CN109017746A - 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于是否能够正确地识别周边状况而能够适当地限制速度的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质，车辆控制装置(100)具备：识别部(121)，其基于车载传感器的输出来识别车辆的周边状况；以及速度决定部(123A)，其基于法定速度或设定速度、以及表示由所述识别部识别的识别精度的识别精度信息，来决定所述车辆的目标速度，所述设定速度基于由所述车辆的乘客设定的速度而得到，所述速度决定部在由所述识别精度信息表示的识别精度降低的情况下，将所述车辆的目标速度决定为比所述设定速度小的速度。

Description

车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质
技术领域
本发明涉及车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。
背景技术
关于不需要由乘客进行的操作而车辆自主地行驶的自动驾驶的研究不断进展(例如，日本特开2017-81382号公报)。在自动驾驶中，例如假想对发动机、马达、制动装置等进行控制，以便使车辆速度追随随附地图信息而预先存储的车速目标值(包括加减速模式)，或者追随基于前行车辆的存在、速度、由乘客设定的速度而得到的速度目标值。
然而，在与自动驾驶相关的以往的技术中，例如因雨天、雾等而视野变差，在周边监视的识别精度变差的情况下，有时以车辆的乘客感到不安那样的速度行驶。
发明内容
本发明的方案是考虑到这样的情况而完成的，其目的之一在于提供一种基于是否能够正确地识别周边状况而能够适当地限制速度的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。
本发明的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质采用了以下的结构。
(1)：本发明的一方案的车辆控制装置具备：识别部，其基于车载传感器的输出来识别车辆的周边状况；以及速度决定部，其基于法定速度或设定速度、以及表示由识别部识别的识别精度的识别精度信息，来决定车辆的目标速度，所述设定速度基于由车辆的乘客设定的速度而得到，所述速度决定部在由识别精度信息表示的识别精度降低的情况下，将车辆的目标速度决定为比设定速度小的速度。
(2)：在(1)的方案的基础上，识别部在基于车载传感器的输出不能识别出特定的道路事项的情况下，输出表示识别精度降低了的情况的所述识别精度信息，所述特定的道路事项是基于地图信息和所述车辆的位置信息而推定为存在的道路事项。
(3)：在(1)的基础上，识别部进行行驶路边界的识别。
(4)：本发明的一方案的车辆控制方法使计算机进行如下处理：基于车载传感器的输出来识别车辆的周边状况；基于法定速度或设定速度、以及表示识别的精度的识别精度信息来决定车辆的目标速度，所述设定速度基于由所述车辆的乘客设定的速度而得到；以及在由识别精度信息表示的识别精度降低的情况下，将车辆的目标速度决定为比设定速度小的速度。
(5)：本发明的一方案的存储介质存储有程序，该程序使计算机进行如下处理：基于车载传感器的输出来识别车辆的周边状况；基于法定速度或设定速度、以及表示识别的精度的识别精度信息来决定车辆的目标速度，所述设定速度基于由车辆的乘客设定的速度而得到；以及在由识别精度信息表示的识别精度降低的情况下，将车辆的目标速度决定为比设定速度小的速度。
根据(1)～(5)，基于是否能够正确地识别周边状况而能够适当地限制速度。
附图说明
图1是利用了实施方式的车辆控制装置的车辆系统1的结构图。
图2是表示由本车位置识别部122识别出本车辆M相对于行驶车道L1的相对位置及姿态的情形的图。
图3是表示基于推荐车道来生成目标轨道的情形的图。
图4是用于说明速度决定部123A、制动距离推定部123B、速度控制部144及自动停止控制部145的功能的图。
图5是速度决定部123A的功能结构图。
图6是例示在车辆的起步时及中间加速时生成的第一修正目标速度Vr_f1及第二修正目标速度Vr_f2的图。
图7是速度控制部144的功能结构图。
图8是制动距离推定部123B的结构图(之一)。
图9是制动距离推定部123B的结构图(之二)。
图10是例示实施方式中的检测制动距离Dis_brk_det(k)和推定制动距离Dis_brk_est(k)的随时间变化的图。
图11是例示实施方式的制动距离推定部123B(1、2)与比较例分别推定的推定制动距离的随时间变化的图。
图12是自动停止控制部145的结构图。
图13是用于说明FF制动力修正量算出部145F的处理的内容的图。
图14是表示速度加权函数Wsp_i(k)的导出规则的图。
图15是表示制动距离加权函数Wdis_i(k)的导出规则的图。
图16是用于说明将前馈制动力修正量Dfabk_FF加入控制起到的效果的图。
具体实施方式
以下，参照附图来说明本发明的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质的实施方式。
[整体结构]
图1是利用了实施方式的车辆控制装置的车辆系统1的结构图。搭载有车辆系统1的车辆例如为二轮、三轮、四轮等的车辆，其驱动源为柴油发动机、汽油发动机等内燃机、电动机、或者它们的组合。电动机使用与内燃机连结的发电机发出的发电电力、或者二次电池、燃料电池的放电电力来进行动作。
车辆系统1例如具备相机10、雷达装置12、探测器14、物体识别装置16、通信装置20、HMI(Human Machine Interface)30、导航装置50、MPU(Map Positioning Unit)60、车辆传感器70、驾驶操作件80、自动驾驶控制单元100、行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220。上述的装置、设备通过CAN(Controller Area Network)通信线等多路通信线、串行通信线、无线通信网等而彼此连接。图1所示的结构只是一例，可以省略结构的一部分，也可以进一步追加其他结构。
相机10例如是利用了CCD(Charge Coupled Device)、CMOS(Complementary MetalOxide Semiconductor)等固体摄像元件的数码相机。相机10在搭载有车辆系统1的车辆(以下称作本车辆M)的任意的部位安装有一个或多个。在对前方进行拍摄的情况下，相机10安装于前风窗玻璃上部、车室内后视镜背面等。相机10例如周期性地反复对本车辆M的周边进行拍摄。相机10也可以是立体摄影机。
