JP4127062B2 - 横加速度センサのドリフト量推定装置、横加速度センサの出力補正装置及び路面摩擦状態推定装置 - Google Patents
横加速度センサのドリフト量推定装置、横加速度センサの出力補正装置及び路面摩擦状態推定装置 Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、横加速度センサのドリフト量推定装置、横加速度センサの出力補正装置及び路面摩擦状態推定装置に係り、特に左右輪の車輪速差を用いることなく横加速度センサのドリフト量を推定する横加速度センサのドリフト量推定装置、ドリフト量に応じて横加速度を補正する横加速度センサの出力補正装置、及び補正された横加速度を用いて路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、横加速度センサのドリフト量を推定し、ドリフト量に基づいて横加速度センサの出力を補正する技術が開示されている（例えば、特許文献１及び２参照。）。特許文献１及び２に記載された技術は、横加速度センサ信号と左右輪の車輪速差に基づいて、横加速度センサのドリフト量を検出している。
【０００３】
具体的には、特許文献１に記載された技術は、加減速時、車両スピン時、高横加速度時、停止時のいずれにも該当しない時に、車輪速差から演算される横加速度値とセンサ値とを比較して、横加速度センサのドリフト量を推定するものである。
【０００４】
また、特許文献２に記載された技術は、前後加速度、横加速度、各車輪の回転速度を検出し、これらの検出結果を用いて定常走行（直進かつ定速かつ平坦路走行）であるかを判定し、定常走行の加速度の出力をドリフト量として検出している。
【０００５】
【特許文献１】
特開平９−５３５２号公報（図４）
【特許文献２】
特開平１１−２８１６７２号公報（図１０、図１８）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献１及び特許文献２に記載された技術は、車輪速の左右差がゼロになる走行状態のときに横加速度信号がゼロになる直進状態であることを利用したものである。
【０００７】
しかし、車輪速の左右差は、タイヤ空気圧の影響を受けて変化しやすい性質がある。このため、例えば左右のいずれかのタイヤが前後輪共にパンクした場合などでは、直進走行時においても車輪速に左右差が生じてしまい、ドリフト量を誤って推定してしまう問題があった。
【０００８】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、タイヤ空気圧の影響を受けることなく、精度よく横加速度センサのドリフト量を検出する横加速度センサのドリフト量推定装置、推定されたドリフト量を用いて横加速度センサの出力を補正する横加速度センサの出力補正装置、及び補正された横加速度を用いて路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、請求項１に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサと、横加速度を検出する横加速度センサと、前記操舵トルクセンサにより検出された操舵トルクを用いてセルフアライニングトルクを推定するセルフアライニングトルク推定手段と、前記横加速度センサにより検出された横加速度に基づいて、セルフアライニングトルクモデル値を演算するセルフアライニングトルクモデル値演算手段と、前記セルフアライニングトルク推定手段により推定されたセルフアライニングトルクの時系列データと、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段により演算されたセルフアライニングトルクモデル値の時系列データと、の関係を示す直線の切片に基づいて、前記横加速度センサのドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、を備えている。
【００１０】
操舵トルクセンサは、操舵軸に作用する操舵トルクを検出する。横加速度検出手段は、車体の横方向加速度である横加速度を検出する。
【００１１】
ここで、ドライバが操舵を行うと、操舵トルクが発生すると共に、車体に横加速度が生じる。つまり、操舵トルクと横加速度とは密接な関係があるので、横加速度にドリフト量が含まれると、そのドリフト量に応じて操舵トルクと横加速度との関係に変化が生じる。
【００１２】
ドリフト量推定手段は、操舵トルクセンサにより検出された操舵トルクと、横加速度センサにより検出された横加速度とに基づいて、横加速度センサのドリフト量を推定できる。
【００１３】
したがって、請求項１に記載の発明によれば、左右輪の車輪速差を用いることなく、操舵トルクと横加速度とに基づいて横加速度センサのドリフト量を推定することにより、タイヤ空気圧の変化が生じた場合でも横加速度センサのドリフト量を精度よく推定することができる。
【００１４】
請求項２に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項１に記載の発明であって、前記操舵トルクセンサにより検出された操舵トルクを用いてセルフアライニングトルクを推定するセルフアライニングトルク推定手段を更に備え、前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルク推定手段により推定されたセルフアライニングトルクと、前記横加速度センサにより検出された横加速度とに基づいて、前記横加速度センサのドリフト量を推定する。
【００１５】
セルフアライニングトルク推定手段は、操舵トルクを用いてセルフアライニングトルクを推定する。セルフアライニングトルクは、タイヤ中心点回りに発生するモーメントであり、操舵したハンドルを元に戻す方向に作用する。一方、車体に横加速度が生じると、タイヤが横滑りをして、タイヤ中心点回りにセルフアライニングトルクが発生する。つまり、セルフアライニングトルクと横加速度とは密接な関係があるので、横加速度にドリフト量が含まれると、そのドリフト量に応じてセルフアライニングトルクと横加速度との関係に変化が生じる。
【００１６】
したがって、請求項２に記載の発明によれば、左右輪の車輪速差を用いることなく、セルフアライニングトルクと横加速度とに基づいて横加速度センサのドリフト量を推定することにより、タイヤ空気圧の変化が生じた場合でも横加速度センサのドリフト量を精度よく推定することができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項１に記載の発明であって、前記操舵トルクセンサにより検出された操舵トルクを用いてセルフアライニングトルクを検出するセルフアライニングトルク検出手段を更に備え、前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルク検出手段により検出されたセルフアライニングトルクと、前記横加速度センサにより検出された横加速度とに基づいて、前記横加速度センサのドリフト量を推定する。
【００１８】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載のセルフアライニングトルク推定手段の代わりに、セルフアライニングトルクを直接検出するセルフアライニングトルク検出手段を備えている。
【００１９】
したがって、請求項３に記載の発明によれば、左右輪の車輪速差を用いることなく、実際の検出値であるセルフアライニングトルクと横加速度とに基づいて横加速度センサのドリフト量を推定することにより、タイヤ空気圧の変化が生じた場合でも、さらに高精度に横加速度センサのドリフト量を推定することができる。
【００２０】
請求項４に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、前記横加速度センサにより検出された横加速度に基づいてセルフアライニングトルクモデル値を演算するセルフアライニングトルクモデル値演算手段を更に備え、前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルクと、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段により演算されたセルフアライニングトルクモデル値とに基づいて、前記横加速度センサのドリフト量を推定する。
【００２１】
セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、横加速度検出手段により検出された横加速度を用いて、設計の基準となるノミナル接地長の状態において高グリップ状態を仮定したモデル、すなわちスリップ角０で線形化された線形モデルのセルフアライニングトルクモデル値を演算する。
【００２２】
ここで、操舵状態に応じて横加速度は変化するので、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値とは比例関係になる。しかし、横加速度にドリフト量が含まれていた場合は、ドリフト量に応じてセルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係にオフセットが生じてしまう。このオフセットは、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係を表す直線の切片に対応する。
【００２３】
ドリフト量推定手段は、このようなセルフアライニングトルク、セルフアライニングトルクモデル値及びドリフト量の関係を用いて、横加速度センサのドリフト量を推定する。
【００２４】
したがって、請求項１に記載の発明によれば、セルフアライニングトルクの時系列データとセルフアライニングトルクモデル値の時系列データとの関係を表す直線の切片に基づいて、タイヤ空気圧の変化の影響を受けることなく、ドリフト量を高精度に推定することができる。
【００２５】
請求項２に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項１に記載の発明において、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、車輪速度を検出する車輪速度検出手段と、操舵角を検出する操舵角検出手段と、前記車輪速度検出手段により検出された車輪速度と、前記操舵角検出手段により検出された操舵角とに基づいて、スリップ角を推定するスリップ角推定手段と、前記スリップ角推定手段により推定されたスリップ角にハイパスフィルタ処理を施すハイパスフィルタと、前記横加速度センサにより検出された横加速度に基づいて横力を演算する横力演算手段と、前記横力演算手段により演算された横力をスリップ角に換算するスリップ角換算手段と、前記スリップ角換算手段により換算されたスリップ角にローパスフィルタ処理を施すローパスフィルタと、前記ハイパスフィルタによりハイパスフィルタ処理されたスリップ角と、前記ローパスフィルタによりフィルタ処理されたスリップ角とを加算する加算手段と、前記加算手段により加算されたスリップ角に基づいて、前記セルフアライニングトルクモデル値を演算する演算手段と、を備えている。
【００２６】
