(57)【要約】【課題】挙動センサの不正値による制御介入を抑制することができなかった。【解決手段】車載制御装置１は、走行環境判定部１０と、制御部２０とを備える。車載制御装置１は、車両３０に搭載される。制御部２０は、走行環境が良好である場合に、挙動センサ３２から既定閾値以下であっても大きな値のセンサ情報が出力された場合は、センサ情報が不正な値であると見做す。挙動センサ３２の不正な値は、高温、振動、ノイズ等の影響で、一時的に出力される場合があるが、機能安全の観点で、制御部２０が、意図しない制御介入を行わないようにする。制御値算出部２２は、閾値算出部２１より制御閾値が入力されると、センサの既定閾値をより低い制御閾値に変更し、その結果、故障等に起因した挙動センサ３２による制御介入が抑制される。【選択図】 図１
2018131084.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の挙動を検知する挙動センサの値に基づいて前記車両の姿勢を制御し、前記挙動センサの値が閾値を超えた場合は前記挙動センサに基づく制御を禁止する制御部と、
カメラにより撮影された画像情報に基づいて前記車両の走行環境を判定する走行環境判定部とを備え、
前記制御部は、前記走行環境判定部により判定された前記走行環境に基づいて、前記閾値をより低い値に変更する車載制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車載制御装置において、 
前記制御部は、前記走行環境が予め定めた走行環境である場合に、前記閾値をより低い値に変更する車載制御装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の車載制御装置において、 
前記挙動センサは前記車両のヨーレートを検知するヨーレートセンサであり、 
前記制御部は、前記走行環境判定部により前記車両が直線道路を走行中と判定された場合は、前記ヨーレートセンサの前記閾値をより低い値に変更する車載制御装置。
【請求項４】
請求項３に記載の車載制御装置において、 
走行環境判定部は、前記カメラにより撮影された画像情報に加えて前記車両より操舵角に関する情報を取得して、前記車両が直線道路を走行中と判定する車載制御装置。
【請求項５】
請求項１または請求項２に記載の車載制御装置において、 
前記挙動センサは前記車両の前後加速度を検知する加速度センサであり、 
前記制御部は、前記走行環境判定部により前記車両と前方の障害物との距離が所定距離以上と判定された場合は、前記加速度センサの前記閾値をより低い値に変更する車載制御装置。
【請求項６】
請求項５に記載の車載制御装置において、 
前記走行環境判定部は、前記カメラにより撮影された画像情報に基づいて前記車両が走行中の道路の摩擦係数を判定し、
前記制御部は、前記摩擦係数に応じて前記加速度センサの前記閾値をより低い値に変更する車載制御装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の車載制御装置において、
前記走行環境判定部により判定される前記走行環境と前記挙動センサの前記低い値に変更すべき閾値とを対応付けて格納する記憶部を更に備え、
前記制御部は、前記走行環境に応じて前記低い値に変更すべき閾値を前記記憶部より読み出し、前記閾値を変更する車載制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両には、車両の挙動を検知するヨーレートセンサや加速度センサなどの挙動センサが搭載されている。そして、挙動センサの値に基づいて車両の姿勢を制御しており、安全上の理由から、挙動センサを二重化するなど冗長的に作られている。
例えば、特許文献１には、道路に埋め込まれた磁気マーカの磁気を検出する磁気センサと白線を認識するカメラとを備え、どちらも横変位距離を出力し、磁気センサが故障と判断されると、カメラにより同等の機能を置き換えることが示されている。
