JPH1164008A

JPH1164008A - 車両横すべり角検出装置

Info

Publication number: JPH1164008A
Application number: JP21945697A
Authority: JP
Inventors: Tomoyuki Inoue; 知之井上; Yukiyasu Akemi; 幸泰明見; Masahiko Kurishige; 正彦栗重
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1997-08-14
Filing date: 1997-08-14
Publication date: 1999-03-05

Abstract

(57)【要約】【課題】横すべり角の検出精度を向上させる。安価に
構成する。【解決手段】車両の横すべり角β1を検出する横すべ
り角検出部１Ａと、車両の横すべり角速度dβを検出す
る横すべり角速度検出部２と、横すべり角β1と横すべ
り角速度dβとから、以下の式に基づいて、補正横すべ
り角β′を演算する。ただし、dβ′ は補正横すべり角
の微分値、ｋはフィルタゲインである。 dβ′= - k・β′ + (k・β１ + dβ) 単純に横すべり角速度を積分して横すべり角を演算する
のに比較してオフセット誤差等の少ない精度のよい横す
べり角が得られる。また、対地速度センサを用いるのに
比較して装置が安価にできる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、車両の横すべり
角を検出する車両横すべり角検出装置に関し、特に、そ
の横すべり角の検出精度を向上させる技術に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】例えば、特開平７−２５７３３７号公報
には、旋回時の車両の挙動を車両の横すべり角βと車体
スリップ角速度dβ/dｔとから、スピン傾向かドリフト
アウト傾向かを判定し、その判定結果に基づき、制動力
を制御し、車両の旋回挙動を安定化させる、ことが記載
されている。

【０００３】その際、車両の横すべり角βは、対地速度
センサを用いて、車両の前後速度Ｖxと、横速度Ｖyを検
出し、arctan(Ｖy/Ｖx)を演算して、車両の横すべり角
βを得ている（車両と横すべり角β等の車両運動状態量
の関係を示す図２参照。ただし、ＣＧは車両の重心点を
示している。）。車両の前後速度Ｖxについては、車輪
回転速度センサを用いることにより、比較的容易に精度
よく検出可能である。しかし、横速度Ｖyを検出するの
は比較的困難である。横速度Ｖyを検出するのに用いる
対地速度センサとしては、空間フィルタの原理を利用し
たものがあるが、主に試験計測用であり非常に高価であ
る。

【０００４】また、車両の横すべり角βを検出する別の
方式として、特開昭６２−８３２４７号公報に記載され
ているように、車両ヨーレートｄγと前後速度Ｖxと車
両重心点における横加速度ａyとを各センサで検出し、
下記の（１）式に従って積分演算を行うことにより、横
すべり角β0を検出する方式もある。 β0＝∫(ａy/Ｖx−dγ)dt ・・・（１）

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来の車両横すべり角
検出方式では、上述したように車両横速度Ｖyを検出す
るのに、空間フィルタなどの対地速度センサを用いてい
たので、非常に高価であるという問題点があった。ま
た、上記（１）式を用いる検出方式では、各センサの検
出値がそのまま積分されるため、各検出値に誤差が存在
する場合にはその誤差も積分されてしまう。そのため、
その誤差が、例えば横加速度センサやヨーレートセンサ
の取付角誤差等の定常的な誤差である場合には、時間の
経過につれて誤差が蓄積されてしまい、横すべり角β0
の検出精度が低下するという問題点があった。この発明
は、上記のような問題点を解決するためになされたもの
で、安価かつ精度よく車両横すべり角を得ることができ
る車両横すべり角検出装置を提供することを目的とす
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る車
両横すべり角検出装置は、車両の横すべり角を検出する
横すべり角検出手段と、車両の横すべり角速度を検出す
る横すべり角速度検出手段と、横すべり角検出手段で検
出された横すべり角と横すべり角速度検出手段で検出さ
れた横すべり角速度とから補正横すべり角を演算して出
力する横すべり角補正手段とを備えるものである。

【０００７】請求項２の発明に係る車両横すべり角検出
装置は、請求項１の発明において、横すべり角補正手段
が、以下の式に基づいて、補正横すべり角を演算するも
のである。 dβ′= - k・β′ + (k・β1 + dβ) ただし、β′：補正横すべり角 dβ′：補正横すべり角の微分値 k：フィルタゲイン β1：検出された横すべり角 dβ：検出された横すべり角速度

【０００８】請求項３の発明に係る車両横すべり角検出
装置は、請求項２の発明において、ヨーレート等の車両
運動状態量を検出する車両運動状態量検出手段と、車両
運動状態量に応じて、フィルタゲインｋを設定するフィ
ルタゲイン設定手段とをさらに備えるものである。

【０００９】請求項４の発明に係る車両横すべり角検出
装置は、請求項１〜３のいずれかの発明において、横す
べり角検出手段が、車両の横すべり角を検出する複数の
横すべり角検出部と、複数の横すべり角検出部で検出さ
れた複数の横すべり角を加重平均して横すべり角検出手
段の検出値としての横すべり角とする加重平均手段とを
有するものである。

