JP6475012B2 - 車両の制御装置及び車両の制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両の制御装置及び車両の制御方法に関する。

従来、例えば下記の特許文献１には、左右独立駆動が可能で、重心回りのモーメントをヨーレートで制御する走行安定制御を実施する電動車両において、ヨーレートセンサ値をヨーレートＦ／Ｂ値とする駆動制御装置が開示されている。

特開平１０−２７１６１３号公報

しかしながら、車両が発生させているヨーレートを検出するヨーレートセンサの検出値には、ノイズ成分が含まれている。上記特許文献１に記載された技術では、ヨーレートセンサの検出値のノイズ成分がフィードバック制御に影響を与え、制御対象であるモータの駆動がノイズに起因して振動する等の問題が発生する。

一方、実ヨーレートにローパスフィルタ処理をすると、ノイズを抑制する代償としてフィルタ処理後の信号の位相が遅れる問題がある。このため、フィルタ処理によっては、フィルタ処理後のヨーレートが実車本来の挙動とは乖離したヨーレートになってしまう。そして、フィードバックするヨーレートの位相が遅れると、操舵時に補償する対象としてのヨーレートが増大する。この場合、例えば後輪のトルクベクタリングでヨーレートを補償しようとすると、後輪を駆動するためのモータトルク等の要求値が増大して旋回支援量が過剰になる問題がある。従って、ノイズ除去性能を優先したフィルタで実ヨーレートを処理した場合、車両挙動が不安定になりやすいという問題があった。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、車両の目標ヨーレートと、車両が実際に発生している実ヨーレートとの偏差をフィードバックして車両を制御する際に、センサノイズの影響を確実に抑えてドライバビリティを向上させることが可能な、新規かつ改良された車両の挙動制御装置及び車両の挙動制御方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、操舵角と車両速度に基づいて車両の目標ヨーレートを取得する目標ヨーレート取得部と、車両モデルからヨーレートモデル値を算出するヨーレートモデル値算出部と、車両の実ヨーレートを検出するヨーレートセンサと、前記ヨーレートモデル値と前記ヨーレートセンサが検出したセンサ値との差分に基づいて前記ヨーレートモデル値と前記センサ値の配分比を変更することで前記ヨーレートモデル値と前記センサ値を配分して、前記ヨーレートモデル値及び前記センサ値からフィードバックヨーレートを算出するフィードバックヨーレート算出部と、前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて車両の旋回を制御する車両旋回制御部と、を備える車両の制御装置が提供される。

前記フィードバックヨーレート算出部は、前記ヨーレートモデル値と前記センサ値との差分が小さいほど前記ヨーレートモデル値の配分を前記センサ値よりも大きくして前記フィードバックヨーレートを算出するものであっても良い。

また、前記フィードバックヨーレート算出部は、前記ヨーレートモデル値と前記センサ値との差分が大きいほど前記センサ値の配分を前記ヨーレートモデル値よりも大きくして前記フィードバックヨーレートを算出するものであっても良い。

また、前記車両旋回制御部は、前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて左右の車輪のそれぞれを駆動するモータを個別に制御するものであっても良い。

また、左右の車輪の回転数差を取得する回転数差取得部と、前記回転数差に基づいて、路面の摩擦係数に応じたゲインを算出するゲイン算出部と、を備え、前記車両旋回制御部は、前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分と前記ゲインに基づいて左右の車輪のそれぞれを駆動する前記モータを個別に制御するものであっても良い。

また、前記回転数差取得部は、車両モデルから求まる左右の車輪の第１の回転数差と、左右の車輪のそれぞれを駆動する前記モータの回転数差から求まる第２の回転数差とを取得し、前記第１の回転数差と前記第２の回転数差との差分に基づいて前記左右の車輪の回転数差を算出するものであっても良い。

また、前記車両旋回制御部は、前記フィードバックヨーレートが前記目標ヨーレートとなるように、左右の車輪のそれぞれを駆動する前記モータを個別に制御するものであっても良い。

また、前記フィードバックヨーレート算出部は、前記ヨーレートモデル値と前記センサ値との前記差分に応じて設定された重み付けゲインを用いて前記ヨーレートモデル値と前記センサ値を配分するものであっても良い。

また、前記車両旋回制御部は、前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて車体に付加するモーメントを算出する車体付加モーメント算出部と、
前記モーメントを前記ゲインに基づいて補正する補正部と、
補正された前記モーメントに基づいて左右の車輪のそれぞれを駆動する前記モータのトルク指示値を算出するモータ要求トルク算出部と、を有するものであっても良い。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、操舵角と車両速度に基づいて車両の目標ヨーレートを取得するステップと、車両モデルからヨーレートモデル値を算出するステップと、ヨーレートセンサにより車両の実ヨーレートを検出するステップと、前記ヨーレートモデル値と前記ヨーレートセンサが検出したセンサ値との差分に基づいて前記ヨーレートモデル値と前記センサ値の配分比を変更することで前記ヨーレートモデル値と前記センサ値を配分して、前記ヨーレートモデル値及び前記センサ値からフィードバックヨーレートを算出するステップと、前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて車両の旋回を制御するステップと、を備える車両の制御方法が提供される。

以上説明したように本発明によれば、車両の目標ヨーレートと、車両が実際に発生している実ヨーレートとの偏差をフィードバックして車両を制御する際に、センサノイズの影響を確実に抑えてドライバビリティを向上させることが可能となる。

