JP3060923B2 - 車両状態推定装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、車両状態推定装置
に係り、特にタイヤモデルを用いて車両の運動状態を表
す状態量を推定する車両状態推定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、例えば特開平５−２７０４２
２号に開示される如く、車両に作用する横加速度Ｇy 、
重心回りの車両の回転角速度（以下、ヨーレートγと称
す）、及び車速Ｖに基づいて、車両の進行方向の車両の
軸線に対する角度（以下、車体スリップ角βと称す）を
演算する装置が知られている。

【０００３】等速円旋回中の車両に作用する横加速度Ｇ
y は、車速Ｖ、およびヨーレートγを用いて、Ｇｙ＝Ｖ
・γと表すことができる。また、車両の並進方向速度Ｖ
y が変化する際に車両に作用する横加速度Ｇy は、Ｇy
＝ dＶy/dtで表すことができる。従って、車両が旋回運
動と並進運動との双方を伴って走行する際に車両に作用
する横加速度Ｇy は、車速Ｖ、ヨーレートγ、および並
進方向速度Ｖy を用いて、次式の如く表すことができ
る。

【０００４】 Ｇy ＝Ｖ・γ＋ dＶy/dt ・・・（１） 車体のスリップ角βは、スリップ角βが小さいと仮定す
ると、車速Ｖと並進方向速度Ｖy とを用いて、β＝Ｖy
／Ｖと表すことができる。車速Ｖが一定であるとすれ
ば、かかる関係式を用いることにより、上記（１）式は
次式の如く書き直すことができる。

【０００５】 Ｇy ＝Ｖ・γ＋Ｖ・ dβ/dt ・・・（２） 従って、車体スリップ角βは、横加速度Ｇy 、ヨーレー
トγ、および車速Ｖを用いて、次式の如く表すことがで
きる。 β＝∫｛（Ｇy ／Ｖ）−γ｝dt ・・・（３） 上記従来の装置は、予め設定されたタイヤモデルに基づ
いてタイヤの横力を推定し、その横力に基づいて横加速
度Ｇy を推定する機能を備えている。タイヤモデルは、
タイヤのスリップ角と横力との関係を表すモデルであ
り、路面μをパラメータとして設定されている。車両の
運動状態から推定される路面μが適正な値であれば、上
記の手法により精度良く横加速度Ｇy を推定することが
できる。

【０００６】また、上記従来の装置は、車両のヨーレー
トγを検出するヨーレートセンサを備えると共に、上述
したタイヤモデルに基づいてヨーレートγを推定する機
能を備えている。路面μが適正な値であれば、実測され
たヨーレートγ（以下、観測ヨーレートγr と称す）と
推定されたヨーレートγ（以下、推定ヨーレートγeと
称す）とは等しい値となる。上記従来の装置は、観測ヨ
ーレートγr と推定ヨーレートγe との偏差を前輪の横
力の推定にフィードバックし、もって、タイヤモデルを
用いた横加速度Ｇy の推定にフィードバックする機能を
備えている。かかる機能によれば、車両の横加速度Ｇy
を精度良く推定することが可能である。

【０００７】上記従来の装置は、かかる手法により推定
される横加速度Ｇy と共に、実測される車速Ｖおよび観
測ヨーレートγr を上記（３）式に代入することによ
り、車体スリップ角βを演算する。かかる手法によれ
ば、横加速度Ｇy 、車速Ｖ、および観測ヨーレートγr
を精度良く推定または実測することにより、車体スリッ
プ角βの高精度な推定が可能となる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の装
置においては、車体スリップ角βが、横加速度Ｇy 、車
速Ｖ、および観測ヨーレートγr を含む変数の積分式に
より推定されている。積分演算には、演算に用いられる
各因子の誤差が重畳されやすい。この点、上記従来の装
置は、車体スリップ角βの推定精度が、横加速度Ｇy の
推定精度や、車速Ｖ若しくは観測ヨーレートγr の検出
精度に影響され易いという特性を有している。

【０００９】上記従来の装置は、観測ヨーレートγr と
推定ヨーレートγe との偏差をフィードバックすること
で、高い精度で横加速度Ｇy を推定する機能を有してい
る。しかしながら、上記従来の装置の如く、横加速度Ｇ
y 、車速Ｖ、および観測ヨーレートγr を含む変数が積
分演算の各因子とされる装置においては、その一因子で
ある横加速度Ｇy を如何に精度良く推定しても、車速Ｖ
や観測ヨーレートγrの検出誤差が車体スリップ角βの
推定値に与える影響を排除することはできない。このた
め、上記従来の装置によっては、車体スリップ角βを高
精度に推定することが困難であった。

【００１０】本発明は、上述の点に鑑みてなされたもの
であり、車両運動量の観測値と推定値との偏差を、直接
的に車体スリップ角の推定演算にフィードバックさせる
ことにより、各種センサの検出誤差等に影響されること
なく、高精度に車体スリップ角を推定することのできる
車両状態推定装置を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】図１は、上記の目的を解
決する車両状態推定装置の原理構成図を示す。すなわ
ち、上記の目的は、図１に示す如く、車輪のスリップ角
を求める車輪スリップ角演算手段Ｍ１０と、車輪と道路
との間の摩擦係数を推定する摩擦係数推定手段Ｍ１２
と、車輪のスリップ角と車輪の横力との関係を摩擦係数
をパラメータとして定めるタイヤモデルＭ１４とを備え
る車両状態推定装置において、前記タイヤモデルＭ１４
において、前記車輪スリップ角演算手段Ｍ１０の演算結
果と、前記摩擦係数推定手段Ｍ１２の推定結果とに対応
する値とされる車輪の横力に基づいて、車両の状態量を
演算する状態量演算手段Ｍ１６と、前記状態量推定手段
Ｍ１６により推定される車両の状態量のうち、少なくと
も１つを実測する状態量実測手段Ｍ１８と、前記状態量
演算手段Ｍ１６の演算値と前記状態量実測手段Ｍ１８の
観測値との偏差に基づいて、前記摩擦係数推定手段Ｍ１
２の推定値を補正する摩擦係数補正手段Ｍ２０と、を備
える車両状態推定装置により達成される。

