JP2962026B2 - 車体横すべり角推定装置 - Google Patents
車体横すべり角推定装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は車両重心点における車体
横すべり角を推定する装置に関するものであり、特にそ
れの推定精度を向上させる技術に関するものである。
横すべり角を推定する装置に関するものであり、特にそ
れの推定精度を向上させる技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】車両の操縦性および安定性を車両の実際
の運動状態量との関係において適正に制御したいという
要望があり、その運動状態量の一つに車両重心点におけ
る車体横すべり角が存在する。この車体横すべり角は一
般に、それ自身を直接取得するのは比較的困難であるた
め、それに関連するパラメータを検出してそれから間接
に取得することが行われている。
の運動状態量との関係において適正に制御したいという
要望があり、その運動状態量の一つに車両重心点におけ
る車体横すべり角が存在する。この車体横すべり角は一
般に、それ自身を直接取得するのは比較的困難であるた
め、それに関連するパラメータを検出してそれから間接
に取得することが行われている。
【０００３】車体横すべり角を間接に取得する技術の一
例が実開平２−４３７６５号公報に記載されている。こ
れは、車速センサにより車体の走行速度である車速を検
出し、操舵角センサにより、ドライバにより操舵される
ステアリングホイールの操舵角を検出し、それら検出車
速と検出操舵角とに基づき、タイヤの横すべり角とそれ
に発生するコーナリングフォースとの関係（以下、単に
タイヤ特性という）が線形（比例）領域にあるとの前提
の下に車体横すべり角を推定する技術である。
例が実開平２−４３７６５号公報に記載されている。こ
れは、車速センサにより車体の走行速度である車速を検
出し、操舵角センサにより、ドライバにより操舵される
ステアリングホイールの操舵角を検出し、それら検出車
速と検出操舵角とに基づき、タイヤの横すべり角とそれ
に発生するコーナリングフォースとの関係（以下、単に
タイヤ特性という）が線形（比例）領域にあるとの前提
の下に車体横すべり角を推定する技術である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】車体横すべり角はタイ
ヤ特性が線形であるときに限らず、非線形であるときに
も取得したいという要望が強い。しかし、上述の従来の
技術は、タイヤ特性が線形領域にあるとの前提の下に車
速と操舵角とに基づいて車体横すべり角を推定するもの
であるため、タイヤ特性が非線形領域にあるときには車
体横すべり角を正確に推定することができないという問
題がある。
ヤ特性が線形であるときに限らず、非線形であるときに
も取得したいという要望が強い。しかし、上述の従来の
技術は、タイヤ特性が線形領域にあるとの前提の下に車
速と操舵角とに基づいて車体横すべり角を推定するもの
であるため、タイヤ特性が非線形領域にあるときには車
体横すべり角を正確に推定することができないという問
題がある。
【０００５】本発明はこの問題を解決することを課題と
して為されたものである。
して為されたものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
の本発明の要旨は、車両重心点における車体横すべり角
を推定する装置を、(a) 各々、車両を真上から見た場合
に互いに一致しない相対位置関係を有して車体に取り付
けられ、車体に発生する横加速度を検出する２個の横加
速度センサと、(b) 車体の走行速度である車速を検出す
る車速センサと、(c) 車体に発生するヨーレートを検出
するヨーレートセンサと、(d) それらに接続されて車両
重心点における車体横すべり角βを逐次推定する車体横
すべり角推定手段であって、２個の横加速度センサによ
り検出された２個の横加速度と、それら横加速度センサ
の各々と車両重心点との相対位置関係とに基づき、車両
重心点の回りに発生するヨーイングモーメントＹＭを車
両のヨー慣性モーメントＩZ で割った変数であるＹＭ／
ＩZ の現在値を取得するとともに、車両の横すべり運動
とヨーイング運動とから成る車両の平面運動に関して想
定される、車体横すべり角βとヨーレートγとをそれぞ
れ状態変数とし、車両重心点における横加速度Ｇy を車
速Ｖで割った変数であるＧy ／Ｖと、ＹＭ／ＩZ から車
体横すべり角βの前回推定値を差し引いた値とをそれぞ
れ入力変数とし、ヨーレートγを出力変数とする線形定
係数システムを、それに対応するオブザーバにおいて、
２個の横加速度センサの少なくとも一方，車速センサお
よびヨーレートセンサの各々からの出力信号に基づく横
加速度Ｇy ，車速Ｖおよびヨーレートγの現在値と、取
得したＹＭ／ＩZ の現在値と、車体横すべり角βの前回
推定値とを用いて観測し、車体横すべり角βの今回値を
推定するものとを含むものとしたことにある。
の本発明の要旨は、車両重心点における車体横すべり角
を推定する装置を、(a) 各々、車両を真上から見た場合
に互いに一致しない相対位置関係を有して車体に取り付
けられ、車体に発生する横加速度を検出する２個の横加
速度センサと、(b) 車体の走行速度である車速を検出す
る車速センサと、(c) 車体に発生するヨーレートを検出
するヨーレートセンサと、(d) それらに接続されて車両
重心点における車体横すべり角βを逐次推定する車体横
すべり角推定手段であって、２個の横加速度センサによ
り検出された２個の横加速度と、それら横加速度センサ
の各々と車両重心点との相対位置関係とに基づき、車両
重心点の回りに発生するヨーイングモーメントＹＭを車
両のヨー慣性モーメントＩZ で割った変数であるＹＭ／
ＩZ の現在値を取得するとともに、車両の横すべり運動
とヨーイング運動とから成る車両の平面運動に関して想
定される、車体横すべり角βとヨーレートγとをそれぞ
れ状態変数とし、車両重心点における横加速度Ｇy を車
速Ｖで割った変数であるＧy ／Ｖと、ＹＭ／ＩZ から車
体横すべり角βの前回推定値を差し引いた値とをそれぞ
れ入力変数とし、ヨーレートγを出力変数とする線形定
係数システムを、それに対応するオブザーバにおいて、
２個の横加速度センサの少なくとも一方，車速センサお
よびヨーレートセンサの各々からの出力信号に基づく横
加速度Ｇy ，車速Ｖおよびヨーレートγの現在値と、取
得したＹＭ／ＩZ の現在値と、車体横すべり角βの前回
推定値とを用いて観測し、車体横すべり角βの今回値を
推定するものとを含むものとしたことにある。
【０００７】なお、ここにおける「車体横すべり角推定
手段」は、２個の横加速度センサのいずれかが車体に車
両重心点と一致するように取り付けられる場合には、そ
の横加速度センサにより検出された横加速度をそのまま
車両重心点における横加速度Ｇy として用いることがで
きるが、２個の横加速度センサがいずれも車両重心点と
一致しない場合には、それら横加速度センサの一方（普
通、車両重心点に近い方）により検出される横加速度
を、その横加速度センサと車両重心点との相対位置関係
とヨーレートγの時間微分値とによって補正することに
よって車両重心点における横加速度Ｇy を取得すること
ができる。
手段」は、２個の横加速度センサのいずれかが車体に車
両重心点と一致するように取り付けられる場合には、そ
の横加速度センサにより検出された横加速度をそのまま
車両重心点における横加速度Ｇy として用いることがで
きるが、２個の横加速度センサがいずれも車両重心点と
一致しない場合には、それら横加速度センサの一方（普
通、車両重心点に近い方）により検出される横加速度
を、その横加速度センサと車両重心点との相対位置関係
