JP4246652B2 - 車両の状態量推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、前後方向、横方向の並進速度、ヨー、ロール、ピッチの各角度、車両質量、自車両に対する路面の横傾斜等を演算する車両の状態量推定装置に関する。

近年、車両においては、走行する車両の様々な状態量、すなわち、前後方向、横方向の並進速度、ヨー、ロール、ピッチの各角度、車両質量、自車両に対する路面の横傾斜等を検出或いは演算し、車両開発や車両挙動制御の重要な補正パラメータとして用いることが行われるようになっている。

こうした、様々な車両の状態量を推定する技術として、例えば特開平１１−２３０７４２号公報では、従動輪に設けた車輪速センサからの信号を基に車速を検出し、車体前後に設けた車高センサからの信号を基にピッチ角を検出し、車体（前部バンパ）左右に設けた車高センサからの信号を基にロール角を検出し、ヨーレートセンサからの信号を基にヨー角を検出し、横加速度センサにより横加速度を検出する。また、ヨーレートセンサからの信号を基に車両の旋回時の角速度を求め、角速度と車速から遠心力、車両の旋回時の曲率半径を求め、曲率半径から車両の旋回円の接線方向のなす角度を求め、遠心力と車両の旋回円の接線方向のなす角度から横加速度センサの検出方向である横方向分力を求め、横加速度、横方向分力、ロール角から路面の横傾斜角を求める技術が開示されている。
特開平１１−２３０７４２号公報

しかしながら、上述の特許文献１に開示される技術では、車速を車輪速センサからの値で求めるようになっているため、タイヤの滑りが生じた場合に誤差が蓄積し、精度良く車両の速度の計測ができないという問題がある。また、車高センサもバンパ下に向けて検出が行われるため、路面の凹凸状態の影響を受けて精度の良い車高変化の計測を連続し安定して行うことができ難いという課題もある。そして、こうした車速や車高の値を用いて各種状態量を演算すると正確な値が得られず、精度の良い制御や運転支援ができない虞がある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、車両に生じる様々な状態量を安定して精度良く検出することができる車両の状態量推定装置を提供することを目的としている。

本発明は、自車両の移動に伴う該自車両に対する相対位置の変化が判別自在な路面上のマーカ手段を認識する認識手段と、上記マーカ手段の位置の認識結果に基づいて自車両の並進速度を演算する並進速度演算手段と、自車両に作用する垂直方向の加速度を検出する垂直方向加速度検出手段と、自車両に作用する横方向の加速度を検出する横方向加速度検出手段と、自車両の旋回半径を演算する旋回半径演算手段と、上記垂直方向加速度と上記並進速度と上記旋回半径と前回演算した自車両に対する路面の横傾斜の関係を基に上記前回演算した自車両に対する路面の横傾斜の増加分を第１の路面横傾斜増加分として演算し、上記横方向加速度と上記並進速度と上記旋回半径と上記前回演算した自車両に対する路面の横傾斜の関係を基に上記前回演算した自車両に対する路面の横傾斜の増加分を第２の路面横傾斜増加分として演算し、上記第１の路面横傾斜増加分と上記第２の路面横傾斜増加分との差の絶対値に基づいて今回の自車両に対する路面の横傾斜を演算する路面横傾斜演算手段とを備えたことを特徴としている。

本発明による車両の状態量推定装置は、車両に生じる様々な状態量を安定して精度良く検出することができるという優れた効果を奏する。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
図１〜図６は本発明の実施の形態を示し、図１は路面を走行する状態量推定装置を備えた車両の構成説明図、図２は状態量推定プログラムのフローチャート、図３は前後方向、横方向の並進速度、ヨー角検出の説明図、図４はロール角、ピッチ角検出の説明図、図５は旋回半径の演算の説明図、図６は横傾斜による各力の釣り合いの説明図である。

図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）を示し、この車両１には、前後方向の並進速度ｖx、横方向の並進速度ｖy、ピッチ角θP、ピッチ角速度（ｄθP／ｄｔ）、ロール角θR、ロール角速度（ｄθR／ｄｔ）、ヨー角θY、ヨー角速度（ｄθY／ｄｔ）、車両質量ｍ、路面の横傾斜θK等の各状態量を推定する状態量推定装置２が搭載されている。

