CN111731299A - 车辆的控制装置、车辆的控制方法以及存储介质 - Google Patents

车辆的控制装置、车辆的控制方法以及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种在进行从自动驾驶向手动驾驶的切换时，使车辆动作稳定的车辆的控制装置(400)。所述车辆的控制装置具备：路面摩擦系数计算部(210)，其推定车辆行驶的路面的摩擦系数；自动驾驶可否判断部(220)，其在车辆正在进行自动驾驶的情况下，判断可否继续进行自动驾驶；以及车辆控制部(230)，其在自动驾驶可否判断部(220)判断为不能继续进行自动驾驶的情况下，基于根据所推定的摩擦系数而确定的限制值来限制手动驾驶下的车辆的驱动力。

Description

车辆的控制装置、车辆的控制方法以及存储介质
技术领域
本发明涉及一种车辆的控制装置、车辆的控制方法以及存储介质。
背景技术
以往，例如在专利文献(日本特开2016-115356号公报)中记载有如下情况：在判断为难以继续进行自动驾驶时把握驾驶人的驾驶能力状态，在驾驶员具有手动驾驶能力时从自动驾驶向手动驾驶转移，在驾驶员没有手动驾驶能力的情况下进行紧急避让。
发明内容
技术问题
车辆的自动驾驶基于各种传感器信息而进行。例如，假想在产生不能获取有效的传感器信息的事件的情况下，从自动驾驶切换到手动驾驶。但是，假设在从自动驾驶切换到手动驾驶时，驾驶人进行紧急的加速、制动、转向操作等的情况下，车辆的动作会变得不稳定。上述专利文献所记载的技术完全没有考虑在向手动驾驶切换时车辆动作不稳定的情况。
因此，本发明是鉴于上述问题而做出的，本发明的目的在于，提供在进行从自动驾驶向手动驾驶的切换时能够使车辆动作稳定的新且经改良的车辆的控制装置、车辆的控制方法以及存储介质。
技术方案
为了解决上述课题，根据本发明的一个观点，提供一种车辆的控制装置，所述车辆的控制装置具备：摩擦系数推定部，其推定车辆行驶的路面的摩擦系数；自动驾驶可否判断部，其在车辆正在进行自动驾驶的情况下，判断可否继续进行自动驾驶；以及车辆控制部，其在所述自动驾驶可否判断部判断为不能继续进行自动驾驶的情况下，基于根据所推定的所述摩擦系数而确定的限制值来限制手动驾驶下的车辆的驱动力。
另外，为了解决上述课题，根据本发明的另一个观点，提供一种车辆的控制方法，所述车辆的控制方法具备：推定车辆行驶的路面的摩擦系数的步骤；在车辆正在进行自动驾驶的情况下，判断可否继续进行自动驾驶的步骤；在判断为不能继续进行所述自动驾驶的情况下，基于根据所推定的所述摩擦系数而确定的限制值来限制手动驾驶下的车辆的驱动力的步骤。
另外，为了解决上述课题，根据本发明的另一个观点，提供一种存储程序的存储介质，所述存储介质(Non-transitory computer readable medium：非暂时性计算机可读存储介质)存储车辆的控制装置所具备的计算机能够读取的程序，所述程序使所述计算机作为如下单元而起作用：推定所述车辆行驶的路面的摩擦系数的单元；在所述车辆正在进行自动驾驶的情况下，判断可否继续进行自动驾驶的单元；在判断为不能继续进行所述自动驾驶的情况下，基于根据所推定的所述摩擦系数而确定的限制值来限制手动驾驶下的所述车辆的驱动力的功能。
技术效果
根据本发明，在进行从自动驾驶向手动驾驶的切换时能够使车辆动作稳定。
附图说明
图1是示出本发明的车辆系统1000的构成的示意图。
图2A是示出在路面摩擦系数计算部判定路面状态时使用的映射的示意图。
图2B是示出图2A的三维映射的坐标系的示意图。
图2C是将图2A的三维映射分解为二维映射来表示的示意图。
图2D是将图2A的三维映射分解为二维映射来表示的示意图。
图2E是将图2A的三维映射分解为二维映射来表示的示意图。
图3是示出预先规定了路面状态与摩擦系数的关系的数据库的例子的示意图。
图4是示出由本实施方式的车辆系统所进行的处理的流程图。
图5是用于对在实施例①中，在图4的步骤S22中，与路面状况对应的驱动力进行说明的示意图。
图6是示出在实施例①中，在切换到手动驾驶时驱动力被限制的情形的时序图。
图7是用于对在实施例②中，在图4的步骤S22中，与路面状况对应的驱动力进行说明的示意图。
