広島工業大学紀要研究編
第 57 巻（2023）49-56

論文

シェアードコントロールオーソリティ遷移則の実機適用基本構想
髙畑健二＊・太田利夫＊＊（令和 4 年 9 月 6 日受付）

Basic concept for application of shared control authority law to actual Vehicle
Kenji TAKAHATA and Toshio OHTA
（Received Sep. 6, 2022）

Abstract
Shared control is a system that performs coordinated control in which the vehicle and the driverare integrated, and the steering input of the vehicle is automatically controlled by sharing the steering
input from the driver and the steering input from the automatic driving system. Focusing on thesteering power （steering torque × steering angular velocity） with steering torque as an independent
variable, we adopted a method to gradually decrease the authority of automatic driving torque, which
is a dependent variable. The use of steering power, which is the basis of the energy required forsteering, is based on the findings of previous research and the steering angular velocity （acrossvariable）, which has a time dimension as a dual physical quantity treated in the physical function
model, to express the agency of the driver more effectively and the steering torque （through variable）,
which does not have a time dimension, are dual, and the product of them is the steering power that
expresses the time-series causality system.
In this paper, the feasibility of the override and the authority transition method for realizing sharedcontrol by experimental equipment. The basic concept of application is shown.
Key Words: Shared control, Authority transition, Steering power, override, Haptic

び，人間－機械間の操作量配分を表すオーソリティ（権限1 ．はじめに割合）が固定（1）～（3）されている．一方，シェアード制御はシェアードコントロールとは，図 1 に示すように自動車主導側，従動側および，権限割合の協調状態が遷移する方とドライバが一体となった協調配制御を行うシステムであ式である．シェアードコントロールは，既存の自動運転レり自動車の操舵をドライバからの操舵量と自動運転システベル定義（4）だけでは規定できない．シェアードコントロー

ムからの操舵量をシェアード（協調配分）した結果を操作

ルは，所謂「人馬一体」制御であり，自動運転技術の発展量として自動運転システムへ入力するシステムである．類形として位置付けられる．つまり図 2 に示すように縦軸に似概念としてバイラテラル制御があるが，これはマスタ示すようなシェアリングレベルと自動運転レベルを組み合（主導）側が人間操作であり，スレーブ（従動）側がマニわせたものになるシェアードコントロールを実現するためピュレータという形態で適用され，主導側，従動側およの運転権限（オーソリティ）として，人の操舵性能は，操＊＊＊

広島工業大学工学部知能機械工学科
名城大学理工学部メカトロニクス工学科― 49 ―

髙畑健二・太田利夫

舵トルクや操舵角という独立したパラメータではなく，操ためのオーソリティ遷移則であり，ある意味では「人馬一舵パワーで評価することが妥当であるとの先行研究の成体」であり，自動運転技術の発展形として位置付けられ

（5）
（6）
（7）

果から，操舵トルクを独立変数とした操舵パワーる．

（操舵トルク×操舵角速度）に着目し，従属変数である自動運転トルクのオーソリティを逓減させる方法とした．操2. 1

舵に要したエネルギの基となる操舵パワーを用いること（1）車両への入力操舵トルクは，自動運転システムの目標

（5）
（6）
（7）

は，よりドライバの意思を表すのに先行研究

操舵トルク Tac および，ドライバの介入操舵トルクの知見

および，物理機能モデルであつかう双対物理量として，時間の単位をもつ操舵角速度（横断変数）と時間の単位を有ドライバ意思の介入（オーバーライド）方法

Tmc の総和（Tac ＋ Tmc）となる．
（2）介入時点では，ドライバは自動運転システムからのしない操舵トルク（通過変数）が双対（Dual）となり，Haptic トルクを感じながら操舵する．

その積が時系列な因果律（システム）を表現する操舵パ（3）実操舵トルク Tmc と目標操舵トルク Tac との偏差に応ワーを独立変数にとってオーソリティを遷移させることにじて，自動運転システムからの Haptic トルクが強くした．本稿では，自動運転走行中にドライバによる介入操なるため，ドライバのオーバーライド（意思（エー作（オーバーライド）によるシェアードコントロールを実ジェンシー））に応じて，自動運転システムのオーソ現するためのオーバーライドおよび，オーソリティ遷移方リティを逓減させ，ドライバ意思の介入（オーバーラ（8）法の実現性について実験装置 により確認した結果からイド）を自動運転システムへ受容させる．

