JPH11160205A - 車両状態量推定装置 - Google Patents

車両状態量推定装置

Info

Publication number
JPH11160205A
JPH11160205A JP9323343A JP32334397A JPH11160205A JP H11160205 A JPH11160205 A JP H11160205A JP 9323343 A JP9323343 A JP 9323343A JP 32334397 A JP32334397 A JP 32334397A JP H11160205 A JPH11160205 A JP H11160205A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
state quantity
vehicle
error
value
vehicle state
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP9323343A
Other languages
English (en)
Inventor
Masasugi Kaminaga
眞杉 神永
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nissan Motor Co Ltd
Original Assignee
Nissan Motor Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nissan Motor Co Ltd filed Critical Nissan Motor Co Ltd
Priority to JP9323343A priority Critical patent/JPH11160205A/ja
Publication of JPH11160205A publication Critical patent/JPH11160205A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

(57)【要約】 【課題】車両モデルに含まれる状況に応じて変動するモ
デルパラメータを、オブザーバにおける推定精度に悪影
響を与えずに補正したい。 【解決手段】運転者２によって操作されて車両状態量が
適宜変化する車両１に、それら車両状態量のうち測定可
能な車両状態量に基づいて、測定が不可能な車両状態量
等を推定する車両状態量推定装置３を付加する。そし
て、その車両状態量推定装置３内には、推定を行うオブ
ザーバ４と、オブザーバ４内のモデルパラメータを適応
則に従って補正するパラメータ補正部５と、を設ける。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、車両状態量を推
定する車両状態量推定装置に関し、特に、モデルパラメ
ータと車両状態量とを用いて数学的に構成された車両モ
デルを利用して、測定が困難な車両状態量を推定するよ
うになっている装置において、車両モデルに含まれるモ
デルパラメータのうち、状況に応じて変化してしまうコ
ーナリングパワー等のモデルパラメータを適宜補正する
ことにより、高精度の推定が行えるようにしたものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】この種の従来の技術としては、例えば特
開平８−２６８３０６号公報に開示されたもの（第１従
来例）が知られている。かかる公報に開示された従来の
方法にあっては、オブザーバの状態方程式に基づいて計
算した推定横滑り角及び推定ヨーレートと検出前後速度
とにより推定横滑り角を計算する一方で、検出横加速度
と前記計算した推定横加速度との比を補正係数として計
算し、その補正係数をオブザーバの状態方程式における
コーナリングパワーに関する因子に乗算するようになっ
ていて、これにより、オブザーバの状態方程式に基づい
て横滑り角を推定すると、コーナリングパワーが的確に
補正されているので、横滑り角の推定精度が良好にな
る、というものであった。
【０００３】また、オブザーバに適応アルゴリズムを適
用したものとして、例えば、「Rajamani,Hedrick " Ada
ptive observers for active Automotive suspensions
; theory and experiment " IEEE transactions on Co
ntrol system technology vol.3,no.1 」に開示された
もの（第２従来例）が知られている。その他、適応アル
ゴリズムに従ったものにおいて出力信号の符号を使用す
るものとし、例えば、「Tom Connolly " Longitudinal
Transition Maneuvers in an Automated HighwaySystem
" 1996 ASME,ICE 」や「Chia-shang Liu and Huei Pen
g " Road Friction coefficent estimation for vehicl
e Path prediction " 14th IAUSD Synposium on Dynami
cs of Vehicles on roads and tracks pp.100-102」に
開示されたもの（第３従来例）が知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ここで、一般的にタイ
ヤの横力やコーナリングフォースは、タイヤスリップ角
が大きな領域では非線形な特性を有するため、タイヤモ
デルに基づいた推定式を用いて車両の車体横滑り角を推
定する場合に、タイヤ特性（タイヤ横滑り角とコーナリ
ングフォースとの関係）が非線形な領域では車体横滑り
角の推定精度が低下することが判っている。
【０００５】そのため、例えば上記第１従来例のよう
に、検出横加速度と推定横加速度との比に応じた補正係
数を用いる等して推定式に含まれるコーナリングパワー
を補正することにより、車体横滑り角の推定精度が低下
しないようにすることが考えられる。
【０００６】しかし、上記第１従来例にあっては、タイ
ヤのコーナリングパワーを、横加速度の検出値と推定値
との比に応じて単純に補正するだけであるから、かかる
