JP2010070184A - センサドリフト量推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両運動の状態に関わらず、安定してセンサのドリフト量を推定することができるようにする。
【解決手段】姿勢角オブザーバ２４によって、各センサの検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対する姿勢角の微分量を算出する。運動方程式微分量算出手段２６によって、センサ信号及び姿勢角オブザーバ２４によって推定された姿勢角に基づいて、車両運動の運動方程式より得られる姿勢角の微分量を算出する。ドリフト量推定手段２８によって、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、姿勢角オブザーバ２４により算出された姿勢角の微分量と、運動方程式微分量算出手段２６により算出された姿勢角の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、各センサ信号のセンサドリフト量を推定する。ドリフト量補正手段２２によって、推定されたセンサドリフト量に基づいて、各センサ信号を補正する。
【選択図】図１

Description

本発明は、センサドリフト量推定装置に係り、特に、車両運動の運動状態量の検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するセンサドリフト量推定装置に関する。

従来より、車載の角速度センサ及び加速度センサを利用して車両の姿勢角を推定する姿勢角推定装置において、車載の角速度センサ及び加速度センサのゼロ点ドリフトは、姿勢角の推定への影響が大きいことから、ゼロ点ドリフトを逐次推定して補償する必要がある。

このようなセンサのゼロ点ドリフトを推定する従来技術として、センサ出力が閾値内に一定時間以上ある場合に、物体が静止していると判定し、このときのセンサ出力値をセンサドリフト量とする手法（例えば、特許文献１）や、車輪速の左右差が小さいときに直進状態と判定し、このときの横加速度を横加速度センサドリフト量とする手法（例えば、特許文献２）などが知られている。

特許第３７９５４９８号公報 特開平７−４００４３号公報

しかしながら、上記の特許文献１、２に記載の技術では、静止又は直進状態を判定し、このときのセンサ出力をドリフト量として演算しているため、センサが搭載された物体が静止していない場合や等速運動していない場合には、センサのドリフト量を推定することができない、という問題がある。

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、車両運動の状態に関わらず、安定してセンサのドリフト量を推定することができるセンサドリフト量推定装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために第１の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、車両運動の運動状態量の検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対する姿勢角の微分量を算出し、算出した前記姿勢角の微分量を積分して、前記姿勢角を推定する姿勢角推定手段と、前記センサ信号及び前記姿勢角推定手段によって推定された前記姿勢角に基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記姿勢角の微分量を算出する算出手段と、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記姿勢角の微分量と、前記算出手段により算出された前記姿勢角の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記センサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段とを含んで構成されている。

第１の発明に係るセンサドリフト量推定装置によれば、姿勢角推定手段によって、車両運動の運動状態量の検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対する姿勢角の微分量を算出し、算出した姿勢角の微分量を積分して、姿勢角を推定する。また、算出手段によって、センサ信号及び姿勢角推定手段によって推定された姿勢角に基づいて、車両運動の運動方程式より得られる姿勢角の微分量を算出する。

そして、ドリフト量推定手段によって、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、姿勢角推定手段により算出された姿勢角の微分量と、算出手段により算出された姿勢角の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、センサ信号のセンサドリフト量を推定する。

このように、姿勢角を推定するために算出された姿勢角の微分量と車両運動の運動方程式より得られる姿勢角の微分量との関係を用いて、センサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定してセンサのドリフト量を推定することができる。

第１の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、ドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、センサ信号を補正する補正手段を更に含み、姿勢角推定手段は、補正手段によって補正されたセンサ信号に基づいて、姿勢角を推定することができる。これによって、精度よく姿勢角を推定することができる。

第２の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、車両運動の運動状態量の検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車両速度の微分量を算出し、前記車両速度の微分量を積分して、前記車両速度を推定する車両速度推定手段と、前記センサ信号及び前記車両速度推定手段により推定された前記車両速度に基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記車両速度の微分量を算出する算出手段と、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出された前記車両速度の微分量と、前記算出手段により算出された前記車両速度の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記センサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段とを含んで構成されている。

第２の発明に係るセンサドリフト量推定装置によれば、車両速度推定手段によって、車両運動の運動状態量の検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車両速度の微分量を算出し、車両速度の微分量を積分して、車両速度を推定する。また、算出手段によって、センサ信号及び車両速度推定手段により推定された車両速度に基づいて、車両運動の運動方程式より得られる車両速度の微分量を算出する。

そして、ドリフト量推定手段によって、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、車両速度推定手段により算出された車両速度の微分量と、算出手段により算出された車両速度の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、センサ信号のセンサドリフト量を推定する。

このように、車両速度を推定するために算出された車両速度の微分量と車両運動の運動方程式より得られる車両速度の微分量との関係を用いて、センサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定してセンサのドリフト量を推定することができる。

第２の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、ドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、センサ信号を補正する補正手段を更に含み、車両速度推定手段は、補正手段によって補正されたセンサ信号に基づいて、車両速度を推定し、推定された車両速度に基づいて、スリップ角を推定することができる。これによって、精度よく車両速度を推定することができる。

第３の発明に係るセンサドリフト推定装置は、車両運動の上下加速度、ロール角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段と、前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出する算出手段と、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記上下加速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段とを含んで構成されている。

第３の発明に係るセンサドリフト推定装置によれば、姿勢角推定手段によって、車両運動の上下加速度、前後加速度、横加速度、ロール角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出したロール角及びピッチ角の各々の微分量を積分して、ロール角及びピッチ角を推定する。また、算出手段によって、センサ信号と、姿勢角推定手段によって推定されたロール角及びピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出する。

そして、ドリフト量推定手段によって、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、姿勢角推定手段により算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と、算出手段により算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、上下加速度の検出値に応じたセンサ信号及びロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定する。

このように、ロール角及びピッチ角を推定するために算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と車両運動の運動方程式より得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量との関係を用いて、上下加速度及びロール角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、上下加速度及びロール角速度の各々を検出するセンサのドリフト量を推定することができる。

第３の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、ドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、上下加速度の検出値に応じたセンサ信号及びロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々を補正する補正手段を更に含み、姿勢角推定手段は、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、補正手段によって補正された上下加速度及びロール角速度の各検出値に応じたセンサ信号とに基づいて、ロール角及びピッチ角を推定することができる。これによって、精度よくロール角及びピッチ角を推定することができる。

第４の発明に係るセンサドリフト推定装置は、車両運動の前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する車両速度推定手段と、前記センサ信号と、前記車両速度推定手段により推定された前記前後速度及び前記横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出する算出手段と、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出される前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量と、前記算出手段により算出される前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段とを含んで構成されている。

第４の発明に係るセンサドリフト推定装置によれば、車両速度推定手段によって、車両運動の前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前後速度及び横速度の各々の微分量を積分して、前後速度及び横速度を推定する。また、算出手段によって、センサ信号と、車両速度推定手段により推定された前後速度及び横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前後速度及び横速度の各々の微分量を算出する。

そして、ドリフト量推定手段によって、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、車両速度推定手段により算出される前後速度及び横速度の各々の微分量と、算出手段により算出される前後速度及び横速度の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定する。

このように、前後速度及び横速度を推定するために算出された前後速度及び横速度の各々の微分量と車両運動の運動方程式より得られる前後速度及び横速度の各々の微分量との関係を用いて、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々を検出するセンサのドリフト量を推定することができる。

第４の発明に係るセンサドリフト推定装置は、ドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号を補正する補正手段を更に含み、車両速度推定手段は、補正手段によって補正されたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度を推定し、推定された前後速度及び横速度に基づいて、スリップ角を推定することができる。これによって、精度よくスリップ角を推定することができる。

第５の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、車両運動の前後加速度、横加速度、上下加速度、ロール角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段と、各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する車両速度推定手段と、前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出すると共に、前記センサ信号と、前記車両速度推定手段によって推定された前記前後速度及び前記横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出する算出手段と、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記上下加速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定すると共に、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段とを含んで構成されている。

第５の発明に係るセンサドリフト量推定装置によれば、姿勢角推定手段によって、車両運動の前後加速度、横加速度、上下加速度、ロール角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出したロール角及びピッチ角の各々の微分量を積分して、ロール角及びピッチ角を推定する。また、車両速度推定手段によって、各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前後速度及び横速度の各々の微分量を積分して、前後速度及び横速度を推定する。また、算出手段によって、センサ信号と、姿勢角推定手段によって推定されたロール角及びピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出すると共に、センサ信号と、車両速度推定手段によって推定された前後速度及び横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前後速度及び横速度の各々の微分量を算出する。

そして、ドリフト量推定手段によって、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、姿勢角推定手段により算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と、算出手段により算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、上下加速度の検出値に応じたセンサ信号及びロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定すると共に、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、車両速度推定手段により算出された前後速度及び横速度の各々の微分量と、算出手段により算出された前後速度及び横速度の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定する。

このように、ロール角及びピッチ角を推定するために算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と車両運動の運動方程式より得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量との関係を用いて、上下加速度及びロール角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定し、前後速度及び横速度を推定するために算出された前後速度及び横速度の各々の微分量と車両運動の運動方程式より得られる前後速度及び横速度の各々の微分量との関係を用いて、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、上下加速度、ロール角速度、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々を検出するセンサのドリフト量を推定することができる。

第５の発明に係るセンサドリフト推定装置は、ドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、各検出値に応じたセンサ信号を補正する補正手段を更に含み、姿勢角推定手段は、補正手段によって補正された各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、ロール角及びピッチ角を推定し、車両速度推定手段は、補正手段によって補正された各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度を推定し、推定された前後速度及び横速度に基づいて、スリップ角を推定することができる。これによって、精度よくロール角及びピッチ角を推定できると共に、精度よくスリップ角を推定することができる。

第３の発明及び第５の発明に係る姿勢角推定手段は、ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号及び上下加速度の検出値に応じたセンサ信号の各々についてドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量と過去に推定されたセンサドリフト量との変化量に基づいて補正された、ロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出したロール角及びピッチ角の各々の微分量を積分して、ロール角及びピッチ角を推定することができる。これによって、センサドリフト量の学習速度が遅い場合であっても、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じてロール角及びピッチ角の各々の微分量を補正することにより、精度よくロール角及びピッチ角を推定することができる。

第４の発明及び第５の発明に係る車両速度推定手段は、前後加速度の検出値に応じたセンサ信号及び横加速度の検出値に応じたセンサ信号の各々についてドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量と過去に推定されたセンサドリフト量との変化量に基づいて補正された、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、算出した前後速度及び横速度の各々の微分量を積分して、前後速度及び横速度を推定することができる。これによって、センサドリフト量の学習速度が遅い場合であっても、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じて前後速度及び横速度の各々の微分量を補正することにより、精度よく前後速度及び横速度を推定することができる。

第６の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、車両運動の上下加速度、前後加速度、横加速度、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段と、前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出する算出手段と、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段とを含んで構成されている。

第６の発明に係るセンサドリフト量推定装置によれば、姿勢角推定手段によって、車両運動の上下加速度、前後加速度、横加速度、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出したロール角及びピッチ角の各々の微分量を積分して、ロール角及びピッチ角を推定する。また、算出手段によって、センサ信号と、姿勢角推定手段によって推定されたロール角及びピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出する。

そして、ドリフト量推定手段によって、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、姿勢角推定手段により算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と、算出手段により算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号及びロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定する。

このように、ロール角及びピッチ角を推定するために算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と車両運動の運動方程式より得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量との関係を用いて、ピッチ角速度及びロール角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、ピッチ角速度及びロール角速度の各々を検出するセンサのドリフト量を推定することができる。

第６の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、ドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号及びロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々を補正する補正手段を更に含み、姿勢角推定手段は、上下加速度、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、補正手段によって補正されたピッチ角速度及びロール角速度の各検出値に応じたセンサ信号とに基づいて、ロール角及びピッチ角を推定することができる。これによって、精度よくロール角及びピッチ角を推定することができる。

第７の発明に係るセンサドリフト推定装置は、車両運動の前後加速度、横加速度、上下加速度、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段と、各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する車両速度推定手段と、前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出すると共に、前記センサ信号と、前記車両速度推定手段によって推定された前記前後速度及び前記横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出する算出手段と、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定すると共に、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段とを含んで構成されている。

第７の発明に係るセンサドリフト量推定装置によれば、姿勢角推定手段によって、車両運動の前後加速度、横加速度、上下加速度、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出したロール角及びピッチ角の各々の微分量を積分して、ロール角及びピッチ角を推定する。車両速度推定手段によって、各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前後速度及び横速度の各々の微分量を積分して、前後速度及び前記横速度を推定する。また、算出手段によって、センサ信号と、姿勢角推定手段によって推定されたロール角及びピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出すると共に、センサ信号と、車両速度推定手段によって推定された前後速度及び横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前後速度及び横速度の各々の微分量を算出する。

そして、ドリフト量推定手段によって、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、姿勢角推定手段により算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と、算出手段により算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号及びロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定すると共に、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、車両速度推定手段により算出された前後速度及び横速度の各々の微分量と、算出手段により算出された前後速度及び横速度の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定する。

このように、ロール角及びピッチ角を推定するために算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と車両運動の運動方程式より得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量との関係を用いて、ピッチ角速度及びロール角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定し、前後速度及び横速度を推定するために算出された前後速度及び横速度の各々の微分量と車両運動の運動方程式より得られる前後速度及び横速度の各々の微分量との関係を用いて、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、ピッチ角速度、ロール角速度、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々を検出するセンサのドリフト量を推定することができる。

第７の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、ドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、各検出値に応じたセンサ信号を補正する補正手段を更に含み、姿勢角推定手段は、補正手段によって補正された各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、ロール角及びピッチ角を推定し、車両速度推定手段は、補正手段によって補正された各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度を推定し、推定された前後速度及び横速度に基づいて、スリップ角を推定することができる。これによって、精度よくロール角及びピッチ角を推定できると共に、精度よくスリップ角を推定することができる。

第６の発明及び第７の発明に係る姿勢角推定手段は、ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号及びピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々についてドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量と過去に推定されたセンサドリフト量との変化量に基づいて補正された、ロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出したロール角及びピッチ角の各々の微分量を積分して、ロール角及びピッチ角を推定することができる。これによって、センサドリフト量の学習速度が遅い場合であっても、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じてロール角及びピッチ角の各々の微分量を補正することにより、精度よくロール角及びピッチ角を推定することができる。

第７の発明に係る車両速度推定手段は、前後加速度の検出値に応じたセンサ信号及び横加速度の検出値に応じたセンサ信号の各々についてドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量と過去に推定されたセンサドリフト量との変化量に基づいて補正された、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、算出した前後速度及び横速度の各々の微分量を積分して、前後速度及び横速度を推定することができる。これによって、センサドリフト量の学習速度が遅い場合であっても、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じて前後速度及び横速度の各々の微分量を補正することにより、精度よく前後速度及び横速度を推定することができる。

上記第５の発明及び第７の発明に係るドリフト量推定手段は、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定し、推定されたセンサドリフト量と前回推定されたセンサドリフト量とに基づいて、センサドリフト量を更新することができる。これによって、推定されたセンサドリフト量を平滑化することができる。

上記のセンサドリフト量を更新するドリフト量推定手段は、推定された横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、姿勢角推定手段によって推定されるロール角の絶対値が小さくなる場合のみ、推定された横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定された横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新することができる。これによって、ロール角の推定値の絶対値が小さくなるようにセンサドリフト量を更新することにより、ロール角の推定値の絶対値の増加を抑制することができ、より精度良く姿勢角を推定することができる。

上記のセンサドリフト量を更新するドリフト量推定手段は、推定されたヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、姿勢角推定手段によって推定されるロール角の絶対値が小さくなる場合のみ、推定されたヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定されたヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新することができる。これによって、ロール角の推定値の絶対値が小さくなるようにセンサドリフト量を更新することにより、ロール角の推定値の絶対値の増加を抑制することができ、より精度良く姿勢角を推定することができる。

上記のセンサドリフト量を更新するドリフト量推定手段は、推定された前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、姿勢角推定手段によって推定されるピッチ角の絶対値が小さくなる場合のみ、推定された前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定された前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新することができる。これによって、ピッチ角の推定値の絶対値が小さくなるようにセンサドリフト量を更新することにより、ピッチ角の推定値の絶対値の増加を抑制することができ、より精度良く姿勢角を推定することができる。

上記のセンサドリフト量を更新するドリフト量推定手段は、推定された横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、姿勢角推定手段によって推定されるロール角の絶対値が小さくなる場合、推定された横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定された横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新し、推定された横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、姿勢角推定手段によって推定されるロール角の絶対値が大きくなる場合、更新することによりロール角の絶対値が小さくなる場合に比べて該センサドリフト量の更新における、推定された前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量の影響度合いを小さくして、横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新することができる。これによって、ロール角の推定値の絶対値の増加を抑制することができ、より精度良く姿勢角を推定することができる。

上記のセンサドリフト量を更新するドリフト量推定手段は、推定されたヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、姿勢角推定手段によって推定されるロール角の絶対値が小さくなる場合、推定されたヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定されたヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新し、推定されたヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、姿勢角推定手段によって推定されるロール角の絶対値が大きくなる場合、更新することによりロール角の絶対値が小さくなる場合に比べて該センサドリフト量の更新における、推定されたヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量の影響度合いを小さくして、ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新することができる。これによって、ロール角の推定値の絶対値の増加を抑制することができ、より精度良く姿勢角を推定することができる。

上記のセンサドリフト量を更新するドリフト量推定手段は、推定された前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、姿勢角推定手段によって推定されるピッチ角の絶対値が小さくなる場合、推定された前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定された前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新し、推定された前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、姿勢角推定手段によって推定されるピッチ角の絶対値が大きくなる場合、更新することによりピッチ角の絶対値が小さくなる場合に比べて該センサドリフト量の更新における、推定された前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量の影響度合いを小さくして、前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新することができる。これによって、ピッチ角の推定値の絶対値の増加を抑制することができ、より精度良く姿勢角を推定することができる。

第８の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、車両運動の横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、車速の検出値に応じたセンサ信号及び車速を推定する車速推定手段による推定値の何れか一方とに基づいて、横速度の微分量を算出し、前記横速度の微分量を積分して、前記横速度を推定する横速度推定手段と、前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、前記車速の検出値に応じたセンサ信号及び前記推定値の何れか一方とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記横速度の微分量を算出する算出手段と、前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記横速度推定手段により算出される前記横速度の微分量と、前記算出手段により算出される前記横速度の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記横加速度及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段とを含んで構成されている。

第８の発明に係るセンサドリフト量推定装置によれば、横速度推定手段によって、車両運動の横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、車速の検出値に応じたセンサ信号及び車速を推定する車速推定手段による推定値の何れか一方とに基づいて、横速度の微分量を算出し、横速度の微分量を積分して、横速度を推定する。また、算出手段によって、横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、車速の検出値に応じたセンサ信号及び推定値の何れか一方とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる横速度の微分量を算出する。

そして、ドリフト量推定手段によって、横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、横速度推定手段により算出される横速度の微分量と、算出手段により算出される横速度の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定する。

このように、横速度を推定するために算出された横速度の微分量と車両運動の運動方程式より得られる横速度の微分量との関係を用いて、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのドリフト量を推定することができる。

第８の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、ドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号を補正する補正手段を更に含み、横速度推定手段は、補正手段によって補正されたセンサ信号に基づいて、横速度を推定することができる。これによって、精度良く横速度を推定することができる。

第８の発明に係るドリフト量推定手段は、所定の車速域を分割した複数の車速領域毎に、横速度推定手段により算出される横速度の微分量と算出手段により算出される横速度の微分量との偏差、車速、及びセンサドリフト量の関係を表し、かつ、重み付けされた関係式を導出し、導出された複数の車速領域毎の関係式に基づいて、横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定することができる。これによって、複数の車速領域毎に重み付けされた、横速度の微分量の偏差、車速、及びセンサドリフト量の関係を表わす関係式を用いることにより、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を精度良く推定することができる。

第９の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、車両運動の横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、車速の検出値に応じたセンサ信号及び車速を推定する車速推定手段による推定値の何れか一方とに基づいて、スリップ角の微分量を算出し、前記スリップ角の微分量を積分して、前記スリップ角を推定するスリップ角推定手段と、前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、前記車速の検出値に応じたセンサ信号及び前記推定値の何れか一方とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記スリップ角の微分量を算出する算出手段と、前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記スリップ角推定手段により算出される前記スリップ角の微分量と、前記算出手段により算出される前記スリップ角の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記横加速度及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、を含んで構成されている。

第９の発明に係るセンサドリフト量推定装置によれば、スリップ角推定手段によって、車両運動の横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、車速の検出値に応じたセンサ信号及び車速を推定する車速推定手段による推定値の何れか一方とに基づいて、スリップ角の微分量を算出し、スリップ角の微分量を積分して、スリップ角を推定する。また、算出手段によって、横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、車速の検出値に応じたセンサ信号及び推定値の何れか一方とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られるスリップ角の微分量を算出する。

そして、ドリフト量推定手段によって、横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、スリップ角推定手段により算出されるスリップ角の微分量と、算出手段により算出されるスリップ角の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定する。

このように、スリップ角を推定するために算出されたスリップ角の微分量と車両運動の運動方程式より得られるスリップ角の微分量との関係を用いて、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのドリフト量を推定することができる。

第９の発明に係るセンサドリフト量推定装置は、ドリフト量推定手段によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号を補正する補正手段を更に含み、スリップ角推定手段は、補正手段によって補正されたセンサ信号に基づいて、スリップ角を推定することができる。これによって、精度良くスリップ角を推定することができる。

