JP3282449B2 - 車輌の横滑り状態量検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、自動車等の車輌の旋回
時に於ける横滑り状態量を検出する装置に係り、特に車
体のスリップ角や横方向速度の如き物理量として横滑り
状態量を検出する横滑り状態量検出装置に係る。

【０００２】

【従来の技術】例えば特開昭６２−８３２４７号公報に
記載されている如く、自動車等の車輌の旋回時に於ける
車体のスリップ角の如き運動状態量を検出する装置に於
いて、操舵角及び車速を入力変数とする車輌モデルより
推定される車輌の横滑り角（車体のスリップ角）等と横
加速度、ヨーレート、車速に基づき演算される横滑り角
等とを比較することにより、車輌モデルの前後輪のコー
ナリングパワーを補正する技術が従来より知られてい
る。

【０００３】かかる技術によれば、車輌モデルが有する
定常運動特性と過渡運動特性の両者が実際の車輌の特性
に一致するよう補正されるので、車輌モデルの前後輪の
コーナリングパワーの補正が行われない場合に比して車
輌の旋回時に於ける運動状態量の推定精度を向上させる
ことができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】一般に、車輌モデルよ
り横滑り角等が推定される場合の推定精度は線形領域
（タイヤの線形領域）に於いては良好であるが、非線形
領域に於いては推定精度が悪化し、そのため車輌の旋回
限界の如き車輌の挙動限界を判定しスピンの如き旋回挙
動を制御するために車輌モデルによる推定値を使用する
ことはできない。従って車輌の挙動限界を判定するに当
たり横加速度、ヨーレート等をパラメータとする積分演
算により横滑り角を求めることが考えられるが、この場
合には、積分演算により誤差（ドリフト）が蓄積され易
いことに加えて、路面のカントが高精度に推定されない
ことに起因して横滑り角の推定精度が悪化し易いという
問題がある。

【０００５】本発明は、従来の横滑り状態量検出装置に
於ける上述の如き問題に鑑みてなされたものであり、本
発明の主要な課題は、路面のカントの推定精度を高くす
ることにより、横滑り状態量の推定精度を向上させるこ
とである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上述の如き主要な課題
は、本発明によれば、車速Ｖを検出する車速検出手段
と、車輌のヨーレートγを検出するヨーレート検出手段
と、車輌の横加速度Ｇy を検出する横加速度検出手段
と、車輌の状態量を検出する手段と、検出された車輌の
状態量を入力変数として車輌モデルにより車輌の横方向
速度の変化率Ｖysd を推定する横方向速度推定手段と、
横方向加速度の偏差Ｖ＊γ−Ｇy と横方向速度の変化率
Ｖysd との和Ｃ0 の低周波成分をカント推定値Ｃとして
演算するカント推定値演算手段と、前記車速Ｖ、前記ヨ
ーレートγ、前記横加速度Ｇy 及び前記カント推定値Ｃ
をパラメータとする積分演算により車輌の横滑り物理量
を演算する横滑り物理量演算手段とを有する車輌の横滑
り状態量検出装置（請求項１の構成）によって達成され
る。

【０００７】

【０００８】また本発明によれば、上述の主要な課題を
効果的に達成すべく、上記請求項１の構成に於て、前記
カント推定値演算手段は小さい時定数を有し前記和Ｃ0
の低周波成分を演算する第一のフィルタ手段と、大きい
時定数を有し前記和Ｃ0 の低周波成分を演算する第二の
フィルタ手段と、前記横滑り物理量推定手段により推定
される横滑り物理量が小さいときには前記第一のフィル
タ手段により演算された値Ｃ1 を前記カント推定値Ｃと
し、前記横滑り物理量推定手段により推定される横滑り
物理量が大きいときには前記第二のフィルタ手段により
演算された値Ｃ2 を前記カント推定値Ｃとする切替え手
段とを有するよう構成される（請求項２の構成）。

【０００９】また本発明によれば、上述の主要な課題を
効果的に達成すべく、上記請求項１の構成に於て、前記
車輌モデルは操舵角及び車速を入力変数とする第一のモ
デルと、横加速度及びヨーレートを入力変数とする第二
のモデルとよりなり、何れか一方のモデルの何れかの入
力変数を検出する手段が故障した場合には他方のモデル
が使用されるよう構成される（請求項３の構成）。

