JP6743547B2 - 路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法に関し、より詳細には、路面勾配を高精度に推定する路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法に関する。

取得した車速を時間微分した値又は取得した車両の前後方向の加速度に、フィルタ処理を施し、フィルタ処理された値に基づいて路面勾配を推定する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この装置では、フィルタ処理を施す際に、路面勾配の変化速度が高い場合にフィルタ処理におけるフィルタゲインを高くして、つまり、時定数を小さくすることでフィルタ特性を弱めて応答性を高めている。

特開２０１３−１８４６７４号公報

ところで、車速が高い場合でも、車両の加速度が大きくなると車両にはピッチング運動などの姿勢変化が発生する。それ故、上記の装置では、路面勾配の変化速度のみをパラメータとしてフィルタ特性の強弱を設定しているため、車両が急加速した場合や急制動した場合に生じる姿勢変化によるノイズの影響を強く受けて路面勾配の推定精度が低下するおそれがある。

本発明は、上記のことを鑑みてなされたものであり、その目的は、車両に生じるピッチング運動に起因する推定誤差を低減して、路面勾配を高精度に推定する路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法を提供することである。

上記の目的を達成する本発明の路面勾配推定装置は、車両の車速を取得する車速取得手段と、その車両の前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車速取得手段により取得した車速及び前記加速度取得手段により取得した加速度が入力されて、入力されたそれらの車速及び加速度に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定して出力する推定手段と、前記推定手段から出力された値が入力されて、入力されたその値に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施して出力するフィルタ手段と、前記車速取得手段により取得した車速を時間微分して算出した値又は前記加速度取得手段により取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値のどちらか一方の算出加速度が入力されて、入力されたこの算出加速度に応じて、前記時定数を変更する変更手段と、を備え、前記時定数が予め設定された下限値に設定されており、前記算出加速度が予め設定した負の閾値と正の閾値との間の範囲を外れた場合は、前記変更手段により、前記時定数を前記下限値よりも大きくする構成にしたことを特徴とするものである。
また、上記の目的を達成する本発明の路面勾配推定装置は、車両の車速を取得する車速取得手段と、その車両の前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車速取得手段により取得した車速及び前記加速度取得手段により取得した加速度が入力されて、入力されたそれらの車速及び加速度に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定して出力する推定手段と、前記推定手段から出力された値が入力されて、入力されたその値に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施して出力するフィルタ手段と、前記車速取得手段により取得した車速を時間微分して算出した値又は前記加速度取得手段により取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値のどちらか一方の算出加速度が入力されて、入力されたこの算出加速度に応じて、前記時定数を変更する変更手段と、を備え、前記変更手段に前記車速取得手段により取得した車速が入力されて、前記車速の値に応じて、前記変更手段により、前記車速が大きくなるにつれて前記時定数を小さくする構成にしたことを特徴とするものである。

上記の目的を達成するための本発明の路面勾配推定方法は、車両の車速及びその車両の前後方向の加速度を取得し、取得したそれらの車速及び加速度に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定する路面勾配推定方法において、推定した推定値に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施す際に、取得した車速を時間微分して、又は取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いて算出加速度を算出し、算出したその算出加速度に応じて、前記時定数を変更する場合は、前記算出加速度が予め設定した負の閾値と正の閾値との間の範囲を外れたときに、前記時定数を予め設定された下限値よりも大きくすることを特徴とする方法である。
また、上記の目的を達成するための本発明の路面勾配推定方法は、車両の車速及びその車両の前後方向の加速度を取得し、取得したそれらの車速及び加速度に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定する路面勾配推定方法において、推定した推定値に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施す際に、取得した車速を時間微分して、又は取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いて算出加速度を算出し、算出したその算出加速度に応じて、前記時定数を変更する場合は、取得した前記車速の値に応じて、前記車速が大きくなるにつれて前記時定数を小さくすることを特徴とする方法である。

本発明によれば、フィルタ処理に使用するローパスフィルタの時定数を算出加速度に応じた値に変更するので、算出加速度の大小に起因したピッチング運動による車両の姿勢変化を一時的な変化としてフィルタ処理によりノイズとして除去できる。これにより、車両の発進時、急加速時、急制動時など加速度が大きく生じるときの路面勾配の推定誤差の低減には有利になり、路面勾配を高精度に推定することができる。

本発明の路面勾配推定装置の第一実施形態を例示する説明図である。 図１の制御装置を例示するブロック図である。 図２の路面勾配演算部を例示するブロック図である。 微分値と規定値との関係を例示する関係図である。 本発明の路面勾配推定方法の第一実施形態を例示するフロー図である。 図５の時定数を変更する工程を例示するフロー図である。 本発明の路面勾配推定装置の第二実施形態の路面勾配演算部を例示するブロック図である。 図７の路面勾配演算部の時定数を変更する工程を例示するフロー図である。 本発明の路面勾配推定装置の第三実施形態の路面勾配演算部を例示するブロック図である。 本発明の路面勾配推定装置の第四実施形態の路面勾配演算部を例示するブロック図である。 エンジン回転数及び燃料噴射量と、エンジンの出力トルクとの関係を例示する関係図である。 車速と高時定数との関係を例示する関係図である。 車速と低時定数との関係を例示する関係図である。 本発明の路面勾配推定装置の第五実施形態の路面勾配演算部を例示するブロック図である。 本発明の路面勾配推定装置の第六実施形態の路面勾配演算部を例示するブロック図である。

