(57)【要約】【課題】車載されたステレオカメラやレーダ等の車外監視装置により実際の自車両運動情報を演算し、センサ類を可能な限り最小限に留めコストの低減を可能とすると共に、必要な制御パラメータも高精度に得る。【解決手段】自車両情報演算部３０は、ＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒからの画像情報に基づき、車外の静止した２つの立体物を抽出し、それぞれの立体物情報（移動速度（自車両の移動により相対的に生じている速度）、位置）を検出して、この２つの立体物情報に基づいて自車速Ｖ、実ヨーレートγを演算し、制動力制御部４０に出力する。制動力制御部４０は、目標ヨーレートγｔを演算し、該目標ヨーレートγｔと実ヨーレートγとを比較して、制動力を付加する車輪を選択し、ブレーキ駆動部１３に信号を出力して制動制御する。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車外の静止した２つの立体物情報を検出する立体物情報検出手段と、
上記立体物情報に基づいて実際の自車両運動情報を演算する自車両運動情報演算手段と、
自車両の運転情報を検出する自車両運転情報検出手段と、
上記自車両運動情報と上記自車両運転情報に基づき自車両の挙動を制御する車両挙動制御手段と、
を備えたことを特徴とする車両運動制御装置。
【請求項２】
上記実際の自車両運動情報は少なくとも実際のヨーレートであって、上記車両挙動制御手段は、上記自車両の運転情報に基づき目標ヨーレートを演算し、該目標ヨーレートと上記実際のヨーレートとを比較して、制動力を付加する車輪を選択し制動制御することを特徴とする請求項１記載の車両運動制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、特に、自車両の実際のヨーレートをステレオカメラ等の情報を基に正確に求め、最適な車両挙動制御を行う車両運動制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、車両のコーナリング等の際の車両にはたらく力の関係から、コーナリング中に制動力を適切な車輪に加え、車両安定性を向上させる車両運動制御装置が開発され、実用化されている。こうした車両運動制御装置では、車両の実際のヨーレート（以下、実ヨーレートと略称）をヨーレートセンサで検出し、車両の運転状態から目標ヨーレートを演算し、これらの関係、すなわち、実ヨーレートの絶対値が目標ヨーレートの絶対値より大きい場合は、車両はオーバーステア傾向、逆に実ヨーレートの絶対値が目標ヨーレートの絶対値より小さい場合は、車両はアンダーステア傾向と判定する。そして、オーバーステア傾向の場合には旋回外側前輪を制動輪として選択し、アンダーステア傾向の場合には旋回内側後輪を制動輪として選択し、所定の制動力を付加して車両の安定性を維持するものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
一方、最近では、車両の前方をレーザレーダ、ミリ波レーダ等で監視し、障害物情報を検出して車両の障害物回避等の制御を行う技術が種々提案され、実用化されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平９−２２３４号公報
【０００５】
【特許文献２】
特開２００２−２６７７５１号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述の特許文献１や特許文献２に示す技術を共に搭載する車両においては、それぞれの制御に必要なセンサ類が多くなり、部品点数、コスト的にも不利で、それぞれの取り付け場所も確保しなければならないという問題がある。また、特に、上述の特許文献１に記載されるような車両運動制御装置においては、的確な制御が行われるようにヨーレートセンサ等には高い精度が要求されるが、高精度なセンサの採用はコスト増加の要因となる。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、車載されたステレオカメラやレーダ等の車外監視装置により実際の自車両運動情報を演算し、センサ類を可能な限り最小限に留めコストの低減を可能とすると共に、必要な制御パラメータも高精度に得ることが可能な車両運動制御装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため請求項１記載の本発明の車両運動制御装置は、車外の静止した２つの立体物情報を検出する立体物情報検出手段と、上記立体物情報に基づいて実際の自車両運動情報を演算する自車両運動情報演算手段と、自車両の運転情報を検出する自車両運転情報検出手段と、上記自車両運動情報と上記自車両運転情報に基づき自車両の挙動を制御する車両挙動制御手段とを備えたことを特徴としている。
