(57)【要約】【課題】前方環境情報の信頼度と地図情報の更新情報とを比較して自動運転制御に用いる情報を適切に選択し、精度の良い、安定した自動運転制御を行う。【解決手段】前方認識情報の信頼度が「高」いと判定されている場合には、前方環境情報を基に、確実に自動運転制御を実行させ、前方認識情報の信頼度が「低」いと判定されている場合には、地図情報を基に、地図情報の信頼度、更新時刻に応じた自動運転制御を実行させる。【選択図】図２
2016162299.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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手段と、
上記前方環境情報の信頼度を所定に算出する前方環境情報信頼度算出手段と、
自車両の位置情報に基づいて自車両が走行する領域の地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、
上記地図情報の信頼度を所定に算出しながら更新する地図情報更新手段と、
上記前方環境情報の信頼度と上記地図情報の更新情報とを比較して上記前方環境情報と上記地図情報のどちらか一方を自動運転制御に用いる情報として選択する制御情報選択手段と、
上記制御情報選択手段で選択した情報に基づいて上記自動運転制御を実行する自動運転制御実行手段と、
を備えたことを特徴とする車両の走行制御装置。
【請求項２】
上記制御情報選択手段は、上記前方環境情報の信頼度が予め設定しておいた値以上で高いと判定できる場合には、上記前方環境情報を上記自動運転制御に用いる情報として選択し、上記前方環境情報の信頼度が上記予め設定しておいた値よりも低く低いと判定できる場合には、上記地図情報を上記自動運転制御に用いる情報として選択することを特徴とする請求項１記載の車両の走行制御装置。
【請求項３】
上記地図情報更新手段で取得する上記地図情報の更新情報は、上記地図情報の信頼度と更新時刻を含み、
上記制御情報選択手段が上記地図情報を上記自動運転制御に用いる情報として選択した際には、
上記自動運転制御実行手段は、上記地図情報の信頼度が予め設定しておいた値以上で高いと判定でき、かつ、上記地図情報の更新時刻が予め設定しておいた時刻よりも新しい場合は、上記地図情報に基づいて上記自動運転制御を予め設定しておいた制御ゲインで実行することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の車両の走行制御装置。
【請求項４】
上記自動運転制御実行手段は、上記地図情報の信頼度が上記予め設定しておいた値以上で高いと判定でき、かつ、上記地図情報の更新時刻が上記予め設定しておいた時刻よりも古い場合は、上記地図情報に基づいて上記自動運転制御を上記予め設定しておいた制御ゲインから該制御ゲインよりも低い制御ゲインに予め設定した速度で変更して実行することを特徴とする請求項３記載の車両の走行制御装置。
【請求項５】
上記自動運転制御実行手段は、上記地図情報の信頼度が上記予め設定しておいた値よりも低いと判定でき、かつ、上記地図情報の更新時刻が上記予め設定しておいた時刻よりも古い場合は、上記地図情報に基づいて上記自動運転制御を上記予め設定しておいた制御ゲインから該制御ゲインよりも低い制御ゲインに上記予め設定した速度よりも早く変更して実行することを特徴とする請求項４記載の車両の走行制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動運転の技術を備えた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を利用した様々なものが開発され提案されている。例えば、特開２０１１−１８９８０３号公報（以下、特許文献１）では、カメラ、レーダー、ナビゲーションシステム等で検出した情報の信頼度に応じて、エンジンや自動変速機、電動パワーステアリング装置、ステアリングギヤ比可変システム、ブレーキ油圧制御装置等の複数のアクチュエータのうち、一部のアクチュエータの制御量を制限する車両制御装置の技術が開示されている。具体的には、カメラにより自車両の横方向を認識し、横方向の走行可能領域をカメラの信頼度に応じて設定し、レーダーにより自車両の前後方向の障害物を検出し、自車両の前後方向の走行可能領域をレーダーの信頼度に応じて設定し、ナビゲーションシステムからの情報に応じて前後左右方向の走行可能領域をナビゲーションシステムの信頼度（ＧＰＳ[Global Positioning System：全地球測位システム]衛星の状態）に応じて設定する。