JPH04238745A - Autonomous dispersed control device for vehicle - Google Patents

Autonomous dispersed control device for vehicle

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Publication number
JPH04238745A
JPH04238745A JP1470591A JP1470591A JPH04238745A JP H04238745 A JPH04238745 A JP H04238745A JP 1470591 A JP1470591 A JP 1470591A JP 1470591 A JP1470591 A JP 1470591A JP H04238745 A JPH04238745 A JP H04238745A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
subsystem
signal
intelligent
control
wheel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP1470591A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hidekazu Ono
英一 小野
Hideo Yuasa
湯浅 秀男
Masami Ito
正美 伊藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Central R&D Labs Inc
Original Assignee
Toyota Central R&D Labs Inc
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Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Central R&D Labs Inc filed Critical Toyota Central R&D Labs Inc
Priority to JP1470591A priority Critical patent/JPH04238745A/en
Publication of JPH04238745A publication Critical patent/JPH04238745A/en
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60GVEHICLE SUSPENSION ARRANGEMENTS
    • B60G2800/00Indexing codes relating to the type of movement or to the condition of the vehicle and to the end result to be achieved by the control action
    • B60G2800/90System Controller type
    • B60G2800/96ASC - Assisted or power Steering control
    • B60G2800/962Four-wheel steering

Abstract

PURPOSE:To provide a vehicle autonomous dispersed control device of performing vehicle motion control of wide range containing a limit region further with excellence in a trouble resistance property. CONSTITUTION:In each intelligent means 311 to 314 in a subsystem corresponding to four wheel steering mechanisms, based on ground force of each wheel from a force sensor of condition amount, steering angle from an operating amount detecting means and longitudinal lateral and yaw angular speeds of a car body from an action amount detecting means, respectively, dynamic characteristic of car body motion, followed by each subsystem, is calculated through a net work between the intelligent means in the above and the other intelligent means, and each steering mechanism is driven controlled by a drive means based on an obtained steering angle command. Thus by autonomously dispersedly controlling a steering angle of each wheel, a complicated vehicle motion can be controlled even to a limit region without linearly changing tire characteristic and also assigning roles by the other subsystem to obtain a normal car body motion even relating to a trouble of the single steering mechanism.

Description

【発明の詳細な説明】 【0001】 【産業上の利用分野】本発明は、限界領域を含む広範囲
な車両運動を、自律分散制御する装置に関する。 【0002】 【従来の技術】従来より、車両運動を複数のサブシステ
ムに分散化して制御を行う装置として、本出願人により
出願された特願平2−108456号に記載の技術があ
る。この従来装置は、「運転者によって操作された操作
量を検出する操作量検出手段と、車体の挙動量を検出す
る挙動量検出手段と、一輪または複数輪からなる複数の
サブシステムがそれぞれ従うべき動特性を演算し、その
動特性を指令信号として出力するトータルコントロール
手段と、サブシステム内の状態量を検出する状態量検出
手段と、サブシステムが前記指令信号により与えられた
動特性を得るために必要な制御量を演算し、その制御量
を出力するサブコントロール手段と、前記制御量に基づ
き車輪機構を駆動する駆動手段と」から構成される。 【0003】これは、タイヤ等の非線形特性を考慮した
複雑な非線形の微分方程式によって記述される車両運動
を複数のサブシステムに分散化することにより、一つ一
つのサブシステムは比較的単純な非線形微分方程式とな
ることに着眼し、車両運動を線形近似することなく分散
階層化制御するものである。 【0004】このように本従来技術では、車両運動を線
形近似していないため、限界領域を含んだ広範囲な領域
において所望の車両特性を得ることが可能となる。また
、コントローラが分散化しているため、耐故障性に優れ
たシステムとなっている。 【0005】しかしながら、この従来技術においては、
トータルコントロール手段がシステム全体の挙動を統率
するコーディネータとしての役割をはたしており、コン
トロールシステムの作動に不可欠な構成要素となってい
る。このため、トータルコントロール手段の故障は、シ
ステム全体の故障となってしまう。 【0006】そこで、本発明者らは、各サブシステムを
自律分散制御することにより、トータルコントロール手
段からの指令信号を必要とせず、サブシステム間の協調
によって車体運動を望ましい動特性に設定できることに
着眼し、前記従来技術における問題点を解決した。 【0007】 【発明が解決しようとする課題】本発明は、限界領域を
含んだ広範囲な車両運動制御を行い、かつ耐故障性に優
れたシステムを構成するものである。 【0008】ところで、上記従来技術は各車輪の運動を
制御するための複数のサブコントロール手段と、該サブ
コントロール手段に指令信号を送り、各車輪運動によっ
て定まる車体運動を望ましい特性に制御するためのトー
タルコントロール手段の階層制御構成となっていた。こ
のため、上位のシステムであるトータルコントロール手
段が故障した場合、下位のシステムであるサブコントロ
ール手段に指令信号を送信できず、車両運動全体に支障
をきたしてしまう。 【0009】本発明では、上記従来技術は各車輪運動の
統率をトータルコントロール手段によって行っている点
に問題があることに着目し、トータルコントロール手段
によって行われていた役割を各サブコントロール手段に
分散化し、各サブコントロール手段が自律的に各車輪運
動を制御することによって、限界領域を含む広範囲な領
域において車体運動を所望の特性に設定し、かつ耐故障
性に優れた車両の自律分散制御装置の提供を目的とする
。 【0010】 【課題を解決するための手段】ドライバの操作量を検出
する操作量検出手段と、車体の挙動量を検出する挙動量
検出手段と、車輪機構に対応して設けられた複数のサブ
システムとからなり、前記各サブシステムが、前記検出
された操作量と挙動量とに基づき他のサブシステムとの
ネットワークを介して車体運動が所望の動特性を得るた
めに必要な該サブシステムがそれぞれ従うべき動特性を
演算し指令信号として出力するインテリジェント手段と
、サブシステム内の状態量を検出する状態量検出手段と
、前記検出された状態量および挙動量と前記インテリジ
ェント手段からの指令信号とに基づきサブシステムが前
記指令信号としての動特性を得るために必要な制御量を
演算し出力するコントロール手段と、前記コントロール
手段からの制御量に基づき車輪機構を駆動する駆動手段
とを具備してなるものである。 【0011】 【作用】操作量検出手段においてドライバの操作量を検
出し、これに相当する信号を出力する。なお、この操作
量は操舵量やアクセル操作量やブレーキ操作量などであ
る。また、挙動量検出手段において、ドライバが直接体
感するばね上の運動状態量である車体の挙動量を検出し
、これに相当する信号を出力する。 【0012】つぎに、各サブシステム内のインテリジェ
ント手段において、操作量に基づき最適な車体運動を得
るために必要な、各サブシステムが従うべき動特性を、
車両諸元などから定まる車両特性式と車体運動の目標動
特性を表す数式モデルを用いて、車体挙動量に基づき他
のサブシステムとのネットワークを介してそれぞれ演算
し、指令信号としてコントロール手段に出力する。なお
、この最適な車体運動とは、ドライバが最も操縦し易い
車体動特性などであり、これを車体運動の目標動特性と
する。ここで、各サブシステムは車輪機構に対応して設
けられるものであり、例えば、通常の4輪車両において
、前後・左右4つの車輪機構のそれぞれに対応して合計
4つのサブシステムを設けても、あるいは、前2つの左
右輪および後2つの左右輪の2組の車輪機構それぞれに
合計2つのサブシステムを設けてもよい。また、各サブ
システム内の状態量検出手段において、各サブシステム
内の状態量を検出し、これに相当する信号を出力する。 【0013】ついで、コントロール手段において、イン
テリジェント手段から出力された指令信号である動特性
に各サブシステムの出力が従うように,サブシステムの
運動状態量である状態量と、ばね上運動から各サブシス
テムへの影響量である挙動量に基づき、それぞれの制御
量を演算し、出力する。さらに、各サブシステム内の駆
動手段において、前記制御量に基づき各々の車輪機構を
駆動する。 【0014】 【発明の効果】このように、本発明は一輪または複数輪
の車輪機構からなる各サブシステムを独立に制御すると
ともに、インテリジェント手段によって他のサブシステ
ムとの協調を図り、車体挙動量を所望の動特性に設定す
る車両の自律分散制御装置に関するものである。このた
め、一部のサブシステムに故障が発生した場合において
も、インテリジェント手段のもつ自己組織化機能により
、他のサブシステムが故障したサブシステムの役割を分
担し、車体挙動量を所望の動特性に設定することができ
る。すなわち、本発明は、故障に対して非常に強いとい
う効果を有している。 【0015】 【実施例】<発明の具体例>本発明のさらに具体的な例
について、図1ないし図3を用いて以下説明する。本具
体例は、操作量検出手段1と挙動量検出手段2と、4つ
の車輪機構にそれぞれ対応したサブシステムS1〜S4
とからなり、各サブシステムは、インテリジェント手段
3(31〜34) 、状態量検出手段4(41〜44)
 、コントロール手段5(51〜54) 、駆動手段6
(61〜64) からなる。 【0016】なお、以下の説明では、関数Aの時間微分
をdA/dtと、行列Bの転置行列をBT と、それぞ
れ表記する。また、以下の各例において、各サブシステ
ムの構成はすべて同じであるため、特にことわらない限
り共通に説明を行う。 【0017】車体の動特性は、次式の微分方程式によっ
て記述される。   dφ/dt=f(φ) +G(φ)・θ     
                         
