JP5858051B2 - 車両の積載状態推定方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の積載状態を推定する方法及び装置に係り、更に詳細には車両の積載状態と車両のスタビリティファクタ及び横加速度との関係を利用して車両の積載状態を推定する方法及び装置に係る。

車両の積載状態を推定する方法や装置は既に知られている。例えば下記の特許文献１には、操舵角速度に対する操舵角とヨーレートとの位相差の関係が予め求められ、検出された操舵角速度に対する操舵角とヨーレートとの位相差の関係及び予め求められた関係に基づいて車両の積載状態を推定する方法及び装置が記載されている。

特開２０１１−０１３０２３号公報

〔発明が解決しようとする課題〕
上記特許文献１に記載された従来の積載状態推定方法及び装置は、車両の積載状態によって操舵に対する車両の旋回応答が異なることを利用するものである。操舵角とヨーレートとの位相差は操舵角速度の大きさが大きい状況に於いては大きいが、操舵角速度の大きさが小さくなるほど小さくなり、操舵角速度の大きさが微小であるときには実質的に０である。そのため従来の積載状態推定方法及び装置に於いては、操舵角速度の大きさが小さい状況や定常旋回状況に於いては車両の積載状態を推定することができないという問題がある。

本発明の主要な目的は、従来よりも幅広い車両の走行状況に於いて車両の積載状態を推定することができるよう改善された車両の積載状態推定方法及び装置を提供することである。
〔課題を解決するための手段及び発明の効果〕

本発明によれば、後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態及び非積載状態を種々の積載状態として、車両の積載状態が種々の積載状態の何れであるかを推定する車両の積載状態推定方法であって、種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として予め求めて記憶手段に記憶させ、車両の横加速度の情報を取得し、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算し、演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定方法が提供される。

また本発明によれば、後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態及び非積載状態を種々の積載状態として、車両の積載状態が種々の積載状態の何れであるかを推定する車両の積載状態推定装置であって、予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として記憶する記憶手段と、車両の横加速度の情報を取得する手段と、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算するスタビリティファクタ推定手段とを有し、スタビリティファクタ推定手段により演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定装置が提供される。

これらの構成によれば、種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係が予め求められ、その関係が基準の関係として記憶手段に記憶される。そしてスタビリティファクタ推定手段により旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値が演算される。更にスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び基準の関係に基づいて車両の積載状態が推定される。よって車両の積載状態が基準の関係を求めたときの積載状態とは異なる状況になると、スタビリティファクタの推定値と車両の横加速度との関係が基準の関係とは異なる関係になるので、基準の関係に対する実際の関係に基づいて車両の積載状態を推定することができる。

また本発明によれば、後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態及び非積載状態を種々の積載状態として、車両の積載状態が種々の積載状態の何れであるかを推定する車両の積載状態推定方法であって、複数の車両の重量区分について種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として予め求めて記憶手段に記憶させ、車両の横加速度の情報を取得し、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算し、車両の重量の情報を取得し、車両の重量に基づいて車両の重量区分及び基準の関係を決定し、演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び決定された基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定方法が提供される。

また本発明によれば、後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態及び非積載状態を種々の積載状態として、車両の積載状態が種々の積載状態の何れであるかを推定する車両の積載状態推定装置であって、複数の車両の重量区分について予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として記憶する記憶手段と、車両の横加速度の情報を取得する手段と、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算するスタビリティファクタ推定手段と、車両の重量の情報を取得する手段とを有し、車両の重量に基づいて車両の重量区分及び基準の関係を決定し、スタビリティファクタ推定手段により演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び決定された基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定装置が提供される。

これらの構成によれば、基準の関係は複数の車両の重量区分について予め求められる。そして車両の重量に基づいて車両の重量区分及び基準の関係が決定され、スタビリティファクタの推定値と車両の横加速度との関係及び決定された基準の関係に基づいて車両の積載状態が推定される。よって車両の積載状態が標準の積載状態とは異なると共に車両の重量も標準の重量と比較的大きく異なる状況になっても、車両の積載状態を確実に推定することができる。

また操舵角速度の大きさが小さく、たとえ０に近い値であっても、車両が旋回すれば横加速度が発生する。また車両の積載状態によって車両のスタビリティファクタは異なる値になる。よって車両の積載状態が変化すれば、上記関係は基準の関係とは異なるものになる。

従って上記四つの構成によれば、操舵角速度の大きさが小さい状況や定常旋回状況に於いても、基準の関係の場合の車両の積載状態を基準にして車両の積載状態を確実に推定することができる。

また上記構成に於いて、車両の規範ヨーレートに対し一次遅れの関係にある車両の過渡ヨーレートと車両の実ヨーレートとの偏差の指標値をヨーレート偏差指標値として、第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度と、第二の所定周波数以下の成分が除去されたヨーレート偏差指標値との関係に基づいて車両のスタビリティファクタを推定するようになっていてよい。

この構成によれば、操舵角速度の大きさが小さい状況に於いても車両のスタビリティファクタを推定することができるので、操舵角速度の大きさが小さい状況に於いても車両の積載状態を確実に推定することができる。

またこの構成によれば、車両の横加速度の検出値より所定周波数以下の成分を除去することにより、車両の横加速度を検出する検出手段の零点オフセットに起因する誤差の如き定常的な検出誤差を除去することができる。同様にヨーレート偏差指標値を演算するための値より所定周波数以下の成分を除去することにより、車両の状態量を検出する検出手段の零点オフセットに起因する誤差の如き定常的な検出誤差を除去することができる。

図１３に示された車両の二輪モデルに於いて、車両の質量及びヨー慣性モーメントをそれぞれＭ及びＩとし、車両の重心１０２と前輪車軸及び後輪車軸との間の距離をそれぞれＬf及びＬrとし、車両のホイールベースをＬ（＝Ｌf＋Ｌr）とする。また前輪１００f及び後輪１００rのコーナリングフォースをそれぞれＦf及びＦrとし、前輪及び後輪のコーナリングパワーをそれぞれＫf及びＫrとする。また前輪１００fの実舵角をδとし、前輪及び後輪のスリップ角をそれぞれβf及びβrとし、車体のスリップ角をβとする。更に車両の横加速度をＧyとし、車両のヨーレートをγとし、車速をＶとし、車両のヨー加角速度（ヨーレートγの微分値）をγdとする。車両の力及びモーメントの釣合い等により下記の式１〜６が成立する。

ＭＧy＝Ｆf＋Ｆr ……（１）
Ｉγd＝ＬfＦf−ＬrＦr ……（２）
Ｆf＝−Ｋfβf ……（３）
Ｆr＝−Ｋrβr ……（４）
βf＝β＋（Ｌf／Ｖ）γ−δ ……（５）
βr＝β−（Ｌr／Ｖ）γ ……（６）