補正演算と、オブザーバによる車両状態量の推定演算と
が、同時に相互に補正を行う構造になってしまい、いず
れかの誤差が他方の誤差に対して影響を与える構造とな
っている。このため、数学的には極めて不安定であり、
従ってオブザーバにおいて高い推定精度が得られること
は保証できないのである。
【０００７】本発明は、このような従来の技術が有する
未解決の課題に着目してなされたものであって、車両モ
デルが状況に応じて変動するモデルパラメータを含んで
いても、そのモデルパラメータを、オブザーバにおける
推定精度に悪影響を与えずに適宜補正することにより、
安定した車両状態量の推定が行える車両状態量推定装置
を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に係る発明である車両状態量推定装置は、
複数の車両状態量を用いて数学的に構成された車両モデ
ルに含まれる前記複数の車両状態量のうち、測定可能な
車両状態量を検出する車両状態量検出手段と、前記車両
モデルに基づいた推定式と前記車両状態量検出手段が検
出した前記車両状態量とを用いて、前記複数の車両状態
量のうちの所望の車両状態量の推定値を求めるオブザー
バと、前記車両状態量の検出値と推定値との誤差に基づ
き、その誤差が０になるように、適応則に従って前記車
両モデルに含まれるモデルパラメータを補正するパラメ
ータ補正手段と、を備えた。
【０００９】また、請求項２に係る発明は、上記請求項
１に係る発明である車両状態量推定装置において、前記
パラメータ補正手段を、前記適応則に従った演算式に前
記誤差を入力して得られた値を積分して、前記モデルパ
ラメータの補正値を求めるようにした。
【００１０】これに対し、請求項３に係る発明は、上記
請求項１に係る発明である車両状態量推定装置におい
て、前記パラメータ補正手段を、前記適応則に従った演
算式に前記誤差を入力して得られた値を所定の漸化式に
入力して、前記モデルパラメータの補正値を求めるよう
にした。
【００１１】そして、請求項４に係る発明は、上記請求
項１〜３に係る発明である車両状態量推定装置におい
て、前記パラメータ補正手段を、前記誤差に代えて若し
くは前記誤差と共に、前記車両状態量を代用する代用状
態量の検出値と推定値との誤差に基づいて前記モデルパ
ラメータを補正するようにした。
【００１２】また、請求項５に係る発明は、上記請求項
４に係る発明である車両状態量推定装置において、前記
オブザーバは、前記代用状態量を使用しないようにし
た。そして、請求項６に係る発明は、上記請求項４又は
５に係る発明である車両状態量推定装置において、前記
代用状態量を、前記車両状態量の微分値とした。
【００１３】さらに、請求項７に係る発明は、上記請求
項４〜６に係る発明である車両状態量推定装置におい
て、前記パラメータ補正手段を、前記車両状態量又は前
記代用状態量の前記誤差の符号に基づいて前記モデルパ
ラメータを補正するようにしたものである。
【００１４】また、請求項８に係る発明は、上記請求項
４〜７に係る発明である車両状態量推定装置において、
前記パラメータ補正手段を、前記車両状態量又は前記代
用状態量の前記誤差を入力とした関数の出力を用いて前
記モデルパラメータを補正するようにし、その関数の出
力を、前記入力としての前記誤差の絶対値が所定のしき
い値を越えると飽和するようにした。
【００１５】そして、請求項９に係る発明は、上記請求
項１〜８に係る発明である車両状態量推定装置におい
て、前記複数の車両状態量は、ヨーレート，車体横滑り
角，車速，横加速度及び操舵角を含んでおり、前記車両
状態量検出手段は、少なくともヨーレート，車速，横加
速度及び操舵角を検出するようになっており、前記オブ
ザーバは、ヨーレートと、車体横滑り角及び車体横速度
のうちの少なくとも一方と、を推定するようにした。
【００１６】一方、請求項１０に係る発明は、上記請求
項１〜３に係る発明である車両状態量推定装置におい
て、前記複数の車両状態量は、ヨーレート，車体横滑り
角，車速，横加速度及び操舵角を含んでおり、前記車両
状態量検出手段は、少なくともヨーレート，車速，横加
速度及び操舵角を検出するようになっており、前記オブ
ザーバは、ヨーレートと、車体横滑り角及び車体横速度
のうちの少なくとも一方と、を推定するようになってお
り、前記パラメータ補正手段は、前記ヨーレートの検出
値と推定値との誤差と、前記車体横滑り角及び車体横速
度のうちの少なくとも一方を代用する代用状態量の検出
値と推定値との誤差と、に基づいて前記モデルパラメー
タを補正するようにした。
【００１７】請求項１１に係る発明は、上記請求項１０
に係る発明である車両状態量推定装置において、前記オ
ブザーバは、前記代用状態量を使用しないようにした。
また、請求項１２に係る発明は、上記請求項１０又は１
１に係る発明である車両状態量推定装置において、前記
代用状態量は、車体横滑り角及び車体横速度のうちの少
なくとも一方の微分値であり、前記パラメータ補正手段
は、ヨーレートの検出値と推定値との誤差、及び、前記
代用状態量の検出値と推定値との誤差に基づいて前記モ
デルパラメータを補正するようにした。
【００１８】そして、請求項１３に係る発明は、上記請
求項１０又は１１に係る発明である車両状態量推定装置
において、前記代用状態量は、車体横滑り角及び車体横
速度のうちの少なくとも一方の微分値であり、前記パラ
メータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定値との誤
差と、前記代用状態量の検出値と推定値との誤差の符号
と、に基づいて前記モデルパラメータを補正するように
した。
【００１９】さらに、請求項１４に係る発明は、上記請
求項１０又は１１に係る発明である車両状態量推定装置
において、前記代用状態量は、車体横滑り角及び車体横
速度うちの少なくとも一方の微分値であり、前記パラメ
ータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定値との誤差
と、前記代用状態量の検出値と推定値との誤差を入力と
した関数の出力と、に基づいて前記モデルパラメータを
補正するようになっており、前記関数の出力は、前記入
力の絶対値が所定のしきい値を越えると飽和するように
した。
【００２０】一方、請求項１５に係る発明は、上記請求
項１０又は１１に係る発明である車両状態量推定装置に
