JPH02151571A - 車両運動推定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、車両のヨーレート（ヨー角速度）や横方向
速度など、車両系の状態量を推定する車両運動推定装置
に関し、この推定装置は、該装置により推定した状態量
を入力情報として舵角制御装置や能動型サスペンション
などに与える場合に好適なものである。

〔従来の技術〕

従来、車両のヨーレート、横方向速度などの状態量を用
いて車両の運動特性を制御する装置としては、例えば特
開昭６２−２４１７７２．同６２２４１７７３号公報記
載の装置（発明の名称は共に「車両用実舵角制御装置」
）が知られている。

これらの実舵角制御装置は、自軍の運動状態量を特徴と
する特性を数学モデル化した規範モデルから得られる運
動状態量の目標値に追従させるように舵角を指令制御す
るもので、例えば追従させる運動状態量として横加速度
をとるときには、出力フィードバックを行うための横加
速度センサの他に、状態フィードバックを行うための、
ヨーレート検出用のヨーレートセンサ（レートジャイロ
）及び横方向速度検出用の横方向速度センサ（対地車速
計）の搭載が必要であった。

しかし、上述のヨーレートや横方向速度はその発生量が
小さく、横風や路面傾斜などの外乱の影響を受は易いの
で、その検出に用いるレートジャイロ及び対地車速計は
、高い検出精度を必要とするから高価になり、また、大
形になるから取り扱いが面倒である。このため、制御装
置の製作及び据え付けに要するコストが著しく上昇する
ので、上記各センサを用いた装置を一般車両に搭載する
ことは実際上困難であった。

そこで、本出願人は、特願昭６３−１９７７７６号にて
、比較的安価な操舵角センサ、横加速度センサなどの検
出値を用いて、車両の平面運動に関する数学モデルに基
づき設定されるゲイン行列を有したオブザーバにより、
ヨーレート及び横方向速度を推定する推定装置を提案し
ている。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、上述した推定装置にあっては、路面が横
方向に傾斜している場合、その傾斜によってヨーレート
、横方向速度の各推定値が実際値に対して誤差を生じて
しまうという未解決の問題があった。

この発明は、このような従来技術及び先願技術の有する
未解決の問題に鑑みてなされたもので、横加速度検出値
と横加速度推定値との偏差に基づき、路面の横方向の傾
斜に対する補正を状態量推定演算に施して、該状態量を
精度良く推定できるようにし、且つ、一般車両に搭載で
きる低コストな構成を維持することを、その解決しよう
とする第１の課題とし、併せて、路面の横方向の傾斜角
（以下、必要に応じて単に「傾斜角」という）を推定し
て、その推定値を車両運動の制御に利用可能にすること
を、第２の課題としている。

〔課題を解決するための手段〕

上記第１の課題を解決するため、この発明の請求項（１
）〜（４）記載の装置は、第１図（ａ）に示す如く、少
なくとも前輪の操舵角を検出する操舵角検出手段と、車
速を検出する車速検出手段と、前記両検出手段の検出情
報を入力して、運動方程式で記述される車両モデルに基
づき少なくとも２つの状態量の推定値と車両の横方向に
生じる横加速度の推定値とを推定する運動推定演算手段
とを有し、前記横加速度を直接検出する横加速度検出手
段と、この横加速度検出手段による横加速度検出値と前
記運動推定演算手段による横加速度推定値との偏差に基
づき、路面の横方向の傾斜によって生じる前記運動推定
演算手段の状態量推定値の誤差を補正する外乱補正手段
とを備えている。

また、第２の課題を解決するため、この発明の請求項（
５）、　（６）記載の装置は、第１図（ｂ）に示す如く
、前記記載の構成に、横加速度推定値ａと横加速度検出
値αの偏差Ｅｃｔに基づき路面の横方向の傾斜角ηを演
算する傾斜角推定演算手段を付加している。

