JP2017108485A - 車両の制御装置及び車両の制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】低μ路面を予め推定し、旋回アシスト制御による車体付加モーメントを早期に低減させることで、車両の挙動を安定化する。【解決手段】車両の制御装置２００は、車両のヨーレートに基づいてハンドル操舵系とは独立して車体に付加する車体付加モーメントを算出する車体付加モーメント算出部２３２と、車両旋回時に、ヨーレートの変化に対する横加速度の変化の時間差に関する情報を取得する目標時定数算出部２２６及び実時定数算出部２２８と、前記時間差に関する情報に基づいて、車体付加モーメントを補正する乗算部２３６と、を備える。【選択図】図７

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、左右の車輪の転舵動作に時間差を生じさせると共に、左右の車輪の制動・駆動力を生じさせて旋回ヨーモーメントを発生させる旋回アシスト制御手段を備え、ＡＢＳ（アンチロックブレーキ）動作や各種センサの情報から路面摩擦係数が小さいと判断される場合は、アシストゲインを小さくすることが記載されている。

特開２０１３−３９８９２号公報

低μ路面においてタイヤスリップ、車体スリップの発生時に旋回アシストトルクを低減させることで、車体の挙動を安定させることができるが、過度なスピン状態ではヨーの収束性が遅れて車両がスピン状態となる問題がある。

上記特許文献１に記載された手法では、各種センサの情報等に基づいて路面摩擦係数が小さいことを判断しているため、駆動力の発生からタイヤの空転によるスリップが発生しないと路面状態を把握することができず、スリップを発生させる前から旋回アシストゲインを最適化することは困難である。タイヤの空転やスリップが実際に発生した状態は、タイヤ摩擦円の限界を超えている状態であり、車両を制御領域に復元するには駆動力を低下させるか、復帰するための時間を要するため、車両挙動が不安定になり、ドライバーの意思に反する車両挙動となる。

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、低μ路面を予め推定し、旋回アシスト制御による車体付加モーメントを早期に低減させることで、車両の挙動を安定化することが可能な、新規かつ改良された車両の制御装置及び車両の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、車両のヨーレートに基づいてハンドル操舵系とは独立して車体に付加する車体付加モーメントを算出する車体付加モーメント算出部と、車両旋回時に、ヨーレートの変化に対する横加速度の変化の時間差に関する情報を取得する時間差情報取得部と、前記時間差に関する情報に基づいて、前記車体付加モーメントを補正する補正部と、を備える、車両の制御装置が提供される。

前記時間差情報取得部は、車両の旋回開始時に前記時間差に関する情報を取得するものであっても良い。

また、前記時間差情報取得部は、ヨーレートのモデル値が所定値に到達した起点として、横加速度のモデル値が所定値に到達するまでの第１の時間を算出する第１の算出部と、ヨーレートのモデル値が所定値に到達した起点として、横加速度のセンサ値が前記所定値に到達するまでの第２の時間を算出する第２の算出部と、を備え、前記第１の時間と前記第２の時間から前記時間差に関する情報を取得するものであっても良い。

また、前記第１の算出部は、旋回開始時に前記ヨーレートのモデル値が旋回開始後のピーク値に到達した時点を前記起点として、前記横加速度のモデル値が旋回開始後のピーク値に到達するまでの前記第１の時間を算出するものであっても良い。

また、前記第２の算出部は、旋回開始時に前記ヨーレートのモデル値が旋回開始後のピーク値に到達した時点を前記起点として、前記横加速度のセンサ値が旋回開始後のピーク値に到達するまでの前記第１の時間を算出するものであっても良い。

また、前記時間差に関する情報に基づいて、前記補正部が前記車体付加モーメントを補正するためのゲインを算出するゲイン算出部を備え、前記ゲイン算出部は、前記第２の時間に対する前記第１の時間の比率を前記ゲインとするものであっても良い。

また、前記補正部は、前記車体付加モーメントに前記比率を乗算することで前記車体付加モーメントを補正するものであっても良い。

また、ステアリング操舵角と車両速度に基づいて目標ヨーレートを算出する目標ヨーレート算出部と、車両モデルからヨーレートモデル値を算出する車両ヨーレート算出部と、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実ヨーレートとの差分に基づいて前記ヨーレートモデル値と前記実ヨーレートを配分して、前記ヨーレートモデル値及び前記実ヨーレート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、を備え、前記車体付加モーメント算出部は、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、前記車体付加モーメントを算出するものであっても良い。

