WO2017175840A1 - 姿勢推定装置及び輸送機器 - Google Patents

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WO2017175840A1
WO2017175840A1 PCT/JP2017/014417 JP2017014417W WO2017175840A1 WO 2017175840 A1 WO2017175840 A1 WO 2017175840A1 JP 2017014417 W JP2017014417 W JP 2017014417W WO 2017175840 A1 WO2017175840 A1 WO 2017175840A1
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angular velocity
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PCT/JP2017/014417
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高橋 剛
隆弘 藤井
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ヤマハ発動機株式会社
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    • B62J45/414Acceleration sensors

Definitions

  • the present invention relates to a posture estimation device and a transportation device including the posture estimation device.
  • the longitudinal and lateral acceleration, lateral acceleration, vertical acceleration, yaw acceleration, and roll angular velocity detected values of the vehicle motion, the estimated value of the longitudinal vehicle body velocity, and the estimated value of the pitch angular velocity are used. Based on this, the roll angle and pitch angle are estimated.
  • An object of the present invention is to realize a posture estimation device that improves the posture estimation accuracy of a moving object, and a transport device including the posture estimation device.
  • Configuration 1 which is an example of the present invention relates to a posture estimation apparatus that estimates the posture of a moving object.
  • the posture estimation device includes: A first angular velocity detector that detects a first angular velocity that is an angular velocity around the first axis of the moving body; A second angular velocity detector that detects a second angular velocity that is an angular velocity around a second axis that is a direction different from the first axis of the moving body; A third triangular velocity detector that detects a triangular velocity that is an angular velocity around a third axis different from the first axis and the second axis of the moving body; A first acceleration detector that detects a first acceleration that is an acceleration in a first direction of the mobile body; A second acceleration detector that detects a second acceleration that is an acceleration in a second direction different from the first direction of the moving body; A third acceleration detecting unit that detects a third acceleration that is an acceleration related to a third direction different from the first direction and the
  • the posture estimation unit is configured to detect a detection value of the first angular velocity detection unit, a detection value of the second angular velocity detection unit, a detection value of the third triangular velocity detection unit, and a detection of the first acceleration detection unit.
  • Value, detection value of the second acceleration detection unit, detection value of the third acceleration detection unit, detection value of the speed information detection unit, estimation value of the roll angle by the previous estimation operation, pitch angle by the previous estimation operation estimation value of the roll angle by the previous estimation operation, pitch angle by the previous estimation operation
  • the roll angle and pitch angle of the moving body and the at least one offset error are estimated based on the estimated value and the estimated value of the offset error due to the previous estimation operation.
  • the configuration 1 includes the detection unit that detects the angular velocity in the three directions of the moving body and the detection unit that detects the acceleration in the three directions.
  • the posture estimation device can detect values related to the six axes. Based on the detected value, an offset error of at least one detection unit is estimated in addition to the roll angle and pitch angle of the moving body. Then, in a state where the estimated offset error is taken into account, the roll angle and pitch angle of the moving body and the offset error are estimated. Thereby, the estimation accuracy of the roll angle and the pitch angle of the moving body is improved.
  • the posture estimation unit may estimate an offset error of the first angular velocity detection unit, the second angular velocity detection unit, and the third triangular velocity detection unit (configuration 2).
  • the roll angle and pitch angle of the moving body and the current offset error are estimated in consideration of the previously estimated offset error of each detection unit. Thereby, the estimation accuracy of the roll angle and the pitch angle of the moving body is improved.
  • the posture estimation unit may be configured to further estimate the moving speed of the moving body in the traveling direction.
  • the posture estimation unit may estimate an offset error of the first acceleration detection unit, the second acceleration detection unit, or the third acceleration detection unit (configuration) 4).
  • the posture estimation unit may estimate an offset error of the first acceleration detection unit ( Configuration 5).
  • the first angular velocity detection unit detects a roll angular velocity of the moving body
  • the second angular velocity detection unit detects a yaw acceleration of the moving body
  • the third triangular velocity detection unit may detect a pitch angular velocity of the moving body (Configuration 6).
  • the first acceleration detection unit detects acceleration in the vertical direction of the moving body
  • the second acceleration detection unit detects acceleration in the front-rear direction of the moving body
  • the first acceleration detection unit may detect acceleration in the left-right direction of the moving body.
  • the posture estimation unit is configured to detect a detection value of the first angular velocity detection unit, a detection value of the second angular velocity detection unit, and a detection of the third triangular velocity detection unit in a current estimation operation.
  • detection value of the first acceleration detection unit, detection value of the second acceleration detection unit, detection value of the third acceleration detection unit, detection value of the speed information detection unit, estimation of the roll angle by the previous estimation operation The roll angle and pitch angle of the moving body and the at least one offset error are estimated using the relationship between the estimated value of the pitch angle obtained by the previous estimation operation, and the estimated offset error value obtained by the previous estimation operation.
  • the Kalman filter may be included.
  • the Kalman filter detects a detection value of the first angular velocity detection unit, a detection value of the second angular velocity detection unit, a detection value of the third triangular velocity detection unit, and the first acceleration detection.
  • the value of a predetermined function whose elements are the detected value of the part, the estimated roll angle from the previous estimated operation, the estimated pitch angle from the previous estimated operation, and the estimated offset error from the previous estimated operation are constants.
  • the roll angle and pitch angle of the moving body and the at least one offset error may be estimated using the characteristic equation.
  • the offset error of one detection unit can be newly estimated by using the characteristic equation. Thereby, the estimation accuracy of each roll angle and pitch of the moving body is improved.
  • this characteristic equation for example, an equation derived from a rotational motion equation of the movable body around the first axis can be used (Configuration 9).
  • the posture estimation device includes: A load estimating unit for estimating a load applied to at least one of the front wheel and the rear wheel provided in the moving body;
  • the load estimation unit includes a detection value of the first angular velocity detection unit, a detection value of the second angular velocity detection unit, a detection value of the third triangular velocity detection unit, a detection value of the first acceleration detection unit, and the second acceleration.
  • the load may be estimated based on the at least one offset error.
  • the posture estimation apparatus includes: A suspension stroke amount estimating unit for estimating a stroke amount of a suspension provided on at least one of the front wheel or the rear wheel of the moving body;
  • the load estimation unit estimates a load applied to both the front wheel and the rear wheel provided on the movable body,
  • the suspension stroke amount estimating unit may estimate the suspension stroke amount based on an estimated value of a load applied to both the front wheel and the rear wheel estimated by the load estimating unit.
  • the posture estimation apparatus includes: On the road surface where the axis of the vehicle body coordinate system fixed to the movable body and the front wheel or the rear wheel are in contact with each other based on the estimated value of the suspension stroke amount estimated by the suspension stroke amount estimation unit An elevation angle estimation unit that estimates an elevation angle that is an angle with an axis of the road surface coordinate system fixed to the angle may be provided. According to the above configuration 12, since the elevation angle of the moving body can be estimated, the posture of the moving body can be estimated with higher accuracy.
  • the posture estimation unit considers the estimated value of the elevation angle estimated by the elevation angle estimation unit, and calculates the roll angle and pitch angle of the moving body and the at least one offset error. It may be estimated.
  • the posture estimation apparatus includes: The mobile body is installed based on the estimated value of the elevation angle estimated by the elevation angle estimation section and the estimated roll angle and pitch angle of the mobile body estimated by the posture estimation section.
  • a slope estimation unit that estimates the longitudinal slope of the road surface may be provided.
  • the road surface gradient can be estimated with high accuracy.
  • a transportation device including the moving body and the posture estimation device according to any one of the configurations 1 to 14 is also an embodiment of the present invention.
  • the posture estimation accuracy of the moving object can be improved.
  • Basis vector e o of the inertial frame is a drawing illustrating basis vectors e b of the vehicle coordinate system, and the relationship between the basis vectors e r road coordinate system. It is a mimetic diagram of vehicles provided with a posture estimating device concerning an embodiment. It is a block diagram which shows typically an example of a structure of an attitude
  • Figure 1 illustrates basic vectors e o of the inertial coordinate system, basis vector e b of the vehicle coordinate system, and the relationship between the basis vectors e r road coordinate system.
  • vectors may be written in bold. Both coordinate systems have an X axis, a Y axis, and a Z axis.
  • the description is given assuming that the vehicle 100 serving as a reference for configuring the vehicle coordinate system and the road surface coordinate system is a motorcycle.
  • the inertial coordinate system eo is a coordinate system fixed to the horizontal plane of the earth, and the Z axis is defined as vertically upward, that is, the direction of gravity.
  • Vehicle coordinate system e b in a state where the vehicle on a horizontal road surface in the upright position, there are X-axis and Y-axis in the horizontal plane, the coordinate system fixed to the vehicle body so that the X-axis is the front direction of the vehicle is there.
  • Vehicle coordinate system e b by the vehicle suspension moves, the angle between the inertial frame e o changes.
  • the suspension is a shock absorber provided between the wheels (2, 3) and the vehicle body 1.
  • Road coordinate system e r is the Y axis is common with the Y axis of the vehicle coordinate system e b, the ground point P3 of the rear wheel 3 and the road surface 200, X-axis in the direction of the ground point P2 of the front wheel 2 and the road surface 200 as but matches a coordinate system obtained by rotating the vehicle coordinate system e b around the Y axis.
  • the "yaw angle” represents the rotation angle around the axis of the Z-axis of the inertial coordinate system e o (e oz)
  • the "yaw rate” represents the time rate of change of the "yaw angle”
  • Yaw angular acceleration represents the rate of time change of the yaw angular velocity.
  • the "pitch angle” denotes the angle of rotation about the axis of Y (e oy) axis of the inertial coordinate system e o
  • the “pitch angular velocity” the time variation of the "pitch angle”
  • the “pitch angular acceleration” represents the rate of time change of the pitch angular velocity.
  • the “roll angular acceleration” represents the rate of time change of the roll angular velocity.
  • roll angle, roll angular velocity, roll angular acceleration, yaw angle, yaw angular velocity, yaw angular acceleration, pitch angle, pitch angular velocity, pitch angular acceleration, vertical acceleration, longitudinal acceleration, and lateral acceleration are described with the following symbols, respectively.
  • One dot on the code representing each parameter means first-order time differentiation.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a vehicle including the attitude estimation device according to the present embodiment.
  • a vehicle 100 shown in FIG. 2 is a motorcycle.
  • the vehicle 100 includes a vehicle body 1.
  • a front wheel 2 is attached to the front portion of the vehicle body 1, and a rear wheel 3 is attached to the rear portion of the vehicle body 1.
  • a sensor group 5 is attached to the center of the vehicle body 1. Details of the sensor group 5 will be described later.
  • the rear wheel speed sensor 7 for detecting the rotational speed of the rear wheel 3 is attached to the wheel of the rear wheel 3.
  • the rear wheel speed sensor 7 corresponds to a “speed information detection unit”.
  • a handle 11 is provided on the front upper portion of the vehicle body 1 so as to be able to swing left and right.
  • a navigation system 12 is provided in the vicinity of the handle 11, and a headlight 14 and a headlight driving device 15 are provided in the front portion of the vehicle body 1.
  • the headlight driving device 15 controls the direction of the headlight 14.
  • An electronic control unit 20 is provided at the rear portion of the vehicle body 1.
  • the electronic control unit 20 is abbreviated as “ECU 20” as appropriate.
  • the arrangement positions of the ECU 20 and the sensor group 5 are not limited to the mode of FIG.
  • Output signals of the sensor group 5 and the rear wheel speed sensor 7 are given to the ECU 20.
  • the ECU 20 controls each part of the vehicle body 1, estimates the roll angle and pitch angle of the vehicle body 1, and outputs these estimated values to, for example, the navigation system 12 and the headlight driving device 15.
  • the sensor group 5, the rear wheel speed sensor 7, and the ECU 20 constitute an attitude estimation device.
  • FIG. 3 is a block diagram schematically illustrating an example of the configuration of the posture estimation apparatus.
  • the posture estimation apparatus 10 shown in FIG. 3 includes a sensor group 5, a rear wheel speed sensor 7, a low-pass filter (31, 32, 33, 34, 35, 36), a differentiator (41, 42, 43, 45), and a Kalman filter. 50, a load estimation unit 60, a suspension stroke amount estimation unit 70, an elevation angle estimation unit 80, and a gradient estimation unit 90.
  • the functions of the Kalman filter 50, the load estimation unit 60, the suspension stroke amount estimation unit 70, the elevation angle estimation unit 80, and the gradient estimation unit 90 are realized, for example, by the ECU 20 illustrated in FIG.
  • the Kalman filter 50 corresponds to the “posture estimation unit”.
  • Sensor group 5 includes roll angular velocity sensor 21, yaw angular velocity sensor 22, pitch angular velocity sensor 23, vertical acceleration sensor 24, longitudinal acceleration sensor 25, and lateral acceleration sensor 26.
  • the roll angular velocity sensor 21 is provided in the vehicle body 1 so as to detect the roll angular velocity of the vehicle body 1.
  • the yaw angular velocity sensor 22 is provided in the vehicle body 1 so as to detect the yaw angular velocity of the vehicle body 1.
  • the pitch angular velocity sensor 23 is provided in the vehicle body 1 so as to detect the pitch angular velocity of the vehicle body 1.
  • the roll angular velocity sensor 21 corresponds to the “first angular velocity detector”
  • the yaw angular velocity sensor 22 corresponds to the “second angular velocity detector”
  • the pitch angular velocity sensor 23 corresponds to the “first triangular velocity detector”.
  • the vertical acceleration sensor 24 is provided on the vehicle body 1 so as to detect the vertical acceleration of the vehicle body 1.
  • the longitudinal acceleration sensor 25 is provided in the vehicle body 1 so as to detect the longitudinal acceleration of the vehicle body 1.