第９の発明に係るドリフト量推定手段は、所定の車速域を分割した複数の車速領域毎に、スリップ角推定手段により算出されるスリップ角の微分量と算出手段により算出されるスリップ角の微分量との偏差、車速、及びセンサドリフト量の関係を表し、かつ、重み付けされた関係式を導出し、導出された複数の車速領域毎の関係式に基づいて、横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定することができる。これによって、複数の車速領域毎に重み付けされた、スリップ角の微分量の偏差、車速、及びセンサドリフト量の関係を表わす関係式を用いることにより、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を精度良く推定することができる。

上記の関係式に対する重み付けを、車速の検出値及び前記推定値の何れか一方が、対応する車速領域に含まれる回数が多いほど大きくし、車速の検出値及び推定値の何れか一方が、対応する車速領域に含まれない回数が多いほど小さくすることができる。これによって、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量をより精度良く推定することができる。

本発明は、コンピュータを以下のように機能させるプログラムで構成することができる。

第１のプログラムは、コンピュータを、車両運動の運動状態量の検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対する姿勢角の微分量を算出し、算出した前記姿勢角の微分量を積分して、前記姿勢角を推定する姿勢角推定手段、前記センサ信号及び前記姿勢角推定手段によって推定された前記姿勢角に基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記姿勢角の微分量を算出する算出手段、及び前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記姿勢角の微分量と、前記算出手段により算出された前記姿勢角の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記センサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段として機能させるためのプログラムである。

第２のプログラムは、コンピュータを、車両運動の運動状態量の検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車両速度の微分量を算出し、前記車両速度の微分量を積分して、前記車両速度を推定する車両速度推定手段、前記センサ信号及び前記車両速度推定手段により推定された前記車両速度に基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記車両速度の微分量を算出する算出手段、及び前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出された前記車両速度の微分量と、前記算出手段により算出された前記車両速度の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記センサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段として機能させるためのプログラムである。

第３のプログラムは、コンピュータを、車両運動の上下加速度、前後加速度、横加速度、ロール角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段、前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出する算出手段、及び前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記上下加速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段として機能させるためのプログラムである。

第４のプログラムは、コンピュータを、車両運動の前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する車両速度推定手段、前記センサ信号と、前記車両速度推定手段により推定された前記前後速度及び前記横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出する算出手段、及び前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出される前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量と、前記算出手段により算出される前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段として機能させるためのプログラムである。

第５のプログラムは、コンピュータを、車両運動の前後加速度、横加速度、上下加速度、ロール角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段、各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する車両速度推定手段、前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出すると共に、前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角、前記ピッチ角、前記前後速度、及び前記横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出する算出手段、及び前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記上下加速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定すると共に、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段として機能させるためのプログラムである。

第６のプログラムは、コンピュータを、車両運動の上下加速度、前後加速度、横加速度、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段、前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出する算出手段、及び前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段として機能させるためのプログラムである。

第７のプログラムは、コンピュータを、車両運動の前後加速度、横加速度、上下加速度、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段、各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する車両速度推定手段、前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出すると共に、前記センサ信号と、前記車両速度推定手段によって推定された前記前後速度及び前記横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出する算出手段、及び前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定すると共に、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段として機能させるためのプログラムである。

第８のプログラムは、コンピュータを、車両運動の横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、車速の検出値に応じたセンサ信号及び車速を推定する車速推定手段による推定値の何れか一方とに基づいて、横速度の微分量を算出し、前記横速度の微分量を積分して、前記横速度を推定する横速度推定手段、前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、前記車速の検出値に応じたセンサ信号及び前記推定値の何れか一方とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記横速度の微分量を算出する算出手段、及び前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記横速度推定手段により算出される前記横速度の微分量と、前記算出手段により算出される前記横速度の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記横加速度及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段として機能させるためのプログラムである。

第９のプログラムは、コンピュータを、車両運動の横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、車速の検出値に応じたセンサ信号及び車速を推定する車速推定手段による推定値の何れか一方とに基づいて、スリップ角の微分量を算出し、前記スリップ角の微分量を積分して、前記スリップ角を推定するスリップ角推定手段、前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、前記車速の検出値に応じたセンサ信号及び前記推定値の何れか一方とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記スリップ角の微分量を算出する算出手段、及び前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記スリップ角推定手段により算出される前記スリップ角の微分量と、前記算出手段により算出される前記スリップ角の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記横加速度及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段として機能させるためのプログラムである。

また、本発明は、上記のプログラムの少なくとも１つを記憶した記録媒体として構成することもできる。

以上説明したように、本発明のセンサドリフト量推定装置によれば、姿勢角を推定するために算出された姿勢角の微分量と車両運動の運動方程式より得られる姿勢角の微分量との関係を用いて、センサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定してセンサのドリフト量を推定することができる、という効果が得られる。

また、本発明のセンサドリフト量推定装置によれば、車両速度を推定するために算出された車両速度の微分量と車両運動の運動方程式より得られる車両速度の微分量との関係を用いて、センサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定してセンサのドリフト量を推定することができる、という効果が得られる。

また、本発明のセンサドリフト量推定装置によれば、スリップ角を推定するために算出されたスリップ角の微分量と車両運動の運動方程式より得られるスリップ角の微分量との関係を用いて、センサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、センサのドリフト量を推定することができる、という効果が得られる。

本発明の第１の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置の構成を示す概略図である。 車両運動を説明する各軸の方向を示す図である。 本発明の第１の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置における姿勢角推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置におけるスリップ角推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 ドリフトを印加しない状態における各センサのセンサドリフト量の推定結果を示すグラフである。 （Ａ）ドリフトを印加しない状態において、センサドリフト量の推定を適応させた場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）ドリフトを印加しない状態において、センサドリフト量の推定を適応させた場合のピッチ角の推定結果を示すグラフである。 ドリフトを印加した状態における各センサのセンサドリフト量の推定結果を示すグラフである。 （Ａ）ドリフトを印加した状態において、センサドリフト量の推定を適応させた場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）ドリフトを印加した状態において、センサドリフト量の推定を適応させた場合のピッチ角の推定結果を示すグラフである。 本発明の第２の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置の構成を示す概略図である。 本発明の第３の実施の形態に係るスリップ角推定装置の構成を示す概略図である。 本発明の第４の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置の構成を示す概略図である。 本発明の第４の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置における姿勢角推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置におけるスリップ角推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 （Ａ）正のドリフトをロール角速度に印加した状態において、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償させた場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）正のドリフトをロール角速度に印加した状態において、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償させた場合のピッチ角の推定結果を示すグラフである。 正のドリフトをロール角速度に印加した状態における各センサのセンサドリフト量の推定結果を示すグラフである。 （Ａ）負のドリフトをロール角速度に印加した状態において、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償させた場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）負のドリフトをロール角速度に印加した状態において、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償させた場合のピッチ角の推定結果を示すグラフである。 負のドリフトをロール角速度に印加した状態における各センサのセンサドリフト量の推定結果を示すグラフである。 （Ａ）正のドリフトを上下加速度に印加した状態において、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償させた場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）正のドリフトを上下加速度に印加した状態において、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償させた場合のピッチ角の推定結果を示すグラフである。 正のドリフトを上下加速度に印加した状態における各センサのセンサドリフト量の推定結果を示すグラフである。 （Ａ）負のドリフトを上下加速度に印加した状態において、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償させた場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）負のドリフトを上下加速度に印加した状態において、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償させた場合のピッチ角の推定結果を示すグラフである。 負のドリフトを上下加速度に印加した状態における各センサのセンサドリフト量の推定結果を示すグラフである。 本発明の第５の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置の構成を示す概略図である。 本発明の第６の実施の形態に係る姿勢角推定装置の構成を示す概略図である。 本発明の第７の実施の形態に係るスリップ角推定装置の構成を示す概略図である。 本発明の第８の実施の形態に係る姿勢角推定装置の構成を示す概略図である。 本発明の第９の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置の構成を示す概略図である。 本発明の第９の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置におけるスリップ角推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 （Ａ）横加速度のセンサ信号に正のドリフト誤差を印加した状態で、センサドリフト量の推定値を利用した場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）横加速度のセンサ信号に正のドリフト誤差を印加した状態で、センサドリフト量の推定値を利用した場合のピッチ角の推定結果を示すグラフである。 本発明の第１０の実施の形態に係る横速度推定装置の構成を示す概略図である。 （Ａ）ヨー角速度にドリフト誤差を印加した場合の横速度の微分量の偏差と車速との関係を示すグラフ、及び（Ｂ）横加速度にドリフト誤差を印加した場合の横速度の微分量の偏差と車速との関係を示すグラフである。 本発明の第１０の実施の形態に係る横速度推定装置における横速度推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 （Ａ）ヨー角速度にドリフト誤差を印加した場合の平滑化演算後の横速度の微分量の偏差と車速との関係を示すグラフ、及び（Ｂ）横加速度にドリフト誤差を印加した場合の平滑化演算後の横速度の微分量の偏差と車速との関係を示すグラフである。 本発明の第１１の実施の形態に係る横速度推定装置における横速度推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 （Ａ）横加速度のセンサ信号にドリフト誤差を印加した状態で、センサドリフト量の推定値を利用した場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）横加速度のセンサ信号にドリフト誤差を印加した状態で、センサドリフト量の推定値を利用した場合のピッチ角の推定結果を示すグラフである。 横加速度にドリフト誤差を印加した状態における各センサのセンサドリフト量の推定結果を示すグラフである。 （Ａ）ヨー角速度のセンサ信号にドリフト誤差を印加した状態で、センサドリフト量の推定値を利用した場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）ヨー角速度のセンサ信号にドリフト誤差を印加した状態で、センサドリフト量の推定値を利用した場合のピッチ角の推定結果を示すグラフである。 ヨー角速度にドリフト誤差を印加した状態における各センサのセンサドリフト量の推定結果を示すグラフである。 本発明の第１２の実施の形態に係るスリップ角推定装置の構成を示す概略図である。 （Ａ）ドリフト誤差を印加しない状態でカント路を走行したときの、センサドリフト量の推定値を利用した場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）ドリフト誤差を印加しない状態でカント路を走行したときの、各センサのセンサドリフト量の推定結果を示すグラフである。 （Ａ）ヨー角速度に正のドリフト誤差を印加した状態でカント路を走行したときの、センサドリフト量の推定値を利用した場合のロール角の推定結果を示すグラフ、及び（Ｂ）ヨー角速度に正のドリフト誤差を印加した状態でカント路を走行したときの、各センサのセンサドリフト量の推定結果を示すグラフである。

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。本実施の形態は、鉛直軸に対する車両の姿勢角であるピッチ角及びロール角を推定すると共に、車両のスリップ角を推定する姿勢角スリップ角推定装置に本発明を適用したものである。

まず、図２に示すように、車両運動の軸を重心から車両前方方向に向かってｘ軸、車両左方向に向かってｙ軸、鉛直上向きに向かってｚ軸としたときの各軸回りの回転角速度を各々ロール角速度、ピッチ角速度、ヨー角速度と定義する。

図１に示すように、第１の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置１０は、車両運動のｘｙｚ３軸の加速度である前後加速度Ｇ_ｘ、横加速度Ｇ_ｙ、及び上下加速度Ｇ_ｚの各々を検出し、検出値に応じたセンサ信号を出力する前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及び上下加速度センサ１６と、ロール角速度Ｐを検出し、検出値に応じたセンサ信号を出力するロール角速度センサ１８と、ヨー角速度Ｒを検出し、検出値に応じたセンサ信号を出力するヨー角速度センサ２０とを備えている。

上下加速度センサ１６、及びロール角速度センサ１８は、後述するドリフト量推定手段２８によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、各センサからのセンサ信号を補正するドリフト量補正手段２２に接続されている。ドリフト量補正手段２２は、ドリフト量推定手段２８に接続されている。

ドリフト量補正手段２２は、車体の鉛直軸に対する姿勢角であるロール角φ及びピッチ角θを推定する姿勢角オブザーバ２４に接続されている。

また、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０は、後述するドリフト量推定手段３８によって推定された前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０の各々のセンサドリフト量に基づいて、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０の各々からのセンサ信号を補正するドリフト量補正手段３２に接続されている。ドリフト量補正手段３２は、ドリフト量推定手段３８に接続されている。

上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、ドリフト量補正手段３２、及び姿勢角オブザーバ２４は、車両運動の運動方程式により得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出する運動方程式微分量算出手段２６に接続されている。なお、ドリフト量補正手段３２からは、ドリフト量を補正されたヨー角速度が運動方程式微分量算出手段２６に入力される。

姿勢角オブザーバ２４及び運動方程式微分量算出手段２６は、上下加速度センサ１６及びロール角速度センサ１８の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段２８に接続されている。

ドリフト量補正手段３２は、車体スリップ角を推定するスリップ角オブザーバ３４に接続されている。

前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、ヨー角速度センサ２０、姿勢角オブザーバ２４、及びスリップ角オブザーバ３４は、車両運動の運動方程式により得られる前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量を算出する運動方程式微分量算出手段３６に接続されている。

スリップ角オブザーバ３４及び運動方程式微分量算出手段３６は、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段３８に接続されている。

ドリフト量補正手段２２、姿勢角オブザーバ２４、運動方程式微分量算出手段２６、ドリフト量推定手段２８、ドリフト量補正手段３２、スリップ角オブザーバ３４、運動方程式微分量算出手段３６、及びドリフト量推定手段３８は、各手段の機能を実現する１つまたは複数のコンピュータ、または１つまたは複数の電子回路で構成することができる。

姿勢角オブザーバ２４は、スリップ角オブザーバ３４で推定された横車体速度Ｖの推定値、前後車体速度Ｕの推定値、ドリフト量補正手段２２で補正された上下加速度Ｇ_ｚの検出値に応じた補正信号、及びロール角速度Ｐの検出値に応じた補正信号に基づいて、ピッチ角速度Ｑを推定する。姿勢角オブザーバ２４は、ドリフト量補正手段２２及びドリフト量補正手段３２で補正された、車両運動の前後加速度Ｇ_ｘ、横加速度Ｇ_ｙ、上下加速度Ｇ_ｚ、ヨー角速度Ｒ、及びロール角速度Ｐの各検出値に応じた補正信号と、前後車体速度Ｕの推定値Ｖ_ｓｏと、ピッチ角速度Ｑの推定値とに基づいて、車体の鉛直軸に対する姿勢角であるロール角φ及びピッチ角θを推定する。

次に、ピッチ角速度の推定について説明する。剛体に固定された３軸加速度及び３軸角速度を検出する３軸センサから出力されるセンサ信号と運動状態量との関係を表す剛体の運動方程式は、以下のように記述することができる。

ただし、 Ｇ_ｘ：前後加速度、Ｇ_ｙ：横加速度、Ｇ_ｚ：上下加速度、Ｐ：ロール角速度、Ｑ：ピッチ角速度、Ｒ：ヨー角速度、Ｕ：前後車体速度、Ｖ：横車体速度、Ｗ：上下車体速度、φ：ロール角、θ：ピッチ角、g：重力加速度である。

本実施の形態において車両を剛体とした場合、前後加速度Ｇ_ｘ、横加速度Ｇ_ｙ、及び上下加速度Ｇ_ｚの３軸速度、並びにロール角速度Ｐ及びヨー角速度Ｒの２軸角速度の各々は、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、及びヨー角速度センサ２０によって検出されたセンサ信号がドリフト量補正手段２２又はドリフト量補正手段３２でドリフト量を補正された信号であり、横車体速度Ｖは、後述するスリップ角オブザーバ３４によって推定でき、また、前後車体速度Ｕは各輪の車輪速に基づいて推定することができる。

本実施の形態では、上記（３）式において上下車体速度Ｗの変化を無視（Ｗ＝０とする）できると仮定し、ロール角φ及びピッチ角θの各々の前回推定値φのチルダ、θのチルダ、横車体速度Ｖの前回推定値Ｖのチルダ、及び前後車体速度Ｕとして前後車体速度の推定値Ｖ_ｓｏを用いることにより、ピッチ角速度Ｑの推定値Ｑのチルダを以下の（６）式から求めることができる。姿勢角オブザーバ２４は、下記（６）式の演算を実行することによりピッチ角速度Ｑの推定値Ｑのチルダを求める。

なお、上記（６）式において、Ｐ−Ｐ_ｄｒは、ロール角速度センサ２０のセンサ信号Ｐのドリフト量Ｐ_ｄｒを補正した信号を表わし、Ｇ_ｚ−Ｇ_ｚｄｒは、上下加速度センサ１６のセンサ信号Ｇ_ｚのドリフト量Ｇ_ｚｄｒを補正した信号を表わしている。

ピッチ角速度が上記のように推定されると、ピッチ角もロール角と同時に姿勢角オブザーバ２４によって推定することができる。姿勢角オブザーバ２４を用いた場合の自動車固有の運動の拘束条件について説明する。上記の運動方程式を利用して、姿勢角オブザーバ２４を構成する場合、積分演算によって推定される速度及び角度の状態量が発散しないように、測定できる物理量のフィードバックが必要となる。本実施の形態では、自動車運動固有の特徴を、以下のようにフィードバックする物理量に利用する。なお、以下の式では、ロール角及びピッチ角として各々の前回推定値φのチルダ、θのチルダ、横車体速度としての横車体速度の推定値Ｖのチルダ、及び前後車体速度Ｕとしての前後車体速度の推定値Ｖ_ｓｏを各々用いている。

前後車体速度の推定値Ｖ_ｓｏを微分して上記（１）式に代入し、自動車運動固有の特徴として、車体の前後方向に関しては「車輪のスリップは長時間増加し続けない」という性質を利用すると、上記（１）式から上下車体速度の変化を無視した、フィードバックに利用する以下の（７）式に示す条件が得られる。

なお、上記（７）式において、Ｇ_ｘ−Ｇ_ｘｄｒは、前後加速度センサ１２のセンサ信号Ｇ_ｘのドリフト量Ｇ_ｘｄｒを補正した信号を表わしている。

上記（７）式は、車輪速度から推定される加速度（前後車体速度の推定値Ｖ_ｓｏの微分値）と前後加速度Ｇ_ｘとの差と、ピッチ角θとの関係を記述している。

また、車体の横方向に関しては、「スリップ角は長時間増加し続けない」という性質からロール角速度及び横加速度を無視できることから、フィードバックに利用するための、上記（２）式から得られる以下の（８）式に示す条件が得られる。

なお、上記（８）式において、Ｇ_ｙ−Ｇ_ｙｄｒは、横加速度センサ１４のセンサ信号Ｇ_ｙのドリフト量Ｇ_ｙｄｒを補正した信号を表わしている。

さらに、一般的な道路勾配を考慮すると、「鉛直方向の加速度は、重力加速度に略一致している」とみなすことができる。この条件は、前後加速度Ｇ_ｘ、横加速度Ｇ_ｙ、上下加速度Ｇ_ｚ、ピッチ角θ、及びロール角φを用いて次式の代数方程式によって記述することができる。

上記（７）〜（９）式の関係は、いずれもある程度長い時間を考慮したときに満足する条件であることから、オブザーバ測定量のフィードバックには、以下で説明するように上記（７）〜（９）式の両辺をローパスフィルタ処理した値を利用する。

次に、基本的な非線形オブザーバの構成について説明する。ここでは、ドリフト量を補正された補正信号と、ピッチ角速度の推定値とを含む値ｕを下記（１０）式のように表現している。

また、対象となる車両運動を下記（１１）式のように表現し、オブザーバを構成するために測定できる物理量を（１２）式のように表現すると、非線形オブザーバは、以下の（１３）式及び（１４）式の非線形運動方程式によって記述することができる。

ただし、ｘのチルダ、ｙのチルダは、それぞれｘ、ｙの推定値を表わし、ｋ（ｘのチルダ、ｕ）は設計するオブザーバゲインを表わしている。

上記（７）式〜（９）式は、何れもある程度長い時間を考慮したときに満足する条件であることから、オブザーバの測定量のフィードバックには、下記（１５）〜（１７）式に示す、上記（７）式〜（９）式の両辺をローパスフィルタでローパスフィルタ処理した値を利用する。

ただし、τ_x、 τ_y、 τ_gは、上記（７）式〜（９）式で考慮するローパスフィルタの数秒から数十秒以上の時定数を各々表している。

次に、上記の基本的な非線形オブザーバを用いてロール角φ及びピッチ角θを推定する本実施の形態の姿勢角オブザーバ２４について説明する。上記（４）式、（５）式の角度に関する状態方程式には、速度の状態量が含まれていないことから、角度としてロール角φ及びピッチ角θを速度の推定と分離して推定することができる。

このため、まず、上記のローパスフィルタによって生じる状態量を含め、ロール角及びピッチ角を推定するためのオブザーバを構成する。本実施の形態では、オブザーバの状態量ｘのチルダを下記（１８）式で表す。

また、フィードバックに用いるオブザーバ出力を下記（１９）式で表す。

さらに、センサ信号等から演算される車両出力を以下の（２０）式で表わし、適切なオブザーバゲインｋ（ｘのチルダ，ｕ）を設定することによって、ロール角及びピッチ角を推定する姿勢角オブザーバ２４を構成している。

ただし、

である。

なお、上記（２１）式の右辺の第２項の分子は、前後車体速度の推定値Ｖ_ｓoの微分値から、ドリフト量を補正されたヨー角速度値Ｒ−Ｒ_ｄｒと横車体速度の推定値との積と、ドリフト量を補正された前後加速度値Ｇ−Ｇ_ｘｄｒとの和を減算した前後加速度状態量の偏差である。また、上記（２２）式の右辺の第２項の分子は、ドリフト量を補正されたヨー角速度値Ｒ−Ｒ_ｄｒと前後車体速度の推定値Ｖ_ｓoとの積からドリフト量を補正された横加速度値Ｇ_ｙ−Ｇ_ｙｄｒを減算した横加速度状態量の偏差である。

