(57)【要約】【課題】簡易な構成で、自車両の揺れに関する物理量を精度良く予測することができるようにする。【解決手段】先行車両揺れ量取得部３０及びデータ取得部３２によって、自車両及び先行車両の各々について、車両の揺れ量の時系列データを検出する。車間時間算出部３６によって、自車両及び先行車両における同一地点の通過時刻の差を算出する。揺れ相関関数算出部４６によって、同一地点までの自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出する。自車両揺れ予測部４８によって、先行車両の揺れ量の時系列データと、算出された揺れ量の相関関数とに基づいて、先行車両の位置までの自車両の揺れに関する周波数特性を予測する。【選択図】図４
2013171530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両及び先行車両の各々について、路面状態に応じた車両の揺れ量の時系列データを検出する揺れ量検出手段と、
検出された自車両の速度及び先行車両との車間距離に基づいて、自車両及び先行車両における同一地点の通過時刻の差を算出する時間差算出手段と、
前記揺れ量検出手段によって検出された前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データのうち、前記算出された前記同一地点の通過時刻の差に基づいて得られる、前記同一地点までの前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出する相関関数算出手段と、
前記揺れ量検出手段によって検出された前記先行車両の揺れ量の時系列データと、前記相関関数算出手段によって算出された前記揺れ量の相関関数とに基づいて、前記先行車両の揺れ量の時系列データに対応する区間の自車両の揺れに関する物理量を予測する揺れ予測手段と、
を含む揺れ予測装置。
【請求項２】
自車両及び先行車両の各々について、車線内位置を検出する車線内検出手段と、
前記車線内位置検出手段によって検出された前記自車両及び先行車両の各々の車線内位置のうち、前記算出された前記同一地点の通過時刻の差に基づいて得られる、前記同一地点での前記自車両及び先行車両の各々の車線内位置の差分が所定範囲内であるか否かを判定する車線内位置判定手段と、を更に含み、
前記相関関数算出手段は、前記同一地点までの前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データのうち、前記車線内位置判定手段によって前記車線内位置の差分が所定範囲内であると判定された地点の揺れ量の時系列データを用いて、前記揺れ量の相関関数を算出する請求項１記載の揺れ予測装置。
【請求項３】
前記揺れ予測手段によって予測された前記自車両の揺れに関する物理量に基づいて、自車両の揺れを低減するように車両制御を行う車両制御手段を更に含む請求項１又は２記載の揺れ予測装置。
【請求項４】
前記揺れ予測手段は、前記揺れ量検出手段によって検出された前記先行車両の揺れ量の時系列データのうち、前記算出された前記同一地点の通過時刻の差に基づいて得られる、前記自車両の現在位置に対応する位置からの前記先行車両の揺れ量の時系列データと、前記相関関数算出手段によって算出された前記揺れ量の相関関数とに基づいて、前記自車両の揺れに関する物理量を予測する請求項１〜請求項３の何れか１項記載の揺れ予測装置。
【請求項５】
前記揺れ量を、車両の回転運動量とした請求項１〜請求項４の何れか１項記載の揺れ予測装置。
【請求項６】
前記揺れに関する物理量を、揺れの周波数特性とした請求項１〜請求項５の何れか１項記載の揺れ予測装置。
【請求項７】
コンピュータを、
自車両及び先行車両の各々について、路面状態に応じた車両の揺れ量の時系列データを検出する揺れ量検出手段、
検出された自車両の速度及び先行車両との車間距離に基づいて、自車両及び先行車両における同一地点の通過時刻の差を算出する時間差算出手段、
前記揺れ量検出手段によって検出された前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データのうち、前記算出された前記同一地点の通過時刻の差に基づいて得られる、前記同一地点までの前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出する相関関数算出手段、及び
