JP2666527B2 - Vehicle state quantity estimation device - Google Patents

Vehicle state quantity estimation device

Info

Publication number
JP2666527B2
JP2666527B2 JP2163468A JP16346890A JP2666527B2 JP 2666527 B2 JP2666527 B2 JP 2666527B2 JP 2163468 A JP2163468 A JP 2163468A JP 16346890 A JP16346890 A JP 16346890A JP 2666527 B2 JP2666527 B2 JP 2666527B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
road surface
detecting
detecting means
gain matrix
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2163468A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH0452543A (en
Inventor
和孝 安達
健 伊藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nissan Motor Co Ltd
Original Assignee
Nissan Motor Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nissan Motor Co Ltd filed Critical Nissan Motor Co Ltd
Priority to JP2163468A priority Critical patent/JP2666527B2/en
Publication of JPH0452543A publication Critical patent/JPH0452543A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP2666527B2 publication Critical patent/JP2666527B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Navigation (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、入力ノイズを伴なう車両の運動状態量(ヨ
ーレートや横方向速度等)をノイズを含む観測データか
ら推定する車両状態量推定装置に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Industrial application field) The present invention estimates a vehicle state quantity (e.g., a yaw rate and a lateral speed) of a vehicle accompanied by input noise from observation data including the noise. Related to the device.

(従来の技術) 従来、状態推定器としては、例えば、『制御システム
設計』(1982年8月20日;槙書店発行)の126ページ〜1
29ページに記載されているものが知られている。
(Prior Art) Conventionally, as a state estimator, for example, “Control System Design” (August 20, 1982; published by Maki Shoten), pages 126 to 1
The ones listed on page 29 are known.

この従来出典には、システムに雑音を含む場合の状態
推定器であるカルマンフィルタが示されている。
This conventional source shows a Kalman filter which is a state estimator when the system includes noise.

このカルマンフィルタでは、制御対象の入力信号と、
制御対象のモデルの出力信号と、制御対象の出力信号と
の偏差により、システムノイズや観測ノイズにより乱さ
れた制御対象の出力信号からノイズ成分が除去され、ノ
イズ成分が除去された値が真の状態量として推定され
る。
In this Kalman filter, an input signal to be controlled and
Due to the deviation between the output signal of the control target model and the output signal of the control target, the noise component is removed from the output signal of the control target that is disturbed by system noise or observation noise, and the value from which the noise component has been removed is a true value. It is estimated as a state quantity.

(発明が解決しようとする課題) しかしながら、このような状態推定器をそのまま車両
に応用し、良路相当のノイズを考慮した状態推定器で悪
路を走行する場合や、その逆に、悪路相当のノイズを考
慮した状態推定器で良路を走行する場合には、状態推定
器が持つ本来の機能が発揮されず、真値に比べて非常に
ノイズが多くなってしまったり、真値の動きに推定値が
追従できないという問題がある。
(Problems to be Solved by the Invention) However, when such a state estimator is applied to a vehicle as it is, and the vehicle travels on a bad road with a state estimator taking noise corresponding to a good road into consideration, or vice versa, When traveling on a good road with a state estimator that considers considerable noise, the original function of the state estimator is not exhibited, and the noise becomes much larger than the true value or the true value There is a problem that the estimated value cannot follow the movement.

即ち、制御対象である車両からの出力を、例えばヨー
レートとし、センサとして安価な振動ジャイロを用いた
場合、車両が走行している路面状態によりシステムノイ
ズ(路面からの突き上げ外乱)や観測ノイズ(信号処理
部ノイズ)が異なる。
That is, when the output from the vehicle to be controlled is, for example, a yaw rate, and an inexpensive vibrating gyroscope is used as a sensor, depending on the road surface condition on which the vehicle is traveling, system noise (thrust disturbance from the road surface) or observation noise (signal Processing unit noise) is different.

