JP7635692B2 - 車両用サスペンション制御装置 - Google Patents

Description

本開示は、サスペンションストロークを制御するアクチュエータを備える車両用サスペンション制御装置に関する。

特許文献１は、自動運転コントローラから受け取った車輪の走行経路に関する情報に基づき、アクティブサスペンションの制御を行う技術を開示している。

米国特許出願公開第２０１８／０１５４７２３号明細書

車両のばね上構造体の振動を低減するプレビュー制御では、制御対象輪のサスペンションストロークを制御するアクチュエータを制御するために、路面の上下方向の変位に関連する路面変位関連値を位置と関連付けてマップ化した路面データマップを用いることが考えられる。現在時刻からプレビュー時間後の制御対象輪の予測通過位置における路面変位関連値を当該路面データマップから取得する際、車両の自己位置情報の取得誤差が大きいと、適切なプレビュー制御を行うことが困難となる場合がある。その結果、車両のユーザは、プレビュー制御の実行に起因する乗り心地の違和感を覚える可能性がある。

本開示は、上述のような課題に鑑みてなされたものであり、車両の自己位置情報の取得誤差が大きい状況下におけるプレビュー制御の実行に起因する乗り心地の違和感を抑制できる車両用サスペンション制御装置を提供することを目的とする。

本開示の第１の態様に係る車両用サスペンション制御装置は、アクチュエータと、電子制御ユニットと、を備える。アクチュエータは、制御対象輪のサスペンションストロークを制御する。電子制御ユニットは、アクチュエータを制御することにより、車両のばね上構造体の振動を低減するプレビュー制御を実行する。電子制御ユニットは、車両の自己位置情報を取得する位置取得処理と、路面の上下方向の変位に関連する路面変位関連値を位置と関連付けてマップ化した路面データマップから、現在時刻からプレビュー時間後の制御対象輪の予測通過位置における路面変位関連値を取得する路面情報取得処理と、自己位置情報の信頼度を算出する信頼度算出処理と、予測通過位置における路面変位関連値に基づいてプレビュー制御を実行する制御処理と、を実行する。制御処理において、電子制御ユニットは、信頼度が第１閾値以下の場合には、信頼度が第１閾値より高い場合と比べて抑制された態様でプレビュー制御を実行する。

本開示の第２の態様に係る車両用サスペンション制御装置は、アクチュエータと、電子制御ユニットと、を備える。アクチュエータは、制御対象輪のサスペンションストロークを制御する。電子制御ユニットは、アクチュエータを制御することにより、車両のばね上構造体の振動を低減するプレビュー制御を実行する。電子制御ユニットは、車両の車速を取得する処理と、車両の自己位置情報を取得する位置取得処理と、路面の上下方向の変位に関連する路面変位関連値を位置と関連付けてマップ化した路面データマップから、現在時刻からプレビュー時間後の制御対象輪の予測通過位置における路面変位関連値を取得する路面情報取得処理と、予測通過位置における路面変位関連値に基づいてプレビュー制御を実行する制御処理と、を実行する。制御処理において、電子制御ユニットは、車速が第２閾値以下の場合には、車速が第２閾値より高い場合と比べて抑制された態様でプレビュー制御を実行する。

本開示の第３の態様に係る車両用サスペンション制御装置は、アクチュエータと、電子制御ユニットと、を備える。アクチュエータは、制御対象輪のサスペンションストロークを制御する。電子制御ユニットは、アクチュエータを制御することにより、車両のばね上構造体の振動を低減するプレビュー制御を実行する。電子制御ユニットは、車両の車速を取得する処理と、車両の自己位置情報を取得する位置取得処理と、路面の上下方向の変位に関連する路面変位関連値を位置と関連付けてマップ化した路面データマップから、現在時刻からプレビュー時間後の制御対象輪の予測通過位置における路面変位関連値を取得する路面情報取得処理と、自己位置情報の信頼度を算出する信頼度算出処理と、予測通過位置における路面変位関連値に基づいてプレビュー制御を実行する制御処理と、を実行する。制御処理において、電子制御ユニットは、信頼度が第１閾値以下であること、及び、車速が第２閾値以下であることのうちの少なくとも一方の条件が満たされる場合には、信頼度が第１閾値より高く且つ車速が第２閾値より高い場合と比べて抑制された態様でプレビュー制御を実行する。

本開示の第１の態様によれば、自己位置情報の信頼度が低い場合にはプレビュー制御が抑制される。また、車速が低い場合には、自己位置情報の取得誤差が大きくなり易い。このため、第２の態様によれば、車速が低い場合にはプレビュー制御が抑制される。そして、第３の態様によれば、自己位置情報の信頼度が低く且つ車速が低い場合にはプレビュー制御が抑制される。第１～第３の態様のそれぞれによれば、自己位置情報の取得誤差が大きい状況下におけるプレビュー制御の実行に起因する乗り心地の違和感を抑制できる。

実施の形態１に係る車両の構成例を示す概略図である。 実施の形態１に係るサスペンションの構成例を示す概念図である。 ばね下変位算出処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る車両制御システムの構成例を示すブロック図である。 車両の運転環境を示す運転環境情報の一例を示すブロック図である。 実施の形態１に係るマップ管理システムの構成例を示すブロック図である。 ばね下変位マップを説明するための概念図である。 実施の形態１に係るマップ生成／更新処理を要約的に示すフローチャートである。 プレビュー制御を説明するための概念図である。 プレビュー制御に関する処理の基本的な流れを示すフローチャートである。 位置信頼度Ｄａに基づくゲイン変更処理を示すフローチャートである。 ステップＳ４４における抑制ゲインＧｐｖ１の決定手法の例を説明するための図である。 フィードバック制御を伴ってプレビュー制御が行われる例における位置信頼度Ｄａに基づくゲイン変更処理を示すフローチャートである。 位置信頼度Ｄａに基づくフィルタリング処理及びそれに関連する処理を示すフローチャートである。 車速Ｖに基づくゲイン変更処理を示すフローチャートである。 ステップＳ７３における抑制ゲインＧｐｖ１の決定手法の例を説明するための図である。 位置信頼度Ｄａ及び車速Ｖに基づくゲイン変更処理を示すフローチャートである。

以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、本開示に係る技術思想が限定されるものではない。

１．実施の形態１
１－１．サスペンション及び路面変位関連値
図１は、実施の形態１に係る車両１の構成例を示す概略図である。車両１は、車輪２とサスペンション３を備えている。車輪２は、左前輪２ＦＬ、右前輪２ＦＲ、左後輪２ＲＬ、及び右後輪２ＲＲを含んでいる。それら左前輪２ＦＬ、右前輪２ＦＲ、左後輪２ＲＬ、及び右後輪２ＲＲのそれぞれに対してサスペンション３ＦＬ、３ＦＲ、３ＲＬ、及び３ＲＲが設けられている。以下の説明では、特に区別の必要が無い場合、各車輪を車輪２と呼び、各サスペンションをサスペンション３と呼ぶ。

図２は、実施の形態１に係るサスペンション３の構成例を示す概念図である。サスペンション３は、車両１のばね下構造体４とばね上構造体５との間を連結するように設けられている。ばね下構造体４は、車輪２を含んでいる。サスペンション３は、スプリング３Ｓ、ダンパ（ショックアブソーバ）３Ｄ、及びアクチュエータ３Ａを含んでいる。スプリング３Ｓ、ダンパ３Ｄ、及びアクチュエータ３Ａは、ばね下構造体４とばね上構造体５との間に並列に設けられている。アクチュエータ３Ａはサスペンション３のストロークＳＴを制御する。スプリング３Ｓのばね定数はＫである。ダンパ３Ｄの減衰係数はＣである。アクチュエータ３Ａは、ばね下構造体４とばね上構造体５との間に上下方向の制御力Ｆｃを作用させる。

より詳細には、アクチュエータ３Ａは、例えば、電動式又は油圧式のアクティブアクチュエータ（いわゆる、フルアクティブサスペンションを構成するアクチュエータ）である。あるいは、アクチュエータ３Ａは、例えば、ダンパ３Ｄが発生させる減衰力を可変とするアクチュエータ、又は、アクティブスタビライザ装置のアクチュエータであってもよい。更に、本開示に係る「アクチュエータ」は、例えば、サスペンションジオメトリの利用により、車輪に作用する車両前後力（駆動力及び制動力）を制御力Ｆｃに変換可能に構成されたサスペンションを備える車両において当該車両前後力を発生させるアクチュエータ（例えば、電動機）であってもよい。当該電動機は、例えば、車輪に備えらえたインホイールモータ（ＩＷＭ）であってもよいし、あるいは、車両駆動軸を介して車輪を駆動可能な電動機であってもよい。

