(57)【要約】【課題】車両が自動運転中であっても走行制御の学習を精度良く行えることができる走行制御装置を提供する。【解決手段】自動運転用の目標走行軌跡を算出し、操舵角指示部１３により自動運転用の目標走行軌跡に沿って走行制御を行う走行制御装置であって、自動運転用の目標走行軌跡とは別に、学習用の目標走行軌跡を算出する学習走行計画部１７と、車両が学習用の目標走行軌跡に沿って走行した場合、その車両の走行状態に基づいて操舵角指示部１３における走行制御を学習する走行制御学習部１４とを備えることで、通常の自動運転中の車両挙動に限定されることなく、学習に適した学習用の目標走行軌跡に沿って車両を走行させて、走行制御の学習を行うことができるため、車両が自動運転中であっても精度良く学習することができる。【選択図】図２
2009018623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転用の目標走行軌跡を算出し、走行制御手段により前記自動運転用の目標走行軌跡に沿って走行するように車両の走行制御を行う走行制御装置であって、
前記自動運転用の目標走行軌跡とは別に、学習用の目標走行軌跡を算出する目標走行軌跡算出手段と、
前記車両が前記学習用の目標走行軌跡に沿って走行した場合には、その車両の走行状態に基づいて前記走行制御手段における走行制御を学習する学習手段と、
を備えることを特徴とする走行制御装置。
【請求項２】
前記学習用の目標走行軌跡から所定範囲内に障害物が存在するか否かを判断する障害物判定手段を備え、
前記走行制御手段は、前記障害物判定手段が前記学習用の目標走行軌跡から所定範囲内に障害物が存在しないと判定した場合に、前記学習用の目標走行軌跡に沿って走行するように車両を制御することを特徴とする請求項１に記載の走行制御装置。
【請求項３】
前記障害物判定手段は、前記学習手段が前回実行した時からの経過時間が長いほど前記所定範囲の横幅を広く設定すること、
を特徴とする請求項２に記載の走行制御装置。
【請求項４】
前記障害物判定手段は、前回の前記学習用の目標走行軌跡と前回の前記学習用の目標走行軌跡に沿って実際に走行した走行軌跡との差が大きいほど、今回の前記所定範囲の横幅を広く設定すること、
を特徴とする請求項２又は３に記載の走行制御装置。
【請求項５】
前記走行制御手段が前記学習用の目標走行軌跡を車両へ与える場合に、周囲の車両へ前記所定範囲内に他の車両が進入することを防ぐように走行させる他車両走行制御手段を備えることを特徴とする請求項２〜４の何れか一項に記載の走行制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行制御装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の走行を制御する手段を備えた装置として、走行中に走行制御を学習する機能を有する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この装置は、自動運転の車両が定常走行を行っている際に、操舵角に対するヨーレートを計測して操舵角を用いた走行制御の学習を行う装置である。
【特許文献１】特表２００３−５２０７２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の走行制御装置にあっては、自動運転中においては乗員に違和感を与えないように滑らかな走行軌跡を車両に与えるので、滑らかな走行軌跡の範囲からしか走行制御の学習を行うことができない。このため、学習に適した走行軌跡が滑らかな走行軌跡でない場合には、自動運転中において走行制御を精度良く学習することができない恐れがある。
【０００４】
そこで本発明は、このような技術課題を解決するためになされたものであって、車両が自動運転中であっても走行制御の学習を精度良く行えることができる走行制御装置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】
【０００５】
すなわち本発明に係る走行制御装置は、自動運転用の目標走行軌跡を算出し、走行制御手段により前記自動運転用の目標走行軌跡に沿って走行するように車両の走行制御を行う走行制御装置であって、前記自動運転用の目標走行軌跡とは別に、学習用の目標走行軌跡を算出する目標走行軌跡算出手段と、前記車両が前記学習用の目標走行軌跡に沿って走行した場合には、その車両の走行状態に基づいて前記走行制御手段における走行制御を学習する学習手段とを備えて構成される。
【０００６】
このような構成の走行制御装置によれば、通常の自動運転で用いられる自動運転用の目標走行軌跡とは別に、第２の算出手段が学習用の目標走行軌跡を算出することができるため、滑らかな走行軌跡だけでなく、車両挙動が大きく変化する走行軌跡も車両に与えることができる。これにより、通常の自動運転中の車両挙動に限定されることなく、学習に適した学習用の目標走行軌跡に沿って車両を走行させて、走行制御の学習を行うことができるため、車両が自動運転中であっても精度良く学習することができる。
【０００７】
ここで、走行制御装置は、前記学習用の目標走行軌跡から所定範囲内に障害物が存在するか否かを判断する障害物判定手段を備え、前記走行制御手段は、前記障害物判定手段が前記学習用の目標走行軌跡から所定範囲内に障害物が存在しないと判定した場合に、前記学習用の目標走行軌跡に沿って走行するように車両を制御することが好適である。
【０００８】
このように構成することで、所定時間内において学習用の目標走行軌跡から所定の範囲内に障害物が存在するか否かを確認した後に、学習用の目標走行軌跡に沿って走行するように車両を制御することができるため、車両挙動が大きく変化する走行軌跡を車両に与える場合に走行安全性を確保することができる。
【０００９】
また、走行制御装置において、前記障害物判定手段は、前記学習手段が前回実行した時からの経過時間が長いほど前記所定範囲の横幅を広く設定することが好適である。
【００１０】
このように構成することで、前回学習した時からの経過時間が長いほど、障害物の有無を判断する所定範囲を大きくすることができるため、走行制御の学習を暫く行っていない場合において、目標走行軌跡と実際の走行軌跡との差が大きくなる場合に走行安全性を確保することができる。
【００１１】
また、走行制御装置において、前記障害物判定手段は、前回の前記学習用の目標走行軌跡と前回の前記学習用の目標走行軌跡に沿って実際に走行した走行軌跡との差が大きいほど、今回の前記所定範囲の横幅を広く設定することが好適である。
