(57)【要約】【課題】目標経路への追従走行中に自車両に急に加わる外乱の影響を緩和して安定した円滑な走行を維持する。【解決手段】走行制御装置１００は、目標経路生成部１０１で生成した目標経路への追従走行を、目標操舵角設定部１０２で設定した目標操舵角への制御によって実行する。その際、外乱予測部１０３で急な外乱が自車両に加わると予測すると、目標操舵角における目標経路の曲率に対するフィードフォワード制御のゲインを追従制御ゲイン補正部１０４で、補正することにより、これから自車両に加わる外乱に備えて自車両の走行状態を予め調整しておき、実際に自車両に外乱が加わったときの影響を緩和して安定した円滑な走行を維持可能とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両が走行する目標経路を生成し、前記目標経路への追従走行を制御する車両の走行制御装置であって、
自車両前方の他車両の挙動変化に基づいて、自車両に加わる外乱を予測する外乱予測部と、
前記外乱予測部で自車両に外乱が加わると予測された場合、自車両の進行軌跡を前記目標経路に追従させる目標操舵角の制御ゲインを補正する追従制御ゲイン補正部と、
を備えることを特徴とする車両の走行制御装置。
【請求項２】
前記他車両は、自車両前方を同一方向に走行する先行車両のみならず自車両前方から自車両に向かって走行してくる対向車両も含むことを特徴とする請求項１に記載の車両の走行制御装置。
【請求項３】
前記外乱予測部は、自車両前方の前記他車両の挙動変化を車線内の横位置変動量として、前記横位置変動量が判定閾値以上の場合、自車両に外乱が加わると予測することを特徴とする請求項１又は２に記載の車両の走行制御装置。
【請求項４】
前記外乱予測部は、前記判定閾値を、自車両前方の前記他車両の車高に応じて設定することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の車両の走行制御装置。
【請求項５】
前記追従制御ゲイン補正部は、前記目標操舵角の制御ゲインを、自車両の前記目標経路への追従性を強める方向に補正することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の車両の走行制御装置。
【請求項６】
前記目標操舵角の制御ゲインは、前記目標経路の曲率に対するフィードフォーワード制御のゲインであることを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の車両の走行制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両が走行する目標経路への追従走行を制御する車両の走行制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の車両においては、自車両の走行車線及び自車両前方の先行車両をカメラやレーダ等により検知し、先行車両との車間距離を適正距離に制御すると共に、自車両が車線中央位置や先行車両の中心位置を軌跡とする目標経路に沿って走行するように制御する追従走行制御の技術が実用化されている。
【０００３】
この追従走行制御では、自車両の進行軌跡が目標経路と一致するように操舵角を制御しているが、横風等の外乱が自車両に急に加わると、この急な外乱に対する操舵修正が遅れてしまい、ドライバに不安感や違和感を与える虞がある。
【０００４】
このため、例えば、特許文献１には、自車前方の画像から先行車の横位置の変化パターンを検出し、先行車横位置の変化パターンから先行車の不安定度を判断して自車ドライバに報知したり、先行車に対する追従制御の制御状態を変更する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２２０３４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示の技術は、先行車両に一定の車間距離で追従する追従制御に関して、先行車両自体の不安定な走行状態を検出した場合に、目標車間距離を長くする、又は減速制御のみを行う、又は追従制御をキャンセルするという状態に、追従制御状態を変更するものであり、自車両に急に加わる外乱に対処して円滑な走行を維持することは困難である。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、目標経路への追従走行中に自車両に急に加わる外乱の影響を緩和して安定した円滑な走行を維持することのできる車両の走行制御装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様による車両の走行制御装置は、自車両が走行する目標経路を生成し、前記目標経路への追従走行を制御する車両の走行制御装置であって、自車両前方の他車両の挙動変化に基づいて、自車両に加わる外乱を予測する外乱予測部と、前記外乱予測部で自車両に外乱が加わると予測された場合、自車両の進行軌跡を前記目標経路に追従させる目標操舵角の制御ゲインを補正する追従制御ゲイン補正部とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、目標経路への追従走行中に自車両に急に加わる外乱の影響を緩和して安定した円滑な走行を維持することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】走行制御システムの構成図
