CN102362233B - 车辆 - Google Patents

Abstract

在不能获得传感器的测定值的情况下，通过驱动轮的转动状态和驱动转矩来推定车体的倾斜状态，从而，即使在不能获得车体的倾斜状态的情况下，也能够维持倒立状态下的行驶。为此，具有安装在车体上并能够转动的驱动轮12、和控制对该驱动轮12施加的驱动转矩从而对上述车体的姿态进行控制的车辆控制装置，该车辆控制装置具有利用上述驱动轮12的转动状态和上述驱动转矩来推定上述车体相对于铅垂轴的倾斜角的倾斜推定机构。

Description

车辆

技术领域

本发明涉及一种车辆，例如涉及一种利用倒立摆的姿态控制的车辆。

背景技术

过去，提出了有关利用倒立摆的姿态控制的车辆的技术。例如，提出了具有在同轴上配置的2个驱动轮，感知因驾驶者的重心移动而导致的车体的姿态变换从而进行驱动的车辆，和一边对安装在球体状的单一驱动轮上的车体的姿态进行控制一边移动的车辆等的技术(例如，参照专利文献1)。

此时，利用传感器检测车体的平衡和动作状态，对驱动轮的动作进行控制，使车辆停止或移动。

[专利文献1]日本特开2004-129435号公报

但是，在上述过去的车辆中，虽然根据利用传感器获得的车体的倾斜状态的测定值对车体的姿态进行控制，但当由于传感器的故障或通信不良而不能获得上述测定值时，以及获得异常的测定值时，由于不能继续控制车体的倒立姿态，从而不得不立刻中断控制，使车体倾斜倒地。

本来，为应付这种情况，也可以预先准备好多个传感器和通信机构。但是，如果准备多个传感器和通信机构，系统会变得昂贵且复杂。即，难以利用廉价且简单的系统来保障充分的安全性和方便性。

发明内容

本发明为了解决上述现有车辆中的问题，提供一种更加安全、方便且廉价的车辆，当不能获得传感器的测定值时，根据驱动轮的转动状态和驱动转矩来推定车体的倾斜状态，从而即使在不能获得车体的倾斜状态的情况下，也能够维持倒立状态下的行驶。

为此，在本发明的车辆中，具有安装在车体上并能够转动的驱动轮、和控制对该驱动轮施加的驱动转矩从而对上述车体的姿态进行控制的车辆控制装置，该车辆控制装置具备倾斜推定机构，该倾斜推定机构利用上述驱动轮的转动状态和上述驱动转矩来推定上述车体相对于铅垂轴的倾斜角。

本发明的其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置利用由上述倾斜推定机构所推定的上述车体的倾斜角的推定值，确定对上述驱动轮施加的驱动转矩。

本发明的另外其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具备目标值确定机构，该目标值确定机构根据作为上述车辆的目标的动作来确定上述车体的倾斜角的目标值，上述车辆控制装置施加大小与由上述倾斜推定机构所推定的上述推定值和由上述目标值确定机构所确定的上述目标值之差成正比的上述驱动转矩。

本发明的另外其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具备：测定上述车体的倾斜角的倾斜测定机构；以及判定机构，该判定机构判定能否获得基于该倾斜测定机构的测定值以及/或者能否在上述车辆的控制中使用上述测定值，在上述判定机构判定为不可能的情况下，上述倾斜推定机构推定上述车体的倾斜角。

本发明的另外其它的车辆中，还有，在上述判定机构判定为可能的情况下，上述车辆控制装置利用上述车体的倾斜角的测定值确定上述驱动转矩，在上述判定机构判定为不可能的情况下，上述车辆控制装置利用上述车体的倾斜角的推定值确定上述驱动转矩。

本发明的另外其它的车辆中，还有，在上述判定机构判定为可能的情况下，上述车辆控制装置施加大小与上述车体的倾斜角的测定值和上述目标值之差成正比的上述驱动转矩，在上述判定机构判定为不可能的情况下，上述车辆控制装置施加与上述车体的倾斜角的推定值和上述目标值之差成正比的推定值确定上述驱动转矩。

本发明的其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具备重心偏移量获取机构，该重心偏移量获取机构获取上述车体的重心位置的偏移量，上述倾斜推定机构利用由上述重心偏移量获取机构所获取的重心偏移量，对上述车体的倾斜角的推定值进行修正。

本发明的其它的车辆中，还有，上述重心偏移量获取机构利用上述驱动轮的转动状态以及/或者上述驱动转矩以及/或者上述车体的倾斜角的测定值，推定上述重心偏移量。

本发明的其它的车辆中，还有，上述重心偏移量获取机构将上述判定机构判定为可能时的最新的上述重心偏移量，作为上述判定机构判定为不可能时的上述重心偏移量。

本发明的其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具备倾斜角加速度推定机构，该倾斜角加速度推定机构利用上述驱动轮的转动状态以及上述驱动转矩推定上述车体的倾斜角的加速度，上述车辆控制装置利用由该倾斜角加速度推定机构推定的倾斜角加速度的推定值，对上述车体的倾斜角的推定值进行修正。

本发明的其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具备阻力参数获取机构，该阻力参数获取机构获取有关上述车辆的行驶阻力的参数，上述倾斜推定机构利用上述阻力参数获取机构所获取的阻力参数，对上述倾斜角加速度的推定值进行修正。

本发明的其它的车辆中，还有，上述阻力参数获取机构利用上述驱动轮的转动状态以及/或者上述驱动转矩以及/或者上述车体的倾斜角的测定值，推定上述阻力参数。

本发明的其它的车辆中，还有，上述阻力参数获取机构将上述判定机构判定为可能时的最新的上述阻力参数，作为上述判定机构判定为不可能时的上述阻力参数。

发明效果

根据技术方案1的结构，由于基于力学模型，从驱动轮的转动状态和驱动转矩来推定车体倾斜角，因此能够不采用车体姿态传感器的测定值而维持倒立姿态的行驶。

根据技术方案2的结构，由于根据车体倾斜角的推定值确定驱动转矩的大小，因此可以施加维持倒立姿态所需的适当大小的驱动转矩。

根据技术方案3的结构，由于采用了与利用车体姿态传感器的一般反馈控制相同的简单方法，因此可以降低控制时的运算负担，简化了控制系统的设计。

根据技术方案4的结构，即使由于传感器的故障或通信不良而突然无法获得车体倾斜角的测定值，也能够维持倒立姿态的行驶。还有，可以防止由于能够获取测定值时的多余的推定值获取处理所造成的运算成本的增加。

根据技术方案5的结构，由于在适当地把握需要推定值的状态的前提下，从测定值切换为推定值，因此可以防止由于一般采用精度低于测定值的推定值所造成的控制精度的降低、即乘坐舒适度和操纵性能的降低。

根据技术方案6的结构，由于在车体的姿态控制中，在使用测定值时和使用推定值时通用的控制方法，因此可以简化控制方法，降低控制系统设计所需的工时。

根据技术方案7的结构，由于考虑了车体的重心位置的偏移，因此可以防止搭乘者的体重或搭乘姿势、或者搭乘物的重量或搭载位置的不同造成车体倾斜角的推定精度的降低。

根据技术方案8的结构，由于通过推定来获取车体的重心位置偏移量，因此不追加重心位置的测定装置便可以补偿重心位置偏移的影响。

根据技术方案9的结构，由于在假定车体的重心位置不急剧变化的前提下，在不能获取车体倾斜角的测定值的时刻，固定重心偏移的推定值，因此，若没有车体倾斜角的测定值便不会进行困难的重心偏移量获取处理，从而可以在某种程度上降低重心位置偏移造成的影响。

根据技术方案10的结构，由于从其它的力学模型推定车体倾斜角的加速度，因此可以更加简单稳定地进行车体倾斜角的推定运算。

根据技术方案11的结构，由于考虑了行驶阻力的特性变化，因此可以防止随着路面状况的变化产生的车体倾斜角加速度和车体倾斜角的推定精度的降低。

根据技术方案12的结构，由于利用推定机构获取行驶阻力的特性，因此不追加路面形状等的测定装置便可以补偿由于路面状况的变化带来的影响。

根据技术方案13的结构，由于在假定路面状况不急剧变化的前提下，在不能获取车体倾斜角的测定值的时刻，固定行驶阻力参数的推定值，因此，若没有车体倾斜角的测定值便不会进行困难的行驶阻力参数获取处理，从而可以在某种程度上降低路面状况变化造成的影响。

附图说明

图1是表示本发明第1实施方式的车辆的结构的概略图，表示在乘员搭载状态下进行加速行驶时的状态。

图2是表示本发明第1实施方式的车辆的控制系统的构成的框图。

图3是表示本发明第1实施方式的车辆的行驶和姿态控制处理的动作的流程图。

图4是表示本发明第1实施方式的车辆的力学模型及其参数的图。

图5是表示本发明第1实施方式的状态量获取处理的动作的流程图。

图6是表示本发明第1实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

图7是表示本发明第1实施方式的目标行驶状态确定处理的动作的流程图。

图8是表示本发明第1实施方式的目标车体姿态确定处理的动作的流程图。

图9是表示本发明第1实施方式的促动器输出确定处理的动作的流程图。

图10是表示本发明第2实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

图11是表示本发明第3实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

图12是表示本发明第4实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

图13是表示本发明第5实施方式的车辆的构成的概略图。

图14是表示本发明第5实施方式的车辆的控制系统的构成的框图。

图15是表示本发明第5实施方式的车辆的行驶和姿态控制处理的动作的流程图。

图16是表示本发明第5实施方式的状态量获取处理的动作的流程图。

图17是表示本发明第5实施方式的车辆的各重心位置的图。

图18是表示本发明第5实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

图19是表示本发明第6实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

实施方式

以下，参照附图详细说明本发明的实施方式。

图1是表示本发明第1实施方式的车辆的构成的概略图，表示在乘员搭载状态下进行加速行驶时的状态。图2是表示本发明第1实施方式的车辆的控制系统的构成的框图。

在图中，10为本实施方式的车辆，具有车体的本体部11、驱动轮12、支持部13以及搭载乘员15的搭乘部14，利用倒立摆的姿态控制对车体的姿态进行控制。并且，上述车辆10可以使车体前后倾斜。在图1所示的例中，车辆10沿箭头A所示方向进行加速，车体处于向前进方向、即前方倾斜的状态。

上述驱动轮12由作为车体一部分的支持部13支持并能够转动，并由作为驱动促动器的驱动马达52驱动。另外，驱动轮12的轴沿着与图1的图面垂直的方向延伸，驱动轮12以该轴为中心进行转动。还有，上述驱动轮12可以是一个或多个。当为多个时，多个驱动轮12在同轴上并列配置。在本实施方式中，说明驱动轮12为2个的情况。此时，各驱动轮12由各自的驱动马达52独立地驱动。另外，作为驱动促动器，可以采用液压马达、内燃机等，这里说明采用电动马达作为驱动马达52的情况。

还有，作为车体的一部分的本体部11受到支持部13的来自下方的支持，且位于驱动轮12的上方。并且，搭载车辆10的驾驶者即乘员15的搭乘部14安装在本体部11上。

在本实施方式中，为了说明方便，举例说明了乘员15搭乘在搭乘部14的情况，但搭乘部14并不一定要搭乘乘员15，例如，当车辆10由遥控器操纵时，可以在搭乘部14上没有搭乘乘员15，也可以取代乘员15而搭载货物。另外，上述搭乘部14与乘用车、公共汽车等汽车中使用的座椅一样，由座面部14a、靠背部14b、和头枕14c构成。

在上述搭乘部14的旁边配置有输入装置30，输入装置30具有作为目标行驶状态获取装置的操纵杆31。乘员15通过对作为操纵装置的操纵杆31进行操作，对车辆10进行操纵，即，输入车辆10的加速、减速、转弯、原地转动、停止、制动等的行驶指令。另外，只要是能够让乘员15进行操作输入行驶指令的装置，也可以取代操纵杆31而采用其它的装置、例如滚轮、触摸屏、按键等装置来作为目标行驶状态获取装置。

另外，当车辆10由遥控操纵时，也可以取代上述操纵杆31，而将通过有线或无线接收遥控器的行驶指令的接收装置作为目标行驶状态获取装置。还有，在车辆10按照预先确定的行驶指令数据进行自动行驶时，可以取代上述操纵杆31，将读取存储在半导体存储器、硬盘等存储介质中的行驶指令数据的数据读取装置作为目标行驶状态获取装置。

还有，车辆10具有作为车辆控制装置的控制ECU(Electronic ControlUnit；电子控制单元)20，该控制ECU20具有主控制ECU21和驱动轮控制ECU22。上述控制ECU20以及主控制ECU21、驱动轮控制ECU22具有CPU、MPU等运算机构、磁盘、半导体存储器等存储机构、输出输入接口等，是对车辆10的各部的动作进行控制的计算机系统，设置在例如本体部11上，但也可以设置在支持部13或搭乘部14上。还有，上述主控制ECU21和驱动轮控制ECU22可以是分别独立的结构，也可以是一体化的结构。

并且，主控制ECU21与驱动轮控制ECU22、驱动轮传感器51和驱动马达52一起，作为对驱动轮12的动作进行控制的驱动轮控制系统50的一部分发挥作用。上述驱动轮传感器51由分相器、编码器等构成，发挥驱动轮转动状态测定装置的作用，检测表示驱动轮12的转动状态的驱动轮转动角以及/或者转动角速度，并传送到主控制ECU21。还有，该主控制ECU21向驱动轮控制ECU22传送驱动转矩指令值，该驱动轮控制ECU22则向驱动马达52供给相当于所接收的驱动转矩指令值的输入电压。然后，该驱动马达52根据输入电压向驱动轮12施加驱动转矩，这样，发挥驱动促动器的作用。

另外，主控制ECU21与驱动轮控制ECU22、车体倾斜传感器41和驱动马达52一起，作为对车体的姿态进行控制的车体控制系统40的一部分发挥作用。上述车体倾斜传感器41由加速度传感器、陀螺传感器等构成，发挥倾斜测定机构的作用，检测表示车体的倾斜状态的车体倾斜角以及/或者倾斜角速度，并传送到主控制ECU21。还有，该主控制ECU21向驱动轮控制ECU22传送驱动转矩指令值。

另外，输入装置30的操纵杆31的行驶指令输入到主控制ECU21。该主控制ECU21向驱动轮控制ECU22传送驱动转矩指令值。

还有，主控制ECU21发挥推定车体的倾斜状态的倾斜推定机构的作用，并且也发挥确定作为目标的车体的倾斜状态的目标值确定机构、判定能否获取车体的倾斜状态的测定值以及能否在控制中使用测定值的判定机构、推定车体的倾斜角加速度的倾斜角加速度推定机构、推定行驶阻力参数的阻力参数获取机构、以及推定车体重心偏移量的重心偏移量获取机构的作用。