【００１２】
このように構成することで、前回学習した時において目標走行軌跡と実際の走行軌跡とに差がある場合には、障害物の有無を判断する所定範囲を大きくすることができるため、目標走行軌跡と実際の走行軌跡との差が大きくなる場合に走行安全性を確保することができる。
【００１３】
さらに、走行制御装置は、前記走行制御手段が前記学習用の目標走行軌跡を車両へ与える場合に、周囲の車両へ前記所定範囲内に他の車両が進入することを防ぐように走行させる他車両走行制御手段を備えることが好適である。
【００１４】
このように構成することで、自車両の周囲の車両に対して、自車両が学習するために走行する予定の範囲内に他の車両が進入することを防ぐように走行させることができるため、走行予定の範囲内において他の車両と接触することなく、走行安全性を確保して学習することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、車両が自動運転中であっても走行制御の学習を精度良く行えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１７】
まず、本発明の実施形態に係る走行制御装置を用いた自動運転システムの概要について、図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施形態に係る走行制御装置を用いた自動運転システムの一例を示す概要図である。
【００１８】
図１に示すように、本発明の実施形態に係る走行制御装置が好適に用いられる自動運転システムは、例えばＩＴＳ（Intelligent Transport Systems：高度道路交通システム）のように、車両４が走行に必要な情報を外部から入力し、自律的な運転を行うシステムである。
【００１９】
車両４は、例えば、車車間の通信手段として車車間通信装置４２を備え、アンテナ４１を介して他の車両に備わる車車間通信装置と通信する。また、車両４は、例えば、路車間の通信手段として路車間通信装置４４を備え、路側５に配置されたループアンテナ５３を介して路車間通信装置５１と通信する。このように、車両４は他の車両やインフラ装置から走行制御に必要な情報を適宜取得する。
【００２０】
また、車両４は観測等による情報入力手段として、入力部２０を備えている。入力部２０は、情報取得が可能なセンサ類から構成される。入力部２０として、例えば、路側５に配置された磁気レーンマーカ５２に基づいて位置情報を取得する磁気センサなどが用いられる。このように、車両４は、観測等により走行制御に必要な情報を適宜取得する。
【００２１】
車両４に備わる自動運転コンピュータ４７は、ＥＣＵを備えており、取得した情報に基づいて自動運転制御を行う。ここで、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）とは、電子制御する自動車デバイスのコンピュータであり、ＣＰＵ（CentralProcessing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、および入出力インターフェイスなどを備えて構成されている。自動運転コンピュータ４７が行う自動運転制御は、例えば、状況に応じた停止や発進、白線に沿って走行する走行制御、複数の車両が１つの群として走行する隊列走行制御、障害物や他の車両との接触を回避する衝突防止制御などである。自動運転コンピュータ４７は、例えば車両を制御する走行制御の場合、車両の挙動をモデル化した車両モデルを用いて車両を制御する命令を決定する。また、自動運転コンピュータ４７は、例えばエンジン４５、ブレーキ４６及び操舵制御モータ４３等に自動運転制御に関する命令を出力し、車両４の自動運転制御を行う。
【００２２】
次に、本実施形態に係る走行制御装置１の構成について、図２を用いて説明する。図２は本発明の実施形態に係る走行制御装置１の構成図である。本実施形態に係る走行制御装置１は、自動運転システムに用いられ、走行制御の学習を行う機能を有した装置であって、例えば走行車線を変更するレーンチェンジを利用して車両の横方向の走行制御を学習する場面に好適に用いられるものである。
【００２３】
図１に示すように、走行制御装置１は、入力部２０、ＥＣＵ１０、アクチュエータ３０及び通信部３１を備えている。
【００２４】
走行制御装置１の入力部２０は、走行制御に必要な情報を入力する機能を有しており、例えば、ＧＰＳ計測装置２１、白線認識センサ２２、磁気センサ２３、ヨーレートセンサ２４、舵角センサ２５及び道路マップ２６を備えている。
【００２５】
ＧＰＳ計測装置２１は、ＧＰＳを用いて車両の位置を計測する機能を有する装置である。ここで、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）とは、衛星を用いた計測システムのことであり、自車両の現在位置の把握に好適に用いられるものである。また、ＧＰＳ計測装置２１は、計測した車両の位置情報から車両の横偏差を算出し、算出した横偏差をＥＣＵ１０へ出力する機能を有している。
【００２６】
白線認識センサ２２は、白線の状態から車両の位置を計測する機能を有するセンサである。白線認識センサ２２としては、例えば、ＣＣＤカメラ、単眼カメラ又はステレオカメラ等が用いられ、これらを組み合わせて用いられる場合もある。また、白線認識センサ２２は、計測した車両の位置情報から車両の横偏差を算出し、算出した横偏差をＥＣＵ１０へ出力する機能を有している。
【００２７】
磁気センサ２３は、道路に配置された磁気情報によって車両の位置を計測する機能を有するセンサである。例えば、道路に埋め込まれた磁気レーンマーカからの磁気を検知して車両の横偏差を計測する。また、磁気センサ２３は、計測した車両の位置情報から車両の横偏差を算出し、算出した横偏差をＥＣＵ１０へ出力する機能を有している。
【００２８】
ヨーレートセンサ２４は、車両の水平方向の回転速度すなわちヨーレートを所定時間ごとに検出する機能を有するセンサである。例えば、車両の回転力によって発生する歪みを圧電素子によって測定することでヨーレートを検出する。また、ヨーレートセンサ２０は、ヨーレートをＥＣＵ１０へ出力する機能を有している。
【００２９】
舵角センサ２５は、ハンドルによってステアリングホイールが回転操作された角度を操舵角として検出する機能を有するセンサである。また、操舵角センサ３は、操舵角を検出してＥＣＵ１０へ出力する機能を有している。
【００３０】
