CN110799402B - 车辆控制装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种至少半自动地进行本车辆(110)的行驶控制的车辆控制装置(10)。跟随变量生成部(96)构成为：计算在当前时间点之后的预测时间点的其他车辆(120)的预测位置(132)；设定目标位置(136)，该目标位置(136)为使本车辆距所述预测位置(132)距离为目标车距(Dtar)的位置；确定使本车辆(110)在预测时间点到达目标位置(136)的第1跟随变量。

Description

车辆控制装置
技术领域
本发明涉及一种至少半自动地进行本车辆的行驶控制的车辆控制装置。
背景技术
在现有技术中，已知一种至少半自动地进行本车辆的行驶控制的车辆控制装置。例如，开发出各种用于一边考虑与前方行驶的其他车辆的关系一边使本车辆顺利行驶的驾驶辅助技术或者自动驾驶技术。
在日本发明专利授权公报特许第4366419号(图11等)中，提出以下一种装置：当试图从本车辆的行驶车道向相邻车道进行车道变更时，该装置按照考虑到与在相邻车道上行驶的其他车辆的关系的弹簧-质量-阻尼模型(spring-mass-damper model)，来控制本车位置。
发明内容
但是，在将该弹簧-质量-阻尼模型适用于跟随控制的情况下，存在以下缺点：在前方行驶的其他车辆的行驶行为急剧变化时，对该变化的响应度相对变低。具体而言，有以下倾向：在本车辆和其他车辆一边保持一定的速度和一定的车距一边行驶的过程中，在其他车辆突然开始减速的情况下，本车辆的减速动作晚了。
本发明是为了解决上述问题而完成的，其目的在于，提供一种即使在前方行驶的其他车辆的行驶行为急剧变化的情况下也能够以高响应度来应对该变化的车辆控制装置。
本发明所涉及的车辆控制装置是至少半自动地进行本车辆的行驶控制的装置，具有外界状态检测部、行驶控制部和跟随变量生成部，其中，所述外界状态检测部检测所述本车辆的外界状态；所述行驶控制部能够执行跟随其他车辆行驶的跟随控制，其中所述其他车辆是指由所述外界状态检测部在所述本车辆的前方检测到的其他车辆；所述跟随变量生成部生成与所述跟随控制有关的跟随变量，所述跟随变量生成部构成为：计算在当前时间点之后的预测时间点(与当前时间点相比是以后的预测时间点)的所述其他车辆的预测位置；设定目标位置，该目标位置为使本车辆距所述预测位置的距离为目标车距的位置；确定使所述本车辆在所述预测时间点到达所述目标位置的第1跟随变量。
这样，设定位于从其他车辆的预测位置起向本车辆侧靠近目标车距的位置的目标位置，且确定使本车辆在当前时间点之后的预测时间点到达目标位置的第1跟随变量，因此，与其他车辆的行驶行为无关而能够执行在将来的特定的时间点确保与目标车距相等的车距的跟随控制。据此，即使在前方行驶的其他车辆的行驶行为发生急剧变化的情况下，也能够以高响应度应对该变化。
另外，也可以为：所述跟随变量生成部根据与所述第1跟随变量不同的车辆行为模型来确定第2跟随变量，且通过进行至少将所述第1跟随变量和所述第2跟随变量作为输入的运算处理来生成所述跟随变量。据此，能够按照车辆行为模型将不同的2个响应度折中，与跟随控制有关的优化设计的灵活性提高。
另外，也可以为：所述跟随变量生成部根据作为所述车辆行为模型的弹簧-质量-阻尼模型来确定所述第2跟随变量。弹簧-质量-阻尼模型有以下优点：当本车辆从距离比目标车距大的远方逐渐接近其他车辆时，应对其他车辆的响应度相对变高。即，能够进行具有该优点的跟随控制。
另外，也可以为：所述跟随变量生成部通过进行最小值运算处理来生成所述跟随变量。
另外，也可以为：所述跟随变量生成部按照所述本车辆的行驶场景来进行不同的所述运算处理，据此生成所述跟随变量。
另外，也可以为：所述跟随变量生成部生成所述本车辆的速度、加速度和急动度中的至少一项来作为所述跟随变量。
根据本发明所涉及的车辆控制装置，即使在前方行驶的其他车辆的行驶行为急剧变化的情况下，也能够以高响应度应对该变化。
附图说明
图1是表示本发明一实施方式中的车辆控制装置的结构的框图。
图2是表示图1的车辆控制装置中的主要特征部的功能框图。
图3是图2所示的目标速度生成部的详细框图。
图4是图2所示的限制给予部的详细框图。
图5是表示本车辆与其他车辆之间的位置关系的图。