【図２】目標経路に対する追従走行制御の説明図
【図３】外乱による先行車両の挙動変化を示す説明図
【図４】図３における先行車両の横位置変動量を示す説明図
【図５】外乱による先行車両及び対向車両の挙動変化を示す説明図
【図６】図５における先行車両及び対向車両の横位置変動量を示す説明図
【図７】先行車両及び対向車両への外乱がない場合の挙動を示す説明図
【図８】図７における先行車両及び対向車両の横位置変動量を示す説明図
【図９】走行制御処理のフローチャート
【図１０】目標操舵角設定処理のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１において、符号１は、自動車等の車両の走行制御システムであり、車両の自律的な自動運転を含む走行制御を実施する。この走行制御システム１は、走行制御装置１００を中心として、外部環境認識装置１０、測位装置２０、地図情報処理装置３０、エンジン制御装置４０、変速機制御装置５０、ブレーキ制御装置６０、操舵制御装置７０、警報制御装置８０等が車内ネットワークを形成する通信バス１５０を介して互いに接続されて構成されている。
【００１２】
外部環境認識装置１０は、車載のカメラユニット１１、ミリ波レーダやレーザレーダ等のレーダ装置１２等の各種デバイスによる自車両周囲の物体の検出情報、路車間通信や車車間通信等のインフラ通信によって取得した交通情報、測位装置２０で測位した自車両の位置情報、地図情報処理装置３０からの地図情報等により、自車両周囲の外部環境を認識する。
【００１３】
以下では、外部環境認識装置１０における外部環境の認識処理として、カメラユニット１１で撮像した画像を処理して外部環境を認識する処理を主として説明する。カメラユニット１１は、例えば、同一対象物を異なる視点から撮像する２台のカメラで構成されるステレオカメラであり、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を有するシャッタ同期のカメラで構成されている。このカメラユニット１１は、例えば、車室内上部のフロントウィンドウ内側のルームミラー近傍に２台のカメラが所定の基線長で車幅方向左右に配置されて構成されている。
【００１４】
ステレオカメラとしてのカメラユニット１１で撮像された左右一対の画像は、例えば、ステレオマッチング処理により、左右画像の対応位置の画素ずれ量（視差）が求められ、画素ずれ量を輝度データ等に変換した距離画像が生成される。この距離画像上の点は、三角測量の原理から、自車両の車幅方向すなわち左右方向をＸ軸、車高方向をＹ軸、車長方向すなわち距離方向をＺ軸とする実空間上の点に座標変換され、自車両が走行する道路の白線（車線）、障害物、自車両の前方を走行する車両等が３次元的に認識される。
【００１５】
車線としての道路白線は、画像から白線の候補となる点群を抽出し、その候補点を結ぶ直線や曲線を算出することにより、認識することができる。例えば、画像上に設定された白線検出領域内において、水平方向（車幅方向）に設定した複数の探索ライン上で輝度が所定以上変化するエッジの検出を行って探索ライン毎に１組の白線開始点及び白線終了点を検出し、白線開始点と白線終了点との間の中間の領域を白線候補点として抽出する。
【００１６】
そして、単位時間当たりの車両移動量に基づく白線候補点の空間座標位置の時系列データを処理して左右の白線を近似するモデルを算出し、このモデルにより、白線を認識する。白線の近似モデルとしては、ハフ変換によって求めた直線成分を連結した近似モデルや、２次式等の曲線で近似したモデルを用いることができる。
【００１７】
測位装置２０は、複数の衛星からの信号に基づいて自車位置を測位する衛星航法を主として測位を行い、衛星からの信号（電波）の捕捉状態化や電波の反射によるマルチパスの影響等で測位精度が悪化した場合には、自車両の方位と移動距離に基づいて自己位置を測位する自律航法によって測位を行う。尚、測位装置２０は、路車間通信や車車間通信等のインフラ通信によって交通情報を取得する通信ユニットを一体的に備えるようにしても良い。
【００１８】
衛星航法による測位では、例えば、ＧＰＳ衛星等の複数の航法衛星から送信される軌道及び時刻等に関する情報を含む信号を受信し、受信した信号に基づいて自車両の自己位置を３次元の絶対位置として測位する。また、自律航法による測位は、方位センサによって検出した自車両の進行方位と車速センサから出力される車速パルス等から算出した自車両の移動距離とに基づいて、算出位置（自車位置）の相対的な変化分としての自車位置を測位する。
【００１９】
地図情報処理装置３０は、地図データベースＤＢを備え、測位装置２０で測位した自車両の位置データから地図データベースＤＢの地図データ上での位置を特定して出力する。地図データベースＤＢには、例えば、主として車両走行の経路案内や車両の現在位置を表示する際に参照されるナビゲーション用の地図データと、この地図データよりも詳細な、自動運転を含む運転支援制御を行う際に参照される走行制御用の地図データとが保持されている。
【００２０】
