(57)【要約】【課題】走行目標に対する実車両の追従性を向上させることができる、車両用制御装置の提供を目的とする。【解決手段】目標軌跡や速度パターン等の走行目標に応じて走行する車両の運動状態をモデル化した動的車両モデルに基づいて、実車両１００の操作に必要な操作量を変化させる操作量と運動状態量を算出するとともに、算出された操作量と運動状態量が実車両１００に対する所定の走行要求を満たせるか否かを判断し、前記走行要求を満たせると判断された操作量と運動状態量のそれぞれを、フィードフォワード（ＦＦ）操作量と状態フィードバック（ＦＢ）制御における目標状態量として設定する、車両用制御装置。【選択図】図１
2008143269.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標軌跡を含む走行目標に応じて走行する車両の運動状態をモデル化した動的車両モデルに基づいて、実車両の操作に必要な操作量を変化させる入力量を算出する入力量算出手段と、
前記入力量算出手段によって算出された入力量が前記実車両に対する所定の走行要求を満たせるか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段によって前記走行要求を満たせると判断された入力量に基づいて前記操作量を算出する操作量算出手段と、を備える車両用制御装置。
【請求項２】
前記走行要求は、前記走行目標に対する前記実車両の追従方法を示した要求であることを特徴とする、請求項１に記載の車両用制御装置。
【請求項３】
前記走行目標は、前記実車両の走行計画に基づき作成されるものであって、
前記走行計画に応じて前記走行要求を変化させることを特徴とする、請求項１又は２に記載の車両用制御装置。
【請求項４】
前記実車両の走行環境に応じて前記走行要求を変化させることを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の車両用制御装置。
【請求項５】
前記操作量算出手段は、前記判断手段によって前記走行要求を満たせると判断された入力量に含まれる、前記操作量に係るフィードフォワード操作量を、算出することを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の車両用制御装置。
【請求項６】
前記実車両の被制御量を検出する検出手段を備え、
前記操作量算出手段は、前記検出手段によって検出された被制御量と前記判断手段によって前記走行要求を満たせると判断された入力量に含まれる前記実車両の運動状態を示す状態量との偏差に基づいてフィードバック操作量を算出することを特徴とする、請求項１から５のいずれかに記載の車両用制御装置。
【請求項７】
前記判断手段は、前記入力量を変数とする評価関数に基づいて前記入力量が前記走行要求を満たせるか否かを判断することを特徴とする、請求項１から６のいずれかに記載の車両用制御装置。
【請求項８】
前記評価関数の変数が複数ある場合には前記変数のそれぞれが前記走行要求に応じて重み付けされることを特徴とする、請求項７に記載の車両用制御装置。
【請求項９】
前記評価関数は、少なくとも、前記実車両の位置と前記目標軌跡との偏差を変数とすることを特徴とする、請求項７又は８に記載の車両用制御装置。
【請求項１０】
前記判断手段は、前記評価関数の値と所定の閾値との比較によって前記入力量が前記走行要求を満たせるか否か判断する、請求項７から９のいずれかに記載の車両用制御装置。
【請求項１１】
前記入力量算出手段は、前記動的車両モデルを所定周期間隔で離散化した最適制御問題を解くことにより前記入力量を算出することを特徴とする、請求項７から１０のいずれかに記載の車両用制御装置。
【請求項１２】
前記所定周期間隔における前記入力量は一定であるとして、前記動的車両モデルを離散化することを特徴とする、請求項１１に記載の車両用制御装置。
【請求項１３】
前記操作量が操舵角であることを特徴とする、請求項１から１２に記載の車両用制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の運動状態をモデル化した動的車両モデルに基づいて実車両を制御する車両用制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両を自動操舵制御にて予め定めた道路上を運行させる車両運行システムが提案されている。この車両運行システムでは、路面の車両走行軌道に沿って所定間隔にてマーカ（磁気マーカ）が設置され、車両が各マーカを通過するごとに車両に搭載したマーカセンサから出力されるマーカと当該車両との相対的な位置関係を反映した検出信号に基づいて当該車両の車両走行軌道からの横変位を検出している。そして、このマーカ通過ごとに検出される横変位に基づいて車両が車両走行軌道から外れないように操舵制御を行っている。
【０００３】
このような車両運行システムにおいて、より精度の高い操舵制御を実現するために、従来、車速や車線曲率から、静的な車両モデル（定常状態を仮定したモデル）を用いて、目標となる横変位の状態量を推定するとともに、推定された横変位と実際に検出された横変位との誤差が目標とする値となるようにフィードバック制御を行って、自動操舵を行う技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−９１６０９号公報
