(57)【要約】【課題】通常の走行環境に存在する様々なリスクを認識し、認識したリスクを未然に回避するようにアシスト制御を行う。【解決手段】認識したリスクに測距情報を組み合わせて、等高線のように表現されるリスク分布を得ると、等高線の高い場所（リスクレベルの高い場所）を避けて最もリスクの低い場所を走行するように、自車両の走行すべき軌跡を計画する。この目標軌跡の計画は、制御入力によりどの様な挙動をするかを車両モデルを用いて計算し、計算した車両挙動から前方のリスクを最小限にする一定時間内の目標軌跡を知能化技術により計算する。そして、目標軌跡に沿って走行するようアシスト制御を行うことで、認識したリスクを未然に回避する。【選択図】図３
2009051430.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の進行方向に存在するリスクに応じてドライバの操作を支援する走行支援システムであって、
自車両の進行方向の外部環境をセンシングして外部環境に含まれるリスクを認識するリスク認識部と、
自車両が走行すべきコースを上記リスクの少ない目標軌跡として計画し、該目標軌跡を逐次的に計算する軌跡計画計算部と、
上記目標軌跡のリスクに応じてアシスト制御の種別を判断するアシスト判断部と、
上記アシスト制御の種別に応じてアシスト制御量を決定し、上記目標軌跡へのアシスト制御を行うアシスト制御部と
を備えることを特徴とする走行支援システム。
【請求項２】
上記目標軌跡として、アクセルとブレーキとステアリングへのアシスト操作を想定した第１目標軌跡と、ステアリングへのアシスト操作のみを想定した第２目標軌跡との２通りの目標軌跡を計画することを特徴とする請求項１記載の走行支援システム。
【請求項３】
上記目標軌跡として、ブレーキとステアリングへのアシスト操作を想定した第１目標軌跡と、ステアリングへのアシスト操作のみを想定した第２目標軌跡との２通りの目標軌跡を計画することを特徴とする請求項１記載の走行支援システム。
【請求項４】
計画した上記目標軌跡のリスク度合いに応じて、アシスト量を強めることを特徴とする請求項１記載の走行支援システム。
【請求項５】
上記目標軌跡のリスクが一定以上の場合、強制的に回避制御を行うことを特徴とする請求項１記載の走行支援システム。
【請求項６】
上記目標軌跡の計画に車両モデルを用い、該車両モデルを適応的に最適化して上記目標軌跡を計画することを特徴とする請求項１記載の走行支援システム。
【請求項７】
上記車両モデルに路面パラメータを含むことを特徴とする請求項６記載の走行支援システム。
【請求項８】
上記目標軌跡をナビゲーション装置による経路の情報に基づいて計画し、該経路に沿って上記リスクが少ない軌跡を計算することを特徴とする請求項１記載の走行支援システム。
【請求項９】
上記目標軌跡の計画に遺伝的アルゴリズムを用いて学習的に軌跡を最適化することを特徴とする請求項１記載の走行支援システム。
【請求項１０】
上記遺伝的アルゴリズムによる最適化の評価値に、上記目標軌跡が通るリスク分布値の積算値を用いることを特徴とする請求項９記載の走行支援システム。
【請求項１１】
上記評価値に、更に速度係数を掛けた値を用いて評価を行うことを特徴とする請求項１０記載の走行支援システム。
【請求項１２】
上記遺伝的アルゴリズムによる最適化の評価値に、アシスト制御量の積算値を用いることを特徴とする請求項９記載の走行支援システム。
【請求項１３】
上記遺伝的アルゴリズムにおける遺伝子を、単位時間当たりの自車両の相対位置で定義することを特徴とする請求項９記載の走行支援システム。
【請求項１４】
上記単位時間を、車両速度によって可変にすることを特徴とする請求項１３記載の走行支援システム。
【請求項１５】