ここで、用語の定義を行う。「路面変位Ｚｒ」は、路面ＲＳの上下方向の変位である。「ばね下変位Ｚｕ」は、ばね下構造体４の上下方向の変位である。「ばね上変位Ｚｓ」は、ばね上構造体５の上下方向の変位である。「ばね下速度Ｚｕ'」は、ばね下構造体４の上下方向の速度である。「ばね上速度Ｚｓ'」は、ばね上構造体５の上下方向の速度である。「ばね下加速度Ｚｕ''」は、ばね下構造体４の上下方向の加速度である。「ばね上加速度Ｚｓ''」は、ばね上構造体５の上下方向の加速度である。なお、各パラメータの符号は、上向きの場合に正であり、下向きの場合に負である。

車輪２は、路面ＲＳ上を移動する。以下の説明において、路面変位Ｚｒに関連する値を、「路面変位関連値」と呼ぶ。路面変位関連値としては、上記の路面変位Ｚｒ、路面変位Ｚｒの時間微分値である路面変位速度Ｚｒ’、ばね下変位Ｚｕ、ばね下速度Ｚｕ'、ばね下加速度Ｚｕ''、ばね上変位Ｚｓ、ばね上速度Ｚｓ'、ばね上加速度Ｚｓ''、等が例示される。路面変位関連値は、車輪２の上下運動（vertical motion）に関連するパラメータである「上下運動パラメータ」であると言うこともできる。

一例として、以下の説明においては、路面変位関連値がばね下変位Ｚｕである場合について考える。一般化する場合は、以下の説明における「ばね下変位」を「路面変位関連値」で読み替えるものとする。

図３は、ばね下変位算出処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ１１において、ばね上構造体５に設置されたばね上加速度センサ２２によってばね上加速度Ｚｓ''が検出される。ステップＳ１２において、ばね上加速度Ｚｓ''を２階積分することによりばね上変位Ｚｓが算出される。

ステップＳ１３において、ばね上構造体５とばね下構造体４との間の相対変位であるストロークＳＴ（＝Ｚｓ－Ｚｕ）が取得される。例えば、ストロークＳＴは、サスペンション３に設置されたストロークセンサにより検出される。他の例として、ストロークＳＴは、単輪２自由度モデルに基づいて構成されたオブザーバによって、ばね上加速度Ｚｓ''に基づいて推定されてもよい。

ステップＳ１４において、センサドリフト等の影響を抑えるために、ばね上変位Ｚｓの時系列データに対してフィルタリング処理が行われる。同様に、ステップＳ１５において、ストロークＳＴの時系列データに対してフィルタリング処理が行われる。例えば、フィルタは、特定周波数帯の信号成分を通過させるバンドパスフィルタである。特定周波数帯は、車両１のばね上共振周波数を含むように設定されてもよい。例えば、特定周波数帯は、０．３～１０Ｈｚである。付け加えると、これらのフィルタリング処理は、後述の「制御処理」に含まれる「フィルタリング処理」とは別に実行されるものである。

ステップＳ１６において、ばね上変位ＺｓとストロークＳＴとの差分がばね下変位Ｚｕとして算出される。

ステップＳ１４及びＳ１５の代わりに、ステップＳ１６において算出されるばね下変位Ｚｕの時系列データに対してフィルタリング処理が行われてもよい。

更に他の例として、ばね下加速度センサによってばね下加速度Ｚｕ''が検出され、ばね下加速度Ｚｕ''からばね下変位Ｚｕが算出されてもよい。

１－２．車両制御システム
１－２－１．構成例
図４は、実施の形態１に係る車両制御システム１０の構成例を示すブロック図である。車両制御システム１０は、車両１に搭載され、車両１を制御する。車両制御システム１０は、車両状態センサ２０、認識センサ３０、位置センサ４０、通信装置５０、走行装置６０、及び電子制御ユニット（ＥＣＵ）７０を含んでいる。

車両状態センサ２０は、車両１の状態を検出する。車両状態センサ２０は、車両１の車速Ｖを検出する車速センサ（車輪速センサ）２１、ばね上加速度Ｚｓ''を検出するばね上加速度センサ２２、等を含んでいる。車両状態センサ２０は、ストロークＳＴを検出するストロークセンサ２３を含んでいてもよい。車両状態センサ２０は、ばね下加速度センサを含んでいてもよい。その他、車両状態センサ２０は、横加速度センサ、ヨーレートセンサ、舵角センサ、等を含んでいる。

認識センサ３０は、車両１の周囲の状況を認識（検出）する。認識センサとしては、カメラ、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ、等が例示される。

位置センサ４０は、車両１の位置及び方位を検出する。例えば、位置センサ４０は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機を含んでいる。

通信装置５０は、車両１の外部と通信を行う。

走行装置６０は、操舵装置６１、駆動装置６２、制動装置６３、及びサスペンション３（図２参照）を含んでいる。操舵装置６１は、車輪２を転舵する。例えば、操舵装置６１は、パワーステアリング（EPS: Electric Power Steering）装置を含んでいる。駆動装置６２は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置６２としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置６３は、制動力を発生させる。

ＥＣＵ７０は、車両１を制御するコンピュータである。ＥＣＵ７０は、１又は複数のプロセッサ７１（以下、単にプロセッサ７１と呼ぶ）と１又は複数の記憶装置７２（以下、単に記憶装置７２と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ７１は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ７１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。記憶装置７２は、プロセッサ７１による処理に必要な各種情報を格納する。記憶装置７２としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、等が例示される。ＥＣＵ７０は複数であってもよい。

車両制御プログラム８０は、車両１を制御するためのコンピュータプログラムであり、プロセッサ７１によって実行される。車両制御プログラム８０は、記憶装置７２に格納される。あるいは、車両制御プログラム８０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。プロセッサ７１が車両制御プログラム８０を実行することにより、ＥＣＵ７０の機能が実現される。なお、ＥＣＵ７０は、本開示に係る「車両用サスペンション制御装置」が備える「電子制御ユニット」の一例に相当する。

１－２－２．運転環境情報
図５は、車両１の運転環境を示す運転環境情報９０の一例を示すブロック図である。運転環境情報９０は、記憶装置７２に格納される。運転環境情報９０は、地図情報９１、車両状態情報９２、周辺状況情報９３、及び位置情報９４を含んでいる。

地図情報９１は、一般的なナビゲーション地図を含む。地図情報９１は、レーン配置、道路形状、等を示していてもよい。地図情報９１は、白線、信号機、標識、ランドマーク、等の位置情報を含んでいてもよい。地図情報９１は、地図データベースから得られる。なお、地図データベースは、車両１に搭載されていてもよいし、外部の管理サーバに格納されていてもよい。後者の場合、ＥＣＵ７０は、管理サーバと通信を行い、必要な地図情報９１を取得する。

地図情報９１は、更に、「ばね下変位マップ２００」を含んでいる。ばね下変位マップ２００の詳細については後述される。

車両状態情報９２は、車両１の状態を示す情報である。ＥＣＵ７０は、車両状態センサ２０から車両状態情報９２を取得する。例えば、車両状態情報９２は、車速Ｖ、ばね上加速度Ｚｓ''、ストロークＳＴ、横加速度、ヨーレート、舵角、等を含む。車速Ｖは、位置センサ４０によって検出される車両位置から算出されてもよい。ＥＣＵ７０は、図３で示された手法によりばね下変位Ｚｕを算出してもよい。その場合、車両状態情報９２は、ＥＣＵ７０によって算出されたばね下変位Ｚｕも含む。

周辺状況情報９３は、車両１の周囲の状況を示す情報である。ＥＣＵ７０は、認識センサ３０を用いて車両１の周囲の状況を認識し、周辺状況情報９３を取得する。例えば、周辺状況情報９３は、カメラによって撮像される画像情報を含む。他の例として、周辺状況情報９３は、ＬＩＤＡＲによって得られる点群情報を含む。

周辺状況情報９３は、更に、車両１の周囲の物体に関する「物体情報」を含んでいる。物体としては、歩行者、自転車、他車両（先行車両、駐車車両、等）、道路構成（白線、縁石、ガードレール、壁、中央分離帯、路側構造物、等）、標識、ポール、障害物、等が例示される。