图8是示出在实施例②中，在图7的前驱的图中，通过限制前驱的驱动力，而在前驱的横向力产生裕度的情形的示意图。
图9是示出在实施例②中，在切换到手动驾驶时驱动力被限制的情形的时序图。
图10是示出在实施例②中，在基于路面摩擦系数的下限值来设定后驱的驱动力限制值，并且根据前驱与后驱的驱动力分配来设定前驱的驱动力限制值的情况下，驱动力被限制的情形的时序图。
图11是示出在实施例②中理想驱动力线图的示意图。
符号说明
200 控制装置
210 路面摩擦系数计算部
220 自动驾驶可否判断部
230 车辆控制部
具体实施方式
以下，参照附图，对本发明的优选实施方式进行详细说明。应予说明，在本说明书和附图中，针对实质上具有相同功能结构的结构要素标注相同的符号，从而省略重复说明。
首先，参照图1，对本发明的一个实施方式的车辆系统1000的构成进行说明。该车辆系统1000搭载于汽车等车辆。在本实施方式中，搭载有车辆系统1000的车辆是能够进行自动驾驶和手动驾驶的车辆。如图1所示，本实施方式的车辆系统1000构成为具有第一传感器150、第二传感器160、车速传感器170、控制装置200、车辆制动驱动装置300、转向装置400、信息提示装置500。
控制装置200控制整个车辆系统1000。控制装置200具有路面摩擦系数计算部(路面摩擦系数推定部)210、自动驾驶可否判断部220、车辆控制部230、限制值计算部240、信息提示处理部250、驾驶切换部260。应予说明，图1所示的控制装置200的构成要素作为一例，能够通过搭载于控制装置200的CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)、ROM(Read Only Memory：只读存储器)等的协同工作而被实现。
第一传感器150是具备对车辆前方进行拍摄的相机、温度传感器(外部气温传感器、路面温度传感器)、近红外线传感器、毫米波雷达、激光雷达(LiDAR)、激光传感器(TOF(Time of Flight：飞行时间)传感器)等非接触式传感器(环境识别传感器)的混合型传感器，并且对车辆前方的图像、温度、路面状态等环境信息进行检测。应予说明，在利用第一传感器150对路面状态进行判断时，也可以采用例如日本特开2006-46936号公报所记载的方法。
第二传感器160是车辆在进行自动驾驶时所利用的传感器，所述第二传感器160包括位置传感器(GPS)、对车辆前方进行拍摄的相机、毫米波雷达、激光雷达等。应予说明，第一传感器150与第二传感器160的一部分或整体可以共通构成。
若通过第一传感器150检测车辆前方的图像、温度等信息，则控制装置200的路面摩擦系数计算部210基于该信息而实时地计算出路面的摩擦系数。
具体而言，路面摩擦系数计算部210根据第一传感器150的相机的图像来获取车辆前方的路面颜色、路面的粗糙度等。另外，路面摩擦系数计算部210从第一传感器150的非接触式温度计获取外部气温、以及路面温度。
另外，路面摩擦系数计算部210根据第一传感器150的近红外线传感器的检测值来获取路面的水分量。在向路面照射近红外线时，若路面上水分多则近红外线的反射量变少，若路面上水分少则近红外线的反射量变多。因此，路面摩擦系数计算部210能够基于近红外线传感器的检测值来获取路面的水分量。
另外，路面摩擦系数计算部210从第一传感器150的激光传感器获取路面的粗糙度。更详细而言，能够基于从照射激光开始起到检测到该反射光为止的时间来获取车辆前方的路面的粗糙度(凹凸)。应予说明，路面摩擦系数计算部210基于车速来考虑随着车辆行驶而在路面的移动量，从而获取车辆前方区域的路面的粗糙度。
路面摩擦系数计算部210根据由第一传感器150获取到的这些信息来判定路面的状态是干燥(D)、潮湿(W)、雪(S)、还是冰(I)。图2A是示出在路面摩擦系数计算部210判定路面状态时使用的映射的示意图。图2A所示的映射是将路面温度、路面凹凸、以及路面的水分量分别正规化后的值作为参数的三维映射。图2B～图2E是将图2A的三维映射分解为二维映射来表示的示意图。图2B示出路面温度(Z轴)、路面凹凸(X轴)、以及路面的水分量(Y轴)的坐标系，图2C示出图2B的(1)面的二维映射，图2D示出图2B的(2)面的二维映射，图2E示出图2B的(3)面的二维映射。路面摩擦系数计算部210将利用第一传感器150的检测值而获取到的路面温度、路面凹凸、路面水分量应用于图2A的映射，从而判定路面状态。