另外，各传感器也可以是获取多个状态量的装置。例如，作为车体倾斜传感器41，可以同时使用加速度传感器和陀螺传感器，从二者的测定值确定车体倾斜角和倾斜角速度。

接着，说明上述结构的车辆10的动作。首先说明行驶和姿态控制处理的概要。

图3是表示本发明第1实施方式的车辆的行驶和姿态控制处理的流程图。

在本实施方式中，当不能利用车体倾斜传感器41获取车体倾斜状态时，从驱动轮12的转动状态和驱动转矩推定车体的倾斜状态，并对车体的倾斜状态进行控制。具体来说，从驱动轮转动角加速度和驱动转矩的时间履历来推定车体倾斜角。然后，将车体倾斜角的推定值与测定值置换，进行状态反馈控制。还有，利用正常时的车体重心偏移量的推定值，对车体倾斜角的推定值进行修正。另外，利用其它的力学模型推定车体倾斜角加速度，并使用正常时的行驶阻力参数的推定值进行修正。这样，即使在无法获得车体的倾斜状态的情况下，也能够维持倒立姿态，能够提供一种更加安全、方便且便宜的倒立型车辆10。

在行驶和姿态控制处理时，控制ECU20首先执行状态量的获取处理(步骤S1)，利用各传感器、即驱动轮传感器51和车体倾斜传感器41、以及状态量推定机构，获取驱动轮12的转动状态和车体的倾斜状态。

接着，控制ECU20执行目标行驶状态的获取处理(步骤S2)，基于操纵杆31的操作量，确定车辆10的加速度的目标值和驱动轮12的转动角速度的目标值。

接着，控制ECU20执行目标车体姿态的确定处理(步骤S3)，基于通过目标行驶状态的确定处理所确定的车辆10的加速度的目标值和驱动轮12的转动角速度的目标值，作为车体姿态的目标值，确定车体倾斜角的目标值。

最后，控制ECU20执行促动器输出的确定处理(步骤S4)，基于通过状态量的获取处理所获得的各状态量、通过目标行驶状态的确定处理所确定的目标行驶状态、和通过目标车体姿态的确定处理所确定的目标车体姿态，确定各促动器的输出、即驱动马达52的输出。

接着，详细说明行驶和姿态控制处理。首先，说明状态量的获取处理。

图4是表示本发明第1实施方式的车辆的力学模型及其参数的图，图5是表示本发明第1实施方式的状态量获取处理的动作的流程图。

在本实施方式中，利用下面的符号表示状态量、输入、参数、物理常数等。另外，图4中示出一部分状态量和参数。

θ_w：驱动轮转动角[rad]

θ₁：车体倾斜角(铅垂轴基准)[rad]

τ_w：驱动转矩(2个驱动轮的合计)[Nm]

m_w：驱动轮质量(2个驱动轮的合计)[kg]

R_w：驱动轮接地半径[m]

I_w：驱动轮惯性力矩(2个驱动轮的合计)[kgm²]

m₁：车体质量[kg]

l₁：车体重心距离(距车轴)[m]

I₁：车体惯性力矩(重心周围)[kgm²]

g：重力加速度[m/s²]

在状态量获取处理中，主控制ECU21首先执行主状态量获取处理(步骤S1-1)，分别获取主要的状态量、即驱动轮转动状态量和车体倾斜状态量。

接着，主控制ECU21计算剩余的状态量(步骤S1-2)。此时，通过对所获得的状态量进行时间微分或时间积分，计算剩余的状态量。例如，当在主状态量获取处理中获得的状态量为驱动轮转动角θ_W和车体倾斜角θ₁时，通过对它们进行时间微分，可以获得转动角速度

和倾斜角速度还有，如果当所获得的状态量为转动角速度和倾斜角速度

时，通过对它们进行时间积分，可以获得驱动轮转动角θ_W和车体倾斜角θ₁。

接着，说明主状态量获取处理。

图6是表示本发明第1实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

在主状态量获取处理中，主控制ECU21首先获得驱动轮转动状态量(步骤S1-1-1)。此时，从驱动轮传感器51获取驱动轮转动角θ_W以及/或者转动角速度。

接着，主控制ECU21判定是否能够获得倾斜角(步骤S1-1-2)。具体来说，判定是否能够从车体倾斜传感器41获得作为车体倾斜状态量的车体倾斜角θ₁，当能够获取时，判定能否将其测定值用于控制中。例如，出现未接收到数据、接收到故障状态告知信号、接收数据异常等状态时，判定为不能。

并且，当能够获得倾斜角时，主控制ECU21获取车体倾斜状态量(步骤S1-1-3)。具体来说，从车体倾斜传感器41获得车体倾斜角θ₁以及/或者倾斜角速度

接着，主控制ECU21推定车体重心偏移量(步骤S1-1-4)。具体来说，从各状态量和驱动转矩的时间履历，利用下面公式(1)推定车体重心偏移量δ₁。

[数式1]

${\mathrm{\δ}}_1={\mathrm{\δ}}_1^{\left(n\right)}$

${\mathrm{\δ}}_1^{\left(n\right)}={\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{\δ}}{\widetilde{\mathrm{\δ}}}_1+(1-{\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{\δ}}){\mathrm{\δ}}_1^{(n-1)}$

${\widetilde{\mathrm{\δ}}}_1={\mathrm{\θ}}_{1,M}-{\mathrm{\θ}}_1$ …式(1)

${\mathrm{\θ}}_{1,M}=\frac{1}{m_{1}g{l}_1}(I_1{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_1+m_1{l}_1{R}_W{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_W+{\mathrm{\τ}}_W)$

这里，公式(1)中的第2式相当于低通滤波器的处理。公式中的ζ_δ为滤波系数，ζ_δ＝Δt/T_δ。另外，Δt为数据获取间隔，即，控制处理周期。T_δ为低通滤波器时间常数。Δt和T_δ均为规定值。

还有，第3式中的

为车体重心偏移推定瞬时值，第4式中的θ_1，M表示模型推定车体倾斜角。

另外，驱动转矩τ_W的值采用上次控制处理时所确定的值。还有，通过对车体倾斜角θ₁和驱动轮转动角θ_w的测定值进行2次时间微分(差分)，获得车体倾斜角加速度和驱动轮转动角加速度的值。

本实施方式中，基于驱动轮转动状态、车体倾斜状态和驱动转矩的时间履历，作为与有关车体的倾斜运动的力学模型之间的偏差，推定车体重心偏移量。具体来说，考虑到车体的转动惯性、伴随车辆10的加减速的惯性力、重力转矩以及驱动转矩的反转矩，假定没有考虑到的作用是因车体重心偏移所引起，从而推定车体重心偏移量。因此，可以自动地将例如车体倾斜传感器41的机械和电气的偏差作为车体重心偏移量来进行考虑。

还有，利用低通滤波器去除外部扰动产生的影响。例如，去除乘员15的暂时动作、路面凹凸、传感器信号的噪声等的影响。在本实施方式中，为了实现这一目的，将推定车体重心偏移量的低通滤波器时间常数定为5秒左右。

另外，在本实施方式中，虽然利用简单的线性模型推定车体重心偏移量，但也可以采用更加严密的模型进行推定。例如，可以采用考虑了非线性作用或相对于车体转动的粘性阻力等的因素的模型，进行更加严密的推定。还有，也可以采用更加简单的模型进行推定。例如，可以采用忽略了特性时间短的车体转动惯性和伴随加减速的惯性力的模型进行推定。另外，也可以在车体倾斜角加速度或驱动轮转动角加速度较大时，固定推定值，以确保推定值的精度。

还有，在本实施方式中，虽然利用1次低通滤波器对推定值进行修正，但也可以采用更高次的滤波器。

另外，在本实施方式中，虽然通过推定来获取车体重心偏移量，但也可以采用其它方法。例如，也可以具有对包括乘员15或搭载物的搭乘部14的载荷分布进行测定的多个载荷传感器，基于多个载荷传感器的测定值，推定搭乘部14和车体重心偏移量。这样，可以更加提高推定的精度和可靠性。还有，此时，也可以采用与本实施方式相同的方法，推定力学模型中未考虑的其他要素、例如车体倾斜传感器14的偏差等。

另外，在本实施方式中，虽然将与有关车体的倾斜运动的力学模型之间的偏差，推定为车体重心偏移量，但也可以利用其它物理量来评价偏差。例如，也可以将作用在偏车体上的外部转矩作为偏差，将其推定值用于后述的车体倾斜角推定。即，车体重心偏移量是相当于与力学模型之间的偏差的物理量之一，但并不只限于此。

接着，主控制ECU21推定行驶阻力参数(步骤S1-1-5)。具体来说，从各状态量和驱动转矩的时间履历，利用下面公式(2)推定行驶阻力参数。

[数式2]

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\τ}}_{D0}\\ C_D\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}N& {\mathrm{\Ω}}_1\\ {\mathrm{\Ω}}_1& {\mathrm{\Ω}}_2\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}{T}_0\\ T_1\end{array}\right]$ $\begin{array}{cc}{\mathrm{\Ω}}_1=\underset{k=n-N+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{\left(k\right)}& T_0=\underset{k=n-N+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\widetilde{\mathrm{\τ}}}_D^{\left(k\right)}\\ {\mathrm{\Ω}}_2=\underset{k=n-N+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{\left(k\right)}}^2& T_1=\underset{k=n-N+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{\left(k\right)}{\widetilde{\mathrm{\τ}}}_D^{\left(k\right)}\end{array}$ …式(2)

${\widetilde{\mathrm{\τ}}}_D^{\left(n\right)}={\mathrm{\τ}}_W-{\mathrm{\τ}}_{D,M}$

${\widetilde{\mathrm{\τ}}}_{D,M}=R_W(\tilde{M}{R}_W{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_W+m_1{l}_1{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_1)$

这里，公式(2)中的第1式是利用最小二乘法求解假定行驶阻力转矩

为驱动轮转动角速度

的一次函数时的比例系数C_D和切片τ_D0的公式。式中的N表示参照数据数。

公式2中的

表示行驶阻力转矩瞬时值，

表示模型推定行驶阻力转矩。

另外， $M=m_1+m_W,\tilde{M}=M+\frac{I_W}{R_W^2}.$

在本实施方式中，基于驱动轮转动状态、车体倾斜状态和驱动转矩的时间履历，作为与有关驱动轮12的转动运动的力学模型之间的偏差，推定行驶阻力转矩。具体来说，考虑到驱动转矩、相对于车辆10的加减速的惯性力以及因车体倾斜而产生的重心移动，假定没有考虑到的作用是因行驶阻力所引起，从而推定行驶阻力转矩。因此，可以自动地将例如路面坡度的影响等作为行驶阻力转矩来进行考虑。

还有，从行驶阻力转矩与驱动轮转动角速度的关系，利用最小二乘法推定行驶阻力参数。具体来说，假定驱动轮转动角速度与行驶阻力转矩之间存在线性关系，将该比例系数和常数项推定为行驶阻力参数。还有，最小二乘法起着低通滤波器的作用，去除乘员15的暂时动作、路面凹凸、传感器信号的噪声等的影响。在本实施方式中，为了实现这一目的，将行驶阻力参数推定的低通滤波器时间常数定为5秒左右。

另外，在本实施方式中，虽然利用简单的线性模型推定行驶阻力转矩，但也可以采用更加严密的模型进行推定。例如，可以采用考虑了例如非线性作用的模型，进行更加严密的推定。还有，也可以采用更加简单的模型进行推定。例如，可以采用忽略了特性时间短的车体转动惯性的模型进行推定。另外，也可以在车体倾斜角加速度或驱动轮转动角加速度较大时固定推定值，以确保推定值的精度。

还有，在本实施方式中，虽然在利用1次函数表示行驶阻力转矩与驱动轮转动角速度之间的关系的假定下，将其参数推定为行驶阻力参数，但也可以假定更高次的非线性函数。还有，也可以假定行驶阻力转矩是与驱动轮转动角速度无关的常数。

另外，在本实施方式中，虽然通过推定获取行驶阻力转矩，但也可以采用其它方法。例如，也可以具有测定车辆周边的路面状况的路面形状传感器，基于其测定值，推定路面坡度和行驶阻力的大小，从而来推定行驶阻力转矩。这样，可以更加提高推定的精度和可靠性。还有，此时，也可以采用与本实施方式相同的方法，推定力学模型中没有考虑的其它因素、例如平坦路的滚动阻力等。

另外，在本实施方式中，虽然将与有关驱动轮12的转动运动的力学模型之间的偏差，推定为行驶阻力转矩，但也可以利用其它物理量来评价偏差。例如，也可以将路面坡度作为偏差，将其推定值用于后述的车体倾斜角推定。即，行驶阻力转矩是相当于与力学模型之间的偏差的物理量之一，但并不只限于此。

另一方面，判断能否获取倾斜角，当不能获取倾斜角时，主控制ECU21推定车体倾斜状态量(步骤S1-1-6)。具体来说，从各状态量和驱动转矩的时间履历以及各推定参数，利用下面的公式(3)推定车体倾斜角。

[数式3])

${\mathrm{\θ}}_1={\mathrm{\θ}}_1^{\left(n\right)}$

${\mathrm{\θ}}_1^{\left(n\right)}={\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{\θ}}{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_1+(1-{\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{\θ}}){\mathrm{\θ}}_1^{(n-1)}$

${\widetilde{\mathrm{\θ}}}_1={\mathrm{\θ}}_{1,M}-{\mathrm{\δ}}_1$

${\mathrm{\θ}}_{1,M}=\frac{1}{m_{1}g{l}_1}(I_1{\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_1+m_1{l}_1{R}_W{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_W+{\mathrm{\τ}}_W)$ …式(3)

${\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_1=\frac{1}{m_1{l}_1{R}_W}({\mathrm{\τ}}_W-{\mathrm{\τ}}_D-\tilde{M}{R}_W^2{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_W)$

${\mathrm{\τ}}_D={\mathrm{\τ}}_{D0}+C_D{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W$

这里，公式(3)的第2式相当于低通滤波器的处理。公式中的ζ_θ为滤波系数，ζ_θ＝Δt/T_θ。另外，T_θ为低通滤波器时间常数。Δt和T_θ均为规定值。

还有，第3式中的

为车体倾斜角推定瞬时值，第4式中的θ1，M表示模型推定车体倾斜角。另外，δ1为正常时的车体偏移量。

另外，表示车体倾斜角加速度推定值，τ_D表示行驶阻力转矩。另外，τ_D0和C_D和表示正常时的行驶阻力参数。

本实施方式中，利用驱动轮转动状态、驱动转矩的时间履历和参数推定值，基于与车体的倾斜运动有关的力学模型来推定车体倾斜角。此时，考虑到重力转矩、车体的转动惯性、伴随车辆的加减速的惯性力以及驱动转矩的反转矩，从重力转矩、车体的转动惯性、伴随车辆的加减速的惯性力以及驱动转矩的反转矩的大小关系、以及重力转矩与车体倾斜角的比例关系来推定车体倾斜角。这样，可以利用力学模型中的各状态与转矩的理论关系来推定未知的车体倾斜角。

还有，利用正常时(可以利用车体倾斜传感器41获得车体倾斜状态的测定值并能使用该值时)的车体重心偏移量的推定值，对车体倾斜角的推定值进行修正。具体来说，假定与有关车体的倾斜运动的力学模型的偏差相当的车体重心偏移量，从即将不能获得车体倾斜角测定值的时候开始不变化，利用此时的推定值，对车体倾斜角的推定值进行修正。这样，通过在推定之前做好准备，可以在某种程度上考虑利用力学模型中无法考虑的车体重心偏移的影响。即，在利用力学模型进行推定之前，利用真值即测定值，推定力学模型的误差，从而可以在实际推定时考虑其误差。