本発明は、上述のような問題に着目してなされたもの
で、所定の観測データに基づいてヨーイングや横運動の
車両運動情報を推定する車両状態量推定装置において、
車両が走行する路面状態にかかわらず正確な車両運動情
報を推定することを課題とする。
The present invention has been made in view of the above-described problems, and in a vehicle state quantity estimating apparatus that estimates vehicle motion information of yawing and lateral motion based on predetermined observation data,
It is an object to estimate accurate vehicle motion information regardless of a road surface state on which a vehicle travels.

(課題を解決するための手段) 上記課題を解決するために本発明の車両状態量推定装
置では、ヨーイング及び横運動の車両運動情報を推定す
るにあたってのフィードバックゲインを車両走行路面状
態に応じた最適な値とする手段とした。
(Means for Solving the Problems) In order to solve the above problems, in the vehicle state quantity estimating apparatus of the present invention, the feedback gain in estimating the vehicle motion information of the yawing and the lateral motion is optimized according to the vehicle running road surface condition. Value.

即ち、第1図のフレーム対応図に示すように、ステア
リングホイールのハンドル角もしくは前輪実舵角を検出
する前輪舵角検出手段aと、車速を検出する車速検出手
段bと、車両平面運読の運動情報のうち少なくとも1つ
の成分について検出する車両平面運動情報検出手段c
と、走行中の路面情報を検出する路面状態検出手段d
と、予め同定された車両平面運動の数学モデルと路面状
態により設定されるゲイン行列eと、前記ゲイン行列e
の値を前記路面状態検出手段dの信号により決定する推
定演算部ゲイン行列決定部fと、前記前輪舵角検出手段
eと車速検出手段bと車両平面運動情報検出手段cとの
信号を入力し、前記推定演算部ゲイン行列決定部fで決
定されたゲイン行列と2つ以上の積分器もしくは積分相
当の演算により、ヨーイングと横運動の少なくとも一方
の車両運動情報を算出する状態量推定演算部gとを備え
ている事を特徴とする。
That is, as shown in a frame correspondence diagram of FIG. 1, a front wheel steering angle detecting means a for detecting a steering wheel angle or a front wheel actual steering angle of a steering wheel, a vehicle speed detecting means b for detecting a vehicle speed, and a vehicle plane reading operation. Vehicle plane motion information detecting means c for detecting at least one component of the motion information
Road surface state detecting means d for detecting road surface information during traveling
A gain matrix e set based on a previously identified mathematical model of vehicle plane motion and road surface conditions;
And a signal from the front wheel steering angle detecting means e, the vehicle speed detecting means b, and the vehicle plane motion information detecting means c. A state quantity estimating operation unit g which calculates at least one vehicle motion information of yawing and lateral motion by a gain matrix determined by the gain matrix determining unit f and two or more integrators or an operation equivalent to integration. It is characterized by having.

(作 用) ヨーイングと横運動の少なくとも一方の車両運動情報
を得る時の作用について述べる。
(Operation) The operation when obtaining vehicle motion information of at least one of yawing and lateral motion will be described.

まず、状態量推定演算部gには、ステアリングホイー
ルのハンドル角もしくは前輪実舵角を検出する前輪舵角
検出手段aと、車速を検出する車速検出手段bとから信
号が入力されると共に、車両平面運動の運動情報のうち
少なくとも1つと成分について検出する車両平面運動情
報検出手段cからの信号が観測データとして入力され
る。
First, signals are input to the state quantity estimation calculation unit g from a front wheel steering angle detection unit a that detects a steering wheel angle or a front wheel actual steering angle of a steering wheel, and a vehicle speed detection unit b that detects a vehicle speed. A signal from the vehicle plane motion information detecting means c for detecting at least one of the motion information and the component of the plane motion is input as observation data.

一方、推定演算部ゲイン行列決定部fにおいては、予
め同定された車両平面運動の数学モデルと路面状態によ
り設定されるゲイン行列eの値が、走行中の路面情報を
検出する路面状態検出手段dの信号により決定される。
On the other hand, in the estimation calculation unit gain matrix determination unit f, the value of the gain matrix e set based on the mathematical model of the vehicle plane motion identified in advance and the road surface state is used as road surface state detection means d for detecting road surface information during traveling. Is determined by this signal.

