JP2022007679A - 状態量推定装置及びダンパ制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の状態量の算出精度を高めることのできる技術を実現する。【解決手段】前記車両の所定の時間後の状態量である将来状態量を演算する将来状態量演算部（６３０）と、前記車両の現在の状態量である現在状態量を演算する現在状態量演算部（６４０）と、前記現在状態量を用いて、前記現在状態量に対応する将来状態量を補正することによって、最終的な前記状態量を決定する状態量決定部（６５０）と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は状態量推定装置及びダンパ制御装置に関する。

従来、車両の状態量を算出し、得られた算出値を用いて車両の制動力および駆動力などを制御し、車両の走行安定性を高める技術が知られている。当該技術分野において、車両に搭載したカメラより、車両前方の路面情報を予め予測して、予測した路面情報よりサスペンションの制御を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

国際公開２０１８－１５５５４１号公報

上記のような技術分野において、車両の状態量はなるべく精度よく算出されることが好ましい。

本発明の一態様は、車両の状態量の算出精度を高めることのできる技術を実現することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る状態量推定装置は、車両の状態量を推定するための状態量推定装置であって、前記車両の所定の時間後の状態量である将来状態量を演算する将来状態量演算部と、前記車両の現在の状態量である現在状態量を演算する現在状態量演算部と、前記現在状態量を用いて、前記現在状態量に対応する将来状態量を補正することによって、最終的な前記状態量を決定する状態量決定部と、
を備える。

また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るダンパ制御装置は、上記の状態量算出装置を備え、前記状態量推定装置が推定した前記状態量を用いて、前記車両が備える減衰力可変式ダンパの制御を行う。

本発明の一態様によれば、車両の状態量の算出精度を高めることができる。

本発明の実施形態に係る車両の構成の一例を模式的に示す図である。 本発明の実施形態１に係るＥＣＵの概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係るサスペンション制御部の機能的構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係る将来状態量演算部の機能的構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係る将来状態量演算部が推定する走行路の模式図である。 本発明の実施形態１に係る距離情報算出部の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態１に係る路面状態検出部の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態１に係る現在状態量演算部の機能的構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施形態２に係る現在状態量演算部の機能的構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施形態３に係るサスペンション制御部の機能的構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施形態４に係るサスペンション制御部の機能的構成の一例を示すブロック図である。

以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。

［車両の構成例］
〔構成の概要〕
図１は、本発明の実施形態に係る車両９００の構成の一例を模式的に示す図である。図１に示すように、車両９００は、懸架装置（サスペンション）１００、車体２００、車輪３００、タイヤ３１０、操舵部材４１０、ステアリングシャフト４２０、トルクセンサ４３０、舵角センサ４４０、トルク印加部４６０、ラックピニオン機構４７０、ラック軸４８０、エンジン５００、ＥＣＵ（Electronic Control Unit、状態量算出装置、制御装置）６００、発電装置７００およびバッテリ８００を備えている。なお、車両９００としては、ガソリン車、ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ車）、電気自動車（ＥＶ車）等を挙げることができる。

タイヤ３１０が装着された車輪３００は、懸架装置１００によって車体２００に懸架されている。車両９００は、四輪車であるため、懸架装置１００、車輪３００およびタイヤ３１０については、それぞれ４つ設けられている。なお、左側の前輪、右側の前輪、左側の後輪および右側の後輪のタイヤ及び車輪をそれぞれ、タイヤ３１０Ａ及び車輪３００Ａ、タイヤ３１０Ｂ及び車輪３００Ｂ、タイヤ３１０Ｃ及び車輪３００Ｃ、並びに、タイヤ３１０Ｄ及び車輪３００Ｄとも称する。以下、同様に、左側の前輪、右側の前輪、左側の後輪および右側の後輪にそれぞれ付随した構成を、符号「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」及び「Ｄ」を付して表現することがある。

〔懸架装置（サスペンション）〕
懸架装置１００は、減衰力可変式ダンパ、アッパーアーム及びロアーアームを備えている。また、減衰力可変式ダンパは、一例として、当該減衰力可変式ダンパが発生させる減衰力を調整する電磁弁であるソレノイドバルブを備えている。ただし、これは本実施形態を限定するものではなく、減衰力可変式ダンパは、減衰力を調整する電磁弁として、ソレノイドバルブ以外の電磁弁を用いてもよい。例えば、上記電磁弁として、電磁流体（磁性流体）を利用した電磁弁を備える構成としてもよい。なお、懸架装置１００とＥＣＵ６００とを合わせて、ダンパ装置と呼ぶこともある。また、本明細書において特にことわりのない限り、用語「サスペンション」と用語「ダンパ」とは同じ意味で用いられる。

〔ステアリング装置〕
運転者の操作する操舵部材４１０は、ステアリングシャフト４２０の一端に対してトルク伝達可能に接続されており、ステアリングシャフト４２０の他端は、ラックピニオン機構４７０に接続されている。

なお、上述の説明において「トルク伝達可能に接続」とは、一方の部材の回転に伴い他方の部材の回転が生じるように接続されていることを指し、例えば、一方の部材と他方の部材とが一体的に成形されている場合、一方の部材に対して他方の部材が直接的又は間接的に固定されている場合、及び、一方の部材と他方の部材とが継手部材等を介して連動するよう接続されている場合を少なくとも含む。

ラックピニオン機構４７０は、ステアリングシャフト４２０の軸周りの回転を、ラック軸４８０の軸方向に沿った変位に変換するための機構である。ラック軸４８０が軸方向に変位すると、タイロッド及びナックルアームを介して車輪３００Ａ及び車輪３００Ｂが転舵される。

トルクセンサ４３０は、ステアリングシャフト４２０に印加される操舵トルク、換言すれば、操舵部材４１０に印加される操舵トルクを検出し、検出結果を示すトルクセンサ信号をＥＣＵ６００に提供する。より具体的には、トルクセンサ４３０は、ステアリングシャフト４２０に内設されたトーションバーの捩れを検出し、検出結果をトルクセンサ信号として出力する。なお、トルクセンサ４３０として磁歪式トルクセンサを用いてもよい。

舵角センサ４４０は、操舵部材４１０の舵角を検出し、検出結果をＥＣＵ６００に提供する。

トルク印加部４６０は、ＥＣＵ６００から供給されるステアリング制御量に応じたアシストトルク又は反力トルクを、ステアリングシャフト４２０に印加する。トルク印加部４６０は、ステアリング制御量に応じたアシストトルク又は反力トルクを発生させるモータと、当該モータが発生させたトルクをステアリングシャフト４２０に伝達するトルク伝達機構とを備えている。

なお、本明細書における「制御量」の具体例として、電流値、デューティー比、減衰率、減衰比等が挙げられる。

また、上記の例では、操舵部材４１０からラック軸４８０までが常時機械的に接続されたステアリング装置を例に挙げたが、これは本実施形態を限定するものではなく、本実施形態に係るステアリング装置は、例えばステア・バイ・ワイヤ方式のステアリング装置であってもよい。ステア・バイ・ワイヤ方式のステアリング装置に対しても本明細書において以下に説明する事項を適用することができる。

