JP2018111432A - 路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両に生じるピッチング運動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、アクセル開度センサ２２と、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、要因に関する数値としてのアクセル開度変化量ΔＡｘ及び加算加速度としての微分値ｖｘ’の両方がパラメータとして入力されて、このパラメータに応じて、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、要求車軸トルクに基づいて車両に生じるピッチング運動による傾き（ピッチ角）を推定して、推定したその傾きを用いて路面勾配を補正する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この装置では、車速センサや加速度センサの検出値に基づいて要求車軸トルクを算出している。

特開２０１２−１０１７９１号公報

ところで、車両に生じるピッチング運動は、車両の様々な走行状況に応じて生じている。例えば、ピッチング運動は、車速センサで車速を検出できない、あるいは加速度センサで加速度を検出できない極低速領域でも生じることがある。それ故、上記の装置のように、車速センサや加速度センサの検出値のみでは、ピッチング運動が生じたことを判定するには不十分であり、ピッチング運動による車両の姿勢変化に起因して、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、車両に生じるピッチング運動に起因す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、その車両の駆動力を規定する要因に関する数値のうちの少なくとも一つを取得する要因取得手段と、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、前記要因取得手段により取得した要因に関する数値のうちの少なくとも一つ、及び、前記車速取得手段により取得した車速を時間微分した値又は前記加速度取得手段により取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値のどちらか一方の算出加速度を含むパラメータが入力されて、入力されたこのパラメータに応じて、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を取得し、取得し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、又は推定した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、前記車両の駆動力を規定する要因に関する数値を取得すると共に、取得した車速を時間微分した値又は取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値のどちらか一方の算出加速度を算出し、少なくとも一つの前記要因に関する数値と、少なくとも一つの前記算出加速度とを含むパラメータに応じて、前記時定数を変更することを特徴とする方法である。

ここで、車両の駆動力を規定する要因に関する数値とは、その数値の変化により実際に車両の駆動力が変化する前に取得可能な数値である。この要因に関する数値としては、駆動に要するトルク、このトルクの変化量、このトルクを調節する車両の運転者の操作指令、又は、その操作指令の変化量が例示でき、より具体的に、トルクとしては、エンジンの出力トルクが例示でき、操作指令としては、アクセルペダルの踏み込み量やブレーキペダルの踏み込み量が例示できる。

本発明によれば、少なくとも一つの車両の駆動力を規定する要因に関する数値と、算出加速度との両方を含むパラメータに基づいて、フィルタ処理に使用するローパスフィルタの時定数を変更するので、車両の様々な走行状況に起因したピッチング運動による車両の姿勢変化を実際に車両に発生する前に一時的な変化とし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、ピッチング運動による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。 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。 エンジン回転数及び燃料噴射量と、エンジンの出力トルク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。 本発明の路面勾配推定装置の第五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方法の第六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七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方法の第八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、アクセル開度センサ２２、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。

アクセル開度センサ２２は、車両１０の駆動力を規定する要因に関する数値として、車両１０の駆動に要するトルクを調節する操作指令を取得する要因取得手段として機能する装置である。この実施形態で、アクセル開度センサ２２は、エンジン１４から出力される出力トルクＴｘを調節する操作指令としてのアクセルペダル２１の踏み込み量をアクセル開度Ａｘに数値化して出力するセンサである。

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と出力部３３との間に介在しており、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、パラメータが入力されて、入力されたパラメータに応じた時定数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、入力されるパラメータは、要因に関する数値としてのアクセル開度Ａｘと、算出加速度としての車速ｖｘを時間微分した微分値ｖｘ’との両方を含んでいる。

この実施形態で、変更部３５は、スイッチブロック３５ａ、第一判定ブロック３５ｂ、第二判定ブロック３５ｃ、論理回路３５ｄ、及びデータブロック３５ｅ、３５ｆを有して
いる。変更部３５は、それらの機能により、可変ローパスフィルタの時定数ｔｃを変更する。

