JPH02151570A - 車両運動推定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、車両のヨーレート（ヨー角速度）や横方向
速度など、車両系の状態量を推定する車両運動推定装置
に関し、この推定装置は、該装置により推定した状態量
を入力情報として舵角制御装置や能動型サスペンション
などに与える場合に好適なものである。

〔従来の技術〕

従来、車両のヨーレート横方向速度などの状態量を用い
て車両の運動特性を制御する装置としては、例えば特開
昭６２−２４１７７２．同６２−２４１７７３号公報記
載の装置（発明の名称は共に「車両用実舵角制御装置」
）が知られている。

これらの実舵角制御装置は、自軍の運動状態量を特徴と
する特性を数学モデル化した規範モデルから得られる運
動状態量の目標値に追従させるように舵角を指令制御す
るもので、例えば追従させる運動状態量として横加速度
をとるときには、出力フィードバックを行うための横加
速度センサの他に、状態フィードバックを行うための、
ヨーレート検出用のヨーレートセンサ（レートジャイロ
）及び横方向速度検出用の横方向速度センサ（対地車速
計）の搭載が必要であった。

しかし、上述のヨーレートや横方向速度はその発生量が
小さく、横風や路面傾斜などの外乱の影響を受は易いの
で、その検出に用いるレートジャイロ及び対地車速計は
、高い検出精度を必要とするから高価になり、また、大
形になるから取り扱いが面倒である。このため、制御装
置の製作及び据え付けに要するコストが著しく上昇する
ので、上記各センサを用いた装置を一般車両に搭載する
ことは実際上困難であった。

そこで、本出願人は、特願昭６３−１９７７７６号にて
、比較的安価な操舵角センサ、横加速度センサなどの検
出値を用いて、車両の平面運動に関する数学モデルに基
づき設定されるゲイン行列を有したオブザーバにより、
ヨーレート及び横方向速度を推定する推定装置を提案し
ている。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、上述した推定装置にあっては、横風外乱
が入力された場合、ヨーレート横方向速度の各推定値が
実際値に対して誤差を生じてしまうという未解決の問題
があった。

この発明は、このような従来技術及び先願技術の有する
未解決の問題に鑑みてなされたもので、横加速度検出値
と横加速度推定値との偏差に基づき、横風外乱に対する
補正を状態量推定演算に施して、該状態量を精度良く推
定できるようにし、且つ、一般車両に搭載できる低コス
トな構成を維持することを、その解決しようとする第１
の課題とし、合わせて、横風外乱の値を推定して、その
外乱推定値を車両運動の制御に利用可能にすることを、
第２の課題としている。

〔課題を解決するための手段〕

上記第１の課題を解決するため、この発明の請求項（１
）〜（５）記載の装置は、第１図（ａ）に示す如く、少
なくとも前輪の操舵角を検出する操舵角検出手段と、車
速を検出する車速検出手段と、前記両検出手段の検出情
報を入力して、運動方程式で記述される車両モデルに基
づき少なくとも２つの状態量の推定値と車両の横方向に
生じる横加速度の推定値とを推定演算する運動推定演算
手段とを有し、前記横加速度を直接検出する横加速度検
出手段と、この横加速度検出手段による横加速度検出値
と前記運動推定演算手段による横加速度推定値との偏差
及び車両諸元、車両の空力特性に基づき、横風外乱によ
って生じる前記運動推定演算手段の状態量推定値の誤差
を補正する外乱補正手段とを備えている。

また、第２の課題を解決するため、この発明の請求項（
６）、　（７）記載の装置は、第１図（ｂ）に示す如く
、前記記載の構成に、横加速度推定値ａと横加速度検出
値αの偏差Ｅ。に基づき横風外乱の大きさＹ。

を演算する横風推定演算手段を付加している。

〔作用〕

この発明の請求項（１）〜（５）記載の装置では、運動
推定演算手段が、操舵角及び車速を入力して、運動方程
式で記述される車両モデルに基づき少なくとも２つの状
態量の推定値と出力量としての横加速度の推定値とを推
定演算するとともに、横加速度検出手段が、その横加速
度を直接検出する。そこで、外乱補正手段は、横加速度
の検出値と推定値との偏差に基づき、横風によって生じ
る運動推定演算手段での状態量推定値の推定誤差を補正
する。

