【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車輌の旋回特性推定装置に係り、更に詳細には車輌の旋回特性を表わすスタビリティファクタを推定する車輌の旋回特性推定装置に係る。
【０００２】
【従来の技術】
自動車等の車輌のスタビリティファクタを推定する車輌の旋回特性推定装置の一つとして、例えば特開平１０−２５８７２０号公報に記載されている如く、車輌の走行中にセンサにより車速、操舵角、ヨーレートを検出し、これらの検出値に基づき車輌のスタビリティファクタを推定する車輌の旋回特性推定装置が従来より知られている。
【０００３】
かかる旋回特性推定装置によれば、車輌の実際の旋回状況に基づきスタビリティファクタが推定されるので、一定値に設定されたスタビリティファクタを使用して車輌の規範ヨーレートが演算される場合に比して、規範ヨーレートを正確に演算し、これにより規範ヨーレート及び車輌の実際のヨーレートに基づく車輌の制御を正確に実行することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし上述の如き従来の旋回特性推定装置により推定されるスタビリティファクタには車輌の真のスタビリティファクタとの間の誤差が生じることがあり、この誤差には車輌モデルについて予め設定されるスタビリティファクタの初期値の誤差や車輌のヨーレートを検出するヨーレートセンサの感度誤差が含まれている。従って車輌のスタビリティファクタを正確に推定するためにはこれらの誤差が正確に排除されなければならない。
【０００５】
本発明は、車輌のスタビリティファクタを推定する従来の旋回特性推定装置に於ける上述の如き問題に鑑みてなされたものであり、本発明の主要な課題は、スタビリティファクタの推定値に含まれる誤差を排除することにより、車輌のスタビリティファクタを正確に推定することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上述の主要な課題は、本発明によれば、請求項１の構成、即ち車輌の走行状態に基づき車輌モデルを使用して演算される規範ヨーレートγｍとヨーレートセンサによる検出ヨーレートγｓとに基づき車輌のスタビリティファクタＫｈを推定する車輌の旋回特性推定装置に於いて、車輌の真のスタビリティファクタとスタビリティファクタの推定値との誤差ΔＫｈを車速Ｖ毎に演算し、誤差ΔＫｈを
【数３】
として、収束演算により前記ヨーレートセンサの感度誤差ａ及び前記車輌モデルのスタビリティファクタ誤差ｂを演算することを特徴とする車輌の旋回特性推定装置によって達成される。
【０００７】
また本発明によれば、上述の主要な課題を効果的に達成すべく、上記請求項１の構成に於いて、車輌の横加速度をＧｙとして、車輌の真のスタビリティファクタとスタビリティファクタの推定値との誤差ΔＫｈを
【数４】
により車速Ｖ毎に演算するよう構成される（請求項２の構成）。
【０００８】
【本発明の原理】
車輌のスタビリティファクタをＫｈとし、車速をＶとし、操舵角をθとし、ステアリングギヤ比をＮとし、車輌のホイールベースをＬとし、車輌の横加速度をＧｙとすると、車輌のヨーレートγは下記の式３により表わされる。
【数５】
【０００９】
車輌モデルのスタビリティファクタの初期値をＫｈｉとし、スタビリティファクタＫｈに対する初期値Ｋｈｉの誤差をΔＫｈとすると、スタビリティファクタＫｈは下記の式４により表わされ、誤差ΔＫｈは車輌モデルの誤差及びヨーレートγを検出するヨーレートセンサの感度誤差を含むものである。
Ｋｈ＝Ｋｈｉ＋ΔＫｈ ……（４）
【００１０】
今、ある車速Ｖ及びある操舵角θ（これに従属する横加速度Ｇｙ）にて定常的に旋回している状況に於いて、あるスタビリティファクタＫｈを設定したときに上記式にて演算されるヨーレートγとヨーレートセンサの検出値γｓとが等しくなったとすると、下記の式５が成立する。
【数６】
【００１１】
上記式５に上記式４を代入することにより、下記の式６が成立する。
【数７】
【００１２】
ヨーレートセンサの検出値γｓにはヨーレートセンサの感度誤差αが含まれているとすると、γｒを真のヨーレートとしてヨーレートセンサの検出値γｓは下記の式７により表わされる。
γｓ＝（１＋α）γｒ ……（７）
【００１３】
上記式６に上記式７を代入することにより、下記の式８が成立する。
【数８】
【００１４】
車輌モデルのスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉに基づいて演算される規範ヨーレートγｍは、上記式１の場合と同様、下記の式９により表わされる。
【数９】
【００１５】
上記式８及び９より、下記の式１０が成立する。
【数１０】
【００１６】
上記式１０より、スタビリティファクタの誤差ΔＫｈは下記の式１１により表わされる。
【数１１】
【００１７】
また上記式９より、規範ヨーレートγｍと真のヨーレートγｒとの差γｍ−γｒは下記の式１２により表わされる。
【数１２】
【００１８】
また車輌モデルのスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉの誤差、即ち初期値Ｋｈｉと真のスタビリティファクタＫｈｒとの差をδＫｈｉとすると、初期値Ｋｈｉは下記の式１３により表わされる。
Ｋｈｉ＝Ｋｈｒ＋δＫｈｉ ……（１３）
【００１９】
上記式１３を上記式１２に代入すると、下記の式１４が成立し、また真のスタビリティファクタＫｈｒについて下記の式１５が成立する。
【数１３】
【００２０】
従って規範ヨーレートγｍと真のヨーレートγｒとの差（γｍ−γｒ）は下記の式１６により表わされ、初期値Ｋｈｉと真のスタビリティファクタＫｈｒとの差δＫｈｉ、即ち車輌モデルのスタビリティファクタ誤差は下記の式１７により表わされる。
【数１４】
【００２１】
車輌が定常的に旋回しているときには、下記の式１８が成立し、上記式１７及び下記の式１８をそれぞれ上記式１１の右辺第１行の第１項及び第２項に代入することにより、下記の式１９が求められる。
Ｇｙ＝γｒＶ ……（１８）
【数１５】
【００２２】
上記式１９より、上記式１１に従って各車速Ｖ毎にスタビリティファクタの誤差ΔＫｈを演算することにより、収束演算によって下記の式２０のヨーレートセンサの感度誤差ａ（＝−α）及び車輌モデルのスタビリティファクタ誤差ｂ（＝−δＫｈｉ）を演算することができることが解る。尚車速Ｖ、スタビリティファクタの誤差ΔＫｈ、誤差ａ及びｂの関係は図４に示された通りである。
【数１６】
【００２３】
【発明の作用及び効果】
上記請求項１の構成によれば、車輌の真のスタビリティファクタとスタビリティファクタの推定値との誤差ΔＫｈが車速Ｖ毎に演算され、誤差ΔＫｈを上記式１の通りとして、収束演算によりヨーレートセンサの感度誤差ａ及び車輌モデルのスタビリティファクタ誤差ｂが演算されるので、ヨーレートセンサの感度誤差ａ及び車輌モデルのスタビリティファクタ誤差ｂを排除することができ、これにより車輌の真のスタビリティファクタを正確に推定することができる。
【００２４】
また上記請求項２の構成によれば、車輌の真のスタビリティファクタとスタビリティファクタの推定値との誤差ΔＫｈが上記式２により車速Ｖ毎に演算されるので、車速に拘わらず車輌の真のスタビリティファクタとスタビリティファクタの推定値との誤差ΔＫｈを正確に演算することができ、これによりヨーレートセンサの感度誤差ａ及び車輌モデルのスタビリティファクタ誤差ｂを正確に演算することができる。
【００２５】
【課題解決手段の好ましい態様】
本発明の一つの好ましい態様によれば、上記請求項１又は２の構成に於いて、車輌が定常的な旋回状態にあるときに車輌の真のスタビリティファクタとスタビリティファクタの推定値との誤差ΔＫｈを車速Ｖ毎に演算するよう構成される（好ましい態様１）。
【００２６】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記請求項１又は２の構成に於いて、車輌モデルについてスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉを予め設定し、スタビリティファクタの初期値Ｋｈｉを使用して車輌の走行状態に基づき規範ヨーレートγｍを演算するよう構成される（好ましい態様２）。