とヨーレートγの時間微分値とによって補正することに
よって車両重心点における横加速度Ｇy を取得すること
ができる。
【０００８】
【作用】車両を真上から見た場合に互いに一致しない２
箇所の各々における横加速度と、それら２箇所の各々と
車両重心点との相対位置関係とが判明すれば、それらか
らＹＭ／ＩZ すなわちヨーレートγの時間微分値である
ヨーレート微分γ′が取得でき、かつ、この事実は車両
の横すべり運動またはヨーイング運動が線形領域にある
か否かを問わず成立する。そこで、本発明に係る車体横
すべり角推定装置においては、その事実を利用し、２個
の横加速度と、各横加速度センサと車両重心点との相対
位置関係とに基づいてＹＭ／ＩZ の現在値が取得され
る。
箇所の各々における横加速度と、それら２箇所の各々と
車両重心点との相対位置関係とが判明すれば、それらか
らＹＭ／ＩZ すなわちヨーレートγの時間微分値である
ヨーレート微分γ′が取得でき、かつ、この事実は車両
の横すべり運動またはヨーイング運動が線形領域にある
か否かを問わず成立する。そこで、本発明に係る車体横
すべり角推定装置においては、その事実を利用し、２個
の横加速度と、各横加速度センサと車両重心点との相対
位置関係とに基づいてＹＭ／ＩZ の現在値が取得され
る。
【０００９】車両を急に加，減速したり、ステアリング
ホイールを素早く操作したりする場合の過渡的な車両運
動を除けば、車速Ｖの変化も車両のローリング運動も無
視することができる。このように車両がローリング運動
なしで水平面内を一定速度で走行する運動すなわち車両
の平面運動にのみ着目することができる場合には、車両
の横すべり運動とヨーイング運動との二つのみを考えれ
ばよいことになり、この場合には一般に、次の二つの運
動方程式が成立する。 ｍＶ（β′＋γ）＝ＣＦ ・・・(1) なる横すべり運動に関する式(1) と、 ＩZ γ′＝ＹＭ ・・・(2) なるヨーイング運動に関する式(2) との二つが成立する
のである。
ホイールを素早く操作したりする場合の過渡的な車両運
動を除けば、車速Ｖの変化も車両のローリング運動も無
視することができる。このように車両がローリング運動
なしで水平面内を一定速度で走行する運動すなわち車両
の平面運動にのみ着目することができる場合には、車両
の横すべり運動とヨーイング運動との二つのみを考えれ
ばよいことになり、この場合には一般に、次の二つの運
動方程式が成立する。 ｍＶ（β′＋γ）＝ＣＦ ・・・(1) なる横すべり運動に関する式(1) と、 ＩZ γ′＝ＹＭ ・・・(2) なるヨーイング運動に関する式(2) との二つが成立する
のである。
【００１０】ただし、 ｍ：車両の慣性質量 Ｖ：車速 β：車両重心点における車体横すべり角（左方向が正、
右方向が負） β′：車体横すべり角βの時間微分値である車体横すべ
り角微分 γ：ヨーレート（反時計方向が正、時計方向が負） γ′：ヨーレートγの時間微分値であるヨーレート微分 ＣＦ：車両の前輪にそれのすべり角αf と車両のエンジ
ンおよびブレーキの作動とに基づいて発生する前輪コー
ナリングフォースＦf と、後輪にそれのすべり角αr と
エンジンおよびブレーキの作動とに基づいて発生する後
輪コーナリングフォースＦr との和 ＩZ ：車両のヨー慣性モーメント ＹＭ：上述の前輪コーナリングフォースＦf と後輪コー
ナリングフォースＦr とに基づいて車両重心点の回りに
発生するヨーイングモーメント
右方向が負） β′：車体横すべり角βの時間微分値である車体横すべ
り角微分 γ：ヨーレート（反時計方向が正、時計方向が負） γ′：ヨーレートγの時間微分値であるヨーレート微分 ＣＦ：車両の前輪にそれのすべり角αf と車両のエンジ
ンおよびブレーキの作動とに基づいて発生する前輪コー
ナリングフォースＦf と、後輪にそれのすべり角αr と
エンジンおよびブレーキの作動とに基づいて発生する後
輪コーナリングフォースＦr との和 ＩZ ：車両のヨー慣性モーメント ＹＭ：上述の前輪コーナリングフォースＦf と後輪コー
ナリングフォースＦr とに基づいて車両重心点の回りに
発生するヨーイングモーメント
【００１１】本発明に係る車体横すべり角推定装置にお
いては、コーナリングフォースＣＦは直接には検出され
ないが、上記式(1) におけるＶ（β′＋γ）が車両重心
点における横加速度Ｇy に一致するとの事実、すなわ
ち、 Ｖ（β′＋γ）＝Ｇy ・・・(3) なる式(3) で表される関係を利用し、間接に検出され
る。
いては、コーナリングフォースＣＦは直接には検出され
ないが、上記式(1) におけるＶ（β′＋γ）が車両重心
点における横加速度Ｇy に一致するとの事実、すなわ
ち、 Ｖ（β′＋γ）＝Ｇy ・・・(3) なる式(3) で表される関係を利用し、間接に検出され
る。
【００１２】したがって、式(1) は、 β′＝Ｇy ／Ｖ−γ ・・・(1) ′ なる式(1) ′に変形でき、また、式(2) は、 γ′＝ＹＭ／ＩZ ・・・(2) ′ なる式(2) ′にそれぞれ変形できる。
【００１３】これら式(1) ′および(2) ′における物理
量のうち、横加速度Ｇy ，車速Ｖ，ヨーレートγおよび
ＹＭ／ＩZ は検出可能であるから、本発明に係る車体横
すべり角検出装置においては、それら二式と検出可能な
物理量とから車体横すべり角βが時々刻々推定される。
それら二式で記述される車両の平面運動に関して、検出
不能な車体横すべり角βを状態変数として含む可観測な
線形定係数システム（線形時不変システムともいわれ
る）が想定され、さらに、それに対してオブザーバが想
定されることによって車体横すべり角βが推定されるの
である。
量のうち、横加速度Ｇy ，車速Ｖ，ヨーレートγおよび
ＹＭ／ＩZ は検出可能であるから、本発明に係る車体横
すべり角検出装置においては、それら二式と検出可能な
物理量とから車体横すべり角βが時々刻々推定される。
それら二式で記述される車両の平面運動に関して、検出
不能な車体横すべり角βを状態変数として含む可観測な
線形定係数システム（線形時不変システムともいわれ
る）が想定され、さらに、それに対してオブザーバが想
定されることによって車体横すべり角βが推定されるの
である。
【００１４】車両の平面運動に関して可観測な線形定係
数システムを想定するために、例えば次のような入力変
数，出力変数および状態変数を導入することが考えられ
る。 第１の入力変数ｕ1 (t) ：Ｇy ／Ｖ 第２の入力変数ｕ2 (t) ：ＹＭ／ＩZ 出力変数ｙ(t) ：γ 第１の状態変数ｘ1 (t) ：β 第２の状態変数ｘ2 (t) ：γ しかし、それら入力変数，出力変数および状態変数で
は、可観測な線形定係数システムを構成することができ
ない。以下、この理由を説明する。
数システムを想定するために、例えば次のような入力変
数，出力変数および状態変数を導入することが考えられ
る。 第１の入力変数ｕ1 (t) ：Ｇy ／Ｖ 第２の入力変数ｕ2 (t) ：ＹＭ／ＩZ 出力変数ｙ(t) ：γ 第１の状態変数ｘ1 (t) ：β 第２の状態変数ｘ2 (t) ：γ しかし、それら入力変数，出力変数および状態変数で
は、可観測な線形定係数システムを構成することができ
ない。以下、この理由を説明する。
【００１５】このような入力変数，出力変数および状態
変数を導入する場合には、次のような行列形式で表され
る状態方程式(4) が誘導される。
変数を導入する場合には、次のような行列形式で表され
る状態方程式(4) が誘導される。
【００１６】
【数１】
【００１７】さらに、次のような行列形式で表される出
力方程式(5) も誘導される。
力方程式(5) も誘導される。
【００１８】
【数２】
【００１９】一方、線形定係数システムが可観測である
ためには、可観測行列Ｕ0 のランクが状態変数の次元ｎ
