JPH06273187A - 車体重心スリップ角計測装置 - Google Patents
車体重心スリップ角計測装置Info
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- JPH06273187A JPH06273187A JP5057421A JP5742193A JPH06273187A JP H06273187 A JPH06273187 A JP H06273187A JP 5057421 A JP5057421 A JP 5057421A JP 5742193 A JP5742193 A JP 5742193A JP H06273187 A JPH06273187 A JP H06273187A
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- Japan
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- vehicle
- slip angle
- vehicle body
- center slip
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-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
- B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
- B62D6/00—Arrangements for automatically controlling steering depending on driving conditions sensed and responded to, e.g. control circuits
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
- B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
- B62D7/00—Steering linkage; Stub axles or their mountings
- B62D7/06—Steering linkage; Stub axles or their mountings for individually-pivoted wheels, e.g. on king-pins
- B62D7/14—Steering linkage; Stub axles or their mountings for individually-pivoted wheels, e.g. on king-pins the pivotal axes being situated in more than one plane transverse to the longitudinal centre line of the vehicle, e.g. all-wheel steering
- B62D7/15—Steering linkage; Stub axles or their mountings for individually-pivoted wheels, e.g. on king-pins the pivotal axes being situated in more than one plane transverse to the longitudinal centre line of the vehicle, e.g. all-wheel steering characterised by means varying the ratio between the steering angles of the steered wheels
- B62D7/159—Steering linkage; Stub axles or their mountings for individually-pivoted wheels, e.g. on king-pins the pivotal axes being situated in more than one plane transverse to the longitudinal centre line of the vehicle, e.g. all-wheel steering characterised by means varying the ratio between the steering angles of the steered wheels characterised by computing methods or stabilisation processes or systems, e.g. responding to yaw rate, lateral wind, load, road condition
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T2230/00—Monitoring, detecting special vehicle behaviour; Counteracting thereof
- B60T2230/02—Side slip angle, attitude angle, floating angle, drift angle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 学習済みニューラルネットワークの使用によ
り正確な計測と車両への搭載が可能となり、且つ、ニュ
ーラルネットワークの負担をも軽減できる車体重心スリ
ップ角計測装置を提供する。 【構成】 車体重心スリップ角計測装置は、ハンドル角
センサ１６、車速センサ１８、前後加速度センサ２０、
横加速度センサ２２及びヨー角速度センサ２４のセンサ
群と、線形２自由度車両モデルから導出した近似式を有
し、センサ１６，１８，２４の検出値のみから近似式に
基づき、車体重心スリップ角の近似値Ａを算出する近似
式計算ブロック２６と、センサ群の検出値を前処理し
て、入力情報を生成する前処理ブロック２８及びメモリ
３０と、前記入力情報と前記近似値とを入力とし、実車
体重心スリップ角と前記近似値との間の誤差に対応した
補正値を出力する学習済みのニューラルネットワーク３
２と、学習済みのニューラルネットワーク３２及び近似
式計算ブロック２６から出力される補正値と近似値とを
加算した値を車体重心スリップ角βとして出力する加算
部３６とを備える。
り正確な計測と車両への搭載が可能となり、且つ、ニュ
ーラルネットワークの負担をも軽減できる車体重心スリ