另外，利用其它的力学模型推定车体倾斜角加速度。具体来说，将车体倾斜角加速度看作与车体倾斜角无关的独立状态量，利用与驱动轮12的转动运动有关的力学模型进行推定。此时，考虑驱动转矩、相对车辆的加减速的惯性以及车体倾斜产生的重心移动。这样，通过利用其它的力学模型推定车体倾斜角速度，可以避免伴随加速度的积分产生的误差积累以及推定计算的不稳定化，从而高精度地推定车体倾斜角。

另外，利用正常时的行驶阻力参数的推定值，对车体倾斜角加速度的推定值进行修正。具体来说，假定相当于与有关驱动轮12的转动运动的力学模型的偏差的行驶阻力的特性，从即将不能获得车体倾斜角测定值的时候开始不变化，利用此时的参数推定值，对车体倾斜角加速度的推定值进行修正。这样，通过在推定之前做好准备，可以在某种程度上考虑利用力学模型无法考虑的行驶阻力的影响。

另外，利用低通滤波器去除噪声等的影响。此时，为了防止推定值的延迟影响车体姿态控制(倒立控制)，将滤波器的时间常数设定为小于车体倾斜的特征时间。

另外，在本实施方式中，虽然利用简单的线性模型推定车体倾斜角，但也可以采用更加严密的模型进行推定。例如，可以采用考虑了非线性作用或相对于车体转动的粘性阻力等因素的模型，进行更加严密的推定。还有，也可以采用更加简单的模型进行推定。

接着，说明目标行驶状态的确定处理。

图7是表示本发明第1实施方式的目标行驶状态的确定处理的动作的流程图。

在目标行驶状态的确定处理中，主控制ECU21首先获取操纵操作量(步骤S2-1)。此时，获取乘员15为输入车辆10的加速、减速、转弯、原地转弯、停止、制动等行驶指令所操作的操纵杆31的操作量。

接着，主控制ECU21基于所获取的操纵杆31的操作量，确定车辆加速度的目标值(步骤S2-2)。例如，将与操纵杆31的前后方向的操作量成正比的值作为车辆加速度的目标值。

接着，主控制ECU21从所确定的车辆加速度的目标值，计算驱动轮转动角速度的目标值(步骤S2-3)。例如，对加速度的目标值进行时间积分，再除以驱动轮接地半径R_W，所得值作为驱动轮转动角速度的目标值。

接着，说明目标车体姿态的确定处理。

图8是表示本发明第1实施方式的目标车体姿态的确定处理的动作的流程图。

在目标车体姿态的确定处理中，主控制ECU21首先确定车体倾斜角的目标值(步骤S3-1)。此时，基于在目标行驶状态的确定处理中所确定的车辆加速度的目标值，利用下面的公式(4)，确定车体倾斜角的目标值。

[数式4]

${\mathrm{\θ}}_1^{*}=\frac{m_1{l}_1+\tilde{M}{R}_W}{m_1{l}_1}{\mathrm{\α}}^{*}$ …式(4)

另外，α^*为车辆加速度的目标值。这样，考虑伴随车辆加速度所作用在车体上的惯性力和驱动转矩的反转矩，确定车体倾斜角的目标值。

接着，主控制ECU21计算剩余的状态量(步骤S3-2)，即，通过对各目标值进行时间微分或时间积分，获得驱动轮转动角和车体倾斜角速度的目标值。

接着，说明促动器输出的确定处理。

图9是表示本发明第1实施方式的促动器输出的确定处理的动作的流程图。

在促动器输出的确定处理中，主控制ECU21首先确定各促动器的前馈输出(步骤S4-1)。此时，从各目标值，利用下面的公式(5)，确定驱动马达52的前馈输出。

[数式5]

${\mathrm{\τ}}_{W,\mathrm{FF}}=\tilde{M}{R}_{W}g{\mathrm{\α}}^{*}$ …式(5)

这样，通过施加为实现目标车辆加速度所需的驱动转矩，进行高精度的车辆10的行驶与姿态控制。

接着，主控制ECU21确定各促动器的反馈输出(步骤S4-2)。此时，根据各目标值与实际的状态量或者推定值之间的偏差，利用下面的公式(6)，确定驱动马达52的反馈输出。

[数式6]

${\mathrm{\τ}}_{W,\mathrm{FB}}=-K_{W1}({\mathrm{\θ}}_W-{\mathrm{\θ}}_W^{*})-K_{W2}({\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W-{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{*})-K_{W3}({\mathrm{\θ}}_1-{\mathrm{\θ}}_1^{*})-K_{W4}({\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_1-{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_1)$ …式(6)

这里，将各反馈增益K_W1～K_W6的值预先设定为例如最佳调节器的值。

另外，也可以导入滑动模式控制等的非线性控制。还有，作为更加简单的控制，也可以将除了K_W2、K_W3之外的增益中的几个设定为0。此外，为了消除恒定误差，也可以采用积分增益。

在本实施方式中，不管是在基于车体倾斜传感器41的车体倾斜角测定值进行控制的情况下，还是在基于倾斜推定机构的车体倾斜角推定值进行控制的情况下，换句话说，不管是能够还是不能够获取车体倾斜角测定值，都利用公式(6)所示的相同的控制规则进行行驶与姿态控制。这样，由于简化了控制规则，从而可以大幅降低控制系统设计时或编程时所需的劳力以及控制动作时所需的运算成本。

最后，主控制ECU21对各要素控制系统赋予指令值(步骤S4-3)。此时，主控制ECU21将如前述那样确定的前馈输出与反馈输出的和作为驱动转矩指令值，发送到驱动轮控制ECU22。

这样，在本实施方式中，当不能基于车体倾斜传感器41获取车体倾斜状态时，从驱动轮转动角加速度和驱动转矩的时间履历，推定车体倾斜角。然后将车体倾斜角的推定值置换测定值，进行状态反馈控制。还有，利用正常时的车体重心偏移推定值，对车体倾斜角的推定值进行修正。另外，利用其它的力学模型，推定车体倾斜角加速度，利用正常时的行驶阻力参数的推定值进行修正。这样，即使在不能获得车体倾斜状态的情况下，也能够维持倒立姿态，提供更加安全、便利且廉价的倒立型车辆10。

接着，说明本发明的第2实施方式。另外，对具有与第1实施方式相同结构的部分采用相同符号，省略其说明。还有，对于与上述第1实施方式相同的动作和相同的效果，省略其说明。

图10是表示本发明第2实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

在本实施方式中，当推定车体倾斜角时，没有采用有关驱动轮12的转动运动的力学模型和行驶阻力转矩的推定值，只采用有关车体的倾斜运动的力学模型和车体重心偏移量的推定值，对车体倾斜角推定值进行修正。

当不能获得车体倾斜状态的测定值之后，如果路面状况(路面坡度等)发生变化，车体倾斜角的推定精度和控制精度有可能会出现降低。例如，当采用即将无法获取车体倾斜状态的测定值时的行驶阻力参数推定值时，如果伴随其后的路面状况变化(进入或脱离坡道或坏路)行驶阻力参数发生变化，采用该值的车体倾斜角的推定值也会出现误差。因此，希望在路面状况发生急剧变化的环境下也能够保证高安全性和便利性。

因此，在本实施方式中，只采用车体重心偏移推定值，对车体倾斜角进行修正。具体来说，基于车体倾斜的角度与角加速度的关系，推定车体倾斜角。因此，没有必要利用行驶阻力参数来进行车体倾斜角加速度的推定。

这样，在无法获取车体倾斜状态的测定值之后路面状况发生变化时，可以防止控制精度的降低。因此，即使在路面状况急剧变化的行驶环境下也能够提供安全便利的倒立型车辆10。

接着，说明本发明的主状态量获取处理。另外，对于行驶与姿态控制处理的概要、状态量的获取处理、目标行驶状态的确定处理、目标车体姿态的确定处理、以及促动器输出的确定处理，均与上述第1实施方式相同，故省略其说明。

在主状态量获取处理中，主控制ECU21首先获取驱动轮转动状态量(步骤S1-1-11)。此时，从驱动轮传感器51获得驱动轮转动角θ_W以及/或者转动角速度

接着，主控制ECU21判定是否能够获得倾斜角(步骤S1-1-12)。具体来说，判定是否能够从车体倾斜传感器41获得作为车体倾斜状态量的车体倾斜角θ₁，当能够获取时，判定能否将其测定值用于控制中。例如，如果出现未接收数据、接收到故障状态告知信号、接收数据异常等状态，则判定为为不能。

并且，当能够获得倾斜角时，主控制ECU21获取车体倾斜状态量(步骤S1-1-13)。具体来说，从车体倾斜传感器41获得车体倾斜角θ₁以及/或者倾斜角速度

接着，主控制ECU21推定车体重心偏移量(步骤S1-1-14)。具体来说，从各状态量和驱动转矩的时间履历，利用上述第1实施方式中说明的上述公式(1)推定车体重心偏移量δ₁。

另一方面，判断能否获取倾斜角，当不能获取倾斜角时，主控制ECU21推定车体倾斜状态量(步骤S1-1-15)。具体来说，从各状态量和驱动转矩的时间履历、以及各推定参数，利用下面公式(7)推定车体倾斜角。

[数式7]

${\mathrm{\θ}}_1={\mathrm{\θ}}_1^{\left(n\right)}$

${\mathrm{\θ}}_1^{\left(n\right)}={\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{\θ}}{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_1+(1-{\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{\θ}}){\mathrm{\θ}}_1^{(n-1)}$

${\widetilde{\mathrm{\θ}}}_1={\mathrm{\θ}}_{1,M}-{\mathrm{\δ}}_1$ …式(7)

${\mathrm{\θ}}_{1,M}=\frac{1}{m_{1}g{l}_1}(I_1{\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_1+m_1{l}_1{R}_W{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_W+{\mathrm{\τ}}_W)$

${\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_1=\frac{{\mathrm{\θ}}_1^{(n-1)}-2{\mathrm{\θ}}_1^{(n-2)}+{\mathrm{\θ}}_1^{(n-3)}}{{\left(\mathrm{\Δt}\right)}^2}$

另外，该公式(7)中的上式4，与公式(3)相同。还有，式中包含的常数也与公式(3)中说明的常数相同。

本实施方式中，利用驱动轮转动状态、驱动转矩的时间履历和参数的推定值，基于与车体的倾斜运动有关的力学模型，推定车体倾斜角。此时，考虑到重力转矩、车体的转动惯性、伴随车辆的加减速的惯性力以及驱动转矩的反转矩，从它们的大小的关系、以及重力转矩与车体倾斜角的比例关系，推定车体倾斜角。这样，可以利用力学模型中各状态与转矩的理论关系，推定未知的车体倾斜角。

还有，利用正常时(可以利用车体倾斜传感器41获得车体倾斜状态的测定值并能使用该值时)的车体重心偏移量的推定值，对车体倾斜角的推定值进行修正。具体来说，假定相当于与车体的倾斜运动有关的力学模型的偏差的车体重心偏移量，从即将不能获得车体倾斜角测定值的时候开始不变化，利用此时的推定值，对车体倾斜角的推定值进行修正。这样，通过在推定之前做好准备，可以在某种程度上考虑利用力学模型中无法考虑的车体重心偏移的影响。即，在利用力学模型进行推定之前，利用真值即测定值，推定力学模型的误差，从而可以在实际推定时考虑该误差。

另外，基于车体倾斜的角度与角加速度的关系，推定车体倾斜角。此时，作为车体倾斜角的2阶时间微分(差分)而给出车体倾斜角加速度。即，基于车体倾斜角推定值在此之前的时间履历，推定此时的车体倾斜角。换句话说，通过对包含加速度的车体倾斜角的2阶微分方程式进行数值积分求解，求得车体倾斜角的推定值。另外，在初始值中采用最后获得的车体倾斜角测定值。这样，由于没有使用与行驶阻力参数相关的力学模型、即、没有使用与驱动轮12的转动相关的力学模型，因此车体倾斜角的推定值不受行驶阻力的推定误差的影响。所以，即使在车体倾斜状态测定值的获取变得不可能之后路面状况发生变化(进入或脱离坡路或坏路)，也能够以同样的精度推定车体倾斜角。

另外，利用低通滤波器去除噪声等的影响。此时，为了防止推定值的延迟影响车体姿态控制(倒立控制)，将滤波器的时间常数设定为小于车体倾斜的特征时间。

另外，在本实施方式中，虽然利用简单的线性模型推定车体倾斜角，但也可以采用更加严密的模型进行推定。例如，可以采用考虑了非线性作用或相对车体转动的粘性阻力等因素的模型，进行更加严密的推定。还有，也可以采用更加简单的模型进行推定。

还有，在本实施方式中，虽然通过只采用过去的数据的后向差分来评价车体倾斜角加速度，但是也可以采用包含现在的数据的差分式。还有，在数值的时间积分中也可以采用其它的计算法。例如，通过采用4次龙格-库塔(Runge-Kutta)法，可以更高精度地推定车体倾斜角。

这样，在本实施方式中，只利用车体重心偏移推定值，对车体倾斜角推定值进行修正。这样，由于不需要利用行驶阻力参数推定车体倾斜角加速度，因此即使车体倾斜状态测定值的获取变得不可能之后路面状况发生变化，也能够维持倒立姿态下的行驶。所以，即使在路面状况急剧变化的行驶环境下也能够提供安全便利的倒立型车辆10。

另外，对于车体倾斜角加速度的确定方法，在上述第1实施方式中，通过利用包含行驶阻力的驱动轮转动运动模型进行推定，避免了由于加速度的积分引起的误差的累计，还有，在本第2实施方式中，通过根据车体倾斜角的时间履历进行评价，避免了路面阻力的变化造成的影响，但也可以根据行驶状况来区别使用两种方法。

例如，可以在室内等路面变化小的环境下使用时，采用上述第1实施方式的方法，而在室外等路面变化大的环境下使用时，则采用本第2实施方式的方法。还有，当车体倾斜角的获取变得不可能后，也可以在需要维持较长时间行驶时，采用上述第1实施方式的方法，而在短时间能使车辆停止时，则采用本第2实施方式的方法。另外，也可以根据乘员15对切换装置的操作，在两种方法之间进行切换。

通过采用上述方法，可以同时发挥二者的长处，能够进一步提高安全性和舒适性。

另外，在上述实施方式中，具有测定车体的倾斜状态的车体倾斜传感器41，只是在不能够获取该测定值时才利用倾斜推定机构来获得车体倾斜状态，但也可以不具有车体倾斜传感器41，一直利用倾斜推定机构来获得车体倾斜状态。另外，也可以在验证推定值时采用车体倾斜传感器41。

接着，说明本发明的第3和第4实施方式。

在“背景技术”中说明的现有车辆中，根据由传感器获得的驱动轮的转动状态的测定值，对车辆的行驶和车体的姿态进行控制，但当由于传感器的故障或通信不良而不能获得上述测定值时，以及获得异常的测定值时，不仅不能控制车辆的行驶状态，而且车体的倒立姿态控制也不能继续，从而不得不立刻中断控制，使车体倾斜倒地。

