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WO2025028486A1 - 車両制御装置及び車両への乗車姿勢補正値推定方法 - Google Patents

車両制御装置及び車両への乗車姿勢補正値推定方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2025028486A1
WO2025028486A1 PCT/JP2024/026967 JP2024026967W WO2025028486A1 WO 2025028486 A1 WO2025028486 A1 WO 2025028486A1 JP 2024026967 W JP2024026967 W JP 2024026967W WO 2025028486 A1 WO2025028486 A1 WO 2025028486A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
angle
roll angle
attitude angle
calculation unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2024/026967
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
敬太 鈴木
Original Assignee
日立Astemo株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日立Astemo株式会社 filed Critical 日立Astemo株式会社
Publication of WO2025028486A1 publication Critical patent/WO2025028486A1/ja

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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62J—CYCLE SADDLES OR SEATS; AUXILIARY DEVICES OR ACCESSORIES SPECIALLY ADAPTED TO CYCLES AND NOT OTHERWISE PROVIDED FOR, e.g. ARTICLE CARRIERS OR CYCLE PROTECTORS
    • B62J45/00—Electrical equipment arrangements specially adapted for use as accessories on cycles, not otherwise provided for

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle control device and a method for estimating a correction value for a riding posture on a vehicle.
  • Patent Document 1 discloses a vehicle bank angle detection device that can accurately detect the bank angle of a vehicle body even when the rider's posture is deviated to the left or right from the center line of the vehicle body when turning. According to Patent Document 1, by determining the bank angle difference value ⁇ a based on the inertial force, it is possible to estimate the vehicle bank angle ⁇ f without using a complex equation of motion.
  • an object of the present invention is to improve the performance of calculating the difference in attitude angle of a vehicle.
  • the present invention which solves the above problem, is a vehicle control device comprising an attitude angle calculation unit that calculates the riding attitude of the vehicle, the attitude angle calculation unit comprising a first attitude angle estimation unit that estimates a first attitude angle with respect to the vertical direction of the center of gravity of the moving vehicle based on the lateral acceleration acting in the lateral direction of the moving vehicle including the vehicle and its cargo, and the up and down acceleration acting in the direction of gravity of the moving vehicle, a second attitude angle acquisition unit that acquires a second attitude angle with respect to the vertical direction of the center of gravity of the vehicle, and an attitude angle difference calculation unit that calculates the difference between the first attitude angle and the second attitude angle.
  • the present invention can improve the performance of calculating the vehicle's attitude angle difference.
  • FIG. 2 is a functional configuration diagram of a vehicle control device according to the present embodiment.
  • FIG. FIG. 13 is an explanatory diagram regarding calculation of a static roll angle.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram regarding a change in static roll angle depending on a riding posture.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram regarding calculation of a dynamic roll angle.
  • 1 is a graph showing a change in vertical acceleration when performing a wheelie.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a riding posture map.
  • FIG. 1 is a functional configuration diagram of a vehicle control device in this embodiment.
  • the vehicle control device 100 is mounted on a two-wheeled vehicle (bar-handle vehicle).
  • the vehicle control device 100 is a computer that performs calculations related to the attitude control of the two-wheeled vehicle.
  • the vehicle control device 100 functions as a roll angle calculation device that calculates the roll angle of a two-wheeled vehicle that is turning.
  • the vehicle control device 100 includes hardware such as an input unit, an output unit, a control unit, and a storage unit.
  • the control unit is configured with a CPU (Central Processing Unit)
  • information processing by a computer including the control unit is realized by program execution processing by the CPU.
  • the storage unit included in the computer stores various programs for realizing the functions of the computer according to instructions from the CPU. This realizes collaboration between software and hardware.
  • CPU Central Processing Unit
  • the vehicle control device 100 is communicably connected to a vehicle speed sensor 200 and an IMU 300 (Inertial Measurement Unit).
  • the vehicle speed sensor 200 detects the vehicle speed V of the motorcycle.
  • the vehicle speed sensor 200 is attached to the wheel of the motorcycle and can detect the vehicle speed V based on the wheel speed obtained by counting the number of rotations of the wheel per unit time.
  • the vehicle speed sensor is generally provided on either the front wheel or the rear wheel, or on either the front wheel or the rear wheel, but in this embodiment, the vehicle speed sensor is provided on at least one wheel.
  • the vehicle speed V is input from the vehicle speed sensor 200 to the vehicle control device 100.
  • the IMU 300 is, for example, a six-axis IMU, and detects (measures) the longitudinal acceleration A x , lateral acceleration A y , vertical acceleration A z , roll angular velocity ⁇ r , pitch angular velocity ⁇ p , and yaw angular velocity ⁇ y of the motorcycle.
  • the longitudinal acceleration Ax , lateral acceleration Ay , vertical acceleration Az , roll angular velocity ⁇ r , pitch angular velocity ⁇ p , and yaw angular velocity ⁇ y are input from the IMU 300 to the vehicle control device 100.
  • the longitudinal acceleration Ax , lateral acceleration Ay , vertical acceleration Az , roll angular velocity ⁇ r , pitch angular velocity ⁇ p , and yaw angular velocity ⁇ y input from the IMU 300 to the vehicle control device 100 are values obtained by converting the output of the sensor axis output from the IMU 300 into the vehicle axis.
  • the direction of the vertical acceleration Az is not the direction of gravity but a direction inclined relative to the direction of gravity.
  • the vehicle control device 100 includes a geometric calculation unit 1, a static roll angle calculation unit 2 (first roll angle calculation unit), a dynamic roll angle calculation unit 3 (second roll angle calculation unit), a riding attitude correction value calculation unit 4 (attitude angle calculation unit), an error estimator 5 (roll angle error estimator), and an output processing unit 6.
  • the geometric calculation unit 1 outputs values used in calculations for vehicle control based on geometric information that represents the shape and attitude of the two-wheeled vehicle.
  • the static roll angle calculation unit 2 calculates the static roll angle ⁇ s of the two-wheeled vehicle.
  • the static roll angle ⁇ s is a roll angle that does not depend on time.
  • the dynamic roll angle calculation unit 3 calculates the dynamic roll angle ⁇ d of the two-wheeled vehicle.
  • the dynamic roll angle ⁇ d is a roll angle that depends on time.
  • the dynamic roll angle ⁇ d can be calculated by integrating the roll angular velocity ⁇ r with respect to time.
  • the static roll angle ⁇ s can be obtained by a calculation that does not integrate the roll angular velocity ⁇ r with respect to time.
  • the riding posture correction value calculation unit 4 calculates a correction value caused by the riding posture of the two-wheeled vehicle as a riding posture correction value.
  • the riding posture correction value can be used to correct the static roll angle ⁇ s .
  • the riding posture correction value calculation unit 4 can also calculate the riding posture of the two-wheeled vehicle.
  • the error estimator 5 estimates the error contained in the dynamic roll angle ⁇ d calculated by the dynamic roll angle calculator 3 as a dynamic roll angle error.
  • the output processing unit 6 outputs the dynamic roll angle ⁇ d from which the influence of the error has been removed as the roll angle ⁇ of the two-wheeled vehicle.
  • the error estimation unit 5 includes a filter reset determination unit 51 (special driving determination unit, driving determination unit) and a complementary filter calculation unit 52 (roll angle error estimation unit).
  • the filter reset determination unit 51 determines whether or not to perform calculations by the complementary filter calculation unit 52 depending on the driving state of the motorcycle.
  • the complementary filter calculation unit 52 estimates calculation errors contained in the static roll angle ⁇ s and the dynamic roll angle ⁇ d using a Kalman filter.
  • the Kalman filter is a calculation method for estimating an internal state from observed values (including errors and noise) acquired by sensors (in this embodiment, the vehicle speed sensor 200 and the IMU 300).
  • the filter reset determination unit 51 can function as a calculation unit that calculates values to be input to the complementary filter calculation unit 52, but is not limited to this. In this embodiment, the description will be continued assuming that the filter reset determination unit 51 is such a calculation unit.
  • the static roll angle ⁇ s calculated by the static roll angle calculation unit 2 and the dynamic roll angle ⁇ d calculated by the dynamic roll angle calculation unit 3 are input to a filter reset determination unit 51.
  • the filter reset determination unit 51 calculates the difference between the static roll angle ⁇ s and the dynamic roll angle ⁇ d , and outputs it as a roll angle difference.
  • the roll angle difference is input to a complementary filter calculation unit 52.
  • the complementary filter calculation unit 52 can estimate the calculation error included in the roll angle difference by a Kalman filter.
  • the calculation error included in the roll angle difference is a combination of the calculation error included in the static roll angle ⁇ s and the calculation error included in the dynamic roll angle ⁇ d .
  • the complementary filter calculation unit 52 can estimate the calculation error included in the static roll angle ⁇ s and the calculation error included in the dynamic roll angle ⁇ d from the calculation error included in the roll angle difference. In this embodiment, the complementary filter calculation unit 52 estimates the calculation error contained in the dynamic roll angle ⁇ d based on the roll angle difference between the static roll angle ⁇ s and the dynamic roll angle ⁇ d , and outputs it to the dynamic roll angle calculation unit 3 as a dynamic roll angle error.
  • the dynamic roll angle calculation unit 3 can calculate the dynamic roll angle ⁇ d using the dynamic roll angle error output from the complementary filter calculation unit 52 of the error estimation unit 5, and obtain the dynamic roll angle ⁇ d from which the dynamic roll angle error has been removed.
  • the obtained dynamic roll angle ⁇ d is input to the output processing unit 6.