… (1)  ただし、   G(φ) =〔g1(φ),g2(φ),g3(φ
),g4(φ) 〕                
… (2)  θ=〔θ1,θ2,θ3,θ4 〕T 
                         
           … (3)ここで、φ:車体挙
動量 θi :i番目の車輪機構が車体に加える力【0018
】また、車体の所望の動特性は、次式の微分方程式によ
って与えられているとする。   dφ/dt=f0(φ)            
                         
      … (4)このとき、(4) 式を得るた
めには各車輪機構は次式に示すような力を発生する必要
がある。   θ=G(φ )+ ・(f0(φ) −f(φ) 
)                        
  … (5) ただし、 G(φ )+ :G(φ) の擬似逆行列【0019】
すなわち、(5) 式によって演算されるθを指令信号
として各コントロール手段に入力することにより、車体
挙動量を(4) 式の所望の動特性に設定することがで
きる。 【0020】各サブシステム内のインテリジェント手段
は、(5) 式の演算を他のサブシステム内のインテリ
ジェント手段とのネットワークを介して行うものであり
、次式の微分方程式によって記述される。 【0021】 1番目のサブシステムS1内のインテリジェント手段3
01 :  τ(dθ1 /dt)=−g1(φ )T
 g1(φ)・θ1 −g1(φ )T g2(φ)・
θ2                       
−g1(φ )T g3(φ)・θ3 −g1(φ )
T g4(φ)・θ4               
        +g1(φ )T ・(f0(φ) 
−f(φ) )        … (6)2番目のサ
ブシステムS2内のインテリジェント手段302 : 
 τ(dθ2 /dt)=−g2(φ )T g1(φ
)・θ1 −g2(φ )T g2(φ)・θ2   
                    −g2(φ
 )T g3(φ)・θ3 −g2(φ )T g4(
φ)・θ4                    
   +g2(φ )T ・(f0(φ) −f(φ)
 )        … (7)3番目のサブシステム
S3内のインテリジェント手段303 :  τ(dθ
3 /dt)=−g3(φ )T g1(φ)・θ1 
−g3(φ )T g2(φ)・θ2        
               −g3(φ )T g
3(φ)・θ3 −g3(φ )T g4(φ)・θ4
                       +g
3(φ )T ・(f0(φ) −f(φ) )   
     … (8)4番目のサブシステムS4内のイ
ンテリジェント手段304 :  τ(dθ4 /dt
)=−g4(φ )T g1(φ)・θ1 −g4(φ
 )T g2(φ)・θ2             
          −g4(φ )T g3(φ)・
θ3 −g4(φ )T g4(φ)・θ4     
                  +g4(φ )
T ・(f0(φ) −f(φ) )        
… (9)【0022】ただし、τはネットワークの収
束の速さを決める係数であり、車体の運動に比較して十
分速く設定する必要がある。これらの微分方程式は、初
期状態を原点とした場合、(5) 式によって示したθ
に収束するため、十分収束した後にこのθをコントロー
ル手段への指令信号とする。 【0023】また、ネットワークの結合の様子を図2に
示す。すなわち、例えばインテリジェント手段31とイ
ンテリジェント手段33とを結ぶネットワークでは、g
1(φ) T g3(φ) という重みを介して、θ1
 とθ3 とをお互いに送受信している。これは、それ
ぞれ、(6) 式の右辺第3項と、(8) 式の右辺第
1項に対応しており、ネットワークを介して受信した信
号は、それぞれのインテリジェント手段での微分方程式
の構成要素として用いられる。 【0024】このように(5) 式をインテリジェント
手段のネットワークを介して求めることにより、一部の
サブシステムに故障を生じたときに、故障したサブシス
テムの役割を他のサブシステムが分担し、故障を許容す
るように自己組織化できる。例えば、図3のように3番
目のサブシステムが故障し、この車輪機構からの出力が
0になることを考える。このときには、他のサブシステ
ムのインテリジェント手段は、つぎのように変化する。 【0025】 1番目のサブシステムS1内のインテリジェント手段3
01 :  τ(dθ1 /dt)=−g1(φ )T
 g1(φ)・θ1 −g1(φ )T g2(φ)・
θ2                       
−g1(φ )T g4(φ)・θ4        
               +g1(φ )T ・
(f0(φ) −f(φ) )        …(1
0)2番目のサブシステムS2内のインテリジェント手
段302 :  τ(dθ2 /dt)=−g2(φ 
)T g1(φ)・θ1 −g2(φ )T g2(φ
)・θ2                     
  −g2(φ )T g4(φ)・θ4      
                 +g2(φ )T
 ・(f0(φ) −f(φ) )        …
(11)4番目のサブシステムS4内のインテリジェン
ト手段304 :  τ(dθ4 /dt)=−g4(
φ )T g1(φ)・θ1 −g4(φ )T g2
(φ)・θ2                   
    −g4(φ )T g4(φ)・θ4    
                   +g4(φ 
)T ・(f0(φ) −f(φ) )       
 …(12)【0026】これらのネットワークを介し
て求められるθ1 、θ2 、θ4 は、故障した3番
目のサブシステムを除いた3つのサブシステムによって
車体の挙動量を(5) 式の所望の動特性に設定するた
めの指令信号となっている。すなわち、インテリジェン
ト手段は、故障によって4つのサブシステムによる協調
から、3つのサブシステムによる協調へと、自己組織化
が行われた。このように自己組織化が行われるインテリ
ジェント手段によって本発明の車両の自律分散制御装置
は、優れた耐故障性を奏する。 【0027】<第1実施例>本第1実施例は、4輪のサ
スペンション力が制御可能な車両において、4輪のサス
ペンション機構をそれぞれサブシステムとしたものであ
り、その構成を図4に示す。 【0028】(1) 操作量検出手段 操作量検出手段10は、操舵角を検出し対応する電気信
号に変換する操舵角センサ101 と、アクセルの操作
量を検出し対応する電気信号に変換するアクセル操作量
センサ102 と、ブレーキの操作量を検出し対応する
電気信号に変換するブレーキ操作量センサ103 とか
らなるセンサ群100と、これらの信号をディジタル化
するA/D変換器120 とで構成されている。 【0029】(2) 挙動量検出手段 挙動量検出手段20は、車体の前後速度を検出し対応す
る電気信号に変換する前後速度センサ201 と、車体
の横速度を検出し対応する電気信号に変換する横速度セ
ンサ202 と、車体の上下速度を検出し対応する電気
信号に変換する上下速度センサ203 と、車体の上下
位置を検出し対応する電気信号に変換する上下位置セン
サ204 と、車体のロール角速度を検出し対応する電
気信号に変換するロール角速度センサ205 と、車体
のロール角を検出し対応する電気信号に変換するロール
角センサ206 と、車体のピッチ角速度を検出し対応
する電気信号に変換するピッチ角速度センサ207と、
車体のピッチ角を検出し対応する電気信号に変換するピ
ッチ角センサ208 と、車体のヨー角速度を検出し対
応する電気信号に変換するヨー角速度センサ219 と
からなるセンサ群200 と、これらの信号をディジタ
ル化するA/D変換器220 とで構成されている。 【0030】(3) インテリジェント手段各サブシス
テム内のインテリジェント手段30(301〜304)
は、コントロール手段50(501〜504)とともに
CPU70(701〜704)で構成されている。CP
U701 内のインテリジェント手段301 、操作量
検出手段10のA/D変換器120 から出力される操
舵角信号、アクセル操作量信号およびブレーキ操作量信
号を入力している。また、インテリジェント手段30は
、挙動量検出手段20のA/D変換器220 から出力
される前後速度信号、横速度信号、上下速度信号、上下
位置信号、ロール角速度信号、ロール角信号、ピッチ角
速度信号、ピッチ角信号およびヨー角速度信号を入力し
ている。そして、インテリジェント手段301 、上記
の入力値に基づき、他のサブシステム内のインテリジェ
ント手段302 〜304 とのネットワークを介して
サスペンション制御力の目標値を演算し、コントロール
手段501 の指令信号として出力する。 【0031】つぎに、インテリジェント手段301 〜
304 おける演算の概要を説明する。車体の姿勢とサ
スペンション制御力の間には、つぎのような関係がある
。   dφ/dt=f(φ) +G(φ)・θ     
                       …(
13)  ただし、   G(φ) =〔g1(φ),g2(φ),g3(φ
),g4(φ) 〕                
…(14)  θ=〔θ1,θ2,θ3,θ4 〕T 
                         
           …(15)  φ=〔φ1,φ
2,φ3,φ4,φ5,φ6 〕T         
                    …(16)
ここで、 θi :i番目のサスペンションのサスペンション制御
力φ1 :上下位置 φ2 :ロール角 φ3 :ピッチ角 φ4 :上下速度 φ5 :ロール角速度 φ6 :ピッチ角速度 【0032】   また、   f(φ) =〔mf1 , mf2 , mf3 
, mf4 , mf5 , mf6 〕T     
        …(17)  ただし、     mf1 =−U sinφ3 +V sinφ
2  cosφ3 +φ4  cosφ2  cosφ
3     mf2 =φ5 +φ6  sinφ2 
 tanφ3 +R cosφ2  tanφ3 mf
3 =φ6  cosφ2 −R sinφ2 mf4
 =Uφ6 −Vφ5 −g cosφ3  cosφ
2 mf5 =(Iy −Iz )Rφ6 /Ix −
Fy h/Ix mf6 =(Iz −Ix )Rφ5
 /Iy +Fx h/Iy 【0033】   g1(φ) =〔0,0,0,1,df ,−af
 〕T                   …(1
8)  g2(φ) =〔0,0,0,1,−df ,
−af 〕T                 …(
19)  g3(φ) =〔0,0,0,1,dr ,
ar 〕T                    
 …(20)  g4(φ) =〔0,0,0,1,−
dr ,ar 〕T                
   …(21)【0034】ただし、 af :前軸重心間距離 ar :後軸重心間距離 df :前側サスペンション間隔/2 dr :後側サスペンション間隔/2 Fx :駆動、制動によって発生する前後方向力Fy 
:操舵によって発生する横方向力g  :重力加速度 h  :重心高さ Ix :ロール慣性モーメント Iy :ピッチ慣性モーメント Iz :ヨー慣性モーメント m  :車体質量 R  :ヨー角速度 U  :前後速度 V  :横速度 【0035】ところで、車体の姿勢を次式に示す動特性
に制御することを考える。   dφ/dt=f0(φ)            
                         