オブザーバゲインの一例として、本実施の形態では、オブザーバの安定性を確保するため、線形化を行ったときの対角成分が負の係数を持つように、下記（２３）式のように表す。

ただし、Ｋ_φｙ、 Ｋ_φg、 Ｋ_θｘ、 Ｋ_θg、 Ｋ_x、 Ｋ_y、 Ｋ_gは適切な正の定数である。したがって、ロール角及びピッチ角を推定する本実施の形態の非線形オブザーバは、以下の（２４）式で表される運動方程式で記述される。

ただし、ｘのチルダは、以下の（２５）式で表される。

姿勢角オブザーバ２４は、上記（２４）式を用いることにより、車体鉛直方向に対する姿勢角であるロール角φのチルダの微分量ｄφのチルダとピッチ角θのチルダの微分量ｄθのチルダとを算出し、算出したロール角φのチルダの微分量ｄφのチルダ及びピッチ角θのチルダの微分量ｄθのチルダの各々を積分することにより、ロール角φのチルダ及びピッチ角θのチルダを算出することができる。

スリップ角オブザーバ３４は、車両横方向の車体速度である横車体速度Ｖを推定すると共に、各輪の車輪速度に基づいて車両前後方向の車体速度である前後車体速度Ｕを推定し、また、横車体速度Ｖの推定値、前後車体速度Ｕの推定値、前後加速度Ｇ_ｘの検出値に応じた補正信号、横加速度Ｇ_ｙの検出値に応じた補正信号、及びヨー角速度Ｒの検出値に応じた補正信号に基づいて、前後車体速度Ｕ及び横車体速度Ｖを推定する。また、スリップ角オブザーバ３４は、前後車体速度Ｕの推定値及び横車体速度Ｖの推定値に基づいて、車体スリップ角βを推定する。

次に、前後車体速度及び横車体速度の推定について説明する。

従来、動特性を無視していた上記（１）式には、横車体速度Ｖの項が含まれており、この横車体速度を利用することによってオブザーバが構成できる。ここでは、ヨー角速度を独立したパラメータとみなして、上記（１）式及び（２）式を以下のように整理する。なお、上下車体速度Ｗに関しては、第１の実施の形態と同様に０と仮定している。

また、システムの出力を前後車体速度Ｕ、すなわち以下の（２７）式で表わされると考えると、(２６)式及び(２７)式は可観測なシステムとなる。

なお、前後車体速度Ｕは、上記で説明したように、各輪の車輪速に基づいて推定される。例えば、オブザーバゲインＫは、ヨー角速度の絶対値から得られる値を含む以下の（２８）式で表わされる。

オブザーバゲインを上記の（２８）式のように表わすと、オブザーバは以下の（２９−１）式〜（２９−５）式で表される運動方程式で記述される。

ただし、ｘのチルダは、オブザーバの状態量であり、以下の（３０）式で表される。

上記（２９−５）式のように、前後車体速度の演算値Ｕと前後車体速度の推定値Ｕのチルダとの偏差と、ヨー角速度Ｒの絶対値から得られるオブザーバゲインとを乗算した積をフィードバック量とする安定なオブザーバ（ω＝｜Ｒ−Ｒｄｒ｜ｒａｄ／ｓの２次バタワス極を有する）を構成することができる。

本実施の形態のスリップ角オブザーバ３４は、上記（２９−５）式を用いて前後車体速度及び横車体速度を推定する。本実施の形態では、車体の姿勢角、すなわち鉛直軸に対する車体のロール角φ及びピッチ角θは既知という仮定の下で（例えば、ロール角、ピッチ角を０とする）、前後車体速度Ｕのチルダ及び横車体速度Ｖのチルダをオブザーバの状態量とし、前後車体速度の演算値Ｕから前後車体速度の推定値Ｕのチルダ（オブザーバ出力）を減算した偏差、既知のロール角φ及びピッチ角θ、並びにドリフト量補正手段３２で補正された前後加速度Ｇ_ｘ−Ｇ_ｘｄｒ、横加速度Ｇ_ｙ−Ｇ_ｙｄｒ、及びヨー角速度Ｒ−Ｒ_ｄｒを用いて、前後車体速度Ｕのチルダの微分量ｄＵのチルダ及び横車体速度Ｖのチルダの微分量ｄＶのチルダを算出している。また、スリップ角オブザーバ３４は、前後車体速度及び横車体速度の微分量を積分して、前後車体速度及び横車体速度を推定している。

また、スリップ角オブザーバ３４は、前後車体速度Ｕ及び横車体速度Ｖの関係から次の（３１）式に基づいて車体スリップ角βを推定する。

次に、車両運動の運動方程式により得られるロール角φの微分量ｄφ_ｍ及びピッチ角θの微分量ｄθ_ｍの各々の算出方法について説明する。

上記（１）式〜（５）式に対して、上下車体速度を０と仮定し、上記（６）式を代入すると、以下の（３２）式〜（３５）式が得られる。

ただし、ロール角φ及びピッチ角θには、姿勢角オブザーバ２４によって推定されたロール角φ及びピッチ角θの推定値を用いる。また、前後加速度Ｇ_ｘ−Ｇ_ｘｄｒ、横加速度Ｇ_ｙ−Ｇ_ｙｄｒ、及び上下加速度Ｇ_ｚ−Ｇ_ｚｄｒの３軸速度、並びにロール角速度Ｐ−Ｐ_ｄｒ及びヨー角速度Ｒ−Ｒ_ｄｒの２軸角速度の各々は、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、及びヨー角速度センサ２０によって検出されたセンサ信号がドリフト量補正手段２２、３２において補正された信号である。また、横車体速度Ｖは、カルマンフィルタ等を用いて推定したり、横加速度センサの検出値から推定したりすることができ、前後車体速度Ｕは各輪の車輪速に基づいて推定することができる。

車両運動の運動方程式により得られるロール角φの微分量ｄφ_ｍおよびピッチ角θの微分量ｄθ_ｍは、上記（３４）式、（３５）式のドリフト量を無視した以下の（３６）式、（３７）式で算出される。

また、上記（３４）式のφのドット、上記（３５）式のθのドットと、上記（３６）式のｄφ_ｍ、上記（３７）式のｄθ_ｍとの間には、以下の（３８）式、（３９）式で表される関係が存在する。

運動方程式微分量算出手段２６は、上記（３６）式、（３７）式に従って、車両運動の運動方程式より得られるロール角φ及びピッチ角θの微分量を算出する。

次に、車両運動の運動方程式により得られる前後車体速度Ｕの微分量ｄＵ_ｍ及び横車体速度Ｖの微分量ｄＶ_ｍの各々の算出方法について説明する。

車両運動の運動方程式により得られるロール角φの微分量ｄφ_ｍおよびピッチ角θの微分量ｄθ_ｍは、上記（３２）式、（３３）式のドリフト量を無視した以下の（４０）式、（４１）式で算出される。

また、上記（３２）式のＵのドット、上記（３３）式のＶのドットと、上記（４０）式のｄＵ_ｍ、上記（４１）式のｄＶ_ｍとの間には、以下の（４２）式、（４３）式で表される関係が存在する。

運動方程式微分量算出手段３６は、上記（４０）式、（４１）式に従って、車両運動の運動方程式より得られる前後車体速度Ｕ及び横車体速度Ｖの微分量を算出する。

次に、本実施の形態の原理について説明する。車両の運動状態量から姿勢角を推定するオブザーバは、センサ信号のドリフト誤差の影響を少なくする効果がある。従って、姿勢角オブザーバ２４より得られる姿勢角の推定値は、運動方程式より得られる運動状態量を単純に積分することによって求められる姿勢角の演算値に比較して、車両の運動状態量を検出するセンサの出力に含まれるドリフト誤差の影響を受け難いという性質を有している。これは、姿勢角の推定値と演算値とを比較することによって、ドリフト誤差を推定できるということを意味している。

そこで、本実施の形態では、この性質に着目し、ドリフト量推定手段２８によって、姿勢角オブザーバ２４で算出された姿勢角の微分量と運動方程式微分量算出手段２６で算出された姿勢角の微分量との比較から、センサドリフト量を推定する。これらの姿勢角の微分量の比較は、直進状態に限らず常に有効であることから、非直進状態でもセンサドリフト量を推定できるという特徴を有する。これにより、直進走行状態が少ない走行パターンでも常にセンサドリフト量を逐次推定することが可能となる。

次に、センサドリフト量の推定方法について説明する。

センサ信号Ｇ_ｘ、Ｇ_ｙ、Ｇ_ｚ、Ｐ、Ｒに、所定のドリフト誤差Ｇ_ｘｄｒ、Ｇ_ｙｄｒ、Ｇ_ｚｄｒ、Ｐ_ｄｒ、Ｒ_ｄｒが重畳していると仮定するとともに、上記（３２）式〜（３５）式の右辺が表わす微分量について、姿勢角オブザーバ２４によって真値が既知であると仮定すると、以下の（４４）式〜（４７）式で表される関係が成立する。

ただし、ｄＵ、ｄＶは、上記（２９−１）式〜（２９−５）式により得られるオブザーバ内部演算値としての前後車体速度の微分量、横車体速度の微分量であり、ｄφ、ｄθは、上記（２４）式により得られるオブザーバ内部演算値としてのロール角の微分量、ピッチ角の微分量である。

上記（４６）式、（４７）式は、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、姿勢角オブザーバ２４により算出されたロール角及びピッチ角の微分量と、運動方程式により得られるロール角及びピッチ角の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を表わしている。また、上記（４４）式、（４５）式は、スリップ角オブザーバ３４により算出された前後車体速度及び横車体速度の微分量と、運動方程式により得られる前後車体速度及び横車体速度の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を表わしている。

ここで、上記（４４）式、（４５）式にＧ_ｚ、Ｐが含まれていないこと、及び上記（４６）式、（４７）式にＧ_ｘ、Ｇ_ｙが含まれておらず、かつ、Ｒの係数も比較的小さい（姿勢角が小さいことを仮定）ことから、上下加速度Ｇ_ｚ及びロール角速度Ｐに関するセンサドリフト量の推定と、前後加速度Ｇ_ｘ、横加速度Ｇ_ｙ、及びヨー角速度Ｒに関するセンサドリフト量の推定とは、分離して行うことが可能である。

ところで、横加速度に関しては、「スリップ角は長時間、非線形領域に留まらない」という条件から、以下の（４８）式で表される関係を利用することができる。

ただし、τ_ｙは、長時間の運動のみを考慮するためのフィルタ時定数であり、ｃ_ｆ、ｃ_ｒは、前後輪のコーナリングパワーであり、ｌ_ｆ、ｌ_ｒは、前後軸−重心間距離である。また、ｌはホイールベースであり、ｍは車両質量であり、δ_ｆは前輪実舵角である。

また、上下加速度に関して、「鉛直方向の加速度は重力加速度」という条件から、以下の（４９）式で表される関係を利用することができる。

ただし、Ｄｇｆ、Ｅｇｆは、以下の式で表される。また、τ_ｆは、長時間の運動のみを考慮するためのフィルタ時定数である。

ここでは、上記（４６）式、（４７）式、（４９）式から、以下の（５０）式で記述することができる。

ただし、ｄＤ１、ｄＥ１、ｄＥ２、ｄＥ３は、以下の（５１）式〜（５４）式で表される。

そして、上記（５０）式の左辺の係数行列と右辺のベクトルとを一定時間積分すると、以下の（５５）式が得られる。

ただし、Ｄ１、Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３は、以下の（５６）式〜（５９）式で表される。

上記（５５）式を解くことによって、以下の（６０）式を導出することができる。

ただし、Ｄ^＋は、Ｄの擬似逆行列である。

ドリフト量推定手段２８は、上記（６０）式に従って、姿勢角オブザーバ２４で算出されるロール角及びピッチ角の各々の微分量と、運動方程式微分量算出手段２６で算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量とに基づいて、上下加速度センサ１６のセンサドリフト量及びロール角速度センサ１８のセンサドリフト量を推定することができる。

また、本実施の形態に係るドリフト量推定手段２８では、演算の安定化を図るため、前回の推定値を用いて、以下の（６１）式、（６２）式に従って、上記（６０）式の演算結果により得られるセンサドリフト量の推定値を平滑化する。

ただし、Ｇ_ｚｄｒのチルダ、Ｐ_ｄｒのチルダは、平滑化後のセンサドリフト量の推定値であり、λ１は、忘却係数である。

また、上記（３０）式、（３１）式、（３４）式から、以下の（６３）式が得られる。

ただし、ｄＤ２、ｄＥ４、ｄＥ５、ｄＥ６は、以下の（６４）式〜（６７）式で表される。

上記（６３）式の左辺の係数行列と右辺のベクトルとを一定時間積分すると、以下の（６８）式が得られる。

ただし、Ｄ２、Ｅ４、Ｅ５、Ｅ６は、以下の（６９）式〜（７２）式で表される。

上記（６８）式を解くことによって、以下の（７３）式が導出される。

ドリフト量推定手段３８は、上記（７３）式に従って、スリップ角オブザーバ３４で算出される前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量と、運動方程式微分量算出手段３６で算出された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量とに基づいて、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定することができる。

また、本実施の形態に係るドリフト量推定手段３８では、演算の安定化を図るため、前回の推定値を用いて、以下の（７４）式〜（７６）式に従って、上記（７３）式の演算結果により得られるセンサドリフト量の推定値を平滑化する。

ただし、Ｇ_ｘｄｒのチルダ、Ｇ_ｙｄｒのチルダ、Ｒ_ｄｒのチルダは、平滑化後のセンサドリフト量の推定値であり、λ２は、忘却係数である。

上記の第１の実施の形態において、コンピュータを、ドリフト量補正手段２２、姿勢角オブザーバ２４、運動方程式微分量算出手段２６、及びドリフト量推定手段２８の各手段として機能させるプログラムによる情報処理は、図３のフローチャートに示す姿勢角推定処理ルーチンで実現することができる。コンピュータは、相互にバスによって接続されたＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ、並びに必要に応じて接続されたＨＤＤで構成され、これらのプログラムは、コンピュータのＣＰＵに接続されているＲＯＭまたはＨＤＤ等の記録媒体に記録される。

この姿勢角推定処理ルーチンを説明すると、ステップ１００で、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、及びヨー角速度センサ２０から、各検出値に応じたセンサ信号を取得する。

そして、ステップ１０２において、後述のステップ１０８で１演算周期前に得られた上下加速度センサ１６のセンサドリフト量及びロール角速度センサ１８のセンサドリフト量を用いて、上記ステップ１００で取得された上下加速度センサ１６及びロール角速度センサ１８から出力されたセンサ信号を補正する。

そして、ステップ１０４で、後述のステップ１１０で１演算周期前に得られた姿勢角推定値と後述のステップ１６０で１演算周期前に得られた車体速度推定値とを用いて、上記で説明したように、姿勢角オブザーバ２４によってロール角及びピッチ角を推定するために算出されるロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出する。

そして、ステップ１０６において、後述のステップ１１０で１演算周期前に得られた姿勢角推定値と後述のステップ１６０で１演算周期前に得られた車体速度推定値とを用いて、上記で説明したように、上記ステップ１０４で算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と、車両運動の運動方程式から得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、上下加速度センサ１６のセンサドリフト量及びロール角速度センサ１８のセンサドリフト量を推定する。

次のステップ１０８では、上記ステップ１０６で推定された上下加速度センサ１６のセンサドリフト量及びロール角速度センサ１８のセンサドリフト量を、前回のセンサドリフト量の推定値を用いて平滑化する。

次のステップ１１０では、上記ステップ１０４で算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量を積分することで、ロール角及びピッチ角を推定して出力し、上記ステップ１００へ戻る。

また、コンピュータを、ドリフト量補正手段３２、スリップ角オブザーバ３４、運動方程式微分量算出手段３６、及びドリフト量推定手段３８の各手段として機能させるプログラムによる情報処理は、図４のフローチャートに示すスリップ角推定処理ルーチンで実現することができる。

このスリップ角推定処理ルーチンを説明すると、ステップ１５０で、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０から、各検出値に応じたセンサ信号を取得する。

そして、ステップ１５２において、後述のステップ１５８で１演算周期前に得られた前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を用いて、上記ステップ１５０で取得された前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０の各々から出力されたセンサ信号を補正する。

そして、ステップ１５４で、上記ステップ１１０で１演算周期前に得られた姿勢角推定値と後述のステップ１６０で１演算周期前に得られた車体速度推定値とを用いて、上記で説明したように、前後車体速度及び横車体速度を推定するために算出される前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量を算出する。

そして、ステップ１５６において、上記ステップ１１０で１演算周期前に得られた姿勢角推定値と後述のステップ１６０で１演算周期前に得られた車体速度推定値とを用いて、上記で説明したように、上記ステップ１５４で算出された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量と、車両運動の運動方程式から得られる前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定する。

次のステップ１５８では、上記ステップ１５６で推定された前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を、前回の推定値を用いて平滑化する。

次のステップ１６０では、上記ステップ１５４で算出された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量を積分することで、前後車体速度及び横車体速度を推定し、推定された前後車体速度及び横車体速度に基づいて車体スリップ角を推定して出力し、上記ステップ１５０へ戻る。

次に、本実施の形態のセンサドリフト量の推定方法による推定結果について説明する。なお、センサドリフト量の推定方法の効果を確認するため、長時間の限界走行データのセンサ信号に、時間とともに増加するドリフト外乱を印加して、センサドリフト量の推定、及びこの推定値を利用した姿勢角の推定を行った。

まず、アルゴリズムの動作確認のため、ドリフトを印加しない状態でセンサドリフト量の推定を行った。この場合には、図５（Ａ）〜（Ｅ）に示すような推定結果が得られた。センサドリフト量のない状態では、各センサドリフト量の推定結果も０付近の値を示していることがわかった。

また、ドリフトを印加しない状態で、ドリフト推定を適応させた姿勢角の推定、すなわち、このセンサドリフト量の推定結果を利用した姿勢角の推定を行った。この場合には、図６（Ａ）、（Ｂ）に示すような推定結果が得られた。ドリフト推定を適応させない結果（真値）と比較すると、両者の値はほぼ一致しており、センサドリフトがない状態であっても、本実施の形態に係るアルゴリズムが、推定値に悪影響を与えていないことが確認できた。

また、ロール角推定に影響が大きいロール角速度センサにドリフトを印加した状態でセンサドリフト量の推定を行った。この場合には、図７（Ａ）〜（Ｅ）に示すような推定結果が得られた。推定されたセンサドリフト量が、時間に比例して増加するドリフト量の真値に適切に追従していることがわかった。

また、ロール角速度センサにドリフトを印加した状態で、ドリフト推定を適応させた姿勢角の推定、すなわち、このセンサドリフト量の推定結果を利用した姿勢角の推定を行った。この場合には、図８（Ａ）、（Ｂ）に示すような推定結果が得られた。ドリフト推定を適応させない場合の推定結果と比較すると、ドリフト推定を適応させない場合には、ロール角速度センサのセンサドリフト量に応じて、推定値の誤差（ドリフトを加えない場合の姿勢角の推定値との差）が増大するのに対し、ドリフト推定を適応させることによって真値に近い推定ができることがわかった。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る姿勢角推定装置によれば、ロール角及びピッチ角を推定するために算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と車両運動の運動方程式より得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、上下加速度及びロール角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、上下加速度及びロール角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することができる。

また、スリップ角オブザーバによって算出された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量と車両運動の運動方程式より得られる前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することができる。

また、推定されたセンサドリフト量によって補正されたセンサ信号に基づいて、姿勢角としてのロール角及びピッチ角を精度よく推定することができる。

また、推定されたセンサドリフト量によって補正されたセンサ信号に基づいて、前後車体速度及び横車体速度を精度よく推定することができ、また、車体スリップ角を精度よく推定することができる。

次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。本実施の形態は、鉛直軸に対する車両の姿勢角であるピッチ角及びロール角を推定する姿勢角推定装置に本発明を適用したものである。

図９に示すように、第２の実施の形態に係る姿勢角推定装置２１０は、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４と、上下加速度センサ１６と、ロール角速度センサ１８と、ヨー角速度センサ２０とを備えている。

上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、及びヨー角速度センサ２０は、ドリフト量推定手段２８によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、各センサからのセンサ信号を補正するドリフト量補正手段２２２に接続されている。ドリフト量補正手段２２２は、ドリフト量推定手段２８に接続されている。

ドリフト量補正手段２２２は、車体の鉛直軸に対する姿勢角であるロール角φ及びピッチ角θを推定する姿勢角オブザーバ２２４に接続されている。

上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、ヨー角速度センサ２０、及び姿勢角オブザーバ２２４は、車両運動の運動方程式により得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出する運動方程式微分量算出手段２２６に接続されている。

姿勢角オブザーバ２２４及び運動方程式微分量算出手段２２６は、ドリフト量推定手段２８に接続されている。

ドリフト量補正手段２２２、姿勢角オブザーバ２２４、運動方程式微分量算出手段２２６、及びドリフト量推定手段２８は、各手段の機能を実現する１つまたは複数のコンピュータ、または１つまたは複数の電子回路で構成することができる。

姿勢角オブザーバ２２４は、車両横方向の車両速度である横車体速度Ｖを推定すると共に、各輪の車輪速度に基づいて車両前後方向の車両速度である前後車体速度Ｕを推定し、また、横車体速度Ｖの推定値、前後車体速度Ｕの推定値、ドリフト量補正手段２２２において補正された上下加速度Ｇ_ｚの検出値に応じた補正信号Ｇ_ｚ−Ｇ_ｚｄｒ、及びロール角速度Ｐの検出値に応じた補正信号Ｐ−Ｐ_ｄｒに基づいて、上記（６）式に従って、ピッチ角速度Ｑを推定する。なお、横車体速度Ｖは、カルマンフィルタ等を用いて推定したり、横加速度センサの検出値から推定したりすることができる。