【非特許文献１】数理計画法を用いた最適制御問題解法に関する研究（その２）  ブロック対角ヘシアン法の提案  日本航空宇宙学会誌  Ｖｏｌ．４６，Ｎｏ．５３６，ｐ４９７−５０３，１９９８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の従来技術では、定常状態を想定した静的車両モデルで記述される車両状態は実際の走行時の車両状態と必ずしも一致しているとは限らないため（例えば、実際の走行軌跡には曲率が一定ではない曲率緩和部分が存在することが多い）、そのような静的車両モデルから算出された値の誤差が目標軌跡に対する実車両の追従誤差に影響を与えてしまう。そのため、車両モデルからの算出値が実車両の追従性に影響を与えないようにする必要がある。例えば、そのような車両モデルからの算出値によって、走行計画に沿った走行をさせようとしたときの安全性が低下しないようにする必要がある。
【０００５】
この場合、そのような静的車両モデルではなく、出力が過去の履歴や現象開始時の内部状態に依存する動的車両モデルを用いることも考えられ得る。しかしながら、初期状態の値が適切な値に必ずしも設定できるとは限らず、目標軌跡の曲率等の走行目標のみからでは動的車両モデルは解析的には解けず数値的に解かざるを得ないためその解を一意に算出することはできない。そのため、その算出結果が走行目標への追従を実現するための適切な解であるか否かはわからない。
【０００６】
そこで、本発明は、走行目標に対する実車両の追従性を向上させることができる、車両用制御装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る車両用制御装置は、
目標軌跡を含む走行目標に応じて走行する車両の運動状態をモデル化した動的車両モデルに基づいて、実車両の操作に必要な操作量を変化させる入力量を算出する入力量算出手段と、
前記入力量算出手段によって算出された入力量が前記実車両に対する所定の走行要求を満たせるか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段によって前記走行要求を満たせると判断された入力量に基づいて前記操作量を算出する操作量算出手段と、を備えることを特徴としている。
【０００８】
これによれば、目標軌跡を含む走行目標に応じて走行する車両の運動状態をモデル化した動的車両モデルの解である入力量が走行目標への追従を実現するための適切な入力量であるか否かがわからなくても、当該動的車両モデルに基づき算出された解であって所定の走行要求を満たせる入力量を用いることによって、実車両を走行目標に追従させる適切な操作量を算出することができるため、走行目標に対する実車両の追従性を向上させることができる。
【０００９】
ここで、前記走行要求が、前記走行目標に対する前記実車両の追従方法を示した要求であれば、当該要求に係る追従方法での走行目標に対する実車両の追従性を向上させることができる。
【００１０】
また、前記走行目標は、前記実車両の走行計画に基づき作成されるものであって、前記走行計画に応じて前記走行要求を変化させれば、走行目標の上位に位置する走行計画にとって適した走り方を要求することができるようになる。
【００１１】
また、前記実車両の走行環境に応じて前記走行要求を変化させれば、路面状況や交通状況等の走行環境にとって適した走り方を要求することができるようになる。
【００１２】
また、前記操作量算出手段は、前記判断手段によって前記走行要求を満たせると判断された入力量に含まれる、前記操作量に係るフィードフォワード操作量を、算出すると好適である。これにより、走行目標への追従の実現を可能とするフィードフォワード制御を実施することができる。
【００１３】
また、前記実車両の被制御量を検出する検出手段を備え、前記操作量算出手段は、前記検出手段によって検出された被制御量と前記判断手段によって前記走行要求を満たせると判断された入力量に含まれる前記実車両の運動状態を示す状態量との偏差に基づいてフィードバック操作量を算出すると好適である。これにより、外乱が発生しても、その影響を抑えて、走行目標に対する追従性を向上させることができる。
【００１４】
また、前記判断手段は、前記入力量が前記走行要求を満たせるか否かの判断を、例えば前記入力量を変数とする評価関数に基づいて行うと好適である。より具体的には、前記評価関数の値と所定の閾値との比較によって前記入力量が前記走行要求を満たせるか否かを判断すると好適である。また、前記評価関数の変数が複数ある場合には前記変数のそれぞれが前記走行要求に応じて重み付けされるとよい。これにより、前記入力量が複数あっても、前記走行要求に応じて重み付けされた複数の入力量に基づいて前記操作量を算出することができる。
【００１５】
また、前記評価関数は、少なくとも、前記実車両の位置と前記目標軌跡との偏差を変数とすると好適である。実車両の目標軌跡への追従性を評価することで、走行目標通りの走行を可能とする操作量を算出することができる。
【００１６】
また、前記入力量算出手段は、前記動的車両モデルを所定周期間隔で離散化した最適制御問題を解くことにより前記入力量を算出すると好ましい。例えば、前記所定周期間隔における前記入力量は一定であるとして、前記動的車両モデルを離散化する。これによって、連続時間系の動的車両モデルを離散時間系の動的車両モデルとして扱うことができる。また、動的車両モデルを最適制御問題として解くことで、評価関数の値を最小にする動的車両モデルの最適解（最適な入力量）を算出することができ、実車両を走行目標に追従させる適切な操作量を算出することができるため、走行目標に対する実車両の追従性を一層向上させることができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、走行目標に対する実車両の追従性を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。