  • the lateral acceleration sensor 26 is provided on the vehicle body 1 so as to detect the lateral acceleration of the vehicle body 1.
  • the vertical acceleration sensor 24 corresponds to the “first acceleration detector”
  • the longitudinal acceleration sensor 25 corresponds to the “second acceleration detector”
  • the left / right acceleration sensor 26 corresponds to the “third acceleration detector”. Correspond.
  • the vertical acceleration sensor 24, the longitudinal acceleration sensor 25, and the left / right acceleration sensor 26 detect accelerations in directions orthogonal to each other as an example. This is not essential, and the vertical acceleration sensor 24, the longitudinal acceleration sensor 25, and the lateral acceleration sensor 26 only need to detect at least accelerations in three different directions.
  • the output signal of the roll angular velocity sensor 21 is given to the Kalman filter 50 and the differentiator 41 as the roll angular velocity through the low pass filter 31.
  • the low pass filter 31 removes noise from the output signal of the roll angular velocity sensor 21.
  • the differentiator 41 gives the differential value of the roll angular velocity to the Kalman filter 50 as the roll angular acceleration.
  • the output signal of the yaw angular velocity sensor 22 is given to the Kalman filter 50 and the differentiator 42 as the yaw angular velocity through the low-pass filter 32.
  • the low-pass filter 32 removes noise from the output signal of the yaw angular velocity sensor 22.
  • the differentiator 42 gives the differential value of the yaw angular velocity to the Kalman filter 50 as the yaw angular acceleration.
  • the output signal of the pitch angular velocity sensor 23 is given to the Kalman filter 50 and the differentiator 43 as the pitch angular velocity through the low pass filter 33.
  • the low-pass filter 33 removes noise from the output signal of the pitch angular velocity sensor 23.
  • the differentiator 43 gives the differential value of the pitch angular velocity to the Kalman filter 50 as the pitch angular acceleration.
  • the output signal of the vertical acceleration sensor 24 is given to the Kalman filter 50 as the vertical acceleration through the low pass filter 34.
  • the output signal of the longitudinal acceleration sensor 25 is given to the Kalman filter 50 as the longitudinal acceleration through the low pass filter 35.
  • the output signal of the lateral acceleration sensor 26 is given to the Kalman filter 50 as lateral acceleration through the low pass filter 36.
  • Each frequency characteristic of the low-pass filter (31, 32, 33, 34, 35, 36) is set according to the output characteristic of the corresponding sensor (21, 22, 23, 24, 25, 26). More specifically, the frequency characteristic of the noise signal included in the output signal of the sensor (21, 22, 23, 24, 25, 26) can be specified in advance at the design stage.
  • the low-pass filters (31, 32, 33, 34, 35, 36) block such noise signals and pass the detection signals of the required sensors (21, 22, 23, 24, 25, 26). Can be designed to.
  • the output signal of the rear wheel speed sensor 7 is given to the Kalman filter 50 as the rear wheel speed.
  • the rear wheel speed is the rotational speed of the outermost periphery of the tire when it is assumed that no slip occurs between the road surface and the tire of the rear wheel 3.
  • the output signal of the rear wheel speed sensor 7 and the size of the tire Is calculated based on In order to simplify the explanation, in FIG. 3, a signal indicating the rear wheel speed is output from the rear wheel speed sensor 7.
  • the Kalman filter 50 receives detection values relating to roll angular velocity, roll angular acceleration, yaw acceleration, yaw angular acceleration, pitch angular velocity, pitch angular acceleration, vertical acceleration, longitudinal acceleration, lateral acceleration, and rear wheel velocity. . Based on these values, the Kalman filter 50 estimates and outputs the roll angle, pitch angle, longitudinal vehicle speed, roll angular velocity sensor offset, yaw angular velocity sensor offset, pitch angular velocity sensor offset, and vertical acceleration sensor offset. .
  • the posture estimation apparatus 10 of the present embodiment includes an elevation angle estimation unit 80, and an estimated value of the elevation angle ⁇ by the elevation angle estimation unit 80 is also input to the Kalman filter 50.
  • the roll angular velocity sensor offset is an offset error of the roll angular velocity sensor 21.
  • the yaw angular velocity sensor offset is an offset error of the yaw angular velocity sensor 22.
  • the pitch angular velocity sensor offset is an offset error of the pitch angular velocity sensor 23.
  • the vertical acceleration sensor offset is an offset error of the vertical acceleration sensor 24.
  • Rear wheel speed detected from the rear wheel speed sensor 7 longitudinal vehicle speed estimated by the Kalman filter 50, roll angular velocity sensor offset, yaw angular velocity sensor offset, pitch angular velocity sensor offset, vertical acceleration sensor offset, and elevation angle estimating unit 80 , And the first-order differential value of the elevation angle are denoted by the following symbols.
  • FIG. 4 is a drawing for explaining the elevation angle ⁇ .
  • Depression angle ⁇ elevation when the stroke amount of the suspension of the vehicle 100 has occurred is defined as the angle of the road surface coordinate system e r and the vehicle coordinate system e b.
  • the depression angle ⁇ elevation described as the angle between X axis e rx of the X-axis e bx and the road surface coordinate system of the vehicle coordinate system e b.
  • the Kalman filter 50 uses a roll angular velocity sensor 21, a yaw angular velocity sensor 22, a pitch angular velocity sensor 23, a vertical acceleration sensor 24, a longitudinal acceleration sensor 25, a lateral acceleration sensor 26, and a rear wheel velocity sensor 7 to be described later. Seven relational expressions described in equations (43) and (44) are derived. Using these relational expressions, three parameters of pitch angle ⁇ , roll angle ⁇ , and longitudinal vehicle speed V x are estimated. That is, there is redundancy between the number of relational expressions and the estimated number of outputs. In other words, the number of relational expressions is larger than the number of estimated outputs.
  • the Kalman filter 50 can further estimate the roll angular velocity sensor offset b ro , the yaw angular velocity sensor offset b ya , the pitch angular velocity sensor offset b pi , and the vertical acceleration sensor offset b z . Further, as shown in FIG. 3, when the posture estimation apparatus 10 includes the elevation angle estimation unit 80, each value can be estimated in consideration of the estimated value of the elevation angle ⁇ .
  • FIG. 5 is a block diagram schematically showing an example of the configuration of the Kalman filter 50.
  • the Kalman filter 50 shown in FIG. 5 uses a kinematic model of the vehicle 100 described below.
  • the Kalman filter 50 includes a system equation calculation unit 51, an observation equation calculation unit 52, a subtraction unit 53, an addition unit 54, an integration unit 55, and a Kalman gain calculation unit 56.
  • a system equation that is an equation to be calculated by the system equation calculation unit 51 includes a function f (x, u).
  • the observation equation that is an equation to be calculated by the observation equation calculation unit 52 includes a function h (x, u).
  • the Gullman gain calculation unit 56 includes a seventh-order Kalman gain K.
  • Each calculating part (51, 52, 53, 54, 55, 56) which comprises the Kalman filter 50 is implement
  • the estimated value of the elevation angle ⁇ and the elevation angle velocity (differential value of the elevation angle ⁇ ) by the elevation angle estimation unit 80 are further input as the input parameter u.
  • An estimated value of the sensor offset b ro, an estimated value of the yaw angular velocity sensor offset b ya, an estimated value of the pitch angular velocity sensor offset b pi , and an estimated value of the vertical acceleration sensor offset b z are given.
  • the output of the system equation calculation unit 51 includes a differential prediction value of the roll angle ⁇ , a differential prediction value of the pitch angle ⁇ , a differential prediction value of the vehicle speed V x, a differential prediction value of the roll angular velocity sensor offset b ro , and a yaw angular velocity sensor offset b. These are ya 's differential prediction value, pitch angular velocity sensor offset bpi differential prediction value, and vertical acceleration sensor offset bz differential prediction value.
  • the pitch angular velocity sensor offset b pi and the differential prediction value of the vertical acceleration sensor offset b z are integrated in the integration unit 55.
  • the estimated value of the roll angle ⁇ , the estimated value of the pitch angle ⁇ , the estimated value of the vehicle speed V x , the estimated value of the roll angular speed sensor offset b ro , and the estimated value of the yaw angular speed sensor offset b ya according to the current estimation operation.
  • the estimated value of the pitch angular velocity sensor offset b pi and the estimated value of the vertical acceleration sensor offset b z are obtained.
  • An estimated value of the yaw angular velocity sensor offset b ya, an estimated value of the pitch angular velocity sensor offset b pi , and an estimated value of the vertical acceleration sensor offset b z are given.
  • the output of the observation equation calculation unit 52 is a calculated value of the vertical acceleration G z, a calculated value of the left / right acceleration G y, a calculated value of the rear wheel speed v r , and a calculated value of a predetermined characteristic equation described later.
  • the Kalman filter 50 is given, as input parameters y, a detected value of the vertical acceleration G z, a detected value of the lateral acceleration G y, a detected value of the rear wheel speed v r , and a constant as a detected value of the characteristic equation.
  • the Kalman gain calculation unit 56 calculates the Kalman gain K based on the vertical acceleration G z , the lateral acceleration G y, the rear wheel speed v r , the detected value of the characteristic equation, and the difference between the calculated values.
  • the detection value of this characteristic equation is assumed to be 0, but is not limited to 0 as long as it is a constant that does not change with time.
  • a kinematic model formula is derived as follows.
  • the yaw angle differential value, the pitch angle differential value, and the roll angle differential value are respectively indicated by the following symbols.
  • FIG. 6 is a view for explaining the mounting position of the sensor group 5.
  • 6A shows the left side of the vehicle 100
  • FIG. 6B shows the front of the vehicle 100.
  • FIG. 7 is a schematic cross-sectional view of the rear wheel 3.
  • FIG. 8 is a vector representation of the mounting position of the sensor group 5.
  • the attachment position of the sensor group 5 is PS.
  • the horizontal distance from the mounting position PS to the center of the rear wheel 3 is L, and the height from the road surface 200 to the mounting position PS is h.
  • the position vector of the attachment position PS of the sensor group 5 with respect to the origin O of the inertial coordinate system, the position vector of the grounding point P3 of the rear wheel 3 with respect to the origin O of the inertial coordinate system, and the grounding point of the rear wheel 3 A vector from P3 to the mounting position PS of the sensor group 5 and a second-order differential vector of each vector are indicated by the following symbols. Note that the two dots above the symbol representing each parameter mean second-order time differentiation.
  • This acceleration vector G is detected by a vertical acceleration sensor 24, a longitudinal acceleration sensor 25, and a lateral acceleration sensor 26 installed at the attachment position PS.
  • Acceleration vector G is obtained by the following equation (3).
  • a vector ⁇ shown in FIG. 8 is expressed by the following equation.
  • the vector e b is a base vector of the vehicle coordinate system
  • e bx corresponds to the forward component of the vehicle body 1
  • e by corresponds to the left component of the vehicle body 1
  • e bz corresponds to the upward component of the vehicle body 1.
  • the matrix ⁇ shown on the right side of the equation (4) is expressed by the following equation from FIGS. 6 and 7. Note that in the FIG. 7, the radius of the cross section of the rear wheel 3 and R cr, the radius of the rear wheel 3 is set to R e. Further, as described above, the roll angle of the vehicle body 1 is represented by ⁇ .
  • L and h change when the movement of the suspension of the vehicle 100 is taken into account. However, since the values of the changes are sufficiently smaller than the values of L and h, the values of L and h are constant. And can be approximated.
  • a x , a y and a z are functions.
  • the functions a x , a y , and a z can be obtained by calculating the above equations (4) and (5).
  • the above equation (1) is used to eliminate the differential value of the roll angle ⁇ , the differential value of the yaw angle ⁇ , and the differential value of the pitch angle ⁇ . can do.
  • First-order differential vector of the position vector r 0 in Figure 8 is expressed by the following equation using the vehicle velocity V x and side-slip velocity V y.
  • the vector e b is the base vector of the vehicle coordinate system.
  • the road surface 200 In consideration of the inclination of the vehicle and the elevation angle associated with the suspension stroke, the velocity V z is also generated in the Z direction of the vehicle 100. That is, the first-order differential vector of the position vector r 0 in FIG. 8 is expressed as follows using V x , V y , and V z .
  • the gravitational acceleration vector is expressed as follows.
  • g in the right side of following formula (11) represents the magnitude
  • the acceleration vector G detected at the attachment position PS is expressed as the following equation.
  • the acceleration vector G detected at the attachment position PS is detected by the longitudinal acceleration G x detected by the longitudinal acceleration sensor 25, the lateral acceleration G y detected by the lateral acceleration sensor 26, and the vertical acceleration sensor 24.
  • the vertical acceleration G z is used to express the following equation.
  • the barycentric point MP is a barycentric point that does not include the unsprung weight of the vehicle body 1.
  • This vector W is expressed by the following equation.
  • the unsprung weight of the vehicle body 1 includes, for example, the weight of the tire (2, 3).
  • the second derivative vector of vector W and the inner product of tensor I and angular acceleration vector ⁇ dot are: Each is represented by the following formula.
  • W x , w y and w z in the above equation (23), and q x , q y and q z in the above equation (24) are functions. These functions can be obtained by a modification similar to the modification from equation (5) to equation (6).
  • the force acting on the vehicle 100 includes a gravity vector ⁇ Mg, an aerodynamic vector ⁇ composed of air resistance, lift, etc., a force vector FF applied to the road contact point P2 of the front wheel 2, and a rear wheel 3 Force vector FR applied to the road contact point P3.
  • the force vector FF applied to the road contact point P2 of the front wheel 2 and the force vector FR applied to the road contact point P3 of the rear wheel 3 are respectively expressed by the following equations.
  • the aerodynamic vector ⁇ is expressed as the following equation.