ナビゲーション用の地図データは、現在のノードに対して前のノードと次のノードとがそれぞれリンクを介して結びつけられており、各リンクには、信号機、道路標識、建築物等に関する情報が保存されている。一方、走行制御用の高精細の地図データは、ノードと次のノードとの間に、複数のデータ点を有している。このデータ点には、自車両が走行する道路の曲率、車線幅、路肩幅等の道路形状データや、道路方位角、道路白線種別、レーン数等の走行制御用データが、データの信頼度やデータ更新の日付け等の属性データと共に保持されている。
【００２１】
地図情報処理装置３０は、自車両位置の測位結果と地図データとの照合を行い、その照合結果に基づく走行経路案内や交通情報を図示しない表示装置を介してドライバに提示する。また、地図情報処理装置３０は、自車両が走行する道路の曲率、車線幅、路肩幅等の道路形状データや、道路方位角、道路白線種別、レーン数等の走行制御用の地図情報を通信バス１５０を介して送信する。尚、走行制御用の地図情報は、主として走行制御装置１００に送信されるが、必要に応じて他の制御装置にも送信される。
【００２２】
更に、地図情報処理装置３０は、地図データベースＤＢの保守管理を行い、地図データベースＤＢのノード、リンク、データ点を検定して常に最新の状態に維持すると共に、データベース上にデータが存在しない領域についても新規データを作成・追加し、より詳細なデータベースを構築する。地図データベースＤＢのデータ更新及び新規データの追加は、測位装置２０によって測位された位置データと、地図データベースＤＢに記憶されているデータとの照合によって行われる。
【００２３】
エンジン制御装置４０は、エンジン運転状態を検出する各種センサ類からの信号及び通信バス１５０を介して送信される各種制御情報に基づいて、エンジン（図示せず）の運転状態を制御する。エンジン制御装置４０は、例えば、吸入空気量、スロットル開度、エンジン水温、吸気温度、空燃比、クランク角、アクセル開度、その他の車両情報に基づき、燃料噴射制御、点火時期制御、電子制御スロットル弁の開度制御等を主要とするエンジン制御を実行する。
【００２４】
変速機制御装置５０は、変速位置や車速等を検出するセンサ類からの信号や通信バス１５０を介して送信される各種制御情報に基いて、自動変速機（図示せず）に供給する油圧を制御し、予め設定された変速特性に従って自動変速機を制御する。
【００２５】
ブレーキ制御装置６０は、例えば、ブレーキスイッチ、４輪の車輪速、ハンドル角、ヨーレート、その他の車両情報に基づき、４輪のブレーキ装置（図示せず）をドライバのブレーキ操作とは独立して制御する。また、ブレーキ制御装置６０は、各輪のブレーキ力に基づいて各輪のブレーキ液圧を算出して、アンチロック・ブレーキ・システムや横すべり防止制御等を行う。
【００２６】
操舵制御装置７０は、例えば、車速、ドライバの操舵トルク、ハンドル角、ヨーレート、その他の車両情報に基づいて、操舵系に設けた電動パワーステアリングモータ（図示せず）による操舵トルクを制御する。後述するように、電動パワーステアリングモータを介した操舵制御においては、自車両を目標経路に追従して自動走行させる場合、所定の前方位置で加わると予想される外乱に対して、操舵制御の制御ゲインが予め調整される。
【００２７】
警報制御装置８０は、車両の各種装置に異常が生じた場合、警報を発生する装置であり、例えば、モニタ、ディスプレイ、アラームランプ等の視覚的な出力と、スピーカ・ブザー等の聴覚的な出力との少なくとも一方を用いて、警告・報知を行う。また、ドライバの操作により自動運転を含む運転支援制御の休止時には、現在の運転状態をドライバに報知する。
【００２８】
次に、走行制御システム１の中心となる走行制御装置１００について説明する。走行制御装置１００は、外部環境認識装置１０による外部環境の認識結果、測位装置２０及び地図情報処理装置３０からの自車位置情報や交通情報に基づいて、自車両が走行する目標経路を生成し、この目標経路に沿って追従走行するよう、エンジン制御装置４０、変速機制御装置５０、ブレーキ制御装置６０、及び操舵制御装置７０を介した走行制御を実行する。
【００２９】
この目標経路への追従走行制御においては、走行制御装置１００は、自車両前方の他車両の走行状態の変化から自車両前方で発生している外乱の状態を判断し、これから自車両に加わるであろう外乱を予測する。そして、自車両への急激な外乱が予測される場合、自車両の進行軌跡を目標経路に追従させる操舵量の制御ゲインを予め補正しておき、予測される外乱に応じて目標経路への追従性を調整する。
【００３０】
自車両前方の他車両としては、自車両の走行車線を同一方向に走行する前方の先行車両を主として、先行車両の挙動を監視することで自車両に加わる外乱を予測する。また、先行車両が検出されない場合であっても、自車両の走行車線に隣接する対向車線を自車両に向かって走行してくる対向車両が前方に存在する場合には、対向車両の挙動を監視することにより、これから自車両に加わる外乱を予測することができる。
【００３１】