ップ角計測装置を提供する。 【構成】 車体重心スリップ角計測装置は、ハンドル角
センサ１６、車速センサ１８、前後加速度センサ２０、
横加速度センサ２２及びヨー角速度センサ２４のセンサ
群と、線形２自由度車両モデルから導出した近似式を有
し、センサ１６，１８，２４の検出値のみから近似式に
基づき、車体重心スリップ角の近似値Ａを算出する近似
式計算ブロック２６と、センサ群の検出値を前処理し
て、入力情報を生成する前処理ブロック２８及びメモリ
３０と、前記入力情報と前記近似値とを入力とし、実車
体重心スリップ角と前記近似値との間の誤差に対応した
補正値を出力する学習済みのニューラルネットワーク３
２と、学習済みのニューラルネットワーク３２及び近似
式計算ブロック２６から出力される補正値と近似値とを
加算した値を車体重心スリップ角βとして出力する加算
部３６とを備える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、４輪操舵システムを
備えた車両に好適する車体重心スリップ角計測装置に関
する。
備えた車両に好適する車体重心スリップ角計測装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】４輪操舵システムを備えた車両は、前輪
の操舵に伴い、その後輪をも操舵可能であるから、後輪
操舵が最適に制御されれば、通常の車両に比べて、旋回
性能や操縦安定性能を向上させることができる。ところ
で、後輪操舵制御を最適に行うには、車両の旋回時、車
両の挙動を示す各種の状態を正確に把握する必要があ
り、その状態量の１つである車体重心スリップ角は、後
輪操舵を行う上で、特に重要なものとなる。ここで、車
体重心スリップ角とは、図１に示されているように、車
両の旋回時、車両の進行方向と車体の向きとのなす角度
で定義される。
の操舵に伴い、その後輪をも操舵可能であるから、後輪
操舵が最適に制御されれば、通常の車両に比べて、旋回
性能や操縦安定性能を向上させることができる。ところ
で、後輪操舵制御を最適に行うには、車両の旋回時、車
両の挙動を示す各種の状態を正確に把握する必要があ
り、その状態量の１つである車体重心スリップ角は、後
輪操舵を行う上で、特に重要なものとなる。ここで、車
体重心スリップ角とは、図１に示されているように、車
両の旋回時、車両の進行方向と車体の向きとのなす角度
で定義される。
【０００３】車体重心スリップ角が検出可能であれば、
車両の旋回時、車体重心スリップ角がゼロとなるよう
に、後輪操舵を制御でき、この結果、操舵に対する車体
のヨー角速度とその横加速度との位相差を理論上ゼロに
することができる。車体重心スリップ角の検出には、例
えば光学式の非接触対地速度計が利用可能である。
車両の旋回時、車体重心スリップ角がゼロとなるよう
に、後輪操舵を制御でき、この結果、操舵に対する車体
のヨー角速度とその横加速度との位相差を理論上ゼロに
することができる。車体重心スリップ角の検出には、例
えば光学式の非接触対地速度計が利用可能である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この対
地速度計は、光学式であるために、路面状態によっては
ノイズによる悪影響を受け易く、また、その大きさや価
格を考慮すると、市販車の運動制御システムに組み込ん
で、高精度な検出を安定して行うことは事実上困難であ
るという課題がある。
地速度計は、光学式であるために、路面状態によっては
ノイズによる悪影響を受け易く、また、その大きさや価
格を考慮すると、市販車の運動制御システムに組み込ん
で、高精度な検出を安定して行うことは事実上困難であ
るという課題がある。
【０００５】この発明は、上述した事情に基づいてなさ
れたもので、その目的とするところは、学習済みのニュ
ーラルネットワークの使用により、市販車の運動制御シ
ステムへの組み込みを可能とし、且つ、ニューラルネッ
トワークの負担を軽減して、高精度な検出が可能となる
車体重心スリップ角計測装置を提供することにある。
れたもので、その目的とするところは、学習済みのニュ
ーラルネットワークの使用により、市販車の運動制御シ
ステムへの組み込みを可能とし、且つ、ニューラルネッ
トワークの負担を軽減して、高精度な検出が可能となる
車体重心スリップ角計測装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明の車体重心スリ
ップ角計測装置は、車両の前輪の操舵状態を検出する第
１検出手段と、車両の各種の運動状態をそれぞれ検出す
る第２検出手段と、第１及び第２検出手段にて検出した
前輪操舵情報及び運動情報から車体重心スリップ角の近
似値を算出する演算手段と、前記第１及び第２検出手段
にて検出した前輪操舵情報及び運動情報と前記演算手段
にて算出された前記近似値とを入力とするとともに、実
車体重心スリップ角と前記近似値との間の偏差を教師デ
ータとして学習されており、前記前輪操舵情報及び前記
運動情報に加え前記近似値が入力されると、前記偏差に
対応した補正値を出力する学習済みのニューラルネット
ワークと、前記演算手段から出力された近似値と学習済
みのニューラルネットワークから出力された補正値とを
加算した値を車体重心スリップ角として出力する加算手
段とを備えている。
ップ角計測装置は、車両の前輪の操舵状態を検出する第
１検出手段と、車両の各種の運動状態をそれぞれ検出す
る第２検出手段と、第１及び第２検出手段にて検出した
前輪操舵情報及び運動情報から車体重心スリップ角の近
似値を算出する演算手段と、前記第１及び第２検出手段
にて検出した前輪操舵情報及び運動情報と前記演算手段
にて算出された前記近似値とを入力とするとともに、実
車体重心スリップ角と前記近似値との間の偏差を教師デ
ータとして学習されており、前記前輪操舵情報及び前記
運動情報に加え前記近似値が入力されると、前記偏差に
対応した補正値を出力する学習済みのニューラルネット
ワークと、前記演算手段から出力された近似値と学習済
みのニューラルネットワークから出力された補正値とを
加算した値を車体重心スリップ角として出力する加算手
段とを備えている。
【０００７】
【作用】上述の車体重心スリップ角計測装置によれば、
第１及び第２検出手段にて、車両の操舵情報及び運動情
報が得られると、これら操舵情報及び運動情報から演算
手段は、車体重心スリップ角の近似値を算出する。一
方、第１及び第２検出手段にて得られた前記操舵情報及
び運動情報は、演算手段にて得た前記近似値とともに、
学習済みのニューラルネットワークに入力として与えら
れる。この学習済みのニューラルネットワークは、実車
