(57)【要約】  カーブ路での曲率変化部分で、コーナー外側に膨らまずに走行すること。  左右の車線境界を検出し、車線境界検出結果に基づいて自車の走行制御を行うナビゲーション制御ユニット（３）（コントローラ）を備える。この自動運転車両（運転支援車両）の走行制御装置において、ナビゲーション制御ユニット（３）は、道路形状判別部（３６４）と、レートリミッタ部（３６５）（検出結果変化抑制部）と、を有する。道路形状判別部（３６４）は、道路形状情報に基づいてカーブ路とカーブ方向を判別する。レートリミッタ部（３６５）は、カーブ路を走行するとき、コーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とする。
2019043832.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
左右の車線境界を検出し、車線境界検出結果に基づいて自車の走行制御を行うコントローラを備える運転支援車両の走行制御方法において、
道路形状情報に基づいてカーブ路とカーブ方向を判別し、
前記カーブ路を走行するとき、コーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とする
ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
【請求項２】
請求項１に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
前記カーブ路を走行するとき、前記コーナー内側の車線境界検出結果が自車に近づく方向の横速度として許容される許容変化レートを、前記コーナー外側の車線境界検出結果の横速度として許容される許容変化レートよりも小さくする
ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
前記カーブ路を走行するとき、コーナー曲率の変化開始点から所定時間経過するまでの間、コーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とする
ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
【請求項４】
請求項２又は３に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
前記カーブ路の曲率を道路形状により算出し、前記曲率と車速により想定横加速度を算出し、前記想定横加速度により第１レート上限値と第１レート下限値を変化させる
ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
【請求項５】
請求項４に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
前記カーブ路の曲率を道路形状により算出し、前記曲率と車速により想定ヨーレートを算出し、前記想定ヨーレートにより第２レート上限値と第２レート下限値を変化させ、
前記想定横加速度に基づいて求めた前記第１レート上限値と前記第１レート下限値のそれぞれと絶対値を比較し、絶対値がより小さい方をレート上限値とレート下限値として採用する
ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
【請求項６】
請求項４に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
前記カーブ路を走行するときの車速の時間変化である車速微分値を算出し、前記車速微分値により第３レート上限値と第３レート下限値を変化させ、
前記想定横加速度に基づいて求めた第１レート上限値と第１レート下限値のそれぞれと絶対値を比較し、絶対値がより小さい方をレート上限値とレート下限値として採用する
ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
【請求項７】
請求項１から６までの何れか一項に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
前記車線境界の検出結果と左右の車線境界検出以外の手法にて生成された目標経路との位置関係を比較し、前記目標経路が前記車線境界に対して所定距離以内に存在する場合、或いは、前記目標経路が前記車線境界に対して自車とは反対側に存在する場合、前記目標経路を横方向の並行移動により補正する
ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
【請求項８】
左右の車線境界を検出し、車線境界検出結果に基づいて自車の走行制御を行うコントローラを備える運転支援車両の走行制御装置において、
前記コントローラは、
道路形状情報に基づいてカーブ路とカーブ方向を判別する道路形状判別部と、
前記カーブ路を走行するとき、コーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とする検出結果変化抑制部と、
