JP2005524563A - 車輪回転速度情報に基づいて直進走行を検出する方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、特に選択された走行状況において学習相でカーブ特性値を学習することにより、車輪回転速度情報に基づいて第１の直進走行検出方法に従って直進走行を検出するための方法に関する。この場合、カーブ特性値が１本または複数本の車軸の車輪回転速度情報から求められ、カーブ特性値を求めるために、曲率半径の逆数が車輪回転速度情報から計算される。本発明は更に、上記の方法によって定められたアルゴリズムを有するコンピュータプログラム製品に関する。

Description

本発明は、請求項１の前提部分に記載の方法と、請求項１１記載のコンピュータプログラム製品に関する。

ＡＢＳコントロール、ドライビングダイナミクスコントロール等を有するブレーキシステムを備えた自動車において、通常は、マイクロプロセッサによって走行状況を検出するためのいろいろな方法が電子制御装置で実施される。走行状況を検出するための実際のすべての方法において、走行状況を検出するために車輪回転速度センサの入力信号が単独で評価されるかあるいは他のセンサ（いわゆるＥＳＰセンサ装置）が車両に既設されている場合には、この他のセンサ（ヨーレート、横方向加速度等）と共に評価される。

例えば特許文献１から、車輪回転速度情報だけに基づいてタイヤ圧力低下を検出可能であることが知られている。高品質の検出のための重要な条件は、データを求めるために適した走行状況を確実に検出することである。データを求めるために特に適した走行状況は車両の直進走行である。

技術水準では従来、直進走行を検出するために、車輪回転速度情報からヨーレートまたは横方向加速度をできるだけ正確に決定することが試みられた。
独国特許出願公開第１００５８１４０号明細書

発明の概要

本発明はこの思想と異なり、その代わりに、車輪速度から計算された曲率半径の逆数を考慮する。驚くべきことに、この原理が車輪回転速度センサに基づくそれ自体公知の圧力低下検出方法（ＤＤＳ：タイヤ空気抜け検出システム、欧州特許出願公開第０９８３１５４号明細書参照）で使用されるときに、曲率半径の逆数の考察が高い精度をもたらすことが判った。

そこで、本発明は、特に選定された走行状況において学習相でカーブ特性値を学習（記憶）することによって、車輪回転速度情報に基づいて第１の直進走行検出方法に従って直進走行を検出するための方法に関する。この場合、カーブ特性値が１つまたは複数の車軸の回転速度情報から求められ、カーブ特性値を求めるために、車輪回転速度情報から曲率半径の逆数が計算される。

上記の逆数は好ましくは、前輪／後輪の回転速度比から導き出される。本発明の他の好ましい実施形では、曲率半径の逆数が前車軸と後車軸について別々に求められ、特に学習される。

逆数は特に、それ自体公知のアルゴリズムに従って数学的にろ波される。このアルゴリズムは好ましくは巡回型ろ波法である。この巡回型ろ波法は例えば独国出願公開第１００３４２２４号明細書に記載されているような、記憶場所の消費が少ないという利点を有する。

逆数学習相の間、そのときの適切なカーブ値が学習されるので、学習値の統計量が通常は絶えず改善される。好ましくは少し後で、適切に選択されるべき散乱量が閾値を下回るときに、学習相は終了する。適切なカーブ値は好ましくは、曲率半径の逆数が設定された閾値を下回るカーブ値である。

学習相の終了後学習相に続く比較相において、両軸で同時にカーブ走行が検出されるときにのみ（同様に閾値考察）、ＤＤＳシステムを作動停止すると有利である。従って、一方の軸で発生する圧力低下はシステムを作動停止することができない。

そのときに求められたカーブ特性値は好ましくは平均値を算出されるかおよび／またはろ波される。好ましくは学習されたカーブ特性値も平均値を算出されるかおよび／またはろ波される。

カーブ特性値が複数の速度区間、例えば１５〜７０ｋｍの第１の速度区間、７０〜１００ｋｍの第２の速度区間、１００〜１３０ｋｍの第３の速度区間等で、個別的に学習されると有利である。