雷达装置12向本车辆M的周边放射毫米波等电波，并且检测由物体反射后的电波(反射波)来至少检测物体的位置(距离及方位)。雷达装置12在本车辆M的任意部位安装有一个或多个。雷达装置12也可以通过FM-CW(Frequency Modulated Continuous Wave)方式来检测物体的位置及速度。
探测器14是测定相对于照射光的散射光来检测直至对象的距离的LIDAR(LightDetection and Ranging、或者Laser Imaging Detection and Ranging)。探测器14在本车辆M的任意部位安装有一个或多个。
物体识别装置16对相机10、雷达装置12及探测器14中的一部分或全部的检测结果进行传感器融合处理来识别物体的位置、种类、速度等。物体识别装置16将识别结果向自动驾驶控制单元100输出。物体识别装置16可以根据需要而将相机10、雷达装置12及探测器14的检测结果直接向自动驾驶控制单元100输出。
通信装置20例如利用蜂窝网、Wi-Fi网、Bluetooth(注册商标)、DSRC(DedicatedShort Range Communication)等与存在于本车辆M的周边的其他车辆进行通信，或者经由无线基地站与各种服务器装置进行通信。
HMI30对本车辆M的乘客提示各种信息，并且接受由乘客进行的输入操作。HMI30包括各种显示装置、扬声器、蜂鸣器、触摸面板、开关、按键等。
导航装置50例如具备GNSS(Global Navigation Satellite System)接收机51、导航HMI52及路径决定部53，将第一地图信息54保持于HDD(Hard Disk Drive)、闪存器等存储装置。GNSS接收机51基于从GNSS卫星接收到的信号来确定本车辆M的位置。本车辆M的位置也可以通过利用了车辆传感器70的输出的INS(Inertial Navigation System)来确定或补充。导航HMI52包括显示装置、扬声器、触摸面板、按键等。导航HMI52也可以与前述的HMI30一部分或全部共用化。路径决定部53例如参照第一地图信息54，来决定从由GNSS接收机51确定的本车辆M的位置(或者输入的任意位置)到由乘客使用导航HMI52输入的目的地为止的路径(以下，称作地图上路径)。第一地图信息54例如是通过表示道路的线路和由线路连接的节点来表现道路形状的信息。第一地图信息54也可以包括道路的曲率、POI(PointOfInterest)信息等。由路径决定部53决定的地图上路径向MPU60输出。导航装置50也可以基于由路径决定部53决定的地图上路径来进行使用了导航HMI52的路径引导。导航装置50例如也可以通过乘客持有的智能手机、平板终端等终端装置的功能来实现。导航装置50也可以经由通信装置20向导航服务器发送当前位置和目的地来取得从导航服务器回复的地图上路径。
MPU60例如作为推荐车道决定部61而发挥功能，将第二地图信息62保持于HDD、闪存器等存储装置。推荐车道决定部61将从导航装置50提供的路径分割为多个区段(例如在车辆行进方向上按100[m]分割)，并参照第二地图信息62而按区段决定推荐车道。推荐车道决定部61进行在从左侧起的第几个车道上行驶的决定。推荐车道决定部61在路径中存在分支部位、汇合部位等的情况下，决定推荐车道，以使本车辆M能够在用于向分支目的地行进的合理的路径上行驶。
第二地图信息62是比第一地图信息54精度高的地图信息。第二地图信息62例如包括车道的中央的信息或者车道的边界的信息等。在第二地图信息62中可以包括道路信息、交通限制信息、住所信息(住所、邮政编码)、设施信息、电话号码信息等。第二地图信息62可以通过使用通信装置20访问其他装置而随时更新。
车辆传感器70包括检测本车辆M的速度的车速传感器、检测加速度的加速度传感器、检测绕铅垂轴的角速度的横摆角速度传感器、以及检测本车辆M的朝向的方位传感器等。
驾驶操作件80例如包括油门踏板、制动踏板、变速杆、转向盘及其他操作件。在驾驶操作件80上安装有对操作量或操作的有无进行检测的传感器，其检测结果向自动驾驶控制单元100、或者行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220中的一方或双方输出。
自动驾驶控制单元100例如具备第一控制部120和第二控制部140。第一控制部120及第二控制部为“车辆控制装置”的一例。第一控制部120和第二控制部140分别通过CPU(Central Processing Unit)等处理器执行程序(软件)来实现。以下说明的第一控制部120和第二控制部140的功能部中的一部分或全部可以通过LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable GateArray)、GPU(Graphics Processing Unit)等硬件来实现，也可以通过软件与硬件的协同配合来实现。
第一控制部120例如具备外界识别部121、本车位置识别部122及行动计划生成部123。行动计划生成部123包括速度决定部123A和制动距离推定部123B。
外界识别部121基于从相机10、雷达装置12及探测器14经由物体识别装置16输入的信息，来识别处于本车辆M的周边的物体的位置、速度、加速度等状态。物体的位置可以由该物体的重心、角部等代表点来表示，也可以通过表现出的区域来表示。物体的“状态”可以包括物体的加速度、加加速度、或者“行动状态”(例如是否正进行车道变更或要进行车道变更)。外界识别部121基于相机10的拍摄图像来识别本车辆M接下来通过的弯道的形状。外界识别部121将弯道的形状从相机10的拍摄图像转换为实际平面，例如将二维的点列信息或使用与其同等的模型而表现出的信息作为表示弯道的形状的信息来向行动计划生部123输出。
外界识别部121例如识别本车辆M正行驶的车道(行驶车道)。例如，外界识别部121通过将从第二地图信息62得到的道路划分线的图案(例如实线与虚线的排列)与从由相机10拍摄到的图像识别出的本车辆M的周边的道路划分线的图案进行比较，来识别行驶车道。外界识别部121不限于识别道路划分线，还可以通过识别包括道路划分线、路肩、缘石、中央分离带、护栏等的行驶路边界(道路边界)来识别行驶车道。在该识别中，也可以加进从导航装置50取得的本车辆M的位置、由INS处理的处理结果。外界识别部121识别暂时停止线、障碍物、红灯、收费站及其他的道路事项。
外界识别部121在物体的位置、道路划分线的位置等的识别处理中，导出该时刻下的识别精度，并将其作为识别精度信息向行动计划生成部123输出。例如，在恒定期间的控制循环中，基于能够识别出道路划分线的频率来生成识别精度信息。识别精度信息可以通过与地图的比较来生成。例如，也可以是，虽然参照第二地图信息62而在能够由相机10拍摄的位置存在暂时停止位置、交叉路口、左右转弯路等(“特定的道路事项”的一例)，但不能从相机10的拍摄图像识别出它们的情况下，生成表示识别精度降低了的情况的识别精度信息。识别精度信息例如是以“高”、“中”、“低”这三个等级表现识别精度的信息。