      …(22)  f0(φ) =〔nf1 
, nf2 , nf3 , nf4 , nf5 ,
 nf6 〕T             …(23)
  ただし、     nf1 =−U sinφ3 +V sinφ
2  cosφ3 +φ4  cosφ2  cosφ
3     nf2 =φ5 +φ6  sinφ2 
 tanφ3 +R cosφ2  tanφ3 nf
3 =φ6  cosφ2 −R sinφ2 nf4
 =−k4 φ4 −k1 φ1 nf5 =−k5 
φ5 −k2 φ2 nf6 =−k6 φ6 −k3
 φ3 【0036】上式の特性を得るためには、(1
7)ないし(21)式および(23)式を(6) ない
し(9) 式に代入し、収束させたθ1 〜θ4 をサ
スペンション制御力として実現する必要がある。 【0037】故に、各インテリジェント手段301 〜
304 では、このようにして求めたθ1 〜θ4 を
指令信号として出力する。なお、本実施例においては、
インテリジェント手段をディジタルコンピュータによっ
て実現しているため、(6) ないし(9) 式の演算
は離散化された漸化式によって行われる。 【0038】結局i番目(i=1,2,3,4 )のサ
ブシステム内のインテリジェント手段301 〜304
 における処理は、つぎに示すフローとなる。 【0039】まず、操作量検出手段から入力されたアク
セル操作量信号およびブレーキ操作量信号に基づき4輪
で発生する前後方向力Fx を下記の式により推定する
。 また、操作量検出手段から入力された操舵角信号と、挙
動量検出手段から入力された前後速度信号と、横速度信
号およびヨー角速度信号に基づき4輪で発生する横方向
力Fy を下記の式により推定する。   Fx =Kp ・p              
                         
         …(24)  Fy =−Cf (
(V+af R)/U−δsw)−Cr ( V−ar
 R)/U  (25)ただし、 Kp :定数 Cf :前輪コーナリングパワー Cr :後輪コーナリングパワー p  :アクセル操作量(p>0)またはブレーキ操作
量(p<0) δsw:操舵角(ただし、実舵角相当値)【0040】
つぎに、θi の初期値として0を代入し、他のサブシ
ステム内のインテリジェント手段に出力する。ついで、
推定された前後方向力Fx および横方向力Fy と、
挙動量検出手段より入力された前後速度信号と、横速度
信号と、上下速度信号と、上下位置信号と、ロール角速
度信号と、ロール角信号と、ピッチ角速度信号と、ピッ
チ角信号およびヨー角速度信号と、他のサブシステム内
のインテリジェント手段から入力されたθj (j≠i
)と、現在のθi に基づき、(17)ないし(21)
式および(23)式と、(6) ないし(9) 式を離
散化した漸化式に従って、θi を更新し、他のサブシ
ステムにおけるインテリジェント手段に出力する。つぎ
に、漸化式を繰り返し、θi を収束させる。ついで、
コントロール手段にθi を指令信号として出力し、最
初のステップに戻る。 【0041】(4) 状態量検出手段 各サブシステム内の状態量検出手段401 〜404 
は、それぞれ、サスペンションのストロークを検出し対
応する電気信号に変換するストロークセンサ4011〜
4014と、バネ下の上下加速度を検出し対応する電気
信号に変換する上下加速度センサ4021〜4024と
、サスペンション力を検出し対応する電気信号に変換す
る力センサ4031〜4034とからなるセンサ群40
01〜4004と、これらの信号をディジタル化するA
/D変換器4201〜4204とで構成されている。 【0042】(5) コントロール手段各サブシステム
内のコントロール手段501 〜504 は、それぞれ
、状態量検出手段401 〜404 から出力されたサ
スペンションストローク信号と、バネ下の上下加速度信
号およびサスペンション力信号に基づき、サスペンショ
ン力がインテリジェント手段によって演算された指令信
号に一致するために必要な圧力弁開度信号を演算し、こ
れを制御量として出力する。 【0043】(6) 駆動手段 各サブシステム内の駆動手段601 〜604 は、そ
れぞれ、コントロール手段501 〜504 から出力
された制御量信号としての圧力弁開度信号を入力し、こ
の信号に基づいてアクティブサスペンションの圧力弁を
作動し、油流量を制御する。 【0044】(7) 作用および効果 上記構成からなる本実施例の作用および効果は、以下の
通りである。まず、操作量検出手段10から出力された
運転者の意志を表す操舵角信号とアクセル、ブレーキ操
作量信号と、挙動量検出手段20から出力された現在の
車体運動を表す前後速度信号と横速度信号と上下速度信
号と上下位置信号とロール角速度信号とロール角信号と
ピッチ角速度信号とピッチ角信号とヨー角速度信号と、
各サブシステム内の状態量検出手段から出力された各サ
スペンション毎の状態量であるサスペンションストロー
ク信号とバネ下上下加速度信号とサスペンション力信号
をインテリジェント手段301 〜304 およびコン
トロール手段501 〜504 を構成する各サブシス
テム内のCPU701 〜704 に入力する。 【0045】つぎに、インテリジェント手段301 〜
304 において、他のサスペンションとの協調を図り
、車体の姿勢を所望の動特性にしたがって制御するため
の各サスペンションの制御目標となる指令信号を、操作
量と挙動量に基づいて、他のサブシステム内のインテリ
ジェント手段とのネットワークを介して演算する。 【0046】ついで、コントロール手段501 〜50
4 において、バネ下上下加速度信号から検出される路
面外乱を抑制し、インテリジェント手段301 〜30
4 によって演算された指令信号としてのサスペンショ
ン目標制御力θを得るために必要な圧力弁開度をサスペ
ンション特性に基づいて演算し、これを制御量として出
力する。 【0047】つぎに、駆動手段601 〜604 にお
いて、コントロール手段501 〜504 から出力さ
れた制御量としての圧力弁開度信号を入力し、実際のサ
スペンション力をインテリジェント手段301 〜30
4 によって演算された指令信号としての目標サスペン
ション制御力に修正する。 【0048】このように、各サスペンションを自律分散
制御することによって、各サスペンション単独での路面
外乱抑制による乗り心地の改善と、各サスペンションの
協調としての姿勢制御による操縦安定性の向上が同時に
実現される。 【0049】また、各サブシステム内のインテリジェン
ト手段301 〜304 の間のネットワークを介して
演算される指令信号θは、(22)式によって表される
車体運動の目標動特性を得るために必要な制御入力のう
ちノルム最小解となっているため、非常に効率の良い制
御目標となっている。 【0050】さらに、各サブシステムの制御目標として
の指令信号は、各サブシステム内のインテリジェント手
段301 〜304 において自律分散的に演算するた
め、優れた耐故障性を実現している。すなわち、4輪の
サスペンションのうち、例えば、2番目の1輪が故障を
起こし、パッシブな状態に変化することを仮定する。こ
のとき、故障したサブシステムS2内のインテリジェン
ト手段302 は、他のサブシステムS1,S3,S4
とのネットワークに漸化式によって演算する制御目標で
はなく、パッシブな状態で発生している力センサ403
2の出力としてのサスペンション力を、指令信号θ2 
として出力する。また、他のサブシステム内のインテリ
ジェント手段301,303,304 においては、θ
j (j≠2)の初期値を0として、漸化式に従って指
令信号θj (j≠2)を演算する。このような演算に
より、故障によりパッシブな状態となっているサスペン
ションの運動状態に基づき、故障したサスペンション制
御の役割を他のサスペンション制御が分担している。 【0051】<第2実施例>本実施例は、4輪の舵角が
それぞれ独立に制御可能な車両において、4輪の操舵機
構をそれぞれサブシステムとしたものであり、その構成
を図5に示す。 【0052】通常の4輪操舵車は、前輪、後輪における
左右輪がそれぞれ同舵角で操舵されている。しかし、も
し操舵機構が複雑になることをいとわなければ、4輪の
舵角を独立に制御することにより、各輪のタイヤ能力を
最大限に生かすことが可能となる。その結果として車両
の運動限界を高めることが期待できる。そこで本実施例
では、4輪が独立に操舵可能な車両の自律分散制御を行
う。 【0053】(1) 操作量検出手段 操作量検出手段11は、操舵角を検出し対応する電気信
号に変換する操舵角センサ101 からなるセンサ11
0 と、これらの信号をディジタル化するA/D変換器
121 とで構成されている。 【0054】(2) 挙動量検出手段 挙動量検出手段21は、車体の前後速度を検出し対応す
る電気信号に変換する前後速度センサ201 と、車体
の横速度を検出し対応する電気信号に変換する横速度セ
ンサ202 と、車体のヨー角速度を検出し対応する電
気信号に変換するヨー角速度センサ209 とからなる
センサ群210 と、これらの信号をディジタル化する
A/D変換器221 とで構成されている。 【0055】(3) インテリジェント手段各サブシス
テム内のインテリジェント手段311 〜314 は、
コントロール手段511 〜514 とともにCPU7
11 〜714 で構成されている。CPU711 〜
714 内のインテリジェント手段311 〜314 
は、操作量検出手段11のA/D変換器121 から出
力される操舵角信号を入力している。 また、インテリジェント手段311 〜314 は、挙
動量検出手段21のA/D変換器221 から出力され
る前後速度信号、横速度信号およびヨー角速度信号を入
力している。 そして、インテリジェント手段は、上記の入力値に基づ
き、他のサブシステム内のインテリジェント手段とのネ
ットワークを介して、各輪のコーナリングフォースの目
標値を演算し、それぞれ、コントロール手段511 〜
514 への指令信号として出力する。 【0056】つぎに、インテリジェント手段311 〜
314 における演算の概要を説明する。まず、4輪が
独立に操舵可能な車両が一定速度で走行しており、操舵
によって車速と垂直方向にコーナリングフォースが発生
するものと仮定する。 【0057】タイヤ1輪づつを各サブシステムとみなし
、各輪のコーナリングフォースを各サブシステムの出力
とすると車体運動は次式のように表される。   dφ/dt=f(φ) +G(φ) ・θ    
                        …
(26)  ただし、   G(φ) =〔g1(φ),g2(φ),g3(φ
),g4(φ) 〕                
…(27)  θ=〔θ1,θ2,θ3,θ4 〕T 
                         
