JP2020111189A - Control device for lean vehicle and overturn prediction method - Google Patents

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Abstract

To hasten execution of control for an overturning state.SOLUTION: A control device for a lean vehicle that turns and travels while inclining a vehicle body toward a side, comprises: an overturn prediction unit that, based on information from at least one sensor that detects a state of the vehicle, predicts an occurrence of future overturn; and a control unit that, in the event that future overturn is predicted by the overturn prediction unit, executes overturn preparation control corresponding to the overturn.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、自動二輪車のように車体を側方に傾けて旋回走行するリーン車両の制御装置及び転倒予測方法に関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a lean vehicle control device and a fall prediction method for leaning a vehicle such as a motorcycle that leans laterally and turns.

特許文献1は、車体の傾斜角度を検出する転倒センサを備えた自動二輪車を開示している。その自動二輪車の制御装置は、転倒センサが車体の転倒を判断すると、燃料噴射や点火を停止するとともに燃料供給用のポンプを停止する。 Patent Document 1 discloses a motorcycle including a tipping sensor that detects a tilt angle of a vehicle body. When the fall sensor determines that the vehicle body falls, the control device for the motorcycle stops fuel injection and ignition and also stops the fuel supply pump.

特開2004−093537号公報JP, 2004-093537, A

しかし、特許文献1の技術では、転倒の誤判断を防ぐために、転倒状態が所定時間にわたって継続して検出されたときに転倒と判断してエンジンを停止させる転倒制御を行う。このため、転倒が発生してからエンジンを停止させる制御を実行するまでに時間が掛かり、転倒状態のための制御の実行が遅れてしまう。 However, in the technique of Patent Document 1, in order to prevent an erroneous determination of a fall, when the fall state is continuously detected for a predetermined time, it is determined to be a fall and the engine is stopped. Therefore, it takes time to execute the control for stopping the engine after the occurrence of the fall, and the execution of the control for the fall state is delayed.

そこで本発明は、転倒状態のための制御の実行を早めることを目的とする。 Then, this invention aims at accelerating the execution of the control for a fall state.

本開示の一態様に係るリーン車両の制御装置は、車体を側方に傾けて旋回走行するリーン車両の制御装置であって、前記車両の状態を検出する少なくとも1つのセンサの情報に基づいて、将来の転倒の発生を予測する転倒予測部と、前記転倒予測部によって将来の転倒が予測されると、転倒前に、前記転倒に対応する転倒準備制御を実行する制御部とを、備える。 A lean vehicle control device according to an aspect of the present disclosure is a lean vehicle control device that turns while leaning a vehicle body to the side, and based on information of at least one sensor that detects a state of the vehicle, A fall prediction unit that predicts future fall occurrence, and a control unit that executes fall preparation control corresponding to the fall before the fall when the future fall prediction is predicted by the fall prediction unit.

前記構成によれば、将来の転倒が予測されると、転倒前の走行中に、将来の転倒に対応する転倒準備制御を実行する。これによって、転倒後に転倒に対応する制御を実行する場合に比べて、制御開始を早めることができ、制御の応答遅れを抑制できる。 According to the above configuration, when a future fall is predicted, the fall preparation control corresponding to the future fall is executed during traveling before the fall. As a result, the control can be started earlier and the control response delay can be suppressed as compared with the case where the control corresponding to the fall is executed after the fall.

一例として、前記転倒準備制御は、転倒時における車体挙動の変動を小さくする制御を含む構成としてもよい。 As an example, the fall preparation control may be configured to include control for reducing fluctuations in vehicle body behavior during a fall.

前記構成によれば、転倒過渡期における車体変動を小さくすることができ、転倒における車体ダメージを抑制できる。 According to the above configuration, it is possible to reduce the fluctuation of the vehicle body during the transition period of the fall and to suppress the damage to the vehicle body during the fall.

一例として、前記転倒準備制御は、運転操作子の操作量に基づく動作を抑制または無効とする制御を含む構成としてもよい。たとえば運転操作子として、アクセルグリップ、ブレーキペダル、ブレーキレバーなどが想定される。この場合、転倒準備制御は、電子制御スロットル装置又は電子制御ブレーキの少なくとも1つの変化を小さくする制御を含む構成としてもよい。 As an example, the fall preparation control may include a control for suppressing or invalidating the operation based on the operation amount of the driving operator. For example, the driver may be an accelerator grip, a brake pedal, a brake lever, or the like. In this case, the fall preparatory control may be configured to include control for reducing at least one change in the electronically controlled throttle device or the electronically controlled brake.

前記構成によれば、転倒過渡期における車体挙動の不所望な変化を防ぐことができ、転倒における車体ダメージを抑制できる。 According to the above configuration, it is possible to prevent an undesired change in the vehicle body behavior during the fall transition period, and it is possible to suppress the vehicle body damage during the fall.

一例として、前記転倒準備制御は、前記車体の可動部の駆動を抑制又は停止させる制御を含む構成としてもよい。 As an example, the fall preparation control may include a control for suppressing or stopping the driving of the movable portion of the vehicle body.

前記構成によれば、転倒過渡期において、車体の可動部(例えば、車輪、エンジン、チェーン、ラジエータファン等)の駆動が継続することを防ぐことができ、転倒における車体ダメージを抑制できる。 According to the above configuration, it is possible to prevent the driving of the movable parts of the vehicle body (for example, the wheels, the engine, the chain, the radiator fan, etc.) from continuing during the fall transition period, and it is possible to suppress the vehicle damage in the fall.

一例として、前記転倒予測部は、運転者の操作量に関する操作状態と、前記車体の挙動に関する挙動状態とに基づいて、将来の転倒の発生を予測する構成としてもよい。 As an example, the fall prediction unit may be configured to predict the future occurrence of a fall based on an operation state relating to a driver's operation amount and a behavior state relating to the behavior of the vehicle body.

前記構成によれば、車体挙動と運転操作とに基づいて転倒予測することで、運転操作に起因して車体挙動に変化が現れる前に転倒予測できる。これによって将来の転倒の発生を比較的早い段階で予測できる。よって、転倒状態のための制御の実行を早めることに貢献できる。 According to the above configuration, by performing the fall prediction based on the vehicle behavior and the driving operation, it is possible to predict the fall before the vehicle behavior changes due to the driving operation. This makes it possible to predict the future occurrence of falls at a relatively early stage. Therefore, it can contribute to hastening the execution of the control for the fall state.

前記転倒予測部は、前記挙動状態及び前記操作状態のうち一方の状態の時間変化に基づく指標が、前記挙動状態及び前記操作状態のうち他方の状態に基づいて決定される許容範囲を逸脱したと判断すると、将来の転倒の発生を予測する構成としてもよい。 The fall prediction unit determines that an index based on a temporal change in one of the behavior state and the operation state deviates from an allowable range determined based on the other state of the behavior state and the operation state. When judged, it may be configured to predict the occurrence of future falls.

前記構成によれば、操作状態又は挙動状態の時間変化を指標とすることで好適に将来の転倒を予測できる。 According to the above-mentioned composition, future fall can be predicted suitably by using time change of an operation state or a behavior state as an index.

前記転倒予測部は、駆動輪の滑り量と、前記駆動輪に与えられる前後方向の力とのそれぞれの時間変化に基づいて、将来の転倒の発生を予測する構成としてもよい。 The fall prediction unit may be configured to predict the future occurrence of a fall based on the temporal changes in the slip amount of the drive wheel and the longitudinal force applied to the drive wheel.

前記構成によれば、スリップダウンやハイサイドによる転倒を予測しやすい。 According to the above configuration, it is easy to predict slipdown or falls due to high side.

一例として、前記転倒予測部は、操舵軸の舵角と、前記車体のリーン角とのそれぞれの時間変化に基づいて、将来の転倒の発生を予測する構成としてもよい。 As an example, the fall prediction unit may be configured to predict the future occurrence of a fall based on the changes over time of the steering angle of the steering shaft and the lean angle of the vehicle body.

前記構成によれば、操舵輪の過操舵による転倒を予測しやすい。 According to the above configuration, it is easy to predict a fall due to oversteering of the steered wheels.

一例として、前記転倒予測部は、駆動輪の滑り量と、前記車体のリーン角とのそれぞれの時間変化に基づいて、将来の転倒の発生を予測する構成としてもよい。 As an example, the fall prediction unit may be configured to predict the future occurrence of a fall based on the changes over time of the slip amount of the drive wheels and the lean angle of the vehicle body.

前記構成によれば、スリップダウンによる転倒を予測しやすい。 According to the above configuration, it is easy to predict a fall due to slipdown.

前記転倒準備制御は、電子制御サスペンション又はステアリングダンパの少なくとも1つの変化を小さくする制御を含む構成としてもよい。 The fall preparation control may include a control for reducing a change in at least one of the electronically controlled suspension and the steering damper.

前記構成によれば、転倒時に車両が大きく動くことが防止され、ダメージを好適に抑制できる。なお、制御部は、電子制御サスペンション及びステアリングダンパの変化を小さくするためには、減衰力を大きくしてもよいしバネ定数を大きくしてもよい。 According to the above configuration, it is possible to prevent the vehicle from moving greatly when the vehicle falls, and it is possible to suitably suppress damage. The control unit may increase the damping force or the spring constant in order to reduce changes in the electronically controlled suspension and the steering damper.

本開示の一態様に係るリーン車両の転倒予測方法は、車体を側方に傾けて旋回走行するリーン車両の転倒を予測する転倒予測方法であって、前記車両の状態を検出するセンサの情報に基づいて、将来の転倒の発生を予測する転倒予測工程を有し、前記転倒予測工程は、運転者の操作量に関する操作状態と、前記車体の挙動に関する挙動状態とのそれぞれの時間変化に基づいて、旋回走行による将来の転倒の発生を予測する。 A lean vehicle overturn prediction method according to an aspect of the present disclosure is an overturn prediction method for predicting overturning of a lean vehicle that is turning while tilting a vehicle body to the side, and includes information about a sensor that detects a state of the vehicle. Based on, the fall prediction step of predicting the occurrence of future falls, the fall prediction step, based on the respective time changes of the operation state of the driver's operation amount, and the behavior state of the behavior of the vehicle body. , Predict the future occurrence of falls due to turning.

