JP4983002B2 - 傾斜角推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、例えば加速度センサ及び車輪速センサを有する車両が走行する道路の傾斜角度を推定する傾斜角推定装置に関する。

通常、坂路での発進操作時や停車操作時に、走行時の各種場面において、車両がずり落ちたりした場合にそれを検知してブレーキをかける、或いはクリープを通常時より増加させる等の坂路発進支援制御がある。この制御において、例えば、坂路発進時、加速度センサの値から得られる実際の加速度を減算することにより、傾斜角度を推定し、その傾斜角度に応じて目標駆動力を演算する技術が提案されている（特許文献１参照）。

特開２００５−６７６０３号公報

しかしながら、例えば前述の特許文献１に開示されている技術には、以下のような問題が生じ得る。

即ち、特許文献１に開示された技術では、制御性を向上させるために、傾斜角度の推定が不可欠であるが、特に、坂路で上り方向に走行中にアクセルを戻して、前進から後退へと進行方向が変化するような場面において、傾斜角度の推定を誤ってしまう可能性ある。より一般には、発進直後や停車直前などに車両が微低速で走行する場合、車輪速センサの出力にはノイズが顕著に発生するために、これを利用しての傾斜角度の推定は基本的に困難であるという技術的問題点がある。

本発明は、例えば上述した問題点に鑑みてなされたものであり、例えば発進時や停車時などにも、道路の傾斜角度を比較的高精度で推定可能である傾斜角推定装置を提供することを課題とする。

本発明の傾斜角度推定装置は上記課題を解決するために、加速度センサ及び車輪速センサを有する車両が走行する道路の傾斜角度を推定する傾斜角推定装置であって、前記車輪速センサから得られる車輪速の時間微分値と前記加速度センサから得られる加速度との関係から、前記傾斜角度を推定する傾斜角度推定手段と、前記車輪速が、前記車輪速センサの検知可能領域に対応する閾値以上に加速した時点から所定期間だけ前記時間微分値をゼロに固定する第２制御手段とを備える。

本発明の傾斜角推定装置によれば、例えば車両の走行時、停止時、発進時などに、例えばコントローラ等を備えてなる傾斜角度推定手段によって、車輪速センサから得られる車輪速の時間微分値と加速度センサから得られる加速度との関係から、傾斜角度が推定される。典型的には、夫々道路の傾斜に応じた重力の影響を受ける、加速度センサから得られる加速度と車輪速の時間微分値との差分から、道路の傾斜角度が推定される。より具体的には、加速度センサから得られる加速度から、車輪速の時間微分値を減算した値は、傾斜角度θに係るサインθに比例することを利用して、傾斜角度θの算出が実行される。尚、加速度センサは、典型的には１次元又は２次元センサである、少なくとも車両の前後の加速度を検知可能である「前後センサ」でよいが、車両の前後の加速度を検知可能である限り３次元加速度センサであってもかまわない。
ここで特に、車輪速センサは、例えば、車速パルスジェネレータなど、機械的や電磁気的に車輪速を検出するセンサからなるが故に、各センサに固有の検知可能領域を有している。即ち、検知可能領域に対応する閾値以上の車輪速（例えば、低速領域以上）であれば、車輪速センサは、車輪速を検出可能、言い換えれば、実践的な意味で精度良く或いは試用に耐え得る程度で検出可能である。逆に、該閾値未満の車輪速（例えば、低速以下或いは微低速領域）であれば、車輪速センサは、車輪速を検出不可能、言い換えれば、実践的な意味で精度良く或いは試用に耐え得る程度では検出不可能である。尚、このような検知可能領域に対応する「閾値」は、センサの種類に応じて又は厳密には個々のセンサに応じて決まる値である。このため、車輪速を製品仕様上で又は製品規格上で、精度良く或いは試用に耐え得る程度で検出可能である速度の領域を、予め実験的、経験的、シミュレーション等によって特定することで、この閾値を予め設定しておけばよい。更にこの閾値を、出荷時に固定値として設定してもよいし、車両の使用途中や点検時に適宜変更可能に構成してもよい。加えて、厳密な意味での車輪速センサに固有の閾値に対して、若干のマージンを加えて、閾値として用いてもよい。
従って、上述の傾斜角度推定手段による傾斜角度の推定によれば、このままでは、停止時、発進時などに、車輪速センサのノイズの悪影響が相対的に大きいために、精度良く傾斜角度を推定することは困難或いは実践的な意味で不可能である。ここで特に、発進直後における加速時には、車輪速が検知可能領域に至った後であっても、車輪速センサのノイズの悪影響が大きい。このため、仮に、車輪速センサの出力に対して、その検知不可能領域での出力を除去するだけでは、このような車両の発進後の、車輪速が検知可能領域に至った後における、車輪速センサのノイズによる傾斜角度の推定値に対する悪影響を除去することはできない。また、仮に、係るノイズをフィルタでならそうとしても、係るノイズは時として急峻である或いは大きいため、フィルタにより有効にカットすることは実践上不可能な場合が多い。