上記式１〜６より下記の式７が成立する。

車速Ｖが実質的に一定であると仮定し、ラプラス演算子をｓとして上記式７をラプラス変換し、ヨーレートγについて整理することにより、下記の式８〜１０が成立し、よってこれらの式により規範ヨーレートγ(s)が求められる。

上記式９のＫhはスタビリティファクタであり、上記式１０のＴpは車速依存の時定数をもつ一次遅れ系の車速Ｖにかかる係数、即ち本明細書に於いて「操舵応答時定数係数」と呼ぶ係数である。これらの値は車両のヨー運動に関する操舵応答を特徴付けるパラメータであり、車両の旋回特性を示す。また上記式８は前輪の実舵角δ、車速Ｖ、横加速度Ｇyより車両のヨーレートγを演算する式である。この線形化モデルより演算されるヨーレートを過渡ヨーレートγtrとすると、過渡ヨーレートγtrは下記の式１１にて表される定常規範ヨーレートγtに対する一次遅れの値である。

よって上記構成に於いて、過渡ヨーレートγtrは上記式８に対応する下記の式１２に従って演算されてよい。

車両の定常旋回時に於ける定常規範ヨーレートγtと検出ヨーレートγとの偏差Δγtは、スタビリティファクタの設計値及び真の値をそれぞれＫhde及びＫhreとして、下記の式１３により表わされる。

上記式１３の両辺にＬ／Ｖを掛けてヨーレート偏差Δγtを前輪の舵角の偏差Δδtに換算すると、前輪の舵角の偏差Δδtは下記の式１４により表わされる。この前輪の舵角の偏差Δδtは定常規範ヨーレートγtと検出ヨーレートγとの偏差の指標値の一つであり、車速に依存しない。
Δδt＝（Ｋhre−Ｋhde）ＧyＬ ……（１４）

よって定常規範ヨーレートと実ヨーレートγとの偏差の指標値として、式１４に従って前輪の舵角の偏差Δδtを演算することができる。

式１４より、横加速度Ｇyに対する前輪の舵角の偏差Δδtの関係、換言すれば横加速度Ｇy及び前輪の舵角の偏差Δδtの直交座標系に於ける両者の関係の勾配（Ｋhre−Ｋhde）Ｌを最小二乗法等により求めることにより、下記の式１５に従ってスタビリティファクタの推定値Ｋhpを求めることができることが解る。
Ｋhp＝Ｋhde＋勾配／Ｌ ……（１５）

また車両のヨーレートγ、横加速度Ｇy、前輪の舵角δについてセンサの零点オフセットの誤差をそれぞれγ0、Ｇy0、δ0とすると、車両のヨーレート、横加速度、前輪の舵角の検出値はそれぞれγ＋γ0、Ｇy＋Ｇy0、δ＋δ0である。よって車両の定常旋回時に於ける定常規範ヨーレートγtと検出ヨーレートとの偏差Δγtは下記の式１６により表わされる。

上記式１６の両辺にＬ／Ｖを掛けてヨーレート偏差Δγtを前輪の舵角の偏差Δδtに換算すると、前輪の舵角の偏差Δδtは下記の式１７により表わされる。下記の式１７により表わされる車両の横加速度Ｇyと前輪の舵角の偏差Δδtとの関係は、図１４に示される通りである。

上記式１７に於けるδ0−ＫhdeＧy0Ｌは定数であるが、γ0Ｌ／Ｖは車速Ｖに応じて変化する。よって図１４に示されたグラフの縦軸の切片が車速Ｖによって変化する。従って車両のヨーレートγの検出値にセンサの零点オフセットの誤差が含まれている場合には、横加速度Ｇyに対する前輪の舵角の偏差Δδtの関係が車速によって変化するため、スタビリティファクタを精度よく推定することができない。

またスタビリティファクタの推定精度を高くするためには、車速毎にスタビリティファクタを推定する等の対策が必要である。従ってスタビリティファクタの推定に必要なヨーレートγ等のデータが膨大になり、積載状態推定装置の演算負荷が過大になると共に、スタビリティファクタの推定に長い時間を要するという問題がある。

ここで第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度をＧyftとし、第二の所定周波数以下の成分が除去された前輪の舵角の偏差をΔδtftとする。第一及び第二の所定周波数が車速Ｖに変化に伴うγ0Ｌ／Ｖの変化速度よりも十分に高い値であれば、Ｇyftには誤差Ｇy0は含まれておらず、Δδtftにも誤差γ0、δ0に起因する誤差は含まれていない。従って上記式１４に対応する下記の式１８が成立する。下記の式１８により表わされる車両の横加速度Ｇyftと前輪の舵角の偏差Δδtftとの関係は、図１５に示される通りであり、式１８の直線は車速Ｖに関係なく原点を通る。
Δδtft＝（Ｋhre−Ｋhde）ＧyftＬ ……（１８）

よって横加速度Ｇyftに対する前輪の舵角の偏差Δδtftの関係、換言すれば横加速度Ｇyft及び前輪の舵角の偏差Δδtftの直交座標系に於ける両者の関係の勾配（Ｋhre−Ｋhde）Ｌを求め、上記式１５に従ってスタビリティファクタの推定値Ｋhpを求めることにより、センサの零点オフセットの誤差の影響を受けることなくスタビリティファクタの推定値Ｋhpを求めることができる。

よって上記構成に於いて、横加速度Ｇyftに対する前輪の舵角の偏差Δδtftの比を勾配として上記式１５に従ってスタビリティファクタの推定値が演算されてよい。

図１６乃至図１８は時系列波形Ｘ、時系列波形Ｙ、及びＸとＹとのリサージュ波形を示すグラフである。特に図１６は二つの時系列波形Ｘ及びＹに位相差がない場合を示し、図１７は時系列波形Ｙの位相が時系列波形Ｘの位相よりも遅れている場合を示し、図１８は時系列波形Ｙの位相が時系列波形Ｘの位相よりも進んでいる場合を示している。特に図１７及び１８に於いて、太い一点鎖線はＸの積算値とＹの積算値とのリサージュ波形を示している。

図１６乃至図１８より、Ｘの積算値に対するＹの積算値の比によれば、二つの時系列波形Ｘ及びＹに位相差がある場合にもその影響を低減して比Ｙ／Ｘを求めることができることが解る。

よって上記構成に於いて、横加速度Ｇyftの積算値Ｇyftaに対する前輪の舵角の偏差Δδtftの積算値Δδtftaの比を勾配として、上記式１５に従ってスタビリティファクタの推定値が演算されてよい。