おいて、前記代用状態量は、横加速度であり、前記パラ
メータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定値との誤
差と、前記代用状態量の検出値と推定値との誤差と、に
基づいて前記モデルパラメータを補正するようにした。
【００２１】そして、請求項１６に係る発明は、上記請
求項１０又は１１に係る発明である車両状態量推定装置
において、前記代用状態量は、横加速度であり、前記パ
ラメータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定値との
誤差と、前記代用状態量の検出値と推定値との誤差の符
号と、に基づいて前記モデルパラメータを補正するよう
にしたものである。
【００２２】さらに、請求項１７に係る発明は、上記請
求項１０又は１１に係る発明である車両状態量推定装置
において、前記代用状態量は、横加速度であり、前記パ
ラメータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定値との
誤差と、前記代用状態量の検出値と推定値との誤差を入
力とした関数の出力と、に基づいて前記モデルパラメー
タを補正するようになっており、前記関数の出力は、前
記入力の絶対値が所定のしきい値を越えると飽和するよ
うにした。
【００２３】ここで、図１に示すようなシステムを考え
る。即ち、図１に示すシステムは、運転者２によって操
作されて車両状態量δf ，δr ，ｒ，Ｖ，αlat ，…が
適宜変化する車両１に、それら車両状態量のうち測定可
能な車両状態量に基づいて、測定が不可能な車両状態量
等を推定する車両状態量推定装置３を付加したものであ
る。また、車両状態量としては、ここでは運転者２の操
作によって車両１に直接生じる前輪舵角δf ，後輪舵角
δr や、そのような操作が車両１に及ぼされる結果とし
て生じるヨーレートｒ，車速Ｖ，横加速度αlat 等を想
定している。
【００２４】そして、車両１が、下記の（１），（２）
式のような数学的なモデルで表せるものとする。
【００２５】
【数１】
【００２６】……（１） ｙ＝Ｃｘ＋Ｄｕ ……（２） ここで、ｘは実際の車両状態量を示し、、ｙはこの車両
状態量推定装置３の出力を示す。
【００２７】また、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、それぞれｍ×
ｍ，ｍ×ｎ，ｌ×ｍ，ｌ×ｎの行列であって、ｍは上記
ヨーレートｒ等のように運転者２の操作が車両１に及ぼ
された結果として生じる車両状態量のうち車両モデルに
用いられているものの個数、ｎは上記前輪舵角δf のよ
うに運転者２の操作によって車両１に直接生じる車両状
態量のうち車両モデルに用いられているものの個数、ｌ
は車両状態量推定装置３内のオブザーバ４によって推定
される車両状態量の個数である。
【００２８】そして、上記（１），（２）式で表される
車両モデルに対し、オブザーバ４は、以下のように設計
される。なお、以下の説明において、右肩に“＾”が付
されている記号は、それがモデルパラメータの場合には
車両状態量推定装置３内のパラメータ補正部５の適応演
算によって求められていることを、それが車両状態量で
あればオブザーバ４の推定演算によって求められている
ことを表している。同様に、右肩に“〜”が付されてい
る記号は、オブザーバ４によって求められた推定値と、
実際に検出された検出値との誤差であること、或いは、
パラメータ補正部５によって求められた補正値と、真の
値との誤差であることを表している。また、Ｌは推定さ
れた車両状態量の補正量を決定するためのゲインであ
る。
【００２９】
【数２】
【００３０】……（３）
【００３１】
【外１】
【００３２】
【数３】
【００３３】……（４） そして、オブザーバ４で使用されるモデルパラメータ
と、実際の車両モデルとの間には誤差があり、それらは
下記の（５），（６）式のように表される。
【００３４】
【数４】
【００３５】……（５）
【００３６】
【数５】
【００３７】……（６） また、車両状態量ｘの誤差ｅは、下記の（７）式で表さ
れ、その誤差ｅの微分値は下記の（８）式で表される。
【００３８】 ｅ＝ｘ−ｘ＾ ……（７）
【００３９】
【数６】
【００４０】……（８） そして、この（８）式は下記の（９）式のように変形が
可能である。
【００４１】
【数７】
【００４２】……（９） この（９）式の右辺第２項は、車両モデルにおいて変動
すると考えられる適応パラメータθと、その適応パラメ
ータθ以外の車両状態量等のパラメータによって構成さ
れる既知量Ｗとを用いると、下記の（10）式のように書
き換えることができる。
【００４３】
【数８】
【００４４】……（10） 適応パラメータθの誤差信号は、下記の（11）式のよう
に表される。
【００４５】
【数９】
【００４６】……（11） そして、下記の（12）式は、Ｐ，Ｑが正定の重み付けの
行列である場合、リヤプノフ関数として知られている式
である。さらに、下記の（12）式の一次導関数である下
記の（13）式が負定であれば、リヤプノフ関数Ｖlyapは
０に収束することが、リヤプノフの法則により知られて
いる。
【００４７】
【外２】
【００４８】
【数１０】
【００４９】……（12）
【００５０】
【数１１】
【００５１】……（13） ここで、上記（13）式は、上記（10）式を用いると下記
の（14）式のように書き換えることが可能である。
【００５２】
【数１２】
【００５３】……（14） なお、この（14）式の第２項は、ゲインＬを適宜選定す
ることで負定の関数となり、上記（12）式は０に収束す
る。そこで、下記の（15）式を満足するようにモデルパ
ラメータを選択すればよいことになる。
【００５４】
【数１３】
【００５５】……（15） さらに、上記（11）式を微分することによって得られる
下記の（16）式の関数を使用することで、下記の（17）
式で表される適応則が得られる。
【００５６】
【数１４】
【００５７】……（16）
【００５８】
【数１５】
【００５９】……（17） この（17）式に、下記の（18）式を満足するＰ，Ｃ，Ｍ
が存在するような出力信号ｙを使用すれば、最終的な適
応則である（19）式が定まる。
【００６０】
【数１６】
【００６１】……（18）
【００６２】