  • the vector ⁇ is expressed by the following equation.
  • the horizontal distance from the attachment position PS to the center of the front wheel 2 is L ′.
  • the moment vector N of the force applied to the vehicle 100 viewed from the reference point O is expressed by the following equation.
  • the first-order differential amount of the angular momentum vector L of the vehicle 100 viewed from the reference point O coincides with the moment vector N of the force applied to the vehicle 100 viewed from the reference point O. That is, the following formula is established.
  • Equation (31) can be transformed as the following Equation (33).
  • the Kalman filter 50 performs calculations using the above equation (43) as a system equation in the system equation calculation unit 51, and performs calculations using the above equation (44) as an observation equation in the observation equation calculation unit 52.
  • the differential value of the roll angular velocity offset b ro , the differential value of the yaw angular velocity offset b ya , the differential value of the pitch angular velocity offset b pi , and the differential value of the vertical acceleration offset b z can be regarded as zero.
  • the Kalman filter 50 When considering each offset error, the Kalman filter 50 performs the calculation using the above equation (45) as the system equation in the system equation calculation unit 51, and the above equation (46) as the observation equation in the observation equation calculation unit 52. Use to calculate.
  • the roll angular velocity offset b ro the roll angular velocity offset b ro , the yaw angular velocity offset b ya , the pitch angular velocity offset b pi , and the vertical acceleration offset b z are considered.
  • the Kalman filter 50 calculates the above equation (45) as a system equation and the above equation (46) as an observation equation, thereby calculating a roll angle ⁇ , a pitch angle ⁇ , a vehicle speed V x , a roll angular velocity offset b ro , and a yaw angular velocity.
  • the offset b ya , the pitch angular velocity offset b pi , and the vertical acceleration offset b z can be estimated.
  • the right side of the equation (45) corresponds to the function f (x, u)
  • the right side of the equation (46) corresponds to the function h (x, u).
  • the offset error of the roll angular velocity sensor 21 (roll angular velocity sensor offset b ro ), the offset error of the yaw angular velocity sensor 22 (yaw angular velocity sensor offset b ya ), and the offset error of the pitch angular velocity sensor 23 (pitch angular velocity).
  • the offset b pi is estimated.
  • the offset error (vertical acceleration sensor offset b z ) of the vertical acceleration sensor 24 is estimated for the following reason. In the range where the roll angle ⁇ of the vehicle body 1 is small, the vertical acceleration of the vehicle body 1 hardly changes. If the detected value of such vertical acceleration is changed by the vertical acceleration sensor offset b z, influence of change in the detected values of vertical acceleration at the time of estimation of the roll angle ⁇ increases. Therefore, by using the estimated value of the vertical acceleration sensor offset b z in the next estimation operation, the estimation accuracy in the range where the roll angle ⁇ is small is further improved.
  • the load estimation unit 60 performs a process of estimating a load applied to at least one of the front wheel 2 and the rear wheel 3 of the vehicle 100 based on the result calculated by the Kalman filter 50.
  • FF y , FR y , FF z , and FR z can be solved from the second component, the third component, the equation (47), and the equation (48) in the equation (36).
  • the force FF z of the front wheel 2 in the Z direction and the force FR z of the rear wheel 3 in the Z direction are calculated by the following equations.
  • J F and J R are both functions.
  • the load estimation unit 60 calculates the force FF applied to the front wheel 2 and the force FR applied to the rear wheel 3 by performing the above calculation based on the result calculated by the Kalman filter 50.
  • the suspension stroke amount estimation unit 70 performs a calculation based on the estimation result performed by the load estimation unit 60 and estimates the stroke amount of the suspension provided on at least one of the front wheel 2 or the rear wheel 3.
  • the force F f applied to the front fork 16 is calculated as FF z cos ⁇ F ⁇ FF ⁇ sin ⁇ F.
  • the caster angle is an angle formed by the front fork 16 and a direction that extends vertically upward from the ground contact point P2 of the front wheel 3.
  • the stroke amount of the shock absorber for the rear (rear wheel) suspension is ⁇ R
  • the displacement amount at the center position of the rear wheel 3 is ⁇ w .
  • the stroke amount of the buffer device of the rear suspension is [delta] R
  • the rear arm a sag angle from the horizontal direction and ⁇ R ( ⁇ R).
  • the caster angle ⁇ F and the rear arm angle ⁇ R ( ⁇ w ) are shown in FIG.
  • is a specification called lever ratio and can be calculated from the design drawing.
  • An example of the relationship between [delta] R and [delta] W in FIG. 11 schematically shows.
  • suspension stroke amount estimation unit 70 performs the following estimation process.
  • FIG. 12 is an equivalent circuit that models a suspension shock absorber.
  • the suspension can be equivalently expressed by a parallel model of a spring k and a damper c as shown in FIG. Based on this equivalent circuit, the equation of motion is established as follows.
  • the stroke amount of the shock absorber of each suspension, the spring constant of each shock absorber, the damper coefficient of each shock absorber, and the preset load applied to each spring are defined by the symbols shown in the following table.
  • the suspension stroke amount estimation unit 70 may calculate the stroke amount of the shock absorber of the suspension by solving the differential equations described in the equations (56) and (57).
  • the stroke amount of the suspension shock absorber may be calculated by performing the time discretization process.
  • suspension stroke amount estimation unit 70 may calculate the rear suspension settlement amount ⁇ W by performing a calculation based on the following equation.
  • the elevation angle estimation unit 80 calculates the elevation angle ⁇ based on the estimation results obtained by the load estimation unit 60 and the suspension stroke amount estimation unit 70.
  • the elevation angle ⁇ is calculated by the following equation.
  • zeta 0 is when the stroke amount of the suspension of 0, which is the angle between the base vectors e r basis vectors e b and the road surface coordinate system of the vehicle coordinate system.
  • the gradient estimation unit 90 calculates the road surface vertical gradient ⁇ based on the estimation result by the elevation angle estimation unit 80 and the estimation result by the Kalman filter 50.
  • the longitudinal gradient ⁇ of the road surface is expressed by the following equation depending on the pitch angle ⁇ , the roll angle ⁇ , and the elevation angle ⁇ of the vehicle 100.
  • the longitudinal gradient ⁇ of the road surface is calculated by the following formula.
  • FIGS. 13A to 13J are graphs showing the results of estimating the attitude of the vehicle 100 by the attitude estimation device while the vehicle 100 is traveling on a predetermined road surface.
  • FIGS. 13A to 13I show results of simulating the case where the vehicle 100 travels indefinitely on a road surface having a horizontal plane and a slope.
  • FIG. 13J is a result of simulating a case where a rider actively leans out of the vehicle 100 and travels while turning in a circuit field substantially consisting of a horizontal plane.
  • 13A shows a roll angular velocity sensor 21, a yaw angular velocity sensor 22, a pitch angular velocity sensor 23, a vertical acceleration sensor 24, a longitudinal acceleration sensor 25, a lateral acceleration sensor 26, and a rear wheel velocity sensor 7 that have no offset error. It is a result when the estimated value of each parameter is calculated based on the detection value of the sensor. For the purpose of simulating an actual state, white noise is superimposed on the detection value from each sensor input to the Kalman filter 50.
  • the Kalman filter 50 can estimate values close to true values for the pitch angle ⁇ , the roll angle ⁇ , and the longitudinal vehicle speed V x .
  • FIG. 13B shows the results when the suspension stroke amount estimation unit 70, the elevation angle estimation unit 80, and the gradient estimation unit 90 calculate the respective estimation values based on the estimation values estimated by the Kalman filter 50 in FIG. 13A. It is a graph to show. According to FIG. 13B, it can be seen that the front fork contraction amount close to the true value is estimated by the suspension stroke amount estimation unit 70. According to FIG. 13B, it can be seen that the front fork contraction amount, the rear wheel travel amount, and the road surface gradient that are close to the true values can be estimated by the respective estimation units.
  • FIG. 13C is a graph showing the result of each estimated value when a predetermined offset error (here, 1 deg / sec) is superimposed on the detected value of the pitch angular velocity sensor 23 at a predetermined timing.
  • a predetermined offset error here, 1 deg / sec
  • white noise is superimposed on the detection value from each sensor input to the Kalman filter 50.
  • the estimated value of the pitch angular velocity sensor offset b pi increases after a predetermined timing, and that the estimated value is close to the true value.
  • the estimated value of the other sensor offset is 0, which indicates that the estimated value is close to the true value.
  • FIG. 13D and 13E are graphs showing the accuracy of the estimation results of the pitch angle, the roll angle, and the vehicle body speed in the same situation as FIG. 13C.
  • FIG. 13E is a graph in which the display method of the result shown in FIG. 13D is different and the absolute value of the difference between the estimated value and the true value is graphed.
  • the offset error is generated in the pitch angular velocity sensor 23
  • the case where the offset of the pitch angular velocity sensor 23 is estimated is compared with the case where the offset is not estimated. It is confirmed that the values close to the true values can be estimated for the pitch angle ⁇ , the roll angle ⁇ , and the longitudinal vehicle speed V x .
  • FIG. 13F to 13I are graphs showing estimation results when offset errors are generated for sensors other than the pitch angular velocity sensor 23 as well.
  • FIG. 13F corresponds to each estimated value when the offset is superimposed on the roll angular velocity sensor 21 by 1 deg / sec after a predetermined time has elapsed.
  • FIG. 13G corresponds to each estimated value when the offset is superimposed on the yaw angular velocity sensor 22 by 1 deg / sec after a predetermined time has elapsed.
  • FIG. 13H corresponds to each estimated value when an offset of 100 mG is superimposed on the vertical acceleration sensor 24 after a predetermined time has elapsed.
  • FIG. 13I corresponds to each estimated value when offsets are superimposed on all sensors in a composite manner. Specifically, 1 deg / sec is superimposed on the roll angular velocity sensor 21 after 40 seconds, 1 deg / sec is superimposed on the pitch angular velocity sensor 23 after 50 seconds, 1 deg / sec is superimposed on the yaw angular velocity sensor 22 after 60 seconds, and after 70 seconds. This is a result when the offset is superimposed on the vertical acceleration sensor 24 by 100 mG.
  • the roll angle speed sensor offset b ro the yaw angle speed sensor offset b ya , the pitch angle speed sensor offset b pi , and the pitch angle ⁇ , the roll angle ⁇ , and the vehicle speed V x ,
  • the vertical acceleration sensor offset b z is estimated, and each estimated value is used in the next estimation operation.
  • the estimated value of the offset error of the angular velocity sensor (21, 22, 23) that is more likely to cause an offset than the acceleration sensor is used for the next estimation operation.
  • the estimation accuracy of the pitch angle ⁇ , the roll angle ⁇ , and the vehicle speed V x is sufficiently improved.
  • the estimated value of the offset error of the vertical acceleration sensor 24 is used in the next estimation operation. Thereby, the estimation accuracy in a range where the roll angle ⁇ is small is further improved.
  • the detection value of the wheel speed v r after being detected by the rear wheel speed sensor 7 is used for estimation operation.
  • the pitch angle ⁇ , the roll angle ⁇ , the vehicle speed V x , the roll angular speed sensor offset b ro , the yaw angular speed sensor offset b ya , the pitch angular speed sensor offset b pi can be estimated with high accuracy.
  • the posture of the vehicle body 1 is estimated with high accuracy. Accordingly, for example, the navigation system 12 and the headlight driving device 15 can be controlled with high accuracy based on information on the posture of the vehicle body 1 estimated by the ECU 20. Further, the driving force, braking force, and suspension of the vehicle 100 can be controlled based on the estimated information related to the posture of the vehicle body 1.
  • the Kalman filter 50 has been described as to estimate the vertical acceleration offset b z.
  • the Kalman filter 50 may estimate the longitudinal acceleration offset b x instead of the vertical acceleration offset b z .
  • the Kalman filter 50 performs the calculation using the following equation (64) as a system equation instead of the above equation (45) in the system equation calculation unit 51, and the observation equation calculation unit 52 converts the above equation (46) into the above equation (46). Instead, calculation is performed using the following equation (65) as an observation equation.
  • FIG. 14 is a graph showing the result of estimating the attitude of the vehicle 100 by the attitude estimation device while running the vehicle 100 on a predetermined road surface, as in FIGS. 13A to 13J.
  • FIG. 14 shows the result of each estimated value when a predetermined offset error (100 mG in this case) is superimposed on the detected value of the longitudinal acceleration sensor 25 after a predetermined time has elapsed.
  • the estimated value is represented by a solid line
  • the true value is represented by a dotted line.
  • the estimated value after a predetermined time has elapsed and rises, it can be seen that it is estimated close to the true value.
  • the estimated value of the other sensor offset is 0, which indicates that the estimated value is close to the true value.
  • the Kalman filter 50 instead of the vertical acceleration offset b z, may be to estimate the lateral acceleration offset b y.
  • the Kalman filter 50 performs calculation using the following equation (66) as a system equation instead of the above equation (45) in the system equation calculation unit 51, and the observation equation calculation unit 52 converts the above equation (46) into the above equation (46). Instead, calculation is performed using the following equation (67) as an observation equation.
  • the posture estimation device 10 has been described as including the load estimation unit 60, the suspension stroke amount estimation unit 70, the elevation angle estimation unit 80, and the gradient estimation unit 90.
  • the posture estimation apparatus 10 may not have these calculation functions. That is, as shown in FIG. 15, the posture estimation device 10 includes a sensor group 5, a rear wheel speed sensor 7, a low pass filter (31, 32, 33, 34, 35, 36), a differentiator (41, 42, 43, 45) and a Kalman filter 50 may be provided.
  • the sensor group 5 has been described as including the roll angular velocity sensor 21, the yaw angular velocity sensor 22, and the pitch angular velocity sensor 23.