本発明の一本実施形態に係る車両を示す模式図である。 一般的なヨーレートフィードバック制御を説明するための模式図である。 ヨーレートセンサが検出した実ヨーレートγの特性に関し、フィルタ処理を行った場合（破線）と、フィルタ処理を行わない場合（実線）をそれぞれ示す特性図である。 目標ヨーレートと実ヨーレートγとの差分Δγについて、フィルタ処理を行った場合（破線）と、フィルタ処理を行わない場合（実線）をそれぞれ示す特性図である。 図４に示す差分Δγに基づいて算出した後輪のモータトルク指示値ＴｖＴｒｑについて、フィルタ処理を行った場合（破線）と、フィルタ処理を行わない場合（実線）をそれぞれ示す特性図である。 、本実施形態に係る制御装置とその周辺の構成を詳細に示す模式図である。 重み付けゲイン算出部が重み付けゲインａを算出する際のゲインマップを示す模式図である。 タイヤの動的特性を示す特性図である。 低μ判定出力ゲイン算出部が低μ出力ゲインμＧを算出する処理を示すフローチャートである。 本実施形態の全体的な処理を示すフローチャートである。 図９のステップＳ１２２の処理を示すフローチャートである。 車両ヨーレート算出部がヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを算出する処理を示すフローチャートである。 付加トルクＴｖｍｏｔを算出する処理を示すフローチャートである。 本実施形態との比較のため、ヨーレートセンサが検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓをフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂとして制御を行った場合を示す特性図である。 図１４に示す例において、ヨーレートセンサが検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓ、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔ、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔと実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとの差分Δγ、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを示す特性図である。 ヨーレートセンサが検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓの代わりに、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを使って目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔへのフィードバック制御を行った場合を示す特性図である。 本実施形態に係る制御を示しており、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを重み付け係数で按分してフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂを求めた場合を示す特性図である 低μの路面（雪道等）をスラローム走行した場合を示す特性図であって、本実施形態に係る低μ出力ゲインμＧを用いた制御を行わない場合を示す特性図である。 低μの路面（雪道等）をスラローム走行した場合を示す特性図であって、本実施形態に係る低μ出力ゲインμＧを用いた制御を行わない場合を示す特性図である。 低μの路面（雪道等）をスラローム走行した場合を示す特性図であって、本実施形態に係る低μ出力ゲインμＧを用いた制御を行わない場合を示す特性図である。 本実施形態に係る制御を示す特性図であって、図１８〜図２０と同様にスラローム走行を行った場合を示す特性図である。 本実施形態に係る制御を示す特性図であって、図１８〜図２０と同様にスラローム走行を行った場合を示す特性図である。 本実施形態に係る制御を示す特性図であって、図１８〜図２０と同様にスラローム走行を行った場合を示す特性図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る車両１０００の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る車両１０００を示す模式図である。図１に示すように、車両１０００は、前輪１００，１０２、後輪１０４，１０６、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動する駆動力発生装置（モータ）１０８，１１０，１１２，１１４、モータ１０８，１１０，１１２，１１４の駆動力を前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれに伝達するギヤボックス１１６，１１８，１２０，１２２、モータ１０８，１１０，１１２，１１４のそれぞれを制御するインバータ１２３，１２４，１２５，１２６、後輪１０４，１０６のそれぞれの車輪速（車両速度Ｖ）を検出する車輪速センサ１２７，１２８、前輪１００，１０２を操舵するステアリングホイール１３０、前後加速度センサ１３２、横加速度センサ１３４、バッテリー１３６、舵角センサ１３８、パワーステアリング機構１４０、ヨーレートセンサ１４２、インヒビターポジションセンサ（ＩＨＮ）１４４、アクセル開度センサ１４６、制御装置（コントローラ）２００を有して構成されている。

本実施形態に係る車両１０００は、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動するためにモータ１０８，１１０，１１２，１１４が設けられている。このため、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれで駆動トルクを制御することができる。従って、前輪１００，１０２の操舵によるヨーレート発生とは独立して、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動することで、トルクベクタリング制御によりヨーレートを発生させることができ、これによってステアリング操舵のアシストを行うことができる。つまり、本実施形態に係る車両１０００では、旋回モーメント（以下、ヨーモーメントともいう）を車体旋回角速度（以下ヨーレート）で制御し、ステアリング操舵のアシストを行う旋回制御を実施する。

各モータ１０８，１１０，１１２，１１４は、制御装置２００の指令に基づき各モータ１０８，１１０，１１２，１１４に対応するインバータ１２３，１２４，１２５，１２６が制御されることで、その駆動が制御される。各モータ１０８，１１０，１１２，１１４の駆動力は、各ギヤボックス１１６，１１８，１２０，１２２を介して前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれに伝達される。

パワーステアリング機構１４０は、ドライバーによるステアリングホイール１３０の操作に応じて、トルク制御又は角度制御により前輪１００，１０２の舵角を制御する。舵角センサ１３８は、運転者がステアリングホイール１３０を操作して入力した操舵角θｈを検出する。ヨーレートセンサ１４２は、車両１０００の実ヨーレートγを検出する。車輪速センサ１２７，１２８は、車両１０００の車両速度Ｖを検出する。

なお、本実施形態はこの形態に限られることなく、後輪１０４，１０６のみが独立して駆動力を発生する車両であっても良い。また、外界認識手段１７０を搭載せず、操安制御のみを行う車両においても実現可能である。また、本実施形態は、駆動力制御によるトルクベクタリングに限定されるものではなく、後輪の舵角を制御する４ＷＳのシステム等においても実現可能である。

図２は、一般的なヨーレートフィードバック制御を説明するための模式図である。目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔは、車両速度Ｖと操舵角θｈから求まる。一方、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγをフィルタリングし、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔとフィルタリング後の実ヨーレートγとの差分Δγを車両諸元に基づいて車体付加モーメントＭｇに変換し、車体付加モーメントＭｇから後輪のモータトルク指示値（Ｆｒｌ（左後輪），Ｆｒｒ（右後輪））を算出する。このように、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔに対して実ヨーレートγをフィードバックすることで、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔに応じて車両１０００の旋回を行うことができる。

ところで、図２に示すようなヨーレートフィードバック制御を行う場合に、フィルタによるデータ遅延で制御出力が大きくなると、特に路面抵抗（路面μ）が低い領域では車両１０００の制御が困難になる。図３は、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγの特性に関し、フィルタ処理を行った場合（破線）と、フィルタ処理を行わない場合（実線）をそれぞれ示している。図３に示すように、フィルタ処理を行った場合（破線）は、フィルタ処理を行わない場合（実線）と比較すると、実ヨーレートγの絶対値が小さくなる。特に、実ヨーレートγがピークに達する位置で、フィルタ処理を行った場合（破線）の実ヨーレートγの絶対値が顕著に小さくなっており、フィルタ処理を行った場合（破線）とフィルタ処理を行わない場合（実線）との誤差が大きくなっていることが判る。

図４は、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔと実ヨーレートγとの差分Δγについて、フィルタ処理を行った場合（破線）と、フィルタ処理を行わない場合（実線）をそれぞれ示している。フィルタ処理の有無のそれぞれの場合において、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔは同一である。このため、実ヨーレートγが小さいほどΔγ（フィードバックの偏差）は大きくなる。従って、フィルタ処理を行った場合（破線）の方が、フィルタ処理を行わない場合（実線）よりも、フィルタによる遅延で目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔと実ヨーレートγとの差分Δγの絶対値が大きくなる。そして、差分Δγに基づいて制御指示値（モータトルク指示値）が求まるため、フィルタ処理を行った場合の方が制御指示値（モータトルク指示値）は大きくなる。

図５は、図４に示す差分Δγに基づいて算出した車輪のモータトルク指示値ＴｖＴｒｑについて、フィルタ処理を行った場合（破線）と、フィルタ処理を行わない場合（実線）をそれぞれ示している。図５から明らかなように、フィルタ処理を行った場合（破線）は、フィルタ処理を行わない場合（実線）に比べて、モータトルク指示値がΔＴｒｑだけ大きくなる。このため、路面のμが低い状態では、後輪のスリップの原因となる。