また、請求項（６）、　（７）記載の装置では、上述の
作用とともに、横風推定演算手段が横風外乱の大きさを
推定する。

〔実施例〕

以下、この発明の一実施例を第２図乃至第４図に基づい
て説明する。

第２図は、車両運動推定装置２を示すブロック図である
。同図において、車両運動推定装置２は、横加速度セン
サ４．車速センサ６、操舵角センサ８、及び推定演算器
１０を有している。

この内、横加速度センサは、車両の重心点に設けられ、
この重心点での車両横方向に生じる加速度を検知して該
加速度に応じた横加速度信号αを推定演算器１０に出力
するようになっている。また、車速センサ６は車速に応
じた車速信号■を、操舵角センサ８は前輪に対する操舵
角に応じた操舵角信号θを推定演算器１０に夫々出力す
るようになっている。

さらに、推定演算器１０は、信号処理回路１２ａ〜１２
Ｃ，？イクロコンピュータ１４．Ｄ／Ａ変換器１６ａ〜
１６ｃ、増幅器１８ａ〜１８ｃを含んで構成される。こ
の内、信号処理回路１２ａ〜１２ｃは、各センサ４，６
．８から出力された検出信号α、Ｖ、θに対して夫々各
別にフィルタリング処理及びデジタル変換処理を施し、
その処理された各信号を後段のマイクロコンピュータ１
４に出力するようになっている。マイクロコンピュータ
１４は、処理された信号αＩＶＩ　　θを読み込み、状
ｇ量であるヨーレートφ及び横方向速度■アを横風外乱
に対する補正がなされた状態で推定するとともに、横風
外乱の大きさＹ。の値を推定するもので、この各推定値
を後段のＤ／Ａ変換器１６ａ−１６ｃ及び増幅器１８ａ
〜１８ｃを介して出力するようになっている。

本実施例のマイクロコンピュータ１４は、同一次元オブ
ザーバを含む推定機構を機能的に構成し、これにより前
述した推定演算を行うもので、そのブロック線図は第３
図に示すようになっている。

つまり、同図において、２０は車両モデルであり、本実
施例では状態量であるヨーレート■、横方向速度Ｖｙ及
び車両運動系の測定出力量である横加速度αを推定する
。２２は減算器であり、横加速度検出値αと横加速度推
定値ａとの偏差Ｅ。（−α−ａ）を演算する。２４は外
乱推定・補正部であり、偏差Ｅ。に基づき車両モデル２
０の補正量を決定するとともに、横風の大きさＹ。を演
算する。

この内、車両モデル２０は、各要素が後述する如く決定
されている係数ｄ、係数ベクトルＢ、システム行列Ａ　
（Ｖ）　、出力ベクトルＣ（Ｖ）を担うゲイン設定器２
５〜２８、加算器２９，３０、及び積分器３１により構
成されており、行列Ａ（Ｖ）及びベクトルＣ（Ｖ）は車
速■の関数になっている。そして、加算器２９では、入
力変数である操舵角θに係数ベクトルＢを乗じた値Ｂθ
と、状態フィードバック量Ａ　（Ｖ）・父と、後述する
補正ＩＦ−Ｍ−Ｅ、、を加算して積分器３１に出力し、
この積分器３１で積分して状態量父を求めるようになっ
ている。また、もう一方の加算器３０では、状態量父に
出力ベクトルＣ（Ｖ）を乗じた値Ｃ（Ｖ）・父と入力量
θに係数ｄを乗じた値ｄ・θとを加算して出力変数々を
求めるようになっている。

外乱推定・補正部２４は後述する如く各要素が決定され
ている２行１列でなるゲインベクトルＦを担うゲイン設
定器３２と、ゲインＭのゲイン設定器３３とから成り、
偏差ＥＣ，にゲインＭを乗じて横風外乱の大きさｆ。を
演算し、偏差Ｅ、ｘにゲインＭ及びゲインベクトルＦを
乗じた値Ｆ−Ｍ・Ｅ、を横風外乱に対する補正量として
いる。

