WO2021145389A1 - 車両用学習装置 - Google Patents

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WO2021145389A1
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learning
vehicle height
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勇作 山本
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株式会社アドヴィックス
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60G—VEHICLE SUSPENSION ARRANGEMENTS
    • B60G7/00—Pivoted suspension arms; Accessories thereof
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/02—Control of vehicle driving stability
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion

Definitions

  • This disclosure relates to a learning device for vehicles.
  • one of the problems of the present invention is to provide a vehicle learning device capable of learning the characteristics of the current vehicle height of the vehicle body.
  • the vehicle learning device acquires the vehicle height information indicating the height of the vehicle body, the vehicle height information acquired by the acquisition unit, and the vehicle height information. It is provided with a learning unit that learns the characteristics of the change in the vehicle height of the vehicle body with respect to the acting force based on the acting force acting on the vehicle in the vertical direction at the time.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the vehicle control device and the like of the embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing the structure of the vehicle height sensor of the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing (a) vehicle height error information regarding braking force and (b) vehicle height error information regarding driving force in the embodiment.
  • FIG. 4 is a top view schematically showing the movement of the lower arm and the like in each of (a) friction braking and (b) regenerative braking in the embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart showing processing by the vehicle control device of the embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the vehicle control device 1 and the like according to the embodiment.
  • the vehicle control device 1 includes a processing unit 2 and a storage unit 3. Further, a vehicle height sensor 4, various sensors 5, and various control target units 6 are connected to the vehicle control device 1.
  • the vehicle height sensor 4 is a link mechanism type sensor connected to the lower arm of the suspension (hereinafter, also simply referred to as “lower arm”) that connects the vehicle body and the wheels, and is a link mechanism that accompanies the vertical movement of the lower arm. Vehicle height information is detected based on the rotational motion.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing the structure of the vehicle height sensor 4 of the embodiment.
  • the vehicle height sensor 4 includes a portion A, a portion B, a portion C, a member AB, and a member CB. Part A is attached to the vehicle body and part C is attached to the lower arm.
  • the member AB is a member that connects the portion A and the portion B.
  • the member CB is a member that connects the portion C and the portion B.
  • the member AB and the member CB are made of a highly rigid material, and each of them does not deform.
  • the vehicle height sensor 4 has a link mechanism having a portion B as a link. Then, the vehicle height sensor 4 detects the vehicle height information based on the rotational movement of the link mechanism.
  • the vehicle height sensor 4 is deformed as shown in FIG. 2 (b), and the member AB rotates by an angle ⁇ with the portion A as the rotation axis with reference to FIG. 2 (a).
  • the vehicle height sensor 4 detects vehicle height information using this angle ⁇ .
  • the vehicle height sensor 4 is deformed as shown in FIG. 2 (c), and the member AB rotates by an angle ⁇ from the state shown in FIG. 2 (a) with the portion A as the rotation axis.
  • the vehicle height sensor 4 detects vehicle height information using this angle ⁇ . Therefore, even though the lower arm does not move in the vertical direction, it is detected as if the vehicle height has changed as the angle ⁇ changes. In this case, the vehicle height information output by the vehicle height sensor 4 is the vehicle height information including the error.
  • the attitude control of the vehicle is executed.
  • the magnitude of the error can be recognized, for example, as follows.
  • the horizontal movement of the lower arm without the vertical movement as described above occurs mainly when the vehicle is braking or driving. Therefore, for example, in an experiment in advance, in addition to the vehicle height sensor 4, a measuring instrument for measuring the distance between the vehicle and the road surface by, for example, a laser or ultrasonic waves is installed in the vehicle, and the measuring instrument is installed when braking or driving the vehicle. Compare with the measurement result by the measuring instrument.
  • the vehicle height value obtained by the measuring instrument is the actual vehicle height value because it is not affected by the horizontal movement of the lower arm.
  • the vehicle height information detected by the vehicle height sensor 4 Based on the vehicle height value obtained by the measuring instrument, the vehicle height information detected by the vehicle height sensor 4, and the magnitude of the braking force and driving force, the degree of error included in the vehicle height information output by the vehicle height sensor 4 and Investigate the relationship with the magnitude of braking force and driving force. Then, the relationship is converted into data as vehicle height error information using a map, a table, a function, or the like.
  • the magnitude of the error included in the vehicle height information output by the vehicle height sensor 4 can be recognized based on the magnitude of the braking force and the driving force applied to the vehicle.
  • the vehicle height error information regarding the braking force and the vehicle height error information regarding the driving force will be described with reference to FIG.
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing (a) vehicle height error information related to braking force and (b) vehicle height error information related to driving force in the embodiment.
  • An example of the vehicle height error information shown in FIG. 3A is a map in which the vertical axis is the magnitude of the error in the vehicle height information and the horizontal axis is the braking force.
  • the example of the vehicle height error information shown in FIG. 3B is a map in which the vertical axis is the magnitude of the error in the vehicle height information and the horizontal axis is the driving force.
  • the relationship between the braking force and the amount of change in vehicle height differs between the friction braking force and the regenerative braking force. Specifically, even when the same braking force can be obtained by the friction braking force and the regenerative braking force, the amount of movement of the lower arm in the horizontal direction is different. Therefore, it is preferable to perform learning or the like by distinguishing between the friction braking force and the regenerative braking force.
  • FIG. 4 is a top view schematically showing the movement of the lower arm and the like in each of (a) friction braking and (b) regenerative braking in the embodiment.
  • friction braking will be described with reference to FIG. 4 (a).
  • the coil spring CS, the lower arm L, and the trailing arm T are arranged in the suspension.
  • the lower arm L has an end L1a attached to the hub H of the tire TA and an end L2 attached to the vehicle body. Further, in the trailing arm T, the end portion T1a is attached to the hub H of the tire TA, and the end portion T2 is attached to the vehicle body.