そして、自車両の前後方向、左右方向の走行可能領域をナビゲーションシステムの信頼度に応じて設定した走行可能領域と比較し、値が小さい走行可能領域を、それぞれの方向における走行可能領域として確定する。こうして、走行可能領域を確定することで、カメラで検出した情報の信頼度が低い場合には、電動パワーステアリング装置、ステアリングギヤ比可変システムによる横方向の走行制御を制限し、レーダーで検出した情報の信頼度が低い場合にはブレーキ油圧制御装置の制御量を制限する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１８９８０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述の特許文献１に開示される車両制御装置の場合では、レーダーの信頼度に応じて設定した前後方向の走行領域、及び、カメラの信頼度に応じて設定した左右方向の走行可能領域をナビゲーションシステムの信頼度に応じて設定した走行可能領域と比較し、値が小さい走行可能領域を、それぞれの方向における走行可能領域として確定するようになっている。例えば、カメラ（及びカメラからの画像情報）の信頼度が低く、カメラの信頼度に応じて設定した左右方向の走行可能領域が小さくなると、最終的な左右方向の走行可能領域も狭く設定され、ナビゲーションシステムにより信頼性の高い地図情報が提供されているにも関わらず、横方向の車両制御が行われなくなり、事実上、自動運転制御が困難になってしまうという問題がある。このため、地図情報を用いて車両の自動運転を継続することが考えられるが、提供されている地図情報によっては、自動運転の形態を適切に可変しないと精度の良い、安定した自動運転が継続できなくなる虞もあり、また、ドライバの操舵入力に対してもドライバの操舵意志を妨げることなく適切に制御を移行可能にする必要がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、前方環境情報の信頼度と地図情報の更新情報とを比較して自動運転制御に用いる情報を適切に選択し、精度の良い、安定した自動運転制御を行うことができる信頼性の高い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、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手段と、上記前方環境情報の信頼度を所定に算出する前方環境情報信頼度算出手段と、自車両の位置情報に基づいて自車両が走行する領域の地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、上記地図情報の信頼度を所定に算出しながら更新する地図情報更新手段と、上記前方環境情報の信頼度と上記地図情報の更新情報とを比較して上記前方環境情報と上記地図情報のどちらか一方を自動運転制御に用いる情報として選択する制御情報選択手段と、上記制御情報選択手段で選択した情報に基づいて上記自動運転制御を実行する自動運転制御実行手段とを備えた。
【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、前方環境情報の信頼度と地図情報の更新情報とを比較して自動運転制御に用いる情報を適切に選択し、精度の良い、安定した自動運転制御を行うことが可能となる。
【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部の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の一形態に係る自動運転制御プログラムのフローチャートである。
【図４】本発明の実施の一形態に係る自動運転制御選択プログラムのフローチャートである。
【図５】本発明の実施の一形態に係る第１の自動運転制御プログラムのフローチャートである。
【図６】本発明の実施の一形態に係る第２の自動運転制御プログラムのフローチャートである。
【図７】本発明の実施の一形態に係る自動運転制御ゲインの説明図である。
【図８】本発明の実施の一形態に係る電動パワーステアリングモータの操舵トルク−電動モータ基本電流値の特性の一例を示す説明図である。
【図９】本発明の実施の一形態に係るフィードフォワード制御の説明図である。
【図１０】本発明の実施の一形態に係る横位置フィードバック制御の説明図である。
