(57)【要約】【課題】車両の走行位置を精度よく測定できない場所であっても、次回走行時の走行軌道を精度よく補正できるようにした車両走行制御を実現する。【解決手段】目標軌道に追従するように車両を制御する車両走行制御方法において、車両の車体方位を検知し、目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量を測定し、検知した車体方位と横ずれ量とを関連付けて記憶し、次回走行時に、記憶した車体方位と横ずれ量とに基づいて目標軌道を補正する学習補正を実行する。【選択図】図１
2018039369.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標軌道に追従するように車両を制御する車両走行制御方法において、
前記車両の車体方位を検知し、
前記目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量を測定し、
前記検知した車体方位と前記横ずれ量とを関連付けて記憶し、
次回走行時に、前記記憶した車体方位と横ずれ量とに基づいて前記目標軌道を補正する学習補正を実行する
ことを特徴とする車両走行制御方法。
【請求項２】
請求項１に記載された車両走行制御方法において、
前記車両の現在位置情報を取得し、
前記位置情報に基づき、前記車両が学習エリアに存在するか判定し、
前記車両が前記学習エリアに存在すると判定された場合であって、前記学習エリアに対応する前記横ずれ量が存在する場合、前記学習補正を実行する
ことを特徴とする車両走行制御方法。
【請求項３】
請求項２に記載された車両走行制御方法において、
前記車両の実走行時に測定した前記横ずれ量が所定量以上である場合、前記車両の位置情報を取得し、
前記取得した位置情報に基づき、前記学習エリアを設定する
ことを特徴とする車両走行制御方法。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に記載された車両走行制御方法において、
地図情報から経路の曲率半径が所定値以上である場所を検索し、
前記検索された場所を、前記学習エリアとして設定する
ことを特徴とする車両走行制御方法。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載された車両走行制御方法において、
前記検知した車体方位に基づき、往路と復路とをそれぞれ独立した学習エリアとして設定する
ことを特徴とする車両走行制御方法。
【請求項６】
請求項２から請求項５までの何れか一項に記載された車両走行制御方法において、
前記学習エリアのうち、所定期間以上走行実績がなかったエリアを削除する
ことを特徴とする車両走行制御方法。
【請求項７】
請求項２から請求項６までの何れか一項に記載された車両走行制御方法において、
前記学習補正を実行した結果、前記横ずれ量が既定量未満となった場合、対応する学習エリアを消去する
ことを特徴とする車両走行制御方法。
【請求項８】
請求項２から請求項７までに記載された車両走行制御方法において、
前記次回走行時における前記横ずれ量の測定結果に応じ、前記学習エリアを拡大又は縮小する
ことを特徴とする車両走行制御方法。
【請求項９】
請求項１から請求項８までに記載された車両走行制御方法において、
前記車両のドライバによる運転介入があった場合、前記横ずれ量の記憶を中止する
ことを特徴とする車両走行制御方法。
【請求項１０】
請求項１から請求項９までに記載された車両走行制御方法において、  
障害物を検知し、前記検知した障害物を回避するための障害物回避制御を実行した場合、前記横ずれ量の記憶を中止する
ことを特徴とする車両走行制御方法。
【請求項１１】
車両走行制御装置において、
目標軌道に追従するように車両を制御するコントローラと、
前記車両の車体方位を検知する方位検知器と、
を備え、前記コントローラは、
前記目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量を測定する測定部と、
前記検知した車体方位と前記横ずれ量とを関連付けて記憶するメモリと、
次回走行時に、前記記憶した車体方位と横ずれ量とに基づいて前記目標軌道を補正する学習補正部と、
前記修正した目標軌道に基づいて前記車両のアクチュエータを駆動する駆動部と、
を有することを特徴とする車両走行制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、目標軌道に追従するように車両を制御する車両走行制御方法及び車両走行制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