を有することを特徴とする運転支援車両の走行制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、左右の車線境界を検出し、車線境界検出結果に基づいて自車の走行制御を行う運転支援車両の走行制御方法及び走行制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、左右車線を検出すると、検出した左右車線の中心位置を目標経路とし、自車を目標経路に沿って走行するように制御する車両の運転支援制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１３５４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来装置にあっては、カーブ路を走行するとき、道路曲率の変化への捕捉が追い付かず、車線境界検出値に遅れが発生し易い。このため、コーナー内側の車線境界検出結果が自車に近づく方向の値となってしまう。この結果、カーブ路での曲率変化部分で、コーナー外側に膨らむ走行になる。【０００５】
本開示は、上記問題に着目してなされたもので、カーブ路での曲率変化部分で、コーナー外側に膨らまずに走行することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本開示は、左右の車線境界を検出し、車線境界検出結果に基づいて自車の走行制御を行うコントローラを備える。
この運転支援車両の走行制御方法において、道路形状情報に基づいてカーブ路とカーブ方向を判別する。
カーブ路を走行するとき、コーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とする。
【発明の効果】
【０００７】
上記のように、カーブ路を走行するとき、車線境界検出値に遅れが発生し易いコーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とすることで、カーブ路での曲率変化部分で、コーナー外側に膨らまずに走行することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施例１の走行制御方法及び走行制御装置が適用された自動運転制御システムを示す全体システム図である。
【図２】実施例１において車載センサのうち右側方認識カメラ及び左側方認識カメラを示す斜視図である。
【図３】実施例１において車載センサのうち車両前方の左右位置に設けられたライダーを示す斜視図である。
【図４】実施例１においてナビゲーション制御ユニットに有する目標経路補正器を示す全体ブロック図である。
【図５】図４に示す目標経路補正器のうちレートリミッタ部の詳細構成を示す詳細ブロック図である。
【図６】カーブ路を走行するときの比較例でのコーナー内側の車線境界検出結果とコーナー外側の車線境界検出結果を示す図である。
【図７】比較例でのカーブ路を走行するときの走行制御作用を示す走行制御作用説明図である。
【図８】実施例１でのカーブ路を走行するときの走行制御作用を示す走行制御作用説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本開示による運転支援車両の走行制御方法及び走行制御装置を実現する最良の実施形態を、図面に示す実施例１に基づいて説明する。
【実施例１】
【００１０】
まず、構成を説明する。
実施例１における走行制御方法及び走行制御装置は、ナビゲーション制御ユニットにて生成される目標経路情報を用い、自動運転モードの選択により操舵/駆動/制動が自動制御される自動運転車両（運転支援車両の一例）に適用したものである。以下、実施例１の構成を、「全体システム構成」、「ナビゲーション制御ユニットの詳細構成」、「目標経路補正器の全体構成」、「レートリミッタ部の詳細構成」に分けて説明する。【００１１】
［全体システム構成］
図１は、実施例１の走行制御方法及び走行制御装置が適用された自動運転制御システムを示す。図２は、車載センサのうち右側方認識カメラ及び左側方認識カメラを示し、図３は、車載センサのうち車両前方の左右位置に設けられたライダーを示す。以下、図１〜図３に基づいて全体システム構成を説明する。【００１２】
自動運転制御システムは、図１に示すように、車載センサ１と、周囲環境認識ユニット２と、ナビゲーション制御ユニット３と、自動運転制御ユニット４と、アクチュエータ５と、を備えている。なお、周囲環境認識ユニット２、ナビゲーション制御ユニット３、自動運転制御ユニット４は、ＣＰＵなどの演算処理装置を備え、演算処理を実行するコンピュータである。【００１３】
車載センサ１は、自動運転車両に搭載され、自車の周辺情報を取得するセンサである。前方認識カメラ１１と、後方認識カメラ１２と、右側方認識カメラ１３と、左側方認識カメラ１４と、ライダー１５と、レーダー１６と、を有する。なお、自車の周辺情報以外の自動運転制御に必要な情報を取得するセンサ類として、図外の車速センサやヨーレートセンサやウインカースイッチなどを有する。【００１４】
前方認識カメラ１１、後方認識カメラ１２、右側方認識カメラ１３、左側方認識カメラ１４を組み合わせて周囲認識カメラ（AVM：アラウンド・ビュー・モニター）が構成される。この周囲認識カメラでは、自車走行路上物体・自車走行路外物体（道路構造物、先行車、後続車、対向車、周囲車両、歩行者、自転車、二輪車）・自車走行路（道路白線、道路境界、停止線、横断歩道）・道路標識（制限速度）などが検知される。【００１５】
右側方認識カメラ１３は、図２に示すように、右側ドアミラーに内蔵された魚眼カメラであり、右側白線横位置検出機能を有する。左側方認識カメラ１４は、図２に示すように、左側ドアミラーに内蔵された魚眼カメラであり、左側白線横位置検出機能を有する。
なお、右側白線横位置とは、自車Ａの車幅方向中心線CLの位置から右側白線WRの内端位置までの長さをいう。左側白線横位置とは、自車Ａの車幅方向中心線CLの位置から左側白線WLの内端位置までの長さをいう。なお、右側白線WRと左側白線WLは、左右の車線境界であり、右側白線横位置と左側白線横位置は、左右の車線境界検出結果とされる。【００１６】
