JP2009214753A - 車両走行状態推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 車両挙動急変時にも精度良く車両挙動を推定することができる車両走行状態推定装置を提供すること。
【解決手段】 車両モデルに基づいてタイヤスリップ角を演算する車両挙動演算手段と、車輪の横力相当物理量とタイヤスリップ角からコーナリングスティフネスを演算するコーナリングスティフネス演算手段とを設け、車両挙動演算手段は、コーナリングスティフネスによって車両モデルを補正するようにした。
【選択図】 図３

Description

本願発明は、車両状態を推定する車両走行状態推定装置に関する。

この種の技術としては、特許文献１に記載の技術が開示されている。この公報では、線形領域の車両運動モデルに基づいてヨーレイトと横加速度を演算し、演算したヨーレイトと横加速度とセンサにより検出されるヨーレイトと横加速度との偏差に応じて、車両運動モデルのコーナリングパワーを増減させる補正を行って車両挙動を推定するものが開示されている。
特許３５７１３７９号公報

上記従来技術では、車両運動モデルに基づいて演算したヨーレイトと横加速度とセンサにより検出されるヨーレイトと横加速度との偏差に応じて車両モデルのコーナリングパワーを補正しているため、例えばドリフトアウトからスピンが発生するような車両挙動急変時にはコーナリングパワーの補正の周期が間に合わず精度良く車両挙動を推定できない虞があるといった問題があった。

本発明は上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、車両挙動急変時にも精度良く車両挙動を推定することができる車両走行状態推定装置を提供することである。

上記目的を達成するため、本発明の車両走行状態推定手段においては、車輪の横力相当物理量とタイヤスリップ角からコーナリングスティフネスを演算し、コーナリングスティフネスによって車両モデルを補正するようにした。

そのため、車両挙動急変時にも精度良く車両挙動を推定することができる。

以下、本発明の車両走行状態推定装置を実現する最良の形態を、実施例１ないし実施例３に基づいて説明する。

［全体構成］
まず、実施例１の車両走行状態推定装置８を搭載した車両の構成について説明する。
図１は、車両の概略構成を示す構成図である。実施例１における車両は操舵装置として、ステアリングホイール９と、ステアリングシャフト１０と、電動パワーステアリング（Electric Power Steering：以下EPS）モータ７と、ラック・アンド・ピニオン機構（ピニオン１２、ラック１３）およびタイロッド１４を備えている。

制御系の装置としては、操舵角センサ１と、ヨーレイトセンサ２、横加速度センサ３と、前後加速度センサ４と、車輪速度センサ５と、電動パワーステアリング電子制御装置（Electric Power Steering Electronic Control Unit：以下EPSECU）６および車両走行状態推定装置８を備えている。

ドライバによりステアリングホイール９に操舵力が入力され、その操舵力はステアリングホイール９と一体に回転するステアリングシャフト１０に伝達する。またEPSECU６の駆動信号によってEPSモータ７が駆動して、ステアリングシャフト１０にアシストトルクを付与する。操舵力およびアシストトルクをラック・アンド・ピニオン機構、タイロッド１４を介して左右の車輪１１FL，１１FRに伝達し、左右の車輪１１FL，１１FRを転舵する。

操舵角センサ１は、ステアリングシャフト１０の回転角（操舵角δ）を検出し、検出した操舵角情報を車両走行状態推定装置８に出力する。
ヨーレイトセンサ２は、車両のヨーレイトγを検出し、検出したヨーレイト情報を車両走行状態推定装置８に出力する。

横加速度センサ３は、車両の横加速度Gyを検出し、検出した横加速度情報を車両走行状態推定装置８に出力する。
前後加速度センサ４は、車両の前後加速度Gxを検出し、検出した前後加速度情報を車両走行状態推定装置８に出力する。
車輪速度センサ５は、車体に設けられた各車輪１１FL，１１FR，１１RL，１１RRの車輪速度Vwを検出し、検出した車輪速度情報を車両走行状態推定装置８に出力する。

車両走行状態推定装置８は、操舵角センサ１が検出した操舵角δ、ヨーレイトセンサ２が検出したヨーレイトγ、横加速度センサ３が検出した横加速度G_y、前後加速度センサ４が検出した前後加速度G_xおよび車輪速度センサ５が検出した車輪速度V_wに基づいて車両の走行状態を推定し、推定結果に基づいて車両の不安定挙動を抑制するようにEPSモータ７を制御する不安定挙動抑制アシスト指令をEPSECU６に出力する。

EPSECU６は、操舵角センサ１が検出した操舵角δ、車輪速度センサ５が検出した車輪速度Vw等に基づいて操舵アシスト力を演算し、EPSモータ７に操舵アシスト指令を出力する。

またEPSECU６は、車両走行状態推定装置８から出力される不安定挙動抑制アシスト指令に基づいて、車両の不安定挙動を抑制するように補正した操舵アシスト力を演算し、補正した操舵アシスト指令をEPSモータ７に出力する。

［車両走行状態推定装置］
次に車両走行状態推定装置８について詳述する。図２は車両走行状態推定装置８の制御ブロック図である。車両走行状態推定装置８は、車体速度演算部１６、車体スリップ角推定部１７、タイヤスリップ角演算部１８、タイヤ横力演算部１９、コーナリングスティフネス演算部２０、スタビリティファクタ演算部２１、車両挙動推定部２２および不安定挙動抑制アシスト指令値演算部２３を備える。

（車体速度演算部）
車体速度演算部１６は、車輪速度センサ５が検出した車輪速度V_wおよび前後加速度センサ４が検出した前後加速度G_xに基づいて車体速度V_tを演算し、その車体速度情報を車体スリップ角推定部１７およびタイヤ横力演算部１９に出力する。

具体的には、車体速度演算部１６は、従動輪１１RL，１１RRの車輪速度V_wの平均値、または各車輪１１FL〜１１RRの車輪速度V_wの平均値を算出して車体速度V_tの基本値とし、その基本値から急加速時のタイヤ空転や急制動時のタイヤロックによる誤差の影響が除かれるように基本値を前後加速度G_xに基づいて補正した値を、車体速度V_tの推定結果とする。