〔駆動力伝達装置〕
車両９００は、不図示の駆動力伝達装置を有している。駆動力伝達装置は、例えばエンジンの動力を前輪または後輪に伝達する装置であり、ギア伝達機構を有する。当該ギア伝達機構は、前輪または後輪における個々の車輪の回転数の差を状況に応じて与える差動装置であり、車両９００の走行状況に応じて差動を制限する差動制限装置を有している。本実施型形態において、差動装置および差動制限装置は、限定されない。差動装置は、例えばベベルギア式差動装置であってよく、差動制限装置は、多板クラッチ式リミテッドスリップディファレンシャル（ＬＳＤ）またはヘリカルギア式ＬＳＤなどのトルク感応型であってもよいし、ビスカスＬＳＤなどの回転差感応型であってもよい。

〔その他の構成〕
エンジン５００には、発電装置７００が付設されており、発電装置７００によって生成された電力がバッテリ８００に蓄積される。

また、車両９００は、車輪３００毎に設けられ各車輪３００の車輪速（車輪の角速度ω）を検出する車輪速センサ３２０を備えている。また、車両９００は、車両９００の横方向の加速度を検出する横Ｇセンサ３３０、車両９００の前後方向の加速度を検出する前後Ｇセンサ３４０、車両９００のヨーレートを検出するヨーレートセンサ３５０、エンジン５００が発生させるトルクを検出するエンジントルクセンサ５１０、エンジン５００の回転数を検出するエンジン回転数センサ５２０、ブレーキ装置が有するブレーキ液に印加される圧力を検出するブレーキ圧センサ５３０及び車両９００の前方を撮像するカメラ３６０（図４参照）を備える構成としてもよい。これらの各種センサによる検出結果は、ＥＣＵ６００に供給される。

なお、図示は省略するが、車両９００は、ブレーキ時の車輪ロックを防ぐためのシステムであるＡＢＳ（Antilock Brake System）、加速時等における車輪の空転を抑制するＴＣＳ（Traction Control System）、及び、旋回時のヨーモーメント制御やブレーキアシスト機能等のための自動ブレーキ機能を備えた車両挙動安定化制御システムであるＶＳＡ（Vehicle Stability Assist）制御可能なブレーキ装置を備えている。

ここで、ＡＢＳ、ＴＣＳ、及びＶＳＡは、推定した車体速に応じて定まる車輪速と、車輪速センサ３２０によって検出された車輪速とを比較し、これら２つの車輪速の値が、所定の値以上相違している場合にスリップ状態であると判定する。ＡＢＳ、ＴＣＳ、及びＶＳＡは、このような処理を通じて、車両９００の走行状態に応じて最適なブレーキ制御やトラクション制御を行うことにより、車両９００の挙動の安定化を図るものである。

また、上述した各種のセンサによる検出結果のＥＣＵ６００への供給、及び、ＥＣＵ６００から各部への制御信号の伝達は、ＣＡＮ（Controller Area Network）３７０を介して行われる。

また、車両９００は、不図示のＲＡＭ（Random Access Memory）を有する。ＲＡＭは、車重、慣性荷重、車両諸元などの定常値あるいは推定値、算出値を格納する。定常値は、例えば車両９００に固有の物理量の値である。

〔ＥＣＵの機能的構成〕
図２は、ＥＣＵ６００の概略構成を示す図である。

図２に示すように、ＥＣＵ６００は、サスペンション制御部（サスペンション制御装置、ダンパ制御装置）６１０を備えている。

サスペンション制御部６１０は、ＣＡＮ３７０に含まれる各種のセンサ検出結果を参照し、懸架装置１００に供給するサスペンション制御量の大きさを決定する。サスペンション制御部６１０は、サスペンション制御量を供給することによって懸架装置１００を制御する。より具体的には、ＥＣＵ６００は、懸架装置１００に含まれる減衰力可変式ダンパが備えるソレノイドバルブに対して、サスペンション制御量を供給することによって当該ソレノイドバルブの開閉を制御する。この制御を可能とするために、ＥＣＵ６００からソレノイドバルブへ駆動電力を供給する電力線が配されている。

また、ＥＣＵ６００は、ステアリング装置を制御するためのステアリング制御部（不図示）を備えている。ステアリング制御部は、車両９００が備える各種の電子機器を統括制御する。より具体的には、ステアリング制御部は、トルク印加部４６０に供給するステアリング制御量を調整することにより、ステアリングシャフト４２０に印加するアシストトルク又は反力トルクの大きさを制御する。

また、ＥＣＵ６００は、駆動力伝達装置を制御するための駆動力制御部（不図示）を備えている。駆動力制御部は、例えば、差動制限の制御量を供給することによって駆動力伝達装置を制御する。その具体的な一例を挙げると、駆動力制御部は、走行状況に応じて多板クラッチ式ＬＳＤにおけるクラッチの圧着の強さを調整することにより、エンジンの駆動力を前輪、後輪間で、あるいは前輪または後輪における左右の車輪間で分配し、エンジンの駆動力で回転する車輪の個々の回転数を制御する。

このように、車両９００における懸架装置１００、ステアリング装置および駆動力伝達装置は、いずれも、電子制御可能に構成されており、電子制御式サスペンション、電子制御式ステアリング装置および電子制御式駆動力伝達装置とも言える。

なお、本明細書において「～を参照して」との表現には、「～を用いて」「～を考慮して」「～に依存して」などの意味が含まれ得る。

また、「制御量の大きさを決定する」との処理には、制御量の大きさをゼロに設定する、すなわち、制御量を供給しない場合も含まれる。

〔状態量算出のロジックの説明〕
＜状態量の定義＞
本実施形態における車両９００の状態量Ｘの一例は、下記式で表される。ここで、状態量Ｘはｎ×１の行列で表されるベクトルであり、本実施例ではｎ＝１６である。なお、本明細書において、下付きの添え字ｆｌ、ｆｒ、ｒｌおよびｒｒは、それぞれ、車両９００における左前輪、右前輪、左後輪および右後輪を表す。また、下付きの添え字ｉｉは、車両９００における上記の車輪のうちの任意の一以上を表す。

上記式中、ｗは、ばね上重心点上下速度であり、車体２００のばね上速度のｚ軸方向成分である。ｐ、ｑ、ｒは、それぞれ、ロールレート、ピッチレートおよびヨーレートであり、例えば、車体２００のばね上角速度のｘ軸回転方向、ｙ軸回転方向およびｚ軸回転方向の成分である。なお、本実施形態において、ｘ軸は車体２００の前後方向、ｙ軸は車体２００の横方向、ｚ軸は車体２００の鉛直方向を示す。

また、上記式中、ｗ_１ｆｌ、ｗ_１ｆｒ、ｗ_１ｒｌおよびｗ_１ｒｒは、各車輪におけるばね下上下速度である。ＤａｍｐＳｔ_ｆｌ、ＤａｍｐＳｔ_ｆｒ、ＤａｍｐＳｔ_ｒｌおよびＤａｍｐＳｔ_ｒｒは、各車輪におけるサスストローク変位である。ＴｉｒｅＳｔ_ｆｌ、ＴｉｒｅＳｔ_ｆｒ、ＴｉｒｅＳｔ_ｒｌおよびＴｉｒｅＳｔ_ｒｒは、各車輪におけるタイヤストローク変位である。

＜状態量に関する運動方程式＞
状態量Ｘを構成する各要素の運動方程式の一例は、以下の式（１）～（７）で表される。各物理量の上に付されたドット「・」は時間微分を表す。

式（１）中、ΣＲ_ｚは車体２００の重心に作用する鉛直方向力、ｍ_２は車体２００のばね上質量、ｕは車体２００の前後方向のばね上速度、そして、ｖは車体２００の横方向のばね上速度、を表す。