スリップ角推定手段は、車輪速度と操舵角とに基づいて車輪のスリップ角を推定する。ハイパスフィルタは、スリップ角推定手段により推定されたスリップ角にハイパスフィルタ処理を施すことで、バンク路走行時にスリップ角に含まれるドリフト誤差を除去し、セルフアライニングトルクに対して位相遅れのない高周波成分を抽出する。
【００２７】
横力演算手段は、前記タイヤに生じた横力を演算する。ここで、横力とタイヤのスリップ角の間には、略線形の関係が存在する。そこで、スリップ角換算手段は、このような関係を考慮して、横力からスリップ角を換算する。ローパスフィルタは、換算されたスリップ角にローパスフィルタ処理を施すことで、高周波領域に含まれる外乱ノイズ等の変動成分を除去し、バンク路走行時で正確な低周波成分を抽出する。
【００２８】
加算手段は、ハイパスフィルタ処理済みのスリップ角と、ローパスフィルタ処理済みのスリップ角とを加算することで、外乱ノイズやドリフト誤差がなく、セルフアライニングトルクに対して位相遅れのないスリップ角を演算する。そして、演算手段は、加算手段により加算されたスリップ角に基づいて、セルフアライニングトルクモデル値を演算する。
【００２９】
したがって、請求項２に記載の発明によれば、直線水平路やバンク路を走行する場合であっても、外乱ノイズやドリフト誤差がなく、セルフアライニングトルクに対して位相遅れのないセルフアライニングトルクモデル値を演算し、これにより高精度に横加速度センサのドリフト量を推定することができる。
【００３０】
請求項６に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項４または５に記載の発明において、前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルクと前記セルフアライニングトルクモデル値との関係を表す直線の切片に基づいて前記ドリフト量を推定する。
【００３１】
上述したように、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値とは比例関係になる。しかし、横加速度にドリフト量が含まれていた場合は、ドリフト量に応じてセルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係にオフセットが生じる。このオフセットは、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係を表す直線の切片に対応する。
【００３２】
したがって、請求項６に記載の発明によれば、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係を表す直線の切片に基づいて、横加速度センサのドリフト量を推定することができる。
【００３３】
請求項３に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルクの時系列データと前記セルフアライニングトルクモデル値の時系列データとの関係を表す直線の傾きを推定すると共に、前記直線の切片に基づく前記ドリフト量を推定する。
【００３４】
したがって、請求項３に記載の発明によれば、例えばオンライン同定演算法を用いれば、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係を表す直線の切片に基づいてドリフト量を求めると同時に、前記直線の傾きも求めることができる。
【００３５】
請求項４に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項３に記載の発明であって、前記ドリフト量推定手段において、前記切片の推定値の変化のしやすさが前記傾きの推定値の変化のしやすさに比較して小さいことを特徴とする。
【００３６】
請求項５に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項３に記載の発明であって、前記ドリフト量推定手段において、前記セルフアライニングトルクまたは前記セルフアライニングトルクモデル値が閾値以下となる直進付近における傾きの推定値の変化のしやすさが前記セルフアライニングトルクまたは前記セルフアライニングトルクモデル値が閾値以上となる旋回状態に比較して小さいことを特徴とする。
【００３７】
請求項６に記載の発明である横加速度センサの出力補正装置は、請求項１から５のいずれか１項に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置と、前記横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、前記横加速度センサで検出された横加速度を補正する横加速度補正手段と、を備えている。
【００３８】
したがって、請求項６に記載の発明によれば、横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、横加速度センサで検出された横加速度を補正することにより、横加速度センサの出力値にドリフト量が含まれていても、ドリフト量を除去して高精度の横加速度を得ることができる。
【００３９】
請求項７に記載の発明である路面摩擦状態推定装置は、請求項１から５のいずれか１項に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置と、前記横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、前記横加速度センサで検出された横加速度を補正する横加速度補正手段と、前記セルフアライニングトルクと前記セルフアライニングトルクモデル値とに基づいて、路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定手段と、を備え、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、前記横加速度補正手段により補正された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算することを特徴とする。
【００４０】
したがって、請求項７に記載の発明によれば、ドリフト量が除去された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算することで、高精度に路面摩擦状態を推定することができる。
【００４１】
請求項８に記載の発明である路面摩擦状態推定装置は、請求項３から５のいずれか１項に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置と、前記横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、前記横加速度センサで検出された横加速度を補正する横加速度補正手段と、前記ドリフト量推定手段により推定された前記直線の傾きと、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段により演算されたセルフアライニングトルクモデル値とに基づいて、セルフアライニングトルク基準値を演算するセルフアライニングトルク基準値演算手段と、前記セルフアライニングトルクと前記セルフアライニングトルク基準値とに基づいて、路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定手段と、を備え、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、前記横加速度補正手段により補正された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算することを特徴とする。
【００４２】
したがって、請求項８に記載の発明によれば、ドリフト量が除去された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算することで、高精度に路面摩擦状態を推定することができる。
【００４３】
なお、請求項８に記載された発明において、セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、次のように構成してもよい。すなわち、セルフアライニングトルク基準値演算手段は、前記直線の傾きの最大値が閾値を超えたときは、前記直線の傾きと前記セルフアライニングトルクモデル値とに基づくセルフアライニングトルク基準値を演算し、前記直線の傾きの最大値が前記閾値を超えていないときは、前記セルフアライニングトルクモデル値をセルフアライニングトルク基準値として出力してもよい。
【００４４】
セルフアライニングトルク基準値演算手段は、前記直線の傾きの最大値が閾値を超えたときは、タイヤと路面間の接地長が変化しているので、路面摩擦状態の判定基準となるセルフアライニングトルク基準値を演算する。一方、前記直線の傾きの最大値が閾値を超えていないときは、タイヤと路面間の接地長が一定のままなので、ノミナル接地長の状態を仮定したセルフアライニングトルクモデル値をセルフアライニングトルク基準値としてそのまま出力する。
【００４５】
したがって、上記発明によれば、タイヤと路面間の接地長の変化に応じて前記直線の傾きの最大値が変化したときは、前記直線の傾きとセルフアライニングトルクモデル値とに基づいてセルフアライニングトルク基準値を演算することによって、タイヤと路面間の接地長の変化に対応して、高精度に路面摩擦状態を推定することができる。
【００４６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００４７】
図１は、本発明の実施の形態に係る路面摩擦状態推定装置１の構成を示すブロック図である。路面摩擦状態推定装置は、例えば電動式パワーステアリング装置が搭載された車両に用いることができるが、後述するように油圧式パワーステアリング装置が搭載された車両にも用いることができる。
【００４８】
路面摩擦状態推定装置は、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサ１１と、モータ電流を検出する電流センサ１２と、操舵角を検出する操舵角センサ１３と、車速を検出する車速センサ１４と、横加速度を検出する横加速度センサ１５と、ヨーレイトを検出するヨーレイトセンサ１６と、各センサから出力された信号を用いて路面摩擦状態を推定する電子制御ユニット（以下「ＥＣＵ」という。）２０とを備えている。
【００４９】
操舵トルクセンサ１１は、ステアリングシャフトと同軸上に取り付けられており、操舵軸に作用する操舵トルクに応じたセンサ信号を出力して、ＥＣＵ２０に供給する。電流センサ１２は、電動式パワーステアリング装置で使用される電動モータのモータ電流に応じたセンサ信号を出力して、ＥＣＵ２０に供給する。
【００５０】
操舵角センサ１３は、ドライバの操舵による操舵角θpに応じたセンサ信号を出力し、ＥＣＵ２０に供給する。車速センサ１４は、車速（車輪速度）ｕに応じたセンサ信号を出力して、ＥＣＵ２０に供給する。
【００５１】
横加速度センサ１５は、車両の横方向加速度（横加速度）に応じたセンサ信号を出力し、ＥＣＵ２０に供給する。また、ヨーレイトセンサ１６は、車体に生じたヨー角速度に応じたセンサ信号を出力して、ＥＣＵ２０に供給する。
【００５２】