また、姿勢角オブザーバ２２４は、車両運動の上下加速度Ｇ_ｚ、ヨー角速度Ｒ、及びロール角速度Ｐの各検出値に応じた補正信号Ｇ_ｚ−Ｇ_ｚｄｒ、Ｒ−Ｒ_ｄｒ、Ｐ−Ｐ_ｄｒと、ヨー角速度Ｒ、前後加速度Ｇ_ｘ、及び横加速度Ｇ_ｙの各検出値に応じたセンサ信号と、前後車体速度Ｕの推定値Ｖ_ｓｏと、ピッチ角速度Ｑの推定値とに基づいて、上記（２４）式と同様の式を用いることにより、車体の鉛直軸に対する姿勢角であるロール角φ及びピッチ角θの各々の微分量ｄφのチルダ、ｄθのチルダを推定する。

また、姿勢角オブザーバ２２４は、算出したロール角φのチルダの微分量ｄφのチルダ及びピッチ角θのチルダの微分量ｄθのチルダの各々を積分することにより、ロール角φのチルダ及びピッチ角θのチルダを算出することができる。

運動方程式微分量算出手段２２６は、上記（３６）式、（３７）式に従って、車両運動の運動方程式より得られるロール角φ及びピッチ角θの微分量を算出する。このとき、ロール角φ及びピッチ角θには、姿勢角オブザーバ２２４によって推定されたロール角φ及びピッチ角θの推定値を用いる。また、上下加速度Ｇ_ｚ、ロール角速度Ｐ、及びヨー角速度Ｒの各々は、上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、及びヨー角速度センサ２０によって検出された値を用いる。また、横車体速度Ｖは、カルマンフィルタ等を用いて推定したり、横加速度センサの検出値から推定したりすることができ、前後車体速度Ｕは各輪の車輪速に基づいて推定することができる。

なお、姿勢角推定装置２１０の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第２の実施の形態に係る姿勢角推定装置によれば、ロール角及びピッチ角を推定するために算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量と車両運動の運動方程式より得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、車両運動の状態に関わらず、安定して、上下加速度及びロール角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することができる。

次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。本実施の形態は、車体スリップ角を推定するスリップ角推定装置に本発明を適用したものである。

第３の実施の形態では、車体スリップ角のみを推定している点と、前後加速度センサ、横加速度センサ、及びヨー角速度センサのみのセンサドリフト量を推定している点とが、第１の実施の形態と主に異なっている。

図１０に示すように、第３の実施の形態に係るスリップ角推定装置３１０は、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０を備えている。

前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０は、ドリフト量補正手段３２に接続されている。ドリフト量補正手段３２は、ドリフト量推定手段３３８に接続されている。

ドリフト量補正手段３２は、スリップ角オブザーバ３４に接続されている。前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、ヨー角速度センサ２０、及びスリップ角オブザーバ３４は、運動方程式微分量算出手段３３６に接続されている。

スリップ角オブザーバ３４及び運動方程式微分量算出手段３３６は、ドリフト量推定手段３３８に接続されている。

ドリフト量補正手段３２、スリップ角オブザーバ３４、運動方程式微分量算出手段３３６、及びドリフト量推定手段３３８は、各手段の機能を実現する１つまたは複数のコンピュータ、または１つまたは複数の電子回路で構成することができる。

次に、車両運動の運動方程式により得られる前後車体速度Ｕの微分量Ｕのドット及び横車体速度Ｖの微分量Ｖのドットの各々の算出方法について説明する。

上記（３２）式、（３３）式に対して、ロール角φ及びピッチ角θを０と仮定すると、以下の（７７）式、（７８）式が得られる。

ただし、前後加速度Ｇ_ｘ−Ｇ_ｘｄｒ、及び横加速度Ｇ_ｙ−Ｇ_ｙｄｒの２軸速度、並びヨー角速度Ｒ−Ｒ_ｄｒは、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０によって検出されたセンサ信号がドリフト量補正手段３２において補正された信号である。また、横車体速度Ｖ及び前後車体速度Ｕは、スリップ角オブザーバ３４によって推定することができる。

運動方程式微分量算出手段３３６は、上記（７７）式、（７８）式においてドリフト量を無視した式に従って、車両運動の運動方程式より得られる前後車体速度Ｕ及び横車体速度Ｖの微分量を算出する。

次に、本実施の形態の原理について説明する。車両の運動状態量から車体スリップ角を推定するオブザーバは、センサ信号のドリフト誤差の影響を少なくする効果がある。従って、スリップ角オブザーバ３４より得られる前後車体速度及び横車体速度の推定値は、運動方程式より得られる運動状態量を単純に積分することによって求められる前後車体速度及び横車体速度の演算値に比較して、車両の運動状態量を検出するセンサの出力に含まれるドリフト誤差の影響を受け難いという性質を有している。これは、前後車体速度及び横車体速度の推定値と演算値とを比較することによって、ドリフト誤差を推定できるということを意味している。

そこで、本実施の形態では、この性質に着目し、ドリフト量推定手段３３８によって、スリップ角オブザーバ３４で算出された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量と運動方程式微分量算出手段３３６で算出された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量との比較から、センサドリフト量を推定する。これらの前後車体速度及び横車体速度の微分量の比較は、直進状態に限らず常に有効であることから、非直進状態でもセンサドリフト量を推定できるという特徴を有する。これにより、直進走行状態が少ない走行パターンでも常にセンサドリフト量を逐次推定することが可能となる。

次に、センサドリフト量の推定方法について説明する。センサ信号Ｇ_ｘ、Ｇ_ｙ、Ｇ_ｚ、Ｐ、Ｒに、所定のドリフト誤差Ｇ_ｘｄｒ、Ｇ_ｙｄｒ、Ｒ_ｄｒが重畳していると仮定するとともに、上記（７７）式、（７８）式の右辺が表わす微分量について、スリップ角オブザーバ２３４によって真値が既知であると仮定すると、以下の（７９）式、（８０）式で表される関係が成立する。

ただし、ｄＵ、ｄＶは、上記（２９−１）式により得られるオブザーバ内部演算値としての前後車体速度の微分量、横車体速度の微分量である。上記（７９）式、（８０）式は、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、スリップ角オブザーバ３４により算出された前後車体速度及び横車体速度の微分量と、運動方程式微分量算出手段３３６により算出された前後車体速度及び横車体速度の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を表わしている。

ところで、横加速度に関しては、「スリップ角は長時間、非線形領域に留まらない」という条件から、以下の（８１）式で表される関係を利用することができる。

ただし、τ_ｙは、長時間の運動のみを考慮するためのフィルタ時定数であり、ｃ_ｆ、ｃ_ｒは、前後輪のコーナリングパワーであり、ｌ_ｆ、ｌ_ｒは、前後軸−重心間距離である。また、ｌはホイールベースであり、ｍは車両質量であり、δ_ｆは前輪実舵角である。

上記（７９）式〜（８１）式から、以下の（８２）式で記述することができる。

ただし、ｄＤ２、ｄＥ４、ｄＥ５、ｄＥ６は、以下の（８３）式〜（８６）式で表される。

また、上記（８２）式の左辺の係数行列と右辺のベクトルとを一定時間積分すると、以下の（８７）式が得られる。

ただし、Ｄ２、Ｅ４、Ｅ５、Ｅ６は、以下の（８８）式〜（９１）式で表される。

上記（８７）式を解くことによって、以下の（９２）式を導出することができる。

上記のように、ドリフト量推定手段３３８は、上記（９２）式に従って、スリップ角オブザーバ３４で算出される前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量と、運動方程式微分量算出手段３３６で算出される前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量とに基づいて、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定することができる。

また、本実施の形態に係るドリフト量推定手段３３８では、演算の安定化を図るため、前回の推定値を用いて、以下の（９３）式〜（９５）式に従って、上記（９２）式の演算結果により得られるセンサドリフト量の推定値を平滑化する。

ただし、Ｇ_ｘｄｒのチルダ、Ｇ_ｙｄｒのチルダ、Ｒ_ｄｒのチルダは、平滑化後のセンサドリフト量の推定値であり、λ２は、忘却係数である。

上記の第３の実施の形態において、コンピュータを、ドリフト量補正手段３２、スリップ角オブザーバ３４、運動方程式微分量算出手段３３６、及びドリフト量推定手段３３８の各手段として機能させるプログラムによる情報処理は、上記図４のフローチャートに示すスリップ角推定処理ルーチンと同様の手順で実現することができる。

以上説明したように、第３の実施の形態に係るスリップ角推定装置によれば、車体スリップ角を推定するために算出された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量と、車両運動の運動方程式より得られる前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、車両運動の状態に関わらず、安定して、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することができる。

また、推定されたセンサドリフト量によって補正されたセンサ信号に基づいて、車体スリップ角を精度よく推定することができる。

なお、上記の実施の形態では、ロール角及びピッチ角を０と仮定した場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ヨー角速度、車速、及び横加速度を用いてロール角を推定してもよく、また、車速と前後加速度とからピッチ角を推定するようにしてもよい。

次に、第４の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。本実施の形態は、車両の姿勢角であるピッチ角及びロール角を推定すると共に、車体スリップ角を推定する姿勢角スリップ角推定装置に本発明を適用したものである。

第４の実施の形態では、姿勢角オブザーバにおいて、補正された姿勢角の微分量を算出している点と、スリップ角オブザーバにおいて、補正された車体速度の微分量を算出している点とが、第１の実施の形態と主に異なっている。

図１１に示すように、第４の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置４１０のドリフト量推定手段２８は、上下加速度センサ１６及びロール角速度センサ１８の各々のセンサドリフト量の学習速度を補償するための補正量を演算する学習速度補償量演算手段４２５と、ドリフト量補正手段２２とに接続されている。

ドリフト量補正手段２２及び学習速度補償量演算手段４２５は、車体の鉛直軸に対する姿勢角であるロール角φ及びピッチ角θを推定する姿勢角オブザーバ４２４に接続されている。

上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、ドリフト量補正手段３２、及び姿勢角オブザーバ４２４は、運動方程式微分量算出手段２６に接続されている。

姿勢角オブザーバ４２４及び運動方程式微分量算出手段２６は、ドリフト量推定手段２８に接続されている。

ドリフト量推定手段３８は、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０の各々のセンサドリフト量の学習速度を補償するための補正量を演算する学習速度補償量演算手段４３５と、ドリフト量補正手段３２とに接続されている。

ドリフト量補正手段３２及び学習速度補償量演算手段４３５は、車体スリップ角を推定するスリップ角オブザーバ４３４に接続されている。

前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、ヨー角速度センサ２０、姿勢角オブザーバ４２４、及びスリップ角オブザーバ４３４は、運動方程式微分量算出手段３６に接続されている。

スリップ角オブザーバ４３４及び運動方程式微分量算出手段３６は、ドリフト量推定手段３８に接続されている。

ドリフト量補正手段２２、姿勢角オブザーバ４２４、学習速度補償量演算手段４２５、運動方程式微分量算出手段２６、ドリフト量推定手段２８、ドリフト量補正手段３２、スリップ角オブザーバ４３４、学習速度補償量演算手段４３５と、運動方程式微分量算出手段３６、及びドリフト量推定手段３８は、各手段の機能を実現する１つまたは複数のコンピュータ、または１つまたは複数の電子回路で構成することができる。

次に、本実施の形態の原理について説明する。

センサドリフト誤差学習によりセンサドリフト量が推定されてドリフト誤差が補正され、正しい姿勢角推定が期待できる。しかし、センサドリフト誤差学習の遅れによる姿勢角推定への影響が懸念される。

例えば、ロール角速度に正のセンサドリフト誤差が印加された場合には、センサドリフト誤差学習が完了するまで、ロール角の推定値は、ロール角速度に印加されている正のセンサドリフト誤差の影響を受けて正の方向に誤差を生じる。

本実施の形態では、センサドリフト誤差学習の遅れによる影響を、学習の速度、すなわちドリフト誤差学習により推定されたセンサドリフト量がどちらの方向に変化しているのかに応じて、推測できる点に着眼し、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じて、オブザーバの微分状態量を補正する。

学習速度補償量演算手段４２５は、ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号についてドリフト量推定手段２８によって推定されたセンサドリフト量Ｐ_ｄｒの前回推定値Ｐ_ｄｒ０からの偏差に基づいて、ロール角速度センサ１８のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するようにロール角の微分量を補正するための補正量Ｐ_ｃを、以下の（９６）式に従って、演算する。

ただし、Ｐ_ｓｌは、予め求められたロール角速度センサ１８のセンサドリフト量の変化量に関する閾値であり、Ｐ_ｃ０は、予め定められた補正量である。また、Ｐ_ｓｌ、Ｐ_ｃ０は、正の値である。

上記（９６）式によって、ロール角速度センサ１８のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量に応じて、変化量が負であって、変化量の絶対値が閾値以上である場合には、推定されるセンサドリフト量が負の方向に変化しているため、負のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように、ロール角の微分量を増加させるように補正する。一方、ロール角速度センサ１８のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量に応じて、変化量が正であって、変化量の絶対値が閾値以上である場合には、推定されるセンサドリフト量が正の方向に変化しているため、正のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように、ロール角の微分量を減少させるように補正する。また、ロール角速度センサ１８のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量の絶対値が閾値未満である場合には、推定されるセンサドリフト量が収束しており、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する必要がないため、ロール角の微分量を補正しない。

また、学習速度補償量演算手段４２５は、上下加速度の検出値に応じたセンサ信号についてドリフト量推定手段２８によって推定されたセンサドリフト量Ｇ_ｚｄｒの前回推定値Ｇ_ｚｄｒ０からの偏差に基づいて、上下加速度センサ１６のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するようにピッチ角の微分量を補正するための補正量Ｑ_ｃを、以下の（９７）式に従って、演算する。

ただし、Ｑ_ｓｌは、予め求められた、上下加速度センサ１６のセンサドリフト量の変化量を前後車体速度で割った値に関する閾値であり、Ｑ_ｃ０は、補正量である。また、Ｑ_ｓｌ、Ｑ_ｃ０は、正の値である。

上記（９７）式によって、上下加速度センサ１６のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量に応じて、変化量が負であって、変化量を前後車体速度で割った値の絶対値が閾値以上である場合には、推定されるセンサドリフト量が負の方向に変化しているため、上記（６）式から得られるピッチ角速度と上下加速度との関係より、負のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように、ピッチ角の微分量を減少させるように補正する。一方、上下加速度センサ１６のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量に応じて、変化量が正であって、変化量を前後車体速度で割った値の絶対値が閾値以上である場合には、推定されるセンサドリフト量が正の方向に変化しているため、正のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように、ピッチ角の微分量を増加させるように補正する。また、上下加速度センサ１６のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量の絶対値が閾値未満である場合には、推定されるセンサドリフト量が収束しており、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する必要がないため、ピッチ角の微分量を補正しない。

学習速度補償量演算手段４３５は、前後加速度の検出値に応じたセンサ信号についてドリフト量推定手段３８によって推定されたセンサドリフト量Ｇ_ｘｄｒの前回推定値Ｇ_ｘｄｒ０からの偏差に基づいて、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように前後車体速度の微分量を補正するための補正量Ｇ_ｘｃを、以下の（９８）式に従って、演算する。

ただし、Ｇ_ｘｓｌは、予め求められた、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量の変化量に関する閾値であり、Ｇ_ｘｃ０は、予め定められた補正量である。また、Ｇ_ｘｓｌ、Ｇ_ｘｃ０は、正の値である。

上記（９８）式によって、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量に応じて、変化量が負であって、変化量の絶対値が閾値以上である場合には、推定されるセンサドリフト量が負の方向に変化しているため、負のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように、前後車体速度の微分量を増加させるように補正する。一方、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量に応じて、変化量が正であって、変化量の絶対値が閾値以上である場合には、推定されるセンサドリフト量が正の方向に変化しているため、正のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように、前後車体速度の微分量を減少させるように補正する。また、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量の絶対値が閾値未満である場合には、推定されるセンサドリフト量が収束しており、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する必要がないため、前後車体速度の微分量を補正しない。

また、学習速度補償量演算手段４３５は、横加速度の検出値に応じたセンサ信号についてドリフト量推定手段３８によって推定されたセンサドリフト量Ｇ_ｙｄｒの前回推定値Ｇ_ｙｄｒ０からの偏差に基づいて、横加速度センサ１４のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように横車体速度の微分量を補正するための補正量Ｇ_ｙｃを、以下の（９９）式に従って、演算する。

ただし、Ｇ_ｙｓｌは、予め求められた、横加速度センサ１４のセンサドリフト量の変化量に関する閾値であり、Ｇ_ｙｃ０は、予め定められた補正量である。また、Ｇ_ｙｓｌ、Ｇ_ｙｃ０は、正の値である。

上記（９９）式によって、横加速度センサ１４のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量に応じて、変化量が負であって、変化量の絶対値が閾値以上である場合には、推定されるセンサドリフト量が負の方向に変化しているため、負のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように、横車体速度の微分量を増加させるように補正する。一方、横加速度センサ１４のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量に応じて、変化量が正であって、変化量の絶対値が閾値以上である場合には、推定されるセンサドリフト量が正の方向に変化しているため、正のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように、横車体速度の微分量を減少させるように補正する。また、横加速度センサ１４のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量の絶対値が閾値未満である場合には、推定されるセンサドリフト量が収束しており、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する必要がないため、横車体速度の微分量を補正しない。

姿勢角オブザーバ４２４は、スリップ角オブザーバ４３４で推定された横車体速度Ｖの推定値、前後車体速度Ｕの推定値、ドリフト量補正手段２２で補正された上下加速度Ｇ_ｚの検出値に応じた補正信号、及びロール角速度Ｐの検出値に応じた補正信号に基づいて、ピッチ角速度Ｑのチルダを推定する。姿勢角オブザーバ４２４は、ドリフト量補正手段２２及びドリフト量補正手段３２で補正された、車両運動の前後加速度Ｇ_ｘ、横加速度Ｇ_ｙ、上下加速度Ｇ_ｚ、ヨー角速度Ｒ、及びロール角速度Ｐの各検出値に応じた補正信号と、前後車体速度Ｕの推定値Ｖ_ｓｏと、ピッチ角速度の推定値Ｑのチルダと、学習速度補償量演算手段４２５によって演算された補正量Ｐ_ｃ、Ｑ_ｃとに基づいて、上記（２４）式を置き換えた以下の（１００）式に従って、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように補正されたロール角の微分量ｄφのチルダ及びピッチ角の微分量ｄθのチルダを算出する。

また、姿勢角オブザーバ４２４は、上記（１００）式に従って算出されたロール角の微分量及びピッチ角の微分量を積分して、姿勢角であるロール角φのチルダ及びピッチ角θのチルダを推定する。

スリップ角オブザーバ４３４は、車両横方向の車体速度である横車体速度Ｖのチルダを推定すると共に、各輪の車輪速度に基づいて車両前後方向の車体速度である前後車体速度Ｕのチルダを推定する。また、スリップ角オブザーバ４３４は、横車体速度の推定値Ｖのチルダ、前後車体速度の推定値Ｕのチルダ、ドリフト量補正手段３２で補正された、車両運動の前後加速度Ｇ_ｘ、横加速度Ｇ_ｙ、及びヨー角速度Ｒの各検出値に応じた補正信号と、学習速度補償量演算手段４３５によって演算された補正量Ｇ_ｘｃ、Ｇ_ｙｃとに基づいて、上記（２９−１）式〜（２９−５）式を置き換えた以下の（１０１−１）式〜（１０１−５）式に従って、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように補正された前後車体速度の微分量ｄＵのチルダ及び横車体速度の微分量ｄＶのチルダを算出する。

また、スリップ角オブザーバ４３４は、上記（１０１−５）式に従って算出された前後車体速度の微分量及び横車体速度の微分量を積分して、前後車体速度Ｕのチルダ及び横車体速度Ｖのチルダを推定する。また、スリップ角オブザーバ４３４は、前後車体速度の推定値Ｕのチルダ及び横車体速度の推定値Ｖのチルダに基づいて、上記（３１）に従って、車体スリップ角βのチルダを推定する。

上記の第４の実施の形態において、コンピュータを、ドリフト量補正手段２２、姿勢角オブザーバ４２４、学習速度補償量演算手段４２５、運動方程式微分量算出手段２６、及びドリフト量推定手段２８の各手段として機能させるプログラムによる情報処理は、図１２のフローチャートに示す姿勢角推定処理ルーチンで実現することができる。以下に、この姿勢角推定処理ルーチンについて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

まず、ステップ１００で、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、及びヨー角速度センサ２０から、各検出値に応じたセンサ信号を取得する。

そして、ステップ１０２において、後述のステップ１０８で１演算周期前に得られたセンサドリフト量を用いて、上記ステップ１００で取得された上下加速度センサ１６及びロール角速度センサ１８から出力されたセンサ信号を補正する。

次のステップ４５０では、後述のステップ１０８で１演算周期前に得られた上下加速度センサ１６のセンサドリフト量と、２演算周期前に得られた上下加速度センサ１６のセンサドリフト量との変化量に基づいて、ロール角の微分量を補正するための補正量を演算する。また、後述のステップ１０８で１演算周期前に得られたロール角速度センサ１８のセンサドリフト量と、２演算周期前に得られたロール角速度センサ１８のセンサドリフト量との変化量に基づいて、ピッチ角の微分量を補正するための補正量を演算する。

そして、ステップ４５２で、後述のステップ１１０で１演算周期前に得られた姿勢角推定値と、後述のステップ１６０で１演算周期前に得られた車体速度推定値と、上記ステップ４５０で得られた補正量とを用いて、上記で説明したように、学習速度の遅れを補償するように補正されたロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出する。