【数１７】
【００６３】……（19）
【００６４】
【外３】
【００６５】
【数１８】
【００６６】……（20）
【００６７】
【外４】
【００６８】また、上記（20）式は数学的には正しい
が、コンピュータ等の離散値のモデルを扱う装置には不
適当である。そこで、離散値系のシステムにあっては、
請求項３に係る発明のように、下記の（21）式に示すよ
うな漸化式で適応パラメータθを求めることになる。な
お、Δｔは、離散値系におけるサンプリングタイムであ
る。
【００６９】 θ＾(k) ＝θ＾(k-1) ＋ΔｔＱ-1ＷT Ｍ（ｙ(k-1) −Ｃｘ＾(k-1) −Ｄｕ(k-1) ） ……（21）
【００７０】
【外５】
【００７１】即ち、下記の（22）式のような車両状態量
を有するシステムにおいて、その車両状態量のうちの一
の車両状態量ｘ1 が測定不能であり、他の車両状態量ｘ
2 が測定可能であるものとし、さらに、車両状態量ｘ1
の微分値は測定可能であるシステムを考える。
【００７２】
【数１９】
【００７３】……（22） かかるシステムは、下記の（23）式のように表される。
【００７４】
【数２０】
【００７５】……（23） また、このような車両状態量ｘにおいて、その車両状態
量ｘの誤差ｅは、下記の（24）式のように表される。
【００７６】
【数２１】
【００７７】……（24）
【００７８】
【外６】
【００７９】
【数２２】
【００８０】……（25） そこで、このような場合には、測定が不能な車両状態量
ｘ1 ではなく、請求項４に係る発明のように、それを代
用する代用状態量を考える。
【００８１】
【外７】
【００８２】
【数２３】
【００８３】……（26） 微分値（ｄｘ1 ＾／ｄｔ）は、下記の（27）式により求
められる。
【００８４】
【数２４】
【００８５】……（27） これにより、本来の出力信号ｙから適応則を求めること
が不可能な場合であっても、実質的に有効な適応則を得
ることができ、車両モデルのモデルパラメータが変動し
た場合であってもそれを補正して高精度な推定が行える
のである。
【００８６】かかる場合の具体例としては、オブザーバ
が測定する車両状態量であって、測定が不可能な車両状
態量として車体横滑り角βが、その微分値として車体横
滑り角速度（ｄβ／ｄｔ）が考えられる。
【００８７】次に、上記（22）〜（24）式で表されるシ
ステムを想定するとともに、下記の（28）式のようなリ
ヤプノフ関数Ｖlyapは上述の第３従来例にも示されるも
のであり、その一次導関数は下記の（29）式で与えら
れ、さらに下記の（30）式を用いると下記の（31）式の
ように書き換えることができる。
【００８８】
【数２５】
【００８９】……（28）
【００９０】
【数２６】
【００９１】……（29）
【００９２】
【数２７】
【００９３】……（30）
【００９４】
【数２８】
【００９５】……（31） さらに、上記（９）式並びに下記の（33）式を用いる
と、下記の（34）式が得られる。
【００９６】
【数２９】
【００９７】……（32）
【００９８】
【数３０】
【００９９】……（33） これにより、適応則としては下記の（34）式が得られ、
請求項７に係る発明のように、誤差ｅの符号ｅ* を使用
することで、適応パラメータθの補正が可能であること
が判る。
【０１００】
【数３１】
【０１０１】……（34） さらに、上記（30）式の代わりに、請求項８に係る発明
のように、図２に示すような飽和関数を用いることもで
きる。この場合の誤差ｅ* は、下記の（35）式のように
なる。
【０１０２】
【数３２】
【０１０３】……（35） かかる飽和関数は、図２に示すように、誤差ｅ1 ，ｅ2
を入力とした関数であって、入力としての誤差ｅ1 ，ｅ
2 の絶対値が所定のしきい値Φ未満であれば出力は０〜
１の間でリニアに変化し、入力としての誤差ｅ1 ，ｅ2
の絶対値がしきい値Φを越えると例えば１又は−１に飽
和するような関数である。
【０１０４】このような構成であっても、請求項１に係
る発明と同様の作用が得られる。さらに、上記（25）〜
（27）式に示したような状態推定方法にあっては、基本
的には図３に示すような信号の流れで車両状態量の推定
を行っている。そして、ここでは代用状態量を使用し
て、車両状態量の推定と、適応パラメータθとの推定を
行っている。
【０１０５】しかし、代用状態量は、本来の信号そのも
のではないため、その本来の信号に対して誤差を含んで
いる場合が多い。しかも、車両状態量の推定は、モデル
パラメータの適応に比べて誤差に対し敏感である。そこ
で、請求項５に係る発明に従って、図４に示すように、
代用状態量の使用を、モデルパラメータの適応のみに限
定することが望ましいのである。かかる目的は、例え
ば、上記（27）式に代えて下記の（37）式を用いること
により達成される。
【０１０６】
【数３３】
【０１０７】……（37）
【０１０８】
【発明の効果】本発明によれば、車両状態量の検出値と
推定値との誤差に基づき、その誤差が０になるように、
適応則に従って車両モデルに含まれるモデルパラメータ
を補正するパラメータ補正手段を設けたため、モデルパ
ラメータが状況に応じて変動したとしても、それを良好
に補正してオブザーバにおける推定精度を向上でき、高
精度に車両状態量を推定することでき、しかも適応則に
従って補正しているからシステムの安定性も確保できる
という効果がある。
【０１０９】特に、請求項４〜８に係る発明にあって
は、モデルパラメータを補正する適応則に本来必要な車
両状態量の測定が不能であったとしても、モデルパラメ
ータを適宜補正することができるという効果がある。
【０１１０】さらに、請求項７に係る発明のように誤差
の符号に基づいてモデルパラメータを補正する、或い
は、請求項８に係る発明のように誤差を所定の関数に入
力した場合の出力に基づいてモデルパラメータを補正す
るようにすれば、車両状態量検出手段の検出精度がそれ
ほど高くない場合でも、補正したモデルパラメータの安
定性が確保されるという効果がある。
【０１１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。図５は本発明の一実施の形態の全
体構成を示すブロック図であり、本実施の形態における
車両は、車体横滑り角推定装置１０と、目標制動力設定
装置２０と、制動力制御装置３０と、を備えて構成され