【００２７】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記好ましい態様２の構成に於いて、スタビリティファクタの初期値Ｋｈｉを収束演算により演算されたスタビリティファクタ誤差ｂにて補正するよう構成される（好ましい態様３）。
【００２８】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記好ましい態様３の構成に於いて、スタビリティファクタの初期値ＫｈｉをＫｈｉ＋ｂに補正するよう構成される（好ましい態様４）。
【００２９】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記請求項１又は２の構成に於いて、ヨーレートセンサによる検出ヨーレートγｓを収束演算により演算された感度誤差ａにて補正するよう構成される（好ましい態様５）。
【００３０】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記好ましい態様５の構成に於いて、ヨーレートセンサによる検出ヨーレートγｓをγｓ／（１＋ａ）に補正するよう構成される（好ましい態様６）。
【００３１】
本発明の他の一つの好ましい態様によれば、上記請求項１又は２の構成に於いて、収束演算により上記式１のａ及びｂが安定的に演算されるようになった段階でヨーレートセンサの感度誤差をａとし、車輌モデルのスタビリティファクタ誤差をｂとするよう構成される（好ましい態様７）。
【００３２】
【発明の実施の形態】
以下に添付の図を参照しつつ、本発明を好ましい実施の形態（以下単に実施形態という）について詳細に説明する。
【００３３】
図１は本発明による車輌の挙動制御装置に適用された旋回特性推定装置の一つの実施形態を示す概略構成図である。
【００３４】
図１に於て、１０ＦＬ及び１０ＦＲはそれぞれ車輌１２の左右の前輪を示し、１０ＲＬ及び１０ＲＲはそれぞれ左右の後輪を示している。操舵輪である左右の前輪１０ＦＬ及び１０ＦＲは運転者によるステアリングホイール１４の転舵に応答して駆動されるラック・アンド・ピニオン式のパワーステアリング装置１６によりタイロッド１８Ｌ 及び１８Ｒ を介して操舵される。
【００３５】
各車輪の制動力は制動装置２０の油圧回路２２によりホイールシリンダ２４ＦＲ、２４ＦＬ、２４ＲＲ、２４ＲＬの制動圧が制御されることによって制御されるようになっている。図には示されていないが、油圧回路２２はオイルリザーバ、オイルポンプ、種々の弁装置等を含み、各ホイールシリンダの制動圧は通常時には運転者によるブレーキペダル２６の踏み込み操作に応じて駆動されるマスタシリンダ２８により制御され、また必要に応じて後に説明する如く電子制御装置３０により制御される。
【００３６】
車輪１０ＦＲ〜１０ＲＬのホイールシリンダにはそれぞれ対応するホイールシリンダの圧力Ｐｉ（ｉ＝ｆｒ、ｆｌ、ｒｒ、ｒｌ）を検出する圧力センサ３２ＦＲ〜３２ＲＬが設けられ、ステアリングホイール１４が連結されたステアリングコラムには操舵角θを検出する操舵角センサ３４が設けられている。
【００３７】
また車輌１２にはそれぞれ車輌のヨーレートγを検出するヨーレートセンサ３６、横加速度Ｇｙを検出する横加速度センサ３８が設けられている。尚操舵角センサ３４、ヨーレートセンサ３６及び横加速度センサ３８は車輌の左旋回方向を正としてそれぞれ操舵角、ヨーレート及び横加速度を検出する。
【００３８】
図示の如く、圧力センサ３２ＦＲ〜３２ＲＬにより検出された圧力Ｐｉを示す信号、操舵角センサ３４により検出された操舵角θを示す信号、ヨーレートセンサ３６により検出されたヨーレートγｓを示す信号、横加速度センサ３８により検出された横加速度Ｇｙを示す信号は電子制御装置３０に入力される。
【００３９】
尚図には詳細に示されていないが、電子制御装置３０は例えばＣＰＵとＲＯＭとＥＥＰＲＯＭとＲＡＭと入出力ポート装置とを有し、これらが双方向性のコモンバスにより互いに接続された一般的な構成のマイクロコンピュータを含んでいる。ＥＥＰＲＯＭはスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉ及びヨーレートセンサ３６によるヨーレート検出値γｓに対する補正値ａｎｎを記憶しており、補正値ａｎｎは車輌の出荷時に０に設定される。
【００４０】
電子制御装置３０は、後述の如く図２に示されたフローチャートに従い、車輌が実質的に定常旋回状態にあると判定すると、上記式９に従って車輌の規範ヨーレートγｍを演算すると共に上記式２に従ってスタビリティファクタの誤差ΔＫｈを演算し、最小二乗法や最尤法の如きパラメトリック推定法により上記式１に於けるヨーレートセンサ３６の感度誤差ａ及びスタビリティファクタのモデル誤差ｂを演算する。
【００４１】
また電子制御装置３０は、感度誤差ａ及びモデル誤差ｂの移動平均値ａｎ及びｂｎを演算し、移動平均値ａｎ及びｂｎに基づき感度誤差ａ及びモデル誤差ｂが安定した値に演算されるようになったか否かを判定し、感度誤差ａ及びモデル誤差ｂが安定した値に演算されるようになったときにはＥＥＰＲＯＭに記憶されているヨーレートセンサ３６の感度誤差ａを最後に演算された移動平均値ａｎに書き換えると共に、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値ＫｈｉをＫｈｉと最後に演算された移動平均値ｂｎとの和に書き換える。
【００４２】
また電子制御装置３０は、感度誤差ａについて補正後のヨーレート検出値γｓａを演算し、モデル誤差ｂによりスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉを補正し、補正後のスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉを使用して車輌の規範ヨーレートγｍを演算し、該規範ヨーレートγｍに基づいて車輌の目標ヨーレートγｔを演算し、補正後のヨーレート検出値γｓａと目標ヨーレートγｔとの偏差としてヨーレート偏差Δγを演算し、該ヨーレート偏差Δγの大きさに基づいて車輌の旋回挙動を判定し、車輌の旋回挙動が悪化しているときには車輌の旋回挙動が安定化するよう挙動制御を実行する。
【００４３】
次に図２に示されたフローチャートを参照して図示の実施形態に於けるスタビリティファクタ推定誤差演算ルーチンについて説明する。尚図２に示されたフローチャートによる制御は図には示されていないイグニッションスイッチの閉成により開始され、所定の時間毎に繰返し実行される。
【００４４】
まずステップ１０に於いては操舵角θを示す信号等の読み込みが行われ、ステップ２０に於いては例えばヨーレート検出値γｓの微分値γｓｄが演算され、ヨーレート検出値γｓの絶対値がその基準値以上であり且つヨーレート検出値の微分値γｓｄの絶対値がその基準値以下であるか否かの判別により、車輌が実質的に定常旋回状態にあるか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときにはステップ１０へ戻り、肯定判別が行われたときにはステップ３０へ進む。
【００４５】
ステップ３０に於いては操舵角θ等に基づき上記式９に従って車輌の規範ヨーレートγｍが演算され、ステップ４０に於いては規範ヨーレートγｍ等に基づき上記式２に従ってスタビリティファクタの誤差ΔＫｈが演算され、誤差ΔＫｈが車速Ｖと共にＲＡＭに記憶される。
【００４６】
ステップ５０に於いては誤差ΔＫｈがｎ（正の一定の整数）個以上演算されたか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときにはそのまま図２に示されたルーチンによる制御を一旦終了し、肯定判別が行われたときにはステップ６０へ進む。
【００４７】
ステップ６０に於いてはＲＡＭに記憶されている最新のｎ個の誤差ΔＫｈ及び車速Ｖの値に基づきパラメトリック推定法により上記式１に於けるヨーレートセンサ３６の感度誤差ａ及びスタビリティファクタのモデル誤差ｂが演算され、しかる後誤差ΔＫｈ及び車速Ｖの値がクリアされる。