【図１１】本発明の実施の一形態に係るヨー角フィードバック制御の説明図である。
【図１２】本発明の実施の一形態に係るカーブを走行する際の横偏差の説明図である。
【図１３】本発明の実施の一形態に係る直線路を走行する際の横偏差の説明図である。
【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から制御出力値としての電動パワーステアリングモータ電流値Ｉcmd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（実舵角）θｐを検出する操舵角センサ３４、操舵トルクＴｄを検出する操舵トルクセンサ３５、車両のヨーレート（ｄθ／ｄｔ）を検出するヨーレートセンサ３６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ＣＣＤカメラと、このＣＣＤ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、ＣＣＤ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、ＣＣＤ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、白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。この白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１０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白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ＣＣＤ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、前方環境認識手段として設けられている。
【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１２、或いは、図１３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、地図情報記憶手段として設けられている。
【００２０】
そして、操舵制御部２０は、上述の各入力信号に基づき、図３のフローチャートに従って、まず、ステップ（以下、「Ｓ」と略称）１０１で、ドライバ入力に応じてモータ基本電流Ｉpsbを算出し、前方環境情報の信頼度を所定に算出し、地図情報の信頼度を所定に算出しながら更新し、Ｓ１０２で、前方環境情報の信頼度と地図情報の更新情報とを比較して前方環境情報と地図情報のどちらか一方を自動運転制御に用いる情報として選択し、Ｓ１０３で、選択した自動運転制御により自動運転制御電流Ｉａを算出し、Ｓ１０４で電動パワーステアリングモータ電流値Ｉcmdを算出し、モータ駆動部２１に出力する。
【００２１】
このため、操舵制御部２０は、前方認識情報信頼度算出部２０ａ、地図データ更新部２０ｂ、制御選択部２０ｃ、モータ基本電流設定部２０ｄ、第１の自動運転制御部２０ｅ、第２に自動運転制御部２０ｆ、電動パワーステアリングモータ電流値算出部２０ｇから主要に構成されている。
【００２２】
前方認識情報信頼度算出部２０ａは、前方環境認識装置３１から画像情報に基づく前方環境情報が入力される。そして、例えば、特開２０１１−７３５２９号公報に開示されるように、カメラにて撮像された画像上のレーンの中で判定された処理領域内に存在する白線特徴量が画像上で線上に並ぶ多さによって信頼度を算出する。エリアの中に理想的な直線実白線がある場合に存在する白線特徴量の多さを１と設定し、まったく特徴量が存在しない場合、もしくは線上に並んでいると判定できない場合に０と判断し、例えば、予め設定しておいた閾値（例えば、０．８）以上の信頼度が算出された場合、前方環境情報の信頼度「高」と判定し、上述の閾値よりも低い信頼度が算出された場合、前方環境情報の信頼度「低」と判定する。こうして判定された前方環境情報の信頼度の判定結果は、制御選択部２０ｃに出力される。このように、前方認識情報信頼度算出部２０ａは、前方環境情報信頼度算出手段として設けられている。
【００２３】
