JP2021092431A - 車両の質量推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】精度よく車両の質量を推定することができる車両の質量推定装置を提供する。【解決手段】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を特定し、前記傾きに基づいて、前記車両の質量を推定する。前記質量推定部は、前記駆動力に依存する指標が第１期間から第２期間にかけて第１範囲を超えて変動しておらず、かつ、前記第１期間に取得された第１データセットから特定された前記回帰直線の第１傾きから前記第２期間に取得された第２データセットから特定された前記回帰直線の第２傾きへの変動が、前記駆動力に依存する指標の変動に基づいて定められる第２範囲を超えている場合に前記第２傾きをリジェクトし、それ以外の場合には、前記第２傾きに基づいて前記車両の質量を推定する。【選択図】図２

Description

本発明は、車両の質量を推定する質量推定装置に関する。

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、ブレーキ制御システム、及びタイヤの減圧検出システム（Ｔｉｒｅ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ；ＴＰＭＳ）等である。これらのシステムは、車両の質量を制御のパラメータとして用いることがある。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変化する。各種システムが適切な制御を行うためには、このような変化が反映された車両の質量を精度よく推定することが望まれる。

特許文献１は、走行中の車両に係る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

こうした運動方程式に基づく質量推定では、車両の走行状況を示す計測データ及び車両が走行する路面の傾斜や路面の状態を示すパラメータに基づいて車両の質量を推定する。しかしながら、車両が走行する路面の傾斜や路面の状態を示すパラメータを実際に取得するのは容易ではなく、現実的に車両が取得可能なデータに基づいて行われる車両の質量の推定精度は、必ずしも高いとは言えなかった。

本発明は、精度よく車両の質量を推定することができる車両の質量推定装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様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を特定し、前記傾きに基づいて、前記車両の質量を推定する。前記質量推定部は、前記駆動力に依存する指標が第１期間から第２期間にかけて第１範囲を超えて変動しておらず、かつ、前記第１期間に取得された第１データセットから特定された前記回帰直線の第１傾きから前記第２期間に取得された第２データセットから特定された前記回帰直線の第２傾きへの変動が、前記駆動力に依存する指標の変動に基づいて定められる第２範囲を超えている場合に前記第２傾きをリジェクトし、それ以外の場合には、前記第２傾きに基づいて前記車両の質量を推定する。

上記態様によれば、加速度と駆動力との関係を表す回帰直線の傾きが車両の質量を推定するために使用される。第１期間から第２期間にかけて、駆動力に依存する指標が第１範囲内に収束しており、かつ、加速度と駆動力との関係を表す回帰直線の傾きが、駆動力に依存する指標の変動に基づいて定められる範囲を超えて変動している場合、新たに算出された第２傾きがリジェクトされ、質量推定に使用されない。それ以外に該当する場合は、第２傾きに基づいて車両の質量が推定される。これにより、新たに特定された傾きのうち、信頼性の高いものを選別して車両の質量を推定することができ、車両の質量推定精度が向上する。

上記質量推定装置において、前記質量推定部は、前記第２傾きをリジェクトした場合に、前記第１傾きに基づいて前記車両の質量を推定してもよい。
本態様によれば、第２傾きより信頼性が高いと判断された第１傾きに基づいて車両の質量を推定するため、車両の質量推定精度が向上する。

上記質量推定装置において、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取得してもよい。

上記質量推定装置において、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んでもよい。

上記質量推定装置において、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速度情報を取得し、前記エンジン情報及び前記タイヤ回転速度情報に基づいて前記駆動力を取得してもよい。

上記質量推定装置において、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速度情報を取得し、前記タイヤ回転速度情報に基づいて、前記加速度を取得してもよい。

上記質量推定装置において、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つの前輪タイヤの回転速度と、少なくとも１つの後輪タイヤの回転速度とを示すタイヤ回転速度情報を取得してもよい。前記駆動力に依存する指標は、前記タイヤ回転速度情報から取得されたスリップ率と前記加速度との関係を表す回帰直線の傾きであってもよい。

上記質量推定装置において、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つの前輪タイヤの回転速度と、少なくとも１つの後輪タイヤの回転速度とを示すタイヤ回転速度情報を取得してもよい。前記駆動力に依存する指標は、前記タイヤ回転速度情報から取得されたスリップ率と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きであってもよい。

上記質量推定装置において、前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両の位置情報を示すデータを取得してもよい。前記駆動力に依存する指標は、前記位置情報を示すデータに基づいて取得された加速度であってもよい。

上記質量推定装置において、前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両の位置情報を示すデータ及び前記車両に装着された少なくとも１つの前輪タイヤの回転速度と、少なくとも１つの後輪タイヤの回転速度とを示すタイヤ回転速度情報を取得してもよい。前記駆動力に依存する指標は、前記位置情報を示すデータに基づいて取得された加速度と前記タイヤ回転速度情報から取得されたスリップ率との関係を表す回帰直線の傾きであってもよい。

上記質量推定装置において、前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両の位置情報を示すデータを取得してもよい。前記駆動力に依存する指標は、前記位置情報を示すデータに基づいて取得された加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きであってもよい。

本発明の一態様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、前記車両の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を特定するステップ
（３）前記傾きに基づいて、前記車両の質量を推定するステップ
なお、前記質量を推定するステップ（３）は、前記駆動力に依存する指標が第１期間から第２期間にかけて第１範囲を超えて変動しておらず、かつ、前記第１期間に取得された第１データセットから特定された前記回帰直線の第１傾きから前記第２期間に取得された第２データセットから特定された前記回帰直線の第２傾きへの変動が、前記駆動力に依存する指標の変動に基づいて定められる第２範囲を超えている場合に、前記第２傾きをリジェクトし、それ以外の場合には、前記第２傾きに基づいて前記車両の質量を推定するステップである。