上記目標軌跡へのアシスト制御に先立ち、外部環境のリスクに対応して予め車両制御ゲインを変化させておくことを特徴とする請求項１記載の走行支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両前方のリスクに応じてドライバをアシストする走行支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、自動車等の車両の運転時には、進行方向の周囲に存在する危険要因（リスク）の状況判断を、ドライバ自身の注意力や観察力に依存している。従って、ドライバの体調や心理状態等によっては、リスクの見落としが発生する可能性がある。
【０００３】
このような問題に対処するため、従来から、車両側で危険な状態を検知し、危険を回避するための技術が各種開発されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、障害物が複数存在する場合に、これらの障害物のうち自車両と衝突する可能性の高い障害物を精度良く選択し、選択した障害物との衝突を精度良く予測する技術が開示されている。
【０００５】
また、特許文献２には、路上の物体が紙や布等の衝突しても走行に支障のないものであるか否かを判定し、運転者の意思に反して不必要な減速制御が行われ続けることによるドライバビリティの低下を防止する技術が開示されている。
【０００６】
更に、特許文献３には、車両に対する障害物を事前に精度良く判断し、様々な走行情報を加味して回避走行全般に亘り、車両挙動の制御装置が適正に動作し、障害物の回避走行を適切に行うことのできる技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−２７４３４４号公報
【特許文献２】特開平９−１１８７０号公報
【特許文献３】特開２００４−２３０９４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１〜３に開示されるような従来の技術では、衝突する危険度が極めて高くなって初めて制御を介入させるものであり、通常の走行中に存在するリスクを未然に回避するようなアシスト機能は備えていない。
【０００８】
また、従来の技術は、障害物への対応がメインであり、駐停車している車の脇から人が飛び出す、交差点から車が飛び出す等の実走行環境で予測しうるリスクには、対応することができない。
【０００９】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、通常の走行環境に存在する様々なリスクを認識し、認識したリスクを未然に回避するようにアシスト制御を行うことのできる走行支援システム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】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明による走行支援システムは、自車両の進行方向に存在するリスクに応じてドライバの操作を支援する走行支援システムであって、自車両の進行方向の外部環境をセンシングして外部環境に含まれるリスクを認識するリスク認識部と、自車両が走行すべきコースを上記リスクの少ない目標軌跡として計画し、該目標軌跡を逐次的に計算する軌跡計画計算部と、上記目標軌跡のリスクに応じてアシスト制御の種別を判断するアシスト判断部と、上記アシスト制御の種別に応じてアシスト制御量を決定し、上記目標軌跡へのアシスト制御を行うアシスト制御部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、通常の走行環境に存在する様々なリスクを認識し、認識したリスクを未然に回避するようにアシスト制御を行うことができ、予防安全性を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