シェアードコントロールオーソリティ遷移則の実機適用基
2. 2

本構想を示す．

ドライバ意思の介入（オーバーライド）方法

シェアードコントロールではドライバと自動運転システムのインターラクションである相互エージェンシー（意思）によって連続的に遷移する概念である．
これは人馬一体に倣い，乗馬の手綱に相当する HMI デバ イ ス（ ス テ ア リ ン グ ） に よ り，Haptic と し て ク ル マ（馬）からの走行エージェンシーの提示を汲み取りながら操舵することを意味している．
今回，シェアードコントロールを実現するための自動運転システムへの介入方法として，ドライバトルク（Tmc）（6）と操舵角速度（ω）を独立変数とした操舵パワー（5）（Tmc

Fig.1×ω）に着目し，従属変数である自動運転トルク（Tac）とConcept of Shared Control

操舵角速度（ω）による自動運転操舵パワー（Tac ×ω）のオーソリティMAP を逓減させる方法とした．
操舵パワーを Tmc ×ωとすると操舵角速度ωが発生しない場合には，速度（ランプ）偏差が発生するため，ωの積分による Δθ を加えた Tmc ×（ω+Δθ），Tac ×（ω+Δθ）を操舵パワーとして適用した．
モデル化の第一原則（10）に基づき，オーバーライドを起点として保舵までの操舵トルクの時間的な流れを通過変数（スルー変数）とすることで，ドライバがなすべき操舵パ
ワ ー を 容 易 に 規 定 で き， ド ラ イ バ モ デ ル と 制 御 対 象（Haptic Motor）との整合性が明確になるため，モデル（9）（Partially modified reference

Fig.2）

シミュレーションが主体である MBD（MILS）設計開発

Shared control beyond existing automateddriving level deﬁnitions

手法に最適である．
注：MBD: Model Based Design, MILS: Model In the Loop

2 ．オーソリティ遷移則

Simulation
操舵パワーによるオーバーライド・オーソリティ遷移則

本研究は図 2 に示したように既存の自動運転レベル定義を超えた人間と機械が協調するシェアードコントロールのを図 3 に示す．

― 50 ―

シェアードコントロールオーソリティ遷移則の実機適用基本構想

Fig.3

Override authority transition map

オーバーライド・オーソリティ遷移則は，横軸がドライ

2. 3

シェアードコントロールにおける HMI 基本原則

バの操舵パワー，縦軸が自動運転システムの操舵パワーに

自動運転レベル 3 では，ドライバがステアリングから手よりオーソリティ遷移を実現する．ドライバのオーバーラを離している時に，運転（操舵）権限を瞬時にドライバにイド（意思）によりオーバーライドからオーソリティ遷移切り替えると，ドライバがそれに対応できずに車両挙動がへ移行することで自動運転システムのオーソリティを逓減乱れるなどの危険な状態に陥る可能性がある．このため，させドライバと自動運転システムの協調を実現する．

システムがドライバにオーソリティを切り替える意図を確

オーソリティ遷移則は以下の機能を有するように設計し実に伝えるための HMI と，十分な時間的余裕をドライバに与えることが自動運転システムに求められる．さらに走た．

行中では，自動運転システムからドライバへの車両の状態（1）オーソリティの割合が常時，オーバーライドスイッチなどのエージェントの意図の提示が可能なように，表 1 のガイドラインの項目 1 を適用した．

等を用いることなく連続的に行える．
（2）自動運転システムは常時稼動し，ドライバは自動運転

3 ．シェアード制御の実現性確認システムに常時介入復帰できる．
（3）ドライバは，自動運転システムの意思（エージェン

3. 1シー）を把握し易い．

実験装置（8）

実験装置は，ステアリングシステムに視界用のモニターを有し，車両コックピットからの視界映像を表示する．ス
テアリングシステムに装備される Haptic モータは，一般

Table 1

（11）

HMI Basic Principles in Shared Control（Control Principles（Partial modification of reference― 51 ―））髙畑健二・太田利夫

的なサーボモータである．ステアリングコラムシャフトにソリティ遷移によりシェアードコントロール（図 4 －⑨）は，トーションバー（トルクセンサ）が内蔵される．図 4を実現する．に実験装置の概要を示す．
実験装置は，ドライバからの操舵入力（図 4 －①）を