【００４８】
ステップ７０に於いてはヨーレートセンサ３６の感度誤差ａ及びスタビリティファクタのモデル誤差ｂがＮ（正の一定の整数）個以上演算されたか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときにはそのまま図２に示されたルーチンによる制御を一旦終了し、肯定判別が行われたときにはステップ８０へ進む。
【００４９】
ステップ８０に於いては最新のＮ個の感度誤差ａについての移動平均値ａｎ及び最新のＮ個のモデル誤差ｂについての移動平均値ｂｎが演算され、移動平均値ａｎ及びｂｎがＲＡＭに記憶される。
【００５０】
ステップ９０に於いては例えば感度誤差ａについての移動平均値ａｎの変動範囲がその基準値以下であり且つその変化率がその基準値以下であるかの判別により、ヨーレートセンサ３６の感度誤差ａの推定値が安定しているか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときにはそのまま図２に示されたルーチンによる制御を一旦終了し、肯定判別が行われたときにはステップ１００へ進む。
【００５１】
同様に、ステップ１００に於いては例えばモデル誤差ｂについての移動平均値ｂｎの変動範囲がその基準値以下であり且つその変化率がその基準値以下であるかの判別により、スタビリティファクタのモデル誤差ｂの推定値が安定しているか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときにはそのまま図２に示されたルーチンによる制御を一旦終了し、肯定判別が行われたときにはステップ１１０へ進む。
【００５２】
ステップ１１０に於いてはＥＥＰＲＯＭに記憶されているヨーレートセンサ３６の感度誤差ａが最後に演算された移動平均値ａｎｎに書き換えられ、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値ＫｈｉがＫｈｉと最後に演算された移動平均値ｂｎｎとの和に書き換えられ、それまでに演算された移動平均値ａｎ及びｂｎの値がクリアされる。
【００５３】
次に図３に示されたフローチャートを参照して図示の実施形態に於ける車輌の挙動制御ルーチンについて説明する。尚図３に示されたフローチャートによる制御も図には示されていないイグニッションスイッチの閉成により開始され、所定の時間毎に繰返し実行される。
【００５４】
まずステップ２１０に於いては操舵角θを示す信号等の読み込みが行われ、ステップ２２０に於いてはＥＥＰＲＯＭに記憶されているヨーレートセンサ３６の感度誤差ａに基づき下記の式２１に従って感度誤差ａについて補正後のヨーレート検出値γｓａが演算される。
【数１７】
【００５５】
ステップ２３０に於いては操舵角θ等に基づき上記式９に従って規範ヨーレートγｍが演算されると共に、Ｔを時定数としｓをラプラス演算子として下記の式２２に従って車輌の目標ヨーレートγｔが演算される。
【数１８】
【００５６】
ステップ２４０に於いては下記の式２２に従って補正後のヨーレート検出値γｓａと目標ヨーレートγｔとの偏差としてヨーレート偏差Δγが演算される。
Δγ＝γｓａ−γｔ
【００５７】
ステップ２５０に於いてはヨーレート偏差Δγの絶対値が基準値γｏ（正の定数）を越えているか否かの判別、即ち車輌の旋回挙動を安定化させる必要があるか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときにはそのまま図３に示されたルーチンによる制御を一旦終了し、肯定判別が行われたときにはステップ２６０へ進む。
【００５８】
ステップ２６０に於いては例えば当技術分野に於いて公知の要領にてヨーレート偏差Δγの大きさを低減して車輌の旋回挙動を安定化させるための車輌の目標ヨーモーメントＭｔ及び目標減速度Ｇｘｔが演算され、目標ヨーモーメントＭｔ及び目標減速度Ｇｘｔを達成するための各車輪の目標制動圧Ｐｔｉ（ｉ＝ｆｒ、ｆｌ、ｒｒ、ｒｌ）が演算され、各車輪の制動圧Ｐｉがそれぞれ対応する目標制動圧Ｐｔｉになるよう制御される。
【００５９】
以上の説明より解る如く、図示の実施形態によれば、ステップ２０に於いて車輌が実質的に定常旋回状態にあると判定されると、ステップ３０に於いて上記式９に従って車輌の規範ヨーレートγｍが演算されると共に、ステップ４０に於いて上記式２に従ってスタビリティファクタの誤差ΔＫｈが演算され、ステップ５０及び６０に於いて上記式１に於けるヨーレートセンサ３６の感度誤差ａ及びスタビリティファクタのモデル誤差ｂが演算される。
【００６０】
そしてステップ７０〜１００に於いて感度誤差ａ及びモデル誤差ｂの移動平均値ａｎ及びｂｎが演算されると共に、感度誤差ａ及びモデル誤差ｂが安定した値に演算されるようになると、ステップ１１０に於いてＥＥＰＲＯＭに記憶されているヨーレートセンサ３６の感度誤差ａが最後に演算された移動平均値ａｎｎに書き換えられ、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値ＫｈｉがＫｈｉと最後に演算された移動平均値ｂｎｎとの和に書き換えられる。
【００６１】
従って図示の実施形態によれば、車輌の実際の定常的な旋回走行状態に基づいてスタビリティファクタの誤差ΔＫｈが各車速Ｖ毎に演算され、スタビリティファクタの誤差ΔＫｈ及び車速Ｖに基づいてヨーレートセンサ３６の感度誤差ａ（＝−α）及びスタビリティファクタのモデル誤差ｂ（＝−δＫｈｉ）が演算され、モデル誤差ｂによりスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉが補正されるので、車輌のスタビリティファクタＫｈを正確に推定することができる。
【００６２】
特に図示の実施形態によれば、感度誤差ａ（＝−α）及びモデル誤差ｂ（＝−δＫｈｉ）が演算されると、感度誤差ａについて補正後のヨーレート検出値γｓａが演算され、モデル誤差ｂによりスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉが補正され、補正後のスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉを使用して車輌の規範ヨーレートγｍが演算され、該規範ヨーレートγｍに基づいて車輌の目標ヨーレートγｔが演算され、補正後のヨーレート検出値γｓａと目標ヨーレートγｔとの偏差としてヨーレート偏差Δγが演算される（ステップ２２０〜２４０）ので、ヨーレート偏差Δγを正確に演算することができ、これにより車輌の旋回挙動を正確に把握することができると共に、車輌の挙動制御を正確に実行することができる。
【００６３】
また図示の実施形態によれば、ステップ７０〜１００に於いて感度誤差ａ及びモデル誤差ｂの移動平均値ａｎ及びｂｎが演算されると共に、移動平均値ａｎ及びｂｎに基づき感度誤差ａ及びモデル誤差ｂが安定した値に演算されるようになったと判定されると、ステップ１１０に於いてＥＥＰＲＯＭに記憶されているヨーレートセンサ３６の感度誤差ａが最後に演算された移動平均値ａｎｎに書き換えられ、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値ＫｈｉがＫｈｉと最後に演算された移動平均値ｂｎｎとの和に書き換えられるので、ステップ７０〜１００が実行されることなくステップ６０の実行後にＥＥＰＲＯＭに記憶されているヨーレートセンサ３６の感度誤差ａが演算された感度誤差ａに書き換えられ、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値ＫｈｉがＫｈｉと演算されたモデル誤差ｂとの和に書き換えられる場合に比して、スタビリティファクタＫｈを正確に推定することができ、またヨーレート検出値γｓをヨーレートセンサ３６の実際の感度誤差に基づいて正確に補正することができる。
【００６４】
以上に於いては本発明を特定の実施形態について詳細に説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内にて他の種々の実施形態が可能であることは当業者にとって明らかであろう。
