JP3344648B2 - Vehicle running state determination device - Google Patents

Vehicle running state determination device

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JP3344648B2
JP3344648B2 JP21362798A JP21362798A JP3344648B2 JP 3344648 B2 JP3344648 B2 JP 3344648B2 JP 21362798 A JP21362798 A JP 21362798A JP 21362798 A JP21362798 A JP 21362798A JP 3344648 B2 JP3344648 B2 JP 3344648B2
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  • Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は路面状態判定装置に
関し、特に、車両運動モデルを基礎として路面状態を判
定する装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a road condition judging device, and more particularly, to a device for judging a road condition based on a vehicle motion model.

【0002】[0002]

【従来の技術】路面状態判定装置は車体に搭載され、車
両走行中において路面の状態を判定する装置である。か
かる装置による路面状態の判定結果は、電子的な走行制
御において利用される。走行の安全性をより高めるた
め、路面状態の判定精度を高めることが要望されてい
る。特に、四輪操舵システムや車体スピン防止システム
などにおいて車両走行のための各種の制御を行う場合、
実際の路面状態の的確な把握がかかせない。
2. Description of the Related Art A road surface condition judging device is mounted on a vehicle body and judges a road surface condition while the vehicle is running. The determination result of the road surface state by such a device is used in electronic traveling control. In order to further enhance the safety of traveling, it is required to improve the accuracy of determining the road surface condition. In particular, when performing various controls for running the vehicle in a four-wheel steering system or a vehicle body spin prevention system,
Accurate grasp of the actual road surface condition is indispensable.

【0003】特開平8−119131号公報には、路面
の滑り状態検出装置が開示されている。この装置におい
ては、車両運動モデル(状態方程式)が基礎とされ、各
種のセンサ値及び予め記憶されたタイヤ特性を車両運動
モデルに代入することによって基準状態量(例えば車体
横加速度)が推定される。そして、その基準状態量とセ
ンサ値に基づく検出状態量(例えば車体横加速度)との
誤差(残差)が演算され、その誤差を時系列順で整列さ
せて基準誤差時系列データが作成される。一方、各路面
状態に応じて、複数の想定誤差時系列データが用意され
ている。そして、基準誤差時系列データに対し、複数の
想定誤差時系列データがパターン比較され、どの想定誤
差時系列データが最も近いかによって、現在の路面状態
が判定されている。
[0003] Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-119131 discloses a device for detecting a slip condition on a road surface. In this device, a vehicle motion model (state equation) is used as a basis, and a reference state quantity (for example, a vehicle lateral acceleration) is estimated by substituting various sensor values and tire characteristics stored in advance into the vehicle motion model. . Then, an error (residual error) between the reference state amount and a detection state amount (for example, vehicle lateral acceleration) based on the sensor value is calculated, and the errors are arranged in chronological order to create reference error time-series data. . On the other hand, a plurality of assumed error time series data are prepared according to each road surface condition. Then, the plurality of assumed error time-series data is compared with the reference error time-series data by pattern, and the current road surface state is determined based on which estimated error time-series data is closest.

【0004】ちなみに、特開平9−311042号公報
には、上記従来技術と同様に、車両運動モデルを利用し
て車体横滑り角を推定する装置が開示されている。その
装置において、定常円旋回モデルから推定される横加速
度と検出された横加速度との比較から路面状態が判定さ
れ、その路面状態に基づいてタイヤ特性が決定されてい
る。そのタイヤ特性は車体横滑り角の推定に当たって利
用されるものである。その車体横滑り角を推定する際に
は、オブザーバーを利用したフィードバック制御方式が
利用されている。なお、そのような制御方式に関して
は、特開平3−122541号公報にも記載されてお
り、現代制御理論の1つである状態推定技術を利用して
車体横滑り角が検出されている。
Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-311042 discloses an apparatus for estimating a vehicle body side slip angle using a vehicle motion model, similarly to the above-mentioned prior art. In this device, a road surface condition is determined from a comparison between a lateral acceleration estimated from a steady circular turning model and a detected lateral acceleration, and tire characteristics are determined based on the road surface condition. The tire characteristics are used in estimating the vehicle body side slip angle. In estimating the vehicle body side slip angle, a feedback control method using an observer is used. Such a control method is also described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 3-122541, and the vehicle body slip angle is detected by using a state estimation technique which is one of modern control theories.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平8−119131号公報に記載された従来装置は、
車体がスピン状態に至る前の操舵初期の段階での滑り状
態を検出することを目的とし、また原理上、操舵開始時
点でしか路面状態の判定を行えない。このため、操舵途
中で路面状態が変化した場合に対応できず、その場合に
は路面判定を行えないという問題があった。すなわち、
この従来装置においては、車体が滑りはじめると、モデ
リング結果と実際のセンサ値との間に位相ずれが発生
し、基準誤差時系列データがいずれの想定誤差時系列と
も一致しないため、正確な路面判定を行えないことか
ら、路面状態の判定が操舵開始時点に制約されていた。
However, the conventional apparatus described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-119131 is
The purpose of the present invention is to detect a slip state at an early stage of steering before the vehicle body reaches a spin state, and in principle, the road surface state can be determined only at the start of steering. Therefore, it is not possible to cope with a case where the road surface condition changes during steering, and in that case, there is a problem that the road surface cannot be determined. That is,
In this conventional device, when the vehicle body starts to slip, a phase shift occurs between the modeling result and the actual sensor value, and the reference error time series data does not match any assumed error time series. Therefore, the determination of the road surface condition is restricted to the start of steering.

【0006】また、従来の各種装置においては、様々な
走行状態において、路面状態を的確に判定することはで
きなかった。例えば、従来においては、旋回時にしか路
面判定を行えないなどの問題があった。
Further, in various conventional devices, it has not been possible to accurately determine a road surface condition in various running conditions. For example, in the related art, there has been a problem that the road surface can be determined only when turning.