道路マップ２６は、道路に関する情報が格納されたＤＢである。道路に関する情報は、例えば、カーブ曲率、カント角、道路勾配及び道路座標等である。道路マップ２６は、ＥＣＵ１０に接続され、格納されている情報をＥＣＵ１０から参照可能に構成されている。
【００３１】
なお、ＧＰＳ計測装置２１、白線認識センサ２２及び磁気センサ２３からそれぞれ入力する情報は、データ形式等は異なるが位置情報であるので、個々の車両に対する要求に応じてどれか１つを備えていれば良い。
【００３２】
走行制御装置１のＥＣＵ１０は、入力部２０から得られた情報を基に車両制御命令を出力する機能を有しており、状態推定部１１、障害物判定部（障害物判定手段）１２、操舵角指示部（走行制御手段）１３、走行制御学習部（学習手段）１４、及び走行計画部１５及び他車両走行制御部（他車両走行制御手段）１８を備えて構成される。
【００３３】
状態推定部１１は、入力部２０から入力した情報を基に車両状態量を推定する機能を有している。車両状態量は、車両の運動状態を表すものである。例えば、車両の位置、ヨー角、ヨーレート、速度又は加速度等であり、これらを組み合わせたものでも良い。状態量推定部１１は、例えばカルマンフィルタを用いて、時間変化する車両状態量を推定する機能を有している。また、状態量推定部１１は、推定した車両状態量を操舵角指示部１３へ出力する機能を有している。
【００３４】
走行計画部１５は、車両の走行制御の目標となる車両状態量及び走行軌跡を計画する機能を有しており、目標走行計画部１６及び学習走行計画部（目標走行軌跡算出手段）１７を備えている。
【００３５】
目標走行計画部１６は、自動運転の際に車両の走行制御の目標となる目標車両状態量を決定し、目標走行軌跡を算出する機能を有している。目標車両状態量は、車両の制御目標となる運動状態を表すものである。例えば、車両の目標位置、目標速度、車両が存在すべき横位置等であり、これらを組み合わせたものでも良い。また、目標走行軌跡は、車両が走行する予定の軌跡であり、所定時間ごとの目標車両状態量を用いて決定する。例えば、現在地点から数百ｍ先の範囲において、４８ｍｓごとに目標位置、速度及び車両が存在すべき横位置等を決定し、決定した値に基づいて目標走行軌跡を決定する。自動運転時においては、この目標走行軌跡に沿って走行するように車両を制御する。目標走行軌跡は、例えば乗員の快適性を考慮して、車両の動きが滑らかな動きとなるように設定される。また、目標走行計画部１６は、決定した目標車両状態量及び目標走行軌跡を操舵角指示部１３へ出力する機能を有している。
【００３６】
学習走行計画部１７は、学習用の目標走行軌跡を算出する機能を有している。学習用目標走行軌跡は、学習に用いるデータを取得するために車両が走行する予定の軌跡である。学習走行計画部１７は、学習に適した入力操舵角を算出し、算出した入力操舵角に基づいて学習用目標走行軌跡の前半部分を決定する。この前半部分の学習用目標走行軌跡に沿って走行する際に、学習に用いるデータを取得する。これにより、この軌跡の前半部では、入力操舵角を用いたフィードフォワード操舵による車両制御が行われ、学習に必要なデータを取得する。また、学習走行計画部１７は、データ取得後の車両を自動運転制御へ復帰するために、所定の拘束条件のもとで最適制御等を用いて学習用走行軌跡の後半部を決定する。これにより、学習用走行軌跡の後半部では、データ取得処理は行わないが、フィードバック制御によって自動運転制御へ復帰できる状態とする。学習用のデータ取得処理を伴う自動運転時においては、算出した学習用の目標走行軌跡に沿った走行が行われる。学習用の目標走行軌跡は、学習に必要な車両挙動を行わせることを目的としているため、乗員の快適性に重点を置いた自動運転用の目標走行軌跡に比べ、車両挙動がより大きい走行軌跡を目標走行軌跡とすることが可能である。また、学習走行計画部１７は、算出した入力操舵角及び学習用目標走行軌跡を障害物判定部１２へ出力する機能を有している。
【００３７】
障害物判定部１２は、走行予定の範囲に障害物が存在するか否かを判定する機能を有している。障害物判定部１２は、走行計画部１５から入力操舵角及び学習用の目標走行軌跡を入力し、所定時間において軌跡の所定範囲内に障害物が存在するか否かを判定する機能を有している。所定時間は、例えば学習開始時刻から学習終了時刻までの時間が用いられる。障害物判定部１２は、入力操舵角及び学習用の目標走行軌跡を、操舵角指示部１３へ出力する機能を有している。また、障害物判定部１２は、障害物判定結果を他車両走行制御部１８へ出力する機能を有している。
【００３８】
操舵角指示部１３は、車両の走行を指示する機能を有している。操舵角指示部１３は、自動運転の場合には、状態推定部１１から車両状態量を、目標走行計画部１６から目標車両状態量及び目標走行軌跡をそれぞれ入力し、車両が目標走行軌跡に沿って走行できるように車両の走行制御量、例えば修正操舵角を算出する。また、学習用の目標走行軌跡に沿って走行させる場合、目標走行軌跡の前半区間では、学習走行計画部１７から入力操舵角を入力して走行制御量とし、目標走行軌跡の後半区間では、状態推定部１１から車両状態量を、学習走行計画部１７から学習用の目標走行軌跡をそれぞれ入力して車両が目標走行軌跡に沿って走行できるように車両の修正操舵角を算出する。
【００３９】
目標となる走行軌跡に沿って走行するために、操舵角指示部１３は、例えば、ＬＱＩ（Linear Quadric Integral）制御によって車両状態量を目標車両状態量に近づける。ＬＱＩ制御とは、状態量制御誤差の二乗平均値を最小にするアルゴリズムである。
【００４０】
以下において、本実施形態におけるＬＱＩ制御の一例を説明する。例えば図３に示すように、車両の重心点Ｇから進行方向の変位をｘ、車両の重心点Ｇからｘに直交する方向の変位をｙ、目標軌跡Ｌ０の接線方向における変位をξ、ξに直交する方向の変位をη、ｘ方向とξ方向との交差角であるヨー角をθ、車両重心点Ｇにおける回転角速度であるヨーレートをγとする。この場合において、車両の横方向の車両状態量ｘをη、ηの微分値、θ、γ、及びηの積分値とし、目標となる車両状態量へ近づけるように操舵角の操作を行う。修正操舵角をδ、所定の行列をＡ，Ｂ、操舵の入力に対する遅れである無駄時間をＴとすると、車両の状態方程式、状態量ｘ及び入力量ｕは以下式で表される。
【数１】
2009018623.tif 000003
【数２】
2009018623.tif 000004
【００４１】
