JP5707790B2 - タイヤ接地状態推定装置 - Google Patents

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Description

本発明は、走行中の車両のタイヤ接地状態を推定するタイヤ接地状態推定装置に関するものである。
従来、セルフアライニングトルク検出値と、車輪に発生する横方向状態量と、車輪に発生する縦方向状態量と、タイヤ特性から導出したマップと、に基づいて、タイヤ接地状態を推定するタイヤ接地状態推定装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
ここで、タイヤ接地状態とは、タイヤ力が限界に至るまでの余裕を表すグリップ度という無次元量である。また、セルフアライニングトルクとは、タイヤの転舵中心とタイヤ横力の着力点とがずれることによるタイヤの転舵中心まわりに作用するトルクである。また、横方向状態量は、例えばタイヤすべり角やタイヤ横力であり、縦方向状態量は、タイヤ縦力である。
特許第4213994号公報
しかしながら、従来のタイヤ接地状態推定装置では、セルフアライニングトルク検出値、横方向状態量、縦方向状態量を、タイヤ特性から導出したマップにフィードフォワードしてタイヤ接地状態を推定している。このため、いわゆるタイヤ力であるセルフアライニングトルク検出値や横方向状態量、縦方向状態量等の計測タイヤ力の誤差が、タイヤ接地状態の推定誤差に直接的につながるおそれがあった。
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、計測タイヤ力に含まれる誤差を抑制し、タイヤ接地状態を高精度に推定することができるタイヤ接地状態推定装置を提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明のタイヤ接地状態推定装置は、タイヤ接地状態推定手段と、転舵角検出手段と、車速検出手段と、横方向車両状態推定手段と、タイヤ力推定手段と、タイヤ力計測手段と、補正信号演算手段と、を備えている。そして、補正信号演算手段は、転舵角と推定タイヤ接地状態と推定横方向状態に基づいてタイヤ力推定手段により推定された推定タイヤ力と、タイヤ力計測手段により計測された計測タイヤ力とから補正信号を演算し、補正信号をタイヤ接地状態推定手段に帰還する。
本発明にあっては、補正信号演算手段により、推定タイヤ力と計測タイヤ力から演算された補正信号がタイヤ接地状態推定手段に帰還される。
すなわち、計測タイヤ力の誤差に基づいて演算した補正信号を、タイヤ接地状態推定手段にフィードバックする。これにより、タイヤ力誤差に基づく補正信号によって推定タイヤ接地状態が補正され、この推定タイヤ接地状態を利用して推定されるタイヤ力の推定誤差を低減することができる。この結果、タイヤ力の計測値に含まれる誤差を抑制して、タイヤ接地状態を高精度に推定することができる。
実施例１のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。 実施例１のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。 実施例２のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。 実施例２のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。 実施例３のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。 実施例３のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。 実施例３のタイヤ接地状態推定装置のタイヤSATモデルを示す制御ブロック図である。 実施例４のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。 実施例４のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。 実施例５のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。
以下、本発明のタイヤ接地状態推定装置を実現する最良の形態を、図面に示す実施例１〜実施例５に基づいて説明する。
ここで、本発明を説明するに当たって、次に定義するパラメータを用いる。なお、パラメータの添え字は、ij＝｛fl,fr,rl,rr｝＝｛車両の左前側,右前側,左後側,右後側｝を意味し、i＝｛f,r｝＝｛車両の前側,後側｝を意味する。
（車両に関する既知パラメータ）
m：車両重量
I：車両重心点周りのヨー慣性モーメント
lf：車両重心点から前輪までの距離
lr：車両重心点から後輪までの距離
hcg：車両重心点から接地面までの高さ
Rｗ：タイヤ有効半径
g：重力加速度
lt：トレッドベースの半分長
Iｗ：車輪慣性モーメント
Cｆ：前輪タイヤコーナリングスティフネス
Cr：後輪タイヤコーナリングスティフネス
（変数）
V：車速（車体速度）
Vx：車両縦方向速度（車両進行方向に沿う車体速度）
Vy：車両横方向速度（車両進行方向から横ずれした方向である車両横方向に沿う車体速度）
ω(i,j)：車輪速
β：車体すべり角（車両進行方向の車両の前後方向とのなす角度）
γ：ヨーレート
μ：路面摩擦係数（路面μ）
αｉ：タイヤすべり角
s(i,j)：タイヤスリップ率
Fp(i,j)：摩擦円半径
Xall：４輪タイヤ縦力合計値
Yall：４輪タイヤ横力合計値
δ：前輪転舵角
T(i,j)：制駆動トルク
Mz：前輪SAT左右合計値
（タイヤ力関数）
hyf(.)：前輪タイヤ横力
hyr(.)：後輪タイヤ横力
hxf(.)：前輪タイヤ縦力
hxr(.)：後輪タイヤ縦力
Jf(.)：前輪タイヤSAT（セルフアライニングトルク）
まず、構成を説明する。
図１は、実施例１のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。
実施例１における車両１は、図１に示すように、左右前輪FL,FRと、左右後輪RL,RRと、モータ/ジェネレータMGと、モータコントローラ２と、前輪操舵機構１０と、統合コントローラ２０と、を備えている。
前記左前輪FLは、転舵輪として車体１ａの左前側に設置され、前記右前輪FRは、転舵輪として車体１ａの右前側に設置されている。
前記左後輪RLは、制駆動輪として車体１ａの左後側に設置され、前記右後輪RRは、制駆動輪として車体１ａの右後側に設置されている。
前記モータ/ジェネレータMGは、車両１の駆動力発生源であり、ロータに永久磁石を埋設し、ステータにステータコイルが巻き付けられた三相同期型モータ/ジェネレータである。このモータ/ジェネレータMGは、モータコントローラ２からの制御指令に基づいて、インバータ３により作り出された三相交流を印加することにより、制御指令とモータ動作点（Nm,Tm）が一致するように制御される。そして、このモータ/ジェネレータMGは、バッテリ４からの電力の供給を受けて回転駆動し、左右後輪RL,RRの駆動を行う電動機として動作することもできるし（力行）、ロータが左右後輪RL,RRから回転エネルギーを受ける場合には、ステータコイルの両端に起電力を生じさせる発電機として機能し、バッテリ４を充電することもできる（回生）。なお、このモータ/ジェネレータMGの出力軸は、図示しないディファレンシャルギヤを介して左右後輪RL,RRに連結されている。また、バッテリ４は、ここではリチウムイオンバッテリである。
前記モータコントローラ２は、統合コントローラ２０からの目標MGトルク指令及び目標MG回転数指令と、他の必要情報を入力する。そして、モータ/ジェネレータMGのモータ動作点（Nm,Tm）を制御する指令をインバータ３へ出力する。なお、このモータコントローラ２では、バッテリ４の充電容量をあらわすバッテリSOCを監視していて、このバッテリSOC情報を、統合コントローラ２０へ供給する。
前記前輪操舵機構１０は、ステアリングホイール１１と、ステアリングギヤ１２と、補助操舵用モータ１３と、を備えている。この前輪操舵機構１０では、運転者が操作するステアリングホイール１１の回転運動により、ステアリングギヤ１２を介して左右前輪FL,FRを主操舵すると共に、補助操舵用モータ１３によるアシストトルクで補助操舵する。また、ステアリングホイール１１とステアリングギヤ１２をつなぐコラムシャフト１４には、繰舵角センサ１５と、操舵トルクセンサ１６と、が設けられている。
前記繰舵角センサ１５は、コラムシャフト１４の回転角を検出するパルスエンコーダ等を用いて、ステアリングホイール１１の回転角（操舵角）θを検出する。検出された回転角情報は、統合コントローラ２０に入力される。
前記操舵トルクセンサ１６は、運転者の操舵操作によりコラムシャフト１４が捩られるトルクを操舵トルクとして検出する。検出された操舵トルク情報は、統合コントローラ２０に入力される。
前記統合コントローラ２０は、車両全体の消費エネルギーを管理し、最高効率で車両を走らせるための機能を担うものである。この統合コントローラ２０には、アクセル開度APOを検出するアクセルペダルセンサ２１からのアクセル開度情報と、車両ヨーレートγを検出するヨーレートセンサ２２からのヨーレート情報と、左右前輪FL,FRのそれぞれに取り付けられ、左右前輪FL,FRの各車輪速ωfl,ωfrを各々検出する前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂからの前輪車輪速情報と、上述の回転角情報、操舵トルク情報、他の必要情報が入力される。そして、この統合コントローラ２０は、モータコントローラ２へ目標MGトルク指令及び目標MG回転数指令を出力する。さらに、この統合コントローラ２０では、図２に示すタイヤ接地状態推定装置３０を実装する。
図２は、実施例１のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。
実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０は、路面μモデル３１と、車両走行状態検出器３２と、横方向運動モデル３３と、タイヤSATモデル３４と、SAT計測器３５と、ヨーレート計測器３６と、比較器３７と、オブザーバゲイン３８と、を備えている。
前記路面μモデル３１は、車両１が走行する路面の路面摩擦係数（以下、路面μという）の動特性をモデル化した路面μのダイナミクスモデルを有し、車両１のタイヤ接地状態である路面μを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この路面μモデル３１によって推定された推定路面μ（推定タイヤ接地状態）は、横方向運動モデル３３とタイヤSATモデル３４に入力される。
前記車両走行状態検出器３２は、車両１の前輪転舵角δ及び車速Vを検出するものであり、前輪転舵角δを検出する転舵角検出手段と、車速Vを検出する車速検出手段と、を含んでいる。
