JP5080767B2 - 車両速度の符号を認識し、道路傾斜を評価する方法およびシステム - Google Patents

車両速度の符号を認識し、道路傾斜を評価する方法およびシステム Download PDF

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Description

本発明は、車両の速度係数(modulus)を測定するための回転速度センサと、車両の長手方向の加速度を測定するための加速度測定手段とが設けられた自動車において、道路の傾斜を評価する方法に関する。
道路傾斜に関する情報は、車両に関して種々の目的で使用できる。
ロボット化された自動ギヤボックスが装着された機械において、ギヤチェンジおよび支援された始動の性能や快適さの最適化は、相当な問題である。これは、もしギヤチェンジのマップが、平坦面において特定の駆動性能を提供するように較正されている場合、同じ性能が、異なる道路傾斜については保証されないからである。しかしながら、傾斜の評価は、ギヤチェンジマップを適切な方法で翻訳するために用いられ、異なる道路プロファイルについてより良好で均一な挙動を提供することができる。
自動走行(drive-away)制御の場合、道路勾配の評価は、車両が異なる傾斜条件でスタートする場合、ドライブ感覚を均一にするために用いられる。特に、走行制御アルゴリズムは、ユーザにより押されるアクセルペダルのレベルの関数として、エンジンおよび主ギヤボックス軸の角速度についての参照(references)の発生を行う。これらの角速度プロファイルは、エンジンにより供給されるトルクおよびクラッチにより伝達されるトルクに関するアクチュエータを動作させるローレベルのコントローラに供給され、参照値に可能な限り接近した、実際のエンジン速度および主ギヤボックス軸の速度の展開(evolution)を得ている。より均一なドライブ感覚は、エンジンおよび主ギヤボックス軸の角速度の参照プロファイルについての適切な補正のために傾斜情報を用いることによって得られる。
一般に、車両の速度に関する情報は、車輪の角速度の測定から導かれ、これらの速度係数を普通に認識するセンサによって測定される。こうしたシステムは、負の速度について正しい傾斜評価を提供しない。この問題は、例えば、走行制御アルゴリズムの性能を最適化したい場合、重大となる。これは、走行時に、車両速度の符号が、係合しているギアと適合していないからであり、よって正しい傾斜評価は、運動方向に関して信頼性ある情報を含む必要がある。
本発明は、請求項に規定された特徴を有する道路傾斜の評価方法によって、前述の問題を解決する。
本発明に係る方法は、加速度計(accelerometer)（車両の長手方向の運動を測定する）と、トランスミッション軸（車輪および主ギヤボックス軸）の回転速度係数のセンサを除いて、特別なセンサを使用せずに、車両の運動方向を認識し、道路傾斜を評価することを可能にする。
これは、本発明に係る傾斜評価装置が、速度の符号を認識するためのアルゴリズムを含むからであり、これは、種々の応用、特に、トランスミッション制御の分野において使用可能である。このアルゴリズムは、車両の運動方向の評価を提供する。
道路傾斜および運動方向を評価するためのシステムは、走行制御システムにおいて実験的に実施され試験され、たとえ車両がバックしている場合でも、傾斜評価をより信頼性高いものにしている。
本発明は、請求項に規定された特徴を有する道路の傾斜を評価するためのシステム、およびコンピュータ上で実行される場合、コンピュータのメモリに読み込み可能であって、本発明に係る方法ほ実施するためのソフトウエアコードの部分を備えるコンピュータプログラム製品をも提案している。
本発明の更なる特徴および利点は、添付の図面を参照しつつ、単に例として限定する意図の無い下記の詳細な説明により明らかになるであろう。
道路傾斜の評価方法の全体アルゴリズムの概略図は、図１に示している。このアルゴリズムは、傾斜評価ブロック１と、車両の速度の符号を決定するためのブロック３とを実質的に備える。
道路傾斜は、ブロック１において長手方向の加速度AxVehFilVの測定によって評価され、データ要素は、車両速度V1および車両がスタートした場合の運動の符号の評価を示し、傾斜評価は、ブロック３において運動の符号を決定するために用いられる。ブロック３で決定された速度の符号は、フィードバックブロック４を経由して評価ブロック１に入る。後で詳細に説明するように、アルゴリズムは、車両の速度および加速度だけでなく、図１において矢印５，６で示すように、他の情報も使用して評価性能を改善している。
最新世代の車両では、車両の速度の符号を測定できるセンサが装備されており、本発明に係るアルゴリズムは、解析的冗長性(analytical redundancy)の方法として、換言すると、センサ故障の場合に使用できる情報として、使用可能である。後で詳細に説明するように、このタイプの応用は、テスト車両に関する走行制御において実験的に用いられている。
傾斜および速度の符号を評価するためのアルゴリズムにおいて出力に供給される信号および入力で要求される信号は、図２のダイヤグラムに示しており、下記のようにリスト表示している。
・信号V1（例えば、車両の滑り防止(anti-skid)システム（ＡＳＲ）に関連するＣＡＮメッセージから由来する）。これは、車両の速度を表現するもので、車輪がスリップしないと仮定して、非駆動車輪（ほとんどスリップしない）の角速度の平均とこれらの半径との乗算により、一般に非限定的に計算される。
・変数AxVehFilV。これは、加速度計により供給される測定値を示し、好ましくはフィルタを通る。
・入力NCltFilV。これは、車両のギヤボックスの主軸（以下、「ギヤボックス主軸」と称する）の角速度を表現し、好ましくは、フィルタを通り、ＲＰＭ（毎分回転数）で表される。
・信号GearActV。これは、係合したギアに関する情報を提供し、自然数の形式をとる
（例えば、０はニュートラル、１は第１ギア、…、７はバックを示す）。
・条件ExtCondSgn。これは、走行中に速度同期に近接して、エンジン回転方向に対する主軸の回転方向に関する情報を提供する。これは、速度の符号の評価を確認したり補正するために用いられ、クラッチの係合を可能にする。
・出力StimaPend。これは、傾斜の評価を表現するもので、例えば、１００ｔａｎ（α）の形式で百分率として供給される。
・変数Segno。これは、車両の速度の符号を示すもので、例えば、車両がバックしていれば、−１であり、車両が前進していれば、１であり、車両が停止しているか、あるいは符号が未だ認識されていなければ、０である。
理論的には、信号GearActVおよびNCltFilVによりそれぞれ供給される、係合しているギアおよびギヤボックス主軸の角速度に関する情報は、傾斜の評価および速度の符号の認識にとって不可欠なものでない。しかしながら、後述するように、信号NCltFilVおよびGearActVは、本発明に係るアルゴリズムにより用いることが好ましく、傾斜の評価および符号の認識のスピードと信頼性を向上している。
下記（表１）は、例として、本発明に使用される入力信号および出力信号に関する仕様を示す。
Figure 0005080767
本発明に係る道路傾斜の評価および速度の符号の認識のための方法の好ましい実施形態についての第１レベルのブロック図は、図３に示している。
論理的な意味で、アルゴリズムは、４つの計算ブロック１０，２０，３０，４０を備える。
