JP3577138B2 - Wheel characteristic estimation device - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide technique for estimating with good accuracy wheel characteristics, a relationship between quantity of wheel state and wheel genesis force. SOLUTION: Wheel characteristics, a relationship among three parties, a wheel slip angle α, and wheel slip ratio s, quantity of wheel state, respectively, and wheel traversing force FY, wheel genesis force, are approximated by using a three dimensional function containing a parameter a reflecting coefficient of friction μbetween a wheel and a road, and a parameter b reflecting the tire rigidity of a wheel. In addition, the parameters a, b in the function are identified by estimating the yaw rate γof a vehicle based on the wheel transversing force FY estimated based on each actual value of the wheel slip angle α and the wheel slip ratio s and each candidate value of the parameters a, b and by changing each candidate value of the parameters a, b so that the estimated yaw rate γ may be agreed with actual yaw rate γ.

Description

【００１０】
であるもの。
ただし、ここに「ａ」はμパラメータ、「ｂ」は剛性パラメータである。パラメータａは、摩擦係数μが大きいほど大きくなり、一方、パラメータｂは、タイヤ剛性が高いほど大きくなる。また、「ｔａｎｈ」は、双曲線正接の関数を表し、「ｓｅｃｈ」は、双曲線正割の関数を表す。
車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪横力Ｆ_Ｙ との関係である車輪特性は一般に、図９の３次元グラフで示される。この車輪特性は、概略的に説明すれば、車輪スリップ率ｓが同一の状況では、車輪スリップ角αが増加するにつれてほぼ比例的に横力Ｆ_Ｙ が増加するがやがて飽和し、さらに車輪スリップ角αが増加すると逆に横力Ｆ_Ｙ が減少する性質を有する。車輪スリップ角αが増加するにつれてほぼ比例的に横力Ｆ_Ｙ が増加する領域が線形領域であり、車輪スリップ角αが増加すると逆に横力Ｆ_Ｙ が減少する領域が非線形領域である。また、この車輪特性は、車輪スリップ角αが同一の状況では、車輪スリップ率ｓの絶対値が増加するにつれて横力Ｆ_Ｙ が減少する性質を有する。また、この車輪特性は、車輪と路面との間の摩擦係数μや車輪に装着されたタイヤの剛性（横剛性，ねじり剛性等）によって変化する。なお、摩擦係数μは、車輪側の摩擦係数が不変であると仮定すれば、路面側の摩擦係数に依存することになり、逆に、路面側の摩擦係数が不変であると仮定すれば、車輪側の摩擦係数に依存することになる。
それらの事情を背景とし、本発明者はそのような車輪特性を関数式で近似することについて研究し、その結果、その３次元グラフを近似する関数式として上記の関数式を誘導したのである。
（１２）請求項１の車輪特性推定装置であって、前記関数式が、車輪スリップ率ｓと車輪前後力Ｆ_Ｘ との関係を表すもの。
（１３）請求項１の車輪特性推定装置であって、前記関数式が、車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪前後力Ｆ_Ｘ との関係を表すもの。
（１４）（１３）の車輪特性推定装置であって、前記関数式が、
【００１１】
【数２】

【００１２】
であるもの。
ただし、ここに「ａ」はμパラメータ、「ｂ」は剛性パラメータである。パラメータａは、摩擦係数μが大きいほど大きくなり、一方、パラメータｂは、タイヤ剛性が高いほど大きくなる。また、「ｔａｎｈ」は、双曲線正接の関数を表す。
車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪前後力Ｆ_Ｘ との関係である車輪特性は一般に、図１０の３次元グラフで示される。この車輪特性は、概略的に説明すれば、車輪スリップ角αが同一の状況では、車輪スリップ率ｓが増加するにつれてほぼ比例的に前後力Ｆ_Ｘ が増加するがやがて飽和し、さらに車輪スリップ率ｓが増加すると逆に前後力Ｆ_Ｘ が減少する性質を有する。車輪スリップ率ｓが増加するにつれてほぼ比例的に前後力Ｆ_Ｘ が増加する領域が線形領域であり、車輪スリップ率ｓが増加すると逆に前後力Ｆ_Ｘ が減少する領域が非線形領域である。また、この車輪特性は、車輪スリップ率ｓが同一の状況では、車輪スリップ角αの絶対値が増加するにつれて前後力Ｆ_Ｘ が減少する性質を有する。また、この車輪特性も、摩擦係数μやタイヤ剛性によって変化する。
それらの事情を背景とし、本発明者はそのような車輪特性を関数式で近似することについて研究し、その結果、その３次元グラフを近似する関数式として上記の関数式を誘導したのである。
（１５）請求項１，（１） ないし（１４）のいずれかの車輪特性推定装置であって、前記パラメータ同定手段が、前記パラメータの候補値を一定量ずつ変更するとともに、その変更毎に、各候補値が採用された関数式に基づいて現在の車輪発生力を推定し、推定された車輪発生力に基づいて現在の車両状態量を推定し、推定された車両状態量と実車両状態量との差の絶対値が設定値以下となるまで候補値の変更を繰り返し、その差の絶対値が設定値以下となったときにおける候補値をパラメータの真の値に確定するもの。
（１６）（１５）の車輪特性推定装置であって、前記パラメータ同定手段が、
（ａ） 車輪状態量を検出する車輪状態量センサと、
（ｂ） 車両状態量を検出する車両状態量センサと、
（ｃ） 車輪状態量センサにより検出された車輪状態量とパラメータの候補値とに基づき、現在の車輪発生力を推定する車輪発生力推定手段と、
（ｄ） 推定された車輪発生力に基づき、２自由度の車両モデルを想定して現在の車両状態量を推定する車両状態量推定手段と、
（ｅ） 推定された車両状態量と前記車両状態量センサにより検出された車両状態量との関係から、パラメータの今回の候補値が真の値に十分に近いか否かを判定する候補値適否判定手段と、
（ｆ） 近いと判定された場合にはその値を真の値に確定し、近くはないと判定された場合には、パラメータの候補値を変更するパラメータ確定・変更手段と
を有するもの。
（１７）（１６）の車輪特性推定装置であって、前記車輪状態量センサとして、運転者によって操作されるステアリングホイールの回転操作角である操舵角を検出する操舵角センサまたは車輪の実舵角を検出する舵角センサを有するもの。
（１８）（１６）または（１７）の車輪特性推定装置であって、前記車輪状態量センサとして、車輪の回転速度である車輪速を検出する車輪速センサを有するもの。
（１９）（１６）ないし（１８）のいずれかの車輪特性推定装置であって、前記車両状態量センサとして、車両のヨーレイトを検出するヨーレイトセンサを有するもの。
（２０）（１９）の車輪特性推定装置であって、前記ヨーレイトセンサが、ヨーレイトの検出に専用のものであるもの。
（２１）（１９）の車輪特性推定装置であって、前記ヨーレイトセンサが、左右輪の車輪速センサを流用し、左右輪間の回転速度差に基づいてヨーレイトを間接に検出するものであるもの。
（２２）（１６）ないし（２１）のいずれかの車輪特性推定装置であって、前記車両状態量推定手段が、
Ｉ・γ’＝Ｌ_ｆ （Ｆ_Ｙｆｌ ＋Ｆ_Ｙｆｒ ）−Ｌ_ｒ （Ｆ_Ｙｒｌ ＋Ｆ_Ｙｒｒ ）
なるヨー運動方程式に、前記推定された左前輪の車輪横力Ｆ_Ｙｆｌ ，右前輪の車輪横力Ｆ_Ｙｆｒ ，左後輪の車輪横力Ｆ_Ｙｒｌ および右後輪の車輪横力Ｆ_Ｙｒｒ をそれぞれ代入することによってヨーレイト角速度γ’を推定し、さらに、それの時間積分値としてヨーレイトγを推定するものであり、
前記候補値適否判定手段が、その推定ヨーレイトγと前記車両状態量センサにより検出された実ヨーレイトγとの関係からパラメータの今回の候補値が真の値に十分に近いか否かを判定するものである車輪特性推定装置。
ただし、上記式において「Ｉ」は固定値である車両ヨー慣性モーメント、「Ｌ_ｆ 」は固定値である重心−前輪車軸間距離、「Ｌ_ｒ 」は固定値である重心−後輪車軸間距離をそれぞれ表す。
【００１３】
なお付言すれば、本発明は別の観点から以下のような発明として把握することもできる。
Ａ．車両状態量推定装置
（１） 車輪モデルとして車輪特性の非線形性をも考慮した非線形モデルを想定して車輪発生力を推定し、その推定した車輪発生力に基づき、車両モデルとして２自由度モデルを想定して車両状態量を推定する車両状態量推定装置。
この車両状態量推定装置によれば、比較的安価なセンサでは検出が困難な車両状態量を比較的簡単に推定可能となる。
（２） （１） の車両状態量推定装置であって、少なくとも１つのパラメータを用いることによって車輪状態量と車輪発生力との関係を表す関数式を記憶する関数式記憶手段と、
そのパラメータを同定するパラメータ同定手段と
を有するもの。
なお、ここにおける「パラメータ同定手段」は例えば、前記（１５）または（１６）における態様をとり得る。
（３） （１） の車両状態量推定装置であって、前記関数式記憶手段が、前記関数式として、前記数１および数２の欄にそれぞれ記載された２つの関数式の少なくとも一方を記憶するもの。
（４） （１） ないし（３） のいずれかの車両状態量推定装置であって、さらに、ヨーレイトγを検出するヨーレイトセンサと車速Ｖを検出する車速センサとを有し、
ｍＶ（β’＋γ）＝Ｆ_Ｙｆｌ ＋Ｆ_Ｙｆｒ ＋Ｆ_Ｙｒｌ ＋Ｆ_Ｙｒｒ
なる車両の横運動方程式に、ヨーレイトγの検出値および車速Ｖの検出値と、前記推定された左前輪の車輪横力Ｆ_Ｙｆｌ ，右前輪の車輪横力Ｆ_Ｙｆｒ ，左後輪の車輪横力Ｆ_Ｙｒｌ および右後輪の車輪横力Ｆ_Ｙｒｒ をそれぞれ代入することによって車体スリップ角速度β’を求め、さらに、その時間積分値として車体スリップ角βを求め、それら車体スリップ角速度β’および車体スリップ角βをそれぞれ前記車両状態量として出力するもの。
