JP6378082B2 - 車両の制御装置及び車両の制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両の制御装置及び車両の制御方法に関する。

従来より車両のロール角を制御する技術が知られている。例えば下記の特許文献１には、車両のロールが目標ロール角になるよう、各車輪の制動力を制御することで、走行状態に拘らず、車両のロール状態を最適に制御することが記載されている。また、特許文献１には、ロール角を目標ロール角にするために、目標ヨーモーメントをフィードフォワード、フィードバック制御を用いて制御する点が記載されている。

また、下記の特許文献２には、ロールオーバーが発生する危険性があると判定された場合に車両の前輪の舵角を旋回方向と反対方向に操舵する制御であるカウンターステア制御が可能な舵角制御部と、ロールオーバーが発生する危険性があると判定された場合に車両の加速制御が可能な駆動力制御部とを設けた構成が記載されている。

特開２００２−１１４１４０号公報 特開２００８−２６５５６０号公報

しかしながら、特許文献１に記載されているようにブレーキ制動によりロール状態を制御しようとした場合、車線変更を頻繁に行う場合や、滑りやすい路面で連続して修正舵を加える場合等において、旋回時の車両挙動に対してブレーキで逆モーメントを発生させてしまう場合がある。この場合、マスタシリンダや油圧バルブの作動タイミングが遅れ、ヨーモーメント制御の介入タイミングとドライバーの操舵タイミングがずれてしまい、意図しない車両挙動の変化や違和感を招いてしまう問題がある。

また、特許文献２に記載された技術では、閾値に応じたオン／オフ制御を行うため、モード変更時に車両挙動が急変し、ドライバーに違和感を与えることが想定される。また、横加速度の遷移状況に応じて段階的に制御モードを切り換える構成ではないため、回頭性能の安定性能の双方を達成することは困難である。

また、モータ駆動によりヨーモーメントを制御しようとした場合、ブレーキ制動に比べると機械要素による応答遅れは低減されるが、低μ路面で、制御目標ヨーモーメントと実車のヨーモーメントの差が拡大した場合、常にモータトルクを出力する方向へ制御が行われるため、ドライバーの想定以上に車両が旋回し違和感を招いてしまう。また、目標ヨーモーメントと実ヨーモーメントの差がオーバーシュートする場合や、ハンチングする場合には、ブレーキ制動によるヨーモーメント制御以上に車両が振動し、それに伴って制御コントローラにフィードバックされるヨーモーメントも振動し、乗り心地が悪化してしまう。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、車両のロール角の信頼度に基づいて制御目標モーメントを最適に制御することで、車両挙動を最適に制御し、違和感の発生や乗り心地の低下を抑止することが可能な、新規かつ改良された車両の制御装置及び車両の制御方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、車両の目標ヨーレートを取得する目標ヨーレート取得部と、車両モデルから求まる第１のロール角とセンサから求まる第２のロール角を取得するロールレート取得部と、前記第１のロール角と前記第２のロール角との差分に基づいて、前記差分が小さい場合は前記第１のロール角の配分を大きくし、前記差分が大きい場合は前記第２のロール角の配分を大きくして、前記第１のロール角及び前記第２のロール角からフィードバックロール角を算出するフィードバックロール角算出部と、車両が発生しているヨーレートとして、前記目標ヨーレートと比較するためのフィードバックヨーレートを取得するフィードバックヨーレート取得部と、前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて制御目標モーメントを算出するとともに、前記フィードバックロール角に基づいて前記制御目標モーメントを補正する制御目標モーメント算出部と、を備える車両の制御装置が提供される。

前記制御目標モーメント算出部は、定常的な減衰制御モーメントと過渡的な慣性補償モーメントを加算して前記制御目標モーメントを算出し、前記フィードバックロール角に基づいて前記減衰制御モーメントと前記慣性補償モーメントを補正するものであっても良い。

また、前記制御目標モーメント算出部は、前記フィードバックロール角の絶対値が大きくなる程、前記減衰制御モーメント又は前記慣性補償モーメントが小さくなるように前記減衰制御モーメントと前記慣性補償モーメントを補正するものであっても良い。

また、前記制御目標モーメント算出部は、前記フィードバックロール角の絶対値が大きくなる程、制御目標モーメントが、旋回を支援するモーメント、旋回を支援しないモーメント及び旋回と逆方向のモーメントに順次変化するように前記減衰制御モーメントと前記慣性補償モーメントを補正するものであっても良い。

また、前記フィードバックロール角に基づいて前記減衰制御モーメントと前記慣性補償モーメントのそれぞれに乗算されるゲインを算出するロールオーバー調整ゲイン算出部を備えるものであっても良い。

また操舵角とヨーレートに基づいてステアリング操作の切り返しが行われたか否かを判定し、前記制御目標モーメント算出部は、前記ステアリング操作の切り返しが行われたことが判定された場合に、前記フィードバックロール角に基づいて前記制御目標モーメントを補正するものであっても良い。

また、車両モデルから求まる第１のヨーレートとヨーレートセンサから求まる第２のヨーレートを取得するヨーレート取得部を備え、前記フィードバックヨーレート取得部は、前記第１のヨーレートと前記第２のヨーレートとの差分に基づいて、前記差分が小さい場合は前記第１のヨーレートの配分を大きくし、前記差分が大きい場合は前記第２のヨーレートの配分を大きくして、前記フィードバックヨーレートを前記第１及び第２のヨーレートから算出するものであっても良い。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、車両の目標ヨーレートを取得するステップと、車両モデルから求まる第１のロール角とセンサから求まる第２のロール角を取得するステップと、前記第１のロール角と前記第２のロール角との差分に基づいて、前記差分が小さい場合は前記第１のロール角の配分を大きくし、前記差分が大きい場合は前記第２のロール角の配分を大きくして、前記第１のロール角及び前記第２のロール角からフィードバックロール角を算出するステップと、車両が発生しているヨーレートとして、前記目標ヨーレートと比較するためのフィードバックヨーレートを取得するステップと、前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて制御目標モーメントを算出するとともに、前記フィードバックロール角に基づいて前記制御目標モーメントを補正するステップと、を備える車両の制御方法が提供される。

以上説明したように本発明によれば、車両の目標ヨーレートと、車両が実際に発生している実ヨーレートとの偏差をフィードバックして車両を制御する際に、センサノイズの影響を確実に抑えてドライバビリティを向上させることが可能となる。

本発明の一実施形態に係る車両を示す模式図である。 操舵による旋回制御を示す模式図である。 制御装置の構成を示す模式図である。 制御装置で行われる処理を説明するための模式図である。 ロールオーバー判定部で行われる処理を説明するための模式図である。 フィードバックヨーレート演算部が重み付けゲインκを算出する際のゲインマップを示す模式図である。 ロールモデル信頼度判定部が重み付けゲインτを算出する際のゲインマップを示す模式図である。 重み付けゲインτを算出する処理を示すフローチャートである。 ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔを設定する処理を示すフローチャートである。 ロールオーバー補正用の定常ゲインを演算するマップを示す模式図である。 ロールオーバー補正用の定常ゲインを演算するための処理を示すフローチャートである。 図１１のステップＳ５２においてロールオーバー補正用の定常ゲインを算出する処理を示すフローチャートである。 φ＿ｒｅｆ≧０の場合にロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出する処理を示すフローチャートである。 φ＿ｒｅｆ＜０の場合にロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出する処理を示すフローチャートである。 ロールオーバー補正用の過渡ゲインを演算するマップを示す模式図である。 ロールオーバー補正用の過渡ゲインを演算するための処理を示すフローチャートである。 図１６のステップＳ１１２においてロールオーバー補正用の過渡ゲインを算出する処理を示すフローチャートである。 φ＿ｒｅｆ≧０の場合にロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出する処理を示すフローチャートである。 φ＿ｒｅｆ＜０の場合にロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出する処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る制御による効果を説明するための特性図である。 本実施形態に係る制御による効果を説明するための特性図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る車両１０００の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る車両１０００を示す模式図である。図１に示すように、車両１０００は、前輪１００，１０２、後輪１０４，１０６、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動する駆動力発生装置（モータ）１０８，１１０，１１２，１１４、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれの車輪速を検出する車輪速センサ１１６，１１８，１２０，１２２、ステアリングホイール１２４、舵角センサ１３０、パワーステアリング機構１４０、ヨーレートセンサ１５０、横加速度センサ１６０、制御装置（コントローラ）２００を有して構成されている。

