(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方の画像情報から車両の横変位を検出する横変位検出手段と、車線変更に伴って出力されるターン信号を検出するターン信号検出手段と、このターン信号検出手段で検出されたターン信号に基づいて、少なくとも車線変更終了までの間で変化する車両の横変位の参照値を参照横変位として設定する参照横変位設定手段と、前輪又は後輪を操舵する操舵アクチュエータと、この操舵アクチュエータによって操舵される前輪又は後輪の舵角を検出する舵角検出手段と、車両の走行状態に関する情報を検出する走行状態情報検出手段と、前記横変位検出手段で検出された検出横変位と、前記参照横変位設定手段で設定された参照横変位との偏差から車両の制御用横変位を算出し、この車両の制御用横変位が目標とする横変位になるように前記操舵アクチュエータを制御する制御手段とを備え、前記制御手段は、前記ターン信号検出手段で車線変更のためのターン信号が検出されてから、前記検出横変位が定常状態となるまでの所定の時間、前記操舵アクチュエータによって操舵される前輪又は後輪の舵角を、運転者が車線変更を要求したとき以後の舵角に保持する舵角保持手段を備えたことを特徴とする車両の自動操舵装置。
【請求項２】
前記参照横変位設定手段は、前記所定の時間が経過したとき又はその直前の検出値を参照横変位として設定し、その後、零に漸近することを特徴とする請求項１に記載の車両の自動操舵装置。
【請求項３】
前記漸近する参照横変位を正弦関数で設定することを特徴とする請求項２に記載の車両の自動操舵装置。
【請求項４】
前記走行状態情報検出手段として車速検出手段を備え、前記参照横変位設定手段は、車速が大きくなるほど、前記正弦関数の時間に係る角速度を小さく設定することを特徴とする請求項３に記載の車両の自動操舵装置。
【請求項５】
前記制御手段は、前記走行状態情報検出手段で検出された走行状態情報から少なくとも目標とする車両の横変位を含む車両の状態量を推定する状態量推定手段を備えると共に、前記所定時間が経過したとき又はその直前に、当該状態量推定手段の非定常な状態量を初期化することを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の車両の自動操舵装置。
【請求項６】
前記状態量推定手段がカルマンフィルタで構成されることを特徴とする請求項５に記載の車両の自動操舵装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両を車線に沿って走行させるために当該車両の操舵を自動的に行う車両の自動操舵装置に関するものであり、特に、運転者が操作する，一般にウインカと呼ばれるターン信号に応じて車両を車線変更させるのに好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
このような従来の車両の自動操舵装置としては、例えば特開平７−８１６０４号公報に記載されるものがある。この従来例に記載される車両の自動操舵装置は、高速道路等のように複数の車線が存在する道路環境において、他車を含む走行環境を認識して任意に車線変更しながら、自動走行できるようにしている。
【０００３】
ちなみに、この従来例では、カメラ等で採り込んだ画像情報から車線そのものの位置や曲率を検出し、更にその車線に対する車両の横変位を検出し、この横変位が目標とする横変位に一致するように、より具体的には検出される横変位が零となるようにフィードバック制御しながら前輪又は後輪を自動操舵する。また、車線変更は例えば運転者が操作するターン信号に従って行われるように構成されており、当該ターン信号から車線変更する先の車線を検出し、その車線に対する車両の横変位が零となるようにフィードバック制御しながら前輪又は後輪を自動操舵する。その際、画像情報から得た車線変更する先の車線を、即座に、車両の対すべき車線に設定してしまったのでは、当該車線変更する先の車線に対して、現在の車両の横変位が即座に大きくなってしまう。そこで、このような車線変更時には参照横変位という仮想目標を設定する（従来公報では、目標横変位と記述されている）。つまり、例えば車線変更時には車線変更する先の車線のように、車両横変位の基準とする車線に対して検出される横変位（以下、検出横変位とも記す）と参照横変位との偏差が、目標とする横変位，即ち零となるようにフィードバック制御するものとし、車線変更開始時には、車線変更する先の車線に対する現在の車両の横変位を参照横変位とし、これを次第に車線変更する先の車線側に移行させる，つまり零に漸近させることで、車両が滑らかに車線変更するようにする。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前記車線変更開始時の参照横変位には、前記画像情報から検出された現在の車両の横変位があてられる。ところが、一般に画像情報には，所謂ノイズが多い。ここで、前記車線変更時に得られる検出横変位について考察すると、例えばそれまで車線に沿って定常的に走行しているときには、当該走行車線に対する車両の横変位を正確に又は略正確に検出できる。しかしながら、車線変更開始時には、まず車線変更する先の車線を検出しなければならず、それは画像情報を広範囲に亘って走査することでしか得られないから、その間の車線変更する先の車線そのものの情報や、当該車線変更する先の車線に対する検出横変位は高精度のものを期待することはできない。つまり、画像情報から得られる，車線変更する先の車線に対する検出横変位が非定常な間は、自動操舵される車両の挙動制御も限界があった。
【０００５】
本発明はこれらの諸問題に鑑みて開発されたものであり、例えば画像情報から得られる，車線変更する先の車線に対する検出横変位の精度が低下しても、安定した車両の挙動が得られる車両の自動操舵装置を提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のうち請求項１に係る車両の自動操舵装置は、車両前方の画像情報から車両の横変位を検出する横変位検出手段と、車線変更に伴って出力されるターン信号を検出するターン信号検出手段と、このターン信号検出手段で検出されたターン信号に基づいて、少なくとも車線変更終了までの間で変化する車両の横変位の参照値を参照横変位として設定する参照横変位設定手段と、前輪又は後輪を操舵する操舵アクチュエータと、この操舵アクチュエータによって操舵される前輪又は後輪の舵角を検出する舵角検出手段と、車両の走行状態に関する情報を検出する走行状態情報検出手段と、前記横変位検出手段で検出された検出横変位と、前記参照横変位設定手段で設定された参照横変位との偏差から車両の制御用横変位を算出し、この車両の制御用横変位が目標とする横変位になるように前記操舵アクチュエータを制御する制御手段とを備え、前記制御手段は、前記ターン信号検出手段で車線変更のためのターン信号が検出されてから、前記検出横変位が定常状態となるまでの所定の時間、前記操舵アクチュエータによって操舵される前輪又は後輪の舵角を、運転者が車線変更を要求したとき以後の舵角に保持する舵角保持手段を備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