ただし、上記式において「ｍ」は固定値である車両質量を表す。
【００１４】
Ｂ．車輪−路面間摩擦係数推定装置
（１） 少なくとも１つのパラメータを用いることによって車輪状態量と車輪発生力との関係を表す関数式であってそのパラメータの少なくとも１つが車輪と路面との間の摩擦係数μの大きさを反映するμパラメータであるものを記憶する関数式記憶手段と、
前記少なくとも１つのパラメータを同定するパラメータ同定手段と、
同定されたμパラメータに基づき、摩擦係数μを推定する摩擦係数推定手段と
を含むことを特徴とする車輪−路面間摩擦係数推定装置。
なお、ここにおける「関数式」は、車輪特性の非線形性をも考慮したものであっても非線形性までは考慮しないものであってもよい。
また、ここにおける「パラメータ同定手段」も例えば、前記（１５）または（１６）における態様をとり得る。
（２） （１） の車輪−路面間摩擦係数推定装置であって、前記μパラメータが、前記摩擦係数μが大きいほど大きくなるもの。
（３） （２） の車輪−路面間摩擦係数推定装置であって、前記関数式記憶手段が、前記関数式として、前記数１および数２の欄にそれぞれ記載された２つの関数式の少なくとも一方を記憶するもの。
【００１５】
Ｃ．タイヤ剛性推定装置
（１） 少なくとも１つのパラメータを用いることによって車輪状態量と車輪発生力との関係を表す関数式であってそのパラメータの少なくとも１つが車輪のタイヤ剛性の大きさを反映する剛性パラメータであるものを記憶する関数式記憶手段と、
前記少なくとも１つのパラメータを同定するパラメータ同定手段と、
同定された剛性パラメータに基づき、タイヤ剛性を推定するタイヤ剛性推定手段と
を含むことを特徴とするタイヤ剛性推定装置。
なお、ここにおける「関数式」も、車輪特性の非線形性をも考慮したものであっても非線形性までは考慮しないものであってもよい。
また、ここにおける「パラメータ同定手段」も例えば、前記（１５）または（１６）における態様をとり得る。
（２） （１） のタイヤ剛性推定装置であって、前記剛性パラメータが、タイヤ剛性が大きいほど大きくなるもの。
（３） （２） のタイヤ剛性推定装置であって、前記関数式記憶手段が、前記関数式として、前記数１および数２の欄にそれぞれ記載された２つの関数式の少なくとも一方を記憶するもの。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
図１には車両挙動制御システムがブロック図で示されている。車両挙動制御システムは、４輪車両に搭載されて使用されるものであり、車輪特性推定装置１０と車両状態量推定装置１２と車両挙動安定化制御装置１４とを備えている。それらのうち車輪特性推定装置１０が本発明の一実施形態である。
【００１７】
車輪特性推定装置１０は、各輪毎に、車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪の横力Ｆ_Ｙ との関係である車輪特性（３次元）を推定する。
【００１８】
車輪スリップ角αは、車両の向きを基準として車輪の向きを表す物理量である。前輪の車輪スリップ角α_ｆ は、
α_ｆ ＝β＋Ｌ_ｆ ・γ／Ｖ−θ_ｆ
なる式で表され、一方、後輪の車輪スリップ角α_ｒ は、
α_ｒ ＝β−Ｌ_ｒ ・γ／Ｖ
なる式で表される。
ただし、
β ：車体スリップ角
Ｌ_ｆ ：重心−前輪車軸間距離
Ｌ_ｒ ：重心−後輪車軸間距離
γ ：ヨーレイト
Ｖ ：車速
θ_ｆ ：前輪舵角（＝δ_Ｈ ／Ｎ）
δ_Ｈ ：ステアリングホイールの操舵角
Ｎ：オーバオールステアリング比
【００１９】
車輪スリップ率ｓは、車輪が路面に対して前後方向にスリップする程度を表す物理量である。車輪スリップ率ｓは、車輪速をＶ_Ｗ 、車速をＶとして、
ｓ＝（Ｖ_Ｗ −Ｖ）／Ｖ
なる式で表され、車両の駆動時には正の値、制動時には負の値となる。
【００２０】
横力Ｆ_Ｙ は、車両旋回中に車輪にそれの回転面に直角な方向において発生する力をいう。なお、横力Ｆ_Ｙ は、車両旋回中に車輪に、車両の横方向において発生する力であるコーナリングフォースＣＦという意味で使用することもある。
【００２１】
車輪特性推定装置１０は、車輪特性を表す３次元グラフを近似する関数式として、前記数１の欄に記載された関数式（車輪横力Ｆ_Ｙ の式）を使用する。その関数式はＲＯＭ３４の関数式メモリに予め記憶されている。そして、車輪特性推定装置１０は、車両走行中にその関数式におけるパラメータａ，ｂをそれぞれ同定することによって車輪特性を推定する。パラメータａは前記μパラメータの一例であり、パラメータｂは剛性パラメータの一例である。
【００２２】
パラメータａ，ｂの同定は、概略的に説明すれば、図３に示すように、車輪モデルと車両モデルとを用いて行われる。車輪モデルは、前記関数式によって定義され、車輪特性の非線形性をも考慮した非線形モデルである。これに対し、車両モデルは、車両の平面運動のうちの横運動（並進運動）は、
ｍＶ（β’＋γ）＝Ｆ_Ｙｆｌ ＋Ｆ_Ｙｆｒ ＋Ｆ_Ｙｒｌ ＋Ｆ_Ｙｒｒ
なる横運動方程式で記述され、ヨー運動（回転運動）は、
Ｉ・γ’＝Ｌ_ｆ （Ｆ_Ｙｆｌ ＋Ｆ_Ｙｆｒ ）−Ｌ_ｒ （Ｆ_Ｙｒｌ ＋Ｆ_Ｙｒｒ ）
なるヨー運動方程式で記述される２自由度モデルである。
ただし、
ｍ ：車両質量（固定値）
Ｖ ：車速
β’ ：車体スリップ角速度
Ｆ_Ｙｆｌ ：左前輪に発生する横力
Ｆ_Ｙｆｒ ：右前輪に発生する横力
Ｆ_Ｙｒｌ ：左後輪に発生する横力
Ｆ_Ｙｆｒ ：右後輪に発生する横力
Ｉ ：車両のヨー慣性モーメント（固定値）
γ’ ：ヨーレイトγの時間微分値であるヨー角加速度
なお、横運動方程式はＲＯＭ３４の横運動方程式メモリに、ヨー運動方程式はＲＯＭ３４のヨー運動方程式メモリにそれぞれ予め記憶されている。
【００２３】
車輪特性推定装置１０は、パラメータａ，ｂをそれぞれ一定の規則に従って少量ずつ変更するとともに、その変更毎に、パラメータａ，ｂの各候補値に基づいてヨー角加速度γ’を演算する。さらに、それを積分することによってヨーレイトγを推定し、その推定ヨーレイトγと実車の実ヨーレイトγとの差を求め、その差の絶対値が設定値Ａ以下となるまで、パラメータａ，ｂの候補値の変更を繰り返し、これにより、現在の実車に適合したパラメータａ，ｂをリアルタイムで同定する。
【００２４】
車輪特性推定装置１０は、図１に示すように、操舵角センサ２０，車速センサ２２，ヨーレイトセンサ２４と４個の車輪速センサ２６を備えている。操舵角センサ２０は、運転者によって回転操作されるステアリングホイールの回転操作角である操舵角δ_Ｈ を検出するものである。車速センサ２２は、車両の前後方向における走行速度である車速Ｖを検出するものである。ヨーレイトセンサ２４は、車両の実ヨーレイトγを検出するものである。４個の車輪速センサ２６は、車両の４個の車輪にそれぞれ設けられ、各車輪の周速度である車輪速Ｖ_Ｗ を検出するものである。
【００２５】
なお、それらセンサは車両状態量推定装置１２と共用される。また、ヨーレイトセンサ２４は、専用のものであっても、左右輪の車輪速センサ２６を流用して左右輪の回転速度差からヨーレイトγを間接に検出するものであってもよい。
【００２６】
車輪特性推定装置１０はさらに、車輪特性推定コントローラ３０も備えている。車輪特性推定コントローラ３０は、ＣＰＵ３２，ＲＯＭ３４およびＲＡＭ３６を含むコンピュータ３８を主体として構成されている。ＲＯＭ３４には、パラメータ同定ルーチンを始めとする各種ルーチンが予め記憶されており、ＣＰＵ３２がＲＡＭ３６を使用しつつそれら各種ルーチンを実行することにより、車輪特性推定が行われる。
【００２７】
パラメータ同定ルーチンは図２にフローチャートで表されている。本ルーチンは一定時間が経過する毎に実行を繰り返される。
【００２８】
本ルーチンの各回の実行時にはまず、ステップＳ１（以下、単にＳ１で表す。他のステップについても同じとする）において、ＲＡＭ３６のパラメータメモリからパラメータａ，ｂの現在値がそれぞれ読み込まれる。ただし、本ルーチンの今回の実行はコンピュータ２８の電源投入開始後の初回である場合には、パラメータａ，ｂが一度も同定されていないから、ＲＯＭ３４のパラメータメモリから標準値（初期値）が読み込まれ、それが現在のパラメータとしてＲＡＭ３６に記憶される。
【００２９】
その後、Ｓ２において、各種センサにより、車速Ｖ，各輪の車輪速Ｖ_Ｗ ，実ヨーレイトγおよび操舵角δ_Ｈ が検出される。続いて、Ｓ３において、各輪毎に、車輪スリップ率ｓと車輪スリップ角αがそれぞれ演算される。車輪スリップ率ｓは、車速Ｖと車輪速Ｖ_Ｗ とから演算され、車輪スリップ角αは、操舵角δ_Ｈ と車体スリップ角βとから演算される。なお、車体スリップ角βは、本ステップの初回の実行時には０とされ、次回以後の各回の実行時には、車両状態量推定装置１２により演算された最新の車体スリップ角βが近似値として使用される。
【００３０】
その後、Ｓ４において、それら検出値と前記パラメータａ，ｂとに基づき、車輪モデルすなわち前記関数式を利用して各輪毎に現在の横力Ｆ_Ｙ が推定される。続いて、Ｓ５において、推定された４輪分の横力Ｆ_Ｙ に基づき、車両モデルすなわち前記ヨー運動方程式を利用して車両のヨー角加速度γ’が推定され、それの時間積分値としてヨーレイトγが推定される。その後、Ｓ６において、その推定ヨーレイトγと実ヨーレイトγとの差の絶対値が設定値Ａ以下であるか否かが判定される。今回は設定値Ａ以下であると仮定すれば、判定がＹＥＳとなり、Ｓ７において、パラメータａ，ｂがそのまま確定されてＲＡＭ３６に記憶され、以上で本ルーチンの一回の実行が終了する。
【００３１】
これに対し、今回はヨーレイトの推定値と実際値との差の絶対値が設定値Ａ以下ではないと仮定すれば、Ｓ６の判定がＮＯとなり、Ｓ８において、パラメータａ，ｂの各候補値が別の候補値に変更される。この変更は例えば、図４に概念的に示すように、各パラメータａ，ｂがとり得る範囲内における複数の候補値を予め用意しておき、パラメータｂのある候補値についてパラメータａの候補値をそれの全範囲にわたって変更し、そのようにしてもヨーレイトγの推定値と実際値との差の絶対値が設定値Ａ以下にはならない場合には、パラメータｂを別の候補値に変更した上でパラメータａの候補値をそれの全範囲にわたって変更することによって行われる。
【００３２】
その後、Ｓ２〜Ｓ６およびＳ８の実行が何回か繰り返されるうちに、ヨーレイトγの推定値と実際値との差の絶対値が設定値Ａ以下となれば、Ｓ６の判定がＹＥＳとなり、Ｓ７において、パラメータａ，ｂが最新の候補値で確定される。以上で本ルーチンの一回の実行が終了する。
【００３３】
