JP2019184412A - 車両の質量推定装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】路面条件が不明であっても走行中の車両の質量を精度よく推定できる車両の質量推定装置を提供する。【解決手段】車両の質量を推定する質量推定装置が提供される。質量推定装置は、データ取得部と、質量推定部とを備える。データ取得部は、車両の走行中に順次取得される計測データに基づいて、加速度及び駆動力のデータセットを順次取得する。質量推定部は、前記順次取得されるデータセットから、前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きが所定の範囲内に収まるデータセットを選別し、前記選別されたデータセットから特定される前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きに基づいて、前記質量を推定する。【選択図】図５

Description

本発明は、車両の質量を推定する質量推定装置、方法及びプログラムに関する。

車両には、快適な走行を補助するための様々なシステムが搭載されている。例えば、車両の燃費測定システム及びブレーキ制御システム等である。これらのシステムは、従来より、車両の質量をパラメータとして用いる。よって、システムが適切な制御を行うために、走行中の車両の質量を精度よく推定することが望まれる。しかしながら、車両の質量は、乗員の人数や荷物等の積載量によって、すなわち、車体にかかる積載荷重によって変化するため、車両の質量を精度よく推定することはしばしば困難である。

車両の質量変化の影響を受けるシステムは、上に挙げたものに限られない。例えば、動荷重半径（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｌｏａｄｅｄ Ｒａｄｉｕｓ；ＤＬＲ）方式のタイヤの減圧検出システム（Ｔｉｒｅ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ；ＴＰＭＳ）である。同システムは、タイヤの回転速度からタイヤの減圧を推定する。ＤＬＲ方式では、減圧タイヤは走行時につぶれることで動荷重半径が小さくなり、より高速に回転するようになる現象を利用している。ところが、タイヤの動荷重半径は、減圧によって小さくなるばかりではなく、積載荷重の増加によっても小さくなる。従って、車両の質量変化がタイヤの回転速度に与える影響を補正し、タイヤの減圧を精度よく検出するという面においても、走行中の車両の質量を精度よく推定することが重要である。

走行中の車両の質量Ｍは、運動方程式Ｍα＝Ｆ_e−Ｆ_a−Ｆ_r−Ｆ_gから推定することが可能である。ここで、αは車両の加速度であり、Ｆ_eはエンジンが出力する駆動力（以下、エンジン駆動力）であり、Ｆ_aは空気抵抗であり、Ｆ_rは転がり抵抗であり、Ｆ_gは、路面の傾斜により車両に作用する重力である。例えば、特許文献１も、同様の運動方程式に基づく車両の質量推定方法を開示している。

特許第５２１４７３８号

ところで、上で述べたＦ_r及びＦ_gは、路面の状態や傾斜等の条件（以下、路面条件という）によって変化する。このため、運動方程式を用いる方法では、路面条件の変化に伴うこれらの力Ｆ_r及びＦ_gの変化を考慮する必要がある。しかしながら、Ｆ_e及びＦ_aの情報は、車両に設置されるセンサ等の出力から比較的容易に取得することができる一方、Ｆ_r及びＦ_gを特定するための路面条件の情報の取得は必ずしも容易ではない。

本発明は、路面条件が不明であっても走行中の車両の質量を精度よく推定できる車両の質量推定装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１観点に係る質量推定装置は、データ取得部と、質量推定部とを備える。データ取得部は、車両の走行中に順次取得される計測データに基づいて、加速度及び駆動力のデータセットを順次取得する。質量推定部は、前記順次取得されるデータセットから、前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きが所定の範囲内に収まるデータセットを選別し、前記選別されたデータセットから特定される前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きに基づいて、前記質量を推定する。

本発明の第２観点に係る質量推定装置は、第１観点に係る質量推定装置であって、前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両のエンジンの駆動状態を示すエンジン情報を取得し、前記エンジン情報に基づいて前記駆動力を算出する。

本発明の第３観点に係る質量推定装置は、第２観点に係る質量推定装置であって、前記エンジン情報は、エンジントルク及び前記エンジンの回転数に関する情報を含む。

本発明の第４観点に係る質量推定装置は、第２観点又は第３観点に係る質量推定装置であって、前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両に装着された少なくとも１つのタイヤの回転速度を示すタイヤ回転情報を取得し、前記エンジン情報及び前記タイヤ回転情報に基づいて前記駆動力を算出する。

本発明の第５観点に係る質量推定装置は、第１観点から第４観点のいずれかに係る質量推定装置であって、前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両に装着された少なくとも１つのタイヤの回転速度を示すタイヤ回転情報を取得し、前記タイヤ回転情報に基づいて前記加速度を算出する。

本発明の第６観点に係る質量推定装置は、第１観点から第５観点のいずれかに係る質量推定装置であって、前記所定の範囲の下限値は、ドライバーを除く又はドライバーも含む積載荷重が加わらない状態における前記車両の質量である。

本発明の第７観点に係る質量推定装置は、第１観点から第６観点のいずれかに係る質量推定装置であって、前記所定の範囲の上限値は、前記車両に許容されている最大限の積載荷重が加わった状態における前記車両の質量である。