【００１０】請求項５の発明に係る車両横すべり角検出
装置は、請求項４の発明において、複数の横すべり角検
出部として、車両の２輪モデルによる演算で車両の横す
べり角を求める第１の横すべり角検出部と、オブザーバ
を用いて車両の横すべり角を求める第２の横すべり角検
出部とを有し、加重平均手段では、第１および第２の横
すべり検出部で検出される横すべり角をヨーレートに応
じて加重平均して横すべり角検出手段の検出値としての
横すべり角とするものである。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
図を参照して説明する。実施の形態１．図１は、この発明の実施の形態１として
の車両横すべり角検出装置を示すブロック図である。図
において、１１は車両のヨーレートdγを検出するヨー
レートセンサ、１２は車両の前後速度Ｖxを検出する前
後速度センサ、１３は前輪舵角δｆを検出する舵角セン
サ、１４は車両の重心点における横加速度ａyを検出す
る横加速度センサである。

【００１２】また、１Ａは、ヨーレートセンサ１１、前
後速度センサ１２、舵角センサ１３および横加速度セン
サ１４の検出出力に基づき、車両の横すべり角β1を検
出する横すべり角検出部である。２は、ヨーレートセン
サ１１、前後速度センサ１２および横加速度センサ１４
の検出出力に基づき、車両の横すべり角速度dβを検出
する横すべり角速度検出部である。３Ａは、横すべり角
検出部１で検出された横すべり角β1と、横すべり角速
度検出部２で検出された横すべり角速度dβとから、補
正横すべり角β′を演算して出力する横すべり角補正部
である。これら、横すべり角検出部１Ａ、横すべり角速
度検出部２および横すべり角補正部３Ａは、マイクロコ
ンピュータおよび入出力装置から構成されている。

【００１３】図２は車両と横すべり角β等の車両運動状
態量の関係を示したものである。前後速度Ｖxおよび前
後加速度ａxは、それぞれ車両前方向を正とする。横速
度Ｖyおよび横加速度ａyは、それぞれ車両左方向を正と
する。また、ヨーレートdγは時計回りと反対の方向を
正とする。

【００１４】次に、横すべり角検出部１Ａの詳細につい
て説明する。この横すべり角検出部１Ａにおいて、車両
の横すべり角β1は、下記の（２）式から求められる。
この（２）式は、車両の２輪モデルから得られる式でよ
く知られている。 β1= - {m・Ｖx (dβ+dγ) + (Cf・Lf - Cr・Lr) dγ/Vx - Cf・δf} / (Cf + Cr) = - (m・ａy + (Cf・Lf - Cr・Lr) dγ/Vx - Cf・δf) / (Cf + Cr) ・・・（２）ただし、m ：車両質量ａy ：車両の横加速度 Cf ：前輪コーナリングパワー Cr ：後輪コーナリングパワー Lf ：車両重心から前輪車軸間距離 Lr ：車両重心から後輪車軸間距離 dγ ：ヨーレートＶx ：車両の前後速度 δf ：前輪舵角

【００１５】横すべり角検出部１Ａでは、ヨーレートセ
ンサ１１で検出されるヨーレートdγ、前後速度センサ
１２で検出される車両の前後速度Ｖx、舵角センサ１３
で検出される前輪舵角δf、横加速度センサ１４で検出
される横加速度ａyを入力し、上記（２）式に基づい
て、車両の横すべり角β1を演算し、出力する。車両質
量ｍ、前輪コーナリングパワーＣf、後輪コーナーリン
グパワーＣr、車両重心と前輪車軸との間の距離Ｌf、車
両重心と後輪車軸との間の距離Ｌrは、予め設定、記憶
させておいた値を用いる。

【００１６】次に、横すべり角速度検出部２の詳細につ
いて説明する。この横すべり角速度検出部２において、
車両の横すべり角速度は、下記の（３）式から求められ
る。 dβ＝ａy/Ｖx−dγ ・・・（３）横すべり角速度検出部２では、ヨーレートセンサ１１で
検出されるヨーレートdγ、前後速度センサ１２で検出
される車両の前後速度Ｖx、横加速度センサ１４で検出
される横加速度ａyを入力し、上記（３）式に基づい
て、車両の横すべり角速度dβを演算し、出力する。

【００１７】次に、横すべり角補正部３Ａの詳細につい
て説明する。横すべり角検出部１Ａで検出された横すべ
り角β1と、横すべり角速度検出部２で検出された横す
べり角速度dβとから、下記の（４）式に基づいて、補
正横すべり角β′を演算する。ただし、dβ′は補正横
すべり角の微分値、ｋはフィルタゲインである。 dβ′= - k・β′ + (k・β1 + dβ) ・・・（４）横すべり角補正部３Ａでは、横すべり角検出部１から横
すべり角β1を入力し、横すべり角速度検出部２から横
すべり角速度dβを入力し、上記（４）式に基づいて、
横すべり角β′を演算し、出力する。フィルタゲインｋ
は、あらかじめ設定、記憶させておいた値を用いる。