  • FIG. 4B As shown in FIG. 4B, among the suspensions, the coil spring CS, the lower arm L, and the trailing arm T are arranged. Further, a drive shaft D for transmitting force is connected to the hub H.
  • the processing unit 2 and the storage unit 3 will be described in more detail with reference to FIG.
  • the storage unit 3 stores various information.
  • the storage unit 3 stores, for example, the operation program of the processing unit 2, various data, various calculation results, and the like.
  • the processing unit 2 realizes each functional unit by, for example, the processor of the ECU (Electronic Control Unit) reading and executing the program stored in the memory. A part or all of each functional unit may be realized by dedicated hardware (circuit).
  • the processing unit 2 includes an acquisition unit 21, a learning unit 22, and a posture control unit 23 as functional units.
  • the acquisition unit 21 acquires various information from the vehicle height sensor 4, various sensors 5, other ECUs in the vehicle, and the like. For example, the acquisition unit 21 acquires vehicle height information indicating the height of the vehicle body from the vehicle height sensor 4 (an example of the vehicle height detection unit).
  • the acquisition unit 21 acquires various sensor values from various sensors 5 (sensors other than the vehicle height sensor 4).
  • the various sensors 5 are, for example, a wheel speed sensor, an acceleration sensor, a steering angle sensor, a hydraulic pressure sensor, a vehicle attitude sensor, and the like.
  • the acquisition unit 21 acquires the target braking force set by the ECU (not shown) of the braking control device included in the vehicle control device 1.
  • the acquisition unit 21 acquires the braking force actually acting on the vehicle based on the target braking force and the sensor values of the various sensors 5.
  • the acquisition unit 21 may also acquire the type of braking force.
  • the types of braking force are, for example, friction braking force and regenerative braking force.
  • the acquisition unit 21 acquires the target driving force set by the ECU (not shown) of the drive control device included in the vehicle control device 1.
  • the acquisition unit 21 acquires the driving force actually acting on the vehicle based on the target driving force and the sensor values of the various sensors 5.
  • the acquisition unit 21 may store the acquired braking force / driving force in the storage unit 3 or may transmit the acquired braking force / driving force to the learning unit 22.
  • the acquisition unit 21 stores the acquired vehicle height information and the braking force / driving force in association with each other in the storage unit 3.
  • the learning unit 22 described later acts on the braking force / driving force stored in the storage unit 3 when the vehicle height information is acquired.
  • the acquisition unit 21 transmits, for example, the vehicle height information and the braking force / driving force in association with each other to the learning unit 22. Further, as will be described later, the learning unit 22 determines whether or not the braking force / driving force is generated based on the braking force / driving force acquired by the acquisition unit 21. For example, when the braking force / driving force acquired by the acquisition unit 21 is less than a predetermined value, the learning unit 22 determines that the braking force / driving force is not generated.
  • the learning unit 22 is based on the vehicle height information acquired by the acquisition unit 21 and the acting force acting on the vehicle in the vertical direction when the vehicle height information is acquired. Learn the characteristics of vehicle height changes.
  • the learning unit 22 has the vehicle height information acquired by the acquisition unit 21 when the vehicle is stopped, and the acting force acting on the vehicle in the vertical direction when the vehicle height information is acquired. Based on, learn the characteristics of the change in vehicle height with respect to the acting force.
  • static learning is referred to as "static learning”.
  • the vertical movement of the vehicle height is also referred to as a stroke.
  • the learning unit 22 estimates (calculates) the vehicle height stroke rate (N (Newton) / mm (millimeter)) based on, for example, the amount of change in axle load and the amount of change in vehicle height. In this case, it is preferable to consider the road surface gradient.
  • the learning unit 22 acts according to the vehicle height information acquired by the acquisition unit 21 when the braking force or the driving force is generated in the traveling vehicle and the braking force or the driving force generated. Based on the acting force, the characteristics of changes in the vehicle height of the vehicle body are learned.
  • dynamic learning is referred to as "dynamic learning”.
  • the learning unit 22 creates a map showing the vehicle height stroke rate based on, for example, an input value (for example, anti-lift force) at the time of attitude control of the vehicle and the stroke amount of the vehicle at that time.
  • an input value for example, anti-lift force
  • the vehicle design value related to attitude control can be appropriately updated (corrected) at the time of attitude control by the next feedforward control (hereinafter referred to as "FF control").
  • FF control next feedforward control
  • the objective learning unlike static learning, it is possible to reflect variations in various hardware (for example, wheels, suspensions, brake pads, engines, etc.) and software variations from the time of control input to the time after control execution. can.
  • the learning unit 22 learns the characteristics of the change in the vehicle height of the vehicle body separately when the braking force is the friction braking force and the regenerative braking force.
  • the learning unit 22 acquires the vehicle height information acquired by the acquisition unit 21 when the characteristics of the wheels of the vehicle change (when changing tires, when injecting tire air, etc.) and when the vehicle height information is acquired. Based on the acting force acting on the vehicle in the vertical direction, the characteristics of the change in vehicle height of the vehicle body are relearned.
  • the attitude control unit 23 executes vehicle attitude control by controlling various control target units 6. For example, the attitude control unit 23 executes vehicle attitude control based on the learning result of the learning unit 22.
  • the attitude control unit 23 adjusts the distribution of at least one of the braking force and the driving force of the front and rear wheels of the vehicle based on the learning result by the learning unit 22, thereby adjusting the attitude of the vehicle. Take control.
  • the attitude control unit 23 includes a stabilizer with variable stress (an example of various control target units 6) provided on the vehicle and a suspension damper with variable damping force (various controls) based on the learning result by the learning unit 22. By controlling at least one of the target unit 6), the attitude control of the vehicle is executed.
  • FIG. 5 is a flowchart showing processing by the vehicle control device 1 of the embodiment.
  • the processing unit 2 when the processing other than the respective units 21 to 23 in the processing unit 2 is described, the operating subject is described as the processing unit 2.