位置情報９４は、車両１の位置及び方位（車両進行方向）を示す情報である。ＥＣＵ７０は、ＧＮＳＳ受信機等の位置センサ４０による測定結果から位置情報９４を取得する。

１－２－３．車両制御
ＥＣＵ７０は、車両１の走行を制御する車両走行制御を実行する。車両走行制御は、操舵制御、駆動制御、及び制動制御を含む。ＥＣＵ７０は、走行装置６０（操舵装置６１、駆動装置６２、及び制動装置６３）を制御することによって車両走行制御を実行する。ＥＣＵ７０は、運転環境情報９０に基づいて、車両１の運転を支援する運転支援制御を行ってもよい。運転支援制御としては、車線維持制御、衝突回避制御、自動運転制御、等が例示される。

更に、ＥＣＵ７０は、サスペンション３を制御する。具体的には、ＥＣＵ７０は、サスペンション３を制御して車両１の振動を抑制する制振制御を行う。ＥＣＵ７０は、アクチュエータ３Ａを制御して、ばね下構造体４とばね上構造体５との間に上下方向の制御力Ｆｃを発生させる（図２参照）。制振制御は、後述される「プレビュー制御」を含んでいる。

１－３．マップ管理システム
１－３－１．構成例
図６は、実施の形態１に係るマップ管理システム１００の構成例を示すブロック図である。マップ管理システム１００は、各種の地図情報を管理するコンピュータである。地図情報の管理は、地図情報の生成、更新、提供、配信、等を含む。典型的には、マップ管理システム１００は、クラウド上の管理サーバである。マップ管理システム１００は、複数のサーバが分散処理を行う分散システムであってもよい。

マップ管理システム１００は、通信装置１１０を含んでいる。通信装置１１０は、通信ネットワークＮＥＴに接続されている。例えば、通信装置１１０は、通信ネットワークＮＥＴを介して多数の車両１と通信を行う。

マップ管理システム１００は、更に、１又は複数のプロセッサ１２０（以下、単にプロセッサ１２０と呼ぶ）及び１又は複数の記憶装置１３０（以下、単に記憶装置１３０と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ１２０は、各種情報処理を実行する。例えば、プロセッサ１２０は、ＣＰＵを含んでいる。記憶装置１３０は、各種の地図情報を格納する。また、記憶装置１３０は、プロセッサ１２０による処理に必要な各種情報を格納する。記憶装置１３０としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、等が例示される。

マップ管理プログラム１４０は、マップ管理のためのコンピュータプログラムであり、プロセッサ１２０によって実行される。マップ管理プログラム１４０は、記憶装置１３０に格納される。あるいは、マップ管理プログラム１４０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。プロセッサ１２０がマップ管理プログラム１４０を実行することにより、マップ管理システム１００の機能が実現される。

プロセッサ１２０は、通信装置１１０を介して車両１の車両制御システム１０と通信を行う。プロセッサ１２０は、車両制御システム１０から各種情報を収集し、収集した情報に基づいて地図情報を生成、更新する。また、プロセッサ１２０は、車両制御システム１０に地図情報を配信する。また、プロセッサ１２０は、車両制御システム１０からのリクエストに応答して地図情報を提供する。

１－３－２．ばね下変位マップ（路面データマップ）
マップ管理システム１００が管理する地図情報の一つが、「ばね下変位マップ２００」である。ばね下変位マップ２００は、ばね下変位Ｚｕ（路面変位関連値）に関する地図である。ばね下変位マップ２００は、記憶装置１３０に格納されている。なお、ばね下変位マップ２００は、本開示に係る「路面の上下方向の変位に関連する路面変位関連値を位置と関連付けてマップ化した路面データマップ」の一例に相当する。

図７は、ばね下変位マップ２００を説明するための概念図である。ＸＹ面は水平面を表す。例えば、水平面における絶対座標系は緯度方向と経度方向により定義され、位置は緯度と経度により定義される。ばね下変位マップ２００は、少なくとも位置（Ｘ，Ｙ）とばね下変位Ｚｕとの対応関係を表す。言い換えれば、ばね下変位マップ２００は、ばね下変位Ｚｕを少なくとも位置（Ｘ，Ｙ）の関数として表す。

道路領域は、水平面上でメッシュ状に区分されてもよい。つまり、道路領域は、水平面上で複数の単位エリア（以下、「路面区画Ｍ」と称する）に区分されてもよい。路面区画Ｍは、例えば正方形である。正方形の１辺の長さは、例えば１０ｃｍである。ばね下変位マップ２００は、路面区画Ｍの位置とばね下変位Ｚｕとの対応関係を表す。路面区画Ｍの位置は、その路面区画Ｍの代表位置（例：中心位置）で定義されてもよいし、その路面区画Ｍの範囲（緯度範囲、経度範囲）で定義されてもよい。路面区画Ｍのばね下変位Ｚｕは、例えば、その路面区画Ｍ内で取得されたばね下変位Ｚｕの平均値である。路面区画Ｍを小さくするほど、ばね下変位マップ２００の解像度は増加する。

１－３－３．マップ生成／更新処理
プロセッサ１２０は、通信装置１１０を介して、多数の車両１から情報を収集する。そして、プロセッサ１２０は、多数の車両１から収集した情報に基づいて、ばね下変位マップ２００の生成及び更新を行う。以下、マップ生成／更新処理の例について更に詳しく説明する。

ばね下変位マップ２００における位置は、車輪２が通過した位置である。各車輪２の位置は、上記の位置情報９４に基づいて算出される。具体的には、車両１における車両位置の基準点と各車輪２との間の相対位置関係は既知情報である。その相対位置関係と位置情報９４で示される車両位置に基づいて、各車輪２の位置を算出することができる。

ばね下変位Ｚｕは、図３で示されたような手法により算出される。すなわち、車両１に搭載された車両状態センサ２０を用いることによって、ばね上変位Ｚｓ及びストロークＳＴが得られる。これらばね上変位Ｚｓ及びストロークＳＴを、便宜上、「センサベース情報」と呼ぶ。ばね下変位Ｚｕは、このセンサベース情報に基づいて算出される。

例えば、車両１の走行中、車両制御システム１０のＥＣＵ７０は、センサベース情報に基づいてリアルタイムにばね下変位Ｚｕを算出する。また、ＥＣＵ７０は、同じタイミングの車輪位置とばね下変位Ｚｕとを関連付ける。そして、ＥＣＵ７０は、車輪位置の時系列データとばね下変位Ｚｕの時系列データのセットをマップ管理システム１００に送信する。マップ管理システム１００のプロセッサ１２０は、車輪位置の時系列データとばね下変位Ｚｕの時系列データに基づいて、ばね下変位マップ２００を生成、更新する。

他の例として、車両制御システム１０のＥＣＵ７０は、同じタイミングの車輪位置とセンサベース情報とを関連付ける。そして、ＥＣＵ７０は、車輪位置の時系列データとセンサベース情報の時系列データのセットをマップ管理システム１００に送信する。マップ管理システム１００のプロセッサ１２０は、受信したセンサベース情報に基づいてばね下変位Ｚｕを算出する。更に、プロセッサ１２０は、車輪位置の時系列データとばね下変位Ｚｕの時系列データに基づいて、ばね下変位マップ２００を生成、更新する。

なお、マップ管理システム１００においてばね下変位Ｚｕを算出する場合、処理時間の制約はないため、ゼロ位相フィルタを用いてフィルタリング処理を行うことができる。ゼロ位相フィルタを利用することにより、「位相ずれ」を防止することができる。

図８は、実施の形態１に係るマップ生成／更新処理を要約的に示すフローチャートである。

ステップＳ２１において、マップ管理システム１００のプロセッサ１２０は、通信装置１１０を介して、車両１（車両制御システム１０）から「マップ更新用情報」を取得する。マップ更新用情報は、車両１の位置（車輪位置）の時系列データを含む。また、マップ更新用情報は、ばね下変位Ｚｕを算出するために必要なセンサベース情報（例えば、ばね上変位Ｚｓ及びストロークＳＴ）の時系列データを含む。あるいは、マップ更新用情報は、車両制御システム１０のＥＣＵ７０によって算出されたばね下変位Ｚｕの時系列データを含んでいてもよい。

ステップＳ２２において、マップ管理システム１００のプロセッサ１２０は、マップ更新用情報に基づいて、ばね下変位マップ２００を生成／更新する。

１－３－４．変形例
車両１の車両制御システム１０が、ばね下変位マップ２００のデータベースを保持し、自身のばね下変位マップ２００の生成／更新を行ってもよい。つまり、マップ管理システム１００は車両制御システム１０に含まれていてもよい。

１－４．ばね下変位マップを利用したプレビュー制御
車両制御システム１０のＥＣＵ７０は、通信装置５０を介してマップ管理システム１００と通信を行う。ＥＣＵ７０は、車両１の現在位置を含むエリアのばね下変位マップ２００をマップ管理システム１００から取得する。ばね下変位マップ２００は、記憶装置７２に格納される。そして、ＥＣＵ７０は、ばね下変位マップ２００に基づいて、制振制御の一種である「プレビュー制御」を実行する。