【００１８】次に、図１に示す車両横すべり角検出装置
による車両の横すべり角β′の検出方法を、図３に示し
たフローチャートに従って説明する。なお、このフロー
チャートは、マイクロコンピュータによる演算周期毎に
実行される車両横すべり角演算ルーチンであり、横すべ
り角検出部１Ａ、横すべり角速度検出部２、横すべり角
補正部３Ａを実現するものである。まず、ステップＳ１
で、センサ信号を入力する。すなわち、ヨーレートセン
サ１１からヨーレートdγを、前後速度センサ１２から
車両の前後速度Ｖxを、舵角センサ１３から前輪舵角δf
を、横加速度センサ１４から車両の重心点における横加
速度ａyをそれぞれ入力する。前後速度センサ１２で
は、例えばＡＢＳ制御装置などと同様に、４輪の車輪速
より車両の前後速度Ｖxが演算で求められる。

【００１９】次に、ステップＳ２で、ヨーレートdγ、
前後速度Ｖx、前輪舵角δf、横加速度ａyを、上記
（２）式に代入し、横すべり角β1を演算する。なお、
車両質量ｍ等は、予め設定、記憶させておいた値を用い
る。次に、ステップＳ３で、ヨーレートdγ、前後速度
検出値Ｖx、横加速度ａyを上記（３）式に代入し、横す
べり角速度dβを演算する。次に、ステップＳ４で、ス
テップＳ２、Ｓ３で演算した横すべり角β1、横すべり
角速度dβおよび補正横すべり角β′を上記（４）式に
代入し、dβ′を求め、数値積分演算を実行し、補正横
すべり角β′を求める。ただし、このルーチンが初めて
実行されるときは、補正横すべり角β′が存在しないの
で、補正横すべり角β′の項には、ステップＳ２で演算
した横すべり角β1を代入する。次に、ステップ５で、
図示しない車両挙動を制御する車両挙動制御装置に上記
で演算した横すべり角β′を出力する。

【００２０】図４Ａは上記（２）式に基づいて演算した
横すべり角β1を示し、図４Ｂは図１に示す横すべり角
検出装置で検出される補正横すべり角β′を示し、図４
Ｃは上記（１）式に基づいて単純積分した場合の横すべ
り角β0を示している。なお、図４Ａ〜Ｃにおいて、横
すべり角の真値の代用として、高価な光学式横すべり角
検出装置が検出した横すべり角βを示している。単純積
分した場合には、検出した横加速度ａy、ヨーレートdγ
に含まれているオフセット誤差が蓄積されて、時間と共
にオフセット誤差が増大しているのに対し、図１に示す
横すべり角検出装置を用いた場合には、一定のオフセッ
ト誤差以内に収まっており、精度よく横すべり角を推定
できている。また、上記（２）式に基づいて演算した横
すべり角β1は横すべり角が大きい場合に誤差が大きく
なっており、全体を見ると、図１に示す横すべり角検出
装置による補正横すべり角β′が最も誤差が小さいもの
となっている。

【００２１】このように図１に示す車両横すべり角検出
装置では、横すべり角検出部１Ａで検出した横すべり角
β1と、横すべり角速度検出部２で検出した横すべり角
速度dβの両者に基づいて、補正横すべり角β′を演算
するものであり、横すべり角検出部１Ａのみで検出され
た横すべり角β1より精度のよい横すべり角β′を得る
ことができ、また横すべり角速度dβを積分して得られ
る横すべり角より精度のよい横すべり角β′を得ること
ができる。

【００２２】また、上記（４）式によって横すべり角
β′を演算するものであり、補正横すべり角β′の推定
誤差を、横すべり角β1の推定誤差より小さくできる。
以下、これを説明する。補正横すべり角β′の推定誤差
ｅ′をβ- β′とし、横すべり角β1の推定誤差ｅ1をβ
- β1とする。上記（４）式（安定性のため、ｋ＞０と
する）を使用して、横すべり角β1および横すべり角速
度dβから、補正横すべり角β′を演算すると、下記の
（５）式の誤差方程式が得られる。 dｅ′/dt = dβ- dβ′ = - k・ｅ′ - k・ｅ1 ・・・（５）

【００２３】この（５）式の誤差方程式を解くと、下記
の（６）式に示すようになる。

【数１】

【００２４】ここで、次の仮定をする。１．推定誤差ｅ1 は有界である。つまり、｜ｅ1(t) ｜
≦Ｅ for ∀t>0 が成り立つ。２．ｋ(t) は有界である。つまり、｜ｋ(t) ｜≦Ａ fo
r ∀t>0 が成り立つ。すると、下記の（７）式が成り立
つ。

【数２】

【００２５】上記（７）式より、ｋが有界であるとき、
推定誤差ｅ1が有界ならば推定誤差ｅ′も有界であるこ
とがわかる。さらに、推定誤差ｅ′の上限値が推定誤差
ｅ1の上限値以下であることもわかる。つまり、上記
（４）式によって横すべり角β′を演算することによ
り、補正横すべり角β′の推定誤差を、横すべり角β1
の推定誤差より小さくできる。

【００２６】実施の形態２．図５は、この発明の実施の
形態２としての車両横すべり角検出装置の構成を示して
いる。この図５において、図１と対応する部分には同一
符号を付し、その詳細説明は省略する。１５は、車両の
重心点における前後加速度ａxを検出する前後加速度セ
ンサである。４は、車両の運動状態量であるヨーレート
dγを検出するヨーレートセンサである。５は、ヨーレ
ートセンサ４で検出されるヨーレートdγに基づいて、
横すべり角速度補正部３Ｂで使用するフィルタゲインｋ
を設定するフィルタゲイン設定部でる。

