JP3319407B2 - Road surface condition estimation device - Google Patents

Description

Translated fromJapanese

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、路面状態推定装置
に係り、より詳しくは、車両が走行している路面の状態
を演算する路面状態推定装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a road surface condition estimating device, and more particularly, to a road surface condition estimating device for calculating a condition of a road surface on which a vehicle is traveling.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来より、車輪と路面との間の摩擦係数
μがピーク値を超えて車輪がロック状態に移行する直前
に、車輪に作用するブレーキトルクを低下させることに
よって、車輪のロックを防止しピークμ値に追従制御す
るアンチロックブレーキ制御装置が提案されている。2. Description of the Related Art Locking of a wheel has been conventionally performed by reducing brake torque acting on the wheel immediately before the wheel enters a locked state after the coefficient of friction μ between the wheel and the road surface exceeds a peak value. There has been proposed an anti-lock brake control device for preventing and following the peak μ value.

【０００３】ところで、車両がある速度で走行している
時、ブレーキをかけていくと車輪と路面との間にスリッ
プが生じるが、車輪と路面との間の摩擦係数μは、下式
で表されるスリップ率Ｓに対し、図４０のように変化す
ることが知られている。When the vehicle is running at a certain speed, a slip occurs between the wheels and the road surface when the brake is applied. The friction coefficient μ between the wheels and the road surface is expressed by the following equation. It is known that the slip ratio S changes as shown in FIG.

【０００４】Ｓ ＝ （Ｖ−Ｖ_w）／Ｖ ただし、Ｖは車体速度（角速度換算）、Ｖ_wは車輪速度
であり、よって、（Ｖ−Ｖ_w）はスリップ速度Δωとな
る。S = (V−V_w ) / V where V is the vehicle speed (in terms of angular velocity), V_w is the wheel speed, and (V−V_w ) is the slip speed Δω.

【０００５】図４０に示すように、このμ−Ｓ特性（以
下、路面μ特性という）では、あるスリップ速度（図４
０のＡ２領域）で摩擦係数μがピーク値をとるようにな
る。As shown in FIG. 40, this μ-S characteristic (hereinafter referred to as road μ characteristic) shows a certain slip speed (FIG. 4).
(A2 region of 0), the friction coefficient μ takes a peak value.

【０００６】そこで、特開平１−２４９５５９号公報に
は、車体速度の近似値、及び検出された車輪速度から上
式よりスリップ率を演算し、演算したスリップ率が、予
め設定してある基準スリップ率（ピークμを与えるスリ
ップ率）に略一致するように、ブレーキ力を制御するこ
とにより、ピークμに追従するアンチロックブレーキ制
御装置が提案されている。Therefore, Japanese Patent Application Laid-Open No. 1-249559 discloses that a slip ratio is calculated from an approximate value of a vehicle speed and a detected wheel speed by the above equation, and the calculated slip ratio is set to a predetermined reference slip. An anti-lock brake control device that follows the peak μ by controlling the braking force so as to substantially match the rate (slip rate giving the peak μ) has been proposed.

【０００７】[0007]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、車両の
走行する路面の種類やその状態（路面状態）によってピ
ークμとなるスリップ率が異なることは、容易に予想さ
れることである。このため、上記公報記載の従来技術の
ように固定された基準スリップ率の追従制御を行った場
合、路面によって制動距離が大きくなり過ぎたり、或い
はピークμを超えてブレーキ制動されることによりタイ
ヤロックが発生するおそれがある。However, it is easily anticipated that the slip rate at which the peak μ becomes different depending on the type of road surface on which the vehicle runs and the state (road surface state) thereof. For this reason, when the follow-up control of the fixed reference slip ratio is performed as in the prior art described in the above-mentioned publication, the braking distance becomes too large depending on the road surface, or the tires are braked by exceeding the peak μ and the tire lock is reduced. May occur.

【０００８】この対策として路面状態を推定演算し、演
算された路面状態に応じて基準スリップ率を変化させる
必要があるが、従来では、正確に路面状態を演算する技
術がなかった。As a countermeasure for this, it is necessary to estimate and calculate the road surface condition and change the reference slip ratio according to the calculated road surface condition. However, there has been no technique for accurately calculating the road surface condition.

【０００９】本発明は、上記事実に鑑みて成されたもの
で、路面状態を正確に推定できる路面状態推定装置を提
供することを目的とする。The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and has as its object to provide a road surface condition estimating apparatus capable of accurately estimating a road surface condition.

【００１０】[0010]

【課題を解決するための手段】上記目的達成のため請求
項１記載の発明は、車輪と路面との間の車輪共振系への
加振入力に対する応答出力を検出する応答出力検出手段
と、加振入力から応答出力までの前記車輪共振系の伝達
特性を、車輪と路面との間のすべり易さに関する物理量
を車輪状態の未知要素として含む振動モデルで表し、該
振動モデルに基づいて、前記検出手段により検出された
応答出力を略満足させるような前記未知数を推定するこ
とにより、該すべり易さに関する物理量を推定手段と、
前記すべり易さに関する物理量以外の前記車輪の運動特
性を表す少なくとも１つの車輪挙動量と前記すべり易さ
に関する物理量との間の相互関係を複数の路面状態毎に
記憶する記憶手段と、前記すべり易さに関する物理量以
外の少なくとも１つの車輪挙動量を検出する検出手段
と、前記記憶手段に記憶された相互関係に基づいて、複
数の路面状態毎に、前記車輪挙動量の検出値及び前記す
べり易さに関する物理量の推定値の一方を他方に変換す
る変換手段と、前記複数の路面状態毎に変換された変換
値各々と、前記車輪挙動量の検出値及び前記すべり易さ
に関する物理量の推定値のうち前記変換値に対応するも
のと、を比較して、路面状態を推定する路面状態推定手
段と、を有する。According to the first aspect of the present invention, there is provided a response output detecting means for detecting a response output to a vibration input to a wheel resonance system between a wheel and a road surface. The transfer characteristic of the wheel resonance system from the vibration input to the response output is represented by a vibration model including a physical quantity relating to the ease of slip between the wheel and the road surface as an unknown element of the wheel state, and the detection is performed based on the vibration model. By estimating the unknown such that the response output detected by the means is substantially satisfied, an estimating means for estimating a physical quantity related to the slipperiness;
Storage means for storing, for each of a plurality of road surface conditions, a correlation between at least one wheel behavior quantity representing a motion characteristic of the wheel other than a physical quantity related to the slipperiness and a physical quantity related to the slipperiness; Detecting means for detecting at least one wheel behavior quantity other than the physical quantity relating to the vehicle, and a detected value of the wheel behavior quantity and the slipperiness for each of a plurality of road surface conditions based on a correlation stored in the storage means. Conversion means for converting one of the estimated values of the physical quantities into the other, the converted values converted for each of the plurality of road surface conditions, the detected value of the wheel behavior quantity, and the estimated value of the physical quantity related to the slipperiness. And a road surface state estimating means for estimating a road surface state by comparing the road surface state corresponding to the converted value.

【００１１】請求項２記載の発明は、請求項１記載の発
明において、前記振動モデルは加振入力から応答出力ま
での前記車輪共振系の伝達関数であり、前記推定手段
は、該伝達関数を同定することにより、前記未知要素を
推定する。According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, the vibration model is a transfer function of the wheel resonance system from an excitation input to a response output, and the estimating means calculates the transfer function as By the identification, the unknown element is estimated.

【００１２】請求項３記載の発明は、請求項２記載の発
明において、前記推定手段は、前記伝達関数を前記未知
数である前記すべり易さに関する物理量を表すためのパ
ラメータの関数で表し、該関数と前記検出手段により検
出された応答出力とに基づいて該パラメータを推定し、
推定したパラメータに基づいて前記未知数を推定する。According to a third aspect of the present invention, in the second aspect of the present invention, the estimating means represents the transfer function as a function of a parameter for representing a physical quantity relating to the slipperiness, which is the unknown, and the function And estimating the parameter based on the response output detected by the detection unit,
The unknown is estimated based on the estimated parameters.

【００１３】請求項４記載の発明は、請求項１乃至請求
項３の何れか１項に記載の発明において、前記検出手段
により検出された応答出力に基づいて、前記振動モデル
を修正する修正手段をさらに有することを特徴とする。According to a fourth aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, the correcting means for correcting the vibration model based on a response output detected by the detecting means. Is further provided.

【００１４】請求項５記載の発明は、請求項１乃至請求
項４の何れか１項に記載の発明において、前記車輪共振
系へ加振入力を与える加振手段をさらに有することを特
徴とする。According to a fifth aspect of the present invention, in any one of the first to fourth aspects of the present invention, a vibration means for applying a vibration input to the wheel resonance system is further provided. .

【００１５】請求項６記載の発明は、請求項５記載の発
明において、前記加振手段により前記車輪共振系へ与え
られる加振入力を検出する加振入力検出手段をさらに有
することを特徴とする。According to a sixth aspect of the present invention, in the fifth aspect of the present invention, there is further provided a vibration input detecting means for detecting a vibration input applied to the wheel resonance system by the vibration means. .

【００１６】請求項７記載の発明は、請求項１乃至請求
項６の何れか１項に記載の発明において、前記加振入力
は前記車輪共振系への励振トルク及び路面から前記車輪
共振系への路面励振トルクの少なくとも一方である。According to a seventh aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, the vibration input includes an excitation torque to the wheel resonance system and a road surface to the wheel resonance system. At least one of the road surface excitation torques.

【００１７】請求項８記載の発明は、請求項１乃至請求
項７の何れか１項に記載の発明において、前記記憶手段
は、車輪と路面との間の摩擦係数μのピークμ値を、複
数の路面状態毎に更に記憶し、前記路面状態推定手段に
より演算された路面状態及び前記複数の路面状態毎に備
えたピークμ値に基づいて、前記演算された路面状態に
対応するピークμ値を検索するピークμ値検索手段を更
に備えたことを特徴とする。According to an eighth aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, the storage means stores a peak μ value of a friction coefficient μ between a wheel and a road surface. A peak μ value corresponding to the calculated road surface state, further stored for each of the plurality of road surface conditions, based on the road surface state calculated by the road surface state estimating means and the peak μ value provided for each of the plurality of road surface conditions. Is further provided.

【００１８】請求項９記載の発明は、請求項１乃至請求
項８の何れか１項に記載の発明において、前記路面状態
推定手段は、前記車輪挙動量の検出値及び前記すべり易
さに関する物理量の推定値の一方に対する前記変換され
た変換値各々の軌跡と、前記車輪挙動量の検出値に対す
る前記すべり易さに関する物理量の推定値の軌跡と、を
比較し、該比較の結果に基づいて、前記変換された変換
値各々の内の前記車輪挙動量の検出値及び前記すべり易
さに関する物理量の推定値の他方の軌跡に最も近い軌跡
に対応する路面状態を、前記車輪が走行している実際の
路面状態として推定する。According to a ninth aspect of the present invention, in the invention according to any one of the first to eighth aspects, the road surface state estimating means includes a physical quantity relating to the detected value of the wheel behavior quantity and the ease of slipping. The trajectory of each of the converted values for one of the estimated values, and the trajectory of the estimated value of the physical quantity related to the slipperiness with respect to the detected value of the wheel behavior amount are compared, based on the result of the comparison, A road surface state corresponding to a locus closest to the other locus of the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical quantity relating to the ease of slip among the converted values, the actual condition in which the wheels are traveling. Is estimated as the road surface condition.

【００１９】最初に、路面状態の推定原理について説明
する。なお、上記振動モデルに基づいて、すべり易さに
関する物理量を推定する原理については後述する。First, the principle of estimating the road surface condition will be described. The principle of estimating the physical quantity related to the ease of slip based on the vibration model will be described later.

【００２０】車輪の運動特性には、図３９のように表さ
れたΔｖ−μ特性を含み、更に、該特性と等価な他のす
べての特性（以下、「路面μ特性」という）を含む。こ
のΔｖ−μ特性と等価な特性として、例えば、スリップ
速度の代わりにスリップ率で表わした図４０の特性や、
摩擦係数μの代わりに、μに関連する制動力（μＷ：Ｗ
は車輪荷重）や制動トルク（μＷｒ：ｒは車輪の有効半
径）で表した特性、スリップ速度Δｖ又はスリップ率Ｓ
−駆動トルク又は駆動力の特性などがある。なお、この
路面μ特性は、図２（ａ）に示すように、乾燥路面（Dr
y ）、雪路面（Snow）、氷路面（Ice ）．．．などの路
面状態の相違によってそれぞれ異なる特性を示す。The motion characteristics of the wheels include the Δv-μ characteristics shown in FIG. 39, and further include all other characteristics equivalent to the characteristics (hereinafter referred to as “road μ characteristics”). As a characteristic equivalent to the Δv-μ characteristic, for example, a characteristic shown in FIG.
Instead of the friction coefficient μ, the braking force related to μ (μW: W
Is the wheel load) and the braking torque (μWr: r is the effective radius of the wheel), the slip speed Δv or the slip ratio S
-Characteristics of driving torque or driving force. As shown in FIG. 2 (a), the road surface μ characteristic is calculated based on a dry road surface (Dr
y), snowy road (Snow), ice road (Ice). . . It shows different characteristics depending on the road surface condition.

【００２１】また、車輪挙動量とは、上記路面μ特性を
表すために必要となる、車輪運動に関連した物理量をい
い、例えば、車体速度、車輪速度、車輪減速度（加速
度）、スリップ速度、制動力、制動トルク、及びブレー
キ圧（ホイールシリンダ圧）などがある。The wheel behavior amount refers to a physical quantity related to wheel motion required to represent the road surface μ characteristic, such as a vehicle speed, a wheel speed, a wheel deceleration (acceleration), a slip speed, There are braking force, braking torque, and brake pressure (wheel cylinder pressure).

【００２２】これらの車輪挙動量は、路面状態毎に各々
一定の関係となる路面μ特性を表す上で必要十分なもの
が選ばれ、従って、車輪挙動量の間の相互関係は、路面
状態毎の路面μ特性を直接的又は間接的に表すものとな
る。These wheel behavior quantities are selected so as to be necessary and sufficient to express the road surface μ characteristic, which has a constant relationship for each road surface condition. Therefore, the mutual relationship between the wheel behavior quantities is determined for each road surface condition. Directly or indirectly.

【００２３】例えば、図２（ａ）の路面μ特性を、図２
（ｂ）に示すように、まず、他の車輪挙動量である制動
力Ｐ_cと、スリップ率λとの相互関係で路面状態毎に表
すことができる。そして、図２（ａ）において、μ値の
みならず、スリップ率に対する路面μの勾配Ｇ_dもま
た、路面状態によって固有の値を持っていること、及び
図２（ｂ）の関係を用いて、図２（ａ）の路面μ特性
を、図２（ｃ）に示すように、制動力と車体速度と路面
μ勾配Ｇ_dとにより表される路面状態毎の３次元特性で
必要十分に表すことができる。For example, the road surface μ characteristic shown in FIG.
As shown in (b), first, the relationship between the braking force_Pc , which is another wheel behavior amount, and the slip ratio λ can be expressed for each road surface condition. Then, in FIG. 2A, not only the μ value but also the gradient G_d of the road surface μ with respect to the slip ratio has a unique value depending on the road surface condition, and the relationship shown in FIG. 2B is used. the road surface μ characteristic of FIG. 2 (a), as shown in FIG. 2 (c), as necessary and sufficient represented by 3-dimensional characteristics for each road surface state represented by the braking force and the vehicle speed and the road surface μ gradient G_d be able to.

【００２４】なお、スリップ率λは、車体速度と車輪速
度とから表せるので、車輪挙動量の１つとして制動力を
用いた場合、もう１つの他の車輪挙動量が必要となり、
図２（ｃ）の例では、車体速度を用いている。Since the slip ratio λ can be represented by the vehicle speed and the wheel speed, when the braking force is used as one of the wheel behavior amounts, another other wheel behavior amount is required.
In the example of FIG. 2C, the vehicle speed is used.

【００２５】図２（ｃ）では、この３次元特性を、車体
速度Ｖが２０km/h，４０km/h，６０km/hの各場合につい
ての制動力と路面μ勾配Ｇ_dとの関係で表しており、こ
の図より、これら３つの車輪挙動量の関係が、路面状態
によって異なっていることがわかる。[0025] In FIG. 2 (c), the three-dimensional characteristics, represents the vehicle speed V is 20km / h, 40km / h, the 60 km / h in relation to the braking force and the road surface μ gradient G_d for each case From this figure, it can be seen that the relationship between these three wheel behavior amounts differs depending on the road surface condition.

【００２６】本発明に係る記憶手段は、すべり易さに関
する物理量以外の車輪の運動特性を表す少なくとも１つ
の車輪挙動量と前記すべり易さに関する物理量との間の
相互関係を複数の路面状態毎に記憶する。なお、この相
互関係は、例えば、入出力データ間の変換テーブル等で
表すことができ、図２（ｃ）の特性の場合、各車速及び
各路面状態毎に制動力と路面μ勾配との関係を検出して
得られたデータに基づいて、予め作成しておく。The storage means according to the present invention stores a correlation between at least one wheel behavior quantity representing a wheel motion characteristic other than the physical quantity relating to slippage and the physical quantity relating to slippage for each of a plurality of road surface conditions. Remember. This correlation can be represented, for example, by a conversion table between input and output data. In the case of the characteristic shown in FIG. 2C, the relationship between the braking force and the road surface μ gradient for each vehicle speed and each road surface state. Is created in advance based on the data obtained by detecting.

【００２７】なお、車速などの車輪挙動量が一定の場合
に路面状態を演算する場合には、相互関係が示される車
輪挙動量の数を減らすことも可能である。When calculating the road surface condition when the wheel behavior such as the vehicle speed is constant, it is possible to reduce the number of wheel behaviors indicating mutual relationships.

【００２８】ここで、本発明の変換手段を、すべり易さ
に関する物理量及びすべり易さに関する物理量以外の少
なくとも１つの車輪挙動量が入力されるように構成する
ことができる。例えば、図１に示すように、路面μ勾配
演算手段（本発明の応答出力検出手段と推定手段とによ
り構成された）により演算された路面μ勾配Ｇ_d（詳細
は後述する）、該路面μ勾配Ｇ_d以外の車速検出手段に
より検出された車体速度Ｖ及び制動力検出手段により検
出された制動力Ｐ_cが路面状態推定手段に入力されるよ
うに構成する。Here, the conversion means of the present invention can be configured such that a physical quantity relating to slipperiness and at least one wheel behavior quantity other than the physical quantity relating to slipperiness are input. For example, as shown in FIG. 1, the road μ gradient G_d (which will be described in detail later) calculated by the road μ gradient calculating means (constituted by the response output detecting means and the estimating means of the present invention), configured to gradient G vehicle speed detected by the vehicle speed detecting means other than_d V and detected by the brake force detecting means the braking force P_c is inputted to the road surface condition estimating means.

【００２９】複数の車輪挙動量の検出値が入力される
と、変換手段は、記憶手段に記憶された相互関係に基づ
いて、複数の路面状態毎に、前記車輪挙動量の検出値及
び前記すべり易さに関する物理量の推定値の一方を他方
に変換する。即ち、変換手段は、前記車輪挙動量の検出
値を前記すべり易さに関する物理量の推定値に、又は、
前記すべり易さに関する物理量の推定値を前記車輪挙動
量の検出値に、変換する。その結果、変換の対象となっ
た車輪挙動量以外の車輪挙動量の変換値が路面状態毎に
得られる。例えば、図１の構成において、車体速度と制
動力とを図２（ｃ）の相互関係により変換する場合、車
体速度の検出値Ｖ＝２０ｋｍ／ｈと制動力の検出値Ｐ_c0
に対応する路面μ勾配の変換値は、乾燥路面、雪路面、
氷路面のそれぞれについて、Ｇ_d1、Ｇ_d2、Ｇ_d3となる。When a plurality of detected values of the wheel behavior amount are input, the converting means converts the detected value of the wheel behavior amount and the slip value for each of a plurality of road surface conditions based on the correlation stored in the storage means. One of the estimated values of the physical quantity relating to ease is converted into the other. That is, the conversion unit converts the detected value of the wheel behavior amount into an estimated value of the physical amount related to the ease of slip, or
The estimated value of the physical quantity relating to the ease of slip is converted into the detected value of the wheel behavior quantity. As a result, a converted value of the wheel behavior amount other than the wheel behavior amount to be converted is obtained for each road surface state. For example, in the configuration of FIG. 1, when the vehicle speed and the braking force are converted based on the correlation shown in FIG. 2C, the detected vehicle speed V = 20 km / h and the detected braking force P_c0.
The conversion value of the road μ gradient corresponding to, dry road surface, snow road surface,
For each of the ice road, the_{G d1, G d2, G d3} .

【００３０】そして、路面状態推定手段は、複数の路面
状態毎に変換された変換値各々と、前記車輪挙動量の検
出値及び前記すべり易さに関する物理量の推定値のうち
前記変換値に対応するものと、を比較して、路面状態を
推定する。即ち、路面状態推定手段は、変換手段により
前記車輪挙動量の検出値が複数の路面状態毎に前記すべ
り易さに関する物理量に変換された変換値各々と、すべ
り易さに関する物理量の推定値と、を比較し、又は、変
換手段により前記すべり易さに関する物理量の推定値が
複数の路面状態毎に上記車輪挙動量に変換された変換値
各々と、前記車輪挙動量の検出値と、を比較する。例え
ば、上記例の場合、路面状態毎の路面μ勾配の変換値Ｇ
_d1、Ｇ_d2、Ｇ_d3と、路面μ勾配演算手段により演算され
た路面μ勾配の検出値Ｇ_d0とを比較し、この比較結果に
より路面状態を演算出力する。The road surface state estimating means corresponds to each of the converted values converted for each of the plurality of road surface states and the converted value among the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical amount related to the slipperiness. The road surface state is estimated by comparing the road surface state and the road surface state. That is, the road surface state estimating means, the converted value of the detected value of the wheel behavior amount by the conversion means is converted to a physical quantity related to the ease of slip for each of a plurality of road surface states, and an estimated value of the physical quantity related to ease of slip, Or the converted value obtained by converting the estimated value of the physical quantity relating to the ease of slip by the converting means into the wheel behavior quantity for each of a plurality of road surface conditions and the detected value of the wheel behavior quantity are compared. . For example, in the case of the above example, the conversion value G of the road surface μ gradient for each road surface condition
and_d1, G_d2, G_d3, compares the detection value G_d0 of the road surface μ gradient calculated by the road surface μ gradient calculating means calculates output road surface condition by the comparison result.

【００３１】この比較では、例えば、検出値Ｇ_d0と変換
値Ｇ_d1、Ｇ_d2、Ｇ_d3との差をそれぞれ演算し、最も小さ
い差（絶対値）を与えた路面状態を演算する。例えばＧ
_d2とＧ_d0との差が最も小さい場合、路面状態が「雪路面
（Snow）」であると演算する。In this comparison, for example, the differences between the detected values G_d0 and the converted values G_d1 , G_d2 , G_d3 are calculated, and the road surface state giving the smallest difference (absolute value) is calculated. For example, G
_When the difference between_d2 and G_d0 is the smallest, it is calculated that the road surface state is “snow road surface (Snow)”.

【００３２】さらに、請求項１の発明は、前記相互関係
が示される複数の車輪挙動量のうちの１つが、車輪と路
面との間のすべり易さに関する物理量であることを１つ
の特徴としている。Further, the invention of claim 1 is characterized in that one of the plurality of wheel behavior quantities indicating the mutual relationship is a physical quantity relating to the ease of slipping between the wheel and the road surface. .

【００３３】車輪と路面との間のすべり易さに関する物
理量には、スリップ速度に対する摩擦係数μの勾配（路
面μ勾配）がある。路面μ勾配は、既に述べたように、
路面状態によって固有の値を有するので、路面状態を演
算する際に、有効な車輪挙動量となる。The physical quantity relating to the ease of slipping between the wheel and the road surface includes a gradient of the friction coefficient μ to the slip speed (road surface μ gradient). The road μ gradient is, as already mentioned,
Since the road surface state has a unique value, the wheel behavior amount is effective when calculating the road surface state.