【００６５】
例えば上述の実施形態に於いては、ステップ７０〜１００に於いて感度誤差ａ及びモデル誤差ｂの移動平均値ａｎ及びｂｎが演算され、移動平均値ａｎ及びｂｎに基づき感度誤差ａ及びモデル誤差ｂが安定した値に演算されるようになったと判定されない限り、ステップ１１０は実行されないようになっているが、例えばステップ９０に於いて肯定判別が行われ、ステップ１００に於いて否定判別が行われたときには、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値Ｋｈｉの書き換えが行われることなくＥＥＰＲＯＭに記憶されているヨーレートセンサ３６の感度誤差ａが最後に演算された移動平均値ａｎｎに書き換えられ、それまでに演算された移動平均値ａｎ及びｂｎの値がクリアされるよう修正されてもよい。
【００６６】
また上述の実施形態に於いては、感度誤差ａ及びモデル誤差ｂが安定した値に演算されるようになったか否かの判別は移動平均値ａｎ及びｂｎに基づいて行われるようになっているが、この判別は例えばローパスフィルタ処理値の如く移動平均値ａｎ及びｂｎ以外に基づいて行われるよう修正されてもよい。
【００６７】
また上述の実施形態に於いては、ステップ９０及び１００に於いて感度誤差ａ及びモデル誤差ｂが安定した値に演算されるようになったと判定されると、ステップ１１０に於いてＥＥＰＲＯＭに記憶されているヨーレートセンサ３６の感度誤差ａが最後に演算された移動平均値ａｎｎに書き換えられ、ＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値ＫｈｉがＫｈｉと最後に演算された移動平均値ｂｎｎとの和に書き換えられるようになっているが、最後に演算された移動平均値ａｎｎの大きさが基準値ａ０（正の定数）以上である場合にＥＥＰＲＯＭに記憶されているヨーレートセンサ３６の感度誤差ａが最後に演算された移動平均値ａｎｎに書き換えられ、最後に演算された移動平均値ｂｎｎの大きさが基準値ｂ０（正の定数）以上である場合にＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタの初期値ＫｈｉがＫｈｉと最後に演算された移動平均値ｂｎｎとの和に書き換えられるよう修正されてもよい。
【００６８】
また上述の実施形態に於いては、車輌の挙動が悪化したか否かはステップ５０に於いて車輌の目標ヨーレートγｔと補正後のヨーレート検出値γｓａとの偏差の大きさにより判別されるようになっているが、車輌の挙動が悪化したか否かは当技術分野に於いて公知の任意の要領にて判定されてよく、また挙動制御も当技術分野に於いて公知の任意の要領にて実行されてよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による車輌の挙動制御装置に適用された旋回特性推定装置の一つの実施形態を示す概略構成図である。
【図２】図示の実施形態に於けるスタビリティファクタ推定誤差演算ルーチンを示すフローチャートである。
【図３】図示の実施形態に於ける挙動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図４】車速Ｖとスタビリティファクタの誤差ΔＫｈとの関係を示すグラフである。
【符号の説明】
１０ＦＲ〜１０ＲＬ…車輪
２０…制動装置
２８…マスタシリンダ
３０…電気式制御装置
３２ＦＲ〜３２ＲＬ…圧力センサ
３４……操舵角センサ
３６…ヨーレートセンサ
３８…横加速度センサ[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a turning characteristic estimating device for a vehicle, and more particularly, to a turning characteristic estimating device for a vehicle for estimating a stability factor representing the turning characteristic of the vehicle.
[0002]
[Prior art]
As one example of a vehicle turning characteristic estimating device for estimating a stability factor of a vehicle such as an automobile, a vehicle speed, a steering angle, and a yaw rate are detected by sensors during running of the vehicle as described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-258720. A vehicle turning characteristic estimating apparatus for detecting a vehicle turning characteristic and estimating a stability factor of the vehicle based on these detected values is conventionally known.
[0003]
According to such a turning characteristic estimating device, the stability factor is estimated based on the actual turning condition of the vehicle, so that the stability yaw rate of the vehicle is calculated using the stability factor set to a constant value. Then, the reference yaw rate is accurately calculated, whereby the control of the vehicle based on the reference yaw rate and the actual yaw rate of the vehicle can be accurately executed.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, the stability factor estimated by the conventional turning characteristic estimation device as described above may include an error between the stability factor and the true stability factor of the vehicle. Includes errors in the initial values of the factors and sensitivity errors of the yaw rate sensor that detects the yaw rate of the vehicle. Therefore, in order to accurately estimate the stability factor of the vehicle, these errors must be accurately eliminated.
[0005]