しかるに、本発明の傾斜角推定装置によれば、例えば停止状態から発進する際など、車輪速が車輪速センサの検知可能領域に対応する閾値以上に加速した場合に、例えばコントローラ等を備えてなる第２制御手段によって、車輪速の時間微分値が、所定時間（具体的には、車輪速が、車輪速センサの検知可能領域に対応する閾値以上に加速した時点から車輪速センサのノイズが予想される期間）だけゼロに固定される。すると、この所定時間の間には、傾斜角度推定手段によって、ゼロに固定された車輪速の時間微分値と加速度センサから得られる加速度との関係から、傾斜角度が推定される。従って、車両が発進した直後における、車輪速センサの検知不可能領域から車輪速センサの検知可能領域に遷移する際に、車輪速センサから発生するノイズによる傾斜角度の推定値への悪影響を、顕著に低減することが可能となる。

以上の結果、本発明の傾斜角推定装置によれば、例えば微低速領域や低速領域における加速時に、精度良く坂道の傾斜角度を推定できる。これにより、例えば坂道発進時におけるブレーキ制御、クリープ制御などを、推定された傾斜角度に応じて好適に実施可能となる。

以下、この発明を具体化した一実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。

［構成］
先ず本実施形態に係る傾斜角推定装置が設けられた車両の構成を、図１を参照して、その基本動作と共に説明する。ここに、図１は、実施形態に係る傾斜角推定装置を搭載した車両のシステム系統図である。

図１において、実施形態に係る車両１は、制御装置１００、前後Ｇセンサ２００、車輪速センサ２１０、及び駆動機構（エンジン３００、差動歯車装置３１０、車軸３２０、車輪３３０）、制動機構（ブレーキアクチュエータ４００、マスタシリンダ４１０、マスタ圧センサ４２０、ホイールシリンダ４３０）を備えて構成される。

制御装置１００は、本発明に係る「傾斜角度推定手段」、「第１制御手段」、「第２制御手段」及び「第３制御手段」の一例であり、これらは好適には、周知の電子制御ユニット（Electronic Control Unit：ECU）、中央処理装置（Central Processing Unit：CPU）、制御プログラムを格納した読み出し専用メモリ（Read Only Memory：ROM）、各種データを格納する随時書き込み読み出しメモリ（Random Access Memory：RAM）等を中心とした論理演算回路として構成されている。更に、前後Ｇセンサ２００等の各種センサからの入力信号を受ける入力ポート及び、ブレーキアクチュエータ４００等の各種アクチュエータに制御信号を送る出力ポートに対して、バスを介して接続されている。

前後Ｇセンサ２００は、本発明に係る「加速度センサ」の一例として、車両１の前後方向の実加速度Ｇｘを検出するセンサである。前後Ｇセンサ２００は、制御装置１００と電気的に接続されており、制御装置１００によって好適には絶えずそのセンサ出力が監視される構成となっている。

車輪速センサ２１０は、左右夫々の車輪の回転速度（即ち、車輪速）を検出するセンサである。車輪速センサ２１０は制御装置１００と電気的に接続されており、検出された車輪速が制御装置１００に伝達されることが可能に構成されている。制御装置１００は、伝達された車輪速に応じて、後述する傾斜角度の推定をすることとなる。

エンジン３００は、本発明に係る「内燃機関」の一例であり、図示しないシリンダ内において点火プラグにより混合気を爆発させると共に、爆発力に応じて生じるピストンの往復運動を回転運動に変換することが可能に構成されている。エンジン３００によって発生したトルクは、差動歯車装置３１０及び車軸３２０を介して車輪３００へ伝達されることとなる。

差動歯車装置３１０は、例えば所謂ディファレンシャルギアからなり、上述の如くトルクの伝達機能を持つほか、例えば車両１の旋回時に左右の車輪間に生じる回転差を吸収することで、滑らかなコーナリングを実現する機構である。

車軸３２０は、差動歯車装置３１０と車輪３３０とをつなぎ、車輪３３０を回転させるシャフトである。路面の凹凸に対する追従性を向上する独立懸架方式では、両側の車輪３３０が自在に上下することが可能な車軸が使用されている。

車輪３３０は、車軸３２０から伝達されたトルクを受けて回転し、車両１を駆動することが可能に構成されている。また、制動機構としてホイールシリンダ４３０を備えるほか、その車輪速は車輪速センサ２１０によって検出され本制御に用いられることとなる。