車両は、高温や振動の影響下にあり、車両に搭載された挙動センサはノイズ等による一時故障で一定期間不正な値を入力する場合がある。このセンサ値に基づき制御介入が行われると、意図しない制動などの制御が行われる虞がある。このため、挙動センサの不正値による制御介入を行わないことが求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−２４５２９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の装置では、挙動センサの不正値による制御介入を抑制することができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による車載制御装置は、車両の挙動を検知する挙動センサの値に基づいて前記車両の姿勢を制御し、前記挙動センサの値が閾値を超えた場合は前記挙動センサに基づく制御を禁止する制御部と、カメラにより撮影された画像情報に基づいて前記車両の走行環境を判定する走行環境判定部とを備え、前記制御部は、前記走行環境判定部による前記走行環境に基づいて、前記閾値をより低い値に変更する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、挙動センサの不正値による制御介入を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】車載装置と車両とを示す全体構成図である。
【図２】閾値算出部のブロック構成図である。
【図３】一般的なヨーレートセンサの出力と既定閾値を示すタイムチャートである。
【図４】本実施形態におけるヨーレートセンサの出力と閾値変更を示すタイムチャートである。
【図５】故障耐性時間間隔を説明する図である。
【図６】ヨーレートセンサに基づく車両の一般的な走行モデルを示す図である。
【図７】本実施形態によるヨーレートセンサに基づく車両の走行モデルを示す図である。
【図８】前後Ｇセンサに基づく車両の一般的な走行モデルを示す図である。
【図９】本実施形態による前後Ｇセンサに基づく車両の走行モデルを示す図である。
【図１０】走行環境情報作成部で作成される走行環境情報の一例を示す図である。
【図１１】閾値テーブルの一例を示す図である。
【図１２】走行環境判定部の処理を示すフローチャートである。
【図１３】制御部の処理を示すフローチャートである。
【図１４】車載制御装置の動作シーケンスを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明に係る車載制御装置の実施形態を説明する。
図１は、車載制御装置１と車両３０とを示す全体構成図である。車載制御装置１は、走行環境判定部１０と、制御部２０とを備える。車載制御装置１は、車両３０に搭載される。
【０００９】
走行環境判定部１０は、カメラ１１、画像認識部１２、および走行環境情報作成部１３を備える。カメラ１１は、例えば車両３０の走行方向前方を撮影するステレオカメラである。カメラ１１で撮影された画像情報は画像認識部１２へ入力される。画像認識部１２は、画像情報を認識し、走行している前方の道路が全長何ｍの直線道路か、また、前方の何ｍ先に障害物（前方の車両等）があるか等を認識する。また、画像認識部１２は、画像情報に基づいて走行している路面の摩擦係数を求める。路面の摩擦係数は、例えば、カメラ１１に偏向フィルタを設け、偏向フィルタを通した光での画像情報と、偏向フィルタを通していない光での画像情報をフーリエ変換などのフィルタを掛けた値と比較し、その比較結果と路面の摩擦係数μが記載された辞書を参照して求める。これにより、走行している道路がスリップし難いかどうかを認識する。
【００１０】
画像認識部１２で認識された、直線道路を示す情報、路面の摩擦係数μを示す情報等は走行環境情報作成部１３へ入力される。走行環境情報作成部１３には、車両３０より、操舵角等の車両情報も入力される。走行環境情報作成部１３は、入力された情報に基づいて後述する走行環境情報を作成する。例えば、画像の認識により全長１００ｍの直線道路、車両情報による操舵角がゼロであれば、信頼度の高い１００ｍの直線道路であることを示す走行環境情報を作成する。作成した走行環境情報は制御部２０へ入力される。
