広島工業大学紀要研究編
第 55 巻（2021）25-30

論文

シェアードコントロール実現のための人工操舵感の研究
髙畑健二＊（令和2年9月30日受付）

Research on Steering Haptic to realize Shared Control
Kenji TAKAHATA（Received Sep. 30, 2020）

Abstract
Although the final goal of this research is sharing control, which transitions between automatic
driving and manual driving with the driver’s intention, this time we focused on the steering feelof the SBW system during that transition.
We have verified the feasibility by the research that a steering reaction force generation
control law that allows the user to intuitively understand the intention of the vehicle added
information such as the vehicle states side and Road Information to the steering reaction force on
the SBW system. In the future, driver assistance technologies that will evolve that autonomousdriving vehicles will be familiar to the driver, will make the driver assistance vehicle or theautonomous vehicle a receptive mobility in a society where senior drivers are increasing.
We would perform a simulation to verify the feasibility of Haptic adding the Road Information,
therefore we would report these valuable results.
Key Words: Sharing control, Steer-by-wire, Haptic, Model matching, Impedance Control,
Road Information

今後、進化してくる運転支援技術さらには自動運転車両

1．はじめにがドライバにとって親和性を有することは、運転支援車両
従来からの自動車で運転経験を積んできたドライバにあるいは自動運転車両をシニアドライバが増大してくる社

とって、運転支援が装備された車両からの情報を受け取る会において受容性のあるモビリティとするために必要な研場合、いわゆるオートメーションサプライズが生じ易い。

究と位置付けた。

特に EPS（電動パワーステアリング）や SBW（ステア

本研究では参考文献⑸の研究成果である操舵の周波数成バイワイヤ）が装備された車両のステアリング操舵におけ分（PSD, Power Spectral Density）によってドライバのとして生成される操舵特性を評価する方法の有効性に注目し、SBW システ

場合や、運転支援モードがシステム都合で遷移した場合はムにおける、進路情報（進路に対する操舵反力の時系列的従来の機械的結合の操舵系に慣れ親しんだドライバは車両変化）に対する車両（タイヤ）からの操舵応答を周波数成側からの人工感覚の意図が直観的あるいは、経験的に未体分（PSD）で表現し、その成分を操舵反力（Haptic）に重験であり、違和感や誤操作を起こす可能性が大きい。

畳させることで、車両（タイヤ）の状態（反応）を従来のる車両からの操舵反力が人工感覚

（１）
（２）

＊

広島工業大学工学部知能機械工学科― 25 ―

髙畑健二

機械的結合のある操舵系と同様にドライバに伝達する基本⑶的メカニズムを解明することを今回の研究目標とした。本

操舵系 Stiffness（：＝操舵角 / トルク）に起因するトルク（剛性トルク）

研究の最終目標は自動運転と手動運転をドライバの意図

この複合トルクは、式⑴のようにインピーダンスの線で遷移させるシェアリングコントロールであるが、今回形結合によって示され、SBW システムにおいては操舵は、その遷移中における SBW システムの操舵反力である

Haptic トルクを人工的に生成するための原理となる。

Haptic について着目し、一連の研究計画のうち、進路情⑴

報（R I : Road Information）を Haptic に反映させる実現

where,性確認のためのシミュレーションによる検証結果、有用な: Synthetic Torque

知見および、今後の課題について報告する。

: Inertance of Steering mechanism: Mobility of Steering mechanism

2．SBW車における操舵Haptic
2.1: Stiﬀness of Steering mechanism

操舵Hapticの分類

目標進路に向かうための操舵に必要な情報（以下、進路さらに、ステアリング・オンセンターにおける手応えは情報）に対する、操舵 Haptic（以下、Haptic）との関係は、静的特性であり、Stiffness トルク・操舵角のリサージュ波によって、以下の分類であると報告されている。

形における操舵角ゼロ付近の Stiffness トルクのヒステリ本研究でも先行研究の成果を基準にして、進路情報とシス幅で表現でき、図 2 のように操舵角中央付近での静止

先行研究

（3）
（4）
（5）

Haptic の関係について論述する。
⑴

現在進路保舵（道路形状成分）に対する Haptic⑵

予測進路偏向操舵（予測操舵成分）に対する Haptic⑶修正に対する操舵（修正操舵成分）に対する Haptic⑷

ステアリング・オンセンター保舵に対する Haptic

2.2

Hapticトルク

2.2.1

操舵トルクの不感帯幅で決定できる。

進路情報に起因するHaptic（分類2.1（1）〜（3））

図 1 に進路情報である車両進路の時間経過とHaptic の関係について図示する。ドライバ操舵は直線走行や定常円旋回時は操舵角を保持するための保舵操舵（図中の上段、操舵トルクが偶力になっていないことに注意されたい。
）、直進から旋回への遷移が必要時は操舵角速度を発生するための転舵操舵（図中の中段、操舵トルクが偶力になっていることに注意されたい。
）、旋回遷移中の操舵角速度を修正が必要時は操舵角加速度を発生するための当て舵または、追い舵（図中の下段、操舵トルクが偶力になっていることに注意されたい。
）が必要になる。
2.2.2