【０００９】
また、請求項２記載の本発明の車両運動制御装置は、請求項１記載の車両運動制御装置において、上記実際の自車両運動情報は少なくとも実際のヨーレートであって、上記車両挙動制御手段は、上記自車両の運転情報に基づき目標ヨーレートを演算し、該目標ヨーレートと上記実際のヨーレートとを比較して、制動力を付加する車輪を選択し制動制御することを特徴としている。
【００１０】
すなわち、請求項１記載の車両運動制御装置は、立体物情報検出手段で車外の静止した２つの立体物情報を検出し、自車両運動情報演算手段で立体物情報に基づいて実際の自車両運動情報を演算し、自車両運転情報検出手段で自車両の運転情報を検出する。そして、車両挙動制御手段で自車両運動情報と自車両運転情報に基づき自車両の挙動を制御する。
【００１１】
この際、具体的には、請求項２記載のように、実際の自車両運動情報は少なくとも実際のヨーレートであって、車両挙動制御手段は、自車両の運転情報に基づき目標ヨーレートを演算し、該目標ヨーレートと実際のヨーレートとを比較して、制動力を付加する車輪を選択し制動制御する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
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〜図５は本発明の実施の一形態に係わり、図１は車両運動制御装置を搭載した車両の概略構成を示す説明図、図２は車両運動制御装置の機能ブロック図、図３は車両運動制御プログラムのフローチャート、図４は自車両を原点とするグローバル座標上の静止立体物についての説明図、図５は制動力制御での制動輪選択の説明図である。
【００１３】
図１において、符号１はセンターディファレンシャル装置および自動変速装置を有する４輪駆動車を一例とする車両を示し、車両前部に配置されたエンジン２による駆動力は、このエンジン２後方の自動変速装置（トルクコンバータ等も含んで図示）３からトランスミッション出力軸３ａを経てセンターディファレンシャル装置４に伝達される。そして、駆動力は、このセンターディファレンシャル装置４から、リヤドライブ軸５、プロペラシャフト６、ドライブピニオン７を介して後輪終減速装置８に入力される一方、センターディファレンシャル装置４から、フロントドライブ軸９を介して前輪終減速装置１０に入力される。ここで、自動変速装置３、センターディファレンシャル装置４、及び、前輪終減速装置１０等は、図示しないケース内に一体に設けられている。
【００１４】
後輪終減速装置８に入力された駆動力は、後輪左ドライブ軸１１ｒｌを経て左後輪１２ｒｌに、後輪右ドライブ軸１１ｒｒを経て右後輪１２ｒｒに伝達される。一方、前輪終減速装置１０に入力された駆動力は、前輪左ドライブ軸１１ｆｌを経て左前輪１２ｆｌに、前輪右ドライブ軸１１ｆｒを経て右前輪１２ｆｒに伝達される。
【００１５】
符号１３は車両のブレーキ駆動部を示し、このブレーキ駆動部１３には、ドライバにより操作されるブレーキペダル１４と接続されたマスターシリンダ１５が接続されている。そして、ドライバがブレーキペダル１４を操作するとマスターシリンダ１５により、ブレーキ駆動部１３を通じて、４輪１２ｆｌ，１２ｆｒ，１２ｒｌ，１２ｒｒの各ホイールシリンダ（左前輪ホイールシリンダ１６ｆｌ，右前輪ホイールシリンダ１６ｆｒ，左後輪ホイールシリンダ１６ｒｌ，右後輪ホイールシリンダ１６ｒｒ）にブレーキ圧が導入され、これにより４輪にブレーキがかかって制動される。
【００１６】
ブレーキ駆動部１３は、加圧源、減圧弁、増圧弁等を備えたハイドロリックユニットで、後述する車両挙動制御装置としての制御装置４０からの入力信号に応じて、各ホイールシリンダ１６ｆｌ，１６ｆｒ，１６ｒｌ，１６ｒｒに対して、それぞれ独立にブレーキ圧を導入自在に構成されている。
【００１７】