また、本発明のうち請求項２に係る車両の自動操舵装置は、前記請求項１に係る発明において、前記参照横変位設定手段は、前記所定の時間が経過したとき又はその直前の検出値を参照横変位として設定し、その後、零に漸近することを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明のうち請求項３に係る車両の自動操舵装置は、前記請求項２に係る発明において、前記漸近する参照横変位を正弦関数で設定することを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明のうち請求項４に係る車両の自動操舵装置は、前記請求項３に係る発明において、前記走行状態情報検出手段として車速検出手段を備え、前記参照横変位設定手段は、車速が大きくなるほど、前記正弦関数の時間に係る角速度を小さく設定することを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明のうち請求項５に係る車両の自動操舵装置は、前記請求項１乃至４の何れかに係る発明において、前記制御手段は、前記走行状態情報検出手段で検出された走行状態情報から少なくとも目標とする車両の横変位を含む車両の状態量を推定する状態量推定手段を備えると共に、前記所定時間が経過したとき又はその直前に、当該状態量推定手段の非定常な状態量を初期化することを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明のうち請求項６に係る車両の自動操舵装置は、前記請求項５に係る発明において、前記状態量推定手段がカルマンフィルタで構成されることを特徴とするものである。
【００１３】
【発明の効果】
而して、本発明のうち請求項１に係る車両の自動操舵装置によれば、車線変更を要求するターン信号の検出から、検出横変位が定常状態となるまでの所定時間は操舵林の舵角を保持するため、この間の自動操舵をキャンセルすることが可能となり、車両挙動を安定に制御することができる。
【００１５】
また、本発明のうち請求項２に係る車両の自動操舵装置によれば、横変位を零に漸近させたため制御用横変位を少しずつ変化させながら、先の車線への車線変更を滑らかに行うことができる。
【００１６】
また、本発明のうち請求項３に係る車両の自動操舵装置によれば、正弦関数に従って参照横変位を設定する構成としたために、例えばその極小値及び極大値が車線変更する前後の車線に一致するようにすることで、車線変更の開始時と終了時との車両の挙動を滑らかにし、且つ車線変更中の車両挙動はきびきびとしたものとすることができる。
【００１７】
また、本発明のうち請求項４に係る車両の自動操舵装置によれば、車速が大きくなるほど、前記正弦関数の時間に係る角速度を小さく設定する構成としたため、車速が増大するほど車線変更時に描かれる軌跡の曲率を小さくでき、車速の増大に伴って増大する車線変更時の遠心力などの横方向への力を低減して乗心地や車両挙動を向上することができる。
【００１８】
また、本発明のうち請求項５に係る車両の自動操舵装置によれば、状態量推定手段の非定常な状態量を初期化するため、例えば状態量推定手段が目標とする横変位を除く非定常な状態量を補正するように操舵角の補正量を設定するものであったとき、車両の各状態量を推定するためのモデルに誤差があると誤認識することがなく、車両挙動の制御を安定にすることができる。
【００１９】
また、本発明のうち請求項６に係る車両の自動操舵装置によれば、前記状態量推定手段がカルマンフィルタで構成されるとき、当該カルマンフィルタには出力誤差からモデル又は状態量を補正する作用があるから、非定常な状態量を初期化することで出力誤差をなくし、その補正に伴うハンチングを回避して車両挙動の制御を安定にすることができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。ここでは、前輪のみを操舵する自動操舵装置について説明する。
【００２１】
図１は、本発明の第１実施形態の自動操舵装置を示す概略構成図である。同図の符号１２は前左右輪、１５は後左右輪を示し、前左右輪１２にはごく一般的なラックアンドピニオン式の操舵機構が付加されている。この操舵機構は、前左右輪１２の操舵軸（タイロッド）に接続されるラック１１と、これに噛合するピニオン１０と、このピニオン１０をステアリングホイール１４に与えられる操舵トルクで回転させるステアリングシャフト９とを備えている。
【００２２】
また、前記ステアリングシャフト９には、前左右輪１２を自動操舵するための自動操舵機構も付加されている。この自動操舵機構は、前記ステアリングシャフト９に同軸に取付けられたドリブンギヤ８と、これに噛合するドライブギヤ７と、このドライブギヤ７を回転駆動するモータ５である。なお、モータ５とドライブギヤ７との間にはクラッチ機構６が介装されており、自動操舵制御時にのみクラッチ機構６が接続され、そうでないときにはクラッチ機構６が離間してモータ５の回転力がステアリングシャフト９に入力されないようにしている。そして、これらの機構で操舵アクチュエータを構成し、前記モータ５を含む自動操舵機構は、制御手段たる後述する自動操舵コントロールユニット１３からの制御信号で制御される。
【００２３】
また、この車両には走行状態情報検出手段である種々のセンサ類が取付けられている。符号３は舵角センサ（舵角検出手段）であり、ステアリングシャフト９の回転角から前左右輪１２の実前輪舵角δf を割出して自動操舵コントロールユニット１３に出力する。また、図中の符号４は車速センサであり、例えば変速機の出力軸の回転速度から車両の移動速度（車速ｖ）を割出して自動操舵コントロールユニット１３に出力する。また、図中の符号１６は運転者によって操作され且つターン信号ＳTSを前記自動操舵コントロールユニット１３に出力するターン信号スイッチである。なお、このターン信号スイッチ１６は、ここでは左右の隣接する車線への車線変更を要求するときにのみ操作されるものとし、そのターン信号ＳTSは、右車線への車線変更を要求するときに“１”，左車線への車線変更を要求するときに“−１”，リセット状態で“０”となるように設定してある。
【００２４】
一方、車両には、車両前方の情報を画像情報として採り込むための撮像手段としてＣＣＤカメラ等の撮像器１が取付けられている。この撮像器１では、単に自車の直前だけでなく、隣接する左右の車線を含む比較的広範囲の前方情報が撮像され、その画像情報が、画像処理装置２に出力される。
【００２５】
前記画像処理装置２は、横変位検出手段並びに走行状態情報検出手段を構成する。より具体的には、前記撮像器１からの画像情報のうち、例えば車線の両側の白線等を検出して、その中央を車線として認識し、当該車線に対して自車が何れの方向に如何程ずれているかを求めて検出横変位ｙORG を検出すると共に、当該車線の前方への曲がり具合等から車線曲率ρも検出できるようにしてある。そして、この画像処理装置２で検出された車両の検出横変位ｙORG や車線曲率ρは、制御手段を構成し且つ自動操舵制御を司る自動操舵コントロールユニット１３に出力される。また、本実施形態では、前述したターン信号ＳTSが出力されてから、そのターン信号ＳTSに合わせて車線変更する先の車線を新たに検出し、当該車線変更する先の車線を基準として自車の検出横変位ｙORG を検出する。なお、この画像処理装置２は、横変位検出についても、車線曲率検出についても、内部に備えられたマイクロコンピュータ等の離散化したディジタルシステムで構成されているため、前述したような横変位や車線曲率のサンプリングは、予め設定されたサンプリングタイミングでしか行われない。
【００２６】
前記自動操舵コントロールユニット１３は、内部に備えられたマイクロコンピュータのような離散化されたディジタルシステムで構成されている。このディジタルシステムは、既存のマイクロコンピュータと同様に、前記各センサ類からの検出信号を読込むための入力インタフェース回路や、必要なプログラムや演算結果等を記憶するＲＯＭ，ＲＡＭ等の記憶装置や、実際に演算処理を行うと共に或る程度のバッファ機構を備えたマイクロプロセサユニット等の演算処理装置や、この演算処理装置で設定した制御信号を前記自動操舵機構のモータ５に出力するための出力インタフェース回路等を備えている。
