JPH09240458A - 車輌の横滑り状態量検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 非線形領域に近い線形領域や非線形領域に於
いても車輌の横滑り状態量を精度よく推定する。 【解決手段】 実ヨーレートγを含む車輌の状態量に基
づき前後輪の横力Ｆyf、Ｆyrを推定することにより車体
のスリップ角βh 及びヨーレートγh を推定しヨーレー
トをフィードバックする車輌モデルに基づくオブザーバ
ブロック３４を有し、車輌の横滑り状態量として少なく
とも車体のスリップ角βh を演算する車輌の横滑り状態
量検出装置１２。車体のスリップ角推定用のフィードバ
ックゲインＫb 及び車輌のヨーレート推定用のフィード
バックゲインＫg は、車輌の状態量に基づく車輌の基準
ヨーレートγt と実ヨーレートとの偏差に基づき演算さ
れる車輪横力の飽和度合Ｓa に応じてゲイン変更ブロッ
ク３６により変更される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、自動車等の車輌の
旋回時に於ける横滑り状態量を推定により検出する装置
に係り、特に横滑り状態量として車体のスリップ角を推
定により検出する横滑り状態量検出装置に係る。

【０００２】

【従来の技術】例えば特開昭６２−８３２４７号公報に
記載されている如く、自動車等の車輌の旋回時に於ける
車体のスリップ角の如き運動状態量を検出する装置に於
いて、操舵角及び車速を入力変数とする車輌モデルより
推定される車輌の横滑り角（車体のスリップ角）等と横
加速度、ヨーレート、車速に基づき演算される横滑り角
等とを比較することにより、車輌モデルの前後輪のコー
ナリングパワーを補正する技術が従来より知られてい
る。

【０００３】かかる技術によれば、車輌モデルが有する
定常運動特性と過渡運動特性の両者が実際の車輌の特性
に一致するよう補正されるので、車輌モデルの前後輪の
コーナリングパワーの補正が行われない場合に比して車
輌の旋回時に於ける運動状態量の推定精度を向上させる
ことができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】一般に、車輌モデルよ
り車体のスリップ角等が推定される場合の推定精度は線
形領域（タイヤ横力の線形領域）に於いては良好である
が、非線形領域に近い線形領域や非線形領域に於いては
推定精度が悪化し、そのため車輌の旋回限界の如き車輌
の挙動限界を判定しスピンの如き旋回挙動を制御するた
めに車輌モデルによる推定値をそのまま使用することは
できない。従って車輌の挙動限界を判定するに当たり横
加速度、ヨーレート等をパラメータとする積分演算によ
り車体のスリップ角を求めることが考えられるが、この
場合には、積分演算により誤差（ドリフト）が蓄積され
易く、また路面のカントが高精度に推定されないことに
起因してスリップ角の推定精度が悪化し易いという問題
がある。

【０００５】本発明は、従来の横滑り状態量検出装置に
於ける上述の如き問題に鑑みてなされたものであり、本
発明の主要な課題は、非線形領域に近い線形領域や非線
形領域に於いても車輌の横滑り状態量を精度よく推定す
ることである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上述の如き主要な課題
は、本発明によれば、請求項１の構成、即ち車輌モデル
に基づくオブザーバを含み、前記オブザーバは実ヨーレ
ートを含む車輌の状態量に基づき前後輪の横力を推定す
ることにより車輌の横滑り状態量として車体のスリップ
角及び車輌のヨーレートを推定し実ヨーレートと推定ヨ
ーレートとの偏差をフィードバックし、前記フィードバ
ックのゲインは前記車体のスリップ角を推定するための
第一のフィードバックゲインと前記車輌のヨーレートを
推定するための第二のフィードバックゲインとを含む車
輌の横滑り状態量検出装置に於いて、車輌の状態量に基
づき車輌の基準ヨーレートを演算し、前記基準ヨーレー
トと前記実ヨーレートとの偏差に基づき車輪横力の飽和
度合を演算する手段と、前記飽和度合に応じて前記第一
及び第二のフィードバックゲインを変更し車輪のスリッ
プ角と車輪横力との間の非線形性を補償するゲイン変更
手段とを有することを特徴とする車輌の横滑り状態量検
出装置によって達成される。

【０００７】一般に車輌のヨーレートと車体のスリップ
角との間には密接な関係があり、ヨーレートの変化は車
体のスリップ角の角速度の変化に反映し、逆に車体のス
リップ角の角速度の変化はヨーレートの変化に反映す
る。車輌のヨーレートは直接検出可能であり、また車輌
の状態量に基づき車輌モデルに基づくオブザーバによっ
て推定可能である。従ってオブザーバにより実ヨーレー
トを含む車輌の状態量に基づき前後輪の横力を推定する
ことにより車輌の横滑り状態量として車体のスリップ角
及びヨーレートを推定する場合には、車体のスリップ角
の推定誤差をヨーレートの推定誤差によりチェックする
と共に、実ヨーレートと推定ヨーレートとの偏差をフィ
ードバックしてヨーレートの推定誤差を低減すれば、車
体のスリップ角の推定精度が向上する。

【０００８】また車輌の状態量に基づき車輌の基準ヨー
レートを演算し、基準ヨーレートと実ヨーレートとの偏
差に基づき車輪横力の飽和度合を演算し、車体のスリッ
プ角を推定するための第一のフィードバックゲイン及び
車輌のヨーレートを推定するための第二のフィードバッ
クゲインを飽和度合に応じて変更することにより、車輪
のスリップ角と車輪横力との間の非線形性を補償し、こ
れにより高精度に前後輪の横力を推定することが可能に
なる。

【０００９】この請求項１の構成によれば、ただ単に実
ヨーレートと推定ヨーレートとの偏差がフィードバック
されることによりオブザーバが最適化されるだけでな
く、車輌の状態量に基づき車輌の基準ヨーレートが演算
され、基準ヨーレートと実ヨーレートとの偏差に基づき
車輪横力の飽和度合が演算され、車体のスリップ角を推
定するための第一のフィードバックゲイン及び車輌のヨ
ーレートを推定するための第二のフィードバックゲイン
が飽和度合に応じて変更されることにより車輪のスリッ
プ角と車輪横力との間の非線形性が補償されるので、車
輌の旋回状況に拘らずフィードバックゲインが一定に設
定される場合に比して高精度に前後輪の横力を推定し、
これにより非線形領域に近い線形領域や非線形領域に於
いても車体のスリップ角及びヨーレートを高精度に推定
して車輌の横滑り状態量を精度よく推定することが可能
になる。

【００１０】また本発明によれば、上述の主要な課題を
効果的に達成すべく、上記請求項１の構成に於て、前記
ゲイン変更手段は前記飽和度合が車輌の旋回限界に近い
領域にあるときには、前記推定ヨーレートが増加する際
に於ける前記車体の推定スリップ角が前記推定ヨーレー
トとは逆方向に増加するよう前記第二のフィードバック
ゲインを変更するよう構成される（請求項２の構成）。

【００１１】一般に車輌がスピンすると車体のスリップ
角及びヨーレートの何れも増加するが、スリップ角はヨ
ーレートとは逆方向に（符号が逆の方向に）増加する。
上述の請求項２の構成によれば、線形領域若しくは線形
に近い非線形領域に於いて推定ヨーレートが増加する際
に於ける推定スリップ角が推定ヨーレートとは逆方向に
増加するよう第二のフィードバックゲインが変更される
ので、実際の車輌の状況と車輌モデルとのずれが大きく
なった場合にも前後輪の横力の推定誤差が小さく抑えら
れ、これにより横滑り状態量が精度よく推定される。