本発明の第８観点に係る質量推定装置は、第１観点から第７観点のいずれかに係る質量推定装置であって、減圧検出部をさらに備え、前記データ取得部は、前記車両に装着された全てのタイヤの回転速度を示すタイヤ回転情報を取得し、前記タイヤ回転情報に基づいて前記全てのタイヤの回転速度を算出する。前記減圧検出部は、前記全てのタイヤの回転速度に基づいて、前後のタイヤ同士の回転速度を比較する減圧指標値を算出し、前記減圧指標値を前記車両の質量で補正し、前記補正後の減圧指標値に基づいて、前記車両に装着された少なくとも１つのタイヤの減圧を検出する。

本発明の第９観点に係る質量推定方法は、車両の質量を推定する方法であって、以下のステップを備える。
（１）前記車両の走行中に順次取得される計測データに基づいて、加速度及び駆動力のデータセットを順次取得するステップ
（２）前記順次取得されるデータセットから、前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きが所定の範囲内に収まるデータセットを選別し、前記選別されたデータセットから特定される前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きに基づいて、前記質量を推定するステップ

本発明の第１０観点に係る質量推定プログラムは、車両の質量を推定するプログラムであって、以下のステップをコンピュータに実行させる。
（１）前記車両の走行中に順次取得される計測データに基づいて、加速度及び駆動力のデータセットを順次取得するステップ
（２）前記順次取得されるデータセットから、前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きが所定の範囲内に収まるデータセットを選別し、前記選別されたデータセットから特定される前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きに基づいて、前記質量を推定するステップ

本発明の第１観点によれば、路面条件が不明であっても走行中の車両の質量を精度よく推定することができる。

本発明の一実施形態に係る質量推定装置が車両に搭載された様子を示す模式図。 質量推定装置の電気的構成を示すブロック図。 質量推定処理の原理を説明する図。 質量推定処理の原理を説明する別の図。 質量推定処理の流れを示すフローチャート。 積載荷重とタイヤの動荷重半径のグラフ。 減圧検出機能を有する場合の質量推定装置の電気的構成を示すブロック図。 減圧判定処理の流れを示すフローチャート。

以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る質量推定装置、方法及びプログラムについて説明する。

＜１．質量推定装置の構成＞
図１は、本実施形態に係る質量推定装置２が車両１に搭載された様子を示す模式図である。車両１は、四輪車両であり、左前輪ＦＬ、右前輪ＦＲ、左後輪ＲＬ及び右後輪ＲＲを備えている。車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲには、各々、タイヤが装着されている。質量推定装置２は、乗員や荷物等の積載荷重によって変化する車両１の質量Ｍを推定する機能を備える。ここでいう車両１の質量Ｍには、車両１の車体質量に加え、乗員や荷物等の積載物の質量が含まれる。推定された質量Ｍのデータは、車両１の走行を補助する各種制御に利用される。例えば、推定された質量Ｍのデータは、車両１に搭載されているブレーキ制御システムに送信され、ブレーキ制御に利用される。別の例では、推定された質量Ｍのデータは、車両１に搭載されている燃費測定システムに送信され、燃費測定に利用される。また、別の例では、推定された質量Ｍのデータは、車両１に搭載されているタイヤの空気圧監視システム（Ｔｉｒｅ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ；ＴＰＭＳ）に送信され、タイヤの減圧判定に利用される。

本実施形態では、車両１の運動方程式に基づいて走行中の車両１の質量Ｍが推定される。本実施形態では、運動方程式に含まれる車両１の加速度αは、車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの車輪速に基づいて取得される。車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲには、各々、車輪速センサ６が装備されており、車輪速センサ６は、所定のサンプリング周期ΔＴで自身の取り
付けられた車輪の車輪速（すなわち、車輪に装着されたタイヤの回転速度）を示す情報（以下、タイヤ回転情報という）を検出する。車輪速センサ６は、質量推定装置２に通信線５を介して接続されており、各車輪速センサ６で検出されたタイヤ回転情報は、リアルタイムに質量推定装置２に送信される。

車輪速センサ６としては、走行中の車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの車輪速を検出できるものであれば、どのようなものでも用いることができる。例えば、電磁ピックアップの出力信号から車輪速を測定するタイプのセンサを用いることもできるし、ダイナモのように回転を利用して発電を行い、このときの電圧から車輪速を測定するタイプのセンサを用いることもできる。車輪速センサ６の取り付け位置も、特に限定されず、車輪速の検出が可能である限り、センサの種類に応じて、適宜、選択することができる。

また、本実施形態では、運動方程式に含まれる後述される駆動力Ｆは、以上のタイヤ回転情報に加え、車両１に装備されているエンジンの制御装置からのエンジン情報に基づいて算出される。エンジン情報は、車両１のエンジンの駆動状態を示す情報であり、エンジントルクｔ及びエンジンの回転数ｎに関する情報を含む。

