JPH03122541A - 車両状態量推定装置 - 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） 本発明は、入力ノイズを伴なう車両の運動状態量（ヨー
レートや横方向速度等）をノイズを含む観測データから
推定する車両状態量推定装置に関する。

（従来の技術） 従来、車両状態量検出装置を含む車両用実舵角制御装置
としては、特開昭６２−２４１７７３号公報等に記載さ
れているものか知られている。

この従来の車両状態量検出装置では、車両状態量である
操舵角ｅＳと車速Ｖと横加速度αとヨーレートφと横方
向速度Ｖｙは全てセンサにより直接検出している。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、このような車両状態量のうち、操舵角θ
５と車速Ｖに関しては、検出量が大きくて、しかも操舵
角成分及び車速成分が他の運動状態成分の影響をほとん
ど受けないで独立して発生する為に正確な値を検出可能
であるが、ヨーレートφや横方向速度Ｖｙや横加速度α
は、発生してもその発生量か小さく、しかも横風や路面
傾斜等の外乱の影響を大きく受ける為に正確な値を直接
検出することは困難である。

そこで、本出願人は、より正確な運動状態量を得る為に
、特願昭６３−１９７７７６号の出願でオブザーバの手
法を用いて車両運動状態量を推定する装置を提案した。

しかしながら、オブザーバ手法を用いて車両運動状態量
を推定する装置である為、観測データがノイズに乱され
ない確定的である場合には正確な車両運動状態量を推定
することができるものの、実際には前後輪タイヤから入
力される路面外乱やヨー角加速度センサが持つノイズ成
分により装置出力であるヨーレートφや横方向速度ｖｙ
等が乱されてしまう。

また、このノイズをローパスフィルタ等を加えて除去し
た場合には、フィルタの持つ位相遅れ等により正確にヨ
ーレートψや横方向速度ｖｙ等を検出することができな
い。

そして、このヨーレートφや横方向速度ｖｙ等の誤差は
、これらの推定値を制御情報とする舵角制御等の制御精
度を低下させてしまう。

本発明は、上述のような問題に着目してなされたもので
、所定の観測データに基づいてヨーインク及び横運動の
車両運動情報を推定する車両状態Ｉ推定装置において、
システムノイズや観測ノイズに影響されないで正確な車
両運動情報を推定することを課題とする。

（課題を解決するための手段） 上記課題を解決するために本発明の車両状態量推定装置
では、操舵角とヨー角加速度とを観測データに含み、ヨ
ーイング及び横運動の車両運動情報を推定するにあたっ
てのフィードバックゲインをカルマンフィルタの設計手
法により求める手段とした。

即ち、第１図のクレーム対応図に示すように、操舵角θ
５を直接検出する操舵角検出手段ａと、車両のヨー角加
速度φを直接検出するヨー角加速度検出手段すと、操舵
角θ、とヨー角加速度φの検出信号を入力し、平面運動
に関する車両運動数学モデルと、該車両運動数学モデル
及び前記ヨー角加速度検出手段すに加わるノイズと、路
面から車両に入力される外乱とを考慮したゲイン行列と
、少なくとも２つ以上の積分器もしくは積分相当の演算
により、ヨーイングと横運動の車両運動情報のうち少な
くとも一方を実時間で推定する運動情報推定演算手段Ｃ
と、を備えている事を特徴とする。

尚、前記検出手段に、車速Ｖを直接検出する車速検出手
段ｄを加え、運動情報推定演算手段Ｃは、車両運動数学
モデルに基づき設定されるゲイン行列を車速Ｖに応じて
変化させる手段としても良い。

（作　用） 例えば、車両のヨーレートψ及び横方向速度ｖｙを推定
する時には、運動情報推定演算手段Ｃにおいて、操舵角
検出手段ａにより直接検出された操舵角ｅＳと、ヨー角
加速度検出手段すにより直接検出されたヨー角加速度ψ
の検出信号を入力し、平面運動に関する車両運動数学モ
デルと、該車両運動数学モデル及び前記ヨー角加速度検
出手段すに加わるノイズと、路面から車両に入力される
外乱とを考慮したゲイン行列と、少なくとも２つ以上の
積分器もしくは積分相当の演算により、実時間でヨーレ
ートψ及び横方向速度ｖｙが推定される。

従って、車両運動情報推定にノイズを考慮したカルマン
フィルタ手法が適用されることで、車両運動情報推定値
からノイズ影響が除去され、正確なヨーレートψや横方
向速度ｖｙ等の運動情報推定値を得ることが出来る。

尚、検出手段に車速Ｖを直接検出する車速検出手段ｄが
加えられている場合には、運動情報推定演算手段Ｃにお
いて、車両運動数学モデルに基づき設定されるゲイン行
列を車速Ｖに応じて変化させることが行われる。