本発明の一態様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、前記車両の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を特定するステップ
（３）前記傾きに基づいて、前記車両の質量を推定するステップ
なお、前記質量を推定するステップ（３）は、前記駆動力に依存する指標が第１期間から第２期間にかけて第１範囲を超えて変動しておらず、かつ、前記第１期間に取得された第１データセットから特定された前記回帰直線の第１傾きから前記第２期間に取得された第２データセットから特定された前記回帰直線の第２傾きへの変動が、前記駆動力に依存する指標の変動に基づいて定められる第２範囲を超えている場合に、前記第２傾きをリジェクトし、それ以外の場合には、前記第２傾きに基づいて前記車両の質量を推定するステップである。

本発明の質量推定装置によれば、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。 一実施形態に係る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。 質量推定の実験結果を示すグラフ。 実験結果を示すグラフ。 スリップ率と駆動力の関係を示すグラフ。 実験により取得された加速度とスリップ率のグラフ。 質量推定処理の流れを示すフローチャート。 輪荷重と動荷重半径との関係をタイヤの内圧ごとに示すグラフ。 質量推定装置がタイヤの減圧検出機能を備える場合の電気的構成を示すブロック図。 減圧検出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。以下の各実施形態では、走行中の車両に係る運動方程式に基づいて車両の質量が推定される。ここで、車両の質量には車両それ自体の車体質量に加え、乗員や荷物等の積載物の質量が含まれる。質量推定処理の流れの詳細については、後述する。なお、以下の各実施形態では、同一又は対応する構成については同一の符号を付して説明を適宜省略する場合がある。

[１．第１実施形態]
以下、第１実施形態に係る質量推定装置２の構成について説明する。図１は、第１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。車両１の前輪二輪（ＦＬ及びＦＲ）及び後輪二輪（ＲＬ及びＲＲ）のうち一方は駆動輪であり、他方は従動輪である。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。

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情報（すなわち、車輪に装着されたタイヤの回転速度情報）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速度情報は、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。

車両１は、表示器３をさらに備えていてもよい。表示器３は、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。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。質量推定装置２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。

＜１．質量推定装置の構成＞
図２は、本実施形態に係る質量推定装置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、プロセッサー１１、インターフェース１２、ストレージ１３及びメインメモリ１４を備えている。インターフェース１２は、車輪速センサ６及び表示器３等の外部装置並びに他の制御ユニット９との通信を行うための通信装置である。他の制御ユニット９の例としては、エンジンの動作を制御するエンジンＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）等が挙げられる。ストレージ１３には、車両１の各部の動作を制御するためのプログラム１０が格納されている。プログラム１０は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体や、専用の書き込み機等からストレージ１３へと書き込まれる。ストレージ１３の例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が挙げられる。

プロセッサー１１は、ストレージ１３からプログラム１０を読み出してメインメモリ１４に展開し、プログラム１０に従って処理を実行する。プロセッサー１１は、プログラム１０の実行により、仮想的にデータ取得部２１及び質量推定部２７として動作する。データ取得部２１は、回転速度取得部２２、車両速度取得部２３、加速度取得部２４、駆動力取得部２５、及び指標用データ取得部２６を含む。各部２１〜２７の動作の詳細は、後述する。

＜２−１．質量推定の原理＞
以下、車両１の質量Ｍ[ｋｇ]を推定するための原理について説明する。車両１に係る運動方程式は、以下の式（１）に基づいて表すことができる。
Ｍα＝Ｆｅ−Ｆａ−Ｆｒ−Ｆｇ （１）
ここで、α[ｍ／ｓ²]は車両１の加速度である。Ｆｅ[Ｎ]は車両１のエンジンが出力する駆動力（以下、エンジン駆動力と称する）である。Ｆａ[Ｎ]は車両１に係る空気抵抗である。Ｆｒ[Ｎ]は転がり抵抗である。Ｆｇ[Ｎ]は、路面の傾斜により車両１に作用する重力である。

式（１）を変形すると、
Ｆ＝Ｍα＋ｆ （１′）
となる。ただし、Ｆ＝Ｆｅ−Ｆａ、ｆ＝Ｆｒ＋Ｆｇである。以下、Ｆを駆動力、ｆを走行抵抗と称する。

式（１′）は、傾きをＭ、切片をｆとする加速度αと駆動力Ｆとの直線の式を表す。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の傾きＭ１を特定すれば、傾きＭ１に基づいて車両１の質量Ｍを推定することができる。Ｌの切片をｆ１とすると、Ｌの式は以下のようになる。
Ｌ：Ｆ＝Ｍ１α＋ｆ１

ここで、加速度α及び車両１の車両速度Ｖ[ｍ／ｓ]は、例えば車両１の少なくとも１つのタイヤの回転速度を示すタイヤ回転速度情報に基づいて算出することができる。

エンジン駆動力Ｆｅ及び空気抵抗Ｆａは、例えばエンジンＥＣＵから出力されるエンジン情報に基づいて、それぞれ以下の式（２）及び（３）に従って算出される。
Ｆｅ＝η・（ｎ／Ｖ）・２πｔ （２）
Ｆａ＝ｋＶ² （３）
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。また、η及びｋは、車両１に固有の定数である。定数η、ｋは、例えば予め実験又はシミュレーションにより特定され、質量推定装置２のストレージ１３に格納されている。

転がり抵抗Ｆｒは、車両１の走行時に発生する抵抗であり、主として車両１のタイヤの変形によるエネルギー損失及びタイヤと車両１が走行する路面との摩擦によるエネルギー損失を示す。Ｆｒは、転がり抵抗係数μ、路面の傾斜角θ及び重力加速度ｇを用いて以下の式（４）に従って算出される。なお、μは車両１が走行する路面が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、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。
Ｆｒ＝μＭｇcosθ （４）

路面の傾斜方向の重力Ｆｇは、以下の式（５）に従って算出される。傾斜方向の重力Ｆｇ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。
Ｆｇ＝Ｍｇsinθ （５）

ここで、転がり抵抗係数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、走行抵抗ｆにおいては、転がり抵抗Ｆｒよりも傾斜方向の重力Ｆｇによる影響が支配的なことが多い。