【００３４】ここで、車輪と路面との間のすべり易さに
関する物理量には、更に、例えば、スリップ速度（又は
スリップ率）に対する制動（又は駆動）トルク（又は制
動（又は駆動）力）の勾配などがある。即ち、制動トル
ク勾配、制動力勾配、駆動トルク勾配、及び駆動力勾配
などがある。 （本発明のその他の態様）本発明のその他の態様１は、
一例として図３に示すように、車体速度以外の２つの車
輪挙動量の間の相互関係を示す第２テーブルをスリップ
速度毎に備え、かつ前記２つの車輪挙動量のいずれかを
スリップ速度毎の前記第２テーブルによりそれぞれ変換
することにより得られたスリップ速度毎の車輪挙動量の
変換値と、該車輪挙動量と同一量の検出値との比較に基
づいてスリップ速度を演算し、演算されたスリップ速度
と入力された車輪速度の検出値とにより車体速度を演算
する車速演算手段と、をさらに有し、前記テーブルによ
り相互関係が示される上記すべり易さに関する物理量以
外の少なくとも１つの車輪挙動量のうちの１つは車体速
度であると共に、前記路面状態推定手段は、前記車速演
算手段により演算された車体速度を用いて路面状態を演
算することを特徴とする。Here, the physical quantity relating to the ease of slip between the wheel and the road surface further includes, for example, a gradient of braking (or driving) torque (or braking (or driving) force) with respect to slip speed (or slip rate). and so on. That is, there are a braking torque gradient, a braking force gradient, a driving torque gradient, a driving force gradient, and the like. (Other Embodiments of the Present Invention) Another embodiment 1 of the present invention
As an example, as shown in FIG. 3, a second table indicating the correlation between two wheel behavior amounts other than the vehicle body speed is provided for each slip speed, and one of the two wheel behavior amounts is provided for each slip speed. The slip speed is calculated based on a comparison between the converted value of the wheel behavior amount for each slip speed obtained by the conversion by the second table and the detected value of the same amount as the wheel behavior amount, and the calculated value is calculated. Vehicle speed calculating means for calculating a vehicle speed based on the slip speed and a detected value of the input wheel speed, wherein at least one wheel behavior quantity other than the physical quantity relating to the slipperiness indicated by the table is shown. One of the vehicle speeds is a vehicle speed, and the road surface condition estimating means calculates the road surface condition using the vehicle speed calculated by the vehicle speed calculating device. To.

【００３５】本態様１の車速演算手段は、車体速度以外
の２つの車輪挙動量の間の相互関係を示す第２テーブル
をスリップ速度毎に備えている。この第２テーブルは、
車体速度以外の２つの車輪挙動量を、制動力Ｐ_c及び路
面μ勾配Ｇ_dとした場合、以下のような手順によって作
成することができる。The vehicle speed calculating means of the first aspect includes a second table for each slip speed, which shows a correlation between two wheel behavior amounts other than the vehicle speed. This second table is
When the two wheel behavior amounts other than the vehicle speed are the braking force_Pc and the road surface μ gradient_Gd , they can be created by the following procedure.

【００３６】まず、路面状態及び車体速度（車速）をパ
ラメータとして様々に変えた各々の場合について、制動
力Ｐ_cに対するスリップ速度Δｖの変化を求めると、図
４のような関係となる。次に、路面状態及び車速をパラ
メータとして様々に変えた各々の場合について、スリッ
プ速度Δｖに対する路面μ勾配Ｇ_dの変化を求めると、
図５（ａ）（Dry ）、図５（ｂ）（Snow）のような関係
となる。First, for each case in which the road surface condition and the vehicle speed (vehicle speed) are variously changed as parameters, the change of the slip speed Δv with respect to the braking force_Pc is obtained as shown in FIG. Next, each case variously changed and the road surface condition and vehicle speed as parameters when determining the change of the road surface μ gradient G_d with respect to the slip speed Delta] v,
The relationship is as shown in FIG. 5A (Dry) and FIG. 5B (Snow).

【００３７】そして、図４、図５の関係より、各車速毎
に同一のスリップ速度Δｖに対するＰ_c、Ｇ_dを求める
と、各路面状態毎に、図６（ａ）、（ｂ）のような関係
となる。この図６により示されたスリップ速度毎のＰ_c
とＧ_dとの関係が第２テーブルとなる。なお、図６の各
Δｖのラインは、車速、路面によらず固定とする。[0037] Then, FIG. 4, from the relationship of FIG. 5, P_c for the same slip speed Δv for each vehicle speed, when determining the G_d, for each road surface state, FIG. 6 (a), the as (b) Relationship. P_{c for} each slip speed shown in FIG.
The relationship between the G_d and the second table. Note that the line of each Δv in FIG. 6 is fixed regardless of the vehicle speed and the road surface.

【００３８】さらに、図６（ａ）、（ｂ）を基に、各車
速（20km/h,40km/h,60km/h）毎に、図７（ａ）〜（ｃ）
のようなＰ_cとＧ_dとの関係が路面状態毎に示される。
この図７の関係は、複数の車輪挙動量を車体速度Ｖ、Ｐ
_c、Ｇ_dとした場合の路面状態毎の前記テーブルに相当
している。Further, based on FIGS. 6 (a) and 6 (b), FIGS. 7 (a) to 7 (c) are shown for each vehicle speed (20 km / h, 40 km / h, 60 km / h).
Relationship between P_c and G_d as is shown for each road surface condition.
The relationship shown in FIG. 7 indicates that a plurality of wheel behavior amounts are
_c, corresponds to the table for each road surface condition in the case of the G_d.

【００３９】本態様１では、例えば、制動力Ｐ_cの検出
値をスリップ速度毎の第２テーブルによりそれぞれ変換
することにより得られたスリップ速度毎の路面μ勾配Ｇ
_dの変換値と、路面μ勾配Ｇ_dの検出値との比較に基づ
いてスリップ速度を演算する。すなわち、検出されたＰ
_cとＧ_dとの関係が、図６のどのΔｖのラインに最も近
いかを演算し、最も近かったラインのΔｖ値をスリップ
速度として求める。In the first embodiment, for example, the road surface gradient G for each slip speed obtained by converting the detected value of the braking force P_c by the second table for each slip speed, respectively.
_The slip speed is calculated based on a comparison between the converted value of_{d and} the detected value of the road μ gradient Gd. That is, the detected P
relationship between_c and G_d is calculated whether closest to the line of Δv 6 throat, obtains the Δv value were closest line as slip speed.

【００４０】このようにスリップ速度が演算できたの
で、本態様１の車速演算手段は、演算されたスリップ速
度と入力された車輪速度の検出値とにより車体速度を演
算する。そして、路面状態推定手段は、車速演算手段に
より演算された車体速度を用いて、前記テーブルに基づ
いて路面状態を演算する。すなわち、図７のテーブルの
場合、検出されたＰ_cとＧ_dとの関係が、演算された車
体速度に対応するＰ_cとＧ_dとの関係のうち、どの路面
状態の関係に最も近いかを演算し、最も近かった関係に
対応する路面状態を求める。Since the slip speed has been calculated in this way, the vehicle speed calculating means of the first embodiment calculates the vehicle speed based on the calculated slip speed and the input wheel speed detection value. Then, the road surface state estimating means calculates the road surface state based on the table using the vehicle speed calculated by the vehicle speed calculating means. I.e., the case of the table of FIG. 7, the relationship between the detected P_c and G_d are, of relationship between P_c and G_d, which corresponds to the vehicle speed which is calculated, closest to the relationship which the road surface condition Is calculated, and the road surface state corresponding to the closest relationship is obtained.

【００４１】以上のように本態様１では、車体速度を車
輪挙動量の１つとするテーブルを有するにも係わらず、
車体速度を検出する必要がなく、その代わりに車輪速度
を検出することとなる。すなわち、本態様１の路面状態
推定手段を、例えば、図３に示すように、車輪速検出手
段により検出された車輪速度Ｖ_w、路面μ勾配演算手段
により演算された路面μ勾配Ｇ_d、及び制動力検出手段
により検出された制動力Ｐ_cが路面状態推定手段に入力
されるように構成することができる。As described above, in this embodiment 1, despite having a table in which the vehicle speed is one of the wheel behavior amounts,
There is no need to detect the vehicle speed, but instead the wheel speed. That is, for example, as shown in FIG. 3, the road surface state estimating means of the first aspect includes the wheel speed V_w detected by the wheel speed detecting means, the road μ gradient G_d calculated by the road μ gradient calculating means, and The braking force_Pc detected by the braking force detection means may be configured to be input to the road surface state estimation means.

【００４２】車体速度の正確な推定は、車輪速度と比較
して困難であるので、本態様１のように第２テーブルと
車輪速度とに基づいて車体速度を推定することにより、
車体速度を検出値として入力する図１の場合と比べてよ
り正確な路面状態の演算が可能となる。Since it is difficult to accurately estimate the vehicle speed as compared with the wheel speed, by estimating the vehicle speed based on the second table and the wheel speed as in Embodiment 1,
It is possible to calculate the road surface state more accurately than in the case of FIG. 1 in which the vehicle speed is input as the detection value.

【００４３】さらに、本態様１では、正確なスリップ速
度も得ることができるので、スリップ率を基準スリップ
率に一致させるように制御するアンチロックブレーキ制
御装置などに適用することにより、より正確な制御が可
能となる。Further, in the first embodiment, an accurate slip speed can be obtained, so that the present invention is applied to an anti-lock brake control device or the like that controls the slip ratio to be equal to the reference slip ratio. Becomes possible.

【００４４】以上の各発明では、路面状態を演算してい
たが、前記路面状態推定手段が、予めデータとして備え
られていた路面状態毎のピークμ値（μmax 値）から、
演算された路面状態に対応するピークμ値を路面状態と
共にさらに求めるようにしても良い。In each of the above-mentioned inventions, the road surface condition is calculated. However, the road surface condition estimating means calculates the peak μ value (μmax value) for each road surface condition provided as data in advance.
The peak μ value corresponding to the calculated road surface condition may be further obtained together with the road surface condition.

【００４５】これにより、路面状態やピークμ値がわか
るので、車輪の持つ限界値が明らかとなり、ＶＳＣ、Ａ
ＢＳ（アンチロックブレーキ制御）、ＴＲＣ（トラクシ
ョンコントロール）等の車両安定化制御における制御ゲ
インの変更、制御目標値の設定、ドライバへの路面状態
の警報等が可能となる。As a result, since the road surface condition and the peak μ value can be known, the limit value of the wheel becomes clear, and VSC, ASC
It is possible to change the control gain in vehicle stabilization control such as BS (anti-lock brake control) and TRC (traction control), set a control target value, and alert a driver of a road surface condition.

【００４６】また、路面状態推定手段は、複数の路面状
態毎に変換された変換値各々の各変換値と、前記車輪挙
動量の検出値及び前記すべり易さに関する物理量の推定
値の他方の各値と、を時々刻々と比較して、路面状態を
推定するようにしてもよいが、前記車輪挙動量の検出値
及び前記すべり易さに関する物理量の推定値の一方に対
する前記変換された変換値各々の軌跡と、車輪挙動量の
検出値に対するすべり易さに関する物理量の推定値の軌
跡と、を比較し、該比較の結果に基づいて、変換された
変換値各々の内の車輪挙動量の検出値及びすべり易さに
関する物理量の推定値の他方の軌跡に最も近い軌跡に対
応する路面状態を、車輪が走行している実際の路面状態
として推定するようにしてもよい。Further, the road surface state estimating means converts each of the converted values converted for each of the plurality of road surface states and the other one of the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical amount relating to the slipperiness. The value may be compared with time to time to estimate the road surface condition.However, each of the converted values corresponding to one of the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical amount related to the ease of slippage may be used. And the trajectory of the estimated value of the physical quantity relating to the slipperiness with respect to the detected value of the wheel behavior amount are compared with each other. Based on the result of the comparison, the detected value of the wheel behavior amount in each of the converted values is converted. Alternatively, a road surface state corresponding to a locus closest to the other locus of the estimated value of the physical quantity relating to the ease of slip may be estimated as an actual road surface state where the wheels are traveling.

【００４７】このように、前記車輪挙動量の検出値及び
前記すべり易さに関する物理量の推定値の一方に対する
前記変換された変換値各々の軌跡と、車輪挙動量の検出
値に対するすべり易さに関する物理量の推定値の軌跡
と、を比較するので、比較結果に基づいて、変換された
変換値各々の内の車輪挙動量の検出値及びすべり易さに
関する物理量の推定値の他方の軌跡に最も近い軌跡に対
応する路面状態をを選択すれば、選択した軌跡に対応す
る路面状態は車輪が走行している実際の路面状態に対応
し、実際の路面状態を精度よく推定することができる。As described above, the trajectory of each of the converted values for one of the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical amount related to the slipperiness, and the physical amount related to the ease of slip for the detected value of the wheel behavior amount The locus closest to the other locus of the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical amount related to the slipperiness is calculated based on the comparison result. Is selected, the road surface state corresponding to the selected trajectory corresponds to the actual road surface state where the wheels are traveling, and the actual road surface state can be accurately estimated.

【００４８】次に、上記すべり易さに関する物理量の推
定原理について図８〜図１０の図面を参照して説明す
る。ここで、図８は、車輪共振系の等価力学モデル、図
９は、図８の車輪共振系の伝達特性を規定するタイヤと
路面との間の摩擦特性、図１０は、図８の車輪共振系の
伝達特性において、加振入力から応答出力までの振動モ
デルの例を図示したものである。Next, the principle of estimating the physical quantity relating to the ease of slip will be described with reference to FIGS. Here, FIG. 8 is an equivalent dynamic model of the wheel resonance system, FIG. 9 is a frictional characteristic between a tire and a road surface that defines a transfer characteristic of the wheel resonance system of FIG. 8, and FIG. FIG. 3 illustrates an example of a vibration model from a vibration input to a response output in a transfer characteristic of a system.

【００４９】まず、図８に示すように、車両が車体速度
ｖ（角速度換算でω_v）で走行している時の車輪での振
動現象、すなわち少なくとも車輪と路面とによって構成
される車輪共振系の振動現象を、車輪回転軸で等価的に
モデル化した力学モデルを参照して考察する。なお、図
８において示された諸量は、以下の通りである。[0049] First, as shown in FIG. 8, the vibration phenomenon, i.e. the wheel resonance system constituted by at least the wheel and the road surface of the wheel when the vehicle is traveling at a vehicle speed v (in angular terms omega_v) The vibration phenomenon of is considered with reference to a dynamic model equivalently modeled by a wheel rotation axis. The quantities shown in FIG. 8 are as follows.

【００５０】Ｊ₁：リム側の慣性モーメント Ｊ₂：ベルト側の慣性モーメント Ｋ ：タイヤのねじればね定数 Ｔ₁：制駆動トルク（駆動側が正符号） ω₁：リム側の角速度 ω₂：ベルト側の角速度 θ_s：リム−ベルト間のねじれ角度 Ｔ_d：路面外乱 Ｔ_L：タイヤ−路面間の発生力 図８の車輪共振系の力学モデルにおいて、リムに作用し
た制駆動トルクＴ₁は、タイヤのねじればね定数Ｋを介
してベルトに伝達し、該ベルト表面を介して路面に作用
する。このとき、車輪には、ベルトと路面との接地点を
基点として、路面から制駆動トルクＴ₁の反作用として
の発生力Ｔ_Lが作用する。J₁ : Moment of inertia on the rim side J₂ : Moment of inertia on the belt side K: Torsion spring constant of tire T₁ : Strain / drive torque (positive sign on the drive side) ω₁ : Angular velocity on the rim side ω₂ : Belt side angular velocity theta_s: rim - twist angle T_d between the belt: road surface disturbance T_L: tire - in dynamic model of the wheel resonance system of the generated force 8 between the road surface, the braking and driving torque T₁ acting on the rim, the tire Is transmitted to the belt through the torsion constant K, and acts on the road surface via the belt surface. At this time, the wheel is as a base point a ground point between the belt and the road surface, are generated force T_L as the reaction of the braking and driving torque T₁ from the road surface acts.

【００５１】この発生力Ｔ_Lは、タイヤと路面との間の
摩擦力によるものであり、制駆動トルクＴ₁の方向と反
対方向に作用する。すなわち、発生力Ｔ_Lは、駆動時に
リムに駆動トルクＴ₁が作用する場合、車輪回転方向
（ω₁の方向）と反対方向に作用し、ブレーキ制動時に
制動トルクＴ₁が作用する場合、車輪の回転方向に作用
する。また、路面に凹凸がある場合などでは、この凹凸
によって発生した路面外乱ΔＴ_dのトルクもタイヤに作
用する。[0051] The generated force T_L is caused by the frictional force between the tire and the road surface, acting in the direction opposite to the direction of braking and driving torque T_1. That is, the generated force T_L, when acting drive torque T₁ on the rim during operation, acts in a direction opposite to the wheel rotation direction (omega₁ direction), when acting braking torque T₁ during braking, the wheels Acts in the direction of rotation. Further, in a case where there is unevenness in the road surface, the torque of a road surface disturbance [Delta] T_d generated by the irregularities acting on the tire.

【００５２】ここで、車両がある速度ｖ（回転系に変換
した値をω_v）で走行している時から、ブレーキをかけ
ていくとタイヤと路面との間にスリップが生じるが、こ
のときタイヤと路面との間に発生した発生力Ｔ_Lは、以
下の式で表されるスリップ率Ｓ₁に対して、図９の関数
関係のように変化する（スリップ率が正の領域）。Here, when the vehicle is running at a certain speed v (the value converted into a rotating system is ω_v ), the brakes cause a slip between the tires and the road surface. generated force T_L generated between the tire and the road surface, to the slip ratio S₁ represented by the following equation, it varies as a function relation of FIG. 9 (a region of the slip rate is positive).

【００５３】[0053]

【数１】同様に、車両がある速度ｖで走行している時から、ドラ
イバがアクセルペダルを踏んで加速していく場合でも、
タイヤと路面との間にスリップが生じるが、このときの
発生力Ｔ_Lは、以下の式で表されるスリップ率Ｓ₂に対
して、図９の関数関係のように変化する（スリップ率が
負の領域）。(Equation 1) Similarly, even when the driver accelerates by pressing the accelerator pedal from when the vehicle is traveling at a certain speed v,
Although slip occurs between the tires and the road surface, generating force T_L at this time, with respect to slip ratio S₂ represented by the following equation, varies as a function relation of FIG. 9 (a slip ratio Negative area).

【００５４】[0054]

【数２】ここで、車輪の回転方向を正方向とすると、タイヤ−路
面間の発生力Ｔ_Lを、次式のように表すことができる。(Equation 2) Here, assuming that the rotation direction of the wheel is the forward direction, the generated force_TL between the tire and the road surface can be expressed by the following equation.

【００５５】 制動時： Ｔ_L＝ＷＲμ（Ｓ₁） (2) 駆動時： Ｔ_L＝−ＷＲμ（Ｓ₂） (3) ここに、Ｗは輪荷重、Ｒはタイヤの動荷重半径、μはタ
イヤと路面との間の摩擦係数である。なお、μは、スリ
ップ率Ｓ₁或いはＳ₂の関数として表されている。At the time of braking:_TL = WRμ (S₁ ) (2) At the time of driving:_TL = −WRμ (S₂ ) (3) where W is the wheel load, R is the dynamic load radius of the tire, and μ is It is the coefficient of friction between the tire and the road surface. Note that μ is expressed as a function of the slip ratio S₁ or S₂ .

【００５６】図９のＳ−μ曲線に示すように、スリップ
率０のときは発生力Ｔ_Lは０であるが、ある正のスリッ
プ率において、制動時の発生力Ｔ_Lは正のピーク値をと
り、ある負のスリップ率において、制動時の発生力Ｔ_L
は負のピーク値をとる関係が成り立っていることがわか
る。また、種々の動作点において、スリップ率に対する
発生力の勾配は、例えばピーク値の時には０近傍の値と
いうように、各々固有の値をとるので、該勾配を用いる
ことによって、タイヤと路面との間のすべり易さを表す
ことができる。As shown by the S-μ curve in FIG. 9, when the slip ratio is 0, the generated force_TL is 0, but at a certain positive slip ratio, the generated force_TL during braking has a positive peak value. And at a certain negative slip ratio, the generated force_TL during braking
It can be seen that the relationship that takes a negative peak value holds. Further, at various operating points, the gradient of the generated force with respect to the slip ratio takes a unique value, for example, a value near 0 at the peak value, and by using the gradient, the gradient between the tire and the road surface is obtained. It is possible to express the ease of slippage between them.

【００５７】ここで、図８の力学モデルにおいて、リム
に作用する制駆動トルクを平均的な制駆動トルクＴ₁の
回りに振幅ΔＴ₁で励振すると、この励振トルク成分は
車輪速度ω₁の回りの振動成分Δω₁となって現れる。
また、路面外乱Ｔ_dに振動成分ΔＴ_dがある場合、車輪
速度の振動成分Δω₁には、該外乱によって発生した振
動成分も加わることになる。Here, in the dynamic model of FIG. 8, when the braking / driving torque acting on the rim is excited with an amplitude ΔT₁ around the average braking / driving torque T₁ , the excitation torque component becomes larger around the wheel speed ω₁ . Appear as a vibration component Δω₁ .
Also, if there is a vibration component [Delta] T_d to the road surface disturbance T_d, the vibration component [Delta] [omega₁ of the wheel speed will also participate vibration component generated by the disturbance.

【００５８】そこで、図８の車輪共振系の伝達特性を、
図９の種々の動作点における振動モデルで表すと、次式
のようになる。The transmission characteristics of the wheel resonance system shown in FIG.
When represented by vibration models at various operating points in FIG. 9, the following equation is obtained.

【００５９】 Δω₁ ＝ Ｈ₁（ｓ）ΔＴ₁ ＋ Ｈ₂（ｓ）ΔＴ_d (4) ここに、Δω₁ = H₁ (s) ΔT₁ + H₂ (s) ΔT_d (4) where

【００６０】[0060]

【数３】である。なお、ｓはラプラス演算子である。(Equation 3) It is. Note that s is a Laplace operator.

【００６１】また、Ｄ₀は、制動時、駆動時に応じて、
それぞれ次式のＤ₁₀、Ｄ₂₀によって表される。D₀ is determined according to the time of braking or driving.
These are represented by D₁₀ and D_{20 in the} following equations, respectively.

【００６２】[0062]

【数４】ここに、Ｓ₁₀、Ｓ₂₀は、それぞれ制動時、駆動時におけ
るある動作点でのスリップ率であり、ω_v0は、該動作点
での車体速度である。(Equation 4) Here, S₁₀ and S₂₀ are the slip rates at a certain operating point during braking and driving, respectively, and ω_v0 is the vehicle speed at the operating point.

【００６３】(7) 式より、Ｄ₁₀は、動作点でのスリップ
率Ｓ₁₀におけるＳ−μ曲線の勾配（∂μ／∂Ｓ₁）及び
輪荷重Ｗに比例し、該動作点での車体速度ω_v0に反比例
する。また、Ｓ₂₀が０に近いところでは、Ｄ₂₀に関して
も同様のことが成立する。From equation (7), D₁₀ is proportional to the slope (∂μ / ∂S₁ ) of the S-μ curve and the wheel load W at the slip ratio S₁₀ at the operating point, and It is inversely proportional to the speed ω_v0 . Where S₂₀ is close to 0, the same holds for D₂₀ .

【００６４】なお、ここまではμがスリップ率依存性を
持つと仮定したが、スリップ速度依存性を持つ場合は、
Ｓ₁＝ω_v−ω₂、Ｓ₂＝ω₂−ω_vと再定義すること
によって、Although it has been assumed that μ has a slip rate dependency up to this point, when μ has a slip speed dependency,
By redefining S₁ = ω_v −ω₂ and S₂ = ω₂ −ω_v ,

【００６５】[0065]

【数５】と表すことができる。この場合も、Ｄ_10,20は、動作点
でのスリップ率Ｓ_10,20におけるＳ−μ曲線の勾配及び
輪荷重Ｗに比例することになる。(Equation 5) It can be expressed as. Also in this case, D_10,20 is proportional to the slope of the S-μ curve and the wheel load W at the slip ratio S_10,20 at the operating point.

【００６６】以上述べた振動モデルは、任意の動作点で
の動作を表しているので、その特殊なケースとして、制
動も駆動も行われていない定常走行の場合も記述してい
る。定常走行の場合、動作点は、Ｓ−μ曲線の原点とな
り、Ｄ₀＝Ｄ₁₀＝Ｄ₂₀は、原点でのμ勾配を表している
ことになる。The above-described vibration model represents an operation at an arbitrary operating point. Therefore, as a special case, a case of a steady running in which neither braking nor driving is performed is described. In the case of steady running, the operating point is the origin of the S-μ curve, and D₀ = D₁₀ = D₂₀ represents the μ gradient at the origin.