そして、状態量推定演算部gにおいては、前輪舵角,
車速,車両平面運動情報の各入力信号と、推定演算部ゲ
イン行列決定部fで決定されたゲイン行列と、2つ以上
の積分器もしくは積分相当の演算により、ヨーイングと
横運動の少なくとも一方の車両運動情報が算出される。
Then, in the state quantity estimation calculation unit g, the front wheel steering angle,
Each input signal of vehicle speed and vehicle plane motion information, the gain matrix determined by the estimation calculation unit gain matrix determination unit f, and two or more integrators or calculations equivalent to integration, at least one of yaw and lateral motion of the vehicle Exercise information is calculated.

(実施例) 以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。(Example) Hereinafter, an example of the present invention will be described with reference to the drawings.

まず、構成を説明する。 First, the configuration will be described.

第2図は実施例の車両状態量推定装置が適応された車
両を示す図であり、1は車速を検出する車速センサ(車
速検出手段)、2はステアリングホイールのハンドル角
を検出する操舵角センサ(前輪舵角検出手段)、3は車
両走行中のヨーレートを検出するヨーレートセンサ(車
両平面運動情報検出手段)、4は良路,悪路等の路面状
態を検出する路面状態検出センサ(路面状態検出手
段)、5は上記各センサ1,2,3,4からの入力信号に基づ
きヨーレート推定値 及び横方向速度推定値 を得る演算処理装置(ゲイン行列,推定演算部ゲイン行
列決定部,状態良推定演算部)である。
FIG. 2 is a view showing a vehicle to which the vehicle state quantity estimating device of the embodiment is applied, wherein 1 is a vehicle speed sensor (vehicle speed detecting means) for detecting a vehicle speed, and 2 is a steering angle sensor for detecting a steering wheel angle of a steering wheel. (Front wheel steering angle detecting means) 3, a yaw rate sensor (vehicle plane motion information detecting means) for detecting a yaw rate while the vehicle is traveling, 4 a road surface state detecting sensor (a road surface state) for detecting a road surface state such as a good road or a bad road. Detecting means), 5 is an estimated yaw rate based on the input signals from the sensors 1, 2, 3, and 4 And estimated lateral speed (A gain matrix, an estimation operation unit, a gain matrix determination unit, and a good state estimation operation unit).

尚、車速センサ1,操舵角センサ2,ヨーレートセンサ3,
路面状態検出センサ4からのセンサ信号はそれぞれV,
θ,,γとする。
The vehicle speed sensor 1, the steering angle sensor 2, the yaw rate sensor 3,
The sensor signals from the road surface state detection sensor 4 are V,
θ, γ.

前記ヨーレートセンサ3としては、安価な振動ジャイ
ロ等が用いられる。
As the yaw rate sensor 3, an inexpensive vibration gyro or the like is used.

前記路面状態検出センサ4としては、例えば、特開昭
60−151108号公報(特開昭59−8196号)に記載されてい
るように、路面から車両に入力される振動から、ばね下
共振に相当する周波数成分とばね上共振に相当する周波
数成分とを個別に取出し、これらばね下及びばね上共振
周波数成分に基づいて路面状態を決定するようなものが
用いられる。
As the road surface state detection sensor 4, for example,
As described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 60-151108 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 59-8196), a frequency component corresponding to unsprung resonance and a frequency component corresponding to sprung resonance are obtained from vibration input to a vehicle from a road surface. Are individually taken out, and the road surface condition is determined based on the unsprung and sprung resonance frequency components.