本来，为应付这种情况，也可以预先准备好多个传感器和通信机构。但是，如果准备多个传感器和通信机构，系统会变得昂贵复杂。即，难以利用廉价简单的系统来保障充分的安全性和方便性。

本发明的第3和第4实施方式解决上述过去的车辆中的问题，其目的在于，当不能获得传感器的测定值时，通过车体的倾斜状态和驱动转矩来推定驱动轮的转动状态，从而在即使不能获得驱动轮的转动状态的情况下，也能够维持倒立状态下的行驶，提供更加廉价便利的车辆。

首先，说明本发明的第3实施方式。另外，具有与第1和第2实施方式相同的结构的部分采用相同符号，省略其说明。还有，对于与上述第1和第2实施方式相同的动作和相同的效果，省略其说明。

本实施方式的主控制ECU21作为推定驱动轮12的转动状态的转动推定机构发挥作用，同时也作为确定作为目标的驱动轮12的转动状态的目标值确定机构、判定能否获取驱动轮12的转动状态的测定值以及能否在控制中使用测定值的判定机构、推定驱动轮12的转动角加速度的转动角加速度推定机构、推定驱动轮12的行驶阻力转矩的阻力转矩获取机构、推定行驶阻力参数的阻力参数获取机构、以及推定车体重心偏移量的重心偏移量获取机构发挥作用。

另外，对于其它的结构，由于与上述第1实施方式相同，故省略其说明。

接着，说明上述结构的车辆10的动作。首先，说明行驶与姿态控制处理的概要。

在本实施方式中，当不能利用驱动轮传感器51获取驱动轮转动状态时，从车体的倾斜状态和驱动转矩推定驱动轮12的转动状态，并对其进行控制。具体来说，从车体倾斜角加速度和驱动转矩的时间履历来推定驱动轮转动角速度。然后，将该驱动轮转动角速度的推定值置换测定值，进行状态反馈控制。还有，利用正常时的行驶阻力参数的推定值，对驱动轮转动角速度的推定值进行修正。另外，利用其它的力学模型推定驱动轮转动角加速度，并使用正常时的车体重心偏移量的推定值进行修正。这样，在即使不能获得车体倾斜状态的情况下，也能够维持行驶状态和倒立状态，能够提供一种更加安全、方便且廉价的倒立型车辆10。

关于行驶和姿态控制处理的动作，由于与上述第1实施方式相同，故省略其说明。

另外，对于状态量的获取处理，由于与上述第1实施方式相同，故省略其说明。

接着，说明主状态量获取处理。

图11是表示本发明第3实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

另外，在本实施方式的说明中，为了简化其说明，只限于在主状态量获取处理中利用测定机构获得的状态量，对其进行上述时间微分或时间积分所获得的状态量即计算值也标记为“测定值”。

在主状态量获取处理中，主控制ECU21首先判定是否能够获得车体倾斜状态量(步骤S1-1-21)。此时，从车体倾斜传感器41获得车体倾斜角θ₁以及/或者倾斜角速度

接着，主控制ECU21判断是否能够获得转动角(步骤S1-1-22)。具体来说，判断是否能够从驱动轮传感器51获得作为驱动轮转动状态量的驱动轮转动角θ_W，当能够获取时，判断能否将其测定值用于控制中。例如，如果出现未接收数据、接收到故障状态告知信号、接收数据异常等状态，则判断为不能。

并且，当能够获得转动角时，主控制ECU21获取驱动轮转动状态量(步骤S1-1-23)。具体来说，从驱动轮传感器51获得驱动轮转动角θ_W以及/或者转动角速度

另外，对于主控制ECU21推定车体重心偏移量的动作和推定行驶阻力参数的动作、即步骤S1-1-24和S1-1-25的动作，均与上述第1实施方式的步骤S1-1-4和S1-1-5的动作相同，故省略其说明。

另一方面，判断能否获取转动角，当不能获取转动角时，主控制ECU21推定驱动轮转动状态量(步骤S1-1-26)。具体来说，从各状态量和驱动转矩的时间履历、以及各推定参数，利用下面公式(8)推定驱动轮转动角速度。

[数式8]

${\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W={\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{\left(n\right)}$

${\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{\left(n\right)}={\mathrm{\ζ}}_W{\widetilde{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}}_W+(1-{\mathrm{\ζ}}_W){\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{(n-1)}$

${\widetilde{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}}_W=\frac{{\widetilde{\mathrm{\τ}}}_D-{\mathrm{\τ}}_{D0}}{C_D}$

${\widetilde{\mathrm{\τ}}}_D={\mathrm{\τ}}_W-{\mathrm{\τ}}_{D,M}$ …式(8)

${\mathrm{\τ}}_{D,M}=R_W(\tilde{M}{R}_W{\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_W+m_1{l}_1{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_1)$

${\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_W=\frac{1}{m_1{l}_1{R}_W}\{-{\mathrm{\τ}}_W-I_1{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_1+m_{1}g{l}_1({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\δ}}_1)\}$

这里，公式(8)的第2式相当于低通滤波器的处理。公式中的ζw为滤波系数，ζw＝Δt/Tw。另外，Tw为低通滤波器时间常数。Δt和Tw均为规定值。

还有，第3式中的

表示驱动轮转动角速度推定瞬时值，τD0和CD表示正常时的行驶阻力参数。另外，第4式中的为表示行驶阻力转矩推定瞬时值。第5式的τD，M为模型推定行驶阻力转矩。

另外，表示驱动轮转动角加速度推定值，δ₁表示正常时的车体重心偏移量。

本实施方式中，利用车体倾斜状态、驱动转矩的时间履历和参数推定值，基于与驱动轮12的转动运动有关的力学模型，推定驱动轮转动角速度。此时，考虑到驱动转矩、相对于车辆的加减速的惯性、车体倾斜引起的重心移动的作用、以及行驶阻力转矩，从它们的大小的关系，推定行驶阻力转矩。然后，假定该行驶阻力转矩与驱动轮转动角速度之间存在线形关系，推定驱动轮转动角速度。这样，可以利用力学模型中各状态与转矩的理论关系，从而推定未知的驱动轮转动角速度。

还有，利用正常时(可以利用驱动轮传感器51获得驱动轮转动状态的测定值并能使用该值时)的行驶阻力参数的推定值，确定驱动轮转动角速度的推定值。具体来说，假定相当于与驱动轮12的转动运动有关的力学模型的偏差的行驶阻力转矩的特性，从即将不能获得驱动轮12的转动角速度测定值的时候开始不变化，利用此时的推定值，确定驱动轮转动角速度的推定值。这样，通过在推定之前做好准备，可以在某种程度上考虑利用力学模型无法考虑的行驶阻力的特性变化。即，在利用力学模型进行推定之前，利用真值即测定值，推定力学模型的误差，从而可以在实际推定时考虑该误差。

另外，利用其它的力学模型推定驱动轮转动角加速度。具体来说，将驱动轮转动角加速度看作与驱动轮转动角速度无关的独立状态量，利用与车体的倾斜运动有关的力学模型进行推定。此时，考虑重力转矩、车体的转动惯性、伴随车辆的加减速的惯性力、以及驱动转矩的反转矩。这样，通过利用其它模型推定驱动轮转动角加速度，可以避免伴随加速度的积分而产生的误差积累、以及推定计算的不稳定化，从而稳定且高精度地推定车体倾斜角。

另外，利用正常时的车体重心偏移量的推定值，对驱动轮转动角加速度的推定值进行修正。具体来说，假定相当于与有关车体的倾斜运动的力学模型的偏差的车体重心偏移量，从即将不能获得驱动轮转动角速度测定值的时候开始不变化，利用此时的车体重心偏移量，对驱动轮转动角加速度的推定值进行修正。这样，通过在推定之前做好准备，可以在某种程度上考虑利用力学模型无法考虑的车体重心偏移的影响。

另外，利用低通滤波器去除噪声等的影响。此时，为了防止推定值的延迟影响车体姿态控制(倒立控制)，将滤波器的时间常数设定为小于车体倾斜的特性时间。

另外，在本实施方式中，虽然利用简单的线性模型推定驱动轮转动角速度，但也可以采用更加严密的模型进行推定。例如，可以采用考虑了非线性作用或相对车体转动的粘性阻力等因素的模型，进行更加严密的推定。还有，也可以采用更加简单的模型进行推定。

在之后的目标行驶状态的确定处理、目标车体姿态的确定处理和促动器输出的确定处理，均与上述第1实施方式相同，故省略其说明。

这样，在本实施方式中，当不能利用驱动轮传感器51获取驱动轮转动状态时，从车体倾斜角加速度和驱动转矩的时间履历推定驱动轮转动角速度。然后，将该驱动轮转动角速度的推定值置换测定值，进行状态反馈控制。还有，利用正常时的行驶阻力参数推定值，推定驱动轮转动角速度。另外，利用其它的力学模型推定驱动轮转动角加速度，并使用正常时的车体重心偏移量的推定值进行修正。这样，即使在不能获得驱动轮12的转动状态的情况下，也能够维持行驶状态和倒立姿态，能够提供一种更加安全、方便且廉价的倒立型车辆10。

接着，说明本发明的第4实施方式。另外，对具有与第3实施方式相同结构的部分采用相同符号，省略其说明。还有，对于与上述第3实施方式相同的动作和相同的效果，省略其说明。

图12是表示本发明第4实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

在本实施方式中，当推定驱动轮转动角速度时，不采用有关车体的倾斜运动的力学模型和车体重心偏移量的推定值，而只采用有关驱动轮12的转动运动的力学模型和行驶阻力转矩推定值，确定驱动轮转动角速度推定值。

当不能获得驱动轮转动状态的测定值之后，如果搭乘部14(包括乘员15和搭载物)的重心位置发生变化，则驱动轮转动角速度的推定精度和控制精度有可能会出现降低。例如，当采用即将无法获取驱动轮转动状态的测定值时的车体重心偏移量推定值时，如果伴随其后的搭乘部的重心位置的变化(乘员15的姿态变化或搭载物的状态变化)引起车体重心偏移量发生变化，则采用该值的驱动轮转动角速度的推定值也会出现误差。因此，希望能够不限制搭乘者的姿态或搭载物的状态而保证高安全性和便利性。

因此，在本实施方式中，只采用行驶阻力参数推定值，确定驱动轮转动角速度。具体来说，基于驱动轮12的角速度与角加速度的关系，推定驱动轮转动角速度。因此，没有必要利用车体重心偏移量来进行驱动轮转动角加速度的推定。

这样，可以防止在不能获取驱动轮转动状态的测定值之后，乘员15的姿态或搭载物的状态发生变化时出现控制精度的降低。因此，能够不限制搭乘者的姿态或搭载物的状态的影响而提供安全便利的倒立型车辆10。

接着，说明本实施方式的主状态量获取处理。另外，对于行驶与姿态控制处理的概要、状态量的获取处理、目标行驶状态的确定处理、目标车体姿态的确定处理、以及促动器输出的确定处理，均与上述第1实施方式相同，故省略其说明。

在主状态量获取处理中，主控制ECU21首先获取车体倾斜状态量(步骤S1-1-31)。此时，从车体倾斜传感器41获得车体倾斜角θ₁以及/或者倾斜角速度

接着，主控制ECU21判断是否能够获得转动角(步骤S1-1-32)。具体来说，判定是否能够从驱动轮传感器51获得作为驱动轮转动状态量的驱动轮转动角θW，当能够获取时，判断能否将其测定值用于控制中。例如，如果出现未接收数据、接收到故障状态告知信号、接收数据异常等状态，则判断为不能。

并且，当能够获得转动角时，主控制ECU21获取驱动轮转动状态量(步骤S1-1-33)。具体来说，从驱动轮传感器51获得驱动轮转动角θW以及/或者转动角速度

接着，主控制ECU21推定行驶阻力参数(步骤S1-1-34)。具体来说，从各状态量和驱动转矩的时间履历，利用上述第1实施方式中说明的公式(2)推定行驶阻力参数。

另一方面，判断能否获取转动角，当不能获取转动角时，主控制ECU21推定驱动轮转动状态量(步骤S1-1-35)。具体来说，从各状态量和驱动转矩的时间履历、以及行驶阻力参数，利用下面公式(9)推定驱动轮转动角速度。

[数式9]

${\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W={\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{\left(n\right)}$

${\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{\left(n\right)}={\mathrm{\ζ}}_W{\widetilde{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}}_W+(1-{\mathrm{\ζ}}_W){\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{(n-2)}$

${\widetilde{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}}_W=\frac{{\widetilde{\mathrm{\τ}}}_D-{\mathrm{\τ}}_{D0}}{C_D}$

${\widetilde{\mathrm{\τ}}}_D={\mathrm{\τ}}_W-{\mathrm{\τ}}_{D,M}$ …式(9)

${\mathrm{\τ}}_{D,M}=R_W(\tilde{M}{R}_W{\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_W+m_1{l}_1{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_1)$

${\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_W=\frac{{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{(n-1)}-{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{(n-2)}}{\mathrm{\Δt}}$

另外，该公式(9)中的上式5与公式(8)相同。还有，公式中的常数等与公式(8)中所说明的相同。

本实施方式中，利用车体倾斜状态、驱动转矩的时间履历和参数推定值，基于与驱动轮12的转动运动有关的力学模型，推定驱动轮转动角速度。此时，考虑到驱动转矩、相对于车10的加减速的惯性、车体倾斜引起的重心移动的作用、以及行驶阻力转矩，从它们的大小的关系，推定行驶阻力转矩。然后，假定该行驶阻力转矩与驱动轮转动角速度之间存在线形关系，推定驱动轮转动角速度。这样，可以利用力学模型中各状态与转矩的理论关系，推定未知的驱动轮转动角速度。

还有，利用正常时(可以利用驱动轮传感器51获得驱动轮转动状态的测定值并能使用该值时)的行驶阻力参数的推定值，确定驱动轮转动角速度的推定值。具体来说，假定相当于与驱动轮12的转动运动有关的力学模型的偏差的行驶阻力转矩的特性，从即将不能获得驱动轮转动角速度测定值的时候开始不变化，利用此时的推定值，确定驱动轮转动角速度的推定值。这样，通过在推定之前做好准备，可以在某种程度上考虑利用力学模型无法考虑的行驶阻力的特性变化。即，在利用力学模型进行推定之前，利用真值即测定值，推定力学模型的误差，从而可以在实际推定时考虑该误差。

另外，基于驱动轮12的角速度与角加速度的关系，推定驱动轮转动角速度。此时，作为驱动轮转动角速度的时间微分(差分)而给出驱动轮转动角加速度。即，基于驱动轮转动角速度推定值在此之前的时间履历，推定此时的驱动轮转动角速度。换句话说，通过对包含加速度的驱动轮转动角速度的1阶微分方程式进行数值积分求解，求得驱动轮转动角速度的推定值。另外，在初始值中采用最后获得的驱动轮转动角速度测定值。这样，由于没有使用与车体重心偏移量相关的力学模型、即、没有使用与车体倾斜相关的力学模型，因此驱动轮转动角速度的推定值不受车体重心位置的推定误差的影响。因此，即使驱动轮转动状态测定值的获取变得不可能之后车体重心位置(乘员15的姿态或搭载物的状态)发生变化，也能够以同样的精度推定驱动轮转动角速度。