（今回は２）に一致することが必要である。可観測行列
Ｕ0 は、後述のシステム行列Ａと出力行列Ｃとを用いて
表され、次元ｎの値が２である場合には、
ためには、可観測行列Ｕ0 のランクが状態変数の次元ｎ
（今回は２）に一致することが必要である。可観測行列
Ｕ0 は、後述のシステム行列Ａと出力行列Ｃとを用いて
表され、次元ｎの値が２である場合には、
【００２０】
【数３】
【００２１】で表される。
【００２２】上述の状態方程式(4) および出力方程式
(5) においては、
(5) においては、
【００２３】
【数４】
【００２４】Ｃ＝［０ １］ であるから、結局、
【００２５】
【数５】
【００２６】となり、これのランクは１であって、次元
ｎである２ではないから、今回の線形定係数システムは
可観測ではない。
ｎである２ではないから、今回の線形定係数システムは
可観測ではない。
【００２７】そこで、本発明に係る車体横すべり角推定
装置においては、車体横すべり角βは時間の経過につれ
て比較的緩やかに変化する特性を持っていて、車体横す
べり角βの今回推定値β(i) と前回推定値β(i-1) との
差がほぼ０とみなし得るという事実を利用し、新たに、
次のような入力変数，出力変数および状態変数を導入す
る。 第１の入力変数ｕ1 (t) ：Ｇy ／Ｖ 第２の入力変数ｕ2 (t) ：ＹＭ／ＩZ −β(i-1) 出力変数ｙ(t) ：γ 第１の状態変数ｘ1 (t) ：β(i) 第２の状態変数ｘ2 (t) ：γ したがって、次のような状態方程式(6) が誘導される。
装置においては、車体横すべり角βは時間の経過につれ
て比較的緩やかに変化する特性を持っていて、車体横す
べり角βの今回推定値β(i) と前回推定値β(i-1) との
差がほぼ０とみなし得るという事実を利用し、新たに、
次のような入力変数，出力変数および状態変数を導入す
る。 第１の入力変数ｕ1 (t) ：Ｇy ／Ｖ 第２の入力変数ｕ2 (t) ：ＹＭ／ＩZ −β(i-1) 出力変数ｙ(t) ：γ 第１の状態変数ｘ1 (t) ：β(i) 第２の状態変数ｘ2 (t) ：γ したがって、次のような状態方程式(6) が誘導される。
【００２８】
【数６】
【００２９】さらに、次のような出力方程式(7) も誘導
される。
される。
【００３０】
【数７】
【００３１】式(6) においては、システム行列Ａが、
【００３２】
【数８】
【００３３】で表されるため、今回の可観測行列Ｕ
0 が、
0 が、
【００３４】
【数９】
【００３５】で表されることになる。この可観測行列Ｕ
0 のランクは２であって、状態変数の次元ｎである２に
等しいため、それら式(6) および(7) で記述される線形
定係数システムは可観測である。
0 のランクは２であって、状態変数の次元ｎである２に
等しいため、それら式(6) および(7) で記述される線形
定係数システムは可観測である。
【００３６】以上要するに、本発明に係る車体横すべり
角推定装置においては、車両の横すべり運動とヨーイン
グ運動とから成る車両の平面運動に関して、車体横すべ
り角βとヨーレートγとをそれぞれ状態変数とし、車両
重心点における横加速度Ｇy を車速Ｖで割った変数であ
るＧy ／Ｖと、ＹＭ／ＩZ から車体横すべり角βの前回
推定値β(i-1) を差し引いた変数とをそれぞれ入力変数
とし、ヨーレートγを出力変数とする可観測な線形定係
数システムが想定されているのであり、その線形定係数
システムが、それに対応するオブザーバにおいて、横加
速度Ｇy ，車速Ｖ，ヨーレートγおよびＹＭ／ＩZ の現
在値と、車体横すべり角βの前回推定値β(i-1) とを用
いて観測され、車体横すべり角βの今回値β(i) が推定
されるのである。
角推定装置においては、車両の横すべり運動とヨーイン
グ運動とから成る車両の平面運動に関して、車体横すべ
り角βとヨーレートγとをそれぞれ状態変数とし、車両
重心点における横加速度Ｇy を車速Ｖで割った変数であ
るＧy ／Ｖと、ＹＭ／ＩZ から車体横すべり角βの前回
推定値β(i-1) を差し引いた変数とをそれぞれ入力変数
とし、ヨーレートγを出力変数とする可観測な線形定係
数システムが想定されているのであり、その線形定係数
システムが、それに対応するオブザーバにおいて、横加
速度Ｇy ，車速Ｖ，ヨーレートγおよびＹＭ／ＩZ の現
在値と、車体横すべり角βの前回推定値β(i-1) とを用
いて観測され、車体横すべり角βの今回値β(i) が推定
されるのである。
【００３７】なお、式(1) ′、すなわち、 β′＝Ｇy ／Ｖ−γ なる式に対して積分操作を行って車体横すべり角βを推
定する方法も考えられる。この場合、各種センサによる
検出値も積分されることになるが、その検出値は普通、
温度変化等によりドリフトする。したがって、このよう
な検出値を積分して車体横すべり角βを推定するので
は、ドリフトに基づく誤差が積分されてしまい、車体横
すべり角βの推定精度を十分には高めることができな
い。
定する方法も考えられる。この場合、各種センサによる
検出値も積分されることになるが、その検出値は普通、
温度変化等によりドリフトする。したがって、このよう
な検出値を積分して車体横すべり角βを推定するので
は、ドリフトに基づく誤差が積分されてしまい、車体横
すべり角βの推定精度を十分には高めることができな
い。
【００３８】さらに、可観測な線形定係数システムにお
ける状態方程式(6) を微分して連立微分方程式を得、こ
れを解くことによって車体横すべり角βを推定すること
も可能である。しかし、各種センサによる検出値は普通
ノイズを含んでいる。そのため、このような検出値を微
分したのでは、車体横すべり角βを精度よく推定するこ
とができない。
ける状態方程式(6) を微分して連立微分方程式を得、こ
れを解くことによって車体横すべり角βを推定すること
も可能である。しかし、各種センサによる検出値は普通
ノイズを含んでいる。そのため、このような検出値を微
分したのでは、車体横すべり角βを精度よく推定するこ
とができない。
【００３９】これらの推定方法に対して、オブザーバを
用いた推定方法は、そのような検出値の積分も微分も行
うことなく状態変数を推定するものであって、本発明に
係る車体横すべり角推定装置においては、可観測な線形
定係数システムに対してオブザーバが想定されて状態変
数としての車体横すべり角βが推定されるようになって
いるため、推定された車体横すべり角βが検出値のノイ
ズ，ドリフト等の影響をそれほど受けずに済む。
用いた推定方法は、そのような検出値の積分も微分も行
うことなく状態変数を推定するものであって、本発明に
係る車体横すべり角推定装置においては、可観測な線形
定係数システムに対してオブザーバが想定されて状態変
数としての車体横すべり角βが推定されるようになって
いるため、推定された車体横すべり角βが検出値のノイ
ズ，ドリフト等の影響をそれほど受けずに済む。
【００４０】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、車両の横すべり運動またはヨーイング運動が
線形領域にあるか否かを問わずＹＭ／ＩZ の現在値が精
度よく取得され、それを用いて車体横すべり角βが推定
されるから、車両の横すべり運動またはヨーイング運動
が線形領域にあるか否かを問わず正確な車体横すべり角
βが取得できるという効果が得られる。
によれば、車両の横すべり運動またはヨーイング運動が
線形領域にあるか否かを問わずＹＭ／ＩZ の現在値が精
度よく取得され、それを用いて車体横すべり角βが推定
されるから、車両の横すべり運動またはヨーイング運動
が線形領域にあるか否かを問わず正確な車体横すべり角
βが取得できるという効果が得られる。
【００４１】さらに、本発明によれば、車両の横加速度