カーブ特性値は好ましくは走行状態“直進走行”で学習される。この走行状態を検出するために、第２の直進走行検出方法が使用される。

直進走行の大まかな検出は別個の方法（第２の直進走行検出方法）によって行うことができる。好ましくは、第２の直進走行検出方法によってカーブ走行を検出する際に、第１の直進走行検出方法の既に学習された値はキャンセルされる。この第２の方法は特に、曲率半径の逆数を学習するために仮定“直進走行”が充分に正確でないときにも検出を行う。そして、学習はキャンセルされる。推定されたヨーレートや横方向加速度から、ＤＤＳを作動／作動停止するための判断基準を導き出すことができる。

学習されたカーブ特性値が、曲率半径、車両ヨーレートおよび／または車両横方向加速度のような実際の走行パラメータを計算するために使用されると有利である。

学習されたカーブ特性値は好ましくは、走行パラメータ“実際の曲率半径”を計算するために使用される。

カーブ走行検出のための第１の方法は好ましくは、車輪回転速度情報に基づいてタイヤ圧力低下を検出するための方法に統合される。その際、カーブ走行検出のための第１の方法は特に、この圧力低下検出方法を作動および／または作動停止するために使用される。

例えばヨーレートまたは横方向加速度のような上記の走行パラメータは好ましくは、圧力低下検出の方法を作動および／または作動停止するために使用される。

次に、独国特許出願公開第１００５８１４０号明細書に記載された、自動車のタイヤの圧力低下を検出するための方法を考慮して、直進走行を検出するための方法を説明する。独国特許出願公開第１００５８１４０号明細書には、ヨーレート情報に基づいて直進走行を検出するための方法が既に記載されている。直進走行検出またはカーブ走行検出は、車輪回転速度情報に基づくタイヤ圧力低下検出方法にとって、重要な出力値である。カーブ走行によって、例えばカーブ内側の車輪の車輪回転速度はカーブ外側の車輪の車輪回転速度と異なる。公知のタイヤ圧力低下検出方法は、回転速度変化が圧力低下によってあるいはカーブ走行によってもたらされるかどうか検出することができない。それによって、不所望な誤アラームが生じるかあるいはアラームのために非常に長い観察時間だけしか適用することができない。従って、確実で迅速な圧力低下検出のために、カーブ走行または直線走行を確実に検出することが不可避である。公知のタイヤ圧力低下検出方法は例えばＥＳＰシステムに設けられたヨーレートセンサを使用する。すべての車両がＥＳＰシステムを備えているとは限らないので、既存の車輪回転速度センサに基づく直進走行検出について本発明の方法を説明する。次に説明する方法は特にタイヤ圧力低下検出方法と関連して使用される。この場合、タイヤ圧力低下検出方法は、直進走行検出方法が直進走行を検出したときに初めて実施されるかあるいはタイヤ圧力低下検出方法は、カーブ検出方法がカーブ走行を検出したときに実施されない。この場合、直進走行検出またはカーブ走行検出は等価と見なされる。なぜなら、タイヤ圧力低下検出方法が直進走行を検出した後で初めて実施されるかあるいはカーブ走行を検出することによって中断されるかは重要ではないからである。

本発明による方法は、公知のタイヤ圧力低下検出方法（ＤＤＳ）のように、リセットボタンを操作することによってスタートする。そのために、運転者はリセットボタンの操作の前にすべてのタイヤを指定目標圧力に調節する必要がある。同じ種類の同じタイヤが例えば転動半径または速度に依存する膨張に関して偏差を有するので、このタイヤのばらつきを学習する必要がある。このタイヤのばらつきは学習相で、異なる速度区間における車軸あたりの学習された曲率半径の逆数の形のいわゆるオフセット値として学習される。この場合、学習された曲率半径の逆数は実質的に商からなっている。この場合、分子は、軸の車輪速度または車輪速度に比例する値の差を示し、分母は車両トレッド幅と車両基準速度の積からなっている。この場合、車両基準速度として、ＡＢＳによって計算された車両速度が使用される。商は更に、学習した曲率半径の逆数を適切な値範囲にずらすために（例えば積分法のため）、付加的なスケールファクタによって拡張可能である。各々の車軸について、曲率半径の逆数が学習される。この学習された曲率半径の逆数から、ヨーレートまたは横方向加速度を示す付加的な値を決定することができる。学習された曲率半径の逆数と、付加的な値（ヨーレート、横方向加速度）は、メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶される。学習された曲率半径の逆数は、一般的に知られているアルゴリズムに従って付加的にろ波および記憶することができる。逆数学習相の間、タイヤ圧力低下検出方法（ＤＤＳ）は作動停止したままである。適切に選択される散乱量が閾値を下回るときに、逆数学習相が終了する。それでもなお、曲率半径の逆数が更に長期メモリに記憶され、そのときに求められた曲率半径の逆数と絶えず比較される。それによって、逆数の学習相で決定される直進走行が実際に存在し、長いカーブ走行ではないことが保証される。