また、前記車体付加モーメントに基づいて前記車両の後方左右輪の各々を駆動するモータを個別に制御するためのモータ要求トルクを算出するモータ要求トルク算出部を備え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、車両のヨーレートに基づいてハンドル操舵系とは独立して車体に付加する車体付加モーメントを算出するステップと、車両旋回時に、ヨーレートの変化に対する横加速度の変化の時間差に関する情報を取得するステップと、前記時間差に関する情報に基づいて、前記車体付加モーメントを補正するステップと、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、低μ路面を予め推定し、旋回アシスト制御による車体付加モーメントを早期に低減させることで、車両の挙動を安定化す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。 車輪のすべり角と横加速度との関係を示す図である。 タイヤのスリップ率と前後力との関係を示す特性図である。 後輪の前後力と横力との関係を示す図である。 車両速度Ｖ、ステアリング操舵角θｈを入力として車両２輪モデルより求めたモデル値とセンサ値を比較して示す特性図である。。 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。 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。 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。 低μ判定出力ゲイン算出部が低μ判定出力ゲインμＧを算出する処理を示すフローチャートである。 図１３のステップＳ２４６において、目標時定数Ｔｔｇｔを算出する処理を示すフローチャートである。 図１３のステップＳ２４８において、実時定数Ｔｒｅａｌを算出する処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る制御を行った場合の効果を説明するための特性図である。 低μ路でのダブルレーンチェンジを行った場合に、ステアリング操舵角、ヨーレート、横加速度の各パラメータが変化する様子を示す特性図である。 低μ路でのダブルレーンチェンジを行った場合に、ステアリング操舵角、ヨーレート、横加速度の各パラメータが変化する様子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アシスト制御を実施する。特に、応答性に優れたインバータ１２３，１２４，１２５，１２６を備えることで、左右独立駆動が可能な電動車両において旋回モーメントを車体旋回角度（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高精度に実現できる。

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。応答性に優れるモータ１０８，１１０，１１２，１１４、インバータ１２３，１２４，１２５，１２６を適用した左右独立駆動が可能な車両１０００において、旋回モーメント（ヨーモーメント）を車体旋回角速度（ヨーレート）で制御することができ、ステアリング操舵のアシストを行う旋回アシスト制御を実施する。

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ステアリング操舵角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、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とステアリング操舵角θｈから求まる。一方、ヨーレートセンサ１４２により実ヨーレートγが検出される。そして、目標ヨーレートγ＿ｔｇｔと実ヨーレート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。

次に、図３〜図５を参照して、旋回アシスト制御の作用について詳細に説明する。図３は、車輪（以下、タイヤとも称する。）のすべり角と横加速度との関係を示す図である。

図３に示すように、タイヤのすべり角（スリップ角）と横加速度との関係を示す特性（以下、コーナリング特性、またはタイヤの横力特性とも称する。）において、すべり角について横加速度が線形となる線形領域（すべり角が比較的小さい領域）では、すべり角の増加に応じて横加速度が増加する。例えば、平面２輪モデルでは、タイヤのコーナリング特性が線形であると想定され、上記の線形領域では、モデルと実車の挙動がおおよそ一致する。

一方、すべり角がある程度増加すると、平面２輪モデルとは異なり、タイヤのコーナリング特性が非線形になる。すなわち、横加速度がすべり角について非線形になる非線形領域が存在し、当該非線形領域では、すべり角の増加率に対する横加速度の増加率が減少する。

このように、すべり角がある程度増加すると、得られる横加速度の増加率が減少するため、横加速度が飽和しやすくなる。そして、前輪の横加速度が飽和すると、アンダステアが発生する。そこで、前輪の操舵によるヨーモーメントの発生とは独立して、同じ方向のヨーモーメントを発生させる旋回アシスト制御を車両の後輪に適用することにより、横加速度が追加的に得られ、横加速度の飽和が回避される。その結果、アンダステアが抑制され、操舵に応じて車両は旋回することができる。

図４は、タイヤのスリップ率と前後力との関係を示す特性図である。図４に示す特性（以下、タイヤの前後力特性とも称する。）において、スリップ率がある程度増加するまでは、スリップ率が増加しながらも前後力は増加する。そして、例えば、タイヤの摩擦円特性の上限まで前後力を増加させると前後力は飽和する。一般的に、図４の横軸のスリップ率は、以下の式（１）で算出される。
スリップ率＝（車両速度−車輪速度）／車両速度 ・・・（１）

図４に示すように、スリップ率がある程度増加すると前後力は低下し始める。これは、スリップ率が増加するとタイヤの摩擦円特性が小さくなり、前後力の許容量が減少するためである。この状態で、旋回アシスト制御のゲインを増加させると、タイヤの前後力特性は、図４に示す破線で囲まれた領域に近づくように変化する、すなわちスリップ率は増加し、前後力が減少する。反対に、旋回アシスト制御のゲインを減少させると、タイヤの前後力特性は、図４に示す一点鎖線で囲まれた領域に近づくように変化する、すなわちスリップ率は減少し、前後力が増加する。更に旋回アシスト制御のゲインを減少させると、スリップ率は減少し、前後力も減少する。

ここで、μが低い路面では、μが高い路面に比べてタイヤの摩擦円特性が小さくなるため、前後力および横力の許容量が減少する。この状態で、旋回アシスト制御のゲインを増加させると、スリップ率が増加し、後輪のタイヤの摩擦円特性がさらに小さくなる。そのため、前後力は得られないまま、横力の許容量がさらに減少し、横力が飽和しやすくなる。その結果、オーバステアが発生しやすくなり、最終的には車両がスピンしかねない。