の実際値からＹＭ／ＩZ の現在値が取得されるが、横加
速度の実際値は、外乱に基づくヨーイングモーメントＹ
Ｍの変動もヨー慣性モーメントＩZ の変動も反映した値
となっているから、このことによってもＹＭ／ＩZ の現
在値が精度よく取得され、ひいては車体横すべり角βが
精度よく推定されるという効果が得られる。
の実際値からＹＭ／ＩZ の現在値が取得されるが、横加
速度の実際値は、外乱に基づくヨーイングモーメントＹ
Ｍの変動もヨー慣性モーメントＩZ の変動も反映した値
となっているから、このことによってもＹＭ／ＩZ の現
在値が精度よく取得され、ひいては車体横すべり角βが
精度よく推定されるという効果が得られる。
【００４２】また、本発明によれば、各種センサによる
検出値の積分も微分も行うことなく車体横すべり角βが
推定されるから、推定された車体横すべり角βが検出値
のノイズ，ドリフト等の影響をそれほど受けずに済むと
いう効果も得られる。
検出値の積分も微分も行うことなく車体横すべり角βが
推定されるから、推定された車体横すべり角βが検出値
のノイズ，ドリフト等の影響をそれほど受けずに済むと
いう効果も得られる。
【００４３】
【実施例】以下、本発明の一実施例である車体横すべり
角推定装置を含む後輪舵角制御装置を図面に基づいて詳
細に説明する。
角推定装置を含む後輪舵角制御装置を図面に基づいて詳
細に説明する。
【００４４】図２に示すように、後輪舵角制御装置は、
ステアリングホイール１０の操舵角に応じて左右の前輪
１２の舵角δf を変化させる前輪操舵機構１６と、駆動
源としてのステップモータ２０により左右の後輪２２の
舵角δr を変化させる後輪操舵機構２６とを備えた車両
に設けられている。
ステアリングホイール１０の操舵角に応じて左右の前輪
１２の舵角δf を変化させる前輪操舵機構１６と、駆動
源としてのステップモータ２０により左右の後輪２２の
舵角δr を変化させる後輪操舵機構２６とを備えた車両
に設けられている。
【００４５】後輪舵角制御装置は、同図に示すように、
前輪舵角δf を検出する前輪舵角センサ３０，後輪舵角
δr を検出する後輪舵角センサ３２，車速Ｖを検出する
車速センサ３４，ヨーレートγを検出するヨーレートセ
ンサ３６，および後述する２個の横加速度Ｇy1，Ｇy2を
それぞれ検出する２個の横加速度センサ４０，４２を備
えている。それらセンサ３０，３２，３４，３６，４
０，４２はコントローラ５０の入力部に接続され、それ
の出力部には前記ステップモータ２０が接続されてい
る。
前輪舵角δf を検出する前輪舵角センサ３０，後輪舵角
δr を検出する後輪舵角センサ３２，車速Ｖを検出する
車速センサ３４，ヨーレートγを検出するヨーレートセ
ンサ３６，および後述する２個の横加速度Ｇy1，Ｇy2を
それぞれ検出する２個の横加速度センサ４０，４２を備
えている。それらセンサ３０，３２，３４，３６，４
０，４２はコントローラ５０の入力部に接続され、それ
の出力部には前記ステップモータ２０が接続されてい
る。
【００４６】前輪舵角センサ３０および後輪舵角センサ
３２はそれぞれ舵角δf ，δr を反時計方向を正、時計
方向を負として検出するものである。ヨーレートセンサ
３６はヨーレートγを反時計方向を正、時計方向を負と
して検出するものである。一方の横加速度センサ４０
は、車両重心点に配置されていて、車両重心点における
横加速度Ｇy1を左方向を負、右方向を正として検出する
ものである。他方の横加速度センサ４２は、車両重心点
から車両の真っ直ぐ前方に距離ｓだけ離れた位置に配置
されていて、そこにおける横加速度Ｇy2を左方向を負、
右方向を正として検出するものである。
３２はそれぞれ舵角δf ，δr を反時計方向を正、時計
方向を負として検出するものである。ヨーレートセンサ
３６はヨーレートγを反時計方向を正、時計方向を負と
して検出するものである。一方の横加速度センサ４０
は、車両重心点に配置されていて、車両重心点における
横加速度Ｇy1を左方向を負、右方向を正として検出する
ものである。他方の横加速度センサ４２は、車両重心点
から車両の真っ直ぐ前方に距離ｓだけ離れた位置に配置
されていて、そこにおける横加速度Ｇy2を左方向を負、
右方向を正として検出するものである。
【００４７】コントローラ５０は、図示しないＣＰＵ，
ＲＯＭ，ＲＡＭおよびバスを含むコンピュータを主体と
して構成されており、そのＲＯＭに、図１のフローチャ
ートで表される車体横すべり角推定ルーチンおよび図３
のフローチャートで表される後輪舵角制御ルーチンを始
めとする各種プログラム，図４，図５および図６のグラ
フで表される目標後輪舵角決定のためのマップを始めと
する各種マップ等が予めストアされている。
ＲＯＭ，ＲＡＭおよびバスを含むコンピュータを主体と
して構成されており、そのＲＯＭに、図１のフローチャ
ートで表される車体横すべり角推定ルーチンおよび図３
のフローチャートで表される後輪舵角制御ルーチンを始
めとする各種プログラム，図４，図５および図６のグラ
フで表される目標後輪舵角決定のためのマップを始めと
する各種マップ等が予めストアされている。
【００４８】図１の車体横すべり角推定ルーチンは、２
個の横加速度Ｇy1，Ｇy2と距離ｓとから、ヨーイングモ
ーメントＹＭを車両のヨー慣性モーメントＩZ で割った
変数であるＹＭ／ＩZ の現在値すなわちヨーレート微分
γ′の現在値を取得することが可能とされている。具体
的には、ＹＭ／ＩZ の現在値をΔＧy ／ｓとして取得す
る。なお、ここにおいてΔＧy は（Ｇy1−Ｇy2）を意味
する。
個の横加速度Ｇy1，Ｇy2と距離ｓとから、ヨーイングモ
ーメントＹＭを車両のヨー慣性モーメントＩZ で割った
変数であるＹＭ／ＩZ の現在値すなわちヨーレート微分
γ′の現在値を取得することが可能とされている。具体
的には、ＹＭ／ＩZ の現在値をΔＧy ／ｓとして取得す
る。なお、ここにおいてΔＧy は（Ｇy1−Ｇy2）を意味
する。
【００４９】すなわち、本実施例においては、２個の横
加速度センサ４０，４２の一方は車両重心点に配置さ
れ、他方は車両重心点から車両前方に距離ｓだけ離れた
位置に配置されることが、本発明における「２個の横加
速度センサの各々と車両重心点との相対位置関係」の一
態様なのである。
加速度センサ４０，４２の一方は車両重心点に配置さ
れ、他方は車両重心点から車両前方に距離ｓだけ離れた
位置に配置されることが、本発明における「２個の横加
速度センサの各々と車両重心点との相対位置関係」の一
態様なのである。
【００５０】さらに、この車体横すべり角推定ルーチン
は、車体横すべり角βを逐次推定し、具体的には、車両
の横すべり運動とヨーイング運動とから成る車両の平面
運動に関して想定される可観測な線形定係数システム
を、これに対応するオブザーバにおいて、横加速度
Ｇy1，車速Ｖおよびヨーレートγの現在値と、取得した
ＹＭ／ＩZ の現在値と、車体横すべり角βの前回推定値
β(i-1) とを用いて観測し、車体横すべり角βの今回値
β(i) を推定することも可能とされている。
は、車体横すべり角βを逐次推定し、具体的には、車両
の横すべり運動とヨーイング運動とから成る車両の平面
運動に関して想定される可観測な線形定係数システム
を、これに対応するオブザーバにおいて、横加速度
Ｇy1，車速Ｖおよびヨーレートγの現在値と、取得した
ＹＭ／ＩZ の現在値と、車体横すべり角βの前回推定値
β(i-1) とを用いて観測し、車体横すべり角βの今回値
β(i) を推定することも可能とされている。
【００５１】その可観測な線形定係数システムは、具体
的には、次のような入力変数，出力変数および状態変数
を導入されており、 第１の入力変数ｕ1 (t) ：Ｇy1／Ｖ 第２の入力変数ｕ2 (t) ：ΔＧy ／ｓ−β(i-1) 出力変数ｙ(t) ：γ 第１の状態変数ｘ1 (t) ：β(i) 第２の状態変数ｘ2 (t) ：γ