具体的に、論理回路３５ｄは、ＯＲ回路であって、変更部３５は、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値が予め設定した閾値ΔＡａを超える、又は、微分値ｖｘ’の絶対値が予め設定した閾値αを超えると、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、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値が閾値ΔＡａ以下、且つ、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値α以下になった場合は、時定数ｔｃを下限値ｔ０にする。

閾値ΔＡａは、車両１０の駆動力を規定する要因に関する数値からピッチング運動による車両１０の姿勢変化の発生を特定できる値に設定されている。特に、閾値ΔＡａは、極低速領域におけるピッチング運動による姿勢変化の発生を特定できる値に設定されることが望ましい。極低速領域は、車速センサ２６が車速ｖｘを検出できない、あるいは、ゼロを検出する領域である。つまり、極低速領域は、車両１０が移動していない状態、あるいは車両１０が移動する瞬間の状態、あるいは車両１０の移動距離が短く車速センサ２６でパルスを検出できない状態を含んでいる。

閾値αは、微分値ｖｘ’からピッチング運動による車両１０の姿勢変化の発生を特定できる値に設定されている。第二判定ブロック３５ｃで、微分値ｖｘ’を用いる場合は、駆動力が正の場合（加速時）の閾値と、と制動力が正の場合（減速時）の閾値とを分けて設けてもよい。

データブロック３５ｅ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３５ｆ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４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５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３５ｅ、３５ｆ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。

次に、本発明の路面勾配推定方法について、図６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、路面勾配推定装置３０は、アクセル開度センサ２２によりアクセル開度Ａｘを、車速センサ２６により車速ｖｘを、加速度センサ２７により加速度Ｇｘをそれぞれ取得する（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の前後方向の重力加速度成分（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。

次いで、路面勾配推定装置３０は、パラメータを取得する（Ｓ１３０）。パラメータは、アクセル開度Ａｘ及び微分値ｖｘ’である。

次いで、路面勾配推定装置３０は、変更部３５の第一判定ブロック３５ｂの機能により、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値が閾値ΔＡａを超えたか否かを判定する（Ｓ１４０）。具体的に、第一判定ブロック３５ｂでは、アクセル開度Ａｘが入力されると、前回値取得ブロックにより入力されたアクセル開度Ａｘの直前に入力された前回値Ａ（ｘ−１）を出力する。次いで、加算ブロックによりアクセル開度Ａｘと前回値Ａ（ｘ−１）との差分をアクセル開度変化量ΔＡｘとして出力する。次いで、絶対値ブロックによりアクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値を出力する。次いで、比較ブロックによりアクセル開度変化量ΔＡｘが閾値ΔＡａを超えたか否かを判定する。次いで、アクセル開度変化量ΔＡｘが閾値ΔＡａを超えたと判定すると、二値信号として「１」を出力する一方で、閾値ΔＡａ以下と判定すると、二値信号として「０」を出力する。なお、アクセル開度変化量ΔＡｘ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、路面勾配推定装置３０は、変更部３５の第二判定ブロック３５ｃの機能により、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値αを超えたか否かを判定する（Ｓ１５０）。具体的に、第二判定ブロック３５ｃでは、微分値ｖｘ’が入力されると、絶対値ブロックにより微分値ｖｘ’の絶対値を出力する。次いで、比較ブロックにより微分値ｖｘ’の絶対値が閾値αを超えたか否かを判定する。次いで、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値αを超えたと判定すると、二値信号として「１」を出力する一方で、閾値α以下と判定すると、二値信号として「０」を出力する。

次いで、路面勾配演算部３１は、変更部３５の論理回路３５ｄの機能により、第一判定ブロック３５ｂの出力値、又は第二判定ブロック３５ｃの出力値のどちらかが「１」の場合、あるいは、両方が「１」の場合にスイッチブロック３５ａに二値信号として「１」が出力されて、時定数ｔｃを高時定数ｔｈに変更する（Ｓ１６０）。一方、第一判定ブロック３５ｂの出力値、又は第二判定ブロック３５ｃの出力値のどちらもが「０」の場合にスイッチブロック３５ａに二値信号として「０」が出力されて、時定数ｔｃを低時定数ｔｌに変更する（Ｓ１７０）。