  • step S1 the processing unit 2 determines whether or not the vehicle is stopped based on the sensor values and the like acquired from the various sensors 5. If the vehicle is stopped (S1: Yes), the process proceeds to step S2, and if the vehicle is not stopped (S1: No), the process proceeds to step S6.
  • step S2 the processing unit 2 determines whether or not the axle load estimation is completed. For example, the processing unit 2 recognizes the number of occupants by a signal from the seating sensor, and estimates the axial weight by processing such as multiplying the number of occupants by a preset average weight. Further, for example, the processing unit 2 may estimate the axle load based on the vehicle interior image captured by the vehicle-mounted camera.
  • the process proceeds to step S3. If the axle load estimation is not completed (S2: No), the process returns to step S1. It should be noted that, for example, even when the axle load cannot be estimated without the above-mentioned configuration of the seating sensor, the in-vehicle camera, etc., it is determined that the axle load estimation is not completed.
  • step S3 the processing unit 2 determines whether or not the wheel compliance is high.
  • Wheel compliance refers to the flexibility of wheel movement in the front-rear direction. For example, when a running vehicle stops with a high hydraulic braking force, the wheelbase may be in a state significantly different from the normal state, and in that case, the wheel compliance becomes low. Further, for example, when the vehicle is locked only in the EPB (Electric Parking Brake), the wheel compliance becomes high.
  • the processing unit 2 determines whether or not the compliance is high based on, for example, the type of braking force that was applied when the running vehicle stopped and whether or not the EPB was acting on the stopped vehicle. do.
  • step S3 If the wheel compliance is high (S3: Yes), the process proceeds to step S4, and if the wheel compliance is not high (S3: No), the process returns to step S1. That is, when the wheel compliance is low, it is not suitable for learning, so such a branching process is performed in step S3.
  • step S4 the learning unit 22 performs static learning.
  • the learning unit 22 estimates (calculates) the vehicle height stroke rate (N / mm) based on, for example, the axle load change amount and the vehicle height change amount.
  • step S5 the processing unit 2 determines whether or not the dynamic learning has been executed once or more. For example, the determination in step S5 is performed based on whether or not the dynamic learning is executed once or more after the ECUs of the braking control unit and the drive control unit are turned on. Further, the flag indicating the dynamic learning result may be turned ON according to the execution of the dynamic learning while the ECUs of the braking control unit and the drive control unit are turned ON. Further, the flag indicating the dynamic learning result may be turned off in response to the ECU of the braking control unit and the drive control unit being turned off. The processing unit 2 may make the determination in step S5 with reference to the flag indicating the dynamic learning result. If dynamic learning is executed (S5: Yes), the process proceeds to step S8, and if dynamic learning is not executed (S5: No), the process proceeds to step S10.
  • step S6 the processing unit 2 determines whether or not the information for dynamic learning has been acquired.
  • the information for dynamic learning is, for example, a value related to a driving force or a value related to a braking force.
  • the value related to the driving force is, for example, the engine torque.
  • the value related to the braking force is, for example, the hydraulic pressure in the case of hydraulic braking.
  • step S7 the learning unit 22 performs dynamic learning.
  • dynamic learning when driving, the learning unit 22 estimates (calculates) a vertical force (N: Newton) based on, for example, engine torque (Nm: Newton meter), and uses that force and the amount of change in vehicle height.
  • the vehicle height stroke rate (N / mm) is estimated (calculated) based on this.
  • the learning unit 22 estimates a vertical force (N) based on, for example, the hydraulic pressure (MPa: megapascal) acting on each wheel, and the vehicle height is based on the force.
  • the stroke rate (N / mm) is estimated (calculated).
  • step S7 for example, it is possible to learn including changes in the braking performance, variations in engine torque, and the like.
  • step S8 the processing unit 2 determines whether or not the static learning has been executed once or more. If static learning is executed (S8: Yes), the process proceeds to step S9, and if static learning is not executed (S8: No), the process proceeds to step S10.
  • step S9 the learning unit 22 performs difference learning.
  • the learning unit 22 compares the dynamic learning value including the variation of the input value (engine torque, hydraulic pressure, etc.) with the static learning value not including the variation, and learns the variation of the input value. do.
  • step S10 the processing unit 2 updates the vehicle design value related to the attitude control of the vehicle. For example, in step S10 after No in step S5, the processing unit 2 updates the vehicle design value related to the attitude control of the vehicle based on the result of static learning.
  • step S10 the processing unit 2 updates the vehicle design value related to the attitude control of the vehicle based on the results of the dynamic learning and the difference learning. That is, the processing unit 2 updates the vehicle design value in consideration of the variation in the input value.
  • step S10 after No in step S8, the processing unit 2 updates the vehicle design value related to the attitude control of the vehicle based on the result of the dynamic learning.
  • step S11 the attitude control unit 23 executes attitude control by FF control.
  • the attitude control unit 23 estimates (calculates) the target vertical force (N) based on the target vertical change amount (mm) of the vehicle height and the vehicle design value, and then estimates (calculates) the target engine torque ( Nm) and target hydraulic pressure (Mpa) are estimated (calculated), and posture control is executed.
  • Attitude control unit 23 executes vehicle attitude control by, for example, adjusting the distribution of the control driving force of the front and rear wheels during attitude control. Further, the attitude control unit 23 may execute the attitude control of the vehicle by controlling, for example, a stabilizer having a variable stress and a suspension damper having a variable damping force during the attitude control.
  • the learning unit 22 learns the characteristics of the current vehicle height of the vehicle body by static learning or dynamic learning in order to control the attitude of the vehicle. Can be done. Therefore, the attitude control of the vehicle can be realized with high accuracy by using the learning result.
  • the change in vehicle height depends on a plurality of factors such as suspension characteristics and tire deflection.
  • the characteristics of the suspension depend on variations during manufacturing and vehicle usage conditions (weight of occupants and loads, magnitude of acceleration and deceleration, degree of unevenness of road surface, environmental temperature, etc.). .. You can study based on these.
  • the vehicle body With respect to the acting force.