ブレーキアクチュエータ４００は、制御装置１００と電気的に接続され、制御装置１００による上位制御に従って、各ホイールシリンダ４３０の油圧を制御することで制動機構を調整することが可能に構成されている。具体的には、マスタシリンダ４１０及びブレーキアクチュエータ４００を介して、ホイールシリンダ４３０へブレーキオイルの油圧が伝達されることで車両１を制動する制動機構として機能する。このような制動機構は、通常の走行時に運転手がブレーキペダルを踏込むことで意識的に使用される場合のほか、坂路発進支援制御の一環として坂路でのずり落ちに対応して自動的に使用される場合もある。本発明は特に後者の場合に有用な技術を提案するものである。

マスタシリンダ４１０は、運転手のブレーキペタル踏下量に応じた力をブレーキオイルの油圧に変えることが可能に構成されている。

マスタ圧センサ４２０は、マスタシリンダ４１０によって変換されたブレーキオイルの油圧を検知することが可能に構成されており、その出力値は電気的に接続された制御装置１００に伝えられる。制御装置１００に伝えられたマスタ圧は、ブレーキアクチュエータ４００の制御等に用いられる。

ホイールシリンダ４３０は、各車輪に備えられており、主にピストンを両側に備える両面拡張型のものと、ピストンが片面のみの片面拡張型の２種類がある。いずれの型にしても、ピストンがブレーキオイルの油圧を受けて押し広げられ、車両１を制動する仕組みになっている。

以上、図１に示すように、本実施形態に係る車両１は前後Ｇセンサ２００及び車輪速センサ２１０を備え、それらの出力を制御装置１００が解析することで、車輪速センサ２１０が検知不可能な低速走行時の車輪速の微分値（即ち、時間微分値）が適宜補正される。或いは、係る車輪速の微分値の基礎となる車輪速自体が適宜補正される。従って、このような低速で傾斜した道路を走行する場合にも道路の傾斜角度を比較的精度良く推定することが可能となる。

［傾斜角度θの推定式について］
次に図２に従って、車両が傾斜した道路を走行する時の各種物理量の関係と傾斜角度θの推定式について以下説明する。ここに、図２は車両が道路を走行する時の各種物理量を表す特性図である。

一般に、図２に示すような道路の傾斜角度と、道路を走行する車両１の加速度との間には、下記の式（０―１）のような関係が存在する。

ｇＳｉｎθ＝Ｇｘ−Ｄｖｘ 式（０―１）
ここで、ｇは重力加速度を示し、θは車両１がさしかかっている道路の傾斜角度を示し、ｇＳｉｎθは重力加速度の路面方向成分を示し、Ｇｘは前後Ｇセンサ２００によって検出される加速度（即ち、実加速度）を示し、Ｄｖｘは車輪速センサ２１０によって検出される車体速度Ｖｘの時間微分値（即ち予想加速度）を示す。

式（０―１）は、車両１が図２に示すような傾斜角度θの道路を走行しているため、重力加速度の路面方向成分ｇＳｉｎθが、実際に前後Ｇセンサ２００によって検出される車両１の実加速度Ｇｘと、車輪速から推定される車両１の予想加速度Ｄｖｘとの差になって表れることを示している。即ち、実加速度Ｇｘを求めるために、予想加速度Ｄｖｘに傾斜角度に応じた重力加速度の路面方向成分の影響を加味する必要があることを示す。

以上図２に示すように、本実施形態に係る傾斜角推定装置は式（０―１）を用いることで傾斜角度θを他の物理量から間接的に推定することが可能となる。ただし、車輪速がセンサによって検出不可能であるような低速である場合には、以下に説明する注意が必要である。本発明は、特にこのような低速である場合においても好適に傾斜角度θを推定ならしめる技術である。

［比較例に係る傾斜角推定技術と本発明に係る傾斜角推定技術との比較］
次に図３に従って、比較例に係る傾斜角推定技術と本発明に係る傾斜角推定技術とを比較する。

ここに、図３は比較例に係る傾斜角推定技術と本発明に係る傾斜角推定技術とを比較するための特性図である。走行条件或いは推定方法の違いを左列、中央列、右列の３列に並べて比較する。ここで、左列の各図は通常加速時の傾斜角度が推定される様子を示し、中央列の各図は比較例に係る傾斜角推定技術によって前進から後退へと進行方向が変化する際の傾斜角度が推定される様子を示し、右列の各図は本発明に係る傾斜角推定技術によって前進から後退へと進行方向が変化する際の傾斜角度が推定される様子を示す。

ここで比較例とは、本発明に係る第１制御手段、第２制御手段及び第３制御手段をいずれも用いずに傾斜角度θを推定する場合、具体的には後述する式（１−１）、式（２−１）及び式（２−２）を用いずに傾斜角度θを推定する場合をいう。