一般的に、ヨーレートセンサが検出した実ヨーレートに基づくヨーレートフィードバック制御は、スリップ防止装置（ＥＳＣ）に適用されているが、極小値の精度は補償されていないため、センサノイズの影響を避けることができない。また、従来のエンジンを用いた車両では、ヨーレートセンサの検出値は、応答性が比較的緩やかなエンジンや、油圧ブレーキシステムへ適用されていたため、ノイズの影響が大きな問題になることはなかった。

しかしながら、ヨーレートフィードバック制御によりモータを制御しようとすると、制御の応答性の高さに起因して、ヨーレートセンサのノイズの影響が大きくなり、モータが振動するなどの弊害が生じる。このため、ヨーレートセンサの検出値にフィルタ処理を施す必要があった。この場合、上述したように、フィルタ処理を行った結果、制御指示値が増大し、車両の制御が困難になる場合が発生する。

そこで、本実施形態では、フィルタ処理を行わずにヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγをそのまま用いるとともに、車両モデルの信頼度に応じて、実ヨーレートγと車両モデルから求まるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを按分してフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂを求めるようにしている。そして、このような構成により、本実施形態では、車両１０００の車体のヨーレートを制御し、極低速時の旋回アシストと中高速時の旋回アシストを両立させるとともに、時間遅れ分を補償してヨーレートセンサ１４２の検出値の精度を低下させることなく、高応答制御に対応させることを可能としている。以下、詳細に説明する。

図６は、本実施形態に係る制御装置２００とその周辺の構成を詳細に示す模式図である。制御装置２００は、車載センサ２０２、目標ヨーレート算出部２０４、車両ヨーレート算出部（車両モデル）２０６、ヨーレートＦ／Ｂ算出部２０８、減算部２１０，２１２，２１４，２１６、重み付けゲイン算出部２１８、理論左右差回転算出部（車両モデル）２２０、車体付加モーメント算出部２２２、低μ判定出力ゲイン算出部２２４、乗算部２２６、モータ要求トルク算出部２２８、を有して構成されている。

図６において、車載センサ２０２は、上述した車輪速センサ１２７，１２８、前後加速度センサ１３２、横加速度センサ１３４、舵角センサ１３８、ヨーレートセンサ１４２、アクセル開度センサ１４６を含む。舵角センサ１３８はステアリングホイール１３０の操舵角θｈを検出する。また、ヨーレートセンサ１４２は車両１０００の実ヨーレートγを検出し、車輪速センサ１２７，１２８は車両速度Ｖを検出する。

目標ヨーレート算出部２０４は、一般的な平面２輪モデルを表す以下の式（１）から目標ヨーレートγ＿ｔｇｔを算出する。目標ヨーレートγ＿ｔｇｔは、平面２輪モデルの式（１）における車両ヨーレートγに相当し、式（１）の右辺に各値を代入することによって算出される。

なお、各式における変数、定数は以下の通りである。
＜変数＞
γ：車両ヨーレート
Ｖ：車両速度
δ：タイヤ舵角
θｈ：ハンドル操舵角
＜定数＞
ｌ：車両ホイールベース
ｌ_ｆ：車両重心点から前輪中心までの距離
ｌ_ｒ：車両重心点から後輪中心までの距離
ｍ：車両重量
ｋ_ｆ：コーナリングパワー（フロント）
ｋ_ｒ：コーナリングパワー（リア）
Ｇｈ：ハンドル操舵角からタイヤ舵角への変換ゲイン（ステアリングギヤ比）

目標ヨーレートγ＿ｔｇｔ（式（１）の左辺のγ）は、車両速度Ｖ、及びタイヤ舵角δを変数として、式（１）から算出される。式（１）のタイヤ舵角δは、直接センシングできないため、式（２）から、ハンドル操舵角θｈに変換ゲインＧｈを乗じることで算出される。変換ゲインＧｈとして、ステアリングギア比が用いられる。また、式（１）における定数Ａは車両の特性を表す定数であり、式（３）から求められる。目標ヨーレート算出部２０４が算出した目標ヨーレートγ＿ｔｇｔは、減算部２１２へ入力される。

車両ヨーレート算出部２０６は、車両ヨーレートを算出するための以下の式から、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを算出する。具体的には、以下の式（４）、式（５）へ車両速度Ｖ、ステアリングの操舵角θｈを代入し、式（４）、式（５）を連立して解くことで、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃ（式（４）、式（５）におけるγ）を算出する。なお、式（４）、式（５）から式（１）を導出することができるため、車両ヨーレート算出部２０６は、操舵角θｈと車両速度Ｖとに基づき、目標ヨーレート算出部２０４と同様の手法により車両モデルの式（１）からヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを算出しても良い。ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃは、ヨーレートＦ／Ｂ算出部２０８へ出力される。また、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃは、減算部２１０へ入力される。

一方、ヨーレートセンサ１４２が検出した車両１０００の実ヨーレートγ（以下では、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓと称する）は、減算部２１０へ入力される。減算部２１０は、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓからヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを減算し、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとの差分γ＿ｄｉｆｆを求める。差分γ＿ｄｉｆｆは重み付けゲイン算出部２１８へ入力される。

重み付けゲイン算出部２１８は、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとの差分γ＿ｄｉｆｆに基づいて、重み付けゲインａを算出する。

ヨーレートＦ／Ｂ算出部２０８には、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃ、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓ、及び重み付けゲインａが入力される。ヨーレートＦ／Ｂ算出部２０８は、以下の式（６）に基づき、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃと実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓを重み付けゲインａによって重み付けし、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂを算出する。算出されたフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂは、減算部２１２へ出力される。
γ＿Ｆ／Ｂ＝ａ×γ＿ｃｌｃ＋（１−ａ）×γ＿ｓｅｎｓ ・・・・（６）

図７は、重み付けゲイン算出部２１８が重み付けゲインａを算出する際のゲインマップを示す模式図である。図７に示すように、重み付けゲインａの値は、車両モデルの信頼度に応じて０から１の間で可変する。車両モデルの信頼度を図る指標として、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃと実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとの差分（偏差）γ＿ｄｉｆｆを用いる。図７に示すように、差分γ＿ｄｉｆｆの絶対値が小さい程、重み付けゲインａの値が大きくなるようにゲインマップが設定されている。重み付けゲイン算出部２１８は、差分γ＿ｄｉｆｆに図７のマップ処理を施し、車両モデルの信頼度に応じた重み付けゲインａを演算する。