【００２７】
次に、前記コントロールユニット１３内で実行される本実施形態の演算処理について図２のフローチャートを用いて説明する。なお、このフローチャートでは、特に情報の授受のためのステップを設けていないが、演算処理装置で読込まれた情報や物理量或いは演算された演算結果は随時記憶装置に更新記憶されるし、演算処理に必要はプログラムやマップ，テーブル等は随時記憶装置から演算処理装置のバッファに読込まれる。
【００２８】
この演算処理は、例えば１０msec. といった予め設定されたサンプリング時間ΔＴ毎にタイマ割込処理として実行され、まずステップＳ１で前記画像処理装置２からの検出横変位ｙORG を読込む。
【００２９】
次にステップＳ２に移行して、前記画像処理出装置２からの車線曲率ρを読込む。
次にステップＳ３に移行して、前記車速センサ４からの車速ｖを読込む。
【００３０】
次にステップＳ４に移行して、前記舵角センサ３からの前輪舵角δf を読込む。
次にステップＳ５に移行して、前記ターン信号スイッチ１６からのターン信号ＳTSを読込む。
【００３１】
次にステップＳ６に移行して、前記読込まれたターン信号ＳTSが“０”のリセット状態でないか否か，即ち何れかの方向に車線変更を要求するセット状態であるか否かを判定し、当該ターン信号ＳTSがリセット状態でない場合にはステップＳ７に移行し、リセット状態である場合にはステップＳ８に移行する。
【００３２】
前記ステップＳ７では、舵角保持制御フラグＦ1 が“０”のリセット状態であるか否かを判定し、当該舵角保持制御フラグＦ1 がリセット状態である場合にはステップＳ９に移行し、そうでない場合にはステップＳ１０に移行する。
【００３３】
前記ステップＳ９では、前記読込まれた車線曲率ρを車線曲率保持値ρ00として更新記憶してからステップＳ１１に移行する。
前記ステップＳ１１では、前記読込まれたターン信号ＳTSをターン信号保持値ＳTS00として更新記憶してからステップＳ１２に移行する。
【００３４】
前記ステップＳ１２では、前記舵角保持制御フラグＦ1 を“１”にセットしてから前記ステップＳ１０に移行する。
前記ステップＳ１０では、車線変更開始カウンタｑをインクリメントしてからステップＳ１４に移行する。
【００３５】
前記ステップＳ１４では、前記車線変更開始カウンタｑが、予め設定された所定値，ここでは前記画像処理装置２が車線変更する先の車線を検出し、当該車線に対する車両の検出横変位ｙORG が定常状態になるまでの時間に相当する所定値ｑ0 以上であるか否かを判定し、当該車線変更開始カウンタｑが所定値ｑ0 以上である場合にはステップＳ１５に移行し、そうでない場合にはステップＳ１６に移行する。
【００３６】
前記ステップＳ１６では、前記車線曲率保持値ρ00を現在の車線曲率ρに設定し直してからステップＳ１７に移行する。
前記ステップＳ１７では、検出横変位ｙORG を“０”に設定し直してからステップＳ１８に移行する。
【００３７】
前記ステップＳ１８では、参照横変位ｙREF を“０”に設定してからステップＳ１９に移行する。
一方、前記ステップＳ１５では、車線変更制御フラグＦ2 が“１”のセット状態であるか否かを判定し、当該車線変更制御フラグＦ2 がセット状態である場合にはステップＳ２０に移行し、そうでない場合にはステップＳ２３に移行する。
【００３８】
前記ステップＳ２０では、参照横変位設定カウンタｎをインクリメントしてからステップＳ２２に移行する。
また、前記ステップＳ２３では、参照横変位設定カウンタｎをクリアしてからステップＳ２４に移行する。
【００３９】
前記ステップＳ２４では、そのときの検出横変位ｙORG を横変位保持値ｙ00に設定してからステップＳ２５に移行する。
前記ステップＳ２５では、車線変更制御フラグＦ2 を“１”にセットしてから前記ステップＳ２２に移行する。
【００４０】
前記ステップＳ２２では、舵角保持制御フラグＦ1 を“０”にリセットしてからステップＳ２７に移行する。
前記ステップＳ２７では、前記参照横変位設定カウンタｎと前記所定サンプリング時間ΔＴとの積値を車線変更経過時間ｔとして算出してからステップＳ２８に移行する。
【００４１】
前記ステップＳ２８では、前記車線変更経過時間ｔと予め設定された角速度ωとの積値に（π／２）を和した値が（３π／２）以下であるか否か，つまり車線変更経過時間ｔと角速度ωとの積値がπ，つまり１８０°以下であるか否かを判定し、肯定の場合にはステップＳ２９に移行し、そうでない場合には前記ステップＳ８に移行する。
【００４２】
前記ステップＳ２９では、下記１式に従って参照横変位ｙREF を算出してからステップＳ３０に移行する。
ｙREF ＝ｙ00／２・ sin（ω・ｔ＋π／２）＋ｙ00／２）      ……… (1)
前記ステップＳ３０では、ターン信号保持値ＳTS00が左車線変更を要求する“−１”であるか否かを判定し、当該ターン信号保持値ＳTS00が“−１”である場合にはステップＳ３１に移行し、そうでない場合にはステップＳ３２に移行する。
【００４３】
前記ステップＳ３１では、前記参照横変位ｙREF を負値に設定してから前記ステップＳ１９に移行する。
また、前記ステップＳ３２では、前記参照横変位ｙREF を正値に設定してから前記ステップＳ１９に移行する。
【００４４】
また、前記ステップＳ８では、ターン信号ＳTSを“０”にリセットしてからステップＳ３３に移行する。
前記ステップＳ３３では、車線変更開始カウンタｑをクリアしてからステップＳ３４に移行する。
【００４５】
前記ステップＳ３４では、舵角保持制御フラグＦ1 を“０”にリセットしてからステップＳ３５に移行する。
前記ステップＳ３５では、車線変更制御フラグＦ2 を“０”にリセットしてからステップＳ３６に移行する。
【００４６】
前記ステップＳ３６では、参照横変位ｙREF を“０”に設定してから前記ステップＳ１９に移行する。
そして、前記ステップＳ１９では、前記検出横変位ｙORG から参照横変位ｙREF を減じた偏差を制御用の横変位ｙとして算出する。
【００４７】
次にステップＳ３７に移行して、予め設定された時定数τを用いて、前記制御用の横変位ｙに、下記１０式で表される一次遅れ伝達関数Ｇ(s) からなるローパスフィルタ処理を施して、その高周波成分，つまりノイズ成分が除去する。
【００４８】
Ｇ(s) ＝１／（τＳ＋１）                                  ………(10)
但し、
Ｓ：ラプラス演算子
である。
【００４９】
次にステップＳ３８に移行して、車速ｖ，車線曲率ρを用いて、下記３式に従って定常前輪舵角δf0を算出する。なお、この算出原理については後段に詳述する。
【００５０】
0003740787.tif 000002
但し、
ａ  ：前輪軸と車両重心点との平面視における距離
ｂ  ：後輪軸と車両重心点との平面視における距離
ｍ  ：車両質量
Ｃf ：前左右二輪のコーナリングスティフネス
Ｃr ：後左右二輪のコーナリングスティフネス
である。
【００５１】
次にステップＳ４２に移行して、前記制御用の横変位ｙ，車速ｖ，車線曲率ρを用いて、下記４式に従って補正前輪舵角Δδfdを算出設定する。なお、この算出原理についても後段に詳述する。また、４式中の比例ゲインＫp ，微分ゲインＫd ，積分ゲインＫi の夫々は、何れも車速ｖ及び車線曲率ρの関数であり、車速ｖが大きくなるほど、また車線曲率ρが大きくなるほど、算出される補正前輪舵角Δδfdが小さくなるように設定されている。
【００５２】
Δδfd＝（Ｋp ＋Ｋd ・Ｓ＋Ｋi ／Ｓ）・ｙ                  ……… (4)