また、各列の上下に並ぶ４つの図は上から順に、本発明に係る「加速度センサから得られる加速度」の一例である、実加速度Ｇｘの時間変化（Ｇｘ−Ｔ図）、車輪速Ｖｘの時間変化（Ｖｘ−Ｔ図）、本発明に係る「車輪速センサから得られる車輪速の時間微分値」の一例である予想加速度Ｄｖｘの時間変化（Ｄｖｘ−Ｔ図）及び重力加速度の傾斜角度成分ｇＳｉｎθの時間変化（ｇＳｉｎθ−Ｔ図）を表している。尚、図３に示す各図において、横軸が明記されていないものは全て横軸は時間軸（Ｔ軸）である。以下に、各場合の特徴を左列、中央列、右列の順で説明する。

先ず左列の各図は通常加速時の道路の傾斜角度が推定される様子を示している。ここでいう、「通常加速時」とは、車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０によって検知されるような大きさ（即ち、車輪速センサの検知可能領域）である際に加速している場合を意味し、それ故、比較例に係る傾斜角推定技術或いは本発明に係る傾斜角推定技術の内どちらを用いても道路の傾斜角度θの推定が可能である。

左列Ｇｘ−Ｔ図は、通常走行する場合の実加速度Ｇｘの時間変化の一例を表しており、時刻ｔ１からｔ２にかけて実加速度Ｇｘが山なりに変化している様子がうかがえる。

左列Ｖｘ―Ｔ図では、車輪速センサ２１０に検出される車輪速Ｖｘが、時刻ｔ１からｔ２にかけて、実加速度Ｇｘの変化に伴い上昇している。

左列Ｄｖｘ−Ｔ図は、車両１の車輪速Ｖｘを微分することで導出される予想加速度Ｄｖｘの変化の様子を示す。ここで予想加速度Ｄｖｘは、時刻ｔ１からｔ２にかけてはＧｘ−Ｔ図と同様に山なりに変化し、それ以外の時刻ｔ１以前及び時刻ｔ２以降は、Ｄｖｘ＝０となる。左列Ｇｘ−Ｔ図と左列Ｄｖｘ−Ｔ図とを比べると、ＧｘとＤｖｘとは各々相対的な変化が同じであるか或いは非常に近い変化をするものの、絶対的な値としてはいくらか差がある。この差を明確にするために、以下の左列ｇＳｉｎθ―Ｔ図を作成した。

左列ｇＳｉｎθ―Ｔ図は、車両１の加速度ＧｘとＤｖｘとの差の時間変化を示す。この差は、式（０―１）に示したように、車両１が道路の走行時に受ける傾斜角度に応じた重力加速度ｇＳｉｎθに相当する。それ故、実加速度Ｇｘと車輪速Ｖｘとの差を測定することで、道路の傾斜角度θを導出することが可能となるのである。

以上、左列に示したように、車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０によって十二分に検知される大きさである場合は特に難なく傾斜角度θの推定が可能である。

ところが、中央列のように、車輪速Ｖｘの絶対値が、本発明に係る「車輪速センサの検知可能領域に対応する閾値」の一例である最小検出可能車輪速ａの絶対値に比べて小さい場合、上述した左列のように単純にはいかない。車輪速Ｖｘが正確に検出されず、Ｄｖｘにおいて急峻なノイズが発生するためである。この様子を以下に説明する。ここに、最小検出可能車輪速閾値ａとは、車輪速センサ２１０が検出可能な最小の車輪速を意味し、基本的に車輪速度センサの性能により決定される値であり、例えば０．８ｋｍ／ｈであるが、車輪速センサの種類或いはセンサ技術の進歩により適宜変更されてもよい趣旨である。

先ず、中央Ｇｘ−Ｔ図は、車両１がほぼ等加速度運動をしていることを示す。

ここで例えば、中央Ｖｘ―Ｔ図に示すように、傾斜した道路を上り方向に走行中に、アクセルを戻して前進から後退へと進行方向が変化するとする。このような場面では、前進から後退に切り替わる前後において、車輪速Ｖｘが最小検出可能車輪速閾値ａを下回ることがあり得る。特に、図中の時刻Ｔ＝ｔ３（Ｖｘがａを下回る瞬間）、或いは時刻Ｔ＝ｔ４（Ｖｘが−ａを下回る瞬間）の直後においてＶｘが急激に変化していることが見て取れる。このＶｘの急激な変化は、実際に車輪速がそのように変化したのではなく、車輪速センサ２１０が最小検出可能車輪速閾値ａ以下の値を検出できないために急激に変化しているように出力されているだけである。