ライダー１５とレーダー１６は、自車の前端位置に、出力波の照射軸を車両前方に向けて配置され、反射波を受けることにより自車前方の物体の存在を検知すると共に、自車前方の物体までの距離を検知する。ライダー１５とレーダー１６という２種類の測距センサを組み合わせてライダー/レーダーが構成され、例えば、レーザーレーダー、ミリ波レーダー、超音波レーダー、レーザーレンジファインダーなどを用いることができる。このライダー１５とレーダー１６では、自車走行路上物体・自車走行路外物体（道路構造物、先行車、後続車、対向車、周囲車両、歩行者、自転車、二輪車）などの位置と物体までの距離を検知する。【００１７】
ここで、ライダー１５は、図３に示すように、自車Ａの前端左右位置に右斜め下向きと左斜め下向きに首振り可能に設けられ、右側縁石横位置検出機能と左側縁石横位置検出機能とを有する。なお、右側縁石横位置とは、自車Ａの車幅方向中心線CLの位置から右側縁石ERの内端位置までの長さをいう。左側縁石横位置とは、自車Ａの車幅方向中心線CLの位置から左側縁石ELの内端位置までの長さをいう。なお、右側縁石ERと左側縁石ELは、左右の道路端であり、右側縁石横位置より所定距離内側位置と左側白線横位置より所定距離内側位置が、左右の車線境界検出結果とされる。【００１８】
周囲環境認識ユニット２は、各認識カメラ１１，１２，１３，１４からの画像データとライダー/レーダー１５，１６から物体データとを入力する。この周囲環境認識ユニット２は、画像データと物体データのキャリブレーションデータを生成するキャリブレーション処理部２１と、キャリブレーションデータに基づいて物体認識処理を行う物体認識処理部２２と、を有する。【００１９】
キャリブレーション処理部２１は、各認識カメラ１１，１２，１３，１４からの画像データのパラメータと、ライダー/レーダー１５，１６から物体データのパラメータとを推定し、パラメータを使用して画像データや物体データのキャリブレーションデータを生成して出力する。例えば、各認識カメラ１１，１２，１３，１４からの画像データの場合、パラメータを使用して光軸やレンズ歪みの補正などを行う。【００２０】
物体認識処理部２２は、キャリブレーション処理部２１からのキャリブレーションデータを入力し、キャリブレーションデータに基づいて物体認識処理を行い、認識結果データを出力する。この物体認識処理部２２では、例えば、画像データと物体データとを比較処理し、画像データによる物体候補の位置に物体データにより物体が存在することが確認されると、物体の存在を認識すると共に物体が何であるかを認識する。【００２１】
ナビゲーション制御ユニット３は、GNSSアンテナ３１からの自車位置情報を入力し、道路情報を含む地図データと衛星通信を利用したGPS（全地球測位システム）を組み合わせ、ルート検索により現在位置から目的地までの目標経路を生成する。そして、生成した目標経路を地図上に表示すると共に、目標経路情報を出力する。【００２２】
ここで、「GNSS」は「Global Navigation Satellite System：全地球航法衛星システム」の略称であり、「GPS」は「Global Positioning System」の略称である。なお、ナビゲーション制御ユニット３の詳細構成については後述する。【００２３】
自動運転制御ユニット４は、周囲環境認識ユニット２の物体認識処理部２２からの認識結果データと、ナビゲーション制御ユニット３からの目標経路情報を入力する。そして、入力情報に基づいて目標車速や目標加速度や目標減速度を生成する。さらに、生成された目標加速度により駆動制御指令値を演算し、演算結果を駆動アクチュエータ５１へ出力する。生成された目標減速度により制動制御指令値を演算し、演算結果を制動アクチュエータ５２へ出力する。入力された目標経路情報により舵角制御指令値を演算し、演算結果を舵角アクチュエータ５３へ出力する。【００２４】
アクチュエータ５は、駆動アクチュエータ５１と、制動アクチュエータ５２と、舵角アクチュエータ５３と、を有する。【００２５】
駆動アクチュエータ５１は、自動運転制御ユニット４から駆動制御指令値を入力し、駆動源駆動力を制御するアクチュエータである。つまり、エンジン車の場合は、エンジンアクチュエータを用いる。ハイブリッド車の場合は、エンジンアクチュエータとモータアクチュエータを用いる。電気自動車の場合、モータアクチュエータを用いる。【００２６】
制動アクチュエータ５２は、自動運転制御ユニット４から制動制御指令値を入力し、ブレーキ制動力を制御するアクチュエータである。なお、制動アクチュエータ５２としては、油圧ブースタや電動ブースタなどを用いる。【００２７】
舵角アクチュエータ５３は、自動運転制御ユニット４から舵角制御指令値を入力し、操舵輪の転舵角を制御するアクチュエータである。なお、舵角アクチュエータ５３としては、舵角制御モータなどを用いる。【００２８】
［ナビゲーション制御ユニットの詳細構成］
目的地を設定し、最適な目標経路を演算し、自動運転用の目標経路を表示するナビゲーション制御ユニット３の詳細構成を、図１に基づいて説明する。【００２９】
ナビゲーション制御ユニット３は、図１に示すように、GNSSアンテナ３１と、位置情報処理部３２と、目的地設定部３３と、地図データ記憶部３４と、ルート検索処理部３５と、目標経路補正器３６と、表示デバイス３７と、を備えている。【００３０】
位置情報処理部３２は、GNSSアンテナ３１から入力される衛星通信情報に基づいて、自車の停車位置や自車の走行位置の緯度・経度の検出処理を行う。位置情報処理部３２からの自車位置情報は、ルート検索処理部３５へ出力される。【００３１】