ここで、目標車両状態量をηｒ、ηｒの微分値、θｒ、γｒ、及びηｒの積分値とし、フィードバックゲインをＫとすると、図４に示すような入出力の関係となる。図４は、ＬＱＩ制御の概要を示す説明図である。図示した入出力の関係は、以下式で表される。
【数３】
2009018623.tif 000005
【００４２】
また、状態量の重み付けの対角行列をＱ、Ｒとし、Ｑはｑ１〜ｑ５を成分値とすると、評価関数Ｊは以下式で表される。
【数４】
2009018623.tif 000006
【００４３】
式（３）及び式（４）を用いて、式（３）の評価関数Ｊを最小値とするフィードバックゲインＫ、すなわち、横方向の車両状態量と目標車両状態量との誤差の二乗積分を最小にするフィードバックゲインＫを決定する。操舵角指示部１３は、得られたフィードバックゲインＫを用いて修正操舵角δを求める。また、操舵角指示部１３は、入力した入力操舵角又は算出した修正操舵角δで制御する命令をアクチュエータ３０へ出力する機能を有している。
【００４４】
走行制御学習部１４は、学習用の走行軌跡に沿って走行した場合に、入力操舵角から予測される車両状態量と入力部２０から入力した実際の車両状態量との差を用いて、車両の挙動をモデル化した車両モデルに基づく走行制御を学習する機能を有している。車両モデルは、走行制御量を調節するパラメータを用いて車両の挙動をモデル化したものであり、この車両モデルを用いて車両の制御を行う。走行制御の学習は、車両モデルを用いてシミュレーションして予測した車両状態量が実際の車両状態量に近づくように車両モデルのパラメータを修正することによって行われる。例えば、操舵角に対するヨーレートの車両モデルにおいては、ヨー慣性、コーナリングパワー及び車重等の車両モデルパラメータを修正して学習する。走行制御学習部１４は、時間に依存した入力操舵角を操舵角指示部１３から入力し、車両モデルを用いて車両状態量、例えば時間に依存したヨーレートをシミュレーションして予測する。また、走行制御学習部１４は、入力部２０から得られた実際の車両運動量とシミュレーションで予測した車両状態量とに基づいて車両モデルのパラメータを修正する。走行制御学習部１４は、修正したパラメータに関する情報を操舵角指示部１３へ出力する機能を有している。
【００４５】
アクチュエータ３０は、車両の走行を制御する機械的な構成要素であり、例えば、ハンドルや操舵角制御モータ等である。また、アクチュエータ３０は、操舵角指示部１３から入力した走行制御量に基づいて動作する機能を有している。
【００４６】
他車両走行制御部１８は、自車両の周囲に存在する他車両の走行を制御する機能を有している。他車両走行制御部１８は、例えば他車両の走行を制御して、自車両の走行予定の領域に車両が進入しないように他車両を走行させる機能を有している。このような場合、他車両は、走行命令や学習用の運転をする旨を受け取り、自車両を囲むように走行する。また、他車両走行制御部１８は、他車両の走行制御に関する情報を通信部３１へ出力する機能を有している。
【００４７】
通信部３１は、自車両の周囲に存在する他車両と通信する機能を有している。通信部３１は、他車両走行制御部１８から他車両の走行制御に関する情報を入力し、他車両へ送信する機能を有している。
【００４８】
次に、本実施形態に係る走行制御装置１の動作について、図５及び図８を用いて詳細に説明する。図５は、本実施形態に係る走行制御装置１のデータ取得動作を示すフローチャート、図８は、本実施形態に係る走行制御装置１のモデル学習動作を示すフローチャートである。
【００４９】
最初に、図５を用いて本実施形態に係る走行制御装置１のデータ取得動作を説明する。図５に示す制御処理は、イグニッションＯＮされた時から所定のタイミングで繰り返し実行される。
【００５０】
まず、走行制御装置１は、制御対象の車両が自動走行中であるか否かを判定する（Ｓ１０）。Ｓ１０の処理は、ＥＣＵ１０で実行され、制御対象の車両が、例えば隊列走行している場合など、車両に備わるＥＣＵやアクチュエータ等によって乗員が運転せずとも走行状態になっているか否かを判定する。自動走行中であるか否かの判定は、例えば車両に自動走行の開始となる自動走行開始ボタンを備え、その自動走行開始ボタンがＯＮされているか否かによって、自動走行をしているか否かを判定すればよい。Ｓ１０の処理において、自動走行をしていないと判定した場合には、図５の制御処理を終了する。一方、Ｓ１０の処理において、自動走行をしていると判定した場合には、レーンチェンジ判定処理へ移行する（Ｓ１２）。
【００５１】
Ｓ１２の処理は、ＥＣＵ１０で実行され、自動走行中にレーンチェンジが必要であり、さらに学習する必要があるか否かを判定する処理である。ＥＣＵ１０は、例えば自動走行の計画や道路情報を入力し、制御対象の車両が、合流点や分岐点付近などでレーンチェンジするか否かを判定する。また、ＥＣＵ１０は、学習する必要があるか否かの判定を、例えば前回学習から所定時間経っているか否かによって判定する。Ｓ１２の処理において、レーンチェンジが必要でないと判定した場合には、図５の制御処理を終了する。一方、Ｓ１２の処理において、レーンチェンジが必要であり、尚且つ学習もする必要があると判定した場合には、障害物判定処理へ移行する（Ｓ１４）。
【００５２】
Ｓ１４の処理は、走行計画部１５及び障害物判定部１２で実行され、走行予定範囲内に他の車両や障害物が存在するか否かを判定する処理である。走行計画部１５は、例えば、予め設定した走行計画、及び道路マップ２６より入力した道路情報に基づいて目標となる走行軌跡及び走行予定範囲を定める。そして、障害物判定部１２は、例えば、車車間通信等によって得られた情報に基づいて、所定の時間内において目標走行予定の範囲内に他車両が存在するか否かを判定する。例えば、他車両が存在するか否かの判定は、走行計画部１５の目標走行計画部１６が算出する自動運転用の目標走行軌跡から、車両が走行する予定の区間を算出し、算出した区間内に障害物が存在するか否かを判定する。
【００５３】
また、走行計画部１５の学習走行計画部１７が算出する学習用の目標走行軌跡の一部に基づいて走行予定範囲を限定し、限定した走行予定範囲内か否かを判定してもよい。以下では、学習用の目標走行軌跡を用いて走行予定範囲を限定する場合を説明する。
【００５４】
まず、学習用の目標走行軌跡を算出する処理について、図６を用いて説明する。図６の（ａ）は、レーンチェンジする場合における操舵角の時間依存性を示すグラフであり、横軸が時間、縦軸が操舵角を示す。また、図６の（ｂ）は、図６の（ａ）に対応する車両の軌跡を示す概要図である。
【００５５】
