CN210416247U - 车辆控制系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型提供一种车辆控制系统，其可在本车辆中利用通过车车间通信所获得的前车辆的车轮已驶过的路面的信息来进行对于各车轮的驱动力的分配，并提高推断的摩擦系数的值低的路面的越野性。一种车辆控制系统(1)，其包括：路面状态获取部(13)，通过车车间通信，接收前车辆的各车轮已驶过的位置坐标的信息与前车辆的各车轮已驶过的路面的路面信息，并获取推断的摩擦系数及已由激光雷达检测的路面上的凹凸状态；越过驱动力算出部(18)，算出越过所需要的驱动力；以及越过驱动力分配控制部(63)，对不进行越过的车轮多分配驱动力，而确保目标轨迹的越野性。

Description

车辆控制系统

技术领域

本实用新型涉及一种车辆控制系统。

背景技术

以前，提出有如下的车辆控制装置：驾驶计划生成电子控制单元(ElectronicControl Unit，ECU)根据具有本车辆或其它车辆的行驶实际情况的行驶信息，生成道路的前后方向及横向的二维路面μ分布图，并计算在道路的横向中只要在哪个位置上行驶即可(例如，参照专利文献1)。根据所述专利文献1的车辆举动控制装置，通过使用二维路面μ分布，在人操作辅助中，可接近人的动作，而可大幅度地减少司机的违和感。

另外，提出有一种通过恰当地废弃本车辆已获取的信息，可抑制驾驶支援装置的负荷及消耗电力的驾驶支援装置(例如，参照专利文献2)。

[现有技术文献]

[专利文献]

[专利文献1]日本专利特开2011-063107号公报

[专利文献2]日本专利特开2014-044584号公报

实用新型内容

[实用新型所要解决的问题]

例如，在四轮驱动的车辆的情况下，在车辆的行驶中，可通过激光雷达(lidar)(激光雷达(laser radar))来算出车轮驶过的路面的推断μ，并根据所述推断μ，决定对车辆的各车轮所分配的驱动力。由此，可提高推断μ的值低的路面的越野性，但优选越野性更高。

本实用新型是鉴于所述而成者，其目的在于提供一种车辆控制系统，所述车辆控制系统可在本车辆中利用通过车车间通信所获得的前车辆的车轮已驶过的路面的信息来进行对于各车轮的驱动力的分配，并提高推断μ的值低的路面的越野性。

[解决问题的技术手段]

(1)本实用新型是一种车辆控制系统，其是包括即便不进行由驾驶者所进行的操作，也可以对车辆进行驾驶控制的驾驶控制部(例如，后述的自动驾驶控制部11)的车辆控制系统(例如，后述的车辆控制系统1)，所述驾驶控制部包括：驱动力分配决定部(例如，后述的驱动力分配决定部12)，使用已从地图信息获得的本车辆的位置坐标与转弯时的转弯半径，根据车速或车辆状态来决定对于各车轮的负荷，并根据利用激光雷达(例如，后述的激光雷达23)所得的推断的摩擦系数与对于各车轮的所述负荷，决定对各车轮所分配的驱动力；路面状态获取部(例如，后述的路面状态获取部13)，通过车车间通信，接收前车辆的各车轮已驶过的位置坐标的信息与前车辆的各车轮已驶过的路面的路面信息，并获取推断的摩擦系数及已由所述激光雷达检测的路面上的凹凸状态；越过驱动力算出部(例如，后述的越过驱动力算出部18)，当根据已接收的所述路面信息，判断可越过已检测的路面上的凹凸中的凸，且已预测在本车辆的车轮随后描绘的轨迹中任一个所述车轮越过所述凸时，算出越过所需要的驱动力；以及越过驱动力分配控制部(例如，后述的AWD 63)，当路面的推断的摩擦系数低，且预测进行越过的所述车轮会空转、或预测进行越过的所述车轮不满足越过所需要的驱动力时，对不进行越过的所述车轮多分配驱动力，而确保目标轨迹的越野性；且所述越过驱动力分配控制部在进行越过的所述车轮进行了过度滑动的情况下，进行对未进行过度滑动的所述车轮分配驱动力的控制。