第3図は実施例の車両状態推定装置のブロック図を示
し、前記演算処理装置5は、予め同定された車両平面運
動の数学モデルと路面状態により設定されるゲイン行列
51と、該ゲイン行列51の値であるフィードバックゲイン
Kを路面状態検出センサ4からのセンサ信号νにより決
定する推定演算部フィードバックゲイン決定部52と、操
舵角センサ2と車速センサ1とヨーレートセンサ3から
のセンサ信号θ,V,を入力し、前記推定演算部フィー
ドバックゲイン決定部52で決定されたフィードバックゲ
インKと2つ以上の積分器もしくは積分相当の演算によ
り、ヨーレート推定値 を同時に算出する状態量推定演算部53を有して構成され
ている。
FIG. 3 is a block diagram of a vehicle state estimating apparatus according to an embodiment, wherein the arithmetic processing unit 5 includes a gain model set based on a mathematical model of a vehicle plane motion identified in advance and a road surface state.
A feedback gain determination unit 52 for determining a feedback gain K, which is a value of the gain matrix 51, from a sensor signal ν from the road surface state detection sensor 4; a steering angle sensor 2, a vehicle speed sensor 1, and a yaw rate sensor 3 From the sensor signal θ, V, and the feedback gain K determined by the feedback gain determination unit 52 and the two or more integrators or an operation equivalent to integration, the yaw rate estimated value is calculated. Are simultaneously calculated.

次に、作用を説明する。 Next, the operation will be described.

まず、フィードバックゲイン の算出法について説明する。First, the feedback gain The calculation method of will be described.

車両の2自由度平面運動の方程式は、 但し、 M;車両質量 IZ;ヨー慣性モーメント Lf;前軸から重心点間距離 Lr;後軸から重心点間距離 eKF;前輪の等価コーナリングパワー KR;後輪のコーナリングパワー N;ステアリングギヤ比 と表される。The equation of the two-degree-of-freedom plane motion of the vehicle is However, M; vehicle mass I Z ; yaw moment of inertia L f ; distance between front axis and center of gravity L r ; distance between rear axis and center of gravity eK F ; equivalent cornering power of front wheels K R ; cornering power of rear wheels N; steering gear It is expressed as ratio.

また、路面からの突き上げ外乱 (システムノイズ)と、この外乱により主に発生する信
号処理部のノイズw(観測ノイズ)を考慮した運動方程
式は、 但し、 vf;前輪から入力される路面外乱 vr;後輪から入力される路面外乱 となる。また、これらのノイズは相関のない白色ノイズ
とする。
In addition, thrust disturbance from the road surface (System noise) and the equation of motion taking into account the noise w (observation noise) of the signal processing unit mainly caused by this disturbance, However, v f ; road surface disturbance input from the front wheels v r ; road surface disturbance input from the rear wheels. Further, these noises are white noises having no correlation.

本装置は、その実現性を考えた場合、ディジタルコン
ピュータを使用するので上記(2)式を離散時間系で表
現する。
In consideration of its feasibility, the present apparatus uses a digital computer, and thus expresses the above equation (2) in a discrete time system.

但し、 Δt;サンプリングタイム 離散時間系のカルマンフィルタは、次式のような構成
となっている。
However, Δt; sampling time The discrete-time Kalman filter has a configuration as shown in the following equation.

真値と推定値との誤差は次式となる。 The error between the true value and the estimated value is as follows.

但し、 推定誤差の共分散行列は、 となる。 However, The covariance matrix of the estimation error is Becomes

ノイズはホワイトノイズとするとの仮定により、 は互いに独立であるので上記(6)式は、下記のように
なる。
Assuming that noise is white noise, Are independent of each other, the above equation (6) becomes as follows.

但し、 制限時間を無限大にすると上式は、 となるので、 但し、 となる。 However, When the time limit is made infinite, the above formula becomes So, However, Becomes

次乗平均誤差Eを最小とするには式(9)をkijで偏
微分して∂E/∂kij=0となる必要がある。
In order to minimize the root mean square error E, it is necessary to partially differentiate Eq. (9) with k ij so that ∂E / ∂k ij = 0.

但し、 ここで、∂E/∂kij=0が任意のXについて成立するた
めには、 だけである。従って、 と求まる。
However, Here, in order for ∂E / ∂k ij = 0 to hold for any X, Only. Therefore, Is obtained.

そして、前記(12)式を(9)式に代入して整理する
と、 但し、 となり、定常リカッチ方程式を解くことによりフィード
バックゲイン が求まる。
Then, by substituting equation (12) into equation (9) and rearranging, However, And the feedback gain is obtained by solving the stationary Riccati equation. Is found.