在此，控制循环是指车辆控制装置反复进行处理的情况下的各处理的基准时刻。控制循环可以是被输入了时钟信号的时刻，也可以是对时钟信号进行了分频的时刻，还可以是对时钟信号或分频信号进行了过采样或降采样的时刻。
本车位置识别部122例如识别本车辆M相对于行驶车道的位置、姿态。图2是表示由本车位置识别部122识别出本车辆M相对于行驶车道L1的相对位置及姿态的情形的图。本车位置识别部122例如将本车辆M的基准点(例如重心)从行驶车道中央CL的偏离OS、以及本车辆M的行进方向相对于将行驶车道中央CL相连的线所成的角度θ作为本车辆M相对于行驶车道L1的相对位置及姿态来识别。也可以代替于此，本车位置识别部122将本车辆M的基准点相对于本车道L1的任一侧端部的位置等作为本车辆M相对于行驶车道的相对位置来识别。由本车位置识别部122识别出的本车辆M的相对位置向推荐车道决定部61及行动计划生成部123提供。
行动计划生成部123决定在自动驾驶中依次执行的事件，以便在由推荐车道决定部61决定的推荐车道上行驶，且能够应对本车辆M的周边状况。事件中例如存在以恒定速度在相同的行驶车道上行驶的定速行驶事件、追随前行车辆的追随行驶事件、赶超前行车辆的赶超事件、躲避障碍物的躲避事件、在弯道上行驶的弯道行驶事件、车道变更事件、汇合事件、分支事件、停止事件、用于结束自动驾驶而向手动驾驶切换的接管事件等。在上述的事件的执行中，也有时基于本车辆M的周边状况(周边车辆、行人的存在、道路施工所引起的车道狭窄等)来计划用于躲避的行动。
行动计划生成部123生成本车辆M将来行驶的目标轨道。关于各功能部的详细情况，在后面叙述。目标轨道例如包括由速度决定部123A(后述)决定的速度要素。例如，目标轨道表现为将本车辆M应该到达的地点(轨道点)依次排列的轨道。轨道点是按沿途距离计每隔规定的行驶距离(例如几[m]程度)的本车辆M应该到达的地点，也可以与此不同，将每隔规定的采样时间(例如零点几[sec]程度)的目标速度及目标加速度作为目标轨道的一部分来生成。轨道点也可以是每隔规定的采样时间的在该采样时刻下的本车辆M应该到达的位置。在该情况下，目标速度、目标加速度的信息以轨道点的间隔表现。
图3是表示基于推荐车道来生成目标轨道的情形的图。如图所示，推荐车道设定为适合于沿着直至目的地为止的路径行驶。当来到距推荐车道的切换地点规定距离的跟前(可以根据事件的种类决定)时，行动计划生成部123起动车道变更事件、分支事件、汇合事件等。在各事件的执行中，在需要躲避障碍物的情况下，如图所示那样生成躲避轨道。
行动计划生成部123在执行弯道行驶事件的情况下，基于第二地图信息62所包含的信息来设定目标轨道，或者基于外界识别部121根据相机10的拍摄图像对弯道的形状进行识别的识别结果来生成目标轨道。关于本车辆M接下来通过的弯道的形状，在第二地图信息62中包含充分的信息的情况下，能够执行前者，即便在第二地图信息62中不包含充分的信息的情况下，也能够执行后者。
第二控制部140对行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220进行控制，以使本车辆M按预定的时刻通过由行动计划生成部123生成的目标轨道。
第二控制部140例如具备取得部141、转向控制部143、速度控制部144及自动停止控制部145。
取得部141取得由行动计划生成部123生成的目标轨道(轨道点)的信息。转向控制部143对转向装置220进行控制。速度控制部144基于随附于目标轨道的速度要素来对行驶驱动力输出装置200或制动装置210进行控制。
行驶驱动力输出装置200将用于使车辆行驶的行驶驱动力(转矩)向驱动轮输出。行驶驱动力输出装置200例如具备内燃机、电动机及变速器等的组合和对它们进行控制的ECU。ECU按照从第二控制部140输入的信息、或者从驾驶操作件80输入的信息来控制上述的结构。
制动装置210例如具备制动钳、向制动钳传递液压的液压缸、使液压缸产生液压的电动马达、以及制动ECU。制动ECU按照从第二控制部140输入的信息、或者从驾驶操作件80输入的信息来控制电动马达，并将与制动操作相应的制动转矩向各车轮输出。制动装置210也可以具备将通过驾驶操作件80所包含的制动踏板的操作而产生的液压经由主液压缸向液压缸传递的机构来作为备用。制动装置210不限于上述说明的结构，也可以是按照从第二控制部140输入的信息来对致动器进行控制而将主液压缸的液压向液压缸传递的电子控制式液压制动装置。
转向装置220例如具备转向ECU和电动马达。电动马达例如使力作用于齿条-小齿轮机构来变更转向轮的朝向。转向ECU按照从第二控制部140输入的信息、或者从驾驶操作件80输入的信息来对电动马达进行驱动，从而变更转向轮的朝向。
[速度·自动停止控制]
以下，说明速度决定部123A、制动距离推定部123B、速度控制部144及自动停止控制部145的功能。速度决定部123A主要在以设定的速度行驶的定速行驶事件中进行动作。速度决定部123A也可以进行决定其他的事件中的上限速度的处理。制动距离推定部123B主要在停止事件中进行动作。速度控制部144基于由速度决定部123A决定的目标速度来对行驶驱动力输出装置200或制动装置210进行控制。自动停止控制部145基于由制动距离推定部123B推定出的推定制动距离来进行自动停止控制。
[速度控制]
图4是用于说明速度决定部123A、制动距离推定部123B、速度控制部144及自动停止控制部145的功能的图。
向速度决定部123A输入设定速度V_set、识别精度信息及实际速度V_act。设定速度V_set在无特别障碍的状态下为本车辆M行驶的最高速度，且基于法定速度、由乘客设定的速度等来决定。例如，在法定速度为80[km/h]且由乘客设定的速度为70[km/h]的情况下，设定速度V_set为70[km/h]。关于识别精度信息如前述那样。实际速度V_act例如为从车辆传感器70所包含的车速传感器输入的值。
图5为速度决定部123A的功能结构图。速度决定部123A例如具备基于识别精度进行修正的修正部123Aa、速率限制部123Ab、以及一阶滞后滤波处理部123Ac。
基于识别精度进行修正的修正部123Aa基于识别精度信息来修正设定速度Vsec。例如，基于识别精度进行修正的修正部123Aa以如下方式随着识别精度降低而将设定速度V_set修正为小的值，即，在识别精度为“高”的情况下将设定速度Vsec直接输出，在识别精度为“中”的情况下将设定速度Vsec乘以0.9而输出，在识别精度为“低”的情况下将设定速度Vsec乘以0.75而输出。以下，将由基于识别精度进行修正的修正部123Aa修正后的设定速度V_set称作修正完毕速度Vr。
