(57)【要約】【課題】自車両の横方向の移動に関する走行制御を、先行車両の状態に応じて適切に行うことができる走行制御装置を提供する。【解決手段】操舵制御装置１では、ＥＣＵ７において先行車両位置情報に基づき操舵制御の制御量が算出され、算出された制御量で操舵制御が実行される。さらに、操舵制御装置１では、ミリ波レーダ６によって先行車両の自車両Ｃに対する車間距離が検出され、ＥＣＵ７において、検出された車間距離に応じて操舵制御の目標制御量のゲイン値が変更される。つまり、操舵制御の目標制御量が、先行車両の状態に応じて変更される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
先行車両の位置情報に基づいて自車両の横方向の移動に関する走行制御を行う走行制御装置であって、
前記先行車両の状態を検出する先行車両状態検出手段と、
前記先行車両の位置情報に基づき前記走行制御の制御量を算出し、算出した前記制御量で前記走行制御を実行させる走行制御手段と、を備え、
前記走行制御手段は、前記先行車両状態検出手段で検出した前記先行車両の状態に応じて前記制御量を変更することを特徴とする走行制御装置。
【請求項２】
前記走行制御として操舵制御を行うことを特徴とする請求項１記載の走行制御手段。
【請求項３】
前記先行車両状態検出手段は、前記先行車両の前記自車両に対する車間距離を前記先行車両の状態として検出し、
前記走行制御手段は、前記車間距離が短いほど前記走行制御の応答性が高くなるように前記制御量を算出することを特徴とする請求項１又は２記載の走行制御装置。
【請求項４】
先行車両の位置情報に基づいて自車両の横方向の移動に関する走行制御を行う走行制御装置であって、
前記先行車両の状態を検出する先行車両状態検出手段と、
前記先行車両の位置情報に基づき前記走行制御の制御量を算出し、算出した前記制御量で前記走行制御を実行させる走行制御手段と、を備え、
前記先行車両状態検出手段は、前記先行車両のふらつきの有無を前記先行車両の状態として検出し、
前記走行制御手段は、前記ふらつきの有無に応じた前記制御量を算出することを特徴とする走行制御装置。
【請求項５】
前記走行制御手段は、前記ふらつきを検出した場合に該ふらつきの要因を推定し、推定した前記ふらつきの要因に応じた前記制御量を算出することを特徴とする請求項４記載の走行制御装置。
【請求項６】
前記走行制御手段は、前記車両が車線維持するための前記制御量を算出することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項記載の走行制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、先行車両の位置情報に基づいて自車両の横方向の移動に関する走行制御を行う走行制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の走行制御装置としては、例えば特許文献１に記載されているものが知られている。このような走行制御装置では、先行車両との車間距離が短い場合、走行路画像から得られる情報ではなく、先行車両の位置情報に基づいて自車両の操舵制御が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３３２１９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、上述したような走行制御装置においては、適切な走行制御を行うために、例えば走行制御の応答性や制御内容に先行車両の状態を考慮することが好ましく、よって、先行車両の状態に応じた走行制御を行うことが望まれている。
【０００５】