（車体スリップ角推定部）
車体スリップ角推定部１７は、操舵角センサ１が検出した操舵角δ、ヨーレイトセンサが検出したヨーレイトγ、横加速度センサ３が検出した横加速度G_y、前後加速度センサ４が検出した前後加速度G_x、車体速度演算部１６が演算した車体速度V_tに基づいて車体スリップ角推定値β_t ^*を推定し、その車体スリップ角推定値をタイヤスリップ角演算部１８に出力する。

図３は車体スリップ角推定部１７の制御ブロック図である。車体スリップ角推定部１７は、直接積分法演算部１７ａと、線形オブザーバ演算部１７ｂとを有する。

車体スリップ角推定部１７では、直接積分法で推定した車体スリップ角を、線形オブザーバによって推定した車体スリップ角に基づいて補正して精度の高い車体スリップ角を推定するものである。

＜直接積分法＞
直接積分法演算部１７ａは、車両の横方向（車幅方向）に働く運動のつりあいの式に基づいて車体スリップ角β_tを求め、β_t ^* _Integralとして出力する。
旋回時に車両の横方向（車幅方向）に働く運動のつりあいの式は下記の式(1)によって表すことができる。

なお、V_tは車体速度、β_tは車体スリップ角の時間微分値、γはヨーレイト、G_yは横加速度を示す。

式(1)を車体スリップ角の時間微分値β_tについて解くと下記の式(2)となる。

式(2)を時間積分すると下記の式(3)となり、車体スリップ角β_tを求めることができる。

＜線形オブザーバ＞
線形オブザーバ演算部１７ｂは2輪モデルを用いて車体スリップ角β_tを演算し、β_t ^* _Observerとして出力する。
図４は２輪モデルを示す図である。図中のmは車両重量、Iはヨー慣性モーメント、G_yは横加速度、l_f,l_rは車両重心点と車軸との間の距離、F_f,F_rはタイヤに作用する摩擦力、F_yf,F_yrはタイヤ横力、F_xf,F_xrはころがり抵抗、F_yf',F_yr'はコーナリングフォース、F_xf'F_xr'はコーナリング抵抗、β_tは車体スリップ角、β_wf,β_wrはタイヤスリップ角、Cp_f,Cp_rはコーナリングパワーを示す。

ここで、タイヤスリップ角が小さいときにはコーナリングフォースF_yf',F_yr'の大きさとタイヤ横力F_yf,F_yrの大きさとは等しいと見なすことができる（式(4)）。

以下では、コーナリングフォースF_yf',F_yr'をタイヤ横力F_yf,F_yrとして扱う。

また、コーナリングパワーCp_f,Cp_rはタイヤリップ角β_wf,β_wrが小さくタイヤ特性が線形であるときのタイヤリップ角β_wf,β_wrとタイヤ横力F_yf,F_yrとの比であって固定値である。タイヤ特性については詳しく後述する。
タイヤスリップ角β_wf,β_wrが小さいときにはタイヤ横力F_yf,F_yrは、コーナリングパワーCp_f,Cp_rとタイヤスリップ角β_wf,β_wrとの積で表すことができる（式(5)）。

図４に示す２輪モデルより横方向の力とモーメントのつりあいの式は下記の式(6),(7)で示される。

この式(6),(7)を状態方程式の形に書き直すと次の式(8)で示される。

行列Cにおけるa₁₁,a₁₂は行列Aの要素、行列Dにおけるb₁は行列Bの要素である。

この状態方程式を基に、線形オブザーバ演算部１７ｂにおいて車体スリップ角β_tを推定する線形２入力オブザーバを設計する。
図５は線形２入力オブザーバのブロック図である。オブザーバへの入力はヨーレイトγと横加速度G_yとし、オブザーバゲインLはモデル化誤差の影響を受けにくく、かつ安定した車体スリップ角β_tを推定できるように設定する。

前述のように、タイヤスリップ角β_wf,β_wrが小さくタイヤ特性が線形であるときには、タイヤスリップ角β_wf,β_wrとタイヤ横力F_yf,F_yrとの関係は固定値であるコーナリングパワーCpを用いて式(5)のように示すことができる。

しかし、タイヤスリップ角β_wf,β_wrが大きくなり、タイヤ特性が非線形になると固定値のコーナリングパワーCpとタイヤ特性との差が大きくなり、固定値のコーナリングパワーCpを用いてタイヤスリップ角β_wf,β_wrとタイヤ横力F_yf,F_yrとの関係表すことができない。

そこで線形オブザーバ演算部１７ｂでは、図３に示すようにコーナリングスティフネス演算部２０のコーナリングスティフネスCsを用いて車両モデル内のコーナリングパワーCpを補正している。これにより、タイヤ特性が非線形領域となる部分についても線形オブザーバによる車体スリップ角β_tの推定を可能にしている。

＜直接積分法の補正＞
前述の直接積分法は、センサノイズやオフセットなどの計測誤差が累積し、推定値にドリフトが発生するという問題がある。そこで図３に示すように、線形オブザーバにより推定した車体スリップ角β_t ^* _Observerによって直接積分法の補正をしている。
補正ゲインK1は、安定した車体スリップ角β_tを推定できるように設定する。

（タイヤスリップ角演算部）
タイヤスリップ角演算部１８では、操舵角センサ１が検出する操舵角δ、ヨーレイトセンサ２が検出するヨーレイトγ、車体速度演算部１６が算出する車体速度Ｖ_tおよび車体スリップ角推定部１７が推定する車体スリップ角β_tに基づき、タイヤスリップ角β_wを演算する。そのタイヤスリップ角演算値をコーナリングスティフネス演算部２０に出力する。具体的には、下記の式(9)によって前後タイヤのタイヤスリップ角β_wf、β_wrを演算する。