速率限制部123Ab对修正完毕速度Vr进行例如将与一个循环前的值的差量限制为恒定以下的处理，并将其作为第一修正目标速度Vr_f1输出。也可以代替“一个循环前的值”而为“规定循环前的值”。在此，当将速度决定部123A反复进行处理时的控制循环由“k”表示时，第一修正目标速度Vr_fl由式(1)表示。在式中，α为速率限制值，如由式(2)所表示的那样，在实际速度V_act小于阈值Vth的情况下使用比较小的α1，在实际速度V_act为阈值Vth以上的情况下使用比较大的α2(α1＜α2)。阈值Vth例如为十～几十[km/h]程度的值。
Vr_f1＝MIN(Vr(k)，Vr(k-1)+α)…(1)
α＝α1(V_act＜Vth)
＝α2(V_act≥Vth)…(2)
一阶滞后滤波部123Ac对第一修正目标速度Vr_f1进行一阶滞后滤波处理，并将其作为第二修正目标速度Vr_f2输出。
图6是例示在车辆的起步时及中间加速时生成的第一修正目标速度Vr_fl及第二修正目标速度Vr_f2的图。如图所示，在起步时设定速度V_set上升了的情况下，关于第一修正目标速度Vr_f1，在实际速度V_act小于阈值Vth的期间(时刻t1～t2)，速率限制值α为比较小的α1，因此第一修正目标速度Vr_f1的增加率比速率限制值α为α2的期间(时刻t2～t3)小。由此，能够抑制在本车辆M上产生的俯仰等行为，进而也能够抑制本车位置识别部122的识别精度的降低。
另一方面，在中间加速时，在设定速度V_set上升了的情况下，关于第一修正目标速度Vr_f1，若加速前的实际速度V_act为阈值Vth以上，则在直至到达设定速度V_set为止的期间(时刻t11～t12)，速率限制值α以α2恒定，因此第一修正目标速度Vr_f1的增加率也恒定。
第二修正目标速度Vr_f2为对第一修正目标速度Vr_f1进行了一阶滞后滤波处理后的速度，因此示出了基于起步时和中间加速时各自的速度变化而得到的速度的增加图案。在图6的例子中，第一修正目标速度Vr_f1的加速响应性在中间加速时变高，因此第二修正目标速度Vr_f2也同样，加速响应性在中间加速时变高。
图7是速度控制部144的功能结构图。速度控制部144例如具备FF(前馈)驱动力决定部144A、FB(反馈)控制器144B及分配部144C。
FF驱动力决定部144A例如导出与以第一修正目标速度Vr_f1行驶的情况下的车辆的行驶阻力相称的驱动力，并将其作为前馈驱动力Facc_FF输出。前馈驱动力Facc_FF例如基于式(3)～(6)来导出。在此，Ra为空气阻力，Rr为滚动阻力，Re为坡度阻力。在不存在取得坡度的手段的情况下，可以省略Re这项。λ为空气阻力系数，S为车辆前表面的投影面积，μ为滚动阻力系数，mw为本车辆M的重量，g为重力加速度，θ为坡度。
Facc_FF＝Ra+Rr+Re…(3)
Ra＝λ×S×(Vr_f1)2…(4)
Rr＝μ×mw×g…(5)
Re＝mw×g×sinθ…(6)
另一方面，FB控制器144B例如作为滑模控制器进行动作，通过滑模控制来决定并输出反馈驱动力Facc_FB。FB控制器144B例如可以作为简易型SMC(Sliding-ModeController)进行动作，也可以作为带自适应干扰观测器的SMC进行动作。简易型SMC与PID控制相比，能够通过简易的处理来进行过冲、振动行为的抑制。带自适应干扰观测器的SMC与简易型SMC相比，过冲、振动的行为的抑制能力更加优异。
在作为简易型SMC进行动作的情况下，FB控制器144B进行对第二修正目标速度Vr_f2(k)的反馈控制，以便维持由式(7)表示的切换函数σ(k)成为零的状态。在式中，E为第二修正目标速度Vr_f2与实际速度V_act的偏差。n为切换函数时间差，例如为与3～8个控制循环相当的值。切换函数σ(k)成为零的状态是偏差E的随时间变化处于由E(k)＝-S×E(k-n)表示的切换直线上的状态。在式中，S为切换函数参数，为-1至0之间的值。
σ(k)＝E(k)+S×E(k-n)…(7)
FB控制器144B基于式(8)来计算反馈驱动力Facc_FB(t)。在式中，Urch(t)为趋近律输入，由式(9)表示。Uadp(t)为自适应律输入，由式(10)表示。Krch及Kadp分别为负值的反馈系数。这样，FB控制器144B进行用于减小从切换直线的偏离的控制。
Facc_FB(k)＝Urch(k)+Uadp(k)…(8)
Urch(k)＝Krch×σ(k)…(9)
在作为带自适应干扰观测器的SMC而进行动作的情况下，FB控制器144B代替式(8)而基于式(11)来计算反馈驱动力Facc_FB(k)。在式中，Ueq(k)为等价控制输入，由式(12)表示。在式中，a1、a2、b1为由式(13)表示的偏差模型的参数。S为切换函数参数。
Facc_FB(k)＝Urch(k)+Ueq(k)…(11)
Ueq(k)＝(1/b1)×{(1-S-a1)×E(k)+(S-a2)×E(k-1)-c1(k)}…(12)
E(k+1)＝a1×E(k)+b1×E(k-1)+b1+Facc_FB(k)
…(13)
式(12)的c1(k)为由式(14)表示的自适应干扰推定值。在式中，Kid为系数，E_id(k)为由式(15)表示的同定误差。式(15)中的E_hat(k)为由式(16)定义的偏差推定值。
c1(k)＝c1(k-1)+Kid×E_id(k)…(14)
E_id(k)＝E_hat(k)-E(k)…(15)
E_hat(k)＝a1×E(k-1)+b1×E(k-2)+b1×Facc_FB(k)+c1(k-1)…(16)
分配部144C将驱动力要求Facc_rq分配给向行驶驱动力输出装置200赋予的驱动力T_pt_acc和向制动装置210赋予的制动转矩T_bk_acc，所述驱动力要求Facc_rq通过将由FF驱动力决定部144A输出的前馈驱动力Facc_FF与由FB控制器144B输出的反馈驱动力Facc_FB相加而得到。具体而言，分配部144C在驱动力要求Facc_rq为正值的情况(即为加速要求的情况)下，或者为能够通过发动机制动等实现的绝对值小的负值的情况(即为比较小的减速要求的情况)下，将驱动力要求Facc_rq向驱动力T_pt_acc分配，在不是这样的情况下，将驱动力要求Facc_rq中的至少一部分向制动转矩T_bk_acc分配。
如以上说明的那样，根据实施方式的车辆控制装置，在由识别精度信息表示的识别精度降低了的情况下，将本车辆M的目标速度Vr决定为比设定速度V_set小的速度。其结果是，能够基于是否正确地识别出周边状况来适当限制速度。
[制动距离推定(之一)]
图8为制动距离推定部123B的结构图(之一)。在实施方式所例示的制动距离推定部123B的功能中存在两个模式，其中，将图8所示的结构称作制动距离推定部123B(1)。制动距离推定部123B(1)例如具备推定制动距离初始值算出部123Ba、基准制动距离变化量算出部123Bb、检测制动距离变化量算出部123Bc及自适应滤波系数算出部123Bd。