  • these angular velocity sensors may be sensors that detect angular velocities around three or more axes different from the vertical direction, the horizontal direction, and the front-rear direction of the vehicle 100.
  • the detected value of each angular velocity sensor can be replaced with the roll angular velocity ⁇ ro , the pitch angular velocity ⁇ pi , and the yaw angular velocity ⁇ ya by a geometric method. Then, based on each replaced value, the posture estimation device 10 may perform a calculation defined by the above-described calculation formula.
  • the sensor group 5 has been described as including the vertical acceleration sensor 24, the longitudinal acceleration sensor 25, and the lateral acceleration / BR> X sensor 26.
  • each of these acceleration sensors may be three or more acceleration sensors different from the vertical direction, the horizontal direction, and the front-rear direction of the vehicle 100.
  • the detection value of each acceleration sensor can be replaced with the vertical acceleration G z , the longitudinal acceleration G x , and the lateral acceleration G y by a geometric method. Then, based on each replaced value, the posture estimation device 10 may perform a calculation defined by the above-described calculation formula.
  • the rear wheel speed v r is used, not limited to this, measure the running speed of the vehicle 100 (vehicle speed)
  • vehicle speed detected by the speed sensor that can be used may be used as an input parameter of the Kalman filter 50.
  • information from a GPS sensor can be used.
  • the Kalman filter 50 instead of the vehicle speed Vx estimated by the Kalman filter 50, information regarding the vehicle speed detected by the sensor may be used. That is, the Kalman filter may not estimate the vehicle speed Vx.
  • the Kalman filter 50 is realized by the ECU 20 and the program.
  • the present invention is not limited to this, and part or all of the functions of the Kalman filter 50 are realized by hardware such as an electronic circuit. It does not matter.
  • ⁇ 8> instead of the Kalman filter 50 in the above embodiment, another adaptive filtering method may be used.
  • an LMS (least mean square) adaptive filter, H ⁇ filtering, or the like can be used.
  • the posture estimation device 10 has been described as being applied to a motorcycle. However, if similar modeling is possible, another vehicle such as an automobile, an automobile tricycle, or the like, It can be applied to various transport equipment such as ships.
  • the offset error is a value indicating a difference between a detection value in each detection unit and an actual value, that is, a true value.
  • Detection values of the plurality of detection units are input to the Kalman filter.
  • the Kalman filter outputs an estimated value of the roll angle and an estimated value of the pitch angle.
  • the Kalman filter calculates an estimated value of the offset error in the detection unit corresponding to at least one detection value among the plurality of input detection values.
  • the Kalman filter is configured to calculate an estimated value in the current estimation operation using a plurality of detection values input in the current estimation operation and an estimated value calculated in the previous estimation operation.
  • the posture estimation device includes a detection value of the first angular velocity detection unit, a detection value of the second angular velocity detection unit, a detection value of the third triangular velocity detection unit, a detection value of the first acceleration detection unit, The detection value of the second acceleration detection unit, the detection value of the third acceleration detection unit, and the detection value of the speed information detection unit are input.
  • the output of the posture estimation device includes, in addition to the estimated values of the roll angle and pitch angle of the moving body, the first angular velocity detection unit, the second angular velocity detection unit, the third triangular velocity detection unit, and the first acceleration detection unit. , At least one of at least one offset error of the second acceleration detection unit and the third acceleration detection unit.
  • the posture estimation unit includes a detection value of the first angular velocity detection unit, a detection value of the second angular velocity detection unit, a detection value of the third triangular velocity detection unit, and a detection value of the first acceleration detection unit in the current estimation operation. , Using at least one of the detection value of the second acceleration detection unit, the detection value of the third acceleration detection unit, and the detection value of the speed information detection unit and the estimated value of the previous estimation operation, An intermediate estimated value of is calculated. The posture estimation unit corrects the intermediate estimated value based on the comparison result between the previous estimated value and the observed value.
  • the observed value includes a detection value of the first angular velocity detection unit, a detection value of the second angular velocity detection unit, a detection value of the third triangular velocity detection unit, a detection value of the first acceleration detection unit, and the second acceleration detection unit. At least one of the detected value, the detected value of the third acceleration detector, and the detected value of the speed information detector.
  • the posture estimation unit calculates the Kalman gain as an example of a value indicating a comparison result between the previous estimated value and the observed value. A value obtained by correcting the intermediate estimated value using a value indicating a comparison result between the previous estimated value and the observed value is output as an estimated value of the current estimating operation.

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Abstract

移動体の姿勢を推定する姿勢推定装置であって、移動体のロール角及びピッチ角を推定すると共に、第一、第二、及び第三角速度検出部、並びに、第一、第二、及び第三加速度検出部のうちの少なくとも一つのオフセット誤差を演算処理によって推定する姿勢推定部を備える。姿勢推定部は、現在の推定動作において、第一、第二、及び第三角速度検出部の検出値、第一、第二、及び第三加速度検出部の検出値、速度情報検出部の検出値、前回の推定動作によるロール角の推定値、前回の推定動作によるピッチ角の推定値、及び前回の推定動作によるオフセット誤差の推定値に基づいて、移動体のロール角及びピッチ角と、少なくとも一つのオフセット誤差とを推定する。

Description

姿勢推定装置及び輸送機器
 本発明は、姿勢推定装置、及びこれを備えた輸送機器に関する。
 従来、自動二輪車等の車両のロール角を推定する種々の推定装置が提案されている。例えば、推定装置により推定されたロール角に基づいて灯火器の向きを制御することにより、車両の傾斜に拘らず灯火器で適切な方向に光を照射することができる。
 特許文献1に記載された車両姿勢推定装置では、車両運動の前後加速度、横加速度、上下加速度、ヨー加速度、及びロール角速度の各検出値、前後車体速度の推定値、及びピッチ角速度の推定値に基づいて、ロール角及びピッチ角が推定されている。
特開2009-73466号公報
 近年、姿勢推定装置の推定精度を向上することが望まれている。
 本発明は、移動体の姿勢推定精度を向上させる姿勢推定装置、及びこれを備えた輸送機器を実現することを目的とする。
 (構成1)
 本発明の一例である構成1は、移動体の姿勢を推定する姿勢推定装置に関する。前記姿勢推定装置は、
 前記移動体の、第一軸の周りでの角速度である第一角速度を検出する第一角速度検出部と、
 前記移動体の、前記第一軸とは異なる方向である第二軸の周りでの角速度である第二角速度を検出する第二角速度検出部と、
 前記移動体の、前記第一軸及び前記第二軸とは異なる第三軸の周りでの角速度である第三角速度を検出する第三角速度検出部と、
 前記移動体の、第一方向に関する加速度である第一加速度を検出する第一加速度検出部と、
 前記移動体の、前記第一方向とは異なる第二方向に関する加速度である第二加速度を検出する第二加速度検出部と、
 前記移動体の、前記第一方向及び前記第二方向とは異なる第三方向に関する加速度である第三加速度を検出する第三加速度検出部と、
 前記移動体の進行方向の移動速度に関する情報を検出する速度情報検出部と、
 前記移動体のロール角及びピッチ角を推定すると共に、前記第一角速度検出部、前記第二角速度検出部、前記第三角速度検出部、前記第一加速度検出部、前記第二加速度検出部、及び前記第三加速度検出部のうちの少なくとも一つのオフセット誤差を演算処理によって推定する姿勢推定部とを備える。
 前記姿勢推定部は、現在の推定動作において、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前記第二加速度検出部の検出値、前記第三加速度検出部の検出値、前記速度情報検出部の検出値、前回の推定動作によるロール角の推定値、前回の推定動作によるピッチ角の推定値、及び前回の推定動作によるオフセット誤差の推定値に基づいて、前記移動体のロール角及びピッチ角と、前記少なくとも一つのオフセット誤差とを推定することを特徴とする。
 上記の構成1によれば、移動体の、3方向に係る角速度を検出する検出部、及び3方向に係る加速度を検出する検出部を備える。すなわち、姿勢推定装置は6軸に係る値を検出することができる。そして、この検出された値に基づいて、移動体のロール角及びピッチ角に加えて、少なくとも一つの検出部のオフセット誤差が推定される。そして、この推定されたオフセット誤差が考慮された状態で、移動体のロール角及びピッチ角、及びオフセット誤差が推定される。これにより、移動体のロール角及びピッチ角の推定精度が向上する。
 (構成2)