１－４－１．プレビュー制御の基本構成
図９は、プレビュー制御を説明するための概念図である。図１０は、プレビュー制御に関する処理の基本的な流れを示すフローチャートである。図９及び図１０を参照して、プレビュー制御について説明する。プレビュー制御は、ばね上構造体５の振動を低減するために実行される。

ステップＳ３１において、ＥＣＵ７０は、各車輪２の現在位置Ｐ０を取得する。車両１における車両位置の基準点と各車輪２との間の相対位置関係は既知情報である。その相対位置関係と位置情報９４で示される車両位置に基づいて、各車輪２の位置を算出することができる。

ステップＳ３２において、ＥＣＵ７０は、プレビュー時間ｔｐ後の車輪２の予測通過位置Ｐｆを算出する。プレビュー時間ｔｐは、例えば、ＥＣＵ７０が予測通過位置Ｐｆを特定してからサスペンション３のアクチュエータ３Ａが目標制御力Ｆｃ＿ｔに対応する制御力Ｆｃを出力するまでに要する時間となるように予め設定されている。プレビュー距離Ｌｐは、プレビュー時間ｔｐと車速Ｖの積により与えられる。予測通過位置Ｐｆは、車輪２が移動すると予測される移動予測進路に沿って現在位置Ｐ０からプレビュー距離Ｌｐだけ車両進行方向の前方の位置である。移動予測進路は、例えば、車両１の進行方向Ｔｄと車輪２の現在位置Ｐ０とに基づいて特定できる。進行方向Ｔｄは、例えば次の手法で特定できる。すなわち、ＥＣＵ７０は、前回の時間ステップの現在位置Ｐ０及び現在の時間ステップの現在位置Ｐ０を地図情報９１にマッピングしたうえで、前回の時間ステップの現在位置から現在の時間ステップの現在位置Ｐ０に向かう方向を進行方向Ｔｄとして特定する。変形例として、ＥＣＵ７０は、車速Ｖと車輪２の舵角に基づいて予想走行ルートを算出し、予想走行ルートに基づいて予測通過位置Ｐｆを算出してもよい。

ステップＳ３３において、ＥＣＵ７０は、予測通過位置Ｐｆにおけるばね下変位Ｚｕをばね下変位マップ２００から読み出す。

ステップＳ３４において、ＥＣＵ７０は、予測通過位置Ｐｆにおけるばね下変位Ｚｕに基づいて、サスペンション３のアクチュエータ３Ａの目標制御力Ｆｃ＿ｔを算出する。目標制御力Ｆｃ＿ｔは、例えば、次のように算出される。この目標制御力Ｆｃ＿ｔは、プレビュー制御のために必要とされる制御力Ｆｃの要求値（すなわち、要求制御量Ｘｐｖ）に相当する。

ばね上構造体５（図２参照）に関する運動方程式は、次の式（１）により表される。
ｍ・Ｚｓ''＝Ｃ（Ｚｕ'－Ｚｓ'）＋Ｋ（Ｚｕ－Ｚｓ）－Ｆｃ ・・・（１）

式（１）において、ｍはばね上構造体５の質量であり、Ｃはダンパ３Ｄの減衰係数であり、Ｋはスプリング３Ｓのばね定数であり、Ｆｃはアクチュエータ３Ａが発生させる上下方向の制御力である。仮に、制御力Ｆｃによってばね上構造体５の振動が完全に打ち消される場合（Ｚｓ''＝０，Ｚｓ'＝０，Ｚｓ＝０）、その制御力Ｆｃは次の式（２）により表される。
Ｆｃ＝Ｃ・Ｚｕ'＋Ｋ・Ｚｕ ・・・（２）

少なくとも制振効果をもたらす制御力Ｆｃは、次の式（３）により表される。
Ｆｃ＝α・Ｃ・Ｚｕ'＋β・Ｋ・Ｚｕ ・・・（３）

式（３）において、制御ゲインαは、０より大きく且つ１以下であり、制御ゲインβも、０より大きく且つ１以下である。式（３）中の微分項を省略した場合、少なくとも制振効果をもたらす制御力Ｆｃは、次の式（４）により表される。
Ｆｃ＝β・Ｋ・Ｚｕ ・・・（４）

ＥＣＵ７０は、上記式（３）あるいは式（４）に従って、目標制御力Ｆｃ＿ｔを算出する。すなわち、ＥＣＵ７０は、予測通過位置Ｐｆにおけるばね下変位Ｚｕを式（３）あるいは式（４）に代入して、目標制御力Ｆｃ＿ｔを算出する。

ステップＳ３５において、ＥＣＵ７０は、アクチュエータ３Ａが目標制御力Ｆｃ＿ｔに対応する制御力Ｆｃを発生させるように、目標制御力Ｆｃ＿ｔを含む制御指令をアクチュエータ３Ａに送信する。アクチュエータ３Ａは、現在時刻からプレビュー時間ｔｐだけ後のタイミング（すなわち、車輪２が予測通過位置Ｐｆを通過するタイミング）で目標制御力Ｆｃ＿ｔに対応する制御力Ｆｃを発生させる。

以上に説明されたばね下変位マップ２００を利用したプレビュー制御によれば、車輪２の予測通過位置Ｐｆのばね下変位Ｚｕ（路面変位関連値）に起因して生じるばね上構造体５の振動を抑制する制御力Ｆｃを適切なタイミングで発生できる。これにより、ばね上構造体５（車体）の振動を効果的に抑制することが可能となる。

１－４－２．位置信頼度を考慮したプレビュー制御
プレビュー制御において、予測通過位置Ｐｆのばね下変位Ｚｕをばね下変位マップ２００から取得する際、ＧＮＳＳ受信機等の位置センサ４０を利用して取得される車両１の自己位置情報の誤差（以下、単に「位置誤差」とも称する）が大きいと、ばね下変位Ｚｕ（路面変位関連値）の推定精度が低下する可能性がある。より詳細には、位置誤差が大きいと、本来の車輪２の位置（すなわち、本来読み込むべき位置）と異なる位置のばね下変位Ｚｕが取得されてしまう。つまり、取得されたばね下変位Ｚｕは、本来の車輪２の位置での値から乖離したものとなる。その結果、適切なプレビュー制御を行うことが困難となる場合がある。具体的には、例えば、プレビュー制御の実行に起因してばね上構造体５の振動が増加する可能性がある。その結果、車両のユーザは、プレビュー制御の実行に起因する乗り心地の違和感を覚える可能性がある。

上記の課題に鑑み、実施の形態１においてプレビュー制御のためにＥＣＵ７０によって実行される処理は、「位置取得処理」及び「路面情報取得処理」とともに、「信頼度算出処理」、及び「制御処理」を含んでいる。これらの処理の一例は、図１０に示すフローチャートの処理及び次の図１１に示すフローチャートの処理を用いて説明される。

位置取得処理は、車両１の自己位置情報を取得する処理であり、その一例は既に説明されたステップＳ３１（図１０参照）の処理である。また、路面情報取得処理は、ばね下変位マップ２００から予測通過位置Ｐｆのばね変位Ｚｕを取得する処理であり、その一例は既に説明されたステップＳ３３（図１０参照）の処理である。

信頼度算出処理は、自己位置情報の信頼度（以下、「位置信頼度」とも称する）Ｄａを算出する処理であり、その一例は下記のステップＳ４１（図１１参照）の処理である。

制御処理は、予測通過位置Ｐｆにおけるばね下変位Ｚｕ（路面変位関連値）に基づいてプレビュー制御を実行する処理であり、その一例は、既に説明されたステップＳ３４及びＳ３５（図１０参照）と下記のステップＳ４２、Ｓ４３、及びＳ４４（図１１参照）との組み合わせである。

制御処理において、ＥＣＵ７０は、位置信頼度Ｄａが所定の閾値Ｄａｔｈ（第１閾値）以下の場合には、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈより高い場合と比べて抑制された態様でプレビュー制御を実行する。

より具体的には、制御処理は、プレビュー制御の要求制御量Ｘｐｖ（目標制御力Ｆｃ＿ｔ）に含まれる制御ゲイン（以下、「プレビューゲイン」とも称する）Ｇｐｖを位置信頼度Ｄａに基づいて変更する「ゲイン変更処理」を含む。ゲイン変更処理は、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈ以下の場合には、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈより高い場合と比べてプレビューゲインＧｐｖを小さくする処理である。例えば、上記式（３）では、制御ゲインα及びβがプレビューゲインＧｐｖに相当している。