〔作用〕

この発明の請求項（１）〜（４）記載の装置では、運動
推定演算手段が、操舵角及び車速を入力して、運動方程
式で記述される車両モデルに基づき少なくとも２つの状
態量の推定値と出力量としての横加速度の推定値とを推
定演算するとともに、横加速度検出手段が、その横加速
度の実際値を検出する。

そこで、外乱補正手段は、横加速度の検出値とその推定
値との偏差に基づき、路面横方向の傾斜によって生じる
運動推定演算手段での状態量推定値の措定誤差を補正す
る。

また、請求項（５）、　（６）記載の装置では、上述の
作用とともに、傾斜角推定演算手段が路面横方向の傾斜
角を推定する。

〔実施例〕

以下、この発明の一実施例を第２図乃至第４図に基づい
て説明する。

第２図は、車両運動推定装置２を示すブロック図である
。同図において、車両運動推定装置２は、横加速度セン
サ４．車速センサ６、操舵角センサ８、及び推定演算器
１０を有している。

この内、横加速度センサは、車両の重心点に設けられ、
この重心点での車両横方向に生じる加速度を検知して該
加速度に応じた横加速度信号αを推定演算器ｌＯに出力
するようになっている。また、車速センサ６は車速に応
じた車速信号■を、操舵角センサ８は前輪に対する操舵
角に応じた操舵角信号θを推定演算器１０に夫々出力す
るようになっている。

さらに、推定演算器１０は、信号処理回路１２ａ〜１２
ｃ、マイクロコンピュータ１４．Ｄ／Ａ変換器１６ａ−
１６ｃ、増幅器１日ａ〜１８ｃを含んで構成される。こ
の内、信号処理回路１２ａ〜１２ｃは、各センサ４．６
．８から出力された検出信号α、■、θに対して夫々各
別にフィルタリング処理及びデジタル変換処理を施し、
その処理された各信号を後段のマイクロコンピュータ１
４に出力するようになっている。マイクロコンピュータ
１４は、処理された信号α、■、θを読み込み、状態量
であるヨーレートψ及び横方向速度■、を路面横方向の
傾斜に対する補正がなされた状態で推定するとともに、
傾斜角ηを推定し、この各推定値を後段のＤ／Ａ変換器
１６ａ〜１６ｃ及び増幅器１８ａ〜１８ｃを介して出力
するようになっている。

本実施例のマイクロコンピュータ１４は、同一次元オブ
ザーバを含む推定機構を機能的に構成し、これにより前
述した推定演算を行うもので、そのブロック線図は第３
図に示すようになっている。

つまり、同図において、２０は車両モデルであり、本実
施例では状態量であるヨーレートｌ、横方向速度９ｙ及
び車両運動系の測定出力量である横加速度冴を推定する
。２２は減算器であり、横加速度検出値αと横加速度推
定値ａとの偏差Ｅ、（＝α−ａ）を演算する。２４は外
乱推定・補正部であり、偏差Ｅ、に基づき車両モデル２
０の補正量を決定すると共に、傾斜角ηを演算する。

この内、車両モデル２０は、各要素が後述する如く決定
されている係数ｄ、係数ベクトルＢ、システム行列Ａ　
（Ｖ）　、出力ベクトルＣ（Ｖ）を担うゲイン設定器２
５〜２８、加算器２９，３０、及び積分器３１により構
成されており、行列Ａ（Ｖ）及びベクトルＣ（Ｖ）は車
速■の関数になっている。そして、加算器２９では、入
力変数である操舵角θに係数ベクトルＢを乗じた値Ｂθ
と、状態フィードバック量Ａ　（Ｖ）・父と、後述する
補正量Ｆ　−Ｅ、を加算して積分器３１に出力し、この
積分器３１で積分し状態量大を求めるようになっている
。また、もう一方の加算器３ｏでは、状態量大に出力ベ
クトルＣ（Ｖ）を乗じた値Ｃ（Ｖ）・父と入力量θに係
数ｄを乗じた値ｄ・θとを加算して出力変数ａを求める
ようになっている。