尚以上に於いては車両の定常旋回時について説明したが、車両の過渡旋回時については前輪の舵角の偏差Δδtft及びその積算値Δδtftaに対し一次遅れのフィルタ処理が行われると共に、横加速度Ｇyft及びその積算値Ｇyftaに対し一次遅れのフィルタ処理が行われる。その場合一次遅れのフィルタ処理の時定数を同一にすることにより、一次遅れのフィルタ処理後の値に基づいて車両の定常旋回時の場合と同様に勾配を演算し、上記式１５に従ってスタビリティファクタの推定値を演算することができる。

上記構成に於いて、車両は自動車であり、種々の積載状態は２名乗車の標準状態、標準状態よりも前側の積載量が多い前側積載状態、標準状態よりも後側の積載量が多い後側積載状態を含んでいてよい。

また上記構成に於いて、推定された車両の積載状態に応じて車両の走行制御の不感帯の閾値が変更されてよい。

また上記構成に於いて、車両の重量の情報を取得する手段は運転者の加減速操作量と車両の加減速度との関係に基づいて車両の重量を推定するようになっていてよい。

また上記構成に於いて、車両の横加速度の情報を取得する手段は車両の横加速度を検出するようになっていてよい。

また上記構成に於いて、車両の横加速度の情報を取得する手段は車両のヨーレートと車速との積として車両の横加速度の情報を取得するようになっていてよい。

また上記構成に於いて、第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度と、第二の所定周波数以下の成分が除去されたヨーレート偏差指標値との関係に基づいて車両のスタビリティファクタが推定されるようになっていてよい。

また上記構成に於いて、ハイパスフィルタ処理によって車両の横加速度より第一の所定周波数以下の成分が除去され、ハイパスフィルタ処理によってヨーレート偏差指標値より第二の所定周波数以下の成分が除去されてよい。

また上記構成に於いて、第一及び第二の所定周波数は同一の周波数であってよい。

また上記構成に於いて、車速をＶとし、車両のホイールベースをＬとして、車両の過渡ヨーレートと車両の実ヨーレートとの偏差にＬ／Ｖが乗算されることにより、車両の過渡ヨーレートと車両の実ヨーレートとの偏差を前輪の舵角の偏差に換算した値が演算されてよい。

本発明による車両の積載状態推定方法及び装置の第一の実施形態を示す概略構成図である。 第一の実施形態に於ける積載状態推定ルーチンを示すフローチャートである。 第一の実施形態に於けるスタビリティファクタＫhの推定演算ルーチンを示すフローチャートである。 本発明による車両の積載状態推定方法及び装置の第二の実施形態に於ける積載状態推定ルーチンを示すフローチャートである。 予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタＫhと車両の横加速度Ｇyとの関係を基準の関係を示すグラフである。 車両の小重量区分について予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタＫhと車両の横加速度Ｇyとの関係を基準の関係を示すグラフである。 車両の大重量区分について予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタＫhと車両の横加速度Ｇyとの関係を基準の関係を示すグラフである。 第一の修正例に於けるスタビリティファクタＫhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。 操舵周波数ｆsとハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数ｆhcとの関係を示すグラフである。 第二の修正例に於けるスタビリティファクタＫhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。 操舵周波数ｆsとハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数ｆhcと車両の前後加速度Ｇxの絶対値との関係を示すグラフである。 第三の修正例に於けるスタビリティファクタＫhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。 スタビリティファクタを推定するための車両の二輪モデルを示す説明図である。 車両の横加速度Ｇyと前輪の舵角の偏差Δδtとの関係を示すグラフである。 第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度Ｇyftと第二の所定周波数以下の成分が除去された前輪の舵角の偏差Δδtftとの関係を示すグラフである。 二つの時系列波形Ｘ及びＹに位相差がない場合について、二つの時系列波形Ｘ、Ｙ、及びＸとＹとのリサージュ波形を示すグラフである。 時系列波形Ｙの位相が時系列波形Ｘの位相よりも遅れている場合について、二つの時系列波形Ｘ、Ｙ、及びＸとＹとのリサージュ波形を示すグラフである。 時系列波形Ｙの位相が時系列波形Ｘの位相よりも進んでいる場合について、二つの時系列波形Ｘ、Ｙ、及びＸとＹとのリサージュ波形を示すグラフである。

以下に添付の図を参照しつつ、本発明を幾つかの好ましい実施形態について詳細に説明する。
［第一の実施形態］

図１は本発明による車両の積載状態推定方法及び装置の第一の実施形態を示す概略構成図である。

図１に於いて、５０は車両１０の積載状態推定装置を全体的に示している。車両１０は左右の前輪１２FL及び１２FR及び左右の後輪１２RL及び１２RRを有している。操舵輪である左右の前輪１２FL及び１２FRは運転者によるステアリングホイール１４の転舵に応答して駆動されるラック・アンド・ピニオン式のパワーステアリング装置１６によりタイロッド１８L及び１８Rを介して操舵される。

各車輪の制動力は制動装置２０の油圧回路２２によりホイールシリンダ２４FR、２４FL、２４RR、２４RLの制動圧が制御されることによって制御されるようになっている。図には示されていないが、油圧回路２２はオイルリザーバ、オイルポンプ、種々の弁装置等を含み、各ホイールシリンダの制動圧は通常時には運転者によるブレーキペダル２６の踏み込み操作に応じて駆動されるマスタシリンダ２８により制御され、また必要に応じて後に説明する如く電子制御装置３０により制御される。

マスタシリンダ２８にはマスタシリンダ圧力Ｐm、即ちマスタシリンダ内の圧力を検出する圧力センサ３２が設けられ、ステアリングホイール１４が連結されたステアリングコラムには操舵角θを検出する操舵角センサ３４が設けられている。圧力センサ３２により検出されたマスタシリンダ圧力Ｐmを示す信号及び操舵角センサ３４により検出された操舵角θを示す信号は電子制御装置３０に入力される。

また車両１０にはそれぞれ車両の実ヨーレートγを検出するヨーレートセンサ３６、車両の前後加速度Ｇxを検出する前後加速度センサ３８、車両の横加速度Ｇyを検出する横加速度センサ４０、車速Ｖを検出する車速センサ４２が設けられている。ヨーレートセンサ３６により検出された実ヨーレートγを示す信号等も電子制御装置３０に入力される。尚操舵角センサ３４、ヨーレートセンサ３６及び横加速度センサ４０は車両の左旋回方向を正としてそれぞれ操舵角、実ヨーレート及び横加速度を検出する。