図１は、本発明に係る車両用制御装置の一実施形態の概要を説明するための図である。本実施形態の車両用制御装置は、目標軌跡や目標車速（速度パターン）等の走行目標に実車両１００が追従するように、制御対象である実車両１００の運動を制御するものである。本実施形態の車両用制御装置は、目標軌跡や速度パターン等の走行目標に応じて走行する車両の運動状態を運動方程式によってモデル化した動的車両モデルに基づいて、その走行目標への追従を実車両１００に実現させるフィードフォワード操作量（ＦＦ操作量）を算出し、算出されたＦＦ操作量に従ってフィードフォワード制御を行う。その一方で、外乱の影響を緩和するため、実車両１００の運動状態を表す実際の状態量（被制御量）とその動的車両モデルの解である目標状態量との偏差に基づくフィードバック制御を行う。
【００１９】
動的車両モデルとは、システムの出力がその時刻の入力だけでなく、過去の入力や現象が始まった時の内部状態（初期状態）に依存する物理モデルであって、車両の運動を表現する式やマップからなる物理モデルである。したがって、動的車両モデルは、過去の履歴に影響されるため、積分的な要素を内蔵し、通常は時間を変数とする微分方程式で記述される。なお、反対に、静的モデルとは、システムの出力がその時刻の入力のみに依存するモデルである。
【００２０】
図１に示されるような車両用制御装置は、車両の横方向の運動を制御する操舵制御装置として用いることができる。図２は、本発明に係る車両用制御装置の一実施形態である操舵制御装置のブロック図である。図２に示される操舵制御装置は、車両の横方向の運動を制御し、例えば図１３に示されるように、磁気マーカ６０が離散的に設置された軌道に沿って走行するように、磁気マーカ６０の発する磁気を検出する磁気センサ１３からの情報や車車間通信機４０や路車間通信機４１によって得られる外部からの情報などに基づいて、車両を自動操舵する。車両の横方向に係る運動状態は、操舵角、車輪速度、道路曲率、バンク角（カント）などの因子に影響される。図２において、車両の横方向に係る運動状態を表す状態量（ヨーレート、ヨー角、横変位速度、横変位（横位置））のうち、ヨーレートがヨーレートセンサ１４からの検出信号に基づいて自律的に観測され、横位置が磁気センサ等のマーカセンサ１３によって磁気マーカが検出されるごとにその検出信号に基づいて観測される。また、同時に、横位置は、車両の位置を特定可能なＧＰＳ受信機１１や軌道に沿って引かれた白線を認識可能な白線認識装置１２からの検出信号に基づいて自律的に観測することも可能である。
【００２１】
図２において、ＧＰＳ受信機１１、白線認識装置１２、マーカセンサ１３、ヨーレートセンサ１４、Ｇセンサ１５、車輪速センサ１６及び操舵角センサ１７が制御ユニット（ＥＣＵ）５０に接続されている。ＧＰＳ受信機１１は、ＧＰＳ衛星からの受信情報に基づいて特定された車両の位置に係る座標情報（例えば、緯度及び経度）に応じた検出信号を出力する。白線認識装置１２は、軌道に沿って引かれた白線との車両横方向における相対的な位置関係に応じた検出信号を出力する。マーカセンサ１３は、磁気マーカ（レーンマーカ）の発する磁気の大きさに応じた検出信号を出力する。したがって、マーカセンサ１３は、軌道に沿って離散的に設置された各磁気マーカ上を車両が通過するときにはその磁気マーカとの車両横方向における相対的な位置関係に応じた検出信号を出力する。ヨーレートセンサ１４は、走行中の車両のヨーレートに応じた検出信号を出力する。Ｇセンサ１５は、走行中の車両の横加速度に応じた検出信号を出力する。車輪速センサ１６は、走行する車両の車輪の回転速度（車両速度に対応）に応じたパルス信号を検出信号として出力する。操舵角センサ１７は、操舵輪の操舵角度に応じた検出信号を出力する。
【００２２】
また、メモリユニット２０には、車両の走行する道路（軌道）の形状（曲率、バンク角、道路の車線数、車線幅、標高等）や、周辺道路建造物（家屋、ビル、交差点、踏切、駐車場、有料道路の料金所等）に係る地図情報が座標データとともに予め格納されており、制御ユニット５０は、メモリユニット２０からこの地図情報を必要に応じて読み出す。メモリユニット２０内の地図情報は、車車間通信や路車間通信や所定の管理センターなどの外部との通信を介して、あるいは、ＣＤやＤＶＤなどの記憶媒体を介して、更新可能にしてもよい。
【００２３】
制御ユニット５０は、カルマンフィルタ２００及び操舵制御部３１を有している。カルマンフィルタ２００は、上記のような操舵角、車輪速度、道路曲率、バンク角などの因子に影響される車両１００の運動状態をモデル化し、これらの因子及び上記のように観測された横位置及びヨーレート、更に前回の推定値を用いてヨーレート、ヨー角、横変位速度及び横位置の推定値を演算する。実際に観測されるヨーレート及び横位置には、ヨーレートセンサやマーカセンサや白線認識測定やＧＰＳ測定の雑音成分（測定雑音）が定常的に含まれ、更に、車両１００固有の雑音成分（システム雑音）も含まれる。これに対して、カルマンフィルタ２００によって状態量（ヨーレート、ヨー角、横変位速度及び横位置）の各推定値を繰り返し演算することによって、当該状態量の各推定値は上記雑音成分が除かれた真の値に収束してゆく。
【００２４】
したがって、カルマンフィルタ２００を備えることによって、車両の運動状態を表す実際の状態量（被制御量）をセンサの故障や未搭載等によって観測できない場合に、車両の横方向に係る運動状態を表す状態量（ヨーレート、ヨー角、横変位速度、横位置）の推定演算を行うことが可能となる。
【００２５】