中央Ｄｖｘ−Ｔ図は、実加速度Ｇｘの時間微分値を示した図である。ここで、Ｔ＝ｔ３及びＴ＝ｔ４の直後において急峻なノイズが発生している。このノイズは、Ｄｖｘが実際にこのような急峻な変化をしたことを意味するのではなく、最小検出可能車輪速ａを下回った不適当なＶｘをそのまま微分したからにすぎない。しかし、従来のフィルタ処理ではこのようなノイズの除去が困難である。

そして、中央ｇＳｉｎθ―Ｔ図も、中央Ｇｘ−Ｔ図と中央Ｄｖｘ−Ｔ図との差を表した図であるため、上述した中央Ｄｖｘ−Ｔ図のノイズが除去さていない。このことが従来技術に係る傾斜角推定の精度を下げる原因の一つとなっている。このような課題に対処すべくなされた本発明の効果について、右列の各図を参照して以下に説明する。

ここに、右列の各図は、本発明に係る傾斜角度θの推定に至る、各種物理量の検出結果或いは算出結果を表している。右列Ｇｘ−Ｔ図及び、右列Ｖｘ―Ｔ図は中央列Ｇｘ−Ｔ図及び、中央列Ｖｘ―Ｔ図と夫々同様であるため説明を省略する。即ち、この場合も、前記中央列（従来技術）の場合と同様に、道路で上り方向に走行中にアクセルを戻して前進から後退に進行方向が変化している。係る状況下における従来技術では、中央列に見られるような急峻なノイズを発生してしまうはずである。

このようなノイズが発生する原因は、微低速領域において車輪速センサ２１０が車輪速Ｖｘを正確に検知できないことにある。従って、右列Ｄｖｘ−Ｔ図では、車輪速Ｖｘの大きさに応じて以下に示す式（１−１）、式（２−１）及び式（２−２）を使い分け、予想加速度Ｄｖｘを補正し、傾斜角度θを推定する。ここに、式（１−１）は、車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０によって検知可能な領域から検知不可能な領域に変化する際に用いられ、逆に式（２−１）及び式（２−２）は、車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０によって検知不可能な領域から検知可能な領域に変化する際に用いられる式である。

Ｄｖｘ（今回値）
＝ｍａｘ（（Ｄｖｘ（前回値）−ｂ）,０） （Ｄｖｘ（前回値）≧０）
または
ｍｉｎ（（Ｄｖｘ（前回値）＋ｂ）,０） （Ｄｖｘ（前回値）＜０） 式（１−１）
Ｄｖｘ（今回値）＝０ （ノイズ発生が予想される期間） 式（２−１）
Ｄｖｘ（今回値）
＝ｍｉｎ（（Ｄｖｘ（前回値）＋ｃ）,Ｄｖｘ（今回演算値）） （Ｄｖｘ（前回値）≧０）
または
ｍａｘ（（Ｄｖｘ（前回値）−ｃ）,Ｄｖｘ（今回演算値）） （Ｄｖｘ（前回値）＜０） 式（２−２）
式（１−１）において、Ｄｖｘ（今回値）は、式（１−１）に従った演算結果に基づいて今回求められる予想加速度を示し、Ｄｖｘ（前回値）は、式（１−１）に従った前回の演算により求められた予想加速度を示し、ｍａｘ（Ａ，Ｂ）は、Ａ及びＢのうちいずれか大きい方の値を示す。例えばＡ＞Ｂの場合は、ｍａｘ（Ａ，Ｂ）＝Ａである。また、ｍｉｎ（Ａ，Ｂ）は、Ａ及びＢのいずれか小さい方の値を示し、例えばＡ＞Ｂの場合は、ｍｉｎ（Ａ，Ｂ）＝Ｂである。また、ｂは、Ｄｖｘを０に漸近させるにために適した値として実験的、経験的或いはシミュレーション等により求められる定数を示してもよいし、或いは、本処理を行う直前の車両1の加速度変化等から求められる変数を示してもよい。

式（２−１）において、「ノイズ発生が予想される期間」とは、例えば図中の時刻Ｔ＝ｔ４から２０[ｍｓｅｃ]の間であり、実際にノイズが発生する期間を実験的、経験的或いはシミュレーション等により求められる定数を示してもよいし、車両１の走行状態等に応じて個別具体的に求められる変数であってもよく、最終的に、後述するＤｖｘ（今回演算値）に係るノイズが実践上十分に小さくなる限りにおいて自由に決定されてよい趣旨である。

