはスリップ速度と制動力
との関係を表す曲線の接線の傾きである制動力勾配、ス
リップ率またはスリップ速度と駆動力との関係を表す曲
線の接線の傾きである駆動力勾配、及びスリップ率また
はスリップ速度と路面μとの関係を表す曲線の接線の傾
きである路面μ勾配のいずれかを路面の滑りやすさを表
す物理量として推定することができる。
えたときの制動力勾配の他、タイヤに駆動力を与えたと
きの駆動力勾配は、いずれもタイヤと路面との間の滑り
易さを表す物理量であり、タイヤのグリップ状態を表す
路面μ勾配と等価な物理量である。したがって、車輪周
波数特性量からスリップ率またはスリップ速度と制動力
との関係を表す曲線の接線の傾きである制動力勾配、ス
リップ率またはスリップ速度と駆動力との関係を表す曲
線の接線の傾きである駆動力勾配、及びスリップ率また
はスリップ速度と路面μとの関係を表す曲線の接線の傾
きである路面μ勾配のいずれかを路面の滑りやすさを表
す物理量として推定することができる。
【００１８】上記目的を達成するために請求項１の発明
は、上記原理に基づいて、車輪速度を検出し、車輪速信
号を出力する車輪速センサと、路面外乱から車輪速まで
の伝達特性の追従周波数を表す車輪速周波数特性量を推
定する車輪速周波数特性量推定手段と、推定された車輪
速周波数特性量から路面状態を表す物理量を推定する物
理量推定手段と、を含んで構成したものである。
は、上記原理に基づいて、車輪速度を検出し、車輪速信
号を出力する車輪速センサと、路面外乱から車輪速まで
の伝達特性の追従周波数を表す車輪速周波数特性量を推
定する車輪速周波数特性量推定手段と、推定された車輪
速周波数特性量から路面状態を表す物理量を推定する物
理量推定手段と、を含んで構成したものである。
【００１９】請求項２の発明は、車輪速度を検出し、車
輪速信号を出力する車輪速センサと、路面外乱から車輪
速までの伝達特性の周波数応答を表すゲイン線図の低周
波数領域における特性量と高周波数領域における特性量
との差を車輪速周波数特性量として、前記車輪速信号に
基づいて前記車輪速周波数特性量を推定する車輪速周波
数特性量推定手段と、推定された車輪速周波数特性量か
ら路面状態を表す物理量を推定する物理量推定手段と、
を含んで構成したものである。
輪速信号を出力する車輪速センサと、路面外乱から車輪
速までの伝達特性の周波数応答を表すゲイン線図の低周
波数領域における特性量と高周波数領域における特性量
との差を車輪速周波数特性量として、前記車輪速信号に
基づいて前記車輪速周波数特性量を推定する車輪速周波
数特性量推定手段と、推定された車輪速周波数特性量か
ら路面状態を表す物理量を推定する物理量推定手段と、
を含んで構成したものである。
【００２０】そして、請求項３の発明は、車輪速度を検
出し、車輪速信号を出力する車輪速センサと、前記車輪
速信号に基づいて路面外乱から車輪速までの伝達特性の
追従周波数を表す車輪速周波数特性量を推定する車輪速
周波数特性量推定手段と、推定された車輪速周波数特性
量から路面状態を表す物理量を推定する物理量推定手段
と、を含んで構成したものである。請求項３の発明の車
輪速周波数特性量は、路面外乱から車輪速までの伝達特
性を低次元のモデルに近似したときの該モデルの周波数
応答を表すゲイン線図において、ゲインが所定範囲の値
から所定範囲外の値に変化するときの周波数である帯域
周波数で与えられる。
出し、車輪速信号を出力する車輪速センサと、前記車輪
速信号に基づいて路面外乱から車輪速までの伝達特性の
追従周波数を表す車輪速周波数特性量を推定する車輪速
周波数特性量推定手段と、推定された車輪速周波数特性
量から路面状態を表す物理量を推定する物理量推定手段
と、を含んで構成したものである。請求項３の発明の車
輪速周波数特性量は、路面外乱から車輪速までの伝達特
性を低次元のモデルに近似したときの該モデルの周波数
応答を表すゲイン線図において、ゲインが所定範囲の値
から所定範囲外の値に変化するときの周波数である帯域
周波数で与えられる。
【００２１】上記のゲイン線図は、入力の振幅（路面外
乱の振幅）に対する出力の振幅（車輪速の時系列データ
の振幅）の割合で表されるゲインと周波数との関係を表
す線図である。車輪速センサは、所定のサンプリング周
期で車輪速度を検出し、車輪速の時系列データを出力す
るセンサを使用することができる。
乱の振幅）に対する出力の振幅（車輪速の時系列データ
の振幅）の割合で表されるゲインと周波数との関係を表
す線図である。車輪速センサは、所定のサンプリング周
期で車輪速度を検出し、車輪速の時系列データを出力す
るセンサを使用することができる。
【００２２】請求項３の発明の低次元のモデルは、１次
遅れモデル、または２次遅れモデル等を用いることがで
きるが、１次遅れモデルが好ましい。
遅れモデル、または２次遅れモデル等を用いることがで
きるが、１次遅れモデルが好ましい。
【００２３】上記各発明によれば、制動力勾配が大きく
なるに従って、タイヤ回転共振が発生する４０Ｈｚ付近
の周波数帯域の全体的な周波数特性が高周波側に移行す
ることを使用して、路面の滑り易さを表す物理量を路面
状態を表す物理量として推定しているので、定常走行領
域を含んだ低スリップ領域における路面状態を表す物理