  • the acting force acts in the vertical direction of the vehicle. Therefore, by dynamic learning, for example, it is detected how much the vehicle height has changed based on the deviation between the target value of the controlling driving force and the actual value of the controlling driving force. This makes it possible to learn the characteristics of the change in vehicle height during controlled driving while the vehicle is running.
  • the attitude control of the vehicle can be realized with high accuracy by using the learning result of.
  • the vehicle has a storage unit that stores air pressure information.
  • air pressure information for example, an update flag indicating that the air pressure information has been updated is turned on.
  • the acquisition unit 21 may instruct the learning unit 22 to learn the change characteristics of the vehicle height corresponding to the force acting in the vertical direction.
  • the update flag may be turned off depending on the learning performed by the learning unit 22.
  • the acquisition unit 21 corresponds to a determination unit that determines whether or not the characteristics of the wheel have changed.
  • a functional unit that functions as a determination unit may be provided separately from the acquisition unit 21.
  • attitude control by the attitude control unit 23 for example, by adjusting the distribution of the control driving force of the front and rear wheels, the attitude control of the vehicle can be executed without a special configuration for attitude control.
  • attitude control unit 23 controls the attitude, for example, by controlling the stabilizer with variable stress and the suspension damper with variable damping force
  • the attitude control of the vehicle can be executed in various ways.
  • the vehicle control device 1 includes a learning unit 22.
  • the learning unit 22 may be provided as a vehicle learning device separately from the vehicle control device 1.
  • the vehicle learning device may be configured to be communicable with the vehicle control device 1.
  • the vehicle learning device may acquire the data detected by the vehicle height sensor 4 and the various sensors 5 via the vehicle control device 1 or may directly acquire the data.
  • the vehicle learning device may transmit the learned result to the vehicle control device 1.
  • the vehicle height detection unit mounted on the vehicle is not limited to the vehicle height sensor 4 of the link mechanism type, and also detects the vehicle height by measuring the distance between the vehicle and the road surface using, for example, a laser. Other configurations such as a laser displacement meter may be used.
  • the learning result for one wheel may be applied to another wheel by arranging it as appropriate.

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Abstract