The present invention has been made in view of the above-described problems in the conventional turning characteristic estimating apparatus for estimating a stability factor of a vehicle, and a main problem of the present invention is to include an estimated value of a stability factor. It is to accurately estimate the stability factor of the vehicle by eliminating the errors.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
According to the present invention, the main problem described above is based on the configuration of claim 1, that is, the reference yaw rate γm calculated using the vehicle model based on the running state of the vehicle and the yaw rate γs detected by the yaw rate sensor. In a turning characteristic estimating apparatus for a vehicle for estimating a stability factor Kh, an error ΔKh between a true stability factor of a vehicle and an estimated value of the stability factor is calculated for each vehicle speed V, and the error ΔKh is expressed by the following equation.
The vehicle turning characteristic estimating apparatus is characterized in that a sensitivity error a of the yaw rate sensor and a stability factor error b of the vehicle model are calculated by convergence calculation.
[0007]
Further, according to the present invention, in order to effectively achieve the above-mentioned main object, in the configuration of claim 1, the lateral stability of the vehicle is defined as Gy, and the true stability factor of the vehicle and the stability factor of the vehicle are calculated. The error ΔKh from the estimated value is given by
Thus, the calculation is performed for each vehicle speed V (the configuration of claim 2).
[0008]
[Principle of the present invention]
Assuming that the stability factor of the vehicle is Kh, the vehicle speed is V, the steering angle is θ, the steering gear ratio is N, the wheelbase of the vehicle is L, and the lateral acceleration of the vehicle is Gy, the yaw rate γ of the vehicle is Equation 3
(Equation 5)
[0009]
Assuming that the initial value of the stability factor of the vehicle model is Khi and the error of the initial value Khi with respect to the stability factor Kh is ΔKh, the stability factor Kh is represented by the following Expression 4, and the error ΔKh is the error of the vehicle model and This includes a sensitivity error of the yaw rate sensor that detects the yaw rate γ.
Kh = Khi + ΔKh (4)
[0010]
Now, in a situation where the vehicle is turning constantly at a certain vehicle speed V and a certain steering angle θ (lateral acceleration Gy depending on the vehicle speed), when a certain stability factor Kh is set, the above equation is calculated. If the yaw rate γ and the detection value γs of the yaw rate sensor become equal, the following equation 5 is established.
(Equation 6)
[0011]
By substituting the above equation 4 into the above equation 5, the following equation 6 is established.
(Equation 7)
[0012]
Assuming that the detected value γs of the yaw rate sensor includes the sensitivity error α of the yaw rate sensor, the detected value γs of the yaw rate sensor is expressed by the following equation 7 with γr being the true yaw rate.
γs = (1 + α) γr (7)
[0013]
By substituting the above equation 7 into the above equation 6, the following equation 8 is established.
(Equation 8)
[0014]
The reference yaw rate γm calculated based on the initial value Khi of the stability factor of the vehicle model is expressed by the following equation 9 as in the case of the above equation 1.
(Equation 9)
[0015]
From Expressions 8 and 9, the following Expression 10 is established.
(Equation 10)
[0016]
From the above equation (10), the error ΔKh of the stability factor is expressed by the following equation (11).