そこで、本発明は、自車両の横方向の移動に関する走行制御を、先行車両の状態に応じて適切に行うことができる走行制御装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を達成するため、本発明に係る走行制御装置は、先行車両の位置情報に基づいて自車両の横方向の移動に関する走行制御を行う走行制御装置であって、先行車両の状態を検出する先行車両状態検出手段と、先行車両の位置情報に基づいて走行制御の制御量を算出し、算出した制御量で走行制御を実行させる走行制御手段と、を備え、走行制御手段は、先行車両の状態に応じて制御量を変更することを特徴とする。
【０００７】
この走行制御装置では、自車両の横方向の移動に関する走行制御（以下、単に「走行制御」という）の制御量が先行車両の状態に応じて変更される。よって、先行車両の状態に応じた適切な走行制御を行うことが可能となる。
【０００８】
ここで、上記作用効果を好適に奏する構成として、具体的には、走行制御として操舵制御を行う構成が挙げられる。
【０００９】
また、先行車両状態検出手段は、先行車両の自車両に対する車間距離を先行車両の状態として検出し、走行制御手段は、車間距離が短いほど走行制御の応答性が高くなるように制御量を算出することが好ましい。この場合、先行車両との車間距離に応じた適切な走行制御を行うことが可能となる。
【００１０】
また、本発明に係る走行制御装置は、先行車両の位置情報に基づいて自車両の横方向の移動に関する走行制御を行う走行制御装置であって、先行車両の状態を検出する先行車両状態検出手段と、先行車両の位置情報に基づき走行制御の制御量を算出し、算出した制御量で走行制御を実行させる走行制御手段と、を備え、先行車両状態検出手段は、先行車両のふらつきの有無を先行車両の状態として検出し、走行制御手段は、ふらつきの有無に応じた制御量を算出することを特徴とする。
【００１１】
この走行制御装置では、先行車両状態検出手段が、先行車両のふらつきの有無を先行車両の状態として検出し、走行制御手段が、ふらつきの有無に応じた制御量を算出する。そのため、例えば先行車両に対し自車両が追従走行する場合、ふらつく先行車両に追従して自車両もふらついてしまうのを防止することが可能となる。
【００１２】
このとき、走行制御手段は、ふらつきを検出した場合に該ふらつきの要因を推定し、推定したふらつきの要因に応じた制御量を算出することが好ましい。これにより、ふらつきの要因に応じた適切な走行制御を行うことが可能となる。その結果、例えば、先行車両のふらつきが走行に必要な走行制御（例えば、障害物回避等）である場合には、ふらつく先行車両に追従した走行制御を行うことが可能となる。
【００１３】
また、走行制御手段は、車両が車線維持するための制御量を算出することが好ましい。この場合、いわゆるレーンキープのための走行制御を行うことができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、自車両の横方向の移動に関する走行制御を、先行車両の状態に応じて適切に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る操舵制御装置を示すブロック図である。
【図２】図１の操舵制御装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図２のふらつき判定の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明は省略する。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態に係る操舵制御装置を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の操舵制御装置（走行制御装置）１は、自動車等の自車両Ｃに対して車線維持（レーンキープ）するよう操舵制御（走行制御）を行うものであり、自車両Ｃに対する先行車両の位置情報（以下、「先行車両位置情報」という）に基づいて自車両の操舵制御（走行制御）を行う。この操舵制御装置１は、ヨーレートセンサ２、車速センサ３、カーナビゲーション端末４、車車間通信器５及びミリ波レーダ６を備えている。