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１１は本発明の実施の一形態に係り、図１は走行支援システムの構成図、図２はリスクの概念を示す説明図、図３はリスク分布状況と目標軌跡を示す説明図、図４は目標軌跡点の設定を示す説明図、図５は軌跡制御を示す説明図、図６は走行支援制御のメインルーチンを示すフローチャート、図７は目標軌跡計算ルーチンのフローチャート、図８は車両モデル更新ルーチンのフローチャート、図９は２輪モデルの説明図、図１０は軌跡計算ルーチンのフローチャート、図１１は軌跡計算の説明図である。
【００１３】
図１に示すように、本実施の形態における走行支援システム１は、リスク認識とリスク最小の軌跡計画とにより、ドライバに対して運転アシストを行うものであり、複数のセンサやシステムの各機能部としての複数の装置を、情報通信用のバス２を介して接続することで構成されている。情報通信用のバス２に接続されるセンサは、車速、ブレーキ操作（油圧）、ステアリング角度、アクセル開度、ウインカースイッチ操作情報、ライトスイッチ情報、加速度等を検出する複数のセンサからなる車両情報センサ群３であり、この車両情報センサ群３で検出した各種情報がバス２を介して複数の装置に送信されて共有される。
【００１４】
バス２に接続される装置としては、画像やレーダー等から車両周囲の外部環境に含まれるリスクを認識し、車外環境のリスク分布を把握するリスク認識装置４、ＧＰＳ或いはステレオ画像認識装置等からの情報によって自車の相対的な位置を認識する自車位置測位装置５、車両前方のリスクを最小限にする一定時間内の軌跡を計算する軌跡計画計算装置６、リスク最小軌跡とそれを実現するための制御量を元にアシスト判断を行うアシスト判断装置７、アシスト判断を元にアシスト量を決定し、制御デバイス群９をコントロールするアシスト制御装置８が備えられている。制御デバイス群９は、電動パワーステアリング、電動スロットル、ブレーキアクチュエータ等のアクチュエータや、緊急回避状態下で左右のトルク配分を制御するためのアクチュエータ等を含むデバイス群である。
【００１５】
この走行支援システム１による運転アシストは、通常、ベテランドライバ等が行う、リスクが高い場所には近寄らないような運転操作に導くものであり、非常にリスクが高い状況に陥った場合には、強制的に回避制御を行う。リスクが高い場所とは、例えば、駐停車している車の脇から人が飛び出す、交差点から車飛び出す等といったように、障害物はないがリスクが高い場所を指している。
【００１６】
本実施の形態においては、リスク認識装置４で認識されるリスクは、車載カメラで撮像した前方画像の特徴量から認識される。この画像からのリスクの認識は、例えば、本出願人による特願２００７−７７６２５号において提案されたオンラインリスク学習システムの技術や、特開２００６−１７８８５７号において提案された木構造の画像処理技術を用いることができる。
【００１７】
特に、特願２００７−７７６２５号に詳述されているリスク認識の技術は、本システムに最適な技術であり、アクセルの急激な戻し操作やブレーキ踏込みといったイベントにより、Ｎ次元ベクトルの画像特徴量（エッジ情報、動き情報、色情報等）を１次元の状態に変換し、この状態と車両情報（ドライバの操作情報）から作成された教師情報との相関関係に基づいて外部環境に含まれるリスクを学習・認識するものである。
【００１８】
ここで認識されるリスクは、図２に示すように、車や道路構造物より、人の方がリスクは高く、また、その周辺にも高いリスクが存在することを意味し、さらに、障害物がなくとも飛び出し等が想定できる予測リスクにも反応するものである。図２はシステムが認識するリスクの概念を示すものであり、リスクの存在する領域を枠で囲み、リスクが大きい程、濃度を高くして表現している。リスクの存在する領域は、歩行者、自動車、縁石、道路標識、横断歩道等の人に見える領域だけでなく、自動車の後ろや横断歩道の端等といった人に見えない領域にも存在し、これらのリスクをシステムが認識していることを示している。