１．ブロック１０。これは、Processing_Orと称し、車輪の角速度V1およびギヤボックス主軸の角速度NCltFilVの測定値を処理して、出力において、車両の速度および車両が停止または動いているかを示す信号SottoSogliaに関する情報を供給する。この信号処理は、全体アルゴリズムを、可能な限り信頼性高く、高速にするために実行される。
２．ブロック４０。これは、Estimation_Enablementと称し、傾斜の評価の計算を可能にするための信号を供給する。特に、この信号はカルマンフィルタを指令し、車両が動いていて、運動の方向がまだ認識されていない場合は、傾斜の評価を更新しない。
３．ブロック２０。これは、Kalman_Filter（カルマンフィルタ）と称し、車両の速度の評価、運動の符号および加速度計により供給される測定値に関する情報に基づいて、道路傾斜の評価に関する情報を供給する。
４．ブロック３０。これは、Sign_Recognition（符号認識）と称し、車両の速度の符号を決定する。
前述した４つの論理ブロックは、リスト表示した順番で、各サンプリングパスで順次実行する必要がある。
道路傾斜は、車両の速度、車輪へ伝達されるトルク、および抵抗性トルクに関する情報を用いて、評価することができる。道路の傾きについてのより正確な評価は、適切に配向した加速度計（不図示）を用いて、車両の加速度の長手方向成分を測定することによって得られる。この手法は、本発明に係る評価アルゴリズムによって用いられるものである。
車両の縦揺れ(pitching)および横方向加速度の影響に起因する関与を無視して、
長手方向の加速度計の測定は、２つの関与の合計として記述できる。
Figure 0005080767
ここで、ｖドットは、道路プロファイルに沿った車両の長手方向加速度成分を示し、ｇは、重力加速度であり、αは道路の傾斜角を表す。
車両の加速度計および速度センサによる測定に基づいて道路傾斜を評価する問題点は、後述する数学的モデルに基づいてカルマンフィルタを用いることによって取り組まれていた。加速度計により供給される測定値は、式（１）と類似のモデルによって表され、センサでの妨害を、極(pole)ｐ３を有する１次フィルタを用いて白色ノイズｖ２をフィルタリングすることによって得られる有色(coloured)ノイズｘ３として、追加的に記述している。
Figure 0005080767
但し、x2 = sinα, x1 = v である。続いて、傾斜の変動は、１次の力学(dynamic)を用いてモデル化される。
Figure 0005080767
式（２）〜（４）を行列式にグループ化することによって、状態空間(state-space)の形式でモデル化することができる。
Figure 0005080767
但し、入力ｕは、加速度計の測定値からなり、ｍは、ガウシアン(Gaussian)白色ノイズｗによりなまった車両の速度の測定値を表す。
前述した数学的モデルに投影されるカルマンフィルタは、図４のブロック図および下記の式によって記述される。
Figure 0005080767
下記（表２）は、走行制御性能を改善するために、特定のテスト車両で傾斜を評価するために特別に設計されたカルマンフィルタの数値を示す。従って、これらの数値は、単に例として提示している。同じ数値は、後述する実験テストについて使用した。
Figure 0005080767
上述のカルマンフィルタが道路傾斜を評価するのに用いた、速度表示を提供するシミュレーションの例は、後述する。カルマンフィルタによる傾斜変動の評価スピードの増加は、例えば、車両の縦揺れまたは長手方向の加速度計により供給される測定値への横方向加速度の結合などの、妨害に対する感度の増加が伴う点を強調することが重要である。
特に、シミュレーションは、質点(point mass)が初期段階で停止しており、時刻ｔ＝１ｓにおいて一定の加速度2m/s2 で時刻ｔ＝７ｓまで運動を行い、その後、質量が一定の速度で進むと仮定している。図５は、移動物体が通過する空間を表し、図６は、速度を表し、図７は、加速度を表している。時刻ｔ＝５ｓにおいて、１０％ステップ変動の道路傾斜をシミュレーションしている。
カルマンフィルタにより供給される傾斜評価の収束スピードのみを示すために、センサおよび何れのノイズについての応答動特性を無視しており、カルマンフィルタは、理想的な速度および加速度で動作するように作成されている。評価装置が傾斜の正確な値の９０％を供給するのに要する時間は、約３．５ｓであり（図８を参照）、これは、仮定した速度において、約４０ｍの横断した空間に対応している（図９を参照）。検査したカルマンフィルタの収束スピードはあまり高くないが、走行制御に使用に適した評価装置を構成している。これは、車両の縦揺れおよび加速度計に影響を及ぼす妨害に対する低い感度と関係している。車両が移動を開始したとき、走行制御に関して、道路傾斜の信頼性ある評価を有することが重要である。
カルマンフィルタの高い収束速度は、全体アルゴリズムのより低い堅牢性(robustness)をもたらすであろう。加速度計に影響を及ぼす妨害は、車両の運動方向を認識するための手順に影響を及ぼすからである。実際、傾斜の評価は、運動の符号に関する正しい情報を必要とし、これは、特定のサブシステムによって評価される。この場合、速度の符号を認識するための手順は、車両の運動のスタートが検出された時刻で評価した傾斜の値を使用する。従って、運動方向の評価に影響を及ぼす加速度計の妨害は、上記時刻前に活動しているものであり、カルマンフィルタによって完全には減衰しない。
速度の符号の決定は、一定の期間を必要とし、その際、カルマンフィルタは傾斜の評価を更新せず、よって、符号の認識の段階で、車両の運動は傾斜の変動として解釈されず、傾斜の評価での誤差を生成しない。
連続時間での微分方程式を示す上記カルマンフィルタは、離散化(discretize)しており、ブロックKalman_Filter２０を生成する。このブロック図は、図１０に示している。このシステムは、下記の数学的モデルを実施している。
Figure 0005080767
但し、行列Ａｄ，Ｂｄ，Ｃｄは、図１０での符号７０，８０，９０によってそれぞれ示す個々の伝達ブロックによって実施され、カルマンフィルタの離散化によって生成される。ｋは、サンプリング時刻を示し、入力ｕｄはベクトルであって、その第１要素は、ｍ／ｓで表す車両速度の測定値であり、その第２要素は、ｍ／ｓで表す長手方向の加速度の測定値であり、ｘキャレット(^)は、上述した順番での評価した状態ベクトルである。
道路傾斜に関する情報は、信号pend，StimaPendによって供給され、これらは、道路の傾き角の正弦(sine)と、百分率としての傾斜をそれぞれ表す。
Figure 0005080767
飽和(saturation)ブロック１００が、図１０のシステムに挿入されており、アルゴリズムや使用するセンサの故障の場合に、非常に高い傾斜値を供給するのを回避している。傾斜に関して設定される最大飽和値および最小飽和値は、＋３０％と−３０％であるが、他の２つの状態は飽和していない。変換テーブル１１０は、道路の傾き角の符号の評価を百分率に変換するものであり、利得マトリクスＣｄ９０と直列に追加されている。該テーブルは、出力において、下記のような変数StimaPendを供給する。
Figure 0005080767