このため、走行制御装置１００は、目標経路への追従走行制御に係る機能部として、目標経路生成部１０１、目標操舵角設定部１０２、外乱予測部１０３、追従制御ゲイン補正部１０４、制御部１０５を備えている。これらの機能部により、これから自車両に加わる外乱に備えて自車両の走行状態を予め調整しておき、実際に自車両に外乱が加わったときの影響を緩和して安定した円滑な走行を維持することが可能となる。
【００３２】
詳細には、目標経路生成部１０１は、外部環境認識装置１０による外部環境の認識結果や高精細の地図データに基づいて、自車両の追従走行の対象となる目標点の軌跡を算出し、この目標点の軌跡を目標経路として設定する。追従走行の対象となる目標点は、例えば、図２に示すように、車線区画線としての左右の白線の道路幅方向の車線中央位置に設定され、自車両の走行位置が車線中央となるように制御される。
【００３３】
ここでは、カメラユニット１１の撮像画像から認識される左右白線の道路幅方向の中央位置を目標点とする経路を、２次の近似曲線で同定して目標経路とする例について説明する。白線情報に基づく目標経路を生成する場合、画像上で検出された白線の候補点は、それぞれ画像座標系に対して、実空間の座標系に写像される。この画像上の白線候補点は、例えば、手前側の約７〜８ｍから遠方側の１００ｍ位までの候補点であり、これらの全ての白線候補点が実空間に写像される。
【００３４】
そして、画像上で検出できた白線候補点と、自車両の移動量に基づいて推定した過去の白線データとを合わせ、それらのデータ点群に対して、例えば最小二乗法を適用して２次曲線で表現した白線候補点の軌跡を求める。この白線候補点の軌跡は、左右の白線に対応して左右の曲線として求められ、以下の（１）式で示すように、左右の曲線から求められる中央位置の軌跡を目標経路とする。  
Ｘ＝Ａ・Ｚ2＋Ｂ・Ｚ＋Ｃ  …（１）
【００３５】
ここで、（１）式において、係数Ａ，Ｂ，Ｃは目標経路を構成する経路成分を表している。係数Ａは目標経路の曲率成分を表し、係数Ｂは自車両に対する目標経路のヨー角成分（自車両の前後方向軸と目標経路（接線）との間の角度成分）、係数Ｃは自車両に対する目標経路の横方向（Ｘ軸方向）の位置成分（横位置成分）を表している。
【００３６】
目標操舵角設定部１０２は、自車両の車幅方向の中心位置を目標経路上の目標点に一致させる追従制御の目標操舵角αrefを設定する。目標経路への目標操舵角αrefは、以下の（２）式に示すように、目標経路の曲率κに対応して経路をトレースするためのフィードフォワード（ＦＦ）制御の操舵角αffと、目標経路に対する自車両の横位置偏差及び目標経路に対する自車両のヨー角偏差を解消するためのフィードバック制御の操舵角αfbとを合算して算出される。  
αref＝αff＋αfb  …（２）
【００３７】
詳細には、フィードフォワード制御の操舵角αffは、例えば、以下の（３）式により、目標経路の曲率κに、所定の係数Ｇff，Ｄhを乗算して算出される。  
αff＝Ｄh・Ｇff・κ  …（３）
【００３８】
（３）式における曲率κは、例えば、図２に示すように、（１）式で示す２次式で目標経路を近似した場合、係数Ａの値を適用して求めることができる。（３）式における係数Ｇffは、フィードフォワード制御におけるゲインであり、予め実験やシミュレーション等によって曲率κに応じた最適なゲインを求めてマップを作成しておき、このマップを参照して設定される。
【００３９】
また、（３）式における係数Ｄhは、追従制御ゲイン補正部１０４で設定される補正係数であり、通常はＤh＝１．０に設定され、ゲインＧffがマップ値で設定される。後述するように、所定時間後に自車両に外乱が加わると予想される場合には、Ｄh＞１．０或いはＤh＜１．０に設定され、マップ設定のゲインＧffが補正されて目標経路への追従性すなわち自車両の進行軌跡の目標経路への収束性が調整される。
【００４０】
一方、フィードバック制御の操舵角αfbは、以下の（４−１）〜（４−４）式に示すように、現在の操舵角で進行したときの所定距離ＺLにおける自車両の目標経路に対する横位置偏差δ'（図２参照）に対する比例制御項αp、自車両の目標経路に対する横位置偏差δ（図２参照）の積分制御項αi、自車両の目標経路に対するヨー角偏差θy（図２参照）に対する比例制御項αy、自車両の目標経路に対するヨー角偏差θyの微分制御項αrを含む操舵角であり、以下の（５）式に示すように、これらの制御項αp，αi，αy，αrを合算した操舵角として設定される。  
αp＝Ｇp・δ'          …（４−１）
αi＝Ｇi・∫δｄｔ     …（４−２）
αy＝Ｇy・θy          …（４−３）
αr＝Ｇr・ｄθy／ｄｔ  …（４−４）
αfb＝αp＋αi＋αy＋αr
＝Ｇp・δ'＋Ｇi・∫δｄｔ＋Ｇy・θy＋Ｇr・ｄθy／ｄｔ  …（５）
但し、Ｇp：横位置偏差に対する比例ゲイン
Ｇi：横位置偏差に対する積分ゲイン
Ｇy：ヨー角偏差に対する比例ゲイン
Ｇr：ヨー角偏差に対する微分ゲイン
【００４１】
ここで、（４−１）式に示す比例制御項αpは、目標経路と自車両との横位置の偏差に比例して、偏差を０にするための制御項である。この比例制御項αpは、横位置偏差δ'に比例ゲインＧpを乗算して算出される。
【００４２】