ここで、前輪転舵角δは、左右前輪FL,FRの回転角度であり、ステアリングホイール１１の繰舵角θからステアリングギヤ比を考慮した値になる。すなわち、車両走行状態検出器３２は、繰舵角センサ１５からの回転角情報及びステアリングギヤ比に基づいて前輪転舵角δを求める。また、車速Vは、車両１の速度であり、従動輪となる左右前輪FL,FRの各車輪速ωfl,ωfrの平均から求めることができる。すなわち、車両走行状態検出器３２は、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂからの前輪車輪速情報に基づいて車速Vを求める。
この車両走行状態検出器３２によって求められた前輪転舵角δは、横方向運動モデル３３及びタイヤSATモデル３４に入力され、車速Vは、横方向運動モデル３３に入力される。
前記横方向運動モデル３３は、路面μモデル３１により推定された推定路面μと、車両走行状態検出器３２により求められた前輪転舵角δ及び車速Vと、に基づいて、車両１の横方向状態であるヨーレートと車体すべり角を推定する横方向車両状態推定手段である。この横方向運動モデル３３により推定された推定ヨーレート（推定横方向状態）は、タイヤSATモデル３４及び比較器３７に入力され、推定車体すべり角（推定横方向状態）は、タイヤSATモデル３４に入力される。
前記タイヤSATモデル３４は、前輪転舵角δと、路面μモデル３１により推定された推定路面μと、横方向運動モデル３３により推定された推定ヨーレート及び推定車体すべり角と、に基づいて、タイヤ力であるタイヤセルフアライニングトルク（以下、SATという）を推定するタイヤ力推定手段である。ここでは、左右前輪FL,FRのSATの合計である前輪SAT左右合計値Mzを「SAT」として推定する。このとき、タイヤSATモデル３４は、実験により、タイヤすべり角αiと輪荷重によって応じて発生する前輪SATを計測し、ブラッシュモデルやマジックフォーミュラ等のタイヤモデルを用いてフィッティングすることで同定する。このタイヤSATモデル３４により推定された推定SAT（推定タイヤ力）は、比較器３７に入力される。
前記SAT計測器３５は、タイヤ力である実際の左右前輪FL,FRに発生するSATを計測するタイヤ力計測手段である。ここでは、左右前輪FL,FRのSATの合計である前輪SAT左右合計値Mzを計測する。このとき、SAT計測器３５は、前輪操舵機構１０の補助操舵用モータ１３への供給電流値と、操舵トルクセンサ１６により検出された操舵トルク情報に基づいて前輪SAT左右合計値Mzを演算して求める。このSAT計測器３５により計測された計測SAT（計測タイヤ力）は、比較器３７に入力される。
前記ヨーレート計測器３６は、車両１の横方向状態である実際の車両１が発生するヨーレートを計測する横方向車両状態計測手段である。このヨーレート計測器３６は、ヨーレートセンサ２２により検出されたヨーレート情報を計測ヨーレートして出力する。このヨーレート計測器３６により計測された計測ヨーレート（計測横方向状態）は、比較器３７に入力される。
前記比較器３７は、タイヤSATモデル３４からの推定SATと、SAT計測器３５からの計測SATとの差を計算すると共に、横方向運動モデル３３からの推定ヨーレートと、ヨーレート計測器３６からの計測ヨーレートとの差を計算し、それぞれの推定誤差であるSAT推定誤差とヨーレート推定誤差を求める。この比較器３７により求められたSAT推定誤差及びヨーレート推定誤差は、オブザーバゲイン３８に入力される。
前記オブザーバゲイン３８は、比較器３７から入力されたSAT推定誤差及びヨーレート推定誤差に基づいて補正信号を出力するものである。ここでは、オブザーバゲイン３８は、SAT推定誤差とヨーレート推定誤差とのそれぞれに補正ゲインLを乗算して補正信号とする。すなわち、この比較器３７及びオブザーバゲイン３８は、補正信号を演算する補正信号演算手段に相当する。そして、このオブザーバゲイン３８により求められた補正信号は、路面μモデル３１と、横方向運動モデル３３にそれぞれ入力（帰還）される。つまり、オブザーバゲイン３８は、補正信号を、路面μモデル３１と横方向運動モデル３３にフィードバックする。
次に、作用を説明する。
まず、「実施例１でのタイヤ接地状態の推定原理」の説明を行い、続いて、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０における「補正信号フィードバック作用」を説明する。
[実施例１でのタイヤ接地状態の推定原理]
路面μモデル３１が含むダイナミクスモデルでは、２輪モデルを用いて車両１の車両挙動をモデル化する。このとき、路面μの時間に応じた変化が区分的に一定、すなわちタイヤ接地状態である路面μの時間による１階微分がゼロであると仮定する。これにより、式（１）〜式（３）に示す車両運動方程式が成立する。



ここで、β+lfγ/V-δは前輪タイヤすべり角を表し、β+lrγ/V-δは後輪タイヤすべり角を表す。また、β,γ,μの上にそれぞれ書かれた点（「・」）は、時間による微分を表す。
さらに、車両１の横方向状態であるヨーレートγと、車両１のタイヤ力である左右前輪SAT合計値Mzが観測できると仮定すると、系の出力yは、式（４）と定義できる。
なお、前輪タイヤSAT Jf(.)は、実験により、タイヤすべり角と輪荷重に応じて発生するSATを計測し、フラッシュモデルやマジックフォーミュラ等のタイヤモデルを用いてフィッティングすることで同定する。また、実際の左右前輪SAT合計値Mzは、例えば、前輪操舵機構１０に備えられた補助操舵用モータ１３への供給電流値と、操舵トルクセンサ１６により検出された操舵トルク情報に基づいて計算される。
そして、これらの式（１）〜式（４）を一般的な状態方程式の形式で表現すると、以下の式（５）及び式（６）となる。
ここで、状態量ｘは[βγμ]Ｔ、入力ｕは前輪転舵角δである。
この式（５）及び式（６）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（７）及び式（８）を得る。
なお、状態オブザーバにおいて、状態量以外の変数である車速Vは、例えば、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂからの前輪車輪速情報から計算する。また、入力である前輪転舵角δは、例えば、繰舵角センサ１５からのステアリングホイール１１の繰舵角θから、ステアリングギヤ比を考慮して計算した値を用いる。
そして、状態オブザーバの補正ゲインLは、通常、状態オブザーバが安定極を有するように定められる。すなわち、以下の式（９）で定義される行列Ａeが、状態オブザーバの各動作点で負定となるように補正ゲインLを定めればよい。
この式（10）及び式（11）に基づき、各計算ステップで得られる推定値のまわりにおいて、例えば、極配置法を用いると、状態オブザーバが所望の極を持つように補正ゲインLを定めることができる。なお、「極配置法」とは、制御系に望ましい固有値を持たせるようにゲインを定める既知の方法である。
したがって、路面μモデル３１では、状態オブザーバにより、式（１）〜式（３）に示す車両状態方程式と、式（４）に示す系の出力である観測値を同時に用いて、状態量ｘを推定し、この推定状態量に含まれる路面μを推定することができる。
なお、補正ゲインLの決定方法に関しては、各計算ステップで補正ゲインLを計算する替わりに、予めオフラインで計算した補正ゲインをスケジューリングしてもよい。すなわち、対象とする非線形成分であるタイヤ横力は、比較的緩やかな非線形成分である。そのため、ノミナル動作点において極配置法を用いて補正ゲインLをオフラインで計算し、このノミナル動作点の近傍で定められた動作範囲内で同一ゲインを用いてもよい。ここで、動作範囲内でのオブザーバ収束性は、例えばＨ∞理論等に基づいて、想定されるコーナリングパワーの変動等を考慮して保証すればよい。このように、補正ゲインをスケジューリングすることで、ゲイン計算に要する計算量を削減することができる。
一方、観測値にノイズ（誤差）が含まれている場合には、導出した状態方程式である式（５）に基づいて拡張カルマンフィルタ（以下EKFという）を構成することで、高精度に状態量ｘを推定することができる。
なお、カルマンフィルタとは、誤差を含む観測値を用いて、ある動的システムの状態量を推定或いは制御するための無限インパルス応答フィルタの一種である。また、このカルマンフィルタは、時間ステップを１つ進めるたびに事前推定（予測）と事後推定（更新）の２つの手続きを行う。事前推定の手続きでは、前の時刻の推定状態量から、その次の（現在）の時刻の推定状態量を計算する。事後推定の手続では、今の時刻の観測値を用いて推定値を補正し、より正確な状態量を推定する。
EKFを構成するために、式（５）を離散化すると、下記式（12）を得る。
ここで、添え字ｋは計算時間ステップであり、ｋ=1,2,3…となる。なお、式（５）の離散化にオイラー法を用いた場合、サンプル時間をΔtとすると、下記式（13）の関係がある。
そして、式（12）で示される離間時間状態方程式を用いて確率系システムを定義すると、下記式（14）,式（15）を得る。
ここで、qｋはプロセスノイズ、rｋは観測ノイズである。プロセスノイズqｋは、共分散行列Ｑｋ且つ零平均の多数変数正規（ガウス）分布に従うようなノイズであると仮定し、観測ノイズrｋは、共分散行列Ｒｋ且つ零平均の多数変数正規（ガウス）分布に従うようなノイズであると仮定する。このとき、プロセスノイズqｋで路面μのダイナミクスが励起されることで、路面μはランダムウォーク挙動を示す。
この確率系システムに、以下の式（16）〜式（21）に示すEKFアルゴリズムを適用して状態量ｘを推定する。
ここで、添え字「-」は、事前推定値を表す。そして、ｘｋ -は今の時刻の推定値であり、Ｐｋ -は今の時刻の行列誤差であり、Ｓｋは残差の共分散であり、Ｋｋは最適カルマンゲインであり、ｘｋは更新された状態量の推定値（事後推定値）であり、Ｐｋは更新された誤差の共分散である。
このEKFアルゴリズムを各計算時間ステップで実行することで、更新された状態量ｘの推定値である事後推定値に含まれる路面μと車体すべり角の推定値を得ることができる。このEKFアルゴリズムでは、推定状態量の分散を最小化するように状態量ｘを推定するため、観測値に含まれるノイズが顕著な場合や、プロセスノイズを仮定したい場合に精度良く状態量ｘの推定値を得ることができる。
［補正信号フィードバック作用］
実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、まず、路面μモデル３１において路面μを推定する。この路面μの推定は、上述のように、式（１）〜式（３）に示す車両状態方程式と、式（４）に示す系の出力yである観測値を同時に用いて推定した状態量ｘに、路面μが含まれていることで行う。
次に、推定路面μと前輪転舵角δと車速Vを用いて横方向運動モデル３３にてヨーレート及び車体すべり角を推定し、推定路面μと前輪転舵角δと推定ヨーレート、推定車体すべり角を用いてタイヤSATモデル３４にてSATを推定する。ここで、推定ヨーレートは、式（１）〜式（３）に示す車両状態方程式と、式（４）に示す系の出力yである観測値を同時に用いて推定した状態量ｘに、ヨーレートが含まれていることで推定される。また、推定SATは、上述の前輪タイヤSAT Jf(.)を用いることで推定される。