ここで、かかる第３図の推定機構を構成することにより
、横風外乱があっても状態量推定に与える誤差を排除で
きることを説明する。併せて、その横風の大きさを推定
できることを説明する。

まず、よく知られた線形２自由度モデルに基づき横風外
乱を考慮した車両の運動方程式を以下に示す。つまり、 Ｉｚ　＃＝２　ＬＦ　ＣＦ　−２ＬＲＣＲ＋Ｌｈ　Ｙｈ
　・（２）Ｍα＝Ｍ　（ｖ、＋Ｖφ） ＝２ＣＦ　＋２ＣＲ＋Ｙｗ　　　　　　　　　・・・（
３）Ｃ，＝ｅＫ、βＦ　　　　　　　　　　　　　　・
”　（４）ＣＲ＝ＫＲβ８　　　　　　　　　　　　　
　・・・（５）β、＝（θ／Ｎ）−（Ｖ、　−り、　　
ψ）／Ｖ　　・・・（６）βｍ＝　　　（Ｖｙ＋Ｌ＊　
　ψ）／Ｖ　　　　　　　　・・・（７）である。ここ
で、■２　：ヨー慣性モーメント、ψ：ヨー角加速度、
Ｌ、：前輪・重心点間距離、　　ＬＲ：後輪・重心点間
距離、Ｌｌ　：空力中心・重心間距離、Ｙｗ：横風の大
きさ１Ｍ：車両質量、α：横加速度＝Ｖｙ：横方向並進
加速度、ｖ；車速。

ψ：ヨＬ／　−ト、　　ＣＦ　　：ＦｊＪｔｉコーナリ
ングフォース、Ｃ，：後輪コーナリングフォース、ｅＫ
、：前輪の等価コーナリングパワー＋　　Ｋ１１’後輪
のコーナリングパワー、βＦ　：前輪機すべり角、β７
は後輪槽すべり角、Ｎニステアリングギヤ比、θ：操舵
角、Ｖ、：横方向速度であり、この内、車両諸元及び空
力特性は既知であるとする。

そこで、状態変数としてヨーレートψ、横方向速度Ｖｙ
　　（状態変数ベクトルＸ　（Ｘ”　＝　［ψ　Ｖ、］
））、出出力数として横加速度αを夫々選択し、外乱を
横風Ｙ９とした場合の状態方程式、出力方程式は次式で
表される。

■＝ＡＸ＋Ｂθ十ＦＹ１．、　　　　　　　・・・　（
８）α＝ＣＸ＋ｄθ＋　（１／Ｍ）Ｙｗ　　　　・・・
　（９）ここで、Ａは２×２のシステム行列、Ｂは２×
１の係数ベクトル、Ｃは１×２の出力ベクトル、ｄは係
数、Ｆは２×１の係数ベクトルであって、であり、 ａ、、＝　　２　（ＬＦｚｅＫＦ　＋ＬＲ”Ｋｒ　）／
１２ａ１２”　　２　（ＬＦｅＫＦ　　ＬＲＫＲ）／ｒ
ｚａｔ＋＝　　２（ＬｒｅＫｐ　　　ＬＲＫＲ）／Ｍ８
２２”’　　２　（ｅ　ＫＦ　十ＫＲ）　／Ｍｂ　ｚ＝
　２　Ｌｙｅ　Ｋｒ　／　Ｉｚｂｚ＋＝２６　ＫＦ　／
　Ｍ である。

