JP5707791B2 - タイヤ接地状態推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、走行中の車両のタイヤ接地状態を推定するタイヤ接地状態推定装置に関するものである。

従来、車両の車輪速度に基づいてタイヤ接地状態を推定するタイヤ接地状態推定装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
この従来のタイヤ接地状態推定装置では、駆動輪車輪速度と、従動輪車輪速度と、従動輪車輪加速度と、駆動輪車輪速差分値と、従動輪車輪速差分値と、従動輪車輪加速度差分値と、駆動輪に作用する駆動輪接地荷重と、を演算する。そして、各演算値に基づいて、タイヤスリップ率の変化量に対する路面摩擦係数の変化量であるタイヤ特性曲線の傾きを演算し、予め設定した閾値とタイヤ特性曲線の傾きを比較してタイヤ接地状態を推定する。

特開2009-1158号公報

しかしながら、従来のタイヤ接地状態推定装置では、駆動輪車輪速差分値、従動輪車輪速差分値、従動輪車輪加速度差分値の各演算値を演算する際に、いわゆるタイヤ状態である車輪速度や車輪加速度に含まれるノイズが増幅してしまう。そのため、各演算値のノイズレベルが高くなる。この結果、ノイズレベルの高い演算値に基づいてタイヤ接地状態を推定することになり、タイヤ接地状態の推定精度が悪化するおそれがあった。

本発明は、上記問題に着目してなされたもので、タイヤ回転状態検出値のノイズ増幅を抑制し、タイヤ接地状態を高精度に推定することができるタイヤ接地状態推定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明のタイヤ接地状態推定装置は、車体速度検出・推定手段と、制駆動トルク検出・推定手段と、タイヤ接地状態推定手段と、タイヤ回転状態推定手段と、タイヤ回転状態検出手段と、第１補正信号演算手段と、を備えている。そして、第１補正信号演算手段は、車体速度と制駆動トルクとタイヤ接地状態推定値とに基づいてタイヤ回転状態推定手段により推定されたタイヤ回転状態推定値と、タイヤ回転状態検出手段により検出されたタイヤ回転状態検出値との差を補償する第１補正信号を演算し、この第１補正信号をタイヤ接地状態推定手段に帰還する。

本発明にあっては、第１補正信号演算手段により、タイヤ回転状態推定値とタイヤ回転状態検出値との差を補償する第１補正信号が、タイヤ接地状態推定手段に帰還される。
すなわち、タイヤ回転状態推定値の誤差を補償する第１補正信号を、タイヤ接地状態推定手段にフィードバックする。これにより、タイヤ回転状態の誤差に基づく第１補正信号によって、タイヤ接地状態の推定値を補正する。そのため、タイヤ回転状態の差分、つまり過去のタイヤ回転状態と今回のタイヤ回転状態との差を用いることなく、タイヤ接地状態の推定値の補正を行うことができる。この結果、タイヤ回転状態検出値にノイズが含まれる場合であっても、ノイズの増幅を抑制することができ、タイヤ接地状態を高精度に推定することができる。

実施例１のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。 実施例１のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。 タイヤ縦力とタイヤスリップ率との特性曲線を示す図である。 実施例１のタイヤ接地状態推定装置における推定結果を示す図であり、(a)は左輪摩擦円半径を示し、(b)は右輪摩擦円半径を示す。 実施例２のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。 実施例２のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。 実施例３のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。 実施例３のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。 実施例４のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。 実施例４のタイヤ接地状態推定装置の第１変形例を示す制御ブロック図である。 実施例４のタイヤ接地状態推定装置の第２変形例を示す制御ブロック図である。 実施例４のタイヤ接地状態推定装置の第３変形例を示す制御ブロック図である。 実施例５のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。 実施例６のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。 実施例６のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。 実施例６における車輪ダイナミクスモデルの簡略化方法を説明する説明図である。 実施例３のタイヤ接地状態推定装置の変形例を示す制御ブロック図である。

以下、本発明のタイヤ接地状態推定装置を実現する最良の形態を、図面に示す実施例１〜実施例６に基づいて説明する。

ここで、本発明を説明するに当たって、次に定義するパラメータを用いる。なお、パラメータの添え字は、ij＝｛fl,fr,rl,rr｝＝｛車両の左前側,右前側,左後側,右後側｝を意味し、i＝｛f,r｝＝｛車両の前側,後側｝を意味する。
（車両に関する既知パラメータ）
m：車両重量
I_ｚ：車体ヨー慣性モーメント
I_ｗ：車輪回転軸まわりの車輪慣性モーメント
l_ｆ：車両重心点から前輪までの距離
l_ｒ：車両重心点から後輪までの距離
h_cg：車両重心点から接地面までの高さ
R_w：タイヤ有効半径
g：重力加速度
l_t：トレッドベースの半分長
I_w：車輪慣性モーメント
C_ｆ：前輪タイヤコーナリングスティフネス
C_r：後輪タイヤコーナリングスティフネス
K_s：タイヤドライビングスティフネス
（変数）
V：車速（車体速度）
ω_fl：左前輪車輪速
ω_fr：右前輪車輪速
ω_rl：左後輪車輪速
ω_rr：右後輪車輪速
s_fl：左前輪タイヤスリップ率
s_fr：右前輪タイヤスリップ率
s_rl：左後輪タイヤスリップ率
s_rr：右後輪タイヤスリップ率
F_fl：左前輪摩擦円半径
F_fr：右前輪摩擦円半径
F_rl：左後輪摩擦円半径
F_rr：右後輪摩擦円半径
T_fl：左前輪制駆動トルク
T_fr：右前輪制駆動トルク
T_rl：左後輪制駆動トルク
T_rr：右後輪制駆動トルク
α_f：前輪タイヤすべり角
α_r：後輪タイヤすべり角
β：車体すべり角
γ：ヨーレート
a_x：縦加速度
a_ｙ：横加速度
μ：路面摩擦係数
δ：前輪転舵角
ξ：無次元タイヤ粘着域長
ρ：静的前後輪荷重比
（タイヤ力関数）
h_yf(.)：前輪タイヤ横力
h_yr(.)：後輪タイヤ横力
h_xf(.)：前輪タイヤ縦力
h_xr(.)：後輪タイヤ縦力

まず、構成を説明する。
図１は、実施例１のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。

実施例１における車両１は、図１に示すように、左右前輪FL,FRと、左右後輪RL,RRと、左輪モータ/ジェネレータMG1と、右輪モータ/ジェネレータMG2と、モータコントローラ２と、前輪操舵機構１０と、統合コントローラ２０と、を備えている。

前記左前輪FLは、転舵輪として車体１ａの左前側に設置され、前記右前輪FRは、転舵輪として車体１ａの右前側に設置されている。

前記左後輪RLは、制駆動輪として車体１ａの左後側に設置され、前記右後輪RRは、制駆動輪として車体１ａの右後側に設置されている。

前記左輪モータ/ジェネレータMG1は、車両１の駆動力発生源であり、左後輪RLを独立に回転駆動する。この左輪モータ/ジェネレータMG1は、ロータに永久磁石を埋設し、ステータにステータコイルが巻き付けられた三相同期型モータ/ジェネレータである。この左輪モータ/ジェネレータMG1は、モータコントローラ２からの制御指令に基づいて、第１インバータ３ａにより作り出された三相交流を印加することにより、制御指令とモータ動作点（Nm,Tm）が一致するように制御される。そして、この左輪モータ/ジェネレータMG1は、リチウムイオンバッテリ４からの電力の供給を受けて回転駆動し、左後輪RLの駆動を行う電動機として動作することもできるし（力行）、ロータが左後輪RLから回転エネルギーを受ける場合には、ステータコイルの両端に起電力を生じさせる発電機として機能し、リチウムイオンバッテリ４を充電することもできる（回生）。そして、この左輪モータ/ジェネレータMG1の出力軸は、減速ギヤ５ａを介して左後輪RLに連結されている。

前記右輪モータ/ジェネレータMG2は、車両１の駆動力発生源であり、右後輪RRを独立に回転駆動する。この右輪モータ/ジェネレータMG2は、ロータに永久磁石を埋設し、ステータにステータコイルが巻き付けられた三相同期型モータ/ジェネレータである。この右輪モータ/ジェネレータMG2は、モータコントローラ２からの制御指令に基づいて、第２インバータ３ｂにより作り出された三相交流を印加することにより、制御指令とモータ動作点（Nm,Tm）が一致するように制御される。そして、この右輪モータ/ジェネレータMG2は、リチウムイオンバッテリ４からの電力の供給を受けて回転駆動し、右後輪RRの駆動を行う電動機として動作することもできるし（力行）、ロータが右後輪RRから回転エネルギーを受ける場合には、ステータコイルの両端に起電力を生じさせる発電機として機能し、リチウムイオンバッテリ４を充電することもできる（回生）。そして、この右輪モータ/ジェネレータMG2の出力軸は、減速ギヤ５ｂを介して右後輪RRに連結されている。

前記モータコントローラ２は、統合コントローラ２０からの目標MGトルク指令及び目標MG回転数指令と、他の必要情報を入力する。そして、左輪モータ/ジェネレータMG1及び右輪モータ/ジェネレータMG2の各モータ動作点（Nm,Tm）をそれぞれ制御する指令を第１,第２インバータ３ａ,３ｂへ出力する。なお、このモータコントローラ２では、リチウムイオンバッテリ４の充電容量をあらわすバッテリSOCを監視していて、このバッテリSOC情報を、統合コントローラ２０へ供給する。

前記前輪操舵機構１０は、ステアリングホイール１１と、ステアリングギヤ１２と、補助操舵用モータ１３と、を備えている。この前輪操舵機構１０では、運転者が操作するステアリングホイール１１の回転運動により、ステアリングギヤ１２を介して左右前輪FL,FRを主操舵すると共に、補助操舵用モータ１３によるアシストトルクで補助操舵する。また、ステアリングホイール１１とステアリングギヤ１２をつなぐコラムシャフト１４には、繰舵角センサ１５が設けられている。

前記繰舵角センサ１５は、コラムシャフト１４の回転角を検出するパルスエンコーダ等を用いて、ステアリングホイール１１の回転角（操舵角）θを検出する。検出された回転角情報は、統合コントローラ２０に入力される。

前記統合コントローラ２０は、車両全体の消費エネルギーを管理し、最高効率で車両を走らせるための機能を担うものである。この統合コントローラ２０には、アクセル開度APOを検出するアクセルペダルセンサ２１からのアクセル開度情報と、左右後輪RL,RRのそれぞれに取り付けられ、左右後輪RL,RRの各車輪速ω_rl,ω_rrを各々検出する後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂからの後輪車輪速情報と、左右前輪FL,FRのそれぞれに取り付けられ、左右前輪FL,FRの各車輪速ω_fl,ω_frを各々検出する前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂからの前輪車輪速情報と、上述の回転角情報が入力される。そして、この統合コントローラ２０は、モータコントローラ２へ目標MGトルク指令及び目標MG回転数指令を出力する。さらに、この統合コントローラ２０では、図２に示すタイヤ接地状態推定装置３０を実装する。

図２は、実施例１のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。

実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０は、車速検出器３１と、制駆動トルク検出器３２と、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３と、タイヤ回転状態推定器３４と、車輪速検出器３５と、補正値演算器３６と、を備えている。

前記車速検出器３１は、車両１の車体速度（以下、車速という）Vを検出する車体速度検出・推定手段であり、ここでは、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂによって検出される従動輪となる左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frから車速Vを求める。この車速検出器３１によって求められた車速検出値は、タイヤ回転状態推定器３４に入力される。

前記制駆動トルク検出器３２は、車両１の制駆動トルクTを検出する制駆動トルク検出・推定手段であり、ここでは、左輪モータ/ジェネレータMG1及び右輪モータ/ジェネレータMG2の駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して制駆動トルクTを求める。この制駆動トルク検出器３２によって求められた制駆動トルク検出値は、タイヤ回転状態推定器３４に入力される。