尚図には詳細に示されていないが、電子制御装置３０は例えばＣＰＵとＲＯＭ３０ＡとＥＥＰＲＯＭとＲＡＭとバッファメモリと入出力ポート装置とを有し、これらが双方向性のコモンバスにより互いに接続された一般的な構成のマイクロコンピュータを含んでいる。ＥＥＰＲＯＭはスタビリティファクタＫhの推定値等を記憶し、スタビリティファクタＫhの推定値等は後に詳細に説明する如く車両が旋回状態にあるときの車両の走行データに基づいて演算されることによって適宜更新される。

ＲＯＭ３０Ａは規範ヨーレートγtの演算に使用されるスタビリティファクタＫh及び操舵応答時定数係数Ｔpのデフォルト値Ｋh00及びＴp00を記憶している。これらのデフォルト値は車両の出荷時に車両毎に設定される。またＲＯＭ３０Ａは、図５に示されている如く、予め求められた種々の積載状況とスタビリティファクタＫhと車両の横加速度Ｇyの絶対値との関係をマップとして記憶する記憶手段として機能する。

また図１に示されている如くエンジン制御装置４４にはアクセルペダル４６に設けられたアクセル開度センサ４８よりアクセル開度Ａccを示す信号が入力される。エンジン制御装置４４はアクセル開度Ａccに基づいてエンジン（図示せず）の出力を制御し、また必要に応じて電子制御装置３０との間にて信号の授受を行う。尚エンジン制御装置４４も例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポート装置を含む一つのマイクロコンピュータ及び駆動回路にて構成されていてよい。

電子制御装置３０は、後述の如く図２に示されたフローチャートに従って車両の積載状態を推定する。特に第一の実施形態に於いては、電子制御装置３０は、車両のスタビリティファクタＫhの推定値を演算し、スタビリティファクタＫhの推定値及び車両の横加速度Ｇyの絶対値と図５に示されたマップとに基づいて車両の積載状態を推定する。そして電子制御装置３０は、車両が２人乗車の標準状態よりも高い積載状態にあると判定したときには、車両の転覆抑制制御の如き車両の走行制御の制御開始閾値を高積載状態用の値に修正する。

特に電子制御装置３０は、図３に示されたフローチャートに従い、車両が旋回を開始すると、操舵角の如き旋回走行データに基づいて定常規範ヨーレートγtを演算する。そして電子制御装置３０は、定常規範ヨーレートγtに対し操舵応答時定数係数Ｔpによる一次遅れのフィルタ演算を行うことにより、一次遅れの過渡ヨーレートγtrを演算する。また電子制御装置３０は、過渡ヨーレートγtrと車両の実ヨーレートγとの偏差を前輪の舵角の偏差に置き換えたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδを演算する。

また電子制御装置３０は、車両の横加速度Ｇyに対し操舵応答時定数係数Ｔpによる一次遅れのフィルタ演算を行うことにより、一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyftを演算する。そして電子制御装置３０は、車両の横加速度Ｇyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに基づき、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfを演算する。

また電子制御装置３０は、ヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaを演算し、積算値の比Δδa／ΔＧyaを演算する。また電子制御装置３０は、定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタＫhの初期値と、積算値の比Δδa／ΔＧyaに基づく修正量との和としてスタビリティファクタＫhの推定値を演算する。そして電子制御装置３０は、予め設定された条件が成立しているときにスタビリティファクタＫhの推定値及びその演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度ＧyをＥＥＰＲＯＭに記憶する。

次に図２に示されたフローチャートを参照して第一の実施形態に於ける車両の積載状態推定ルーチンについて説明する。尚図２に示されたフローチャートによる制御は図には示されていないイグニッションスイッチの閉成により開始され、所定の時間毎に繰返し実行される。このことは後述の第二の実施形態についても同様である。

まずステップ１０より制御が開始され、ステップ２０に於いては各センサにより検出された車両の横加速度Ｇyを示す信号等の読み込みが行われる。

ステップ３０に於いては予め設定された積載状態推定の許可条件が成立しているか否かの判別が行われる。そして否定判別が行われたときには制御はステップ２０へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ６０へ進む。この場合例えば車速Ｖが基準値以上であり、車両が加減速状態になく、車輪のスリップが発生していない場合に積載状態推定の許可条件が成立していると判定されてよい。

ステップ６０に於いてはＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタＫhの推定値及び車両の横加速度Ｇyの奇数の組合せが図５に示されたグラフに対応するマップの何れの領域に属するかが判定されることにより、車両の積載状態が推定される。この場合組合せが複数の領域に属する場合には、属する組合せの数が多い方の積載状態に推定されてよい。

ステップ７０に於いてはステップ６０に於ける推定結果に基づいて車両が積載状態にあるか否かの判別が行われる。車両が積載状態にある場合には、積載状態が後積み（重心が標準状態の位置よりも後寄り）、中央積み（重心が標準状態の位置と実質的に同一の位置）、前積み（重心が標準状態の位置よりも前寄り）の何れであるかについても判別される。そして否定判別、即ち車両が非積載状態にあるとの判別が行われたときには制御はステップ２０へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ８０へ進む。

ステップ８０に於いては推定された車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるかに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。この場合積載状態が何れであるかに応じて走行制御の制御量を演算するための式の定数や係数も修正されてもよい。

次に図３に示されたフローチャートを参照して第一の実施形態に於けるスタビリティファクタＫhの推定演算ルーチンについて説明する。

ステップ１２０に於いては各センサにより検出された操舵角θを示す信号等の読み込みが行われ、ステップ１３０に於いてはステップ１２０に於いて読み込まれた操舵角θ等に対し高周波ノイズを除去するためのローパスフィルタ処理が行われる。

ステップ１４０に於いては操舵角θに基づいて前輪の舵角δが演算されると共に、上記式１１に従って定常規範ヨーレートγtが演算される。

ステップ１５０に於いては操舵応答時定数係数Ｔpが車両の出荷時に予め設定されているデフォルト値Ｔp00に設定される。尚車両の走行データに基づいて操舵応答時定数係数Ｔpが推定される場合には、操舵応答時定数係数Ｔpはその推定された値に設定されてよい。

ステップ１６０に於いては上記式１２に従って操舵応答時定数係数Ｔpによる一次遅れのフィルタ演算が行われることにより、ステップ１４０にて演算された規範ヨーレートγtに基づく過渡ヨーレートγtrが演算される。

ステップ１７０に於いては車両の横加速度Ｇyに対し下記の式１９に従って操舵応答時定数係数Ｔpによる一次遅れのフィルタ演算が行われることにより、一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyftが演算される。

ステップ１８０に於いては過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδが下記の式２０に従って演算される。

ステップ１９０に於いてはステップ１７０に於いて演算された一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyft及びステップ１８０に於いて演算されたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しセンサの零点オフセットの影響を除去するためのハイパスフィルタ処理が行われる。この場合のハイパスフィルタ処理はステップ１３０に於けるローパスフィルタ処理のカットオフ周波数よりも小さい値をカットオフ周波数とする一次のハイパスフィルタ処理であってよい。