体重心スリップ角と前記近似値との間の偏差を教師デー
タとして学習されており、従って、ニューラルネットワ
ークからは前記偏差に相当する補正値が出力され。この
補正値と前記近似値とは加算手段にて加算され、この加
算値が車体重心スリップ角として出力される。
第１及び第２検出手段にて、車両の操舵情報及び運動情
報が得られると、これら操舵情報及び運動情報から演算
手段は、車体重心スリップ角の近似値を算出する。一
方、第１及び第２検出手段にて得られた前記操舵情報及
び運動情報は、演算手段にて得た前記近似値とともに、
学習済みのニューラルネットワークに入力として与えら
れる。この学習済みのニューラルネットワークは、実車
体重心スリップ角と前記近似値との間の偏差を教師デー
タとして学習されており、従って、ニューラルネットワ
ークからは前記偏差に相当する補正値が出力され。この
補正値と前記近似値とは加算手段にて加算され、この加
算値が車体重心スリップ角として出力される。
【０００８】
【実施例】図２を参照すると、この発明の一実施例に係
わる車体重心スリップ角計測装置を搭載した４輪操舵車
両（４ＷＳ車両）が概略的に示されている。４ＷＳ車両
は、パワーシリンダ２及びラック・ピニオン機構を含
み、ハンドル４の操作に応じて前輪ＦＷL,ＦＷRを操舵
する前輪操舵系６と、油圧シリンダからなる後輪アクチ
ュエータ８によって、後輪ＲＷL,ＲＷRを操舵する後輪
操舵系１０とを備えている。
わる車体重心スリップ角計測装置を搭載した４輪操舵車
両（４ＷＳ車両）が概略的に示されている。４ＷＳ車両
は、パワーシリンダ２及びラック・ピニオン機構を含
み、ハンドル４の操作に応じて前輪ＦＷL,ＦＷRを操舵
する前輪操舵系６と、油圧シリンダからなる後輪アクチ
ュエータ８によって、後輪ＲＷL,ＲＷRを操舵する後輪
操舵系１０とを備えている。
【０００９】後輪操舵系１０に関し、より詳しく説明す
ると、後輪アクチュエータ８には電磁バルブ１２が備え
られており、この電磁バルブ１２はコントローラ１４か
らの制御信号を受けて、その開弁方向及び開度が制御さ
れ、この結果、後輪アクチュエータ８を介して後輪ＲＷ
L,ＲＷRが操舵されることになる。コントローラ１４に
は、車体重心スリップ角計測装置にも使用される各種の
センサが接続されており、これらのセンサには、ハンド
ル角センサ１６、車速センサ１８、前後加速度センサ２
０、横加速度センサ２２及びヨー角速度センサ２４があ
る。
ると、後輪アクチュエータ８には電磁バルブ１２が備え
られており、この電磁バルブ１２はコントローラ１４か
らの制御信号を受けて、その開弁方向及び開度が制御さ
れ、この結果、後輪アクチュエータ８を介して後輪ＲＷ
L,ＲＷRが操舵されることになる。コントローラ１４に
は、車体重心スリップ角計測装置にも使用される各種の
センサが接続されており、これらのセンサには、ハンド
ル角センサ１６、車速センサ１８、前後加速度センサ２
０、横加速度センサ２２及びヨー角速度センサ２４があ
る。
【００１０】ハンドル角センサ１６はハンドル４の操作
角即ちハンドル角θHを検出し、車速センサ１８は車両
の速度、車速Ｖを検出する。ここで、車速センサ１８は
車両のスピードメータであってもよいし、又は、各車輪
毎に車輪速センサが装着されている場合にあっては、前
輪ＦＷL,ＦＷRの車輪速センサの出力を平均して求めた
平均前輪速と、後輪ＲＷL,ＲＷRの車輪速センサの出力
を平均して求めた平均後輪速とのうちの小さい方を車速
Ｖとしてもよい。
角即ちハンドル角θHを検出し、車速センサ１８は車両
の速度、車速Ｖを検出する。ここで、車速センサ１８は
車両のスピードメータであってもよいし、又は、各車輪
毎に車輪速センサが装着されている場合にあっては、前
輪ＦＷL,ＦＷRの車輪速センサの出力を平均して求めた
平均前輪速と、後輪ＲＷL,ＲＷRの車輪速センサの出力
を平均して求めた平均後輪速とのうちの小さい方を車速
Ｖとしてもよい。
【００１１】前後加速度センサ２０、横加速度センサ２
２及びヨー角速度センサ２４は、車体の前後加速度
ＧZ、車体の横加速度ＧY及び車体のヨー角速度ψをそれ
ぞれ検出する。従って、コントローラ１４には各センサ
から、ハンドル角θH、車速Ｖ、前後加速度ＧZ、横加速
度ＧY及びヨー角速度ψが入力される。コントローラ１
４は、上述した各種センサからの検出信号から車体重心
スリップ角を計測し、この計測結果に基づき、後輪ＲＷ
L,ＲＷRの操舵を制御する機能を含んでおり、具体的に
は、コントローラ１４は図３に示されているように、近
似式計算ブロック２６、前処理ブロック２８、メモリ３
０、ニューラルネットワーク３２及びフィードバック制
御ブロック３４を備えている。
２及びヨー角速度センサ２４は、車体の前後加速度
ＧZ、車体の横加速度ＧY及び車体のヨー角速度ψをそれ
ぞれ検出する。従って、コントローラ１４には各センサ
から、ハンドル角θH、車速Ｖ、前後加速度ＧZ、横加速
度ＧY及びヨー角速度ψが入力される。コントローラ１
４は、上述した各種センサからの検出信号から車体重心
スリップ角を計測し、この計測結果に基づき、後輪ＲＷ
L,ＲＷRの操舵を制御する機能を含んでおり、具体的に
は、コントローラ１４は図３に示されているように、近
似式計算ブロック２６、前処理ブロック２８、メモリ３
０、ニューラルネットワーク３２及びフィードバック制
御ブロック３４を備えている。
【００１２】近似式計算ブロック２６には、ハンドル角
センサ１６、車速センサ１８及びヨー角速度センサ２４
からの検出信号、つまり、ハンドル角θH、車速Ｖ及び
ヨー角速度ψがそれぞれ入力され、これらに基づき、近
似式計算ブロック２６は車体重心スリップ角βの近似値
Ａを算出する。近似式計算ブロック２６には、近似値Ａ
の算出のために近似式が与えられており、この近似式
は、図４の一般的な線形２自由度車両モデルから導出さ
れる。即ち、この車両モデルの運動方程式は、次の２つ
の式で記述される。 ｍ×Ｖ（dβ／dt）＋２×（Ｋf＋Ｋr）×β ＋｛ｍ×Ｖ＋（２／Ｖ）×（Ｌf×Ｋf−Ｌr×Ｋr）｝×ψ ＝２×Ｋf×δf ・・・（１） ２×（Ｌf×Ｋf−Ｌr×Ｋr）×β＋Ｉ×（ｄψ／ｄｔ） ＋（２／Ｖ）×（Ｌf2×Ｋf＋Ｌr2×Ｋr）×ψ ＝２×Ｌf×Ｋf×δf ・・・（２） ｍ ：車体質量、 Ｋf，Ｋr：前／後輪の等価コーナリ
ングパワー Ｉ ：ヨー慣性モーメント、 Ｌf ：前車軸重心間距離 Ｌr：後車軸重心間距離、 δf ：前輪舵角 今、次式 δf＝δfMAX×（１−ｅ-2t） ・・・（３） δfMAX：最大舵角 で記述され、且つ、図５に示されるようなステップ状の
操舵入力を（１），（２）式に与えたときの応答を線形