以下に、本発明の路面勾配推定装置及び路面勾配推定方法の実施形態について説明する。以下では、推定する路面勾配は、道路の縦断勾配であり、登坂路の路面勾配を正とし、降坂路の路面勾配を負とする。

図１〜図３に例示する第一実施形態の路面勾配推定装置３０は、車両１０に搭載されて、その車両１０が走行している路面勾配を推定する装置である。

図１に例示するように、路面勾配推定装置３０が搭載される車両１０は、シャーシ１１の前方側に運転部として運転室（キャブ）１２が配置され、シャーシ１１の後方側にボディ１３が配置されている。

シャーシ１１には、エンジン１４、クラッチ１５、変速機１６、プロペラシャフト１７、ディファレンシャルギア１８が設置されている。エンジン１４の回転動力は、クラッチ１５を介して変速機１６に伝達される。変速機１６で変速された回転動力は、プロペラシャフト１７を通じてディファレンシャルギア１８に伝達され、後輪である一対の駆動輪１９にそれぞれ駆動力として分配される。

制御装置２０は、エンジン１４、クラッチ１５、変速機１６、及び各種センサに一点鎖線で示す信号線を介して電気的に接続されている。各種センサとして、運転室１２には、
アクセルペダル２１の踏み込み量からアクセル開度を検出するアクセル開度センサ２２、ブレーキペダル２３の踏み込み量からブレーキ開度を検出するブレーキ開度センサ２４が設置されている。シャーシ１１には、エンジン１４の図示しないクランクシャフトの回転数を検出するエンジン回転数センサ２５、車速センサ２６、及び、加速度センサ２７が設置されている。

制御装置２０は、各種情報処理を行うＣＰＵ、その各種情報処理を行うために用いられるプログラムや情報処理結果を読み書き可能な内部記憶装置、及び各種インターフェースなどから構成されるハードウェアである。

図２に例示するように、制御装置２０は、エンジン１４、クラッチ１５、及び変速機１６を制御する制御部２８と、車両１０の車重を演算する車重演算部２９と、車両１０が走行している路面勾配を演算する路面勾配演算部３１とを各機能要素として有している。この実施形態で、各機能要素は、プログラムとして内部記憶装置に記憶されているが、各機能要素が個別のハードウェアで構成されてもよい。

本発明の路面勾配推定装置３０は、路面勾配演算部３１、アクセル開度センサ２２、ブレーキ開度センサ２４、車速センサ２６、及び加速度センサ２７から構成されており、それらのセンサの検出値が入力され、各検出値に基づいて演算した結果を出力値θｘとして出力する。路面勾配演算部３１は、それらのセンサを利用して、車速取得手段、加速度取得手段、駆動要因取得手段、制動要因取得手段、推定手段、フィルタ手段、及び変更手段として機能する。

アクセル開度センサ２２は、車両１０の駆動力を規定する駆動要因に関する数値の一つとして、車両１０の駆動に要するトルクを調節する操作指令を取得する駆動要因取得手段として機能する装置である。この実施形態で、アクセル開度センサ２２は、エンジン１４から出力される出力トルクＴｘを調節する操作指令としてのアクセルペダル２１の踏み込み量をアクセル開度Ａｘに数値化して出力するセンサである。

ブレーキ開度センサ２４は、車両１０の制動力を規定する制動要因に関する数値の一つとして、車両１０の制動力を調節する操作指令を取得する制動要因取得手段として機能する装置である。この実施形態で、ブレーキ開度センサ２４は、図示しないブレーキ装置（メカブレーキ、モータジェネレータなど）から駆動輪１９及び従動輪に付与される制動力を調節する操作指令としてのブレーキペダル２３の踏み込み量をブレーキ開度Ｂｘに数値化して出力するセンサである。ブレーキ開度センサ２４の代わりに、メカブレーキなどのブレーキ圧を取得するブレーキ圧センサを用いてもよい。

車速センサ２６は、車速取得手段として機能する装置であり、この実施形態では、プロペラシャフト１７の回転速度に比例したパルス信号を読み取り、制御装置２０の車速演算処理により車速ｖｘとして取得するセンサである。車速センサ２６が回転速度に比例したパルス信号に基づいて車速ｖｘを取得することから、取得された車速ｖｘは、負ではなくゼロ以上の値になる。車速センサ２６としては、変速機１６の図示しないアウトプットシャフト、駆動輪１９、従動輪などの回転速度から車速ｖｘを取得するセンサを用いてもよい。なお、駆動輪１９、従動輪などの回転速度から車速ｖｘを取得するセンサを用いる場合には、左右一対の車輪のそれぞれの回転速度を取得して、その平均値を車速ｖｘとするとよい。車輪の回転速度から車速ｖｘを取得する車速センサ２６は、発進時や加速時のプロペラシャフト１７の回転速度変動に影響されないため、プロペラシャフト１７の回転速度変動が大きい場合に用いるとよい。