車両用学習装置は、車両の車体の高さを示す車高情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記車高情報と、前記車高情報が取得されたときに前記車両に対して上下方向に作用している作用力と、に基づいて、前記作用力に対する前記車体の車高の変化の特性を学習する学習部と、を備える。

Description

車両用学習装置
　本開示は、車両用学習装置に関する。
　乗用車等の車両の姿勢制御を実行する場合は、車両の車体と車輪とを接続するサスペンションの特性や、タイヤの撓み等の複数の要素を考慮する必要がある。
特開２０００－３１８４１６号公報
　しかしながら、従来技術では、上述の複数の要素を総合的に考慮した上での車両の姿勢制御を実現できておらず、改善の余地がある。
　そこで、本発明の課題の一つは、車体の現状の車高の特性を学習することができる車両用学習装置を提供することである。
　本開示の一例としての車両用学習装置は、車両の車体の高さを示す車高情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記車高情報と、前記車高情報が取得されたときに前記車両に対して上下方向に作用している作用力と、に基づいて、前記作用力に対する前記車体の車高の変化の特性を学習する学習部と、を備える。
図１は、実施形態の車両用制御装置等の機能構成を示すブロック図である。 図２は、実施形態の車高センサの構造を模式的に示す図である。 図３は、実施形態において、（ａ）制動力に関する車高誤差情報、（ｂ）駆動力に関する車高誤差情報、をそれぞれ模式的に示す図である。 図４は、実施形態において、（ａ）摩擦制動、（ｂ）回生制動、のそれぞれの場合のロアアーム等の動きを模式的に示す上面図である。 図５は、実施形態の車両用制御装置による処理を示すフローチャートである。
　以下、本開示の実施形態について図面に基づいて説明する。なお、以下に記載する実施形態の構成、ならびに当該構成によってもたらされる作用および結果（効果）は、例であって、本開示は以下の記載内容に限られるものではない。
　まず、図１を参照して、実施形態の車両用制御装置１（車両用学習装置）等の機能構成について説明する。図１は、実施形態の車両用制御装置１等の機能構成を示すブロック図である。車両用制御装置１は、処理部２と、記憶部３と、を備える。また、車両用制御装置１には、車高センサ４、各種センサ５、各種制御対象部６が接続される。
　車高センサ４は、車両の車体と車輪とを接続するサスペンションのロアアーム（以下、単に「ロアアーム」ともいう。）に接続されたリンク機構式のセンサであり、ロアアームの上下移動にともなうリンク機構の回転運動に基づいて、車高情報を検出する。
　ここで、図２は、実施形態の車高センサ４の構造を模式的に示す図である。車高センサ４は部分Ａ、部分Ｂ、部分Ｃ、部材ＡＢ、部材ＣＢを含む。部分Ａが車体に取り付けられており、部分Ｃがロアアームに取り付けられている。部材ＡＢは部分Ａと部分Ｂをつなぐ部材である。部材ＣＢは部分Ｃと部分Ｂをつなぐ部材である。部材ＡＢと部材ＣＢとは剛性の高い素材で構成されており、それぞれ自体は変形しない。また、車高センサ４は、部分Ｂをリンクとするリンク機構を有している。そして、車高センサ４は、リンク機構の回転運動に基づいて、車高情報を検出する。
　例えば、図２（ｂ）に示すように、ロアアームが下方に移動する場合に、ロアアームに取り付けられている部分Ｃも下方に移動する。その場合、車高センサ４は図２（ｂ）に示されるように変形し、図２（ａ）を基準として部材ＡＢが部分Ａを回動軸として角度θ分回動する。車高センサ４は、この角度θを用いて、車高情報を検出する。
　図２（ｃ）に示すように、ロアアームが鉛直方向には移動せずに水平方向に移動する場合に、ロアアームに取り付けられている部分Ｃも水平方向に移動する。その場合、車高センサ４は図２（ｃ）に示されるように変形し、図２（ａ）で示される状態から部分Ａを回動軸として部材ＡＢが角度θ分回動する。車高センサ４は、この角度θを用いて、車高情報を検出する。そのため、ロアアームが鉛直方向に移動していないにもかかわらず、角度θが変化したことに伴い車高が変化したように検出される。この場合、車高センサ４が出力する車高情報は、誤差を含んだ車高情報である。
　また、実施形態では、車両の姿勢制御が実行される例を用いて説明する。以下で説明する学習を行うときに、車高センサ４が出力する車高情報に含まれる誤差が少ない場合に学習を行うことがより好ましい。当該誤差の大きさについては、例えば、以下のようにして認識できる。
　上述のような鉛直方向への移動を伴わないロアアームの水平方向の移動は、主に、車両の制動時や駆動時に発生する。そこで、例えば、予め実験で、車両に対して車高センサ４のほかに例えばレーザや超音波等で車両と路面との距離を計測する計測器を併設し、車両の制動時や駆動時に、その計測器による計測結果と比較する。計測器によって得られる車高の値は、ロアアームの水平方向への移動による影響を受けないため、実際の車高の値である。計測器によって得られる車高の値と車高センサ４によって検出される車高情報と制動力や駆動力の大きさとを基に、車高センサ４が出力する車高情報が含む誤差の程度と制動力や駆動力の大きさとの関係を調べておく。そして、その関係を車高誤差情報としてマップ、テーブル、関数等を用いてデータ化しておく。
　そうすれば、車両に付与される制動力や駆動力の大きさに基づいて、車高センサ４が出力する車高情報に含まれる誤差の大きさを認識できる。例として、図３を参照して、制動力に関する車高誤差情報と駆動力に関する車高誤差情報について説明する。
　図３は、実施形態において、（ａ）制動力に関する車高誤差情報、（ｂ）駆動力に関する車高誤差情報、をそれぞれ模式的に示す図である。図３（ａ）が示す車高誤差情報の例は、縦軸を車高情報の誤差の大きさとし、横軸を制動力としたマップである。また、図３（ｂ）が示す車高誤差情報の例は、縦軸を車高情報の誤差の大きさとし、横軸を駆動力としたマップである。例えば、これらのようなマップによって、制動時の車高情報に含まれる誤差の大きさと、駆動時の車高情報に含まれる誤差の大きさと、をそれぞれ認識できる。
　また、例えば、制動力について、摩擦制動力と回生制動力では、制動力と車高変化量の関係が異なる。具体的には、摩擦制動力と回生制動力とで同じ制動力が得られる場合でも、ロアアームが水平方向に移動する量は異なる。そのため、摩擦制動力と回生制動力を区別して学習等を行うことが好ましい。
　図４は、実施形態において、（ａ）摩擦制動、（ｂ）回生制動、のそれぞれの場合のロアアーム等の動きを模式的に示す上面図である。まず、図４（ａ）を参照して、摩擦制動の場合について説明する。図４（ａ）に示すように、サスペンションのうち、コイルスプリングＣＳ、ロアアームＬ、トレーリングアームＴが配置されている。