一方、車両１には、ステレオ光学系として例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）等の固体撮像素子を用いた１組の（左右）のＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒが設けられている。これら左右のＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒは、それぞれ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し、画像を後述する自車両情報演算部３０に入力する。また、左右のＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒは、図示しない、公知の障害物回避システム、或いは、車間距離自動維持運転システム（ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｃｒｕｉｓｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）システム）を構成するもので、ＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒからの画像情報は、それぞれのメインコントローラに入力される。ここで、障害物回避システムとは、具体的には、前方に障害物が存在する時は、自動操舵や自動ブレーキにより、この障害物との衝突を未然に防止するシステム（例えば、特開２００１−２４７０２３号公報に開示されるシステム）である。また、ＡＣＣシステムとは、定速走行制御状態のときは運転者が設定した車速を保持した状態で走行し、追従走行制御状態のときは目標車速を先行車の車速に設定し、自車両前方の立体物の位置情報に応じ、先行車に対して一定車間距離を保持した状態で走行するシステム（例えば、特開２０００−１６８３９５号公報に開示されるシステム）である。
【００１８】
更に、車両には、４輪１２ｆｌ，１２ｆｒ，１２ｒｌ，１２ｒｒの各車輪速度ωｆｌ，ωｆｒ，ωｒｌ，ωｒｒを検出する車輪速度センサ２２ｆｌ，２２ｆｒ，２２ｒｌ，２２ｒｒ、車両１のハンドル角θＨ  を検出するハンドル角センサ２３等の各センサが、自車両１の運転情報を検出する自車両運転情報検出手段として設けられており、後述する制動力制御部４０に各センサ信号を入力するように構成されている。
【００１９】
自車両情報演算部３０は、ＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒから画像情報が入力され、このＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒからの画像情報に基づき自車両１前方の立体物データと側壁データと白線データの前方情報を検出する。そして、これら前方情報から車外の静止した２つの立体物を抽出し、それぞれの立体物情報（移動速度（自車両の移動により相対的に生じている速度）、位置）を検出して、この２つの立体物情報に基づいて実際の自車両運動情報（自車速Ｖ、実ヨーレートγ）を演算し、制動力制御部４０に出力する。
【００２０】
すなわち、自車両情報演算部３０は、図２に示すように、立体物認識部３１、実ヨーレート演算部３２、車速演算部３３から主要に構成されている。
【００２１】
立体物認識部３１は、ＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒから画像情報が入力され、例えば、以下のような立体物の認識処理が実行される。まず、ＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒで撮像した自車両１の進入方向の環境の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三角測量の原理によって画像全体に渡る距離情報を求める処理を行って、三次元の距離分布を表す距離画像を生成する。そして、このデータを基に、周知のグルーピング処理や、予め記憶しておいた３次元的な道路形状データ、側壁データ、立体物データ等と比較し、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、車両、電柱、信号、標識、建築物の壁等の立体物データを抽出する。ここで、立体物データの内、特に、電柱、信号、標識、建築物の壁等の立体物データは、静止した立体物として判断されるものであり、例えば、高さ３ｍ以上に亘り存在するポール状の立体物を電柱と判定し、高所に赤、青、黄の色が存在するポール状の立体物を信号と判定し、高い場所にまで大きなエッジの境界が存在する大型の立体物を建築物の壁と判定する。