【００１０】

【００１１】

【００１２】

【００１３】

【作用】 車 輌が旋回する際の車輌の横加速度Ｇy と車速
Ｖ及び車体のヨーレートγの積Ｖ＊γにより推定される
横加速度との偏差の低周波成分が路面のカントの推定値
とされる場合には、偏差の低周波成分を演算するための
時定数を大きくする必要があるが、時定数が大きく設定
されるとカントの推定値は実際の路面のカントの変化に
追従しなくなる。また車輌の旋回挙動が安定であっても
多少の車体のスリップ角が発生するため、時定数が小さ
く設定されるとスリップ角の変化により生じるＧy とＶ
＊γとの偏差と路面のカントとを区別できなくなる。

【００１４】上述の請求項１の構成によれば、検出され
た車輌の状態量を入力変数として車輌モデルにより車輌
の横方向速度の変化率Ｖysd が推定され、カント推定値
Ｃは横方向加速度の偏差Ｖ＊γ−Ｇy と横方向速度の変
化率Ｖysd との和Ｃ0 の低周波成分として演算されるの
で、低周波成分を演算するための時定数を大きくしなく
てもカントの推定値が実際の路面のカントの変化に追従
して高精度に演算され、また車速Ｖ、ヨーレートγ、横
加速度Ｇy 及びカント推定値Ｃをパラメータとする積分
演算により車輌の横滑り物理量が演算されるので、横加
速度Ｇy に含まれる実際の路面のカント成分が高精度に
除去され、これにより路面のカントの影響を受けること
なく車輌の横滑り物理量が高精度に演算される。

【００１５】特に請求項２の構成によれば、横滑り物理
量推定手段により推定される横滑り物理量が小さいとき
には、換言すれば車輌の挙動が安定であるときには、小
さい時定数を有する第一のフィルタ手段により演算され
た値Ｃ1 がカント推定値Ｃとされ、横滑り物理量推定手
段により推定される横滑り物理量が大きいときには、換
言すれば車輌の挙動が不安定であるときには、大きい時
定数を有する第二のフィルタ手段により演算された値Ｃ
2 がカント推定値Ｃとされるので、車輌の挙動が不安定
である場合にもカント推定値Ｃが実際の路面のカントに
対応して高精度に演算される。

【００１６】同様に請求項３の構成によれば、車輌モデ
ルは操舵角及び車速を入力変数とする第一のモデルと、
横加速度及びヨーレートを入力変数とする第二のモデル
とよりなり、何れか一方のモデルの何れかの入力変数を
検出する手段が故障した場合には他方のモデルが使用さ
れるので、検出手段が故障した場合にも車輌の横滑り物
理量が支障なく高精度に演算される。

【００１７】

【００１８】

【好ましい実施態様】 上 述の請求項２の構成に於いて、
第一のフィルタ手段は前記和Ｃ0 をローパスフィルタ処
理することにより和Ｃ0 の低周波成分を演算し、第二の
フィルタ手段は第一のフィルタ手段により演算された低
周波成分を更にローパスフィルタ処理することにより低
周波成分を演算するよう構成される。

【００１９】また上述の請求項２の構成に於いて、切替
え手段は第一のフィルタ手段により演算された値Ｃ1 及
び第二のフィルタ手段により演算された値Ｃ2 がそれぞ
れ重み付けされた和としてカント推定値Ｃを演算し、横
滑り物理量推定手段により推定される横滑り物理量が大
きいほど値Ｃ1 の重みを小さくすると共に値Ｃ2 の重み
を大きくするよう構成される。

【００２０】

【実施例】以下に添付の図を参照しつつ、本発明を実施
例について詳細に説明する。

【００２１】図１は車輌の旋回挙動制御装置の一部とし
て構成された本発明による車輌の横滑り状態量検出装置
の一つの実施例を示す概略構成図（Ａ）及びブロック線
図（Ｂ）である。