車両１が走行する路面３には、進行方向を長軸、道幅方向を短軸とする楕円形状のマーカ手段としてのマーカ４が設定間隔（例えば、４〜５ｍ間隔）毎に記されており、このマーカ４は、車両１の下部に真下に向けて配設されたカメラ５により撮像され、後述する制御部６によりその形状が認識される。

上述の各状態量を推定するため、車両１には、カメラ５の他、４輪（左前輪７fl、右前輪７fr、左後輪７rl、右後輪７rr）に路面から垂直方向に作用する力Ｆzfl、Ｆzfr、Ｆzrl、Ｆzrrを検出する力検出センサ８fl、８fr、８rl、８rrがそれぞれの車輪のアクスルハウジングに埋設されており、また、車両１に作用する横方向加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）を検出する横方向加速度検出手段としての横加速度センサ９が配設されている。

上述のカメラ５及び各センサ８fl、８fr、８rl、８rr、９は、制御部６と接続され、この制御部６により、以下の状態量推定プログラムに従って各状態量の推定演算が実行される。

制御部６により実行される、状態量推定処理を、図２の状態量推定プログラムのフローチャートで説明する。

まず、ステップ（以下、「Ｓ」と略称）１０１で必要パラメータを読み込む。このパラメータとして、具体的には、マーカ４に関しては、前回と今回の楕円の長軸寸法ａ1、ａ2、前回と今回の楕円の短軸寸法ｂ1、ｂ2、前回認識した時からの楕円の傾き角度（ヨー角）θY、自車両１を絶対座標系とする前回と今回の楕円の重心位置座標（ｘ01，ｙ01）、（ｘ02，ｙ02）が読み込まれる。また、力検出センサ８fl、８fr、８rl、８rrから４輪７fl、７fr、７rl、７rrの垂直方向に作用する力Ｆzfl、Ｆzfr、Ｆzrl、Ｆzrrが読み込まれ、横加速度センサ９から横方向加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）が読み込まれる。更に、過去の走行軌跡の３点の座標、すなわち、図５に示すように、現在の位置を点Ｐ4とし、点Ｐ1（ｘ1，ｙ1）、点Ｐ2（ｘ2，ｙ2）、点Ｐ3（ｘ3，ｙ3）の座標を、点Ｐ1を原点とする絶対座標系として読み込む。また、前回演算した路面の横傾斜θKn-1が読み込まれる。

次に、Ｓ１０２に進み、図３に示す関係から、前後方向の並進速度ｖxと横方向の並進速度ｖyを以下の（１）式と（２）式により演算し、出力する。
ｖx＝（ｘ02−ｘ01）／Δｔ …（１）
ｖy＝（ｙ02−ｙ01）／Δｔ …（２）
ここで、Δｔはサンプリングタイムである。

次いで、Ｓ１０３に進み、ピッチ角θP、ピッチ角速度（ｄθP／ｄｔ）、ロール角θR、ロール角速度（ｄθR／ｄｔ）、ヨー角θY、ヨー角速度（ｄθY／ｄｔ）を演算し、出力する。これらの角度、及び、角速度は、以下の（３）式〜（７）式により演算される。

まず、ピッチ角速度（ｄθP／ｄｔ）は、図４に示す関係から、
（ｄθP／ｄｔ）＝（cos^−１（ａ2／ａ1））／Δｔ …（３）
但し、
（（ｄＦzfl／ｄｔ）＋（ｄＦzfr／ｄｔ））／２
＞（（ｄＦzrl／ｄｔ）＋（ｄＦzrr／ｄｔ））／２ならば符号は正とし、
（（ｄＦzfl／ｄｔ）＋（ｄＦzfr／ｄｔ））／２
＜（（ｄＦzrl／ｄｔ）＋（ｄＦzrr／ｄｔ））／２ならば符号は負とする。

そして、ピッチ角θPは、
θP＝∫（ｄθP／ｄｔ）ｄｔ …（４）
により演算する。

また、ロール角速度（ｄθR／ｄｔ）は、図４に示す関係から、
（ｄθR／ｄｔ）＝（cos^−１（ｂ2／ｂ1））／Δｔ …（５）
但し、
（（ｄＦzfl／ｄｔ）＋（ｄＦzrl／ｄｔ））／２
＜（（ｄＦzfr／ｄｔ）＋（ｄＦzrr／ｄｔ））／２ならば符号は正とし、
（（ｄＦzfl／ｄｔ）＋（ｄＦzrl／ｄｔ））／２
＞（（ｄＦzfr／ｄｔ）＋（ｄＦzrr／ｄｔ））／２ならば符号は負とする。