一方、前述した第３図の構成における状態方程式及び出
力方程式は、 交＝へ父子Ｂθ＋ＦＭＥ（！−（ＩＱ）（但し、Ｅ、＝
α−ａ） 冴＝Ｃ父＋ｄθ　　　　　　　　　　　　由（１１）と
なる。第（９）、　（１１）式を第００式に代入すると
、交＝Ａ父子Ｂθ十Ｆ　（ＭＣ（Ｘ　　Ｒ）　＋Ｙｗ　
）・・・（＋２） となる。ある時点（例えば直進状態）で父＝Ｘとなった
と仮定すれば、第０９式は 交＝Ａ文＋Ｂθ十ＦＹ１４　　　　　　　　　・・・側
となり、前記第（８）弐と同様の形となり、横風が入力
した場合でも、５（＝ｘは常に満足される。つまり、第
３図の構成によって、理論的には横風外乱による状態量
の推定誤差を零にすることができる。

ところで、上述の出力量の偏差Ｅ。は、ｌ Ｅ、　＝ａ−ｃｘ＝ｃ　　（Ｘ−父）＋　　ＹＷ　　　
”’（１４）であり、父＝Ｘであれば、 ■ Ｅ、＝−Ｙ。　　　　　　　　　　　　　　　・・・０
５）から、 Ｙｗ＝ＭＥ、　　　　　　　　　　　　　　　・・・θ
ωが得られ、横風による外乱の大きさＹｗ１が求められ
る。

次に、本実施例の全体動作を説明する。

マイクロコンピュータ１４は、第４図のフローチャート
に基づく推定演算動作を一定時間Δｔ（例えば２０ｍ５
ｅｃ）毎のタイマ割り込み処理により行う。つまり、同
図のステップ■では、横加速度センサ４．車速センサ６
、及び操舵角センサ８に係る検出信号α　Ｖ、及びθを
信号処理回路１２ａ〜１２ｃを介して夫々読み込み、そ
れらの値を横加速度α５車速Ｖ、及び操舵角θとして一
時記憶する。

次いでステップ■に移行し、記憶テーブルを参照するこ
とにより、車速■の値に応じたシステム行列Ａ　（Ｖ）
　、出力ベクトルＣ（Ｖ）を作成する。

次いでステップ■に移行し、 父＝Ｓ父ｄｔ　　　　　　　　　　　　　　　　　・・
・０７）の演算を行って、ヨーレートψ及び横方向速度
■。

から成る状態変数ベクトルＸの推定値文を算出する。こ
の演算は、具体的には、前回の演算時、即ち（ｉ−１）
回目の推定値文（ｉ−１）及び演算値文（ｉ−１）を用
い、今回の演算時、即ちｉ回目の演算を父（ｉ）を、 〆（ｉ）＝φ（ｉ−１）　＋ΔＬ・φ（ｉ−１）　　　
　・・・０８）Ｑｙ（ｉ）　＝９ｙ　（ｉ−１）十Δｔ
　−Ｑ（ｉ−１）・・・０９）の式から求める。

次いでステップ■に移行して、外乱に対する補正量ＦＭ
Ｅｃｔを、予め記憶していたゲインベクトルＦ、ゲイン
Ｍ、及び（ｉ−１）同口演算時の偏差Ｅｃｔを用いて演
算し、この後、ステップ■〜■に移行する。

ステップ■では、前述した第００式に基づき、さらにス
テップ■での演算値を用いて、オブザーバ行列父−Ａ父
＋Ｂθ十ＦＭＥ、を作成して演算する。

ステップ■では、前述した第（ＩＩ）式に基づき出力行
列６＝Ｃ５ｊ＋ｄθを作成して演算する。

さらにステップ■では、前述した第０６）式に基づき式
♀、＝ＭＥ、＝Ｍ　（α−ａ）を作成して、横風の大き
さＹｗを求める。

次いでステップ■に移行して、ステップ■、■での演算
値■、Ｖｙ及び♀８に応じた信号をＤ／Ａ変換器１６ａ
−１６ｃ及び増幅器１８ａ〜１８Ｃを介して出力する。

以上の処理はΔＬ時間毎に繰り返して行われるから、こ
の演算周期Δｔを適宜に設定することにより、ヨーレー
トψ及び横方向速度Ｖ、並びに横風の大きさＹ９を同時
に実時間で、且つ、横風に影響されないで正確に推定で
きる。また、この推定装置は、比較的低コストな部品で
オブザーバを含む推定機構を構成しているので、従来の
ように高価なレートジャイロ、対地車速計を搭載しなく
ても済み、装置全体が低コストになり、一般車両にも容
易に搭載できる。