上述の如くステップ１３０に於いてローパスフィルタ処理が行われているので、上記ハイパスフィルタ処理が行われることにより一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しバンドパスフィルタ処理が行われることと同様の結果が得られる。よってステップ１９０に於いてハイパスフィルタ処理された車両の横加速度Ｇyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδをそれぞれバンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfと表記する。

ステップ２００に於いては車両が旋回走行状態にあるか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときには制御はステップ１２０へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ２１０へ進む。この場合車両が旋回走行状態にあるか否かの判別は、車両が基準値以上の車速にて走行している状況にて、車両の横加速度Ｇyの絶対値が基準値以上であるか否か、車両の実ヨーレートγの絶対値が基準値以上であるか否か、車両のヨーレートγと車速Ｖとの積の絶対値が基準値以上であるか否かの何れかの判別により行われてよい。

ステップ２１０に於いては前サイクルのステップ２３０に於いて演算された現在のバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaを調整する必要があるか否かの判別が行われる。否定判別が行われたときには制御はステップ２３０へ進み、肯定判別が行われたときには制御はステップ２２０へ進む。

この場合下記の（Ａ１）又は（Ａ２）が成立するときに、積算値Δδa及びΔＧyaを調整する必要があると判定されてよい。尚（Ａ２）は操舵応答時定数係数Ｔpが推定され、ステップ５０に於いて操舵応答時定数係数Ｔpが推定された値に設定される場合の判定条件である。
（Ａ１）積算値Δδa及びΔＧyaが前回調整されたときのスタビリティファクタＫhと、前サイクルのステップ２５０に於いて推定された現在のスタビリティファクタＫhとの偏差ΔＫhの絶対値がスタビリティファクタの偏差についての基準値を越えている。
（Ａ２）積算値Δδa及びΔＧyaが前回調整されたときの操舵応答時定数係数Ｔpと、現サイクルのステップ１５０に於いて設定された現在の操舵応答時定数係数Ｔpとの偏差ΔＴpの絶対値が操舵応答時定数係数の偏差についての基準値を越えている。

ステップ２２０に於いてはバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaの予め設定された下限値をΔδamin（正の定数）とし、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaの予め設定された下限値をΔＧyamin（正の定数）として、下記の式２１に従って調整ゲインＧajが演算される。尚下記の式２１のＭＩＮは括弧内の値の最小値を選択することを意味し、ＭＡＸは括弧内の値の最大値を選択することを意味する。このことは同様の他の式についても同一である。

またステップ２２０に於いては下記の式２２及び２３に従って調整後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaが演算される。
Δδa＝現在のΔδa×Ｇaj ……（２２）
ΔＧya＝現在のΔＧya×Ｇaj ……（２３）

ステップ２３０に於いては車両の横加速度Ｇyftbpfが正の値であるときには、ヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaがそれぞれ下記の式２４及び２５に従って演算される。
Δδa＝現在のΔδa＋Δδbpf ……（２４）
ΔＧya＝現在のΔＧya＋Ｇyftbpf ……（２５）

また車両の横加速度Ｇyftbpfが正の値ではないときには、ヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaがそれぞれ下記の式２６及び２７に従って演算される。
Δδa＝現在のΔδa−Δδbpf ……（２６）
ΔＧya＝現在のΔＧya−Ｇyftbpf ……（２７）

ステップ２４０に於いてはヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaを車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaにて除算することにより、積算値の比Δδa／ΔＧyaが演算される。

ステップ２５０に於いては上記式１５に於けるスタビリティファクタの設計値Ｋhdeがスタビリティファクタの初期値Ｋh0とされた下記の式２８に従ってスタビリティファクタＫhの推定値が演算される。
Ｋh＝Ｋh0＋（Δδa／ΔＧya）／Ｌ ……（２８）

ステップ２６０に於いては予め設定された許可条件が成立しているか否かの判別により、ＥＥＰＲＯＭへのスタビリティファクタＫhの推定値の記憶が許可される状況であるか否かの判別が行われる。否定判別が行われたときには制御はステップ１２０へ戻り、肯定判別が行われたときにはステップ２７０に於いてスタビリティファクタＫhの推定値がＥＥＰＲＯＭに記憶され、これによりＥＥＰＲＯＭに記憶されているスタビリティファクタＫhの推定値が更新される。また予め設定されたサイクル毎にスタビリティファクタＫhの推定値と共にその演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度ＧyがＥＥＰＲＯＭに記憶される。

上述の如く構成された第一の実施形態の作動に於いては、ステップ３０に於いて積載状態推定の許可条件が成立していると判定されると、ステップ６０に於いてスタビリティファクタＫhの推定値及び車両の横加速度Ｇyに基づいて車両の積載状態が推定される。

従って車両の積載状態が標準状態より変化すると、車両のスタビリティファクタＫhと横加速度Ｇyとの関係も変化することを利用して、車両の積載状態を確実に推定することができる。

また第一の実施形態によれば、車両のスタビリティファクタＫhを推定すると共に、その推定に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度ＧyをスタビリティファクタＫhの推定値と共に記憶すればよい。従って車両の重量Ｗが推定される後述の第二の実施形態の場合に比して、簡便に車両の積載状態を推定することができる。

また第一の実施形態によれば、推定された車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるかに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。従って車両の積載状態が推定されない場合に比して車両の走行制御の開始タイミングを車両の積載状態に応じて適正に制御することができる。
［第二の実施形態］

図４は本発明による車両の積載状態推定方法及び装置の第二の実施形態に於ける積載状態推定ルーチンを示すフローチャートである。尚図４に於いて図２に示されたステップと同一のステップには図２に於いて付されたステップ番号と同一のステップ番号が付されている。

この第二の実施形態に於いては、ステップ３０に於いて肯定判別が行われたときには、ステップ４０に於いて車両の重量Ｗが推定され、その値がＥＥＰＲＯＭに記憶される。尚車両の走行中に車両の重量が変化することはないので、走行開始後に既に車両の重量Ｗが推定されているときには、このステップがスキップされてよい。

この場合車両の重量Ｗは以下の如く推定されてよい。まず運転者の制駆動操作に基づく車両の前後加速度が推定される。即ち制動時には運転者の制動操作量を示すマスタシリンダ圧力Ｐmに基づいて車両の推定前後加速度Ｇxhが演算され、駆動時には運転者の駆動操作量を示すアクセル開度Ａccに基づいて車両の推定前後加速度Ｇxhが演算される。そして推定前後加速度Ｇxhと前後加速度センサ３８により検出された前後加速度Ｇxとの偏差に基づいて車両の重量Ｗが推定される。