量を推定することができる。
なるに従って、タイヤ回転共振が発生する４０Ｈｚ付近
の周波数帯域の全体的な周波数特性が高周波側に移行す
ることを使用して、路面の滑り易さを表す物理量を路面
状態を表す物理量として推定しているので、定常走行領
域を含んだ低スリップ領域における路面状態を表す物理
量を推定することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て説明する。本実施の形態は、路面外乱から車輪速まで
の伝達特性を１次遅れモデルに近似し、この１次遅れモ
デルの周波数応答から車輪速の時系列データに基づいて
帯域周波数を推定し、推定した帯域周波数から制動力勾
配を推定するようにしたものである。
て説明する。本実施の形態は、路面外乱から車輪速まで
の伝達特性を１次遅れモデルに近似し、この１次遅れモ
デルの周波数応答から車輪速の時系列データに基づいて
帯域周波数を推定し、推定した帯域周波数から制動力勾
配を推定するようにしたものである。
【００２５】図４に示すように、本実施の形態は、所定
のサンプリング周期で車輪速度を検出し、車輪速の時系
列データを車輪速信号として出力する車輪速センサ３０
と、車輪速の時系列データに基づいて、路面外乱から車
輪速までの伝達特性を１次遅れモデルに近似したときの
該モデルの周波数応答を表すゲイン線図において、ゲイ
ンが一定値から変化するときの周波数を帯域周波数（車
輪速周波数特性量）として推定する帯域周波数推定手段
３２と、予め記憶された帯域周波数と制動力勾配との関
係を表すマップに基づいて、推定された帯域周波数に対
する制動力勾配を推定する制動力勾配推定手段３４と、
を含んで構成されている。
のサンプリング周期で車輪速度を検出し、車輪速の時系
列データを車輪速信号として出力する車輪速センサ３０
と、車輪速の時系列データに基づいて、路面外乱から車
輪速までの伝達特性を１次遅れモデルに近似したときの
該モデルの周波数応答を表すゲイン線図において、ゲイ
ンが一定値から変化するときの周波数を帯域周波数（車
輪速周波数特性量）として推定する帯域周波数推定手段
３２と、予め記憶された帯域周波数と制動力勾配との関
係を表すマップに基づいて、推定された帯域周波数に対
する制動力勾配を推定する制動力勾配推定手段３４と、
を含んで構成されている。
【００２６】なお、制動力勾配推定手段３４は、制動力
勾配推定手段３４で推定された制動力勾配に基づいてＡ
ＢＳ制御のための各車輪毎の操作信号を演算するＡＢＳ
制御手段と、ＡＢＳ制御手段により演算された操作信号
に基づいて各車輪毎にブレーキ圧を操作することにより
ＡＢＳ制御を行うＡＢＳ制御弁とを接続することができ
る。
勾配推定手段３４で推定された制動力勾配に基づいてＡ
ＢＳ制御のための各車輪毎の操作信号を演算するＡＢＳ
制御手段と、ＡＢＳ制御手段により演算された操作信号
に基づいて各車輪毎にブレーキ圧を操作することにより
ＡＢＳ制御を行うＡＢＳ制御弁とを接続することができ
る。
【００２７】なお、図４では、１つの車輪についての構
成を示したが、例えば４輪自動車等の複数の車輪を持つ
車両の場合には、各々の車輪について図示した構成が設
けられる。
成を示したが、例えば４輪自動車等の複数の車輪を持つ
車両の場合には、各々の車輪について図示した構成が設
けられる。
【００２８】本実施の形態の帯域周波数推定手段３２で
は、全ての周波数を含む外乱である白色外乱が路面から
タイヤに入力したと仮定し、最小自乗法を用いて１次遅
れモデルの帯域周波数を同定した。
は、全ての周波数を含む外乱である白色外乱が路面から
タイヤに入力したと仮定し、最小自乗法を用いて１次遅
れモデルの帯域周波数を同定した。
【００２９】図５は、帯域周波数を同定するためのアル
ゴリズム、図６は、図１の車輪フルモデルに白色外乱を
加えたときに図５のアルゴリズムによって同定される帯
域周波数と対応する１次遅れモデルのゲイン線図を示し
たものである。
ゴリズム、図６は、図１の車輪フルモデルに白色外乱を
加えたときに図５のアルゴリズムによって同定される帯
域周波数と対応する１次遅れモデルのゲイン線図を示し
たものである。
【００３０】まず、図５に基づいて帯域周波数を同定す
るためのアルゴリズムについて説明する。ステップ１０
０において車輪速センサ３０で検出された車輪速度の時
系列データに白色外乱を加えたデータを取り込み、ステ
ップ１０２において２次のバタワスフィルタを用いて、
例えば２Ｈｚのハイパスフィルタと例えば２０Ｈｚのロ
ーパスフィルタからなるフィルタによる前処理を行う。
車輪速信号をハイパスフィルタに入力してハイパスフィ
ルタ処理することにより、車輪の加速度の定常成分が除
去され、ローパスフィルタ処理することにより車輪速信
号の平滑化処理を行うことができる。
るためのアルゴリズムについて説明する。ステップ１０
０において車輪速センサ３０で検出された車輪速度の時
系列データに白色外乱を加えたデータを取り込み、ステ
ップ１０２において２次のバタワスフィルタを用いて、
例えば２Ｈｚのハイパスフィルタと例えば２０Ｈｚのロ
ーパスフィルタからなるフィルタによる前処理を行う。
車輪速信号をハイパスフィルタに入力してハイパスフィ