前記方法によれば、車体挙動と運転操作とに基づいて転倒予測することで、運転操作に起因して車体挙動に変化が現れる前に転倒予測できる。これによって将来の転倒の発生を比較的早い段階で予測できる。よって、転倒状態のための制御の実行を早めることに貢献できる。 According to the above method, the fall prediction is performed based on the vehicle behavior and the driving operation, so that the fall prediction can be performed before the change in the vehicle behavior due to the driving operation appears. This makes it possible to predict the future occurrence of falls at a relatively early stage. Therefore, it can contribute to hastening the execution of the control for the fall state.

一例として、前記転倒予測工程では、前記挙動状態又は前記操作状態のうち一方の状態の時間変化に基づく指標が、前記挙動状態及び前記操作状態のうち他方の状態に基づく許容範囲を逸脱したと判断すると、将来の転倒の発生を予測してもよい。 As an example, in the fall prediction step, it is determined that an index based on a temporal change in one of the behavior state or the operation state has deviated from an allowable range based on the other state of the behavior state and the operation state. Then, the occurrence of future falls may be predicted.

前記方法によれば、操作状態又は挙動状態の時間変化を指標とすることで好適に将来の転倒を予測できる。 According to the method, a future fall can be appropriately predicted by using the time change of the operation state or the behavior state as an index.

本開示によれば、転倒状態のための制御の実行を早めることができるようになる。 According to the present disclosure, it becomes possible to accelerate the execution of control for a fall state.

実施形態に係る自動二輪車の左側面図である。It is a left side view of the motorcycle according to the embodiment. 図1に示す自動二輪車の電気的構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the electric constitution of the motorcycle shown in FIG. (A)〜(D)は操作量変化及び許容範囲を模式的に示す図である。(A)-(D) is a figure which shows a manipulated variable change and an allowable range typically.

以下、図面を参照して実施形態を説明する。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.

図1は、実施形態に係る自動二輪車の左側面図である。自動二輪車1は、リーン車両の好適例である。リーン車両は、車体を左右方向に傾斜(リーン)させて旋回走行する車両である。図1に示すように、自動二輪車1は、従動輪である前輪2と、駆動輪である後輪3と、前輪2及び後輪3によって支持される車体4とを備える。自動二輪車1は、前輪接地点と後輪接地点とを通過する前後軸周りに左右方向(車幅方向)に車体4を傾斜させた状態(リーン姿勢状態)で旋回走行が可能である。車体4が直立した状態を基準とした前後軸周りの車体4の傾斜角をリーン角という(直立状態のリーン角はゼロ)。 FIG. 1 is a left side view of the motorcycle according to the embodiment. The motorcycle 1 is a suitable example of a lean vehicle. A lean vehicle is a vehicle that turns while leaning the vehicle body in the left-right direction. As shown in FIG. 1, the motorcycle 1 includes a front wheel 2 that is a driven wheel, a rear wheel 3 that is a driving wheel, and a vehicle body 4 supported by the front wheel 2 and the rear wheel 3. The motorcycle 1 is capable of turning while the vehicle body 4 is tilted in the left-right direction (vehicle width direction) around the front-rear axis passing through the front wheel ground contact point and the rear wheel ground contact point (lean posture state). The lean angle of the vehicle body 4 around the front-rear axis based on the upright state of the vehicle body 4 is referred to as the lean angle (the lean angle in the upright state is zero).

リーン車両である自動二輪車は、旋回半径、旋回速度、路面との摩擦力などの条件が所定範囲を超えた場合には、リーン旋回中に転倒する場合がある。たとえば、遠心力によって旋回時に車体に生じる横方向の力が、タイヤと路面との間に生じる摩擦力よりも大きい場合には、路面に対して車輪が横滑りする現象が生じる。この横滑りに起因して車体がバランスを保つことができず、前後軸回りに車体が傾いて転倒する場合がある。本実施形態は、後述するように、旋回走行に起因して車体が傾いて転倒することを予測する予測方法と、予測に基づく制御装置に関する。 A motorcycle that is a lean vehicle may fall down during lean turning when conditions such as a turning radius, a turning speed, and a frictional force with a road surface exceed a predetermined range. For example, when the lateral force generated by the centrifugal force on the vehicle body at the time of turning is larger than the frictional force generated between the tire and the road surface, the wheel slips on the road surface. Due to the skid, the vehicle body may not maintain balance and the vehicle body may tilt around the front-rear axis and fall. As described later, the present embodiment relates to a prediction method for predicting that the vehicle body tilts and falls due to turning traveling, and a control device based on the prediction.

自動二輪車1は、走行用の駆動力を発生する走行駆動源を備える。本実施形態では、走行駆動源としてエンジンE(内燃機関)が採用されるが、エンジンに代えて電動モータを採用してもよいし、エンジン及び電動モータの両方を採用してもよい。エンジンEの駆動力は、クラッチ(図示せず)を介して変速機TMに伝達され、変速機TMから出力伝達機構を介して後輪3に付与される。エンジンEには、吸気量を調節するためのスロットル装置Eaが設けられている。また、エンジンEには、図示しない燃料供給装置及び点火装置が設けられている。本実施形態では、スロットル装置Ea、燃料供給装置および点火装置は、エンジン制御するためのエンジン用アクチュエータであって、吸気量、燃料噴射量、点火時期をそれぞれ変更可能に設けられる。 The motorcycle 1 includes a traveling drive source that generates a driving force for traveling. In the present embodiment, the engine E (internal combustion engine) is adopted as the traveling drive source, but an electric motor may be adopted instead of the engine, or both the engine and the electric motor may be adopted. The driving force of the engine E is transmitted to the transmission TM via a clutch (not shown), and is applied to the rear wheels 3 from the transmission TM via the output transmission mechanism. The engine E is provided with a throttle device Ea for adjusting the intake air amount. Further, the engine E is provided with a fuel supply device and an ignition device which are not shown. In the present embodiment, the throttle device Ea, the fuel supply device, and the ignition device are engine actuators for controlling the engine, and are provided such that the intake air amount, the fuel injection amount, and the ignition timing can be changed.

自動二輪車1は、前輪2及び後輪3をそれぞれ制動する油圧式のブレーキ6(後輪3のものは図示省略)を備える。ブレーキ6は、前輪2を制動する前ブレーキユニット6aと、後輪3を制動する後ブレーキユニット(図示せず)と、前ブレーキユニット6a及び後ブレーキユニットを制御するブレーキ制御装置6bとを有する。前ブレーキユニット6a及び後ブレーキユニットは、互いに独立して動作し、ブレーキ制御装置6bからそれぞれ供給されるブレーキ圧に比例した制動力を前輪2及び後輪3に付与する。本実施形態では、ブレーキ制御装置6bは、ABS制御に利用され得る。ブレーキ制御装置6bは、運転者のブレーキ操作に応じて制動力を付与する手動制動状態と、予め定める条件を満足すると運転者のブレーキ操作に関わらずに制動力を付与する制御制動状態とを切替え可能に構成される。たとえば制御制動状態となる条件として、車輪のスリップを検知した条件がある。この条件が成立すると、車輪スリップを抑制するように制動力を付与するABS制御が実行される。 The motorcycle 1 includes hydraulic brakes 6 (the rear wheels 3 are not shown) for braking the front wheels 2 and the rear wheels 3, respectively. The brake 6 includes a front brake unit 6a that brakes the front wheels 2, a rear brake unit (not shown) that brakes the rear wheels 3, and a brake control device 6b that controls the front brake unit 6a and the rear brake unit. The front brake unit 6a and the rear brake unit operate independently of each other, and apply a braking force proportional to the brake pressure supplied from the brake control device 6b to the front wheel 2 and the rear wheel 3. In the present embodiment, the brake control device 6b can be used for ABS control. The brake control device 6b switches between a manual braking state in which a braking force is applied according to a driver's braking operation, and a controlled braking state in which a braking force is applied regardless of a driver's braking operation when a predetermined condition is satisfied. Configured to be possible. For example, there is a condition in which a slip of a wheel is detected as a condition for the controlled braking state. When this condition is satisfied, ABS control that applies a braking force to suppress wheel slip is executed.

自動二輪車1には、電子制御サスペンション7が搭載されている。電子制御サスペンション7は、路面から車体に伝わる衝撃を緩和する緩衝装置である。電子制御サスペンション7は、前輪2及び後輪3の少なくとも一方と車体4との間に介在している。本実施形態では、前輪2を介して車体4に伝わる衝撃を緩和する前輪側サスペンションと、後輪3を介して車体4に伝わる衝撃を緩和する後輪側サスペンションとを備える。前輪側サスペンションは、前輪2と車体4との間に介在しているフロントフォークを含む。後輪側サスペンションは、後輪3と車体4との間に介在しているリアサスペンションを含む。電子制御サスペンション7は、電子制御によって緩衝部分となる伸縮部分の減衰力を変更可能な公知のサスペンションである。なお、電子制御サスペンション7は、減衰力以外にバネ定数を変更可能としてもよい。 An electronically controlled suspension 7 is mounted on the motorcycle 1. The electronically controlled suspension 7 is a shock absorber that absorbs the impact transmitted from the road surface to the vehicle body. The electronically controlled suspension 7 is interposed between at least one of the front wheel 2 and the rear wheel 3 and the vehicle body 4. In the present embodiment, a front wheel side suspension that alleviates the shock transmitted to the vehicle body 4 via the front wheels 2 and a rear wheel side suspension that alleviates the shock transmitted to the vehicle body 4 via the rear wheels 3 are provided. The front wheel side suspension includes a front fork interposed between the front wheel 2 and the vehicle body 4. The rear wheel side suspension includes a rear suspension interposed between the rear wheel 3 and the vehicle body 4. The electronically controlled suspension 7 is a well-known suspension capable of changing the damping force of the expansion/contraction portion serving as a buffer portion by electronic control. The electronically controlled suspension 7 may be capable of changing the spring constant in addition to the damping force.

電子制御サスペンション7は、走行路面の状況や走行状態に応じて減衰力を調整する。これによって快適性(乗り心地)や走行性能を向上させることができる。たとえば減衰力を大きくすることで、車輪を介して路面から与えられる車体への衝撃を緩和できる。また減衰力を小さくすることで、旋回時や高速道路などでの走行安定性を高めることができる。本実施形態では、電子制御サスペンション7は、伸縮部分の伸縮量又は伸縮量の時間変化を検出するセンサを備え、そのセンサの検出値に基づいて制御可能に構成されている。 The electronically controlled suspension 7 adjusts the damping force according to the condition of the road on which the vehicle is traveling and the traveling state. As a result, comfort (ride comfort) and running performance can be improved. For example, by increasing the damping force, it is possible to reduce the impact on the vehicle body from the road surface via the wheels. In addition, by reducing the damping force, it is possible to improve running stability during turning or on a highway. In the present embodiment, the electronically controlled suspension 7 is provided with a sensor that detects the amount of expansion or contraction of the elastic part or the change over time of the amount of expansion and contraction, and is controllable based on the detection value of the sensor.