【００１８】
ヨーレートセンサ２は、自車両Ｃのヨーレートを検出する。車速センサ３は、自車両Ｃの車速を検出する。カーナビゲーション端末４は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して自車両Ｃの現在位置を検出する端末であり、ここでは、記憶された道路地図情報から自車両Ｃの現在位置の道路形状を検出する。
【００１９】
車車間通信器５は、先行車両との間で情報の送受信を行うものであり、ここでは、先行車両のドライバの覚醒度に関するドライバ覚醒度情報、及び先行車両がＬＫＡ（Lane Keeping Assist system：登録商標）設定中の場合にそのＬＫＡに関するＬＫＡ情報を少なくとも受信する。なお、ＬＫＡとは、走行中において白線認識カメラ等で白線を認識し、車線を逸脱しないように操舵制御を行う車線維持補助システム（レーンキーピングアシストシステム）を意味する。ミリ波レーダ６は、先行車両位置情報を取得するためのものであり、ここでは、先行車両の右端位置Ｙｒ及び左端位置Ｙｌを先行車両位置情報として検出し取得する。
【００２０】
また、操舵制御装置１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等から構成されたＥＣＵ（Electronic Control Unit）７を備えている。ＥＣＵ７は、ヨーレートセンサ２、車速センサ３、カーナビゲーション端末４、車車間通信器５及びミリ波レーダ６に接続されており、これらからの入力に基づいて操舵制御の制御量を算出し、算出した制御量で操舵アクチュエータ８を制御すると共に、先行車両の状態に応じてその制御量を変更する（詳しくは後述）。
【００２１】
このＥＣＵ７は、自車両Ｃの現在位置のカーブ半径を演算するカーブ半径演算部７ａ、自車両Ｃのヨー角を演算するヨー角演算部７ｂ、自車両Ｃのオフセットを演算するオフセット演算部７ｃ、操舵制御の制御量におけるゲイン量（応答性に関するパラメータ量）を演算するゲイン量演算部７ｄ、及び目標制御量（目標Ｇともいう）を演算する目標制御量演算部７ｅを含んで構成されている。
【００２２】
以上のように構成された操舵制御装置１では、例えば自車両ＣにおいてＬＫＡが作動されて車線を維持する（レーンキープする）操舵制御が行われている際、先行車両との車間距離が縮まって搭載された白線認識カメラによるカメラ情報が得られなくなった場合、先行車両を追従するような以下の処理がＥＣＵ７にて繰り返し実行される。
【００２３】
すなわち、図２に示すように、まず、車車間通信器５によって取得したＬＫＡ情報に基づいて先行車両がＬＫＡ設定中（ＬＫＡ設定車両であり且つＬＫＡを使用中）であるか否かが判定される（Ｓ１）。そして、ＬＫＡ設定中でない場合、後述のふらつきフラグがＯＮであるか否かが判定される（Ｓ２）。
【００２４】
ふらつきフラグがＯＦＦの場合、ミリ波レーダ６によって取得された先行車両位置情報が現在の先行車両位置情報とされる（つまり、現在の先行車両位置情報が更新される：Ｓ３）。一方、ふらつきフラグがＯＮの場合、現在の先行車両位置情報の更新が行われず、以前のふらつきフラグＯＦＦのときの車両位置情報が現在の先行車量位置情報とされる（Ｓ４）。なお、初期状態では、ふらつきフラグがＯＦＦとされおり、よって、初回の上記Ｓ２ではふらつきフラグが必ずＯＦＦと判定された後、上記Ｓ３にて現在の先行車両位置情報が必ず更新される。
【００２５】
続いて、現在の先行車両位置情報に応じてカーブ半径Ｒ、ヨー角θ、及びオフセットＤのそれぞれが推定される（Ｓ５）。具体的には、カーナビゲーション端末４で検出された道路形状から自車両Ｃの走行位置がカーブ区間であると認識された場合、下式（１）に示すように、センサ２，３で検出された自車両Ｃのヨーレートω及び車速Ｖからカーブ半径Ｒが推定される。
