(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行する車線の車線情報を取得し、該車線情報に基づいて操舵制御する車両の走行制御装置において、
画像情報に基づく上記車線情報を第１の車線情報として取得する第１の車線情報取得手段と、
自車位置情報と地図情報とに基づく上記車線情報を第２の車線情報として取得する第２の車線情報取得手段と、
上記第１の車線情報と上記第２の車線情報とを比較する車線情報比較手段と、
上記車線情報比較手段で、上記第１の車線情報が上記第２の車線情報と略等しいと判断した場合は、上記第１の車線情報を上記車線情報に設定する一方、上記第１の車線情報が上記第２の車線情報と異なると判断した場合は、前回の車線情報と上記第２の車線情報とに基づいて上記車線情報を設定する車線情報設定手段と、
を備え、
上記車線情報設定手段は、上記車線情報比較手段で、上記第１の車線情報による各パラメータの少なくとも１つが、該各パラメータに対応する上記第２の車線情報によるパラメータと略等しくないと判断した際は、さらに、上記第１の車線情報による車線に対する自車両の横位置の時間的変化率と車両に実際に発生しているヨーレートの値から推測される車線に対する上記自車両の横位置の時間的変化率とを比較して、車線に対する上記自車両の横位置を設定する
ことを特徴とする車両の走行制御装置。
【請求項２】
上記車線情報比較手段で比較する上記第１の車線情報と上記第２の車線情報とは、車線の曲率と、該車線の曲率の時間的変化率と、車両の対車線ヨー角と、該車両の対車線ヨー角の時間的変化率の各パラメータであり、
上記車線情報設定手段は、上記第１の車線情報による上記車線に対する上記自車両の横位置の時間的変化率と車両に実際に発生しているヨーレートの値から推測される車線に対する上記自車両の横位置の時間的変化率とを比較した結果、上記第１の車線情報による車線に対する上記自車両の横位置の時間的変化率が該自車両に実際に発生しているヨーレートの値から推測される車線に対する上記自車両の横位置の時間的変化率を超えている場合は、上記車線に対する上記自車両の横位置を、前回設定した車線に対する上記自車両の横位置と上記第２の車線情報取得手段で取得した上記車両の対車線ヨー角に基づいて設定し、又上記第１の車線情報による車線に対する上記自車両の横位置の時間的変化率が上記車両に実際に発生しているヨーレートの値から推測される車線に対する上記自車両の横位置の時間的変化率より小さい場合は、上記車線に対する上記自車両の横位置として上記第１の車線情報による車線に対する上記自車両の横位置を設定する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】
上記車線情報比較手段で比較する上記第１の車線情報と上記第２の車線情報とは、車線の曲率と、該車線の曲率の時間的変化率と、車両の対車線ヨー角と、該車両の対車線ヨー角の時間的変化率の各パラメータであり、
上記車線情報設定手段は、上記車線情報比較手段で、上記第１の車線情報による上記各パラメータと、上記第２の車線情報による上記各パラメータとが全て略等しいと判断した場合は、上記第１の車線情報による上記車線の曲率と上記車両の対車線ヨー角と車線に対する上記自車両の横位置とを上記車線情報として設定することを特徴とする請求項１又は２記載の車両の走行制御装置。
【請求項４】
上記車線情報比較手段で比較する上記第１の車線情報と上記第２の車線情報とは、車線の曲率と、該車線の曲率の時間的変化率と、車両の対車線ヨー角と、該車両の対車線ヨー角の時間的変化率の各パラメータであり、
上記車線情報設定手段は、上記車線情報比較手段で、上記第１の車線情報による上記各パラメータの少なくとも１つが、該各パラメータに対応する上記第２の車線情報によるパラメータと略等しくないと判断した場合は、上記車線の曲率を、前回設定した車線の曲率と上記第２の車線情報取得手段で取得した車線の曲率の時間的変化率とに応じて設定することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一つに記載の車両の走行制御装置。