式（１′）から分かるように、車両１の質量Ｍを推定するためには走行抵抗ｆを考慮する必要がある。ただし、式（４）及び（５）が示すように、ｆは車両が走行する路面の状態や傾斜角θ等の路面条件の影響を受けて変化する。しかし、傾斜角θのデータを取得するにはしばしば車両１に特別な設備を備えることが必要である。また、路面の状態ごとに適した転がり抵抗係数μを使用する必要があるが、路面の状態は天気によっても変化する。このように、車両１が走行する路面の路面条件を取得することには種々の制約があり、走行抵抗ｆを考慮しながら車両１の質量を高い精度で推定することは容易ではない。

ここで、図３を参照されたい。図３は、本発明者らが行った実験１により得られたグラフであり、横軸が加速度α、縦軸が駆動力Ｆである。グラフには質量Ｍの車両１が走行したときのαとＦがプロットされている。ただし、ギアチェンジ中やブレーキ中に取得されたαとＦのデータは除いてあるため、グラフにプロットされるデータは車両１の１回の加速ごとに対応するまとまったサブセット１〜４（図３参照）に分けられる。サブセット１〜４に含まれる（α、Ｆ）のデータには、様々な路面条件下のデータが含まれており、走行抵抗ｆのばらつきが大きいと考えられる。このため、サブセット１〜４に含まれる全てのデータを一度に使用して回帰直線を特定すると、回帰の相関係数が低下し、結果的に質量推定の精度を低下させてしまうと考えられる。

本発明者らは、サブセット１〜４に含まれるデータセットの中から路面条件の変化が少ない場合のデータセット、つまり走行抵抗ｆを一定とみなせる場合のデータセットを選別することを考えた。つまり、路面条件が実質的に一定であり、駆動力Ｆのみが実質的に加速度αに影響を与えているときの（α、Ｆ）のデータセットを選別すれば、選別されたデータセットの回帰直線Ｌの傾きＭ１に基づいて推定される車両１の質量の精度が向上すると考えられる。

ところで、現実的に車両１の質量Ｍが取り得る値には一定の範囲がある。本発明者らは、この範囲を利用して路面条件が実質的に一定のデータセットを選別できることに注目した。具体的には、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言ってよい。空車状態とは、車両１自体の質量に標準的な体重のドライバーによる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積載荷重が車両１に加えられた状態である。

上述した質量Ｍの範囲は、加速度αと駆動力Ｆの回帰直線Ｌの傾きＭ１の範囲にも対応する。従って、質量ｍ１及び質量ｍ２をそれぞれ傾きＭ１の下限値及び上限値として定め、ｍ１及びｍ２で決定される範囲を傾きＭ１の傾き条件とする（図４参照）。そして、サブセットに含まれる（α、Ｆ）ごとに回帰直線Ｌを特定し、特定されたＬの傾きＭ１が傾き条件ｍ１≦Ｍ１≦ｍ２を満たす場合にのみ、その（α、Ｆ）のデータセットを質量推定処理に採用する。一方、傾きＭ１が傾き条件を満たさない場合は、その（α、Ｆ）のデータセットをリジェクトし、質量推定処理に用いないようにする。

再び図３を参照すると、サブセット１〜４のうち、サブセット２に属する加速度αと駆動力Ｆの回帰直線Ｌ２の傾きは、上述のように設定された傾き条件を満たした。また、サブセット４に属する加速度αと駆動力Ｆの回帰直線Ｌ４の傾きも同様の傾き条件を満たした。従って、サブセット２及びサブセット４に属する（α、Ｆ）のデータセットはそれぞれ路面条件が実質的に一定である場合に取得されたものとして車両１の質量推定処理に採用することができる。

一方、サブセット１に属するαとＦの回帰直線Ｌ１、及びサブセット３に属するαとＦの回帰直線Ｌ３の傾きは、上述の傾き条件を満たさなかった。つまり、サブセット１及びサブセット３の（α、Ｆ）のデータセットは、いずれも実質的に一定とは言えない路面条件下で取得されたと考えられる。従って、サブセット１及びサブセット３に属する（α、Ｆ）のデータセットを車両１の質量推定処理に採用しないことで、路面条件のばらつきの影響を抑制し、質量推定の精度を向上させることができる。

傾き条件を満たす傾きＭ１に基づいて算出された値を、車両１の質量の推定値Ｍｓとする。推定値Ｍｓは、例えば最新の傾きＭ１とすることができる。また、例えばカルマンフィルタ等を用いた逐次計算により傾き条件を満たす傾きＭ１が１つ得られる度にＭｓを更新することができる。しかしながら、この方法では新たに得られた傾きＭ１が前回の値から一定の範囲を超えて変動した場合において、新たな傾きＭ１の信頼性を検証することがないため、信頼性の低い傾きＭ１の値を質量推定処理に採用してしまう場合がある。

＜２−２．質量推定の原理＞
図５は、本発明者らが上述の原理に基づく質量推定処理を実際の車両を使用して行った実験２の結果を示すグラフである。グラフの横軸は車両において上述の質量推定処理を開始してから経過した時間[s]であり、縦軸は算出された推定値Ｍｓ[ｋｇ]である。実験の間、車両１の現実の質量Ｍは変動しておらず一定であった。図５に示すように、推定値Ｍｓは時間の経過とともに一定の範囲内に収束するかに見えたが、８００s付近（図中、破線で示す）で急激に増加した。

図６は同実験２により得られた加速度αと駆動力Ｆのグラフである。グラフの横軸はα[ｍ／ｓ²]、縦軸はＦ[Ｎ]である。図６に示す（α、Ｆ）について、サブセットごとに特定された回帰直線の傾きＭ１は、いずれも上述の傾き条件を満たした。そうであるにも関わらず、何らかの要因で推定値Ｍｓ或いは傾きＭ１の変動が発生し、一定の範囲内に収束しないことが実験２の結果により確認された。このような場合、上述の質量推定処理では変動前の推定値と変動後の推定値とで、いずれの推定値の誤差が少ないかを判定することが困難である。