【００１２】また本発明によれば、上述の主要な課題を
効果的に達成すべく、上記請求項１の構成に於て、前記
ゲイン変更手段は前記飽和度合に基づき判定される車輌
の旋回挙動がアンダステア状態であるときには前輪の横
力の推定誤差を低減するよう前記第一及び第二のフィー
ドバックゲインの少なくとも一方を変更し、車輌の旋回
挙動がオーバステア状態であるときには後輪の横力の推
定誤差を低減するよう前記第一及び第二のフィードバッ
クゲインの少なくとも一方を変更することを特徴とする
車輌の横滑り状態量検出装置よう構成される（請求項３
の構成）。

【００１３】後に詳細に説明する如く、フィードバック
ゲインの設定により前輪又は後輪の何れかの横力の推定
誤差を打ち消すことができ、従って前輪が限界であると
推測される場合には前輪の横力の推定誤差を低減するよ
うフィードバックゲインを設定し、後輪が限界であると
推測される場合には後輪の横力の推定誤差を低減するよ
うフィードバックゲインを設定することにより、前後輪
の横力を高精度に推定することが可能になる。また前輪
が限界であることは車輌の旋回挙動がアンダステア状態
であることにより判定することができ、後輪が限界であ
ることは旋回挙動がオーバステア状態であることにより
判定することができる。

【００１４】上述の請求項３の構成によれば、飽和度合
に基づき判定される車輌の旋回挙動がアンダステア状態
であるときには前輪の横力の推定誤差を低減するよう第
一及び第二のフィードバックゲインの少なくとも一方が
変更され、旋回挙動がオーバステア状態であるときには
後輪の横力の推定誤差を低減するよう第一及び第二のフ
ィードバックゲインの少なくとも一方が変更されるの
で、車輌の旋回挙動の状況に拘らずフィードバックゲイ
ンが一定である場合に比して前後輪の横力の推定精度が
向上し、これにより車輌の横滑り状態量の推定精度が向
上する。

【００１５】また本発明によれば、上述の主要な課題を
効果的に達成すべく、上記請求項１の構成に於て、前記
ゲイン変更手段は、それぞれ少なくとも、車輪のスリッ
プ角が小さい範囲について演算される第一のゲイン成分
と、前記推定ヨーレートが増加する際に於ける前記車体
の推定スリップ角が前記推定ヨーレートとは逆方向に増
加するよう演算される第二のゲイン成分と、前記飽和度
合に基づき判定される車輌の旋回挙動がアンダステア状
態であるときには前輪の横力の推定誤差を低減し旋回挙
動がオーバステアであるときには後輪の横力の推定誤差
を低減するよう演算される第三のゲイン成分との重み付
け和として前記第一及び第二のフィードバックゲインを
演算する手段と、前記飽和度合が車輌の旋回限界領域に
あるときには前記第三のゲイン成分の重みを大きく設定
し、前記飽和度合が車輌の旋回限界に近い領域にあると
きには前記第二のゲイン成分の重みを大きく設定し、前
記飽和度合が車輌の安定旋回領域にあるときには前記第
一のゲイン成分の重みを大きく設定する手段とを有する
よう構成される（請求項４の構成）。

【００１６】この請求項４の構成によれば、第一及び第
二のフィードバックゲインは少なくとも第一乃至第三の
ゲイン成分の重み付け和として演算され、飽和度合が車
輌の旋回限界領域にあるときには第三のゲイン成分の重
みが大きく設定され、飽和度合が車輌の旋回限界に近い
領域にあるときには第二のゲイン成分の重みが大きく設
定され、飽和度合が車輌の安定旋回領域にあるときには
第一のゲイン成分の重みが大きく設定されるので、車輌
が安定旋回領域の状況にある場合、旋回限界に近い領域
の状況にある場合、旋回限界領域の状況にある場合の何
れの場合にもフィードバックゲインが最適に設定され
る。

【００１７】また本発明によれば、上述の主要な課題を
効果的に達成すべく、上記請求項１の構成に於て、前記
オブザーバは前記車輌モデルに基づいて第一の前後輪横
力を推定する手段と、車輌の運動に基づいて第二の前後
輪横力を推定する手段と、前記第一の前後輪横力及び前
記第二の前後輪横力の重み付け和として前記前後輪の横
力の推定値を演算する横力推定手段とを有し、前記横力
推定手段は前記飽和度合が車輌の旋回限界領域にあると
きには非旋回限界領域にあるときに比して前記第二の前
後輪横力の重みを高く設定することを特徴とする車輌の
横滑り状態量検出装置よう構成される（請求項５の構
成）。

【００１８】一般に車輌が旋回限界領域の状況にあると
きには車輌モデルに基づく第一の前後輪横力の推定精度
は悪いが、車輌の運動に基づく第二の前後輪横力の推定
精度は良好であると考えられる。上述の請求項５の構成
によれば、車輌モデルに基づいて第一の前後輪横力が推
定され、車輌の運動に基づいて第二の前後輪横力が推定
され、第一の前後輪横力及び第二の前後輪横力の重み付
け和として前後輪の横力の推定値が演算され、飽和度合
が車輌の旋回限界領域にあるときには非旋回限界領域に
あるときに比して第二の前後輪横力の重みが高く設定さ
れるので、車輌の旋回限界時にも前後輪の横力が精度よ
く推定される。

【００１９】

【課題解決手段の好ましい態様】上述の請求項３の構成
に於いて、飽和度合を演算する手段は少なくとも操舵角
及び車速より車輌の基準ヨーレートを演算し、ゲイン変
更手段は実ヨーレートの大きさが基準ヨーレートの大き
さよりも小さいときに旋回挙動がアンダステアであると
判定し、実ヨーレートの大きさが基準ヨーレートの大き
さよりも大きいときに旋回挙動がオーバステアであると
判定するよう構成される（好ましい態様１）。

【００２０】また上述の請求項４又は５の構成に於い
て、飽和度合を演算する手段は少なくとも操舵角及び車
速より車輌の基準ヨーレートを演算し、ゲイン変更手段
は飽和度合が第一の基準値よりも大きいときに車輌の旋
回限界領域にあると判定し、飽和度合が第一の基準値よ
りも小さく第二の基準値よりも大きいときに車輌の旋回
限界に近い領域にあると判定するよう構成される（好ま
しい態様２）。

【００２１】更に上述の請求項５の構成に於いて、実ヨ
ーレートの大きさが基準ヨーレートの大きさよりも小さ
いときには前輪の第二の車輪横力の重みを高く設定し、
実ヨーレートの大きさが基準ヨーレートの大きさよりも
大きいときには後輪の第二の車輪横力の重みを高く設定
するよう構成される（好ましい態様３）。