前記揺れ量検出手段によって検出された前記先行車両の揺れ量の時系列データと、前記相関関数算出手段によって算出された前記揺れ量の相関関数とに基づいて、前記先行車両の揺れ量の時系列データに対応する区間の自車両の揺れに関する物理量を予測する揺れ予測手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、揺れ予測装置及びプログラムに係り、特に、自車両の揺れに関する物理量を予測する揺れ予測装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ナビゲーションシステムの地図情報記憶機能を使って、道路の勾配、路面状態、カーブ曲率などの道路状況を道路地点別に予め記憶させ、これを自車両位置で呼び出し、車両各部を制御する基本操作量に、自車両前方の道路状況に応じた補正を加えるフィードフォワード制御手段を備える車両制御装置が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、自車両前方を撮像するカメラを用いた白線認識による道路形状を検出し、検出した道路形状に応じて車両の速度を制御する車両制御装置が知られている(例えば、特許文献２)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平４−１５７９９号公報
【特許文献２】特開２０１０−２２１９０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、自車両前方の道路状況を、ナビゲーションシステムに予め記憶させた地図情報から獲得しているため、地図情報を頻繁に更新しないと現在の道路状況を反映することができない。さらに、道路の凹凸などの起伏状況まで記憶させるには各道路地点の膨大な調査情報と記憶のためのメモリ容量を必要とするため、実現が困難である。また、路面摩擦抵抗の変化などの一時的、局所的な道路状況を反映させることが難しい、という問題がある。
【０００６】
また、上記の特許文献２に記載の技術では、カメラを用いて白線を認識し、その情報から自車両前方の道路形状を検出している。この方法は、地図情報がなくてもカーブ曲率などの現在の道路形状を得ることが可能となるが、道路の凹凸などの起伏状況まで獲得することはできない、という問題がある。
【０００７】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、簡易な構成で、自車両の揺れに関する物理量を精度良く予測することができる揺れ予測装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために本発明に係る揺れ予測装置は、自車両及び先行車両の各々について、路面状態に応じた車両の揺れ量の時系列データを検出する揺れ量検出手段と、検出された自車両の速度及び先行車両との車間距離に基づいて、自車両及び先行車両における同一地点の通過時刻の差を算出する時間差算出手段と、前記揺れ量検出手段によって検出された前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データのうち、前記算出された前記同一地点の通過時刻の差に基づいて得られる、前記同一地点までの前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出する相関関数算出手段と、前記揺れ量検出手段によって検出された前記先行車両の揺れ量の時系列データと、前記相関関数算出手段によって算出された前記揺れ量の相関関数とに基づいて、前記先行車両の揺れ量の時系列データに対応する区間の自車両の揺れに関する物理量を予測する揺れ予測手段と、を含んで構成されている。
【０００９】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、自車両及び先行車両の各々について、路面状態に応じた車両の揺れ量の時系列データを検出する揺れ量検出手段、検出された自車両の速度及び先行車両との車間距離に基づいて、自車両及び先行車両における同一地点の通過時刻の差を算出する時間差算出手段、前記揺れ量検出手段によって検出された前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データのうち、前記算出された前記同一地点の通過時刻の差に基づいて得られる、前記同一地点までの前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出する相関関数算出手段、及び前記揺れ量検出手段によって検出された前記先行車両の揺れ量の時系列データと、前記相関関数算出手段によって算出された前記揺れ量の相関関数とに基づいて、前記先行車両の揺れ量の時系列データに対応する区間の自車両の揺れに関する物理量を予測する揺れ予測手段として機能させるためのプログラムである。
【００１０】
本発明によれば、揺れ量検出手段によって、自車両及び先行車両の各々について、路面状態に応じた車両の揺れ量の時系列データを検出する。時間差算出手段によって、検出された自車両の速度及び先行車両との車間距離に基づいて、自車両及び先行車両における同一地点の通過時刻の差を算出する。
【００１１】