Ｒ＝Ｖ／ω  …（１）
（Ｒ：カーブ半径、Ｖ：車速、ω：ヨーレート）
【００２６】
また、ミリ波レーダ６により検出された先行車両の右端位置Ｙｒ及び左端位置Ｙｌから、これらの中間位置Ｙｃが算出される。そして、下式（２）に示すように、中間位置Ｙｃの時間変化量からヨー角θが推定される。
θ＝ｄＹｃ／ｄｔ  …（２）
（θ：ヨー角、Ｙｃ：中間位置、ｔ：時間）
【００２７】
また、下式（３）に示すように、中間位置ＹｃがオフセットＤとして推定される。
Ｄ＝Ｙｃ  …（３）
（Ｄ：オフセット）
【００２８】
続いて、ミリ波レーダ６により検出された先行車両の車間距離に応じて、目標制御量のゲイン値ｋ１〜Ｋ３が設定される（Ｓ６）。車間距離が所定距離αｍ以上の場合には、各ゲイン値ｋ１〜Ｋ３が小さいものとされ、ここでは、ゲイン値ｋ１ｍｉｎ〜Ｋ３ｍｉｎとそれぞれされている。車間距離が所定距離βｍ以下の場合には、各ゲイン値ｋ１〜Ｋ３がゲイン値ｋ１ｍｉｎ〜Ｋ３ｍｉｎよりも大きいものとされ、ここでは、ゲイン値ｋ１ｍａｘ〜Ｋ３ｍａｘとそれぞれされている。そして、車間距離が所定距離αｍよりも小さく所定距離βｍよりも大きい場合には、ゲイン値ｋ１〜Ｋ３が、ゲイン値ｋ１ｍｉｎ〜Ｋ３ｍｉｎとゲイン値ｋ１ｍａｘ〜Ｋ３ｍａｘとのそれぞれを線形補完した各値とされている。
【００２９】
続いて、先行車両のふらつき（横変位の揺れ）を判定するふらつき判定が行われる（詳しくは後述：Ｓ７）。その後、下式（４）に従って、レーンキープのための操舵制御の目標制御量Ｇが演算される（Ｓ８）。また、上記Ｓ１にてＬＫＡ設定中であると判定された場合、そのＬＫＡ情報（すなわち、先行車両が取得しているカーブ半径、ヨー角およびオフセットに関する情報）に従って目標制御量Ｇが演算される（Ｓ１→Ｓ８）。これにより、演算された目標制御量でもって操舵アクチュエータ８が制御されて操舵制御（操舵支援）が実行されることになる。
Ｇ＝Ｇｙ１＋Ｇｙ２＋Ｇｙ３  …（４）
Ｇｙ１＝ｋ１・Ｖ２／Ｒ
Ｇｙ２＝ｋ２・θ
Ｇｙ３＝ｋ３・Ｄ
（Ｇ：目標制御量、Ｇｙ１：フィードフォワード演算子、Ｇｙ２：フィードバック演算子、Ｇｙ３：フィードバック演算子）
【００３０】
ここで、図３に示すように、上述したふらつき判定（上記Ｓ７）では、次の処理が実行される。まず、判定時間ｔ０秒前までのふらつき判定に関するデータがリセットされる（Ｓ１１）。続いて、車車間通信器５によって取得した先行車量のドライバ覚醒度情報に基づいて、先行車両のドライバの覚醒度が閾値以上であるか否かが判定される（Ｓ１２）。
【００３１】
先行車両のドライバの覚醒度が閾値よりも小さい場合、判定時間ｔ０秒の間において中間位置Ｙｃの最大値から最小値までの偏差（いわゆる、ピークｔｏピーク）ΔＹｃが所定距離Ａ以上か否かが判定される（Ｓ１３）。
【００３２】
偏差ΔＹｃが所定距離以上の場合、判定時間ｔ０秒の間において、偏差ΔＹｃが所定距離Ａ以上となるのを所定回Ｂ以上検出したか否かを判定する（Ｓ１４）。そして、偏差ΔＹｃが所定距離Ａ以上となるのを所定回Ｂ以上検出した場合、ふらつきフラグをＯＮした後、ふらつき判定を終了する（Ｓ１５）。
【００３３】
一方、先行車両のドライバの覚醒度が閾値以上の場合（上記Ｓ１２にてＹｅｓ）、偏差ΔＹｃが所定距離も小さい場合（上記Ｓ１３にてＮｏ）、及び、偏差ΔＹｃが所定距離Ａ以上となるのを所定回Ｂ以上検出しない場合（上記Ｓ１３にてＮｏ）、ふらつきフラグをＯＦＦした後、ふらつき判定を終了する（Ｓ１６）。
【００３４】
以上、本実施形態の操舵制御装置１では、操舵制御の目標制御量Ｇが先行車両の状態（先行車両の自車両Ｃに対する車間距離、及び先行車両のふらつき等）に応じて変更されているため、先行車両の状態に応じた適切な操舵制御を行うことが可能となる。
【００３５】