操舵系構造に起因するHaptic（分類2.1（4））

Sight of View is quoted from following URL.
https://www/mazda.co.jp/beadriver/cockpit/view/01/

操舵系の構造（メカニズム）起因する Haptic トルクはFig. 1

操舵角に応じて発生する Stiffness トルク、操舵角速度にRoad information required for steering Haptic

応じて発生する Mobility トルク、操舵角加速度に応じて発生する Inertance トルクの線形結合（インピーダンストルク）として表現できる。すなわち、Haptic トルクはドライバの操舵入力を発端として、発生（因果）順に、⑴〜⑶が複合されたトルクである。
⑴

操舵系 Inertance（：＝操舵角加速度 / トルク）に起因するトルク（起動・停止トルク）⑵

操舵系 Mobility（：＝操舵角速度 / トルク）に起因す
Fig. 2るトルク（等速トルク）― 26 ―

Hysteresis of Steering on center in Lissajous（Typical）

シェアードコントロール実現のための人工操舵感の研究

3.2

3.

Haptic生成

3.1

Haptic生成則

MM制御によるインピーダンス制御

3.2.1

インピーダンス成分 J , D , K の抽出方法

操舵系構造に起因する Haptic は以下のインピーダンス式 ⑴ で 示した 操 舵 系 構 造 に 起 因 する Hapticトルクの成分に分類できる。（2.2.2 項から再掲）

Inertance, Mobility, Stiffnessの混合比率はModel Matching

操舵系 Inertance J （：＝操舵角加速度 / トルク）に⑴起因するトルク（起動・停止トルク）（MM）によるインピーダンス制御により変更することが操舵系 Mobility D （：＝操舵角速度 / トルク）に起⑵できる。（詳細は 3.2 節で後述）

因するトルク（等速トルク）

一 方、 維 持 操 舵、 予 測 操 舵 お よ び、 修 正 操 舵 の 各

操舵系 Stiffness K （：＝操舵角 / トルク）に起因す⑶

Haptic については、タイヤ転舵用の Tie Rod モータが内るトルク（剛性トルク）蔵するトルクセンサによって検知した路面から進路情報（R I ） の 周 波 数 成 分（PSD, Power Spectral Density） をこれらのインピーダンス成分（ J , D , K ）に対する状態

MM の極配置のための状態フィードバック要素に拡大系

変数は、実モータから MM 制御で必要な状態変数であるとして追加し、ドライバに入力トルクを Haptic 成分とし角度θ［rad］、角速度ω［rad/s］、角加速度（トルク）ω［rad/て重畳させている。（詳細は 3.3 節で後述）

s2］を観測データとして計測することができる。角度θは、4モータのエンコーダ出力より、角速度ωは、モータドライ

今回開発した操舵 Haptic 生成則を確認するためのメカバ出力より計測することができる。角加速度（トルク／慣

ナイゼーションブロックを図 3 に示す。
今回想定した Haptic モータは一般的な DC サーボモー性モーメント）ωは、状態変数として取り出すために操作タである。サーボアンプはトルクセンサであるトーション

量入力に一次遅れ伝達関数を前置きし、計測モータ電流にバーによって機械的入力トルクを電気信号に変換された信トルク定数を乗算したトルクを J m ＝ 1 とする。

4号を操作入力とし、MM ゲインおよびサーボアンプフィー

こうすることで、Inertance に起因するトルクは式⑵にドバックゲインによって Haptic モータを制御している。

示すように、角加速度と等価になる。さらに、正規化（一R I （Road Information）信号は最適オブザーバの入力雑般化）インピーダンス（6）は式⑶として表すことができる。

音（ただし、雑音として相殺するのではなく重畳信号として⑵扱う。）と見做している。最適オブザーバの観測量はエンコーダによって、モータ出力軸の角度、角速度、角加速度を計測している。このように、Haptic コントローラは最適オブザーバと状態フィードバック則によって構成されている。
なお、SAT（Self Aligning Torque）、路面キックバックに起因する Haptic については、今回対象外とし、今後の研究における研究対象とする。
Haptic の分類とその生成制御則の関係を表 1 に示す。

⑶

Fig. 3Mechanization block of Haptic generation Law

Table 1

Generation method for each Haptic

3.2.2

MM制御

MM 制御の制御対象である Haptic 生成用のサーボモータを含む操舵系の状態方程式を式⑷、シミュレーション用― 27 ―

髙畑健二パラメータを表 2 に示す。MM 制御とは、制御対象（サー〈〉ボモータを含む操舵系）に対して、目標指令値 r、操作量 u、制御量 y、状態量 x を規定した上、状態フィードバック則⑸

