人間の操舵を考慮した自動車のインテリジェントステアリングコントロール
Intelligent Steering Control for Vehicles Considering Driver’s Steer
研究代表者 慶應義塾大学理工学部システムデザイン工学科・助教・髙橋正樹
Department of System Design Engineering, Faculty of Science and Technology,
Keio University
Assistant Professor, Masaki Takahashi
本研究は、安全性の向上を目的として、人間の操舵を考慮する評価機構を有する多次元型情報処理機構によるインテリジェントステアリングコントロールを提案する。自動車の運動は自動車単体での運動としてではなく、環境－ドライバ－自動車系の多重ループとして捉え、人間であるドライバを考慮した制御系設計を行う必要があるが、ドライバの特性や構造を定量的にモデル化することは困難である。そこで、提案する制御系ではドライバの意思・判断を翻訳する機能を導入し、その評価に基づき人間の操舵操作に反することがない操縦支援を行うことにより安全性向上を図る。また、高い制御性能を有する定量的な制御のみではなく、非線形性や不確定性をある程度許容するソフトコンピューティング手法を用いたあいまいな情報による制御を導入し、それらを併用することで、何らかの原因で安定性を確保する制御系設計の前提条件が崩れた場合にも対応可能な制御系を実現する。

Abstract- The control law of car motion control needs to be adaptable to the nonlinearity of car dynamics
due to the characteristics of tire-road force and uncertainty of driver’s behavior. The previous nonlinear
control theory and human performance analysis have not provided effective solution for such problems
because it is not easy to model driver’s behavior and characteristics quantitatively. From the previous
background, this study aims at establishing an intelligent steering control for vehicles considering drivers
steering in order to improve active safety technology of cars. The proposed control system consists ofmultilevel parallel processing on different degree of abstraction, such as a quantitative controller based on
the linear control theory and a qualitative controller, and mechanism for evaluating drivers steering. If thepresupposition in the modeling is broken by some failure, the controller can be expected to cope with theabnormal situations. In order to verify the effectiveness of the proposed control system, the numericalsimulations are carried out.

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1. 研究目的Δδ c1現行の自動車の運動制御は、車両の挙動
Driverを状態量のみから推定しており、制御設計者

X(t)Switch1δ (t )

Controller1 + δ (t )c1+

δ (t )の意図と異なった操作をドライバが行った場合+ +Δδ c 2

は一方的に介入する。しかし、これではドライ
Linear Model

バの意志・判断よりも状態量が優先され、ともEvaluator1

すれば制御とドライバ意図の間に不整合が生δ c 2 (t )Switch2

Controller2

Evaluator2

Non Linear Model

じる。こうした不整合はドライバへの不快感から

X(t-1)

大事故発生要因まであらゆる危険性をはらん

図１ インテリジェントステアリングコントロール

でいる。マンマシン系における人間と機械の不整合という問題を解決するためには、両者のコに対応し、評価器 1 は現在の車両の状態がどミュニケーションを可能とすることが不可欠であちらの領域にあるかを判断し、2 つの制御器のる。本研究は、環境－ドライバ－自動車系によ切替えを行う。また、一般ドライバの場合、両る自動車の運動制御問題を考え、安全性の向領域において制御介入を必要とするが、熟練上を目的として、人間の操舵を考慮する評価

ドライバは危険領域において自らカウンタステ機構を有するインテリジェントステアリングコントアをあてることが可能であるため制御介入は逆ロールについて検討する。具体的には、人間に不快感を与える可能性がある。そこで、ドラの適切な操舵操作に反することなく、スピンなイバが適切な操舵操作を行っているかを評価

ど危険な状態に陥るのを防ぐ前輪操舵制御器し、制御介入を判断するのが評価器 2 である。

構築を目的とする。

本制御系において、評価器 1 を状態評価器、評価器 2 を操舵評価器と呼ぶ。

2. 研究経過
2.2 インテリジェントステアリングコントロール

人間の操舵を考慮する評価機構を有するイの設計法

ンテリジェントステアリングコントロールのアーキテクチャと設計法を確立すると共に、理論解提案する制御系は，まず前輪操舵制御器、析・数値解析により、その有為性を明らかにし次にこれを用いて操舵評価器を獲得し、最後た。各項目について示す。にすべてを統合した状態で状態評価器を構築

2.1 インテリジェントステアリングコントロールのする。具体的には、初めに、人間の操舵操作を模擬するドライバモデルを構築した。さらに、アーキテクチャ設計提案する制御系を図 1 に示す。制御系では、車両動特性の非線形性を補償し、より線形に制御ループの中にドライバの意思・判断を含近い特性を実現することにより、スピン等を回めた制御状態を陽に評価する機構を導入して、避でき、安全な走行を可能とする前輪操舵制

その評価情報に基づいて積極的に安全性を御器を構築した。また、ドライバによるスピン等確保する。具体的には、ドライバモデル，前輪の破滅行動を回避するための操舵操作を考

操舵制御器，評価器から構成される．前輪操慮する操舵評価器を構築した。ここでは特に舵制御器は、非線形領域、危険領域それぞれ操舵評価器の設計法について示す。

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前述のように操舵評価器は、危険領域においてドライバが適切な操舵操作を行ったかどうかを判断し、適切であれば制御介入を行わないように切替えを行う。本評価器はニューラルネットワーク（以下 NN）を用いて構築する。ドラ
図 2 走行条件