図１１は、位置信頼度Ｄａに基づくゲイン変更処理を示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、車両１の走行中に、図１０に示すフローチャートの処理と並行して所定の時間ステップ毎に繰り返し実行される。

＜ステップＳ４１＞
ステップＳ４１において、ＥＣＵ７０は、位置信頼度Ｄａを算出する。より詳細には、ＥＣＵ７０は、今回の時間ステップにおけるステップＳ３１にて取得された車両１の現在位置Ｐ０（自己位置情報）の信頼度Ｄａを算出する。位置信頼度Ｄａは、位置（Ｘ，Ｙ）の精度及び確からしさを示す指標値であり、現在位置Ｐ０の信頼度（精度及び確からしさの少なくとも一方）が高いほど大きい値となるように規定されている。このため、位置信頼度Ｄａが低い場合には、ＧＮＳＳ受信機等の位置センサ４０により取得された自己位置情報が示す車輪２の位置が本来の車輪２の位置から乖離している可能性が高い。

ＥＣＵ７０は、例えば、次の式（５）に従って、位置信頼度Ｄａを算出する。
Ｄａ＝ａ１×Ｄｆｉｘ＋ａ２×Ｄｄｏｐ＋ａ３×Ｄｖ＋ａ４×Ｄｍａ ・・・（５）

式（５）のａ１、ａ２、ａ３、及びａ４は、それぞれ、「０」以上であって且つ「１」以下の所定の値に設定される。Ｄｆｉｘ、Ｄｄｏｐ、Ｄｖ、及びＤｍａは、それぞれ、「０」以上であって且つ「１」以下の値であり、その値が大きいほど現在位置Ｐ０の信頼度が高いことを表す。

式（５）のＤｆｉｘは、ＧＮＳＳ受信機が受信した測位信号に基づく現在位置Ｐ０の測位結果がＦｉｘ解であるかＦｌｏａｔ解であるかに応じて求められる。上記測位結果がＦｉｘ解である場合の現在位置Ｐ０の精度は、上記測位結果がＦｌｏａｔ解である場合の現在位置Ｐ０の精度よりも高くなる。ＥＣＵ７０は、上記測位結果がＦｉｘ解である場合にはＤｆｉｘの値を「１」に設定し、上記測位結果がＦｌｏａｔ解である場合にはＤｆｉｘの値を「０」に設定する。なお、Ｆｉｘ解及びＦｌｏａｔ解は、例えば、特開２０２０－３８４９８号公報、特開２０２０－５６７４０号公報、及び特開２０１９－８２４００号公報に記載されている。

式（５）のＤｄｏｐは、ＧＮＳＳ受信機が受信した測位信号を送信した測位衛星の位置に基づいて算出されるＤＯＰ（Dilution Of Precise）値に応じて求められる。ＤＯＰ値は０以上であって且つ１以下の値であり、その値が小さいほど位置の精度が高いことを表す。Ｄｄｏｐは、その値が大きいほど位置の精度が高いことを表すので、「１」からＤＯＰ値を減じることにより取得される。なお、ＤＯＰ値は、例えば特開２０１４－２１９２０４号公報に記載されている。

式（５）のＤｖは、車速Ｖが所定の閾値Ｖｔｈ１以上であるか否かに応じて求められる。車速Ｖが閾値Ｖｔｈ１以上である場合のＤｖの値は、車速Ｖが閾値Ｖｔｈ１未満である場合のＤｖの値よりも大きくなるように、ＥＣＵ７０はＤｖの値を取得する。一般に、車速Ｖが低速である場合には、車速Ｖが高速である場合と比べて、車両１の進行方向Ｔｄが特定し難くなるため、車速Ｖが低速である場合の現在位置Ｐ０の精度が、車速Ｖが高速である場合の現在位置Ｐ０の精度よりも低下する。一例としては、ＥＣＵ７０は、車速Ｖが閾値Ｖｔｈ１以上である場合、Ｄｖの値を「１」に設定し、車速Ｖが閾値Ｖｔｈ１未満である場合、Ｄｖの値を「０」に設定する。

式（５）のＤｍａは、ＬＩＤＡＲ（認識センサ３０）が検出した立体物の車両１に対する位置と、ナビゲーション地図に登録された立体物の位置と、をマッチングした結果に応じて求められる。一例としては、ＥＣＵ７０は、次のように、Ｄｍａの値を計算により求める。すなわち、ＥＣＵ７０は、ナビゲーション地図を用いて、車両１の今回の現在位置Ｐ０から所定の距離範囲内に存在する立体物を第１立体物として特定し、その第１立体物の数ＮＮを求める。ＥＣＵ７０は、第１立体物のうちＬＩＤＡＲが検出できている立体物の数ＮＬを求める。そして、ＥＣＵ７０は、数ＮＬを数ＮＮにより除した値をＤｍａ（＝ＮＬ／ＮＮ）の値として取得する。

なお、位置信頼度Ｄａは、上述のＤｆｉｘ、Ｄｄｏｐ、Ｄｖ１及びＤｍａの少なくとも１つに基づいて取得されてもよい。

＜ステップＳ４２＞
ステップＳ４２において、ＥＣＵ７０は、ステップＳ４１にて算出した位置信頼度Ｄａが所定の閾値Ｄａｔｈより高いか否かを判定する。その結果、この判定結果がＹｅｓの場合（すなわち、現在位置Ｐ０の信頼度が高い場合）には、処理はステップＳ４３に進む。一方、当該判定結果がＮｏの場合（すなわち、現在位置Ｐ０の信頼度が低い場合）には、処理はステップＳ４４に進む。

＜ステップＳ４３＞
ステップＳ４３において、ＥＣＵ７０は、プレビューゲインＧｐｖとして基本ゲインＧｐｖ０を選択する。その結果、上述のステップＳ３４において、ＥＣＵ７０は、基本ゲインＧｐｖ０（式（３）では、制御ゲインα及びβのそれぞれの基本値）を用いて目標制御力Ｆｃ＿ｔ（要求制御量Ｘｐｖ）を算出する。

＜ステップＳ４４＞
ステップＳ４４において、ＥＣＵ７０は、プレビューゲインＧｐｖとして、基本ゲインＧｐｖ０より小さい抑制ゲインＧｐｖ１を選択する。抑制ゲインＧｐｖ１がプレビューゲインＧｐｖとして用いられる場合、ステップＳ３４にて算出される目標制御力Ｆｃ＿ｔ（要求制御量Ｘｐｖ）は、基本ゲインＧｐｖ０がプレビューゲインＧｐｖとして用いられる場合と比べて小さくなる。すなわち、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈより高い場合と比べて、プレビュー制御が抑制される。

図１２（Ａ）、１２（Ｂ）、及び図１２（Ｃ）は、それぞれ、ステップＳ４４における抑制ゲインＧｐｖ１の決定手法の例を説明するための図である。

まず、図１２（Ａ）に示すように、抑制ゲインＧｐｖ１は、基本ゲインＧｐｖ０よりも小さい固定値であってもよい。

また、図１２（Ｂ）に示すように、抑制ゲインＧｐｖ１は、位置信頼度Ｄａが低いほど小さくなるように決定されてもよい。また、このように位置信頼度Ｄａに応じて抑制ゲインＧｐｖ１が変更される場合、抑制ゲインＧｐｖ１は、位置信頼度Ｄａが低くなるにつれ、ゼロにまで減らされてもよい。抑制ゲインＧｐｖ１がゼロになることは、プレビュー制御が中止されることを意味する。

また、図１２（Ｃ）に示すように、抑制ゲインＧｐｖ１は、車速Ｖが低いほど小さくなるように決定されてもよい。また、このように車速Ｖに応じて抑制ゲインＧｐｖ１が変更される場合、抑制ゲインＧｐｖ１は、車速Ｖが低くなるにつれ、ゼロにまで減らされてもよい。例えば、車速Ｖが１又は２ｋｐｈ以下の極低速時に抑制ゲインＧｐｖ１がゼロとされてもよい。

付け加えると、抑制ゲインＧｐｖ１の決定のために、図１２（Ｂ）に示す手法と図１２（Ｃ）に示す手法とが組み合わされてもよい。

１－４－３．効果
以上説明したように、実施の形態１によれば、プレビューゲインＧｐｖの変更を利用して、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈ以下の場合には、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈより高い場合と比べて抑制された態様でプレビュー制御が実行される。これにより、車両１の自己位置情報の取得誤差が大きい状況下においてプレビュー制御が抑制されずに実行される場合と比べて、プレビュー制御の実行に起因するばね上構造体５の振動悪化を抑制できる。このため、プレビュー制御の実行に起因する乗り心地の違和感を抑制できる。

