JP4331881B2

JP4331881B2 - 路面状態推定装置

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Publication number: JP4331881B2
Application number: JP2000315836A
Authority: JP
Inventors: 英一小野; 孝治梅野; 賢菅井; 亮田中; 由行安井; 護沢田
Original assignee: Denso Corp; Advics Co Ltd; Toyota Motor Corp
Current assignee: Denso Corp; Advics Co Ltd; Toyota Motor Corp
Priority date: 2000-10-16
Filing date: 2000-10-16
Publication date: 2009-09-16
Anticipated expiration: 2020-10-16
Also published as: DE10150850A1; US20020059824A1; JP2002120709A; US6640623B2; DE10150850B4

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、路面状態推定装置にかかり、特に、定常走行領域を含んだ低スリップ領域における制動力勾配や駆動力勾配等の路面状態を表す物理量を推定する路面状態推定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
特開２０００−１１８３５７号公報には、車輪速信号から制動トルク勾配（制動力勾配に車輪有効半径の２乗を乗じて求められる）を推定し、推定された制動トルク勾配を０付近の目標値に追従制御することにより制動力が最大になるように制御するアンチロックブレーキ装置が記載されている。この装置では、下記の（１）式で表される車輪減速度運動モデルに基づいて制動トルク勾配を推定しており、車輪減速度運動が支配的となる限界制動領域においては精度良く制動トルク勾配、従って制動力勾配を推定することができる。
【０００３】
【数１】

【０００４】
ただし、ν_wは車輪速度（ｍ／ｓ）、ｗは路面外乱、ｋは制動力勾配（Ｎｓ／ｍ）、Ｒ_Cはタイヤ有効半径（ｍ）、Ｊは車輪慣性モーメントである。
【０００５】
しかしながら、制動力勾配の比較的大きな低スリップ領域においては、車輪減速度運動は１５Ｈｚ付近の共振であるサスペンション前後共振や４０Ｈｚ付近の共振であるタイヤ回転共振の影響を受けるので、上記（１）式に基づいて制動力勾配を推定する上記従来の技術では、低スリップ領域において制動力勾配を正確に推定することができない、という問題がある。
【０００６】
また、特開平１１−７８８４３号公報には、タイヤ回転振動のモデルに基づいて制動力勾配を推定する車輪状態推定装置が記載されている。この技術は、制動力勾配が大きい程タイヤ回転振動の共振特性が尖鋭になることに着目し、タイヤ回転振動の減衰係数を同定することによって、制動力勾配を推定している。
【０００７】
しかしながら、制動力勾配が小さくなる制動時には、車輪減速度運動が支配的になることから、タイヤ回転振動が発生しなくなってしまう。このため、上記従来の技術では、タイヤ回転振動が発生しない制動時には、制動力勾配を推定することができない、という問題が発生する。
【０００８】
本発明は、上記問題点を解消するためになされたもので、定常走行領域を含んだ低スリップ領域における制動力勾配、駆動力勾配、及び路面μ勾配等の路面状態を表す物理量を推定する路面状態推定装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
まず、請求項１〜４の発明の原理について説明する。図1に示すように、車輪共振系の力学モデルは、リム１０とベルト１２との間に各々ばね定数Ｋ１、Ｋ２のタイヤのねじればね要素１４、１６を介在させると共に、リム１０と車体との間にばね定数Ｋ３のばね要素１８とダンパ２０とを並列接続したサスペンションを介在させたモデルで表される。このモデルにおいて路面からの外乱（路面外乱）は、ベルト１２からばね要素１４、１６、リム１０に伝達されて車輪速ωに影響を与えると共に、サスペンション要素を介して車体に伝達される。