【００６７】また、上記振動モデルは、ラプラス演算子
ｓに関して３次のシステムで表現されているが、振動と
いう物理現象を記述するには、２次で十分と考えられ
る。そこで、同３次モデルを２次モデルに近似すると次
式を得る。Although the above vibration model is expressed by a third-order system with respect to the Laplace operator s, it is considered that a second-order system is sufficient to describe a physical phenomenon called vibration. Therefore, when the tertiary model is approximated to a secondary model, the following equation is obtained.

【００６８】[0068]

【数６】このように上記振動モデルは、タイヤと路面との間の摩
擦特性を含む車輪共振系において、該共振系への加振入
力トルク（ΔＴ₁）及び凹凸のある路面上をタイヤが転
がることによって起こる路面加振（ΔＴ_d）に対する応
答出力としての車輪速振動（Δω₁）の応答を表してお
り、さらに、タイヤと路面との間のすべり易さに関する
物理量Ｄ₀を含んでいることがわかる。(Equation 6) As described above, the above-mentioned vibration model is generated in a wheel resonance system including a frictional characteristic between a tire and a road surface by an excitation input torque (ΔT₁ ) to the resonance system and a tire rolling on a road surface having irregularities. It shows the response of the wheel speed vibration (Δω₁ ) as a response output to the road surface excitation (ΔT_d ), and further includes the physical quantity D₀ relating to the ease of slip between the tire and the road surface.

【００６９】なお、以上の振動モデルにおける加振入力
から応答出力までの伝達の様子を図示すると、図１０の
ようになる。The state of transmission from the excitation input to the response output in the above vibration model is shown in FIG.

【００７０】この振動モデルの妥当性は実験結果によっ
て示すことができる。図１１（ａ）及び図１１（ｂ）
は、ある一定の車体速度において、ブレーキ圧力Ｐ_mに
加振入力を重畳して制動をかけ、その時の加振入力から
車輪速振動までの伝達特性を、ブレーキ圧力Ｐ_mの種々
の値（0.98[MPa] 〜4.90[MPa] ）について実験して得ら
れた結果である。なお、図１１（ａ）は、ブレーキ圧力
Ｐ_mの加振振幅に対する車輪速振動の比（伝達ゲイン）
の周波数特性（振幅特性）、図１１（ｂ）は、ブレーキ
圧力Ｐ_mの振動から車輪速振動までの位相特性を示す。The validity of this vibration model can be shown by experimental results. FIG. 11 (a) and FIG. 11 (b)
Applies a braking force by superimposing an excitation input on the brake pressure P_m at a certain vehicle speed, and transfers the transmission characteristics from the excitation input to the wheel speed vibration at that time to various values of the brake pressure P_m (0.98 [MPa] to 4.90 [MPa]). Incidentally, FIG. 11 (a), the ratio of the wheel speed vibration on the vibration amplitude of the braking pressure P_m (transfer gain)
The frequency characteristic (amplitude characteristics), FIG. 11 (b) shows the phase characteristic of the vibration of the brake pressure P_m to the wheel speed vibration.

【００７１】図１１（ａ）に示すように、共振周波数
（約４０Ｈｚ）付近の伝達ゲインのピークは、ブレーキ
圧力を増加していくに従い、減少していくことがわか
る。また、図１１（ｂ）に示すように、ブレーキ圧力か
ら車輪速振動までの位相は、ブレーキ圧力Ｐ_mの大小に
応じて、共振周波数付近を境とした位相特性が大きく異
なっている様子がわかる。As shown in FIG. 11A, it can be seen that the peak of the transmission gain near the resonance frequency (about 40 Hz) decreases as the brake pressure increases. Further, as shown in FIG. 11 (b), the phase of the brake pressure to the wheel speed vibration, in accordance with the magnitude of the brake pressure P_m, it can be seen that the phase characteristic and boundary near the resonance frequency is significantly different .

【００７２】ここで、ブレーキ圧力Ｐ_mの増加により、
スリップ率及び制動力が増加し、Ｓ−μ曲線の勾配は減
少することになるので、Ｐ_mが増加することとＳ−μ曲
線の勾配Ｄ₀が減少することとはほぼ同じ物理的意味を
持つ。従って、Ｄ₀を変化させた場合でも図１１（ａ）
及び図１１（ｂ）と同様の結果が得られることは予想で
きる。[0072] In this case, due to the increase of the brake pressure P_m,
Increased slip ratio and braking force, since the gradient of S-mu curve will decrease, approximately the same physical meaning and be reduced and S-mu gradient D₀ of the curve that P_m increases Have. Therefore, even when D₀ is changed, FIG.
It can be expected that the same result as that of FIG.

【００７３】一方、本発明の上記振動モデルに基づい
て、ブレーキ加振入力に対する車輪速振動の応答特性を
計算すると、図１２（ａ）のような振幅特性、及び図１
２（ｂ）のような位相特性が得られる。図１２（ａ）に
示すように、共振周波数（４０Ｈｚ）において、Ｓ−μ
曲線の勾配Ｄ₀を減じていくと、図１１（ａ）と同様に
共振ピークが減少する特徴のあることがわかる。また、
図１２（ｂ）に示すように、勾配Ｄ₀の大小に応じて、
共振周波数付近を境とした位相特性が大きく異なってお
り、図１１（ｂ）と類似の特徴を有することがわかる。
これより、本発明の振動モデルは、実際の車輪共振系の
伝達特性を良く表しているといえる。On the other hand, when the response characteristic of the wheel speed vibration to the brake excitation input is calculated based on the vibration model of the present invention, the amplitude characteristic as shown in FIG.
Phase characteristics as shown in FIG. 2 (b) are obtained. As shown in FIG. 12A, at the resonance frequency (40 Hz), S-μ
It can be seen that as the slope D₀ of the curve is reduced, there is a characteristic that the resonance peak decreases as in FIG. Also,
As shown in FIG. 12B, depending on the magnitude of the gradient D₀ ,
It can be seen that the phase characteristics around the resonance frequency are greatly different, and have characteristics similar to those in FIG.
From this, it can be said that the vibration model of the present invention well represents the actual transmission characteristics of the wheel resonance system.

【００７４】また、図１３（ａ）及び図１３（ｂ）は、
それぞれアスファルト路（乾燥路）及びダート路を実際
に走行した時に得られた駆動輪（右後輪及び左後輪）の
車輪速振動の周波数スペクトルである。FIGS. 13 (a) and 13 (b)
It is a frequency spectrum of the wheel speed vibration of the drive wheel (right rear wheel and left rear wheel) obtained when actually driving on the asphalt road (dry road) and the dirt road, respectively.

【００７５】アスファルト路（図１３（ａ））では、共
振ピークが明瞭に現れているが、ドリフト走行等によっ
て、タイヤが空転に近い状態で走行しているダート路
（図１３（ｂ））では、共振ピークが現れていないこと
がわかる。The resonance peak clearly appears on the asphalt road (FIG. 13 (a)), but on the dirt road (FIG. 13 (b)) in which the tires are running near idling due to drift running or the like. It can be seen that no resonance peak appears.

【００７６】一方、図１４（ａ）及び図１４（ｂ）は、
本発明の振動モデルに基づいて、タイヤ路面加振入力に
対する車輪速振動の振幅特性及び位相特性をそれぞれ示
したものである。同図においても、Ｓ−μ曲線の勾配Ｄ
₀を減じていくと、共振ピークが消滅していくため、実
験結果の特徴と良く一致していることがわかる。On the other hand, FIGS. 14 (a) and 14 (b)
FIG. 3 shows amplitude characteristics and phase characteristics of wheel speed vibrations with respect to a tire road surface vibration input based on a vibration model of the present invention. In the same figure, the slope D of the S-μ curve
_{As the value} of₀ is reduced, the resonance peak disappears, which indicates that the characteristic is in good agreement with the characteristics of the experimental results.

【００７７】本発明は、以上述べたように、実際の伝達
特性を良く表している振動モデルに基づいて、タイヤと
路面との間のすべり易さに関する物理量Ｄ₀を推定する
ものである。すなわち、本発明の推定手段は、タイヤと
路面との間のすべり易さに関する物理量を車輪状態の未
知要素として含む上記振動モデルに基づいて、前記検出
手段により検出された応答出力を略満足させるような前
記未知要素を推定する。[0077] The present invention is, as mentioned above, are those based on the vibration model representing well the actual transfer characteristics, estimates the physical quantity D₀ regarding ease of slippage between the tire and the road surface. That is, the estimation means of the present invention substantially satisfies the response output detected by the detection means based on the vibration model including the physical quantity relating to the ease of slip between the tire and the road surface as an unknown element of the wheel state. The unknown element is estimated.

【００７８】なお、以上において、車輪共振系への加振
入力には、強制的に入力する場合、及び、強制的には入
力しないが路面から相対的に入力される場合の少なくと
も一方が含まれる。In the above description, the vibration input to the wheel resonance system includes at least one of a case where the force is input and a case where the force is not input but is relatively input from the road surface. .

【００７９】次に、本発明の推定手段による推定原理を
説明する。Next, the principle of estimation by the estimation means of the present invention will be described.

【００８０】図１０に示すように、本発明の振動モデル
を、伝達関数１及び伝達関数２で表す例の場合には、推
定手段による未知要素の推定は、これらの伝達関数を同
定することと等価である。As shown in FIG. 10, in the case where the vibration model of the present invention is represented by the transfer function 1 and the transfer function 2, the estimation of the unknown element by the estimating means involves identifying these transfer functions. Are equivalent.

【００８１】ここで、同定する伝達関数として良く用い
られるものに、ｚ変換した離散化モデルがあるが、離散
時間モデルを同定する場合には、 離散時間モデルの同定精度は、サンプリング周期に
依存するため、適切なサンプリング周期を得るために多
くの試行錯誤が伴う。Here, a z-transformed discretized model is frequently used as a transfer function to be identified. When a discrete-time model is identified, the accuracy of identification of the discrete-time model depends on the sampling period. Therefore, many trial and errors are required to obtain an appropriate sampling period.

【００８２】 離散時間モデルで同定した後、系を構
成する物理量を演算するために、連続時間モデルに逆変
換しなければならないが、その演算には高等関数を必要
とし、演算時間、演算誤差が増大する。さらに、その逆
変換は一意に定まらない。という問題点があるため、路
面のすべり易さに対応する物理量を求めるためのモデル
としては問題がある。After the identification by the discrete time model, in order to calculate the physical quantity constituting the system, it is necessary to perform an inverse conversion to the continuous time model. However, the calculation requires a higher function, and the calculation time and the calculation error are reduced. Increase. Further, the inverse transform is not uniquely determined. Therefore, there is a problem as a model for obtaining a physical quantity corresponding to the ease of slipping on a road surface.

【００８３】このため、本発明では、連続時間モデルを
同定することとする。連続時間モデルの同定では、前記
離散時間モデルの同定に伴う問題点がなく、路面のすべ
り易さに対応する物理量が直接的に演算できるというメ
リットがある。For this reason, in the present invention, a continuous time model is identified. The identification of the continuous-time model does not have the problems associated with the identification of the discrete-time model, and has the advantage that a physical quantity corresponding to the ease of road surface slip can be directly calculated.

【００８４】例えば、２次の連続時間モデルの伝達関数
を同定する場合、(11)、(12)式を変形して得られるFor example, when identifying the transfer function of the second-order continuous-time model, the transfer function can be obtained by modifying equations (11) and (12).

【００８５】[0085]

【数７】を同定すべき伝達関数とすることができる。(Equation 7) Can be the transfer function to be identified.

【００８６】このとき、加振入力として、励振トルクΔ
Ｔ₁を車輪共振系へ与える場合、励振トルクと比して路
面外乱を微小として、これを無視すると、(4) 式より、 Δω₁＝ΔＧ₁（ｓ）ΔＴ₁ が得られる。At this time, the excitation torque Δ
When giving T₁ to the wheel resonance system, the road surface disturbance as small as compared with the excitation torque, ignoring this, from equation_{(4), Δω 1 = ΔG 1 (s} ) ΔT 1 is obtained.

【００８７】例えば、最小自乗法を用いる場合、上式
を、未知パラメータ［ａ₁ａ₂］若しくは［ａ₁ａ₂ｂ
₀ｂ₁ｂ₂］について一次関数の形式で変形した式に、
検出されたΔω₁を順次当てはめた各データに対し、最
小自乗法を適用することによって、未知パラメータを推
定することができる。For example, when the least squares method is used, the above equation is replaced with the unknown parameter [a₁ a₂ ] or [a₁ a₂ b
₀ b₁ b₂ ] in the form of a linear function,
The unknown parameter can be estimated by applying the least squares method to each data to which the detected Δω₁ is sequentially applied.

【００８８】ここで、加振入力検出手段によって、加振
入力手段により前記車輪共振系へ与えられる加振入力Δ
Ｔ₁を検出できる場合は、未知パラメータ［ａ₁ａ₂ｂ
₀ｂ₁ｂ₂］のすべてを推定することができる。一方、
ΔＴ₁を検出しない場合は、［ａ₁ａ₂］が推定可能と
なる。Here, the vibration input detecting means
Excitation input Δ given to the wheel resonance system by input means
T₁If the unknown parameter [a₁a_Twob
₀b₁b_Two] Can be estimated. on the other hand,
ΔT₁Is not detected, [a₁a_Two] Can be estimated
Become.

【００８９】このように加振入力を車輪共振系へ与える
場合には、凹凸の少ない良好な路面を走行中でも、未知
パラメータを高精度で推定することができる。As described above, when the excitation input is given to the wheel resonance system, the unknown parameters can be estimated with high accuracy even when the vehicle is traveling on a good road surface with little unevenness.

【００９０】一方、励振トルクΔＴ₁を与えない場合、
ΔＴ₁＝０として(4) 式より得られる Δω₂＝ΔＧ₂（ｓ）ΔＴ_d を、未知パラメータ［ａ₁ａ₂］について一次関数の形
式で変形した式に、検出されたΔω₁を順次当てはめた
各データに対し、最小自乗法を適用することによって、
未知パラメータを推定することができる。この場合、励
振トルクΔＴ₁の印加ができない場合などでも未知パラ
メータを推定できるというメリットがある。また、制動
及び駆動時に係わらず上記推定を行うことができる。On the other hand, when the excitation torque ΔT₁ is not given,
As [Delta] T₁ = 0 to_{(4) Δω 2 = ΔG 2} (s) ΔT d obtained from equation to equation deformed in the form of a linear function for the unknown parameter [a₁ a_2], sequentially [Delta] [omega₁ detected By applying the least squares method to each of the fitted data,
Unknown parameters can be estimated. In this case, there is a merit that the unknown parameter can be estimated even when the excitation torque ΔT₁ cannot be applied. Further, the above estimation can be performed irrespective of braking and driving.

【００９１】なお、同定誤差を抑えるために種々の修正
最小自乗法を用いてもよい。修正最小自乗法としては、
従来より良く知られている補助変数法や拡大最小自乗
法、一般化最小自乗法を用いることができる。Incidentally, various modified least squares methods may be used to suppress the identification error. The modified least squares method is
An auxiliary variable method, an extended least squares method, and a generalized least squares method, which are well known in the related art, can be used.

【００９２】そして、本発明の推定手段は、振動モデル
の伝達関数(11)式と(11-2)式との対応関係若しくは(12)
式と(12-2)式との対応関係から、推定されたパラメータ
ａ₁、ａ₂を用いて路面μ勾配Ｄ₀に関係する物理量
を、The estimating means of the present invention calculates the correspondence between the transfer functions (11) and (11-2) of the vibration model or (12)
From the correspondence between the equation and the equation (12-2), a physical quantity related to the road μ gradient D₀ is calculated using the estimated parameters a₁ and a₂ ,

【００９３】[0093]

【数８】と推定し、タイヤのねじればね定数に関する物理量を、 ａ₂ ＝Ｋ／Ｊ₁ と推定することができる。また、これより、車輪共振系
の共振周波数を推定することもできる。(Equation 8) , And the physical quantity related to the twisting constant of the tire can be estimated as a₂ = K / J₁ . In addition, the resonance frequency of the wheel resonance system can be estimated from this.

【００９４】このように路面μ勾配Ｄ₀に関係する物理
量が演算できると、該物理量が小さいときはタイヤと路
面との間の摩擦特性は飽和状態と判定でき、路面のすべ
り易さが直ちに判定できる。また、μ勾配Ｄ₀は、タイ
ヤのねじればね定数が既知であることを前提にしないで
求められるので、タイヤ交換やタイヤ空気圧の変動によ
って共振周波数が変化したか否かに係わらず、高精度に
タイヤと路面との間のすべり易さに関する物理量を求め
ることができる。さらに、タイヤのねじればね定数に関
する物理量の推定値に基づいてタイヤ空気圧の診断が可
能となる。When the physical quantity relating to the road surface μ gradient D₀ can be calculated in this manner, when the physical quantity is small, the friction characteristic between the tire and the road surface can be determined to be in a saturated state, and the slipperiness of the road surface is immediately determined. it can. Further, since the μ gradient D₀ is obtained without assuming that the twisting constant of the tire is known, the μ gradient D₀ can be obtained with high accuracy regardless of whether the resonance frequency has changed due to tire replacement or fluctuation of tire air pressure. A physical quantity relating to the ease of slip between the tire and the road surface can be obtained. Further, the tire pressure can be diagnosed based on the estimated value of the physical quantity related to the twisting constant of the tire.

【００９５】また、検出された応答出力に基づいて振動
モデルを修正する。例えば、同定精度を向上させるため
に、振動モデルの伝達関数の前段に、車輪共振系の共振
周波数に対応する周波数特性を有する前処理手段を設け
た場合、この前処理手段のパラメータを、検出された応
答出力に基づく最小自乗法の演算と共に適応的に変化さ
せる。この場合、前処理手段のパラメータを伝達関数の
パラメータで表すことができる。そして、変化した前処
理手段と、伝達関数とを通過した応答出力により、再び
伝達関数のパラメータが更新される。このようにして、
前処理手段の周波数特性が、タイヤのねじればね定数の
変動に応じた共振周波数に適応した周波数特性に近づい
ていくので、前処理手段のパラメータを固定とする場合
と比べてより高精度の推定が可能となる。Further, the vibration model is corrected based on the detected response output. For example, in order to improve the identification accuracy, when a pre-processing unit having a frequency characteristic corresponding to the resonance frequency of the wheel resonance system is provided at a stage preceding the transfer function of the vibration model, the parameters of the pre-processing unit are detected. It is changed adaptively with the least squares calculation based on the response output. In this case, the parameters of the preprocessing means can be represented by the parameters of the transfer function. Then, the parameters of the transfer function are updated again by the response output that has passed through the changed preprocessing means and the transfer function. In this way,
Since the frequency characteristic of the preprocessing means approaches the frequency characteristic adapted to the resonance frequency according to the variation of the torsion constant of the tire, a more accurate estimation can be performed as compared with the case where the parameters of the preprocessing means are fixed. It becomes possible.

【００９６】[0096]

【発明の実施の形態】以下、本発明の路面状態演算装置
の各実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。な
お、実施の形態では、路面状態演算装置を車両に適用し
た場合を想定する。 （第１の実施の形態）図１５には、本発明の第１の実施
の形態に係る路面状態推定装置の構成ブロック図が示さ
れている。なお、第１の実施の形態の構成は、図１の構
成を具体化したものである。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of a road condition calculating apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the embodiment, it is assumed that the road surface state calculation device is applied to a vehicle. (First Embodiment) FIG. 15 is a block diagram showing a configuration of a road surface condition estimating apparatus according to a first embodiment of the present invention. Note that the configuration of the first embodiment embodies the configuration of FIG.

【００９７】図１５に示すように、第１の実施の形態に
係る路面状態演算装置１０は、スリップ率Ｓに対する路
面μの勾配∂μ／∂Ｓ（路面μ勾配Ｇ_d）、制動力
Ｐ_c、及び車体速度Ｖの３つの車輪挙動量の関係を示す
∂μ／∂Ｓテーブルを乾燥路面（Dry ）、雪路面（Sno
w）、氷路面（Ice ）について各々記憶している変換部
１２、１４、１６を備えている。As shown in FIG. 15, the road surface condition calculating device 10 according to the first embodiment includes a gradient ∂μ / ∂S (road μ gradient G_d ) of the road μ with respect to the slip ratio S, and a braking force P_c. ∂μ / ∂S table showing the relationship between the three wheel behavior amounts of the vehicle speed V and the vehicle speed V is set on a dry road surface (Dry) and a snow road surface (Sno
w), and conversion units 12, 14, and 16 for storing ice road surfaces (Ice).

【００９８】この変換部１２、１４、１６は、車体速度
及び制動力を入力したときに、内部に記憶されている図
示のような関数関係のテーブル（図２（ｃ）参照）に基
づいて、この入力値に対応する路面μ勾配Ｇ_d1、Ｇ_d2、
Ｇ_d3（図１５では、推定を示す∧付；以下、∧を省略）
をそれぞれ出力する。なお、変換部１２、１４、１６は
本発明の変換手段に対応し、関数関係のテーブル（∂μ
／∂Ｓテーブル）は本発明の記憶手段に対応する。When the vehicle speed and the braking force are input, the converters 12, 14, and 16 convert the data based on a functional relationship table (see FIG. 2C) stored therein as shown in FIG. The road surface μ gradients G_d1 , G_d2 ,
G_d3 (in FIG. 15, a ∧ indicates estimation, and ∧ is omitted below)
Are output. Note that the conversion units 12, 14, and 16 correspond to the conversion means of the present invention, and a table of functional relationships (∂μ
/ ∂S table) corresponds to the storage means of the present invention.

【００９９】なお、この変換部は、所定範囲の入力値に
対する変換値を予めすべて記憶し、データが入力される
と、該データの値に対応する変換値を出力するＲＯＭと
して構成することができる。また、∂μ／∂Ｓテーブル
のような非線形関数を学習可能なニューラルネットワー
クや、適用フィルタ等で構成することもできる。The conversion unit can be configured as a ROM that stores all conversion values for input values in a predetermined range in advance and, when data is input, outputs a conversion value corresponding to the data value. . Further, it may be constituted by a neural network capable of learning a nonlinear function such as a ∂μ / ∂S table, an applied filter, or the like.

【０１００】また、路面状態演算装置１０は、該装置に
入力された路面μ勾配の検出値Ｇ_dから、変換部１２、
１４、１６により変換された路面μ勾配Ｇ_d1、Ｇ_d2、Ｇ
_d3をそれぞれ減算することにより、差分Ｇ_d−Ｇ_d1、Ｇ
_d−Ｇ_d2、Ｇ_d−Ｇ_d3を各々演算する差分器１８、２
０、２２を備えている。[0100] Further, the road surface condition calculating unit 10, from the detection value G_d of the road surface μ gradient that is input to the device, the conversion unit 12,
Road surface μ gradients G_d1 , G_d2 , G converted by
By subtracting_d3 respectively, the difference G_d −G_d1 , G
_d −G_d2 , G_d −G_d3
0 and 22 are provided.

【０１０１】さらに、路面状態演算装置１０は、差分器
１８、２０、２２により演算された各差分の絶対値の中
から最小値を選択する最小値選択部２４を備えている。
この最小値選択部２４は、最小値を与えた路面μ勾配を
出力した変換部を特定し、この変換部に対応する路面状
態の情報を出力する。The road surface condition calculating device 10 further includes a minimum value selecting unit 24 for selecting a minimum value from the absolute values of the differences calculated by the difference units 18, 20, and 22.
The minimum value selection unit 24 specifies the conversion unit that has output the road surface μ gradient having the minimum value, and outputs information on the road surface state corresponding to the conversion unit.

【０１０２】なお、差分器１８、２０、２２と最小値選
択部２４とにより本発明の路面状態推定手段を構成す
る。The difference units 18, 20, 22 and the minimum value selector 24 constitute the road surface state estimating means of the present invention.

【０１０３】また、路面状態演算装置１０の外部には、
車体速度を検出する車速検出部２６、車輪に作用する制
動力を検出する制動力検出部３４、及び図１の路面μ勾
配演算手段としての路面μ勾配演算部３６が用意されて
いる。この車速検出部２６及び制動力検出部３４は、変
換部１２、１４、１６にそれぞれ接続されており、路面
μ勾配演算部３６は、差分器１８、２０、２２にそれぞ
れ接続されている。Also, outside of the road surface condition calculation device 10,
A vehicle speed detecting section 26 for detecting a vehicle speed, a braking force detecting section 34 for detecting a braking force acting on wheels, and a road μ gradient calculating section 36 as road μ gradient calculating means in FIG. 1 are provided. The vehicle speed detector 26 and the braking force detector 34 are connected to the converters 12, 14, and 16, respectively, and the road μ gradient calculator 36 is connected to the differentiators 18, 20, and 22, respectively.