式（２−２）において、Ｄｖｘ（今回演算値）は、車輪速センサ２１０によって今回検出された車輪速Ｖｘの時間微分値であり、それゆえ車輪速Ｖｘが急峻に変化するとノイズ発生の虞がある。また、ｃは、「勾配リミッタ」即ち、Ｄｖｘ（前回値）とＤｖｘ（今回値）との間で許容される予想加速度Ｄｖｘの変化量であり、Ｄｖｘ（前回値）とＤｖｘ（今回演算値）との差がｃよりも大きければ、Ｄｖｘ（今回演算値）は不当に大きすぎるとして、このような補正がかけられる。勾配リミッタｃの値は、実際の走行における実加速度の変化量として異常でないと認められる値として実験的、経験的或いはシミュレーション等により求められる定数を示してもよいし、ループ演算処理の間隔等によって求められる変数であってもよい趣旨である。

上記３式によると、比較例では、車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０によって検知可能な領域から検知不可能な領域に変化する際に発生する急峻なノイズが低減される。具体的には、制御装置１００が式（１−１）に従って、予想加速度Ｄｖｘを段階的に０に収束させる（右列Ｄｖｘ−Ｔ図参照）。これに伴い、式（０―１）に従ってｇＳｉｎθが好適に導出されることとなる（右列ｇＳｉｎθ―Ｔ図参照）。

また、車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０によって検知不可能な領域から検知可能な領域に変化する際には、上述した式式（２−１）或いは式（２−２）のうちいずれかの式を用いることで、例えば車輪速Ｖｘが検知不可能な微低速から徐々に大きくなって最小検出可能車輪速閾値ａを超える場合に発生するＤｖｘ（今回演算値）のノイズを、好適に低減することが可能となる（右列Ｄｖｘ−Ｔ図参照）。従って、微低速走行時に於いても予想加速度Ｄｖｘを好適に求めることが可能となる。これに伴い、式（０―１）に従ってｇＳｉｎθが好適に導出されることとなる（右列ｇＳｉｎθ―Ｔ図参照）。

以上、図３に示すように、本実施形態に係る傾斜角推定装置によって、例えば最小検出可能車輪速閾値ａを下回るような微低速走行時に於いても、傾斜角推定の精度が従来の技術に比べて向上し、係る速度領域での各種車両運動制御或いは運転支援制御を好適に行うことが可能となる。

次に、本発明の実施形態に係る具体的な動作処理について、第１実施形態から第３実施形態に分類して説明する。ここに第１実施形態は、車両１の車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０の検知可領域から検知不可領域へと遷移する場合の制御例である（式（１−１）を利用）。また、第２実施形態は、車両１の車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０の検知不可領域から検知可領域へと遷移する場合の制御例である（式（２−１）を利用）。更に、第３実施形態も、車両１の車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０の検知不可領域から検知可領域へと遷移する場合の制御例である（式（２−２）を利用）。

［第１実施形態］
車両１の車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０の検知可領域から検知不可領域へと遷移（例えば、微低速へ減速又は停止）する場合に式（１−１）を用いて傾斜角θを推定する実施形態（第１実施形態）の動作処理について、図１から図３に加えて、図４を参照して説明する。ここに図４は第１実施形態に係る動作処理の一例を示すフローチャートである。

図４において、先ず、前後Ｇセンサ２００によって実加速度Ｇｘが取得される。（ステップＳ１０１０）そして、検出された実加速度Ｇｘのノイズを除去するため、実加速度Ｇｘに対してフィルタ処理がなされる（ステップＳ１０２０）。

続いて、予想加速度Ｄｖｘ（今回値）が以下に述べるように取得される。ここで仮に車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０の検知可領域であれば、検知される車輪速Ｖｘの時間微分値として、予想加速度Ｄｖｘ（今回値）をすることが可能であるのだが、本実施形態の設定から、検知不可領域へと遷移する場合であるので、車輪速Ｖｘを検知することは不可能である。そこで、式（１−１）を利用して予想加速度Ｄｖｘ（今回値）を取得することにする。具体的には、先ず、Ｄｖｘ（前回値）が０以上か否かが判定される（ステップＳ１０３０）。そして、Ｄｖｘ（前回値）が０以上であると判定される場合（ステップＳ１０３０：ＹＥＳ）、「Ｄｖｘ（前回値）−ｂ」及び０のうち、いずれか大きい方がＤｖｘ（今回値）として取得される（ステップＳ１０３１）。係る処理が繰り返されることにより、予想加速度Ｄｖｘは急激に変化することなくｂずつ段階的に変化し、最終的に０に収束することとなる。ここで、Ｄｖｘ（前回値）の初期値、即ち、検知可領域から検知不可領域へと遷移してから初めて式（１−１）を利用する場合のＤｖｘ（前回値）の値は、好適には直前の車輪速Ｖｘの時間微分値を採用するとよい。他方、Ｄｖｘ（前回値）が０よりも小さいと判定される場合（ステップＳ１０３０：ＮＯ）、「Ｄｖｘ（前回値）＋ｂ」及び０のうち、いずれか小さい方がＤｖｘ（今回値）として取得される（ステップＳ１０３２）
このようにして取得された実加速度Ｇｘ及び予想加速度Ｄｖｘ（今回値）を式（０−１）に代入することで、ｇＳｉｎθの値を得る（ステップＳ１０４０）。即ち、傾斜角度θを得る。