そして、相関関数算出手段によって、前記揺れ量検出手段によって検出された前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データのうち、前記算出された前記同一地点の通過時刻の差に基づいて得られる、前記同一地点までの前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出する。揺れ予測手段によって、前記揺れ量検出手段によって検出された前記先行車両の揺れ量の時系列データと、前記相関関数算出手段によって算出された前記揺れ量の相関関数とに基づいて、前記先行車両の揺れ量の時系列データに対応する区間の自車両の揺れに関する物理量を予測する。
【００１２】
このように、同一地点までの自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出し、先行車両の揺れ量の時系列データと、揺れ量の相関関数とに基づいて、自車両の揺れに関する物理量を予測することにより、簡易な構成で、自車両の揺れに関する物理量を精度良く予測することができる。
【００１３】
本発明に係る揺れ予測装置は、自車両及び先行車両の各々について、車線内位置を検出する車線内検出手段と、前記車線内位置検出手段によって検出された前記自車両及び先行車両の各々の車線内位置のうち、前記算出された前記同一地点の通過時刻の差に基づいて得られる、前記同一地点での前記自車両及び先行車両の各々の車線内位置の差分が所定範囲内であるか否かを判定する車線内位置判定手段と、を更に含み、前記相関関数算出手段は、前記同一地点までの前記自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データのうち、前記車線内位置判定手段によって前記車線内位置の差分が所定範囲内であると判定された地点の揺れ量の時系列データを用いて、前記揺れ量の相関関数を算出するようにすることができる。これによって、自車両の揺れに関する物理量を更に精度良く予測することができる。
【００１４】
本発明に係る揺れ予測装置は、前記揺れ予測手段によって予測された前記自車両の揺れに関する物理量に基づいて、自車両の揺れを低減するように車両制御を行う車両制御手段を更に含むようにすることができる。
【００１５】
上記の揺れ量を、車両の回転運動量とすることができる。
【００１６】
上記の揺れに関する物理量を、揺れの周波数特性とすることができる。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように、本発明の揺れ予測装置及びプログラムによれば、同一地点までの自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出し、先行車両の揺れ量の時系列データと、揺れ量の相関関数とに基づいて、自車両の揺れに関する物理量を予測することにより、簡易な構成で、自車両の揺れに関する物理量を精度良く予測することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る揺れ予測装置を示すブロック図である。
【図２】揺れ量の時系列データの対応関係を説明するための図である。
【図３】人体の振動伝達特性を示すグラフである。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る揺れ予測装置の揺れ予測処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る揺れ予測装置の揺れ予測処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】トルクセンサの出力とアシストトルクとの関係を示すグラフである。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係る揺れ予測装置の制御部を示すブロック図である。
【図８】振動周波数とフィルタゲインとの関係を示すグラフである。
【図９】シートのトルソ角を説明するための図である。
【図１０】トルソ角と加重比率との関係を示すグラフである。
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係る揺れ予測装置の制御部を示すブロック図である。
【図１２】振動周波数と最適な加重比率との関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、車両に搭載された揺れ予測装置に本発明を適用した場合を例に説明する。
【００２０】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る揺れ予測装置１０は、車車間通信を行う車車間通信部１２と、自車両の揺れ量を検出する揺れ量検出部１４と、自車両の車速を検出する車速検出部１６と、先行車両との車間距離を検出する車間距離検出部１８と、自車両の前方の画像を撮像する撮像部２０と、車車間通信部１２によって受信したデータ、揺れ量検出部１４、車速検出部１６、及び車間距離検出部１８の各々の検出結果、並びに撮像部２０によって撮像された画像に基づいて、自車両の揺れを予測し、サスペンション制御機構２４を制御するコンピュータ２２とを備えている。