外乱推定・補正部２４は後述する如（各要素が決定され
ている２行１列でなるゲインベクトルＦを担うゲイン設
定器３２と、偏差Ｅｃｔに応じて５ｉｎ−’　（Ｅａ　
／　’ｇ　）の関数値を出力する関数発生器３３とから
成る。そして、関数発生器３３の出力は傾斜角の推定値
力であり、偏差Ｅ。にゲインベクトルＦを乗じた値ＦＥ
、を路面傾斜に対する補正量としている。

ここで、かかる第３図の推定機構を構成することにより
゛、路面に横方向の傾斜があっても状態量推定に与える
誤差を排除できることを説明する。

併せて、その傾斜角を推定できることを説明する。

まず、よく知られた線形２自由度モデルに基づき路面横
方向の傾斜を考慮した車両の運動方程式を以下に示す。

つまり、 Ｉ２ψ＝２　ＬＦ　ＣＦ　　２　ＬＲＣＲ・・・（２）
Ｍα＝Ｍ　（Ｑ、　十ｖψ） ＝２　Ｃｒ　＋　２　ＣＭ　＋Ｍｇ−５ｉｎη・・・（
３）Ｃ，＝ｅＫ、β、　　　　　　　　　　　　　・・
・（４）Ｃ＊　＝　Ｋ　Ｒβ大　　　　　　　　　　　
　　　・・・（５）β１＝（θ／Ｎ）　−（ｖ、　−、
ＬＦ　φ）　／Ｖ　　・（６）βＲ＝　（Ｖｙ　＋ＬＲ
ψ）／Ｖ　　　　　　　・・・（７）である。ここで、
Ｉｚ　：ヨー慣性モーメント　ψ：ヨー角加速度、　Ｌ
Ｆ　　：前輪・重心点間距離、　　ＬＲ：後輪・重心点
間距離１Ｍ：車両質量、α：横加速度、！ｙ　二様方向
並進加速度、■：車速、ψ：ヨーレー）、ｇ：重力加速
度、η：路面横方向の傾斜角＋　　ＣＦ　　’前輪コー
ナリングフォース、ＣＲ：後輪コーナリングフォース、
ｅＫ、：前輪の等価コーナリングパワー、に、：後輪の
コーナリングパワー、βＦ　＝前輪槽すべり角、β８は
後輪機すべり角、θ：操舵角、Ｎニステアリングギヤ比
。

ｖｙ　：横方向速度であり、これらの内、車両諸元及び
空力特性は既知であるとする。

そこで、状態変数としてヨーレートψ、横方向速度Ｖ、
（状態変数ベクトルＸ　（Ｘ丁＝　［ψ　■、］））、
出出力数として横加速度αを夫々選択し、外乱を傾斜角
ηとした場合の状態方程式、出力方程式は次式で表され
る。

■＝ＡＸ＋Ｂθ＋Ｆ　ｇ−ｓｉｎη・・・（８）ｃｒ＝
ｃＸ＋ｄθ＋ｇ−ｓｉｎηｍ’　　（９）ここで、Ａは
２×２のシステム行列、Ｂは２Ｘ１の係数ベクトル、Ｃ
は１×２の出力ベクトル、ｄは係数、Ｆは２×１の係数
ベクトルであって、であり、 ａ＋＋＝　　２ ａ１□＝−２ ａ□＝−２ ａｚｔ＝　　２ （ＬＦ”ｅ　ＫＦ　＋　ＬＲ”ＫＲ）　／　１２（Ｌｙ
ｅ　ＫＦ　　　ＬＩＩＫｌｌ　）／　１２（Ｌ、ｅ　Ｋ
Ｆ　　　ＬＲＫＩＩ　）　／Ｍ（ｅ　Ｋｙ　　＋　ＫＲ
）　／　Ｍ ｂｌｌ＝２　Ｌｙｅ　ＫＦ　　／　１２ｂｚ＋＝　２　
ｅ　Ｋｒ　／　Ｍ である。