ルタ処理することにより、車輪の加速度の定常成分が除
去され、ローパスフィルタ処理することにより車輪速信
号の平滑化処理を行うことができる。
【００３１】次のステップ１０４において、オンライン
最小自乗法を用いて前処理された車輪速の時系列データ
から帯域周波数の時系列データを推定する。まず、車輪
速度センサ３０によって、サンプル時間τ毎に離散化し
て検出された車輪速の時系列データをステップ１０２の
フィルタによる前処理後の車輪速の時系列データをω
[ｋ]（ｋはサンプル時間τを単位とするサンプル時刻で
あり、ｋ＝１,２,・・・)とし、以下のステップ１及び
ステップ２を繰り返すことにより、検出された車輪速度
の時系列データから制動力勾配の時系列データを推定す
る。 ステップ１：
最小自乗法を用いて前処理された車輪速の時系列データ
から帯域周波数の時系列データを推定する。まず、車輪
速度センサ３０によって、サンプル時間τ毎に離散化し
て検出された車輪速の時系列データをステップ１０２の
フィルタによる前処理後の車輪速の時系列データをω
[ｋ]（ｋはサンプル時間τを単位とするサンプル時刻で
あり、ｋ＝１,２,・・・)とし、以下のステップ１及び
ステップ２を繰り返すことにより、検出された車輪速度
の時系列データから制動力勾配の時系列データを推定す
る。 ステップ１：
【００３２】
【数２】
【００３３】なお、(２)式のφ [k] は、１サンプル時
間での車輪速度の変化量にサンプル時間τを乗算した値
（車輪速の変化に関する物理量）であり、(３)式のｙ
[ｋ]は、１サンプル時間の車輪速度の変化量（ω[ｋ−
１]−ω[ｋ−２]、ω[ｋ]−ω[ｋ−１]）の１サンプル
時間での変化量（ω[ｋ−１]−ω[ｋ−２]−（ω[ｋ]−
ω[ｋ−１]））（車輪速度の変化の変化に関する物理
量）である。 ステップ２：
間での車輪速度の変化量にサンプル時間τを乗算した値
（車輪速の変化に関する物理量）であり、(３)式のｙ
[ｋ]は、１サンプル時間の車輪速度の変化量（ω[ｋ−
１]−ω[ｋ−２]、ω[ｋ]−ω[ｋ−１]）の１サンプル
時間での変化量（ω[ｋ−１]−ω[ｋ−２]−（ω[ｋ]−
ω[ｋ−１]））（車輪速度の変化の変化に関する物理
量）である。 ステップ２：
【００３４】
【数３】
【００３５】という漸化式から推定値θ、すなわち、制
動力勾配を推定する。ただし、（５）、（６）式のλは
過去のデータを取り除く度合いを示す忘却係数（例えば
λ＝０．９８）であり、Ｔは行列の転置を示す。
動力勾配を推定する。ただし、（５）、（６）式のλは
過去のデータを取り除く度合いを示す忘却係数（例えば
λ＝０．９８）であり、Ｔは行列の転置を示す。
【００３６】なお、(４)式のθ[ｋ]は、車輪速度の変化
に関する物理量の履歴及び車輪速度の変化の変化に関す
る物理量の履歴を表す物理量である。
に関する物理量の履歴及び車輪速度の変化の変化に関す
る物理量の履歴を表す物理量である。
【００３７】なお、上記ではオンライン最小自乗法を用
いて帯域周波数を推定する例について説明したが、補助
変数法等他のオンライン同定法を用いて帯域周波数を推
定することもできる。
いて帯域周波数を推定する例について説明したが、補助
変数法等他のオンライン同定法を用いて帯域周波数を推
定することもできる。
【００３８】上記のようにして推定された１次遅れモデ
ルにおける帯域周波数の推定結果の例を図６に示す。ま
た、図６のゲイン線図より理解されるように、近似され
た１次遅れモデルのゲインは、制動力勾配が３００Ｎｓ
／ｍ以外では、車輪フルモデルのゲイン線図の定常ゲイ
ンと反共振点（４０Ｈｚ付近）におけるゲインを通過す
る特性として同定されており、低次元化により１５Ｈｚ
付近のサスペンション前後共振と４０Ｈｚ付近のタイヤ
回転振動の共振特性とが無視されている。また、制動力
勾配が３００Ｎｓ／ｍと小さいときには、１次遅れモデ
ルでは反共振点を通過していないことから共振は表れ
ず、１次遅れモデルの振動特性と車輪フルモデルの特性
とが良く一致していることが理解できる。これは、制動
力勾配が３００Ｎｓ／ｍ以下の限界付近の制動領域にお
いては、サスペンション前後共振やタイヤ回転振動によ
る共振の影響が小さく、車輪減速度運動モデルが支配的
になっているためである。したがって、このような限界
付近では、車輪運動は以下の車輪減速度運動モデルで近
似できると考えられる。
ルにおける帯域周波数の推定結果の例を図６に示す。ま
た、図６のゲイン線図より理解されるように、近似され
た１次遅れモデルのゲインは、制動力勾配が３００Ｎｓ
／ｍ以外では、車輪フルモデルのゲイン線図の定常ゲイ
ンと反共振点（４０Ｈｚ付近）におけるゲインを通過す
る特性として同定されており、低次元化により１５Ｈｚ
付近のサスペンション前後共振と４０Ｈｚ付近のタイヤ
回転振動の共振特性とが無視されている。また、制動力
勾配が３００Ｎｓ／ｍと小さいときには、１次遅れモデ
ルでは反共振点を通過していないことから共振は表れ
ず、１次遅れモデルの振動特性と車輪フルモデルの特性
とが良く一致していることが理解できる。これは、制動
力勾配が３００Ｎｓ／ｍ以下の限界付近の制動領域にお
いては、サスペンション前後共振やタイヤ回転振動によ
る共振の影響が小さく、車輪減速度運動モデルが支配的