【０１０４】このうち車速検出部２６は、車輪速度を検
出する車輪速センサ２８、ドライバがブレーキペダルを
踏み込んだときを制動開始時点として判定する制動開始
判定部３０、判定された制動開始時点で検出された車輪
速度Ｖ_wを車体速度Ｖとして出力する制動開始車速決定
部３２から構成されている。すなわち、本実施の形態の
車速検出部２６では、ブレーキ開始時の車輪速度は、車
体速度とほぼ等しいと仮定することにより車体速度を推
定する。なお、この車速検出部２６を、直接、車体速度
を検出する車速センサとして構成することもできる。The vehicle speed detecting section 26 includes a wheel speed sensor 28 for detecting a wheel speed, a braking start determining section 30 for determining when a driver depresses a brake pedal as a braking start time, and a detection at the determined braking start time. The braking start vehicle speed determination unit 32 outputs the wheel speed_Vw thus obtained as the vehicle body speed V. That is, the vehicle speed detection unit 26 of the present embodiment estimates the vehicle speed by assuming that the wheel speed at the start of braking is substantially equal to the vehicle speed. It should be noted that the vehicle speed detection unit 26 can be configured as a vehicle speed sensor that directly detects the vehicle speed.

【０１０５】また、制動力検出部３４は、路面から車輪
に対し摩擦力として作用する制動力を、車輪の力学的モ
デルに従って以下のように推定する。The braking force detector 34 estimates the braking force acting as a frictional force from the road surface to the wheels as follows according to the dynamic model of the wheels.

【０１０６】すなわち、車輪には、車輪に対し車輪の回
転方向と反対方向に作用するブレーキトルクＴ_Bと、車
輪に対し摩擦力として車輪の回転方向に作用する制動力
ＦによるタイヤトルクＴ_fと、が作用する。ブレーキト
ルクＴ_Bは、車輪のブレーキディスクに対し車輪の回転
を妨げるように作用するブレーキ力に由来するものであ
り、制動力Ｆ及びタイヤトルクＴ_fは、車輪と路面との
間の摩擦係数をμ_B、車輪半径をｒ、車輪荷重をＷとし
たとき、次式によって表される。[0106] That is, the wheel, and the brake torque T_B acting in the direction opposite to the rotational direction of the wheel to the wheel, and tire torque T_f by the braking force F acting in the rotational direction of the wheel as a frictional force to the wheel , Works. Brake torque T_B is derived from the braking force which acts to prevent rotation of the wheel relative to the wheel of the brake disc, the braking force F and the tire torque T_f is the friction coefficient between the wheel and the road surface When μ_B , the wheel radius is r, and the wheel load is W, it is expressed by the following equation.

【０１０７】Ｆ ＝ μ_BＷ Ｔ_f ＝ Ｆ×ｒ ＝ μ_BＷｒ 従って、車輪の運動方程式は、[0107]_{F = μ B W T f =} F × r = μ B Wr Therefore, the equation of motion of the wheel,

【０１０８】[0108]

【数９】となる。ただし、Ｉは車輪の慣性モーメント、ωは車輪
の回転速度（車輪速度）である。(Equation 9) Becomes Here, I is the moment of inertia of the wheel, and ω is the rotational speed (wheel speed) of the wheel.

【０１０９】車輪加速度（ｄω／ｄｔ）を検知し、ブレ
ーキディスクに加えられるホイールシリンダ圧に基づい
てブレーキトルクＴ_Bを求めれば、(14)式に基づいて制
動力Ｆを推定することができる。具体的には、アクセル
開度などから求めた車輪の駆動トルクと、外乱としての
制動力Ｆが車輪に作用する(14)式と等価な力学モデルを
オブザーバとして構成する。このオブザーバでは、(14)
式を２階積分することにより得られる回転位置と実際に
検出された回転位置との偏差を０に一致させるように制
御周期毎に等価モデルの外乱及び回転速度を修正し、修
正された外乱を制動力として推定する。[0109] detecting the wheel acceleration (d [omega / dt), by obtaining a brake torque T_B based on the wheel cylinder pressure applied to the brake disc, it is possible to estimate the braking force F based on the equation (14). Specifically, a dynamic model equivalent to the equation (14) in which the driving torque of the wheel obtained from the accelerator opening and the like and the braking force F as a disturbance acts on the wheel is configured as an observer. In this observer, (14)
The disturbance and rotation speed of the equivalent model are corrected for each control cycle so that the deviation between the rotation position obtained by the second-order integration of the equation and the rotation position actually detected is equal to 0, and the corrected disturbance is corrected. Estimate as braking force.

【０１１０】次に、路面μ勾配演算部３６を説明する。
路面μ勾配演算部３６は、路面外乱ΔＴ_dのみが加振入
力として車輪共振系に入力されている場合にμ勾配を演
算するものであり、第１の態様と第２の態様とがある。Next, the road μ gradient calculating section 36 will be described.
The road μ gradient calculating section 36 calculates the μ gradient when only the road disturbance ΔT_d is input to the wheel resonance system as the vibration input, and has a first mode and a second mode.

【０１１１】図１６に示すように、路面μ勾配演算部３
６は、各車輪の車輪速度ω₁を検出する車輪速センサ２
８により検出された各車輪の車輪速度ω₁から路面外乱
ΔＴ_dを受けた車輪共振系の応答出力としての各車輪の
車輪速振動Δω₁を検出する前処理フィルタ２と、図１
０の振動モデルに基づいて、検出された車輪速振動Δω
₁を満足するような各車輪の伝達関数を最小自乗法を用
いて同定する伝達関数同定手段３と、同定された伝達関
数に基づいてタイヤと路面との間の摩擦係数μの勾配を
各車輪毎に演算するμ勾配演算手段４と、から構成され
る。As shown in FIG. 16, the road surface μ gradient calculating unit 3
6 is the wheel speed ω of each wheel₁Wheel speed sensor 2 for detecting
8, the wheel speed ω of each wheel detected₁Road disturbance from
ΔT_dOf each wheel as the response output of the wheel resonance system
Wheel speed vibration Δω₁1 and a pre-processing filter 2 for detecting
0 based on the vibration model of the detected wheel speed Δω
₁Transfer function of each wheel that satisfies
Transfer function identification means 3 for identifying the transfer function
The slope of the coefficient of friction μ between the tire and the road
Μ gradient calculating means 4 for calculating each wheel.
You.

【０１１２】なお、車輪速検出手段１は、車輪速度に応
じたセンサ出力信号を出力するいわゆる車輪速センサ
と、該センサ出力信号から各車輪の実際の回転速度信号
を演算する演算手段と、から構成することができる。The wheel speed detecting means 1 includes a so-called wheel speed sensor for outputting a sensor output signal corresponding to the wheel speed, and a calculating means for calculating an actual rotation speed signal of each wheel from the sensor output signal. Can be configured.

【０１１３】前処理フィルタ２は、本車輪共振系の共振
周波数と予想される周波数を中心として一定の帯域の周
波数成分のみを通過させるバンドパスフィルタや、該共
振周波数成分を含む高帯域の周波数成分のみを通過させ
るハイパスフィルタなどで構成することができる。な
お、第１の態様では、このバンドパスフィルタ或いはハ
イパスフィルタの周波数特性を規定するパラメータを一
定値に固定したものであり、後述する第２の態様では、
このパラメータを伝達関数同定手段３で同定されたパラ
メータに適応させて変化させていくものである。The pre-processing filter 2 includes a band-pass filter that passes only a frequency component in a certain band around a frequency expected to be the resonance frequency of the wheel resonance system, and a high-band frequency component including the resonance frequency component. It can be constituted by a high-pass filter or the like that passes only the light. In the first mode, a parameter defining the frequency characteristic of the band-pass filter or the high-pass filter is fixed to a constant value. In a second mode described later,
This parameter is changed by adapting it to the parameter identified by the transfer function identification means 3.

【０１１４】なお、この前処理フィルタ２の出力は、直
流成分を除去したものとする。すなわち、車輪速度ω₁
の回りの車輪速振動Δω₁のみが抽出される。It is assumed that the output of the pre-processing filter 2 has a DC component removed. That is, the wheel speed ω₁
Only around the wheel speed vibration [Delta] [omega₁ is extracted.

【０１１５】いまここで、前処理フィルタ２の伝達関数
Ｆ（ｓ）を、Now, the transfer function F (s) of the pre-processing filter 2 is

【０１１６】[0116]

【数１０】とする。ただし、ｃ_iはフィルタ伝達関数の係数、ｓは
ラプラス演算子である。(Equation 10) And However, c_i is the coefficient of the filter transfer function, s is a Laplace operator.

【０１１７】次に、伝達関数同定手段３が依拠する演算
式を導出しておく。なお、本実施の形態では、前処理フ
ィルタ２の演算を、伝達関数同定手段３の演算に含めて
実施する。Next, an operation formula on which the transfer function identification means 3 depends is derived. In the present embodiment, the calculation of the pre-processing filter 2 is included in the calculation of the transfer function identification means 3 and executed.

【０１１８】まず、第１の実施の形態で同定すべき伝達
関数は、路面外乱ΔＴ_dを加振入力として、このとき前
処理フィルタ２により検出された車輪速振動Δω₁を応
答出力とする２次のモデルとする。すなわち、First, as a transfer function to be identified in the first embodiment, a road surface disturbance ΔT_d is used as an excitation input, and a wheel speed vibration Δω₁ detected by the pre-processing filter 2 at this time is used as a response output. The following model is used. That is,

【０１１９】[0119]

【数１１】の振動モデルを仮定する。ここに、ｖは車輪速信号を観
測するときに含まれる観測雑音である。(15)式を変形す
ると、次式を得る。[Equation 11] Is assumed. Here, v is observation noise included when observing the wheel speed signal. By transforming equation (15), the following equation is obtained.

【０１２０】[0120]

【数１２】まず、(17)式に(15)式の前処理フィルタを掛けて得られ
た式を離散化する。このとき、Δω₁、ΔＴ_d、ｖは、
サンプリング周期Ｔ_s毎にサンプリングされた離散化デ
ータΔω₁（ｋ）、ΔＴ_d（ｋ）、ｖ（ｋ）（ｋはサン
プリング番号：ｋ=1,2,3,.... ）として表される。ま
た、ラプラス演算子ｓは、所定の離散化手法を用いて離
散化することができる。本実施の形態では、１例とし
て、次の双一次変換により離散化するものとする。な
お、ｄは１サンプル遅延演算子である。(Equation 12) First, the expression obtained by multiplying expression (17) by the preprocessing filter of expression (15) is discretized. At this time, Δω₁ , ΔT_d , and v are
Sampling period T_s each discrete data [Delta] [omega₁ sampled in_{(k), ΔT d (k} ), v (k) (k is a sampling number: k = 1,2,3, ....) are represented as You. The Laplace operator s can be discretized using a predetermined discretization method. In the present embodiment, as an example, discretization is performed by the following bilinear transformation. Note that d is a one-sample delay operator.

【０１２１】[0121]

【数１3 】また、前処理フィルタの次数ｍは、２以上が望ましいの
で、本実施の形態では、演算時間も考慮してｍ＝２と
し、これによって次式を得る。[Equation 13] In addition, since the order m of the pre-processing filter is desirably 2 or more, in the present embodiment, m is set to 2 in consideration of the calculation time, and the following equation is obtained.

【０１２２】[0122]

【数１4 】また、最小自乗法に基づいて、車輪速振動Δω₁の各デ
ータから伝達関数を同定するために、(18)式を、同定す
べきパラメータに関して一次関数の形式となるように、
次式のように変形する。なお、”^T”を行列の転置とす
る。[Equation 14] Further, based on the minimum square method, in order to identify the transfer function from each data of the wheel speed vibration Δω_1, (18) equation, so that the form of a linear function with respect to parameters to be identified,
It is transformed as follows. Note that “^T ” is the transpose of the matrix.

【０１２３】[0123]

【数１５】である。上式において、θが同定すべき伝達関数のパラ
メータとなる。(Equation 15) It is. In the above equation, θ is a parameter of the transfer function to be identified.

【０１２４】次に、本実施の形態の作用を説明する。Next, the operation of the present embodiment will be described.

【０１２５】最初に、路面μ勾配演算部３６の作用を説
明する。伝達関数同定手段３では、検出された車輪速振
動Δω₁の離散化データを(23)式に順次当てはめた各デ
ータに対し、最小自乗法を適用することによって、未知
パラメータθを推定し、これにより伝達関数を同定す
る。First, the operation of the road μ gradient calculating unit 36 will be described. The transfer function identification means 3 estimates the unknown parameter θ by applying the least squares method to each data obtained by sequentially applying the detected discretized data of the wheel speed vibration Δω_{1 to} the equation (23). To identify the transfer function.

【０１２６】具体的には、検出された車輪速振動Δω₁
を離散化データΔω（ｋ）（ｋ＝1,2,3,...)に変換し、
該データをＮ点サンプルし、次式の最小自乗法の演算式
を用いて、伝達関数のパラメータθを推定する。Specifically, the detected wheel speed vibration Δω₁
Into discrete data Δω (k) (k = 1, 2, 3,...)
The data is sampled at N points, and the parameter θ of the transfer function is estimated using the following equation of the least square method.

【０１２７】[0127]

【数１６】ここに、記号”＾”の冠した量をその推定値と定義する
ことにする。(Equation 16) Here, the crowned amount of the symbol “記号” is defined as the estimated value.

【０１２８】また、上記最小自乗法は、次の漸化式によ
ってパラメータθを求める逐次型最小自乗法として演算
してもよい。The above least square method may be operated as a sequential least square method for obtaining the parameter θ by the following recurrence formula.

【０１２９】[0129]

【数１７】ここに、ρは、いわゆる忘却係数で、通常は０．９５〜
０．９９の値に設定する。このとき、初期値は、[Equation 17] Here, ρ is a so-called forgetting coefficient, usually 0.95 to
Set to a value of 0.99. At this time, the initial value is

【０１３０】[0130]

【数１８】とすればよい。(Equation 18) And it is sufficient.

【０１３１】また、上記最小自乗法の推定誤差を低減す
る方法として、種々の修正最小自乗法を用いてもよい。
本実施の形態では、補助変数を導入した最小自乗法であ
る補助変数法を用いた例を説明する。該方法によれば、
(23)式の関係が得られた段階でｍ（ｋ）を補助変数とし
て、次式を用いて伝達関数のパラメータを推定する。As a method of reducing the estimation error of the least square method, various modified least square methods may be used.
In the present embodiment, an example will be described in which an auxiliary variable method, which is a least squares method using an auxiliary variable, is used. According to the method,
At the stage when the relation of the equation (23) is obtained, the parameters of the transfer function are estimated using the following equation with m (k) as an auxiliary variable.

【０１３２】[0132]

【数１９】また、逐次演算は、以下のようになる。[Equation 19] The sequential operation is as follows.

【０１３３】[0133]

【数２０】補助変数法の原理は、以下の通りである。(29)式に(23)
式を代入すると、(Equation 20) The principle of the auxiliary variable method is as follows. (29) to (23)
Substituting the expression gives

【０１３４】[0134]

【数２１】となるので、(33)式の右辺第２項が零となるように補助
変数を選べばθの推定値は、θの真値に一致する。そこ
で、本実施の形態では、補助変数として、ζ（ｋ）＝
［−ξ_y1（ｋ）−ξ_y2（ｋ）］^Tを式誤差ｒ（ｋ）と相
関を持たないほどに遅らせたものを利用する。すなわ
ち、 ｍ（ｋ）＝［−ξ_y1（ｋ−Ｌ）−ξ_y2（ｋ−Ｌ）］^T (34) とする。ただし、Ｌは遅延時間である。(Equation 21) Therefore, if the auxiliary variable is selected such that the second term on the right side of the equation (33) becomes zero, the estimated value of θ matches the true value of θ. Therefore, in the present embodiment, 補助 (k) =
[−ξ_y1 (k) −ξ_y2 (k)] A value obtained by delaying^T so that it has no correlation with the equation error r (k) is used. That is, m (k) = [− ξ_y1 (k−L) −ξ_y2 (k−L)]^T (34). Here, L is a delay time.

【０１３５】上記のようにして伝達関数を同定した後、
μ勾配演算手段４において、路面μ勾配Ｄ₀に関係する
物理量を、After identifying the transfer function as described above,
In the μ gradient calculating means 4, the physical quantity related to the road μ gradient D₀ is

【０１３６】[0136]

【数２２】と演算する。このように(35)式により路面μ勾配Ｄ₀に
関係する物理量を演算できると、例えば、該物理量が小
さいとき、タイヤと路面との間の摩擦特性が飽和状態で
あると容易に判定することもできる。(Equation 22) Is calculated. As described above, when the physical quantity related to the road surface μ gradient D₀ can be calculated by the equation (35), for example, when the physical quantity is small, it is easy to determine that the friction characteristic between the tire and the road is in a saturated state. Can also.

【０１３７】一方、車速検出部２６により検出された車
体速度Ｖ及び制動力検出部３４により検出された制動力
Ｐ_cが、路面状態演算装置１０の各変換部１２、１４、
１６に入力されると、各変換部は、それぞれに与えられ
た∂μ／∂Δｖテーブルにより、入力された２つの検出
値を変換し、これらの検出値に対応する路面μ勾配
Ｇ_d1、Ｇ_d2、Ｇ_d3をそれぞれ出力する。On the other hand, the vehicle detected by the vehicle speed detector 26
Body speed V and braking force detected by braking force detection unit 34
P_cAre the conversion units 12, 14 of the road surface condition calculation device 10,
16, each converter is given to each
Two detections input by ∂μ / ∂Δv table
Convert the values and calculate the road μ gradient corresponding to these detected values.
G_d1, G_d2, G_d3Are output.

【０１３８】変換された路面μ勾配Ｇ_d1、Ｇ_d2、Ｇ_d3と
共に、路面μ勾配演算部３６により上記のように演算さ
れた路面μ勾配Ｇ_dが、差分器１８、１９、２０にそれ
ぞれ入力されると、これらの差分器は、差分Ｇ_d−
Ｇ_d1、Ｇ_d−Ｇ_d2、Ｇ_d−Ｇ_d3をそれぞれ演算し、最小
値選択部２４に出力する。[0138] with gradient converted road surface_{μ G d1, G d2, G} d3, road mu gradient G_d, which is calculated as described above by the road mu gradient calculating unit 36, respectively input to the differentiator 18, 19 and 20 Then, these differentiators provide the difference G_d −
G_d1 , G_d −G_d2 , and G_d −G_d3 are calculated and output to the minimum value selection unit 24.

【０１３９】最小値選択部２４では、演算された差分の
中から最も絶対値の小さい差分を選択し、選択された最
小差分値を与えた変換部を特定する。そして、この特定
された変換部に対応する路面状態を所定形式の情報コー
ドなどで出力する。この形式により表された情報コード
は、Dry,Snow,Iceのいずれかに対応するもので、路面状
態演算装置１０が適用された車両の制御部が認識可能な
形式で表される。例えば、Ｇ_d−Ｇ_d3が最小値となった
場合、路面状態が”Ice ”の情報コードを出力する。The minimum value selecting section 24 selects the difference having the smallest absolute value from the calculated differences, and specifies the conversion section which has given the selected minimum difference value. Then, the road surface state corresponding to the specified conversion unit is output as an information code in a predetermined format. The information code represented in this format corresponds to any of Dry, Snow, and Ice, and is represented in a format that can be recognized by the control unit of the vehicle to which the road surface state calculation device 10 is applied. For example, when G_d −G_d3 becomes the minimum value, an information code indicating that the road surface state is “Ice” is output.

【０１４０】車体速度、制動力、及び路面μ勾配の間の
相互関係を示す∂μ／∂Δｖテーブルは、路面μ特性を
的確に示すものであるので、本実施の形態のように∂μ
／∂Δｖテーブルが示す各車輪挙動量の関係と、実際の
検出値の間の関係とを比較することにより、路面状態を
きわめて正確に求めることができる。また、本実施の形
態では、振動系の共振特性に基づき摩擦状態を敏感に表
す路面μ勾配Ｇ_dを用いているので、他の車輪挙動量を
用いた場合と比較して、より正確に路面状態を求めるこ
とが可能となる。Since the ∂μ / ∂Δv table showing the correlation among the vehicle speed, the braking force, and the road surface μ gradient accurately indicates the road surface μ characteristic, the ∂μ / ∂Δv table shown in FIG.
By comparing the relationship between the wheel behavior amounts shown in the / ∂Δv table and the relationship between the actual detected values, the road surface condition can be determined very accurately. Further, in the present embodiment, because of the use of the road μ gradient G_d representing sensitive friction state based on the resonance characteristic of the vibration system, as compared with the case of using other wheel motion amount, more accurately the road surface The state can be determined.

【０１４１】また、本実施の形態では、振動系の共振特
性に基づき摩擦状態を敏感に表す路面μ勾配を用いてい
るので、他の車輪挙動量を用いた場合と比較して、より
正確に路面状態を求めることが可能となる。Further, in the present embodiment, since the road surface μ gradient that sensitively represents the friction state based on the resonance characteristics of the vibration system is used, it is more accurate than in the case where other wheel behavior amounts are used. The road condition can be obtained.

【０１４２】以上のように本実施の形態では、現在走行
中の路面の路面状態やピークμ値を正確に求めることが
できるので、ＶＳＣ、ＡＢＳ、ＴＲＣ等の車両の安定化
制御やドライバへの警告などに、この演算結果を用いる
ことにより、路面状態に係わらず安全な走行が可能とな
る。As described above, in the present embodiment, the road surface condition and the peak μ value of the currently running road surface can be accurately obtained, so that the vehicle stabilization control such as VSC, ABS, TRC, etc. By using this calculation result for a warning or the like, safe driving becomes possible regardless of the road surface condition.

【０１４３】なお、図１５の例では、車体速度、制動
力、及び路面μ勾配を車輪挙動量として用いたが、本発
明は、これに限定されるものではない。例えば、図１７
のように構成することも可能である。In the example shown in FIG. 15, the vehicle speed, the braking force, and the road μ gradient are used as the wheel behavior amount, but the present invention is not limited to this. For example, FIG.
It is also possible to configure as follows.

【０１４４】図１７では、制動力の代わりにスリップ速
度を車輪挙動量の１つに用いている。このため、図１７
の変換部１３、１５、１７では、車体速度とスリップ速
度と路面μ勾配との関係を示す∂μ／∂Ｓテーブルを各
々備えている。そして、制動力検出部３４の代わりに、
車輪速センサ２８が検出した車輪速度と制動開始車速決
定部３２が決定した車体速度とからスリップ速度を演算
するスリップ速度算出器３８を有し、該スリップ速度算
出器３８を、変換部１３、１５、１７に各々接続してい
る。In FIG. 17, the slip speed is used as one of the wheel behavior amounts instead of the braking force. Therefore, FIG.
The conversion units 13, 15, and 17 each have a ∂μ / ∂S table indicating a relationship among a vehicle speed, a slip speed, and a road surface μ gradient. Then, instead of the braking force detection unit 34,
A slip speed calculator for calculating a slip speed from the wheel speed detected by the wheel speed sensor and the vehicle speed determined by the braking start vehicle speed determining unit; and converting the slip speed calculator to the converting units. , 17 respectively.

【０１４５】図１７の構成においても、スリップ速度、
車体速度、及び路面μ勾配から路面μ特性を表すことが
できるので、正確に路面状態を演算することができる。
また、制動力検出部３４を省略し、その代わりに簡単な
演算器で構成できるスリップ速度算出器を備えるだけで
良いので、装置全体を簡単にすることができる。In the configuration shown in FIG. 17, the slip speed,
Since the road surface μ characteristic can be represented from the vehicle body speed and the road surface μ gradient, the road surface state can be accurately calculated.
Further, since the braking force detection unit 34 is omitted and a slip speed calculator which can be constituted by a simple arithmetic unit may be provided instead, the entire apparatus can be simplified.

【０１４６】さらに、第１の実施の形態の路面状態演算
装置１０には、図１８に示すようなピークμ検索部６１
を備えることができる。このピークμ検索部６１は、路
面状態毎のピークμ値及びピークμを与えるスリップ率
のデータを格納するメモリ６４と、該データの路面状態
毎のアドレスを示すアドレステーブル６３に基づいてメ
モリ６４のデータを検索するデータ検索部６２と、から
構成される。Further, in the road surface condition calculating device 10 of the first embodiment, a peak μ search unit 61 as shown in FIG.
Can be provided. The peak μ search unit 61 stores a peak μ value for each road surface condition and a memory 64 for storing data of a slip ratio that gives the peak μ, and a memory 64 based on an address table 63 indicating an address of the data for each road surface condition. And a data search unit 62 for searching data.