（タイヤ横力演算部）
タイヤ横力演算部１９では、ヨーレイトセンサ２が検出するヨーレイトγ、横加速度センサ３が検出する横加速度Gyおよび車体速度演算部１６が演算する車体速度Vtに基づき、タイヤ横力F_yを演算する。そのタイヤ横力演算値をコーナリングスティフネス演算部２０に出力する。具体的には、下記の式(10)によって前後タイヤのタイヤ横力F_yf,F_yrを演算する。

（コーナリングスティフネス演算部）
コーナリングスティフネス演算部２０では、タイヤスリップ角演算部１８が演算したタイヤスリップ角β_wおよびタイヤ横力演算部１９が演算したタイヤ横力F_yに基づき、コーナリングスティフネスCsを演算する。コーナリングスティフネス演算値を車体スリップ角推定部１７、スタビリティファクタ演算部２１および車両挙動推定部２２に出力する。

コーナリングスティフネスCsは、図６のコーナリングスティフネスマップを用いて求める。このコーナリングスティフネスマップは、タイヤF_yとタイヤスリップ角β_wの比に基づいてコーナリングスティフネスCsを求めるものである。実施例１では、タイヤ横力F_yの大きさとタイヤ横力F_yの大きさはほぼ等しいとみなして、タイヤ横力F_yをタイヤ横力F_yとして用いている。また、実際にはコーナリングスティフネスマップは、前輪2輪の等価コーナリングスティフネスCs_f用と後輪2輪の等価コーナリングスティフネスCs_r用とを用いる。
以下、コーナリングスティフネスCs、コーナリングスティフネスマップについて詳述する。

＜タイヤ特性について＞
図７は、路面μが「1.0」であるときのタイヤスリップ角β_wとタイヤ横力F_yとの関係を示すタイヤ特性曲線を示す図である。このタイヤ特性曲線は、車両の旋回走行実験を事前に行いその実験データから得られるタイヤ特性値に基づいて作成する。具体的には実験データに基づいてタイヤモデル(Magic Formula)を設定し、前タイヤの2輪、後タイヤの2輪の等価特性曲線を作成する。

図７に示すタイヤスリップ角β_wが小さい範囲Aにおいては、タイヤ特性曲線は線形である。コーナリングパワーCpは、タイヤ特性曲線が線形であるときのタイヤ特性曲線の傾きを示す。コーナリングパワーCpは、車両やタイヤの諸元で決まる固定値であり、タイヤ特性は次の式(11)で表すことができる。

すなわち、タイヤスリップ角β_wが小さくタイヤ特性曲線が線形で場合には、固定値であるコーナリングパワーCpを用いて車両モデルを規定することができる。

図７に示すタイヤスリップ角β_wが大きい範囲Bにおいては、タイヤ横力F_yが飽和してタイヤ特性曲線は非線形となる。そのため、前述の固定値であるコーナリングパワーCpではタイヤ特性を表すことができない。
すなわち、タイヤスリップ角β_wが大きくタイヤ特性曲線が非線形で場合には、固定値であるコーナリングパワーCpを用いて車両モデルを正確に規定することができない。
そこで実施例１では、コーナリングスティフネスCsを用いて車両モデルのコーナリングパワーCpを補正し、タイヤ特性曲線が非線形となる領域まで拡張している。

＜コーナリングスティフネスについて＞
次にコーナリングスティフネスCsについて説明する。
図８はコーナリングスティフネスCsについて説明する図であり、図８と同じく路面μが「1.0」であるときのタイヤスリップ角β_wとタイヤ横力F_yとの関係を示すタイヤ特性曲線である。
コーナリングスティフネスCsとはタイヤ特性曲線の傾きであって、すなわちタイヤ特性曲線をタイヤスリップ角β_wで偏微分したものである。

図８に示すように、タイヤ特性曲線上に原点から傾きが異なる複数の直線を描画する（図８では描画する一部の直線ａ，ｂ，ｃを示している）。このタイヤ特性曲線と各直線ａ，ｂ，ｃとの交点（図１１中の○印内の交点）におけるタイヤ特性曲線の接線の傾きと、各直線ａ，ｂ，ｃの傾きを求める。タイヤ特性曲線の接線の傾き（コーナリングスティフネスCs）を縦軸、各曲線ａ，ｂ，ｃの傾きを横軸にとると、図６に示すコーナリングスティフネスマップとなる。なおコーナリングスティフネスマップは、縦軸にタイヤ特性曲線をタイヤスリップ角β_wで偏微分した値を縦軸にとり、偏微分を行った点のタイヤ横力F_yとタイヤスリップ角β_wとの比を横軸にとることによって求めても良い。

図９は路面μの異なるタイヤ特性曲線（図９（ａ））および路面μが異なるコーナリングスティフネスマップ（図９（ｂ））を示す図である。図１２において太実線は路面μが「1.0」のとき、点線は路面μが「0.5」のとき、細実線は路面μが「0.2」のときのタイヤ特性曲線およびコーナリングスティフネスを示す。なお、図９（ｂ）には図示の関係上、細実線は点線、太実線と、点線は太線と重なって一部が図上では見えていない。

図９（ａ）に示すように、ある傾きの直線とのタイヤ特性との交点における傾きは、路面μが異なる場合もほぼ一致する。したがって、路面μが異なるコーナリングスティフネスマップを作成すると図９（ｂ）に示すようにほぼ一致する。そのため、コーナリングスティフネスマップは路面μの影響を受けず、コーナリングスティフネスCsの演算に路面μの情報を必要としない。

また、タイヤの輪加重変化に応じてタイヤ特性は変化するため、コーナリングスティフネス演算部２０ではタイヤの輪加重変化に応じてコーナリングスティフネスマップを補正している。

例えば前後加速度G_x、横加速度G_yが発生していないときの輪荷重を初期値とし、この初期値に対する前後加速度G_x、横加速度G_yから求めた輪荷重の比率を縮尺比としてコーナリングスティフネスマップを補正する。