F および、フィードフォワード則 R によって r → y の希望の目標応答を得る制御則である。制御対象のパラメータはハードウェア固有であり基本的に一定（時不変）である。
制御対象に対して MM 制御を付加し、F の極配置を任意に変更することによって r → y の希望の Haptic 応答を得ることができる。
さらに、R による定常ゲイン（ y/ r.）は常に 1 倍（0dB）となるように設定できる。MM 制御を付加した閉ループ制御系（基本制御器）の状態方程式を式⑸に示す。式⑷に示したハードウェア固有の A 行列を式⑸に示すように A f
3.3＝ A ＋ BF 行列によって、希望のインピーダンスに変更することができるようになり、その結果、希望の Haptic

MM 制御と最適オブザーバを組合せた拡大システムを
図 4 に示す。図中、R I 入力の本来の位置付けは入力外乱応答を得ることができる。
Table2

進路情報の周波数成分を重畳させる最適オブザーバであり、それを相殺するように機能するロバスト制御則でSimulation parameters of Haptic motor mechanism

あるが、今回は相殺ではなく重畳機能として位置付けるため、RI 入力の制御量（Haptic）への影響度に注意を要する。
最適オブザーバの機能は以下のとおりである。
⑴

進路情報（R I ）を状態量として、本来の状態フィードバック量［θ，ω，ω］に追加し、拡大系状態量［θ，4ω，ω，R I ］を形成する。なお、状態量 i a（サーボモー4タ電流）は状態フィードバックには使用しないため，状態量には陽に表記していない。
^進路情報（R I ）の最適推定値（R I ）の PSD を最適オ⑵ブザーバの整形フィルタによって弁別する。
進路情報（R I ）を MM 制御の希望応答成分との混合⑶比率（ f4）を調整することにより、操舵系構造に起因する Haptic 成分に進路情報（R I ）を重畳させる。
〈〉⑷

Fig. 4

4.

Optimal Observer system configured by MM control

シミュレーションによる実現性の検証
Haptic 生 成 則の実 現 性について、3 章で設 計を行った

Haptic 生成則とR I を用いてシミューションにより検証した。
4.1

ステアリング・オンセンターに対するHaptic

MM 制御による操舵トルクと操舵角の周波数応答をリサージュ波形で描き、ステアリング・オンセンターにおけ― 28 ―

シェアードコントロール実現のための人工操舵感の研究

る操舵手応えの評価指標として位相遅れ、ヒステリシス幅する操舵 3（修正操舵成分）に伴う反力 3 を Haptic PSDについて確認した。

上に明確に再現することができた。図中上側の PSD は式

下記の解析パラメータによるリサージュ波形（図 5 参照）である。の解析により、下記の検証ができた。
〈解析パラメータ〉
・操舵入力

（7）

⑶の R I 生成アルゴリズムで発生させたパワースペクトル
図中下側の PSD は最適オブザーバで推定したパワース：正弦波操舵トルク4N・mp-p、角周波数1.884/s

ペクトルである。両者とも非常に類似していることが見て・操舵系非線形要素：操舵角飽和とれる。直流（0Hz）成分は道路形状による成分、1Hz 成・サーボモータを含む操舵系動特性：表2参照

分は一次舵角予測制御による成分、2Hz 成分は修正操舵成⑴

操舵トルク（操作量）と操舵角（制御量）の位相遅れ分を意味している。なお、3 次以上の高調波成分は R I 発はリサージュ波形のヒステリシス幅であり、MM に生アルゴリズムの特性上発生するものであり、物理的意味よって位相遅れを補償することでリサージュ波形のヒは持たないため、検証対象外とした。

ステリシス幅を任意に変更できる。
⑵

操舵トルク（操作量）と操舵角（制御量）のゲインはリサージュの傾き（図中では Gain Tilt, Gain Height）⑹であり、MM のフィードフォワードゲインによりリサージュの傾き（ステアリングの操舵ゲイン相当）を任意に変更できるため、フィードフォワードゲインによってステアリングの操舵ゲインを可変することができる。
極配置（p 1 ＝ -628, p 2 ＝ -1.57, p 3 ＝ -31.4, nominal）を⑶

複素左半平面上でより左へ配置すると、位相遅れ幅を小さくしヒステリシス幅を小さくすることができる。
極配置の数値根拠は現状、試行錯誤値であり、今後、定量的根拠を明らかにする。
極配置（p 1, p 2, p 3）を複素左半平面上でより右へ配置す
ると、位相遅れ幅を大きくしヒステリシス幅（ステアリング・オンセンターでの手応え相当）を大きくすることができる。

