JP2017226262A - 路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】路面の一時的な変化による推定誤差を低減して、路面勾配を高精度に推定する路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法を提供する。【解決手段】路面勾配推定装置３０は、車速センサ２６と、加速度センサ２７と、路面勾配演算部３１とを備え、路面勾配演算部３１が、路面勾配を推定する推定部３２と、入力されたその値に対して可変自在の時定数ｔｃを有するローパスフィルタでフィルタ処理を施して出力するフィルタ部３４と、推定した推定値θｚの変化量Δθｘに応じて、時定数ｔｃを変更する変更部３５と、を備えて構成される。【選択図】図３

Description

本発明は、路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法に関し、より詳細には、路面勾配を高精度に推定する路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法に関する。

車速及び加速度に基づいて車両が走行している路面の路面勾配を推定する際に、車速及び加速度の少なくとも一方にフィルタ処理を施して、路面勾配の推定誤差を低減する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この装置は、車両の運転状態に応じて、詳しくは、変速時、路面勾配の変化が小さい時には、遮断周波数を定常時よりも低く（フィルタ処理の時定数を大きく）している。

特開２０１２−１０１７９１号公報

一方で、上記の装置では、路面勾配の変化が小さいほど、遮断周波数を低く（フィルタ処理の時定数を大きく）し、路面勾配の変化が大きいほど、遮断周波数を高く（フィルタ処理の時定数を小さく）している。それ故、路面表面に段差や凹凸、障害物などがあり、路面が一時的に上下方向に変化する場合は、路面勾配の推定誤差が大きくなる。

本発明は、上記のことを鑑みてなされたものであり、その目的は、路面の一時的な変化による推定誤差を低減して、路面勾配を高精度に推定する路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法を提供することである。

上記の目的を達成する本発明の路面勾配推定装置は、車両の車速を取得する車速取得手段と、その車両の前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車速取得手段により取得した車速及び前記加速度取得手段により取得した加速度が入力されて、入力されたそれらの車速及び加速度に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定して出力する推定手段と、前記推定手段へ入力される値及び前記推定手段から出力された値のどちらか一方が入力されて、入力されたその値に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施して出力するフィルタ手段と、前記推定手段により推定した推定値の変化量に応じて、前記フィルタ手段の前記時定数を変更する変更手段と、を備えることを特徴とするものである。

上記の目的を達成する本発明の路面勾配推定方法は、車両の車速及びその車両の前後方向の加速度成分を取得し、取得したそれらの車速及び加速度成分に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定する路面勾配推定方法において、取得した車速及び加速度成分、又は推定した路面勾配の推定値のどちらか一方に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施す際に、前記推定値の変化量を算出し、算出したその変化量に応じて、前記時定数を変更することを特徴とする方法である。

本発明によれば、推定した路面勾配の推定値の変化量に応じて、フィルタ処理のローパスフィルタの時定数を変更するので、路面の段差や凹凸、障害物などに起因した車両の姿
勢変化を一時的な姿勢変化として捉えてフィルタ処理によりノイズとして除去できる。これにより、路面状況が一時的に変化してもこの変化を除去できるので、路面勾配の推定誤差の低減には有利になり、路面勾配を高精度に推定することができる。

本発明の路面勾配推定装置の第一実施形態を例示する説明図である。 図１の制御装置を例示するブロック図である。 図２の路面勾配演算部を例示するブロック図である。 推定値の差分と規定値との関係を例示する関係図である。 本発明の路面勾配推定方法の第一実施形態を例示するフロー図である。 本発明の路面勾配推定装置の第二実施形態の路面勾配演算部を例示するブロック図である。 車速と高時定数との関係を例示する関係図である。 車速と低時定数との関係を例示する関係図である。 本発明の路面勾配推定装置の第三実施形態の路面勾配演算部を例示するブロック図である。 本発明の路面勾配推定装置の第四実施形態の路面勾配演算部を例示するブロック図である。

以下に、本発明の路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法の実施形態について説明する。以下では、推定する路面勾配は、道路の縦断勾配であり、登坂路の路面勾配を正とし、降坂路の路面勾配を負とする。