加速度センサ２７は、加速度取得手段として機能する装置であり、この実施形態では、
車両１０の前後方向での速度変化に伴う加速度成分と車両１０の姿勢変化に伴う重力加速度成分とによって動作して、それらを合成した路面に平行な加速度成分、すなわち車両１０の前後方向の加速度Ｇｘを取得するセンサである。加速度センサ２７としては、機械的変位測定方式、光学的方式、半導体方式などが例示できる。

図３に例示するように、この実施形態で、路面勾配演算部３１は、各機能要素として、推定部３２、フィルタ部３４、及び変更部３５を有している。路面勾配演算部３１の各機能要素は、プログラムとして内部記憶装置に記憶されているが、各機能要素が個別のハードウェアで構成されてもよい。

推定部３２は、車速センサ２６により取得した車速ｖｘ及び加速度センサ２７により取得した加速度Ｇｘが入力され、車両１０が走行している路面勾配の推定値θｚを出力する機能要素である。推定部３２は、微分ブロック３２ａ、加算ブロック３２ｂ、除算ブロック３２ｃ、及び逆正弦関数ブロック３２ｄを有している。道路勾配が小さいと考えられる場合、ｓｉｎθ≒θとなることから、逆正弦関数ブロック３２ｄは用いなくてもよい。

フィルタ部３４は、可変自在の時定数ｔｃを有しており、推定部３２から出力された推定値θｚが入力され、その推定値θｚにフィルタ処理を施した出力値θｘを出力する機能要素である。時定数ｔｃは、後述する変更部３５から出力される。

この実施形態で、フィルタ部３４は、一次ローパスフィルタであり、推定値θｚに対して時定数ｔｃにより規定される遮断周波数ｆｃ（＝１／（２π×ｔｃ））よりも低い低周波数成分を殆んど減衰させずに透過させる一方で、その遮断周波数ｆｃよりも高い高周波数成分を逓減させるフィルタ処理を施して出力する可変ローパスフィルタである。可変ローパスフィルタは、下記の数式（１）で示される伝達関数で表される。ここで、Ｋは通過域の利得とし、Ｓはラプラス変換の変数とする。下記の数式（１）で示した伝達関数を離散化し、離散時間伝達関数を使用する。なお、ローパスフィルタは一次のみだけでなく、高次ローパスフィルタを適用することもある。

変更部３５は、算出加速度として車速ｖｘを時間微分した微分値ｖｘ’が入力されて、微分値ｖｘ’に応じた時定数ｔｃをフィルタ部３４に出力する機能要素である。

この実施形態で、変更部３５は、選択ブロック３５ａ、スイッチブロック３５ｂ、データブロック３５ｃ、絶対値ブロック３５ｄを有している。変更部３５は、それらの機能により、可変ローパスフィルタの時定数ｔｃを変更する。具体的に、変更部３５は、駆動力が正の場合、及び駆動力がゼロ以下で且つ制動力がゼロ以下の場合は、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値αを超えたときに、時定数ｔｃを下限値ｔ０よりも大きい規定値ｔｓにする一方で、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値α以下になったときに、時定数ｔｃを下限値ｔ０にする。また、変更部３５は、駆動力がゼロ以下で、且つ制動力が正の場合は、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値βを超えたときに、時定数ｔｃを規定値ｔｓにする一方で、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値β以下になったときに、時定数ｔｃを下限値ｔ０にする。つまり、変更部３５は、駆動力がゼロ以下で、且つ制動力が正の場合は、微分値ｖｘ’が負の閾値（−β）を下回った場合に、時定数ｔｃを規定値ｔｓにする一方で、微分値ｖｘ’が負の閾値（−β）を上回った場合に、時定数ｔｃを下限値ｔ０にする。

閾値α、βは、微分値ｖｘ’からピッチング運動による車両１０の姿勢変化の発生を特定できる値に設定されている。この実施形態で、閾値αは駆動力が正の場合（加速時）の閾値であり、閾値βは駆動力がゼロ以下で、且つ制動力が正の場合（減速時）の閾値である。閾値α、βはそれぞれ別々の数値に設定されてもよく、同一の数値に設定されてもよい。また、閾値α、βを同一の数値に設定する場合には、選択ブロック３５ａを省略することもできる。

下限値ｔ０は、センサ自体の精度や感度による誤差などの車両１０の姿勢変化に伴わないノイズのみを除去可能な時定数である。

規定値ｔｓは、下限値ｔ０よりも大きい値に設定された時定数である。この実施形態で、規定値ｔｓは、微分値ｖｘ’に応じて設定されており、ピッチング運動による車両１０の姿勢変化の影響により推定値θｚの変化が大きくなっても、その変化をノイズとして除去可能な時定数である。規定値ｔｓは、駆動力が正の場合と、駆動力がゼロ以下で且つ制動力が正の場合とでそれぞれ別々の値に設定されてもよく、同一の値に設定されてもよい。