目的地設定部３３は、ドライバによる表示デバイス３７の表示画面へのタッチパネル操作などにより、自車の目的地の入力設定を行う。目的地設定部３３からの目的地情報は、ルート検索処理部３５へ出力される。【００３２】
地図データ記憶部３４は、緯度経度と地図情報が対応づけられた、いわゆる電子地図データの記憶部である。地図データには、各地点に対応づけられた道路情報を有し、道路情報は、ノードと、ノード間を接続するリンクにより定義される。道路情報は、道路の位置／領域により道路を特定する情報と、道路ごとの道路種別、道路ごとの道路幅、道路の形状情報とを含む。道路情報は、各道路リンクの識別情報ごとに、交差点の位置、交差点の進入方向、交差点の種別その他の交差点に関する情報を対応づけて記憶する。また、道路情報は、各道路リンクの識別情報ごとに、道路種別、道路幅、道路形状、直進の可否、進行の優先関係、追い越しの可否（隣接レーンへの進入の可否）、制限速度、その他の道路に関する情報を対応づけて記憶する。【００３３】
ルート検索処理部３５は、位置情報処理部３２からの自車位置情報と、目的地設定部３３からの目的地情報と、地図データ記憶部３４からの道路地図情報（道路地図データ）と、を入力する。そして、道路地図情報に基づいてルートコスト計算などによって目標経路を生成する。なお、目標経路の生成は、GPSと地図を用いて生成しても良いが、GPSと地図を用いる代わりに、先行車が存在するとき、先行車の走行軌跡を目標経路としても良い。この場合、GPSの位置精度が低いとき、走行軌跡を目標経路として用いることで、後述する目標経路補正器３６での並行移動量が小さくて済み、よりスムーズな車両挙動にすることができる。【００３４】
目標経路補正器３６は、物体認識処理部２２からの認識結果データと、ルート検索処理部３５からの目標経路と、地図データ記憶部３４からの道路地図情報と、を入力する。目標経路以外に、白線横方向距離（左右）、静止物体横方向距離（左右）、縁石横方向距離（左右）、ドライバによる方向指示器（ウインカ）の使用状況、車線変更状況、車速などの情報を入力する。これらの入力情報に基づいて、自車が走行する車線の車線境界を検出する。そして、検出した車線境界と地図上における目標経路との位置関係を比較し、目標経路が車線境界に対して所定距離以内に存在する場合、或いは、目標経路が車線境界に対して自車とは反対側に存在する場合、目標経路を横方向の並行移動により補正する。【００３５】
ここで、「所定距離」とは、自車が車線境界に近づいたとき、ドライバに対して不安感を与える距離をいい、例えば、自車の車幅方向中心線から車線境界までが2m程度（自車の側面から車線境界までが1m程度）の距離とする。なお、目標経路が車線境界に対して自車とは反対側に存在する場合には、自車との距離にかかわらず、目標経路を横方向の並行移動により補正する。【００３６】
表示デバイス３７は、地図データ記憶部３４からの地図データ情報と、目標経路補正器３６からの目標経路情報を入力する。そして、表示画面に、地図と道路と目標経路と自車位置と目的地を表示する。つまり、表示デバイス３７は、自動運転による走行中、自車が地図上で何処を移動しているかなどの自車位置視覚情報を提供する。【００３７】
［目標経路補正器の全体構成］
図４は、実施例１においてナビゲーション制御ユニット３（コントローラ）に有する目標経路補正器３６を示す。以下、図４に基づいて目標経路補正器３６の全体構成を説明する。【００３８】
目標経路補正器３６は、自動運転による走行中、ナビゲーション情報を用いて検出した自車位置を地図情報に重ね合わせたとき、自車位置と目標経路との間で生じるナビゲーション誤差を、目標経路の横並行移動により補正する。この目標経路補正器３６は、図４に示すように、道路境界情報統合部３６１と、横補正量算出部３６２と、横並行移動部３６３と、道路形状判別部３６４と、レートリミッタ部３６５と、を有する。【００３９】
道路境界情報統合部３６１は、直進路走行中、白線横方向距離（左右）、静止物体横方向距離（左右）、縁石横方向距離（左右）、ドライバによる方向指示器（ウインカ）の使用状況、車線変更状況、車速などの情報を入力する。一方、カーブ路走行中、白線横方向距離（左右）に代え、レートリミッタ部３６５からのレートリミッタ適用後右側白線横位置とレートリミッタ適用後左側白線横位置とを入力し、白線横方向距離（左右）を算出する。そして、自車Ａが走行する車線の車線境界を検出し、自車Ａと車線境界横方向距離（左右）を、横補正量算出部３６２へ出力する。【００４０】
横補正量算出部３６２は、ルート検索処理部３５からの目標経路と、道路境界情報統合部３６１からの車線境界横方向距離（左右）と、ドライバによる方向指示器の使用状況、車線変更状況、車速などの情報を入力する。そして、検出した車線境界と地図上における目標経路との位置関係を比較し、目標経路が車線境界に対して所定距離以内に存在する場合、或いは、目標経路が車線境界に対して自車Ａとは反対側に存在する場合、目標経路の横補正量を算出する。【００４１】
横並行移動部３６３は、ルート検索処理部３５からの目標経路と、横補正量算出部３６２からの横補正量と、を入力する。そして、横補正量が算出されると、図４の右下の枠Ｂに示すように、目標経路を横補正量だけ横方向の並行移動により補正し、新しい目標経路を生成する。この目標経路の並行移動補正により、自車Ａの進行方向と目標経路がずれているとき、自車Ａの進行方向と新しい目標経路との一致性が高められる。【００４２】