自動二輪車1は、前輪2を操舵すべく前輪2に接続された操舵軸8を備える。操舵軸8にはハンドル9が接続されている。即ち、運転者Rがハンドル9を操作して操舵軸8を回動させることで、前輪2が左右に転向(操舵)される。自動二輪車1は、操舵軸8の回動に減衰力を付与するステアリングダンパ10を備える。ステアリングダンパ10は、電子制御によって減衰力を変更可能な公知のダンパである。たとえばステアリングダンパ10は、走行速度に応じて減衰特性を変更する。具体的には、ステアリングダンパ10は、走行速度が高い場合は、走行速度が低い場合に比べて、減衰力を大きくする。これによって高速痩躯時の直進安定性を高めることができる。本実施形態では、ステアリングダンパ10は、操舵軸の回動量又は回動量の時間変化を検出するセンサを備え、そのセンサの検出値に基づいて制御可能に構成されている。 The motorcycle 1 includes a steering shaft 8 connected to the front wheels 2 for steering the front wheels 2. A steering wheel 9 is connected to the steering shaft 8. That is, when the driver R operates the steering wheel 9 to rotate the steering shaft 8, the front wheels 2 are turned (steered) left and right. The motorcycle 1 includes a steering damper 10 that applies a damping force to the rotation of the steering shaft 8. The steering damper 10 is a known damper whose damping force can be changed by electronic control. For example, the steering damper 10 changes the damping characteristic according to the traveling speed. Specifically, the steering damper 10 increases the damping force when the traveling speed is high compared to when the traveling speed is low. As a result, it is possible to improve straight running stability during high-speed slimming. In the present embodiment, the steering damper 10 is provided with a sensor that detects a rotation amount of the steering shaft or a time change of the rotation amount, and is controllable based on a detection value of the sensor.

自動二輪車1は、旋回走行に起因した転倒に対応する転倒準備制御を実行する転倒準備制御装置20を備える。本実施形態では、転倒準備制御装置20は、スロットル装置Ea、燃料供給装置および点火装置など、エンジンを制御するエンジン制御装置(ECU)によって実現されるが、エンジン制御装置とは別に独立した制御装置であってもよい。転倒準備制御装置20は、車両の状態を検出する後述の各センサからの情報に基づいて、将来の転倒の発生を予測する。また転倒準備制御装置20は、将来の転倒を予測すると、転倒によって車体に生じるダメージを緩和するために、転倒前に転倒準備制御を実行する。転倒準備制御装置20は、転倒準備制御として、エンジンE、ブレーキ6、電子制御サスペンション7及びステアリングダンパ10等を制御する。 The motorcycle 1 includes a tipping preparation control device 20 that executes tipping preparation control corresponding to a tipping caused by turning traveling. In the present embodiment, the overturn preparation control device 20 is realized by an engine control device (ECU) that controls the engine, such as the throttle device Ea, the fuel supply device, and the ignition device, but is a control device independent of the engine control device. May be The fall preparation control device 20 predicts the future occurrence of a fall based on information from each sensor described later that detects the state of the vehicle. Further, when the fall preparation control device 20 predicts a future fall, the fall preparation control device 20 executes the fall preparation control before the fall in order to mitigate damage to the vehicle body caused by the fall. The fall preparation control device 20 controls the engine E, the brake 6, the electronically controlled suspension 7, the steering damper 10, and the like as fall preparation control.

図2は、自動二輪車1の電気的構成を示すブロック図である。自動二輪車は、車両の状態を検出するセンサを有する。車両の状態は、運転者の運転操作の状態(操作状態)と、車体挙動の状態(挙動状態)との両方の概念を含む意味として用いる。 FIG. 2 is a block diagram showing an electrical configuration of the motorcycle 1. The motorcycle has a sensor that detects the state of the vehicle. The state of the vehicle is used as a meaning including both the state of the driver's driving operation (operation state) and the state of the vehicle body behavior (behavior state).

自動二輪車は、運転者の運転操作に関する操作状態を検出する操作量センサ31を備える。たとえば操作量センサ31は、運転者によって操作された運転操作子の操作量を検出する。 The motorcycle includes an operation amount sensor 31 that detects an operation state related to the driving operation of the driver. For example, the operation amount sensor 31 detects the operation amount of the driving operator operated by the driver.

具体的には、操作量センサ31は、運転者によるアクセル操作量を検出するアクセル操作センサ41を含む。一例としてアクセル操作センサ41は、運転者によって変位可能なアクセル操作子、たとえばスロットルグリップの変位量を検出するポジションセンサによって実現される。エンジン制御装置は、アクセル操作センサ41の操作量に基づいて、エンジンの出力を制御する。 Specifically, the operation amount sensor 31 includes an accelerator operation sensor 41 that detects an accelerator operation amount by the driver. As an example, the accelerator operation sensor 41 is realized by an accelerator operator that can be displaced by the driver, for example, a position sensor that detects the amount of displacement of the throttle grip. The engine control device controls the output of the engine based on the operation amount of the accelerator operation sensor 41.

また操作量センサ31は、運転者によるブレーキ操作量を検出するブレーキ操作センサ42を含む。ブレーキ操作センサ42は、運転者によって変位可能なブレーキ操作子42、たとえばブレーキペダルまたはブレーキレバーの変位量を検出するポジションセンサによって実現される。またブレーキ操作センサ42は、ブレーキペダルまたはブレーキレバーの操作によって変化したブレーキ管内圧力を検出するブレーキ圧センサによって実現されてもよい。たとえばブレーキ制御装置6bは、前後輪2,3のうち一方に対応するブレーキ操作子が操作されると、前後輪2,3のうち他方に対応するブレーキユニット6aに制動力を付与する場合がある。これによって前後輪2,3の両方で制動させる連動制動を実行することができる。即ち、ブレーキ制御装置6bは、ABS制御の他、CBS制御にも利用可能である。 The operation amount sensor 31 also includes a brake operation sensor 42 that detects the amount of brake operation by the driver. The brake operation sensor 42 is realized by a brake operator 42 that can be displaced by the driver, for example, a position sensor that detects the amount of displacement of a brake pedal or a brake lever. Further, the brake operation sensor 42 may be realized by a brake pressure sensor that detects a brake pipe internal pressure that is changed by operating a brake pedal or a brake lever. For example, the brake control device 6b may apply a braking force to the brake unit 6a corresponding to the other of the front and rear wheels 2 and 3 when the brake operator corresponding to one of the front and rear wheels 2 and 3 is operated. .. As a result, it is possible to execute interlocking braking in which both the front and rear wheels 2 and 3 are braked. That is, the brake control device 6b can be used for CBS control as well as ABS control.

また操作量センサ31は、運転者によるクラッチ断続操作を検出するクラッチ操作センサ43を含んでもよい。クラッチ操作センサ43は、運転者によって変位可能なクラッチ操作子、たとえばクラッチレバーまたはクラッチレバーに連動して動作する部分の変位量を検出するポジションセンサによって実現される。 In addition, the operation amount sensor 31 may include a clutch operation sensor 43 that detects an on/off operation of the clutch by the driver. The clutch operation sensor 43 is realized by a clutch operator that can be displaced by the driver, for example, a position sensor that detects the amount of displacement of the clutch lever or a portion that operates in conjunction with the clutch lever.

また操作量センサ31は、運転者による変速操作を検出する変速操作センサ44を含んでもよい。変速操作センサ44は、運転者によって変位可能な変速操作子、たとえば変速ペダルの操作に連動して動作する部分に生じる応力を検出する歪センサによって実現される。たとえばエンジン制御装置は、変速操作センサ44の検出値に基づいて変速操作の開始を判断して、シフトアップまたはシフトダウンに適したエンジン回転数となるようにエンジンの出力を制御する。 The operation amount sensor 31 may include a gear shift operation sensor 44 that detects a gear shift operation by the driver. The shift operation sensor 44 is realized by a shift operator that can be displaced by the driver, for example, a strain sensor that detects a stress generated in a portion that operates in conjunction with the operation of the shift pedal. For example, the engine control device determines the start of a gear shift operation based on the value detected by the gear shift operation sensor 44, and controls the engine output so that the engine speed is suitable for upshifting or downshifting.

また操作量センサ31は、運転者による操舵操作を検出する操舵操作センサ45を含んでもよい。操舵操作センサ45は、運転者によって変位可能な操舵操作子、たとえばハンドルの操作に連動して動作する部分の変位量を検出するポジションセンサによって実現される。たとえば操舵操作センサ45は、前述したステアリングダンパ10に含まれるポジションセンサによって実現されてもよい。 The operation amount sensor 31 may include a steering operation sensor 45 that detects a steering operation by the driver. The steering operation sensor 45 is realized by a steering operator that can be displaced by the driver, for example, a position sensor that detects the amount of displacement of a portion that operates in conjunction with the operation of the steering wheel. For example, the steering operation sensor 45 may be realized by the position sensor included in the steering damper 10 described above.

また操作量センサ31は、運転者の体重移動操作を検出する体重移動センサ46を含んでもよい。体重移動センサ46は、前後のサスペンションのスロトークセンサを用いてもよい。たとえば体重移動センサ46は、前後のサスペンションのそれぞれのストロークの変化に基づいて、運転者の前後方向の体重移動を検出するものでもよい。また体重移動センサ46には、IMU(Inertial measurement unit:慣性計測装置)を用いてもよい。たとえばIMUで検出される情報に基づき、旋回時に作用する遠心力とリーン角との釣り合い条件を用い、車体に対する運転者の左右方向の体重移動操作を検出してもよい。なお、IMU36は、互いに直交する3軸の周りの角速度と当該3軸方向の加速度(慣性力)とを検出可能である。本実施形態では、IMU36は、3軸方向として、車体の前後軸、上下軸および、それらに直交する左右軸がそれぞれ設定される。 The operation amount sensor 31 may include a weight shift sensor 46 that detects a weight shift operation of the driver. The weight shift sensor 46 may use the Slotalk sensors of the front and rear suspensions. For example, the weight shift sensor 46 may detect the weight shift of the driver in the front-rear direction based on the change in each stroke of the front and rear suspensions. An IMU (Inertial measurement unit) may be used as the weight movement sensor 46. For example, based on the information detected by the IMU, the balance movement condition of the centrifugal force and the lean angle that acts at the time of turning may be used to detect the driver's lateral movement of the body weight with respect to the vehicle body. The IMU 36 can detect angular velocities around three axes that are orthogonal to each other and acceleration (inertial force) in the three axis directions. In the present embodiment, the IMU 36 is set with the front-rear axis of the vehicle body, the up-down axis, and the left-right axis orthogonal thereto as the three axis directions.