従って、推定演算部フィードバックゲイン決定部52に
おいては、路面状態検出センサ4により検出される路面
状態に見合ったシステムノイズである路面からの突き上
げ外乱vf,vrと、観測ノイズwをあらかじめ車両実験等
により求めておくと、各路面状態におけるフィードバッ
クゲインKが上記(12),(13)式により算出される。
Therefore, the estimation calculation section feedback gain determination section 52, and the disturbance v f, v r push-up from the road surface is a system noise commensurate with the road surface condition detected by the road surface state detection sensor 4, advance vehicle experimental observation noise w The feedback gain K in each road surface state is calculated by the above equations (12) and (13).

第4図は実施例の状態量推定装置の制御ブロック図で
ある。
FIG. 4 is a control block diagram of the state quantity estimation device of the embodiment.

また、第5図は実施例の演算処理装置5での状態量推
定処理作動の流れを示すフローチャートである。
FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the state quantity estimation processing operation in the arithmetic processing unit 5 of the embodiment.

第6図に効果を確認するためシミュレーションを行な
った結果を示す。
FIG. 6 shows the result of a simulation performed to confirm the effect.

ちなみに、良好走行におけるシミュレーションは、車
両が直進走行している状態(操舵角が零)での結果を示
すものである為、図中操舵角に関する入力信号の記載は
省略してある。
Incidentally, since the simulation for good running shows the result when the vehicle is running straight (the steering angle is zero), the input signal relating to the steering angle is omitted in the figure.

尚、シミュレーションに用いた各係数の値を示すと、 [車両] W=1225[kgf] IZ=200[kgf・m・s2] Lf=1.0[m] Lr=1.5[m] eKF=3750[kgf/rad] KR=5000[kgf/rad] N=20 [悪路ノイズ] vf=10.0[kgf] vr=10.0[kgf] w=3.0[deg/s] [良路ノイズ] vf=1.0[kgf] vr=1.0[kgf] w=0.02[deg/s] 従来の方法では、走行中の路面状態を検出することな
くフィードバックゲインを固定値で与える装置となって
いる為、良路ゲインで悪路を走行した場合には、真値に
比べ推定値は非常にノイズの多いものになっている(4
−2)。また、悪路ゲインで良路を走行した場合には、
真値の変動に推定値がついてゆけず両者の値の差が大き
く出てしまう(4−3)。
The values of the coefficients used in the simulation are as follows: [vehicle] W = 1225 [kgf] I Z = 200 [kgf · m · s 2 ] L f = 1.0 [m] L r = 1.5 [m] eK F = 3750 [kgf / rad] K R = 5000 [kgf / rad] N = 20 [ rough road noise] v f = 10.0 [kgf] v r = 10.0 [kgf] w = 3.0 [deg / s] [ smooth road Noise] v f = 1.0 [kgf] v r = 1.0 [kgf] w = 0.02 [deg / s] In the conventional method, the feedback gain is a fixed value without detecting the road surface condition during traveling. Therefore, when traveling on a bad road with a good road gain, the estimated value is much noisier than the true value (4).
-2). Also, if you drive on a good road with bad road gain,
The variation of the true value is not accompanied by the estimated value, and the difference between the two values is large (4-3).

しかし、本発明では、路面状態検出センサ4によるセ
ンサ信号νを取り込むことでシステムノイズと観測ノイ
ズの大きさが予測できるので、路面状態に適したフィー
ドバックゲインが選択されることになり、悪路走行での
悪路ゲインのシミュレーション結果(4−1)や良路走
行での良路ゲインのシミュレーション結果(4−4)か
らも明らかなように、どのような路面状態でも真値に近
い推定値を得ることができる。
However, in the present invention, the magnitude of the system noise and the observation noise can be predicted by taking in the sensor signal ν from the road surface state detection sensor 4, so that a feedback gain suitable for the road surface state is selected, and the vehicle travels on a rough road. As can be seen from the simulation result (4-1) of the rough road gain and the simulation result (4-4) of the good road gain when traveling on a good road, the estimated value close to the true value is obtained regardless of the road surface condition. Obtainable.