図２は、ＥＣＵ２０の機能的な構成を示すブロック図である。ＥＣＵ２０は、操舵トルクを検出する操舵トルク検出部２１と、アシストトルクを検出するアシストトルク検出部２２と、ＳＡＴを推定するＳＡＴ推定部２３と、スリップ角を推定するスリップ角推定部２４と、を備えている。
【００５３】
また、ＥＣＵ２０は、スリップ角にハイパスフィルタ処理を施すハイパスフィルタ２５と、車両の前輪横力を演算する横力演算部２６と、前輪横力をスリップ角に換算するスリップ角換算部２７と、換算されたスリップ角にローパスフィルタ処理施すローパスフィルタ２８と、フィルタ処理済みの２つのスリップ角を加算する加算器２９と、加算された統合スリップ角に基づいてＳＡＴモデル値を演算するＳＡＴモデル値演算部３０と、を備えている。
【００５４】
ＥＣＵ２０は、さらに、ＳＡＴ比及び横加速度センサ１５のドリフト量を演算するＳＡＴ比・ドリフト量演算部３１と、横加速度センサ１５で検出された横加速度を補正するドリフト量補正部３２と、ＳＡＴ基準値を演算するＳＡＴ基準値演算部３３と、グリップ度を推定するグリップ度推定部３４と、路面摩擦係数（以下「路面μ」という。）を推定する路面μ推定部３５とを備えている。
【００５５】
操舵トルク検出部２１は、操舵トルクセンサ１１のセンサ信号に基づいて、ドライバが操舵したときに作用する操舵トルクを検出し、検出した操舵トルクをＳＡＴ推定部２３に供給する。
【００５６】
アシストトルク検出部２２は、電流センサ１２のセンサ信号に基づくモータ電流と、予め設定されたパラメータ（例えば、ピニオンリード、ボールネジリード、アシストモータトルク係数）とに基づいて、電動式パワーステアリング装置に作用するアシストトルクを検出し、アシストトルクをＳＡＴ推定部２３に供給する。なお、アシストトルク検出部２２は、上記モータ電流の代わりに、電動式パワーステアリング装置のモータに出力する電流指令値を使ってもよい。
【００５７】
ＳＡＴ推定部２３は、操舵トルク検出部２１で検出された操舵トルクと、アシストトルク検出部２２で検出されたアシストトルクとの和を演算することで、操舵系の摩擦を除去して、路面とタイヤ間で発生するＳＡＴを推定する。
【００５８】
スリップ角推定部２４は、操舵角センサ１３のセンサ信号に基づく操舵角θp［ｒａｄ］と、車速センサ１４のセンサ信号に基づく車速ｕ［ｍ／ｓ］とに基づいて、前輪タイヤのスリップ角である前輪スリップ角αE［ｒａｄ］を推定する。
【００５９】
ここで、前輪スリップ角αEは、車両運動の動特性を利用すると、（１）式及び（２）式の状態方程式によって表される。
【００６０】
【数１】
【００６１】
ただし、ｖ：横速度［ｍ／ｓ］、ｒ：ヨーレイト［ｒａｄ／ｓ］、ｕ：車速［ｍ／ｓ］、ｃf：前輪コーナリングパワー［Ｎ／ｒａｄ］、ｃr：後輪コーナリングパワー［Ｎ／ｒａｄ］、Ｌf：前軸重心間距離［ｍ］、Ｌr：後軸重心間距離［ｍ］、Ｍ：車両質量［ｋｇ］、ＩZ：ヨー慣性［ｋｇｍ2］、ｇh：ハンドル実舵間ギヤ比である。
【００６２】
上記（１）式及び（２）式をサンプル時間τで離散化し、車速ｕの関数として表現すると、次の（３）式及び（４）式が得られる。
【００６３】
【数２】
【００６４】
ただし、ｋはサンプリング番号である。また、（３）式のＡs及びＢsは、次の（５）式で表される。
【００６５】
【数３】
【００６６】
そこで、スリップ角推定部２４は、サンプル時間τ毎に、（３）式から（５）式に従って演算することで前輪スリップ角αEを推定し、前輪スリップ角αEをハイパスフィルタ２５に供給する。
【００６７】
ハイパスフィルタ２５は、スリップ角推定部２４で推定された前輪スリップ角αEにハイパスフィルタ処理を施す。ここで、スリップ角推定部２４で推定された前輪スリップ角αEは、バンク路走行時に操舵中立点が移動した場合には低周波領域にドリフト誤差を含んでしまうが、高周波領域にはＳＡＴ推定値に対して位相遅れのない信号成分を含んでいる。そこで、ハイパスフィルタ２５は、前輪スリップ角αEにハイパスフィルタ処理を施すことで、低周波領域のドリフト誤差を除去すると共に、ＳＡＴ推定値に対して位相遅れのない高周波成分のみを抽出する。
【００６８】
ハイパスフィルタ２５は、１次の離散フィルタによって構成される。ここで、連続時間における１次ハイパスフィルタは、（６）式の伝達関数によって表される。
【００６９】
【数４】
【００７０】
ただし、ωbは折点周波数である。（６）式をＴｕｓｔｉｎ変換などの手法を用いて変換すると、離散時間のハイパスフィルタを設計することができる。Ｔｕｓｔｉｎ変換において、サンプリング時間をＴ、時間進みオペレータをｚとした場合、ｓは（７）式で表される。
【００７１】
【数５】
【００７２】
（７）式を（６）式に代入すると、離散時間のハイパスフィルタは、（８）式で表される。
【００７３】
【数６】
【００７４】
そこで、ハイパスフィルタ２５は、（８）式に従って前輪スリップ角αEにハイパスフィルタ処理を施し、フィルタ処理された前輪スリップ角αEを加算器２９に供給する。
【００７５】
横力演算部２６は、後述のドリフト量補正部３２で補正された横加速度ｇyと、ヨーレイトセンサ１６のセンサ信号に基づくヨーレイトｒとを用いて、前輪タイヤに生じた横力である前輪横力Ｆfを演算する。
【００７６】
ここで、前輪横力Ｆfは、横加速度ｇyについては次の（９）式の運動方程式を満たし、ヨーレイトｒについては次の（１０）式の運動方程式を満たす。
【００７７】
【数７】
【００７８】
ただし、Ｆr：後輪横力である。また、横加速度ｇyは、次の（１１）式の通りである。
【００７９】
【数８】
【００８０】
（９）式及び（１０）式を整理すると、前輪横力Ｆfは（１２）式のようになる。
【００８１】
【数９】
【００８２】
そこで、横力演算部２６は、ヨーレイトｒと横加速度ｇyとを用いて、上記（１２）式に従って前輪横力Ｆfを演算し、前輪横力Ｆfをスリップ角換算部２７に供給する。
【００８３】
スリップ角換算部２７は、横力演算部２６から供給された前輪横力Ｆfを前輪コーナリングパワーｃfで除算することで、前輪横力Ｆfを前輪スリップ角αTに換算する。具体的には、次の（１３）式を演算する。
【００８４】
【数１０】
【００８５】
ローパスフィルタ２８は、スリップ角換算部２７で演算された前輪スリップ角αTにローパスフィルタ処理を施す。ここで、スリップ角換算部２７で演算された前輪スリップ角αTは、高周波領域に路面外乱の影響を受けたノイズや位相遅れ等の変動成分を含んでいるが、バンク路走行時であっても影響されない低周波成分を含んでいる。そこで、ローパスフィルタ２８は、前輪スリップ角αTにローパスフィルタ処理を施すことで、高周波領域の変動成分を除去すると共に、正確に演算された低周波成分のみを抽出する。
【００８６】
具体的には、ローパスフィルタ２８は、ハイパスフィルタ２５と同じ折点周波数を有する１次の離散フィルタとして構成されている。ここで、連続時間における１次ローパスフィルタは、次の（１４）式の伝達関数によって表される。
【００８７】
【数１１】
【００８８】
（１４）式をＴｕｓｔｉｎ変換すると、離散時間のローパスフィルタとなり、次の（１５）式で表される。
【００８９】
【数１２】
【００９０】
そこで、ローパスフィルタ２８は、（１５）式に従って前輪スリップ角αTにローパスフィルタ処理を施し、フィルタ処理された前輪スリップ角αTを加算器２９に供給する。
【００９１】
なお、折れ点周波数は、特に限定されるものではないが、路面外乱に伴うノイズを除去できるように、また、バンク路進入時に路面カント変化速度に対応できるような周波数であるのが好ましい。
【００９２】
加算器２９は、ハイパスフィルタ２５から供給された前輪スリップ角αEと、ローパスフィルタ２８から供給された前輪スリップ角αTとを加算して、統合スリップ角αIを演算する。すなわち、次の（１６）式を演算する。
【００９３】
【数１３】
【００９４】
ここで、ハイパスフィルタ２５の伝達関数とローパスフィルタ２８の伝達関数の和は、１となる。これは、同一信号をハイパスフィルタとローパスフィルタに入力し、各フィルタの出力を加算した場合、元の信号が復元されることを意味している。したがって、加算器２９は、ドリフト誤差やノイズ等の影響を受けないスリップ角αIを演算することができる。
【００９５】
ＳＡＴモデル値演算部３０は、統合スリップ角αIを用いてＳＡＴモデル値を演算する。ここで、ＳＡＴモデル値とは、設計の基準となるノミナル接地長の状態において高グリップ状態を仮定したモデル、すなわちスリップ角０で線形化された線形モデルのＳＡＴ値をいう。具体的には、次の（１７）式を演算する。
【００９６】
【数１４】
【００９７】
ただし、Ｋ0：車両の荷重変化やタイヤ空気圧低下がない場合のＳＡＴモデル値の前輪スリップ角に対する原点勾配（ＳＡＴ勾配）である。ＳＡＴモデル値は、（１７）式のように原点勾配Ｋ0と統合スリップ角αIの積で表され、車両の荷重変化やタイヤ空気圧低下がなく、かつ高グリップ状態の理論的なＳＡＴ値である。そして、ＳＡＴモデル値演算部３０は、（１７）式に従って演算されたＳＡＴモデル値をＳＡＴ比・ドリフト量演算部３１に供給する。
【００９８】
ＳＡＴ比・ドリフト量演算部３１は、ＳＡＴ推定値のＳＡＴモデル値に対する比（ＳＡＴ比）と、横加速度センサ１５のドリフト量とを、オンライン同定演算により導出する。
【００９９】
ここで、横加速度センサ１５のドリフト誤差（定常誤差）が統合スリップ角αIに及ぼす影響は、次の（１８）式のように記述される。
【０１００】
【数１５】
【０１０１】
ただし、αdrift：統合スリップ角のドリフト誤差、ｇdrift：横加速度センサ１５のドリフト誤差、ｃf：前輪コーナリングパワー［Ｎ／ｒａｄ］、Ｌf：前軸重心間距離［ｍ］、Ｌr：後軸重心間距離［ｍ］、Ｍ：車両質量［ｋｇ］である。
【０１０２】
ＳＡＴ比を導出するアルゴリズムは、（１９）式から（２１）式である。
【０１０３】
【数１６】
【０１０４】
ただし、次の（２２）式から（２４）式が成り立つ。
【０１０５】
【数１７】
【０１０６】
ここで、θ：推定パラメータ（第１要素：ＳＡＴ比、第２要素：横加速度センサ１５のドリフト量）、λ1：ＳＡＴ比推定に関する忘却係数、λ2：横加速度センサ１５のドリフト量推定に関する忘却係数、ＴSAT：ＳＡＴ推定値、Ｔm：ＳＡＴモデル値、ｋ：サンプル点番号である。
【０１０７】
一般に、横加速度センサのドリフトは、製品の個体間のばらつきや経年変化などによって生じるものであり、比較的遅く変化する。このため、オンライン同定演算では、ＳＡＴ比の変化に比べてドリフト量の変化が小さくなることが望まれる。
【０１０８】
つまり、ＳＡＴ比はドリフト量に比べて相対的に変化速度が大きいので、本実施の形態では、ＳＡＴ比推定に関する忘却係数λ1は小さい値に設定されている。逆に、ドリフト量はＳＡＴ比に比べて相対的に変化速度が小さいので、ドリフト量推定に関する忘却係数λ2は大きい値に設定されている。忘却係数λは、例えば、次の（２５）式及び（２６）式のような値が好ましい。
【０１０９】
【数１８】
【０１１０】
そして、ＳＡＴ比・ドリフト量演算部３１は、（２５）式及び（２６）式のようにパラメータ毎に設定された忘却係数λを用いて、（１９）式から（２１）式に従ってオンライン同定演算を行うことにより、変化速度の小さな横加速度センサ１５のドリフト量に関しては推定値のばらつきを抑制できると共に、変化速度の大きなＳＡＴ比推定に関しては実際の変化に追従して精度よく推定することが可能となる。