図２は、質量推定装置２の電気的構成を示すブロック図である。図２に示されるとおり、質量推定装置２は、ハードウェアとしては車両１に搭載されている制御ユニットであり、Ｉ／Ｏインターフェース１１、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１３、ＲＡＭ１４、及び不揮発性で書き換え可能な記憶装置１５を備えている。Ｉ／Ｏインターフェース１１は、車輪速センサ６及び表示器３等の外部装置との通信を行うための通信装置である。ＲＯＭ１３には、車両１の各部の動作を制御するためのプログラム７が格納されている。プログラム７は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体８からＲＯＭ１３へと書き込まれる。ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１３からプログラム７を読み出して実行することにより、仮想的にデータ取得部２１及び質量推定部２６として動作する。データ取得部２１は、回転速度算出部２２、車速算出部２３、加速度算出部２４、及び駆動力算出部２５を含む。各部２１〜２６の動作の詳細は、後述する。記憶装置１５は、ハードディスクやフラッシュメモリ等で構成される。なお、プログラム７の格納場所は、ＲＯＭ１３ではなく、記憶装置１５であってもよい。ＲＡＭ１４及び記憶装置１５は、ＣＰＵ１２の演算に適宜使用される。

表示器３は、プログラム７を実行する制御ユニットとして実現される制御システムのユーザーインターフェースであり、例えば、液晶表示素子や液晶モニター等、任意の態様で実現することができる。なお、ここでいう制御システムには、質量推定装置２、ＴＰＭＳ、ブレーキ制御システム及び燃費測定システムが含まれる。表示器３の取り付け位置は、適宜選択することができるが、例えば、インストルメントパネル上等、ドライバーに分かりやすい位置に設けることが好ましい。制御ユニットがカーナビゲーションシステムに接続される場合には、カーナビゲーション用のモニターを表示器３として使用することも可能である。

＜２．質量推定の原理＞
以下、走行中の車両１の質量Ｍを推定するための原理について説明する。本実施形態に係る質量推定のアルゴリズムは、加速時の車両１の運動方程式に基づく。加速度αで走行中の質量Ｍの車両１には、エンジン駆動力Ｆ_e以外に空気抵抗Ｆ_a、転がり抵抗Ｆ_r、及び傾斜方向の重力（路面の傾斜により車両１に作用する重力）Ｆ_gが働くので、以下のような運動方程式が成り立つ。
Ｍα＝Ｆ_e−Ｆ_a−Ｆ_r−Ｆ_g （１）

これを変形して、
Ｆ＝Ｍα＋ｆ （１′）
とする。ただし、Ｆ＝Ｆ_e−Ｆ_a、ｆ＝Ｆ_r＋Ｆ_gである。以下、Ｆを駆動力、ｆを路面抵抗力という。

式（１′）は、横軸を加速度α、縦軸を駆動力Ｆとしたグラフ上で、直線として表される。従って、加速度αと駆動力Ｆのデータセットにより、αとＦとの関係を表す回帰直線Ｌを特定することができれば、Ｍ＝Ｍ′であるため、その傾きＭ′に基づいて車両１の質量Ｍを推定することができる。回帰直線Ｌの切片をｆ′とすると、Ｌの式は以下のようになる。
Ｌ：Ｆ＝Ｍ′α＋ｆ′

エンジン駆動力Ｆ_eは、車両１のエンジンが出力する駆動力である。空気抵抗Ｆ_aは、車両１の速度Ｖの二乗に比例して大きくなる抵抗力であり、車両１の走行方向とは反対の方向に働く。後述するように、加速度α、エンジン駆動力Ｆ_e及び空気抵抗Ｆ_aは、車両１の走行中に取得されるエンジン情報及びタイヤ回転情報を含む計測データに基づいて算出することができる。

転がり抵抗Ｆ_rは、車両１のタイヤの変形によって生じるエネルギー損失や、タイヤと路面との摩擦等を原因として発生する抵抗力である。転がり抵抗Ｆ_rの大きさは、転がり抵抗係数μ、路面の傾斜角θ、及び重力加速度ｇを用い、以下の式（２）に従って算出される。なお、転がり抵抗係数μは、アスファルト面であるか砂利道であるか雪道であるかや、濡れているか乾いているか等のタイヤの転がり易さに影響を与える路面の状態に依存する係数である。
Ｆ_r＝μＭｇcosθ （２）

また、傾斜方向の重力Ｆ_gの大きさは、以下の式（３）に従って算出される。傾斜方向の重力Ｆ_gの符号は、車両１が路面を上るときは正となり、路面を下るときは負となる。
Ｆ_g＝Ｍｇsinθ （３）

なお、転がり係数μは、路面の状態にもよるが、一般的には１よりもはるかに小さい係数である。このため、路面抵抗力ｆにおいては、転がり抵抗Ｆ_rよりも傾斜方向の重力Ｆ_gによる影響が支配的なことが多い。