なお付言すれば、本ルーチンは、車輪のコーナリング特性が線形領域にある場合に限って実行され、非線形領域にある場合には実行が中止されるようになっている。図９に示すグラフから明らかなように、車輪スリップ角αと横力Ｆ_Ｙ との対応関係は、常に単調増加または単調減少を示すものではない。すなわち、同じ横力Ｆ_Ｙ が車輪のコーナリング特性が線形領域にある状態でも非線形領域にある状態でも発生するのである。そのため、パラメータａ，ｂについて上記のようにして確定された候補値が必ずしも真の値に精度よく一致するとは限らない。また、ヨー運動方程式を用いた横力Ｆ_Ｙ の推定精度は一般に、車輪のコーナリング特性が線形領域にある場合において非線形領域にある場合におけるより高い。そこで、本ルーチンは、車輪スリップ角αと横力Ｆ_Ｙ との対応関係が単調増加を示す線形領域にある場合に限って実行され、これにより、パラメータａ，ｂの同定精度が向上させられている。なお、車輪のコーナリング特性が現在、非線形領域にあるか否かの推定は、例えば、車速Ｖと操舵角δ_Ｈ とに基づき、車両が定常円旋回状態にある場合に車両に発生するヨーレイトγを推定し、その推定ヨーレイトγと実ヨーレイトγとの差が設定値以上である場合に、車輪のコーナリング特性が非線形領域にあると判定することによって行うことができる。
【００３４】
ただし、本ルーチンを、車輪のコーナリング特性が線形領域にあるか非線形領域にあるかを問わず実行することは可能である。この場合、例えば、以下の処理を追加することが望ましい。すなわち、パラメータａ，ｂの各候補値を変更予定範囲全体において変更させ、その結果、真の値である可能性がある候補値対（パラメータａの候補値とｂの候補値との組み合わせ）が１つしか取得されなかった場合には、直ちにその候補値対を真の値に決定するが、２つ取得された場合には、車輪のコーナリング特性が現在、線形領域にあるか非線形領域にあるかを推定し、その推定結果を考慮して、取得された２つの候補値対から真の値であると予想されるものを選択し、その選択された候補値対を真の値に決定する処理を追加することが望ましいのである。
【００３５】
次に、車両状態量推定装置１２について説明する。
車両状態量推定装置１２は、図１に示すように、車輪特性推定装置１０と車両挙動安定化制御装置１４との間に接続されている。車両状態量推定装置１２は、各種センサからの信号と車輪特性推定装置１０から読み込まれたパラメータａ，ｂとに基づき、車体スリップ角速度β’と車体スリップ角βとをそれぞれ推定する。車両状態量推定装置１２は、前記横運動方程式を用いて車体スリップ角速度β’を推定し、それの時間積分値として車体スリップ角βを推定する。
【００３６】
車両状態量推定装置１２は、図１に示すように、車両状態量推定コントローラ５０を備えている。車両状態量推定コントローラ５０は、ＣＰＵ５２，ＲＯＭ５４およびＲＡＭ５６を含むコンピュータ５８を主体として構成されている。ＲＯＭ５４には、車両状態量推定ルーチンを始めとする各種ルーチンが予め記憶されており、ＣＰＵ５２がＲＡＭ５６を使用しつつそれら各種ルーチンを実行することにより、それぞれ車両状態量の一つである車体スリップ角速度β’と車体スリップ角βとをそれぞれ推定する。
【００３７】
車両状態量推定ルーチンは図５にフローチャートで表されている。本ルーチンは一定時間が経過する毎に実行を繰り返される。なお、本ルーチンは車輪のコーナリング特性が線形領域にあるか非線形領域にあるかを問わず実行される。したがって、現在非線形領域にある場合には、線形領域にあった過去において同定されたパラメータａ，ｂに基づいて非線形領域にある現在の車両状態量が推定されることとなる。
【００３８】
本ルーチンの各回の実行時にはまず、Ｓ１００において、車輪特性推定装置１０のＲＡＭ３６のパラメータメモリからパラメータａ，ｂの現在値がそれぞれ読み込まれ、自身のＲＡＭ５６に記憶される。
【００３９】
その後、Ｓ１０１において、各種センサにより、車速Ｖ，各輪の車輪速Ｖ_Ｗ ，実ヨーレイトγおよび操舵角δ_Ｈ が検出される。続いて、Ｓ１０２において、各輪毎に、車輪スリップ率ｓと車輪スリップ角αがそれぞれ演算される。なお、車体スリップ角βは、本ステップの初回の実行時には０とされ、次回以後の各回の実行時には、自身により演算された最新の車体スリップ角βが使用される。
【００４０】
その後、Ｓ１０３において、それら検出値と前記パラメータａ，ｂとに基づき、車輪モデルすなわち前記関数式を利用して、各輪毎に現在の横力Ｆ_Ｙ が推定される。続いて、Ｓ１０４において、推定された４輪分の横力Ｆ_Ｙ と実ヨーレイトγとに基づき、車両モデルすなわち前記横運動方程式を利用して車体スリップ角速度β’が推定され、Ｓ１０５において、それの時間積分値として車体スリップ角βが推定される。以上で本ルーチンの一回の実行が終了する。
【００４１】
次に、車両挙動安定化制御装置１４について説明する。
車両挙動安定化制御装置１４は、車両旋回時に車両がドリフトアウトまたはスピンする傾向が現れた場合には実際にドリフトアウト等が発生することを抑制し、また、それにもかかわらず実際にドリフトアウト等が発生した場合には発生したドリフトアウト等が迅速に解消されるように車両のヨーモーメントを制御し、これによって車両の挙動を安定化させる。
【００４２】
車両挙動安定化制御装置１４は、車両非制動時に左右輪について独立にブレーキを作動させて左右輪間に制動力左右差を発生させ、車両に発生している予定外のヨーモーメントを打ち消すのに適当なヨーモーメントを車両に発生させて車両の挙動を安定化させる。この車両挙動安定化制御装置１４は、制動力左右差を図６に示すマニュアル−電気制御二系統式のブレーキシステムによって発生させる。以下、そのブレーキシステムの構成を詳細に説明するが、このブレーキシステムは図示しないアンチロック制御装置およびトラクション制御装置によっても使用されるものであるため、アンチロック制御およびトラクション制御に必要な要素も付加されており、それについても併せて説明する。なお、ここに、アンチロック制御とは、車両制動時に車輪がロックしないように車輪の制動トルクを制御することをいい、一方、トラクション制御とは、車両駆動時に駆動輪がスピンしないように駆動輪の駆動トルクと制動トルクとの少なくとも一方を制御することをいう。
【００４３】
このブレーキシステムは、マスタシリンダ６０を備えている。マスタシリンダ６０は、互いに独立した２個の加圧室を直列に備えたタンデム型であり、ブレーキ操作部材としてのブレーキペダル６２の踏力が液圧ブースタ６４によって倍力されて入力され、それに応じた高さの液圧をそれら加圧室にそれぞれ発生させる。
【００４４】
一方の加圧室は主通路６６によって左右前輪１４のブレーキシリンダ６８にそれぞれ接続されている。主通路６６は加圧室から延び出た後に二股状に分岐させられ、１本の基幹部分と２本の分岐部分とから構成されている。
【００４５】
２本の分岐部分の各々には、電磁方向切換弁であるマスタシリンダカット弁７０が設けられている。マスタシリンダカット弁７０は、常には、各ブレーキシリンダ６８をマスタシリンダ６０に接続するが、車両挙動安定化制御時とアンチロック制御時とにはマスタシリンダ６０から遮断し、各々電磁液圧制御弁としての電磁開閉弁である増圧弁７２と減圧弁７４とにそれぞれ接続する。増圧弁７２は電磁方向切換弁である電気制御液圧源選択弁７６に接続されている。電気制御液圧源選択弁７６は、常には、増圧弁７２を液圧ブースタ６４を経由してリザーバ８０に接続するが、車両挙動安定化制御時にはリザーバ８０から遮断して電気制御液圧源８２に接続する。したがって、車両挙動安定化制御時には電気制御液圧源８２によって左右前輪１４のブレーキシリンダ６８が作動させられる。一方、減圧弁７４は前記リザーバ８０に接続されている。
【００４６】
マスタシリンダ６０の他方の加圧室は主通路８６によって左右後輪２２のブレーキシリンダ６８にそれぞれ接続されている。主通路８６も前記主通路６６と同様に、加圧室から延び出た後に二股状に分岐させられ、１本の基幹部分と２本の分岐部分とから構成されている。
【００４７】
１本の基幹部分にはプロポーショニングバルブ（図において「Ｐ／Ｖ」と略記する）９０が設けられている。プロポーショニングバルブ９０はよく知られているように、マスタシリンダ６０の液圧が折れ点以下である領域ではマスタシリンダ６０の液圧をそのまま左右後輪２２のブレーキシリンダ６８に伝達するが、折れ点を超えた領域ではマスタシリンダ６０の液圧を一定比率で減圧して左右後輪２２のブレーキシリンダ６８に伝達する。
【００４８】
１本の基幹部分のうちプロポーショニングバルブ９０に対してマスタシリンダ６０の側とは反対側の部分には、電磁方向切換弁であるマスタシリンダカット弁９２が設けられている。マスタシリンダカット弁９２は、常には、ブレーキシリンダ６８をマスタシリンダ６０に接続するが、車両挙動安定化制御時とアンチロック制御時とトラクション制御時とにはマスタシリンダ６０から遮断して電磁方向切換弁である電気制御液圧源選択弁９４に接続する。その電気制御液圧源選択弁９４は、常には、マスタシリンダカット弁９２を液圧ブースタ６４を経由してリザーバ８０に接続するが、車両挙動安定化制御時とトラクション制御時とにはリザーバ８０から遮断して電気制御液圧源８２に接続する。したがって、車両挙動安定化制御時とトラクション制御時とには電気制御液圧源８２によって左右後輪２２のブレーキシリンダ６８が作動させられる。
【００４９】
前記２本の分岐部分の各々には、電磁液圧制御弁としての電磁開閉弁である増圧弁７２が設けられている。また、各ブレーキシリンダ６８には、電磁液圧制御弁としての電磁開閉弁である減圧弁７４を経てリザーバ８０が接続されている。
【００５０】
電気制御液圧源８２は、作動液を圧力下に蓄えるアキュムレータ９６，リザーバ８０から作動液を汲み上げてアキュムレータ９６に押し込むポンプ９８等から構成されている。ポンプ９８の運転状態が図示しないコンピュータによって制御され、アキュムレータ９６に常に一定液圧範囲で作動液が蓄えられる。
【００５１】
車両挙動安定化制御装置１４はまた、図１に示すように、車両挙動安定化コントローラ１００を備えている。車両挙動安定化コントローラ１００は、ＣＰＵ１０２，ＲＯＭ１０４およびＲＡＭ１０６を含むコンピュータ１０８を主体として構成されている。ＲＯＭ１０４には、車両挙動安定化ルーチンを始めとする各種ルーチンが予め記憶されており、ＣＰＵ１０２がＲＡＭ１０６を使用しつつそれら各種ルーチンを実行することにより、左右輪間における制動力左右差を制御する。なお、図においてブレーキアクチュエータ１１０は、前記マスタシリンダカット弁７０，９２，電気制御液圧源選択弁７６，９４，増圧弁７２および減圧弁７４の総称である。
【００５２】
車両挙動安定化ルーチンは図７にフローチャートで表されている。本ルーチンは一定時間が経過する毎に実行を繰り返される。本ルーチンの各回の実行時にはまず、Ｓ２０１において、車両状態量推定装置１２のＲＡＭ５６の車体スリップ角速度メモリから車体スリップ角速度β’の現在値が読み込まれ、自身のＲＡＭ１０６に記憶される。次に、Ｓ２０２において、車両状態量推定装置１２のＲＡＭ５６の車体スリップ角メモリから車体スリップ角βの現在値が読み込まれ、これも自身のＲＡＭ１０６に記憶される。