地図データ更新部２０ｂは、前方環境認識装置３１から画像情報に基づく前方環境情報（カーブ曲率κ、車両の進行方向（ヨー角））が入力され、ナビゲーションシステム３２から地図情報（カーブ曲率κ、車線方向）が入力される。そして、例えば、画像情報から得られる車線のカーブ曲率κと地図情報から得られる車線のカーブ曲率κとを比較し、また、画像情報から得られる車両の進行方向（ヨー角）と地図情報から得られる車線の方向とを比較し、これらの差が小さいときは、地図データはそのままとし、地図データの信頼度は予め設定しておいた最高信頼度の値（例えば１）とし、更新回数をインクリメントする。尚、信頼度は、サプライヤにより初期設定される値、或いは、地図データを更新していく過程の車両状態（ヨーレート変化）や、前方環境情報、及び、ＧＰＳ衛星からの受信状態により予め設定されて更新されていく値である。また、上述のカーブ曲率κの差、或いは、方向の差が大きいときには、バッファデータの信頼度と新たに得られたデータとの信頼度とを比較し、新たに得られたデータの信頼度がバッファデータの信頼度よりも大きい場合は、地図データの信頼度はそのままとし、バッファデータと新たに得られたデータをそれぞれのデータの信頼度に基づく重み付けを持たせて更新し、更新回数をインクリメントする。逆に、新たに得られたデータの信頼度がバッファデータの信頼度よりも小さい場合は、地図データの信頼度はそのままとし、バッファデータを更新せず、更新回数をインクリメントする。
【００２４】
こうして、例えば、信頼度と更新回数を乗算した値が設定値以上になった場合に、地図データ更新部２０ｂの地図情報を更新する。そして、例えば、地図情報について、予め設定しておいた閾値（例えば、０．８）以上の信頼度が算出された場合、地図情報の信頼度「高」と判定し、上述の閾値よりも低い信頼度が算出された場合、地図情報の信頼度「低」と判定する。また、例えば、地図情報の更新が、予め設定しておいた時刻（例えば、６ヶ月）以内に行われたデータである場合には、地図情報は「新」と判定され、この期間内に更新が行われていないデータの場合には、地図情報は「古」と判定され、これら地図情報の更新情報（信頼度、更新時刻）の判定結果は、制御選択部２０ｃに出力される。また、地図データ更新部２０ｂで更新した地図情報は、その更新情報と共にナビゲーションシステム３２、第２の自動運転制御部２０ｆに出力される。このように、地図データ更新部２０ｂは、地図情報更新手段として、地図情報記憶手段としての機能も有して設けられている。
【００２５】
制御選択部２０ｃは、前方認識情報信頼度算出部２０ａから前方環境情報の信頼度の判定結果が入力され、地図データ更新部２０ｂから地図情報の更新情報（信頼度、更新時刻）の判定結果が入力される。そして、例えば、図４に示す自動運転制御選択プログラムに従って、自動運転制御を選択し、選択結果を制御ゲインと共に、第１の自動運転制御部２０ｅ、或いは、第２に自動運転制御部２０ｆに出力する。
【００２６】
自動運転制御選択プログラムでは、まず、Ｓ２０１で、前方認識情報の信頼度が「高」いか否か判定され、前方認識情報の信頼度が「高」いと判定した場合は、Ｓ２０２に進み、自動運転制御の制御ゲインＧａを、図７に示すように、最も高い値であるＧＨに設定し、Ｓ２０３に進んで、第１の自動運転制御部２０ｅに対し、後述する前方環境情報に基づく第１の自動運転制御を実行するように指令し、ルーチンを抜ける。
【００２７】
また、前述のＳ２０１で、前方認識情報の信頼度が「高」いと判定されなかった場合（すなわち、「低」いと判定された場合）は、Ｓ２０４に進み、地図データの信頼度が「高」く、かつ、地図データの更新時刻が「新」しいか否か判定される。
【００２８】
そして、地図データの信頼度が「高」く、かつ、地図データの更新時刻が「新」しい場合は、Ｓ２０５に進み、自動運転制御の制御ゲインＧａを、最も高い値であるＧＨ（図７参照）に設定し、Ｓ２０６に進んで、第２の自動運転制御部２０ｆに対し、後述する地図情報に基づく第２の自動運転制御を実行するように指令し、ルーチンを抜ける。
【００２９】
また、Ｓ２０４で、地図データの信頼度が「高」く、かつ、地図データの更新時刻が「新」しいと判定されなかった場合は、Ｓ２０７に進み、地図データの信頼度が「高」く、かつ、地図データの更新時刻が「古」いか否か判定される。
【００３０】
このＳ２０７の判定の結果、地図データの信頼度が「高」く、かつ、地図データの更新時刻が「古」いと判定された場合は、Ｓ２０８に進み、自動運転制御の制御ゲインＧａを、前述の制御ゲインＧＨよりも低い制御ゲインであるＧL1（図７参照）に緩やかに移行するように設定し、Ｓ２０９に進んで、第２の自動運転制御部２０ｆに対し、後述する地図情報に基づく第２の自動運転制御を実行するように指令し、ルーチンを抜ける。