自動二輪車は、車体の挙動に関する挙動状態を検出する車体挙動センサ32を備える。たとえば車体挙動センサ32は、エンジン制御のために既に設けられる各種のセンサが用いられる。たとえば車体挙動センサ32は、前輪車速センサ51、後輪車速センサ52、エンジン回転数センサ53、IMU54(Inertial measurement unit:慣性計測装置)等を含む。 The motorcycle includes a vehicle body behavior sensor 32 that detects a behavior state related to the behavior of the vehicle body. For example, as the vehicle body behavior sensor 32, various sensors already provided for engine control are used. For example, the vehicle body behavior sensor 32 includes a front wheel vehicle speed sensor 51, a rear wheel vehicle speed sensor 52, an engine speed sensor 53, an IMU 54 (Inertial measurement unit).

また車体挙動センサ32として、変速段を検出する変速段センサ55、各サスペンションのストロークセンサ56を含んでもよい。そのほか、車体挙動センサ32は、エンジンEへの吸気量を示すスロットル開度センサ、吸気圧センサ、吸気温センサ、位置センサ(GPS)センサ等を含んでもよい。また車体挙動センサは、路面と車輪との摩擦係数を検出するものでもよい。 Further, the vehicle body behavior sensor 32 may include a shift speed sensor 55 that detects a shift speed and a stroke sensor 56 of each suspension. In addition, the vehicle body behavior sensor 32 may include a throttle opening sensor that indicates the amount of intake air to the engine E, an intake pressure sensor, an intake air temperature sensor, a position sensor (GPS) sensor, and the like. Further, the vehicle body behavior sensor may detect the friction coefficient between the road surface and the wheels.

このような車両の状態を検出する各種センサは、CAN通信などの予め定める通信規格に従って、準備制御装置20に電気的に接続される。すなわち、準備制御装置20は、車体に設けられる各種センサの検出値を入力情報として取得可能に構成される。また準備制御装置20は、車体挙動を示す情報として、車体挙動を変化させるためのアクチュエータの動作状態を示す情報が加えられてもよい。たとえば通常走行と異なる非通常制御モード(エンジンの出力抑制制御、ABS制御状態など)が実行されている場合には、それらの非通常制御モードの情報が車体挙動情報に含まれてもよい。また各種センサの検出値は、センサ情報と他の情報とに基づいて演算されて得られる間接的な情報も含む。 Various sensors that detect the state of the vehicle are electrically connected to the preparation control device 20 according to a predetermined communication standard such as CAN communication. That is, the preparation control device 20 is configured to be able to acquire the detection values of various sensors provided on the vehicle body as input information. Further, the preparation control device 20 may add, as the information indicating the vehicle body behavior, information indicating the operating state of the actuator for changing the vehicle body behavior. For example, when an abnormal control mode (engine output suppression control, ABS control state, etc.) different from normal traveling is being executed, the information of these abnormal control modes may be included in the vehicle body behavior information. Further, the detection values of various sensors also include indirect information obtained by calculation based on the sensor information and other information.

準備制御装置20は、CAN通信などの予め定める通信規格に従って、車体挙動を変化させるためのアクチュエータ、たとえばエンジン用アクチュエータ(スロットル装置Ea、燃料供給装置および点火装置)、ブレーキ制御装置6b、電子制御サスペンション7及びステアリングダンパ10に電気的に接続されている。すなわち、準備制御装置20は、各センサによって検出される運転者の操作または車体挙動の状態に基づき、前記アクチュエータに動作指令を与えて、自動二輪車1の走行状態を制御する。 The preparation control device 20 includes an actuator for changing the behavior of the vehicle body, such as an actuator for an engine (throttle device Ea, fuel supply device and ignition device), a brake control device 6b, an electronically controlled suspension, according to a predetermined communication standard such as CAN communication. 7 and the steering damper 10 are electrically connected. That is, the preparation control device 20 controls the traveling state of the motorcycle 1 by giving an operation command to the actuator based on the state of the driver's operation or vehicle body behavior detected by each sensor.

また準備制御装置20は、予め定める通信規格に従って、メータ制御装置60や通信制御装置61に電気的に接続されてもよい。メータ制御装置60は、運転者が走行中に視認可能な表示画面を制御する。通信制御装置61は、車両外部に向けて信号を送信するための装置である。これによって準備制御装置20は、表示画面への表示指令を与えることができ、車両外の装置へ向けた通信指令を与えることができる。そのほか準備制御装置20は、予め定められる変速段に切替える変速制御装置や、クラッチの断続を切替えるクラッチ断続制御装置が電気的に接続されてもよい。 The preparation control device 20 may be electrically connected to the meter control device 60 or the communication control device 61 according to a predetermined communication standard. The meter control device 60 controls a display screen that the driver can visually recognize while traveling. The communication control device 61 is a device for transmitting a signal to the outside of the vehicle. As a result, the preparation control device 20 can give a display command to the display screen, and can give a communication command to a device outside the vehicle. In addition, the preparation control device 20 may be electrically connected to a shift control device that switches to a predetermined shift speed, and a clutch on/off control device that switches the engagement/disengagement of the clutch.

制御装置20は、ハードウェア面において、演算処理装置であるプロセッサ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ及びI/Oインターフェースを有する。制御装置20は、機能面において、転倒予測部21及び制御部22を有する。転倒予測部21及び制御部22は、不揮発性メモリに保存されたプログラムに基づいてプロセッサが揮発性メモリを用いて演算処理することで実現される。 In terms of hardware, the control device 20 has a processor that is an arithmetic processing device, a volatile memory, a nonvolatile memory, and an I/O interface. The control device 20 includes a fall prediction unit 21 and a control unit 22 in terms of function. The fall prediction unit 21 and the control unit 22 are realized by the processor performing arithmetic processing using a volatile memory based on a program stored in the nonvolatile memory.

転倒予測部21は、異なる種類の車両状態をそれぞれ検出する複数のセンサ情報のうち少なくとも1つに基づいて、自動二輪車1の走行状態が所定の通常走行状態から逸脱するか否かを判断し、自動二輪車1の将来の転倒の発生を予測する。本実施形態では、複数のセンサ情報に基づいて、将来の転倒の発生を予測する。例えば、転倒予測部21は、センサで検出される運転者Rの操作状態の時間変化に基づく指標が、センサで検出される車体挙動状態に基づく許容範囲を逸脱したと判断すると、転倒が発生すると予測する。たとえば転倒予測部21は、リーン走行中でのバランス状態を大きく逸脱するライダー操作が行われたと判断すると、転倒が発生すると予測する。 The overturn prediction unit 21 determines whether or not the running state of the motorcycle 1 deviates from a predetermined normal running state based on at least one of a plurality of sensor information items that respectively detect different types of vehicle states, Predict the future occurrence of a fall of the motorcycle 1. In this embodiment, the future occurrence of a fall is predicted based on a plurality of pieces of sensor information. For example, if the fall prediction unit 21 determines that the index based on the temporal change in the operating state of the driver R detected by the sensor has deviated from the allowable range based on the vehicle body behavior state detected by the sensor, a fall occurs. Predict. For example, the fall prediction unit 21 predicts that a fall will occur if it is determined that a rider operation that deviates significantly from the balance state during lean running has been performed.

具体的には、操作状態の時間変化を示す指標が車体挙動状態に基づく許容範囲から逸脱した場合として、運転者操作を急変化させた場合の、路面と車輪との間のグリップ力の急変化が想定される。運転者急操作に起因して将来のグリップ力が急変化して摩擦限界を超えるようであれば、将来の状況として転倒が発生すると予測する。転倒予測部21は、前記車体の前後軸周りの回転角及び操舵角の少なくとも1つと、車速、走行駆動源の回転数、アクセル操作及びブレーキ操作の少なくとも1つとを含む情報に基づいて将来の転倒発生を予測してもよい。 Specifically, a sudden change in the grip force between the road surface and the wheels when the driver's operation is suddenly changed, when the index indicating the change over time in the operating state deviates from the allowable range based on the vehicle body behavior state. Is assumed. If the future grip force suddenly changes and exceeds the friction limit due to the sudden operation of the driver, it is predicted that a fall will occur as a future situation. The fall predicting unit 21 predicts a future fall based on information including at least one of a rotation angle and a steering angle around the front-rear axis of the vehicle body, and at least one of a vehicle speed, a rotation speed of a travel drive source, an accelerator operation and a brake operation. Occurrence may be predicted.

図3は、操作量変化及び許容範囲を模式的に示す図である。操作量の時間変化を示す指標X(ベクトルX)は、操作量の変化率の違いに応じて、大きさ、向き、始点の位置などが変化する。許容範囲Yは、車体挙動状態の違いに応じて、大きさや形状などが変化する。なお、許容範囲Yは、車体挙動状態及び/又はその時間変化に基づいて決定されうる。 FIG. 3 is a diagram schematically showing a change in the manipulated variable and an allowable range. The index X (vector X) indicating the change over time of the operation amount changes in size, orientation, position of the starting point, and the like according to the difference in change rate of the operation amount. The allowable range Y changes in size and shape according to the difference in the vehicle behavior state. The allowable range Y can be determined based on the vehicle body behavior state and/or its temporal change.

図3(A)及び図3(B)に示すように、運転者の操作状態の時間変化を示す指標X(例えば、アクセル操作量の時間変化率)が同じ場合でも、車体挙動状態(例えば、走行速度、リーン角、旋回半径、旋回角度など)の違いに応じて、転倒しない状態を意味する許容範囲Yが異なる。図3(A)に示すように、走行速度やリーン角が小さくて許容範囲Yが比較的大きい状況では、アクセル急操作したとしても、指標Xが許容範囲Y内に収まることから将来に転倒が生じないと予測する。逆に、図3(B)に示すように、現時点で路面に与える出力トルクが大きくて許容範囲Yが比較的小さい状況では、アクセル急操作すると、指標Xが許容範囲Yから逸脱することから将来に転倒が生じると予測する。 As shown in FIGS. 3(A) and 3(B), even when the index X (for example, the time change rate of the accelerator operation amount) indicating the time change of the driver's operation state is the same, the vehicle body behavior state (for example, The allowable range Y, which means a state in which the vehicle does not tip over, differs depending on differences in the traveling speed, the lean angle, the turning radius, the turning angle, and the like. As shown in FIG. 3(A), in a situation where the traveling speed and lean angle are small and the allowable range Y is relatively large, even if the accelerator is suddenly operated, the index X falls within the allowable range Y, and therefore a fall may occur in the future. Predict not to happen. On the contrary, as shown in FIG. 3(B), in a situation where the output torque applied to the road surface is large at present and the allowable range Y is relatively small, the index X deviates from the allowable range Y when the accelerator is suddenly operated. Predict that a fall will occur.