以上のように、旋回限界時は、タイヤ摩擦円の飽和により車体がスリップ状態となり、安定性を得ることができない。このため、タイヤの限界を超えてスリップ等が発生した場合に旋回アシストゲインを低下させることで安定性を確保することが考えられる。旋回アシスト制御を行うと、低μ路におけるタイヤスリップおよび車体スリップ状態時に、旋回アシストトルクを低減させることで車体の横すべり量を抑制することができ、車両の安定性は向上するが、過度なスピン状態ではヨーの収束性が遅れて車両のスピンが発生する。

旋回性能向上制御を高μ路条件で設定すると、低μ路ではタイヤが飽和し、タイヤの空転が発生したり、車両がスピンする可能性がある。一方で、制御を低μ路条件で設定すると，高μ路での旋回性能が得られない。制御を低μ路条件で設定すると、すでに旋回アシストでタイヤの摩擦円を飽和させてしまっているため、更にタイヤの駆動力で旋回アシストを行うことができなくなる。

ここで、旋回時に高μ路では、操舵からタイヤ転舵角を入力とした横力が発生する。特に旋回アシスト制御では、後輪での旋回モーメント付加を行うと、低μ路では高μ路における反力が得られなくなる。特に、コーナーの曲がり始めなど、ステアリング操作開始時には、ヨーレートの発生のみ先行して、横加速度の発生が遅れる。本実施形態では、このような特性を適用し、ヨーレートと横加速度の発生時定数を目標値と実値の割合として、目標値と実値の時定数の比率を旋回アシスト制御のゲインとする。より具体的には、ステアリングの操舵角速度により発生する旋回ヨーレートと旋回横加速度の時定数差を演算し、この時定数差の比率から路面μの状態を推定し、旋回アシスト制御のゲインとする。この際、車両の操舵角速度より旋回ヨーレートと旋回横加速度の発生時定数を算出し、時定数差が大きいほど低μであると推定し、時定数が一致するほど高μと判断し、旋回アシスト制御のゲインを可変させる。時定数差により路面状態を推定することで、スリップを発生させる前から旋回アシスト制御のゲインを最適化することができるため、操縦性能と暗転性能を両立させてヨーの収束性を大幅に向上できる。推定した路面μが高い状態と低い状態とで旋回アシスト制御のゲインを変化させ、高μ時にはゲインを１とし、低μ時にはゲインを０以上１未満の値とすることで、低μ時に旋回アシストトルクを低減する。これにより、車輪および車体がスリップしなくても路面状況を判定することができる。そして、走行中の車両状態を把握し、タイヤ摩擦円内の制駆動力（前後力）及び横力でモータ制御を行うことができるため、旋回性能と車両安定性能を両立でき、直進安定性と操縦安定性に優れ、高μ路，低μ路の双方で旋回性能と車両挙動安定性能を向上させることができる。

図５は、後輪の前後力と横力との関係を示す図である。図５を参照して、車両１０００の挙動の安定化について詳細に説明する。

後輪１０６、１０８の前後力と横力との関係を示す特性（以下、タイヤの摩擦円特性とも称する。）において、例えば、路面状態が高μであり、旋回アシスト制御のゲインを低下させる前は、図５の左図に示す前後軸の矢印Ａ５１まで前後力が発生しているため、左右軸の矢印Ａ５２の幅が横力の許容量となる。高μの場合は、図５の左図に実線で示すように、摩擦円Ｃ１が大きいため、前後力を十分に使っても横力が飽和することはない。この状態で路面が低μになると、タイヤの摩擦円が破線Ｃ２の状態となり、許容される横力が飽和するため、オーバステアが発生する。しかし、本実施形態では、路面が低μになることが推定されると、予め旋回アシスト制御のゲインを減少させるため、図５の左図の矢印Ａ５３で示したように、前後力が減少し、横力の許容量が増加する（矢印Ａ５４）。従って、後輪１０６、１０８の横方向へのスリップが抑えられるため、オーバステアが発生することなく、車両１０００の挙動が安定する。

その後、路面が高μに復帰したことが推定されると、図５の右図において、タイヤの摩擦円がＣ１に復帰する。従って、旋回アシスト制御のゲインを増加させることで、タイヤの前後力を実線の摩擦円Ｃ１まで増加させることができる。この際、本実施形態では、車両１０００のスリップの程度に応じて旋回アシスト制御のゲインを増加させる。具体的には、摩擦円がＣ２→Ｃ３→Ｃ１の順で拡大する際に、摩擦円の大きさに従って前後力を矢印Ａ５５→Ａ５６→Ａ５７の順に増加させる。これにより、タイヤの摩擦円が大きくなるのに伴ってゲインが増加するため、前後力を飽和させることなく、且つ前後力の増加を短時間で行うことができる。