前記摩擦円半径ダイナミクスモデル３３は、摩擦円半径の動特性をモデル化した摩擦円半径のダイナミクスモデルを有し、車両１のタイヤ接地状態である左右後輪RL,RRのタイヤ摩擦円半径F_prl,F_prrを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この摩擦円半径ダイナミクスモデル３３によって推定された摩擦円半径推定値（タイヤ接地状態推定値）は、タイヤ回転状態推定器３４に入力される。

前記タイヤ回転状態推定器３４は、車速検出器３１により求められた車速検出値と、制駆動トルク検出器３２により検出された制駆動トルク検出値と、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３により推定された摩擦円半径推定値と、に基づいて、車両１のタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの車輪速（車輪速度）ω_rl,ω_rrを推定するタイヤ回転状態推定手段である。このタイヤ回転状態推定器３４は、スリップ率演算式３４ａと、車輪ダイナミクスモデル３４ｂと、を有している。そして、タイヤ回転状態推定器３４により推定された車輪速推定値（タイヤ回転状態推定値）は、補正値演算器３６に入力される。

前記スリップ率演算式３４ａは、車速検出器３１により求められた車速検出値に基づいて、左右後輪RL,RRのタイヤスリップ率s_rl,s_rrを推定するものである。このスリップ率演算式３４ａによって推定されたスリップ率推定値は、車輪ダイナミクスモデル３４ｂに入力される。

前記車輪ダイナミクスモデル３４ｂは、制駆動トルク検出器３２により検出された制駆動トルク検出値と、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３により推定された摩擦円半径推定値と、スリップ率演算式３４ａにより推定されたスリップ率推定値と、に基づいて、車両１のタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrを推定するものである。この車輪ダイナミクスモデル３４ｂにより推定された車輪速推定値は、タイヤ回転状態推定器３４からの出力として補正値演算器３６に入力されるだけでなく、スリップ率演算式３４ａにも入力される。つまり、車輪ダイナミクスモデル３４ｂは、車輪速推定値をスリップ率演算式３４ａにフィードバックする。

前記車輪速検出器３５は、車両１のタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrを検出するタイヤ回転状態検出手段であり、ここでは、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂにより検出された後輪車輪速情報を車輪速検出値（タイヤ回転状態検出値）として出力する。この車輪速検出器３５により検出された車輪速検出値は、補正値演算器３６に入力される。

前記補正値演算器３６は、タイヤ回転状態推定器３４からの車輪速推定値と、車輪速検出器３５からの車輪速検出値との差に補正ゲインLを乗算し、この差を補償する第１補正信号を演算する第１補正信号演算手段である。この補正値演算器３６により求められた第１補正信号は、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３と、タイヤ回転状態推定器３４の車輪ダイナミクスモデル３４ｂにそれぞれ入力（帰還）される。つまり、補正値演算器３６は、第１補正信号を、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３とタイヤ回転状態推定器３４にフィードバックする。

次に、作用を説明する。
まず、「実施例１のタイヤ接地状態の推定原理」の説明を行い、続いて、実施例１のタイヤ接地状態推定装置における「補正信号フィードバック作用」を説明する。

[実施例１のタイヤ接地状態の推定原理]
摩擦円半径ダイナミクスモデル３３が含む摩擦円半径のダイナミクスモデルでは、左右後輪RL,RRの各摩擦円半径F_prl,F_prrの時間に応じた変化が区分的に一定、すなわちタイヤ接地状態である各摩擦円半径F_prl,F_prrの時間による１階微分がゼロであると仮定する。このとき、制駆動トルクT_rl,T_rrによる左右後輪RL,RRの回転運動と摩擦円半径F_prl,F_prrのダイナミクスを、数式を用いてモデル化すると、以下の式（１）〜式（４）に示す車両運動方程式が成立する。
ここで、摩擦円半径F_prl,F_prrは、それぞれ路面摩擦係数μと左右後輪RL,RRに作用する輪荷重F_zrl,F_zrrとの積に等しい。また、式（１）及び式（２）におけるh_x(.)は、タイヤ縦力モデルであり、例えば、輪荷重と路面摩擦係数とタイヤスリップ率に応じて生じるタイヤ縦力を実験的に求め、フラッシュモデルやマジックフォーミュラ等のタイヤモデルを用いてフィッティングすることで同定する。なお、一般的にタイヤ縦力は、図３に示すように、タイヤスリップ率をゼロから増加するにしたがって単調に増加するが、あるタイヤスリップ率で最大値を示した後、緩やかに減少する。さらに、路面摩擦係数又は輪荷重の増加に応じて、タイヤ縦力の最大値は増大する。

そして、式（１）及び式（２）における左後輪タイヤスリップ率s_rl及び右後輪タイヤスリップ率s_rrは、以下の式（５）,式（６）により求められる。

さらに、車両１のタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの各車輪速ω_rl,ω_rrが観測できると仮定すると、系の出力yは、式（７）と定義できる。

そして、これらの式（１）〜式（４）の車両運動方程式と式（７）の出力方程式を、一般的な状態方程式の形式で表現すると、以下の式（８）及び式（９）を得る。
ここで、状態量ｘは[ω_rlω_rrF_prlF_prr]^Ｔ、入力ｕは[T_rlT_rr]^Ｔである。

また、出力行列Ｃは、以下の式（10）で定義される。

さらに、この式（８）及び式（９）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（11）及び式（12）を得る。

なお、この状態オブザーバにおいて、状態量ｘ以外の変数である車速Vは、例えば、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂからの前輪車輪速情報から計算する。また、入力ｕとして定義された左右後輪RL,RRの制駆動トルクT_rl,T_rrは、例えば、左輪モータ/ジェネレータMG1及び右輪モータ/ジェネレータMG2の駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して求められる。

そして、式（11）における第２項は、出力の推定値と、実際の出力yとの偏差に補正ゲインLを乗じた量によって状態量推定値を補正する作用がある。実施例１における実際の出力yは、実際の車両１に発生している左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrであり、例えば、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂによって検出された値を用いる。

そして、状態オブザーバの補正ゲインLは、通常、状態オブザーバが安定極を有するように定められる。すなわち、以下の式（13）で定義される行列Ａ_eが、状態オブザーバの各動作点で負定となるように補正ゲインLを定めればよい。
なお、このヤコビアンをタイヤ縦力モデルの解析的に求められた微分に基づいて求めると、以下の式（15）となる。

ここで、例えば、タイヤモデルとしてフラッシュタイヤモデルを用いた場合では、各偏微分係数は、左右後輪RL,RRについて各々以下の式（16）,式（17）によって求められる。
ここで、ξは無次元タイヤ粘着域長であり、以下の式（18）で与えられる。

なお、ブラッシュタイヤモデル以外のより複雑なタイヤモデルを用いた場合であって、解析的にヤコビアンを計算することが困難な場合には、各計算ステップごとにヤコビアンを状態量推定値まわりで数値的に求めてもよい。すなわち、以下の式（19）を用いて計算する。
ここで、Δｘは差分ステップであり、設計者により十分小さく定めることができる。

このようにして求められたヤコビアンと式（13）に基づき、各計算ステップで得られる推定値のまわりにおいて、例えば、極配置法を用いると、状態オブザーバが所望の極を持つように補正ゲインLを定めることができる。なお、「極配置法」とは、制御系に望ましい固有値を持たせるようにゲインを定める既知の方法である。

したがって、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３では、状態オブザーバにより、式（１）〜式（４）に示す車両状態方程式と、式（７）に示す系の出力である観測値を同時に用いて、状態量ｘを推定し、この推定状態量に含まれる摩擦円半径F_prl,F_prrを推定することができる。

実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０において、上記の手法によりオブザーバ極がある設定値になるように補正ゲインLを定めたときの摩擦円半径の推定結果を図４に示す。この図４から明らかなように、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、破線で示す真の値の変化に、実線で示す推定値が追従することが分かる。また、左右後輪RL,RRで異なるタイミングで摩擦円半径の真の値が変化しているが、その変化に各々の推定値が追従することから、左右後輪RL,RRの摩擦円半径F_prl,F_prrを左右独立に推定できることが分かる。さらに、推定値の応答性は、オブザーバ極の設置に応じて自由に設計することができる。

なお、補正ゲインLの決定方法に関しては、各計算ステップで補正ゲインLを計算する替わりに、予めオフラインで計算した補正ゲインをスケジューリングしてもよい。すなわち、対象とする非線形成分であるタイヤ横力は、比較的緩やかな非線形成分である。そのため、ノミナル動作点において極配置法を用いて補正ゲインLをオフラインで計算し、このノミナル動作点の近傍で定められた動作範囲内で同一ゲインを用いてもよい。ここで、動作範囲内でのオブザーバ収束性は、例えばＨ^∞理論等に基づいて、想定されるコーナリングパワーの変動等を考慮して保証すればよい。このように、補正ゲインをスケジューリングすることで、ゲイン計算に要する計算量を削減することができる。

一方、観測値にノイズ（誤差）が含まれている場合には、導出した状態方程式である式（８）に基づいて拡張カルマンフィルタ（以下EKFという）を構成することで、高精度に状態量ｘを推定することができる。

なお、カルマンフィルタとは、誤差を含む観測値を用いて、ある動的システムの状態量を推定或いは制御するための無限インパルス応答フィルタの一種である。また、このカルマンフィルタは、時間ステップを１つ進めるたびに事前推定（予測）と事後推定（更新）の２つの手続きを行う。事前推定の手続きでは、前の時刻の推定状態量から、その次の（現在）の時刻の推定状態量を計算する。事後推定の手続では、今の時刻の観測値を用いて推定値を補正し、より正確な状態量を推定する。

EKFを構成するために、式（８）を離散化すると、下記式（20）を得る。
ここで、添え字ｋは計算時間ステップであり、ｋ=1,2,3…となる。なお、式（８）の離散化にオイラー法を用いた場合、サンプル時間をΔtとすると、下記式（21）の関係がある。

そして、式（20）で示される離間時間状態方程式を用いて確率系システムを定義すると、下記式（22）,式（23）を得る。
ここで、q_ｋはプロセスノイズ、r_ｋは観測ノイズである。プロセスノイズq_ｋは、共分散行列Ｑ_ｋ且つ零平均の多数変数正規（ガウス）分布に従うようなノイズであると仮定し、観測ノイズr_ｋは、共分散行列Ｒ_ｋ且つ零平均の多数変数正規（ガウス）分布に従うようなノイズであると仮定する。このとき、プロセスノイズq_ｋで摩擦円半径のダイナミクスが励起されることで、摩擦円半径はランダムウォーク挙動を示す。

この確率系システムに、以下の式（24）〜式（29）に示すEKFアルゴリズムを適用して状態量ｘを推定する。
（事前推定）
（事後推定）
ここで、添え字「-」は、事前推定値を表す。そして、ｘ_ｋ ^-は今の時刻の推定値であり、Ｐ_ｋ ^-は今の時刻の行列誤差であり、Ｓ_ｋは残差の共分散であり、Ｋ_ｋは最適カルマンゲインであり、ｘ_ｋは更新された状態量の推定値（事後推定値）であり、Ｐ_ｋは更新された誤差の共分散、つまり推定値の共分散行列である。

このEKFアルゴリズムを各計算時間ステップで実行することで、更新された状態量ｘの推定値である事後推定値ｘ_ｋに含まれる摩擦円半径と車輪速の推定値を得ることができる。このEKFアルゴリズムでは、推定状態量の分散を最小化するように状態量ｘを推定するため、観測値に含まれるノイズが顕著な場合や、プロセスノイズを仮定したい場合に精度良く状態量ｘの推定値を得ることができる。

［補正信号フィードバック作用］
実施例１のタイヤ接地状態推定装置では、まず、車速検出器３１において車両１の車体速度（以下、車速という）Vを検出し、検出した車速検出値からスリップ率演算式３４ａにおいて左右後輪RL,RRのタイヤスリップ率s_rl,s_rrを推定する。このタイヤスリップ率s_rl,s_rrの推定は、上述の式（５）,式（６）に基づいて行う。

一方、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３において、左右後輪RL,RRのタイヤ摩擦円半径F_prl,F_prrを推定する。この摩擦円半径F_prl,F_prrの推定は、上述のように、式（１）〜式（４）に示す車両状態方程式と、式（７）に示す系の出力である観測値を同時に用いて推定した状態量ｘに、摩擦円半径F_prl,F_prrが含まれていることで行う。