傾きＭ１が一定の範囲を超えて変動したとき、その変動が妥当であるか否かを判定することができれば、変動前の傾きＭ１と変動後の傾きＭ１のうち、より信頼性の高い方を質量推定に採用することができる。そこで、本発明者らは駆動力Ｆに依存する指標Ｐを別途設定し、傾きＭ１の変化率に対する指標Ｐの変化率を評価することを考えた。このようにすることで、傾きＭ１が一定の範囲を超えて変動した場合でも、変動後の傾きＭ１を質量推定処理に採用すべきか否かを判定することができる。つまり、ある期間において指標Ｐが一定の範囲内に収束したと言ってよい場合に、同じ期間における傾きＭ１が指標Ｐの変動を基準として急激に変動したと言えるのであれば、傾きＭ１の変動が何らかのノイズ等によって生じており、妥当でないと考えられるため、新たに得られた傾きＭ１を質量推定処理に採用しないことで質量推定の精度を維持することができる。一方、指標Ｐが一定の範囲を超えて変動し、かつ傾きＭ１もその変動量に相応して変動していたような場合は、新たに得られた傾きＭ１を一定の信頼性を有する値として質量推定処理に採用し、より質量推定の精度を高めることができる。

具体的には、指標Ｐが第１期間からそれ以降の第２期間にわたって第１範囲を超えて変動せず、かつ、第１期間に取得された時系列的に連続したひとまとまりの（α、Ｆ）のデータセット（以下、第１データセットと称する）から特定された回帰直線の第１傾きＮ１から、第２期間に取得されたひとまとまりの（α、Ｆ）のデータセット（以下、第２データセットと称する）から特定された回帰直線の第２傾きＮ２への変動が、指標Ｐの変動に基づいて定められる第２範囲を超えていると判定されれば、第２傾きＮ２をリジェクトして、質量推定処理に採用しない。

指標Ｐは、駆動力Ｆに依存して変化するパラメータである限り、適宜選択することができる。第１実施形態では、指標Ｐは加速度αと車両１に係るスリップ率λ[％]との関係を表す回帰直線の傾きＯである。スリップ率λは、例えば以下の式（６）に従って算出される。
λ＝（ｖｋ−ｖｊ）／ｖｊ×１００ （６）

ここで、ｖｋは駆動輪の代表的な車輪速、ｖｊは従動輪の代表的な車輪速である。車輪速ｖｋ及びｖｊは、例えば車輪速センサ６から取得される、少なくとも１つの前輪タイヤの回転速度と少なくとも１つの後輪タイヤの回転速度とを示すタイヤ回転速度情報から算出することができる。スリップ率λは、車両１の走行に対して、駆動輪タイヤがどれだけスリップしているかを表す。車両１の速度は、本実施形態のように、従動輪の代表的な車輪速で代用することができる。

ここで、車両のスリップ率と駆動力（又は駆動力係数等）との関係を路面ごとに示した曲線が一般に知られている。図７はその一例であり、それぞれ異なる路面１〜６についてのスリップ率λと駆動力Ｆとの関係が示されている。図７に示すように、スリップ率λが約１０％以下の範囲においては、スリップ率λが増加するにつれて駆動力Ｆが増加する。本発明者らによれば、スリップ率λが約１０％以下の領域においては、スリップ率λと駆動力Ｆとは近似的な比例関係を有すると言ってよい。つまり、スリップ率λが約１０％以下の領域について、車両１の加速度とスリップ率λとの間に比例関係が成り立つと言うことができる。以上のことから、計測された加速度αとスリップ率λとから特定される回帰直線の傾きＯは、加速度αと駆動力Ｆとから特定される回帰直線Ｌの傾きＭ１に対応する指標Ｐとして用いることができる。

ここで、図８を参照されたい。図８は、上述の実験２により得られた（α、λ）をプロットしたグラフであり、横軸が加速度α[ｍ／ｓ²]、縦軸がスリップ率λ[％]である。プロットされた加速度αとスリップ率λのデータセットは、図６に示す加速度αと駆動力Ｆのデータセットに対応する。すなわち、図８の加速度αは、図６に示す加速度αと共通であり、スリップ率λは、加速度αと対応する時刻のタイヤ回転速度情報から式（６）に基づいて算出されている。

図８に示す加速度αとスリップ率λについて、加速度αと駆動力Ｆと同様に路面条件が実質的に一定のサブセットごとに回帰直線を特定した。その結果、回帰直線の傾きＯは一定の範囲内に収束した。つまり、（α，Ｆ）の回帰直線Ｌの傾きＭ１が一定以上変動していても（α，λ）の回帰直線の傾きＯは傾きＭ１と比較して変動しないことがある。このことを利用して、傾きＭ１が質量推定処理に採用できるほどに信頼性を有するか否かを判定することができる。

傾きＭ１の変動は、例えば変化率ΔＭ１によって表すことができる。変化率ΔＭ１は、第１データセットから特定された第１傾きＮ１と、第２データセットから特定された第２傾きＮ２とを用い、以下の式（７）に従って算出される。
ΔＭ１＝（Ｎ２−Ｎ１）／Ｎ１ （７）

第１期間から第２期間における指標Ｐの変動ΔＰとしては、第１期間に取得された（α，λ）のデータセットから特定される回帰直線の傾きＯ１に対する、第２期間に取得された（α，λ）のデータセットから特定される回帰直線の傾きＯ２の変化率ΔＯを用いることができる。変化率ΔＯは、例えば以下の式（８）に従って算出される。
ΔＯ＝（Ｏ２−Ｏ１）／Ｏ１ （８）

第１範囲は、例えば正の第１定数Ｔｈ１によって下限値を−Ｔｈ１、上限値をＴｈ１とする範囲と定めることができる。第１定数Ｔｈ１は、予め設定された定数であり、例えばストレージ１３に予め保存される。