【００１２】本発明において、前記タイヤモデルＭ１４
には、車輪と路面との摩擦係数に対応する車輪スリップ
角と車輪の横力との関係が定められている。前記車輪ス
リップ角演算手段Ｍ１０および前記摩擦係数推定手段Ｍ
１２が、それぞれ正しい車輪スリップ角および摩擦係数
を推定している場合、車輪にはタイヤモデルにより特定
されるのと同等の横力が発生する。前記状態量推定手段
Ｍ１６は、タイヤモデルにより特定されるタイヤ横力に
基づいて、車両の運動状態を表す所定の状態量を推定す
る。タイヤモデルにより特定されるタイヤ横力が、現実
のタイヤ横力と同等である場合、前記状態量推定手段Ｍ
１６の推定値と前記状態量実測手段Ｍ１８の観測値は同
等の値となる。一方、タイヤモデルにより特定されるタ
イヤ横力に誤差が重畳されている場合、前記状態量推定
手段Ｍ１６の推定値と前記状態量実測手段Ｍ１８の観測
値とには偏差が生ずる。前記摩擦係数補正手段Ｍ２０
は、かかる偏差が消滅するように、前記摩擦係数推定手
段Ｍ１２により推定される摩擦係数を補正する。上記の
如く摩擦係数が補正されると、タイヤモデルにより特定
されるタイヤ横力が現実のタイヤ横力に近づくように変
更される。タイヤモデルにより特定されるタイヤ横力
が、上記の如く変更されると、状態量推定手段Ｍ１６の
推定値が、現実の状態量に近づけられる。

【００１３】

【発明の実施の形態】図２は、本発明の一実施例のシス
テム構成図を示す。本実施例の車両状態推定装置は、電
子制御ユニット（以下、ＥＣＵと称す）１０を備えてい
る。ＥＣＵ１０は、マイクロコンピュータを主体として
構成される装置であり、後述する各種センサから供給さ
れる信号に基づいて車体スリップ角βを推定する。

【００１４】ＥＣＵ１０には、操舵角センサ１２が接続
されている。操舵角センサ１２は、前輪の操舵角δf お
よび後輪の操舵角δr に応じた信号を出力する。ＥＣＵ
１０は、操舵角センサ１２から供給される信号に基づい
て、前輪の操舵角δf および後輪の操舵角δr を検出す
る。

【００１５】車速センサ１４は、車速に応じた周期でパ
ルス信号を出力する。ＥＣＵ１０は、車速センサ１４か
ら供給されるパルス信号の周期に基づいて、車速Ｖを検
出する。横加速度センサ１６は、車両の重心付近に作用
する車幅方向の加速度に応じた信号を出力する。ＥＣＵ
１０は、横加速度センサ１６の出力信号に基づいて車両
に作用する横加速度Ｇy を検出する。以下、ＥＣＵ１０
が横加速度センサ１６の出力信号に基づいて検出する加
速度を観測横加速度Ｇyrと称す。本実施例において、Ｅ
ＣＵ１０は、車両左側へ向かう加速度を正、また、車両
右側へ向かう加速度を負として観測横加速度Ｇyrを演算
する。

【００１６】ヨーレートセンサ１８は、車両の重心軸回
りの回転角速度に応じた信号を出力する。ＥＣＵ１０
は、ヨーレートセンサ１８の出力信号に基づいて車両に
生じているヨーレートγを検出する。以下、ＥＣＵ１０
がヨーレートセンサ１８の出力信号に基づいて検出する
ヨーレートγを観測ヨーレートγr と称す。本実施例に
おいて、ＥＣＵ１０は、反時計回り方向へ向かうヨーレ
ートγを正と、また、時計回り方向へ向かうヨーレート
γを負として観測ヨーレートγｒを演算する。

【００１７】制動油圧センサ２０は、各車輪が備えるホ
イルシリンダの内圧、すなわち、各車輪に対する制動油
圧に応じた信号を出力する。ＥＣＵ１０は、制動油圧セ
ンサ２０の出力信号に基づいて、左前輪の制動油圧と左
後輪の制動油圧との平均値（以下、左制動油圧と称す）
Ｐ_L 、および右前輪の制動油圧と右後輪の制動油圧との
平均値（以下、右制動油圧と称す）Ｐ_R を演算する。

【００１８】図３は、本実施例の車両状態推定装置の制
御ブロック図を示す。本実施例の車両状態推定装置を搭
載する車両２２において操舵操作または加減速操作が行
われると、それらの操作に伴って、操舵入力および加減
速入力が車両２２に伝達される。これらの入力に対し
て、車両２２では、操舵入力および加減速入力に対応す
るヨーレートγおよび横加速度Ｇy が、観測ヨーレート
γr 及び観測横加速度Ｇyrとして観測される。

【００１９】また、上述した操舵入力および加減速入力
は、それぞれ操舵角センサ１２又は車速センサ１４によ
り検出されてＥＣＵ１０にも伝達される。ＥＣＵ１０
は、後述する非線型車両モデルに基づいて、それらの操
舵入力および加減速入力に対して発生すると推定される
ヨーレートγ、横加速度Ｇy 、および車体スリップ角β
を推定する。以下、上記の如くＥＣＵ１０により推定さ
れるヨーレートγおよび横加速度Ｇy を、それぞれ推定
ヨーレートγe または推定横加速度Ｇyeと称す。