ステップ５０に於いてはステップ４０に於いて推定された車両の重量Ｗが基準値Ｗ0（正の定数）以下の小重量区分の値であるか基準値Ｗ0よりも大きい大重量区分の値であるかが決定される。また車両の重量Ｗが小重量区分の値であるときには積載状態推定用のマップが図６に示された小重量区分用のマップに決定され、車両の重量Ｗが大重量区分の値であるときには積載状態推定用のマップが図７に示された大重量区分用のマップに決定される。尚車両の重量区分及びマップの数は３以上であってもよい。

ステップ６０に於いてはステップ５０に於いて決定されたマップを使用して第一の実施形態のステップ６０の場合と同様の要領にて車両の積載状態が推定され、しかる後第一の実施形態の場合と同様の要領にてステップ７０が実行される。

ステップ８０に於いては車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるか及び車両の重量Ｗに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。この場合積載状態が何れであるか及び車両の重量Ｗに応じて走行制御の制御量を演算するための式の定数や係数も修正されてもよい。

かくして第二の実施形態によれば、上述の第一の実施形態の場合と同様に、車両の積載状態が標準状態より変化すると、車両のスタビリティファクタＫhと横加速度Ｇyとの関係も変化することを利用して、車両の積載状態を確実に推定することができる。

また第二の実施形態によれば、車両の重量Ｗが推定され、車両の重量Ｗに基づいて積載状態推定用のマップが決定される。従って車両の乗員数や積載荷物の如き積載荷重が比較的大きく変動する車両の場合にも車両の積載状態を適正に推定することができる。

また第二の実施形態によれば、推定された車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるか及び車両の重量Ｗに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。従って車両の重量が考慮されない場合に比して車両の走行制御の開始タイミングを車両の重量に応じて適正に制御することができる。

特に第一及び第二の実施形態によれば、スタビリティファクタＫhの推定値は図３に示されたルーチンに従って演算されるので、操舵角速度の大きさが小さい場合や定常旋回状況に於いても車両のスタビリティファクタＫhを推定することができる。従って操舵角速度の大きさが小さい場合や定常旋回状況に於いても車両の積載状態を確実に推定することができる。

尚上述の如く構成された第一及び第二の実施形態の作動に於いては、図３に示されたフローチャートに従ってスタビリティファクタＫhの推定値が演算される。

即ちステップ１４０に於いて定常規範ヨーレートγtが演算され、ステップ１６０に於いて定常規範ヨーレートγtに基づき過渡ヨーレートγtrが演算される。またステップ１７０に於いて一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyftが演算され、ステップ１８０に於いて過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδが演算される。

ステップ１９０に於いて車両の横加速度Ｇyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しハイパスフィルタ処理が行われることにより、バンドパスフィルタ処理後の実ヨーレートγbpfが演算される。そしてバンドパスフィルタ処理後の実ヨーレートγbpfと過渡ヨーレートγtrbpfとの偏差の大きさが前輪の舵角の偏差の大きさに置き換えられた値としてバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差指標値の前輪舵角偏差換算値Δδbpfが演算される。

そしてステップ２３０に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaが演算される。またステップ２４０に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaを車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaにて除算することにより、積算値の比Δδa／ΔＧyaが演算される。

更にステップ２５０に於いて定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタＫhの初期値Ｋh0と、積算値の比Δδa／ΔＧyaに基づく修正量との和として、スタビリティファクタＫhの推定値が演算される。

かくして上述の各実施形態によれば、車両の過渡ヨーレートγtrが真のヨーレートに近づくよう、車両の定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタの初期値をヨーレートの偏差と車両の横加速度との関係に基づいて修正した値としてスタビリティファクタＫhの推定値を演算することができる。よってスタビリティファクタの推定値が真のスタビリティファクタに近づくようスタビリティファクタの推定値を修正し、これにより真のスタビリティファクタに近い値としてスタビリティファクタの推定値を求めることができる。

特に上述の各実施形態によれば、ステップ１３０にてローパスフィルタ処理された操舵角θ等に基づいて定常規範ヨーレートγtが演算される。そしてステップ１９０に於いて車両の横加速度Ｇyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しハイパスフィルタ処理が行われることにより、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfが演算される。更にステップ２３０に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaが演算され、ステップ２４０に於いてそれらの比として積算値の比Δδa／ΔＧyaが演算される。

従って検出される操舵角θ等に含まれる高周波ノイズを除去することができるだけでなく、ヨーレートセンサ３６等の零点オフセットの影響を除去することができる。よってセンサの零点オフセットの影響を排除して車両の横加速度Ｇyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfを演算することができるので、ハイパスフィルタ処理が行われない場合に比してスタビリティファクタＫhを正確に推定することができる。また定常規範ヨーレートγtの演算に供される操舵角θ、横加速度Ｇy及び実ヨーレートγに対しハイパスフィルタ処理が行われる場合に比して、ハイパスフィルタ処理の回数を低減することができ、これにより電子制御装置３０の演算負荷を低減することができる。

尚、操舵角θ等に対しローパスフィルタ処理されることなく車両の横加速度Ｇy及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しバンドパスフィルタ処理が行われてもよい。その場合には高周波ノイズを効果的に除去しつつ、スタビリティファクタＫhを正確に推定することができると共に、上述の各実施形態の場合に比してフィルタ処理に要する演算の回数を低減することができ、これにより電子制御装置３０の演算負荷を低減することができる。

また上述の各実施形態によれば、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧya及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaに基づいて、定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタＫhの初期値Ｋh0に対する修正量を演算するための比Δδa／ΔＧyaが演算される。

従ってバンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Ｇyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfに基づいて修正量を演算するための比Δδbpf／ΔＧyftbpfが求められる場合に比して、車両の横加速度Ｇyftbpf若しくはヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの瞬間的な変動に起因してスタビリティファクタＫhが不正確に推定される虞れを低減することができる。

また上述の各実施形態によれば、積算値Δδaは過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδの積算値である。従って車速Ｖの影響を受けることなくスタビリティファクタＫhを推定することができる。よってヨーレート偏差指標値の積算値が例えば過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差の積算値である場合に比して、スタビリティファクタＫhを正確に推定することができる。また車速Ｖ毎にスタビリティファクタＫhを推定したり、目標ヨーレートγttの演算に供されるスタビリティファクタＫhを車速Ｖによって変更したりする煩雑さを回避し、必要な演算回数や記憶手段の容量を低減することができる。

また上述の各実施形態によれば、ステップ２１０に於いてはヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaを調整する必要があるか否かの判別が行われる。肯定判別が行われたときにはステップ２２０に於いて１以下の調整ゲインＧajが演算される。そしてステップ２３０に於いて調整ゲインＧajにて調整された後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaが演算される。