次にステップＳ４３に移行して、前記算出された定常前輪舵角δf0，補正前輪舵角Δδfdを用い、下記２式に従って、目標前輪舵角δfdを算出する。
【００５３】
δfd＝δf0＋Δδfd                                        ……… (2)
次にステップＳ４４に移行して、前記舵角保持制御フラグＦ1 が“１”のセット状態であるか否かを判定し、当該舵角保持制御フラグＦ1 がセット状態である場合にはステップＳ４５に移行し、そうでない場合にはステップＳ４６に移行する。
【００５４】
前記ステップＳ４５では、更新記憶されている前回の目標前輪舵角保持値δfd00を目標前輪舵角δfdに設定し直してから前記ステップＳ４６に移行する。
前記ステップＳ４６では、前記設定された目標前輪舵角δfdに実前輪舵角δf を一致させるフィードバック制御の制御信号を創成し出力する。
【００５５】
次にステップＳ４７に移行して、設定された目標前輪舵角δfdを目標前輪舵角保持値δfd00として更新記憶してからメインプログラムに復帰する。
次に、前記３式の算出原理について説明する。本実施形態のように後輪を操舵しない場合，つまり後輪舵角が常時零であるときの運動方程式は、二輪モデルを用いて下記５式及び６式で表される。
【００５６】
0003740787.tif 000003
但し、
ψ' ：ヨーレイト
β' ：車両重心点の横滑り角速度
β  ：車両重心点の横滑り角
Ｉ  ：車両の慣性モーメント
ψ''：ヨー角加速度
である。
【００５７】
また、旋回運動の定常状態におけるヨーレイトψ' は車線曲率ρと車速ｖとから下記７式で表される。
ψ' ＝ρ・ｖ                                              ……… (7)
また、旋回運動の定常状態では車両重心点の横滑り角速度β' もヨー角加速度ψ''も共に零であるから、それを下記８式で表す。
【００５８】
β' ＝ψ''＝０                                            ……… (8)
そして、本実施形態のように後輪を操舵しない場合，つまり後輪舵角が常時零である場合には、前記５式乃至８式において、定常的な前輪舵角δf を定常前輪舵角δf0として、この定常前輪舵角δf0について解けば前記３式を得る。
【００５９】
また、前記補正前輪舵角Δδfdについては、前記定常前輪舵角δf0を与えたときの制御用の横変位ｙのフィードバック制御による補正分と考えれば、古典制御理論にいう所謂ＰＩＤ制御から前記４式が与えられる。
【００６０】
次に、本実施形態の作用について、前記図３のタイミングチャートを併用しながら説明する。なお、同図３ｂには、同図３ａのタイミングチャートに合わせた車線変更に伴う車両の挙動を簡潔に表示した。
【００６１】
まず、図３のタイミングチャートの時刻ｔ1 までのように、車両が車線に沿って走行しているときには、ターン信号ＳTSは“０”にリセットされたままであるから、図２の演算処理ではステップＳ６からステップＳ８に移行して、ターン信号ＳTSをリセットし直し、更にステップＳ３３で車線変更開始カウンタｑをクリアする。次いでステップＳ３４で舵角保持制御フラグＦ1 を、ステップＳ３５で車線変更制御フラグＦ2 を夫々リセットし、更にステップＳ３６で参照横変位ｙREF を“０”に設定する。ここで、車両が車線に沿って走行していれば検出される検出横変位ｙORG も零又は略零であるから、結果的にステップＳ１９で算出される制御用の横変位ｙも零又は略零となり、これにローパスフィルタ処理を行ってノイズを除去する。然る後、ステップＳ３８で、例えば車線曲率ρに合わせて車線に沿って走行するために必要な定常的な前輪舵角，即ち前記定常前輪舵角δf0を求め、次いでステップＳ４２で実際の制御用の横変位ｙを補正して真に車線を追従するために必要な補正前輪舵角Δδfdを算出し、次のステップＳ４３で両者の和からなる目標前輪舵角δfdを算出する。また、舵角保持制御フラグＦ1 がリセットされたままであるから、次のステップＳ４４からステップＳ４５をジャンプしてステップＳ４６に移行する。従って、このステップＳ４６で前記目標前輪舵角δfdを追従するための制御信号が創成・出力されれば、前記制御用の横変位ｙ（このときは検出横変位ｙORG と等価）を零とするようにして、前輪を自動操舵することで車両を車線に追従させ続ける。
【００６２】
一方、図３のタイミングチャートのように、時刻ｔ1 で例えば右車線への車線変更のために、符号“１”のターン信号ＳTSが読込まれると、図２の演算処理ではステップＳ６からステップＳ７に移行して、未だ舵角保持制御フラグＦ1 がリセット状態であるから、ステップＳ９，ステップＳ１１，ステップＳ１２と移行する。従って、このフローでは車線曲率ρを保持値ρ00に、そのときのターン信号ＳTSを保持値ＳTS00に夫々更新記憶すると共に、舵角保持制御フラグＦ1 をセットする。そして、これ以後のサンプリングタイミングでは、例えばターン信号ＳTSが運転手によってリセットされるなどして、この舵角保持制御フラグＦ1 が前記ステップＳ３４でリセットされない限り、前記各保持値ρ00，ＳTS00はターン信号入力時の値に固定される。次いで、ステップＳ１０で車線変更開始カウンタｑを各サンプリングタイミング毎にインクリメントし、次のステップＳ１４で、このインクリメントされる車線変更開始カウンタｑが所定値ｑ0 以上となるまでステップＳ１６以後のフローに進む。従って、このステップＳ１６で車線曲率ρを前記ターン信号入力時に固定された保持値ρ00とし、次のステップＳ１７で検出横変位ｙORG を強制的に“０”とし、更に次のステップＳ１８でも参照横変位ｙREF を強制的に“０”とする。
【００６３】
従って、これ以後、前記車線変更開始カウンタｑが前記所定値ｑ0 以上となるまで、即ち前記画像処理装置２が、車線変更する先の車線を検出し、この車線を基準とする自車の横変位を定常的に正確に検出するまで、このフローが繰返されることになる。それ故に、次のステップＳ１９では制御用の横変位ｙは“０”となる。このため、続くステップＳ３８では、ターン信号入力時の車線曲率ρが用いられるから、車速ｖが変化しない限り、或いは何らかの外乱がない限り、定常前輪舵角δf0はターン信号入力時の値と同じ値になり、次のステップＳ４２では補正前輪舵角Δδfdが“０”となる。従って、次のステップＳ４３では、前記ターン信号入力時と同じ又はほぼ同じ値の定常前輪舵角δf0がそのまま目標前輪舵角δfdに設定される。何れにしても、次のステップＳ４４では、前記舵角保持制御フラグＦ1 がセット状態にあるために、次のステップＳ４５で、目標前輪舵角δfdは、前記ターン信号入力時に固定された保持値δfd00に強制的にすげ替えられる。而して、車線変更を指示してから、車線変更する先の車線に対する車両の定常的な検出横変位ｙORG が正確に検出されるまでの間、前輪舵角δf は、その直前の舵角に保持される。なお、図３のタイミングチャートからも、この時刻ｔ1 から後述する時刻ｔ2 までの間、前記検出横変位ｙORG が非定常に揺れているのが分かる。
【００６４】
次いで、例えば図３のタイミングチャートの時刻ｔ2 で、前記車線変更開始カウンタｑが前記所定値ｑ0 以上となると、即ち車線変更する先の車線に対する車両の定常的な検出横変位ｙORG が正確に検出されるようになると、ステップＳ１５に移行して、未だ車線変更制御フラグＦ2 がリセット状態であるためにステップＳ２３に移行し、参照横変位設定カウンタｎをクリアする。次いでステップＳ２４に移行して、そのときの検出横変位ｙORG を保持値ｙ00にセットし、次のステップＳ２５で前記車線変更制御フラグＦ2 をセットする。従って、これ以後のサンプリングタイミングでは、例えばターン信号ＳTSが運転手によってリセットされるなどして、この車線変更制御フラグＦ2 が前記ステップＳ３５でリセットされない限り、ステップＳ１５からステップＳ２０に移行して、参照横変位設定カウンタｎをインクリメントし続けることになる。