【００２２】

【本発明の原理】実施形態の説明に先立ち、本発明に於
ける車体のスリップ角及び車輌のヨーレートの推定原理
について説明する。

【００２３】車輌のヨーレートの検出値をγとし、車体
のスリップ角の推定値βh に対するヨーレートの検出値
γと推定値γh との偏差（γ−γh ）のフィードバック
ゲインをＫb とし、ヨーレートの推定値γh に対するヨ
ーレートの検出値γと推定値γh との偏差（γ−γh ）
のフィードバックゲインをＫg とし、車輌の重量をｍと
し、車速をＶとし、左右前輪及び左右後輪の横力をそれ
ぞれＦf 及びＦr とし、車輌の重心より前輪及び後輪ま
での車輌前後方向の距離をそれぞれＬf 及びＬr とする
と、車輌のスリップ角の推定値βh の微分値βhd及び車
輌の推定ヨーレートγh の微分値γhdはそれぞれ下記の
数１及び数２の基本方程式により表される。

【００２４】

【数１】βhd＝（Ｆf ＋Ｆr ）／（ｍ＊Ｖ）−γh −Ｋ
b （γ−γh ）

【数２】γhd＝（Ｌf ＊Ｆf −Ｌr ＊Ｆr ）／Ｉz ＋Ｋ
g （γ−γh ）

【００２５】また前輪及び後輪のスリップ角をそれぞれ
βf 及びβr とし、前輪及び後輪のコーナリングパワー
をそれぞれＣf 及びＣr とすると、車輌モデルの線形理
論によれば、前輪及び後輪の横力Ｆf 及びＦr はそれぞ
れ下記の数３及び数４の式により表される。

【００２６】

【数３】Ｆf ＝Ｃf ＊βf

【数４】Ｆr ＝Ｃr ＊βr

【００２７】周知の如く、コーナリングパワーＣf 及び
Ｃr は前輪及び後輪のスリップ角βf 及びβr が比較的
小さい場合にのみ一定であり、スリップ角βf 及びβr
が増大するにつれて漸次減少する。前輪及び後輪のスリ
ップ角βf 及びβr の推定値βfh及びβrhは前輪の舵角
δf （δfr及びδflの平均値であってよい）、後輪の舵
角δr （δrr及びδrlの平均値であってよい）、車体の
スリップ角の推定値βh 、車輌の重心より前輪及び後輪
までの長手方向の距離Ｌf 及びＬr 、ヨーレートの推定
値γh 、車速Ｖに基づき推定可能であり、それぞれ下記
の数５及び数６の式により表される。

【００２８】

【数５】βfh＝δf −βh −Ｌf ＊γh ／Ｖ

【数６】βrh＝δr −βh ＋Ｌr ＊γh ／Ｖ

【００２９】上記数５及び数６の推定値βfh及びβrhを
それぞれ数３及び数４のβf 及びβr に代入し、数１及
び数２の基本方程式に数３及び数４を代入し、上記基本
方程式を行列形式にて表すと下記の数７の如くになる。

【数７】

【００３０】上記数７を下記の数８の如く表現すること
ができる。

【数８】

【００３１】数８を更に下記の数９の通り書き直す。

【数９】 Ｘd ＝（Ａ−ＬＣ）＊Ｘ＋（Ａ−ＬＣ）（Ａ−ＬＣ）^-1（Ｂ＊δ＋γ＊Ｋ） ＝（Ａ−ＬＣ）｛Ｘ−（Ａ−ＬＣ）^-1（−Ｂ＊δ−γ＊Ｋ）｝

【００３２】従って（Ａ−ＬＣ）^-1（−Ｂ＊δ−γ＊
Ｋ）をＫc とおくと、数９を下記の数１０の如く書き直
すことができる。

【数１０】

【００３３】ＸがＸc に収束するよう数１０を解くこと
ができる。この系は二次の系であるので、二つの極ｐ1
及びｐ2 を有する。従ってβc 及びγc はこれらの極ｐ
1 及びｐ2 を用いてそれぞれ下記の数１１及び数１２に
て表される。

【００３４】

【数１１】

【数１２】

【００３５】尚上記数１１及び数１２に於けるβo 及び
γo は下記の数１３の如く定義される。

【数１３】

【００３６】またフィードバックゲインＫb 及びＫg は
上記二つの極ｐ1 及びｐ2 を用いてそれぞれ下記の数１
４及び数１５の如く表される。尚上記数７に示されてい
る如く、ａ11、ａ12、ａ21、ａ22は行列Ａの成分であ
る。

【００３７】

【数１４】Ｋb ＝｛（ａ11−ｐ1 −ｐ2 ）＋ｐ1 ＊ｐ2
｝／ａ21＋ａ12

【数１５】Ｋg ＝ａ11＋ａ22−ｐ1 −ｐ2

【００３８】車輪のスリップ角βf 及びβr が比較的小
さいときには、フィードバックゲインＫb 及びＫg は、
その第一のフィードバックゲイン成分Ｋb1及びＫg1とし
て、本願出願人の出願にかかる特願平７−１０７８２号
の明細書に記載されている如く求められ、この場合Ｃ1
1、Ｃ12、Ｃ21、Ｃ22を正の定数として極ｐ1 及びｐ2は
それぞれ下記の数１６及び数１７にて表される。

【００３９】

【数１６】ｐ1 ＝−Ｃ11−Ｃ12／Ｖ

【数１７】ｐ2 ＝−Ｃ21−Ｃ22／Ｖ

【００４０】車輌がスピンするほどに車輪のスリップ状
態が進行すると、車体のスリップ角及びヨーレートの何
れも増大するが、スリップ角はヨーレートとは逆の符号
にて増大する。従って数１１の関係に於いてヨーレート
γの比例係数が負になるよう、換言すればスリップ角の
推定値がヨーレートの推定値の増大方向とは逆に増大す
るよう設定されれば、実際の車輌の状況と車輌モデルと
のずれが大きくなった場合にも推定誤差が小さく抑えら
れ、これにより車輌のスリップ角の推定精度が向上す
る。またヨーレートの推定値はヨーレートの検出値に収
束しなければならないので、数１２に於けるヨーレート
γの比例係数は正でなければならない。従って非線形領
域に於いてはｐ1 及びｐ2 は下記の数１８及び数１９の
条件を満たすよう設定される。

【００４１】

【数１８】

【数１９】

【００４２】以上の二つの条件を満たす極ｐ1 及びｐ2
の値が図１５及び図１６に於いてハッチングにて示され
た範囲の値として図示されている。特に図１５は車輌の
低速走行時について極ｐ1 及びｐ2 の範囲を示し、図１
６は車輌の高速走行時について極ｐ1 及びｐ2 の範囲を
示している。極ｐ1 及びｐ2 の範囲は車速の増大につれ
て図１５の範囲より図１６の範囲に漸次変化する。

【００４３】車輌モデルの非線形理論によれば、前輪及
び後輪の横力Ｆf 及びＦr は図１７に示されたグラフに
より表される。前輪及び後輪のスリップ角βf 及びβr
が図１７に於いて例えばβm にて示された値の近傍にま
で増大し、前輪及び後輪のスリップ角βf 及びβr とそ
れらの車輪の横力Ｆf 及びＦr との間の比例関係が大き
く失われると、車体のスリップ角の推定は更に修正され
る。

【００４４】コーナリングパワーＣf 及びＣr は時々刻
々変化するが、前輪及び後輪の横力Ｆf 及びＦr を便宜
的に下記の数２０及び数２１により表現することができ
る。尚下記の数２０及び数２１に於いて、ΔＦf 及びΔ
Ｆr はコーナリングパワーＣp の誤差や路面の摩擦係数
μの推定誤差等を含む推定誤差である。またＦf0及びＦ
r0は定数ではなくそれぞれβfh及びβrhの関数になる
が、βfh及びβrhの現在値βm の近傍のみを考えるとす
ればこれらを定数に近似することができる。