横位置偏差δ'は、現在の操舵角で進行したときの所定の距離における自車両の横位置を、車速、車両固有のスタビリティファクタ、ホイールベース、ステアリングギヤレシオ等から推定（或いはセンサによって検出した自車両のヨーレートから算出）し、この自車両の推定横位置と前方の目標経路の横位置との偏差として求めることができる。目標経路の横位置は、例えば、（１）式で示す２次式で目標経路を近似した場合、係数Ｃの値を適用して求めることができる。
【００４３】
尚、比例制御項αpは、追従対象の種別や走行速度等の条件に応じて、現在の自車両の目標経路に対する横位置偏差δに比例する制御項としても良く、また、横位置偏差δに比例する制御量と横位置偏差δ'に比例する制御量との両方を含む制御項としても良い。
【００４４】
（４−２）式に示す積分制御項αiは、比例制御の出力と目標値との間に定常的に発生する偏差や、横風或いは路面の横断勾配（カント）等の外乱によって目標値との間に発生する偏差を補償するものであり、自車両が目標経路に対してオフセットして走行することを防止する。この積分制御項αiは、横位置偏差δを積分した積分値に、所定の積分ゲインＧiを乗算して算出される。
【００４５】
（４−３）式に示す比例制御項αyは、自車両のヨー角を目標経路に沿ったヨー角にフィードバック制御するための制御項であり、ヨー角偏差θyに比例ゲインＧyを乗算して算出される。ヨー角偏差θyは、例えば、（１）式で示す２次式で目標経路を近似した場合、係数Ｂの値を適用して求めることができる。また、（４−４）式に示す微分制御項αrは、自車両のヨー角を目標経路に沿ったヨー角に応答性良く収束させるための制御項であり、ヨー角偏差θyに微分ゲインＧrを乗算して算出される。
【００４６】
外乱予測部１０３は、自車両前方を走行する先行車両や対向車線を走行する対向車両等の自車両前方の他車両の挙動変化から、横風や道路の轍等による自車両前方の外乱の状態を推定して、これから自車両に加わるであろう外乱を予測する。先行車両や対向車両の挙動変化としては、車線幅方向の横位置の変動量を検出する。
【００４７】
先行車両や対向車両の横位置は、自車両の目標経路に対する横位置と同様、カメラユニット１１で撮像した画像に基づいて算出することができ、例えば、車線中央位置に対する偏差として算出する。そして、先行車両や対向車両の車線中央位置に対する偏差を所定時間に渡ってサンプリングし、得られた時系列データの平均値に対する横位置の変化量を横位置変動量として算出する。
【００４８】
外乱予測部１０３は、自車両の横位置変動量に対して前方の他車両の横位置変動量が所定の設定値以上に乖離しており、且つ他車両の横位置変動量が所定の閾値を超えた場合、自車両前方で横風や道路の轍等による急な外乱が発生していると判断する。そして、所定時間後に該当位置を自車両が通過するときに自車両に急激に外乱が作用すると予測して、目標操舵角αrefの制御ゲインを補正する指示を、追従制御ゲイン補正部１０４に出力する。
【００４９】
ここで、図３に示すように、道路ＲＤに沿って所定の間隔で隣接する建築物Ｄ１，Ｄ２の間を吹き抜ける横風Ｗによる外乱を例に取って説明する。図３は、自車両ＣＲ１の走行車線Ｐ１に隣接する対向車線Ｐ２に対向車両は検出されず、走行車線Ｐ１の自車両ＣＲ１前方に先行車両ＣＲ２のみが検出されている状況を例示している。
【００５０】
このような状況において、先行車両ＣＲ２が建築物Ｄ１の側方から建築物Ｄ２との間を通過すると、横風Ｗを受けてふらつき、車線内の横位置が変動する。この先行車両ＣＲ２の横位置変動量Δδ2は、図４に示すように、建築物Ｄ１と建築物Ｄ２との間を通過する時間帯で最大となり、その後、元の横位置に向かって収束していく。
【００５１】
従って、外乱予測部１０３は、先行車両ＣＲ２の横位置変動量Δδ2を監視し、また自車両の横位置変動量と比較することにより、自車両前方で急に発生する外乱の状態を推定し、所定時間後に自車両に作用する外乱を予測することができる。自車両前方に道路の轍がある場合も、同様に先行車両ＣＲ２の横位置の変動によって外乱の発生を推定することができるが、道路の轍による横位置の変動は、横風による横位置の変動に対して変動している時間が比較的長くなる。
【００５２】
また、図５は、走行車線Ｐ１に先行車両ＣＲ２が検出されると共に、対向車線Ｐ２に対向車両ＣＲ３が検出され、先行車両ＣＲ２と対向車両ＣＲ３とがほぼ同時期に建築物Ｄ１と建築物Ｄ２との間を通過するような状況を示している。図５においては、対向車両の側から横風Ｗが吹き込むため、先行車両ＣＲ２と対向車両ＣＲ３とが横風Ｗの影響を同時に受けて同一方向に横位置が変動する。
【００５３】
この場合、図６に示すように、先行車両ＣＲ２の横位置変動量Δδ2は、対向車両ＣＲ３の横位置変動量Δδ3に対して若干小さくなるが、ほぼ同時期に同様の挙動変化が発生する。従って、外乱予測部１０３は、先行車両ＣＲ２と対向車両ＣＲ３とが同一方向からの横風等による外乱を受けており、所定の前方位置で自車両にも外乱が作用すると予測することができる。しかも、先行車両のみの場合に比較して、先行車両と対向車両との双方の挙動変化から外乱を判断するため、より信頼性高く外乱を予測することができる。
【００５４】
尚、先行車両と対向車両との横位置の変動方向が異なる場合や、先行車両の横位置が変動しても対向車両の横位置は変動しない場合には、横風以外の外乱、例えば自車両が走行する車線側の道路の轍等に起因する外乱と推測することができる。また、先行車両の横位置は変動せず、対向車両の横位置が変動する場合には、先行車両と対向車両との位置関係や変動方向、自車両前方の走行環境等の要因を考慮して自車両の走行に影響のある外乱か否かを判断することができる。