こうして抽出された白線データ、側壁データ、立体物データは、それぞれのデータ毎に異なったナンバーが割り当てられる。そして、特に、複数（例えば、３フレーム）のフレームに亘り連続して検出される、自車両１から所定距離範囲に存在する静止した立体物の中から２つの立体物が対象となる静止した２つの立体物として抽出される。ここで、上述の条件を満足する静止した立体物が３つ以上ある場合は、例えば最も右端と左端に存在する立体物を対象となる静止した２つの立体物として抽出する。そして、この対象となる静止した２つの立体物については、それぞれの位置座標と速度（方向も含めた位置の変化量）情報が実ヨーレート演算部３２と車速演算部３３に出力される。このように、立体物認識部３１は、立体物情報検出手段として設けられている。
【００２２】
実ヨーレート演算部３２は、立体物認識部３１から静止した２つの立体物についての位置座標と速度情報が入力され、これらに基づいて実ヨーレートγを演算し、車速演算部３３と制動力制御部４０に出力する。
【００２３】
以下、この演算について、図４を基に説明する。
すなわち、自車両１を原点とするローカル座標系において、静止した２つの立体物（立体物Ａ、立体物Ｂ）の位置ベクトルを、ｒａｖ＝（ｘａ，ｙａ，０）、ｒｂｖ＝（ｘｂ，ｙｂ，０）、速度ベクトルを、ｖａｖ＝（ｖｘａ，ｖｙａ，０）、ｖｂｖ＝（ｖｘｂ，ｖｙｂ，０）とする（尚、添え字「ｖ」はベクトル値であることを示す）。
【００２４】
グローバル座標系において、立体物Ａ、立体物Ｂが静止し、自車両１が自車速Ｖ（＝（Ｖｘ２＋Ｖｙ２）１／２）、実ヨーレートγで運動しているとすれば、ローカル座標系における立体物Ａ、立体物Ｂの速度ベクトルｖａｖ、ｖｂｖは、各々次の（１）、（２）式で表される。但し、自車両１の速度ベクトルＶｖ＝（−Ｖｘ，−Ｖｙ，０）、角速度ベクトルωｖ＝（０，０，−γ）である。
【００２５】
2005014790.tif 000003
【００２６】
次いで、（１）式と（２）式の差をとると次の（３）式が得られる。
ｖａｖ−ｖｂｖ＝（ｒａｖ−ｒｂｖ）×ωｖ        …（３）
すなわち、
2005014790.tif 000004
【００２７】
こうして、上述の（４）式を、実ヨーレートγに関して解くと、次の（５）式、或いは、（６）式を得ることができる。
γ＝−（ｖｘａ−ｖｘｂ）／（ｙａ−ｙｂ）        …（５）
γ＝（ｖｙａ−ｖｙｂ）／（ｘａ−ｘｂ）          …（６）
尚、本実施の形態においては、横方向の速度精度の方が悪いと考えられるため、（５）式に実ヨーレートを演算することが望ましい。
【００２８】
車速演算部３３は、立体物認識部３１から静止した２つの立体物についての位置座標と速度情報が入力され、実ヨーレート演算部３２から実ヨーレートγが入力され、これらに基づいて自車速Ｖ（＝（Ｖｘ２＋Ｖｙ２）１／２）を演算し、制動力制御部４０に出力する。
【００２９】
すなわち、上述の（１）、（２）式を要素で表すと、次の（７）、（８）式が導かれる。
2005014790.tif 000005
【００３０】
これらを、Ｖｘ及びＶｙに関して解くと次の（９）、（１０）式、又は、（１１）、（１２）式を得ることができる。
【００３１】
2005014790.tif 000006
【００３２】
そして、上述の（９）、（１０）式、又は、（１１）、（１２）式に実ヨーレートγを代入することにより、Ｖｘ及びＶｙが求められ、自車速Ｖが演算される。
【００３３】
以上のように、実ヨーレート演算部３２、及び、車速演算部３３は、実際の自車両運動情報を演算する自車両運動情報演算手段として設けられている。
【００３４】
制動力制御部４０は、４輪１２ｆｌ，１２ｆｒ，１２ｒｌ，１２ｒｒの各車輪速度センサ２２ｆｌ，２２ｆｒ，２２ｒｌ，２２ｒｒから各車輪速度ωｆｌ，ωｆｒ，ωｒｌ，ωｒｒが、ハンドル角センサ２３から車両１のハンドル角θＨが、自車両情報演算部３０から自車速Ｖ、実ヨーレートγが入力される。そして、制動力制御部４０は、これら各入力信号に基づいて目標ヨーレートγｔを演算し、該目標ヨーレートγｔと実ヨーレートγとを比較して、制動力を付加する車輪を選択し、ブレーキ駆動部１３に信号を出力して制動制御する。
【００３５】
すなわち、制動力制御部４０は、車両挙動制御手段であり、図２に示すように、目標ヨーレート演算部４１、ヨーレート偏差演算部４２、目標ヨーモーメント演算部４３、制動輪選択部４４、目標スリップ率演算部４５及び車輪速制御部４６から主要に構成されている。