【００４５】

【数２０】Ｆf ＝Ｃf ＊βfh＋Ｆf0＋ΔＦf

【数２１】Ｆr ＝Ｃr ＊βrh＋Ｆr0＋ΔＦr

【００４６】数２０及び数２１のＦf 及びＦr を上記数
１及び数２に代入し、その結果を行列形式にて表現すれ
ば下記の数２２の如くになる。

【数２２】

【００４７】数２２をラプラス変換すると下記の数２３
の如く表される。

【数２３】

【００４８】タイヤ横力の非線形領域、即ち車輌の限界
領域に於いて推定される横力は大きい誤差を含んでいる
ので、フィードバック係数αが調節されることにより、
前輪のタイヤグリップが飽和状態にあるときにはΔＦf
よりβh への伝達関数が０にされ、後輪のタイヤグリッ
プが飽和状態にあるときにはΔＦr よりβh への伝達関
数が０にされ、これにより横力の推定誤差による車輌の
スリップ角βの推定誤差が低減される。

【００４９】ΔＦf よりβh への伝達関数を０にするた
めのフィードバック係数αは下記の数２４にて表され、
ΔＦr よりβh への伝達関数を０にするためのフィード
バック係数αは下記の数２５にて表される。

【００５０】

【数２４】

【数２５】

【００５１】また車輌の限界領域に於いては前輪及び後
輪のコーナリングパワーＣf 及びＣr は何れも小さい値
であるので、これらを０に近似し、定常成分を重視して
ｓ＝０とする。従って数２４及び数２５のフィードバッ
ク係数αは最終的にはそれぞれ下記の数２６及び数２７
の如くになる。

【００５２】

【数２６】前輪限界時（アンダステア状態時） α＝−（Ｉz ＊Ｋg ）／（ｍ＊Ｖ＊Ｌf ）

【数２７】後輪限界時（オーバステア状態時） α＝（Ｉz ＊Ｋg ）／（ｍ＊Ｖ＊Ｌr ）

【００５３】

【発明の実施の形態】以下に添付の図を参照しつつ、本
発明を実施形態について詳細に説明する。

【００５４】図１は車輌の旋回挙動制御装置の一部とし
て構成された本発明による車輌の横滑り状態量検出装置
の一つの実施形態を示す概略構成図（Ａ）及びブロック
線図（Ｂ）である。

【００５５】図１（Ａ）に於いて、旋回挙動制御装置１
０は横滑り状態量検出装置１２と制動力制御装置１４と
を有し、横滑り状態量検出装置１２は後述の如く車輌の
横滑り状態量として車体のスリップ角の推定値βh を演
算すると共に車輌のヨーレートの推定値γh を演算し、
制動力制御装置１４は車体のスリップ角の推定値βh等
に基づき車輌の旋回挙動を推定し、旋回挙動がスピンの
如く不安定であるときには制動装置１６へ制御信号を出
力し、制動装置１６により左前輪１８FL又は右前輪１８
FR、或いは何れかの前輪と左後輪１８RL及び右後輪１８
RRの制動力を制御し、これにより車輌の旋回挙動を安定
化させるようになっている。尚車輌の旋回挙動制御自体
は本発明の要旨をなすものではないので、これについて
の詳細な説明を省略する。

【００５６】横滑り状態量検出装置１２には、車速セン
サ２０より車速Ｖを示す信号が入力され、車輌の重心に
設けられた前後加速度センサ２２及び横加速度センサ２
４よりそれぞれ車輌の前後加速度Ｇx 及び横加速度Ｇy
を示す信号が入力され、ヨーレートセンサ２６より車輌
の実ヨーレートγを示す信号が入力され、更には各輪の
圧力センサ２８より各輪の制動圧Ｐbi（ｉ＝fr、fl、r
r、rl）、即ち各輪のホイールシリンダ内の圧力を示す
信号が入力されるようになっている。また横滑り状態量
検出装置１２には四輪操舵装置３０より前輪の実舵角δ
f 及び後輪の実舵角δr を示す信号が入力されると共
に、エンジン制御装置３２より各輪の駆動力Ｔi （ｉ＝
fr、fl、rr、rl）を示す信号が入力されるようになって
いる。

【００５７】図１（Ｂ）に示されている如く、横滑り状
態量検出装置１２は実ヨーレートγ等の車輌の状態量を
入力とし実ヨーレートγとヨーレートの推定値γh との
偏差をフィードバックする車輌モデルに基づくオブザー
バの演算を行い、前後輪の横力を推定することにより車
輌の横滑り状態量として車体のスリップ角の推定値βh
を演算すると共にヨーレートの推定値γh を演算するオ
ブザーバブロック３４と、車輌の状態に応じてフィード
バックのゲインを変更するゲイン変更ブロック３６とを
有している。

【００５８】特にフィードバックのゲインは車体のスリ
ップ角を推定するための第一のフィードバックゲインＫ
b と車輌のヨーレートを推定するための第二のフィード
バックゲインＫg とを含み、ゲイン変更ブロック３６は
車輌の状態量に基づき演算される車輌の基準ヨーレート
γt を演算し、実ヨーレートγと基準ヨーレートγtと
の偏差に基づき車輪横力の飽和度合Ｓa を演算し、飽和
度合に応じて第一及び第二のフィードバックゲインＫb
及びＫg を変更し、これにより車輪のスリップ角と車輪
横力との間の非線形性を補償するようになっている。

【００５９】また図には示されていないが、横滑り状態
量検出装置１２及び制動力制御装置１４は実際には例え
ば中央処理ユニット（ＣＰＵ）と、リードオンリメモリ
（ＲＯＭ）と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）と、
入出力ポート装置とを有し、これらが双方向性のコモン
バスにより互いに接続された一つのマイクロコンピュー
タと駆動回路とよりなっていてよい。

【００６０】図示の実施形態の横滑り状態量検出装置１
２は図２に示されたゼネラルフローに従って車体のスリ
ップ角の推定値βh 及び車輌のヨーレートの推定値γh
を演算する。尚図２に示されたルーチンは所定時間毎に
繰り返し実行される。

【００６１】まずステップ１００に於いては、車速Ｖを
示す信号等の読込みが行われると共に、図３に示された
ルーチンに従ってタイヤグリップの飽和の程度を示す指
標である飽和度合Ｓa 及び路面の摩擦係数μの推定誤差
Δμが演算される。ステップ２００に於いては、図４に
示されたルーチンに従って車輌モデルに基づき第一のタ
イヤ横力が演算され、また実質的に四輪の制駆動力の差
に依存するヨーモーメントＭに基づき第二のタイヤ横力
が演算される。

【００６２】ステップ３００に於いては、図５に示され
たルーチンに従って路面の摩擦係数μの推定が行われ、
この推定は車輌モデルに基づき演算された第一のタイヤ
横力とヨーモーメントＭに基づき演算された第二のタイ
ヤ横力との比較により繰り返し調整される。

【００６３】ステップ４００に於いては、図６に示され
たルーチンに従ってフィードバックゲインＫb 、Ｋg の
演算が行われ、ステップ５００に於いては、図７に示さ
れたルーチンに従ってオブザーバの演算が行われること
により車体のスリップ角の推定値βh 及びヨーレートの
推定値γh が演算される。

