JP2022022606A - 状態量推定装置およびサスペンション制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の状態量を高い精度で算出する技術を実現する。【解決手段】ＥＣＵ（６００）は、接地荷重推定部（６２２）、車両状態推定部（６２０）、接地荷重補正部（６５０）およびタイヤモデル部（６７０）を備える。車両状態推定部（６２０）および接地荷重補正部（６５０）のそれぞれにおいて、サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインの少なくとも一方を用いて、車両の状態量を推定し、また接地荷重を補正する。タイヤモデル部（６７０）は、補正された接地荷重の値を用いてタイヤの状態量を推定する。【選択図】図２

Description

本発明は、状態量推定装置およびサスペンション制御装置に関する。

従来、車両の状態量を推定し、推定結果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。当該技術には、車両の車輪速に基づいて車両の状態量を算出し、当該状態量を用いて車両の懸架装置（サスペンション）の変動（ダンパストローク速度）を算出し、得られたダンパストローク速度を用いてサスペンションの制御を行う技術が知られている。車輪速から算出される状態量には、ばね下荷重が知られている。（例えば、特許文献１参照）。

国際公開第２０１４／００２４４４号

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、車輪速は、路面状態のみならずそれの車体への影響によっても変動し得ることから、当該影響を考慮していない場合では、ダンパストローク速度の演算精度が低下することがある。

本発明の一態様は、車両の状態量を高い精度で算出す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、車両に生じる接地荷重の変動を推定する接地荷重推定部と、前記車両のサスペンションジオメトリの変化を推定結果に反映させるためのゲインであるサスペンションジオメトリゲイン、および、前記接地荷重推定部が推定した前記接地荷重、を用いて少なくとも前記車両のサスペンションにおけるダンパストローク速度を推定する車両状態推定部と、前記車両状態推定部が推定した前記ダンパストローク速度に前記サスペンションジオメトリゲインを乗じた値を用いて前記接地荷重推定部が推定した前記接地荷重を補正し、補正後接地荷重を演算する接地荷重補正部と、前記接地荷重補正部が演算した前記補正後接地荷重に基づいて前記車両のタイヤの状態を推定するタイヤモデル部と、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状態量推定装置は、車両に生じる接地荷重の変動を推定する接地荷重推定部と、前記車両のピッチの変化を推定結果に反映させるためのゲインであるピッチゲイン、および、前記接地荷重推定部が推定した前記接地荷重、を用いて少なくとも前記車両のサスペンションにおけるダンパストローク速度を推定する車両状態推定部と、前記車両状態推定部が推定した前記ダンパストローク速度に前記ピッチゲインを乗じた値を用いて前記接地荷重推定部が推定した前記接地荷重を補正し、補正後接地荷重を演算する接地荷重補正部と、前記接地荷重補正部が演算した前記補正後接地荷重を用いて前記車両のタイヤの状態を推定するタイヤモデル部と、を備える。

さらに、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るサスペンション制御装置は、上記の状態量推定装置を備え、前記状態量推定装置が供給する制御量に基づいて前記車両のダンパを制御する。

本発明の一態様によれば、車両の状態量を高い精度で算出することができる。

本発明の一実施形態における車両の構成の一例を模式的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る状態量推定装置の機能的構成の一例を概略的に示す図である。 本発明の一実施形態における慣性荷重推定部の機能的構成の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態における基準慣性荷重演算部の機能的構成の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態におけるタイヤモデル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１〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。図１は、本発明の実施形態における車両の構成の一例を模式的に示す図である。

［車両の構成］
図１は、本発明の一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、状態量推定装置）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）などを挙げることができる。

懸架装置１００は、油圧緩衝装置、アッパーアームおよびロアーアームを備えている。また、油圧緩衝装置は、一例として、当該油圧緩衝装置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。油圧緩衝装置は、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、上記電磁弁は、電磁流体（磁性流体）を利用した電磁弁であってもよい。

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。このため、懸架装置１００、車輪３００およびタイヤ３１０は、それぞれ４つ設けられている。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。

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ならびに車輪をそれぞれ、タイヤ３１０Ａおよび車輪３００Ａ、タイヤ３１０Ｂおよび車輪３００Ｂ、タイヤ３１０Ｃおよび車輪３００Ｃ、ならびに、タイヤ３１０Ｄおよび車輪３００Ｄ、とも称する。

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。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、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、車両９００の走行状況に応じて差動を制限する。