また、上述のように、位置信頼度Ｄａが所定の閾値Ｄａｔｈ以下の場合にプレビューゲインＧｐｖとして用いられる抑制ゲインＧｐｖ１は、位置信頼度Ｄａが低いほど小さくなるように決定されてもよい。これにより、位置信頼度Ｄａが低くなるほど、プレビュー制御がより大きく抑制されるようになる。このため、位置信頼度Ｄａに応じた態様でプレビュー制御を適切に抑制できるようになる。

さらに抑制ゲインＧｐｖ１は、車速Ｖが低いほど小さくなるように決定されてもよい。これにより、車速Ｖが低くなるほど、プレビュー制御がより大きく抑制されるようになる。ここで、式（５）中のパラメータであるＤｖのために上述したように、また、実施の形態２において説明されるように、車速Ｖが低い場合には、車速Ｖが高い場合と比べて、現在位置Ｐ０の取得誤差が低下し易い。この点に関し、車速Ｖが低いほど抑制ゲインＧｐｖ１を小さくすることにより、車速Ｖに応じた態様でプレビュー制御を適切に抑制できるようになる。

１－４－４．フィードバック制御を伴う例
ＥＣＵ７０は、アクチュエータ３Ａを制御することにより、上述したプレビュー制御に加えて次のようなフィードバック制御を制振制御として実行してもよい。すなわち、当該フィードバック制御は、ばね上構造体５の振動を低減するために実行されるものである。当該フィードバック制御を伴ってプレビュー制御が行われる例における制御力Ｆｃは、例えば、次の式（６）により表される。この例では、ＥＣＵ７０は、（６）式に従って、目標制御力Ｆｃ＿ｔを算出する。
Ｆｃ＝β・Ｋ・Ｚｕ＋γ・Ｚｓ ・・・（６）

式（６）の右辺第１項は、上記（４）式と同様であり、プレビュー制御に関する項（フィードフォワード項）である。右辺第２項は、上記フィードバック制御に関する項（フィードバック項）である。このフィードバック項は、フィードバックゲイン（ＦＢゲイン）γと、目標制御力Ｆｃ＿ｔの演算時のばね上変位Ｚｓとの積である。なお、フィードバック項のばね上変位Ｚｓに代え、目標制御力Ｆｃ＿ｔの演算時のばね上速度Ｚｓ’、ばね上加速度Ｚｓ’’、ばね下変位Ｚｕ、ばね下速度Ｚｕ’、及びばね下加速度Ｚｕ’’の何れかが用いられてもよい。

図１３は、フィードバック制御を伴ってプレビュー制御が行われる例における位置信頼度Ｄａに基づくゲイン変更処理を示すフローチャートである。ここでは、図１１に示す処理に対する変更点を中心に図１３に示す処理について説明される。

図１３では、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈより高い場合（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ４３の後にステップＳ５１に進む。ステップＳ５１において、ＥＣＵ７０は、ＦＢゲインγとして基本ゲインγ０を選択する。

位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈ以下の場合（ステップＳ４２；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ４４の後にステップＳ５２に進む。ステップＳ５２において、ＥＣＵ７０は、ＦＢゲインγとして、基本ゲインγ０と比べて大きなゲインγ１を選択する。このようなゲインγ１がＦＢゲインγとして用いられる場合、上記式（６）に従って算出される目標制御力Ｆｃ＿ｔ（要求制御量Ｘｐｖ）は、基本ゲインγ０がＦＢゲインγとして用いられる場合と比べて大きくなる。すなわち、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈより高い場合と比べて、当該フィードバック制御が積極的に活用される。

より詳細には、ゲインγ１は、基本ゲインγ０よりも大きい固定値であってもよい。また、ゲインγ１は、位置信頼度Ｄａに応じたプレビュー制御側の抑制ゲインＧｐｖ１の減少と連動して、位置信頼度Ｄａが低いほど大きくなるように決定されてもよい。さらに、図１２（Ｃ）に示すように、車速Ｖが低いほど抑制ゲインＧｐｖ１が小さくなるように決定される例では、ゲインγ１は、車速Ｖが低いほど大きくなるように決定されてもよい。付け加えると、ゲインγ１の決定のために、このように位置信頼度Ｄａが用いられる手法と車速Ｖが用いられる手法とが組み合われてもよい。

図１３に示すゲイン変更処理によれば、位置信頼度Ｄａが低いためにプレビュー制御による制振効果に懸念がある場合に、フィードバック制御を利用した制振をより積極的に行うことによって、ばね上構造体５の振動悪化を抑制できる。

１－４－５．フィルタリング処理
位置信頼度Ｄａが低い場合に懸念される課題である「プレビュー制御の実行に起因するばね上構造体５の振動悪化」が生じる可能性は、特に、要求制御量Ｘｐｖの算出に用いられるばね下変位Ｚｕ（路面変位関連値）のデータに含まれる高周波成分が多い時に高くなる。その理由は次の通りである。ここで、路面変位Ｚｒが短い周期で変動する路面（短周期路面）と、その周期が長い路面（長周期路面）とを比較する。位置誤差が路面変位関連値の取得に及ぼす影響は、長周期路面よりも短周期路面の方が、同じ量の位置ずれに対する路面変位関連値の変化量が大きくなるため大きくなる。そして、短周期路面から採集された路面変位関連値のデータは高周波成分を多く含む。したがって、路面変位関連値のデータに含まれる高周波成分が多い時に、振動悪化が生じる可能性が高くなる。

そこで、ここで説明される変形例では、制御処理によるプレビュー制御の抑制は、ゲイン変更処理に代え、次のフィルタリング処理を利用して実行される。このフィルタリング処理は、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈ以下の場合に、前方路面データに対してローパスフィルタ（ＬＰＦ）を適用する処理である。ここでいう「前方路面データ」とは、予測通過位置Ｐｆを含む車両１の前方路面におけるばね下変位Ｚｕ（路面変位関連値）のデータのことである。

また、上記フィルタリング処理は、次のような処理を伴って実行されてもよい。すなわち、ＥＣＵ７０は、適用されるＬＰＦの時定数に応じた前方路面データの位相遅れを相殺するようにプレビュー時間ｔｐを増加させてもよい。

図１４は、位置信頼度Ｄａに基づくフィルタリング処理及びそれに関連する処理を示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、車両１の走行中に、図１０に示すフローチャートの処理と並行して所定の時間ステップ毎に繰り返し実行される。

図１４では、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈより高い場合（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）には、処理はリターンに進む。一方、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈ以下の場合（ステップＳ４２；Ｎｏ）には、処理はステップＳ６１に進む。

ステップＳ６１において、ＥＣＵ７０は、前方路面データに対してＬＰＦを適用する処理（フィルタリング処理）を実行する。このＬＰＦは、位置信頼度Ｄａが低いことに起因して含まれる可能性の高い高周波成分を減衰させるために適した強さ及びカットオフ周波数を有するように構成されている。

なお、前方路面データの取得は次のように行うことができる。すなわち、前方路面データは、例えば、上述のステップＳ３３の処理によって時間ステップ毎にばね下変位マップ２００から取得される予測通過位置Ｐｆのばね下変位Ｚｕを所定区間に渡って記憶したばね下変位Ｚｕのデータとして取得されてもよい。あるいは、例えば、車両１の現在位置Ｐ０に対して進行方向Ｔｄの前方に位置する所定区間（予測通過位置Ｐｆを含む区間）内のばね下変位Ｚｕのデータと進行方向Ｔｄに沿って移動する車輪２の各位置への到達予想時刻とを関連付けた時系列データが、前方路面データとして取得されてもよい。

前方路面データに対して上記フィルタリング処理を施すと、前方路面データの位相に遅れが生じる。この位相遅れは、適用されるＬＰＦに応じて定まる時定数が大きいほど大きくなる。そこで、ステップＳ６２において、ＥＣＵ７０は、フィルタリング処理において適用されたＬＰＦの時定数に応じた前方路面データの位相遅れを相殺するようにプレビュー時間ｔｐを増加させる。具体的には、プレビュー時間ｔｐは、適用されるＬＰＦの時定数分だけ長くなるように修正される。このため、プレビュー時間ｔｐは、当該時定数が大きいほど長くなるように修正される。

付け加えると、図１４に示す処理と組み合わされる例では、ステップＳ３４（図１０参照）におけるプレビュー制御の要求制御量Ｘｐｖ（目標制御力Ｆｃ＿ｔ）の算出は、上記フィルタリング処理後の前方路面データを用いて行われる。また、用いられるプレビューゲインＧｐｖは基本ゲインＧｐｖ０である。さらに、ステップＳ６２の処理によって修正されたプレビュー時間ｔｐが用いられてもよい。