このとき、車速Ｖを推定情報に含むことで、より正確に
ヨーレートψ及び横方向速度ｖｙ等の運動情報推定値を
得ることが出来る。

（実施例） 以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

まず、構成を説明する。

第２図は実施例の車両状態量推定装置が適応された車両
を示す図であり、１は車速センサ、２は操舵角センサ、
３はヨー角加速度センサ（特願昭６０−２１１２５７号
参照）、４は演算処理装置である。

また、第３図は実施例の車両状態推定装置のブロック図
を示し、前記演算処理装置４は、各センサ１．２．３か
らの検出信号をフィルタリング処理やデジタル変換処理
する信号処理回路５．６．７と、信号処理された車速Ｖ
、操舵角θ５．ヨー角加速度φによりヨーレートΦ及び
横方向速度Ｖｙを推定演算する演算回路８と、ヨーレー
トφ及び横方向速度Ｖｙの推定演算値をアナログ信号に
変換するＤ／Ａ変換器９，１０と、信号を増幅する増幅
器１１．１２とを備え、ヨーレートφ及び横方向速度ｖ
ｙがアナログ量で出力される。

次に、作用を説明する。

ヨーレートψ及び横方向速度Ｖｙを推定検出する方法と
してカルマンフィルタ手法を用いる。以下にその設計方
法を示す。

まず、車両の運動方程式は、 ｄ　＝　２・ＬＦ”ｅｌｂ／　（ｒｚ・Ｎ）９１＝　　
［９＋　　９ｔｌ　　＝　　［ｇ＋／Ｉｚ　　　−ｇ−
／Ｉｚｌ但し、 ・・・　（＋　−ｂ） Ｍ；車両質量、■バヨー慣性モーメントしＦ：前軸から
重心点間距離 しＲ：後軸から重心点間距離 ｅに、；前輪の等価コーナリングパワーに８：後輪のコ
ーナリングパワー Ｎ・ステアリングギヤ比 ｑＦ：前輪から入力される路面外乱 ｑＲ：後輪から入力される路面外乱 Ｗ：横加速度センサに加わるノイズ Ｖ：進行速度 φ：ヨーレート Ｖｙ；横方向速度 α；横方向加速度 と表される。また、それぞれの係数の値は実験等により
予め測定しておく。

今回、ディジタルコンピュータを使用するのでシステム
表現を離散時間系で記述する。

但し、 瓜＝ｅｘｐ（＾。・Ｔ） ｌｂ　＝　（Ｓ６”　ｅｘｐ（Ａｃ−Ｔ　）ｄＴ］　　
１ｂｃＩＦ　＝　　（５ｏＴｅｘｐ（Ａｃ−Ｔ）ｄｖ　
）　　１ＦｃＴ：サンプリングタイム カルマンフィルタは、一般予測型のものとじて真価と推
定値との誤差は次式となる。

Δ ｅ　（ｋ＋＋）　＝　ｘ　（ｋ＋Ｉ）　−）４　（ｋ＋
Ｉ）＝　Ａｓ＞　（ｋ）　Ｎｏ−ｕ　（ｋ）　＋１ｆ−
ｃｉ（ｋ）△ −（ＡＸ−ｘ　（ｋ）　ｆｉｂ−ｕ（ｋ）　＋ｌＫ　（
ε・ｘ　（ｋ）　＋ｄ−ｕ　（ｋ）△ ＋ｃｐ・ｑ＋（ｋ）　＋Ｗ　（ｋ）　−Ｃ−Ｘ　（ｋ）
　−ｄ−ｕ　（ｋ）　ｌ　ｌ＝　（Ａｓ−１に・Ｃ）　
・ｅ　（ｋ）　＋　（ＩＦ−ＩＫ−ｑ）　”ｑ（ｋ）−
ＩＫ−Ｗ（ｋ）＝　Ａ−ｅ（ｋ）＋ｌＦ　−ｑ（ｋ）−
１に−Ｗ（ｋ）　　　・＝　（４）但し、 瓜＝Ａ−ｌＫ−ｃ １Ｆ＝ｌＦ−１Ｋ・　９ 推定誤差の共分散行列Ｅは次式となる。