図１〜図３に例示する第一実施形態の路面勾配推定装置３０は、車両１０に搭載されて、その車両１０が走行している路面勾配を推定する装置である。

図１に例示するように、路面勾配推定装置３０が搭載される車両１０は、シャーシ１１の前方側に運転部として運転室（キャブ）１２が配置され、シャーシ１１の後方側にボディ１３が配置されている。

シャーシ１１には、エンジン１４、クラッチ１５、変速機１６、プロペラシャフト１７、ディファレンシャルギア１８が設置されている。エンジン１４の回転動力は、クラッチ１５を介して変速機１６に伝達される。変速機１６で変速された回転動力は、プロペラシャフト１７を通じてディファレンシャルギア１８に伝達され、後輪である一対の駆動輪１９にそれぞれ駆動力として分配される。

制御装置２０は、エンジン１４、クラッチ１５、変速機１６、及び各種センサに一点鎖線で示す信号線を介して電気的に接続されている。各種センサとして、運転室１２には、アクセルペダル２１の踏み込み量からアクセル開度を検出するアクセル開度センサ２２、シフトレバー２３のポジションを検出するポジションセンサ２４が設置されている。シャーシ１１には、エンジン１４の図示しないクランクシャフトの回転数を検出するエンジン回転数センサ２５、車速センサ２６、及び、加速度センサ２７が設置されている。

制御装置２０は、各種情報処理を行うＣＰＵ、その各種情報処理を行うために用いられるプログラムや情報処理結果を読み書き可能な内部記憶装置、及び各種インターフェースなどから構成されるハードウェアである。

図２に例示するように、制御装置２０は、エンジン１４、クラッチ１５、及び変速機１６を制御する制御部２８と、車両１０の車重を演算する車重演算部２９と、車両１０が走行している路面勾配を演算する路面勾配演算部３１とを各機能要素として有している。この実施形態で、各機能要素は、プログラムとして内部記憶装置に記憶されているが、各機能要素が個別のハードウェアで構成されてもよい。

本発明の路面勾配推定装置３０は、路面勾配演算部３１、車速センサ２６、及び加速度センサ２７から構成されており、それらのセンサの検出値が入力され、各検出値に基づいて演算した結果を出力値θｘとして出力する。路面勾配演算部３１は、それらのセンサを利用して、車速取得手段、加速度取得手段、推定手段、フィルタ手段、及び変更手段として機能する。

車速センサ２６は、車速取得手段として機能する装置であり、この実施形態では、プロペラシャフト１７の回転速度に比例したパルス信号を読み取り、制御装置２０の車速演算処理により車速ｖｘとして取得するセンサである。車速センサ２６が回転速度に比例したパルス信号に基づいて車速ｖｘを取得することから、取得された車速ｖｘは、負ではなくゼロ以上の値になる。車速センサ２６としては、変速機１６の図示しないアウトプットシャフト、駆動輪１９、従動輪などの回転速度から車速ｖｘを取得するセンサを用いてもよい。なお、駆動輪１９、従動輪などの回転速度から車速ｖｘを取得するセンサを用いる場合には、左右一対の車輪のそれぞれの回転速度を取得して、その平均値を車速ｖｘとするとよい。車輪の回転速度から車速ｖｘを取得する車速センサ２６は、発進時や加速時のプロペラシャフト１７の回転速度変動に影響されないため、プロペラシャフト１７の回転速度変動が大きい場合に用いるとよい。

加速度センサ２７は、加速度取得手段として機能する装置であり、この実施形態では、車両１０の前後方向での速度変化に伴う加速度成分と車両１０の姿勢変化に伴う重力加速度成分とによって動作して、それらを合成した路面に平行な加速度成分、すなわち車両１０の前後方向の加速度Ｇｘを取得するセンサである。加速度センサ２７としては、機械的変位測定方式、光学的方式、半導体方式などが例示できる。