さらに、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、および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を備える。これらの各種センサによる検出結果は、ＥＣＵ６００に供給される。

各種センサによる検出結果のＥＣＵ６００への供給、および、ＥＣＵ６００から各部への制御量の供給は、ＣＡＮ（Controller Area Network）３７０を介して行われる。「制御量」の例には、電流値、デューティー比、減衰率および減衰比が含まれる。

また、車両９００は、不図示のＲＡＭ（Random Access Memory）を有する。ＲＡＭは、車重、定常荷重、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。

さらに、車両９００は、懸架装置１００の動作を制御するための不図示のダンパＥＣＵを備えている。このように、車両９００において、懸架装置１００は、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とも言える。

さらに、車両９００は、制御可能な様々なブレーキシステムを備えている。当該システムの例には、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）、加速時などにおける車輪の空転を抑制するＴＣＳ（Traction Control System）、および、旋回時のヨーモーメント制御およびブレーキアシスト機能など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）が含まれる。

［機能的構成の概要］
図２は、本実施形態に係る状態量推定装置の機能的構成の一例を概略的に示すブロック図である。図２に示されるように、ＥＣＵ６００は、接地荷重推定部６２２、車両状態推定部６２０、接地荷重補正部６５０、ダンパＥＣＵ６６０およびタイヤモデル部６７０を備える。また、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、前後Ｇセンサ３４０およびＲＡＭ６０１が接続されている。これらは、車両に関する物理量を取得するための取得部の一態様である。ＥＣＵ６００は、本発明における状態量推定装置の一態様である。また、ＥＣＵ６００および懸架装置１００を含むサスペンションを制御する機構は、本発明におけるサスペンション制御装置の一態様である。

（接地荷重推定部）
ＥＣＵ６００は、慣性荷重推定部６１０および路面荷重算出部６２１をさらに備えている。本実施形態では、接地荷重推定部６２２は、慣性荷重推定部６１０が推定する慣性荷重および路面荷重算出部６２１が推定する路面荷重を参照して、車両９００の接地荷重を推定する。慣性荷重とは、車両の慣性運動による荷重変動である。路面荷重は、路面の凹凸による接地荷重成分である。接地荷重とは、車両のばね下への鉛直方向の荷重変動である。本明細書において、接地荷重は、「ｄＦｚ０」と表現される場合がある。

（慣性荷重推定部）
慣性荷重推定部６１０は、慣性荷重を推定する。図３は、本実施形態における慣性荷重推定部の機能的構成の一例を示すブロック図である。図３に示されるように、慣性荷重推定部６１０は、基準慣性荷重演算部６１１および補正値演算部６１２を備える。図４は、本実施形態における基準慣性荷重演算部６１１の機能的構成の一例を示すブロック図である。基準慣性荷重演算部６１１は、車両９００から取得した車両９００に関する物理量を用いて基準慣性荷重を演算する。

基準慣性荷重演算部６１１は、図４に示されるように、システム行列部６１１１、入力行列部６１１２、加算部６１１３および遅延部６１１４を含む。システム行列部６１１１は、加算部６１１３に接続しており、加算部６１１３は、遅延部６１１４に接続しており、遅延部６１１４は、システム行列部６１１１に接続している。入力行列部６１１２は、外部、例えば車両９００における情報ネットワークに接続されており、かつ加算部６１１３に接続している。

（車両状態推定部）
車両状態推定部６２０は、サスペンションジオメトリゲイン、ピッチゲインおよび接地荷重を用いて、少なくともダンパストローク速度を推定する。サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインについては後述する。接地荷重は、接地荷重推定部６２２が推定した接地荷重である。

図２に示されるように、車両状態推定部６２０は、タイヤストローク算出部６２３、観測量構成部６２４、減算部６２５および演算部６２６を備える。また、車両状態推定部６２０は、演算部６３１、入力量構成部６３２、演算部６３３、および加算部６３４、６３５を備える。さらに、車両状態推定部６２０は、遅延部６３６、演算部６３７、６３８、抽出部６３９およびマップ６４０を備える。マップ６４０は、ダンパ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。当該相関性は、グラフまたは式として表され得る。

（接地荷重補正部）
接地荷重補正部６５０は、接地荷重推定部６２２が推定した接地荷重を補正する。接地荷重の補正において、接地荷重補正部６５０は、車両状態推定部６２０が推定したダンパストローク速度にサスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインを乗じた値を用いる。図２に示されるように、接地荷重補正部６５０は、演算部６５１および加算部６５２を備える。