そして、比較器３７において推定SATと計測SATの差であるSAT推定誤差と、推定ヨーレートと計測ヨーレートの差であるヨーレート推定誤差を求める。そして、オブザーバゲイン３８にて、このSAT推定誤差及びヨーレート推定誤差と補正ゲインLとの積を演算して補正信号とし、路面μモデル３１及び横方向運動モデル３３にそれぞれフィードバックする。つまり、SAT推定誤差及びヨーレート推定誤差と補正ゲインLとの積を、推定SATの微分と推定ヨーレートの微分にそれぞれフィードバックする。
このとき、補正ゲインLを適切な値に設定することで、式（７）,式（８）によって示される状態オブザーバが安定極を有することができる。これにより、状態量ｘを推定する式（５）,式（６）で示される状態方程式が適切に補正されて精度が向上し、高精度で状態量ｘに含まれるタイヤ接地状態である路面μと、車両１の横方向状態である車体すべり角βを推定することができる。
つまり、推定タイヤ力である推定SATに含まれる誤差（ノイズ）に基づく補正信号によって、路面μモデル３１に含まれるダイナミクスモデルを補正することができ、推定SATに含まれる誤差を抑制し、路面μの推定誤差に繋がることを防止できる。
そして、このようにタイヤ接地状態を推定することで、タイヤ限界に達する前に推定タイヤ接地状態（ここでは推定路面μ）に基づいて、例えば制動制御や旋回制御等の車両運動制御を実施することで、前輪転舵角の目標値が限界相当量を超えることを防止できる。この結果、車両のドリフトアウトを抑制できる等、より安定した車両運動制御を実現することができる。
特に、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、路面μモデル３１が、路面μのダイナミクスモデルを含み、補正信号に応じて補正される。すなわち、路面μのダイナミクスモデルに、タイヤ力（SAT）の推定誤差を、オブザーバゲイン３８に含まれる補正ゲインLを介して帰還する構造とした。
このため、計測SATから推定路面μまでの伝達特性が低域通過フィルタとなり、その遮断周波数を補正ゲインLの設定に応じて自由に設計できる。そして、推定路面μの耐ノイズ性と高応答性とを両立して実現するタイヤ接地状態推定装置３０が構成できる。ここで、低域通過フィルタの遮断周波数は、補正ゲインLの設定に応じて自由に設計できる。例えば、ノイズなど、高周波領域の不確かさが計測SATに多く含まれる場合には、補正ゲインLを小さく設定することで遮断周波数を小さくし、路面μの推定誤差を抑えることができる。反対に、計測SATが精度良く計測できるときには、補正ゲインLを大きく設定することで遮断周波数を大きくし、速い路面μの変化を高応答に推定できる。
この路面μの推定値に基づいて車両運動制御を実施すると、タイヤ力計測値に含まれるノイズ等に起因する路面摩擦係数推定値の変動を抑えられるので、目標値のハンチングを抑えた滑らかな制御が実現でき、推定値の応答性を制御器よりも十分速く設定することで、安定な制御系を構成することができる。
また、この路面μのダイナミクスモデルは、タイヤ接地状態である路面μの時間による１階微分がゼロであると仮定したものである。このため、状態方程式の次数を最小限に抑え、推定路面μを求めるための演算量を低減することができる。
一方、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、タイヤ力として、タイヤセルフアライニングトルク（SAT）相当量としたため、SAT相当量に基づいてタイヤ接地状態である路面μを推定することになる。これにより、タイヤすべり角が小さい場合であっても、SATが、タイヤすべり角が小さくてもタイヤ接地状態の影響を大きくうける特性を利用してタイヤ接地状態を精度良く推定できる。
また、車両１の横方向状態として、ヨーレートγ及び車体すべり角βを含んでいる。このため、これらヨーレートγ及び車体すべり角βを用いてタイヤ力推定手段タイヤSATモデル３４でタイヤ力であるSATをより精度よく推定でき、さらにこれに基づいて推定される路面μの推定精度を向上できる。このように精度良く推定された路面μを考慮して車両運動の制御を実施すると、路面状態によらず安定で乗り心地の良い車両が実現できる。
また、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、横方向運動モデル３３は、推定路面μに応じて車両１の横方向状態を推定する。すなわち、横方向状態であるヨーレートを推定路面μと関連をもたせて推定し、閉ループ系を構成することとなる。これにより、より精度良くタイヤ接地状態である路面μを推定できる。このように精度良く推定された推定路面μを考慮して車両運動の制御を実施すると、路面状態によらず安定で乗り心地の良い車両が実現できる。
さらに、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、オブザーバゲイン３８によって、タイヤ力の誤差であるSAT誤差に加え、車両１の横方向状態の誤差であるヨーレート誤差に応じても補正信号を演算している。すなわち、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、補正信号を、タイヤ力（SAT推定誤差）だけでなく、横方向状態（ヨーレート推定誤差）をも考慮して演算する。このため、タイヤ力及び横方向状態を考慮した補正信号に基づいて路面μを推定することで、推定精度を向上することができる。このように精度良く推定された推定路面μを考慮して車両運動の制御を実施すると、路面状態によらず安定で乗り心地の良い車両が実現できる。
そして、オブザーバゲイン３８によって求められた補正信号は、路面μモデル３１だけでなく、横方向運動モデル３３にも帰還され、横方向運動モデル３３による推定値を補正する。これにより、横方向状態である推定ヨーレートや推定車体すべり角を補正信号で補正することで、より正確に推定ヨーレートや推定車体すべり角を推定でき、さらに、それに基づいて推定されるタイヤ接地状態の推定値である推定路面μの推定精度を向上することができる。このように精度良く推定されたタイヤ接地状態を考慮して車両運動の制御を実施すると、路面状態によらず安定で乗り心地の良い車両が実現できる。
そして、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０におけるオブザーバゲイン３８では、推定SAT（推定タイヤ力）と計測SAT（計測タイヤ力）との差、又は、推定ヨーレート（推定横方向状態）と計測ヨーレート（計測横方向状態）との差に補正ゲインLを乗算して補正信号を演算している。このため、補正信号を求めるための演算方法が簡便になり、演算量を低減しつつ、出力誤差に応じて推定値を更新することができる。
次に、効果を説明する。
実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０にあっては、下記に挙げる効果を得ることができる。
(1) 車両１のタイヤ接地状態（路面μ）を推定するタイヤ接地状態推定手段（路面μモデル）３１と、前記車両１の転舵角δを検出する転舵角検出手段（車両走行状態検出器）３２と、前記車両１の車体速度（車速）Vを検出する車速検出手段（車両走行状態検出器）３２と、前記転舵角δと、前記車体速度Vに基づいて、前記車両１の横方向状態（ヨーレート,車体すべり角）を推定する横方向車両状態推定手段（横方向運動モデル）３３と、前記転舵角δと、前記タイヤ接地状態推定手段３１により推定された推定タイヤ接地状態（推定路面μ）と、前記横方向車両状態推定手段３３により推定された推定横方向状態（推定ヨーレート,推定車体すべり角）に基づいて、前記車両１のタイヤ力（SAT）を推定するタイヤ力推定手段（タイヤSATモデル）３４と、前記車両１のタイヤ力（SAT）を計測するタイヤ力計測手段（SAT計測器）３５と、前記タイヤ力推定手段３４により推定された推定タイヤ力（推定SAT）と、前記タイヤ力計測手段３５により計測された計測タイヤ力（計測SAT）とから、補正信号を演算する補正信号演算手段（比較器３７,オブザーバゲイン３８）と、を備え、前記補正信号は、前記タイヤ接地状態推定手段３１に帰還する構成とした。
このため、計測タイヤ力に含まれる誤差を抑制し、タイヤ接地状態を高精度に推定することができる。
(2) 前記タイヤ接地状態は、前記車両１が走行する路面の路面摩擦係数（路面μ）であり、前記タイヤ接地状態推定手段３１は、前記路面摩擦係数のダイナミクスモデル（式（１）〜式（３））を含み、前記補正信号に応じて補正する構成とした。
このため、推定路面μの耐ノイズ性と高応答性とを両立して実現することができる。
(3) 前記ダイナミクスモデル（式（１）〜式（３））は、前記タイヤ接地状態（路面μ）の時間による１階微分がゼロであると仮定する構成とした。
このため、状態方程式の次数を最小限に抑え、演算量を低減することができる。
(4) 前記タイヤ力は、タイヤセルフアライニングトルク（SAT）相当量とする構成とした。
このため、タイヤすべり角が小さいときであっても、タイヤ接地状態を高精度で推定することができる。
(5) 前記横方向状態は、前記車両のヨーレートγ又は前記車両１の車体すべり角δのうち少なくとも一つを含む構成とした。
このため、ヨーレートγや車体すべり角βの影響を考慮してタイヤ力をより精度良く推定することができる。
(6) 前記横方向車両状態推定手段（横方向運動モデル）３３は、前記転舵角δと前記車体速度Vと前記推定タイヤ接地状態（推定路面μ）に基づいて前記車両の横方向状態（ヨーレート,車体すべり角）を推定する構成とした。
このため、横方向状態をタイヤ接地状態と関連を持たせて推定し、より精度良くタイヤ接地状態を推定することができる。
(7) 前記車両１の横方向状態（ヨーレート）を計測する横方向車両状態計測手段（ヨーレート計測器）３６を備え、前記補正信号演算手段３７,３８は、前記推定タイヤ力（推定SAT）と前記計測タイヤ力（計測SAT）、及び、前記横方向車両状態推定手段（横方向運動モデル）３３により推定された推定横方向状態（推定ヨーレート）と、前記横方向車両状態計測手段３６により計測された計測横方向状態（計測ヨーレート）に基づいて、補正信号を演算する構成とした。
このため、補正信号を、タイヤ力に加え横方向状態をも考慮して演算でき、タイヤ接地状態の推定精度を高めることができる。
(8) 前記補正信号は、前記横方向車両状態推定手段３６に帰還される構成とした。
このため、横方向運動モデル３３によって求められる推定ヨーレートや推定車体すべり角の推定精度を高めることができ、結果としてタイヤ接地状態の推定精度を向上することができる。
(9) 前記補正信号演算手段は、前記推定タイヤ力（推定SAT）と前記計測タイヤ力（計測SAT）との差、又は、前記推定横方向状態（推定ヨーレート）と前記計測横方向状態（計測ヨーレート）との差の少なくとも一方に、補正ゲインLを乗算して前記補正信号を演算する構成とした。
このため、演算方法が簡便なものとなり、演算量を低減しつつ、出力誤差に応じて推定値を更新することができる。