図３に例示するように、この実施形態で、路面勾配演算部３１は、各機能要素として、推定部３２、フィルタ部３４、及び変更部３５を有している。路面勾配演算部３１の各機能要素は、プログラムとして内部記憶装置に記憶されているが、各機能要素が個別のハードウェアで構成されてもよい。

推定部３２は、車速センサ２６により取得した車速ｖｘ及び加速度センサ２７により取得した加速度Ｇｘが入力され、車両１０が走行している路面勾配の推定値θｚを出力する機能要素である。推定部３２は、微分ブロック３２ａ、加算ブロック３２ｂ、除算ブロック３２ｃ、及び逆正弦関数ブロック３２ｄを有している。道路勾配が小さいと考えられる場合、ｓｉｎθ≒θとなることから、逆正弦関数ブロック３２ｄは用いなくてもよい。

フィルタ部３４は、可変自在の時定数ｔｃを有して、推定部３２から出力された推定値θｚが入力され、その推定値θｚにフィルタ処理を施した出力値θｘを出力する機能要素である。時定数ｔｃは、後述する変更部３５から出力される。

この実施形態で、フィルタ部３４は、一次遅れのローパスフィルタであり、推定値θｚに対して時定数ｔｃにより規定される遮断周波数ｆｃ（＝１／（２π×Ｔｃ））よりも低い低周波数成分を殆んど減衰させずに透過させる一方で、その遮断周波数ｆｃよりも高い高周波数成分を逓減させるフィルタ処理を施して出力する可変ローパスフィルタである。可変ローパスフィルタは、下記の数式（１）で示される伝達関数で表される。ここで、Ｋは通過域の利得とし、Ｓはラプラス変換の変数とする。下記の数式（１）で示した伝達関数を離散化し、離散時間伝達関数を使用する。なお、ローパスフィルタは1次のみだけで
なく、高次ローパスフィルタを適用することもある。

変更部３５は、推定部３２で推定された推定値θｚと、この推定値θｚを推定する直前に推定された値である前回値θ（ｘ−１）とが入力され、推定値θｚの変化量に応じた時定数ｔｃをフィルタ部３４に出力する機能要素である。

この実施形態で、変更部３５は、加算ブロック３５ａ、絶対値ブロック３５ｂ、スイッチブロック３５ｃ、データブロック３５ｄ、及びディレイブロック３５ｅを有しており、それらの機能により、時定数ｔｃを変更する。具体的に、変更部３５は、推定値θｚ及び前回値θ（ｘ−１）の差分から求まる変化量Δθｘの絶対値が予め設定した閾値Δθａを超えた場合は、時定数ｔｃを下限値ｔ０よりも大きい規定値ｔｓにする。一方で、変更部３５は、変化量Δθｘが閾値Δθａ以下になった場合は、時定数ｔｃを下限値ｔ０にする。

閾値Δθａは、車両１０の走行している路面の一時的な上下方向の変化によるその車両１０の姿勢変化を特定できる値に設定されている。路面の一時的な上下方向の変化としては、路面の表面から車両１０に入力される変化であり、道路の縦断勾配以外の変化を例示できる。このような変化としては、例えば、路面表面に段差や凹凸、障害物などがある場合の変化が例示できる。

下限値ｔ０は、センサ自体の精度や感度による誤差などの車両１０の姿勢変化に伴わないノイズのみを除去可能な時定数である。

規定値ｔｓは、下限値ｔ０よりも大きい値に設定された時定数である。この実施形態で、規定値ｔｓは、変化量Δθｘに応じて設定されており、路面表面に段差や凹凸、障害物などの影響により推定値θｚの変化が大きくなっても、その変化をノイズとして除去可能な時定数である。規定値ｔｓとしては、例えば、変化量Δθｘを閾値Δθａ以下にする時定数を用いてもよい。

図４に例示するように、規定値ｔｓは、変化量Δθｘが閾値Δθａを超えた場合は、変化量Δθｘに対して正の関係にあり、変化量Δθｘが大きくなる程、大きくなる。この図４に例示するマップデータは予め実験や試験により求めておき、データブロック３５ｄに記憶させておく。規定値ｔｓは、マップデータでなく、定数値とすることも可能である。