式（２）～（４）中、Ｉ_ｚｘは車体２００のばね上における横方向（例えばｙ軸）の慣性乗積、Ｉ_ｘは車体２００の重心を通るｘ軸周りの慣性モーメント、Ｉ_ｙは車体２００の重心を通るｙ軸周りの慣性モーメント、そして、Ｉ_ｚは車体２００の重心を通るｚ軸周りの慣性モーメント、を表す。また、式（２）～（４）中、Ｍ_ｘは車体２００の重心に作用するｘ軸周りのモーメント、Ｍ_ｙは車体２００の重心に作用するｙ軸周りのモーメント、そして、Ｍ_ｚは車体２００の重心に作用するｚ軸周りのモーメント、を表す。

式（５）中、ｍ_１ｉｉは任意の車輪のばね下質量、Ｒ_ｚｉｉは各車輪のばね下にかかるサスペンション反力、そしてｋ_１ｉｉは任意の車輪のタイヤばね定数、を表す。

式（６）中、ＤａｍｐＶ_ｉｉは、各車輪のサスストローク速度を表し、ｗ_ｉｉは、各車輪のばね上におけるサスポイントの上下速度を表す。式（７）中、ＴｉｒｅＶ_ｉｉは、各車輪におけるタイヤストローク速度を表し、ｗ_０ｉｉは、任意の車輪点における路面変位の微分値を表す。ｗ_ｉｉは、以下の式（６ａ）～（６ｄ）で表される。式（６ａ）～（６ｄ）中、ｔｒ_ｆ、ｔｒ_ｒは車体２００の前後トレッド半長を表し、ｌ_ｆ、ｌ_ｒは車体２００の前後車軸重心間距離を表す。

＜外力／モーメントを表す式＞
上記の運動方程式中の外力あるいはモーメントについては、例えば以下に説明する式（８）～（２３）で表される。たとえば、サスペンション反力は、以下の式（８）～（１１）で表される。

式（８）～（１１）中、Ｒ_ｚｆｌ，Ｒ_ｚｆｒ，Ｒ_ｚｒｌ，Ｒ_ｚｒｒは各車輪におけるサスペンション反力を表し、ＤａｍｐＦ_ｆｌ，ＤａｍｐＦ_ｆｒ，ＤａｍｐＦ_ｒｌ，ＤａｍｐＦ_ｒｒは各車輪におけるダンパ減衰力を表す。また、式（８）～（１１）中、ｋ_２ｆ、ｋ_２ｒは前輪および後輪の懸架ばねのばね定数、Ｃ_２ｆ、Ｃ_２ｒは前輪および後輪に関する後述する車両モデルの安定性を高めるためのパラメータ、そしてｋ_ａｆ、ｋ_ａｒは前輪および後輪におけるスタビライザの剛性、を表す。

また、車体２００の重心に作用する前後方向力ΣＲ_ｘ、車体２００の重心に作用する横方向力ΣＲ_ｙ、および重心に作用する鉛直方向力ΣＲ_ｚ、はそれぞれ以下の式（１２）～（１４）で表される。

式（１２）、式（１３）中、ΣＦ_ｘ０は、車両９００の全タイヤの前後力を表し、ΣＦ_ｙ０は、車両９００の全タイヤの横力を表す。

式（１５）～（１７）中、Ｍ_ｘＲは、車体２００の重心に作用するサスペンションのｘ軸周りの反力モーメントを表し、Ｍ_ｙＲは、車体２００の重心に作用するサスペンションのｙ軸周りの反力モーメントを表し、Ｍ_ｚＲは、車体２００の重心に作用するサスペンションのｚ軸周りの反力モーメントを表す。また、式（１５）～（１７）中、ｈ_１は、車両９００の重心から各輪のばね下までのｚ軸方向距離の平均を表す。

式（１８）～（２０）中、Ｍ_{ｘｔｉｒｅ}は、車体２００の重心に作用するタイヤのｘ軸周りの反力モーメントを表し、Ｍ_{ｙｔｉｒｅ}は、車体２００の重心に作用するタイヤのｙ軸周りの反力モーメントを表し、Ｍ_{ｚｔｉｒｅ}は重心に作用するタイヤのｚ軸周りの反力モーメントを表す。また、Ｒ_０は、タイヤ半径を表す。なお、Ｍ_ｘ、Ｍ_ｙおよびＭ_ｚは、下記式（２１）～（２３）で表される。

＜運動方程式の変形＞
本実施形態におけるＥＣＵ６００への入力値は、例えば、以下の行列Ｕ_１、Ｕ_２で表すことができる。ここで、Ｕ_１およびＵ_２はｑ×１の行列で表されるベクトルであり、Ｕ_１においてはｑ＝８、Ｕ_２においてはｑ＝６である。また、ＥＣＵ６００への観測値は、以下の行列Ｙで表すことができる。ここで、Ｙはｐ×１の行列で表されるベクトルであり、例えば本実施形態においてはｐ＝５である。

上述した運動方程式は、以下の式（２４）および式（２５）で表すことができる。

ヤコビ行列（Ｊ_ｘ，Ｊ_ｕ）を用い、式（２４）から下記式（２６）を導出し、式（２５）から式（２７）を導出する。式（２６）および式（２７）における右辺の最終項は、誤差を表している。

ここで、ｆ（Ｘ_０，Ｕ_０）＝０、ｈ（Ｘ_０）＝０とすると、式（２６）における右辺の第二項、第三項は、それぞれ式（２８）、式（２９）で表され、式（２７）における右辺の第二項は、式（３０）で表される。

よって、式（２４）は、下記式（３１）で表される。このように、前述の運動方程式は、線形的に演算される線形システムで表される。ここで、式（３１）を離散化すると、下記式（３２）、式（３３）および、式（３４）が導出される。式（３２）中、Ａ_ｃは、車両９００の固有の特性を表すシステム行列として表される。式（３３）中、Ｂ_ｃは、入力による車両９００への影響を表す入力行列として表される。式（３４）中、Ｃ_ｃは、車両９００からの観測量を出力するための観測行列として表される。当該車両モデルは、状態量および上記行列Ｕ_１、Ｕ_２から明らかなように車両９００の要素を含んでおり、車両全体の挙動を示す単一のモデルとなっている。

＜行列の離散化＞
Ａｃ、ＢｃおよびＣｃ行列は、前述の通り下記式（３２）、式（３３）および、式（３４）によって離散化される。つまり、Ａｃは離散化されたシステム行列、Ｂｃは離散化された入力行列および、Ｃｃは離散化された観測行列を表す。なお、式（３２）中、Ｌ^－１は逆ラプラス演算処理を表し、ｓはラプラス演算子を表し、Ｉは単位行列を表す。また、式（３３）中、Δｔはサンプル時間を表す。

＜車両モデル＞
本実施形態における車両状態量推定の為の車両モデルは、下記式（３５）、式（３６）で表すことができる。当該車両モデルは、前述したように、車両９００の要素を含む、車両全体の挙動を示す単一のモデルである。ここで、下付きのｋは、離散状態における任意のステップを表しており、ｋ－１は、ｋに対して１ステップ前のステップを表す。