的には、次のような入力変数，出力変数および状態変数
を導入されており、 第１の入力変数ｕ1 (t) ：Ｇy1／Ｖ 第２の入力変数ｕ2 (t) ：ΔＧy ／ｓ−β(i-1) 出力変数ｙ(t) ：γ 第１の状態変数ｘ1 (t) ：β(i) 第２の状態変数ｘ2 (t) ：γ
【００５２】
【数１０】
【００５３】なる状態方程式(8) と、
【００５４】
【数１１】
【００５５】なる出力方程式(9) とで記述されるもので
ある。
ある。
【００５６】この線形定係数システムは、上述の説明か
ら明らかなように、２次元の状態変数を持っているが、
その一方であるγについては検出可能であり、他方であ
るβ(i) のみが検出不能である。そこで、今回は、二つ
の状態変数すべてを推定するのではなく車体横すべり角
βのみを推定し、オブザーバの次元を減らして最小次元
オブザーバを構成することとする。
ら明らかなように、２次元の状態変数を持っているが、
その一方であるγについては検出可能であり、他方であ
るβ(i) のみが検出不能である。そこで、今回は、二つ
の状態変数すべてを推定するのではなく車体横すべり角
βのみを推定し、オブザーバの次元を減らして最小次元
オブザーバを構成することとする。
【００５７】ところで、線形定係数システムは一般に、 Ｘ(t) ′＝ＡＸ(t) ＋ＢＵ(t) なる状態方程式と、 Ｙ(t) ＝ＣＸ(t) なる出力方程式とで記述される。ただし、 Ｘ(t) ：ｎ次元の状態ベクトル Ｙ(t) ：ｒ次元の出力ベクトル Ｕ(t) ：ｍ次元の入力ベクトル Ａ：ｎ×ｎ次元のシステム行列 Ｂ：ｎ×ｍ次元の入力行列 Ｃ：ｒ×ｎ次元の出力行列
【００５８】そして、このシステムについては一般に、 ω(t) ′＝Ａ′ω(t) ＋ＫＹ(t) ＋Ｂ′Ｕ(t) Ｘ(t) ＝Ｄω(t) ＋ＨＹ(t) なる式で表される最小次元オブザーバを構成することが
できる。ただし、 ω(t) ：Ｘ(t) から変換され、かつＸ(t) より次元が低
い変数 ω(t) ′：ω(t) の時間微分値 Ａ′：（ｎ−ｒ）×（ｎ−ｒ）次元の行列 Ｋ：（ｎ−ｒ）×ｒ次元の行列 Ｂ′：（ｎ−ｒ）×ｍ次元の行列 Ｄ：ｎ×（ｎ−ｒ）次元の行列 Ｈ：ｎ×ｒ次元の行列 以下、最小次元オブザーバの一般的な構成法について説
明するが、これは、文献『システム制御理論入門 （実
教出版株式会社 平成３年１月２０日発行）』に詳細に
記載されているため、ここでは簡単に説明する。
できる。ただし、 ω(t) ：Ｘ(t) から変換され、かつＸ(t) より次元が低
い変数 ω(t) ′：ω(t) の時間微分値 Ａ′：（ｎ−ｒ）×（ｎ−ｒ）次元の行列 Ｋ：（ｎ−ｒ）×ｒ次元の行列 Ｂ′：（ｎ−ｒ）×ｍ次元の行列 Ｄ：ｎ×（ｎ−ｒ）次元の行列 Ｈ：ｎ×ｒ次元の行列 以下、最小次元オブザーバの一般的な構成法について説
明するが、これは、文献『システム制御理論入門 （実
教出版株式会社 平成３年１月２０日発行）』に詳細に
記載されているため、ここでは簡単に説明する。
【００５９】各行列内の各要素を決定するためにまず、
ｎ×ｎ次元の行列Ｓを決定する。この行列Ｓは
ｎ×ｎ次元の行列Ｓを決定する。この行列Ｓは
【００６０】
【数１２】
【００６１】で表され、ここにおいてＣは前述の出力行
列であるが、Ｗは行列Ｓの行列式を０にしない適当な
（ｎ−ｒ）×ｎ次元の行列である。次に、
列であるが、Ｗは行列Ｓの行列式を０にしない適当な
（ｎ−ｒ）×ｎ次元の行列である。次に、
【００６２】
【数１３】
【００６３】における行列Ａ11，Ａ12，Ａ21およびＡ22
の各々を決定し、さらに、
の各々を決定し、さらに、
【００６４】
【数１４】
【００６５】における行列Ｂ1 およびＢ2 の各々を決定
する。続いて、（ｎ−ｒ）×ｒ次元の行列Ｌを設計パラ
メータとして導入し、さらに、行列Ａ′を、 Ａ′＝Ａ22−ＬＡ12 なる式で定義する。そして、この行列Ａ′の固有値がオ
ブザーバの極（任意の値）となるように行列Ｌの各要素
を決定する。その後、行列Ｋ，Ｂ′，ＤおよびＨ内の各
要素を Ｋ＝Ａ′Ｌ＋Ａ21−ＬＡ11 Ｂ′＝−ＬＢ1 ＋Ｂ2
する。続いて、（ｎ−ｒ）×ｒ次元の行列Ｌを設計パラ
メータとして導入し、さらに、行列Ａ′を、 Ａ′＝Ａ22−ＬＡ12 なる式で定義する。そして、この行列Ａ′の固有値がオ
ブザーバの極（任意の値）となるように行列Ｌの各要素
を決定する。その後、行列Ｋ，Ｂ′，ＤおよびＨ内の各
要素を Ｋ＝Ａ′Ｌ＋Ａ21−ＬＡ11 Ｂ′＝−ＬＢ1 ＋Ｂ2
【００６６】
【数１５】
【００６７】
【数１６】
【００６８】なる式が成立するように決定する。
【００６９】以上、最小次元オブザーバの一般的な構成
法を簡単に説明したが、本実施例における構成法を具体
的に説明する。前述のように、本実施例においては、
法を簡単に説明したが、本実施例における構成法を具体
的に説明する。前述のように、本実施例においては、
【００７０】
【数１７】
【００７１】
【数１８】
【００７２】Ｃ＝［０ １］ である。このとき、 Ｗ＝［１ ０］ とすれば、行列Ｓの行列式が０でないという要件を満た
すことができる。また、今回は行列Ｌは１個の要素から
成る行列になるため、行列Ａ′の固有値は−Ｌで表さ
れ、今回はそれが今回の最小次元オブザーバの極である
−ｐに一致すると仮定すれば、 Ｌ＝ｐ となる。なお、オブザーバが成立するためには行列Ａ′
が安定行列となることも必要であるため、オブザーバの
極−ｐの値は負とされ、結局そのｐの値は正とされる。
したがって、前記行列Ａ′，Ｋ，Ｂ′，ＤおよびＨは今
回は、以下のようになる。 Ａ′＝−ｐ Ｋ＝−ｐ2 −１ Ｂ′＝［１ −ｐ］
すことができる。また、今回は行列Ｌは１個の要素から
成る行列になるため、行列Ａ′の固有値は−Ｌで表さ
れ、今回はそれが今回の最小次元オブザーバの極である
−ｐに一致すると仮定すれば、 Ｌ＝ｐ となる。なお、オブザーバが成立するためには行列Ａ′
が安定行列となることも必要であるため、オブザーバの
極−ｐの値は負とされ、結局そのｐの値は正とされる。
したがって、前記行列Ａ′，Ｋ，Ｂ′，ＤおよびＨは今
回は、以下のようになる。 Ａ′＝−ｐ Ｋ＝−ｐ2 −１ Ｂ′＝［１ −ｐ］
【００７３】
【数１９】
【００７４】
【数２０】
【００７５】今回は前記ωは１次元であって、第１の状
態変数ｘ1 (t) である車体横すべり角βが変換されたも
のとなるから、今回の最小次元オブザーバの式は、
態変数ｘ1 (t) である車体横すべり角βが変換されたも
のとなるから、今回の最小次元オブザーバの式は、
【００７６】
【数２１】
【００７７】なる式(10)と、
【００７８】
【数２２】
【００７９】すなわち、 β(i) ＝ω＋ｐγ ・・・(11) なる式(11)との二つとなる。したがって、まず、先の式
(10)に従い、既知または検出可能な物理量であるｐ，
γ，Ｇy1／Ｖ，ΔＧy ／ｓおよびβ(i-1) からωを推定
し、その後、式(11)に従い、そのωと、既知または検出
可能な物理量であるｐおよびγからβ(i) 、すなわち、
車体横すべり角βの今回値を推定する。しかし、式(10)
は連続時間システムを記述するため、これを離散時間化
することによってωを推定することにする。
(10)に従い、既知または検出可能な物理量であるｐ，
γ，Ｇy1／Ｖ，ΔＧy ／ｓおよびβ(i-1) からωを推定
し、その後、式(11)に従い、そのωと、既知または検出
可能な物理量であるｐおよびγからβ(i) 、すなわち、
車体横すべり角βの今回値を推定する。しかし、式(10)
は連続時間システムを記述するため、これを離散時間化
することによってωを推定することにする。
【００８０】ところで、前述のように、線形定係数シス