【0007】本発明は、上記従来の課題に鑑みなされた
ものであり、その目的は、路面状態の推定を的確に行う
ことにある。また、本発明の他の目的は、操舵途中にお
いて路面状態が変化してもその変化を検出できるように
することにある。
The present invention has been made in view of the above-mentioned conventional problems, and an object of the present invention is to accurately estimate a road surface condition. It is another object of the present invention to be able to detect a change in the road surface condition even during the steering operation.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の車両用走行状態判定装置は、車両の運動に
関する状態量を検出する検出手段と、複数の想定路面毎
に、非線形タイヤ特性を記憶する記憶手段と、前記状態
量と前記非線形タイヤ特性に基づいて、各想定路面毎に
車体横滑り角を推定する横滑り角推定手段と、前記各想
定路面毎の車体横滑り角をそれぞれ補正する手段であっ
て、現在の前記状態量と1推定時間前の前記状態量を利
用して推定された車体横滑り角とに基づいて、現在推定
された車体横滑り角を補正して出力するフィードバック
補正手段と、前記フィードバック補正手段で補正された
車体横滑り角に基づいて現在の路面状態を判定する判定
手段とを有することを特徴とする。
In order to achieve the above object, a vehicle running state determining apparatus according to the present invention comprises a detecting means for detecting a state quantity relating to the motion of a vehicle, and a non-linear tire for each of a plurality of assumed road surfaces. Storage means for storing characteristics; side slip angle estimating means for estimating a vehicle side slip angle for each assumed road surface based on the state quantity and the non-linear tire characteristics; and correcting a vehicle body side slip angle for each assumed road surface. Feedback correction means for correcting and outputting the currently estimated vehicle body slip angle based on the current state quantity and the vehicle body slip angle estimated using the state quantity one estimated time ago. And a determining means for determining a current road surface state based on the vehicle body slip angle corrected by the feedback correcting means.

【0009】上記構成において、タイヤ特性記憶手段に
は、予め各想定路面状態(例えば、積雪路(snow)と通
常路(dry))ごとにタイヤ特性が記憶される。それら
のタイヤ特性及び検出された状態量(例えば横加速度、
ヨーレート、車速、舵角)が車両運動モデルに与えられ
ると、その結果として、各想定路面状態ごとに車体横滑
り角が推定される。この車体横滑り角に対しては、現在
の状態量と1推定時間(1サンプリング時間ないし1制
御時間に相当)前の状態量に基づいて推定された車体横
滑り角とによって、フィードバック補正がなされる。す
なわち、サンプリング周期ごとに車体横滑り角が推定さ
れ同時に補正される。そして、各想定路面状態ごとの補
正後の車体横滑り角を例えば微分することにより、各想
定路面状態ごとの車体横滑り角速度が「推定角速度」と
して推定される。
In the above configuration, the tire characteristics are stored in advance in the tire characteristic storage means for each assumed road surface condition (for example, a snowy road (snow) and a normal road (dry)). Their tire characteristics and detected state quantities (eg, lateral acceleration,
When the yaw rate, the vehicle speed, and the steering angle) are given to the vehicle motion model, as a result, the vehicle body side slip angle is estimated for each assumed road surface state. Feedback correction is performed on the vehicle body side slip angle based on the current state quantity and the vehicle body side slip angle estimated based on the state quantity one estimated time (one sampling time or one control time) earlier. That is, the vehicle body sideslip angle is estimated and corrected at the same time for each sampling period. Then, for example, by differentiating the corrected vehicle slip angle for each assumed road surface state, the vehicle body slip angular velocity for each assumed road surface state is estimated as the “estimated angular velocity”.

【0010】一方、検出された状態量に基づいて演算に
より車体横滑り角速度が「演算角速度」として演算され
る。そこで、演算角速度に対して各想定路面状態ごとの
推定角速度が対比され、その対比結果として、現在の路
面状態が判定される。すなわち、各想定路面状態ごとの
タイヤ特性を利用して、複数の推定角速度を求めてお
き、いずれが実際の演算角速度に近いかによって、現在
の路面状態を判定するものである。
On the other hand, the vehicle body side slip angular velocity is calculated as "calculated angular velocity" by calculation based on the detected state quantity. Therefore, the estimated angular velocity for each assumed road surface state is compared with the calculated angular velocity, and as a result of the comparison, the current road surface state is determined. That is, a plurality of estimated angular velocities are obtained using tire characteristics for each assumed road surface state, and the current road surface state is determined based on which is closer to the actual calculated angular velocity.

【0011】本発明によれば、基本的に非線形特性をも
ったタイヤ特性が利用され、モデリングによる車体横滑
り角の推定に当たって、現在の状態量と1推定時間前の
車体横滑り角とによるフィードバック補正が行われるの
で、それにより上記位相ずれを回避でき、操舵途中にお
ける路面状態の変化に追従した判定を行える利点があ
る。ここで、そのフィードバック補正に関しては上記特
開平9−311042号公報に関連する技術が開示され
ているが、その補正方式としては、上記位相ずれの問題
を回避できる限りにおいて各種の方式を適用できる。
According to the present invention, basically, tire characteristics having non-linear characteristics are used. In estimating the vehicle body sideslip angle by modeling, feedback correction based on the current state quantity and the vehicle body sideslip angle one estimated time ago is performed. Since the phase shift is performed, there is an advantage that the above-described phase shift can be avoided, and the determination that follows the change in the road surface state during steering can be performed. Here, with respect to the feedback correction, a technique related to the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-311042 is disclosed, but various methods can be applied as the correction method as long as the problem of the phase shift can be avoided.

【0012】[0012]

【発明の実施の形態】以下、本発明の好適な実施形態を
図面に基づいて説明する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0013】図1には、本発明に係る路面状態判定装置
の好適な実施形態が示されており、図1はその全体構成
を示すブロック図である。
FIG. 1 shows a preferred embodiment of a road surface condition judging device according to the present invention, and FIG. 1 is a block diagram showing the whole structure.