【００６４】図３に示された飽和度合Ｓa 及び路面の摩
擦係数μの推定誤差Δμの演算ルーチンに於けるステッ
プ１１０に於いては、Ｋh をスタビリティファクタとし
Ｈをホイールベースとして、車速Ｖ、前輪の実舵角δf
及び後輪の実舵角δr に基づき下記の数２８に従って目
標ヨーレートγc が演算されると共に、Ｔt を時定数と
しｓをラプラス演算子として下記の数２９に従って基準
ヨーレートγt が演算される。尚目標ヨーレートγc は
動的なヨーレートを考慮すべく車輌の横加速度Ｇy を加
味して演算されてもよい。

【００６５】

【数２８】γc ＝Ｖ＊（δf −δr ）／｛（１＋Ｋh ＊
Ｖ² ）＊Ｈ｝

【数２９】γt ＝γc ／（１＋Ｔt ＊ｓ）

【００６６】ステップ１２０に於いては、下記の数３０
に従ってヨーレート偏差Δγが演算される。

【数３０】Δγ＝（γt −γ）／Ｖ

【００６７】ステップ１３０に於いては、ヨーレート偏
差Δγの絶対値に基づき図８に示されたグラフに対応す
るマップより飽和度合Ｓa が演算される。尚この飽和度
合Ｓa はタイヤグリップが飽和するまでヨーレート偏差
Δγの絶対値の増大につれて増大する。ステップ１４０
に於いては、飽和度合Ｓa に基づき図９に示されたグラ
フに対応するマップより路面の摩擦係数μの推定誤差Δ
μが演算される。尚この推定誤差Δμは飽和度合Ｓa の
増大につれて減少する。

【００６８】図４に示された第一及び第二のタイヤ横力
演算ルーチンのステップ２１０に於いては、Ｌf 及びＬ
r をそれぞれ車輌の重心より前輪及び後輪の車軸までの
車輌前後方向の距離として、車速Ｖ、前輪の実舵角δf
及び後輪の実舵角δr 、前のサイクルに於いて演算され
た車体のスリップ角の推定値βh 、前のサイクルに於い
て演算されたヨーレートの推定値γh に基づき、下記の
数３１及び数３２に従って各輪のスリップ角βi （ｉ＝
fr、fl、rr、rl）が演算される。

【００６９】

【数３１】βfr＝βfl＝δf −βh −Ｌf ＊γh ／Ｖ

【数３２】βrr＝βrl＝δr −βh ＋Ｌr ＊γh ／Ｖ

【００７０】ステップ２２０に於いては、Ｂを各輪のブ
レーキ油圧Ｐbi（ｉ＝fr、fl、rr、rl）と各輪の制動
力、即ち前後力Ｆxi（ｉ＝fr、fl、rr、rl）との間の換
算係数として、各輪のブレーキ油圧Ｐbi及び駆動力Ｔi
に基づき下記の数３３に従って各輪の前後力Ｆxiが演算
される。

【数３３】Ｆxi＝Ｂ＊Ｐbi−Ｔi

【００７１】ステップ２３０に於いては、予め設定され
た車輌の重量ｍ、車輌の前後加速度Ｇx 、車輌の横加速
度Ｇy より各輪の荷重Ｗi （ｉ＝fr、fl、rr、rl）が演
算されると共に、下記の数３４に従って各輪の限界横力
Ｆymaxi が演算される。尚下記の数３４に於いて、μは
前のサイクルに於いて演算された路面の摩擦係数の推定
値である。

【数３４】Ｆymaxi ＝｛（μ＊Ｗi ）² −Ｆxi² ｝^1/2

【００７２】ステップ２４０に於いては、Ｃpi（ｉ＝f
r、fl、rr、rl）を各輪のコーナリングパワーとして、
下記の数３５に従って各輪の横力Ｆyi（ｉ＝fr、fl、r
r、rl）が演算される。尚各輪の横力Ｆyiは傾きがＣpi
である直線Ｌcpに接する曲線を示す図１０に示されたグ
ラフに対応するマップより各輪のスリップ角βi に基づ
き演算されてもよい。

【数３５】 Ｆyi＝Ｆymaxi ＊ｔａｎｈ（Ｃpi＊βi ／Ｆymaxi ）

【００７３】ステップ２５０に於いては、それぞれ下記
の数３６及び数３７に従って前輪及び後輪の第一の横力
推定値Ｆyf1 及びＦyr1 が演算される。

【００７４】

【数３６】Ｆyf1 ＝Ｆyfl ＋Ｆyfr

【数３７】Ｆyr1 ＝Ｆyrl ＋Ｆyrr

【００７５】ステップ２６０に於いては、Ｔを車輌のト
レッドとして下記の数３８に従って車輪間の制駆動力差
によるヨーモーメントＭが演算される。

【数３８】 Ｍ＝（Ｆxfr −Ｆxfl ＋Ｆxrr −Ｆxrl ）＊Ｔ／２

【００７６】ステップ２７０に於いては、Ｉz を車輌の
ヨー慣性モーメントとし、γdif をヨーレートγの微分
値として、それぞれ下記の数３９及び数４０に従って前
輪及び後輪の第二の横力推定値Ｆyf2 及びＦyr2 が演算
される。

【００７７】

【数３９】Ｆyf2 ＝（Ｌr ＊Ｇy ＊９．８＊ｍ＋Ｉz ＊
γdif −Ｍ）／Ｈ

【数４０】Ｆyr2 ＝（Ｌf ＊Ｇy ＊９．８＊ｍ−Ｉz ＊
γdif ＋Ｍ）／Ｈ

【００７８】図５に示された路面の摩擦係数μ推定ルー
チンのステップ３１０に於いては、第一の横力推定値に
対する第二の横力推定値の比を前のサイクルに於いて推
定された路面の摩擦係数に対する真の路面の摩擦係数の
比と見なすことにより、前輪及び後輪についての路面の
摩擦係数の推定値μtmpf及びμtmtrがそれぞれ下記の数
４１及び数４２に従って演算される。尚下記の数４１及
び数４２に於いてＦxfは左右前輪の前後力（Ｆxfr ＋Ｆ
xfl ）であり、Ｆxrは左右後輪の前後力（Ｆxrr ＋Ｆxr
l ）である。

【００７９】

【数４１】μtmpf＝μ＊（Ｆyf2 ² ＋Ｆxf² ）^1/2 ]/
（Ｆyf1 ² ＋Ｆxf² ）^1/2

【数４２】μtmpr＝μ＊（Ｆyr2 ² ＋Ｆxr² ）^1/2 ]/
（Ｆyr1 ² ＋Ｆxr² ）^1/2

【００８０】ステップ３２０に於いては、ステップ３１
０に於いて演算された前輪及び後輪についての推定値μ
tmpf及びμtmprのうち大きい方の値が路面の摩擦係数の
推定値μtmp として選択される。尚路面の摩擦係数の推
定値μtmp として二つの推定値μtmpf及びμtmprのうち
大きい方の値が選択されるのは、路面の摩擦係数がその
実際の値よりも低い値に推定されると、車輌の挙動制御
により車体のスリップ角が過大な値に推定され、車輌の
挙動制御が不適切に行われる虞れがあるからである。