本実施形態に係る車両１０００は、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動するためにモータ１０８，１１０，１１２，１１４が設けられている。このため、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれで駆動トルクを制御することができる。従って、前輪１００，１０２の操舵によるヨーレート発生とは独立して、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動することで、トルクベクタリング制御によりヨーレートを発生させることができる。特に、本実施形態では、後輪１０４，１０６のトルクを個別に制御することで、ハンドル操舵系とは独立してヨーレートを発生させる。後輪１０４，１０６は、制御装置２００の指令に基づき、後輪１０４，１０６に対応するモータ１１２，１１４が制御されることで、駆動トルクが制御される。

パワーステアリング機構１４０は、ドライバーによるステアリングホイール１２４の操作に応じて、トルク制御又は角度制御により前輪１００，１０２の舵角を制御する。舵角センサ１３０は、運転者がステアリングホイール１２４を操作して入力した舵角θｈを検出する。ヨーレートセンサ１５０は、車両１０００の実ヨーレートγを検出する。車輪速センサ１１６，１１８，１２０，１２２は、車両１０００の車両速度Ｖを検出する。

なお、本実施形態はこの形態に限られることなく、前輪１００，１０２を駆動するモータ１０８，１０２が設けられておらず、後輪１０４，１０６のみがモータ１１２，１１４で独立して駆動力を発生する車両であっても良い。また、本実施形態は、駆動力制御によるトルクベクタリングに限定されるものではなく、後輪の舵角を制御する４ＷＳのシステム等においても実現可能である。

図２は、本実施形態に係る車両１０００が行う操舵による旋回制御（操安制御）を示す模式図である。操舵による旋回制御では、ドライバーによるステアリングホイール１３０の操作に応じて後輪１０４，１０６に駆動力差を生じさせることで、車両１０００の旋回を支援する。図２に示す例では、ドライバー（運転者）の操舵により車両１０００が左に旋回している。また、後輪１０４，１０６の駆動力差によって、右側の後輪１０６に前向きの駆動力を発生させ、左側の後輪１０４には右側の後輪１０６に対して駆動力を抑制、または後ろ向きに駆動力を発生させることで、左右に駆動力差を発生させ、左回りの旋回を支援する方向にモーメントを発生させている。

本実施形態では、車両の運動制御において、車両モデルから求まるヨーレートモデル値とヨーレートセンサから求まる実ヨーレートとの差分から、車両の旋回特性を推定し、差分が小さいときにはタイヤのグリップ性能が十分確保されている安定領域（高μ）にあるものと判定し、その状況に応じた制御目標ヨーレートを演算する。

また、ヨーレートモデル値と実ヨーレートとの差分が大きい時には、タイヤのグリップ性能が確保しづらく車両の応答限界に達しやすい領域（低μ）と判別するとともに、操舵とヨーレートの値を符合関数により符合化することで、操舵している向きとヨーが発生している向きを判別する。そして、それぞれ符号化した値の積が負になった場合には、切返し操舵を行ったものと判定するとともに、車体の傾き量に応じて、旋回支援モード、左右等トルクモード、逆モーメント付与モードを段階的に切替え、車両の旋回性能とロールオーバーの抑制機能の両立を図る。以下、詳細に説明する。

図３は、制御装置２００の構成を示す模式図である。制御装置２００は、車載センサ２１０、制御目標ヨーレート演算部２２０、車両モデル２３０、フィルタ処理部２４０、減算部２５０，２５２，２５４、フィードバックヨーレート演算部２６０、ロールモデル２７０、ロールオーバー判定部２８０、制御目標モーメント演算部２９０、モータ要求トルク演算部２９５を有している。

ロールオーバー判定部２８０は、ロールモデル信頼度判定部２８２、フィードバックロール角演算部２８４、減算部２８６，２８７、符号関数２８８，２８９、ロールオーバー調整ゲイン算出部２８５を有している。

図４は、制御装置２００で行われる処理を説明するための模式図である。また、図５は、ロールオーバー判定部２８０で行われる処理を説明するための模式図である。なお、図４及び図５は、図３と同様に制御装置２００の構成要素を示すとともに、各構成要素が行う処理を詳細に示したものである。以下では、図３〜図５に基づいて、制御装置２００で行われる処理について説明する。車載センサ２１０は、上述した舵角センサ１３０、ヨーレートセンサ１５０、加速度センサ１６０、車輪速センサ１１６，１１８，１２０，１２２を含む。

制御用目標ヨーレート演算部２２０は、一般的な平面２輪モデルを表す以下の式（１）から操安制御用目標ヨーレートγＴｇｔを算出する。操安制御用目標ヨーレートγＴｇｔは、平面２輪モデルの式（１）における車両ヨーレートγに相当し、式（１）の右辺に各値を代入することによって算出される。

なお、式（１）〜式（３）において、変数、定数は以下の通りである。
＜変数＞
γ：車両ヨーレート
Ｖ：車両速度
δ：タイヤ舵角
θｈ：ハンドル操舵角
＜定数＞
ｌ：車両ホイールベース
ｌ_ｆ：車両重心点から前輪中心までの距離
ｌ_ｒ：車両重心点から後輪中心までの距離
ｍ：車両重量
ｋ_ｆ：コーナリングパワー（フロント）
ｋ_ｒ：コーナリングパワー（リア）
Ｇｈ：ハンドル操舵角からタイヤ舵角への変換ゲイン（ステアリングギヤ比）

制御用目標ヨーレートγＴｇｔ（式（１）の左辺のγ）は、車両速度Ｖ、及びタイヤ舵角δを変数として、式（１）から算出される。式（１）のタイヤ舵角δは、直接センシングできないため、式（２）から、ハンドル操舵角θｈに変換ゲインＧｈを乗じることで算出される。変換ゲインＧｈとして、ステアリングギア比が用いられる。また、式（１）における定数Ａは車両の特性を表す定数であり、式（３）から求められる。制御用目標ヨーレートγＴｇｔは、減算部２５０へ入力される。

なお、制御用目標ヨーレートγＴｇｔの算出において、タイヤの舵角δは、操舵モデルから算出しても良い。

一方、車両モデル２３０、フィルタ処理部２４０では、車両１０００が発生しているヨーレートを計算又は実測により求める。車両モデル２３０は、車両１０００の横すべり角、ヨー、ロールを連成させた下記の車両モデルの式（４）〜（６）からヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを算出する。また、車両モデル２３０は、下記の車両モデルの式から、車体の傾き量として第１ロール角φ１＿ｃｌｃを算出する。ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃはフィードバックヨーレート演算部２６０へ入力される。また、第１ロール角φ１＿ｃｌｃは、減算部２５４、及びフィードバックロール角演算部２８４へ入力される。