  • the output processing unit 6 can output the dynamic roll angle ⁇ d from which the influence of the error has been removed as the roll angle ⁇ of the two-wheeled vehicle.
  • the obtained dynamic roll angle ⁇ d is also input to the error estimation unit 5 and can be used for estimation by the complementary filter calculation unit 52.
  • the complementary filter calculation unit 52 can output the dynamic roll angle error with the estimation accuracy improved to a certain level or higher to the dynamic roll angle calculation unit 3.
  • the calculation performed in estimating the sensor error of the IMU 300 is an arithmetic operation using a 2 ⁇ 2 matrix, and the calculation load due to the matrix calculation can be minimized. As a result, the calculation load for calculating the roll angle of the motorcycle can be reduced.
  • the static roll angle ⁇ s can be calculated by the following equation (1).
  • R is the turning radius of the motorcycle during turning.
  • g is the gravitational acceleration.
  • m ⁇ is a geometric bank angle conversion coefficient, which is a constant uniquely determined from the shape and posture of the motorcycle.
  • ( V2 /R) in formula (1) is the centripetal acceleration, which is directed toward the turning center.
  • g is the direction of gravity. That is, according to formula (1), the static roll angle ⁇ s is expressed using the arc tangent of ( V2 /R) in the turning center direction and g in the gravity direction. Since the vehicle speed V can be obtained and g and m ⁇ are known, it is necessary to calculate the turning radius R in order to calculate the static roll angle ⁇ s .
  • FIG. 2 is an explanatory diagram regarding the calculation of the static roll angle.
  • the geometry calculation unit 1 can calculate the yaw angular velocity of the gravity direction axis by performing coordinate conversion so that the yaw angular velocity ⁇ y of the vehicle axis is rotated by the bank angle of the two-wheeled vehicle M.
  • the bank angle is the roll angle ⁇ , or more accurately, the previous value of the static roll angle.
  • the calculated yaw angular velocity of the gravity direction axis is input to the static roll angle calculation unit 2. It is also possible to use the previous value of the roll angle ⁇ (the roll angle ⁇ last output by the output processing unit 6).
  • the static roll angle calculation unit 2 can calculate the static roll angle ⁇ s (provisional first roll angle) by using the formula (1). At this time, it is preferable to use the yaw angular velocity of the gravity direction axis calculated by using the pitch angular velocity ⁇ p measured by the IMU 300.
  • the yaw velocity ⁇ y also varies depending on the riding posture.
  • the riding posture is, for example, lean-in or lean-out of the rider.
  • the riding posture includes the posture of the moving vehicle that takes into account not only the rider riding on the motorcycle but also the load including the baggage loaded on the motorcycle.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram regarding the change in the static roll angle depending on the riding posture. If the motorcycle is lean-with, the static roll angle of the motorcycle M indicates a true roll angle ⁇ 2 calculated based on the center of gravity of the vehicle. If the motorcycle is lean-in as shown in FIG. 3, the static roll angle of the motorcycle M increases and indicates a static roll angle ⁇ 1 calculated based on the center of gravity generated by the riding posture.
  • the riding posture correction value calculation unit 4 includes a first posture angle estimation unit 41, a second posture angle acquisition unit 42, a posture angle difference calculation unit 43, and a riding posture map 44.
  • the first posture angle estimator 41 estimates a first posture angle ⁇ 1 based on the center of gravity generated by the riding posture.
  • the first posture angle ⁇ 1 is an angle calculated from a lateral acceleration Ay acting in the lateral direction of the motorcycle and a vertical acceleration Az acting in the direction of gravity of the motorcycle.
  • the second attitude angle acquisition unit 42 acquires a second attitude angle ⁇ 2 that is determined based on the vehicle center of gravity.
  • the attitude angle difference calculation unit 43 calculates the difference ⁇ (see FIG. 3) between the first attitude angle ⁇ 1 and the second attitude angle ⁇ 2.
  • the riding posture map 44 is a map used to acquire the second posture angle ⁇ 2.
  • the riding posture map 44 is a map created based on the roll angle ⁇ acting on the center of gravity of the two-wheeled vehicle M, the lateral acceleration Ay acting in the lateral direction of the two-wheeled vehicle M, and the vertical acceleration Az acting in the gravitational direction of the two-wheeled vehicle M (details will be described later).
  • the riding attitude correction value calculation unit 4 outputs the difference ⁇ to the static roll angle calculation unit 2 as the riding attitude correction value.
  • the static roll angle calculation unit 2 can correct the static roll angle ⁇ s (provisional first roll angle) using the riding attitude correction value.
  • the static roll angle ⁇ s (definite first roll angle) corrected by the riding attitude correction value is output to the error estimation unit 5.
  • the riding attitude correction value (difference ⁇ ) is a value that indicates the influence of the riding attitude itself, and is a value that indicates the amount of change in the yaw angular velocity ⁇ y .
  • the static roll angle calculation unit 2 can correct the yaw angular velocity of the gravity direction axis (see FIG. 2) input from the geometric calculation unit 1 with the riding attitude correction value.
  • the static roll angle calculation unit 2 can calculate the static roll angle ⁇ s (definite first roll angle) using the formula (1).
  • a functional unit combining the static roll angle calculation unit 2 and the riding attitude correction value calculation unit 4 may be referred to as the static roll angle calculation unit 2 (first roll angle calculation unit).
  • the dynamic roll angle ⁇ d can be calculated by integrating the roll angular velocity ⁇ r detected by the IMU 300 over time.
  • the integral interval is, for example, the period from the time when the previous value of the roll angle ⁇ is output to the time when the current value of the roll angle ⁇ is output.
  • the roll angular velocity ⁇ r integrated in the calculation of the dynamic roll angle ⁇ d is the roll angular velocity of the traveling direction axis. Therefore, by obtaining the roll angular velocity of the traveling direction axis, the calculation accuracy of the dynamic roll angle ⁇ d can be improved.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram regarding the calculation of the dynamic roll angle.
  • FIG. 4 is a plan view showing geometric information regarding a motorcycle (only the front wheel Tf and the rear wheel Tr are shown) that is steered without banking.
  • a traveling direction angle D occurs with respect to the motorcycle when turning.
  • the traveling direction angle D is an angle between a straight line passing through the center of the front wheel Tf and the center of the rear wheel Tr, with the position of the IMU 300 (not shown in FIG. 4) as the rotation center, and the traveling direction axis of the motorcycle M when turning.
  • R is the turning radius
  • C is the distance between the position of the IMU 300 (not shown in FIG. 4) and the center of the rear wheel Tr
  • WB is the distance between the center of the front wheel Tf and the center of the rear wheel Tr
  • ⁇ w is the steering angle.
  • R V/ ⁇ y .
  • ⁇ y is the yaw angular velocity of the vehicle axis, but it is preferable to use the yaw angular velocity of the gravity axis (see FIG. 2).
  • the roll angular velocity of the traveling direction axis can be calculated by coordinate conversion so that the roll angular velocity ⁇ r of the vehicle axis is rotated by the traveling direction angle D. This calculation is performed by the geometric calculation unit 1.
  • the geometric calculation unit 1 outputs the calculated roll angular velocity of the traveling direction axis to the dynamic roll angle calculation unit 3.
  • the dynamic roll angle calculation unit 3 can calculate the dynamic roll angle ⁇ d by integrating the roll angular velocity of the traveling direction axis with respect to time. In addition, the dynamic roll angle calculation unit 3 can calculate (calculate by feedback) the dynamic roll angle ⁇ d using the roll angular velocity of the traveling direction axis and the dynamic roll angle error output by the error estimation unit 5.
  • the dynamic roll angle calculation unit 3 calculates the dynamic roll angle ⁇ d by further using the pitch angular velocity ⁇ p measured by the IMU 300. This is because the horizontal component of the rotation axis (extending diagonally upward or downward) of the roll angular velocity of the traveling direction axis can be obtained by using the pitch angular velocity ⁇ p . Since the vertical component of the rotation axis of the roll angular velocity of the traveling direction axis does not contribute to the dynamic roll angle ⁇ d , the calculation accuracy of the dynamic roll angle ⁇ d can be further improved by using the pitch angular velocity ⁇ p measured by the IMU 300.
  • ⁇ Steering correction for estimation error by Kalman filter> When turning (when the steering is turned), that is, when a steering angle is generated, the calculation accuracy of the static roll angle ⁇ s decreases. Therefore, the accuracy of the error estimation by the Kalman filter in the complementary filter calculation unit 52 also decreases. Therefore, in order to maintain the error estimation accuracy at a certain level or higher while suppressing the calculation load, it is preferable to adjust the error when a steering angle is generated. Specifically, it is preferable for the complementary filter calculation unit 52 to adjust the term related to the error estimated by the Kalman filter with the steering angle. By such adjustment, the error estimation unit 5 can correct the dynamic roll angle error using the steering angle of the motorcycle. Moreover, the dynamic roll angle calculation unit 3 can calculate the dynamic roll angle ⁇ d using the corrected dynamic roll angle error.
  • the filter reset determination unit 51 shown in FIG. 1 determines whether the motorcycle is performing special driving. The determination of whether the motorcycle is performing special driving will be described later. If the filter reset determination unit 51 determines that the motorcycle is not performing special driving, the filter reset determination unit 51 outputs a reset determination result indicating this to the complementary filter calculation unit 52. The complementary filter calculation unit 52 enables the Kalman filter in accordance with the reset determination result and performs error estimation. On the other hand, if the filter reset determination unit 51 determines that the motorcycle is performing special driving, the filter reset determination unit 51 outputs a reset determination result indicating this to the complementary filter calculation unit 52. The complementary filter calculation unit 52 disables the Kalman filter in accordance with the reset determination result and does not perform error estimation. In this case, the dynamic roll angle error is not output to the dynamic roll angle calculation unit 3.