上記式（３５）、式（３６）において、Ｘ_ｋハットは車両モデルの状態量、つまり推定車両状態量である。Ｘ_ｋハットは、下記の行列で表される。

また、Ｕ_ｋハットは入力値であり、例えば下記式のＵ１_ｋハット、Ｕ２_ｋハットで表される。

また、Ｙ_ｋハットは観測量であり、すなわち推定車両観測量である。Ｙ_ｋハットは下記の行列で表される。

［実施形態１］
本実施形態では、前述したロジックに従う状態量を算出し、当該状態量を用いて懸架装置１００の動作を制御する。

図３は、本発明の実施形態１に係るサスペンション制御部の機能的構成の一例を示すブロック図である。

図３に示すように、サスペンション制御部６１０は、状態量推定部６２０及び制御量決定部６６０を備えている。以下、状態量推定部６２０のことを、状態量推定装置と呼称することがある。

状態量推定部６２０は、車両の状態量を推定する構成であり、図３に示すように、将来状態量演算部６３０、現在状態量演算部６４０及び状態量決定部６５０を備えている。

将来状態量演算部６３０は、車両９００が備えるカメラ３６０より取得した車両９００の前方の画像を表す画像情報を参照し、車両９００の状態量であって、カメラ３６０による撮像時点から所定の時間後の状態量である将来状態量を演算する。なお、将来状態量演算部６３０における、将来状態量の具体的な演算方法については、後述する。

現在状態量演算部６４０は、車輪速センサ３２０から取得した車輪速、横Ｇセンサ３３０から取得した横加速度、及び前後Ｇセンサ３４０から取得した前後加速度等を参照し、車両の現在の状態量である現在状態量を演算する。また、現在状態量演算部６４０は、制御量決定部６６０よりサスペンション制御量を取得し、取得したサスペンション制御量を更に参照して現在状態量を演算する。

状態量決定部６５０は、将来状態量演算部６３０から取得した将来状態量、及び現在状態量演算部６４０から取得した現在状態量に基づき車両９００の状態量を決定する。一例として、状態量決定部６５０は、現在状態量及び将来状態量のうち、一方を用いて他方を補正することによって、最終的な車両９００の状態量を決定する。例えば、状態量決定部６５０は、現在状態量を用いて、現在状態量に対応する将来状態量を補正することによって、最終的な車両９００の状態量を決定する。

状態量決定部６５０は、車両９００の状態量の決定処理において、例えば、カルマンフィルタを用いた推定値の算出処理を用いることができる。一例として、状態量決定部６５０は、将来状態量及び現在状態量の一方を推定量とし、将来状態量及び現在状態量の他方を観測量とし、カルマンゲインは固定値(時不変カルマンゲイン)とするカルマンフィルタを用いて状態量を算出することができる。

なお、カルマンゲインは、時変カルマンゲインとしてもよい。時変カルマンゲインはたとえば、一期前の状態量から予測共分散を求め、演算することができる。

制御量決定部６６０は、状態量決定部６５０が算出した車両９００の状態量に応じて、サスペンション制御量を決定する。制御量決定部６６０は、決定したサスペンション制御量を懸架装置１００に供給するとともに、フィードバック値として、現在状態量演算部６４０に供給する。

このように、本実施形態に係るサスペンション制御部６１０は、状態量推定部６２０が推定した車両９００の状態量に応じて、懸架装置１００を制御するためのサスペンション制御量を決定する。本実施形態に係るサスペンション制御部６１０は、将来状態量演算部６３０から取得した将来状態量を現在状態量演算部６４０から取得した現在状態量を用いて補正することによって、車両の状態量を高い精度で算出することができる。これにより、走行している車両の懸架装置をより適切に制御することができ、車両の乗り心地を向上させることができる。

〔将来状態量演算部〕
続いて、図４及び５を参照して、将来状態量演算部６３０について説明する。図４は、将来状態量演算部６３０の機能的構成の一例を示すブロック図である。また、図５は、将来状態量演算部６３０が将来状態量を演算する際に参照する走行路の模式図である。

まず、将来状態量演算部６３０の概要について説明する。将来状態量演算部６３０は、車両９００が備えるカメラ３６０より、車両９００の進行方向の画像を表す画像情報を取得し、取得した画像情報から、車両９００の進行方向の対象物の３次元的な配置、大きさ、及び向き等を示す３次元画像情報を算出し、算出した３次元画像情報を参照して将来状態量を演算する。以下では、一例として、カメラ３６０が、左カメラ３６０ａ（不図示）と右カメラ３６０ｂ（不図示）を備え、それぞれのカメラによる画像情報を取得する構成について説明する。

将来状態量演算部６３０は、車両９００が走行路１を走行する際に、車両９００の進行方向の走行路面（以下、自動車が走行できる部分の路面を「走行路面」とする）の路面状態を検出する。より具体的には、将来状態量演算部６３０は、車両９００の状態量に影響を及ぼし得る対象物の有無およびその距離を検出する。ここで、対象物とは、例えば、走行路面の表面状態、走行路面のうねり、凹み及び突起部等の立体物を指すが、これは本実施形態を限定するものではない。なお、将来状態量演算部６３０は、走行路１の路面状態に加えて、車両９００の進行方向における、車両前方の道路の路肩２と車両との位置関係、及び、走行路面と路外３の高低差等を検出する構成であってもよい。

図４に示すように、将来状態量演算部６３０は、距離情報算出部６３０１、路面状態検出部６３０２、及び車両将来状態量演算部６３０３を備えている。

距離情報算出部６３０１は、車両９００が備える左カメラ３６０ａと右カメラ３６０ｂとにより、車両９００が走行路１を走行している際の車両９００の進行方向の画像情報を取得する。距離情報算出部６３０１は、左カメラ３６０ａ及び右カメラ３６０ｂが撮像した画像情報に基づき、車両９００の進行方向の走行路１における対象物の３次元的な配置、大きさ、及び向き等を示す３次元画像情報を算出する。そして、距離情報算出部６３０１は、算出した３次元画像情報から、車両９００の進行方向における対象物の有無及び対象物までの距離を示す距離情報を算出する。

なお、左カメラ３６０ａと右カメラ３６０ｂとは、車両９００の前方を撮像範囲とし、走行路１及び車両前方の対象物を撮像対象とすることができるように設置される。左カメラ３６０ａと右カメラ３６０ｂとは、いずれもレンズとＣＣＤ（またはＣＭＯＳ撮像素子）から構成されており、上記撮像範囲をカバーできる仕様の部品を用いればよい。左カメラ３６０ａと右カメラ３６０ｂとを結ぶ仮想線分は、走行路面に平行でかつ、車両の進行方向に垂直となることが好ましい。左カメラ３６０ａと右カメラ３６０ｂとの間の距離ｄは、本実施形態を限定するものではないが、例えば、車両からどの程度の距離までを検知範囲とするかにより決定される構成とすることができる。

路面状態検出部６３０２は、距離情報算出部６３０１において算出した対象物の有無及び対象物までの距離を示す距離情報に基づき車両９００の進行方向の路面状態を検出する。より具体的には、路面状態検出部６３０２は、車両９００の進行方向の走行路面における対象物が、複数のカメラ３６０より取得した画像情報が示す画像のどの部分に相当するか等を計算することによって、車両９００の進行方向の路面状態を検出する。

車両将来状態量演算部６３０３は、路面状態検出部６３０２において算出した車両９００の進行方向の走行路面の路面状態に基づき、車両９００の所定の時間後の状態量である将来状態量を演算する。車両将来状態量演算部６３０３は、演算した車両９００の将来状態量を状態量決定部６５０へ供給する。ここで所定の時間後の状態量とは、車両９００が算出した路面状態の走行路面を走行する際の車両９００の状態量である。なお、車両将来状態量演算部６３０３は、車両９００の進行方向における対象物までの距離と、車速とに応じて、所定の時間を決定することができる。一例として、車両将来状態量演算部６３０３は、車両９００の進行方向における対象物までの距離が大きくなる程、所定の時間を大きく設定する。また、車両将来状態量演算部６３０３は、車速が大きくなる程、所定の時間を短く設定する。