次に、本発明の路面勾配推定方法について、図５のフロー図を参照しながら、路面勾配演算部３１の各機能として説明する。以下の路面勾配推定方法は、車両１０の制御装置２０が通電すると開始されて、一定周期（サンプリング時間）ごとに繰り返し行われてリアルタイムに路面勾配を推定する。そして、制御装置２０が停電すると終了する。

スタートすると、車速センサ２６は車速ｖｘを、加速度センサ２７は加速度Ｇｘを取得する（Ｓ１１０）。次いで、路面勾配演算部３１は、推定部３２の機能により、車両１０が走行している路面勾配の推定値θｚを推定する（Ｓ１２０）。具体的に、推定部３２では、微分ブロック３２ａにより入力された車速ｖｘを時間微分した微分値ｖｘ’を出力す
る。次いで、加算ブロック３２ｂにより加速度Ｇｘから微分値ｖｘ’を減算した値を車両１０の前後方向に掛かる重力加速度成分（Ｇｘ−ｖｘ’）として出力する。次いで、除算ブロック３２ｃにより車両１０の前後方向に掛かる重力加速度成分（Ｇｘ−ｖｘ’）を重力加速度ｇで除算した値を出力する。次いで、逆正弦関数ブロック３２ｄにより、入力された値に逆正弦関数（ｓｉｎ^−１）を用いて推定値θｚを推定する。道路勾配が小さい場合、ｓｉｎθ≒θとなることから、逆正弦関数ブロック３２ｄは用いなくてもよい。

次いで、路面勾配演算部３１は、変更部３５の機能により、推定した推定値θｚと、この推定値θｚを推定する直前に推定された値である前回値θ（ｘ−１）との変化量Δθｘの絶対値を算出する（Ｓ１３０）。具体的に、このステップでは、ディレイブロック３５ｅにより前回値θ（ｘ−１）を算出し、加算ブロック３５ａと絶対値ブロック３５ｂとにより変化量Δθｘの絶対値を算出する。このステップで、前回値θ（ｘ−１）としてフィルタ処理された値を用いることで、フィルタ処理により推定誤差が低減された値を基準に路面勾配の変化を特定できる。これにより、路面の一時的な上下方向の変化による車両１０の姿勢変化の特定には有利になる。なお、変化量Δθｘは、一定周期（サンプリング時間）あたりの変化量として算出してもよい。

次いで、路面勾配演算部３１は、変更部３５の機能により、変化量Δθｘの絶対値が閾値Δθａを超えたか否かを判定する（Ｓ１４０）。次いで、路面勾配演算部３１は、変更部３５の機能により、変化量Δθｘが閾値Δθａを超えたと判定した場合は、時定数ｔｃを規定値ｔｓに変更する（Ｓ１５０）。一方、変化量Δθｘが閾値Δθａ以下と判定した場合は、時定数ｔｃを下限値ｔ０に変更する（Ｓ１６０）。

具体的に、変更部３５では、スイッチブロック３５ｃにより、変化量Δθｘの絶対値と閾値Δθａとを比較する。変化量Δθｘが閾値Δθａを超えた場合は、データブロック３５ｄにより入力された変化量Δθｘに応じた規定値ｔｓを時定数ｔｃとしてフィルタ部３４に出力する。一方、変化量Δθｘが閾値Δθａを超えていない場合は、下限値ｔ０を時定数ｔｃとして出力する。

次いで、路面勾配演算部３１は、フィルタ部３４により、推定値θｚに対して、入力された時定数ｔｃで決まる遮断周波数ｆｃより低い周波数成分を殆んど減衰させずに透過させる一方で、その遮断周波数ｆｃよりも高い高周波数成分を逓減させるフィルタ処理を施す（Ｓ１７０）。そして、出力値θｘを出力して（Ｓ１８０）、スタートへリターンする。