図１０は輪荷重に応じて補正したコーナリングスティフネスマップである。図１０では、輪荷重の初期値に対する比率が0.6倍、0.8倍、1倍、1.2倍の場合を示している。図１４に示す補正したコーナリングスティフネスマップを用いることによって、より正確なコーナリングスティフネスを演算することができる。

（スタビリティファクタ演算部）
スタビリティファクタ演算部２１は、コーナリングスティフネス演算部２０が演算したコーナリングスティフネスCsに基づいてスタティックマージンSMを演算し、そのスタティックマージン情報を車両挙動推定部２２に出力する。

スタティックマージンSMは下記の式(12)によって演算する。

（車両挙動推定部）
車両挙動推定部２２は、コーナリングスティフネス演算部が演算したコーナリングスティフネスCsと、スタビリティファクタ演算部２１が演算したスタティックマージンSMとに基づいて車両挙動を推定する。その推定した車両挙動情報を不安定挙動抑制アシスト指令値演算部２３に出力する。

車両挙動はスタティックマージンSMの値によって推定する。具体的にはスタティックマージンSM>0のときはアンダーステア、スタティックマージンSM=0のときはノーマルステア、スタティックマージンSM<0のときはオーバステアであると推定する。

（不安定挙動抑制アシスト指令値演算部）
不安定挙動抑制アシスト指令値演算部２３は、車両挙動推定部２２が推定した車両挙動情報に基づき、車両の不安定挙動を抑制するアシストトルク指令値を演算し、演算したアシストトルク指令値をEPSECU６に出力する。

ドリフトアウトが発生するときは、前輪１１FL，１１FRのタイヤ横力F_yが飽和した状態である。このことは、前輪コーナリングスティフネスCs_fから検出可能であり、初期値から低下し始めたらその後ドリフトアウトの発生が予想できる。

そこで、前輪コーナリングスティフネスCs_fの低下を、前輪１１FL，１１FRのタイヤ横力F_yが飽和に近付く状態の定量的な指標とし、前輪コーナリングスティフネスCs_fの低下に応じて操舵反力を重くする制御を行う。すなわち、EPSモータ７による操舵反力アシストを減らす制御を行う。操舵反力が重くなることで、ドライバがステアリングホイール９を必要以上に切り過ぎることが予防されると共に、操舵反力の変化によりドライバに前輪のグリップが低下していることを知らせるインフォメーションの効果を得ることができる。

ただし、前輪コーナリングスティフネスCs_fが低下したら必ずステアリングホイール９を重くすれば良いというものでもない。例えば、前輪コーナリングスティフネスCs_fと同時に後輪コーナリングスティフネスCs_rも低下していた場合、状況によってはアンダーステアではなくオーバステアとなり、つまりスピンが発生することもある。このとき、ハンドルが重いままだと素早いカウンタステアを当てることができないため、返って車両挙動を不安定にしてしまう恐れもある。

そこで、前輪コーナリングスティフネスCs_fを監視すると同時に、車両特性(オーバステア／アンダステア傾向)も監視する。

例えば、前輪１１FL，１１FRのコーナリングスティフネスCsが低下していて、車両がアンダーステア傾向のときに、前輪コーナリングスティフネスCs_fの低下の度合いに応じてEPSモータ７の出力を低下させることによって、車両不安定挙動であるドリフトアウトを予防することができる。このときに不意にオーバステアが発生しスピンモードに陥った場合には、カウンタステアの阻害を防止するこができる。

［車両走行状態推定処理］
図１１は、車両走行状態推定装置８において行われる処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ１では、車体速度V_tを推定してステップＳ２へ移行する。
ステップＳ２では、タイヤスリップ角β_wを演算してステップＳ３へ移行する。
ステップＳ３では、タイヤ横力F_yを演算してステップＳ４へ移行する。
ステップＳ４では、コーナリングスティフネスCsを演算してステップＳ５およびステップＳ７へ移行する。

ステップＳ５では、スタティックマージンSMを演算してステップＳ６へ移行する。
ステップＳ６では、車両挙動がドリフトアウトしているか否かを判定し、ドリフトアウトしているときにはステップＳ８へ移行し、ドリフトアウトしていないときには処理を終了する。
ステップＳ７では、車両モデル内のコーナリングパワーCpをコーナリングスティフネスCsにより更新して、ステップＳ２へ移行する。

図１１のフローチャートにおいて、ステップＳ１→ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ７と移行して、ステップＳ７において車両モデル内のコーナリングパワーCpをコーナリングスティフネスCsにより更新する。

車両挙動がドリフトアウトしているときには、ステップＳ１→ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ５→ステップＳ６→ステップＳ８と移行して、ステップＳ８において操舵アシスト力を低下させるように指令を出力する。

車両挙動がドリフトアウトしていないときには、ステップＳ１→ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ５→ステップＳ６→ENDと移行して処理を終了する。

［作用］
次に、実施例１の車両走行状態推定装置８の作用について説明する。

センサが検出した値と車両モデルを用いて演算した値との偏差に基づいて車両モデルのコーナリングパワーを補正する場合、車両挙動急変時にはコーナリングパワーの補正の周期が間に合わず精度良く車両挙動を推定できない。

そこで実施例１においては、センサの検出値を用いて演算した値（タイヤ横力F_y）と車両モデルを用いて演算した値（タイヤスリップ角β_w）を用いてコーナリングスティフネスCsを演算し、このコーナリングスティフネスCsを用いて車両モデルのコーナリングパワーCpを補正するようにした。

よって実施例１では、センサが検出した値と車両モデルを用いて演算した値との偏差を用いないため、コーナリングパワーCpの補正の周期を短くすることができ、車両挙動急変時にも精度良く車両挙動を推定することができる。

また、コーナリングスティフネス演算部２０は、タイヤスリップ角β_wとタイヤ横力F_yとの比を変数とした関数（コーナリングスティフネスマップ）によりコーナリングスティフネスCsを演算するようにした。