解析すると、時間領域におけるヨー角速度ψと車体重心
スリップ角βの解がそれぞれ求められ、これら２つの解
から次式で示される近似式を得ることができる。 Ａ＝β0×ψ＋Ｋ0 ×｛ψ−ψ（１−ｅ-2t）｝ ・・・（４） β0：（車速Ｖと前輪舵角δfとより求まるβ定常値）／
ヨー角速度ψ Ｋ0：第１項に対する過渡状態における補正係数 従って、（４）式の近似式に車速Ｖ、前輪舵角δf及び
ヨー角速度ψを与えると、車体重心スリップ角βの近似
値Ａを算出できる。なお、前輪舵角δfは、近似式計算
ブロック２６内にて、ハンドル角θHから演算処理して
求めることができ、従って、近似値Ａは、車速Ｖ、ハン
ドル角θH及びヨー角速度ψから近似式に基づき算出可
能である。
センサ１６、車速センサ１８及びヨー角速度センサ２４
からの検出信号、つまり、ハンドル角θH、車速Ｖ及び
ヨー角速度ψがそれぞれ入力され、これらに基づき、近
似式計算ブロック２６は車体重心スリップ角βの近似値
Ａを算出する。近似式計算ブロック２６には、近似値Ａ
の算出のために近似式が与えられており、この近似式
は、図４の一般的な線形２自由度車両モデルから導出さ
れる。即ち、この車両モデルの運動方程式は、次の２つ
の式で記述される。 ｍ×Ｖ（dβ／dt）＋２×（Ｋf＋Ｋr）×β ＋｛ｍ×Ｖ＋（２／Ｖ）×（Ｌf×Ｋf−Ｌr×Ｋr）｝×ψ ＝２×Ｋf×δf ・・・（１） ２×（Ｌf×Ｋf−Ｌr×Ｋr）×β＋Ｉ×（ｄψ／ｄｔ） ＋（２／Ｖ）×（Ｌf2×Ｋf＋Ｌr2×Ｋr）×ψ ＝２×Ｌf×Ｋf×δf ・・・（２） ｍ ：車体質量、 Ｋf，Ｋr：前／後輪の等価コーナリ
ングパワー Ｉ ：ヨー慣性モーメント、 Ｌf ：前車軸重心間距離 Ｌr：後車軸重心間距離、 δf ：前輪舵角 今、次式 δf＝δfMAX×（１−ｅ-2t） ・・・（３） δfMAX：最大舵角 で記述され、且つ、図５に示されるようなステップ状の
操舵入力を（１），（２）式に与えたときの応答を線形
解析すると、時間領域におけるヨー角速度ψと車体重心
スリップ角βの解がそれぞれ求められ、これら２つの解
から次式で示される近似式を得ることができる。 Ａ＝β0×ψ＋Ｋ0 ×｛ψ−ψ（１−ｅ-2t）｝ ・・・（４） β0：（車速Ｖと前輪舵角δfとより求まるβ定常値）／
ヨー角速度ψ Ｋ0：第１項に対する過渡状態における補正係数 従って、（４）式の近似式に車速Ｖ、前輪舵角δf及び
ヨー角速度ψを与えると、車体重心スリップ角βの近似
値Ａを算出できる。なお、前輪舵角δfは、近似式計算
ブロック２６内にて、ハンドル角θHから演算処理して
求めることができ、従って、近似値Ａは、車速Ｖ、ハン
ドル角θH及びヨー角速度ψから近似式に基づき算出可
能である。
【００１３】ここで、（４）式の近似式は、（３）式で
示される特定の操舵パターンを与えた条件下でのみ成立
する。このため、近似式では操舵パターンの変化やタイ
ヤの非線形特性等を考慮していないことから、近似式か
ら得られる近似値Ａは、実際の車体重心スリップ角βに
対して偏差を生じるが、この偏差は、以下に説明するニ
ューラルネットワーク３２の出力によって解消される。
示される特定の操舵パターンを与えた条件下でのみ成立
する。このため、近似式では操舵パターンの変化やタイ
ヤの非線形特性等を考慮していないことから、近似式か
ら得られる近似値Ａは、実際の車体重心スリップ角βに
対して偏差を生じるが、この偏差は、以下に説明するニ
ューラルネットワーク３２の出力によって解消される。
【００１４】即ち、ニューラルネットワーク３２は、前
述した各種センサからの情報がメモリ３０及び前処理ブ
ロック２８を介して入力されると、これらの入力情報に
基づき、前記偏差に相当する補正値Ｃが出力されるもの
となっている。ニューラルネットワーク３２への入力情
報に関して詳述すると、ハンドル角センサ１６からのハ
ンドル角θHは前処理ブロック２８内での演算処理によ
り、前輪舵角δfに変換された後、メモリ３０に時系列
にして格納される。例えば、メモリ３０には、現時点の
前輪舵角δf0、ｔ1時間（０．１秒）前の前輪舵角δ
f1、ｔ2時間（０．２秒）前の前輪舵角δf2、ｔ3時間
（０．３秒）前の前輪舵角δf3及びｔ4時間（０．４
秒）前の前輪舵角δf4の時系列データが車両のパラメー
タとして格納され、この後、この時系列データはニュー
ラルネットワーク３２に入力される。
述した各種センサからの情報がメモリ３０及び前処理ブ
ロック２８を介して入力されると、これらの入力情報に
基づき、前記偏差に相当する補正値Ｃが出力されるもの
となっている。ニューラルネットワーク３２への入力情
報に関して詳述すると、ハンドル角センサ１６からのハ
ンドル角θHは前処理ブロック２８内での演算処理によ
り、前輪舵角δfに変換された後、メモリ３０に時系列
にして格納される。例えば、メモリ３０には、現時点の
前輪舵角δf0、ｔ1時間（０．１秒）前の前輪舵角δ
f1、ｔ2時間（０．２秒）前の前輪舵角δf2、ｔ3時間
（０．３秒）前の前輪舵角δf3及びｔ4時間（０．４
秒）前の前輪舵角δf4の時系列データが車両のパラメー
タとして格納され、この後、この時系列データはニュー
ラルネットワーク３２に入力される。
【００１５】一方、車速センサ１８、前後加速度センサ
２０、横加速度センサ２２及びヨー角速度センサ２４か
らの車速Ｖ、前後加速度ＧZ、横加速度ＧY及びヨー角速
度ψは前処理ブロック２８に直接に与えられ、そして、
この前処理ブロック２８は、他の車速パラメータとし
て、横加速度−車速×ヨー角速度（＝ＧY−Ｖ×ψ）、
車速×ヨー角速度（＝Ｖ×ψ）、ヨー角速度／車速（＝
ψ／Ｖ）、ヨー角加速度（＝ψA）及び前後加速度×ヨ
ー角速度（＝ＧZ×ψ）を演算して求めた後、それぞれ
の演算結果をニューラルネットワーク３２に入力する。
２０、横加速度センサ２２及びヨー角速度センサ２４か
らの車速Ｖ、前後加速度ＧZ、横加速度ＧY及びヨー角速
度ψは前処理ブロック２８に直接に与えられ、そして、
この前処理ブロック２８は、他の車速パラメータとし
て、横加速度−車速×ヨー角速度（＝ＧY−Ｖ×ψ）、
車速×ヨー角速度（＝Ｖ×ψ）、ヨー角速度／車速（＝
ψ／Ｖ）、ヨー角加速度（＝ψA）及び前後加速度×ヨ
ー角速度（＝ＧZ×ψ）を演算して求めた後、それぞれ
の演算結果をニューラルネットワーク３２に入力する。
【００１６】ここで、前処理ブロック２８からニューラ
ルネットワーク３２への入力情報は、前記の（１），
（２）式をそれぞれ変形して得られる次式を考慮して決