【００２２】図１（Ａ）に於いて、旋回挙動制御装置１
０は横滑り状態量検出装置１２と制動力制御装置１４と
を有し、横滑り状態量検出装置１２は後述の如く車輌の
横滑り物理量として車輌の横速度Ｖy 若しくは車体のス
リップ角βを演算し、制動力制御装置１４は車体のスリ
ップ角βに基づき車輌の旋回挙動を推定し、旋回挙動が
スピンの如く不安定であるときには制動装置１６へ制御
信号を出力し、制動装置１６により左前輪１８FL又は右
前輪１８FR、或いは何れかの前輪と左後輪１８RL及び右
後輪１８RRの制動力を制御し、これにより車輌の旋回挙
動を安定化させるようになっている。

【００２３】横滑り状態量検出装置１２には、操舵角セ
ンサ２０より図には示されていないステアリングホイー
ルの回転操作に応じて回転されるステアリングシャフト
の回転角として操舵角θを示す信号が入力され、車輌の
重心に設けられた横加速度センサ２２より車輌の横加速
度Ｇy を示す信号が入力され、車速センサ２４より車速
Ｖを示す信号が入力され、更にはヨーレートセンサ２６
より車輌のヨーレートγを示す信号が入力されるように
なっている。また横滑り状態量検出装置１２は操舵角セ
ンサ２０及び横加速度センサ２２が故障しているか否か
を判定し、これらのセンサが故障しているときには警報
装置２８へ制御信号を出力して車輌の乗員に警報を発す
るようになっている。

【００２４】図１（Ｂ）に示されている如く、横滑り状
態量検出装置１２は上述の各センサよりの信号に基づき
車速Ｖ、ヨーレートγ及び横加速度Ｇy をパラメータと
する積分演算により車輌の横滑り物理量を演算する横滑
り物理量演算ブロック３０と、操舵角θの如き車輌の状
態量を入力変数として車輌モデルにより車輌の横滑り物
理量を推定する横滑り物理量推定ブロック３２と、車輌
の旋回挙動が不安定なときには積分演算の積分時定数を
大きくする積分時定数設定ブロック３４と、横滑り物理
量演算手段により演算された横滑り物理量と横滑り物理
量推定手段により推定された横滑り物理量との重み和に
基づき最終的に車輌の横滑り状態量を演算する最終演算
ブロック３６とを有している。

【００２５】横滑り物理量演算ブロック３０は横滑り物
理量推定ブロック３２により演算される推定スリップ角
速度βsd等に基づき路面のカント推定値Ｃを演算するカ
ント推定値演算ブロック３０Ａを含み、横滑り物理量推
定ブロック３２は車体の推定スリップ角βs 及び推定ス
リップ角速度βsdを演算する第一のオブザーバ３８及び
第二のオブザーバ４０を含んでいる。第一のオブザーバ
３８は下記の数１にて表され、操舵角θに基づき演算さ
れる前輪の操舵角δf 及び後輪の操舵角δr を入力変数
として車体の推定スリップ角βs 及び推定スリップ角速
度βsdを演算する。一方第二のオブザーバ４０は下記の
数２にて表され、前輪の横力Ｆyf及び後輪の操舵角δr
を入力変数として車体の推定スリップ角βs 及び推定ス
リップ角速度βsdを演算する。

【００２６】

【数１】

【数２】

【００２７】尚上記数１及び数２に於いて、図７に示さ
れている如く、Ｃf 及びＣr はそれぞれ前輪Ｗf 及び後
輪Ｗr のコーナリングパワーであり、Ｍは車輌の重量で
あり、Ｌf は重心Ｏと前輪Ｗf の車軸との間の前後方向
距離であり、Ｌr は重心Ｏと後輪Ｗr の車軸との間の前
後方向距離であり、Ｉz は車体のヨー慣性モーメントで
あり、γs 及びγsdはそれぞれ車輌の推定ヨーレート及
び推定ヨーレートの変化率である。

【００２８】また前輪の横力Ｆyfはγd をヨーレートγ
の微分値とし、Ｌをホイールベース（＝Ｌf ＋Ｌr ）と
して下記の数３に従って演算される。

【数３】Ｆyf＝（Ｍ＊Ｌr ＊Ｇy ＋Ｉz ＊γd ）／Ｌ

【００２９】また図には示されていないが、横滑り状態
量検出装置１２及び制動力制御装置１４は実際には例え
ば中央処理ユニット（ＣＰＵ）と、リードオンリメモリ
（ＲＯＭ）と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）と、
入出力ポート装置とを有し、これらが双方向性のコモン
バスにより互いに接続された一つのマイクロコンピュー
タと駆動回路とよりなっていてよい。