【００２０】非線型車両モデルが、車両２２の走行状態
に応じた適正なモデルであるとすれば、推定ヨーレート
γe と観測ヨーレートγr とは等しい値となり、また、
推定横加速度Ｇyeと観測横加速度Ｇyrとは等しい値とな
る。一方、非線型車両モデルが実情に適合していないと
すれば、推定ヨーレートγe と観測ヨーレートγr との
間、および推定横加速度Ｇyeと観測横加速度Ｇyrとの間
には、それぞれ大きな偏差が生ずる。

【００２１】本実施例の車両状態推定装置は、ＥＣＵ１
０が、推定ヨーレートγe と観測ヨーレートγr との偏
差、および推定横加速度Ｇyeと観測横加速度Ｇyrとの偏
差が共に縮小されるように、非線型車両モデルに補正を
施す点に特徴を有している。非線型車両モデルにかかる
補正が施されると、車体スリップ角βの推定の基礎とな
る非線型車両モデルが実情に適合したモデルとなる。こ
のため、本実施例の車両状態推定装置によれば、車体ス
リップ角βを高精度に推定することが可能となる。

【００２２】以下、上記の機能を実現すべくＥＣＵ１０
が実行する処理の内容について説明する。図４は、本実
施例において車両２２の運動状態の解析に用いられる２
輪モデルを示す。車両２２が旋回運動と並進運動との双
方を伴って走行する際に車両２２に作用する横加速度Ｇ
y は、上記（２）式に示す如く、車速Ｖ、ヨーレート
γ、および車体スリップ角βを用いて、Ｇy ＝Ｖ・γ＋
Ｖ・ dβ/dt と表すことができる。従って、車両２２の
重量をＭとすると、走行中の車両２２に作用する遠心力
と並進力との合力Ｆは、図４に示す如く、Ｆ＝Ｍ・Ｇy
＝Ｍ・Ｖ（ dβ/dt ＋γ）と表すことができる。

【００２３】左右前輪の発する横力Ｆfyの車幅方向成分
をＦf 、左右後輪の発する横力Ｆryの車幅方向成分をＦ
r とすると、車両２２の走行時には、次式に示す運動方
程式が成立する。 Ｍ・Ｖ（ dβ/dt ＋γ）＝Ｆf ＋Ｆr ・・・（４） 上記（４）式中に示すＦf およびＦr は、前輪の操舵角
δｆおよび後輪の操舵角δｒを用いて、それぞれ次式の
如く表すことができる。

【００２４】 Ｆf ＝Ｆfy・ cosδf ・・・（５） Ｆr ＝Ｆry・ cosδr ・・・（６） 上記（４）式中で用いられる重量Ｍは定数として扱うこ
とができる。車速Ｖは車速センサ１４により測定するこ
とができる。ヨーレートγは、過去に推定された推定ヨ
ーレートγe を用いることで近似的に求めることができ
る。また、上記（５）式中で用いられる前輪操舵角δf
、および上記（６）式中で用いられる後輪操舵角δr
は、共に操舵角センサ１２により検出することができ
る。従って、前輪の横力Ｆfyおよび後輪の横力Ｆryが検
出できれば、 dβ/dt を求めることが可能である。

【００２５】図４に示す如く、車両２２の重心と前輪の
車軸との距離がａf 、車両２２の重心と後輪の車軸との
距離がａr であるとすると、車両２２の重心回りには、
車両２２を反時計回り方向に回転させる向きを正方向と
し、大きさがａf ・Ｆf −ａr ・Ｆｒで表されるモーメ
ントが発生する。

【００２６】また、車両２２には、左右の制動力差を利
用して車両姿勢の安定化を図る車両状態制御装置（以
下、ＶＳＣと称す）が搭載されている。ＶＳＣは、車両
２２において所定の運動状態が検出された際に、左右の
車輪に対して異なる制動油圧を供給することにより、旋
回を助長する方向のモーメント、または旋回を収束させ
る方向のモーメントを発生させる。

【００２７】図５は、ＶＳＣの機能により、左側の車輪
に比較的大きな制動力Ｂ_L が発生し、かつ、右側の車輪
に比較的小さな制動力Ｂ_R が発生した状態を示す。左右
の車輪の制動力が図５に示す如く制御されると、車両２
２の重心回りには、車両２２を反時計回り方向に回転さ
せる向きのモーメントＮｙが発生する。モーメントＮｙ
の大きさは、車両のトレッドＴｒを用いて、Ｎｙ＝Ｔｒ
（Ｂ_L −Ｂ_R ）と表すことができる。左右の車輪に生ず
る制動力Ｂ_L およびＢ_R は、それぞれ左制動油圧Ｐ_L ま
たは右制動油圧Ｐ_R に比例すると擬制することができ
る。従って、上述したモーメントＮｙは、左制動油圧Ｐ
_L 、右制動油圧Ｐ_R 、および予め定められた定数Ｋｐを
用いて次式の如く表すことができる。

【００２８】 Ｎｙ＝Ｋｐ・（Ｐ_L −Ｐ_R ） ・・・（７） 上述の如く、車両２２の重心回りには、前輪の横力Ｆfy
と後輪の横力Ｆryとの差に起因するモーメントと、ＶＳ
Ｃの機能に基づくモーメントＮｙとが作用する。車両２
２に対してこれらのモーメントが作用すると、車両に
は、モーメントの大きさに応じた角加速度 dγ/dt が生
ずる。車両２２のヨー慣性モーメントをＩとすると、車
両２２に作用するモーメントと、車両に生ずる角加速度
dγ/dt との間に成立する運動方程式は、次式の如く表
すことができる。