另外，利用低通滤波器去除噪声等的影响。此时，为了防止推定值的延迟影响车体姿态控制(倒立控制)，将滤波器的时间常数设定为小于车体倾斜的特性时间。

另外，在本实施方式中，虽然利用简单的线性模型推定驱动轮转动角速度，但也可以采用更加严密的模型进行推定。例如，可以采用考虑了非线性作用的模型，进行更加严密的推定。还有，也可以采用更加简单的模型进行推定。

还有，在本实施方式中，虽然通过只采用过去的数据的后向差分来评价驱动轮转动角加速度，但是也可以采用包含现在的数据的差分式。还有，在数值的时间积分中也可以采用其它的计算法。例如，通过采用4次龙格-库塔(Runge-Kutta)法，可以进行更高精度地推定驱动轮转动角速度。

这样，在本实施方式中，只利用行驶阻力转矩推定值，确定驱动轮转动角速度推定值。这样，由于不需要利用车体重心偏移量推定驱动轮转动角速度，因此，即使驱动轮转动状态的测定值的获取变得不可能之后乘员15的姿态或搭载物的状态发生变化，也能够维持倒立姿态下的行驶。因此，能够不限制搭乘者的姿态或搭载物的状态的影响而提供安全便利的倒立型车辆10。

另外，对于驱动轮转动角加速度的确定方法，在上述第3实施方式中，通过利用包含车体重心偏移量的车体倾斜运动模型进行推定，避免了由于加速度的积分引起的误差的累计，还有，在本第4实施方式中，通过根据驱动轮转动角速度的时间履历进行评价，避免了车体重心位置的变化造成的影响，但也可以根据行驶状况来区别使用两种方法。

例如，也可以在利用安全带等将乘员15固定在搭乘部14上从而以较高速度行驶时，采用上述第3实施方式的方法，而在不固定乘员15且以较低速度行驶时，则采用本第4实施方式的方法。还有，当驱动轮转动角速度的获取变得不可能后，也可以在需要维持较长时间行驶时，采用上述第3实施方式的方法，而在短时间能使车辆10停止时，则采用本第4实施方式的方法。另外，也可以根据乘员15对切换装置的操作，在两种方法之间进行切换。

通过采用上述方法，可以同时发挥二者的长处，能够进一步提高安全性和舒适性。

另外，在上述第3和第4实施方式中，具有测定驱动轮12的转动状态的驱动轮传感器51，只是在不能够获取该测定值时才利用转动推定机构来获得驱动轮转动状态，但也可以不具有驱动轮传感器51，一直利用转动推定机构来获得驱动轮12的转动状态。另外，也可以在验证推定值时采用驱动轮传感器51。

另外，在本发明的第3和第4实施方式中，作为解决现有技术问题点的方法，可以利用如下方案。

一种车辆，具有安装在车体上并能够转动的驱动轮、和对施加于该驱动轮的驱动转矩进行控制从而对上述车体的姿态进行控制的车辆控制装置，该车辆控制装置具有通过上述车体相对于铅垂轴的倾斜状态和上述驱动转矩来推定上述驱动轮的转动角速度的转动推定机构。

根据这一结构，由于基于力学模型，从车体的倾斜状态和驱动转矩来推定驱动轮转动角速度，因此能够不采用驱动轮传感器的测定值而维持倒立姿态的行驶。

在其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置利用由上述转动推定机构所推定的上述驱动轮的转动角速度的推定值，确定施加于上述驱动轮的驱动转矩。

根据这一结构，由于根据驱动轮转动角速度的推定值确定驱动转矩的大小，因此可以施加维持行驶状态和倒立姿态所需的适当大小的驱动转矩。

在另外其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有根据作为上述车辆的目标的行驶状态来确定上述驱动轮的转动角速度的目标值的目标值确定机构，施加与由上述转动推定机构所推定的上述推定值和由上述目标值确定机构所确定的上述目标值之差成正比的大小的上述驱动转矩。

根据这一结构，由于采用了与利用驱动轮传感器的一般反馈控制相同的简单方法，因此可以降低控制时的运算负担，简化了控制系统的设计。

在另外其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有测定上述驱动轮的转动状态的转动测定机构、和判定能否利用该转动测定机构测定转动状态以及/或者能否在上述车辆的控制中使用上述测定值的判定机构，当上述判定机构判定为不可能时，上述转动推定机构推定上述驱动轮的转动角速度。

根据这一结构，即使由于传感器的故障或通信不良而突然无法获得驱动轮的转动状态的测定值，也能够维持倒立姿态的行驶。还有，可以防止由于能够获取测定值时的多余的推定值获取处理所造成的计算成本的增加。

在另外其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置当上述判定机构判定为可能时，利用上述驱动轮的转动状态的测定值确定上述驱动转矩，当上述判定机构判定为不可能时，利用上述驱动轮的转动角速度的推定值确定上述驱动转矩。

根据这一结构，由于在适当地把握需要推定值的状态的前提下，从测定值切换为推定值，因此可以防止采用一般精度低于测定值的推定值所造成的控制精度的降低、即乘坐舒适度和操纵性能的降低。

在另外其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置当上述判定机构判定为可能时，施加大小与从上述驱动轮的转动状态的测定值求得的转动角速度和上述目标值之差成正比的上述驱动转矩，当上述判定机构判定为不可能时，施加大小与上述驱动轮的转动角速度的推定值与上述目标值之差成正比的的上述驱动转矩。

根据这一结构，由于在车体的姿态控制中，在使用测定值时和使用推定值时均采用共用的控制方法，因此可以简化控制方法，降低控制系统的设计所需的工时。

在其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有获取上述驱动轮的行驶阻力转矩的阻力转矩获取机构、和获取有关上述行驶阻力转矩的参数的阻力参数获取机构，上述转动推定机构利用由上述阻力转矩获取机构获取的行驶阻力转矩和由上述阻力参数获取机构获取的阻力参数，推定上述驱动轮的转动角速度。

根据这一结构，通过考虑驱动轮的行驶阻力转矩以及表示其特性的参数，可以防止由于行驶速度或路面状况不同造成的驱动轮转动角速度的推定精度的降低。

在其它的车辆中，还有，上述阻力转矩获取机构利用上述车体的倾斜状态以及/或者上述驱动转矩以及/或者上述驱动轮的转动状态的测定值，推定上述行驶阻力转矩。

根据这一结构，由于利用推定机构获取驱动轮的行驶阻力转矩，因此能够不追加行驶阻力转矩的测定装置而补偿行驶阻力转矩带来的影响。

在其它的车辆中，还有，上述阻力参数获取机构利用上述车体的倾斜状态以及/或者上述驱动转矩以及/或者上述驱动轮的转动状态的测定值，推定上述行驶阻力参数。

根据这一结构，由于利用推定机构获取表示驱动轮的行驶阻力转矩的特性的参数，因此能够不追加有关路面状况等的行驶阻力的测定装置而补偿行驶阻力转矩的特性变化带来的影响。

在其它的车辆中，还有，上述阻力参数获取机构将上述判定机构判定为可能时的最新的上述阻力参数，作为上述判定机构判定为不可能时的上述阻力参数。

根据这一结构，由于在假定路面状况不急剧变化的前提下，在不能获取驱动轮转动状态的测定值时刻固定行驶阻力参数的推定值，因此，若没有驱动轮转动状态的测定值则不进行困难的行驶阻力参数获取，可以在某种程度上降低行驶阻力造成的影响。

在另外其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有利用上述车体的倾斜状态以及上述驱动转矩推定上述驱动轮的转动角的加速度的转动角加速度推定机构，利用由该转动角加速度推定机构所推定的转动角加速度的推定值，对上述驱动轮的转动速度的推定值进行修正。

根据这一结构，由于从其它的力学模型推定驱动轮转动角的加速度，因此可以更加简单稳定地进行驱动轮转动角速度的推定计算。

在其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有获取上述车体的重心位置的偏移量的重心偏移量获取机构，上述转动推定机构利用由上述重心偏移量获取机构所获取的重心偏移量，对上述转动角加速度的推定值进行修正。

根据这一结构，由于考虑了车体的重心位置的偏移，因此可以防止搭乘者的体重或搭乘姿势、搭乘物的重量、搭载位置的不同造成驱动轮转动角加速度以及驱动轮转动速度的推定精度的降低。

在其它的车辆中，还有，上述重心偏移量获取机构利用上述车体的倾斜状态以及/或者上述驱动转矩以及/或者上述驱动轮的转动状态的测定值，推定上述重心偏移量。

根据这一结构，由于通过推定机构来获取车体的重心位置偏移量，因此不追加重心位置的测定装置而能够补偿重心位置偏移的影响。

在其它的车辆中，还有，上述重心偏移量获取机构将上述判定机构判定为可能时的最新的上述重心偏移量，作为上述判定机构判定为不可能时的上述重心偏移量。

根据这一结构，由于在假定车体的重心位置不急剧变化的前提下，在不能获取车体倾斜角的测定值的时刻固定重心偏移的推定值，因此，若没有车体倾斜角的测定值则不进行困难的重心偏移量获取，从而可以在某种程度上降低重心位置偏移造成的影响。

接着，说明本发明的第5实施方式。

在“背景技术”中说明的现有车辆中，利用由传感器获得的车体的倾斜状态的测定值，对车体的姿态进行控制，因此，当不能获得正确的测定值时、即为异常状态时，需要检测该异常，并进行与该异常状态相对应的控制。例如，在传感器出现故障的情况下，当收到从传感器发出的表示故障状态的信号时，能够判断为传感器的测定值处于异常状态。

但是，当由于传感器安装部的变形等使得传感器基准角发生偏移时，或者由于通信不良而获得异常的测定值时，由于不是传感器自身的故障，因此不能检测出异常。

本来，为应付这种情况，也可以预先准备好多个传感器和通信机构。但是，如果准备多个传感器和通信机构，系统会变得昂贵复杂。即，难以利用廉价简单的系统来保障充分的安全性和方便性。

本发明的第5实施方式解决上述现有车辆中的问题，其目的在于通过将车体倾斜状态的测定值与推定值进行比较，可以可靠地检测出车体倾斜状态的测定值的异常，从而提供安全廉价的车辆。

另外，对于具有与第1～第4实施方式相同的结构的部分采用相同符号，省略其说明。还有，对于与上述第1-第4实施方式相同的动作和相同的效果，省略其说明。

图13是表示本发明第5实施方式的车辆的构成的图，图14是表示本发明第5实施方式的车辆的控制系统的构成的框图。

在图中，10为本实施方式的车辆，具有车体的本体部11、驱动轮12、支持部13以及供乘员15搭载且供搭载物18搭载的搭乘部14，上述车辆10可以使车体前后倾斜。并且，与倒立摆的姿态控制一样地对车体的姿态进行控制。在图13所示的例中，车辆10能够向右方前进向左方后退。

在本实施方式中，为了说明方便，举例说明了在搭乘部14搭载乘员15同时搭载行李等搭载物18的情况，但搭乘部14并不一定要搭乘乘员15等，例如，当车辆10由遥控器操纵时，可以在搭乘部14上没有搭乘乘员15。同样，在搭乘部14上也不是必需搭载搭载物18，可以省略搭载物18。

还有，虽然图中没有表示，在输入装置30上配置有作为告知机构的显示灯。当车辆10的状态出现异常时，点亮显示灯，从而可以使乘员15知道该情况。

另外，也可以取代显示灯，而采用在画面上显示规定内容的显示器或者发出声音的扬声器等装置来作为告知机构。

另外，在车辆10的支持部13上，安装有作为姿态限制机构的止动部16。于是，当停止倒立控制时，上述止动部16的前端或后端的止动部接地点与路面接触，从而限制车体的姿态角度，以防止车体的倾斜超过规定角度、即车体倾斜角限制值。

还有，车辆10具有作为车辆控制装置的控制ECU20，该控制ECU20具有主控制ECU21和驱动轮控制ECU22。上述控制ECU20以及主控制ECU21、驱动轮控制ECU22具有CPU、MPU等运算机构、磁盘、半导体存储器等存储机构、输出输入接口等，是对车辆10的各部的动作进行控制的计算机系统，设置在例如本体部11上，但也可以设置在支持部13或搭乘部14上。还有，上述主控制ECU21和驱动轮控制ECU22可以是分别独立的结构，也可以是一体化的结构。

并且，主控制ECU21与驱动轮控制ECU22、驱动轮传感器51和驱动马达52一起，作为对驱动轮12的动作进行控制的驱动轮控制系统50的一部分发挥作用。上述驱动轮传感器51由分相器、编码器等构成，发挥驱动轮转动状态测定装置的作用，检测表示驱动轮12的转动状态的驱动轮转动角以及/或者转动角速度，并传送到主控制ECU21。还有，该主控制ECU21向驱动轮控制ECU22传送驱动转矩指令值，该驱动轮控制ECU22则向驱动马达52供给相当于所接收的驱动转矩指令值的输入电压。然后，该驱动马达52根据输入电压向驱动轮12施加驱动转矩，这样，发挥驱动促动器的作用。

另外，主控制ECU21与驱动轮控制ECU22、车体倾斜传感器41和驱动马达52一起，作为对车体的姿态进行控制的车体控制系统40的一部分发挥作用。上述车体倾斜传感器41由加速度传感器、陀螺传感器等构成，发挥倾斜测定机构的作用，检测表示车体的倾斜状态的车体倾斜角以及/或者倾斜角速度，并传送到主控制ECU21。还有，该主控制ECU21向驱动轮控制ECU22传送驱动转矩指令值。

另外，主控制ECU21与作为载荷分布测定机构的搭乘部传感器61一起，作为对搭乘部14的座面载荷分布进行测定的搭乘部测定系统60的一部分发挥作用。上述搭乘部传感器61由设置在搭乘部14的安装部上的多个1轴载荷传感器等构成，作为搭载载荷参数，检测搭乘部14上的乘员15和搭载物18的重量以及载荷分布，并传送到主控制ECU21。

另外，主控制ECU21与作为路面形状测定机构的路面传感器71一起，作为测定路面状态的路面测定系统70的一部分发挥作用。上述路面传感器71由设置在车体前后、例如本体部11的下面的前后端等处的摄像装置等图像传感器构成，将拍摄的路面图像数据传送到主控制ECU21。

另外，从输入装置30的操纵杆31向主控制ECU21输入行驶指令。并且，上述主控制ECU21向驱动轮控制ECU22传送驱动转矩指令值。

还有，上述主控制ECU21发挥推定车体的倾斜状态的倾斜推定机构的作用，同时也发挥判定能否获取车体的倾斜状态的测定值以及能否在控制中使用测定值的判定机构、推定车体重心偏移量的重心偏移量获取机构、以及获取行驶阻力参数的阻力参数获取机构的作用。

另外，各传感器也可以是获取多个状态量的装置。例如，作为车体倾斜传感器41，可以同时使用加速度传感器和陀螺传感器，从二者的测定值确定车体倾斜角和倾斜角速度。还有，图13中的数字以外的标号将在后面进行说明。