運動方程式（１）に基づいて、車両１の質量Ｍを算出しようとすると、路面抵抗力ｆを考慮しなければならない。このとき、式（２）及び（３）が示すように、路面抵抗力ｆは、路面の状態及び傾斜角θといった、路面条件の影響を受けて変化する。しかし、路面条件のデータを取得するには、特別な装備が必要なことが多い。よって、これを取得することは必ずしも容易ではなく、路面抵抗力ｆを正しく評価することはしばしば困難である。

ただし、式（２）及び（３）が示すように、路面抵抗力ｆは、路面条件が一定であれば変化しない。そこで、本発明者らは、路面条件が概ね変化せず、実質的に駆動力Ｆのみが加速度αに影響を与えているときのαとＦのデータセットを選別し、これに基づいて車両１の質量Ｍを推定することを考えた。ここで、図３を参照されたい。図３のグラフは、横軸が加速度α、縦軸が駆動力Ｆであり、車両１が区間１、区間２、区間３及び区間４を走行したときのαとＦのデータセットがプロットされている。

区間２は、路面条件が一定の区間である。そのため、区間２に属する加速度αと駆動力Ｆのデータセットに基づく回帰直線Ｌ２の傾きＭ′は、車両１の質量Ｍを精度よく表す値となる。同様に、区間４も、路面条件が一定の区間である。従って、区間４に属するデータセットに基づく回帰直線Ｌ４の傾きＭ′も、質量Ｍを精度よく表す値となる。ただし、区間２と区間４とでは、路面条件が異なる。そのため、回帰直線Ｌ２とＬ４とは、切片ｆ′が異なるが、互いに略平行な直線となる。一方、区間１及び区間３は、いずれも路面条件が変化している区間である。そのため、区間１及び区間３にそれぞれ属するデータセットに基づく回帰直線Ｌ１及びＬ３の傾きＭ′は、回帰直線Ｌ２及びＬ４の傾きＭ′とは大きく異なり、車両１の質量Ｍから大きく乖離する。

以上より、順次取得される加速度αと駆動力Ｆのデータセットの中から、区間１及び区間３のような路面条件が一定でない区間のデータセットをリジェクトして、区間２及び区間４のような路面条件が一定の区間のデータセットのみを抽出し、これに基づいて回帰直線Ｌを特定すれば、車両１の質量Ｍを精度よく推定可能となる。また、路面条件が一定であっても、区間２と区間４のように路面条件が互いに異なる区間を区別して回帰直線Ｌを特定すれば、さらに質量Ｍの推定精度が向上すると考えられる。

ところで、車両１の質量Ｍが実際に取り得る値には、一定の限度がある。本発明者は、このことを利用すれば、路面条件が概ね一定の区間のデータセットを容易に選別できることを見出した。具体的には、車両１の質量Ｍは、空車状態の車両１の質量ｍ１未満になることがなく、また、最大積載状態の質量ｍ２を超過することはないと考えられる。空車状態とは、車両１の車体に標準的な体重のドライバーの積載荷重のみが加えられている状態（すなわち、ドライバーを除いて積載荷重が加えられていない状態）か、ドライバーを含めて積載荷重が加えられていない状態である。最大積載状態とは、車両１に許容される最大限の荷重が車両１に加えられた状態である。このような下限値ｍ１及び上限値ｍ２を予め質量推定装置２に記憶しておき、これらのｍ１及びｍ２で決定される範囲を傾きＭ′の傾き条件とする（図４参照）。そして、あるデータセットの回帰直線Ｌの傾きＭ′が傾き条件ｍ１≦Ｍ′≦ｍ２を満たす場合にのみ、そのデータセットを採用し、その傾きＭ′を車両１の質量Ｍと推定することができる。一方、傾きＭ′が傾き条件を満たさない場合は、そのデータセットをリジェクトし、質量Ｍの推定に用いないようにすることができる。

＜３．質量推定処理＞
以下、図５を参照しつつ、これらの知見に基づく車両１の質量Ｍを推定するための質量推定処理について説明する。図５に示す質量推定処理は、例えば、エンジンのスイッチがＯＮにされたときに開始し、停車後、一定時間が経過すると終了する。

まず、ステップＳ１〜Ｓ４では、データ取得部２１により、後の解析に必要なデータが取得される。ステップＳ１では、タイヤの回転速度ｖ１〜ｖ４が算出される。ｖ１〜ｖ４は、それぞれ車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲに装着されたタイヤの回転速度である。ここでは、回転速度算出部２２が、車輪速センサ６から時々刻々送信されてくるタイヤ回転情報を取得し、これに基づいてｖ１〜ｖ４を算出する。

続くステップＳ２では、車速算出部２３が、タイヤの回転速度ｖ１〜ｖ４から車両１の速度（以下、車速という）Ｖを算出する。車速Ｖは、タイヤの回転速度にタイヤの直径ｄを乗じることにより算出することができる。このとき、車速Ｖは、いずれか１つのタイヤの回転速度から算出することもできるし、複数のタイヤ（タイヤ全輪の場合を含む）の回転速度を平均して算出することもできる。このとき、駆動輪タイヤのスリップの影響を排除するため、従動輪タイヤの回転速度を用いることが好ましく、従動輪２輪のタイヤの回転速度の平均値を用いることがより好ましい。本実施形態の車両１は、ＦＦ（フロントドライブ・フロントエンジン）車であり、車輪ＦＬ，ＦＲが駆動輪、車輪ＲＬ，ＲＲが従動輪である。従って、車速Ｖは、以下の式に従って算出される。
Ｖ＝（ｖ３・ｄ＋ｖ４・ｄ）／２