定されたものである。 β＝｛１／２×（Ｋf＋Ｋr）｝×｛２×Ｋf×δf−ｍ×Ｖ×（ｄβ／ｄｔ） −ｍ×Ｖ×ψ−２（Ｌf×Ｋf−Ｌr×Ｋr）×（ψ／Ｖ）｝ ・・・（５） β＝｛１／２×（Ｋf×Ｌf＋Ｋr×Ｌr）｝×｛２×Ｌf×Ｋf×δf −Ｉ×ψA −２×（Ｌf2×Ｋf＋Ｌr2×Ｋr）×（ψ／Ｖ）｝ ・・・（６） 上記の（５），（６）式から、車体重心スリップ角β
は、下線を施して示した状態量の線形和で記述されるこ
とが分かる。
ルネットワーク３２への入力情報は、前記の（１），
（２）式をそれぞれ変形して得られる次式を考慮して決
定されたものである。 β＝｛１／２×（Ｋf＋Ｋr）｝×｛２×Ｋf×δf−ｍ×Ｖ×（ｄβ／ｄｔ） −ｍ×Ｖ×ψ−２（Ｌf×Ｋf−Ｌr×Ｋr）×（ψ／Ｖ）｝ ・・・（５） β＝｛１／２×（Ｋf×Ｌf＋Ｋr×Ｌr）｝×｛２×Ｌf×Ｋf×δf −Ｉ×ψA −２×（Ｌf2×Ｋf＋Ｌr2×Ｋr）×（ψ／Ｖ）｝ ・・・（６） 上記の（５），（６）式から、車体重心スリップ角β
は、下線を施して示した状態量の線形和で記述されるこ
とが分かる。
【００１７】近似式では、前記状態量の係数が定数であ
るのに対して、実車ではタイヤの非線形性や荷重起動等
の関数であると考えることができる。ここで、ニューラ
ルネットワーク３２への入力情報として、前記状態量を
とれば、ニューラルネットワーク３２は近似式の係数ベ
クトルと実車の係数ベクトルとの誤差ベクトルを近似す
れば良いことになる。このニューラルネットワーク３２
の構造には、前後方向で符号が反転する車速Ｖから、左
右方向で符号が反転する車体重心スリップ角βへの座標
系変換が含まれており、ニューラルネットワーク３２の
入力から出力への関数の単純化を図ることができる。
るのに対して、実車ではタイヤの非線形性や荷重起動等
の関数であると考えることができる。ここで、ニューラ
ルネットワーク３２への入力情報として、前記状態量を
とれば、ニューラルネットワーク３２は近似式の係数ベ
クトルと実車の係数ベクトルとの誤差ベクトルを近似す
れば良いことになる。このニューラルネットワーク３２
の構造には、前後方向で符号が反転する車速Ｖから、左
右方向で符号が反転する車体重心スリップ角βへの座標
系変換が含まれており、ニューラルネットワーク３２の
入力から出力への関数の単純化を図ることができる。
【００１８】前記状態量のうちで、前輪舵角δfは車両
への入力であるので、前述した如く、ニューラルネット
ワーク３２に時系列パターンとして与えられている。ま
た、（５）式のＶ×（ｄβ／ｄｔ）の状態量に関して
は、車体重心スリップ角βが十分に小さいと仮定すれ
ば、横加速度ＧYがＶ×（ｄβ／ｄｔ＋ψ）として書き
換えられることから、 ｄβ／ｄｔ＝ＧY／Ｖ−ψ となり、よって、Ｖ×（ｄβ／ｄｔ）の状態量は、 Ｖ×（ｄβ／ｄｔ）＝ＧY−ψ×Ｖ で表すことができる。
への入力であるので、前述した如く、ニューラルネット
ワーク３２に時系列パターンとして与えられている。ま
た、（５）式のＶ×（ｄβ／ｄｔ）の状態量に関して
は、車体重心スリップ角βが十分に小さいと仮定すれ
ば、横加速度ＧYがＶ×（ｄβ／ｄｔ＋ψ）として書き
換えられることから、 ｄβ／ｄｔ＝ＧY／Ｖ−ψ となり、よって、Ｖ×（ｄβ／ｄｔ）の状態量は、 Ｖ×（ｄβ／ｄｔ）＝ＧY−ψ×Ｖ で表すことができる。
【００１９】更に、線形２自由度モデルでは考慮されて
いない前後加速度Ｇzに関するＧz×ψの状態量に加え
て、近似値Ａがニューラルネットワーク３２への入力情
報として与えられている。ニューラルネットワーク３２
は、図６に概略構成が示されているように階層型のもの
であり、各入力情報毎に入力ユニットＩＵを有した入力
層と、幾つかの中間ユニットＭＵを有した中間層と、補
正値Ｃを出力する１つの出力ユニットＯＵを有した出力
層とから構成されている。
いない前後加速度Ｇzに関するＧz×ψの状態量に加え
て、近似値Ａがニューラルネットワーク３２への入力情
報として与えられている。ニューラルネットワーク３２
は、図６に概略構成が示されているように階層型のもの
であり、各入力情報毎に入力ユニットＩＵを有した入力
層と、幾つかの中間ユニットＭＵを有した中間層と、補
正値Ｃを出力する１つの出力ユニットＯＵを有した出力
層とから構成されている。
【００２０】ニューラルネットワーク３２内の各ユニッ
ト間の結合の強さは、バックプロパゲーションの手法に
より予め学習されており、この学習は図７に示す学習シ
ステムを使用して行われる。この学習システムは、図３
に示したコントローラ１４の機能ブロック及びセンサ群
に加えて、ベクトル前後速度計３８及びベクトル横速度
計４０を備えており、これら速度計３８，４０は車体重
心スリップ角計算ブロック４２に接続されている。この
車体重心スリップ角計算ブロック４２は、ベクトル前後
速度計３８及びベクトル横速度計４０の出力即ち前後加
速度及び横加速度から公知の算出式に基づき、実車体重
心スリップ角βAを算出する。 βA＝ｔａｎ-1（横加速度／前後加速度） 車体重心スリップ角計算ブロック４２の出力である実車
体重心スリップ角βAと近似式計算ブロック２６からの
近似値Ａとは減算部４４に入力され、この減算部４４
は、実車体重心スリップ角βAと近似値Ａと間の偏差Ｄ
を教師データとして出力する。
ト間の結合の強さは、バックプロパゲーションの手法に
より予め学習されており、この学習は図７に示す学習シ
ステムを使用して行われる。この学習システムは、図３
に示したコントローラ１４の機能ブロック及びセンサ群
に加えて、ベクトル前後速度計３８及びベクトル横速度
計４０を備えており、これら速度計３８，４０は車体重
心スリップ角計算ブロック４２に接続されている。この
車体重心スリップ角計算ブロック４２は、ベクトル前後
速度計３８及びベクトル横速度計４０の出力即ち前後加
速度及び横加速度から公知の算出式に基づき、実車体重
心スリップ角βAを算出する。 βA＝ｔａｎ-1（横加速度／前後加速度） 車体重心スリップ角計算ブロック４２の出力である実車
体重心スリップ角βAと近似式計算ブロック２６からの
近似値Ａとは減算部４４に入力され、この減算部４４
は、実車体重心スリップ角βAと近似値Ａと間の偏差Ｄ
を教師データとして出力する。
【００２１】そして、減算部４４からの偏差Ｄとニュー
ラルネットワーク３２からの補正値Ｃとは減算部４６に
入力され、この減算部４６は、これら偏差Ｅと補正値Ｃ
との間の誤差Ｅを出力し、この誤差Ｅがニューラルネッ
トワーク３２に戻される。シグモイド関数を使用したバ
ックプロパゲーションの学習則は、公知の如く、前記誤
差Ｅが最小となるように、ニューラルネットワーク３２
内の各ユニット間の結合の強さ（結合量）ωを学習する
ものである。
ラルネットワーク３２からの補正値Ｃとは減算部４６に
入力され、この減算部４６は、これら偏差Ｅと補正値Ｃ
との間の誤差Ｅを出力し、この誤差Ｅがニューラルネッ