【００１０】
ここで、１次の車輪減速度運動、２次のサスペンション前後共振、２次のタイヤ回転共振を統合した５次の車輪フルモデルを用いて、制動力勾配と路面外乱から車輪速までの伝達特性の追従周波数を表す車輪速周波数特性量との関係を説明する。この制動力勾配は、図２に示すように、スリップ速度（または、スリップ率）と制動力との関係を表す曲線の接線の勾配（傾き）によって表される。
【００１１】
図３は、制動力勾配が３００Ｎｓ／ｍ〜１００００Ｎｓ／ｍの限界制動領域からタイヤ特性に余裕のある低スリップ領域の範囲における、路面外乱から車輪速までの周波数応答を表すゲイン線図、すなわち周波数と路面外乱の振幅に対する車輪速の振幅ゲインとの関係を示したものである。
【００１２】
図３において、限界付近等の制動力勾配が比較的小さな領域においては、車輪速の周波数特性は、低周波数領域のゲインは大きく、高周波数領域のゲインは小さくなっている。このため、制動力勾配が比較的小さな領域においては低周波数領域のゲインと高周波数領域のゲインとの差を表す車輪速周波数特性量は大きくなる。
【００１３】
これに対し、定常走行等の制動力勾配が比較的大きな領域においては、車輪速の周波数特性において低周波数領域のゲインは制動力勾配の比較的小さな領域に比較して小さくなっている。また、高周波数領域のゲインは、タイヤの回転共振（４０Ｈｚ付近）の発生等の影響によって制動力勾配が比較的小さな領域に比較してそれほど小さくはなっていない。この結果、制動力勾配が比較的大きな領域においては車輪速周波数特性量は小さくなっている。同様に、低周波数領域の車輪速信号の振動レベルと高周波数領域の車輪速信号の振動レベルとの差を表す車輪速周波数特性量も上記の低周波数領域のゲインと高周波数領域のゲインとの差を表す車輪速周波数特性量と同様に変化する。
【００１４】
以上のことから、低周波数領域のゲインと高周波数領域のゲインとの差、または低周波数領域の車輪速信号の振動レベルと高周波数領域の車輪速信号の振動レベルとの差を表す車輪速周波数特性量は、制動力勾配が大きくなるのに伴って小さくなる値であり、この特性を利用することにより車輪周波数特性量から制動力勾配を推定することができる。
【００１５】
また、図３において、タイヤ回転共振が発生する４０Ｈｚ付近の周波数帯域に着目した場合、制動力勾配が大きくなるに従ってタイヤ回転共振の共振ピーク波形が尖鋭になっている。また、タイヤ回転共振の共振ピーク波形は、制動力勾配が大きくなるに従って全体的な周波数特性が高周波側に移行している。
【００１６】
すなわち、この車輪特性を１次遅れモデルで近似した場合、図６に示すように、制動力勾配が大きくなるに従って周波数帯域が高くなることが理解できる。したがって、車輪特性を１次遅れモデルで近似して、ゲインが所定範囲の値から所定範囲外の値に変化するときの周波数である帯域周波数を車輪速周波数特性量として推定すれば、路面外乱から車輪速までの伝達特性の追従周波数を表す車輪速周波数特性量の値から制動力勾配を推定することができる。なお、２次、３次等の遅れモデルにおいても１次遅れモデルと略同様の特性を備えているので、車輪特性を低次の遅れの特性に近似してその車輪速周波数特性量を推定すれば、車輪速周波数特性量の値から制動力勾配を推定することができる。
【００１７】
また、上記で説明したタイヤに制動力を与えたときの制動力勾配の他、タイヤに駆動力を与えたときの駆動力勾配は、いずれもタイヤと路面との間の滑り易さを表す物理量であり、タイヤのグリップ状態を表す路面μ勾配と等価な物理量である。したがって、車輪周波数特性量からスリップ率またはスリップ速度と制動力との関係を表す曲線の接線の傾きである制動力勾配、スリップ率またはスリップ速度と駆動力との関係を表す曲線の接線の傾きである駆動力勾配、及びスリップ率またはスリップ速度と路面μとの関係を表す曲線の接線の傾きである路面μ勾配のいずれかを路面の滑りやすさを表す物理量として推定することができる。