【請求項５】
上記車線情報比較手段で比較する上記第１の車線情報と上記第２の車線情報とは、車線の曲率と、該車線の曲率の時間的変化率と、車両の対車線ヨー角と、該車両の対車線ヨー角の時間的変化率の各パラメータであり、
上記車線情報設定手段は、上記車線情報比較手段で、上記第１の車線情報による上記各パラメータの少なくとも１つが、該各パラメータに対応する上記第２の車線情報によるパラメータと略等しくないと判断した場合は、上記車両の対車線ヨー角を、前回設定した車両の対車線ヨー角と上記第２の車線情報取得手段で取得した車両の対車線ヨー角の時間的変化率に応じて設定することを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか一つに記載の車両の走行制御装置。
る。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車線情報を精度良く取得して走行制御を行う車両の走行制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両においては、ドライバの運転を、より快適に安全に行えるように自動運転の技術（例えば、レーンキープ制御や車線逸脱防止制御）を利用した様々なものが開発され提案されている。こうした技術では、制御に用いる道路パラメータを、カメラ、レーダー、ナビゲーションシステム等で検出し、取得するようになっている。例えば、特開２００５−３４６３０４号公報（以下、特許文献１）では、自車両が走行する車線の画像情報を取得して、画像処理によって走行車線を認識し、認識結果から走行車線の曲率またはカーブ半径を求める道路パラメータ算出装置において、判定した道路曲率またはカーブ半径の時間的変化率を所定の制限値以下に制限して演算結果として出力する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３４６３０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
すなわち、カメラにより車線区画線を認識し操舵制御を行うレーンキープ制御等においては、車線区画線等の道路パラメータを誤認識してしまうと、誤認識した車線区画線に基づいて制御が行われ車線逸脱の原因となって好ましくない。そこで、上述の特許文献１に開示される道路パラメータ算出装置のように、判定した道路曲率またはカーブ半径の時間的変化率を所定の制限値以下に制限して、このような事象を防止できるようにしている。しかしながら、上述の特許文献１ように、道路パラメータを制限すると、車速が高いところでの旋回応答や、車線内修正操舵の性能が確保できず、レーンキープ作動範囲が制限されてしまうという課題がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、道路パラメータを必要以上に制限すること無く、確実にレーンキープ制御や逸脱防止制御等の制御を精度良く実行することが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】
【０００６】
本発明の車両の走行制御装置の一態様は、走行する車線の車線情報を取得し、該車線情報に基づいて操舵制御する車両の走行制御装置において、画像情報に基づく上記車線情報を第１の車線情報として取得する第１の車線情報取得手段と、自車位置情報と地図情報とに基づく上記車線情報を第２の車線情報として取得する第２の車線情報取得手段と、上記第１の車線情報と上記第２の車線情報とを比較する車線情報比較手段と、上記車線情報比較手段で、上記第１の車線情報が上記第２の車線情報と略等しいと判断した場合は、上記第１の車線情報を上記車線情報に設定する一方、上記第１の車線情報が上記第２の車線情報と異なると判断した場合は、前回の車線情報