実施例２のタイヤ接地状態推定装置は、車両の横方向状態として、ヨーレートの他に、横加速度、前輪タイヤ横力が計測できるときの例である。
まず、構成を説明する。なお、実施例１において説明した車両１と同一の部分については、同一の符号を付してその説明を省略する。
図３は、実施例２のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。
実施例２における車両１Ａは、図３に示すように、左右前輪FL,FRと、左右後輪RL,RRと、モータ/ジェネレータMGと、モータコントローラ２と、前輪操舵機構１０と、統合コントローラ２０Ａと、を備えている。
前記統合コントローラ２０Ａには、実施例１の場合と同様にアクセル開度情報、ヨーレート情報、前輪車輪速情報、回転角情報、操舵トルク情報が入力されると共に、左右前輪FL,FRのそれぞれに取り付けられ、左右前輪FL,FRのタイヤ横力Fyfl,Fyfrを各々検出する横力センサ２４ａ,２４ｂからの前輪タイヤ横力情報と、車両１Ａに作用する車体横加速度ayを検出する横加速度センサ２５からの横加速度情報が入力される。さらに、この統合コントローラ２０Ａでは、図４に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ａを実装する。
図４は、実施例２のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。
実施例２のタイヤ接地状態推定装置３０Ａは、路面μモデル３１Ａと、車両走行状態検出器３２Ａと、横方向運動モデル３３Ａと、タイヤモデル３４Ａと、タイヤ力計測器３５Ａと、車両出力計測器３６Ａと、比較器３７Ａと、オブザーバゲイン３８Ａと、を備えている。
前記路面μモデル３１Ａは、車両１Ａが走行する路面の路面摩擦係数（以下、路面μという）の動特性をモデル化した路面μのダイナミクスモデルを有し、車両１Ａのタイヤ接地状態である路面μを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この路面μモデル３１Ａによって推定された推定路面μ（推定タイヤ接地状態）は、横方向運動モデル３３Ａとタイヤモデル３４Ａに入力される。
前記車両走行状態検出器３２Ａは、車両１Ａの前輪転舵角δと車速Vを検出するものであり、前輪転舵角δを検出する転舵角検出手段と、車速Vを検出する車速検出手段と、を含んでいる。なお、前輪転舵角δと車速Vの求め方は実施例１と同一であるため、説明を省略する。この車両走行状態検出器３２Ａによって求められた転舵角δは、横方向運動モデル３３Ａ及びタイヤモデル３４Ａに入力され、車速Vは、横方向運動モデル３３Ａに入力される。
前記横方向運動モデル３３Ａは、路面μモデル３１により推定された推定路面μと、車両走行状態検出器３２により求められた転舵角δ及び車速Vと、に基づいて、車両１Ａの横方向状態であるヨーレートγ、車体すべり角β、車両１Ａに作用する車体横加速度ayを推定する横方向車両状態推定手段である。この横方向運動モデル３３Ａにより推定された推定ヨーレート（推定横方向状態）は、タイヤモデル３４Ａに入力され、推定車体すべり角（推定横方向状態）は、タイヤモデル３４に入力される。さらに、推定車体すべり角又は推定横加速度（推定横方向状態）の何れか一方は、比較器３７Ａに入力される。
前記タイヤモデル３４Ａは、転舵角δと、路面μモデル３１により推定された推定路面μと、横方向運動モデル３３により推定された推定ヨーレート及び推定車体すべり角と、に基づいて、タイヤ力であるSAT又は前輪タイヤ横力Fyfを推定するタイヤ力推定手段である。ここでは、左右前輪FL,FRのSATの合計である前輪SAT左右合計値Mｚを「SAT」として推定し、又は、左右前輪FL,FRに作用するタイヤ横力Fyfl,Fyfrの合計を「前輪タイヤ横力」として推定する。このタイヤモデル３４Ａにより推定された推定SAT（推定タイヤ力）又は推定前輪タイヤ横力（推定タイヤ力）の何れか一方は、比較器３７Ａに入力される。
前記タイヤ力計測器３５Ａは、タイヤ力である実際の左右前輪FL,FRに発生するSAT又は前輪タイヤ横力Fyfを計測するタイヤ力計測手段である。このとき、タイヤ力計測器３５Ａは、前輪操舵機構１０の補助操舵用モータ１３への供給電流値と、操舵トルクセンサ１６により検出された操舵トルク情報に基づいてSATを演算する。また、前輪タイヤ横力Fyfは、例えば、タイヤホイールに横力センサを挿入することで計測してもよいし、ヨーレート情報と横加速度情報から２輪車両モデルを用いて計算してもよい。このタイヤ力計測器３５Ａにより計測された計測SAT（計測タイヤ力）又は計測前輪タイヤ横力（計測タイヤ力）の何れか一方は、比較器３７Ａに入力される。
前記車両出力計測器３６Ａは、実際の車両１Ａに発生する車体横加速度ay又は車体すべり角βを計測する横方向車両状態計測手段である。この車両出力計測器３６Ａは、横加速度センサ２５により検出された横加速度情報を計測横加速度として出力する。また、車体すべり角βは、例えば、GPS（Global Positioning System）システムを用いて計測してもよいし、１対の対地車速センサを用いて計測してもよい。この車両出力計測器３６Ａにより計測された計測横加速度（計測横方向状態）又は計測車体すべり角（計測横方向状態）の何れか一方は、比較器３７Ａに入力される。
前記比較器３７Ａは、タイヤモデル３４Ａからの推定SATと、タイヤ力計測器３５Ａからの計測SATとの差、又は、タイヤモデル３４Ａからの推定前輪タイヤ横力と、タイヤ力計測器３５Ａからの計測前輪タイヤ横力との差を計算すると共に、横方向運動モデル３３Ａからの推定横加速度と、車両出力計測器３６Ａからの計測横加速度との差、又は、横方向運動モデル３３Ａからの推定車体すべり角と、車両出力計測器３６Ａからの計測車体すべり角との差を計算する。そして、それぞれの推定誤差であるSAT推定誤差又は前輪タイヤ横力推定誤差、及び、横加速度推定誤差又は車体すべり角推定誤差を求める。この比較器３７Ａにより求められた各推定誤差は、オブザーバゲイン３８Ａに入力される。
前記オブザーバゲイン３８Ａは、比較器３７Ａから入力された各推定誤差に基づいて補正信号を出力するものである。ここでは、オブザーバゲイン３８Ａは、SAT推定誤差又は前輪タイヤ横力推定誤差、及び、横加速度推定誤差又は車体すべり角推定誤差のうち、実際に観測可能なパラメータの推定誤差に補正ゲインLを乗算し補正信号とする。すなわち、この比較器３７Ａ及びオブザーバゲイン３８Ａは、補正信号を演算する補正信号演算手段に相当する。そして、このオブザーバゲイン３８Ａにより求められた補正信号は、路面μモデル３１Ａと、横方向運動モデル３３Ａにそれぞれ入力（帰還）される。つまり、オブザーバゲイン３８Ａは、補正信号を、路面μモデル３１Ａと横方向運動モデル３３Ａにフィードバックする。
次に、作用を説明する。
まず、「実施例２でのタイヤ接地状態の推定原理」の説明を行い、続いて、実施例２のタイヤ接地状態推定装置３０Ａにおける「補正信号フィードバック作用」を説明する。
[実施例２でのタイヤ接地状態の推定原理]
前記路面μモデル３１Ａが含むダイナミクスモデルでは、２輪モデルを用いて車両１Ａの車両挙動をモデル化する。このとき、路面μの時間に応じた変化が区分的に線形、すなわちタイヤ接地状態である路面μの時間による２階微分がゼロであると仮定する。これにより、式（22）〜式（25）に示す車両運動方程式が成立する。
ここで、μｄは、路面μの時間による１階微分値である。
なお、路面μの時間に応じた変化が区分的に時間の二次関数、すなわちタイヤ接地状態である路面μの時間による３階微分がゼロであると仮定すると、式（26）〜式（30）に示す車両運動方程式が成立する。
ここで、μddは、路面μの時間による２階微分値である。
さらに、実施例１において観測可能と仮定し、観測量として定義したヨーレートγの替わりに、車体横加速度aｙが観測できると仮定すると、系の出力yは、式（31）と定義できる。
また、実施例１において観測量として定義した左右前輪SAT合計値Mｚの替わりに、前輪タイヤ横力Fyfが観測できると仮定した場合では、系の出力yは、式（32）と定義できる。
なお、前輪タイヤ横力Fyfは、例えばタイヤホイールに横力センサを挿入することで計測してもよいし、車両１Ａに作用するヨーレートγと車体横加速度aｙから２輪車両モデルを用いて計算してもよい。
さらに、実施例１において観測量として定義したヨーレートγの替わりに、車体すべり角βが観測できると仮定した場合では、系の出力yは、式（33）と定義できる。
なお、車体すべり角βは、例えばGPSシステムを利用して計測する。
そして、上記車両状態量のうち、２つの車両状態量を重複して観測可能と仮定し、観測量として定義してもよい。つまり、例えば、ヨーレートγと車体横加速度aｙと左右前輪SAT合計値Mｚが観測できると仮定した場合では、系の出力yは、式（34）と定義できる。
このように、系の観測性が保たれる限り、系の出力を自由に定義することができる。そして、上記式（22）〜式（25）又は式（26）〜式（30）に示す車両運動方程式と、上記式（31）〜式（34）のいずれかに示す出力方程式のいずれを組み合わせた場合においても、この運動方程式は、以下の式（35）,式（36）に示す一般的な状態方程式で表現することができる。
ここで、状態量ｘは[βγμ]Ｔ、入力ｕは前輪転舵角δｆである。
この式（35）及び式（36）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（37）及び式（38）を得る。
ここで、補正ゲインLは、例えば、実施例１に記載した手法を用いて状態オブザーバが安定極を有するように定められる。
[補正信号フィードバック作用]
実施例２のタイヤ接地状態推定装置３０Ａでは、まず、路面μモデル３１Ａにおいて路面μを推定する。このとき、式（22）〜式（25）又は式（26）〜式（30）に示す車両運動方程式と、上記式（31）〜式（34）のいずれかに示す出力方程式のいずれを組み合わせて推定した状態量ｘに路面μが含まれていることで行う。ここで、路面μの時間に応じた変化について、高次項までモデル化することで、状態オブザーバを構成した際に、速く変動する路面μをより精度良く推定することができる。
次に、推定路面μと前輪転舵角δと車速Vを用いて、横方向運動モデル３３Ａにてヨーレート及び車体すべり角を推定すると共に、車体横加速度aｙを推定する。また、推定路面μと前輪転舵角δと推定ヨーレート、推定車体すべり角を用いてタイヤモデル３４ＡにてSAT又は前輪タイヤ横力Fyfを推定する。
そして、SATが観測可能と仮定したときには、比較器３７Ａにおいて推定SATと計測SATの差であるSAT推定誤差を求める。また、SATの替わりに前輪タイヤ横力Fyfが観測可能と仮定したときには、比較器３７Ａにおいて推定前輪タイヤ横力と計測前輪タイヤ横力の差であるタイヤ横力推定誤差を求める。そして、ヨーレートγの替わりに車体横加速度ayが観測可能と仮定したときには、比較器３７Ａにおいて推定横加速度と計測横加速度の差である横加速度誤差を求める。さらに、ヨーレートγの替わりに車体すべり角βが観測可能と仮定したときには、比較器３７Ａにおいて推定車体すべり角と計測車体すべり角の差である車体すべり角誤差を求める。なお、ヨーレートγと車体横加速度ayとSATが観測可能と仮定したときには、SAT推定誤差と、ヨーレート推定誤差と、横加速度推定誤差を求めても良い。