道路形状判別部３６４は、地図（道路形状情報）とGPSによる自車位置情報に基づいて自車の走行予定経路上に存在するカーブ路とカーブ方向を判別する。そして、カーブ路のコーナー曲率の変化開始点に到達すると、曲率変化開始点に到達してからカーブ路を抜けるのに要する所定時間が経過するまでに限り、カーブ路情報をレートリミッタ部３６５へ出力する。なお、自車がカーブ路を抜けるのに要する所定時間は、カーブ路の曲率や長さと自車のカーブ路推定車速により求める。【００４３】
レートリミッタ部３６５は、道路形状判別部３６４からのカーブ路情報と、右側方認識カメラ１３により検出された右側白線横位置と、左側方認識カメラ１４により検出された左側白線横位置と、を入力する。そして、カーブ路を走行するときであって、カーブ路情報を入力しているとき、右側白線横位置と左側白線横位置のうち、コーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とする。つまり、コーナー内側の車線境界検出結果が自車に近づく方向の横速度（変化レート）として許容される許容変化レートを、コーナー外側の車線境界検出結果の横速度（変化レート）として許容される許容変化レートよりも小さくする。そして、レートリミッタ適用後右側白線横位置とレートリミッタ適用後左側白線横位置とを道路境界情報統合部３６１へ出力する。【００４４】
［レートリミッタ部の詳細構成］
図５は、目標経路補正器３６のうちレートリミッタ部３６５の詳細構成を示す。以下、図５に基づいてレートリミッタ部３６５の詳細構成を説明する。【００４５】
レートリミッタ部３６５は、図５に示すように、曲率計算部３６５ａと、想定横Ｇ演算部３６５ｂと、第１レート上限値決定部３６５ｃと、第１レート下限値決定部３６５ｄと、を有する。さらに、想定ヨーレート演算部３６５ｅと、第２レート上限値決定部３６５ｆと、第２レート下限値決定部３６５ｇと、車速微分値演算部３６５ｈと、第３レート上限値決定部３６５ｉと、第３レート下限値決定部３６５ｊと、を有する。加えて、レート上限値選択部３６５ｋと、レート下限値選択部３６５ｍと、右側レートリミッタ３６５ｎと、左側レートリミッタ３６５ｐと、を有する。【００４６】
曲率計算部３６５ａは、地図とGPSを用いて取得した道路形状によりカーブ路の曲率を計算する。【００４７】
想定横Ｇ演算部３６５ｂは、曲率と車速を入力し、下記の式を用いて想定横Ｇを演算する。【００４８】
ここで、曲線道路形状は、ｙ＝1/2ρD2と表せる。ρは曲率、Dは進行方向距離である。車速をVとするとD＝Vtなので、ｙ＝1/2ρV2t2になる。よって、ある時間t＝τの間に直進する自車からみて白線の横方向への横移動量ｙは、ｙ＝1/2ρV2τ2と書くことができる。この白線の横移動量ｙの式で、ρV2が想定される横Ｇであり、想定横Ｇ＝ρV2の式を用いることで想定横Ｇが演算される。【００４９】
第１レート上限値決定部３６５ｃは、想定横Ｇを横軸とするルックアップテーブルを有し、想定横Ｇとテーブル特性により第１レート上限値を決定する。第１レート上限値は、右カーブで想定横Ｇが大きいほど右側白線が左側へ移動する速度を抑制する値とされる。【００５０】
第１レート下限値決定部３６５ｄは、想定横Ｇを横軸とするルックアップテーブルを有し、想定横Ｇとテーブル特性により第１レート下限値を決定する。第１レート下限値は、左カーブで想定横Ｇが大きいほど左側白線が右側へ移動する速度を抑制する値とされる。【００５１】
想定ヨーレート演算部３６５ｅは、曲率と車速を入力し、下記の式を用いて想定ヨーレートを演算する。【００５２】
上記のように、白線の横移動量ｙは、ｙ＝1/2ρV2τ2と書くことができる。この白線の横移動量ｙの式で、ρVが想定されるヨーレートであり、想定ヨーレート＝ρVの式を用いることで想定ヨーレートが演算される。【００５３】
第２レート上限値決定部３６５ｆは、想定ヨーレートを横軸とするルックアップテーブルを有し、想定ヨーレートとテーブル特性により第２レート上限値を決定する。第２レート上限値は、右カーブで想定ヨーレートが大きいほど右側白線が左側へ移動する速度を抑制する値とされる。【００５４】
第２レート下限値決定部３６５ｇは、想定ヨーレートを横軸とするルックアップテーブルを有し、想定ヨーレートとテーブル特性により第２レート下限値を決定する。第２レート下限値は、左カーブで想定ヨーレートが大きいほど左側白線が右側へ移動する速度を抑制する値とされる。【００５５】
車速微分値演算部３６５ｈは、カーブ路情報と車速を入力し、車速Vを時間微分処理することで、車速Vの単位時間あたりの変化量である車速微分値を演算する。【００５６】
第３レート上限値決定部３６５ｉは、車速微分値を横軸とするルックアップテーブルを有し、車速微分値とテーブル特性により第３レート上限値を決定する。第３レート上限値は、右カーブで車速微分値（減速度）が大きいほど右側白線が左側へ移動する速度を抑制する値とされる。【００５７】
第３レート下限値決定部３６５ｊは、車速微分値を横軸とするルックアップテーブルを有し、車速微分値とテーブル特性により第３レート下限値を決定する。第３レート下限値は、左カーブで車速微分値（減速度）が大きいほど左側白線が右側へ移動する速度を抑制する値とされる。【００５８】
レート上限値選択部３６５ｋは、第１レート上限値と第２レート上限値と第３レート上限値を入力し、絶対値が最も小さい値をレート上限値として選択する。【００５９】
レート下限値選択部３６５ｍは、第１レート下限値と第２レート下限値と第３レート下限値を入力し、絶対値が最も小さい値をレート下限値として選択する。【００６０】