【０１４７】ピークμ検索部６１では、データ検索部６
２が、最小値選択部２４により出力された路面状態の情
報コードを解釈し、アドレステーブル６３から、該情報
コードに対応するアドレスを読み出す。そして、データ
検索部６２は、メモリ６４の該当アドレスのピークμ値
及びスリップ率を検索し、出力する。すなわち、出力さ
れたデータは、現在走行中の路面のピークμ値、及び当
該路面でピークμを与えるスリップ率となる。In the peak μ search section 61, the data search section 6
2 interprets the road surface condition information code output by the minimum value selection unit 24 and reads an address corresponding to the information code from the address table 63. Then, the data search unit 62 searches the memory 64 for the peak μ value and the slip ratio of the corresponding address, and outputs them. That is, the output data is the peak μ value of the currently traveling road surface and the slip ratio that gives the peak μ on the road surface.

【０１４８】一方、本発明の車輪挙動量をアンチロック
ブレーキ制御装置に適用する場合、推定された物理量Ｄ
₀を基準値に一致させるようにブレーキ力を制御する。
この物理量Ｄ₀は、共振周波数が既知であることを前提
にしないで求められたものであるので、タイヤ交換やタ
イヤ空気圧の低下等によって共振周波数が変化したか否
かに係わらず、高精度のアンチロックブレーキ動作が可
能となる。また、トラクションコントロールへの応用に
おいても同様の効果を奏することができる。 （第２の実施の形態）図１９には、図３の構成を具体化
した、本発明の第２の実施の形態に係る路面状態推定装
置の構成ブロック図が示されている。なお、第１の実施
の形態と同様の構成部については、同一の符号を付して
詳細な説明を省略する。On the other hand, when the wheel behavior amount of the present invention is applied to an antilock brake control device, the estimated physical amount D
Control the braking force so that₀ matches the reference value.
Since the physical quantity D₀ is obtained without assuming that the resonance frequency is known, a high-precision measurement is performed regardless of whether the resonance frequency has changed due to tire replacement, a decrease in tire air pressure, or the like. An anti-lock brake operation becomes possible. The same effect can be obtained in application to traction control. (Second Embodiment) FIG. 19 is a block diagram showing a configuration of a road surface state estimating apparatus according to a second embodiment of the present invention, which embodies the configuration of FIG. Note that the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and detailed description is omitted.

【０１４９】図１９に示すように、第２の実施の形態に
係る路面状態演算装置１０ｂは、車輪速センサ６５によ
り検出された車輪速度Ｖ_wと制動力検出部３４により検
出された制動力Ｐ_cとから車体速度Ｖを演算する車速演
算部７０、及びこの車速演算部７０により演算された車
体速度Ｖと検出された制動力Ｐ_cと路面μ勾配Ｇ_dとか
ら路面状態を演算する路面状態演算部８０から構成され
る。[0149] As shown in FIG. 19, the road surface condition calculating device 10b according to the second embodiment, the braking force detected by the brake force detecting section 34 and the detected wheel speed V_w by the wheel speed sensor 65 P road surface condition for calculating a road surface condition from the a_c vehicle speed calculating section 70 for calculating a vehicle speed V, and the braking force is detected that the calculated vehicle speed V by the vehicle speed calculating section 70 P_c and the road surface μ gradient G_d It comprises an operation unit 80.

【０１５０】このうち車速演算部７０は、一定のスリッ
プ速度毎（0.1m/s,0.4m/s,0.8m/s,.....）に制動力と路
面μ勾配との関係を示すΔｖテーブルをそれぞれ記憶し
ている変換部７１、７２、７３、．．．．．を備えてい
る。The vehicle speed calculation section 70 shows the relationship between the braking force and the road μ gradient at each constant slip speed (0.1 m / s, 0.4 m / s, 0.8 m / s,...). The conversion units 71, 72, 73,. . . . . It has.

【０１５１】この変換部７１、７２、７３、．．．は、
検出された制動力を入力したときに、内部に記憶されて
いる図示のような関数関係のΔｖテーブル（図６
（ａ）、（ｂ）参照）に基づいて、この入力値に対応す
る路面μ勾配Ｇ_d1、Ｇ_d2、Ｇ_d3、．．．．．（図１９で
は、推定を示す∧付；以下、∧を省略）をそれぞれ出力
する。The conversion units 71, 72, 73,. . . Is
When the detected braking force is input, a Δv table (FIG. 6) having a functional relationship as shown in FIG.
(A), (b)), the road surface μ gradients G_d1 , G_d2 , G_d3,. . . . . (In FIG. 19, a ∧ mark indicating estimation; hereinafter, ∧ is omitted) is output.

【０１５２】また、車速演算部７０は、該装置に入力さ
れた路面μ勾配の検出値Ｇ_dから、変換部７１、７２、
７３、．．．．．により変換された路面μ勾配Ｇ_d1、Ｇ
_d2、Ｇ_d3、．．．．をそれぞれ減算することにより、差
分Ｇ_d−Ｇ_d1、Ｇ_d−Ｇ_d2、Ｇ_d−Ｇ_d3、．．．．を各
々演算する差分器７４、７５、７６を備えている。[0152] A vehicle speed calculation unit 70, from the detection value G_d of the road surface μ gradient that is input to the device, the conversion unit 71,
73,. . . . . Road surface gradient G_d1 , G converted by
_d2 ,_Gd3,. . . . Are subtracted to obtain the differences G_d −G_d1 , G_d −G_d2 , G_d −G_d3,. . . . Are respectively provided with differentiators 74, 75, and 76.

【０１５３】さらに、車速演算部７０は、差分器７４、
７５、７６、．．．により演算された各差分の絶対値の
中から最小値を選択する最小値選択部７７を備えてい
る。この最小値選択部７７は、最小値を与えた路面μ勾
配を出力した変換部を特定し、この変換部に対応するス
リップ速度Δｖを出力する。Further, the vehicle speed calculation unit 70 includes a difference unit 74,
75, 76,. . . And a minimum value selection unit 77 for selecting a minimum value from the absolute values of the differences calculated by The minimum value selection unit 77 specifies the conversion unit that has output the road surface μ gradient giving the minimum value, and outputs the slip speed Δv corresponding to the conversion unit.

【０１５４】また、最小値選択部７７には、車速算出器
７８が接続されている。この車速算出器７８は、最小値
選択部７７が出力したスリップ速度Δｖに、車輪速セン
サ６５が検出した車輪速度Ｖ_wを加算することにより車
体速度Ｖを算出する。A vehicle speed calculator 78 is connected to the minimum value selector 77. The vehicle speed calculator 78, a slip speed Δv the minimum value selection unit 77 is output, and calculates the vehicle speed V by adding the wheel speed V_w of the wheel speed sensor 65 has detected.

【０１５５】なお、図示のように、最小値選択部７７が
出力したスリップ速度Δｖ及び車速算出器７８が算出し
た車体速度Ｖを路面演算装置１０ｂ外部に出力すること
も可能である。また、最小値選択部７７が出力したスリ
ップ速度Δｖを車速算出器７８が算出した車体速度Ｖで
除算することによりスリップ率λを出力する除算器８１
を備えることも可能である。As shown, the slip speed Δv output by the minimum value selector 77 and the vehicle speed V calculated by the vehicle speed calculator 78 can be output to the outside of the road surface calculation device 10b. Further, a divider 81 that outputs the slip ratio λ by dividing the slip speed Δv output by the minimum value selection unit 77 by the vehicle speed V calculated by the vehicle speed calculator 78.
It is also possible to provide.

【０１５６】第２の実施の形態に係る路面状態演算部８
０は、車速検出部２６ではなく、車速演算部７０が演算
した車体速度を用いる以外、図１０の路面状態演算装置
１０と同様であるので、詳細な説明を省略する。なお、
この路面状態演算部８１を、図１１の路面状態演算装置
１０のように車速とスリップ速度を用いる構成とし、車
速演算部７０により演算された車速Ｖとスリップ速度Δ
ｖとを路面状態演算部８１に入力するように構成しても
良い。The road surface condition calculating section 8 according to the second embodiment
0 is the same as that of the road surface condition calculation device 10 of FIG. 10 except that the vehicle speed calculated by the vehicle speed calculation unit 70 is used instead of the vehicle speed detection unit 26, and thus detailed description is omitted. In addition,
The road surface condition calculating unit 81 is configured to use the vehicle speed and the slip speed as in the road surface condition calculating device 10 in FIG. 11, and the vehicle speed V and the slip speed Δ calculated by the vehicle speed calculating unit 70 are used.
v may be input to the road surface state calculation unit 81.

【０１５７】次に、第２の実施の形態の作用を説明す
る。Next, the operation of the second embodiment will be described.

【０１５８】制動力検出部３４により検出された制動力
Ｐ_cが、車速演算部７０の各変換部７１、７２、７
３、．．．に入力されると、各変換部は、それぞれに与
えられたΔｖテーブルにより、入力された検出値を変換
し、検出値に対応する路面μ勾配Ｇ_d1、Ｇ_d2、
Ｇ_d3、．．．．をそれぞれ出力する。The braking force_Pc detected by the braking force detection unit 34 is converted into the conversion units 71, 72, 7 of the vehicle speed calculation unit 70.
3,. . . , Each conversion unit converts the input detection value according to the Δv table given thereto, and converts the road surface μ gradients G_d1 , G_d2 ,
G_d3,. . . . Are output.

【０１５９】変換された路面μ勾配Ｇ_d1、Ｇ_d2、
Ｇ_d3、．．．と共に、路面μ勾配演算部３６により演算
された路面μ勾配Ｇ_dが、差分器７４、７５、７
６、．．．．にそれぞれ入力されると、これらの差分器
は、差分Ｇ_d−Ｇ_d1、Ｇ_d−Ｇ_d2、Ｇ_d−
Ｇ_d3、．．．．をそれぞれ演算し、最小値選択部７７に
出力する。The converted road surface μ gradients G_d1 , G_d2 ,
G_d3,. . . Together, the road surface μ gradient G_d calculated by the road surface μ gradient calculating section 36, the differentiator 74,75,7
6,. . . . Respectively, these differentiators provide the differences G_d −G_d1 , G_d −G_d2 , G_d −
G_d3,. . . . Are calculated and output to the minimum value selection unit 77.

【０１６０】最小値選択部７７では、演算された差分の
中から最も絶対値の小さい差分を選択し、選択された最
小差分値を与えた変換部を特定する。そして、この特定
された変換部に対応するスリップ速度Δｖを出力する。
例えば、Ｇ_d−Ｇ_d2が最小値となった場合、スリップ速
度を、変換部７２に対応する０．４ｍ／ｓとして出力す
る。The minimum value selecting unit 77 selects the difference having the smallest absolute value from the calculated differences, and specifies the conversion unit that has given the selected minimum difference value. Then, the slip speed Δv corresponding to the specified conversion unit is output.
For example, when G_d −G_d2 becomes the minimum value, the slip speed is output as 0.4 m / s corresponding to the conversion unit 72.

【０１６１】そして、車速算出器７８が、最小値選択部
７７が出力したスリップ速度Δｖと、車輪速センサ６５
が検出した車輪速度Ｖ_wとを加算することにより車速Ｖ
を演算し、路面状態演算部８０に出力する。路面状態演
算部８０では、車速Ｖと制動力が入力されると、第１の
実施の形態と同様の作用により、現在走行中の路面の路
面状態を演算出力する。Then, the vehicle speed calculator 78 calculates the slip speed Δv output by the minimum value selector 77 and the wheel speed sensor 65
Vehicle speed V by but for adding the wheel speed V_w detected
Is calculated and output to the road surface state calculation unit 80. When the vehicle speed V and the braking force are input, the road surface state calculation unit 80 calculates and outputs the road surface state of the currently running road surface by the same operation as in the first embodiment.

【０１６２】また、最小値選択部７７が出力したスリッ
プ速度Δｖ及び車速算出器７８が算出した車速Ｖは、装
置外部へ出力されると共に、除算器８１によってΔｖ／
Ｖが演算され、この演算結果がスリップ率Ｓとして出力
される。The slip speed Δv output from the minimum value selector 77 and the vehicle speed V calculated by the vehicle speed calculator 78 are output to the outside of the apparatus, and the divider 81 calculates Δv /
V is calculated, and the calculation result is output as the slip ratio S.

【０１６３】このように第２の実施の形態では、車体速
度を車輪挙動量の１つとする∂μ／∂Ｓテーブルを有す
るにも係わらず、車体速度を直接、検出する必要がな
く、その代わりに車輪速度を検出している。車体速度の
正確な推定は、車輪速度と比較して困難であるので、本
実施の形態のように、Δｖテーブルと車輪速度とに基づ
いて車体速度を推定することにより、検出された車体速
度を用いる第１の実施の形態と比べてより正確な路面状
態の演算が可能となる。As described above, in the second embodiment, it is not necessary to directly detect the vehicle body speed despite having the ∂μ / ∂S table in which the vehicle body speed is one of the wheel behavior amounts. The wheel speed is detected. Since it is difficult to accurately estimate the vehicle speed as compared to the wheel speed, the detected vehicle speed is estimated by estimating the vehicle speed based on the Δv table and the wheel speed as in the present embodiment. It is possible to calculate the road surface state more accurately than in the first embodiment used.

【０１６４】特に、図１５の車速検出部２６の例では、
ブレーキ開始時の車輪速が車速とほぼ等しいという仮定
を用いているため、この仮定が成り立つ範囲でしか正確
に路面状態を演算できないが、本実施の形態では、Δｖ
テーブルをきめ細かく設定することにより可能な限り正
確な車速を得ることができる。In particular, in the example of the vehicle speed detector 26 shown in FIG.
Since the assumption that the wheel speed at the start of braking is substantially equal to the vehicle speed is used, the road surface condition can be accurately calculated only within a range in which this assumption is satisfied.
By setting the table finely, the most accurate vehicle speed can be obtained.

【０１６５】さらに、本実施の形態では、車速を正確に
推定することにより、正確なスリップ率を得ているた
め、このスリップ率を用いて種々の応用が可能となる。
例えば、図２０に示すように、路面状態演算装置１０ｂ
が演算した路面状態を用いてピークμ検索部６１により
当該路面におけるピークμ₀、及びピークμ₀を与える
スリップ率Ｓ₀を検索する。Further, in the present embodiment, since an accurate slip ratio is obtained by accurately estimating the vehicle speed, various applications can be made using this slip ratio.
For example, as shown in FIG.
The peak μ search unit 61 searches the peak μ_{0 on} the road surface and the slip ratio S₀ giving the peak μ₀ by using the road surface state calculated by.

【０１６６】アンチロックブレーキ制御に応用する場
合、路面状態演算装置１０ｂが演算した現在のスリップ
率Ｓを、検索されたスリップ率Ｓ₀に一致するようにブ
レーキ力を制御する。これにより、路面状態が変わって
もそれに応じてスリップ率λ₀の演算値も変化されるの
で、路面状態に係わらず常に安定したアンチロックブレ
ーキ制御が可能となる。[0166] When applying the anti-lock brake control, the current slip ratio S which road surface condition calculating unit 10b is calculated, and controls the braking force to match the retrieved slip ratio S_0. As a result, even if the road surface condition changes, the calculated value of the slip ratio λ₀ changes accordingly, so that stable anti-lock brake control can always be performed regardless of the road surface condition.

【０１６７】また、図２０のシステムに、スリップ率に
対する路面μの関係を示す路面μテーブルを路面状態毎
に備え、かつ入力された路面状態に応じた路面μテーブ
ルを選択し、選択されたテーブルにより、演算されたス
リップ率に対応するμ値を出力する路面μ演算部８２Ａ
を用意しても良い。Further, the system shown in FIG. 20 is provided with a road surface μ table indicating the relationship of the road surface μ to the slip ratio for each road surface condition, and selects a road surface μ table according to the input road surface condition. Road μ calculation unit 82A that outputs a μ value corresponding to the calculated slip ratio.
May be prepared.

【０１６８】この路面μ演算部８２Ａにより、現在走行
中の路面の路面μ値が得られると、この路面μ値と、当
該路面におけるピークμ₀値とを比較することにより、
現在の摩擦状態が路面μ特性のどの領域にあるかを推定
することができる。[0168] The road surface mu calculation unit 82A, when the road surface mu value of the road surface currently driving is obtained by comparing the the road mu values, the peak mu₀ value in the road surface,
It can be estimated in which area of the road surface μ characteristic the current friction state is.

【０１６９】この摩擦状態を表すパラメータとして、例
えば、μ₀−μを用いることができる。このパラメータ
（μ₀−μ）が負値となったとき、車輪のロックのおそ
れがあるので、ドライバにその旨を伝達する警告を発す
るシステムを構成することにより、安全運転が可能とな
る。なお、このような摩擦状態を表すパラメータとし
て、Ｓ₀−Ｓを用いても良い。As a parameter representing the frictional state, for example, μ₀ -μ can be used. When this parameter (μ₀ −μ) becomes a negative value, there is a possibility that the wheels are locked. Therefore, by configuring a system that issues a warning notifying the driver to that effect, safe driving is possible. Note that S₀ -S may be used as a parameter indicating such a frictional state.

【０１７０】本実施の形態では、路面状態のみならず、
ピークμ値や現在の摩擦状態がわかるので、車輪の持つ
限界値がより明らかとなり、これらのパラメータを用い
ることにより、車両安定化制御において制御ゲインの変
更、制御目標値の設定を行うことにより、より安定な制
御を実現することができる。 （第３の実施の形態）図２１に示すように、本実施の形
態に係る路面状態推定装置は、車輪速度を検出する車輪
速センサ２８、車輪に作用する制動力を検出する制動力
検出部３４、及び路面μ勾配として後述する路面μ勾配
を演算する路面μ勾配演算部３６、及び路面状態及びす
べり速度を演算する演算回路１０Ａを備えている。In this embodiment, not only the road surface condition,
Since the peak μ value and the current friction state are known, the limit value of the wheel becomes more apparent.By using these parameters, by changing the control gain and setting the control target value in the vehicle stabilization control, More stable control can be realized. (Third Embodiment) As shown in FIG. 21, a road surface condition estimating apparatus according to the present embodiment includes a wheel speed sensor 28 for detecting a wheel speed, and a braking force detecting unit for detecting a braking force acting on a wheel. 34, a road surface μ gradient calculating unit 36 for calculating a road surface μ gradient described later as the road surface μ gradient, and a calculation circuit 10A for calculating the road surface state and the slip speed.

【０１７１】演算回路１０は、予め定められた路面状
態、即ち、Ｄｒｙ、Ｓｎｏｗ、Ｉｃｅに対応する路面μ
勾配の基準値を、制動力検出部３４で検出された制動力
が所定量変化する毎に作成・記憶する基準値作成記憶回
路１２Ｄ、１２Ｓ、１２Ｉと、前記制動力が所定量変化
する毎に路面μ勾配を記憶する路面μ勾配記憶回路１２
Ｊと、を備えている。基準値作成記憶回路１２Ｄ、１２
Ｓ、１２Ｉ及び路面μ勾配記憶回路１２Ｊには、基準値
作成記憶回路１２Ｄ、１２Ｓ、１２Ｉに記憶された路面
μ勾配の基準値の時系列データと、実際に検出され、路
面μ勾配記憶回路１２Ｊに記憶された路面μ勾配の基準
値の時系列データと、を照合して、路面状態を演算する
時系列データ軌跡照合部１４Ａが接続されている。時系
列データ軌跡照合部１４の出力側には、スリップ速度選
択部１６Ａが接続されている。The arithmetic circuit 10 determines a predetermined road surface condition, that is, a road surface μ corresponding to Dry, Snow and Ice.
A reference value creation storage circuit 12D, 12S, 12I for creating and storing a reference value of the gradient each time the braking force detected by the braking force detection unit 34 changes by a predetermined amount, and each time the braking force changes by a predetermined amount. Road surface μ gradient storage circuit 12 for storing road surface μ gradient
J. Reference value creation storage circuits 12D, 12
S, 12I and the road μ gradient storage circuit 12J include time-series data of the reference value of the road μ gradient stored in the reference value creation storage circuits 12D, 12S, 12I, and the time series data actually detected and stored in the road μ gradient storage circuit 12J. Is connected to a time-series data trajectory matching unit 14A that calculates the road surface state by comparing the time-series data of the reference value of the road surface μ gradient stored in. The output side of the time-series data trajectory matching unit 14 is connected to a slip speed selecting unit 16A.

【０１７２】基準値作成記憶回路１２Ｄ、１２Ｓ、１２
Ｉは各々同一の構成であるので、基準値作成記憶回路１
２Ｄのみを説明し、他の説明を省略する。基準値作成記
憶回路１２Ｄは、車輪速センサ２８に接続された車速演
算部１８Ａを備えている。車速演算部１８には、スリッ
プ速度を演算するスリップ速度演算部２０Ａが接続され
ている。スリップ速度演算部２０Ａには、制動力検出部
３４が接続されている。スリップ速度演算部２０Ａは、
路面μ勾配の基準値を作成するμ勾配基準値作成部２２
Ａに接続されている。μ勾配基準値作成部２２Ａには、
車速演算部１８Ａ及び制動力検出部３４が接続されてい
る。μ勾配基準値作成部２２Ａは、μ勾配基準値作成部
２２により作成された路面μ勾配の基準値の時系列デー
タを記憶する基準値時系列データ記憶部２４Ａが接続さ
れている。基準値時系列データ記憶部２４Ａは、時系列
データ軌跡照合部１４Ａに接続されている。Reference value creation storage circuits 12D, 12S, 12
Since I has the same configuration, the reference value creation storage circuit 1
Only 2D will be described, and other description will be omitted. The reference value creation storage circuit 12D includes a vehicle speed calculation unit 18A connected to the wheel speed sensor 28. The vehicle speed calculator 18 is connected to a slip speed calculator 20A for calculating a slip speed. The braking force detection unit 34 is connected to the slip speed calculation unit 20A. The slip speed calculation unit 20A
Μ slope reference value creation unit 22 for creating a reference value of road surface μ slope
A is connected. The μ gradient reference value creation unit 22A includes:
The vehicle speed calculation unit 18A and the braking force detection unit 34 are connected. The μ gradient reference value creation unit 22A is connected to a reference value time series data storage unit 24A that stores the time series data of the road surface μ slope reference value created by the μ slope reference value creation unit 22. The reference value time-series data storage unit 24A is connected to the time-series data track collation unit 14A.

【０１７３】路面μ勾配記憶回路１２Ｊは、検出された
路面μ勾配の時系列データを記憶する路面μ勾配時系列
データ記憶部２５Ａを備えている。路面μ勾配時系列デ
ータ記憶部２５Ａには、制動力検出部３４及び路面μ勾
配演算部３６が接続されている。路面μ勾配時系列デー
タ記憶部２５Ａは、時系列データ軌跡照合部１４Ａに接
続されている。The road μ gradient storage circuit 12J includes a road μ gradient time series data storage unit 25A for storing time series data of the detected road μ gradient. The braking force detector 34 and the road μ gradient calculating unit 36 are connected to the road μ gradient time series data storage unit 25A. The road surface μ gradient time series data storage unit 25A is connected to the time series data trajectory matching unit 14A.

【０１７４】スリップ速度選択部１６Ａには、基準値作
成記憶回路１２Ｄ、１２Ｓ、１２Ｉの各スリップ速度演
算部２０Ａが接続されている。The slip speed calculating section 20A of each of the reference value creating and storing circuits 12D, 12S and 12I is connected to the slip speed selecting section 16A.

【０１７５】制動力検出部３４は、路面から車輪に対し
摩擦力として作用する制動力を、車輪の力学的モデルに
従って以下のように推定する。The braking force detector 34 estimates the braking force acting as a frictional force from the road surface to the wheels as follows according to the dynamic model of the wheels.

