JP6581276B1 - 状態量推定装置、制御装置、および状態量推定方法 - Google Patents
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Abstract
Description
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。
車両に発生する運動量は、運動方程式F=maで表すことができる。ここで、Fはエンジン出力から各種走行抵抗値を減算したものであり、mは車両の重量(車重)であり、aは車両の加速度である。aは、車速Vの時間微分値で求めることができるため、下記式1で表すことができる。式1中、Fxはエンジン由来出力を表し、Fairは空気抵抗成分を表し、Fsurfaceは路面抵抗成分を表す。
図1は、本実施形態に係る状態量推定装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。図1に示されるように、状態量推定装置100は、データ格納部101、予測量演算部102、カルマンゲイン演算部103、推定量演算部104、重量成分抽出部105、プロセスノイズ共分散修正部106、取得部107およびセンサ類108を含む。
図2は、本実施形態に係る状態量を推定する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
本実施形態は、CPUが前述した重量成分抽出部をさらに含む。それ以外は、本実施形態は、前述した実施形態2と同様である。
本実施形態に係る状態量推定装置で推定された車重は、懸架装置150の制御に用いることができる。車両900における懸架装置150の制御装置は、車両900に作用する状態量を推定して、懸架装置150の減衰力を状態量に応じて制御するように構成される。本実施形は、本実施形態に係る状態量推定装置による状態量または車重の推定値を用いる以外は、車重の推定値に応じて懸架装置150の減衰力を制御する公知の方法によって実施することが可能である。
状態量推定装置の制御ブロック(特に予測量演算部102からプロセスノイズ共分散修正部106までの各部)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
以上の説明から明らかなように、本発明の実施の形態に係る状態量推定装置(ECU600)は、車両(900)に作用する状態量、状態量の共分散である状態共分散、および、演算ノイズの共分散であるプロセスノイズ共分散、を格納するデータ格納部(101)と、状態量から予測状態量を演算し、状態共分散およびプロセスノイズ共分散から予測状態量の共分散である予測共分散を演算する予測量演算部(102)と、車両(900)のセンサ値を取得する取得部(107)と、センサ値および予測共分散を用いてカルマンゲインを演算するカルマンゲイン演算部(103)と、カルマンゲイン、予測状態量およびセンサ値、からカルマンフィルタを用いて、推定状態量を演算し、カルマンゲイン、予測共分散およびセンサ値、からカルマンフィルタを用いて、推定共分散を演算する推定量演算部(104)と、推定状態量を用いてプロセスノイズ共分散を修正するプロセスノイズ共分散修正部(106)と、を備える。そして、推定状態量が状態量として、推定共分散が状態共分散として、修正されたプロセスノイズ共分散がプロセスノイズ共分散として、データ格納部(101)に書き込まれる。当該構成によれば、カルマンフィルタを用いて演算するため、観測量が条件に合わないものを含んでいる場合でも観測量を破棄する必要がない。よって、センサ類から求められた観測量を演算に利用することが可能である。また、プロセスノイズ共分散を修正するため、種々異なる推定環境においても安定して車両の状態量を精度よく、また迅速に推定することが可能である。
101 データ格納部
102 予測量演算部
103 カルマンゲイン演算部
104 推定量演算部
105 重量成分抽出部
106 プロセスノイズ共分散修正部
107 取得部
108 センサ類
150 懸架装置
200 車体
300 車輪
340 前後Gセンサ
360 フューエルセンサ
450 車速センサ
500 エンジン
510 車輪トルクセンサ
540 ギアポジションセンサ
550 ドア開閉センサ
600 ECU(車重推定装置)
900 車両
Claims (9)
- 少なくとも車重を含む車両に作用する状態量、前記状態量の共分散である状態共分散、および、演算ノイズの共分散であるプロセスノイズ共分散、を格納するデータ格納部と、
前記状態量から予測状態量を演算し、前記状態共分散および前記プロセスノイズ共分散から前記予測状態量の共分散である予測共分散を演算する予測量演算部と、
車両のセンサ値を取得する取得部と、
前記センサ値および前記予測共分散を用いてカルマンゲインを演算するカルマンゲイン演算部と、
前記カルマンゲイン、前記予測状態量および前記センサ値、からカルマンフィルタを用いて、推定状態量を演算し、前記カルマンゲイン、前記予測共分散および前記センサ値、からカルマンフィルタを用いて、推定共分散を演算する推定量演算部と、