テムは一般に、 Ｘ(t) ′＝ＥＸ(t) ＋ＦＵ(t) ・・・(12) なる状態方程式(12)で表されるが、これは一般に、Ｕ
(t) のサンプリング周期をｄｔで表すことにすると、 Ｘ(t) (i) ＝Ｅ′Ｘ(t) (i-1) ＋Ｆ′Ｕ(t) (i) ・・・(13) なる式(13)に変換されるという規則が既に知られてい
る。なお、この規則についても前記文献『システム制御
理論入門』に記載されているため、詳細な説明は省略す
る。ただし、 Ｘ(t) ：状態ベクトル Ｘ(t) ′：状態ベクトルの時間微分値 Ｕ(t) ：入力ベクトル Ｅ：システム行列 Ｆ：入力行列 Ｘ(t) (i) ：Ｘ(t) の今回推定値 Ｘ(t) (i-1) ：Ｘ(t) の前回推定値 Ｕ(t) (i) ：Ｕ(t) の今回検出値 Ｅ′：ｅEdt Ｆ′：（ｅEdt −Ｉ）Ｅ-1Ｆ Ｉ：単位行列
テムは一般に、 Ｘ(t) ′＝ＥＸ(t) ＋ＦＵ(t) ・・・(12) なる状態方程式(12)で表されるが、これは一般に、Ｕ
(t) のサンプリング周期をｄｔで表すことにすると、 Ｘ(t) (i) ＝Ｅ′Ｘ(t) (i-1) ＋Ｆ′Ｕ(t) (i) ・・・(13) なる式(13)に変換されるという規則が既に知られてい
る。なお、この規則についても前記文献『システム制御
理論入門』に記載されているため、詳細な説明は省略す
る。ただし、 Ｘ(t) ：状態ベクトル Ｘ(t) ′：状態ベクトルの時間微分値 Ｕ(t) ：入力ベクトル Ｅ：システム行列 Ｆ：入力行列 Ｘ(t) (i) ：Ｘ(t) の今回推定値 Ｘ(t) (i-1) ：Ｘ(t) の前回推定値 Ｕ(t) (i) ：Ｕ(t) の今回検出値 Ｅ′：ｅEdt Ｆ′：（ｅEdt −Ｉ）Ｅ-1Ｆ Ｉ：単位行列
【００８１】この規則に従って式(10)を変換するのであ
るが、まず、式(12)の構成を式(10)に揃えると、 Ｘ(t) ′＝ＥＸ(t) ＋Ｆ1 Ｕ1(t)＋Ｆ2 Ｕ2(t)＋Ｆ3 Ｕ3(t) ・・・(14) なる式(14)となり、その結果、この式における各要素と
式(10)における各要素との対応関係は、 Ｅ＝−ｐ Ｘ(t) ＝ω(t) Ｆ1 ＝−ｐ2 −１ Ｆ2 ＝１ Ｆ3 ＝−ｐ Ｕ1(t)＝γ Ｕ2(t)＝Ｇy1／Ｖ Ｕ3(t)＝ΔＧy ／ｓ−β(i-1) となる。また、 Ｆ1 ′＝（ｅEdt −Ｉ）Ｅ-1Ｆ1 Ｆ2 ′＝（ｅEdt −Ｉ）Ｅ-1Ｆ2 Ｆ3 ′＝（ｅEdt −Ｉ）Ｅ-1Ｆ3 であり、また、 Ｅ-1＝１／（−ｐ） であるから、結局、式(10)は、 ω(i) ＝ｅ1 ω(i-1) ＋ｅ2 γ(i) ＋ｅ3 Ｇy1(i) ／Ｖ(i) ＋ｅ4 （ΔＧy(i) ／ｓ−β(i-1) ） ・・・(15) なる式(15)に変換される。
るが、まず、式(12)の構成を式(10)に揃えると、 Ｘ(t) ′＝ＥＸ(t) ＋Ｆ1 Ｕ1(t)＋Ｆ2 Ｕ2(t)＋Ｆ3 Ｕ3(t) ・・・(14) なる式(14)となり、その結果、この式における各要素と
式(10)における各要素との対応関係は、 Ｅ＝−ｐ Ｘ(t) ＝ω(t) Ｆ1 ＝−ｐ2 −１ Ｆ2 ＝１ Ｆ3 ＝−ｐ Ｕ1(t)＝γ Ｕ2(t)＝Ｇy1／Ｖ Ｕ3(t)＝ΔＧy ／ｓ−β(i-1) となる。また、 Ｆ1 ′＝（ｅEdt −Ｉ）Ｅ-1Ｆ1 Ｆ2 ′＝（ｅEdt −Ｉ）Ｅ-1Ｆ2 Ｆ3 ′＝（ｅEdt −Ｉ）Ｅ-1Ｆ3 であり、また、 Ｅ-1＝１／（−ｐ） であるから、結局、式(10)は、 ω(i) ＝ｅ1 ω(i-1) ＋ｅ2 γ(i) ＋ｅ3 Ｇy1(i) ／Ｖ(i) ＋ｅ4 （ΔＧy(i) ／ｓ−β(i-1) ） ・・・(15) なる式(15)に変換される。
【００８２】ただし、 ω(i) ：ωの今回推定値 ω(i-1) ：ωの前回推定値 γ(i) ：ヨーレートγの今回サンプリング値 Ｇy1(i) ：横加速度Ｇy1の今回サンプリング値 ΔＧy(i)：Ｇy1(i) −Ｇy2(i) Ｇy2(i) ：横加速度Ｇy2の今回サンプリング値 Ｖ(i) ：車速Ｖの今回サンプリング値
【００８３】なお、この式(15)においてｅ1 ，ｅ2 ，ｅ
3 およびｅ4 はいずれも定数であって、具体的には、 ｅ1 ：ｅ-pdt ｅ2 ：（ｅ-pdt−１）（ｐ2 ＋１）／ｐ ｅ3 ：−（ｅ-pdt−１）／ｐ ｅ4 ：ｅ-pdt−１ となる。
3 およびｅ4 はいずれも定数であって、具体的には、 ｅ1 ：ｅ-pdt ｅ2 ：（ｅ-pdt−１）（ｐ2 ＋１）／ｐ ｅ3 ：−（ｅ-pdt−１）／ｐ ｅ4 ：ｅ-pdt−１ となる。
【００８４】したがって、式(15)にω(i-1) ，γ(i) ，
Ｇy1(i) ，Ｖ(i) ，ΔＧy(i)およびβ(i-1) の各値を代
入すればω(i) の値が取得でき、これとγ(i) の値と
を、前記式(11)に相当する式であって、 β(i) ＝ω(i) ＋ｐγ(i) なる式に代入すればβ(i) の値が取得できる。なお、式
(15)では、Ｖ(i) ＝０であるとω(i) の演算が不能とな
るため、このときはω(i) を０とするとともに、β(i)
も０とすることにする。
Ｇy1(i) ，Ｖ(i) ，ΔＧy(i)およびβ(i-1) の各値を代
入すればω(i) の値が取得でき、これとγ(i) の値と
を、前記式(11)に相当する式であって、 β(i) ＝ω(i) ＋ｐγ(i) なる式に代入すればβ(i) の値が取得できる。なお、式
(15)では、Ｖ(i) ＝０であるとω(i) の演算が不能とな
るため、このときはω(i) を０とするとともに、β(i)
も０とすることにする。
【００８５】以上詳記した事情を背景とし、図１の車体
横すべり角推定ルーチンは、サンプリング周期ｄｔが経
過するごとに実行される。本ルーチンの各回の実行時に
は、まず、ステップＳ１（以下、単にＳ１で表す。他の
ステップについても同じとする）において、本ルーチン
の今回の実行がコントローラ５０の電源が投入された後
の初回であるか否かが判定される。今回はそうであるか
ら判定がＹＥＳとなり、Ｓ２においてωの値が０、βの
値がｐγとされる。ｐは予定された定数であり、γは現
在のヨーレートである。本ステップは、ωおよびβのそ
れぞれの初期値を設定するためのステップなのである。
横すべり角推定ルーチンは、サンプリング周期ｄｔが経
過するごとに実行される。本ルーチンの各回の実行時に
は、まず、ステップＳ１（以下、単にＳ１で表す。他の
ステップについても同じとする）において、本ルーチン
の今回の実行がコントローラ５０の電源が投入された後
の初回であるか否かが判定される。今回はそうであるか
ら判定がＹＥＳとなり、Ｓ２においてωの値が０、βの
値がｐγとされる。ｐは予定された定数であり、γは現
在のヨーレートである。本ステップは、ωおよびβのそ
れぞれの初期値を設定するためのステップなのである。
【００８６】続いて、Ｓ３において、車速Ｖが０である
か否かが判定される。今回はそうではないと仮定すれ
ば、判定がＮＯとなり、Ｓ４において、前記式(15)に相
当する式（図１に示す式であって、以下、演算式とい
う）に、ω，γ，Ｖ，Ｇy1，Ｇy2およびβのそれぞれの
現在値（ただし、今回は、ωおよびβについては上述の
初期値に等しい）が代入されることによってωの現在値
が更新される。なお、この式におけるｅ1 ，ｅ2 ，
ｅ3 ，ｅ4 およびｓは定数である。その後、Ｓ５におい
て、ωの現在値とｐγの現在値との和が演算されること
によってβの現在値が更新され、Ｓ６において、そのβ
の現在値が、車体横すべり角βの今回推定値としてＲＡ
Ｍにストアされる。以上で本ルーチンの一回の実行が終
了する。
か否かが判定される。今回はそうではないと仮定すれ
ば、判定がＮＯとなり、Ｓ４において、前記式(15)に相
当する式（図１に示す式であって、以下、演算式とい
う）に、ω，γ，Ｖ，Ｇy1，Ｇy2およびβのそれぞれの
現在値（ただし、今回は、ωおよびβについては上述の