【００３０】図示の実施例の横滑り状態量検出装置１２
は図２及び図３に示されたルーチンに従って車輌の横速
度Ｖy 若しくは車体のスリップ角βを演算する。尚図２
及び図３に示されたルーチンは所定時間毎に繰り返し実
行される。

【００３１】まずステップ１０に於いては操舵角θを示
す信号等の読込みが行われ、ステップ２０に於いては操
舵角センサ２０が故障しているか否かの判別が行われ、
否定判別が行われときにはステップ５０へ進み、肯定判
別が行われときにはステップ３０へ進む。ステップ３０
に於いては横加速度センサ２２が故障しているか否かの
判別が行われ、否定判別が行われたときにはステップ６
０へ進み、肯定判別が行われときにはステップ４０に於
いて警報装置２８へ制御信号が出力されることにより操
舵角センサ２０及び横加速度センサ２２が故障している
旨の警報が車輌の乗員に発せられる。

【００３２】ステップ５０に於いては操舵角θに基づき
前輪の操舵角δf 及び後輪の操舵角δr が演算されると
共に、これらに基づき第一のオブザーバ３６により車体
の推定スリップ角βs 及び推定スリップ角速度βsdが演
算される。同様にステップ６０に於いては上記数３に従
って前輪の横力Ｆyfが演算され、操舵角θに基づき後輪
の操舵角δr が演算されると共に、前輪の横力Ｆyf及び
後輪の操舵角δr に基づき第二のオブザーバ３８により
車体の推定スリップ角βs 及び推定スリップ角速度βsd
が演算される。

【００３３】ステップ７０に於いては後述のローパスフ
ィルタ処理用の第一の時定数Ｔ1 及び第二の時定数Ｔ2
がそれぞれ図４及び図５のグラフに対応するマップより
演算され、ステップ８０に於いてはτをサンプリングタ
イムとして下記の数４に従ってローパスフィルタ処理用
のフィルタ係数Ｒ1 〜Ｒ3 が演算される。尚数４に於い
てＴ2 は定数である。

【数４】Ｒ1 ＝τ／Ｔ1 Ｒ2 ＝τ／Ｔ2 Ｒ3 ＝τ／Ｔ3

【００３４】ステップ９０に於いては車速Ｖ及び推定ス
リップ角速度βsdの積として車輌の推定横速度の変化率
Ｖysd が演算されると共に、下記の数５に従って基本カ
ント推定値Ｃ0が演算される。

【数５】Ｃ0 ＝Ｖ＊γ−Ｇy ＋Ｖysd

【００３５】ステップ１００及び１１０に於いてはそれ
ぞれ下記の数６及び７に従ってカント推定値Ｃ1 及びＣ
2 のローパスフィルタ処理が行われることによりローパ
スフィルタ処理後のカント推定値Ｃ1 及びＣ2 が演算さ
れる。尚数６及び７の右辺のＣ1 及びＣ2 はそれぞれ１
サイクル前のローパスフィルタ処理後のカント推定値Ｃ
1 及びＣ2 である。

【００３６】

【数６】Ｃ1 ＝（１−Ｒ1 ）＊Ｃ1 ＋Ｒ1 ＊Ｃ0

【数７】Ｃ2 ＝（１−Ｒ2 ）＊Ｃ2 ＋Ｒ2 ＊Ｃ1

【００３７】ステップ１２０に於いては下記の数８に従
ってカント推定値Ｃ1 の移行円滑化処理が行われ、ステ
ップ１３０に於いては移行円滑化処理後のカント推定値
Ｃ1がカント推定値Ｃに書換えられる。尚数８の右辺の
Ｃ1 は１サイクル前の移行円滑化処理後のカント推定値
Ｃ1 である。