よって、路面摩擦係数を考慮せずにコーナリングスティフネスCsを演算することができる。

［効果］
次に実施例１の効果について以下に列挙する。
（１）タイヤ横力F_yを演算するタイヤ横力演算部１９と、コーナリングパワーCpを用いた車両モデルを用いて車体スリップ角β_tを推定する線形オブザーバ演算部１７ｂと、タイヤ横力F_yと車体スリップ角β_tからコーナリングスティフネスCsを演算するコーナリングスティフネス演算部２０とを設け、線形オブザーバ演算部１７ｂは、コーナリングスティフネスCsによって車両モデルのコーナリングパワーCpを補正するようにした。

よって、センサが検出した値と車両モデルを用いて演算した値との偏差を用いないため、コーナリングパワーCpの補正の周期を短くすることができ、車両挙動急変時にも精度良く車両挙動を推定することができる。

（２）コーナリングスティフネス演算部２０は、タイヤスリップ角β_wとタイヤ横力F_yとの比を変数とした関数（コーナリングスティフネスマップ）によりコーナリングスティフネスCsを演算するようにした。

よって、路面摩擦係数を考慮せずにコーナリングスティフネスCsを演算することができる。

実施例１の車両走行状態推定装置８では、車両モデルのコーナリングパワーCpを、コーナリングスティフネスCsによって更新するようにしていた。実施例２の車両走行状態推定装置８では、車両モデルのコーナリングパワーCpを、コーナリングスティフネスCsと動的コーナリングパワーCp'によって更新するようにしている点で実施例１と異なる。

まず構成について説明する。実施例１と同じ構成については同一の符号を付して説明を省略する。

［車両走行状態推定装置］
車両走行状態推定装置８について詳述する。図１２は車両走行状態推定装置８の制御ブロック図である。車両走行状態推定装置８は、車体速度演算部１６、車体スリップ角推定部１７、タイヤスリップ角演算部１８、タイヤ横力演算部１９、コーナリングスティフネス演算部２０、スタビリティファクタ演算部２１、車両挙動推定部２２および不安定挙動抑制アシスト指令値演算部２３を備える。

（車体速度演算部）
車体速度演算部１６は、車輪速度センサ５が検出した車輪速度V_wおよび前後加速度センサ４が検出した前後加速度G_xに基づいて車体速度V_tを演算し、その車体速度情報を車体スリップ角推定部１７およびタイヤ横力演算部１９に出力する。
車体速度演算部１６は、実施例１と同じ構成であるため詳細は省略する。

（車体スリップ角推定部）
車体スリップ角推定部１７は、操舵角センサ１が検出した操舵角δ、ヨーレイトセンサが検出したヨーレイトγ、横加速度センサ３が検出した横加速度G_y、前後加速度センサ４が検出した前後加速度G_x、車体速度演算部１６が演算した車体速度V_tに基づいて車体スリップ角推定値β_t ^*を推定し、その車体スリップ角推定値をタイヤスリップ角演算部１８に出力する。

図１３は車体スリップ角推定部１７の制御ブロック図である。実施例１では、線形オブザーバ演算部１７ｂにおいて、コーナリングスティフネス演算部２０のコーナリングスティフネスCsを用いて車両モデル内のコーナリングパワーCpを補正していた。それに対し実施例２では、コーナリングスティフネス演算部２０のコーナリングスティフネスCsと動的コーナリングパワー演算部２４の動的コーナリングパワーCp'を用いて車両モデル内のコーナリングパワーCpを補正している。なお、車両モデルの更新および動的コーナリングパワーCp'については後で詳述する。

なお実施例２では、実施例１で説明した線形オブザーバで用いる車両モデルの車体スリップ角β_tを、次の式(13)で示すタイヤスリップ角β_tを用いている。

式(13)において、iは制御サイクル数、tは時間、Tは制御周期を示す。

（タイヤスリップ角演算部）
タイヤスリップ角演算部１８では、操舵角センサ１が検出する操舵角δ、ヨーレイトセンサ２が検出するヨーレイトγ、車体速度演算部１６が算出する車体速度Ｖ_tおよび車体スリップ角推定部１７が推定する車体スリップ角β_tに基づき、タイヤスリップ角β_wを演算する。そのタイヤスリップ角演算値をコーナリングスティフネス演算部２０と動的コーナリングパワー演算部２４に出力する。

（タイヤ横力演算部）
タイヤ横力演算部１９では、ヨーレイトセンサ２が検出するヨーレイトγ、横加速度センサ３が検出する横加速度G_yおよび車体速度演算部１６が演算する車体速度V_tに基づき、タイヤ横力F_yを演算する。そのタイヤ横力演算値をコーナリングスティフネス演算部２０に出力する。
タイヤ横力演算部１９は、タイヤ横力演算値を動的コーナリングパワー演算部２４に出力する点以外は実施例１と同じ構成であるため詳細は省略する。

（動的コーナリングパワー演算部）
動的コーナリングパワー演算部２４では、タイヤスリップ角演算部１８が演算したタイヤスリップ角β_wおよびタイヤ横力演算部１９が演算したタイヤ横力F_yに基づき、動的コーナリングパワーCp'を演算する。動的コーナリングパワー演算値を車体スリップ角推定部１７に出力する。

＜動的コーナリングパワーについて＞
コーナリングパワーCpは、タイヤスリップ角β_wがゼロ付近でありタイヤ特性曲線が線形であるときのタイヤ特性曲線の傾きを示す固定値である。すなわちコーナリングパワーCpはタイヤ特性曲線が線形であるときタイヤスリップ角β_wとタイヤ横力F_yとの比である。
一方、動的コーナリングパワーCp'は、タイヤスリップ角β_wが大きくタイヤ特性曲線が非線形となるときのタイヤスリップ角β_wとタイヤ横力F_yの比である。

図１４は動的コーナリングパワーCp'について説明する図であり、路面μが「1.0」であるときのタイヤスリップ角β_wとタイヤ横力F_yとの関係を示すタイヤ特性曲線である。

図１４に示すように、タイヤ特性曲線上に原点から傾きが異なる複数の直線を描画する（図１４では描画する一部の直線ａ，ｂ，ｃを示している）。各直線ａ，ｂ，ｃの傾きが動的コーナリングパワーCp'である。