図４に例示するように、規定値ｔｓは、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値α（β）を超えた場合は、微分値ｖｘ’に対して正の関係にあり、微分値ｖｘ’が大きくなる程、大きくなる。この図４に例示するマップデータは予め実験や試験により求めておき、データブロック３５ｃに記憶させておく。規定値ｔｓは、マップデータでなく、定数値とすることも可能である。規定値ｔｓとしては、例えば、微分値ｖｘ’の絶対値を閾値α（β）以下にする時定数を用いてもよい。

また、変更部３５は、駆動要因に関する数値としてアクセル開度Ａｘ、及び制動要因に関する数値としてブレーキ開度Ｂｘが入力されて、条件に応じた閾値α、βを選択する機能要素でもある。

具体的に、変更部３５は、選択ブロック３５ａの機能により、アクセル開度Ａｘが正の場合に駆動力が正と見做して、スイッチブロック３５ｂに閾値αを入力する。一方、アクセル開度Ａｘがゼロ以下で、且つブレーキ開度Ｂｘが正の場合に、制動力が正と見做して、スイッチブロック３５ｂに閾値βを入力する。アクセル開度Ａｘがゼロ以下で、且つブレーキ開度Ｂｘがゼロ以下の場合に、スイッチブロック３５ｂに閾値αを入力する。

駆動力が正の場合としては、車両１０の前進、後進を問わず、駆動輪１９を駆動させる力が生じた場合である。駆動力がゼロ以下で、且つ制動力が正の場合としては、駆動輪１９を制動させる力が生じた場合であり、ブレーキ装置が作動している場合である。駆動力がゼロ以下で、且つ制動力がゼロ以下になる場合としては、車両１０が惰性走行している場合が例示できる。

この実施形態では、車両１０の駆動力を規定する駆動要因に関する数値として、アクセル開度Ａｘを用いている。駆動要因に関する数値とは、その数値の変化により車両１０の駆動力が実際に変化する前に取得可能な数値である。この駆動要因に関する数値としては、エンジン１４の出力トルクＴｘやプロペラシャフト１７を経由して駆動輪１９に伝達される駆動トルクＴｗが例示でき、それらのトルクを調節する操作指令としてのアクセル開度Ａｘが例示できる。

また、車両１０の制動力を規定する制動要因に関する数値として、ブレーキ開度Ｂｘを用いている。制動要因に関する数値とは、その数値の変化により車両１０の制動力が実際に変化する前に取得可能な数値である。この制動要因に関する数値としては、ブレーキ装置のブレーキ圧、そのブレーキ圧を調節する操作指令としてのブレーキ開度Ｂｘが例示できる。

次に、本発明の路面勾配推定方法について、図５、図６のフロー図を参照しながら、路面勾配演算部３１の各機能として説明する。以下の路面勾配推定方法は、車両１０の制御装置２０が通電すると開始されて、一定周期（サンプリング時間）ごとに繰り返し行われてリアルタイムに路面勾配を推定する。そして、制御装置２０が停電すると終了する。

このフローがスタートすると、路面勾配推定装置３０は、アクセル開度センサ２２によりアクセル開度Ａｘを、ブレーキ開度センサ２４によりブレーキ開度Ｂｘを、車速センサ２６により車速ｖｘを、加速度センサ２７により加速度Ｇｘをそれぞれ取得する（Ｓ１１０）。

次いで、路面勾配演算部３１は、推定部３２の機能により、車両１０が走行している路面勾配の推定値θｚを推定する（Ｓ１２０）。具体的に、推定部３２では、微分ブロック３２ａにより入力された車速ｖｘを時間微分した微分値ｖｘ’を出力する。次いで、加算ブロック３２ｂにより加速度Ｇｘから微分値ｖｘ’を減算した値を車両１０の前後方向の重力加速度成分（Ｇｘ−ｖｘ’）として出力する。次いで、除算ブロック３２ｃにより重力加速度成分（Ｇｘ−ｖｘ’）を重力加速度ｇで除算した値を出力する。次いで、逆正弦関数ブロック３２ｄにより、入力された値に逆正弦関数（ｓｉｎ^−１）を用いて推定値θｚを推定する。道路勾配が小さいと考えられる場合、ｓｉｎθ≒θとなることから、逆正弦関数ブロック３２ｄは用いなくてもよい。

次いで、路面勾配推定装置３０は、変更部３５の機能により、時定数ｔｃを変更する（Ｓ１３０）。詳しくは、図６に例示するように、時定数ｔｃを変更する。

まず、路面勾配推定装置３０は、変更部３５の機能により、駆動力が正か否かを判定する（Ｓ２００）。次いで、制動力が正か否かを判定する（Ｓ２１０）。この二つの判定により、駆動力が正の場合は閾値αを選択し、駆動力がゼロ以下で且つ制動力が正の場合は閾値βを選択し、駆動力がゼロ以下で且つ制動力がゼロ以下の場合は閾値αを選択する。具体的に、変更部３５では、選択ブロック３５ａにより、入力されたアクセル開度Ａｘ、及びブレーキ開度Ｂｘに基づいて、アクセル開度Ａｘがゼロ且つブレーキ開度Ｂｘが正の場合に閾値βを選択し、それ以外の場合に閾値αを選択する。