并且，路面摩擦系数计算部210通过使从图2A的映射判定出的路面状态反映到预先规定了路面状态与路面摩擦系数的关系的数据库，从而计算出路面摩擦系数μN。图3是示出预先规定了路面状态与摩擦系数的关系的数据库的例子的示意图。在图3所示的数据库中，在纵向上，示出与作为路面状况的“沥青”、“混凝土”、“砂石”、“冰”、“雪”对应的摩擦系数。另外，在横向上，示出与作为路面状况的“干(干燥(D))”、“湿(潮湿(W))”对应的摩擦系数。
路面摩擦系数计算部210将从图2A的映射判定出的路面状态应用于图3的数据库，从而计算出路面摩擦系数μN。此时，针对“沥青”、“混凝土”、“砂石”、“冰”、“雪”的判定而言，判定由第一传感器150的相机获取到的路面的图像与预先获取到的“沥青”、“混凝土”、“砂石”、“冰”、“雪”的各图像之间的相似度，根据该判定结果，判定车辆前方的路面是“沥青”、“混凝土”、“砂石”、“冰”、“雪”中的哪一种状况。
而且，路面摩擦系数计算部210在判定为车辆前方的路面是“沥青”的情况下，判定由第一传感器150的相机获取到的路面的图像与预先获取的“新铺设”、“普通铺设”、“铺设磨损”、“沥青过剩”的各图像之间的相似度，根据该判定结果，判定车辆前方的路面是“沥青”，并且判定是“新铺设”、“普通铺设”、“铺设磨损”、“沥青过剩”中的哪一种状态。路面摩擦系数计算部210在判定为车辆前方的路面是“混凝土”、“砂石”、“冰”、“雪”的情况下，也能够同样地进行更加细化的判定。
如上所述，路面摩擦系数计算部210基于路面状况与车辆速度，根据图3的数据库而计算出车辆前方的路面摩擦系数μf。例如，在根据第一传感器150的相机的图像判定为路面是“沥青”的“新铺设”，从车速传感器170检测到的车辆速度是40km/h，并且从图2A的映射判定为路面状况是干(干燥(D))的情况下，路面摩擦系数μf的值被计算为0.82～1.02。
自动驾驶可否判断部220基于从第二传感器160获取到的信息来判断自动驾驶的可否。自动驾驶可否判断部220在不能通过第二传感器160进行适当的传感器信息的收集的情况下，判断为不可以进行自动驾驶。具体而言，例如，位置传感器(GPS)在高楼附近、隧道内等不能利用，在这样的情况下，自动驾驶可否判断部220判断为不可以进行自动驾驶。另外，例如，在构成第二传感器160的相机拍摄夜间或逆光等光源不适当的场景、以及暴雨、暴雪、浓雾等恶劣天气的场景的情况下，由于不能拍摄到适当的图像，所以判断为不可以进行自动驾驶。
另外，构成第二传感器160的毫米波雷达在检测时的空间分辨率比其他的传感器差，例如在检测到硬纸箱或发泡聚苯乙烯等电波的反射率低的物体等情况下难以进行物体的识别，因此自动驾驶可否判断部220判断为不可以进行自动驾驶。
另外，由于构成第二传感器160的激光雷达使用红外线，所以在暴雨、暴雪、浓雾等恶劣天气时检测性能降低。在这样的情况下，自动驾驶可否判断部220判断为不可以进行自动驾驶。
另外，自动驾驶可否判断部220在通过将上述条件进行组合而判断为传感器没有高精度地起作用的情况下，判断为不可以进行自动驾驶。
另外，在第二传感器160的基础部件破损、故障等、以及传感器失灵时，自动驾驶可否判断部220判断为不可以进行自动驾驶。
驾驶切换部260在判断为不可以进行自动驾驶的情况下，将驾驶模式从自动驾驶切换为手动驾驶。车辆控制部230对车辆制动驱动装置300进行控制。特别地，车辆控制部230在判断为不可以进行自动驾驶的情况下，控制车辆制动驱动装置300而限制手动驾驶时的车辆的驱动力。限制值计算部240在判断为不可以进行自动驾驶的情况下，计算出用于限制车辆的驱动力的驱动力限制值。信息提示处理部250在判断为不可以进行自动驾驶的情况下，控制信息提示装置500而对车辆中的乘车人进行向手动驾驶切换的意思的信息提示。