図６の（ｂ）に示すように、車両４がレーン１からレーン２へレーンチェンジする場合、目標走行計画部１６は、現在地点から所定の地点までの区間において、所定時間ごとの目標位置、速度及び車両の存在すべき横位置などの目標を生成し、学習データ取得のための運転を行わない通常の目標走行軌跡Ｒ１を算出する。算出した目標走行軌跡Ｒ１から、レーンチェンジに必要な距離Ｌ１を決定する。
【００５６】
次に、学習走行計画部１７は、距離Ｌ１内において入力可能な最大操舵角δmaxを決定する。入力する操舵角は任意に設定できるが、このように最大値に設定することで、自動運転では行われない操舵角が大きい走行を積極的に学習することができる。学習走行計画部１７は、学習データ取得のための走行において横方向に移動できる最大の距離である許容横移動距離Ｄと、学習に十分な測定値を入力部２０で取得するために必要な必要測定時間Ｍとに基づいて、最大操舵角δmaxをシミュレーションで決定する。ここで、許容横移動距離Ｄは、レーン１の道路中心からの距離であり、学習データ取得のための運転時において車両４が移動できる横方向の最大距離である。この最大距離は、車両モデルの変動、例えば前輪コーナリングパワーの変化等を考慮して予め設定される値であり、例えばレーン１の道路幅の３／４が設定される。また、必要測定時間Ｍは、一定の操舵角を入力後ヨーレートが一定値に収束するために必要な時間であり、予め設定された値である。また、操舵角の時間変化である操舵角速度は、乗員の乗り心地が保たれる範囲において設定され、例えばその範囲内の最大値が採用される。
【００５７】
上述したように、学習走行計画部１７が最大操舵角δmax及び操舵角速度を決定すると、それらに基づいて学習データを取得するために走行する距離Ｌ１１が決定される。これにより、自動走行によってレーンチェンジする場合に必要な距離Ｌ１は、前半部分が入力操舵角に基づいて走行して学習データを取得する区間であるフィードフォワード操舵角指示区間Ｌ１１となり、後半部分が学習データ取得後に自動走行制御に復帰するための区間であるフィードバック追従区間Ｌ１２となる。学習走行計画部１７は、フィードフォワード操舵角指示区間Ｌ１１における目標走行軌跡Ｒ２１を、入力操舵角の時間変化に基づいて算出する。
【００５８】
次に、学習用の前半部分の目標走行軌跡から走行予定範囲を決定する処理について、図７を用いて説明する。学習走行計画部１７は、決定された学習用の目標走行軌跡Ｒ２に基づいて、走行予定範囲を決定する。図７に示すように、レーンチェンジ前のレーン１内では、目標走行軌跡Ｒ１とレーンチェンジ後のレーン２とに挟まれた範囲を走行予定範囲とする。また、レーンチェンジ後のレーン２内であって、フィードフォワード操舵角指示区間Ｌ１１内では、目標走行軌跡Ｒ２と、レーン２側に所定の距離αだけ目標走行軌跡Ｒ２を平行移動させた軌跡とに囲まれた範囲を走行予定範囲として決定する。また、レーンチェンジ後のレーン２内であって、フィードバック追従区間Ｌ１２内では、全ての範囲を走行予定範囲として決定する。
【００５９】
ここで、走行予定範囲を決定するために用いられる距離αは、設定基本値をα０、増加関数をfunc、走行予定の軌跡に対する走行軌跡の横偏差の二乗平均をＸＲＭＳ、現在時刻をｔ、所定の時刻をｔｎ（ｎ：整数）とすると、以下式で表される。
【数５】
2009018623.tif 000007
【００６０】
式（１）を用いると、前回の学習からの経過時間が長くなるほど、距離αが大きくなるので、予定走行範囲は大きく設定される。また、例えば、自動走行制御として、車線に沿って走行するレーンキープ制御に車両モデルを用いる場合において、レーンキープの実績が悪く、目標走行軌跡と実際の走行軌跡との差が大きい場合には、その差が大きくなるほど、距離αが大きくなるので、予定走行範囲は大きく設定される。このように、学習用の前半部分の目標走行軌跡から走行予定範囲を決定する場合、自動運転用の目標走行軌跡に基づいて区間を算出する場合に比べて走行予定範囲が狭くなるので、学習の機会を増やすことができる。
【００６１】
走行計画部１５又は学習走行計画部１７が走行予定範囲を決定すると、障害物判定部１２は、所定時間内において、走行予定範囲に車両が存在するか否かを判定する。この判定は、例えば車両にカメラを備えて走行予定範囲に車両が存在するか確認する。また、例えば、自車両の周囲の車両について、目標速度、目標加速度、目的地等を考慮して車両が存在するか否かを判定する。
【００６２】
図５に戻り、Ｓ１４の処理において、走行予定の範囲内に車両が存在すると判定した場合には、安全確保のため、図５の制御処理を終了する。一方、Ｓ１４の処理において、走行予定の範囲内に車両が存在しないと判定した場合には、フィードフォワード操舵処理へ移行する（Ｓ１６）。
【００６３】
Ｓ１６の処理は、操舵角指示部１３及び入力部２０で実行され、入力操舵角をアクチュエータ３０へ出力して車両挙動のデータを取得する処理である。ここでは、例えば図６の（ａ）に示すステップ状（階段状）に変化した操舵角δ１をアクチュエータ３０へ出力する処理であり、入力操舵角をフィードフォワードして車両制御する処理となる。図５に戻り、Ｓ１６の処理が終了すると、許容横移動距離判定処理へ移行する（Ｓ１８）。
【００６４】
Ｓ１８の処理は、障害物判定部１２で実行され、出発地点から現在地点までの距離が許容横移動距離Ｄよりも大きいか否かを判定する処理である。出発地点から現在地点までの距離が許容横移動距離Ｄよりも大きい場合には、安全確保のために、図５の制御処理を終了する。一方、出発地点から現在地点までの距離が許容横移動距離Ｄよりも大きくない場合には、フィードフォワード操舵終了確認処理へ移行する（Ｓ２０）。
【００６５】
Ｓ２０の処理は、操舵角指示部１３で実行され、フィードフォワード操舵処理が終了したか否かを判定する処理である。操舵角指示部１３は、例えば、現在時刻と予定されるデータ取得終了時刻とを比較して、フィードフォワード操舵処理が終了していないと判定した場合には、入力操舵角を再度アクチュエータ３０へ出力して車両挙動のデータを取得する（Ｓ１６）。一方、フィードフォワード操舵処理が終了したと判定した場合には、目標軌跡計算処理へ移行する（Ｓ２２）。
【００６６】