【０１１１】
また、ＳＡＴ推定値やＳＡＴモデル値が小さな直進状態では、操舵系摩擦除去時の誤差などの影響により、傾きの推定精度劣化が懸念される。このため、直進状態付近のデータを、推定に反映されにくくするとよい。このため、ＳＡＴ推定値やＳＡＴモデル値に関する閾値を設け、ＳＡＴ推定値やＳＡＴモデル値がこの閾値以下の直進状態では、傾き、すなわちＳＡＴ比に関する忘却係数を、例えば（２７）式のように設定すればよい。
【０１１２】
【数１９】
【０１１３】
この結果、ＳＡＴ比推定値の変化速度を小さくさせ、相対的に精度のよい旋回時のデータの重みを大きくすることができる。
【０１１４】
図３は、ＳＡＴモデル値とＳＡＴ推定値の関係を表した図である。ここで、横軸は、ＳＡＴモデル値演算部３０により演算されたＳＡＴモデル値である。縦軸は、ＳＡＴ推定部２３により得られたＳＡＴ推定値である。
【０１１５】
推定パラメータθの第１要素は、図３に示した特性の勾配になる。推定パラメータθの第２要素は、図３に示した特性の切片に定数（（２３）式の右辺の第２要素）を乗じた値になる。なお、横加速度センサ１５にドリフト誤差がない場合、推定パラメータθの第２要素はゼロとなる。
【０１１６】
図４は、荷重やタイヤの空気圧変化のない状態で高μ路を４０ｋｍ／ｈで走行中に操舵を繰り返したときのＳＡＴ比（ＳＡＴ勾配比）と横加速度センサ１５のドリフト量の推定値（横Ｇセンサドリフト量）を示した図である。
【０１１７】
同図（Ａ）は、ドリフト誤差がない横加速度センサ１５を用いたときの推定結果を示す図である。ドリフト量の推定値は、ほぼ０ｍ／ｓ2になった。同図（Ｂ）は、横加速度センサ１５のドリフト量を擬似的に０．５ｍ／ｓ2加えたときの推定結果を示す図である。ドリフト量は、推定開始から６０ｓほどで真値に近い値（０．５ｍ／ｓ2）になった。
【０１１８】
なお、図４においては、推定法の効果を示す目的で、横加速度センサ１５のドリフト量推定に関する忘却係数λ2を実際の値より小さくした。実用時には、実際の横加速度センサ１５のドリフト量の変化速度を勘案し、忘却係数λ2をより大きく設定することで、推定値の安定性を高めることができる。
【０１１９】
ドリフト量補正部３２は、ＳＡＴ比・ドリフト量演算部３１で演算されたドリフト量に基づいて横加速度センサ１５の出力値を補正して、ドリフト量のない正確な横加速度を演算する。そして、ドリフト量補正部３２で得られた横加速度は、上述した横力演算部２６で用いられたり、後述する路面μ推定部３５で用いられる。
【０１２０】
ＳＡＴ基準値演算部３３は、ＳＡＴ比演算部２６から供給されたＳＡＴ比に基づいて、ＳＡＴモデル値演算部３０で演算されたＳＡＴモデル値を必要に応じて修正することでＳＡＴ基準値を演算する。
【０１２１】
具体的には、ＳＡＴ基準値演算部３３は、所定時間内のＳＡＴ比の最大値が閾値を超えたか否かを判定し、所定時間内のＳＡＴ比の最大値が閾値を超えていないときは、ＳＡＴモデル値をそのままＳＡＴ基準値として出力する。
【０１２２】
一方、所定時間内のＳＡＴ比の最大値が閾値を超えたときは、荷重増加やタイヤ空気圧低下によってタイヤと路面間の接地長が増加し、ＳＡＴ勾配が大きくなったと判定して、ＳＡＴモデル値を上方修正してＳＡＴ基準値を求める。上方修正のための演算式は次の（２８）式である。
【０１２３】
【数２０】
【０１２４】
ただし、ＴSAT0m：ＳＡＴ基準値、ＴSAT0：修正前のＳＡＴモデル値、γ：上方修正のためのパラメータであり、本実施形態では所定時間内のＳＡＴ比の最大値である。また、閾値としては、例えば「１．２」を用いることができる。なお、走行中に空気圧の調圧は行われないことを考慮して、一定時間以上の停止状態が続かない限り、γは減少しないパラメータとして設定してもよい。そして、ＳＡＴ基準値演算部３３は、以上のようにして求められたＳＡＴ基準値ＴSAT0mをグリップ度推定部３４に供給する。
【０１２５】
グリップ度推定部３４は、ＳＡＴ推定部２３で推定されたＳＡＴ推定値ＴSATと、ＳＡＴ基準値演算部３３で演算されたＳＡＴ基準値ＴSAT0mとに基づいて、次の（２９）式に従って、グリップ度εを推定する。
【０１２６】
【数２１】
【０１２７】
なお、グリップ度推定部３４は、上述した手法によってグリップ度εを推定する場合に限らず、例えば、ＳＡＴ基準値ＴSAT0mとＳＡＴ推定値ＴSATの関数でグリップ度εを表してもよいし、ＳＡＴ基準値ＴSAT0mとＳＡＴ推定値ＴSATの２次元マップでグリップ度εを記述してもよい。
【０１２８】
路面μ推定部３５は、グリップ度推定部３４で推定されたグリップ度εが所定の判定基準以下（例えば、ε≦０．５）の状態になったときに、当該グリップ度εとドリフト量補正部３２で補正された横加速度ｇyとから路面μを推定する。
【０１２９】
ここで、路面μは、次の（３０）式によって表される。
【０１３０】
【数２２】
【０１３１】
ただし、ｇは重力加速度である。また、ｇfyは前輪位置横加速度であり、次の（３１）式で表される。
【０１３２】
【数２３】
【０１３３】
このように求められる路面μは、グリップ度εが小さいほど、すなわち限界に近いほど推定精度が向上する。そこで、路面μ推定部３５は、上述のように、グリップ度εが所定の判定基準以下になったときに、（３０）式に従って路面μを推定している。
【０１３４】
以上のように、本発明の実施の形態に係る路面摩擦状態推定装置１は、横加速度センサ１５のドリフト量に応じてＳＡＴ推定値−ＳＡＴモデル値特性の切片が変化する性質を利用することで、横加速度センサ１５のドリフト量を推定することができる。そして、路面摩擦状態推定装置１は、横加速度センサ１５の出力値をドリフト量に基づいて補正するので、常に正確な横加速度を求め、その結果、グリップ度及び路面μを高精度に推定することができる。
【０１３５】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で様々な設計上の変更を行うことができる。
【０１３６】
例えば、上述した実施の形態では、電動式パワーステアリング装置を用いて横加速度センサ１５のドリフト量を推定し、更にグリップ度や路面μを推定する場合を例に挙げて説明したが、油圧式パワーステアリング装置を用いることもできる。この場合、油圧式パワーステアリング装置の油圧等を計測して操舵トルク及びアシストトルクに対応するトルクをそれぞれ検出することで、上述した実施の形態と同様にすることができる。
【０１３７】
さらに、ＳＡＴ推定部２３の代わりに、セルフアライニングトルクを直接検出することができるＳＡＴ検出部（又はＳＡＴ検出センサ）を設けてもよい。
【０１３８】
【発明の効果】
本発明に係る横加速度センサのドリフト量推定装置は、セルフアライニングトルクの時系列データとセルフアライニングトルクモデル値の時系列データとの関係を示す直線の切片に基づいて、横加速度センサのドリフト量を推定することにより、タイヤ空気圧の変化の影響を受けることなく、ドリフト量を高精度に推定することができる。
【０１３９】
本発明に係る横加速度センサの出力補正装置は、横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、横加速度センサで検出された横加速度を補正することにより、横加速度センサの出力値にドリフト量が含まれていても、ドリフト量を除去して高精度の横加速度を得ることができる。
【０１４０】
本発明に係る路面摩擦状態推定装置は、ドリフト量が除去された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算することで、高精度に路面摩擦状態を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る路面摩擦状態推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ＥＣＵの機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】ＳＡＴモデル値とＳＡＴ推定値の関係を表した図である。
【図４】（Ａ）ドリフト誤差がないとき、（Ｂ）ドリフト誤差があるときのＳＡＴ比（ＳＡＴ勾配比）と横加速度センサのドリフト量の推定値（横Ｇセンサドリフト量）を示した図である。
【符号の説明】
１ 路面摩擦状態推定装置
１５ 横加速度センサ
２０ ＥＣＵ
２３ ＳＡＴ推定部
３０ ＳＡＴモデル値演算部
３１ ＳＡＴ比・ドリフト量演算部
３２ ドリフト量補正部
３３ ＳＡＴ基準値演算部
３４ グリップ度推定部
３５ 路面μ推定部
【発明の属する技術分野】
本発明は、横加速度センサのドリフト量推定装置、横加速度センサの出力補正装置及び路面摩擦状態推定装置に係り、特に左右輪の車輪速差を用いることなく横加速度センサのドリフト量を推定する横加速度センサのドリフト量推定装置、ドリフト量に応じて横加速度を補正する横加速度センサの出力補正装置、及び補正された横加速度を用いて路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、横加速度センサのドリフト量を推定し、ドリフト量に基づいて横加速度センサの出力を補正する技術が開示されている（例えば、特許文献１及び２参照。）。特許文献１及び２に記載された技術は、横加速度センサ信号と左右輪の車輪速差に基づいて、横加速度センサのドリフト量を検出している。
【０００３】
具体的には、特許文献１に記載された技術は、加減速時、車両スピン時、高横加速度時、停止時のいずれにも該当しない時に、車輪速差から演算される横加速度値とセンサ値とを比較して、横加速度センサのドリフト量を推定するものである。
【０００４】
また、特許文献２に記載された技術は、前後加速度、横加速度、各車輪の回転速度を検出し、これらの検出結果を用いて定常走行（直進かつ定速かつ平坦路走行）であるかを判定し、定常走行の加速度の出力をドリフト量として検出している。
【０００５】
【特許文献１】
特開平９−５３５２号公報（図４）
【特許文献２】
特開平１１−２８１６７２号公報（図１０、図１８）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献１及び特許文献２に記載された技術は、車輪速の左右差がゼロになる走行状態のときに横加速度信号がゼロになる直進状態であることを利用したものである。
【０００７】
しかし、車輪速の左右差は、タイヤ空気圧の影響を受けて変化しやすい性質がある。このため、例えば左右のいずれかのタイヤが前後輪共にパンクした場合などでは、直進走行時においても車輪速に左右差が生じてしまい、ドリフト量を誤って推定してしまう問題があった。