 上記構成1において、前記姿勢推定部は、前記第一角速度検出部、前記第二角速度検出部、及び前記第三角速度検出部のオフセット誤差を推定するものとしても構わない(構成2)。構成2によれば、前回推定された各検出部のオフセット誤差が考慮されて、移動体のロール角及びピッチ角、及び現在のオフセット誤差が推定される。これにより、移動体のロール角及びピッチ角の推定精度が向上する。
 (構成3)
 上記構成1または2において、前記姿勢推定部は、前記移動体の進行方向の移動速度を更に推定する構成であるものとしても構わない。
 (構成4及び構成5)
 上記構成1~3のいずれかにおいて、前記姿勢推定部は、前記第一加速度検出部、前記第二加速度検出部、又は前記第三加速度検出部のオフセット誤差を推定するものとしても構わない(構成4)。構成4の一例として、前記第一加速度検出部が前記移動体の上下方向における加速度を検出する場合において、前記姿勢推定部が前記第一加速度検出部のオフセット誤差を推定するものとしても構わない(構成5)。
 (構成6)
 上記構成1~5のいずれかにおいて、
 前記第一角速度検出部は、前記移動体のロール角速度を検出し、
 前記第二角速度検出部は、前記移動体のヨー加速度を検出し、
 前記第三角速度検出部は、前記移動体のピッチ角速度を検出するものとしても構わない(構成6)。
 また、一例として、
 前記第一加速度検出部は、前記移動体の上下方向における加速度を検出し、
 前記第二加速度検出部は、前記移動体の前後方向における加速度を検出し、
 前記第一加速度検出部は、前記移動体の左右方向における加速度を検出するものとしても構わない。
 (構成7)
 上記構成1~6のいずれかにおいて、前記姿勢推定部は、現在の推定動作において、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前記第二加速度検出部の検出値、前記第三加速度検出部の検出値、前記速度情報検出部の検出値、前回の推定動作によるロール角の推定値、前回の推定動作によるピッチ角の推定値、及び前回の推定動作によるオフセット誤差の推定値の関係を用いて、前記移動体のロール角及びピッチ角と、前記少なくとも一つのオフセット誤差とを推定するカルマンフィルタを含むものとしても構わない。
 (構成8)
 上記構成7において、前記カルマンフィルタは、現在の推定動作において、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前回の推定動作によるロール角の推定値、前回の推定動作によるピッチ角の推定値、及び前回の推定動作によるオフセット誤差の推定値を要素とする所定の関数の値が定数になる特性方程式を用いて、前記移動体のロール角及びピッチ角と、前記少なくとも一つのオフセット誤差とを推定するものとしても構わない。
 上記構成8によれば、特性方程式を用いることで、新たに一つの検出部のオフセット誤差を推定することができる。これにより、移動体のロール角及びピッチ各の推定精度が向上する。なお、この特性方程式としては、例えば、前記移動体の、前記第一軸の周りの回転運動方程式から導出された方程式を利用することができる(構成9)。
 (構成10)
 上記構成1~9のいずれかにおいて、前記姿勢推定装置は、
 前記移動体に備えられた前輪及び後輪の少なくとも一方にかかる荷重を推定する荷重推定部を備え、
 前記荷重推定部は、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前記第二加速度検出部の検出値、前記第三加速度検出部の検出値、前記速度情報検出部の検出値、並びに、前記姿勢推定部によって推定された前記移動体のロール角、前記移動体のピッチ角、及び前記少なくとも一つのオフセット誤差に基づいて前記荷重を推定するものとしても構わない。
 (構成11)
 上記構成10において、前記姿勢推定装置は、
 前記移動体の前輪又は後輪の少なくとも一方に設けられたサスペンションのストローク量を推定するサスペンションストローク量推定部を備え、
 前記荷重推定部は、前記移動体に設けられた前記前輪及び前記後輪の双方にかかる荷重を推定し、
 前記サスペンションストローク量推定部は、前記荷重推定部によって推定された、前記前輪及び前記後輪の双方にかかる荷重の推定値に基づいて、前記サスペンションのストローク量を推定するものとしても構わない。
 (構成12)
 上記構成11において、前記姿勢推定装置は、
 前記サスペンションストローク量推定部により推定された、前記サスペンションのストローク量の推定値に基づいて、前記移動体に固定された車体座標系の軸と、前記前輪又は前記後輪が接触している路面上に固定された路面座標系の軸との角度である仰俯角を推定する仰俯角推定部を備えるものとしても構わない。上記構成12によれば、移動体の仰俯角を推定することができるため、更に精度よく移動体の姿勢が推定される。
 (構成13)
 上記構成12において、前記姿勢推定部は、前記仰俯角推定部により推定された前記仰俯角の推定値を考慮して、前記移動体のロール角及びピッチ角と、前記少なくとも一つのオフセット誤差とを推定するものとしても構わない。
 (構成14)
 上記構成12又は13において、前記姿勢推定装置は、
 前記仰俯角推定部により推定された前記仰俯角の推定値と、前記姿勢推定部により推定された前記移動体のロール角及びピッチ角の推定値とに基づいて、前記移動体が設置されている路面の縦断勾配を推定する勾配推定部を備えるものとしても構わない。
 上記構成14によれば、路面の勾配を精度よく推定することができる。
 前記移動体と、上記構成1~14のいずれかの前記姿勢推定装置とを備えた輸送機器も、本発明の実施形態の1つである。
 本発明によれば、移動体の姿勢推定精度を向上させることができる。
慣性座標系の基底ベクトルeo、車両座標系の基底ベクトルeb、及び路面座標系の基底ベクトルerの関係を示す図面である。 実施形態に係る姿勢推定装置を備えた車両の模式図である。 姿勢推定装置の構成の一例を模式的に示すブロック図である。 仰俯角の説明をするための図である。 カルマンフィルタの構成の一例を模式的に示すブロック図である。 センサ群の取り付け位置を説明するための図である。 後輪の模式的な断面図である。 センサ群の取り付け位置をベクトルで表した図である。 前後輪の路面接地点にかかる力のベクトルを表した図である。 キャスター角及びリヤアーム角を説明するための図である。 δRとδWの関係の一例を模式的に示したグラフである。 サスペンションの緩衝装置をモデル化した等価回路である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 各パラメータの推定値の時間遷移を示す図である。 姿勢推定装置の構成の一例を模式的に示すブロック図である。 実施形態に係る姿勢推定装置を備えた車両の模式図である。
 本発明の実施形態につき、図面を参照して説明する。なお、以下の各図において、図面の寸法比と実際の寸法比は必ずしも一致するものとは限らない。
 〈定義〉
 以下、図面を参照して座標軸の定義を行う。図1は、慣性座標系の基底ベクトルeo、車両座標系の基底ベクトルeb、及び路面座標系の基底ベクトルerの関係を示す図面である。なお、以下の数式において、ベクトルを太字で表記することがある。いずれの座標系共に、X軸、Y軸、及びZ軸を有する。なお、図1では、車両座標系、路面座標系を構成する基準となる車両100が自動二輪車であるものとして説明をしている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 慣性座標系eoは、地球の水平面に固定された座標系であり、Z軸を鉛直上向きすなわち重力方向と定義する。
 車両座標系ebは、水平路面上に車両が直立している状態において、水平面にX軸及びY軸が存在し、X軸が車両の前方向となるように車体に固定された座標系である。車両座標系ebは、車体のサスペンションが動くことによって、慣性座標系eoとの間のなす角度が変化する。サスペンションは、車輪(2,3)と車体1の間に設けられた緩衝装置である。
 路面座標系erは、Y軸を車両座標系ebのY軸と共通とし、後輪3と路面200との接地点P3から、前輪2と路面200との接地点P2の向きにX軸が一致するように、Y軸の周りに車両座標系ebを回転させた座標系である。
 本明細書において、「ヨー角」とは、慣性座標系eoのZ軸(eoz)の軸周りの回転角を表し、「ヨー角速度」とは、上記「ヨー角」の時間変化率を表し、「ヨー角加速度」とはヨー角速度の時間変化率を表す。また、本明細書において、「ピッチ角」とは、慣性座標系eoのY(eoy)軸の軸周りの回転角を表し、「ピッチ角速度」とは、上記「ピッチ角」の時間変化率を表し、「ピッチ角加速度」とはピッチ角速度の時間変化率を表す。また、本明細書において、「ロール角」とは、車両座標系ebのX軸(ebx)の軸周りの回転角を表し、「ロール角速度」とは、上記「ロール角」の時間変化率を表し、「ロール角加速度」とはロール角速度の時間変化率を表す。
 本明細書において、「上下方向」とは車両座標系ebのZ軸(ebz)方向を指し、「前後方向」とは車両座標系ebのX軸(ebx)方向を指し、「左右方向」とは車両座標系ebのY軸(eby)方向を指す。
 ここで、ロール角、ロール角速度、ロール角加速度、ヨー角、ヨー角速度、ヨー角加速度、ピッチ角、ピッチ角速度、ピッチ角加速度、上下加速度、前後加速度、及び左右加速度を、それぞれ以下の符号で記載する。なお、各パラメータを表す符号上の1つのドットは1階時間微分を意味する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
 〈車両〉
 図2は、本実施形態に係る姿勢推定装置を備えた車両の模式図である。図2に示される車両100は自動二輪車である。
 図2に示すように、車両100は車体1を備える。車体1の前部には前輪2が取り付けられており、車体1の後部には後輪3が取り付けられている。また、車体1の中央部には、センサ群5が取り付けられている。センサ群5の詳細については、後述する。
 後輪3のホイールには、後輪3の回転速度を検出する後輪速度センサ7が取り付けられている。本実施形態では、後輪速度センサ7が「速度情報検出部」に対応する。
 車体1の前側の上部には、ハンドル11が左右に揺動可能に設けられている。なお、図1に示す例では、ハンドル11の近傍にナビゲーションシステム12が設けられており、車体1の前部にはヘッドライト14及びヘッドライト駆動装置15が設けられている。ヘッドライト駆動装置15はヘッドライト14の向きを制御する。車体1の後部には、電子制御ユニット20が設けられている。以下では、電子制御ユニット20を、適宜「ECU20」と略記する。なお、ECU20やセンサ群5の配置位置は、図2の態様に限られない。
 センサ群5及び後輪速度センサ7の出力信号は、ECU20に与えられる。ECU20は、車体1の各部を制御すると共に、車体1のロール角及びピッチ角を推定し、これらの推定値を、例えばナビゲーションシステム12やヘッドライト駆動装置15に出力する。
 本実施形態では、センサ群5、後輪速度センサ7、及びECU20が姿勢推定装置を構成する。
 〈姿勢推定装置の構成〉
 図3は、姿勢推定装置の構成の一例を模式的に示すブロック図である。図3に示す姿勢推定装置10は、センサ群5、後輪速度センサ7、ローパスフィルタ(31,32,33,34,35,36)、微分器(41,42,43,45)、及びカルマンフィルタ50、荷重推定部60、サスペンションストローク量推定部70、仰俯角推定部80、及び勾配推定部90を備える。カルマンフィルタ50、荷重推定部60、サスペンションストローク量推定部70、仰俯角推定部80、及び勾配推定部90の機能は、例えば、図2に示すECU20がプログラムに従って動作することによって実現される。カルマンフィルタ50が「姿勢推定部」に対応する。
 センサ群5は、ロール角速度センサ21、ヨー角速度センサ22、ピッチ角速度センサ23、上下加速度センサ24、前後加速度センサ25、及び左右加速度センサ26を含む。
 ロール角速度センサ21は、車体1のロール角速度を検出するように車体1に設けられている。ヨー角速度センサ22は、車体1のヨー角速度を検出するように車体1に設けられている。ピッチ角速度センサ23は、車体1のピッチ角速度を検出するように車体1に設けられている。本実施形態では、ロール角速度センサ21が「第一角速度検出部」に対応し、ヨー角速度センサ22が「第二角速度検出部」に対応し、ピッチ角速度センサ23が「第三角速度検出部」に対応する。
 上下加速度センサ24は、車体1の上下加速度を検出するように車体1に設けられている。前後加速度センサ25は、車体1の前後加速度を検出するように車体1に設けられている。左右加速度センサ26は、車体1の左右加速度を検出するように車体1に設けられている。本実施形態では、上下加速度センサ24が「第一加速度検出部」に対応し、前後加速度センサ25が「第二加速度検出部」に対応し、左右加速度センサ26が「第三加速度検出部」に対応する。
 なお、上下加速度センサ24、前後加速度センサ25、及び左右加速度センサ26は、一例として互いに直交する方向における加速度を検出している。これは必須ではなく、上下加速度センサ24、前後加速度センサ25、及び左右加速度センサ26は、少なくとも、それぞれ、互いに異なる3つの方向における加速度を検出することができればよい。
 ロール角速度センサ21の出力信号は、ローパスフィルタ31を通してロール角速度としてカルマンフィルタ50及び微分器41に与えられる。ローパスフィルタ31は、ロール角速度センサ21の出力信号のノイズを除去する。微分器41は、ロール角速度の微分値をロール角加速度としてカルマンフィルタ50に与える。
 ヨー角速度センサ22の出力信号は、ローパスフィルタ32を通してヨー角速度としてカルマンフィルタ50及び微分器42に与えられる。ローパスフィルタ32は、ヨー角速度センサ22の出力信号のノイズを除去する。微分器42は、ヨー角速度の微分値をヨー角加速度としてカルマンフィルタ50に与える。
 ピッチ角速度センサ23の出力信号は、ローパスフィルタ33を通してピッチ角速度としてカルマンフィルタ50及び微分器43に与えられる。ローパスフィルタ33は、ピッチ角速度センサ23の出力信号のノイズを除去する。微分器43は、ピッチ角速度の微分値をピッチ角加速度としてカルマンフィルタ50に与える。
 上下加速度センサ24の出力信号は、ローパスフィルタ34を通して上下加速度としてカルマンフィルタ50に与えられる。前後加速度センサ25の出力信号は、ローパスフィルタ35を通して前後加速度としてカルマンフィルタ50に与えられる。左右加速度センサ26の出力信号は、ローパスフィルタ36を通して左右加速度としてカルマンフィルタ50に与えられる。
 ローパスフィルタ(31,32,33,34,35,36)の各々の周波数特性は、対応するセンサ(21,22,23,24,25,26)の出力特性に応じて設定される。より具体的には、センサ(21,22,23,24,25,26)の出力信号に含まれるノイズ信号の周波数特性は、設計段階において予め特定することが可能である。ローパスフィルタ(31,32,33,34,35,36)はそのようなノイズ信号を遮断し、必要とされるセンサ(21,22,23,24,25,26)の検出信号を通過させるように設計され得る。
 後輪速度センサ7の出力信号は、後輪速度としてカルマンフィルタ50に与えられる。後輪速度は、路面と後輪3のタイヤとの間に滑りが生じないと仮定した場合のタイヤの最外周の回転速度であり、実際には後輪速度センサ7の出力信号およびタイヤのサイズに基づいて算出される。説明を簡略化するために、図3では、後輪速度センサ7から後輪速度を示す信号が出力されるものとして図示している。
 上述したように、カルマンフィルタ50は、ロール角速度、ロール角加速度、ヨー加速度、ヨー角加速度、ピッチ角速度、ピッチ角加速度、上下加速度、前後加速度、左右加速度、及び後輪速度に関する検出値が入力される。そして、カルマンフィルタ50は、これらの値に基づいて、ロール角、ピッチ角、前後方向車両速度、ロール角速度センサオフセット、ヨー角速度センサオフセット、ピッチ角速度センサオフセット、及び上下加速度センサオフセットを推定して出力する。
 なお、本実施形態の姿勢推定装置10は、仰俯角推定部80を備え、仰俯角推定部80による仰俯角ζの推定値もカルマンフィルタ50に入力される構成である。
 ロール角速度センサオフセットは、ロール角速度センサ21のオフセット誤差である。ヨー角速度センサオフセットは、ヨー角速度センサ22のオフセット誤差である。ピッチ角速度センサオフセットは、ピッチ角速度センサ23のオフセット誤差である。上下加速度センサオフセットは、上下加速度センサ24のオフセット誤差である。
 後輪速度センサ7から検出された後輪速度、カルマンフィルタ50が推定した前後方向車両速度、ロール角速度センサオフセット、ヨー角速度センサオフセット、ピッチ角速度センサオフセット、及び上下加速度センサオフセット、並びに仰俯角推定部80が推定した仰俯角、及び仰俯角の1階微分値を、以下の符号で表記するものとする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
 図4は、仰俯角ζの説明をするための図面である。仰俯角ζは、車両100のサスペンションのストローク量が発生しているときの、路面座標系erと車両座標系ebのなす角と定義される。ここでは、仰俯角ζを、車両座標系ebのX軸ebxと路面座標系のX軸erxとのなす角度として説明する。