以上説明したフィルタリング処理によれば、要求制御量Ｘｐｖの算出の基礎となるばね下変位Ｚｕのデータ（前方路面データ）に対してＬＰＦが適用される。このような手法によっても、位置信頼度Ｄａが低いためにプレビュー制御による制振効果に懸念がある場合に、プレビュー制御を抑制できるようになる。

より詳細には、位置信頼度Ｄａが低いために前方路面データに対して高周波成分が多く含まれていた場合であっても、そのような高周波成分を適切に減衰又は除去したうえで、要求制御量Ｘｐｖを算出できる。このため、そのような高周波成分が多いことに起因してプレビュー制御の実行に伴うばね上構造体５の振動悪化が生じる可能性が高くなることを抑制できる。

また、フィルタリング処理に付随して実行されるステップＳ６２の処理によれば、適用されたＬＰＦの時定数に応じた前方路面データの位相遅れを相殺するようにプレビュー時間ｔｐが増やされる。これにより、前方路面データの位相と、当該前方路面データに基づく要求制御量Ｘｐｖに対応する制御力Ｆｃをアクチュエータ３Ａが発生させるタイミングの位相とのずれがＬＰＦの追加に起因して生じることを抑制できる。これにより、当該位相のずれに起因する乗り心地性能の悪化を抑制できる。

また、図１４に示すフィルタリング処理の例では、前方路面データに対してＬＰＦが適用されている。ここで、高周波成分の多い前方路面データに基づいて要求制御量Ｘｐｖが算出されると、要求制御量Ｘｐｖに含まれる高周波成分も多くなる。そこで、フィルタリング処理は、前方路面データに代え、要求制御量Ｘｐｖに対してＬＰＦを適用する処理であってもよい。このような例であっても、図１４に示す処理と同様の効果が得られる。

１－４－６．制御処理の変形例
位置信頼度Ｄａに基づく制御処理は、上述の「ゲイン変更処理（図１１参照）」と「フィルタリング処理（図１４参照）」とを組み合わせて実行されてもよい。

２．実施の形態２
次に説明される実施の形態２は、位置信頼度Ｄａに代えて車速Ｖに基づいてプレビュー制御が抑制される点において、上述した実施の形態１と相違している。

ＧＮＳＳ受信機等の位置センサ４０を利用して取得される車両１の自己位置情報の誤差（位置誤差）は、車速Ｖが低い時に大きくなり易い。これは、車速Ｖが低いと、方位角、スリップ角、及び速度の誤差が大きくなり易いためである。

付け加えると、車輪２が全く同じ経路を通過したとしても、車速Ｖが低い場合には車速Ｖが高い場合と比べて、路面データマップ上の路面変位関連値のデータの細かい凹凸又はノイズ成分を抽出し易くなる。その結果、車速Ｖが低い場合に取得される路面変位関連値には、路面データマップの生成及び更新の際の路面変位関連値の取得に用いられる周波数帯（例えば、ステップＳ１４及びＳ１５で用いられる０．３～１０Ｈｚ）よりも高い周波成分が含まれる可能性が高まり、高周波振動の増加を招き得る。

そこで、実施の形態２における「制御処理」では、ＥＣＵ７０は、車速Ｖが所定の閾値Ｖｔｈ２（第２閾値）以下の場合には、車速Ｖが閾値Ｖｔｈ２より高い場合と比べて抑制された態様でプレビュー制御を実行する。具体的には、ＥＣＵ７０は、車速Ｖが閾値Ｖｔｈ２以下の場合には、車速Ｖが閾値Ｖｔｈ２より高い場合と比べてプレビューゲインＧｐｖを小さくする。

図１５は、車速Ｖに基づくゲイン変更処理を示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、車両１の走行中に、図１０に示すフローチャートの処理と並行して、所定の時間ステップ毎に繰り返し実行される。

図１５では、ＥＣＵ７０は、まずステップＳ７１において、車速Ｖを取得する。次いで、ステップＳ７２において、ＥＣＵ７０は、取得した車速Ｖが閾値Ｖｔｈ２より高いか否かを判定する。その結果、この判定結果がＹｅｓの場合（車速Ｖ＞閾値Ｖｔｈ２）には、処理はステップＳ４３に進む。一方、当該判定結果がＮｏの場合（車速Ｖ≦閾値Ｖｔｈ２）には、処理はステップＳ７３に進む。

ステップＳ７３において、ＥＣＵ７０は、プレビューゲインＧｐｖとして、基本ゲインＧｐｖ０より小さい抑制ゲインＧｐｖ１を選択する。図１６（Ａ）及び１６（Ｂ）は、それぞれ、ステップＳ７３における抑制ゲインＧｐｖ１の決定手法の例を説明するための図である。

まず、図１６（Ａ）に示すように、抑制ゲインＧｐｖ１は、基本ゲインＧｐｖ０よりも小さい固定値であってもよい。また、図１６（Ｂ）に示すように、抑制ゲインＧｐｖ１は、車速Ｖが低いほど小さくなるように決定されてもよい。付け加えると、抑制ゲインＧｐｖ１は、車速Ｖが低くなるにつれ、ゼロにまで減らされてもよい。

以上説明したように、実施の形態２によれば、プレビューゲインＧｐｖの変更を利用して、車速Ｖが閾値Ｖｔｈ２以下の場合には、車速Ｖが閾値Ｖｔｈ２より高い場合と比べて抑制された態様でプレビュー制御が実行される。このような手法によっても、車両１の自己位置情報の取得誤差が大きい状況下においてプレビュー制御が修正されずに実行される場合と比べて、プレビュー制御の実行に起因するばね上構造体５の振動悪化を抑制できる。このため、プレビュー制御の実行に起因する乗り心地の違和感を抑制できる。付け加えると、車速Ｖを利用する実施の形態２によれば、位置信頼度Ｄａを利用する実施の形態１と比べてＥＣＵ７０の演算負荷を低減しつつ、上述のようにプレビュー制御を抑制できる。

実施の形態２における車速Ｖに基づく制御処理は、上述の「ゲイン変更処理（図１５参照）」に代え、あるいはそれとともに、「フィルタリング処理（図１４参照）」を組み合わせて実行されてもよい。

また、車速Ｖに基づくゲイン変更処理は、図１３に示す処理のように、ＦＢゲインγの変更を伴って実行されてもよい。更に付け加えると、ステップＳ５２において、ＦＢゲインγをゲインγ１に上げるタイミングは、プレビューゲインＧｐｖを抑制ゲインＧｐｖ１に下げるタイミングと必ずしも同じでなくてもよい。具体的には、ゲインγ１へのＦＢゲインγの増加は、プレビューゲインＧｐｖを抑制ゲインＧｐｖ１に下げる際の車速値（すなわち、閾値Ｖｔｈ２）よりも低い車速値にまで車速Ｖが下がった時に実行されてもよい。

３．実施の形態３
次に説明される実施の形態３は、位置信頼度Ｄａ及び車速Ｖに基づいてプレビュー制御が抑制される点において、上述した実施の形態１と相違している。

具体的には、実施の形態３における「制御処理」では、ＥＣＵ７０は、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈ以下であること、及び、車速Ｖが閾値Ｖｔｈ２以下であることのうちの少なくとも一方の条件が満たされる場合には、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈより高く且つ車速Ｖが閾値Ｖｔｈ２より高い場合と比べて抑制された態様でプレビュー制御を実行する。具体的には、ＥＣＵ７０は、上記少なくとも一方の条件が満たされる場合には、位置信頼度Ｄａが閾値Ｄａｔｈより高く且つ車速Ｖが閾値Ｖｔｈ２より高い場合と比べてプレビューゲインＧｐｖを小さくする。

図１７は、位置信頼度Ｄａ及び車速Ｖに基づくゲイン変更処理を示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、車両１の走行中に、図１０に示すフローチャートの処理と並行して、所定の時間ステップ毎に繰り返し実行される。

図１７では、まず、ステップＳ４１及びＳ７１において、位置信頼度Ｄａ及び車速Ｖが順に取得される。そして、位置信頼度判定（ステップＳ４２）及び車速判定（ステップＳ７２）の結果が共にＹｅｓの場合には、処理はステップＳ４３に進む。一方、位置信頼度判定及び車速判定の何れか一方の結果がＮｏの場合には、ステップＳ８１に進む。なお、図１７では表されていないが、位置信頼度判定及び車速判定の結果が共にＮｏである場合に処理がステップＳ８１に進む処理が行われてもよい。