【００２１】
揺れ量検出部１４は、自車両に取り付けた加速度センサや角速度センサを用いて、路面起伏状態に応じた自車両の揺れ量として、自車両の３軸方向の回転運動量（ロール運動量、ピッチ運動量、及びヨー運動量）を検出する。
【００２２】
車車間通信部１２は、先行車両に取り付けた加速度センサや角速度センサを用いて検出された先行車両のロール運動量、ピッチ運動量、及びヨー運動量を示すデータを、車車間通信により受信する。
【００２３】
車間距離検出部１８は、レーザレーダ等を用いて、自車両と先行車両との車間距離を検出する。
【００２４】
撮像部２０は、自車両の前方における道路領域を含む範囲を連続して撮像し、複数の画像信号を生成する撮像部（図示省略）と、撮像部で生成されたアナログ信号である画像信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部（図示省略）と、Ａ／Ｄ変換された画像信号を一時的に格納するための画像メモリ（図示省略）とを備えている。なお、用いる画像はカラーでもモノクロでも良く、また、複数台のカメラを用いて構成してもよい。
【００２５】
コンピュータ２２は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する揺れ予測処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ２２は、車車間通信部１２によって先行車両により受信したデータから、先行車両の揺れ量を取得する先行車両揺れ量取得部３０と、揺れ量検出部１４によって検出された自車両の揺れ量を取得するデータ取得部３２と、先行車両の揺れ量の時系列データ及び自車両の揺れ量の時系列データを記憶する揺れ量記憶部３４と、車速検出部１６によって検出された車速及び車間距離検出部１８によって検出された車間距離に基づいて先行車両との車間時間を算出する車間時間算出部３６と、撮像部２０によって撮像された画像に基づいて、先行車両の車線内横位置を検出する先行車両車線位置検出部３８と、撮像部２０によって撮像された画像に基づいて、自車両の車線内横位置を検出する自車両車線位置検出部４０と、先行車両の車線内横位置の時系列データを記憶する車線位置記憶部４２と、を備えている。なお、先行車両揺れ量取得部３０及びデータ取得部３２は、揺れ量検出手段の一例であり、車間時間算出部３６は、時間差算出手段の一例である。
【００２６】
車間時間算出部３６は、車速検出部１６によって検出された車速の時系列データ及び車間距離検出部１８によって検出された車間距離の時系列データを記憶するメモリを備え、以下に説明するように、現在の自車両位置における同一地点の通過時刻の差を、先行車両との車間時間として算出する。
【００２７】
時刻tにおける車間距離をD(t)、自車両速度をV(t)、時刻tの先行車位置に自車両が到達するまでに必要な時間（時刻tの先行車位置での通過時刻の差）をΔt1とすると、以下の（１）式が成り立つ。
【００２８】
【数１】
2013171530.tif 000003
そこで、車速Ｖ（ｔ）の時系列データ及び車間距離Ｄ（ｔ）の時系列データに基づいて、上記（１）式が成り立つときのΔｔ１を算出することにより、各時刻において、Δｔ1前の先行車位置（すなわち、現在の自車両位置）での通過時刻の差を、車間時間として算出する。
【００２９】
先行車両車線位置検出部３８は、撮像部２０により得られた画像から、先行車両が存在するか否かを判定する。また、先行車両車線位置検出部３８は、撮像部２０により得られた画像から、先行車両の車線内横位置を検出する。なお、車線内横位置の検出方法について、従来既知の手法を用いればよく、例えば、画像から、画像パターンにより車線領域及び先行車両の位置を検出して、先行車両の車線内横位置を検出するようにすればよい。
【００３０】
自車両車線位置検出部４０は、撮像部２０により得られた画像から、自車両の車線内横位置を検出する。なお、車線内横位置の検出方法について、従来既知の手法を用いればよく、例えば、画像から、画像パターンにより車線領域を検出し、撮像部２０の角度や設置位置などを考慮して、自車両の車線内横位置を検出するようにすればよい。
【００３１】