右側レートリミッタ３６５ｎは、右側方認識カメラ１３により検出された右側白線横位置と、レート上限値選択部３６５ｋからのレート上限値と、予め設定されているレート下限値と、を入力する。そして、右側白線横位置の変化レート（横速度）に対し、レート上限値とレート下限値により制限することで、レートリミッタ適用後右側白線横位置を取得する。【００６１】
左側レートリミッタ３６５ｐは、左側方認識カメラ１４により検出された左側白線横位置と、レート下限値選択部３６５ｍからのレート下限値と、予め設定されているレート上限値と、を入力する。そして、左側白線横位置の変化レート（横速度）に対し、レート上限値とレート下限値により制限することで、レートリミッタ適用後左側白線横位置を取得する。【００６２】
次に、作用を説明する。
実施例１の作用を、「比較例でのカーブ路走行制御作用」、「実施例１でのカーブ路走行制御作用」に分けて説明する。【００６３】
［比較例でのカーブ路走行制御作用］
図６は、カーブ路を走行するときの比較例でのコーナー内側の車線境界検出結果とコーナー外側の車線境界検出結果を示す。以下、図６に基づいて比較例の課題を説明する。ここで、比較例は、カーブ路を走行するとき、左右の車線境界検出値を、そのままコーナー内側の車線境界検出結果とコーナー内側の車線境界検出結果として用いるものとする。【００６４】
カーブ路走行中、左右白線の検出をカメラ等で行う場合、道路曲率が変化するところ（図６の曲率変化部Ｃ）にさしかかると、左右白線の横位置の変化に対しカメラでの捕捉が追い付かない。このため、図６の矢印Ｄで示す枠線内の破線特性に示すように、実際の左右白線に対してカメラでの検出結果に遅れが発生しやすい。【００６５】
そして、曲率変化部Ｃを過ぎた後のコーナー内側の白線検出に遅れが発生すると、カメラでの検出結果は、自車Ａに近づく方向の値となってしまう。なお、曲率変化部Ｃを過ぎた後のコーナー外側の白線検出に遅れが発生すると、カメラでの検出結果は、自車Ａから離れる方向の値となってしまう。【００６６】
図７は、比較例でのカーブ路を走行するときの走行制御作用を示す。以下、図７に基づいて比較例でのカーブ路走行制御作用を説明する。【００６７】
上記のように、曲率変化部Ｃを過ぎた後の白線検出に遅れが発生すると、カメラでの白線検出結果は、コーナー内側では自車Ａに近づく方向の値となってしまい、コーナー外側では自車Ａから離れる方向の値となってしまう。よって、カメラでの白線検出結果により認識されるカーブ路の曲率が、実際の左右白線によるカーブ路の曲率よりも大きく（曲率半径が小さく）なって、コーナー外側に膨らむ。【００６８】
このため、地図より作成した目標経路TLを、カメラでの白線検出結果にて補正し、それに対しライントレース制御にてレーン内走行をしようとする。この場合、補正後の目標経路TL’は、カーブ路の外側に補正が働くため、図７の矢印Ｅで囲まれる枠内に記載したように、カーブ路の外側白線に寄った経路になる。この結果、自車Ａを補正後の目標経路TL’に沿って走行させると、カーブ路での曲率変化部分で、コーナー外側に膨らんで走行することになる。【００６９】
なお、このカーブ路での曲率変化部分で、コーナー外側に膨らんで自車が走行するという作用は、目標経路を生成することなく、カメラでの左右白線検出結果に基づき、左右白線の中心位置を保ちながら走行する制御を行っても同様である。【００７０】
［実施例１でのカーブ路走行制御作用］
図８は、実施例１でのカーブ路を走行するときの走行制御作用を示す。以下、図５及び図８に基づいて実施例１でのカーブ路走行制御作用を説明する。【００７１】
本発明は、上記比較例での課題に着目してなされたものである。実施例１では、カーブ路を走行するとき、コーナー内側の車線境界検出結果が自車に近づく方向の横速度として許容される許容変化レートを、コーナー外側の車線境界検出結果の横速度として許容される許容変化レートよりも小さくするようにした。【００７２】
即ち、曲率計算部３６５ａにおいて、地図とGPSを用いて取得した道路形状によりカーブ路の曲率が計算され、想定横Ｇ演算部３６５ｂにおいて、曲率と車速を入力し、想定横Ｇ＝ρV2の式を用いて想定横Ｇが演算される。そして、第１レート上限値決定部３６５ｃにおいて、想定横Ｇとテーブル特性により第１レート上限値が決定される。決定される第１レート上限値は、右カーブで想定横Ｇが大きいほど、コーナー内側の右側白線が左側へ移動する速度を抑制する値とされる。また、第１レート下限値決定部３６５ｄにおいて、想定横Ｇとテーブル特性により第１レート下限値が決定される。決定される第１レート下限値は、左カーブで想定横Ｇが大きいほどコーナー内側の左側白線が右側へ移動する速度を抑制する値とされる。【００７３】
一方、想定ヨーレート演算部３６５ｅにおいて、曲率と車速を入力し、想定ヨーレート＝ρVの式を用いて想定ヨーレートが演算される。そして、第２レート上限値決定部３６５ｆにおいて、想定ヨーレートとテーブル特性により第２レート上限値が決定される。決定される第２レート上限値は、右カーブで想定ヨーレートが大きいほどコーナー内側の右側白線が左側へ移動する速度を抑制する値とされる。また、第２レート下限値決定部３６５ｇにおいて、想定ヨーレートとテーブル特性により第２レート下限値が決定される。決定される第２レート下限値は、左カーブで想定ヨーレートが大きいほどコーナー内側の左側白線が右側へ移動する速度を抑制する値とされる。【００７４】