と上記第２の車線情報とに基づいて上記車線情報を設定する車線情報設定手段とを備え、上記車線情報設定手段は、上記車線情報比較手段で、上記第１の車線情報による各パラメータの少なくとも１つが、該各パラメータに対応する上記第２の車線情報によるパラメータと略等しくないと判断した際は、さらに、上記第１の車線情報による車線に対する自車両の横位置の時間的変化率と車両に実際に発生しているヨーレートの値から推測される車線に対する上記自車両の横位置の時間的変化率とを比較して、車線に対する上記自車両の横位置を設定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明による車両の走行制御装置によれば、道路パラメータを必要以上に制限すること無く、確実にレーンキープ制御や逸脱防止制御等の制御を精度良く実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施の一形態に係る車両の操舵系の構成説明図である。
【図２】本発明の実施の一形態に係る操舵制御プログラムのフローチャートである。
【図３】本発明の実施の一形態に係る操舵制御のフィードフォワード制御の説明図である。
【図４】本発明の実施の一形態に係る操舵制御の横位置フィードバック制御の説明図である。
【図５】本発明の実施の一形態に係る操舵制御のヨー角フィードバック制御の説明図である。
【図６】本発明の実施の一形態に係る自車位置情報と地図情報から取得される車線情報の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
【００１０】
図１において、符号１は操舵角をドライバ入力と独立して設定自在な電動パワーステアリング装置を示し、この電動パワーステアリング装置１は、ステアリング軸２が、図示しない車体フレームにステアリングコラム３を介して回動自在に支持されており、その一端が運転席側へ延出され、他端がエンジンルーム側へ延出されている。ステアリング軸２の運転席側端部には、ステアリングホイール４が固設され、また、エンジンルーム側へ延出する端部には、ピニオン軸５が連設されている。
【００１１】
エンジンルームには、車幅方向へ延出するステアリングギヤボックス６が配設されており、このステアリングギヤボックス６にラック軸７が往復移動自在に挿通支持されている。このラック軸７に形成されたラック（図示せず）に、ピニオン軸５に形成されたピニオンが噛合されて、ラックアンドピニオン式のステアリングギヤ機構が形成されている。
【００１２】
また、ラック軸７の左右両端はステアリングギヤボックス６の端部から各々突出されており、その端部に、タイロッド８を介してフロントナックル９が連設されている。このフロントナックル９は、操舵輪としての左右輪１０Ｌ，１０Ｒを回動自在に支持すると共に、車体フレームに転舵自在に支持されている。従って、ステアリングホイール４を操作し、ステアリング軸２、ピニオン軸５を回転させると、このピニオン軸５の回転によりラック軸７が左右方向へ移動し、その移動によりフロントナックル９がキングピン軸（図示せず）を中心に回動して、左右輪１０Ｌ，１０Ｒが左右方向へ転舵される。
【００１３】
また、ピニオン軸５にアシスト伝達機構１１を介して、電動パワーステアリングモータ（電動モータ）１２が連設されており、この電動モータ１２にてステアリングホイール４に加える操舵トルクのアシスト、及び、設定された目標操舵角となるような操舵トルクの付加が行われる。電動モータ１２は、後述する操舵制御部２０から制御量がモータ駆動部２１に出力されてモータ駆動部２１により駆動される。
【００１４】
操舵制御部２０には、車両の前方環境を認識して前方環境情報を取得する前方環境認識装置３１、自車位置情報（緯度・経度、移動方向等）を検出して地図情報上に自車両位置の表示、及び、目的地までの経路誘導を行うナビゲーションシステム３２、車速Ｖを検出する車速センサ３３、操舵角θＨを検出する操舵角センサ３４、車両のヨーレート（ｄθｓ／ｄｔ）を検出するヨーレートセンサ３５が接続されている。