【００２９】 Ｉ・ dγ/dt ＝ａf ・Ｆf −ａr ・Ｆｒ＋Ｎｙ ・・・（８） 上記（８）式中で用いられるヨー慣性モーメントＩ、お
よび距離ａf ，ａr は、上記（７）式中で用いられるＫ
ｐと同様に定数である。また、上記（７）式中で用いら
れる制動油圧Ｐ_L ，Ｐ_R は、制動油圧センサ２０により
検出することができる。従って、Ｆf およびＦｒを検出
することができれば、すなわち、前輪の横力Ｆfyおよび
後輪の横力Ｆryが検出できれば、上記（８）式より dγ
/dt を求めることが可能である。

【００３０】タイヤの横力Ｆは、路面とタイヤとの間の
摩擦係数μ、およびタイヤのスリップ角α（タイヤの進
行方向とタイヤの中心面とのなす角）に応じた値とな
る。図６は、本実施例において、車両２２のタイヤの特
性を示すモデルとして設定されたタイヤモデルを示す。
図６に示す如く、タイヤの横力Ｆとスリップ角αとの関
係は、スリップ角αが小さい領域では、摩擦係数μに影
響されることなくほぼ比例的となる。スリップ角αが大
きい領域では、タイヤの横力Ｆは、摩擦係数μに応じた
収束値に飽和する。横力Ｆの飽和値は、摩擦係数μが高
いほど大きな値となる。

【００３１】本実施例では、図６に示すタイヤモデル
を、次式の如く数式化して車両状態の推定処理に用いて
いる。但し、次式においてＣｆおよびＣｒはそれぞれ前
輪または後輪のコーナリングパワー、μｆおよびμｒは
それぞれ前輪と路面との間の摩擦係数および後輪と路面
との間の摩擦係数、ＫｆおよびＫｒはタイヤモデルと数
式の適合を図るための係数である。

【００３２】 Ｆfy＝−（Ｃｆ／Ｋｆ）・μｆ・ tan^-1｛（Ｋｆ／μｆ）・αｆ｝ Ｆry＝−（Ｃｒ／Ｋｒ）・μｒ・ tan^-1｛（Ｋｒ／μｒ）・αｒ｝ ・・・（９） 上記（９）式は、スリップ角αｆ，αｒが小さい領域
では横力Ｆfy，ＦryをコーナリングパワーＣｆ，Ｃｒに
比例させ、スリップ角αｆ，αｒが大きい領域では横
力Ｆfy，Ｆryを収束値に飽和させ、かつ摩擦係数μ
ｆ，μｒにより収束値を異ならせるために設定した式で
ある。図６に示すタイヤモデルを制御に反映させるため
の条件式は、上記（９）に限定されるものではなく、上
記〜に示す条件を満たす式であれば、他の形式とす
る事も可能である。

【００３３】上記（９）式中に用いられるスリップ角α
ｆ，αｒは、図４に示すモデルより、車体スリップ角
β、車速Ｖ、ヨーレートγ、および前後輪の操舵角δf
，δrを用いて、次式の如く表すことができる。 αｆ＝β＋ tan^-1（ａf ・γ／Ｖ）−δf αｒ＝β− tan^-1（ａr ・γ／Ｖ）−δr ・・・（１０） 上記（１０）式中に用いられる距離ａf ，ａr は上記の
如く定数である。また、ヨーレートγおよび操舵角δf
，δr は実測が可能である。従って、車体スリップ角
βが特定されれば、上記（１０）式に従って前後輪のス
リップ角αｆ，αｒを求めることができる。本実施例に
おいて、ＥＣＵ１０は、例えば５msec毎に車体スリップ
角βの推定を行う。車体スリップ角βは、かかる短時間
で大きく変化することはない。このため、本実施例にお
いては、新たに車体スリップ角βを推定する時点で、前
回の処理時に推定されたβを上記（１０）式に代入する
ことにより、その時点における前後輪のスリップ角α
ｆ，αｒと近似し得る値を求めることができる。

【００３４】上記（９）式中で用いられるコーナリング
パワーＣｆ，Ｃｒは、それぞれ前後輪の接地能力等によ
り決定される値であり、定数として扱うことができる。
また、車体スリップ角βを新たに推定する時点で前輪お
よび後輪に生じているスリップ角αｆおよびαｒは、上
述の如く（１０）式に従って特定することができる。従
って、その時点における摩擦係数μｆおよびμｒを推定
することができれば、上記（９）式に従って横力Ｆfy，
Ｆryを求めることが可能である。

【００３５】本実施例の車両状態推定装置は、後述の如
く、新たに車体スリップ角βが推定される毎に、車両の
運動状態に基づいて摩擦係数μｆおよびμｒの値を更新
する機能を備えている。従って、かかる摩擦係数μｆ，
μｒを上記（９）式に代入すれば、前回の処理時に更新
された摩擦係数μｆ，μｒと、今回の処理時に実現され
ているスリップ角αｆ，αｒとの組み合わせに対する横
力Ｆfy，横力Ｆryを求めることができる。

【００３６】前回の処理時に更新された摩擦係数μｆ，
μｒの値が、今回の処理時における車両２２の環境と適
合していれば、上記の如く演算される横力Ｆfy，Ｆry
は、今回の処理時において現実に発生している横力Ｆf
y，Ｆryと精度良く一致する。一方、前回の処理時に更
新された摩擦係数μｆ，μｒの値が、今回の処理時にお
ける車両２２の環境と適合していない場合には、上記の
如く演算される横力Ｆfy，Ｆryと、今回の処理時におい
て現実に発生している横力Ｆfy，Ｆryとに偏差が生ず
る。