【００５５】
一方、図７に示すように、走行車線Ｐ１に先行車両ＣＲ２が検出され、対向車線Ｐ２に対向車両ＣＲ３が検出されているが、道路ＲＤの側方に建築物Ｄ３が連続的に配置されており、建築物Ｄ１と建築物Ｄ２との間のような隙間からの横風Ｗが発生しない場合には、先行車両ＣＲ２も対向車両ＣＲ３も特に異常がなければふらつくことはない。すなわち、図８に示すように、先行車両ＣＲ２の横位置変動量Δδ2及び対向車両ＣＲ３の横位置変動量Δδ3は、若干の変動はあるものの、通常走行の範囲内となる。
【００５６】
このように外乱予測部１０３は、先行車両や対向車両等の自車両前方の他車両の挙動変化を監視することにより、何れかの車両のドライバ操作か横風等の外乱かを判別することができる。本実施の形態においては、外乱予測部１０３は、他車両の横位置変動量が自車両の横位置変動量から設定値以上乖離して所定の閾値を超えたとき、自車両前方に、走行性に影響を与える外乱が発生していると判断する。そして、自車両前方の外乱に対処するため、目標操舵角αrefの制御ゲインを補正する指示を追従制御ゲイン補正部１０４に出力する。
【００５７】
この場合、外部環境認識装置１０による自車両外部の走行環境の認識結果と他車両の横位置変動量とから積雪等による轍を起因とする外乱であると判断される場合には、横風による外乱のように目標操舵角αrefの制御ゲインを目標経路への追従性を強める方向には補正せず、目標経路への追従性を弱める方向に補正する。これにより、轍との干渉を回避して轍に倣って自車両を走行させること可能となる。
【００５８】
本実施の形態においては、横位置変動量に対する外乱判定の閾値を、認識される車両の高さに応じて設定し、例えば、車高の高い車両に対する外乱判定の閾値δHと車高の低い車両に対する外乱判定の閾値δLとの２段階に設定する。通常、車高の高い車両ほど外乱の影響を受けやすいため、δH＞δLに設定する。車高の高低は、設定値よりも高いＨと設定値よりも低いＬの２段階に区分しても良いが、自車両との相対的な高さの比較により、Ｈ（高い）とＬ（低い）とを区分するようにしても良い。
【００５９】
追従制御ゲイン補正部１０４は、外乱予測部１０３で所定時間後に自車両に外乱が加わると予測され、目標操舵角αrefの制御ゲインの補正を指示された場合、目標操舵角αrefの制御ゲインを補正する。本実施の形態においては、目標操舵角αrefの制御ゲインとして、目標経路の曲率に対するフィードフォワード制御のゲインＧffを補正する。このため、追従制御ゲイン補正部１０４は、前述の（３）式における補正係数ＤhをＤh＞１．０或いはＤh＜１．０に設定して目標操舵角設定部１０２に出力し、マップ設定のゲインＧffを補正する。
【００６０】
尚、本実施の形態においては、目標操舵角αrefの制御ゲインとして、フィードフォワード制御の操舵角αffにおけるゲインＧffを補正対象としているが、フィードバック制御の操舵角αfbにおける各ゲインＧp，Ｇi，Ｇy，Ｇrも適宜補正するようにしても良い。例えば、フィードフォワード制御のゲインＧffを補正すると共に、目標経路に対するヨー角偏差θyの微分ゲインを予め補正しておき、外乱作用時に目標経路への追従応答性を調整するようにしても良い。
【００６１】
制御部１０５は、目標操舵角設定部１０２で設定した目標操舵角αrefと操舵角センサ等によって検出した実舵角αrとの偏差Δα（Δα＝αref−αr）を算出し、以下の（６−１），（６−２），（６−３）式に示すように、比例制御操舵トルクＴp、微分制御操舵トルクＴd、積分制御操舵トルクＴiを算出する。  
Ｔp＝Ｋp・Δα          …（６−１）
Ｔd＝Ｋd・ｄΔα／ｄｔ  …（６−２）
Ｔi＝Ｋi・∫Δαｄｔ    …（６−３）
【００６２】
そして、以下の（７）式に示すように、これらの操舵トルクＴp,Ｔd,Ｔiを合算し、舵角偏差Δαに基づくフィードバック制御によって実操舵角αrを目標操舵角αrefに一致させるための目標操舵トルクＴfbを算出する。この目標操舵トルクＴfbは、操舵制御装置７０に出力されて電動パワーステアリングモータの電流制御として実行され、ドライバのハンドル操作によるオーバーライドがない場合、予め実験やシミュレーション等によって最適に設定された比例ゲインＫp、微分ゲインＫd、及び積分ゲインＫiによるＰＩＤ制御で電動パワーステアリングモータの駆動電流が制御される。  
Ｔfb＝Ｔp＋Ｔi＋Ｔd
＝Ｋp・Δα＋Ｋd・ｄΔα／ｄｔ＋Ｋi・∫Δαｄｔ  …（７）
【００６３】
このとき、先行車両と対向車両との双方又は一方の走行状態の変動に基づいて所定の前方位置で自車両に外乱が作用すると予測されている場合には、該当位置に達する前に、目標操舵角αrefの制御ゲインが前もって補正されているため、実際に外乱が加わったときの車両挙動への影響を低減することができ、安定した走行を実現することができる。
【００６４】