【０１７６】すなわち、車輪には、車輪に対し車輪の回
転方向と反対方向に作用するブレーキトルクＴ_Bと、車
輪に対し摩擦力として車輪の回転方向に作用する制動力
ＦによるタイヤトルクＴ_fと、が作用する。ブレーキト
ルクＴ_Bは、車輪のブレーキディスクに対し車輪の回転
を妨げるように作用するブレーキ力に由来するものであ
り、制動力Ｆ及びタイヤトルクＴ_fは、車輪と路面との
間の摩擦係数をμ_B、車輪半径をｒ、車輪荷重をＷとし
たとき、（３６）式、（３７）式によって表される。 Ｆ＝ μ_BＷ・・・(36) Ｔ_f＝ Ｆ×ｒ ＝ μ_BＷｒ・・・(37) 従って、車輪の運動方程式は、[0176] That is, the wheel, and the brake torque T_B acting in the direction opposite to the rotational direction of the wheel to the wheel, and tire torque T_f by the braking force F acting in the rotational direction of the wheel as a frictional force to the wheel , Works. Brake torque T_B is derived from the braking force which acts to prevent rotation of the wheel relative to the wheel of the brake disc, the braking force F and the tire torque T_f is the friction coefficient between the wheel and the road surface When μ_B , the wheel radius is r, and the wheel load is W, it is expressed by the equations (36) and (37)._{F = μ B W ··· (36} ) T f = F × r = μ B Wr ··· (37) Therefore, the equation of motion of the wheel,

【０１７７】[0177]

【数２３】となる。ただし、Ｉは車輪の慣性モーメント、ωは車輪
の回転速度（車輪速度）である。(Equation 23) Becomes Here, I is the moment of inertia of the wheel, and ω is the rotational speed (wheel speed) of the wheel.

【０１７８】車輪加速度（ｄω／ｄｔ）を検知し、ブレ
ーキディスクに加えられるホイールシリンダ圧に基づい
てブレーキトルクＴ_Bを求めれば、(38)式に基づいて制
動力Ｆを推定することができる。具体的には、アクセル
開度などから求めた車輪の駆動トルクと、外乱としての
制動力Ｆが車輪に作用する(38)式と等価な力学モデルを
オブザーバとして構成する。このオブザーバでは、(38)
式を２階積分することにより得られる回転位置と実際に
検出された回転位置との偏差を０に一致させるように制
御周期毎に等価モデルの外乱及び回転速度を修正し、修
正された外乱を制動力として推定する。[0178] detecting the wheel acceleration (d [omega / dt), by obtaining a brake torque T_B based on the wheel cylinder pressure applied to the brake disc, it is possible to estimate the braking force F based on the equation (38). Specifically, a dynamic model equivalent to the equation (38) in which the wheel driving torque obtained from the accelerator opening and the like and the braking force F acting as a disturbance acts on the wheel is configured as an observer. In this observer, (38)
The disturbance and rotation speed of the equivalent model are corrected for each control cycle so that the deviation between the rotation position obtained by the second-order integration of the equation and the rotation position actually detected is equal to 0, and the corrected disturbance is corrected. Estimate as braking force.

【０１７９】次に、本実施の形態の作用を説明する。Next, the operation of the present embodiment will be described.

【０１８０】最初に、基準値作成記憶回路１２Ｄ、１２
Ｓ、１２Ｉによる路面μ勾配の基準値の作成方法を説明
する。First, the reference value creation storage circuits 12D, 12D
A method of creating the reference value of the road μ gradient by S and 12I will be described.

【０１８１】路面μ勾配Ｇ_dは、スリップ速度Δｖに対
する路面と車輪との間の摩擦係数μの勾配であり、制動
力、路面状態及び車速毎に、（３９）式により表すこと
もできる。The road surface μ gradient G_d is a gradient of the friction coefficient μ between the road surface and the wheels with respect to the slip speed Δv, and can be expressed by the equation (39) for each braking force, road surface condition, and vehicle speed.

【０１８２】[0182]

【数２４】よって、路面μ勾配Ｇ_dは、制動力Ｐｃ、路面状態、車
速Ｖ、スリップ速度Δｖ、及び摩擦係数μにより特定す
ることもできる。(Equation 24) Therefore, the road surface mu gradient G_d can braking force Pc, road conditions, vehicle speed V, the slip speed Delta] v, and also be identified by the friction coefficient mu.

【０１８３】ところで、スリップ速度Δｖと制動力Ｐと
は、各路面状態に応じて、図２２〜図２４に示すよう
に、車速に応じて、固有の関係を有することが分かって
いる。It is known that the slip speed Δv and the braking force P have a specific relationship according to the vehicle speed as shown in FIGS. 22 to 24 according to each road surface condition.

【０１８４】そこで、基準値作成記憶回路１２Ｄ、１２
Ｓ、１２Ｉの各スリップ速度演算部２０Ａは、車速に応
じて、図７〜図９に示す制動力Ｐとスリップ速度Δｖと
の関係式を記憶している。従って、制動力Ｐｃ及び車速
Ｖが入力されるとスリップ速度演算部２０Ａは、上記関
係式、制動力Ｐｃ及び車速Ｖに基づいて、制動力Ｐｃ及
び車速Ｖに対応するスリップ速度Δｖを演算し、演算に
より求めたスリップ速度Δｖを、μ勾配基準値作成部２
２Ａに出力する。Therefore, the reference value creation storage circuits 12D, 12D
Each of the slip speed calculation units 20A of S and 12I stores a relational expression between the braking force P and the slip speed Δv shown in FIGS. 7 to 9 according to the vehicle speed. Accordingly, when the braking force Pc and the vehicle speed V are input, the slip speed calculating unit 20A calculates the slip speed Δv corresponding to the braking force Pc and the vehicle speed V based on the above relational expression, the braking force Pc and the vehicle speed V, The slip speed Δv obtained by the calculation is used as the μ gradient reference value creation unit 2
Output to 2A.

【０１８５】なお、スリップ速度演算部２０Ａに入力さ
れる車速Ｖは、車速演算部１８Ａにより演算したもので
ある。具体的には、次のように求める。車速演算部１８
Ａには、上記スリップ速度演算部２０Ａにより演算され
たスリップ速度Δｖと、車輪速センサ２８からの車輪速
Ｖωと、が入力される。スリップ速度Δｖは、車速Ｖか
ら車輪速Ｖωを減算した値（Ｖ−Ｖω）である。よっ
て、車速演算部１８は、入力されたスリップ速度Δｖと
入力された車輪速Ｖωとを加算して、車速Ｖを求め、ス
リップ速度演算部２０Ａに出力する。The vehicle speed V input to the slip speed calculator 20A is calculated by the vehicle speed calculator 18A. Specifically, it is obtained as follows. Vehicle speed calculator 18
A is input with the slip speed Δv calculated by the slip speed calculator 20A and the wheel speed Vω from the wheel speed sensor 28. The slip speed Δv is a value (V−Vω) obtained by subtracting the wheel speed Vω from the vehicle speed V. Therefore, the vehicle speed calculation unit 18 calculates the vehicle speed V by adding the input slip speed Δv and the input wheel speed Vω, and outputs the vehicle speed V to the slip speed calculation unit 20A.

【０１８６】また、路面μと制動力Ｐとは、各路面状態
に応じて、図２５〜図２７に示すように、車速に応じ
て、固有の関係を有することが分かっている。It is known that the road surface μ and the braking force P have a specific relationship according to the vehicle speed as shown in FIGS. 25 to 27 according to each road surface condition.

【０１８７】そこで、基準値作成記憶回路１２Ｄ、１２
Ｓ、１２Ｉの各μ勾配基準値作成部２２Ａは、車速に応
じて、図２５〜図２７に示す制動力Ｐと路面μとの関係
式を記憶している。従って、制動力Ｐｃ及び車速Ｖが入
力されるとμ勾配基準値作成部２２は、上記関係式、制
動力Ｐｃ及び車速Ｖに基づいて、制動力Ｐｃ及び車速Ｖ
に対応する路面μを演算する。Therefore, the reference value creation storage circuits 12D, 12D
Each μ gradient reference value creation unit 22A of S and 12I stores a relational expression between the braking force P and the road surface μ shown in FIGS. 25 to 27 according to the vehicle speed. Therefore, when the braking force Pc and the vehicle speed V are input, the μ gradient reference value creation unit 22 determines the braking force Pc and the vehicle speed V based on the above relational expression, the braking force Pc and the vehicle speed V.
Is calculated.

【０１８８】このように、μ勾配基準値作成部２２Ａに
は、スリップ速度演算部２０Ａから、制動力Ｐｃ及び車
速Ｖに対応するスリップ速度Δｖ（２ポイント、Ｓ₁、
Ｓ₂）が入力され、制動力Ｐｃ及び車速Ｖに対応する路
面μ（２ポイント、μ₁、μ₂）を演算している。そこ
で、μ勾配基準値作成部２２は、これらのスリップ速度
Δｖと路面μとを、（３９）式に代入することにより、
路面μ勾配Ｇ_dの基準値を演算する。そして、車輪速セ
ンサ２８、制動力検出部３４からは、制動開始時から所
定時間経過まで所定サンプリング時間毎にサンプリング
された車輪速Ｖω、制動力Ｐ_cが入力され、μ勾配基準
値作成部２２Ａは、制動開始時から所定量制動力が経過
するまで所定量制動力が変化する毎に路面μ勾配Ｇ_dの
基準値を演算し、各路面μ勾配Ｇ_dの基準値の時系列デ
ータを、基準値時系列データ記憶部２４Ａに出力する。
そして、基準値時系列データ記憶部２４Ａは、路面μ勾
配Ｇ_dの基準値の時系列データを記憶する。As described above, the μ gradient reference value creation unit 22A
Is the braking force Pc and the vehicle
Slip speed Δv corresponding to speed V (2 points, S₁,
S_Two) Is input and the road corresponding to the braking force Pc and the vehicle speed V
Surface μ (2 points, μ₁, Μ_Two) Is calculated. There
The μ gradient reference value creation unit 22 calculates the slip speed
By substituting Δv and road surface μ into equation (39),
Road μ gradient G_dIs calculated. And the wheel speed
From the sensor 28 and the braking force detector 34 from the start of braking.
Sampling every predetermined sampling time until the fixed time elapses
Wheel speed Vω, braking force P_cIs entered and the μ slope reference
The value creating unit 22A determines that a predetermined amount of braking force has elapsed since the start of braking.
Every time the braking force changes by a predetermined amount until_dof
The reference value is calculated, and each road surface μ gradient G_dTime series data
The data is output to the reference value time-series data storage unit 24A.
The reference value time-series data storage unit 24A stores the road surface μ slope.
Arrangement G_dThe time series data of the reference value is stored.

【０１８９】また、路面μ勾配時系列データ記憶部２５
Ａは、μ勾配基準値作成部２２Ａから基準値時系列デー
タ記憶部２４への基準値の時系列データの出力タイミン
グに同期して、路面μ勾配の時系列データが記憶され
る。即ち、路面μ勾配時系列データ記憶部２５Ａへは、
制動開始時から所定時間経過まで所定サンプリング時間
毎の路面μ勾配Ｇ_dＴ（路面μ勾配演算部３６により演
算された）、所定サンプリング時間毎にサンプリングさ
れた制動力Ｐ_cが入力され、路面μ勾配時系列データ記
憶部２５Ａは、制動開始時から前出の所定量制動力が経
過するまで所定量制動力が変化する毎に、路面μ勾配Ｇ
_dＴを記憶する。The road μ gradient time-series data storage unit 25
In A, the time series data of the road surface μ gradient is stored in synchronization with the output timing of the time series data of the reference value from the μ slope reference value creation unit 22A to the reference value time series data storage unit 24. That is, to the road surface μ gradient time series data storage unit 25A,
From the start of braking, a road surface gradient G_d T (calculated by the road surface μ gradient computing unit 36) at every predetermined sampling time until a predetermined time elapses, and a braking force_Pc sampled at each predetermined sampling time are input. The gradient time series data storage unit 25A stores the road surface μ gradient G every time the predetermined amount of braking force changes from the start of braking until the aforementioned predetermined amount of braking force has elapsed.
_dT is stored.

【０１９０】次に、制動開始時に、時系列データ軌跡照
合部１４が実行する照合処理ルーチンを図２８を参照し
て説明する。Next, a collation processing routine executed by the time-series data trajectory collation unit 14 at the start of braking will be described with reference to FIG.

【０１９１】図２８のステップ８２で、制動開始時から
制動力が所定量変化した時刻を表す変数ｋを初期化し、
ステップ８４で、変数ｋを１インクリメントする。In step 82 of FIG. 28, a variable k representing the time at which the braking force has changed by a predetermined amount from the start of braking is initialized,
In step 84, the variable k is incremented by one.

【０１９２】ステップ８６で、変数ｋにより表される時
刻（ｋ・τ，τ：サンプリング周期）において路面μ勾
配演算部３６により演算された路面μ勾配Ｇ_dＴ（ｋ）
（路面μ勾配）を取り込む。In step 86, the road surface μ gradient G_d T (k) calculated by the road surface μ gradient calculation unit 36 at the time (k · τ, τ: sampling period) represented by the variable k.
(Road surface μ gradient).

【０１９３】ステップ８８で、路面状態を識別する変数
ｓを初期化し、ステップ９０で、変数ｓで、変数ｋを１
インクリメントする。In step 88, a variable s for identifying the road surface condition is initialized, and in step 90, the variable k is set to 1 by the variable s.
Increment.

【０１９４】ステップ９２で、路面状態ｓに対応する基
準値時系列データ記憶部２４Ａに記憶された路面μ勾配
Ｇ_dの時系列データの内、時刻ｋにおける基準値Ｇ_dｓ
（ｋ）を取り込む。[0194] In step 92, the time of the series data of the road surface μ gradient G_d stored in the reference value time series data storage unit 24A corresponding to the road surface condition s, the reference value G_d s at time k
Import (k).

【０１９５】ステップ９４で、照合値ｚ_sを（４０）式
より演算する。 ｚ_s＝ｚ_s＋（Ｇ_dＴ（ｋ）−Ｇ_dｓ（ｋ））²・・・（４０） ステップ９６で、変数ｓが予め定められた路面状態の総
数ｓ₀（本実施の形態では、３）以上か否かを判断す
る。変数ｓ≧総数ｓ₀でない場合には、時刻ｋにおける
照合値ｚ_sを演算していない路面状態があるので、ステ
ップ９０に戻って、以上の処理（ステップ９０〜ステッ
プ９６）を実行する。変数ｓ≧総数ｓ₀の場合には、全
ての路面状態の時刻ｋにおける照合値ｚ_sを演算したの
で、ステップ９８で、変数ｋが、制動開始から所定時間
経過した時刻を表すｎ以上か否かを判断する。変数ｋ≧
ｎでない場合には、制動開始から所定時間経過していな
いので、ステップ８４に戻って以上の処理（ステップ８
４〜ステップ９８）を実行する。変数ｋ≧ｎの場合に
は、制動開始から所定時間経過したので、ステップ１０
０で、照合値ｚ_s（ｚ₁〜ｚ₃）の内の最小の照合値ｚ
_sに対応する路面状態が、現在走行している路面状態で
あると推定する。At step 94, the collation value z_s is calculated from equation (40)._{z s = z s + (G} d T (k) -G d s (k)) by² (40) Step 96, the total number s₀ (the embodiment of the road surface state variable s is predetermined Then, it is determined whether 3) or more. If not the variable s ≧ total number s_0, since there is a road surface condition that is not computed verification value z_s at time k, returns to step 90 to execute the above processing (step 90 step 96). When the variable s ≧ the total number s₀ , the collation values z_s at all times k of the road surface state have been calculated. Judge. Variable k ≧
If it is not n, since the predetermined time has not elapsed since the start of braking, the flow returns to step 84 and the above processing (step 8)
4 to step 98) are executed. If the variable k ≧ n, since a predetermined time has elapsed since the start of braking, step 10
0, the minimum collation value z of the collation values z_s (z_{1 to} z₃ )
It is estimated that the road surface state corresponding to_s is the current road surface state.

【０１９６】即ち、ｚ_sは（４１）式により表される。That is, z_s is represented by equation (41).

【０１９７】[0197]

【数２５】このように、ｚ_sを、制動開始から所定時間経過までの
時系列データにより演算しているのは、図２９に示すよ
うに、路面μ勾配演算部３６により演算された路面μ勾
配Ｇ_dＴ（ｋ）は、現在走行している路面状態の路面μ
勾配Ｇ_dｓ（ｋ）（図２９では、Ｓｎｏｗの路面状態で
ある）と必ずしも一致するとは限らず、現在走行してい
る路面状態の路面μ勾配Ｇ_dｓの基準値まわりにふらつ
く。よって、制動開始から所定量制動力が経過するまで
の時系列データを用いて精度よく路面状態を推定するた
めである。(Equation 25) As described above, z_s is calculated based on the time-series data from the start of braking to the lapse of a predetermined time because the road surface μ gradient G_d T calculated by the road surface μ gradient calculating unit 36 as shown in FIG. (K) is the road surface μ of the current road surface condition.
It does not always coincide with the gradient G_ds (k) (in FIG. 29, the road surface state is Snow), and fluctuates around the reference value of the road surface μ gradient G_ds of the road surface state currently running. Therefore, the road surface condition is accurately estimated using the time-series data from when the braking starts to when the predetermined amount of braking force has elapsed.

【０１９８】そして、各路面状態に対応して予め記憶し
ている摩擦係数のピーク値μ_MAXの内から、推定した路
面状態に対応する摩擦係数のピーク値μ_MAXを、図示し
ないＡＢＳ制御部等に出力し、推定した路面状態を表す
データをスリップ速度選択部１６Ａに出力する。From the friction coefficient peak value μ_MAX stored in advance corresponding to each road surface condition, the estimated friction coefficient peak value μ_MAX corresponding to the road surface condition is determined by an ABS control unit (not shown) or the like. , And outputs data representing the estimated road surface condition to the slip speed selection unit 16A.

【０１９９】時系列データ軌跡照合部１４Ａからピーク
値μ_MAXを入力したＡＢＳ制御部は、入力したピーク値
μ_MAXを与えるスリップ率を基準スリップ率とし、ピー
クμに追従するようにブレーキ力を制御する。The ABS control unit which has input the peak value μ_MAX from the time-series data trajectory collation unit 14A controls the braking force so as to follow the peak μ by using the slip ratio giving the input peak value μ_MAX as the reference slip ratio. I do.

【０２００】時系列データ軌跡照合部１４Ａから路面状
態を表すデータを入力したスリップ速度選択部１６Ａ
は、基準値作成記憶回路１２Ｄ、１２Ｓ、１２Ｉの各ス
リップ速度演算部２０から出力されたスリップ速度の
内、入力した路面状態を表すデータに基づいて、推定さ
れた路面状態に対応するスリップ速度Δｖを出力する。[0200] The slip speed selecting unit 16A to which data representing the road surface condition is input from the time-series data trajectory matching unit 14A.
Is the slip speed Δv corresponding to the estimated road surface condition, based on the data representing the input road surface condition, of the slip speeds output from the respective slip speed calculation units 20 of the reference value creation storage circuits 12D, 12S, 12I. Is output.

【０２０１】以上のように本実施の形態では、現在走行
中の路面の路面状態やピークμ値を正確に求めることが
できるので、ＶＳＣ、ＡＢＳ、ＴＲＣ等の車両の安定化
制御（制御ゲインの変更、制御目標値の設定））やドラ
イバへの路面状態の警告、車体横すべり角、ヨーレート
等の各車両状態の推定することが可能となる。As described above, in the present embodiment, the road surface condition and the peak μ value of the road surface on which the vehicle is currently traveling can be accurately obtained, so that the vehicle stabilization control (such as control gain of VSC, ABS, TRC, etc.) Change, setting of a control target value), warning of a road surface condition to a driver, and estimation of various vehicle conditions such as a vehicle body slip angle and a yaw rate.

【０２０２】以上説明した実施の形態では、図２２〜図
２４に示す制動力Ｐとスリップ速度Δｖとの関係式、図
２５〜図２７に示す制動力Ｐと路面μとの関係式を記憶
しているが、本発明はこれに限定されず、制動力Ｐ_cと
路面μ勾配とは図３０に示す関係を有するので、図３０
に示す関係式を、車速Ｖに対応して記憶し、車速Ｖ、制
動力Ｐ_c、及び制動力Ｐ_cと路面μ勾配との関係式か
ら、車速Ｖ及び制動力Ｐ_cに対応する路面μ勾配を演算
するようにしてもよい。In the embodiment described above, FIGS.
Relational expression between braking force P and slip speed Δv shown in FIG.
The relational expression between the braking force P and the road surface μ shown in FIGS.
However, the present invention is not limited to this, and the braking force P_cWhen
30 has the relationship shown in FIG. 30 with the road μ gradient.
Is stored in correspondence with the vehicle speed V.
Power P_c, And braking force P_cRelation between road and road μ gradient?
The vehicle speed V and the braking force P_cCalculate the road μ gradient corresponding to
You may make it.

【０２０３】また、前述した実施の形態では、路面μ勾
配Ｇ_dＴ（ｋ）と基準値Ｇ_dｓ（ｋ）との二乗誤差の最
小値により路面状態を推定しているが、本発明はこれに
限定されず、制動開始から所定時間経過までの路面μ勾
配Ｇ_dＴ（ｋ）及び基準値Ｇ_dｓ（ｋ）の時系列データ
の相関関係を演算して、路面状態を推定するようにして
もい。In the embodiment described above, the road surface
Arrangement G_dT (k) and reference value G_ds (k)
Although the road surface condition is estimated using small values, the present invention
It is not limited, and the road surface
Arrangement G_dT (k) and reference value G_dTime series data of s (k)
Calculate the correlation of and estimate the road surface condition
Well.

【０２０４】更に、前述した例では、図２２〜図２４に
示す制動力Ｐとスリップ速度Δｖとの関係式、図２５〜
図２７に示す制動力Ｐと路面μとの関係式、又は、図３
０に示す制動力Ｐと路面μ勾配Ｇ_dとの関係式を記憶す
るようにしているが、本発明はこれに限定されず、スリ
ップ速度Δｖと、スリップ速度Δｖ、路面μ、路面μ勾
配Ｇ_dとの関係の各々も、制動力Ｐと、スリップ速度Δ
ｖ、路面μ、路面μ勾配Ｇ_dとの関係の各々と同様な関
係となるので、スリップ速度Δｖと、スリップ速度Δ
ｖ、路面μ、路面μ勾配Ｇ_dとの関係式を記憶し、同様
に処理するようにしてもよい。Further, in the above-described example, the relational expression between the braking force P and the slip speed Δv shown in FIGS.
The relational expression between the braking force P and the road surface μ shown in FIG. 27, or FIG.
0 to but so as to store a relational expression between the braking force P and the road surface mu gradient G_d shown, the present invention is not limited thereto, and the slip speed Delta] v, the slip speed Delta] v, road mu, road mu gradient G Each of the relationships with_d is also the braking force P and the slip speed Δ
v, road mu, since the same relationship with each of the relationship between the road surface mu gradient G_d, and the slip speed Delta] v, the slip speed Δ
v, road mu, stores a relational expression between the road surface mu gradient G_d, may be treated similarly.

【０２０５】そして、図３１〜図３３に示すように、本
実施の形態のＤｒｙ、Ｓｎｏｗ、Ｉｃｅの各路面におけ
る路面μ勾配Ｇ_dの時系列データＧ_dＴ₁は、路面μ勾
配Ｇ_dの基準値の時系列データＧ_dsに精度よく一致し、
より実走行路面の軌跡に近づいており、路面状態の推定
精度が向上する。なお、図３１〜図３３には、従来方法
により求めた路面μ勾配Ｇ_dの時系列データＧ_dＴ₂を
示している。時系列データＧ_dＴ₁は、時系列データＧ
_dＴ₂より、時系列データＧ_dsに精度よく一致してい
る。よって、時系列データＧ_dＴ₁は、時系列データＧ
_dＴ₂より改善されている。Then, as shown in FIGS.
In each of the Dry, Snow and Ice road surfaces according to the embodiment.
Road surface gradient G_dTime series data G_dT₁Is the road μ
Arrangement G_dTime series data G of the reference value of_dsMatch with high accuracy,
Estimation of the road surface condition because it is closer to the trajectory of the actual running road surface
The accuracy is improved. FIGS. 31 to 33 show conventional methods.
Road surface gradient G obtained by_dTime series data G_dT_TwoTo
Is shown. Time series data G_dT₁Is the time series data G
_dT_TwoFrom the time series data G_dsIs precisely matched to
You. Therefore, the time series data G_dT₁Is the time series data G
_dT_TwoIt has been improved.

【０２０６】次に、路面μ勾配演算部３６の種々の変形
例を説明する。Next, various modifications of the road μ gradient calculating section 36 will be described.

【０２０７】最初に、第１の変形例を図３４を用いて説
明する。図３４に示すように、第１の変形例では、伝達
関数同定手段３で同定されたパラメータに応じて前処理
フィルタ６の特性を変化させる適応手段５が、さらに設
けられている。First, a first modification will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 34, in the first modified example, an adaptation unit 5 that changes the characteristics of the pre-processing filter 6 according to the parameter identified by the transfer function identification unit 3 is further provided.