図3(C)及び図3(D)に示すように、車体挙動状態(例えば、走行速度、リーン角、旋回半径、旋回角度など)が同じ場合でも、運転者の操作状態の時間変化を示す指標X(例えば、アクセル操作量の時間変化率)の違いに応じて、転倒しない状態を意味する許容範囲Yが異なる。図3(C)に示すように、アクセル操作量の時間変化が小さいことで指標Xが小さい場合には、走行速度やリーン角が大きく許容範囲Yが比較的小さくても、指標Xが許容範囲X内に収まることから将来に転倒が生じないと予測する。逆に、図3(D)に示すように、アクセル操作量の時間変化が大きいことで指標Xが大きい場合には、指標Xが許容範囲Yから逸脱することから将来に転倒が生じると予測する。 As shown in FIGS. 3(C) and 3(D), even when the vehicle body behavior state (for example, traveling speed, lean angle, turning radius, turning angle, etc.) is the same, a change over time in the operating state of the driver is shown. Depending on the difference in the index X (for example, the rate of change of the accelerator operation amount with time), the allowable range Y that means a state in which the vehicle does not fall over is different. As shown in FIG. 3C, when the index X is small due to a small change in the accelerator operation amount over time, the index X is within the allowable range even if the traveling speed and the lean angle are large and the allowable range Y is relatively small. Since it falls within X, it is predicted that no fall will occur in the future. On the contrary, as shown in FIG. 3(D), when the index X is large due to a large change in the accelerator operation amount over time, the index X deviates from the allowable range Y, and thus a fall is predicted to occur in the future. ..

このように運転者の操作状態に基づいて、転倒前に将来の転倒の発生を予測する。これによって車体挙動を検出するセンサのみを用いて転倒判断するよりも、早期に転倒を予測することができ、転倒に対応する制御動作を速めることができる。 In this way, the future occurrence of a fall is predicted before the fall based on the operation state of the driver. As a result, it is possible to predict a fall earlier than to make a fall determination using only a sensor that detects a vehicle body behavior, and it is possible to accelerate a control operation corresponding to the fall.

また、操作状態と挙動状態との利用関係を逆にしてもよい。即ち、転倒予測部21は、センサで検出される車体挙動状態の時間変化を示す指標が、センサで検出される運転者Rの操作状態に基づく許容範囲を逸脱したと判断すると、転倒が発生すると予測してもよい。例えば、転倒予測部21は、ある操作状態に対してバランス状態を大きく逸脱する車体の挙動状態の変化が生じたと判断すると、転倒が発生すると予測する構成としてもよい。 Further, the usage relationship between the operation state and the behavior state may be reversed. That is, when the fall prediction unit 21 determines that the index indicating the change over time of the vehicle body behavior state detected by the sensor has deviated from the allowable range based on the operation state of the driver R detected by the sensor, a fall occurs. You may predict. For example, the fall prediction unit 21 may be configured to predict that a fall will occur if it is determined that the behavior state of the vehicle body deviates significantly from the balance state with respect to a certain operation state.

また本実施形態では、転倒予測に複数のセンサ情報を用いて、車体挙動状態に基づく許容範囲を設定することで、予測精度が高められる。たとえば、駆動輪の回転数、従動輪の回転数、操舵角、タイヤから路面に伝えるトルク(駆動力、制動力)、サスペンションストロークおよび車両姿勢のうちの複数の情報、好ましくは全ての情報に基づいて、許容範囲を演算する。操作量の時間変化の指標は、加減速操作(例えば、スロットル操作量、ブレーキ操作量等)を含む情報に基づいて演算される。好ましくは、操作量の時間変化の指標は、加減速操作(スロットル操作量、ブレーキ操作量等)のほか、操舵角操作量、変速操作、体重移動操作を含む情報に基づいて演算されることが好ましい。 Further, in the present embodiment, a plurality of sensor information is used for the fall prediction, and the allowable range based on the vehicle body behavior state is set to improve the prediction accuracy. For example, based on multiple information, preferably all information, of the rotational speed of the driving wheel, the rotational speed of the driven wheel, the steering angle, the torque (driving force, braking force) transmitted from the tire to the road surface, the suspension stroke and the vehicle attitude. Then, the allowable range is calculated. The index of the change over time of the operation amount is calculated based on information including the acceleration/deceleration operation (for example, throttle operation amount, brake operation amount, etc.). Preferably, the index of the time change of the operation amount may be calculated based on information including the steering angle operation amount, the gear shift operation, and the weight movement operation, in addition to the acceleration/deceleration operation (throttle operation amount, brake operation amount, etc.). preferable.

より具体的には、ブレーキ、スロットル、操舵角などの運転者の操作状態と、走行駆動源の回転数、発生トルク、各車輪に対応するサスペンションストローク、タイヤスリップ角、車体のヨー角、ロール角、ピッチ角またはこれらの変化レートの状態、各車輪速度などの車両挙動状態とを用いて、旋回走行状態または遷移走行状態を判別する。なお、遷移走行状態とは、非旋回走行状態から旋回走行状態に至るまでの状態と、旋回走行状態から非旋回走行状態に至るまでの状態を意味する。このような走行状態を判別したうえで、安定的な走行状態から逸脱するバランスにつながる運転者の操作があった場合に、将来に転倒が生じると判断する。 More specifically, the driver's operating conditions such as the brake, throttle, and steering angle, the rotational speed of the travel drive source, the generated torque, the suspension stroke corresponding to each wheel, the tire slip angle, the yaw angle of the vehicle body, and the roll angle. The turning traveling state or the transition traveling state is discriminated by using the pitch angle, the state of the change rate thereof, and the vehicle behavior state such as each wheel speed. The transitional traveling state means a state from the non-turning traveling state to the turning traveling state and a state from the turning traveling state to the non-turning traveling state. After determining such a traveling state, it is determined that a fall will occur in the future if the driver's operation leads to a balance deviating from the stable traveling state.

転倒予測部21の転倒予測の具体的手法は、種々のものが考えられる。転倒予測部21は、車体4の挙動に関する挙動状態の値の時間変化に基づいて、自動二輪車1の旋回走行による将来の転倒の発生を予測してもよい。たとえば「車体4の挙動に関する挙動状態」は、前輪2または後輪3の回転速度(後輪車速)、エンジンEの回転速度、IMU36で検出される車体4の左右方向のリーン角(又はロール角)、IMU36で検出される車体4の前後方向のピッチ角、後輪3の滑り量(スリップ率)、前輪2及び/又は後輪3に作用する前後方向及び/又は左右方向の力のうち少なくとも1つを含む。 Various concrete methods of the fall prediction of the fall prediction unit 21 can be considered. The fall prediction unit 21 may predict future occurrence of a fall due to the turning traveling of the motorcycle 1 based on the temporal change of the value of the behavior state regarding the behavior of the vehicle body 4. For example, the “behavior state regarding the behavior of the vehicle body 4” is the rotational speed of the front wheels 2 or the rear wheels 3 (rear wheel vehicle speed), the rotational speed of the engine E, and the lean angle (or roll angle) of the vehicle body 4 in the left-right direction detected by the IMU 36. ), a pitch angle in the front-rear direction of the vehicle body 4 detected by the IMU 36, a slip amount (slip ratio) of the rear wheel 3, and a front-rear direction and/or a left-right direction force acting on the front wheel 2 and/or the rear wheel 3. Including one.

転倒予測部21は、上記例示される複数の挙動状態の時間変化を参照する。これによって転倒予測部21は、現在の走行状態(挙動状態)の時間変化に対して作用する他の挙動状態の時間変化が、所定の通常走行状態から逸脱する走行状態(即ち、転倒)を招くかどうかを判断することができる。このことから転倒予測部21は、将来生じるであろう転倒を比較的早い段階で予測することができる。 The fall prediction unit 21 refers to the temporal changes of the plurality of behavior states illustrated above. As a result, the fall prediction unit 21 causes a running state (that is, a fall) in which the time change of another behavior state that acts on the time change of the current running state (behavior state) deviates from the predetermined normal running state. You can judge whether or not. From this, the fall prediction unit 21 can predict a fall that will occur in the future at a relatively early stage.

詳細には、転倒予測部21は、後輪3の滑り量(スリップ率)と、車輪に与えられる前後方向の力とのそれぞれの時間変化に基づいて、将来の転倒の発生を予測してもよい。「後輪3の滑り量」は、一例として、「(前輪車速−後輪車速)/前輪車速」により求められる。「車輪に与えられる前後方向の力」は、「縦タイヤ力」ともいうことができる。駆動輪である後輪3の縦タイヤ力は、加減速時に前後方向に向く力である。後輪3の縦タイヤ力を発生させる主要因は、エンジンEから後輪3に伝達される駆動力と、ブレーキ6から後輪3に付与される制動力とを含む。前輪2の縦タイヤ力は、減速時に後方向に向く力である。前輪2の縦タイヤ力を発生させる主要因は、ブレーキ6から前輪2に付与される制動力が挙げられる。 In detail, the fall prediction unit 21 predicts the future occurrence of a fall based on the changes over time of the slip amount (slip ratio) of the rear wheel 3 and the longitudinal force applied to the wheels. Good. The "slip amount of the rear wheels 3" is obtained by, for example, "(front wheel vehicle speed-rear wheel vehicle speed)/front wheel vehicle speed". The “force in the front-rear direction applied to the wheel” can also be referred to as “longitudinal tire force”. The vertical tire force of the rear wheel 3, which is the driving wheel, is a force that is directed in the front-rear direction during acceleration/deceleration. The main factors that generate the vertical tire force of the rear wheel 3 include the driving force transmitted from the engine E to the rear wheel 3 and the braking force applied from the brake 6 to the rear wheel 3. The vertical tire force of the front wheels 2 is a force that is directed rearward during deceleration. The main factor that generates the vertical tire force of the front wheels 2 is the braking force applied from the brakes 6 to the front wheels 2.