【００１９】
更に、リスク認識装置４は、認識されたリスクの３次元での位置情報を得るため、ステレオカメラやミリ波レーダー等により測距情報を組み合わせ、図３に示すようなリスク分布を得る。このリスク分布状況は、等高線のように表現することができ、軌跡計画計算装置６は、等高線の高い場所（リスクレベルの高い場所）を避けて最もリスクの低い場所を走行するように、自車両が走行すべき軌跡を計画する。
【００２０】
軌跡計画計算装置６は、本システムの中心機能を形成するものであり、詳細には、車両挙動演算部１０を備えている。この車両挙動演算部１０で制御入力によりどの様な挙動をするかを車両モデルを用いて計算し、計算した車両挙動から前方のリスクを最小限にする一定時間内の目標軌跡を知能化技術により計算する。車両モデルは、環境（路面、乗員、タイヤ等）に合わせて最適な状態を保つように、適応的に更新する。
【００２１】
ここで求める目標軌跡は、次に説明するように、第１目標軌跡と第２目標軌跡との２通りの軌跡がある。
【００２２】
第１目標軌跡は、アクセル、ブレーキ、ステアリングの強制的な制御を想定し、リスクを最小にする軌跡である。この第１目標軌跡は、安全ラインのリミットに関して計画され、最終的にリスク値が一定以上の場合は事故が起きる可能性が高いことから、強制的に現状の最小リスクになるように回避をするために用いられる。
【００２３】
尚、本実施の形態においては、第１目標軌跡は、アクセルとブレーキとステアリングへのアシスト操作を想定して計画されるが、ブレーキとステアリングへのアシスト操作を想定して計画するようにしても良い。
【００２４】
第２目標軌跡は、現在の速度を維持したまま、ステアリングによる横方向（車幅方向）の制御のみを想定し、リスクを最小にする軌跡である。この第２目標軌跡は、通常、ドライバが運転する中でアシストするために計画され、現在の流れを維持しつつリスクが最小になるように、その軌跡に沿ってステアリングをアシストするために用いられる。
【００２５】
但し、第２目標軌跡のリスク値が一定以上になると事故発生の可能性が高いため、減速を含めたアシストを行う。それでも危険な場合には、第１目標軌跡でのリスク値が高まるため、強制的に回避行動に入る。
【００２６】
第１目標軌跡と第２の目標軌跡のそれぞれの軌跡計画は、遺伝的アルゴリズム（GA; Genetic Algorithm））を用いて学習的に最適化される。次に、それぞれの軌跡計画をＧＡを用いて逐次的に求める手法について説明する。
【００２７】
先ず、図４に示すように、地面に固定した座標系を設定し、単位時間ｔ毎の自車位置（目標軌跡点）を、相対位置変化量ｄｘ，ｄｙで表現し、以下の（１）式に示すように遺伝子ｄｎａとして定義する。そして、世代毎の目標軌跡に対して制御モデルと車両モデルを用いてシミュレーションを行い、その評価結果を用いてＧＡによる最適化を行う。  
ｄｎａ＝［ｄｘt,ｄｙt,ｄｘt+1,ｄｙt+1,…,ｄｘt+n,ｄｙt+n］  …（１）
【００２８】
ＧＡによる最適化周期毎の初期個体の生成は、前回生成した目標軌跡を元に設定することで、より高速に最適化を行うことができる。また、そのときの車両速度を元に軌跡の単位時間を変化させ、状況に即した最適化を行っても良い。
【００２９】
目標軌跡のシミュレーションに用いる制御モデルは、第１目標軌跡算出時と第２目標算出時とで異なるモデルを用いる。第１目標軌跡の算出時に用いる制御モデルは、危険な場合に最終的に自動回避を行う制御をモデル化したものであり、ステアリング、アクセル、ブレーキを制御して目標軌跡にできる限り追従させる。一方、第２目標軌跡の算出時に用いる制御モデルは、横方向すなわちステアリングだけを制御するモデルである。