目標軌道に追従するように制御対象を移動させる技術としては、例えば特許文献１記載の技術が知られている。特許文献１記載の技術は、メモリに格納された教示値に基づいて目標軌道を生成し、これに追従するように制御対象を制御するように構成される。そして、目標軌道と実際の軌道との偏差を算出し、次回の運転時に当該偏差に基づいて教示値を修正する。これにより、実際の走行軌道を目標軌道に収束させるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭６４−８８７１１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記載の技術では、目標軌道と実際の軌道との偏差を、当該軌道上の各位置と関連付けながらメモリに記録している。このため、特許文献１記載の技術を達成するには、上記偏差に対応する位置を精度良く計測しなければならない。
【０００５】
車両制御の分野においては、ＧＰＳを用いて車両の走行位置を測定することが良く知られている。しかしながら、ＧＰＳを利用した位置測定の場合、障害物の多い街中等では所望の精度を得ることは容易でない。そのため、特許文献１に記載の技術では、次回走行時の走行軌道を、目標軌道に対して精度よく補正できない虞がある。
【０００６】
したがって、本開示は、車両の走行位置を精度よく測定できない場所であっても、次回走行時の走行軌道を精度よく補正できるようにした車両走行制御の実現を目的とする。
【０００７】
上記目的を達成するため、本開示は、目標軌道に追従するように車両を制御する車両走行制御方法において、以下の処理を実行する。即ち、車両の車体方位を検知し、目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量を測定し、検知した車体方位と前記横ずれ量とを関連付けて記憶し、次回走行時に、記憶した車体方位と横ずれ量とに基づいて目標軌道を補正する学習補正を実行する。
【発明の効果】
【０００８】
この結果、車両の走行位置を用いることなく、次回走行時の走行軌道を精度よく補正することができ得る。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の実施例に係る車両走行制御方法及び車両走行制御装置が適用された車両走行制御システムの概略を全体的に示すブロック図である。
【図２】目標軌道に対する実走行軌道との横ずれ量を説明するための説明図である。
【図３】実施例に係る学習補正用演算器により実行される処理を説明するための説明図である。
【図４】実施例に係る学習補正用演算器により実行される処理を説明するための説明図である。
【図５】実施例に係る横ずれ量と、学習補正に用いられる学習データを説明するための説明図である。
【図６】実施例に係る車両走行制御の効果を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本開示の車両走行制御方法及び車両走行制御装置を実現するための形態を、図面に示す実施例に基づいて説明する。
【実施例】
【００１１】
図１は、実施例に係る車両走行制御方法及び車両走行制御装置が適用された車両走行制御システム１の概略を全体的に示すブロック図である。以下、図１を参照しながら全体システム構成について説明する。
【００１２】
図１に示すように、車両走行制御システム１は、物体検出センサ２１、車輪速センサ２２、ヨーレートセンサ２３、地磁気センサ２４、ＧＰＳ受信機２５、物体認識用演算器３０、実走行演算器４０、学習補正用演算器５０、車両制御用演算器６０、及びアクチュエータ７０を備える。なお、車両走行制御システム１は車両１０に搭載されるシステムである。
【００１３】
物体検出センサ２１は、車両１０の周辺に存在する先行車や障害物の有無を検出する。なお、物体検出センサ２１は、例えば、スキャン式レーザレーダやミリ波レーダ等からなる。
【００１４】
車輪速センサ２２は、車両１０の左右の従動輪に設けられ、従動輪の回転速度を検出する。車輪速センサ２２により検出された回転速度は、車両１０の車速や進行方向を算出するのに利用される。ヨーレートセンサ２３は、車両１０の回転角速度を検出する。ヨーレートセンサ２３により検出された回転角速度は、車両１０の方位を算出するのに利用される。
【００１５】