接着，说明上述结构的车辆10的动作。首先说明行驶和姿态控制处理的概要。

图15是表示本发明第5实施方式的车辆的行驶和姿态控制处理的流程图。

在本实施方式中，将利用车体倾斜传感器41获取的车体倾斜状态的测定值与推定值进行比较，检测车体倾斜角测定值的异常。具体来说，从驱动轮转动角加速度和驱动转矩的时间履历来推定车体倾斜角。还有，利用搭乘部传感器61的车体重心偏移量的测定值，对车体倾斜角的推定值进行修正。另外，利用其它的力学模型推定车体倾斜角加速度，并根据行驶阻力推定值进行修正。然后，当车体倾斜角测定值与推定值之差超过规定值时，认为车体倾斜角测定值为异常。这样，可以可靠地检测出车体倾斜角测定值的异常，能够提供更加安全、方便且廉价的倒立型车辆10。

在行驶和姿态控制处理时，控制ECU20首先执行状态量的获取处理(步骤S11)，利用各传感器、即驱动轮传感器51、车体倾斜传感器41、搭乘部传感器61、路面传感器71以及状态量推定机构，获取驱动轮12的转动状态和车体的倾斜状态。

接着，控制ECU20执行目标行驶状态的确定处理(步骤S12)，基于操纵杆31的操作量，确定车辆10的加速度的目标值、和驱动轮12的转动角速度的目标值。

接着，控制ECU20执行目标车体姿态的确定处理(步骤S13)，基于通过目标行驶状态的确定处理所确定的车辆10的加速度的目标值和驱动轮12的转动角速度的目标值，作为车体姿态的目标值，确定车体倾斜角的目标值。

最后，控制ECU20进行促动器输出的确定处理(步骤S14)，基于通过状态量的获取处理所获得的各状态量、通过目标行驶状态的确定处理所确定的目标行驶状态、和通过目标车体姿态的确定处理所确定的目标车体姿态，确定各促动器的输出、即驱动马达52的输出。

接着，详细说明行驶和姿态控制处理。首先，说明状态量的获取处理。

图16是表示本发明第5实施方式的状态量获取处理的动作的流程图。

在本实施方式中，利用下面的标号表示状态量、输入、参数、物理常数等。另外，图13中示出一部分状态量和参数。还有，在图13中，x_p为车体的前后方向座标轴，z_p为车体的上下方向座标轴，62为乘员15和搭载物18的重心位置(座标：x_pG、z_pG)。

F_S(i)：搭乘部传感器测定值(拉伸载荷为正，下标(i)表示第i个传感器)

x_pS(i)：搭乘部传感器位置(下标(i)表示第i个传感器)

θ₁：车体倾斜角

λ_S：搭乘部位置

α：车辆加速度[G]

m_S0：除去乘员(搭载物)后的搭乘部的重量

x_S0：除去乘员(搭载物)后的搭乘部的重心位置

l₁：自车轴至搭乘部重心的距离(基准值)

f₀：角速度换算振动数(规定值)

θ_R，sh：惯性力倾斜角的阈值(规定值)

α_S，sh：搭乘部相对加速度的阈值(规定值)

ζ₀：Δt/T_LPF

Δt：搭乘部传感器测定周期(规定值)

T_LPF：低通滤波器时间常数(规定值)

在状态量的获取处理中，主控制ECU21首先进行主状态量获取处理(步骤S11-1)，分别获取作为主要的状态量的驱动轮转动状态量和车体倾斜状态量。

接着，主控制ECU21计算剩余的状态量(步骤S11-2)。此时，通过对所获得的状态量进行时间微分或时间积分，计算剩余的状态量。例如，当在主状态量获取处理时获得的状态量为驱动轮转动角θ_W和车体倾斜角θ₁时，通过对它们进行时间微分，可以获得转动角速度

和倾斜角速度还有，例如当所获得的状态量为转动角速度

和倾斜角速度

时，通过对它们进行时间积分，可以获得驱动轮转动角θ_W和车体倾斜角θ₁。

接着，说明主状态量获取处理。

图17是表示本发明第5实施方式的车辆的各重心位置的图，图18是表示本发明第5实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

在主状态量获取处理中，主控制ECU21首先获取驱动轮转动状态量(步骤S11-1-1)。此时，从驱动轮传感器51获取驱动轮转动角θ_W以及/或者转动角速度

接着，主控制ECU21推定车体重心偏移量(步骤S11-1-2)。具体来说，首先利用下面公式获得乘员15和搭载物18的重量m_p。另外，在图17中，17为车辆10的重心位置(座标：x_G、z_G)。

[数式10]

$m_p=m_S^{\left(n\right)}-m_{S0}$

$m_S^{\left(n\right)}={\mathrm{\ζ}}_0{\hat{m}}_S+(1-{\mathrm{\ζ}}_0)m_S^{(n-1)}$

${\hat{m}}_S=-F_S/g$

还有，利用下面公式获得乘员15和搭载物18的重心位置x_pG。

[数式11]

$x_{\mathrm{pG}}=(m_S^{\left(n\right)}{x}_S^{\left(n\right)}-m_{S0}{x}_{S0})/m_p$

$x_S^{\left(n\right)}={\mathrm{\ζ}}_x{\hat{x}}_S+(1-{\mathrm{\ζ}}_x)x_S^{(n-1)}$

${\hat{x}}_S=-M_S/\left({\hat{m}}_{S}g\right)+({\mathrm{\θ}}_1-\mathrm{\α})z_S^{\left(n\right)}$

${\mathrm{\ζ}}_x=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ζ}}_0({\mathrm{\θ}}_R\≤{\mathrm{\θ}}_{R,\mathrm{sh}}\mathrm{and}{\mathrm{\α}}_S\≤{\mathrm{\α}}_{S,\mathrm{sh}})\\ 0({\mathrm{\θ}}_R>{\mathrm{\θ}}_{R,\mathrm{sh}}\mathrm{or}{\mathrm{\α}}_S>{\mathrm{\α}}_{S,\mathrm{sh}})\end{array}\right.$

这里，上标(n)是时间序列第n个数据。另外，各时间序列数据的初始值被预先赋予规定的各基准值。

[数式12]

$F_S=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{S\left(i\right)}$ $M_S=-\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{S\left(i\right)}{x}_{\mathrm{pS}\left(i\right)}$

${\mathrm{\θ}}_R=|{\mathrm{\θ}}_1-\mathrm{\α}|$ ${\mathrm{\α}}_S=l_1\left(\right|{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_1|+f_0|{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_1\left|\right)/g$

F_S为作用在搭乘部14上的垂直力，M_S为作用在搭乘部14上的纵倾力矩，θ_R为作用在搭乘部14上的合力(重力与惯性力之和)相对于垂直轴的倾斜角，α_S为车体倾斜运动和搭乘部并进运动产生的搭乘部加速度附加量。

这样，在本实施方式中，基于多个搭乘部传感器61的测定值，推定搭载载荷参数。即，推定乘员15和搭载物18的合计重量m_p、及其重心位置。具体而言，基于搭乘部传感器61的测定值的总和来推定重量m_p。还有，基于由多个搭乘部传感器61的测定的搭乘部14的前后载荷分布，推定重心位置。

这里，当θ_R≤θ_R，sh时，即重力与惯性力的合力相对于搭乘部14作用在比较垂直的方向时(例如垂直停止状态时)，基于载荷分布，只对重心位置x_pG的值进行修正。

还有，当θ_R＞θ_R，sh时，即重力与惯性力的合力某种程度上相对于搭乘部14作用在水平方向时(例如，车体倾斜时或车辆10加减速时)，基于载荷分布，只对重心高度z_pG的值进行修正。

即，在推定重心位置和重心高度时，考虑到作用在搭乘部14上的纵倾力矩的产生原因，当重心高度基本上不起作用时，高精度地推定重心位置，而当重心高度在某种程度上对纵倾力矩起作用时，则基于已经推定的重心位置，推定重心高度。还有，在进行一方的推定时，将另一方的值固定。这样，只利用搭乘部传感器61就可以高精度地推定重心位置。

还有，当车体姿态的变化大时，固定重心位置推定值。如果α_S＞α_S，sh，即，车体倾斜角速度或角加速度大于规定的阈值时，则不修正重心位置的推定值，维持之前的推定值。这样，考虑到作用在搭乘部14上的纵倾力矩的产生原因，只是在判断为其产生的原因是重心位置的不同所引起的情况下，推定重心位置。所以，可以避免倒立车辆特有的现象、即车体姿态变化的影响，只利用搭乘部传感器61就可以稳定地进行高精度的推定。

还有，本实施方式中，基于利用多个搭乘部传感器61得到的座面载荷分布的测定值，推定重心位置，但也可以追加其它的传感器进行推定。例如，可以具有利用激光雷达等获取乘员15和搭载物18的形状的形状传感器，基于所获得的形状推定重心高度。

还有，作为搭乘部61，也可以采用更加简单的系统。例如，也可以只具有1个搭乘部传感器61，从其测定值即重量基于统计结果推定重心位置。还有，也可以取代传感器而具有输入装置，乘员15利用输入装置输入或者传送自身的体重、身长以及搭载物18的重量、形状的数据，基于该数据推定重心位置。

然后，主控制ECU21基于所获得的搭乘者参数即重量m_p和重心位置x_pG，利用下面的公式(10)，推定车体重心偏移量δ_x。

[数式13]

${\mathrm{\δ}}_x=\frac{m_p+m_{S0}}{m_1}{\mathrm{\λ}}_S+\frac{m_p}{m_1}{x}_{\mathrm{pG}}+\frac{m_{1b}}{m_1}{\mathrm{\δ}}_{x0}$ …式(10)

这里，m_1b为没有乘员15和搭载物18时的车辆重量，δ_x0为没有乘员15和搭载物18、直立时搭乘部14的基准位置位于通过驱动轮接地点的铅垂轴上时的重心位置。

这样，在本实施方式中，基于搭乘者参数，推定车体重心偏移量δ_x。即，对于乘员15和搭载物18的重心位置，考虑与基准值的差异。这样，通过把握实际的车体参数，可以实现更高精度的推定和判定。

接着，主控制ECU21获取行驶阻力参数(步骤S11-1-3)。具体来说，利用下面的公式(11)，确定行驶阻力常数τ_D0，利用下面公式(12)，确定行驶阻力比例系数C_D。

τ_D0＝Mg R_W sin η+(1+β_R)τ_D0，S   …式(11)

C_D＝(1+β_R)C_D，S   …式(12)

另外，η为路面坡度，基于路面传感器71获得的路面图像数据所确定。还有，β_R为行驶阻力增加率，这也是基于路面传感器71获得的路面图像数据所确定。另外，τ_D0，S和C_D，S为行驶阻力参数基准值，预先给定规定值。

在本实施方式中，基于路面传感器71获得的路面信息，确定行驶阻力参数即行驶阻力常数τ_D0和行驶阻力比例系数C_D。

还有，考虑路面形状，对行驶阻力参数进行修正。具体来说，根据路面坡度η，增加行驶阻力常数τ_D0。另外，基于与坡路上的车辆行驶状态有关的力学模型，对行驶阻力常数赋予适当的值。这样，即使在坡路上行驶，也能够实现高精度的状态量的推定和异常判定。

另外，考虑路面状态，对行驶阻力比例系数C_D进行修正。具体来说，基于路面图像数据，推定路面的状态，根据其结果，修正行驶阻力参数。当检测到凹凸路等预计行驶阻力大的路面时，对行驶阻力增加率β_R赋予规定的正值。当检测到混凝土路面等预计行驶阻力小的路面时，对行驶阻力增加率β_R赋予规定的负值。这样，不论路面状态如何，都能够实现高精度的状态量的推定和异常判定。

另外，在本实施方式中，基于作为路面传感器71的图像传感器所获得的信息，对行驶阻力参数进行修正，但也可以利用其它方法进行修正。例如，具有能够获取包含路面状态的地图信息的导航信息，基于该地图信息和当前车辆位置，获取路面状态和行驶阻力参数。还有，也可以具有能够选择性地或者定量地输入路面状态的路面信息输入装置，基于乘员15针对使用环境所输入的信息，获取路面状态和行驶阻力参数。

接着，主控制ECU21推定车体倾斜状态量(步骤S11-1-4)。具体来说，从各状态量和驱动转矩的时间履历以及各推定参数，利用下面公式(13)推定车体倾斜角。

[数式14]

${\mathrm{\θ}}_1={\mathrm{\θ}}_1^{\left(n\right)}$

${\mathrm{\θ}}_1^{\left(n\right)}={\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{\θ}}{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_1+(1-{\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{\θ}}){\mathrm{\θ}}_1^{(n-1)}$

${\widetilde{\mathrm{\θ}}}_1={\mathrm{\θ}}_{1,M}-{\mathrm{\δ}}_x$

${\mathrm{\θ}}_{1,M}=\frac{1}{m_{1}g{l}_1}(I_1{\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_1+m_1{l}_1{R}_W{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_W+{\mathrm{\τ}}_W)$ …式(13)

${\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_1=\frac{1}{m_1{l}_1{R}_W}({\mathrm{\τ}}_W-{\mathrm{\τ}}_D-\tilde{M}{R}_W^2{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_W)$

${\mathrm{\τ}}_D={\mathrm{\τ}}_{D0}+C_D{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W$

这里，公式(13)的第2式相当于低通滤波器的处理。公式中的ζ_θ为滤波系数，ζ_θ＝Δt/T_θ。另外，T_θ为低通滤波器时间常数。Δt和T_θ均为规定值。

还有，第3式中的

为车体重心偏移推定瞬时值，第4式中的θ1，M表示模型推定车体倾斜角。

另外，表示车体倾斜角加速度推定值，τ_D表示行驶阻力转矩。

本实施方式中，利用驱动轮转动状态、驱动转矩的时间履历和参数，基于与车体的倾斜运动有关的力学模型，推定车体倾斜角。此时，考虑到重力转矩、车体的转动惯性、伴随车辆10的加减速的惯性力、以及驱动转矩的反转矩，从它们的大小的关系、以及重力转矩与车体倾斜角的比例关系，推定车体倾斜角。这样，可以利用力学模型中各状态与转矩的理论关系，推定未知的车体倾斜角。

还有，利用车体重心偏移量的推定值，对车体倾斜角的推定值进行修正。具体来说，通过测定而取得相当于与有关车体的倾斜运动的力学模型的偏差的车体重心偏移量，提高推定的精度。这样，可以防止将车体重心偏移量的作用认为是车体倾斜角测定值的异常误差，从而可以进行可靠性更高的异常判定。

另外，利用其它的力学模型推定车体倾斜角加速度。具体来说，将车体倾斜角加速度看作与车体倾斜角无关的独立状态量，利用与驱动轮12的转动运动有关的力学模型进行推定。此时，考虑驱动转矩、相对车辆的加减速的惯性、以及车体倾斜产生的重心移动。这样，通过利用其它的力学模型推定车体倾斜角速度，可以避免加速度的积分产生的误差积累、以及推定计算的不稳定化，从而高精度地推定车体倾斜角。

另外，在本实施方式中，虽然利用简单的线性模型推定车体倾斜角，但也可以采用更加严密的模型进行推定。例如，可以采用考虑了非线性作用或相对车体转动的粘性阻力等因素的模型，进行更加严密的推定。还有，也可以采用更加简单的模型进行推定。