次に、スリップ率推定値と制駆動トルク検出値と摩擦円半径推定値を用いて、車輪ダイナミクスモデル３４ｂにおいて左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrを推定する。ここで、車輪速推定値は、式（１）〜式（４）に示す車両状態方程式と、式（７）に示す系の出力である観測値を同時に用いて推定した状態量ｘに、車輪速ω_rl,ω_rrが含まれていることで推定される。

そして、補正値演算器３６において、車輪速推定値と車輪速検出値の差に補正ゲインLを乗算し、この差を補償する第１補正信号を演算する。そして、この第１補正信号を摩擦円半径ダイナミクスモデル３３及びタイヤ回転状態推定器３４の車輪ダイナミクスモデル３４ｂにそれぞれフィードバックする。つまり、補正値演算器３６は、車輪速推定誤差と補正ゲインLとの積を、摩擦円半径推定値の微分と車輪速推定値の微分にそれぞれフィードバックする。

このとき、補正ゲインLを適切な値に設定することで、式（11）,式（12）によって示される状態オブザーバが安定極を有することができる。これにより、状態量ｘを推定する式（８）,式（９）で示される状態方程式が適切に補正されて精度が向上し、高精度で状態量ｘに含まれるタイヤ接地状態である左右後輪RL,RRのタイヤ摩擦円半径F_prl,F_prrと、車両１のタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrを推定することができる。

つまり、タイヤ回転状態推定値である車輪速推定値に含まれる誤差（ノイズ）に基づく第１補正信号によって、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３に含まれるダイナミクスモデルを補正することができる。このため、タイヤ回転状態の差分を用いることなく、摩擦円半径推定値を補正でき、車輪速検出値等のタイヤ回転状態検出値やダイナミクスモデル自身にノイズ（誤差）が存在する場合であっても、ノイズ増幅を抑制し、推定精度を高めることができる。この結果、タイヤ接地状態である左右後輪RL,RRの摩擦円半径F_prl,F_prrを高精度に推定することができる。

また、このタイヤ接地状態推定装置３０では、車輪速検出値の誤差強度に応じて補正ゲインLを設定することで、誤差強度に合わせて第１補正信号の補正強度を調節することができる。これにより、ノイズの推定値に及ぼす影響を低減すると同時に、推定値の応答性を確保することができる。

つまり、タイヤ接地状態の推定に、再帰的最小二乗同定法や、固定トレース法等のパラメータ同定手法を用いてノイズ影響の低減を図る場合では、ノイズ耐性を高めるためにパラメータ更新則のゲインを小さく抑えなければならない。そのため、タイヤ接地状態が急変したときに、応答性よく変化を推定することができなくなってしまう。これに対し、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、補正ゲインLが調整可能であり、これにより、応答性の確保を図ることができる。

特に、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３において、タイヤ接地状態を左右後輪RL,RRの摩擦円半径F_prl,F_prrとし、タイヤ摩擦円半径のダイナミクスモデルを有している。すなわち、タイヤ摩擦円半径のダイナミクスモデルに、タイヤ回転状態（車輪速）の推定誤差を、補正値演算器３６に含まれる補正ゲインLを介して帰還する構造とした。
このため、車輪速検出値から摩擦円半径推定値までの伝達特性が低域通過フィルタとなり、その遮断周波数を補正ゲインLの設定に応じて自由に設計できる。そして、摩擦円半径推定値の耐ノイズ性と高応答性とを両立して実現するタイヤ接地状態推定装置３０が構成できる。ここで、低域通過フィルタの遮断周波数は、補正ゲインLの設定に応じて自由に設計できる。例えば、ノイズなど、高周波領域の不確かさが車輪速検出値に多く含まれる場合には、補正ゲインLを小さく設定することで遮断周波数を小さくし、タイヤ摩擦円半径の推定誤差を抑えることができる。反対に、車輪速検出値が精度良く検出できるときには、補正ゲインLを大きく設定することで遮断周波数を大きくし、速いタイヤ摩擦円半径の変化を高応答に推定できる。
そして、推定された摩擦円半径F_prl,F_prrに基づいて車両運動制御を実施すると、車輪速検出値に含まれるノイズ等に起因する摩擦円半径推定値の変動を抑えられるので、目標値のハンチングを抑えた滑らかな制御が実現でき、推定値の応答性を制御器よりも十分速く設定することで、安定な制御系を構成することができる。

また、第１補正信号は、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３に加え、タイヤ回転状態推定手段であるタイヤ回転状態推定器３４にも帰還される。このため、タイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrを高精度に推定することができ、この車輪速推定値に基づいて推定される摩擦円半径F_prl,F_prrの推定精度も向上することができる。さらに、推定された摩擦円半径F_prl,F_prrに基づいた車両運動制御の性能を向上でき、例えば、より乗り心地のよい車両を実現することができる。

そして、実施例１のタイヤ接地状態推定装置３０では、タイヤ回転状態として、車両１の制駆動輪として機能する左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrとしている。このため、既存の車載センサである後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂによって容易に検出できる車輪速（車輪速度）ω_rl,ω_rrに基づいて摩擦円半径F_prl,F_prrを推定することになり、このタイヤ接地状態推定装置３０を車両に搭載した際の車両原価の増加を抑制することができる。

次に、効果を説明する。
実施例１のタイヤ接地状態推定装置にあっては、下記に挙げる効果を得ることができる。

(1) 車両１の車体速度Vを検出又は推定する車体速度検出・推定手段（車速検出器）３１と、前記車両１の制駆動トルクTを検出又は推定する制駆動トルク検出・推定手段（制駆動トルク検出器）３２と、前記車両１のタイヤ接地状態（タイヤ摩擦円半径）を推定するタイヤ接地状態推定手段（摩擦円半径ダイナミクスモデル）３３と、前記車体速度Vと、前記制駆動トルクTと、前記タイヤ接地状態推定手段３３により推定されたタイヤ接地状態推定値（摩擦円半径推定値）と、に基づいて、前記車両１のタイヤ回転状態（車輪速）を推定するタイヤ回転状態推定手段（タイヤ回転状態推定器）３４と、前記車両１のタイヤ回転状態を検出するタイヤ回転状態検出手段（車輪速検出器）３５と、前記タイヤ回転状態推定手段３４により推定されたタイヤ回転状態推定値（車輪速推定値）と、前記タイヤ回転状態検出手段３５により検出されたタイヤ回転状態検出値（車輪速推定値）との差を補償する第１補正信号を演算する第１補正信号演算手段（補正値演算器）３６と、を備え、前記第１補正信号は、前記タイヤ接地状態推定手段３３に帰還する構成とした。
このため、検出値のノイズ増幅を抑制し、タイヤ接地状態を高精度に推定することができる。

(2) 前記タイヤ接地状態は、前記車両１のタイヤ摩擦円半径であり、前記タイヤ接地状態推定手段３３は、前記タイヤ摩擦円半径のダイナミクスモデルを含む構成とした。
このため、摩擦円半径推定値の耐ノイズ性と高応答性とを両立して実現することができる。

(3) 前記第１補正信号は、前記タイヤ回転状態推定手段３４に帰還する構成とした。
このため、タイヤ回転状態を高精度に推定でき、この高精度に推定したタイヤ回転状態推定値によってタイヤ接地状態の推定精度の向上を図ることができる。

(4) 前記タイヤ回転状態は、前記車両１の制駆動輪（左右後輪RL,RR）の車輪速度ω_rl,ω_rrである構成とした。
このため、既存の車載センサによって検出可能な検出値に基づいてタイヤ接地状態を推定でき、車両原価の増加を抑制することができる。

実施例２のタイヤ接地状態推定装置は、タイヤ接地状態として路面摩擦係数を推定する例である。

まず、構成を説明する。なお、実施例１において説明した車両１と同一の部分については、同一の符号を付してその説明を省略する。
図５は、実施例２のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。

実施例２における車両１Ａは、図５に示すように、左右前輪FL,FRと、左右後輪RL,RRと、左輪モータ/ジェネレータMG1と、右輪モータ/ジェネレータMG2と、モータコントローラ２と、前輪操舵機構１０と、統合コントローラ２０Ａと、を備えている。

前記統合コントローラ２０Ａには、実施例１の場合と同様にアクセル開度情報、後輪車輪速情報、前輪車輪速情報、回転角情報が入力されると共に、車両１Ａに作用する縦（前後）加速度及び横加速度を検出する加速度センサ２４からの加速度情報が入力される。なお、この加速度情報には、縦加速度情報と横加速度情報が含まれる。さらに、この統合コントローラ２０Ａでは、図６に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ａを実装する。

図６は、実施例２のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。

実施例２のタイヤ接地状態推定装置３０Ａは、車速検出器３１Ａと、制駆動トルク検出器３２Ａと、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ａと、タイヤ回転状態推定器３４Ａと、スリップ率検出器３５Ａと、補正値演算器３６Ａと、加速度検出器３７Ａと、輪荷重移動モデル３８Ａと、を備えている。

前記車速検出器３１Ａは、車両１Ａの車体速度である車速Vを検出する車体速度検出・推定手段であり、ここでは、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂによって検出される左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frから車速Vを求める。この車速検出器３１Ａによって求められた車速検出値は、タイヤ回転状態推定器３４Ａに入力される。

前記制駆動トルク検出器３２Ａは、車両１Ａの制駆動トルクTを検出する制駆動トルク検出・推定手段であり、ここでは、左輪モータ/ジェネレータMG1及び右輪モータ/ジェネレータMG2の駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して制駆動トルクTを求める。この制駆動トルク検出器３２Ａによって求められた制駆動トルク検出値は、タイヤ回転状態推定器３４Ａに入力される。

前記路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ａは、制駆動輪である左右後輪RL,RRにおける路面摩擦係数μの動特性をモデル化した路面摩擦係数のダイナミクスモデルを有し、車両１Ａのタイヤ接地状態である左右後輪RL,RRにおける路面摩擦係数μを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ａによって推定された路面摩擦係数推定値（タイヤ接地状態推定値）は、タイヤ回転状態推定器３４Ａに入力される。

前記タイヤ回転状態推定器３４Ａは、車速検出器３１Ａにより検出された車速検出値と、制駆動トルク検出器３２Ａにより検出された制駆動トルク検出値と、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ａにより推定された路面摩擦係数推定値と、に加え、輪荷重移動モデル３８Ａにより推定された左右後輪RL,RRの輪荷重推定値と、に基づいて、車両１Ａのタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRのタイヤスリップ率s_rl,s_rrを推定するタイヤ回転状態推定手段である。このタイヤ回転状態推定器３４Ａは、スリップ率演算式３４ａＡと、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＡと、を有している。そして、タイヤ回転状態推定器３４Ａにより推定されたスリップ率推定値（タイヤ回転状態推定値）は、補正値演算器３６Ａに入力される。

前記スリップ率演算式３４ａＡは、車速検出器３１Ａにより検出された車速検出値と、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＡにより推定された車輪速推定値と、に基づいて、左右後輪RL,RRのタイヤスリップ率s_rl,s_rrを推定するものである。このスリップ率演算式３４ａＡによって推定されたスリップ率推定値は、タイヤ回転状態推定器３４の出力として補正値演算器３６Ａに入力される。

前記車輪ダイナミクスモデル３４ｂＡは、制駆動トルク検出器３２Ａにより検出された制駆動トルク検出値と、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ａにより推定された路面摩擦係数推定値と、輪荷重移動モデル３８Ａにより推定された輪荷重推定値と、に基づいて、左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrを推定するものである。この車輪ダイナミクスモデル３４ｂＡにより推定された車輪速推定値は、スリップ率演算式３４ａＡに入力される。ここで、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＡには、スリップ率演算式３４ａＡからのスリップ率推定値がフィードバックされるため、車輪速ω_rl,ω_rrを推定する際に、スリップ率推定値によって補正される。

前記スリップ率検出器３５Ａは、車両１Ａのタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRのタイヤスリップ率s_rl,s_rrを検出するタイヤ回転状態検出手段であり、ここでは、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂにより検出された後輪車輪速情報に基づいてタイヤスリップ率s_rl,s_rrを求める。このスリップ率検出器３５Ａにより検出されたスリップ率検出値は、補正値演算器３６Ａに入力される。