（ダンパＥＣＵ）
ダンパＥＣＵ６６０は、車両９００の状態量の算出値を用いて懸架装置１００を制御する。ダンパＥＣＵ６６０は、車両９００が備える懸架装置１００を制御するサスペンション制御装置に該当する。

（タイヤモデル部）
タイヤモデル部６７０は、接地荷重補正部６５０で補正した接地荷重（以下、「補正後接地荷重」とも言う）に基づいて車両のタイヤの状態を推定する。図５は、本実施形態におけるタイヤモデル部６７０の機能的構成の一例を示すブロック図である。図５に示されるように、タイヤモデル部６７０は、タイヤ前後／横力計算部６７１およびタイヤ有効半径算出部６７２を備える。

［状態量推定のロジック］
次に、本実施形態における車両に係る状態量の推定についてのロジックを説明する。なお、以下の説明は、本発明を限定するものではない。

（車両の状態量の推定）
＜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、各車輪におけるダンパ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。

（サスペンションジオメトリゲイン、ピッチゲイン）
本実施形態では、車両の状態量の推定およびタイヤの状態量の推定において、サスペンションジオメトリゲインＣ_{ｇｅｏｉｉ}およびピッチゲインＣ_{ｐｉｔｃｈｉｉ}の両方を参照する。以下、これらのゲインについて説明する。

本実施形態において、サスペンションジオメトリ運動およびピッチ運動は、いずれも、車両９００におけるばね上とばね下との近接離間に伴う、車輪３００の中心の軸を中心とした、車輪３００と車体２００との間の相対的な回転運動である。

サスペンションジオメトリゲインは、懸架装置１００の伸縮（サスペンションジオメトリ運動）による車輪速センサが検出する値に関するゲインである。一方で、ピッチゲインは、車体２００のばね上運動(ピッチ運動)による車輪速センサが検出する値に関するゲインである。

より詳しくは、式（５）中右辺第一項で表される、タイヤ３１０の径変化を表すＴｉｒｅＳＴ_ｉｉ（後述）は、演算する際、接地荷重（ｄＦｚ０）を利用して演算するが、図２に記載の通り、接地荷重（ｄＦｚ０）の演算には車輪速センサ３２０が検出する値が必要となる。

ここで、車輪速センサ３２０は、車輪３００の車体２００に関する回転を検出するものであるが、前述の通り、サスペンションジオメトリ運動およびピッチ運動は、いずれも、車輪３００と車体２００との間の相対的な回転運動であるから、これらによる回転運動をも車輪速センサ３２０は検出することとなる。

そして、これらの運動による車輪３００と車体２００との間の相対的な回転運動は、車体２００のばね下（車輪３００）鉛直方向の荷重によるものではない。

従って、車輪速センサ３２０が検出する値から接地荷重（ｄＦｚ０）を演算、ＴｉｒｅＳＴ_ｉｉを演算する場合、これらの運動による車輪３００と車体２００との間の相対的な回転運動の影響を補正することが好ましい。

サスペンションジオメトリゲインは「Ｃ_ｇｅｏ」とも言い、ピッチゲインは「Ｃ_{ｐｉｔｃｈ}」とも言う。Ｃ_ｇｅｏ、Ｃ_{ｐｉｔｃｈ}は、いずれも、式（５）中右辺第一項の分子で表される、タイヤ３１０の径変化を表すＴｉｒｅＳＴ_ｉｉ（後述）による接地荷重変動の精度を高めるためのゲインである。

式（５）中右辺第三項の分子で表されるＣ_ｇｅｏを含む項が、サスペンションジオメトリ運動による接地荷重変動を補正する式である。

式（５）中右辺第四項の分子で表されるＣ_{ｐｉｔｃｈ}を含む項が、ピッチ運動による接地荷重変動を補正する式である。

本実施形態において、Ｃ_ｇｅｏ、Ｃ_{ｐｉｔｃｈ}は、いずれも、車両９００に固有の定数であり、車両９００の設計あるいは車両諸元に応じて同定作業を行うことにより設定することが可能である。

式（６）中、ＤａｍｐＶ_ｉｉは、各車輪のダンパ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の状態量を推定するための車両モデルは、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。

（タイヤの状態量の推定）
タイヤの状態量は、公知の方法によって推定することが可能であり、たとえば、マジックフォーミュラ（Magic Formula）に基づいて推定することが可能である。