また、制御ユニット５０の操舵制御部３１は、図１にて上述したようなモデルベース制御を実行する。操舵制御部３１は、操舵系の動的車両モデルに基づいて算出されたＦＦ操舵角（ＦＦ操作量に相当）及び目標状態量と、カルマンフィルタ２００によって推定演算された状態量やセンサによって直接観測された状態量とに基づいて、ＬＱ制御等を用いて、目標軌跡や目標車速等の走行目標に車両を追従させるために最適な操舵角を演算し、その操舵角に応じた操舵制御信号を出力する。操舵制御部３１から出力された操舵制御信号に基づいて、操舵系に設けられた操舵アクチュエータ３２が駆動する。操舵アクチュエータ３２の駆動に応じて車両が操舵される。
【００２６】
操舵制御部３１における動的車両モデルは、
状態変数ｘ＝（η，η’，θ，γ）Ｔ
操舵角ｕｃ＝δ
既知入力ｗｃ＝（κ，α）Ｔ
と定義したときに、例えば、式（１）に示される状態方程式によって定式化される。状態方程式（１）によって定式化された動的車両モデルは、道路曲率κ及びバンク角αによって定められる目標軌跡と車速Ｖによって定められる速度パターンに沿って動く座標系で記述された２輪車両モデルである。なお、「（）Ｔ」は、転置行列を示す。また、η’と数式中の「ドットη」は、同義である。
【００２７】
【数１】
2008143269.tif 000003
ここで、状態方程式（１）における（ｄ／ｄｔ）は、時間ｔに関する微分演算子である。また、状態方程式（１）における各変数は、
η：車両重心の横位置
η’：車両重心の横変位速度（車両重心の横位置微分）
θ：道路接線方向に対するヨー角
γ：ヨーレート
δ：操舵角
κ：軌跡曲率（目標軌跡から取得）
α：バンク角（目標軌跡から取得）
Ｖ：車速（速度パターンから取得）
ｇ：重力加速度
ｍ：車両質量
Ｉ：ヨー慣性質量
Ｋｆ，Ｋｒ：前・後輪のコーナリングパワー
ｌｆ，ｌｒ：重心と前・後輪との間の距離
Ｌ：重心から車両前端までの距離
と定義される。
【００２８】
上記各変数は、図３に示すような座標系において定義される。即ち、曲率κの軌道Ｒ（目標軌跡）の接線ξと垂直な方向ηに車両１００（二輪モデル）の重心Ｇが位置するように車両１００と軌道Ｒとの関係が設定される。そして、重心Ｇを原点とした車両前後左右方向の座標系ｘ−ｙにて重心Ｇと前・後車輪との距離ｌｆ，ｌｒが定義される。また、状態量としてのヨーレートγは、重心Ｇ回りのヨーレートとして定義される。横位置Ｄは、上記方向ηにおける軌道Ｒからマーカセンサ（車両先端に設置）までの距離として定義される。状態量としてのヨー角θは、軌道Ｒの接線方向ξと車両の前後方向ｘとのなす角度として定義される。
【００２９】
状態方程式（１）によってモデル化された動的車両モデルに基づいてＦＦ操舵角及び目標状態量を算出する具体例として、「ハイゲインフィードバック制御法」と「最適制御の非線形計画法」を提案する。
【００３０】
図４は、ハイゲインフィードバック制御法のシステム構成図の一例である。ハイゲインフィードバック制御（ハイゲインＦＢ制御）は、時間遅れ零で目標軌跡や速度パターン等の走行目標に追従するように、例えばＰＩＤ制御又はＬＱＩ（Linear  Quadric  Integral）制御等を用いて、制御偏差を小さくするようにフィードバックゲインを大きく設定したものである。以下、ハイゲインＦＢ制御の演算方法として、制御周期単位の「リアルタイム演算法」とイベント単位の「収束演算法」を提案する。
【００３１】
本発明に係るリアルタイム演算法では、制御周期毎に現時点での目標軌跡上の目標位置（軌跡曲率κとバンク角αによって規定）と目標車速Ｖが動的車両モデルに代入され、その動的車両モデルの解である横方向運動状態量の横位置ηと目標軌跡との制御偏差をハイゲインでフィードバックすることによって動的車両モデルのＦＢ操舵角を決定するとともに、そのＦＢ操舵角を次に演算を行う際の動的車両モデルへの入力とする。動的車両モデルに基づいて制御周期毎に算出された現時点でのＦＢ操舵角と横方向運動状態量を後述の目的関数Ｊに代入し、その目的関数の値が所定値以下の場合には、そのＦＢ操舵角を現時点のＦＦ操舵角（実車両制御のＦＦ操舵角）に設定し、その運動状態量を現時点の目標状態量に設定する。
【００３２】
このようなリアルタイム演算法で算出された実車両制御のＦＦ操舵角と目標状態量とに基づいて、実車両１００の操舵を実際に制御する実車両制御が行われる。つまり、その設定された目標状態量と実車両１００から観測されたその運動状態を示す実際の状態量（被制御量）との偏差を状態ＦＢ制御することによって実車両制御のＦＢ操舵角が算出される。そして、実車両制御のＦＦ操舵角と実車両制御のＦＢ操舵角との加算値が、実車両１００の操舵操作量である操舵制御信号として、出力される。
【００３３】
一方、本発明に係る収束演算法では、次の１イベント分の目標状態量を収束演算で精度良く事前に求める。ここで、イベントとは、例えば、レーンチェンジ、分岐路における分流や合流、加速動作や減速動作である。これらのイベントは、或る一定期間における目標軌跡と速度パターンによって規定することができる。目標軌跡及び速度パターン等の１イベント分の走行目標が決まると、１イベント分をシミュレーション上で走行させ、後述の目的関数Ｊの値が所定の閾値以下になるまでその１イベント分のシミュレーションを行う。その所定の閾値以下になったときに得られた１イベント分の動的車両モデルのＦＢ操舵角をその１イベント分のＦＦ操舵角（実車両制御のＦＦ操舵角）に設定し、その所定の閾値以下になったときに得られた１イベント分の横方向運動状態量をその１イベント分の目標状態量に設定する。
【００３４】