（コーナリングスティフネス演算部）
コーナリングスティフネス演算部２０では、タイヤスリップ角演算部１８が演算したタイヤスリップ角β_wおよびタイヤ横力演算部１９が演算したタイヤ横力F_yに基づき、コーナリングスティフネスCsを演算する。コーナリングスティフネス演算値を車体スリップ角推定部１７、スタビリティファクタ演算部２１および車両挙動推定部２２に出力する。
コーナリングスティフネス演算部２０は、実施例１と同じ構成であるため詳細は省略する。

（スタビリティファクタ演算部）
スタビリティファクタ演算部２１は、コーナリングスティフネス演算部２０が演算したコーナリングスティフネスCsに基づいてスタティックマージンSMを演算し、そのスタティックマージン情報を車両挙動推定部２２に出力する。
スタビリティファクタ演算部２１は、実施例１と同じ構成であるため詳細は省略する。

（車両挙動推定部）
車両挙動推定部２２は、コーナリングスティフネス演算部が演算したコーナリングスティフネスCsと、スタビリティファクタ演算部２１が演算したスタティックマージンSMとに基づいて車両挙動を推定する。その推定した車両挙動情報を不安定挙動抑制アシスト指令値演算部２３に出力する。

車両挙動はスタティックマージンSMの値によって推定する。具体的にはスタティックマージンSM>0のときはアンダーステア、スタティックマージンSM=0のときはノーマルステア、スタティックマージンSM<0のときはオーバステアであると推定する。

（不安定挙動抑制アシスト指令値演算部）
不安定挙動抑制アシスト指令値演算部２３は、車両挙動推定部２２が推定した車両挙動情報に基づき、車両の不安定挙動を抑制するアシストトルク指令値を演算し、演算したアシストトルク指令値をEPSECU６に出力する。
不安定挙動抑制アシスト指令値演算部２３は、実施例１と同じ構成であるため詳細は省略する。

（車両モデルの補正について）
動的コーナリングパワーCp'はタイヤ特性曲線上の点の位置を示し、その瞬間のタイヤ特性を示している。一方、コーナリングスティフネスCsはタイヤ特性曲線上の点の位置の変化を示し、タイヤ特性の変化を示している。この特徴を踏まえ、実施例２では目的に応じて車両モデル内のコーナリングパワーCpを、動的コーナリングパワーCp'とコーナリングスティフネスCsによって補正を行っている。

例えば、その瞬間の車両挙動を推定する場合には車両モデルのタイヤスリップ角β_wに係る係数に動的コーナリングパワーCp'を用いるようにする。
また、車両挙動の変動に対する車両特性を推定する場合には、車両モデルのタイヤスリップ角β_w、タイヤスリップ角β_wの変化量もしくはタイヤスリップ角速度β_wに係る係数にコーナリングスティフネスCsを用いるようにする。ここで車両挙動の変動に対する車両特性とは、ドライバの操作や外乱が入ったときに車両挙動が示す傾向（オーバステア／アンダステア傾向）や、ドライバの操作や外乱が入ったときの車両の安定性のことを示す。
また、車両モデルのタイヤスリップ角β_wの係数に動的コーナリングパワーCp'を用い、タイヤスリップ角速度β_wに係る係数にコーナリングスティフネスCsを用いるようにする。

［車両走行状態推定処理］
図１５は、車両走行状態推定装置８において行われる処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ１１では、車体速度V_tを推定してステップＳ２へ移行する。
ステップＳ１２では、タイヤスリップ角β_wを演算してステップＳ３へ移行する。
ステップＳ１３では、タイヤ横力F_yを演算してステップＳ４へ移行する。
ステップＳ１４では、動的コーナリングパワーCp'を演算してステップＳ１５へ移行する。
ステップＳ１５では、コーナリングスティフネスCsを演算してステップＳ１６およびステップＳ１８へ移行する。

ステップＳ１６では、スタティックマージンSMを演算してステップＳ１７へ移行する。
ステップＳ１７では、車両挙動がドリフトアウトしているか否かを判定し、ドリフトアウトしているときにはステップＳ１９へ移行し、ドリフトアウトしていないときには処理を終了する。
ステップＳ１８では、車両モデル内のコーナリングパワーCpを動的コーナリングパワーCp'とコーナリングスティフネスCsとにより更新して、ステップＳ１２へ移行する。

図１５のフローチャートにおいて、ステップＳ１１→ステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１４→ステップＳ１８と移行して、ステップＳ１８において車両モデル内のコーナリングパワーCpを動的コーナリングパワーCp'とコーナリングスティフネスCsとにより更新する。

車両挙動がドリフトアウトしているときには、ステップＳ１１→ステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１４→ステップＳ１５→ステップＳ１６→ステップＳ１７→ステップＳ１９と移行して、ステップＳ１９において操舵アシスト力を低下させるように指令を出力する。

車両挙動がドリフトアウトしていないときには、ステップＳ１１→ステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１４→ステップＳ１５→ステップＳ１６→ステップＳ１７→ENDと移行して処理を終了する。

［作用］
次に、実施例２の車両走行状態推定装置８の作用について説明する。

タイヤ特性が線形であるときには、固定値であるコーナリングパワーCpを用いて、タイヤ特性は実施例１の式(11)で表すことができる。
しかし、タイヤ特性が非線形であるときには、固定値であるコーナリングパワーCpを用いた式(11)と実際のタイヤ特性との間の差が大きく、精度良く車両挙動を推定できない。

そこで実施例２では、車両モデルのコーナリングパワーCpを動的コーナリングパワーCp'とコーナリングスティフネスCsによって補正するようにした。
車両モデルのコーナリングパワーCpを、動的コーナリングパワーCp'を用いて補正することによって、非線形のタイヤ特性であっても現在のタイヤ特性に応じて車両モデルを変更することが可能となる。よって、タイヤ特性が非線形領域であっても精度良く車両挙動を推定することができる。また、車両モデルのコーナリングパワーCpを、コーナリングスティフネスCsを用いて補正することによって、タイヤ特性の変化方向を推定することができ、車両挙動急変時であっても精度良く車両挙動を推定することができる。