続くステップＳ３では、加速度算出部２４が、車両１の加速度αを算出する。本実施形態では、加速度αは、車速Ｖを微分することにより算出される。なお、加速度αは、ステップＳ１で取得されたタイヤの回転速度を微分して回転加速度を算出した後、これに直径ｄを乗じることにより算出することもできる。この場合も、いずれか１つのタイヤの回転加速度から算出してもよいし、複数のタイヤの回転加速度を平均して算出してもよい。加速度αは、記憶装置１５又はＲＡＭ１４に格納される。

続くステップＳ４では、駆動力算出部２５が駆動力Ｆを算出する。駆動力Ｆは、上述した定義式のとおり、エンジン駆動力Ｆ_e及び空気抵抗Ｆ_aから算出される。エンジン駆動力Ｆ_e及び空気抵抗Ｆ_aは、それぞれ以下の式に従って算出される。
Ｆ_e＝η・（ｎ／Ｖ）・２πｔ
Ｆ_a＝ｋＶ²

ただし、ｎはエンジンの回転数［ｒｐｓ］、ｔはエンジントルク［Ｎｍ］である。駆動力算出部２５は、エンジンの制御装置から時々刻々送信されてくるエンジン情報を取得し、これに基づいてエンジンの回転数ｎ及びエンジントルクｔを算出する。また、η及びｋは、車両１に固有の定数である。定数η、ｋは、予め実験又はシミュレーションにより特定され、車両１の記憶装置１５又はＲＯＭ１３内に格納されている。駆動力Ｆは、直前のステップＳ３で取得された加速度αに関連付けて、記憶装置１５又はＲＡＭ１４に格納される。すなわち、αとＦとは、データセットとして組み合わせられ、記憶装置１５又はＲＡＭ１４に格納される。図５に示すとおり、ステップＳ１〜Ｓ４は繰り返し実行される。従って、αとＦのデータセットは、記憶装置１５又はＲＡＭ１４内に徐々に蓄積されてゆく。

続くステップＳ５では、データ取得部２１は、ステップＳ１〜Ｓ４で取得された最新の加速度αと駆動力Ｆのデータセットが有効か否かを判定し、有効と判定した場合には、ステップＳ６に進む。一方、有効でないと判定した場合には、これまでに蓄積されているαとＦのデータセットを記憶装置１５又はＲＡＭ１４内から消去して、ステップＳ１に戻り、さらに次のαとＦのデータセットを取得する。データセットが有効であるとは、αとＦのデータセットの精度が、質量推定処理に使用できる程度に高いことをいう。すなわち、ギアチェンジ中やブレーキ中に取得されたαとＦのデータセットは、大きく変動し、質量推定の精度に悪影響を及ぼすため、そのようなときに得られたデータセットは有効でないと判定する。なお、本実施形態では、ギアチェンジやブレーキ操作が行われたか否かの判定は、エンジン情報に含まれるエンジンの回転数ｎや、ブレーキ制御システムから取得されるブレーキ圧等の情報に基づいて行われる。

続くステップＳ６では、データ取得部２１は、記憶装置１５又はＲＡＭ１４内に蓄積されている加速度αと駆動力Ｆのデータセットが所定数Ｎ１（Ｎ１は、２以上の整数）以上であるかを判定する。所定数Ｎ１以上であると判定した場合には、ステップＳ７に進む。一方、所定数Ｎ１未満であると判定した場合には、ステップＳ１に戻り、さらに次のαとＦのデータセットを取得する。すなわち、有効で連続した所定数Ｎ１以上のαとＦのデータセットが取得された場合に、そのようなデータセットに対してステップＳ７が実行される。

ステップＳ５及びＳ６は、順次取得される加速度αと駆動力Ｆのデータセットから、局所区間に属するデータセットを抽出するステップである。本実施形態では、ステップＳ６が終了した時点では、この局所区間に属する、有効で途切れのない所定数Ｎ１以上のαとＦのデータセットが、記憶装置１５又はＲＡＭ１４内に蓄積されている。続くステップＳ７では、質量推定部２６が、記憶装置１５又はＲＡＭ１４内に蓄積されているαとＦのデータセットの回帰直線Ｌを特定する。すなわち、傾きＭ′が算出される。回帰直線Ｌの特定方法は、特に限定されず、例えば、最小二乗法を用いることができる。また、演算の効率化のために、逐次最小二乗法を用いることもできる。この場合、ステップＳ５で新たに有効なデータセットが取得される度に、傾きＭ′が更新されながら算出される。