図７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、重み付けゲイン算出部２２０、目標横加速度算出部２２４、目標時定数算出部（時間差取得部）２２６、実時定数算出部（時間差取得部）２２８、車体付加モーメント算出部２３２、低μ判定出力ゲイン算出部（ゲイン算出部）２３４、乗算部（補正部）２３６、モータ要求トルク算出部２３８、を有して構成されている。

図７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（車速）Ｖを検出する。横加速度センサ１３４は、車両１０００の横加速度Ａｙを検出する。

目標ヨーレート算出部２０２は、ステアリング操舵角θｈおよび車両速度Ｖに基づいて目標ヨーレートγ＿ｔｇｔを算出する。具体的には、目標ヨーレート算出部２０２は、一般的な平面２輪モデルを表す以下の式（２）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、式（２）の右辺に、式（３）および式（４）から算出される値を代入することによって算出される。算出された目標ヨーレートγ＿ｔｇｔは、減算部２１０へ入力される。

なお、式（２）〜式（４）における変数、定数、演算子は以下の通りである。
γ＿ｔｇｔ：目標ヨーレート
θｈ：ステアリング操舵角
Ｖ：車両速度
Ｔ：車両の時定数
Ｓ：ラプラス演算子
Ｎ：ステアリングギヤ比
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_ｆｔｇｔ：目標コーナリングパワー（前方輪）
Ｋ_ｒｔｇｔ：目標コーナリングパワー（後方輪）

以上のように、目標ヨーレートγ＿ｔｇｔは、車両速度Ｖ、及びタイヤ舵角δを変数として、式（２）から算出される。式（３）における定数Ａ_ｔｇｔは車両の特性を表す定数であり、式（４）から求められる。

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（５）、式（６）へ車両速度Ｖ、ステアリング操舵角θｈを代入し、式（５）、式（６）を連立して解くことで、ヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃ（式（５）、式（６）におけるγ）を算出する。式（５）、式（６）において、Ｋ_ｆはコーナリングパワー（フロント）、Ｋ_ｒはコーナリングパワー（リア）を示している。なお、式（４）では、式（５）、式（６）のコーナリングパワーＫ_ｆ，Ｋ_ｒとは異なる目標コーナリングパワーＫ_ｆｔｇｔ，Ｋ_ｒｔｇｔを用いることで、目標ヨーレートγ＿ｔｇｔがヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃよりも大きくなるようにして、旋回性能を高めている。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２１２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２１２へ入力される。減算部２１２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２２０へ入力される。

重み付けゲイン算出部２２０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（７）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２１０へ出力される。
γ＿Ｆ／Ｂ＝ａ×γ＿ｃｌｃ＋（１−ａ）×γ＿ｓｅｎｓ ・・・・（７）

００８２−００８７
図８は、重み付けゲイン算出部２２０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８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８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２２０は、差分γ＿ｄｉｆｆに図８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８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８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（７）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３に示すタイヤの動的特性が挙げられる。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。図３に示す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。従って、この領域ではヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃを使用する。

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８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（７）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８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８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８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２１０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（８）から算出される。
Δγ＝γ＿ｔｇｔ−γ＿Ｆ／Ｂ ・・・・（８）
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２３２へ入力される。

車体付加モーメント算出部２３２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（９）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。車体付加モーメントＭｇに基づいて、車両１０００に旋回モーメントが付加される。

目標横加速度算出部２２４は、ステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖから目標横加速度Ａｙｃｌｃを算出する。目標横加速度Ａｙｃｌｃは、ステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖに基づいて、以下の式（１０）から算出されるモデル値である。
Ａｙｃｌｃ＝（ｄβ／ｄｔ＋γ）×Ｖ ・・・（１０）

式（１０）において、横すべり角βは動的モデルより算出される。横すべり角βは、以下の各式から算出することができる。なお、以下の式において、ωｎは固有振動数、ζｎは減衰比、Ａはスタビリティファクタ、をそれぞれ示している。

また、目標横加速度算出部２２４は、以下の各式から旋回時ピーク横加速度Ａｙｐｅａｋを算出する。旋回時ピーク横加速度Ａｙｐｅａｋは、定常円旋回状態の横加速度計算値であり、後述する図６に示したＡｙｐｅａｋに相当する。旋回時ピーク横加速度Ａｙｐｅａｋは、定常円旋回状態の横加速度計算値であるため、車体の遅れ要素を含まず、ステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖから即値を得ることができる。目標横加速度Ａｙｃｌｃと旋回時ピーク横加速度Ａｙｐｅａｋは目標時定数算出部２２６に入力される。また、目標時定数算出部２２６には、旋回時ピークヨーレートγｐｅａｋが入力される。旋回時ピークヨーレートγｐｅａｋは、定常円旋回状態のヨーレート計算値であり、図６に示したγｐｅａｋに相当するヨーレート値である。旋回時ピークヨーレートγｐｅａｋは、ステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖに基づいて、以下の式から算出される。旋回時ピークヨーレートγｐｅａｋは、定常円旋回状態のヨーレート計算値であるため、車体の遅れ要素を含まず、ステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖから即値を得ることができる。旋回時ピークヨーレートγｐｅａｋは、目標ヨーレート算出部２０４が算出するか、または目標時定数算出部２２６が算出しても良い。