           …(28)  φ=〔φ1,φ
2 〕T                     
                        …
(29)ここで、 θi :i番目のタイヤで発生するコーナリングフォー
スφ1 :車体スリップ角 φ2 :ヨー角速度 【0058】   また、   f(φ) =〔−φ2 ,0〕T        
                         
    …(30)  g1(φ) =〔1/mv, 
(af  cosφ1 +df  sinφ1 )/I
z 〕T …(31)  g2(φ) =〔1/mv,
 (af  cosφ1 −df  sinφ1 )/
Iz 〕T …(32)  g3(φ) =〔1/mv
,(−ar  cosφ1 +dr  sinφ1 )
/Iz 〕T …(33)  g4(φ) =〔1/m
v,(−ar  cosφ1 −dr  sinφ1 
)/Iz 〕T …(34)ただし、 af :前軸重心間距離 ar :後軸重心間距離 df :前側サスペンション間隔/2 dr :後側サスペンション間隔/2 Iz :ヨー慣性モーメント m  :車体質量 v  :車体速度 【0059】ところで、車体の挙動を次式に示す動特性
に制御することを考える。   dφ/dt=f0(φ)            
                         
      …(35)  ただし、   f0(φ) =〔−kb  tanφ1 ,−kR
 ( φ2 −R0 )〕T           …
(36)  また、   R0 =kvδsw          (kvδ
sw≦μmax g/v)            …
(37)  R0 =μmax g/v      (
kvδsw>μmax g/v)          
  …(38)ただし、 g  :重力加速度 R0 :目標ヨー角速度 δsw:操舵角 μmax :最大路面摩擦係数 【0060】ここで、(37),(38) 式の目標ヨ
ー角速度の設定に場合分けが行われているが、これはタ
イヤ特性に余裕のある領域においては操舵角δswに比
例したヨー角速度R0 が得られるようにし、限界領域
においてはスピンを防ぎドリフトアウトの特性を示すよ
うに設定するものである。 【0061】上式の特性を得るためには、(30)ない
し(34)式および(36)ないし(38)式を、(6
) ないし(9) 式に代入し、収束させたθ1 〜θ
4 を各輪のコーナリングフォースとして実現する必要
がある。 【0062】故にインテリジェント手段311 〜31
4 では、このようにして求めたθ1 〜θ4 を指令
信号として出力する。なお、本実施例においては、イン
テリジェント手段をディジタルコンピュータによって実
現しているため、(6) ないし(9) 式の演算は離
散化された漸化式によって行われる。 【0063】結局i番目(i=1,2,3,4 ) の
サブシステム内のインテリジェント手段311 〜31
4 における処理は、つぎに示すフローとなる。まず、
挙動量検出手段21から入力された前後速度信号Uおよ
び横速度信号Vに基づき車体速度vと、車体スリップ角
φ1 を次式に従って推定する。   v= (U2 +V2)1/2         
                         