【００３０】
これらの制御モデルを介して車両運動を計算させ、実際に通るであろう位置・速度を求める。このときの車両運動の計算に使う車両モデルは、２輪モデルや高次元モデルを用いて外部環境（例えば路面摩擦係数や積載量等）に対して適応的に変化させ、そのときの車両挙動を再現可能とすることで、システムの精度が向上させることができる。
【００３１】
ＧＡによる最適化過程での評価は、以下の（２）式に示す評価関数Ｅを用いて行い、評価関数Ｅの値が最小になるように最適化する。（２）式の評価関数Ｅは、シミュレーションによる各点ｉのリスク分布値に速度係数を掛けたリスク指数の積算値とアシスト制御量の積算値とを合算した値で表現される。  
Ｅ＝Σ（ｗ1ＲiＶi＋ｗ2Ａｓｔi＋ｗ3Ａｂｒｋi＋ｗ4Ａａｃｃi＋ｗ5Ｎａｖｉi＋ｗ6Ｐｏｓｉi）  …（２）
但し、Ｒ      ：リスク（シミュレーション離散時間当たり）
Ａｓｔ  ：ステアリング制御量
Ａｂｒｋ：ブレーキ制御量
Ａａｃｃ：アクセル制御量
Ｎａｖｉ：ナビゲーション装置のルート案内と目標軌跡との誤差
Ｐｏｓｉ：位置誤差
ｗ1〜ｗ6：重み係数
【００３２】
また、目標軌跡計画時間（どれ位先まで計画するか）は、速度や前方リスクの監視状況によって可変にする。前述したように、第１目標軌跡は、時間ｔにおいて最もリスク少ないであろう軌跡であるため、このときの評価値が一定以上の場合、事故発生の可能性が高いことから、強制的な制御介入によりリスクが最小になるように回避行動をとる。
【００３３】
以上により最適化された目標軌跡（理想軌跡）は、アシスト判断装置７で参照され、回避動作を要するか否かが判断されてアシスト制御の種別が決定される。基本的には、第１目標軌跡の評価値が第１の基準値以上の場合、アシスト判断装置７は、強制的な回避制御を行うようアシスト制御装置８に指示する。第１目標軌跡が第１の基準値未満で第２目標軌跡の評価値が第２の基準値以上の場合、アシスト判断装置７は、第２目標軌跡に沿ったステアリングアシストと減速アシストを行うようアシスト制御装置８に指示する。一方、第２目標軌跡の評価値が第２の基準値未満の場合は安全であるため、アシスト判断装置７は、第２目標軌跡に沿ったステアリングアシストを行うようアシスト制御装置８に指示する。
【００３４】
アシスト制御装置８は、アシスト状態時、ステアリングの反力を誘導したい方向を軽くし逆側を重くする等して、ドライバがその方向に操作しやすくすると共に若干の切り増し制御を行う。減速アシストは、アクセルペダルの応答性を鈍くしてエンジンブレーキを利き易くしてアシストする。また、危険度（評価値）に応じて、ブレーキや左右トルク制御等のゲインを高めて回避性能を事前に高めておく。強制回避制御時は、目標軌跡に合わせるよう車両位置と将来予測偏差に基く軌跡制御を行い、強制的に回避する。
【００３５】
例えば、図５に示すように、車両に固定した座標系で時間ｔにおいて目標コース点（目標軌跡点）と自車両位置との偏差がＥｘ，Ｅｙであるとき、車速Ｖ（Ｖｘ，Ｖｙ）からδｔ秒後の偏差Ｅｘ＋δｔ，Ｅｙ＋δｔを予測する。そして、この予測偏差Ｅｘ＋δｔ，Ｅｙ＋δｔを用いて、以下の（３），（４）式に示すような制御量でステアリング、アクセル、ブレーキを制御し、ヨー角θ及び速度Ｖｍで時間ｔから時間δｔに至る目標コース点に向けて、自車両の走行を制御する。  
Ａｓｔ＝Ｋｐ(Ｅｙ＋δｔ）＋Ｋｉ（Ｅｙ／ｓ）  …（３）
Ａａｃｃ＆Ａｂｒｋ＝Ｋｐ2（Ｅｘ＋δｔ）＋Ｋｉ2（Ｅｘ／ｓ）  …（４）
【００３６】