そして、ロール角θRは、
θR＝∫（ｄθR／ｄｔ）ｄｔ …（６）
により演算する。

また、ヨー角速度（ｄθY／ｄｔ）は、
θY／Δｔ …（７）
により演算する。

次に、Ｓ１０４に進み、車両１に作用する垂直方向力Ｆzを以下の（８）式により演算する。
Ｆz＝Ｆzfl＋Ｆzfr＋Ｆzrl＋Ｆzrr …（８）

次いで、Ｓ１０５に進み、前回演算した路面の横傾斜θKn-1と予め設定しておいた閾値（殆ど横傾斜を無視できると考えられる値で、例えば５°）とを比較し、前回演算した路面の横傾斜θKn-1が予め設定しておいた閾値（５°）よりも大きい場合は、Ｓ１０６に進み、今回は車両質量を演算することなく、前回の車両質量の値を今回の車両質量の値に決定してＳ１０８へと進む。

また、Ｓ１０５の比較の結果、前回演算した路面の横傾斜θKn-1が予め設定しておいた閾値（５°）以下の場合は、Ｓ１０７に進み、今回の車両質量ｍを以下の（９）式により演算してＳ１０８に進む。尚、ｇは重力加速度。
ｍ＝Ｆz／ｇ …（９）

Ｓ１０６、或いは、Ｓ１０７で今回の車両質量ｍを決定してＳ１０８に進むと、点Ｐ1（ｘ1，ｙ1）、点Ｐ2（ｘ2，ｙ2）、点Ｐ3（ｘ3，ｙ3）の座標を基に旋回半径ｒを演算する。すなわち、図５に示すように、Ｐ１−Ｐ２間の線分をＡ、Ｐ２−Ｐ３間の線分をＢ、Ｐ３−Ｐ１間の線分をＣとすると、３点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の外接円の半径ｒは、以下の（１０）式で与えられる。
ｒ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）／（４・Ｓａ） …（１０）

ここで、Ｓａは、三角形Ｐ１−Ｐ２−Ｐ３の面積であり、
Ｓａ＝（λ・（λ−Ａ）・（λ−Ｂ）・（λ−Ｃ））^１／２ …（１１）
但し、λ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）／２

また、各線分Ａ、Ｂ、Ｃは、各座標値より以下の各式により求められる。
Ａ＝（（ｙ2−ｙ1）^２＋（ｘ2−ｘ1）^２）^１／２ …（１２）
Ｂ＝（（ｙ3−ｙ2）^２＋（ｘ3−ｘ2）^２）^１／２ …（１３）
Ｃ＝（（ｙ1−ｙ3）^２＋（ｘ1−ｘ3）^２）^１／２ …（１４）

次いで、Ｓ１０９に進み、路面に対する垂直方向加速度（Ｆz／ｍ）と前後方向の並進速度ｖxと旋回半径ｒと前回演算した路面の横傾斜θKn-1の関係を基に前回演算した路面の横傾斜θKn-1の増加分を第１の路面横傾斜増加分ΔθKzとして演算する。また、横方向加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）（＝（Ｆy／ｍ））と前後方向の並進速度ｖxと旋回半径ｒと前回演算した路面の横傾斜θKn-1の関係を基に前回演算した路面の横傾斜θKn-1の増加分を第２の路面横傾斜増加分ΔθKyとして演算する。

具体的には、第１の路面横傾斜増加分ΔθKzは以下の（１５）式により演算する。
ΔθKz＝（（Ｆz／ｍ）−ｇ・cosθKn-1−ω・ｖx・sinθKn-1）
／（ω・ｖx・cosθKn-1−ｇ・sinθKn-1） …（１５）
また、第２の路面横傾斜増加分ΔθKyは以下の（１６）式により演算する。
ΔθKy＝−（（Ｆy／ｍ）＋ｇ・sinθKn-1−ω・ｖx・cosθKn-1）
／（ω・ｖx・sinθKn-1＋ｇ・cosθKn-1） …（１６）
ここで、ωは角速度であり、ω＝ｖx／ｒである。