(2)在(1)的车辆控制系统中，优选所述越过驱动力分配控制部在已被预计越过所述凸的所述车轮越过所述凸之前，进行对不进行越过的所述车轮多分配驱动力，而确保目标轨迹的越野性的控制。

[实用新型的效果]

根据本实用新型，可提供一种车辆控制系统，其可在本车辆中利用通过车车间通信所获得的前车辆的车轮已驶过的路面的信息来进行对于各车轮的驱动力的分配，并提高推断μ的值低的路面的越野性。

附图说明

图1是表示本实用新型一实施方式的车辆控制系统的结构的图。

图2是表示由驾驶控制部所进行的驱动力分配控制的处理的顺序的流程图。

[符号的说明]

1：车辆控制系统

11：自动驾驶控制部

12：驱动力分配决定部

13：路面状态获取部

18：越过驱动力算出部

23：激光雷达(lidar)(激光雷达(laser radar))

63：AWD(越过驱动力分配控制部)

具体实施方式

以下，一边参照附图，一边对本实用新型的一实施方式进行详细说明。

图1是表示本实用新型一实施方式的车辆控制系统1的结构的图。搭载本实施方式的车辆控制系统1的车辆例如包含可进行四轮驱动的电动汽车。本实施方式的车辆控制系统1如在后段中详述的那样，具有可自动地控制车辆的驾驶的结构，使相当于日本国土交通省所规定的等级3的自动驾驶变为可能。

如图1所示，车辆控制系统1包括：电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)10、外界感测装置20、人机接口(Human Machine Interface，HMI)30、导航装置40、车辆传感器50、电动助力转向系统(Electric Power Steering，EPS)61、车辆稳定辅助系统(VehicleStability Assist，VSA)62、全轮驱动系统(All Wheel Drive，AWD)63、电子伺服刹车(Electric Servo Brake，ESB)64、驱动力输出装置71、刹车装置72、以及转向装置73。

外界感测装置20包括：相机21、雷达(Radar)22、及激光雷达(Lidar)23。

在本车辆的任意的部位设置至少一个相机21，对本车辆的周围进行拍摄来获取图像信息。相机21是单眼相机或立体相机，例如可使用利用电荷耦合器件(Charge CoupledDevice，CCD)或互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor，CMOS)等固体摄像元件的数码相机。

在本车辆的任意的部位设置至少一个雷达22，对本车辆的周围所存在的物体的位置(距离及方位)进行检测。具体而言，雷达22朝车辆的周围照射毫米波等电磁波，并检测所照射的电磁波由物体反射的反射波，由此检测物体的位置。

在本车辆的任意的部位设置至少一个激光雷达23(激光雷达(laser radar))，对本车辆的周围所存在的物体的位置(距离及方位)或性质进行检测。具体而言，激光雷达23朝车辆的周围呈脉冲状地照射波长比毫米波短的电磁波(紫外光、可见光、近红外光等电磁波)，并检测所照射的电磁波由物体散射的散射波，由此与雷达22相比，检测远距离地存在的物体的位置及性质。

外界感测装置20作为先进驾驶辅助系统(Advanced Driver AssistanceSystems，ADAS)发挥功能。具体而言，外界感测装置20利用传感器融合(sensor fusion)技术，对由所述相机21、雷达22及激光雷达23等所获取的各信息进行综合评价，并将更正确的信息输出至在后段中进行详述的ECU 10。

HMI 30是对驾驶者等提示各种信息，并且受理由驾驶者等所进行的输入操作的接口。HMI 30例如包括均未图示的显示装置、安全带装置、方向盘触摸传感器、司机监控摄像机(driver monitor camera)、及各种操作开关等。