【００１５】
前方環境認識装置３１は、例えば、車室内の天井前方に一定の間隔をもって取り付けられ、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像する１組のカメラと、このカメラからの画像データを処理するステレオ画像処理装置とから構成されている。
【００１６】
前方環境認識装置３１のステレオ画像処理装置における、カメラからの画像データの処理は、例えば以下のように行われる。まず、カメラで撮像した自車両の進行方向の１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から距離情報を求め、距離画像を生成する。
【００１７】
白線等の車線区画線のデータの認識では、車線区画線は道路面と比較して高輝度であるという知得に基づき、道路の幅方向の輝度変化を評価して、画像平面における左右の白線の位置を画像平面上で特定する。この車線区画線の実空間上の位置（ｘ，ｙ，ｚ）は、画像平面上の位置（ｉ，ｊ）とこの位置に関して算出された視差とに基づいて、すなわち、距離情報に基づいて、周知の座標変換式より算出される。自車両の位置を基準に設定された実空間の座標系は、本実施の形態では、例えば、図４に示すように、ステレオカメラの中央真下の道路面を原点として、車幅方向をｘ軸、車高方向をｙ軸、車長方向（距離方向）をｚ軸とする。このとき、ｘ−ｚ平面（ｙ＝０）は、道路が平坦な場合、道路面と一致する。道路モデルは、道路上の自車両の走行レーンを距離方向に複数区間に分割し、各区間における左右の車線区画線を所定に近似して連結することによって表現される。尚、本実施の形態では、走行路の形状を１組のカメラからの画像を基に認識する例で説明したが、他に、単眼カメラ、カラーカメラからの画像情報を基に求めるものであっても良い。このように、前方環境認識装置３１は、第１の車線情報取得手段を構成している。
【００１８】
また、ナビゲーションシステム３２は、周知のシステムであり、例えば、ＧＰＳ[Global Positioning System：全地球測位システム]衛星からの電波信号を受信して車両の位置情報（緯度、経度）を取得し、車速センサ３３から車速Ｖを取得し、また、地磁気センサあるいはジャイロセンサ等により、移動方向情報を取得する。そして、ナビゲーションシステム３２は、ナビゲーション機能を実現するための経路情報を生成するナビＥＣＵと、地図情報（サプライヤデータ、及び、操舵制御部２０により更新されたデータ）を記憶する地図データベースと、例えば液晶ディスプレイ等の表示部（以上、何れも図示せず）を備えて構成される。
【００１９】
ナビＥＣＵは、利用者によって指定された目的地までの経路情報を地図画像に重ねて表示部に表示させるとともに、検出された車両の位置、速度、走行方向等の情報に基づき、車両の現在位置を表示部上の地図画像に重ねて表示する。また、地図データベースには、ノードデータ、施設データ等の道路地図を構成するのに必要な情報が記憶されている。ノードデータは、地図画像を構成する道路の位置及び形状に関するものであり、例えば道路の分岐点（交差点）を含む道路上の点（ノード点Ｐｎ）の座標（緯度、経度）、当該ノード点Ｐｎが含まれる道路の方向、種別（例えば、高速道路、幹線道路、市道といった情報）、当該ノード点Ｐｎにおける道路のタイプ（直線区間、円弧区間（円弧曲線部）、クロソイド曲線区間（緩和曲線部））及びカーブ曲率κ（或いは、半径）のデータが含まれる。従って、図６に示すように、車両の現在位置が重ねられた地図上の位置により自車両の走行路が特定され、該自車両の走行路を目標進行路として自車両の位置Ｐo(k)に最も近いノード点Ｐn(k)の情報により、道路のカーブ曲率κ（或いは、半径）、道路の方向等の走行路情報が取得される。更に、施設データは、各ノード点Ｐｎの付近に存在する施設情報に関するデータを含み、ノードデータ（或いは、当該ノードが存在するリンクデータ）と関連づけて記憶されている。このように、ナビゲーションシステム３２は、第２の車線情報取得手段を構成している。