前記推定状態量から前記車両の重量成分を抽出する重量成分抽出部と、
前記重量成分抽出部が抽出した前記重量成分を用いて前記プロセスノイズ共分散を修正するプロセスノイズ共分散修正部と、を備え、
前記推定状態量が前記状態量として、前記推定共分散が前記状態共分散として、修正された前記プロセスノイズ共分散が前記プロセスノイズ共分散として、前記データ格納部に書き込まれる、状態量推定装置。 - 前記重量成分抽出部は、前記重量成分の平均と、前記重量成分の標準偏差と、を演算する、請求項1に記載の状態量推定装置。
- 前記状態量は、車両が走行している路面の勾配成分を更に含み、
前記プロセスノイズ共分散は、少なくとも前記車重の推定に係る車重ノイズおよび前記勾配成分の推定に係る勾配成分ノイズを含み、
前記プロセスノイズ共分散修正部は、前記車重の前記標準偏差に、前記車重ノイズが直接的にまたは間接的に比例するように前記プロセスノイズ共分散を修正する、
請求項2に記載の状態量推定装置。 - 前記重量成分抽出部は、前記推定状態量の演算回数、および、前記標準偏差の値、からなる群から選ばれる一以上を表す情報に応じて前記重量成分を決定する重量決定部を含む、請求項2または3に記載の状態量推定装置。
- 前記重量成分抽出部は、初期状態をオフとする安定フラグをさらに含み、
前記重量決定部の前記群は前記安定フラグのオンオフをさらに含み、
前記重量決定部は、
前記推定状態量の演算回数が所定回数以下の場合には、最新の抽出した前記重量成分を抽出した前記重量成分と決定し、
前記推定状態量の演算回数が前記所定回数を超え、かつ、前記標準偏差が所定の閾値未満の場合には、前記平均を抽出した前記重量成分と決定して前記安定フラグをオンにし、
前記安定フラグがオンであるが、前記推定状態量の演算回数が前記所定回数を超え、かつ前記標準偏差が所定の閾値以上である場合には、前回以前の前記安定フラグをオンにしたときに抽出した前記重量成分を抽出した前記重量成分と決定し、
前記推定状態量の演算回数が前記所定回数を超え、前記標準偏差が所定の閾値以上であり、かつ、前記安定フラグがオフの場合には、最新の抽出した前記重量成分を抽出した前記重量成分と決定する、
請求項4に記載の状態量推定装置。 - 前記プロセスノイズ共分散修正部は、前記重量成分抽出部が演算した前記標準偏差を用いて前記プロセスノイズ共分散を修正する、請求項2、4または5に記載の状態量推定装置。
- 前記重量成分抽出部は、抽出した前記重量成分を前記車両の現在の重量として出力する、請求項1〜5のいずれか一項に記載の状態量推定装置。
- 懸架装置を有する車両に作用する状態量を推定して、前記懸架装置の減衰力を前記状態量に応じて制御する制御装置であって、
少なくとも車重を含む車両に作用する状態量、前記状態量の共分散である状態共分散、および、演算ノイズの共分散であるプロセスノイズ共分散、を格納するデータ格納部と、
前記状態量から予測状態量を演算し、前記状態共分散および前記プロセスノイズ共分散から前記予測状態量の共分散である予測共分散を演算する予測量演算部と、
車両のセンサ値を取得する取得部と、
前記センサ値および前記予測共分散を用いてカルマンゲインを演算するカルマンゲイン演算部と、
前記カルマンゲイン、前記予測状態量および前記センサ値、からカルマンフィルタを用いて、推定状態量を演算し、前記カルマンゲイン、前記予測共分散および前記センサ値、からカルマンフィルタを用いて、推定共分散を演算する推定量演算部と、
前記推定状態量から前記車両の重量成分を抽出する重量成分抽出部と、
前記重量成分抽出部が抽出した前記重量成分を用いて前記プロセスノイズ共分散を修正し、するプロセスノイズ共分散修正部と、を備え、
前記推定状態量が前記状態量として、前記推定共分散が前記状態共分散として、修正された前記プロセスノイズ共分散が前記プロセスノイズ共分散として、前記データ格納部に書き込まれる、制御装置。 - 少なくとも車重を含む車両に作用する状態量、前記状態量の共分散である状態共分散、および、演算ノイズの共分散であるプロセスノイズ共分散、をデータ格納部に格納するステップと、
前記状態量から予測状態量を演算し、前記状態共分散および前記プロセスノイズ共分散から前記予測状態量の共分散である予測共分散を演算するステップと、
車両のセンサ値を取得するステップと、
前記センサ値および前記予測共分散を用いてカルマンゲインを演算するステップと、
前記カルマンゲイン、前記予測状態量および前記センサ値、からカルマンフィルタを用いて、推定状態量を演算するステップと、
前記カルマンゲイン、前記予測共分散および前記センサ値、からカルマンフィルタを用いて、推定共分散を演算するステップと、
前記推定状態量から前記車両の重量成分を抽出するステップと、
前記車両の重量成分を用いて前記プロセスノイズ共分散を修正するステップと、
前記推定状態量を前記状態量とし、前記推定共分散を前記状態共分散として、修正された前記プロセスノイズ共分散を前記プロセスノイズ共分散として、前記データ格納部に書き込むステップと、
を含む、状態量推定方法。
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