すなわち、図６に示すように、車両局所座標系について、力のつり合いの関係から、今回演算する路面の横傾斜θKnを用いて、垂直、水平成分に関して以下の（１７）、（１８）式が導出される。

Ｆz＝ｍ・ｇ・cosθKn＋（ｍ・ｖx^２／ｒ）・sinθKn …（１７）
Ｆy＝−ｍ・ｇ・sinθKn＋（ｍ・ｖx^２／ｒ）・cosθKn …（１８）
ここで、急激な路面の横傾斜の変動がないものとすると、前回演算した路面の横傾斜θKn-1と路面横傾斜増加分ΔθKを用いて以下の（１９）、（２０）式が得られる。
cosθKn＝cos（θKn-1＋ΔθK）≒cosθKn-1−ΔθK・sinθKn-1 …（１９）
sinθKn＝sin（θKn-1＋ΔθK）≒sinθKn-1＋ΔθK・cosθKn-1 …（２０）

そして、上述の（１９）、（２０）式を（１７）、（１８）式に代入し、これら（１７）、（１８）式を路面横傾斜増加分ΔθKについて変形し、それぞれの路面横傾斜増加分ΔθKをΔθKz、ΔθKyとして、上述の（１５）、（１６）式が得られるのである。

その後、Ｓ１１０に進み、第１の路面横傾斜増加分ΔθKzと第２の路面横傾斜増加分ΔθKyとの差ＳKを演算する。
ＳK＝ΔθKz−ΔθKy …（２１）

次いで、Ｓ１１１に進み、第１の路面横傾斜増加分ΔθKzと第２の路面横傾斜増加分ΔθKyとの差ＳKの絶対値が予め設定しておいた閾値Ｃ1以下か否か判定し、閾値Ｃ1以下の場合にはＳ１１２に進む。

Ｓ１１２では、最終的な路面横傾斜増加分ΔθKを以下の（２２）式により演算し、この路面横傾斜増加分ΔθKを前回演算した路面の横傾斜θKn-1に加算（（２３）式）して今回の路面の横傾斜θKnとして出力し、プログラムを抜ける。
ΔθK＝（ΔθKz＋ΔθKy）／２ …（２２）
θKn＝θKn-1＋ΔθK …（２３）
尚、上述の（２２）式では、第１の路面横傾斜増加分ΔθKzと第２の路面横傾斜増加分ΔθKyとは、１：１の重み付けで最終的な路面横傾斜増加分ΔθKを演算しているが、センサの特性によっては１：１ではなく、どちらかの値を重視する重み付けを行って演算するようにしても良い。

一方、上述のＳ１１１で、第１の路面横傾斜増加分ΔθKzと第２の路面横傾斜増加分ΔθKyとの差ＳKの絶対値が予め設定しておいた閾値Ｃ1を超える場合は、Ｓ１１３に進み、過去に得られている数点（例えば、５点）の路面の横傾斜θKから今回予想される補外値θK1nを、公知の補間法（例えば、ラグランジュ補間やスプライン補間）や最小２乗法により求めた関数により演算する。

その後、Ｓ１１４に進み、Ｓ１１３で演算した補外値θK1nに基づき今回の路面の横傾斜θKnを演算し、出力して、プログラムを抜ける。具体的には、まず、以下の（２４）式により、第１の路面横傾斜増加分ΔθKzと前回演算した路面の横傾斜θKn-1から第１の路面の横傾斜θKnzを演算し、以下の（２５）式により、第２の路面横傾斜増加分ΔθKyと前回演算した路面の横傾斜θKn-1から第２の路面の横傾斜θKnyを演算する。
θKnz＝θKn-1＋ΔθKz …（２４）
θKny＝θKn-1＋ΔθKy …（２５）

そして、補外値θK1nと第１の路面の横傾斜θKnz、及び、補外値θK1nと第２の路面の横傾斜θKnyを比較して、第１の路面の横傾斜θKnzと第２の路面の横傾斜θKnyが共に補外値θK1nから設定値（予め実験等により求めた値）以上離れている場合は、補外値θK1nを今回の路面の横傾斜θKnとして決定する。