Ｓ２２の処理は、学習走行計画部１７で実行され、フィードバック追従区間Ｌ１２における目標走行軌跡Ｒ２２を計算する処理である。学習走行計画部１７は、例えば最適制御に基づいて目標走行軌跡Ｒ２２を計算する。最適制御の拘束条件として、例えば、Ｓ１４の処理又はＳ１６の処理において算出した学習用走行軌跡Ｒ２１の終了時点の車両状態量を初期条件とし、横方向の車両状態量が０となる場合を終了条件とする。また、レーンチェンジ先のレーン２からはみ出さないことや２輪車両モデルに従った運動を行うことを拘束条件としても良い。また、評価関数として、例えば、重み付けされた入力操舵角と横偏差やヨー角等の状態量の二乗和を採用する。これらの拘束条件及び評価関数を用いてフィードバック追従区間Ｌ１２の目標走行軌跡Ｒ２２を算出する。Ｓ２２の処理が終了すると、フィードバック操舵処理へ移行する（Ｓ２４）。
【００６７】
Ｓ２４の処理は、操舵角指示部１３及びアクチュエータ３０で実行され、Ｓ２２の処理で決定した目標走行軌跡Ｒ２２に沿って走行するようにＬＱＩ制御でフィードバックする処理である。操舵角指示部１３は、フィードバック制御を行い、図６に示す操舵角δ２となるように、操舵角を制御する。Ｓ２４の処理が終了すると、図５の制御処理は終了する。
【００６８】
以上のように、図５の制御処理を行うことで、自動運転を行う走行制御装置１が、フィードフォワード操舵区間Ｌ１１において、学習のために設定した操舵角を入力し、積極的にデータ取得を行うと共に、フィードバック追従区間Ｌ１２において、車両を自動運転へ復帰させることができる。
【００６９】
次に、本実施形態に係る走行制御装置１の学習処理について、図３及び図８〜９を用いて説明する。図８は、本実施形態に係る走行制御装置１のモデル学習動作を示すフローチャート、図９は、目標操舵角と目標操舵角に対応する予測ヨーレート及び実測ヨーレートを示すグラフである。
【００７０】
まず、本実施形態に係る走行制御装置１が学習する車両モデルについて、図３を用いて説明する。図３は、曲率κ、カント角βの道路を目標軌跡Ｌ０に沿って走行する車両の車両状態量をモデル化した横方向車両モデルを示す概要図である。車両の進行方向の変位をｘ、ｘに直交する方向の変位をｙ、目標軌跡Ｌ０の接線方向における変位をξ、ξに直交する方向の変位をη、ｘ方向とξ方向との交差角であるヨー角をθとした座標系で車両の挙動をモデル化する。ここで、ヨーレートをγ、前輪ヨー慣性モーメントをＩｆ、後輪ヨー慣性モーメントをＩｒ、車重をｍ、操舵角無駄時間をＴ、前輪コーナリングパワーをＫｆ、後輪コーナリングパワーをＫｒとすると、車両の状態方程式は以下式で表される。
【数６】
2009018623.tif 000008
【００７１】
但し、Ａ１〜Ａ４は以下のように表される。
【数７】
2009018623.tif 000009
【００７２】
式（６）の横方向車両モデルを用いて、フィードフォワードした操舵角に対応するヨーレートのシミュレーション値を算出する。
【００７３】
次に、本実施形態に係る走行制御装置１の学習処理の動作について、図８を用いて説明する。図８の制御処理は、例えばイグニッションＯＮされた時から所定のタイミングで繰り返し実行される。
【００７４】
まず、走行制御装置１は、データ取得判定処理を実施する（Ｓ３０）。Ｓ３０の処理は、走行制御学習部１４で実行され、図５の制御処理によってフィードフォワード操舵による運転が行われ、データ取得がされているか否かを判定する処理である。この判定は、例えばデータを取得した場合に０から１へ書き換わるデータ取得フラグを備え、このデータ取得フラグが１であるか否かによって判定すればよい。データＳ３０の処理において、データ取得がされていないと判定した場合には、図８に示す制御処理を終了する。一方、データ取得がされていると判定した場合には、ヨーレートのシミュレーション処理へ移行する（Ｓ３２）。
【００７５】
Ｓ３２の処理は、走行制御学習部１４で実行され、学習データ取得のための運転の際にフィードフォワードした操舵角におけるヨーレートをシミュレーションする処理である。走行制御学習部１４は、図５に示すフィードフォワード操舵した操舵角と、式（５）に示す車両モデルとを用いてヨーレートをシミュレーションする。シミュレーション結果の一例について、図９を用いて説明する。図９は、時間に依存した入力操舵角δ３と、入力操舵角に対応した実ヨーレートＣ及びＳ３２の処理でシミュレーションしたヨーレートＤを示すグラフであり、横軸が時間、縦軸が強度を示している。ここで、車両が通常レーンチェンジ必要距離Ｌ１を走行する時間をｔ１、フィードフォワード操舵角指示区間Ｌ１１を走行する時間をｔ１１、フィードバック追従区間Ｌ１２を走行する時間をｔ１２とする。図示したステップ状の入力操舵角δ３は、図５に示すようなデータ取得処理で用いた操舵角であり、実ヨーレートは入力部２０から入力した値である。Ｓ３２の処理が終了すると、操舵無駄時間学習処理へ移行する（Ｓ３４）。
【００７６】
Ｓ３４の処理は、走行制御学習部１４で実行され、Ｓ３２の処理で求めたシミュレーションのヨーレートＤと、実際のヨーレートＣとを比較して学習する処理である。車両においては、操舵角を入力してからヨーレートが発生するまでには一定時間の遅れ（操舵無駄時間）が生じる。走行制御学習部１４は、図９のＡ１に示すように、操舵角δ３を入力してからヨーレートが発生するまでの操舵無駄時間について、シミュレーションのヨーレートＤと実際のヨーレートＣとの間に操舵無駄時間に差が有るか無いか比較する。車両モデルで用いたヨーレートＤの操舵無駄時間Ｔと、実際のヨーレートＣの操舵無駄時間Ｃ１とが近いほど、車両モデルが実際の車両挙動をあらわしていることになる。よって、操舵無駄時間に差がある場合には、車両モデルの操舵無駄時間Ｔを実ヨーレートの操舵無駄時間として補正して学習する。Ｓ３４の処理が終了すると、再シミュレーション処理へ移行する（Ｓ３６）。
【００７７】
Ｓ３６の処理は、走行制御学習部１４で実行され、Ｓ３４の処理で修正した車両モデルを用いて再度シミュレーションを実行する処理である。Ｓ３６の処理でシミュレーションしたヨーレートは、操舵無駄時間Ｔが実際のヨーレートの操舵無駄時間と等しくなる。Ｓ３６の処理が終了すると、ヨー慣性及び車重学習処理へ移行する（Ｓ３８）。
【００７８】
Ｓ３８の処理は、走行制御学習部１４で実行され、Ｓ３６の処理で求めたシミュレーションのヨーレートＤと、実際のヨーレートＣとを比較して学習する処理である。車両においては、ヨー慣性及び車重が増加すると、ヨーレートの立ち上がりが遅くなり、時定数が大きくなる。また、ヨー慣性及び車重が増加すると、操舵角が一定の場合のヨー角が遅れる。これにより、ヨー慣性及び車重が増加すると、ピーク到達時間が遅れる。走行制御学習部１４は、図９のＡ２に示すヨーレートのピーク到達時間について、シミュレーションのヨーレートＤと実際のヨーレートＣとの間に差が有るか無いか比較する。車両モデルから導いたヨーレートＤのピークの到達時間Ｄ２と、取得したヨーレートＣのピークの到達時間Ｃ２とが近いほど、車両モデルが実際の車両挙動をあらわしていることになる。よって、ヨーレートのピーク到達時間に差がある場合には、車両モデルのヨー慣性及び車重を変化させて実ヨーレートＣのピーク到達時間に一致するように収束演算する。演算が終了し、実ヨーレートと一致したと判定した場合には、車両モデルのヨー慣性Ｉ及び車重ｍを補正して学習する。Ｓ３８の処理が終了すると、再シミュレーション処理へ移行する（Ｓ４０）。