　具体的には、ロアアームＬは、端部Ｌ１ａがタイヤＴＡのハブＨに取り付けられ、端部Ｌ２が車体に取り付けられている。また、トレーリングアームＴは、端部Ｔ１ａがタイヤＴＡのハブＨに取り付けられ、端部Ｔ２が車体に取り付けられている。
　そして、摩擦制動力が発生する場合、タイヤＴＡに対して路面から摩擦力Ｐが作用し、ハブＨには力Ｑ１が作用する。その結果、タイヤＴＡ、ハブＨ、ロアアームＬ、トレーリングアームＴは実線部分から破線部分に移動する。つまり、ロアアームＬにおいては、端部Ｌ１ａが符号Ｌ１ｂの位置に移動する。また、トレーリングアームＴにおいては、端部Ｔ１ａが符号Ｔ１ｂの位置に移動する。
　次に、図４（ｂ）を参照して、回生制動の場合について説明する。図４（ｂ）に示すように、サスペンションのうち、コイルスプリングＣＳ、ロアアームＬ、トレーリングアームＴが配置されている。また、力を伝達するドライブシャフトＤがハブＨに接続されている。
　そして、回生制動力が発生する場合、タイヤＴＡのハブＨに対してドライブシャフトＤからの力Ｑ２が作用し、タイヤＴＡには力Ｐが作用する。その結果、タイヤＴＡ、ハブＨ、ロアアームＬ、トレーリングアームＴは実線部分から破線部分に移動する。つまり、ロアアームＬにおいては、端部Ｌ１ａが符号Ｌ１ｂの位置に移動する。また、トレーリングアームＴにおいては、端部Ｔ１ａが符号Ｔ１ｂの位置に移動する。
　図４の（ａ）と（ｂ）を比較するとわかるように、摩擦制動の場合と回生制動の場合では、タイヤＴＡやハブＨの移動の仕方が異なるので、ロアアームＬの移動の仕方も異なる。よって、部分Ｃ（図２）がロアアームＬに取り付けられた車高センサ４が検出する車高情報に含まれる誤差の程度も異なる。
　このような理由から、以下で詳述する学習について、制動時の学習やその学習結果を用いた処理については、摩擦制動の場合と回生制動の場合で区別して行うことが好ましい。
　図１を用いて、処理部２と記憶部３をより詳細に説明する。記憶部３は、各種情報を記憶する。記憶部３は、例えば、処理部２の動作プログラムや各種データや各種演算結果等を記憶する。
　処理部２は、例えば、ＥＣＵ（Electronic　Control　Unit）のプロセッサがメモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することで各機能部を実現する。なお、各機能部の一部または全部が、専用のハードウェア（回路）によって実現されてもよい。処理部２は、機能部として、取得部２１と、学習部２２と、姿勢制御部２３と、を備える。
　取得部２１は、車高センサ４や各種センサ５や車両内の他のＥＣＵ等から各種情報を取得する。取得部２１は、例えば、車両の車体の高さを示す車高情報を車高センサ４（車高検出部の一例）から取得する。
　また、取得部２１は、各種センサ５（車高センサ４以外のセンサ）から各種のセンサ値を取得する。各種センサ５は、例えば、車輪速センサ、加速度センサ、舵角センサ、液圧センサ、車両姿勢センサ等である。また、取得部２１は、車両用制御装置１に含まれる制動制御装置のＥＣＵ（未図示）により設定された目標制動力を取得する。本実施形態では、取得部２１は目標制動力と各種センサ５のセンサ値とを基に、車両に実際に作用している制動力を取得する。また、取得部２１は制動力の種別も取得してもよい。制動力の種別は例えば、摩擦制動力や回生制動力である。
　また、取得部２１は、車両用制御装置１に含まれる駆動制御装置のＥＣＵ（未図示）により設定された目標駆動力を取得する。本実施形態では、取得部２１は目標駆動力と各種センサ５のセンサ値とを基に、車両に実際に作用している駆動力を取得する。取得部２１は取得した制動力／駆動力を記憶部３に記憶させてもよいし、学習部２２に送信してもよい。取得部２１は例えば、取得した車高情報と制動力／駆動力とを対応付けて記憶部３に記憶する。制動力／駆動力が記憶部３に記憶されている場合、後述する学習部２２は記憶部３に記憶されている制動力／駆動力を、車高情報が取得されたときに作用している作用力として用いて処理を実行する。制動力／駆動力が学習部２２に送信される場合、取得部２１は例えば車高情報と制動力／駆動力とを対応付けて学習部２２に送信する。また、後述するように、学習部２２は取得部２１が取得した制動力／駆動力に基づいて、制動力／駆動力が発生しているか否かを判定する。例えば、学習部２２は、取得部２１が取得した制動力／駆動力が所定値未満である場合、制動力／駆動力が発生していないと判定する。
　学習部２２は、取得部２１によって取得された車高情報と、車高情報が取得されたときに車両に対して上下方向に作用している作用力と、に基づいて、作用力に対する車体の車高の変化の特性を学習する。
　例えば、学習部２２は、車両が停止している状態で取得部２１によって取得された車高情報と、車高情報が取得されたときに車両に対して上下方向に作用している作用力と、に基づいて、作用力に対する車体の車高の変化の特性を学習する。以下、このような学習を「静的学習」という。
　なお、以下において、車高の上下方向の移動をストロークともいう。静的学習では、学習部２２は、例えば、軸重変化量と車高変化量に基づいて車高ストロークレート（Ｎ（ニュートン）／ｍｍ（ミリメートル））を推定（算出）する。この場合、路面勾配も考慮することが好ましい。
　また、例えば、学習部２２は、走行している車両に制動力または駆動力が発生した場合に取得部２１によって取得された車高情報と、制動力または駆動力が発生したことに応じて作用した作用力と、に基づいて、車体の車高の変化の特性を学習する。以下、このような学習を「動的学習」という。
　動的学習では、学習部２２は、例えば、車両の姿勢制御時の入力値（例えば、アンチリフト力）とそのときの車両のストローク量に基づいて、車高ストロークレートを示すマップを作成する。このマップを用いることで、次回のフィードフォワード制御（以下、「ＦＦ制御」と称す。」による姿勢制御時に、姿勢制御に関する車両設計値を適切に更新（補正）することができる。また、この動的学習によれば、静的学習と異なり、制御入力時から制御実行後までの各種のハードウエア（例えば、車輪、サスペンション、ブレーキパッド、エンジン等）のばらつきやソフトウエアのばらつきも反映することができる。
　また、例えば、学習部２２は、制動力が摩擦制動力と回生制動力の場合で別々に車体の車高の変化の特性を学習する。
　また、例えば、学習部２２は、車両の車輪の特性が変化した場合（タイヤ交換時、タイヤ空気注入時等）に取得部２１によって取得された車高情報と、車高情報が取得されたときに車両に対して上下方向に作用している作用力と、に基づいて、車体の車高の変化の特性を再学習する。
　姿勢制御部２３は、各種制御対象部６を制御することで、車両の姿勢制御を実行する。例えば、姿勢制御部２３は、学習部２２による学習結果に基づいて、車両の姿勢制御を実行する。