地磁気センサ２４は、地磁気に基づいて車両１０の進行方向を示す車体方位を検出する。ＧＰＳ受信機２５は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信して車両１０の位置を算出する。
【００１６】
物体認識用演算器３０は、物体軌道算出部３０１及び先行車判定部３０２を備える。物体軌道算出部３０１は、物体検出センサ２１によって検出された物体の軌道を算出する。
先行車判定部３０２は、物体検出センサ２１によって検出された物体の大きさや車両１０との相対速度、及び物体軌道算出部３０１により算出された物体の軌道に基づき、検出された物体が先行車か否かを判断する。先行車追従制御が実行される場合は、物体軌道算出部３０１により算出された軌道のうち、先行車判定部３０２によって先行車と判断された物体の軌道に基づき、車両１０の目標軌道が生成される。即ち、かかる場合には、物体軌道算出部３０１は目標軌道生成部としても機能する。なお、物体認識用演算器３０は、先行車の追従制御を実現するために、検出された先行車の車速、及び当該先行車と車両１０との車間距離等も算出する。
【００１７】
実走行演算器４０は、走行軌道算出部４０１及び方位検出部４０２を備える。走行軌道算出部４０１は、車輪速センサ２２とヨーレートセンサ２３の出力から、例えば、デッドレコニングにより車両１０の移動量及び移動方向を算出し、算出した車両１０の移動量及び移動方向に基づいて車両１０が実際に走行した実走行軌道を算出する。あるいは、車輪速センサ２２の出力から、オドメトリにより車両１０の移動量及び移動方向を算出して当該実走行軌道を算出しても良い。
【００１８】
方位検出部４０２は、ヨーレートセンサ２３により検出した回転角速度と、地磁気センサにより検出した方位（絶対方位）から、車両１０を原点とした相対座標上において、車両１０がいずれの方位を向いているかを示す相対方位を検出する。なお、この明細書において「学習エリア」とは、後述する学習補正を実行すべき一定の範囲をいい、その座標（位置）情報（緯度・経度等）が学習補正用演算器５０のメモリ５０３に記憶される。
【００１９】
学習補正用演算器５０は、差分測定部５０１、補正量算出部５０２、メモリ５０３、及びエリア判定部５０４を備える。物体軌道算出部３０１及び走行軌道算出部４０１でそれぞれ算出された、先行車走行軌道（目標軌道）及び車両１０の実走行軌道は、差分測定部５０１に入力される。差分測定部５０１は、受信した目標軌道に対する、実走行軌道の偏差（横ずれ量）を測定する。
【００２０】
差分測定部５０１で測定された横ずれ量は、補正量算出部５０２に入力される。補正量算出部５０２は、差分測定部５０１で測定された横ずれ量に対し、適宜設定された補正係数を乗じて補正量を算出する。算出された補正量は、後述するように、目標軌道に沿って追従制御を行う際の各種アクチュエータの制御量を補正するのに用いられる。
【００２１】
なお、上記横ずれ量の測定や補正量の算出処理は、車両１０が学習エリア内を通過する間、連続的に実行される。そして、特許文献１記載の技術にあっては、算出された補正量等は、当該処理の実行された時に車両が存在していた位置と関連付けられてメモリに格納される。これに対し、本開示の実施例では、上記測定された横ずれ量及び算出された補正量は、それぞれ当該処理の実行された時の車体方位と関連付けられてメモリ５０３に記憶される。
【００２２】
エリア判定部５０４は、ＧＰＳ受信機２５により算出された車両１０の位置と車両１０の進行方向に基づき、車両１０が、メモリ５０３に格納されている学習エリア内にいるか否かを判定すると共に、車両１０が学習エリア内にいると判定される場合には、複数存在し得る学習エリアのうち、いずれの学習エリア内にいるかを判定する。即ち、本開示の実施例にあっては、ＧＰＳ受信機２５は、主としてエリア判定部５０４における処理にのみ用いられる。
【００２３】
方位検出部４０２で検出された車両１０の車体方位と、エリア判定部５０４の判定結果も、メモリ５０３に記憶される。即ち、差分測定部５０１で測定された横ずれ量、補正量算出部５０２で算出された、追従制御における制御量に対する補正量、方位検出部４０２で検出された車体方位、及びエリア判定部５０４の判定結果、がメモリ５０３に記憶される。この結果、メモリ５０３内には、学習エリアごとに、横ずれ量と補正量と車体方位とが関連付けられて記憶される。
【００２４】