【００５３】
その後、読み込んだ車体スリップ角βおよび車体スリップ角速度β’に基づき、車両挙動が不安定であるか否かが判定される。本実施形態においては、横軸に車体スリップ角β、縦軸に車体スリップ角速度β’が取られた座標面において車体スリップ角βの現在値と車体スリップ角速度β’の現在値との対応点が、互いに平行な２本の斜線（β／ｃ＋β’／ｄ＝１なる式で表される直線とβ／ｃ＋β’／ｄ＝−１なる式で表される直線）で囲まれる領域（図８参照）の内側にあるか外側にあるかによって車両挙動の安定性が判定される。車体スリップ角βの現在値と車体スリップ角速度β’の現在値との対応点がその領域の内側にあるときには、車両挙動が安定であると判定され、外側にあるときには車両挙動が不安定であると判定されるのである。今回は車両挙動が安定していると仮定すれば、Ｓ２０３の判定がＮＯとなり、本ルーチンの一回の実行が直ちに終了する。
【００５４】
これに対し、今回は車両挙動が不安定であると仮定すれば、Ｓ２０３の判定がＹＥＳとなり、Ｓ２０４において、制動力左右差制御のためのブレーキ圧制御モードが選択される。Ｓ２０１およびＳ２０２において読み込んだ車体スリップ角βと車体スリップ角速度β’を含む複数の車両旋回情報に基づき、各輪のブレーキ圧について実現されるべきブレーキ圧制御モードが選択されるのである。
【００５５】
具体的には、まず、それら旋回情報に基づき、車両に過大なスピン傾向が発生したか、過大なドリフトアウト傾向が発生したか否かが判定される。
車両に過大なスピン傾向も過大なドリフトアウト傾向も発生しないと判定された場合には、４個の車輪すべてについて減圧モードが選択される。いずれの車輪についても制動力を発生させる必要がないからである。
これに対し、車両にスピン傾向が発生したと判定された場合には、左右前輪のうち旋回外側のものについてのみ制動力を増加させるために増圧モードが選択され、他の車輪については減圧モードが選択される。これにより、スピン傾向を抑制するためのヨーモーメントが車両に発生させられる。
また、車両にドリフトアウト傾向が発生したと判定された場合には、左右後輪のうち旋回内側のものについてのみ制動力を増加させるために増圧モードが選択され、他の車輪については減圧モードが選択される。これにより、ドリフトアウト傾向を抑制するためのヨーモーメントが車両に発生させられる。
【００５６】
その後、Ｓ２０５において、選択されたブレーキ圧制御モードを実現するための信号がブレーキアクチュエータ１１０に出力される。以上で本ルーチンの一回の実行が終了する。
【００５７】
なお、車両挙動安定化制御中にブレーキ操作が行われた場合には、直ちに車両挙動安定化制御が中止され、各輪のブレーキシリンダ６８がマスタシリンダ６０によって作動させられる通常状態に復帰させられる。
【００５８】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、車輪特性が非線形性を考慮して推定され、そのようにして推定された車輪特性に従い、かつ、車両入力に基づいて車両状態量がフィードフォワード系で推定されるから、車両状態量を迅速かつ正確に推定することが可能となるという効果が得られる。
【００５９】
また、本実施形態によれば、比較的安価なセンサである操舵角センサ２０，車速センサ２２，ヨーレイトセンサ２４および車輪速センサ２６によって車体スリップ角βという比較的検出が困難な車両状態量を推定することが可能となるという効果も得られる。特に、ヨーレイトセンサ２４を左右輪の車輪速センサ２４を流用した構成とすれば、操舵角センサ２０，車速センサ２２および車輪速センサ２６によって車体スリップ角βの推定が可能となり、車体スリップ角βの推定にかかる装置コストの大幅な節減が可能となる。
【００６０】
また、本実施形態においては、推定された車輪特性が車両状態量の推定に用いられているが、例えば、車輪特性を記述する関数式におけるパラメータａは路面摩擦係数μ、パラメータｂはタイヤ剛性に依存して変化するパラメータであることに着目すれば、パラメータａから路面摩擦係数μを推定したり、パラメータｂからタイヤの空気圧，摩耗量等を推定することもできる。すなわち、本発明は、車両状態量を推定する技術のみならず、路面摩擦係数を推定する技術やタイヤ空気圧，摩耗量を推定する技術にも応用することができるのである。
【００６１】
以上の説明から明らかなように、本実施形態においては、ＲＯＭ３４の関数式メモリが本発明における「関数式記憶手段」の一例を構成し、操舵角センサ２０，車速センサ２２，ヨーレイトセンサ２４，車輪速センサ２６および車輪特性推定コントローラ３０のうち図２のパラメータ同定ルーチンを実行する部分が、本発明における「パラメータ同定手段」の一例を構成しているのである。
【００６２】
以上、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、この他にも特許請求の範囲を逸脱することなく、当業者の知識に基づいて種々の変形，改良を施した形態で本発明を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態である車輪特性推定装置と、それに接続されて使用される車両状態量推定装置および車両挙動安定化制御装置とをそれぞれ示すブロック図である。
【図２】前記車輪特性推定装置のコンピュータにより実行されるパラメータ同定ルーチンを示すフローチャートである。
【図３】前記車輪特性推定装置，車両状態量推定装置および車両挙動安定化制御装置の各々の機能とそれら相互の関係とをそれぞれ示すブロック図である。
【図４】図２のパラメータ同定ルーチンにおいてパラメータａ，ｂをそれぞれ同定する際に使用する規則を表形式で説明するための図である。
【図５】前記車両状態量推定装置のコンピュータにより実行される車両状態量推定ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】前記車両挙動安定化制御装置が使用するブレーキシステムを示す系統図である。
【図７】前記車両挙動安定化制御装置のコンピュータにより実行される車両挙動安定化制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図８】図７のＳ２０３の判定の具体例を説明するためのグラフである。
【図９】車輪特性としての、車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪横力Ｆ_Ｙ との間に一般的に成立する関係を示す３次元グラフである。
【図１０】車輪特性としての、車輪スリップ角αと車輪スリップ率ｓと車輪前後力Ｆ_Ｘ との間に一般的に成立する関係を示す３次元グラフである。
【符号の説明】
１０ 車輪特性推定装置
１２ 車両状態量推定装置
１４ 車両挙動安定化制御装置[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a technique for estimating wheel characteristics, and more particularly to a technique for improving the accuracy of the estimation.
[0002]
[Prior art]
For example, in order to estimate a vehicle state quantity such as a vehicle yaw rate and a vehicle body slip angle, it may be necessary to estimate a force generated on a wheel. In order to meet such a need, a device for estimating a wheel characteristic which is a relationship between a wheel state amount such as a wheel slip angle and a wheel generated force such as a wheel lateral force has already been proposed.
[0003]
One conventional example is described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-88666. It is assumed that the wheel slip angle as the wheel state quantity and the wheel lateral force as the wheel generation force are in a proportional relationship, and the current vehicle state quantity is estimated based on the candidate value of the cornering power indicating the proportional relationship, and the This is a wheel characteristic estimating device for identifying a cornering power from a relationship between an estimated vehicle state quantity and an actual vehicle state quantity.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, as is well known, the wheel characteristics include not only a linear region but also a non-linear region. Nevertheless, according to the above-described conventional technique, the wheel characteristics are assumed to be always linear. Therefore, the conventional technology has a problem that the actual wheel characteristics cannot be accurately estimated.
Against this background, the present invention has been made with an object to accurately estimate wheel characteristics.