になっているためである。したがって、このような限界
付近では、車輪運動は以下の車輪減速度運動モデルで近
似できると考えられる。
【００３９】
【数４】
【００４０】ただし、νwは車輪速度（ｍ／ｓ）、ｗは
路面外乱、ｋは制動力勾配（Ｎｓ／ｍ）、ＲCはタイヤ
有効半径（ｍ）、Ｊは車両慣性モーメントであり、νw
の１階微分の係数は帯域周波数を表している。
路面外乱、ｋは制動力勾配（Ｎｓ／ｍ）、ＲCはタイヤ
有効半径（ｍ）、Ｊは車両慣性モーメントであり、νw
の１階微分の係数は帯域周波数を表している。
【００４１】ところで、上記（７）式は、限界領域にお
いて、帯域周波数ω0と制動力勾配との間に、
いて、帯域周波数ω0と制動力勾配との間に、
【００４２】
【数５】
【００４３】という関係があることを示している。
【００４４】また、低スリップ領域においては、最小自
乗法の適用により図７の関係が導き出せる。この図は、
車輪フルモデルにおける制動力勾配と白色外乱を加えた
ときの車輪速データから同定された帯域周波数との関係
を示したものである。なお、図７の帯域周波数は、単位
を[ｒａｄ／ｓ]で表した。制動力勾配は、帯域周波数が
増加するに従って単調増加している。この図７の帯域周
波数と制動力勾配との関係をマップとして制動力勾配推
定手段３４のメモリに記憶しておき、マップを用いて車
輪速信号に基づいて帯域周波数推定手段３２で推定され
た帯域周波数に対応する制動力勾配を演算することによ
り、帯域周波数の推定（同定）結果から制動力勾配を推
定することが可能になる。
乗法の適用により図７の関係が導き出せる。この図は、
車輪フルモデルにおける制動力勾配と白色外乱を加えた
ときの車輪速データから同定された帯域周波数との関係
を示したものである。なお、図７の帯域周波数は、単位
を[ｒａｄ／ｓ]で表した。制動力勾配は、帯域周波数が
増加するに従って単調増加している。この図７の帯域周
波数と制動力勾配との関係をマップとして制動力勾配推
定手段３４のメモリに記憶しておき、マップを用いて車
輪速信号に基づいて帯域周波数推定手段３２で推定され
た帯域周波数に対応する制動力勾配を演算することによ
り、帯域周波数の推定（同定）結果から制動力勾配を推
定することが可能になる。
【００４５】なお、特開２０００−１１８３５７号公報
に記載の従来技術と本実施の形態とを比較すると、従来
技術は上記（８）式の関係を利用して制動力勾配を推定
するものであり、本実施の形態は定常状態を含んだ低ス
リップ領域に拡張して制動力勾配を推定するものであ
る。 実験結果との比較 ホイール圧一定の条件で制動を行ったときのスリップ率
と、本実施の形態により推定された制動力勾配（スリッ
プ率に関する勾配に変換して表示）との関係が、真値と
どの程度一致しているかを以下に示す。なお、真値は、
ホイール圧をランプ的に上昇させたときのスリップ率と
制動力との関係を次に示す荷重移動を考慮したブラッシ
ュモデルによって近似して、この近似モデルから制動力
勾配を演算して求めたものである。
に記載の従来技術と本実施の形態とを比較すると、従来
技術は上記（８）式の関係を利用して制動力勾配を推定
するものであり、本実施の形態は定常状態を含んだ低ス
リップ領域に拡張して制動力勾配を推定するものであ
る。 実験結果との比較 ホイール圧一定の条件で制動を行ったときのスリップ率
と、本実施の形態により推定された制動力勾配（スリッ
プ率に関する勾配に変換して表示）との関係が、真値と
どの程度一致しているかを以下に示す。なお、真値は、
ホイール圧をランプ的に上昇させたときのスリップ率と
制動力との関係を次に示す荷重移動を考慮したブラッシ
ュモデルによって近似して、この近似モデルから制動力
勾配を演算して求めたものである。
【００４６】まず、荷重移動を考慮したブラッシュモデ
ルについて説明する。
ルについて説明する。
【００４７】図８に示すように、タイヤ変位ΔＲが荷重
Ｎに比例する（ΔＲ＝ｋZＮ）と仮定した場合、ブレー
キスティッフネスＫSは以下の式に示すように荷重Ｎに
比例する。
Ｎに比例する（ΔＲ＝ｋZＮ）と仮定した場合、ブレー
キスティッフネスＫSは以下の式に示すように荷重Ｎに
比例する。
【００４８】 ＫS＝ｋS0Ｎ ・・・（９） この場合、制動力Ｆxと横力Ｆyは次のように記述され
る。
る。
【００４９】 Ｆx＝μＮｃｏｓ（１−ζs 3） Ｆy＝μＮｓｉｎ（１−ζs 3） ・・・（１０） ただし、合成スリップをκとすると、 ζs＝１−κｋS0／３μ ・・・（１１） である。ここで、μは路面の摩擦係数である。また、前
後スリップをκx、横スリップをκy、すべりの方向をｔ
ａｎθとすると、これらの関係は以下のようになる。
後スリップをκx、横スリップをκy、すべりの方向をｔ
ａｎθとすると、これらの関係は以下のようになる。
【００５０】κ＝√（κx 2＋κy 2） κx＝（ｕ−Ｒω）／Ｒω κy＝Ｋβν／ＫSＲω ｔａｎθ＝κx／κy ただし、Ｒはタイヤの有効半径、ωは車輪角速度、ｕは
前後速度、νは横速度を表している。また、荷重Ｎを前
後力Ｆxに比例して増加する、すなわち、Ｎ＝Ｎ0＋ｋN
Ｆxと仮定すると、制動力及び横力は以下のように表す