このような収束演算法で算出された実車両制御のＦＦ操舵角と目標状態量とに基づいて、実車両１００の操舵を実際に制御する実車両制御が行われる。つまり、設定された１イベント分の実車両制御のＦＦ操舵角と目標状態量が全てメモリに記憶され、そのイベント期間内の時間もしくは走行距離の経過に応じてその時点に対応する実車両制御のＦＦ操舵角と目標状態量がメモリから読み出される。イベント期間内の各時点で読み出された目標状態量と実車両１００から観測されたその運動状態を示す実際の状態量（被制御量）との偏差を状態ＦＢ制御することによって実車両制御のＦＢ操舵角が算出される。そして、イベント期間内の各時点で読み出された実車両制御のＦＦ操舵角と実車両制御のＦＢ操舵角との加算値が、実車両１００の操舵操作量である操舵制御信号として、出力される。
【００３５】
ここで、動的車両モデルのＦＢ操舵角や実車両制御のＦＢ操舵角を算出するためには、ＰＩＤ制御やＬＱＩ制御などを用いるとよい。
【００３６】
ＰＩＤ制御を用いる場合、ＦＢ操舵角は、例えば式（２）に示されるＰＩＤ制御式に基づいて、算出することができる。ここで、Ｋｐ，Ｋｄ，Ｋｉは、ＰＩＤパラメータであり、シミュレーションや学習等による調整によって定められる。また、ηＴは横位置ηの目標値（目標横位置）であり、η’Ｔは横変位速度η’の目標値（目標横変位速度）である。
【００３７】
【数２】
2008143269.tif 000004
一方、ＬＱＩ制御を用いる場合、入力量Ｕと状態量Ｘを用いて、式（３）で表される状態方程式を立てる。この状態方程式による可制御で線形な時不変システムのもとで、ある評価関数を最小にする制御則が線形な状態フィードバック制御則となるためには、評価関数を式（４）で表される二次形式とする必要がある。ＬＱＩ制御では、この式（４）で表される状態量Ｘと制御量（操舵角）Ｕを含む線形二次形式評価関数Ｊを最小にするフィードバックゲインＫＬＱＩ（Ｋη等の５つの定数）を算出する。これにより、ＦＢ操舵角は、フィードバックゲインＫＬＱＩに基づく式（５）によって、算出することができる（図５参照）。
【００３８】
【数３】
2008143269.tif 000005
ただし、式（３）のＸ，Ｕ，Ａ，Ｂのそれぞれは、下記のように表される。
【００３９】
【数４】
2008143269.tif 000006
また、リアルタイム演算法や収束演算法で使用される目的関数Ｊ（式（４）とは異なる）は、連続系として数値計算する場合には、式（６）のように一般化できる。ここで、Ｔｈは、該当の１イベントにかかる時間を表す。なお、リアルタイム演算法の場合、その目的関数Ｊは、例えば式（６）の被積分関数φ（ｘ，ｕ）に設定すればよい。
【００４０】
【数５】
2008143269.tif 000007
【００４１】
式（６）に表される目的関数Ｊは、走行軌跡等の走行目標に対する実車両１００の追従方法（走行要求）に応じて異なるものに設定され、例えば図６に示されるように具体化される。すなわち、実車両１００を目標軌跡等の走行目標にどのように追従させるかは、走行目的やシステム設計仕様等の走行計画に応じて決められるので、走行計画に応じて決められた追従方法毎に、走行目標に対する実車両１００の追従性を評価する目的関数Ｊを変更する。
【００４２】
「目標軌跡に可能な限り近くなるように走行する」という追従方法に対しては、例えば目的関数Ｊを式（１１）のように設定する。これによって、目標軌跡との制御誤差が小さくなるとともに、走行計画の自由度が大きくなる。
【００４３】
また、「目標軌跡に可能な限り近くなるように且つ横振れが可能な限り小さくなるように走行する」という追従方法に対しては、例えば、車両重心の横位置変動を抑えることを条件として反映した式（１２ａ）のように目的関数Ｊを設定したり、操舵角変動を（急な操舵）を抑えることを条件として反映した式（１２ｂ）のように目的関数Ｊを設定したり、ヨーレートの変動を抑えることを条件として反映した式（１２ｃ）のように目的関数Ｊを設定したりする。これによって、乗り心地を改善し、操舵角の変動を小さくすることができる。また、式（１２ｃ）の場合、さらに、車両をスリップしにくくすることもできる。目的関数Ｊとして、式（１２ａ）（１２ｂ）（１２ｃ）のうちの一つを設定してもよくそれらを組み合わせて設定してもよい。なお、目的関数Ｊ内の被積分関数に複数の運動状態量が含まれているが、追従方法に応じてその重み付けを係数ｋによって調整する。係数ｋは、追従方法において、目的関数内の各運動状態量の優先度に応じて調整する。その優先度は、例えば道路状況に応じて各運動状態量の優先順位が可変する。例えば、横位置よりも横位置変動を優先して抑えたい道路状況においては、式（１２ａ）内の係数ｋの値を大きくする。この重み係数ｋの調整によって、走行目標に車両が追従する際の挙動を微調整できるようになる。
【００４４】
また、「目標軌跡の近くをマーカセンサ１３等の位置検出センサの車両搭載位置が通るように走行する」という追従方法に対しては、例えば目的関数Ｊを式（１３）のように設定する。これによって、システムのロバスト性が向上する。
【００４５】
これらの追従方法は、車両１００を取り巻く交通環境等の走行環境や車両１００の実運動状態に応じて動的に変化させると好ましい。これによって、そのような状況変化に合った追従方法とその追従方法に対応する目的関数Ｊを選択することができるようになる。例えば、実車両１００が低μ路（基準値より滑りやすい路面）を走行することが検知された場合、その検知状況に応じた適切な追従方法に変更し、その変更した追従方法に対応する目的関数Ｊに設定変更する（例えば、「目標軌跡に可能な限り近くなるように且つ横振れが可能な限り小さくなるように走行する」という追従方法に変更し、ヨーレートの変動を抑えるという条件を付加してスリップしにくさを考慮した式（１２ｃ）に目的関数Ｊを設定変更する）。