【0014】この路面状態判定装置は、例えば自動車な
どの車両に搭載される装置であり、当該車両が走行して
いる路面の状態を自動的に刻々と判定するものである。
図1に示される各構成は、ソフトウエアあるいはハード
ウエアで実現される。もちろん、ソフトウエア及びハー
ドウエアを組み合わせたものとして、この路面状態判定
装置を構成してもよい。
This road surface condition determination device is a device mounted on a vehicle such as an automobile, for example, and automatically determines the state of the road surface on which the vehicle is traveling.
Each configuration shown in FIG. 1 is realized by software or hardware. Of course, this road surface condition determination device may be configured as a combination of software and hardware.

【0015】図1において、モデリング演算部10,1
2は、非線形車両モデルを基礎として、車体走行に関す
る状態量(この実施形態では「車体横滑り角」)を推定
する手段である。ここで、それぞれのモデリング演算部
10,12には、車両に搭載された各種のセンサからの
信号、具体的には、横加速度(横G)、ヨーレート、車
速、舵角といった状態量が入力されている。本明細書に
おいて、横加速度、ヨーレート、車速、舵角は、図面に
おいて、以下の記号によってそれぞれ表されている。な
お、それらの状態量は、後述する演算部18にも送られ
ている。
In FIG. 1, modeling operation units 10, 1
Reference numeral 2 denotes a unit for estimating a state quantity (in this embodiment, "the vehicle body side slip angle") based on the vehicle body traveling based on the nonlinear vehicle model. Here, signals from various sensors mounted on the vehicle, specifically, state quantities such as a lateral acceleration (lateral G), a yaw rate, a vehicle speed, and a steering angle are input to the respective modeling calculation units 10 and 12. ing. In the present specification, the lateral acceleration, the yaw rate, the vehicle speed, and the steering angle are represented by the following symbols in the drawings. In addition, those state quantities are also sent to the calculation unit 18 described later.

【0016】[0016]

【数1】 図2には、図1に示したモデリング演算部10,12の
具体的な構成例が示されている。ここで、snow用モ
デリング演算部10及びdry用モデリング演算部12
は、それぞれ同じ構成を有している。それらは図1に示
したように別体に構成されていてもよいが、勿論一体化
されていてもよい。
(Equation 1) FIG. 2 shows a specific configuration example of the modeling operation units 10 and 12 shown in FIG. Here, the modeling operation unit 10 for snow and the modeling operation unit 12 for dry
Have the same configuration. They may be configured separately as shown in FIG. 1, but may be of course integrated.

【0017】演算部60は、この例において、非線形車
両モデルとしての状態方程式を有し、その状態方程式に
上記の各種状態量及びタイヤ特性を与えることによっ
て、車両横滑り角を推定する手段である。演算部60が
有するメモリ60Aには、後に図3で示すようなタイヤ
非線形特性が予め格納されている。ここで、snow用
モデリング演算部10においては、メモリ60Aにsn
ow用タイヤ非線形特性が格納され、一方、dry用モ
デリング演算部12においては、メモリ60Aにdry
用タイヤ非線形特性が格納されている。
In this example, the arithmetic unit 60 has a state equation as a non-linear vehicle model, and is a means for estimating the vehicle side slip angle by giving the various state quantities and tire characteristics to the state equation. The memory 60 </ b> A of the arithmetic unit 60 stores in advance tire non-linear characteristics as shown in FIG. 3. Here, in the modeling operation unit 10 for snow, sn memory is stored in the memory 60A.
The ow tire non-linear characteristic is stored, while the dry modeling operation unit 12 stores the dry
The tire non-linear characteristics are stored.

【0018】なお、モデリング演算部10,12の各構
成を対比すると、利用するタイヤ特性のみが異なってい
る。それゆえ、実質的に両者を1つのモデリング演算部
として構成するのが望ましい。このことは、図1及び図
2に示される他の重複した構成についても同様に言える
ことである。
When the respective components of the modeling calculation sections 10 and 12 are compared, only the tire characteristics to be used are different. Therefore, it is desirable that both are substantially configured as one modeling operation unit. This is also true for the other overlapping configurations shown in FIGS.

【0019】図2において、演算部60を取り巻く各構
成(演算部62、演算部64、加算演算部66、微分演
算部68及び差分演算部70)は、上記のように推定さ
れた車体横滑り角を補正するフィードバック補正手段を
構成している。具体的に説明すると、演算部62は、現
在の状態量に基づいて車体横滑り角速度を演算してい
る。一方、1推定時間前の車体横滑り角(具体的には後
述する補正後の車体横滑り角)に基づいて、微分演算部
68で車体横滑り角速度が演算される。そして、差分演
算部70では、演算部62で演算された現在の車両横滑
り角速度と、微分演算部68で演算された1推定時間前
に相当する車両横滑り角速度と、の差分(残差)が演算
される。演算部64では、その差分に基づいて補正値
(推定補正値)が決定され、その補正値が加算演算部6
6において、演算部60から出力された車体横滑り角に
加算される。その補正後の車体横滑り角が外部へ出力さ
れるとともに、上記の微分演算部68に入力される。な
お、演算部64は、例えば補正値を決定する関数又はテ
ーブルなどで構成されてもよい。
In FIG. 2, the components surrounding the calculation unit 60 (calculation unit 62, calculation unit 64, addition calculation unit 66, differentiation calculation unit 68, and difference calculation unit 70) are the vehicle body slip angles estimated as described above. This constitutes a feedback correction means for correcting. More specifically, the calculation unit 62 calculates the vehicle body side slip angular velocity based on the current state quantity. On the other hand, based on the vehicle body sideslip angle one estimated time ago (specifically, the vehicle body sideslip angle after correction to be described later), the differential calculation unit 68 calculates the vehicle body sideslip angular velocity. The difference calculator 70 calculates a difference (residual difference) between the current vehicle sideslip angular velocity calculated by the calculator 62 and the vehicle sideslip angular velocity calculated by the differential calculator 68 and corresponding to one estimated time before. Is done. The calculation unit 64 determines a correction value (estimated correction value) based on the difference, and the correction value is added to the addition calculation unit 6.
In step 6, it is added to the vehicle body side slip angle output from the calculation unit 60. The corrected vehicle sideslip angle is output to the outside, and is also input to the differential operation unit 68 described above. The calculation unit 64 may be configured by, for example, a function or a table that determines a correction value.