また、補外値θK1nと第１の路面の横傾斜θKnz、及び、補外値θK1nと第２の路面の横傾斜θKnyとの比較の結果、少なくともどちらかが補外値θK1nから設定値の範囲内にある場合には、補外値θK1nに近い方の値を今回の路面の横傾斜θKnとして決定する。

このように、本発明の実施の形態においては、制御部６は、認識手段、並進速度演算手段、垂直方向加速度検出手段、旋回半径演算手段、路面横傾斜演算手段、ヨー角演算手段、ピッチ角演算手段、ロール角演算手段としての機能を備えて構成される。

そして、以上のように、制御部６において、各状態量を求めるようになっているため、従来の車輪速センサを用いた推定で生じるような車輪スリップによる誤差が発生することがなく、精度の良い状態量の検出を行うことができる。また、車高センサで生じるような路面状態による誤差も生じることがなく、精度の良い状態量の検出を行うことができる。

尚、本実施の形態では、マーカ４は楕円形状のものを用いるようにしているが、道幅方向と進行方向が判別できるものであれば他の形状のものであっても良い（例えば長方形等）。

また、本実施の形態においては、前後方向の並進速度ｖx、横方向の並進速度ｖy、ピッチ角θP、ピッチ角速度（ｄθP／ｄｔ）、ロール角θR、ロール角速度（ｄθR／ｄｔ）、ヨー角θY、ヨー角速度（ｄθY／ｄｔ）、車両質量ｍ、路面の横傾斜θKの各状態量を推定する例を説明しているが、これら全てを推定するものでなくても良い。その場合、推定に必要なパラメータも削除できる。例えば、ピッチ角θP、ピッチ角速度（ｄθP／ｄｔ）を推定しないのであれば、マーカ４の長軸方向の変化を検出する必要はない。

路面を走行する状態量推定装置を備えた車両の構成説明図 状態量推定プログラムのフローチャート 前後方向、横方向の並進速度、ヨー角検出の説明図 ロール角、ピッチ角検出の説明図 旋回半径の演算の説明図 横傾斜による各力の釣り合いの説明図

符号の説明

１ 車両
２ 状態量推定装置
３ 路面
４ マーカ（マーカ手段）
５ カメラ
６ 制御部（認識手段、並進速度演算手段、垂直方向加速度検出手段、旋回半径演算手段、路面横傾斜演算手段、ヨー角演算手段、ピッチ角演算手段、ロール角演算手段）
７fl、７fr、７rl、７rr 車輪
８fl、８fr、８rl、８rr 力検出センサ
９ 横加速度センサ（横方向加速度検出手段）
代理人 弁理士 伊 藤 進

Claims (13)