【００４６】
それでは、ハイゲインＦＢ制御法の演算フローを、リアルタイム演算法と収束演算法の場合のそれぞれについて、説明する。
【００４７】
図７は、ハイゲインＦＢ制御法におけるリアルタイム演算のフローチャートである。本フローは、所定の制御周期毎に繰り返される。次のイベントの目標軌跡と速度パターンが付与されると（ステップ１０）、速度パターンから得られる現時点の目標車速Ｖ、並びに目標軌跡から得られる現時点の軌跡曲率κ及びバンク角αが動的車両モデル（上記の状態方程式（１））に代入される（ステップ１２）。動的車両モデルの状態方程式（１）を数値積分することによって、車両の横方向に係る運動状態を表す状態量xが算出される（ステップ１４）。算出された状態量ｘに含まれる横位置ηに関するハイゲインの状態フィードバック制御ロジックに従って上述の式（２）若しくは（５）に基づいて動的車両モデルのＦＢ操舵角δが算出されるとともに、そのＦＢ操舵角δが次に演算を行う際の動的車両モデルへの入力とされる（ステップ１６）。
【００４８】
このように算出された横方向運動状態量ｘと動的車両モデルのＦＢ操舵角δを図６で説示したような所定の目的関数で評価する。すなわち、横方向運動状態量ｘと動的車両モデルのＦＢ操舵角δを代入した目的関数の値が所定の目標状態適正度εより小さいか否かが判断される（ステップ１８）。目標状態適正度εは、事前のシミュレーションや学習によってシステム要求等を満足する適切な値に設定される。目的関数の値が目標状態適正度εより小さい場合には、ステップ１６で算出された動的車両モデルのＦＢ操舵角は実車両制御のＦＦ操舵角に設定されるとともに（ステップ２０）、ステップ１４で算出された横方向運動状態量は実車両制御の目標状態量に設定される（ステップ２２）。目的関数の値が所定の目標状態適正度εより小さくない場合には、前回以前の制御周期で設定されたＦＦ操舵角と目標状態量に設定されたままとする。
【００４９】
図８は、ハイゲインＦＢ制御法における収束演算のフローチャートである。本フローは、イベントの発生毎に繰り返される。次のイベントの目標軌跡と速度パターンが付与されると（ステップ４０）、目標状態量の計算がスタートする（ステップ４２）。速度パターンから得られるそのイベント期間内の各時点の目標車速Ｖ、並びに目標軌跡から得られるそのイベント期間内の各時点の軌跡曲率κ及びバンク角αが動的車両モデル（上記の状態方程式（１））に代入される（ステップ４４）。動的車両モデルの状態方程式（１）を数値積分することによって、車両の横方向に係る運動状態を表す横方向運動状態量xが算出される（ステップ４６）。算出された横方向運動状態量ｘに含まれる横位置ηに関するハイゲインの状態フィードバック制御ロジックに従って上述の式（２）若しくは（５）に基づいて動的車両モデルのＦＢ操舵角が算出され、その算出されたＦＢ操舵角は動的車両モデルの状態方程式（１）の操舵角δに代入される（ステップ４８）。ここまでのステップが、そのイベント分が終了するまで、すなわち、そのイベント期間内の各時点における状態量ｘとＦＢ操舵角が算出されるまで、繰り返される（ステップ５０）。
【００５０】
ステップ５０において１イベント分の演算が終了後、それらの算出された横方向運動状態量ｘと動的車両モデルのＦＢ操舵角δを図６で説示したような所定の目的関数で評価する。すなわち、イベント期間内の各時点における横方向運動状態量ｘと動的車両モデルの操舵角δを代入した目的関数の値が所定の目標状態適正度εより小さいか否かが判断される（ステップ５２）。目的関数の値が目標状態適正度εより小さい場合には（ステップ５２；Ｙｅｓ）、目的関数の値を目標状態適正度εより小さくした各時点の横方向運動状態量は実車両制御の各時点の目標状態量として設定されるとともに、目標関数の値を目標状態適正度εより小さくした各時点の動的車両モデルのＦＢ操舵角は実車両制御の各時点のＦＦ操舵角として設定される（ステップ５４）。
【００５１】
一方、目的関数の値が目標状態適正度εより小さくない場合には（ステップ５２；Ｎｏ）、その１イベント分の計算回数（すなわち、ステップ４４からステップ５０までを繰り返した回数）が規定回数を上回っているか否か判断される（ステップ５６）。規定回数は、事前のシミュレーション等によってシステム要求を満足する適切な値に設定される。１イベント分の計算回数が規定回数を上回っている場合には（ステップ５６；Ｙｅｓ）、ステップ４０で付与された現在計画されている目標軌跡や速度パターンでは目的関数の値が収束しないとして、目標軌跡と速度パターンの再生成が実施される（ステップ５８）。一方、１イベント分の計算回数が規定回数をまだ上回っていない場合には（ステップ５６；Ｎｏ）、その１イベント分の計算終了後の横方向運動状態量はその１イベント分の次の計算の目標状態量として設定されるととともに、その１イベント分の計算終了後の動的車両モデルのＦＢ操舵角はその１イベント分の次の計算のＦＦ操舵角として設定された上で、ステップ４２から次の計算が繰り返される（ステップ６０）。
【００５２】
次に、上述のハイゲインＦＢ制御法と異なる方法であって、状態方程式（１）によってモデル化された動的車両モデルに基づいてＦＦ操舵角及び目標状態量を算出するための「動的変数の最適化である最適制御問題における非線形計画法」について説明する。図９は、最適制御の非線形計画法のシステム構成図の一例である。最適制御の非線形計画法とは、最適制御問題の制御量とともに状態量も併せて離散化し、状態方程式を制約条件として与えて、非線形計画問題へ変換する手法である。すなわち、目標状態量生成（ＦＦ操舵角生成も含む）を最適制御問題として後述のように定式化し、目的関数を最小にする状態変数（状態量）ｘ及び未知入力ｕを設計変数として求める。そして、求められた状態変数ｘは目標状態量として設定されるとともに、未知入力ｕは実車両制御のＦＦ操舵角として設定される。