【００２０】
そして、操舵制御部２０は、上述の各入力信号に基づき、図２のフローチャートに従って、前方環境認識装置３１からの画像情報に基づく車線情報を第１の車線情報として取得し、ナビゲーションシステム３２からの自車位置情報と地図情報とに基づく車線情報を第２の車線情報として取得し、第２の車線情報を基準として第１の車線情報と第２の車線情報とを比較して、第１の車線情報が第２の車線情報と略等しいと判断した場合は、第１の車線情報を車線情報に設定する一方、第１の車線情報が第２の車線情報と異なると判断した場合は、前回の車線情報と第２の車線情報とに基づいて車線情報を設定し、該車線情報に基づいて操舵制御する。このように、操舵制御部２０は、第１の車線情報取得手段、第２の車線情報取得手段、車線情報比較手段、車線情報設定手段の機能を有して構成されている。
【００２１】
以下、操舵制御部２０で実行される操舵制御プログラムを、図２のフローチャートで説明する。
【００２２】
まず、ステップ（以下、「Ｓ」と略称）１０１で、前方環境認識装置３１から、画像情報に基づく第１の車線情報として、車線の曲率κｃ、車両の対車線ヨー角θｃ、車線内横位置ｘocを算出する。ここで、κｃ、θｃ、ｘocの添字「ｃ」は、画像情報に基づくデータであることを示すものである。
【００２３】
図３〜図５に示すようなｘ−ｚ座標平面上の左右の車線区画線は、最小自乗法により、例えば、ｘ＝Ａ・ｚ２＋Ｂ・ｚ＋Ｃの二次式で近似できる。
【００２４】
具体的には、自車両の左側の車線区画線は最小自乗法により、以下の（１）式により近似される。
【００２５】
ｘ＝ＡＬ・ｚ２＋ＢＬ・ｚ＋ＣＬ    …（１）
また、自車両の右側の車線区画線は最小自乗法により、以下の（２）式により近似される。
【００２６】
ｘ＝ＡＲ・ｚ２＋ＢＲ・ｚ＋ＣＲ    …（２）
ここで、上述の（１）式、（２）式における、「ＡＬ」と「ＡＲ」は、それぞれの曲線における曲率を示し、左側の車線区画線の曲率κｌは、２・ＡＬであり、右側の車線区画線の曲率κｒは、２・ＡＲである。従って、画像情報に基づく車線の曲率κｃは、以下の（３）式となる（図３参照）。
【００２７】
κｃ＝（２・ＡＬ＋２・ＡＲ）／２＝ＡＬ＋ＡＲ    …（３）
また、（１）式、（２）式における、「ＢＬ」と「ＢＲ」は、それぞれの曲線の自車両の幅方向における傾きを示し、「ＣＬ」と「ＣＲ」は、それぞれの曲線の自車両の幅方向における位置を示す。
【００２８】
従って、画像情報に基づく自車両の対車線ヨー角θｃを、以下の（４）式により算出する（図５参照）。
【００２９】
θｃ＝ｔａｎ−１（（ＢＬ＋ＢＲ）／２）    …（４）
また、画像情報に基づく（車線中央からの）車線内横位置ｘocは、以下の（５）式により、算出できる（図４参照）。
【００３０】
ｘoc＝（ＣＬ＋ＣＲ）／２      …（５）
次いで、Ｓ１０２に進み、ナビゲーションシステム３２から、自車位置情報と地図情報とに基づく第２の車線情報として、車線の曲率κｍ、車両の対車線ヨー角θｍを取得する。ここで、κｍ、θｍの添字「ｍ」は、自車位置情報と地図情報に基づくデータであることを示すものである。尚、自車位置情報と地図情報とに基づく車線の曲率κｍは、前述した如く、自車両の位置Ｐo(k)に最も近いノード点Ｐn(k)の情報により、取得した情報である。また、自車位置情報と地図情報とに基づく車両の対車線ヨー角θｍは、前回の自車位置Ｐo(k-1)と今回の自車位置Ｐo(k)で得られる自車両の進行方向（角度）と、今回の自車両の位置Ｐo(k)に最も近いノード点Ｐn(k)の道路の方位角との差により算出される。
【００３１】
そして、Ｓ１０３に進み、以下の４つの判定（（６）式、（７）式、（８）式、（９）式）を実行する。
【００３２】
｜κｍ｜＋Ｅκｍ＞｜κｃ｜      …（６）
｜ｄκｍ／ｄｔ｜＋ＤＥκｍ＞｜ｄκｃ／ｄｔ｜    …（７）