【００１１】
制御部２０は、閾値算出部２１、制御値算出部２２を備える。閾値算出部２１は、走行環境情報作成部１３から入力された走行環境情報と車両３０の挙動センサ３２から入力されたセンサ情報とに基づいて、制御閾値を求めて出力する。挙動センサ３２は、車両のヨーレートや前後Ｇセンサである。一般に、制御部２０は、挙動センサ３２の出力値に既定閾値を設け、挙動センサ３２の故障等により既定閾値を超える大きなセンサ値が出力された場合にその挙動センサ３２に基づく制御介入を行わないようにしている。既定閾値とは、予め設定したデフォルトの閾値である。更に、本実施形態では、制御部２０は、例えば、走行環境が良好である場合に、挙動センサ３２から既定閾値以下であっても大きな値のセンサ情報が出力された場合は、センサ情報が不正な値であると見做す。挙動センサ３２の不正な値は、高温、振動、ノイズ等の影響で、一時的に出力される。この場合、本実施形態では、既定閾値を低い値の制御閾値に変更し、制御部２０による制御介入を抑制することにより、挙動センサ３２の不正な値による制御介入を抑制して機能安全を計る。ここで、制御介入とは、センサ情報に基づいて種々の制御を実行することも含む概念である。
【００１２】
制御値算出部２２には、閾値算出部２１より制御閾値が、挙動センサ３２よりセンサ値が入力される。制御値算出部２２は、閾値算出部２１より制御閾値が入力されない場合は、挙動センサ３２より入力されるセンサ値が予め定められた既定閾値以下であれば、入力されたセンサ値に基づいて車両３０のアクチュエータ３１を制御する。なお、アクチュエータ３１は、ブレーキ制動制御、エンジン駆動制御等に用いるアクチュエータである。一方、制御値算出部２２は、閾値算出部２１より制御閾値が入力されると、センサの既定閾値をより低い制御閾値に変更し、その結果、挙動センサ３２の一時的な不正値に起因した制御介入が抑制される。
【００１３】
車両３０は、アクチュエータ３１、挙動センサ３２を備える。更に、アクチュエータ３１により制御される図示省略した横滑り防止装置、ＡＢＳ（アンチブロック・ブレーキ・システム）等の制御システムを備える。
【００１４】
図２は、閾値算出部２１のブロック構成図である。
閾値算出部２１は、ＣＡＮデコーダ２１１、演算部２１２、閾値テーブル２１３を備える。ＣＡＮデコーダ２１１は、挙動センサ３２より入力されたセンサ情報に基づいて、走行環境情報作成部１３より入力されたＣＡＮデータ形式の走行環境情報をデコードし、デコードして得た走行環境データを演算部２１２へ出力する。また、ＣＡＮデコーダ２１１は、センサ識別子を閾値テーブル２１３へ出力する。
【００１５】
演算部２１２は、走行環境情報を条件１〜条件３よりなる条件パラメータの形式に変換して閾値テーブル２１３へ出力する。閾値テーブル２１３は、センサ識別子と条件パラメータに応じた制御閾値を記憶したテーブルであり、入力されたセンサ識別子と条件パラメータに合致する制御閾値を出力する。閾値テーブル２１３の詳細は後述する。
【００１６】
図３は、一般的なヨーレートセンサの出力と既定閾値を示すタイムチャート、図４は、本実施形態におけるヨーレートセンサの出力と閾値変更を示すタイムチャートである。図３、図４の横軸は時間を、縦軸はヨーレートセンサの出力値を示し、車両３０が時間ｔａまではカーブを、時間ｔａから時間ｔｂまでは直線道路を、その後、カーブを走行した例を示す。
【００１７】
図３に示すように、車両３０の走行に伴うヨーレートセンサ値は時間ごとに変動する。一般に、ヨーレートセンサの出力値に既定閾値を設け、ヨーレートセンサの故障等により既定閾値ｓ２を超える大きなセンサ値が出力された場合にその出力を禁止するようにしている。閾値ｓ１は制御介入が開始される最も小さい値であり、閾値ｓ１から既定閾値ｓ２までの範囲はヨーレートセンサの出力値に応じた制御が行われる。センサの明白な故障として扱われる既定閾値ｓ２を超える値で、制御介入が禁止される。一般に、車両３０が直線道路を走行している場合でも、センサ値が既定閾値ｓ２を超えない範囲で閾値ｓ１以上となると車両の制御システムによる制御介入が行われる。