         …(39)  φ1 =tan(V
/U)                      
                      …(4
0)つぎに、θi の初期値として0を代入し、他のサ
ブシステム内のインテリジェント手段に出力する。つい
で、推定された車体速度vと、車体スリップ角φ1 と
、操作量検出手段より入力された操舵角信号と、挙動量
検出手段より入力されたヨー角速度信号と、他のサブシ
ステム内のインテリジェント手段から入力されたθj 
(j≠i)と、現在のθi に基づき、(30)ないし
(34)式および(36)ないし(38)式と、(6)
 ないし(9) 式を離散化した漸化式に従って、θi
 を更新し、他のサブシステムにおけるインテリジェン
ト手段に出力する。つぎに、漸化式を繰り返し、θi 
を収束させる。ついで、コントロール手段511 〜5
14 にθi を指令信号として出力し、最初のステッ
プに戻る。 【0064】(4) 状態量検出手段 各サブシステム内の状態量検出手段411 〜414 
は、それぞれ、各輪の接地力を検出し対応する電気信号
に変換する力センサ4031〜4034からなるセンサ
4101〜4104と、この信号をディジタル化するA
/D変換器4211〜4214とで構成されている。 【0065】(5) コントロール手段各サブシステム
内のコントロール手段511 〜514 は、挙動量検
出手段21から出力されたヨー角速度信号と、それぞれ
の状態量検出手段411 〜414 から出力された接
地力信号と、インテリジェント手段311 〜314 
によって演算された指令信号としての目標コーナリング
フォースと、推定された車体速度と、車体スリップ角に
基づき目標コーナリングフォースを得るために必要な舵
角を演算し制御量として出力する。 【0066】ところでコーナリングフォースθi を各
輪の接地力Ni で基準化したμi (横方向の路面摩
擦係数に相当)は、各輪のスリップ角αi (タイヤの
方向と速度方向のなす角)の関数μy ( αi ) 
(図6参照)として表される。   μi ≡θi /Ni =μy ( αi )  
         (i=1,2,3,4 )    
   …(41)Ni :各輪の接地力 αi :各輪のスリップ角 【0067】また、各輪のスリップ角αi は車体スリ
ップ角信号φ1 と各輪の舵角δi の関数として次式
のように表される.   α1 = tan−1 (( af  cosφ1
 +df  sinφ1)φ2/v) +φ1 −δ1
 …(42)  α2 = tan−1 (( af 
 cosφ1 −df  sinφ1)φ2/v) +
φ1 −δ2 …(43)  α3 = tan−1(
(−ar  cosφ1 +dr  sinφ1)φ2
/v) +φ1 −δ3 …(44)  α4 = t
an−1((−ar  cosφ1 −dr  sin
φ1)φ2/v) +φ1 −δ4 …(45)【00
68】結局i番目(i=1,2,3,4 )のサブシス
テム内のコントロール手段511 〜514 における
処理は、つぎに示すフローとなる。まず、インテリジェ
ント手段311 〜314 において演算された指令信
号としての目標コーナリングフォースθi を、状態量
検出手段411 〜414 から出力された接地力Ni
 で基準化し、μi とおく。 【0069】つぎに、図6に示すマップを用いてμi 
に対応するスリップ角αi を求める。ついで、このス
リップ角αi と、挙動量検出手段2より出力されたヨ
ー角速度信号φ2 と、インテリジェント手段311 
〜314 において推定された車体速度信号vおよび車
体スリップ角信号φ1 に基づき、次式にしたがって舵
角δi を演算する。   δ1 = tan−1 (( af  cosφ1
 +df  sinφ1)φ2/v) +φ1 −α1
 …(46)  δ2 = tan−1 (( af 
 cosφ1 −df  sinφ1)φ2/v) +
φ1 −α2 …(47)  δ3 = tan−1(
(−ar  cosφ1 +dr  sinφ1)φ2
/v) +φ1 −α3 …(48)  δ4 = t
an−1((−ar  cosφ1 −dr  sin
φ1)φ2/v) +φ1 −α4 …(49)  つ
ぎに、演算された舵角δi を各輪の制御量として出力
し、最初のステップに戻る。 【0070】(6) 駆動手段 各サブシステム内の駆動手段611 〜614 は、各
コントロール手段から出力された舵角信号をそれぞれ入
力し、この信号に基づいて操舵アクチュエータを駆動す
る。 【0071】(7) 作用および効果 上記構成からなる本実施例の作用および効果は、以下の
通りである。まず、操作量検出手段11から出力された
運転者の意志を表す操舵角信号と、挙動量検出手段21
から出力された現在の車体運動を表す前後速度信号と横
速度信号とヨー角速度信号と、各サブシステム内の状態
量検出手段から出力された各輪ごとの状態量である接地
力信号をインテリジェント手段311 〜314 とコ
ントロール手段511 〜514 を構成する各サブシ
ステム内のCPU711 〜714 に入力する。 【0072】つぎに、インテリジェント手段311 〜
314 において、他のタイヤとの協調を図り、車体の
挙動を所望の動特性にしたがって制御するための各輪の
制御目標となる指令信号を、操作量と挙動量とに基づい
て、他のサブシステム内のインテリジェント手段とのネ
ットワークを介して演算する。 【0073】ついで、コントロール手段511 〜51
4 において、各輪の状態量としての各輪の接地力と各
輪のスリップ角に基づき、インテリジェント手段311
 〜314 によって演算された指令信号としての各輪
のコーナリングフォースθを得るために必要な各輪の舵
角を演算し、これを制御量として出力する。 【0074】つぎに、駆動手段611 〜614 にお
いて、コントロール手段511 〜514 から出力さ
れた制御量としての各輪の舵角信号を入力し、設定され
た舵角に転舵することによって、目標コーナリングフォ
ースを得る。 【0075】このように、各輪の舵角を自律分散制御す
ることによって複雑な車両運動が分散階層化されるため
、タイヤ特性を線形化することなく、図6に示したよう
な非線形特性のまま扱うことが可能となり、限界付近の
領域を含めた大域的な運動制御が行われる。 【0076】また、各サブシステム内のインテリジェン
ト手段311 〜314 のネットワークを介して演算
される指令信号θは、(35)式によって表される車体
運動の目標動特性を得るために必要な制御入力のうちノ
ルム最小解となっているため、通常の前2輪、後2輪が
同舵角に操舵される車両と比較して、非常に効率の良い
制御目標となっている。 【0077】さらに、各サブシステムの制御目標として
の指令信号は、各サブシステム内のインテリジェント手
段311 〜314 において自律分散的に演算するた
め、優れた耐故障性を実現している。すなわち、1輪の
操舵機構が故障したときには、他のサブシステムが故障
した1輪の役割を分担し、正常な動作中とほぼ同じよう
な車体運動を得ることができる。
Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a device that autonomously and decentrally controls vehicle motion over a wide range including a limit region. 2. Description of the Related Art Conventionally, there is a technique described in Japanese Patent Application No. 2-108456 filed by the present applicant as a device for controlling vehicle motion by distributing it into a plurality of subsystems. In this conventional device, "a control amount detection means for detecting the amount of operation operated by the driver, a behavior amount detection means for detecting the amount of behavior of the vehicle body, and a plurality of subsystems consisting of one wheel or multiple wheels each have to follow." Total control means for calculating dynamic characteristics and outputting the dynamic characteristics as a command signal; State quantity detection means for detecting state quantities within the subsystem; and for the subsystem to obtain the dynamic characteristics given by the command signal. a sub-control means that calculates a control amount necessary for the control and outputs the control amount; and a drive means that drives the wheel mechanism based on the control amount. [0003] This is achieved by distributing vehicle motion, which is described by complex nonlinear differential equations that take into account the nonlinear characteristics of tires, etc., into multiple subsystems, so that each subsystem is a relatively simple nonlinear Focusing on differential equations, this method performs distributed and hierarchical control of vehicle motion without linear approximation. [0004] In this way, in this prior art, since the vehicle motion is not linearly approximated, it is possible to obtain desired vehicle characteristics in a wide range including the limit range. Additionally, since the controllers are distributed, the system has excellent fault tolerance. However, in this prior art,
The total control means plays the role of a coordinator that governs the behavior of the entire system, and is an essential component for the operation of the control system. Therefore, a failure of the total control means results in a failure of the entire system. [0006] Therefore, the present inventors discovered that by autonomously decentralizing control of each subsystem, it is possible to set the vehicle body motion to desired dynamic characteristics through cooperation among the subsystems without requiring command signals from the total control means. With this in mind, we have solved the problems in the prior art. SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides a system that performs a wide range of vehicle motion control including the limit range and has excellent fault tolerance. By the way, the above-mentioned conventional technology includes a plurality of sub-control means for controlling the motion of each wheel, and a system for sending command signals to the sub-control means to control the vehicle body motion determined by the motion of each wheel to desired characteristics. It had a hierarchical control configuration of total control means. For this reason, if the total control means, which is a higher-order system, fails, a command signal cannot be sent to the sub-control means, which is a lower-order system, and the entire vehicle movement will be disrupted. The present invention focuses on the problem that the above-mentioned conventional technology has a problem in that the control of each wheel movement is performed by a total control means, and distributes the role performed by the total control means to each sub-control means. The present invention is an autonomous decentralized control system for a vehicle that is capable of setting desired characteristics of vehicle body motion in a wide range of regions including limit regions, and has excellent fault tolerance, by each sub-control means autonomously controlling each wheel motion. For the purpose of providing. [Means for Solving the Problems] Operation amount detection means for detecting the operation amount of the driver, behavior amount detection means for detecting the amount of behavior of the vehicle body, and a plurality of sub-subs provided corresponding to the wheel mechanism. The subsystems are necessary for the vehicle body motion to obtain the desired dynamic characteristics through a network with other subsystems based on the detected operation amount and behavior amount. intelligent means that calculates the dynamic characteristics to be followed and outputs them as command signals; state quantity detection means that detects state quantities within the subsystem; and the detected state quantities and behavior quantities and the command signals from the intelligent means. a control means for calculating and outputting a control amount necessary for the subsystem to obtain dynamic characteristics as the command signal based on the above, and a drive means for driving the wheel mechanism based on the control amount from the control means. It is what it is. [Operation] The operation amount detection means detects the operation amount of the driver and outputs a signal corresponding to the detected operation amount. Note that this operation amount includes a steering amount, an accelerator operation amount, a brake operation amount, and the like. Further, the behavior amount detection means detects the amount of behavior of the vehicle body, which is the amount of motion state on the spring that is directly felt by the driver, and outputs a signal corresponding to the amount of behavior of the vehicle body. Next, the intelligent means within each subsystem determines the dynamic characteristics that each subsystem should follow in order to obtain the optimal vehicle motion based on the amount of operation.
Using vehicle characteristic equations determined from vehicle specifications and a mathematical model representing the target dynamic characteristics of vehicle motion, each calculation is performed via a network with other subsystems based on the amount of vehicle behavior, and output as a command signal to control means. do. Note that this optimal vehicle body motion is the vehicle body dynamic characteristic that is easiest for the driver to maneuver, and is set as the target dynamic characteristic of the vehicle body motion. Here, each subsystem is provided corresponding to a wheel mechanism. For example, in a normal four-wheeled vehicle, a total of four subsystems may be provided corresponding to each of the four wheel mechanisms, front, rear, left and right. Alternatively, a total of two subsystems may be provided for each of the two sets of wheel mechanisms, the front two left and right wheels and the rear two left and right wheels. Further, the state quantity detection means in each subsystem detects the state quantity in each subsystem and outputs a signal corresponding to the detected state quantity. Next, in the control means, the state quantity which is the motion state quantity of the subsystem and the sprung mass motion are determined from each subsystem so that the output of each subsystem follows the dynamic characteristic which is the command signal outputted from the intelligent means. Each control amount is calculated and output based on the behavior amount, which is the amount of influence on the system. Further, the drive means in each subsystem drives each wheel mechanism based on the control amount. [0014] As described above, the present invention independently controls each subsystem consisting of a wheel mechanism of one wheel or multiple wheels, and also coordinates with other subsystems by intelligent means, thereby controlling the amount of vehicle behavior. The present invention relates to an autonomous decentralized control device for a vehicle that sets a desired dynamic characteristic to a vehicle. Therefore, even if a failure occurs in some subsystems, the self-organizing function of the intelligent means allows other subsystems to share the role of the failed subsystem and adjust the amount of vehicle behavior to the desired dynamic characteristics. Can be set to . That is, the present invention has the effect of being extremely resistant to failure. [Embodiments] <Specific Examples of the Invention> More specific examples of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 3. In this specific example, the operation amount detection means 1, the behavior amount detection means 2, and subsystems S1 to S4 respectively corresponding to four wheel mechanisms are used.
Each subsystem consists of intelligent means 3 (31 to 34), state quantity detection means 4 (41 to 44)
, control means 5 (51-54), drive means 6
(61-64) Consists of. In the following description, the time differential of function A will be expressed as dA/dt, and the transposed matrix of matrix B will be expressed as BT. Furthermore, in each of the following examples, the configuration of each subsystem is the same, so unless otherwise specified, a common explanation will be given. The dynamic characteristics of the vehicle body are described by the following differential equation. dφ/dt=f(φ) +G(φ)・θ

… (1) However, G(φ) = [g1(φ), g2(φ), g3(φ
), g4(φ) ]
... (2) θ=[θ1, θ2, θ3, θ4]T

... (3) Here, φ: Vehicle behavior amount θi: Force applied to the vehicle body by the i-th wheel mechanism [0018
] Also, it is assumed that the desired dynamic characteristics of the vehicle body are given by the following differential equation. dφ/dt=f0(φ)