そして、オブザーバゲイン３８Ａにて、求めた推定誤差と補正ゲインLとの積を演算して補正信号とし、路面μモデル３１Ａ及び横方向運動モデル３３Ａにそれぞれフィードバックする。
このように、系の可観測性が保たれる限り、系の出力を自由に定義することができるため、状況に応じて最適な推定誤差を求めることができる。
特に、実施例２のタイヤ接地状態推定装置３０Ａでは、タイヤ力として、タイヤ横力（ここでは前輪タイヤ横力Fyf）相当量としている。すなわち、ヨーレートγと車体横加速度ayとから計算できるタイヤ横力Fyに基づいてタイヤ接地状態である路面μを推定する構成としたことで、既存の車載センサを用いて路面μを推定でき、車両原価を低減することができる。
また、実施例２のタイヤ接地状態推定装置３０Ａでは、路面μモデル３１Ａのダイナミクスモデルが、タイヤ接地状態である路面μの時間による２階微分がゼロであると仮定したもの、又は、３階微分がゼロであると仮定したものとしている。そのため、路面μの時間変化が大きいときにも、精度良く路面μを推定することができる。また、路面μの時間変化について必要な次項までモデル化することができ、状態オブザーバを構成したときに、必要に応じて精度良く推定することができる。
さらに、実施例２のタイヤ接地状態推定装置３０Ａでは、車両１Ａの横方向状態として、車両１に作用する車体横加速度aｙを含んでいる。そのため、既存の車載センサを用いて容易に計測できる計測量から、路面μを推定することができ、車両原価を抑えることができる。
次に、効果を説明する。
実施例２のタイヤ接地状態推定装置３０Ａにあっては、下記に挙げる効果を得ることができる。
(10) タイヤ接地状態推定手段（路面μモデル）３１Ａが含むタイヤ接地状態（路面μ）のダイナミクスモデルは、前記タイヤ接地状態の時間による２階微分がゼロであると仮定する構成とした。
このため、タイヤ接地状態の時間に応じた変化が大きいときにも、タイヤ接地状態を精度良く推定することができる。
(11) 前記タイヤ力は、タイヤ横力Fyf相当量とする構成とした。
このため、既存の車載センサを用いてタイヤ接地状態を推定することができ、車両原価の低減を図ることができる。
(12) 前記横方向状態は、前記車両１Ａに作用する車体横加速度ayを含む構成とした。
このため、既存の車載センサを用いてタイヤ接地状態を推定することができ、車両原価の低減を図ることができる。
実施例３のタイヤ接地状態推定装置は、輪荷重移動が生じ、制駆動力が作用する場合の例である。
まず、構成を説明する。なお、実施例１及び実施例２において説明した車両１,車両１Ａと同一の部分については、同一の符号を付してその説明を省略する。
図５は、実施例３のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。
実施例３における車両１Ｂは、図５に示すように、左右前輪FL,FRと、左右後輪RL,RRと、モータ/ジェネレータMGと、モータコントローラ２と、前輪操舵機構１０と、統合コントローラ２０Ｂと、を備えている。
前記統合コントローラ２０Ｂには、実施例１の場合と同様にアクセル開度情報、ヨーレート情報、前輪車輪速情報、回転角情報、操舵トルク情報が入力されると共に、左右後輪RL,RRのそれぞれに取り付けられ、左右後輪RL,RRの車輪速ωrl,ωrrを各々検出する後輪用車輪速センサ２６ａ,２６ｂからの後輪車輪速情報が入力される。そして、この統合コントローラ２０Ｂでは、図６に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ｂを実装する。
図６は、実施例３のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。
実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂは、タイヤスリップ率検出器４０と、路面μモデル３１Ｂと、車両走行状態検出器３２Ｂと、横方向運動モデル３３Ｂと、タイヤSATモデル３４Ｂと、SAT計測器３５Ｂと、ヨーレート計測器３６Ｂと、比較器３７Ｂと、オブザーバゲイン３８Ｂと、を備えている。
前記タイヤスリップ率検出器４０は、実際の車両１Ｂのタイヤスリップ率s(i,j)を検出するタイヤスリップ率検出手段である。ここで、タイヤスリップ率s(i,j)とは、車体速度と車輪速度の差を車体速度で除したものである。
前記路面μモデル３１Ｂは、車両１Ｂが走行する路面の路面摩擦係数（以下、路面μという）の動特性をモデル化した路面μのダイナミクスモデルを有し、車両１Ｂのタイヤ接地状態である路面μを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この路面μモデル３１Ｂによって推定された推定路面μ（推定タイヤ接地状態）は、横方向運動モデル３３ＢとタイヤSATモデル３４Ｂに入力される。
前記車両走行状態検出器３２Ｂは、車両１Ｂの前輪転舵角δと車速Vを検出するものであり、前輪転舵角δを検出する転舵角検出手段と、車速Vを検出する車速検出手段と、を含んでいる。なお、前輪転舵角δと車速Vの求め方は実施例１と同一であるため、説明を省略する。この車両走行状態検出器３２Ｂによって求められた前輪転舵角δは、横方向運動モデル３３Ｂ及びタイヤSATモデル３４Ｂに入力され、車速Vは、横方向運動モデル３３Ｂに入力される。
前記横方向運動モデル３３Ｂは、タイヤスリップ率検出器４０によって検出されたタイヤスリップ率s(i,j)を考慮して、路面μモデル３１により推定された推定路面μと、車両走行状態検出器３２により求められた前輪転舵角δ及び車速Vと、に基づいて、車両１Ｂの横方向状態であるヨーレートγ、車体すべり角β、輪荷重Fnを推定する横方向車両状態推定手段である。なお、輪荷重Fnは、各タイヤ横力Fyの合計値である。この横方向運動モデル３３Ｂにより推定された推定ヨーレート（推定横方向状態）は、タイヤSATモデル３４Ｂ及び比較器３７Ｂに入力され、推定車体すべり角（推定横方向状態）は、タイヤSATモデル３４Ｂに入力され、推定輪荷重（推定横方向状態）は、タイヤSATモデル３４Ｂに入力される。
前記タイヤSATモデル３４Ｂは、タイヤスリップ率検出器４０によって検出されたタイヤスリップ率s(i,j)を考慮して、前輪転舵角δと、路面μモデル３１により推定された推定路面μと、横方向運動モデル３３により推定された推定ヨーレート、推定車体すべり角、推定輪荷重と、に基づいて、タイヤ力であるSATを推定するタイヤ力推定手段である。ここでは、左右前輪FL,FRのSATの合計である前輪SAT左右合計値Mｚを「SAT」として推定する。このタイヤSATモデル３４Ｂにより推定された推定SAT（推定タイヤ力）は、比較器３７Ｂに入力される。
ここで、タイヤSATモデル３４Ｂは、図７に示すように、左輪タイヤSATモデル３４Ｂａと、右輪タイヤSATモデル３４Ｂｂと、和算器３４Ｂｃと、を有している。
前記左輪タイヤSAT３４Ｂａは、タイヤスリップ率s(i,j)を考慮して、路面μモデル３１Ｂにより推定された推定路面μと、横方向運動モデル３３Ｂにより推定された推定ヨーレート、推定車体すべり角、推定輪荷重とから、左輪SATを推定する。
前記右輪タイヤSAT３４Ｂｂは、タイヤスリップ率s(i,j)を考慮して、路面μモデル３１Ｂにより推定された推定路面μと、横方向運動モデル３３Ｂにより推定された推定ヨーレート、推定車体すべり角、推定輪荷重とから、右輪SATを推定する。
前記和算器３４Ｂｃは、左輪タイヤSAT３４Ｂａにより推定された左輪SATと、右輪タイヤSAT３４Ｂｂにより推定された右輪SATを和算し、推定SATとする。
前記SAT計測器３５Ｂは、タイヤ力である実際の左右前輪FL,FRに発生するSATを計測するタイヤ力計測手段である。このSAT計測器３５Ｂにより計測された計測SAT（計測タイヤ力）は、比較器３７Ｂに入力される。
前記ヨーレート計測器３６Ｂは、横方向状態である実際の車両１Ｂに発生するヨーレートを計測する横方向車両状態計測手段である。このヨーレート計測器３６Ｂは、ヨーレートセンサ２２により検出されたヨーレート情報を計測ヨーレートとして出力する。このヨーレート計測器３６Ｂにより計測された計測ヨーレート（計測横方向状態）は、比較器３７Ｂに入力される。
前記比較器３７Ｂは、タイヤモデル３４Ｂからの推定SATと、SAT計測器３５Ｂからの計測SATとの差を計算すると共に、横方向運動モデル３３Ｂからの推定ヨーレートと、ヨーレート計測器３６Ｂからの計測ヨーレートとの差を計算する。そして、それぞれの推定誤差であるSAT推定誤差とヨーレート推定誤差を求める。この比較器３７Ｂにより求められた推定誤差は、オブザーバゲイン３８Ｂに入力される。
前記オブザーバゲイン３８Ｂは、比較器３７Ｂから入力されたSAT推定誤差及びヨーレート推定誤差に基づいて補正信号を出力するものである。そして、このオブザーバゲイン３８Ｂにより求められた補正信号は、路面μモデル３１Ｂと、横方向運動モデル３３Ｂにそれぞれ入力（帰還）される。
次に、作用を説明する。
まず、「実施例３でのタイヤ接地状態の推定原理」の説明を行い、続いて、実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂにおける「補正信号フィードバック作用」を説明する。
[実施例３でのタイヤ接地状態の推定原理]
実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂにおいて、輪荷重移動が生じ、制駆動力が作用する場合を考える。
このとき、前記路面μモデル３１Ｂが含むダイナミクスモデルでは、車両挙動は４輪モデルを用いてモデル化する。このとき、路面μの時間に応じた変化が区分的に一定、すなわちタイヤ接地状態である路面μの時間による１階微分がゼロであると仮定する。これにより、式（39）〜式（41）に示す車両運動方程式が成立する。
ここで、hf(.)は、前輪タイヤすべり角β+ｌｆγ/V-δと、前輪摩擦円半径Fp(r,j)と、前輪タイヤスリップ率s(f,j)とに応じて前輪タイヤ横力を計算する関数である。hr(.)は、後輪タイヤすべり角β+ｌrγ/Vと、後輪摩擦円半径Fp(r,j)と、後輪タイヤスリップ率s(r,j)と、に応じて後輪タイヤ横力を計算するタイヤモデルである。これらのタイヤモデルには、たとえば、ブラッシュモデルやマジックフォーミュラを用いればよい。
このとき、摩擦円半径Fp(i,j)は、たとえばロールモーメントの静的つりあいから導かれた式（42）〜式（45）で示す関係から与えられる。
ここで、Fnfは前輪の静的な輪荷重であり、Fnrは後輪の静的な輪荷重である。
また、Fyallは、車両に作用する横力の合計値であり、以下の式（46）によって与えられる。
そして、制動時のタイヤスリップ率s(i,j)は、以下の式（47）によって求められる。