车辆制动驱动装置300是对车辆进行制动、驱动的装置。具体而言，车辆制动驱动装置300是驱动车辆的车轮并且通过再生而进行发电的马达、发动机(内燃机)、摩擦制动器等装置。转向装置400是通过转向操作而主要对车辆的前轮进行转向的装置。转向装置400能够通过致动器的驱动力而对前轮进行转向。转向装置400也可以是对后轮进行转向的装置。
信息提示装置500由设置在车内的显示屏、以及扬声器等构成，基于信息提示处理部250的指示，对车辆的乘车人进行从自动驾驶向手动驾驶切换的意思的信息提示。
接下来，基于图4的流程图，对本实施方式的车辆系统1000所进行的处理进行说明。首先，在步骤10中，搭载了车辆系统1000的车辆进行自动驾驶。自动驾驶是车辆控制部230基于第二传感器160检测到的信息，控制车辆制动驱动装置300以及转向装置400而进行的。
在接下来的步骤S12中，第一传感器150为了掌握路面状态而检测用于计算路面摩擦系数的环境信息。在接下来的步骤S14中，路面摩擦系数计算部210基于第一传感器150检测到的信息来计算当前行驶中的路面的路面摩擦系数。
在接下来的步骤S16中，自动驾驶可否判断部220基于第二传感器160检测到的信息来收集表示是否能够继续进行自动驾驶的信息。在接下来的步骤S18中，自动驾驶可否判断部220基于在步骤S16中收集到的信息来判断是否能够继续进行自动驾驶。
在步骤S18中判断为能够继续进行自动驾驶的情况下，返回步骤S10。另一方面，在步骤S18中判断为不能继续进行自动驾驶的情况下，进入步骤S20。在步骤S20中，将切换到手动驾驶(非自动驾驶)的意思的警报通知给车辆的乘车人。警报是通过信息提示处理部250向信息提示装置500发出指令而进行的。
步骤S20之后进入步骤S22。在步骤S202中，限制值计算部240根据路面状况而计算出车辆的驱动力的限制值。在接下来的步骤S24中，进行从自动驾驶向手动驾驶的切换，并且基于在步骤S22中计算出的限制值而进行手动驾驶。
在步骤S24中，车辆的乘车人(驾驶员)通过手动驾驶进行加速操作，车辆制动驱动装置300限制驱动力。此时，在通过加速操作而指示的车辆的驱动力超过在步骤S22中计算出的限制值的情况下，车辆的驱动力以限制值为上限而被限制。
〈实施例①〉
图5是用于对基于在图4的步骤S22中计算出的限制值，根据路面状况而设定的驱动力进行说明的示意图。在图5中，利用摩擦圆来表示车辆的前驱(前轮)与后驱(后轮)各自的驱动力。在图5中由虚线所表示的摩擦圆示出在图4的步骤S18中判断为不能继续进行自动驾驶的时间点上的驱动力(自动驾驶时的驱动力)。另一方面，在图5中由单点划线所表示的摩擦圆示出在图4的步骤S24中，被根据路面状况而计算出的限制值所限制的手动驾驶时的驱动力。
路面摩擦系数计算部210的运算基于图3而计算出路面摩擦系数μN的上限值与下限值。在图4的步骤S22中，为了保证安全，使用路面摩擦系数的下限值(最小摩擦系数)来计算驱动力的限制值。具体而言，在图5中由单点划线所示的驱动力的半径通过在步骤S14中计算出的路面摩擦系数的下限值上乘以车轮的垂直载荷而得出。在前驱与后驱两者都进行驱动力的限制。由此，在前驱与后驱两者中，驱动力都被控制在限制值以下。
如上所述，在不能继续进行自动驾驶的情况下，车辆制动驱动装置300的驱动力(或制动力)被限制为与当前的路面摩擦系数的下限值对应的值。由此，能够根据当前的路面状态来限制驱动力，在从自动驾驶向非自动驾驶(手动驾驶)切换时能够使车辆动作稳定。特别地，通过将驱动力限制为与当前的路面摩擦系数的下限值对应的值，从而能够将驱动力限制为保证安全的最小限度的值，因此能够可靠地使车辆动作稳定。
另一方面，虽然在上述例子中示出了将驱动力限制为与当前的路面摩擦系数的下限值对应的值的例子，但是驱动力限制值只要基于当前的路面摩擦系数来设定即可，可以不一定是与下限值对应的值。例如，也可以基于路面摩擦系数的上限值与下限值之间的值来确定限制值。另外，在路面摩擦系数的计算精度非常高，且上限值与下限值之间的差值非常小的情况下，也可以基于从计算出的路面摩擦系数中减去预定量而得出的、保证安全的路面摩擦系数来设定限制值。
应予说明，在本实施方式中，基于驱动力限制值来限制实际的驱动力的方式能够使用各种各样的方法。例如，可以限制被驾驶员操作的油门的油门开度，也可以限制油门打开速度。另外，在电动汽车的情况下，可以限制驱动车轮的马达的电力。