 本実施形態に係るカルマンフィルタ50では、ロール角速度センサ21、ヨー角速度センサ22、ピッチ角速度センサ23、上下加速度センサ24、前後加速度センサ25、左右加速度センサ26、及び後輪速度センサ7を用いて、後述する式(43)、(44)に記載された7つの関係式が導出される。これらの関係式を用いて、ピッチ角θ、ロール角φ、及び前後方向車両速度Vxという3つのパラメータが推定される。すなわち、関係式の数と推定される出力の数との間に冗長性が存在する。言い換えると、関係式の数が推定する出力の数よりも多い。この冗長性を利用して、カルマンフィルタ50は、更にロール角速度センサオフセットbro、ヨー角速度センサオフセットbya、ピッチ角速度センサオフセットbpi、及び上下加速度センサオフセットbzを推定することが可能となる。更に、図3に示されるように、姿勢推定装置10が仰俯角推定部80を備える場合には、この仰俯角ζの推定値を考慮して、各値を推定することが可能である。
 〈カルマンフィルタの構成〉
 図5は、カルマンフィルタ50の構成の一例を模式的に示すブロック図である。図5に示すカルマンフィルタ50では、以下に説明する車両100の運動学モデルが用いられる。
 図5において、カルマンフィルタ50は、システム方程式演算部51、観測方程式演算部52、減算部53、加算部54、積分部55、及びカルマンゲイン演算部56を含んで構成される。システム方程式演算部51で演算される対象となる方程式であるシステム方程式は、関数f(x,u)を含む。観測方程式演算部52で演算される対象となる方程式である観測方程式は、関数h(x,u)を含む。ガルマンゲイン演算部56は、7次のカルマンゲインKを含む。カルマンフィルタ50を構成する各演算部(51,52,53,54,55,56)は、例えば、予め用意されたプログラムをECU20が実行することによって実現される。ただし、各演算部(51,52,53,54,55,56)の一部又は全部を、独立したハードウェアとして実装しても構わない。
 現在の推定動作において、システム方程式に含まれる関数f(x,u)の入力パラメータuとして、ロール角速度ωroの検出値、ロール角加速度(ロール角速度ωroの微分値)の検出値、ヨー角速度ωyaの検出値、ヨー角加速度(ヨー角速度ωyaの微分値)、ピッチ角速度ωpiの検出値、ピッチ角加速度(ピッチ角速度ωpiの微分値)の検出値、及び前後加速度Gxの検出値が与えられる。なお、本実施形態では、入力パラメータuとして、更に、仰俯角推定部80による仰俯角ζの推定値、及び仰俯角速度(仰俯角ζの微分値)が入力される。
 また、システム方程式に含まれる関数f(x,u)の入力パラメータxとして、前回の推定動作による、ロール角φの推定値、ピッチ角θの推定値、車両速度Vxの推定値、ロール角速度センサオフセットbroの推定値、ヨー角速度センサオフセットbyaの推定値、ピッチ角速度センサオフセットbpiの推定値、及び上下加速度センサオフセットbzの推定値が与えられる。
 システム方程式演算部51の出力は、ロール角φの微分予測値、ピッチ角θの微分予測値、車両速度Vxの微分予測値、ロール角速度センサオフセットbroの微分予測値、ヨー角速度センサオフセットbyaの微分予測値、ピッチ角速度センサオフセットbpiの微分予測値、及び上下加速度センサオフセットbzの微分予測値である。
 加算部54では、ロール角φの微分予測値、ピッチ角θの微分予測値、車両速度Vxの微分予測値、ロール角速度センサオフセットbroの微分予測値、ヨー角速度センサオフセットbyaの微分予測値、ピッチ角速度センサオフセットbpiの微分予測値、及び上下加速度センサオフセットbzの微分予測値に対して、前回の推定動作により得られた7次のカルマンゲインKが加算される。
 カルマンゲインKが加算された、ロール角φの微分予測値、ピッチ角θの微分予測値、車両速度Vxの微分予測値、ロール角速度センサオフセットbroの微分予測値、ヨー角速度センサオフセットbyaの微分予測値、ピッチ角速度センサオフセットbpiの微分予測値、及び上下加速度センサオフセットbzの微分予測値が、積分部55において積分される。これにより、現在の推定動作による、ロール角φの推定値、ピッチ角θの推定値、車両速度Vxの推定値、ロール角速度センサオフセットbroの推定値、ヨー角速度センサオフセットbyaの推定値、ピッチ角速度センサオフセットbpiの推定値、及び上下加速度センサオフセットbzの推定値が得られる。
 観測方程式に含まれる関数h(x,u)の入力パラメータxとして、ロール角φの推定値、ピッチ角θの推定値、車両速度Vxの推定値、ロール角速度センサオフセットbroの推定値、ヨー角速度センサオフセットbyaの推定値、ピッチ角速度センサオフセットbpiの推定値、及び上下加速度センサオフセットbzの推定値が与えられる。
 観測方程式演算部52の出力は、上下加速度Gzの算出値、左右加速度Gyの算出値、後輪速度vrの算出値、及び後述する所定の特性方程式の算出値である。
 カルマンフィルタ50には、入力パラメータyとして上下加速度Gzの検出値、左右加速度Gyの検出値、後輪速度vrの検出値、及び特性方程式の検出値としての定数が与えられる。カルマンゲイン演算部56では、上下加速度Gz、左右加速度Gy、後輪速度vr、及び特性方程式の検出値と、各算出値との差に基づいてカルマンゲインKが算出される。なお、後述では、この特性方程式の検出値を0として説明するが、時間に応じて変化しない定数であれば0には限られない。
 この運動学モデルのシステム方程式f(x,u)、及び観測方程式h(x,u)を導出することにより、入力パラメータu,yと出力パラメータxとの関係式を導くことができる。
 〈システム方程式及び観測方程式の導出〉
 本実施形態では、運動学モデルを簡単化するために以下の点を仮定する。
 (a)後輪3と路面との間に回転方向の滑りは生じない。
 (b)後輪3の横滑り速度は0である。
 (c)路面は平坦である。なお、ここでいう「平坦」とは凹凸がなく平面であるという意味であり、傾斜していてもよい。
 これらの仮定(a)~(c)に基づいて以下のようにして運動学モデル式を導出する。なお、ヨー角の微分値、ピッチ角の微分値、及びロール角の微分値をそれぞれ以下の符号で記載する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
 まず、一般的なオイラー角と角速度との関係式から、次式が成立する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 図6はセンサ群5の取り付け位置を説明するための図である。図6において(a)に車両100の左側面を示し、(b)に車両100の正面を示す。図7は、後輪3の模式的な断面図である。図8はセンサ群5の取り付け位置をベクトルで表した図である。
 図6において、センサ群5の取り付け位置をPSとする。取り付け位置PSから後輪3の中心までの水平距離をLとし、路面200から取り付け位置PSまでの高さをhとする。
 以下、慣性座標系の原点Oを基準とするセンサ群5の取り付け位置PSの位置ベクトル、慣性座標系の原点Oを基準とする後輪3の接地点P3の位置ベクトル、後輪3の接地点P3からセンサ群5の取り付け位置PSまでのベクトルを、並びに各ベクトルの2階微分ベクトルをそれぞれ以下の符号で示す。なお、各パラメータを表す符号の上の2つのドットは、2階時間微分を意味する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000006
 このとき、以下の(2)式が成立する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 ここで、重力加速度ベクトル、及び取り付け位置PSにおいて検出される加速度ベクトルを、それぞれ以下の符号で表す。この加速度ベクトルGは、取り付け位置PSに設置されている上下加速度センサ24、前後加速度センサ25、及び左右加速度センサ26により検出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000008
 加速度ベクトルGは、以下の(3)式によって得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 以下、上記(3)式の右辺を算出する。図8に示すベクトルρは、次式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 上述したように、ベクトルebは車両座標系の基底ベクトルであり、ebxは車体1の前方向成分、ebyは車体1の左方向成分、ebzは車体1の上方向成分に対応する。また、(4)式の右辺に示す行列ρは、図6及び図7より、次式で表される。なお、図7内において、後輪3の断面の半径をRcrとし、後輪3の半径をReとしている。また、上述したように、車体1のロール角をφで表している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 なお、車両100のサスペンションの動きを考慮すると、厳密にはLやhは変化するが、その変化の値は、Lやhの値に対して十分小さいので、Lやhの値は一定であると近似することができる。
 上式(5)からベクトルρの2階微分ベクトルは次式のように求まる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 上式(6)において、ax、ay及びazは関数である。関数ax,ay,azは上式(4)及び(5)を計算することにより求めることができる。上式(5)から上式(6)への変形の際に上式(1)を用いることにより、ロール角φの微分値、ヨー角ψの微分値、及びピッチ角θの微分値を消去することができる。
 次に、車両100の横滑り速度をVyとする。図8の位置ベクトルr0の1階微分ベクトルは、車両速度Vx及び横滑り速度Vyを用いて次式のように表される。なお、上述したように、ベクトルebは車両座標系の基底ベクトルである。なお、本実施形態では、路面200
の勾配やサスペンションのストロークに伴う仰俯角も推定に考慮するため、車両100のZ方向についても速度Vzが発生する。つまり、図8の位置ベクトルr0の1階微分ベクトルは、Vx、Vy、及びVzを用いて次式のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
 仮定(b)からV=0とし、上式(7)を1階微分すると、位置ベクトルrの2階微分ベクトルは次式のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 上述したように、仰俯角ζは、車両座標系ebのX軸と路面座標系erのX軸のなす角度に対応する。この定義より、下記式(9)が成立する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
 よって、上記(8)式は、下記式(10)に書き換えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
 次に、重力加速度ベクトルは次式のように表される。なお、下記式(11)の右辺内のgは、重力加速度の大きさを表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
 上式(3)、(6)、(10)、及び(11)より、取り付け位置PSにおいて検出される加速度ベクトルGは、以下の式のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
 ここで、取り付け位置PSで検出される加速度ベクトルGは、前後加速度センサ25により検出される前後加速度Gx、左右加速度センサ26により検出される左右加速度Gy、及び上下加速度センサ24により検出される上下加速度Gzを用いて次式のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
 よって、上記(12)及び(13)式より、前後加速度Gx、左右加速度Gy、及び上下加速度Gzは、次式のように導かれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
 次に、後輪速度vrと、車両速度Vxとの関係を求める。上記の仮定(a)から後輪3と路面200との間に滑りがないので、後輪速度vrと、車両速度Vxとの間には次式の関係が成立する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
 上記(15)式から、次式が求まる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
 上記(1)式、(14)式、及び(16)式から次式が求まる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
 ところで、図8に示すように、センサ群5の取り付け位置PSから、車体1のメインボディの重心点MPに向かうベクトルをWとする。なお、この重心点MPは、車体1のバネ下の重量を含まない重心点とする。このベクトルWは、以下の式で表される。車体1のバネ下の重量は、例えば、タイヤ(2,3)の重量を含む。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
 ここで、車体1の重量はほぼ左右対称に分布されるため、Wy=0である。車体1のメインボディの質量をMとし、慣性モーメントテンソルをIとすると、基準点Oから見た車両100の角運動量ベクトルLは、以下のように算出される。なお、以下のベクトル演算式において、「・」は内積を表し、「×」は外積を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
 なお、上記(19)式において、角速度ベクトルω及びテンソルIは、それぞれ以下の式で定義される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000027
 なお、上記式(21)において、円内にクロスが配置されている演算子は「テンソル積」を表している。
 上記(19)式の両辺を時間微分することで、下記式を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000028
 (5)式から(6)式への変形と同様の変形により、ベクトルWの2階微分ベクトル、並びに、テンソルIと角加速度ベクトルωドット(角速度ベクトルωの1階微分ベクトル)の内積は、それぞれ下記式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000029
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000030
 上式(23)内のwx、wy及びwz、並びに上式(24)内のqx、qy及びqzは関数である。これらの関数は、(5)式から(6)式への変形と同様の変形により求めることができる。
 次に、基準点Oから見た車両100にかかる力のモーメントを計算する。図9に図示されるように、車両100に作用する力として、重力ベクトル-Mg、空気抵抗や揚力等からなる空力ベクトルγ、前輪2の路面接地点P2にかかる力ベクトルFF、及び後輪3の路面接地点P3にかかる力ベクトルFRが挙げられる。前輪2の路面接地点P2にかかる力ベクトルFF、及び後輪3の路面接地点P3にかかる力ベクトルFRは、それぞれ下記式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000031
 重力と空力は、車両100の重心点MPに対して作用するとする。空力ベクトルγは、以下の式のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000032
 空力は、車両100の速度Vと角速度ωに依存するので、以下の式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000033
 なお、上記式(27)では、仮定(b)に基づくVy=0、及び式(9)を用いて変形を行った。
 図9に示すように、センサ群5の取り付け位置PSから前輪2の路面接地点P2までのベクトルをσとすると、ベクトルσは以下の式で表される。なお、以下の式において、取り付け位置PSから前輪2の中心までの水平距離をL’とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000034
 基準点Oから見た車両100にかかる力のモーメントベクトルNは、下記式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000035
 ここで、基準点Oから見た車両100の角運動量ベクトルLの1階微分量は、基準点Oから見た車両100にかかる力のモーメントベクトルNに一致する。すなわち、下記式が成立する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000036
 上記(30)式は、基準点がどこにあっても成立するはずである。すなわち、上記(30)式は、任意の位置ベクトルrに対して成立するはずである。よって、上記(22)式及び(29)式を恒等式とすることで、以下の2式が成立する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000037
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000038
 式(31)は、下記式(33)のように変形できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000039
 式(33)を成分で表すと次式(34)のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000040