【００３１】
逆に、Ｓ２０７の判定の結果、地図データの信頼度が「高」く、かつ、地図データの更新時刻が「古」いと判定されなかった場合（地図データの信頼度が「低」い場合）は、Ｓ２１０に進み、自動運転制御の制御ゲインＧａを、前述の制御ゲインＧＨよりも低い制御ゲインであるＧL2（図７参照）に速やかに移行するように設定し、Ｓ２１１に進んで、第２の自動運転制御部２０ｆに対し、後述する地図情報に基づく第２の自動運転制御を実行するように指令し、ルーチンを抜ける。
【００３２】
すなわち、制御選択部２０ｃは、前方認識情報の信頼度が「高」いと判定されている場合には、前方環境情報を基に、確実に自動運転制御を実行させ、前方認識情報の信頼度が「低」いと判定されている場合には、地図情報を基に、地図情報の信頼度、更新時刻に応じた自動運転制御を実行させる。具体的には、地図情報の信頼度が高く、更新時刻も新しい場合には、地図情報を基に、確実に自動運転制御を実行させる。また、地図情報の信頼度が高く、更新時刻が古い場合には、地図情報を基に、ドライバが介入しやすい自動運転制御を緩やかに実行させる。更に、地図情報の信頼度が低い場合には、地図情報を基に、ドライバが介入しやすい自動運転制御を速やかに実行させる。このように、制御選択部２０ｃは、制御情報選択手段として設けられている。
【００３３】
モータ基本電流設定部２０ｄは、車速センサ３３から車速Ｖが入力され、操舵トルクセンサ３５から操舵トルクＴｄが入力される。そして、例えば、予め設定しておいた図８に示すような、操舵トルクＴｄ−電動モータ基本電流値Ｉpsbの特性マップを参照して電動モータ基本電流値Ｉpsbを設定し、電動パワーステアリングモータ電流値算出部２０ｇに出力する。
【００３４】
第１の自動運転制御部２０ｅは、前方環境認識装置３１から前方認識情報が入力され、車速センサ３３から車速Ｖが入力され、操舵角センサ３４から操舵角θｐが入力される。この第１の自動運転制御部２０ｅは、前述した如く、カメラによる画像情報を基に取得した前方認識情報を基に目標経路（本実施の形態では車線中央）に沿って自動運転制御する制御部となっており、例えば、図５の第１の自動運転制御のフローチャートに従って、自動運転制御電流Ｉａを算出し、電動パワーステアリングモータ電流値算出部２０ｇに出力する。
【００３５】
この第１の自動運転制御では、まず、Ｓ３０１で、制御選択部２０ｃから自動運転制御の制御ゲインＧａの値が出力されている場合、その値を読み込む。
【００３６】
次いで、Ｓ３０２に進み、フィードフォワード制御電流値Ｉffを、例えば、以下の（１）式により算出する。
【００３７】
Ｉff＝Ｇiff・κ      …（１）
ここで、κは、例えば、以下の（２）式で示すような、前方認識情報を基に算出するカーブ曲率を示す。
【００３８】
κ＝（κｌ＋κｒ）／２      …（２）
この（３）式において、κｌは左白線による曲率成分であり、κｒは右白線による曲率成分である。これら、左右白線の曲率成分κｌ，κｒは、具体的には、図９に示すような、左右白線のそれぞれを構成する点に関して、二次の最小自乗法によって計算された二次項の係数を用いることによって定められる。例えば、ｘ＝Ａ・ｚ２＋Ｂ・ｚ＋Ｃの二次式で白線を近似した場合、２・Ａの値が曲率成分として用いられる。尚、これら白線の曲率成分κｌ、κｒは、それぞれの白線の曲率そのものでも良い。また、（１）式における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。
【００３９】
次いで、Ｓ３０３に進み、横位置フィードバック制御電流値Ｉfbを、例えば、以下の（３）式により算出する。
【００４０】
Ｉfb＝Ｇifb・Δｘ      …（３）
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１０に示すように、以下の（４）式により算出される。
【００４１】
Δｘ＝（ｘｌ＋ｘｒ）／２−ｘｖ      …（４）
この（４）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＝Ｔ・Ｖで算出される。ここで、Ｔ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。
【００４２】
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（５）式で算出することができる。