【００３７】上述の如く、横力Ｆfy，Ｆryが求まると、
それらを上記（５）式または（６）式に代入することに
より、前後輪の車幅方向の横力Ｆf ，Ｆr を得ることが
できる。そして、Ｆf ，Ｆr が得られると、それらを上
記（４）式または（８）式に代入することで dβ/dt お
よび dγ/dt を得ることができる。このように、本実施
例の車両状態推定装置によれば、所定期間毎（例えば５
msec毎）に、前回の処理時に更新された摩擦係数μｆ，
μｒに基づいて、車体スリップ角βの微係数 dβ/dt 、
およびヨーレートγの微係数 dγ/dt を求めることがで
きる。本実施例の車両状態推定装置は、上記の如く演算
される微係数 dβ/dt ， dγ/dt を積算することで、車
体スリップ角β、および推定ヨーレートγe を演算す
る。

【００３８】ＥＣＵ１０によって微係数 dβ/dt ， dγ
/dt が演算されるのは、上述の如く所定期間毎である。
従って、演算された微係数 dβ/dt ， dγ/dt を単に積
算するだけでは、車体スリップ角βおよび推定ヨーレー
トγe を求めることはできない。以下に示す演算式（１
１）および（１２）は、上記（４）式を公知のTustin変
換により離散化した演算式を示す。また、以下に示す演
算式（１３）および（１４）は、上記（８）式を公知の
Tustin変換により離散化した演算式を示す。本実施例に
おいては、以下に示す演算式（１１）〜（１４）に基づ
いて車体スリップ角β、および推定ヨーレートγe が演
算される。

【００３９】Tustin変換は、微分演算子ｓ＝｛２（ｚ−
１）／Ｔ（ｚ＋１）｝を用いて行われる。但し、微分演
算子ｓ中に用いられるＴは演算周期である。また、ｚは
遅れ演算子であり、ｚ・Ｘ[d] ＝Ｘ[d-1] に対応する。
上記の微分演算子ｓを（４）式に代入して整理すると、
次式（１１）、（１２）式が得られる。

【００４０】 β[n] ＝（Ｔ／２）・（ｄｂ[n] ＋ｄｂ[n-1] ）＋β[n-1] ・・・（１１） ｄｂ[n] ＝（Ｆf [n] ＋Ｆｒ[n] ）／Ｍ／Ｖ[n] ）−γe[n-1] ・・・（１２） 上記の微分演算子ｓを（８）式に代入して整理すると、
次式（１３）、（１４）式が得られる。

【００４１】 γe[n]＝（Ｔ／２）・（ｄｇ[n] ＋ｄｇ[n-1] ）＋γe[n-1] ・・・（１３） ｄｇ[n] ＝（ａf ・Ｆf [n] −ａr ・Ｆｒ[n] ＋Ｎｙ[n] ）／Ｉ ・・・（１４） 上記（１２）式に示すｄｂ[n] は、第ｎ回の処理時に演
算される車体スリップ角βの微係数 dβ/dt に相当す
る。上記（１１）式に示す如く、第ｎ回の処理時には、
今回演算された微係数ｄｂ[n] と前回演算された微係数
ｄｂ[n-1] との平均値に演算周期Ｔを乗算した値と、前
回演算された車体スリップ角β[n-1] との積算値が新た
な車体スリップ角β[n] として演算される。

【００４２】また、上記（１４）式に示すｄｇ[n] は、
第ｎ回の処理時に演算される推定ヨーレートγe の微係
数 dγe/dtに相当する。上記（１３）式に示す如く、第
ｎ回の処理時には、今回演算された微係数ｄｇ[n] と前
回演算された微係数ｄｇ[n-1] との平均値に演算周期Ｔ
を乗算した値と、前回演算された推定ヨーレートγe[n-
1]との積算値が新たな推定ヨーレートγe[n]として演算
される。

【００４３】上述の如く、本実施例の車両状態推定装置
によれば、前回の処理時に更新された摩擦係数μｆ，μ
ｒに基づいて、所定期間毎に車体スリップ角β、および
推定ヨーレートγe を演算することができる。これらの
演算値は、前回の処理時に更新された摩擦係数μｆ，μ
ｒが、今回の処理時における車両２２の環境に適合して
いる場合には、現実の車体スリップ角β、および観測ヨ
ーレートγr と精度良く一致する。換言すれば、推定ヨ
ーレートγe と観測ヨーレートγr とに大きな偏差が生
じていれば、前回更新された摩擦係数μｆ，μｒが、車
両２２の環境に適合していないと判断することができ
る。

【００４４】ところで、上記（４）式の左辺は、車両に
作用する横加速度Ｇy と車両重量Ｍとの乗算値と等価で
ある。従って、車体スリップ角βおよび推定ヨーレート
γeが演算された場合、それらを次式に代入することに
より推定横加速度Ｇyeを演算することができる。

【００４５】 Ｇye＝Ｖ（ dβ/dt ＋γe ） ・・・（１５） 推定ヨーレートγe の場合と同様に、前回の処理時に更
新された摩擦係数μｆ，μｒが今回の処理時における車
両２２の環境に適合していれば、推定横加速度Ｇyeと観
測横加速度Ｇyrとは精度良く一致する。従って、推定横
加速度Ｇyeと観測横加速度Ｇyrとに大きな偏差が生じて
いれば、前回更新された摩擦係数μｆ，μｒが、車両２
２の環境に適合していないと判断することができる。

【００４６】以下に示す式（１６）および（１７）は、
本実施例において観測横加速度Ｇyrと推定横加速度Ｇye
との偏差ΔＧｙの演算に用いられる式、および観測ヨー
レートγr と推定ヨーレートγe との偏差Δγの演算に
用いられる式を示す。尚、（１６）式または（１７）式
中に用いられる sign(Ｇyr) ,sign(γr)は、それぞれＧ
yrまたはγr の符号を表す関数である。