カルマンフィルタをモデル化するブロック２０は、信号EnStimaによって動作可能になる。このイネーブル信号は１の値をとる場合は、傾斜の評価が動作可能になり、逆に、信号EnStimaが０の値である場合は、評価は、更新されず、非動作(disabling)の時刻において評価した傾斜と等しい一定の値が、出力において供給される。カルマンフィルタは、速度の符号の認識の段階、換言すると、車両は運動中であるが、運動方向は未知であることを検出した段階では、非動作となる。
Kalman_Filterブロック２０はまた、State_Initializationと称するブロック１２０を備え、これは、カルマンフィルタの状態ベクトルがブロック活性化の時刻で持つべき値X0を計算する。この初期化手順は、図１１に示しており、カルマンフィルタの第１状態および第３状態は、評価した速度および加速度計の誤差をそれぞれ表しており、それぞれ速度測定値およびゼロ値で常に初期化されている。第２状態は、評価した傾斜を表し、システムがスタート時刻であるか否かに応じて、２つの異なる方法で初期化可能である。これらの最後の２つの状態は、Switch1と称するブロック１３０によって区別され、カルマンフィルタの包括的な活性化において、初期の傾斜を、先行するサンプリング段階のものと等しい値に設定する。しかしながら、システムのスタート時刻では、傾斜の初期値は、Switch2と称するブロック１４０により定義され、車両が動いてればゼロ値、あるいは式（１）で計算した対応する傾斜値に設定する。もし車両の速度が一定の特定した閾値より小さい場合は、ｖドット＝０を仮定する。初期状態のこの設定のため、カルマンフィルタは、もし車両が停止していれば、システムがスタートしたときの正しい値に近い傾斜値を既に供給している。加速度計により供給される測定値が、システムの活性化時刻で信頼できるものであれば、このタイプの初期化は有用である。
本発明に係る方法は、停止した車両での傾斜の評価および長手方向の加速度の測定値を主に用いることによって、車両の速度の符号を評価するアルゴリズムを備える。アルゴリズムにより供給される速度の符号に関する情報は見積もりであって、絶対的に信頼できるものではないことを始めに強調しなければならない。
車両の運動の符号を評価するのに使用する基本原理は、速度の符号が決定できる情報に基づいた速度の計算である。上述のように、符号に関する情報を含む速度を計算する知られた方法は、簡略化した力学モデルを使用することである。
Figure 0005080767
ここで、Ｊｅｑは、車輪に関する車両の等価慣性を表し、ＣＴは、車輪に伝達されるトルクであり、ＣＲは、車輪での抵抗性トルクを示し、ブレーキの関与、タイヤの摩擦および車両の空力抵抗を含む。Ｒは、車輪の半径を表し、ｍは、車両の質量であり、ωwheelは、非駆動車輪の平均角速度を示す。式（１１）の第２項は、車両に作用するトルクのバランスを表し、等価慣性で積分し除算した場合、車輪の角速度の評価を提供する。ωwheelの符号を正しく決定するためには、第２項の正確な値を計算することは本質的でなく、その符号が平均的な精度を有することで足りる。関係（１１）に存在し、最も大きな不確定さを持つ変数は、伝達トルクＣＴ、抵抗性トルクＣＲおよび車両の質量である。理由は、走行段階での伝達トルクＣＴは、摩耗に曝されるクラッチにより伝達されるトルクから導かれ、よって、５０％までの相対的な不確定性を持つことが判る。トルクＣＲは、ブレーキの関与を含み、一般に、測定したり評価したりはしない。全体質量は、数百キログラムだけ変化し得る。
正および負の速度の間で不確定性を区別することが望ましいことから、関係（１１）に存在する変数は、低い値の角加速度ωwheelドットに関して、換言すると、不確定性がトルクのバランス（関係（１１）の簡略化モデルの第２項）の全体結果の符号で誤差をもたらすことがある場合に、臨界的になる。
モデルを用いて車両の速度を計算することによって、車両の運動方向についてより高い信頼性の評価が得られる。
Figure 0005080767
これは、長手方向の角速度計の測定値および道路傾斜の評価を用いている。このモデルを用いた速度の計算は、動作時において変数がより少なく、これらの精度がより高くなることから、より正確である。式（１２）で用いた傾斜の評価は、カルマンフィルタにより供給されるもので、そして、これは、加速度計の測定値および速度の符号に関する情報を用いている。こうして、全体アルゴリズムにおいて危機的なループを作成しないために、車両が動き始めるとすぐに、傾斜値を保存し、この値を式（１２）で用いて、速度の符号を決定する必要がある。符号が判明するまで、傾斜評価アルゴリズムはゼロ値の速度を使用する。
本発明に係るこの方法では、最も臨界的な状況は、極めて小さな加速度で特徴付けられることである。存在する不確定性が、潜在的に、式（１２）の第２項の符号において、引いては速度の符号の評価において、著しい持続的な誤差を生じさせることがあるからである。しかしながら、臨界的な帯域は、トルクに関する情報を用いる手法よりもかなり狭く、何れの場合も、この問題は、後述する数多くの配置によって相当に軽減される。
車両が動き始めたときに評価した値と等しい一定の傾斜値を用いることは、符号認識の期間を通じて著しい傾斜の変動が無いと仮定することと等価である。この仮定は、車両が傾斜変動（その物理的な寸法に起因する）下にあるときの遅延およびアルゴリズムによる符号認識のスピードを考慮すれば、妥当なものである。特に、符号の認識の期間は、加速度ωwheelドットの高い値に関して、１０分の１秒のオーダーであるが、加速度の低い値に関しては１秒未満であるのが一般的である。
運動方向を決定する簡単な方法は、関係（１２）を積分して、計算した速度係数(modulus)が一定の所定閾値を超えるときの符号をテストすることによって、車両の速度を計算することである。閾値の存在は、加速度計に作用する何らかの妨害または傾斜評価での不確定性に曝された場合にアルゴリズムを頑丈なものにするために必要である。
図１２は、符号検出アルゴリズムの簡略化バージョンの概略図を示す。簡略的には、符号を評価する手順は、３つの論理ブロック２１０，２２０，２３０の形態で図式化することができ、車両の停止状態または移動状態を識別する信号によって協調している。もし車両が停止していれば、速度Ｖｃａｌｃを計算するサブシステム２１０は、絶えずゼロ出力を供給し、全体アルゴリズムは、符号情報としてゼロ値を生成する。車両のスタート検出時には、ホールド(HOLD)と称するブロック２２０は、道路傾斜値を保存して、車両の停止が再び検出されるまで、それを出力に供給する。ブロック２３０は、閾値弁別およびイベント制御(THRESHOLD DISCRIMINATOR AND EVENT CONTROL)と称され、計算した速度Ｖｃａｌｃおよび車両の状態に関する他の情報に基づいて、運動の符号を決定する。
図１３は、車両の運動の場合、変数Ｖｃａｌｃの可能性ある展開の例を示す。ｔ０は、車両の運動スタートが検出された時刻を示し、閾値(threshold)は速度を表し、それ以下ではＶｃａｌｃの符号は考慮されない。
好ましい実施形態で実施されるアルゴリズムによって実行される符号決定段階は、多少複雑であるが、計算した速度の符号の簡単なテストより高速でより頑丈である。これは、アルゴリズムが２つの角速度を計算しているからである。
Figure 0005080767
但し、時刻t0は、車両の運動のスタート検出時を表し、Or_procは、自動車のセンサから到来する測定値を適切な方法で処理するサブシステムにより供給される、車両の角速度係数に関する情報を示す。式（１３）（１４）の角速度は、残差(residuals)と称される２つの変数を計算するために用いられる。