3. 2

実験条件

Haptic モータのエンコーダー（図 4 －②）によりステアリ

MILS シミュレーションによる走行コースは，定常円旋ング状態を計測するとともにトルクセンサ（図 4 －③）に回とし，ドライバによるオーバーライド時の介入状況を確より入力操舵トルクを計測する．その舵角を用いて車両運認するために定常円コース上に障害物を設置してある．定動（図 4 －⑤）を行う．一方，ステアリング情報（角度，常円旋回の走行コース条件を表 2 に示す．

角速度，角加速度）から MM（Model matching）を用いて DS トルクを生成する（図 4 －④）．更に，車両情報（横3. 3

確認方法

オーバーライド方法および，オーソリティ遷移曲線につ加速度，図 4 －⑥）から最適オブザーバを用いて RI トル

いて，以下の項目を確認することで実現性を判断した．

クを生成する（図 4 －⑦）．
次に，操舵トルクを目標値として，DS トルクと RI ト（1）走行時におけるドライバオーバーライド前後の操舵角および，走行軌跡の連続性

ル ク を 重 畳 さ せ Haptic モ ー タ に よ り ド ラ イ バ に 対 し（2）ドライバオーバーライド時のオーソリティ遷移曲線適Haptic トルクを生成する（図 4 －⑧）．
測定した操舵トルクおよび，自動運転用トルクからオー用による Haptic 遷移の円滑性

Block diagram of experimental equipment

Photograph of experimental equipment.
Fig.4

Outline of experimental equipment― 52 ―

シェアードコントロールオーソリティ遷移則の実機適用基本構想
Table 2

3. 4

Driving conditions by MILS simulation

実現性の確認・障害物回避後についても，横加速度 5 m/s2 以下で自動（1）ドライバオーバーライド運転に復帰可能．（図 5 ， 7 参照）

定常円旋回中のドライバによるオーバーライドの操作性・障害物回避は，参考文献（6）で示されている値（180W）をオーバーライド前後の操舵角のおよび，走行軌跡の連続よりも十分に小さな操舵パワーで実現可能．（図 6 参照）

性により実現性を判断した．連続性は，一般のタイヤの（2）オーソリティ遷移

コーナリングスティフネスが飽和領域とならない横加速度2（13）5 m/s 以下

走行時におけるドライバオーバーライド時の Haptic 遷であることによって評価した．

移 MAP によるオーソリティ遷移の実現性を判断した．図MILS による実験結果から，オーバーライド方法の実現

8 に障害物を回避するためのドライバ介入時の Haptic 遷性について以下を確認できた．

移 図 を 示 す．Haptic 遷 移 図 は， 横 軸 に ド ラ イ バ 操 舵 パ

・障害物に対してドライバ介入操舵により障害物を横加速

ワー，縦軸に自動運転操舵パワー，垂直軸に Haptic を示

2

度 5 m/s 以下で回避可能．（図 5 ， 7 参照）

す．
図 8 ①から，ドライバが更に操舵介入（オーバーライド）意思を示すことで，ドライバのオーバーライド（意思（エージェンシー））に応じて，自動運転システムのオーソリティを逓減していることが確認できる．
図 8 ②から，手動操舵パワー増大に伴い，インピーダンストルク成分も変化していることが確認できる．
（3）シェアードコントロールの実現性
この結果からオーソリティ遷移曲線を適用することで，

Fig.5

Driving trajectory avoiding obstacles

Fig.6

Steering power avoiding obstacles

ドライバと自動運転システムのオーソリティの割合を，ドFig.7― 53 ―

Vehicle lateral acceleration avoiding obstacle髙畑健二・太田利夫

ライバと自動運転システム相互（インターラクション）の

5 ．今後の展望

意思（エージェンシー）に基づきオーソリティおよび，インピーダンストルク成分を連続的に変化させるシェアード

実機への適用に際し， 4 章の結言に対して考慮すべき要件について参考文献（14）等を参考にして以下にまとめておコントロールの実現性を確認できた．

く．
（1）操舵系オーソリティ遷移
ドライバが操舵モードを自動から手動に変更するように要求する理由は多様である．
変更する状況は，自動操舵システムが続く経路からの単純な離脱，車両のセンサーによって検出されていない障害物の回避も考えられる．
後者のような例では，ドライバが反応する時間が制限される．人間はストレスがあると，対応するボタンを見つけ，押下して手動ステアリングへの移行操作することがタイムリーに行われる可能性は低くなる．
Fig.8