【００２７】１Ｂは、図１に示す車両横すべり角検出装
置における横すべり角検出部１Ａに相当する横すべり角
検出部であり、ヨーレートセンサ１１、前後速度センサ
１２、横加速度センサ１４および前後加速度センサ１５
の検出出力に基づき、車両の横すべり角β1を検出する
横すべり角検出部である。３Ｂは、図１に示す車両横す
べり角検出装置における横すべり角補正部３Ａに相当す
る横すべり角補正部であり、横すべり角検出部１Ｂで検
出された横すべり角β1と、横すべり角速度検出部２で
検出された横すべり角速度ｄβと、さらにフィルタゲイ
ン設定部５で設定されたフィルタゲインｋとから、補正
横すべり角β′を演算して出力する横すべり角補正部で
ある。横すべり角検出部１Ｂ、横すべり角速度検出部
２、横すべり角補正部３Ｂおよびフィルタゲイン設定部
５は、マイクロコンピュータおよび入出力装置から構成
されている。

【００２８】次に、横すべり角検出部１Ｂの詳細につい
て説明する。この横すべり角検出部１Ｂにおいて、車両
の横すべり角β1は、オブザーバを用いて求められる
（特願平８−１３６７９９号参照）。車体固定座標系か
ら見た横速度Ｖy、前後速度Ｖxなどの車両運動状態量の
関係は、下記の（８）式、（９）式で表されることが知
られている。 dＶx/dt＝ dγ・Ｖy＋ａx ・・・（８） dＶy/dt＝−dγ・Ｖx＋ａy ・・・（９）

【００２９】横速度Ｖy、前後速度Ｖxなどの各車両運動
状態量は、互いに上記（８）式、（９）式の関係を保ち
ながら変化するわけである。これを、出力が車両の前後
速度Ｖxであるとして、状態方程式の形に書き直すと、
下記の（１０）式、（１１）式に示すようになる。な
お、システム行列Ａ(t)は、時変である。また、’は転
置を示し、［］内の；は改行を示している。 dｘ/dt＝Ａ(t)・ｘ＋Ｂ・ｕ・・・（１０）ｙ＝Ｃ・ｘ・・・（１１）ただし、状態ｘ＝[Ｖx Ｖy]’ 入力ｕ＝[ａx ａy]’ 出力ｙ＝Ｖx システム行列Ａ(t)＝[0 dγ；−dγ 0] 入力行列Ｂ＝[1 0；0 1] 出力行列Ｃ＝[1 0]

【００３０】通常の時不変の場合と同様にオブザーバを
構成すると、下記の（１２）式に示すようになる。な
お、ｚvxは車両前後速度Ｖxの推定値を示し、ｚvyは車
両横速度Ｖyの推定値を示している。 dｚ/dt＝Ａ(t)・ｚ＋Ｂ・ｕ＋Ｋ(Ｃｚ−ｙ) ・・・（１２）ただし、オブザーバの状態ｚ＝[ｚvx ｚvy]’ オブザーバゲインＫ＝[k1 k2]’

【００３１】オブザーバを用いる場合、誤差なく状態量
を推定するには、下記の（１３）式に示す推定誤差ｅの
微分方程式が安定となる、つまり推定誤差ｅが０に収束
するゲインを用いる必要がある。 dｅ/dt＝（Ａ(t)＋ＫＣ）ｅ・・・（１３）ただし、ｅ＝ｚ−ｘ（Ａ(t)＋ＫＣ）が安定ならば、推定誤差ｅが０に収束
する。すなわち、車両横速度Ｖyを推定できる。

【００３２】上記（１３）式の誤差微分方程式を安定化
するゲインＫを求めるには、下記の（１４）式の双対シ
ステムを安定化するフィードバックゲインを導出すれば
よい。 dｘ/dt＝Ａ(t)’ｘ＋Ｃ’ｕ・・・（１４）そのためには、上記システムが線形時不変の場合と同様
に考えると、下記の（１５）式、（１６）式のリッカチ
方程式の正定解ＰからゲインＫを決めればよい。ただ
し、Ｑ、Ｒは２次正方行列であり、Ｑは状態ｘにかかる
重みを示し、Ｒは入力ｕにかかる重みを示している。ま
た、Ｒ^(-1)はＲのマイナス１乗を表わすとする。この
ことは他の変数においても同様である。Ｋ＝−ＰＣ’Ｒ^(-1) ・・・（１５） dＰ/dt＋Ｑ＋ＡＰ＋ＰＡ’−ＰＣ’Ｒ^(-1)ＣＰ＝０・・・（１６）

【００３３】上記微分方程式の解を求めるには、例えば
下記の（１７）式〜（１９）式を解けばよい。ただし、
Ｐ＝[Ｐ11 Ｐ12；Ｐ12 Ｐ22]、Ｑ＝[Ｑ11 Ｑ12；Ｑ1
2Ｑ22]である。また、Ｐ11^2はＰ11の２乗を表すとす
る。このことは他の変数においても同様である。 dＰ11/dt＝−Ｑ11−２dγＰ12＋Ｒ^(-1)Ｐ11^2 ・・・（１７） dＰ12/dt＝−Ｑ12＋dγＰ11−dγＰ22＋Ｒ^(-1)Ｐ11Ｐ12 ・・・（１８） dＰ22/dt＝−Ｑ22＋２dγＰ12＋Ｒ^(-1)Ｐ12^2 ・・・（１９）横すべり角検出部１Ｂでは、上述した関係式を用いて、
車両の横すべり角β1が求められる。