向推定制动距离初始值算出部123Ba输入检测制动距离Dis_brk_det和自动制动标志F_ABK。
检测制动距离Dis_brk_det为由外界识别部121或本车位置识别部122检测出的直至停止位置的距离。停止位置是指暂时停止线、障碍物、红灯、收费站、其他的道路事项的跟前的位置。外界识别部121或本车位置识别部122基于相机10的拍摄图像等来检测这些道路事项，并检测从本车辆M到停止位置为止的距离而向行动计划生成部123输出。这为检测制动距离Dis_brk_det。
自动制动标志F_ABK是指示是否进行由制动距离推定部123B及自动停止控制部145执行的自动制动控制的标志信息。若自动制动标志F_ABK为1，则进行自动制动控制，若自动制动标志F_ABK为0，则不进行自动制动控制。自动制动标志F_ABK由行动计划生成部设定。关于此，在后面叙述。
推定制动距离初始值算出部123Ba基于检测制动距离Dis_brk_det和自动制动标志F_ABK来算出推定制动距离初始值Dis_brk_det_ini(k)。当由外界识别部121或本车位置识别部122检测出停止位置且检测出直至停止位置的距离(例如40[m]这样的值)时，在推定制动距离初始值Dis_brk_det_ini(k)中直至自动制动控制结束为止设定相同的值。推定制动距离初始值Dis_brk_det_ini(k)可以使用基于几个检测值且通过某些统计处理而求出的值。初次检测出停止位置的时刻为规定时刻的一例。自动制动控制在本车辆M停止于目标的停止位置、或者其他的中断条件成立的情况下结束。推定制动距离初始值算出部123Ba例如基于式(17)来算出推定制动距离初始值Dis_brk_det_ini(k)。
在此，说明自动制动标志F_ABK的设定方法。行动计划生成部123例如基于式(18)来设定自动制动标志F_ABK。作为前提，检测制动距离Dis_brk_det在由外界识别部121或本车位置识别部122未检测出停止位置的情况下，为了方便起见，设定负的规定值。成为式(18)中的最上段的F_ABK＝1的条件为：在直至上次的控制循环中未检测出停止位置(因此，检测制动距离Dis_brk_det(k-1)为负)，在此次的控制循环中检测出停止位置(因此，检测制动距离Dis_brk_det(k)为正)，且在第一地图信息54或第二地图信息62中存在与停止位置相当的道路事项。当自动制动标志F_ABK(k)被设定为1时，在以后的控制循环k+i中，除了在第一地图信息54或第二地图信息62中变成不存在与停止位置相当的道路事项的情况以外，自动制动标志F_ABK(k+i)被维持为1。
向基准制动距离变化量算出部123Bb输入自动制动标志F_ABK和实际速度V_act。基准制动距离变化量算出部123Bb例如基于式(19)来算出基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)。在式中，ΔT为控制周期，为控制循环(k)与控制循环(k-1)之间的时间。基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)是将控制循环(k)与控制循环(k-1)之间的行驶距离作为负值而累计的累计值。
向检测制动距离变化量算出部123Bc输入检测制动距离Dis_brk_det、自动制动标志F_ABK、以及由推定制动距离初始值算出部123Ba算出的推定制动距离初始值Dis_brk_det_ini。检测制动距离变化量算出部123Bc例如基于式(20)来算出检测制动距离变化量ΔDis_brk_det(k)。在此，推定制动距离初始值Dis_brk_det_ini(k)在自动制动控制的期间不变，因此检测制动距离变化量ΔDis_brk_det(k)成为随着检测制动距离Dis_brk_det(k)与本车辆M的行驶相应地变短而绝对值逐渐变大的负值。当检测制动距离Dis_brk_det(0)为40[m]时，检测制动距离变化量ΔDis_brk_det(k)成为从0开始并单调减少到-40[m]左右的值。
向自适应滤波系数算出部123Bd输入由推定制动距离初始值算出部123Ba算出的推定制动距离初始值Dis_brk_det_ini(k)、由基准制动距离变化量算出部123Bb算出的基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)、以及由检测制动距离变化量算出部123Bc算出的检测制动距离变化量ΔDis_brk_det(k)。自适应滤波系数算出部123Bd例如将检测制动距离变化量ΔDis_brk_det与推定制动距离变化量ΔDis_brk_est的偏差作为同定误差E_BKD，并通过使同定误差E_BKD的平方值最小化的算法(例如迭代最小二乘法、固定增益法等)来算出自适应滤波系数A_BKD(k)。
自适应滤波系数A_BKD(k)是向抵消同定误差E_BKD_id(k)的方向调整且以1为中心变动的值，该同定误差E_BKD_id(k)表示检测制动距离变化量ΔDis_brk_det(k)与基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)的偏离、即通过相机10的拍摄图像解析得到的检测距离的变化量与通过实际速度V_act的累计得到的基准制动距离的变化量的偏离。
自适应滤波系数算出部123Bd例如基于式(21)及(22)来算出同定误差E_BKD_id(k)。在式中，Lim()为限制上限值的限制函数。通过限制函数能够限制检测制动距离Dis_brk_det的变动成分对自适应滤波系数A_BKD带来的影响度。由此，例如能够防止自动制动控制过度地追随相机10的拍摄图像因制动输出所引起的本车辆M的俯仰而摆动的情况。在式(22)中，阈值Dth例如为5[m]左右的距离。该距离为因发动机罩的存在等而在相机10的拍摄图像中变得不能识别出暂时停止线等的极限距离。自适应滤波系数算出部123Bd当检测制动距离Dis_brk_det成为阈值Dth以下时，停止自适应滤波系数A_BKD(k)的更新。即，自适应滤波系数算出部123Bd反复判定检测制动距离Dis_brk_det是否为阈值Dth以下，当成为阈值Dth以下时停止自适应滤波系数A_BKD(k)的更新。
E_BKD_id_tmp(k)＝A_BKD(k-1)×Δ_Dis_brk_est_bs(k)-Δ_Dis_brk_det(k)…(21)
而且，自适应滤波系数算出部123Bd例如基于式(23)来算出参数更新增益KP(k)，并基于同定误差E_BKD_id(k)和参数更新增益KP(k)且例如通过式(24)来算出自适应滤波系数调整值dA_BKD(k)。自适应滤波系数调整值dA_BKD(k)是同定误差E_BKD_id(k)乘以参数更新增益KP(k)得到的值的累计值。