【０２０８】この第１の変形例では、前処理フィルタ６
の伝達関数は、同定すべき伝達関数の分母多項式と同じ
特性を有することが望ましいが、同定すべき伝達関数は
未知であるため、前処理フィルタ６の伝達関数を、伝達
関数同定手段３で同定された伝達関数のパラメータを用
いて次式で構成する。In this first modification, the pre-processing filter 6
Is desirably the same as the denominator polynomial of the transfer function to be identified, but since the transfer function to be identified is unknown, the transfer function of the pre-processing filter 6 is identified by the transfer function identification means 3. The following equation is formed using the parameters of the transfer function obtained.

【０２０９】[0209]

【数２６】そのときの伝達関数同定部３では、第１の態様の逐次型
最小自乗法と同様に、以下の演算を実行する。(Equation 26) At this time, the transfer function identification unit 3 executes the following operation, similarly to the recursive least square method of the first embodiment.

【０２１０】[0210]

【数２７】そして、適応手段５では、推定された伝達関数のパラメ
ータθの各要素ａ₁，ａ₂から前処理フィルタ６の(42)
式の伝達関数の係数を構成する。そして、係数が適応さ
れた前処理フィルタ２により検出された車輪速振動Δω
₁から、伝達関数同定手段３が、再び車輪共振系の伝達
関数のパラメータを推定する。[Equation 27] Then, the adaptation means 5 calculates (42) of the pre-processing filter 6 from the respective elements a₁ and a_{2 of} the estimated transfer function parameter θ.
Configure the coefficients of the transfer function in the equation. Then, the wheel speed vibration Δω detected by the pre-processing filter 2 to which the coefficient has been applied.
_{From 1} , the transfer function identification means 3 estimates the parameters of the transfer function of the wheel resonance system again.

【０２１１】第１の変形例では、推定されたパラメータ
に応じて適切に前処理フィルタの特性が変化するため、
前処理フィルタのパラメータを固定とした第１の実施の
形態に比べて、より良好な推定値が得られる、という効
果がある。In the first modification, the characteristics of the pre-processing filter change appropriately according to the estimated parameters.
There is an effect that a better estimated value can be obtained as compared with the first embodiment in which the parameters of the preprocessing filter are fixed.

【０２１２】図３５には、第２の態様を実施した場合の
推定結果が示されている。同図において、横軸がタイヤ
と路面との間のすべり易さに関する物理量Ｄ₀の真値で
あり、縦軸が、第２の態様によるＤ₀の推定値である。
同図に示すように、本態様によって、タイヤと路面との
間のすべり易さに関する物理量Ｄ₀が良好に推定されて
いることがわかる。 （第２の変形例）第２の変形例は、励振トルクΔＴ₁が
加振入力として車輪共振系に入力されている場合に車輪
共振系の伝達関数を同定するものである。FIG. 35 shows an estimation result in the case where the second mode is implemented. In the figure, the horizontal axis is the true value of the physical quantity D₀ relating to the ease of slip between the tire and the road surface, and the vertical axis is the estimated value of D₀ according to the second aspect.
As shown in the drawing, the present embodiment, it can be seen that the physical quantity D₀ is estimated well regarding ease of slippage between the tire and the road surface. (Second Modification) A second modification identifies a transfer function of the wheel resonance system when the excitation torque ΔT₁ is input to the wheel resonance system as an excitation input.

【０２１３】図３６には、第２の変形例に係る路面μ勾
配演算部の構成が示されている。なお、図１６に示した
第１の実施の形態と同様の構成については、同一の符号
を付して詳細な説明を省略する。FIG. 36 shows the configuration of a road μ gradient calculating section according to a second modification. In addition, about the structure similar to 1st Embodiment shown in FIG. 16, the same code | symbol is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.

【０２１４】図３６に示すように、本路面状態推定装置
には、加振入力としての励振トルクΔＴ₁を、平均的な
制駆動トルクＴ₁の回りに重畳させる加振手段８が、さ
らに設けられている。この加振手段８は、ブレーキ圧力
やエンジン出力を励振させることにより、車輪を、その
中心軸の回りに加振する。例えば、制動トルクを励振す
る場合、ブレーキ圧力の油圧アクチュエータの増減圧バ
ルブの制御指令において、平均的なブレーキ圧力の指令
に所定周波数の増減圧指令を重畳させることによって、
制動トルクを加振することができる。As shown in FIG. 36, the road surface condition estimating apparatus further includes a vibration means 8 for superimposing an excitation torque ΔT₁ as a vibration input around an average braking / driving torque T_1. Have been. The vibration means 8 vibrates the wheel around its central axis by exciting the brake pressure and the engine output. For example, when exciting the braking torque, in the control command of the pressure increase / decrease valve of the hydraulic actuator of the brake pressure, by superimposing the pressure increase / decrease command of the predetermined frequency on the average brake pressure command,
A braking torque can be applied.

【０２１５】次に、伝達関数同定手段３が依拠する演算
式を導出しておく。なお、本実施の形態においても、前
処理フィルタ２の演算を、伝達関数同定手段３の演算に
含めて実施するものとする。Next, an arithmetic expression on which the transfer function identifying means 3 depends is derived. Note that, also in the present embodiment, the calculation of the pre-processing filter 2 is included in the calculation of the transfer function identification means 3 and executed.

【０２１６】まず、第２の変形例で同定すべき伝達関数
を、路面トルクΔＴ₁を加振入力として、このとき前処
理フィルタ２により検出された車輪速振動Δω₁を応答
出力とする２次のモデルとする。すなわち、First, the transfer function to be identified in the second modification is a secondary function in which the road surface torque ΔT₁ is used as an excitation input, and the wheel speed vibration Δω₁ detected by the pre-processing filter 2 at this time is used as a response output. Model. That is,

【０２１７】[0219]

【数２８】の振動モデルを仮定する。ここに、ｖは車輪速信号を観
測するときに含まれる観測雑音である。(49)式を変形す
ると、次式を得る。[Equation 28] Is assumed. Here, v is observation noise included when observing the wheel speed signal. By transforming equation (49), the following equation is obtained.

【０２１８】[0218]

【数２９】まず、(50)式に(15)式の前処理フィルタを掛けて得られ
た式を離散化する。このとき、Δω₁、ΔＴ_d、ｖは、
サンプリング周期Ｔ_s毎にサンプリングされた離散化デ
ータΔω₁（ｋ）、ΔＴ_d（ｋ）、ｖ（ｋ）（ｋはサン
プリング番号：ｋ=1,2,3,.... ）として表される。ま
た、ラプラス演算子ｓは、遅延演算素子ｄを用いた上述
の双一次変換により離散化することができる。(Equation 29) First, the expression obtained by multiplying expression (50) by the preprocessing filter of expression (15) is discretized. At this time, Δω₁ , ΔT_d , and v are
Sampling period T_s each discrete data [Delta] [omega₁ sampled in_{(k), ΔT d (k} ), v (k) (k is a sampling number: k = 1,2,3, ....) are represented as You. Further, the Laplace operator s can be discretized by the above-described bilinear transformation using the delay operation element d.

【０２１９】また、前処理フィルタの次数ｍは、２以上
が望ましいので、本実施の形態では、演算時間も考慮し
てｍ＝２とし、これによって次式を得る。Further, since the order m of the pre-processing filter is desirably 2 or more, in the present embodiment, m = 2 in consideration of the calculation time, and the following equation is obtained.

【０２２０】[0220]

【数３０】また、最小自乗法に基づいて、車輪速振動Δω₁の各離
散化データから伝達関数を同定するために、(51)式を、
同定すべきパラメータに関して一次関数の形式となるよ
うに、次式のように変形する。なお、”^T”を行列の転
置とする。[Equation 30] Further, based on the minimum square method, in order to identify the transfer function from each discrete data of the wheel speed vibration [Delta] [omega_1, the (51) equation,
The following equation is used to transform the parameters to be identified into a linear function. Note that “^T ” is the transpose of the matrix.

【０２２１】[0221]

【数３１】である。上式において、θが同定すべき伝達関数のパラ
メータとなる。(Equation 31) It is. In the above equation, θ is a parameter of the transfer function to be identified.

【０２２２】次に、第２の変形例の作用を説明する。Next, the operation of the second modification will be described.

【０２２３】伝達関数同定手段３では、検出された車輪
速振動Δω₁の離散化データを(50)式に順次当てはめた
各データに対し、最小自乗法を適用することによって、
未知パラメータθを推定し、これにより伝達関数を同定
する。The transfer function identification means 3 applies the least squares method to each data obtained by sequentially applying the discretized data of the detected wheel speed vibration Δω_{1 to} the equation (50),
The unknown parameter θ is estimated, and thereby the transfer function is identified.

【０２２４】具体的には、検出された車輪速振動Δω₁
を離散化データΔω（ｋ）（ｋ＝1,2,3,...)に変換し、
該データをＮ点サンプルする。そして、上式ζ（ｋ）及
びξ_y0（ｋ）を用いて、第１の実施の形態における(25)
式以降と同じ演算によって、伝達関数のパラメータａ₁
及びａ₂の推定値（＾付）を演算する。なお、本実施の
形態では、逐次型最小自乗法、補助変数法を用いてもよ
いし、第１の実施の形態の第２態様のように、前処理フ
ィルタ２の係数を、同定された伝達関数のパラメータに
適応させて適切に変化させることもできる。Specifically, the detected wheel speed vibration Δω₁
Into discrete data Δω (k) (k = 1, 2, 3,...)
The data is sampled at N points. And the above formula ζ (k) and
Bye_y0Using (k), (25) in the first embodiment
By the same operation as that after the equation, the transfer function parameter a₁
And a_TwoCalculate the estimated value (with date). Note that this implementation
In the form, the sequential least squares method and the auxiliary variable method may be used.
As in the second mode of the first embodiment, the preprocessing
Filter 2 coefficients to the identified transfer function parameters
It can be adapted and changed appropriately.

【０２２５】ここで、加振手段８による励振トルクΔＴ
₁の信号波形の例を、図３７（ａ）、図３７（ｂ）及び
図３７（ｃ）に示す。Here, the excitation torque ΔT by the vibration means 8
Examples of_one of the signal waveform, shown in FIG. 37 (a), FIG. 37 (b) and FIG. 37 (c).

【０２２６】図３７（ａ）の信号は、疑似ランダム信号
であり、例えば、疑似ランダム信号の１つとして良く知
られているＭ系列信号に基づいて発生させることができ
る。この場合、加振入力は、多くの周波数成分を有する
ことになるため、伝達関数の推定精度が向上するという
メリットがある。The signal shown in FIG. 37 (a) is a pseudo-random signal, and can be generated based on, for example, an M-sequence signal well-known as one of the pseudo-random signals. In this case, since the excitation input has many frequency components, there is a merit that the estimation accuracy of the transfer function is improved.

【０２２７】また、図３７（ｂ）の信号は、励振トルク
が０の状態から、ある時刻で急激に立ち上がり、それ以
降は一定の励振トルクとなるステップ的な信号である。
このステップ的な信号を用いた場合、疑似ランダム信号
のように頻繁にトルクを変化させる必要が無いので、振
動、騒音が少なく、アクチュエータの負担が少なくて済
むというメリットがある。The signal shown in FIG. 37 (b) is a step-like signal in which the excitation torque suddenly rises at a certain time from a state where the excitation torque is 0, and becomes constant after that.
When such a step signal is used, there is no need to change the torque as frequently as in the case of a pseudo-random signal, so that there is an advantage that vibration and noise are reduced and the load on the actuator is reduced.

【０２２８】さらに、図３７（ｃ）の信号は、励振トル
クが０の状態から、ある時刻で急激に立ち上がり、一定
時間経過後に再び励振トルクが０の状態に戻るインパル
ス的な信号である。このインパルス的な信号を用いた場
合、トルクにオフセット成分が無く、制動・駆動・定常
走行など種々の走行状態において瞬時に与えることがで
きるので、任意の走行状態で伝達関数を推定することが
できる。 （第３の変形例）次に、第３の変形例を説明する。Further, the signal in FIG. 37 (c) is an impulse-like signal that rises sharply at a certain time from a state where the excitation torque is 0, and returns to a state where the excitation torque is 0 again after a certain period of time. When this impulse-like signal is used, the torque has no offset component and can be given instantaneously in various running states such as braking, driving, and steady running, so that the transfer function can be estimated in any running state. . (Third Modification) Next, a third modification will be described.

【０２２９】第３の変形例は、励振トルクΔＴ₁が加振
入力として車輪共振系に入力されている場合において、
検出された加振入力と応答出力とから車輪共振系の伝達
関数を同定するものである。In the third modification, when the excitation torque ΔT₁ is input to the wheel resonance system as the excitation input,
The transfer function of the wheel resonance system is identified from the detected excitation input and response output.

【０２３０】図３８には、第３の変形例に係る路面μ勾
配演算部の構成が示されている。なお、図３６に示した
第２の変形例と同様の構成については、同一の符号を付
して詳細な説明を省略する。FIG. 38 shows the configuration of a road μ gradient calculating section according to a third modification. In addition, about the structure similar to the 2nd modification shown in FIG. 36, the same code | symbol is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.

【０２３１】図３８に示すように、本路面状態推定装置
は、加振手段８により車輪に与えられる加振入力として
の励振トルクΔＴ₁の実際の値を検出する加振入力検出
手段９と、をさらに備えている。そして、前処理フィル
タ２は、検出された加振入力を車輪速度ω₁と共に所定
のフィルタ処理を施し、伝達関数同定手段３は、フィル
タ処理を施された加振入力成分と車輪速振動Δω₁とか
ら伝達関数のパラメータを推定する。As shown in FIG. 38, the present road surface condition estimating device includes a vibration input detecting means 9 for detecting an actual value of the excitation torque ΔT₁ as a vibration input applied to the wheels by the vibration means 8, Is further provided. Then, the pre-processing filter 2 performs a predetermined filtering process on the detected excitation input together with the wheel speed ω₁ , and the transfer function identification means 3 outputs the filtered excitation input component and the wheel speed vibration Δω₁ From this, the parameters of the transfer function are estimated.

【０２３２】この加振入力検出手段９による加振入力の
検出方法は、例えば、制動トルクを励振する場合、制動
トルクに対応するブレーキ圧力（ホイールシリンダ圧）
を圧力センサ等で検出し、所定の定数を乗じることによ
り、励振成分を含む制動トルクに変換し、さらにこの制
動トルクから平均的な制動トルクの値を減算することに
よって励振トルク成分のみを加振入力として抽出する。The method of detecting the vibration input by the vibration input detection means 9 is as follows. For example, when exciting the braking torque, the brake pressure (wheel cylinder pressure) corresponding to the braking torque
Is converted to a braking torque including an excitation component by multiplying by a predetermined constant, and further, only the excitation torque component is excited by subtracting an average braking torque value from the braking torque. Extract as input.

【０２３３】次に、伝達関数同定手段３が依拠する演算
式を導出しておく。なお、本実施の形態においても、前
処理フィルタ２の演算を、伝達関数同定手段３の演算に
含めて実施するものとする。Next, an operation formula on which the transfer function identification means 3 depends is derived. Note that, also in the present embodiment, the calculation of the pre-processing filter 2 is included in the calculation of the transfer function identification means 3 and executed.

【０２３４】まず、第３の変形例で同定すべき伝達関数
を、励振トルクΔＴ₁を加振入力として、このとき前処
理フィルタ２により検出された車輪速振動Δω₁を応答
出力とする２次のモデルとする。すなわち、First, a transfer function to be identified in the third modified example is defined as a secondary function in which the excitation torque ΔT₁ is used as an excitation input, and the wheel speed vibration Δω₁ detected by the pre-processing filter 2 is used as a response output. Model. That is,

【０２３５】[0235]

【数３２】の振動モデルを仮定する。ここに、ΔＴ₁は、加振入力
検出手段９によって検出された実際の励振トルク、ｖは
車輪速信号を観測するときに含まれる観測雑音である。
(52)式を変形すると、次式を得る。(Equation 32) Is assumed. Here, ΔT₁ is the actual excitation torque detected by the excitation input detection means 9, and v is the observation noise included when observing the wheel speed signal.
By transforming equation (52), the following equation is obtained.

【０２３６】[0236]

【数３３】まず、(53)式に(15)式の前処理フィルタを掛けて得られ
た式を離散化する。このとき、Δω₁、ΔＴ_d、ｖは、
サンプリング周期Ｔ_s毎にサンプリングされた離散化デ
ータΔω₁（ｋ）、ΔＴ_d（ｋ）、ｖ（ｋ）（ｋはサン
プリング番号：ｋ=1,2,3,.... ）として表される。ま
た、ラプラス演算子ｓは、遅延演算素子ｄを用いた上述
の双一次変換により離散化することができる。[Equation 33] First, the expression obtained by multiplying Expression (53) by the preprocessing filter of Expression (15) is discretized. At this time, Δω₁ , ΔT_d , and v are
Sampling period T_s each discrete data [Delta] [omega₁ sampled in_{(k), ΔT d (k} ), v (k) (k is a sampling number: k = 1,2,3, ....) are represented as You. Further, the Laplace operator s can be discretized by the above-described bilinear transformation using the delay operation element d.

【０２３７】また、前処理フィルタの次数ｍは、２以上
が望ましいので、本実施の形態では、演算時間も考慮し
てｍ＝２とし、これによって次式を得る。Further, since the order m of the pre-processing filter is desirably 2 or more, in the present embodiment, m = 2 in consideration of the calculation time, and the following equation is obtained.

【０２３８】[0238]

【数３４】また、最小自乗法に基づいて、車輪速振動Δω₁の各離
散化データから伝達関数を同定するために、(45)式を、
同定すべきパラメータに関して一次関数の形式となるよ
うに、次式のように変形する。なお、”^T”を行列の転
置とする。(Equation 34) Further, based on the minimum square method, in order to identify the transfer function from each discrete data of the wheel speed vibration [Delta] [omega_1, the expression (45),
The following equation is used to transform the parameters to be identified into the form of a linear function. Note that “^T ” is the transpose of the matrix.

【０２３９】[0239]

【数３５】である。上式において、θが同定すべき伝達関数のパラ
メータとなるが、本実施の形態ではΔＴ₁を検出するの
で、上記実施の形態と異なり、係数ｂ₀、ｂ₁、ｂ₂を
も推定できることがわかる。(Equation 35) It is. In the above equation, θ is a parameter of a transfer function to be identified. However, in this embodiment, since ΔT₁ is detected, it is possible to estimate coefficients b₀ , b₁ , and b₂ , unlike the above embodiment. Understand.

【０２４０】次に、第３の変形例の作用を説明する。Next, the operation of the third modification will be described.

【０２４１】伝達関数同定手段３では、検出された車輪
速振動Δω₁の離散化データを(65)式に順次当てはめた
各データに対し、最小自乗法を適用することによって、
未知パラメータθを推定し、これにより伝達関数を同定
する。The transfer function identification means 3 applies the least squares method to each data obtained by sequentially applying the discretized data of the detected wheel speed vibration Δω_{1 to} the equation (65).
The unknown parameter θ is estimated, and thereby the transfer function is identified.

【０２４２】具体的には、検出された車輪速振動Δω₁
を離散化データΔω（ｋ）（ｋ＝1,2,3,...)に変換し、
該データをＮ点サンプルする。そして、上式ζ（ｋ）及
びξ_y0（ｋ）を用いて、第１の実施の形態における(25)
式以降と同じ演算によって、伝達関数のパラメータａ₁
及びａ₂の推定値（＾付）を演算する。なお、本実施の
形態では、逐次型最小自乗法、補助変数法を用いてもよ
い。補助変数法を用いる場合には、本実施の形態のよう
に加振入力が検出できる場合は、同定された伝達関数の
パラメータを用いて、Specifically, the detected wheel speed vibration Δω₁
Into discrete data Δω (k) (k = 1, 2, 3,...)
The data is sampled at N points. And the above formula ζ (k) and
Bye_y0Using (k), (25) in the first embodiment
By the same operation as that after the equation, the transfer function parameter a₁
And a_TwoCalculate the estimated value (with date). Note that this implementation
In the form, the sequential least squares method and the auxiliary variable method may be used.
No. When the auxiliary variable method is used, as in the present embodiment,
If the excitation input can be detected at
Using parameters,

【０２４３】[0243]

【数３６】より、真の出力ｘ（ｋ）の推定値（＾付）を逐次的に求
め、この推定値を用いて補助変数を次式のように構成す
ることができる。[Equation 36] As a result, an estimated value (appended) of the true output x (k) is sequentially obtained, and the auxiliary variable can be configured as in the following equation using the estimated value.

【０２４４】[0244]

【数３７】また、ζ(ｋ)＝［−ξ_y1(ｋ)−ξ_y2(ｋ)ξ_u0(ｋ)ξ
_u1(ｋ)ξ_u2(ｋ)］^T (70)を式誤差ｒ（ｋ）と相関
を持たないほどに遅らせたものを利用する。すなわち、(37) Further, ζ (k) = [- ξ y1 (k) -ξ y2 (k) ξ u0 (k) ξ
_u1 (k)_ξu2 (k)]^T (70) which is delayed so as not to be correlated with the equation error r (k) is used. That is,

【０２４５】[0245]

【数３８】とする。ただし、Ｌは遅延時間である。(38) And Here, L is a delay time.

【０２４６】さらに、本態様では、第１の実施の形態の
第２態様のように、前処理フィルタ２の係数を、同定さ
れた伝達関数のパラメータに適応させて適切に変化させ
ることもできる。Further, in this aspect, as in the second aspect of the first embodiment, the coefficients of the pre-processing filter 2 can be appropriately changed by adapting to the parameters of the identified transfer function.

【０２４７】また、加振入力の波形を、図３７（ａ）、
図３７（ｂ）及び図３７（ｃ）のようにしてもよいが、
本態様において、タイヤが路面にグリップしている時の
共振周波数（以下、「タイヤ共振周波数」という）が明
らかな場合は、該共振周波数で加振することもできる。
発明者らの実験的研究により、(11)式で表現される振動
モデルは、The waveform of the excitation input is shown in FIG.
As shown in FIG. 37 (b) and FIG. 37 (c),
In this embodiment, when the resonance frequency when the tire is gripping the road surface (hereinafter referred to as “tire resonance frequency”) is clear, vibration can be performed at the resonance frequency.
According to the inventors' experimental research, the vibration model represented by equation (11) is

【０２４８】[0248]

【数３９】となることがわかっているので、(11)、(72)式に基づい
て、タイヤ共振周波数で加振したときの加振入力から応
答出力までの伝達特性を求めると、[Equation 39] It is known that the transfer characteristic from the excitation input to the response output when the tire is excited at the tire resonance frequency is calculated based on the equations (11) and (72).

【０２４９】[0249]

【数４０】という０次の伝達関数になる。そこで、同定すべき伝達
関数をΔω₁＝Ｇ_dΔＴ₁
(74)とおき、伝達関数同定手段３において、次式のよう
に最小自乗法を用いて伝達関数を同定する。(Equation 40) 0th-order transfer function. Therefore, the transfer function to be identified is Δω₁ = G_d ΔT₁
(74) In the transfer function identification means 3, the transfer function is identified using the least squares method as in the following equation.

【０２５０】[0250]

【数４１】である。[Equation 41] It is.

【０２５１】また、上記最小自乗法は、次式のように逐
次型最小自乗法として演算することもできる。The above least square method can also be calculated as a sequential least square method as in the following equation.

【０２５２】[0252]

【数４２】ここに、ρは、いわゆる忘却係数で、通常は０．９５〜
０．９９の値に設定する。このとき、初期値は、(Equation 42) Here, ρ is a so-called forgetting coefficient, usually 0.95 to
Set to a value of 0.99. At this time, the initial value is

【０２５３】[0253]

【数４３】とすればよい。さらに、上記最小自乗法に、補助変数法
などの修正最小自乗法を適用することによって、さらに
正確な推定値が得られる。[Equation 43] And it is sufficient. Further, by applying a modified least square method such as an auxiliary variable method to the above least square method, a more accurate estimated value can be obtained.

【０２５４】そして、同定された伝達関数のパラメータ
Ｇ_dの推定値は、(66)式と(67)式の対応関係より、The estimated value of the identified transfer function parameter G_d is obtained from the correspondence between the equations (66) and (67).

【０２５５】[0255]

【数４４】であるので、μ勾配演算手段４は、このＧ_dの推定値を
用いて(75)式より路面のすべり易さＤ₀に関する物理量
を演算する。[Equation 44] Since it is, mu gradient calculating means 4 calculates the physical quantity related to slipperiness D₀ of the road surface than in (75) below using the estimated value of the G_d.