接着，主控制ECU21获取车体倾斜状态量(步骤S11-1-5)。

具体来说，从车体倾斜传感器41获得车体倾斜角θ₁以及/或者倾斜角速度

接着，主控制ECU21判断测定值是否正常(步骤S11-1-6)。如果不正常，再判断是否有异常嫌疑(步骤S11-1-7)。具体来说，对测定值与推定值进行比较，利用下面公式(14)求出测定值与推定值的偏差，对于所求得的偏差，利用下面的公式(15)求出偏差评价量e₁和e₂，基于所计算的偏差评价量，判断测定值是否正常，以及是否有异常嫌疑。

[数式15]

$e^{\left(k\right)}={\mathrm{\θ}}_{1,S}^{\left(k\right)}-{\mathrm{\θ}}_{1,E}^{\left(k\right)}$ …式(14)

另外，

是车体倾斜角测定值，

是车体倾斜角推定值。

$e_1=\frac{1}{N_1}\underset{k=n-N_1+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e^{\left(k\right)}\right|}^M$

…式(15)

$e_2=\frac{1}{N_2}\underset{k=n-N_2+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e^{\left(k\right)}\right|}^M$

另外，

并且，Δt为数据获取间隔(控制处理周期)，T₁和T₂为偏差判定时间(规定值)。希望T₁和T₂满足T₁＜T₂，例如，设定T₁＝0.1[sec]，T₂＝10[sec]。

并且，当e₁＞e_1，sh时，判定为紧急异常。当e₂＞e_2，sh时判定为异常嫌疑。另外，e_1，sh和e_2，sh为偏差判定阈值，

这里，S_sh为时间积分阈值，赋予规定值。还有，M为累乘指数，在本实施方式中，作为规定的常数，赋予M＝2。

这里，偏差评价量e₁和e₂均小于偏差判定阈值时，判断为测定值为正常，因此主控制ECU21采用测定值作为车辆10的倒立控制所用的值(步骤S11-1-8)，然后结束处理。

还有，当测定值不正常、且偏差评价量e₂大于偏差判定阈值e_2，sh时，判断为异常嫌疑，因此主控制ECU21向乘员15通报处于异常嫌疑状态(步骤S11-1-9)。具体来说，点亮设置在输入装置30上的显示灯。然后，主控制ECU21采用测定值作为车辆10的倒立控制所用的值，并结束处理。

另一方面，当测定值不正常、且偏差评价量e₁大于偏差判定阈值e_1，sh时，判断为不是异常嫌疑、而是紧急异常，因此主控制ECU21向乘员15通报处于紧急异常状态(步骤S11-1-10)。然后，主控制ECU21采用推定值作为车辆10的倒立控制所用的值(步骤S11-1-11)，并结束处理。

在本实施方式中，通过对测定值与推定值进行比较，检测测定值为异常的情况。具体来说，利用测定值与推定值的差的绝对值的累乘，进行异常判定。这样，对于大的偏差能给出更大的评价，从而能够更适当地判断异常状态。还有，利用规定时间内的积分的值来进行异常判定。这样，不会被过渡的瞬间的偏差所左右，从而能够更适当地判断异常状态。

还有，在本实施方式中，当判断测定值为异常时，根据其异常程度，判断是否能够在车辆的行驶和车体姿态的控制中继续使用测定值。具体来说，较短判定时间内的偏差平均值大于较大的阈值时，认为测定值在短时间内急速达到异常状态，其异常程度也大，因此判定为是有必要立即停止使用测定值的“紧急异常”的状态。此时，取代测定值，而基于推定值进行之后的控制。还有，较长判定时间内的偏差平均值大于较小的阈值时，认为虽然测定值缓慢地恶化到异常状态，但现阶段其异常程度还较小，因此判定为是没有必要立即停止使用测定值、但需要进行检查等的“异常嫌疑”的状态。此时，继续基于测定值进行控制，只是利用告知机构督促利用者进行检查。这样，通过适当判断异常状态的程度，可以防止过度的异常判定导致的便利性降低以及由于容许初期微小异常而导致的预防安全性的降低，能够提供便利安全的倒立型车辆。

另外，在本实施方式中，对于2个偏差评价量，在其时间积分阈值和累乘指数中采用了共用的值，但也可以分别设定不同的值。例如，也可以通过增大紧急异常判定用的偏差评价量的确定式中的累乘指数，从而更加明确地区别大小偏差。

还有，在本实施方式中，针对车体倾斜角，比较测定值与推定值，但也可以考虑作为其变化率的车体倾斜角速度。例如，可以利用将测定值和推定值的各变化率乘以规定的时间常数后的乘积加到原来的测定值和推定值上而得的值，来求出偏差评价量。这样，可以更早地或更简单地检测出向异常状态转变的情况。

另外，在本实施方式中，一直进行异常判定，但也可以根据车辆的状况，暂时停止异常判定。例如，当利用路面传感器71检测到台阶时，也可以在车辆10接触台阶时或者在该台阶附近时，固定偏差评价量的值。这样，可以避免将台阶引起的各状态量的变化误认为是异常。

之后的目标行驶状态的确定处理、目标车体姿态的确定处理以及促动器输出的确定处理，均与上述第1实施方式相同，故省略其说明。

这样，在本实施方式中，从驱动轮转动角加速度和驱动转矩的时间履历来推定车体倾斜角，利用搭乘部传感器61测定的车体重心偏移量的测定值，对车体倾斜角的推定值进行修正，利用其它的力学模型推定车体倾斜角加速度，并根据行驶阻力推定值进行修正。然后，将利用车体倾斜传感器41获取的车体倾斜状态的测定值与推定值进行比较，当车体倾斜角的测定值与推定值之差超过规定值时，认为车体倾斜角测定值为异常。这样，可以可靠地检测出车体倾斜角测定值的异常，能够提供更加安全、方便且廉价的倒立型车辆10。

另外，在本发明的第5实施方式中，作为解决过去技术问题点的方法，可以示出如下方案。

一种车辆，具有安装在车体上并能够转动的驱动轮、和对该驱动轮施加的驱动转矩进行控制从而对上述车体的姿态进行控制的车辆控制装置，该车辆控制装置具有：倾斜测定机构，其测定上述车体相对于铅垂轴的倾斜角；倾斜推定机构，其通过上述驱动轮的转动状态和上述驱动转矩来推定上述倾斜角；和判定机构，其在由上述倾斜测定机构测定的倾斜角与由上述倾斜推定机构测定的倾斜角之差的绝对值大于规定值时，判定为由上述倾斜测定机构测定的倾斜角为异常。

根据这一结构，不需要另外设置检验用的传感器，能够可靠地检测出车体倾斜角测定值的异常，从而可以实现低廉安全的倒立型车辆。

在其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有告知机构，在上述判定机构判定为由上述倾斜测定机构测定的倾斜角为异常时，该告知机构告知异常。

根据这一结构，在测定值出现异常时，即使在作为与该异常对应的控制结果能够实现与通常相同的动作的情况下，也可以确实让乘员认识到车体倾斜角测定值处于异常状态，从而能够促使乘员进行检查或修理。

在另外其它的车辆中，还有，上述判定机构判定能否将由上述倾斜测定机构测定的倾斜角用于上述车体的姿态控制，上述车辆控制装置在上述判定机构判定为可能的情况下，根据上述倾斜测定机构测定的倾斜角确定上述驱动转矩的值，在上述判定机构判定为不可能的情况下，根据由上述倾斜推定机构推定的倾斜角确定上述驱动转矩的值。

根据这一结构，即使在倒立姿态下的行驶中突然不能获得车体倾斜角测定值的情况下，也能够维持倒立姿态下的行驶状态，进行规避行驶等。

在另外其它的车辆中，还有，在上述差的绝对值大于第1规定值、且在第2规定值以下的情况下，上述判定机构判定为由上述倾斜测定机构测定的倾斜角虽然为异常但仍能用于上述车体的姿态控制，在上述差的绝对值大于第2规定值的情况下，上述判定机构判定为由上述倾斜测定机构测定的倾斜角为异常，且不能用于上述车体的姿态控制。

根据这一结构，可以根据测定值的异常程度，判断采用车体倾斜角的测定值和推定值中的哪一个，从而可以选择适当的控制方法。

在另外其它的车辆中，还有，在对上述差的绝对值的累乘在第1规定时间内积分而得的第1时间积分值大于第1规定积分值、且对上述差的绝对值的累乘在第2规定时间内积分而得的第2时间积分值在第2规定积分值以下的情况下，上述判定机构判定为由上述倾斜测定机构测定的倾斜角虽然为异常，但仍能用于上述车体的姿态控制，在上述第2时间积分值大于第2规定积分值的情况下，上述判定机构判定为由上述倾斜测定机构测定的倾斜角为异常，且不能用于上述车体的姿态控制。

根据这一结构，通过将测定值的时间履历作为判断材料，还设置2个不同的基准，从而能够更加适当地判断异常状态和测定值能否使用。

在另外其它的车辆中，还有，上述判定机构基于小于上述第1规定时间的上述第2规定时间、以及满足下述关系的上述第2规定积分值进行判定，即：上述第2规定积分值除以上述第2规定时间而得的值大于上述第1规定积分值除以上述第1规定时间而得的值。

根据这一结构，通过在短时间内检测出严重异常，能够提早应对严重异常，并且能够通过基于长时间的数据判定难以判定的微妙异常，来提高异常判定的精度。

在其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有获取上述车体的重心位置的偏移量的重心偏移量获取机构，上述倾斜推定机构利用由上述重心偏移量获取机构所获取的重心偏移量，对上述倾斜角的推定值进行修正。

根据这一结构，由于考虑了车体的重心位置的偏移，因此可以防止乘员的体重或姿势、搭载物的重量或搭载位置的不同造成车体倾斜角的推定精度的降低。

在其它的车辆中，进一步，还具有搭载上述乘员以及/或者重量物的搭乘部、和测定该搭乘部的载荷分布的载荷分布测定机构，上述重心偏移量获取机构利用由上述载荷分布测定机构所测定的上述载荷分布，推定上述重心偏移量。

根据这一结构，通过测定搭乘部的载荷分布，可以正确把握车体的重心位置，对重心位置的偏移带来的影响进行正确的补偿。

在其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有获取上述车辆的行驶阻力的特性量、即阻力参数的阻力参数获取机构，上述倾斜推定机构利用由上述阻力参数获取机构获取的阻力参数，对上述倾斜角的推定值进行修正。

根据这一结构，当在车体倾斜角的推定中使用基于驱动轮转动状态的力学模型的、车体倾斜角加速度的推定值时，通过考虑行驶阻力的影响，可以进行更高精度地推定车体倾斜角加速度和车体倾斜角。

在另外其它的车辆中，还有，还具有测定路面形状的路面形状测定机构，上述阻力参数获取机构利用由上述路面形状测定机构所测定的上述路面形状，推定上述阻力参数。

根据这一结构，通过测定路面形状，更加正确地推定行驶阻力的特性，从而能够对行驶阻力带来的影响进行正确的补偿。

接着，说明本发明的第6实施方式。

在“背景技术”中说明的现有车辆中，根据由传感器获得的驱动轮的转动状态的测定值，对车辆的行驶和车体的姿态进行控制，因此，当不能获得正确的测定值时、即为异常状态时，需要检测该异常，并执行与该异常状态相对应的控制。例如，在传感器出现故障的情况下，当接收到从传感器传送的表示故障状态的信号时，可以判定为传感器的测定值处于异常状态。

但是，如果由于传感器的输出信号中混入噪声等从而获得异常的测定值时，由于不是传感器自身的故障，因此不能检测出异常。

本来，为应付这种情况，也可以考虑预先准备好多个传感器，相互参照各传感器的测定值，确认测定值处于正常状态。但是，如果准备多个传感器，系统会变得昂贵复杂。即，难以利用廉价简单的系统来保障充分的安全性和方便性。

本发明的第6实施方式解决上述现有车辆中的问题，其目的在于，通过将驱动轮转动状态的测定值与推定值进行比较，可以可靠地检测出驱动轮转动状态的测定值的异常，从而提供更加安全、便利且廉价的车辆。

另外，对于具有与第1-第5实施方式相同结构的部分采用相同符号，省略其说明。还有，对于与上述第1-第5实施方式相同的动作和相同的效果，省略其说明。

本实施方式的主控制ECU21作为推定驱动轮12的转动状态的转动推定机构发挥作用，同时也作为获取驱动轮12的转动状态的测定值、并判定能否在控制中使用测定值的判定机构、获取行驶阻力参数的阻力参数获取机构、以及获取车体重心偏移量的重心偏移量获取机构发挥作用。

还有，关于其它部分的结构，与上述第5实施方式相同，故省略其说明。

接着，说明上述结构的车辆10的动作。首先说明行驶和姿态控制处理的概要。

在本实施方式中，将利用驱动轮传感器51获取的驱动轮转动状态的测定值与推定值进行比较，检测驱动轮转动角速度的测定值的异常。具体来说，从车体倾斜角加速度和驱动转矩的时间履历来推定驱动轮转动角速度。还有，利用搭乘部传感器61测定的车体重心偏移量的测定值，对驱动轮转动角速度的推定值进行修正。另外，利用其它的力学模型推定驱动轮转动角加速度，并根据行驶阻力推定值进行修正。并且，当驱动轮转动角速度的测定值与推定值之差超过规定值时，认为驱动轮转动角速度的测定值为异常。这样，可以可靠地检测出驱动轮转动角速度的测定值的异常，能够提供一种更加安全、方便且廉价的倒立型车辆10。

对于行驶和姿态控制处理的动作，由于与上述第5实施方式相同，故省略其说明。

另外，对于状态量的获取处理，由于与上述第5实施方式相同，故省略其说明。

接着，说明主状态量获取处理。

图19是表示本发明第6实施方式的主状态量获取处理的动作的流程图。

在主状态量获取处理中，主控制ECU21首先获取车体倾斜状态量(步骤S11-1-21)。此时，从车体倾斜传感器41获得车体倾斜角θ₁以及/或者倾斜角速度

另外，对于主控制ECU21推定车体重心偏移量的动作和获取行驶阻力参数的动作、即步骤S11-1-22和S11-1-23的动作，均与上述第5实施方式的步骤S11-1-2和S11-1-3的动作相同，故省略其说明。

然后，当获得行驶阻力参数后，主控制ECU21推定驱动轮转动状态量(步骤S11-1-24)。具体来说，从各状态量和驱动转矩的时间履历、以及各推定参数，利用下面公式(16)推定驱动轮转动角速度。

[数式16]

${\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W={\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{\left(n\right)}$

${\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{\left(n\right)}={\mathrm{\ζ}}_W{\widetilde{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}}_W+(1-{\mathrm{\ζ}}_W){\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_W^{(n-1)}$

${\widetilde{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}}_W=\frac{{\widetilde{\mathrm{\τ}}}_D-{\mathrm{\τ}}_{D0}}{C_D}$ …式(16)

${\widetilde{\mathrm{\τ}}}_D={\mathrm{\τ}}_W-{\mathrm{\τ}}_{D,M}$

${\mathrm{\τ}}_{D,M}=R_W(\tilde{M}{R}_W{\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_W+m_1{l}_1{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_1)$

${\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}}_W=\frac{1}{m_1{l}_1{R}_W}\{-{\mathrm{\τ}}_W-I_1{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_1+m_{1}g{l}_1({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\δ}}_1)\}$