Figure 0005080767
これらは、符号の決定に直接に用いられる。符号は、２つの残差のうつの１つがある所定の閾値を超えると即座に、評価される。この時刻において、２つの残差は互いに比較され、残差ResNの係数が残差ResPより大きいければ、評価した符号は正になり、もし逆であれば、符号は負になるようになる。
図１４は、上述した好ましい実施形態において符号を決定する段階を制御する主要なブロック２１０’，２２０’，２３０’を概略的に示す。図１２で示したものと同様に、３つの主要なサブシステムは、車両の停止状態または移動状態を識別する信号によって協調している。車両が停止している場合、残差を計算するサブシステム２１０’は、絶えずゼロ出力を供給し、全体アルゴリズムは、符号情報としてゼロ値を生成する。ブロック２２０’は、ホールド(HOLD)と称し、車両運動のスタートが検出されると、評価した傾斜値を固定して、車両が再びスタートするまでそれを出力に供給する。保存した傾斜値は、残差計算(CALCULATION OF RESIDUALS)と称するブロック２１０’により用いられ、２つの変数ResP, ResNを計算し、これらは閾値弁別およびイベント制御(THRESHOLD DISCRIMINATOR AND EVENT CONTROL)と称される状態機械(state machine)２３０’によって監視され、これは、他の情報の支援とともに車両の運動の符号を決定する。
図１４と図１５を参照して上述したモデルは、次の段落において、種々のサブシステムについての全ての入力／出力変数の説明とともに充分に報告し説明している。
図１５は、車両の運動の場合、車両の符号を決定するための基本変数の可能性ある展開の例を示す。実線Or_proc, -Or_procは、それぞれセンサから到来する車輪の平均角速度に関する情報を表し、これに対して、破線Or_calcP, Or_calcN の変数は、一定の値2・Or_proc(t0)だけ互いに相違する、計算した角速度である。測定した信号と計算した信号との間の差が、矢印で示すように、残差ResP, ResNである。図示した例において、残差ResNは、急速に発散しており、車両の運動方向を示している。
車両の速度の符号を評価するブロック３０の最高レベルは、図１６に示している。下記（表３）は、対応する入力／出力変数の説明を提供している。
Sign_Recognition（符号認識）ブロック３０は、論理サブブロック３１０，３２０，３３０，３４０，３５０を備える。ブロック３１０は、図１４の符号２２０’で示すホールド(HOLD)機能を行う。ブロック３２０は、符号２３０’で示す閾値弁別およびイベント制御の機能を行い、ブロック３３０，３４０は、図１４の符号２１０’で示す残差計算の機能を行う。ブロック３１０は、ホールドholdと称され、変数SottoSogliaがとる１から０の状態変化において、傾斜評価をサンプリングして保存する。信号ResP, ResNは、車両の速度の符号を決定する段階においてのみ、Logic_Unit（論理ユニット）と称する状態機械３２０により監視されており、よって、アルゴリズムにより実行される計算回数を最小化している。２つのサブシステム３３０，３４０は、それぞれCalculation1, Calculation2と称され、速度の符号が決定されると即座に、動作不可になる。Calculation1, Calculation2ブロックは、状態機械３２０の出力において信号SottoSogliaと信号EnResとの論理和（ＯＲ）動作の結果である信号EnCalによって動作可になる。特に、車両が停止している場合、信号SottoSogliaは値１を有し、一方、信号EnResは、運動の符号が検出されまでは、１である。もし２つのCalculation1, Calculation2ブロックが、サンプリング時間だけ遅延した信号EnResのみによって動作可であった場合、信号SottoSogliaがサンプリング時間中だけ値１をとっていると、変数ResP, ResNはリセットされない。
Figure 0005080767
残差ResP, ResNは、２つの同一のCalculation1, Calculation2ブロック３３０，３４０を用いて計算され、これらは、それぞれ式（１５）（１６）を実施する（図１７でのCalculation2ブロック３４０の図を参照）。従って、車輪の角速度に関する受けた情報は、Calculation1ブロック３３０については常に正の符号を有し、一方、Calculation2ブロック３４０については負の符号を有する。
図１７は、Calculation2（計算２）ブロック３４０を示す。これは、Forward Discrete Time Integrator（前向き離散時間積分器）（図１７に示す）と称するサブブロック３４５を備え、これは、入力Inputの離散積分を計算し、変数SottoSogliaが１の値（車両が停止した状態に対応する）をとる場合、Or_procの値に初期化される。従って、入力SottoSogliaは、積分器３４５のリセットを表し、車両が停止している場合、リセットはいつも動作可であるため、残差の値はゼロである。
計算した残差および他の情報セットに基づいた車両の運動の符号の決定は、Logic_Unit（論理ユニット）ブロック３２０により実行され、この状態機械は、符号出力変数の取りうる値にそれぞれ対応した３つの状態からなる。
状態機械を実施するブロック３２０は、図１８に示している。理論的には、速度の符号は、残差および、車両の停止状態または移動状態を識別する変数(SottoSoglia)だけを監視することによって、決定できるであろう。しかしながら、アルゴリズムを可能な限り頑丈で高速にするためには、他の情報、特に下記のような情報に基づいて符号を決定することが可能である。
・信号gsinalfa。これは、車両が動き始めたときに保存した傾斜を示す。
・信号NValidSegno。これは、初期の傾斜が所定のある閾値未満である場合、あるいは、システムの初期化の際に車両が動いている場合を示す。
・信号GearActV。これは、係合ギアを表す。
・外部条件信号ExtCondSgn。これが１である場合、符号を係合ギアに適合させる。
システムがスタートした場合、状態機械は、車両の停止状態に対応して、状態Start（スタート）に初期化される。車両が動いていることが判ると、この状態から変化する。上述したように、速度の符号の評価に最も臨界的な状況は、極めて低い加速度でのスタートによって特徴付けられるものであり、存在する不確定性が、式（１２）の第２項の符号での誤差を生じさせることがある。しかしながら、車両が走行している段階では、測定および使用した評価での不確定性は小さく、従って、間違った符号の評価の可能性は比較的低い。アルゴリズムをより信頼できるものとするために、評価した傾斜が一定の閾値（問題のテスト車両の走行制御について３％に設定した）より下回った場合は、残差の計算を無視して、この場合、係合ギアに適合した速度の符号を供給することとした。これは、走行制御アルゴリズムは、中間から高い加速度で、即ち、中間から高い道路傾斜での車両のバックを迅速に認識することが重要であるからである。従って、前述の閾値は、アルゴリズムをより頑丈なものにする。小さな傾斜の存在下で車両がバックすることは起こりそうにないからである。道路傾斜が所定の閾値より下回って、車両がニュートラルでない場合、変数NValidSegnoは、値１をとる。これは、テスト段階で、大きな傾斜の存在下で車両の運動の加速度は、常に速度の符号について正しい評価が得られることが判ったからである。