【００１９】
上記目的を達成するために請求項１の発明は、上記原理に基づいて、車輪速度を検出し、車輪速信号を出力する車輪速センサと、路面外乱から車輪速までの伝達特性の周波数応答を表すゲイン線図の低周波数領域における特性量と高周波数領域における特性量との差を車輪速周波数特性量として、前記車輪速信号に基づいて前記車輪速周波数特性量を推定する車輪速周波数特性量推定手段と、推定された車輪速周波数特性量から路面状態を表す物理量を推定する物理量推定手段と、を含んで構成したものである。
【００２０】
そして、請求項２の発明は、車輪速度を検出し、車輪速信号を出力する車輪速センサと、前記車輪速信号に基づいて路面外乱から車輪速までの伝達特性の追従周波数を表す車輪速周波数特性量を推定する車輪速周波数特性量推定手段と、推定された車輪速周波数特性量から路面状態を表す物理量を推定する物理量推定手段と、を含んで構成したものである。請求項２の発明の車輪速周波数特性量は、路面外乱から車輪速までの伝達特性を低次元のモデルに近似したときの該モデルの周波数応答を表すゲイン線図において、ゲインが所定範囲の値から所定範囲外の値に変化するときの周波数である帯域周波数で与えられる。
【００２１】
上記のゲイン線図は、入力の振幅（路面外乱の振幅）に対する出力の振幅（車輪速の時系列データの振幅）の割合で表されるゲインと周波数との関係を表す線図である。車輪速センサは、所定のサンプリング周期で車輪速度を検出し、車輪速の時系列データを出力するセンサを使用することができる。
【００２２】
請求項２の発明の低次元のモデルは、１次遅れモデル、または２次遅れモデル等を用いることができるが、１次遅れモデルが好ましい。
【００２３】
上記各発明によれば、制動力勾配が大きくなるに従って、タイヤ回転共振が発生する４０Ｈｚ付近の周波数帯域の全体的な周波数特性が高周波側に移行することを使用して、路面の滑り易さを表す物理量を路面状態を表す物理量として推定しているので、定常走行領域を含んだ低スリップ領域における路面状態を表す物理量を推定することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。本実施の形態は、路面外乱から車輪速までの伝達特性を１次遅れモデルに近似し、この１次遅れモデルの周波数応答から車輪速の時系列データに基づいて帯域周波数を推定し、推定した帯域周波数から制動力勾配を推定するようにしたものである。
【００２５】
図４に示すように、本実施の形態は、所定のサンプリング周期で車輪速度を検出し、車輪速の時系列データを車輪速信号として出力する車輪速センサ３０と、車輪速の時系列データに基づいて、路面外乱から車輪速までの伝達特性を１次遅れモデルに近似したときの該モデルの周波数応答を表すゲイン線図において、ゲインが一定値から変化するときの周波数を帯域周波数（車輪速周波数特性量）として推定する帯域周波数推定手段３２と、予め記憶された帯域周波数と制動力勾配との関係を表すマップに基づいて、推定された帯域周波数に対する制動力勾配を推定する制動力勾配推定手段３４と、を含んで構成されている。
【００２６】
なお、制動力勾配推定手段３４は、制動力勾配推定手段３４で推定された制動力勾配に基づいてＡＢＳ制御のための各車輪毎の操作信号を演算するＡＢＳ制御手段と、ＡＢＳ制御手段により演算された操作信号に基づいて各車輪毎にブレーキ圧を操作することによりＡＢＳ制御を行うＡＢＳ制御弁とを接続することができる。
【００２７】
なお、図４では、１つの車輪についての構成を示したが、例えば４輪自動車等の複数の車輪を持つ車両の場合には、各々の車輪について図示した構成が設けられる。
【００２８】
本実施の形態の帯域周波数推定手段３２では、全ての周波数を含む外乱である白色外乱が路面からタイヤに入力したと仮定し、最小自乗法を用いて１次遅れモデルの帯域周波数を同定した。
【００２９】
図５は、帯域周波数を同定するためのアルゴリズム、図６は、図１の車輪フルモデルに白色外乱を加えたときに図５のアルゴリズムによって同定される帯域周波数と対応する１次遅れモデルのゲイン線図を示したものである。