前記補正値演算器３６Ａは、タイヤ回転状態推定器３４Ａからのスリップ率推定値と、スリップ率検出器３５Ａからのスリップ率検出値との差に補正ゲインLを乗算し、この差を補償する第１補正信号を演算する第１補正信号演算手段である。この補正値演算器３６Ａにより求められた第１補正信号は、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ａと、タイヤ回転状態推定器３４Ａの車輪ダイナミクスモデル３４ｂＡにそれぞれ入力（帰還）される。つまり、補正値演算器３６Ａは、第１補正信号を、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ａとタイヤ回転状態推定器３４Ａにフィードバックする。

前記加速度検出器３７Ａは、縦方向（車両前後方向）に沿って車両１Ａに作用する縦加速度a_ｘを検出すると共に、横方向（車幅方向）に沿って車両１Ａに作用する横加速度a_yを検出する車体加速度検出手段である。ここでは、加速度センサ２４によって検出される加速度情報を縦加速度検出値及び横加速度検出値として出力する。この加速度検出器３７Ａにより検出された縦加速度検出値及び横加速度検出値は、輪荷重移動モデル３８Ａに入力される。

前記輪荷重移動モデル３８Ａは、加速度検出器３７Ａにより検出された縦加速度検出値及び横加速度検出値に基づいて、車両１Ａの左右後輪RL,RRの輪荷重F_zrl,F_zrrを推定するものである。この輪荷重移動モデル３８Ａにより推定された輪荷重推定値は、タイヤ回転状態推定器３４Ａに入力される。

次に、作用を説明する。
路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ａが含む路面摩擦係数のダイナミクスモデルでは、左右後輪RL,RRにおける路面摩擦係数μの時間に応じた変化が区分的に一定、すなわち路面摩擦係数μの時間による１階微分がゼロであると仮定する。このとき、制駆動トルクT_rl,T_rrによる左右後輪RL,RRの各回転運動と左右後輪RL,RRの各路面摩擦係数μ_rl,μ_rrのダイナミクスモデルを、数式を用いてモデル化すると、以下の式（30）〜式（33）に示す車両運動方程式が成立する。

そして、式（30）,式（31）における左後輪輪荷重F_zrl及び右後輪輪荷重F_zrrは、例えば、車両１Ａに働くロールモーメントの静的釣り合いを考慮して導出された以下の式（34）,式（35）によって計算される。

また、式（30）,式（31）における左後輪タイヤスリップ率s_rl及び右後輪タイヤスリップ率s_rrは、以下の式（36）,式（37）により求められる。

さらに、車両１のタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの各タイヤスリップ率s_rl,s_rrが観測できると仮定すると、系の出力yは、式（38）と定義できる。

そして、これらの式（30）〜式（33）の車両運動方程式と、式（38）の出力方程式を,一般的な状態方程式の形式で表現すると、以下の式（39）,式（40）を得る。

ここで、状態量ｘは[ω_rlω_rrμ_rlμ_rr]^Ｔ、入力ｕは[T_rlT_rr]^Ｔである。さらに、この式（39）,式（40）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（41）,式（42）を得る。

なお、この状態オブザーバにおいて、タイヤスリップ率s_rl,s_rrの計算に必要となる車速Vは、例えば、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂからの前輪車輪速情報から計算する。また、輪荷重F_zrl,F_zrrの計算に必要となる縦加速度ａ_x及び横加速度ａ_yは、加速度センサ２４により検出された値を用いる。そして、入力ｕとして定義された左右後輪RL,RRの制駆動トルクT_rl,T_rrは、例えば、左輪モータ/ジェネレータMG1及び右輪モータ/ジェネレータMG2の駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して求められる。さらに、出力yとして定義された左右後輪RL,RRの各タイヤスリップ率s_rl,s_rrは、例えば、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂによって検出される左右前輪FL,FRの各車輪速ω_fl,ω_frから求められる車速Vと、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂによって検出される左右後輪RL,RRの各車輪速ω_rl,ω_rrとから、式（36）,式（37）を用いて計算される。

そして、状態オブザーバの補正ゲインLは、通常、状態オブザーバが安定極を有するように定められる。すなわち、以下の式（43）で定義される行列Ａ_eが、状態オブザーバの各動作点で負定となるように補正ゲインLを定めればよい。
ここで、補正ゲインLは、例えば、実施例１に記載した手法を用いて状態オブザーバが安定極を有するように定められる。

この状態方程式のヤコビアンを、タイヤ縦力モデルの解析的に求められた微分に基づいて求めると、以下の式（46）となる。

また、出力方程式のヤコビアンは、以下の式（47）となる。
ただし、解析的微分演算を単純化するため、左右後輪RL,RRにおけるタイヤスリップ率が大きくないと仮定して、左右のタイヤスリップ率s_L,s_Rを以下の式（48）,式（49）のように近似した。

そして、実施例２のタイヤ接地状態推定装置３０Ａでは、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ａにおいて、タイヤ接地状態を路面摩擦係数とし、路面摩擦係数のダイナミクスモデルを有している。すなわち、路面摩擦係数のダイナミクスモデルに、タイヤ回転状態（タイヤスリップ率）の推定誤差を、補正値演算器３６Ａに含まれる補正ゲインLを介して帰還するようにした。
このため、スリップ率検出値から推定路面摩擦係数までの伝達特性が低域通過フィルタとなり、その遮断周波数を補正ゲインLの設定に応じて自由に設計できる。そして、路面摩擦係数推定値の耐ノイズ性と高応答性とを両立して実現するタイヤ接地状態推定装置３０Ａが構成できる。ここで、低域通過フィルタの遮断周波数は、補正ゲインLの設定に応じて自由に設計できる。例えば、ノイズなど、高周波領域の不確かさがスリップ率検出値に多く含まれる場合には、補正ゲインLを小さく設定することで遮断周波数を小さくし、路面摩擦係数の推定誤差を抑えることができる。反対に、スリップ率検出値が精度良く計測できるときには、ゲインを大きく設定することで、遮断周波数を大きくし、速い路面摩擦係数の変化を高応答に推定できる。
この路面摩擦係数の推定値に基づいて車両運動制御を実施すると、タイヤ回転状態検出値に含まれるノイズ等に起因する路面摩擦係数推定値の変動を抑えられるので、目標値のハンチングを抑えた滑らかな制御が実現でき、しかも、推定値の応答性を制御器よりも十分速く設定することで、安定な制御系を構成できる。

また、実施例２のタイヤ接地状態推定装置３０Ａでは、タイヤ回転状態として、車両１のタイヤスリップ率s_rl,s_rrとしている。このため、既存の車載センサである後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂ及び前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂによって容易に検出できるタイヤスリップ率s_rl,s_rrに基づいてタイヤ接地状態を推定することになり、このタイヤ接地状態推定装置３０Ａを車両に搭載した際の車両原価の増加を抑制することができる。

次に、効果を説明する。
実施例２のタイヤ接地状態推定装置にあっては、下記に挙げる効果を得ることができる。

(5) 前記タイヤ接地状態は、前記車両１Ａが走行する路面の路面摩擦係数μであり、前記タイヤ接地状態推定手段（路面摩擦係数ダイナミクスモデル）３３Ａは、前記路面摩擦係数μのダイナミクスモデルを含む構成とした。
このため、路面摩擦係数推定値の耐ノイズ性と高応答性とを両立して実現することができる。

(6) 前記タイヤ回転状態は、前記車両１Ａのタイヤスリップ率s_rl,s_rrである構成とした。
このため、既存の車載センサを用いてタイヤ接地状態を推定することができ、車両原価の低減を図ることができる。

左右前輪を転舵する車両構成では、前輪は後輪よりもタイヤすべり角が大きく生じる。このため、実施例３のタイヤ接地状態推定装置は、左右前輪を独立に駆動する車両において、タイヤすべり角に応じたタイヤ縦力特性の変化を考慮して、タイヤ接地状態を推定する例である。

まず、構成を説明する。なお、実施例１及び実施例２において説明した車両１,車両１Ａと同一の部分については、同一の符号を付してその説明を省略する。
図７は、実施例３のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。

実施例３における車両１Ｂは、図７に示すように、左右前輪FL,FRと、左右後輪RL,RRと、左輪モータ/ジェネレータMG1´と、右輪モータ/ジェネレータMG2´と、モータコントローラ２と、前輪操舵機構１０と、統合コントローラ２０Ｂと、を備えている。

前記左右前輪FL,FRは、それぞれ制駆動輪且つ転舵輪として機能し、前記左右後輪RL,RRは、それぞれ従動輪として機能する。

前記左輪モータ/ジェネレータMG1´は、左前輪FLを独立に回転駆動する。また、前記右輪モータ/ジェネレータMG2´は、右前輪FRを独立に回転駆動する。

前記統合コントローラ２０Ｂは、実施例１の場合と同様にアクセル開度情報、前輪車輪速情報、後輪車輪速情報、回転角情報が入力されると共に、車両１Ｂのヨーレートを検出するヨーレートセンサ２５からのヨーレート情報が入力される。そして、この統合コントローラ２０Ｂでは、図８に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ｂを実装する。

図８は、実施例３のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。

実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂは、車速検出器３１Ｂと、制駆動トルク検出器３２Ｂと、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｂと、タイヤ回転状態推定器３４Ｂと、車輪速検出器３５Ｂと、補正値演算器３６Ｂと、前輪転舵角検出器３７Ｂと、ヨーレート検出器３８Ｂと、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂと、を備えている。

前記車速検出器３１Ｂは、車両１Ｂの車体速度である車速Vを検出する車体速度検出・推定手段であり、ここでは、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂによって検出される左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrから車速Vを求める。この車速検出器３１Ｂによって求められた車速検出値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｂ及び車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂに入力される。

前記制駆動トルク検出器３２Ｂは、車両１Ｂの制駆動トルクTを検出する制駆動トルク検出・推定手段であり、ここでは、左輪モータ/ジェネレータMG1´及び右輪モータ/ジェネレータMG2´の駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して制駆動トルクTを求める。この制駆動トルク検出器３２Ｂによって求められた制駆動トルク検出値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｂに入力される。

前記摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｂは、制駆動輪である左右前輪FL,FRの摩擦円半径F_pfl,F_pfrの動特性をモデル化した摩擦円半径のダイナミクスモデルを有し、車両１Ｂのタイヤ接地状態である左右前輪FL,FRのタイヤ摩擦円半径F_pfl,F_pfrを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｂによって推定された摩擦円半径推定値（タイヤ接地状態推定値）は、タイヤ回転状態推定器３４Ｂに入力される。

前記タイヤ回転状態推定器３４Ｂは、車速検出器３１Ｂにより求められた車速検出値と、制駆動トルク検出器３２Ｂにより検出された制駆動トルク検出値と、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｂにより推定された摩擦円半径推定値と、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂにより推定された前輪すべり角推定値と、に基づいて、車両１Ｂのタイヤ回転状態である左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frを推定するタイヤ回転状態推定手段である。このタイヤ回転状態推定器３４Ｂは、スリップ率演算式３４ａＢと、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＢと、を有している。そして、タイヤ回転状態推定器３４Ｂにより推定された車輪速推定値（タイヤ回転状態推定値）は、補正値演算器３６Ｂに入力される。

前記スリップ率演算式３４ａＢは、車速検出器３１Ｂにより求められた車速検出値に基づいて、左右前輪FL,FRのタイヤスリップ率s_fl,s_frを推定するものである。このスリップ率演算式３４ａＢによって推定されたスリップ率推定値は、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＢに入力される。

前記車輪ダイナミクスモデル３４ｂＢは、制駆動トルク検出器３２Ｂにより検出された制駆動トルク検出値と、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｂにより推定された摩擦円半径推定値と、スリップ率演算式３４ａＢにより推定されたスリップ率推定値と、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂにより推定された前輪すべり角推定値と、に基づいて、車両１Ｂのタイヤ回転状態である左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frを推定するものである。この車輪ダイナミクスモデル３４ｂＢにより推定された車輪速推定値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｂからの出力として補正値演算器３６Ｂに入力されるだけでなく、スリップ率演算式３４ａＢにも入力される。つまり、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＢは、車輪速推定値をスリップ率演算式３４ａＢにフィードバックする。