图6是示出在切换到非自动驾驶时驱动力被限制的情形的时序图。在图6中示出自动驾驶不可标志的状态与前轮的驱动力限制值、后轮的驱动力限制值随着时间的经过而变化的情形。
图6所示的时刻t0表示在图4的步骤S24中从自动驾驶向手动驾驶切换的时间点。在时刻t0以前进行自动驾驶，前轮、后轮的驱动力被限制为根据在步骤S14中计算出的路面摩擦系数的上限值而求出的驱动力。若在时刻t0判断为不能继续进行自动驾驶，则自动驾驶不可标志上升。
另外，若在时刻t0判断为不能继续进行自动驾驶，则车辆的驱动力以限制值计算部240计算出的限制值为上限而下降，从而对前轮与后轮的驱动力加以限制。驱动力限制值与根据在步骤S14中计算出的路面摩擦系数的下限值而求出的驱动力相当，并且与在图5中所示的、由单点划线所示的摩擦圆的驱动力相当。由此，进行前轮与后轮的转矩下降，能够使从自动驾驶切换到非自动驾驶时的车辆动作稳定，并且能够确保安全性。
持续进行转矩下降直到时刻t1为止，在时刻t1以后驱动力限制值逐渐增加，在时刻t2恢复到时刻t0以前的值。应予说明，如上所述，时刻t0以前的驱动力限制值是根据路面摩擦系数的上限值而求出的值。从时刻t1到时刻t2为止的时间作为预定的时间(n秒内)。通过使驱动力限制值在n秒内上升，从而能够不引起加速不良。另外，在时刻t1以后，可以以预定的上升速度使驱动力限制值逐渐增加，使其在时刻t2恢复到时刻t0以前的值。
应予说明，在时刻t2的时间点上，在路面摩擦系数计算部210计算出的路面摩擦系数从步骤S14的时间点起就变化的情况下，可以基于时刻t2的时间点的路面摩擦系数来对驱动力加以限制。例如，在时刻t0以前，路面状态是“干燥”，在时刻t2的时间点上路面的状态变化为“结冰”的情况下，基于时刻t2的时间点的路面摩擦系数来对驱动力加以限制。由此，能够对应于从自动驾驶切换到手动驾驶的过渡期的路面状态的变化而使车辆动作稳定。
其后，在自动驾驶可否判断部220基于第二传感器160检测出的信息等而判断为能够恢复到自动驾驶的情况下，能够恢复到自动驾驶。
〈实施例②〉
图7是用于对基于在图4的步骤S22中计算出的限制值，根据路面状况而设定的驱动力进行说明的示意图。本实施方式的驱动力限制与第一实施方式不同点在于，第一实施方式基于最小摩擦系数来限制前轮和后轮的制动驱动转矩的上限值，相对于此，本实施方式基于路面摩擦系数使驱动轮的转矩限制值小于其他车轮的转矩限制值。应予说明，在本实施方式的车辆系统1000内，针对与第一实施方式共同的部分而省略说明。
在图7中的前驱的图中，由单点划线所示的驱动力的半径是通过在步骤S14中计算出的路面摩擦系数的下限值上乘以车轮的垂直载荷而得出的。
另外，在图7中的后驱的图中，由单点划线所示的摩擦圆示出与前驱的驱动力限制值匹配地设定的后驱的驱动力限制值。如图7所示，后驱的驱动力不像前驱那样被限制。在此，后驱的驱动力限制值是基于前驱的驱动力限制值，根据前驱与后驱的驱动力分配而设定的。例如，在将驱动力分配设为前驱：后驱＝4：6的情况下，后驱的驱动力限制值是前驱的驱动力限制值的1.5倍。应予说明，前驱与后驱的驱动力分配例如是根据车辆的前后载荷分配而确定的。
如上所述，在不能继续进行自动驾驶的情况下，车辆制动驱动装置300对前轮的驱动力(或制动力)被限制为与当前的路面摩擦系数的下限值对应的值。另外，后轮的驱动力是根据前驱与后驱的驱动力分配而确定的。由此，能够根据当前的路面状态来限制驱动力，并且在从自动驾驶切换到手动驾驶时，能够使车辆动作稳定。特别地，通过将前轮的驱动力限制为与当前的路面摩擦系数的下限值对应的值，从而能够将驱动力限制到保证安全的最小限度的值，因此能够在横向力保持裕度，并且能够可靠地使车辆动作稳定。另外，关于后轮的驱动力，由于不像前轮那样受到限制，因此能够可靠地抑制加速不良等情况的发生。
另一方面，虽然在上述例子中示出了将前轮的驱动力限制为与当前的路面摩擦系数的下限值对应的值的例子，但是驱动力限制值只要基于当前的路面摩擦系数来设定即可，可以不一定是与下限值对应的值。例如，也可以基于路面摩擦系数的上限值与下限值之间的值来确定限制值。另外，在路面摩擦系数的计算精度非常高，且上限值与下限值之间的差值非常小的情况下，也可以基于从计算出的路面摩擦系数中减去预定量而得出的、保证安全的路面摩擦系数来设定限制值。