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（Ｓ１８０）。このとき、フィルタ部３４では、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値が閾値ΔＡａを超えた場合に、又は微分値ｖｘ’の絶対値が閾値αを超えた場合に、又はその両方の場合に、つまりピッチング運動による車両１０の姿勢変化が発生した場合に、時定数ｔｃとして高時定数ｔｈが設定されて、遮断周波数ｆｃが低くなる。一方で、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値が閾値ΔＡａ以下、且つ微分値ｖｘ’の絶対値が閾値α以下の場合に、つまりピッチング運動が生じていない場合に、時定数ｔｃとして低時定数ｔｌが設定されて、遮断周波数ｆｃが高くなる。

次いで、路面勾配演算部３１は、フィルタ部３４の機能により、フィルタ処理が施された値を出力値θｘとして出力する（Ｓ１９０）。そして、スタートへリターンする。

以上のように、車両１０の駆動力を規定する要因に関する数値であるアクセル開度変化
量ΔＡｘと、算出加速度である微分値ｖｘ’との両方を含むパラメータに基づいて、フィルタ処理に使用するローパスフィルタの時定数ｔｃを変更する。それ故、車両１０の走行状況に起因したピッチング運動による車両１０の姿勢変化を実際に車両１０に発生する前に一時的な変化とし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、ピッチング運動による出力値θｘの推定誤差の低減には有利になり、出力値θｘを高精度に推定することができる。

特に、ピッチング運動による車両１０の姿勢変化においては、微分値ｖｘ’を用いて判定することが望ましい。しかし、微分値ｖｘ’のみで姿勢変化を判定すると、車速ｖｘが計測できない極低速領域で判定ができない。そこで、この実施形態のように、微分値ｖｘ’に加えて車両の駆動力を規定する要因に関する数値としてアクセル開度変化量ΔＡｘを用いることで、ピッチング運動による出力値θｘの推定誤差の低減には有利になる。

具体的に、アクセル開度変化量ΔＡｘに基づいて、フィルタ処理の時定数ｔｃを変更するので、車速センサ２６により車速ｖｘを検出できない極低車速領域でも、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、微分値ｖｘ’に基づいて、フィルタ処理の時定数ｔｃを変更するので、車両１０の重量が比較的軽い場合、例えば、トラックなどの大型車両で積載量が少ない場合で、急加速や急減速が生じやすいときの車両１０の発進時、急加速時、急制動時など加速度が大きく変化するときの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。

このように、要因に関する数値と算出加速度との両方を含むパラメータに基づいて、フィルタ処理の時定数ｔｃを変更することで、車両１０の走行状況に対応させて、より高精度に路面勾配の推定誤差を低減できる。

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、ピッチング運動による一時的な姿勢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、ピッチング運動による車両１０の姿勢変化が生じないでは、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、ピッチング運動により車両１０に姿勢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、姿勢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、フィルタ部３４を処理の最後に配置して、フィルタ処理を施して出力するので、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、車速や加速度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。

また、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。

なお、車速ｖｘに応じて時定数ｔｃが可変する低時定数ｔｌ、高時定数ｔｈの代わりに、下限値や既定値を用いてもよい。下限値は、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。規定値は、下限値よりも大きい値に設定された時定数であり、車速ｖｘに応じて設定されており、ピッチング運動による車両１０の姿勢変化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。規定値は、駆動力が正の場合と、駆動力がゼロ以下で且つ制動力が正の場合とでそれぞれ別々の値に設定されてもよく、同一の値に設定されてもよい。

図７、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要因に関する数値としてエンジン１４の出力トルクＴｘを、算出加速度として加速度センサ２７により取得した加速度Ｇｘに基づいた値Ｇｘ（ＶＬＰＦ）をそれぞれ用いており、変更部３５が異なっている。変更部３５は、第一実施形態の第一判定ブロック３５ｂに代えて第三判定ブロック３５ｇを、第二判定ブロック３５ｃに代えて第四判定ブロック３５ｈをそれぞれ有している。