图6是表示基于预见车间模型的行驶行为的确定方法的图。
图7是表示基于弹簧-质量-阻尼模型的行驶行为的确定方法的图。
图8A-图8D是表示根据弹簧-质量-阻尼模型进行跟随控制的结果的图。
图9A-图9D是表示根据预见车间模型和弹簧-质量-阻尼模型进行跟随控制的结果的图。
图10A-图10D是表示根据预见车间模型进行跟随控制的结果的图。
图11A-图11D是表示根据预见车间模型和弹簧-质量-阻尼模型进行跟随控制的结果的图。
图12A-图12C是表示根据预见车间模型和弹簧-质量-阻尼模型进行跟随控制的结果的图。
具体实施方式
下面，列举优选的实施方式，且一边参照附图一边对本发明所涉及的车辆控制装置进行说明。
[车辆控制装置10的结构]
＜整体结构＞
图1是表示本发明一实施方式中的车辆控制装置10的结构的框图。车辆控制装置10被组装于车辆(图5的本车辆110)，且自动或者手动进行车辆的行驶控制。该“自动驾驶”是不仅包括全自动地进行车辆的行驶控制的“全自动驾驶”，还包括半自动地进行行驶控制的“半自动驾驶”(或者，驾驶辅助)的概念。
车辆控制装置10基本上由输入系统装置组、控制系统12和输出系统装置组构成。构成输入系统装置组和输出系统装置组的各个装置通过通信线连接于控制系统12。
输入系统装置组具有外界传感器14、通信装置16、导航装置18、车辆传感器20、自动驾驶开关22、和连接于操作设备24的操作检测传感器26。输出系统装置组具有驱动车轮的驱动力装置28、对该车轮进行操舵的操舵装置30和对该车轮进行制动的制动装置32。
＜输入系统装置组的具体结构＞
外界传感器14具有获取表示车辆的外界状态的信息(以下称为外界信息)的多个摄像头33和多个雷达34，且将获取到的外界信息输出给控制系统12。外界传感器14也可以还具有多个LIDAR(Light Detection and Ranging；激光探测与测距/Laser ImagingDetection and Ranging；激光成像探测与测距)。
通信装置16构成为，能够与路侧设备、其他车辆和包括服务器的外部装置进行通信，例如收发与交通设备有关的信息、与其他车辆有关的信息、探测信息或者最新的地图信息。另外，地图信息被存储于导航装置18，并且作为地图信息还被存储于存储装置40的地图信息存储部42中。
导航装置18构成为，包括能检测车辆的当前位置的卫星定位装置和用户接口(例如，触摸屏式的显示器、扬声器和麦克风)。导航装置18根据车辆的当前位置或者用户指定的指定位置，计算至所指定的目的地的路径，且将该路径输出给控制系统12。由导航装置18计算出的路径被作为路径信息而存储在存储装置40的路径信息存储部44中。
车辆传感器20包括检测车辆的速度(车速)的速度传感器、检测所谓的纵向加速度的纵向加速度传感器、检测所谓的横向加速度的横向加速度传感器、检测绕垂直轴的角速度的偏航角速率传感器、检测朝向和方位的方位传感器、检测倾斜度的倾斜度传感器，且将来自各传感器的检测信号输出给控制系统12。这些检测信号被作为本车状态信息Ivh而存储在存储装置40的本车状态信息存储部46中。
操作设备24构成为包括加速踏板、方向盘、制动踏板、换挡杆和方向指示器操作杆。在操作设备24上安装有操作检测传感器26，该操作检测传感器26检测有无驾驶员的操作和操作量、操作位置。
操作检测传感器26将加速踏板踩踏量(加速器开度)、方向盘操作量(操舵量)、制动踏板踩踏量、挡位、左右转弯方向等作为检测结果输出给行驶控制部60。
自动驾驶开关22由硬开关或者软开关构成，构成为能够通过用户的手动操作来切换包括“自动驾驶模式”和“手动驾驶模式”的多种驾驶模式。
自动驾驶模式是在驾驶员没有对操作设备24(具体而言，加速踏板、方向盘和制动踏板)进行操作的状态下，车辆在控制系统12的控制下行驶的驾驶模式。换言之，自动驾驶模式是控制系统12根据依次确定的行动计划(短期而言为后述的短期轨迹St)来控制驱动力装置28、操舵装置30和制动装置32中的一部分或者全部的驾驶模式。
另外，在驾驶员在自动驾驶模式中开始操作操作设备24的情况下，自动驾驶模式被自动解除，并且切换为驾驶的自动化等级相对较低的驾驶模式(包括手动驾驶模式)。
＜输出系统装置组的具体结构＞