図７において、重み付けゲインａは０〜１の値である（０≦ａ＜１）。−０．０５［ｒａｄ／ｓ］≦γ＿ｄｉｆｆ≦０．０５［ｒａｄ／ｓ］の場合、重み付けゲインａは１とされる（ａ＝１）。

また、０．０５＜γ＿ｄｉｆｆの場合、またはγ＿ｄｉｆｆ＜−０．０５の場合、重み付けゲインａは０とされる（ａ＝０）。

また、０．０５［ｒａｄ／ｓ］＜γ＿ｄｉｆｆ＜０．１［ｒａｄ／ｓ］の場合、重み付けゲインａは以下の式より算出される。
ａ＝−２０×γ＿ｄｉｆｆ＋２

また、−０．１［ｒａｄ／ｓ］≦γ＿ｄｉｆｆ＜−０．０５［ｒａｄ／ｓ］の場合、重み付けゲインａは以下の式より算出される。
ａ＝＋２０×γ＿ｄｉｆｆ＋２

図７に示すゲインマップの領域Ａ１は、差分γ＿ｄｉｆｆが０に近づく領域であり、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓのＳ／Ｎ比が小さい領域や、タイヤ特性が線形の領域（ドライの路面）であり、車両ヨーレート算出部２０６から算出されるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼性が高い。このため、重み付けゲインａ＝１として、式（６）よりヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの配分を１００％としてフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂが演算される。これにより、ヨーレートγ＿ｓｅｎｓに含まれるヨーレートセンサ１４２のノイズの影響を抑止することができ、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂからセンサノイズを排除することができる。従って、車両１０００の振動を抑制して乗り心地を向上することができる。

ここで、実ヨーレートγと車両モデルから求まるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとの間に乖離が生じる要因として、図８に示すタイヤの動的特性が挙げられる。図８に示すように、スリップ角と横加速度との関係を示す特性において、スリップ角に対して横加速度が線形となる線形領域（ステアリング操舵速度が比較的遅い領域）では、ヨーレートセンサ１４２のセンサノイズによる影響が発生する。上述した平面２輪モデルは、タイヤのスリップ角と横加速度との関係（タイヤのコーナーリング特性）が線形である領域を想定しており、この線形領域では、実ヨーレートγとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃは略一致する。

一方、タイヤのコーナーリング特性が非線形になる領域では、実車のヨーレートと横加速度が舵角やスリップ角に対して非線形になり、平面２輪モデルと実車でセンシングされるヨーレートとが乖離する。このような過渡的な非線形領域ではヨーレートセンサ１４２のセンサ特性上、ノイズが発生しないため、実ヨーレートγが使用可能である。非線形領域は、例えばステアリングの切り換えしのタイミングに相当し、図３の破線で囲んだ領域Ａ５の特性に相当する。実ヨーレートγがヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを超える場合は、非線形領域に相当し、センサノイズの影響を受けないため実ヨーレートγを使用することで、真値に基づいた制御が可能である。なお、タイヤの非線形性を考慮したモデルを使用すると、ヨーレートに基づく制御が煩雑になるが、本実施形態によれば、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度を差分γ＿ｄｉｆｆに基づいて容易に判定することができ、非線形領域では実ヨーレートγの配分を多くして使用することが可能である。また、タイヤの動的特性の影響を受け難い領域はヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃで対応可能である。

また、図７に示すゲインマップの領域Ａ２は、差分γ＿ｄｉｆｆが大きくなる領域であり、ウェット路面走行時、雪道走行時、または高Ｇがかかる旋回時などに相当し、タイヤが滑っている限界領域である。この領域では、車両ヨーレート算出部２０６から算出されるヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼性が低くなり、差分γ＿ｄｉｆｆがより大きくなる。このため、重み付けゲインａ＝０として、式（６）より実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓの配分を１００％としてフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂが演算される。これにより、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓに基づいてフィードバックの精度を確保し、実車の挙動を反映したヨーレートのフィードバック制御が行われる。従って、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓに基づいて車両１０００の旋回を最適に制御することができる。また、タイヤが滑っている領域であるため、ヨーレートセンサ１４２の信号にノイズの影響が生じていたとしても、車両１０００の振動としてドライバーが感じることはなく、乗り心地の低下も抑止できる。図７に示す低μの領域Ａ２の設定については、設計要件から重み付けゲインκ＝０となる領域を決めても良いし、低μ路面を実際に車両１０００が走行した時の操縦安定性能、乗り心地等から実験的に決めても良い。

また、図７に示すゲインマップの領域Ａ３は、線形領域から限界領域へ遷移する領域（非線形領域）であり、実車である車両１０００のタイヤ特性も必要に応じて考慮して、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃと実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓの配分（重み付けゲインａ）を線形に変化させる。領域Ａ１（高μ域）から領域Ａ２（低μ域）への遷移、ないし領域Ａ２（低μ域）から領域Ａ１（高μ域）へ遷移する領域においては、重み付けゲインａの急変に伴うトルク変動、ヨーレートの変動を抑えるため、線形補間で重み付けゲインａを演算する。

また、図７に示すゲインマップの領域Ａ４は、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓの方がヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃよりも大きい場合に相当する。例えば、車両ヨーレート算出部２０６に誤ったパラメータが入力されてヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃが誤計算された場合等においては、領域Ａ４のマップにより実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓを用いて制御を行うことができる。なお、重み付けゲインａの範囲は０〜１の間に限定されるものではなく、車両制御として成立する範囲であれば任意の値を取れる様に構成を変更することも、本発明の技術で成し得る範疇に入る。

減算部２１２は、目標ヨーレート算出部２０４から入力された制御目標ヨーレートγ＿ｔｇｔからフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂを減算し、制御目標ヨーレートγ＿ｔｇｔとフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂとの差分Δγを求める。すなわち、差分Δγは、以下の式（７）から算出される。
Δγ＝γ＿Ｔｇｔ−γ＿Ｆ／Ｂ ・・・・（７）
差分Δγは、ヨーレート補正量として車体付加モーメント算出部２２２へ入力される。また、差分Δγは、低μ判定出力ゲイン算出部２２４へ入力される。

車体付加モーメント算出部２２２は、入力された差分Δγに基づいて、差分Δγが０となるように、すなわち、制御目標ヨーレートγ＿ｔｇｔがフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂと一致するように、車体付加モーメントＭｇを演算する。具体的には、車体付加モーメントＭｇは以下の式（８）から算出される。これにより、車両１０００の中心位置において、旋回に必要な車体付加モーメントＭｇが求まる。