【０００８】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、タイヤ空気圧の影響を受けることなく、精度よく横加速度センサのドリフト量を検出する横加速度センサのドリフト量推定装置、推定されたドリフト量を用いて横加速度センサの出力を補正する横加速度センサの出力補正装置、及び補正された横加速度を用いて路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、請求項１に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサと、横加速度を検出する横加速度センサと、前記操舵トルクセンサにより検出された操舵トルクを用いてセルフアライニングトルクを推定するセルフアライニングトルク推定手段と、前記横加速度センサにより検出された横加速度に基づいて、セルフアライニングトルクモデル値を演算するセルフアライニングトルクモデル値演算手段と、前記セルフアライニングトルク推定手段により推定されたセルフアライニングトルクの時系列データと、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段により演算されたセルフアライニングトルクモデル値の時系列データと、の関係を示す直線の切片に基づいて、前記横加速度センサのドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、を備えている。
【００１０】
操舵トルクセンサは、操舵軸に作用する操舵トルクを検出する。横加速度検出手段は、車体の横方向加速度である横加速度を検出する。
【００１１】
ここで、ドライバが操舵を行うと、操舵トルクが発生すると共に、車体に横加速度が生じる。つまり、操舵トルクと横加速度とは密接な関係があるので、横加速度にドリフト量が含まれると、そのドリフト量に応じて操舵トルクと横加速度との関係に変化が生じる。
【００１２】
ドリフト量推定手段は、操舵トルクセンサにより検出された操舵トルクと、横加速度センサにより検出された横加速度とに基づいて、横加速度センサのドリフト量を推定できる。
【００１３】
したがって、請求項１に記載の発明によれば、左右輪の車輪速差を用いることなく、操舵トルクと横加速度とに基づいて横加速度センサのドリフト量を推定することにより、タイヤ空気圧の変化が生じた場合でも横加速度センサのドリフト量を精度よく推定することができる。
【００１４】
請求項２に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項１に記載の発明であって、前記操舵トルクセンサにより検出された操舵トルクを用いてセルフアライニングトルクを推定するセルフアライニングトルク推定手段を更に備え、前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルク推定手段により推定されたセルフアライニングトルクと、前記横加速度センサにより検出された横加速度とに基づいて、前記横加速度センサのドリフト量を推定する。
【００１５】
セルフアライニングトルク推定手段は、操舵トルクを用いてセルフアライニングトルクを推定する。セルフアライニングトルクは、タイヤ中心点回りに発生するモーメントであり、操舵したハンドルを元に戻す方向に作用する。一方、車体に横加速度が生じると、タイヤが横滑りをして、タイヤ中心点回りにセルフアライニングトルクが発生する。つまり、セルフアライニングトルクと横加速度とは密接な関係があるので、横加速度にドリフト量が含まれると、そのドリフト量に応じてセルフアライニングトルクと横加速度との関係に変化が生じる。
【００１６】
したがって、請求項２に記載の発明によれば、左右輪の車輪速差を用いることなく、セルフアライニングトルクと横加速度とに基づいて横加速度センサのドリフト量を推定することにより、タイヤ空気圧の変化が生じた場合でも横加速度センサのドリフト量を精度よく推定することができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項１に記載の発明であって、前記操舵トルクセンサにより検出された操舵トルクを用いてセルフアライニングトルクを検出するセルフアライニングトルク検出手段を更に備え、前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルク検出手段により検出されたセルフアライニングトルクと、前記横加速度センサにより検出された横加速度とに基づいて、前記横加速度センサのドリフト量を推定する。
【００１８】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載のセルフアライニングトルク推定手段の代わりに、セルフアライニングトルクを直接検出するセルフアライニングトルク検出手段を備えている。
【００１９】
したがって、請求項３に記載の発明によれば、左右輪の車輪速差を用いることなく、実際の検出値であるセルフアライニングトルクと横加速度とに基づいて横加速度センサのドリフト量を推定することにより、タイヤ空気圧の変化が生じた場合でも、さらに高精度に横加速度センサのドリフト量を推定することができる。
【００２０】
請求項４に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、前記横加速度センサにより検出された横加速度に基づいてセルフアライニングトルクモデル値を演算するセルフアライニングトルクモデル値演算手段を更に備え、前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルクと、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段により演算されたセルフアライニングトルクモデル値とに基づいて、前記横加速度センサのドリフト量を推定する。
【００２１】
セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、横加速度検出手段により検出された横加速度を用いて、設計の基準となるノミナル接地長の状態において高グリップ状態を仮定したモデル、すなわちスリップ角０で線形化された線形モデルのセルフアライニングトルクモデル値を演算する。
【００２２】
ここで、操舵状態に応じて横加速度は変化するので、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値とは比例関係になる。しかし、横加速度にドリフト量が含まれていた場合は、ドリフト量に応じてセルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係にオフセットが生じてしまう。このオフセットは、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係を表す直線の切片に対応する。
【００２３】
ドリフト量推定手段は、このようなセルフアライニングトルク、セルフアライニングトルクモデル値及びドリフト量の関係を用いて、横加速度センサのドリフト量を推定する。
【００２４】
したがって、請求項１に記載の発明によれば、セルフアライニングトルクの時系列データとセルフアライニングトルクモデル値の時系列データとの関係を表す直線の切片に基づいて、タイヤ空気圧の変化の影響を受けることなく、ドリフト量を高精度に推定することができる。
【００２５】
請求項２に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項１に記載の発明において、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、車輪速度を検出する車輪速度検出手段と、操舵角を検出する操舵角検出手段と、前記車輪速度検出手段により検出された車輪速度と、前記操舵角検出手段により検出された操舵角とに基づいて、スリップ角を推定するスリップ角推定手段と、前記スリップ角推定手段により推定されたスリップ角にハイパスフィルタ処理を施すハイパスフィルタと、前記横加速度センサにより検出された横加速度に基づいて横力を演算する横力演算手段と、前記横力演算手段により演算された横力をスリップ角に換算するスリップ角換算手段と、前記スリップ角換算手段により換算されたスリップ角にローパスフィルタ処理を施すローパスフィルタと、前記ハイパスフィルタによりハイパスフィルタ処理されたスリップ角と、前記ローパスフィルタによりフィルタ処理されたスリップ角とを加算する加算手段と、前記加算手段により加算されたスリップ角に基づいて、前記セルフアライニングトルクモデル値を演算する演算手段と、を備えている。
【００２６】
スリップ角推定手段は、車輪速度と操舵角とに基づいて車輪のスリップ角を推定する。ハイパスフィルタは、スリップ角推定手段により推定されたスリップ角にハイパスフィルタ処理を施すことで、バンク路走行時にスリップ角に含まれるドリフト誤差を除去し、セルフアライニングトルクに対して位相遅れのない高周波成分を抽出する。
【００２７】
横力演算手段は、前記タイヤに生じた横力を演算する。ここで、横力とタイヤのスリップ角の間には、略線形の関係が存在する。そこで、スリップ角換算手段は、このような関係を考慮して、横力からスリップ角を換算する。ローパスフィルタは、換算されたスリップ角にローパスフィルタ処理を施すことで、高周波領域に含まれる外乱ノイズ等の変動成分を除去し、バンク路走行時で正確な低周波成分を抽出する。
【００２８】
加算手段は、ハイパスフィルタ処理済みのスリップ角と、ローパスフィルタ処理済みのスリップ角とを加算することで、外乱ノイズやドリフト誤差がなく、セルフアライニングトルクに対して位相遅れのないスリップ角を演算する。そして、演算手段は、加算手段により加算されたスリップ角に基づいて、セルフアライニングトルクモデル値を演算する。
【００２９】
したがって、請求項２に記載の発明によれば、直線水平路やバンク路を走行する場合であっても、外乱ノイズやドリフト誤差がなく、セルフアライニングトルクに対して位相遅れのないセルフアライニングトルクモデル値を演算し、これにより高精度に横加速度センサのドリフト量を推定することができる。
【００３０】
請求項６に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項４または５に記載の発明において、前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルクと前記セルフアライニングトルクモデル値との関係を表す直線の切片に基づいて前記ドリフト量を推定する。
【００３１】
上述したように、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値とは比例関係になる。しかし、横加速度にドリフト量が含まれていた場合は、ドリフト量に応じてセルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係にオフセットが生じる。このオフセットは、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係を表す直線の切片に対応する。
【００３２】
したがって、請求項６に記載の発明によれば、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係を表す直線の切片に基づいて、横加速度センサのドリフト量を推定することができる。
【００３３】
請求項３に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルクの時系列データと前記セルフアライニングトルクモデル値の時系列データとの関係を表す直線の傾きを推定すると共に、前記直線の切片に基づく前記ドリフト量を推定する。