ＧＰＳ受信機２５のように、車両１０周辺の測定環境により検出精度が大きく変化する構成と異なり、ヨーレートセンサ２３や地磁気センサ２４の場合、測定環境によって検出精度が大きく変わることは少ない。このため、算出した補正量を車体方位と関連付けてメモリ５０３に記憶させる構成とすることで、当該補正量を目標軌道に対する制御量の補正に適確に反映させることができる。また、ＧＰＳ受信機２５による測定結果は、学習エリアの判定にのみ使われるものに過ぎないため、高い測定精度は要求されない。
【００２５】
車両制御用演算器６０は、目標軌道補正部６０１及び走行制御部６０２を備える。目標軌道補正部６０１は、車両１０がメモリ５０３に補正量等が記憶されている学習エリアを走行する際に、現在の車体方位と関連付けられた補正量（即ち、学習結果）をメモリ５０３から読み出し、これに基づいて目標軌道（物体軌道算出部３０１で算出される先行車走行軌道）を学習補正する。
【００２６】
目標軌道補正部６０１で補正された目標軌道に沿って追従制御を行う際の制御量は、走行制御部６０２に送信される。走行制御部６０２は、受信した補正後の制御量に応じて車両１０が走行できるよう、ステアリング、アクセル、ブレーキ等（いずれも図示せず）に対する各制御指令値を算出する。また、算出した制御指令値に基づきアクチュエータ７０を駆動する。なお、図示は省略するが、アクチュエータ７０は、ステアリングアクチュエータ、駆動アクチュエータ、制動アクチュエータ等からなる。
【００２７】
次いで、学習補正用演算器５０により実行される処理について、図２及び図３を参照しながら説明する。図２は、車両１０が学習エリア１００を走行する様子を表す図である。また、図３は、図２の状況における横ずれ量等の測定結果を表す図である。
【００２８】
図２に示すように、追従制御における目標軌道が大きく曲がっているような場合は、車両１０を目標軌道に精度よく追従させることが難しい。このため、かかる場合には、目標軌道に対する実走行軌道の乖離（横ずれ量ｇ）を補正する必要がある。なお、当然のことながら、横ずれ量ｇは車両１０が学習エリアを走行中に刻々と変化するものであるため、算出される横ずれ量ｇをそれぞれ何らかの情報と関連付けて記憶しておく必要がある。
【００２９】
そこで本実施例では、上述したように、横ずれ量ｇを車体方位φと関連付けてメモリ５０３に記憶することとした。また、位置情報（緯度・経度情報）については、学習エリア１００を判定するものとしてのみ利用している。
【００３０】
なお、本実施例の横ずれ量ｇは、実走行軌道における横方向位置ｙと、目標軌道上の対応する点における横方向位置ｙ＊との差分として表される。
【００３１】
次いで、図４及び図５を参照しながら学習補正用演算器５０の詳細な構成について説明する。図４は、学習補正用演算器５０により実行される、学習エリアに対する処理を説明するための説明図である。
【００３２】
図４において、フラグＦ１は、車両１０のドライバによる操作の有無を表す。即ち、先行車追従制御の実行中に、ドライバによる介入を検知した場合にフラグＦ１のビットが１にセットされ、ドライバによる介入がない限り、フラグＦ１のビットは０に維持される。また、フラグＦ２は、障害物回避動作の有無を表す。即ち、物体検出部２１により車両１０の前方（走行路上）に障害物を検知し、それに対する回避動作が介入した場合にフラグＦ２のビットが１にセットされ、それ以外の場合はフラグＦ２のビットは０に維持される。
【００３３】
エリア判定部５０４には、上記したフラグＦ１，Ｆ２のビットの値に加え、地図情報が入力される。当該地図情報は、車両１０のメンテナンス時等に随時更新される。
【００３４】
学習補正用演算器５０は、エリア判定部５０４に入力された地図情報から、走行路の曲率半径が所定値以上となるエリア（場所）を検索し、該当するエリアを学習エリアとして設定する。ここで、走行路の曲率半径が所定値以上であるエリアとは、例えば、交差点、急カーブ路、分岐・合流路、ランプウェイが想定される。なお、設定された学習エリアの位置情報（緯度・経度等）は、メモリ５０３に記憶される。
【００３５】
走行路の曲率半径が所定値以上であるエリアでは、追従制御を実行しても、通常時と同様の制御では十分に目標軌道に追従することができない場合が予想される。そこで、そのようなエリアを予め学習エリアとして設定し、その位置情報をメモリ５０３に記憶する。
【００３６】