前記車輪速検出器３５Ｂは、車両１Ｂのタイヤ回転状態である左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frを検出するタイヤ回転状態検出手段であり、ここでは、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂにより検出された前輪車輪速情報を車輪速検出値（タイヤ回転状態検出値）として出力する。この車輪速検出器３５Ｂにより検出された車輪速検出値は、補正値演算器３６Ｂに入力される。

前記補正値演算器３６Ｂは、タイヤ回転状態推定器３４Ｂからの車輪速推定値と、車輪速検出器３５Ｂからの車輪速検出値との差に補正ゲインLを乗算し、この差を補償する第１補正信号を演算する第１補正信号演算手段である。この補正値演算器３６Ｂにより求められた第１補正信号は、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｂと、タイヤ回転状態推定器３４Ｂの車輪ダイナミクスモデル３４ｂＢにそれぞれ入力（帰還）される。つまり、補正値演算器３６Ｂは、第１補正信号を、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｂとタイヤ回転状態推定器３４Ｂにフィードバックする。

前記前輪転舵角検出器３７Ｂは、車両１Ｂの左右前輪FL,FRの前輪転舵角δを検出する前輪転舵角検出手段であり、繰舵角センサ１５からの回転角情報及びステアリングギヤ比に基づいて前輪転舵角δを求める。この前輪転舵角検出器３７Ｂにより検出された前輪転舵角検出値は、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂに入力される。

前記ヨーレート検出器３８Ｂは、実際の車両１Ｂが発生するヨーレートγを検出するヨーレート検出手段であり、ヨーレートセンサ２５により検出されたヨーレート情報をヨーレート検出値として出力する。このヨーレート検出器３８Ｂにより検出されたヨーレート検出値は、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂに入力される。

前記車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂは、車速検出器３１Ｂにより検出された車速検出値と、前輪転舵角検出器３７Ｂにより検出された前輪転舵角検出値と、ヨーレート検出器３８Ｂにより検出されたヨーレート検出値と、に基づいて、車両１Ｂの前輪タイヤすべり角α_fを推定するタイヤすべり角推定手段である。この車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂにより推定された前輪すべり角推定値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｂに入力される。

次に、作用を説明する。
実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂにおいて、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｂが含む摩擦円半径のダイナミクスモデルでは、左右前輪FL,FRの摩擦円半径F_pfl,F_pfrの動特性をモデル化する。このとき、摩擦円半径F_pfl,F_pfrの時間に応じた変化が区分的に一定、すなわちタイヤ接地状態である摩擦円半径F_pfl,F_pfrの時間による１階微分がゼロであると仮定する。このとき、制駆動トルクT_fl,T_frによる左右前輪FL,FRの回転運動と摩擦円半径F_pfl,F_pfrのダイナミクスモデルを、数式を用いてモデル化すると、以下の式（50）〜式（53）に示す車両運動方程式が成立する。
ここで、摩擦円半径F_pfl,F_pfrは、路面摩擦係数μと左右前輪FL,FRに作用する輪荷重F_zfl,F_zfrとの積に等しい。

また、式（50）及び式（52）における前輪タイヤすべり角α_fは、車体すべり角βとヨーレートγから、次の式（54）に基づいて求められる。
ここで、ヨーレートγは、例えば、ヨーレートセンサ２５によって検出されたヨーレート情報を用いる。

さらに、車体すべり角βは、例えば、次の式（55）によって表される２輪モデルを用いて、前輪転舵角δとヨーレートγと車速Vと、から計算される。
ここで、β+l_rγ/Vは後輪タイヤすべり角を表す。

そして、前輪タイヤ横力モデルｈ_yf(.)及び後輪タイヤ横力モデルｈ_yr(.)は、例えば、タイヤすべり角に応じたタイヤ横力の関係を前後輪FL,FR,RL,RRのそれぞれについて実験的に取得し、フラッシュモデルやマジックフォーミュラ等のタイヤモデルを用いてフィッティングすることでモデル化する。

さらに、式（50）,式（51）における左前輪タイヤスリップ率s_fl及び右前輪タイヤスリップ率s_frは、それぞれ次の式（56）,式（57）によって求められる。

そして、左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frが観測できると仮定すると、系の出力yは、次の式（58）と定義できる。

そして、これらの式（50）〜式（53）の車両運動方程式と式（58）の出力方程式を、一般的な状態方程式の形式で表現すると、以下の式（59）及び式（60）を得る。
ここで、状態量ｘは[ω_flω_frF_pflF_pfr]^Ｔ、入力ｕは[T_flT_fr]^Ｔである。
また、出力行列Ｃは、以下の式（61）で定義される。

さらに、この式（59）及び式（60）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（62）及び式（63）を得る。

なお、この状態オブザーバにおいて、状態量ｘ以外の変数である車速Vは、例えば、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂからの後輪車輪速情報から計算する。また、前輪転舵角δは、例えば、繰舵角センサ１５からの回転角情報からステアリングギヤ比を考慮して計算する。また、入力ｕとして定義された左右前輪FL,FRの制駆動トルクT_fl,T_frは、例えば、左輪モータ/ジェネレータMG1´及び右輪モータ/ジェネレータMG2´の駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して求められる。

そして、補正ゲインLは、例えば、実施例１に記載した手法を用いて状態オブザーバが安定極を有するように定められる。

このように、実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂでは、タイヤ回転状態推定器３４Ｂにおいて、式（50）,式（51）に示すように、前輪タイヤすべり角α_fを考慮してタイヤ回転状態である左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frを推定する。このため、旋回走行時の左右前輪FL,FRのように、タイヤすべり角α_fが大きく発生するタイヤにおいても、タイヤ接地状態を精度よく推定することができる。この結果、特に旋回走行時におけるタイヤ接地状態推定値に基づいて実施する車両運動制御の性能を向上することができる。そして、路面状態によらず、ドリフトアウトやスピンといった不安定な挙動を抑制する車両を実現することができる。

特に、実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂでは、前輪転舵角検出器３７Ｂと、ヨーレート検出器３８Ｂと、車速検出値、前輪転舵角検出値、ヨーレート検出値とから前輪タイヤすべり角α_fを推定する車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂと、を備えている。そのため、既存の車載センサを用いて容易に検出することができる情報からタイヤすべり角及びタイヤ接地状態を推定することができ、車両原価の低減を図ることができる。

次に、効果を説明する。
実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂにあっては、下記に挙げる効果を得ることができる。

(7) 前記タイヤ回転状態推定手段（タイヤ回転状態推定器）３４Ｂは、前記車両１Ｂのタイヤすべり角（前輪タイヤすべり角）α_fを考慮して前記車両１Ｂのタイヤ回転状態（前輪車輪速）ω_fl,ω_frを推定する構成とした。
このため、タイヤすべり角が大きく発生するタイヤであっても、タイヤ接地状態を高精度で推定することができる。

(8) 前記車両１Ｂの前輪転舵角δを検出する前輪転舵角検出手段（前輪転舵角検出器）３７Ｂと、前記車両１Ｂのヨーレートγを検出するヨーレート検出手段（ヨーレート検出器）３８Ｂと、前記車体速度Vと、前記前輪転舵角δと、前記ヨーレートγと、に基づいて、前記タイヤすべり角（前輪タイヤすべり角）α_fを推定するタイヤすべり角推定手段（車両横方向運動ダイナミクスモデル）３９Ｂと、を備えた構成とした。
このため、既存の車載センサを用いてタイヤすべり角及びタイヤ接地状態を推定することができ、車両原価の低減を図ることができる。

実施例４のタイヤ接地状態推定装置は、左右前輪を独立に駆動する車両においてタイヤすべり角に応じたタイヤ縦力特性の変化を考慮してタイヤ接地状態を推定する際、車体すべり角及びヨーレートを状態オブザーバの状態量に含ませた例である。

まず、構成を説明する。
図９は、実施例４のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。なお、車両構成については、実施例３と同一であるため、説明を省略する。

実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃは、車速検出器３１Ｃと、制駆動トルク検出器３２Ｃと、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃと、タイヤ回転状態推定器３４Ｃと、車輪速検出器３５Ｃと、第１補正値演算器３６Ｃと、前輪転舵角検出器３７Ｃと、ヨーレート検出器３８Ｃと、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃと、第２補正値演算器４０Ｃと、を備えている。

前記車速検出器３１Ｃは、車両の車体速度である車速Vを検出する車体速度検出・推定手段であり、ここでは、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂによって検出される左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrから車速Vを求める。この車速検出器３１Ｃによって求められた車速検出値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｃ及び車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃに入力される。

前記制駆動トルク検出器３２Ｃは、車両の制駆動トルクTを検出する制駆動トルク検出・推定手段であり、ここでは、左輪モータ/ジェネレータMG1´及び右輪モータ/ジェネレータMG2´の駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して制駆動トルクTを求める。この制駆動トルク検出器３２Ｃによって求められた制駆動トルク検出値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｃに入力される。

前記摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃは、制駆動輪である左右前輪FL,FRの摩擦円半径の動特性をモデル化した摩擦円半径のダイナミクスモデルを有し、車両のタイヤ接地状態である左右前輪FL,FRのタイヤ摩擦円半径F_pfl,F_pfrを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃによって推定された摩擦円半径推定値（タイヤ接地状態推定値）は、タイヤ回転状態推定器３４Ｃに入力される。

前記タイヤ回転状態推定器３４Ｃは、車速検出器３１Ｃにより求められた車速検出値と、制駆動トルク検出器３２Ｃにより検出された制駆動トルク検出値と、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃにより推定された摩擦円半径推定値と、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃにより推定された前輪すべり角推定値と、に基づいて、車両のタイヤ回転状態である左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frを推定するタイヤ回転状態推定手段である。このタイヤ回転状態推定器３４Ｃは、スリップ率演算式３４ａＣと、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＣと、を有している。そして、タイヤ回転状態推定器３４Ｃにより推定された車輪速推定値（タイヤ回転状態推定値）は、補正値演算器３６Ｃに入力される。

前記スリップ率演算式３４ａＣは、車速検出器３１Ｃにより求められた車速検出値に基づいて、左右前輪FL,FRのタイヤスリップ率s_fl,s_frを推定するものである。このスリップ率演算式３４ａＣによって推定されたスリップ率推定値は、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＣと、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃに入力される。

前記車輪ダイナミクスモデル３４ｂＣは、制駆動トルク検出器３２Ｃにより検出された制駆動トルク検出値と、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃにより推定された摩擦円半径推定値と、スリップ率演算式３４ａＣにより推定されたスリップ率推定値と、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃにより推定された前輪すべり角推定値と、に基づいて、車両のタイヤ回転状態である左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frを推定するものである。この車輪ダイナミクスモデル３４ｂＣにより推定された車輪速推定値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｃからの出力として第１補正値演算器３６Ｃに入力されるだけでなく、スリップ率演算式３４ａＣにも入力される。つまり、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＣは、車輪速推定値をスリップ率演算式３４ａＣにフィードバックする。

前記車輪速検出器３５Ｃは、車両のタイヤ回転状態である左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frを検出するタイヤ回転状態検出手段であり、ここでは、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂにより検出された前輪車輪速情報を車輪速検出値（タイヤ回転状態検出値）として出力する。この車輪速検出器３５Ｃにより検出された車輪速検出値は、第１補正値演算器３６Ｃに入力される。

前記第１補正値演算器３６Ｃは、タイヤ回転状態推定器３４Ｃからの車輪速推定値と、車輪速検出器３５Ｃからの車輪速検出値との差に補正ゲインLを乗算し、この差を補償する第１補正信号を演算する第１補正信号演算手段である。この第１補正値演算器３６Ｃにより求められた第１補正信号は、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃと、タイヤ回転状態推定器３４Ｃの車輪ダイナミクスモデル３４ｂＣにそれぞれ入力（帰還）される。つまり、第１補正値演算器３６Ｃは、第１補正信号を、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃとタイヤ回転状態推定器３４Ｃにフィードバックする。