【００３４】
したがって、請求項３に記載の発明によれば、例えばオンライン同定演算法を用いれば、セルフアライニングトルクとセルフアライニングトルクモデル値との関係を表す直線の切片に基づいてドリフト量を求めると同時に、前記直線の傾きも求めることができる。
【００３５】
請求項４に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項３に記載の発明であって、前記ドリフト量推定手段において、前記切片の推定値の変化のしやすさが前記傾きの推定値の変化のしやすさに比較して小さいことを特徴とする。
【００３６】
請求項５に記載の発明である横加速度センサのドリフト量推定装置は、請求項３に記載の発明であって、前記ドリフト量推定手段において、前記セルフアライニングトルクまたは前記セルフアライニングトルクモデル値が閾値以下となる直進付近における傾きの推定値の変化のしやすさが前記セルフアライニングトルクまたは前記セルフアライニングトルクモデル値が閾値以上となる旋回状態に比較して小さいことを特徴とする。
【００３７】
請求項６に記載の発明である横加速度センサの出力補正装置は、請求項１から５のいずれか１項に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置と、前記横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、前記横加速度センサで検出された横加速度を補正する横加速度補正手段と、を備えている。
【００３８】
したがって、請求項６に記載の発明によれば、横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、横加速度センサで検出された横加速度を補正することにより、横加速度センサの出力値にドリフト量が含まれていても、ドリフト量を除去して高精度の横加速度を得ることができる。
【００３９】
請求項７に記載の発明である路面摩擦状態推定装置は、請求項１から５のいずれか１項に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置と、前記横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、前記横加速度センサで検出された横加速度を補正する横加速度補正手段と、前記セルフアライニングトルクと前記セルフアライニングトルクモデル値とに基づいて、路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定手段と、を備え、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、前記横加速度補正手段により補正された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算することを特徴とする。
【００４０】
したがって、請求項７に記載の発明によれば、ドリフト量が除去された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算することで、高精度に路面摩擦状態を推定することができる。
【００４１】
請求項８に記載の発明である路面摩擦状態推定装置は、請求項３から５のいずれか１項に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置と、前記横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、前記横加速度センサで検出された横加速度を補正する横加速度補正手段と、前記ドリフト量推定手段により推定された前記直線の傾きと、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段により演算されたセルフアライニングトルクモデル値とに基づいて、セルフアライニングトルク基準値を演算するセルフアライニングトルク基準値演算手段と、前記セルフアライニングトルクと前記セルフアライニングトルク基準値とに基づいて、路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定手段と、を備え、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、前記横加速度補正手段により補正された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算することを特徴とする。
【００４２】
したがって、請求項８に記載の発明によれば、ドリフト量が除去された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算することで、高精度に路面摩擦状態を推定することができる。
【００４３】
なお、請求項８に記載された発明において、セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、次のように構成してもよい。すなわち、セルフアライニングトルク基準値演算手段は、前記直線の傾きの最大値が閾値を超えたときは、前記直線の傾きと前記セルフアライニングトルクモデル値とに基づくセルフアライニングトルク基準値を演算し、前記直線の傾きの最大値が前記閾値を超えていないときは、前記セルフアライニングトルクモデル値をセルフアライニングトルク基準値として出力してもよい。
【００４４】
セルフアライニングトルク基準値演算手段は、前記直線の傾きの最大値が閾値を超えたときは、タイヤと路面間の接地長が変化しているので、路面摩擦状態の判定基準となるセルフアライニングトルク基準値を演算する。一方、前記直線の傾きの最大値が閾値を超えていないときは、タイヤと路面間の接地長が一定のままなので、ノミナル接地長の状態を仮定したセルフアライニングトルクモデル値をセルフアライニングトルク基準値としてそのまま出力する。
【００４５】
したがって、上記発明によれば、タイヤと路面間の接地長の変化に応じて前記直線の傾きの最大値が変化したときは、前記直線の傾きとセルフアライニングトルクモデル値とに基づいてセルフアライニングトルク基準値を演算することによって、タイヤと路面間の接地長の変化に対応して、高精度に路面摩擦状態を推定することができる。
【００４６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００４７】
図１は、本発明の実施の形態に係る路面摩擦状態推定装置１の構成を示すブロック図である。路面摩擦状態推定装置は、例えば電動式パワーステアリング装置が搭載された車両に用いることができるが、後述するように油圧式パワーステアリング装置が搭載された車両にも用いることができる。
【００４８】
路面摩擦状態推定装置は、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサ１１と、モータ電流を検出する電流センサ１２と、操舵角を検出する操舵角センサ１３と、車速を検出する車速センサ１４と、横加速度を検出する横加速度センサ１５と、ヨーレイトを検出するヨーレイトセンサ１６と、各センサから出力された信号を用いて路面摩擦状態を推定する電子制御ユニット（以下「ＥＣＵ」という。）２０とを備えている。
【００４９】
操舵トルクセンサ１１は、ステアリングシャフトと同軸上に取り付けられており、操舵軸に作用する操舵トルクに応じたセンサ信号を出力して、ＥＣＵ２０に供給する。電流センサ１２は、電動式パワーステアリング装置で使用される電動モータのモータ電流に応じたセンサ信号を出力して、ＥＣＵ２０に供給する。
【００５０】
操舵角センサ１３は、ドライバの操舵による操舵角θpに応じたセンサ信号を出力し、ＥＣＵ２０に供給する。車速センサ１４は、車速（車輪速度）ｕに応じたセンサ信号を出力して、ＥＣＵ２０に供給する。
【００５１】
横加速度センサ１５は、車両の横方向加速度（横加速度）に応じたセンサ信号を出力し、ＥＣＵ２０に供給する。また、ヨーレイトセンサ１６は、車体に生じたヨー角速度に応じたセンサ信号を出力して、ＥＣＵ２０に供給する。
【００５２】
図２は、ＥＣＵ２０の機能的な構成を示すブロック図である。ＥＣＵ２０は、操舵トルクを検出する操舵トルク検出部２１と、アシストトルクを検出するアシストトルク検出部２２と、ＳＡＴを推定するＳＡＴ推定部２３と、スリップ角を推定するスリップ角推定部２４と、を備えている。
【００５３】
また、ＥＣＵ２０は、スリップ角にハイパスフィルタ処理を施すハイパスフィルタ２５と、車両の前輪横力を演算する横力演算部２６と、前輪横力をスリップ角に換算するスリップ角換算部２７と、換算されたスリップ角にローパスフィルタ処理施すローパスフィルタ２８と、フィルタ処理済みの２つのスリップ角を加算する加算器２９と、加算された統合スリップ角に基づいてＳＡＴモデル値を演算するＳＡＴモデル値演算部３０と、を備えている。
【００５４】
ＥＣＵ２０は、さらに、ＳＡＴ比及び横加速度センサ１５のドリフト量を演算するＳＡＴ比・ドリフト量演算部３１と、横加速度センサ１５で検出された横加速度を補正するドリフト量補正部３２と、ＳＡＴ基準値を演算するＳＡＴ基準値演算部３３と、グリップ度を推定するグリップ度推定部３４と、路面摩擦係数（以下「路面μ」という。）を推定する路面μ推定部３５とを備えている。
【００５５】
操舵トルク検出部２１は、操舵トルクセンサ１１のセンサ信号に基づいて、ドライバが操舵したときに作用する操舵トルクを検出し、検出した操舵トルクをＳＡＴ推定部２３に供給する。
【００５６】
アシストトルク検出部２２は、電流センサ１２のセンサ信号に基づくモータ電流と、予め設定されたパラメータ（例えば、ピニオンリード、ボールネジリード、アシストモータトルク係数）とに基づいて、電動式パワーステアリング装置に作用するアシストトルクを検出し、アシストトルクをＳＡＴ推定部２３に供給する。なお、アシストトルク検出部２２は、上記モータ電流の代わりに、電動式パワーステアリング装置のモータに出力する電流指令値を使ってもよい。
【００５７】
ＳＡＴ推定部２３は、操舵トルク検出部２１で検出された操舵トルクと、アシストトルク検出部２２で検出されたアシストトルクとの和を演算することで、操舵系の摩擦を除去して、路面とタイヤ間で発生するＳＡＴを推定する。
【００５８】
スリップ角推定部２４は、操舵角センサ１３のセンサ信号に基づく操舵角θp［ｒａｄ］と、車速センサ１４のセンサ信号に基づく車速ｕ［ｍ／ｓ］とに基づいて、前輪タイヤのスリップ角である前輪スリップ角αE［ｒａｄ］を推定する。
【００５９】
ここで、前輪スリップ角αEは、車両運動の動特性を利用すると、（１）式及び（２）式の状態方程式によって表される。
【００６０】
【数１】
ただし、ｖ：横速度［ｍ／ｓ］、ｒ：ヨーレイト［ｒａｄ／ｓ］、ｕ：車速［ｍ／ｓ］、ｃf：前輪コーナリングパワー［Ｎ／ｒａｄ］、ｃr：後輪コーナリングパワー［Ｎ／ｒａｄ］、Ｌf：前軸重心間距離［ｍ］、Ｌr：後軸重心間距離［ｍ］、Ｍ：車両質量［ｋｇ］、ＩZ：ヨー慣性［ｋｇｍ2］、ｇh：ハンドル実舵間ギヤ比である。
【００６２】