【0020】上記のフィードバック補正によれば、現実
の路面状態が操舵途中で変化してもそれに追従した推定
演算を行うことができるので、従来例で説明した位相ず
れの問題を解消可能である。
According to the above feedback correction, even if the actual road surface condition changes during steering, the estimation calculation can be performed in accordance with the change, so that the problem of the phase shift described in the conventional example can be solved.

【0021】図1に戻って、snow用モデリング演算
部10で推定された車体横滑り角(推定値)が同図にお
いて以下のように表されている。
Returning to FIG. 1, the vehicle body side slip angle (estimated value) estimated by the snow modeling operation unit 10 is represented as follows in FIG.

【0022】[0022]

【数2】 微分演算部14では、その推定された車体横滑り角に対
して微分演算が実行され、これによって車体横滑り角速
度が求められている。図面においてその車体横滑り角速
度は次のように表されている。
(Equation 2) The differential operation unit 14 performs a differential operation on the estimated vehicle body side slip angle, thereby obtaining a vehicle body side slip angular velocity. In the drawings, the vehicle body side slip angular velocity is expressed as follows.

【0023】[0023]

【数3】 以上のように、snow用モデリング演算部10及び微
分演算部14によって、路面状態snowに対応した車
体横滑り角速度の推定値(推定角速度)が求められてい
る。
(Equation 3) As described above, the estimated value (estimated angular velocity) of the vehicle body side slip angular velocity corresponding to the road surface state snow is obtained by the snow modeling operation unit 10 and the differential operation unit 14.

【0024】一方、dry用モデリング演算部12で推
定された車体横滑り角(推定値)が同図において以下の
ように表されている。
On the other hand, the vehicle body side slip angle (estimated value) estimated by the dry modeling operation unit 12 is represented as follows in FIG.

【0025】[0025]

【数4】 この推定された車体横滑り角は微分演算部16に入力さ
れ、その車体横滑り角に対して微分演算が実行され、こ
れによって車体横滑り角速度が演算されている。その車
体横滑り角速度は図において以下のように表されてい
る。
(Equation 4) The estimated vehicle body sideslip angle is input to the differential operation unit 16, and a differential operation is performed on the vehicle body sideslip angle, whereby the vehicle body sideslip angular velocity is calculated. The vehicle body side slip angular velocity is represented as follows in the figure.

【0026】[0026]

【数5】 以上をまとめると、モデリング演算部10及び微分演算
部14によってsnowに対応した車体横滑り角速度が
演算され、一方、モデリング演算部12及び微分演算部
16によってdryに対応する車体横滑り角速度が演算
される。
(Equation 5) To summarize the above, the vehicle body skidding angular velocity corresponding to snow is calculated by the modeling calculation unit 10 and the differentiation calculation unit 14, and the vehicle body skid angular velocity corresponding to dry is calculated by the modeling calculation unit 12 and the differentiation calculation unit 16.

【0027】さて、演算部18では、センサから入力さ
れる横加速度、ヨーレート及び車速に基づいて、検出値
としての車体横滑り角速度が演算されている。ここで、
図においてその車体横滑り角速度は以下のように表され
ている。
The calculating unit 18 calculates the vehicle body side slip angular velocity as a detection value based on the lateral acceleration, the yaw rate, and the vehicle speed input from the sensors. here,
In the figure, the vehicle body side slip angular velocity is represented as follows.

【0028】[0028]

【数6】 そして、演算部18においては以下の計算式が実行され
ている。なお、この計算は、図2の演算部62で実行さ
れたものと同じである。
(Equation 6) Then, the following calculation formula is executed in the calculation unit 18. This calculation is the same as that performed by the calculation unit 62 in FIG.

【0029】[0029]

【数7】 したがって、演算部18の出力として車体横滑り角速度
が検出値として特定され、その一方において、上述した
ように各想定路面状態に対応した車体横滑り角速度が推
定値として演算されている。
(Equation 7) Therefore, the vehicle body sideslip angular velocity is specified as a detection value as an output of the calculation unit 18, and on the other hand, as described above, the vehicle body sideslip angular velocity corresponding to each assumed road surface state is calculated as an estimated value.

【0030】なお、図1の演算部18は、図2の演算部
62と実質的に同じ計算を実行するものであるため、そ
れらを一体的に構成することができる。また、図1の微
分演算部14,16も図2の微分演算部68と同じ演算
を実行するものであるため、それらを一体的に構成する
ことができる。
The operation section 18 in FIG. 1 executes substantially the same calculation as the operation section 62 in FIG. 2, and therefore, can be integrally formed. Further, since the differential operation units 14 and 16 in FIG. 1 execute the same operation as the differential operation unit 68 in FIG. 2, they can be integrally configured.

【0031】ノイズ除去部20は、上述した検出器及び
2つの推定値に対してフィルタリングを実行する手段で
あり、それぞれの値に対応した3つのフィルタ22,2
4,26で構成されている。これらのフィルタ22,2
4,26は、バンク路、カント路などの路面外乱やセン
サノイズなどのエラー要因を除去・軽減するために設け
られているものであり、それぞれのフィルタは0.5H
zのハイパスフィルタ及び3Hzのローパスフィルタと
しての機能を併せ持っている。即ちバンドパスフィルタ
として機能している。もちろん、フィルタの特性は用途
に応じて適宜設定可能である。なお、必ずしもフィルタ
22,24,26の3つを設けなくてもいずれかを兼用
してもよい。
The noise removing section 20 is a means for executing filtering on the above-described detector and the two estimated values, and includes three filters 22 and 2 corresponding to the respective values.
4, 26. These filters 22, 2
Reference numerals 4 and 26 are provided to eliminate or reduce error factors such as road surface disturbance such as a bank road and a cant road, and sensor noise.
It has both functions as a high-pass filter of z and a low-pass filter of 3 Hz. That is, it functions as a bandpass filter. Of course, the characteristics of the filter can be appropriately set according to the application. The three filters 22, 24, 26 need not always be provided, and any one of them may be used.