前輪2または後輪3の少なくとも何れかが横滑りすることで転倒するスリップダウンを予測して将来転倒を判断してもよい。たとえば、転倒予測部21は、後輪3の滑り量の増加率が所定の閾値よりも大きく、かつ、後輪3の縦タイヤ力の増加率が所定の閾値よりも大きい場合(または大きくなる操作をした場合)に、将来にスリップダウンが発生すると予測してもよい。また転倒予測部21は、スリップダウンの前兆に相当する車体姿勢の変化が生じたと判断した場合に、スリップダウンが発生すると予測してもよい。たとえば急な横滑りの後で車体のリーン方向の傾斜開始を検知することで、スリップダウンを予測してもよい。 A future fall may be determined by predicting slipdown in which at least one of the front wheels 2 or the rear wheels 3 slips sideways. For example, the fall prediction unit 21 determines that the increase rate of the slip amount of the rear wheel 3 is larger than a predetermined threshold value and the increase rate of the vertical tire force of the rear wheel 3 is larger than the predetermined threshold value (or an operation to increase the increase amount). In this case), slipdown may occur in the future. Further, the overturn prediction unit 21 may predict that slipdown will occur if it is determined that the change in the vehicle body posture corresponding to the precursor of slipdown has occurred. For example, slipdown may be predicted by detecting the start of leaning of the vehicle body after a sudden skidding.

また横滑りを助長する操作(例えば、非旋回状態から旋回状態に向かう遷移状態や、旋回状態から非旋回状態に向かう遷移状態)の発生を検知したなかで、急なタイヤ力増加(加減速操作、変速操作、制動操作)を検知すると、スリップダウンの発生を予測してもよい。具体的には、旋回状態に向かう遷移状態での過度のブレーキ動作の発生を検知すると、スリップダウンの発生を予測してもよい。旋回状態または非旋回状態に向かう遷移状態での過度のアクセル操作を検知すると、スリップダウンの発生を予測してもよい。また旋回中の急な操舵変化を判断して、スリップダウンを予測してもよい。また後輪3のスリップダウンのほか、前輪2のスリップダウンも同様にして予測してもよい。またスリップダウンが生じた過去データの蓄積を用いた学習によって得られた、スリップダウンが生じる前兆情報を用いて予測してもよい。 In addition, a sudden increase in tire force (acceleration/deceleration operation, acceleration/deceleration operation, etc.) is detected while detecting the occurrence of an operation that promotes skidding (for example, a transition state from a non-turning state to a turning state or a transition state from a turning state to a non-turning state). The occurrence of slipdown may be predicted by detecting a gear change operation or a braking operation). Specifically, the occurrence of slipdown may be predicted when the occurrence of excessive braking operation in the transition state toward the turning state is detected. The occurrence of slipdown may be predicted when excessive accelerator operation is detected in the transition state toward the turning state or the non-turning state. Further, slipdown may be predicted by judging a sudden steering change during turning. In addition to slip-down of the rear wheels 3, slip-down of the front wheels 2 may be predicted in the same manner. In addition, prediction may be performed using the sign information that slipdown occurs, which is obtained by learning using the accumulation of past data in which slipdown has occurred.

また、転倒予測部21は、後輪3の滑り量(スリップ率)と、車体4のリーン角とのそれぞれの値の時間変化に基づいて、将来の転倒の発生を予測してもよい。具体的には、転倒予測部21は、後輪3の滑り量の増加率が所定の閾値よりも大きく、かつ、車体4のリーン角の増加率が所定の閾値よりも大きい場合に、スリップダウンが発生すると予測してもよい。なお、転倒予測部21は、旋回走行中に前輪2及び後輪3に横方向(左右方向)に作用する横タイヤ力を参照して転倒を予測してもよい。 Further, the fall prediction unit 21 may predict the future occurrence of a fall based on the temporal changes in the slip amount (slip ratio) of the rear wheel 3 and the lean angle of the vehicle body 4. Specifically, the fall prediction unit 21 slips down when the increase rate of the slip amount of the rear wheel 3 is larger than a predetermined threshold value and the increase rate of the lean angle of the vehicle body 4 is larger than the predetermined threshold value. May occur. The overturn prediction unit 21 may predict the overturn by referring to the lateral tire force that acts laterally (left and right) on the front wheels 2 and the rear wheels 3 during turning.

車輪の横滑り後に横滑り解消(グリップ回復)に起因して、車体を起こそうとするモーメントが発生して、旋回半径外側または上方に弾き飛ばされることで転倒するハイサイドを予測して将来転倒を判断してもよい。たとえば、横方向の急な後輪のすべりを検知した後で、急に後輪の滑りが止まり、リアショックのストロークが通常以上の速度で大きくなると、ハイサイドが発生したとして予測できる。また旋回中における突発的なグリップの回復が生じたことを判断した上で、車体姿勢の急変化に基づいて、ハイサイドを予測してもよい。 After the sideslip of the wheels, the moment that tries to raise the vehicle body is generated due to the elimination of sideslip (grip recovery), and the future is predicted by predicting the high side that will be fallen by being flipped outside or above the turning radius. You may. For example, if a rear wheel slip suddenly stops after a sudden rear wheel slip in the lateral direction is detected and the rear shock stroke increases at a speed higher than usual, it can be predicted that the high side has occurred. Alternatively, the high side may be predicted based on a sudden change in the vehicle body posture after determining that a sudden grip recovery has occurred during turning.

一態様として、転倒予測部21は、運転者Rの操作量に関する操作状態と、車体4の挙動に関する挙動状態とのそれぞれの値の時間変化に基づいて、自動二輪車1の旋回走行による将来の転倒の発生を予測してもよい。「運転者Rの操作量に関する操作状態」は、アクセル操作センサ31で検出されるアクセル開度、ブレーキ圧センサ32で検出されるブレーキ圧、及び、操舵角センサ37で検出される操舵軸8の舵角のうち少なくとも1つを含む。「車体4の挙動に関する挙動状態」は、前記例示した通りである。 As one aspect, the overturn prediction unit 21 causes the future overturn by the turning traveling of the motorcycle 1 based on the time change of each value of the operation state regarding the operation amount of the driver R and the behavior state regarding the behavior of the vehicle body 4. May occur. The “operation state relating to the operation amount of the driver R” means the accelerator opening detected by the accelerator operation sensor 31, the brake pressure detected by the brake pressure sensor 32, and the steering shaft 8 detected by the steering angle sensor 37. At least one of the steering angles is included. The “behavior state regarding the behavior of the vehicle body 4” is as described above.

転倒予測部21は、上記例示される操作状態及び挙動状態のそれぞれの値の時間変化を参照することで、現在の走行状態(挙動状態)に対して行われている運転操作が所定の通常走行状態から逸脱する走行状態(即ち、転倒)を招くかどうかを判断することができ、将来の転倒の発生が比較的早い段階で予測される。 The fall prediction unit 21 refers to the time changes of the respective values of the operation state and the behavior state illustrated above, and thereby the driving operation being performed for the current traveling state (behavior state) is a predetermined normal traveling. It is possible to determine whether or not to cause a running state (that is, a fall) that deviates from the state, and a future fall will be predicted at a relatively early stage.

詳細には、転倒予測部21は、操舵軸8の舵角と車体4のリーン角とのそれぞれの時間変化に基づいて、転倒の発生を予測してもよい。例えば、転倒予測部21は、リーン角の増加率に対する舵角の増加率が所定値以上に大きくなると、転倒が発生すると予測してもよい。これにより、過操舵による転倒を予測することができる。 Specifically, the fall prediction unit 21 may predict the occurrence of a fall based on the temporal changes in the steering angle of the steering shaft 8 and the lean angle of the vehicle body 4. For example, the fall prediction unit 21 may predict that a fall will occur if the rate of increase of the steering angle with respect to the rate of increase of the lean angle becomes greater than or equal to a predetermined value. This makes it possible to predict a fall due to oversteering.

また、転倒予測部21は、アクセル操作量と車体4のリーン角とのそれぞれの時間変化に基づいて、転倒の発生を予測してもよい。例えば、転倒予測部21は、アクセル操作量の増加率に対するリーン角の増加率が所定値以上に大きくなると、転倒が発生すると予測してもよい。これにより、遠心力に対して車体4の過傾斜による転倒を予測することができる。 Further, the fall prediction unit 21 may predict the occurrence of a fall based on the temporal changes in the accelerator operation amount and the lean angle of the vehicle body 4. For example, the fall prediction unit 21 may predict that a fall will occur when the lean angle increase rate with respect to the accelerator operation amount increase rate becomes greater than or equal to a predetermined value. This makes it possible to predict a fall due to the excessive inclination of the vehicle body 4 with respect to the centrifugal force.

また、転倒予測部21は、ブレーキ圧と車体4のリーン角とのそれぞれの時間変化に基づいて、転倒の発生を予測してもよい。例えば、転倒予測部21は、リーン角の増加率に対するブレーキ圧の増加率が所定値以上に大きくなると、転倒が発生すると予測してもよい。これにより、遠心力に対して車体4の過傾斜による転倒を予測することができる。 In addition, the fall prediction unit 21 may predict the occurrence of a fall based on the temporal changes in the brake pressure and the lean angle of the vehicle body 4. For example, the fall prediction unit 21 may predict that a fall will occur when the increase rate of the brake pressure with respect to the increase rate of the lean angle becomes larger than a predetermined value. This makes it possible to predict a fall due to the excessive inclination of the vehicle body 4 with respect to the centrifugal force.

一態様として、転倒予測部21は、前記操作状態及び前記挙動状態の一方の値の時間変化と、前記操作状態及び前記挙動状態の他方の値とに基づいて、自動二輪車1の旋回走行による将来の転倒の発生を予測してもよい。例えば、転倒予測部21は、リーン角が所定値以上であるときにブレーキ圧の増加率が所定値以上に大きくなると、転倒が発生すると予測してもよい。また、転倒予測部21は、リーン角が所定値以上であるときにアクセル操作量の減少率が所定値以上に大きくなると、転倒が発生すると予測してもよい。 As one aspect, the fall prediction unit 21 uses the time change of one of the values of the operation state and the behavior state and the other value of the operation state and the behavior state to predict the future of turning of the motorcycle 1. The occurrence of a fall may be predicted. For example, the fall prediction unit 21 may predict that a fall will occur if the increase rate of the brake pressure becomes larger than a predetermined value when the lean angle is equal to or larger than the predetermined value. Further, the fall prediction unit 21 may predict that a fall will occur when the lean angle is equal to or greater than a predetermined value and the reduction rate of the accelerator operation amount is greater than or equal to the predetermined value.