ことができる。 Ｆx＝μＮ0ｃｏｓ（１−ζs 3）／（１−μｋNｃｏｓ（１−ζs 3））・・・（１ ２） Ｆy＝μＮ0ｓｉｎ（１−ζs 3）／（１−μｋNｃｏｓ（１−ζs 3））・・・（１ ３） 図９、図１０は、寒冷地用のスタッドレスタイヤを用
い、圧雪路と氷盤路においてホイール圧一定の条件で制
動を行った時のスリップ率と推定された制動力及び制動
力勾配（スリップ率に関する勾配に変換して表示）の関
係を示したものである。ここで、スリップ率、制動力、
及び制動力勾配推定値のいずれも制動開始から５秒間の
平均値を示している。なお、破線で示す真値は、ホイー
ル圧をランプ的に上昇させたときのスリップ率と制動力
との関係を（１２）式の荷重平均を考慮したブラッシュ
モデルによって近似し、この近似モデルから制動力勾配
を演算したものである。
前後速度、νは横速度を表している。また、荷重Ｎを前
後力Ｆxに比例して増加する、すなわち、Ｎ＝Ｎ0＋ｋN
Ｆxと仮定すると、制動力及び横力は以下のように表す
ことができる。 Ｆx＝μＮ0ｃｏｓ（１−ζs 3）／（１−μｋNｃｏｓ（１−ζs 3））・・・（１ ２） Ｆy＝μＮ0ｓｉｎ（１−ζs 3）／（１−μｋNｃｏｓ（１−ζs 3））・・・（１ ３） 図９、図１０は、寒冷地用のスタッドレスタイヤを用
い、圧雪路と氷盤路においてホイール圧一定の条件で制
動を行った時のスリップ率と推定された制動力及び制動
力勾配（スリップ率に関する勾配に変換して表示）の関
係を示したものである。ここで、スリップ率、制動力、
及び制動力勾配推定値のいずれも制動開始から５秒間の
平均値を示している。なお、破線で示す真値は、ホイー
ル圧をランプ的に上昇させたときのスリップ率と制動力
との関係を（１２）式の荷重平均を考慮したブラッシュ
モデルによって近似し、この近似モデルから制動力勾配
を演算したものである。
【００５１】制動力勾配は、車輪速度から帯域周波数を
同定し、同定された値から図７のマップを用いて制動力
勾配（制動力のスリップ速度に対する勾配）を求め、更
に車輪速度を乗じて制動力のスリップ率に対する勾配と
して示したものである。
同定し、同定された値から図７のマップを用いて制動力
勾配（制動力のスリップ速度に対する勾配）を求め、更
に車輪速度を乗じて制動力のスリップ率に対する勾配と
して示したものである。
【００５２】本実施の形態によって推定された制動力勾
配の推定値は、制動力勾配の小さな限界制動領域から制
動力勾配の比較的大きな原点付近の低スリップ領域まで
ブラッシュモデルから導出された制動力勾配と比較的よ
い一致が見られていることが分かる。
配の推定値は、制動力勾配の小さな限界制動領域から制
動力勾配の比較的大きな原点付近の低スリップ領域まで
ブラッシュモデルから導出された制動力勾配と比較的よ
い一致が見られていることが分かる。
【００５３】次に、第２の実施の形態について説明す
る。本実施の形態は、低周波数領域の振動レベルと高周
波数領域の振動レベルとの差を車輪速周波数特性量とし
て用い、路面μ勾配を推定するようにしたものである。
る。本実施の形態は、低周波数領域の振動レベルと高周
波数領域の振動レベルとの差を車輪速周波数特性量とし
て用い、路面μ勾配を推定するようにしたものである。
【００５４】本実施の形態の車輪速周波数特性量推定手
段は、図１１に示すように、低周波数領域の車輪速信号
を抽出するためのバンドパスフィルタ４０Ａ、及びフィ
ルタ処理後の車輪速信号から振動レベルと演算する第1
の振動レベル演算手段４２Ａからなる低周波数特性量演
算手段と、高周波数領域の車輪速信号を抽出するための
バンドパスフィルタ４０Ｂ、及びフィルタ処理後の車輪
速信号から振動レベルを演算する第２の振動レベル演算
手段４２Ｂからなる高周波数特性量演算手段と、低周波
数特性量演算手段で演算された低周波数特性量と高周波
数特性量演算手段で演算された高周波数特性量との偏差
を車輪速周波数特性量として出力する特性量演算手段４
４とから構成されている。この特性量演算手段４４出力
には、第１の実施の形態の制動力勾配推定手段３４に相
当する路面μ勾配推定手段（図示せず）が接続されてい
る。
段は、図１１に示すように、低周波数領域の車輪速信号
を抽出するためのバンドパスフィルタ４０Ａ、及びフィ
ルタ処理後の車輪速信号から振動レベルと演算する第1
の振動レベル演算手段４２Ａからなる低周波数特性量演
算手段と、高周波数領域の車輪速信号を抽出するための
バンドパスフィルタ４０Ｂ、及びフィルタ処理後の車輪
速信号から振動レベルを演算する第２の振動レベル演算
手段４２Ｂからなる高周波数特性量演算手段と、低周波
数特性量演算手段で演算された低周波数特性量と高周波
数特性量演算手段で演算された高周波数特性量との偏差
を車輪速周波数特性量として出力する特性量演算手段４
４とから構成されている。この特性量演算手段４４出力
には、第１の実施の形態の制動力勾配推定手段３４に相
当する路面μ勾配推定手段（図示せず）が接続されてい
る。
【００５５】低周波数特性量演算手段におけるバンドパ
スフィルタ４０Ａは、車輪速運動における比較的低周波
数の領域の車輪速信号を透過するように透過周波数が設
定されており、本実施の形態では、１５〜５０Ｈｚの周
波数の車輪速信号が透過するように設定されている。ま