トワーク３２に戻される。シグモイド関数を使用したバ
ックプロパゲーションの学習則は、公知の如く、前記誤
差Ｅが最小となるように、ニューラルネットワーク３２
内の各ユニット間の結合の強さ（結合量）ωを学習する
ものである。
【００２２】より具体的には、ニューラルネットワーク
３２においては、先ず、各層の各ユニット（ＩＵ，Ｍ
Ｕ，ＯＵ）の出力値Ｘ（ＸI，ＸM，ＸO）が算出され
る。これら出力値Ｘは、各層において、各ユニットへの
入力と結合量との積を累積し、その累積値をパラメータ
としたシグモイド関数の値として求められる。そして、
出力ユニットＯＵの誤差ＥOに関しては、偏差Ｄ、出力
ユニットＯＵの出力値ＸO（＝補正値Ｃ）及び出力ユニ
ットＯＵの入出力関係を表すシグモイド関数の微分値Ｆ
Oに基づき、次式から算出される。 ＥO＝（Ｄ−ＸO）×ＦO また、中間層の各中間ユニットＭＵの誤差ＥMに関して
は、各中間ユニットＭＵの入出力関係を表すシグモイド
関数の微分値ＦM、出力ユニットＯＵの誤差ＥO、及び各
中間ユニットＭＵと出力ユニットＯＵとの間の結合量ω
OMに基づき、次式から算出される。 ＥM＝ＦM×Σ（ＥO×ωOM） 更に、入力層の各入力ユニットＩＵの誤差ＥIに関して
は、各入力ユニットＩＵの入出力関係を表すシグモイド
関数の微分値ＦI、各中間ユニットＭＵの誤差ＥM、及び
各中間ユニットＭＵと各入力ユニットＩＵとの結合量ω
MIに基づき、次式から算出される。 ＥI＝ＦI×Σ（ＥM×ωMI） 次に、学習定数η、各層の各ユニット（ＩＵ，ＭＵ，Ｏ
Ｕ）のそれぞれの誤差Ｅ（ＥI，ＥM，ＥO）及び各層の
各ユニット（ＩＵ，ＭＵ，ＯＵ）の出力値Ｘ（ＸI，
ＸM，ＸO）に基づき、各層の各ユニット（ＩＵ，ＭＵ，
ＯＵ）の入力データとの結合量ω（ωID，ωMI，ωOM）
の修正量Δω（ΔωID，ΔωMI，ΔωOM）が次式により
算出される。なお、結合量ωIDは、入力ユニットＩＵの
入力データとの結合量を示している。 Δω＝η×Ｅ×Ｘ 算出された修正量Δωは各ユニットの入力データとの結
合量ω（ωID，ωMI，ωOM）に加算されて、更新された
結合量ω（＝ω＋Δω）が得られる。
３２においては、先ず、各層の各ユニット（ＩＵ，Ｍ
Ｕ，ＯＵ）の出力値Ｘ（ＸI，ＸM，ＸO）が算出され
る。これら出力値Ｘは、各層において、各ユニットへの
入力と結合量との積を累積し、その累積値をパラメータ
としたシグモイド関数の値として求められる。そして、
出力ユニットＯＵの誤差ＥOに関しては、偏差Ｄ、出力
ユニットＯＵの出力値ＸO（＝補正値Ｃ）及び出力ユニ
ットＯＵの入出力関係を表すシグモイド関数の微分値Ｆ
Oに基づき、次式から算出される。 ＥO＝（Ｄ−ＸO）×ＦO また、中間層の各中間ユニットＭＵの誤差ＥMに関して
は、各中間ユニットＭＵの入出力関係を表すシグモイド
関数の微分値ＦM、出力ユニットＯＵの誤差ＥO、及び各
中間ユニットＭＵと出力ユニットＯＵとの間の結合量ω
OMに基づき、次式から算出される。 ＥM＝ＦM×Σ（ＥO×ωOM） 更に、入力層の各入力ユニットＩＵの誤差ＥIに関して
は、各入力ユニットＩＵの入出力関係を表すシグモイド
関数の微分値ＦI、各中間ユニットＭＵの誤差ＥM、及び
各中間ユニットＭＵと各入力ユニットＩＵとの結合量ω
MIに基づき、次式から算出される。 ＥI＝ＦI×Σ（ＥM×ωMI） 次に、学習定数η、各層の各ユニット（ＩＵ，ＭＵ，Ｏ
Ｕ）のそれぞれの誤差Ｅ（ＥI，ＥM，ＥO）及び各層の
各ユニット（ＩＵ，ＭＵ，ＯＵ）の出力値Ｘ（ＸI，
ＸM，ＸO）に基づき、各層の各ユニット（ＩＵ，ＭＵ，
ＯＵ）の入力データとの結合量ω（ωID，ωMI，ωOM）
の修正量Δω（ΔωID，ΔωMI，ΔωOM）が次式により
算出される。なお、結合量ωIDは、入力ユニットＩＵの
入力データとの結合量を示している。 Δω＝η×Ｅ×Ｘ 算出された修正量Δωは各ユニットの入力データとの結
合量ω（ωID，ωMI，ωOM）に加算されて、更新された
結合量ω（＝ω＋Δω）が得られる。
【００２３】上述した学習は、種々の走行条件、路面状
態及び前輪操舵パターンを考慮した多数の教師データに
基づき、繰り返して行われる。また、学習は、図７のシ
ステムを搭載した車両の走行試験にて行うか、又は、非
線形６自由度車両モデルを大形計算機上でシュミレーシ
ョン走行させて、学習用データの収集を行い、この収集
した学習用データにより行うこともできる。
態及び前輪操舵パターンを考慮した多数の教師データに
基づき、繰り返して行われる。また、学習は、図７のシ
ステムを搭載した車両の走行試験にて行うか、又は、非
線形６自由度車両モデルを大形計算機上でシュミレーシ
ョン走行させて、学習用データの収集を行い、この収集
した学習用データにより行うこともできる。
【００２４】従って、学習済みのニューラルネットワー
ク３２から出力される補正値Ｃは、車体重心スリップ角
βに対する近似値Ａの偏差Ｄに相当する値となることか
ら、図３に示されているように、学習済みのニューラル
ネットワーク３２から出力された補正値Ｃと近似式計算
ブロック２６から出力された近似値Ａとを加算部３６に
て加算すれば、その加算値は実車体重心スリップ角βA
に一致した車体重心スリップ角βとなる。
ク３２から出力される補正値Ｃは、車体重心スリップ角
βに対する近似値Ａの偏差Ｄに相当する値となることか
ら、図３に示されているように、学習済みのニューラル
ネットワーク３２から出力された補正値Ｃと近似式計算
ブロック２６から出力された近似値Ａとを加算部３６に
て加算すれば、その加算値は実車体重心スリップ角βA
に一致した車体重心スリップ角βとなる。
【００２５】このようにして推定した車体重心スリップ
角βは、加算部３６からフィードバック制御ブロック３
４に入力され、このフィードバック制御ブロック３４
は、目標値（ゼロ）と車体重心スリップ角βとの間の偏
差に基づき、後輪アクチュエータ８の電磁バルブ１２に
向けて制御信号を出力し、この結果、後輪アクチュエー
タ８は、車体重心スリップ角βがゼロとなるように後輪
ＲＷL,ＲＷRの舵角を制御する。
角βは、加算部３６からフィードバック制御ブロック３
４に入力され、このフィードバック制御ブロック３４
は、目標値（ゼロ）と車体重心スリップ角βとの間の偏
差に基づき、後輪アクチュエータ８の電磁バルブ１２に
向けて制御信号を出力し、この結果、後輪アクチュエー
タ８は、車体重心スリップ角βがゼロとなるように後輪
ＲＷL,ＲＷRの舵角を制御する。
【００２６】前述した車体重心スリップ角の計測手順
は、図８の計測ルーチンで表すことができる。計測ルーチン 先ず、ステップＳ１にて、コントローラ１４にハンドル