そして、ステップ１０６において、上下加速度センサ１６のセンサドリフト量及びロール角速度センサ１８のセンサドリフト量を推定する。

次のステップ１０８では、上記ステップ１０６で推定された上下加速度センサ１６のセンサドリフト量及びロール角速度センサ１８のセンサドリフト量を平滑化する。

次のステップ１１０では、上記ステップ４５２で算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量を積分することで、ロール角及びピッチ角を推定して出力し、上記ステップ１００へ戻る。

また、コンピュータを、ドリフト量補正手段３２、スリップ角オブザーバ４３４、学習速度補償量演算手段４３５と、運動方程式微分量算出手段３６、及びドリフト量推定手段３８の各手段として機能させるプログラムによる情報処理は、図１３のフローチャートに示すスリップ角推定処理ルーチンで実現することができる。以下に、このスリップ角推定処理ルーチンについて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

まず、ステップ１５０で、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０から、各検出値に応じたセンサ信号を取得する。

そして、ステップ１５２において、後述のステップ１５８で１演算周期前に得られたセンサドリフト量を用いて、上記ステップ１５０で取得された前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０の各々から出力されたセンサ信号を補正する。

次のステップ４６０では、後述のステップ１５８で１演算周期前に得られた前後加速度センサ１２のセンサドリフト量と、２演算周期前に得られた前後加速度センサ１２のセンサドリフト量との変化量に基づいて、前後車体速度の微分量を補正するための補正量を演算する。また、後述のステップ１５８で１演算周期前に得られた横加速度センサ１４のセンサドリフト量と、２演算周期前に得られた横加速度センサ１４のセンサドリフト量との変化量に基づいて、横車体速度の微分量を補正するための補正量を演算する。

そして、ステップ４６２で、上記ステップ１１０で１演算周期前に得られた姿勢角推定値と、後述のステップ１６０で１演算周期前に得られた車体速度推定値と、上記ステップ４６０で得られた補正量とを用いて、学習速度の遅れを補償するように補正された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量を算出する。

そして、ステップ１５６において、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定する。

次のステップ１５８では、上記ステップ１５６で推定された前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を平滑化する。

次のステップ１６０では、上記ステップ４６２で算出された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量を積分することで、前後車体速度及び横車体速度を推定し、推定された前後車体速度及び横車体速度に基づいて車体スリップ角を推定して出力し、上記ステップ１５０へ戻る。

次に、本実施の形態のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償する方法による姿勢角の推定結果について説明する。なお、本手法の効果を確認するため、０．３Ｇ程度の定常円旋回データにドリフト誤差を印加して姿勢角の推定を行った。また、ロール角速度センサ１８と上下加速度センサ１６とのドリフト誤差推定を行うとともに、両センサのセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償する補正を行う場合と、学習速度の遅れを補償する補正を行わない場合とにおいて、姿勢角の推定を行った。

まず、ロール角速度センサからのセンサ信号に３ｄｅｇ／ｓのドリフト誤差を印加した状態で、姿勢角の推定を行った。図１４（Ａ）、（Ｂ）に示すように、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する補正を行うことにより、姿勢角推定の精度が向上していることがわかる。

また、図１５（Ｂ）に示すように、ロール角速度センサからのセンサ信号に３ｄｅｇ／ｓのドリフト誤差を印加した場合には、ロール角速度のセンサドリフト量の学習速度の遅れが発生していることがわかる。

また、ロール角速度センサからのセンサ信号に−３ｄｅｇ／ｓのドリフト誤差を印加した状態で、姿勢角の推定を行った。図１６（Ａ）、（Ｂ）に示すように、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する補正を行うことにより、姿勢角推定の精度が向上していることがわかる。

また、図１７（Ｂ）に示すように、ロール角速度センサからのセンサ信号に−３ｄｅｇ／ｓのドリフト誤差を印加した場合には、ロール角速度のセンサドリフト量の学習速度の遅れが発生していることがわかる。

また、上下加速度センサからのセンサ信号に０．０７Ｇのドリフト誤差を印加した状態で、姿勢角の推定を行った。図１８（Ａ）、（Ｂ）に示すように、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する補正を行うことにより、姿勢角推定の精度が向上していることがわかる。

また、図１９（Ａ）に示すように、上下加速度センサからのセンサ信号に０．０７Ｇのドリフト誤差を印加した場合には、上下加速度のセンサドリフト量の学習速度の遅れが発生していることがわかる。また、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する補正を行うことにより、ドリフト推定の精度も向上している。

また、上下加速度センサからのセンサ信号に−０．０７Ｇのドリフト誤差を印加した状態で、姿勢角の推定を行った。図２０（Ａ）、（Ｂ）に示すように、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する補正を行うことにより、姿勢角推定の精度が向上していることがわかる。

また、図２１（Ａ）に示すように、上下加速度センサからのセンサ信号に−０．０７Ｇのドリフト誤差を印加した場合には、上下加速度のセンサドリフト量の学習速度の遅れが発生していることがわかる。また、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する補正を行うことにより、ドリフト推定の精度も向上している。

以上説明したように、第４の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置によれば、ロール角速度及び上下加速度のセンサドリフト量の学習速度が遅い場合であっても、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じてロール角及びピッチ角の各々の微分量を補正することにより、精度よくロール角及びピッチ角を推定することができる。また、前後加速度及び横加速度のセンサドリフト量の学習速度が遅い場合であっても、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じて前後速度及び横速度の各々の微分量を補正することにより、精度よく前後速度及び横速度を推定することができる。

次に、第５の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態及び第４の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第５の実施の形態では、ピッチ角速度センサを備えている点と、ピッチ角速度センサのセンサドリフト量を推定している点と、姿勢角オブザーバにおいて、ピッチ角速度センサのセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように補正されたピッチ角の微分量を算出している点とが、第４の実施の形態と主に異なっている。

図２２に示すように、第５の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置５１０は、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、ヨー角速度センサ２０、及びピッチ角速度Ｑを検出し、検出値に応じたセンサ信号を出力するピッチ角速度センサ５２０を備えている。

ピッチ角速度センサ５２０及びロール角速度センサ１８は、後述するドリフト量推定手段５２８によって推定されたセンサドリフト量に基づいて、各センサからのセンサ信号を補正するドリフト量補正手段５２２に接続されている。

ドリフト量推定手段５２８は、センサドリフト量の学習速度を補償するための補正量を演算する学習速度補償量演算手段５２５、及びドリフト量補正手段５２２に接続されている。

ドリフト量補正手段５２２及び学習速度補償量演算手段５２５は、車体の鉛直軸に対する姿勢角であるロール角φ及びピッチ角θを推定する姿勢角オブザーバ５２４に接続されている。

ロール角速度センサ１８、ピッチ角速度センサ５２０、ドリフト量補正手段３２、及び姿勢角オブザーバ５２４は、車両運動の運動方程式により得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出する運動方程式微分量算出手段５２６に接続されている。なお、ドリフト量補正手段３２からは、ドリフト量を補正されたヨー角速度が運動方程式微分量算出手段５２６に入力される。

姿勢角オブザーバ５２４及び運動方程式微分量算出手段５２６は、ピッチ角速度センサ５２０及びロール角速度センサ１８の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段５２８に接続されている。

学習速度補償量演算手段５２５は、ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号についてドリフト量推定手段５２８によって推定されたセンサドリフト量Ｐ_ｄｒの前回推定値Ｐ_ｄｒ０からの偏差に基づいて、学習速度を補償するようにロール角の微分量を補正するための補正量Ｐ_ｃを、上記（９６）式に従って、演算する。

また、学習速度補償量演算手段５２５は、ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号についてドリフト量推定手段５２８によって推定されたセンサドリフト量Ｑ_ｄｒの前回推定値Ｑ_ｄｒ０からの偏差に基づいて、ピッチ角速度センサ５２０のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するようにピッチ角の微分量を補正するための補正量Ｑ_ｃを、以下の（１０２）式に従って、演算する。

ただし、Ｑ_ｓｌは、予め求められたピッチ角速度センサ５２０のセンサドリフト量の変化量に関する閾値であり、Ｑ_ｃ０は、予め定められた補正量である。また、Ｑ_ｓｌ、Ｑ_ｃ０は、正の値である。

上記（１０２）式によって、ピッチ角速度センサ５２０のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量に応じて、変化量が負であって、変化量の絶対値が閾値以上である場合には、推定されるセンサドリフト量が負の方向に変化しているため、負のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように、ピッチ角の微分量を増加させるように補正する。一方、ピッチ角速度センサ５２０のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量に応じて、変化量が正であって、変化量の絶対値が閾値以上である場合には、推定されるセンサドリフト量が正の方向に変化しているため、正のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように、ピッチ角の微分量を減少させるように補正する。また、ピッチ角速度センサ５２０のセンサドリフト量の前回推定値からの変化量の絶対値が閾値未満である場合には、推定されるセンサドリフト量が収束しており、センサドリフト量の学習速度の遅れを補償する必要がないため、ピッチ角の微分量を補正しない。

姿勢角オブザーバ５２４は、スリップ角オブザーバ４３４で推定された前後車体速度Ｕの推定値Ｖ_ｓｏと、ドリフト量補正手段５２２及びドリフト量補正手段３２で補正された、前後加速度Ｇ_ｘ、横加速度Ｇ_ｙ、ヨー角速度Ｒ、ロール角速度Ｐ、及びピッチ角速度Ｑの各検出値に応じた補正信号Ｇ_ｘ−Ｇ_ｘｄｒ、Ｇ_ｙ−Ｇ_ｙｄｒ、Ｒ−Ｒ_ｄｒ、Ｐ−Ｐ_ｄｒ、Ｑ−Ｑ_ｄｒと、上下加速度Ｇ_ｚの検出値に応じたセンサ信号と、学習速度補償量演算手段５２５によって演算された補正量Ｐ_ｃ、Ｑ_ｃとに基づいて、上記（２４）式を置き換えた以下の（１０３）式に従って、学習速度の遅れを補償するように補正されたロール角の微分量ｄφのチルダ及びピッチ角の微分量ｄθのチルダを算出する。

また、姿勢角オブザーバ５２４は、上記（１０３）式に従って算出されたロール角の微分量及びピッチ角の微分量を積分して、姿勢角であるロール角φのチルダ及びピッチ角θのチルダを推定する。

上記（４）式、（５）式で記述されるロール角φ及びピッチ角θの運動方程式は、センサドリフト量を考慮すると、以下の（１０５）式、（１０６）式で記述される。

ただし、ロール角φ及びピッチ角θには、姿勢角オブザーバ５２４によって推定されたロール角φ及びピッチ角θの推定値を用いる。また、ロール角速度Ｐ−Ｐ_ｄｒ、ヨー角速度Ｒ−Ｒ_ｄｒ、及びピッチ角速度Ｑ−Ｑ_ｄｒの３軸角速度の各々は、ロール角速度センサ１８、ヨー角速度センサ２０、及びピッチ角速度センサ５２０によって検出されたセンサ信号がドリフト量補正手段３２、５２２において補正された信号である。

運動方程式微分量算出手段５２６は、上記（１０５）式、（１０６）式のドリフト量を無視した以下の（１０７）式、（１０８）式に基づき、φの微分量ｄφ_ｍおよびピッチ角θの微分量ｄθ_ｍを算出する。

また、（１０５）式のφのドット、（１０６）式のθのドットと、（１０７）式のｄφ_ｍ、（１０８）式のｄθ_ｍの間には、以下の（１０９）式、（１１０）式で表される関係が存在する。

ドリフト量推定手段５２８は、姿勢角オブザーバ５２４で算出された姿勢角の微分量と運動方程式微分量算出手段５２６で算出された姿勢角の微分量との比較から、センサドリフト量を推定する。

次に、センサドリフト量の推定方法について説明する。

センサ信号Ｇ_ｘ、Ｇ_ｙ、Ｐ、Ｑ、Ｒに、所定のドリフト誤差Ｇ_ｘｄｒ、Ｇ_ｙｄｒ、Ｐ_ｄｒ、Ｑ_ｄｒ、Ｒ_ｄｒが重畳していると仮定するとともに、上記（１０９）式、（１１０）式の右辺が表わす微分量について、姿勢角オブザーバ５２４によって真値が既知であると仮定すると、以下の（１１１）式、（１１２）式で表される関係が成立する。

ただし、ｄφ、ｄθは、上記（１０３）式により得られるオブザーバ内部演算値としてのロール角の微分量、ピッチ角の微分量である。

上記（１１１）式、（１１２）式は、センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、姿勢角オブザーバ５２４により算出されたロール角及びピッチ角の微分量と、運動方程式により得られるロール角及びピッチ角の微分量にセンサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を表わしている。

ここでは、（１０９）式、（１１０）式におけるヨー角速度ドリフトの係数が比較的小さく（姿勢角が小さいことを仮定）、影響が無視できることから、ヨー角速度ドリフトの項を無視して以下の（１１３）式のように整理する。

ロール角速度ドリフトとピッチ角速度ドリフトについては、（１１３）式左辺の係数行列と右辺のベクトルとを一定時間積分した以下の（１１４）式を解くことによって導出された以下の（１１５）式によって求めることができる。

ドリフト量推定手段５２８は、上記（１１５）式に従って、姿勢角オブザーバ５２４で算出されるロール角及びピッチ角の各々の微分量と、運動方程式微分量算出手段５２６で算出されたロール角及びピッチ角の各々の微分量とに基づいて、ピッチ角速度センサ５２０のセンサドリフト量及びロール角速度センサ１８のセンサドリフト量を推定することができる。

また、本実施の形態に係るドリフト量推定手段５２８では、演算の安定化を図るため、前回の推定値を用いて、以下の（１１６）式、（１１７）式に従って、上記（１１５）式の演算結果により得られるセンサドリフト量の推定値を平滑化する。

ただし、Ｑ_ｄｒのチルダ、Ｐ_ｄｒのチルダは、平滑化後のセンサドリフト量の推定値であり、λ１は、忘却係数である。

なお、第５の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置５１０の他の構成及び作用については、第４の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第５の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置によれば、ロール角速度及びピッチ角速度のセンサドリフト量の学習速度が遅い場合であっても、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じてロール角及びピッチ角の各々の微分量を補正することにより、精度よくロール角及びピッチ角を推定することができる。

次に、第６の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態、第２の実施の形態、及び第４の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。本実施の形態は、ピッチ角及びロール角を推定する姿勢角推定装置に本発明を適用したものである。

図２３に示すように、第６の実施の形態に係る姿勢角推定装置６１０のドリフト量推定手段２８は、ドリフト量補正手段２２２及び学習速度補償量演算手段４２５に接続されている。

ドリフト量補正手段２２２及び学習速度補償量演算手段４２５は、車体の鉛直軸に対する姿勢角であるロール角φ及びピッチ角θを推定する姿勢角オブザーバ６２４に接続されている。

上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、ヨー角速度センサ２０、及び姿勢角オブザーバ６２４は、運動方程式微分量算出手段２２６に接続されている。

姿勢角オブザーバ６２４及び運動方程式微分量算出手段２２６は、ドリフト量推定手段２８に接続されている。

ドリフト量補正手段２２２、姿勢角オブザーバ６２４、学習速度補償量演算手段４２５、運動方程式微分量算出手段２２６、及びドリフト量推定手段２８は、各手段の機能を実現する１つまたは複数のコンピュータ、または１つまたは複数の電子回路で構成することができる。

姿勢角オブザーバ６２４は、車両横方向の車両速度である横車体速度Ｖを推定すると共に、各輪の車輪速度に基づいて車両前後方向の車両速度である前後車体速度Ｕを推定し、また、横車体速度の推定値Ｖのチルダ、前後車体速度の推定値Ｕのチルダ、ドリフト量補正手段２２２において補正された上下加速度Ｇ_ｚの検出値に応じた補正信号Ｇ_ｚ−Ｇ_ｚｄｒ、及びロール角速度Ｐの検出値に応じた補正信号Ｐ−Ｐ_ｄｒに基づいて、上記（６）式に従って、ピッチ角速度Ｑのチルダを推定する。

また、姿勢角オブザーバ６２４は、車両運動の上下加速度Ｇ_ｚ及びロール角速度Ｐの各検出値に応じた補正信号Ｇ_ｚ−Ｇ_ｚｄｒ、Ｐ_ｚ−Ｐ_ｄｒと、ヨー角速度Ｒ、前後加速度Ｇ_ｘ、及び横加速度Ｇ_ｙの各検出値に応じたセンサ信号と、前後車体速度Ｕの推定値Ｖ_ｓｏと、ピッチ角速度の推定値Ｑのチルダと、学習速度補償量演算手段４２５によって演算された補正量Ｐｃ、Ｑｃとに基づいて、上記（１００）式と同様の式を用いることにより、車体の鉛直軸に対する姿勢角であるロール角φ及びピッチ角θを推定する。

また、姿勢角オブザーバ６２４は、算出したロール角φのチルダの微分量ｄφのチルダ及びピッチ角θのチルダの微分量ｄθのチルダの各々を積分することにより、ロール角φのチルダ及びピッチ角θのチルダを算出することができる。

運動方程式微分量算出手段２２６は、姿勢角オブザーバ６２４によって推定されたロール角φ及びピッチ角θの推定値を用いて、上記（３６）式、（３７）式に従って、車両運動の運動方程式より得られるロール角φ及びピッチ角θの微分量を算出する。

なお、姿勢角推定装置６１０の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第６の実施の形態に係る姿勢角推定装置によれば、ロール角速度及び上下加速度のセンサドリフト量の学習速度が遅い場合であっても、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じてロール角及びピッチ角の各々の微分量を補正することにより、精度よくロール角及びピッチ角を推定することができる。

次に、第７の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態、第３の実施の形態、及び第４の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。本実施の形態は、車体スリップ角を推定するスリップ角推定装置に本発明を適用したものである。

第７の実施の形態では、車体スリップ角のみを推定している点と、前後加速度センサ、横加速度センサ、及びヨー角速度センサのみのセンサドリフト量を推定している点とが、第４の実施の形態と主に異なっている。

図２４に示すように、第７の実施の形態に係るスリップ角推定装置７１０は、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０を備えている。

前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０は、ドリフト量補正手段３２に接続されている。ドリフト量補正手段３２は、ドリフト量推定手段３３８に接続されている。

ドリフト量推定手段３３８は、ドリフト量補正手段３２及び学習速度補償量演算手段４３５に接続されている。

ドリフト量補正手段３２及び学習速度補償量演算手段４３５は、スリップ角オブザーバ４３４に接続されている。前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、ヨー角速度センサ２０、及びスリップ角オブザーバ４３４は、運動方程式微分量算出手段３３６に接続されている。

スリップ角オブザーバ４３４及び運動方程式微分量算出手段３３６は、ドリフト量推定手段３３８に接続されている。

ドリフト量補正手段３２、スリップ角オブザーバ４３４、学習速度補償量演算手段４３５、運動方程式微分量算出手段３３６、及びドリフト量推定手段３３８は、各手段の機能を実現する１つまたは複数のコンピュータ、または１つまたは複数の電子回路で構成することができる。

学習速度補償量演算手段４３５は、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように前後車体速度の微分量を補正するための補正量Ｇ_ｘｃを、上記（９８）式に従って、演算する。また、学習速度補償量演算手段４３５は、横加速度センサ１４のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように横車体速度の微分量を補正するための補正量Ｇ_ｙｃを、上記（９９）式に従って、演算する。

スリップ角オブザーバ４３４は、車両横方向の車体速度である横車体速度Ｖのチルダを推定すると共に、各輪の車輪速度に基づいて車両前後方向の車体速度である前後車体速度Ｕのチルダを推定する。また、スリップ角オブザーバ４３４は、横車体速度Ｖの推定値、前後車体速度Ｕの推定値、ドリフト量補正手段３２で補正された、車両運動の前後加速度Ｇ_ｘ、横加速度Ｇ_ｙ、及びヨー角速度Ｒの各検出値に応じた補正信号Ｇ_ｘ−Ｇ_ｘｄｒ、Ｇ_ｙ−Ｇ_ｙｄｒ、Ｒ−Ｒ_ｄｒと、学習速度補償量演算手段４３５によって演算された補正量Ｇ_ｘｃ、Ｇ_ｙｃとに基づいて、ロール角及びピッチ角を０と仮定して、上記の（１０１−５）式に従って、学習速度の遅れを補償するように補正された前後車体速度の微分量ｄＵのチルダ及び横車体速度の微分量ｄＶのチルダを算出する。

また、スリップ角オブザーバ４３４は、算出した前後車体速度の微分量ｄＵのチルダ及び横車体速度の微分量ｄＶのチルダを積分して、前後車体速度Ｕのチルダ及び横車体速度Ｖのチルダを推定する。また、スリップ角オブザーバ４３４は、推定した前後車体速度Ｕのチルダ及び横車体速度Ｖのチルダに基づいて、スリップ角βのチルダを推定する。

運動方程式微分量算出手段３３６は、上記（７７）式、（７８）式においてドリフト量を無視した式に従って、車両運動の運動方程式より得られる前後車体速度Ｕ及び横車体速度Ｖの微分量を算出する。

ドリフト量推定手段３３８は、上記（９２）式に従って、スリップ角オブザーバ４３４で算出される前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量と、運動方程式微分量算出手段３３６で算出される前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量とに基づいて、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定する。

また、本実施の形態に係るドリフト量推定手段３３８では、演算の安定化を図るため、前回の推定値を用いて、上記（９３）式〜（９５）式に従って、上記（９２）式の演算結果により得られるセンサドリフト量の推定値を平滑化する。

以上説明したように、第７の実施の形態に係るスリップ角推定装置によれば、前後加速度及び横加速度のセンサドリフト量の学習速度が遅い場合であっても、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じて前後速度及び横速度の各々の微分量を補正することにより、精度よく前後速度及び横速度を推定することができる。