傾きＯの変動の大きさが第１範囲を超えていない場合、すなわち｜ΔＯ｜≦Ｔｈ１の場合に、変化率ΔＭが変化率ΔＯに基づいて定められる第２範囲を超えていれば、新しく算出された第２傾きＮ２がリジェクトされ、それ以前に算出された第１傾きＮ１が質量推定処理に採用される。傾きＯの変動が第１範囲を超えている場合、すなわち｜ΔＯ｜＞Ｔｈ１の場合には、変化率ΔＭが第２範囲を超えているか否かに関わらず、新しく算出された第２傾きＮ２をリジェクトせず、質量推定処理に採用する。

本実施形態では、変化率ΔＯを基準とする変化率ΔＭ１の相対的な大きさ（以下、相対変化量と称する）と、第２定数Ｔｈ２によって上限値と下限値とを定められる範囲とを照合することにより傾きＭ１の変動を評価する。第２定数Ｔｈ２は、予め設定された正の定数であり、例えばストレージ１３に予め保存される。相対変化量は、例えば（ΔＭ１−ΔＯ）で定義される。｜ΔＯ｜≦Ｔｈ１の場合において、相対変化量（ΔＭ１−ΔＯ）の大きさが第２定数Ｔｈ２を超えているとき、つまり｜ΔＭ１−ΔＯ｜＞Ｔｈ２であるとき、変化率ΔＭが変化率ΔＯに基づいて定められる第２範囲を超えていると言えるため、第２傾きＮ２はリジェクトされる。

＜３．質量推定処理＞
以下、図９を参照しつつ、これらの知見に基づく車両１の質量を推定するための質量推定処理について説明する。図９に示す質量推定処理は、例えば、エンジンのスイッチがＯＮにされたときにスタートし、車両１の停車後一定時間が経過すると終了する。

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。まず、ステップＳ１では回転速度取得部２２が各車輪速センサ６から時々刻々送信されてくるタイヤ回転速度情報を取得し、これに基づいてタイヤの回転速度ｖ１〜ｖ４[ｓ^-1]を算出する。なお、回転速度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。算出された回転速度ｖ１〜ｖ４は、ストレージ１３又はメインメモリ１４に記憶される。

続くステップＳ２では、ステップＳ１で取得されたタイヤの回転速度（本実施形態ではｖｊ）に基づいて、車両速度取得部２３が車両速度Ｖを算出する。算出された車両速度Ｖは、ストレージ１３又はメインメモリ１４に記憶される。

続くステップＳ３では、加速度取得部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は従動輪のタイヤ回転速度情報から算出される。算出された加速度αは、ストレージ１３又はメインメモリ１４に記憶される。

続くステップＳ４では、駆動力取得部２５が式（２）及び（３）に基づいて車両１の駆動力Ｆを算出する。算出された駆動力Ｆは、直前のステップＳ３で取得された加速度αに組み合わされて、（α，Ｆ）のセットとしてストレージ１３又はメインメモリ１４に記憶される。

続くステップＳ５では、指標用データ取得部２６が上述の式（６）に従ってスリップ率λを算出する。ただし、本実施形態ではｖｋは駆動輪タイヤの平均回転速度、ｖｊは従動輪タイヤの平均回転速度である。算出されたλは、ステップＳ３で取得された加速度αに組み合わされてストレージ１３又はメインメモリ１４に記憶される。すなわち、ステップＳ４及びＳ５が終了すると、（α，Ｆ，λ）のセットがストレージ１３又はメインメモリ１４に記憶されている。

続くステップＳ６では、ステップＳ１〜Ｓ５で得られた最新の加速度α及び駆動力Ｆのデータが有効であるか否かをデータ取得部２１が判定する。データが有効であるとは、（α，Ｆ）のデータの精度が、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，Ｆ）のデータはばらつきが大きく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、ブレーキ制御用のＥＣＵ等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。

データ取得部２１が最新の（α，Ｆ）のデータが有効であると判定した場合、処理はステップＳ７に進む。一方、データ取得部２１が（α，Ｆ）のデータセットが有効でないと判定した場合には、処理はステップＳ１５に進み、最新の（α，Ｆ，λ）のデータセットがストレージ１３又はメインメモリ１４内から消去される。その後、処理はステップＳ１に戻り、データ取得部２１が以降の（α，Ｆ，λ）のデータを取得する。

ステップＳ７では、ストレージ１３又はメインメモリ１４に蓄積されている（α，Ｆ，λ）のデータが所定数Ｋ（Ｋは、２以上の整数）以上であるかをデータ取得部２１が判定する。データ数がＫ以上であるとデータ取得部２１が判定した場合には、処理はステップＳ８に進む。一方、データ数がＫ未満であるとデータ取得部２１が判定した場合には、処理はステップＳ１に戻り、以降の（α，Ｆ，λ）のデータを取得する。すなわち、有効で連続したＫ個以上の（α，Ｆ，λ）のデータが取得された場合に、そのようなデータを含むデータセットに対してステップＳ８が実行される。

続くステップＳ８では、質量推定部２７がストレージ１３又はメインメモリ１４内に蓄積されているデータセットに基づいて、加速度αと駆動力Ｆの回帰直線Ｌと、加速度αとスリップ率λの回帰直線とを特定する。つまり、ステップＳ８では質量推定部２７が傾きＭ１（第２傾きＮ２）及び傾きＭ１に対応する指標Ｐとしての傾きＯ２を算出する。第２傾きＮ２及び傾きＯ２の算出方法は、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Ｓ６で新たに有効なデータが取得されるたびに、傾きＭ１が更新されながら算出される。

続くステップＳ９では、質量推定部２７がストレージ１３又はメインメモリ１４内に予め記憶された傾き条件（ｍ１≦Ｍ１≦ｍ２）に基づいて、ステップＳ８で算出された第２傾きＮ２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２７は、第２傾きＮ２が傾き条件を満たさないと判定した場合、この第２傾きＮ２をリジェクトするとともに、第２傾きＮ２を算出する元データとなった加速度α、駆動力Ｆ及びスリップ率λのデータセットをストレージ１３又はメインメモリ１４内から消去する（ステップＳ１５）。その後、処理はステップＳ１に戻る。一方、第２傾きＮ２が傾き条件を満たしていると質量推定部２７が判定した場合は、処理はステップＳ１０に進む。ステップＳ９は、続くステップＳ１０で質量Ｍの推定に使用されるべき傾きＭ１を選別するステップである。言い換えると、ステップＳ９は路面条件が実質的に一定である加速度αと駆動力Ｆのデータセットを選別するステップである。