図７に例示するように、第三判定ブロック３５ｇは、エンジン回転速度Ｎｘと燃料噴射量Ｑｘとが入力されて、要因に関する数値としてそれらに基づいたエンジン１４の出力トルクＴｘを算出する。次いで、第三判定ブロック３５ｇは、出力トルクＴｘが閾値Ｔａを超えたか否かを判定する。次いで、第三判定ブロック３５ｇは、出力トルクＴｘが閾値Ｔａを超えた場合は、二値信号として「１」を出力する一方で、閾値Ｔａ以下の場合は、二値信号として「０」を出力する。

第四判定ブロック３５ｈは、加速度センサ２７により取得した加速度Ｇｘにフィルタ処理を施して、加速度Ｇｘから車両１０の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値Ｇｘ（ＶＬＰＦ）を算出する。次いで、第四判定ブロック３５ｈは、除いた値Ｇｘ（ＶＬＰＦ）が閾値αを超えたか否かを判定する。次いで、第四判定ブロック３５ｈは、除いた値Ｇｘ（ＶＬＰＦ）が閾値αを超えた場合は、二値信号として「１」を出力する一方で、閾値α以下の場合は、二値信号として「０」を出力する。

閾値Ｔａは、出力トルクＴｘの大小に起因するピッチング運動による車両１０の姿勢変化の発生を特定できる値である。特に、閾値Ｔａは、エンジン１４の運転状態が高負荷状態になったときに生じるピッチング運動による車両１０の姿勢変化の発生を特定できる値が望ましい。

図８に例示するように、出力トルクＴｘは、エンジン回転速度Ｎｘ及び燃料噴射量Ｑｘのそれぞれに対して正の関係にあり、エンジン回転速度Ｎｘが速く且つ燃料噴射量Ｑｘが多いほど、大きくなる。このマップデータは予め実験や試験により求めておき、第一判定ブロック３５ｂのデータブロックに記憶させておく。

このように、この実施形態では、エンジン１４の出力トルクＴｘが閾値Ｔａを超えた場合、又は除いた値Ｇｘ（ＶＬＰＦ）が閾値αを超えた場合は、車両１０にピッチング運動が生じたと特定して、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。それ故、そ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、路面勾配の推定誤差を低減できる。

この実施形態では、算出加速度として加速度センサ２７により取得した加速度Ｇｘにフィルタ処理を施して、加速度Ｇｘから車両１０の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値Ｇｘ（ＶＬＰＦ）を用いている。除いた値Ｇｘ（ＶＬＰＦ）を用いると、車速センサ２６により車速ｖｘを検出できない極低車速領域における路面勾配の推定誤差の低減には有利になる。

算出加速度としては、車速センサ２６により取得した車速ｖｘを時間微分した微分値ｖ
ｘ’、又は加速度センサ２７により取得した加速度Ｇｘにフィルタ処理を施した値のいずれかを用いればよい。例えば、車速ｖｘがゼロになる極低速領域では、加速度Ｇｘにフィルタ処理を施した値を用いて、それ以外では微分値ｖｘ’を用いるように選択してもよい。

図９に例示する第三実施形態の路面勾配推定装置３０と図１０に例示する第四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要因に関する数値が異なっている。

第三実施形態は、要因に関する数値としてアクセル開度Ａｘを用いていて、変更部３５は、第二判定ブロック３５ｃに代えて第五判定ブロック３５ｉを有している。第五判定ブロック３５ｉは、アクセル開度Ａｘが閾値Ａａを超えたか否かを判定する。次いで、第三判定ブロック３５ｉは、アクセル開度Ａｘが閾値Ａａを超えた場合は、二値信号として「１」を出力する一方で、閾値Ａａ以下の場合は、二値信号として「０」を出力する。

第四実施形態は、要因に関する数値としてエンジン１４の出力トルクＴｘを用いていて、変更部３５は、第二判定ブロック３５ｃに代えて上述した第四判定ブロック３５ｈを有している。