KP(k)＝PΔ_Dis_brk_est_bs(k)/(1+PΔ_Dis_brk_est_bs2(k))…(23)
并且，自适应滤波系数算出部123Bd如式(25)所示那样使自适应滤波系数调整值dA_BKD(k)加上1来算出自适应滤波系数A_BKD(k)。
A_BKD(k)＝1+dA_BKD(k)…(25)
制动距离推定部123B(1)使基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)乘以自适应滤波系数A_BKD来算出推定制动距离变化量ΔDis_brk_est。然后，使推定制动距离初始值Dis_brk_ini加上推定制动距离变化量ΔDis_brk_est来算出推定制动距离Dis_brk_est，并将其向自动停止控制部145输出。基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)为将控制循环(k)与控制循环(k-1)之间的行驶距离作为负值进行累计的累计值，因此推定制动距离Dis_brk_est成为从推定制动距离初始值Dis_brk_ini减去如下值而得到的距离，该值为各控制循环中的行驶距离累计值乘以自适应滤波系数A_BKD而得到的值。
[制动距离推定(之二)]
图9为制动距离推定部123B的结构图(之二)。将图9所示的结构称作制动距离推定部123B(2)。在此，推定制动距离初始值算出部123Ba、基准制动距离变化量算出部123Bb及检测制动距离变化量算出部123Bc的功能与图8所示的各算出部的功能同样，因此省略说明。制动距离推定部123B(2)代替图8所示的自适应滤波系数算出部123Bd而具备自适应滤波修正量算出部123Be。
向自适应滤波修正量算出部123Be输入由推定制动距离初始值算出部123Ba算出的推定制动距离初始值Dis_brk_det_ini(k)、由基准制动距离变化量算出部123Bb算出的基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)、以及由检测制动距离变化量算出部123Bc算出的检测制动距离变化量ΔDis_brk_det(k)。自适应滤波修正量算出部123Be例如将检测制动距离变化量ΔDis_brk_det与推定制动距离变化量ΔDis_brk_est的偏差作为同定误差E_BKD，通过使同定误差E_BKD的平方值最小化的算法(例如迭代最小二乘法、固定增益法等)来算出自适应滤波修正量C_BKD(k)。
自适应滤波修正量C_BKD(k)是向抵消同定误差E_BKD_id(k)的方向调整的值，该同定误差E_BKD_id(k)表示检测制动距离变化量ΔDis_brk_det(k)与基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)的偏离、即通过相机10的拍摄图像解析得到的检测距离的变化量与通过实际速度V_act的累计得到的基准制动距离的变化量的偏离。
自适应滤波修正量算出部123Be例如基于式(26)及(27)来算出同定误差E_BKD_id(k)。在式中，Lim()为限制上限值的限制函数。通过限制函数能够限制检测制动距离Dis_brk_det的变动成分对自适应滤波修正量C_BKD带来的影响度。由此，例如能够防止自动制动控制过度地追随相机10的拍摄图像因制动输出所引起的本车辆M的俯仰而摆动的情况。在式(27)中，阈值Dth例如为5[m]左右的距离。该距离为因发动机罩的存在而在相机10的拍摄图像中变得不能识别出暂时停止线等的极限距离。自适应滤波系数算出部123Bd当检测制动距离Dis_brk_det成为阈值Dth以下时，停止自适应滤波修正量C_BKD(k)的更新。即，自适应滤波修正量算出部123Be反复判定检测制动距离Dis_brk_det是否为阈值Dth以下，当成为阈值Dth以下时停止自适应滤波修正量C_BKD的更新。
E_BKD_id_tmp(k)＝Δ_Dis_brk_est_bs(k)+C_BKD(k-1)-Δ_Dis_brk_det(k)…(26)
而且，自适应滤波修正量算出部123Be例如基于同定误差E_BKD_id(k)和根据式(28)求出的参数更新增益KP，例如通过式(29)来算出自适应滤波系数修正量C_BKD(k)。
KP＝P/(1+P)…(28)
制动距离推定部123B(2)使基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)即行驶距离累计值加上自适应滤波修正量C_BKD来算出推定制动距离变化量ΔDis_brk_est。然后，使推定制动距离初始值Dis_brk_ini加上推定制动距离变化量ΔDis_brk_est来算出推定制动距离Dis_brk_est，并将其向自动停止控制部145输出。基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)是将控制循环(k)与控制循环(k-1)之间的行驶距离作为负值而进行累计的累计值，因此推定制动距离Dis_brk_est成为从推定制动距离初始值Dis_brk_ini减去如下值而得到的距离，该值是从各控制循环中的行驶距离累计值减去自适应滤波修正量C_BKD而得到的值。也可以使自适应滤波修正量C_BKD的符号相反，在该情况下，推定制动距离Dis_brk_est成为从推定制动距离初始值Dis_brk_ini减去如下值而得到的距离，该值是各控制循环中的行驶距离累计值加上自适应滤波修正量C_BKD而得到的值。
图10是例示实施方式中的检测制动距离Dis_brk_det(k)和推定制动距离Dis_brk_est(k)的随时间变化的图。在图10中，横轴表示时间。如图所示，检测制动距离Dis_brk_det(k)包含因本车辆M的制动引起的俯仰而振动的变动成分，但制动距离推定部123B通过自适应滤波系数A_BKD或自适应滤波系数修正量C_BKD(k)的作用而能够将其平滑地修正。由此，能够使自动停止控制部145进行顺利的自动制动控制。
检测制动距离Dis_brk_det(k)在低于阈值Dth的水准时为零或消失，但制动距离推定部123B在低于阈值Dth的水准时使自适应滤波系数A_BKD或自适应滤波系数修正量C_BKD(k)固定，因此当与停止位置的距离低于阈值Dth时，专门使用基准制动距离变化量ΔDis_brk_est_bs(k)来算出推定制动距离Dis_brk_est，因此能够使自动停止控制部145顺利地进行减速，直至本车辆M停止。