閾値αが選択されると、路面勾配推定装置３０は、変更部３５の機能により、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値αを超えたか否かを判定する（Ｓ２２０）。微分値ｖｘ’の絶対値が閾値αを超えたと判定すると、路面勾配演算部３１は、変更部３５の機能により、時定数ｔｃを規定値ｔｓに変更する（Ｓ２３０）。一方、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値α以下と判定した場合は、時定数ｔｃを下限値ｔ０に変更する（Ｓ２４０）。

一方、閾値βが選択されると、路面勾配推定装置３０は、変更部３５の機能により、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値βを超えたか否かを判定する（Ｓ２５０）。微分値ｖｘ’の絶対値が閾値βを超えたと判定すると、路面勾配演算部３１は、変更部３５の機能により、時定数ｔｃを規定値ｔｓに変更する（Ｓ２６０）。一方、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値β以下と判定した場合は、時定数ｔｃを下限値ｔ０に変更する（Ｓ２４０）。

具体的に、変更部３５では、スイッチブロック３５ｂにより、微分値ｖｘ’の絶対値と
選択ブロック３５ａにより選択された閾値α、βとを比較する。微分値ｖｘ’絶対値が閾値α、βを超えた場合は、データブロック３５ｃにより入力された微分値ｖｘ’の絶対値に応じた規定値ｔｓを時定数ｔｃとして出力する。一方、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値α、βを超えていない場合は、下限値ｔ０を時定数ｔｃとして出力する。

図５に例示するように、次いで、路面勾配演算部３１は、フィルタ部３４により、推定値θｚに対して、入力された時定数ｔｃで決まる遮断周波数ｆｃより低い周波数成分を殆んど減衰させずに透過させる一方で、その遮断周波数ｆｃよりも高い高周波数成分を逓減させるフィルタ処理を施す（Ｓ１４０）。このとき、フィルタ部３４では、微分値ｖｘ’が閾値α、βを超えた場合に、つまりピッチング運動による車両１０の姿勢変化が発生した場合に、時定数ｔｃとして規定値ｔｓが設定されて、遮断周波数ｆｃが低くなる。一方で、微分値ｖｘ’が閾値α、β以下の場合に、つまりピッチング運動が生じていない場合に、時定数ｔｃとして下限値ｔ０が設定されて、遮断周波数ｆｃが高くなる。

次いで、路面勾配演算部３１は、フィルタ部３４の機能により、フィルタ処理が施された値を出力値θｘとして出力する（Ｓ１５０）。そして、スタートへリターンする。

以上のように、フィルタ処理に使用するローパスフィルタの時定数ｔｃを微分値ｖｘ’に応じた値に変更するので、微分値ｖｘ’の大小に起因したピッチング運動による車両１０の姿勢変化を一時的な変化としてフィルタ処理によりノイズとして除去できる。これにより、車両１０の発進時、急加速時、急制動時など加速度が大きく変化するときの路面勾配の推定誤差の低減には有利になり、路面勾配を高精度に推定することができる。

また、この実施形態では、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値α、βを超えた場合は、車両１０にピッチング運動が生じたと特定して、フィルタ処理の時定数ｔｃを大きくして遮断周波数ｆｃを低くする。つまり、フィルタ処理による透過範囲を狭くする。それ故、ピッチング運動による車両１０の姿勢変化を一時的な変化として捉えてフィルタ処理によりノイズとして除去できる。これにより、特に、車両１０の重量が比較的軽い場合、例えば、トラックなどの大型車両で積載量が少ない場合で、急加速や急減速が生じやすいときの路面勾配の推定誤差の低減には有利になる。

フィルタ処理によるノイズ除去効果と応答性とはトレードオフの関係にある。つまり、常時、ピッチング運動による一時的な姿勢変化をフィルタ処理によりノイズとして除去しようとすると、路面勾配の推定の応答性が悪化するおそれがある。

一方、この実施形態では、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値αを超える場合以外では、時定数ｔｃを小さくして遮断周波数ｆｃを高くするので、フィルタ処理による出力遅延を抑制できる。これにより、ピッチング運動により車両１０に姿勢変化が生じた場合は、その変化をノイズとして除去するとともに、姿勢変化が生じない場合は、時定数ｔｃを小さくして、路面勾配の推定の応答性を確保することができる。

この実施形態では、微分値ｖｘ’絶対値が閾値α、β以下の場合に、時定数ｔｃを車両１０の姿勢変化に伴わないノイズのみを除去可能な下限値ｔ０に設定するので、フィルタ処理による出力遅延を最小にできる。これにより、路面勾配の推定の応答性の確保には有利になる。なお、必要な応答性を十分に確保できるように下限値ｔ０の値を決めておくとよい。

この実施形態では、出力値θｘを出力する直前に、フィルタ処理を施すようにフィルタ部３４を配置するので、別のパラメータに基づいた制限や補正を掛けた後の値にフィルタ処理を施すことが可能になる。これにより、車速や加速度にフィルタ処理を施す場合に比
して、フィルタ処理による出力遅延の低減には有利になる。

加えて、この実施形態では、駆動力がゼロ以下で且つ制動力が正の場合と、それ以外の場合とで、条件を区別して、閾値α、βを選択するので、車両１０の走行状況に応じた時定数ｔｃに設定できる。これにより、走行状況に応じて異なる路面勾配の推定誤差の低減には有利になる。