[0005]
Means for Solving the Problems, Functions and Effects of the Invention
In order to solve the problem, the present invention provides a device for estimating a wheel characteristic which is a relation between the wheel state quantity and a wheel generating force including at least a wheel longitudinal force, comprising: (a) at least one parameterBut excluding cornering powerFunction function storage means for storing a function formula representing the relationship between the wheel state quantity and the wheel generating force by using a function capable of representing not only a linear region but also a non-linear region in wheel characteristics, b) detecting the wheel state quantity, estimating the current wheel generation force based on the detected value and the function formula, and calculating the wheel generation force and the vehicle state quantity based on the estimated wheel generation force. A parameter identification means for estimating a current vehicle state quantity according to a predetermined relationship and identifying the parameter from a relationship between the estimated vehicle state quantity and an actual vehicle state quantity.
In one embodiment of the device, the wheel generating force includes a wheel lateral force together with the wheel longitudinal force.
In another embodiment of the device, further, the wheel generating force is estimated based on the identified parameters and the detected value of the wheel state amount, and the vehicle state amount is estimated based on the estimated wheel generating force. And a vehicle body slip angle estimating means for estimating the vehicle body slip angle.
In one form of this embodiment, the vehicle body slip angle estimated by the vehicle body slip angle estimating means is used for vehicle behavior stabilization control for controlling the yaw moment of the vehicle to stabilize the behavior of the vehicle. You.
Here, the "wheel state quantity" includes all the state quantities related to the wheels, such as the wheel slip rate, the wheel slip angle, the wheel rotation speed, the wheel rotation acceleration, the wheel vertical load, and the tire rigidity.
The “wheel generation force” includes, for example, wheel longitudinal force, wheel lateral force, cornering force, and the like.
[0006]
Here, the "wheel state quantity" includes all the state quantities related to the wheels, such as the wheel slip rate, the wheel slip angle, the wheel rotation speed, the wheel rotation acceleration, the wheel vertical load, and the tire rigidity.
The “wheel generation force” includes, for example, wheel longitudinal force, wheel lateral force, cornering force, and the like.
[0007]
Therefore, according to the present invention, since the wheel characteristics are estimated by a functional expression that can represent not only a linear region but also a non-linear region in the wheel characteristics, the effect of improving the estimation accuracy of the wheel characteristics is obtained. .
[0008]
[Supplementary Explanation of the Invention]
Hereinafter, some preferred embodiments of the present invention will be described in the same expression form as the claims.
(1) The wheel characteristic estimation device according to claim 1, wherein the wheel state quantity includes a wheel side slip state quantity.
(2) The wheel characteristic estimating apparatus according to (1), wherein the wheel lateral slip state quantity includes a wheel lateral slip angle representing a wheel direction based on a vehicle direction.
(3) The device for estimating wheel characteristics according to claim 1, (1) or (2), wherein the wheel state quantity includes a wheel longitudinal slip state quantity.
(4) The wheel characteristic estimating device according to (3), wherein the wheel longitudinal slip state amount includes a wheel slip ratio representing a ratio of a wheel slipping in a vehicle front-rear direction with respect to a road surface.
(5) The device for estimating wheel characteristics according to any one of claims 1, (1) to (4), wherein the wheel generation force includes a wheel lateral force.
(6) The device for estimating wheel characteristics according to any one of claims 1, (1) to (5), wherein the wheel generating force includes a wheel longitudinal force.
(7) The device for estimating wheel characteristics according to any one of claims 1, (1) to (6), wherein the function formula includes a μ parameter reflecting a magnitude of a friction coefficient μ between the wheel and the road surface. What you have.
(8) The device for estimating wheel characteristics according to any one of claims 1, (1) to (7), wherein the function formula has a stiffness parameter reflecting a magnitude of tire stiffness of the wheel.
(9) The device for estimating wheel characteristics according to claim 1, wherein the function formula represents a relationship between a wheel slip angle and a wheel lateral force.
(10) The wheel characteristic estimating device according to claim 1, wherein the function formula represents a relationship among a wheel slip angle, a wheel slip ratio, and a wheel lateral force.
(11) The wheel characteristic estimating device according to (10), wherein the function formula is:
[0009]
(Equation 1)

[0010]
What is.
Here, “a” is a μ parameter and “b” is a rigidity parameter. The parameter a increases as the friction coefficient μ increases, while the parameter b increases as the tire stiffness increases. “Tanh” represents a hyperbolic tangent function, and “sech” represents a hyperbolic secant function.
Wheel slip angle α, wheel slip rate s, and wheel lateral force F_YIs generally shown by a three-dimensional graph in FIG. In general, when the wheel slip ratio s is the same, the wheel characteristics are substantially proportional to the lateral force F as the wheel slip angle α increases._YIncreases, but eventually saturates, and when the wheel slip angle α further increases, the lateral force F_YHas the property of decreasing. As the wheel slip angle α increases, the lateral force F is almost proportionally increased._YIs a linear region, and when the wheel slip angle α increases, the lateral force F increases._YIs a non-linear region. In addition, the wheel characteristics show that, when the wheel slip angle α is the same, the lateral force F increases as the absolute value of the wheel slip ratio s increases._YHas the property of decreasing. The wheel characteristics change depending on the friction coefficient μ between the wheel and the road surface and the rigidity (lateral rigidity, torsional rigidity, etc.) of the tire mounted on the wheel. The friction coefficient μ depends on the friction coefficient on the road surface if it is assumed that the friction coefficient on the wheel side is invariant, and conversely, if the friction coefficient on the road surface is invariant, It will depend on the coefficient of friction on the wheel side.
With these circumstances as background, the present inventor has studied about approximating such wheel characteristics with a functional expression, and as a result, derived the above functional expression as a functional expression that approximates the three-dimensional graph.
(12) The wheel characteristic estimating device according to claim 1, wherein the function formula is a wheel slip ratio s and a wheel longitudinal force F_XRepresents the relationship with
(13) The device for estimating wheel characteristics according to claim 1, wherein the function formula is a wheel slip angle α, a wheel slip ratio s, and a wheel longitudinal force F._XRepresents the relationship with
(14) The wheel characteristic estimating device according to (13), wherein the function formula is:
[0011]
(Equation 2)

[0012]
What is.
Here, “a” is a μ parameter and “b” is a rigidity parameter. The parameter a increases as the friction coefficient μ increases, while the parameter b increases as the tire stiffness increases. “Tanh” represents a hyperbolic tangent function.
Wheel slip angle α, wheel slip rate s, and wheel longitudinal force F_XIs generally shown by a three-dimensional graph in FIG. In general, when the wheel slip angle α is the same, the front-rear force F is substantially proportional to the wheel slip angle s._XWhen the wheel slip rate s further increases, the longitudinal force F is reversed._XHas the property of decreasing. As the wheel slip ratio s increases, the longitudinal force F is almost proportionally increased._XIs a linear region, and when the wheel slip ratio s increases, on the contrary, the longitudinal force F_XIs a non-linear region. In addition, when the wheel slip ratio s is the same, the front-rear force F increases as the absolute value of the wheel slip angle α increases._XHas the property of decreasing. The wheel characteristics also change depending on the friction coefficient μ and the tire rigidity.
With these circumstances as background, the present inventor has studied about approximating such wheel characteristics with a functional expression, and as a result, derived the above functional expression as a functional expression that approximates the three-dimensional graph.
(15) The wheel characteristic estimating apparatus according to any one of (1) to (14), wherein the parameter identification means changes the parameter candidate value by a fixed amount, and for each change, The current wheel generated force is estimated based on the function formula in which each candidate value is adopted, the current vehicle state quantity is estimated based on the estimated wheel generated force, and the estimated vehicle state quantity and the actual vehicle state quantity are estimated. The change of the candidate value is repeated until the absolute value of the difference from the set value is equal to or smaller than the set value, and the candidate value when the absolute value of the difference is equal to or smaller than the set value is determined as the true value of the parameter.
(16) The wheel characteristic estimating device according to (15), wherein the parameter identification unit includes:
(A) a wheel state quantity sensor for detecting a wheel state quantity;
(B) a vehicle state quantity sensor for detecting a vehicle state quantity;
(C) wheel generating force estimating means for estimating the current wheel generating force based on the wheel state amount detected by the wheel state amount sensor and the candidate value of the parameter;
(D) vehicle state quantity estimating means for estimating a current vehicle state quantity assuming a vehicle model having two degrees of freedom based on the estimated wheel generating force;
(E) from the relationship between the estimated vehicle state quantity and the vehicle state quantity detected by the vehicle state quantity sensor, to determine whether or not the current candidate value of the parameter is sufficiently close to the true value. Determining means;
(F) when it is determined that the values are close to each other, the value is determined to be a true value; when it is determined that the values are not close to each other, parameter determination / change means for changing a candidate value of the parameter is provided.
With
(17) The wheel characteristic estimation device according to (16), wherein the wheel state quantity sensor is a steering angle sensor that detects a steering angle that is a rotation operation angle of a steering wheel operated by a driver, or an actual steering angle of a wheel. With a steering angle sensor for detecting
(18) The wheel characteristic estimation device according to (16) or (17), wherein the wheel state quantity sensor includes a wheel speed sensor that detects a wheel speed that is a rotation speed of the wheel.
(19) The wheel characteristic estimation device according to any one of (16) to (18), wherein the vehicle state quantity sensor includes a yaw rate sensor for detecting a yaw rate of the vehicle.
(20) The wheel characteristic estimating device according to (19), wherein the yaw rate sensor is dedicated to yaw rate detection.
(21) The wheel characteristic estimating apparatus according to (19), wherein the yaw rate sensor indirectly detects a yaw rate based on a rotational speed difference between the left and right wheels by diverting wheel speed sensors for the left and right wheels. .
(22) The wheel characteristic estimating device according to any one of (16) to (21), wherein the vehicle state quantity estimating means includes:
I · γ ′ = L_f(F_Yfl+ F_Yfr) -L_r(F_Yrl+ F_Yrr)
In the yaw equation of motion, the estimated wheel lateral force F of the left front wheel_Yfl, Right front wheel lateral force F_Yfr, Left rear wheel lateral force F_YrlAnd right lateral wheel force F_YrrRespectively, to estimate the yaw rate angular velocity γ ′, and further to estimate the yaw rate γ as a time integral value thereof.
The candidate value propriety judging means judges whether or not the current candidate value of the parameter is sufficiently close to the true value from the relationship between the estimated yaw rate γ and the actual yaw rate γ detected by the vehicle state quantity sensor. Is a wheel characteristic estimating device.