た、高周波数特性量演算手段におけるバンドパスフィル
タ４０Ｂは、車輪速運動における比較的高周波数の領域
の車輪速信号を透過するように透過周波数が設定されて
おり、本実施の形態では３０〜５０Ｈｚの周波数の車輪
速信号が通過するように設定されている。
スフィルタ４０Ａは、車輪速運動における比較的低周波
数の領域の車輪速信号を透過するように透過周波数が設
定されており、本実施の形態では、１５〜５０Ｈｚの周
波数の車輪速信号が透過するように設定されている。ま
た、高周波数特性量演算手段におけるバンドパスフィル
タ４０Ｂは、車輪速運動における比較的高周波数の領域
の車輪速信号を透過するように透過周波数が設定されて
おり、本実施の形態では３０〜５０Ｈｚの周波数の車輪
速信号が通過するように設定されている。
【００５６】振動レベル検出手段４２Ａは、バンドパス
フィルタ透過後の車輪速信号を２乗してデシベル表現し
た信号を低周波数特性量として出力し、振動レベル検出
手段４２Ｂは、バンドパスフィルタ透過後の車輪速信号
を２乗してデシベル表現した信号を高周波数特性量とし
て出力する。
フィルタ透過後の車輪速信号を２乗してデシベル表現し
た信号を低周波数特性量として出力し、振動レベル検出
手段４２Ｂは、バンドパスフィルタ透過後の車輪速信号
を２乗してデシベル表現した信号を高周波数特性量とし
て出力する。
【００５７】特性量演算手段４４は、低周波数特性量と
高周波数特性量との差を車輪速周波数特性量として出力
する。
高周波数特性量との差を車輪速周波数特性量として出力
する。
【００５８】図３で説明したように、限界付近等の路面
μ勾配（図３の制動力勾配と等価な値）が比較的小さな
領域においては、車輪速の周波数特性は、低周波数領域
のゲインは大きく、高周波数領域のゲインは小さいの
で、低周波数領域のゲインと高周波数領域のゲインとの
差を表す車輪速周波数特性量は大きくなる。これに対
し、定常走行等路面μ勾配が比較的大きな領域において
は、車輪速の周波数特性は低周波数のゲインが路面μ勾
配の比較的小さな領域に比較して小さくなっている。ま
た、高周波数領域のゲインは、タイヤの回転共振の発生
などの影響によって路面μ勾配の比較的小さな領域に比
較してそれほど小さくならない。この結果、車輪速周波
数特性量は小さくなる。従って、低周波数領域の振動レ
ベルと高周波数領域の振動レベルとの差を表す車輪速周
波数特性量は、路面μ勾配が大きくなるのに伴って小さ
くなる値であり、この特性を利用することにより車輪周
波数特性量から路面μ勾配を推定することができる。
μ勾配（図３の制動力勾配と等価な値）が比較的小さな
領域においては、車輪速の周波数特性は、低周波数領域
のゲインは大きく、高周波数領域のゲインは小さいの
で、低周波数領域のゲインと高周波数領域のゲインとの
差を表す車輪速周波数特性量は大きくなる。これに対
し、定常走行等路面μ勾配が比較的大きな領域において
は、車輪速の周波数特性は低周波数のゲインが路面μ勾
配の比較的小さな領域に比較して小さくなっている。ま
た、高周波数領域のゲインは、タイヤの回転共振の発生
などの影響によって路面μ勾配の比較的小さな領域に比
較してそれほど小さくならない。この結果、車輪速周波
数特性量は小さくなる。従って、低周波数領域の振動レ
ベルと高周波数領域の振動レベルとの差を表す車輪速周
波数特性量は、路面μ勾配が大きくなるのに伴って小さ
くなる値であり、この特性を利用することにより車輪周
波数特性量から路面μ勾配を推定することができる。
【００５９】本実施の形態の路面μ勾配推定手段は、車
輪速周波数特性量が路面μ勾配が大きくなるのに伴って
小さくなる性質を利用して、低周波数領域の振動レベル
と高周波数領域の振動レベルとの差を表す車輪速周波数
特性量と路面μ勾配との関係を示すマップを予め記憶し
ており、推定された車輪速周波数特性量とマップとから
路面μ勾配を推定する。
輪速周波数特性量が路面μ勾配が大きくなるのに伴って
小さくなる性質を利用して、低周波数領域の振動レベル
と高周波数領域の振動レベルとの差を表す車輪速周波数
特性量と路面μ勾配との関係を示すマップを予め記憶し
ており、推定された車輪速周波数特性量とマップとから
路面μ勾配を推定する。
【００６０】次に、本発明の第３の実施の形態を説明す
る。本実施の形態は、複数の周波数領域の振動レベルを
車輪速周波数特性量として用い、路面μ勾配を推定する
ようにしたものである。
る。本実施の形態は、複数の周波数領域の振動レベルを
車輪速周波数特性量として用い、路面μ勾配を推定する
ようにしたものである。
【００６１】図１２に示すように、本実施の形態の車輪
速周波数特性量演算手段は、複数のバンドパスフィルタ
４６1、４６2、・・・、４６6と、バンドパスフィルタ
の出力端の各々に接続された複数の振動レベル演算手段
４８1、４８2、・・・、４８ 6とから構成され、複数の
振動レベル演算手段各々には、ニューラルネットワーク
から構成された路面μ勾配推定手段５０が接続されてい
る。
速周波数特性量演算手段は、複数のバンドパスフィルタ
４６1、４６2、・・・、４６6と、バンドパスフィルタ
の出力端の各々に接続された複数の振動レベル演算手段
４８1、４８2、・・・、４８ 6とから構成され、複数の