显示装置例如为显示图像，并且受理由驾驶者等所进行的操作的触摸屏式显示装置。安全带装置例如包含安全带预紧器来构成，例如在因车辆故障等，不论驾驶者的意愿均执行从自动驾驶朝手动驾驶的切换时，使安全带振动来对驾驶者进行告知、警告。方向盘触摸传感器设置在车辆的转向盘，对驾驶者对于转向盘的接触及驾驶者握住转向盘的压力进行检测。司机监控摄像机对驾驶者的脸及上半身进行拍摄。各种操作开关例如包含指示自动驾驶的开始及停止的图形用户接口(Graphical User Interface，GUI)式或机械式的自动驾驶切换开关等来构成。另外，HMI 30可包含具有与外部的通信功能的各种通信装置。

通信部31以将由ECU 10进行运算且已被输出的结果作为信息来发送的方式构成。具体而言，通信部31具有收发装置。前车辆的收发装置的发送部发送由ECU 10所得的运算结果的信息，例如前车辆的各车轮已驶过的位置坐标的信息与前车辆的各车轮已驶过的路面的路面信息(路面的推断μ或路面上的凹凸状态)。本车辆的收发装置的接收部接收前车辆已发送的位置坐标的信息与路面信息(路面的推断μ或路面上的凹凸状态)，并输出至本车辆的ECU 10。

导航装置40包括：全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)接收部41、路径决定部42、及导航存储部43。另外，导航装置40在所述HMI 30内包括用于驾驶者等利用导航装置40的显示装置或扬声器、操作开关等。

GNSS接收部41根据来自GNSS卫星的接收信号，确定车辆的位置。但是，也可以通过来自在后段中进行详述的车辆传感器50的获取信息，确定车辆的位置。

路径决定部42例如参照在后段中进行详述的导航存储部43中所存储的地图信息，决定从由GNSS接收部41所确定的本车辆的位置至由驾驶者等所输入的目的地为止的路径。由所述路径决定部42所决定的路径通过所述HMI30内的显示装置或扬声器等来对驾驶者等进行路径引导。

导航存储部43存储高精度的地图信息MPU(Map Position Unit(地图定位单元))。作为地图信息，例如包含：道路的类别、道路的车道数、紧急停车带的位置、车道的宽度、道路的坡度、道路的位置、车道转弯处的曲率、车道的合流及分岔点位置、道路标识等信息、交叉点的位置信息、信号灯的有无信息、停止线的位置信息、拥堵信息、其它车辆信息等。

另外，导航装置40例如也可以包含智能手机或平板终端等终端装置。另外，导航装置40包括均未图示的各种蜂窝网、车载专用通信单元TCU(Telematics CommunicationUnit(远程通信单元))等，可与云服务器等之间收发信息。由此，除车辆位置信息等被发送至外部以外，所述地图信息被随时更新。

车辆传感器50包括用于检测本车辆的各种举动的多个传感器。例如，车辆传感器50包括：检测本车辆的速度(车速)的车速传感器、检测本车辆的各车轮的速度的车轮速度传感器、检测本车辆的加减速度的前后加速度传感器、检测本车辆的横向加速度的横向加速度传感器、检测本车辆的横摆率(yaw rate)的横摆率传感器、检测本车辆的方向的方位传感器、以及检测本车辆的坡度的坡度传感器等。

另外，车辆传感器50包括检测各种操作元件的操作量的多个传感器。例如，车辆传感器50包括：检测油门踏板的踏入(开度)量的油门踏板传感器、检测转向盘的操作量(操舵角)的舵角传感器、检测操舵扭矩的扭矩传感器、检测刹车踏板的踏入量的刹车踏板传感器、以及检测换档杆的位置的换档传感器等。

EPS 61是所谓的电动助力转向装置。EPS 61包括未图示的EPS·ECU，按照从在后段中进行详述的ECU 10中输出的控制指令，控制后述的转向装置73，由此变更车轮(操舵轮)的方向。

VSA 62是所谓的车辆举动稳定化控制装置。VSA 62包括未图示的VSA·ECU，具有防止制动操作时的车轮的抱死的防抱死制动系统(Anti-lock Brake System，ABS)功能、防止加速时等的车轮的空转的牵引力控制系统(Traction Control System，TCS)功能、抑制转弯时的侧滑等的功能、及在本车辆的碰撞时不论驾驶者的制动操作均进行紧急制动控制的功能。VSA 62为了实现这些功能，对后述的ESB 64中所产生的制动液压进行调整，由此支援车辆的举动稳定化。