【００３４】次に、フィルタゲイン設定部５の詳細につ
いて説明する。横すべり角検出部１Ｂで用いたオブザー
バは、下記の（２０）式に示すように、システム行列Ａ
(t)の要素がヨーレートdγであるため、ヨーレートdγ
が０の場合、システム行列Ａ(t)＝０となり、線形時不
変のオブザーバ理論から考えると、システムが可観測で
はなくなり、オブザーバが成立せず、推定誤差が増大す
る。システム行列Ａ(t)＝[0 dγ；−dγ 0] ・・・（２０）そこで、フィルタゲイン設定部５では、検出されたヨー
レートdγが小さい場合は、フィルタゲインｋを小さく
するようにして、横すべり角β1の精度が低い場合は、
横すべり角β1の補正横すべり角β′への影響を小さく
する。例えば、図６に示すように、ヨーレートdγに応
じてフィルタゲインｋを設定するようにする。

【００３５】横すべり角補正部３Ｂでは、横すべり角検
出部１Ｂで検出された横すべり角β1と、横すべり角速
度検出部２で検出された横すべり角速度dβと、フィル
タゲイン設定部５で設定されたフィルタゲインｋとか
ら、上記（４）式に基づいて、補正横すべり角β′を演
算する。図５に示す車両横すべり角検出装置のその他の
構成は、図１に示す車両横すべり角検出装置と同様であ
る。

【００３６】次に、図５に示す車両横すべり角検出装置
による車両の横すべり角β′の検出方法を、図７に示し
たフローチャートに従って説明する。なお、このフロー
チャートは、マイクロコンピュータによる演算周期毎に
実行される車両横すべり角演算ルーチンであり、横すべ
り角検出部１Ｂ、横すべり角速度検出部２、横すべり角
補正部３Ｂ、フィルタゲイン設定部５を実現するもので
ある。

【００３７】まず、ステップＳ１１で、センサ信号を入
力する。すなわち、ヨーレートセンサ１１からヨーレー
トdγを、前後速度センサ１２から車両の前後速度Ｖx
を、横加速度センサ１４から車両の重心点における横加
速度ａyを、前後加速度センサ１５からの車両の重心点
における前後加速度ａxをそれぞれ入力する。前後速度
センサ１２では、例えばＡＢＳ制御装置などと同様に、
４輪の車輪速より車両の前後速度Ｖxが演算で求められ
る。

【００３８】次に、ステップＳ１２で、ヨーレートd
γ、車両の前後速度Ｖx、前後加速度ａx、横加速度ａy
をオブザーバに入力して横すべり角β1を求める。ま
ず、上記（１７）式〜（１９）式よりオブザーバゲイン
の微係数を演算し、これを数値積分することにより、Ｐ
の各成分を得る。そして、Ｐを上記（１５）式、（１
６）式に代入し、オブザーバゲインを求める。さらに、
上記（１２）式に基づき、センサ入力値、オブザーバゲ
インを用いて、オブザーバ状態変数ｚの微係数を演算
し、これを数値積分することにより、ｚの各成分を得
る。ｚの第二行第１列成分が横速度Ｖyのオブザーバ出
力であり、これからarctan( Ｖy / Ｖx ) より横すべり
角β1を求める。

【００３９】次に、ステップＳ１３で、ヨーレートd
γ、前後速度Ｖx、横加速度ａyを上記（３）式に代入
し、横すべり角速度dβを演算する。次に、ステップＳ
１４で、車両運動状態量であるヨーレートdγに応じ
て、フィルタゲインｋを設定する。ヨーレートdγとフ
ィルタゲインｋとの関係は、マップに記憶しておき、ヨ
ーレートdγに応じたフィルタゲインｋを読み出す。こ
のようにフィルタゲインｋを設定することにより、ヨー
レートdγが小さいとき横すべり角の推定精度が悪化す
るオブザーバの特性を補うことができる。つまり、ヨー
レートdγが小さいときは、オブザーバから求めた横す
べり角β1を用いる重みを小さくし、横すべり角速度dβ
の積分結果を用いる重みを大きくすることができる。

【００４０】次に、ステップＳ１５で、ステップＳ１２
〜Ｓ１４で演算した横すべり角β1、横すべり角速度d
β、フィルタゲインｋおよび補正横すべり角β′を上記
（４）式に代入し、dβ′を求め、数値積分演算を実行
し、補正横すべり角β′を求める。ただし、このルーチ
ンが初めて実行されるときは、補正横すべり角β′が存
在しないので、補正横すべり角β′の項には、ステップ
Ｓ１２で演算した横すべり角β1を代入する。次に、ス
テップＳ１６で、図示しない車両挙動を制御する車両挙
動制御装置に上記で演算した横すべり角β′を出力す
る。