  • FIG. 5 is a graph showing the change in vertical acceleration when performing a wheelie.
  • the horizontal axis of the graph in FIG. 5 is time, and the vertical axis is vertical acceleration ( Az ). Note that the vertical axis of the graph is positive (+) downward and negative (-) upward.
  • the filter reset determination unit 51 prepares four thresholds Th1 to Th4 for the vertical acceleration Az . Th1 to Th4 satisfy the relational expression Th1>Th4>0>Th3>Th2.
  • the vertical acceleration Az measured by the IMU 300 is input to the filter reset determination unit 51.
  • the filter reset determination unit 51 determines that the motorcycle is performing a wheelie. At this time, it is not necessary to perform an error estimation calculation using the Kalman filter (not performed in this embodiment).
  • Az ⁇ Th2 indicates when the wheel is lifted off the ground.
  • Az ⁇ Th1 indicates when the lifted wheel lands on the ground.
  • the filter reset determination unit 51 determines that the motorcycle is performing a wheelie, if the vertical acceleration Az continues to satisfy the condition Th4 ⁇ Az ⁇ Th3 (second condition) for a certain period of time, the filter reset determination unit 51 determines that the motorcycle has returned from performing a wheelie to a steady running state. At this time, it is necessary to perform an error estimation calculation using the Kalman filter (not performed in this embodiment).
  • the above judgment can be applied to special driving states other than wheelie (e.g., jumps, rear lifts).
  • special driving states other than wheelie (e.g., jumps, rear lifts).
  • the filter reset judgment unit 51 judges that the vehicle is in a special driving state in which at least one wheel is lifted from the ground.
  • the filter reset judgment unit 51 judges that the vehicle is in a steady driving state in which all wheels are in contact with the ground.
  • the threshold values Th1 to Th4 can be changed as appropriate depending on the type of special driving state.
  • Th3 and Th4 function as branching points between a normal driving state and an unusual driving state, and can be the normal determination thresholds shown in Fig. 5.
  • Th1 and Th2 function as branching points between an unusual driving state and an abnormal state (a state deviating from the unusual driving state), and can be the abnormal determination thresholds shown in Fig. 5.
  • the special driving judgment section shown in Fig. 5 is the period from the time when the first condition is satisfied for the first time to the end of the certain period during which the second condition is continuously satisfied.
  • the normal driving judgment section shown in Fig. 5 is the period other than the special driving judgment section.
  • the filter reset determination unit 51 determines that the special driving state is occurring when the vehicle is traveling straight ahead.
  • the accuracy of the determination as to whether or not the vehicle is traveling in a special driving state decreases, and if it is determined that the vehicle is not traveling in a special driving state, this may lead to a decrease in the accuracy of the error estimation by the Kalman filter.
  • the determination accuracy can be maintained at a certain level or above, and the accuracy of the error estimation by the Kalman filter can be maintained at a certain level or above.
  • the vehicle control device 100 can calculate the steering angle, which affects the accuracy of the error estimation by the Kalman filter in the complementary filter calculation unit 52, using only the vehicle speed sensor 200 and the IMU 300. In other words, the vehicle control device 100 can calculate the steering angle without using a steering angle sensor.
  • a steering angle sensor By configuring a system in which a steering angle sensor is not mounted on the two-wheeled vehicle, it is possible to reduce the calculation load caused by weight changes accompanying mounting of a sensor, and to facilitate implementation of the vehicle control device 100 with the number of types of sensors used being minimized. Note that the present invention does not exclude the use of a steering angle sensor or mounting it on the two-wheeled vehicle.
  • the steering angle ⁇ H can be calculated by the following equation (2).
  • ⁇ w is the steering angle (see FIG. 4).
  • ⁇ is the roll angle.
  • ⁇ is the caster angle on the front wheel side.
  • atan means “arctan” or “tan -1 ".
  • the previous value of the static roll angle can be used as the roll angle ⁇ .
  • the two-wheeled vehicle may be equipped with a roll angle sensor, and the roll angle ⁇ may be acquired from the roll angle sensor and used.
  • the roll angle sensor may be, for example, a 9-axis IMU, but is not limited to this.
  • the steering angle ⁇ w can be calculated by the following equation (3).
  • the steering angle ⁇ H can be expressed by the geometric information of the shape and posture of the motorcycle.
  • the geometry calculation unit 1 can calculate the steering angle ⁇ H according to the formulas (2) and (3).
  • the geometry calculation unit 1 can calculate the traveling direction angle D of the motorcycle from the yaw angular velocity of the gravity direction axis and the wheel speed (vehicle speed V), and can calculate the steering angle ⁇ H using the traveling direction angle D and the roll angle ⁇ .
  • the calculated steering angle ⁇ H is input to the complementary filter calculation unit 52, and the term related to the error estimated by the Kalman filter can be adjusted by the steering angle ⁇ H.
  • the error estimation unit 5 can correct the dynamic roll angle error using the steering angle ⁇ H of the motorcycle.
  • the dynamic roll angle calculation unit 3 can calculate the dynamic roll angle ⁇ d using the corrected dynamic roll angle error.
  • the geometric calculation unit 1 calculates the traveling direction angle using the yaw angular velocity measured by the IMU 300, it is preferable to calculate the traveling direction angle based on the height of the IMU 300 from the road surface.
  • the height of the IMU 300 from the road surface is h
  • Fig. 6 is an explanatory diagram of a riding posture map. As shown in a riding posture map 44 in Fig. 6, when five types of riding postures, such as lean-with, riding posture A with shallow lean-in, riding posture B with deep lean-in, riding posture C with shallow lean-out, and riding posture D with deep lean-out, are plotted on a graph with the bank angle (same as the roll angle ⁇ ) on the horizontal axis and atan( Ay / Az ) on the vertical axis, the following feature 1 and feature 2 can be captured.
  • Feature 1 Even with the same roll angle ⁇ , the value of atan(A y /A z ) differs depending on the riding posture.
  • Feature 2 If the riding posture is constant, the value of atan( Ay / Az ) is constant regardless of the roll angle ⁇ . In other words, for any roll angle ⁇ , the ratio of the change in roll angle to the change in atan( Ay / Az ) (the slope of the linear line when the plot for each riding posture is fitted with a linear line) will be roughly the same value as long as the same riding posture is maintained.
  • the value of atan( Ay / Az ) during lean-with and the values of atan( Ay / Az ) during a plurality of riding postures are calculated in advance and recorded in the riding posture map 44.
  • the riding posture correction value calculation unit 4 also refers to the riding posture map 44 to determine the value of atan( Ay / Az ) during lean-with corresponding to the current roll angle ⁇ (acquired from the output processing unit 6) during traveling. Furthermore, the riding posture correction value calculation unit 4 acquires the current lateral acceleration Ay and vertical acceleration Az from the IMU 300 to calculate the current value of atan( Ay / Az ) during traveling.
  • the value of atan( Ay / Az ) during lean-with corresponds to the second attitude angle ⁇ 2 estimated by the second attitude angle acquisition unit 42 (see FIG. 3).
  • the value of atan( Ay / Az ) acquired from the IMU 300 and calculated corresponds to the first attitude angle ⁇ 1 estimated by the first attitude angle estimation unit 41 (see FIG. 3).
  • the degree of deviation between the value of atan( Ay / Az ) during lean-with and the calculated current value of atan( Ay / Az ) corresponds to the difference ⁇ calculated by the attitude angle difference calculation unit 43 (see FIG. 3).
  • the first attitude angle estimation unit 41 can estimate a first attitude angle ⁇ 1 of the moving vehicle with respect to the vertical direction of the center of gravity based on a lateral acceleration Ay acting in the lateral direction of the moving vehicle and a vertical acceleration Az acting in the gravity direction of the moving vehicle.
  • the second attitude angle acquisition unit 42 acquires a second attitude angle ⁇ 2 of the vehicle (two-wheeled vehicle) with respect to the vertical direction of the center of gravity.
  • the attitude angle difference calculation unit 43 calculates a difference ⁇ between the first attitude angle ⁇ 1 and the second attitude angle ⁇ 2.
  • the riding attitude correction value calculation unit 4 outputs the difference ⁇ to the static roll angle calculation unit 2 as a riding attitude correction value. Therefore, the difference ⁇ , which is a riding attitude correction value for correcting the static roll angle ⁇ s, can be easily calculated based on the lateral acceleration Ay and the vertical acceleration Az . As a result, the static roll angle ⁇ s can be easily corrected.
  • the first attitude angle estimator 41 estimates the first attitude angle ⁇ 1 using the value of the first predetermined value when the vertical acceleration Az becomes equal to or less than the first predetermined value.
  • the posture angle difference calculation unit 43 sets the difference ⁇ to the second predetermined value when the difference ⁇ between the first posture angle ⁇ 1 and the second posture angle ⁇ 2 becomes equal to or greater than the second predetermined value.
  • the second attitude angle acquisition unit 42 acquires the second attitude angle ⁇ 2 from a riding attitude map 44 created based on the roll angle ⁇ acting on the center of gravity of the vehicle (two-wheeled vehicle), the lateral acceleration A y acting in the lateral direction of the vehicle, and the vertical acceleration A z acting in the gravitational direction of the vehicle.
  • the difference ⁇ can be efficiently obtained.
  • the dynamic roll angle error is estimated, thereby reducing the calculation load for calculating the roll angle ⁇ .
  • the static roll angle ⁇ s is corrected by calculating the riding attitude correction value, so that the accuracy of the roll angle ⁇ calculation can be improved.