ステップＳ１０では、質量推定部２７が第２傾きＮ２に基づいて車両の質量を推定した仮推定値Ｍｔを算出し、算出した仮推定値Ｍｔをメインメモリ１４内に一時保存する。この時点で、傾きＭ１（第２傾きＮ２）は傾き条件により選別されているが、前回算出された傾き（第１傾きＮ１）に対してどれだけ変動しているかは不明である。従って、ステップＳ１０では、第２傾きＮ２に基づいて質量が仮推定されるが、後述するステップＳ１２の判定の結果によって、第２傾きＮ２や仮推定値Ｍｔがストレージ１３又はメインメモリ１４から消去され、仮推定がキャンセル（ステップＳ１３）される場合がある。

なお、傾きＭ１に基づいた質量の仮推定は、単に傾きＭ１をそのまま仮推定値Ｍｔとしてもよいが、これに限定されない。本実施形態では、推定の精度を向上させるべく、カルマンフィルタを用いた逐次計算により仮推定値Ｍｔが算出される。逐次計算では、最新の回帰直線の傾きＭ１、切片及び推定値の分散を表す共分散行列（２×２行列）の４つの成分がストレージ１３又はメインメモリ１４に保存される。なお、逐次計算のための初期値は予め設定され、ストレージ１３に格納されている。このようにして、逐次計算により仮推定値Ｍｔ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を仮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Ｓ１１では、質量推定部２７が変化率ΔＭ１、変化率ΔＯ、及び相対変化量（ΔＭ１−ΔＯ）を算出する。ΔＭ１及びΔＯは、上述の式（７）及び（８）に従って算出される。なお、式（８）の指標Ｏ２は最新の傾きＭ１（第２傾きＮ２）に時系列的に対応する。

ステップＳ１２では、変化率ΔＯが第１範囲内であり（つまり、|ΔＯ|≦Ｔｈ１）、かつ相対変化量（ΔＭ１−ΔＯ）の大きさが第２定数を超えているか（|ΔＭ１−ΔＯ|＞Ｔｈ２）を質量推定部２７が判定する。なお、第１定数Ｔｈ１及び第２定数Ｔｈ２は、例えば実験又はシミュレーションにより予め定められ、ストレージ１３内に予め保存されている。

|ΔＯ|≦Ｔｈ１であり、かつ|ΔＭ１−ΔＯ|＞Ｔｈ２であると質量推定部２７が判定すると、処理はステップＳ１３へと続く。ステップＳ１３では、ステップＳ１０で一時保存された第２傾きＮ２、傾きＯ２及び第２傾きＮ２に基づいて算出された仮推定値Ｍｔがストレージ１３又はメインメモリ１４内から消去され、仮推定がキャンセルされる。続くステップＳ１５では、ストレージ１３又はメインメモリ１４内から第２傾きＮ２を算出するのに使用されたデータセットが消去される。つまり、第２傾きＮ２がリジェクトされる。なお、ステップＳ１３で仮推定がキャンセルされると、最新の推定値Ｍｓは前回保存されたＭ１（第１傾きＮ１）に基づいて算出された推定値Ｍｓとなる。その後、処理はステップＳ１に戻り、再び同様の手順を繰り返す。

一方、ステップＳ１２で質量推定部２７が|ΔＯ|＞Ｔｈ１であると判定した場合、処理はステップＳ１４へと続く。ステップＳ１４では、ステップＳ１０でメインメモリ１４内に一時保存された仮推定値Ｍｔが推定値Ｍｓとして採用される。つまり、前回ストレージ１３又はメインメモリ１４に保存された傾きＭ１（第１傾きＮ１）及び第１傾きＮ１に基づいて算出された推定値Ｍｓが最新のＭ１（第２傾きＮ２）及び第２傾きＮ２に基づいて算出された推定値Ｍｓに上書き保存される。その後、処理はステップＳ１に戻り、再び同様の手順を繰り返す。

[２．第２実施形態]
以下、第２実施形態に係る質量推定装置２００を説明する。上記実施形態では駆動力Ｆに依存する指標Ｐとして加速度αとスリップ率λとの関係を表す回帰直線の傾きＯを用いたが、本実施形態では、指標Ｐとしてスリップ率λと駆動力Ｆとの関係を表す回帰直線の傾きを用いる。

上述したように、車両が通常走行する限りにおいて、スリップ率λと駆動力Ｆとの間には実質的な比例関係が成立する。従って、（α，Ｆ）の回帰直線Ｌの傾きＭ１の変動に対する（λ，Ｆ）の回帰直線の傾きの変動を検証することにより、第２傾きＮ２を質量推定処理に採用するか否かを判定することができる。なお、質量推定装置２００の電気的構成は図２に示す第１実施形態に係る質量推定装置２と共通である。また、質量推定処理の流れも図９に示す第１実施形態に係る処理の流れと概ね共通であるが、ステップＳ８で算出される指標Ｐ１が（λ，Ｆ）の回帰直線の傾きである点で相違する。なお、第１定数Ｔｈ１及び第２定数Ｔｈ２は上記実施形態と同じでなくとも良く、適宜設定することができる。

[３．第３実施形態]
以下、第３実施形態に係る質量推定装置２１０を説明する。第１実施形態では駆動力Ｆに依存する指標Ｐとして加速度αとスリップ率λとの関係を表す回帰直線の傾きＯを用いたが、本実施形態では、指標Ｐとして車両１の位置情報を示すデータに基づいて取得された加速度βを用いる。運動方程式から分かるように、加速度βは駆動力Ｆに依存する指標である。