また一態様として、転倒予測部21は、転倒にいたるまでの複数の現象が時間経過に伴って連続的に生じていることを判断して、転倒が発生すると予測してもよい。たとえば、スリップダウンの場合、スロットルまたはブレーキ操作の急変または車輪のすべり急増などの一次現象の後、操舵角の急変またはリーン角の急変等の二次現象が順番に生じたことを判断して、転倒を予測する。またハイサイドの場合には、駆動輪のスピンである一次現象ののち、駆動輪のストローク急変である二次現象が順番に生じたことを判断して、転倒を予測する。このように転倒に至る複数現象の時系列のつながりに基づいて、転倒を予測することで、予測精度を高めることができる。 Further, as one aspect, the fall prediction unit 21 may predict that a fall may occur by determining that a plurality of phenomena leading up to the fall occur continuously over time. For example, in the case of slipdown, it is determined that a secondary phenomenon such as a sudden change in steering angle or a sudden change in lean angle occurs in sequence after a primary phenomenon such as a sudden change in throttle or brake operation or a sudden increase in wheel slip. Predict a fall. On the other hand, in the case of the high side, a fall is predicted by determining that a secondary phenomenon, which is a sudden change in the stroke of the driving wheel, sequentially occurs after the primary phenomenon that is the spin of the driving wheel. In this way, the prediction accuracy can be improved by predicting a fall based on the time-series connection of a plurality of phenomena leading to a fall.

制御部22は、転倒予測部21によって将来の転倒が予測されると、転倒前に、転倒に対応する転倒準備制御を実行する。制御部22は、エンジンE、ブレーキ6、クラッチ(図示せず)、変速機TM等の1つ又は複数を制御して、車両動作部分の駆動を抑制または停止させる。これにより、転倒後に転倒に対応する制御を実行する場合に比べて、制御開始を早めることができ、制御の応答遅れを抑えることができる。 When the fall prediction unit 21 predicts a future fall, the control unit 22 executes the fall preparation control corresponding to the fall before the fall. The control unit 22 controls one or more of the engine E, the brake 6, the clutch (not shown), the transmission TM, and the like to suppress or stop the driving of the vehicle operating portion. As a result, the control can be started earlier than in the case where the control corresponding to the fall is executed after the fall, and the control response delay can be suppressed.

転倒準備制御は、転倒予測に応じて行う転倒前の制御であって、たとえば転倒時の車体4のダメージを抑える制御である。転倒準備制御は、転倒を防止することを目的とするものではなく、転倒に対応することを前提とした制御である。また転倒準備制御は、転倒後に開始するのではなく、転倒前に実行する制御である。たとえば制御部22は、転倒準備制御として、転倒時における車体4の挙動変動または転倒衝撃が小さくなるように転倒前に制御を実行する。例えば、制御部22は、転倒準備制御として、運転操作子の1つであるアクセルグリップの操作量に基づくエンジンEの動作を抑制または無効とする変動抑制制御を実行する。なお、運転操作子として、ブレーキペダル、ブレーキレバーであってもよい。 The fall preparation control is a control before a fall that is performed according to a fall prediction, and is a control that suppresses damage to the vehicle body 4 during a fall, for example. The fall preparation control is not intended to prevent a fall, but is a control premised on dealing with a fall. Further, the fall preparation control is a control that is executed before the fall, instead of starting after the fall. For example, as the fall preparation control, the control unit 22 executes the control before the fall so as to reduce the behavior variation or the fall impact of the vehicle body 4 at the time of the fall. For example, the control unit 22 executes, as the fall preparation control, a fluctuation suppression control that suppresses or invalidates the operation of the engine E based on the operation amount of the accelerator grip that is one of the driving operators. The driving operator may be a brake pedal or a brake lever.

また例えば、転倒準備制御は、電子制御スロットル装置又は電子制御ブレーキの少なくとも1つの変化を小さくする。例えば、変動抑制制御は、エンジンEの出力の増加を禁止する制御でもよい。このようにすれば、転倒過渡期における意図せぬライダー操作や、車体挙動の不所望な変化が防がれ、転倒時における車体4のダメージが抑えられる。このように転倒予測部によって転倒が予測されると、運転者の操作に関わらず、車体挙動の変動を小さくする変動抑制制御を実行してもよい。このように車体変動として、急な姿勢変化や加減速変化を小さくすることで、車体ダメージを抑えることができる。 Also, for example, the fall preparation control reduces at least one change in the electronically controlled throttle device or the electronically controlled brake. For example, the fluctuation suppression control may be control that prohibits an increase in the output of the engine E. This prevents unintentional rider operation and undesired changes in vehicle body behavior during a fall transition period, and suppresses damage to the vehicle body 4 during a fall. When a fall is predicted by the fall predicting unit in this way, fluctuation suppression control may be executed to reduce fluctuations in vehicle body behavior regardless of the driver's operation. As described above, by reducing a sudden posture change or acceleration/deceleration change as the vehicle body variation, the vehicle body damage can be suppressed.

制御部22は、転倒準備制御として、車体4の可動部である後輪3の駆動を抑制又は停止させる制御を実行してもよい。例えば、制御部22は、転倒準備制御として、ブレーキ6を制御して後輪3が制動されるようにしてもよい。なお、前輪2も制動されてもよい。これによれば、転倒過渡期において、車体4の可動部の回転が継続することが防がれ、転倒における車体4のダメージが抑えられる。なお、可動部は、車体の外部に回転部分が露出する部品、具体的には車輪のほか、チェーン、変速装置、ラジエータファン等であってもよい。 The control unit 22 may execute control for suppressing or stopping the driving of the rear wheel 3 that is the movable portion of the vehicle body 4 as the fall preparation control. For example, the control unit 22 may control the brake 6 to brake the rear wheel 3 as the fall preparation control. The front wheels 2 may also be braked. This prevents continuous rotation of the movable portion of the vehicle body 4 during a fall transition period, and suppresses damage to the vehicle body 4 in a fall. The movable portion may be a component whose rotating portion is exposed outside the vehicle body, specifically, a wheel, a chain, a transmission, a radiator fan, or the like.

制御部22は、転倒準備制御として、エンジンEから変速機TMまでの動力伝達経路に介在するクラッチ(図示せず)のアクチュエータ(図示せず)を制御して、当該クラッチを切断してもよい。これにより、転倒過渡期において駆動輪である後輪3に駆動力が伝達されず、自動二輪車1が大きく動くことが防止され、車体4のダメージが抑制される。なお、制御部22は、変速機TM内のドッグクラッチを切断して変速機TMをニュートラルにしてもよい。これによっても車輪、チェーンなどの可動部分が、駆動源の慣性とともに回転し続けることを防ぐことができる。 The controller 22 may control the actuator (not shown) of the clutch (not shown) interposed in the power transmission path from the engine E to the transmission TM to disengage the clutch as the fall preparation control. .. As a result, the driving force is not transmitted to the rear wheels 3 that are the driving wheels during the transition period of the fall, the large movement of the motorcycle 1 is prevented, and the damage to the vehicle body 4 is suppressed. The control unit 22 may disengage the dog clutch in the transmission TM to make the transmission TM neutral. This also prevents moving parts such as wheels and chains from continuing to rotate together with the inertia of the drive source.

制御部22は、転倒準備制御として、電子制御サスペンション7の減衰力が増加するように制御してもよい。これにより、転倒過渡期において電子制御サスペンション7の変化が小さくなり、自動二輪車1が大きく動くことが防止され、車体4のダメージが抑制される。なお、電子制御サスペンション7がバネ定数を可変な構成であれば、制御部22は、転倒準備制御として、電子制御サスペンション7のバネ定数が増加するように制御してもよい。 The control unit 22 may perform the fall preparation control so that the damping force of the electronically controlled suspension 7 increases. As a result, the change of the electronically controlled suspension 7 becomes small in the fall transition period, the large movement of the motorcycle 1 is prevented, and the damage to the vehicle body 4 is suppressed. If the electronically controlled suspension 7 has a variable spring constant, the controller 22 may perform the fall preparation control so that the spring constant of the electronically controlled suspension 7 increases.

制御部は、転倒の種類に応じて転倒準備制御の内容を異ならせてもよい。たとえばスリップダウンによる転倒か、ハイサイドによる転倒かを判断して、転倒準備制御を異ならせることで、さらに転倒による車体ダメージを抑えることができる。具体的には、転倒前にサスペンションの減衰力を高めることで、上述したハイサイドによって車両が弾かれる量を抑えて、転倒時のダメージを抑えることができる。また転倒前にサスペンションのバネ定数を小さく、減衰力が減少するように制御することで、上述したスリップダウンによって車体が転倒後に横滑りする場合に障害物に車輪が衝突した場合に車体に生じる衝撃を緩和させることができる。 The control unit may change the content of the fall preparation control according to the type of fall. For example, it is possible to further suppress the damage to the vehicle body due to the fall by determining whether the fall is due to slip-down or the fall due to the high side and differentiating the fall preparation control. Specifically, by increasing the damping force of the suspension before the fall, the amount of the vehicle hit by the above-mentioned high side can be suppressed and the damage at the time of the fall can be suppressed. Also, by controlling the spring constant of the suspension to be small before the fall and controlling the damping force to decrease, the impact generated on the vehicle body when the wheels collide with an obstacle when the vehicle body slides sideways after the fall due to the above-mentioned slipdown. Can be relaxed.

制御部22は、転倒準備制御として、ステアリングダンパ10の減衰力が増加するように制御してもよい。これにより、転倒過渡期においてステアリングダンパ10の変化が小さくなってハンドル9の動きが抑制されるので、転倒過渡期に自動二輪車1が大きく向きを変えることが防止され、車体4のダメージが抑制される。 The control unit 22 may perform control as the fall preparation control so that the damping force of the steering damper 10 increases. As a result, the change of the steering damper 10 becomes small and the movement of the steering wheel 9 is suppressed in the fall transition period, so that the motorcycle 1 is prevented from largely turning in the fall transition period, and the damage to the vehicle body 4 is suppressed. It

本実施形態では、制御部22が制御するアクチュエータは、転倒制御以外の用途に用いられる車体挙動に影響するアクチュエータを用いて、転倒時の車体ダメージを低減する。これによって転倒制御専用でアクチュエータを設ける場合に比べて、部品を兼用でき、部品点数の低減を図ることができる。 In the present embodiment, the actuator controlled by the control unit 22 is an actuator that is used for purposes other than the fall control and that influences the behavior of the body to reduce damage to the body during a fall. As a result, compared to the case where the actuator is provided only for the overturn control, the parts can be shared and the number of parts can be reduced.