このように、本実施形態に係る将来状態量演算部６３０は、車両９００の進行方向の走行路面の路面状況を予め検出することができる。これにより、本実施形態に係るサスペンション制御部６１０は、推定した走行路面の路面状況を参照して、車両の状態量を推定することができ、走行している車両の懸架装置をより適切に制御することができ、車両の乗り心地を向上させることができる。

（距離情報の算出処理例）

次に、図６を参照して、距離情報算出部６３０１における距離情報の算出の流れを説明する。図６は、距離情報算出部６３０１の処理の流れを示すフローチャートである。

（ステップＳ１１）
まず、距離情報算出部６３０１は、左カメラ３６０ａで撮像した車両９００の前方の画像情報を取得する。

（ステップＳ１２）
次に、距離情報算出部６３０１は、右カメラ３６０ｂで撮像した車両９００の前方の画像情報を取得する。ここで、ステップＳ１２は、ステップＳ１１の前に行ってもよく、ステップＳ１１と並列処理として同時に行ってもよい。

（ステップＳ１３）
次に、距離情報算出部６３０１は、ステップＳ１１及びステップＳ１２において取得した左右２枚の画像情報を比較して、同一物体（対応点）を撮像している部分を特定する。

（ステップＳ１４）
次に、距離情報算出部６３０１は、ステップＳ１１及びステップＳ１２において取得した左右２枚の画像情報に基づき、車両９００の前方の走行路面の３次元画像情報を算出する。距離情報算出部６３０１は、算出した３次元画像情報に基づき、カメラとステップＳ１３において特定した対応点との距離情報を算出する。距離情報算出部６３０１は、ステップＳ１３において特定した全ての対応点に対して、カメラと各対応点との距離情報を算出し、カメラから各対応点までの距離情報を反映させた距離画像情報を作成する。ここで、距離画像情報とは、左カメラ３６０ａで撮像した画像情報の各画素Ｐｋ（ｋ＝１～Ｎ、Ｎは画像情報の画素数）のカメラからの距離ｄｋを、画像情報の全画素について算出したものである。なお、距離の算出方法については、特に限定されておらず、従来技術を用いて算出することができる。

（ステップＳ１５）
次に、距離情報算出部６３０１は、ステップＳ１４において算出した距離画像情報を、路面状態検出部６３０２に供給する。

（ステップＳ１６）
距離情報算出部６３０１は、左カメラ３６０ａ及び右カメラ３６０ｂから新たな画像情報が供給される場合、ステップＳ１１に戻り、対応点に対する距離情報の算出を繰り返し実施する。左カメラ３６０ａ及び右カメラ３６０ｂから新たな画像情報が供給されない場合は、画像情報が供給されるまで距離情報の算出の処理を待機する。

（路面状態の検出処理例）
次に、図７を参照して、路面状態検出部６３０２における走行路面の路面状態の検出の流れを説明する。図６は、路面状態検出部６３０２の処理の流れを示すフローチャートである。

（ステップＳ２１）
まず、路面状態検出部６３０２は、距離情報算出部６３０１において算出した距離画像情報を取得する。

（ステップＳ２２）
次に、路面状態検出部６３０２は、ステップＳ２１において取得した距離画像情報を用いて、距離画像の各画素の３次元位置（ｘｋ，ｙｋ，ｚｋ）を算出する。ここで、本実施形態において、ｘ軸は車体２００の前後方向、ｙ軸は車体２００の横方向、ｚ軸は車体２００の鉛直方向を示す。

（ステップＳ２３）
次に、路面状態検出部６３０２は、左カメラ３０６ａから取得した画像情報の各画素のうち、走行路面である可能性が高い画素を抽出する。路面状態検出部６３０２は、後述する走行路面式と各画素の３次元位置とを比較して、走行路面と高さが異なる画素を抽出する。このようにして、路面状態検出部６３０２は、走行路面より高い部分にある画素を突起等の対象物として判定し、走行路面より低い部分にある画素を凹み等の対象物として判定する。このように、路面状態検出部６３０２は、判定した対象物の３次元位置を参照して車両９００の進行方向の路面状態を検出する。

ここで、走行路面式は、一例として、
ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０
で表される。走行路面式におけるパラメータａ，ｂ，ｃ，ｄは、ステップＳ２３において抽出した画素の３次元座標Ｐｉ（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）（ｉ＝０～ｊ、ｊは抽出した画素の個数）を当該走行路面式に代入することによって求められる。

〔現在状態量演算部〕
図８は、本発明の実施形態１に係る現在状態量演算部の機能的構成の一例を示すブロック図である。

図８に示されるように、現在状態量演算部６４０は、接地荷重算出部６４１０、入力量算出部６４２０、第一状態量算出部６４３０、観測量算出部６４４０および第二状態量算出部６４５０を備える。また、本実施形態における制御に用いる車両に関する物理量を取得するための取得部として、ＥＣＵ６００には、ヨーレートセンサ３５０、車輪速センサ３２０、舵角センサ４４０、横Ｇセンサ３３０および前後Ｇセンサ３４０、ならびにＲＡＭ６０１が接続されている。接地荷重算出部６４１０、入力量算出部６４２０、第一状態量算出部６４３０、観測量算出部６４４０および第二状態量算出部６４５０は、状態量算出装置に該当する。

接地荷重算出部６４１０は、接地荷重を算出する。接地荷重とは、車両のばね下への鉛直方向の荷重である。接地荷重算出部６４１０は、慣性荷重算出部６４１１、路面荷重算出部６４１２、接地荷重演算部６４１３および車輪速センサ３２０が取得した車輪速Ｖｗから車輪速変動ΔＶｗを算出する車輪速変動算出部６４１４を備えている。

慣性荷重算出部６４１１は、慣性荷重を算出する。慣性荷重は、車両９００に作用する慣性力による挙動変化によって生じる接地荷重成分である。たとえば、慣性荷重算出部６４１１は、車輪速センサ３２０が取得した車輪速Ｖｗ、舵角センサ４４０が取得した操舵角δ_ｓ、横Ｇセンサ３３０が取得した横加速度ａ_ｙ、前後Ｇセンサ３４０が取得した前後加速度ａ_ｘ、ならびに、ＲＡＭ６０１に格納されている車重ｍ等の車両諸元を入力値として各車輪の慣性荷重ｄＦｚ０_{ｉｎｅｒｔｉａｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を算出する。なお、車両の物理量の前に「ｄ」を伴う場合は、当該物理量の変動または差分を意味する。

路面荷重算出部６４１２は、車輪速、車輪速変動、定常荷重Ｆｚ０_ｎｏｍおよび慣性荷重から路面荷重を算出する。路面荷重は、路面の凹凸による接地荷重成分である。たとえば、路面荷重算出部６４１２は、車輪速変動算出部６４１４が算出した車輪速変動ΔＶｗ、慣性荷重算出部６４１１が算出した各車輪の慣性荷重ｄＦｚ０_{ｉｎｅｒｔｉａｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}、ならびに、ＲＡＭ６０１に格納されている車重ｍ、定常荷重Ｆｚ０_ｎｏｍおよび車両諸元等、を入力値として各車輪の路面荷重ｄＦｚ０_{ｒｏａｄｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を算出する。