一方、理論左右差回転算出部２２０は、車両速度Ｖと操舵角θｈに基づいて左右差回転理論値ΔＮｅｗ＿ｃｌｃを算出する。左右差回転理論値ΔＮｅｗ＿ｃｌｃは、回転半径に応じて幾何学的に求まる左右の後輪１０４，１０６の回転数差である。また、減算部２１４は、左後輪１０４の回転数と右後輪１０６の回転数との差である左右差回転実値ΔＮｅｗ＿ｒｅａｌを算出する。なお、左右差回転実値ΔＮｅｗ＿ｒｅａｌは、左右の車輪速センサ１２７，１２８の回転数差から求めることができる。なお、左右差回転実値ΔＮｅｗ＿ｒｅａｌは、左右の前輪１００，１０２から求めても良い。

左右差回転理論値ΔＮｅｗ＿ｃｌｃと左右差回転実値ΔＮｅｗ＿ｒｅａｌは、減算部２１６へ入力される。減算部２１６は、左右差回転理論値ΔＮｅｗ＿ｃｌｃから左右差回転実値ΔＮｅｗ＿ｒｅａｌを減算してΔＮｅｗを算出する。すなわち、ΔＮｅｗは以下の式から算出される。ΔＮｅｗは、低μ判定出力ゲイン算出部２２４へ入力される。
ΔＮｅｗ＝ΔＮｅｗ＿ｃｌｃ−ΔＮｅｗ＿ｒｅａｌ

低μ判定出力ゲイン算出部２２４は、入力された差分ΔγとΔＮｅｗに基づいて低μ出力ゲインμＧを算出する。図９は、低μ判定出力ゲイン算出部２２４が低μ出力ゲインμＧを算出する処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１０では、低μ判定出力ゲイン算出部２２４に差分ΔγとΔＮｅｗが入力される。次のステップＳ１１では、｜ΔＮｅｗ｜≧１５０［ｒｐｍ］であるか否かを判定し、｜ΔＮｅｗ｜≧１５０［ｒｐｍ］の場合はステップＳ１２へ進む。ステップＳ１２では、｜Δγ｜≧０．０７５［ｒａｄ／ｓ］であるか否かを判定し、｜Δγ｜≧０．０７５［ｒａｄ／ｓ］の場合はステップＳ１４へ進む。ステップＳ１４に進んだ場合は、左右差回転理論値ΔＮｅｗ＿ｃｌｃと左右差回転実値ΔＮｅｗ＿ｒｅａｌとの差分ΔＮｅｗの絶対値が所定値（＝１５０［ｒｐｍ］）以上であり、且つ制御目標ヨーレートγ＿ｔｇｔとフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂとの差分の絶対値が所定値（＝０．０７５［ｒａｄ／ｓ］）以上であるため、路面の摩擦係数μが低い状態（低μ状態）と判断し、低μ出力ゲインμＧを０．１とする（μＧ＝０．１）。

一方、ステップＳ１１で｜ΔＮｅｗ｜＜１５０［ｒｐｍ］の場合、またはステップＳ１２で｜Δγ｜＜０．０７５［ｒａｄ／ｓ］の場合はステップＳ１８へ進む。ステップＳ１８へ進んだ場合は、路面との摩擦係数μが高い状態（高μ状態）と判断し、低μ出力ゲインμＧを１とする（μＧ＝１）。

また、ステップＳ１４の後はステップＳ１６へ進む。ステップＳ１６では、｜Δγ｜＜０．０７５［ｒａｄ／ｓ］であるか否かを判定し、｜Δγ｜＜０．０７５［ｒａｄ／ｓ］となった場合は、路面との摩擦係数μが低い状態から高い状態へ遷移したと判断し、ステップＳ１８へ進んで低μ出力ゲインμＧを１とする（μＧ＝１）。一方、｜Δγ｜≧０．０７５［ｒａｄ／ｓ］の場合は、ステップＳ１４へ戻り、μＧ＝０．１の状態を継続する。

低μ判定出力ゲイン算出部２２４が算出した低μ出力ゲインμＧは、乗算部２２６へ入力される。乗算部２２６には、車体付加モーメント算出部２２２が算出した車体付加モーメントＭｇも入力される。乗算部２２６は、車体付加モーメントＭｇに低μ出力ゲインμＧを乗算して車体付加モーメントＭｇの補正値Ｍｇ’を算出する。これにより、低μ判定出力ゲイン算出部２２４により低μ状態と判定された場合には、車体付加モーメントＭｇが１／１０の値に補正されることになる。

モータ要求トルク算出部２２８には、補正値Ｍｇ’が入力される。モータ要求トルク算出部２２８は、補正値Ｍｇ’を用いて、以下の式（９）からΔＴｖを算出する。そして、モータ要求トルク算出部２２８は、以下の式（１０）から付加トルクＴｖｍｏｔを算出する。なお、式（９）のＭｇに補正値Ｍｇ’が代入されることになる。

式（９）において、ＴｒｄＲは後輪１０４，１０６のトレッド幅である。また、ＴｉｒｅＲは前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のタイヤ半径であり、Ｇｒａｔｉｏは後輪１０４，１０６のギヤボックス１２０，１２２のギヤ比である。式（９）により、車両１０００の中心位置における車体付加モーメントＭｇの補正値Ｍｇ’は、後輪１０４，１０６のモータトルクΔＴｖに変換される。そして、式（１０）により、補正値Ｍｇ’を発生させるために必要な後輪１０４，１０６のそれぞれのモータトルクが求まる。

ところで、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６の駆動力は、車両１０００の直進時には、ドライバーの要求駆動力（アクセルペダルの開度）から定まるモータトルク指示値ｒｅｑＴｑによって定まる。ここで、モータトルク指示値ｒｅｑＴｑは、以下の式（１１）から算出される。
ｒｅｑＴｑ＝ｒｅｑＦ＊ＴｉｒｅＲ＊Ｇｒａｔｉｏ ・・・（１１）
式（１１）において、ｒｅｑＦはアクセルペダルの開度から定まる要求駆動力である。

車両１０００の直進時には、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６を駆動する４つのモータ１０８，１１０，１１２，１１４のそれぞれの駆動力は、ドライバーの要求駆動力ｒｅｑＦに基づくモータトルク指示値ｒｅｑＴｑを４等分した値（＝ｒｅｑＴｑ／４）となる。一方、車両１０００の旋回時には、トルクベクタリング制御により、式（１０）から算出された車体付加モーメントＭｇに基づく付加トルクＴｖｍｏｔが後輪１０４，１０６のモータトルク指示値ｒｅｑＴｑに付加される。右旋回の場合は、左側の後輪１０４のモータトルク指示値は直進時のモータトルク指示値ｒｅｑＴｑ／４に付加トルクＴｖｍｏｔを加算した値となり、右側の後輪１０６のモータトルク指示値は直進時のモータトルク指示値ｒｅｑＴｑ／４から付加トルクＴｖｍｏｔを減算した値となる。同様に、左旋回の場合は、右側の後輪１０６のモータトルク指示値は直進時のモータトルク指示値ｒｅｑＴｑ／４に付加トルクＴｖｍｏｔを加算した値となり、左側の後輪１０４のモータトルク指示値は直進時のモータトルク指示値ｒｅｑＴｑ／４から付加トルクＴｖｍｏｔを減算した値となる。