転倒準備制御について、車体のダメージ抑制以外を行ってもよい。たとえば制御部22は、転倒予測したことを運転者に報知する報知制御を行ってもよい。具体的には、メータ制御装置60などの表示装置に転倒予測したことを示す情報を表示する。これによって運転者は、転倒予測したことを把握することができる。これによって、運転者は転倒準備制御が実行されたことを把握でき、運転者が感じるフィーリング低下を抑えることができる。また制御部22は、転倒準備制御として、転倒予測したことを示す情報を車体外の外部装置に無線送信してもよい。制御部22は、通信制御装置61を介して、たとえば運転者を識別する運転者識別情報、車体を識別する車種識別情報、位置情報とともに、転倒予測したことを示す情報を外部装置に送信する。これによって修理業者は、外部装置から、車体ダメージの影響を考慮した処置を促す情報を受け取ることができ、車体の修理を速やかに行わせることができる。また転倒予測したことを示す情報を周囲の車両に向けて無線送信してもよい。 The fall preparation control may be performed other than the vehicle body damage suppression. For example, the control unit 22 may perform notification control for notifying the driver of the fall prediction. Specifically, information indicating that a fall has been predicted is displayed on a display device such as the meter control device 60. This allows the driver to know that the fall was predicted. As a result, the driver can recognize that the fall preparation control has been executed, and can suppress the reduction in the feeling felt by the driver. Further, as the fall preparation control, the control unit 22 may wirelessly transmit information indicating that the fall is predicted to an external device outside the vehicle body. The control unit 22 transmits, through the communication control device 61, to the external device, for example, driver identification information for identifying a driver, vehicle type identification information for identifying a vehicle body, and position information, as well as information indicating that a fall has been predicted. As a result, the repair company can receive from the external device information that prompts treatment in consideration of the influence of damage to the vehicle body, and can promptly repair the vehicle body. Further, information indicating that a fall has been predicted may be wirelessly transmitted to surrounding vehicles.

また本開示は、転倒予測後に制御する制御装置のほか、その制御装置による制御方法や、転倒を予測する転倒予測装置、転倒予測方法も含む。またそれらの方法を実行するためのプログラムや、プログラムが記憶された記憶媒体も本開示に含まれる。 The present disclosure also includes a control device that performs control after a fall prediction, a control method by the control device, a fall prediction device that predicts a fall, and a fall prediction method. The present disclosure also includes a program for executing those methods and a storage medium in which the program is stored.

また本実施形態ではリーン車両として自動二輪車への適用例を示したが、リーン車両全般に適用することができる。たとえばリーン走行する自転車や三輪車へも適用可能である。また上述したように走行駆動源として、エンジンのほか、モータを用いた電動車や、複数種類の駆動源を有するハイブリッド車であっても同様に適用することができる。また本実施形態では、複数のセンサ、アクチュエータを備える自動二輪車を示したが、それは例示であって、その全ての構成を備えている必要はない。たとえばステアリングダンパや電動クラッチが設けられなくてもよい。またセンサは、車両に後付されたり、運転者が携帯する装置、例えばスマートフォンによって実現されてもよい。また本実施形態では、エンジン制御する制御装置が、転倒のための制御部として機能するとしたが、転倒制御を行う制御部は、エンジン制御装置以外の制御装置であってもよい。また複数の制御装置によって実現されてもよい。 In addition, although an example of application to a motorcycle as a lean vehicle is shown in the present embodiment, it can be applied to lean vehicles in general. For example, it can be applied to lean-running bicycles and tricycles. Further, as described above, the invention can be similarly applied to an electric vehicle using a motor as a traveling drive source as well as an electric vehicle using a motor, or a hybrid vehicle having a plurality of types of drive sources. Further, in the present embodiment, a motorcycle including a plurality of sensors and actuators is shown, but this is an example, and it is not necessary to have all the configurations. For example, the steering damper and the electric clutch may not be provided. Further, the sensor may be retrofitted to the vehicle or realized by a device carried by the driver, for example, a smartphone. Further, in the present embodiment, the control device that controls the engine functions as the control unit for the fall, but the control unit that performs the fall control may be a control device other than the engine control device. It may also be realized by a plurality of control devices.

1 自動二輪車(リーン車両)
3 後輪(駆動輪)
4 車体
7 電子制御サスペンション
8 操舵軸
10 ステアリングダンパ
20 制御装置
21 転倒予測部
22 制御部
E エンジン(可動部)
1 motorcycle (lean vehicle)
3 rear wheels (driving wheels)
4 Vehicle Body 7 Electronically Controlled Suspension 8 Steering Axis 10 Steering Damper 20 Control Device 21 Falling Prediction Section 22 Control Section E Engine (Movable Section)

Claims (12)

車体を側方に傾けて旋回走行するリーン車両の制御装置であって、
前記車両の状態を検出する少なくとも1つのセンサの情報に基づいて、将来の転倒の発生を予測する転倒予測部と、
前記転倒予測部によって将来の転倒が予測されると、転倒前に、前記転倒に対応する転倒準備制御を実行する制御部とを、備える、リーン車両の制御装置。
A lean vehicle control device that leans the vehicle body to the side and turns.
A fall prediction unit that predicts future occurrence of a fall based on information from at least one sensor that detects the state of the vehicle;
A lean vehicle control device, comprising: a control unit that executes a fall preparation control corresponding to the fall when the future fall is predicted by the fall prediction unit before the fall.
前記転倒準備制御は、転倒時における車体挙動の変動を小さくする制御を含む、請求項1に記載のリーン車両の制御装置。 The lean vehicle control device according to claim 1, wherein the fall preparation control includes a control for reducing a variation in vehicle body behavior during a fall. 前記転倒準備制御は、運転操作子の操作量に基づく動作を抑制または無効とする制御を含む、請求項1又は2に記載のリーン車両の制御装置。 The lean vehicle control device according to claim 1, wherein the tipping preparation control includes control for suppressing or invalidating an operation based on an operation amount of a driving operator. 前記転倒準備制御は、前記車体の可動部の駆動を抑制又は停止させる制御を含む、請求項1乃至3のいずれか1項に記載のリーン車両の制御装置。 The lean vehicle control device according to claim 1, wherein the tipping preparation control includes control for suppressing or stopping driving of a movable portion of the vehicle body. 前記転倒予測部は、運転者の操作量に関する操作状態と、前記車体の挙動に関する挙動状態とに基づいて、将来の転倒の発生を予測する、請求項1乃至4のいずれか1項に記載のリーン車両の制御装置。 5. The fall prediction unit according to claim 1, wherein the fall prediction unit predicts future occurrence of a fall based on an operation state regarding a driver's operation amount and a behavior state regarding a behavior of the vehicle body. Control device for lean vehicles. 前記転倒予測部は、前記挙動状態及び前記操作状態のうち一方の状態の時間変化を示す指標が、前記挙動状態及び前記操作状態のうち他方の状態に基づいて決定される許容範囲を逸脱したと判断すると、将来の転倒の発生を予測する、請求項5に記載のリーン車両の制御装置。 The fall prediction unit determines that the index indicating the time change of one of the behavior state and the operation state deviates from an allowable range determined based on the other state of the behavior state and the operation state. The lean vehicle control device according to claim 5, which, when judged, predicts the future occurrence of a fall. 前記転倒予測部は、駆動輪の滑り量と、前記駆動輪に与えられる前後方向の力とのそれぞれの時間変化に基づいて、将来の転倒の発生を予測する、請求項1乃至6のいずれか1項に記載のリーン車両の制御装置。 7. The fall predicting unit predicts future occurrence of a fall based on a temporal change in a slip amount of a drive wheel and a longitudinal force applied to the drive wheel. The lean vehicle control device according to item 1. 前記転倒予測部は、操舵軸の舵角と、前記車体のリーン角とのそれぞれの時間変化に基づいて、将来の転倒の発生を予測する、請求項1乃至7のいずれか1項に記載のリーン車両の制御装置。 8. The overturn prediction unit according to any one of claims 1 to 7, wherein the overturn prediction unit predicts a future overturn on the basis of a temporal change in a steering angle of a steering shaft and a lean angle of the vehicle body. Control device for lean vehicles. 前記転倒予測部は、駆動輪の滑り量と、前記車体のリーン角とのそれぞれの時間変化に基づいて、将来の転倒の発生を予測する、請求項1乃至8のいずれか1項に記載のリーン車両の制御装置。 9. The fall prediction unit according to claim 1, wherein the fall prediction unit predicts future occurrence of a fall based on changes over time of a slip amount of a drive wheel and a lean angle of the vehicle body. Control device for lean vehicles. 前記転倒準備制御は、電子制御サスペンション又はステアリングダンパの少なくとも1つの変化を小さくする制御を含む、請求項1乃至9のいずれか1項に記載のリーン車両の制御装置。 The lean vehicle control device according to any one of claims 1 to 9, wherein the tipping preparation control includes control for reducing a change in at least one of an electronically controlled suspension and a steering damper. 車体を側方に傾けて旋回走行するリーン車両の転倒を予測する転倒予測方法であって、
前記車両の状態を検出するセンサの情報に基づいて、将来の転倒の発生を予測する転倒予測工程を有し、
前記転倒予測工程は、運転者の操作量に関する操作状態と、前記車体の挙動に関する挙動状態とに基づいて、旋回走行による将来の転倒の発生を予測する、リーン車両の転倒予測方法。
A fall prediction method for predicting a fall of a lean vehicle turning while tilting the vehicle body to the side,
Based on the information of the sensor that detects the state of the vehicle, has a fall prediction step of predicting the occurrence of future falls,
The fall predicting method of a lean vehicle, wherein the fall predicting step predicts future occurrence of a fall due to turning traveling, based on an operation state regarding a driver's operation amount and a behavior state regarding a behavior of the vehicle body.
前記転倒予測工程では、前記挙動状態及び前記操作状態のうち一方の状態の時間変化を示す指標が、前記挙動状態及び前記操作状態のうち他方の状態に基づく許容範囲を逸脱したと判断すると、将来の転倒の発生を予測する、請求項11に記載のリーン車両の転倒予測方法。 In the fall prediction step, if it is determined that the index indicating the time change of one of the behavior state and the operation state has deviated from the allowable range based on the other state of the behavior state and the operation state, in the future. The lean vehicle fall forecasting method according to claim 11, which predicts the occurrence of a fall of the vehicle.
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