車両１０の駆動力を規定する要因に関する数値とは、その数値の変化により車両１０の駆動力が実際に変化する前に取得可能な数値である。このように、要因に関する数値として車両１０の駆動力が実際に変化する前に取得可能な数値を取得することで、極低速領域におけるピッチング運動による車両１０の姿勢変化の特定には有利になる。

この要因に関する数値としては、駆動に要するトルク、トルクの変化量、このトルクを調節する車両の運転者の操作指令、又は、その操作指令の変化量が例示できる。より具体的に、トルクとしては、エンジン１４の出力トルクＴｘやプロペラシャフト１７を経由して駆動輪１９に伝達される駆動トルクＴｗが例示でき、操作指令としては、アクセルペダル２１の踏み込み量を示すアクセル開度Ａｘ、図示しないブレーキペダルの踏み込み量が例示できる。

車両１０の駆動力を規定する要因に関する数値として、第一実施形態では、アクセルペダル２１の踏み込み量の変化量、すなわち、アクセル開度変化量ΔＡｘを、第二実施形態では、エンジン１４の出力トルクＴｘをそれぞれ用いている。また、第三実施形態では、アクセル開度Ａｘを用いている。第一実施形態では、要因取得手段として、アクセル開度センサ２２を用いている。第二実施形態では、要因取得手段として、エンジン回転速度Ｎｘを取得するエンジン回転数センサ２５と燃料噴射量Ｑｘを取得する制御部２８とを用いている。この他に、変更部３５を、要因に関する数値としてエンジン１４の出力トルク変化量ΔＴｘの絶対値を用いた機能要素としてもよい。また、プロペラシャフト１７の回転速度に基づいて駆動トルクＴｗを取得するトルクセンサを要因取得手段として機能させてもよい。また、変更部３５を、要因に関する数値としてアクセル開度Ａｘや図示しないインジェクタから実際に噴射された燃料噴射量Ｑｘを用いた機能要素してもよい。

以上のように、要因に関する数値としては様々な数値が例示されるので、変更部３５においては、用いる要因に関する数値によって、閾値や規定値の値をその要因に関する数値に応じた値にするとよい。要因に関する数値としてエンジン１４の出力トルク変化量ΔＴｘの絶対値を用いる場合は、この実施形態と略同様の値を用いるとよい。要因に関する数値としてアクセル開度Ａｘ、出力トルクＴｘを用いる場合は、閾値の値を、エンジン１４の運転状態が高負荷状態になったことを特定できる値にするとよい。

図１１に例示する第五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
、要因に関する数値としてアクセル開度変化量ΔＡｘと出力トルクＴｘとの両方を、算出加速度として微分値ｖｘ’をそれぞれ用いており、変更部３５が異なっている。変更部３５は、第一判定ブロック３５ｂ、第二判定ブロック３５ｃ、及び第三判定ブロック３５ｇの三つの判定ブロックと、二つの論理回路３５ｄ、３５ｋとを有している。

具体的に、論理回路３５ｋは、ＡＮＤ回路である。この実施形態の変更部３５は、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値又は微分値ｖｘ’の絶対値の少なくとも一方が閾値を超えて、且つ、出力トルクＴｘが閾値を超えた場合に、時定数ｔｃを高時定数ｔｈにする。一方で、変更部３５は、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値、微分値ｖｘ’の絶対値、及び出力トルクＴｘの全てが閾値以下の場合は、時定数ｔｃを低時定数ｔｌにする。

図１２に例示する第六実施形態の路面勾配推定装置３０は、第三実施形態に対して、ＯＲ回路である論理回路３５ｄのみを有している。この実施形態の変更部３５は、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値、微分値ｖｘ’の絶対値、又は、出力トルクＴｘのいずれかが閾値を超えた場合に、時定数ｔｃを高時定数ｔｈにする。一方で、変更部３５は、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値、微分値ｖｘ’の絶対値、及び出力トルクＴｘの全てが閾値以下の場合は、時定数ｔｃを低時定数ｔｌにする。