図７に例示する第二実施形態の路面勾配推定装置３０は、第一実施形態に対して変更部３５の選択ブロック３５ａが異なっている。この実施形態で、選択ブロック３５ａは、微分値ｖｘ’の正負によって、閾値α、βを選択する。具体的に、選択ブロック３５ａは、微分値ｖｘ’が正の場合は、車両１０が加速している状況であるので、閾値αを選択する。一方、微分値ｖｘ’が負の場合は、車両１０が減速している状況であるので、閾値βを選択する。微分値ｖｘ’がゼロの場合は、閾値α、βのどちらを選択してもよいが、この実施形態では、閾値αを選択する。

図８に例示するように、この実施形態では、駆動力が正か否かの判定と、制動力が正か否かの判定の二つの判定を用いて、閾値α、βを選択する代わりに、微分値ｖｘ’の符号の正負によって、閾値α、βを選択する。

このように、微分値ｖｘ’の正負に基づいて、閾値α、βを選択しても、車両１０の走行状況に応じた時定数ｔｃに設定できるので、走行状況に応じて異なる路面勾配の推定誤差の低減には有利になる。

また、上記の第一実施形態及び第二実施形態において、閾値α、βを同一の数値に設定した場合は、閾値のための判定を省略してもよい。微分値ｖｘ’の絶対値が閾値αよりも大きい場合は、時定数ｔｃとして規定値ｔｓを設定する一方で、閾値αよりも小さい場合は、時定数ｔｃとして下限値ｔ０を設定する。

図９に例示する第三実施形態の路面勾配推定装置３０は、第一実施形態に対して変更部３５が異なっている。この実施形態で、変更部３５は、微分値ｖｘ’が予め設定した負の閾値（−β）と正の閾値αとの間の範囲（−β＜ｖｘ’＜α）を外れた場合は、時定数ｔｃを規定値ｔｓに、範囲に収まった場合は、時定数ｔｃを下限値ｔ０にそれぞれ設定する。

微分値ｖｘ’が負になる場合は、駆動力がゼロ以下で且つ制動力が正の場合である。一方、微分値ｖｘ’が正になる場合は、それ以外の場合である。

このように、算出加速度としての微分値ｖｘ’が負の閾値（−β）と正の閾値αとの間の範囲に収まったか、その範囲から外れたかを比較することで、時定数ｔｃを変更してもよい。

つまり、第一実施形態の微分値ｖｘ’の絶対値が閾値α、βを超えるか否かと、第二実施形態の微分値ｖｘ’が負の閾値（−β）と正の閾値αとの間の範囲外にあるか否かとは同義である。どちらの実施形態においても、微分値ｖｘ’の数値が小さい場合は（｜ｖｘ’｜≦α、β；−β＜ｖｘ’＜α）、時定数ｔｃを下限値ｔ０にし、微分値ｖｘ’の数値が大きい場合は時定数ｔｃを下限値ｔ０よりも大きい規定値ｔｓにする。

図１０〜図１３に例示する第四実施形態の路面勾配推定装置３０は、第一実施形態に対して変更部３５が異なっている。この実施形態で、変更部３５は、時定数ｔｃの強弱を微分値ｖｘ’と車速ｖｘとに応じて変更する。また、変更部３５は、駆動要因に関する数値
としてエンジン１４の出力トルクＴｘを用いている。

図１０に例示するように、この実施形態で、変更部３５は、駆動要因に関する数値としてそれらに基づいたエンジン１４の出力トルクＴｘを用いた選択ブロック３５ａ、スイッチブロック３５ｂ、データブロック３５ｅ、３５ｆ、３５ｇを有している。

選択ブロック３５ａは、データブロック３５ｅから出力された出力トルクＴｘとブレーキ開度Ｂｘとが入力されて、それらに基づいて閾値α、βのいずれかを選択する。

データブロック３５ｅは、エンジン回転速度Ｎｘと燃料噴射量Ｑｘとが入力されて、駆動要因に関する数値としてそれらに基づいたエンジン１４の出力トルクＴｘを出力する。

図１１に例示するように、出力トルクＴｘは、エンジン回転速度Ｎｘ及び燃料噴射量Ｑｘのそれぞれに対して正の関係にあり、エンジン回転速度Ｎｘが速く且つ燃料噴射量Ｑｘが多いほど、大きくなる。このマップデータは予め実験や試験により求めておき、データブロック３５ｅに記憶させておく。

スイッチブロック３５ｂは、駆動力が正の場合は、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値αを超えたときに、時定数ｔｃを高時定数ｔｈにする一方で、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値α以下になったときに、時定数ｔｃを低時定数ｔｌにする。また、変更部３５は、駆動力がゼロ以下で、且つ制動力が正の場合は、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値βを超えたときに、時定数ｔｃを高時定数ｔｈにする一方で、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値β以下になったときに、時定数ｔｃを低時定数ｔｌにする。