  • the dynamic roll angle ⁇ d can be corrected in the traveling direction, thereby improving the calculation accuracy of the dynamic roll angle ⁇ d .
  • the calculation accuracy of the dynamic roll angle ⁇ d can be improved.
  • a special driving state and a normal driving state can be determined based on the vertical acceleration Az .
  • a simple configuration can be realized that determines a special driving state based only on the sensor value of the IMU 300.
  • the accuracy of the determination can be improved.
  • by setting multiple types of threshold values to determine whether a special driving state and a steady driving state are performed it is possible to improve the accuracy of determining whether a special driving state has started, and it is also possible to improve the accuracy of determining whether a special driving state has ended.
  • the steering angle ⁇ H is calculated using the traveling direction angle D and the roll angle ⁇ , it is possible to realize control for calculating the steering angle ⁇ H only using the sensor value of the IMU 300 without a steering angle sensor.
  • the heading angle D is calculated based on the height of the IMU 300 from the road surface, errors in the turning radius R caused by the height direction can be eliminated, and the calculation accuracy of the heading angle D can be improved.
  • the difference ⁇ which is a riding attitude correction value for correcting the static roll angle ⁇ s
  • the difference ⁇ can be easily calculated based on the lateral acceleration Ay and the vertical acceleration Az .
  • the static roll angle ⁇ s can be easily corrected.
  • a lower limit value (first predetermined value) of the vertical acceleration Az the first posture angle ⁇ 1 can be reliably output without being affected when the two-wheeled vehicle jumps.
  • an upper limit value (second predetermined value) of the difference ⁇ the first posture angle ⁇ 1 can be reliably output without being affected when the two-wheeled vehicle jumps.
  • mapping the second posture angle ⁇ 2 the difference ⁇ can be efficiently obtained.
  • a first invention of the method is a roll angle calculation method for calculating a roll angle of a vehicle, the roll angle calculation method comprising the steps of: calculating a provisional first roll angle using a yaw angular velocity of a gravity direction axis and a wheel speed calculated from a yaw angular velocity, a pitch angular velocity, and a previous value of a physical quantity related to the roll angle measured by an inertial measurement unit; calculating a riding attitude correction value based on a difference between a first attitude angle calculated based on a center of gravity generated by a riding attitude and a second attitude angle calculated based on a vehicle center of gravity, the first attitude angle being an angle calculated from a lateral acceleration acting in a lateral direction of the vehicle and a vertical acceleration acting in a gravity direction of the vehicle; calculating a finalized first roll angle by correcting the provisional first roll angle with the riding attitude correction value; and estimating a second roll angle error based on a difference between the final
  • a roll angle calculation method which is characterized in that a traveling direction angle of the vehicle is calculated from a yaw angular velocity of the gravity direction axis and a wheel speed, a roll angular velocity of the traveling direction axis is calculated based on a roll angular velocity measured by an inertial measurement unit and the traveling direction angle, and the second roll angle is calculated using the roll angular velocity of the traveling direction axis and the second roll angle error.
  • the second invention of the method is a driving condition determination method for determining the driving condition of a vehicle, characterized in that if the vertical acceleration of the vehicle satisfies a first condition, it is determined that the vehicle is in a special driving condition in which at least one wheel is off the ground, and if the vertical acceleration continues to satisfy a second condition for a certain period of time while determining that the vehicle is in the special driving condition, it is determined that the vehicle is in a steady driving condition in which all wheels are on the ground.
  • the third invention of the method is a steering angle calculation method, which is characterized by calculating the vehicle's heading angle from the yaw angular velocity of the gravity axis and the wheel speed, and calculating the steering angle using the heading angle and roll angle.