【００４１】このように図５に示す車両横すべり角検出
装置では、横すべり角検出部１Ｂで検出した横すべり角
β1と、横すべり角速度検出部２で検出した横すべり角
速度dβの両者に基づいて、補正横すべり角β′を演算
するものであり、横すべり角検出部１Ｂのみで検出され
た横すべり角β1より精度のよい横すべり角β′を得る
ことができ、また横すべり角速度dβを積分して得られ
る横すべり角より精度のよい横すべり角β′を得ること
ができる。

【００４２】また、上記（４）式によって横すべり角
β′を演算するものであり、補正横すべり角β′の推定
誤差を、横すべり角β1の推定誤差より小さくできる。
さらに、ヨーレートセンサ４で検出されたヨーレートd
γに応じてフィルタゲインｋを設定するものであり、ヨ
ーレートdγが小さいとき横すべり角の推定精度が悪化
するオブザーバの特性を補うことができる。つまり、ヨ
ーレートdγが小さいとき、横すべり角検出部１Ｂでオ
ブザーバから求めた横すべり角β1を用いる重みを小さ
くし、横すべり角速度dβの積分結果を用いる重みを大
きくすることができ、より精度よく横すべり角β′を推
定できる。

【００４３】実施の形態３．図８は、この発明の実施の
形態３としての車両横すべり角検出装置の構成を示して
いる。この図８において、図１および図５と対応する部
分には同一符号を付し、その詳細説明は省略する。この
図８に示す車両横すべり角検出装置においては、図１の
車両横すべり角検出装置を構成する横すべり角検出部１
Ａと、図５の車両横すべり角検出装置を構成する横すべ
り角検出部１Ｂとを有している。

【００４４】横すべり角検出部１Ａは、上述したように
ヨーレートセンサ１１、前後速度センサ１２、舵角セン
サ１３および横加速度センサ１４の検出出力に基づき、
車両の２輪モデルから得られる式（上記（２）式参照）
によって車両の横すべり角を検出する横すべり角検出部
である。横すべり角検出部１Ｂは、上述したようにヨー
レートセンサ１１、前後速度センサ１２、横加速度セン
サ１４および前後加速度センサ１５の検出出力に基づ
き、オブザーバを用いて、車両の横すべり角を検出する
横すべり角検出部である。

【００４５】６は、横すべり角検出部１Ａで検出される
横すべり角β2と横すべり角検出部１Ｂで検出される横
すべり角β3との加重平均を演算して、横すべり角検出
手段の検出値としての横すべり角β1を得て横すべり角
補正部３Ａに供給する横すべり角加重平均部である。横
すべり角検出部１Ａ，１Ｂ、横すべり角速度検出部２、
横すべり角補正部３Ａおよび横すべり角加重平均部６
は、マイクロコンピュータおよび入出力装置から構成さ
れている。

【００４６】横すべり角加重平均部６の詳細について説
明する。横すべり角加重平均部６では、横すべり角検出
部１Ａで検出される横すべり角β2と横すべり角検出部
１Ｂで検出される横すべり角β3とが、下記の（２１）
式によって加重平均されて横すべり角β1が求められ
る。 β1＝ｃ2・β2＋ｃ3・β3 ・・・（２１）ただし、ｃ2＋ｃ3＝１

【００４７】ここで、横すべり角β2，β3の加重平均重
みｃ2，ｃ3は、ヨーレートセンサ１１で検出されるヨー
レートdγに応じて、以下のように設定される。すなわ
ち、横すべり角検出部１Ｂでオブザーバを用いて検出さ
れた横すべり角β3の誤差は、ヨーレートdγが小である
ときは大きくなる。そこで、図９に示すように、ヨーレ
ートdγが小であるときは、横すべり角β3の重みｃ3が
小さくなるように設定する。これにより、より精度の高
い横すべり角β1が得られる。

【００４８】横すべり角補正部３Ｂでは、上述したよう
に横すべり角加重平均部６で求められた横すべり角β1
と、横すべり角速度検出部２で検出された横すべり角速
度dβとから、上述した（４）式に基づいて、補正横す
べり角β′を演算する。フィルタゲインｋは、予め設
定、記憶させておいた値を用いてもよいが、図５に示す
車両横すべり角検出装置におけるように、ヨーレート等
の車両運動状態量に応じて設定するようにしてもよい。
図８に示す車両横すべり角検出装置のその他の構成は、
図１および図５に示す車両横すべり角検出装置と同様で
ある。

【００４９】次に、図８に示す車両横すべり角検出装置
による車両の横すべり角β′の検出方法を、図１０に示
したフローチャートに従って説明する。なお、このフロ
ーチャートは、マイクロコンピュータによる演算周期毎
に実行される車両横すべり角演算ルーチンであり、横す
べり角検出部１Ａ、横すべり角検出部１Ｂ、横すべり角
加重平均部６、横すべり角速度検出部２、横すべり角補
正部３Ａを実現するものである。