【００３０】
まず、図５に基づいて帯域周波数を同定するためのアルゴリズムについて説明する。ステップ１００において車輪速センサ３０で検出された車輪速度の時系列データに白色外乱を加えたデータを取り込み、ステップ１０２において２次のバタワスフィルタを用いて、例えば２Ｈｚのハイパスフィルタと例えば２０Ｈｚのローパスフィルタからなるフィルタによる前処理を行う。車輪速信号をハイパスフィルタに入力してハイパスフィルタ処理することにより、車輪の加速度の定常成分が除去され、ローパスフィルタ処理することにより車輪速信号の平滑化処理を行うことができる。
【００３１】
次のステップ１０４において、オンライン最小自乗法を用いて前処理された車輪速の時系列データから帯域周波数の時系列データを推定する。まず、車輪速度センサ３０によって、サンプル時間τ毎に離散化して検出された車輪速の時系列データをステップ１０２のフィルタによる前処理後の車輪速の時系列データをω[ｋ]（ｋはサンプル時間τを単位とするサンプル時刻であり、ｋ＝１,２,・・・)とし、以下のステップ１及びステップ２を繰り返すことにより、検出された車輪速度の時系列データから制動力勾配の時系列データを推定する。
ステップ１：
【００３２】
【数２】

【００３３】
なお、(２)式のφ[k] は、１サンプル時間での車輪速度の変化量にサンプル時間τを乗算した値（車輪速の変化に関する物理量）であり、(３)式のｙ[ｋ]は、１サンプル時間の車輪速度の変化量（ω[ｋ−１]−ω[ｋ−２]、ω[ｋ]−ω[ｋ−１]）の１サンプル時間での変化量（ω[ｋ−１]−ω[ｋ−２]−（ω[ｋ]−ω[ｋ−１]））（車輪速度の変化の変化に関する物理量）である。
ステップ２：
【００３４】
【数３】

【００３５】
という漸化式から推定値θ、すなわち、制動力勾配を推定する。ただし、（５）、（６）式のλは過去のデータを取り除く度合いを示す忘却係数（例えばλ＝０．９８）であり、Ｔは行列の転置を示す。
【００３６】
なお、(４)式のθ[ｋ]は、車輪速度の変化に関する物理量の履歴及び車輪速度の変化の変化に関する物理量の履歴を表す物理量である。
【００３７】
なお、上記ではオンライン最小自乗法を用いて帯域周波数を推定する例について説明したが、補助変数法等他のオンライン同定法を用いて帯域周波数を推定することもできる。
【００３８】
上記のようにして推定された１次遅れモデルにおける帯域周波数の推定結果の例を図６に示す。また、図６のゲイン線図より理解されるように、近似された１次遅れモデルのゲインは、制動力勾配が３００Ｎｓ／ｍ以外では、車輪フルモデルのゲイン線図の定常ゲインと反共振点（４０Ｈｚ付近）におけるゲインを通過する特性として同定されており、低次元化により１５Ｈｚ付近のサスペンション前後共振と４０Ｈｚ付近のタイヤ回転振動の共振特性とが無視されている。また、制動力勾配が３００Ｎｓ／ｍと小さいときには、１次遅れモデルでは反共振点を通過していないことから共振は表れず、１次遅れモデルの振動特性と車輪フルモデルの特性とが良く一致していることが理解できる。これは、制動力勾配が３００Ｎｓ／ｍ以下の限界付近の制動領域においては、サスペンション前後共振やタイヤ回転振動による共振の影響が小さく、車輪減速度運動モデルが支配的になっているためである。したがって、このような限界付近では、車輪運動は以下の車輪減速度運動モデルで近似できると考えられる。
【００３９】
【数４】

【００４０】
ただし、ν_wは車輪速度（ｍ／ｓ）、ｗは路面外乱、ｋは制動力勾配（Ｎｓ／ｍ）、Ｒ_Cはタイヤ有効半径（ｍ）、Ｊは車両慣性モーメントであり、ν_wの１階微分の係数は帯域周波数を表している。
【００４１】
ところで、上記（７）式は、限界領域において、帯域周波数ω₀と制動力勾配との間に、
【００４２】
【数５】

【００４３】
という関係があることを示している。
【００４４】