【数８】Ｃ1 ＝（１−Ｒ3 ）＊Ｃ1 ＋Ｒ3 ＊Ｃ2

【００３８】ステップ１４０に於いては車体の推定スリ
ップ角βs に基づき図６に示されたグラフに対応するマ
ップより基本積分時定数Ｔ0 が演算され、ステップ１５
０に於いては基本積分時定数Ｔ0 が１サイクル前のステ
ップ１６０又は１７０に於いて設定された時定数Ｔより
も小さいか否かの判別、即ち基本積分時定数が減少する
過程にあるか否かの判別が行われ、否定判別が行われた
ときにはステップ１６０に於いて積分時定数Ｔが基本積
分時定数Ｔ0 に設定され、肯定判別が行われたときには
ステップ１７０に於いて積分時定数Ｔが下記の数９に従
って設定される。尚下記の数９に於いてフィルタ係数Ｒ
t はＴt を５秒程度の定数としてτ／Ｔt である。尚数
９の右辺のＴは１サイクル前に演算された積分時定数Ｔ
である。

【数９】Ｔ＝（１−Ｒt ）＊Ｔ＋Ｒt ＊Ｔ0

【００３９】ステップ１８０に於いては後述のステップ
２００に於けるフィルタ係数Ｒがτ／Ｔとして演算さ
れ、ステップ１９０に於いては車輌の推定横速度Ｖysが
車速Ｖと推定スリップ角βs との積として演算され、ス
テップ２００に於いては車輌の横速度Ｖy が下記の数１
０に従って演算される。尚数１０に従って横速度Ｖy を
演算することは下記の数１１の微分方程式を解くことと
等価である。また数１０及び１１の右辺のＶyは１サイ
クル前に演算された横速度Ｖyである。

【００４０】

【数１０】Ｖy ＝（１−Ｒ）＊Ｖy ＋Ｒ＊Ｖys＋（Ｇy
−Ｖ＊γ＋Ｃ）＊τ

【数１１】ｄＶy ／ｄｔ＝（Ｖys−Ｖy ）／Ｔ＋（Ｇy
−Ｖ＊γ＋Ｃ）

【００４１】ステップ２１０に於いては車体のスリップ
角βがＶy ／Ｖとして演算され、ステップ２２０に於い
ては横速度Ｖy 若しくはスリップ角βが制動力制御装置
１４へ出力される。

【００４２】かくして図示の実施例に於いては、ステッ
プ２０〜１３０及びステップ２００、特にステップ２０
０に於ける演算の数１０の第３項により横滑り物理量演
算ブロック３０の機能が達成され、ステップ２０〜１３
０及びステップ１９０により横滑り物理量推定ブロック
３２の機能が達成され、ステップ１４０〜１７０により
積分時定数設定ブロック３４の機能が達成され、ステッ
プ２００及び２１０により最終演算ブロック３６の機能
が達成される。特にステップ７０〜１３０によりカント
推定値演算ブロック３０Ａの機能が達成される。

【００４３】図示の実施例によれば、ステップ２０及び
３０に於いてそれぞれ操舵角センサ２０及び横加速度セ
ンサ２２が故障しているか否かの判別が行われ、操舵角
センサが正常であるときには前輪の操舵角δf 及び後輪
の操舵角δr を入力変数とする第一のオブザーバ３８に
より車体の推定スリップ角βs 及び推定スリップ角速度
βsdが演算され、操舵角センサが故障しているときには
前輪の横力Ｆyf及び後輪の操舵角δr を入力変数とする
第二のオブザーバ４０により車体の推定スリップ角βs
及び推定スリップ角速度βsdが演算されるので、操舵角
センサが故障した場合にも車体の推定スリップ角及び推
定スリップ角速度を確実に推定することができる。

【００４４】また路面のカントはＶ＊γ−Ｇy の低周波
成分として演算されるのではなく、ステップ９０に於い
て車輌の推定横速度の変化率Ｖysd が演算され、数５に
従って基本カント推定値Ｃ0 が演算されるので、車輌の
定常状態に於いて車体のスリップ角や路面のカントが変
化する場合にも路面のカントを高精度に演算し、これに
より車輌の横速度Ｖy や車体のスリップ角βを高精度に
演算することができる。