　具体的には、例えば、姿勢制御部２３は、学習部２２による学習結果に基づいて、車両の前輪と後輪の制動力および駆動力の少なくともいずれかの配分を調整することで、車両の姿勢制御を実行する。
　また、例えば、姿勢制御部２３は、学習部２２による学習結果に基づいて、車両に設けられた応力可変のスタビライザ（各種制御対象部６の一例）、および、減衰力可変のサスペンションダンパ（各種制御対象部６の一例）の少なくともいずれかを制御することで、車両の姿勢制御を実行する。
　次に、図５を参照して、実施形態の車両用制御装置１による処理について説明する。図５は、実施形態の車両用制御装置１による処理を示すフローチャートである。なお、以下の説明において、処理部２における各部２１～２３以外の処理について説明する場合は、動作主体を処理部２と記載する。
　まず、ステップＳ１において、処理部２は、各種センサ５から取得したセンサ値等に基づいて、停車中であるか否かを判定する。停車中の場合（Ｓ１：Ｙｅｓ）、ステップＳ２に進み、停車中でない場合（Ｓ１：Ｎｏ）、ステップＳ６に進む。
　ステップＳ２において、処理部２は、軸重推定が完了したか否かを判定する。例えば、処理部２は、着座センサからの信号によって乗員数を認識し、その乗員数に予め設定した平均体重を乗算する等の処理によって軸重を推定する。また、例えば、処理部２は、車載カメラで撮像された車内画像に基づいて軸重を推定してもよい。軸重推定が完了した場合（Ｓ２：Ｙｅｓ）、ステップＳ３に進む。また、軸重推定が完了していない場合（Ｓ２：Ｎｏ）、ステップＳ１に戻る。なお、例えば、上述の着座センサや車載カメラ等の構成が無く、軸重を推定できないときも、軸重推定が完了していないと判定される。
　ステップＳ３において、処理部２は、車輪のコンプライアンスが高いか否かを判定する。なお、車輪のコンプライアンスとは、車輪の前後方向の移動の柔軟性を指す。例えば、走行中の車両が液圧制動力の高い状態で停止した場合、ホイールベースが通常時と大きく異なる状態となることがあり、その場合、車輪のコンプライアンスは低くなる。また、例えば、車両がＥＰＢ（Electric　Parking　Brake）のみのロック状態となっているとき、車輪のコンプライアンスは高くなる。処理部２は例えば、走行中の車両が停止した場合に作用していた制動力の種類と、停車中の車両にＥＰＢが作用しているか否かに基づいて、コンプライアンスが高いか否かを判定する。
　車輪のコンプライアンスが高い場合（Ｓ３：Ｙｅｓ）、ステップＳ４に進み、車輪のコンプライアンスが高くない場合（Ｓ３：Ｎｏ）、ステップＳ１に戻る。つまり、車輪のコンプライアンスが低いときは学習に適さないので、ステップＳ３でこのような分岐処理とする。
　ステップＳ４において、学習部２２は、静的学習を行う。静的学習では、学習部２２は、例えば、軸重変化量と車高変化量に基づいて車高ストロークレート（Ｎ／ｍｍ）を推定（算出）する。
　次に、ステップＳ５において、処理部２は、動的学習が１回以上実行されたか否かを判定する。例えば、制動制御部および駆動制御部のＥＣＵがＯＮ状態となった以降に、動的学習が１回以上実行されたか否かに基づいてステップＳ５の判定を行う。また、制動制御部および駆動制御部のＥＣＵがＯＮされた状態で動的学習が実行されたことに応じて、動的学習実績を示すフラグをＯＮしてもよい。また、制動制御部および駆動制御部のＥＣＵがＯＦＦされたことに応じて動的学習実績を示すフラグをＯＦＦしてもよい。処理部２は動的学習実績を示すフラグを参照してステップＳ５の判定を行ってもよい。動的学習が実行された場合（Ｓ５：Ｙｅｓ）、ステップＳ８に進み、動的学習が実行されていない場合（Ｓ５：Ｎｏ）、ステップＳ１０に進む。
　また、ステップＳ６において、処理部２は、動的学習用の情報を取得したか否かを判定する。動的学習用の情報とは、例えば、駆動力に関する値や制動力に関する値である。駆動力に関する値は、例えば、エンジントルクである。制動力に関する値は、例えば、液圧制動の場合は液圧である。動的学習用の情報を取得した場合（Ｓ６：Ｙｅｓ）、ステップＳ７に進み、動的学習用の情報を取得ていない場合（Ｓ６：Ｎｏ）、ステップＳ１１に進む。
　ステップＳ７において、学習部２２は、動的学習を行う。動的学習では、学習部２２は、駆動時には、例えば、エンジントルク（Ｎｍ：ニュートンメートル）に基づいて上下方向の力（Ｎ：ニュートン）を推定（算出）し、その力と車高変化量に基づいて車高ストロークレート（Ｎ／ｍｍ）を推定（算出）する。
　また、学習部２２は、液圧制動時には、例えば、各輪に対して作用した液圧（ＭＰａ：メガパスカル）に基づいて上下方向の力（Ｎ）を推定し、その力に基づいて車高ストロークレート（Ｎ／ｍｍ）を推定（算出）する。
　このステップＳ７の動的学習では、例えば、ブレーキの利き具合の変化やエンジントルクのばらつき等も含めて学習することができる。
　ステップＳ８において、処理部２は、静的学習が１回以上実行されたか否かを判定する。静的学習が実行された場合（Ｓ８：Ｙｅｓ）、ステップＳ９に進み、静的学習が実行されていない場合（Ｓ８：Ｎｏ）、ステップＳ１０に進む。
　ステップＳ９において、学習部２２は、差分学習を行う。この差分学習では、学習部２２は、例えば、入力値（エンジントルク、液圧等）のばらつきを含む動的学習値と当該ばらつきを含まない静的学習値を比較し、入力値のばらつきを学習する。
　ステップＳ１０において、処理部２は、車両の姿勢制御に関する車両設計値を更新する。例えば、ステップＳ５でＮｏの後のステップＳ１０においては、処理部２は、静的学習の結果に基づいて、車両の姿勢制御に関する車両設計値を更新する。
　また、ステップＳ９の後のステップＳ１０においては、処理部２は、動的学習および差分学習の結果に基づいて、車両の姿勢制御に関する車両設計値を更新する。つまり、処理部２は、入力値のばらつきも踏まえて当該車両設計値を更新する。
　また、ステップＳ８でＮｏの後のステップＳ１０においては、処理部２は、動的学習の結果に基づいて、車両の姿勢制御に関する車両設計値を更新する。
　次に、ステップＳ１１において、姿勢制御部２３は、ＦＦ制御による姿勢制御を実行する。例えば、姿勢制御部２３は、車高の上下方向の目標変化量（ｍｍ）と車両設計値に基づいて、目標の上下方向の力（Ｎ）を推定（算出）してから、目標エンジントルク（Ｎｍ）や目標液圧（Ｍｐａ）を推定（算出）し、姿勢制御を実行する。
　姿勢制御部２３は、姿勢制御時に、例えば、前後輪の制駆動力の配分を調整することで、車両の姿勢制御を実行する。また、姿勢制御部２３は、姿勢制御時に、例えば、応力可変のスタビライザや減衰力可変のサスペンションダンパを制御することで、車両の姿勢制御を実行してもよい。