なお、上記のモデル式において、γは本実施形態のγ＿ｃｌｃに対応し、φは本実施形態の第１ロール角φ１＿ｃｌｃに対応する。

また、Ｉは車両１０００のヨー慣性、βは車体横滑り角、Ｋ_ｃｆは前輪のキャンバスラスト係数、Ｋ_ｃｒは後輪のキャンバスラスト係数、ｈはロールアーム長（車両重心高−ロールセンタ高）、Ｉ_ＸＺは慣性乗積、ｇは重力加速度、Ｉ_φはローリング運動に対する慣性モーメント、Ｃ_φはローリング運動に対する減衰係数、Ｋ_φはロール剛性、∂φ_ｆ／∂φは前輪のキャンバ角、∂φ_ｒ／∂φは後輪のキャンバ角、∂α_ｆ／∂φは単位ロール角当たりの前輪のロールステア量、∂α_ｒ／∂φは単位ロール角当たりの後輪のロールステア量、である。

フィルタ処理部２４０は、ヨーレートセンサ１５０が検出した実ヨーレートγに対してノイズを除去するためにフィルタ処理を行い、フィルタ処理の結果得られたヨーレートγ＿ｆｉｌをフィードバックヨーレート演算部２６０へ出力する。

減算部２５２は、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃからヨーレートγ＿ｆｉｌを減算し、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌとの差分γ＿ｄｉｆｆを求める。差分γ＿ｄｉｆｆは、フィードバックヨーレート演算部２６０へ入力される。

以上にようにして、フィードバックヨーレート演算部２６０には、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃ、ヨーレートγ＿ｆｉｌが入力される。フィードバックヨーレート演算部２６０は、制御目標ヨーレートγＴｇｔとの比較対象として、車両１０００からフィードバックされるフィードバックヨーレートγＦ／Ｂを算出する。この際、フィードバックヨーレート演算部２６０は、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃと実ヨーレートγ＿ｆｉｌとの差分γ＿ｄｉｆｆに基づいて、重み付けゲインκを算出する。そして、フィードバックヨーレート演算部２６０は、以下の式（７）に基づき、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌを重み付けゲインκによって重み付けし、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂを算出する。算出されたフィードバックヨーレートγＦ／Ｂは、減算部２５０へ入力される。
γＦ／Ｂ＝κ×γ＿ｃｌｃ＋（１−κ）×γ＿ｆｉｌ ・・・・（７）

図６は、フィードバックヨーレート演算部２３２が重み付けゲインκを算出する際のゲインマップを示す模式図である。図６に示すように、重み付けゲインκの値は、車両モデル２３０の信頼度に応じて０から１の間で可変する。車両モデル２３０の信頼度を図る指標として、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌとの差分（偏差）γ＿ｄｉｆｆを用いる。図６に示すように、差分γ＿ｄｉｆｆの絶対値が小さい程、重み付けゲインκの値が大きくなるようにゲインマップが設定されている。フィードバックヨーレート演算部２６０は、差分γ＿ｄｉｆｆに図６のマップ処理を施し、車両モデル２３０の信頼度に応じた重み付けゲインκを演算する。

図６において、ＴＨ１＿Ｐは重み付けゲインκの切り替えのしきい値（＋側）、ＴＨ２＿Ｐは重み付けゲインκの切り替えしきい値（＋側）、ＴＨ１＿Ｍは重み付けゲインκの切り替えしきい値（−側）、ＴＨ２＿Ｍは重み付けゲインκの切り替えしきい値（−側）、をそれぞれ示している。なお、＋側のしきい値の大小関係はＴＨ１＿Ｐ＜ＴＨ２＿Ｐとし、−側のしきい値の大小関係はＴＨ１＿Ｍ＞ＴＨ２＿Ｍとする。

図６に示すゲインマップの領域Ａ１は、差分γ＿ｄｉｆｆが０に近づく領域であり、Ｓ／Ｎ比が小さい領域や、タイヤ特性が線形の領域（ドライの路面）であり、車両モデル２１６から算出されるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼性が高い。このため、重み付けゲインκ＝１として、式（７）よりヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの配分を１００％としてフィードバックヨーレートγＦ／Ｂが演算される。これにより、ヨーレートγ＿ｆｉｌに含まれるヨーレートセンサ１５０のノイズの影響を抑止することができ、フィードバックヨーレートγＦ／Ｂからセンサノイズを排除することができる。従って、車両１０００の振動を抑制して乗り心地を向上することができる。

特に、運転支援制御では、車両１０００がコーナーに進入する前の直進状態から、推定走行路に基づいて車両１０００が旋回する量を予見的に制御する。従って、車両１０００の旋回時のみならず、車両１０００の直進状態においても、センサノイズの影響を排除することで、車両１０００に振動を生じさせることなく、安定して直進させることが可能である。

このように、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が高い領域は、差分γ＿ｄｉｆｆと走行状況から指定することができる。図６に示したように、ドライ路面（高μ）走行時であり、かつ転舵量が小さい場面（低曲率での旋回など）においては、重み付けゲインκが１となる様に差分γ＿ｄｉｆｆと重み付けゲインκを関係づけることが、マップによる係数設定の一例として想定される。なお、上述した平面２輪モデルは、タイヤのスリップ角と横加速度との関係（タイヤのコーナーリング特性）が線形である領域を想定している。タイヤのコーナーリング特性が非線形になる領域では、実車のヨーレートと横加速度が舵角やスリップ角に対して非線形になり、平面２輪モデルと実車でセンシングされるヨーレートとが乖離する。このため、タイヤの非線形性を考慮したモデルを使用すると、ヨーレートに基づく制御が煩雑になるが、本実施形態によれば、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度を差分γ＿ｄｉｆｆに基づいて容易に判定することが可能である。

また、図６に示すゲインマップの領域Ａ２は、差分γ＿ｄｉｆｆが大きくなる領域であり、ウェット路面走行時、雪道走行時、または高Ｇがかかる旋回時などに相当し、タイヤが滑っている限界領域である。この領域では、車両モデル２１６から算出されるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼性が低くなり、差分γ＿ｄｉｆｆがより大きくなる。このため、重み付けゲインκ＝０として、式（７）よりヨーレートγ＿ｆｉｌの配分を１００％としてフィードバックヨーレートγＦ／Ｂが演算される。これにより、ヨーレートγ＿ｆｉｌに基づいてフィードバックの精度を確保し、実車の挙動を反映したヨーレートのフィードバック制御が行われる。従って、ヨーレートγ＿ｆｉｌに基づいて車両１０００の旋回を最適に制御することができる。また、タイヤが滑っている領域であるため、ヨーレートセンサ１５０の信号にノイズの影響が生じていたとしても、車両１０００の振動としてドライバーが感じることはなく、乗り心地の低下も抑止できる。図６に示す低μの領域Ａ２の設定については、設計要件から重み付けゲインκ＝０となる領域を決めても良いし、低μ路面を実際に車両１０００が走行した時の操縦安定性能、乗り心地等から実験的に決めても良い。

また、図６に示すゲインマップの領域Ａ３は、線形領域から限界領域へ遷移する領域（非線形領域）であり、実車である車両１０００のタイヤ特性も必要に応じて考慮して、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとヨーレートγ＿ｆｉｌの配分（重み付けゲインκ）を線形に変化させる。領域Ａ１（高μ域）から領域Ａ２（低μ域）への遷移、ないし領域Ａ２（低μ域）から領域Ａ１（高μ域）へ遷移する領域においては、重み付けゲインκの急変に伴うトルク変動、ヨーレートの変動を抑えるため、線形補間で重み付けゲインκを演算する。