驱动力装置28由驱动力控制用ECU(电子控制装置；Electronic Control Unit)和包括发动机、驱动马达的驱动源构成。驱动力装置28按照从行驶控制部60输入的车辆控制值Cvh，生成用于使车辆行驶的行驶驱动力(扭矩)，且将该行驶驱动力通过变速器或者直接传递给车轮。
操舵装置30由EPS(电动助力转向系统)用ECU和EPS装置构成。操舵装置30按照从行驶控制部60输入的车辆控制值Cvh来改变车轮(转向轮)的方向。
制动装置32例如是并用液压式制动器的电动伺服制动器，由制动力控制用ECU和制动执行机构构成。制动装置32按照从行驶控制部60输入的车辆控制值Cvh对车轮进行制动。
＜控制系统12的结构＞
控制系统12的功能实现部是通过1个或者多个CPU(Central Processing Unit)执行存储在非暂时性存储介质(例如，存储装置40)中的程序来实现功能的软件功能部。作为替代，功能实现部也可以是由FPGA(Field-Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)等集成电路构成的硬件功能部。
控制系统12构成为，除了包括存储装置40和行驶控制部60之外，还包括外界识别部52、识别结果接收部53、局部环境地图生成部54、总括控制部70、长期轨迹生成部71、中期轨迹生成部72和短期轨迹生成部73。在此，总括控制部70通过控制识别结果接收部53、局部环境地图生成部54、长期轨迹生成部71、中期轨迹生成部72和短期轨迹生成部73的任务同步，来进行各部的总括控制。
外界识别部52在参照来自行驶控制部60的本车状态信息Ivh的基础上，使用由输入系统装置组输入的各种信息(例如，来自外界传感器14的外界信息)，识别出车道标识线、停车线、交通信号灯等标识物之后，生成包括标识物的位置信息或者车辆的可行驶区域的“静态”的外界识别信息。另外，外界识别部52使用所输入的各种信息，生成包括泊车车辆和停车车辆等障碍物、人和其他车辆等交通参与者、或者交通信号灯的颜色的“动态”的外界识别信息。
另外，静态和动态的外界识别信息被分别作为外界识别信息Ipr而存储在存储装置40的外界识别信息存储部45中。
识别结果接收部53响应于运算指令Aa，将在规定的运算周期Toc内接收到的外界识别信息Ipr与更新计数器的计数值一起输出给总括控制部70。在此，运算周期Toc是在控制系统12内部的基准的运算周期，例如被设定为几十ms左右的值。
局部环境地图生成部54响应于来自总括控制部70的运算指令Ab，参照本车状态信息Ivh和外界识别信息Ipr，在运算周期Toc内生成局部环境地图信息Iem，且将该局部环境地图信息Iem与更新计数器的计数值一起输出给总括控制部70。即，在控制开始时，到生成局部环境地图信息Iem为止需要运算周期2×Toc。
局部环境地图信息Iem是将车辆的行驶环境地图化的信息，概略而言，通过对外界识别信息Ipr合成本车状态信息Ivh和理想行驶路径而成。局部环境地图信息Iem被存储在存储装置40的局部环境地图信息存储部47中。
长期轨迹生成部71响应于来自总括控制部70的运算指令Ac，参照局部环境地图信息Iem(仅利用外界识别信息Ipr中的静态分量)、本车状态信息Ivh和被存储在地图信息存储部42中的道路地图(弯道的曲率等)，以相对最长的运算周期(例如，9×Toc)生成长期轨迹Lt。然后，长期轨迹生成部71将所生成的长期轨迹Lt与更新计数器的计数值一起输出给总括控制部70。另外，长期轨迹Lt作为轨迹信息Ir而被存储在存储装置40的轨迹信息存储部48中。
中期轨迹生成部72响应于来自总括控制部70的运算指令Ad，参照局部环境地图信息Iem(使用外界识别信息Ipr中的动态分量和静态分量双方)、本车状态信息Ivh和长期轨迹Lt，以相对中位的运算周期(例如，3×Toc)生成中期轨迹Mt。然后，中期轨迹生成部72将生成的中期轨迹Mt与更新计数器的计数值一起输出给总括控制部70。另外，与长期轨迹Lt同样，中期轨迹Mt作为轨迹信息Ir而被存储在存储装置40的轨迹信息存储部48中。
短期轨迹生成部73响应于来自总括控制部70的运算指令Ae，参照局部环境地图信息Iem(使用外界识别信息Ipr中的动态分量和静态分量双方)、本车状态信息Ivh和中期轨迹Mt，以相对最短的运算周期(例如，Toc)生成短期轨迹St。然后，短期轨迹生成部73将所生成的短期轨迹St与更新计数器的计数值一起，同时输出给总括控制部70和行驶控制部60。另外，与长期轨迹Lt和中期轨迹Mt同样，短期轨迹St作为轨迹信息Ir而被存储在轨迹信息存储部48中。