従って例えば車両の積載状況が大きく変化することにより、前回積算値Δδa及びΔＧyaが調整されたときのスタビリティファクタＫhと、前サイクルのステップ２５０に於いて推定された現在のスタビリティファクタＫhとの偏差ΔＫhの大きさが大きくなったような状況に於いて、それ以前のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaがスタビリティファクタＫhの推定に悪影響を及ぼすことを確実に防止することができる。

また上述の各実施形態によれば、ステップ２２０に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaに基づいて式２１に従って調整ゲインＧajが演算される。従ってヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaの大きさ及び車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaの大きさに応じて調整ゲインＧajを可変設定することができる。よって調整ゲインＧajが一定である場合に比して、調整ゲインＧajが大きすぎることに起因してスタビリティファクタの推定誤差が大きくなる虞れを低減することができると共に、逆に調整ゲインＧajが小さすぎることに起因してスタビリティファクタの推定のＳ／Ｎ比が低下する虞れを低減することができる。

また上述の各実施形態によれば、ステップ２８０に於いてスタビリティファクタＫhの推定値の記憶が許可される状況であるか否かの判別が行われ、肯定判別が行われたときにステップ２９０に於いてスタビリティファクタＫhの推定値がＥＥＰＲＯＭに記憶される。従ってスタビリティファクタＫhの推定値が実際のスタビリティファクタに実質的に一致した段階でスタビリティファクタＫhの推定値をＥＥＰＲＯＭに記憶することができる。換言すれば、スタビリティファクタＫhの推定値が実質的に実際のスタビリティファクタに一致するまで、スタビリティファクタＫhの推定値をＥＥＰＲＯＭに不必要に記憶することなくスタビリティファクタＫhの推定を繰り返してスタビリティファクタＫhの推定値を漸次実際のスタビリティファクタに近づけることができる。

また上述の各実施形態によれば、ステップ２００に於いて車両が旋回走行状態にあるか否かの判別が行われ、肯定判別が行われたときにステップ２１０以降が実行される。従って車両が旋回走行状態にはなく、スタビリティファクタＫhの正確な推定ができない状況に於いてステップ２１０以降が不必要に実行されること及びスタビリティファクタＫhが不正確に推定されることを防止することができる。
［第一の修正例］

図８は第一及び第二の実施形態を一部修正する第一の修正例に於けるスタビリティファクタＫhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。尚図８に於いて、図３に示されたステップに対応するステップには図３に於いて付されたステップ番号と同一のステップ番号が付されており、このことは後述の他の修正例のフローチャートについても同様である。

この第一の修正例に於いては、ステップ１８０が完了すると、ステップ１８２に於いて単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が操舵周波数ｆsとして演算される。また操舵周波数ｆsが低いほどステップ１９０に於けるハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数ｆhcが小さくなるよう、操舵周波数ｆsに基づき図９に示されたグラフに対応するマップよりカットオフ周波数ｆhcが演算される。

そしてステップ１９０に於ける車両の横加速度Ｇyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδのハイパスフィルタ処理に於いては、カットオフ周波数がステップ１８２に於いて演算されたカットオフ周波数ｆhcに設定される。

上述の第一及び第二の実施形態に於いては、ステップ１９０に於けるハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数ｆhcは一定である。従ってセンサの零点オフセットの影響が確実に除去されるようカットオフ周波数ｆhcが高い値に設定されると、単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が少ない状況に於いてスタビリティファクタＫhを推定することができなくなる虞れがある。逆にカットオフ周波数ｆhcが低い値に設定されると、単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が多い状況に於いてセンサの零点オフセットの影響を効果的に除去することができなくなる虞れがある。

これに対し第一の修正例によれば、操舵周波数ｆsが低いほどカットオフ周波数ｆhcが小さくなるよう、操舵周波数ｆsに応じてカットオフ周波数ｆhcが可変設定される。従って単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が多い状況に於いてセンサの零点オフセットの影響を効果的に除去しつつ、単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が少ない状況に於いてスタビリティファクタＫhを推定することができなくなることを防止することができる。

尚カットオフ周波数ｆhcは操舵周波数ｆsに基づきマップより演算されるようになっているが、操舵周波数ｆsの関数として演算されてもよい。
［第二の修正例］

図１０は第一及び第二の実施形態を一部修正する第二の修正例に於けるスタビリティファクタＫhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。

この第二の修正例に於いては、ステップ１８０が完了すると、ステップ１８４に於いて単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が操舵周波数ｆsとして演算される。また操舵周波数ｆsが低いほどハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数ｆhcが小さくなると共に、車両の前後加速度Ｇxの絶対値が大きいほどハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数ｆhcが大きくなるよう、操舵周波数ｆs及び車両の前後加速度Ｇxの絶対値に基づき図１１に示されたグラフに対応するマップよりカットオフ周波数ｆhcが演算される。

そしてステップ１９０に於ける車両の横加速度Ｇyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδのハイパスフィルタ処理に於いては、カットオフ周波数がステップ１８４に於いて演算されたカットオフ周波数ｆhcに設定される。

操舵角センサ３４の零点オフセットに起因する前輪の舵角δの誤差をδ0とし、横加速度センサ４０の零点オフセットに起因する車両の横加速度Ｇyの誤差をＧy0とする。またヨーレートセンサ３６の零点オフセットに起因する車両のヨーレートγの誤差をγ0とする。これらの誤差を考慮すると、前輪の舵角の偏差Δδtは上記式１７にて表される。

よってセンサの零点オフセットの影響は上記式１７の第２項乃至第４項、即ちδ0−ＫhdeＧy0Ｌ−γ0Ｌ／Ｖである。従って車速Ｖの変化、即ち車両の前後加速度Gxの大きさが大きいほど、定常規範ヨーレートγtの変化に与えるセンサの零点オフセットの影響が大きくなり、逆に車両の前後加速度Gxの大きさが小さいほど、定常規範ヨーレートγtの変化に与えるセンサの零点オフセットの影響が小さくなる。

第二の修正例によれば、車両の前後加速度Ｇxの絶対値が大きいほどハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数ｆhcが大きくなるよう、車両の前後加速度Ｇxの絶対値にも基づいてカットオフ周波数ｆhcが可変設定される。従って上述の第一の修正例と同様の作用効果が得られると共に、車速Ｖの変化に拘らずセンサの零点オフセットの影響を効果的に除去することができる。

尚カットオフ周波数ｆhcは操舵周波数ｆs及び車両の前後加速度Ｇxの絶対値に基づきマップより演算されるようになっているが、操舵周波数ｆs及び車両の前後加速度Ｇxの絶対値の関数として演算されてもよい。
［第三の修正例］