【００１８】
本実施形態では、図４に示すように、車両３０が直線道路を走行している場合には、既定閾値を制御閾値に変更する。すなわち、時間ｔａから時間ｔｂの間に、既定閾値ｓ２を閾値ｓ３に変更する。この期間では、センサ値が閾値ｓ１と閾値ｓ３の間において制御介入が行われ、センサ値が閾値ｓ３を超えると制御介入は行われない。なお、既定閾値ｓ２を閾値ｓ１に変更することも可能であり、この場合は、センサ値が閾値ｓ１を超えると制御介入は行われなくなる。このように走行環境が良好である場合に、高温、振動、ノイズ等の影響で、一時的に出力される挙動センサ３２の不正な値による制御介入を抑制することができる。
【００１９】
図５は、故障耐性時間間隔ＦＴＴＩ（Ｆａｕｌｔ ｔｏｌｅｒａｎｔ  ｔｉｍｅ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）を説明する図である。
図５において、横軸は時間経過を表す。車両３０を通常運用し、時間ｔ１で故障が発生した場合を示す。時間ｔ１で故障してから時間ｔ２で車両３０に異常が発生し、診断後に時間ｔ３で故障が検知され、フェイルセーフ後に安全状態へ移行する。故障発生から安全状態へ移行するまでの時間を故障耐性時間間隔ＦＴＴＩと呼ぶ。故障耐性時間間隔ＦＴＴＩは故障発生から診断し、故障を検知するまでの故障検出時間Ｆ１と、故障検知から安全状態へ移行するまでの故障反応時間Ｆ２の和として表すことができる。
【００２０】
図６は、ヨーレートセンサに基づく車両３０の一般的な走行モデルを示す図であり、図７は、本実施形態によるヨーレートセンサに基づく車両３０の走行モデルを示す図である。図６、図７において車両３０の走行路は同一であり、車両３０が時間ｔ４までは直線道路を、その後、カーブを走行した例で示す。
【００２１】
図６に示すように、時間ｔ１〜時間ｔ４が故障耐性時間間隔ＦＴＴＩである。時間ｔ１で車両３０に反時計回りのヨーレートセンサの不正値が発生したとする。不正なヨーレートセンサの値は制御部へ伝達される。一定時間後にその不正値の値を元に、車両３０の位置を戻すように、本来必要でない横滑り防止装置が作動し、車両３０に時計回りの回転が掛かるよう制御される。時間ｔ２〜時間ｔ３で診断が行われ、診断の結果、ヨーレートセンサが故障であることを検知し、時間ｔ３〜時間ｔ４でフェイルセーフが行われ、時間ｔ４以後はヨーレートセンサによる制御介入が禁止される。
【００２２】
本実施形態では、図７に示すように、時間ｔ１で車両３０に反時計回りのヨーレートセンサの不正値が発生して、不正なヨーレートセンサの値は制御部へ伝達される。一方で、制御部は、車両３０が直線道路を走行中であることを判定すると、時間ｔ２’で不正なヨーレートセンサの値に基づく制御介入を禁止する。そして、診断が行われ、診断の結果、ヨーレートセンサが故障であることを検知し、時間ｔ３〜時間ｔ４でフェイルセーフが行われ、時間ｔ４以後はヨーレートセンサによる制御介入が禁止される。
【００２３】
図８は、前後Ｇセンサに基づく車両３０の一般的な走行モデルを示す図であり、図９は、本実施形態による前後Ｇセンサに基づく車両３０の走行モデルを示す図である。図８、図９において車両３０の走行路は同一であり、走行路には障害物が無く、道路の摩擦係数μは走行に支障のない摩擦係数を有するものとする。
【００２４】
図８に示すように、時間ｔ１〜時間ｔ４が故障耐性時間間隔ＦＴＴＩである。時間ｔ１で運転者がフットブレーキを軽く踏んだとする。この時、不正な前後Ｇセンサの値が発生したとすると、この値は制御部へ伝達され、例えば、急ブレーキと判定されて、タイヤがロックしないように本来は不要なＡＢＳが作動する。時間ｔ２〜時間ｔ３で診断が行われ、診断の結果、前後Ｇセンサが故障であることを検知し、時間ｔ３〜時間ｔ４でフェイルセーフが行われ、時間ｔ４以後は前後Ｇセンサによる制御介入が禁止される。
【００２５】