従って、本実施形態によれば、車輪速が車輪速センサの検知可領域から検知不可領域へと遷移（例えば、微低速へ減速又は停止）する場合でも、傾斜角度θを好適に推定することが可能となる。

［第２実施形態］
引き続き、第２実施形態について、即ち、車両１の車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０の検知不可領域から検知可領域へと遷移（例えば、停止又は微低速から加速）する場合に、式（２−１）を用いて傾斜角θを推定する際の動作処理について、図１から図４に加えて、図５を参照して説明する。ここに図５は第２実施形態に係る動作処理の一例を示すフローチャートである。尚、図５において、図４と同一のステップについては同一のステップ番号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。

図５においても、先ず、前後Ｇセンサ２００によって実加速度Ｇｘが取得される。（ステップＳ１０１０）そして、検出された実加速度Ｇｘのノイズを除去するため、実加速度Ｇｘに対してフィルタ処理がなされる（ステップＳ１０２０）。

続いて、予想加速度Ｄｖｘ（今回値）が以下に述べるように取得される。先ず、車両１の車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０の検知不可領域から検知可領域へと遷移（即ち、停止又は微低速から加速）する時点から、「ノイズ発生が予想される期間」内か否かが判定される（ステップＳ２０３０）。即ち、車輪速Ｖｘが最小検出可能車輪速閾値ａ（＋α）より大きくなってから「ノイズ発生が予想される期間」内か否かが判定される。例えば図３において、Ｔ＝ｔ４から２０[ｍｓｅｃ]以内か否かが判定される。ここでいう「ノイズ発生が予想される期間」とは、式（２−１）に係る「ノイズ発生が予想される期間」を指す。また、（＋α）とあるのは、当該判定を行う際にセンサ性能ぎりぎりの値で判定するだけでなく、若干のマージンを持たせた判定を行うことも可能であることを意味する。

ここで、「ノイズ発生が予想される期間」内である場合（ステップＳ２０３０：Ｙｅｓ）、車輪速Ｖｘは検知可領域であるものの、ノイズ発生が予想される期間が経過していないので、車輪速Ｖｘの時間微分値であるＤｖｘ（今回演算値）には急峻なノイズが発生していると考えられる。従って、この期間内の予想加速度Ｄｖｘ（今回値）は、Ｄｖｘ（今回演算値）ではなく、０（或いはそれに準ずる微小な値）とする（ステップＳ２０３１）。

他方、「ノイズ発生が予想される期間」内でない場合（ステップＳ２０３０：Ｎｏ）、車輪速Ｖｘは検知可領域であり、且つノイズ発生が予想される期間が経過しているので、車輪速Ｖｘの時間微分値であるＤｖｘ（今回演算値）に発生するノイズが治まっていると考えられる。従って、予想加速度Ｄｖｘ（今回値）としてＤｖｘ（今回演算値）を採用する。具体的に先ず、車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０により検知される（ステップＳ２０３２）。制御装置１００は、検知された車輪速Ｖｘを時間微分することでＤｖｘ（今回演算値）を取得する（ステップＳ２０３３）。取得されたＤｖｘ（今回演算値）には、フィルタ処理がなされる（ステップＳ２０３４）。こうしてノイズが大なり小なり除去されたＤｖｘ（今回演算値）が予想加速度Ｄｖｘ（今回値）として採用される（ステップＳ２０３５）。

このようにして取得された実加速度Ｇｘ及び予想加速度Ｄｖｘ（今回値）を式（０−１）に代入することで、ｇＳｉｎθの値を得る（ステップＳ１０４０）。即ち、傾斜角度θを得る。

従って、本実施形態によれば、車輪速が車輪速センサの検知不可領域から検知可領域へと遷移（例えば、停止又は微低速から加速）する場合でも、傾斜角度θを好適に推定することが可能となる。

［第３実施形態］
引き続き、第３実施形態について、即ち、車両１の車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０の検知不可領域から検知可領域へと遷移（例えば、停止又は微低速から加速）する場合に、式（２−２）を用いて傾斜角θを推定する際の動作処理について、図１から図５に加えて、図６を参照して説明する。ここに図６は第３実施形態に係る動作処理の一例を示すフローチャートである。尚、図６において、図４及び図５と同一のステップについては同一のステップ番号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。