【００７９】
Ｓ４０の処理は、走行制御学習部１４で実行され、Ｓ３８の処理で修正した車両モデルを用いて再度シミュレーションを実行する処理である。Ｓ４０の処理でシミュレーションしたヨーレートは、操舵無駄時間及びヨーレートのピーク到達時間が、実際のヨーレートの操舵無駄時間及びピーク到達時間に等しくなる。Ｓ４０の処理が終了すると、コーナリングパワー学習処理へ移行する（Ｓ４２）。
【００８０】
Ｓ４２の処理は、走行制御学習部１４で実行され、Ｓ４０の処理で求めたシミュレーションのヨーレートＤと、実際のヨーレートＣとを比較して学習する処理である。車両においては、コーナリングパワーが変化すると入力操舵角一定時のヨーレートの収束値は変化する。例えば、前輪コーナリングパワーだけが増加すると、入力操舵角一定時のヨーレートは増加する。一方、後輪コーナリングパワーだけが増加すると、操舵一定時のヨーレートは減少する。また、前後コーナリングパワーが同じ割合増加すると、入力操舵角一定時のヨーレートは変化しないが、立ち上がりの時定数が小さくなる。走行制御学習部１４は、図９のＡ３に示すように、入力操舵角一定時のヨーレートの収束値について、シミュレーションのヨーレートＤと実際のヨーレートＣとの間に差が有るか無いか比較する。車両モデルから導いたヨーレートＤの収束値Ｄ３と、実際のヨーレートＣの収束値Ｃ３とが近いほど、車両モデルが実際の車両挙動をあらわしていることになる。よって、入力操舵角一定時のヨーレートの収束値に差がある場合には、車両モデルの前輪及び後輪のコーナリングパワーを変化させて実ヨーレートＣの収束値Ｃ３に一致するように収束演算する。演算が終了し、実ヨーレートと一致したと判定した場合には、車両モデルの前輪及び後輪のコーナリングパワーを補正して学習する。Ｓ３８の処理が終了すると、図８の制御処理が終了する。
【００８１】
図８の制御処理を行うことで、横方向車両モデルのパラメータを学習して最適値にすることができる。
【００８２】
次に、本実施形態に係る走行制御装置１を用いた車両が自動走行する他の車両と隊列走行している場合について、図１０及び１１を用いて詳細を説明する。図１０は、隊列走行時の走行制御装置１の動作を示すフローチャート、図１１は、走行制御装置１を用いた車両を含む車群の動作を説明する概要図であり、（ａ）〜（ｆ）の順に時系列で記載されている。
【００８３】
図１０に示す制御処理は、例えば車両に自動走行ボタンを備え、自動走行ボタンがＯＮされた時から所定のタイミングで繰り返し実行される。まず、走行制御装置１は、状況把握処理から開始する（Ｓ５０）。Ｓ５０の処理は、ＥＣＵ１０で実行され、レーンチェンジが必要であり、さらに学習する必要があるか否かを判定する処理である。ＥＣＵ１０は、例えば自動走行の計画を入力し、車両が合流点や分岐点付近などでレーンチェンジするか否かを判定する。また、ＥＣＵ１０は、学習する必要があるか否かの判定を、例えば前回学習から所定の期間経っているか否かによって判定する。例えば、図１１の（ａ）に示すように、走行制御装置１を搭載した車両４及びその他の車両Ｇ１１〜Ｇ１４によって構成される車群Ｇ１がレーン１を自動運転で隊列走行している場合において、車群Ｇ１がレーン２へレーンチェンジすることが必要か否かを判定するとともに、車両４が前回学習から例えば１時間以上経過しているか否かを判定する。Ｓ５０の処理において、レーンチェンジが必要でないと判定した場合には、図１０の制御処理を終了する。一方、Ｓ５０の処理において、レーンチェンジが必要であり、尚且つ学習もする必要があると判定した場合には、周囲確認処理へ移行する（Ｓ５２）。
【００８４】
Ｓ５２の処理は、車群を形成する車両以外の車両が周囲に存在するか否かを確認する処理である。例えば、車両に備わる車車間通信や路車間通信によって、自車両の周囲の車両情報を入力し、自車群以外の車両が周囲に存在するか否かを判定する。例えば、図１１の（ａ）に示すように、車群Ｇ１以外の車両が例えば半径１００ｍ以内に存在するか否かを判定する。Ｓ５２の処理において、周囲に車両が存在すると判定した場合には、図１０の制御処理を終了する。一方、Ｓ５２の処理において、周囲に車両が存在しないと判定した場合には、レーンチェンジ指示処理へ移行する（Ｓ５４）。
【００８５】
Ｓ５４の処理は、他車両走行制御部１８で実行され、自車両がレーンチェンジするレーンに、車群の先頭車両及び最後尾車両をレーンチェンジさせる処理である。他車両走行制御装置１８は、例えば、通信部３１を介して車群の先頭車両及び最後尾車両にレーンチェンジする指示を送信し、指示を受け取った先頭車両及び最後尾車両は、自動運転の目標走行軌跡に沿ってレーンチェンジを実施する。例えば、図１１の（ｂ）に示すように、車群Ｇ１の先頭車両Ｇ１２及び最後尾車両Ｇ１１に対してレーン２からレーン１へレーンチェンジする指示を送信して、レーンチェンジを行わせる。Ｓ５４の処理が終了すると、学習運転開始処理へ移行する（Ｓ５６）。
【００８６】
Ｓ５６の処理は、走行制御学習部１４で実行され、学習データ取得のための運転を開始する処理である。この処理は、図５のＳ１６〜Ｓ２４の処理を開始する処理であり、図１１の（ｃ）に示すように、車両４がフィードフォワード操舵によって学習する学習走行が開始される。Ｓ５６の処理が終了すると、レーンチェンジ指示処理へ移行する（Ｓ５８）。
【００８７】
Ｓ５８の処理は、他車両走行制御部１８で実行され、自車両がレーンチェンジするレーンに、車群の先頭車両及び最後尾車両を除く全ての車両をレーンチェンジさせる処理である。他車両走行制御装置１８は、例えば、通信部３１を介して車群の先頭車両及び最後尾車両以外の車両にレーンチェンジする指示を送信し、指示を受け取った車両は、自動運転の目標走行軌跡に沿ってレーンチェンジを実施する。例えば、図１１の（ｃ）に示すように、車群Ｇ１の先頭車両Ｇ１２及び最後尾車両Ｇ１１に対してレーン２からレーン１へレーンチェンジする指示を送信して、レーンチェンジを開始させる。尚、Ｓ５８の処理は、Ｓ５６の処理とほぼ同時に行われる。Ｓ５８の処理が終了すると、図１０の制御処理が終了する。