タイヤ有効半径は、接地荷重ｄＦｚ０および定常荷重Ｆｚ０_ｎｏｍ（「Ｆｚ０_{ｎｏｍ＿T}」とも表される）などの車両諸元から、マジックフォーミュラに基づいて算出される。マジックフォーミュラに基づけば、タイヤ有効半径Ｒ_ｅは、以下の式（３７）に基づいて算出され得る。下記式中、「Ｒ_０」は、無荷重時のタイヤの半径を表す。また、下記式中、「Ｂ_Ｒｅｆｆ」、「Ｄ_Ｒｅｆｆ」および「Ｆ_Ｒｅｆｆ」は、いずれもマジックフォーミュラのパラメータであり、特定のキャンバ角と上下荷重との条件におけるタイヤの特性を示す第一の係数である。さらに、下記式中、「ｋ_１」は、タイヤばね定数である。

［状態量の推定］
（慣性荷重の推定）
慣性荷重推定部６１０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、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など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。たとえば、慣性荷重推定部６１０は、基準慣性荷重演算部６１１により基準慣性荷重を演算し、補正値演算部６１２により慣性荷重補正値を演算し、基準慣性荷重および慣性荷重補正値を参照して慣性荷重を推定する。

基準慣性荷重演算部６１１は、車両９００から取得した車両９００に関する物理量、例えば車輪速Ｖｗ、舵角δ、前後加速度ａ_ｘおよび横加速度ａ_ｙ、を用いて基準慣性荷重を演算する。

より具体的には、基準慣性荷重演算部６１１は、最小ノルム法を適用した解として、基準慣性荷重を演算する。システム行列部６１１１は、前回（例えばｋ－１ステップ）の接地荷重の算出値（図４中のベクトルｄＦ_ｅｓｔ ^{（ｋ－１）}）に前述の行列Ａを掛けて加算部６１１３に出力し、入力行列部６１１２は、前述の行列Ｕに行列Ｂを掛けて加算部６１１３に出力する。加算部６１１３は、これらを加算して基準慣性荷重を算出する。基準慣性荷重は、基準慣性荷重演算部６１１から出力される。遅延部６１１４は、次回における基準慣性荷重の算出において、システム行列部６１１１に入力する基準慣性荷重が前回の算出値となるようにタイミングを調整して、遅延部６１１４に入力した基準慣性荷重を出力する。

補正値演算部６１２は、上記の物理量を用いて慣性荷重補正値を演算する。より具体的には、補正値演算部６１２は、取得部が取得した物理量を用いて慣性荷重補正値ｄＦ_{Ｚ０，ｃｏｒｒ}を演算する。具体的には、補正値演算部６１２は、旋回時のｐドットの影響を補正する慣性荷重補正値を算出する。なお、慣性荷重補正値とは、基準慣性荷重と、真の慣性荷重とのずれを低減するように基準慣性荷重を補正する補正値である。

慣性荷重推定部６１０は、基準慣性荷重に慣性荷重補正値を加算して慣性荷重を推定する。

（接地荷重の推定）
路面荷重算出部６２１は、車輪速変動ΔＶｗ、慣性荷重推定部６１０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および車両諸元など、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。

接地荷重推定部６２２は、慣性荷重推定部６１０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６２１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。

（車両の状態量の推定）
各車輪のタイヤストローク変位ＴｉｒｅＳｔ_ｉｉは、下記式（３８）で表される。タイヤストローク算出部６２３は、接地荷重推定部６２２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。

観測量構成部６２４は、タイヤストローク算出部６２３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。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。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６２３が算出したタイヤストローク変位である。

減算部６２５は、観測量構成部６２４が構成した観測量Ｙ_ｋから、後述する演算部６３７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、Ｙ_ｋハットは推定された観測量と言える。

演算部６２６は、減算部６２５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。

演算部６３１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。

入力量構成部６３２は、演算部６３１が算出した前後方向力ΣＲ_ｘおよび横方向力ΣＲ_ｙと、後述するマップ６４０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。

演算部６３３は、入力量構成部６３２が算出した入力量と入力行列Ｂとの積を算出する。

加算部６３４は、演算部６３３が算出した入力量と入力行列Ｂとの積と、後述する演算部６３８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。

加算部６３５は、加算部６３４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として第二状態量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６３６に出力される。