【００４５】またステップ１００に於いて基本カント推
定値Ｃ0 が小さい時定数にてローパスフィルタ処理され
ることによりＣ1 が演算され、ステップ１１０に於いて
Ｃ1が大きい時定数にてローパスフィルタ処理されるこ
とによりＣ2 が演算され、ステップ１２０に於いてそれ
ぞれ重み付されたＣ1 及びＣ2 の和としてカント推定値
Ｃが演算されるので、通常時にはカント推定値がＣ1 又
はそれに近い値として演算され、車輌の挙動が不安定な
ときにはＣ2 に近い値として演算され、これにより実際
の路面のカントに応じてカント推定値Ｃを高精度に演算
することができる。

【００４６】例えば図８の上半分は路面のカントの変化
を示し、下半分は車体のスリップ角の変化を示してい
る。特に図８の上半分に於いて細い実線は実際の路面の
カントを示し、細い破線は車輌の推定横速度の変化率Ｖ
ysd にて補正されない場合のカント推定値Ｃ′を示し、
太い実線はステップ１１０及び１２０の処理が行われな
い場合のカント推定値Ｃ″を示し、一点鎖線はステップ
１１０の処理が行われたカント推定値Ｃ2 を示し、太い
破線は実施例によるカント推定値Ｃを示している。また
図８の下半分に於いて、細い実線は実際の車体のスリッ
プ角を示し、破線はオブザーバにより演算されるスリッ
プ角を示している。

【００４７】この図８より、推定値Ｃ′はスピンの発生
よりも早く実際のカントより乖離し、スピン発生後には
実際のカントより大きく乖離してしまうことが解る。一
方推定値Ｃ″は車輌の挙動が安定であるときには実際の
カントに追従して変化するが、スピンが発生すると実際
のカントより大きく乖離してしまうことが解る。またオ
ブザーバにより演算される推定スリップ角βs もスピン
の発生後に実際のスリップ角より大きく乖離してしまう
ことが解る。

【００４８】これに対し図示の実施例により演算される
カント推定値Ｃはスピン発生前は推定値Ｃ″と同様実際
のカントの変化に良好に追従し、しかもスピン発生後に
も実際のカントよりの乖離度合が他の推定値Ｃ′及び
Ｃ″に比して遥かに小さいことが解る。

【００４９】また図示の実施例によれば、ステップ１４
０〜１７０に於いて車輌の挙動が不安定なほど積分時定
数Ｔが大きい値に設定されるので、車輌の挙動が安定な
状況に於いて積分演算による誤差の蓄積を防止すること
ができると共に、車輌の挙動が不安定な状況に於いて車
輌の横速度Ｖy や車体のスリップ角βを十分大きい値に
演算することができる。

【００５０】特にステップ１５０に於いて積分時定数Ｔ
が減少する過程にあるか否かの判別が行われ、積分時定
数が減少する過程にあるときにはステップ１７０に於い
て積分時定数の減少度合が低減されるので、車輌の旋回
方向が逆転される場合にも一時的に車体の推定スリップ
角βs が小さくなって積分時定数Ｔが小さくなることに
起因して積分演算が実質的に中断されてしまうことを確
実に防止することができる。

【００５１】更に車輌の横速度Ｖy はステップ２００に
於いて数１１と等価な数１０に従って演算されることに
より、車輌の定常状態に於いてはＶy が推定横速度Ｖys
に収束するよう演算されるので、横速度Ｖy の値を安定
的に演算することができ、また横加速度センサ２２のオ
フセットの如きセンサの定常的誤差の影響を排除して横
速度Ｖy を高精度に演算することができ、更には車輌の
横加速度Ｖyは数１０に従って前回演算された車輌の横
加速度Ｖyと推定横加速度Ｖysとの重み和として演算さ
れ、重みに相当するフィルタ係数Ｒは車輌の挙動が不安
定なほど小さくされるので、車輌の挙動が不安定なほど
推定精度が悪化する推定横加速度の重みが低減され、こ
れにより車輌の挙動が不安定な状況に於いても横加速度
Ｖyを高精度に演算することができる。