角θH即ち前輪舵角δfが入力されると、カウンタの値ｉ
に０がセットされ（ステップＳ２）、その入力された前
輪舵角δfがメモリ３０に格納つまりセーブされる（ス
テップＳ３）。なお、前輪舵角δfは、前述したように
前処理ブロック２８にてハンドル角θHから演算して求
められたものである。
は、図８の計測ルーチンで表すことができる。計測ルーチン 先ず、ステップＳ１にて、コントローラ１４にハンドル
角θH即ち前輪舵角δfが入力されると、カウンタの値ｉ
に０がセットされ（ステップＳ２）、その入力された前
輪舵角δfがメモリ３０に格納つまりセーブされる（ス
テップＳ３）。なお、前輪舵角δfは、前述したように
前処理ブロック２８にてハンドル角θHから演算して求
められたものである。
【００２７】次のステップＳ４にて、０．１秒だけ待機
（ウェイト）した後、カウンタの値ｉが１だけインクリ
メントされ（ステップＳ５）、そして、そのカウンタの
値ｉが４よりも小さいか否かが判別される（ステップＳ
６）。ステップＳ６の判別結果が真（Yes）であると、
ステップＳ１以降のステップが繰り返され、判別結果が
偽（No）になると、ステップＳ７に進む。従って、ステ
ップＳ６の判別結果が偽になった時点では、メモリ３０
に前輪舵角δfに関する時系列データ、即ち、δf0，δf
1，δf2，δf3，δf4がセーブされていることになる。
（ウェイト）した後、カウンタの値ｉが１だけインクリ
メントされ（ステップＳ５）、そして、そのカウンタの
値ｉが４よりも小さいか否かが判別される（ステップＳ
６）。ステップＳ６の判別結果が真（Yes）であると、
ステップＳ１以降のステップが繰り返され、判別結果が
偽（No）になると、ステップＳ７に進む。従って、ステ
ップＳ６の判別結果が偽になった時点では、メモリ３０
に前輪舵角δfに関する時系列データ、即ち、δf0，δf
1，δf2，δf3，δf4がセーブされていることになる。
【００２８】ステップＳ７では、コントローラ１４にセ
ンサ１８，２０，２２，２４からの車速Ｖ、前後加速度
ＧZ、横加速度ＧY及びヨー角速度ψがそれぞれ入力さ
れ、これらの入力から、近似式に基づき近似値Ａが算出
された後（ステップ゜Ｓ８）、前処理計算により、前述し
たＧY−Ｖ×ψ、Ｖ×ψ、ψ／Ｖ、ψA、ＧZ×ψが得ら
れ（ステップＳ９）、これらの値と前記時系列データと
は入力情報として、学習済みのニューラルネットワーク
３２に与えられ、このニューラルネットワーク３２は前
記補正値Ｃを推定して出力し（ステップＳ１０）、そし
て、前記近似値Ａと補正値Ｃとを加算して、車体重心ス
リップ角βを推定する（ステップＳ１１）。
ンサ１８，２０，２２，２４からの車速Ｖ、前後加速度
ＧZ、横加速度ＧY及びヨー角速度ψがそれぞれ入力さ
れ、これらの入力から、近似式に基づき近似値Ａが算出
された後（ステップ゜Ｓ８）、前処理計算により、前述し
たＧY−Ｖ×ψ、Ｖ×ψ、ψ／Ｖ、ψA、ＧZ×ψが得ら
れ（ステップＳ９）、これらの値と前記時系列データと
は入力情報として、学習済みのニューラルネットワーク
３２に与えられ、このニューラルネットワーク３２は前
記補正値Ｃを推定して出力し（ステップＳ１０）、そし
て、前記近似値Ａと補正値Ｃとを加算して、車体重心ス
リップ角βを推定する（ステップＳ１１）。
【００２９】推定された車体重心スリップ角βは、フィ
ードバック制御ブロック３４に出力され（ステップＳ１
２）、次のステップＳ１３にて、このルーチンの処理終
了を判別する。即ち、このステップでは、例えば車両の
ハンドル４が操作されているか否かを判別し、操作中で
あればルーチンを繰り返して実行し、ハンドル４が中立
位置に戻された時点で、ルーチンの処理を終了する。
ードバック制御ブロック３４に出力され（ステップＳ１
２）、次のステップＳ１３にて、このルーチンの処理終
了を判別する。即ち、このステップでは、例えば車両の
ハンドル４が操作されているか否かを判別し、操作中で
あればルーチンを繰り返して実行し、ハンドル４が中立
位置に戻された時点で、ルーチンの処理を終了する。
【００３０】図９を参照すれば、前輪舵角δfが図に示
すように変化したときのヨー角速度ψ及び横加速度ＧY
の変化に加え、推定された車体重心スリップ角βと実車
体重心スリップ角βAとの関係が示されているが、これ
ら車体重心スリップ角βと実車体重心スリップ角βAと
は殆ど一致しており、この結果、この発明の計測装置に
よれば、車体重心スリップ角βを正確に推定できること
が分かる。なお、図９中、一点鎖線は近似値Ａの出力変
化を示している。
すように変化したときのヨー角速度ψ及び横加速度ＧY
の変化に加え、推定された車体重心スリップ角βと実車
体重心スリップ角βAとの関係が示されているが、これ
ら車体重心スリップ角βと実車体重心スリップ角βAと
は殆ど一致しており、この結果、この発明の計測装置に
よれば、車体重心スリップ角βを正確に推定できること
が分かる。なお、図９中、一点鎖線は近似値Ａの出力変
化を示している。
【００３１】
【発明の効果】以上説明したように、この発明の車体重
心スリップ角計測装置によれば、第１及び第２検出手段
にて得た車両の操舵情報及び運動情報が演算手段に与え
られることで、車体重心スリップ角の近似値が得られ、
この近似値は前記操舵情報及び運動情報ととにも学習済
みのニューラルネットワークに入力される。この学習済
みのニューラルネットワークは、実車体重心スリップ角
と前記近似値との間の偏差を教師データとして学習され
ているので、学習済みのニューラルネットから出力され
る補正値は前記偏差に相当するものとなり、この結果、
前記近似値に補正値を加算した値は正確な車体重心スリ
ップ角となる。このように学習済みのニューラルネット
ワークを使用することで、既存の光学式対地速度計を必
要とせずに、車体重心スリップ角が計測できるから、車
両への搭載が可能となり、また、学習済みのニューラル
ネットワークは車体重心スリップ角自体ではなく、近似
値の補正値をその出力としているから、その出力のダイ
ナミックレンジが小さくなって、ニューラルネットワー
クの負担をも軽減される等の利点がある。
心スリップ角計測装置によれば、第１及び第２検出手段
にて得た車両の操舵情報及び運動情報が演算手段に与え
られることで、車体重心スリップ角の近似値が得られ、
この近似値は前記操舵情報及び運動情報ととにも学習済
みのニューラルネットワークに入力される。この学習済
みのニューラルネットワークは、実車体重心スリップ角
と前記近似値との間の偏差を教師データとして学習され
ているので、学習済みのニューラルネットから出力され
る補正値は前記偏差に相当するものとなり、この結果、
前記近似値に補正値を加算した値は正確な車体重心スリ