一方、前述した第３図の構成における状態方程式及び出
力方程式は、 ■＝Ａ父子Ｂθ十ＦＥ、　　　　　　　　−（１０）（
但し、Ｅ、＝α−ｃｘ） ｃｘ＝Ｃ父＋ｄθ　　　　　　　　　　　・・・（１１
）となる。第（９）、　（ＩＩ）式を第００）式に代入
すると、■＝Ａ父子Ｂθ十Ｆ　（Ｃ（Ｘ−父）＋ｇ−ｓ
ｉｎｙ＋）・・・０２） となる。ある時点（例えば直進状態）で５＜＝ｘとなっ
たと仮定すれば、第θり式は ■＝Ａ父子Ｂθ＋Ｆｇ−ｓｉｎη　　　　−側となり、
前記第（８）式と同様の形となり、路面が横方向に傾斜
しようとも、父＝Ｘは常に満足される。

つまり、第３図の構成によって、理論的には傾斜角によ
る状態量の推定誤差を零にすることができる。

ところで、上述の出力量の偏差ＥＩ：ｆは、Ｅ、＝α−
ａ＝ｃ　（Ｘ−父）＋ｇ−ｓｉｎη・（＋４）であり、
父−Ｘであれば、 Ｅα＝ｇ°ｓｉｎη　　　　　　　　　　・・・０ωか
ら、 ７７　＝ｓｉｎ−’　（Ｅ、　／　ｇ　）　　　　　　
　　　・”Ｑ［ｉ）が得られ、傾斜角ηが求められる。

次に、本実施例の全体動作を説明する。

マイクロコンピュータ１４は、第４図のフローチャート
に基づく推定演算動作を一定時間Δｔ（例えば２０ｍ５
ｅｃ）毎のタイマ割り込み処理により行う。つまり、同
図のステップ■では、横加速度センサ４．車速センサ６
、及び操舵角センサ８に係る検出信号αＩＶＩ及びθを
信号処理回路１２ａ〜１２ｃを介して夫り読み込み、そ
れらの値を横加速度α、車速■、及び操舵角θとして一
時記憶する。

次いでステップ■に移行し、記憶テーブルを参照するこ
とにより、車速Ｖの値に応じたシステム行列Ａ　（Ｖ）
　、出力ベクトルＣ（Ｖ）を作成する。

次いでステップ■に移行し、 父−５交ｄｉ　　　　　　　　　　　　　　　　　・・
・Ｑηの演算を行って、ヨーレートψ及び横方向速度Ｖ
。

から成る状態変数ベクトルＸの推定値父を算出する。こ
の演算は、具体的には、前回の演算時、即ち（ｉ−１）
回目の推定値父（ｉ−１）及び演算値交（ｉ−１）を用
い、今回の演算時、即ちｉ回目の演算を父（ｉ）を、 Ｊ（ｉ）　＝に（ｉ−１）　十Ａｔ−φ（ｉ−１）　　
　・・・ＱＢ）Ｑｙ　（ｉ）　＝Ｑｙ（ｉ−１）十Δｔ
−Ｑ　（ｉ−１）・・・０ωの弐から求める。

次いでステップ■に移行して、外乱（路面傾斜）に対す
る補正量ＦＥ、を、予め記憶していたゲインベクトルＦ
及び（ｉ−１）回目演算時の偏差Ｅｅ、を用いて演算し
、この後、ステップ■〜■に移行する。

ステップ■では、前述した第００式に基づき、さらにス
テップ■での演算値を用いて、オブザーバ行列■＝Ａ父
＋Ｂθ十ＦＥ、ｘを作成して演算する。

ステップ■では、前述した第０１）式に基づき出力行列
６ｔ＝Ｃ父＋ｄθを作成して演算する。

さらにステップ■では、前述した第０４）、０６）式に
基づき式Ｅ。＝ｃｘ−ａ、　　η＝ｓｉｎ−’　（Ｅ、
　／　ｇ）を作成して、傾斜角ηを求める。

次いでステップ■に移行して、ステップ■、■での演算
値〆＋Ｖｙ及びりに応じた信号をＤ／Ａ変換器１６ａ＝
１６ｃ及び増幅器１８ａ〜１８Ｃを介して出力する。

以上の処理はΔを時間毎に繰り返して行われるから、こ
の演算周期Δｔを適宜に設定することにより、ヨーレー
トψ及び横方向速度■、並びに傾斜角ηを同時に実時間
で、且つ、路面の横方向傾斜に影響されないで正確に推
定できる。また、この推定装置は、比較的低コストな部
品でオブザーバを含む推定機構を構成しているので、従
来のように高価なレートジャイロ、対地車速計を搭載し
なくても済み、装置全体が低コストになり、一般車両に
も容易に搭載できる。