システムの初期化段階で車両が動いている場合、変数NValidSegnoも、１の値を取る。
もし車両がニュートラルであれば、速度の符号は、残差計算の考慮なしで、操縦スタートでの傾斜に関する情報に基づいて決定される。これは、符号評価をより高速により頑丈なものにする。第１の場所では、残差が所定の閾値を超えるのを待つ必要がなく、第２の場所では、縦揺れに起因する妨害がほとんど影響を有しないからである。他の理由は、後述するように、車両がニュートラルの場合、初期の傾斜を考慮するだけで速度の符号を評価することが、なぜ信頼性がより高くなるという点である。
車両がニュートラルである場合や、初期の傾斜が所定の閾値を下回っている場合を除いて、残差の計算に基づいて符号を決定することによって、他の全ての状況は制御可能である。残差の１つが一定の閾値を超えると、残差ResPの係数が残差ResNの係数より小さい場合、アルゴリズムは値１を出力符号に割り当てて、一方、残差ResPの係数が残差ResNの係数より大きい場合、−１の値を割り当てる。残差をテストするために用いられる閾値の値を増やすと、妨害の存在下での角速度の測定値についての堅牢性(robustness)を増加させるが、運動方向の認識スピードを減少させる。
車両の運動がバックしていて、残差計算が動作可でない、あるいは計算が間違った結果を供給する状況を制御するために、外部条件ExtCondSgnが用いられ、これが１の値を持つ場合には、符号を係合ギアに適合させる。
１つの状態から上述した他の状態への変化するための条件は、図１８での条件１、条件２、条件３、条件４、条件５として示すように、式で表現した下記の命題(propositions)によって記述される。
条件１：命題 (SottoSoglia=0)AND (gear=0 OR NValidSegno=1 OR (ResP≠ResN AND (ResP>SogliaRes OR ResN>SogliaRes)))が真(true)で、命題 ((ResP>ResN AND NValidSegno=0 AND gear≠0) OR (NValidSegno=1 AND gear=7) OR (gSinAlfa>0 AND gear=0)) が真である。
条件２：命題 (SottoSoglia=0) AND (gear=0 OR NValidSegno=1 OR (ResP≠ResN AND (ResP>SogliaRes OR ResN>SogliaRes))) が真で、命題 ((ResP>ResN AND NValidSegno=0 AND gear≠0) OR (NValidSegno=1 AND gear=7) OR (gSinAlfa>0 AND gear=0)) が偽(false)である。
条件３：命題 SottoSoglia=0 AND ((gear≧1 AND gear≦6 AND ExtCondSgn=1)) が真である。
条件４：命題 SottoSoglia=0 AND (gear=7 AND ExtCondSgn=1) が真である。
条件５：命題 SottoSoglia=1 が真である。
上述したように、堅牢性の理由のため、速度の符号は、操縦スタートでの傾斜が一定の閾値を下回って、車両がニュートラルでない場合は、係合ギアと適合するように設定される。
この符号決定方法は、速度センサがゼロ値を供給しない場合に、アルゴリズムの初期化の際にも用いられる。この状況は、速度センサが、システムの初期化時には経過していない一定の安定化時間を必要とする場合、あるいは、システムが初期化されるときに車両が正確に移動している場合に、起こり得る。これは、システムがスタートすると、センサが安定化していない場合や車両が既に動いている場合、運動の符号を、残差の計算に基づいて高い信頼性で決定できないためである。
符号が係合ギアに基づいて決定されるべき時期を示す変数を供給するためのSlope Threshold Test（傾斜閾値テスト）ブロック３５０の図は、図１９に示している。特に、信号ResP, ResNの値を符号の決定の際に無視する必要がある場合、変数NValidSegnoは、値１をとる。
道路傾斜および速度の符号を評価するためのアルゴリズムは、２個の情報、即ち、加速度計で直接測定した長手方向の加速度と、該状況に従って種々の方法で見い出した車両の速度係数とをベースとしている。車両は、一般に、４つの車輪の角速度を測定する４つのセンサと、ギアボックス主軸の角速度を測定するセンサが装備されている。
これらのセンサは、一定の閾値未満の速度についてはゼロを供給し、閾値を超える速度について測定を開始することから、低い速度で不連続を示す。
問題のテスト車両のギアボックス主軸のセンサの読み取り閾値は、約１５rad/sであり、伝達比(τ=13.7)で除算して車輪の値に変換すると、１rad/sのオーダーになる。一方、車輪の角速度を測定するセンサの読み取り閾値は、約２．２rad/sである。従って、ギアボックス主軸に配置されたセンサの測定値は、車輪で直接測定可能なものより、より低い車両速度を検出することが可能になると推測できる。評価アルゴリズムをテストするために行われた実験トライアルでは、車輪の角速度が、対応したセンサの読み取り閾値より下回る場合、大部分の場合において、車両の運動方向が認識されることを示すという点を指摘することが重要である。
評価アルゴリズムを、可能な限り信頼でき、高速かつ正確なものにするために、対応したセンサが前記閾値を超える測定値を供給する場合、車両の速度は、車輪の半径と非駆動車輪の平均角速度との乗算によって決定され、一方、車輪の速度を測定するセンサがゼロ出力を供給する場合は、ギアボックス主軸の角速度および伝達比に関する情報が使用される。
しかしながら、主軸速度測定値から判る車輪の速度は、駆動ラインの動特性および駆動車輪のスリップを無視していることによって影響を受けていることを強調せざるを得ない。これらの妨害を減少させるために、テスト車両のギアボックス主軸の角速度の測定値は、ローパスフィルタ（このフィルタは、テスト車両の走行について２Ｈｚのカットオフ周波数を有する。）を用いてフィルタリングすることが決められた。
図２０に示すProcessing_Orと称するブロック１０は、その入力において、車輪の半径と非駆動車輪の平均角速度との乗算によって計算される車両速度係数V1(km/hr)、ギアボックス主軸の角速度(RPM)を示す信号NCltFilV、および係合ギアに関する情報GearActVを受け取る。
出力は、車両速度係数V_lim (m/s)、ギアボックス主軸の角速度係数Or_proc (rad/s)、および車両が停止しているか動いているかを示す信号SottoSogliaである。
特に、信号SottoSogliaによって供給される、車両が停止しているか動いているかに関する情報は、車両の速度を所定の閾値(SogliaLetturaOr)と比較することによって判る。比較に用いられる車両の速度は、ギアボックス主軸のセンサの測定値に基づいて計算される。最小検出可能速度が、取得可能な最小値であり、可能な限り速やかに符号決定手順をスタートすることが重要だからである。ギアボックス主軸の速度の測定値が使用できない唯一の状況は、車両がニュートラルである場合であって、駆動ラインが車輪から非接続の状態のためである。２つの場合の区別は、Switch2と称するブロック４１０によって提供される。前記比較に用いられる速度信号を余計にフィルタ除去しないことも必要であり、閾値の素早いダブルクロスを分離することによって、運動の逆転の隠蔽を回避している。後者のケースは、例えば、車両がまた動いているときに、バックから第１または第１からバックへのギア変化が行われる場合に発生する。