【００６５】
ところで、前記参照横変位設定カウンタｎがクリアされたとき、次のステップＳ２２で舵角保持制御フラグＦ1 がリセットされ、次のステップＳ２７では、算出される車線変更経過時間ｔが“０”になる。勿論、この車線変更経過時間ｔを代入したところで、（π／２）が（３π／２）より小さいのは自明なので、ステップＳ２９に移行し、前記１式に従って参照横変位ｙREF が設定される。このとき、参照横変位ｙREF は、振幅が（ｙ00／２），つまり前記保持値ｙ00となった、車線変更する先の車線に対する検出横変位ｙORG の半分で、且つ位相が（π／２），つまり９０°ずれ、且つ全体に前記（ｙ00／２）だけ正方向にオフセットした正弦関数で与えられる。なお、本実施形態では、前記車線変更経過時間ｔに係る角速度ωは、車両特性に合わせて、適切な値に予め設定したままである。この車線変更経過時間ｔが“０”のときの参照横変位ｙREF は、正弦関数の極大値に相当し、勿論、接線の傾きは“０”であり、値そのものは前記保持値ｙ00となった、車線変更する先の車線に対する検出横変位ｙORG の絶対値に等しくなる。また、次のステップＳ３０でターン信号ＳTSの方向が判定され、今回は右車線への車線変更であるから、ターン信号ＳTSは“１”であり、従ってステップＳ３２で前記正値の参照横変位ｙREF がそのまま参照横変位ｙREF に設定される。若し、ターン信号ＳTSが、左車線への車線変更を意味する“−１”である場合には、ステップＳ３１で負値の参照横変位ｙREF が設定されるから、何れにしてもこの段階で、参照横変位ｙREF は検出横変位ｙORG に等しくなる。
【００６６】
従って、このときにステップＳ１９で算出される制御用の横変位ｙは“０”であるから、そのときの補正前輪舵角Δδfdも“０”となり、一方、定常前輪舵角δf0は、車速ｖや車線曲率ρが変わらなければ前記ターン信号入力時と同等又は略同等であるから、目標前輪舵角δfdも同等の値となり、結果的に車両は横移動しない，つまり車線変更は未だ開始されない。しかしながら、次のサンプリングタイミングでは、前記ステップＳ２０で車線変更経過カウンタｎがインクリメントされるから、前記車線変更経過時間ｔは所定サンプリング時間ΔＴだけ大きくなり、その結果、前記ステップＳ２９で算出される参照横変位ｙREF は少しだけ小さな値になる（左車線変更の場合は絶対値で考えればよい）。すると、ステップＳ１９で算出される制御用の横変位ｙが小さな正値となり、これに応じた補正前輪舵角Δδfdが前記ステップＳ４２で算出される。一方、前記前輪舵角保持状態のような車線曲率ρのすげ替えは行われないから、車線変更する先の車線を大まかに追従するための定常前輪舵角δf0は、その目的通りに正確に算出される。また、舵角保持制御フラグＦ1 がリセットされている現段階では、前記ステップＳ４５における目標前輪舵角δfdのすげ替えは行われないから、両者の和からなる目標前輪舵角δfdをフィードバック制御すれば、車両は、車線変更する先の車線曲率ρを追従しながら、僅かに次の車線側に移動して車線変更が開始されることになる。
そして、図３のタイミングチャートの時刻ｔ3 以前のように、前記ステップＳ２０で車線変更経過カウンタｎがインクリメントされて、前記車線変更経過時間ｔが前記所定サンプリング時間ΔＴずつ大きくなると、前記１式内の位相（ω・ｔ＋π／２）がπ，つまり１８０°以下であるうちは、当該１式に従って設定される参照横変位ｙREF の今回値と前回値との差分値は、次第に大きくなる。これに対して、車両に発生する横変位，つまり検出される検出横変位ｙORG には、必ず位相遅れが発生するから、ステップＳ１９で算出される制御用の横変位ｙは少しずつ大きくなり、これを“０”とするように前記目標前輪舵角δfdが設定されて、前輪が自動操舵される。つまり、この間、車両は次第に大きく且つ次第に速く車線変更してゆくことになる。なお、この間、制御用の横変位ｙは少しずつ大きくなるとしたが、実際のサンプリングタイミングは非常に短く、また操舵入力に対する車両横変位の応答性がさほど遅いわけではないから、実際に算出される制御用の横変位ｙがさほど大きな値になることはない。
【００６７】
次いで、図３のタイミングチャートの時刻ｔ3 以後のように、前記１式内の位相（ω・ｔ＋π／２）がπ，つまり１８０°より大きくなると、参照横変位ｙREF の今回値と前回値との差分値は次第に小さくなり、従ってステップＳ１９で算出される制御用の横変位ｙは少しずつ大きくなり、これを“０”とするように前記目標前輪舵角δfdが設定されて、前輪が自動操舵される。この間、車両の車線変更速度は次第に小さくなり、車線変更する先の車線に漸近するような挙動を示す。やがて、時刻ｔ4 で前記１式内の位相（ω・ｔ＋π／２）が（３π／２），つまり２７０°に近づくと、当該１式で設定される参照横変位ｙREF が“０”に漸近する。勿論、正弦関数は極小値に近づき、接線の傾きも“０”になる。若し、車両が、この参照横変位ｙREF 通りに追従していれば、この時点で隣合う車線間の距離を移動しきったことになり、車線変更が終了する。実際には、車両挙動の応答遅れによって、完全に車線変更が終了するわけではないが、参照横変位ｙREF が“０”に漸近することによって、車線変更する先の車線を基準とする車両の検出横変位ｙORG も“０”に漸近する，つまり車両は車線変更する先の車線に漸近するように横移動する。この状態を、実質的に車線変更が完了したことと等価であると見なせば、そのときの制御用の横変位ｙ，即ち検出横変位ｙORG に応じた車線追従制御に移行しても差し支えない。
【００６８】
そこで、１式内の位相（ω・ｔ＋π／２）が（３π／２）より大きくなると、ステップＳ８に移行し、ここでターン信号ＳTSをリセットし、次いでステップＳ３３で車線変更開始カウンタｑをクリアし、次いでステップＳ３４で舵角保持制御フラグを、続くステップＳ３５で車線変更制御フラグＦ2 を夫々リセットし、次いでステップＳ３６で参照横変位ｙREF を“０”に設定する。従って、これ以後は、前述した走行中の車線追従制御が継続され、その結果、前記時刻ｔ4 で残存していた検出横変位ｙORG を“０”とするような前輪の自動操舵が行われることになる。
【００６９】
以上より、本実施形態は、本発明のうち請求項１又２又は３又は４に係る車両の自動操舵装置を実施化したものであり、前記画像処理装置２及び図２の演算処理のステップＳ１が本発明の横変位検出手段を構成し、以下同様に、前記ターン信号スイッチ１６及び図２の演算処理のステップＳ５がターン信号検出手段を構成し、前記図２の演算処理のステップＳ１５，ステップＳ１８，ステップＳ２０乃至ステップＳ３２及びステップＳ３６が参照横変位設定手段を構成し、前記自動操舵機構が操舵アクチュエータを構成し、舵角センサ３及び図２の演算処理のステップＳ４が舵角検出手段を構成し、画像処理装置２及び図２の演算処理のステップＳ２及びステップＳ３が走行状態情報検出手段を構成し、図２の演算処理全体及び自動操舵コントロールユニット１３が制御手段を構成し、図２の演算処理のステップＳ７乃至１２，ステップＳ１４，ステップＳ４４及びステップＳ４５が舵角保持手段を構成する。
【００７０】
なお、前述したローパスフィルタとしては、サンプリングされる横変位の移動平均を算出する手段で構成してもよい。この移動平均手段からなるローパスフィルタでは、移動平均に用いられるサンプリング横変位の数が多ければ多いほど、目標値への追従性が低下するから、このローパスフィルタの特性を強める場合には、サンプリング横変位の数を多くしてやればよい。