遅延部６３６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。遅延部６３６が出力するＸ_２ｋ－１ハットは、ダンパＥＣＵ６６０に出力され、後述するダンパの制御に供される。

演算部６３７は、遅延部６３６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、状態量から予測される予測観測量Ｙ_ｋハットを算出する。

演算部６３８は、遅延部６３６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。システム行列Ａは、前述したＣ_ｇｅｏおよびＣ_{ｐｉｔｃｈ}を一成分として含んでいる。このように、サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインは、車両状態推定部が有する車両の挙動を示す車両モデルのシステム行列の値として、車両状態推定部において用いられる。Ｃ_ｇｅｏおよびＣ_{ｐｉｔｃｈ}は、いずれも、車輪速センサの検出値において、懸架装置１００の構造上の誤差となる値（前述の「サスペンションジオメトリゲイン、ピッチゲイン」の説明参照）を実質的に解消させるための値である。よって、演算部６３８の出力値は、上記の誤差が実質的に解消されており、このような誤差が解消されない場合に比べて、より高い精度を有する。

抽出部６３９は、第二状態量Ｘ_２ｋ－１ハットから各車輪のダンパ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、各車輪のダンパストローク速度ＤａｍｐＶ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}を算出する。得られる算出値は、上記ダンパ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６４０の入力値となる。また、当該算出値は、ダンパＥＣＵ６６０に出力され、後述するダンパの制御に供される。さらに、当該算出値は、接地荷重補正部６５０に出力され、後述する接地荷重の補正に供される。

マップ６４０は、例えば、後述する各車輪のダンパストローク速度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、ダンパＥＣＵ６６０からのフィードバック値である。

（接地荷重の補正）
接地荷重補正部６５０における演算部６５１は、抽出部６３９から出力される各車輪のダンパストローク速度ＤａｍｐＶ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}と、ＲＡＭ６０１から出力されるＣ_ｇｅｏおよびＣ_{ｐｉｔｃｈ}を参照（例えば積算）し、接地荷重に加算されるべき補正値を出力する。この出力される値は、前述したように、車両９００の走行のための懸架装置１００の作動による誤差となる値（前述の「サスペンションジオメトリゲイン、ピッチゲイン」の説明参照）が実質的に解消されたダンパストローク速度を表す。

このときのＣ_ｇｅｏ、Ｃ_{ｐｉｔｃｈ}は、前述したシステム行列Ａに含められる成分と実質的に同じ値であればよい。Ｃ_ｇｅｏ、Ｃ_{ｐｉｔｃｈ}は、演算の対象となるダンパストローク速度ＤａｍｐＶに適当な形態の値であってよく、行列中の一成分の形態でなくてもよい。

接地荷重補正部６５０における加算部６５２は、演算部６５１の出力値と接地荷重推定部６２２から出力される接地荷重の推定値とを参照し（例えば足し合わせて）、補正後接地荷重ｄＦｚ０_＿ｍｏｄを出力する。ｄＦｚ０_＿ｍｏｄは、前述したように、車両９００の走行のための懸架装置１００の作動による誤差が実質的に解消された接地荷重を表す。ｄＦｚ０_＿ｍｏｄは、タイヤモデル部６７０に出力され、タイヤモデルの推定に供される。

（タイヤの状態量の推定）
図５は、本実施形態におけるタイヤモデル部の機能的構成の一例を模式的に示す図である。図５に示されるように、タイヤモデル部６７０は、タイヤ前後／横力計算部６７１およびタイヤ有効半径算出部６７２を備える。タイヤモデル部６７０は、タイヤ３１０の種々の状態量をタイヤモデルに基づいて推定する。当該タイヤモデルには、車両９００のタイヤの状態量を推定可能な公知のタイヤモデルを用いることが可能である。本実施形態では、タイヤモデル部６７０は、マジックフォーミュラ（Ｍａｇｉｃ Ｆｏｒｍｕｌａ）と呼ばれるタイヤモデルに基づいてタイヤの状態量を推定する。

タイヤモデル部６７０には、センサ群など前述した取得部あるいは車両の状態量を推定する他の推定部からスリップ比Ｓおよびスリップ角βが供給される。また、接地荷重補正部６５０から補正後接地荷重ｄＦｚ０_＿ｍｏｄが供給される、さらに、車両諸元としてＲＡＭ６０１から定常荷重Ｆｚ０_ｎｏｍなどが供給される。タイヤモデル部６７０は、たとえばマジックフォーミュラを用いることができ、適宜必要な値を得ることができる。マジックフォーミュラを用いた一例として、タイヤの状態量として、タイヤ前後力、タイヤ横力およびセルフアライニングトルクが算出される。