また、学習補正用演算器５０は、あるエリアを走行した結果、目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量ｇが所定量以上となった場合、当該エリアを学習エリアとして新たに設定し、その位置情報をメモリ５０３に記憶する。かかる構成とすることにより、地図情報からは横ずれが発生しないと予想されるエリアであっても、学習補正を実行して目標軌道に対する制御量を補正することが可能となる。その結果、２回目以降の走行時には、目標軌道に対する追従性を向上させることが可能となる。
【００３７】
一方、予め学習エリアとして設定されているエリアであっても、実際に走行した結果、横ずれ量ｇが既定量未満であった場合や、上記した学習補正を行った結果、横ずれ量ｇが既定量未満になった場合には、これ以上の学習補正は不要であると判断できる。したがって、かかる場合、学習補正用演算器５０は当該学習エリアを制御対象から消去しても良い。なお、当該既定量は、前記した、学習エリアを新たに設定する場合の閾値となる所定量と同一の値としても良く、異なる値としても良い。
【００３８】
また、同一の地点であっても、例えば交差点などでは往路と復路とで車両１０が旋回する際に描く走行軌跡（旋回半径）が異なる。したがって本開示の実施例では、同一地点であっても、往路と復路を別々の学習エリアとして設定し、その位置情報をメモリ５０３に記憶する。
【００３９】
また、所定期間（例えば、１年間）走行実績のない学習エリアについては、走行頻度が十分に低いとみなし、関連情報をメモリ５０３から削除するようにしても良い。
【００４０】
また、学習補正用演算器５０は、エリア判定部５０４に入力される、フラグＦ１及びフラグＦ２の何れかのビットの値が１である場合には学習補正を行わない。より正確には、フラグＦ１，Ｆ２いずれかのビットの値が１である場合には、差分測定部５０１で測定された横ずれ量ｇや補正量算出部５０２で算出された補正量はメモリ５０３に記憶されない。
【００４１】
即ち、ドライバによる介入があった場合には、そもそも車両１０は目標軌道に沿って走行する追従走行制御を適切に実行しなかったことを意味する。したがって、このような状況下で測定された補正量を用いて学習補正を行うことのないよう、かかる場合には該当する横ずれ量ｇや補正量をメモリ５０３に記憶しない。また、障害物回避動作の介入があった場合も、追従走行制御が適切に実行されなかったことを意味するので、かかる場合も横ずれ量ｇや補正量をメモリ５０３に記憶しない。
【００４２】
また、図５に良く示すように、学習補正用演算器５０は、学習補正後の横ずれ量ｇ２に応じて学習エリアの拡大又は縮小を行う。具体的には、横ずれの発生した範囲が学習エリアに含まれるよう学習エリアの範囲を変更する。なお、横ずれが発生した範囲のみを学習エリアとしても良いし、横ずれが発生した範囲に所定範囲を追加した範囲を学習エリアとしても良い。
【００４３】
上記のように学習エリアを適宜拡大・縮小することにより、学習エリアの範囲を必要十分な大きさとすることができる。これにより、過度にデータ容量を大きくすることなく、目標軌道に対する追従性を向上させることが可能となる。
【００４４】
なお、本開示の実施例にあっては、学習補正前の学習データをｓ１、学習データｓ１に基づく学習補正を行った後の、次回走行時における横ずれ量をｇ２、学習係数をｋとした場合、当該次回走行時に得られる学習データｓ２は、以下の式で表される。
ｓ２＝ｓ１＋ｋ＊ｇ２  （ｋ＝０．０〜１．５）
ただし、上記した式及び学習係数はあくまでも例示であって、これに限定されるものではない。また、当該学習エリアを再度走行した際には、今回の学習データｓ２を上記等式のｓ１に代入し、同様の考え方に基づいて新たな学習データｓ２が求められる。
【００４５】
図６は、実施例に係る車両走行制御の効果を示す説明図である。図６から、上記した車両走行制御を実行することにより、目標軌道に対する追従性が徐々に向上していることが良く見て取れる。
【００４６】
以上説明した実施例に係る車両走行制御方法及び車両走行制御装置にあっては、下記に挙げる効果を得ることができる。
【００４７】
（１）目標軌道に追従するように車両１０を制御する車両走行制御方法において、車両１０の車体方位φを検知し（ヨーレートセンサ２３、地磁気センンサ２４、方位検出部４０２）、目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量ｇを測定し（物体軌道生成部３０１、先行車判定部３０２、走行軌道算出部４０１、差分測定部５０１）、検知した車体方位φと横ずれ量ｇとを関連付けて記憶し（メモリ５０３）、次回走行時に、記憶した車体方位φと横ずれ量ｇとに基づいて目標軌道を補正する学習補正を実行する（補正量算出部５０２、メモリ５０３、目標軌道補正部６０１）。