【００５３】
演算対象となる状態方程式は、上記の式（１）と同じである。図１０に示されるように、初期時間ｔ０から終端時間ｔNまでの１イベントの時間をＮ個の要素に分割し、状態量ｘと未知入力uｃ（＝δ）と既知入力ｗｃ（＝（κ，α）Ｔ）を離散化する。要素と要素をつなぐ点を節点と呼び、その時間をｔｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）と表す。状態方程式は時間節点ｔｋにおいて満たされることを制約条件として課す。
【００５４】
連続時間系の状態方程式（１）をサンプリング周期Ｔ（又は、制御周期）で離散化する。離散時間系の状態方程式は、
状態変数ｘｋ＝（ηｋ，η’ｋ，θｋ，γｋ）Ｔ
未知入力ｕｋ＝δｋ
既知入力ｗｋ＝（κｋ，αｋ）
と定義したときに、例えば式（７）に示される状態方程式によって定式化される。ここで、ｋＴ≦ｔ＜（ｋ＋１）Ｔにおいて、ｕｃ，ｗｃを一定値ｕｋ，ｗｋにする。また、κｋ，αｋは目標軌跡から与えられ、Ｖｋは速度パターンから与えられる。
【００５５】
【数６】
2008143269.tif 000008
また、初期時刻ｔ＝０における初期条件と終端時刻ｔ＝ｔｆにおける終端条件は、それぞれ（８）（９）のように与えられる。例えば、レーンチェンジの場合、『ｘ０＝ｘＮ＝（０，０，０，０）Ｔ』と設定すればよい。最適制御問題は、上記の条件を満たす解のうち、式（１０）の評価関数Ｊを最小にする状態変数ｘｋと未知入力ｕｋを求める問題である。
【００５６】
【数７】
2008143269.tif 000009
このように定式化することによって、設計変数ｘ，ｕに対して線形の等式拘束条件を有する評価関数最小化問題に帰着させることができる。すなわち、最適制御問題を非線形計画問題に変換することができる。このような変換ができれば、この問題は、数理計画法に基づく一般的な最適化手法により解くことが可能となる（例えば、非特許文献１参照）。非特許文献１には、この問題の解法であるＢＤＨ法が開示されている。その他解法として、ＤＣＮＬＰ法、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のfmincon（制約付非線形多変数関数の最小値の探索）やquadprog（二次計画問題の解法）などが挙げられる。
【００５７】
図１１は、最適制御の非線形計画法のフローチャートである。本フローは、イベントの発生毎に繰り返される。次のイベントの目標軌跡と速度パターンが付与されると（ステップ７０）、１イベントの時間がＮ分割される（ステップ７２）。Ｎ分割された各時刻ｔｋにおける離散状態方程式（３）に、速度パターンから得られる車速Ｖｋ、並びに目標軌跡から得られる軌跡曲線κｋ及びバンク角αｋが代入される（ステップ７４）。離散状態方程式（７）、初期・終端条件（８）（９）、目的関数（１０）について、最適制御問題における最適化処理が上記解法によって実施される（ステップ７６）。すなわち、ステップ７６において目的関数（１０）の値を最小にする（目標状態適正度εより小さくする）状態変数ｘｋ及び未知入力ｕｋが求められる。ステップ７６において目的関数（１０）の値を最小にする状態変数ｘｋ及び未知入力ｕｋが求められた場合には（ステップ７８；Ｙｅｓ）、目的関数（１０）の値を目標状態適正度εより小さくした各時点の状態変数は実車両制御の各時点の目標状態量として設定されるとともに、目標関数（１０）の値を目標状態適正度εより小さくした各時点のＦＢ操舵角は実車両制御の各時点のＦＦ操舵角として設定される（ステップ８０）。
【００５８】
一方、ステップ７６において目的関数（１０）の値を最小にする状態変数ｘｋ及び未知入力ｕｋが求められない場合には（ステップ７８；Ｎｏ）、ステップ７０で付与された現在計画されている目標軌跡や速度パターンでは目的関数（１０）の値が収束しないとして、目標軌跡と速度パターンの再生成が実施される（ステップ８２）。
【００５９】
このような最適制御問題の非線形計画法で算出されたＦＦ操舵角と目標状態量とに基づいて、実車両１００の操舵を実際に制御する実車両制御が行われる。つまり、設定された１イベント分のＦＦ操舵角と目標状態量が全てメモリに記憶され、そのイベント期間内の時間経過に応じてその時点に対応するＦＦ操舵角と目標状態量がメモリから読み出される。イベント期間内の各時点で読み出された目標状態量と実車両１００から観測されたその運動状態を示す実際の状態量（被制御量）との偏差を状態ＦＢ制御することによって実車両制御のＦＢ操舵角が算出される。そして、イベント期間内の各時点で読み出された実車両制御のＦＦ操舵角と実車両制御のＦＢ操舵角との加算値が、実車両１００の操舵操作量である操舵制御信号として、出力される。
【００６０】
ところで、目標軌跡や速度パターン等の走行目標が既知入力として状態方程式で表される動的車両モデルに代入されるが、それらの走行目標の設定方法の一例として、多層制御目標生成方法について説明する。図１２は、多層制御目標生成方法を実施するための構成を示すブロック図である。
【００６１】
走行条件設定部Ｄは、車両１００の目的地の設定、希望旅行時間、燃費優先度合い、休憩計画などの走行全体の条件を設定する。走行全体の条件となる各要素の優先重み付けは、ドライバーからの指示情報や学習などにより定められる。
【００６２】