另外，长期轨迹Lt表示例如10秒左右的行驶时间内的轨迹，是以乘坐舒适度和舒适性为优先的轨迹。另外，短期轨迹St表示例如1秒左右的行驶时间内的轨迹，是以车辆动态的实现和高安全性为优先的轨迹。中期轨迹Mt表示例如5秒左右的行驶时间内的轨迹，是相对于长期轨迹Lt和短期轨迹St的中间的轨迹。
短期轨迹St相当于按短周期Ts(＝Toc)表示车辆的行驶轨迹(即，目标行为的时序)的数据集。短期轨迹St例如是以纵向(X轴)的位置x、横向(Y轴)的位置y、姿势角θz(偏航角)、速度V、加速度G、曲率ρ、偏航角速率γ、操舵角δst为数据单位的轨迹曲线(x，y，θz，V，G，ρ，γ，δst)。另外，长期轨迹Lt或者中期轨迹Mt是虽然周期分别不同，但被与短期轨迹St同样地定义的数据集。
行驶控制部60按照根据短期轨迹St确定的行驶行为(目标行为的时序)，确定用于对车辆进行行驶控制的各个车辆控制值Cvh。然后，行驶控制部60将所得到的各个车辆控制值Cvh输出给驱动力装置28、操舵装置30和制动装置32。即，行驶控制部60构成为，能够执行与短期轨迹St的各值对应的一种以上的行驶控制。
作为车道保持(lane keeping)时的行驶方式的种类，包括恒速行驶、跟随行驶、减速行驶、曲线行驶、或者障碍物避让行驶。例如，ACC(Adaptive Cruise Control:自适应巡航控制)控制是一边保持车距大致恒定(即，目标车距)，一边跟随前方行驶的其他车辆而行驶的“跟随控制”的一种。
＜主要的特征部＞
图2是表示图1的车辆控制装置10中的主要特征部的功能框图。车辆控制装置10除了具有局部环境地图生成部54(图1)之外，还具有外界状态检测部80、信息获取部82、目标速度生成部84、限制给予部86和加减速控制部88。
外界状态检测部80相当于图1所示的外界传感器14。信息获取部82、目标速度生成部84和限制给予部86相当于图1所示的短期轨迹生成部73。加减速控制部88相当于图1所示的行驶控制部60。
外界状态检测部80(具体而言，图1的摄像头33或者雷达34)检测本车辆110(图5)的外界状态。例如，通过使用摄像头33，能够得到包括本车辆110正在行驶的道路112(图5)的拍摄图像。
信息获取部82从包括外界状态检测部80检测到的检测结果的局部环境地图信息Iem中，获取用于生成短期轨迹St的各种信息。在该信息中例如除了上述的本车状态信息Ivh之外，还包括能确定车道标识线(图5的车道标识线117、118)的形状的车道标识线信息、能确定其他车辆(图5的其他车辆120)的位置和动作的其他车辆信息。
目标速度生成部84使用由信息获取部82获取到的各种信息，生成表示目标速度的时序模式(time series pattern)的短期轨迹St。限制给予部86使用由信息获取部82获取到的各种信息来设定限制速度的时序模式(以下称为限制速度模式)，且将该限制速度的时序模式输出给目标速度生成部84。即，限制给予部86通过使限制速度反映在短期轨迹St的生成中，来限制本车辆110的行驶行为(在此为速度)。
加减速控制部88对本车辆110进行与由目标速度生成部84生成的目标速度相匹配的加速控制或者减速控制。具体而言，加减速控制部88将短期轨迹St所示的速度模式(车辆控制值Cvh)输出给驱动力装置28或者制动装置32。
＜目标速度生成部84的详细框图＞
图3是图2所示的目标速度生成部84的详细框图。目标速度生成部84具有模式生成部91、候选轨迹生成部92、轨迹评价部93和输出轨迹生成部94。
模式生成部91使用本车状态信息Ivh和局部环境地图信息Iem，生成变化组(variation group)，该变化组与用于生成短期轨迹St的2种模式有关。具体而言，模式生成部91分别生成与[1]表示速度V的时序的速度模式(纵向模式)、和[2]表示操舵角δst的时序的操舵角模式(横向模式)有关的变化组。
候选轨迹生成部92使用由模式生成部91生成的模式的变化组，生成候选的短期轨迹St(以下简称为“候选轨迹”)。具体而言，候选轨迹生成部92通过组合速度模式和操舵角模式，来生成分别包括二维位置(x，y)的时序信息的多个候选轨迹。另外，在存在最近生成的短期轨迹St(以下称为上一次输出轨迹)的情况下，也可以设置用于实现与该轨迹的匹配性的约束条件。