また、その瞬間の車両挙動を推定する場合には車両モデルのタイヤスリップ角β_wに係る係数に動的コーナリングパワーCp'を用いるようにした。
よって、その瞬間の車両挙動を正確に推定することができる。

また、車両挙動の変動に対する車両特性を推定する場合には、車両モデルのタイヤスリップ角β_w、タイヤスリップ角β_wの変化量もしくはタイヤスリップ角速度β_wに係る係数にコーナリングスティフネスCsを用いるようした。
よって車両挙動の変動に対する車両特性を正確に推定することができる。

また、車両モデルのタイヤスリップ角β_wの係数に動的コーナリングパワーCp'を用い、タイヤスリップ角速度β_wに係る係数にコーナリングスティフネスCsを用いるようにした。
よって車両モデルを精度良く補正することができる。

１つの車両モデルで車両挙動と、車両挙動に対する車両特性の変化を同時に演算するためには車両モデルの状態量（車体スリップ角β_t）を大きさ成文と変化成文に分けて考えると都合が良い。

そこで実施例２では、離散系表記の場合、式(13)に示すように１サイクル前の車体スリップ角βt(i-1)に車体スリップ角速度β_tとサンプリング周期の積を加算する形で表すようにした。
よって、１つのモデルの中に状態量の大きさ成分と変化成分と同時に表現することができる。

［効果］
（３）車両モデルのコーナリングパワーCpを動的コーナリングパワーCp'とコーナリングスティフネスCsによって補正するようにした。

動的コーナリングパワーCp'によってその瞬間の車両挙動を推定するとともに、コーナリングスティフネスCsによってタイヤ特性の変化方向を推定することができ、過渡状態の車両挙動（オーバステア／アンダステア特性）推定することができる。したがって、車両挙動急変時であっても精度良く車両挙動を推定することができる。

（４）その瞬間の車両挙動を推定する場合には車両モデルのタイヤスリップ角β_wに係る係数に動的コーナリングパワーCp'を用いるようにした。
よって、その瞬間の車両挙動を正確に推定することができる。

（５）車両挙動の変動に対する車両特性を推定する場合には、車両モデルのタイヤスリップ角β_w、タイヤスリップ角β_wの変化量もしくはタイヤスリップ角速度β_wに係る係数にコーナリングスティフネスCsを用いるようした。
よって車両挙動の変動に対する車両特性を正確に推定することができる。

（６）車両モデルのタイヤスリップ角β_wの係数に動的コーナリングパワーCp'を用い、タイヤスリップ角速度β_wに係る係数にコーナリングスティフネスCsを用いるようにした。
よって車両モデルを精度良く補正することができる。

（７）車両モデル中の車体スリップ角β_tを式(13)に示すように１サイクル前の車体スリップ角βt(i-1)に車体スリップ角速度β_tとサンプリング周期の積を加算する形で表すようにした。
よって、１つのモデルの中に状態量の大きさ成分と変化成分と同時に表現することができる。

実施例３では、線分オブザーバにおいてAtan法による補正を行うようにした。
まず構成について説明する。実施例１と同じ構成については同一の符号を付して説明を省略する。

［車両走行状態推定装置］
（車体スリップ角推定部）
図１６は車体スリップ角推定部１７の制御ブロック図、図１８は線形オブザーバ演算部１７ｂのブロック図である。車体スリップ角推定部１７は、線形オブザーバ演算部１７ｂとAtan法演算部１７ｃとを有する。

実施例３の車体スリップ角推定部１７では、線形オブザーバの積分器部分においてAtan法演算部１７ｃで演算した車体スリップ角β_{t Atan} ^*によって補正するものである。

＜Atan法＞
Atan法演算部１７ｃは、車両の作用する加速度の方向から幾何学的に車体スリップ角β_tを演算し、β_t ^* _Atanとして出力する。

図１８は旋回中の車両が車体スリップ角β_tを持って走行している状態を示す図である。
旋回時には車体に遠心力（以下、場の力と称する）が旋回半径外側方向に作用する。この場の力による旋回半径方向の加速度A_yは、横加速度G_yと前後加速度G_xとの合成によって求めることができる。車両が車体スリップ角β_tを有して旋回しているとき、加速度A_yの方向と車幅方向とが成す角度β₂は、車体スリップ角β_tと等しくなる(β_t=β₂)ことは図６より幾何学的に明らかである。角度β₂は図１８より次の式(14)で表すことができる。

上記では車体速度V_tが一定である場合についての説明であるが、車体速度V_tが変化すると横加速度G_yと前後加速度G_xが変化する。そのため、横加速度G_yと前後加速度G_xから加速度A_yの方向を求めると、旋回半径方向と一致しないことがある。そこで、加速度A_yは車体速度V_tの変化も考慮して求める必要がある。

図１９は旋回中の車両が速度変化した場合の状態を示す図である。図１９中のV_txは前後速度変化量を示し、V_tyは横速度変化量を示す。
図１９に示すように、速度変化による力のつりあいも考慮し、旋回によるもののみを抽出すると、式(14)は下記の式(15)によって表される。

図２０は、補正ゲインK2の特性を示すグラフである。Atan法では、横加速度G_y、前後加速度G_x、場の力による旋回半径方向の加速度A_yに基づいて車体スリップ角β_t ^* _Atanを演算しているため、タイヤ特性が非線形となる場合であっても車体スリップ角β_t ^* _Atanを高い精度で演算することができる。

そこで図２０に示すように、横加速度G_yが小さくタイヤ特性が線形となる場合には、Atan法による補正代は小さくなるように補正ゲインK2を小さく設定する。逆にタイヤスリップ角β_wや横加速度G_yが大きくタイヤ特性が非線形となるには場合には、タイヤ特性を用いないAtan法による補正代は大きくなるように補正ゲインK2を大きく設定する。