In the above equation, “I” is a fixed value of the vehicle yaw moment of inertia, “L”._f"Is a fixed distance between the center of gravity and the front wheel axle," L_rIndicates a fixed value between the center of gravity and the rear wheel axle.
[0013]
It should be noted that the present invention can be grasped from another viewpoint as the following invention.
A. Vehicle state quantity estimation device
(1) Assuming a non-linear model that also takes into account the non-linearity of the wheel characteristics as a wheel model, the wheel generation force is estimated. Based on the estimated wheel generation force, a two-degree-of-freedom model is assumed as a vehicle model, and the vehicle state is estimated. A vehicle state quantity estimating device for estimating a quantity.
According to this vehicle state quantity estimating apparatus, it is possible to relatively easily estimate a vehicle state quantity that is difficult to detect with a relatively inexpensive sensor.
(2) The vehicle state quantity estimating apparatus according to (1), wherein a function formula storage unit stores a function formula representing a relationship between the wheel state quantity and the wheel generating force by using at least one parameter;
Parameter identification means for identifying the parameter;
With
The "parameter identification means" here can take the form described in (15) or (16), for example.
(3) The vehicle state quantity estimating apparatus according to (1), wherein the function formula storage means stores at least one of the two function formulas described in the columns of Expressions 1 and 2 as the function formula. What to do.
(4) The vehicle state quantity estimation device according to any one of (1) to (3), further including a yaw rate sensor for detecting a yaw rate γ and a vehicle speed sensor for detecting a vehicle speed V,
mV (β ′ + γ) = F_Yfl+ F_Yfr+ F_Yrl+ F_Yrr
, The detected value of the yaw rate γ and the detected value of the vehicle speed V, and the estimated wheel lateral force F of the left front wheel._Yfl, Right front wheel lateral force F_Yfr, Left rear wheel lateral force F_YrlAnd right lateral wheel force F_YrrTo obtain a vehicle body slip angular velocity β ′, further obtain a vehicle body slip angle β as a time integration value thereof, and output the vehicle body slip angular velocity β ′ and the vehicle body slip angle β as the vehicle state quantity, respectively.
However, in the above equation, “m” represents a vehicle mass that is a fixed value.
[0014]
B. Wheel-road friction coefficient estimator
(1) A functional expression representing a relationship between a wheel state quantity and a wheel generating force by using at least one parameter, at least one of the parameters reflecting the magnitude of a friction coefficient μ between a wheel and a road surface. function formula storage means for storing what is a μ parameter;
Parameter identification means for identifying the at least one parameter;
Friction coefficient estimating means for estimating the friction coefficient μ based on the identified μ parameter;
An apparatus for estimating a friction coefficient between a wheel and a road surface, comprising:
Note that the “function formula” here may be one that also considers the non-linearity of the wheel characteristics or may not consider the non-linearity.
Also, the “parameter identification means” here can take the form described in the above (15) or (16), for example.
(2) The wheel-road friction coefficient estimating apparatus according to (1), wherein the μ parameter increases as the friction coefficient μ increases.
(3) The device for estimating a friction coefficient between a wheel and a road surface according to (2), wherein the function formula storage means stores at least one of the two function formulas described in the columns of Expressions 1 and 2 as the function expressions. One that memorizes one.
[0015]
C. Tire rigidity estimation device
(1) A function expression representing a relationship between a wheel state quantity and a wheel generating force by using at least one parameter, wherein at least one of the parameters is a stiffness parameter reflecting the magnitude of tire stiffness of a wheel. Function expression storage means for storing;
Parameter identification means for identifying the at least one parameter;
Tire stiffness estimating means for estimating tire stiffness based on the identified stiffness parameter;
A tire stiffness estimating device comprising:
Note that the “function formula” here may also take into account the non-linearity of the wheel characteristics or may not take into account the non-linearity.
Also, the “parameter identification means” here can take the form described in the above (15) or (16), for example.
(2) The tire stiffness estimation device according to (1), wherein the stiffness parameter increases as tire stiffness increases.
(3) The tire stiffness estimating apparatus according to (2), wherein the function formula storage means stores at least one of the two function formulas described in the columns of Expressions 1 and 2 as the function expressions. thing.
[0016]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a vehicle behavior control system. The vehicle behavior control system is used by being mounted on a four-wheeled vehicle, and includes a wheel characteristic estimation device 10, a vehicle state quantity estimation device 12, and a vehicle behavior stabilization control device 14. Among them, the wheel characteristic estimation device 10 is an embodiment of the present invention.
[0017]
The wheel characteristic estimating apparatus 10 calculates, for each wheel, a wheel slip angle α, a wheel slip rate s, and a lateral force F of the wheel._YIs estimated from the wheel characteristics (three-dimensional).
[0018]
The wheel slip angle α is a physical quantity representing the direction of the wheel with reference to the direction of the vehicle. Front wheel slip angle α_fIs
α_f= Β + L_f・ Γ / V-θ_f
On the other hand, the rear wheel slip angle α_rIs
α_r= Β-L_r・ Γ / V
It is represented by the following formula.
However,
β: body slip angle
L_f: Distance between center of gravity and front wheel axle
L_r: Distance between center of gravity and rear wheel axle
γ: Yaw rate
V: Vehicle speed
θ_f: Front wheel steering angle (= δ_H/ N)
δ_H: Steering wheel steering angle
N: Overall steering ratio
[0019]
The wheel slip ratio s is a physical quantity representing the degree to which the wheel slips in the front-rear direction with respect to the road surface. The wheel slip ratio s is obtained by calculating the wheel speed by V_W, The vehicle speed is V,
s = (V_W−V) / V
This is a positive value when the vehicle is driven, and a negative value when braking.
[0020]
Lateral force F_YRefers to the force generated in the direction perpendicular to the plane of rotation of the wheel during turning of the vehicle. The lateral force F_YIs sometimes used to mean a cornering force CF, which is a force generated in the lateral direction of the vehicle during turning of the vehicle.
[0021]
The wheel characteristic estimating apparatus 10 calculates the function expression (the wheel lateral force F) described in the above-described Expression 1 as a function expression that approximates a three-dimensional graph representing the wheel characteristics._YEquation) is used. The function formula is stored in advance in a function formula memory of the ROM 34. Then, the wheel characteristic estimating device 10 estimates the wheel characteristics by identifying the parameters a and b in the function formula while the vehicle is traveling. Parameter a is an example of the μ parameter, and parameter b is an example of the rigidity parameter.
[0022]
The identification of the parameters a and b is roughly performed using a wheel model and a vehicle model as shown in FIG. The wheel model is a non-linear model that is defined by the above function formula and also takes into account the non-linearity of the wheel characteristics. On the other hand, in the vehicle model, the lateral motion (translational motion) of the planar motion of the vehicle is
mV (β ′ + γ) = F_Yfl+ F_Yfr+ F_Yrl+ F_Yrr
The yaw motion (rotational motion) is described by the lateral motion equation
I · γ ′ = L_f(F_Yfl+ F_Yfr) -L_r(F_Yrl+ F_Yrr)
This is a two-degree-of-freedom model described by the following yaw equation of motion.
However,
m: Vehicle mass (fixed value)
V: Vehicle speed
β ': body slip angular velocity
F_Yfl: Lateral force generated on the left front wheel
F_Yfr: Lateral force generated on the right front wheel
F_Yrl: Lateral force generated on the left rear wheel
F_Yfr: Lateral force generated on the right rear wheel
I: Vehicle yaw moment of inertia (fixed value)
γ ': yaw angular acceleration which is a time differential value of yaw rate γ
The lateral motion equation is stored in advance in the lateral motion equation memory of the ROM 34, and the yaw motion equation is stored in the yaw motion equation memory of the ROM 34 in advance.
[0023]
The wheel characteristic estimation device 10 changes the parameters a and b little by little according to a certain rule, and calculates the yaw angular acceleration γ 'based on each candidate value of the parameters a and b for each change. Further, the yaw rate γ is estimated by integrating it, the difference between the estimated yaw rate γ and the actual yaw rate γ of the actual vehicle is obtained, and candidates for the parameters a and b are determined until the absolute value of the difference becomes equal to or smaller than the set value A. By repeatedly changing the values, the parameters a and b suitable for the current actual vehicle are identified in real time.
[0024]
As shown in FIG. 1, the wheel characteristic estimating device 10 includes a steering angle sensor 20, a vehicle speed sensor 22, a yaw rate sensor 24, and four wheel speed sensors 26. The steering angle sensor 20 outputs a steering angle δ, which is a rotation operation angle of a steering wheel rotated by the driver._HIs to be detected. The vehicle speed sensor 22 detects a vehicle speed V that is a traveling speed of the vehicle in the front-rear direction. The yaw rate sensor 24 detects the actual yaw rate γ of the vehicle. The four wheel speed sensors 26 are provided on four wheels of the vehicle, respectively, and the wheel speed V, which is the peripheral speed of each wheel, is provided._WIs to be detected.
[0025]
Note that these sensors are shared with the vehicle state quantity estimation device 12. In addition, the yaw rate sensor 24 may be a dedicated one or a sensor that indirectly detects the yaw rate γ from the rotation speed difference between the left and right wheels using the wheel speed sensors 26 of the left and right wheels.
[0026]
The wheel characteristic estimation device 10 further includes a wheel characteristic estimation controller 30. The wheel characteristic estimation controller 30 is mainly configured by a computer 38 including a CPU 32, a ROM 34, and a RAM 36. Various routines including a parameter identification routine are stored in the ROM 34 in advance, and the CPU 32 executes these various routines while using the RAM 36 to perform wheel characteristic estimation.
[0027]
The parameter identification routine is represented by a flowchart in FIG. This routine is repeatedly executed each time a predetermined time elapses.
[0028]
In each execution of this routine, first, in step S1 (hereinafter simply referred to as S1; the same applies to other steps), the current values of the parameters a and b are read from the parameter memory of the RAM 36, respectively. However, if this execution of this routine is the first time after the power-on of the computer 28 is started, since the parameters a and b have never been identified, a standard value (initial value) is read from the parameter memory of the ROM 34. And it is stored in the RAM 36 as the current parameter.
[0029]
Thereafter, in S2, the vehicle speed V and the wheel speed V of each wheel are detected by various sensors._W, Actual yaw rate γ and steering angle δ_HIs detected. Subsequently, in S3, a wheel slip ratio s and a wheel slip angle α are calculated for each wheel. The wheel slip ratio s is determined by the vehicle speed V and the wheel speed V_WAnd the wheel slip angle α becomes the steering angle δ_HAnd the vehicle body slip angle β. The vehicle body slip angle β is set to 0 at the first execution of this step, and at the next and subsequent executions, the latest vehicle body slip angle β calculated by the vehicle state quantity estimation device 12 is used as an approximate value. .