前記前輪転舵角検出器３７Ｃは、車両の左右前輪FL,FRの転舵角δを検出する前輪転舵角検出手段であり、繰舵角センサ１５からの回転角情報及びステアリングギヤ比に基づいて転舵角δを求める。この前輪転舵角検出器３７Ｃにより検出された前輪転舵角検出値は、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃに入力される。

前記ヨーレート検出器３８Ｃは、実際の車両が発生するヨーレートγを検出するヨーレート検出手段であり、ヨーレートセンサ２５により検出されたヨーレート情報をヨーレート検出値として出力する。このヨーレート検出器３８Ｃにより検出されたヨーレート検出値は、第２補正値演算器４０Ｃに入力される。

前記車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃは、車速検出器３１Ｃにより検出された車速検出値と、前輪転舵角検出器３７Ｃにより検出された前輪転舵角検出値と、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃにより推定された摩擦円半径推定値と、タイヤ回転状態推定器３４Ｃのスリップ率演算式３４ａＣにより推定されたスリップ率推定値と、に基づいて、車両の前輪タイヤすべり角α_f及びヨーレートγを推定する車両横方向運動状態推定手段である。この車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃにより推定された前輪すべり角推定値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｃに入力され、ヨーレート推定値は第２補正値演算器４０Ｃに入力される。

前記第２補正値演算器４０Ｃは、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃからのヨーレート推定値と、ヨーレート検出器３８Ｃからのヨーレート検出値との差に補正ゲインLを乗算し、この差を補償する第２補正信号を演算する第２補正信号演算手段である。この第２補正値演算器４０Ｃにより求められた第２補正信号は、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃに入力（帰還）される。つまり、第２補正値演算器４０Ｃは、第２補正信号を、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃにフィードバックする。

次に、作用を説明する。
実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃにおいて、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃが含む摩擦円半径のダイナミクスモデルでは、左右前輪FL,FRの摩擦円半径F_pfl,F_pfrの動特性をモデル化する。このとき、摩擦円半径F_pfl,F_pfrの時間に応じた変化が区分的に一定、すなわちタイヤ接地状態である摩擦円半径F_pfl,F_pfrの時間による１階微分がゼロであると仮定する。このとき、制駆動トルクによる左右前輪FL,FRの回転運動と、車体の横方向運動と、摩擦円半径のダイナミクスモデルを、数式を用いてモデル化すると、以下の式（64）〜式（69）に示す車両運動方程式が成立する
ここで、前輪タイヤすべり角α_fと、後輪タイヤすべり角α_rは、それぞれ次の式（70）,式（71）により求められる。

また、ρは前輪輪荷重と後輪輪荷重F_zrの比であって、左右前輪FL,FRの静的輪荷重F_zfと後輪の静的輪荷重F_zrとを用いて、次の式（72）によって与えられる。

そして、前輪タイヤ横力モデルｈ_yf(.)及び後輪タイヤ横力モデルｈ_yr(.)は、例えば、タイヤすべり角に応じたタイヤ横力の関係を前後輪FL,FR,RL,RRのそれぞれについて実験的に取得し、フラッシュモデルやマジックフォーミュラ等のタイヤモデルを用いてフィッティングすることでモデル化する。

さらに、式（64）〜式（67）における左前輪タイヤスリップ率s_fl及び右前輪タイヤスリップ率s_frは、それぞれ次の式（73）,式（74）によって求められる。

そして、左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frと、車両のヨーレートγが観測できると仮定すると、系の出力yは、次の式（75）と定義できる。

そして、これらの式（64）〜式（69）の車両運動方程式と式（75）の出力方程式を、一般的な状態方程式の形式で表現すると、以下の式（76）及び式（77）を得る。
ここで、状態量ｘは[ω_flω_frβγF_pflF_pfr]^Ｔ、入力ｕは[T_flT_fr]^Ｔである。

また、出力行列Ｃは、以下の式（78）で定義される。

さらに、この式（76）,式（78）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（79）,式（80）を得る。

なお、この状態オブザーバにおいて、状態量ｘ以外の変数である車速Vは、例えば、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂからの後輪車輪速情報から計算する。また、前輪転舵角δは、例えば、繰舵角センサ１５からの回転角情報からステアリングギヤ比を考慮して計算する。また、入力ｕとして定義された左右前輪FL,FRの制駆動トルクT_fl,T_frは、例えば、左輪モータ/ジェネレータMG1´及び右輪モータ/ジェネレータMG2´の駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して求められる。さらに、出力yに含まれる左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frは、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂによって検出される前輪車輪速情報を用い、ヨーレートγは、ヨーレートセンサ２５によって検出されるヨーレート情報を用いる。

そして、補正ゲインLは、例えば、実施例１に記載した手法を用いて状態オブザーバが安定極を有するように定められる。

このように、実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃでは、車体すべり角βと、ヨーレートγと、摩擦円半径F_pfl,F_pfrを状態オブザーバの状態量ｘとして含み、互いの関連性を考慮して同時に推定する構成になっている。すなわち、摩擦円半径F_pfl,F_pfrの推定値に基づいて、車体すべり角βやヨーレートγといった車体横方向運動状態を推定している。さらに、このようにして推定された車体横方向運動状態に応じて特性を補正したタイヤ縦力モデルに基づいて、摩擦円半径を推定している。この結果、旋回時にタイヤすべり角が大きく生じた時であっても、精度よく摩擦円半径等のタイヤ接地状態を推定することができる。

特に、実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃでは、車速検出値と、前輪転舵角検出値と、スリップ率推定値と、摩擦円半径推定値と、に基づいて、前輪タイヤすべり角α_fとヨーレートγを推定する車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃを有し、ヨーレート推定値とヨーレート検出値との差を補償する第２補正信号を、この車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃにフィードバックする構成となっている。そのため、状態オブザーバを用いてタイヤすべり角を推定し、適当な補正ゲインLを介して第２補正信号を計算することで、ヨーレート検出値に含まれるノイズの影響を低減しつつ、タイヤ接地状態である摩擦円半径を精度よく推定することができる。この結果、特に旋回走行時における、摩擦円半径の推定値に基づいて実施する車両運動制御の性能を向上でき、例えば、路面状態によらずドリフトアウトやスピンといった不安定な挙動を抑制する車両を実現することができる。

なお、実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃでは、第１補正信号を摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃ及びタイヤ回転状態推定器３４Ｃに入力し、第２補正信号を車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃに入力しているが、これに限らない。

例えば、図１０に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ｃａのように、第１補正信号を、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃ及びタイヤ回転状態推定器３４Ｃに加え、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃに入力してもよい。この場合、車輪速推定誤差に基づく第１補正信号が車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃにフィードバックされるため、前輪タイヤすべり角α_fの推定精度を向上させることができる。このため、前輪すべり角推定値に基づいて推定される車輪速推定値の推定精度を向上し、その結果、タイヤ接地状態である摩擦円半径の推定精度の向上も図ることができる。よって、特に旋回走行時における、摩擦円半径推定値に基づいて実施する車両運動制御の性能を向上でき、例えば、路面状態によらずドリフトアウトやスピンといった不安定な挙動を抑制する車両を実現することができる。

また、例えば、図１１に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ｃｂのように、第２補正信号を、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃに加え、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃ及びタイヤ回転状態推定器３４Ｃの車輪ダイナミクスモデル３４ｂＣに入力してもよい。この場合、ヨーレート推定誤差に基づく第２補正信号が摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃ及びタイヤ回転状態推定器３４Ｃにフィードバックされるため、車輪速及び摩擦円半径の推定精度を向上させることができる。よって、特に旋回走行時における、摩擦円半径の推定値に基づいて実施する車両運動制御の性能を向上でき、例えば、路面状態によらずドリフトアウトやスピンといった不安定な挙動を抑制する車両を実現することができる。

なお、第２補正信号は、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃとタイヤ回転状態推定器３４Ｃとのうち、少なくともいずれか一方に入力すればよい。この場合であっても、タイヤ接地状態である摩擦円半径の推定精度を向上させることができる。

さらに、例えば、図１２に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ｃｃのように、第１補正信号を、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃ及びタイヤ回転状態推定器３４Ｃに加え、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃに入力し、第２補正信号を、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃに加え、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃ及びタイヤ回転状態推定器３４Ｃの車輪ダイナミクスモデル３４ｂＣに入力してもよい。この場合、車輪速推定誤差に基づく第１補正信号が車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｃにフィードバックされ、ヨーレート推定誤差に基づく第２補正信号が摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｃ及びタイヤ回転状態推定器３４Ｃにフィードバックされる。これにより、車輪速、前輪タイヤすべり角、摩擦円半径のすべての推定精度を向上させることができる。よって、特に旋回走行時における、摩擦円半径の推定値に基づいて実施する車両運動制御の性能を向上でき、例えば、路面状態によらずドリフトアウトやスピンといった不安定な挙動を抑制する車両を実現することができる。

次に、効果を説明する。
実施例４のタイヤ接地状態推定装置３０Ｃにあっては、下記に挙げる効果を得ることができる。

(9) 前記車両の前輪転舵角δを検出する前輪転舵角検出手段（前輪転舵角検出器）３７Ｃと、前記車両のヨーレートγを検出するヨーレート検出手段（ヨーレート検出器）３８Ｃと、前記車体速度Vと、前記前輪転舵角δと、前記タイヤ回転状態推定値（スリップ率推定値）と、前記タイヤ接地状態推定値（摩擦円半径推定値）と、に基づいて、前記車両のヨーレートγと前記タイヤすべり角α_fを推定する車両横方向運動状態推定手段（車両横方向運動ダイナミクスモデル）３９Ｃと、前記車両横方向運動状態推定手段３９Ｃにより推定されたヨーレート推定値と、前記ヨーレート検出手段３８Ｃにより検出されたヨーレート検出値との差を補償する第２補正信号を演算する第２補正信号演算手段（第２補正値演算器）４０Ｃと、を備え、前記第２補正信号は、前記車両横方向運動状態推定手段３９Ｃに帰還する構成とした。
このため、ヨーレート検出値に含まれるノイズの影響を低減しつつ、タイヤ接地状態を精度よく推定することができる。

(10) 前記第１補正信号は、前記車両横方向運動状態推定手段（車両横方向運動ダイナミクスモデル）３９Ｃに帰還する構成とした。
このため、タイヤすべり角の推定精度を向上でき、これによりタイヤ接地状態を精度よく推定することができる。

(11) 前記第２補正信号は、前記タイヤ接地状態推定手段（摩擦円半径ダイナミクスモデル）３３Ｃと、前記タイヤ回転状態推定手段（タイヤ回転状態推定器）３４Ｃのうち、少なくとも一方に帰還する構成とした。
このため、タイヤ回転状態及びタイヤ接地状態を精度よく推定することができる。

(12) 前記第１補正信号は、前記車両横方向運動状態推定手段（車両横方向運動ダイナミクスモデル）３９Ｃに帰還し、前記第２補正信号は、前記タイヤ接地状態推定手段（摩擦円半径ダイナミクスモデル）３３Ｃと前記タイヤ回転状態推定手段（タイヤ回転状態推定器）３４Ｃに帰還する構成とした。
このため、タイヤ回転状態、タイヤすべり角、タイヤ接地状態のそれぞれの推定精度を向上することができる。

実施例５のタイヤ接地状態推定装置は、実施例１と同様に後輪独立駆動機構を有する車両において、タイヤスリップ率と車速との関係を示す車両縦方向運動ダイナミクスモデルを状態オブザーバに含んだ例である。

まず、構成を説明する。
図１３は、実施例５のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。なお、車両構成については、実施例１と同一であるため、説明を省略する。

実施例５のタイヤ接地状態推定装置３０Ｄは、車速検出器３１Ｄと、制駆動トルク検出器３２Ｄと、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｄと、タイヤ回転状態推定器３４Ｄと、車輪速検出器３５Ｄと、補正値演算器３６Ｄと、車両縦方向運動ダイナミクスモデル３７Ｄと、を備えている。

前記車速検出器３１Ｄは、車両の車速Vを検出する車体速度検出・推定手段であり、ここでは、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂによって検出される左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frから車速Vを求める。この車速検出器３１Ｄによって求められた車速検出値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｄ及び補正値演算器３６Ｄに入力される。