従って、旋回時の各モータ１０８，１１０，１１２，１１４のモータトルク指示値は以下の式（１２）〜式（１５）で表すことができる。モータ要求トルク算出部２２８は、式（１２）〜式（１５）に基づいて、各モータ１０８，１１０，１１２，１１４のモータトルク指示値ＴｑｍｏｔＦｌ，ＴｑｍｏｔＦｒ，ＴｑｍｏｔＲｌ，ＴｑｍｏｔＲｒを算出する。
ＴｑｍｏｔＦｌ（左前輪のモータトルク指示値）＝ｒｅｑＴｑ/４ ・・・（１２）
ＴｑｍｏｔＦｒ（右前輪のモータトルク指示値）＝ｒｅｑＴｑ/４ ・・・（１３）
ＴｑｍｏｔＲｌ（左後輪のモータトルク指示値）
＝ｒｅｑＴｑ/４−（±Ｔｖｍｏｔ） ・・・（１４）
ＴｑｍｏｔＲｒ（右後輪のモータトルク指示値）
＝ｒｅｑＴｑ/４＋（±Ｔｖｍｏｔ） ・・・（１５）
なお、付加トルクＴｖｍｏｔの符号は、旋回方向に応じて設定される。

次に、本実施形態に係る制御装置２００が行う処理について説明する。図１０は、本実施形態の全体的な処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１００では、イグニッションキー（イグニッションＳＷ）がオンであるか否かを判定する。イグニッションキーがオンされた場合はステップＳ１０２へ進み、イグニッションキーがオンされていな場合はステップＳ１００で待機する。

ステップＳ１０２では、インヒビターポジションセンサ（ＩＨＮ）１４４がＰ（パーキング）又はＮ（ニュートラル）の位置を示しているか否かを判定し、Ｐ（パーキング）又はＮ（ニュートラル）の位置である場合はステップＳ１０４へ進む。また、ステップＳ１０２でＰ（パーキング）又はＮ（ニュートラル）の位置でない場合はステップＳ１０６へ進み、イグニッションキーがオンされているか否かを判定し、イグニッションキーがオンされている場合はステップＳ１０４へ進む。ステップＳ１０６でイグニッションキーがオフの場合はステップＳ１０８へ進み、車両の起動処理を終了してステップＳ１００へ戻る。

ステップＳ１０４では車両１０００の起動処理を行い、次のステップＳ１１０では、インヒビターポジションセンサ（ＩＨＮ）１４４がＤ（ドライブ）又はＲ（後進）の位置を示しているか否かを判定する。そして、インヒビターポジションセンサ（ＩＨＮ）１４４がＤ（ドライブ）又はＲ（後進）の位置を示している場合は、ステップＳ１１２へ進み、走行制御の処理を開始する。一方、ステップＳ１１０でインヒビターポジションセンサ（ＩＨＮ）１４４がＤ（ドライブ）又はＲ（後進）の位置を示していない場合は、ステップＳ１１３へ進み、イグニッションキーがオンされているか否かを判定し、イグニッションキーがオンされている場合はステップＳ１１０へ戻る。ステップＳ１１３でイグニッションキーがオフの場合はステップＳ１０８へ進み、車両の起動処理を終了してステップＳ１００へ戻る。

ステップＳ１１２の後はステップＳ１１４へ進み、アクセル開度センサ１４６の検出値からドライバーによるアクセルペダルの操作量（アクセル開度）を検出する。次のステップＳ１１５では、アクセルペダルの操作量が０．１以上であるか否かを判定し、操作量が０．１以上の場合はステップＳ１１６へ進む。ステップＳ１１６では、アクセルペダルの操作量に基づいて要求駆動力ｒｅｑＦを算出する。なお、要求駆動力ｒｅｑＦの算出は、例えばアクセル開度と要求駆動力ｒｅｑＦとの関係を規定したマップに基づいて行うことができる。一方、アクセルペダルの操作量が０．１未満の場合はステップＳ１１８へ進み、各モータ１０８，１１０，１１２，１１４の回生制動制御を行う。

ステップＳ１１６の後はステップＳ１２０へ進む。ステップＳ１２０では、舵角センサ１３８によって検出されるステアリング操舵角θｈの絶対値が１［ｄｅｇ］以上であるか否かを判定し、操舵角θｈの絶対値が１［ｄｅｇ］以上の場合はステップＳ１２２へ進む。ステップＳ１２２では、上述した手法により付加トルクＴｖｍｏｔを算出し、付加トルクＴｖｍｏｔに基づいて目標モーメントγ＿Ｔｇｔへのフィードバック制御を行う。このため、次のステップＳ１２４では、付加トルクＴｖｍｏｔに基づいて各モータ１０８，１１０，１１２，１１４のモータトルク指示値を式（１２）〜式（１５）から算出し、各モータ１０８，１１０，１１２，１１４へ出力を指示する。次のステップＳ１２６では、前後加速度センサ１３２、横加速度センサ１３４により車両１０００の加速度を検出する。ステップＳ１２６の後はステップＳ１１４へ戻る。

次に、図１０の処理の主要な処理について詳細に説明する。図１１は、図１０のステップＳ１２２の処理を示すフローチャートである。ここで、図１１は、重み付けゲイン算出部２１８が重み付けゲインａを算出する処理を示すフローチャートである。図１１の処理は、重み付け係数ａに基づいて実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを按分してフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂを算出することで、ヨーレートセンサ１４２のノイズを除去する処理として機能する。先ず、ステップＳ２００では、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを取得する。次のステップＳ２０１では、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃとの差分γ＿ｄｉｆｆを算出する。次のステップＳ２０２では、図７のゲインマップに基づいて、重み付け係数ａを算出する。次のステップＳ２０４では、上述した式（６）に基づいてフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂを算出する。算出されたフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂは、図１３のステップＳ２２４で差分Δγの算出に用いられる。

図１２は、車両ヨーレート算出部２０６がヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを算出する処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ２１０では、操舵角θｈと車両速度Ｖを取得する。次のステップＳ２１２では、式（４）、式（５）を連立して解くことで、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを算出する。