図１２は第一及び第二の実施形態を一部修正する第三の修正例に於けるスタビリティファクタＫhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。

この第三の修正例に於いては、ステップ２００に於いて車両が旋回走行状態にあると判定されると、ステップ２１０に先立ってステップ２０５が実行される。ステップ２０５に於いては車両が高い信頼性にてスタビリティファクタＫhを推定し得る状況にあるか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときには制御はステップ２０へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ２１０へ進む。

この場合下記の（Ｂ１）及び（Ｂ２）が成立するときに、車両が高い信頼性にてスタビリティファクタＫhを推定し得る状況にあると判定されてよい。
（Ｂ１）走行路が悪路ではない。
（Ｂ２）制動中ではない。

尚Ｂ１の条件は、悪路に於いては実ヨーレートγにノイズが畳重すること、路面に対するタイヤのグリップ状態が変動し易いことを考慮したものである。またＢ２の条件は、上記式１１による定常規範ヨーレートγtの演算に於いては制動力の影響がないことが前提となっていることを考慮したものである。

従って第三の修正例によれば、車両が高い信頼性にてスタビリティファクタＫhを推定し得る状況にあるか否かの判別が行われない第一及び第二の実施形態や第一及び第二の修正例の場合に比して、スタビリティファクタＫhを精度よく推定することができる。

以上に於いては本発明を特定の実施形態について詳細に説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内にて他の種々の実施形態が可能であることは当業者にとって明らかであろう。

例えば上述の各実施形態及び各修正例に於いては、車両の横加速度Ｇyの情報を取得する手段は横加速度センサ４０であるが、横加速度センサ自体は車両の走行制御装置の一部をなし、車両の横加速度の情報を取得する手段は走行制御装置より通信により横加速度Ｇyの情報を取得する電子制御装置３０自体であってもよい。

また車両の横加速度Ｇyは横加速度センサ４０により検出された値であるが、ヨーレートセンサ３６により検出されたヨーレートγと車速センサ４２により検出された車速Ｖとの積が車両の横加速度Ｇyとして代用されてもよい。

また上述の第二の実施形態に於いては、マスタシリンダ圧力Ｐm又はアクセル開度Ａccに基づいて車両の推定前後加速度Ｇxhが演算され、推定前後加速度Ｇxhと車両の前後加速度Ｇxとの偏差に基づいて車両の重量Ｗが推定される。しかし車両の重量Ｗは任意の方法により推定されてよく、例えばサスペンションに荷重センサや車高センサを備えた車両の場合には、それらの検出結果に基づいて車両の重量Ｗが推定されてよい。

また上述の各実施形態及び各修正例に於いては、ステップ１８０に於いて過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値が演算されるようになっている。しかし過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差がハイパスフィルタ処理されることによりバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差Δγbpfが演算され、積算値の比Δδa／ΔＧyaに代えて車両の横加速度Ｇyftbpfの積算値ΔＧyaに対するヨーレート偏差Δγbpfの積算値Δγaの比が演算され、積算値の比Δγbpf／ΔＧyaに基づいて下記の式２９に従ってスタビリティファクタＫhの推定値が演算されてもよい。
Ｋh＝Ｋh0＋（Δγbpf／ΔＧya）／Ｖ ……（２９）

また式２９に従ってスタビリティファクタＫhの推定値が演算される場合には、複数の車速域が設定され、各車速域毎にスタビリティファクタＫhの推定値が演算されることが好ましい。またスタビリティファクタＫhの推定値の収束度も各車速域毎に演算され、これにより各車速域毎に車両の運動制御の不感帯が可変設定されることが好ましい。更に車両の運動制御に於ける目標ヨーレートの演算に供されるスタビリティファクタＫhも各車速域毎に推定された値に設定されることが好ましい。

また上述の各実施形態及び各修正例に於いては、調整ゲインＧajは１以下の範囲内にて第一の調整ゲイン（Δδamin／｜現在のΔδa｜）及び第二の調整ゲイン（ΔＧyamin／｜現在のΔＧya｜）のうちの大きい方に設定されるようになっている。しかし第一及び第二の調整ゲインの一方が省略され、第一及び第二の調整ゲインの他方が調整ゲインＧajとされるよう修正されてもよい。

Claims (6)

1. 後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態及び非積載状態を種々の積載状態として、車両の積載状態が前記種々の積載状態の何れであるかを推定する車両の積載状態推定方法であって、前記種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として予め求めて記憶手段に記憶させ、車両の横加速度の情報を取得し、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算し、演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び前記基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定方法。
2. 後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態及び非積載状態を種々の積載状態として、車両の積載状態が前記種々の積載状態の何れであるかを推定する車両の積載状態推定方法であって、複数の車両の重量区分について前記種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として予め求めて記憶手段に記憶させ、車両の横加速度の情報を取得し、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算し、車両の重量の情報を取得し、車両の重量に基づいて車両の重量区分及び基準の関係を決定し、演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び前記決定された基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定方法。
3. 車両の規範ヨーレートに対し一次遅れの関係にある車両の過渡ヨーレートと車両の実ヨーレートとの偏差の指標値をヨーレート偏差指標値として、第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度と、第二の所定周波数以下の成分が除去されたヨーレート偏差指標値との関係に基づいて車両のスタビリティファクタを推定することを特徴とする請求項１又は２に記載の車両の積載状態推定方法。
4. 後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態及び非積載状態を種々の積載状態として、車両の積載状態が前記種々の積載状態の何れであるかを推定する車両の積載状態推定装置であって、予め求められた前記種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として記憶する記憶手段と、車両の横加速度の情報を取得する手段と、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算するスタビリティファクタ推定手段とを有し、前記スタビリティファクタ推定手段により演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び前記基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定装置。
5. 後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態及び非積載状態を種々の積載状態として、車両の積載状態が前記種々の積載状態の何れであるかを推定する車両の積載状態推定装置であって、複数の車両の重量区分について予め求められた前記種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として記憶する記憶手段と、車両の横加速度の情報を取得する手段と、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算するスタビリティファクタ推定手段と、車両の重量の情報を取得する手段とを有し、車両の重量に基づいて車両の重量区分及び基準の関係を決定し、前記スタビリティファクタ推定手段により演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び前記決定された基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定装置。
6. 前記スタビリティファクタ推定手段は、車両の規範ヨーレートに対し一次遅れの関係にある車両の過渡ヨーレートと車両の実ヨーレートとの偏差の指標値をヨーレート偏差指標値として、第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度と、第二の所定周波数以下の成分が除去されたヨーレート偏差指標値との関係に基づいて車両のスタビリティファクタを推定することを特徴とする請求項４又は５に記載の車両の積載状態推定装置。

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