【0032】ノイズ除去部20においてフィルタリング
がなされた2つの推定値及び検出値は、誤差演算部28
に入力されている。その一方、本実施形態では、それら
の値のうちで特にsnowの想定路面状態に対応した車
体横滑り角速度が更新判定部30に送られている。ここ
で、フィルタ22から出力される車体横滑り角速度が図
において以下のように表されている。
The two estimated values and the detected values, which have been subjected to the filtering in the noise removing unit 20, are used in an error calculating unit 28.
Has been entered. On the other hand, in the present embodiment, among these values, the vehicle body side slip angular velocity particularly corresponding to the assumed road surface state of snow is sent to the update determination unit 30. Here, the vehicle body side slip angular velocity output from the filter 22 is represented as follows in the figure.

【0033】[0033]

【数8】 更新判定部30においては、後に詳述する路面状態の判
定を各サンプリング周期ごとに実行する際において、前
の判定結果を更新するか否かを判断するための手段であ
る。本実施形態では、特にsnowの想定路面状態に対
応した車体横滑り角速度を基準として、その判定が実行
されており、具体的には、以下の判定式を満たすか否か
が演算されている。
(Equation 8) The update determination unit 30 is a unit for determining whether or not to update the previous determination result when performing the determination of the road surface state described later in detail for each sampling cycle. In the present embodiment, the determination is executed with reference to the vehicle body side slip angular velocity particularly corresponding to the assumed road condition of snow, and specifically, it is calculated whether or not the following determination formula is satisfied.

【0034】[0034]

【数9】 更新判定部30から出力される更新判定結果信号100
は、上記の(2)式の条件を満たしたか否かの情報を持
っており、その情報は後に詳述する路面状態判定部48
において利用される。
(Equation 9) Update determination result signal 100 output from update determination unit 30
Has information on whether or not the condition of the above equation (2) has been satisfied, and the information is based on a road surface state determination unit 48 described later in detail.
Used in

【0035】さて、ノイズ除去部20の後段に設けられ
た誤差演算部28は、具体的には2つの偏差演算器3
2,34で構成されている。それぞれの偏差演算器3
2,34では、検出値に対する推定値の誤差が逐次演算
されており、具体的には、偏差演算器32ではsnow
に対応した誤差が演算され、偏差演算器34ではdry
に対応した誤差が演算されている。なお、モデリング演
算部10,12及び演算部18に、ある時刻の状態量が
並列的に入力され、これにより推定値及び検出値が演算
された場合には、その同じ時刻の状態量に係る推定値及
び検出値が同時に誤差演算部28に入力されるよう、タ
イミングの制御が行われている。
The error calculator 28 provided at the subsequent stage of the noise eliminator 20 has two error calculators 3.
2, 34. Each deviation calculator 3
2 and 34, the error of the estimated value with respect to the detected value is sequentially calculated.
Is calculated, and the deviation calculator 34 calculates dry
Are calculated. In addition, when the state quantities at a certain time are input in parallel to the modeling operation units 10 and 12 and the operation unit 18, whereby the estimated value and the detected value are calculated, the estimation related to the state amount at the same time is performed. The timing is controlled so that the value and the detected value are input to the error calculating unit 28 at the same time.

【0036】上記の誤差は、モデリングによって推定さ
れた推定値の確からしさを示すものであり、換言すれ
ば、各モデリングで利用された前提条件(想定路面状
態)の適合度合いを表すものといえる。さらに言えば、
いずれのタイヤ特性が現状に合っているかを確認するこ
とによって、結果として現在の路面状態を判定すること
が可能となる。
The above-mentioned error indicates the likelihood of the estimated value estimated by modeling. In other words, the error indicates the degree of conformity of the preconditions (assumed road surface conditions) used in each modeling. Furthermore,
By confirming which tire characteristic matches the current situation, it is possible to determine the current road surface condition as a result.

【0037】誤差演算部28の後段には、演算部36及
び38が設けられている。各演算部36及び38は、そ
れぞれ、累積演算部40,44とフィルタ42,46と
で構成されるものである。ここで、累積演算部40,4
4は偏差演算器32,34からそれぞれ出力された誤差
の二乗を計算し、それを所定個数にわたって累積するこ
とにより累積値を演算する手段である。ここで、その所
定個数は例えば10個である。すなわち、サンプリング
の周期ごとに10個の誤差を累積する演算が実行され、
その累積値がそれぞれフィルタ42,46に入力され
る。
The operation units 36 and 38 are provided downstream of the error operation unit 28. Each of the operation units 36 and 38 is configured by accumulation operation units 40 and 44 and filters 42 and 46, respectively. Here, the accumulators 40 and 4
Numeral 4 is means for calculating the square of the error output from each of the deviation calculators 32 and 34 and calculating the accumulated value by accumulating the squared error over a predetermined number. Here, the predetermined number is, for example, ten. That is, an operation for accumulating 10 errors is performed for each sampling cycle,
The accumulated value is input to filters 42 and 46, respectively.

【0038】フィルタ42,46は本実施形態において
0.5Hzのローパスフィルタで構成されており、それ
らのフィルタによって累積値が平滑化される。
In the present embodiment, the filters 42 and 46 are constituted by low-pass filters of 0.5 Hz, and the accumulated values are smoothed by these filters.

【0039】このような演算部36,38の作用によ
り、複数の誤差を基準として統計的あるいは平均化され
た性質を持った誤差量が求められ、その誤差量が路面状
態の判定に利用されることになる。ちなみに、上述した
二乗演算に代えて絶対値演算を行ってもよい。また累積
する個数は判定精度や応答性の観点から適宜に設定可能
である。累積演算部40,44は、所定個数の誤差情報
を記憶するメモリを有しており、そのメモリ容量は、格
納する情報の個数に応じて適宜設定される。
By the operation of the arithmetic units 36 and 38, an error amount having a statistical or averaged property is obtained based on a plurality of errors, and the error amount is used for determining the road surface condition. Will be. Incidentally, an absolute value operation may be performed instead of the square operation described above. In addition, the number to be accumulated can be appropriately set from the viewpoint of determination accuracy and responsiveness. Each of the accumulating sections 40 and 44 has a memory for storing a predetermined number of pieces of error information, and the memory capacity is appropriately set according to the number of pieces of information to be stored.