コンピュータ２２は、算出された車間時間に基づいて、検出された自車両の車線内横位置と対応する先行車両の車線内横位置との差分が所定範囲内であるか否かを判定する位置判定部４４と、算出された車間時間に従って得られる検出された自車両の揺れ量の時系列データ及び対応する先行車両の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出する揺れ相関関数算出部４６と、算出された相関関数及び先行車両の揺れ量の時系列データに基づいて、自車両の揺れの周波数特性を予測する自車両揺れ予測部４８と、予測された揺れの周波数特性に基づいて、サスペンション制御機構２４を制御する制御部５０とを備えている。
【００３２】
位置判定部４４は、検出された自車両の現在の車線内横位置と、算出された車間時間Δt1に基づいて対応付けられる先行車両の車線内横位置（時間Δｔ1前の先行車両の車線内横位置）との差分が所定範囲内であるか否かを判定する。例えば、時刻tの先行車両の車線内横位置をP_LeadCar(t)とし、自車両が先行車両の位置に到達したときの車線内横位置をP_MyCar(t +Δt1)とすると、P_LeadCar(t)とP_MyCar(t +Δt1)とを比較して、所定範囲内の差分であるか否かを判定する。
【００３３】
また、位置判定部４４は、車線内横位置の差分が所定範囲外であると判定された、自車両の車線内横位置と、対応する先行車両の車線内横位置とについて、後述する相関関数の算出の際に用いないように、揺れ量記憶部３４に対して設定する。
【００３４】
揺れ相関関数算出部４６は、検出された自車両の現在までの揺れ量の時系列データと、算出された車間時間に基づいて対応付けられる先行車両の揺れ量の時系列データ（時間Δｔ1前までの時系列データ）とに基づいて、以下に説明するように、揺れ量の相関関数を算出する。
【００３５】
自車両の揺れ量をf_MyCar、先行車両の揺れ量をf_LeadCar、時刻tの先行車位置での通過時刻の差）をΔt1とすると、f_MyCar(t+Δt1)とf_LeadCar(t)は同一道路位置での揺れ量を示すことになる。このとき、図２に示すように、自車両の揺れ量f_MyCar(t+Δt1)までの時系列データ、及び先行車両の揺れ量f_LeadCar(t)までの時系列データから、先行車両に対する自車両の揺れの相関関数を算出することができる。この場合、先行車両と自車両は同一道路位置を走行しているので、その相関関数は、先行車両から自車両への伝達関数と見なすことができる。
【００３６】
図２に示すように、f_MyCar(t+Δt1)までの時系列データと、対応するf_LeadCar(t)までの時系列データとのラプラス変換を各々F_MyCar(s)、F_LeadCar(s)とすると、伝達関数G(s)は、以下の（２）式で表わされる。
【００３７】
【数２】
2013171530.tif 000004
ただし、Ｌはラプラス変換を意味する。
【００３８】
このように、揺れ相関関数算出部４６は、対応する先行車両と自車両の揺れ量の時系列データを用いて、先行車両に対する自車両の揺れの相関関数を伝達関数G(s)として算出する。この伝達関数G(s)は先行車両が存在する限り、逐次算出されて更新される。ただし、位置判定部４４によって、時刻tの先行車両の車線内横位置P_LeadCar(t)と、自車両が先行車両の位置に到達したときの車線内横位置P_MyCar(t +Δt1)との差分が所定範囲より大きければ、自車両が先行車両とは異なった車線内横位置を走行していると見なして、相関関数を算出しない。また、この場合、揺れ量の相関関数の算出で用いられる揺れ量の時系列データから、f_LeadCar(t)、f_MyCar(t+Δt1)が除外される。
【００３９】
なお、揺れ相関関数算出部４６は、検出される揺れ量である３軸方向の回転運動量毎に、当該回転運動量の時系列データに基づいて、当該回転運動量の相関関数の算出を行う。
【００４０】
自車両揺れ予測部４８は、揺れ相関関数算出部４６によって算出された相関関数G(s)を用いて、所定時間後までの自車両の揺れの周波数特性を予測する。上記図２に示すように、先行車両の揺れ量f_LeadCar(t)を時刻tからt+Δt1まで集めた時系列データに基づいて、以下の（３）式に従って、ラプラス変換したL[(f_LeadCar(t+Δt1)]とG(s)とから、先行車両の時系列データに対応する区間である時間Δｔ2後までの自車両の揺れ量の時系列データをラプラス変換したL[(f_MyCar(t+Δt1+Δt2)]を予測する。
【００４１】
【数３】
2013171530.tif 000005
なお、上記（３）式においてΔt2は、時刻t+Δt1における先行車位置に、自車両が到達するまでに必要な時間であり、時刻t+Δt1における車速及び車間距離から算出される。上記（３）式に従って算出される自車両の揺れに関するL[(f_MyCar(t+Δt1+Δt2)]は、時間領域の関数をラプラス変換により周波数領域に変換されたものであり、先行車両が現在いる位置に自車両が到達するまでにどの周波数領域がどれくらい揺れるかを示す周波数特性を予測することができる。
【００４２】