【００５０】まず、ステップＳ３１で、センサ信号を入
力する。すなわち、ヨーレートセンサ１１からヨーレー
トdγを、前後速度センサ１２から車両の前後速度Ｖx
を、舵角センサ１３から前輪舵角δfを、横加速度セン
サ１４から車両の重心点における横加速度ａyを、前後
加速度センサ１５から車両の重心点における前後加速度
ａxをそれぞれ入力する。前後速度センサ１２では、例
えばＡＢＳ制御装置などと同様に、４輪の車輪速より車
輪の前後速度Ｖxが演算で求められる。次に、ステップ
Ｓ３２で、ヨーレートdγ、車両の前後速度Ｖx、前輪舵
角δf、横加速度ａyを上記（２）式に代入し、横すべり
角β2を演算する。なお、車両質量ｍ等は、予め設定、
記憶させておいた値を用いる。

【００５１】次に、ステップＳ３３で、ヨーレートd
γ、前後速度Ｖx、前後加速度ａx、横加速度ａyをオブ
ザーバに入力して横すべり角β3を求める。まず、上記
（１７）式〜（１９）式よりオブザーバゲインの微係数
を演算し、これを数値積分することにより、Ｐの各成分
を得る。そして、Ｐを上記（１５）式、（１６）式に代
入し、オブザーバゲインを求める。さらに、上記（１
２）式に基づき、センサ入力値、オブザーバゲインを用
いて、オブザーバ状態変数ｚの微係数を演算し、これを
数値積分することにより、ｚの各成分を得る。ｚの第二
行第１列成分が横速度Ｖyのオブザーバ出力であり、こ
れからarctan( Ｖy / Ｖx ) より横すべり角β3を求め
る。

【００５２】次に、ステップＳ３４で、図９に示すマッ
プに基づき、ヨーレートdγから加重平均重みｃ2、ｃ3
を設定する。次に、ステップＳ３５で、横すべり角β
2、β3と加重平均重みｃ2、ｃ3から、上記（２１）式に
基づいて、横すべり角β1を演算する。次に、ステップ
Ｓ３６で、ヨーレートdγ、前後速度Ｖx、横加速度ａy
を、（３）式に代入することにより横すべり角速度dβ
を演算する。

【００５３】そして、次に、ステップＳ３７で、ステッ
プＳ３５，Ｓ３６で演算した横すべり角β1、横すべり
角速度dβおよび補正横すべり角β′を上記（４）式に
代入し、dβ′を求め、数値積分演算を実行し、補正横
すべり角β′を求める。ただし、このルーチンが初めて
実行されるときは、補正横すべり角β′が存在しないの
で、補正横すべり角β′の項には、ステップＳ３５で演
算した横すべり角β1を代入する。次に、ステップＳ３
８で、図示しない車両挙動を制御する車両挙動制御装置
に上記で演算した横すべり角β′を出力する。

【００５４】このように図８に示す車両横すべり角検出
装置では、横すべり角加重平均部６で求められる横すべ
り角β1と、横すべり角速度検出部２で検出した横すべ
り角速度dβの両者に基づいて、補正横すべり角β′を
演算するものであり、横すべり角β1より精度のよい横
すべり角β′を得ることができ、また横すべり角速度d
βを積分して得られる横すべり角より精度のよい横すべ
り角β′を得ることができる。また、上記（４）式によ
って横すべり角β′を演算するものであり、補正横すべ
り角β′の推定誤差を、横すべり角β1の推定誤差より
小さくできる。

【００５５】さらに、車両の２輪モデルから得られる式
（上記（２）式参照））で求められた車両の横すべり角
β2と、オブザーバを用いて求められた車両の横すべり
角β3とを、ヨーレートdγに応じて加重平均して横すべ
り角β1を求めるものであって、ヨーレートdγが小であ
るときは精度が悪くなるオブザーバを用いて求められた
横すべり角β3の加重平均重みｃ3が小さくなるように設
定されるため、精度の高い横すべり角β1を得ることが
でき、結果的により精度のよい横すべり角β′を得るこ
とができる。なお、図８に示す車両横すべり角検出装置
は、２個の横すべり角検出部１Ａ，１Ｂを備えるもので
あるが、３個以上の横すべり角検出部を備え、同様にし
てさらに精度の高い横すべり角β1を得ることも考えら
れる。

【００５６】

【発明の効果】請求項１の発明によれば、横すべり角検
出部で検出した横すべり角と、横すべり角速度検出部で
検出した横すべり角速度の両者に基づいて、補正横すべ
り角を演算するものであり、横すべり角検出部のみで検
出された横すべり角より精度のよい横すべり角を得るこ
とができるという効果がある。また、横すべり角速度を
積分して得られる横すべり角より精度のよい横すべり角
を得ることができる。すなわち、前後加速度、横加速
度、ヨーレートの検出出力にオフセット誤差が含まれて
いても、単純に横すべり角速度を積分して得られる横す
べり角に比較してオフセット誤差等の少ない精度のよい
横すべり角を得ることができるという効果がある。

【００５７】また、横すべり角検出部で検出した横すべ
り角と横すべり角速度検出部で検出した横すべり角速度
を積分して得られる横すべり角を切り換えて出力するも
のによれば、出力される横すべり角が不連続に変化する
場合があるが、請求項１の発明によれば、出力される横
すべり角の不連続変化はなく、車両挙動の良好な制御を
実行できるという効果がある。さらに、対地速度センサ
を用いるのに比較して装置が安価にできるという効果が
ある。