尚、（３）式におけるＫｐ，Ｋｉは、ステアリング制御のゲインである。また、（４）式におけるＫｐ2，Ｋｉ2は、アクセル或いはブレーキ制御ゲインであり、偏差が＋（プラス）のときアクセル、偏差が−（マイナス）のときはブレーキに分解する。
【００３７】
次に、軌跡計画計算装置６を中心としてシステムの処理について、図６，７，８，１０に示すフローチャートを用いて説明する。
【００３８】
図６のフローチャートは走行支援制御全体のメインルーチンを示す。このメインルーチンの最初のステップＳ１，Ｓ２はリスク認識装置４による処理であり、先ずステップＳ１で車載カメラで撮像した画像から環境リスクを認識し、ステップＳ２でリスク分布を作成する。
【００３９】
ステップＳ２で作成されたリスク分布の情報は、バス２を介して軌跡計画計算装置６に送信される。軌跡計画計算装置６は、ステップＳ３で、リスク分布を含む各種車両情報をバス２を介して取得し、ステップＳ４で目標軌跡（第１目標軌跡、第２目標軌跡）の計算処理を実行する。この目標軌跡は、図７のフローチャートに示すルーチンで計算され、詳細は後述する。
【００４０】
目標軌跡を計算すると、次に、アシスト判断装置７で目標コースの評価値（リスク度合い）から車両ゲインを調整し、回避制御かアシスト制御かの判断処理を行う。すなわち、ステップＳ５で第１目標軌跡の評価値Ｅ１をゲイン調整閾値ＫＨＳと比較する。その結果、Ｅ１≦ＫＨＳの場合には、ステップＳ６で車両制御ゲインを通常のゲインに設定し、Ｅ１＞ＫＨＳの場合、ステップＳ７で車両制御ゲインを通常よりも高いＨｉゲインに設定する。
【００４１】
そして、車両制御ゲインを設定した後、ステップＳ８で、回避操作が必要か否かを評価値Ｅ１と回避判断閾値（第１の基準値）ＳＨ１との比較で判断する。その結果、Ｅ１≧ＳＨ１の場合、回避不可と判断してステップＳ１２でアシスト制御装置８に回避制御を指示し、アシスト制御装置８でプリクラッシュ制御等の回避制御を実行して１サイクルの処理を終了する。
【００４２】
一方、Ｅ１＜ＳＨ１の場合には回避可能と判断し、更にステップＳ９で第２目標軌跡の評価値Ｅ２とアシスト判断閾値（第２の基準値）ＳＨ２とを比較し、減速を伴うアシストかステアリングのみのアシストかを判断する。そして、Ｅ２＜ＳＨ２の場合には、ステアリング操作のみのアシストで安全に目標コースを維持可能と判断してアシスト制御装置８にステアリング制御を指示し、ステップＳ１０でアシスト制御装置８により第２目標軌跡に沿ったステアリングアシストを実行し、１サイクルの処理を終了する。また、Ｅ２≧ＳＨ２の場合には、減速が必要と判断してアシスト制御装置８にブレーキ制御及びステアリング制御を指示し、ステップＳ１１でアシスト制御装置８によりブレーキ制御を伴ったステアリングアシストを実行して第２目標軌跡への制御を行い、１サイクルの処理を終了する。
【００４３】
次に、以上のメインルーチンのステップＳ４における目標軌跡（第１目標軌跡、第２目標軌跡）の計算処理について説明する。
【００４４】
目標軌跡は、図７に示す目標軌跡計算ルーチンで計算され、先ず、最初のステップＳ２１でリスク・車両情報を取得し、ステップＳ２で車両モデルにおける路面摩擦係数や車両重量等のモデルパラメータを適応的に更新する。この車両モデルのパラメータは、詳細には、図８に示す車両モデル更新ルーチンによって更新される。
【００４５】
ここで、図８の車両モデル更新ルーチンについて説明する。車両モデルの更新は、基本的に、ヨーレートと速度より軌跡をシミュレーションし、実際に走行したヨーレートのセンサ値と、同じ入力をモデルに入れて計算させたモデル値とが一致するようにモデルを最適化する。
【００４６】
すなわち、先ずステップＳ３１で１ステップ前の操作値よりモデルヨーレートｙｒｓ＿ｍｄを算出し、ステップＳ３２で現在のヨーレート（センサ値）ｙｒｓ＿ｒｅａｌを取得する。そして、ステップＳ３３でモデルヨーレートｙｒｓ＿ｍｄと現在のヨーレートｙｒｓ＿ｒｅａｌとの差の絶対値│ｙｒｓ＿ｍｄ−ｙｒｓ＿ｒｅａｌ│を閾値ＳＨｙｒｓと比較し、│ｙｒｓ＿ｍｄ−ｙｒｓ＿ｒｅａｌ│≦ＳＨｙｒｓの場合は、現在のパラメータを維持する。