【００８１】ステップ３３０に於いては、路面の摩擦係
数の推定値μtmp をフィルタリングするためのフィルタ
時定数Ｔm が飽和度合Ｓa の増大につれて減少するよ
う、飽和度合Ｓa に基づき図１１に示されたグラフに対
応するマップよりフィルタ時定数Ｔm が演算され、ステ
ップ３４０に於いてはＴspをサンプリングタイムとして
下記の数４３に従ってフィルタ係数Ｒが演算される。

【数４３】Ｒ＝Ｔsp／Ｔm

【００８２】ステップ３５０に於いては、下記の数４４
に従ってフィルタリング処理が行われることにより路面
の摩擦係数の推定値μh が演算され、ステップ３６０に
於いては、下記の数４５に従って摩擦係数の推定値μh
とステップ１４０に於いて演算された推定誤差Δμとの
和として補正後の路面の摩擦係数の推定値μが演算され
る。

【００８３】

【数４４】μh ＝（１−Ｒ）＊μh ＋μtmp ＊Ｒ

【数４５】μ＝μh ＋Δμ

【００８４】図６に示された車体のスリップ角を推定す
るためのフィードバックゲインＫb及びヨーレートを推
定するためのフィードバックゲインＫg 演算ルーチンに
於いては、重み付け和によりフィードバックゲインＫb
及びＫg を演算するための第一のフィードバックゲイン
成分Ｋb1及びＫg1、第二のフィードバックゲイン成分Ｋ
b2及びＫg2、第三のフィードバックゲイン成分Ｋb3及び
Ｋg3が演算される。

【００８５】まずステップ４１０に於いては、上記数１
５及び数１６に従って演算されるｐ1 及びｐ2 に基づ
き、それぞれ数１３及び数１４に対応する下記の数４６
及び数４７に従って第一のフィードバックゲイン成分Ｋ
b1及びＫg1が演算される。

【００８６】

【数４６】Ｋb1＝｛（ａ11−ｐ1 −ｐ2 ）＋ｐ1 ＊ｐ2
｝／ａ21＋ａ12

【数４７】Ｋg1＝ａ11＋ａ22−ｐ1 −ｐ2

【００８７】ステップ４２０に於いては、第二のフィー
ドバックゲイン成分Ｋb2及びＫg2を演算するためのパラ
メータｐ1 及びｐ2 が演算される。尚パラメータｐ1 及
びｐ2 は前述の如く車輌の低速走行時には図１５のグラ
フに於いてハッチングにて示された範囲の値に演算さ
れ、高速走行時には図１６のグラフに於いてハッチング
にて示された範囲の値に演算される。

【００８８】ステップ４３０に於いては、上述のパラメ
ータｐ1 及びｐ2 に基づきそれぞれ下記の数４８及び数
４９に従って第二のフィードバックゲイン成分Ｋb2及び
Ｋg2が演算される。

【００８９】

【数４８】Ｋb2＝｛（ａ11−ｐ1 −ｐ2 ）＋ｐ1 ＊ｐ2
｝／ａ21＋ａ12

【数４９】Ｋg2＝ａ11＋ａ22−ｐ1 −ｐ2

【００９０】ステップ４４０に於いては、τを定数とし
て下記の数５０及び数５１に従って第三のフィードバッ
クゲイン成分Ｋb3及びＫg3が演算される。

【００９１】

【数５０】Ｋb3＝−（１＋α） Δγ＊γ＞０のとき α＝−（Ｉz ＊Ｋg3）／（ｍ＊
Ｖ＊Ｌf ） Δγ＊γ＜０のとき α＝（Ｉz ＊Ｋg3）／（ｍ＊Ｖ
＊Ｌr ）

【数５１】Ｋg3＝１／τ

【００９２】ステップ４５０に於いては、飽和度合Ｓa
に基づき図１２に示されたグラフに対応するマップより
第一乃至第三のフィードバックゲイン成分の重みＷg1、
Ｗg2、Ｗg3が演算され、ステップ４６０に於いては、そ
れぞれ下記の数５２及び数５３に従って第一乃至第三の
フィードバックゲイン成分Ｋb1及びＫg1、Ｋb2及びＫg
2、Ｋb3及びＫg3の重み付け和としてフィードバックゲ
インＫb 及びＫg が演算される。

【００９３】

【数５２】Ｋb ＝Ｗg1＊Ｋb1＋Ｗg2＊Ｋb2＋Ｗg3＊Ｋb3

【数５３】Ｋg ＝Ｗg1＊Ｋg1＋Ｗg2＊Ｋg2＋Ｗg3＊Ｋg3

【００９４】図７に示されたオブザーバ演算ルーチンの
ステップ５１０に於いては、Δγ＊γが正であるか否か
の判別により、前輪が限界状態になり車輌がアンダステ
ア状態になっているか否かの判別が行われ、否定判別が
行われたときには、換言すれば後輪が限界状態になり車
輌がオーバステア状態になっている旨の判別が行われた
ときにはステップ５２０へ進み、肯定判別が行われたと
きにはステップ５４０へ進む。

【００９５】ステップ５２０に於いては、図１３に示さ
れたグラフに対応するマップより後輪の第二の推定横力
Ｆyr2 の重みＷdrが演算され、ステップ５３０に於いて
は、それぞれ下記の数５４及び数５５に従って前輪及び
後輪の横力Ｆyf及びＦfrが演算される。

【００９６】

【数５４】Ｆyf＝Ｆyf1

【数５５】Ｆyr＝（１−Ｗdr）＊Ｆyr1 ＋Ｗdr＊Ｆyr2

【００９７】同様にステップ５４０に於いては、図１４
に示されたグラフに対応するマップより前輪の第二の推
定横力Ｆyf2 の重みＷdfが演算され、ステップ５５０に
於いては、それぞれ下記の数５６及び数５７に従って前
輪及び後輪の横力Ｆyf及びＦyrが演算される。

【００９８】

【数５６】Ｆyf＝（１−Ｗdf）＊Ｆyr1 ＋Ｗdf＊Ｆyf2

【数５７】Ｆyr＝Ｆyr1

【００９９】ステップ５６０に於いては、下記の数５８
及び数５９に従ってオブザーバの演算が行われることに
より、それぞれ車輌のスリップ角の推定値βh 及び車輌
の推定ヨーレートγh が演算される。

【０１００】

【数５８】βh ＝βh ＋｛（Ｆyf＋Ｆyr）／（ｍ＊Ｖ）
−γh ＋Ｋb （γ−γh ）｝＊Ｔsp

【数５９】γh ＝γh ＋｛（Ｌf ＊Ｆyf−Ｌr ＊Ｆyr＋
Ｍ）／Ｉz ＋Ｋg ( γ−γh ）｝＊Ｔsp

【０１０１】かくして図示の実施形態に於いては、ステ
ップ１００、２００及び５００によってオブザーバブロ
ック３４の機能が達成されることにより、前輪及び後輪
の横力Ｆyf及びＦyrが演算されると共に車体のスリップ
角の推定値βh 及びヨーレートの推定値γh が演算さ
れ、またステップ１００〜４００によってゲイン変更ブ
ロック３６の機能が達成されることにより車輌の状態に
応じてフィードバックのゲインＫb 及びＫg が設定され
る。