本実施形態では、図９に示すように、時間ｔ１で運転者がフットブレーキを軽く踏んだとする。この時、不正な前後Ｇセンサの値が発生したとすると、この値は制御部へ伝達される。一方で、制御部は、車両３０が障害物の無い、走行に支障のない摩擦係数を有する道路を走行中であることを判定し、時間ｔ２’で不正な前後Ｇセンサの値に基づく制御介入を禁止する。そして、診断が行われ、診断の結果、前後Ｇセンサが故障であることを検知し、時間ｔ３〜時間ｔ４でフェイルセーフが行われ、時間ｔ４以後は前後Ｇセンサによる制御介入が禁止される。
【００２６】
図１０は、走行環境情報作成部１３で作成される走行環境情報の一例を示す図である。走行環境情報作成部１３は、画像認識部１２で認識された、直線道路を示す情報、路面の摩擦係数μを示す情報、車両３０からの操舵角等の車両情報を基に図１０に示す走行環境情報を作成する。
【００２７】
図１０の１行目の走行環境情報Ｃ１は、ＣＡＮ ＩＤとデータ１〜データ３より成る走行環境データの一例を示す。この走行環境情報Ｃ１は、データ１が直線道路であり、データ２が１００ｍであり、データ３が信頼度９０％であることを示している。すなわち、画像認識部１２により、車両３０の前方が１００ｍの直線道路であることが認識され、その認識の信頼度が９０％であることを示している。なお、直線道路であることを車両情報の操舵角をも加味して判定してもよい。
【００２８】
走行環境情報Ｃ２は、前方８０ｍの距離に障害物（先行車等）があり、信頼度９９％であることを示している。走行環境情報Ｃ３は、前方の路面摩擦係数μが０．６０であり、信頼度が７０％であることを示している。ここで、信頼度は、障害物や車線を連続的に認識した時間などから認識の信頼性を表すものである。例えば、認識した時間が短いほどノイズの可能性があり、信頼度が低い。逆に、認識した時間が長いほど認識は安定しており、信頼度は高い。また、例えば、画像の認識により１００ｍの直線道路であり、車両情報による操舵角がゼロであれば、信頼度を高くする。
【００２９】
図１１は、閾値算出部２１の閾値テーブル２１３の一例を示す図である。
走行環境情報は、演算部２１２で条件１〜条件３よりなる条件パラメータの形式に変換されて閾値テーブル２１３へ入力される。また、ＣＡＮデコーダ２１１からセンサ識別子が閾値テーブル２１３へ入力される。閾値テーブル２１３は、入力されたセンサ識別子と条件パラメータに応じて出力する制御閾値を記憶する。図１１の１行目の情報Ｄ１は、センサ識別子がヨーレートセンサで、条件パラメータから１００ｍ以上の直線道路である場合に、ヨーレートセンサの制御閾値を３０％にすることを示している。なお、この場合は良好な走行環境であり、ヨーレートセンサの出力があったとしてもこれは不正な出力値であると見做して、制御閾値を０％にしてもよい。
【００３０】
情報Ｄ２から情報Ｄ３では、直線距離が１００ｍよりも短くなっており、これに合わせて制御閾値を上昇させている。情報Ｄ４では、センサ識別子が前後Ｇセンサで、前方３０ｍ以上先に障害物がある場合に、前後Ｇセンサの制御閾値を５０％にすることを示している。情報Ｄ５から情報Ｄ６では、前方３０ｍ以内に障害物がある場合に、路面の摩擦係数に合わせて制御閾値を上昇させている。
【００３１】
なお、図１１に示した閾値テーブル２１３では、図１０に示した走行環境データの信頼度（データ３）を利用していないが、これを利用してもよい。例えば、出力する制御閾値に信頼度を示す％を乗算して、これを制御閾値として出力する。具体的には、ヨーレートセンサの制御閾値を３０％にする場合であって、信頼度が９０％であれば、ヨーレートセンサの制御閾値×３０％×９０％を制御閾値として出力する。
【００３２】
図１２は、走行環境判定部１０の処理を示すフローチャートである。
図１２のステップＳ４０では、カメラ１１で撮影された画像情報を取得する。ステップＳ４１では、画像認識部１２は、画像情報を認識し、走行している道路が全長何ｍの直線道路か、前方の何ｍ先に障害物があるかを認識する。また、路面の画像情報に基づいて道路の摩擦係数を求める。
【００３３】