【０２５６】この場合、加振入力の周波数は、本発明の
第２の実施の形態や、第３の実施の形態に係る第２態様
などによって演算されたタイヤのねじればね定数から求
めた共振周波数を用いることができる。このようにタイ
ヤ共振周波数のみで加振する場合は、加振入力のパワー
を該周波数成分に集中して与えることができるので、加
振入力検出手段９及び応答出力検出手段１からの出力の
ＳＮ比が向上し、演算精度が向上するというメリットが
ある。In this case, the frequency of the vibration input is the resonance frequency calculated from the torsional spring constant of the tire calculated according to the second embodiment of the present invention or the second embodiment according to the third embodiment. Can be used. When the vibration is applied only at the tire resonance frequency, the power of the vibration input can be concentrated on the frequency component, so that the SN of the output from the vibration input detecting means 9 and the response output detecting means 1 can be obtained. There is an advantage that the ratio is improved and the calculation accuracy is improved.

【０２５７】以上述べた本発明の路面μ勾配演算部は、
いずれも連続時間モデルの伝達関数を同定することと
し、該伝達関数のパラメータを直接推定するようにした
ので、離散時間モデルの同定に伴う上記問題点を回避で
きる。The road μ gradient calculating section of the present invention described above
In each case, the transfer function of the continuous-time model is identified, and the parameters of the transfer function are directly estimated. Therefore, the above-described problems associated with the identification of the discrete-time model can be avoided.

【０２５８】また、種々の走行状態で成立する振動モデ
ルに含まれる車輪状態を同定するので、ブレーキ時に限
定されることなく、制動・駆動・定常走行など種々の走
行状態での車輪状態を推定することができる。Further, since the wheel states included in the vibration models established in various running states are identified, the wheel states in various running states such as braking, driving and steady running are estimated without being limited to the time of braking. be able to.

【０２５９】以上が本発明の実施の形態であるが、本発
明は、上記例にのみ限定されるものではなく、本発明の
要旨を逸脱しない範囲内において任意好適に変更可能で
ある。The embodiments of the present invention have been described above. However, the present invention is not limited to the above-described examples, and can be arbitrarily and suitably changed without departing from the gist of the present invention.

【０２６０】例えば、上記第１の実施の形態及び第１〜
第３の変形例に係る路面μ勾配演算部では、車輪共振系
を、(11)式及び(12)式で表される２次の振動モデルとし
て説明したが、(5) 式及び(6) 式で表される3 次の振動
モデルに基づいて、車輪の状態推定を行ってもよいこと
は明らかである。For example, the first embodiment and the first to first embodiments
In the road μ gradient calculating section according to the third modification, the wheel resonance system has been described as a secondary vibration model represented by the equations (11) and (12), but the equations (5) and (6) It is clear that the state of the wheels may be estimated based on the third-order vibration model expressed by the equation.

【０２６１】以上が本発明の各実施の形態であるが、本
発明は、上記例にのみ限定されるものではなく、本発明
の要旨を逸脱しない範囲内において任意好適に変更可能
である。Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be arbitrarily and suitably changed without departing from the gist of the present invention.

【０２６２】例えば、実施の形態では、路面状態を、乾
燥路面、雪路面、氷路面の３種類に分類したが、他の種
類の路面、例えば、じゃり道、砂路面、雨路面等のよう
な路面を演算したり、３種類より多い路面状態を、もっ
ときめ細かく演算することもできる。For example, in the embodiment, the road surface condition is classified into three types, that is, a dry road surface, a snowy road surface, and an ice road surface. However, other types of road surfaces, such as a jersey road, a sand road, and a rainy road, are used. It is also possible to calculate the road surface or to calculate more than three types of road surface conditions more finely.

【０２６３】また、図１５、図１７では、車体速度と制
動力を各テーブルにより路面μ勾配に変換し、この路面
μ勾配の変換値と検出値とを比較したが、路面μ勾配と
車体速度、或いは路面μ勾配と制動力を各テーブルによ
り制動力或いは車体速度に変換し、この変換値と、同じ
車輪挙動量の検出値とを比較することにより路面状態を
演算することも可能である。また、図１９のΔｖテーブ
ルについても同様である。In FIGS. 15 and 17, the vehicle speed and the braking force are converted into the road surface μ gradient by each table, and the converted value of the road surface μ gradient and the detected value are compared. Alternatively, the road surface condition can be calculated by converting the road surface μ gradient and the braking force into the braking force or the vehicle speed by using the respective tables, and comparing the converted value with the detected value of the same wheel behavior amount. The same applies to the Δv table in FIG.

【０２６４】また、実施の形態では、上記すべり易さに
関する物理量として路面μ勾配を用いたが、本発明はこ
れに限定されず、スリップ速度に対する制動トルク又は
制動力の勾配などを用いても良い。Further, in the embodiment, the road surface μ gradient is used as the physical quantity relating to the ease of slipping. However, the present invention is not limited to this, and the braking torque or the gradient of the braking force with respect to the slip speed may be used. .

【０２６５】なお、上記においては、制動トルク又は制
動力に代えて駆動トルク又は駆動力を適用してもよい。In the above, a driving torque or a driving force may be applied instead of the braking torque or the braking force.

【０２６６】[0266]

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、複
数の路面状態毎に、前記車輪挙動量の検出値及び前記す
べり易さに関する物理量の推定値の一方を他方に変換
し、複数の路面状態毎に変換された変換値各々と、車輪
挙動量の検出値及び前記すべり易さに関する物理量の推
定値のうち変換値に対応するものと、を比較して、路面
状態を推定するので、正確に路面状態を推定することが
できる、という効果を有する。As described above, according to the present invention, for each of a plurality of road surface conditions, one of the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical amount relating to the ease of slip is converted into the other, and Since each of the converted values converted for each road surface state and the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical quantity related to the ease of slip corresponding to the converted value are compared, the road surface state is estimated. This has the effect that the road surface condition can be accurately estimated.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明の路面状態推定装置の概略構成を示すブ
ロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a road surface condition estimating device of the present invention.

【図２】路面μ特性を表す車輪挙動量の相互関係を示す
グラフであって、（ａ）はスリップ率と路面μとの関
係、（ｂ）はスリップ率と制動力との関係、（ｃ）は各
車速毎の制動力と路面μ勾配Ｇ_dとの関係を示す。FIGS. 2A and 2B are graphs showing a mutual relationship between wheel behavior amounts representing road surface μ characteristics, wherein FIG. 2A shows a relationship between a slip ratio and a road surface μ, FIG. ) shows the relationship between the braking force and the road surface μ gradient G_d for each vehicle speed.

【図３】本発明の路面状態演算装置の概略構成（第２の
実施の形態に対応）を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a schematic configuration (corresponding to a second embodiment) of a road surface state calculation device of the present invention.

【図４】路面状態及び車速毎の制動力Ｐ_cとスリップ速
度Δｖとの関係を示すグラフである。FIG. 4 is a graph showing a relationship between a braking force_Pc and a slip speed Δv for each road surface condition and vehicle speed.

【図５】路面状態及び車速毎のスリップ速度Δｖと路面
μ勾配Ｇ_dとの関係を示すグラフであって、（ａ）は乾
燥路面、（ｂ）は雪路面についてのグラフである。[5] A graph showing the relationship between the slip speed Δv and the road surface μ gradient G_d of each road surface condition and vehicle speed, (a) shows the dry road surface, (b) is a graph for snow road surface.

【図６】スリップ速度Δｖをパラメータとした場合の制
動力Ｐ_cと路面μ勾配Ｇ_dとの関係を各車速毎に示した
グラフであって、（ａ）は乾燥路面、（ｂ）は雪路面に
ついてのグラフである。[6] A the relation between the braking force P_c and the road surface μ gradient G_d in the case of the slip speed Δv parameter graphs shown in each vehicle, (a) shows the dry road surface, (b) Snow It is a graph about a road surface.

【図７】図６に基づいて、車速及び路面状態毎に制動力
Ｐ_cと路面μ勾配Ｇ_dとの関係を求めたグラフであっ
て、（ａ）は車速Ｖ＝２０ｋｍ／ｈ、（ｂ）は車速Ｖ＝
４０ｋｍ／ｈ、（ｃ）は車速Ｖ＝６０ｋｍ／ｈの場合に
ついてのグラフである。[7] Based on FIG. 6, a graph of the obtained relation between the braking force P_c and the road surface μ gradient G_d on the vehicle speed and each road surface condition, (a) shows the vehicle speed V = 20km / h, (b ) Is the vehicle speed V =
40 km / h and (c) are graphs for the case where the vehicle speed V = 60 km / h.

【図８】本発明に係る車輪共振系と等価な力学モデルを
示す図である。FIG. 8 is a diagram showing a dynamic model equivalent to a wheel resonance system according to the present invention.

【図９】本発明に係る車輪共振系におけるタイヤ−路面
間の摩擦特性を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing a friction characteristic between a tire and a road surface in the wheel resonance system according to the present invention.

【図１０】本発明に係る振動モデルの概念図である。FIG. 10 is a conceptual diagram of a vibration model according to the present invention.

【図１１】実際にブレーキ圧力Ｐ_mを種々に変化させた
ときの車輪共振系における周波数特性の実験結果であっ
て、（ａ）は振幅特性、（ｂ）は位相特性を示す。[11] A experimental result of the frequency characteristics in the wheel resonance system obtained while actually changing the brake pressure P_m variously shows amplitude characteristics, the (b) the phase characteristic (a).

【図１２】本発明に係る振動モデルにおいて、タイヤと
路面との間のすべり易さに関する物理量Ｄ₀を種々に変
化させたときに各々計算された該振動モデルの伝達特性
を示す図であって、（ａ）は振幅特性、（ｂ）は位相特
性を示す。The vibrating model according to Figure 12 the present invention there is provided a graph showing the transfer characteristics of each computed the vibration model when a physical quantity D₀ was changed to various related slipperiness between the tire and the road surface , (A) shows amplitude characteristics, and (b) shows phase characteristics.

【図１３】駆動輪で実際に検出された車輪速信号の周波
数解析結果であって、（ａ）はアスファルト路、（ｂ）
はダート路に関する。13A and 13B are results of frequency analysis of a wheel speed signal actually detected by a driving wheel, where FIG. 13A is an asphalt road, and FIG.
Relates to dirt road.

【図１４】本発明に係る振動モデルにおいて、タイヤと
路面との間のすべり易さに関する物理量Ｄ₀を種々に変
化させたときに各々計算された該振動モデルの伝達特性
を示す図であって、（ａ）は振幅特性、（ｂ）は位相特
性を示す。FIG. 14 is a diagram showing the transfer characteristics of the vibration model calculated when the physical quantity D₀ relating to the ease of slip between the tire and the road surface is variously changed in the vibration model according to the present invention. , (A) shows amplitude characteristics, and (b) shows phase characteristics.

【図１５】本発明の第１の実施の形態に係る路面状態演
算装置の構成を示すブロック図である。FIG. 15 is a block diagram illustrating a configuration of a road surface state calculation device according to the first embodiment of the present invention.

【図１６】本発明の第１の実施の形態に係る路面μ勾配
推定部の構成を示すブロック図である。FIG. 16 is a block diagram illustrating a configuration of a road μ gradient estimating unit according to the first embodiment of the present invention.

【図１７】本発明の第１の実施の形態に係る路面状態演
算装置の変形例の構成を示すブロック図である。FIG. 17 is a block diagram illustrating a configuration of a modified example of the road surface state calculation device according to the first embodiment of the present invention.

【図１８】本発明の実施の形態に係るピークμ検索部の
構成を示すブロック図である。FIG. 18 is a block diagram illustrating a configuration of a peak μ search unit according to the embodiment of the present invention.

【図１９】本発明の第２の実施の形態に係る路面状態演
算装置の構成を示すブロック図である。FIG. 19 is a block diagram illustrating a configuration of a road surface state calculation device according to a second embodiment of the present invention.

【図２０】本発明の第２の実施の形態で、演算された路
面状態及びスリップ率から摩擦状態を示すパラメータを
求める場合のシステム構成例を示す図である。FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a system configuration in a case where a parameter indicating a friction state is calculated from a calculated road surface state and a slip ratio in the second embodiment of the present invention.

【図２１】本実施の形態に係る路面状態推定装置のブロ
ック図である。FIG. 21 is a block diagram of a road surface condition estimation device according to the present embodiment.

【図２２】Ｄｒｙ路面状態における所定速度のときの制
動力とすべり速度との関係を示す線図である。FIG. 22 is a diagram showing a relationship between a braking force and a slip speed at a predetermined speed in a Dry road surface state.

【図２３】Ｓｎｏｗ路面状態における所定速度のときの
制動力とすべり速度との関係を示す線図である。FIG. 23 is a diagram showing a relationship between a braking force and a slip speed at a predetermined speed in a Snow road surface state.

【図２４】Ｉｃｅ路面状態における所定速度のときの制
動力とすべり速度との関係を示す線図である。FIG. 24 is a diagram showing a relationship between a braking force and a slip speed at a predetermined speed in an Ice road surface state.

【図２５】Ｄｒｙ路面状態における所定速度のときの制
動力と路面μとの関係を示す線図である。FIG. 25 is a diagram illustrating a relationship between a braking force and a road surface μ at a predetermined speed in a Dry road surface state.

【図２６】Ｓｎｏｗ路面状態における所定速度のときの
制動力と路面μとの関係を示す線図である。FIG. 26 is a diagram showing a relationship between a braking force and a road surface μ at a predetermined speed in a Snow road surface state.

【図２７】Ｉｃｅ路面状態における所定速度のときの制
動力と路面μとの関係を示す線図である。FIG. 27 is a diagram showing a relationship between a braking force and a road surface μ at a predetermined speed in an Ice road surface state.

【図２８】時系列データ軌跡照合部が、制動開始時に実
行する照合処理ルーチンを示したフローチャートであ
る。FIG. 28 is a flowchart showing a collation processing routine executed by the time-series data trajectory collation unit at the start of braking.

【図２９】時系列データ軌跡照合部の照合処理（軌跡）
の様子を示した図である。FIG. 29 is a collation process (trajectory) of the time-series data trajectory collation unit.
FIG.

【図３０】制動力と路面μ勾配との関係を示す線図であ
る。FIG. 30 is a diagram showing a relationship between a braking force and a road surface μ gradient.

【図３１】Ｄｒｙ路面状態における所定速度のときの制
動力と路面μ勾配との関係を示す線図である。FIG. 31 is a diagram showing a relationship between a braking force and a road surface μ gradient at a predetermined speed in a Dry road surface state.

【図３２】Ｓｎｏｗ路面状態における所定速度のときの
制動力と路面μ勾配との関係を示す線図である。FIG. 32 is a diagram showing a relationship between a braking force and a road surface μ gradient at a predetermined speed in a Snow road surface state.

【図３３】Ｉｃｅ路面状態における所定速度のときの制
動力と路面μ勾配との関係を示す線図である。FIG. 33 is a diagram showing a relationship between a braking force and a road surface μ gradient at a predetermined speed in an Ice road surface state.

【図３４】路面μ勾配推定部の第１の変形例の構成を示
すブロック図である。FIG. 34 is a block diagram illustrating a configuration of a first modification of the road μ gradient estimating unit.

【図３５】路面μ勾配推定部の第１の変形例により推定
されたタイヤと路面との間のすべり易さに関する物理量
Ｄ₀の推定結果である。FIG. 35 is a result of estimating the physical quantity D₀ regarding the ease of slippage between the tire and the road surface estimated by the first modification of the road surface μ gradient estimating unit.

【図３６】路面μ勾配推定部の第２の変形例の構成を示
すブロック図である。FIG. 36 is a block diagram showing a configuration of a second modification of the road surface μ gradient estimating unit.

【図３７】路面μ勾配推定部の第２の変形例に係る加振
入力手段の加振入力波形を示す図であって、（ａ）は疑
似ランダム波形、（ｂ）はステップ的波形、（ｃ）はイ
ンパルス的波形を示す。FIG. 37 is a diagram showing an excitation input waveform of an excitation input unit according to a second modification of the road surface μ gradient estimating unit, where (a) is a pseudo random waveform, (b) is a step waveform, c) shows an impulse-like waveform.

【図３８】路面μ勾配推定部の第３の変形例の構成を示
すブロック図である。FIG. 38 is a block diagram showing a configuration of a third modification of the road μ gradient estimating unit.

【図３９】スリップ速度に対する摩擦係数μの変化特性
を示すと共に、路面μ勾配が制動トルク勾配と等価であ
ることを説明するため、微小振動の中心の回りのμの変
化が直線で近似できることを示す図である。FIG. 39 shows a change characteristic of the friction coefficient μ with respect to the slip speed, and explains that the change of μ around the center of the minute vibration can be approximated by a straight line in order to explain that the road surface μ gradient is equivalent to the braking torque gradient. FIG.

【図４０】タイヤと路面との間の摩擦係数μのスリップ
率Ｓに対する特性を示す線図である。FIG. 40 is a diagram showing characteristics of a friction coefficient μ between a tire and a road surface with respect to a slip ratio S.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１０ 路面状態演算装置 １０ｂ 路面状態演算装置 １０ｃ 路面状態演算装置 ３６ 路面μ勾配演算部 ６１ ピークμ検索部 ７０ 車速演算部 ８４ 最大制動力選択部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Road surface condition calculation device 10b Road surface condition calculation device 10c Road surface condition calculation device 36 Road surface μ gradient calculation unit 61 Peak μ search unit 70 Vehicle speed calculation unit 84 Maximum braking force selection unit

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山口 裕之 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41 番地の１株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 菅井 賢 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41 番地の１株式会社豊田中央研究所内 (56)参考文献 特開 平８−334454（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−52572（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−79934（ＪＰ，Ａ) 特表 平10−509513（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) B60T 8/58──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing on the front page (72) Inventor Hiroyuki Yamaguchi 41 Toyota Chuo R & D Co., Ltd., No. 41, Nagachute-cho, Nagakute-cho, Aichi-gun, Japan. 41 at Yokomichi 1 in Toyota Central Research Laboratory, Inc. (56) References JP-A-8-334454 (JP, A) JP-A-9-52572 (JP, A) JP-A-5-79934 (JP, A) Table 10-509513 (JP, A) (58) Fields surveyed (Int. Cl.⁷ , DB name) B60T 8/58

Claims (9)

Translated fromJapanese

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims]【請求項１】 車輪と路面との間の車輪共振系への加振
入力に対する応答出力を検出する応答出力検出手段と、 加振入力から応答出力までの前記車輪共振系の伝達特性
を、車輪と路面との間のすべり易さに関する物理量を車
輪状態の未知要素として含む振動モデルで表し、該振動
モデルに基づいて、前記検出手段により検出された応答
出力を略満足させるような前記未知数を推定することに
より、該すべり易さに関する物理量を推定手段と、 前記すべり易さに関する物理量以外の前記車輪の運動特
性を表す少なくとも１つの車輪挙動量と前記すべり易さ
に関する物理量との間の相互関係を複数の路面状態毎に
記憶する記憶手段と、 前記すべり易さに関する物理量以外の少なくとも１つの
車輪挙動量を検出する検出手段と、 前記記憶手段に記憶された相互関係に基づいて、複数の
路面状態毎に、前記車輪挙動量の検出値及び前記すべり
易さに関する物理量の推定値の一方を他方に変換する変
換手段と、 前記複数の路面状態毎に変換された変換値各々と、前記
車輪挙動量の検出値及び前記すべり易さに関する物理量
の推定値のうち前記変換値に対応するものと、を比較し
て、路面状態を推定する路面状態推定手段と、 を有する路面状態推定装置。1. A response output detecting means for detecting a response output to a vibration input to a wheel resonance system between a wheel and a road surface; A physical quantity relating to the ease of slipping between the vehicle and the road surface is represented by a vibration model including as an unknown element of the wheel state, and the unknown is estimated based on the vibration model so as to substantially satisfy the response output detected by the detection means. By doing so, means for estimating the physical quantity related to the ease of slip, and a correlation between at least one wheel behavior quantity representing the motion characteristic of the wheel other than the physical quantity related to the ease of slip and the physical quantity related to the ease of slip. Storage means for storing for each of a plurality of road surface states; detection means for detecting at least one wheel behavior quantity other than the physical quantity relating to the ease of slip; Conversion means for converting one of the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical quantity relating to the ease of slip into the other, for each of the plurality of road surface conditions, Road surface state estimating means for estimating a road surface state by comparing each of the converted values with the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical quantity related to the ease of slip corresponding to the converted value. A road surface condition estimation device comprising:【請求項２】 前記振動モデルは加振入力から応答出力
までの前記車輪共振系の伝達関数であり、前記推定手段
は、該伝達関数を同定することにより、前記未知要素を
推定する請求項１の路面状態推定装置。2. The vibration model is a transfer function of the wheel resonance system from a vibration input to a response output, and the estimating means estimates the unknown element by identifying the transfer function. Road surface condition estimation device.【請求項３】 前記推定手段は、前記伝達関数を前記未
知数である前記すべり易さに関する物理量を表すための
パラメータの関数で表し、該関数と前記検出手段により
検出された応答出力とに基づいて該パラメータを推定
し、推定したパラメータに基づいて前記未知数を推定す
る請求項２の路面状態推定装置。3. The estimating means expresses the transfer function as a function of a parameter representing the physical quantity relating to the slipperiness, which is the unknown, based on the function and a response output detected by the detecting means. The road surface state estimation device according to claim 2, wherein the parameter is estimated, and the unknown is estimated based on the estimated parameter.【請求項４】 前記検出手段により検出された応答出力
に基づいて、前記振動モデルを修正する修正手段をさら
に有することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れ
か１項に記載の路面状態推定装置。4. The road surface according to claim 1, further comprising a correction unit configured to correct the vibration model based on a response output detected by the detection unit. State estimation device.【請求項５】 前記車輪共振系へ加振入力を与える加振
手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求
項４の何れか１項に記載の路面状態推定装置。5. The road surface condition estimating device according to claim 1, further comprising a vibration means for applying a vibration input to the wheel resonance system.【請求項６】 前記加振手段により前記車輪共振系へ与
えられる加振入力を検出する加振入力検出手段をさらに
有することを特徴とする請求項５の路面状態推定装置。6. The road surface condition estimating apparatus according to claim 5, further comprising: a vibration input detecting means for detecting a vibration input given to said wheel resonance system by said vibration means.【請求項７】 前記加振入力は前記車輪共振系への励振
トルク及び路面から前記車輪共振系への路面励振トルク
の少なくとも一方である請求項１乃至請求項６の何れか
１項に記載の路面状態推定装置。7. The vehicle according to claim 1, wherein the excitation input is at least one of an excitation torque to the wheel resonance system and a road surface excitation torque from a road surface to the wheel resonance system. Road surface condition estimation device.【請求項８】 前記記憶手段は、車輪と路面との間の摩
擦係数μのピークμ値を、複数の路面状態毎に更に記憶
し、 前記路面状態推定手段により演算された路面状態及び前
記複数の路面状態毎に備えたピークμ値に基づいて、前
記演算された路面状態に対応するピークμ値を検索する
ピークμ値検索手段を更に備えたことを特徴とする請求
項１乃至請求項７の何れか１項に記載の路面状態推定装
置。8. The storage unit further stores a peak μ value of a friction coefficient μ between a wheel and a road surface for each of a plurality of road surface conditions, wherein the road surface condition calculated by the road surface condition estimation unit and the plurality of road surface conditions are stored. 8. A peak μ value searching means for searching for a peak μ value corresponding to the calculated road surface condition based on the peak μ value provided for each of the road surface conditions. The road surface state estimating device according to any one of the above.【請求項９】 前記路面状態推定手段は、前記車輪挙動
量の検出値及び前記すべり易さに関する物理量の推定値
の一方に対する前記変換された変換値各々の軌跡と、前
記車輪挙動量の検出値に対する前記すべり易さに関する
物理量の推定値の軌跡と、を比較し、該比較の結果に基
づいて、前記変換された変換値各々の内の前記車輪挙動
量の検出値及び前記すべり易さに関する物理量の推定値
の他方の軌跡に最も近い軌跡に対応する路面状態を、前
記車輪が走行している実際の路面状態として推定する請
求項１乃至請求項８の何れか１項に記載の路面状態推定
装置。9. The trajectory of each of the converted values for one of the detected value of the wheel behavior amount and the estimated value of the physical quantity relating to the slipperiness, and the detected value of the wheel behavior amount, And the trajectory of the estimated value of the physical quantity relating to the slipperiness with respect to, and, based on the result of the comparison, the detected value of the wheel behavior quantity and the physical quantity related to the slipperiness among the converted values. The road surface state estimation according to any one of claims 1 to 8, wherein a road surface state corresponding to a trajectory closest to the other trajectory of the estimated value is estimated as an actual road surface state where the wheels are traveling. apparatus.