【０１０２】特にステップ１００、即ち図３に示された
飽和度合及び路面の摩擦係数μの推定誤差の演算ルーチ
ンに於けるステップ１１０及び１２０に於いて基準ヨー
レートγt と実ヨーレートγとの偏差を示すヨーレート
偏差Δγが演算され、ステップ１３０に於いてヨーレー
ト偏差Δγの大きさが大きいほど高い値になるよう飽和
度合Ｓa が演算され、ステップ１４０に於いて飽和度合
Ｓa が高いほど小さくなるよう路面の摩擦係数μの推定
誤差Δμが演算される。

【０１０３】またステップ２００、即ち図４に示された
第一及び第二のタイヤ横力演算ルーチンのステップ２１
０に於いて各輪のスリップ角βi が演算され、ステップ
２２０に於いて各輪の前後力Ｆxiが演算され、ステップ
２３０に於いて各輪の限界横力Ｆymaxi が演算され、ス
テップ２４０に於いて各輪の横力Ｆyiが演算され、ステ
ップ２５０に於いて前輪及び後輪の第一の横力推定値Ｆ
yf1 及びＦyr1 が演算される。またステップ１６０に於
いて各輪の制駆動力差によるヨーモーメントＭが演算さ
れ、ステップ２７０に於いて前輪及び後輪の第二の横力
推定値Ｆyf2 及びＦyr2 が演算される。

【０１０４】またステップ３００、即ち図５に示された
路面の摩擦係数μ推定ルーチンのステップ３１０に於い
て路面の摩擦係数の推定値μtmpf及びμtmprが演算さ
れ、ステップ３２０に於いて二つの推定値のうち大きい
方の値がμtmp として選択され、ステップ３３０に於い
てフィルタ時定数Ｔm が演算され、ステップ３４０に於
いてフィルタ係数Ｒが演算され、ステップ３５０に於い
てフィルタ処理が行われることにより、路面の摩擦係数
の推定値μh が演算され、ステップ３６０に於いて路面
の摩擦係数の推定誤差Δμにて補正された補正後の路面
の摩擦係数の推定値μが演算される。

【０１０５】またステップ４００、即ち図６に示された
フィードバックゲイン演算ルーチンのステップ４１０に
於いて第一のフィードバックゲイン成分Ｋb1及びＫg1が
演算され、ステップ４２０及び４３０に於いて第二のフ
ィードバックゲイン成分Ｋb2及びＫg2が演算され、ステ
ップ４４０に於いて第三のフィードバックゲイン成分Ｋ
b3及びＫg3が演算され、ステップ４５０に於いて飽和度
合Ｓa に基づき第一乃至第三のフィードバックゲイン成
分の重みＷg1、Ｗg2、Ｗg3が演算され、ステップ４８０
に於いて第一乃至第三のフィードバックゲイン成分の重
み付け和としてフィードバックゲインＫb 及びＫg が演
算される。

【０１０６】更にステップ５００、即ち図７に示された
オブザーバ演算ルーチンのステップ５１０に於いて車輌
の旋回挙動がアンダステア状態、即ち前輪が限界状態に
あるか否かの判別が行われ、車輌の旋回挙動がオーバス
テア状態、即ち後輪が限界状態にある旨の判別が行われ
たときにはステップ５２０に於いて飽和度合Ｓa が高い
ほど大きくなるよう後輪の第二の推定横力の重みＷdrが
演算され、ステップ５３０に於いて前輪及び後輪の横力
Ｆyf及びＦyrが演算される。

【０１０７】またステップ５１０に於いて車輌の旋回挙
動がアンダステア状態、即ち前輪が限界状態にある旨の
判別が行われたときにはステップ５４０に於いて飽和度
合Ｓa が高いほど大きくなるよう前輪の第二の推定横力
の重みＷdfが演算され、ステップ５５０に於いて前輪及
び後輪の横力Ｆyf及びＦyrが演算される。そしてステッ
プ５６０に於いてオブザーバの演算が行われることによ
り車体のスリップ角の推定値βh 及びヨーレートの推定
値γh が演算される。

【０１０８】以上の説明より解る如く、図示の実施形態
によれば、車輌が安定旋回領域にある場合、旋回限界に
近い領域にある場合、旋回限界領域にある場合の何れの
場合にも第一及び第二のフィードバックゲインを最適に
設定することができるので、実際の車輌の状況と車輌モ
デルとのずれが大きくなった場合にも車輪の横力の推定
誤差を小さく抑えることができ、従って車輌の旋回挙動
に拘らずフィードバックゲインが一定である場合に比し
て、車輌が旋回限界領域やこれに近い領域にある場合に
も前後輪の横力を精度よく推定し、これにより横滑り状
態量としての車体のスリップ角及びヨーレートを精度よ
く推定することができる。

【０１０９】また一般に、実際の路面の摩擦係数が高い
にも拘らず路面の摩擦係数が低いと推定されると、車体
のスリップ角の推定値βh が過大になり、そのため車輌
の旋回挙動が適正に制御されなくなってしまう。逆に車
輌の旋回限界時には実際の路面の摩擦係数が低いにも拘
らず路面の摩擦係数が高いと推定されることは殆どあり
得ないので、車体のスリップ角の推定値βh が過小にな
り車輌の旋回挙動制御が行われなくなることはない。従
ってこの実施形態の如く路面の摩擦係数の推定値μh に
推定誤差評価値Δμを加算することにより摩擦係数を大
きめに補正し、その補正後の値μを路面の摩擦係数とし
てステップ２３０の演算に使用することにより、前後輪
の横力が誤推定される虞れを低減し、これにより車体の
スリップ角及びヨーレートが誤推定される虞れを低減す
ることができる。

【０１１０】以上に於いては本発明を特定の実施形態に
ついて詳細に説明したが、本発明は上述の実施形態に限
定されるものではなく、本発明の範囲内にて他の種々の
実施形態が可能であることは当業者にとって明らかであ
ろう。

【０１１１】

【発明の効果】以上の説明より明らかである如く、本発
明の請求項１の構成によれば、車体のスリップ角を推定
するための第一のフィードバックゲイン及び車輌のヨー
レートを推定するための第二のフィードバックゲインが
車輪横力の飽和度合に応じて変更されることにより車輪
のスリップ角と車輪横力との間の非線形性が補償される
ので、車輌の旋回状況に拘らずフィードバックゲインが
一定に設定される場合に比して高精度に前後輪の横力を
推定し、これにより非線形領域に近い線形領域や非線形
領域に於いても車体のスリップ角及びヨーレートを高精
度に推定して車輌の横滑り状態量を精度よく推定するこ
とができる。

【０１１２】また上述の請求項２の構成によれば、車輪
横力の線形領域に近い非線形領域に於いて推定ヨーレー
トが増加する際に於ける推定スリップ角が推定ヨーレー
トとは逆方向に増加するよう第二のフィードバックゲイ
ンが変更されるので、実際の車輌の状況と車輌モデルと
のずれが大きくなった場合にも前後輪の横力の推定誤差
を小さく抑えることができ、これにより横滑り状態量を
精度よく推定することができる。

【０１１３】また上述の請求項３の構成によれば、車輌
の旋回挙動がアンダステア状態であるときには前輪の横
力の推定誤差を低減するよう第一及び第二のフィードバ
ックゲインの少なくとも一方が変更され、旋回挙動がオ
ーバステア状態であるときには後輪の横力の推定誤差を
低減するよう第一及び第二のフィードバックゲインの少
なくとも一方が変更されるので、車輌の旋回挙動の状況
に拘らずフィードバックゲインが一定である場合に比し
て前後輪の横力の推定精度を向上させることができ、こ
れにより車輌の横滑り状態量の推定精度を向上させるこ
とができる。