なお、自車両揺れ予測部４８は、３軸方向の回転運動量毎に、当該回転運動量について算出された相関関数を用いて、当該回転運動量に関する周波数特性を予測する。
【００４３】
制御部５０は、自車両揺れ予測部４８によって予測された揺れの周波数特性に基づいて、自車両のサスペンション特性を変更するサスペンション制御機構２４の動作を制御する。
【００４４】
路面から車両を通じて入力される振動に対する人体の揺れは、図３に示すような振動伝達特性を有する。ここで、サスペンションを軟らかく変更すると人体の共振周波数は低周波数側へシフトする。反対にサスペンションを硬く変更すると、共振周波数は高周波数側へシフトする。
【００４５】
そこで、制御部５０は、自車両揺れ予測部４８によって予測された周波数特性に基づいて、道路の凹凸により自車両の揺れの高周波成分が多いと判断した場合は、サスペンションを軟らかく変更するようにサスペンション制御機構２４を制御することにより、高周波振動を効果的に吸収して乗員の感じるごつごつ感を低減する。また、制御部５０は、予測された周波数特性に基づいて、うねり路のような低周波成分が多いと判断した場合は、サスペンションを硬くするようにサスペンション制御機構２４を制御することにより、低周波振動を低減して収まりのよい乗り心地を乗員に与えることができる。
【００４６】
次に、第１の実施の形態に係る揺れ予測装置１０の作用について説明する。なお、揺れ予測装置１０を搭載した自車両が走行しているときに、自車両の揺れを予測する場合を例に説明する。
【００４７】
まず、車車間通信部１２によって、先行車両との車車間通信を逐次行い、揺れ量検出部１４によって、自車両の揺れ量を逐次検出し、車速検出部１６によって車速を逐次検出する。また、車間距離検出部１８によって、先行車両との車間距離を逐次検出すると共に、撮像部２０によって、前方の画像を逐次撮像する。このとき、揺れ予測装置１０のコンピュータ２２によって、図４、図５に示す揺れ予測処理ルーチンが実行される。
【００４８】
ステップ１００において、撮像部２０によって自車両前方を撮像した画像を取得する。ステップ１０２では、揺れ量検出部１４によって検出された揺れ量（ロール運動量、ピッチ運動量、ヨー運動量）、車速検出部１６によって検出された車速、車間距離検出部１８によって検出された車間距離を取得すると共に、車車間通信部１２によって受信した先行車両からのデータを取得する。そして、ステップ１０４において、上記ステップ１００で取得された画像に基づいて、先行車両の検出を行い、先行車両が存在するか否かを判定する。画像から先行車両が検出された場合には、ステップ１０６へ移行する。
【００４９】
ステップ１０６では、上記ステップ１０２で取得した先行車両からの受信データから、先行車両の揺れ量（ロール運動量、ピッチ運動量、ヨー運動量）を取得し、揺れ量記憶部３４に格納する。次のステップ１０８では、上記ステップ１００で取得された画像に基づいて、先行車両の車線内横位置を検出し、車線位置記憶部４２に格納する。
【００５０】
ステップ１１０において、上記ステップ１０２で取得した自車両の揺れ量を、揺れ量記憶部３４に格納する。ステップ１１２では、上記ステップで取得した自車両の車速を、メモリ（図示省略）に記憶する。ステップ１１４では、上記ステップで取得した先行車両との車間距離を、メモリ（図示省略）に記憶する。
【００５１】
そして、ステップ１１６において、上記ステップ１１２で記憶された自車両の車速の時系列データ、及び上記ステップ１１４で記憶された先行車両との車間距離の時系列データに基づいて、現時点の自車両位置における同一地点の先行車両と自車両の通過時刻の差を、車間時間として算出する。
【００５２】
次のステップ１１８では、上記ステップ１００で取得された画像に基づいて、自車両の車線内横位置を検出する。ステップ１２０では、上記ステップ１１８で検出された自車両の現時点の車線内横位置と、上記ステップ１１６で算出された車間時間を用いて特定される、自車両の現在位置における先行車両の車線内横位置との差分が所定範囲内であるか否かを判定する。車線内横位置の差分が、所定範囲外である場合には、ステップ１２２において、揺れ量記憶部３４に記憶されている、自車両の現時点の揺れ量のデータと、算出された車間時間を用いて特定される、自車両の現在位置と同一位置における先行車両の揺れ量のデータとに対して、相関関数の算出で用いられないようにＮＧフラグを設定して、上記ステップ１００へ戻る。
【００５３】
一方、車線内横位置の差分が、所定範囲内である場合には、ステップ１２４において、揺れ量記憶部３４から、自車両の揺れ量の時系列データを取得すると共に、上記ステップ１１６で算出された車間時間を用いて特定される、対応する先行車両の揺れ量の時系列データを取得する。このとき、ＮＧフラグが設定されている揺れ量のデータを除いた時系列データが取得される。
【００５４】