【００５２】尚図示の実施例に於いては、操舵角センサ
２０及び横加速度センサ２２の両方について故障判別が
行われ、第一のオブザーバ３８及び第二のオブザーバ４
０の何れかにより車体の推定スリップ角βs 及び推定ス
リップ角速度βsdが演算されるようになっているが、操
舵角センサ２０及びステップ２０、５０が省略され、車
体の推定スリップ角及び推定スリップ角速度が常に第二
のオブザーバ４０により演算されるよう構成されてもよ
い。

【００５３】特に第一のオブザーバ３８は前輪及び後輪
の操舵角を入力変数とするので、前輪のコーナリングパ
ワーに依存し、車体のスリップ角に推定誤差が生じると
前輪のスリップ角にも誤差が生じ、前輪の横力に誤差が
生じるため、カウンタステアが行われると車体の推定ス
リップ角及び推定スリップ角速度が実際の値とは全く異
なる値に演算されてしまうが、前輪の横力Ｆyf及び後輪
の操舵角δr を入力変数とする第二のオブザーバ４０に
よれば、カウンタステアが行われる場合にも車体の推定
スリップ角βs 及び推定スリップ角速度βsdを正確に演
算することができる。

【００５４】また図示の実施例に於いては、基本積分時
定数Ｔ0 は車体の推定スリップ角βs の絶対値に基づき
図６に示されたグラフに対応するマップより演算される
ようになっているが、基本積分時定数は１サイクル前に
演算された車体のスリップ角βの絶対値、１サイクル前
に演算された車体のスリップ角βとその微分値との線形
和との絶対値、車速及び操舵角により定まる目標ヨーレ
ートと実際のヨーレートとの偏差の絶対値等に応じて演
算されてもよい。

【００５５】以上に於いては本発明を特定の実施例につ
いて詳細に説明したが、本発明は上述の実施例に限定さ
れるものではなく、本発明の範囲内にて他の種々の実施
例が可能であることは当業者にとって明らかであろう。

【００５６】例えば図示の実施例に於いては、ステップ
２０に於いて操舵角センサ２０が故障しているか否かの
判別が行われ、操舵角センサが故障しているときにはス
テップ３０に於いて横加速度センサ２２が故障している
か否かの判別が行われるようになっているが、まず横加
速度センサの故障判別が行われ、横加速度センサが故障
しているときには操舵角センサの故障判別が行われ、こ
れにより横加速度センサが故障していないときには第二
のオブザーバ４０により車体の推定スリップ角βs 及び
推定スリップ角速度βsdが演算されるよう構成されても
よい。

【００５７】

【００５８】

【００５９】

【００６０】

【発明の効果】以上の説明より明らかである如く、本発
明の請求項１の構成によれば、検出された車輌の状態量
を入力変数として車輌モデルにより車輌の横方向速度の
変化率Ｖysd が推定され、カント推定値Ｃは横方向加速
度の偏差Ｖ＊γ−Ｇy と横方向速度の変化率Ｖysd との
和Ｃ0 の低周波成分として演算されるので、低周波成分
を演算するための時定数を大きくしなくてもカントの推
定値が実際の路面のカントの変化に追従して高精度に演
算され、また車速Ｖ、ヨーレートγ、横加速度Ｇy 及び
カント推定値Ｃをパラメータとする積分演算により車輌
の横滑り物理量が演算されるので、横加速度Ｇy に含ま
れる実際の路面のカント成分を高精度に除去して車輌の
横滑り物理量を高精度に演算することができ、これによ
り路面のカントの影響を受けることなく車輌の横滑り状
態量を高精度に検出することができる。

【００６１】また上述の請求項２の構成によれば、車輌
の挙動が安定であるときには小さい時定数を有する第一
のフィルタ手段により演算された値Ｃ1 がカント推定値
Ｃとされ、車輌の挙動が不安定であるときには大きい時
定数を有する第二のフィルタ手段により演算された値Ｃ
2 がカント推定値Ｃとされるので、車輌の挙動が不安定
である場合にもカント推定値Ｃを実際の路面のカントに
対応して高精度に演算することができ、これにより車輌
の横滑り状態量を高精度に検出することができる。