上記（１）式及び（２）式をサンプル時間τで離散化し、車速ｕの関数として表現すると、次の（３）式及び（４）式が得られる。
【００６３】
【数２】
ただし、ｋはサンプリング番号である。また、（３）式のＡs及びＢsは、次の（５）式で表される。
【００６５】
【数３】
そこで、スリップ角推定部２４は、サンプル時間τ毎に、（３）式から（５）式に従って演算することで前輪スリップ角αEを推定し、前輪スリップ角αEをハイパスフィルタ２５に供給する。
【００６７】
ハイパスフィルタ２５は、スリップ角推定部２４で推定された前輪スリップ角αEにハイパスフィルタ処理を施す。ここで、スリップ角推定部２４で推定された前輪スリップ角αEは、バンク路走行時に操舵中立点が移動した場合には低周波領域にドリフト誤差を含んでしまうが、高周波領域にはＳＡＴ推定値に対して位相遅れのない信号成分を含んでいる。そこで、ハイパスフィルタ２５は、前輪スリップ角αEにハイパスフィルタ処理を施すことで、低周波領域のドリフト誤差を除去すると共に、ＳＡＴ推定値に対して位相遅れのない高周波成分のみを抽出する。
【００６８】
ハイパスフィルタ２５は、１次の離散フィルタによって構成される。ここで、連続時間における１次ハイパスフィルタは、（６）式の伝達関数によって表される。
【００６９】
【数４】
ただし、ωbは折点周波数である。（６）式をＴｕｓｔｉｎ変換などの手法を用いて変換すると、離散時間のハイパスフィルタを設計することができる。Ｔｕｓｔｉｎ変換において、サンプリング時間をＴ、時間進みオペレータをｚとした場合、ｓは（７）式で表される。
【００７１】
【数５】
（７）式を（６）式に代入すると、離散時間のハイパスフィルタは、（８）式で表される。
【００７３】
【数６】
そこで、ハイパスフィルタ２５は、（８）式に従って前輪スリップ角αEにハイパスフィルタ処理を施し、フィルタ処理された前輪スリップ角αEを加算器２９に供給する。
【００７５】
横力演算部２６は、後述のドリフト量補正部３２で補正された横加速度ｇyと、ヨーレイトセンサ１６のセンサ信号に基づくヨーレイトｒとを用いて、前輪タイヤに生じた横力である前輪横力Ｆfを演算する。
【００７６】
ここで、前輪横力Ｆfは、横加速度ｇyについては次の（９）式の運動方程式を満たし、ヨーレイトｒについては次の（１０）式の運動方程式を満たす。
【００７７】
【数７】
ただし、Ｆr：後輪横力である。また、横加速度ｇyは、次の（１１）式の通りである。
【００７９】
【数８】
（９）式及び（１０）式を整理すると、前輪横力Ｆfは（１２）式のようになる。
【００８１】
【数９】
そこで、横力演算部２６は、ヨーレイトｒと横加速度ｇyとを用いて、上記（１２）式に従って前輪横力Ｆfを演算し、前輪横力Ｆfをスリップ角換算部２７に供給する。
【００８３】
スリップ角換算部２７は、横力演算部２６から供給された前輪横力Ｆfを前輪コーナリングパワーｃfで除算することで、前輪横力Ｆfを前輪スリップ角αTに換算する。具体的には、次の（１３）式を演算する。
【００８４】
【数１０】
ローパスフィルタ２８は、スリップ角換算部２７で演算された前輪スリップ角αTにローパスフィルタ処理を施す。ここで、スリップ角換算部２７で演算された前輪スリップ角αTは、高周波領域に路面外乱の影響を受けたノイズや位相遅れ等の変動成分を含んでいるが、バンク路走行時であっても影響されない低周波成分を含んでいる。そこで、ローパスフィルタ２８は、前輪スリップ角αTにローパスフィルタ処理を施すことで、高周波領域の変動成分を除去すると共に、正確に演算された低周波成分のみを抽出する。
【００８６】
具体的には、ローパスフィルタ２８は、ハイパスフィルタ２５と同じ折点周波数を有する１次の離散フィルタとして構成されている。ここで、連続時間における１次ローパスフィルタは、次の（１４）式の伝達関数によって表される。
【００８７】
【数１１】
（１４）式をＴｕｓｔｉｎ変換すると、離散時間のローパスフィルタとなり、次の（１５）式で表される。
【００８９】
【数１２】
そこで、ローパスフィルタ２８は、（１５）式に従って前輪スリップ角αTにローパスフィルタ処理を施し、フィルタ処理された前輪スリップ角αTを加算器２９に供給する。
【００９１】
なお、折れ点周波数は、特に限定されるものではないが、路面外乱に伴うノイズを除去できるように、また、バンク路進入時に路面カント変化速度に対応できるような周波数であるのが好ましい。
【００９２】
加算器２９は、ハイパスフィルタ２５から供給された前輪スリップ角αEと、ローパスフィルタ２８から供給された前輪スリップ角αTとを加算して、統合スリップ角αIを演算する。すなわち、次の（１６）式を演算する。
【００９３】
【数１３】
ここで、ハイパスフィルタ２５の伝達関数とローパスフィルタ２８の伝達関数の和は、１となる。これは、同一信号をハイパスフィルタとローパスフィルタに入力し、各フィルタの出力を加算した場合、元の信号が復元されることを意味している。したがって、加算器２９は、ドリフト誤差やノイズ等の影響を受けないスリップ角αIを演算することができる。
【００９５】
ＳＡＴモデル値演算部３０は、統合スリップ角αIを用いてＳＡＴモデル値を演算する。ここで、ＳＡＴモデル値とは、設計の基準となるノミナル接地長の状態において高グリップ状態を仮定したモデル、すなわちスリップ角０で線形化された線形モデルのＳＡＴ値をいう。具体的には、次の（１７）式を演算する。
【００９６】
【数１４】
ただし、Ｋ0：車両の荷重変化やタイヤ空気圧低下がない場合のＳＡＴモデル値の前輪スリップ角に対する原点勾配（ＳＡＴ勾配）である。ＳＡＴモデル値は、（１７）式のように原点勾配Ｋ0と統合スリップ角αIの積で表され、車両の荷重変化やタイヤ空気圧低下がなく、かつ高グリップ状態の理論的なＳＡＴ値である。そして、ＳＡＴモデル値演算部３０は、（１７）式に従って演算されたＳＡＴモデル値をＳＡＴ比・ドリフト量演算部３１に供給する。
【００９８】
ＳＡＴ比・ドリフト量演算部３１は、ＳＡＴ推定値のＳＡＴモデル値に対する比（ＳＡＴ比）と、横加速度センサ１５のドリフト量とを、オンライン同定演算により導出する。
【００９９】
ここで、横加速度センサ１５のドリフト誤差（定常誤差）が統合スリップ角αIに及ぼす影響は、次の（１８）式のように記述される。
【０１００】
【数１５】
ただし、αdrift：統合スリップ角のドリフト誤差、ｇdrift：横加速度センサ１５のドリフト誤差、ｃf：前輪コーナリングパワー［Ｎ／ｒａｄ］、Ｌf：前軸重心間距離［ｍ］、Ｌr：後軸重心間距離［ｍ］、Ｍ：車両質量［ｋｇ］である。
【０１０２】
ＳＡＴ比を導出するアルゴリズムは、（１９）式から（２１）式である。
【０１０３】
【数１６】
ただし、次の（２２）式から（２４）式が成り立つ。
【０１０５】
【数１７】
ここで、θ：推定パラメータ（第１要素：ＳＡＴ比、第２要素：横加速度センサ１５のドリフト量）、λ1：ＳＡＴ比推定に関する忘却係数、λ2：横加速度センサ１５のドリフト量推定に関する忘却係数、ＴSAT：ＳＡＴ推定値、Ｔm：ＳＡＴモデル値、ｋ：サンプル点番号である。
【０１０７】
一般に、横加速度センサのドリフトは、製品の個体間のばらつきや経年変化などによって生じるものであり、比較的遅く変化する。このため、オンライン同定演算では、ＳＡＴ比の変化に比べてドリフト量の変化が小さくなることが望まれる。
【０１０８】
つまり、ＳＡＴ比はドリフト量に比べて相対的に変化速度が大きいので、本実施の形態では、ＳＡＴ比推定に関する忘却係数λ1は小さい値に設定されている。逆に、ドリフト量はＳＡＴ比に比べて相対的に変化速度が小さいので、ドリフト量推定に関する忘却係数λ2は大きい値に設定されている。忘却係数λは、例えば、次の（２５）式及び（２６）式のような値が好ましい。
【０１０９】
【数１８】
そして、ＳＡＴ比・ドリフト量演算部３１は、（２５）式及び（２６）式のようにパラメータ毎に設定された忘却係数λを用いて、（１９）式から（２１）式に従ってオンライン同定演算を行うことにより、変化速度の小さな横加速度センサ１５のドリフト量に関しては推定値のばらつきを抑制できると共に、変化速度の大きなＳＡＴ比推定に関しては実際の変化に追従して精度よく推定することが可能となる。
【０１１１】
また、ＳＡＴ推定値やＳＡＴモデル値が小さな直進状態では、操舵系摩擦除去時の誤差などの影響により、傾きの推定精度劣化が懸念される。このため、直進状態付近のデータを、推定に反映されにくくするとよい。このため、ＳＡＴ推定値やＳＡＴモデル値に関する閾値を設け、ＳＡＴ推定値やＳＡＴモデル値がこの閾値以下の直進状態では、傾き、すなわちＳＡＴ比に関する忘却係数を、例えば（２７）式のように設定すればよい。
【０１１２】
【数１９】
この結果、ＳＡＴ比推定値の変化速度を小さくさせ、相対的に精度のよい旋回時のデータの重みを大きくすることができる。
【０１１４】
図３は、ＳＡＴモデル値とＳＡＴ推定値の関係を表した図である。ここで、横軸は、ＳＡＴモデル値演算部３０により演算されたＳＡＴモデル値である。縦軸は、ＳＡＴ推定部２３により得られたＳＡＴ推定値である。
【０１１５】
推定パラメータθの第１要素は、図３に示した特性の勾配になる。推定パラメータθの第２要素は、図３に示した特性の切片に定数（（２３）式の右辺の第２要素）を乗じた値になる。なお、横加速度センサ１５にドリフト誤差がない場合、推定パラメータθの第２要素はゼロとなる。
【０１１６】
図４は、荷重やタイヤの空気圧変化のない状態で高μ路を４０ｋｍ／ｈで走行中に操舵を繰り返したときのＳＡＴ比（ＳＡＴ勾配比）と横加速度センサ１５のドリフト量の推定値（横Ｇセンサドリフト量）を示した図である。
【０１１７】
同図（Ａ）は、ドリフト誤差がない横加速度センサ１５を用いたときの推定結果を示す図である。ドリフト量の推定値は、ほぼ０ｍ／ｓ2になった。同図（Ｂ）は、横加速度センサ１５のドリフト量を擬似的に０．５ｍ／ｓ2加えたときの推定結果を示す図である。ドリフト量は、推定開始から６０ｓほどで真値に近い値（０．５ｍ／ｓ2）になった。
【０１１８】
なお、図４においては、推定法の効果を示す目的で、横加速度センサ１５のドリフト量推定に関する忘却係数λ2を実際の値より小さくした。実用時には、実際の横加速度センサ１５のドリフト量の変化速度を勘案し、忘却係数λ2をより大きく設定することで、推定値の安定性を高めることができる。
【０１１９】
ドリフト量補正部３２は、ＳＡＴ比・ドリフト量演算部３１で演算されたドリフト量に基づいて横加速度センサ１５の出力値を補正して、ドリフト量のない正確な横加速度を演算する。そして、ドリフト量補正部３２で得られた横加速度は、上述した横力演算部２６で用いられたり、後述する路面μ推定部３５で用いられる。
【０１２０】
ＳＡＴ基準値演算部３３は、ＳＡＴ比演算部２６から供給されたＳＡＴ比に基づいて、ＳＡＴモデル値演算部３０で演算されたＳＡＴモデル値を必要に応じて修正することでＳＡＴ基準値を演算する。
【０１２１】
具体的には、ＳＡＴ基準値演算部３３は、所定時間内のＳＡＴ比の最大値が閾値を超えたか否かを判定し、所定時間内のＳＡＴ比の最大値が閾値を超えていないときは、ＳＡＴモデル値をそのままＳＡＴ基準値として出力する。
【０１２２】
一方、所定時間内のＳＡＴ比の最大値が閾値を超えたときは、荷重増加やタイヤ空気圧低下によってタイヤと路面間の接地長が増加し、ＳＡＴ勾配が大きくなったと判定して、ＳＡＴモデル値を上方修正してＳＡＴ基準値を求める。上方修正のための演算式は次の（２８）式である。