図１３に例示する第七実施形態の路面勾配推定装置３０は、第五実施形態に対して、ＡＮＤ回路である論理回路３５ｋのみを有している。この実施形態の変更部３５は、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値、微分値ｖｘ’の絶対値、及び、出力トルクＴｘの全てが閾値を超えた場合に、時定数ｔｃを高時定数ｔｈにする。一方で、変更部３５は、アクセル開度変化量ΔＡｘの絶対値、微分値ｖｘ’の絶対値、又は出力トルクＴｘのいずれかが閾値以下の場合は、時定数ｔｃを低時定数ｔｌにする。

以上のように、既述した実施形態の路面勾配推定装置３０は、要因に関する数値を複数用いると共に、加算加速度を用いてフィルタ処理における時定数ｔｃを変更している。このように、パラメータとして三つ以上の値を用いることで、様々な要因により車両１０に生じるピッチング運動に起因する推定誤差の低減には有利になり、出力値θｘを高精度に推定することができる。

また、既述した実施形態の路面勾配推定装置３０は、パラメータとして複数の値を用いて閾値判定を行い、それぞれの判定結果を論理回路３５ｄ、３５ｋを用いて論理演算することで、フィルタ処理における時定数ｔｃの変更の自由度を増すことができる。これにより、車両１０ごと、車両１０の走行状況ごとなどにより異なるピッチング運動に起因する推定誤差の低減には有利になり、出力値θｘを高精度に推定することができる。

このように、変更部３５における論理回路は、ＯＲ回路、ＡＮＤ回路に限定されずに、例えば、ＮＯＴ回路やＸＯＲ回路などを用いてもよい。また、既述した実施形態においては、ＯＲ回路に代えてＡＮＤ回路を用いたり、ＡＮＤ回路の代わりにＯＲ回路を用いたりしてもよい。このように、論理回路については、状況に応じて生じるタイミングが異なるピッチング運動に対応させて、適時、変更するようにしてもよい。但し、アクセル開度Ａｘの大きさ及び駆動トルクＴｘなどの相関関係があるものの判定結果はＯＲ回路やＡＮＤ回路を用いることができる。一方、車両の駆動力を規定する要因に関する数値（Ａｘ、ΔＡｘ、Ｔｘ、ΔＴｘなど）の判定結果と微分値ｖｘ’又は加速度Ｇｘに基づいた値Ｇｘ（ＶＬＰＦ）の判定結果とはＯＲ回路が好ましい。

図１４に例示する第八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３２との間、加速度センサ２７と推定部３２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３２に出力する。

この実施形態のように、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３２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。また、車速ｖｘのノイズを除去するフィルタ部３４と、加速度Ｇｘのノイズを除去するフィルタ部とでそれぞれ時定数ｔｃを異ならせてもよい。

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し、ローパスフィルタの次数は高次でもよい。

１０ 車両
２２ アクセル開度センサ
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
θｚ 推定値
ｖｘ 車速
Ｇｘ 加速度
ΔＡｘ アクセル開度変化量
ｖｘ’ 微分値
ｔｃ 時定数

Claims (4)

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、
   その車両の駆動力を規定する要因に関する数値のうちの少なくとも一つを取得する要因取得手段と、
   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、
   前記要因取得手段により取得した要因に関する数値のうちの少なくとも一つ、及び、前記車速取得手段により取得した車速を時間微分した値又は前記加速度取得手段により取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値のどちらか一方の算出加速度を含むパラメータが入力されて、入力されたこのパラメータに応じて、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. 前記変更手段が、論理回路を有していて、前記パラメータのそれぞれが予め設定した閾値を超えるか否かの判定結果がその論理回路に入力されて、その論理回路の出力に基づいて、前記時定数を変更する構成にした請求項１に記載の路面勾配推定装置。
3. 前記閾値が、ピッチング運動による前記車両の姿勢変化の発生を特定できる値である請求項２に記載の路面勾配推定装置。
4. 車両の車速及びその車両の前後方向の加速度を取得し、取得し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、又は推定した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、
   前記車両の駆動力を規定する要因に関する数値を取得すると共に、取得した車速を時間微分した値又は取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値のどちらか一方の算出加速度を算出し、
   少なくとも一つの前記要因に関する数値と、前記算出加速度とを含むパラメータに応じて、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。