さらに、車速微分値演算部３６５ｈにおいて、カーブ路情報と車速を入力し、車速Vを時間微分処理することで、車速Vの単位時間あたりの変化量である車速微分値が演算される。そして、第３レート上限値決定部３６５ｉにおいて、車速微分値とテーブル特性により第３レート上限値が決定される。決定される第３レート上限値は、右カーブで車速微分値（減速度）が大きいほどコーナー内側の右側白線が左側へ移動する速度を抑制する値とされる。また、第３レート下限値決定部３６５ｊにおいて、車速微分値とテーブル特性により第３レート下限値が決定される。決定される第３レート下限値は、左カーブで車速微分値（減速度）が大きいほどコーナー内側の左側白線が右側へ移動する速度を抑制する値とされる。【００７５】
そして、レート上限値選択部３６５ｋにおいて、第１レート上限値と第２レート上限値と第３レート上限値が入力され、３つの値のうち、絶対値が最も小さい値がレート上限値として選択される。また、レート下限値選択部３６５ｍにおいて、第１レート下限値と第２レート下限値と第３レート下限値が入力され、３つの値のうち、絶対値が最も小さい値がレート下限値として選択される。【００７６】
次に、右側レートリミッタ３６５ｎにおいて、右側方認識カメラ１３により検出された右側白線横位置と、レート上限値選択部３６５ｋからのレート上限値と、予め設定されているレート下限値と、が入力される。そして、右側白線横位置の変化レート（横速度）に対し、レート上限値とレート下限値により制限することで、レートリミッタ適用後右側白線横位置が取得される。【００７７】
同様に、左側レートリミッタ３６５ｐにおいて、左側方認識カメラ１４により検出された左側白線横位置と、レート下限値選択部３６５ｍからのレート下限値と、予め設定されているレート上限値と、が入力される。そして、左側白線横位置の変化レート（横速度）に対し、レート上限値とレート下限値により制限することで、レートリミッタ適用後左側白線横位置が取得される。【００７８】
したがって、曲率変化部Ｃを過ぎた後の白線検出に遅れが発生しても、右カーブ路を走行するとき、コーナー内側のレートリミッタ適用後右側白線横位置は、左側へ移動する速度が抑制された位置とされる。また、左カーブ路を走行するとき、コーナー内側のレートリミッタ適用後左側白線横位置は、右側へ移動する速度が抑制された位置とされる。よって、レートリミッタ適用後の右側白線横位置と左側白線横位置により認識されるカーブ路の曲率は、実際の左右白線によるカーブ路の曲率に近づいたものになる。【００７９】
このため、地図より作成した目標経路TLを、レートリミッタ適用後の右側白線横位置と左側白線横位置にて補正し、それに対しライントレース制御にてレーン内走行をしようとする。この場合、補正後の目標経路TL”は、カーブ路の外側に補正が働くのが抑えられるため、図８の矢印Ｆで囲まれる枠内に記載したように、カーブ路のセンターラインにほぼ沿った経路になる。この結果、自車Ａを補正後の目標経路TL”に沿って走行させても、カーブ路での曲率変化部分で、コーナー外側に膨らまずに走行することができる。【００８０】
次に、効果を説明する。
実施例１における自動運転車両の走行制御方法及び走行制御装置にあっては、下記に列挙する効果が得られる。【００８１】
(1) 左右の車線境界を検出し、車線境界検出結果に基づいて自車の走行制御を行うコントローラ（ナビゲーション制御ユニット３）を備える。
この運転支援車両（自動運転車両）の走行制御方法において、道路形状情報に基づいてカーブ路とカーブ方向を判別する。
カーブ路を走行するとき、コーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とする（図８）。
このため、カーブ路での曲率変化部分で、コーナー外側に膨らまずに走行する運転支援車両（自動運転車両）の走行制御方法を提供することができる。【００８２】
(2) カーブ路を走行するとき、コーナー内側の車線境界検出結果が自車に近づく方向の横速度として許容される許容変化レートを、コーナー外側の車線境界検出結果の横速度として許容される許容変化レートよりも小さくする（図５）。
このため、(1)の効果に加え、横位置の変化レート（横速度）を小さくすることで、コーナー内側の車線境界検出結果が自車に近づくのを防止することができる。なお、実施例１のように、目標経路生成と車線境界検出結果とを組み合わせて使う場合、変化レートを変えるだけで車線境界検出結果を残すため、目標経路の横並行移動補正機能を失うことなく、目標経路の横補正により自車がレーン中心を走行することが可能になる。【００８３】
(3) カーブ路を走行するとき、コーナー曲率の変化開始点から所定時間経過するまでの間、コーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とする（図４）。
このため、(1)又は(2)の効果に加え、カーブ路走行シーン以外の直進走行シーンにおいて、自車がレーン中心を走行することが可能になる。即ち、コーナー内側の車線境界検出結果の遅れが顕著であるカーブ路走行シーンにのみに限定することで、その他の走行シーンでは、左右の車線境界検出結果を直接使うことができる。【００８４】
(4) カーブ路の曲率を道路形状により算出し、曲率と車速により想定横加速度（想定横Ｇ）を算出し、想定横加速度により第１レート上限値と第１レート下限値を変化させる（図５）。
このため、(2)又は(3)の効果に加え、レートリミッタの上下限を想定横加速度（想定横Ｇ）により変化させることで、カーブ路走行中、自車の車両挙動を小さく抑えることができる。即ち、車線境界検出結果の横移動量ｙが大きくなるほど、センサ遅れによる影響が大きくなるという関係にある。そして、横移動量ｙはρV2τ2であり、想定横ＧはρV2であるため、想定横Ｇが大きいほどコーナー内側の車線境界検出結果を制限すると、横移動量ｙが小さく抑えられる。【００８５】