出力信号Or_procは、変数ResP, ResNの計算に用いる必要がある車輪の角速度に関する情報を表す。この速度は、車両スタートを検出するために使用される速度信号と同じ読み取り閾値を有する必要があり、よって、適切なフィルタリングが、駆動ラインの動特性に起因する発振を除去するために適用された後、後者の信号から導出される。フィルタのカットオフ周波数での立ち上がりは、速度の符号を認識する段階のスピードを増加させるが、ギアボックス主軸の角速度の測定での妨害および発振が存在すると、堅牢性を低減させる。前記フィルタリングは、フィルタブロック４２０（１Ｈｚに設定されたカットオフ周波数を有する）によって実行され、これは、ギアボックス主軸の角速度が閾値SogliaLetturaOrを横切るといつでも、測定値に「リセット」される。このリセットは、ギアボックス主軸の速度が閾値を横切る前に生じ得る発振や急激なピークに起因した速度の符号の評価における誤差を除去することを可能にする。これらのピークは、運動中の車両の場合に第１からバックまたはバックから第１へのギア変化においてしばしば生ずるものであり、リセットが存在していないと、フィルタブロックによって全体的に減衰されず、よって、残差の計算に影響を及ぼして、車両の運動方向の評価に誤差を引き起こすことがあった。
出力V_limは、車両の速度を表し、カルマンフィルタを用いて傾斜を評価するために用いられ、そして、これは、車輪のセンサが対応する読み取り閾値を超える速度を測定した場合、または車両がニュートラルである場合は、車輪の速度の測定から直接に決定され、車輪のセンサの読み取り閾値を下回る速度については、ギアボックス主軸のセンサによって計算される速度から決定される。
飽和(saturation)ブロック４３０は、ゼロと値SogliaLetturaVelとの間に設定され、非駆動車輪の速度の測定値が対応するセンサの閾値を下回る場合、ギアボックス主軸の角速度の測定でのピークを除去するように機能する。
傾斜を評価し、運動の符号を決定するためのアルゴリズムの動作例について説明する。特に、実験テストは、アクセルペダルが約１００％押された状態で、車両の停止状態からおよび約２０％の傾斜の存在下で、（表２）を参照した前記テスト車両の走行に関係している。車両は、最初に約１秒間バックして、その後、高い加速度で前進し、最後に平坦面で停止する。
図２１は、車輪の角速度の時間変動を示す。
変数Or_procは、残差を計算するために用いられる車輪の角速度を表し、これは、２Ｈｚの極を有する１次フィルタを用いてフィルタリングされたギアボックス主軸の角速度の測定値から実質的に判る。信号sensorgearbox は、１０Ｈｚの極を有する１次フィルタを用いてフィルタリングされたギアボックス主軸の角速度の測定から判る車輪の角速度を表する。変数sensorwheels は、非駆動車輪に配置されたセンサにより供給される角速度の測定値の平均である。
図２１に示す３つの信号は、符号の情報を含んでいない。従って、車両の初期のバック（時刻ｔ＝８秒から時刻ｔ＝９秒まで）は、正の曲率で示される。
加速度計により供給される測定値は、図２２に示しており、ここから判るように、車両が傾斜上にあることから、停止した車両での初期値はゼロとは異なっており、一方、実験テストの終わりでは、車両が実質的に平坦面にあるため、加速度計の測定値はゼロに近い。
評価した傾斜の時間展開は、図２３に示しており、車両がバックしているときに、軽い発振が見える。これらの発振は、妨害として作用する縦揺れ成分によって生じ、加速度計により傾斜変動として、車両が動き始めたときに１秒の数分の１の間、持続する符号に関する不確定性だけ測定される。特に、符号に関する初期の不確定性（センサの非ゼロの読み取り閾値について拡大する）は、車両速度に関する情報をゼロに設定することによって制御され、よって、加速度計により供給される測定値の初期変動は、傾斜変動として解釈されることになり、一方、現実には、それは車両が動き始めることに起因している。
車輪の角速度に関する情報（図２１）を、アルゴリズムによって評価された符号の時間展開（図２４）と比較することによって、運動方向を決定するのに要する時間は、１秒の何分の１のオーダーであることが判る。
図２５は、変数Or_proc, Or_calcPの展開を示し、図２６は、変数−Or_proc, Or_calcNの展開を示す。前記ペアの変数の間の差の係数（これらは残差を表す）は、図２７に示している。明確化のため、速度の符号の決定後は、角速度Or_calcN, Or_calcPおよび個々の残差ResP, ResNの計算は非動作ではないが、実際には、上述のように、運動の符号が評価された後は、これらの変数の計算が止まることを強調しなければならない。
２つのうちの１つが、設定された閾値SogliaRes（図２７での点線）を超えた時点で、残差係数を比較することによって、符号は決定される。特に、車両のバック段階では、残差係数ResNは係数ResPより小さく、これは車両の逆転方向を示す。前進の初期段階では、残差係数ResNは係数ResPより大きく、運動の符号は正しく検出可能になる。一方、時刻ｔ＝１１秒の近くで、Or_calcPの値がOr_procの値から発散し始めて、時間間隔（１４．５〜１６．５）秒のとき、残差係数ResPが残差係数ResNを超える。この挙動は、全体として予測され、システムの故障を示すものでない。これは実際の傾斜が変動することに起因するが、角速度Or_procは、車両がスタートしたときに保存した傾斜値を用いて計算し続けている。角速度および対応する残差の計算は、いったん車両の運動方向が決定されると、不動作になることを想い起すことであろう。従って、速度の符号の決定段階だけで、残差の値が運動方向を示すべきことが重要である。
上述したように、説明した評価アルゴリズムは、運動方向の関する情報（従って、道路傾斜に関する情報）の信頼性を高めるために、テスト車両の走行制御における解析的な冗長性の方法として使用されていた。これは、車輪の速度の符号の測定値が前記車両に存在して、滑り防止システムの制御により供給されているからであり、失敗の場合、これらは無視され、評価した情報に置換される。
テスト車両の走行制御での使用のために設計された、道路傾斜および車両の運動方向を評価するためのアルゴリズムは、下記の表に示すパラメータ値を有していた。特に、（表４）は、全体アルゴリズムの正しい動作に必要な種々の値を処理するために用いられる閾値、飽和、フィルタの極および変換テーブルの値を含む。
（表５）は、連続した時間でのカルマンフィルタの状態マトリクスの値を示し、（表６）は、車両の特性パラメータを含み、これらは評価アルゴリズムで用いられる。
Figure 0005080767
Figure 0005080767
Figure 0005080767
明らかに、本発明の原理が維持されていれば、構成の詳細および実施形態の形態は、本発明の範囲から逸脱することなく、説明し図示したものから幅広く変更可能である。例えば、符号検出アルゴリズムは、関係（１２）の代わりに、関係（１１）に基づいて実施することができる。この場合、角速度Or_calcP, Or_calcNは、下記の関係によって定義される。