【0040】図1において、演算部36から出力される
誤差量は以下のように表されている。
In FIG. 1, the error amount output from the operation unit 36 is expressed as follows.

【0041】[0041]

【数10】 また、演算部38から出力される誤差量は以下のように
表されている。
(Equation 10) The error amount output from the arithmetic unit 38 is expressed as follows.

【0042】[0042]

【数11】 路面状態判定部48は、本実施形態において、評価値演
算部50と路面状態決定部52とで構成されている。評
価値演算部50は路面状態の決定にあたっての評価値K
を演算する手段であり、本実施形態においては以下の計
算が実行されている。
[Equation 11] In the present embodiment, the road surface state determination unit 48 includes an evaluation value calculation unit 50 and a road surface state determination unit 52. The evaluation value calculator 50 evaluates the evaluation value K for determining the road surface condition.
Is calculated. In the present embodiment, the following calculation is performed.

【0043】[0043]

【数12】 後述のように、特に現在の路面状態が高μ路である場合
において、snowに対応した誤差量がdryに対応し
た誤差量に比べて著しく大きく、したがって、そのよう
な誤差量の大きさを互いに対比することによって、現在
の路面状態の決定を正確に行うことが可能である。この
ため、上述したように2つの誤差量の比を(3)式によ
って演算している。
(Equation 12) As will be described later, especially when the current road surface state is a high μ road, the error amount corresponding to snow is significantly larger than the error amount corresponding to dry, and therefore, the magnitudes of such error amounts are mutually different. By making the comparison, it is possible to accurately determine the current road surface condition. For this reason, as described above, the ratio of the two error amounts is calculated by equation (3).

【0044】路面状態決定部52は、比較器52Aとメ
モリ52Bとを有する。比較器52Aは、評価器Kと一
定のしきい値Cとを比較する手段であり、メモリ52B
は前回の判定結果を格納するメモリである。比較器52
Aにおいて、評価値Kがしきい値Cよりも小さいと判断
された場合、路面状態決定部52は低μ路と判定してお
り、その一方、評価値Kがしきい値C以上である場合に
は高μ路と判定している。
The road surface condition determining section 52 has a comparator 52A and a memory 52B. The comparator 52A is a means for comparing the evaluator K with a fixed threshold C, and the memory 52B
Is a memory for storing the result of the previous determination. Comparator 52
In A, when it is determined that the evaluation value K is smaller than the threshold value C, the road surface state determination unit 52 determines that the road is a low μ road, and when the evaluation value K is equal to or more than the threshold value C, Is determined to be a high μ road.

【0045】ただし、本実施形態では、更新判定結果信
号100が更新の実行を示す場合にのみ路面状態の判定
結果が更新されており、それ以外の場合においては前回
の判定結果がそのまま維持されている。これは、車両の
挙動が小さいような状態においては現在の路面状態を誤
判定してしまう可能性が高いことに基づく。
However, in this embodiment, the determination result of the road surface condition is updated only when the update determination result signal 100 indicates that the update is to be performed, and in other cases, the previous determination result is maintained as it is. I have. This is based on the possibility that the current road surface state is erroneously determined in a state where the behavior of the vehicle is small.

【0046】図1に示す構成例では、しきい値として1
つが示されていたが、もちろん複数のしきい値を利用し
て、現在の路面状態の判定を行ってもよい。また、上述
した実施形態では評価値Kが利用されていたが、判断基
準として各想定路面状態に対応した誤差を利用するもの
であれば、各種の判定手法を利用することが可能であ
る。ただし、上記のように車両の挙動が小さいような状
態では誤判定の可能性が高まるため、そのような場合に
は前回の判定結果を維持するように構成するのが望まし
い。
In the configuration example shown in FIG.
Although one is shown, the current road surface state may be determined using a plurality of threshold values. In the above-described embodiment, the evaluation value K is used. However, as long as an error corresponding to each assumed road surface state is used as a criterion, various determination methods can be used. However, in the state where the behavior of the vehicle is small as described above, the possibility of an erroneous determination increases, and in such a case, it is desirable to maintain the previous determination result.

【0047】図3には、モデリング演算部10及び12
に保持される非線形タイヤ特性の一例が示されている。
図3に示すグラフにおいて横軸はタイヤの横滑り角であ
り、縦軸はコーナリングフォースである。図に示される
ように、dryに比べてsnowの特性は横滑り角の小
さい領域から飽和している。このような特性の違いによ
り、実際の路面状態がdryの場合において、上述のよ
うにsnowの推定値とdryの推定値に顕著な相違が
生じる。その現象を利用して路面状態の判定を行うこと
が可能である。その現象を以下に具体的に示す。
FIG. 3 shows modeling operation units 10 and 12
3 shows an example of the non-linear tire characteristics held in the example.
In the graph shown in FIG. 3, the horizontal axis is the side slip angle of the tire, and the vertical axis is the cornering force. As shown in the drawing, the characteristics of the snow are more saturated than those of the dry from the region where the side slip angle is small. Due to such a difference in characteristics, when the actual road surface state is dry, a remarkable difference occurs between the estimated value of snow and the estimated value of dry as described above. It is possible to determine the road surface state by using the phenomenon. The phenomenon is specifically described below.