図１３は、付加トルクＴｖｍｏｔを算出する処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ２２０では、目標ヨーレート算出部２０４が操舵角θｈと車両速度Ｖを取得する。次のステップＳ２２２では、操舵角θｈと車両速度Ｖに基づいて、式（１）〜式（３）から目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔを算出する。次のステップＳ２２４では、式（７）に基づいて、制御目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔとフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂとの差分Δγを算出する。次のステップＳ２２６では、式（８）から車体付加モーメントＭｇを算出する。

次のステップＳ２２８では、低μ出力ゲインμＧを算出する。低μ出力ゲインμＧは、図９の処理に従って低μ判定出力ゲイン算出部２２４が算出する。次のステップＳ２３０では、式（９）に基づいてΔＴｖを算出し、式（１０）に基づいて付加トルクＴｖｍｏｔを算出する。算出した付加トルクＴｖｍｏｔに基づいて、図１０のステップＳ１２４において各輪のモータトルク指示値が算出される。

図１４〜図１７は、本実施形態に係る制御を行った場合に、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔに基づいて車両１０００が制御される様子を説明するための特性図である。ここで、図１４は、本実施形態との比較のため、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓをフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂとして制御を行った場合を示している。図１４に示すように、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓを直接制御に適用すると、モータ１０８，１１０，１１２，１１４及びインバータ１２３，１２４，１２５，１２６が高応答な特性であるため、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓに含まれるノイズを操作値として認識してしまい，モータトルク指示値が発散してしまう。図１４に示す例では、ステアリング操舵角θｈが０で一定であり、直進状態（舵角操舵していない状態）にも関わらず，左右のモータトルク指示値が異なるように発生している。図１４に示す例では、特に左後輪を駆動するモータのトルク指示値と右後輪を駆動するモータのトルク指示値にノイズに起因する振動が発生している。従って、ヨーレートセンサ１４２が検出したノイズがモータの制御量（操作量）となっていることが判る。なお、左前輪及び右前輪を駆動するモータにはトルクベクタリング制御による付加トルクＴｖｍｏｔをフィードバックしていないため、左前輪及び右前輪を駆動するモータのトルク指示値にはノイズに起因する振動は発生していない。

図１５は、図１４に示す例において、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓ、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔ、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔと実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとの差分Δγ、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを示す特性図である。この場合、図１３に示すように操舵角θｈは一定であるため、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの値は０で一定している。一方、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓの特性にはノイズ成分により振動が発生している。このため、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔと実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとの差分Δγにもノイズ成分に起因した振動が発生する。図１５に示すように、γ＿ｓｅｎｓとΔγは方向が逆向であるため、Δγが０となるように左右輪のモータトルクをフィードバック制御すると、図１４に示したように、左右輪のモータトルク指示値に振動が発生してしまう。この場合に、一般的なノイズ除去として１次遅れフィルタを使用することも考えられるが、高応答の制御対象であるモータ・インバータを制御するため、これらのフィルタを使用すると図３〜５で説明したように、却って弊害が生じてしまう。

一方、図１６は、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓの代わりに、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを使って目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔへのフィードバック制御を行った場合を示している。図１６では、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓ、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔ、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂ、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの特性を示している。なお、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを使って目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔへのフィードバック制御を行うため、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂはヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃと等しい。

図１６に示す例では、ステアリングホイール１３０を操作してコーナーリングを行っている。この場合に、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを使ったフィードバック制御を行うことで、センサノイズの影響は除去することができる。しかしながら、破線で囲んだ領域Ａ１１に着目すると、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓからヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃが乖離しており、領域Ａではヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃが車両挙動を反映していないことが判る。従って、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂに基づいて制御を行うと、実際の車両挙動を把握することができず、車両挙動を制御することができない。

図１７は、本実施形態に係る制御を示しており、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを重み付け係数で按分してフィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂを求めた場合を示している。図１７では、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓ、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔ、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂ、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの特性を示している。なお、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂは、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを重み付け係数ａで按分して得られた値である。

図１７に示す例では、ステアリングホイール１３０を左右に交互に操作してスラローム走行させた場合を示している。この場合、破線で囲んだ領域Ａ１２に着目すると、ステアリングの切り換えしの際にヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓからヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃが乖離し始めている。このため、重み付け係数ａに基づいてヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が低下したことが判定され、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂにおける実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓの比率が上昇していき、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂは最終的に実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓと一致する。これにより、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂが車両挙動を反映したものとなり、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂに基づいてフィードバック制御を行うことで、車両挙動を確実に制御することが可能となる。従って、本実施形態によれば、ヨーレートセンサ１４２のセンサノイズを除去することができるとともに、センサ値にフィルタ処理を施した場合の遅れを補償することができ、車両挙動に応じたフィードバックヨーレートＦ／Ｂを取得することができる。従って、車両１０００の旋回性能を大幅に向上させることが可能である。

なお、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が低下した場合に、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃから実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓへステップ切換を行うことも考えられるが、旋回中にドライバーが感じるフィーリング変化を抑えるためには、図７に示した重み付け係数ａに基づくランプ切換を行うことが好適である。

また、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓにフィルタリング処理を施して式（６）へ代入すると、フィルタリングに伴う遅れによりモータ指示トルクの増大が生じ、特にγ＿ｃｌｃの配分が小さくなる領域（重み付け係数ａが小さくなる領域）では、モータ指示トルクが増大してタイヤの空転が発生することが想定される。従って、式（６）にはフィルタリング処理を行っていないセンサ値（、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓ）をそのまま代入することが望ましい。

次に、図１８〜図２３に基づいて、本実施形態に係る制御を行った場合に、路面状況が変化してもドライバビリティを向上できることを説明する。一般的に、路面摩擦係数（路面μ）が高い場合にドライバビリティを向上させる制御をすると、路面μが低い場合にタイヤの接地が飽和し、タイヤが空転してスピンしてしまう場合がある。このため、本実施形態では、上述したように、左右差回転理論値ΔＮｅｗ＿ｃｌｃから左右差回転実値ΔＮｅｗ＿ｒｅａｌを減算してΔＮｅｗを算出し、｜ΔＮｅｗ｜≧１５０［ｒｐｍ］の場合は低μ状態と判断し、低μ出力ゲインμＧを０．１に設定する。これにより、式（１０）から求まる付加トルクＴｖｍｏｔの値が路面μに応じて抑制された値となり、左右輪のトルクベクタリング量を抑制して、車輪の空転による空転を確実に抑制することが可能である。

図１８〜図２０は、低μの路面（雪道等）をスラローム走行した場合を示す特性図であって、本実施形態に係る低μ出力ゲインμＧを用いた制御を行わない場合を示している。ここで、図１８は、前後左右のモータ１０８，１１０，１１２，１１４の回転数を示している。また、図１９は、操舵角θｈ、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓ、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔをそれぞれ示している。また、図２０は、モータトルク指示値（ＴｑｍｏｔＦｌ，ＴｑｍｏｔＦｒ，ＴｑｍｏｔＲｌ，ＴｑｍｏｔＲｒ）、車両速度Ｖを示している。