このとき、フィルタ部３４は、変化量Δθｘが閾値Δθａを超えた場合に、つまり路面勾配の一時的な変化が大きい場合に、時定数ｔｃとして規定値ｔｓが設定されて、遮断周波数ｆｃが低くなる。一方で、フィルタ部３４は、変化量Δθｘが閾値Δθａ以下の場合に、つまり路面勾配の一時的な変化が小さい場合に、時定数ｔｃとして下限値ｔ０が設定されて、遮断周波数ｆｃが高くなる。

以上のように、推定した路面勾配の推定値θｚの変化量Δθｘに基づいて、この変化量Δθｘ応じた値にフィルタ処理の時定数ｔｃを変更するので、路面の段差や凹凸、障害物などに起因した車両１０の姿勢変化を一時的な姿勢変化として捉えてフィルタ処理によりノイズとして除去できる。これにより、路面状況が一時的に変化してもこの変化を除去できるので、路面勾配の推定誤差の低減には有利になり、路面勾配を高精度に推定することができる。

また、この実施形態では、推定値θｚと前回値θ（ｘ−１）との変化量Δθｘが閾値Δθａを超えるような路面勾配の変化が生じた場合は、フィルタ処理の時定数ｔｃを大きくして遮断周波数ｆｃを低くする。つまり、フィルタ処理による遮断をしない周波数範囲を狭くする。それ故、路面表面に段差や凹凸、障害物などに起因する車両１０の姿勢変化を一時的な変化として捉えてフィルタ処理によりノイズとして除去できる。これにより、路面が一時的に変化することに起因する路面勾配の推定誤差の低減には有利になる。

フィルタ処理によるノイズ除去効果と応答性とはトレードオフの関係にある。つまり、常時、推定値θｚの一時的な変化をフィルタ処理によりノイズとして除去しようとすると、路面勾配の推定の応答性が悪化するおそれがある。

一方、この実施形態では、変化量Δθｘが閾値Δθａを超える場合以外では、時定数ｔｃを小さくして遮断周波数ｆｃを高くするので、フィルタ処理による出力遅延を抑制できる。これにより、路面の一時的な変化が生じた場合は、その変化をノイズとして除去するとともに、その変化が生じない場合は、時定数ｔｃを小さくして、路面勾配の推定の応答性を確保することができる。

この実施形態では、変化量Δθｘが閾値Δθａ以下の場合に、時定数ｔｃを車両１０の姿勢変化に伴わないノイズのみを除去可能な下限値ｔ０に設定するので、フィルタ処理による出力遅延を最小にできる。これにより、路面勾配の推定の応答性の確保には有利になる。なお、必要な応答性を十分に確保できるように下限値ｔ０の値を決めておく。

この実施形態では、フィルタ部３４を推定部３３から出力された推定値θｚに対してフィルタ処理を施して出力する構成にしたので、別のパラメータに基づいた制限や補正を掛けた後の値にフィルタ処理を施すことが可能になる。これにより、車速ｖｘや加速度Ｇｘにフィルタ処理を施す場合に比して、フィルタ処理による出力遅延の低減には有利になる。

この実施形態では、フィルタ部３４を推定部３２から外部に出力するまでの間に介在させて、入力された推定値θｚにフィルタ処理を施して出力するので、その推定値θｚに対してリアルタイムにフィルタ処理を施すことができる。これにより、車速ｖｘや加速度Ｇｘにフィルタ処理を施す場合に比して、路面勾配の変化に応じてフィルタ処理を施して、ノイズを除去するには有利になり、路面勾配の推定誤差を低減できる。また、フィルタ部３４を推定部３２から外部に出力するまでの間に介在させることで、車速ｖｘや加速度Ｇｘのそれぞれにフィルタ処理を施す場合に比して、路面勾配の推定に必要なブロック数も少なくて済む。

この実施形態では、推定値θｚの変化量Δθｘとして、推定値θｚと前回値θ（ｘ−１）との差分を用いた例を説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、変化量Δθｘとしては、一定周期（サンプリング時間）あたりの推定値θｚの変化量や、所定の走行距離における推定値θｚの変化量を用いてもよい。