【００４８】
即ち、測定された横ずれ量ｇは、当該処理の実行された時の車体方位φと関連付けられて記憶される。したがって、学習補正を実行する場所により検出精度に大きな影響のでる虞のある位置情報と異なり、比較的安定した検出精度を実現できる車体方位φと関連付けて横ずれ量ｇを記憶することができる。この結果、次回走行時において、目標軌道に対する制御量の補正に学習結果を適確に反映させることができる。
【００４９】
（２）また、車両１０の現在位置情報を取得し（ＧＰＳ受信機２５）、位置情報に基づき、車両１０が学習エリアに存在するか判定（エリア判定部５０４）し、車両１０が学習エリアに存在すると判定された場合であって、学習エリアに対応する横ずれ量ｇが存在する場合、学習補正を実行する（学習補正用演算器５０、目標軌道補正部６０１）。
【００５０】
即ち、目標軌道と実走行軌道との横ずれ量ｇを車体方位φのみと関連付けると、例えば、車両がジグザグ走行したような場合など、走行中に繰り返し同一の車体方位φが発生すると、異なる場所であるにもかかわらず、記憶した横ずれ量ｇから誤った横ずれ量ｇ（補正量）を読み出してしまう虞がある。しかし、上記のような構成とし、横ずれ量ｇを、車体方位φのみならず、学習エリアとも関連付けて記憶することとしたので、（１）の効果に加え、誤った横ずれ量ｇ（補正量）を読み出してしまうのを回避することができる。
【００５１】
（３）また、車両の実走行時に測定した横ずれ量ｇが所定量以上である場合、車両の位置情報を取得し、取得した位置情報に基づき、学習エリアを設定する（学習補正用演算器５０、差分測定部５０１、メモリ５０３、ＧＰＳ受信機２５、エリア判定部５０４）。これにより、（２）の効果に加え、特に学習が必要であると判断できる学習エリアにおいて、確実に学習補正を実行することができる。よって、次回以降の追従制御実行において、車両１０の追従精度を向上させることができる。
【００５２】
（４）また、地図情報から走行路の曲率半径が所定値以上である場所を検索し、検索された場所を、学習エリアとして設定する（学習補正用演算器５０、メモリ５０３、エリア判定部５０４）。これにより、（２）、（３）の効果に加え、比較的横ずれ量ｇが大きくなる場所を予め予測しておくことができ、２回目以降の走行追従制御において車両１０の追従制度を向上させることができる。
【００５３】
（５）また、検知した車体方位φに基づき、往路と復路とをそれぞれ独立した学習エリアとして設定する（学習補正用演算器５０、メモリ５０３、エリア判定部５０４）。即ち、同一の交差点等であっても往路と復路とでは車両１０が旋回する際に描く走行軌跡（旋回半径）が異なる。したがって、往路と復路を別々の学習エリアとして設定することで、（３）、（４）の効果に加え、学習補正の精度を一層向上させることができる。
【００５４】
（６）また、学習エリアのうち、所定期間（例えば、１年間）以上走行実績がなかったエリアを削除する（学習補正用演算器５０、メモリ５０３、エリア判定部５０４）。即ち、走行頻度の低いエリアについては、学習補正が十分に行われなくても、乗員が違和感を覚えることは少ないと考えられるため、このようなエリアについては学習エリアから外すこととした。これにより、（２）から（５）の効果に加え、メモリ５０３の使用容量を抑えることができる。
【００５５】
（７）また、学習補正を実行した結果、横ずれ量ｇが既定量未満となった場合、対応する学習エリアを消去する（学習補正用演算器５０、メモリ５０３、エリア判定部５０４）。学習補正を行った結果、横ずれ量ｇが既定量未満になった場合には、これ以上の学習補正は不要であると判断できる。したがって、かかる場合、学習補正用演算器５０は当該学習エリアを制御対象から消去しても良い。これにより、（２）から（６）の効果に加え、メモリ５０３の使用容量を抑えることができる。なお、当該既定量は、前記した、学習エリアを新たに設定する場合の閾値となる所定量と同一の値としても良く、異なる値としても良い。
【００５６】
（８）また、次回走行時における横ずれ量ｇの測定結果に応じ、学習エリアを拡大又は縮小する（学習補正用演算器５０）。具体的には、横ずれの発生した範囲が学習エリアに含まれるよう学習エリアの範囲を変更する。これにより、（２）から（７）の効果に加え学習エリアの範囲を必要十分な大きさとすることができる。よって、過度にデータ容量を大きくすることなく、目標軌道に対する追従性を向上させることが可能となる。
【００５７】