【０１２３】
【数２０】
ただし、ＴSAT0m：ＳＡＴ基準値、ＴSAT0：修正前のＳＡＴモデル値、γ：上方修正のためのパラメータであり、本実施形態では所定時間内のＳＡＴ比の最大値である。また、閾値としては、例えば「１．２」を用いることができる。なお、走行中に空気圧の調圧は行われないことを考慮して、一定時間以上の停止状態が続かない限り、γは減少しないパラメータとして設定してもよい。そして、ＳＡＴ基準値演算部３３は、以上のようにして求められたＳＡＴ基準値ＴSAT0mをグリップ度推定部３４に供給する。
【０１２５】
グリップ度推定部３４は、ＳＡＴ推定部２３で推定されたＳＡＴ推定値ＴSATと、ＳＡＴ基準値演算部３３で演算されたＳＡＴ基準値ＴSAT0mとに基づいて、次の（２９）式に従って、グリップ度εを推定する。
【０１２６】
【数２１】
なお、グリップ度推定部３４は、上述した手法によってグリップ度εを推定する場合に限らず、例えば、ＳＡＴ基準値ＴSAT0mとＳＡＴ推定値ＴSATの関数でグリップ度εを表してもよいし、ＳＡＴ基準値ＴSAT0mとＳＡＴ推定値ＴSATの２次元マップでグリップ度εを記述してもよい。
【０１２８】
路面μ推定部３５は、グリップ度推定部３４で推定されたグリップ度εが所定の判定基準以下（例えば、ε≦０．５）の状態になったときに、当該グリップ度εとドリフト量補正部３２で補正された横加速度ｇyとから路面μを推定する。
【０１２９】
ここで、路面μは、次の（３０）式によって表される。
【０１３０】
【数２２】
ただし、ｇは重力加速度である。また、ｇfyは前輪位置横加速度であり、次の（３１）式で表される。
【０１３２】
【数２３】
このように求められる路面μは、グリップ度εが小さいほど、すなわち限界に近いほど推定精度が向上する。そこで、路面μ推定部３５は、上述のように、グリップ度εが所定の判定基準以下になったときに、（３０）式に従って路面μを推定している。
【０１３４】
以上のように、本発明の実施の形態に係る路面摩擦状態推定装置１は、横加速度センサ１５のドリフト量に応じてＳＡＴ推定値−ＳＡＴモデル値特性の切片が変化する性質を利用することで、横加速度センサ１５のドリフト量を推定することができる。そして、路面摩擦状態推定装置１は、横加速度センサ１５の出力値をドリフト量に基づいて補正するので、常に正確な横加速度を求め、その結果、グリップ度及び路面μを高精度に推定することができる。
【０１３５】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で様々な設計上の変更を行うことができる。
【０１３６】
例えば、上述した実施の形態では、電動式パワーステアリング装置を用いて横加速度センサ１５のドリフト量を推定し、更にグリップ度や路面μを推定する場合を例に挙げて説明したが、油圧式パワーステアリング装置を用いることもできる。この場合、油圧式パワーステアリング装置の油圧等を計測して操舵トルク及びアシストトルクに対応するトルクをそれぞれ検出することで、上述した実施の形態と同様にすることができる。
【０１３７】
さらに、ＳＡＴ推定部２３の代わりに、セルフアライニングトルクを直接検出することができるＳＡＴ検出部（又はＳＡＴ検出センサ）を設けてもよい。
【０１３８】
【発明の効果】
本発明に係る横加速度センサのドリフト量推定装置は、セルフアライニングトルクの時系列データとセルフアライニングトルクモデル値の時系列データとの関係を示す直線の切片に基づいて、横加速度センサのドリフト量を推定することにより、タイヤ空気圧の変化の影響を受けることなく、ドリフト量を高精度に推定することができる。
【０１３９】
本発明に係る横加速度センサの出力補正装置は、横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、横加速度センサで検出された横加速度を補正することにより、横加速度センサの出力値にドリフト量が含まれていても、ドリフト量を除去して高精度の横加速度を得ることができる。
【０１４０】
本発明に係る路面摩擦状態推定装置は、ドリフト量が除去された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算することで、高精度に路面摩擦状態を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る路面摩擦状態推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ＥＣＵの機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】ＳＡＴモデル値とＳＡＴ推定値の関係を表した図である。
【図４】（Ａ）ドリフト誤差がないとき、（Ｂ）ドリフト誤差があるときのＳＡＴ比（ＳＡＴ勾配比）と横加速度センサのドリフト量の推定値（横Ｇセンサドリフト量）を示した図である。
【符号の説明】
１ 路面摩擦状態推定装置
１５ 横加速度センサ
２０ ＥＣＵ
２３ ＳＡＴ推定部
３０ ＳＡＴモデル値演算部
３１ ＳＡＴ比・ドリフト量演算部
３２ ドリフト量補正部
３３ ＳＡＴ基準値演算部
３４ グリップ度推定部
３５ 路面μ推定部
Claims (8)
- 操舵トルクを検出する操舵トルクセンサと、
横加速度を検出する横加速度センサと、
前記操舵トルクセンサにより検出された操舵トルクを用いてセルフアライニングトルクを推定するセルフアライニングトルク推定手段と、
前記横加速度センサにより検出された横加速度に基づいて、セルフアライニングトルクモデル値を演算するセルフアライニングトルクモデル値演算手段と、
前記セルフアライニングトルク推定手段により推定されたセルフアライニングトルクの時系列データと、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段により演算されたセルフアライニングトルクモデル値の時系列データと、の関係を示す直線の切片に基づいて、前記横加速度センサのドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、
を備えた横加速度センサのドリフト量推定装置。 - 前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、
車輪速度を検出する車輪速度検出手段と、
操舵角を検出する操舵角検出手段と、
前記車輪速度検出手段により検出された車輪速度と、前記操舵角検出手段により検出された操舵角とに基づいて、スリップ角を推定するスリップ角推定手段と、
前記スリップ角推定手段により推定されたスリップ角にハイパスフィルタ処理を施すハイパスフィルタと、
前記横加速度センサにより検出された横加速度に基づいて横力を演算する横力演算手段と、
前記横力演算手段により演算された横力をスリップ角に換算するスリップ角換算手段と、
前記スリップ角換算手段により換算されたスリップ角にローパスフィルタ処理を施すローパスフィルタと、
前記ハイパスフィルタによりハイパスフィルタ処理されたスリップ角と、前記ローパスフィルタによりフィルタ処理されたスリップ角とを加算する加算手段と、
前記加算手段により加算されたスリップ角に基づいて、前記セルフアライニングトルクモデル値を演算する演算手段と、を備えた
請求項１に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置。 - 前記ドリフト量推定手段は、前記セルフアライニングトルクの時系列データと前記セルフアライニングトルクモデル値の時系列データとの関係を表す直線の傾きを推定すると共に、前記直線の切片に基づく前記ドリフト量を推定する
請求項１または２に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置。 - 前記ドリフト量推定手段において、前記切片の推定値の変化のしやすさが前記傾きの推定値の変化のしやすさに比較して小さいこと
を特徴とする請求項３に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置。 - 前記ドリフト量推定手段において、前記セルフアライニングトルクまたは前記セルフアライニングトルクモデル値が閾値以下となる直進付近における傾きの推定値の変化のしやすさが前記セルフアライニングトルクまたは前記セルフアライニングトルクモデル値が閾値以上となる旋回状態に比較して小さいこと
を特徴とする請求項３に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置。 - 請求項１から５のいずれか１項に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置と、
前記横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、前記横加速度センサで検出された横加速度を補正する横加速度補正手段と、
を備えた横加速度センサの出力補正装置。 - 請求項１から５のいずれか１項に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置と、
前記横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、前記横加速度センサで検出された横加速度を補正する横加速度補正手段と、
前記セルフアライニングトルクと前記セルフアライニングトルクモデル値とに基づいて、路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定手段と、を備え、
前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、前記横加速度補正手段により補正された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算すること
を特徴とする路面摩擦状態推定装置。 - 請求項３から５のいずれか１項に記載の横加速度センサのドリフト量推定装置と、
前記横加速度センサのドリフト量推定装置により推定されたドリフト量に応じて、前記横加速度センサで検出された横加速度を補正する横加速度補正手段と、
前記ドリフト量推定手段により推定された前記直線の傾きと、前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段により演算されたセルフアライニングトルクモデル値とに基づいて、セルフアライニングトルク基準値を演算するセルフアライニングトルク基準値演算手段と、
前記セルフアライニングトルクと前記セルフアライニングトルク基準値とに基づいて、路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定手段と、を備え、
前記セルフアライニングトルクモデル値演算手段は、前記横加速度補正手段により補正された横加速度を用いてセルフアライニングトルクモデル値を演算すること
を特徴とする路面摩擦状態推定装置。
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