【００４７】
一方、│ｙｒｓ＿ｍｄ−ｙｒｓ＿ｒｅａｌ│＞ＳＨｙｒｓの場合には、ステップＳ３４で、路面摩擦係数、車両重量を最適化し、更新したパラメータをステップＳ３４でモデルに反映させて処理を終了する。
【００４８】
例えば、２輪モデルで横方向のシミュレーションを行う場合、路面摩擦係数の変化をコーナリングパワー値の特性変化で置き換えて逆算により推定するか、コーナリングパワー値を微小変化させ、変化勾配を用いて適応的に最適化する。また、重量パラメータに関しては、直接車重センサ値を反映させるか、重量変化によるモデル応答変化をコーナリングパワー変化に置き換え、実挙動に合うようにコーナリングパワーを最適化する。
【００４９】
すなわち、図９に示すように、２輪モデルで横方向のシミュレーションを行う場合、以下の（５）式に示すように、横方向の並進運動の運動方程式は、前後輪のコーナリングフォースＦｆ，Ｆｒ、車体質量ｍ、横加速度ｄ2ｙ／ｄｔ2によって表現することができる。  
ｍ・ｄ2ｙ／ｄｔ2＝２・Ｆｆ＋２・Ｆｒ  …（５）
【００５０】
一方、重心回りの回転の運動方程式は、重心から前後車軸までの距離ｌｆ，ｌｒ、車体のヨーイング慣性モーメントＩｚ、ヨー角θにより、以下の（６）式で表現することができる。  
Ｉｚ・(ｄ2θ／ｄｔ2)＝２・Ｆｆ・ｌｆ−２・Ｆｒ・ｌｒ  …（６）
【００５１】
車速Ｖと重心点の横方向への並進速度（横滑り速度）を用いると、横加速度ｄ2ｙ／ｄｔ2は、次の（７）式で表される。  
ｄ2ｙ／ｄｔ2＝Ｖ・(ｄβ／ｄｔ＋ｄθ／ｄｔ)  …（７）
【００５２】
コーナリングフォースは、タイヤの横滑り角に対し１次遅れに近い応答をするが、この遅れを無視すると、前後輪のコーナリングパワーＫｆ，Ｋｒ、前後輪のすべり角βｆ，βｒにより、以下の（８），（９）式で示される。  
Ｆｆ＝−Ｋｆ・βｆ  …（８）
Ｆｒ＝−Ｋｒ・βｒ  …（９）
【００５３】
コーナリングパワーの中でロールやサスペンションの影響を考慮するものとして等価コーナリングパワーを用いると、前後輪の滑り角βｆ，βｒは、実舵角δにより、以下の（１０），（１１）式で簡略化できる。  
βｆ＝β＋(ｄθ／ｄｔ・ｌｒ）／Ｖ−δ  …（１０）
βｒ＝β−(ｄθ／ｄｔ・ｌｆ）／Ｖ      …（１１）
【００５４】
以上の（５）〜（１１）式が基本的な運動方程式であり、この運動方程式を状態変数表現で示し、パラメータ調整則を設定して適応制御理論を展開することで種々のパラメータを推定することができる。そして、推定されたパラメータから実車のコーナリングパワーを求め、例えば前後輪毎に高摩擦係数路の値と比較することで、非線形域の路面摩擦係数を推定することができる。
【００５５】
尚、本出願人によって先に提案された特開２００４-２４９８１２号公報の「車両運動モデルの生成装置」に代表されるように、車両モデル自体をニューラルネットワークで構築し、適応的に変化させるようにしても良い。
【００５６】
車両モデルを更新した後は、目標軌跡計算ルーチンのステップＳ２３へ進み、軌跡計画時間を外部環境の状況に応じて動的に変化させて設定する。例えば、監視領域のリスクの平均と最大等によって軌跡計画時間を決定し、リスクの平均と最大が一定値以下の場合、軌跡計画時間を基準時間×０．５として短縮し、一定値以上の場合、基準時間×１．５に延長する。
【００５７】
そして、軌跡計画時間を設定すると、ステップＳ２３，Ｓ２４で、それぞれ、第１目標軌跡、第２目標軌跡をＧＡを用いて計算する。第１目標軌跡、第２目標軌跡の計算は、それぞれの軌跡シミュレーションに用いるモデルとシミュレーション結果に対する評価値が異なるのみで、処理自体は基本的に同様であり、図１０に示すフローチャートで代表して説明する。