[0030]
Thereafter, in S4, based on the detected values and the parameters a and b, the current lateral force F is applied to each wheel by using the wheel model, that is, the function formula._YIs estimated. Subsequently, in S5, the estimated lateral force F for the four wheels is obtained._Y, The yaw angular acceleration γ 'of the vehicle is estimated using the vehicle model, that is, the yaw motion equation, and the yaw rate γ is estimated as a time integration value thereof. Thereafter, in S6, it is determined whether or not the absolute value of the difference between the estimated yaw rate γ and the actual yaw rate γ is equal to or smaller than the set value A. If it is assumed that the current time is equal to or smaller than the set value A, the determination becomes YES, and in S7, the parameters a and b are fixed as they are and stored in the RAM 36, and one cycle of this routine is completed.
[0031]
On the other hand, assuming that the absolute value of the difference between the estimated value and the actual value of the yaw rate is not less than or equal to the set value A this time, the determination in S6 is NO, and in S8, each candidate value of the parameters a and b is Changed to another candidate value. For this change, for example, as conceptually shown in FIG. 4, a plurality of candidate values within a range that each of the parameters a and b can take are prepared in advance, and the candidate value of the parameter a for a certain candidate value of the parameter b is changed. If the absolute value of the difference between the estimated value and the actual value of the yaw rate γ does not fall below the set value A, the parameter b is changed to another candidate value. By changing the candidate value of parameter a over its entire range.
[0032]
Thereafter, if the absolute value of the difference between the estimated value and the actual value of the yaw rate γ becomes equal to or smaller than the set value A while the execution of steps S2 to S6 and S8 is repeated several times, the determination of S6 becomes YES, and in S7 , Parameters a and b are determined with the latest candidate values. Thus, one execution of this routine ends.
[0033]
It should be noted that this routine is executed only when the cornering characteristic of the wheel is in the linear region, and is stopped when it is in the non-linear region. As is clear from the graph shown in FIG. 9, the wheel slip angle α and the lateral force F_YDoes not always indicate a monotone increase or a monotone decrease. That is, the same lateral force F_YIs generated whether the cornering characteristic of the wheel is in the linear region or in the non-linear region. Therefore, the candidate values determined as described above for the parameters a and b do not always accurately match the true values. The lateral force F using the yaw equation of motion_YIs generally higher when the cornering characteristics of the wheels are in the linear region than in the non-linear region. Therefore, this routine determines the wheel slip angle α and the lateral force F_YIs performed only in the case where the correspondence relationship is within a linear region indicating a monotonic increase, whereby the identification accuracy of the parameters a and b is improved. The estimation of whether or not the cornering characteristics of the wheels are currently in the non-linear region is performed by, for example, determining the vehicle speed V and the steering angle δ._HBased on the above, the yaw rate γ generated in the vehicle when the vehicle is in a steady circular turning state is estimated, and when the difference between the estimated yaw rate γ and the actual yaw rate γ is equal to or greater than a set value, the cornering characteristics of the wheels are nonlinear. The determination can be made by determining that the area exists.
[0034]
However, it is possible to execute this routine irrespective of whether the cornering characteristic of the wheel is in the linear region or the non-linear region. In this case, for example, it is desirable to add the following processing. That is, the candidate values of the parameters a and b are changed in the entire change range, and as a result, a candidate value pair (a combination of the candidate value of the parameter a and the candidate value of b) that may be a true value is obtained. If only one is acquired, the candidate value pair is immediately determined to be a true value. If two are acquired, the cornering characteristic of the wheel is presently in the linear region or in the non-linear region. Is estimated, and in consideration of the estimation result, a candidate that is expected to be a true value is selected from the obtained two candidate value pairs, and the selected candidate value pair is determined as a true value. It is desirable to add processing.
[0035]
Next, the vehicle state quantity estimation device 12 will be described.
The vehicle state quantity estimation device 12 is connected between the wheel characteristic estimation device 10 and the vehicle behavior stabilization control device 14, as shown in FIG. The vehicle state quantity estimation device 12 estimates the vehicle body slip angular velocity β ′ and the vehicle body slip angle β based on signals from various sensors and parameters a and b read from the wheel characteristic estimation device 10, respectively. The vehicle state quantity estimating device 12 estimates the vehicle body slip angular velocity β ′ using the lateral motion equation, and estimates the vehicle body slip angle β as a time integration value thereof.
[0036]
The vehicle state quantity estimation device 12 includes a vehicle state quantity estimation controller 50 as shown in FIG. The vehicle state quantity estimation controller 50 is mainly configured by a computer 58 including a CPU 52, a ROM 54, and a RAM 56. Various routines such as a vehicle state quantity estimation routine are stored in the ROM 54 in advance, and the CPU 52 executes these various routines while using the RAM 56, so that the vehicle body slip angular velocity, which is one of the vehicle state quantities, is obtained. β ′ and the vehicle body slip angle β are estimated.
[0037]
The vehicle state quantity estimation routine is shown in the flowchart of FIG. This routine is repeatedly executed each time a predetermined time elapses. This routine is executed irrespective of whether the cornering characteristic of the wheel is in the linear region or the non-linear region. Therefore, when the vehicle is currently in the non-linear region, the current vehicle state quantity in the non-linear region is estimated based on the previously identified parameters a and b in the linear region.
[0038]
At the time of execution of this routine each time, first, in S100, the current values of the parameters a and b are read from the parameter memory of the RAM 36 of the wheel characteristic estimating apparatus 10, respectively, and stored in the RAM 56 thereof.
[0039]
Thereafter, in S101, the vehicle speed V and the wheel speed V of each wheel are detected by various sensors._W, Actual yaw rate γ and steering angle δ_HIs detected. Subsequently, in S102, a wheel slip ratio s and a wheel slip angle α are calculated for each wheel. The vehicle body slip angle β is set to 0 at the first execution of this step, and the latest body slip angle β calculated by itself is used at each subsequent execution.
[0040]
Thereafter, in S103, based on the detected values and the parameters a and b, the current lateral force F is applied to each wheel by using the wheel model, that is, the function formula._YIs estimated. Subsequently, in S104, the estimated lateral force F for the four wheels is obtained._YAnd the actual yaw rate γ, the vehicle body slip angular velocity β ′ is estimated by using the vehicle model, that is, the lateral motion equation. In S105, the vehicle body slip angle β is estimated as a time integration value thereof. Thus, one execution of this routine ends.
[0041]
Next, the vehicle behavior stabilization control device 14 will be described.
The vehicle behavior stabilization control device 14 suppresses the occurrence of drift-out or the like when the vehicle has a tendency to drift out or spins when turning, and nevertheless, actually suppresses the drift-out or the like. In the case where the yaw moment occurs, the yaw moment of the vehicle is controlled so that the generated drift-out or the like is quickly eliminated, thereby stabilizing the behavior of the vehicle.
[0042]
The vehicle behavior stabilization control device 14 operates the brakes independently for the left and right wheels when the vehicle is not braking to generate a braking force left / right difference between the left and right wheels, and cancels an unscheduled yaw moment generated in the vehicle. An appropriate yaw moment is generated in the vehicle to stabilize the behavior of the vehicle. The vehicle behavior stabilization control device 14 generates a braking force left-right difference by a manual-electrically controlled two-system brake system shown in FIG. Hereinafter, the structure of the brake system will be described in detail. However, since the brake system is also used by an antilock control device and a traction control device (not shown), elements necessary for the antilock control and the traction control are also added. It will be explained together. Here, the anti-lock control refers to controlling the braking torque of the wheels so that the wheels do not lock during braking of the vehicle, while the traction control refers to controlling the driving wheels so that the driving wheels do not spin when the vehicle is driven. Means to control at least one of the driving torque and the braking torque.
[0043]
This brake system includes a master cylinder 60. The master cylinder 60 is of a tandem type having two independent pressurizing chambers in series, and the depression force of a brake pedal 62 as a brake operation member is boosted by a hydraulic booster 64 and input, and the master cylinder 60 is accordingly operated. High hydraulic pressure is generated in each of the pressurized chambers.
[0044]
One of the pressurizing chambers is connected to a brake cylinder 68 of each of the left and right front wheels 14 by a main passage 66. The main passage 66 is branched into two branches after extending from the pressurizing chamber, and is composed of one main portion and two branch portions.
[0045]
Each of the two branch portions is provided with a master cylinder cut valve 70 that is an electromagnetic directional switching valve. The master cylinder cut valve 70 always connects each brake cylinder 68 to the master cylinder 60, but shuts off the master cylinder 60 during the vehicle behavior stabilization control and the antilock control. Are connected to a pressure-increasing valve 72 and a pressure-reducing valve 74, which are electromagnetic on / off valves. The pressure increasing valve 72 is connected to an electric control hydraulic pressure source selection valve 76 which is an electromagnetic switching valve. The electric control hydraulic pressure source selection valve 76 always connects the pressure-intensifying valve 72 to the reservoir 80 via the hydraulic pressure booster 64, but disconnects from the reservoir 80 during vehicle behavior stabilization control to disconnect the electric control hydraulic pressure source 82. Connect to Therefore, during the vehicle behavior stabilization control, the brake cylinders 68 of the left and right front wheels 14 are operated by the electric control hydraulic pressure source 82. On the other hand, the pressure reducing valve 74 is connected to the reservoir 80.
[0046]
The other pressurizing chambers of the master cylinder 60 are connected to the brake cylinders 68 of the left and right rear wheels 22 through main passages 86, respectively. Similarly to the main passage 66, the main passage 86 extends from the pressurizing chamber and is branched into two branches, and is composed of one main portion and two branch portions.
[0047]
A proportioning valve (abbreviated as “P / V” in the figure) 90 is provided in one main part. As is well known, the proportioning valve 90 transmits the hydraulic pressure of the master cylinder 60 to the brake cylinders 68 of the left and right rear wheels 22 as it is in a region where the hydraulic pressure of the master cylinder 60 is equal to or lower than the break point. In a region exceeding the range, the hydraulic pressure of the master cylinder 60 is reduced at a fixed ratio and transmitted to the brake cylinders 68 of the left and right rear wheels 22.
