JPH03125940A - 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
れているものが知られている。

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θ５と車速Ｖとヨー角速度（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等は、発生し
てもその発生量が小さく、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６３−２５９１０１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
することかできるものの、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ψ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ψ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、
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
８を直接検出する操舵角検出手段ａと、車両のヨー角速
度ψを直接検出するヨー角速度検出手段すと、操舵角θ
５とヨー角速度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） Δ 例えば、車両のヨーレート推定値ψ及び横方向△ 速度推定値ｖｙを得る時には、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θ５と、ヨー角速度検出手段すにより直接検出された
ヨー角速度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△ 時間でヨーレート推定値ψ及び横方向速度推定値△ Ｖｙが求められる。

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φや横方
向速度Ｖｙ等の運動情報推定△　　△ 値ψ、Ｖｙ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等の運動情報推定へψ
、会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はヨー角速度センサ（ヨーレートセンサ）、４は演算
処理装置である。

以下、検出値をヨー角速度ψと呼び、推定値をヨーレー
トψと呼ぶ。

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θ８．ヨー角速度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ｖｙ
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、 ・・・　（＋　−ｂ） 但し、 ｃ＝　　［ｃ、Ｃ２］　　＝　　［１ｏ］Ｍ；車両質量
、工２；ヨー慣性モーメントしＦ；前軸から重心点間距
離 Ｌ８；後軸から重心点間距離 ｅＫＦ；前軸の等価コーナリングパワーにＩｌ：後軸の
コーナリングパワー Ｎ；ステアリングギヤ比 ９Ｆ：前輪から入力される路面外乱 ９Ｒ；後軸から入力される路面外乱 ｈ：ヨー角速度センサに加わるノイズ Ｖ；車速 Ｖｙ；横方向速度 φ：ヨー角速度 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、 Ａ　＝　ｅｘｐ　（Ａｃ　・Ｔ） ｌｂ　＝　（Ｓ　ｏ”　ｅｘｐ（Ａｃ−ｖ　）ｄｖ　］
　４ｂｃＦ　＝　Ｉ　Ｓ　ｏ’　ｅｘｐ（Ａｃ−ｖ　）
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。

△ ｅ　（ｋ＋ｌ）　＝　）４　（ｋ＋１）　−ｘ（ｋ＋Ｉ
）△ ＝　Ａ・＋４　（ｋ）　＋Ｔｏ−ｕ　（ｋ）　＋Ｆ−ｇ
（ｋ）　−［Ａ−※（ｋ）△ ＋Ｔｏ−ｕ　（ｋ）　＋Ｋ　（ε−ｘ（ｋ）＋ｈ　（ｋ
）−Ｃ−Ｘ　（ｋ））］△ ＝　Ａｔ・（ｘ（ｋ）　−Ｘ（ｋ）　］−ｌに・Ｃ（ｘ
（ｋ）−※（ｋ））＋Ｆ−ｇｌ（ｋ）−に−ｈ　（ｋ） ＝　（Ａｓ−ＩＫ−Ｃ）　・ｅ（ｋ）＋１Ｆ−ｑ（ｋ）
−ｌに・ｈ（ｋ）＝、Ｌ−ｅ（ｋ）十Ｆ・ｇ（ｋ）−１
に−ｈ（ｋ）　　　−（４）但し、 八＝Ａ−１Ｋ・Ｃ 推定誤差の共分散行列Ｅは次式となる。

旧＝旧　（ｅ　（ｋ）・ｅ”（ｋ）１ ＝　Ａ−ｅ　（ｋ）・ｅ　”（ｋ）−Ａ　’＋　　Ａ−
ｅ（ｋ）　・（ＣＪ”　（ｋ）　・ｌＦ　Ｔ−ｈ’　（
ｋ）　・ｌＫ”）＋　（ＩＦ　−ｇ（ｋ）　−Ｋ　−ｈ
（ｋ）　）ｅＴ（ｋ）　・八７＋（ＩＦ・９（ｋ）−区
・ｈ　（ｋ）　ｌ　（９１’　（ｋ）・ＩＦ”−１に１
・ｈ　（ｋ）　１・・−（５） 路面外乱及びヨー角速度センサのノイズは、ホワイトノ
イズと仮定すると、 ｅ　（ｋＬｇ”（ｋ）＝　９１　（ｋ）・ｅ　”（ｋ）
＝　Ｏｅ　（ｋＬｈ　Ｔ（ｋ）＝　ｈ　（ｋＬｅ　Ｔ（
ｋ）＝　Ｏｇ（ｋ）・ｈ　Ｔ（ｋ）＝　ｈ　（ｋ）・ｃ
＋＋Ｔ（ｋ）＝０ｈ　（ｋ）・ｈ　’（ｋ）＝　ｈ　’
（ｋ）＝　Ｈとなる。