タイヤ有効半径算出部６７２には、例えば補正後接地荷重ｄＦｚ０_＿ｍｏｄおよび定常荷重Ｆｚ０_ｎｏｍが提供され、前述の式（３７）に基づいて、タイヤの状態量の一態様であるタイヤの有効半径Ｒ_ｅを算出する。このように、タイヤモデル部６７０は、補正された接地荷重に基づいて、車両のタイヤの状態を推定する。推定されたタイヤの状態量は、いずれも、車両９００の走行のための懸架装置１００の作動による誤差を含まない。よって、本実施形態で推定されるタイヤの状態量は、上記の誤差を含む車両の状態量を用いてタイヤの状態量を推定する場合に比べて、より高い精度を有する。

（ダンパの制御）
ダンパＥＣＵ６６０は、状態量推定装置が供給する制御量に基づいて車両のダンパを制御する。また、ＥＣＵ６００は、さらに、ダンパＥＣＵ６６０が懸架装置１００を制御するのと同様に、車両状態推定部６２０が供給する制御量、および、タイヤモデル部６７０が算出する状態量、の一方または両方に基づいて、車両９００に搭載されている種々の装置を制御する。ダンパＥＣＵ６６０は、例えば、遅延部６３６から出力される第二状態量Ｘ_２ｋ－１ハット、および、抽出部６３９が第二状態量Ｘ_２ｋ－１ハットから抽出した各車輪のダンパストローク速度ＤａｍｐＶ_{ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ}、を入力値として、懸架装置１００の動作を、例えばスカイフック制御により制御する。このようにして快適な車両９００の走行状態が実現される。

［作用効果］
車両９００の懸架装置１００では、懸架装置１００における動きの車体２００側の支点と懸架装置１００における作用点とが車両９００の前後方向における異なる位置にあることが多い。この場合、懸架装置１００が振り子のように作動し、懸架装置１００を作動させたときに、懸架装置１００の懸架ばねの伸び縮みによって車体２００が前後方向に移動する。

一方、車輪速センサなどの車両９００の状態量を取得する取得部は、通常、車体２００に配置される。この場合、車輪速センサ３２０は、車体２００に対する車輪速を検出することから、懸架ばねの伸縮に起因する車輪速の変動も車輪速として検出する。

他方、車輪速の検出値を参照して車両９００の状態量を推定する場合では、車輪速を正確に検出することが、状態量の推定の精度を高める観点から重要である。ここで、車両９００の状態量の推定に必要な検出値は、路面がタイヤを変形させたことによる車輪速の変動である。しかしながら、前述したように、車輪速センサ３２０は、懸架ばねの伸縮による車輪速の変動も検出する。すなわち、車輪速センサ３２０が検出する車輪速は、懸架ばねの伸縮による車輪速変動をノイズとして含む。

本実施形態では、車両９００の状態量およびタイヤの状態量のそれぞれを推定するにあたり、車両の状態量の推定では、サスペンションジオメトリゲイン、ピッチゲインおよび、接地荷重推定部６２２が推定した接地荷重、を用いて少なくとも車両のサスペンションにおけるダンパストローク速度を推定する。また、タイヤの状態量の推定では、推定したダンパストローク速度にサスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインを乗じ、その値を用いて接地荷重を補正して車両のタイヤの状態量を推定する。したがって、本実施形態では、車両の車輪速に関わる状態量を、前述した懸架装置１００の構造に起因する車輪速変動の影響を実質的には受けずに推定することが可能である。よって、当該状態量の推定では、路面の影響による車輪速の変動を用いることができることから、上記のノイズを含む場合に比べてより高い精度で当該状態量を推定することが可能である。

本実施形態において、サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインは、それぞれ、車両状態推定部６２０が有する車両９００の挙動を示す車両モデルのシステム行列の値として、車両状態推定部６２０において用いられる。よって、上記のゲインが車両の状態量の算出により直接的に反映され、前述の誤差がより高い精度で解消された推定結果を取得することが可能となる。

本実施形態において、接地荷重の算出に参照される慣性荷重が、基準慣性荷重に慣性荷重補正値を加算することにより推定される。慣性荷重の推定における精度がより一層高められ、また、推定のための情報処理の負荷がより一層軽減される。