图8是示出在图7的前驱的图中，通过限制前驱的驱动力，在前驱的横向力中产生裕度的情形的示意图。在图8的驱动力被限制前的图中，前后的驱动力Fx在虚线的摩擦圆的范围内变得比较大，横向力Fy变得比较小。另一方面，在图8的驱动力被限制后的图中，将前后的驱动力Fx’限制在单点划线的范围内，其结果是，在虚线所示的自动驾驶时的摩擦圆的范围内，横向力Fy’变得比驱动力被限制前的值Fy大。因此，由于在横向力中产生有裕度，所以能够提高转弯性能。由此，在切换到手动驾驶后，即使在进行紧急的转向等情况下，也能够可靠地抑制空转的发生。
图9是示出在切换到手动驾驶时驱动力被限制的情形的时序图。在图9中示出自动驾驶不可标志的状态与前轮的驱动力限制值、后轮的驱动力限制值随着时间的经过而变化的情形。
图9所示的时刻t0表示在图4的步骤S24中从自动驾驶向手动驾驶切换的时间点。在时刻t0以前，前轮的驱动力、后轮的驱动力被限制为根据在步骤S14中计算出的路面摩擦系数的上限值而求出的驱动力。若判断为在时刻t0不能继续进行自动驾驶，则自动驾驶不可标志上升。
另外，若在时刻t0判断为不能继续进行自动驾驶，则对前轮的驱动力与后轮的驱动力加以限制。前驱的驱动力限制值与根据在步骤S14中计算出的路面摩擦系数的下限值而求出的驱动力相当，并且与在图7中所示的、由单点划线所示的摩擦圆的驱动力相当。另外，后驱的驱动力限制值是根据前驱与后驱的驱动力分配而设定的，例如，被设为前驱的驱动力限制值的1.5倍。由此，进行前轮的转矩下降与后轮的转矩下降，能够使从自动驾驶切换到非自动驾驶时的车辆动作稳定，并且能够确保安全性。另外，特别地，能够在前驱的横向力中具有裕度，从而能够提高转弯性能。应予说明，在利用后轮进行转向的车辆的情况下，通过将后驱的驱动力限制值设为根据路面摩擦系数的下限值而求出的驱动力，并且根据前驱与后驱的驱动力分配来设定前驱的驱动力限制值，从而能够在后驱的横向力中具有裕度，从而能够提高转弯性能。
在时刻t1，自动驾驶可否判断部220基于第二传感器160检测出的信息等而判断为能够恢复到自动驾驶。因此，在时刻t1以后，自动驾驶不可标志关闭。持续进行转矩下降直到时刻t1为止，在时刻t1以后恢复为时刻t0以前的值。应予说明，如上所述，时刻t0以前的驱动力限制值是根据路面摩擦系数的上限值而求出的值。
应予说明，在时刻t1的时间点上，在路面摩擦系数计算部210计算出的路面摩擦系数从步骤S14的时间点起就变化的情况下，可以基于时刻t1的时间点的路面摩擦系数来对驱动力加以限制。例如，在时刻t0以前，路面状态是“干燥”，在时刻t1的时间点上路面状态变化为“结冰”的情况下，基于时刻t1的时间点的路面摩擦系数来对驱动力加以限制。由此，能够对应于从自动驾驶切换到手动驾驶的过渡期的路面状态的变化而使车辆动作稳定。
在上述说明中，示出了基于路面摩擦系数的下限值来设定前驱的驱动力限制值，并且根据前驱与后驱的驱动力分配来设定后驱的驱动力限制值的例子。另一方面，也可以基于路面摩擦系数的下限值来设定后驱的驱动力限制值，并且根据前驱与后驱的驱动力分配来设定前驱的驱动力限制值。例如，在将驱动力分配设为前驱：后驱＝4：6的情况下，前驱的驱动力限制值被设为后驱的驱动力限制值的4/6倍。
图10是示出在基于路面摩擦系数的下限值来设定后驱的驱动力限制值，并且根据前驱与后驱的驱动力分配来设定前驱的驱动力限制值的情况下，驱动力被限制的情形的时序图。在图10中，也示出自动驾驶不可标志的状态与前轮的驱动力限制值、后轮的驱动力限制值随着时间的经过而变化的情形。
图10所示的时刻t0表示在图4的步骤S24中从自动驾驶向手动驾驶切换的时间点。在时刻t0以前，前轮、后轮的驱动力被限制为根据在步骤S14中计算出的路面摩擦系数的上限值而求出的驱动力。若在时刻t0判断为不能继续进行自动驾驶，则自动驾驶不可标示上升。