【0048】図4及び図5には、各種の状態量と車体横
滑り角速度との関係が示されている。図4は路面状態が
高μ路である場合を示すものであり、図5は路面状態が
低μ路である場合を示すものである。各図において
(A)は操舵角の変化を示しており、(B)はヨーレー
ト、横加速度、車速の変化を示している。また、(C)
は車体横滑り角を示している。(D)は検出値(センサ
値)と各推定値(dry用推定系の滑り角速度、sno
w用推定系の滑り角速度)との関係を示している。
FIGS. 4 and 5 show the relationship between various state quantities and the vehicle body side slip angular velocity. FIG. 4 shows a case where the road surface state is a high μ road, and FIG. 5 shows a case where the road surface state is a low μ road. In each figure, (A) shows a change in the steering angle, and (B) shows a change in the yaw rate, the lateral acceleration, and the vehicle speed. Also, (C)
Indicates a vehicle side slip angle. (D) is the detected value (sensor value) and each estimated value (slip angular velocity of the estimation system for dry, sno
(slip angular velocity of the estimation system for w).

【0049】図4及び図5の対比から明らかなように、
高μ路の場合には、センサ値とsnowの推定値との間
の誤差が顕著となる。換言すれば、低μ路においては、
いずれの推定値も検出値とあまり変わらず、dry及び
snowいずれの誤差もあまり違わないが、高μ路にお
いてはそれらの誤差間に大きな相違が認められる。本発
明は、そのような現象を活用して、結果として現在の路
面状態の判定を行うものである。
As is clear from the comparison between FIGS. 4 and 5,
In the case of a high μ road, an error between the sensor value and the estimated value of snow becomes significant. In other words, on a low μ road,
Neither estimated value is much different from the detected value, and both dry and snow errors are not much different, but on a high μ road, a large difference is found between these errors. The present invention utilizes such a phenomenon to determine the current road surface state as a result.

【0050】図6〜図9には、路面判定結果が示されて
いる。ここで、図6及び図7は路面状態が高μ路の場合
においてレーンチェンジを行った場合の路面状態の判定
結果を示しており、図8及び図9は低μ路においてスラ
ロームを行った場合における路面状態の判定結果を示し
ている。なお、図6及び図7はそれぞれケース1の事例
及びケース2の事例を示しており、図8及び図9もそれ
ぞれケース1及びケース2の事例を示している。
FIGS. 6 to 9 show the results of the road surface determination. Here, FIGS. 6 and 7 show the determination results of the road surface state when the lane change is performed when the road surface state is the high μ road, and FIGS. 8 and 9 show the case where the slalom is performed on the low μ road. 3 shows the determination result of the road surface condition in FIG. 6 and 7 show the cases of Case 1 and Case 2, respectively, and FIGS. 8 and 9 also show the cases of Case 1 and Case 2, respectively.

【0051】ちなみに、各図において(A)は操舵角の
変化を示しており、(B)はヨーレート、横加速度、車
速の変化を示しており、(C)は評価値の変化を示して
おり、(D)は判定結果を示している。
In each of the figures, (A) shows a change in the steering angle, (B) shows a change in the yaw rate, the lateral acceleration and the vehicle speed, and (C) shows a change in the evaluation value. , (D) show the determination results.

【0052】図6及び図7において、各図の(A)に示
すように操舵角が変化した場合(レーンチェンジ)、そ
れに伴ってヨーレート、横加速度及び車速が大きく変化
し、それらを前提として上記の図1に示した構成によっ
て評価値が(C)のように求められる。そして、その評
価値を利用して(D)に示すように路面状態の判定がな
されることになる。図6及び図7に示すケース1及びケ
ース2においては、いずれも高μ路と判定されている。
In FIGS. 6 and 7, when the steering angle changes (lane change) as shown in FIG. 6A (lane change), the yaw rate, the lateral acceleration and the vehicle speed change greatly with the change of the steering angle. The evaluation value is obtained as shown in FIG. 1C by the configuration shown in FIG. Then, the road surface state is determined using the evaluation value as shown in (D). In case 1 and case 2 shown in FIGS. 6 and 7, both are determined to be high μ roads.

【0053】一方、図8及び図9に示すように、低μ路
においてスラロームを行った場合、操舵角が(A)のよ
うに変化し、これとともに各種の状態量が変化する。こ
の場合に評価値が(C)のように変動する。この時、
(D)に示すように当初高μ路と判定されるが、低μ路
しきい値を下回った時点で低μ路と判定される。
On the other hand, as shown in FIGS. 8 and 9, when slalom is performed on a low μ road, the steering angle changes as shown in FIG. In this case, the evaluation value fluctuates as shown in FIG. At this time,
As shown in (D), the road is initially determined to be a high μ road, but is determined to be a low μ road when the value falls below a low μ road threshold.

【0054】以上のように、本実施形態によれば、路面
状態の変化に追従して的確に現在の路面状態を判定でき
るという利点がある。したがって、その路面状態の判定
結果を有効利用して、車両走行の安全性を高めるための
各種の制御を実現できるという利点がある。
As described above, according to the present embodiment, there is an advantage that the current road surface condition can be accurately determined by following a change in the road surface condition. Therefore, there is an advantage that various controls for improving the safety of vehicle traveling can be realized by effectively utilizing the determination result of the road surface state.

【0055】なお、図8及び図9に示した例では、
(C)に示すようにしきい値として低μ路判定用のしき
い値と高μ路判定用のしきい値とが設定されている。も
ちろん、このように2つのしきい値を利用することな
く、上記のような1つのしきい値及び更新判定を利用し
て路面状態を決定してもよい。さらに3以上のしきい値
を利用してよりきめ細やかに路面状態の判定を行うよう
にしてもよい。その場合には、望ましくは、判定対象と
なる想定路面状態に対応した個数のタイヤ特性を用意す
る必要がある。なお、しきい値と評価値との間の差分に
基づいて各路面状態の適合性を表すようにしてもよい。
In the examples shown in FIGS. 8 and 9,
As shown in (C), a threshold for determining a low μ road and a threshold for determining a high μ road are set as thresholds. Of course, the road surface state may be determined by using one threshold value and update determination as described above without using two threshold values. Further, the road surface condition may be more finely determined using three or more threshold values. In that case, it is desirable to prepare a number of tire characteristics corresponding to the assumed road condition to be determined. Note that the suitability of each road surface condition may be represented based on the difference between the threshold value and the evaluation value.