【００４７】 ΔＧｙ＝（Ｇyr−Ｇye）sign( Ｇyr） ・・・（１６） Δγ＝（γr −γe ）sign( γr ） ・・・（１７） 上述の如く、観測横加速度Ｇyrは車両の左側へ向かう方
向が正方向とされている。また、観測ヨーレートγr
は、反時計回り方向が正方向とされている。かかる前提
の下では、上記（１５）式により演算される推定横加速
度Ｇyeは、観測横加速度Ｇyrと同様に車両左側へ向かう
方向が正方向と、上記（１４）式により演算される推定
ヨーレートγe は、観測ヨーレートγr と同様に反時計
回り方向が正方向とされる。

【００４８】上記（１６）式により演算されるΔＧｙ
は、観測横加速度Ｇyrの符号に関わらず、観測横加速度
Ｇyrの絶対値が推定横加速度Ｇyeの絶対値に比して大き
い場合に正の値となり、観測横加速度Ｇyrの絶対値が推
定横加速度Ｇyeの絶対値に比して小さい場合に負の値と
なる。従って、ΔＧｙ＞０が成立する場合には、予想を
超えて高いグリップ力が得られていると、すなわち、推
定横加速度Ｇyeの演算に用いられた摩擦係数μｆ，μｒ
が、現実の摩擦係数に比して小さいと判断することがで
きる。この場合、摩擦係数μｆ，μｒを大きく更新する
ことが適切である。一方、ΔＧｙ＜０が成立する場合に
は、予想されるグリップ力が得られていないと、すなわ
ち、推定横加速度Ｇyeの演算に用いられた摩擦係数μ
ｆ，μｒが、現実の摩擦係数に比して大きいと判断する
ことができる。この場合、摩擦係数μｆ，μｒを小さく
更新することが適切である。

【００４９】また、上記（１７）式により演算されるΔ
γは、観測ヨーレートγr の符号に関わらず、観測ヨー
レートγr の絶対値が推定ヨーレートγe の絶対値に比
して大きい場合に正の値となり、観測ヨーレートγr の
絶対値が推定ヨーレートγeの絶対値に比して小さい場
合に負の値となる。従って、Δγ＞０が成立する場合に
は、予想を超えるヨーレートが発生していると、すなわ
ち、後輪側において予想したグリップ力が得られていな
いと判断することができる。この場合、後輪側の摩擦係
数μｒを小さく更新することが適切である。一方、Δγ
＜０が成立する場合には、予想されるヨーレートが得ら
れていないと、すなわち、前輪側において予想したグリ
ップ力が得られていないと判断することができる。この
場合、前輪側の摩擦係数μｆを小さく更新することが適
切である。

【００５０】上記の要求は、摩擦係数μｆ，μｒを、以
下に示す式（１８）乃至（２１）に従って更新すること
により満たすことができる。 μｆ₀ ＝μｆ_n-1 ＋ｋ_Gf・ΔＧｙ ・・・（１８） μｒ₀ ＝μｒ_n-1 ＋ｋ_Gr・ΔＧｙ ・・・（１９） μｆ＝μｆ₀ ＋ｋ_RF・ΔＧｙ ・・・（２０） μｒ＝μｒ₀ ＋ｋ_Rr・ΔＧｙ ・・・（２１） 上記（１８）式または（１９）式中に用いられるμｆ
_n-1 は、前回の処理時に設定された摩擦係数である。ま
た、上記（１８）式乃至（２１）式で用いられるｋ_Gf，
ｋ_Gr，ｋ_Rf，ｋ_Rrは、ΔＧｙおよびΔγを摩擦係数μ
ｆ，μｒに反映させる程度を決める係数である。上記
（１８）式、および（１９）式によれば、前回の処理時
に設定された摩擦係数を基準として、偏差ΔＧｙおよび
Δγが縮小されるように摩擦係数μｆ，μｒの値を更新
することができる。摩擦係数μｆ，μｒが上記の如く更
新されると、次回の処理時に、上記（９）式によって、
現実の車両挙動に対応するタイヤ横力Ｆfy，Ｆryを演算
することができる。従って、かかるタイヤ横力Ｆfy，Ｆ
ryに基づいて車体スリップ角βを推定すれば、現実の車
両挙動に精度良く対応する車体スリップ角βを得ること
ができる。

【００５１】図７は、上記の手法による車体スリップ角
βの推定、および摩擦係数μｆ，μｒの更新を実現すべ
くＥＣＵ１０が実行する制御ルーチンの一例のフローチ
ャートを示す。図７に示すルーチンは、所定時間毎に、
本実施例においては５msec毎に起動される。

【００５２】図７に示すルーチンが起動されると、先ず
ステップ１００において、各種パラメータの読み込みが
行われる。具体的には、前輪操舵角δｆ、後輪操舵角δ
ｒ、観測ヨーレートγr 、観測横加速度Ｇyr、および制
動油圧Ｐ_L ，Ｐ_R が読み込まれる。

【００５３】ステップ１０２では、前回の処理時に推定
された車体スリップ角βと、上記ステップ１００で読み
込まれたパラメータとが上記（１０）式に代入されて、
前後輪のスリップ角αｆ，αｒが演算される。次いで、
ステップ１０４では、上記の如く演算された前後輪のス
リップ角αｆ，αｒ、前回の処理時に更新された摩擦係
数μｆ，μｒが上記（９）式に代入されて前後輪のタイ
ヤ横力Ｆfy，Ｆryが演算され、更に、それらの演算値Ｆ
fy，Ｆryが上記（５）式および（６）式に代入されて、
タイヤの車幅方向の横力Ｆf ，Ｆr が演算される。