また、低スリップ領域においては、最小自乗法の適用により図７の関係が導き出せる。この図は、車輪フルモデルにおける制動力勾配と白色外乱を加えたときの車輪速データから同定された帯域周波数との関係を示したものである。なお、図７の帯域周波数は、単位を[ｒａｄ／ｓ]で表した。制動力勾配は、帯域周波数が増加するに従って単調増加している。この図７の帯域周波数と制動力勾配との関係をマップとして制動力勾配推定手段３４のメモリに記憶しておき、マップを用いて車輪速信号に基づいて帯域周波数推定手段３２で推定された帯域周波数に対応する制動力勾配を演算することにより、帯域周波数の推定（同定）結果から制動力勾配を推定することが可能になる。
【００４５】
なお、特開２０００−１１８３５７号公報に記載の従来技術と本実施の形態とを比較すると、従来技術は上記（８）式の関係を利用して制動力勾配を推定するものであり、本実施の形態は定常状態を含んだ低スリップ領域に拡張して制動力勾配を推定するものである。
実験結果との比較
ホイール圧一定の条件で制動を行ったときのスリップ率と、本実施の形態により推定された制動力勾配（スリップ率に関する勾配に変換して表示）との関係が、真値とどの程度一致しているかを以下に示す。なお、真値は、ホイール圧をランプ的に上昇させたときのスリップ率と制動力との関係を次に示す荷重移動を考慮したブラッシュモデルによって近似して、この近似モデルから制動力勾配を演算して求めたものである。
【００４６】
まず、荷重移動を考慮したブラッシュモデルについて説明する。
【００４７】
図８に示すように、タイヤ変位ΔＲが荷重Ｎに比例する（ΔＲ＝ｋ_ZＮ）と仮定した場合、ブレーキスティッフネスＫ_Sは以下の式に示すように荷重Ｎに比例する。
【００４８】
Ｋ_S＝ｋ_S0Ｎ・・・（９）
この場合、制動力Ｆ_xと横力Ｆ_yは次のように記述される。
【００４９】
Ｆ_x＝μＮｃｏｓ（１−ζ_s ³）
Ｆ_y＝μＮｓｉｎ（１−ζ_s ³）・・・（１０）
ただし、合成スリップをκとすると、
ζ_s＝１−κｋ_S0／３μ ・・・（１１）
である。ここで、μは路面の摩擦係数である。また、前後スリップをκ_x、横スリップをκ_y、すべりの方向をｔａｎθとすると、これらの関係は以下のようになる。
【００５０】
κ＝√（κ_x ²＋κ_y ²）
κ_x＝（ｕ−Ｒω）／Ｒω
κ_y＝Ｋβν／Ｋ_SＲω
ｔａｎθ＝κ_x／κ_y
ただし、Ｒはタイヤの有効半径、ωは車輪角速度、ｕは前後速度、νは横速度を表している。また、荷重Ｎを前後力Ｆ_xに比例して増加する、すなわち、
Ｎ＝Ｎ₀＋ｋ_NＦ_xと仮定すると、
制動力及び横力は以下のように表すことができる。
Ｆ_x＝μＮ₀ｃｏｓ（１−ζ_s ³）／（１−μｋ_Nｃｏｓ（１−ζ_s ³））・・・（１２）
Ｆ_y＝μＮ₀ｓｉｎ（１−ζ_s ³）／（１−μｋ_Nｃｏｓ（１−ζ_s ³））・・・（１３）
図９、図１０は、寒冷地用のスタッドレスタイヤを用い、圧雪路と氷盤路においてホイール圧一定の条件で制動を行った時のスリップ率と推定された制動力及び制動力勾配（スリップ率に関する勾配に変換して表示）の関係を示したものである。ここで、スリップ率、制動力、及び制動力勾配推定値のいずれも制動開始から５秒間の平均値を示している。なお、破線で示す真値は、ホイール圧をランプ的に上昇させたときのスリップ率と制動力との関係を（１２）式の荷重平均を考慮したブラッシュモデルによって近似し、この近似モデルから制動力勾配を演算したものである。
【００５１】
制動力勾配は、車輪速度から帯域周波数を同定し、同定された値から図７のマップを用いて制動力勾配（制動力のスリップ速度に対する勾配）を求め、更に車輪速度を乗じて制動力のスリップ率に対する勾配として示したものである。
【００５２】
本実施の形態によって推定された制動力勾配の推定値は、制動力勾配の小さな限界制動領域から制動力勾配の比較的大きな原点付近の低スリップ領域までブラッシュモデルから導出された制動力勾配と比較的よい一致が見られていることが分かる。
【００５３】
次に、第２の実施の形態について説明する。本実施の形態は、低周波数領域の振動レベルと高周波数領域の振動レベルとの差を車輪速周波数特性量として用い、路面μ勾配を推定するようにしたものである。
【００５４】