轨迹评价部93分别对由候选轨迹生成部92生成的多个候选轨迹按照规定的评价基准进行评价处理。作为评价基准，参照局部环境地图信息Iem(包括车道标识线和前方行驶车辆的检测结果)或者上位阶层轨迹(中期轨迹Mt)。另外，轨迹评价部93能够参照限制给予部86(图2)的限制速度模式，以使本车辆110以限制速度以下的速度行驶的方式来改变评价基准。
作为评价方法，例如能够举出以下方法：求取构成轨迹曲线(x，y，θz，V，G，ρ，γ，δst)的1个以上的变量与目标值(参照值)的偏差，且对该偏差进行打分，通过加权运算来计算综合得分。例如，通过相对增大与特定的参数对应的加权系数，得到重视特定的参数的评价结果。
＜限制给予部86的详细框图＞
图4是图2所示的限制给予部86的详细框图。限制给予部86具有跟随变量生成部96和最小值选择器(minimum selector)98。
跟随变量生成部96除了本车状态信息Ivh之外，还使用与其他车辆120有关的车辆信息(以下称为其他车辆信息)，生成用于跟随其他车辆120行驶的理想的跟随变量(例如，理想跟随速度)。在该其他车辆信息中包括其他车辆120的位置、速度、加速度或者急动度。
最小值选择器98选择由跟随变量生成部96生成的理想跟随速度和3种候选限制速度A、B、C中最小的速度，且将其作为限制速度模式输出。候选限制速度A是基于法律法规的速度的上限值(所谓的法定速度)。候选限制速度B是根据车道曲率计算出的、用于保持稳定的行驶行为的速度的上限值。候选限制速度C是根据交通信号灯的标识状态和停车线计算出的、能够在规定的停止位置停车的速度的上限值。
[车辆控制装置10的动作]
本实施方式中的车辆控制装置10如以上那样构成。接着，一边参照图5-图7一边对车辆控制装置10的动作进行说明。
图5是表示本车辆110与其他车辆120之间的位置关系的图。本车辆110正在大致直线状的单侧3车道的道路112上行驶。在道路112上，标识出用于划分车道114、115、116的虚线状的车道标识线117、118。
如由本图理解的那样，其他车辆120相对于本车辆110一边在前方行驶一边在同一车道115上行驶。在此，假想行驶控制部60正在针对在本车辆110的前方行驶的其他车辆120执行跟随控制。
＜步骤1.检测步骤＞
首先，外界状态检测部80检测出车道标识线117、118作为位于本车辆110周边的静止物体，检测出其他车辆120作为位于本车辆110周边的移动物体。然后，车辆控制装置10根据外界传感器14的检测结果(或者，通过车车间通信从其他车辆120)获取其他车辆信息。
在图5所示的例子中，沿车道115的延伸方向、即本车辆110的行进方向定义了X轴。将本车辆110的基准位置(例如，后轮车轴的中点位置)作为原点O。另外，在车道115为直线状的情况下，顺道行驶距离(S轴)实质上与X轴上的位置相等。
车距D是本车辆110的前端位置(前格栅的位置)与其他车辆120的后端位置之间的距离。在此，偏移量ofs是从原点O到前端位置的长度。另外，目标车距Dtar是由车距设定部100预先设定的车距。
在此，设本车辆110的行驶位置、顺道行驶距离、速度和加速度分别为(x0，s0，v0，a0)。另一方面，设其他车辆120的位置、顺道行驶距离、速度和加速度分别为(x1，s1，v1，a1)。
＜步骤2.第1确定步骤＞
接着，第1加速度确定部102根据第1车辆行为模型来确定本车辆110的行驶行为(在此，确定第1加速度)。该第1车辆行为模型相当于以当经过预见时间Tp时满足车距D＝Dtar的方式来确定本车辆110的行驶行为的模型(以下称为预见车间模型)。
在进行该确定之前，第1加速度确定部102先使用在步骤S1的检测中得到的其他车辆信息(x1，s1，v1，a1)，预测其他车辆120的将来的位置(以下称为预测位置132)。该预测位置132相当于在经过预见时间Tp(任意的正值)的时间点其他车辆120的位置。
图6是表示基于预见车间模型确定行驶行为的确定方法的图。座标图的横轴表示时间t(单位：s)，座标图的纵轴表示顺道行驶距离s(单位：m)。
预测曲线130是表示其他车辆120的顺道行驶距离Sp(t)的预测结果的曲线。顺道行驶距离Sp(t)一般使用任意的预测函数f(·)如以下(1)式那样来表现。