初期値に等しい）が代入されることによってωの現在値
が更新される。なお、この式におけるｅ1 ，ｅ2 ，
ｅ3 ，ｅ4 およびｓは定数である。その後、Ｓ５におい
て、ωの現在値とｐγの現在値との和が演算されること
によってβの現在値が更新され、Ｓ６において、そのβ
の現在値が、車体横すべり角βの今回推定値としてＲＡ
Ｍにストアされる。以上で本ルーチンの一回の実行が終
了する。
【００８７】これに対して、車速Ｖが０である場合に
は、Ｓ３の判定がＹＥＳとなり、Ｓ７において、ωの現
在値もβの現在値も０とされ、その後、Ｓ６において、
そのβの現在値すなわち０が車体横すべり角βの今回推
定値としてＲＡＭにストアされる。
は、Ｓ３の判定がＹＥＳとなり、Ｓ７において、ωの現
在値もβの現在値も０とされ、その後、Ｓ６において、
そのβの現在値すなわち０が車体横すべり角βの今回推
定値としてＲＡＭにストアされる。
【００８８】なお、本ルーチンの２回目以後の各々の実
行時には、Ｓ１の判定がＮＯとなってＳ２の実行がスキ
ップされるが、車速Ｖが０でなくＳ３の判定がＮＯとな
ってＳ４が実行される場合には、このＳ４において、本
ルーチンの前回の実行において取得されたωおよびβの
それぞれの値、すなわち、ωおよびβのそれぞれの現在
値と、γ，Ｖ，Ｇy1およびＧy2のそれぞれの現在値とが
演算式に代入されることによってωの現在値が更新さ
れ、さらに、Ｓ５において、そのωの現在値と、ｐとγ
との積との和が演算されることによってβの現在値が更
新される。
行時には、Ｓ１の判定がＮＯとなってＳ２の実行がスキ
ップされるが、車速Ｖが０でなくＳ３の判定がＮＯとな
ってＳ４が実行される場合には、このＳ４において、本
ルーチンの前回の実行において取得されたωおよびβの
それぞれの値、すなわち、ωおよびβのそれぞれの現在
値と、γ，Ｖ，Ｇy1およびＧy2のそれぞれの現在値とが
演算式に代入されることによってωの現在値が更新さ
れ、さらに、Ｓ５において、そのωの現在値と、ｐとγ
との積との和が演算されることによってβの現在値が更
新される。
【００８９】一方、図３の後輪舵角制御ルーチンは、 δr ＝Ｋδf ＋λγ なる式に従って後輪舵角δr の目標値を決定し、それが
実現されるようにステップモータ２０を制御するもので
ある。この式においてＫは舵角ゲインであって、図４の
マップに従って車速Ｖに応じて決定される。また、λは
ヨーレートゲインであって、図５のグラフに従って車速
Ｖに応じて決定される第１部分ゲインλ1 と図６のグラ
フに従って車体横すべり角βの絶対値に応じて決定され
る第２部分ゲインλ2 との和として決定される。なお、
図４〜図６のグラフは、車両が定常状態にあるか過渡状
態にあるかを問わず車体横すべり角βの実際値ができる
限り０に近づくようにするための特性を持っている。
実現されるようにステップモータ２０を制御するもので
ある。この式においてＫは舵角ゲインであって、図４の
マップに従って車速Ｖに応じて決定される。また、λは
ヨーレートゲインであって、図５のグラフに従って車速
Ｖに応じて決定される第１部分ゲインλ1 と図６のグラ
フに従って車体横すべり角βの絶対値に応じて決定され
る第２部分ゲインλ2 との和として決定される。なお、
図４〜図６のグラフは、車両が定常状態にあるか過渡状
態にあるかを問わず車体横すべり角βの実際値ができる
限り０に近づくようにするための特性を持っている。
【００９０】この後輪舵角制御ルーチンも繰り返し実行
される。なお、図１の車体横すべり角推定ルーチンは図
３の後輪舵角制御ルーチンの一回の実行において一回だ
け実行されるようになっていて、結局、それらルーチン
は互いに同期して実行されるようになっている。
される。なお、図１の車体横すべり角推定ルーチンは図
３の後輪舵角制御ルーチンの一回の実行において一回だ
け実行されるようになっていて、結局、それらルーチン
は互いに同期して実行されるようになっている。
【００９１】図３の後輪舵角制御ルーチンの各回の実行
時には、まず、Ｓ１０１において、各種センサから前輪
舵角δf ，ヨーレートγ，横加速度Ｇy1，Ｇy2および車
速Ｖが取り込まれ、続いて、Ｓ１０２において、車速Ｖ
に対応する舵角ゲインＫの値が図４のマップを用いて、
車速Ｖに対応する第１部分ゲインλ1 の値が図５のマッ
プを用いてそれぞれ決定され、Ｓ１０３において、図１
の車体横すべり角推定ルーチンが実行されて車体横すべ
り角βの現在値が推定される。その後、Ｓ１０４におい
て、その車体横すべり角βの現在値の絶対値に対応する
第２部分ゲインλ2 の値が図６のマップを用いて決定さ
れ、さらに、第１部分ゲインλ1 とその第２部分ゲイン
λ2 との和がヨーレートゲインλの今回値に決定され
る。続いて、Ｓ１０５において、舵角ゲインＫと前輪舵
角δf との積とヨーレートゲインλとヨーレートγとの
積との和が後輪舵角δr の今回の目標値に決定され、Ｓ
１０６において、その今回の目標値が実現されるように
ステップモータ２０に対して駆動信号が出力される。以
上で本ルーチンの一回の実行が終了する。
時には、まず、Ｓ１０１において、各種センサから前輪
舵角δf ，ヨーレートγ，横加速度Ｇy1，Ｇy2および車
速Ｖが取り込まれ、続いて、Ｓ１０２において、車速Ｖ
に対応する舵角ゲインＫの値が図４のマップを用いて、
車速Ｖに対応する第１部分ゲインλ1 の値が図５のマッ
プを用いてそれぞれ決定され、Ｓ１０３において、図１
の車体横すべり角推定ルーチンが実行されて車体横すべ
り角βの現在値が推定される。その後、Ｓ１０４におい
て、その車体横すべり角βの現在値の絶対値に対応する
第２部分ゲインλ2 の値が図６のマップを用いて決定さ
れ、さらに、第１部分ゲインλ1 とその第２部分ゲイン
λ2 との和がヨーレートゲインλの今回値に決定され
る。続いて、Ｓ１０５において、舵角ゲインＫと前輪舵
角δf との積とヨーレートゲインλとヨーレートγとの
積との和が後輪舵角δr の今回の目標値に決定され、Ｓ
１０６において、その今回の目標値が実現されるように
ステップモータ２０に対して駆動信号が出力される。以
上で本ルーチンの一回の実行が終了する。
【００９２】以上の説明から明らかなように、本実施例
においては、各種センサによる検出値の微分も積分も行
うことなく、車両の平面運動に関して想定される可観測
な線形定係数システムに対してオブザーバを構成するこ
とによって車体横すべり角βが推定されるから、その推
定値が検出値のノイズ，ドリフト等の影響をそれほど受
けずに済み、推定値の信頼性すなわち精度を十分に高め
ることができるという効果が得られる。
においては、各種センサによる検出値の微分も積分も行
うことなく、車両の平面運動に関して想定される可観測
な線形定係数システムに対してオブザーバを構成するこ
とによって車体横すべり角βが推定されるから、その推
定値が検出値のノイズ，ドリフト等の影響をそれほど受
けずに済み、推定値の信頼性すなわち精度を十分に高め
ることができるという効果が得られる。
【００９３】さらに、本実施例においては、車体横すべ
り角βがオブザーバによって推定され、しかも、このオ
ブザーバにおいては車体横すべり角βの推定誤差の減衰
速度（収束速度）が設計パラメータとしての行列Ｌすな
わちオブザーバの極（−ｐ）の値の如何によって任意に
設定できる。そのため、推定誤差の減衰速度を比較的自
由かつ簡単に望ましい値に近づけることができるという
効果も得られる。
り角βがオブザーバによって推定され、しかも、このオ
ブザーバにおいては車体横すべり角βの推定誤差の減衰
速度（収束速度）が設計パラメータとしての行列Ｌすな
わちオブザーバの極（−ｐ）の値の如何によって任意に
設定できる。そのため、推定誤差の減衰速度を比較的自
由かつ簡単に望ましい値に近づけることができるという
効果も得られる。