次のステップ１２６では、上記ステップ１２４で取得した自車両の揺れ量の時系列データ及び先行車両の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出して、更新する。
【００５５】
ステップ１２８において、現時点の車速及び車間距離に基づいて算出される車間時間Δｔ2後までを予測期間として設定し、当該予測期間に対応する先行車両の揺れ量の時系列データを揺れ量記憶部３４から取得する。そして、ステップ１３０において、上記ステップ１２６で更新された相関関数と、上記ステップ１２８で取得した先行車両の揺れ量の時系列データとに基づいて、時間Δｔ2後までの自車両の揺れの周波数特性を予測する。
【００５６】
次のステップ１３２では、上記ステップ１３０で予測された自車両の揺れの周波数特性に基づいて、サスペンション制御機構２４を制御して、サスペンション特性を制御して、上記ステップ１００へ戻る。
【００５７】
一方、上記ステップ１０４において、先行車両が存在しないと判定されると、上記ステップ１２６で算出された揺れ量の相関関数をクリアして、上記ステップ１００へ戻る。
【００５８】
このように、上記揺れ予測処理ルーチンが実行されることにより、先行車両が存在する間、揺れ量の相関関数が逐次更新されると共に、先行車両が位置する地点までの自車両の揺れの周波数特性が逐次予測される。
【００５９】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る揺れ予測装置によれば、同一地点までの自車両及び先行車両の各々の揺れ量の時系列データに基づいて、揺れ量の相関関数を算出し、先行車両の揺れ量の時系列データと、算出された揺れ量の相関関数とに基づいて、先行車両位置までの自車両の揺れに関する周波数特性を予測することにより、簡易な構成で、自車両の揺れに関する周波数特性を精度良く予測することができる。
【００６０】
また、本実施の形態では、先行車両を、前方道路状況を推定するためのプローブカーとして利用する。自車両と先行車両の車両揺れ量を各々検出し、道路上の同一位置での揺れ量を比較することにより先行車両に対する自車両の揺れ相関関数を算出する。次に、現在までの先行車両の揺れ量と揺れ相関関数から、先行車両が現在いる位置に自車両が到達するまでの自車両の揺れを予測する。この方法により、車両運動特性が未知の先行車両でも自車両との相対的な車両運動の相関性から、道路の起伏状況を前もって知ることが可能となる。
【００６１】
また、自車両前方にある道路の凹凸など、従来技術では利用できなかった道路起伏状況に応じた先行車両の揺れ量を予め検出することにより、サスペンション制御などの車両制御に前方の道路状況に応じた補正を加えるフィードフォワード制御を付加することができ、乗り心地を効果的に向上できる。また、先行車両を、前方道路状況を検出するためのプローブカーとして利用しているため、路面摩擦抵抗の変化などの一時的、局所的な道路状況の変化にも対応した車両制御ができる。
【００６２】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００６３】
第２の実施の形態では、予測された自車両の揺れの周波数特性に基づいて、ステアリング制御を行っている点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００６４】
図６に示すように、ドライバへ伝達するステアリングのトルク（アシストトルク）はトルクセンサの出力に基づき決定される。このトルクセンサの出力は路面からの振動により影響を受けるため、振動入力が大きいとステアリング操作がやり難くなる。
【００６５】
そこで、第２の実施の形態に係る揺れ予測装置では、図７に示すように、制御部５０が、周波数フィルタ２５０と、アシスト制御部２５２とを備えている。
【００６６】
周波数フィルタ２５０は、自車両揺れ予測部４８によって予測された自車両の揺れの周波数特性に応じたフィルタにより、ステアリングトルク検出部によって検出されたステアリングトルクに対して、図８に示すように、予測された揺れの周波数特性の中心周波数と同じ帯域を低減して出力する。これによって、過大な振動入力がステアリングを介してドライバへ伝達するのを防ぐことができる。
【００６７】
アシスト制御部２５２は、周波数フィルタ２５０から出力されたステアリングトルクに基づいて、アシストトルクを発生させるモータを制御する。
【００６８】
なお、第２の実施の形態に係る揺れ予測装置の他の構成及び処理については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００６９】
このように、自車両前方にある道路起伏状況に応じた先行車両の揺れ量を予め検出することにより、トルクアシスト制御に前方の道路状況に応じた補正を加えるフィードフォワード制御を付加することができ、操作性を効果的に向上できる。