旧＝ｌＥ　（ｅ　（ｋ）・ｅ　”（ｋ））＝八・ｅ　（
ｋ）・ｅ　（ｋ）”八１ ＋　（ＩＦ　−ｃｎ（ｋ）−１に−Ｗ（ｋ）ｌ　ｒｑ＋
（ｋ）　ｒ・ＩＦ　’−Ｗ”　（ｋ）　・ｌＫ’１・・
・（５） 路面外乱及びヨー角加速度センサのノイズは、ホワイト
ノイズと仮定すると、 ｅ　（ｋ）−ｑ＋”（ｋ）＝ｑ＋（ｋ）−ｅ”（ｋ）＝
Ｏｅ　（ｋ）・ＷＴ（ｋ）＝Ｗ（ｋ）・ｅ”（ｋ）＝Ｏ
ｑ　（ｋ）・Ｗ　Ｔ（ｋ）　＝　Ｗ　（ｋ）・ｃｎ（ｋ
）＝０Ｗ　（ｋ）・Ｗ　Ｔ（ｋ）＝Ｗ’（ｋ）となる。

従って、（５）式は、 Ａ　（ｋ＋Ｉ）　＝　Ｅ　（ｅ　（ｋＮ）−ｅ　”（ｋ
＋１））ｙ＝（・ＩＥ−Ｃ”＋（Ｊ・０・ｇＴ　＋　Ｗ
とすると、 旧＝　Ａ−ＩＥ−ＡＴ＋Ｆ−０−ＩＦ”−α−ＩＫ”−
ＩＫ−β＋ＩＫ−ｙ−Ｈ’・・・（９） 上式の両辺をｋ　ｉ＋で偏微分し、Ｘ＝ａＫｌａｋとお
くと、 ・・・（６） となる。

制御時間を無限大とすると上式は、 ＩＥ　＝　Ｅ　　（ｅ　　（ｋＬｅ　　’（ｋｌｌ：Ｅ
　　（ｅ　　（ｋ＋Ｉ）−ｅ　’（ｋ＋Ｉ）１・・・（
７） 旧＝　（Ａｔ−ＩＫ−Ｃ）ＩＥ　（ＡＸ−＋に−ｃ）　
Ｔ＋　（ＩＦ−ＩＫ−９）　ｏ　（ＩＦ−駁ｑ）　’＋
ｌＫ・Ｗ−ＩＫ１＝Ａ−Ｅ−Ａ”ＩＦ・０−ＩＦＴ−（
／を旧・Ｃ”＋ＩＦ−０−ｇＩ’）　ＩＫ”−ＩＫ　・
（Ｃ１Ｅ−ＡＩＴ＋ｇ−０・Ｆ”）　＋ＩＫ　Ｈ（ｅ・
１Ｅ−ｃＴ＋ｇ・ｏ、ｇＴ　＋Ｗ）　・ｌＫ”・・・（
８） いま α”Ａ−Ｅ−Ｃ”＋ｆｆ−・０・ｇ１ β＝　Ｃ−Ｅ−ＡＴ＋ｇ・０・Ｆｌ となる。また、 α１＝β　　　ｖ”ｖ　Ｔ であるから、 となる。

ａＥ／ｃｌｋ、、＝Ｏとナルたメニハ、（α−１に・Ｙ
）＝（α−１に・Ｙ　）”＝　Ｏ−・・（１２）である
。従って、 １Ｋ　＝α６Ｙ ＝　（Ａ−ＩＥ−Ｃ”＋ｌＦ・０−（Ｊ’）　（Ｃ−Ｉ
Ｅ−Ｃ”＋ｃｘ−０・ｇｌ”＋Ｗ）（１３） と求まる。

そして、前記（９）式に（１３）式を代入すると、旧＝
ｌＦ・０・ＩＦ”＋ハ・旧・Ａ”−（Ａ・ＩＥ−Ｃ’＋
ＩＦ・０・９！Ｔ）（ＣｉＥ・ＣＴ＋ｇ・Ｑ−ｇ”＋Ｗ
）−’　　（Ａ−ＩＥ−Ｃｒ＋Ｆ−０−ｇｌ）　　Ｔ（
１４） となる。

上記（１４）式を整理すると、 ＩＰ＝０“＋Ａ）°１・ＩＰ−八°−ふ°１・ＩＰ・ｌ
ｂ　’　（Ｒ＋ｌｂ　’・ＩＰ・ｌｂ’）　−’Ｉｂ’
　”・ＩＰ−魔。

・・−（１５） 但し、 ＩＰ　＝　ＩＥ　、　　　Ｒ＝　ｃｐ・０・ｇＴ　＋　
ＷＯ°＝ｌＦ・０°・ＩＦ　Ｔ−ＩＦ・０・９Ｔ、Ｒ□
”ｆｆ・０・ＩＦ’Ａ’＝ＡＴ−Ｃ’・Ｒ−’・９・０
・ＩＦＴｌｂ’＝ｃ’ となり、定常リカッチ方程式を解くことにより推定誤差
共分散ＩＰが求まる。