Sp(t)＝f(t，s1，v1，a1)‥‥(1)
预测曲线130的一端点与t＝0时其他车辆120的位置(s1；以下称为其他车辆位置131)对应。另外，预测曲线130的另一端点与t＝Tp时其他车辆120的位置(以下称为预测位置132)对应。
另一方面，目标曲线134是表示本车辆110的顺道行驶距离Se(t)的预测结果的曲线。顺道行驶距离Se(t)使用作为已知值的(s0，v0)和作为未知值的加速度β1(第1加速度)，如以下(2)式那样来表现。
Se(t)＝s0+ofs+v0·t+β1·t·t/2‥‥(2)
目标曲线134的一端点与t＝0时的本车辆110的位置(s0；以下称为本车位置135)对应。另外，目标曲线134的另一端点与t＝Tp时的本车辆110的位置(以下称为目标位置136)对应。
在此，根据预见车间模型，假想目标位置136位于从预测位置132起向本车辆侧靠近目标车距Dtar的位置。在该情况下，满足以下(3)式所示的关系。
Se(Tp)＝Sp(Tp)-Dtar‥‥(3)
使用(1)-(3)式，由以下的(4)式求出加速度β1。其中，Δ＝Dtar+s0+ofs。
β1＝2·{Sp(Tp)-v0·Tp-Δ}/(Tp·Tp)‥‥(4)
＜步骤3.第2确定步骤＞
接着，第2加速度确定部104根据第2车辆行为模型来确定本车辆110的行驶行为(在此，第2加速度)。该第2车辆行为模型相当于将本车辆110作为质量部分(mass)的弹簧-质量-阻尼模型。
图7是表示基于弹簧-质量-阻尼模型的行驶行为的确定方法的图。座标图的横轴相当于顺道行驶距离s(单位：m)。该模型记叙了相当于本车辆110的假想本车辆140(质量M)与相当于其他车辆120的假想其他车辆142之间的位置关系。在假想本车辆140与假想其他车辆142之间，弹簧144(弹簧常数；k)和阻尼146(衰减系数；c)并联设置。
设假想本车辆140为自由端，假想其他车辆142为固定端，使用作为未知值的加速度β2(第2加速度)，得到以下的(5)式所示的运动方程式。其中，dv＝v1-v0，ds＝s0+ofs-(s1-Dtar)。
M·β2＝-k·ds-c·dv‥‥(5)
对(5)式进行变形，加速度β2通过以下的(6)式求得。其中，Δ＝Dtar+s0+ofs。
β2＝-k·(Δ-s1)/M-c·(v1-v0)/M‥‥(6)
在此，为了确保目标车距Dtar，设临界阻尼(ξ＝1)来进行设计。即，请注意：常数c、k、M的各值设定为满足以下(7)式所示的关系。
c＝2√(M·k)‥‥(7)
＜步骤4.运算步骤＞
接着，加速度运算部106进行将在步骤S2、S3中分别确定的加速度β1、β2作为输入的任意的运算处理，据此生成目标加速度β。例如，加速度运算部106通过进行选择较小的值的最小值运算处理，来输出加速度β1、β2中小的一方Min(β1，β2)作为目标加速度β。另外，加速度运算部106的输出值并不限定于最小值，也可以是包括最大值、平均值、加权平均值的任意的合成值。
另外，加速度运算部106也可以按照本车辆110的行驶场景而进行不同的运算处理。例如，加速度运算部106也可以在以下情况下仅输出加速度β1(或者β2)：[1]其他车辆120起步的情况下；[2]其他车辆120加速的情况下；[3]其他车辆120变更车道的情况下。
在此之后，跟随变量生成部96将由加速度运算部106得到的目标加速度β对时间t求积分而生成速度模式之后，将其作为理想跟随速度输出给最小值选择器98。
另外，跟随变量生成部96生成且输出与本车辆110有关的理想跟随速度，但并不限定于此。具体而言，跟随变量生成部96也可以生成本车辆110的速度、加速度和急动度中的至少一项作为跟随变量。
＜步骤5.行驶控制步骤＞
最后，行驶控制部60在由限制给予部86限制速度的状态下继续本车辆110的行驶控制。这样一来，本车辆110一边确保在依次设定的预测时间点与目标车距Dtar相等的车距D，一边跟随前方行驶的其他车辆120行驶。
[跟随控制的结果]
接着，一边参照图8A-图12C一边对本实施方式中的跟随控制(跟随变量生成部96的动作)的结果进行说明。
＜例1：基于加速度β2的跟随控制(比较例)＞