それに続く比較相において、逆数学習相で示されるような、各々の軸についてそのときに求められた曲率半径の逆数が車輪回転速度から決定される。そのときに求められるこの曲率半径の逆数は、学習した曲率半径の逆数と比較される。両軸に同時にカーブ走行が検出されると、ＤＤＳは作動停止させられる。一方の軸だけが直進走行を示すときには、ＤＤＳは作動したままである。

その代わりに、自由に転動する軸だけを、直進走行のための基準として使用可能である。というのは、駆動される１個の車輪または両車輪の駆動トルクとカーブ走行の重ね合わせによって、駆動される軸において、直進走行の存在に関して誤解釈を生じ得るからである。この場合更に、長期メモリにおいて上記のような曲率半径の逆数が監視される。長期メモリに記憶された学習された曲率半径の逆数の値を比較することにより、そのときに求められる曲率半径の逆数がむしろ直進走行を示すことが検出されると、逆数学習相の再スタートが行われる。求められた曲率半径の逆数から同様に、求められるヨーレートの値と求められる横方向加速度が再び決定される。それによって、自由転動する軸の圧力低下の場合にも、品質的に良好な直進走行検出が達成される。

本発明による方法は好ましくは、車輪回転速度情報に基づいて圧力低下を決定するタイヤ圧力低下検出方法（ＤＤＳ）の作動または作動停止のために使用される。この場合、選択基準として、曲率半径の逆数またはそれから計算されるヨーレートまたは横方向加速度が使用される。

Claims (11)

1. 特に選択された走行状況において学習相でカーブ特性値を学習することにより、車輪回転速度情報に基づいて第１の直進走行検出方法に従って直進走行を検出するための方法において、カーブ特性値が１本または複数本の車軸の車輪回転速度情報から求められ、カーブ特性値を求めるために、曲率半径の逆数が車輪回転速度情報から計算されることを特徴とする方法。
2. そのときに求められたカーブ特性値が平均値を計算されおよび／またはろ波されることを特徴とする、請求項１記載の方法。
3. 学習されたカーブ特性値が平均値を計算されおよび／またはろ波されることを特徴とする、請求項１または２記載の方法。
4. 複数の速度区間のカーブ特性値が個別的に学習されることを特徴とする、請求項１〜３の少なくとも一つに記載の方法。
5. カーブ特性値が走行状況“直進走行”で学習され、この走行状況を検出するために第２の直進走行検出方法が使用されることを特徴とする、請求項１〜４の少なくとも一つに記載の方法。
6. 第２の直進走行検出方法によるカーブ走行の検出時に、第１の直進走行検出方法の既に学習された値が無視されることを特徴とする、請求項５の少なくとも一つに記載の方法。
7. 学習されたカーブ特性値が、車両ヨーレートおよび／または車両横方向加速度のような走行パラメータを計算するために使用されることを特徴とする、請求項１〜６の少なくとも一つに記載の方法。
8. 学習したカーブ特性値が走行パラメータ“実際の曲率半径”を計算するために使用されることを特徴とする、請求項１〜７の少なくとも一つに記載の方法。
9. カーブ走行検出のための第１の方法が車輪回転速度情報に基づいてタイヤ圧力低下を検出するための方法に統合され、カーブ走行検出のための第１の方法が特にこの圧力低下検出方法の作動および／または作動停止のために使用されることを特徴とする、請求項１〜８の少なくとも一つに記載の方法。
10. 作動および／または作動停止のために、請求項７または８記載の走行パラメータが使用されることを特徴とする、請求項９記載の方法。
11. コンピュータプログラム製品が請求項１〜１０の少なくとも一つに記載の方法を含むアルゴリズムを定めていることを特徴とするコンピュータプログラム製品。