ここで、車速Vは、例えば、GPSシステムによって計測された値を用いて求め、車輪速ω(i,j)は前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂ及び後輪用車輪速センサ２６ａ,２６ｂによって検出された前輪車輪速情報及び後輪車輪速情報から求められる。
また、駆動時のタイヤスリップ率s(i,j)は、以下の式（48）によって求められる。
ここで、車速Vは、例えば、従動輪である左右前輪FL,FRに取り付けられた前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂによって検出された前輪車輪速情報から求められる。
そして、車両１Ｂのヨーレートγ及び左右前輪SAT合計値Mｚが観測できると仮定すると、系の出力yは、式（49）と定義できる。
さらに、式（39）〜式（41）に示す運動方程式と、式（49）に示す出力方程式を、一般的な状態方程式の形式で表現すると、以下の式（50）,式（51）となる。
ここで、状態量ｘは[βγμ]Ｔ、入力ｕは前輪転舵角δである。
この式（50）及び式（51）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（52）及び式（53）を得る。
ここで、補正ゲインLは、例えば、実施例１に記載した手法を用いて状態オブザーバが安定極を有するように定められる。
[補正信号フィードバック作用]
実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂでは、まず、路面μモデル３１Ｂにおいて路面μを推定する。このとき、式（39）〜式（41）に示す車両運動方程式と、式（49）に示す出力方程式に基づいて推定した状態量ｘに路面μが含まれていることで行う。
次に、推定路面μと前輪転舵角δと車速Vを用いて、横方向運動モデル３３Ｂにてヨーレートγ及び車体すべり角βを推定すると共に、タイヤ横力の合計値である輪荷重を推定する。このとき、式（39）,式（40）,式（46）に示すように、タイヤスリップ率s(i,j)を考慮して推定する。
また、推定路面μと前輪転舵角δと推定ヨーレート、推定車体すべり角、推定輪荷重を用いてタイヤSATモデル３４ＢにてSATを推定する。このとき、式（42）,式（43）,式（46）,式（49）に示すように、タイヤスリップ率s(i,j)を考慮して推定する。
そして、比較器３７Ｂにおいて推定SATと計測SATの差であるSAT推定誤差を求めると共に、推定ヨーレートと計測ヨーレートの差であるヨーレート推定誤差を求める。そして、オブザーバゲイン３８Ｂにて、求めた推定誤差と補正ゲインLとの積を演算して補正信号とし、路面μモデル３１Ｂ及び横方向運動モデル３３Ｂにそれぞれフィードバックする。
このように、横方向運動モデル３３Ｂにて、横方向状態であるヨーレートγ、車体すべり角β、輪荷重Fnを推定する際に、タイヤスリップ率s(i,j)を考慮して推定するため、左右前輪FL,FR等に制駆動トルクTが作用してタイヤスリップ率s(i,j)が発生しても、精度良く推定することができる。
また、タイヤSATモデル３４Ｂにて、タイヤ力であるSATを推定する際にも、タイヤスリップ率s(i,j)を考慮して推定するため、左右前輪FL,FR等に制駆動トルクTが作用してタイヤスリップ率s(i,j)が発生しても、精度良く推定することができる。
次に、効果を説明する。
実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂにあっては、下記に挙げる効果を得ることができる。
(13) 前記車両１Ｂのタイヤスリップ率s(i,j)を検出するタイヤスリップ率検出手段（タイヤスリップ率検出器）４０を備え、前記タイヤ力推定手段（タイヤSATモデル）３４Ｂは、前記転舵角δと前記タイヤ接地状態（路面μ）と前記横方向状態（ヨーレート,車体すべり角,輪荷重）と前記タイヤスリップ率検出手段４０により検出された検出タイヤスリップ率s(i,j)に基づいて、前記車両１Ｂのタイヤ力（SAT）を推定する構成とした。
このため、タイヤに制駆動トルクTが作用し、タイヤスリップ率s(i,j)が発生した場合であっても、タイヤ接地状態を精度良く推定できる。この結果、車両１Ｂの制駆動時にも、このタイヤ接地状態に基づいて車両運動の制御を実施し、例えば、路面状態によらず車両挙動の安定性を向上できる。
(14) 前記車両１Ｂのタイヤスリップ率s(i,j)を検出するタイヤスリップ率検出手段（タイヤスリップ率検出器）４０を備え、前記横方向車両状態推定手段（横方向運動モデル）３３Ｂは、前記転舵角δと前記車体速度Vと前記タイヤスリップ率検出手段４０により検出された検出タイヤスリップ率s(i,j)に基づいて、前記車両１Ｂの横方向状態（ヨーレート,車体すべり角,輪荷重）を推定する構成とした。
このため、タイヤに制駆動トルクが作用し、タイヤスリップ率s(i,j)が発生した場合であっても、タイヤ接地状態を精度良く推定できる。この結果、車両１Ｂの制駆動時にも、このタイヤ接地状態に基づいて車両運動の制御を実施し、例えば、路面状態によらず車両挙動の安定性を向上できる。
実施例４のタイヤ接地状態推定装置は、左右前輪FL,FRのSATがそれぞれ独立に観測できる場合であって、左右前輪FL,FRにおける路面摩擦係数を独立に推定するときの例である。
まず、構成を説明する。なお、実施例１〜実施例３において説明した車両１,１Ａ,１Ｂと同一の部分については、同一の符号を付してその説明を省略する。
図８は、実施例４のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。
実施例４における車両１Ｃは、図８に示すように、左右前輪FL,FRと、左右後輪RL,RRと、モータ/ジェネレータMGと、モータコントローラ２と、前輪操舵機構１０Ｃと、統合コントローラ２０Ｃと、を備えている。
前記前輪操舵機構１０Ｃは、ステアリングホイール１１と、反力モータ１７と、補助操舵用モータ１３と、左右転舵モータ１８ａ,１８ｂと、を備え、ステアリングホイール１１と左右前輪FL,FRの舵取り機構とが機械的に切り離された、いわゆるステイバイワイヤシステムとなっている。
この前輪操舵機構１０Ｃでは、ステアリングホイール１１は、反力モータ１７のみに連結している。一方、反力モータ１７は、SAT相当の操舵反力を発生する。そして、左右転舵モータ１８ａ,１８ｂは、繰舵角センサ１５により検出されたステアリングホイール１１の回転角（繰舵角）θに応じて出力される転舵角指令に応じて、図示しないステアリングラックを車幅方向に変位させる。これにより、左右前輪FL,FRは、実際の前輪転舵角と転舵角指令とが一致するように、左右同相に転舵される。さらに、左右転舵モータ１８ａ,１８ｂは、モータ出力トルクと、モータ回転軸に取り付けられた回転位置センサ（図示せず）により検出した回転位置センサにより検出したモータ回転速度を、それぞれ統合コントローラ２０Ｃに出力する。
前記統合コントローラ２０Ｃには、実施例１の場合と同様にアクセル開度情報、ヨーレート情報、回転角情報、操舵トルク情報が入力されると共に、左右転舵モータ１８ａ,１８ｂからのモータ出力トルク情報、モータ回転速度情報が入力される。そして、この統合コントローラ２０Ｃでは、図９に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ｃを実装する。
図９は、実施例４のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。
実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃは、左輪摩擦円半径モデル４１と、右輪摩擦円半径モデル４２と、車両走行状態検出器３２Ｃと、横方向運動モデル３３Ｃと、左輪タイヤSATモデル４３と、右輪タイヤSATモデル４４と、左輪SAT計測器４５と、右輪SAT計測器４６と、ヨーレート計測器３６Ｃと、比較器３７Ｃと、オブザーバゲイン３８Ｃと、を備えている。
前記左輪摩擦円半径モデル４１は、車両１Ｃのタイヤ接地状態である左前輪FLの摩擦円半径Fpflを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この左輪摩擦円半径モデル４１は、車両１Ｃが走行する路面の路面摩擦係数（以下、路面μという）と輪荷重の積である摩擦円半径の動特性をモデル化した摩擦円半径のダイナミクスモデルを有している。そして、この左輪摩擦円半径モデル４１によって推定された推定左輪摩擦円半径（推定タイヤ接地状態）は、横方向運動モデル３３Ｃと左輪タイヤSATモデル４３に入力される。なお、左輪摩擦円半径は、左輪タイヤ力最大値に相当する。
前記右輪摩擦円半径モデル４２は、車両１Ｃのタイヤ接地状態である右前輪FRの摩擦円半径Fpfrを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この右輪摩擦円半径モデル４２は、車両１Ｃが走行する路面の路面μと輪荷重の席である摩擦円半径の動特性をモデル化した摩擦円半径のダイナミクスモデルを有している。そして、この右輪摩擦円半径モデル４２によって推定された推定右輪摩擦円半径（推定タイヤ接地状態）は、横方向運動モデル３３Ｃと右輪タイヤSATモデル４４に入力される。なお、右輪摩擦円半径は、右輪タイヤ力最大値に相当する。
前記車両走行状態検出器３２Ｃは、車両１Ｃの前輪転舵角δと車速Vを演算により求めるものであり、前輪転舵角δを検出する転舵角検出手段と、車速Vを検出する車速検出手段と、を含んでいる。なお、前輪転舵角δの求め方は実施例１と同一であるため、説明を省略する。また、車速Vは、左右転舵モータ１８ａ,１８ｂからのモータ回転速度情報に基づいて求められる。この車両走行状態検出器３２Ｃによって求められた前輪転舵角δは、左輪タイヤSATモデル４３及び右輪タイヤSATモデル４４に入力される。
前記横方向運動モデル３３Ｃは、左輪摩擦円半径モデル４１により推定された推定左輪摩擦円半径と、右輪摩擦円半径モデル４２により推定された推定右輪摩擦円半径と、に基づいて、車両１Ｃの横方向状態であるヨーレートγ及び車体すべり角βを推定する横方向車両状態推定手段である。この横方向運動モデル３３Ｃにより推定された推定ヨーレート（推定横方向状態）は、左輪タイヤSATモデル４３と、右輪タイヤSATモデル４４と、比較器３７Ｃに入力される。また、推定車体すべり角（推定横方向状態）は、左輪タイヤSATモデル４３と、右輪タイヤSATモデル４４に入力される。
前記左輪タイヤSATモデル４３は、前輪転舵角δと、車速Vと、左輪摩擦円半径モデル４１により推定された推定左輪摩擦円半径と、横方向運動モデル３３Ｃにより推定された推定ヨーレート及び推定車体すべり角と、に基づいて、タイヤ力である左前輪FLのSAT（以下、左輪SATという）を推定するタイヤ力推定手段である。この左輪タイヤSATモデル４３により推定された推定左輪SAT（推定タイヤ力）は、比較器３７Ｃに入力される。