[0048]
A master cylinder cut valve 92, which is an electromagnetic directional control valve, is provided in a portion of one basic portion opposite to the proportioning valve 90 with respect to the master cylinder 60 side. The master cylinder cut valve 92 always connects the brake cylinder 68 to the master cylinder 60, but shuts off the master cylinder 60 and switches the electromagnetic direction during vehicle behavior stabilization control, antilock control, and traction control. It is connected to an electric control hydraulic pressure source selection valve 94 which is a valve. The electric control hydraulic pressure source selection valve 94 always connects the master cylinder cut valve 92 to the reservoir 80 via the hydraulic pressure booster 64. From the electric control hydraulic pressure source 82. Therefore, the brake cylinders 68 of the left and right rear wheels 22 are operated by the electric control hydraulic pressure source 82 during the vehicle behavior stabilization control and the traction control.
[0049]
Each of the two branch portions is provided with a pressure increasing valve 72 which is an electromagnetic on-off valve as an electromagnetic hydraulic pressure control valve. A reservoir 80 is connected to each brake cylinder 68 via a pressure reducing valve 74 which is an electromagnetic on-off valve as an electromagnetic hydraulic pressure control valve.
[0050]
The electric control hydraulic pressure source 82 includes an accumulator 96 that stores the hydraulic fluid under pressure, a pump 98 that pumps the hydraulic fluid from the reservoir 80 and pushes the hydraulic fluid into the accumulator 96. The operating state of the pump 98 is controlled by a computer (not shown), and the working fluid is always stored in the accumulator 96 within a constant hydraulic pressure range.
[0051]
The vehicle behavior stabilization control device 14 also includes a vehicle behavior stabilization controller 100, as shown in FIG. The vehicle behavior stabilization controller 100 mainly includes a computer 108 including a CPU 102, a ROM 104, and a RAM 106. Various routines including a vehicle behavior stabilizing routine are stored in the ROM 104 in advance, and the CPU 102 executes the various routines while using the RAM 106 to control a braking force left / right difference between the left and right wheels. In the drawing, the brake actuator 110 is a general term for the master cylinder cut valves 70 and 92, the electric control hydraulic pressure source selection valves 76 and 94, the pressure increasing valve 72, and the pressure reducing valve 74.
[0052]
The vehicle behavior stabilizing routine is shown in the flowchart of FIG. This routine is repeatedly executed each time a predetermined time elapses. At the time of execution of this routine each time, first, in S201, the current value of the vehicle body slip angular velocity β 'is read from the vehicle body slip angular velocity memory of the RAM 56 of the vehicle state quantity estimating apparatus 12, and stored in its own RAM 106. Next, in S202, the current value of the vehicle body slip angle β is read from the vehicle body slip angle memory of the RAM 56 of the vehicle state quantity estimating device 12, and is also stored in its own RAM 106.
[0053]
Thereafter, based on the read vehicle body slip angle β and vehicle body slip angular velocity β ′, it is determined whether the vehicle behavior is unstable. In the present embodiment, the corresponding point of the current value of the vehicle body slip angle β and the current value of the vehicle body slip angular velocity β ′ is a coordinate plane in which the horizontal axis represents the vehicle body slip angle β and the vertical axis represents the vehicle body slip angular velocity β ′. A region surrounded by two oblique lines parallel to each other (a straight line represented by the expression β / c + β ′ / d = 1 and a straight line represented by the expression β / c + β ′ / d = −1) (see FIG. 8). The stability of the vehicle behavior is determined depending on whether the vehicle is inside or outside of ()). When the corresponding point between the current value of the vehicle body slip angle β and the current value of the vehicle body slip angular velocity β ′ is inside the area, it is determined that the vehicle behavior is stable, and when the corresponding point is outside the area, the vehicle behavior is unstable. It is determined. If it is assumed that the vehicle behavior is stable this time, the determination in S203 is NO, and one execution of this routine ends immediately.
[0054]
On the other hand, if it is assumed that the vehicle behavior is unstable this time, the determination in S203 is YES, and in S204, the brake pressure control mode for the braking force left / right difference control is selected. The brake pressure control mode to be realized for the brake pressure of each wheel is selected based on a plurality of vehicle turning information including the vehicle body slip angle β and the vehicle body slip angular speed β ′ read in S201 and S202.
[0055]
Specifically, first, based on the turning information, it is determined whether the vehicle has an excessive spin tendency or an excessive drift-out tendency.
If it is determined that neither excessive spin tendency nor excessive drift-out tendency occurs in the vehicle, the decompression mode is selected for all four wheels. This is because there is no need to generate a braking force for any of the wheels.
On the other hand, if it is determined that the vehicle has a tendency to spin, the pressure increase mode is selected to increase the braking force only for the left and right front wheels on the outside of the turn, and the pressure decrease mode is selected for the other wheels. Is selected. As a result, a yaw moment for suppressing the tendency to spin is generated in the vehicle.
When it is determined that the vehicle has a tendency to drift out, the pressure increasing mode is selected to increase the braking force only for the inner left and right rear wheels, and the pressure increasing mode is selected for the other wheels. Is selected. As a result, a yaw moment for suppressing the tendency to drift out is generated in the vehicle.
[0056]
Then, in S205, a signal for realizing the selected brake pressure control mode is output to the brake actuator 110. Thus, one execution of this routine ends.
[0057]
If a brake operation is performed during the vehicle behavior stabilization control, the vehicle behavior stabilization control is immediately stopped, and the brake cylinders 68 of the respective wheels are returned to the normal state operated by the master cylinder 60.
[0058]
As is apparent from the above description, according to the present embodiment, the wheel characteristics are estimated in consideration of the non-linearity, and the vehicle state quantity is calculated based on the wheel characteristics thus estimated and based on the vehicle input. Since the estimation is performed by the feedforward system, the effect that the vehicle state quantity can be quickly and accurately estimated is obtained.
[0059]
Further, according to the present embodiment, a vehicle state quantity, which is relatively difficult to detect as a vehicle body slip angle β, is estimated by the steering angle sensor 20, the vehicle speed sensor 22, the yaw rate sensor 24, and the wheel speed sensor 26, which are relatively inexpensive sensors. There is also an effect that it becomes possible to perform In particular, if the yaw rate sensor 24 is configured to use the wheel speed sensors 24 of the left and right wheels, the vehicle body slip angle β can be estimated by the steering angle sensor 20, the vehicle speed sensor 22, and the wheel speed sensor 26. It is possible to greatly reduce the cost of the apparatus required for the estimation.
[0060]
Further, in the present embodiment, the estimated wheel characteristics are used for estimating the vehicle state quantity. For example, the parameter a in the functional expression describing the wheel characteristics is a road surface friction coefficient μ, and the parameter b is a tire rigidity. Focusing on the parameters that vary depending on the parameters, the road surface friction coefficient μ can be estimated from the parameter a, and the tire air pressure, wear amount, and the like can be estimated from the parameter b. That is, the present invention can be applied not only to the technique for estimating the vehicle state quantity, but also to the technique for estimating the road surface friction coefficient and the technique for estimating the tire air pressure and the wear amount.
[0061]
As is clear from the above description, in the present embodiment, the functional memory of the ROM 34 constitutes an example of the “functional memory” in the present invention, and the steering angle sensor 20, the vehicle speed sensor 22, the yaw rate sensor 24, the wheel The part of the speed sensor 26 and the wheel characteristic estimating controller 30 that executes the parameter identification routine of FIG. 2 constitutes an example of the “parameter identification means” in the present invention.
[0062]
Although the embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the drawings, the present invention may be embodied in various other forms and modifications based on the knowledge of those skilled in the art without departing from the scope of the claims. The invention can be implemented.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a wheel characteristic estimating device according to an embodiment of the present invention, and a vehicle state quantity estimating device and a vehicle behavior stabilizing control device connected to and used respectively.
FIG. 2 is a flowchart showing a parameter identification routine executed by a computer of the wheel characteristic estimation device.
FIG. 3 is a block diagram showing respective functions of the wheel characteristic estimating device, the vehicle state quantity estimating device, and the vehicle behavior stabilizing control device and their mutual relations;
FIG. 4 is a diagram for explaining, in a table format, rules used when parameters a and b are respectively identified in the parameter identification routine of FIG. 2;
FIG. 5 is a flowchart showing a vehicle state quantity estimation routine executed by a computer of the vehicle state quantity estimation device.
FIG. 6 is a system diagram showing a brake system used by the vehicle behavior stabilization control device.
FIG. 7 is a flowchart illustrating a vehicle behavior stabilization control routine executed by a computer of the vehicle behavior stabilization control device.
FIG. 8 is a graph for explaining a specific example of the determination in S203 of FIG. 7;
FIG. 9 shows a wheel slip angle α, a wheel slip ratio s and a wheel lateral force F as wheel characteristics._Y3 is a three-dimensional graph showing a relationship generally established between.
FIG. 10 shows wheel slip angle α, wheel slip ratio s, and wheel longitudinal force F as wheel characteristics._X3 is a three-dimensional graph showing a relationship generally established between.
[Explanation of symbols]
10 Wheel characteristic estimation device
12 Vehicle state quantity estimation device
14 Vehicle behavior stabilization control device

Claims (4)

A device for estimating wheel characteristics, which is a relationship between a wheel state quantity and a wheel generating force, including at least a wheel longitudinal force,
A function expression representing a relationship between the wheel state quantity and the wheel generation force by using at least one parameter excluding cornering power, and representing not only a linear region but also a non-linear region in the wheel characteristics. Function expression storage means for storing what is possible,
Detecting the wheel state quantity, estimating the current wheel generating force based on the detected value and the function formula, and determining the wheel generating force and the vehicle state quantity in advance based on the estimated wheel generating force. A wheel characteristic estimating device comprising: parameter estimating means for estimating a current vehicle state quantity in accordance with the obtained relation and identifying the parameter from a relation between the estimated vehicle state quantity and the actual vehicle state quantity. The wheel characteristic estimating device according to claim 1, wherein the wheel generating force includes a wheel lateral force together with the wheel longitudinal force. Further, the vehicle body slip estimating the wheel generating force based on the identified parameters and the detected value of the wheel state amount, and estimating the vehicle body slip angle as the vehicle state amount based on the estimated wheel generating force. The wheel characteristic estimating device according to claim 1 or 2, further comprising an angle estimating unit. 4. The wheel characteristic estimation according to claim 3, wherein the vehicle body slip angle estimated by the vehicle body slip angle estimation means is used for vehicle behavior stabilization control for controlling the yaw moment of the vehicle to stabilize the behavior of the vehicle. apparatus.

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