図６〜図８に例示する第二実施形態の路面勾配推定装置３０は、第一実施形態に対して変更部３５が異なっている。図６に例示するように、この実施形態で、変更部３５は、第一実施形態の加算ブロック３５ａ、絶対値ブロック３５ｂ、及びスイッチブロック３５ｃと、データブロック３５ｆ、３５ｇとを有している。

データブロック３５ｆは、車速ｖｘが入力されて、その車速ｖｘに応じた高時定数ｔｈを出力する機能要素である。データブロック３５ｇは、車速ｖｘが入力されて、その車速ｖｘに応じた低時定数ｔｌを出力する機能要素である。高時定数ｔｈは、同一の車速ｖｘにおける低時定数ｔｌよりも大きい値に設定されている。

図７に例示するように、高時定数ｔｈは、一定値になるまでは、車速ｖｘに対して負の関係にあり、車速ｖｘが速くなる程、小さくなる。図８に例示するように、低時定数ｔｌは、下限値ｔ０になるまでは、車速ｖｘに対して負の関係にあり、車速ｖｘが速くなる程、小さくなる。これらのマップデータは予め実験や試験により求めておき、データブロック３５ｆ、３５ｇのそれぞれに記憶させておく。なお、高時定数ｔｈ及び低時定数ｔｌは車速センサ２６が車速ｖｘを検出できない場合は、車速ｖｘがゼロと見なされて算出される。

このように、この実施形態では、車速ｖｘに応じて時定数ｔｃを可変にするので、路面勾配の変化速度に応じて、トレードオフの関係にあるノイズ除去効果と応答性とを最適化できる。これにより、車速ｖｘが速くノイズが少ない場合は、時定数ｔｃを小さくして路面勾配の推定の応答性を高めることができる。一方で、車速ｖｘが遅く応答性が遅くてもよい場合は、時定数ｔｃを大きくしてノイズ除去効果を高めることができる。

図９に例示する第三実施形態の路面勾配推定装置３０は、第二実施形態に対して、第一実施形態におけるデータブロック３５ｄが追加されている。また、変更部３５は、データブロック３５ｄから出力された規定値ｔｓとデータブロック３５ｆから出力された高時定数ｔｈとを加算する加算ブロック３５ｈを有している。

この実施形態の規定値ｔｓは、第一実施形態に比して、高時定数ｔｈと低時定数ｔｌとの差分の平均値の分だけ小さく設定されている。つまり、この実施形態で、規定値ｔｓは、高時定数ｔｈの補正値として機能する。

このように、この実施形態では、変化量Δθｘが閾値Δθａを超えた場合は、時定数ｔｃを変化量Δθｘに応じた規定値ｔｓと、その時の車速ｖｘに応じた高時定数ｔｈとを加算した値に設定するので、推定値θｚの変化量Δθｘに加えて車速ｖｘに応じた路面の変化をフィルタ処理によりノイズとして除去できる。これにより、現実的でない出力値θｘの出力回避には有利になり、路面勾配の推定誤差を低減できる。

図１０に例示する第四実施形態の路面勾配推定装置３０は、既述した実施形態に対して、フィルタ部３４の配置位置が異なっており、二つの推定部３２Ａ、３２Ｂを有している。

この実施形態のフィルタ部３４は、車速センサ２６と推定部３２Ｂとの間、加速度センサ２７と推定部３２Ｂとの間にそれぞれ介在している。フィルタ部３４は、車速ｖｘ及び加速度Ｇｘのそれぞれが入力されて、それらの車速ｖｘ及び加速度Ｇｘにフィルタ処理を施して推定部３２Ｂに出力する。

推定部３２Ａは、既述した実施形態と同様に、推定値θｚを変更部３５に出力する。推定部３２Ｂは、フィルタ部３４から出力値θｘを出力するまでの間に介在しており、フィルタ処理された車速ｖｘ（ＶＬＰＦ）と加速度Ｇｘ（ＶＬＰＦ）とが入力されて、出力値θｘを出力する。この出力値θｘは、フィルタ処理された車速ｖｘ（ＶＬＰＦ）と加速度Ｇｘ（ＶＬＰＦ）とによりフィルタ処理された推定値θｚと見做せる。