  • the fourth invention of the method is a method for estimating a riding posture correction value for a vehicle used to estimate the roll angle of the vehicle, which is characterized by estimating a first posture angle with respect to the vertical direction of the center of gravity of the moving vehicle based on the lateral acceleration acting in the lateral direction of the moving vehicle including the vehicle and its cargo, and the vertical acceleration acting in the direction of gravity of the moving vehicle, obtaining a second posture angle with respect to the vertical direction of the center of gravity of the vehicle, determining the difference between the first posture angle and the second posture angle, and setting the difference as the riding posture correction value.
  • the error estimation unit 5 calculates the dynamic roll angle error, and the dynamic roll angle calculation unit 3 feedback-corrects the dynamic roll angle ⁇ d .
  • the error estimation unit 5 can also estimate the error of the static roll angle ⁇ s by the Kalman filter, it is also possible to calculate the static roll angle error, and the static roll angle calculation unit 2 feedback-corrects the static roll angle ⁇ s .
  • the steering angle ⁇ H is input to the error estimator 5 to adjust the error estimation by the Kalman filter.
  • the static roll angle ⁇ s and the dynamic roll angle ⁇ d are input to the filter reset determination unit 51, which calculates the roll angle difference and outputs it to the complementary filter calculation unit 52.
  • the static roll angle ⁇ s and the dynamic roll angle ⁇ d may be input to the complementary filter calculation unit 52, which may calculate the roll angle difference and perform error estimation using a Kalman filter.
  • the complementary filter calculation unit 52 may not calculate the roll angle difference, but may perform error estimation for each of the static roll angle ⁇ s and the dynamic roll angle ⁇ d .
  • Vehicle control device 100 Vehicle control device 200 Vehicle speed sensor 300 IMU (inertial measurement unit) 1 Geometry calculation unit 2 Static roll angle calculation unit (first roll angle calculation unit) 3 Dynamic roll angle calculation unit (second roll angle calculation unit) 4. Riding posture correction value calculation unit (posture angle calculation unit) 41 First attitude angle estimation unit 42 Second attitude angle acquisition unit 43 Attitude angle difference calculation unit 44 Riding attitude map 5 Error estimation unit (roll angle error estimation unit) 51 Filter reset determination unit (special driving determination unit, driving determination unit) 52 Complementary filter calculation unit (roll angle error estimation unit) 6 Output Processing Section

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Abstract

車両の乗車姿勢を計算する乗車姿勢補正値計算部（４）（姿勢角計算部）は、第１姿勢角推定部（４１）、第２姿勢角取得部（４２）、姿勢角差分計算部（４３）を備える。第１姿勢角推定部（４１）は、車両と車両の積載物とを含む移動車両の横方向に作用する横加速度Ay、及び移動車両の重力方向に作用する上下加速度Azに基づいて、移動車両の重心の鉛直方向に対する第１姿勢角を推定する。第２姿勢角取得部（４２）は、車両の重心の鉛直方向に対する第２姿勢角を取得する。姿勢角差分計算部（４３）は、第１姿勢角と第２姿勢角との差分を求める。

Description

車両制御装置及び車両への乗車姿勢補正値推定方法
　本発明は、車両制御装置及び車両への乗車姿勢補正値推定方法に関する。
　近年、二輪車等の車両の姿勢制御に関する技術開発が進められており、関連する発明も公開されている。例えば、特許文献１には、ライダーの姿勢が車体の中心線よりも左右方向一方にずれた状態で旋回した場合でも、車体のバンク角を精度よく検出することができる乗物のバンク角検出装置が開示されている。特許文献１によれば、慣性力に基づいてバンク角の差分値θａを求めることで、複雑な運動方程式を用いることなく、乗物バンク角θｆを推定することができる。
特許６６５１３２０号公報
　しかしながら、特許文献１のように、乗物のバンク角を計算するために慣性力を利用する場合、計算負荷が増大してしまい、車両の姿勢角差分の算出において改善の余地が残されている。
　このような事情に鑑みて、本発明は、車両の姿勢角差分算出の性能を向上させることを課題とする。
　前記課題を解決する本発明は、車両制御装置であって、車両の乗車姿勢を計算する姿勢角計算部、を備え、前記姿勢角計算部は、前記車両と前記車両の積載物とを含む移動車両の横方向に作用する横加速度、及び前記移動車両の重力方向に作用する上下加速度に基づいて、前記移動車両の重心の鉛直方向に対する第１姿勢角を推定する第１姿勢角推定部と、前記車両の重心の鉛直方向に対する第２姿勢角を取得する第２姿勢角取得部と、前記第１姿勢角と前記第２姿勢角との差分を求める姿勢角差分計算部と、を備えることを特徴とする車両制御装置である。
　本発明によれば、車両の姿勢角差分算出の性能を向上させることができる。
本実施形態における車両制御装置の機能構成図である。 静的ロール角の計算に関する説明図である。 乗車姿勢による静的ロール角の変化に関する説明図である。 動的ロール角の計算に関する説明図である。 ウィリー走行時の上下加速度変化を示すグラフである。 乗車姿勢マップの説明図である。
　以下、本発明の実施をするための形態を、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。なお、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。
　本実施形態では、車両の例として二輪車を採り上げて説明する。
　説明の便宜上、二輪車の進行方向を「前」とし、「後」、「左右」（横）、「上」、「下」（重力方向）を規定する。
［構成］
　図１は、本実施形態における車両制御装置の機能構成図である。車両制御装置１００は、二輪車（バーハンドル車両）に搭載されている。車両制御装置１００は、二輪車の姿勢制御に関する演算をする計算機である。特に、車両制御装置１００は、旋回走行する二輪車のロール角を計算するロール角算出装置として機能する。車両制御装置１００は、入力部、出力部、制御部、および、記憶部といったハードウェアを備える。例えば、制御部がＣＰＵ（Central Processing Unit）から構成される場合、その制御部を含むコンピュータによる情報処理は、ＣＰＵによるプログラム実行処理で実現される。また、そのコンピュータに含まれる記憶部は、ＣＰＵの指令により、そのコンピュータの機能を実現するためのさまざまなプログラムを記憶する。これによりソフトウェアとハードウェアの協働が実現される。
　車両制御装置１００は、車速センサ２００およびIMU３００（Inertial Measurement Unit：慣性計測装置）と通信可能に接続されている。車速センサ２００は、二輪車の車速Ｖを検出する。例えば、車速センサ２００は、二輪車の車輪に取り付けられ、車輪の単位時間当たりの回転数をカウントして得られる車輪速度に基づき車速Ｖを検出できる。車速センサは一般的には車輪の前輪および後輪、もしくは前輪又は後輪のいずれかに設けられているが、本実施例においては、少なくとも一輪に設けられているものとして説明する。車両制御装置１００には、車速センサ２００から車速Ｖが入力される。IMU３００は、例えば、６軸IMUであり、二輪車の前後加速度Aｘ、横加速度Aｙ、上下加速度Aｚ、ロール角速度ωｒ、ピッチ角速度ωｐ、及びヨー角速度ωｙを検出（計測）する。車両制御装置１００に、IMU３００から前後加速度Aｘ、横加速度Aｙ、上下加速度Aｚ、ロール角速度ωｒ、ピッチ角速度ωｐ、及びヨー角速度ωｙが入力される。なお、IMU３００から車両制御装置１００に入力される前後加速度Aｘ、横加速度Aｙ、上下加速度Aｚ、ロール角速度ωｒ、ピッチ角速度ωｐ、及びヨー角速度ωｙは、IMU３００から出力されるセンサ軸の出力を車両軸に変換した値であるとする。例えば、車両が斜めになると、上下加速度Aｚの方向は重力方向でなく重力方向に対して傾斜した方向となる。
　車両制御装置１００は、幾何学計算部１と、静的ロール角計算部２（第１ロール角計算部）と、動的ロール角計算部３（第２ロール角計算部）と、乗車姿勢補正値計算部４（姿勢角計算部）と、誤差推定部５（ロール角誤差推定部）と、出力処理部６とを備えている。
　幾何学計算部１は、二輪車の形状や二輪車の姿勢を表す幾何情報に基づいて車両制御の演算に用いる値を出力する。