走行計画策定処理部Ｅは、走行条件設定部で設定された走行全体条件、ナビゲーション装置等によって得られる地図情報及び交通情報、ＶＩＣＳ（道路交通情報システム）や他車等によって得られる交通情報などに基づいて、インターチェンジやサービスエリアやパーキングエリアの間の希望旅行時間、走行方針、車群編成方法などの走行計画を決定する。また、走行計画策定処理部Ｅは、自車の周辺状況に基づいて、各時点から所定距離範囲（例えば、２００ｍ）までにおける、レーンチェンジ、上限速度変更、車間距離変更などの走行計画を決定する。走行計画策定処理部Ｅは、周辺車推定処理部Ｃや通信処理部Ｉを介して自車の周辺状況（例えば、他車の走行計画）を取得する。周辺車推定処理部Ｃは、レーダーやカメラ等の周辺監視処理部Ｂによる非通信車両１に関する監視結果に基づいて、非通信車両１の走行計画を推定する。また、通信処理部Ｉは、自車と同様の機能を備える通信車両２から、通信車両２の走行計画や通信車両２が有する非通信車両２の走行計画を取得する。
【００６３】
速度パターン／走行目標軌跡生成処理部Ｆは、走行計画策定処理部Ｅによって決定された走行計画に基づいて、各時点から所定距離範囲における、制御周期（例えば、４８ｍｓ）ごとの目標位置、目標速度、車両が存在すべき横位置などの走行目標（すなわち、上述の走行軌跡や速度パターン）を生成する。生成された走行目標は、周辺車両と車車間通信等を介して協調することによって、その周辺状況に応じた走行目標に変更する。
【００６４】
目標追従運動制御処理部Ｇは、速度パターン／走行目標軌跡生成処理部Ｆによって生成された走行目標に基づいて、その走行目標に対して車両が追従するように、操舵制御信号（アクチュエータ指示値）を上述のように算出する。アクチュエータＨは、その指示値に従った操舵や加減速等が行われるように作動する。
【００６５】
したがって、本実施例によれば、目標軌跡や速度パターン等の走行目標に応じて走行する車両の運動状態をモデル化した状態方程式（１）や（７）の解である横方向運動状態量及びＦＢ操舵角が走行目標への追従を実現するための適切な解であるか否かがわからなくても、当該状態方程式に基づき算出された解であって所定の追従方法を満たせる横方向運動状態量及びＦＢ操舵角を用いることによって、実車両を走行目標に追従させる適切な実車両制御におけるＦＦ操舵角やＦＢ操舵角を算出することができるため、走行目標に対する実車両の追従性を向上させることができる。
【００６６】
また、本実施例によれば、走行目標に対する車両の追従性を評価する目的関数（評価関数）を導入し、解析的に解けない動的車両モデルを数値的に解いたときの解である横方向運動状態量及びＦＢ操舵角をその目的関数で評価することで、得られた解が走行目標に対する車両の追従性の向上を図れるか否かを判断することができるようになる。追従性の向上が図れると評価された横方向運動状態量及びＦＢ操舵角を実車両制御に使用すれば、走行目標に対する実車両の追従性を自ずと向上させることができる。
【００６７】
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
【００６８】
例えば、目標軌跡や速度パターン等の走行目標の設定方法は、上述の多層制御目標生成方法に限らず、所定区間における目標軌跡や速度パターンを規定する数値が動的車両モデルの既知入力となればよい。
【００６９】
また、実車両制御の操作量として操舵角を算出しているが、左右の車輪の駆動トルク差を操作量としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明に係る車両用制御装置の一実施形態の概要を説明するための図である。
【図２】本発明に係る車両用制御装置の一実施形態である操舵制御装置のブロック図である
【図３】モデル化した車両に対して設定される座標系及び各変数の定義を示す図である。
【図４】ハイゲインフィードバック制御法のシステム構成図の一例である。
【図５】ＬＱＩ制御についての説明図である。
【図６】目的関数の具体例である。
【図７】ハイゲインＦＢ制御法におけるリアルタイム演算のフローチャートである。
【図８】ハイゲインＦＢ制御法における収束演算のフローチャートである。
【図９】最適制御の非線形計画法のシステム構成図の一例である。
【図１０】最適制御の非線形計画法の説明図である。
【図１１】最適制御の非線形計画法のフローチャートである。
【図１２】多層制御目標生成方法を実施するための構成を示すブロック図である。
【図１３】自動運転車両システムの構成例である。
【符号の説明】
【００７１】
１１  ＧＰＳ受信機
１２  白線認識装置
１３  マーカセンサ
１４  ヨーレートセンサ
１５  Ｇセンサ
１６  車輪速センサ
１７  操舵角センサ
２０  メモリユニット
３１  操舵制御部
３２  操舵アクチュエータ
５０  制御ユニット
１００  車両
２００  カルマンフィルタ
【図１】
2008143269.tif 000010
【図２】
2008143269.tif 000011
【図３】
2008143269.tif 000012
【図４】
2008143269.tif 000013
【図５】
2008143269.tif 000014
【図６】
2008143269.tif 000015
【図７】
2008143269.tif 000016
【図８】
2008143269.tif 000017
【図９】
2008143269.tif 000018
【図１０】
2008143269.tif 000019
【図１１】
2008143269.tif 000020
【図１２】
2008143269.tif 000021
【図１３】
2008143269.tif 000022