【００７０】
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００７１】
第３の実施の形態では、予測された自車両の揺れの周波数特性に基づいて、シート制御を行っている点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００７２】
図９、図１０に示すように、シートのトルソ角を変えることにより、シートのクッションとバックレストにかかる加重比率を変えることができる。一般に、共振周波数が高くなるほど、当該共振周波数を持つ人体の部位は、頭部→胸部→腹部→大腿部というように下半身へ移動する。
【００７３】
そこで、第３の実施の形態に係る揺れ予測装置では、図１１に示すように、制御部５０が、加重比率決定部３５０と、トルソ角制御部３５２とを備えている。
【００７４】
加重比率決定部３５０は、予測された自車両の揺れの周波数特性に基づいてクッションとバックレストの最適な加重比率を決定する。図１２に示すように、予測された揺れの周波数特性（路面から人体への振動入力の周波数）が高くなるに従って、バックレストへの加重比率を減少させるように決定し、予測された揺れの周波数特性が低い場合には、バックレストへの加重比率を大きくするように決定する。
【００７５】
トルソ角制御部３５２は、加重比率決定部３５０によって決定されたクッションとバックレストの加重比率を実現するように、トルソ角を制御するモータの駆動を制御する。バックレストの加重比率を減少させる場合にはトルソ角が小さくなるようにモータを制御し、バックレストの加重比率を増加させる場合にはトルソ角が大きくなるようにモータを制御する。これによって、路面から人体への振動入力の周波数が高くなるに従って、バックレストへの加重比率を減少させる（トルソ角を小さくする）ことにより下半身の姿勢支持を強化して、人体を安定させることができる。反対に低周波振動の場合は、トルソ角を増加させることによりバックレストへの加重比率を大きくし、上半身の姿勢を安定化することができる。
【００７６】
なお、第３の実施の形態に係る揺れ予測装置の他の構成及び処理については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００７７】
このように、自車両前方にある道路起伏状況に応じた先行車両の揺れ量を予め検出することにより、シート制御に前方の道路状況に応じた補正を加えるフィードフォワード制御を付加することができ、乗り心地を効果的に向上できる。
【００７８】
また、上記の第１の実施の形態〜第３の実施の形態では、車車間通信を利用して、先行車両の揺れ量の時系列データを取得する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。車車間通信の機能がない場合は、撮像部２０によって連続して撮像された前方画像から、先行車両の揺れ量の時系列データを検出するようにすればよい。この場合には、画像の路面位置と先行車両との位置関係の時系列データから、先行車両の揺れ量の時系列データを検出するようにすればよい。
【００７９】
また、同一地点の通過時刻の差を、自車両の車速の時系列データ及び車間距離の時系列データに基づいて算出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、単純に、現在の車速及び車間距離のみから算出される車間時間を、同一地点の通過時刻の差として用いてもよい。
【００８０】
本発明のプログラムは、記憶媒体に格納して提供するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８１】
１０   揺れ予測装置
１２   車車間通信部
１４   揺れ量量検出部
１６   車速検出部
１８   車間距離検出部
２０   撮像部
２２   コンピュータ
２４   サスペンション制御機構
３０   先行車両揺れ量取得部
３２   データ取得部
３４   揺れ量記憶部
３６   車間時間算出部
３８   先行車両車線位置検出部
４０   自車両車線位置検出部
４２   車線位置記憶部
４４   位置判定部
４６   相関関数算出部
４８   自車両揺れ予測部
５０   制御部
２５２ アシスト制御部
２５０ 周波数フィルタ
３５０ 加重比率決定部
３５２ トルソ角制御部
【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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【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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