データブロック３５ｆは、車速ｖｘが入力されて、その車速ｖｘに応じた高時定数ｔｈを出力する機能要素である。データブロック３５ｇは、車速ｖｘが入力されて、その車速ｖｘに応じた低時定数ｔｌを出力する機能要素である。高時定数ｔｈは、同一の車速ｖｘにおける低時定数ｔｌよりも大きい値に設定されている。

図１２に例示するように、高時定数ｔｈは、一定値になるまでは、車速ｖｘに対して負の関係にあり、車速ｖｘが速くなる程、小さくなる。図１３に例示するように、低時定数ｔｌは、下限値ｔ０になるまでは、車速ｖｘに対して負の関係にあり、車速ｖｘが速くなる程、小さくなる。これらのマップデータは予め実験や試験により求めておき、データブロック３５ｆ、３５ｇのそれぞれに記憶させておく。なお、高時定数ｔｈ及び低時定数ｔｌは車速センサ２６が車速ｖｘを検出できない場合は、車速ｖｘがゼロと見なされて算出される。

このように、この実施形態では、車速ｖｘに応じて時定数ｔｃを可変にするので、路面勾配の変化速度に応じて、トレードオフの関係にあるノイズ除去効果と応答性とを最適化できる。これにより、車速ｖｘが速くノイズが少ない場合は、時定数ｔｃを小さくして路面勾配の推定の応答性を高めることができる。一方で、車速ｖｘが遅く応答性が遅くてもよい場合は、時定数ｔｃを大きくしてノイズ除去効果を高めることができる。

図１４に例示する第五実施形態の路面勾配推定装置３０は、既述した実施形態に対して、変更部３５が異なっている。

この実施形態の規定値ｔｓは、第一実施形態に比して、高時定数ｔｈと低時定数ｔｌとの差分の平均値の分だけ小さく設定されている。つまり、この実施形態で、規定値ｔｓは、高時定数ｔｈの補正値として機能する。

このように、この実施形態では、微分値ｖｘ’の絶対値が閾値α、βを超えた場合は、時定数ｔｃを微分値ｖｘ’に応じた規定値ｔｓと、その時の車速ｖｘに応じた高時定数ｔｈとを加算した値に設定するので、微分値ｖｘ’の変化に加えて車速ｖｘに応じたピッチング運動による車両１０の姿勢変化をフィルタ処理によりノイズとして除去できる。これにより、路面勾配の推定誤差の低減には有利になる。

図１５に例示する第六実施形態の路面勾配推定装置３０は、既述した実施形態に対して、変更部３５が異なっており、算出加速度として加速度センサ２７により取得した加速度Ｇｘから車両１０の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値を用いている。

この実施形態で、変更部３５は、絶対値ブロック３５ｉとフィルタブロック３５ｊとを有している。

フィルタブロック３５ｊは、時定数ｔｃが可変自在のフィルタ部３４とは異なり、時定数ｔｄが固定のローパスフィルタを有している。時定数ｔｄは、加速度センサ２７により取得した加速度Ｇｘから車両１０の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値に設定されている。

この実施形態では、算出加速度として加速度センサ２７により取得した加速度Ｇｘを用いる場合に、加速度Ｇｘにフィルタ処理を施して、加速度Ｇｘから車両１０の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除くので、微分値ｖｘ’に近似した算出加速度を用いることができる。これにより、車速センサ２６により車速ｖｘを検出できない極低車速領域における路面勾配の推定誤差の低減には有利になる。極低速領域は、車速センサ２６が車速ｖｘを検出できない、あるいは、ゼロを検出する領域である。つまり、極低速領域は、車両１０が移動していない状態、あるいは車両１０が移動する瞬間の状態、あるいは車両１０の移動距離が短く車速センサ２６でパルスを検出できない状態を含んでいる。

なお、フィルタ部３４が、車速センサ２６と推定部３２との間、加速度センサ２７と推定部３２との間にそれぞれ介在してもよい。この場合のフィルタ部３４は、車速ｖｘ及び加速度Ｇｘのそれぞれが入力されて、それらの車速ｖｘ及び加速度Ｇｘにフィルタ処理を施して推定部３２に出力する。

このように、推定値θｚの代わりに取得した車速ｖｘ及び加速度Ｇｘのそれぞれにフィルタ処理を施してもよい。なお、車速ｖｘをフィルタ処理するフィルタ部３４を推定部３２の微分ブロック３２ａと加算ブロック３２ｂとの間に介在させて、車速ｖｘの代わりに、車速ｖｘを時間微分した微分値ｖｘ’のノイズを除去してもよい。また、車速ｖｘのノイズを除去するフィルタ部３４と、加速度Ｇｘのノイズを除去するフィルタ部とでそれぞれ時定数ｔｃを異ならせてもよい。

既述した実施形態のように、算出加速度としては、車速センサ２６により取得した車速ｖｘを時間微分した微分値ｖｘ’、又は加速度センサ２７により取得した加速度Ｇｘにフィルタ処理を施した値のいずれかを用いればよい。例えば、車速ｖｘがゼロになる極低速領域では、加速度Ｇｘにフィルタ処理を施した値を用いて、それ以外では微分値ｖｘ’を用いるように選択してもよい。