ステップＳ８１において、ＥＣＵ７０は、プレビューゲインＧｐｖとして、基本ゲインＧｐｖ０より小さい抑制ゲインＧｐｖ１を選択する。具体的には、抑制ゲインＧｐｖ１は、基本ゲインＧｐｖ０よりも小さい固定値であってもよい。また、抑制ゲインＧｐｖ１は、例えば図１２（Ｂ）及び１６（Ｂ）に示すような手法で、位置信頼度Ｄａ及び車速Ｖの少なくとも一方が低いほど小さくなるように決定されてもよい。この際、抑制ゲインＧｐｖ１は、ゼロにまで減らされてもよい。

以上説明した実施の形態３によれば、プレビュー制御を抑制すべきか否かの判定のために、位置信頼度Ｄａ及び車速Ｖの双方が利用される。このように位置信頼度Ｄａ及び車速Ｖを利用することにより、車両１の自己位置情報の取得誤差が生じている可能性が高い状況をより正確に判断でき、プレビュー制御の抑制をより適切に行えるようになる。

実施の形態３における位置信頼度Ｄａ及び車速Ｖに基づく制御処理は、上述の「ゲイン変更処理（図１７参照）」に代え、あるいはそれとともに、「フィルタリング処理（図１４参照）」を組み合わせて実行されてもよい。

４．他の実施の形態
上述した実施の形態１～３においては、プレビュー制御（及びフィードバック制御）は、車両１の４つの車輪２（すなわち、全輪）を対象として行われた。しかしながら、プレビュー制御（及びフィードバック制御）の対象となる車輪（制御対象輪）は、必ずしも全輪に限られず、例えば、左右前輪のみ、又は左右後輪のみであってもよい。

１ 車両
２ 車輪
３ サスペンション
３Ａ アクチュエータ
４ ばね下構造体
５ ばね上構造体
１０ 車両制御システム
２０ 車両状態センサ
３０ 認識センサ
４０ 位置センサ
５０ 通信装置
６０ 走行装置
７０ 電子制御ユニット（ＥＣＵ）
１００ マップ管理システム

Claims (10)

1. 制御対象輪のサスペンションストロークを制御するアクチュエータと、
   前記アクチュエータを制御することにより、車両のばね上構造体の振動を低減するプレビュー制御を実行する電子制御ユニットと、
   を備える車両用サスペンション制御装置であって、
   前記電子制御ユニットは、
   前記車両の自己位置情報を取得する位置取得処理と、
   路面の上下方向の変位に関連する路面変位関連値を位置と関連付けてマップ化した路面データマップから、現在時刻からプレビュー時間後の前記制御対象輪の予測通過位置における路面変位関連値を取得する路面情報取得処理と、
   前記自己位置情報の信頼度を算出する信頼度算出処理と、
   前記予測通過位置における路面変位関連値に基づいて前記プレビュー制御を実行する制御処理と、
   を実行し、
   前記制御処理において、前記電子制御ユニットは、前記信頼度が第１閾値以下の場合には、前記信頼度が前記第１閾値より高い場合と比べて抑制された態様で前記プレビュー制御を実行し、
   前記制御処理は、フィルタリング処理を含み、
   前記フィルタリング処理は、前記信頼度が前記第１閾値以下の場合に、前記予測通過位置を含む前方路面における前記路面変位関連値のデータ若しくは当該データに基づく前記プレビュー制御の要求制御量に対してローパスフィルタを適用する処理である
   ことを特徴とする車両用サスペンション制御装置。
2. 前記制御処理は、前記信頼度が前記第１閾値以下の場合には、前記信頼度が前記第１閾値より高い場合と比べて前記プレビュー制御の要求制御量に含まれる制御ゲインを小さくするゲイン変更処理を含む
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両用サスペンション制御装置。
3. 制御対象輪のサスペンションストロークを制御するアクチュエータと、
   前記アクチュエータを制御することにより、車両のばね上構造体の振動を低減するプレビュー制御を実行する電子制御ユニットと、
   を備える車両用サスペンション制御装置であって、
   前記電子制御ユニットは、
   前記車両の車速を取得する処理と、
   前記車両の自己位置情報を取得する位置取得処理と、
   路面の上下方向の変位に関連する路面変位関連値を位置と関連付けてマップ化した路面データマップから、現在時刻からプレビュー時間後の前記制御対象輪の予測通過位置における路面変位関連値を取得する路面情報取得処理と、
   前記予測通過位置における路面変位関連値に基づいて前記プレビュー制御を実行する制御処理と、
   を実行し、
   前記制御処理において、前記電子制御ユニットは、前記車速が第２閾値以下の場合には、前記車速が前記第２閾値より高い場合と比べて抑制された態様で前記プレビュー制御を実行し、
   前記制御処理は、フィルタリング処理を含み、
   前記フィルタリング処理は、前記車速が前記第２閾値以下の場合に、前記予測通過位置を含む前方路面における前記路面変位関連値のデータ若しくは当該データに基づく前記プレビュー制御の要求制御量に対してローパスフィルタを適用する処理である
   ことを特徴とする車両用サスペンション制御装置。
4. 前記制御処理は、前記車速が前記第２閾値以下の場合には、前記車速が前記第２閾値より高い場合と比べて前記プレビュー制御の要求制御量に含まれる制御ゲインを小さくするゲイン変更処理を含む
   ことを特徴とする請求項３に記載の車両用サスペンション制御装置。
5. 制御対象輪のサスペンションストロークを制御するアクチュエータと、
   前記アクチュエータを制御することにより、車両のばね上構造体の振動を低減するプレビュー制御を実行する電子制御ユニットと、
   を備える車両用サスペンション制御装置であって、
   前記電子制御ユニットは、
   前記車両の車速を取得する処理と、
   前記車両の自己位置情報を取得する位置取得処理と、
   路面の上下方向の変位に関連する路面変位関連値を位置と関連付けてマップ化した路面データマップから、現在時刻からプレビュー時間後の前記制御対象輪の予測通過位置における路面変位関連値を取得する路面情報取得処理と、
   前記自己位置情報の信頼度を算出する信頼度算出処理と、
   前記予測通過位置における路面変位関連値に基づいて前記プレビュー制御を実行する制御処理と、
   を実行し、
   前記制御処理において、前記電子制御ユニットは、前記信頼度が第１閾値以下であること、及び、前記車速が第２閾値以下であることのうちの少なくとも一方の条件が満たされる場合には、前記信頼度が前記第１閾値より高く且つ前記車速が前記第２閾値より高い場合と比べて抑制された態様で前記プレビュー制御を実行し、
   前記制御処理は、フィルタリング処理を含み、
   前記フィルタリング処理は、前記少なくとも一方の条件が満たされる場合に、前記予測通過位置を含む前方路面における前記路面変位関連値のデータ若しくは当該データに基づく前記プレビュー制御の要求制御量に対してローパスフィルタを適用する処理である
   ことを特徴とする車両用サスペンション制御装置。
6. 前記制御処理は、前記少なくとも一方の条件が満たされる場合には、前記信頼度が前記第１閾値より高く且つ前記車速が前記第２閾値より高い場合と比べて前記プレビュー制御の要求制御量に含まれる制御ゲインを小さくするゲイン変更処理を含む
   ことを特徴とする請求項５に記載の車両用サスペンション制御装置。
7. 前記ゲイン変更処理において前記制御ゲインを小さくする場合、前記電子制御ユニットは、前記信頼度が低いほど前記制御ゲインを小さくする
   ことを特徴とする請求項２又は６に記載の車両用サスペンション制御装置。
8. 前記ゲイン変更処理において前記制御ゲインを小さくする場合、前記電子制御ユニットは、前記車速が低いほど前記制御ゲインを小さくする
   ことを特徴とする請求項４又は６に記載の車両用サスペンション制御装置。
9. 前記電子制御ユニットは、前記アクチュエータを制御することにより、前記プレビュー制御に加えて前記ばね上構造体の振動を低減するためのフィードバック制御を実行し、
   前記ゲイン変更処理において前記制御ゲインを小さくする場合、前記電子制御ユニットは、前記フィードバック制御のフィードバックゲインを大きくする
   ことを特徴とする請求項２、４、６、７、又は８に記載の車両用サスペンション制御装置。
10. 前記フィルタリング処理において、前記電子制御ユニットは、前記ローパスフィルタの時定数に応じた前記路面変位関連値の前記データの位相遅れを相殺するように前記プレビュー時間を増加させる
    ことを特徴とする請求項１、３、又は５に記載の車両用サスペンション制御装置。

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