また、図６に示すゲインマップの領域Ａ４は、ヨーレートγ＿ｆｉｌの方がヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃよりも大きい場合に相当する。例えば、車両モデル２１６に誤ったパラメータが入力されてヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃが誤計算された場合等においては、領域Ａ４のマップによりヨーレートγ＿ｆｉｌを用いて制御を行うことができる。更に、領域Ａ４のマップによれば、フィルタ処理に伴うヨーレートγ＿ｆｉｌの位相遅れに起因して、一時的にヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃがヨーレートγ＿ｆｉｌよりも小さくなった場合においても、ヨーレートγ＿ｆｉｌを用いて制御を行うことができる。なお、重み付けゲインκの範囲は０〜１の間に限定されるものではなく、車両制御として成立する範囲であれば任意の値を取れる様に構成を変更することも、本発明の技術で成し得る範疇に入る。

減算部２５０には、制御目標ヨーレート演算部２３０から制御目標ヨーレートγＴｇｔが入力され、フィードバックヨーレート演算部２３２からフィードバックヨーレートγＦ／Ｂが入力される。減算部２５０は、制御目標ヨーレートγＴｇｔからフィードバックヨーレートγＦ／Ｂを減算し、γＴｇｔとγＦ／Ｂとの差分ΔγＴｇｔを求める。すなわち、差分ΔγＴｇｔは、以下の式（８）から算出される。
ΔγＴｇｔ＝γＴｇｔ−γＦ／Ｂ ・・・・（８）
差分ΔγＴｇｔは、ヨーレート補正量として制御目標モーメント演算部２９０へ出力される。

制御目標モーメント演算部２９０は、差分ΔγＴｇｔを０とするため、すなわち、制御目標ヨーレートγＴｇｔとフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとを一致させるため、差分ΔγＴｇｔに基づいて制御目標モーメントＭｇＴｇｔを演算する。この際、制御目標モーメント演算部２９０は、制御目標モーメントＭｇＴｇｔをロールオーバー調整ゲインにより補正する。

上述したように、第１ロール角φ１＿ｃｌｃは、式（４）〜（６）に基づいて、舵角θｈ、車両速度Ｖから推定される。また、ロールモデル２７０には、横加速度センサ１６０が検出した横加速度Ｇｙが入力される。ロールモデル２７０は、横加速度Ｇｙに基づいて、車体の傾き量として第２ロール角φ２＿ｃｌｃを算出する。第２ロール角φ２＿ｃｌｃは、以下の式（９）から算出される。

ロールオーバー判定部２８０は、第１ロール角φ１＿ｃｌｃと第２ロール角φ２＿ｃｌｃに基づいて、ロールオーバーのリスク判定を行う。具体的には、ロールオーバー判定部２８０は、車両モデル２３０と舵角θｈと車両速度Ｖから算出される第１ロール角φ１＿ｃｌｃと、横加速度センサ１６０から取得される横Ｇから算出される第２ロール角φ２＿ｃｌｃとによってロール角の偏差（φ_diff）を求め、この偏差（φ_diff）によって「ロールモデルの信頼度」を判別する。このため、減算部２５４は、車両モデル２３０から計算される第１ロール角φ１＿ｃｌｃと横加速度センサの検出値Ｇｙから算出される第２ロール角φ２＿ｃｌｃの差分φ＿ｄｉｆｆを算出する。ロールオーバー判定部２８０のロールモデル信頼度判定部２８２は、差分φ＿ｄｉｆｆを、ロールモデル２７０の信頼度を判別する指標とし、モデル信頼度に応じた重み付けゲインτを算出することで、実車の挙動を検知する横加速度センサ１６０の検出値のノイズの影響を排除する。ロールモデル２７０の信頼度の判別は、上述した車両モデル２３０の信頼度の判別と同様に行われる。

このように、ロールモデル２７０から計算される第１ロール角φ１＿ｃｌｃと横加速度センサの検出値Ｇｙから算出される第２目標ロール角の差分をロールモデル２７０の信頼度を判別する指標とし、フィードバックヨーレート演算で述べた車両モデル信頼度の判別と同様の手順に基づき、ロールに関しても、モデル信頼度を判別するための、重み付けゲイン（τ）を算出する。これにより、横加速度など実車の挙動を検知するセンサによるノイズの影響を排除することができる。

なお、車両１０００のサスペンションのストローク量や上下Ｇセンサの検出値、ロールレートを直接計測したものを積分したパラメータ、または傾斜角センサで直接検出した値などを用いて、第２ロール角φ２＿ｃｌｃを算出しても良い。

図７は、ロールモデル信頼度判定部２８２が重み付けゲインτを算出する際のゲインマップを示す模式図である。図７に示すように、重み付けゲインτの値は、ロールモデル２７０の信頼度に応じて０から１の間で可変する。ロールモデル２７０の信頼度を図る指標として、第１ロール角φ１＿ｃｌｃと第２ロール角φ２＿ｃｌｃとの差分φ＿ｄｉｆｆを用いる。図７に示すように、差分φ＿ｄｉｆｆの絶対値が小さい程、重み付けゲインτの値が大きくなるようにゲインマップが設定されている。ロールモデル信頼度判定部２８２は、差分φ＿ｄｉｆｆに図７のマップ処理を施し、ロールモデル２７０の信頼度に応じた重み付けゲインτを演算する。

図７において、ＴＨ１＿Ｐは重み付けゲインτの切り替えのしきい値（＋側）、ＴＨ２＿Ｐは重み付けゲインτの切り替えしきい値（＋側）、ＴＨ１＿Ｍは重み付けゲインτの切り替えしきい値（−側）、ＴＨ２＿Ｍは重み付けゲインτの切り替えしきい値（−側）、をそれぞれ示している。なお、＋側のしきい値の大小関係はＴＨ１＿Ｐ＜ＴＨ２＿Ｐとし、−側のしきい値の大小関係はＴＨ１＿Ｍ＞ＴＨ２＿Ｍとする。

図８は、重み付けゲインτを算出する処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１０では、φ＿ｄｉｆｆ≧０であるか否かを判定し、φ＿ｄｉｆｆ≧０の場合はステップＳ１２へ進み、φ＿ｄｉｆｆ≦ＴＨ１＿Ｐであるか否かを判定する。そして、φ＿ｄｉｆｆ≦ＴＨ１＿Ｐの場合はステップＳ１４へ進み、τ＝ＭＡＸ＿ＧＡＩＮとする。一方、ステップＳ１２でφ＿ｄｉｆｆ＞ＴＨ１＿Ｐの場合はステップＳ１６へ進み、φ＿ｄｉｆｆ≧ＴＨ２＿Ｐであるか否かを判定し、φ＿ｄｉｆｆ≧ＴＨ２＿Ｐの場合はステップＳ１８へ進み、τ＝ＭＩＮ＿ＧＡＩＮとする。ステップＳ１６でφ＿ｄｉｆｆ＜ＴＨ２＿Ｐの場合はステップＳ２０へ進み、以下の式（１０）から重み付けゲインτを算出する。