目標時定数算出部２２６は、γ＿ｃｌｃがγｐｅａｋに到達した時点から、ＡｙｃｌｃがＡｙｐｅａｋに到達した時点までの時間Ｔｔｇｔを算出する。γ＿ｃｌｃは、動的なモデルから算出され、以下の各式から算出することができる。なお、上述した式（５）、式（６）からγ＿ｃｌｃを求めることもできる。

実時定数算出部２２８には、横加速度センサ１３４が検出した車両横加速度Ａｙｓｅｎｓが入力される。また、実時定数算出部２２８には、ヨーレートセンサが検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓが入力される。また、実時定数算出部２２８には、旋回時ピークヨーレートγｐｅａｋが入力される。実時定数算出部２２８は、γ＿ｃｌｃがγｐｅａｋに到達した時点から、ＡｙｓｅｎｓがＡｙｐｅａｋに到達した時点までの時間Ｔｒｅａｌを算出する。

低μ判定出力ゲイン算出部２３４は、目標時定数Ｔｔｇｔと実時定数Ｔｒｅａｌとから低μ判定出力ゲインμＧを算出する。詳細については図１３に示すフローチャートを参照して後述する。

低μ判定出力ゲイン算出部２３４が算出した低μ判定出力ゲインμＧは、乗算部２３６へ入力される。乗算部２３６には、車体付加モーメント算出部２３２が算出した車体付加モーメントＭｇも入力される。乗算部２３６は、車体付加モーメントＭｇに低μ判定出力ゲイン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。

モータ要求トルク算出部２３８には、補正値Ｍｇ’が入力される。モータ要求トルク算出部２３８は、車体付加モーメントＭｇに旋回アシストゲインβＧを乗算して得られる補正値Ｍｇ’を用いてモーメントをトルクに変換するため、以下の式（１１）からΔＴｖを算出する。そして、モータ要求トルク算出部２３８は、以下の式（１２）から付加トルクＴｖｍｏｔを算出する。

式（１１）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（１１）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（１２）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（１３）から算出される。
ｒｅｑＴｑ＝ｒｅｑＦ＊ＴｉｒｅＲ＊Ｇｒａｔｉｏ ・・・（１３）
式（１３）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。アクセルペダルの開度は、アクセル開度センサ１４６により検出される。

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（１２）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。車体付加モーメントＭｇ’に基づく付加トルクＴｖｍｏｔは偶力であるため、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（１４）〜式（１７）で表すことができる。モータ要求トルク算出部２２８は、式（１４）〜式（１７）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 ・・・（１４）
ＴｑｍｏｔＦｒ（右前輪のモータトルク指示値）＝ｒｅｑＴｑ/４ ・・・（１５）
ＴｑｍｏｔＲｌ（左後輪のモータトルク指示値）
＝ｒｅｑＴｑ/４−（±Ｔｖｍｏｔ） ・・・（１６）
ＴｑｍｏｔＲｒ（右後輪のモータトルク指示値）
＝ｒｅｑＴｑ/４＋（±Ｔｖｍｏｔ） ・・・（１７）
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。

図６は、車両速度Ｖ、ステアリング操舵角θｈを入力として車両２輪モデルより求めたモデル値とセンサ値を比較して示す特性図である。図６では、時刻ｔ０でステアリング操舵角θｈをステップ状に変化させた場合に、ヨーレートのモデル値γｃｌｃと、車両の横加速度が時間の経過に伴って変化する様子を示している。図１６に示すように、ステアリング操舵角θｈをステップ状に変化させると、ヨーレートのモデル値γｃｌｃがピーク値γｐｅａｋに到達した後に低下する。また、横加速度もピーク値Ａｙｐｅａｋに到達した後に低下する。図６において、ヨーレートについては、高μ（実線の特性）と低μ（破線の特性）の２つの路面状態での計算値を示している。ヨーレートγｃｌｃには、路面状況の要因が含まれない。また、ヨーレートγｃｌｃに関しては、旋回アシスト制御による左右輪の制駆動力制御を行っているため、ヨーレートの発生は高μ路と低μ路との間で大きな差は生じない。従って、図６に示すように、ヨーレートについては、高μと低μの双方でモデル値と実測値の時間的な遷移が一致する。

一方で、横加速度（Ａｙ）は、タイヤと路面との間の作用反作用の力関係に影響を受けるため、路面μに応じて、ヨーレートに対してその発生に遅れが生じる。図６に示すように、ヨーレートがピーク値γｐｅａｋに到達した時刻ｔ１を基準とすると、横加速度のモデル値ＡｙｃｌｃがＡｙｐｅａｋに到達する時刻ｔ２はＴｔｇｔだけ遅れ、横加速度のセンサ値ＡｙｓｅｎｓがＡｙｐｅａｋに到達する時刻ｔ３はＴｒｅａｌだけ遅れる。