［作用］
次に、実施例３の車両走行状態推定装置８の作用について説明する。

Atan法では、横加速度G_y、前後加速度G_x、場の力による旋回半径方向の加速度A_yに基づいて車体スリップ角β_t ^* _Atanを演算しているため、タイヤ特性が非線形となる場合であっても車体スリップ角β_t ^* _Atanを高い精度で演算することができる。
そこで横加速度G_yが小さくタイヤ特性が非線形となるときには、タイヤ特性を用いないAtan法による補正代が大きくなるように補正ゲインK2を大きく設定するようにした。
よって、タイヤ特性が非線形となる領域において精度の高い車体スリップ角β_tを推定することができる。

［効果］
（８）横加速度G_yを検出する横加速度センサ３を設け、横加速度G_yまたは車体スリップ角β_tが大きくなるほど積分項を用いずに演算したスリップ角の補正ゲインK2を大きく設定するようにした。
よって、タイヤ特性が非線形となる領域において精度の高い車体スリップ角β_tを推定することができる。

［他の実施例］
以上、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１に基づいて説明したが、本発明の具体的な構成は、実施例１に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。

例えば、コーナリングスティフネスマップは、前輪2輪の等価コーナリングスティフネスCs_f用と後輪2輪の等価コーナリングスティフネスCs_r用とを用いているが、４輪独立のコーナリングスティフネスマップを用いても良い。

なお、線形オブザーバ演算部１７ｂは請求項１ないし請求項７の車両挙動演算手段に相当し、タイヤ横力演算部１９は請求項１ないし請求項７の車輪の横力相当物理量演算手段に相当し、コーナリングスティフネス演算部２０は請求項１ないし請求項４のコーナリングスティフネス演算手段に相当する。

実施例１の車両の概略構成を示す構成図である。 実施例１の車両走行状態推定装置の制御ブロック図である。 実施例１の車体スリップ角推定部の制御ブロック図である。 実施例１の２輪モデルである。 実施例１の線形２入力オブザーバのブロック図である 実施例１のコーナリングスティフネスマップである。 実施例１のタイヤ特性曲線を示す図である。 実施例１のタイヤ特性曲線を示す図である。 実施例１のタイヤ特性曲線およびコーナリングスティフネスマップを示す図である。 実施例１の輪荷重に応じて補正したコーナリングスティフネスマップである。 実施例１の車両走行状態推定装置において行われる処理の流れを示すフローチャートである。 実施例２の車両走行状態推定装置の制御ブロック図である。 実施例２の車体スリップ角推定部の制御ブロック図である。 実施例２のタイヤ特性曲線を示す図である。 実施例２の車両走行状態推定装置において行われる処理の流れを示すフローチャートである。 実施例３の車体スリップ角推定部の制御ブロック図である。 実施例３の線形２入力オブザーバのブロック図である 実施例３の旋回中の車両が車体スリップ角を持って走行している状態を示す図である。 実施例３の旋回中の車両が車体スリップ角を持って走行している状態を示す図である。 実施例３の補正ゲインの特性を示すグラフである。

符号の説明

１７ 車体スリップ角演算部
１７ｂ 線形オブザーバ演算部（車両挙動演算手段）
１９ タイヤ横力演算部（車輪の横力相当物理量演算手段）
２０ コーナリングスティフネス演算部（コーナリングスティフネス演算手段）

Claims (7)

1. 車輪の横力相当物理量を演算する車輪の横力相当物理量演算手段と、
   車両モデルに基づいてタイヤスリップ角を演算する車両挙動演算手段と、
   前記車輪の横力相当物理量と前記タイヤスリップ角からコーナリングスティフネスを演算するコーナリングスティフネス演算手段と、
   を設け、
   前記車両挙動演算手段は、前記コーナリングスティフネスによって前記車両モデルを補正することを特徴とする車両走行状態推定装置。
2. 請求項１に記載の車両走行状態推定装置において、
   前記車輪の横力相当物理量と前記タイヤスリップ角に応じて変化する動的コーナリングパワーを演算する動的コーナリングパワー演算手段と、
   を設け、
   前記車両挙動演算手段は、前記コーナリングスティフネスと前記動的コーナリングパワーによって前記車両モデルを更新することを特徴とする車両走行状態推定装置。
3. 請求項２に記載の車両走行状態推定装置において、
   前記車両モデルは要素として前記タイヤスリップ角を有し、
   前記車両挙動演算手段は、その瞬間の車両挙動を推定する場合には、前記車両モデルのタイヤスリップ角の係数に前記動的コーナリングパワーを用いることを特徴とする車両走行状態推定装置。
4. 請求項２に記載の車両状態推定装置において、
   前記車両モデルは要素として前記タイヤスリップ角を有し、
   前記車両挙動から車両特性を演算する車両特性演算手段を設け、
   前記車両挙動演算手段は、前記車両挙動の変動に対する前記車両特性を推定する場合には、前記車両モデルのタイヤスリップ角、タイヤスリップ角変化量もしくはタイヤスリップ角速度の係数に前記コーナリングスティフネスを用いることを特徴とする車両走行状態推定装置。
5. 請求項２に記載の車両状態推定装置において、
   前記車両モデルは要素として前記タイヤスリップ角を有し、
   車両挙動演算手段は、前記車両モデルのタイヤスリップ角の係数に前記動的コーナリングパワーを用い、前記車両モデルのタイヤスリップ角速度の係数に前記コーナリングスティフネスを用いることを特徴とする車両走行状態推定装置。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の車両状態推定装置において、
   前記車両モデル中の車体スリップ角をβ_t、iを制御サイクル数、tを時間、Tを制御周期とすると、
   

   

   で定義されることを特徴とする車両走行状態推定装置。
7. 請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の車両走行状態推定装置において、
   前記コーナリングスティフネス演算手段は、前記タイヤスリップ角と前記車輪の横力相当物理量との比を変数とした関数により前記コーナリングスティフネスを演算することを特徴とする車両走行状態推定装置。

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