【００６２】また上述の請求項３の構成によれば、車輌
モデルは操舵角及び車速を入力変数とする第一のモデル
と、横加速度及びヨーレートを入力変数とする第二のモ
デルとよりなり、何れか一方のモデルの何れかの入力変
数を検出する手段が故障した場合には他方のモデルが使
用されるので、検出手段が故障した場合にも車輌の横滑
り物理量を支障なく高精度に演算することができ、これ
により車輌の横滑り状態を高精度に検出することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】車輌の旋回挙動制御装置の一部として構成され
た本発明による車輌の横滑り状態量検出装置の一つの実
施例を示す概略構成図（Ａ）及びブロック線図（Ｂ）で
ある。

【図２】図１に示された実施例の横滑り状態量演算ルー
チンの前半の部分を示すフロー

【図３】図１に示された実施例の横滑り状態量演算ルー
チンの後半の部分を示すフローチャートである。

【図４】車体の推定スリップ角βs の絶対値と時定数Ｔ
1 との間の関係を示すグラフである。

【図５】車体の推定スリップ角βs の絶対値と時定数Ｔ
2 との間の関係を示すグラフである。

【図６】車体の推定スリップ角βs の絶対値と基本積分
時定数Ｔ0 との間の関係を示すグラフである。

【図７】後輪の操舵角δr が０である場合について第一
のオブザーバの車輌モデル（Ａ）及び第二のオブザーバ
の車輌モデル（Ｂ）を示す説明図である。

【図８】実際の路面のカント及び車体のスリップ角、推
定される路面のカント及び車体のスリップ角の変化の一
例を示すグラフである。

【符号の説明】

１０…旋回挙動制御装置 １２…横滑り状態量検出装置 １４…制動力制御装置 １６…制動装置 １８FL〜１８RR…車輪 ２０…操舵角センサ ２２…横加速度センサ ２４…車速センサ ２６…ヨーレートセンサ ２８…警報装置 ３０…横滑り物理量演算ブロック ３０Ａ…カント推定値演算ブロック ３２…横滑り物理量推定ブロック ３４…積分時定数設定ブロック ３６…最終演算ブロック ３８…第一のオブザーバ ４０…第二のオブザーバ

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】車速Ｖを検出する車速検出手段と、車輌の
   ヨーレートγを検出するヨーレート検出手段と、車輌の
   横加速度Ｇy を検出する横加速度検出手段と、車輌の状
   態量を検出する手段と、検出された車輌の状態量を入力
   変数として車輌モデルにより車輌の横方向速度の変化率
   Ｖysd を推定する横方向速度推定手段と、横方向加速度
   の偏差Ｖ＊γ−Ｇy と横方向速度の変化率Ｖysd との和
   Ｃ0 の低周波成分をカント推定値Ｃとして演算するカン
   ト推定値演算手段と、前記車速Ｖ、前記ヨーレートγ、
   前記横加速度Ｇy 及び前記カント推定値Ｃをパラメータ
   とする積分演算により車輌の横滑り物理量を演算する横
   滑り物理量演算手段とを有する車輌の横滑り状態量検出
   装置。
2. 【請求項２】請求項１の車輌の横滑り状態量検出装置に
   於いて、前記カント推定値演算手段は小さい時定数を有
   し前記和Ｃ0 の低周波成分を演算する第一のフィルタ手
   段と、大きい時定数を有し前記和Ｃ0 の低周波成分を演
   算する第二のフィルタ手段と、前記横滑り物理量推定手
   段により推定される横滑り物理量が小さいときには前記
   第一のフィルタ手段により演算された値 Ｃ1 を前記カ
   ント推定値Ｃとし、前記横滑り物理量推定手段により推
   定される横滑り物理量が大きいときには前記第二のフィ
   ルタ手段により演算された値Ｃ2 を前記カント推定値Ｃ
   とする切替え手段とを有していることを特徴とする車輌
   の横滑り状態量検出装置。
3. 【請求項３】請求項１の車輌の横滑り状態量検出装置に
   於いて、前記車輌モデルは操舵角及び車速を入力変数と
   する第一のモデルと、横加速度及びヨーレートを入力変
   数とする第二のモデルとよりなり、何れか一方のモデル
   の何れかの入力変数を検出する手段が故障した場合には
   他方のモデルが使用されるよう構成されていることを特
   徴とする車輌の横滑り状態量検出装置。