また、ステップＳ１０でφ＿ｄｉｆｆ＜０の場合はステップＳ２２へ進み、φ＿ｄｉｆｆ≧ＴＨ１＿Ｍであるか否かを判定し、φ＿ｄｉｆｆ≧ＴＨ１＿Ｍの場合はステップＳ２４へ進み、τ＝ＭＡＸ＿ＧＡＩＮとする。一方、ステップＳ２２でφ＿ｄｉｆｆ＜ＴＨ１＿Ｍの場合はステップＳ２６へ進み、φ＿ｄｉｆｆ≦ＴＨ２＿Ｍであるか否かを判定し、φ＿ｄｉｆｆ≦ＴＨ２＿Ｍの場合はステップＳ２８へ進み、τ＝ＭＩＮ＿ＧＡＩＮとする。ステップＳ２６でφ＿ｄｉｆｆ＞ＴＨ２＿Ｍの場合はステップＳ３０へ進み、以下の式（１１）から重み付けゲインτを算出する。

以上のように、図８の処理によれば、図７のマップに従って重み付けゲインτを算出することができる。

そして、フィードバックロール角演算部２８４は、以下の式（１２）に基づき、第１ロール角φ１＿ｃｌｃと第２ロール角φ２＿ｃｌｃを重み付けゲインτによって重み付けし、制御で用いるロール角の参照値φ＿ｒｅｆを算出する。算出されたφ＿ｒｅｆは、ロールオーバー調整ゲイン算出部２８５へ入力される。
φ＿ｒｅｆ＝τ×φ１＿ｃｌｃ＋（１−τ）×φ２＿ｃｌｃ ・・・・（１２）

このように、モデル信頼度を表す重み付けゲインτによって、舵角θｈと車両速度Ｖと車両モデルから推定した第１ロール角φ１＿ｃｌｃと、横加速度とロールモデルから推定した第２ロール角φ２＿ｃｌｃを按分し、ロール角の参照値φ＿ｒｅｆを算出する。

従って、高μ域ではモデル値ベースでロールオーバーのリスクを判定することができる。一方、低μ域や横Ｇが高い領域などモデル値と実車の挙動が乖離する領域では、タイヤの横力が高μ域よりも小さい状態で飽和し、車体がロールするよりも横滑りが発生する現象を考慮し、実車挙動（横Ｇ）から算出したロール角を使って判定することで、リスクの誤判定を防止することができる。

一方、ドライバーのステアリング操作に伴い車両１０００に付与される操舵トルクによってタイヤが転舵され、車両にヨーレートが付与されるまで、ステアリング機構やタイヤ等を介在させることによる位相遅れが発生する。ロールオーバー判定部２８０は、このメカニズムを利用し、操舵の向きとヨーレートの発生方向を比較して切返し操舵のタイミングを推定する。

また、ロールオーバー判定部２８０は、切返し操舵時に車体の傾き量（φ_ref）に応じて、旋回支援モード、左右等トルクモード、逆モーメント付与モードへ段階的に遷移し、φ_refが所定の閾値を超えていると判別される場合には、車両挙動が不安定な状況と判別し、左右の駆動力差を縮小、ないし操舵で旋回する方向とは逆側に働くモーメントを発生させるべく、目標減衰モーメントを補正するゲインＤａｍｐＧａｉｎＦｏｒＲｏｌｌＯｖｅｒを算出する。これにより、特に車両１０００の定常的な挙動に対して、車両挙動を安定させることができる。

また、ロールオーバー判定部２８０は、目標慣性補償モーメントを補正するゲインＴｒａｎｓＧａｉｎＦｏｒＲｏｌｌＯｖｅｒについても算出し、φ＿ｒｅｆが所定の閾値を超えていると判別される場合には、目標慣性補償モーメントの出力を段階的に制限する。これにより、特に車両１０００の瞬間的な挙動に対して、車両挙動を安定させることができる。

そして、ヨーレート補正量ΔγＴｇｔから、目標減衰モーメントＭｇＤａｍｐＴｇｔと目標慣性補償モーメントＭｇＴｒａｎｓＴｇｔを算出し、その各々の目標モーメントに対し、補正ゲインを各々乗じたものを合算することで、φ＿ｒｅｆの大小に応じて車両の旋回性能と安定性能の両立させるための制御目標モーメントＭｇＴｇｔを算出する。

このため、ロールオーバー判定部２８０には、ヨーレートγ＿ｆｉｌと操舵角θｈが入力される。減算部２８６は、操舵角θHの今回値と前回値との差分に不感帯処理を施してΔθｔを算出する。また、減算部２８７は、ヨーレートγ＿ｆｉｌの今回値と前回値の差分に不感帯処理を施してΔγtを算出する。符号化処理部２８８は、Δθtを符号関数（ｓｇｎ）により１、０、−１の何れかの値に変換し、ｓｇｎ（Δθｔ）を算出する。また、符号化処理部２８８は、Δγtを符号関数（ｓｇｎ）により１、０、−１の何れかの値に変換し、ｓｇｎ（Δγｔ）を算出する。

すなわち、ｓｇｎ（Δθｔ），ｓｇｎ（Δγｔ）は、以下の式（１３）、式（１４）から算出することができる。

そして、ｓｇｎ（Δθｔ）とｓｇｎ（Δγｔ）の値が違う場合は、操舵を切返し始めると同時に、ヨーの向きが変化し始めているものと判別し、切返し判定用スイッチ（Ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ）をオン（ＯＮ）にする。また、ｓｇｎ（Δθｔ）とｓｇｎ（Δγｔ）の値が同じ場合は、操舵とヨーの向きが一致しているものと判別し、切返し判定用スイッチをオフ（ＯＦＦ）にする。このように、ｓｇｎ（Δθｔ）とｓｇｎ（Δγｔ）の値に基づいて、操舵切り返しのタイミングを判定することができる。

なお、本実施形態ではハンドル操作量の差分とヨーレートの差分を用いているが、舵角速度やヨー加速度に置き換えて符号化しても、同様の機能を実現できる。

ロールオーバー調整ゲイン算出部２８５は、φ＿ｒｅｆの値に基づいて２種類のゲインを算出する。先ず、ロールオーバー補正用の定常ゲインの算出について説明する。符号関数の積（ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ＝ｓｇｎ（Δθｔ）×ｓｇｎ（Δγｔ））が負になり（操舵の切返し発生）、且つ、φ＿ｒｅｆが所定の閾値を超えたタイミングに応じて、旋回支援モード（Ｇａｉｎ＞０）、左右等トルクモード（Ｇａｉｎ＝０）、逆モーメント付与モード（Ｇａｉｎ＜０）の３モードを段階的に遷移させるべく「ロールオーバー補正用定常ゲイン」の値を変更する。

一方、符号関数の積（ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ＝ｓｇｎ（Δθｔ）×ｓｇｎ（Δγｔ））が負から０以上の値に切り替わったタイミングに応じて、すなわち、舵角とヨーレートの向きが一致したタイミングに応じて、モード急変に伴う車両挙動の急変を防止するため、３サンプリング間は「ロールオーバー補正用定常ゲイン」の平均値を取り、ゲインを徐々に変化させる。

図９は、ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔを設定する処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ４０では、ｓｇｎ（Δθｔ）≠ｓｇｎ（Δγｔ）であるか否かを判定し、ｓｇｎ（Δθｔ）≠ｓｇｎ（Δγｔ）の場合はステップＳ４２へ進み、ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔをオン（ＯＮ）とする。これにより、ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔが１に設定される。一方、ｓｇｎ（Δθｔ）＝ｓｇｎ（Δγｔ）の場合はステップＳ４４へ進み、ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔをオフ（ＯＦＦ）とする。これにより、ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔが０に設定される。

図１０は、ロールオーバー補正用の定常ゲインを演算するマップを示す模式図である。また、図１１は、ロールオーバー補正用の定常ゲインを演算するための処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ５０では、ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ＝ＯＮであるか否かを判定し、ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ＝ＯＮの場合はステップＳ５２へ進む。ステップＳ５２では、ロールオーバー補正用の定常ゲインを算出する。