前記右輪タイヤSATモデル４４は、前輪転舵角δと、車速Vと、右輪摩擦円半径モデル４２により推定された推定右輪摩擦円半径と、横方向運動モデル３３Ｃにより推定された推定ヨーレート及び推定車体すべり角と、に基づいて、タイヤ力である右前輪FRのSAT（以下、右輪SATという）を推定するタイヤ力推定手段である。この右輪タイヤSATモデル４４により推定された推定右輪SAT（推定タイヤ力）は、比較器３７Ｃに入力される。
前記左輪SAT計測器４５は、タイヤ力である実際の左前輪FLに発生するSATを計測するタイヤ力計測手段である。このとき、左輪SAT計測器４５は、左転舵モータ１８ａからのモータ出力情報から、ステアリング系及びサスペンションの幾何構造を考慮することで左輪SATを演算する。この左輪SAT計測器４５により計測された計測左輪SAT（計測タイヤ力）は、比較器３７Ｃに入力される。
前記右輪SAT計測器４６は、タイヤ力である実際の右前輪FRに発生するSATを計測するタイヤ力計測手段である。このとき、右輪SAT計測器４６は、右転舵モータ１８ｂからのモータ出力情報から、ステアリング系及びサスペンションの幾何構造を考慮することで右輪SATを演算する。この右輪SAT計測器４６により計測された計測右輪SAT（計測タイヤ力）は、比較器３７Ｃに入力される。
前記ヨーレート計測器３６Ｃは、車両１Ｃの横方向状態である実際の車両１Ｃが発生するヨーレートを計測する横方向車両状態計測手段である。このヨーレート計測器３６Ｃは、ヨーレートセンサ２２により検出されたヨーレート情報を計測ヨーレートして出力する。このヨーレート計測器３６Ｃにより計測された計測ヨーレート（計測横方向状態）は、比較器３７Ｃに入力される。
前記比較器３７Ｃは、左輪タイヤSATモデル４３からの推定左輪SATと、左輪SAT計測器４５からの計測左輪SATとの差を計算し、右輪タイヤSATモデル４４からの推定右輪SATと、右輪SAT計測器４６からの計測右輪SATとの差を計算し、横方向運動モデル３３Ｃからの推定ヨーレートと、ヨーレート計測器３６Ｃからの計測ヨーレートとの差を計算し、それぞれの誤差である左輪SAT推定誤差、右輪SAT推定誤差、ヨーレート推定誤差を求める。この比較器３７Ｃにより求められた各推定誤差は、オブザーバゲイン３８Ｃに入力される。
前記オブザーバゲイン３８Ｃは、比較器３７Ｃから入力された左輪SAT推定誤差、右輪SAT推定誤差、ヨーレート推定誤差に基づいて補正信号を出力するものである。ここでは、オブザーバゲイン３８Ａは、各推定誤差のそれぞれに補正ゲインLを乗算して補正信号とする。すなわち、この比較器３７Ｃ及びオブザーバゲイン３８Ｃは、補正信号を演算する補正信号演算手段に相当する。そして、このオブザーバゲイン３８Ｃにより求められた補正信号は、左輪摩擦円半径モデル４１と、右輪摩擦円半径モデル４２と、横方向運動モデル３３Ｃにそれぞれ入力（帰還）される。つまり、オブザーバゲイン３８Ｃは、補正信号を、左輪摩擦円半径モデル４１、右輪摩擦円半径モデル４２、横方向運動モデル３３Ｃにフィードバックする。
次に、作用を説明する。
実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃにおいて、左輪摩擦円半径モデル４１及び右輪摩擦円半径モデル４２がそれぞれ含むダイナミクスモデルでは、路面μと左右前輪FL,FRに作用する輪荷重との積である左右摩擦円半径Fpfl,Fpfrの動特性をモデル化する。このとき、左右摩擦円半径Fpfl,Fpfrの時間に応じた変化が区分的に一定、すなわちタイヤ接地状態である左右摩擦円半径Fpfl,Fpfrの時間による１階微分がゼロであると仮定する。これにより、式（54）〜式（57）に示す車両運動方程式が成立する。
ここで、左後輪RLの摩擦円半径Fprlは以下の式（58）によって求められ、右後輪RRの摩擦円半径Fprrは以下の式（59）によって求められる。
そして、車両１Ｃの横方向状態であるヨーレートγと、車両１Ｃのタイヤ力である左輪SAT及び右輪SATが独立に観測できると仮定すると、系の出力yは、式（60）と定義できる。
なお、前輪タイヤSATJf(.)は、実験により、タイヤすべり角と輪荷重に応じて発生するSATを計測し、フラッシュモデルやマジックフォーミュラ等のタイヤモデルを用いてフィッティングすることで同定する。また、実際の左右前輪SATの計測値Mzl,Mzrは、例えば、それぞれ左右転舵モータ１８ａ,１８ｂからのモータ出力情報から、ステアリング系及びサスペンションの幾何構造を考慮することで演算する。
そして、これらの式（54）〜式（57）及び式（60）を一般的な状態方程式の形式で表現すると、以下の式（61）,式（62）となる。
ここで、状態量ｘは[βγFpflFpfr]Ｔ、入力ｕは前輪転舵角δである。
さらに、この式（61）及び式（62）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（63）,式（64）を得る。
ここで、補正ゲインLは、例えば、実施例１に記載した手法を用いて状態オブザーバが安定極を有するように定められる。
このように、実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃでは、左右前輪FL,FRのそれぞれの摩擦円半径Fpfl,Fpfrを独立に推定することができる。そのため、スプリットμ路面等において左右輪で路面状態が異なる場合であっても、タイヤ接地状態を高精度に推定することができる。この結果、車両を安定化する制御系の設計が可能になる。
また、実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃでは、左輪摩擦円半径モデル４１、右輪摩擦円半径モデル４２が、それぞれ摩擦円半径Fpfl,Fpfrのダイナミクスモデルを含み、補正信号に応じて補正される。すなわち、摩擦円半径Fpfl,Fpfrのダイナミクスモデルに、タイヤ力（SAT）の推定誤差を、オブザーバゲイン３８Ｃに含まれる補正ゲインLを介して帰還する構造とした。
このため、計測SATから推定摩擦円半径までの伝達特性が低域通過フィルタとなり、その遮断周波数を補正ゲインLの設定に応じて自由に設計できる。そして、推定摩擦円半径の耐ノイズ性と高応答性とを両立して実現するタイヤ接地状態推定装置３０Ｃが構成できる。ここで、低域通過フィルタの遮断周波数は、補正ゲインLの設定に応じて自由に設計できる。例えば、ノイズなど、高周波領域の不確かさが計測SATに多く含まれる場合には、補正ゲインLを小さく設定することで遮断周波数を小さくし、摩擦円半径の推定誤差を抑えることができる。反対に、計測SATが精度良く計測できるときには、補正ゲインLを大きく設定することで遮断周波数を大きくし、速い摩擦円半径の変化を高応答に推定できる。
この摩擦円半径の推定値に基づいて車両運動制御を実施すると、タイヤ力計測値に含まれるノイズ等に起因する摩擦円半径推定値の変動を抑えられるので、目標値のハンチングを抑えた滑らかな制御が実現でき、推定値の応答性を制御器よりも十分速く設定することで、安定な制御系を構成することができる。
次に、効果を説明する。
実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃにあっては、下記に挙げる効果を得ることができる。
(15) 前記タイヤ接地状態は、前記タイヤ（左右前輪）FL,FRの摩擦円半径Fpfl,Fpfrであり、前記タイヤ接地状態推定手段（左輪摩擦円半径モデル,右輪摩擦円半径モデル）４１,４２は、前記摩擦円半径Fpfl,Fpfrのダイナミクスモデルを含み、前記補正信号に応じて補正する構成とした。
このため、推定摩擦円半径の耐ノイズ性と高応答性とを両立して実現することができる。
実施例５のタイヤ接地状態推定装置は、実施例１〜実施例４において観測可能と仮定したヨーレートや横加速度等の出力車両状態が観測できないときの例である。
まず、構成を説明する。
実施例５における車両の全体システムでは、実施例１における車両の全体システムからヨーレートセンサ２２を省略できる他は同一である。そして、実施例５における統合コントローラでは、図１０に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ｄを実装する。
図１０は、実施例５のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。
実施例５のタイヤ接地状態推定装置３０Ｄは、路面μモデル３１Ｄと、車両走行状態検出器３２Ｄと、２輪モデル４７と、タイヤSATモデル３４Ｄと、SAT計測器３５Ｄと、比較器３７Ｄと、オブザーバゲイン３８Ｄと、を備えている。
前記路面μモデル３１Ｄは、車両が走行する路面の路面摩擦係数（以下、路面μという）の動特性をモデル化した路面μのダイナミクスモデルを有し、車両のタイヤ接地状態である路面μを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この路面μモデル３１Ｄによって推定された推定路面μ（推定タイヤ接地状態）は、タイヤSATモデル３４Ｄに入力される。
前記車両走行状態検出器３２Ｄは、車両の前輪転舵角δと車速Vを演算により求めるものであり、前輪転舵角δを検出する転舵角検出手段と、車速Vを検出する車速検出手段と、を含んでいる。なお、前輪転舵角δと車速Vの求め方は実施例１と同一であるため、説明を省略する。この車両走行状態検出器３２Ｄによって求められた前輪転舵角δは、２輪モデル４７及びタイヤモデル３４Ｄに入力され、車速Vは、２輪モデル４７に入力される。
前記２輪モデル４７は、車両走行状態検出器３２Ｄにより求められた前輪転舵角δ及び車速Vと、に基づいて、車両の横方向状態であるヨーレートγと車体すべり角βを推定する横方向車両状態推定手段である。この２輪モデル４７により推定された推定ヨーレート（推定横方向状態）及び推定車体すべり角（推定横方向状態）は、タイヤSATモデル３４Ｄに入力される。
前記タイヤSATモデル３４Ｄは、前輪転舵角δと、路面μモデル３１Ｄにより推定された推定路面μと、２輪モデル４７により推定された推定ヨーレート及び推定車体すべり角と、に基づいて、タイヤ力であるタイヤセルフアライニングトルク（以下、SATという）を推定するタイヤ力推定手段である。ここでは、左右前輪FL,FRのSATの合計である前輪SAT左右合計値Mzを「SAT」として推定する。なお、SATの推定の仕方は実施例１と同一であるため、説明を省略する。このタイヤSATモデル３４Ｄにより推定された推定SAT（推定タイヤ力）は、比較器３７Ｄに入力される。
前記SAT計測器３５Ｄは、タイヤ力である実際の左右前輪FL,FRに発生するSATを計測するタイヤ力計測手段である。ここでは、左右前輪FL,FRのSATの合計である前輪SAT左右合計値Mzを計測する。なお、前輪SAT左右合計値Mzの計測の仕方は実施例１と同一であるため、説明を省略する。このSAT計測器３５Ｄにより計測された計測SAT（計測タイヤ力）は、比較器３７Ｄに入力される。
前記比較器３７Ｄは、タイヤSATモデル３４Ｄからの推定SATと、SAT計測器３５Ｄからの計測SATとの差を計算し、推定誤差であるSAT推定誤差を求める。この比較器３７Ｄにより求められたSAT推定誤差は、オブザーバゲイン３８Ｄに入力される。