ステップＳ４２では、走行環境情報作成部１３は、認識された画像情報や入力された車両情報に基づいて、図１０で説明した走行環境情報を作成する。そして、ステップＳ４３で、作成した走行環境情報をＣＡＮのデータ形式で制御部２０へ出力する。その後、ステップＳ４０に戻り、処理を繰り返す。その結果、走行環境情報として、認識された直線道路、前方障害物、路面の摩擦係数などが定量化され、常に決められた周期で、制御部２０へ出力される。
【００３４】
図１３は、制御部２０の処理を示すフローチャートである。
図１３のステップＳ５０では、走行環境情報作成部１３より入力された走行環境情報、及び車両３０から入力された挙動センサ３２のセンサ情報を取得する。ステップＳ５１では、センサ識別子と走行環境情報による条件パラメータとに基づいて、図１１に示す閾値テーブル２１３を参照する。ステップＳ５２では、閾値テーブル２１３に合致する条件パラメータの入力があったかを判別し、合致する条件パラメータの入力があった場合は、すなわち、閾値を変更する場合は、ステップＳ５３へ進む。ステップＳ５３では、閾値テーブル２１３より条件パラメータとセンサ識別子が合致する制御閾値を読み出して出力する。そして、ステップＳ５４で、センサの既定閾値を制御閾値に変更してステップＳ５５へ進む。ステップＳ５２で、閾値テーブル２１３に合致する条件パラメータの入力がなかった場合もステップＳ５５へ進む。ステップＳ５５では、挙動センサ３２より出力されるセンサ値に基づいてアクチュエータ３１を制御するが、センサの既定閾値が制御閾値に変更されている場合は、センサ値が制御閾値を超えた場合に制御介入を行わない。
【００３５】
例えば、図１１に示す閾値テーブル２１３の情報Ｄ１により、１００ｍ以上の直線道路である場合に、ヨーレートセンサの制御閾値を３０％にすることが出力された場合には、ステップＳ５４で制御閾値として既定閾値の３０％の値に変更する。そして、ステップＳ５５では、ヨーレートセンサの値が制御閾値を超えた場合に制御介入を行わない。また、例えば、図１１に示す閾値テーブル２１３の情報Ｄ４により、前方３０ｍ以上先に障害物がある場合に、前後Ｇセンサの制御閾値を５０％にすることが出力された場合は、ステップＳ５４で制御閾値として既定閾値の５０％の値に変更する。そして、ステップＳ５５では、前後Ｇセンサの値が制御閾値を超えた場合に制御介入を行わない。
【００３６】
図１４は、車載制御装置の動作シーケンスを示す図である。
走行環境判定部１０は、車両３０より操舵角などの車両情報を、カメラ１１から画像情報を取得する。そして、画像情報を認識し、車両情報を参照して車両３０の走行環境情報を作成して閾値算出部２１へ出力する。閾値算出部２１は、走行環境情報と車両３０からのセンサ情報とに基づいて閾値テーブル２１３を参照して制御閾値を出力する。制御値算出部２２は、閾値算出部２１より制御閾値が入力されない場合は、入力されたセンサ値に基づいて車両３０のアクチュエータ３１を制御する。また、制御値算出部２２は、閾値算出部２１より制御閾値が入力されると、センサの既定閾値をより低い制御閾値に変更し、その結果、挙動センサ３２の一時的な不正値に起因した制御介入が抑制される。
【００３７】
本実施形態によれば、車両に通常に搭載されているカメラの画像情報を認識することにより、車両の走行環境が良好な場合は制御介入を抑制するようにしたので、搭載するセンサを多重化することなく、センサの一時的な不正値による制御介入を抑制することが可能となる。
【００３８】
以上説明した実施形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）車載制御装置１は、車両３０の挙動を検知する挙動センサ３２の値に基づいて車両３０の姿勢を制御し、挙動センサ３２の値が閾値を超えた場合は挙動センサ３２に基づく制御を禁止する制御部２０と、カメラ１１により撮影された画像情報に基づいて車両３０の走行環境を判定する走行環境判定部１０とを備え、制御部２０は、走行環境判定部１０による走行環境に基づいて、閾値をより低い値に変更する。これにより、挙動センサ３２の不正値による制御介入を抑制することができる。
【００３９】