図６においても、先ず、前後Ｇセンサ２００によって実加速度Ｇｘが取得される。（ステップＳ１０１０）そして、検出された実加速度Ｇｘのノイズを除去するため、実加速度Ｇｘに対してフィルタ処理がなされる（ステップＳ１０２０）。

続いて、予想加速度Ｄｖｘ（今回値）が以下に述べるように取得される。先ず、第２実施形態と同様にして、予想加速度Ｄｖｘ（今回値）としてＤｖｘ（今回演算値）を採用する。具体的に先ず、車輪速Ｖｘが車輪速センサ２１０により検知される（ステップＳ２０３２）。制御装置１００は、検知された車輪速Ｖｘを時間微分することでＤｖｘ（今回演算値）を取得する（ステップＳ２０３３）。取得されたＤｖｘ（今回演算値）には、フィルタ処理がなされる（ステップＳ２０３４）。ここまでは第２実施形態と同様の処理である。

本実施形態ではその後、上記処理にて取得されたＤｖｘ（今回演算値）と式（２−２）に基づいて予想加速度Ｄｖｘ（今回値）を取得する。具体的には、先ず、Ｄｖｘ（前回値）が０以上か否かが判定される（ステップＳ１０３０）。そして、Ｄｖｘ（前回値）が０以上であると判定される場合（ステップＳ１０３０：ＹＥＳ）、Ｄｖｘ（今回演算値）及び｛Ｄｖｘ（前回値）＋ｃ｝のうち、いずれか小さい方がＤｖｘ（今回値）として取得される（ステップＳ３０３１）。前回から今回にかけての予想加速度Ｄｖｘの変化量が勾配リミッタｃを越えることは妥当でないからである。逆に、勾配リミッタｃは妥当な予想加速度Ｄｖｘの変化量として定められている。他方、Ｄｖｘ（前回値）が０よりも小さいと判定される場合（ステップＳ１０３０：ＮＯ）、Ｄｖｘ（今回演算値）及び｛Ｄｖｘ（前回値）−ｃ｝のうち、いずれか大きい方がＤｖｘ（今回値）として取得される（ステップＳ３０３２）。

このようにして取得された実加速度Ｇｘ及び予想加速度Ｄｖｘ（今回値）を式（０−１）に代入することで、ｇＳｉｎθの値を得る（ステップＳ１０４０）。即ち、傾斜角度θを得る。

従って、本実施形態によれば、車輪速が車輪速センサの検知不可領域から検知可領域へと遷移（例えば、停止又は微低速から加速）する場合でも、傾斜角度θを好適に推定することが可能となる。

以上説明した実施形態によれば、車両が走行している道路の傾斜角度を好適に推定することが可能となる。このようにして推定された傾斜角度は以下のような要求に利用することも可能である。即ち、比較的低速域での車両運動制御、運転支援制御をはじめ、他のセンサの異常検出判定、或いはＤＡＣ（Ｄｏｗｎｈｉｌｌ Ａｓｓｉｓｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ：ＤＡＣ）や低速ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ：ＡＣＣ）といった他の走行制御にも利用され得る。また本発明を実施する際、ＡＢＳ（Ａｎｔｉｌｏｃｋ Ｂｒａｋｅ Ｓｙｓｔｅｍ：ＡＢＳ）或いはＶＳＣ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ：ＶＳＣ）で必須の車輪速センサ２１０及び前後Ｇセンサ２００を利用することも可能であり、ハード面のコストアップは抑えられる。

尚、本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨、或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う傾斜角推定装置もまた、本発明の技術的範囲に含まれるものである。

実施形態に係る傾斜角推定装置を搭載した車両のシステム系統図である。 車両が道路を走行する時の各種物理量を表す特性図である。 比較例に係る傾斜角推定技術と本発明に係る傾斜角推定技術とを比較するための特性図である。 第１実施形態に係る動作処理の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る動作処理の一例を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る動作処理の一例を示すフローチャートである。

符号の説明

１…車両、１００…制御装置、２００…前後Ｇセンサ、２１０…車輪速センサ、３００…エンジン、３１０…差動歯車装置、３２０…車軸、３３０…車輪、４００…ブレーキアクチュエータ、４１０…マスタシリンダ、４２０…マスタ圧センサ、４３０…ホイールシリンダ

Claims (1)

1. 加速度センサ及び車輪速センサを有する車両が走行する道路の傾斜角度を推定する傾斜角推定装置であって、
   前記車輪速センサから得られる車輪速の時間微分値と前記加速度センサから得られる加速度との関係から、前記傾斜角度を推定する傾斜角度推定手段と、
   前記車輪速が、前記車輪速センサの検知可能領域に対応する閾値以上に加速した時点から所定期間だけ前記時間微分値をゼロに固定する第２制御手段と
   を備えたことを特徴とする傾斜角推定装置。

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