以上、実施例を図面に基づいて説明してきたが、具体
的な構成はこの実施例に限られるものではない。
Although the embodiments have been described with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to the embodiments.

例えば、平面2自由度車両モデルの運動方程式である
(1)式に後輪舵角の項を考慮することで、本発明の車
両状態量推定装置を四輪操舵車に適用することもでき
る。
For example, by considering the term of the rear wheel steering angle in equation (1), which is the equation of motion of the two-degree-of-freedom vehicle model, the vehicle state quantity estimation device of the present invention can be applied to a four-wheel steering vehicle.

また、実施例装置では推定する運動状態量がヨーレー
ト及び横方向速度である例を示したが、いずれか一方や
ヨーイングや横運動に関する他の運動状態量を推定する
装置にあっても良い。
Further, in the apparatus of the embodiment, an example in which the motion state quantities to be estimated are the yaw rate and the lateral speed is shown, but any one of them or an apparatus for estimating another motion state quantity relating to yawing or lateral motion may be used.

また、路面状態検出手段により検出する路面情報に
は、路面凹凸のみに限らず、路面摩擦係数も含む。
The road surface information detected by the road surface state detecting means includes not only the road surface irregularities but also the road surface friction coefficient.

(発明の効果) 以上説明してきたように、本発明にあっては、所定の
観測データに基づいてヨーイングや横運動の車両運動情
報を推定する車両状態量推定装置において、ヨーイング
及び横運動の車両運動情報を推定するにあたってのフィ
ードバックゲインを車両走行路面状態に応じた最適な値
とする手段とした為、車両が走行する路面状態にかかわ
らず正確な車両運動情報を推定することが出来るという
効果が得られる。
(Effects of the Invention) As described above, according to the present invention, in a vehicle state quantity estimating apparatus for estimating yaw or lateral motion vehicle motion information based on predetermined observation data, a yaw and lateral motion vehicle Since the feedback gain in estimating the motion information is set to an optimal value according to the road surface condition of the vehicle, the effect that accurate vehicle motion information can be estimated regardless of the road surface condition on which the vehicle travels. can get.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は本発明の車両状態量推定装置を示すクレーム対
応図、第2図は実施例の車両状態量推定装置を適応した
車両を示す図、第3図は実施例の車両状態量推定装置の
ブロック図、第4図は実施例装置での車両状態量の推定
制御ブロック図、第5図は演算処理装置での状態量推定
処理作動の流れを示すフローチャート、第6図は効果確
認試験として行なったシミュレーション結果の各特性図
である。 a……前輪舵角検出手段 b……車速検出手段 c……車両平面運動情報検出手段 d……路面状態検出手段 e……ゲイン行列 f……推定演算部ゲイン行列決定部 g……状態量推定演算部
FIG. 1 is a claim correspondence diagram showing a vehicle state quantity estimating apparatus of the present invention, FIG. 2 is a view showing a vehicle to which the vehicle state quantity estimating apparatus of the embodiment is applied, and FIG. 3 is a vehicle state quantity estimating apparatus of the embodiment. FIG. 4 is a block diagram of the control for estimating the vehicle state quantity in the embodiment apparatus, FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the state quantity estimation processing operation in the arithmetic processing unit, and FIG. It is each characteristic figure of the simulation result performed. a: front wheel steering angle detecting means b: vehicle speed detecting means c: vehicle plane motion information detecting means d: road surface state detecting means e: gain matrix f: estimation calculating section gain matrix determining section g: state quantity Estimation calculation unit