図１８に示すように、低μの路面でスラローム走行を行った場合、破線で囲んだ領域Ａ３に着目すると、右側の後輪１０６の回転数が急激に上昇する一方、左側の後輪１０４の回転数が０となり、後輪の接地が飽和している（グリップが低下している）ことが判る。また、図１９に示すように、破線で囲んだ領域Ａ１３では、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓが操舵角θｈ及び目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔとは逆方向に発生している。従って、車両がスピンしていることが判る。また、図２０に示すように、破線で囲んだ領域Ａ１３では、左側の後輪１０４と右側の後輪１０６に逆向きのモータトルクが発生しており、スピンを助長する方向にトルクが発生していることが判る。

一方、図２１〜２３は、本実施形態に係る制御を示しており、図１８〜図２０と同様にスラローム走行を行った場合を示している。図１８と同様に、図２１は、前後左右のモータ１０８，１１０，１１２，１１４の回転数を示している。また、図１９と同様に、図２２は、操舵角θｈ、実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓ、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔをそれぞれ示している。また、図２０と同様に、図２３は、モータトルク指示値ＴｑｍｏｔＦｌ，ＴｑｍｏｔＦｒ，ＴｑｍｏｔＲｌ，ＴｑｍｏｔＲｒ）を示している。

図２１では、図１８と比較すると左右のモータ回転数に差が生じておらず、接地が飽和していないことが判る。また、図２２では、図１９と比較すると、操舵角θｈに追従するように目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔ及び実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓが同じ方向に変化しており、車両挙動が確実に制御されている。また、図２３では、図２０と比較すると、特に後輪のモータトルク指示値（ＴｑｍｏｔＲｌ，ＴｑｍｏｔＲｒ）が抑制されていることが判る。従って、車両挙動を確実に制御することが可能である。

以上説明したように本実施形態によれば、目標ヨーレートγ＿Ｔｇｔに対してフィードバック制御を行う場合に、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂとしてヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを按分した値を用い、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度に応じて実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓとヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの比率を変化させるようにした。これにより、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が高い場合は、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを用いることでセンサノイズによる影響を確実に抑えることができ、ドライバビリティを向上させることができる。また、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃの信頼度が低い場合は、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓを用いることで車両挙動に応じた制御が可能となる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

２００ 制御装置
２０４ 目標ヨーレート算出部
２０６ 車両ヨーレート算出部
２０８ ヨーレートＦ／Ｂ算出部
２２２ 車体付加モーメント算出部

Claims (10)

1. 操舵角と車両速度に基づいて車両の目標ヨーレートを取得する目標ヨーレート取得部と、
   車両モデルからヨーレートモデル値を算出するヨーレートモデル値算出部と、
   車両の実ヨーレートを検出するヨーレートセンサと、
   前記ヨーレートモデル値と前記ヨーレートセンサが検出したセンサ値との差分に基づいて前記ヨーレートモデル値と前記センサ値の配分比を変更することで前記ヨーレートモデル値と前記センサ値を配分して、前記ヨーレートモデル値及び前記センサ値からフィードバックヨーレートを算出するフィードバックヨーレート算出部と、
   前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて車両の旋回を制御する車両旋回制御部と、
   を備えることを特徴とする、車両の制御装置。
2. 前記フィードバックヨーレート算出部は、前記ヨーレートモデル値と前記センサ値との差分が小さいほど前記ヨーレートモデル値の配分を前記センサ値よりも大きくして前記フィードバックヨーレートを算出することを特徴とする、請求項１に記載の車両の制御装置。
3. 前記フィードバックヨーレート算出部は、前記ヨーレートモデル値と前記センサ値との差分が大きいほど前記センサ値の配分を前記ヨーレートモデル値よりも大きくして前記フィードバックヨーレートを算出することを特徴とする、請求項１又は２に記載の車両の制御装置。
4. 前記車両旋回制御部は、前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて左右の車輪のそれぞれを駆動するモータを個別に制御することを特徴とする、請求項１〜３のいずれかに記載の車両の制御装置。
5. 左右の車輪の回転数差を取得する回転数差取得部と、
   前記回転数差に基づいて、路面の摩擦係数に応じたゲインを算出するゲイン算出部と、を備え、
   前記車両旋回制御部は、前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分と前記ゲインに基づいて左右の車輪のそれぞれを駆動する前記モータを個別に制御することを特徴とする、請求項４に記載の車両の制御装置。
6. 前記回転数差取得部は、車両モデルから求まる左右の車輪の第１の回転数差と、左右の車輪のそれぞれを駆動する前記モータの回転数差から求まる第２の回転数差とを取得し、前記第１の回転数差と前記第２の回転数差との差分に基づいて前記左右の車輪の回転数差を算出することを特徴とする、請求項５に記載の車両の制御装置。
7. 前記車両旋回制御部は、前記フィードバックヨーレートが前記目標ヨーレートとなるように、左右の車輪のそれぞれを駆動するモータを個別に制御することを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の車両の制御装置。
8. 前記フィードバックヨーレート算出部は、前記ヨーレートモデル値と前記センサ値との前記差分に応じて設定された重み付けゲインを用いて前記ヨーレートモデル値と前記センサ値を配分することを特徴とする、請求項１〜７のいずれかに記載の車両の制御装置。
9. 前記車両旋回制御部は、前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて車体に付加するモーメントを算出する車体付加モーメント算出部と、
   前記モーメントを前記ゲインに基づいて補正する補正部と、
   補正された前記モーメントに基づいて左右の車輪のそれぞれを駆動する前記モータのトルク指示値を算出するモータ要求トルク算出部と、を有することを特徴とする、請求項５に記載の車両の制御装置。
10. 操舵角と車両速度に基づいて車両の目標ヨーレートを取得するステップと、
    車両モデルからヨーレートモデル値を算出するステップと、
    ヨーレートセンサにより車両の実ヨーレートを検出するステップと、
    前記ヨーレートモデル値と前記ヨーレートセンサが検出したセンサ値との差分に基づいて前記ヨーレートモデル値と前記センサ値の配分比を変更することで前記ヨーレートモデル値と前記センサ値を配分して、前記ヨーレートモデル値及び前記センサ値からフィードバックヨーレートを算出するステップと、
    前記目標ヨーレートと前記フィードバックヨーレートとの差分に基づいて車両の旋回を制御するステップと、
    を備えることを特徴とする、車両の制御方法。

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