另外，若在时刻t0判断为不能继续进行自动驾驶，则驱动力限制值下降，对前轮与后轮的驱动力加以限制。后驱的驱动力限制值与根据在步骤S14中计算出的路面摩擦系数的下限值而求出的驱动力相当。另外，前驱的驱动力限制值是根据前驱与后驱的驱动力分配而设定的，例如，被设为后驱的驱动力限制值的4/6倍。由此，进行前轮与后轮的转矩下降，能够使从自动驾驶切换到非自动驾驶时的车辆动作稳定，并且能够确保安全性。另外，特别地，能够在后驱的横向力中具有裕度，并且能够提高转弯性能。
在时刻t1，自动驾驶可否判断部220基于第二传感器160检测到的信息等而判断为能够恢复到自动驾驶。因此，在时刻t1以后，自动驾驶不可标志关闭。持续进行转矩下降直到时刻t1为止，在时刻t1以后恢复到时刻t0以前的值。
在进行了图10所示的控制的情况下，与图9所示的控制相比，车辆的总转矩下降，另一方面，能够与总转矩降低的量相应地进一步提高安全性。
在上述例子中，示出了在计算出前驱和后驱中的一者的驱动力限制值后，将驱动力分配设为例如前驱：后驱＝4：6，从而计算出前驱和后驱中的另一者的驱动力限制值的例子。另一方面，前驱与后驱的驱动力分配根据车辆的各种因素而不同，另外也根据驾驶时的车辆加速度等驾驶状态而不同。因此，可以计算出加上了这些因素而得的理想驱动力分配，并且可以基于理想驱动力分配而计算出前驱和后驱中的另一者的驱动力限制值。
理想驱动力分配是通过理想驱动力分配计算部270而被计算出来的。以下，对理想驱动力分配的计算方法进行说明。图11是示出理想驱动力线图的示意图。图11所示的理想驱动力线图是表示相对于车辆加速度的理想的前轮或后轮的驱动力分配的图，是根据车重、轴距、重心高度、侧倾率而求出的。
在图11中，横轴示出前轮的纵向力Fx(front)相对于前轮的接地载荷Fzf的比(＝Fx(front)/Fzf)。在此，若将前轮的静止时的接地载荷设为Fzf0，并将基于加速的载荷移动量设为ΔFzx，则前轮的接地载荷Fzf能够通过以下的式子(1)来计算。
Fzf＝Fzf0-ΔFzx···(1)
另外，在图11中，纵轴示出后轮的纵向力Fx(rear)相对于后轮的接地载荷Fzr的比(＝Fx(rear)/Fzr)。在此，若将后轮的静止时的接地载荷设为Fzr0，并将基于加速的载荷移动量设为ΔFzx，则后轮的接地载荷Fzr能够通过以下的式子(2)来计算。
Fzr＝Fzr0+ΔFzx···(2)
另外，基于加速的载荷移动量ΔFzx能够使用车辆重量m、前后加速度a、重心高度hg、轴距l，通过以下的式子(3)来计算。
ΔFzx＝(m·a·hg)/(2·l)···(3)
在图11中，由实线所示的曲线示出车辆的直线前进时的特性。另外，由单点划线所示的曲线示出车辆的转弯时的特性。
另外，在图11中，五条双点划线示出路面摩擦系数μ分别为μ＝0.2、μ＝0.4、μ＝0.6、μ＝0.8、μ＝1.0的情况。此外，五条虚线示出加速度分别为0.2G、0.4G、0.6G、0.8G、1.0G的情况。
根据图11，在直线前进的情况下，在加速度0.2G时，前后的驱动力分配是前轮：后轮＝52：48程度的理想驱动力分配，在该状态下，能够在μ＝0.2的路面上将驱动力输出到极限。另外，在加速度0.6G中，前后的驱动力分配是前轮：后轮＝47：53程度的理想驱动力分配，在该状态下，能够在μ＝0.6的路面上将驱动力输出到极限。
理想驱动力分配计算部270基于图11的理想驱动力线图，套用例如由车速传感器170获取的车辆的加速度，从而计算出与驾驶状态对应的理想驱动力分配。作为基于图11的控制方法，以基本上成为区域R所示的理想驱动力分配的方式分配前后的驱动力。即，设为前轮：后轮＝40：60～前轮：后轮＝60：40。
以上，虽然参照附图对本发明的优选实施方式进行了详细说明，但是本发明不限于这样的例子。本发明所属技术领域的技术人员应当理解，在权利要求书描述的技术思想的范围内能够想到各种变更例或修正例，并且了解这些变更例或修正例也显然属于本发明的技术范围内。

Claims (16)

1.一种车辆的控制装置，其特征在于，具备处理器，所述处理器推定车辆行驶的路面的摩擦系数，
在所述车辆正在进行自动驾驶的情况下，所述处理器判断可否继续进行自动驾驶，
在判断为不能继续进行自动驾驶的情况下，所述处理器基于根据所推定的所述摩擦系数而确定的限制值来限制手动驾驶下的所述车辆的驱动力。