ここで、本実施例では、操舵角センサ８．信号処理回路
１２ｂ、及び第５図ステップ■の処理により操舵角検出
手段が構成され、車速センサ６゜信号処理回路１２ａ及
び第５図ステップ■の処理により車速検出手段が構成さ
れ、横加速度センサ４、信号処理回路１２Ｃ１及び第５
図のステップ■の処理により横加速度検出手段が構成さ
れる。

また、第５図のステップ■、■、■、■、■の処理、及
びＤ／Ａ変換器１６ａ、１６ｂ、増幅器１８ａ、１８ｂ
により運動推定演算手段が構成される。さらに、第５図
のステップ■１■の処理が外乱補正手段に対応し、同図
のステップ■、■の処理、及びＤ／Ａ変換器１６ｃ、増
幅器１８ｃにより横風推定演算手段が構成される。

なお、前記実施例において、横風外乱の値Ｙ８を推定す
ることなく、状態量大のみを正確に推定したい場合には
、第４図におけるゲイン行列Ｆ。

ゲインＭを一つにまとめ、そのゲインベクトルにを、 としでもよい。

また、以上の説明は車両モデルを連続系で記述した場合
についてであったが、第５図の機能ブロック図（第３図
と同一の構成要素には同一の符号を用いる）に示すよう
に離散時間系で記述した車両モデルを基礎に推定すれば
、その推定精度を向上させることができる。その場合、
ゲイン設定器２７．２６．３２によって設定される各行
列は、ＡＤ　””　ｅ　Ａ″ｔ＋　Ｂ　ｎ　＝（ｅＡ″
’−Ｉ）Ａ−’Ｂ。

Ｆ、＝　（ｅＡＡＬ−Ｉ）Ａ−’Ｆとなる（ｅは自然対
数の底、ΔＬはサンプリング周期）。なお、第５図にお
けるＺ−Ｉはｌサンプル遅れを意味し、■は単位行列で
ある。

さらに、四輪操舵車においては、入力として、前輪操舵
角θに加えて後輪実舵角δ６を考慮することにより（例
えば［モデル追従制御と四輪操舵車」、自動車技術、　
Ｖｏｌ、４２．Ｎｏ、３，１９８８．３０４〜３１０頁
）、前記実施例と全く同様に構成可能である。

また、前記実施例における状態量推定値は、前述したヨ
ーレートと横方向速度のほかに、ヨーレートと重心点検
すべり角であってもよいし、必要に応じて３つ以上の状
態量の組み合わせであってもよい。

さらにまた、前記実施例の横風推定演算手段は、必要あ
る場合のみ設けるとしてもよい。

さらにまた、前記実施例における推定演算器１０は、ア
ナログ電子回路とマイクロコンピュータとにより構成し
たが、その全体をアナログ電子回路により構成してもよ
いし、またマイクロコンピュータにより構成してもよい
。

〔発明の効果〕

以上説明したように、この発明の請求項（１）〜（５）
記載の装置では、車両運動系の出力量としての横加速度
の推定値とその検出値との偏差に基づき、横風外乱に相
当する補正を行って、少なくとも２つの状Ｂ量（例えば
ヨーレートと重心点での横速度）を推定するようにした
ため、横風が入力した場合でも、先願記載のものとは違
って、その外乱による状態量の推定誤差を排除した正確
な状態量を推定でき、これらの推定値を用いて制御を行
う舵角制御装置や能動型サスペンションの制御特性を向
上させるとともに、従来のような高価なセンサを用いて
いないため、装置全体の低コスト化も維持でき、一般車
両にも容易に搭載可能であるという効果が得られる。

この内、とくに、請求項（２）記載の装置では、出力量
としての横加速度を求めるに際し、比較的安価に入手可
能な横加速度センサの検出信号を用いているため、信号
処理も容易であり、また装置全体の低コスト化も促進さ
れる。また、請求項（５）記載の装置では、比較的扱い
易い補正手法を用いているため、推定プログラムが簡便
である等の効果がある。