[Equation 11]
[0017]
From the above equation 9, the difference γm−γr between the reference yaw rate γm and the true yaw rate γr is expressed by the following equation 12.
(Equation 12)
[0018]
Further, assuming that the error of the initial value Khi of the stability factor of the vehicle model, that is, the difference between the initial value Khi and the true stability factor Khr is δKhi, the initial value Khi is expressed by the following equation 13.
Khi = Khr + δKhi (13)
[0019]
When the above equation 13 is substituted into the above equation 12, the following equation 14 holds, and the following equation 15 holds for the true stability factor Khr.
(Equation 13)
[0020]
Therefore, the difference (γm−γr) between the reference yaw rate γm and the true yaw rate γr is expressed by the following equation 16, and the difference δKhi between the initial value Khi and the true stability factor Khr, that is, the stability factor error of the vehicle model Is represented by the following equation (17).
[Equation 14]
[0021]
When the vehicle is turning normally, the following equation (18) is established, and the above equation (17) and the following equation (18) are substituted into the first and second terms of the first line on the right side of the equation (11), respectively. Equation 19 below is obtained.
Gy = γrV (18)
[Equation 15]
[0022]
By calculating the stability factor error ΔKh for each vehicle speed V according to the above equation 19 from the above equation 19, the sensitivity error a (= −α) of the yaw rate sensor of the following equation 20 and the stabilization of the vehicle model are calculated by the convergence calculation It can be seen that the capability factor error b (= −δKhi) can be calculated. The relationship between the vehicle speed V, the error ΔKh of the stability factor, and the errors a and b is as shown in FIG.
(Equation 16)
[0023]
Function and effect of the present invention
According to the configuration of the first aspect, the error ΔKh between the true stability factor of the vehicle and the estimated value of the stability factor is calculated for each vehicle speed V, and the yaw rate is calculated by the convergence calculation using the error ΔKh as in the above equation 1. Since the sensitivity error a of the sensor and the stability factor error b of the vehicle model are calculated, it is possible to eliminate the sensitivity error a of the yaw rate sensor and the stability factor error b of the vehicle model. The factor can be accurately estimated.
[0024]
Further, according to the configuration of the second aspect, the error ΔKh between the true stability factor of the vehicle and the estimated value of the stability factor is calculated for each vehicle speed V by the above equation 2, so that the true vehicle stability is obtained regardless of the vehicle speed. And the error ΔKh between the stability factor and the estimated value of the stability factor can be accurately calculated, whereby the sensitivity error a of the yaw rate sensor and the stability factor error b of the vehicle model can be calculated accurately.
[0025]
Preferred embodiments of the means for solving the problems
According to one preferred aspect of the present invention, in the configuration of claim 1 or 2, the true stability factor of the vehicle and the estimated value of the stability factor when the vehicle is in a steady turning state. It is configured to calculate the error ΔKh for each vehicle speed V (preferred mode 1).
[0026]
According to another preferred embodiment of the present invention, in the configuration of claim 1 or 2, the initial value Khi of the stability factor is set in advance for the vehicle model, and the initial value Khi of the stability factor is used. Thus, the reference yaw rate γm is calculated based on the running state of the vehicle (preferred mode 2).
[0027]
According to another preferred aspect of the present invention, in the configuration of the preferred aspect 2, the initial value Khi of the stability factor is corrected by the stability factor error b calculated by the convergence calculation. (Preferred embodiment 3).
[0028]
According to another preferred aspect of the present invention, in the configuration of the preferred aspect 3, the stability value initial value Khi is corrected to Khi + b (preferred aspect 4).
[0029]
According to another preferred embodiment of the present invention, in the configuration of claim 1 or 2, the yaw rate γs detected by the yaw rate sensor is corrected by the sensitivity error a calculated by the convergence calculation ( Preferred embodiment 5).
[0030]
According to another preferred aspect of the present invention, in the configuration of the preferred aspect 5, the yaw rate γs detected by the yaw rate sensor is corrected to γs / (1 + a) (preferred aspect 6).
[0031]
According to another preferred embodiment of the present invention, in the configuration according to claim 1 or 2, the yaw rate sensor is set at a stage when a and b in the above formula 1 are stably calculated by the convergence calculation. Is set as a and the stability factor error of the vehicle model is set as b (preferred mode 7).
[0032]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention (hereinafter, simply referred to as embodiments) will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
[0033]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing one embodiment of a turning characteristic estimation device applied to a vehicle behavior control device according to the present invention.
[0034]
In FIG. 1, 10FL and 10FR denote left and right front wheels of the vehicle 12, respectively, and 10RL and 10RR denote left and right rear wheels, respectively. The left and right front wheels 10FL and 10FR, which are steered wheels, are steered via tie rods 18L and 18R by a rack and pinion type power steering device 16 driven in response to turning of the steering wheel 14 by the driver.
[0035]
The braking force of each wheel is controlled by controlling the braking pressure of the wheel cylinders 24FR, 24FL, 24RR, 24RL by the hydraulic circuit 22 of the braking device 20. Although not shown in the drawing, the hydraulic circuit 22 includes an oil reservoir, an oil pump, various valve devices, and the like, and the braking pressure of each wheel cylinder is normally driven in response to the driver's depressing operation of the brake pedal 26. It is controlled by a master cylinder 28 and, if necessary, by an electronic control unit 30 as described later.
[0036]
The wheel cylinders of the wheels 10FR to 10RL are provided with pressure sensors 32FR to 32RL for detecting the pressures Pi (i = fr, fl, rr, rl) of the corresponding wheel cylinders, respectively, and are provided on a steering column to which the steering wheel 14 is connected. Is provided with a steering angle sensor 34 for detecting the steering angle θ.
[0037]
Further, the vehicle 12 is provided with a yaw rate sensor 36 for detecting the yaw rate γ of the vehicle and a lateral acceleration sensor 38 for detecting the lateral acceleration Gy. The steering angle sensor 34, the yaw rate sensor 36, and the lateral acceleration sensor 38 detect the steering angle, the yaw rate, and the lateral acceleration, respectively, assuming that the left turning direction of the vehicle is positive.