【００５８】請求項２の発明によれば、請求項１の発明
において、 dβ′= - k・β′ + (k・β１ + dβ) ただし、β′：補正横すべり角 dβ′ ：補正横すべり角の微分値 k：フィルタゲイン β1：検出した横すべり角 dβ：検出した横すべり角速度の式によって横すべり角β′を演算するものであり、補
正横すべり角β′の推定誤差を、横すべり角β1の推定
誤差より小さくできるという効果がある。

【００５９】請求項３の発明によれば、請求項２の発明
において、車両運動状態量に応じてフィルタゲインｋを
設定するものであり、例えば横すべり角β1の精度が横
すべり角速度dβの精度に比べてよい車両挙動のときに
はフィルタゲインｋを大きくすることで、補正横すべり
角β′を演算する際の横すべり角β1の重みを大きくで
き、より精度よく横すべり角を推定できるという効果が
ある。

【００６０】請求項４の発明によれば、請求項１〜３の
いずれかの発明において、複数の横すべり角検出部で検
出された複数の横すべり角を加重平均して横すべり角検
出手段の検出値としての横すべり角とするものであり、
例えば車両運動状態量に応じて、複数の横すべり角の加
重平均重みをより精度のよい横すべり角の重みを常に大
きくするように設定することで、より精度よく横すべり
角を推定できるという効果がある。

【００６１】請求項５の発明によれば、請求項４の発明
において、車両の２輪モデルから得られる式で求められ
た車両の横すべり角と、オブザーバを用いて求められた
車両の横すべり角とを、ヨーレートに応じて加重平均し
て横すべり角検出手段の検出値としての横すべり角とす
るものであり、ヨーレートが小であるときは精度が悪く
なるオブザーバを用いて求められた横すべり角の重みが
小さくなるように設定することで、精度の高い横すべり
角を得ることができ、結果的により精度のよい補正横す
べり角を得ることができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態１としての車両横すべ
り角検出装置の構成を示すブロック図である。

【図２】車両と横すべり角β等の車両運動状態量の関
係を示す図である。

【図３】実施の形態１における車両の横すべり角の検
出方法を説明するためのフローチャートである。

【図４】この発明の横すべり角検出装置が出力した横
すべり角β′と、横すべり角速度を単純積分して得られ
る横すべり角β0と、２輪モデルから得られる式に基づ
いて演算した横すべり角β1とを比較して示した図であ
る。

【図５】この発明の実施の形態２を説明するための車
両横すべり角検出装置の構成を示すブロック図である。

【図６】実施の形態２におけるヨーレートと設定する
フィルタゲインとの関係を示す図である。

【図７】実施の形態２における車両の横すべり角の検
出方法を説明するためのフローチャートである。

【図８】この発明の実施の形態３としての車両横すべ
り角検出装置の構成を示すブロック図である。

【図９】実施の形態３を説明するためのヨーレートと
設定する横すべり角の加重平均重みとの関係を示す図で
ある。

【図１０】実施の形態３における車両の横すべり角の
検出方法を説明するためのフローチャートである。

【符号の説明】

１Ａ，１Ｂ横すべり角検出部、２横すべり角速度検
出部、３Ａ，３Ｂ横すべり角補正部、４，１１ヨー
レートセンサ、５フィルタゲイン設定部、６横すべり
角加重平均部、１２前後速度センサ、１３舵角セン
サ、１４横加速度センサ、１５前後加速度センサ。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両の横すべり角を検出する横すべり角
検出手段と、上記車両の横すべり角速度を検出する横すべり角速度検
出手段と、上記横すべり角検出手段で検出された横すべり角と上記
横すべり角速度検出手段で検出された横すべり角速度と
から補正横すべり角を演算して出力する横すべり角補正
手段とを備えることを特徴とする車両横すべり角検出装
置。
【請求項２】上記横すべり角補正手段は、以下の式に
基づいて、上記補正横すべり角を演算することを特徴と
する請求項１に記載の車両横すべり角検出装置。 dβ′= - k・β′ + (k・β１ + dβ) ただし、β′：補正横すべり角 dβ′：補正横すべり角の微分値 k：フィルタゲイン β1：検出された横すべり角 dβ：検出された横すべり角速度
【請求項３】ヨーレート等の車両運動状態量を検出す
る車両運動状態量検出手段と、上記車両運動状態量に応じて、上記フィルタゲインｋを
設定するフィルタゲイン設定手段とをさらに備えること
を特徴とする請求項２に記載の車両横すべり角検出装
置。
【請求項４】上記横すべり角検出手段は、上記車両の横すべり角を検出する複数の横すべり角検出
部と、上記複数の横すべり角検出部で検出された複数の横すべ
り角を加重平均して上記横すべり角検出手段の検出値と
しての横すべり角とする加重平均手段とを有することを
特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の車両横すべ
り角検出装置。
【請求項５】上記複数の横すべり角検出部として、車
両の２輪モデルによる演算で車両の横すべり角を求める
第１の横すべり角検出部と、オブザーバを用いて車両の
横すべり角を求める第２の横すべり角検出部とを有し、上記加重平均手段では、上記第１および第２の横すべり
検出部で検出される横すべり角をヨーレートに応じて加
重平均して上記横すべり角検出手段の検出値としての横
すべり角とすることを特徴とする請求項４に記載の車両
の横すべり角検出装置。