従って、（５）式は、 Ａ（ｋす１）　＝　ε　（ｅ　　（ｋ＋Ｉ）　・ｅ　　
”（ｋ＋Ｉ月＝Ａ・旧（ｋ）・ＡＴ＋ＩＦ・６（ｋ）・
Ｆ１＋１Ｋ・Ｈ（ｋ）・に　７・・・（６） となる。

制御時間を無限大とすると上式は、 旧＝Ｅ　（ｅ（ｋ）−ｅ”（ｋ））：Ｅ　（ｅ（ｋ＋Ｉ
）・ｅ”（ｋ＋１）］・・・（７） ＩＥ　＝　（Ａ−に−Ｃ）Ｅ　（Ａ−ＩＫ−１ｃ）　”
＋Ｆ−１８−Ｆ”＋に−Ｈ−ＩＫ”＝Ａ−Ｅ・Ａ”＋Ｆ
−６・Ｆ’−Ａ−ＩＥ−Ｃ”−Ｈ”−に−Ｃ−Ｅ−Ａ”
＋に−（Ｃ−ＩＥ−ＣＴ＋）ｌ）　−Ｋ”＝Ａ−Ｅ−Ａ
Ｔ＋Ｆ・Ｇ・Ｆ”−ａ−ＩＫ”−ＩＫ・β＋ＩＫ・Ｖ−
ＩＫ’但し、α＝Ａ・ＩＥ　−Ｃ” β＝Ｃ・ＩＥ−Ａ” Ｖ＝Ｃ・旧・ＣＴ＋Ｈ ・・・（８） 上式の両辺をに＋４Ｆ偏微分し、Ｘ＝ａｌＫ／ａｋ。

とおくと、 となる。また、 α１＝β　　　ｖ”ｖ” であるから上記（９）式は下記の様になる。

＝　　ｆ（ａ−ＩＫ・ｙ）・ＸＴ＋（（α−ｌＫ・ｖ）
４”）’］・・・（１０） となる。

ａＩＥｌａ　ｋ、、＝ＯトナルタメニＩ；ｔ、（α−１
Ｋ・Ｙ）二〇 である。従って、 １に＝Ｃ・Ｙ− ＝（Ａ・ＩＥ　−Ｃ”　）・（Ｃ−Ｅ−ＣＴ＋Ｈ）−・
・・（１１） ・・・（１２） と求まる。

そして、前記（８）式に（１２）式を代入すると、１Ｅ
＝Ｆ・６・ＩＦ　Ｔ＋　Ａ・ＩＥ−ＡＴ　−Ａ・旧・Ｃ
Ｔ（Ｃ−Ｅ−ＣＴ＋Ｈ）−しＣ−旧・ＡＴ・・・（１３
） となる。

上記（１３）式を整理すると、 １Ｐ＝０＋Ａ”・Ｐ−Ａ’−Ａ’”・Ｐ・旧・（ＩＢｌ
・ＩＰ・ｌＢ＋ＩＲ）　−’ＩＢ”・Ｐ−Ａ’・・・（
１４） 但し、 ＩＰ＝ｌＥ　　　ＩＲ＝ＨＯ＝Ｆ・６・ＩＦ”旧’＝Ｃ
’　　　Ａ’＝Ａ” となり、定常リカツチ方程式を解くことによりＫか求め
られる。

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図はヨー角速度φ及び横方向速度の検出値特
性を示し、第６図は実施例のカルマンフィルタ方式での
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　［ｋｃ＋ｆｌ　　　　　　　　Ｉ２
＝　２００　［ｋｇｆ−ｍ−ｓ’１ＬＦ＝　１．ｏ［ｍ
ｌ　　　　　　　　ＬＦｌ＝　１．５［ｍｌｅに、　　
＝　３７５０　［ｋｇｆ／ｒａｄｌ　　　　に、　＝　
５０００　［ｋｇｆ／ｒａｄｌＮ　＝　２０　　　　　
　　　　　　　　Ｖ　＝　１００　［ｋｍ／ｈ］［ノイ
ズ］ 叶＝　ＩＯ［ｋｇｆｌ　　　　　　　　　９Ｒ＝　１０
［ｋｇｆｌｈ　＝　０．０１　［ｒａｄ／ｓｌ そして、この検出値特性とシミュレーション特性との比
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、ノイズを含むことで乱
れや変動の多い検出値に比べ、真値に近い正確なヨーレ
ートφ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か、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図はヨー角速度φ及び横
方向速度ｖｙの検出値特性図、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・・・ヨー角速度 △ ψ・・・ヨーレート推定値（ヨーイング）△ ｖｙ・・・横方向速度推定値（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
   ー角速度を直接検出するヨー角速度検出手段と、 操舵角とヨー角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。