この実施形態のように、二つの推定部３２Ａ、３２Ｂが必要になるが、取得した車速ｖｘ及び加速度Ｇｘにフィルタ処理を施してもよい。なお、車速ｖｘをフィルタ処理するフィルタ部３４を推定部３２Ｂの微分ブロック３２ａと加算ブロック３２ｂとの間に介在させて、車速ｖｘの代わりに、車速ｖｘを時間微分した微分値ｖｘ’のノイズを除去してもよい。

既述した実施形態では、車両１０がトラックなどの大型車両を例に説明したが、本発明の路面勾配推定装置３０は、バス、普通車両、牽引車（トラクタ）にも適用でき、車両１０の種類には限定されない。

また、既述した実施形態では、路面勾配推定装置３０が、路面勾配演算部３１、車速センサ２６、及び加速度センサ２７から構成された例を説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、路面勾配推定装置３０が車速取得手段、加速度取得手段、推定手段、及び出力手段として機能する一つのセンサと、フィルタ手段及び変更手段として機能するハードウェアとから構成されていてもよい。

また、既述した実施形態では、フィルタ部３４として、一次伝達関数ブロックを用いたが、本発明はこれに限定されない。フィルタ部３４としては、例えば、定数倍ブロックと、加算ブロックと、積分ブロックとから構成し、１回積分の結果をフィードバック加算するものを用いてもよい。また、フィルタ部３４としては、高次伝達関数ブロックを用いてもよい。

１０ 車両
２６ 車速センサ
２７ 加速度センサ
３０ 路面勾配推定装置
３１ 路面勾配演算部
３２ 推定部
３４ フィルタ部
３５ 変更部
ｖｘ 車速
Ｇｘ 加速度
θｚ 推定値
Δθｘ 変化量

Claims (7)

1. 車両の車速を取得する車速取得手段と、
   その車両の前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、
   前記車速取得手段により取得した車速及び前記加速度取得手段により取得した加速度が入力されて、入力されたそれらの車速及び加速度に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定して出力する推定手段と、
   前記推定手段へ入力される値及び前記推定手段から出力された値のどちらか一方が入力されて、入力されたその値に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施して出力するフィルタ手段と、
   前記推定手段により推定した推定値の変化量に応じて、前記フィルタ手段の前記時定数を変更する変更手段と、を備えることを特徴とする路面勾配推定装置。
2. 前記変化量が前記推定値とこの推定値の直前に推定した値である前回値との差分であり、その変化量が予め設定した閾値を超えた場合は、前記変更手段により、前記時定数を大きくする構成にした請求項１に記載の路面勾配推定装置。
3. 前記変化量が前記閾値以下になった場合は、前記変更手段により、前記時定数を小さくする構成にした請求項２に記載の路面勾配推定装置。
4. 前記閾値が、前記車両の走行している路面の一時的な上下方向の変化によるその車両の姿勢変化であることを特定できる値である請求項２又は３に記載の路面勾配推定装置。
5. 前記変化量の値に応じて、前記変更手段により、前記変化量が大きくなるにつれて前記時定数を大きくする構成にした請求項１〜４のいずれか１項に記載の路面勾配推定装置。
6. 前記変更手段に前記車速取得手段により取得した車速が入力されて、
   前記車速の値に応じて、前記変更手段により、前記車速が大きくなるにつれて前記時定数を小さくする構成にした請求項１〜５のいずれか１項に記載の路面勾配推定装置。
7. 車両の車速及びその車両の前後方向の加速度成分を取得し、取得したそれらの車速及び加速度成分に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定する路面勾配推定方法において、
   取得した車速及び加速度成分、又は推定した路面勾配の推定値のどちらか一方に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施す際に、
   前記推定値の変化量を算出し、
   算出したその変化量に応じて、前記時定数を変更することを特徴とする路面勾配推定方法。

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