... (4) At this time, in order to obtain equation (4), each wheel mechanism needs to generate a force as shown in the following equation. θ=G(φ)+ ・(f0(φ) −f(φ)
)
... (5) However, G(φ)+: Pseudo-inverse matrix of G(φ) 0019
That is, by inputting θ calculated by equation (5) to each control means as a command signal, the amount of vehicle body behavior can be set to the desired dynamic characteristic expressed by equation (4). The intelligent means in each subsystem performs the calculation of equation (5) via a network with intelligent means in other subsystems, and is described by the following differential equation. Intelligent means 3 in the first subsystem S1
01: τ(dθ1/dt)=-g1(φ)T
g1(φ)・θ1 −g1(φ)T g2(φ)・
θ2
-g1(φ)T g3(φ)・θ3 -g1(φ)
T g4(φ)・θ4
+g1(φ)T ・(f0(φ)
-f(φ) )... (6) Intelligent means 302 in the second subsystem S2:
τ(dθ2/dt)=-g2(φ)T g1(φ
)・θ1 −g2(φ )T g2(φ)・θ2
−g2(φ
)T g3(φ)・θ3 −g2(φ )T g4(
φ)・θ4
+g2(φ)T ・(f0(φ) −f(φ)
)... (7) Intelligent means 303 in the third subsystem S3: τ(dθ
3/dt)=-g3(φ)T g1(φ)・θ1
-g3(φ)T g2(φ)・θ2
-g3(φ)T g
3(φ)・θ3 −g3(φ )T g4(φ)・θ4
+g
3(φ)T ・(f0(φ) −f(φ))
... (8) Intelligent means 304 in the fourth subsystem S4: τ(dθ4/dt
)=-g4(φ)T g1(φ)・θ1-g4(φ
)T g2(φ)・θ2
-g4(φ)T g3(φ)・
θ3 −g4(φ)T g4(φ)・θ4
+g4(φ)
T ・(f0(φ) −f(φ))
(9) [0022] However, τ is a coefficient that determines the speed of convergence of the network, and needs to be set sufficiently fast compared to the movement of the vehicle body. These differential equations, when the initial state is the origin, θ shown by equation (5)
After sufficient convergence, this θ is used as a command signal to the control means. FIG. 2 shows how the networks are connected. That is, for example, in a network connecting intelligent means 31 and intelligent means 33, g
1(φ) T g3(φ) Through the weight, θ1
and θ3 are exchanged with each other. This corresponds to the third term on the right-hand side of equation (6) and the first term on the right-hand side of equation (8), respectively, and the signals received via the network are used to construct differential equations in each intelligent means. used as an element. In this way, by finding equation (5) through a network of intelligent means, when a failure occurs in some subsystems, other subsystems can share the role of the failed subsystem, and Can self-organize to tolerate failures. For example, consider that the third subsystem fails, as shown in FIG. 3, and the output from this wheel mechanism becomes zero. At this time, the intelligent means of the other subsystems change as follows. Intelligent means 3 in the first subsystem S1
01: τ(dθ1/dt)=-g1(φ)T
g1(φ)・θ1 −g1(φ)T g2(φ)・
θ2
-g1(φ)T g4(φ)・θ4
+g1(φ)T ・
(f0(φ) −f(φ) ) …(1
0) Intelligent means 302 in the second subsystem S2: τ(dθ2/dt)=−g2(φ
)T g1(φ)・θ1 −g2(φ )T g2(φ
)・θ2
-g2(φ)T g4(φ)・θ4
+g2(φ)T
・(f0(φ) −f(φ) ) …
(11) Intelligent means 304 in the fourth subsystem S4: τ(dθ4/dt)=−g4(
φ )T g1(φ)・θ1 −g4(φ )T g2
(φ)・θ2
-g4(φ)T g4(φ)・θ4
+g4(φ
)T ・(f0(φ) −f(φ) )
...(12) [0026] θ1, θ2, and θ4 obtained through these networks calculate the amount of behavior of the vehicle body by the three subsystems excluding the third subsystem that has failed. This is a command signal for setting the characteristics. That is, the intelligent means self-organized from cooperation among four subsystems to cooperation among three subsystems due to a failure. The autonomous decentralized control device for a vehicle of the present invention exhibits excellent fault tolerance due to the intelligent means that self-organizes in this manner. <First Embodiment> The first embodiment is a vehicle in which the suspension force of the four wheels can be controlled, and each of the four wheel suspension mechanisms is made into a subsystem, the configuration of which is shown in FIG. 4. . (1) Operation amount detection means The operation amount detection means 10 includes a steering angle sensor 101 that detects the steering angle and converts it into a corresponding electric signal, and an accelerator that detects the operation amount of the accelerator and converts it into a corresponding electric signal. It consists of a sensor group 100 consisting of a brake operation amount sensor 102, a brake operation amount sensor 103 that detects the amount of brake operation and converts it into a corresponding electric signal, and an A/D converter 120 that digitizes these signals. ing. (2) Behavior amount detection means The behavior amount detection means 20 includes a longitudinal speed sensor 201 that detects the longitudinal speed of the vehicle body and converts it into a corresponding electric signal, and a longitudinal speed sensor 201 that detects the lateral speed of the vehicle body and converts it into a corresponding electric signal. a lateral speed sensor 202 that detects the vertical speed of the vehicle body and converts it into a corresponding electrical signal; a vertical position sensor 204 that detects the vertical position of the vehicle body and converts it into a corresponding electrical signal; A roll angular velocity sensor 205 detects the angular velocity and converts it into a corresponding electrical signal, a roll angle sensor 206 detects the roll angle of the vehicle body and converts it into a corresponding electrical signal, and a roll angle sensor 206 detects the pitch angular velocity of the vehicle body and converts it into a corresponding electrical signal. a pitch angular velocity sensor 207 that
A sensor group 200 consists of a pitch angle sensor 208 that detects the pitch angle of the vehicle body and converts it into a corresponding electrical signal, and a yaw angular velocity sensor 219 that detects the yaw angular velocity of the vehicle body and converts it into a corresponding electrical signal. It is composed of an A/D converter 220 for digitizing. (3) Intelligent means Intelligent means 30 (301 to 304) in each subsystem
is composed of a CPU 70 (701-704) as well as a control means 50 (501-504). C.P.
The intelligent means 301 in U701, the steering angle signal, the accelerator operation amount signal, and the brake operation amount signal output from the A/D converter 120 of the operation amount detection means 10 are input. The intelligent means 30 also receives longitudinal speed signals, lateral speed signals, vertical speed signals, vertical position signals, roll angular speed signals, roll angle signals, and pitch angular speed signals output from the A/D converter 220 of the behavior amount detection means 20. , pitch angle signal and yaw angular velocity signal are input. Based on the above input values, the intelligent means 301 calculates a target value for the suspension control force via a network with the intelligent means 302 to 304 in other subsystems, and outputs it as a command signal to the control means 501. Next, intelligent means 301 ~
An outline of the calculation in step 304 will be explained below. There is the following relationship between the posture of the vehicle body and the suspension control force. dφ/dt=f(φ) +G(φ)・θ
…(
13) However, G(φ) = [g1(φ), g2(φ), g3(φ
), g4(φ) ]
...(14) θ=[θ1, θ2, θ3, θ4]T

…(15) φ=[φ1, φ
2, φ3, φ4, φ5, φ6 ]T
…(16)
Here, θi : Suspension control force of the i-th suspension φ1 : Vertical position φ2 : Roll angle φ3 : Pitch angle φ4 : Vertical speed φ5 : Roll angular speed φ6 : Pitch angular speed 0032] Also, f(φ) = [mf1, mf2, mf3
, mf4, mf5, mf6]T
...(17) However, mf1 = -U sinφ3 +V sinφ
2 cosφ3 +φ4 cosφ2 cosφ
3 mf2 =φ5 +φ6 sinφ2
tanφ3 +R cosφ2 tanφ3 mf
3 =φ6 cosφ2 −R sinφ2 mf4
=Uφ6 −Vφ5 −g cosφ3 cosφ
2 mf5 = (Iy - Iz) Rφ6 /Ix -
Fy h/Ix mf6 = (Iz - Ix) Rφ5
/Iy +Fx h/Iy 0033] g1(φ) = [0,0,0,1,df,-af
]T...(1
8) g2(φ) = [0,0,0,1,-df,
-af]T...(
19) g3(φ) = [0,0,0,1,dr,
ar〕T
...(20) g4(φ) = [0, 0, 0, 1, -
dr, ar]T
...(21) [0034] However, af: Distance between front axle centers of gravity ar: Distance between rear axle centers of gravity df: Front suspension spacing/2 dr: Rear suspension spacing/2 Fx: Front-rear force Fy generated by driving and braking
: Lateral force generated by steering g : Gravitational acceleration h : Center of gravity height Ix : Roll moment of inertia Iy : Pitch moment of inertia Iz : Yaw moment of inertia m : Vehicle mass R : Yaw angular velocity U : Longitudinal speed V : Lateral speed [0035 Now, let us consider controlling the attitude of the vehicle body to have the dynamic characteristics expressed by the following equation. dφ/dt=f0(φ)

…(22) f0(φ) = [nf1
, nf2, nf3, nf4, nf5,
nf6]T...(23)
However, nf1 =-U sinφ3 +V sinφ
2 cosφ3 +φ4 cosφ2 cosφ
3 nf2 =φ5 +φ6 sinφ2
tanφ3 +R cosφ2 tanφ3 nf
3 =φ6 cosφ2 −R sinφ2 nf4
=-k4 φ4 -k1 φ1 nf5 =-k5
φ5 −k2 φ2 nf6 = −k6 φ6 −k3
φ3 [0036] In order to obtain the characteristics of the above equation, (1
7) It is necessary to substitute equations (21) to (23) into equations (6) to (9) and realize the converged values θ1 to θ4 as suspension control forces. Therefore, each intelligent means 301 ~
At step 304, θ1 to θ4 thus obtained are output as command signals. In addition, in this example,
Since the intelligent means is realized by a digital computer, the calculations of equations (6) to (9) are performed using discretized recurrence equations. After all, the intelligent means 301 to 304 in the i-th (i=1, 2, 3, 4) subsystem
The processing in is the flow shown below. First, the longitudinal force Fx generated at the four wheels is estimated based on the accelerator operation amount signal and brake operation amount signal inputted from the operation amount detection means using the following equation. In addition, the lateral force Fy generated at the four wheels is calculated by the following formula based on the steering angle signal input from the operation amount detection means, the longitudinal speed signal input from the behavior amount detection means, the lateral speed signal, and the yaw angular velocity signal. Estimated by. Fx=Kp・p