本実施形態において、サスペンション制御装置は、上記のＥＣＵ６００を備え、ＥＣＵ６００が供給する制御量に基づいて車両９００のダンパを制御する。この制御量は、車輪速変動の上記の誤差が実質的に解消された状態量に基づいて算出される。よって、サスペンション制御装置の制御による車両９００の走行状態の制御に対する所期の効果がより一層正確に発現される。

［本実施形態のまとめ］
以上の説明から明らかなように、本実施形態の状態量推定装置（ＥＣＵ６００）は、車両（９００）の状態量を推定する状態量推定装置であって、車両に生じる接地荷重の変動を推定する接地荷重推定部（６２２）と、車両のサスペンションジオメトリの変化を推定結果に反映させるためのゲインであるサスペンションジオメトリゲイン（Ｃ_ｇｅｏ）、車両のピッチの変化を推定結果に反映させるためのゲインであるピッチゲイン（Ｃ_{ｐｉｔｃｈ}）、および、接地荷重推定部が推定した接地荷重、を用いて少なくとも車両のサスペンションにおけるダンパストローク速度を推定する車両状態推定部（６２０）と、車両状態推定部が推定したダンパストローク速度にサスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインを乗じた値を用いて接地荷重推定部が推定した接地荷重を補正し、補正後接地荷重を演算する接地荷重補正部（６５０）と、接地荷重補正部で補正した接地荷重を用いて車両のタイヤの状態を推定するタイヤモデル部（６７０）と、を備える。したがって、車両の状態量を高い精度で算出する技術を実現することができる。

本実施形態において、サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインは、それぞれ、車両状態推定部が有する車両の挙動を示す車両モデルのシステム行列の値として、車両状態推定部において用いられる。この構成は、車両の状態量の推定精度を高める観点からより一層効果的である。

本実施形態において、慣性荷重推定部は、車両から取得した車両に関する物理量を用いて基準慣性荷重を演算する基準慣性荷重演算部（６１１）と、取得した物理量を用いて慣性荷重補正値を演算する補正値演算部（６１２）と、を備え、基準慣性荷重に慣性荷重補正値を加算して慣性荷重を推定する。この構成は、慣性荷重の推定精度を高め、かつ推定処理の負荷を軽減する観点からより一層効果的である。

本実施形態のサスペンション制御装置は、上記の状態量推定装置を備え、状態量推定装置が供給する制御量に基づいて車両のダンパを制御する。したがって、高い精度で算出される車両の状態量に基づいて、車両の懸架装置（１００）を所望の状態により正確に制御することができる。

〔実施形態２〕
前述の実施形態は、車両の状態量の推定および接地荷重の補正において、サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインの一方のみが用いられる以外は、前述した実施形態１と同じである。サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインのいずれを用いるか、は、状態量の推定における所望の精度に応じて適宜に決めてよい。

サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインの一方のみを使用することは、状態量推定の情報処理の負荷を軽減しつつ所期の精度で状態量を推定する観点から有利である。また、サスペンションジオメトリゲインを使用することは、推定結果に路面状態の影響を強く反映させる観点からより一層効果的であり、ピッチゲインを使用することは、推定結果に運転者の運転による影響を強く反映させる観点からより一層効果的である。

〔ソフトウェアによる実現例〕
前述した実施形態において、ＥＣＵ６００の各制御ブロック（特に車両状態推定部６２０および接地荷重補正部６５０）は、集積回路（ＩＣチップ）など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、ＥＣＵ６００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）などの他、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など）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。

〔変形例〕
本発明は、上述した各実施形態に限定されず、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。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も、本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明では、サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインのそれぞれを独立して用いてもよい。たとえば、車両の状態量の推定ではサスペンションジオメトリゲインを用い、タイヤの状態量の推定ではピッチゲインを用いてもよいし、その逆であってもよい。さらに、サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインの両方を用いる場合では、車両の状態量の推定と、タイヤの状態量の推定のそれぞれにおいて、車両９００の走行安定性の制御における所望の効果に応じて、両ゲインの重み付けを適宜に設定してもよい。

また、前述の実施形態では、サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインの値は、それぞれ、車両状態推定部においてはシステム行列の値として使用し、接地荷重補正部では補正値として使用している。本発明では、サスペンションジオメトリゲインおよびピッチゲインの値は、これらに限定されず、車両の状態量または接地荷重の推定方法に応じて適宜に決めてよい。