図１２は、図１１のステップＳ５２においてロールオーバー補正用の定常ゲインを算出する処理を示すフローチャートである。図１２の処理では、先ずステップＳ６０において、差分φ＿ｒｅｆ≧０であるか否かを判定し、差分φ＿ｒｅｆ≧０の場合はステップＳ６２へ進み、０以上の値であるφ＿ｒｅｆの値に基づいてロールオーバー補正用定常ゲインＣｏｎｓｔＧａｉｎＦｏｒＲｏｌｌＯｖｅｒを算出する。また、差分φ＿ｒｅｆ＜０の場合はステップＳ６４へ進み、０より小さい値であるφ＿ｒｅｆの値に基づいてロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出する。

図１３は、φ＿ｒｅｆ≧０の場合にロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出する処理を示すフローチャートである。φ＿ｒｅｆ≧０の場合、図１０に示すマップのうち、φ＿ｒｅｆ≧０の領域の特性に従ってロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverが算出される。先ず、ステップＳ７０では、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ１＿Ｐであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ１＿Ｐの場合はステップＳ７２へ進み、ConstGainForRollOver＝ＭＡＸ＿ＧＡＩＮとする。また、ステップＳ７０でφ＿ｒｅｆ＞ＴＨ１＿Ｐの場合はステップＳ７４へ進み、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ２＿Ｐであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ２＿Ｐの場合は以下の式（１５）からロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出する。

また、ステップＳ７４でφ＿ｒｅｆ＞ＴＨ２＿Ｐの場合はステップＳ７８へ進み、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ３＿Ｐであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ３＿Ｐの場合はステップＳ８０へ進み、ConstGainForRollOver＝ＭＩＤ＿ＧＡＩＮとする。また、ステップＳ７８でφ＿ｒｅｆ＞ＴＨ３＿Ｐの場合はステップＳ８２へ進み、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ４＿Ｐであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ４＿Ｐの場合はステップＳ８４へ進み、以下の式（１６）からロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出する。

また、ステップＳ８２でφ＿ｒｅｆ＞ＴＨ４＿Ｐの場合はステップＳ８６へ進み、ConstGainForRollOver＝ＭＩＮ＿ＧＡＩＮとする。

また、図１４は、φ＿ｒｅｆ＜０の場合にロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出する処理を示すフローチャートである。φ＿ｒｅｆ＜０の場合、図７に示すマップのうち、φ＿ｒｅｆ＜０の領域の特性に従ってロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverが算出される。先ず、ステップＳ９０では、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ１＿Ｍであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ１＿Ｍの場合はステップＳ９２へ進み、ConstGainForRollOver＝ＭＡＸ＿ＧＡＩＮとする。また、ステップＳ９０でφ＿ｒｅｆ＜ＴＨ１＿Ｍの場合はステップＳ９４へ進み、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ２＿Ｍであるか否かを判定しφ＿ｒｅｆ≧ＴＨ２＿Ｍの場合は以下の式（１７）からロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出する。

また、ステップＳ９４でφ＿ｒｅｆ＜ＴＨ２＿Ｍの場合はステップＳ９８へ進み、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ３＿Ｍであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ３＿Ｍの場合はステップＳ１００へ進み、ConstGainForRollOver＝ＭＩＤ＿ＧＡＩＮとする。また、ステップＳ９８でφ＿ｒｅｆ＜ＴＨ３＿Ｍの場合はステップＳ１０２へ進み、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ４＿Ｍであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ４＿Ｍの場合はステップＳ１０４へ進み、以下の式（１８）からロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出する。

また、ステップＳ１０２でφ＿ｒｅｆ＜ＴＨ４＿Ｍの場合はステップＳ１０６へ進み、ConstGainForRollOver＝ＭＩＮ＿ＧＡＩＮとする。

以上のように、図１３及び図１４の処理によれば、ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ＝ＯＮの場合に、図１０のマップに基づいてロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出することができる。

図１１のステップＳ５０でｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ＝ＯＦＦの場合はステップＳ５４へ進む。ステップＳ５４では、同一の状況が３回以上継続したか否かを判定し、同一の状況が３回以上継続した場合はステップＳ５６へ進む。ステップＳ５６では、ConstGainForRollOver＝ConstGainForRollOver（n）とし、通常制御モードへ復帰する（ＯＵＴ）。また、ステップＳ５４で同一の状況が３回以上継続していない場合はステップＳ５８へ進む。ステップＳ１８では、以下の式（１９）よりロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverを算出する。これにより、ロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverが徐々に変化する。

なお、本実施形態では、操舵切り返し状態から通常の旋回モードに遷移する際に、３サンプリングデータの平均値を取って補正ゲインを徐変させているが、２サンプリングデータ（２パラメータ）の平均値や、４サンプリング（４パラメータ）以上のデータの平均値を算出して、補正ゲインを徐変させても良い。

次に、ロールオーバー補正用の過渡ゲインの算出について説明する。符号関数の積（ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ＝ｓｇｎ（Δθｔ）×ｓｇｎ（Δγｔ）)が負になり（操舵の切返し発生）、且つ、φ_refが所定の閾値を超えたタイミングに応じて、目標慣性補償モーメントの出力を段階的に制限するべく「ロールオーバー補正用
過渡ゲイン」の値を変更する。

一方、符号関数の積（ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ＝ｓｇｎ（Δθｔ）×ｓｇｎ（Δγｔ）)が負から0以上に切り替わったタイミング（舵角とヨーレートの向きが一致）では、補正ゲインの急変を防止するため、３サンプリング間は「ロールオーバー補正用過渡ゲイン」の平均値を取り、ゲインを徐変させる。

図１５は、ロールオーバー補正用の過渡ゲインを演算するマップを示す模式図である。また、図１６は、ロールオーバー補正用の過渡ゲインを演算するための処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１１０では、ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ＝０であるか否かを判定し、ｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ≧０の場合はステップＳ１１２へ進む。ステップＳ１１２では、ロールオーバー補正用の過渡ゲインを算出する。

図１７は、図１６のステップＳ１１２においてロールオーバー補正用の過渡ゲインを算出する処理を示すフローチャートである。図１３の処理では、先ずステップＳ１２０において、差分φ＿ｒｅｆ≧０であるか否かを判定し、差分φ＿ｒｅｆ≧０の場合はステップＳ１２２へ進み、０以上の値であるφ＿ｒｅｆの値に基づいてロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出する。また、差分φ＿ｒｅｆ＜０の場合はステップＳ１２４へ進み、０より小さい値であるφ＿ｒｅｆの値に基づいてロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出する。

図１８は、φ＿ｒｅｆ≧０の場合にロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出する処理を示すフローチャートである。φ＿ｒｅｆ≧０の場合、図１５に示すマップのうち、φ＿ｒｅｆ≧０の領域の特性に従ってロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverが算出される。先ず、ステップＳ１３０では、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ１＿Ｐであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ１＿Ｐの場合はステップＳ１３２へ進み、TransGainForRollOver＝ＭＡＸ＿ＧＡＩＮとする。また、ステップＳ１３０でφ＿ｒｅｆ＞ＴＨ１＿Ｐの場合はステップＳ１３４へ進み、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ２＿Ｐであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≦ＴＨ２＿Ｐの場合は以下の式（２０）からロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出する。