Figure 0005080767
但し、Jeq は、車輪に関する車両の等価質量を表し、CT は、車輪に伝達されるトルクであり、CR は、ブレーキの関与、タイヤの摩擦、車両の空力抵抗を含む、車輪での抵抗性トルクを示し、R は、車輪の半径を表し、m は、車両の質量であり、ωｗｈｅｅｌは、非駆動車輪の平均角速度を示す。
最後に、本発明に係る方法は、種々の応用、特に、伝達制御の分野において使用可能である。
本発明に係る道路傾斜の評価方法の全体アルゴリズムの概略図である。 図１の方法の好ましい実施形態の入力／出力を示す図である。 図１の方法の好ましい実施形態の図である。 図３の方法で使用されるカルマン(Kalman)フィルタの（概念）ブロック図である。 図４の方法を用いることによって実施されるシミュレーション結果を示すグラフである。 図４の方法を用いることによって実施されるシミュレーション結果を示すグラフである。 図４の方法を用いることによって実施されるシミュレーション結果を示すグラフである。 図４の方法を用いることによって実施されるシミュレーション結果を示すグラフである。 図４の方法を用いることによって実施されるシミュレーション結果を示すグラフである。 図４に示すカルマンフィルタの（詳細）ブロック図である。 図４のカルマンフィルタの状態の初期化を示すブロック図である。 運動の符号を検出するためのアルゴリズムの簡略図である。 車両が動いているとき、計算した速度の例を示すグラフである。 符号認識アルゴリズムの概略図である。 車両が動いているとき、計算した速度の例を示すグラフである。 速度の符号を認識するためのブロック図である。 図１６のブロックのサブブロック図である。 図１６のブロックのサブブロックのフロー図である。 図１６のブロックの他のサブブロック図である。 図３のアルゴリズムの他のブロック図である。 図３のアルゴリズム実験テストの結果を示すグラフである。 図３のアルゴリズム実験テストの結果を示すグラフである。 図３のアルゴリズム実験テストの結果を示すグラフである。 図３のアルゴリズム実験テストの結果を示すグラフである。 図３のアルゴリズム実験テストの結果を示すグラフである。 図３のアルゴリズム実験テストの結果を示すグラフである。 図３のアルゴリズム実験テストの結果を示すグラフである。

Claims (14)

  1. 車両の速度係数を測定するための回転速度センサ手段と、車両の長手方向の加速を測定するための加速度測定手段とが設けられた自動車において、道路の傾斜を評価する方法であって、
    下記の動作ａ）〜ｅ）を含み、
    ａ）前記速度センサ手段による、車両の速度係数の測定値(V1, NCltFilV)を示す信号を提供すること。
    ｂ）符号変数(Segno)を速度係数測定信号(V1)と関連付けること。
    ｃ）前記加速度測定手段による、車両の長手方向での加速度の測定値(AxVehFilV)を示す信号を提供すること。
    ｄ）道路の傾斜の評価値(StimaPend)を決定すること。但し、前記評価値の決定は、評価が可能になる条件の下で、下記の関係に基づいた数学的モデルを用いた速度係数測定信号(V1)、符号変数(Segno)および加速度測定信号(AxVehFilV)の処理を含み、
    Figure 0005080767
     ここで、Ａｘは、車両の長手方向での加速度の測定値を表し、ｖドットは、道路に沿った車両の長手方向加速度成分を示し、ｇは、重力加速度であり、αは道路プロファイルの傾斜角を表す。
    ｅ）予め定めた規則に従って、動作ａ）〜ｄ）を再帰的に繰り返して、道路の傾斜の評価値(StimaPend)を更新すること。
    さらに、該方法は、符号変数を決定するための予備の符号認識手順を含み、
    該手順は、所定の時刻ｔ０でスタートし、下記の動作ｒ）〜ｕ）を含むことを特徴とする方法。
    ｒ）下記の関係に基づいた前記数学的モデルを用いて、所定の時刻ｔ０で、道路の傾斜の初期評価値(Pend)を決定すること。
    Figure 0005080767
     ｓ）車両の長手方向の加速度の測定値(Ax)または車輪に作用するトルクの測定値（ＣＴ，ＣＲ）を、時間の関数として示す信号を提供すること。
    ｔ）動作ｓ）で提供された測定値(Ax)と、傾斜の初期評価値(Pend)とを関連付ける関係を積分して、少なくとも１つの速度変数(Vcalc; ResP, ResN)を計算すること。
    ｕ）前記計算した速度変数に基づいて、前記符号変数を決定すること。
  2. 前記速度センサ手段は、自動車の少なくとも１の車輪の角速度の測定値を示す信号を提供できる車輪センサ手段と、自動車のギアボックスの主軸の角速度の測定値を示す信号を提供できるギアボックス主軸のセンサ手段とを備え、
    前記動作ａ）において、車両の速度の測定値(V1, NCltFilV)を示す信号は、自動車の運動条件に従って、車輪センサ手段または自動車のギアボックス主軸のセンサ手段の測定値に基づいて、選択的に決定される請求項１記載の方法。
  3. 動作ｄ）の処理は、下記の形式を有するカルマンフィルタ（２０）により実施される請求項１または２記載の方法。
    Figure 0005080767
     ここで、行列Ａｄ，Ｂｄ，Ｃｄは、伝達マトリクスであり、ｋは、サンプリング時刻を示し、ｕｄはベクトルであって、その第１要素は符号情報で補正された車両速度の測定値であり、その第２要素は長手方向の加速度の測定値であり、ｘキャレット(^)は、評価した状態ベクトルであって、その１つの成分は道路の傾斜角αの関数である。
  4. 動作ｔ）は、下記の段階を備える請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
    ・道路の傾斜角の初期の評価値α(t0)を保存すること。但し、時刻t0は、車両がニュートラルでないという条件、または前記初期値α(t0)の関数である傾斜の評価値が所定の閾値より大きいという条件で、車両運動のスタートが検出されたときの時刻を表す。
    ・下記の関係を積分することによって車両の速度を計算すること。
    Figure 0005080767
     但し、評価した速度の符号は、積分により見出される変数であって、前記変数の係数がある所定の閾値を超える場合の符号に対応する。
  5. 動作ｔ）は、下記の段階を備える請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
    ・道路の傾斜角の初期の評価値α(t0)を保存すること。但し、時刻t0は、車両運動のスタートが検出されたときの時刻を表す。
    ・車両がニュートラルでないという条件、または前記初期値α(t0)の関数である傾斜の評価値が所定の閾値より大きいという条件で、下記の関係で定義される角速度Or_calcP, Or_calcNを計算すること。
    Figure 0005080767
     但し、Or_proc は、車両の少なくとも１つの車輪の角速度の測定した係数を表す。
    ・下記の関係で定義される一対の変数ResP, ResN を計算すること。
    Figure 0005080767
     ・前記変数ResP, ResN を比較することによって、速度の符号(Segno)を評価すること。
  6. 動作ｔ）は、下記の段階を備える請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