次に、第８の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態及び第５の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第８の実施の形態では、ピッチ角速度センサを備えている点と、ピッチ角速度センサのセンサドリフト量を推定している点と、姿勢角オブザーバにおいて、ピッチ角速度センサのセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するように補正されたピッチ角の微分量を算出している点とが、第６の実施の形態と主に異なっている。

図２５に示すように、第８の実施の形態に係る姿勢角推定装置８１０は、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、上下加速度センサ１６、ロール角速度センサ１８、ヨー角速度センサ２０、及びピッチ角速度センサ５２０を備えている。

ピッチ角速度センサ５２０及びロール角速度センサ１８は、ドリフト量補正手段５２２に接続されている。ドリフト量補正手段５２２は、ドリフト量推定手段５２８に接続されている。

ドリフト量推定手段５２８は、学習速度補償量演算手段５２５、及びドリフト量補正手段５２２に接続されている。

ドリフト量補正手段５２２及び学習速度補償量演算手段５２５は、車体の鉛直軸に対する姿勢角であるロール角φ及びピッチ角θを推定する姿勢角オブザーバ８２４に接続されている。

ロール角速度センサ１８、ピッチ角速度センサ５２０、ヨー角速度センサ２０、及び姿勢角オブザーバ８２４は、車両運動の運動方程式により得られるロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出する運動方程式微分量算出手段８２６に接続されている。

姿勢角オブザーバ８２４及び運動方程式微分量算出手段８２６は、ドリフト量推定手段５２８に接続されている。

学習速度補償量演算手段５２５は、ロール角速度センサ１８のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するようにロール角の微分量を補正するための補正量Ｐｃを、上記（９６）式に従って、演算する。学習速度補償量演算手段５２５は、ピッチ角速度センサ５２０のセンサドリフト量の学習速度の遅れを補償するようにピッチ角の微分量を補正するための補正量Ｑｃを、上記（１０２）式に従って、演算する。

姿勢角オブザーバ８２４は、ドリフト量補正手段５２２で補正された、ロール角速度Ｐ、及びピッチ角速度Ｑの各検出値に応じた補正信号Ｐ−Ｐ_ｄｒ、Ｑ−Ｑ_ｄｒと、ヨー角速度Ｒ、前後加速度Ｇ_ｘ、横加速度Ｇ_ｙ、及び上下加速度Ｇ_ｚの各検出値に応じたセンサ信号と、前後車体速度Ｕの推定値Ｖ_ｓｏと、学習速度補償量演算手段５２５によって演算された補正量Ｐ_ｃ，Ｑ_ｃとに基づいて、上記（１０３）式と同様の式に従って、学習速度の遅れを補償するように補正されたロール角の微分量ｄφのチルダ及びピッチ角の微分量ｄθのチルダを算出する。

また、姿勢角オブザーバ８２４は、算出したロール角の微分量ｄφのチルダ及びピッチ角の微分量ｄθのチルダの各々を積分することにより、ロール角φのチルダ及びピッチ角θのチルダを算出する。

運動方程式微分量算出手段８２６は、姿勢角オブザーバ８２４によって推定されたロール角φ及びピッチ角θの推定値を用いて、上記（１０７）式、（１０８）式に従って、車両運動の運動方程式より得られるロール角φ及びピッチ角θの微分量を算出する。このとき、ロール角φ及びピッチ角θには、姿勢角オブザーバ８２４によって推定されたロール角の推定値φのチルダ及びピッチ角の推定値θのチルダを用いる。また、ロール角速度Ｐ、ヨー角速度Ｒ、及びピッチ角速度Ｑの３軸角速度の各々は、ロール角速度センサ１８、ヨー角速度センサ２０、及びピッチ角速度センサ５２０によって検出されたセンサ信号を用いる。

ドリフト量推定手段５２８は、姿勢角オブザーバ８２４で算出された姿勢角の微分量と運動方程式微分量算出手段８２６で算出された姿勢角の微分量との比較から、ピッチ角速度センサ５２０のセンサドリフト量及びロール角速度センサ１８のセンサドリフト量を推定する。

以上説明したように、第８の実施の形態に係る姿勢角推定装置によれば、ロール角速度及びピッチ角速度のセンサドリフト量の学習速度が遅い場合であっても、推定されたセンサドリフト量の変化量に応じてロール角及びピッチ角の各々の微分量を補正することにより、精度よくロール角及びピッチ角を推定することができる。

次に、第９の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第９の実施の形態では、推定されるロール角及びピッチ角の絶対値が小さくなる方向に、センサドリフト量を更新している点が、第１の実施の形態と主に異なっている。

図２６に示すように、第９の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置９１０では、姿勢角オブザーバ２４、スリップ角オブザーバ３４、及び運動方程式微分量算出手段３４が、ドリフト量推定手段９３８に接続されている。また、ドリフト量推定手段９３８は、ドリフト量補正手段３２に接続されている。

次に、センサドリフト量を推定する原理について説明する。

横加速度のセンサ信号Ｇｙ及びヨー角速度のセンサ信号Ｒに、一定のセンサドリフト誤差Ｇ_ｙｄｒ、Ｒ_ｄｒが重畳していると仮定すると、横方向の運動方程式は、上記（３３）式で表される。また、運動方程式より得られる横速度の微分量は、上記（４１）式で表される。

上記（３３）式の左辺の横速度の微分量は、オブザーバの内部演算値であるｄＶと一致すると仮定すると、以下の（１１８）式が得られる。

上記の実施の形態では、センサドリフトの影響の少ないオブザーバの微分量とセンサドリフトの影響を含む運動方程式の微分量との差から、センサドリフト量を演算している。すなわち、上記（１１８）式に基づいて、センサ信号Ｇ_ｙ、Ｒに重畳している一定のドリフト誤差Ｇ_ｙｄｒ、Ｒ_ｄｒを、推定演算することができる。

ところで、ロール角の推定値に誤差Δφを含む場合、上記（４１）式は、以下の（１１９）式で表される。

上記（１１９）式に従って、上記（１１８）は、以下の（１２０）式で表される近似式によって記述できる。

上記（１２０）式は、ロール角の推定誤差がドリフト誤差推定に影響することを意味している。

また、前後加速度のセンサ信号Ｇ_ｘ及びヨー角速度のセンサ信号Ｒに、一定のセンサドリフト誤差Ｇ_ｘｄｒ、Ｒ_ｄｒが重畳していると仮定すると、前後方向の運動方程式は、上記（３２）式で表される。ここで、運動方程式より得られる前後速度の微分量を、以下の（１２１）式で定義する。

なお、上記（１２１）式において、ヨー角速度のドリフト誤差は、上記（１１８）式に基づいて既に推定されていると仮定している。このとき、上記（３２）式の左辺の前後速度の微分量は、オブザーバの内部演算値であるｄＵと一致すると仮定すると、以下の（１２２）式が得られる。

上記（１２２）式に基づいて、センサ信号Ｇ_ｘに重畳している一定のドリフト誤差Ｇ_ｘｄｒを、推定演算することができる。ところで、ピッチ角推定値にΔθを含む場合、上記（１２１）式は、以下の（１２３）式で表される。

上記（１２３）式に従って、上記（１２２）は、以下の（１２４）式で表される近似式によって記述できる。

上記（１２４）式は、ピッチ角の推定誤差がドリフト誤差推定に影響することを意味している。

また、姿勢角の推定値の増大は、オブザーバの安定性に影響を及ぼすことから、どちらかといえば小さく推定されることが望まれる。このため、本実施の形態では、並進加速度と姿勢角の釣り合い状態での姿勢角推定値の増加を抑制するため、並進加速度（前後加速度及び横加速度）とヨー角速度のドリフト誤差学習値の更新時に、姿勢角の推定値の絶対値を低下させる方向にドリフト誤差学習値が変更される場合に限って、ドリフト誤差の学習値を更新する。

すなわち、横加速度のドリフト誤差の推定値Ｇ_ｙｄｒ（ｉ＋１）のチルダは、姿勢角オブザーバ２４によるロール角の推定値φとドリフト誤差学習値の前回値Ｇ_ｙｄｒ（ｉ）のチルダと新たに演算された値Ｇ_ｙｄｒとから、以下の（１２５）式に従って演算される。

ここで、λは、推定値の平滑化のために導入された忘却係数である。上記（１２５）式に示すように、ロール角の推定値φが正の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｙｄｒが前回値Ｇ_ｙｄｒ（ｉ）のチルダより大きければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、ドリフト誤差学習値を更新する。また、ロール角の推定値φが負の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｙｄｒが前回値Ｇ_ｙｄｒ（ｉ）のチルダより小さければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、ドリフト誤差学習値を更新する。

同様に、ヨー角速度のドリフト誤差推定値Ｒ_ｄｒ（ｉ＋１）のチルダは、姿勢角オブザーバ２４によるロール角推定値φとドリフト誤差学習値の前回値Ｒ_ｄｒ（ｉ）のチルダと新たに演算された値Ｒ_ｄｒとから、以下の（１２６）式に従って演算される。

上記（１２６）式に示すように、ロール角の推定値φが正の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｒ_ｄｒが前回値Ｒ_ｄｒ（ｉ）のチルダより小さければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、ドリフト誤差学習値を更新する。また、ロール角の推定値φが負の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｒ_ｄｒが前回値Ｒ_ｄｒ（ｉ）のチルダより大きければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、ドリフト誤差学習値を更新する。

また、前後加速度のドリフト誤差推定値Ｇ_ｘｄｒ（ｉ＋１）のチルダは、姿勢角オブザーバ２４によるピッチ角推定値θとドリフト誤差学習値の前回値Ｇ_ｘｄｒ（ｉ）のチルダと新たに演算された値Ｇ_ｘｄｒとから、以下の（１２７）式に従って演算される。

上記（１２７）式に示すように、ピッチ角の推定値θが正の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｘｄｒが前回値Ｇ_ｘｄｒ（ｉ）のチルダより小さければ、ドリフト誤差の更新によりピッチ角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、ドリフト誤差学習値を更新する。また、ピッチ角の推定値θが負の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｘｄｒが前回値Ｇ_ｘｄｒ（ｉ）のチルダより大きければ、ドリフト誤差の更新によりピッチ角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、ドリフト誤差学習値を更新する。

ドリフト量推定手段９３８は、上記（７３）式に従って、スリップ角オブザーバ３４で算出される前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量と、運動方程式微分量算出手段３６で算出された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量とに基づいて、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定する。

また、ドリフト量推定手段９３８では、上記（７３）式の演算結果により得られるセンサドリフト量の推定値を用いて、上記（１２５）式〜（１２７）式に従って、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を更新する。

上記の第９の実施の形態において、コンピュータを、ドリフト量補正手段２２、姿勢角オブザーバ２４、運動方程式微分量算出手段２６、及びドリフト量推定手段２８の各手段として機能させるプログラムによる情報処理は、上記図３のフローチャートに示す姿勢角推定処理ルーチンで実現することができる。

また、コンピュータを、ドリフト量補正手段３２、スリップ角オブザーバ３４、運動方程式微分量算出手段３６、及びドリフト量推定手段９３８の各手段として機能させるプログラムによる情報処理は、図２７のフローチャートに示すスリップ角推定処理ルーチンで実現することができる。

このスリップ角推定処理ルーチンについて以下に説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

まず、ステップ１５０で、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０から、各検出値に応じたセンサ信号を取得する。そして、ステップ１５２において、後述のステップ９５０で１演算周期前に得られた前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を用いて、上記ステップ１５０で取得された前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０の各々から出力されたセンサ信号を補正する。

そして、ステップ１５４で、上記ステップ１１０で１演算周期前に得られた姿勢角推定値と後述のステップ１６０で１演算周期前に得られた車体速度推定値とを用いて、上記で説明したように、前後車体速度及び横車体速度を推定するために算出される前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量を算出する。

そして、ステップ１５６において、上記ステップ１１０で１演算周期前に得られた姿勢角推定値と後述のステップ１６０で１演算周期前に得られた車体速度推定値とを用いて、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定する。

次のステップ９５０では、上記ステップ１１０で１演算周期前に得られた姿勢角推定値と、上記ステップ１５６で推定された前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量とを用いて、前後加速度センサ１２、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０の各々のセンサドリフト量について、更新することにより姿勢角推定値の絶対値が小さくなる場合のみ、当該センサドリフト量の推定値を更新する。

次のステップ１６０では、上記ステップ１５４で算出された前後車体速度及び横車体速度の各々の微分量を積分することで、前後車体速度及び横車体速度を推定し、推定された前後車体速度及び横車体速度に基づいて車体スリップ角を推定して出力し、上記ステップ１５０へ戻る。

次に、本実施の形態のセンサドリフト量の推定方法を用いた姿勢角の推定結果について説明する。なお、センサドリフト量の推定方法の効果を確認するため、横加速度のセンサ信号に正のドリフト誤差を印加して、センサドリフト量の推定値を利用した姿勢角の推定を行った。この場合には、図２８（Ａ）、（Ｂ）に示すような推定結果が得られた。ロール角推定値の増加が抑制され、結果的に真値（ドリフトなし）に漸近する推定を実現できていることがわかった。

以上説明したように、第９の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置によれば、ロール角やピッチ角の推定値の絶対値が小さくなるように、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度のセンサドリフト量を更新することにより、ロール角やピッチ角の推定値の絶対値の増加を抑制することができ、より精度良く姿勢角を推定することができる。

なお、上記の実施の形態では、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々のセンサドリフト量について、更新により姿勢角推定値の絶対値が小さくなるときのみ更新する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の少なくとも１つのセンサドリフト量について、更新により姿勢角推定値の絶対値が小さくなるときのみ更新し、その他のセンサドリフト量については、無条件に更新するようにしてもよい。

次に、第１０の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。本実施の形態は、車体横速度を推定する横速度推定装置に本発明を適用したものである。

第１０の実施の形態では、車体横速度を推定している点と、横加速度センサ及びヨー角速度センサのセンサドリフト量を推定している点とが、第１の実施の形態と主に異なっている。

図２９に示すように、第１０の実施の形態に係る横速度推定装置１０１０は、横加速度センサ１４、ヨー角速度センサ２０、及び各輪の車輪速度に基づいて車両前後方向の車体速度である車速を推定する車速推定手段１０２２を備えている。

横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０は、後述するドリフト量推定手段１０３８によって推定された横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々のセンサドリフト量に基づいて、横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々からのセンサ信号を補正するドリフト量補正手段１０３２に接続されている。ドリフト量補正手段１０３２は、ドリフト量推定手段１０３８に接続されている。

ドリフト量補正手段１０３２及び車速推定手段１０２２は、車体横速度を推定する横速度オブザーバ１０３４に接続されている。横加速度センサ１４、ヨー角速度センサ２０、車速推定手段１０２２、及び横速度オブザーバ１０３４は、車両運動の運動方程式により得られる車体横速度の微分量を算出する運動方程式微分量算出手段１０３６に接続されている。

車速推定手段１０２２、横速度オブザーバ１０３４、及び運動方程式微分量算出手段１０３６は、横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段１０３８に接続されている。

車速推定手段１０２２、ドリフト量補正手段１０３２、横速度オブザーバ１０３４、運動方程式微分量算出手段１０３６、及びドリフト量推定手段１０３８は、各手段の機能を実現する１つまたは複数のコンピュータ、または１つまたは複数の電子回路で構成することができる。

横速度オブザーバ１０３４は、ドリフト量補正手段１０３２によって補正された横加速度センサ１４のセンサ信号（Ｇ_ｙ−Ｇ_ｙｄｒ）及びヨー角速度センサ２０のセンサ信号（Ｒ−Ｒ_ｄｒ）と、車速推定手段１０２２によって推定された車速Ｖ_ｓｏとに基づいて、上記（２９−５）式における車体横速度を求めるための式と同様の式に従って、車体横速度の微分量を算出する。横速度オブザーバ１０３４は、算出した車体横速度の微分量を積分して、車体横速度の推定値を算出する。

次に、横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定する方法について説明する。

まず、山岳サーキット路走行時のヨー角速度のデータにゼロ点ドリフト誤差を印加したときの、横速度オブザーバにより算出される車体横速度の微分量と運動方程式により算出される車体横速度の微分量との偏差Ｅと車速Ｕとの関係を図３０（Ａ）に示す。なお、横速度オブザーバでは、ヨー角速度のゼロ点ドリフト誤差を既知として推定演算を行っている。また、横速度オブザーバの車体横速度の微分量と運動方程式の車体横速度の微分量との偏差Ｅは、以下の（１２８）式によって演算される。

また、ｄＶは、横速度オブザーバ１０３４により算出される車体横速度の微分量（推定アルゴリズムの内部演算値）、ｄＶ_ｍは、運動方程式により算出される車体横速度の微分量、Ｇ_ｙは横加速度センサ１４によって検出された値、Ｒはヨー角速度センサ２０によって検出された値、Ｕは推定された車速、ｇは重力加速度、θはピッチ角の推定値、φはロール角の推定値である。

印加したヨー角速度のドリフトセンサ量Ｒ_ｄｒに対する、横速度オブザーバの車体横速度の微分量と運動方程式により算出される車体横速度の微分量との偏差Ｅ_Ｒｄｒの特性は、以下の（１２９）式で表される。

上記図３０（Ａ）に、上記（１２９）式で表される特性を、黒い実線で示している。上記図３０（Ａ）から、偏差Ｅの値にはノイズが乗っているものの、偏差Ｅが車速Ｕに比例することを表わす上記（１２９）式に沿った特性となっていることがわかる。

また、山岳サーキット路走行時の横加速度にゼロ点ドリフト誤差を印加したときの、横速度オブザーバの車体横速度の微分量と運動方程式より算出される車体横速度の微分量との偏差Ｅと車速Ｕとの関係を図３０（Ｂ）に示す。

印加した横加速度のセンサドリフト量Ｇ_ｙｄｒに対する、横速度オブザーバの車体横速度の微分量と運動方程式の車体横速度の微分量との偏差Ｅ_Ｇｙｄｒの特性は、以下の（１３０）式で表される。

上記図３０（Ｂ）に、上記（１３０）式で表される特性を、黒い実線で示している。上記図３０（Ｂ）から、偏差Ｅにはノイズが乗っているものの、偏差Ｅが車速Ｕに依存しないことを表わす上記（１３０）式に沿った特性となっていることがわかる。

偏差Ｅへの影響が車速Ｕに依存しない横加速度センサのドリフト誤差と、偏差Ｅへの影響が車速Ｕに比例するヨー角速度センサのドリフト誤差とは、偏差Ｅのノイズ成分を除去することにより、車速Ｕとノイズ除去後の偏差Ｅとの関係から、切り分けが可能（車速０の切片が−Ｇ_ｙｄｒ、傾きがＲ_ｄｒに相当する）と考えられる。

そこで、本実施の形態では、以下に説明するように、センサドリフト量を推定する。

まず、横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０のセンサ信号Ｇ_ｙ、Ｒに一定のドリフト誤差Ｇ_ｙｄｒ、Ｒ_ｄｒが重畳していると仮定すると、横方向の運動方程式は、上記（３３）式で表される。また、運動方程式より得られる車体横速度の微分量は、上記（４１）式で表される。

上記（３３）式の左辺の車体横速度の微分量は、オブザーバの内部演算値であるｄＶと一致すると仮定すると、以下の（１３１）式が得られる。

また、上記（１３１）式から、以下の（１３２）式と記述する。

なお、Ｇ_{ｙｄｒｍａｘ}、Ｒ_{ｄｒｍａｘ}は、それぞれ横加速度センサ１４とヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量の上限値を表している。ここでは、ノイズ除去を図るため、上記（１３２）式における各値（センサ値、推定値）は、一定時間区間の平均値を利用する。

上記（１３２）式を解くことによって、以下の（１３５）式を導出することができ、以下の（１３５）式に従って、ドリフト誤差が推定される。

なお、Ｄ^＋は、行列Ｄの擬似逆行列である。ここでは、演算の安定化を図るとともに、姿勢角推定値の増加を抑制するため、上記（１３５）式の演算結果に対し、前回値及び姿勢角推定値を用いて、以下の（１３６）式、（１３７）式に示すように、センサドリフト量を平滑化する。

ただし、Ｇ_ｙｄｒのチルダ、Ｒ_ｄｒのチルダは、平滑化後のセンサドリフト量の推定値であり、λは忘却係数である。また、ロール角の推定値φについて、上記第１の実施の形態と同様の方法により推定すればよい。

上記（１３６）式、（１３７）式に示すように、横加速度とヨー角速度のセンサドリフト量の学習値の更新時に、姿勢角の推定値の絶対値を低下させる方向にセンサドリフト量が更新される場合に限って、センサドリフト量の学習値を更新する。

運動方程式微分量算出手段１０３６は、横加速度センサ１４によって検出された横加速度Ｇ_ｙ、ヨー角速度センサ２０によって検出されたヨー角速度Ｒ、及び車速推定手段１０２２によって推定された車速Ｖ_ｓｏを用いて、上記（４１）式に従って、横速度の微分量を算出する。なお、上記（４１）式におけるロール角の推定値φ及びピッチ角の推定値θについては、上記第１の実施の形態と同様の方法により推定すればよい。

ドリフト量推定手段１０３８は、上記（１３５）式に従って、横速度オブザーバ１０３４で算出される横速度の微分量と、運動方程式微分量算出手段１０３６で算出された横速度の微分量と、車速推定手段１０２２によって推定された車速とに基づいて、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定する。

また、ドリフト量推定手段１０３８では、上記（１３５）式の演算結果により得られるセンサドリフト量の推定値を用いて、上記（１３６）式〜（１３７）式に従って、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を更新する。