続くステップＳ８では、質量推定部２６が、記憶装置１５又はＲＯＭ１３に格納された傾き条件の下限値ｍ１及び上限値ｍ２に基づいて、ステップＳ７で算出された傾きＭ′が傾き条件を満たしているか否かを判定する。質量推定部２６は、Ｍ′が傾き条件を満たさないと判定した場合、このＭ′をリジェクトし、記憶装置１５又はＲＡＭ１４内に蓄積されているαとＦのデータセットを消去する。その後、ステップＳ１に戻り、さらに同様のステップを繰り返す。一方、傾き条件を満たしていると判定した場合は、処理はステップＳ９に進む。なお、ステップＳ８は、続くステップＳ９で質量Ｍの推定に使用される傾きＭ′を選別するステップである。これは、質量Ｍの推定に使用されるべき加速度αと駆動力Ｆのデータセットを選別していることに他ならない。ステップＳ８では、路面条件が概ね一定であり、路面抵抗力ｆが概ね変化しない区間のデータセットが選別される。

ステップＳ９では、質量推定部２６は、傾きＭ′に基づいて車両の質量Ｍを推定し、ＲＡＭ１４又は記憶装置１５に格納する。なお、単にＭ＝Ｍ′とすることもできるが、本実施形態では、推定の精度を向上させるべく、質量Ｍがカルマンフィルタを用いた逐次計算により推定される。逐次計算では、最新の回帰直線の傾きＭ′、切片ｆ′及び推定値の分散を表す共分散行列（２×２行列）の４つの成分がＲＡＭ１４又は記憶装置１５に格納される。なお、逐次計算のための初期値は予め設定され、ＲＯＭ１３又は記憶装置１５に格納されている。このようにして、逐次計算により質量Ｍが算出される場合には、過去の多量のデータに基づいて精度よく質量Ｍを推定することができる一方、記憶しておくべきデータは最新の６変数の値のみで足りる。従って、必要となるメモリの容量が少なくて済み、さらに演算負荷も低減される。ステップＳ９が終わると、ステップＳ１に戻り、同様のステップが繰り返される。

本実施形態に係る以上の質量推定のアルゴリズムによれば、路面条件が不明であっても、車両１に搭載された車輪速センサ６やエンジンの制御装置からの情報に基づいて、車両の質量を精度よく推定することができる。また、車輪速の周波数スペクトルの変化に基づいて車両１の質量Ｍを推定する方法とは異なり、車輪速センサ６のＳ／Ｎ比が小さい場合にも車両１の質量Ｍを精度よく推定することができる。

＜４.適用例＞
上記実施形態に係る質量推定処理により推定された質量Ｍは、例えばＤＬＲ方式のタイヤ空気圧監視システムに利用することができる。ＤＬＲ方式の減圧検出処理では、減圧タイヤは走行時につぶれることで動荷重半径（ＤＬＲ）が小さくなり、より高速に回転するようになる現象を利用している。そして、減圧を評価するための減圧指標値として、所定のタイヤ同士の回転速度ｖ１〜ｖ４を比較する３つの指標値ＤＥＬ１〜ＤＥＬ３を用いる。指標値ＤＥＬ１〜ＤＥＬ３は、例えば、以下の式に従って算出される。
ＤＥＬ１＝｛（ｖ１＋ｖ４）／（ｖ２＋ｖ３）−１｝×１００（％）
ＤＥＬ２＝｛（ｖ１＋ｖ２）／（ｖ３＋ｖ４）−１｝×１００（％）
ＤＥＬ３＝｛（ｖ１＋ｖ３）／（ｖ２＋ｖ４）−１｝×１００（％）

上記の指標値のうち、ＤＥＬ１は対角に位置するタイヤ同士の回転速度ｖ１〜ｖ４を比較し、ＤＥＬ２は前後のタイヤ同士の回転速度ｖ１〜ｖ４を比較し、ＤＥＬ３は左右のタイヤ同士の回転速度ｖ１〜ｖ４を比較する指標値である。また、ＤＥＬ１は、回転速度ｖ１，ｖ４が大きい程大きくなり且つ回転速度ｖ２，ｖ３が大きい程小さくなる、或いは、回転速度ｖ２，ｖ３が大きい程大きくなり且つ回転速度ｖ１，ｖ４が大きい程小さくなる。ＤＥＬ２は、回転速度ｖ１，ｖ２が大きい程大きくなり且つ回転速度ｖ３，ｖ４が大きい程小さくなる、或いは、回転速度ｖ３，ｖ４が大きい程大きくなり且つ回転速度ｖ１，ｖ２が大きい程小さくなる。ＤＥＬ３は、回転速度ｖ１，ｖ３が大きい程大きくなり且つ回転速度ｖ２，ｖ４が大きい程小さくなる、或いは、回転速度ｖ２，ｖ４が大きい程大きくなり且つ回転速度ｖ１，ｖ３が大きい程小さくなる。