【００３６】
目標ヨーレート演算部４１は、ハンドル角センサ２３からハンドル角θＨが、自車両情報演算部３０から自車速Ｖが入力され、これら運転情報に基づき目標ヨーレートγｔを演算してヨーレート偏差演算部４２に出力する。
【００３７】
ここで、目標ヨーレートγｔは、例えば以下の（１３）式により演算される。
γｔ＝（１／（１＋Ａ・Ｖ２  ））・（Ｖ／Ｌ）・（θＨ／ｎ）  …（１３）
Ａは車両に固有のステア特性を示すスタビリティファクタ、Ｌはホイールベース、ｎはステアリングギア比である。
【００３８】
ヨーレート偏差演算部４２は、自車両情報演算部３０から実ヨーレートγが、目標ヨーレート演算部４１から目標ヨーレートγｔが入力され、以下の（１４）式によりヨーレート偏差Δγを演算して目標ヨーモーメント演算部４３に出力する。
Δγ＝γ−γｔ              …（１４）
【００３９】
目標ヨーモーメント演算部４３は、ヨーレート偏差演算部４２からヨーレート偏差Δγが入力され、以下の（１５）式により目標ヨーモーメントＭｚ（ｔ）を演算し、制動輪選択部４４と目標スリップ率演算部４５に出力する。
Ｍｚ（ｔ）＝−ｋ１・Δγ        …（１５）
ここで、ｋ１は制御ゲインである。
【００４０】
制動輪選択部４４は、自車両情報演算部３０からの実ヨーレートγにより車両の旋回方向を判定し、目標ヨーモーメント演算部４３で演算された目標ヨーモーメントＭｚ（ｔ）が旋回方向と同じとき、旋回内側後輪を制動力を付加する車輪として選択する一方、目標ヨーモーメントＭｚ（ｔ）が旋回方向と反対のとき、旋回外側前輪を制動力を付加する車輪として選択するもので、以下の組み合わせが設定されている。尚、実ヨーレートγと目標ヨーモーメントＭｚ（ｔ）の符号は共に、車両の左旋回方向を＋、右旋回方向を−で与えられるものとする。更に、車両の直進状態を判定するため、εを予め実験あるいは計算等から求めた略０に近い正の数として設定し、旋回に際して目標ヨーモーメントＭｚ（ｔ）が略０であることを判定するために、εＭｚ  を予め実験あるいは計算等から求めた略０に近い正の数として設定する。
【００４１】
（ケース１）．γ＞ε，Ｍｚ（ｔ）＞εＭｚ  …左旋回状態でアンダーステア傾向のとき…左後輪制動
（ケース２）．γ＞ε，Ｍｚ（ｔ）＜−εＭｚ  …左旋回状態でオーバーステア傾向のとき…右前輪制動
（ケース３）．γ＜ε，Ｍｚ（ｔ）＞εＭｚ  …右旋回状態でオーバーステア傾向のとき…左前輪制動
（ケース４）．γ＜ε，Ｍｚ（ｔ）＜−εＭｚ  …右旋回状態でアンダーステア傾向のとき…右後輪制動
（ケース５）．｜γ｜≦εの略直進状態、あるいは、｜Ｍｚ（ｔ）｜≦εＭｚ  の旋回状態のとき、制動輪の選択はせず非制動とする（図５）。
【００４２】
目標スリップ率演算部４５は、制動輪選択部４４から制動輪の選択結果が入力され、目標ヨーモーメント演算部４３から目標ヨーモーメントＭｚ（ｔ）が入力される。
【００４３】
そして、目標スリップ率λｔを以下の（１６）式により演算し、車輪速制御部４６に出力する。
λｔ＝Ｆｔ／Ｋｂ            …（１６）
ここで、Ｋｂはタイヤのスリップ率に対する制動力の関係で得られるブレーキングスティフネスを示し、Ｆｔは目標制動力であり、この目標制動力Ｆｔは、ｄをトレッドとして、以下の（１７）式で演算される。
Ｆｔ＝Ｍｚ（ｔ）／（ｄ／２）      …（１７）
【００４４】
車輪速制御部４６は、４輪車輪速度センサ２２ｆｌ，２２ｆｒ，２２ｒｌ，２２ｒｒから４輪の車輪速度が入力され、目標スリップ率演算部４５から選択した制動輪と目標スリップ率λｔが入力され、この目標スリップ率λｔを達成するのに必要な制動力を換算してブレーキ駆動部１３に出力する。
【００４５】
次に、上述の自車両情報演算部３０及び制動力制御部４０により実行される車両運動制御を図３のフローチャートで説明する。まず、ステップ（以下「Ｓ」と略称）１０１で、ＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒからの画像情報、車輪速度センサ２２ｆｌ，２２ｆｒ，２２ｒｌ，２２ｒｒからの各車輪速度ωｆｌ，ωｆｒ，ωｒｌ，ωｒｒ、ハンドル角センサ２３からのハンドル角θＨ等の必要なパラメータを読み込む。
【００４６】
次いで、Ｓ１０２に進み、自車両情報演算部３０の立体物認識部３１において、静止した２つの立体物について、それぞれの位置座標と速度（方向も含めた位置の変化量）情報を検出する。
【００４７】