本実施の形態の車輪速周波数特性量推定手段は、図１１に示すように、低周波数領域の車輪速信号を抽出するためのバンドパスフィルタ４０Ａ、及びフィルタ処理後の車輪速信号から振動レベルと演算する第1の振動レベル演算手段４２Ａからなる低周波数特性量演算手段と、高周波数領域の車輪速信号を抽出するためのバンドパスフィルタ４０Ｂ、及びフィルタ処理後の車輪速信号から振動レベルを演算する第２の振動レベル演算手段４２Ｂからなる高周波数特性量演算手段と、低周波数特性量演算手段で演算された低周波数特性量と高周波数特性量演算手段で演算された高周波数特性量との偏差を車輪速周波数特性量として出力する特性量演算手段４４とから構成されている。この特性量演算手段４４出力には、第１の実施の形態の制動力勾配推定手段３４に相当する路面μ勾配推定手段（図示せず）が接続されている。
【００５５】
低周波数特性量演算手段におけるバンドパスフィルタ４０Ａは、車輪速運動における比較的低周波数の領域の車輪速信号を透過するように透過周波数が設定されており、本実施の形態では、１５〜５０Ｈｚの周波数の車輪速信号が透過するように設定されている。また、高周波数特性量演算手段におけるバンドパスフィルタ４０Ｂは、車輪速運動における比較的高周波数の領域の車輪速信号を透過するように透過周波数が設定されており、本実施の形態では３０〜５０Ｈｚの周波数の車輪速信号が通過するように設定されている。
【００５６】
振動レベル検出手段４２Ａは、バンドパスフィルタ透過後の車輪速信号を２乗してデシベル表現した信号を低周波数特性量として出力し、振動レベル検出手段４２Ｂは、バンドパスフィルタ透過後の車輪速信号を２乗してデシベル表現した信号を高周波数特性量として出力する。
【００５７】
特性量演算手段４４は、低周波数特性量と高周波数特性量との差を車輪速周波数特性量として出力する。
【００５８】
図３で説明したように、限界付近等の路面μ勾配（図３の制動力勾配と等価な値）が比較的小さな領域においては、車輪速の周波数特性は、低周波数領域のゲインは大きく、高周波数領域のゲインは小さいので、低周波数領域のゲインと高周波数領域のゲインとの差を表す車輪速周波数特性量は大きくなる。これに対し、定常走行等路面μ勾配が比較的大きな領域においては、車輪速の周波数特性は低周波数のゲインが路面μ勾配の比較的小さな領域に比較して小さくなっている。また、高周波数領域のゲインは、タイヤの回転共振の発生などの影響によって路面μ勾配の比較的小さな領域に比較してそれほど小さくならない。この結果、車輪速周波数特性量は小さくなる。従って、低周波数領域の振動レベルと高周波数領域の振動レベルとの差を表す車輪速周波数特性量は、路面μ勾配が大きくなるのに伴って小さくなる値であり、この特性を利用することにより車輪周波数特性量から路面μ勾配を推定することができる。
【００５９】
本実施の形態の路面μ勾配推定手段は、車輪速周波数特性量が路面μ勾配が大きくなるのに伴って小さくなる性質を利用して、低周波数領域の振動レベルと高周波数領域の振動レベルとの差を表す車輪速周波数特性量と路面μ勾配との関係を示すマップを予め記憶しており、推定された車輪速周波数特性量とマップとから路面μ勾配を推定する。
【００６０】
次に、本発明の第３の実施の形態を説明する。本実施の形態は、複数の周波数領域の振動レベルを車輪速周波数特性量として用い、路面μ勾配を推定するようにしたものである。
【００６１】
図１２に示すように、本実施の形態の車輪速周波数特性量演算手段は、複数のバンドパスフィルタ４６₁、４６₂、・・・、４６₆と、バンドパスフィルタの出力端の各々に接続された複数の振動レベル演算手段４８₁、４８₂、・・・、４８₆とから構成され、複数の振動レベル演算手段各々には、ニューラルネットワークから構成された路面μ勾配推定手段５０が接続されている。
【００６２】
車輪速周波数特性量演算手段には、第２の実施の形態で説明した特性量演算手段が接続される。本実施の形態では、バンドパスフィルタの透過周波数帯は、各々１０〜２０Ｈｚ、２０〜３０Ｈｚ、３０〜４０Ｈｚ、４０〜５０Ｈｚ、５０〜６０Ｈｚの６つの周波数帯域とした。この車輪速周波数特性量演算手段からは、複数の周波数帯域、すなわち６つの周波数帯域の各々の振動レベルが車輪速周波数特性量として出力される。本実施の形態では、バンドパスフィルタによって各周波数帯域毎の振動レベルを演算する例について説明したが、ＦＦＴによって各周波数成分を演算してもよい。