　静的ロール角計算部２は、二輪車の静的ロール角φｓを計算する。静的ロール角φｓとは、時間に依存しないロール角である。
　動的ロール角計算部３は、二輪車の動的ロール角φｄを計算する。動的ロール角φｄとは、時間に依存するロール角である。動的ロール角φｄは、ロール角速度ωｒを時間で積分して計算できる。一方、静的ロール角φｓは、ロール角速度ωｒを時間で積分しない計算で求めることができる。
　乗車姿勢補正値計算部４は、二輪車の乗車姿勢に起因する補正値を乗車姿勢補正値として計算する。乗車姿勢補正値は静的ロール角φｓの補正に用いることができる。また、乗車姿勢補正値計算部４は、二輪車の乗車姿勢を計算することもできる。
　誤差推定部５は、動的ロール角計算部３が計算した動的ロール角φｄに含まれる誤差を動的ロール角誤差として推定する。
　出力処理部６は、誤差の影響が除かれた動的ロール角φｄを二輪車のロール角φとして出力する。
［動的ロール角誤差の推定］
　図１に示すように、誤差推定部５は、フィルタリセット判定部５１（特殊走行判定部、走行判定部）と、相補フィルタ計算部５２（ロール角誤差推定部）とを備えている。フィルタリセット判定部５１は、二輪車の走行状態に応じて、相補フィルタ計算部５２による計算をするか否かを判定する。相補フィルタ計算部５２は、静的ロール角φｓ及び動的ロール角φｄに含まれる計算誤差をカルマンフィルタにて推定する。カルマンフィルタは、センサ（本実施形態では、車速センサ２００及びIMU３００）において取得される観測値（誤差、ノイズを含む）から内部の状態を推定する計算手法である。例えば、フィルタリセット判定部５１を、相補フィルタ計算部５２に入力する値を計算する計算部として機能させることができるが、これに限定されない。本実施形態では、フィルタリセット判定部５１がそのような計算部であるとして説明を続ける。
　静的ロール角計算部２が計算した静的ロール角φｓ及び動的ロール角計算部３が計算した動的ロール角φｄは、フィルタリセット判定部５１に入力される。フィルタリセット判定部５１は、静的ロール角φｓ及び動的ロール角φｄの差分を計算し、ロール角差分として出力する。ロール角差分は、相補フィルタ計算部５２に入力される。相補フィルタ計算部５２は、カルマンフィルタによりロール角差分に含まれる計算誤差を推定できる。ロール角差分に含まれる計算誤差は、静的ロール角φｓに含まれる計算誤差及び動的ロール角φｄに含まれる計算誤差の合成である。相補フィルタ計算部５２は、ロール角差分に含まれる計算誤差から、静的ロール角φｓに含まれる計算誤差及び動的ロール角φｄに含まれる計算誤差をそれぞれ推定できる。本実施形態では、相補フィルタ計算部５２は、静的ロール角φｓ及び動的ロール角φｄのロール角差分に基づき動的ロール角φｄに含まれる計算誤差を推定し、動的ロール角誤差として動的ロール角計算部３に出力する。
　動的ロール角計算部３は、誤差推定部５の相補フィルタ計算部５２から出力された動的ロール角誤差を用いて、動的ロール角φｄを計算でき、動的ロール角誤差が除かれた動的ロール角φｄが得られる。得られた動的ロール角φｄは、出力処理部６に入力される。出力処理部６は、誤差の影響が除かれた動的ロール角φｄを二輪車のロール角φとして出力できる。また、得られた動的ロール角φｄは、誤差推定部５に入力され、相補フィルタ計算部５２による推定に利用できる。結果的に、動的ロール角φｄに対する計算誤差の推定を繰り返し行うことができる。例えば、相補フィルタ計算部５２は、推定精度を一定レベル以上に向上させた動的ロール角誤差を動的ロール角計算部３に出力できる。
　二輪車のロール角を算出するためにカルマンフィルタによってIMUのセンサ誤差を推定する場合、従来では、IMUが出力する５種類の観測値（ロール加速度、ロール角速度、ヨー加速度、ヨー角速度、及び前後加速度）を入力とした５×５の行列を用いた四則演算を行う必要があり、計算負荷が非常に大きいという問題点があった。本実施形態によれば、カルマンフィルタによる推定に利用する入力値は、静的ロール角φｓ及び動的ロール角φｄといった２種類で済む。よって、IMU３００のセンサ誤差推定で行う演算を２×２の行列を用いた四則演算とし、行列計算による計算負荷を最小限にすることができる。その結果、二輪車のロール角を算出するための計算負荷を低減することができる。
　なお、カルマンフィルタによる誤差推定に伴う演算量を低減しつつも、最終的に算出する二輪車のロール角φの精度を一定レベル以上にするために、車両制御装置１００が行う計算や制御を適宜調整することが好ましい。以下、そのような調整の方法について説明する。
［静的ロール角φｓの計算の詳細］
　静的ロール角φｓは、以下の式（１）で計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・式（１）
　ここで、Ｒは、旋回中の二輪車の旋回半径である。ｇは、重力加速度である。ｍφは、幾何学的バンク角変換係数であり、二輪車の形状及び姿勢から一義的に求まる定数である。式（１）の（Ｖ２／Ｒ）は、求心加速度であり、旋回中心に向いている。ｇは、重力方向である。つまり、式（１）によれば、静的ロール角φｓは、旋回中心方向の（Ｖ２／Ｒ）と重力方向のｇとの逆正接を用いて表される。車速Ｖは取得可能であり、ｇ、ｍφは既知なので、静的ロール角φｓを求めるには、旋回半径Ｒを求める必要がある。図２は、静的ロール角の計算に関する説明図である。旋回半径Ｒ（仮想的な定常円の半径）を求めるために、旋回中の二輪車Ｍに搭載されているIMU３００（図２では図示せず）が検出する車両軸のヨー角速度ωｙを用いるのではなく、重力方向軸のヨー角速度）を用いる必要がある（水平方向軸のヨー角速度は、旋回に寄与しない）。幾何学計算部１は、車両軸のヨー角速度ωｙを二輪車Ｍのバンク角だけ回転するように座標変換することで重力方向軸のヨー角速度を計算できる。バンク角は、ロール角φであるが、より正確には、静的ロール角の前回値である。計算された重力方向軸のヨー角速度は、静的ロール角計算部２に入力される。なお、ロール角φの前回値（出力処理部６が最後に出力したロール角φ）を用いることもできる。
　静的ロール角計算部２は、式（１）を用いて、静的ロール角φｓ（暫定第１ロール角）を計算できる。このとき、IMU３００が計測したピッチ角速度ωｐを用いて計算した重力方向軸のヨー角速度を用いるとよい。
　また、ヨー角速度ωｙは、乗車姿勢によって変化する。乗車姿勢は、例えば、乗員のリーンインやリーンアウトである。乗車姿勢は、二輪車に搭乗している乗員のみならず、二輪車に積載している荷物も包含した積載物も加味した移動車両の姿勢という意味も含む。図３は、乗車姿勢による静的ロール角の変化に関する説明図である。仮にリーンウィズであった場合、二輪車Ｍの静的ロール角は、車両重心に基づき求められる真のロール角φ２を示す。図３に示すようにリーンインであった場合、二輪車Ｍの静的ロール角は増大し、乗車姿勢により発生した重心に基づき求められる静的ロール角φ１を示す。換言すれば、二輪車Ｍの傾き（バンク角）が同じであっても、リーンイン時の旋回半径はリーンウィズ時の旋回半径よりも小さい。よって、リーンインになるとヨー角速度ωｙは増大する。その結果、リーンインになると静的ロール角は増大する。
　上記に鑑みて、乗車姿勢による影響を推定できれば、ヨー角速度ωｙの変化を計算できるため、静的ロール角φｓを補正することができる。乗車姿勢による影響は、IMU３００が計測した横加速度Aｙの変化及び上下加速度Aｚの変化を利用することで推定できる（詳細は後記）。図１に示すように、乗車姿勢補正値計算部４は、第１姿勢角推定部４１と、第２姿勢角取得部４２と、姿勢角差分計算部４３と、乗車姿勢マップ４４とを備えている。
　第１姿勢角推定部４１は、乗車姿勢により発生した重心に基づき求められる第１姿勢角φ１を推定する。第１姿勢角φ１は、二輪車の横方向に作用する横加速度Aｙ、及び二輪車の重力方向に作用する上下加速度Aｚから求められる角度である。
　第２姿勢角取得部４２は、車両重心に基づき求められる第２姿勢角φ２を取得する。
　姿勢角差分計算部４３は、第１姿勢角φ１と第２姿勢角φ２との差分α（図３参照）を計算する。
　乗車姿勢マップ４４は、第２姿勢角φ２の取得に用いるマップである。乗車姿勢マップ４４は、二輪車Ｍの重心に作用するロール角φ、二輪車Ｍの横方向に作用する横加速度Aｙ、及び二輪車Ｍの重力方向に作用する上下加速度Aｚに基づき作成されたマップである（詳細は後記）。
　乗車姿勢補正値計算部４は、差分αを乗車姿勢補正値として静的ロール角計算部２に出力する。静的ロール角計算部２は、乗車姿勢補正値を用いて静的ロール角φｓ（暫定第１ロール角）を補正することができる。乗車姿勢補正値で補正した静的ロール角φｓ（確定第１ロール角）が、誤差推定部５に出力される。なお、乗車姿勢補正値（差分α）は、乗車姿勢による影響そのものを示す値であり、ヨー角速度ωｙの変化量を示す値である。静的ロール角計算部２は、幾何学計算部１から入力された重力方向軸のヨー角速度（図２参照）を乗車姿勢補正値で補正することができる。その結果、静的ロール角計算部２は、式（１）を用いて、静的ロール角φｓ（確定第１ロール角）を計算できる。
　なお、静的ロール角計算部２及び乗車姿勢補正値計算部４を合わせた機能部を、静的ロール角計算部２（第１ロール角計算部）としてもよい。
［動的ロール角φｄの計算の詳細］
＜進行方向補正＞
　動的ロール角φｄは、IMU３００が検出したロール角速度ωｒを時間で積分して計算できる。なお、積分区間は、例えば、ロール角φの前回値を出力した時刻からロール角φの今回値を出力した時刻までの期間である。二輪車は、旋回時にバンクする方向が変わる。つまり、ロール角速度ωｒの軸が変化する。ここで、動的ロール角φｄの計算において積分されるロール角速度ωｒは、進行方向軸のロール角速度である。よって、進行方向軸のロール角速度を求めることで、動的ロール角φｄの計算精度を向上させることができる。
　図４は、動的ロール角の計算に関する説明図である。図４は、平面図であり、バンクせずに操舵を切った二輪車（前輪Ｔｆ及び後輪Ｔｒのみ図示）に関する幾何情報が示されている。図４に示すように、旋回時の二輪車に対して、進行方向角度Ｄが発生する。進行方向角度Ｄは、IMU３００（図４で図示せず）の位置を回転中心とし、前輪Ｔｆの中心及び後輪Ｔｒの中心を通過する直線と、旋回時の二輪車Ｍの進行方向軸とのなす角度である。なお、図４中、Ｒは旋回半径であり、ＣはIMU３００（図４で図示せず）の位置と後輪Ｔｒの中心との距離であり、ＷＢは前輪Ｔｆの中心と後輪Ｔｒの中心との距離であり、δｗは操向角である。
　図４に示す幾何情報によれば、進行方向角度Ｄは、Ｄ＝sin-1(Ｃ／Ｒ)となる。つまり、進行方向角度Ｄは、旋回半径Ｒから計算できる。なお、Ｒ＝Ｖ／ωｙである。ωｙは、車両軸のヨー角速度であるが、重力方向軸のヨー角速度を用いることが好ましい（図２参照）。進行方向軸のロール角速度は、車両軸のロール角速度ωｒを進行方向角度Ｄだけ回転するように座標変換することで計算できる。この計算は、幾何学計算部１が行う。幾何学計算部１は、計算した進行方向軸のロール角速度を動的ロール角計算部３に出力する。動的ロール角計算部３は、進行方向軸のロール角速度を時間で積分して動的ロール角φｄを計算できる。また、動的ロール角計算部３は、進行方向軸のロール角速度、及び誤差推定部５が出力した動的ロール角誤差を用いて、動的ロール角φｄを計算（フィードバックして計算）できる。