上記の第１０の実施の形態において、コンピュータを、車速推定手段１０２２、ドリフト量補正手段１０３２、横速度オブザーバ１０３４、運動方程式微分量算出手段１０３６、及びドリフト量推定手段１０３８の各手段として機能させるプログラムによる情報処理は、図３１のフローチャートに示す横速度推定処理ルーチンで実現することができる。

この横速度推定処理ルーチンでは、まず、ステップ１０５０で、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０から、各検出値に応じたセンサ信号を取得する。そして、ステップ１０５２において、後述のステップ１０５８で１演算周期前に得られた横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を用いて、上記ステップ１０５０で取得された横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々から出力されたセンサ信号を補正する。

そして、ステップ１０５４で、各輪の車輪速度に基づいて、車速を推定し、ステップ１０５６において、上記ステップ１０５２で補正された横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々から出力されたセンサ信号と上記ステップ１０５４で推定された車速とを用いて、上記で説明したように、車体横速度を推定するために算出される車体横速度の微分量を算出する。

そして、ステップ１０５８において、上記ステップ１０５６で算出された車体横速度の微分量と、運動方程式より算出される車体横速度の微分量と、上記ステップ１０５４で推定された車速とを用いて、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定する。

次のステップ１０６０では、上記ステップ１０５８で推定された横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を用いて、更新することにより姿勢角推定値の絶対値が小さくなる場合のみ、各センサドリフト量の推定値を更新する。

次のステップ１０６２では、上記ステップ１０５６で算出された車体横速度の微分量を積分することで、車体横速度を推定して、上記ステップ１０５０へ戻る。

以上説明したように、第１０の実施の形態に係る横速度推定装置によれば、車体横速度を推定するために算出された横速度の微分量と車両運動の運動方程式より得られる横速度の微分量との関係を用いて、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのドリフト量を推定することができる。

また、車体横速度の微分量への横加速度のドリフト誤差の寄与は車速に無関係である一方、車体横速度の微分量へのヨー角速度のドリフト誤差の寄与は車速に比例して大きくなる点に着目し、車速領域ごとに車体横速度の微分量とドリフト誤差との関係を整理することによって、横加速度センサとヨー角速度センサのセンサドリフト量を精度よく推定することができる。

次に、第１１の実施の形態について説明する。なお、第１１の実施の形態の横速度推定装置の構成は、第１０の実施の形態と同様の構成となるため、同一符号を付して説明を省略する。

第１１の実施の形態では、重み付けされた車速領域毎の関係式に基づいて、横加速度センサ及びヨー角速度センサのセンサドリフト量を推定している点が、第１０の実施の形態と主に異なっている。

第１１の実施の形態におけるセンサドリフト量を推定する原理について説明する。

まず、車体横速度の微分量の偏差Ｅからノイズを除去するとともに、車体横速度の微分量の偏差と車速との関係を示すため、車速域を一定車速Ｕ_０毎に分割して、複数の車速領域を設定し、横速度の微分量の偏差Ｅ及び車速データが得られる毎に、車体横速度の微分量の偏差Ｅ及び車速データを用いて、以下の処理を行う。

まず、各車速領域について、車速領域内に車速が含まれた一定時間Ｔ_０分の車体横速度の微分量の偏差Ｅ及び車速データの平均値を、初期値に設定する。

そして、得られた車速を含む車速領域について、初期値が設定されている場合には、サンプル時間τ毎に以下の（１３８）式、（１３９）式に従って平滑化演算を行う。

ただし、λ_ｍは忘却係数である。

また、車速が変化して、得られた車速が他の車速領域に含まれる場合には、得られた車速が含まれない車速領域について、上記（１３８）式、（１３９）式の平滑化演算を行わない。

ここで、上記の初期値設定及び平滑化演算の結果を、図３２（Ａ）、（Ｂ）に示す。走行データから得られた横速度の微分量の偏差Ｅ及び車速データでは、Ｕ_０以下の車速領域と３Ｕ_０以上の車速領域のデータ数がＴ_０／τ点（一定時間Ｔ_０分のデータ点数）を満たしていないため、表示されていない。それ以外の車速領域のデータは、印加したドリフト値の特性上（黒い実線）に位置しており、平滑化演算後のデータから、ヨー角速度センサと横加速度センサのセンサドリフト量を精度良く推定することが期待できる。

また、上記の初期値設定及び平滑化演算を行うアルゴリズムに、上記第１０の実施の形態で説明した車速と平滑化後の車体横速度の微分量の偏差Ｅとの関係を反映させて、横加速度センサとヨー角速度センサのセンサドリフト量を推定する方法について説明する。

車速と平滑化後の車体横速度の微分量の偏差Ｅとの関係は、データ点数に応じた精度の向上が期待できる一方、センサドリフト量の時間変化を考慮すると、時間とともに精度劣化が懸念される。このため、まず、各車速領域に対して、車速領域に車速が含まれるデータ数に応じて増加し、得られる車速が車速領域から外れてから経過した経過時間に応じて減少する、以下の（１４０）式〜（１４３）式で表される重み関数を定義する。なお、０〜４Ｕ_０の車速域を、４つの車速領域に分割した場合について説明する。

上記（１４０）式〜（１４３）式の各重み関数により、推定される車速が、対応する車速領域に含まれる回数が多いほど重み付けが大きくなり、推定される車速が、対応する車速領域に含まれない回数が多いほど重み付けが小さくなる。

なお、上記（１４０）式〜（１４３）式で演算される重み関数は、［０，１］で制約する（０以下の場合０に制約し、１を超える場合１に制約する）。また、上記（１３８）式、（１３９）式の平滑化演算は、データ点数の少ない状態も含め、以下の（１４４）式〜（１５２）式によって記述できる。

ただし、ｋ＝１,２,３,４である。

次に、上記（１４０）式〜（１４３）式で演算された重み関数を考慮した、Ｕ_ｋ（ｉ）とＥ_ｋ（ｉ）との関係を、上記第１０の実施の形態で説明した（１３２）式の関係と並べて、以下の（１５３）式のように行列表現する。なお、以下の（１５３）式は、車速領域毎に重み付けされた、車速、センサドリフト量、車体横速度の微分量の偏差の関係を表す関係式を行列表現したものである。

なお、Ｗ_ｋのチルダは、データ点数が十分にない場合など、精度劣化が懸念される条件のデータを選別するために修正された重み関数であり、以下の（１５６）式で表される。

上記（１５３）式を解くことによって、以下の（１５７）式を導出することができ、角センサドリフト量は、以下の（１５７）式に従って推定される。

なお、ここでは、演算の安定化を図るとともに、姿勢角推定値の増加を抑制するため、上記（１５７）式の演算結果に対し、姿勢角推定値と前回値とを用いて以下の（１５８）式、（１５９）式に従って、センサドリフト量を平滑化する。

ただし、Ｇ_ｙｄｒのチルダ、Ｒ_ｄｒのチルダは、平滑化後のセンサドリフト量の推定値であり、λは忘却係数である。また、ロール角の推定値φについては、上記第１の実施の形態と同様の方法により推定すればよい。

ドリフト量推定手段１０３８は、車速推定手段１０２２によって推定された車速に基づいて、上記（１４０）式〜（１４３）式に従って、各車速領域に対する重み関数を演算する。

また、ドリフト量推定手段１０３８は、横速度オブザーバ１０３４によって算出された車体横速度の微分量と運動方程式微分量算出手段１０３６によって演算された車体横速度の微分量との偏差を算出し、上記（１４４）式〜（１５２）式に従って、車速領域毎に、車体横速度の微分量の偏差及び車速の各々に対する平滑化演算を行う。

また、ドリフト量推定手段１０３８は、上記（１５６）式に示すように、各車速領域の重み関数を修正し、上記（１５７）式に示すような、車速領域毎に重み付けされた、車体横速度の微分量の偏差と車速とセンサドリフト量との関係を表わす関係式を導出する。ドリフト量推定手段１０３８は、導出した上記（１５７）式に従って、横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々のセンサドリフト量を推定する。

上記の第１１の実施の形態において、コンピュータを、車速推定手段１０２２、ドリフト量補正手段１０３２、横速度オブザーバ１０３４、運動方程式微分量算出手段１０３６、及びドリフト量推定手段１０３８の各手段として機能させるプログラムによる情報処理は、図３３のフローチャートに示す横速度推定処理ルーチンで実現することができる。

この横速度推定処理ルーチンについて以下に説明する。なお、第１０の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して説明を省略する。

まず、ステップ１０５０で、横加速度センサ１４、及びヨー角速度センサ２０から、各検出値に応じたセンサ信号を取得する。そして、ステップ１０５２において、後述のステップ１１５６で１演算周期前に得られた横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を用いて、上記ステップ１０５０で取得された横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々から出力されたセンサ信号を補正する。

そして、ステップ１０５４で、各輪の車輪速度に基づいて、車速を推定し、ステップ１０５６において、上記ステップ１０５２で補正された横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々から出力されたセンサ信号と上記ステップ１０５４で推定された車速とを用いて、車体横速度を推定するために算出される車体横速度の微分量を算出する。

次のステップ１１５０では、上記ステップ１０５４で推定された車速に基づいて、車速領域毎に重み関数を算出し、ステップ１１５２において、車速領域毎に、車速と車体横速度の微分量の偏差との各々を平滑化する。

そして、ステップ１１５４において、上記ステップ１１５０で算出された車速領域毎の重み関数、及び上記ステップ１１５２で平滑化された車速領域毎の車速及び車体横速度の微分量の偏差を用いて、車速領域毎の重み付けされた関係式を導出する。

次のステップ１１５６では、上記ステップ１１５４で導出された関係式に従って、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定する。

次のステップ１０６０では、上記ステップ１０５８で推定された横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を用いて、横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々のセンサドリフト量について、更新することにより姿勢角推定値の絶対値が小さくなる場合のみ、センサドリフト量の推定値を更新する。

次のステップ１０６２では、上記ステップ１０５６で算出された横速度の微分量を積分することで、横速度を推定して、上記ステップ１０５０へ戻る。

次に、本実施の形態のセンサドリフト量の推定方法を用いた場合の姿勢角の推定結果について説明する。まず、横加速度センサのセンサ信号にドリフト誤差を印加した場合には、図３４（Ａ）、（Ｂ）に示すような姿勢角推定結果が得られ、このとき、図３５に示すようなセンサドリフト量の推定結果が得られる。ここでは、上下加速度センサ、前後加速度センサ、及びロール角速度センサの各々のセンサドリフト量に関しては、上記の第１の実施の形態の手法を利用している。本実施の形態のセンサドリフト量の推定方法によれば、横加速度センサのセンサドリフト量を正確に推定できていることがわかった。

また、ヨー角速度センサのセンサ信号にドリフト誤差を印加した場合には、図３６（Ａ）、（Ｂ）に示すような姿勢角推定結果が得られ、このとき、図３７に示すようなセンサドリフト量の推定結果が得られる。本実施の形態のセンサドリフト量の推定方法を用いた場合、ヨー角速度センサのセンサドリフト量に対しても適切な推定が行われていることがわかった。

以上説明したように、第１１の実施の形態に係る横速度推定装置によれば、複数の車速領域毎に重み付けされた、車体横速度の微分量の偏差、車速、及びセンサドリフト量の関係を表わす関係式を用いることにより、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を精度良く推定することができる。

また、得られる車速が含まれるか否かに応じて、車速領域毎の重み関数を演算することにより、センサドリフト量の推定精度を向上させることができる。

なお、上記の第１０の実施の形態及び第１１の実施の形態では、横速度の微分量として、横速度オブザーバの内部演算値を用いた場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、スリップ角推定アルゴリズム内で演算されるスリップ角の微分量に車速を乗じて演算した値や、スリップ角推定値を微分した値に車速を乗じて演算した値を、横速度の微分量として用いてもよい。

次に、第１２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態及び第１０の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。本実施の形態は、車体スリップ角を推定するスリップ角推定装置に本発明を適用したものである。

第１２の実施の形態では、車体スリップ角を推定している点が、第１１の実施の形態と主に異なっている。

図３８に示すように、第１２の実施の形態に係るスリップ角推定装置１２１０は、横加速度センサ１４、ヨー角速度センサ２０、及び車速推定手段１０２２を備えている。

横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０は、ドリフト量補正手段１０３２に接続されている。ドリフト量補正手段１０３２は、ドリフト量推定手段１２３８に接続されている。

ドリフト量補正手段３２及び車速推定手段１０２２は、車体スリップ角を推定するスリップ角オブザーバ１２３４に接続されている。横加速度センサ１４、ヨー角速度センサ２０、車速推定手段１０２２、及びスリップ角オブザーバ１２３４は、車両運動の運動方程式により得られる車体スリップ角の微分量を算出する運動方程式微分量算出手段１２３６に接続されている。

車速推定手段１０２２、スリップ角オブザーバ１２３４、及び運動方程式微分量算出手段１２３６は、横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段１２３８に接続されている。

車速推定手段１０２２、ドリフト量補正手段１０３２、スリップ角オブザーバ１２３４、運動方程式微分量算出手段１２３６、及びドリフト量推定手段１２３８は、各手段の機能を実現する１つまたは複数のコンピュータ、または１つまたは複数の電子回路で構成することができる。

スリップ角オブザーバ１２３４は、ドリフト量補正手段１０３２によって補正された横加速度センサ１４のセンサ信号（Ｇ_ｙ−Ｇ_ｙｄｒ）及びヨー角速度センサ２０のセンサ信号（Ｒ−Ｒ_ｄｒ）と、車速推定手段１０２２によって推定された車速Ｖ_ｓｏとに基づいて、上記（２９−５）式における横車体速度を求めるための式と同様の式に従って、車体横速度の微分量を算出し、算出した車体横速度の微分量を、推定された車速で除算して、車体スリップ角の微分量を算出する。スリップ角オブザーバ１２３４は、算出した車体スリップ角の微分量を積分して、車体スリップ角の推定値を算出する。

次に、横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を推定する原理について説明する。

まず、スリップ角オブザーバの車体スリップ角の微分量と運動方程式の車体スリップ角の微分量との偏差Ｅは、以下の（１６０）式によって演算される。

また、ｄβは、スリップ角オブザーバ１２３４により算出される車体スリップ角の微分量（スリップ角推定アルゴリズムの内部演算値）、ｄβ_ｍは、運動方程式により算出される車体スリップ角の微分量、Ｇ_ｙは横加速度センサ１４によって検出された値、Ｒはヨー角速度センサ２０によって検出された値、Ｕは推定された車速、ｇは重力加速度、θはピッチ角の推定値、φはロール角の推定値である。

印加したヨー角速度のドリフトＲ_ｄｒに対する、スリップ角オブザーバにより算出される車体スリップ角の微分量と運動方程式により算出される車体スリップ角の微分量との偏差Ｅ_Ｒｄｒの特性は、上記（１２９）式から、以下の（１６１）式で表される。

また、印加した横加速度のドリフトＧ_ｙｄｒに対する、スリップ角オブザーバにより算出される車体スリップ角の微分量と運動方程式により算出される車体スリップ角の微分量との偏差Ｅ_Ｇｙｄｒの特性は、以下の（１６２）式で表される。

上記（１６１）式、（１６２）式より、偏差Ｅへの影響が車速Ｕに依存しないヨー角速度センサのドリフト誤差と、偏差Ｅへの影響が車速Ｕに反比例する横加速度センサのドリフト誤差とは、偏差Ｅのノイズ成分を除去することにより、車速Ｕとノイズ除去後の偏差Ｅとの関係から、切り分けが可能と考えられる。

そこで、本実施の形態では、以下に説明するように、センサドリフト量を推定する。

まず、横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０のセンサ信号Ｇ_ｙ、Ｒに、一定のドリフト誤差Ｇ_ｙｄｒ、Ｒ_ｄｒが重畳していると仮定すると、横方向の運動方程式は、上記（３３）式で表される。また、運動方程式より得られる横速度の微分量は、上記（４１）式で表される。

上記（３３）式の左辺の横速度の微分量を車速で除算した値は、オブザーバの内部演算値であるｄβと一致すると仮定すると、以下の（１６３）式が得られる。

また、上記（１６３）式から、以下の（１６４）式と記述される。

なお、Ｇ_{ｙｄｒｍａｘ}、Ｒ_{ｄｒｍａｘ}は、それぞれ横加速度センサ１４とヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量の上限値を表している。ここでは、ノイズ除去を図るため、上記（１６４）式における各値（センサ値、推定値）は、一定時間区間の平均値を利用する。

また、本実施の形態では、以下に説明する初期値設定及び平滑化演算を行うアルゴリズムに、上記で説明した車速と平滑化後の車体スリップ角の微分量の偏差Ｅとの関係を反映させて、横加速度センサとヨー角速度センサのセンサドリフト量を推定する。

車体スリップ角の微分量の偏差Ｅからノイズを除去するとともに、車体スリップ角の微分量の偏差と車速との関係を示すため、車速域を一定車速Ｕ_０毎に分割して、複数の車速領域を設定し、スリップ角の微分量の偏差Ｅ及び車速データが得られる毎に、車体スリップ角の微分量の偏差Ｅ及び車速データに対して、以下の処理を行う。

まず、各車速領域について、車速領域内に車速が含まれた一定時間Ｔ_０分の車体スリップ角の微分量の偏差Ｅ及び車速データの平均値を、初期値に設定する。

そして、得られた車速を含む車速領域について、初期値が設定されている場合には、サンプル時間τ毎に上記（１３８）式、（１３９）式と同様の式に従って平滑化演算を行う。

また、車速が変化して得られた車速が他の車速領域に含まれる場合には、得られた車速が含まれない車速領域について、上記（１３８）式、（１３９）式と同様の式による平滑化演算は行わない。

また、各車速領域に対して、車速領域に車速が含まれるデータ数に応じて増加し、得られる車速が車速領域から外れてから経過した経過時間に応じて減少する、上記（１４０）式〜（１４３）式で表される重み関数を定義する。

また、上記（１３８）式、（１３９）式と同様の式による平滑化演算は、データ点数の少ない状態も含め、上記（１４４）式〜（１５２）式と同様の式によって記述できる。

次に、上記（１４０）式〜（１４３）式で演算された重み関数を考慮した、Ｕ_ｋ（ｉ）とＥ_ｋ（ｉ）との関係を、上記で説明した（１６４）式の関係と並べて、以下の（１６７）式のように行列表現する。なお、以下の（１６７）式は、車速領域毎に重み付けされた、車速、センサドリフト量、及び車体スリップ角の微分量の偏差の関係を表す関係式を行列表現したものである。

なお、Ｗ_ｋのチルダは、上記（１５６）式で表される。

上記（１６７）式を解くことによって、以下の（１７０）式を導出することができ、センサドリフト量は、以下の（１７０）式に従って推定される。

なお、ここでは、演算の安定化を図るとともに、姿勢角推定値の増加を抑制するため、上記（１７０）式の演算結果に対し、姿勢角推定値及び前回値を用いて上記（１５８）式、（１５９）式に従って平滑化する。なお、ロール角の推定値φについては、上記第１の実施の形態と同様の方法により推定すればよい。

運動方程式微分量算出手段１２３６は、横加速度センサ１４によって検出された横加速度Ｇ_ｙ、ヨー角速度センサ２０によって検出されたヨー角速度Ｒ、及び車速推定手段１０２２によって推定された車速Ｖ_ｓｏを用いて、上記（４１）式に従って、車体横速度の微分量を算出し、車体横速度の微分量を車速Ｖ_ｓｏで除算して、車体スリップ角の微分量を算出する。なお、上記（４１）式におけるロール角の推定値φ及びピッチ角の推定値θについては、上記第１の実施の形態と同様の方法により推定すればよい。

ドリフト量推定手段１２３８は、車速推定手段１０２２によって推定された車速に基づいて、上記（１４０）式〜（１４３）式に従って、各車速領域に対する重み関数を演算する。

また、ドリフト量推定手段１２３８は、スリップ角オブザーバ１２３４によって算出された車体スリップ角の微分量と運動方程式微分量算出手段１２３６によって算出された車体スリップ角の微分量との偏差を算出し、上記（１４４）式〜（１５２）式と同様の式に従って、車速領域毎に、車体スリップ角の微分量の偏差と車速とに対する平滑化演算を行う。

また、ドリフト量推定手段１２３８は、上記（１５６）式に示すように、各車速領域の重み関数を修正し、上記（１７０）式に示すような、車速領域毎に重み付けされた、車体スリップ角の微分量の偏差と車速とセンサドリフト量との関係を表わした関係式を導出する。ドリフト量推定手段１２３８は、導出した上記（１７０）式に従って、横加速度センサ１４及びヨー角速度センサ２０の各々のセンサドリフト量を推定する。

上記の第１２の実施の形態において、コンピュータを、車速推定手段１０２２、ドリフト量補正手段１０３２、スリップ角オブザーバ１２３４、運動方程式微分量算出手段１２３６、及びドリフト量推定手段１２３８の各手段として機能させるプログラムによる情報処理は、上記図３３のフローチャートに示す横速度推定処理ルーチンと同様の手順で実現することができる。

以上説明したように、第１２の実施の形態に係るスリップ角推定装置によれば、車体スリップ角を推定するために算出された車体スリップ角の微分量と車両運動の運動方程式より得られる車体スリップ角の微分量との関係を用いて、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を推定することにより、車両運動の状態に関わらず、安定して、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのドリフト量を推定することができる。

また、複数の車速領域毎に重み付けされた、車体スリップ角の微分量の偏差、車速、及びセンサドリフト量の関係を表わす関係式を用いることにより、横加速度及びヨー角速度の各々を検出するセンサのセンサドリフト量を精度良く推定することができる。