また、本実施形態の上記Ｓ６では、上述したように、車間距離が所定距離α，βｍの間において、各ゲイン値ｋ１〜Ｋ３がゲイン値ｋ１ｍｉｎ〜Ｋ３ｍｉｎとゲイン値ｋ１ｍａｘ〜Ｋ３ｍａｘとのそれぞれを線形補完した各値とされている。つまり、先行車両の自車両Ｃに対する車間距離が短いほど操舵制御の応答性が高くなるように制御量が算出されている。よって、先行車両との車間距離に応じた適切な操舵制御を行うことが可能となる。
【００３６】
また、本実施形態の上記Ｓ２，４では、上述したように、ふらつきフラグがＯＮの場合、現在の先行車両位置情報の更新が行われず、以前のふらつきフラグＯＦＦのときの車両位置情報からカーブ半径Ｒ、ヨー角θ、及びオフセットＤのそれぞれが推定され、目標制御量Ｇが演算されている。つまり、先行車両のふらつきを検出した場合、ふらつき検出前の先行車両の車両位置情報を利用して目標制御量Ｇを算出している。これにより、ふらつきの有無に応じた目標制御量Ｇを算出することができ、ふらつく先行車両に追従して自車両Ｃもふらついてしまうのを防止することが可能となる。
【００３７】
また、本実施形態の上記Ｓ１２，１６では、先行車両のドライバの覚醒度が閾値以上である場合、先行車両のふらつきが走行に必要な操舵（例えば、障害物回避等）であると推定され、ふらつきフラグがＯＦＦとされ、先行車両を追従するような適切な操舵制御が行われている。つまり、先行車両のふらつきが検出された場合でも、そのふらつきの要因（走行に必要な意図的操舵であるか否か）が推定され、かかる要因に応じた制御量が算出されることになる。よって、ふらつきの要因に応じた適切な操舵制御を行うことが可能となる。
【００３８】
なお、通常の操舵制御装置では、自車両Ｃに搭載された白線認識カメラの認識可能範囲（例えば７ｍ〜２７ｍ）よりも先行車両との車間距離が短くなると、白線認識カメラが白線を認識できずにシステムがキャンセルされ、白線認識が困難になるが、本実施形態では、上述したように、先行車両位置情報を用いて車線維持に必要な目標制御量Ｇを演算でき、且つ、該目標制御量Ｇが先行車両の状態に応じて変更されるため、本実施形態は特に有効なものといえる。
【００３９】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明に係る走行制御装置は、実施形態に係る上記操舵制御装置１に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
【００４０】
例えば、上記実施形態では、先行車両のふらつきを検出した場合（ふらつきフラグがＯＮの場合）、ふらつき検出前（ふらつきフラグがＯＦＦのとき）の先行車両の車両位置情報を利用して目標制御量Ｇを算出したが、先行車両のふらつきを検出した場合に操舵制御を中止、又は抑制してもよい。
【００４１】
また、上記実施形態では、先行車両のドライバの覚醒度を利用してふらつきの要因を推定したが、障害物情報等を利用してもよい。また、上記実施形態では、走行制御として操舵制御を行っているが、走行制御はこれに限定されるものではなく、車両の横方向の移動に関する走行制御であればよい。例えば、左右の車輪における駆動力や制動力の差を制御することで走行制御を実行してもよい。
【００４２】
また、上記実施形態では、目標制御量Ｇを演算する際、ふらつきフラグのＯＮ／ＯＦＦに応じて先行車両位置情報を更新してカーブ半径Ｒ等を推定すると共に、先行車両の車間距離に応じてゲイン値ｋ１〜Ｋ３を設定したが、これらの処理の何れか一方のみを実行してもよい。
【００４３】
なお、上記において、車車間通信器５及びミリ波レーダ６が先行車両状態検出手段を構成し、ＥＣＵ７が操舵制御手段を構成する。
【符号の説明】
【００４４】
１…操舵制御装置、５…車車間通信器（先行車両状態検出手段）、６…ミリ波レーダ（先行車両状態検出手段）、７…ＥＣＵ（操舵制御手段）、Ｃ…自車両。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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