【0056】[0056]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
現在の路面状態の推定を的確に行うことができ、また操
舵途中において路面状態が変化してもその変化を的確に
検出することができる。
As described above, according to the present invention,
The current road surface state can be accurately estimated, and even if the road surface state changes during steering, the change can be accurately detected.

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

【図1】 本発明に係る路面状態判定装置の実施形態を
示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of a road surface condition determination device according to the present invention.

【図2】 モデリング演算部の具体的な構成例を示すブ
ロック図である。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a specific configuration example of a modeling operation unit.

【図3】 タイヤ特性を示す特性図である。FIG. 3 is a characteristic diagram showing tire characteristics.

【図4】 高μ路における各種の状態量と車体横滑り角
速度との関係を示す図である。
FIG. 4 is a diagram illustrating a relationship between various state quantities and a vehicle body slip angular velocity on a high μ road.

【図5】 低μ路における各種の状態量と車体横滑り角
速度との関係を示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing a relationship between various state quantities and a vehicle body side slip angular velocity on a low μ road.

【図6】 高μ路においてレーンチェンジを行った場合
(ケース1)の判定結果を示す図である。
FIG. 6 is a diagram illustrating a determination result when a lane change is performed on a high μ road (case 1).

【図7】 高μ路においてレーンチェンジを行った場合
(ケース2)の判定結果を示す図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating a determination result when a lane change is performed on a high μ road (case 2).

【図8】 低μ路においてスラロームを行った場合(ケ
ース1)の判定結果を示す図である。
FIG. 8 is a diagram showing a determination result when slalom is performed on a low μ road (case 1).

【図9】 低μ路においてスラロームを行った場合(ケ
ース2)の判定結果を示す図である。
FIG. 9 is a diagram illustrating a determination result when slalom is performed on a low μ road (case 2).

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10,12 モデリング演算部、14,16 微分演算
部、18 演算部、20 ノイズ除去部、28 誤差演
算部、30 更新判定部、36,38 演算部、48
路面状態判定部、50 評価値演算部、52 路面状態
決定部。
10, 12 modeling operation unit, 14, 16 differentiation operation unit, 18 operation unit, 20 noise removal unit, 28 error operation unit, 30 update determination unit, 36, 38 operation unit, 48
Road surface condition determination unit, 50 evaluation value calculation unit, 52 road surface condition determination unit.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 十津 憲司 愛知県刈谷市朝日町2丁目1番地 アイ シン精機株式会社内 (72)発明者 伊藤 孝之 愛知県刈谷市朝日町2丁目1番地 アイ シン精機株式会社内 (56)参考文献 特開 平9−142280(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) B62D 6/00 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing from the front page (72) Inventor Kenji Totsu 2-1-1 Asahi-cho, Kariya-shi, Aichi Aisin Seiki Co., Ltd. (72) Inventor Takayuki Ito 2-1-1 Asahi-cho, Kariya-shi, Aichi Aisin (56) References JP-A-9-142280 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) B62D 6/00

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 車両用走行状態判定装置であって、 車両の運動に関する状態量を検出する検出手段と、 複数の想定路面毎に、非線形タイヤ特性を記憶する記憶
手段と、 前記状態量と前記非線形タイヤ特性に基づいて、各想定
路面毎に車体横滑り角を推定する横滑り角推定手段と、 前記各想定路面毎の車体横滑り角をそれぞれ補正する手
段であって、現在の前記状態量と1推定時間前の前記状
態量を利用して推定された車体横滑り角とに基づいて、
現在推定された車体横滑り角を補正して出力するフィー
ドバック補正手段と、 前記フィードバック補正手段で補正された車体横滑り角
に基づいて現在の路面状態を判定する判定手段と、 を有することを特徴とする車両用走行状態判定装置。
An apparatus for determining a running state of a vehicle, comprising: detecting means for detecting a state quantity relating to a motion of a vehicle; storage means for storing a non-linear tire characteristic for each of a plurality of assumed road surfaces; Means for estimating the vehicle body slip angle for each assumed road surface based on the non-linear tire characteristics, and means for correcting the vehicle body skid angle for each of the assumed road surfaces. Based on the vehicle body slip angle estimated using the state quantity before time,
Feedback correcting means for correcting and outputting the currently estimated vehicle body slip angle; and determining means for determining a current road surface state based on the vehicle body slip angle corrected by the feedback correcting means. A traveling state determination device for a vehicle.
【請求項2】 請求項1記載の装置において、 前記非線形タイヤ特性は、非飽和特性であることを特徴
とする車両用走行状態判定装置。
2. The apparatus according to claim 1, wherein said non-linear tire characteristic is a non-saturation characteristic.
【請求項3】 請求項2記載の装置において、 前記判定手段は、 前記フィードバック補正手段により補正された各想定路
面毎の車体横滑り角に基づいて、各想定路面毎に車体横
滑り角速度を推定角速度として演算する推定角速度演算
手段と、 前記状態量に基づいて車体横滑り角速度を検出角速度と
して演算する検出角速度演算手段と、 前記検出角速度と前記推定角速度とを比較することによ
り、現在の路面状態を判定する路面状態判定手段と、 を有することを特徴とする車両用走行状態判定装置。
3. The apparatus according to claim 2, wherein the determining unit sets the vehicle body slip angular velocity as an estimated angular velocity for each assumed road surface based on the vehicle body slip angle for each assumed road surface corrected by the feedback correction unit. An estimated angular velocity calculating means for calculating; a detected angular velocity calculating means for calculating a vehicle body slip angular velocity as a detected angular velocity based on the state quantity; and a current road surface state is determined by comparing the detected angular velocity with the estimated angular velocity. A traveling state determination device for a vehicle, comprising: a road surface state determination unit.
【請求項4】 請求項3記載の装置において、 前記路面状態判定手段は、少なくとも高μ路と低μ路を
判定することを特徴とする車両用走行状態判定装置。
4. The vehicle running state determination device according to claim 3, wherein the road surface state determination means determines at least a high μ road and a low μ road.
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