イバの操舵操作を評価するための入力情報と

図 3 状態量

して、車両挙動の指針となる横滑り角とヨーレートおよびそれぞれの変化量、その時のドライバの操舵角およびそれに対する操舵補正後の舵角、さらに目標コースの情報として車両の車線上の左右位置、コースの方向と曲率を採用した。この目標コースの情報はドライバモデ(a)操舵角履歴(b)切替え履歴

図 4 走行シミュレーション結果（一般ドライバ）

ル構築の際に視覚情報として用いた情報と同じである。NN の出力はドライバ操舵の評価値とし、NN の重みは複数の走行条件を設定し、遺伝的アルゴリズムにより獲得した。
2.3 インテリジェントステアリングコントロールの計算機シミュレーションによる検証
構築した前輪操舵制御器および各評価器(a)操舵角履歴(b)切替え履歴

図 5 走行シミュレーション結果（熟練ドライバ）を統合し、インテリジェントステアリングコントローラとして，各種条件で数値走行シミュレーションを行い，その制御性能を検証した。一般、を評価し、制御を解除していることが確認でき熟練ドライバの走行軌跡の一例を示す。図 2る。以上の結果より、同評価器を用いて、異なは走行軌跡、図 3 は横滑り角とヨーレートの関る人間の操舵特性を考慮し、所望の制御性能係、図 4、5 は一般、熟練ドライバの操舵角と各が得られていることが分かる。

評価器による切替えの履歴を示す。操舵評価

2.4 実験装置の開発

器（EV2）の切替えの結果では、0 は制御解除、提案手法の検証や問題点の早期発見には

1 は制御器 1、2 は制御器 2 による制御介入を実験装置が必要不可欠であることから、数値示す。本走行条件では、一般ドライバが単独解析と並行して実験装置の整備を行った。今で走行するとスピン状態に陥るため制御介入後、4 輪型移動車両ロボットには CPU ボード、が必要である。一般ドライバでは、適切な状態I/O ボード、センサボード、モータ制御ボード、量において制御器の切替えをすると同時に、赤外線リモートコントローラ、2 次元 CCD カメラ、その時のドライバ操舵ではスピンを回避できな

画像用 BS トランスミッタ、データ通信用無線いと判断し、制御介入を行っている。一方、熟LAN、電源用バッテリーなどを搭載する予定

練ドライバでは、適切に現在の制御領域を判である。画像 BS トランスミッタにより近くに設置断し、さらにドライバ操舵が有効であるかどうか-3-

ハンドリング
人間

車両
車両の運動

操舵入力

制御器
評価器（エバリュエータ）ステアバイワイア
補正制御

u = uman

危険回避制御u = α uman + β umachineu = umachine

切替器（インテグレータ）
ステア反力

実際の操舵

ステアリング

図 6 ドライビングシミュレータ 図 7 実験装置

図 8 人間・機械系の知的制御系の構造
制御器

環境
道路、他車他外部環境してあるスクリーンに送信された画像を見なが制御則
目標とする
車両の挙動

必要操作量

ドライバー
知覚

車
認知

判断

らドライバが運転するような形で実験を行うシス

操作

操縦系特性

操舵系の応答（操舵反力など）
自動車の状況（車速、旋廻限界までの距離間など）テムを構築し、被験者実験により、提案手法の車両運動特性

車両挙動

0.3～1.2[s]図 9 人間の認知から操作までの遅れを考慮

有効性を検証する。

した制御
3. 研究成果
本研究の手法は、付加的に外のループで車し、確立した制御手法の有効性を実験を通し両の挙動に対して異常検知や診断を行い、何て実証する。また、実験を通して得られた知見

らかの異常が推論された結果、制御に割り込をフィードバックし、提案手法の更なる改善をむ形をとっていた既存の制御系設計とは異な図る。

り、その制御ループの中にドライバの意思・判

今後は、人間の認知に着目し、異なる時間断を含めた制御状態を陽に評価して積極的にスケールの認知と評価を導入した人間・機械安全性を確保する手法である。

系の知的制御系へと拡張する。これらの関係複数のドライバモデルを構築し、各種条件に着目した制御手法の一例として、人間の認で数値走行シミュレーションを行い、ドライバ操知から操作までにかかる時間遅れを利用して、舵の意図・判断に対する評価情報と車両の状

その間に積極的に制御を介入させることによっ態に応じて適切な制御器に切り替えることによて、制御の介入が人間に与える違和感の軽減

り、制御レベルの異なる操縦支援が危険状態を図る。また、人間の操舵と制御による入力をの回避に対して有効であることを確認した。

周波数領域で分離することにより、人間の意図と車両の状態を評価し、制御の介入するレベ
ルを変えることによって、状況と人間の判断に

4．今後の課題と発展申請課題では、安全性の向上を目的として、応じた人間と自動車の制御が干渉せずに協人間の操舵を考慮する評価機構を有するイン調できる手法へと拡張し、「人間にとって自分テリジェントステアリングコントロールを提案すが運転しているように感じること」、「人間に認ることを目的とした。平成 18 年度は数値シミュ

知エラーを起こさせないこと」、「ドライバが制御レーションによる設計や検証を主体としたが、を過信しないようにすること」を重視した協調制

単に計算機によるシミュレーションスタディだけ御系を実現する。

でなく、今後は製作した実験装置を適宜改良-4-