...(24) Fy = -Cf (
(V+af R)/U-δsw)-Cr (V-ar
R)/U (25) However, Kp: Constant Cf: Front wheel cornering power Cr: Rear wheel cornering power p: Accelerator operation amount (p>0) or brake operation amount (p<0) δsw: Steering angle (however, the actual Rudder angle equivalent value)0040
Next, 0 is assigned as the initial value of θi and output to intelligent means in other subsystems. Then,
Estimated longitudinal force Fx and lateral force Fy,
A longitudinal speed signal, a lateral speed signal, a vertical speed signal, a vertical position signal, a roll angular speed signal, a roll angle signal, a pitch angular speed signal, a pitch angle signal, and a yaw angular speed signal input from the behavior amount detection means. and θj (j≠i
) and the current θi, (17) to (21)
θi is updated according to equations, equations (23), and recurrence equations obtained by discretizing equations (6) to (9), and output to intelligent means in other subsystems. Next, the recurrence formula is repeated to converge θi. Then,
Output θi as a command signal to the control means and return to the first step. (4) State quantity detection means State quantity detection means 401 to 404 in each subsystem
are stroke sensors 4011 to 4011, respectively, which detect the stroke of the suspension and convert it into a corresponding electric signal.
4014, vertical acceleration sensors 4021-4024 that detect vertical acceleration under the spring and convert it into a corresponding electric signal, and force sensors 4031-4034 that detect suspension force and convert it into a corresponding electric signal.
01 to 4004 and A to digitize these signals.
/D converters 4201 to 4204. (5) Control means The control means 501 to 504 in each subsystem operate based on the suspension stroke signal output from the state quantity detection means 401 to 404, the vertical acceleration signal under the spring, and the suspension force signal. , calculates a pressure valve opening signal necessary for the suspension force to match the command signal calculated by the intelligent means, and outputs this as a control variable. (6) Driving means The driving means 601 to 604 in each subsystem receives a pressure valve opening signal as a control amount signal outputted from the control means 501 to 504, and operates based on this signal. Operates the active suspension pressure valve to control oil flow. (7) Functions and Effects The functions and effects of this embodiment having the above configuration are as follows. First, a steering angle signal and an accelerator/brake operation amount signal representing the driver's intention output from the operation amount detection means 10, and a longitudinal speed signal and a lateral speed representing the current vehicle body motion output from the behavior amount detection means 20. A signal, a vertical speed signal, a vertical position signal, a roll angular velocity signal, a roll angle signal, a pitch angular velocity signal, a pitch angle signal, a yaw angular velocity signal,
Each of the intelligent means 301 to 304 and the control means 501 to 504 uses the suspension stroke signal, unsprung vertical acceleration signal, and suspension force signal, which are state quantities for each suspension, output from the state quantity detection means in each subsystem. It is input to CPUs 701 to 704 in the subsystem. Next, intelligent means 301 ~
At step 304, command signals are sent to other subsystems based on the operation amount and behavior amount to coordinate with other suspensions and to control the attitude of the vehicle body according to desired dynamic characteristics. Compute through a network with intelligent means within. [0046] Next, control means 501 to 50
4, the intelligent means 301 to 30 suppress the road surface disturbance detected from the unsprung vertical acceleration signal.
The pressure valve opening necessary to obtain the suspension target control force θ as a command signal calculated by 4 is calculated based on the suspension characteristics, and this is output as a control amount. Next, the drive means 601 to 604 input the pressure valve opening signal as a control amount outputted from the control means 501 to 504, and calculate the actual suspension force to the intelligent means 301 to 30.
The target suspension control force is corrected to the command signal calculated by 4. [0048] In this way, by performing autonomous decentralized control on each suspension, it is possible to simultaneously improve ride comfort by suppressing road surface disturbances for each suspension independently, and to improve steering stability through attitude control as each suspension cooperates. Ru. In addition, the command signal θ calculated through the network between the intelligent means 301 to 304 in each subsystem is the one necessary to obtain the target dynamic characteristic of the vehicle motion expressed by equation (22). Since this is the minimum norm solution among the control inputs, it is a very efficient control target. Furthermore, since command signals as control targets for each subsystem are computed autonomously and decentrally in the intelligent means 301 to 304 within each subsystem, excellent fault tolerance is achieved. That is, it is assumed that among the four wheels of the suspension, for example, the second wheel causes a failure and changes to a passive state. At this time, the intelligent means 302 in the faulty subsystem S2 is activated by the other subsystems S1, S3, S4
A force sensor 403 that is generated in a passive state, rather than a control target calculated by a recurrence formula in a network with
The suspension force as the output of 2 is expressed by the command signal θ2
Output as . In addition, in the intelligent means 301, 303, 304 in other subsystems, θ
The initial value of j (j≠2) is set to 0, and the command signal θj (j≠2) is calculated according to the recurrence formula. Through such calculation, other suspension controls share the role of the failed suspension control based on the motion state of the suspension that is in a passive state due to the failure. <Second Embodiment> This embodiment is a vehicle in which the steering angles of each of the four wheels can be controlled independently, and each of the four wheel steering mechanisms is made into a subsystem, and the configuration is shown in FIG. show. In a typical four-wheel steered vehicle, the left and right front wheels and rear wheels are each steered at the same steering angle. However, if you are willing to make the steering mechanism more complicated, it is possible to make the most of the tire capacity of each wheel by independently controlling the steering angles of the four wheels. As a result, it can be expected that the vehicle's motion limit will be increased. Therefore, in this embodiment, autonomous decentralized control is performed for a vehicle whose four wheels can be steered independently. (1) Operation amount detection means The operation amount detection means 11 is a sensor 11 consisting of a steering angle sensor 101 that detects a steering angle and converts it into a corresponding electric signal.
0 and an A/D converter 121 that digitizes these signals. (2) Behavior amount detection means The behavior amount detection means 21 includes a longitudinal speed sensor 201 that detects the longitudinal speed of the vehicle body and converts it into a corresponding electric signal, and a longitudinal speed sensor 201 that detects the lateral speed of the vehicle body and converts it into a corresponding electric signal. A sensor group 210 consists of a lateral velocity sensor 202 that detects the yaw angular velocity of the vehicle body and converts it into a corresponding electrical signal, and an A/D converter 221 that digitizes these signals. ing. (3) Intelligent means The intelligent means 311 to 314 in each subsystem are as follows:
The control means 511 to 514 as well as the CPU 7
11 to 714. CPU711 ~
Intelligent means 311 to 314 in 714
inputs the steering angle signal output from the A/D converter 121 of the operation amount detection means 11. In addition, the intelligent means 311 to 314 input the longitudinal velocity signal, lateral velocity signal, and yaw angular velocity signal output from the A/D converter 221 of the behavior amount detection means 21. Based on the above input values, the intelligent means calculates the target value of the cornering force of each wheel through a network with the intelligent means in other subsystems, and controls the respective control means 511 to 511.
514 as a command signal. Next, intelligent means 311 ~
An outline of the calculation in 314 will be explained below. First, it is assumed that a vehicle whose four wheels can be steered independently is traveling at a constant speed, and that cornering force is generated by steering in a direction perpendicular to the vehicle speed. If each tire is regarded as each subsystem, and the cornering force of each wheel is the output of each subsystem, the vehicle body motion is expressed as follows. dφ/dt=f(φ) +G(φ) ・θ

(26) However, G(φ) = [g1(φ), g2(φ), g3(φ
), g4(φ) ]
...(27) θ=[θ1, θ2, θ3, θ4]T

…(28) φ=[φ1, φ
2]T

(29) Here, θi : Cornering force generated at the i-th tire φ1 : Vehicle body slip angle φ2 : Yaw angular velocity

…(30) g1(φ) = [1/mv,
(af cosφ1 +df sinφ1)/I
z]T...(31) g2(φ) = [1/mv,
(af cosφ1 −df sinφ1 )/
Iz ]T…(32) g3(φ) = [1/mv
, (-ar cosφ1 +dr sinφ1)
/Iz]T…(33) g4(φ) = [1/m
v, (-ar cosφ1 -dr sinφ1
)/Iz]T...(34) However, af: Distance between front axle centers of gravity ar: Distance between rear axle centers of gravity df: Front suspension spacing/2 dr: Rear suspension spacing/2 Iz: Yaw moment of inertia m: Vehicle mass v :Vehicle body speed Now, let us consider controlling the behavior of the vehicle body to have the dynamic characteristics expressed by the following equation. dφ/dt=f0(φ)