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】ステアリングホイールのハンドル角もしく
は前輪実舵角を検出する前輪舵角検出手段と、 車速を検出する車速検出手段と、 車両平面運動の運動情報のうち少なくとも1つの成分に
ついて検出する車両平面運動情報検出手段と、 走行中の路面情報を検出する路面状態検出手段と、 予め同定された車両平面運動の数学モデルと路面状態に
より設定されるゲイン行列と、 前記ゲイン行列の値を前記路面状態検出手段の信号によ
り決定する推定演算部ゲイン行列決定部と、 前記前輪舵角検出手段と車速検出手段と車両平面運動情
報検出手段との信号を入力し、前記推定演算部ゲイン行
列決定部で決定されたゲイン行列と2つ以上の積分器も
しくは積分相当の演算により、ヨーイングと横運動の少
なくとも一方の車両運動情報を算出する状態量推定演算
部と、 を備えている事を特徴とする車両状態量推定装置。
1. A front wheel steering angle detecting means for detecting a steering wheel angle or a front wheel actual steering angle of a steering wheel; a vehicle speed detecting means for detecting a vehicle speed; and a vehicle for detecting at least one component of motion information of a vehicle plane motion. Plane motion information detecting means, road surface state detecting means for detecting road surface information during traveling, a mathematical model of a vehicle plane motion identified in advance, a gain matrix set by the road surface state, and a value of the gain matrix for the road surface Estimation calculation unit gain matrix determination unit determined by the signal of the state detection unit, and signals of the front wheel steering angle detection unit, vehicle speed detection unit, and vehicle plane motion information detection unit are input, and the estimation calculation unit gain matrix determination unit By calculating the determined gain matrix and two or more integrators or an operation equivalent to integration, at least one of vehicle motion information of yawing and lateral motion is calculated. State quantity estimation calculation unit and the vehicle state quantity estimation apparatus which is characterized in that comprises a.
JP2163468A 1990-06-21 1990-06-21 Vehicle state quantity estimation device Expired - Fee Related JP2666527B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2163468A JP2666527B2 (en) 1990-06-21 1990-06-21 Vehicle state quantity estimation device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2163468A JP2666527B2 (en) 1990-06-21 1990-06-21 Vehicle state quantity estimation device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH0452543A JPH0452543A (en) 1992-02-20
JP2666527B2 true JP2666527B2 (en) 1997-10-22

Family

ID=15774448

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2163468A Expired - Fee Related JP2666527B2 (en) 1990-06-21 1990-06-21 Vehicle state quantity estimation device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2666527B2 (en)

Also Published As

Publication number Publication date
JPH0452543A (en) 1992-02-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3712876B2 (en) Electric power steering control device
JP3189865B2 (en) Mechanical vibration detection device and vibration control device
JP3860518B2 (en) Road friction estimation device
US5550739A (en) Semi-active suspension control system
CN112683269A (en) MARG attitude calculation method with motion acceleration compensation
US20020002437A1 (en) Road friction coefficient estimating apparatus
JP4568996B2 (en) Steering device and drag calculation device for steering device
JP2008094375A (en) Vehicle physical quantity estimating apparatus and program
US8090492B2 (en) Vehicle motion measurement apparatus, a vehicle abnormal motion prevention apparatus and a drive recorder
JP2001134320A (en) Lane follow-up controller
JP2003312512A (en) Self-aligning torque estimating device and transverse grip degree estimating device
JP2666527B2 (en) Vehicle state quantity estimation device
JP3008401B2 (en) Vehicle state quantity estimation device
JP3022167B2 (en) Vehicle motion state estimation method
JP2748714B2 (en) Steering control device using multiple regression equation for autonomous vehicle
JPH0663932B2 (en) Vehicle state quantity estimation device
JP2002116080A (en) Apparatus for estimating and computing vehicle mass
JP3201282B2 (en) Vehicle yaw rate estimation device
JPH0663930B2 (en) Vehicle state quantity estimation device
JPH02151568A (en) Vehicle motion estimating device
JP2969940B2 (en) Vehicle specification detection device
JPH0663931B2 (en) Vehicle state quantity estimation device
JPH07304460A (en) Vehicle motion control device
JP2720630B2 (en) Steering control device for autonomous vehicles
JP2952696B2 (en) Vehicle characteristic detector

Legal Events

Date Code Title Description
LAPS Cancellation because of no payment of annual fees