【００７１】
次に、本発明の第２実施形態の自動操舵装置について説明する。まず、車両に設けられた自動操舵装置としての概要は、前記第１実施形態の図１に示すものと同様である。
【００７２】
本実施形態の第１実施形態に対する最も大きな差異は、前記自動操舵コントロールユニット１３内のマイクロコンピュータ等のディジタルシステム中に、状態推定器としてのカルマンフィルタが構築されている点にある。ここで、カルマンフィルタについて説明しておく。カルマンフィルタは、現代制御理論に基づいた状態量を、予め設定されたモデルに従って幾つか推定し、その夫々にフィードバック制御を行うことを前提として、結果的に種々の連鎖的な応答をなくして、単独の状態量のフィードバック制御を容易化，正確化する場合に、出力される推定状態量と検出された状態量との出力誤差に応じてモデル，即ち推定される状態量を補正可能としたものである。具体的には図４ａに示す構成となる。
【００７３】
ここで、本実施形態のカルマンフィルタ中のモデルは、車両の二輪モデルであるから、これを状態空間表現を用いて下記１２式に示す。但し、この１２式に示す二輪モデルは、後輪を操舵可能とし、更に後輪のトラクションによってヨーモーメントを制御可能としたものであるから、本実施形態のように前輪を操舵するだけで車両の横変位を制御するものの場合には後輪舵角δr 及びヨーモーメントＴr を共に零に設定すればよい。
【００７４】
0003740787.tif 000004
但し、
ａ11＝−（Ｃr ＋Ｃf ）／（ｍ・ｖ）                      ………(12-1)
ａ12＝（−１＋（Ｃr ・ｂ−Ｃf ・ａ))／（ｍ・ｖ2 ）      ………(12-2)
ａ21＝（Ｃr ・ｂ−Ｃf ・ａ）／Ｉ                        ………(12-3)
ａ22＝−（Ｃr ・ｂ2 ＋Ｃf ・ａ2 ）／（Ｉ・ｖ）          ………(12-4)
ｂ11＝Ｃf ／（ｍ・ｖ）                                  ………(12-5)
ｂ12＝Ｃr ／（ｍ・ｖ）                                  ………(12-6)
ｂ21＝Ｃf ・ａ／Ｉ                                      ………(12-7)
ｂ22＝−Ｃr ・ｂ／Ｉ                                    ………(12-8)
ｂ23＝１／Ｉ                                            ………(12-9)
である。なお、本実施形態では、ｒはヨーレイト、Δψは車線を基準とするヨー角として用いており、また、Ｌs は撮像器１，即ち車両横変位の検出位置と車両重心点との平面視における距離である。その他の符号については第１実施形態と同じである。
【００７５】
そして、前記１２式で、定常的な走行状態では左辺，つまり車両重心点の横滑り角速度β' も、ヨー角加速度ｒ' も、ヨーレイトΔψ' も、横変位速度ｙ' も全て零になると考えられるから、このときの各物理量，或いは状態量に添字“０”を付けて下記１４式を得る。なお、このような定常走行状態における各状態量を平衡点周りの状態量と定義する。
【００７６】
0003740787.tif 000005
すると、前記第１実施形態と同様に、実際に必要な舵角やヨーモーメントは、この平衡点周りの定常的な舵角やヨーモーメントを与えたときに、更にモデル誤差等によって発生する補正分をフィードバックした値になるから、下記１５−１〜３式が与えられ、更に同様のことが他の各状態量にも言えることから、ヨー角や横変位等の状態量についても下記１６−１〜４式が成立する。
【００７７】
δf ＝δf0＋Δδf                                       ………(15-1)
δr ＝δr0＋Δδr                                       ………(15-2)
Ｔr ＝Ｔr0＋ΔＴr                                       ………(15-3)
β＝β0 ＋Δβ                                          ………(16-1)
ｒ＝ｒ0 ＋Δｒ                                          ………(16-2)
Δψ＝Δψ0 ＋Δ2 ψ                                    ………(16-3)
ｙ＝ｙ0 ＋Δｙ                                          ………(16-4)
次に、車線曲率ρには補正分がないことから、Δρが実質的に零であること（即ち、ρ0 ＝ρ）を考慮して以上を総合して解くと、下記１７式を得る。つまり、ここで得られる状態量のベクトルｘ（補正横滑り角Δβ，補正ヨーレイトΔｒ，補正ヨー角Δ2 ψ、補正横変位Δｙ）が正確なものであるとすると、このベクトルから補正すべき前輪舵角，つまり補正前輪舵角Δδfdや、補正後輪舵角Δδrdや補正ヨーモーメントΔＴrd等を算出可能となる。なお、前述と同様に、後輪舵角やヨーモーメントを補正しない本実施形態のような場合には、前記定常後輪舵角δr0や定常ヨーモーメントＴr0、或いは補正Δδrdや補正ヨーモーメントΔＴrd等を全て“０”に設定すればよいだけである。
【００７８】
0003740787.tif 000006
この１７式を、前記図４ａのカルマンフィルタの構成図に合わせて略記すると下記１１式のように表れる。
【００７９】
ｄｘ／ｄｔ＝Ａｘ＋Ｂｕ                                    ………(11)
つまり、前記１１式で用いられる各ベクトル，ｘ，Ａ，Ｂ，ｕは夫々、以下のように纏められる。
【００８０】
0003740787.tif 000007
ここで、一旦、カルマンフィルタの構成の説明から離れて、前記状態量のベクトルｘから車線追従，つまり補正横変位Δｙ＝０を実現するための補正前輪舵角Δδfdや、補正後輪舵角Δδrdや補正ヨーモーメントΔＴrdを設定するために、最適レギュレータを用いた最適化制御を考える。ここで、拘束条件は前記１１式であり、評価関数Ｊは下記１８式で与えられる。
【００８１】
Ｊ＝∫（ｘT Ｑｘ＋ｕT Ｒｕ）ｄｔ                          ………(18)
なお、ｘT はベクトルｘの転置ベクトルを、ｕT はベクトルｕの転置ベクトルを示す。また、Ｑは対称非負定行列、Ｒは対称正定行列で、一般に重みと呼ばれる。ベクトルｘにおける補正横変位Δｙは４行目であるので、当該補正横変位Δｙを小さくするためには、前記対称非負定行列Ｑの４行４列要素を大きくすればよい。但し、ゲインを上げれば、その分だけノイズを拾い易くなるというトレードオフを考慮しなければならないことは言うまでもない。
【００８２】
結論として得られるフィードバック則は、図４ｂに示すブロック図に合わせて下記１９式で表され、各要素を列記すると２０式が得られる。なお、ＫR は定数行列である。
【００８３】
ｕ＝−ＫR ・ｘ                                            ………(19)
0003740787.tif 000008
つまり、本実施形態では、推定される補正横滑り角Δβ、補正ヨーレイトΔｒ、補正ヨー角Δ2 ψ、補正横変位Δｙに対して、補正前輪舵角Δδfdは下記２１式で端的に与えられることになる。
【００８４】
Δδfd＝ｋ11・Δβ＋ｋ12・Δｒ＋ｋ13・Δ2 ψ＋ｋ14・（Δｙ−ｙrpf ）………(21)