接地荷重演算部６４１３は、慣性荷重および路面荷重から接地荷重を演算する。たとえば、接地荷重演算部６４１３は、慣性荷重算出部６４１１が算出した各車輪の慣性荷重ｄＦｚ０_{ｉｎｅｒｔｉａｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}、路面荷重算出部６４１２が算出した各車輪の路面荷重ｄＦｚ０_{ｒｏａｄｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}、および定常荷重Ｆｚ０_ｎｏｍ（不図示）を入力値として、各車輪の接地荷重ｄＦｚ０_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を算出する。

入力量算出部６４２０は、少なくとも前記車両が備えるＧセンサのセンサ値を用いて入力量を算出する。たとえば、入力量算出部６４２０は、Ｇセンサ値、車両重量およびダンパ電流値から入力量を算出する。入力量算出部６４２０は、演算部６４２１、マップ６４２２および入力量構成部６４２３を備えている。

演算部６４２１は、例えば、横Ｇセンサ３３０が取得した横加速度ａ_ｙ、前後Ｇセンサ３４０が取得した前後加速度ａ_ｘ、ならびに、ＲＡＭ６０１に格納されている車重ｍを入力値として、車体２００の重心に作用する前後方向力ΣＲ_ｘおよび車体２００の重心に作用する横方向力ΣＲ_ｙを算出する。

マップ６４２２は、サスストローク速度およびダンパ電流とダンパ減衰量との相関性を示すものであり、グラフまたは式として表され得る。マップ６４２２は、例えば、後述する各車輪のサスストローク速度ＤａｍｐＶ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}および各車輪のダンパ電流ＤａｍｐＣｕｒ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を入力値として、当該入力値に応じた各車輪のダンパ減衰量ＤａｍｐＦ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を出力する。ダンパ電流ＤａｍｐＣｕｒ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}は、制御量決定部６６０からのフィードバック値である。

入力量構成部６４２３は、演算部６４２１が算出した前後方向力ΣＲ_ｘおよび横方向力ΣＲ_ｙと、マップ６４２２が出力したダンパ減衰量ＤａｍｐＦ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}とを入力値として、入力量を構成する。当該入力量は、例えば、前述した行列Ｕ_２で表される。

第一状態量算出部６４３０は、入力量算出部６４２０が算出した入力量を前述した車両モデルに入力して車両９００の第一状態量を算出する。第一状態量算出部６４３０は、演算部６４３１、６４３３、遅延部６４３２、抽出部６４３４および加算部６４３５を備えている。

演算部６４３１は、入力量構成部６４２３が算出した入力量と入力行列Ｂとの積を算出する。これにより、車両モデルに対する入力量の影響が、後に算出される第一状態量に反映される。

遅延部６４３２は、後述するステップｋの第二状態量Ｘ_２ｋハットを一ステップ前のステップｋ－１の第二状態量Ｘ_２ｋ－１ハットとする。

演算部６４３３は、遅延部６４３２が生成した第二状態量Ｘ_２ｋ－１ハットとシステム行列Ａとの積を算出する。これにより、車両モデル固有の特性が、後に算出される第一状態量に反映される。

抽出部６４３４は、遅延部６４３２が生成した第二状態量Ｘ_２ｋ－１ハットから各車輪のサスストローク速度ＤａｍｐＶ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を算出する。たとえば、抽出部６４３４は、第二状態量Ｘ_２ｋ－１ハットから各車輪のサスストロークの成分を抽出し、抽出した成分を適宜に微分し、あるいは適当なゲインによって調整して、各車輪のサスストローク速度ＤａｍｐＶ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を算出する。得られる算出値は、上記サスストローク速度で構成される４×１行列で表され、前述のマップ６４２２の入力値となる。

加算部６４３５は、演算部６４３１が算出した入力量と入力行列Ｂとの積と、演算部６４３３が算出した第二状態量Ｘ_２ｋ－１ハットとシステム行列Ａとの積とを足し合わせて第一状態量Ｘ’_２ｋハットを算出する。

観測量算出部６４４０は、接地荷重算出部６４１０が算出した接地荷重とタイヤのばね定数ゲインとから観測量を算出する。観測量算出部６４４０は、タイヤストローク算出部６４４１および観測量構成部６４４２を備えている。

各車輪のタイヤストローク変位ＴｉｒｅＳｔ_ｉｉは、下記式（３７）で表される。タイヤストローク算出部６４４１は、接地荷重演算部６４１３が算出した各車輪の接地荷重ｄＦｚ０_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}とタイヤばね定数ゲインＧとから、各車輪のタイヤストロークＴｉｒｅＳｔ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を算出する。タイヤストローク変位は、タイヤの変化量の一態様である。

観測量構成部６４４２は、現在のタイヤの変化量を含む観測量を構成する。たとえば、観測量構成部６４４２は、タイヤストローク算出部６４４１が算出したタイヤストローク変位と、ヨーレートセンサ３５０が取得したヨーレートの検出値とを入力値として、観測量Ｙ_ｋを構成する。タイヤストローク変位は、タイヤ半径の変化量であり、タイヤの変化量の一態様である。観測量Ｙ_ｋは、例えば、５×１行列であり、以下のように表される。ここで、添え字下付きのｓｅｎｓは、観測量であることを意味する。

ここで、ｒ_{ｓｅｎｓ ｋ}はヨーレートセンサ３５０の検出値であり、ＴｉｒｅＳｔ_{ｉｉ
ｓｅｎｓ ｋ}はタイヤストローク算出部６４４１が算出したタイヤストローク変位である。

なお、観測量算出部６４４０は、タイヤストローク算出部６４４１を備えず、観測量構成部６４４２が、接地荷重演算部６４１３が演算した接地荷重を直接、観測量として構成する構成としてもよい。

第二状態量算出部６４５０は、観測量算出部６４４０が算出した観測量Ｙ_ｋを用いて、第一状態量算出部６４３０が算出した車両９００の第一状態量Ｘ’_２ｋハットを補正することにより車両９００の第二状態量をＸ_２ｋハット算出する。第二状態量算出部６４５０は、演算部６４５１、６４５３、減算部６４５２および加算部６４５４を備えている。

演算部６４５１は、既出の状態量から観測量を算出する。たとえば、演算部６４５１は、遅延部６４３２が出力したｎ×１行列で表されるＸ_２ｋ－１ハットに、ｐ×ｎ行列で表される出力行列Ｃを乗じて、状態量から推定される推定観測量Ｙ_ｋハットを算出する。

減算部６４５２は、観測量構成部６４４２が構成した観測量Ｙ_ｋから、演算部６４５１が算出した推定観測量Ｙ_ｋハットを減算して観測量の減算値を算出する。Ｙ_ｋは、実測に基づく観測量であり、Ｙｋハットは推定された観測量と言える。

演算部６４５３は、減算部６４５２が算出した観測量の減算値にカルマンゲインＫを乗じる。カルマンゲインＫは、カルマンフィルタのゲインである。

加算部６４５４は、加算部６４３５が算出した第一状態量Ｘ’_２ｋハットと、実測に基づく観測量から推定観測量を引いた差分にカルマンゲインＫを乗じた数値とを足し合わせる。こうして補正された状態量である第二状態量Ｘ_２ｋハットが算出される。第二状態量Ｘ_２ｋハットは、前述した遅延部６４３２に出力される。

このように、第二状態量算出部６４５０は、カルマンゲインをさらに用いて第一状態量Ｘ’_２ｋハットを補正している。したがって、第二状態量算出部６４５０は、カルマンフィルタリングブロックを構成している、とも言える。