横加速度についても、モデル値には路面状況の要因が含まれないため、モデル値は高μと低μで一致する。一方、センサ値は、低μになるほど路面からタイヤへの反力が伝わり難くなるので、高μの場合に比べて横加速度の立ち上がりが遅くなる。従って、ＴｔｇｔとＴｒｅａｌの比率に応じて路面状況を推定できる。

ここで、ＴｒｅａｌがＴｔｇｔと一致すれば、路面からタイヤにモデル値と同等の反力が生じており、高μであると推定できる。一方、ＴｒｅａｌがＴｔｇｔよりも大きいほど、センサ値の横加速度の発生が遅れることになり、路面からタイヤにかかる反力が遅れるため、低μであると推定できる。本実施形態では、ＴｒｅａｌとＴｔｇｔとの比率に応じて路面μを推定し、この比率に応じて旋回アシスト制御のゲインを変化させる。

本実施形態では、この比率としてＴｔｇｔ／Ｔｒｅａｌを算出し、旋回アシスト制御のためのゲインとする。ＴｔｇｔとＴｒｅａｌが等しければＴｔｇｔ／Ｔｒｅａｌ＝１となり、高μであるため旋回アシストトルクは低減させない。一方、Ｔｔｇｔ／Ｔｒｅａｌが小さくなるほど、横加速度の発生がヨーレートに対して遅れ、低μであることから、旋回アシストトルクにＴｔｇｔ／Ｔｒｅａｌの値を乗算して旋回アシストトルクを低減させる。これにより、タイヤの前後力が低下し、横力を増大させることができるため、車両のスリップ、スピン等の発生を確実に抑止することが可能となる。

なお、ここではＴｔｇｔ／Ｔｒｅａｌに基づいて旋回アシストトルクを制御することとしているが、路面状況に応じてＴｒｅａｌの値が変化するため、Ｔｒｅａｌの値のみに基づいて旋回アシストトルクを制御しても良い。これにより、より簡素な処理で制御を行うことができる。

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９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Ｓ１０２へ戻る。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，Ｓ１１８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、ステアリング操舵角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（１４）〜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９の処理の主要な処理について詳細に説明する。図１０は、図９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１０は、重み付けゲイン算出部２２０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１０の処理は、重み付けゲイン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を配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８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（７）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１２のステップＳ２２４で差分Δγの算出に用いられる。

図１１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、ステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖを取得する。次のステップＳ２１２では、式（５）、式（６）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。算出したヨーレートモデル値γ＿ｃｌｃは、図１０のステップＳ２０４において、フィードバックヨーレートγ＿Ｆ／Ｂの算出に用いられる。

図１２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がステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖを取得する。次のステップＳ２２２では、ステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖに基づいて、式（２）〜式（４）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（９）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判定出力ゲイン算出部２３４が低μ判定出力ゲインμＧを算出する。次のステップＳ２３０では、式（１１）に基づいてΔＴｖを算出し、式（１２）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９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１３は、低μ判定出力ゲイン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Ｓ２４０では、横加速度センサ１３４が検出した横加速度Ａｙｓｅｎｓ、ヨーレートセンサ１４２が検出した実ヨーレートγ＿ｓｅｎｓ、ステアリング操舵角θｈ、車両速度Ｖなどの各種パラメータ（センサ値）を取得する。次のステップＳ２４２では、ヨーレートと横加速度のモデル値γ＿ｃｌｃ，Ａｙｃｌｃを算出する。

次のステップＳ２４４では、旋回時ピークヨーレートγ_ｐｅａｋ、旋回時ピーク横加速度Ａｙ_ｐｅａｋを算出する。旋回時ピークヨーレートγ_ｐｅａｋ、旋回時ピーク横加速度Ａｙ_ｐｅａｋは、いずれも定常円旋回状態の計算値であり、ステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖから算出されるモデル値（理論値）である。

次のステップＳ２４６では、目標時定数Ｔｔｇｔを算出する。次のステップＳ２４８では、実時定数Ｔｒｅａｌを算出する。ステップＳ２４６，Ｓ２４８の具体的な処理については、図１４及び図１５を参照して後述する。次のステップＳ２５０では、発生時間差Ｔｄｅｃ＿ｃｌｃを算出する。ここで、Ｔｄｅｃ＿ｃｌｃ＝Ｔｔｇｔ／Ｔｒｅａｌである。

次のステップＳ２５２では、Ｔｄｅｃ＿ｃｌｃ≧１であるか否かを判定し、Ｔｄｅｃ＿ｃｌｃ≧１はステップＳ２５４へ進む。この場合、Ｔｔｇｔの値がＴｒｅａｌの値以上であるため、横加速度のモデル値に対してセンサ値に遅れが生じておらず、路面が高μであると推定できる。このため、ステップＳ２５４では、低μ判定出力ゲインμＧを１とする（μＧ＝１）。