...(35) However, f0(φ) = [-kb tanφ1 ,-kR
(φ2 −R0)]T…
(36) Also, R0 = kvδsw (kvδ
sw≦μmax g/v)...
(37) R0 = μmax g/v (
kvδsw>μmax g/v)
...(38) However, g: Gravitational acceleration R0: Target yaw angular velocity δsw: Steering angle μmax: Maximum road friction coefficient However, this is a setting that allows a yaw angular velocity R0 proportional to the steering angle δsw to be obtained in a region where the tire characteristics have some margin, and in a limit region to prevent spin and exhibit drift-out characteristics. be. In order to obtain the characteristics of the above equations, equations (30) to (34) and (36) to (38) must be replaced by (6
) or (9) and converged θ1 ~ θ
It is necessary to realize 4 as the cornering force of each wheel. Therefore, intelligent means 311 to 31
4, θ1 to θ4 thus obtained are output as command signals. In this embodiment, since the intelligent means is implemented by a digital computer, the calculations of equations (6) to (9) are performed using discretized recurrence equations. After all, the intelligent means 311 to 31 in the i-th (i=1, 2, 3, 4) subsystem
The process in step 4 follows the flow shown below. first,
Based on the longitudinal speed signal U and the lateral speed signal V input from the behavior amount detection means 21, the vehicle speed v and the vehicle body slip angle φ1 are estimated according to the following equation. v= (U2 +V2)1/2

...(39) φ1 = tan(V
/U)
…(4
0) Next, 0 is assigned as the initial value of θi and output to intelligent means in other subsystems. Next, the estimated vehicle speed v, the vehicle slip angle φ1, the steering angle signal input from the operation amount detection means, the yaw angular velocity signal input from the behavior amount detection means, and the intelligent means in other subsystems are calculated. θj input from
(j≠i) and the current θi, formulas (30) to (34) and (36) to (38), and (6)
According to the recurrence formula that discretizes equation (9), θi
and output to intelligent means in other subsystems. Next, repeat the recurrence formula and θi
Converge. Next, the control means 511 to 5
14, output θi as a command signal and return to the first step. (4) State quantity detection means State quantity detection means 411 to 414 in each subsystem
Sensors 4101 to 4104 each consist of force sensors 4031 to 4034 that detect the ground force of each wheel and convert it into a corresponding electric signal, and A that digitizes this signal.
/D converters 4211 to 4214. (5) Control means The control means 511 to 514 in each subsystem control the yaw angular velocity signal output from the behavior quantity detection means 21 and the ground force signal output from the respective state quantity detection means 411 to 414. and intelligent means 311-314
The steering angle necessary to obtain the target cornering force is calculated based on the target cornering force as a command signal calculated by , the estimated vehicle speed, and the vehicle body slip angle, and is output as a control variable. By the way, μi (corresponding to the lateral road surface friction coefficient), which is the cornering force θi standardized by the ground force Ni of each wheel, is a function of the slip angle αi of each wheel (the angle between the tire direction and the speed direction). μy (αi)
(See Figure 6). μi ≡θi /Ni = μy (αi)
(i=1,2,3,4)
...(41) Ni: Ground contact force αi of each wheel: Slip angle of each wheel [0067] Also, the slip angle αi of each wheel is expressed as a function of the vehicle body slip angle signal φ1 and the steering angle δi of each wheel as shown in the following equation. expressed. α1 = tan-1 (( af cosφ1
+df sinφ1)φ2/v) +φ1 −δ1
...(42) α2 = tan-1 (( af
cosφ1 −df sinφ1)φ2/v) +
φ1 −δ2 …(43) α3 = tan−1(
(-ar cosφ1 +dr sinφ1)φ2
/v) +φ1 −δ3 …(44) α4 = t
an-1((-ar cosφ1-dr sin
φ1) φ2/v) +φ1 −δ4 …(45) 00
[68] In the end, the processing in the control means 511 to 514 in the i-th (i=1, 2, 3, 4) subsystem becomes the flow shown below. First, the target cornering force θi as a command signal calculated in the intelligent means 311 to 314 is converted to the ground force Ni output from the state quantity detection means 411 to 414.
Standardize it by and set it as μi. Next, using the map shown in FIG.
Find the slip angle αi corresponding to . Next, this slip angle αi, the yaw angular velocity signal φ2 output from the behavior amount detection means 2, and the intelligent means 311
Based on the vehicle body speed signal v and the vehicle body slip angle signal φ1 estimated in steps 314 to 314, the steering angle δi is calculated according to the following equation. δ1 = tan-1 (( af cosφ1
+df sinφ1)φ2/v) +φ1 −α1
...(46) δ2 = tan-1 (( af
cosφ1 −df sinφ1)φ2/v) +
φ1 −α2 …(47) δ3 = tan−1(
(-ar cosφ1 +dr sinφ1)φ2
/v) +φ1 −α3 …(48) δ4 = t
an-1((-ar cosφ1-dr sin
φ1) φ2/v) +φ1 −α4 (49) Next, the calculated steering angle δi is output as the control amount for each wheel, and the process returns to the first step. (6) Driving Means The driving means 611 to 614 in each subsystem receive the steering angle signals output from the respective control means, and drive the steering actuators based on these signals. (7) Functions and Effects The functions and effects of this embodiment having the above configuration are as follows. First, a steering angle signal representing the driver's intention outputted from the operation amount detection means 11 and a steering angle signal representing the driver's intention outputted from the operation amount detection means 21
Intelligent means detects the longitudinal speed signal, lateral speed signal, and yaw angular velocity signal representing the current vehicle body motion output from 311 to 314 and the CPUs 711 to 714 in each subsystem constituting the control means 511 to 514. Next, intelligent means 311 ~
At step 314, a command signal that is a control target for each wheel for coordinating with other tires and controlling the behavior of the vehicle body according to desired dynamic characteristics is transmitted to other sub-wheels based on the operation amount and behavior amount. Compute through a network with intelligent means within the system. Next, the control means 511 to 51
4, the intelligent means 311 is based on the ground force of each wheel and the slip angle of each wheel as state quantities of each wheel.
The steering angle of each wheel necessary to obtain the cornering force θ of each wheel as a command signal calculated by 314 is calculated, and this is output as a control amount. Next, the drive means 611 to 614 input the steering angle signal of each wheel as a control amount outputted from the control means 511 to 514, and steer the wheels to the set steering angle, thereby achieving the target cornering. Gain the Force. [0075] In this way, by autonomous distributed control of the steering angle of each wheel, complex vehicle motion is distributed and hierarchized. This allows for global motion control, including areas near the limits. Further, the command signal θ calculated through the network of intelligent means 311 to 314 in each subsystem is a control input necessary to obtain the target dynamic characteristic of the vehicle body motion expressed by equation (35). Since this is the minimum norm solution, it is a very efficient control target compared to a normal vehicle in which the two front wheels and the two rear wheels are steered at the same steering angle. Furthermore, the command signals as control targets for each subsystem are computed autonomously and decentrally in the intelligent means 311 to 314 within each subsystem, thereby achieving excellent fault tolerance. That is, when the steering mechanism of one wheel malfunctions, other subsystems take over the role of the malfunctioning wheel, and it is possible to obtain almost the same vehicle body motion as during normal operation.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

【図1】本発明の具体例の構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a specific example of the present invention.

【図2】各インテリジェント手段間の関係を示す図であ
る。
FIG. 2 is a diagram showing the relationship between each intelligent means.

【図3】1つのサブシステムが故障した場合の他のイン
テリジェント手段間の関係を示す図である。
FIG. 3 shows the relationship between other intelligent means when one subsystem fails;

【図4】第1実施例の構成を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the configuration of the first embodiment.

【図5】第2実施例の構成を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing the configuration of a second embodiment.

【図6】各輪のスリップ角とコーナリングフォースとの
特性を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing the characteristics of the slip angle and cornering force of each wheel.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】  ドライバの操作量を検出する操作量検
出手段と、車体の挙動量を検出する挙動量検出手段と、
車輪機構に対応して設けられた複数のサブシステムとか
らなり、前記各サブシステムが、前記検出された操作量
と挙動量とに基づき他のサブシステムとのネットワーク
を介して車体運動が所望の動特性を得るために必要な該
サブシステムがそれぞれ従うべき動特性を演算し指令信
号として出力するインテリジェント手段と、サブシステ
ム内の状態量を検出する状態量検出手段と、前記検出さ
れた状態量および挙動量と前記インテリジェント手段か
らの指令信号とに基づきサブシステムが前記指令信号と
しての動特性を得るために必要な制御量を演算し出力す
るコントロール手段と、前記コントロール手段からの制
御量に基づき車輪機構を駆動する駆動手段とを具備して
なることを特徴とする車両の自律分散制御装置。
[Claim 1] Operation amount detection means for detecting the amount of operation by the driver; behavior amount detection means for detecting the amount of behavior of the vehicle body;
It consists of a plurality of subsystems provided corresponding to the wheel mechanism, and each of the subsystems adjusts the desired vehicle motion through a network with other subsystems based on the detected operation amount and behavior amount. intelligent means that calculates the dynamic characteristics that each of the subsystems should follow in order to obtain the dynamic characteristics and outputs it as a command signal; a state quantity detection means that detects the state quantity within the subsystem; and the detected state quantity. and a control means for calculating and outputting a control amount necessary for the subsystem to obtain the dynamic characteristics as the command signal based on the behavior amount and the command signal from the intelligent means, and a control means for calculating and outputting a control amount necessary for the subsystem to obtain the dynamic characteristics as the command signal, An autonomous decentralized control device for a vehicle, comprising a drive means for driving a wheel mechanism.
JP1470591A 1991-01-14 1991-01-14 Autonomous dispersed control device for vehicle Pending JPH04238745A (en)

Priority Applications (1)

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JP1470591A JPH04238745A (en) 1991-01-14 1991-01-14 Autonomous dispersed control device for vehicle

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