(5) カーブ路の曲率を道路形状により算出し、曲率と車速により想定ヨーレートを算出し、想定ヨーレートにより第２レート上限値と第２レート下限値を変化させる。
想定横加速度に基づいて求めた第１レート上限値と第１レート下限値のそれぞれと絶対値を比較し、絶対値がより小さい方をレート上限値とレート下限値として採用する（図５）。
このため、(4)の効果に加え、自車のヨーレートを加味して車線境界の検出を行っている場合、想定横Ｇに想定ヨーレートを加えてコーナー内側の車線境界検出結果を制限すると、カーブ路走行中、自車の車両挙動を小さく抑えることができる。即ち、横Ｇが同じであっても、ヨーレートの変化が大きくなると、車線境界の検出誤差が大きくなってしまうという関係にある。【００８６】
(6) カーブ路を走行するときの車速の時間変化である車速微分値を算出し、車速微分値により第３レート上限値と第３レート下限値を変化させる。
想定横加速度に基づいて求めた第１レート上限値と第１レート下限値のそれぞれと絶対値を比較し、絶対値がより小さい方をレート上限値とレート下限値として採用する（図５）。
このため、(4)の効果に加え、自車のヨーレートを加味して車線境界の検出を行っている場合、想定横Ｇに車速微分値を加えてコーナー内側の車線境界検出結果を制限すると、カーブ路走行中、自車の車両挙動を小さく抑えることができる。即ち、曲率と車速の積がヨーレートであるため、車速の変化（＝車速微分値）がヨーレートの変化となる。【００８７】
(7) 車線境界の検出結果と左右の車線境界検出以外の手法にて生成された目標経路との位置関係を比較し、目標経路が車線境界に対して所定距離以内に存在する場合、或いは、目標経路が車線境界に対して自車とは反対側に存在する場合、目標経路を横方向の並行移動により補正する（図４）。
このため、(1)〜(6)の効果に加え、カーブ路を含めて目標経路を並行移動により補正することで、スムーズさを優先させるか、はみ出さないことを優先させるかをシーンに応じて選択することが可能となり、より安心できる車両挙動を実現することができる。【００８８】
(8) 左右の車線境界を検出し、車線境界検出結果に基づいて自車の走行制御を行うコントローラ（ナビゲーション制御ユニット３）を備える。
この運転支援車両（自動運転車両）の走行制御装置において、コントローラ（ナビゲーション制御ユニット３）は、道路形状判別部３６４と、検出結果変化抑制部（レートリミッタ部３６５）と、を有する。
道路形状判別部３６４は、道路形状情報に基づいてカーブ路とカーブ方向を判別する。
検出結果変化抑制部（レートリミッタ部３６５）は、カーブ路を走行するとき、コーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とする（図４）。
このため、カーブ路での曲率変化部分で、コーナー外側に膨らまずに走行する運転支援車両（自動運転車両）の走行制御装置を提供することができる。【００８９】
以上、本開示の運転支援車両の走行制御方法及び走行制御装置を実施例１に基づき説明してきた。しかし、具体的な構成については、この実施例１に限られるものではなく、請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。【００９０】
実施例１では、目標経路生成と車線境界検出結果とを組み合わせて使う例を示した。しかし、車線境界検出結果のみを用い、例えば、カメラでの左右白線検出結果に基づき、左右白線の中心位置を保ちながら走行する制御を行うような例であって本発明を適用することができる。【００９１】
実施例１では、カーブ路を走行するとき、コーナー内側の車線境界検出結果を、自車に近づく横方向の変化が抑えられた値とするとき、コーナー内側の車線境界検出結果に対するレートリミッタを強くし、コーナー外側の車線境界検出結果に対するレートリミッタを弱くする例を示した。これは、カーブ路での曲率変化部分で、コーナー外側に膨らませずに走行するには、コーナー内側の車線境界検出結果に対する制限がコーナー外側の車線境界検出結果に対する制限より効果的であるし、走行経路幅を狭くしないという理由による。しかし、カーブ路を走行するとき、コーナー内側の車線境界検出結果を維持する例としても良い。また、カーブ路を走行するとき、コーナー内側とコーナー外側の車線境界検出結果を維持する例としても良い。【００９２】
実施例１では、自車の現在位置から目的地までの目標経路を生成するコントローラとして、ナビゲーション制御ユニット３を用いる例を示した。しかし、自車の現在位置から目的地までの目標経路を生成するコントローラとしては、自動運転制御ユニットとする例としても良い。さらに、目標経路生成機能を２つに分け、一部をナビゲーション制御ユニットで分担し、残りを自動運転制御ユニットで分担する例としても良い。【００９３】
実施例１では、本開示の走行制御方法及び走行制御装置を自動運転モードの選択により操舵/駆動/制動が自動制御される自動運転車両に適用する例を示した。しかし、本開示の走行制御方法及び走行制御装置は、ドライバによる操舵運転/駆動運転/制動運転のうち、一部の運転を支援する運転支援車両であっても良い。要するに、ナビゲーション誤差を補正することでドライバの運転支援をする車両であれば適用することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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