また、車体スリップ角の微分量へのヨー角速度のドリフト誤差の寄与は車速に無関係である一方、車体スリップ角の微分量への横加速度のドリフト誤差の寄与は車速に反比例する点に着目し、車速領域ごとに車体スリップ角の微分量とドリフト誤差との関係を整理することによって、横加速度センサとヨー角速度センサのセンサドリフト量を精度よく推定することができる。

なお、上記の第１０の実施の形態〜第１２の実施の形態では、各輪速度から車速を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、車速センサを用いて、車速を検出するようにしてもよい。

次に、第１３の実施の形態について説明する。なお、第１３の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置の構成は、第９の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。

第１３の実施の形態では、推定されるロール角及びピッチ角の絶対値が小さくなる方向にセンサドリフト量を更新する場合と、大きくなる方向にセンサドリフト量を更新する場合とにおいて、学習速度を切り替えてセンサドリフト量を更新している点が、第９の実施の形態と主に異なっている。

センサドリフト量を推定する原理について説明する。

カント路など長時間姿勢角が出力される走行条件では、姿勢角推定値の出力を０に漸近させるまでの適応時間を長くすることが望まれる。このため、本実施の形態では、ドリフト推定の学習速度を、ドリフト量の更新における忘却係数の設定によって制御できるという点に着目し、姿勢角適応のアルゴリズムを提案する。具体的には、姿勢角の絶対値を増加させる方向にセンサドリフト量の推定値が変更される場合には、学習を中止するのではなく、大きく設定された忘却係数を用いる。

すなわち、ドリフト量推定手段９３８は、上記（１２５）式を、以下の（１７１）式に置き換えて、姿勢角オブザーバ２４によるロール角の推定値φとドリフト誤差学習値の前回値Ｇ_ｙｄｒ（ｉ）のチルダと新たに演算された値Ｇ_ｙｄｒとから、横加速度のドリフト誤差の推定値Ｇ_ｙｄｒ（ｉ＋１）のチルダを演算する。

ここで、λ_２、λ_３は、推定値の平滑化のために導入された忘却係数であり、λ_２＜λ_３である。上記（１７１）式に示すように、ロール角の推定値φが正の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｙｄｒが前回値Ｇ_ｙｄｒ（ｉ）のチルダより大きければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、忘却係数λ_２を用いてドリフト誤差学習値を更新する。また、ロール角の推定値φが負の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｙｄｒが前回値Ｇ_ｙｄｒ（ｉ）のチルダより小さければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、忘却係数λ_２を用いてドリフト誤差学習値を更新する。また、ロール角の推定値φが正の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｙｄｒが前回値Ｇ_ｙｄｒ（ｉ）のチルダより小さければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値が大きくなるため、大きい忘却係数λ_３を用いてドリフト誤差学習値を更新する。また、ロール角の推定値φが負の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｙｄｒが前回値Ｇ_ｙｄｒ（ｉ）のチルダより大きければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値が大きくなるため、大きい忘却係数λ_３を用いてドリフト誤差学習値を更新する。なお、大きい忘却係数を用いて更新することは、ドリフト誤差の更新における新たに演算されたドリフト誤差の推定値の影響度合いを小さくすることに対応している。

また、ドリフト量推定手段９３８は、上記（１２６）式を、以下の（１７２）式に置き換えて、姿勢角オブザーバ２４によるロール角推定値φとドリフト誤差学習値の前回値Ｒ_ｄｒ（ｉ）のチルダと新たに演算された値Ｒ_ｄｒとから、ヨー角速度のドリフト誤差推定値Ｒ_ｄｒ（ｉ＋１）のチルダを演算する。

上記（１７２）式に示すように、ロール角の推定値φが正の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｒ_ｄｒが前回値Ｒ_ｄｒ（ｉ）のチルダより小さければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、忘却係数λ_２を用いてドリフト誤差学習値を更新する。また、ロール角の推定値φが負の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｒ_ｄｒが前回値Ｒ_ｄｒ（ｉ）のチルダより大きければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、忘却係数λ_２を用いてドリフト誤差学習値を更新する。また、ロール角の推定値φが正の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｒ_ｄｒが前回値Ｒ_ｄｒ（ｉ）のチルダより大きければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値が大きくなるため、大きい忘却係数λ_３を用いてドリフト誤差学習値を更新する。また、ロール角の推定値φが負の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｒ_ｄｒが前回値Ｒ_ｄｒ（ｉ）のチルダより小さければ、ドリフト誤差の更新によりロール角の推定値の絶対値が大きくなるため、大きい忘却係数λ_３を用いてドリフト誤差学習値を更新する。

また、ドリフト量推定手段９３８は、上記（１２７）式を、以下の（１７３）式に置き換えて、姿勢角オブザーバ２４によるピッチ角推定値θとドリフト誤差学習値の前回値Ｇ_ｘｄｒ（ｉ）のチルダと新たに演算された値Ｇ_ｘｄｒとから、前後加速度のドリフト誤差推定値Ｇ_ｘｄｒ（ｉ＋１）のチルダを演算する。

上記（１７３）式に示すように、ピッチ角の推定値θが正の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｘｄｒが前回値Ｇ_ｘｄｒ（ｉ）のチルダより小さければ、ドリフト誤差の更新によりピッチ角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、忘却係数λ_２を用いてドリフト誤差学習値を更新する。また、ピッチ角の推定値θが負の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｘｄｒが前回値Ｇ_ｘｄｒ（ｉ）のチルダより大きければ、ドリフト誤差の更新によりピッチ角の推定値の絶対値を小さくすることができるため、忘却係数λ_２を用いてドリフト誤差学習値を更新する。また、ピッチ角の推定値θが正の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｘｄｒが前回値Ｇ_ｘｄｒ（ｉ）のチルダより大きければ、ドリフト誤差の更新によりピッチ角の推定値の絶対値が大きくなるため、大きい忘却係数λ_３を用いてドリフト誤差学習値を更新する。また、ピッチ角の推定値θが負の場合には、新たに演算されたドリフト誤差の推定値Ｇ_ｘｄｒが前回値Ｇ_ｘｄｒ（ｉ）のチルダより小さければ、ドリフト誤差の更新によりピッチ角の推定値の絶対値が小さくなるため、大きい忘却係数λ_３を用いてドリフト誤差学習値を更新する。

ドリフト量推定手段９３８では、上記（７３）式の演算結果により得られるセンサドリフト量の推定値を用いて、上記（１２５）式〜（１２７）式に従って、前後加速度センサ１２のセンサドリフト量、横加速度センサ１４のセンサドリフト量、及びヨー角速度センサ２０のセンサドリフト量を更新する。

なお、第１３の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置の他の構成及び作用については、第９の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

次に、本実施の形態のセンサドリフト量の推定方法を用いたセンサドリフト量の推定結果及び姿勢角の推定結果について説明する。なお、センサドリフト量の推定方法の効果を確認するため、ドリフト誤差を印加しない状態でカント路を走行したときのロール角及びセンサドリフト量を推定した。この場合には、図３９（Ａ）、（Ｂ）に示すような推定結果が得られた。ロール角の推定値及びセンサドリフト量の双方が、真値に近くなり、姿勢角出力の安定化のための適応が緩やかに働いていることがわかった。

また、ヨー角速度に４ｄｅｇ／ｓのドリフト誤差を印加した状態でカント路を走行したときの、ロール角及びセンサドリフト量を推定した。この場合には、図４０（Ａ）、（Ｂ）に示すような推定結果が得られた。真値に近いロール角推定値が得られた。一方、ヨー角速度のセンサドリフト量の推定値は真値に比べて小さく、代わりに横加速度のセンサドリフト量の推定値が負の方向に出力されている。これは、実験条件の車速領域のデータのみからでは、ヨー角速度と横加速度のドリフト推定が正確に配分されず、横加速度主体に出力されるためと考えられる。

以上説明したように、第１３の実施の形態に係る姿勢角スリップ角推定装置によれば、センサドリフト量の更新によりロール角やピッチ角の推定値の絶対値が小さくなる場合と大きくなる場合とで、センサドリフト量の更新における忘却係数を切り替えることにより、ロール角やピッチ角の推定値の絶対値の増加を抑制すると共に、センサドリフト量の学習速度を調整することができ、より精度良く姿勢角を推定することができる。

なお、上記の実施の形態では、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各々のセンサドリフト量について、センサドリフト量の更新における忘却係数を切り替える場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の少なくとも１つのセンサドリフト量について、更新における忘却係数を切り替えて更新し、その他のセンサドリフト量については、忘却係数を切り替えずに更新するようにしてもよい。

１０、４１０、５１０、９１０ 姿勢角スリップ角推定装置
１２ 前後加速度センサ
１４ 横加速度センサ
１６ 上下加速度センサ
１８ ロール角速度センサ
２０ ヨー角速度センサ
２２、３２、２２２、５２２、１０３２ ドリフト量補正手段
２４、２２４、４２４、５２４、６２４、８２４ 姿勢角オブザーバ
２６、３６、２２６、３３６、５２６、８２６、１０３６、１２３６ 運動方程式微分量算出手段
２８、３８、３３８、５２８、９３８、１０３８、１２３８ ドリフト量推定手段
３４、２３４、４３４、１２３４ スリップ角オブザーバ
２１０、６１０、８１０ 姿勢角推定装置
３１０、７１０、１２１０ スリップ角推定装置
４２５、４３５、５２５ 学習速度補償量演算手段
５２０ ピッチ角速度センサ
１０１０ 横速度推定装置
１０２２ 車速推定手段
１０３４ 横速度オブザーバ

Claims (32)

1. 車両運動の運動状態量の検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対する姿勢角の微分量を算出し、算出した前記姿勢角の微分量を積分して、前記姿勢角を推定する姿勢角推定手段と、
   前記センサ信号及び前記姿勢角推定手段によって推定された前記姿勢角に基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記姿勢角の微分量を算出する算出手段と、
   前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記姿勢角の微分量と、前記算出手段により算出された前記姿勢角の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記センサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、
   を含むセンサドリフト量推定装置。
2. 前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量に基づいて、前記センサ信号を補正する補正手段を更に含み、
   前記姿勢角推定手段は、前記補正手段によって補正された前記センサ信号に基づいて、前記姿勢角を推定する請求項１記載のセンサドリフト量推定装置。
3. 車両運動の運動状態量の検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車両速度の微分量を算出し、前記車両速度の微分量を積分して、前記車両速度を推定する車両速度推定手段と、
   前記センサ信号及び前記車両速度推定手段により推定された前記車両速度に基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記車両速度の微分量を算出する算出手段と、
   前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出された前記車両速度の微分量と、前記算出手段により算出された前記車両速度の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記センサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、
   を含むセンサドリフト量推定装置。
4. 前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量に基づいて、前記センサ信号を補正する補正手段を更に含み、
   前記車両速度推定手段は、前記補正手段によって補正された前記センサ信号に基づいて、前記車両速度を推定し、推定された前記車両速度に基づいて、スリップ角を推定する請求項３記載のセンサドリフト量推定装置。
5. 車両運動の上下加速度、前後加速度、横加速度、ロール角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段と、
   前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出する算出手段と、
   前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記上下加速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、
   を含むセンサドリフト量推定装置。
6. 前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量に基づいて、前記上下加速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々を補正する補正手段を更に含み、
   前記姿勢角推定手段は、前記前後加速度、前記横加速度、前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、前記補正手段によって補正された前記上下加速度及び前記ロール角速度の各検出値に応じたセンサ信号とに基づいて、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する請求項５記載のセンサドリフト量推定装置。
7. 車両運動の前後加速度、横加速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する車両速度推定手段と、
   前記センサ信号と、前記車両速度推定手段により推定された前記前後速度及び前記横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出する算出手段と、
   前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出される前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量と、前記算出手段により算出される前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、
   を含むセンサドリフト量推定装置。
8. 前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量に基づいて、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号を補正する補正手段を更に含み、
   前記車両速度推定手段は、前記補正手段によって補正された前記センサ信号に基づいて、前記前後速度及び前記横速度を推定し、推定された前記前後速度及び前記横速度に基づいて、スリップ角を推定する請求項７記載のセンサドリフト量推定装置。
9. 車両運動の前後加速度、横加速度、上下加速度、ロール角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段と、
   各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する車両速度推定手段と、
   前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出すると共に、前記センサ信号と、前記車両速度推定手段によって推定された前記前後速度及び前記横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出する算出手段と、
   前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記上下加速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定すると共に、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、
   を含むセンサドリフト推定装置。
10. 前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量に基づいて、各検出値に応じたセンサ信号を補正する補正手段を更に含み、
    前記姿勢角推定手段は、前記補正手段によって補正された各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定し、
    前記車両速度推定手段は、前記補正手段によって補正された各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前記前後速度及び前記横速度を推定し、推定された前記前後速度及び前記横速度に基づいて、スリップ角を推定する請求項９記載のセンサドリフト量推定装置。
11. 前記姿勢角推定手段は、前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記上下加速度の検出値に応じたセンサ信号の各々について前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量と過去に推定されたセンサドリフト量との変化量に基づいて補正された、前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する請求項５、６、９、又は１０記載のセンサドリフト量推定装置。
12. 前記車両速度推定手段は、前記前後加速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記横加速度の検出値に応じたセンサ信号の各々について前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量と過去に推定されたセンサドリフト量との変化量に基づいて補正された、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出し、算出した前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する請求項７〜請求項１０の何れか１項記載のセンサドリフト量推定装置。
13. 車両運動の上下加速度、前後加速度、横加速度、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段と、
    前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出する算出手段と、
    前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、
    を含むセンサドリフト量推定装置。
14. 前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量に基づいて、前記ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々を補正する補正手段を更に含み、
    前記姿勢角推定手段は、前記上下加速度、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、前記補正手段によって補正された前記ピッチ角速度及び前記ロール角速度の各検出値に応じたセンサ信号とに基づいて、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する請求項１３記載のセンサドリフト量推定装置。
15. 車両運動の前後加速度、横加速度、上下加速度、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、車体の鉛直軸に対するロール角及びピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する姿勢角推定手段と、
    各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前後速度及び横速度の各々の微分量を算出し、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する車両速度推定手段と、
    前記センサ信号と、前記姿勢角推定手段によって推定された前記ロール角及び前記ピッチ角とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出すると共に、前記センサ信号と、前記車両速度推定手段によって推定された前記前後速度及び前記横速度とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出する算出手段と、
    前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記姿勢角推定手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々のセンサドリフト量を推定すると共に、前記センサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記車両速度推定手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量と、前記算出手段により算出された前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、
    を含むセンサドリフト推定装置。
16. 前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量に基づいて、各検出値に応じたセンサ信号を補正する補正手段を更に含み、
    前記姿勢角推定手段は、前記補正手段によって補正された各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定し、
    前記車両速度推定手段は、前記補正手段によって補正された各検出値に応じたセンサ信号に基づいて、前記前後速度及び前記横速度を推定し、推定された前記前後速度及び前記横速度に基づいて、スリップ角を推定する請求項１５記載のセンサドリフト量推定装置。
17. 前記姿勢角推定手段は、前記ロール角速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記ピッチ角速度の検出値に応じたセンサ信号の各々について前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量と過去に推定されたセンサドリフト量との変化量に基づいて補正された、前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を算出し、算出した前記ロール角及び前記ピッチ角の各々の微分量を積分して、前記ロール角及び前記ピッチ角を推定する請求項１３〜請求項１６の何れか１項記載のセンサドリフト量推定装置。
18. 前記車両速度推定手段は、前記前後加速度の検出値に応じたセンサ信号及び前記横加速度の検出値に応じたセンサ信号の各々について前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量と過去に推定されたセンサドリフト量との変化量に基づいて補正された、前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を算出し、算出した前記前後速度及び前記横速度の各々の微分量を積分して、前記前後速度及び前記横速度を推定する請求項１５又は１６記載のセンサドリフト量推定装置。
19. 前記ドリフト量推定手段は、前記前後加速度、前記横加速度、及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定し、前記推定された前記センサドリフト量と前回推定された前記センサドリフト量とに基づいて、前記センサドリフト量を更新する請求項９、１０、１５、又は１６記載のセンサドリフト量推定装置。
20. 前記ドリフト量推定手段は、前記推定された前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、前記姿勢角推定手段によって推定される前記ロール角の絶対値が小さくなる場合のみ、前記推定された前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定された前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新する請求項１９記載のセンサドリフト量推定装置。
21. 前記ドリフト量推定手段は、前記推定された前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、前記姿勢角推定手段によって推定される前記ロール角の絶対値が小さくなる場合のみ、前記推定された前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定された前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新する請求項１９又は２０記載のセンサドリフト量推定装置。
22. 前記ドリフト量推定手段は、前記推定された前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、前記姿勢角推定手段によって推定される前記ピッチ角の絶対値が小さくなる場合のみ、前記推定された前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定された前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新する請求項１９〜請求項２１の何れか１項記載のセンサドリフト量推定装置。
23. 前記ドリフト量推定手段は、前記推定された前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、前記姿勢角推定手段によって推定される前記ロール角の絶対値が小さくなる場合、前記推定された前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定された前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新し、
    前記推定された前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、前記姿勢角推定手段によって推定される前記ロール角の絶対値が大きくなる場合、更新することにより前記ロール角の絶対値が小さくなる場合に比べて該センサドリフト量の更新における、前記推定された前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量の影響度合いを小さくして、前記横加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新する請求項１９記載のセンサドリフト量推定装置。
24. 前記ドリフト量推定手段は、前記推定された前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、前記姿勢角推定手段によって推定される前記ロール角の絶対値が小さくなる場合、前記推定された前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定された前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新し、
    前記推定された前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、前記姿勢角推定手段によって推定される前記ロール角の絶対値が大きくなる場合、更新することにより前記ロール角の絶対値が小さくなる場合に比べて該センサドリフト量の更新における、前記推定された前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量の影響度合いを小さくして、前記ヨー角速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新する請求項１９又は２３記載のセンサドリフト量推定装置。
25. 前記ドリフト量推定手段は、前記推定された前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、前記姿勢角推定手段によって推定される前記ピッチ角の絶対値が小さくなる場合、前記推定された前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量と前回推定された前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量とに基づいて、前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新し、
    前記推定された前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を用いて該センサドリフト量を更新することにより、前記姿勢角推定手段によって推定される前記ピッチ角の絶対値が大きくなる場合、更新することにより前記ピッチ角の絶対値が小さくなる場合に比べて該センサドリフト量の更新における、前記推定された前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量の影響度合いを小さくして、前記前後加速度に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を更新する請求項１９、２３、又は２４記載のセンサドリフト量推定装置。
26. 車両運動の横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、車速の検出値に応じたセンサ信号及び車速を推定する車速推定手段による推定値の何れか一方とに基づいて、横速度の微分量を算出し、前記横速度の微分量を積分して、前記横速度を推定する横速度推定手段と、
    前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、前記車速の検出値に応じたセンサ信号及び前記推定値の何れか一方とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記横速度の微分量を算出する算出手段と、
    前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記横速度推定手段により算出される前記横速度の微分量と、前記算出手段により算出される前記横速度の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記横加速度及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、
    を含むセンサドリフト量推定装置。
27. 前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量に基づいて、前記横加速度及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号を補正する補正手段を更に含み、
    前記横速度推定手段は、前記補正手段によって補正された前記センサ信号に基づいて、前記横速度を推定する請求項２６記載のセンサドリフト量推定装置。
28. 前記ドリフト量推定手段は、所定の車速域を分割した複数の車速領域毎に、前記横速度推定手段により算出される前記横速度の微分量と前記算出手段により算出される前記横速度の微分量との偏差、車速、及び前記センサドリフト量の関係を表し、かつ、重み付けされた関係式を導出し、前記導出された前記複数の車速領域毎の関係式に基づいて、前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定する請求項２６又は２７記載のセンサドリフト量推定装置。
29. 車両運動の横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、車速の検出値に応じたセンサ信号及び車速を推定する車速推定手段による推定値の何れか一方とに基づいて、スリップ角の微分量を算出し、前記スリップ角の微分量を積分して、前記スリップ角を推定するスリップ角推定手段と、
    前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号と、前記車速の検出値に応じたセンサ信号及び前記推定値の何れか一方とに基づいて、車両運動の運動方程式より得られる前記スリップ角の微分量を算出する算出手段と、
    前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を考慮したときに、前記スリップ角推定手段により算出される前記スリップ角の微分量と、前記算出手段により算出される前記スリップ角の微分量に前記センサドリフト量を考慮した値とが等しくなる関係を用いて、前記横加速度及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、
    を含むセンサドリフト量推定装置。
30. 前記ドリフト量推定手段によって推定された前記センサドリフト量に基づいて、前記横加速度及び前記ヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号を補正する補正手段を更に含み、
    前記スリップ角推定手段は、前記補正手段によって補正された前記センサ信号に基づいて、前記スリップ角を推定する請求項２９記載のセンサドリフト量推定装置。
31. 前記ドリフト量推定手段は、所定の車速域を分割した複数の車速領域毎に、前記スリップ角推定手段により算出される前記スリップ角の微分量と前記算出手段により算出される前記スリップ角の微分量との偏差、車速、及び前記センサドリフト量の関係を表し、かつ、重み付けされた関係式を導出し、前記導出された前記複数の車速領域毎の関係式に基づいて、前記横加速度及びヨー角速度の各検出値に応じたセンサ信号のセンサドリフト量を推定する請求項２９又は３０記載のセンサドリフト量推定装置。
32. 前記関係式に対する重み付けを、前記車速の検出値及び前記推定値の何れか一方が、対応する車速領域に含まれる回数が多いほど大きくし、前記車速の検出値及び前記推定値の何れか一方が、対応する車速領域に含まれない回数が多いほど小さくした請求項２８又は３１記載のセンサドリフト量推定装置。

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