ここで、本実施例では、操舵角センサ８．信号処理回路
１２ｂ、及び第５図ステップ■の処理により操舵角検出
手段が構成され、車速センサ６゜信号処理回路１２ａ及
び第５図ステップ■の処理により車速検出手段が構成さ
れ、横加速度センサ４、信号処理回路１２Ｃ，及び第５
図のステップ■の処理により横加速度検出手段が構成さ
れる。

また、第５図のステップ■、■、■、■、■の処理、及
びＤ／Ａ変換器１６ａ、１６ｂ、増幅器１８ａ、１８ｂ
により運動推定演算手段が構成される。さらに、第５図
のステップ■、■の処理が外乱補正手段に対応し、同図
のステップ■、■の処理、及びＤ／Ａ変換器１６ｃ、増
幅器１８ｃにより傾斜角推定演算手段が構成される。

なお、前記実施例において、傾斜角外乱値ηを推定する
ことなく、状態量大のみを正確に推定したい場合は、関
数発生器３３を外してもよい。

また、以上の説明は車両モデルを連続系で記述した場合
についてであったが、第５図の機能ブロック図（第３図
と同一の構成要素には同一の符号を用いる）に示すよう
に離散時間系で記述した車両モデルを基礎に推定すれば
、その推定精度を向上させることができる。その場合、
ゲイン設定器２７．２６．３２によって設定される各行
列は、Ａ、＝ｅ＾”’　ｒ　　ＢＤ　”’　（ｅ＾”’
−Ｉ）Ａ−’Ｂ。

ＦＤ＝　（ｅ”′ｔ−Ｉ　〕Ａ−’Ｆとなる（ｅは自然
対数の底、Δｔはサンプリング周期）。なお、第５図に
おけるＺ−１は１サンプル遅れを意味し、Ｉは単位行列
である。

さらに、四輪操舵車においては、入力として、前輪操舵
角θに加えて後輪実舵角δ、を考慮することにより（例
えば「モデル追従制御と四輪操舵車」、自動車技術、　
Ｖｏｌ、４２．Ｎｏ、３．１９８８．３０４〜３１０頁
）、前記実施例と全く同様に構成可能である。

また、前記実施例における状態量推定値は、前述したヨ
ーレートと横方向速度のほかに、ヨーレートと重心点検
すべり角であってもよいし、必要に応じて３つ以上の状
態量の組み合わせであってもよい。

さらにまた、前記実施例の傾斜角推定演算手段は、必要
ある場合のみ設けるとしてもよい。

さらにまた、前記実施例における推定演算器１０は、ア
ナログ電子回路とマイクロコンピュータとにより構成し
たが、その全体をアナログ電子回路により構成してもよ
いし、またマイクロコンピュータにより構成してもよい
。

〔発明の効果〕

以上説明したように、この発明の請求項（１）〜（４）
記載の装置では、車両運動系の出力量としての横加速度
の推定値とその検出値との偏差に基づき、路面横方向の
傾斜に対抗する補正を行って、少なくとも２つの状態量
（例えばヨーレートと重心点での横速度）を推定するよ
うにしたため、そのような傾斜があっても、先願記載の
ものとは違って、その外乱による状態量の推定誤差を排
除した正確な状態量を推定でき、これらの推定値を用い
て制御を行う舵角制御装置や能動型サスペンションの制
御特性を向上させるとともに、従来のような高価なセン
サを用いていないため、装置全体の低コスト化も維持で
き、一般車両にも容易に搭載可能であるという効果が得
られる。