現在状態量演算部６４０は、現在状態量として、遅延部６４３２から出力される第二状態量Ｘ_２ｋ－１ハット、および、抽出部６４３４が第二状態量Ｘ_２ｋ－１ハットから抽出した各車輪のサスストローク速度ＤａｍｐＶ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}、を状態量決定部６５０に供給する。

このように、本実施形態に係る現在状態量演算部６４０は、車両９００の現在の状態量を算出することができる。これにより、本実施形態に係るサスペンション制御部６１０は、現在の状態量を参照してサスペンション制御量を決定することができ、走行している車両の懸架装置をより適切に制御することができ、車両の乗り心地を向上させることができる。

［実施形態２］
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

図９は、本発明の実施形態２に係る現在状態量演算部の機能的構成の一例を示すブロック図である。実施形態２の現在状態量演算部６４０ａは、入力量算出部６４２０に代えてタイヤ変化量算出部６４７０を備え、観測量算出部６４４０および第二状態量算出部６４５０を備えない点で、前述の実施形態のＥＣＵ６００と異なる。たとえば、図９に示されるように、現在状態量演算部６４０ａは、接地荷重算出部６４１０、タイヤ変化量算出部６４７０および第一状態量算出部６４３０を備えている。また、現在状態量演算部６４０ａには、車輪速センサ３２０、舵角センサ４４０、横Ｇセンサ３３０、前後Ｇセンサ３４０およびＲＡＭ６０１が接続されている。

タイヤ変化量算出部６４７０は、接地荷重とタイヤのばね定数ゲインとから現在のタイヤの変化量を算出する。タイヤの変化量は、例えば、タイヤの半径の変化量であるタイヤストローク変位である。タイヤ変化量算出部６４７０は、タイヤストローク算出部６４４１、マップ６４２２および演算部６４７１を備えている。

演算部６４７１は、タイヤストローク算出部６４４１が算出した各車輪のタイヤストロークＴｉｒｅＳｔ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}と、マップ６４２２が出力したダンパ減衰量ＤａｍｐＦ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}とを、前述した行列Ｕ_１ｋに入力して行列Ｕ_ｋを得る。

第一状態量算出部６４３０において、演算部６４３１は、演算部６４７１が算出した行列Ｕ_ｋに前述した入力行列Ｂを乗じる。入力行列Ｂは、入力によるシステム（運動方程式）への影響を表す行列である。

遅延部６４３２は、状態量Ｘ_ｋハットを一ステップ前のものにする。本実施形態２において、状態量をＸ_１ｋハットとし、ステップｋ－１の状態量Ｘ_１ｋ－１ハットとする。

演算部６４３３は、状態量Ｘ_１ｋ－１ハットとシステム行列Ａとの積を算出する。

抽出部６４３４は、前述したように、状態量Ｘ_１ｋ－１ハットから各車輪のサスストロークの成分を抽出し、適宜に調整して、各車輪のサスストローク速度ＤａｍｐＶ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を算出する。得られる算出値は、マップ６４２２の入力値となる。

加算部６４３５は、行列Ｕ_ｋと入力行列Ｂとの積と、状態量Ｘ_１ｋ－１ハットとシステム行列Ａとの積とを足し合わせ、状態量Ｘ_１ｋハットを算出する。

現在状態量演算部６４０ａは、現在状態量として、遅延部６４３２から出力される状態量Ｘ_１ｋ－１ハット、および抽出部６４３４から抽出した各車輪のサスストローク速度ＤａｍｐＶ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を状態量決定部６５０に供給する。

このように、本実施形態に係るサスペンション制御部６１０は、将来状態量演算部６３０から取得した将来状態量を現在状態量演算部６４０ａから取得した現在状態量を用いて補正することによって、車両の状態量を高い精度で算出することができる。これにより、前述した実施形態と同様に、走行している車両の懸架装置をより適切に制御することができ、車両の乗り心地を向上させることができる。
［実施形態３］
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

図１０は、本発明の実施形態３に係るサスペンション制御部の機能的構成の一例を示すブロック図である。実施形態３のサスペンション制御部６１０ａは、実施形態１又は２のサスペンション制御部６１０において、規範状態量設定部６７０及び減算部６８０を更に備える構成である。

規範状態量設定部６７０は、規範状態量（理想の車両状態）を算出する規範モデルを備えている。当該規範モデルは、例えば車両９００の走行状態に関する一以上のモデルである。本実施形態では、例えば第一モデルおよび第二モデルである。第一モデルは走行性をより重視するモデルであり、第二モデルは、乗り心地をより重視するモデルである。第一モデルおよび第二モデルは、前述した状態量の算出で用いられる適当な形態となっている。たとえば、これらのモデルは、算出値に対するゲイン処理におけるゲインの形態で、あるいはマップの形態で表され得る。これらのモデルは、例えば、第一モデル用のゲイン、第二モデル用のマップなどの形態でＲＡＭ６０１に格納されている。規範状態量設定部６７０は、これらのモデルに基づき規範状態量を設定し、設定した規範状態量を減算部６８０に供給する。

なお、規範状態量設定部６７０は、車両９００の運転者からの規範モデルの指示を受けるモデル入力部をさらに備える構成であってもよい。当該構成である場合、モデル入力部が、第一モデルおよび第二モデルのいずれかを選択する運転者の操作を受け付けると、規範状態量設定部６７０は、当該操作に応じて規範モデルを選択し、選択したモデルに対応するゲインあるいはマップを用いて状態量を算出する。

減算部６８０は、規範状態量設定部６７０より取得した規範状態量と状態量決定部６５０より取得した車両９００の状態量との差を算出する。

制御量決定部６６０は、減算部６８０より取得した規範状態量と車両９００の状態量との差を減少させるようにサスペンション制御量を決定する。たとえば、制御量決定部６６０は、第一モデルに基づいて状態量が算出される場合では、タイヤの接地感をより高めるように、乗り心地を高めるための制御量よりも、操作安定性を高めるための制御量を多くなるようにサスペンション制御量を決定する。また、第二モデルに基づいて状態量が算出される場合では、走行時における車両９００の搭乗者の快適さがより高められるように、操作安定性を高めるための制御量よりも、乗り心地を高めるための制御量を多くなるようにサスペンション制御量を決定する。制御量決定部６６０は、決定したサスペンション制御量を懸架装置１００に供給するとともに、フィードバック値として、現在状態量演算部６４０に供給する。

このように、本実施形態に係るサスペンション制御部６１０ａは、規範状態量と算出した車両の状態量とに応じて、走行している車両の懸架装置をより適切に制御することができる。これにより、前述のような高い精度で算出される状態量を用いて所望の車両状態を実現することができる。

［実施形態４］
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

図１１は、本発明の実施形態４に係るサスペンション制御部の機能的構成の一例を示すブロック図である。実施形態４のサスペンション制御部６１０ｂは、実施形態３のサスペンション制御部６１０ａにおいて、規範状態量設定部６７０に代えて規範状態量設定部６７０ａを備える構成である。

規範状態量設定部６７０ａは、規範状態量を算出する規範モデルを備えている。また、規範状態量設定部６７０ａは、将来状態量演算部６３０より車両９００の所定の時間後の状態量である将来状態量を取得する。規範状態量設定部６７０ａは、取得した将来状態量に応じた所定の時間後における規範状態量を決定する。より具体的には、規範状態量設定部６７０ａは、取得した将来状態量より、車両の挙動を推定し、規範状態量設定部６７０ａが備えている規範モデルのうち、当該挙動に則した規範モデルを選択して、規範状態量を設定する。規範状態量設定部６７０ａは、設定した規範状態量を減算部６８０に供給する。