【００５４】ステップ１０６では、上記（１２）式およ
び（１４）式に従って、ｄｂ[n] およびｄｇ[n] が演算
される。本ステップの演算は、今回の処理で演算された
Ｆf，Ｆr がＦf [n] ，Ｆｒ[n] に、今回の処理で読み
込まれた車速ＶがＶ[n] に、今回の処理で読み込まれた
制動油圧Ｐ_L ，Ｐ_R に対応するＮｙがＮｙ[n] に、また
前回の処理により推定されたβおよびγe がそれぞれβ
[n-1] およびγe[n-1]に代入されることにより行われ
る。

【００５５】上記の処理が終了したら、次に、ステップ
１０８において、上記（１１）式および（１３）式に従
って、車体スリップ角β[n] と、推定ヨーレートγe[n]
とが演算される。本ステップの演算は、上記ステップ１
０６で演算されたｄｂ[n] およびｄｇ[n] と、前回の処
理時に演算されたｄｂ[n-1] 、ｄｇ[n-1] 、β[n-1]お
よびγe[n-1]とに基づいて行われる。上記の処理が終了
すると、次にステップ１１０において、今回の処理によ
り演算されたｄｂ[n] 、ｄｇ[n] 、β[n] およびγe[n]
が、それぞれｄｂ[n-1] 、ｄｇ[n-1] 、β[n-1] および
γe[n-1]として記憶される。

【００５６】以後、ステップ１１２において、今回の処
理で演算された車体速度βおよび推定ヨーレートγe に
基づいて、上記（１５）乃至（２１）に従う演算が行わ
れ、摩擦係数μｆ，μｒが更新される。摩擦係数μｆ，
μｒの更新が終了すると、今回のルーチンが終了され
る。

【００５７】本実施例の車両状態推定装置において、横
加速度センサ１６の出力信号は、路面のカントや車体の
ロール等の外乱に影響される。横加速度センサ１６の出
力信号が、これらの外乱を受けて変動すると、摩擦係数
μｆ，μｒの値が、路面の状態を適切に反映しない値に
更新される場合がある。

【００５８】しかしながら、上記図６に示す如く、本実
施例で用いられるタイヤモデルは、タイヤのスリップ角
αが小さい領域では摩擦係数μに影響され難い特性を有
している。このため、車両２２が通常の走行状態にある
場合には、上述した外乱の影響でタイヤの横力Ｆfy，Ｆ
ryに大きな誤差が重畳されることはなく、車体スリップ
角βの推定精度について高い精度を維持することが可能
である。

【００５９】一方、本実施例で用いられるタイヤモデル
は、タイヤのスリップ角αが大きい領域では、摩擦係数
μの影響を大きく受ける。従って、かかる領域では、上
述した外乱がタイヤの横力Ｆfy，Ｆryに影響し易い状態
となる。しかしながら、例えば低μ路を限界旋回する場
合のように、車両が大きなタイヤスリップ角αを伴って
走行する場合には、路面カントや車体ロールの影響に比
して、路面の状態が支配的となる。このため、本実施例
の車両状態推定装置によれば、路面のカントや車体のロ
ールの影響が生ずる状況下においても、常に精度良く車
体スリップ角βを推定することができる。尚、予め路面
のカントや車体のロール等の影響を考慮して観測横加速
度Ｇyrに補正を加えれば、より高い推定精度を得ること
が可能である。

【００６０】上述した従来の車両状態推定装置は、横加
速度Ｇy の推定値、およびヨーレートセンサの検出値γ
を、直接積分式中に代入して車体スリップ角βを演算す
る手法を採用している。かかる手法によれば、横加速度
Ｇy の推定誤差やヨーレートの検出誤差が、常に車体ス
リップ角βに蓄積されることになる。従って、上記従来
の装置において、高い精度で車体スリップ角βを推定す
るためには、各種センサに高い検出精度を付与すること
が必要である。本実施例の車両状態推定装置において、
横加速度センサ１６およびヨーレートセンサ１８の検出
精度は、摩擦係数μｆ，μｒの推定精度に影響を与え
る。すなわち、これらのセンサ１６，１８が誤差を含む
値を検出すると、ΔＧｙおよびΔγに誤差が重畳され
（上記（１６）式および（１７）式参照）、その結果、
摩擦係数μｆ，μｒに誤差が重畳される（上記（１８）
式乃至（２１）式参照）。しかしながら、本実施例にお
いて用いられるタイヤモデルは、上述の如くタイヤのス
リップ角αが小さい領域では摩擦係数μに影響され難い
特性を有している。このため、車両２２が通常の走行状
態にある場合には、センサの検出値に誤差が重畳してい
ても、タイヤの横力Ｆfy，Ｆryに大きな誤差が重畳され
ることはなく、車体スリップ角βの推定精度について高
い精度を維持することが可能である。この点、本実施例
の車両状態推定装置は、上述した従来の装置に比して、
安易に高い推定精度を確保し得るという効果を有してい
ることになる。

【００６１】上述した従来の車両状態推定装置は、車両
に作用する前後加速度と横加速度とに基づいて路面の摩
擦係数μを推定し、そのμに基づいてタイヤモデルの設
定を行う。かかる手法によれば、設定されるタイヤモデ
ルには、前後加速度と横加速度とに基づいて摩擦係数を
推定する過程で生ずる誤差と、前後加速度および横加速
度の検出誤差が重畳する。これに対して、本実施例の車
両状態推定装置は、路面状態の変化やタイヤのスリップ
状態の変化に伴うタイヤ横力の変化の影響を、直接摩擦
係数μｆ，μｒに反映させた上で、これらの摩擦係数μ
ｆ，μｒに基づいてタイヤモデル（上記（９）式で演算
されるスリップ角αｆ，αｒと横力Ｆfy，Ｆryとの関
係）を設定する。この場合、設定されたタイヤモデル
は、タイヤ横力とスリップ角αとの現実の関係に精度良
く一致する。この点、本実施例の車両状態推定装置は、
従来の装置に比して、より実情に沿ったタイヤモデルを
設定し得るという効果を有していることになる。