一方、ステップＳ２５２でＴｄｅｃ＿ｃｌｃ＜１の場合はステップＳ２５６へ進む。この場合、Ｔｔｇｔの値がＴｒｅａｌの値未満であるため、横加速度のモデル値に対してセンサ値に遅れが生じており、路面が低μであると推定できる。このため、ステップＳ２５６では、低μ判定出力ゲインμＧをＴｔｇｔ／Ｔｒｅａｌとする（μＧ＝Ｔｔｇｔ／Ｔｒｅａｌ）。従って、式（１１）から算出されるΔＴｖが低μ判定出力ゲインμＧによって低減されるため、旋回アシストトルクが低減される。これにより、低μ時に車両１０００の挙動を安定させることができる。

図１４は、図１３のステップＳ２４６において、目標時定数Ｔｔｇｔ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Ｓ３００では、γｐｅａｋ＝γ＿ｃｌｃであるか否かを判定し、γｐｅａｋ＝γｃｌｃの場合はステップＳ３０２へ進む。この場合、γｃｌｃがステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖから求まるヨーレートピーク値γｐｅａｋに到達したため、ステップＳ３０２では、旋回時ピークヨーレートγｐｅａｋの発生から旋回時ピーク横加速度Ａｙｐｅａｋ（モデル値）が発生するまでの時間差Ｔｔｇｔを算出するためのカウントアップを開始する。なお、γｐｅａｋは定常円旋回状態のすべり角計算値であり、γ＿ｃｌｃは動的モデルより算出しているため、γｐｅａｋに対してγ＿ｃｌｃの方が時間的遅れを生じる。

一方、ステップＳ３００でγｐｅａｋ≠γｃｌｃの場合は、ステップＳ３００で待機する。

次のステップＳ３０４では、Ａｙｐｅａｋ＝Ａｙｃｌｃであるか否かを判定し、Ａｙｐｅａｋ＝Ａｙｃｌｃの場合はステップＳ３０６へ進む。この場合、車両横加速度Ａｙｃｌｃがステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖから求まる旋回時ピーク横加速度Ａｙｐｅａｋに到達したため、ステップＳ３０６では、カウントアップを終了し、目標時定数Ｔｔｇｔ＝Ｉ（Ｉはカウントアップ終了時のカウント値）とする。一方、ステップＳ３０４でＡｙｐｅａｋ≠Ａｙｃｌｃの場合は、ステップＳ３０２へ戻り、カウントアップを継続する。なお、Ａｙｐｅａｋは定常円旋回状態の横加速度計算値であり、Ａｙｃｌｃは動的モデルより算出しているため、Ａｙｐｅａｋに対してＡｙｃｌｃの方が時間的遅れを生じる。

以上のようにして、図１４の処理により、図１３のステップＳ２４６における目標時定数Ｔｔｇｔを算出する。

図１５は、図１３のステップＳ２４８において、実時定数Ｔｒｅａｌ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Ｓ３１０では、γｐｅａｋ＝γｓｅｎｓであるか否かを判定し、γｐｅａｋ＝γｓｅｎｓの場合はステップＳ３１２へ進む。この場合、γｓｅｎｓがステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖから求まるヨーレートピーク値γｐｅａｋに到達したため、ステップＳ３１２では、旋回時ピークヨーレートγｐｅａｋの発生から旋回時ピーク横加速度Ａｙｐｅａｋが発生するまでの時間差Ｔｒｅａｌを算出するためのカウントアップを開始する。

一方、ステップＳ３１０でγｐｅａｋ≠γｓｅｎｓの場合は、ステップＳ３１０で待機する。

次のステップＳ３１４では、Ａｙｐｅａｋ＝Ａｙｓｅｎｓであるか否かを判定し、Ａｙｐｅａｋ＝Ａｙｓｅｎｓの場合はステップＳ３１６へ進む。この場合、横加速度のセンサ値Ａｙｐｅａｋがステアリング操舵角θｈと車両速度Ｖから求まる旋回時ピーク横加速度Ａｙｐｅａｋに到達したため、ステップＳ３１６では、カウントアップを終了し、目標時定数Ｔｒｅａｌ＝Ｊ（Ｊはカウントアップ終了時のカウント値）とする。一方、ステップＳ３１４でＡｙｐｅａｋ≠Ａｙｓｅｎｓの場合は、ステップＳ３１２へ戻り、カウントアップを継続する。

以上のようにして、図１５処理により、図１３のステップＳ２４８における実標時定数Ｔｒｅａｌを算出する。

図１６は、本実施形態に係る制御を行った場合の効果を説明するための特性図である。本実施形態による制御を行わない場合、後輪１０４，１０６のみでトルク制御を行い、車体のヨーを収束させようとすると、後輪１０４，１０６のグリップが既に飽和しており、ヨーの発生とステアリング操舵（Ｓｔ＿ａｎｇ）の発生に位相差が発生する。図１６では、上側の特性群がステアリング操舵角及びヨーレートを示しており、下側の特性群が横加速度を示している。図１６に示すように、高μ時（ｈｉ）と低μ時（ｌｏｗ）とでは、ヨーレートに対する横加速度の遅れが変化していることが判る。本実施形態により、低μ路で旋回アシスト制御を行い、後輪１０４，１０６のスリップおよび車体横すべりが発生した際に、横すべり量の低減に加えて、低μ時のヨーレート（γ＿ｌｏｗ）の収束が向上した。