ここで、規範状態量設定部６７０ａが備えている規範モデルは、例えば車両９００の走行状態に関する一以上のモデルである。本実施形態では、例えば、規範モデルは、走行性をより重視する第一モデルおよび乗り心地をより重視する第二モデルである。

なお、規範状態量設定部６７０ａは、車両９００の運転者からの規範モデルの指示を受けるモデル入力部をさらに備える構成であってもよい。当該構成である場合、モデル入力部が、第一モデルおよび第二モデルのいずれかを選択する運転者の操作を受け付けると、規範状態量設定部６７０ａは、当該操作に応じて規範モデルを選択し、選択したモデルに対応するゲインあるいはマップを用いて状態量を算出する。

減算部６８０は、規範状態量設定部６７０ａより取得した規範状態量と状態量決定部６５０より取得した車両９００の状態量との差を算出する。

制御量決定部６６０は、減算部６８０より取得した規範状態量と車両９００の状態量との差を減少させるようにサスペンション制御量を決定する。たとえば、制御量決定部６６０は、第一モデルに基づいて状態量が算出される場合では、タイヤの接地感をより高めるように、乗り心地を高めるための制御量よりも、操作安定性を高めるための制御量を多くなるようにサスペンション制御量を決定する。また、第二モデルに基づいて状態量が算出される場合では、走行時における車両９００の搭乗者の快適さがより高められるように、操作安定性を高めるための制御量よりも、乗り心地を高めるための制御量を多くなるようにサスペンション制御量を決定する。制御量決定部６６０は、決定したサスペンション制御量を懸架装置１００に供給するとともに、フィードバック値として、現在状態量演算部６４０に供給する。

このように、本実施形態に係るサスペンション制御部６１０ｂは、規範状態量と算出した車両の状態量とに応じて、走行している車両の懸架装置をより適切に制御することができる。また、本実施形態に係るサスペンション制御部６１０ｂは、将来状態量に応じた所定の時間後における車両の状態量に基づき規範モデルを決定しているため、前述の実施形態の構成よりもさらに高い精度で算出される状態量を用いて所望の車両状態を実現することができる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
本発明における状態量算出装置または制御装置の制御ブロック（特にサスペンション制御部６１０、６１０ａ、６１０ｂ）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、状態量算出装置または制御装置は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。

上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。

また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

１００ 懸架装置
２００ 車体
３００、３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃ、３００Ｄ 車輪
３１０、３１０Ａ、３１０Ｂ、３１０Ｃ、３１０Ｄ タイヤ
３２０ 車輪速センサ
３３０ 横Ｇセンサ
３４０ 前後Ｇセンサ
３５０ ヨーレートセンサ
３６０ カメラ
４１０ 操舵部材
４２０ ステアリングシャフト
４３０ トルクセンサ
４４０ 舵角センサ
４６０ トルク印加部
４７０ ラックピニオン機構
４８０ ラック軸
５００ エンジン
５１０ エンジントルクセンサ
５２０ エンジン回転数センサ
５３０ ブレーキ圧センサ
６００ ＥＣＵ
６０１ ＲＡＭ
６１０、６１０ａ、６１０ｂ サスペンション制御部
６２０ 状態量推定部
６３０ 将来状態量演算部
６４０、６４０ａ 現在状態量演算部
６５０ 状態量決定部
６６０ 制御量決定部
６７０、６７０ａ 規範状態量設定部
６８０ 減算部
６４１０ 接地荷重算出部
６４１１ 慣性荷重算出部
６４１２ 路面荷重算出部
６４１３ 接地荷重演算部
６４２０ 入力量算出部
６４２１、６４３１、６４３３、６４５１、６４５３、６４７１ 演算部
６４２２ マップ
６４２３ 入力量構成部
６４３０ 第一状態量算出部
６４３２ 遅延部
６４３４ 抽出部
６４３５、６４５４ 加算部
６４４０ 観測量算出部
６４４１ タイヤストローク算出部
６４４２ 観測量構成部
６４５０ 第二状態量算出部
６４５２ 減算部
６４７０ タイヤ変化量算出部
７００ 発電装置
８００ バッテリ
９００ 車両

Claims (8)

1. 車両の状態量を推定するための状態量推定装置であって、
   前記車両の所定の時間後の状態量である将来状態量を演算する将来状態量演算部と、
   前記車両の現在の状態量である現在状態量を演算する現在状態量演算部と、
   前記現在状態量を用いて、前記現在状態量に対応する将来状態量を補正することによって、最終的な前記状態量を決定する状態量決定部と、
   を備える状態量推定装置。
2. 前記状態量決定部は、前記将来状態量を推定量とし、前記現在状態量を観測量とするカルマンフィルタを用いて前記状態量を算出する
   請求項１に記載の状態量推定装置。
3. 前記将来状態量演算部は、
   複数の撮像装置で撮像した画像情報に基づく３次元画像情報から、前記車両の進行方向における対象物の有無及び対象物までの距離を算出する距離情報算出部と、
   前記対象物の有無及び対象物までの距離に基づき、前記車両の進行方向の路面状態を検出する路面状態検出部と、
   前記路面状態に基づき、車両の所定の時間後の状態量である将来状態量を演算する車両将来状態量演算部と、
   を備える請求項１又は２に記載の状態量推定装置。
4. 前記現在状態量演算部は、
   車両のばね下への鉛直方向の荷重である接地荷重を算出する接地荷重算出部と、
   前記接地荷重算出部が算出した前記接地荷重とタイヤのばね定数ゲインとから、現在のタイヤの変化量を算出するタイヤ変化量算出部と、
   前記タイヤ変化量算出部が算出した前記タイヤの変化量を車両モデルに入力し、前記車両の状態量を算出する状態量算出部と、
   を備える請求項１から３の何れか１項に記載の状態量推定装置。
5. 前記現在状態量演算部は
   車両のばね下への鉛直方向の荷重である接地荷重を算出する接地荷重算出部と、
   少なくとも前記車両が備えるＧセンサのセンサ値を用いて入力量を算出する入力量算出部と、
   前記入力量算出部が算出した前記入力量を車両モデルに入力して、第一の前記車両の状態量を算出する第一状態量算出部と、
   前記接地荷重算出部が算出した前記接地荷重とタイヤのばね定数ゲインとから観測量を算出する観測量算出部と、
   前記観測量算出部が算出した前記観測量を用いて、前記第一状態量算出部が算出した前記第一の車両の状態量を補正することにより第二の前記車両の状態量を算出する第二状態量算出部と、
   を備える請求項１から３の何れか１項に記載の状態量推定装置。
6. 請求項１～５の何れか一項に記載の状態量推定装置を備え、
   前記状態量推定装置が推定した前記状態量を用いて、
   前記車両が備える減衰力可変式ダンパの制御を行うことを特徴とするダンパ制御装置。
7. 前記ダンパ制御装置は、
   前記車両に関する規範の状態量である規範状態量を設定する規範状態量設定部を更に備え、
   前記規範状態量と、前記状態量との差分を解消するように、前記減衰力可変式ダンパの制御を行う
   請求項６に記載のダンパ制御装置。
8. 前記規範状態量設定部が、
   前記将来状態量を参照して規範状態量を演算する
   請求項７に記載のダンパ制御装置。

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