图11是例示实施方式的制动距离推定部123B(1、2)和比较例分别推定的推定制动距离的随时间变化的图。在图11中，横轴表示时间。比较例的方法是对检测制动距离Dis_brk_det(k)适用一阶滞后滤波等滤波处理来抑制变动成分的方法。在比较例的方法中，当要充分除去检测制动距离Dis_brk_det(k)的变动成分时，滤波处理所引起的滞后变大，推定制动距离不能充分地追随实际的制动距离的变化，因此有时制动动作产生滞后。与此相对，在实施方式的制动距离推定部123B(1、2)中，抑制检测制动距离Dis_brk_det(k)的变动成分而实现顺利的停止，且同时提高相对于实际的制动距离的变化的追随性。其结果是，能够使本车辆M更正确地在停止位置停止。图11中的常规状态下的偏离例示了使检测制动距离Dis_brk_det(k)为零的情况下的相对误差。
如以上说明的那样，根据实施方式的车辆控制装置，能够通过顺利的减速使本车辆M更正确地在停止位置停止。
[自动停止控制]
图12是自动停止控制部145的结构图。自动停止控制部145例如具备行驶阻力算出部145A、基准FF制动力导出部145B、基于速度进行推定的制动距离推定部145C、制动距离偏差算出部145D、FB控制器145E、FF制动力修正量算出部145F、以及分配部145G。
行驶阻力算出部145A进行与前述的FF驱动力决定部144A同样的处理(但是，将输入从第一修正目标速度Vr_f1替换为实际速度V_act)，来算出行驶阻力Fabk_drag。
向基准FF制动力导出部145B输入实际速度V_act和推定制动距离Dis_brk_est。基准FF制动力导出部145B基于实际速度V_act和推定制动距离Dis_brk_est来算出基准前馈制动力Fabk_FF_bs。基准FF制动力导出部145B也可以代替推定制动距离Dis_brk_est而使用检测制动距离Dis_brk_det来进行处理。
在此，当直至本车辆M停止为止的停止时间为Tstop且假定减速度Alfa恒定时，在实际速度V_act、推定制动距离Dis_brk_est及减速度alfa之间，由式(30)所示的关系成立。在式(30)中，基于Tstop＝V_act/Alfa的关系来消去停止时间Tstop。根据式(30)，用于以恒定的减速度停止的要求减速度Alfa_req(k)通过式(31)求出。在为熟练的驾驶员的情况下，可知通过制动操作产生的制动力在直至停止的期间表现出接近恒定的推移。在实施方式的自动停止控制部145中，在减速度恒定的前提下导出基准前馈制动力Fabk_FF_bs，因此能够进行无不适感的自动制动控制。
Dis_brk_est＝V_act(k)Tstop(k)-1/2Alfa(k)Tstop2(k)
＝1/2V_act2(k)/Alfa_req(k)…(30)
Alfa_req(k)＝1/2V_act2(k)/Dis_brk_est(k)…(31)
如式(32)所示，基准FF制动力导出部145B使要求减速度Alfa_req(k)乘以本车辆M的车重mw来算出基准前馈制动力Fabk_FF_bs(k)基准FF制动力导出部145B的处理也可以通过上述运算来进行，例如也可以参照将要求加速度Alfa_req或基准前馈制动力Fabk_FF_bs与实际速度V_act和推定制动距离Dis_brk_est的组合建立对应关系的表、映射来进行。
Fabk_FF_bs＝mw1/2V_act2(k)/Dis_brk_est…(32)
基于速度进行推定的制动距离推定部145C例如基于式(33)来算出减速度推定值Alfa_act(k)，基于式(34)来算出推定停止时间Tstop_est(k)，基于式(35)来算出推定制动距离Dis_brk_est_onV(k)。式(33)中的ΔT为控制周期，m为减速度算出的样本差(例如3～5程度值)。通过这样进行降采样，能够提高对噪声的耐性。
Alfa_act(k)＝{V_act(k)-Vact(k-m)}/(mΔT)…(33)
Tstop_est(k)＝V_act(k)/AIfa_act(k)…(34)
Dis_brk_est_onV＝V_act(k)Tstop_est(k)-1/2Alfa_act(k)Tstop_est2(k)…(35)
制动距离偏差算出部145D例如基于式(36)来算出制动距离偏差E_dbrk(k)。
FB控制器145E进行用于减小制动距离偏差E_dbrk(k)的反馈控制。FB控制器145E例如进行反馈控制，以便维持由式(37)表示的切换函数σ(k)成为零的状态。在式中，n为切换函数时间差，例如为与3～8个控制循环相当的值。切换函数σ(k)成为零的状态是指，制动距离偏差E_dbrk(k)的随时间变化处于由E_dbrk(k)＝-S×E_dbrk(k-n)表示的切换直线上的状态。在式中，S为-1至0之间的值。
σ(k)＝E_dbrk(k)+S×E_dbrk(k-n)…(37)
FB控制器145E基于式(38)来计算反馈制动力Fabk_FB(k)。在式中，Fabk_rch(k)为趋近律输入，由式(39)表示。Fabk_adp(t)为自适应律输入，由式(40)表示。Krch及Kadp分别为负值的反馈系数。这样，FB控制器145E进行用于减小从切换直线的偏离的控制。
Fabk_rch＝Krch×σ(k)…(39)
式(38)中的Fabk_Hold为能够抑制蠕变而停车的规定值。阈值Vth例如为5[km/h]左右的值。
图13是用于说明FF制动力修正量算出部145F的处理的内容的图。向FF制动力修正量算出部145F输入实际速度V_act、推定制动距离Dis_brk_est、自动制动标志F_ABK及反馈驱动力Fabk_FB。FF制动力修正量算出部145F基于这些信息来算出前馈制动力修正量Dfabk_FF(k)。
FF制动力修正量算出部145F基于输入的实际速度V_act和推定制动距离Dis_brk_est来分别求出速度加权函数Wsp_i(k)和制动距离加权函数Wdis_i(k)。在此，例如i＝3，但i也可以是其他数值。
图14是表示速度加权函数Wsp_i(k)的导出规则的图。如图所示，速度加权函数Wsp_1(k)在实际速度V_act为阈值V1以下时输出1，在实际速度V_act为阈值V1与阈值V2之间时随着实际速度V_act的增加而单调减少，在实际速度V_act为阈值V2以上时输出零。速度加权函数Wsp_2(k)在实际速度V_act为阈值V1以下时输出0，在实际速度V_act为阈值V1与阈值V2之间时随着实际速度V_act的增加而单调增加，在实际速度V_act为阈值V2与阈值V3之间时随着实际速度V_act的增加而单调减少，在实际速度V_act为阈值V3以上时输出成为零的值。速度加权函数Wsp_3(k)在实际速度V_act为阈值V2以下时输出零，在实际速度V_act为阈值V2与阈值V3之间时随着实际速度V_act的增加而单调增加，在实际速度V_act为阈值V3以上时输出1。