【００５８】
図１０に示す軌跡計算ルーチンは、最初のステップＳ４１で時間ｔ毎の目標軌跡点を遺伝子として初期個体を生成（例えば、１０個）すると、ステップＳ４２で軌跡シミュレーションを実施する。車両の軌跡点（Ｘ，Ｙ）は、図１１に示すように、車体滑り角β、ヨー角θ、速度Ｖから、以下の（１２），（１３）式に従って算出することができる。  
Ｘ＝Ｘ0＋Ｖ∫ｃｏｓ(β＋θ)ｄｔ  …（１２）
Ｙ＝Ｙ0＋Ｖ∫ｓｉｎ(β＋θ)ｄｔ  …（１３）
【００５９】
ステップＳ４２の軌跡シミュレーション実施後は、シミュレーション結果を評価するため、ステップＳ４３で評価値計算を行う。この評価値計算は、前述した（２）式による評価値Ｅの計算であり、第１目標軌跡の場合には、評価値Ｅ１として、第２目標軌跡の場合には、評価値Ｅ２として計算する。
【００６０】
そして、以上の軌跡シミュレーションによる評価値計算を、ステップＳ４４でのシミュレーション時間が終了するまで繰り返し、ステップＳ４４で全個体のシミュレーションが完了したか否かを判断する。全個体のシミュレーションが終了するまでは、各個体のシミュレーション後にステップＳ４６で個体番号を更新して軌跡シミュレーションの実施及び評価値計算を継続し、全個体のシミュレーションが完了したとき、ステップＳ４７で次世代に生き残すべき個体をランク付けして選択するため、個体のソートを行う。
【００６１】
そして、次のステップＳ４８で交叉処理により次世代の個体を生成して評価値を再計算し、ステップＳ４９で評価変化率を閾値ＥＨＳと比較して最適化の収束判定を行う。評価変化率が閾値ＥＨＳを超えている状態では、ステップＳ４２へ戻り、軌跡シミュレーション、評価、及び世代交代を繰り返す。一方、評価変化率が閾値ＥＨＳ以下に収束したとき、そのときの軌跡を最適化された目標軌跡として出力し、本計算処理を終了する。
【００６２】
このように、本実施に形態の走行支援システムは、前方のリスクに応じて、最もリスクが少ない経路を走行するように、ステアリング、ブレーキ、アクセルをアシストして予防安全効果を高めると共に、飛び出しや緊急時には強制的な回避制御を行い、予防安全性を高めることができる。
【００６３】
また、外部環境の変化に対応して車両モデルを適応的に最適化することで軌跡計画の精度を向上させることができ、安全性を向上することができる。さらに、リスク度合いに応じてアシスト制御を行うことにより、ドライバに違和感を与えることなく、リスクを未然に回避することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】走行支援システムの構成図
【図２】同上、リスクの概念を示す説明図
【図３】同上、リスク分布状況と目標軌跡を示す説明図
【図４】同上、目標軌跡点の設定を示す説明図
【図５】同上、軌跡制御を示す説明図
【図６】同上、走行支援制御のメインルーチンを示すフローチャート
【図７】同上、目標軌跡計算ルーチンのフローチャート
【図８】同上、車両モデル更新ルーチンのフローチャート
【図９】同上、２輪モデルの説明図
【図１０】同上、軌跡計算ルーチンのフローチャート
【図１１】同上、軌跡計算の説明図
【符号の説明】
【００６５】
１  走行支援システム
３  車両情報センサ群
４  リスク認識装置
６  軌跡計画計算装置
７  アシスト判断装置
８  アシスト制御装置
９  制御デバイス群
１０  車両挙動演算部
Ｅ１，Ｅ２  評価値
【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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