振動レベル演算手段各々には、ニューラルネットワーク
から構成された路面μ勾配推定手段５０が接続されてい
る。
【００６２】車輪速周波数特性量演算手段には、第２の
実施の形態で説明した特性量演算手段が接続される。本
実施の形態では、バンドパスフィルタの透過周波数帯
は、各々１０〜２０Ｈｚ、２０〜３０Ｈｚ、３０〜４０
Ｈｚ、４０〜５０Ｈｚ、５０〜６０Ｈｚの６つの周波数
帯域とした。この車輪速周波数特性量演算手段からは、
複数の周波数帯域、すなわち６つの周波数帯域の各々の
振動レベルが車輪速周波数特性量として出力される。本
実施の形態では、バンドパスフィルタによって各周波数
帯域毎の振動レベルを演算する例について説明したが、
ＦＦＴによって各周波数成分を演算してもよい。
実施の形態で説明した特性量演算手段が接続される。本
実施の形態では、バンドパスフィルタの透過周波数帯
は、各々１０〜２０Ｈｚ、２０〜３０Ｈｚ、３０〜４０
Ｈｚ、４０〜５０Ｈｚ、５０〜６０Ｈｚの６つの周波数
帯域とした。この車輪速周波数特性量演算手段からは、
複数の周波数帯域、すなわち６つの周波数帯域の各々の
振動レベルが車輪速周波数特性量として出力される。本
実施の形態では、バンドパスフィルタによって各周波数
帯域毎の振動レベルを演算する例について説明したが、
ＦＦＴによって各周波数成分を演算してもよい。
【００６３】上記で説明したように、路面μ勾配が小さ
い場合、車輪速の周波数帯域は低く周波数特性は低い周
波数領域からゲインが落ち込む。また、路面μ勾配が大
きい場合、車輪速の帯域周波数は高く周波数成分は、高
い周波数までゲインの落ち込みがない。このため、各周
波数領域の振動レベルを比較することによって、路面μ
勾配の推定が可能になる。
い場合、車輪速の周波数帯域は低く周波数特性は低い周
波数領域からゲインが落ち込む。また、路面μ勾配が大
きい場合、車輪速の帯域周波数は高く周波数成分は、高
い周波数までゲインの落ち込みがない。このため、各周
波数領域の振動レベルを比較することによって、路面μ
勾配の推定が可能になる。
【００６４】路面μ勾配推定手段は、車輪速周波数特性
量としての各領域の振動レベルから、路面μ勾配に応じ
て帯域周波数が変化することを利用し、ニューラルネッ
トワークによって路面μ勾配を推定する。このニューラ
ルネットワークは、入力層、中間層、出力層の３層構造
で構成されており、６つの振動レベルを入力して路面μ
勾配を３段階に推定する。ニューラルネットワークの学
習は、大、中、小の３段階の路面μ勾配における車輪速
の周波数特性を用いてバックプロパゲーション手法によ
って行われる。これにより、ニューラルネットワーク
は、路面μ勾配が大きくなるのに従って帯域周波数が大
きくなる性質を学習し、各周波数帯域の振動レベルから
路面μ勾配を推定することができる。
量としての各領域の振動レベルから、路面μ勾配に応じ
て帯域周波数が変化することを利用し、ニューラルネッ
トワークによって路面μ勾配を推定する。このニューラ
ルネットワークは、入力層、中間層、出力層の３層構造
で構成されており、６つの振動レベルを入力して路面μ
勾配を３段階に推定する。ニューラルネットワークの学
習は、大、中、小の３段階の路面μ勾配における車輪速
の周波数特性を用いてバックプロパゲーション手法によ
って行われる。これにより、ニューラルネットワーク
は、路面μ勾配が大きくなるのに従って帯域周波数が大
きくなる性質を学習し、各周波数帯域の振動レベルから
路面μ勾配を推定することができる。
【００６５】
【発明の効果】以上説明したように請求項１の発明によ
れば、路面外乱から車輪速までの伝達特性の追従周波数
を表す車輪速周波数特性量から路面状態を表す物理量を
推定しているので、定常走行領域を含んだ低スリップ領
域における路面状態を表す物理量を推定することができ
る、という効果が得られる。
れば、路面外乱から車輪速までの伝達特性の追従周波数
を表す車輪速周波数特性量から路面状態を表す物理量を
推定しているので、定常走行領域を含んだ低スリップ領
域における路面状態を表す物理量を推定することができ
る、という効果が得られる。
【００６６】また、請求項２の発明によれば、車輪速の
時系列データに基づいて、路面外乱から車輪速までの伝
達特性を低次元のモデルに近似したときの該モデルの周
波数応答を表すゲイン線図における帯域周波数を推定
し、推定した帯域周波数から制動力勾配を推定している
ので、定常走行領域を含んだ低スリップ領域における路
面状態を表す物理量を推定することができる、という効
果が得られる。
時系列データに基づいて、路面外乱から車輪速までの伝
達特性を低次元のモデルに近似したときの該モデルの周
波数応答を表すゲイン線図における帯域周波数を推定
し、推定した帯域周波数から制動力勾配を推定している
ので、定常走行領域を含んだ低スリップ領域における路
面状態を表す物理量を推定することができる、という効
果が得られる。
【図１】本発明の実施の形態の車輪共振系の力学モデル
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】スリップ速度と制動力との関係を示す線図であ
る。
る。
【図３】路面外乱から車輪速までの周波数応答を示すゲ