2.根据权利要求1所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述处理器推定出根据上限值与下限值而确定的所述摩擦系数，
所述处理器基于根据所述摩擦系数的所述下限值而确定的所述限制值来限制所述驱动力。
3.根据权利要求1所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述处理器在限制了所述驱动力后，在预定时间内解除所述限制。
4.根据权利要求2所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述处理器在限制了所述驱动力后，在预定时间内使根据所述下限值而确定的所述限制值上升到根据所述上限值而确定的所述限制值为止。
5.根据权利要求4所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述处理器在限制了所述驱动力后，使根据所述下限值而确定的所述限制值以预定的上升速度上升到根据所述上限值而确定的所述限制值为止。
6.根据权利要求1所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述处理器一起限制前轮的所述驱动力与后轮的所述驱动力。
7.根据权利要求6所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述处理器推定根据上限值与下限值而确定的所述摩擦系数，
基于第一限制值来限制所述前轮的驱动力与所述后轮的驱动力中的一者，并且基于第二限制值来限制所述前轮与所述后轮的驱动力中的另一者，所述第一限制值是根据所推定的所述摩擦系数的所述下限值而确定的值，所述第二限制值是根据所述第一限制值以及所述前轮与所述后轮的驱动力分配而确定的值。
8.根据权利要求7所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述驱动力分配根据所述车辆的各种因素和驾驶状态而确定。
9.根据权利要求7所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述驱动力分配是预先确定的值。
10.根据权利要求7所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述处理器基于所述第一限制值来限制所述前轮的驱动力。
11.根据权利要求7所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述处理器基于所述第一限制值来限制所述后轮的驱动力。
12.根据权利要求7至11中任一项所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述处理器基于所述第一限制值来限制所述前轮和所述后轮中的进行转向的车轮的驱动力。
13.根据权利要求6所述的车辆的控制装置，其特征在于，
相比于所述后轮的驱动力，所述处理器更加限制所述前轮的驱动力。
14.根据权利要求1所述的车辆的控制装置，其特征在于，
所述处理器在判断为不能继续进行所述自动驾驶的情况下，向手动驾驶切换。
15.一种车辆的控制方法，其特征在于，包括：
推定车辆行驶的路面的摩擦系数的步骤；
在所述车辆正在进行自动驾驶的情况下，判断可否继续进行自动驾驶的步骤；
在判断为不能继续进行所述自动驾驶的情况下，基于根据所推定的所述摩擦系数而确定的限制值来限制手动驾驶下的所述车辆的驱动力的步骤。
16.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储车辆的控制装置所具备的计算机能够读取的程序，
所述程序使所述计算机作为如下单元而起作用：
推定所述车辆行驶的路面的摩擦系数的单元；
在所述车辆正在进行自动驾驶的情况下，判断可否继续进行自动驾驶的单元；
在判断为不能继续进行所述自动驾驶的情况下，基于根据所推定的所述摩擦系数而确定的限制值来限制手动驾驶下的所述车辆的驱动力的单元。
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