また、ステップＳ１３４でφ＿ｒｅｆ＞ＴＨ２＿Ｐの場合はステップＳ１３８へ進み、TransGainForRollOver＝ＭＩＮ＿ＧＡＩＮとする。

また、図１９は、φ＿ｒｅｆ＜０の場合にロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出する処理を示すフローチャートである。φ＿ｒｅｆ＜０の場合、図１１に示すマップのうち、φ＿ｒｅｆ＜０の領域の特性に従ってロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverが算出される。先ず、ステップＳ１４０では、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ１＿Ｍであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ１＿Ｍの場合はステップＳ１４２へ進み、TransGainForRollOver＝ＭＡＸ＿ＧＡＩＮとする。また、ステップＳ１４０でφ＿ｒｅｆ＜ＴＨ１＿Ｍの場合はステップＳ１４４へ進み、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ２＿Ｍであるか否かを判定し、φ＿ｒｅｆ≧ＴＨ２＿Ｍの場合は以下の式（２１）からロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出する。

また、ステップＳ１４４でφ＿ｒｅｆ≧ＴＨ２＿Ｍの場合はステップＳ１４８へ進み、TransGainForRollOver＝ＭＩＮ＿ＧＡＩＮとする。

以上のように、図１８及び図１９の処理によれば、sgn_TurnSt＝ＯＮの場合は、図１５のマップに基づいてロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出することができる。

図１０及び図１５に示すように、φ＿ｒｅｆがＴＨ２＿Ｐよりも大きくなると、ロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverが０となり、定常項では旋回支援が行われなくなる。更に、φ＿ｒｅｆがＴＨ３＿Ｐよりも大きくなると、ロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverが負の値となり、その時のロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverの設定にもよるが、目標減衰モーメントＭｇＤａｍｐＴｇｔと目標慣性補償モーメントＭｇＴｒａｎｓＴｇｔを加算した値が負の値となる。従って、旋回を抑制する方向に制御目標モーメントＭｇＴｇｔを発生させることができる。これにより、φ＿ｒｅｆの増加に伴って、旋回を支援するモーメント、旋回を支援しないモーメント及び旋回と逆方向のモーメントに順次変化するように制御を行うことができる。

図１６のステップＳ１１０でｓｇｎ＿ＴｕｒｎＳｔ＝ＯＦＦの場合はステップＳ１１４へ進む。ステップＳ１１４では、同一の状況が３回以上継続したか否かを判定し、同一の状況が３回以上継続した場合はステップＳ１１６へ進む。ステップＳ１１６では、TransGainForRollOver=TransGainForRollOver(n)とし、通常制御モードへ復帰する(OUT)。また、ステップＳ１１４で同一の状況が３回以上継続していない場合はステップＳ１１８へ進む。ステップＳ１１８では、以下の式（２２）よりロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出する。

なお、本実施形態では、操舵切り返し状態から通常の旋回モードに遷移する際に、３サンプリングデータの平均値を取って補正ゲインを徐変させているが、２サンプリングデータ（２パラメータ）の平均値や、４サンプリング（４パラメータ）以上のデータの平均値を算出して、補正ゲインを徐変させても良い。

なお、上述した例では、φ＿ｒｅｆを用いてロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOver、及びロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを算出したが、φ＿ｒｅｆの代わりにφ＿ｒｅｆの微分値からこれらの補正ゲインを算出しても良い。

以上のようにしてロールオーバー調整ゲイン算出部２８５が算出したロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverとロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverは、制御目標モーメント演算部２９０へ入力される。制御目標モーメント演算部２９０は、制御目標ヨーレートγＴｇｔとフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとの差分ΔγＴｇｔから、制御目標モーメントＭｇＴｇｔを算出する。また、制御目標モーメント演算部２９０は、ロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverとロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverにより制御目標モーメントＭｇＴｇｔを補正することで、切返し操舵時の安定性確保と、通常操舵時の旋回支援制御を両立させる。

目標モーメント演算部２９０は、差分ΔγＴｇｔに基づいて車両挙動を補正するためのモーメントを算出する。このため、図４に示すように、目標モーメント演算部２９０は、以下の式（２３）で表される公知の平面２輪モデル（ヨー運動）において、ヨーレートに掛かっている係数に基づく値Ｄ１をΔγＴｇｔに乗じることで「目標減衰モーメントＭｇＤａｍｐＴｇｔ」を演算する減衰制御モーメント演算部（定常項算出部）２９０ａと、ΔγＴｇｔの微分値に、式（２３）でヨー加速度に掛かっている係数に基づく値Ｔ１を乗じることで「目標慣性補償モーメントＭｇＴｒａｎｓＴｇｔ」を算出する慣性補償モーメント演算部（過渡項演算部）２９０ｂを有している。ここで、係数Ｄ１は、式（２３）でγに掛かっている２／Ｖ（ｌ_ｆ ^２Ｋ_ｆ−ｌ_ｒ ^２Ｋ_ｒ）に基づく値に相当し、係数Ｔ１は、式（２３）でｄγ／ｄｔに掛かっているＩ（車両のヨー慣性）に基づく値に相当する。また、目標モーメント演算部２９０は、「目標減衰モーメントMgDampTgt」と「目標慣性補償モーメントMgTransTgt」を加算する加算部２９０ｃを有している。

減衰制御モーメント演算部（定常項算出部）２９０ａは、平面２輪モデルをヨーモーメントについて整理した式（２３）でヨーレートに掛かっている係数から導出される定数Ｄ１を、ヨーレート補正量ΔγＴｇｔに乗算することで、車両旋回時の収束性能を向上させる減衰モーメント基本量ＭｇＤａｍｐＢａｓｉｓを算出する。すなわち、減衰モーメント基本量ＭｇＤａｍｐＢａｓｉｓは以下の式（２４）から算出される。ΔγＴｇｔは、制御目標ヨーレートγＴｇｔとフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとの差分であり、ヨーレート補正量（目標値）に相当する。また、定数Ｄ１は、減衰モーメントの演算係数である。

また、減衰制御モーメント演算部（定常項算出部）２９０ａは、以下の式（２５）により、減衰モーメント基本量ＭｇＤａｍｐＢａｓｉｓに減衰モーメント補正ゲイン（ロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOver）を乗じて、目標減衰モーメントＭｇＤａｍｐＴｇｔを算出する。

また、慣性補償モーメント演算部（過渡項演算部）２９０ｂは、平面２輪モデルをヨーモーメントについて整理した式で、ヨー加速度に掛かっている係数から導出される定数Ｔ１をヨーレート補正量に乗算することで、車両旋回時におけるヨー慣性を補償する慣性補償モーメントの基本量ＭｇＴｒａｎｓＢａｓｉｓを算出する。すなわち、慣性補償モーメント基本量ＭｇＴｒａｎｓＢａｓｉｓは以下の式（２６）から算出される。ΔγＴｇｔは、制御目標ヨーレートγＴｇｔとフィードバックヨーレートγＦ／Ｂとの差分であり、ヨーレート補正量（目標値）に相当する。また、定数Ｔ１は、慣性補償モーメントの演算係数である。

そして、慣性補償モーメント演算部（過渡項演算部）２９０ｂは、以下の式（２７）により、慣性補償モーメント基本量ＭｇＴｒａｎｓＢａｓｉｓと慣性補償モーメント補正ゲイン（ロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOver）を乗じることで、目標慣性補償モーメントＭｇＴｒａｎｓＴｇｔを算出する。目標慣性補償モーメントＭｇＴｒａｎｓＴｇｔは、操舵の切返しを検知した時、かつ、φ＿ｒｅｆが所定の閾値以上の値に達している際には、ロールオーバーを抑制すべく慣性補償モーメントの出力を制限する機能と、通常操舵時における旋回支援機能を併せ持つ。