Fig. 5

4.2

Lissajous of Steering on center

PSDによるHaptic検証

R I 情報の Haptic への反映について、図 3 に示したメカナイゼーションブロックをシミュレーションによって検証した。図中の R I 発生器は式⑹の 2 次予測舵角モデル（8）を使用し、そのテイラー級数展開の第 1 項（DC 成分）を現在進路保持に必要な情報（道路形状成分）、第 2 項を予測進路偏向操舵に必要な情報（予測操舵成分）および、第 3項を修正進路操舵に必要な情報（修正操舵成分）とする

Fig. 6

R I 発生アルゴリズムとした。
図 6 に示す PSD の検証により、R I として操舵 1（道路形状成分）に伴う反力 1、予測位置へ偏向させるための操舵 2（予測操舵成分）に伴う反力 2 および、外乱修正に対― 29 ―PSD of Road Information

髙畑健二5．結

この場を借りて、共著者である太田利夫、楊剣鳴、楊孫言

東、加藤匡剛、張文瀚、布目綾華の皆様ならびに、髙浜盛自動運転での活用を想定した SBW 操舵における Haptic

雄先生に感謝申し上げます。

生成則についてシミュレーションによって以下の検証結果を得ることができ、今後進展予定の研究のための基礎デー

太田利夫＊1，楊剣鳴＊1，楊孫東＊2，加藤匡剛＊2，張文瀚＊3，

タの取得および、Haptic 生成アルゴリズムの実現性を確

布目綾華＊1：SBW における Impedance 制御による Haptic

認することができた。

を組込んだ Sharing Controller に関する研究⑴ R I を拡大状態量と見做し、最適オブザーバの推定機＊1：名城大学理工学部メカトロニクス工学科

能により、R I の Haptic への重畳ができる見通しを得た。

：名城大学理工学研究科＊2

ただし、R I 入力の本来の位置付けは入力外乱であ文り、それを相殺するように機能するロバスト制御則で⑴ある点に懸念があるため、今後の理論的解明が必要で⑵

推定を用いた電動パワーステアリングによる車両安定

MM による極配置と操舵トルクと操舵角のリサー化制御の開発、日本機械学会第 14 回交通・物流部門
大会講演論文集、2213（2005），pp. 163-166.

把握することができ、R I と操舵手応えを独立に設定⑵することができる見通しを得た。

皆木亮、星野洋、堀洋一：運転者の感度特性に基づく反力制御によるアクティブ前輪操舵の実験的検証、生ただし、現状の極配置の数値根拠は試行錯誤値であ産研究、Vol. 61，No. 6（2009），pp. 19-24.

り、今後の理論的解明が必要である。

⑶

小高賢二、皆川正明：ステアリングキックバックの今後は、ステアリングシミュレータを用いた官能評価

原因に関する力学的解析、HONDA R ＆ D Technicalにより Haptic として今回除いた SAT、路面キックバッ

Review，Vol. 11，No. 1（1999），pp. 119-128.

クについても評価し、MM の極配置、最適なパラメー⑷

田中英之、栗重正彦、佐竹俊英、喜福隆之：路面反力ある。
ジュ波形（ヒステリシスによる操舵手応え）の関係を

⑶

献

⑷

毛利宏、永井正夫、“操舵トルクを制御入力とする車タの同定実験を実施し、このアルゴリズムの妥当性を線追従制御の検討（第 1 報）”、日本機械学会論文集（C確認していく予定である。

編）、Vol. 67，No. 664（2001），pp. 160-167.

その後は、実車による Sharing Controller への適用を⑸

磯村有宏，原徹，神谷公一：ドライバのハンドル操作目指し、研究を発展・継続し、このアルゴリズムの妥におけるヒューマンファクタ−ドライバの操舵特性評当性を確認していく予定である。

価のための三つのパラメータの提案−、自動車技術会

謝論文集、Vol. 27，No. 1（1996），pp. 122-126.

辞⑹

この論文は［№ 20-1］日本機械学会 2020 年度年次大会

小林尚登、増田良介ほか：ロボット制御の実際（1999）、コロナ社、pp. 118-124.

講演〔2020.9. 13-16、名古屋〕で学術講演するための下記⑺

遠藤修司：“電動パワーステアリングを用いた操舵研究論文をまとめるための基礎研究活動における共同研究運転負荷軽減に関する研究”、日本機械学会論文集、の一環としてまとめたものである。

Vol. 82，No. 837（2016），pp. 1-16.

さらに、ロバスト制御理論の本研究への応用および、適⑻髙畑健二、松原武徳、奥出宗重：自動車走行軌跡計測用に関しては、元・名古屋大学工学研究科 教授の髙浜盛に適用する GPS-IMU 融合法の進展、自動車技術会論雄先生のご指導を賜りました。

文集、Vol. 40，No. 1（2009），pp. 175-180.

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