【００８８】
図１０の制御処理を行うことで、学習する車両４は図１１の（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）の順に学習用の目標走行軌跡に沿ってレーンチェンジを実施する。また、車群Ｇ１の先頭車両Ｇ１２及び最後尾車両Ｇ１１以外の車両Ｇ１３、Ｇ１４は、学習する車両４と同時に自動運転の目標走行軌跡に沿ってレーンチェンジを実施する。これにより、車両４の周囲を取り囲むように車両Ｇ１１〜Ｇ１４が配置されるため、学習走行の走行予定範囲に、他の車両が進入することをブロックすることができる。尚、図１０の制御処理が終了すると、車群４は自動運転により再び隊列走行を開始する。
【００８９】
以上により、本実施形態に係る走行制御装置１によれば、通常の自動運転の動作である自動運転用の目標走行軌跡Ｒ１とは別に、学習走行計画部１７が学習用の目標走行軌跡Ｒ２を算出することができるため、滑らかな走行軌跡だけでなく、車両挙動が大きく変化する走行軌跡も車両に与えることができる。これにより、通常の自動運転の動作に限定されることなく、学習に適した学習用の目標走行軌跡Ｒ２に沿って車両を走行させて、走行制御の学習を行うことができるため、車両が自動運転中であっても精度良く学習することができる。
【００９０】
また、本実施形態に係る走行制御装置１によれば、所定時間内において学習用の目標走行軌跡Ｒ２から所定の範囲α内に障害物が存在するか否かを確認した後に学習用の目標走行軌跡Ｒ２に沿って走行するように制御することができるため、車両挙動が大きく変化する走行軌跡を車両に与える場合に走行安全性を確保することができる。
【００９１】
また、本実施形態に係る走行制御装置１によれば、前回学習した時からの経過時間が長いほど所定範囲αを大きくすることができるため、走行制御の学習を暫く行っていない場合において、目標走行軌跡Ｒ２と実際の走行軌跡との差が大きくなる場合に走行安全性を確保することができる。
【００９２】
また、本実施形態に係る走行制御装置１によれば、前回学習した時において目標走行軌跡Ｒ２と実際の走行軌跡とに差がある場合には、今回定める所定範囲を大きくすることができるため、目標走行軌跡Ｒ２と実際の走行軌跡との差が大きくなる場合に走行安全性を確保することができる。
【００９３】
さらに、本実施形態に係る走行制御装置１によれば、自車両が学習するために走行する予定の範囲内に他の車両が進入することを防ぐように走行させることができるため、走行予定の範囲内において他の車両と接触することなく、走行安全性を確保して学習することができる。
【００９４】
なお、上述した実施形態は本発明に係る走行制御装置の一例を示すものである。本発明に係る走行制御装置は、これらの実施形態に係る走行制御装置に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で、実施形態に係る走行制御装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
【００９５】
例えば、実施形態において、自動運転中の学習の一例として、学習用の入力操舵を実行し、ヨーレートのシミュレーション結果と実際のヨーレートとの差から横方向の車両モデルを学習する場合について説明したが、自動運転中にエンジン制御のモデルを学習するものであってもよい。この場合、例えば、速度パターンを用いた自動運転における加速場面おいて、データ取得のために、ステップ状の入力スロットルを車両に与え、加速度データを取得し、速度パターンに漸近させるようにフィードバックして自動運転に復帰する。そして、取得した加速度データと、シミュレーションした加速度を用いて、エンジン制御のモデルであるスロットル開度−エンジン回転数−トルクのモデルのパラメータであるエンジントルクや無駄時間等を学習する。
【００９６】
また、例えば、自動運転中にブレーキ制御のモデルを学習するものであってもよい。この場合、例えば、速度パターンを用いた自動運転における減速場面おいて、データ取得のために、ステップ状の入力ブレーキ油圧を車両に与え、減速度を取得し、速度パターンに漸近させるようにフィードバックして自動運転に復帰する。そして、取得した減速度データと、シミュレーションした減速度を用いて、ブレーキ制御におけるブレーキ油圧−ブレーキパッドの摩擦抵抗の関係を学習する。また、上記ブレーキ制御にあっては、データ取得の際、ステップ状の回生ブレーキ負荷を車両に与えてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本実施形態に係る走行制御装置が用いられる車両の説明図である。
【図２】本実施形態に係る走行制御装置の構成図である。
【図３】車両モデルの一例を示す概要図である。
【図４】図１の走行制御装置のフィードバック処理を示す概要図である。
【図５】図１の走行制御装置のデータ取得動作を示すフローチャートである。
【図６】図１の走行制御装置の入力操舵角及び車両の走行軌跡を示す概要図である。
【図７】図１の走行制御装置を搭載した車両の走行軌跡を示す概要図である。
【図８】図１の走行制御装置の学習動作を示すフローチャートである。
【図９】図１の走行制御装置の学習に用いられるデータである。
【図１０】図１の走行制御装置を搭載した車両が形成する車群の動作を示すフローチャートである。
【図１１】図１の走行制御装置を搭載した車両が形成する車群の動作を示す概要図である。
【符号の説明】
【００９８】
１…走行制御装置、１２…障害物判定部（障害物判定手段）、１３…操舵角指示部（走行制御手段）、１４…走行制御学習部（学習手段）、１７…学習走行計画部（目標走行軌跡算出手段）、１８…他車両走行制御部（他車両走行制御手段）。
【図１】
2009018623.tif 000010
【図２】
2009018623.tif 000011
【図３】
2009018623.tif 000012
【図４】
2009018623.tif 000013
【図５】
2009018623.tif 000014
【図６】
2009018623.tif 000015
【図７】
2009018623.tif 000016
【図８】
2009018623.tif 000017
【図９】
2009018623.tif 000018
【図１０】
2009018623.tif 000019
【図１１】
2009018623.tif 000020