 上記(14)式の第1成分の関係式から次の式が導かれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000041
 この上記(35)式を用いて、上記(34)式は以下のように書き換えられる。
 上記(32)式は、(31)式を用いて以下のように変形できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000043
 上記(37)式を成分で表すと下記の式(40)になる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000044
 上記(36)式の第2成分及び第3成分を、(40)式の第1成分に代入すると、FFy、FRy、FFz、FRzを消去することができる。すなわち、下記式(41)を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000045
 上記(41)式は、以下のように記載することが可能である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000046
 ここで、上記(42)式の関数Qxの因子は、センサ群5から入力される値、及び姿勢推定装置10で推定される値の他は、全て車両諸元等から一義的に定まる数である。つまり、上記(42)式は、時間の経過に拘らず、必ず定数を示す関数Qxが存在することを意味する。この関数「Qx=定数」を満たす方程式が「特性方程式」に対応する。
 ところで、上記(35)式より、上記(17)式は、以下のように書き換えることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000047
 また、上記(14)式、(16)式、及び(42)式より、以下の式が導かれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000048
 カルマンフィルタ50は、システム方程式演算部51において上記(43)式をシステム方程式として用いて演算を行い、観測方程式演算部52において上記(44)式を観測方程式として用いて演算を行う。
 更に、ロール角速度オフセットbro、ヨー角速度オフセットbya、ピッチ角速度オフセットbpi、上下加速度オフセットbzが変化する場合でも、これらの値は車両100の動きに比べて遅い。このため、ロール角速度オフセットbroの微分値、ヨー角速度オフセットbyaの微分値、ピッチ角速度オフセットbpiの微分値、及び上下加速度オフセットbzの微分値をいずれも0とみなすことができる。
 また、上記(43)式、(44)式において、オフセット誤差を反映させた値に置き換えることで、それぞれ以下の式を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000049
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000050
 各オフセット誤差を考慮する場合においては、カルマンフィルタ50は、システム方程式演算部51において上記(45)式をシステム方程式として用いて演算を行い、観測方程式演算部52において上記(46)式を観測方程式として用いて演算を行う。これらの式(45),(46)では、ロール角速度オフセットbro、ヨー角速度オフセットbya、ピッチ角速度オフセットbpi、及び上下加速度オフセットbzが考慮されている。
 カルマンフィルタ50が、上記(45)式をシステム方程式とし、上記(46)式を観測方程式として演算を行うことで、ロール角φ、ピッチ角θ、車両速度Vx、ロール角速度オフセットbro、ヨー角速度オフセットbya、ピッチ角速度オフセットbpi、及び上下加速度オフセットbzを推定することができる。上記(45)式の右辺が関数f(x,u)に対応し、上記(46)式の右辺が関数h(x,u)に対応する。
 角速度センサでは、加速度センサに比べてオフセット誤差が発生しやすい。従って、本実施形態では、ロール角速度センサ21のオフセット誤差(ロール角速度センサオフセットbro)、ヨー角速度センサ22のオフセット誤差(ヨー角速度センサオフセットbya)、及びピッチ角速度センサ23のオフセット誤差(ピッチ角速度オフセットbpi)が推定される。ロール角速度オフセットbro、ヨー角速度オフセットbya、及びピッチ角速度オフセットbpiの推定値を次の推定動作の際に用いることにより、ロール角φ及びピッチ角θの推定精度が十分に向上する。
 また、3つの加速度センサ(上下加速度センサ24、前後加速度センサ25、及び左右加速度センサ26)のオフセット誤差を推定することができれば、ロール角φ及びピッチ角θの推定精度がさらに向上することが期待される。しかしながら、3つの加速度センサのオフセット誤差を推定する場合には、可観測性を保つことはできない。そこで、本実施の形態では、次の理由により上下加速度センサ24のオフセット誤差(上下加速度センサオフセットbz)を推定する。車体1のロール角φが小さい範囲では、車体1の上下加速度はほとんど変化しない。このような上下加速度の検出値が上下加速度センサオフセットbにより変化した場合、ロール角φの推定の際に上下加速度の検出値の変化の影響が大きくなる。従って、上下加速度センサオフセットbzの推定値を次の推定動作の際に用いることにより、ロール角φの小さい範囲での推定精度がさらに向上する。
 ただし、本発明のカルマンフィルタ50が、どのセンサのオフセット誤差を推定する機能を有しているかについては、任意に選択することが可能である。
 〈荷重推定部の構成〉
 荷重推定部60は、カルマンフィルタ50において演算した結果に基づいて、車両100の前輪2及び後輪3の少なくとも一方にかかる荷重を推定する処理を行う。
 上述した式(36)及び(40)を再掲する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000051
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000052
 式(36)の各成分を、式(40)の第2成分及び第3成分に代入すると、以下の式(47)を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000053
 本実施形態において、車両100は二輪車であるため、L+L'≠0である。このとき、(36)式の第2成分、第3成分、(47)式、及び(48)式から、FFy、FRy、FFz、及びFRzについて解くことができる。Z方向に係る前輪2の力FFzと、Z方向に係る後輪3の力FRzは、下記式によって算出される。なお、下記の式においてJF及びJRはいずれも関数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000054
 荷重推定部60は、カルマンフィルタ50において演算した結果に基づいて、上記の演算を行うことで、前輪2にかかる力FFと、後輪3にかかる力FRとを算出する。
 〈サスペンションストローク量推定部の構成〉
 サスペンションストローク量推定部70は、荷重推定部60で行われた推定結果に基づいて、演算を行い、前輪2又は後輪3の少なくとも一方に設けられたサスペンションのストローク量を推定する。
 キャスター角をεFとすると、フロントフォーク16にかかる力FfはFFcosεF-FFsinεFで算出される。なお、キャスター角とは、前輪3の接地点P2から鉛直上向きに向かう方向と、フロントフォーク16とのなす角である。
 リヤ(後輪)サスペンションの緩衝装置のストローク量をδR、後輪3の中心位置の変位量をδwとする。また、リヤサスペンションの緩衝装置のストローク量がδRのときの、リヤアームの、水平方向からの垂れ角をεRR)とする。キャスター角εF及びリヤアーム角εRw)を図10に示す。
 このとき、サスペンションにかかる力F1は、下記式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000055
 なお、上記(51)式において、κはレバ-比と呼ばれる諸元であり、設計図面から算出できる。図11にδRとδWの関係の一例を模式的に示す。
 ここで、サスペンションストローク量推定部70は、以下の推定処理を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000056
 この時、フロントフォークにかかる力Ff、及びサスペンションにかかる力F1は、それぞれ以下の式(54)、(55)で算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000057
 図12は、サスペンションの緩衝装置をモデル化した等価回路である。サスペンションは、図12のようなバネk及びダンパーcの並列モデルにて等価的に表現することが可能である。この等価回路に基づいて、運動方程式を立てると、次の式のようになる。なお、各サスペンションの緩衝装置のストローク量、各緩衝装置のバネ定数、各緩衝装置のダンパー係数、各バネにかけられているプリセット荷重を、以下の表に示す符号で定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000058
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000059
 なお、上記式(56)及び(57)では、(54)式で記載されている関数DF、及び(55)式で記載されている関数DRの引数の記載を割愛している。
 上記式(56)及び(57)に記載された微分方程式を解くと、以下の式が導出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000060
 なお、サスペンションストローク量推定部70は、上述したように、式(56)及び(57)に記載された微分方程式を解くことで、サスペンションの緩衝装置のストローク量を算出するものとしても構わないし、時間の離散化処理を行うことでサスペンションの緩衝装置のストローク量を算出するものとしても構わない。
 更に、サスペンションストローク量推定部70は、下記式に基づく演算を行うことで、リヤサスペンションの沈下量δWを算出するものとしてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000061
 〈仰俯角推定部の構成〉
 仰俯角推定部80は、荷重推定部60及びサスペンションストローク量推定部70による推定結果に基づいて仰俯角ζを算出する。
 前輪のサスペンションが沈下量δFだけ沈下し、後輪のサスペンションが沈下量δWだけ沈下した場合、前輪の中心の位置ベクトルFo、後輪の中心の位置ベクトルRoは、それぞれ下記式で表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000062
 上記式(59)及び(60)より、仰俯角ζは、以下の式により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000063
 なお、上記式(61)において、ζ0は、サスペンションのストローク量が0の場合における、車両座標系の基底ベクトルebと路面座標系の基底ベクトルerとのなす角である。
 〈勾配推定部の構成〉
 勾配推定部90は、仰俯角推定部80による推定結果、及びカルマンフィルタ50による推定結果に基づいて路面の縦断勾配ηを算出する。
 路面の縦断勾配ηは、車両100のピッチ角θ、ロール角φ、及び仰俯角ζによって以下の式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000064
 よって、路面の縦断勾配ηは、以下の式で算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000065
 〈各パラメータの推定値の算出〉
 以下、本実施形態に係る姿勢推定装置を用いて精度よく車両100の姿勢が推定できていることを、実施例を参照して説明する。
 図13A~図13Jは、所定の路面上に車両100を走行させながら、姿勢推定装置によって車両100の姿勢を推定した結果を示すグラフである。図13A~図13Iは、水平面と斜面とを有する路面上を縦横無尽に車両100が走行した場合を模擬した結果である。また、図13Jは、ほぼ水平面からなるサーキット場において、ライダーが積極的に車両100から身を乗り出して旋回しながら走行している場合を模擬した結果である。
 図13Aは、オフセット誤差を有しないロール角速度センサ21、ヨー角速度センサ22、ピッチ角速度センサ23、上下加速度センサ24、前後加速度センサ25、左右加速度センサ26、及び後輪速度センサ7を取り付け、前記各センサの検出値に基づいて各パラメータの推定値を算出したときの結果である。なお、現実の状態を模擬する目的で、カルマンフィルタ50に入力される各センサからの検出値には白色ノイズが重畳されている。
 図13Aによれば、カルマンフィルタ50により、ピッチ角θ、ロール角φ、及び前後方向車両速度Vx共に、真値に近い値が推定できていることが分かる。
 図13Bは、図13Aでカルマンフィルタ50で推定された推定値に基づいて、サスペンションストローク量推定部70、仰俯角推定部80、及び勾配推定部90が、それぞれの推定値を算出したときの結果を示すグラフである。図13Bによれば、サスペンションストローク量推定部70により真値に近いフロントフォーク縮み量が推定されていることが分かる。図13Bによれば、各推定部により真値に近いフロントフォーク縮み量、後輪トラベル量、及び路面勾配が推定できていることが分かる。
 図13Cは、所定のタイミングでピッチ角速度センサ23の検出値に、所定のオフセット誤差(ここでは1deg/秒)を重畳させたときの、各推定値の結果を示すグラフである。なお、このシミュレーションにおいても、カルマンフィルタ50に入力される各センサからの検出値には白色ノイズが重畳されている。
 図13Cによれば、ピッチ角速度センサオフセットbpiの推定値においては、所定のタイミング経過後に推定値が上昇しており、真値に近い推定ができていることが分かる。また、他のセンサオフセットの推定値は0であり、これも真値に近い推定ができていることが示されている。
 図13D及び図13Eは、図13Cと同じ状況において、ピッチ角、ロール角、及び車体速度の推定結果の精度を示すグラフである。図13Eは、図13Dに示す結果の表示方法を異ならせたものであり、推定値と真値との差分の絶対値をグラフ化したものである。図13D及び図13Eによれば、ピッチ角速度センサ23にオフセット誤差が発生している場合において、ピッチ角速度センサ23のオフセットを推定した場合の方が、オフセットの推定を行わなかった場合と比較して、ピッチ角θ、ロール角φ、及び前後方向車両速度Vxについて、真値に近い値が推定できていることが確認される。
 図13F~図13Iは、更に、ピッチ角速度センサ23以外のセンサに対してもオフセット誤差を発生させた場合の推定結果を示すグラフである。図13Fは、所定の時間経過後にロール角速度センサ21に対してオフセットを1deg/秒重畳させた場合の各推定値に対応する。図13Gは、所定の時間経過後にヨー角速度センサ22に対してオフセットを1deg/秒重畳させた場合の各推定値に対応する。図13Hは、所定の時間経過後に上下加速度センサ24に対してオフセットを100mG重畳させた場合の各推定値に対応する。
 また、図13Iは、全てのセンサに対して複合的にオフセットを重畳させた場合の各推定値に対応する。具体的には、40秒後にロール角速度センサ21に1deg/秒重畳させ、50秒後にピッチ角速度センサ23に1deg/秒重畳させ、60秒後にヨー角速度センサ22に1deg/秒重畳させ、70秒後に上下加速度センサ24に対してオフセットを100mG重畳させた場合の結果である。
 図13F~図13Iによれば、いずれの場合においても、各センサオフセットの値を、他のオフセットに干渉させることなく、精度よく推定できていることが確認される。
 また、図13Jに示すように、ライダーが激しい運転をするような状況においても、各角度の値及びオフセットの値を、精度よく推定できていることが確認される。なお、図13Jにおいても、推定値を実線で表し、真値を点線で表している。
 〈作用〉
 本実施の形態に係る姿勢推定装置10によれば、ピッチ角θ、ロール角φ、及び車両速度Vxとともにロール角速度センサオフセットbro、ヨー角速度センサオフセットbya、ピッチ角速度センサオフセットbpi、及び上下加速度センサオフセットbzが推定され、各推定値が次の推定動作の際に用いられる。
 特に、加速度センサに比べてオフセットが発生しやすい角速度センサ(21,22,23)のオフセット誤差の推定値が次の推定動作に用いられる。それにより、ピッチ角θ、ロール角φ、及び車両速度Vxの推定精度が十分に向上する。更に、本実施形態に係る姿勢推定装置によれば、上下加速度センサ24のオフセット誤差の推定値が次の推定動作の際に用いられる。それにより、ロール角φの小さい範囲での推定精度がさらに向上する。
 また、本実施の形態に係る姿勢推定装置10によれば、後輪速度センサ7により検出される後輪速度vrの検出値が推定動作に用いられる。それにより、車両100が小さい半径で低速で旋回する場合でも、ピッチ角θ、ロール角φ、車両速度Vx、ロール角速度センサオフセットbro、ヨー角速度センサオフセットbya、ピッチ角速度センサオフセットbpi、及び上下加速度センサオフセットbzを高い精度で推定することが可能となる。