前記オブザーバゲイン３８Ｄは、比較器３７Ｄから入力されたSAT推定誤差に基づいて補正信号を出力するものである。ここでは、オブザーバゲイン３８Ｄは、SAT推定誤差に補正ゲインLを乗算して補正信号とする。すなわち、この比較器３７Ｄ及びオブザーバゲイン３８Ｄは、補正信号を演算する補正信号演算手段に相当する。そして、このオブザーバゲイン３８Ｄにより求められた補正信号は、路面μモデル３１Ｄに入力（帰還）される。
次に、作用を説明する。
実施例５のタイヤ接地状態推定装置３０Ｄにおいて、路面μの時間に応じた変化が区分的に一定、すなわちタイヤ接地状態である路面μの時間による１階微分がゼロであると仮定すると、以下の式（65）のようにモデル化できる。
そして、車両のタイヤ力である左右前輪SAT合計値Mzが観測できると仮定すると、系の出力yは、式（66）と定義できる。
さらに、これらの式（65）及び式（66）を一般的な状態方程式の形式で表現すると、以下の式（67）及び式（68）となる。
ここで、状態量ｘはμ、入力ｕは前輪転舵角δである。
この式（67）及び式（68）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（69）及び式（70）を得る。
なお、状態オブザーバにおいて、状態量以外の変数である車体すべり角βとヨーレートγは、例えば、以下の式（71）,式（72）に示す前輪転舵角δを入力とする２輪モデルを用いて推定される値を用いる。
ここで、車速Vは、例えば、従動輪である前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂからの前輪車輪速情報から計算する。
なお、車体すべり角β及びヨーレートγが比較的小さい場合には、以下の式（73）,式（74）に示す定常線形２輪モデルを用いて、前輪転舵角δから近似的に計算してもよい。
ここで、前輪コーナリングスティフネスCｆは、前輪タイヤ横力のタイヤすべり角ゼロにおける傾きであり、後輪タイヤコーナリングスティフネスCrは、後輪タイヤ横力のタイヤすべり角ゼロにおける傾きである。すなわち、以下の式（75）,式（76）で与えられる。
そして、式（69）における補正ゲインLは、例えば、実施例１に記載した手法を用いて状態オブザーバが安定極を有するように定められる。なお、実施例５における補正ゲインLはスカラーであるため、推定性能が所望の性能を満たすように試行錯誤的チューニングによって決定してもよい。
以上、本発明のタイヤ接地状態推定装置を実施例１〜実施例５に基づき説明してきたが、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。
例えば、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、車両１の横方向状態としてヨーレート及び車体すべり角としているが、横方向状態としては、少なくともいずれか一方を含んでいればよい。
また、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０において、タイヤ力推定誤差であるSAT推定誤差と、横方向状態推定誤差であるヨーレート推定誤差のそれぞれに補正ゲインLを乗算して補正信号としているが、これに限らない。SAT推定誤差又はヨーレート推定誤差の少なくともいずれか一方に補正ゲインを乗算して補正信号を演算してもよい。
そして、上記各実施例のタイヤ接地状態推定装置は、モータ/ジェネレータMGを駆動源とする電気自動車に適用した例としたが、主たる動力源としてエンジンのみを搭載したエンジン車や、エンジンと電動モータを用いるハイブリッド車両に適用してもよいし、燃料電池車に適用してもよい。いずれの車両であっても、高精度でタイヤ接地状態を推定することで、より安定的な車両運動制御を実現することができる。
１ 車両
２ モータコントローラ
３ インバータ
４ バッテリ
１０ 前輪操舵機構
１１ ステアリングホイール
１２ ステアリングギヤ
１３ 補助操舵用モータ
１５ 繰舵角センサ
１６ 操舵トルクセンサ
２０ 統合コントローラ
２１ アクセルペダルセンサ
２２ ヨーレートセンサ
２３ａ,２３ｂ 車輪速センサ
FL,FR 左右前輪
RL,RR 左右後輪
MG モータ/ジェネレータ
３０ タイヤ接地状態推定装置
３１ 路面μモデル（タイヤ接地状態推定手段）
３２ 車両走行状態検出器（転舵角検出手段,車両検出手段）
３３ 横方向運動モデル（横方向車両状態推定手段）
３４ タイヤSATモデル（タイヤ力推定手段）
３５ SAT計測器（タイヤ力計測手段）
３６ ヨーレート計測器（横方向車両状態計測手段）
３７ 比較器（補正信号演算手段）
３８ オブザーバゲイン（補正信号演算手段）

Claims (13)

  1. 車両のタイヤ接地状態を推定するタイヤ接地状態推定手段と、
    前記車両の転舵角を検出する転舵角検出手段と、
    前記車両の車体速度を検出する車速検出手段と、
    前記転舵角と、前記車体速度に基づいて、前記車両の横方向状態を推定する横方向車両状態推定手段と、
    前記転舵角と、前記タイヤ接地状態推定手段により推定された推定タイヤ接地状態と、
    前記横方向車両状態推定手段により推定された推定横方向状態に基づいて、前記車両のタイヤ力を推定するタイヤ力推定手段と、
    前記車両のタイヤ力を計測するタイヤ力計測手段と、
    前記車両の横方向状態を計測する横方向車両状態計測手段と、
    前記タイヤ力推定手段により推定された推定タイヤ力と、前記タイヤ力計測手段により計測された計測タイヤ力と、前記横方向車両状態推定手段により推定された推定横方向状態と、前記横方向車両状態計測手段により計測された計測横方向状態とから、補正信号を演算する補正信号演算手段と、
    を備え、
    前記補正信号は、前記タイヤ接地状態推定手段と前記横方向車両状態推定手段に帰還することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  2. 請求項１に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記タイヤ接地状態は、前記車両が走行する路面の路面摩擦係数であり、
    前記タイヤ接地状態推定手段は、前記路面摩擦係数のダイナミクスモデルを含み、前記補正信号に応じて補正することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  3. 請求項１に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記タイヤ接地状態は、前記車両の摩擦円半径であり、
    前記タイヤ接地状態推定手段は、前記摩擦円半径のダイナミクスモデルを含み、前記補正信号に応じて補正することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  4. 請求項２又は請求項３に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記ダイナミクスモデルは、前記タイヤ接地状態の時間による１階微分がゼロであると仮定することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  5. 請求項２又は請求項３に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記ダイナミクスモデルは、前記タイヤ接地状態の時間による２階微分がゼロであると仮定することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  6. 請求項１から請求項５のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記タイヤ力は、タイヤセルフアライニングトルク相当量とすることを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  7. 請求項１から請求項５のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記タイヤ力は、タイヤ横力相当量とすること特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  8. 請求項１から請求項７のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記車両のタイヤスリップ率を検出するタイヤスリップ率検出手段を備え、
    前記タイヤ力推定手段は、前記転舵角と前記推定タイヤ接地状態と前記推定横方向状態と前記タイヤスリップ率検出手段により検出された検出タイヤスリップ率に基づいて、前記車両のタイヤ力を推定することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  9. 請求項１から請求項８のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記車両のタイヤスリップ率を検出するタイヤスリップ率検出手段を備え、
    前記横方向車両状態推定手段は、前記転舵角と前記車体速度と前記タイヤスリップ率検出手段により検出された検出タイヤスリップ率に基づいて、前記車両の横方向状態を推定することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  10. 請求項１から請求項９のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記横方向状態は、前記車両のヨーレート又は前記車両の車体すべり角のうち少なくとも一つを含むことを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  11. 請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記横方向車両状態推定手段は、前記転舵角と前記車体速度と前記推定タイヤ接地状態に基づいて前記車両の横方向状態を推定することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  12. 請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記横方向状態は、前記車両に作用する車体横加速度を含むことを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
  13. 請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記補正信号演算手段は、前記推定タイヤ力と前記計測タイヤ力との差、又は、前記推定横方向状態と前記計測横方向状態との差の少なくとも一方に、補正ゲインを乗算して前記補正信号を演算することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
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