次に、Ｓ１０３に進み、実ヨーレート演算部３２において、Ｓ１０２に検出した立体物情報に基づいて実ヨーレートγを、前述の（５）式、或いは、（６）式で演算する。
【００４８】
その後、Ｓ１０４に進んで、車速演算部３３において、Ｓ１０２で検出した立体物情報とＳ１０３で演算した実ヨーレートγを基に、前述の（９）、（１０）式、又は、（１１）、（１２）式から、Ｖｘ及びＶｙを演算し、自車速Ｖ（＝（Ｖｘ２＋Ｖｙ２）１／２）を演算する。
【００４９】
次に、Ｓ１０５に進み、制動力制御部４０の目標ヨーレート演算部４１において、前述の（１３）式により目標ヨーレートγｔを演算し、Ｓ１０６に進んで、ヨーレート偏差演算部４２において、前述の（１４）式によりヨーレート偏差Δγを演算し、Ｓ１０７に進んで、目標ヨーモーメント演算部４３において、前述の（１５）式により目標ヨーモーメントＭｚ（ｔ）を演算する。
【００５０】
そして、Ｓ１０８に進み、制動輪選択部４４において、実ヨーレートγにより車両の旋回方向を判定し、目標ヨーモーメントＭｚ（ｔ）が旋回方向と同じとき、旋回内側後輪を制動力を付加する車輪として選択する一方、目標ヨーモーメントＭｚ（ｔ）が旋回方向と反対のとき、旋回外側前輪を制動力を付加する車輪として選択する。
【００５１】
次いで、Ｓ１０９に進み、目標スリップ率演算部４５において、前述の（１６）式により目標スリップ率λｔを演算し、Ｓ１１０に進んで、車輪速制御部４６は、この目標スリップ率λｔを達成するのに必要な制動力を換算してブレーキ駆動部１３に出力する。
【００５２】
このように、本実施の形態によれば、ＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒからの画像情報を基に、自車速Ｖ、実ヨーレートγを求めるようになっているので、車速センサやヨーレートセンサを必要とすることがなく、また、正確な車速Ｖや実ヨーレートγの値を得ることができる。そして、これらセンサを省略できることから、大幅なコストダウンを図ることができ、また、部品点数が少なくなることから、車両のメンテナンス性を大幅に向上することも可能となる。
【００５３】
尚、本実施の形態では、ＣＣＤカメラ２１Ｌ、２１Ｒからの画像情報を基に立体物情報を得るようにしているが、これに限ることなく、単眼カメラ、レーザレーダ、赤外線レーザ等の装置により立体物情報を得るようにしても良い。
【００５４】
また、本実施の形態に示す制動力制御は、上述の例のシステムに限定することなく、他の方法の制動力制御システムであっても良い。そして、上述の自車速Ｖ、実ヨーレートγ以外の他の車両運動パラメータが必要な場合、例えば、車体すべり角βが必要な場合は、β＝ｔａｎ−１（Ｖｙ／Ｖｘ）等の周知の関係式で演算することが可能である。
【００５５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、車載されたステレオカメラやレーダ等の車外監視装置により実際の自車両運動情報を演算し、センサ類を可能な限り最小限に留めコストの低減を可能とすると共に、必要な制御パラメータも高精度に得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】車両運動制御装置を搭載した車両の概略構成を示す説明図
【図２】車両運動制御装置の機能ブロック図
【図３】車両運動制御プログラムのフローチャート
【図４】自車両を原点とするグローバル座標上の静止立体物についての説明図
【図５】制動力制御での制動輪選択の説明図
【符号の説明】
１    自車両
１２ｆｌ，１２ｆｒ，１２ｒｌ，１２ｒｒ    車輪
１３    ブレーキ駆動部
１６ｆｌ，１６ｆｒ，１６ｒｌ，１６ｒｒ    ホイールシリンダ
２１Ｌ，２１Ｒ    ＣＣＤカメラ
２２ｆｌ，２２ｆｒ，２２ｒｌ，２２ｒｒ    車輪速度センサ（自車両運転情報検出手段）
２３    ハンドル角センサ（自車両運転情報検出手段）
３０    自車両情報演算部
３１    立体物認識部（立体物情報検出手段）
３２    実ヨーレート演算部（自車両運動情報演算手段）
３３    車速演算部（自車両運動情報演算手段）
４０    制動力制御部（車両挙動制御手段）
【図１】
2005014790.tif 000007
【図２】
2005014790.tif 000008
【図３】
2005014790.tif 000009
【図４】
2005014790.tif 000010
【図５】
2005014790.tif 000011