次に、以上の各機能部による走行制御のプログラム処理について、図９，図１０に示すフローチャートを用いて説明する。図９のフローチャートに示す走行制御処理は、走行制御のメイン処理であり、図１０のフローチャートに示す目標操舵角設定処理は、走行制御処理におけるサブ処理である。
【００６５】
走行制御装置１００は、走行制御のメイン処理の最初のステップＳ１において、外部環境認識装置１０による外部環境の認識結果を読み込み、自車両前方に先行車両が有るか否か（検出されているか否か）を調べる。そして、先行車両無しの場合、ステップＳ２以降の処理へ進み、先行車両有りの場合には、ステップＳ１０以降の処理に進む。
【００６６】
先行車両無しの場合、ステップＳ２では、更に、対向車両が有るか否かを調べ、対向車両無しの場合、ステップＳ３で目標操舵角の制御ゲインを補正するモード（補正無しのモードを含む）を示すフラグＦＬＧをセットする。フラグＦＬＧは、先行車両の有無、先行車両の車高の高低、対向車両の有無、対向車両の車高の高低を、例えばビットフィールドの各ビット毎に格納している。
【００６７】
ステップＳ３でフラグＦＬＧを先行車両及び対向車両無しにセットした後は、ステップＳ４ヘ進んで図１０に示す目標操舵角設定処理をサブ処理として実行し、目標操舵角αrefを決定する。次にステップＳ４からステップＳ２０へ進み、実舵角αrが目標操舵角αrefに一致するよう、操舵制御装置７０を介してステアリング制御を実施する。このステアリング制御により、電動パワーステアリングモータが実操舵角αrを目標操舵角αrefに一致させる目標操舵トルクＴfbで駆動される。
【００６８】
ここで、図１０の目標操舵角設定のサブ処理について説明する。走行制御装置１００は、目標操舵角設定処理の最初のステップＳ１０１において、フラグＦＬＧの値を参照し、先行車両の有無、対向車両の有無、車高の高低に係る情報を読み込み、先行車両と対向車両との少なくとも一方が検出されているか否かを調べる。先行車両及び対向車両が共に検出されていない場合には、ステップＳ１０１からステップＳ１０６へ進んで目標操舵角の制御ゲインの補正は無しとし、ステップＳ１０７で目標操舵角αrefを設定する。
【００６９】
走行制御処理のステップＳ４で実行される目標操舵角設定のサブ処理では、先行車両も対向車両も検出されていないため、自車両の挙動から検知される外乱に対応する通常の目標操舵角αrefが設定されることになる。このときの制御ゲインは、追従制御ゲイン補正部１０４において前述の（３）式における補正係数ＤhがＤh＝１．０に設定されるため、ゲイン補正無しとされる。
【００７０】
そして、目標操舵角設定部１０２において、目標経路の曲率κに応じたマップ設定のゲインＧffによるフィードフォワード制御の操舵角αffと、（５）式で示すフィードバック制御の操舵角αfbとにより、目標操舵角αrefが設定される。この目標操舵角αrefによる操舵制御では、現在の横風や路面の横断勾配（カント）等による外乱は操舵角αfbにおける積分制御項αiによって補償される。
【００７１】
一方、ステップＳ１０１において、先行車両と対向車両との双方又は一方が検出されている場合には、ステップＳ１０１からステップＳ１０２へ進み、該当する車両のＸ軸方向（車線幅方向）の横位置変動量を計算する。さらに、ステップＳ１０３で該当する車両の横位置変動量に対する外乱判定の閾値を、該当する車両の車高の高低に応じて設定する。前述したように、本実施の形態においては、車高が高い場合には閾値δH、車高が低い場合には閾値δLの２段階で設定される（δH＞δL）。
【００７２】
その後、ステップＳ１０４で横位置変動量が閾値以上か否かを調べる。横位置変動量が閾値未満の場合、自車両前方には特に外乱はないと判断してステップＳ１０４から前述のステップＳ１０６へ進で目標操舵角の制御ゲインの補正は無しとし、前述したステップＳ１０７で通常の目標操舵角αrefを設定する。一方、横位置変動量が閾値以上の場合には、ステップＳ１０４からステップＳ１０５へ進み、自車両前方の外乱に対応する目標操舵角の制御ゲインの補正量を設定し、ステップＳ１０７で前方の外乱に備えて補正した制御ゲインで目標操舵角αrefを設定する。
【００７３】
次に、走行制御のメイン処理に戻ると、ステップＳ２において対向車両有りの場合、ステップＳ２からステップＳ５へ進み、対向車両の車高を設定値と比較してＨ（高い）か否かを調べる。そして、対向車両の車高がＨの場合、ステップＳ６で、先行車両無し、対向車両有り、対向車両の車高Ｈ（高い）にフラグＦＬＧをセットし、対向車両の車高がＬ（低い）の場合、ステップＳ７で、先行車両無し、対向車両有り、対向車両の車高Ｌ（低い）にフラグＦＬＧをセットする。
【００７４】
その後、ステップＳ８へ進み、自車両に対する対向車両の相対的な挙動から外乱の状態を検知し、図１０の目標操舵角設定のサブ処理によって目標操舵角αrefを設定してステップＳ２０でステアリング制御を行う。例えば、自車両と自車両前方の対向車両とが同一方向に横位置変動を生じ、対向車両の横位置変動量と自車両の横位置変動量とが設定値未満である場合には、横風等の外乱が現在位置から前方位置まで継続して発生しているものとして、特に前方での急な外乱に備えて制御ゲインを補正することなく、現在の外乱に応じた目標操舵角でステアリング制御を実施する。
【００７５】