【０１１４】また上述の請求項４の構成によれば、車輌
が安定旋回領域の状況にある場合、旋回限界に近い領域
の状況にある場合、旋回限界領域の状況にある場合の何
れの場合にもフィードバックゲインを最適に設定するこ
とができ、これにより車輌の旋回状況に拘らずオブザー
バを最適化することができる。

【０１１５】また上述の請求項５の構成によれば、車輌
モデルに基づいて第一の前後輪横力が推定され、車輌の
運動に基づいて第二の前後輪横力が推定され、第一の前
後輪横力及び第二の前後輪横力の重み付け和として前後
輪の横力の推定値が演算され、車輌の旋回限界時には非
旋回限界時に比して第二の前後輪横力の重みが高く設定
されるので、車輌の旋回限界時にも前後輪の横力を精度
よく推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】車輌の旋回挙動制御装置の一部として構成され
た本発明による車輌の横滑り状態量検出装置の一つの実
施形態を示す概略構成図（Ａ）及びブロック線図（Ｂ）
である。

【図２】実施形態に於ける横滑り状態量演算ルーチンを
示すゼネラルフローチャートである。

【図３】実施形態に於ける飽和度合及び路面の摩擦係数
μの推定誤差の演算ルーチンを示すフローチャートであ
る。

【図４】実施形態に於ける第一及び第二のタイヤ横力演
算ルーチンを示すフローチャートである。

【図５】実施形態に於ける路面の摩擦係数μの推定ルー
チンを示すフローチャートである。

【図６】実施形態に於けるフィードバックゲインＫb 及
びＫg の演算ルーチンを示すフローチャートである。

【図７】実施形態に於けるオブザーバ演算ルーチンを示
すフローチャートである。

【図８】ヨーレートの偏差Δγの絶対値と飽和度合Ｓa
との間の関係を示すグラフである。

【図９】飽和度合Ｓa と路面の摩擦係数μの推定誤差Δ
μとの間の関係を示すグラフである。

【図１０】各輪のスリップ角βi と各輪の横力Ｆyiとの
間の関係を示すグラフである。

【図１１】飽和度合Ｓa と時定数Ｔm との間の関係を示
すグラフである。

【図１２】飽和度合Ｓa と各ゲインの重みＷg1、Ｗg2、
Ｗg3との間の関係を示すグラフである。

【図１３】飽和度合Ｓa と重みＷdrとの間の関係を示す
グラフである。

【図１４】飽和度合Ｓa と重みＷdfとの間の関係を示す
グラフである。

【図１５】車輌の低速走行時について第二のフィードバ
ックゲイン演算用パラメータｐ1及びｐ2 の適正範囲を
示すグラフである。

【図１６】車輌の高速走行時について第二のフィードバ
ックゲイン演算用パラメータｂ1及びｐ2 の適正範囲を
示すグラフである。

【図１７】前輪及び後輪のスリップ角βf 及びβr と横
力Ｆf 及びＦr との間の関係を示すグラフである。

【符号の説明】

１０…旋回挙動制御装置 １２…横滑り状態量検出装置 １４…制動力制御装置 １６…制動装置 １８FL〜１８RR…車輪 ３４…オブザーバブロック ３６…ゲイン変更ブロック

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】車輌モデルに基づくオブザーバを含み、前
   記オブザーバは実ヨーレートを含む車輌の状態量に基づ
   き前後輪の横力を推定することにより車輌の横滑り状態
   量として車体のスリップ角及び車輌のヨーレートを推定
   し実ヨーレートと推定ヨーレートとの偏差をフィードバ
   ックし、前記フィードバックのゲインは前記車体のスリ
   ップ角を推定するための第一のフィードバックゲインと
   前記車輌のヨーレートを推定するための第二のフィード
   バックゲインとを含む車輌の横滑り状態量検出装置に於
   いて、車輌の状態量に基づき車輌の基準ヨーレートを演
   算し、前記基準ヨーレートと前記実ヨーレートとの偏差
   に基づき車輪横力の飽和度合を演算する手段と、前記飽
   和度合に応じて前記第一及び第二のフィードバックゲイ
   ンを変更し車輪のスリップ角と車輪横力との間の非線形
   性を補償するゲイン変更手段とを有することを特徴とす
   る車輌の横滑り状態量検出装置。
2. 【請求項２】請求項１の車輌の横滑り状態量検出装置に
   於いて、前記ゲイン変更手段は前記飽和度合が車輌の旋
   回限界に近い領域にあるときには、前記推定ヨーレート
   が増加する際に於ける前記車体の推定スリップ角が前記
   推定ヨーレートとは逆方向に増加するよう前記第二のフ
   ィードバックゲインを変更することを特徴とする車輌の
   横滑り状態量検出装置。
3. 【請求項３】請求項１の車輌の横滑り状態量検出装置に
   於いて、前記ゲイン変更手段は前記飽和度合に基づき判
   定される車輌の旋回挙動がアンダステア状態であるとき
   には前輪の横力の推定誤差を低減するよう前記第一及び
   第二のフィードバックゲインの少なくとも一方を変更
   し、車輌の旋回挙動がオーバステア状態であるときには
   後輪の横力の推定誤差を低減するよう前記第一及び第二
   のフィードバックゲインの少なくとも一方を変更するこ
   とを特徴とする車輌の横滑り状態量検出装置。
4. 【請求項４】請求項１の車輌の横滑り状態量検出装置に
   於いて、前記ゲイン変更手段は、それぞれ少なくとも、
   車輪のスリップ角が小さい範囲について演算される第一
   のゲイン成分と、前記推定ヨーレートが増加する際に於
   ける前記車体の推定スリップ角が前記推定ヨーレートと
   は逆方向に増加するよう演算される第二のゲイン成分
   と、前記飽和度合に基づき判定される車輌の旋回挙動が
   アンダステア状態であるときには前輪の横力の推定誤差
   を低減し旋回挙動がオーバステアであるときには後輪の
   横力の推定誤差を低減するよう演算される第三のゲイン
   成分との重み付け和として前記第一及び第二のフィード
   バックゲインを演算する手段と、前記飽和度合が車輌の
   旋回限界領域にあるときには前記第三のゲイン成分の重
   みを大きく設定し、前記飽和度合が車輌の旋回限界に近
   い領域にあるときには前記第二のゲイン成分の重みを大
   きく設定し、前記飽和度合が車輌の安定旋回領域にある
   ときには前記第一のゲイン成分の重みを大きく設定する
   手段とを有することを特徴とする車輌の横滑り状態量検
   出装置。
5. 【請求項５】請求項１の車輌の横滑り状態量検出装置に
   於いて、前記オブザーバは前記車輌モデルに基づいて第
   一の前後輪横力を推定する手段と、車輌の運動に基づい
   て第二の前後輪横力を推定する手段と、前記第一の前後
   輪横力及び前記第二の前後輪横力の重み付け和として前
   記前後輪の横力の推定値を演算する横力推定手段とを有
   し、前記横力推定手段は前記飽和度合が車輌の旋回限界
   領域にあるときには非旋回限界領域にあるときに比して
   前記第二の前後輪横力の重みを高く設定することを特徴
   とする車輌の横滑り状態量検出装置。