ている。なお、目標制動力設定装置２０は、車体横滑り
角推定装置１０から供給される各値（ヨーレートｒ，目
標ヨーレートｒd ，車速Ｖ及び車体横滑り角β＾）に基
づいて適切な制動力を設定するための装置であって、そ
の具体的構成は、実行される制御（例えば、ＶＤＣ，Ａ
ＢＳ，ＴＣＳ等のように車両に適用可能な制御）に応じ
て適宜決定されるものであるが、その内容は本発明の本
質ではないため、その具体的な説明は省略する。また、
制動力制御装置３０も、実行される制御に応じて適宜公
知の構成が採用可能であるから、その具体的な説明も省
略する。
【０１１２】そして、車体横滑り角推定装置１０は、実
際にはマイクロコンピュータや必要なインタフェース回
路等によって構成され、車両に発生しているヨーレート
を検出するヨーレートセンサ１１から供給されるヨーレ
ートｒと、車両に発生している横加速度を検出する横加
速度センサ１３から供給される横加速度αlat と、車速
を検出する車速センサ１４から供給される車速Ｖと、前
輪及び後輪のそれぞれの操舵角を検出する操舵角センサ
１５から供給される前輪舵角δf ，δr とに基づいて、
所定の演算処理を実行して、車体横滑り角β＾を求める
ようになっている。
【０１１３】ここで、車体横滑り角推定装置１０は、図
６に示すような車両モデルに基づいた後述する推定式
と、各センサから供給される各検出信号とに基づいて、
車体横滑り角β＾を推定するオブザーバ機能と、このオ
ブザーバ機能の基礎となっている車両モデルのモデルパ
ラメータのうち、状況に応じて変化するモデルパラメー
タであるコーナリングパワーＣＰf ，ＣＰr を補正する
パラメータ補正機能と、を実現するように構成されてい
る。
【０１１４】そして、図６に示す車両モデルは、数学的
には下記の（38）〜（46）式のように表すことができ
る。但し、各式中、Ｍは車両の質量、Ｉはヨー慣性、β
は車体の横滑り角、ｒはヨーレート、αは横加速度、ａ
は車両重心から前輪側車軸までの水平距離、ｂは車両重
心から後輪側車軸までの水平距離、Ｖは車速、δf は前
輪舵角、δr は後輪舵角、Ｙf は前輪のタイヤ横力、Ｙ
r は後輪のタイヤ横力、ＣＰf は前輪のコーナリングパ
ワー、ＣＰr は後輪のコーナリングパワーであって、図
６中、ＷF は前輪、ＷR は後輪である。また、前輪舵角
δf は、運転者によるステアリングホイールの操舵角
と、前輪操舵系のステアリングギア比とから求めること
もできる。
【０１１５】
【数３４】
【０１１６】……（38）
【０１１７】
【数３５】
【０１１８】……（39）
【０１１９】
【数３６】
【０１２０】……（40）
【０１２１】
【数３７】
【０１２２】……（41）
【０１２３】
【数３８】
【０１２４】……（42）
【０１２５】
【数３９】
【０１２６】……（43）
【０１２７】
【数４０】
【０１２８】……（44）
【０１２９】
【数４１】
【０１３０】……（45）
【０１３１】
【数４２】
【０１３２】……（46） そして、このような車両モデルにおいて、各車両状態量
のうち状況に応じて変動するために補正が必要な適応パ
ラメータθと、それ以外の既知量Ｗとは、上記（９），
（10）式から、下記のように求められる。
【０１３３】
【数４３】
【０１３４】……（47）
【０１３５】
【数４４】
【０１３６】……（48）
【０１３７】
【数４５】
【０１３８】……（49）
【０１３９】
【数４６】
【０１４０】……（50）
【０１４１】
【数４７】
【０１４２】……（51)
【０１４３】
【数４８】
【０１４４】……（52) また、ここで車体横滑り角β及びその推定値β＾の一次
導関数を、下記のように定義する。
【０１４５】
【数４９】
【０１４６】そして、誤差信号を、車両状態量としての
ヨーレートｒと、車両状態量としての車体横滑り角βの
代用状態量であるその一次導関数βdot と、から生成す
ることとし、さらにそれら誤差を入力とした図２に示し
たような飽和する関数を用いれば、本実施の形態におけ
る適応則は、下記の（53) 式のようになる。ここで、ｐ
1 ，ｐ2 ，ｑ1 及びｑ2 は重み付けを行う正の定数であ
り、これら定数を含む行列は正定の行列となる。
【０１４７】
【数５０】
【０１４８】……（53) ここで、代用状態量βdot 及びその推定値β＾dot ，
は、下記の（54），（55）式によって求めることができ
る。
【０１４９】
【数５１】
【０１５０】……（54）
【０１５１】
【数５２】
【０１５２】……（55） そして、上記（53) ，（55）式は、車体横滑り角推定装
置１０内のマイクロコンピュータにおける演算処理に用
いるために、下記の（56) ，（57) 式のような漸化式と
することができる。
【０１５３】
【数５３】
【０１５４】……（56)
【０１５５】
【数５４】
【０１５６】……（57) 図７は、車体横滑り角推定装置１０内における処理の概
要を示すフローチャートであって、以下図７に従って本
実施の形態の動作を説明する。
【０１５７】先ず、そのステップ１０１において、予め
記憶してあるモデルパラメータ，各センサからの入力
値，前回の処理で推定した車体横滑り角β＾，ヨーレー
トｒ＾等を用いて、上記（39）〜（46），（49）〜（5
2) 式に従って各パラメータＡ11〜Ａ22，Ｂ11〜Ｂ22，
Ｗ11〜Ｗ22を演算する。
【０１５８】次いで、ステップ１０２に移行し、横加速
度αlat ，車速Ｖ及びヨーレートｒの各検出値に基づ
き、上記（54）式に従って、代用状態量としての微分値
βdotを演算する。
【０１５９】次いで、ステップ１０３に移行し、前回の
処理で推定した車体横滑り角β＾，ヨーレートｒ＾等を
用いて、上記（55）式に従って、代用状態量としての微
分値β＾dot を演算する。
【０１６０】そして、ステップ１０４に移行し、上記
（56) 式の適応則に従って、コーナリングパワーＣ
Ｐf ，ＣＰr の補正値ＣＰf ＾，ＣＰr ＾を演算し、こ
の演算された補正値ＣＰr ＾，ＣＰr ＾を今後のモデル
パラメータとして用いる。
【０１６１】次いで、ステップ１０５に移行し、上記
（57) 式に従って、車体横滑り角β及びヨーレートｒの
各推定値β＾，ｒ＾を演算する。推定値β＾，ｒ＾は、
ステップ１０６において、目標ヨーレートｒd や車速Ｖ
等とともに目標制動力設定装置２０に出力される。な