さらに、請求項（６）、　（７）記載の装置では、請求
項（１）記載の構成に、横風外乱の大きさを推定する手
段を付加したため、その外乱が状態量推定に及ぼす影響
を排除できるのみならず、外乱自体の値を推定して、そ
の推定値を他の制御に利用できるという、汎用性の高い
推定装置となる。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａ）（ｂ）は夫々この発明の特許請求の範囲と
の対応図、第２図はこの発明の一実施例を示すブロック
図、第３図は第２図中のマイクロコンピュータの機能を
示すブロック線図、第４図は第２図中のマイクロコンピ
ュータによる処理を示す概略フローチャート、第５図は
車両モデルを離散値系で記述したときのマイクロコンピ
ュータの機能を示すブロック線図である。 図中、２は車両運動推定装置、４は横加速度センサ、６
は車速センサ、８は操舵角センサ、１２ａ−１２ｃは信
号処理回路、１４はマイクロコンピュータ、１６ａ〜１
６ｃはＤ／Ａ変換器、１８ａ〜１８ｃは増幅器である。 第 ■ 図（０） 第４ 図

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. （１）少なくとも前輪の操舵角を検出する操舵角検出手
   段と、車速を検出する車速検出手段と、前記両検出手段
   の検出情報を入力して、運動方程式で記述される車両モ
   デルに基づき少なくとも２つの状態量の推定値と車両の
   横方向に生じる横加速度の推定値とを推定演算する連動
   推定演算手段とを有し、 前記横加速度を直接検出する横加速度検出手段と、この
   横加速度検出手段による横加速度検出値と前記運動推定
   演算手段による横加速度推定値との偏差及び車両諸元、
   車両の空力特性に基づき、横風外乱によって生じる前記
   運動推定演算手段の状態量推定値の誤差を補正する外乱
   補正手段とを備えたことを特徴とする車両運動推定装置
   。
2. （２）前記横加速度検出手段は、車両重心点に設けられ
   、該重心点における横加速度を検知する横加速度センサ
   を有するとともに、前記運動推定演算手段は、車両重心
   点における横加速度を推定するようにした請求項（１）
   記載の車両運動推定装置。
3. （３）前記外乱補正手段は、車両諸元として車両質量Ｍ
   、ヨー慣性Ｉ＿ｚを用いるとともに、空力特性として空
   力中心・重心間距離Ｌ＿ｗを用いる構成である請求項（
   １）記載の車両運動推定装置。
4. （４）前記運動推定演算手段は、その状態量としてヨー
   レート及び重心点での横速度、又は、ヨーレート及び重
   心点での横すべり角を夫々推定するようにした請求項（
   １）記載の車両運動推定装置。
5. （５）前記外乱補正手段は、ヨーレート推定値■、横方
   向速度推定値■＿ｙ、推定する状態量ベクトル■（■＾
   Ｔ＝〔■　■＿ｙ〕）、操舵角θ、車速Ｖ、係数行列Ａ
   、Ｂとしたときの車両モデルを、 ■＝Ａ（Ｖ）■＋Ｂθ とした場合、 ■＝Ａ（Ｖ）■＋Ｂθ＋ＫＥ＿α Ｅ＿α＝α−■ となるＫＥ＿αを横風外乱に対する補正量とし、補正係
   数Ｋは、 ▲数式、化学式、表等があります▼ で与えられる請求項（３）記載の車両運動推定装置。
6. （６）前記請求項（１）記載の構成に、横加速度推定値
   ■と横加速度検出値αの偏差Ｅ＿αに基づき横風外乱の
   大きさＹ＿ｗを演算する横風推定演算手段を付加したこ
   とを特徴とする車両運動推定装置。
7. （７）前記横風推定演算手段は、車両質量をＭとしたと
   きに、 Ｙ＿ｗ＝Ｍ・Ｅ＿α、Ｅ＿α＝α−■ の式により横風外乱の大きさＹ＿ｗを求める手段である
   請求項（６）記載の車両運動推定装置。