图15是表示制动距离加权函数Wdis_i(k)的导出规则的图。如图所示，制动距离加权函数Wdis_1(k)(以下作为原则)在推定制动距离Dis_brk_est为阈值D1以下时输出1，在推定制动距离Dis_brk_est为阈值D1与阈值D2之间时随着推定制动距离Dis_brk_est的增加而单调减少，在推定制动距离Dis_brk_est为阈值D2以上时输出零。制动距离加权函数Wdis_2(k)在推定制动距离Dis_brk_est为阈值D1以下时输出0，在推定制动距离Dis_brk_est为阈值D1与阈值D2之间时随着推定制动距离Dis_brk_est的增加而单调增加，在推定制动距离Dis_brk_est为阈值D2与阈值D3之间时随着推定制动距离Dis_brk_est的增加而单调减少，在推定制动距离Dis_brk_est为阈值D3以上时输出成为零的值。制动距离加权函数Wdis_3(k)在推定制动距离Dis_brk_est为阈值D2以下时输出零，在推定制动距离Dis_brk_est为阈值D2与阈值D3之间时随着推定制动距离Dis_brk_est的增加而单调增加，在推定制动距离Dis_brk_est为阈值D3以上时输出1。
图13中的区域A1表示速度加权函数Wsp_1(k)和制动距离加权函数Wdis_1(k)均不为零的控制区域，区域A2表示速度加权函数Wsp_2(k)和制动距离加权函数Wdis_2(k)均不为零的控制区域，区域A3表示速度加权函数Wsp_3(k)和制动距离加权函数Wdis_3(k)均不为零的控制区域。这些控制区域为因自动制动控制而速度和直至停止位置的距离均减少的典型的控制区域，若存在细微的调整则为优选的控制区域。FF制动力修正量算出部145F在上述控制区域以外的控制区域、即实际速度V_act比规定的阈值(β1)大且推定制动距离Dis_brk_est比规定的阈值(β2)小的情况、以及实际速度V_act比规定的阈值(β3)大且推定制动距离Dis_brk_est比规定的阈值(β4)小的情况下，可以使前馈制动力修正量Dfabk_FF(k)中不包含使下述的反馈制动力减少的成分Fabk_FB(k-1)。在此，β1≥β3，β2≤β4。在输出弱的制动力的情况下，当制动力因反馈而变化时，乘客有时感到不适感，但通过前馈的效果能够抑制反馈修正量的绝对值。
而且，FF制动力修正量算出部145F例如基于式(41)来求出自适应误差信号Evns_ab(k)，基于自适应误差信号Evns_ab(k)、速度加权函数Wsp_i(k)及制动距离加权函数Wdis_i(k)且例如通过式(42)来求出局部自适应误差信号Evns_ab_ij(k)。式(41)中的Fabk_FB(k-1)为前述的反馈制动力的上次值。
Evns_ab_ij(k)＝Wsp_i(k)*Wdis_j(k)*Evns_ab(k)…(42)
并且，FF制动力修正量算出部145F例如基于式(43)来求出局部自适应误差信号Evns_ab_ij(k)的累计值即局部修正值Dff_abk_ij(k)，并如式(44)所示那样，将局部修正值Dff_abk_ij(k)针对自变量i、j进行合计来算出前馈制动力修正量Dfabk_FF(k)。式(43)中的Kvns_abk为自适应增益。
Dff_abk_ij(k)＝Dff_abk_ij(k-1)+Kvns_abk Evns_ab_ij(k)…(43)
自动停止控制部145使基准前馈制动力Fabk_FF_bs(k)与前馈制动力修正量Dfabk_FF(k)相加来求出前馈制动力Fabk_FF。并且，使行驶阻力Fabk_drag、前馈制动力Fabk_FF及反馈制动力Fabk_FB相加来算出自动制动用制动力要求Fabk_rq。
分配部145G将自动制动用制动力要求Fabk_rq分配给向行驶驱动力输出装置200赋予的驱动力T_pt_abk和向制动装置210赋予的制动转矩T_bk_abk。
图16是用于说明将前馈制动力修正量Dfabk_FF加入控制起到的效果的图。图16的左图表示没有将前馈制动力修正量Dfabk_FF加入控制的情况下的速度、驱动力(负的为制动力)、制动距离的变化，图16的右图表示将前馈制动力修正量Dfabk_FF加入控制的情况下的速度、驱动力(负的为制动力)、制动距离的变化。如图所示，在将前馈制动力修正量Dfabk_FF加入控制的情况下，相对于停止位置的接近的响应性提高，且能够抑制制动距离成为负值的现象，即能够抑制本车辆M超过停止位置而停止的超程。
如以上说明的那样，根据实施方式的车辆控制装置，在减速度恒定的前提下导出基准前馈制动力Fabk_FF_bs，而且进行反馈控制，以便减小制动距离偏差E_dbrk(k)，由此能够进行正确且顺利的自动制动控制。
以上，使用实施方式说明了本发明的具体实施方式，但本发明丝毫不被这样的实施方式限定，在不脱离本发明的主旨的范围内能够施加各种变形及替换。
例如，在上述实施方式中，说明了沿着直至目的地为止的路径进行自动驾驶的情况，但不限定于此，也可以进行沿途自动驾驶。沿途自动驾驶是指，不进行车道变更而维持行驶车道地行驶，但在弯道处自动地进行转向控制的驾驶。也可以是，转向力的输出委托给乘客的操作，仅专门自动地进行驱动·制动控制。

Claims (5)

1.一种车辆控制装置，其特征在于，
所述车辆控制装置具备：
识别部，其基于车载传感器的输出来识别车辆的周边状况；以及
速度决定部，其基于法定速度或设定速度、以及表示由所述识别部识别的识别精度的识别精度信息，来决定所述车辆的目标速度，所述设定速度基于由所述车辆的乘客设定的速度而得到，所述速度决定部在由所述识别精度信息表示的识别精度降低的情况下，将所述车辆的目标速度决定为比所述设定速度小的速度。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述识别部在基于所述车载传感器的输出不能识别出特定的道路事项的情况下，输出表示识别精度降低了的情况的所述识别精度信息，所述特定的道路事项是基于地图信息和所述车辆的位置信息而推定为存在的道路事项。
3.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述识别部进行行驶路边界的识别。
4.一种车辆控制方法，其特征在于，
所述车辆控制方法使计算机进行如下处理：
基于车载传感器的输出来识别车辆的周边状况；
基于法定速度或设定速度、以及表示所述识别的精度的识别精度信息来决定所述车辆的目标速度，所述设定速度基于由所述车辆的乘客设定的速度而得到；以及
在由所述识别精度信息表示的识别精度降低的情况下，将所述车辆的目标速度决定为比所述设定速度小的速度。
5.一种存储介质，其特征在于，
所述存储介质存储有程序，该程序使计算机进行如下处理：
基于车载传感器的输出来识别车辆的周边状况；
基于法定速度或设定速度、以及表示所述识别的精度的识别精度信息来决定所述车辆的目标速度，所述设定速度基于由所述车辆的乘客设定的速度而得到；以及
在由所述识别精度信息表示的识别精度降低的情况下，将所述车辆的目标速度决定为比所述设定速度小的速度。
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