｜θｍ｜＋Ｅθｍ＞｜θｃ｜      …（８）
｜ｄθｍ／ｄｔ｜＋ＤＥθｍ＞｜ｄθｃ／ｄｔ｜    …（９）
ここで、ｄκｍ／ｄｔは自車位置情報と地図情報とに基づく車線の曲率κｍの時間的変化率、ｄκｃ／ｄｔは画像情報に基づく車線の曲率κｃの時間的変化率、ｄθｍ／ｄｔは自車位置情報と地図情報とに基づく車両の対車線ヨー角θｍの時間的変化率、ｄθｃ／ｄｔは画像情報に基づく車両の対車線ヨー角θｃの時間的変化率である。また、Ｅκｍ、ＤＥκｍ、Ｅθｍ、ＤＥθｍは、それぞれナビゲーションシステム３２、その他実験等により予め設定しておいた誤差範囲である。
【００３３】
Ｓ１０３の判定の結果、（６）式、（７）式、（８）式、（９）式の全ての判定が成立する場合は、Ｓ１０４に進み、車線の曲率κとして画像情報に基づく車線の曲率κｃを設定し（κ＝κｃ）、車両の対車線ヨー角θとして画像情報に基づく対車線ヨー角θｃを設定し（θ＝θｃ）、車両の車線内横位置ｘoとして画像情報に基づく車線内横位置ｘocを設定する（ｘo＝ｘoc）。
【００３４】
一方、Ｓ１０３の判定の結果、（６）式、（７）式、（８）式、（９）式の何れか一つ以上の判定が成立しない場合は、Ｓ１０５に進む。
【００３５】
Ｓ１０５では、まず、以下の（１０）式、（１１）式により、車線の曲率κと車両の対車線ヨー角θを設定する。
【００３６】
κ＝κ(k-1)＋（ｄκｍ／ｄｔ）・Δｔ      …（１０）
θ＝θ(k-1)＋（ｄθｍ／ｄｔ）・Δｔ      …（１１）
ここで、Δｔはステップ時間である。また、添字「(k-1)」は前回値であることを示す。
【００３７】
すなわち、車線の曲率κと車両の対車線ヨー角θに関しては、画像情報に基づく値に誤差が多く含まれると考えられるため、前回設定した値を基に、精度良く検出できる自車位置情報と地図情報とに基づく値の変化率から最終的な値を設定するのである。
【００３８】
次いで、Ｓ１０６に進み、車線内横位置の時間的変化率Ｄｘを、例えば、以下の（１２）式により、算出する。
【００３９】
Ｄｘ＝Ｖ・Δｔ・ｓｉｎ（ｄθｓ／ｄｔ）      …（１２）
次に、Ｓ１０７に進み、画像情報に基づく車線内横位置ｘocの時間的変化率の絶対値｜Ｄｘoc｜と、Ｓ１０６で算出した車線内横位置の時間的変化率の絶対値｜Ｄｘ｜とを比較する。
【００４０】
このＳ１０７の判定の結果、｜Ｄｘ｜≧｜Ｄｘoc｜の場合には、画像情報による画像情報に基づく車線内横位置ｘocには誤差が少ないと判断し、Ｓ１０８に進み、車両の車線内横位置ｘoとして画像情報に基づく車線内横位置ｘocを設定する（ｘo＝ｘoc）。
【００４１】
逆に、｜Ｄｘ｜＜｜Ｄｘoc｜の場合には、画像情報による画像情報に基づく車線内横位置ｘocには誤差が多く含まれると判断し、Ｓ１０９に進み、以下の（１３）式により、車線内横位置ｘoを設定する
ｘo＝ｘo(k-1)＋Ｖ・Δｔ・ｓｉｎ（θｍ）    …（１３）
Ｓ１０４、Ｓ１０８、Ｓ１０９で、各車線情報の設定が完了した後は、Ｓ１１０に進み、所定の操舵制御（レーンキープ制御や車線逸脱防止制御等）を実行してプログラムを抜ける。
【００４２】
Ｓ１１０で実行される操舵制御の一例として、車線中央を目標コースとするレーンキープ制御を行う場合について説明する。
【００４３】
まず、目標コースに沿って走行するためのフィードフォワード制御電流値Ｉffを、例えば、以下の（１４）式により算出する。
【００４４】
Ｉff＝Ｇiff・κ      …（１４）
ここで、Ｇiffは予め実験・演算等により設定しておいたフィードフォワードゲインを示す。
【００４５】
また、目標コースに沿って走行するための横位置フィードバック制御電流値Ｉfbを、例えば、以下の（１５）式により算出する。
【００４６】
Ｉfb＝Ｇifb・Δｘ      …（１５）
ここで、Ｇifbは、予め実験・演算等により設定しておいたゲインである。また、Δｘは、図４に示すように、以下の（１６）式により算出される。
【００４７】