介入が予期できない状況では，ドライバはハンドルを握Haptic transitions when overriding

り，車両を手動で操縦する可能性がある．

4 ．結

この自然な反応から，シェアードコントロールによる操言

舵系オーソリティ移行の操作は直感的であるため，より安ドライバと自動運転システムのオーソリティの割合を，ドライバと自動運転システム相互（インターラクション）全である．
（2）シェアードコントロールの双方向性の意思（エージェンシー）に基づき連続的に変えるシェ

ドライバが自動操舵システムを無効にする方法，すアードコントロールの実現性に対して以下の確認によってなわち，自動操舵から手動操舵に遷移する手段は規則

シェアードコントロールオーソリティ遷移則の実機適用基（JASOTP18004のレベル 3 ）で規定されているように，本構想の要件を抽出できた．

オーソリティの遷移は操舵システムのみを使用して実現す（1）ク ル マ か ら の 走 行 エ ー ジ ェ ン シ ー の 提 示 で あ るる必要がある．
一 方， 手 動 操 舵 か ら 自 動 操 舵 へ の 遷 移 は 規 則Haptic について，HMI デバイス（ステアリング）に（JASOTP18004のレベル 3 ）には明記されてないが，同様よって汲み取れることが確認できた．
（2）MHI 原則（表 1 ）の制御則で要求されているドライの方法で実現する必要がある．
このためには，オーソリティ遷移機能は双方向性を有す

バによるシステムへの介入が連続的に小さな操舵パるように設計する必要がある．

ワーで実現できることが確認できた．
（3）時系列な因果律を表現する操舵パワーをオーバーライ

典型的な使用例として，高速道路での車両追越しなどはドの介入独立変数にする妥当性を確認できた．

ドライバによる一時的操作であり，その後，たとえばボタ（4）時系列な因果律を表現する操舵パワーをオーバーラインやレバーを操作することなく自動操舵を再開する必要がドの介入独立変数とした．ドライバの意思（操舵トルある．

ク）と車両から意思（操舵角速度）の因果関係を表現（3）情報フィードバック
ドライバにとって操舵入力の要否，つまり車両が手動まするインターラクションよって連続的なオーソリティ遷移が実現出来ることを確認できた．（図 9 参照）

たは自動操舵モードを認識できる必要がある．
この情報は，視覚または音響信号を使用して提供可能である．ただし，オーソリティ移動は操舵システムによって

Fig.9

Interactions expressing causality― 54 ―

シェアードコントロールオーソリティ遷移則の実機適用基本構想機能されるため，情報フィードバックも操舵システム内で動操舵に切り替えると，ステアリングホイールの偶発的な提供する必要がある．したがって，この機能は，運転中の衝撃，たとえば摩擦が原因で，トルクセンサへの外乱に操舵制御モードに関する情報を触覚（Haptic）フィードよって生じる望ましくない遷移のリスクが生じる場合があ

バックによってドライバへ提示する必要がある．

る．さらに，快適なオーソリティ遷移を保証することは困（4）オーソリティ遷移時間難である．

自動操舵システムによって引き起こされる事故の危険性（7）シェアードコントロールにおける SAS，CASが差し迫っている場合，ドライバはできるだけ早く車両を制御する必要がある．

自動操舵モードでは，自動操舵コントローラはドライバのステアリングホイール操舵に逆らうように作動（SAS一方，ドライバが自動化システムに制御を委ねることを機能）させ，逆に，手動操舵モードでは，ドライバのステ望む場合，ドライバの我慢は可能な限り少なくする必要がアリング操作を支援（CAS 機能）することに特化させるある．ゆえに，オーソリティ遷移制御モードに遅延は許さべきである．動的運転タスク部分を示す JASOTP18004にれない．

基づく運転タスク概略図における SAS，CAS の位置づけ（5）オーソリティ遷移条件

を図10に示す．

自動操舵制御則モードではドライバ入力を拒否する一方

SAS: Stability Augmentation System

で，手動操舵制御則モードでは，ドライバの操舵操作を支CAS: Control Augmentation System（8）操舵サーボについて援することを目的としている．
自動操舵と手動操舵間の移行は，ボタンなどの専用ス

航空機は，シリーズサーボ，パラレルサーボの両方を装イッチを使用して操作可能だが，ボタンを押下操作は予期備しているが，車のシェアードコントロールに用いるサーしない状況の場合のドライバは自然な反射的対応ができ