その後、制御目標モーメント演算部２９０の加算部２９０ｃは、以下の式（２８）により、目標減衰モーメントＭｇＤａｍｐＴｇｔと目標慣性補償モーメントＭｇＴｒａｎｓＴｇｔを加算し、制御目標モーメントＭｇＴｇｔを算出する。

以上のようにして制御目標モーメント演算部２９０が算出した制御目標モーメントＭｇＴｇｔは、モータ要求トルク演算部２９５へ入力される。モータ要求トルク演算部２９５は、制御目標モーメントＭｇＴｇｔに基づいてモータ要求トルクを算出する。

次に、図２０、図２１に基づいて、本実施形態の制御を行った場合の車両挙動について説明する。図２０、図２１は、本実施形態に係る制御による効果を説明するための特性図であって、レーンチェンジ走行中（車速一定）で路面摩擦係数μが変化する場面を例に挙げて、一般的な制御（旋回支援モードのみ）における車両挙動と、本実施形態の制御による車両挙動をシミュレーションによって比較したものである。ここで、図２０は一般的な制御（旋回支援モードのみ）における車両挙動を示しており、図２１は本実施形態の制御による車両挙動を示している。図２０及び図２１では、車両挙動として、操舵角θｈ、実ヨーレートγ、横加速度Ｇｙ、ロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOver、ロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOver、車両のヨーモーメント、ロール角φ、ロールレートφ＿ｄｏｔの変化を示している。また、図２０及び図２１において、時刻ｔ１を境に路面摩擦係数が高μから低μに切り換わっている。

図２０に示す一般的な制御では、操舵角θｈが変化したレーンチェンジのタイミングで実ヨーレートγに着目すると、高μ域と低μ域のいずれにおいても操舵に伴うオーバーシュート、操舵切り返しに伴うオーバーシュートが発生している。同様に、操舵角θｈが変化したレーンチェンジのタイミングで車両のヨーモーメントに着目すると、高μ域と低μ域のいずれにおいても操舵に伴うオーバーシュート、操舵切り返しに伴うオーバーシュートが発生している。そして、操舵角θｈが変化したレーンチェンジのタイミングでは、車両ヨーモーメント、及びロールレートφ＿ｄｏｔが大きく振動しており、この振動は高μ域及び低μ域で発生しているが、低μ域においてより増加していることが判る。

一方、図２１に示す本実施形態に係る制御では、車体に発生しているロール角φによって制御目標モーメントＭｇＴｇｔを補正することで、操舵切り返し時や低μでの操舵入力時に車両に発生する車両ヨーモーメントやロール角φ、ロールレートφ＿ｄｏｔが抑制されていることが判る。従って、本実施形態に係る制御によれば、旋回時における車両挙動を大幅に安定させることが可能である。

以上説明したように本実施形態によれば、ロールモデルの信頼度に応じて参照値φ＿ｒｅｆを算出し、参照値φ＿ｒｅｆの値に応じてロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverとロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを変動させて、制御目標モーメントＭｇＴｇｔを補正するようにした。これにより、参照値φ＿ｒｅｆの値が大きく、車両１０００が大きくロールしている場合は、ロールオーバー補正用定常ゲインConstGainForRollOverとロールオーバー補正用過渡ゲインTransGainForRollOverを低下させることで、制御目標モーメントＭｇＴｇｔを最適に制御することができる。従って、車両１０００のロールを最適に制御することが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

２００ 制御装置
２２０ 制御目標ヨーレート演算部
２５２ 減算部
２５４ 減算部
２６０ フィードバックヨーレート演算部
２８４ フィードバックロール角演算部
２８５ ロールオーバー調整ゲイン算出部
２９０ 制御目標モーメント演算部

Claims (8)

1. 車両の目標ヨーレートを取得する目標ヨーレート取得部と、
   車両モデルから求まる第１のロール角とセンサから求まる第２のロール角を取得するロールレート取得部と、
   前記第１のロール角と前記第２のロール角との差分に基づいて、前記差分が小さい場合は前記第１のロール角の配分を大きくし、前記差分が大きい場合は前記第２のロール角の配分を大きくして、前記第１のロール角及び前記第２のロール角からフィードバックロール角を算出するフィードバックロール角算出部と、
   車両が発生しているヨーレートとして、前記目標ヨーレートと比較するためのフィードバックヨーレートを取得するフィードバックヨーレート取得部と、
   前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて制御目標モーメントを算出するとともに、前記フィードバックロール角に基づいて前記制御目標モーメントを補正する制御目標モーメント算出部と、
   を備えることを特徴とする、車両の制御装置。
2. 前記制御目標モーメント算出部は、定常的な減衰制御モーメントと過渡的な慣性補償モーメントを加算して前記制御目標モーメントを算出し、
   前記フィードバックロール角に基づいて前記減衰制御モーメントと前記慣性補償モーメントを補正することを特徴とする、請求項１に記載の車両の制御装置。
3. 前記制御目標モーメント算出部は、前記フィードバックロール角の絶対値が大きくなる程、前記減衰制御モーメント又は前記慣性補償モーメントが小さくなるように前記減衰制御モーメントと前記慣性補償モーメントを補正することを特徴とする、請求項２に記載の車両の制御装置。
4. 前記制御目標モーメント算出部は、前記フィードバックロール角の絶対値が大きくなる程、前記制御目標モーメントが、旋回を支援するモーメント、旋回を支援しないモーメント及び旋回と逆方向のモーメントに順次変化するように前記減衰制御モーメントと前記慣性補償モーメントを補正することを特徴とする、請求項２又は３に記載の車両の制御装置。
5. 前記フィードバックロール角に基づいて前記減衰制御モーメントと前記慣性補償モーメントのそれぞれに乗算されるゲインを算出するロールオーバー調整ゲイン算出部を備えることを特徴とする、請求項２〜４のいずれかに記載の車両の制御装置。
6. 操舵角とヨーレートに基づいてステアリング操作の切り返しが行われたか否かを判定し、前記制御目標モーメント算出部は、前記ステアリング操作の切り返しが行われたことが判定された場合に、前記フィードバックロール角に基づいて前記制御目標モーメントを補正することを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の車両の制御装置。
7. 車両モデルから求まる第１のヨーレートとヨーレートセンサから求まる第２のヨーレートを取得するヨーレート取得部を備え、
   前記フィードバックヨーレート取得部は、前記第１のヨーレートと前記第２のヨーレートとの差分に基づいて、前記差分が小さい場合は前記第１のヨーレートの配分を大きくし、前記差分が大きい場合は前記第２のヨーレートの配分を大きくして、前記フィードバックヨーレートを前記第１及び第２のヨーレートから算出することを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の車両の制御装置。
8. 車両の目標ヨーレートを取得するステップと、
   車両モデルから求まる第１のロール角とセンサから求まる第２のロール角を取得するステップと、
   前記第１のロール角と前記第２のロール角との差分に基づいて、前記差分が小さい場合は前記第１のロール角の配分を大きくし、前記差分が大きい場合は前記第２のロール角の配分を大きくして、前記第１のロール角及び前記第２のロール角からフィードバックロール角を算出するステップと、
   車両が発生しているヨーレートとして、前記目標ヨーレートと比較するためのフィードバックヨーレートを取得するステップと、
   前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて制御目標モーメントを算出するとともに、前記フィードバックロール角に基づいて前記制御目標モーメントを補正するステップと、
   を備えることを特徴とする、車両の制御方法。
   

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