【００６２】また、上述した従来の車両状態推定装置
は、推定ヨーレートγe と観測ヨーレートγr との偏差
Δγを、前輪のタイヤ横力の推定にフィードバックさせ
る手法を採用している。かかる手法によれば、後輪のタ
イヤ横力に起因してΔγが生じている場合にも、前輪側
のタイヤ横力が補正される事態を生ずる。これに対し
て、本実施例の車両状態推定装置においては、Δγが前
後輪のタイヤ横力にフィードバックされると共に、ΔＧ
ｙに基づくフィードバックが実行されている。このた
め、本実施例の車両状態推定装置によれば、車両がスピ
ン傾向である場合、ドリフトアウト傾向である場合、お
よび、４輪全てのグリップが低下している場合のそれぞ
れについて適切なタイヤモデルを設定し、あらゆる状況
下で、高い精度の基に車体スリップ角βを推定すること
ができる。この点、本実施例の車両状態推定装置は、従
来の装置に比して、常に高い推定精度を維持し得るとい
う効果を有していることになる。

【００６３】尚、上記の実施例においては、ＥＣＵ１０
が、上記ステップ１０２において、上記（１０）式の演
算を行うことにより前記した車輪スリップ角演算手段
が、上記ステップ１１２において、上記（１６）式乃至
（２１）の演算を行うことにより前記した摩擦係数推定
手段および摩擦係数補正手段が、それぞれ実現される。
また、上記の実施例においては、ＥＣＵ１０が、上記ス
テップ１０４〜１０８において、上記（９）式、（５）
式および（１１）式乃至（１４）式の演算を行うことに
より前記した状態量演算手段が実現されており、車体ス
リップ角β、推定ヨーレートγe 、および推定横加速度
Ｇyeが状態量演算手段により演算される状態量に相当す
る。更に、上記の実施例においては、横加速度センサ１
６およびヨーレートセンサ１８が前記した状態量実測手
段に相当し、また、観測横加速度Ｇyrおよび観測ヨーレ
ートγr が状態量実測手段に実測される観測値に相当し
ている。

【００６４】

【発明の効果】上述の如く、本発明によれば、タイヤモ
デルにより特定されるタイヤの横力が、現実に発生して
いるタイヤの横力と一致しない場合には、すなわち、状
態量の推定値と観測値とが一致しない場合には、両者が
一致するように摩擦係数が補正される。このため、本発
明のタイヤモデルによれば、路面状態の変化、タイヤ状
態の変化、或いは各種センサの検出精度上の誤差等に関
わらず、常に精度良く現実の値に近似するタイヤ横力を
特定することができる。従って、本発明に係る車両状態
推定装置によれば、高い精度の下に車両の運動状態を表
す状態量を推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の一実施例である車両状態推定装置のシ
ステム構成図である。

【図３】図１に示す車両状態推定装置の制御ブロック図
である。

【図４】車両の運動状態の解析に用いられる４輪車の等
価２輪モデルを表す図である。

【図５】車両状態制御装置による制動力制御に伴うモー
メントを示した図である。

【図６】図１に示す車両状態推定装置において用いられ
るタイヤモデルの一例である。

【図７】図１に示す車両状態推定装置において実行され
る制御ルーチンの一例のフローチャートである。

【符号の説明】

Ｍ１０ 車輪スリップ角演算手段 Ｍ１２ 摩擦係数推定手段 Ｍ１４ タイヤモデル Ｍ１６ 状態量推定手段 Ｍ１８ 状態量実測手段 Ｍ２０ 摩擦係数補正手段 １０ 電子制御ユニット １２ 操舵角センサ １４ 車速センサ １６ 横加速度センサ １８ ヨーレートセンサ ２０ 制動油圧センサ ２２ 車両 β 車体スリップ角 γe 推定ヨーレート γr 観測ヨーレート Ｇye 推定横加速度 Ｇyr 観測横加速度 δｆ 前輪操舵角 δｒ 後輪操舵角 Ｆfy 前輪側タイヤ横力 Ｆf 前輪側車幅方向タイヤ横力 Ｆry 後輪側タイヤ横力 Ｆr 後輪側車幅方向タイヤ横力 μｆ 前輪側摩擦係数 μｒ 後輪側摩擦係数 αｆ 前輪側車輪スリップ角 αｒ 後輪側車輪スリップ角

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車輪のスリップ角を求める車輪スリップ
   角演算手段と、車輪と道路との間の摩擦係数を推定する
   摩擦係数推定手段と、車輪のスリップ角と車輪の横力と
   の関係を摩擦係数をパラメータとして定めるタイヤモデ
   ルとを備える車両状態推定装置において、 前記タイヤモデルにおいて、前記車輪スリップ角演算手
   段の演算結果である車輪のスリップ角と、前記摩擦係数
   推定手段の推定結果である摩擦係数とから特定される車
   輪の横力に基いて、車両の状態量を演算する状態量推定
   手段と、 前記状態量推定手段により演算される車両の状態量のう
   ち、少なくとも１つを実測する状態量実測手段と、 前記状態量推定手段の演算値と前記状態量実測手段の観
   測値との偏差に基いて、前記摩擦係数推定手段の推定値
   である摩擦係数を補正する摩擦係数補正手段と、 を備え、かつ、前記摩擦係数補正手段により補正された
   摩擦係数を前記摩擦係数推定手段の推定結果として前記
   タイヤモデルに設定することを特徴とする車両状態推定
   装置。