ップ角となる。このように学習済みのニューラルネット
ワークを使用することで、既存の光学式対地速度計を必
要とせずに、車体重心スリップ角が計測できるから、車
両への搭載が可能となり、また、学習済みのニューラル
ネットワークは車体重心スリップ角自体ではなく、近似
値の補正値をその出力としているから、その出力のダイ
ナミックレンジが小さくなって、ニューラルネットワー
クの負担をも軽減される等の利点がある。
【図１】車体重心スリップ角を説明するための図であ
る。
る。
【図２】車体重心スリップ角計測装置を組み込んだ４輪
操舵車両を示す概略図である。
操舵車両を示す概略図である。
【図３】図２のコントローラ内において、車体重心スリ
ップ角を計測する部分のブロック図である。
ップ角を計測する部分のブロック図である。
【図４】線形２自由度車両モデルを示した図である。
【図５】ステップ状の操舵入力を示したグラフである。
【図６】図３のニューラルネットワークの構成を示した
概略図である。
概略図である。
【図７】図３のニューラルネットワークの学習システム
を示したブロック図である。
を示したブロック図である。
【図８】図３のブロック図にて実行される車体重心スリ
ップ角の算出ルーチンを示したフローチャートである。
ップ角の算出ルーチンを示したフローチャートである。
【図９】前輪操舵に対し、算出された車体重心スリップ
角、実車体重心スリップ角及び近似値との関係を示した
グラフである。
角、実車体重心スリップ角及び近似値との関係を示した
グラフである。
１４ コントローラ １６ ハンドル角センサ １８ 車速センサ ２０ 前後加速度センサ ２２ 横加速度センサ ２４ ヨー角速度センサ ２６ 近似式計算ブロック（演算手段） ２８ 前処理ブロック（前処理手段） ３０ メモリ（前処理手段） ３２ ニューラルネットワーク ３６ 加算部（加算手段）
Claims (5)
- 【請求項１】 車両の前輪の操舵状態を検出する第１検
出手段と、車両の各種の運動状態をそれぞれ検出する第
２検出手段と、これら第１及び第２検出手段にて検出し
た前輪操舵情報及び運動情報から車体重心スリップ角の
近似値を算出する演算手段と、前記第１及び第２検出手
段にて検出された前記前輪操舵情報及び前記運動情報と
前記演算手段にて算出された前記近似値とを入力とする
とともに、実車体重心スリップ角と前記近似値との間の
偏差を教師データとして学習されており、前記前輪操舵
情報及び前記運動情報に加えて前記近似値が入力される
と、前記偏差に対応した補正値を出力する学習済みのニ
ューラルネットワークと、前記演算手段から出力された
近似値と学習済みのニューラルネットワークから出力さ
れた補正値とを加算した値を車体重心スリップ角として
出力する加算手段とを具備したことを特徴とする車体重
心スリップ角計測装置。 - 【請求項２】 前記演算手段は、車両を線形の数理モデ
ルとしてみて、この数理モデルの運動方程式から導出さ
れ、車速、前輪操舵角及び車両のヨー角速度のみから、
前記近似値の算出を可能とする近似式を備えていること
を特徴とする請求項１の車体重心スリップ角計測装置。 - 【請求項３】 前記演算手段は、前記第１及び第２検出
手段にて検出した前輪操舵情報及び運動情報を前記ニュ
ーラルネットワークに与える前に、これら前輪操舵情報
及び運動情報を処理する前処理手段を備えていることを
特徴とする請求項１の車体重心スリップ角計測装置。 - 【請求項４】 前記第１検出手段は、車両のハンドル角
を検出するハンドル角センサを備えており、 前記第２検出手段は、車速を検出する車速センサと、車
両のヨー角速度を検出するヨー角速度センサと、車両の
前後加速度を検出する前後加速度センサと、車両の横加
速度を検出する横加速度センサとを備えていることを特
徴とする請求項２又は請求項３の車体重心スリップ角計
測装置。 - 【請求項５】 前記前処理手段は、前記ハンドル角セン
サの出力に基づき算出される現時点から過去分の前輪舵
角を時系列データとして記憶保持する記憶手段と、前記
第２検出手段の各センサの検出値から、横加速度−車速
×ヨー角速度、車速×ヨー角速度、ヨー角速度／車速、
ヨー角加速度及び前後加速度×ヨー角速度を算出する計
算手段とを有し、前記記憶手段の時系列データ及び前記
計算手段にて算出した各データをニューラルネットに与
えることを特徴とする請求項４の車体重心スリップ角計
測装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5057421A JP2882232B2 (ja) | 1993-03-17 | 1993-03-17 | 車体重心スリップ角計測装置 |
| US08/191,082 US5579245A (en) | 1993-03-17 | 1994-02-04 | Vehicle slip angle measuring method and a device therefor |
| EP94301812A EP0615892B1 (en) | 1993-03-17 | 1994-03-15 | Vehicle slip angle measuring method and a device therefor |
| DE69403706T DE69403706T2 (de) | 1993-03-17 | 1994-03-15 | Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung des Gierwinkels eines Fahrzeugs |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5057421A JP2882232B2 (ja) | 1993-03-17 | 1993-03-17 | 車体重心スリップ角計測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06273187A true JPH06273187A (ja) | 1994-09-30 |
| JP2882232B2 JP2882232B2 (ja) | 1999-04-12 |
Family
ID=13055193
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5057421A Expired - Fee Related JP2882232B2 (ja) | 1993-03-17 | 1993-03-17 | 車体重心スリップ角計測装置 |
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