（９）また、車両１０のドライバによる運転介入があった場合、横ずれ量ｇの記憶を中止する（学習補正用演算器５０、メモリ５０３）。即ち、ドライバの介入があった場合には、そもそも車両１０は目標軌道に沿って走行する追従走行制御を適切に実行しなかったこととなる。したがって、このような状況下で測定された補正量を用いて学習補正を行うことのないよう、かかる場合には該当する横ずれ量ｇや補正量をメモリ５０３に記憶しないこととした。これにより、（１）から（８）の効果に加え、目標軌道沿って追従制御を行う際の各種アクチュエータの制御量を不適切に学習補正してしまうことを避けることができる。
【００５８】
（１０）また、障害物を検知し、検知した障害物を回避するための障害物回避制御を実行した場合、横ずれ量ｇの記憶を中止する（学習補正用演算器５０、メモリ５０３）。即ち、障害物回避制御が介入した場合には、上記したドライバの介入があった場合と同様、車両１０は目標軌道に沿って走行する追従走行制御を適切に実行しなかったこととなる。したがって、かかる場合には該当する横ずれ量ｇや補正量をメモリ５０３に記憶しないこととした。これにより、（１）から（９）の効果に加え、目標軌道に対する制御量を不適切に学習補正してしまうことを避けることができる。
【００５９】
（１１）また、目標軌道に追従するように車両１０を制御するコントローラ（物体認識用演算器３０、学習補正用演算器５０、車両制御用演算器６０）と、車両１０の車体方位を検知する方位検知器（ヨーレートセンサ２３、地磁気センサ２４）と、を備えた車両走行制御装置（車両走行制御システム１）では、コントローラは、目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量ｇを測定する測定部（差分測定部５０１）と、検知した車体方位φと横ずれ量ｇとを関連付けて記憶するメモリ５０３と、次回走行時に、記憶した車体方位φと横ずれ量ｇとに基づいて目標軌道を補正する学習補正部（学習補正用演算器５０）と、修正した目標軌道に基づいて車両１０のアクチュエータ７０を駆動する駆動部（走行制御部６０２）と、を有する。
【００６０】
即ち、測定された横ずれ量ｇは、当該処理の実行された時の車体方位φと関連付けられて記憶される。したがって、学習補正を実行する場所により検出精度に大きな影響のでる虞のある位置情報と異なり、比較的安定した検出精度を実現できる車体方位φと関連付けて横ずれ量ｇを記憶することができる。この結果、次回走行時において、目標軌道に対する制御量の補正に学習結果を適確に反映させることができる。
【００６１】
以上、本開示の車両走行制御方法及び車両走行制御装置を実施例に基づき説明してきたが、具体的な構成については、この実施例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、設計の変更や追加などは許容される。
【００６２】
なお、実施例では、物体検出センサ２１として、スキャン式レーザレーダやミリ波レーダについて例示した。しかしながら、物体検出センサ２１はこれに限られるものではない。例えば、カメラにより撮像した車両前方の画像に基づいて物体を検出するものであっても良い。
【００６３】
また、実施例では、学習補正用演算器５０が、地図情報から自動的に学習補正をすべき学習エリアを検索、設定する例について説明した。しかしながら、ユーザが位置情報を直接入力することで学習エリアを設定できるようにしても良い。
【００６４】
また、実施例では、横ずれ量ｇや補正量を車体方位φのみと関連付けて記憶することとしたが、ＧＰＳ受信機２５による位置測定精度が十分に確保できる場所であれば、車体方位φに加え、ＧＰＳ受信機２５により得られる位置情報も組み合わせて記憶するようにしても良い。
【符号の説明】
【００６５】
１０  車両、２１  物体検出センサ、２３  ヨーレートセンサ、２４地磁気センサ、２５  ＧＰＳ受信機、３０  物体認識用演算器、３０１  物体軌道算出部、３０２  先行車判定部、４０  走行演算器、４０１  走行軌道算出部、４０２  方位検出部、５０  学習補正用演算器、５０１  差分測定部、５０２  補正量算出部、５０３  メモリ、５０４  エリア判定部、６０  車両制御用演算器、６０１  目標軌道補正部、６０２  走行制御部、７０  アクチュエータ
【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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