前記制駆動トルク検出器３２Ｄは、車両の制駆動トルクTを検出する制駆動トルク検出・推定手段であり、ここでは、左輪モータ/ジェネレータMG1及び右輪モータ/ジェネレータMG2の駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して制駆動トルクTを求める。この制駆動トルク検出器３２Ｄによって求められた制駆動トルク検出値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｄに入力される。

前記摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｄは、左右後輪RL,RRの摩擦円半径F_prl,F_prrの動特性をモデル化した摩擦円半径のダイナミクスモデルを有し、車両のタイヤ接地状態である左右後輪RL,RRのタイヤ摩擦円半径F_prl,F_prrを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｄによって推定された摩擦円半径推定値（タイヤ接地状態推定値）は、タイヤ回転状態推定器３４Ｄ及び車両縦方向運動ダイナミクスモデル３７Ｄに入力される。

前記タイヤ回転状態推定器３４Ｄは、車速検出器３１Ｄにより求められた車速検出値と、制駆動トルク検出器３２Ｄにより検出された制駆動トルク検出値と、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｄにより推定された摩擦円半径推定値と、車両縦方向運動ダイナミクスモデル３７Ｄにより推定された車速推定値と、に基づいて、車両のタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrを推定するタイヤ回転状態推定手段である。このタイヤ回転状態推定器３４Ｄは、スリップ率演算式３４ａＤと、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＤと、を有している。そして、タイヤ回転状態推定器３４Ｄにより推定された車輪速推定値（タイヤ回転状態推定値）は、補正値演算器３６Ｄに入力される。

前記スリップ率演算式３４ａＤは、車速検出器３１Ｄにより求められた車速検出値に基づいて、左右後輪RL,RRのタイヤスリップ率s_rl,s_rrを推定するものである。このスリップ率演算式３４ａＤによって推定されたスリップ率推定値は、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＤ及び車両縦方向運動ダイナミクスモデル３７Ｄに入力される。

前記車輪ダイナミクスモデル３４ｂＤは、制駆動トルク検出器３２Ｄにより検出された制駆動トルク検出値と、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｄにより推定された摩擦円半径推定値と、スリップ率演算式３４ａＤにより推定されたスリップ率推定値と、車両縦方向運動ダイナミクスモデル３７Ｄにより推定された車速推定値と、に基づいて、車両のタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrを推定するものである。この車輪ダイナミクスモデル３４ｂＤにより推定された車輪速推定値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｄからの出力として補正値演算器３６Ｄに入力されるだけでなく、スリップ率演算式３４ａＤにも入力される。つまり、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＤは、車輪速推定値をスリップ率演算式３４ａＤにフィードバックする。

前記車輪速検出器３５Ｄは、車両のタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrを検出するタイヤ回転状態検出手段であり、ここでは、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂにより検出された後輪車輪速情報を車輪速検出値（タイヤ回転状態検出値）として出力する。この車輪速検出器３５Ｄにより検出された車輪速検出値は、補正値演算器３６Ｄに入力される。

前記補正値演算器３６Ｄは、タイヤ回転状態推定器３４Ｄからの車輪速推定値と、車輪速検出器３５Ｄからの車輪速検出値との差と、車両縦方向運動ダイナミクスモデル３７Ｄからの車速推定値と、車速検出器３１Ｄからの車速検出値と差に補正ゲインLを乗算し、この差を補償する第１補正信号を演算する第１補正信号演算手段である。この補正値演算器３６Ｄにより求められた第１補正信号は、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｄと、タイヤ回転状態推定器３４Ｄの車輪ダイナミクスモデル３４ｂＤと、車両縦方向運動ダイナミクスモデル３７Ｄにそれぞれ入力（帰還）される。つまり、補正値演算器３６Ｄは、第１補正信号を、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｄ、タイヤ回転状態推定器３４Ｄ、車両縦方向運動ダイナミクスモデル３７Ｄにフィードバックする。

前記車両縦方向運動ダイナミクスモデル３７Ｄは、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｄにより推定された摩擦円半径推定値と、スリップ率演算式３４ａＤにより推定されたスリップ率推定値と、に基づいて、車両の車速Vを推定するものである。この車両縦方向運動ダイナミクスモデル３７Ｄにより推定された車速推定値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｄの車輪ダイナミクスモデル３４ｂＤと、補正値演算器３６Ｄに入力される。

次に、作用を説明する。
実施例５のタイヤ接地状態推定装置３０Ｄにおいて、摩擦円半径ダイナミクスモデル３３Ｄが含む摩擦円半径のダイナミクスモデルでは、左右後輪RL,RRの摩擦円半径F_prl,F_prrの時間変化が区分的に線形、すなわちタイヤ接地状態である摩擦円半径の時間による２階微分がゼロであると仮定する。このとき、制駆動トルクによる左右後輪RL,RRの回転運動と、車体の縦方向運動と、摩擦円半径のダイナミクスモデルを、数式を用いてモデル化すると、以下の式（81）〜式（87）に示す車両運動方程式が成立する。
ここで、F_prldは、左後輪摩擦円半径F_prlの１階微分を示し、F_prrdは、右後輪摩擦円半径F_prrの１階微分を示す。h_x(.)は、タイヤ縦力モデルであり、例えば、輪荷重と路面摩擦係数とタイヤスリップ率に応じて生じるタイヤ縦力を実験的に求め、フラッシュモデルやマジックフォーミュラ等のタイヤモデルを用いてフィッティングすることで同定する。

そして、式（81）〜式（83）における左後輪タイヤスリップ率s_rl及び右後輪タイヤスリップ率s_rrは、以下の式（88）,式（89）により求められる。

さらに、車両のタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの各車輪速ω_rl,ω_rrと車速Vが観測できると仮定すると、系の出力yは、式（90）と定義できる。

そして、これらの式（81）〜式（87）の車両運動方程式と式（90）の出力方程式を、一般的な状態方程式の形式で表現すると、以下の式（91）及び式（92）を得る。
ここで、状態量ｘは[ω_rlω_rrVF_prlF_prldF_prrF_prrd]^Ｔ、入力ｕは[T_rlT_rr]^Ｔである。

また、出力行列Ｃは、以下の式（93）で定義される。

さらに、この式（91）及び式（92）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（94）及び式（95）を得る。

なお、この状態オブザーバにおいて、入力ｕとして定義された左右後輪RL,RRの制駆動トルクT_rl,T_rrは、例えば、左輪モータ/ジェネレータMG1及び右輪モータ/ジェネレータMG2の駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して求められる。一方、出力yに含まれる左右後輪RL,RRの各車輪速ω_rl,ω_rrは、例えば、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂからの後輪車輪速情報を用いる。また、車速Vは、例えば、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂからの前輪車輪速情報から算出された値を用いる。

そして、状態オブザーバの補正ゲインLは、通常、状態オブザーバが安定極を有するように定められる。

このように、実施例５のタイヤ接地状態推定装置３０Ｄでは、左後輪タイヤスリップ率s_rl及び右後輪タイヤスリップ率s_rrの推定値から、車両縦運動ダイナミクスモデルに基づいて車速Vを推定し、この車速推定値と車速検出値の誤差に補正ゲインLを乗じて、各ダイナミクスモデルに帰還する構成になっている。このように、タイヤスリップ率s_rl,s_rrと車速Vとの関連性をモデル化することで、タイヤスリップ率s_rl,s_rrをより精度良く推定できる。さらに、この高精度で推定したタイヤスリップ率s_rl,s_rrに基づいて摩擦円半径F_pfl,F_pfrを推定することができるため、タイヤ接地状態である摩擦円半径F_pfl,F_pfrの推定精度を向上できる。

また、実施例１〜実施例４における車両運動方程式では、摩擦円半径F_pfl,F_pfrの時間変化が区分的に一定であると仮定してモデル化したのに対し、この実施例５では摩擦円半径F_pfl,F_pfrの時間変化が区分的に線形であるとモデル化した。これにより、タイヤ接地状態である摩擦円半径F_pfl,F_pfrが比較的速く変動する場合であっても、推定精度の向上を図ることができる。

実施例６のタイヤ接地状態推定装置は、左右後輪を一つの駆動モータにより同時に駆動する車両において、左右後輪を１輪としてモデル化することでダイナミクスモデルを低次元化し、状態オブザーバの計算負荷を小さくした例である。

まず、構成を説明する。なお、実施例１〜実施例５において説明した車両１と同一の部分については、同一の符号を付してその説明を省略する。
図１４は、実施例６のタイヤ接地状態推定装置が適用された車両を示す全体システム図である。

実施例６における車両１Ｅは、図１４に示すように、左右前輪FL,FRと、左右後輪RL,RRと、モータ/ジェネレータMGと、モータコントローラ２と、前輪操舵機構１０と、統合コントローラ２０Ｅと、を備えている。

ここで、モータ/ジェネレータMGは、図示しないディファレンシャルギヤを介して左右後輪RL,RRに接続されており、この左右後輪RL,RRを同時に駆動する。そして、前記統合コントローラ２０Ｅには、実施例１の場合と同様にアクセル開度情報、後輪車輪速情報、前輪車輪速情報、回転角情報が入力される。さらに、この統合コントローラ２０Ｅでは、図１５に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ｅを実装する。

図１５は、実施例６のタイヤ接地状態推定装置を示す制御ブロック図である。

実施例６のタイヤ接地状態推定装置３０Ｅは、車速検出器３１Ｅと、制駆動トルク検出器３２Ｅと、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ｅと、タイヤ回転状態推定器３４Ｅと、車輪速検出器３５Ｅと、補正値演算器３６Ｅと、を備えている。

前記車速検出器３１Ｅは、車両１Ｅの車速Vを検出する車体速度検出・推定手段であり、ここでは、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂによって検出される左右前輪FL,FRの車輪速ω_fl,ω_frから車速Vを求める。この車速検出器３１Ｅによって求められた車速検出値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｅに入力される。

前記制駆動トルク検出器３２Ｅは、車両１Ｅの制駆動トルクTを検出する制駆動トルク検出・推定手段であり、ここでは、モータ/ジェネレータMGの駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して制駆動トルクTを求める。この制駆動トルク検出器３２Ｅによって求められた制駆動トルク検出値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｅに入力される。

前記路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ｅは、制駆動輪である左右後輪RL,RRにおける路面摩擦係数μの動特性をモデル化した路面摩擦係数のダイナミクスモデルを有し、車両１Ｅのタイヤ接地状態である後輪における路面摩擦係数μを推定するタイヤ接地状態推定手段である。この路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ｅによって推定された路面摩擦係数推定値（タイヤ接地状態推定値）は、タイヤ回転状態推定器３４Ｅに入力される。

前記タイヤ回転状態推定器３４Ｅは、車速検出器３１Ｅにより求められた車速検出値と、制駆動トルク検出器３２Ｅにより検出された制駆動トルク検出値と、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ｅにより推定された路面摩擦係数推定値と、に基づいて、車両１Ｅのタイヤ回転状態である後輪の車輪速ωを推定するタイヤ回転状態推定手段である。このタイヤ回転状態推定器３４Ｅは、スリップ率演算式３４ａＥと、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＥと、を有している。そして、タイヤ回転状態推定器３４Ｅにより推定された車輪速推定値（タイヤ回転状態推定値）は、補正値演算器３６Ｅに入力される。

前記スリップ率演算式３４ａＥは、車速検出器３１Ｅにより求められた車速検出値に基づいて、後輪のタイヤスリップ率sを推定するものである。このスリップ率演算式３４ａＥによって推定されたスリップ率推定値は、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＥに入力される。

前記車輪ダイナミクスモデル３４ｂＥは、制駆動トルク検出器３２Ｅにより検出された制駆動トルク検出値と、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ｅにより推定された摩擦円半径推定値と、スリップ率演算式３４ａＥにより推定されたスリップ率推定値と、に基づいて、車両１Ｅのタイヤ回転状態である後輪の車輪速ωを推定するものである。この車輪ダイナミクスモデル３４ｂＥにより推定された車輪速推定値は、タイヤ回転状態推定器３４Ｅからの出力として補正値演算器３６Ｅに入力されるだけでなく、スリップ率演算式３４ａＥにも入力される。つまり、車輪ダイナミクスモデル３４ｂＥは、車輪速推定値をスリップ率演算式３４ａＥにフィードバックする。