また、前述の実施形態では、慣性荷重推定部は、基準慣性荷重と補正値との加算によって推定している。本発明では、慣性荷重の推定方法は上記の推定法に限定されず、それ以外の公知の方法であってもよい。

１００ 懸架装置（サスペンション）
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
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（状態量推定装置）
６０１ ＲＡＭ
６１０ 慣性荷重推定部
６１１ 基準慣性荷重演算部
６１２ 補正値演算部
６２０ 車両状態推定部
６２１ 路面荷重算出部
６２２ 接地荷重演算部
６２３ タイヤストローク算出部
６２４ 観測量構成部
６２５ 減算部
６２６、６３１、６３３、６３７、６３８、６５１ 演算部
６３２ 入力量構成部
６３４、６３５、６５２、６１１３ 加算部
６３９ 抽出部
６３６、６１１４ 遅延部
６４０ マップ
６５０ 接地荷重補正部
６６０ ダンパＥＣＵ
６７０ タイヤモデル部
６７１ タイヤ前後／横力計算部
６７２ タイヤ有効半径算出部
７００ 発電装置
８００ バッテリ
９００ 車両

Claims (7)

1. 車両に生じる接地荷重の変動を推定する接地荷重推定部と、
   前記車両のサスペンションジオメトリの変化を推定結果に反映させるためのゲインであるサスペンションジオメトリゲイン、および、前記接地荷重推定部が推定した前記接地荷重、を用いて少なくとも前記車両のサスペンションにおけるダンパストローク速度を推定する車両状態推定部と、
   前記車両状態推定部が推定した前記ダンパストローク速度に前記サスペンションジオメトリゲインを乗じた値を用いて前記接地荷重推定部が推定した前記接地荷重を補正し、補正後接地荷重を演算する接地荷重補正部と、
   前記接地荷重補正部が演算した前記補正後接地荷重に基づいて前記車両のタイヤの状態を推定するタイヤモデル部と、
   を備える、車両の状態量を推定する状態量推定装置。
2. 前記サスペンションジオメトリゲインは、前記車両状態推定部が有する前記車両の挙動を示す車両モデルのシステム行列の値として、前記車両状態推定部において用いられる、請求項１に記載の状態量推定装置。
3. 基準慣性荷重に慣性荷重補正値を加算して、前記車両の慣性運動による荷重変動である慣性荷重を推定する慣性荷重推定部をさらに備え、
   前記慣性荷重推定部は、
   前記車両から取得した前記車両に関する物理量を用いて前記基準慣性荷重を演算する基準慣性荷重演算部と、
   取得した前記物理量を用いて前記慣性荷重補正値を演算する補正値演算部と、を備える、請求項１または２に記載の状態量推定装置。
4. 車両に生じる接地荷重の変動を推定する接地荷重推定部と、
   前記車両のピッチの変化を推定結果に反映させるためのゲインであるピッチゲイン、および、前記接地荷重推定部が推定した前記接地荷重、を用いて少なくとも前記車両のサスペンションにおけるダンパストローク速度を推定する車両状態推定部と、
   前記車両状態推定部が推定した前記ダンパストローク速度に前記ピッチゲインを乗じた値を用いて前記接地荷重推定部が推定した前記接地荷重を補正し、補正後接地荷重を演算する接地荷重補正部と、
   前記接地荷重補正部が演算した前記補正後接地荷重を用いて前記車両のタイヤの状態を推定するタイヤモデル部と、
   を備える、車両の状態量を推定する状態量推定装置。
5. 前記ピッチゲインは、前記車両状態推定部が有する前記車両の挙動を示す車両モデルのシステム行列の値として、前記車両状態推定部において用いられる、請求項４に記載の状態量推定装置。
6. 基準慣性荷重に慣性荷重補正値を加算して、前記車両の慣性運動による荷重変動である慣性荷重を推定する慣性荷重推定部をさらに備え、
   前記慣性荷重推定部は、
   前記車両から取得した前記車両に関する物理量を用いて前記基準慣性荷重を演算する基準慣性荷重演算部と、
   取得した前記物理量を用いて前記慣性荷重補正値を演算する補正値演算部と、を備える、請求項４または５に記載の状態量推定装置。
7. 請求項１～６のいず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供給する制御量に基づいて前記車両のダンパを制御する、サスペンション制御装置。

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