图8A-图8D是表示根据弹簧-质量-阻尼模型进行跟随控制的结果的图。在此，假想以下情况：在本车辆110和其他车辆120一边保持一定的速度和一定的车距D一边在车道115上行驶的过程中，其他车辆120突然开始减速。
图8A是表示其他车辆120开始减速的时间点(时间t＝0)的本车辆110和其他车辆120的位置关系的图。图8B是表示本车辆110停车的时间点(时间t＝Ts)的本车辆110和其他车辆120的位置关系的图。
图8C是表示图8A和图8B的行驶场景中的本车辆110的速度(本车速度)的时间变化的图。座标图的横轴表示时间t(单位：s)，座标图的纵轴表示本车速度(单位：km/h)。该座标图的定义针对后述的图9C、图10C、图11C亦同样。
图8D是表示图8A和图8B的行驶场景中的本车辆110的加速度(本车加速度)的时间变化的图。座标图的横轴表示时间t(单位：s)，座标图的纵轴表示本车加速度(单位：G)。该座标图的定义针对后述的图9D、图10D、图11D亦同样。
如由图8C和图8D理解的那样，在其他车辆120突然开始减速的情况下，本车辆110开始减速动作的时机晚了，车距D在本车辆110停车时变得比目标车距Dtar＝60[m]小(图8B)。
＜例2：基于加速度β1、β2的跟随控制(实施例)＞
图9A-图9D是表示根据预见车间模型和弹簧-质量-阻尼模型进行跟随控制(最小值运算)的结果的图。行驶场景与图8A-图8B的情况同样。
图9A是表示其他车辆120开始减速的时间点(时间t＝0)的本车辆110和其他车辆120的位置关系的图。图9B是表示本车辆110停车的时间点(时间t＝Ts)的本车辆110和其他车辆120的位置关系的图。
如由图9C和图9D理解的那样，即使在其他车辆120突然开始减速的情况下，本车辆110也以高响应度开始减速动作，且以比目标车距Dtar＝60[m]大的车距D停车(图9B)。
＜例3：基于加速度β1的跟随控制(参考例)＞
图10A-图10D是表示基于预见车间模型进行跟随控制的结果的图。在此，假想在其他车辆120在车道115上停车的状态下本车辆110从距离比目标车距Dtar大的远方逐渐接近其他车辆120的情况。
图10A是表示本车辆110识别出其他车辆120的时间点(时间t＝0)的本车辆110和其他车辆120的位置关系的图。图10B是表示本车辆110停车的时间点(时间t＝Ts)的本车辆110和其他车辆120的位置关系的图。
如由图10C和图10D理解的那样，在接近处于停车状态的其他车辆120时，本车辆110开始减速动作的时机晚了，车距D在本车辆110停车时变得比目标车距Dtar＝60[m]小(图10B)。
＜例4：基于加速度β1、β2的跟随控制(实施例)＞
图11A-图11D是表示根据预见车间模型和弹簧-质量-阻尼模型进行跟随控制(最小值运算)的结果的图。行驶场景与图10A-图10B的情况同样。
如由图11C和图11D理解的那样，即使在接近处于停车状态的其他车辆120的情况下，本车辆110也以高响应度开始减速动作，且以比目标车距Dtar＝60[m]大的车距D停车(图11B)。
＜例5：基于加速度β1、β2的跟随控制(实施例)＞
图12A-图12C是表示根据预见车间模型和弹簧-质量-阻尼模型进行跟随控制(最小值运算)的结果的图。在此，假想以下情况：在本车辆110和其他车辆120一边保持一定的速度和一定的车距D一边在车道115上行驶的过程中，其他车辆120的行驶行为发生变化。
图12A是表示其他车辆120的速度(其他车辆速度)的时间变化的图。座标图的横轴表示时间t(单位：s)，座标图的纵轴表示其他车辆速度(单位：km/h)。本座标图表示其他车辆120的依次进行恒速行驶、减速动作、恒速行驶、减速动作、恒速行驶、加速动作的行驶模式。
图12B是表示本车辆110的速度(本车速度)的时间变化的图。座标图的横轴表示时间t(单位：s)，座标图的纵轴表示本车速度(单位：km/h)。
图12C是表示本车辆110与其他车辆120之间的车距D的时间变化的图。座标图的横轴表示时间t(单位：s)，座标图的纵轴表示车距D(单位：m)。如由图12B和图12C理解的那样，本车辆110进行一边始终保持D＞Dtar的关系一边跟随其他车辆120的行驶模式的动作。
[车辆控制装置10的效果]