この内、とくに、請求項（２）記載の装置では、出力量
としての横加速度を求めるに際し、比較的安価に入手可
能な横加速度センサの検出信号を用いているため、信号
処理も容易であり、また装置全体の低コスト化も促進さ
れる。また、請求項（４）記載の装置では、比較的扱い
易い補正手法を用いているため、推定プログラムが簡便
である等の効果がある。

さらに、請求項（５）、　（６）記載の装置では、請求
項（１）記載の構成に、傾斜角を推定する手段を付加し
たため、その外乱が状態量推定に及ぼす影響を排除でき
るのみならず、外乱である傾斜角自体を推定して、その
推定値を他の制御に利用できるという、汎用性の高い推
定装置となる。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａ）（ｂ）は夫々この発明の特許請求の範囲と
の対応図、第２図はこの発明の一実施例を示すブロック
図、第３図は第２図中のマイクロコンピュータの機能を
示すブロック線図、第４図は第２図中のマイクロコンピ
ュータによる処理を示す概略フローチャート、第５図は
車両モデルを離散値系で記述したときのマイクロコンビ
ニーりの機能を示すブロック線図である。 図中、２は車両運動推定装置、４は横加速度センサ、６
は車速センサ、８は操舵角センサ、１２ａ〜１２ｃは信
号処理回路、１４はマイクロコンピュータ、１６ａ−１
６ｃはＤ／Ａ変換器、１８ａ〜１８ｃは増幅器である。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. （１）少なくとも前輪の操舵角を検出する操舵角検出手
   段と、車速を検出する車速検出手段と、前記両検出手段
   の検出情報を入力して、運動方程式で記述される車両モ
   デルに基づき少なくとも２つの状態量の推定値と車両の
   横方向に生じる横加速度の推定値とを推定演算する運動
   推定演算手段とを有し、 前記横加速度を直接検出する横加速度検出手段と、この
   横加速度検出手段による横加速度検出値と前記運動推定
   演算手段による横加速度推定値との偏差に基づき、路面
   の横方向の傾斜によって生じる前記運動推定演算手段の
   状態量推定値の誤差を補正する外乱補正手段とを備えた
   ことを特徴とする車両運動推定装置。
2. （２）前記横加速度検出手段は、車両重心点に設けられ
   、該重心点における横加速度を検知する横加速度センサ
   を有するとともに、前記運動推定演算手段は、車両重心
   点における横加速度を推定するようにした請求項（１）
   記載の車両運動推定装置。
3. （３）前記運動推定演算手段は、その状態量としてヨー
   レート及び重心点での横速度、又は、ヨーレート及び重
   心点での横すベり角を夫々推定するようにした請求項（
   １）記載の車両運動推定装置。
4. （４）前記外乱補正手段は、ヨーレート推定値■、横方
   向速度推定値■＿ｙ、推定する状態量ベクトル■（■＾
   Ｔ＝〔■　■＿ｙ〕）、操舵角θ、車速Ｖ、係数行列Ａ
   、Ｂとしたときの車両モデルを、 ■＝Ａ（Ｖ）■＋Ｂθ とした場合、 ■＝Ａ（Ｖ）■＋Ｂθ＋ＫＥ＿α Ｅ＿α＝α−■ となるＫＥ＿αを路面の横方向の傾斜に対する補正量と
   し、補正係数Ｋは、 ▲数式、化学式、表等があります▼ で与えられる請求項（１）記載の車両運動推定装置。
5. （５）前記請求項（１）記載の構成に、横加速度推定値
   ■と横加速度検出値αの偏差Ｅ＿αに基づき路面の横方
   向の傾斜角ηを演算する傾斜角推定演算手段を付加した
   ことを特徴とする車両運動推定装置。
6. （６）前記傾斜角推定演算手段は、重力加速度をｇとし
   たときに、 η＝ｓｉｎ＾−＾１（Ｅ＿α／ｇ）、Ｅ＿α＝α−■の
   式により傾斜角ηを求める手段である請求項（５）記載
   の車両運動推定装置。