【００９４】以上の説明から明らかなように、本実施例
においては、コントローラ５０のうち図１の車体横すべ
り角推定ルーチンを実行する部分が、車速センサ３４，
ヨーレートセンサ３６，横加速度センサ４０および４２
と共同して本発明に係る車体横すべり角推定装置を構成
しており、このうち、コントローラ５０のうち図１の車
体横すべり角推定ルーチンを実行する部分が、本発明に
おける「車体横すべり角推定手段」の一態様を構成して
いるのである。
においては、コントローラ５０のうち図１の車体横すべ
り角推定ルーチンを実行する部分が、車速センサ３４，
ヨーレートセンサ３６，横加速度センサ４０および４２
と共同して本発明に係る車体横すべり角推定装置を構成
しており、このうち、コントローラ５０のうち図１の車
体横すべり角推定ルーチンを実行する部分が、本発明に
おける「車体横すべり角推定手段」の一態様を構成して
いるのである。
【００９５】なお、本実施例は、車両の運動状態を制御
する車両運動制御装置の一例である後輪舵角制御装置に
おいて用いられる車体横すべり角βを推定することを目
的とする車体横すべり角推定装置であったが、他の車両
運動制御装置、すなわち、例えば、車体の進行方向と車
体の向きとができる限り互いに一致するように車両のエ
ンジンの駆動トルクを前輪と後輪とにそれぞれ配分する
比率を制御する駆動トルク配分制御装置等において用い
られる車体横すべり角βを推定することを目的とする車
体横すべり角推定装置として本発明を実施することもで
きる。
する車両運動制御装置の一例である後輪舵角制御装置に
おいて用いられる車体横すべり角βを推定することを目
的とする車体横すべり角推定装置であったが、他の車両
運動制御装置、すなわち、例えば、車体の進行方向と車
体の向きとができる限り互いに一致するように車両のエ
ンジンの駆動トルクを前輪と後輪とにそれぞれ配分する
比率を制御する駆動トルク配分制御装置等において用い
られる車体横すべり角βを推定することを目的とする車
体横すべり角推定装置として本発明を実施することもで
きる。
【００９６】以上、本発明の一実施例を図面に基づいて
詳細に説明したが、この他にも、特許請求の範囲を逸脱
することなく、当業者の知識に基づいて種々の変形，改
良を施した態様で本発明を実施することができる。
詳細に説明したが、この他にも、特許請求の範囲を逸脱
することなく、当業者の知識に基づいて種々の変形，改
良を施した態様で本発明を実施することができる。
【図１】本発明の一実施例である車体横すべり角推定装
置が用いる車体横すべり角推定ルーチンを示すフローチ
ャートである。
置が用いる車体横すべり角推定ルーチンを示すフローチ
ャートである。
【図２】その車体横すべり角推定装置を含む後輪舵角制
御装置を示すシステム図である。
御装置を示すシステム図である。
【図３】その後輪舵角制御装置が用いる後輪舵角制御ル
ーチンを示すフローチャートである。
ーチンを示すフローチャートである。
【図４】図３の後輪舵角制御ルーチンにおいて用いられ
る車速Ｖと舵角ゲインＫとの関係を示すグラフである。
る車速Ｖと舵角ゲインＫとの関係を示すグラフである。
【図５】図３の後輪舵角制御ルーチンにおいて用いられ
る車速Ｖと第１部分ゲインλ1 との関係を示すグラフで
ある。
る車速Ｖと第１部分ゲインλ1 との関係を示すグラフで
ある。
【図６】図３の後輪舵角制御ルーチンにおいて用いられ
る車体横すべり角βの絶対値と第２部分ゲインλ2 との
関係を示すグラフである。
る車体横すべり角βの絶対値と第２部分ゲインλ2 との
関係を示すグラフである。
３４ 車速センサ ３６ ヨーレートセンサ ４０ 横加速度センサ ４２ 横加速度センサ ５０ コントローラ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) B62D 6/00 B62D 101:00 B62D 111:00 B62D 137:00
Claims (1)
- 【請求項１】 各々、車両を真上から見た場合に互いに
一致しない相対位置関係を有して車体に取り付けられ、
車体に発生する横加速度を検出する２個の横加速度セン
サと、 車体の走行速度である車速を検出する車速センサと、 車体に発生するヨーレートを検出するヨーレートセンサ
と、 それらに接続されて車両重心点における車体横すべり角
βを逐次推定する車体横すべり角推定手段であって、前
記２個の横加速度センサにより検出された２個の横加速
度と、それら横加速度センサの各々と車両重心点との相
対位置関係とに基づき、車両重心点の回りに発生するヨ
ーイングモーメントＹＭを車両のヨー慣性モーメントＩ
Z で割った変数であるＹＭ／ＩZ の現在値を取得すると
ともに、車両の横すべり運動とヨーイング運動とから成
る車両の平面運動に関して想定される、車体横すべり角
βとヨーレートγとをそれぞれ状態変数とし、車両重心
点における横加速度Ｇy を車速Ｖで割った変数であるＧ
y ／Ｖと、前記ＹＭ／ＩZ から車体横すべり角βの前回
推定値を差し引いた変数とをそれぞれ入力変数とし、ヨ
ーレートγを出力変数とする可観測な線形定係数システ
ムを、それに対応するオブザーバにおいて、前記２個の
横加速度センサの少なくとも一方，車速センサおよびヨ
ーレートセンサの各々からの出力信号に基づく横加速度
Ｇy ，車速Ｖおよびヨーレートγの現在値と、前記取得
したＹＭ／ＩZ の現在値と、車体横すべり角βの前回推
定値とを用いて観測し、車体横すべり角βの今回値を推
定するものとを含むことを特徴とする車体横すべり角推
定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2059492A JP2962026B2 (ja) | 1992-01-09 | 1992-01-09 | 車体横すべり角推定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2059492A JP2962026B2 (ja) | 1992-01-09 | 1992-01-09 | 車体横すべり角推定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05185942A JPH05185942A (ja) | 1993-07-27 |
| JP2962026B2 true JP2962026B2 (ja) | 1999-10-12 |
Family
ID=12031587
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2059492A Expired - Lifetime JP2962026B2 (ja) | 1992-01-09 | 1992-01-09 | 車体横すべり角推定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2962026B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009214774A (ja) * | 2008-03-12 | 2009-09-24 | Honda Motor Co Ltd | 後輪転舵制御装置 |
| JP5137792B2 (ja) * | 2008-11-25 | 2013-02-06 | 三菱電機株式会社 | 車両横力外乱推定装置 |
-
1992
- 1992-01-09 JP JP2059492A patent/JP2962026B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05185942A (ja) | 1993-07-27 |
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