お、目標ヨーレートｒd は、例えば前輪舵角δf 及び車
速Ｖに基づいて所望の車両ステア特性を実現するように
設定されるようになっている。
【０１６２】そして、ステップ１０７に移行し、今回の
処理で求めた各推定値等をメモリに保存し、これで今回
の図７の処理を終了し、次の割り込みタイミングなった
ら上記ステップ１０１に戻って上述の処理を繰り返し実
行する。
【０１６３】このように、本実施の形態にあっては、上
記（56) 式に示した適応則に従ってコーナリングパワー
ＣＰf ，ＣＰr を適宜補正するようにしているから、シ
ステムの安定性を損なうことなくモデルパラメータを真
の値に近づけることができ、もって車体横滑り角β＾等
の推定精度を向上することができる。
【０１６４】しかも、上記（56) 式に用いる誤差信号と
して、誤差そのものではなく、図２に示すような関数に
誤差を入力した場合の出力を用いているため、所謂スラ
イディングモード制御を実行したことと等価である。こ
のため、ヨーレートセンサ１１等の検出精度がそれほど
高くない場合であっても、安定性の高い適応演算が行え
る。
【０１６５】さらに、車体横滑り角βに代えて微分値β
dot を代用状態量として適用しているから、車体横滑り
角βの実測が不可能であるにも関わらず、適応則を用い
てコーナリングパワーＣＰf ，ＣＰr の補正が行えると
いう利点もある。
【０１６６】ここで、本実施の形態にあっては、ヨーレ
ートセンサ１１，横加速度センサ１３，車速センサ１４
及び操舵角センサ１５によって車両状態量検出手段が構
成され、車体横滑り角推定装置１０内におけるステップ
１０５の処理がオブザーバに対応し、車体横滑り角推定
装置１０内におけるステップ１０４の処理がパラメータ
補正手段に対応する。
【０１６７】なお、上記実施の形態では、図２に示すよ
うな飽和する関数を用いて適応則に用いる最終的な誤差
信号を得るようにしているが、これに限定されるもので
はなく、例えば、元の誤差の符号（正負）を用いるよう
にしてもよく、そのような構成とした場合でも、上記実
施の形態と同様に車体横滑り角β等の推定精度を向上す
ることができる。しかも、符号に基づく適応であれば、
上記関数を用いた場合と同様に、安定性の高い適応演算
が行える。
【０１６８】また、ヨーレートセンサ１１等の検出精度
が十分に高い場合には、誤差そのものを適用則に用いる
ようにしても構わない。さらに、上記実施の形態では、
車体横滑り角βの代用状態量として、その微分値βdot
を用いているが、車体横滑り角βの代用状態量はこれに
限定されるものではない。例えば、代用状態量として横
加速度αlat を用いることができる。この場合、横加速
度αlat の推定値αlat ＾は、上記（54）式から、下記
の（58)式により求めることができる。
【０１６９】 αlat ＾＝Ｖ（β＾dot ＋ｒ） ……（58) そして、かかる場合の適応則は、誤差信号として本来の
誤差を図２に示したような関数の出力を用いるのであれ
ば、下記の（59) 式のようになる。なお、かかる関数の
出力に代えて、本来の誤差の符号を用いてもよいし、或
いは、誤差そのものを用いてもよい。
【０１７０】
【数５５】
【０１７１】……（59) 即ち、車体横滑り角βの代用状態量としては、上述のよ
うにその微分値βdotが好適であるし、また、その微分
値βdot に対して、他の推定対象であるヨーレートｒを
含んだ線型の関係式でもって関係が表現される例えば横
加速度αlat のようなものでもよく、要は、車体横滑り
角βに近似した挙動を示す微分値βdotのような車両状
態量や、車体横滑り角β若しくはそれに近似した挙動を
示す他の車両状態量、若しくは車体横滑り角βとヨーレ
ートｒから線形結合等の演算を用いて得られる車両状態
量に近似した車両状態量であれば、代用状態量として十
分に適用可能である。
【０１７２】また、上記実施の形態では、車体横滑り角
βを推定するようにしているが、これに限定されるもの
ではなく、例えば車体横速度を推定する装置であっても
本発明は適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の基本構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に適用し得る関数の一例を示す図であ
る。
【図３】基本的な信号の流れを示すブロック図である。
【図４】代用状態量の使用をパラメータ補正に限定した
場合の信号の流れを示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施の形態の構成を示すブロック図
である。
【図６】車両モデルを示す図である。
【図７】処理の概要を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 車両 ２ 運転者 ３ 車両状態量推定装置 １０ 車体横滑り角推定装置 １１ ヨーレートセンサ １３ 横加速度センサ １４ 車速センサ １５ 操舵角センサ ２０ 目標制動力設定装置 ３０ 制動力制御装置

Claims (17)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数の車両状態量を用いて数学的に構成
    された車両モデルに含まれる前記複数の車両状態量のう
    ち、測定可能な車両状態量を検出する車両状態量検出手
    段と、 前記車両モデルに基づいた推定式と前記車両状態量検出
    手段が検出した前記車両状態量とを用いて、前記複数の
    車両状態量のうちの所望の車両状態量の推定値を求める
    オブザーバと、 前記車両状態量の検出値と推定値との誤差に基づき、そ
    の誤差が０になるように、適応則に従って前記車両モデ
    ルに含まれるモデルパラメータを補正するパラメータ補
    正手段と、を備えたことを特徴とする車両状態量推定装
    置。
  2. 【請求項２】 前記パラメータ補正手段は、前記適応則
    に従った演算式に前記誤差を入力して得られた値を積分
    して、前記モデルパラメータの補正値を求めるようにな
    っている請求項１記載の車両状態量推定装置。
  3. 【請求項３】 前記パラメータ補正手段は、前記適応則
    に従った演算式に前記誤差を入力して得られた値を所定