これに対して、対向車両の横位置変動量と自車両の横位置変動量とが設定値以上乖離しており、且つ外乱判定の閾値（閾値δH又はδL）以上である場合には、外乱が前方位置で急激に自車両に加わると判断して目標操舵角の制御ゲインを補正し、前方位置での急な外乱に備える。このときの目標操舵角αrefは、横風による外乱と判断される場合には、前述の（３）式における補正係数ＤhをＤh＞１．０として、フィードフォワード制御のゲインＧffを、通常よりも目標経路への追従性を強める方向に補正する。また、道路の轍による外乱と判断される場合には、補正係数ＤhをＤh＜１．０として、フィードフォワード制御のゲインＧffを通常よりも目標経路への追従性を大幅に弱める方向に補正し、轍に倣った走行を可能とする。
【００７６】
一方、最初のステップＳ１において先行車両有りの場合には、ステップＳ１からステップＳ１０へ進み、先行車両の車高を設定値と比較してＨ（高い）か否かを調べる。そして、先行車両の車高がＨの場合、ステップＳ１１で、先行車両有り、先行車両の車高Ｈ（高い）にフラグＦＬＧをセットし、ステップＳ１３へ進む。先行車両の車高がＬ（低い）の場合には、ステップＳ１２で、先行車両有り、先行車両の車高Ｌ（低い）にフラグＦＬＧをセットし、ステップＳ１３へ進む。
【００７７】
ステップＳ１３では、対向車両が有るか否かを調べ、対向車両無しの場合、ステップＳ１４へ進んで、フラグＦＬＧに対向車両無しの情報を追記してステップＳ１５へ進む。ステップＳ１５では、自車両に対する先行車両の相対的な挙動から外乱を検知し、図１０の目標操舵角設定のサブ処理によって目標操舵角αrefを設定し、ステップＳ２０でステアリング制御を実施する。このときの目標操舵角αrefは、先行車両有り、対向車両無しのモードであるため、自車両に対する先行車両の相対的な挙動のみから自車両前方の外乱を予測し、前方で自車両に急な外乱が加わると予測される場合には、前述のステップＳ８と同様、目標操舵角におけるフィードフォワード制御のゲインＧffを補正係数Ｄhによって補正する。
【００７８】
一方、ステップＳ１３において、対向車両有りの場合には、ステップＳ１３からステップＳ１６へ進み、対向車両の車高を設定値と比較してＨ（高い）か否かを調べる。そして、対向車両の車高がＨの場合、ステップＳ１７で、先行車両有り、先行車両の車高Ｈ又はＬ、対向車両有り、対向車両の車高ＨにフラグＦＬＧをセットし、対向車両の車高がＬの場合、ステップＳ１８で、先行車両有り、先行車両の車高Ｈ又はＬ、対向車両の車高ＬにフラグＦＬＧをセットする。
【００７９】
ステップＳ１７或いはステップＳ１８でフラグＦＬＧにセットした後は、ステップＳ１９へ進んで、自車両に対する先行車両及び対向車両の相対的な挙動から外乱を検知し、図１０の目標操舵角設定のサブ処理によって目標操舵角αrefを設定する。そして、ステップＳ１９からステップＳ２０へ進み、ステアリング制御を実施する。
【００８０】
ステップＳ１９における目標操舵角αrefは、先行車両と先行車両との双方が有りのモードであるため、ステップＳ８の対向車両のみのモード或いはステップＳ１５の先行車両のみのモードに比較して外乱の状態をより信頼度性高く判断することができる。従って、ステップＳ１９でフィードフォワード制御のゲインＧffを補正する場合には、ステップＳ８，Ｓ１５に比較してゲインＧffの補正量をより大きくすることができる。
【００８１】
例えば、先行車両と対向車両との何れか一方の横位置変動量から横風による急な外乱が予測され、Ｄh＝１．１としてフィードフォワード制御のゲインＧffを補正した場合に比較して、先行車両と対向車両との双方の横位置変動量から横風による急な外乱が予測される場合には、Ｄh＝１．２として、目標経路への追従性がより強くなるようにフィードフォワード制御のゲインＧffを補正する。
【００８２】
このように本実施の形態においては、自車両前方の他車両の挙動変化から自車両前方で発生している外乱の状態を判断し、車両に加わる外乱を予測する。そして、自車両への外乱が予測される場合、自車両の進行軌跡を目標経路に追従させる操舵量の制御ゲインを補正し、外乱に備えて自車両の走行状態を予め調整しておく。これにより、実際に自車両に外乱が加わったときの影響を緩和して安定した円滑な走行を維持することができ、違和感のない運転フィーリングをドライバに与えることが可能となる。
【符号の説明】
【００８３】
１  走行制御システム
１０  外部環境認識装置
７０  操舵制御装置
１００  走行制御装置
１０１  目標経路生成部
１０２  目標操舵角設定部
１０３  外乱予測部
１０４  追従制御ゲイン補正部
１０５  制御部
αref  目標操舵角
Ｇff  フィードフォワード制御のゲイン
Ｄh  補正係数
【図１】
2018154304.tif 000003
【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】
2018154304.tif 000008
【図７】
2018154304.tif 000009
【図８】
2018154304.tif 000010
【図９】
2018154304.tif 000011
【図１０】
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