1. 自車両の移動に伴う該自車両に対する相対位置の変化が判別自在な路面上のマーカ手段を認識する認識手段と、
   上記マーカ手段の位置の認識結果に基づいて自車両の並進速度を演算する並進速度演算手段と、
   自車両に作用する垂直方向の加速度を検出する垂直方向加速度検出手段と、
   自車両に作用する横方向の加速度を検出する横方向加速度検出手段と、
   自車両の旋回半径を演算する旋回半径演算手段と、
   上記垂直方向加速度と上記並進速度と上記旋回半径と前回演算した自車両に対する路面の横傾斜の関係を基に上記前回演算した自車両に対する路面の横傾斜の増加分を第１の路面横傾斜増加分として演算し、上記横方向加速度と上記並進速度と上記旋回半径と上記前回演算した自車両に対する路面の横傾斜の関係を基に上記前回演算した自車両に対する路面の横傾斜の増加分を第２の路面横傾斜増加分として演算し、上記第１の路面横傾斜増加分と上記第２の路面横傾斜増加分との差の絶対値に基づいて今回の自車両に対する路面の横傾斜を演算する路面横傾斜演算手段と、
   を備えたことを特徴とする車両の状態量推定装置。
2. 上記認識手段は、上記マーカ手段の自車両の移動に伴う該自車両に対する前後方向の前回検出した位置からの相対位置の変化が検出自在であって、
   上記並進速度演算手段は、上記マーカ手段の自車両の移動に伴う該自車両に対する前後方向の前回検出した位置からの相対位置の変化を基に自車両の前後方向の並進速度を演算することを特徴とする請求項１記載の車両の状態量推定装置。
3. 上記認識手段は、上記マーカ手段の自車両の移動に伴う該自車両に対する横方向の前回検出した位置からの相対位置の変化が検出自在であって、
   上記並進速度演算手段は、上記マーカ手段の自車両の移動に伴う該自車両に対する横方向の前回検出した位置からの相対位置の変化を基に自車両の横方向の並進速度を演算することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の車両の状態量推定装置。
4. 上記認識手段は、上記マーカ手段の自車両の移動に伴う該自車両に対する回転方向の前回検出した位置からの相対位置の変化が検出自在であって、
   上記マーカ手段の自車両の移動に伴う該自車両に対する回転方向の前回検出した位置からの相対位置の変化を基にヨー角とヨー角速度の少なくともどちらかを演算するヨー角演算手段を有することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一つに記載の車両の状態量推定装置。
5. 上記認識手段は、上記マーカ手段の路面の進行方向の寸法の前回検出した値からの変化が検出自在であって、
   当該変化を基にピッチ角とピッチ角速度の少なくともどちらかを演算するピッチ角演算手段を有することを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか一つに記載の車両の状態量推定装置。
6. 上記認識手段は、上記マーカ手段の路面の道幅方向の寸法の前回検出した値からの変化が検出自在であって、
   当該変化を基にロール角とロール角速度の少なくともどちらかを演算するロール角演算手段を有することを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか一つに記載の車両の状態量推定装置。
7. 上記垂直方向加速度検出手段は、自車両の各車輪に作用する垂直方向の力を検出してこれらの総和を求め、この総和を自車両の質量で除して演算することを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載の車両の状態量推定装置。
8. 上記自車両の質量は、上記演算した自車両に対する路面の横傾斜が予め設定しておいた閾値より小さい場合に、上記自車両の各車輪に作用する垂直方向の力の総和を重力加速度で除して予め演算しておくことを特徴とする請求項７記載の車両の状態量推定装置。
9. 上記旋回半径演算手段は、過去の自車両の走行軌跡から上記旋回半径を近似計算することを特徴とする請求項１乃至請求項８の何れか一つに記載の車両の状態量推定装置。
10. 上記路面横傾斜演算手段は、上記第１の路面横傾斜増加分と上記第２の路面横傾斜増加分との差の絶対値が予め設定しておいた閾値以内の場合は、上記第１の路面横傾斜増加分と上記第２の路面横傾斜増加分とを予め設定した重み付けで演算処理して最終的な路面横傾斜増加分を演算し、上記前回演算した自車両に対する路面の横傾斜に上記最終的な路面横傾斜増加分を加算して上記今回の自車両に対する路面の横傾斜とすることを特徴とする請求項１乃至請求項９の何れか一つに記載の車両の状態量推定装置。
11. 上記路面横傾斜演算手段は、上記第１の路面横傾斜増加分と上記第２の路面横傾斜増加分との差の絶対値が予め設定しておいた閾値を超える場合は、過去に演算した自車両に対する路面の横傾斜から補外値を演算し、該補外値と上記前回演算した自車両に対する路面の横傾斜に上記第１の路面横傾斜増加分を加算した第１の路面の横傾斜と上記前回演算した自車両に対する路面の横傾斜に上記第２の路面横傾斜増加分を加算した第２の路面の横傾斜とを比較して上記今回の自車両に対する路面の横傾斜を決定することを特徴とする請求項１乃至請求項１０の何れか一つに記載の車両の状態量推定装置。
12. 上記路面横傾斜演算手段は、上記第１の路面の横傾斜と上記第２の路面の横傾斜が共に上記補外値から設定値以上離れている場合は、上記補外値を上記今回の自車両に対する路面の横傾斜として決定することを特徴とする請求項１１記載の車両の状態量推定装置。
13. 上記路面横傾斜演算手段は、上記第１の路面の横傾斜と上記第２の路面の横傾斜の少なくともどちらかが上記補外値から設定値の範囲内にある場合には、上記補外値に近い方の値を上記今回の自車両に対する路面の横傾斜として決定することを特徴とする請求項１１記載の車両の状態量推定装置。

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