ところで、タイヤの動荷重半径は、減圧によって小さくなるが、積載荷重が加わることによっても小さくなる。図６は、タイヤが減圧していない正常内圧時（ＮＰ時）と２０％減圧時の２つの場合について、積載荷重（Ｌｏａｄ[ｋＮ]）に対するタイヤの動荷重半径（ＤＬＲ[ｍｍ]）をプロットしたグラフである。グラフから分かるように、タイヤが正常内圧で積載荷重が約５（ｋＮ）である場合、及びタイヤが２０％減圧しており積載荷重が約３．５（ｋＮ）である場合で、共にタイヤの動荷重半径が約３４７（ｍｍ）である。従って、単に積載荷重が加わってタイヤがつぶれている場合と、減圧によってタイヤがつぶれている場合とを識別できない。その結果として、実際には正常な内圧であるにもかかわらず、減圧指標値ＤＥＬが閾値を超えてしまい、システムの誤警報を引き起こしやすくなる。あるいは、実際には異常な内圧であるにもかかわらず、ＤＥＬが閾値を超えない事態も生じ得る。

上述した３つの指標値のうち、前後のタイヤ同士の回転速度を比較するＤＥＬ２は特に車両１の荷重変化の影響を受けやすい。積載荷重は、主として乗員の質量やトランクに積載される荷物によるものであるから、積載荷重の増減の影響が主として後輪タイヤの動荷重半径に及ぶためである。従って、車両１の荷重変化がＤＥＬ２に及ぼす影響をキャンセルするように補正することで、減圧検出の精度を向上させることができる。この補正処理に、上述の処理によって推定された質量Ｍを利用することができる。

図７は、減圧検出機能が追加された質量推定装置２の電気的構成を示す図である。この例では、ＣＰＵ１２がプログラム７を読み出して実行することにより、さらに減圧検出部２７及び減圧警報部２８として動作する。減圧検出部２７は、減圧指標値ＤＥＬ１〜ＤＥＬ３を算出し、予め定められた閾値と比較して、各タイヤの減圧条件を満たすか否かを判定する。減圧警報部２８は、タイヤが減圧していると判定された場合に、警報を発生させ、減圧が起きている旨をユーザに伝える。

以下、図８を参照しつつ、タイヤＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの減圧を検出するための減圧検出処理について説明する。以下の処理は上述した質量推定処理と並行して実行される。ステップＳ２１では、減圧検出部２７が、データ取得部２１により取得されたタイヤの回転速度ｖ１〜ｖ４に基づいて、上述の式に従って減圧指標値ＤＥＬ１〜ＤＥＬ３をそれぞれ算出する。

ステップＳ２２では、減圧検出部２７が、ＲＡＭ１４又は記憶装置１５に格納されている最新の質量Ｍのデータを取得して、ＤＥＬ２の荷重補正を行う。ＤＥＬ２の荷重補正の方法は、例えば、特開２０１２−２０２８３６号公報に記載されている手法を用いることができる。具体的には、下式に従って補正することができる。ただし、下式において、ＤＥＬ２′とは補正後のＤＥＬ２であり、Ｃ１は、補正係数であり、ＤｉｆＬは、標準内圧で学習したときの車両１の質量と現在（走行時）の車両１の質量（質量推定処理により推定された質量Ｍ）との差分である。Ｃ１は、標準内圧において複数の積載条件で実験走行を行うことにより、車両毎に事前に求めておくことができる。
ＤＥＬ２′＝ＤＥＬ２−Ｃ１×ＤｉｆＬ

ステップＳ２３では、減圧検出部２７が、予め記憶装置１５又はＲＯＭ１３に格納されている閾値と、算出されたＤＥＬ１、ＤＥＬ２′及びＤＥＬ３とを比較して、タイヤが減圧しているか否かの判定を行う。その結果、いずれのタイヤも減圧していると判定されなければ、処理はＳ２１に戻る。いずれかのタイヤが減圧していると判定されれば、処理はステップＳ２４に進む。

ステップＳ２４では、減圧警報部２８が表示器３を介して警報を出力する。このとき、表示器３は、どのタイヤが減圧しているかを区別して警報することもできるし、いずれかのタイヤが減圧していることのみを示すように警報することもできる。また、減圧警報は、音声出力の態様で実行することもできる。

＜５．変形例＞
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。例えば、以下の変更が可能である。また、以下の変形例の要旨は、適宜組み合わせることができる。

＜５−１＞
車両１の加速度α及び駆動力Ｆのデータの取得方法は、上記実施形態で説明されたものに限定されない。例えば、加速度αは、車両１に装備された加速度センサによっても取得することができる。また、駆動力Ｆは、車両１に装備されたホイールトルクセンサの出力値に基づいて取得することもできる。

＜５−２＞
上記実施形態に係る質量推定処理では、車両の質量Ｍが繰り返し算出され、カルマンフィルタを用いることにより更新される。しかしながら、１回の走行につき、傾き条件を満たす傾きＭ′のデータを質量Ｍのデータとして１回算出するだけでもよい。