[0038]
As shown, a signal indicating the pressure Pi detected by the pressure sensors 32FR to 32RL, a signal indicating the steering angle θ detected by the steering angle sensor 34, a signal indicating the yaw rate γs detected by the yaw rate sensor 36, a lateral acceleration sensor A signal indicating the lateral acceleration Gy detected by 38 is input to the electronic control unit 30.
[0039]
Although not shown in detail in the figure, the electronic control unit 30 has, for example, a general CPU in which a CPU, a ROM, an EEPROM, a RAM, and an input / output port device are connected to each other by a bidirectional common bus. Includes a configuration microcomputer. The EEPROM stores an initial value Khi of the stability factor and a correction value a nn for the yaw rate detection value γs detected by the yaw rate sensor 36, and the correction value a nn is set to 0 when the vehicle is shipped.
[0040]
When the electronic control unit 30 determines that the vehicle is in a substantially steady turning state in accordance with the flowchart shown in FIG. The error ΔKh of the stability factor is calculated, and the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 and the model error b of the stability factor in the above equation 1 are calculated by a parametric estimation method such as the least square method or the maximum likelihood method.
[0041]
The electronic control unit 30 calculates the moving average value a n and b n of sensitivity error a and model error b, computing a value sensitivity error a and model error b is stabilized based on the moving average value a n and b n It is determined whether or not the sensitivity error a and the model error b have been calculated to be stable values, and the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 stored in the EEPROM is finally calculated. It rewrites the moving average value a n was rewrites the initial value Khi of the stability factor stored in the EEPROM to the sum of the moving average value b n that is calculated on Khi and the last.
[0042]
Further, the electronic control unit 30 calculates the yaw rate detection value γsa after correcting the sensitivity error a, corrects the initial value Khi of the stability factor by the model error b, and uses the corrected initial value Khi of the stability factor. To calculate a target yaw rate γt of the vehicle based on the reference yaw rate γm, calculate a yaw rate deviation Δγ as a deviation between the corrected yaw rate detection value γsa and the target yaw rate γt, The turning behavior of the vehicle is determined based on the magnitude of the deviation Δγ, and when the turning behavior of the vehicle is deteriorating, behavior control is executed so that the turning behavior of the vehicle is stabilized.
[0043]
Next, a stability factor estimation error calculation routine in the illustrated embodiment will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The control according to the flowchart shown in FIG. 2 is started by closing an ignition switch (not shown), and is repeatedly executed at predetermined time intervals.
[0044]
First, in step 10, a signal indicating the steering angle θ is read, and in step 20, for example, a differential value γsd of the yaw rate detection value γs is calculated, and the absolute value of the yaw rate detection value γs is used as a reference value. By determining whether or not the absolute value of the differential value γsd of the yaw rate detection value is equal to or smaller than the reference value, it is determined whether or not the vehicle is substantially in a steady turning state, and a negative determination is made. When the determination has been made, the process returns to step 10, and when the determination is affirmative, the process proceeds to step 30.
[0045]
In step 30, the standard yaw rate γm of the vehicle is calculated based on the steering angle θ and the like according to the above equation 9, and in step 40, the error ΔKh of the stability factor is calculated according to the above equation 2 based on the standard yaw rate γm and the like. , And the error ΔKh are stored in the RAM together with the vehicle speed V.
[0046]
In step 50, it is determined whether or not the error ΔKh has been calculated to be n (positive constant integer) or more. If a negative determination is made, the control according to the routine shown in FIG. If the determination is affirmative, the process proceeds to step S60.
[0047]
In step 60, the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 and the model error of the stability factor in the above equation 1 by the parametric estimation method based on the latest n errors ΔKh and the values of the vehicle speed V stored in the RAM. b is calculated, and then the values of the error ΔKh and the vehicle speed V are cleared.
[0048]
In step 70, it is determined whether or not the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 and the model error b of the stability factor have been calculated to be N (positive constant integer) or more. If a negative determination is made, The control according to the routine shown in FIG. 2 is temporarily terminated as it is, and the process proceeds to step 80 when a positive determination is made.
[0049]
Is in step 80 is the moving average value b n of the moving average value a n and latest N pieces of model error b for the latest N pieces of sensitivity error a is calculated, the moving average value a n and b n Stored in RAM.
[0050]
Is in step 90 the discrimination of whether eg sensitivity error variation range of the moving average value a n of a is equal to or less than the reference value and the rate of change is less than the reference value, sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 It is determined whether or not the estimated value is stable. If a negative determination is made, the control according to the routine shown in FIG. 2 is temporarily terminated, and if an affirmative determination is made, the routine proceeds to step 100.
[0051]
Similarly, the movement variation range of the average value b n is equal to or less than the reference value and determines the rate of change of or less than the reference value for the in step 100 for example model error b, the stability factor It is determined whether or not the estimated value of the model error b is stable. If a negative determination is made, the control according to the routine shown in FIG. 2 is temporarily terminated, and if an affirmative determination is made, step 110 is executed. Proceed to.
[0052]
In step 110 is rewritten to the moving average value a nn the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 was last operation stored in the EEPROM, the initial value Khi of the stability factor stored in the EEPROM and Khi Finally rewritten to the sum of the computed moving average value b nn, computed value of the moving average value a n and b n are cleared so far.
[0053]
Next, a vehicle behavior control routine in the illustrated embodiment will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The control according to the flowchart shown in FIG. 3 is also started by closing an ignition switch (not shown) and is repeatedly executed at predetermined time intervals.
[0054]
First, in step 210, a signal indicating the steering angle θ is read, and in step 220, the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 stored in the EEPROM is calculated according to the following equation 21 based on the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36. The corrected yaw rate detection value γsa is calculated.
[Equation 17]
[0055]
In step 230, the reference yaw rate γm is calculated based on the steering angle θ and the like according to the above equation 9, and the target yaw rate γt of the vehicle is calculated according to the following equation 22 using T as a time constant and s as a Laplace operator. .
(Equation 18)
[0056]
In step 240, the yaw rate deviation Δγ is calculated as the deviation between the corrected yaw rate detection value γsa and the target yaw rate γt according to the following equation 22.
Δγ = γsa−γt
[0057]
In step 250, it is determined whether or not the absolute value of the yaw rate deviation Δγ exceeds a reference value γo (positive constant), that is, whether or not the turning behavior of the vehicle needs to be stabilized. When a negative determination is made, the control according to the routine shown in FIG. 3 is temporarily terminated, and when an affirmative determination is made, the routine proceeds to step 260.