但し、ｙrpf は参照横変位を示す。
【００８５】
なお、前述の状態推定器で補正横変位Δｙを除く補正横滑り角Δβ、補正ヨーレイトΔｒ、補正ヨー角Δ2 ψが検出できない場合には、逆に補正横変位Δｙと補正前輪舵角Δδf を用いて状態推定器を構成すれば、それらの状態量を推定することができる。
【００８６】
一方、再びカルマンフィルタの説明に戻って、前述のようにして推定した推定横変位ｙ＾（＾は推定値であることを示す）は、前述したモデルに前記補正前輪舵角Δδfdを代入（直線走行状態から見れば目標前輪舵角δfdを代入すべきであるように考えられるが、既にそれ以前のモデル，つまりそれまでの定常旋回走行状態に相当する平衡点周りのモデルは後述のように補正されているので、実質的に代入されるのは補正前輪舵角Δδfdになる）してみた結果、車両が達成すべき推定値であるから、これを推定横変位ｙe とする。しかしながら、前述したモデルと実際の車両とは、必ず誤差がある。そこで、図４ａに示すように、この推定横変位ｙe と前記第１実施形態のようにして算出された制御用の横変位ｙとの偏差（以下、単に出力誤差とも記す）εを求め、この出力誤差εに出力誤差フィードバックゲインベクトルＫe をかけて、前記状態推定器内のモデルを補正する。ここでは、理解を容易化するために、モデルを補正するという表記を用いるが、実質的には各状態量を直接補正しても何ら問題がないことから、広義には状態量を補正するとして取扱う。
【００８７】
前記出力誤差フィードバックゲインベクトルＫe は、ベクトルの特性上、単純に大小の比較ができないが、以上の説明から明瞭なように、そのゲイン特性が大きければ状態量の補正を速やかにして制御の応答性を高めることができるが、その反面、ノイズ成分の影響を受け易いことが分かる。逆に、出力誤差フィードバックゲインベクトルＫe のゲイン特性が小さければ、状態量の補正効果は低下するが、ノイズ成分の影響を抑制防止して制御の正確性が向上可能であることが分かる。
【００８８】
次に、前記コントロールユニット１３内で実行される本実施形態の演算処理について図５のフローチャートを用いて説明する。なお、このフローチャートでも、特に情報の授受のためのステップを設けていないが、第１実施形態と同様に、情報の授受は随時実行される。また、この演算処理も、例えば１０msec. といった予め設定されたサンプリング時間ΔＴ毎にタイマ割込処理として実行されるが、その処理内容は、前記図２に示す第１実施形態のものに類似している。両者の相違についてのみ詳述すると、図２の演算処理のステップＳ１０，ステップＳ１４，ステップＳ３３，ステップＳ３８，ステップＳ４２が、夫々ステップＳ１０’，ステップＳ１４’，ステップＳ３３’，ステップＳ３８’，ステップＳ４２’に変更になっている。また、前記変更になったステップＳ１０’とステップＳ１４’との間には新たにステップＳ１３’が追加され、また、変更されないステップＳ１５とステップＳ２３との間には新たにステップＳ２１’が追加され、同じく変更されないステップＳ２５とステップＳ２２との間には新たにステップＳ２６’が追加されている。また、前記図２の演算処理のステップＳ３７は削除されている。また、前記変更となったステップＳ３８’とステップＳ４２’との間には、新たにステップＳ３９’，ステップＳ４０’，ステップＳ４１’が追加されている。また、演算処理中には明確に表れないが、前記検出横変位ｙORG は、シフトレジスタのような順送り記憶装置に、新しいものから、予め設定されたｍ個分だけ、順送りに更新記憶される。その他の各ステップは共通する。
【００８９】
これらの変更又は追加された各ステップについてのみ、その演算処理の内容を詳述すると、まず前記ステップＳ１０’では、前記シフトレジスタのような順送り記憶装置に記憶されているｍ個の検出横変位ｙORG(i)を用いて、検出横変位の移動平均値ｙAVE(p)を算出してから前記ステップＳ１３’に移行する。
【００９０】
また、前記ステップＳ１３’では、前記検出横変位の移動平均値の今回値ｙAVE(p)から前回値ｙAVE(p-1)を減じて、検出横変位の移動平均値誤差ｙDIF を算出してから前記ステップＳ１４’に移行する。
【００９１】
また、前記ステップＳ１４’では、前記検出横変位の移動平均値誤差の絶対値｜ｙDIF ｜が、予め設定された所定値ｙDIF-0 以下であるか否かを判定し、当該検出横変位の移動平均値誤差の絶対値｜ｙDIF ｜が所定値ｙDIF-0 以下である場合には前記ステップＳ１５に移行し、そうでない場合には前記ステップＳ１６に移行する。
【００９２】
また、前記ステップＳ２１’では、車速ｖの増加と共に減少する角速度ωを設定してから前記ステップＳ２３に移行する。
また、前記ステップＳ２６’では、前記カルマンフィルタの非定常な状態量，即ち前記補正横滑り角Δβ、補正ヨーレイトΔｒ、補正ヨー角Δ2 ψ、補正横変位Δｙを全て“０”とする、カルマンフィルタリセットを行ってから前記ステップＳ２２に移行する。
【００９３】
また、前記ステップＳ３３’では、前記検出横変位の移動平均値誤差ｙDIF をクリアしてから前記ステップＳ３４に移行する。
また、前記ステップＳ３８’では、前記１４式に従って、車速ｖ，車線曲率ρから、少なくとも前記平衡点周りに相当する定常前輪舵角δf0，定常横変位ｙ0 を算出してから前記ステップＳ３９’に移行する。
【００９４】
また、前記ステップＳ３９’では、下記２２式に従って、実前輪舵角δf ，定常前輪舵角δf0から前輪舵角偏差Δδf を算出してから前記ステップＳ４０’に移行する。
【００９５】
Δδf ＝δf −δf0                                        ………(22)
また、前記ステップＳ４０’では、下記２３式に従って、前記算出された制御用の横変位ｙ，定常横変位ｙ0 から横変位偏差Δｙを算出してから前記ステップＳ４１’に移行する。なお、既に状態推定による前輪自動操舵が開始されている場合には算出される定常横変位ｙ0 は略零であり、検出される制御用の横変位ｙは、前述したモデル誤差を補正すべきフィードバック分でしかないことから、検出される制御用の横変位ｙをそのまま横変位偏差Δｙに直接設定してもよい。
【００９６】
Δｙ＝ｙ−ｙ0                                             ………(23)
また、前記ステップＳ４１’では、前記１７式から構成されるカルマンフィルタによって各状態量の推定を行い、前記状態推定ベクトルｘを算出してから、前記ステップＳ４２’に移行する。
【００９７】
また、前記ステップＳ４２’では、前記１９式乃至２１式から補正前輪舵角Δδfdを算出してから前記ステップＳ４３に移行する。
次に、本実施形態の作用について説明する。
【００９８】
まず、本実施形態における車線変更制御は、前記第１実施形態に比して、後段に詳述するように、例えば車線変更を開始するタイミングや車線変更する際の参照横変位ｙREF ，つまり前述した車両の車線変更軌跡が若干異なるだけで、例えば参照横変位ｙREF は正弦関数で設定されるし、車線変更が開始されるまでは、それ以前の舵角が保持されているなどの点でも一致を見る。即ち、車線変更に係る概要は、前記第１実施形態のそれと同様又はほぼ同様である。
【００９９】