　このとき、動的ロール角計算部３は、IMU３００が計測したピッチ角速度ωｐをさらに用いて動的ロール角φｄを計算することが好ましい。ピッチ角速度ωｐを用いることで進行方向軸のロール角速度の（斜め上又は斜め下に延びている）回転軸のうち、水平方向成分を求めることができるからである。進行方向軸のロール角速度の回転軸の垂直方向成分は動的ロール角φｄに寄与しないため、IMU３００が計測したピッチ角速度ωｐを用いることで、動的ロール角φｄの計算精度をより向上させることができる。
＜カルマンフィルタによる推定誤差に対する操舵補正＞
　旋回時（操舵が切られているとき）、つまり、操舵角が発生しているとき、静的ロール角φｓの計算精度が低減する。このため、相補フィルタ計算部５２におけるカルマンフィルタによる誤差推定の精度も低減する。そこで、計算負荷を抑えつつ誤差推定精度を一定レベル以上にするために、操舵角が発生しているときは誤差を調整することが好ましい。具体的には、相補フィルタ計算部５２は、カルマンフィルタにより推定した誤差に関する項を操舵角で調整することが好ましい。このような調整により、誤差推定部５は、二輪車の操舵角を用いて動的ロール角誤差を補正することができる。また、動的ロール角計算部３は、補正した動的ロール角誤差を用いて、動的ロール角φｄを計算できる。
＜特殊走行時におけるカルマンフィルタ無効化＞
　静的ロール角φｓの計算に用いる式（１）は、ジャンプ中やウィリー中などの特殊走行を想定した式ではない。よって、特殊走行中ではカルマンフィルタによる誤差推定の精度が悪い。また、ジャンプ中にはABS（Antilock Braking System）等の制御は作動しない方がよい。このような事情に鑑みて、特殊走行中における誤差推定の精度を向上させるのではなく、特殊走行時にはカルマンフィルタを無効にするとよい。このようにカルマンフィルタを無効化すれば、旋回ABS制御に必要な計算精度と計算負荷との両立が可能になる。
　具体的には、まず図１に示すフィルタリセット判定部５１が、二輪車が特殊走行であるか否かを判定する。特殊走行中であるか否かの判定については後記する。フィルタリセット判定部５１において特殊走行でないと判定された場合、フィルタリセット判定部５１は、その旨を示すリセット判定結果を相補フィルタ計算部５２に出力する。相補フィルタ計算部５２は、リセット判定結果に従ってカルマンフィルタを有効にし、誤差推定を実施する。一方、フィルタリセット判定部５１において特殊走行であると判定された場合、フィルタリセット判定部５１は、その旨を示すリセット判定結果を相補フィルタ計算部５２に出力する。相補フィルタ計算部５２は、リセット判定結果に従ってカルマンフィルタを無効にし、誤差推定を実施しない。この場合、動的ロール角誤差は、動的ロール角計算部３に出力されない。
［特殊走行中であるか否かの判定］
　特殊走行中であるか否かの判定は、上下加速度Aｚの変化を追跡することで実現できる。図５は、ウィリー走行時の上下加速度変化を示すグラフである。図５のグラフの横軸は時刻（time）であり、縦軸は上下加速度（Aｚ）である。なお、グラフの縦軸は、下方向が正（＋）であり、上方向が負（－）である。図５のグラフに示すように、ウィリー走行時では上下加速度Aｚが大きな振幅を示す。そこで、フィルタリセット判定部５１は、上下加速度Aｚに対して4つの閾値Th1～Th4を用意する。Th1～Th4は、Th1＞Th4＞0＞Th3＞Th2という関係式を満たす。
　IMU３００が計測した上下加速度Aｚは、フィルタリセット判定部５１に入力される。Aｚ≦Th1またはAｚ≧Th2という条件（第１条件）を満たした場合、フィルタリセット判定部５１は、二輪車がウィリー走行中であると判定する。このとき、カルマンフィルタによる誤差推定の計算をしなくてよい（本実施形態では計算しない）。なお、Aｚ≧Th2は、車輪が浮いたときを示す。また、Aｚ≦Th1は、浮いた車輪が着地したときを示す。また、フィルタリセット判定部５１がウィリー走行中であると判定している間に、上下加速度AｚがTh4≧Aｚ≧Th3という条件（第２条件）を一定期間継続して満たした場合、フィルタリセット判定部５１は、二輪車がウィリー走行中から定常走行状態に戻ったと判定する。このときは、カルマンフィルタによる誤差推定の計算をすべきである（本実施形態では計算する）。
　より一般的に、ウィリー走行以外の特殊走行状態（例：ジャンプ、リアリフト）に対しても上記判定を適用できる。上下加速度Aｚが所定期間内に、第１条件を満たした場合、フィルタリセット判定部５１は、少なくとも１輪が浮いて走行している特殊走行状態であると判定する。また、フィルタリセット判定部５１が特殊走行状態であると判定している間に、上下加速度Aｚが第２条件を一定期間継続して満たした場合、フィルタリセット判定部５１は、全輪が接地して走行している定常走行状態であると判定する。なお、特殊走行状態の種類に応じて、閾値Th1～Th4は適宜変更可能である。
　なお、Th3,Th4は、定常走行状態であるか特殊走行状態であるかの分岐点として機能し、図５に示す定常判定閾値となり得る。また、Th1,Th2は、特殊走行状態であるか異常状態（特殊走行を逸脱した状態）であるかの分岐点として機能し、図５に示す異常判定閾値となり得る。
　図５に示す特殊走行判定区間は、第１条件を初めて満たした時刻から、第２条件を継続して満たした一定期間の終了の時刻までの期間となる。また、図５に示す通常走行判定区間は、特殊走行判定区間以外の期間となる。
　なお、フィルタリセット判定部５１は、直進走行時に前記特殊走行状態であると判定することが好ましい。旋回中では、特殊走行中であるか否かの判定の精度が低下し、特殊走行状態でないと判定された場合にはカルマンフィルタによる誤差推定の精度低下を招く可能性がある。特殊走行中であるか否かの判定を直進走行時に限定することで判定精度を一定レベル以上に維持し、カルマンフィルタによる誤差推定の精度を一定レベル以上に維持することができる。
［操舵角の計算］
　車両制御装置１００は、相補フィルタ計算部５２におけるカルマンフィルタによる誤差推定の精度に影響を及ぼす操舵角を、車速センサ２００及びIMU３００のみを用いて計算できる。つまり、車両制御装置１００は、操舵角センサを用いることなく操舵角を計算できる。操舵角センサを二輪車に搭載しないシステムを構成することで、センサ搭載に伴う重量変化に起因する計算負荷を低減できるとともに、使用するセンサの種類を極力抑えた車両制御装置１００の実装を容易にすることができる。なお、本発明は、操舵角センサを用いたり、二輪車に搭載したりすることを除外するものではない。
　自動車技術ハンドブックによれば、操舵角δＨは、以下の式（２）で計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・式（２）
　ここで、δｗは操向角である（図４参照）。φはロール角である。εは前輪側のキャスター角である。「atan」は、「arctan」または「tan-1」の意味である。ロール角φは、静的ロール角の前回値を使用することができる。また、２輪車にロール角センサを備え、ロール角センサからロール角φを取得して使用してもよい。ロール角センサは、例えば、９軸IMUとすることができるが、これに限定されない。
　図４によれば、操向角δｗは、以下の式（３）で計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・式（３）
　式（２）、式（３）により、操舵角δＨは、二輪車の形状及び姿勢の幾何情報で表すことができる。幾何学計算部１は、式（２）、式（３）により、操舵角δＨを計算できる。換言すれば、幾何学計算部１は、重力方向軸のヨー角速度及び車輪速度（車速Ｖ）から二輪車の進行方向角度Ｄを計算し、進行方向角度Ｄ及びロール角φを用いて操舵角δＨを計算することができる。計算した操舵角δＨは、相補フィルタ計算部５２に入力され、カルマンフィルタにより推定した誤差に関する項を操舵角δＨで調整できる。このような調整により、誤差推定部５は、二輪車の操舵角δＨを用いて動的ロール角誤差を補正することができる。また、動的ロール角計算部３は、補正した動的ロール角誤差を用いて、動的ロール角φｄを計算できる。
　ここで、幾何学計算部１は、IMU３００から計測したヨー角速度を用いて進行方向角度を計算するため、IMU３００の路面からの高さに基づき、進行方向角度を計算することが好ましい。つまり、IMU３００の路面からの高さをｈとした場合、進行方向角度Ｄ＝sin-1(Ｃ／Ｒ)の計算に用いる旋回半径Ｒを、R - h・sinφに代えて進行方向角度Ｄを計算し、操舵角δＨを計算すればよい。これにより、高さ方向に関する旋回半径誤差を解消したうえで進行方向角度Ｄを計算するため、操舵角δＨの計算精度を向上させることができる。
［乗車姿勢の推定］
　車両制御装置１００は、静的ロール角φｓに影響を及ぼす乗車姿勢をIMU３００のみを用いて推定できる。図６は、乗車姿勢マップの説明図である。図６の乗車姿勢マップ４４に示すように、リーンウィズ、リーンインが浅い乗車姿勢Ａ、リーンインが深い乗車姿勢Ｂ、リーンアウトが浅い乗車姿勢Ｃ、リーンアウトが深い乗車姿勢Ｄといった５種類の乗車姿勢について、横軸にバンク角（ロール角φと同じ）とり、縦軸にatan(Aｙ/Aｚ)をとったグラフにプロットすると、以下の特徴１、特徴２を捉えることができる。
　特徴１：同じロール角φでも、乗車姿勢によってatan(Aｙ/Aｚ)の値が異なる。
　特徴２：乗車姿勢が一定であれば、ロール角φによらず、atan(Aｙ/Aｚ)の値は一定となる。つまり、任意のロール角φに対して、ロール角の変化量とatan(Aｙ/Aｚ)の変化量との比（乗車姿勢ごとのプロットを１次直線でフィッティングしたときのその１次直線の傾き）は、同じ乗車姿勢を維持している限り概ね同じ値となる。
　特徴１、特徴２を踏まえ、リーンウィズ時のatan(Aｙ/Aｚ)の値、及び複数種類の乗車姿勢時のatan(Aｙ/Aｚ)の値を予め計算し、乗車姿勢マップ４４に記録しておく。また、乗車姿勢補正値計算部４は、乗車姿勢マップ４４を参照し、走向中の現在のロール角φ（出力処理部６から取得）に対応するリーンウィズ時のatan(Aｙ/Aｚ)の値を求める。さらに、乗車姿勢補正値計算部４は、現在の横加速度Aｙ及び上下加速度AｚをIMU３００から取得し、走向中の現在のatan(Aｙ/Aｚ)の値を計算する。これにより、計算した現在のatan(Aｙ/Aｚ)の値が、リーンウィズ時のatan(Aｙ/Aｚ)の値からどの程度離れているか（乖離度）を計算できるため、乗車姿勢補正値計算部４は、乗車姿勢を特定できる。
　より詳細には、リーンウィズ時のatan(Aｙ/Aｚ)の値は、第２姿勢角取得部４２が推定する第２姿勢角φ２に相当する（図３参照）。また、IMU３００から取得し計算したatan(Aｙ/Aｚ)の値は、第１姿勢角推定部４１が推定する第１姿勢角φ１に相当する（図３参照）。リーンウィズ時のatan(Aｙ/Aｚ)の値と、計算した現在のatan(Aｙ/Aｚ)の値との乖離度は、姿勢角差分計算部４３が計算する差分αに相当する（図３参照）。
　二輪車を、車両と車両の積載物（乗員や荷物も含む）を含む移動車両とする場合、第１姿勢角推定部４１は、移動車両の横方向に作用する横加速度Aｙ、及び移動車両の重力方向に作用する上下加速度Aｚに基づいて、移動車両の重心の鉛直方向に対する第１姿勢角φ１を推定することができる。また、第２姿勢角取得部４２は、車両（二輪車）の重心の鉛直方向に対する第２姿勢角φ２を取得する。姿勢角差分計算部４３は、第１姿勢角φ１と第２姿勢角φ２との差分αを求める。乗車姿勢補正値計算部４は、差分αを乗車姿勢補正値として静的ロール角計算部２に出力する。