[0058]
In step 260, the target yaw moment Mt and the target deceleration Gxt of the vehicle for stabilizing the turning behavior of the vehicle by reducing the magnitude of the yaw rate deviation Δγ in a manner known in the art are determined. The target braking pressure Pti (i = fr, fl, rr, rl) of each wheel for achieving the target yaw moment Mt and the target deceleration Gxt is calculated, and the braking pressure Pi of each wheel corresponds to the corresponding target. It is controlled so as to be the braking pressure Pti.
[0059]
As can be understood from the above description, according to the illustrated embodiment, when it is determined in step 20 that the vehicle is in a substantially steady turning state, in step 30, the vehicle standard yaw rate γm Is calculated in step 40 in accordance with the above equation 2, and the stability factor error ΔKh is calculated in steps 50 and 60. In steps 50 and 60, the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 and the stability factor A model error b is calculated.
[0060]
And with the moving average value a n and b n of sensitivity error a and the model error b is calculated in step 70 to 100, the sensitivity error a and model error b is to be computed to the stable value, step sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 stored in the EEPROM at 110 is rewritten to the moving average value a nn was last calculation, the initial value Khi of the stability factor stored in the EEPROM is the last and Khi It is rewritten to the sum with the calculated moving average value bnn .
[0061]
Therefore, according to the illustrated embodiment, the error ΔKh of the stability factor is calculated for each vehicle speed V based on the actual steady turning state of the vehicle, and the yaw rate is calculated based on the error ΔKh of the stability factor and the vehicle speed V. The sensitivity error a (= −α) of the sensor 36 and the model error b (= −δKhi) of the stability factor are calculated, and the initial value Khi of the stability factor is corrected by the model error b. Kh can be accurately estimated.
[0062]
In particular, according to the illustrated embodiment, when the sensitivity error a (= −α) and the model error b (= −δKhi) are calculated, the corrected yaw rate detection value γsa for the sensitivity error a is calculated, and the model error b , The initial value Khi of the stability factor is corrected, the standard yaw rate γm of the vehicle is calculated using the corrected initial value Khi of the stability factor, and the target yaw rate γt of the vehicle is calculated based on the standard yaw rate γm. The yaw rate deviation Δγ is calculated as the difference between the corrected yaw rate detection value γsa and the target yaw rate γt (steps 220 to 240), so that the yaw rate deviation Δγ can be calculated accurately, thereby enabling the turning behavior of the vehicle to be calculated. In addition to being able to grasp accurately, behavior control of the vehicle can be executed accurately.
[0063]
According to the illustrated embodiment, the movement average value a n and b n of sensitivity error a and the model error b is calculated in step 70 to 100, sensitivity error based on the moving average value a n and b n If it is determined that a and the model error b have been calculated to be stable values, in step 110 the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 stored in the EEPROM is used to calculate the last calculated moving average value a. rewritten to nn, since the initial value Khi of the stability factor stored in the EEPROM is rewritten to the sum of the moving average value b nn that is calculated on Khi and the last, step without step 70 to 100 is executed After the execution of step 60, the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 stored in the EEPROM is rewritten to the calculated sensitivity error a, and the The stability factor Kh can be estimated more accurately than when the initial value Khi of the stability factor stored in the ROM is rewritten to the sum of Khi and the calculated model error b, and the yaw rate detection can be performed. The value γs can be accurately corrected based on the actual sensitivity error of the yaw rate sensor 36.
[0064]
In the above, the present invention has been described in detail with respect to a specific embodiment, but the present invention is not limited to the above embodiment, and various other embodiments are possible within the scope of the present invention. Some will be apparent to those skilled in the art.
[0065]
For example, according to the aforementioned exemplary embodiment, the moving average value a n and b n of sensitivity error a and model error b calculated in step 70 to 100, sensitivity error a based on the moving average value a n and b n Unless it is determined that the model error b has been calculated to a stable value, step 110 is not executed. For example, a positive determination is made in step 90 and a negative determination is made in step 100. When the determination is made, the sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 stored in the EEPROM is calculated without rewriting the initial value Khi of the stability factor stored in the EEPROM. rewritten to nn, it may be modified such that the value of the moving average value a n and b n, which is calculated is cleared so far.
[0066]
Further, according to the aforementioned exemplary embodiment, the determination sensitivity error a and model error b is whether it is to be computed in stable value came to be performed based on the moving average value a n and b n and that, this determination may be modified so as to be performed based on other than the moving average value a n and b n as for example low-pass filtered value.
[0067]
In the above-described embodiment, when it is determined in steps 90 and 100 that the sensitivity error a and the model error b have been calculated to be stable values, the data is stored in the EEPROM in step 110. The sensitivity error a of the yaw rate sensor 36 is rewritten to the moving average value a nn calculated last, and the initial value Khi of the stability factor stored in the EEPROM is Khi and the moving average value b nn calculated last. When the magnitude of the last calculated moving average value a nn is equal to or larger than the reference value a 0 (positive constant), the yaw rate sensor 36 stored in the EEPROM is used. sensitivity error a of is rewritten to the moving average value a nn was last calculation, the magnitude reference value of the last calculated moving average value b nn b 0 ( Of the initial value Khi of the stability factor stored in the EEPROM when it is constant) or may be modified to be rewritten to the sum of the moving average value b nn that is calculated on Khi and the last.
[0068]
In the above-described embodiment, whether or not the behavior of the vehicle has deteriorated is determined in step 50 based on the magnitude of the deviation between the target yaw rate γt of the vehicle and the corrected yaw rate detection value γsa. However, whether or not the behavior of the vehicle has deteriorated may be determined in any manner known in the art, and the behavior control may be performed in any manner known in the art. May be performed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing one embodiment of a turning characteristic estimation device applied to a vehicle behavior control device according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a stability factor estimation error calculation routine in the illustrated embodiment.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a behavior control routine in the illustrated embodiment.
FIG. 4 is a graph showing a relationship between a vehicle speed V and a stability factor error ΔKh.
[Explanation of symbols]
10FR-10RL Wheel 20 Braking device 28 Master cylinder 30 Electric control device 32FR-32RL Pressure sensor 34 Steering angle sensor 36 Yaw rate sensor 38 Lateral acceleration sensor