ボは，パラレルサーボが EPS（電動パワステ）に容易にず，直観性の要件を満たさない．

実装できかつ，反力は可逆であることから主流である．

または，ドライバがハンドルを握っているかどうかを監

安定性増大（SAS）目的の場合はドライバに介入が分か視して，車両を手動または自動操舵モードにする必要があらないシリーズサーボのほうが良い．

るかどうかを判断することも必要である．

・シリーズサーボ：操縦桿と舵面アクチュエータの間に直しかしながら，これではシステムが横方向制御のオーソ列にサーボを入れる方式であり，舵面からの反力はパイリティを持っている間，ドライバはハンドルに添えた手を休ませることはできない．

ロットへは不可逆である．
・パラレルサーボ：操縦桿と舵面アクチュエータを並列に（6）オーバーライド配してそれらを，リンクで結合して舵面を駆動する方式

ステアリングホイールに偶然触れた場合，ドライバにであり，舵面からの反力は可逆である．

オーバーライドの意図がなくても自動操舵システムが解除され，車両の安全性が損なわれる可能性がある．

なお，FBW（航空機），SBW（自動車）ではこの区別は曖昧に使用されているので，注意が必要であるが，反力自動操舵モードでステアリングホイールに過剰なトルクが加えられた場合（オーバーライド状態）では，ドライバの可逆，不可逆の観点でサーボ系を捉えるための知識として記載してある．にオーソリティを移すべきであるが，このような方法で手Fig.10

Driving task schematic diagram showing the dynamic driving task part by JASOTP18004― 55 ―

髙畑健二・太田利夫

謝（5）近藤政市，操舵に要する力及び反應の力學に就いて，

辞

日本航空學會誌 Vol. 3，No.14，pp.215-219（1936）

この論文は名城大学理工学部メカトロニクス工学科楊・（6）近藤政市，基礎自動車工学 後期編，養賢堂，pp.258－259（1967）

太田研究室との共同研究の一環としてまとめたものである．さらに，状態推定理論の本研究への応用および，適用（7）近藤政市，操縦性安定性ひとすじ，自動車技術会インタビュー，（1995），p.70

に関しては，元 ･ 名古屋大学工学研究科教授の髙浜盛雄先（8）髙畑健二，里信純，安塚周磨，八房智顯，安鍾賢，教生のご指導を賜りました．

育装置

この場を借りて，共同研究者である太田利夫先生，楊剣文

次世代知能化技術実験システムの開発，広島工業大学紀要

鳴先生ならびに，髙浜盛雄先生に感謝申し上げます．

教育編，Vol.21（2022）（9）日本学術会議，総合工学委員会．機械工学委員会合同献

工学システムに関する安全．安心．リスク検討分科会：平成29年 6 月27日（2017）（1）太田利夫，楊孫東，髙畑健二，楊剣鳴，異なる推定方法のオブザーバによるロバスト操舵制御則の外乱抑制（10）自動車技術会共同研究センター，自動車開発における効 果 の 比 較， 日 本 機 械 学 会 論 文 集，Vol.86，No.890

プラントモデル I/F ガイドライン（ver.4.0），（2021），（2020），DOI: 10.1299/transjsme.19-00441.

p.10（2） Ohta, T., Yang, J., Yasuzumi, K., Takahata, K.,（11）向江秀之他，高度運転支援システムの HMI 原則，計測と制御 Vol.54，No.11（2015），pp.841-844

Research on Haptic Generating Control Law for
SBW by Impedance Control Using Model Matching
AssumedSharedControlUsage,（12）自動車技術会，自動車技術ハンドブック（試験・評価編）（1992），pp.113-114.

International

Journal of Mechanical Engineering and Robotics（13）堀 内伸一郎，自動車の運動性能，自動車工学基礎シResearch, Volume 9, No. 8（2020）,pp.1205-1212, DOI:

リーズ，自動車技術会

10.18178/ijmerr. 9. 8. 1205-1212.

（https://www.jsae.or.jp/~dat1/mr/motor16/mr200
270.pdf2（2022.5.1参照））（3）太田利夫，楊剣鳴，加藤匡剛，笠川亮，髙畑健二，
MBD による RCP を活用した SBW のための人工操舵（14）Maxime Moreillon, Tsutomu Tamura, Robert Fucs,

感生成則の設計開発，設計工学論文集，Vol.57，No.

Transfer

11（2022）．

Automated Vehicles，自動車技術会学術講演予稿集，（4）JASO TP 18004-2022，自動車用運転自動化システムのレベル分類及び定義（2022）― 56 ―of

Lateralpp. 1 - 7（2018）

Control

Authorityfor