如上所述，车辆控制装置10是至少半自动地进行本车辆110的行驶控制的装置，具有：[1]外界状态检测部80，其检测本车辆110的外界状态；[2]行驶控制部60，其能够执行跟随在本车辆110的前方检测到的其他车辆120行驶的跟随控制；和[3]跟随变量生成部96，其生成与跟随控制有关的跟随变量。
另外，使用车辆控制装置10的车辆控制方法是至少半自动地进行本车辆110的行驶控制的方法，该方法由一台或者多台计算机执行以下步骤：[1]检测步骤，其检测本车辆110的外界状态；[2]控制步骤，其能够执行跟随在本车辆110的前方检测到的其他车辆120行驶的跟随控制；和[3]生成步骤，其生成与跟随控制有关的跟随变量。
并且，跟随变量生成部96构成为:[4]计算在当前时间点(t＝0)之后的预测时间点(t＝Tp)的其他车辆120的预测位置132，[5]设定位于从预测位置132起向本车辆侧靠近目标车距Dtar的位置的目标位置136，[6]确定使本车辆110在预测时间点(t＝Tp)到达目标位置136的第1跟随变量(例如，加速度β1)。
这样，设定位于从其他车辆120的预测位置132起向本车辆侧靠近目标车距Dtar的位置的目标位置136，且确定使本车辆110在预测时间点(t＝Tp)到达目标位置136的第1跟随变量，因此，与其他车辆120的行驶行为无关而能够进行在将来的特定的时间点(t＝Tp)确保与目标车距Dtar相等的车距D的跟随控制。据此，即使在前方行驶的其他车辆120的行驶行为发生急剧变化的情况下，也能够以高响应度应对该变化。
另外，也可以为：跟随变量生成部96根据与第1跟随变量不同的车辆行为模型确定第2跟随变量(例如，加速度β2)，通过进行至少将第1跟随变量和第2跟随变量作为输入的运算处理来生成跟随变量(目标加速度β)。据此，能够按照车辆行为模型将不同的2个响应度折中，与跟随控制有关的优化设计有关的灵活性提高。
另外，跟随变量生成部96也可以根据作为车辆行为模型的弹簧-质量-阻尼模型来确定第2跟随变量。弹簧-质量-阻尼模型有以下优点：当本车辆110从距离比目标车距Dtar大的远方逐渐接近其他车辆120时，应对其他车辆120的响应度相对变高。即，能够进行具有该优点的跟随控制。
[补充]
另外，本发明并不限定于上述的实施方式，当然能够在没有脱离本发明的主旨的范围内自由变更。或者，也可以在技术上不产生矛盾的范围内将各个结构任意组合。

Claims (3)

1.一种车辆控制装置(10)，该车辆控制装置(10)至少半自动地进行本车辆(110)的行驶控制，其特征在于，
具有外界状态检测部(80)、行驶控制部(60)和跟随变量生成部(96)，其中，
所述外界状态检测部(80)检测所述本车辆(110)的外界状态；
所述行驶控制部(60)能够执行跟随其他车辆(120)行驶的跟随控制，其中所述其他车辆(120)是指由所述外界状态检测部(80)在所述本车辆(110)的前方检测到的其他车辆(120)；
所述跟随变量生成部(96)生成与所述跟随控制有关的第3跟随变量，
所述跟随变量生成部(96)构成为：
计算在当前时间点之后的预测时间点的所述其他车辆(120)的预测位置(132)；
设定目标位置(136)，该目标位置(136)为使本车辆距所述预测位置(132)的距离为目标车距(Dtar)的位置；
确定使所述本车辆(110)在所述预测时间点到达所述目标位置(136)的第1跟随变量，
根据作为与所述第1跟随变量不同的车辆行为模型的弹簧-质量-阻尼模型来确定第2跟随变量，
通过进行至少将所述第1跟随变量和所述第2跟随变量作为输入的运算处理来生成所述第3跟随变量，
并且，在所述本车辆(110)的行驶场景为所述其他车辆起步的场景、所述其他车辆加速的场景或者所述其他车辆变更车道的场景的情况下，通过进行仅将所述第1跟随变量作为输入的所述运算处理来生成所述第3跟随变量。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述跟随变量生成部(96)通过进行最小值运算处理来生成所述第3跟随变量。
3.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述跟随变量生成部(96)生成所述本车辆(110)的速度、加速度和急动度中的至少一项来作为所述第3跟随变量。
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