    ・道路の傾斜角の初期の評価値α(t0)を保存すること。但し、時刻t0は、車両運動のスタートが検出されたときの時刻を表す。
    ・車両がニュートラルでないという条件、または前記初期値α(t0)の関数である傾斜の評価値が所定の閾値より大きいという条件で、下記の関係で定義される角速度Or_calcP, Or_calcNを計算すること。
    Figure 0005080767
     但し、Ｊｅｑは、車輪に基づく車両の等価慣性を表し、ＣＴは、車輪に伝達されるトルクであり、ＣＲは、車輪での抵抗性トルクを示し、ブレーキの関与、タイヤの摩擦および車両の空力抵抗を含むものであり、Ｒは、車輪の半径を表し、ｍは、車両の質量であり、ωwheelは、非駆動車輪の平均角速度を示す。
    ・下記の関係で定義される一対の変数ResP, ResN を計算すること。
    Figure 0005080767
     ・前記変数ResP, ResN を比較することによって、速度の符号(Segno)を評価すること。
  7. 変数ResP, ResN の比較は、前記変数ResP, ResN のうち１つの値が所定の閾値(SogliaRes)を超えた場合に、実行される請求項５または６記載の方法。
  8. コンピュータのメモリに読み込み可能なコンピュータプログラム製品であって、製品がコンピュータ上で実行された場合、請求項１〜７のいずれかに記載の方法を実施するためのソフトウエアコードの部分を備えるコンピュータプログラム製品。
  9. 自動車用に道路の傾斜を評価するシステムであって、
    車両の速度係数を測定するための回転速度センサ手段と、車両の長手方向の加速を測定するための加速度測定手段と、前記速度センサ手段および前記加速度測定手段と連結された処理手段とを備え、
    該処理手段は、下記動作ａ）〜ｅ）のためにプログラムされており、
    ａ）前記速度センサ手段により提供される、車両の速度係数の測定値(V1, NCltFilV)を示す信号を受け取ること。
    ｂ）符号変数(Segno)を速度係数測定信号(V1)と関連付けること。
    ｃ）前記加速度測定手段により提供される、車両の長手方向での加速度の測定値(AxVehFilV)を示す信号を受け取ること。
    ｄ）道路の傾斜の評価値(StimaPend)を決定すること。但し、前記評価値の決定は、評価が可能になる条件の下で、下記の関係に基づいた数学的モデルを用いた速度係数測定信号(V1)、符号変数(Segno)および加速度測定信号(AxVehFilV)の処理を含み、
    Figure 0005080767
     ここで、Ａｘは、車両の長手方向での加速度の測定値を表し、ｖドットは、道路に沿った車両の長手方向加速度成分を示し、ｇは、重力加速度であり、αは道路プロファイルの傾斜角を表す。
    ｅ）予め定めた規則に従って、動作ａ）〜ｄ）を再帰的に繰り返して、道路の傾斜の評価値(StimaPend)を更新すること。
    さらに、該システムは、符号変数を決定するための予備の符号認識手順を含み、
    該手順は、所定の時刻ｔ０でスタートし、下記の動作ｒ）〜ｕ）を含むことを特徴とするシステム。
    ｒ）下記の関係に基づいた前記数学的モデルを用いて、所定の時刻ｔ０で、道路の傾斜の初期評価値(Pend)を決定すること。
    Figure 0005080767
     ｓ）車両の長手方向の加速度の測定値(Ax)または車輪に作用するトルクの測定値（ＣＴ，ＣＲ）を、時間の関数として示す信号を提供すること。
    ｔ）動作ｓ）で提供された測定値(Ax)と、傾斜の初期評価値(Pend)とを関連付ける関係を積分して、少なくとも１つの速度変数(Vcalc; ResP, ResN)を計算すること。
    ｕ）前記計算した速度変数に基づいて、前記符号変数を決定すること。
  10. 前記速度センサ手段は、自動車の少なくとも１の車輪の角速度の測定値を示す信号を提供できる車輪センサ手段と、自動車のギアボックスの主軸の角速度の測定値を示す信号を提供できるギアボックス主軸のセンサ手段とを備え、
    前記処理手段は、車両の速度の測定値(V1, NCltFilV)を示す信号を、自動車の運動条件に従って、車輪センサ手段または自動車のギアボックス主軸のセンサ手段の測定値に基づいて、選択的に決定するようにプログラムされている請求項９記載のシステム。
  11. 前記処理手段は、下記の形式を有するカルマンフィルタ（２０）により、動作ｄ）の処理を実施するようにプログラムされている請求項９または１０記載のシステム。
    Figure 0005080767
     ここで、行列Ａｄ，Ｂｄ，Ｃｄは、伝達マトリクスであり、ｋは、サンプリング時刻を示し、ｕｄはベクトルであって、その第１要素は符号情報で補正された車両速度の測定値であり、その第２要素は長手方向の加速度の測定値であり、ｘキャレット(^)は、評価した状態ベクトルであって、その１つの成分は道路の傾斜角αの関数である。
  12. 前記処理手段は、動作ｔ）が下記の段階を備えるようにプログラムされている請求項９〜１１のいずれかに記載のシステム。
    ・道路の傾斜角の初期の評価値α(t0)を保存すること。但し、時刻t0は、車両運動のスタートが検出されたときの時刻を表す。
    ・車両がニュートラルでないという条件、または前記初期値α(t0)の関数である傾斜の評価値が所定の閾値より大きいという条件で、下記の関係で定義される角速度Or_calcP, Or_calcNを計算すること。
    Figure 0005080767
     但し、Or_proc は、車両の少なくとも１つの車輪の角速度の測定した係数を表す。
    ・下記の関係で定義される一対の変数ResP, ResN を計算すること。
    Figure 0005080767
     ・前記変数ResP, ResN を比較することによって、速度の符号(Segno)を評価すること。
  13. 前記処理手段は、動作ｔ）が下記の段階を備えるようにプログラムされている請求項９〜１１のいずれかに記載のシステム。
    ・道路の傾斜角の初期の評価値α(t0)を保存すること。但し、時刻t0は、車両運動のスタートが検出されたときの時刻を表す。
    ・車両がニュートラルでないという条件、または前記初期値α(t0)の関数である傾斜の評価値が所定の閾値より大きいという条件で、下記の関係で定義される角速度Or_calcP, Or_calcNを計算すること。
    Figure 0005080767
     但し、Ｊｅｑは、車輪に基づく車両の等価慣性を表し、ＣＴは、車輪に伝達されるトルクであり、ＣＲは、車輪での抵抗性トルクを示し、ブレーキの関与、タイヤの摩擦および車両の空力抵抗を含むものであり、Ｒは、車輪の半径を表し、ｍは、車両の質量であり、ωwheelは、非駆動車輪の平均角速度を示す。
    ・下記の関係で定義される一対の変数ResP, ResN を計算すること。
    Figure 0005080767
     ・前記変数ResP, ResN を比較することによって、速度の符号(Segno)を評価すること。
  14. 前記処理手段は、前記変数ResP, ResN のうち１つの値が所定の閾値を超えた場合に、変数ResP, ResN の比較を実行するようにプログラムされている請求項１２または１３記載のシステム。
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