＜５−３＞
ステップＳ２，Ｓ３，Ｓ４が実行される順序は、上述の順序に限られない。例えば、ステップＳ３とステップＳ４とを同時に並行して実行することも可能である。また、ステップＳ２とステップＳ３とを同時に並行して実行してもよいし、ステップＳ３の後にステップＳ２を実行することも可能である。

＜５−４＞
上記実施形態に係る車両の質量推定装置は、四輪車両において駆動方式に限られることはなく、ＦＦ車両、ＦＲ車両、ＭＲ車両、４ＷＤ車両のいずれにも適用することができる。さらに、四輪車両に限られず、三輪車両又は六輪車両などにも適用することができる。

ＦＦ（フロントエンジン・フロントドライブ）四輪車を、積載荷重が異なる２つの条件下でテスト走行させた。条件１は１名の乗員（ドライバー）のみが積載荷重として加わった状態であり、条件２はさらに積載荷重が加わった状態である。そして、実施例として、上記実施形態に係る質量推定処理のアルゴリズムに従ってテスト走行時の車両の質量を推定し、実測値と比較したところ、表１の結果が得られた。比較例は、上記実施形態に係る質量推定処理からステップＳ８の傾き条件による判定を省略し、路面条件の変化を考慮しない方式による質量推定結果である。この結果からは、上記実施形態に係る質量推定処理のアルゴリズムの精度の高さが確認された。

１ 車両
２ 質量推定装置
３ 表示器
６ 車輪速センサ
２１ データ取得部
２６ 質量推定部
２７ 減圧検出部
２８ 減圧警報部
ＦＬ 左前輪
ＦＲ 右前輪
ＲＬ 左後輪
ＲＲ 右後輪
ｖ１〜ｖ４ 車輪速
Ｖ 車速
α 加速度
Ｍ 車両１の質量
Ｆ 駆動力
Ｆ_e エンジン駆動力
Ｆ_a 空気抵抗
ｎ エンジンの回転数
ｔ エンジントルク
ＤＥＬ２ 減圧指標値

Claims (10)

1. 車両の質量を推定する質量推定装置であって、
   前記車両の走行中に順次取得される計測データに基づいて、加速度及び駆動力のデータセットを順次取得するデータ取得部と、
   前記順次取得されるデータセットから、前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きが所定の範囲内に収まるデータセットを選別し、前記選別されたデータセットから特定される前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きに基づいて、前記質量を推定する質量推定部と
   を備える、
   質量推定装置。
2. 前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両のエンジンの駆動状態を示すエンジン情報を取得し、前記エンジン情報に基づいて前記駆動力を算出する、
   請求項１に記載の質量推定装置。
3. 前記エンジン情報は、エンジントルク及び前記エンジンの回転数に関する情報を含む、
   請求項２に記載の質量推定装置。
4. 前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両に装着された少なくとも１つのタイヤの回転速度を示すタイヤ回転情報を取得し、前記エンジン情報及び前記タイヤ回転情報に基づいて前記駆動力を算出する、
   請求項２又は３に記載の質量推定装置。
5. 前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両に装着された少なくとも１つのタイヤの回転速度を示すタイヤ回転情報を取得し、前記タイヤ回転情報に基づいて前記加速度を算出する、
   請求項１から４のいずれかに記載の質量推定装置。
6. 前記所定の範囲の下限値は、ドライバーを除く又はドライバーも含む積載荷重が加わらない状態における前記車両の質量である、
   請求項１から５のいずれかに記載の質量推定装置。
7. 前記所定の範囲の上限値は、前記車両に許容されている最大限の積載荷重が加わった状態における前記車両の質量である、
   請求項１から６のいずれかに記載の質量推定装置。
8. 前記データ取得部は、前記車両に装着された全てのタイヤの回転速度を示すタイヤ回転情報を取得し、前記タイヤ回転情報に基づいて前記全てのタイヤの回転速度を算出し、
   前記全てのタイヤの回転速度に基づいて、前後のタイヤ同士の回転速度を比較する減圧指標値を算出し、前記減圧指標値を前記車両の質量で補正し、前記補正後の減圧指標値に基づいて、前記車両に装着された少なくとも１つのタイヤの減圧を検出する減圧検出部
   をさらに備える、
   請求項１から７のいずれかに記載の質量推定装置。
9. 車両の質量を推定する質量推定方法であって、
   前記車両の走行中に順次取得される計測データに基づいて、加速度及び駆動力のデータセットを順次取得するステップと、
   前記順次取得されるデータセットから、前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きが所定の範囲内に収まるデータセットを選別し、前記選別されたデータセットから特定される前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きに基づいて、前記質量を推定するステップと、
   を備える、
   質量推定方法。
10. 車両の質量を推定する質量推定プログラムであって、
    前記車両の走行中に順次取得される計測データに基づいて、加速度及び駆動力のデータセットを順次取得するステップと、
    前記順次取得されるデータセットから、前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きが所定の範囲内に収まるデータセットを選別し、前記選別されたデータセットから特定される前記加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きに基づいて、前記質量を推定するステップと、
    をコンピュータに実行させる、
    質量推定プログラム。