イン線図である。
イン線図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態を示すブロック図で
ある。
ある。
【図５】本発明の第１の実施の形態の帯域周波数を推定
するアルゴリズムを示す流れ図である。
するアルゴリズムを示す流れ図である。
【図６】１次遅れモデルの路面外乱から車輪速までの周
波数応答を示すゲイン線図である。
波数応答を示すゲイン線図である。
【図７】帯域周波数と制動力勾配との関係を示す線図で
ある。
ある。
【図８】タイヤ変位を説明するための図である。
【図９】直進制動時の制動力の推定値と真値とを比較し
て示す線図である。
て示す線図である。
【図１０】直進制動時の制動力勾配の推定値と真値とを
比較して示す線図である。
比較して示す線図である。
【図１１】第２の実施の形態の車輪速周波数特性量推定
手段を示すブロック図である。
手段を示すブロック図である。
【図１２】第３の実施の形態の車輪速周波数特性量推定
手段を示すブロック図である。
手段を示すブロック図である。
【符号の説明】 ３０ 車輪速センサ ３２ 帯域周波数推定手段 ３４ 制動力勾配推定手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 000004260 株式会社デンソー 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 (72)発明者 小野 英一 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 梅野 孝治 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 菅井 賢 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 田中 亮 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内 (72)発明者 安井 由行 愛知県刈谷市朝日町２丁目１番地 アイシ ン精機株式会社内 (72)発明者 沢田 護 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 株式会 社デンソー内 Ｆターム(参考） 3D046 BB23 BB28 HH36 HH46 KK01 KK12
Claims (5)
- 【請求項１】車輪速度を検出し、車輪速信号を出力する
車輪速センサと、 前記車輪速信号に基づいて路面外乱から車輪速までの伝
達特性の追従周波数を表す車輪速周波数特性量を推定す
る車輪速周波数特性量推定手段と、 推定された車輪速周波数特性量から路面状態を表す物理
量を推定する物理量推定手段と、 を含む路面状態推定装置。 - 【請求項２】車輪速度を検出し、車輪速信号を出力する
車輪速センサと、 路面外乱から車輪速までの伝達特性の周波数応答を表す
ゲイン線図の低周波数領域における特性量と高周波数領
域における特性量との差を車輪速周波数特性量として、
前記車輪速信号に基づいて前記車輪速周波数特性量を推
定する車輪速周波数特性量推定手段と、 推定された車輪速周波数特性量から路面状態を表す物理
量を推定する物理量推定手段と、 を含む路面状態推定装置。 - 【請求項３】車輪速度を検出し、車輪速信号を出力する
車輪速センサと、 路面外乱から車輪速までの伝達特性を低次元のモデルに
近似したときの該モデルの周波数応答を表すゲイン線図
において、ゲインが所定範囲の値から所定範囲外の値に
変化するときの周波数を車輪速周波数特性量として、前
記車輪速信号に基づいて前記車輪速周波数特性量を推定
する車輪速周波数特性量推定手段と、 推定された車輪速周波数特性量から路面状態を表す物理
量を推定する物理量推定手段と、 を含む路面状態推定装置。 - 【請求項４】前記低次元のモデルは、１次遅れモデルで
ある請求項３記載の路面状態推定装置。 - 【請求項５】前記路面状態を表す物理量は、制動力勾
配、駆動力勾配、及び路面μ勾配を含む路面の滑り易さ
を表す物理量である請求項１〜４のいずれか１項記載の
路面状態推定装置。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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- 2000-10-16 JP JP2000315836A patent/JP4331881B2/ja not_active Expired - Fee Related
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2001
- 2001-10-15 DE DE10150850A patent/DE10150850B4/de not_active Expired - Fee Related
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| US6640623B2 (en) | 2003-11-04 |
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