質量推定装置２１０の電気的構成は図２に示す第１実施形態に係る質量推定装置２と共通である。ただし、本実施形態では指標用データ取得部２６がスリップ率λの代わりに車両１の位置情報を示すデータを取得する。より具体的には、図９に示すフローチャートのステップＳ５において、指標用データ取得部２６が例えば全球測位衛星システム（Ｇｌｏｂａｌ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ；ＧＮＳＳ）の測位信号を定期的に取得する。質量推定装置２１０は、取得した測位信号に基づいて車両１の加速度βを算出することができる。加速度βは、ステップＳ５において指標用データ取得部２６により算出されてもよいし、ステップＳ８において、質量推定部２７により算出されてもよい。

加速度βの値は、本来は同時刻の加速度αの値と概ね一致するか、同時刻の加速度αの値に対して一定のオフセットを有すると考えられる。このことから、加速度βが第１期間から第２期間にかけて第１範囲を超えて変動していない場合に、回帰直線Ｌの傾きＭ１が第２範囲を超えて変動したとすれば、何らかの要因によって駆動力Ｆ及び加速度αの少なくとも一方の値にずれが生じていると考えられる。従って、質量推定部２７は、このような場合における第２傾きＮ２をリジェクトする。なお、第１定数Ｔｈ１及び第２定数Ｔｈ２は上記実施形態と同じでなくとも良く、適宜設定することができる。

加速度βは、ステップＳ１０で仮推定値Ｍｔを算出する以前の段階で、それまでのデータセットを質量推定処理に採用するか否かの判定に利用されてもよい。例えば、質量推定部２７が、加速度αに対して加速度βがずれている程度を表すずれ量Ｒを算出し、所定の閾値とずれ量とを比較してもよい。ずれ量Ｒは、加速度αに対する加速度βのずれの量を評価できる限り、どのような式でも定義することができる。ずれ量Ｒは、例えば以下のように定義される。
Ｒ＝β／α

或いは、以下のように定義することもできる。
Ｒ＝α／β

或いは、以下のように定義することもできる。
Ｒ＝|β−α|

ここで、第１期間に対するずれ量Ｒ１及び第２期間に対するずれ量Ｒ２は適宜設定することができる。例えば、ずれ量Ｒ１は第１期間に取得された（α，β）から取得されたずれ量Ｒの平均値又は最大値とすることができる。同様に、ずれ量Ｒ２は第２期間に取得された（α，β）から取得されたずれ量Ｒの平均値又は最大値とすることができる。また、ずれ量Ｒが一定の範囲を超えたことが質量推定部２７によって判定されたような場合は、加速度α及び加速度βのうち少なくとも一方の値に何らかの異常が生じていると考えられるため、その時点でステップＳ１５に進むような構成としてもよい。

[４．第４実施形態]
以下、第４実施形態に係る質量推定装置２２０を説明する。第１実施形態では駆動力Ｆに依存する指標Ｐとして加速度αとスリップ率λとの関係を表す回帰直線の傾きＯを用いたが、本実施形態では、指標Ｐとして加速度βと駆動力Ｆとの関係を表す回帰直線の傾きを用いる。加速度βは、第３実施形態で説明した加速度βと共通である。

質量推定装置２２０の電気的構成は図２に示す第１実施形態に係る質量推定装置２と共通である。質量推定処理の流れも図９に示す第１実施形態に係る処理の流れと概ね共通であるが、本実施形態では、図９に示すフローチャートのステップＳ５において、指標用データ取得部２６が加速度βを算出する。また、質量推定部２７がステップＳ８において（β，Ｆ）の回帰直線の傾きを指標Ｐとして算出する。なお、第１定数Ｔｈ１及び第２定数Ｔｈ２は上記実施形態と同じでなくとも良く、適宜設定することができる。

[５．第５実施形態]
以下、第５実施形態に係る質量推定装置２３０を説明する。第１実施形態では駆動力Ｆに依存する指標Ｐとして加速度αとスリップ率λとの関係を表す回帰直線の傾きＯを用いたが、本実施形態では、指標Ｐとして加速度βとスリップ率λとの関係を表す回帰直線の傾きを用いる。スリップ率λは第１実施形態で説明したスリップ率λと共通であり、加速度βは第３実施形態で説明した加速度βと共通である。

質量推定装置２３０の電気的構成は図２に示す第１実施形態に係る質量推定装置２と共通である。質量推定処理の流れも図９に示す第１実施形態に係る処理の流れと概ね共通であるが、本実施形態では、図９に示すフローチャートのステップＳ５において、指標用データ取得部２６が加速度β及びスリップ率λを算出する。また、質量推定部２７がステップＳ８において（β，λ）の回帰直線の傾きを指標Ｐとして算出する。なお、第１定数Ｔｈ１及び第２定数Ｔｈ２は上記実施形態と同じでなくとも良く、適宜設定することができる。

以上の各実施形態に係る質量推定装置によれば、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１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質量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質量を精度よく推定することができる。さらに、指標Ｐを導入し質量推定に使用するデータの信頼性を検証するため、質量の推定値が変動したとしても、その推定値を採用すべきか否かを判定することができ、質量推定の精度をより高めることができる。

＜４.適用例＞
上記各実施形態に係る質量推定装置により算出された推定値Ｍｓは、例えばＤＬＲ方式動荷重半径（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｌｏａｄｅｄ Ｒａｄｉｕｓ；ＤＬＲ）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１０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、車両１の積載荷重（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、車両１がフロントエンジン・フロントドライブ車である場合は特に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算出された推定値Ｍｓを利用することができる。

図１１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、プログラム１０の実行によりプロセッサー１１がさらに減圧検出部２８及び減圧警報部２９として動作する。減圧検出部２８は、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２９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１２を参照しつつ、ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲに装着されたタイヤ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２８が、回転速度取得部２２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２８が、ストレージ１３又はメインメモリ１４に格納されている最新の推定値Ｍｓ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）の推定値Ｍｓ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２８が、予めストレージ１３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２９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、本発明の各実施形態について説明したが、本発明は上記各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、上記各実施形態で説明されたものに限定されない。例えば、上記各実施形態において、加速度αは車両１に装備された加速度センサによって取得されてもよい。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されてもよい。車両速度Ｖ及びタイヤの回転速度情報の取得方法も、上記各実施形態で説明されたものに限定されない。車両速度Ｖ及びタイヤの回転速度情報は、例えば全球測位衛星システムの測位信号から算出されてもよい。