【００６３】
上記で説明したように、路面μ勾配が小さい場合、車輪速の周波数帯域は低く周波数特性は低い周波数領域からゲインが落ち込む。また、路面μ勾配が大きい場合、車輪速の帯域周波数は高く周波数成分は、高い周波数までゲインの落ち込みがない。このため、各周波数領域の振動レベルを比較することによって、路面μ勾配の推定が可能になる。
【００６４】
路面μ勾配推定手段は、車輪速周波数特性量としての各領域の振動レベルから、路面μ勾配に応じて帯域周波数が変化することを利用し、ニューラルネットワークによって路面μ勾配を推定する。このニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層の３層構造で構成されており、６つの振動レベルを入力して路面μ勾配を３段階に推定する。ニューラルネットワークの学習は、大、中、小の３段階の路面μ勾配における車輪速の周波数特性を用いてバックプロパゲーション手法によって行われる。これにより、ニューラルネットワークは、路面μ勾配が大きくなるのに従って帯域周波数が大きくなる性質を学習し、各周波数帯域の振動レベルから路面μ勾配を推定することができる。
【００６６】
【発明の効果】
請求項１の発明によれば、車輪速の時系列データに基づいて、路面外乱から車輪速までの伝達特性を低次元のモデルに近似したときの該モデルの周波数応答を表すゲイン線図における帯域周波数を推定し、推定した帯域周波数から制動力勾配を推定しているので、定常走行領域を含んだ低スリップ領域における路面状態を表す物理量を推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の車輪共振系の力学モデルを示すブロック図である。
【図２】スリップ速度と制動力との関係を示す線図である。
【図３】路面外乱から車輪速までの周波数応答を示すゲイン線図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態の帯域周波数を推定するアルゴリズムを示す流れ図である。
【図６】１次遅れモデルの路面外乱から車輪速までの周波数応答を示すゲイン線図である。
【図７】帯域周波数と制動力勾配との関係を示す線図である。
【図８】タイヤ変位を説明するための図である。
【図９】直進制動時の制動力の推定値と真値とを比較して示す線図である。
【図１０】直進制動時の制動力勾配の推定値と真値とを比較して示す線図である。
【図１１】第２の実施の形態の車輪速周波数特性量推定手段を示すブロック図である。
【図１２】第３の実施の形態の車輪速周波数特性量推定手段を示すブロック図である。
【符号の説明】
３０車輪速センサ
３２帯域周波数推定手段
３４制動力勾配推定手段

Claims

車輪速度を検出し、車輪速信号を出力する車輪速センサと、
路面外乱から車輪速までの伝達特性の周波数応答を表すゲイン線図の低周波数領域における特性量と高周波数領域における特性量との差を車輪速周波数特性量として、前記車輪速信号に基づいて前記車輪速周波数特性量を推定する車輪速周波数特性量推定手段と、
推定された車輪速周波数特性量から路面状態を表す物理量を推定する物理量推定手段と、
を含む路面状態推定装置。
車輪速度を検出し、車輪速信号を出力する車輪速センサと、
路面外乱から車輪速までの伝達特性を低次元のモデルに近似したときの該モデルの周波数応答を表すゲイン線図において、ゲインが所定範囲の値から所定範囲外の値に変化するときの周波数を車輪速周波数特性量として、前記車輪速信号に基づいて前記車輪速周波数特性量を推定する車輪速周波数特性量推定手段と、
推定された車輪速周波数特性量から路面状態を表す物理量を推定する物理量推定手段と、
を含む路面状態推定装置。
前記低次元のモデルは、１次遅れモデルである請求項２記載の路面状態推定装置。
前記路面状態を表す物理量は、制動力勾配、駆動力勾配、及び路面μ勾配を含む路面の滑り易さを表す物理量である請求項１〜３のいずれか１項記載の路面状態推定装置。