    の漸化式に入力して、前記モデルパラメータの補正値を
    求めるようになっている請求項１記載の車両状態量推定
    装置。
  4. 【請求項４】 前記パラメータ補正手段は、前記誤差に
    代えて若しくは前記誤差と共に、前記車両状態量を代用
    する代用状態量の検出値と推定値との誤差に基づいて前
    記モデルパラメータを補正するようになっている請求項
    １乃至請求項３のいずれかに記載の車両状態量推定装
    置。
  5. 【請求項５】 前記オブザーバは、前記代用状態量を使
    用しないようになっている請求項４記載の車両状態量推
    定装置。
  6. 【請求項６】 前記代用状態量は、前記車両状態量の微
    分値である請求項４又は請求項５記載の車両状態量推定
    装置。
  7. 【請求項７】 前記パラメータ補正手段は、前記車両状
    態量又は前記代用状態量の前記誤差の符号に基づいて前
    記モデルパラメータを補正するようになっている請求項
    ４乃至請求項６のいずれかに記載の車両状態量推定装
    置。
  8. 【請求項８】 前記パラメータ補正手段は、前記車両状
    態量又は前記代用状態量の前記誤差を入力とした関数の
    出力を用いて前記モデルパラメータを補正するようにな
    っており、その関数の出力は、前記入力としての前記誤
    差の絶対値が所定のしきい値を越えると飽和するように
    なっている請求項４乃至請求項７のいずれかに記載の車
    両状態量推定装置。
  9. 【請求項９】 前記複数の車両状態量は、ヨーレート，
    車体横滑り角，車速，横加速度及び操舵角を含んでお
    り、前記車両状態量検出手段は、少なくともヨーレー
    ト，車速，横加速度及び操舵角を検出するようになって
    おり、前記オブザーバは、ヨーレートと、車体横滑り角
    及び車体横速度のうちの少なくとも一方と、を推定する
    ようになっている請求項１乃至請求項８のいずれかに記
    載の記載の車両状態量推定装置。
  10. 【請求項１０】 前記複数の車両状態量は、ヨーレー
    ト，車体横滑り角，車速，横加速度及び操舵角を含んで
    おり、前記車両状態量検出手段は、少なくともヨーレー
    ト，車速，横加速度及び操舵角を検出するようになって
    おり、前記オブザーバは、ヨーレートと、車体横滑り角
    及び車体横速度のうちの少なくとも一方と、を推定する
    ようになっており、前記パラメータ補正手段は、前記ヨ
    ーレートの検出値と推定値との誤差と、前記車体横滑り
    角及び車体横速度のうちの少なくとも一方を代用する代
    用状態量の検出値と推定値との誤差と、に基づいて前記
    モデルパラメータを補正するようになっている請求項１
    乃至請求項３のいずれかに記載の車両状態量推定装置。
  11. 【請求項１１】 前記オブザーバは、前記代用状態量を
    使用しないようになっている請求項１０記載の車両状態
    量推定装置。
  12. 【請求項１２】 前記代用状態量は、車体横滑り角及び
    車体横速度のうちの少なくとも一方の微分値であり、 前記パラメータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定
    値との誤差、及び、前記代用状態量の検出値と推定値と
    の誤差に基づいて前記モデルパラメータを補正するよう
    になっている請求項１０又は１１記載の車両状態量推定
    装置。
  13. 【請求項１３】 前記代用状態量は、車体横滑り角及び
    車体横速度のうちの少なくとも一方の微分値であり、 前記パラメータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定
    値との誤差と、前記代用状態量の検出値と推定値との誤
    差の符号と、に基づいて前記モデルパラメータを補正す
    るようになっている請求項１０又は１１記載の車両状態
    量推定装置。
  14. 【請求項１４】 前記代用状態量は、車体横滑り角及び
    車体横速度うちの少なくとも一方の微分値であり、 前記パラメータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定
    値との誤差と、前記代用状態量の検出値と推定値との誤
    差を入力とした関数の出力と、に基づいて前記モデルパ
    ラメータを補正するようになっており、 前記関数の出力は、前記入力の絶対値が所定のしきい値
    を越えると飽和するようになっている請求項１０又は１
    １記載の車両状態量推定装置。
  15. 【請求項１５】 前記代用状態量は、横加速度であり、 前記パラメータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定
    値との誤差と、前記代用状態量の検出値と推定値との誤
    差と、に基づいて前記モデルパラメータを補正するよう
    になっている請求項１０又は１１記載の車両状態量推定
    装置。
  16. 【請求項１６】 前記代用状態量は、横加速度であり、 前記パラメータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定
    値との誤差と、前記代用状態量の検出値と推定値との誤
    差の符号と、に基づいて前記モデルパラメータを補正す
    るようになっている請求項１０又は１１記載の車両状態
    量推定装置。
  17. 【請求項１７】 前記代用状態量は、横加速度であり、 前記パラメータ補正手段は、ヨーレートの検出値と推定
    値との誤差と、前記代用状態量の検出値と推定値との誤
    差を入力とした関数の出力と、に基づいて前記モデルパ
    ラメータを補正するようになっており、 前記関数の出力は、前記入力の絶対値が所定のしきい値
    を越えると飽和するようになっている請求項１０又は１
    １記載の車両状態量推定装置。