（２）制御部２０は、走行環境が予め定めた走行環境である場合に、閾値をより低い値に変更する。これにより、予め定めた走行環境に応じて、挙動センサ３２の不正値による制御介入を抑制することができる。
【００４０】
（３）挙動センサ３２は車両３０のヨーレートを検知するヨーレートセンサであり、制御部２０は、走行環境判定部１０により車両３０が直線道路を走行中と判定された場合は、ヨーレートセンサの閾値をより低い値に変更する。これにより、車両３０が直線道路を走行中に、ヨーレートセンサの不正値による制御介入を抑制することができる。
【００４１】
（４）走行環境判定部１０は、カメラ１１により撮影された画像情報に加えて車両３０より操舵角に関する情報を取得して、車両３０が直線道路を走行中と判定する。これにより、車両３０が直線道路を走行中であることをより確実に判定できる。
【００４２】
（５）挙動センサ３２は車両３０の前後加速度を検知する加速度センサであり、制御部２０は、走行環境判定部１０により車両３０と前方の障害物との距離が所定距離以上と判定された場合は、加速度センサの閾値をより低い値に変更する。これにより、車両３０が前方に障害物がない道路を走行中に、加速度センサの不正値による制御介入を抑制することができる。
【００４３】
（６）走行環境判定部１０は、カメラ１１により撮影された画像情報に基づいて車両３０が走行中の道路の摩擦係数を判定し、制御部２０は、道路の摩擦係数に応じて加速度センサの閾値をより低い値に変更する。これにより、摩擦係数が高い道路を走行中に、加速度センサの不正値による制御介入を抑制することができる。
【００４４】
（７）走行環境判定部１０により判定される走行環境と挙動センサ３２の低い値に変更すべき閾値とを対応付けて格納する閾値テーブル２１３を更に備え、制御部２０は、走行環境に応じて低い値に変更すべき閾値を閾値テーブル２１３より読み出し、閾値を変更する。これにより、走行環境に応じた閾値に変更することができる。
【００４５】
（変形例）
本発明は、以上説明した実施形態を次のように変形して実施することができる。
（１）車載制御装置１は、走行環境判定部１０、制御部２０を備えて、図１２、図１３のフローチャートで示した処理を行う例で説明した。しかし、これらのフローチャートで示したプログラムを、ＣＰＵ、メモリなどを備えたコンピュータにより実行することにより実現してもよい。更に、これらのプログラムは、記録媒体やデータ信号（搬送波）などの種々の形態のコンピュータ読み込み可能なコンピュータプログラム製品として供給してもよい。
【００４６】
（２）走行環境判定部１０は、カメラ１１、画像認識部１２、および走行環境情報作成部１３を備える構成で説明した。しかし、カメラ１１をカメラのレンズとし、画像認識部１２、および走行環境情報作成部１３の機能を備える走行環境判定部１０に相当する部分をカメラ、あるいはステレオカメラとして構成してもよい。
【００４７】
本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の特徴を損なわない限り、本発明の技術思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。また、上述の実施形態と変形例を組み合わせた構成としてもよい。
【符号の説明】
【００４８】
１  ・・・車載制御装置
１０・・・走行環境判定部
１１・・・カメラ
１２・・・画像認識部
１３・・・走行環境情報作成部
２０・・・制御部
２１・・・閾値算出部
２２・・・制御値算出部
３１・・・アクチュエータ
３２・・・挙動センサ
２１１・・・ＣＡＮデコーダ
２１２・・・演算部
２１３・・・閾値テーブル
【図１】
2018131084.tif 000003
【図２】
2018131084.tif 000004
【図３】
2018131084.tif 000005
【図４】
2018131084.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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