　したがって、横加速度Aｙ及び上下加速度Aｚに基づいて、静的ロール角φｓを補正するための乗車姿勢補正値である差分αを容易に計算できる。その結果、静的ロール角φｓを容易に補正できる。
　ここで、ジャンプ等の特殊走行によって上下加速度Aｚが極めて小さくなると、atan(Aｙ/Aｚ)の値が発散するため、第１姿勢角φ１を出力不能になる虞がある。このような事態を回避するために、第１姿勢角推定部４１は、上下加速度Aｚが第１所定値以下になった場合、第１所定値の値を用いて第１姿勢角φ１を推定することが好ましい。このように上下加速度Aｚの下限値を設定することで、二輪車のジャンプ時の影響を受けることなく、第１姿勢角φ１を確実に出力することができる。
　また、ジャンプ等の特殊走行によって上下加速度Aｚが極めて大きくなると、atan(Aｙ/Aｚ)の値が極めて小さくなってしまい、現在の乗車姿勢にそぐわない差分αが出力される虞がある。このような事態を回避するために、姿勢角差分計算部４３は、第１姿勢角φ１と第２姿勢角φ２との差分αが第２所定値以上になった場合、差分αを第２所定値とすることが好ましい。このように差分αの上限値を設定することで、二輪車のジャンプ時の影響を受けることなく、第１姿勢角φ１を確実に出力することができる。
　また、第２姿勢角取得部４２は、車両（二輪車）の重心に作用するロール角φ、車両の横方向に作用する横加速度Aｙ、及び車両の重力方向に作用する上下加速度Aｚに基づき作成された乗車姿勢マップ４４から第２姿勢角φ２を取得することが好ましい。このように第２姿勢角φ２をマップ化することで、差分αを効率的に求めることができる。
［まとめ］
　本実施形態によれば、静的ロール角φｓと動的ロール角φｄを計算した後、動的ロール角誤差を推定することで、ロール角φ算出の計算負荷を低減することができる。このとき、乗車姿勢補正値を計算することで、静的ロール角φｓを補正するため、ロール角φ算出の精度を向上させることができる。
　また、進行方向軸のロール角速度を計算することで、動的ロール角φｄを進行方向について補正できるため、動的ロール角φｄの計算精度を向上させることができる。
　また、車両の操舵角δＨを用いて動的ロール角誤差を補正することで、動的ロール角φｄの計算精度を向上させることができる。
　また、特殊走行でないと判定された場合、動的ロール角φｄの誤差推定を実施し、特殊走行であると判定された場合、動的ロール角φｄの誤差推定を実施しないため、特殊走行時の影響を低減できる。
　また、本実施形態によれば、上下加速度Aｚに基づいて特殊走行状態と定常走行状態を判定できるため、IMU３００のセンサ値のみで特殊走行状態を判定する簡易な構成を実現できる。
　また、特殊走行状態の判定を直進走行時にすることで判定精度を向上できる。
　また、特殊走行状態及び定常走行状態の判定を複数種類の閾値を設定して行うことで、特殊走行状態が開始したか否かの判定精度を向上させることができるとともに、特殊走行状態が終了したか否かの判定精度も向上させることができる。
　また、本実施形態によれば、進行方向角度Ｄ及びロール角φを用いて操舵角δＨを計算するため、操舵角センサ無しで、IMU３００のセンサ値のみで操舵角δＨを計算する制御を実現できる。
　また、IMU３００の路面からの高さに基づき、進行方向角度Ｄを計算するため、高さ方向に起因する旋回半径Ｒの誤差を除去でき、進行方向角度Ｄの計算精度を向上させることができる。
　また、本実施形態によれば、横加速度Aｙ及び上下加速度Aｚに基づいて、静的ロール角φｓを補正するための乗車姿勢補正値である差分αを容易に計算できる。その結果、静的ロール角φｓを容易に補正できる。
　また、上下加速度Aｚの下限値（第１所定値）を設定することで、二輪車のジャンプ時の影響を受けることなく、第１姿勢角φ１を確実に出力することができる。
　また、差分αの上限値（第２所定値）を設定することで、二輪車のジャンプ時の影響を受けることなく、第１姿勢角φ１を確実に出力することができる。
　また、第２姿勢角φ２をマップ化することで、差分αを効率的に求めることができる。
［方法の発明］
　方法の第１発明は、車両のロール角を算出するロール角算出方法であって、慣性計測装置が計測したヨー角速度、ピッチ角速度及び前記ロール角に関する物理量の前回値から計算される重力方向軸のヨー角速度及び車輪速度を用いて暫定第１ロール角を計算し、前記車両の横方向に作用する横加速度、及び前記車両の重力方向に作用する上下加速度から求められる角度であって、乗車姿勢により発生した重心に基づき求められる第１姿勢角と、車両重心に基づき求められる第２姿勢角との差分に基づき乗車姿勢補正値を計算し、前記暫定第１ロール角を前記乗車姿勢補正値で補正することで確定第１ロール角を計算するとともに、前記確定第１ロール角と、前記確定第１ロール角とは異なる第２ロール角との差分に基づき第２ロール角誤差を推定することを特徴とするロール角算出方法である。
　また、方法の第１発明に記載のロール角算出方法であって、前記重力方向軸のヨー角速度及び車輪速度から前記車両の進行方向角度を計算し、慣性計測装置が計測したロール角速度、及び前記進行方向角度に基づき進行方向軸のロール角速度を計算するとともに、前記進行方向軸のロール角速度、及び前記第２ロール角誤差を用いて、前記第２ロール角を計算することを特徴とするロール角算出方法である。
　方法の第２発明は、車両の走行状態を判定する走行状態判定方法であって、前記車両の上下加速度が第１条件を満たした場合、少なくとも１輪が浮いて走行している特殊走行状態であると判定するとともに、前記特殊走行状態であると判定している間に、前記上下加速度が第２条件を一定時間継続して満たした場合、全輪が接地して走行している定常走行状態であると判定することを特徴とする走行状態判定方法である。
　方法の第３発明は、操舵角計算方法であって、重力方向軸のヨー角速度及び車輪速度から車両の進行方向角度を計算し、前記進行方向角度及びロール角を用いて操舵角を計算することを特徴とする操舵角計算方法である。
　方法の第４発明は、車両のロール角の推定に用いる該車両への乗車姿勢補正値を推定する方法であって、前記車両と前記車両の積載物とを含む移動車両の横方向に作用する横加速度、及び前記移動車両の重力方向に作用する上下加速度に基づいて、前記移動車両の重心の鉛直方向に対する第１姿勢角を推定し、前記車両の重心の鉛直方向に対する第２姿勢角を取得し、前記第１姿勢角と前記第２姿勢角との差分を求め、前記差分を前記乗車姿勢補正値とすることを特徴とする車両への乗車姿勢補正値推定方法である。
［変形例］
（ａ）：本実施形態では、誤差推定部５（相補フィルタ計算部５２）が動的ロール角誤差を計算して、動的ロール角計算部３が動的ロール角φｄをフィードバック補正した。しかし、誤差推定部５（相補フィルタ計算部５２）は、カルマンフィルタにより静的ロール角φｓの誤差も推定できるため、静的ロール角誤差を計算し、静的ロール角計算部２が静的ロール角φｓをフィードバック補正してもよい。
（ｂ）：本実施形態では、誤差推定部５に操舵角δＨを入力して、カルマンフィルタによる誤差推定の調整をした。しかし、例えば、大きな操舵があった場合、つまり、操舵角δＨが所定値以上であった場合、カルマンフィルタによる誤差推定の精度が大幅に低下することが見込まれるため、そもそも誤差推定を実施しないように制御してもよい。
（ｃ）：本実施形態では、フィルタリセット判定部５１に、静的ロール角φｓ及び動的ロール角φｄが入力され、ロール角差分を計算して、相補フィルタ計算部５２に出力するようにした。しかし、相補フィルタ計算部５２に静的ロール角φｓ及び動的ロール角φｄが入力され、相補フィルタ計算部５２がロール角差分を計算してカルマンフィルタによる誤差推定を行ってもよい。また、相補フィルタ計算部５２はロール角差分を計算せず、静的ロール角φｓ及び動的ロール角φｄの各々について誤差推定を行ってもよい。
（ｄ）：本実施形態で説明した種々の技術を適宜組み合わせた技術を実現することもできる。
（ｅ）：本実施形態で説明したソフトウェアをハードウェアとして実現することもでき、ハードウェアをソフトウェアとして実現することもできる。
（ｆ）：その他、ハードウェア、ソフトウェア、フローチャートなどについて、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
　１００　車両制御装置
　２００　車速センサ
　３００　IMU（慣性計測装置）
　１　　　幾何学計算部
　２　　　静的ロール角計算部（第１ロール角計算部）
　３　　　動的ロール角計算部（第２ロール角計算部）
　４　　　乗車姿勢補正値計算部（姿勢角計算部）
　４１　　第１姿勢角推定部
　４２　　第２姿勢角取得部
　４３　　姿勢角差分計算部
　４４　　乗車姿勢マップ
　５　　　誤差推定部（ロール角誤差推定部）
　５１　　フィルタリセット判定部（特殊走行判定部、走行判定部）
　５２　　相補フィルタ計算部（ロール角誤差推定部）
　６　　　出力処理部
 

Claims (5)

  1. 　車両制御装置であって、
    　車両の乗車姿勢を計算する姿勢角計算部、を備え、
    　前記姿勢角計算部は、
    　前記車両と前記車両の積載物とを含む移動車両の横方向に作用する横加速度、及び前記移動車両の重力方向に作用する上下加速度に基づいて、前記移動車両の重心の鉛直方向に対する第１姿勢角を推定する第１姿勢角推定部と、
    　前記車両の重心の鉛直方向に対する第２姿勢角を取得する第２姿勢角取得部と、
    　前記第１姿勢角と前記第２姿勢角との差分を求める姿勢角差分計算部と、を備えることを特徴とする車両制御装置。
  2. 　請求項１に記載の車両制御装置であって、
    　前記第１姿勢角推定部は、前記上下加速度が第１所定値以下になった場合、前記第１所定値の値を用いて前記第１姿勢角を推定することを特徴とする車両制御装置。
  3. 　請求項１又は請求項２に記載の車両制御装置であって、
    　前記姿勢角差分計算部は、前記第１姿勢角と前記第２姿勢角との差分が第２所定値以上になった場合、前記差分を前記第２所定値とすることを特徴とする車両制御装置。
  4. 　請求項１に記載の車両制御装置であって、
    　前記第２姿勢角取得部は、前記車両の重心に作用するロール角、前記車両の横方向に作用する横加速度、及び前記車両の重力方向に作用する上下加速度に基づき作成されたマップから前記第２姿勢角を取得することを特徴とする車両制御装置。
  5. 　車両のロール角の推定に用いる該車両への乗車姿勢補正値を推定する方法であって、
    　前記車両と前記車両の積載物とを含む移動車両の横方向に作用する横加速度、及び前記移動車両の重力方向に作用する上下加速度に基づいて、前記移動車両の重心の鉛直方向に対する第１姿勢角を推定し、
    　前記車両の重心の鉛直方向に対する第２姿勢角を取得し、
    　前記第１姿勢角と前記第２姿勢角との差分を求め、
    　前記差分を前記乗車姿勢補正値とすることを特徴とする車両への乗車姿勢補正値推定方法。
     
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