JP9323343A 1997-11-25 1997-11-25 車両状態量推定装置 Pending JPH11160205A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP9323343A JPH11160205A (ja) 1997-11-25 1997-11-25 車両状態量推定装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP9323343A JPH11160205A (ja) 1997-11-25 1997-11-25 車両状態量推定装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH11160205A true JPH11160205A (ja) 1999-06-18

Family

ID=18153745

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP9323343A Pending JPH11160205A (ja) 1997-11-25 1997-11-25 車両状態量推定装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH11160205A (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7058494B2 (en) 2003-01-31 2006-06-06 Nissan Motor Co., Ltd. Vehicle dynamics control apparatus
JP2009229412A (ja) * 2008-03-25 2009-10-08 Toyota Motor Corp 重心高推定装置、及びこれを備えた車両挙動制御装置
WO2021063916A1 (fr) * 2019-10-02 2021-04-08 Renault S.A.S Dispositif de contrôle d'un véhicule automobile à conduite autonome

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7058494B2 (en) 2003-01-31 2006-06-06 Nissan Motor Co., Ltd. Vehicle dynamics control apparatus
DE102004004312B4 (de) * 2003-01-31 2013-04-04 Nissan Motor Co., Ltd. Fahrzeugdynamik-Steuervorrichtung
JP2009229412A (ja) * 2008-03-25 2009-10-08 Toyota Motor Corp 重心高推定装置、及びこれを備えた車両挙動制御装置
WO2021063916A1 (fr) * 2019-10-02 2021-04-08 Renault S.A.S Dispositif de contrôle d'un véhicule automobile à conduite autonome
FR3101595A1 (fr) * 2019-10-02 2021-04-09 Renault S.A.S Dispositif de contrôle d’un véhicule automobile à conduite autonome

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7184868B2 (en) Vehicle dynamics behavior reproduction system
Reina et al. Vehicle dynamics estimation via augmented extended Kalman filtering
KR100215344B1 (ko) 차량상태 추정장치
US20180015931A1 (en) System and Method for Determining State of Stiffness of Tires of Vehicle
JP2009073466A (ja) 車両姿勢角推定装置及びプログラム
JP2003146154A (ja) 車両状態量の推定方法
JP3236003B1 (ja) 車両の路面摩擦係数推定装置
US12012164B2 (en) Device and method for monitoring the trajectory of a motor vehicle
JP3236004B1 (ja) 車両の路面摩擦係数推定装置
JP4887721B2 (ja) 車両走行状態推定装置
US7945429B2 (en) Tire model determining method, tire transient response data calculating method, tire evaluating method, and tire designing method
JP3271945B2 (ja) 車両の路面摩擦係数推定装置
JPH11160205A (ja) 車両状態量推定装置
US20040153216A1 (en) Method for estimating a vehicle's velocity
JP5091047B2 (ja) 車両姿勢角推定装置及びセンサドリフト推定装置
JP3217700B2 (ja) 車体横すべり角検出装置
JP7360976B2 (ja) センサ誤差補正装置
JP3198797B2 (ja) 車両運動制御装置
KR102677041B1 (ko) 디바이스의 작동 성능 파라미터들을 결정하기 위한 방법 및 시스템
JP2008024233A (ja) 車両横すべり角演算装置
US20230182523A1 (en) System and method for estimating lateral acceleration
JP2962026B2 (ja) 車体横すべり角推定装置
JPH0581468B2 (ja)
JP2024517571A (ja) 装置の動作性能パラメータを決定するための方法およびシステム
JPH11192959A (ja) 車両の運動状態量推定装置

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20050105

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20050524