Δｘ＝（ｘｌ＋ｘｒ）／２−ｘｖ      …（１６）
この（１６）式において、ｘｖは車両の前方注視点（０，ｚｖ）のｚ座標における推定車両軌跡のｘ座標であり、前方注視点（０，ｚｖ）の前方注視距離（ｚ座標）であるｚｖは、本実施の形態では、ｚｖ＝ｔｃ・Ｖで算出される。ここで、ｔｃは予め設定しておいた予見時間であり、例えば、１．２secに設定されている。
【００４８】
従って、ｘｖは、車両の走行状態に基づいて車両の諸元や車両固有のスタビリティファクタＡｓ等を用いる場合には、例えば、以下の（１７）式で算出することができる。
ｘｖ＝（１／２）・（１／（１＋Ａｓ・Ｖ２））・（θＨ／Ｌｗ）
・（ｔｃ・Ｖ）２        …（１７）
ここで、Ｌｗはホイールベースである。また、（１６）式における、ｘｌは前方注視点（０，ｚｖ）のｚ座標における左白線のｘ座標であり、ｘｒは前方注視点（０，ｚｖ）のｚ座標における右白線のｘ座標である。
【００４９】
尚、上述のｘｖは、車速Ｖやヨーレート（ｄθ／ｄｔ）を用いて、以下の（１８）式、或いは、（１９）式で算出することもできる。
ｘｖ＝（１／２）・（（ｄθ／ｄｔ）／Ｖ）・（Ｖ・ｔｃ）２    …（１８）
ｘｖ＝（１／２）・κ・（Ｖ・ｔｃ）２        …（１９）
更に、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ヨー角フィードバック制御電流値Ｉfbyを、例えば、以下の（２０）式により算出する。
【００５０】
Ｉfby＝Ｇifby・θ    …（２０）
ここで、Ｇifbyは、予め実験・演算等により設定しておいたゲインである。
【００５１】
そして、例えば、以下の（２１）式により、制御電流値Ｉａを算出し、モータ駆動部２１に出力する。
【００５２】
Ｉａ＝Ｉff＋Ｉfb＋Ｉfby        …（２１）
尚、本実施の形態では、操舵制御の一例として、レーンキープ制御を行う場合を例に説明したが、車線逸脱防止制御についても、上述のように設定した各車線情報を用いて制御できることは言うまでもない。更に、上述のように設定した各車線情報を基に、車線に係るパラメータを必要とする様々な制御（運転支援制御や自動運転制御等）においても適用できる。
【００５３】
このように本発明の実施の形態によれば、前方環境認識装置３１からの画像情報に基づく車線情報を第１の車線情報として取得し、ナビゲーションシステム３２からの自車位置情報と地図情報とに基づく車線情報を第２の車線情報として取得し、第２の車線情報を基準として第１の車線情報と第２の車線情報とを比較して、第１の車線情報が第２の車線情報と略等しいと判断した場合は、第１の車線情報を車線情報に設定する一方、第１の車線情報が第２の車線情報と異なると判断した場合は、前回の車線情報と第２の車線情報とに基づいて車線情報を設定し、該車線情報に基づいて操舵制御する。このため、道路パラメータを必要以上に制限すること無く、車速が高いところでの旋回応答や、車線内修正操舵の性能を確保しつつ確実にレーンキープ制御や逸脱防止制御等の制御を精度良く実行することが可能となる。
【符号の説明】
【００５４】
１    電動パワーステアリング装置
２    ステアリング軸
４    ステアリングホイール
５    ピニオン軸
１０Ｌ、１０Ｒ  車輪
１２    電動モータ
２０    操舵制御部（第１の車線情報取得手段、第２の車線情報取得手段、車線情報比較手段、車線情報設定手段）
２１    モータ駆動部
３１    前方環境認識装置（第１の車線情報取得手段）
３２    ナビゲーションシステム（第２の車線情報取得手段）
３３    車速センサ
３４    操舵角センサ
３５    ヨーレートセンサ
【図１】
0006535561.tif 000002
【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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