前記車輪速検出器３５Ｅは、車両１Ｅのタイヤ回転状態である左右後輪RL,RRの車輪速ω_rl,ω_rrを検出するタイヤ回転状態検出手段であり、ここでは、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂにより検出された後輪車輪速情報を車輪速検出値（タイヤ回転状態検出値）として出力する。この車輪速検出器３５Ｅにより検出された車輪速検出値は、補正値演算器３６Ｅに入力される。

前記補正値演算器３６Ｅは、タイヤ回転状態推定器３４Ｅからの車輪速推定値と、車輪速検出器３５Ｅからの車輪速検出値との差に補正ゲインLを乗算し、この差を補償する第１補正信号を演算する第１補正信号演算手段である。この補正値演算器３６Ｅにより求められた第１補正信号は、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ｅと、タイヤ回転状態推定器３４Ｅの車輪ダイナミクスモデル３４ｂＥにそれぞれ入力（帰還）される。つまり、補正値演算器３６Ｅは、第１補正信号を、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ｅとタイヤ回転状態推定器３４Ｅにフィードバックする。

次に、作用を説明する。
実施例６のタイヤ接地状態推定装置３０Ｅでは、左右後輪RL,RRが一つのモータ/ジェネレータMGによって同時に駆動されるため、左右後輪RL,RRにおける各路面摩擦係数F_prl,F_prrと各タイヤスリップ率s_rl,s_rrが左右輪で等しいと仮定する。また、図１６に示すように、前輪FL,FRと後輪RL,RRに関しても左右輪を同一の一輪F,Rとモデル化する。これにより、ダイナミクスモデルを低次元化することができる。

そして、路面摩擦係数ダイナミクスモデル３３Ｅが含む路面摩擦係数のダイナミクスモデルにおいて、後輪Rにおける路面摩擦係数μの時間に応じた変化が区分的に一定、すなわち路面摩擦係数μの時間による１階微分がゼロであると仮定する。このとき、制駆動トルクTによる後輪Rの回転運動と後輪Rの路面摩擦係数μのダイナミクスモデルを、数式を用いてモデル化すると、以下の式（96）,式（97）に示す車両運動方程式が成立する。
ここで、h_x(.)は、後輪のタイヤ縦力モデルであり、例えば、輪荷重と路面摩擦係数とタイヤスリップ率に応じて生じるタイヤ縦力を実験的に求め、フラッシュモデルやマジックフォーミュラ等のタイヤモデルを用いてフィッティングすることで同定する。

そして、式（96）における後輪タイヤスリップ率sは、以下の式（98）により求められる。

さらに、車両１Ｅのタイヤ回転状態である後輪車輪速ωが観測できると仮定すると、系の出力yは、式（99）と定義できる。
・・・式(99)

そして、これらの式（96）,式（97）の車両運動方程式と式（99）の出力方程式を、一般的な状態方程式の形式で表現すると、以下の式（100）及び式（101）を得る。
ここで、状態量ｘは[ωμ]^Ｔ、入力ｕはTである。

また、出力行列Ｃは、以下の式（102）で定義される。

さらに、この式（100）及び式（101）の状態方程式に基づいて、状態オブザーバを構成すると、以下の式（103）を得る。

なお、この状態オブザーバにおいて、状態量ｘ以外の変数である車速Vは、例えば、前輪用車輪速センサ２３ａ,２３ｂからの前輪車輪速情報から計算する。また、入力ｕとして定義された後輪の制駆動トルクTは、例えば、モータ/ジェネレータMGの駆動電流値をもとに、そのトルク定数と減速ギヤ比を考慮して求められる。一方、出力yは、後輪の車輪速ωであり、例えば、後輪用車輪速センサ２２ａ,２２ｂからの後輪車輪速情報から、左右後輪RL,RRの各車輪速ω_rl,ω_rrの平均値を用いる。

そして、状態オブザーバの補正ゲインLは、通常、状態オブザーバが安定極を有するように定められる。このような状態オブザーバにより状態量ｘを推定することで、この状態量推定値に含まれる後輪の路面摩擦係数μを推定することができる。

このように、実施例６のタイヤ接地状態推定装置３０Ｅでは、制駆動輪である左右後輪RL,RRについて、左右輪を同一の一輪Rとモデル化することで、ダイナミクスモデルを簡略化し、式（96）に示すように２次の微分方程式で表現した。これにより、ダイナミクスモデルに基づいて状態オブザーバを構成した際に、実施例１〜実施例５に示した場合よりも計算量を低減することができ、より低能力の車載演算素子を用いることができる。この結果、車両原価の低減を図ることができる。

以上、本発明のタイヤ接地状態推定装置を実施例１〜実施例６に基づき説明してきたが、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

例えば、実施例３のタイヤ接地状態推定装置３０Ｂでは、車速検出値と前輪転舵角検出値とヨーレート検出値と、に基づいて、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂにより前輪タイヤすべり角α_fを推定している。しかしながら、これに限らず、図１７に示すように、図８に示すタイヤ接地状態推定装置３０Ｂの構成に、車体横加速度検出手段である横加速度検出器４０Ｂと、車体すべり角推定手段である車体すべり角推定器４１Ｂと、を加えたタイヤ接地状態推定装置３０Ｂ´であってもよい。

この場合では、横加速度検出器４０Ｂにより検出された横加速度検出値と、車速検出値と、ヨーレート検出値と、に基づいて、車体すべり角推定器４１Ｂにより、車体に作用する車体すべり角βを推定する。そして、この車体すべり角推定値と、車速検出値と、ヨーレート検出値と、前輪転舵角検出値と、に基づいて、車両横方向運動ダイナミクスモデル３９Ｂ´により前輪タイヤすべり角α_fを推定する。

このように、横加速度検出値、車速検出値、ヨーレート検出値に基づいて推定した車体すべり角を利用して前輪タイヤすべり角α_fを推定する場合であっても、既存の車両に備えられている車載センサによって容易に検出可能な値からタイヤのすべり角及びタイヤ接地状態を推定することができる。このため、タイヤ接地状態推定装置を搭載した際の車体原価の増加を抑制することができる。

また、上記各実施例において、車速Vは車速検出器によって検出され、制駆動トルクTは制駆動トルク検出器によって検出されている。しかしながら、車速Vや制駆動トルクTが検出できない場合には、既知の方法によって推定し、その推定値を利用してタイヤ回転状態の推定を行ってもよい。

そして、上記各実施例のタイヤ接地状態推定装置は、モータ/ジェネレータMGを駆動源とする電気自動車に適用した例としたが、主たる動力源としてエンジンのみを搭載したエンジン車や、エンジンと電動モータを用いるハイブリッド車両に適用してもよいし、燃料電池車に適用してもよい。いずれの車両であっても、高精度でタイヤ接地状態を推定することで、より安定的な車両運動制御を実現することができる。

１ 車両
２ モータコントローラ
３ａ 第１インバータ
３ｂ 第２インバータ
４ リチウムイオンバッテリ
１０ 前輪操舵機構
１１ ステアリングホイール
１２ ステアリングギヤ
１３ 補助操舵用モータ
１５ 繰舵角センサ
２０ 統合コントローラ
２１ アクセルペダルセンサ
２２ａ,２２ｂ 後輪用車輪速センサ
２３ａ,２３ｂ 前輪用車輪速センサ
FL,FR 左右前輪
RL,RR 左右後輪
MG1 左輪モータ/ジェネレータ
MG2 右輪モータ/ジェネレータ
３０ タイヤ接地状態推定装置
３１ 車速検出器（車体速度検出・推定手段）
３２ 制駆動トルク検出器（制駆動トルク検出・推定手段）
３３ 摩擦円半径ダイナミクスモデル（タイヤ接地状態推定手段）
３４ タイヤ回転状態推定器（タイヤ回転状態推定手段）
３４ａ スリップ率演算式
３４ｂ 車輪ダイナミクスモデル
３５ 車輪速検出器（タイヤ回転状態検出手段）
３６ 補正値演算器（第１補正信号演算手段）

Claims (12)

1. 車両の車体速度を検出又は推定する車体速度検出・推定手段と、
   前記車両の制駆動トルクを検出又は推定する制駆動トルク検出・推定手段と、
   前記車両のタイヤ接地状態を推定するタイヤ接地状態推定手段と、
   前記車体速度と、前記制駆動トルクと、前記タイヤ接地状態推定手段により推定されたタイヤ接地状態推定値と、に基づいて、前記車両のタイヤ回転状態を推定するタイヤ回転状態推定手段と、
   前記車両のタイヤ回転状態を検出するタイヤ回転状態検出手段と、
   前記タイヤ回転状態推定手段により推定されたタイヤ回転状態推定値と、前記タイヤ回転状態検出手段により検出されたタイヤ回転状態検出値との差を補償する第１補正信号を演算する第１補正信号演算手段と、
   を備え、
   前記第１補正信号は、前記タイヤ接地状態推定手段と前記タイヤ回転状態推定手段に帰還することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
2. 請求項１に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
   前記タイヤ接地状態は、前記車両が走行する路面の路面摩擦係数であり、
   前記タイヤ接地状態推定手段は、前記路面摩擦係数のダイナミクスモデルを含むことを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
3. 請求項１に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
   前記タイヤ接地状態は、前記車両のタイヤ摩擦円半径であり、
   前記タイヤ接地状態推定手段は、前記タイヤ摩擦円半径のダイナミクスモデルを含むことを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
   前記タイヤ回転状態は、前記車両の制駆動輪の車輪速度であることを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
5. 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
   前記タイヤ回転状態は、前記車両のタイヤスリップ率であることを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれか一項に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
   前記タイヤ回転状態推定手段は、前記車両のタイヤすべり角を考慮して前記車両のタイヤ回転状態を推定することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
7. 請求項６に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
   前記車両の前輪転舵角を検出する前輪転舵角検出手段と、
   前記車両のヨーレートを検出するヨーレート検出手段と、
   前記車体速度と、前記前輪転舵角と、前記ヨーレートと、に基づいて、前記タイヤすべり角を推定するタイヤすべり角推定手段と、
   を備えたことを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
8. 請求項６に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
   前記車両の車体横加速度を検出する車体横加速度検出手段と、
   前記車両のヨーレートを検出するヨーレート検出手段と、
   前記車両の前輪転舵角を検出する前輪転舵角検出手段と、
   前記車体速度と、前記車体横加速度と、前記ヨーレートと、に基づいて、前記車両の車体すべり角を推定する車体すべり角推定手段と、
   前記車体速度と、前記ヨーレートと、前記前輪転舵角と、前記車体すべり角推定手段により推定された推定車体すべり角と、に基づいて、前記タイヤすべり角を推定するタイヤすべり角推定手段と、
   を備えたことを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
9. 請求項６に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
   前記車両の前輪転舵角を検出する前輪転舵角検出手段と、
   前記車両のヨーレートを検出するヨーレート検出手段と、
   前記車体速度と、前記前輪転舵角と、前記タイヤ回転状態推定値と、前記タイヤ接地状態推定値と、に基づいて、前記車両のヨーレートと前記タイヤすべり角を推定する車両横方向運動状態推定手段と、
   前記車両横方向運動状態推定手段により推定されたヨーレート推定値と、前記ヨーレー
   ト検出手段により検出されたヨーレート検出値との差を補償する第２補正信号を演算する第２補正信号演算手段と、
   を備え、
   前記第２補正信号は、前記車両横方向運動状態推定手段に帰還することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
10. 請求項９に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記第１補正信号は、前記車両横方向運動状態推定手段に帰還することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
11. 請求項９に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記第２補正信号は、前記タイヤ接地状態推定手段と、前記タイヤ回転状態推定手段のうち、少なくとも一方に帰還することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。
12. 請求項９に記載されたタイヤ接地状態推定装置において、
    前記第１補正信号は、前記車両横方向運動状態推定手段に帰還し、
    前記第２補正信号は、前記タイヤ接地状態推定手段と前記タイヤ回転状態推定手段に帰還することを特徴とするタイヤ接地状態推定装置。