ｘｖ＝（１／２）・（１／（１＋Ａｓ・Ｖ２））・（θｐ／Ｌｗ）・（Ｔ・Ｖ）２                                                …（５）
ここで、Ｌｗはホイールベースである。また、（４）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。
【００４３】
尚、上述のｘｖは、車速Ｖやヨーレート（ｄθ／ｄｔ）を用いて、以下の（６）式で算出することもでき、或いは、画像情報を基に、以下の（７）式で算出することもできる。
ｘｖ＝（１／２）・（（ｄθ／ｄｔ）／Ｖ）・（Ｖ・Ｔ）２      …（６）
ｘｖ＝（１／２）・κ・（Ｖ・Ｔ）２        …（７）
次いで、Ｓ３０４に進み、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（８）式により算出する。
【００４４】
Ｉfby＝Ｇifby・（θtl＋θtr）／２    …（８）
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、θtlは前方環境認識装置３１からの画像情報による左白線に対する自車両の傾き、θtrは前方環境認識装置３１からの画像情報による右白線に対する自車両の傾きである（図１１参照）。尚、これら、θtl、θtrは、例えば、画像情報で得られる白線の各点に対して、二次の最小二乗法によって計算された、一次項の係数（すなわち、白線を、ｘ＝Ａ・ｚ２＋Ｂ・ｚ＋Ｃの式で近似した際のＢの値）を用いても良い。
【００４５】
そして、Ｓ３０５に進み、例えば、以下の（９）式により、自動運転制御電流Ｉａを算出し、電動パワーステアリングモータ電流値算出部２０ｇに出力する。
【００４６】
Ｉａ＝Ｇａ・（Ｉff＋Ｉfb＋Ｉfby）        …（９）
第２の自動運転制御部２０ｆは、ナビゲーションシステム３２、地図データ更新部２０ｂから更新されている最新の地図データが入力され、車速センサ３３から車速Ｖが入力され、操舵トルクセンサ３５から操舵トルクＴｄが入力され、ヨーレートセンサ３６からヨーレート（ｄθ／ｄｔ）が入力される。この第２の自動運転制御部２０ｆは、前述した如く、更新される最新の地図情報を基に目標経路を設定し、この目標経路に沿って自動運転制御する制御部となっており、例えば、図６の第２の自動運転制御のフローチャートに従って、自動運転制御電流Ｉａを算出し、電動パワーステアリングモータ電流値算出部２０ｇに出力する。
【００４７】
図６の第２の自動運転制御では、まず、Ｓ４０１で、制御選択部２０ｃから自動運転制御の制御ゲインＧａの値が出力されている場合、その値を読み込む。
【００４８】
次いで、Ｓ４０２に進み、現在設定されている横偏差積算値ＳΔｘを読み込む。
【００４９】
次に、Ｓ４０３に進んで、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、自車両の走行路（目標進行路）のカーブ曲率κを取得し、例えば図１２に示すように、以下の（１０）式により、カーブにおける横偏差Δｘ１を算出する。
【００５０】
Δｘ１＝κ−（（ｄθ／ｄｔ）／Ｖ）        …（１０）
ここで、上述の（１０）式において、（ｄθ／ｄｔ）／Ｖの演算項は、車両運動モデルによるカーブ曲率の演算項となっている。
【００５１】
次いで、Ｓ４０４に進み、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、自車両の走行路（目標進行路）の方向、自車両の移動方向を取得し、例えば図１３に示すように、以下の（１１）式により、直線路における横偏差Δｘ２を算出する。
【００５２】
Δｘ２＝（（自車両の走行路の方向）−（自車両の移動方向））・Ｖ・Δｔ            …（１１）
ここで、Δｔはサンプリングタイムである。
【００５３】
次に、Ｓ４０５に進み、自車両の走行路のカーブ曲率κ（地図データに基づく値）を、予め実験、計算等により設定しておいた判定値κｃと比較し、自車両の走行路のカーブ曲率κが判定値κｃ以上の場合（κ≧κｃの場合）、カーブを走行していると判定してＳ４０６に進み、カーブにおける横偏差Δｘ１を前回までの横偏差積算値ＳΔｘに積算する（ＳΔｘ＝ＳΔｘ＋Δｘ１）。
【００５４】
一方、自車両の走行路のカーブ曲率κが判定値κｃより小さい場合（κ＜κｃの場合）、直線路を走行していると判定してＳ４０７に進み、直線路における横偏差Δｘ２を前回までの横偏差積算値ＳΔｘに積算する（ＳΔｘ＝ＳΔｘ＋Δｘ２）。
【００５５】