 このように、姿勢推定装置10によれば、車体1の姿勢が高い精度で推定される。それにより、例えば、ECU20により推定された車体1の姿勢に関する情報に基づいてナビゲーションシステム12やヘッドライト駆動装置15を高精度に制御することが可能となる。また、この推定された車体1の姿勢に関する情報に基づいて、車両100の駆動力、制動力、サスペンションの制御を行うことができる。
 [別実施形態]
 以下、別実施形態について説明する。
 〈1〉 上述した実施形態では、カルマンフィルタ50は上下加速度オフセットbzを推定するものとして説明した。しかし、カルマンフィルタ50は、上下加速度オフセットbzに代えて、前後加速度オフセットbxを推定するものとしても構わない。この場合、カルマンフィルタ50は、システム方程式演算部51において上記(45)式に代えて、以下の(64)式をシステム方程式として用いて演算を行い、観測方程式演算部52において上記(46)式に代えて、以下の(65)式を観測方程式として用いて演算を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000066
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000067
 図14は、図13A~図13Jと同様に、所定の路面上に車両100を走行させながら、姿勢推定装置によって車両100の姿勢を推定した結果を示すグラフである。図14は、所定の時間経過後に、前後加速度センサ25の検出値に、所定のオフセット誤差(ここでは100mG)を重畳させたときの、各推定値の結果を示している。図14においても、図13A~図13Jと同様に、推定値を実線で表し、真値を点線で表している。
 図14によれば、前後角速度センサオフセットbxの推定値においては、所定のタイミング経過後に推定値が上昇しており、真値に近い推定ができていることが分かる。また、他のセンサオフセットの推定値は0であり、これも真値に近い推定ができていることが示されている。
 また、同様に、カルマンフィルタ50は、上下加速度オフセットbzに代えて、左右加速度オフセットbyを推定するものとしても構わない。この場合、カルマンフィルタ50は、システム方程式演算部51において上記(45)式に代えて、以下の(66)式をシステム方程式として用いて演算を行い、観測方程式演算部52において上記(46)式に代えて、以下の(67)式を観測方程式として用いて演算を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000068
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000069
 〈2〉 上記実施形態では、姿勢推定装置10が、荷重推定部60、サスペンションストローク量推定部70、仰俯角推定部80、及び勾配推定部90を備えているものとして説明した。しかし、姿勢推定装置10は、これらの演算機能を有していないものとしても構わない。すなわち、図15に示すように、姿勢推定装置10が、センサ群5、後輪速度センサ7、ローパスフィルタ(31,32,33,34,35,36)、微分器(41,42,43,45)、及びカルマンフィルタ50を備える構成であっても構わない。
 この場合、図3の構成とは異なり、姿勢推定装置10は、仰俯角ζを推定する機能を有していないため、カルマンフィルタ50には、仰俯角ζ及び仰俯角ζの1階微分値は入力されない。よって、カルマンフィルタ50は、上述した各式において、ζ=0とした式に置き換えて演算を行うものとすればよい。この構成によれば、車両100において、サスペンションの動きを考慮せずに車体1の姿勢を推定することができる。
 〈3〉上述した実施形態では、後輪3に設けられた後輪速度センサ7からの情報が後輪速度としてカルマンフィルタ50に入力されるものとして説明した。しかし、図16に示すように、前輪2に設けられた、前輪速度センサ8からの情報が、前輪速度としてカルマンフィルタ50に入力されるものとしても構わない。この場合、上述した式において、ベクトルρとベクトルσを入れ替えて計算すればよい。なお、計算上は、力ベクトルFFを後輪3の路面接地点P3にかかる力と読み替え、力ベクトルFRを前輪2の路面接地点P2にかかる力と読み替えることで、上記と同様の方法によって車体1の姿勢推定が可能で
ある。
 〈4〉 基準点Oから見た車両100にかかる力のモーメントを計算する際に、空力γ=0と近似しても構わない。この場合、上記(33)式においてγの項が存在しなくなるが、(33)式から(34)式への変形の過程で、(27)式の関係式を利用してγを他の因子の関数に置換しているため、やはり(34)式と同じ式が導かれる。
 〈5〉 上記実施形態において、センサ群5は、ロール角速度センサ21、ヨー角速度センサ22、及びピッチ角速度センサ23を備えるものとして説明した。しかし、これらの各角速度センサは、車両100の上下方向、左右方向、及び前後方向とは異なる3以上の軸周りでの角速度を検出するセンサとしても構わない。この場合、各角速度センサの検出値を、幾何学的方法により、ロール角速度ωro、ピッチ角速度ωpi、及びヨー角速度ωyaに置換することが可能である。そして、置換された各値に基づいて、姿勢推定装置10が上述した演算式で規定された演算を行うものとすればよい。
 同様に、上記実施形態において、センサ群5は、上下加速度センサ24、前後加速度センサ25、及び左右加速・BR>Xセンサ26を備えるものとして説明した。しかし、これらの各加速度センサは、車両100の上下方向、左右方向、前後方向とは異なる3以上の加速度センサとしても構わない。この場合、各加速度センサの検出値を、幾何学的方法により、上下加速度Gz、前後加速度Gx、及び左右加速度Gyに置換することが可能である。そして、置換された各値に基づいて、姿勢推定装置10が上述した演算式で規定された演算を行うものとすればよい。
 〈6〉 上述した実施形態では、カルマンフィルタ50の入力パラメータの一つとして、後輪速度vrが利用されるものとしたが、これに限定されず、車両100の走行速度(車両速度)を測定することのできる速度センサにより検出される車両速度を、カルマンフィルタ50の入力パラメータとしてもよい。一例として、GPSセンサからの情報を用いることができる。
 この場合において、カルマンフィルタ50で推定された車両速度Vxに代えて、センサで検出された車両速度に関する情報が用いられるものとしても構わない。すなわち、カルマンフィルタは車両速度Vxを推定しないものとしても構わない。
 〈7〉 上記実施形態において、カルマンフィルタ50はECU20及びプログラムによって実現されるものとしたが、これに限定されず、カルマンフィルタ50の一部又は全ての機能が電子回路等のハードウェアにより実現されるものとしても構わない。
 〈8〉 上記実施形態におけるカルマンフィルタ50に代えて、他の適応フィルタリング手法を用いても構わない。一例として、LMS(最小平均二乗)適応フィルタやH∞フィルタリング等を用いることができる。
 〈9〉 上記実施形態では、姿勢推定装置10が自動二輪車に適用されるものとして説明を行ったが、同様のモデリングが可能であれば、自動四輪車、自動三輪車等の他の車両、又は船舶等の種々の輸送機器に適用することができる。
 上記実施形態において、オフセット誤差は、各検出部における検出値と実際の値すなわち真値との差を示す値である。カルマンフィルタには、複数の検出部それぞれの検出値が入力される。カルマンフィルタは、ロール角の推定値及びピッチ角の推定値を出力する。さらに、カルマンフィルタは、入力される複数の検出値のうち少なくとも1つの検出値に対応する検出部におけるオフセット誤差の推定値を、算出する。カルマンフィルタは、現在の推定動作において入力される複数の検出値と、前回の推定動作において算出した推定値とを用いて、現在の推定動作における推定値を算出する構成となっている。
 上記実施形態において、姿勢推定装置は、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前記第二加速度検出部の検出値、前記第三加速度検出部の検出値、及び、前記速度情報検出部の検出値を入力とする。姿勢推定装置の出力は、前記移動体のロール角及びピッチ角の推定値に加えて、前記第一角速度検出部、前記第二角速度検出部、前記第三角速度検出部、前記第一加速度検出部、前記第二加速度検出部、及び前記第三加速度検出部のうちの少なくとも一つのオフセット誤差のうち少なくとも一つを含む。
 姿勢推定部は、現在の推定動作において、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前記第二加速度検出部の検出値、前記第三加速度検出部の検出値、及び、前記速度情報検出部の検出値のうち少なくとも1つと、前回の推定動作の推定値とを用いて、現在の中間推定値を算出する。姿勢推定部は、中間推定値を、前回の推定値と観測値との比較結果に基づいて補正する。観測値は、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前記第二加速度検出部の検出値、前記第三加速度検出部の検出値、及び、前記速度情報検出部の検出値のうち少なくとも1つとすることができる。上記例では、姿勢推定部は、前回の推定値と観測値との比較結果を示す値の一例として、カルマンゲインを算出している。上記中間推定値を、前回の推定値と観測値との比較結果を示す値を用いて補正した値が、現在の推定動作の推定値として出力される。
    1   :   車体
    2   :   前輪
    3   :   後輪
    5   :   センサ群
    7   :   後輪速度センサ
    8   :   前輪速度センサ
   10   :   姿勢推定装置
   11   :   ハンドル
   12   :   ナビゲーションシステム
   14   :   ヘッドライト
   15   :   ヘッドライト駆動装置
   16   :   フロントフォーク
   20   :   電子制御ユニット(ECU)
   21   :   ロール角速度センサ
   22   :   ヨー角速度センサ
   23   :   ピッチ角速度センサ
   24   :   上下加速度センサ
   25   :   前後加速度センサ
   26   :   左右加速度センサ
   31,32,33,34,35,36   :   ローパスフィルタ
   41,42,43,45   :   微分器
   50   :   カルマンフィルタ
   51   :   システム方程式演算部
   52   :   観測方程式演算部
   53   :   減算部
   54   :   加算部
   55   :   積分部
   56   :   カルマンゲイン演算部
   60   :   荷重推定部
   70   :   サスペンションストローク量推定部
   80   :   仰俯角推定部
   90   :   勾配推定部
  100   :   車両
  200   :   路面

Claims (15)

  1.  移動体の姿勢を推定する姿勢推定装置であって、
     前記移動体の、第一軸の周りでの角速度である第一角速度を検出する第一角速度検出部と、
     前記移動体の、前記第一軸とは異なる方向である第二軸の周りでの角速度である第二角速度を検出する第二角速度検出部と、
     前記移動体の、前記第一軸及び前記第二軸とは異なる第三軸の周りでの角速度である第三角速度を検出する第三角速度検出部と、
     前記移動体の、第一方向に関する加速度である第一加速度を検出する第一加速度検出部と、
     前記移動体の、前記第一方向とは異なる第二方向に関する加速度である第二加速度を検出する第二加速度検出部と、
     前記移動体の、前記第一方向及び前記第二方向とは異なる第三方向に関する加速度である第三加速度を検出する第三加速度検出部と、
     前記移動体の進行方向の移動速度に関する情報を検出する速度情報検出部と、
     前記移動体のロール角及びピッチ角を推定すると共に、前記第一角速度検出部、前記第二角速度検出部、前記第三角速度検出部、前記第一加速度検出部、前記第二加速度検出部、及び前記第三加速度検出部のうちの少なくとも一つのオフセット誤差を演算処理によって推定する姿勢推定部とを備え、
     前記姿勢推定部は、現在の推定動作において、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前記第二加速度検出部の検出値、前記第三加速度検出部の検出値、前記速度情報検出部の検出値、前回の推定動作によるロール角の推定値、前回の推定動作によるピッチ角の推定値、及び前回の推定動作によるオフセット誤差の推定値に基づいて、前記移動体のロール角及びピッチ角と、前記少なくとも一つのオフセット誤差とを推定することを特徴とする姿勢推定装置。
  2.  前記姿勢推定部は、前記第一角速度検出部、前記第二角速度検出部、及び前記第三角速度検出部のオフセット誤差を推定することを特徴とする請求項1に記載の姿勢推定装置。
  3.  前記姿勢推定部は、前記移動体の進行方向の移動速度を更に推定することを特徴とする請求項1又は2に記載の姿勢推定装置。
  4.  前記姿勢推定部は、前記第一加速度検出部、前記第二加速度検出部、又は前記第三加速度検出部のオフセット誤差を推定することを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の姿勢推定装置。
  5.  前記第一加速度検出部は、前記移動体の上下方向における加速度を検出し、
     前記姿勢推定部は、前記第一加速度検出部のオフセット誤差を推定することを特徴とする請求項4に記載の姿勢推定装置。
  6.  前記第一角速度検出部は、前記移動体のロール角速度を検出し、
     前記第二角速度検出部は、前記移動体のヨー加速度を検出し、
     前記第三角速度検出部は、前記移動体のピッチ角速度を検出することを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の姿勢推定装置。
  7.  前記姿勢推定部は、現在の推定動作において、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前記第二加速度検出部の検出値、前記第三加速度検出部の検出値、前記速度情報検出部の検出値、前回の推定動作によるロール角の推定値、前回の推定動作によるピッチ角の推定値、及び前回の推定動作によるオフセット誤差の推定値の関係を用いて、前記移動体のロール角及びピッチ角と、前記少なくとも一つのオフセット誤差とを推定するカルマンフィルタを含むことを特徴とする請求項1~6のいずれか1項に記載の姿勢推定装置。
  8.  前記カルマンフィルタは、現在の推定動作において、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前回の推定動作によるロール角の推定値、前回の推定動作によるピッチ角の推定値、及び前回の推定動作によるオフセット誤差の推定値を要素とする所定の関数の値が定数になる特性方程式を用いて、前記移動体のロール角及びピッチ角と、前記少なくとも一つのオフセット誤差とを推定することを特徴とする請求項7に記載の姿勢推定装置。
  9.  前記特性方程式が、前記移動体の、前記第一軸の周りの回転運動方程式から導出された方程式であることを特徴とする請求項8に記載の姿勢推定装置。
  10.  前記移動体に備えられた前輪及び後輪の少なくとも一方にかかる荷重を推定する荷重推定部を備え、
     前記荷重推定部は、前記第一角速度検出部の検出値、前記第二角速度検出部の検出値、前記第三角速度検出部の検出値、前記第一加速度検出部の検出値、前記第二加速度検出部の検出値、前記第三加速度検出部の検出値、前記速度情報検出部の検出値、並びに、前記姿勢推定部によって推定された前記移動体のロール角、前記移動体のピッチ角、及び前記少なくとも一つのオフセット誤差に基づいて前記荷重を推定することを特徴とする請求項1~9のいずれか1項に記載の姿勢推定装置。
  11.  前記移動体の前輪又は後輪の少なくとも一方に設けられたサスペンションのストローク量を推定するサスペンションストローク量推定部を備え、
     前記荷重推定部は、前記移動体に設けられた前記前輪及び前記後輪の双方にかかる荷重を推定し、
     前記サスペンションストローク量推定部は、前記荷重推定部によって推定された、前記前輪及び前記後輪の双方にかかる荷重の推定値に基づいて、前記サスペンションのストローク量を推定することを特徴とする請求項10に記載の姿勢推定装置。
  12.  前記サスペンションストローク量推定部により推定された、前記サスペンションのストローク量の推定値に基づいて、前記移動体に固定された車体座標系の軸と、前記前輪又は前記後輪が接触している路面上に固定された路面座標系の軸との角度である仰俯角を推定する仰俯角推定部を備えたことを特徴とする請求項11に記載の姿勢推定装置。
  13.  前記姿勢推定部は、前記仰俯角推定部により推定された前記仰俯角の推定値を考慮して、前記移動体のロール角及びピッチ角と、前記少なくとも一つのオフセット誤差とを推定することを特徴とする請求項12に記載の姿勢推定装置。
  14.  前記仰俯角推定部により推定された前記仰俯角の推定値と、前記姿勢推定部により推定された前記移動体のロール角及びピッチ角の推定値とに基づいて、前記移動体が設置されている路面の縦断勾配を推定する勾配推定部を備えたことを特徴とする請求項12又は13に記載の姿勢推定装置。
  15.  前記移動体と、
     請求項1~14のいずれか1項に記載の姿勢推定装置とを備えたことを特徴とする輸送機器。
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