　このように、本実施形態の車両用制御装置１によれば、車両の姿勢制御のために、学習部２２によって、車体の現状の車高の特性を静的学習や動的学習によって学習することができる。したがって、その学習結果を用いて車両の姿勢制御を高精度に実現できる。なお、車高の変化は、例えば、サスペンションの特性やタイヤの撓み等の複数の要素に依存する。また、サスペンションの特性は、製造時のばらつきや、車両の使用状況（乗車する乗員や積載物の重さ、加速の大きさや減速の大きさ、路面の凸凹の度合い、環境温度等）に依存する。それらを踏まえた上での学習を行うことができる。
　また、リンク機構式の車高センサ４からの車高情報と、車高情報が取得されたときに車両に対して上下方向に作用している作用力と、に基づいて、作用力に対する車体の車高の変化の特性が学習されることで、このような車高センサ４の特性に沿った学習結果を得ることができ、その学習結果を用いて車両の姿勢制御を高精度に実現できる。
　また、静的学習を行うことで、例えば、乗員等（積載物を含む。）が乗っていない停車中の車両が車外からロック解除されて車両ＥＣＵが起動された時点から、その後に乗員等が車両に乗り込んで車両が駆動された時点までの車高の変化の特性を学習でき、乗員等の重量に応じた姿勢制御が可能となる。
　また、例えば、静的学習を行うことで、サスペンションの特性を踏まえて、車両の走行時に、アンチダイブ力（Ｎ）やアンチリフト力（Ｎ）が上下方向に働いたときに、車高がどのくらいストロークするのかを正確に推定しながら車両の姿勢制御を行うことができる。
　また、静的学習を、車輪のコンプライアンスが低いときには行わず、車輪のコンプライアンスが高いときに行うことで、高精度な学習を行うことができる。
　また、車両の制駆動時には車両の上下方向に作用力がはたらく。そこで、動的学習によって、例えば、制駆動力の目標値と、制駆動力の実際値と、の偏差に基づいて、車高がどの程度変化したかを検出する。これにより、車両走行中の制駆動時の車高の変化の特性を学習することができる。
　また、制動力が摩擦制動力と回生制動力の場合で車体の車高の変化の特性は異なるので、別々に学習し、その後に摩擦制動と回生制動の場合で学習結果を使い分けることで、それらの学習結果を用いて車両の姿勢制御を高精度に実現できる。
　また、車輪に関して、空気圧変化や交換によって特性が変化した場合に再学習することで、学習精度が向上する。例えば、車両は空気圧情報を記憶する記憶部を有する。空気圧情報が更新された場合、例えば空気圧情報が更新されたことを示す更新フラグがオンされる。更新フラグがオンされている場合、取得部２１は学習部２２に上下方向に作用する力に対応する車高の変化特性の学習を実行するよう指示してもよい。学習部２２による学習が実行されたことに応じて、更新フラグがオフされてもよい。この場合、取得部２１は車輪の特性が変化したか否かを判定する判定部に相当する。なお、判定部として機能する機能部が取得部２１とは別に設けられていてもよい。
　また、姿勢制御部２３による姿勢制御時に、例えば、前後輪の制駆動力の配分を調整することで、姿勢制御用の特別な構成無しで、車両の姿勢制御を実行することができる。
　また、姿勢制御部２３による姿勢制御時に、例えば、応力可変のスタビライザや減衰力可変のサスペンションダンパを制御することで、車両の姿勢制御を多様に実行することができる。
　以上、本開示の実施形態を説明したが、上述した実施形態はあくまで一例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上述した新規な実施形態は、様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、または変更を行うことができる。また、上述した実施形態およびその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
　上記実施形態では、車両用制御装置１が学習部２２を備えている。しかし、学習部２２は車両用学習装置として、車両用制御装置１とは別に設けられていてもよい。例えば、車両用学習装置が車両用制御装置１と通信可能に構成されていてもよい。この場合、車両用学習装置は車高センサ４や各種センサ５が検出したデータを、車両用制御装置１を介して取得してもよいし、直接取得してもよい。車両用学習装置は学習した結果を車両用制御装置１に送信してもよい。
　また、液圧ブレーキによる制動時とＥＰＢによる制動時で、別々に学習してもよい。また、車両に実装する車高検出部は、リンク機構式の車高センサ４に限定されず、ほかに、例えば、レーザを用いて車両と路面との距離を計測することで車高を検出するレーザ変位計などの他の構成であってもよい。
　また、１つの車輪についての学習結果を、適宜アレンジすることで他の車輪に適用してもよい。

Claims (6)

  1. 　車両の車体の高さを示す車高情報を取得する取得部と、
    　前記取得部によって取得された前記車高情報と、前記車高情報が取得されたときに前記車両に対して上下方向に作用している作用力と、に基づいて、前記作用力に対する前記車体の車高の変化の特性を学習する学習部と、を備える車両用学習装置。
  2. 　前記取得部は、前記車両の車体と車輪とを接続するサスペンションのロアアームに接続されたリンク機構式の車高センサから前記車高情報を取得する、請求項１に記載の車両用学習装置。
  3. 　前記学習部は、前記車両が停止している状態における前記車高情報および前記作用力と、に基づいて、前記車体の車高の変化の特性を学習する、請求項１または請求項２に記載の車両用学習装置。
  4. 　前記学習部は、走行している前記車両に制動力または駆動力が発生した場合に取得された前記車高情報と、前記制動力または前記駆動力が発生したことに応じて作用した前記作用力と、に基づいて、前記車体の車高の変化の特性を学習する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の車両用学習装置。
  5. 　前記学習部は、前記制動力が摩擦制動力と回生制動力の場合で別々に前記車体の車高の変化の特性を学習する、請求項４に記載の車両用学習装置。
  6. 　前記車両の車輪の特性が変化したか否かを判定する判定部を更に備え、
    　前記学習部は、前記判定部によって前記車両の車輪の特性が変化したと判定された場合に、前記車高情報および前記作用力と、に基づいて、前記車体の車高の変化の特性を再学習する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の車両用学習装置。
    　
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