Ｓ４０６、或いは、Ｓ４０７で横偏差積算値ＳΔｘを算出した後は、Ｓ４０８に進み、操舵トルクの絶対値｜Ｔｄ｜が予め実験、計算等により設定しておいたトルク判定値Ｔｃ以上（｜Ｔｄ｜≧Ｔｃ）で、ドライバによる操舵入力が行われているか否かの判定が行われる。
【００５６】
Ｓ４０８の判定の結果、｜Ｔｄ｜≧Ｔｃで、ドライバによる操舵入力が行われていると判定された場合は、Ｓ４０９に進み、横偏差積算値ＳΔｘをクリア（ＳΔｘ＝０）してメモリする。逆に、｜Ｔｄ｜＜Ｔｃで、ドライバによる操舵入力が行われていないと判定された場合は、Ｓ４１０に進み、横偏差積算値ＳΔｘを、そのままメモリする。
【００５７】
そして、Ｓ４１１に進み、例えば、以下の（１２）式により、自動運転制御電流Ｉａを算出し、電動パワーステアリングモータ電流値算出部２０ｇに出力する。
【００５８】
Ｉａ＝Ｇａ・Ｇｔ・ＳΔｘ        …（１２）
ここで、Ｇｔは予め実験・演算等により設定しておいた制御ゲインである。
【００５９】
このように、第１の自動運転制御部２０ｅ、第２の自動運転制御部２０ｆは、自動運転制御実行手段として設けられている。
【００６０】
電動パワーステアリングモータ電流値算出部２０ｇは、モータ基本電流設定部２０ｄから電動モータ基本電流値Ｉpsbが入力され、第１の自動運転制御部２０ｅ、或いは、第２の自動運転制御部２０ｆから自動運転制御電流Ｉａが入力される。そして、例えば、以下の（１３）式により、電動パワーステアリングモータ電流値Ｉcmdを算出し、モータ駆動部２１に出力する。
【００６１】
Ｉcmd＝Ｉpsb＋Ｉａ        …（１３）
このように、本実施の形態によれば、操舵制御部２０は、前方認識情報の信頼度が「高」いと判定されている場合には、前方環境情報を基に、確実に自動運転制御を実行させ、前方認識情報の信頼度が「低」いと判定されている場合には、地図情報を基に、地図情報の信頼度、更新時刻に応じた自動運転制御を実行させる。具体的には、地図情報の信頼度が高く、更新時刻も新しい場合には、地図情報を基に、確実に自動運転制御を実行させる。また、地図情報の信頼度が高く、更新時刻が古い場合には、地図情報を基に、ドライバが介入しやすい自動運転制御を緩やかに実行させる。更に、地図情報の信頼度が低い場合には、地図情報を基に、ドライバが介入しやすい自動運転制御を速やかに実行させる。このため、画像情報に基づく前方環境情報と地図情報とを用いて自動運転制御を行う際に、前方環境情報の信頼度と地図情報の更新情報とを比較して自動運転制御に用いる情報を適切に選択し、精度の良い、安定した自動運転制御を行うことが可能となる。尚、自動運転制御として、特に目標コースに沿って走行するレーンキープ制御を例に説明したが、他の自動運転制御の機能としての加減速制御機能、車線逸脱防止機能、衝突防止機能等を有していても良い。
【符号の説明】
【００６２】
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
２０ａ  前方認識情報信頼度算出部（前方環境情報信頼度算出手段）
２０ｂ  地図データ更新部（地図情報記憶手段、地図情報更新手段）
２０ｃ  制御選択部（制御情報選択手段）
２０ｄ  モータ基本電流設定部
２０ｅ  第１の自動運転制御部（自動運転制御実行手段）
２０ｆ  第２の自動運転制御部（自動運転制御実行手段）
２０ｇ  電動パワーステアリングモータ電流値算出部
２１    モータ駆動部
３１    前方環境認識装置（前方環境認識手段）
３２    ナビゲーションシステム（地図情報記憶手段）
３３    車速センサ
３４    操舵角センサ
３５    操舵トルクセンサ
３６    ヨーレートセンサ
【図１】
2016162299.tif 000003
【図２】
2016162299.tif 000004
【図３】
2016162299.tif 000005
【図４】
2016162299.tif 000006
【図５】
2016162299.tif 000007
【図６】
2016162299.tif 000008
【図７】
2016162299.tif 000009
【図８】
2016162299.tif 000010
【図９】
2016162299.tif 000011
【図１０】
2016162299.tif 000012
【図１１】
2016162299.tif 000013
【図１２】
2016162299.tif 000014
【図１３】
2016162299.tif 000015