＜５−２＞
上記第３〜第５実施形態では、質量推定装置がＧＮＳＳの測位信号を受信したが、ＧＮＳＳの測位信号を当該システムから直接受信するのは質量推定装置とは別体として構成される装置や、車両１の他の制御ユニット９であってもよい。

＜５−３＞
上記実施形態に係る質量推定処理では、車両の質量Ｍの推定値Ｍｓ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、ステップＳ１４で採用された推定値Ｍｓを前回の値から１回更新するだけでもよい。

＜５−４＞
図９に示す質量推定処理において、ステップＳ３，Ｓ４，Ｓ５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，Ｓ４，Ｓ５とを同時に並行して実行することも可能である。また、加速度αが車両速度Ｖによらないで算出される場合、ステップＳ３が実行されるタイミングは適宜変更することができる。さらに、ステップＳ６でデータが有効と判定された後にステップＳ５が実行されてもよい。

＜５−５＞
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。

１ 車両
２ 質量推定装置
３ 表示器
６ 車輪速センサ
９ 他の制御ユニット
２１ データ取得部
２２ 回転速度取得部
２３ 車両速度取得部
２４ 加速度取得部
２５ 駆動力取得部
２６ 指標用データ取得部
２７ 質量推定部
２８ 減圧検出部
２９ 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 車両速度
α 加速度
Ｍ 車両１の質量
Ｆ 駆動力
Ｆｅ エンジン駆動力
Ｆａ 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
Ｏ 回帰直線の傾き
Ｐ 指標
Ｔｈ１ 第１定数
Ｔｈ２ 第２定数

Claims (13)

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、前記車両の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を特定し、前記傾きに基づいて、前記車両の質量を推定する質量推定部と、
   を備え、
   前記質量推定部は、前記駆動力に依存する指標が第１期間から第２期間にかけて第１範囲を超えて変動しておらず、かつ、前記第１期間に取得された第１データセットから特定された前記回帰直線の第１傾きから前記第２期間に取得された第２データセットから特定された前記回帰直線の第２傾きへの変動が、前記駆動力に依存する指標の変動に基づいて定められる第２範囲を超えている場合に前記第２傾きをリジェクトし、それ以外の場合には、前記第２傾きに基づいて前記車両の質量を推定する、
   質量推定装置。
2. 前記質量推定部は、前記第２傾きをリジェクトした場合に、前記第１傾きに基づいて前記車両の質量を推定する、
   請求項１に記載の質量推定装置。
3. 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取得する、
   請求項１又は２に記載の質量推定装置。
4. 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速度情報を取得し、前記エンジン情報及び前記タイヤ回転速度情報に基づいて前記駆動力を取得する、
   請求項３又は４に記載の質量推定装置。
6. 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速度情報を取得し、前記タイヤ回転速度情報に基づいて、前記加速度を取得する、
   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つの前輪タイヤの回転速度と、少なくとも１つの後輪タイヤの回転速度とを示すタイヤ回転速度情報を取得し、
   前記駆動力に依存する指標は、前記タイヤ回転速度情報から取得されたスリップ率と前記加速度との関係を表す回帰直線の傾きである、
   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つの前輪タイヤの回転速度と、少なくとも１つの後輪タイヤの回転速度とを示すタイヤ回転速度情報を取得し、
   前記駆動力に依存する指標は、前記タイヤ回転速度情報から取得されたスリップ率と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きである、
   請求項１から６のいずれかに記載の質量推定装置。
9. 前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両の位置情報を示すデータを取得し、
   前記駆動力に依存する指標は、前記位置情報を示すデータに基づいて算出された加速度である、
   請求項１から６のいずれかに記載の質量推定装置。
10. 前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両の位置情報を示すデータ及び前記車両に装着された少なくとも１つの前輪タイヤの回転速度と、少なくとも１つの後輪タイヤの回転速度とを示すタイヤ回転速度情報を取得し、
    前記駆動力に依存する指標は、前記位置情報を示すデータに基づいて取得された加速度と前記タイヤ回転速度情報から取得されたスリップ率との関係を表す回帰直線の傾きである、
    請求項１から６のいずれかに記載の質量推定装置。
11. 前記データ取得部は、前記計測データとして前記車両の位置情報を示すデータを取得し、
    前記駆動力に依存する指標は、前記位置情報を示すデータに基づいて取得された加速度と前記駆動力との関係を表す回帰直線の傾きである、
    請求項１から６のいずれかに記載の質量推定装置。
12. 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、前記車両の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を特定するステップと、
    前記傾きに基づいて、前記車両の質量を推定するステップと、
    を備え、
    前記質量を推定するステップは、前記駆動力に依存する指標が第１期間から第２期間にかけて第１範囲を超えて変動しておらず、かつ、前記第１期間に取得された第１データセットから特定された前記回帰直線の第１傾きから、前記第２期間に取得された第２データセットから特定された前記回帰直線の第２傾きへの変動が、前記駆動力に依存する指標の変動に基づいて定められる第２範囲を超えている場合に、前記第２傾きをリジェクトし、それ以外の場合には、前記第２傾きに基づいて前記車両の質量を推定するステップである、
    質量推定方法。
13. 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、前記車両の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を特定するステップと、
    前記傾きに基づいて、前記車両の質量を推定するステップと、
    をコンピュータに実行させ、
    前記質量を推定するステップは、前記駆動力に依存する指標が第１期間から第２期間にかけて第１範囲を超えて変動しておらず、かつ、前記第１期間に取得された第１データセットから特定された前記回帰直線の第１傾きから、前記第２期間に取得された第２データセットから特定された前記回帰直線の第２傾きへの変動が、前記駆動力に依存する指標の変動に基づいて定められる第２範囲を超えている場合に前記第２傾きをリジェクトし、それ以外の場合には、前記第２傾きに基づいて前記車両の質量を推定するステップである、
    質量推定プログラム。

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