また、図１７及び図１８は、低μ路でのダブルレーンチェンジを行った場合に、ステアリング操舵角、ヨーレート、横加速度の各パラメータが変化する様子を、本実施形態に係る制御を行った場合（制御有）と行わない場合（制御無）とで比較して示す特性図である。本実施形態に係る制御を行った場合は、路面判定により駆動力制御を抑制するため、操舵量とヨーレートが収束していることが判る。また、走行後半のレーンチェンジにおいてスリップを防止できているため、横力（横加速度）を得られていることが判る。

以上説明したように本実施形態によれば、旋回時には車両のヨーレートに対して横加速度が遅れて発生するため、ヨーレートと横加速度の時間差に応じて路面μを推定することができる。従って、この時間差に基づいて旋回アシスト制御のアシストトルクを制御することで、車体のスリップが発生した場合に車両の挙動安定性を大幅に高めることが可能となる。

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。

１４２ ヨーレートセンサ
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
２２０ 重み付けゲイン算出部
２２４ 目標横加速度算出部
２２６ 目標時定数算出部
２２８ 実時定数算出部
２３２ 車体付加モーメント算出部
２３４ 低μ判定出力ゲイン算出部
２３６ 乗算部
１０００ 車両

Claims (10)

1. 車両のヨーレートに基づいてハンドル操舵系とは独立して車体に付加する車体付加モーメントを算出する車体付加モーメント算出部と、
   車両旋回時に、ヨーレートの変化に対する横加速度の変化の時間差に関する情報を取得する時間差情報取得部と、
   前記時間差に関する情報に基づいて、前記車体付加モーメントを補正する補正部と、
   を備える、車両の制御装置。
2. 前記時間差情報取得部は、車両の旋回開始時に前記時間差に関する情報を取得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. 前記時間差情報取得部は、
   ヨーレートのモデル値が所定値に到達した起点として、横加速度のモデル値が所定値に到達するまでの第１の時間を算出する第１の算出部と、
   ヨーレートのモデル値が所定値に到達した起点として、横加速度のセンサ値が前記所定値に到達するまでの第２の時間を算出する第２の算出部と、を備え、前記第１の時間と前記第２の時間から前記時間差に関する情報を取得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. 前記第１の算出部は、旋回開始時に前記ヨーレートのモデル値が旋回開始後のピーク値に到達した時点を前記起点として、前記横加速度のモデル値が旋回開始後のピーク値に到達するまでの前記第１の時間を算出することを特徴とする、請求項３に記載の車両の制御装置。
5. 前記第２の算出部は、旋回開始時に前記ヨーレートのモデル値が旋回開始後のピーク値に到達した時点を前記起点として、前記横加速度のセンサ値が旋回開始後のピーク値に到達するまでの前記第１の時間を算出することを特徴とする、請求項３に記載の車両の制御装置。
6. 前記時間差に関する情報に基づいて、前記補正部が前記車体付加モーメントを補正するためのゲインを算出するゲイン算出部を備え、
   前記ゲイン算出部は、前記第２の時間に対する前記第１の時間の比率を前記ゲインとすることを特徴とする、請求項３〜５のいずれかに記載の車両の制御装置。
7. 前記補正部は、前記車体付加モーメントに前記比率を乗算することで前記車体付加モーメントを補正することを特徴とする、請求項６に記載の車両の制御装置。
8. ステアリング操舵角と車両速度に基づいて目標ヨーレートを算出する目標ヨーレート算出部と、
   車両モデルからヨーレートモデル値を算出する車両ヨーレート算出部と、
   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実ヨーレートとの差分に基づいて前記ヨーレートモデル値と前記実ヨーレートを配分して、前記ヨーレートモデル値及び前記実ヨーレート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、
   を備え、
   前記車体付加モーメント算出部は、
   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、前記車体付加モーメントを算出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. 前記車体付加モーメントに基づいて前記車両の後方左右輪の各々を駆動するモータを個別に制御するためのモータ要求トルクを算出するモータ要求トルク算出部を備えることを特徴とする、請求項１〜８のいずれかに記載の車両の制御装置。
10. 車両のヨーレートに基づいてハンドル操舵系とは独立して車体に付加する車体付加モーメントを算出するステップと、
    車両旋回時に、ヨーレートの変化に対する横加速度の変化の時間差に関する情報を取得するステップと、
    前記時間差に関する情報に基づいて、前記車体付加モーメントを補正するステップと、
    を備えることを特徴とする、車両の制御方法。
    

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