既述した実施形態では、車両１０がトラックなどの大型車両を例に説明したが、本発明の路面勾配推定装置３０は、バス、普通車両、牽引車（トラクタ）にも適用でき、車両１０の種類には限定されない。

また、既述した実施形態では、路面勾配推定装置３０が、路面勾配演算部３１、車速セ
ンサ２６、及び加速度センサ２７から構成された例を説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、路面勾配推定装置３０が車速取得手段、加速度取得手段、及び推定手段として機能する一つのセンサと、フィルタ手段及び変更手段として機能するハードウェアとから構成されていてもよい。

また、既述した実施形態では、フィルタ部３４として、一次伝達関数ブロックを用いたが、本発明はこれに限定されない。フィルタ部３４としては、例えば、定数倍ブロックと、加算ブロックと、積分ブロックとから構成し、１回積分の結果をフィードバック加算するものを用いてもよいし、ローパスフィルタの次数は高次でもよい。

１０ 車両
２６ 車速センサ
２７ 加速度センサ
３０ 路面勾配推定装置
３１ 路面勾配演算部
３２ 推定部
３４ フィルタ部
３５ 変更部
θｚ 推定値
ｖｘ 車速
Ｇｘ 加速度
ｖｘ’ 微分値
ｔｃ 時定数

Claims (7)

1. 車両の車速を取得する車速取得手段と、
   その車両の前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、
   前記車速取得手段により取得した車速及び前記加速度取得手段により取得した加速度が入力されて、入力されたそれらの車速及び加速度に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定して出力する推定手段と、
   前記推定手段から出力された値が入力されて、入力されたその値に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施して出力するフィルタ手段と、
   前記車速取得手段により取得した車速を時間微分して算出した値又は前記加速度取得手段により取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値のどちらか一方の算出加速度が入力されて、入力されたこの算出加速度に応じて、前記時定数を変更する変更手段と、を備え、
   前記時定数が予め設定された下限値に設定されており、
   前記算出加速度が予め設定した負の閾値と正の閾値との間の範囲を外れた場合は、前記変更手段により、前記時定数を前記下限値よりも大きくする構成にしたことを特徴とする路面勾配推定装置。
2. 前記算出加速度が前記範囲に収まった場合は、前記変更手段により、前記時定数を前記下限値にする又は前記下限値に近づける構成にした請求項１に記載の路面勾配推定装置。
3. 前記車両の駆動力を規定する駆動要因に関する数値を取得する駆動要因取得手段を備え、
   前記変更手段により、この駆動要因取得手段により取得したその駆動要因に関する数値に基づいた前記車両の駆動力が正で、且つ前記算出加速度が前記正の閾値を上回った場合は、前記時定数を前記下限値よりも大きくする構成にした請求項１または２に記載の路面勾配推定装置。
4. 前記車両の制動力を規定する制動要因に関する数値を取得する制動要因取得手段を備え、
   前記変更手段により、この制動要因取得手段により取得したその制動要因に関する数値に基づいた前記車両の制動力が正で、且つ前記算出加速度が前記負の閾値を下回った場合は、前記時定数を前記下限値よりも大きくする構成にした請求項１〜３のいずれか１項に記載の路面勾配推定装置。
5. 車両の車速を取得する車速取得手段と、
   その車両の前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、
   前記車速取得手段により取得した車速及び前記加速度取得手段により取得した加速度が入力されて、入力されたそれらの車速及び加速度に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定して出力する推定手段と、
   前記推定手段から出力された値が入力されて、入力されたその値に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施して出力するフィルタ手段と、
   前記車速取得手段により取得した車速を時間微分して算出した値又は前記加速度取得手段により取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いた値のどちらか一方の算出加速度が入力されて、入力されたこの算出加速度に応じて、前記時定数を変更する変更手段と、を備え、
   前記変更手段に前記車速取得手段により取得した車速が入力されて、
   前記車速の値に応じて、前記変更手段により、前記車速が大きくなるにつれて前記時定数を小さくする構成にしたことを特徴とする路面勾配推定装置。
6. 車両の車速及びその車両の前後方向の加速度を取得し、取得したそれらの車速及び加速度に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定する路面勾配推定方法において、
   推定した推定値に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施す際に、
   取得した車速を時間微分して、又は取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いて算出加速度を算出し、
   算出したその算出加速度に応じて、前記時定数を変更する際に、前記算出加速度が予め設定した負の閾値と正の閾値との間の範囲を外れた場合は、前記時定数を予め設定された下限値よりも大きくすることを特徴とする路面勾配推定方法。
7. 車両の車速及びその車両の前後方向の加速度を取得し、取得したそれらの車速及び加速度に基づいてその車両が走行している路面勾配を推定する路面勾配推定方法において、
   推定した推定値に対して可変自在の時定数を有するローパスフィルタでフィルタ処理を施す際に、
   取得した車速を時間微分して、又は取得した加速度から前記車両の姿勢変化に伴う重力加速度成分を除いて算出加速度を算出し、
   算出したその算出加速度に応じて、前記時定数を変更する際に、取得した前記車速の値に応じて、前記車速が大きくなるにつれて前記時定数を小さくすることを特徴とする路面勾配推定方法。

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