这里，公式(16)的第2式相当于低通滤波器的处理。公式中的ζ_W为滤波系数，ζ_W＝Δt/T_W。另外，T_W为低通滤波器时间常数。Δt和T_W均为规定值。

还有，第3式中的

表示驱动轮转动角速度推定瞬时值，τD0和CD表示正常时的行驶阻力参数。另外，第4式中的

表示行驶阻力转矩推定瞬时值，第5式的τD，M表示模型推定行驶阻力转矩。

另外，

为驱动轮转动角加速度推定值，δ₁为正常时的车体重心偏移量。

本实施方式中，利用车体倾斜状态、驱动转矩的时间履历和参数推定值，基于与驱动轮12的转动运动有关的力学模型，推定驱动轮转动角速度。此时，考虑到驱动转矩、相对于车辆10的加减速的惯性、车体倾斜引起的重心移动的作用、以及行驶阻力转矩，从它们的大小的关系，推定行驶阻力转矩。然后，假定该行驶阻力转矩与驱动轮转动角速度之间存在线性关系，推定驱动轮转动角速度。这样，可以利用力学模型中各状态与转矩的理论关系，推定未知的驱动轮转动角速度。

还有，利用行驶阻力参数的推定值，确定驱动轮转动角速度的推定值。具体来说，通过测定而取得与有关驱动轮12的转动运动的力学模型的偏差相当的行驶阻力转矩的特性，提高推定的精度。这样，可以防止将行驶阻力的作用认为是驱动轮转动状态的测定值的异常误差，从而可以进行可靠性更高的异常判定。

另外，利用其它的力学模型推定驱动轮转动角加速度。具体来说，将驱动轮转动角加速度看作与驱动轮转动角速度无关的独立状态量，利用与车体的倾斜运动有关的力学模型进行推定。此时，考虑重力转矩、车体的转动惯性、伴随车辆的加减速的惯性力、以及驱动转矩的反转矩。这样，通过利用其它的力学模型推定驱动轮转动角加速度，可以避免加速度的积分产生的误差积累、以及推定计算的不稳定化，从而稳定且高精度地推定驱动轮转动角速度。

另外，在本实施方式中，虽然利用简单的线性模型推定驱动轮转动角速度，但也可以采用更加严密的模型进行推定。例如，可以采用考虑了非线性作用或相对车体转动的粘性阻力等因素的模型，进行更加严密的推定。还有，也可以采用更加简单的模型进行推定。

接着，主控制ECU21获取驱动轮转动状态量(步骤S11-1-25)。

具体来说，从驱动轮传感器51获得驱动轮转动角θ_W以及/或者转动角速度

接着，主控制ECU21判断测定值是否正常(步骤S11-1-26)。如果不正常，再判断是否为异常嫌疑(步骤S11-1-27)。具体来说，对测定值与推定值进行比较，利用下面公式(17)求出测定值与推定值的偏差，对于所求得的偏差，利用下面的公式(18)求出偏差评价量e₁和e₂，基于计算出的偏差评价量，判断测定值是否正常、以及是否为异常嫌疑。

[数式17]

$e^{\left(k\right)}={\mathrm{\θ}}_{W,S}^{\left(k\right)}-{\mathrm{\θ}}_{W,E}^{\left(k\right)}$ …式(17)

另外，

是车体倾斜角测定值，

是车体倾斜角推定值。

$e_1=\frac{1}{N_1}\underset{k=n-N_1+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e^{\left(k\right)}\right|}^M$ …式(18)

$e_2=\frac{1}{N_2}\underset{k=n-N_2+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e^{\left(k\right)}\right|}^M$

另外，

并且，Δt为数据获取间隔(控制处理周期)，T₁和T₂为偏差判定时间(规定值)。希望T₁和T₂满足T₁＜T₂，例如，设定T₁＝0.1[sec]，T₂＝10[sec]。

并且，当e₁＞e_1，sh时，判定为紧急异常，当e₂＞e_2，sh时判定为异常嫌疑。另外，e_1，sh和e_2，sh时为偏差判定阈值，

这里，S_sh为时间积分阈值，赋予规定值。还有，M为累乘指数，在本实施方式中，作为规定的常数，赋予M＝2。

另外，对于主状态量获取处理之后的动作、即采用测定值的动作、告知异常嫌疑状态的动作、告知紧急异常状态的动作以及采用推定值的动作、即步骤S11-1-28到S11-1-31的动作，均与上述第5实施方式的步骤S11-1-8到S11-1-11的动作相同，故省略其说明。

还有，对于之后的目标行驶状态的确定处理、目标车体姿态的确定处理和促动器输出的确定处理，与上述第1实施方式一样，故省略说明。另外，在本实施方式中，不管是在基于驱动轮传感器51的驱动轮转动角速度的测定值进行控制的情况下，还是在基于转动推定机构的驱动轮转动角速度的推定值进行控制的情况下，换句话说，不管是能够还是不能够获取驱动轮转动角速度的测定值，都利用与上述第1实施方式所说明的公式(6)所示的相同的控制规则进行行驶与姿态控制。这样，由于简化了控制规则，从而可以大幅降低控制系统设计时或编程时所需的劳力以及控制动作时所需的运算成本。

这样，在本实施方式中，基于车体倾斜状态、驱动转矩的时间履历以及参数推定值来推定驱动轮转动角速度。还有，利用行驶阻力参数的测定值，确定驱动轮转动角速度的推定值。另外，利用其它的力学模型推定驱动轮转动角加速度，并使用车体重心偏移量的推定值进行修正。当驱动轮转动角速度的测定值与推定值之差大于规定值时，认为测定值为异常。这样，能够可靠地检测出驱动轮转动状态的测定值的异常，从而能够提供更加安全、方便且廉价的倒立型车辆10。

另外，在本发明的第6实施方式中，作为解决现有技术问题点的方法，可以示出如下方案。

一种车辆，具有安装在车体上并能够转动的驱动轮、和对该驱动轮施加的驱动转矩进行控制从而对上述车体的姿态进行控制的车辆控制装置，该车辆控制装置具有：转动测定机构，其测定上述驱动轮的转动角速度；转动推定机构，其通过上述车体相对于铅垂轴的倾斜状态和上述驱动转矩，来推定上述驱动轮的转动角速度；和判定机构，在由上述转动测定机构测定的转动角速度与由上述转动推定机构推定的转动角速度之差的绝对值大于规定值的情况下，该判定机构判定为由上述转动测定机构测定的转动角速度为异常。

根据这一结构，不需要另外设置检验用的传感器，能够可靠地检测出驱动轮的转动角速度的测定值的异常，从而可以实现低廉安全的倒立型车辆。

在其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有告知机构，在上述判定机构判定为由上述转动测定机构测定的转动角速度为异常时，该告知机构告知异常。

根据这一结构，在测定值出现异常时，即使在作为与该异常对应的控制而能够实现与通常相同的动作的情况下，也可以确实让乘员认识到驱动轮转动角速度测定值处于异常状态，从而能够促使乘员进行检查或修理。

在另外其它的车辆中，还有，上述判定机构判定由上述转动测定机构测定的转动角速度能否用于上述车体的姿态控制，在上述判定机构判定为可能的情况下，上述车辆控制装置根据由上述转动测定机构测定的转动角速度确定上述驱动转矩的值，在上述判定机构判定为不可能的情况下，上述车辆控制装置根据由上述转动推定机构推定的转动角速度确定上述驱动转矩的值。

根据这一结构，即使在倒立姿态下的行驶中突然不能获得驱动轮转动角速度测定值，也能够维持倒立姿态下的行驶状态，进行规避行驶。

在另外其它的车辆中，还有，在上述差的绝对值大于第1规定值、且在第2规定值以下时，上述判定机构判定为由上述转动测定机构测定的转动角速度为虽然异常但仍能用于上述车体的姿态控制，当上述差的绝对值大于第2规定值时，上述判定机构判定为由上述转动测定机构测定的转动角速度为异常，且不能用于上述车体的姿态控制。

根据这一结构，可以根据测定值的异常程度，判断采用驱动轮转动角速度的测定值和推定值中的哪一个，从而可以选择适当的控制方法。

在另外其它的车辆中，还有，在对上述差的绝对值的累乘在第1规定时间内积分而得的第1时间积分值大于第1规定积分值、且对上述差的绝对值的累乘在第2规定时间内积分而得的第2时间积分值在第2规定积分值以下的情况下，上述判定机构判定为由上述转动测定机构测定的转动角速度虽然为异常但仍能用于上述车体的姿态控制，在上述第2时间积分值大于第2规定积分值的情况下，上述判定机构判定为由上述转动测定机构测定的转动角速度为异常，且不能用于上述车体的姿态控制。

根据这一结构，通过将测定值的时间履历作为判断材料，还设置2个不同的基准，从而能够更加适当地判断异常状态和测定值能否使用。

在另外其它的车辆中，还有，上述判定机构基于小于上述第1规定时间的上述第2规定时间以及满足下属关系的上述第2规定积分值进行判定，即：上述第2规定积分值除以上述第2规定时间而得的值大于上述第1规定积分值除以上述第1规定时间而得的值。

根据这一结构，通过在短时间内检测出严重异常，能够提早应对严重异常，并且基于长时间的数据判定难以判定的微妙异常，因此可以提高异常判定的精度。

在其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有获取上述车辆的行驶阻力的特性量即阻力参数的阻力参数获取机构，上述转动推定机构利用通过上述阻力参数获取机构获取的阻力参数，对上述转动角速度的推定值进行修正。

根据这一结构，通过考虑行驶阻力的影响，可以防止行驶路面的坡度或粗糙度的不同带来的驱动轮转动角速度的推定精度的降低。

在另外其它的车辆中，还有，还具有测定路面形状的路面形状测定机构，上述阻力参数获取机构利用上述路面形状测定机构所测定的上述路面形状，推定上述阻力参数。

根据这一结构，通过测定路面形状，能够更加正确地推定行驶阻力的特性，从而能够对行驶阻力带来的影响进行正确的补偿。

在其它的车辆中，还有，上述车辆控制装置还具有获取上述车体的重心位置的偏移量的重心偏移量获取机构，上述转动推定机构利用通过上述重心偏移量获取机构所获取的重心偏移量，对上述转动角速度的推定值进行修正。

根据这一结构，在驱动轮转动角速度的推定中采用基于车体倾斜状态的力学模型的、驱动轮转动角加速度的推定值的情况下，考虑了车体的重心位置的偏移，因此能够更高精度地推定驱动轮转动角加速度和驱动轮转动角速度。

在其它的车辆中，还有，还具有搭载上述乘员以及/或者重量物的搭乘部、和测定该搭乘部的载荷分布的载荷分布测定机构，上述重心偏移量获取机构利用由上述载荷分布测定机构所测定的上述载荷分布，推定上述重心偏移量。

根据这一结构，通过测定搭乘部的载荷分布，可以正确把握车体的重心位置，对重心位置的偏移带来的影响进行正确的补偿。

另外，本发明并不局限于上述实施方式，可以基于本发明的精神进行各种变形，这些变形不能被排除出本发明的范围。

产业上的可利用性

该发明可以适用于利用倒立摆的姿态控制的车辆。

标号说明：

10 车辆；12 驱动轮；20 控制ECU；21 主控制ECU；41 车体倾斜传感器。

Claims (12)

1.一种车辆，其特征在于，具有：

安装于车体并能够转动的驱动轮；以及

控制对该驱动轮施加的驱动转矩从而对上述车体的姿态进行控制的车辆控制装置，

该车辆控制装置具备倾斜推定机构，该倾斜推定机构利用上述驱动轮的转动状态和上述驱动转矩来推定上述车体相对于铅垂轴的倾斜角，

上述车辆控制装置利用由上述倾斜推定机构所推定的上述车体的倾斜角的推定值，确定对上述驱动轮施加的驱动转矩。

2.根据权利要求1所述的车辆，其特征在于，

上述车辆控制装置还具备目标值确定机构，该目标值确定机构根据作为上述车辆的目标的动作来确定上述车体的倾斜角的目标值，

上述车辆控制装置施加大小与由上述倾斜推定机构所推定的上述推定值和由上述目标值确定机构所确定的上述目标值之差成正比的上述驱动转矩。

3.根据权利要求1或2所述的车辆，其特征在于：

上述车辆控制装置还具备：

测定上述车体的倾斜角的倾斜测定机构；以及

判定机构，该判定机构判定能否获取基于该倾斜测定机构的测定值以及/或者能否在上述车辆的控制中使用上述测定值，

在上述判定机构判定为不能的情况下，上述倾斜推定机构推定上述车体的倾斜角。

4.根据权利要求3所述的车辆，其特征在于：

在上述判定机构判定为可能的情况下，上述车辆控制装置利用上述车体的倾斜角的测定值确定上述驱动转矩，在上述判定机构判定为不可能的情况下，上述车辆控制装置利用上述车体的倾斜角的推定值确定上述驱动转矩。

5.根据权利要求4所述的车辆，其特征在于：

在上述判定机构判定为可能的情况下，上述车辆控制装置施加大小与上述车体的倾斜角的测定值和上述目标值之差成正比的上述驱动转矩，在上述判定机构判定为不可能的情况下，上述车辆控制装置施加大小与上述车体的倾斜角的推定值和上述目标值之差成正比的上述驱动转矩。

6.根据权利要求1或2所述的车辆，其特征在于：

上述车辆控制装置还具备重心偏移量获取机构，该重心偏移量获取机构获取上述车体的重心位置的偏移量，

上述倾斜推定机构利用由上述重心偏移量获取机构所获取的重心偏移量，对上述车体的倾斜角的推定值进行修正。

7.根据权利要求6所述的车辆，其特征在于：

上述重心偏移量获取机构利用上述驱动轮的转动状态以及/或者上述驱动转矩以及/或者上述车体的倾斜角的测定值，推定上述重心偏移量。

8.根据权利要求6所述的车辆，其特征在于：

上述重心偏移量获取机构将上述判定机构判定为可能时的最新的上述重心偏移量，作为上述判定机构判定为不可能时的上述重心偏移量。

9.根据权利要求1或2所述的车辆，其特征在于：

上述车辆控制装置还具备倾斜角加速度推定机构，该倾斜角加速度推定机构利用上述驱动轮的转动状态以及上述驱动转矩推定上述车体的倾斜角的加速度，

上述车辆控制装置利用由该倾斜角加速度推定机构推定的倾斜角加速度的推定值，对上述车体的倾斜角的推定值进行修正。

10.根据权利要求9所述的车辆，其特征在于：

上述车辆控制装置还具备阻力参数获取机构，该阻力参数获取机构获取有关上述车辆的行驶阻力的参数，

上述倾斜推定机构利用由上述阻力参数获取机构所获取的阻力参数，对上述倾斜角加速度的推定值进行修正。

11.根据权利要求10所述的车辆，其特征在于：

上述阻力参数获取机构利用上述驱动轮的转动状态以及/或者上述驱动转矩以及/或者上述车体的倾斜角的测定值，推定上述阻力参数。

12.根据权利要求10所述的车辆，其特征在于：

上述阻力参数获取机构将上述判定机构判定为可能时的最新的上述阻力参数，作为上述判定机构判定为不可能时的上述阻力参数。

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