第４図は実施例の状態量推定装置の制御ブロック図であ
る。

また、第５図はオブザーバ方式でのヨー角加速度φの検
出値特性とヨーレートψ及び横方向速度ｖｙの推定値シ
ミュレーション特性であり、第６図は実施例のカルマン
フィルタ方式でのヨー角加速度ψの検出値特性とヨーレ
ートψ及び横方向速度ｖｙの推定値シミュレーション特
性である。

尚、シミュレーションに用いた各係数の値を示すと、 ［車両］ Ｗ　＝　１２２５　［ｋｇｆｌ　　　　　　　　Ｉｚ＝
　２００　［ｋｇｌｍ−ｓ２］Ｌｐ＝１．０［ｍｌ　　
　　　　　　ＬＲ＝　Ｌ５［ｍｌｅにＦ　＝　３７５０
　［ｋｇｆ／ｒａｄ］　　　に＄１　＝　５０００　［
ｋｇｆ／ｒａｄｌＮ　＝　２０　　　　　　　　　　Ｖ
　＝　１００［ｋｍ／ｈｌ［ノイズ］ 東＝　ＩＯ［ｋｇｆｌ　　　　　　　ｑＲ＝　ＩＯ［ｋ
ｇｆｌＷ　＝　０．２　［ｒａｄ／ｓ２１ そして、このシミュレーション特性比較により、実施例
装置では、車両運動情報推定にノイズを考慮したカルマ
ンフィルタ手法が適用されることで推定値からノイズ影
響が除去され、オブザーバ手法の場合に比べ、真値に近
い正確なヨーレートψや横方向速度ｖｙの推定値が得ら
れた。

以上、実施例を図面に基づいて説明してきたが、具体的
な構成はこの実施例に限られるものではなく、本発明の
要旨を逸脱しない範囲における変更等があっても本発明
に含まれる。

例えば、実施例装置では推定する運動状態量がヨーレー
ト及び横方向速度である例を示したが、いずれか一方や
ヨーイングや横運動に関する他の運動状態量を推定する
装置であっても良い。

（発明の効果） 以上説明してきたように、本発明にあっては、所定の観
測データに基づいてヨーイング及び横運動の車両運動情
報を推定する車両状態量推定装置において、操舵角とヨ
ー角加速度とを観測データに含み、ヨーイング及び横運
動の車両運動情報を推定するにあたってのフィードバッ
クゲインをカルマンフィルタの設計手法により求める手
段とした為、システムノイズや観測ノイズに影響されな
いで正確な車両運動情報を推定することが出来るという
効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の車両状態量推定装置を示すクレーム対
応図、第２図は実施例の車両状態量推定装置を適応した
車両を示す図、第３図は実施例の車両状態量推定装置の
演算回路ブロック図、第４図は実施例装置での車両状態
量の推定制御ブロック図、第５図はオブザーバ方式での
ヨー角加速度φの検出値特性とヨーレートψ及び横方向
速度ＶＶの推定値シミュレーション特性図、第６図は実
施例のカルマンフィルタ方式でのヨー角加速度φの検出
値特性とヨーレートφ及び横方向速度ｖｙの推定値シミ
ュレーション特性図である。 ａ・・・操舵角検出手段 ｂ・・・ヨー加速度検出手段 Ｃ・・・運動情報推定演算手段 ｄ−・・車速検出手段 θ５・・・操舵角 ψ・・・ヨー角加速度 ψ・・・ヨーレート（ヨーイング） Ｖｙ・・・横方向速度（横運動） ■・・・車速

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）操舵角を直接検出する操舵角検出手段と、車両のヨ
   ー角加速度を直接検出するヨー角加速度検出手段と、 操舵角とヨー角加速度の検出信号を入力し、平面運動に
   関する車両運動数学モデルと、該車両運動数学モデル及
   び前記ヨー角加速度検出手段に加わるノイズと、路面か
   ら車両に入力される外乱とを考慮したゲイン行列と、 少なくとも２つ以上の積分器もしくは積分相当の演算に
   より、ヨーイングと横運動の車両運動情報のうち少なく
   とも一方を実時間で推定する運動情報推定演算手段と、 を備えている事を特徴とする車両状態量推定装置。 ２）請求項１記載の車両状態量推定装置において、 前記検出手段に車速を検出する車速検出手段を加え、運
   動情報推定演算手段は、車両運動数学モデルに基づき設
   定されるゲイン行列を車速に応じて変化させる手段とし
   た事を特徴とする車両状態量推定装置。 ３）請求項１または２記載の車両状態量推定装置におい
   て、 予測されるヨー角加速度検出手段に加わるノイズと路面
   から車両に入力される外乱により生ずる真値と推定値の
   誤差が最小となるようにゲイン行列を定めた事を特徴と
   する車両状態量推定装置。