次に、本実施形態が第１実施形態と異にする車線変更開始タイミングについて説明する。前記第１実施形態では、車線変更する先の車線に対する車両の横変位が定常的になる時間を予め設定しておき、この時間に相当する時間が経過したときから車線変更を開始、即ち検出横変位ｙORG から参照横変位ｙREF を減じた制御用の横変位ｙに対して、車線変更を行うための前輪舵角δf のフィードバック制御が開始される。これに対して、本実施形態では、図５の演算処理のステップＳ１０で検出横変位ｙORG の移動平均を求め、同ステップＳ１１で算出される検出横変位の移動平均値ｙAVE の前回値との誤差ｙDIF （正確にはその絶対値）が所定値ｙDIF-0 以下となったとき、検出横変位ｙORG が定常的な状態になったと判断して、同ステップＳ１４からステップＳ１５以降に移行して前記第１実施形態と同様な、車線変更制御を開始する。この実施形態の利点は、車線変更制御を開始するまでの時間を短縮することが可能であるという点にある。即ち、前記第１実施形態のように時間を設定する手法では、検出横変位ｙORG が定常的になるまでの時間の個々の個体差を考慮して、その最も長い時間を所定時間に設定しなければならない。しかしながら、本実施形態のように検出横変位の移動平均値ｙAVE の前回値との誤差ｙDIF をもって、定常か非定常かという判定を行えば、定常的と判定される最短時間から車線変更制御を開始することができる。
【０１００】
次に、本実施形態が第１実施形態と異にする車線変更する際の参照横変位ｙREF ，つまり前述した車両の車線変更軌跡について説明する。前記図３のタイミングチャートからも明らかなように、本発明の自動操舵装置は、車線変更する先の車線を基準とする参照横変位ｙREF に沿って車両が車線変更され、当該参照横変位ｙREF は時間に関する正弦関数で表れる。当然ながら、車速ｖが大きくなれば、描かれる軌跡の曲率も小さくなるが、前記第１実施形態では参照横変位ｙREF の時間ｔに係る角速度ωを一定としていたので、実際に車両が描く軌跡の角速度も一定となる。ところが、車速ｖが大きくなれば車線変更時に発生する遠心力などの横方向への力も大きくなるので、前記角速度ω一定では、車速ｖが大きくなるほど横方向への力も大きくなる。そこで、本実施形態では、車速ｖが大きくなるにつれて角速度ωを小さく設定し、これにより高速走行時の車線変更に伴って車両が描く軌跡の曲率をより一層小さくし、これにより横方向に作用する力を小さくして乗心地や車両挙動を向上することができる。
【０１０１】
しかしながら、本実施形態と第１実施形態との最も大きな差異は、やはり状態推定器としてカルマンフィルタを用いている点にある。前述のようにカルマンフィルタは、その出力誤差，つまり推定横変位と検出される制御用の横変位との誤差に応じて、例えばモデルを補正するなどして各状態量を補正する。しかしながら、これには、最初にモデルが正しいものであるという仮定がある。つまり、例えば直進状態を継続中にあっては、前輪舵角が操作されなければ、より厳密には前記平衡点周りの定常前輪舵角が達成されている状態では、補正前輪舵角分だけ前輪舵角が操舵されなければ、横変位は変化しないはずであり、逆に操舵していないのに横変位が変化するのは、何らかのノイズのせいであると認識するのである。すると、例えば前述のように車線変更の指示と共に、画像処理装置が、車線変更する先の車線に対する車両の横変位を検出し始めたとき、その検出横変位ｙORG がノイズ成分の多い，非定常なものであるとすると、この検出横変位ｙORG から参照横変位ｙREF を減じた制御用の横変位ｙもノイズ成分の多いものとなり得る。従って、カルマンフィルタはモデル誤差が発生したと誤認識して、本来は正常なモデルやその他の状態量を補正してしまう。
【０１０２】
本実施形態では、これらの諸問題に配慮して、前記時刻ｔ1 〜時刻ｔ2 のように検出横変位ｙORG が非定常で、その間の不安定な操舵を回避するために前輪舵角を保持する間、図５の演算処理のステップＳ１８で前記参照横変位ｙREF を“０”とし、合わせて同ステップＳ１７では検出横変位ｙORG も“０”にすげ替えている。従って、この間、同ステップＳ１９で算出される制御用の横変位ｙも“０”となり、舵角保持に伴って定常横変位ｙ0 も“０”となるはずだから、カルマンフィルタ中の補正横変位Δｙも“０”となる。従って、この間にカルマンフィルタが出力誤差を認識することはない。
【０１０３】
一方、前記時刻ｔ2 以後において、検出横変位ｙORG から参照用横変位ｙREF を減じた制御用の横変位ｙに応じて、前輪舵角δf がフィードバック制御されるようになると、検出横変位ｙORG のすげ替えは行われなくなる。このとき、検出される各状態量，即ち横滑り角β、ヨーレイトｒ、ヨー角Δψ、横変位ｙは全て前記平衡点周りの定常値に一致していると仮定する，つまり各補正値を“０”にリセットすることで、カルマンフィルタがノイズ成分を誤認識しないようにする。
【０１０４】
以上より、本実施形態は、本発明のうち請求項１又は２又は３又は４又５又は６又は７に係る車両の自動操舵装置を実施化したものであり、前記画像処理装置２及び図５の演算処理のステップＳ１が本発明の横変位検出手段を構成し、以下同様に、前記ターン信号スイッチ１６及び図５の演算処理のステップＳ５がターン信号検出手段を構成し、前記図５の演算処理のステップＳ１５，ステップＳ１８，ステップＳ２０乃至ステップＳ３２及びステップＳ３６が参照横変位設定手段を構成し、前記自動操舵機構が操舵アクチュエータを構成し、舵角センサ３及び図５の演算処理のステップＳ４が舵角検出手段を構成し、画像処理装置２及び図２の演算処理のステップＳ２及びステップＳ３が走行状態情報検出手段を構成し、図５の演算処理全体及び自動操舵コントロールユニット１３が制御手段を構成し、図２の演算処理のステップＳ７乃至１２，ステップＳ１４’，ステップＳ４４及びステップＳ４５が舵角保持手段を構成し、図５の演算処理のステップＳ４１’が状態推定手段を構成する。
【０１０５】
なお、前記第１及び第２実施形態では、共に車線曲率ρを、画像処理情報として読込む場合についてのみ詳述したが、この車線曲率ρは、前述した横変位やヨーレート，ヨー角，車速等の運動方程式で表れることを用いて推定することも可能である。
【０１０６】
また、前記第１及び第２実施形態では、共に前輪を操舵することだけで、車線追従，つまり検出される横変位を目標とする横変位に一致させることとしたが、これに代えて又はこれに加えて後輪を操舵するようにしてもよいし、或いはヨーイング運動に着目しながら横変位を制御するならば、それらに加えて前後各輪のトラクション，つまり駆動力を制御してステアリング特性を制御するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の車両の自動操舵装置の一例を示す車両概略構成図であり、（ａ）は側面図、（ｂ）は平面図である。
【図２】本発明の車両の自動操舵装置の第１実施形態の演算処理を示すフローチャートである。
【図３】図２の演算処理で行われる車線変更制御のタイミングチャートである。
【図４】（ａ）はカルマンフィルタの一例を示すブロック図、（ｂ）は推定された状態量から制御量を出力する演算装置の一例を示すブロック図である。
【図５】本発明の車両の自動操舵装置の第２実施形態の演算処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１は撮像器
２は画像処理装置（横変位検出手段，走行状態情報検出手段）
３は舵角センサ（舵角検出手段）
４は車速センサ（走行状態情報検出手段）
５はモータ
６はクラッチ機構
７はドライブギヤ
８はドリブンギヤ
９はステアリングシャフト
１０はピニオン
１１はラック
１２は前左右輪
１３は自動操舵コントロールユニット（制御手段）
１４はステアリングホイール
１５は後左右輪
１６はターン信号スイッチ（ターン信号検出手段）
【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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