具体而言，VSA 62根据由所述车速传感器、舵角传感器、横摆率传感器及横向加速度传感器所检测的车速、操舵角、横摆率及横向加速度等，控制后述的刹车装置72。具体而言，通过控制对前后左右的各车轮的刹车油缸供给刹车液压的液压单元，而个别地控制各车轮的制动力来提升行驶稳定性。

AWD 63是所谓的四轮驱动力自如控制系统，作为驱动力分配控制部发挥功能。即，AWD 63包括未图示的AWD·ECU，自如地控制前后轮与后轮左右的驱动力分配。具体而言，AWD 63根据由车速传感器、舵角传感器、横摆率传感器及横向加速度传感器所检测的车速、操舵角、横摆率及横向加速度等，控制前后左右驱动力分配单元内的电磁离合器或驱动马达等，由此变更前后左右的车轮间的驱动力的分配。

另外，作为越过驱动力分配控制部发挥功能的AWD 63如在后段中详述的那样，例如当车轮将要越过路面的凹凸中的凸时，在路面的推断μ低，且预测进行越过的所述车轮会空转、或预测进行越过的车轮不满足越过所需要的驱动力的情况下，对不进行越过的其它车轮多分配驱动力。另外，AWD 63在进行越过的车轮进行了过度滑动的情况下，进行对未进行过度滑动的其它车轮分配驱动力的控制。

ESB 64包括未图示的ESB·ECU，按照从在后段中进行详述的ECU 10中输出的控制指令，控制后述的刹车装置72，由此使车轮产生制动力。

驱动力输出装置71包含作为本车辆的驱动源的电动机等。驱动力输出装置71按照从在后段中进行详述的ECU 10中输出的控制指令，生成用于本车辆进行行驶的行驶驱动力(扭矩)，并经由变速器而传达至各车轮。

刹车装置72包含例如并用油压式刹车的电动伺服刹车。刹车装置72按照从在后段中进行详述的ECU 10中输出的控制指令，对车轮进行制动。

转向装置73由所述EPS 61来控制，变更车轮(操舵轮)的方向。

继而，对本实施方式的车辆控制系统1所包括的ECU 10进行详细说明。

如图1所示，ECU 10包括：自动驾驶控制部11、驱动力分配决定部12、路面状态获取部13、μ推断部14、存储部15、最大摩擦力算出部16、驱动力获取部17、以及越过驱动力算出部18。

自动驾驶控制部11包含第一中央处理器(Central Processing Unit，CPU)111与第二CPU 112来构成。

第一CPU 111包含外界识别部113、本车位置识别部114、行动计划生成部115、以及异常判定部116来构成。

外界识别部113根据由所述外界感测装置20所获取的各种信息，识别外界的物体(识别对象物)，并且识别其位置。具体而言，外界识别部113识别障碍物、道路形状、信号灯、护栏、电线杆、周边车辆(包含速度或加速度等行驶状态、驻车状态)、车道标志、行人等，并且识别它们的位置。

本车位置识别部114根据由所述导航装置40所测定的本车辆的位置信息、及由所述车辆传感器50所检测的各种传感器信息，识别本车辆的当前位置与姿势。具体而言，本车位置识别部114对地图信息与由相机21所获取的图像进行比较，由此识别本车辆正在行驶的行驶车道，并且识别相对于所述行驶车道的本车辆的相对位置及姿势。

行动计划生成部115生成至本车辆到达目的地等为止的自动驾驶的行动计划。详细而言，行动计划生成部115根据由所述外界识别部113所识别的外界信息与由所述本车位置识别部114所识别的本车位置信息，一边对应于本车辆的状况及周边状况，一边以可在由所述路径决定部42所决定的路径上行驶的方式生成自动驾驶的行动计划。

具体而言，行动计划生成部115生成本车辆将来行驶的目标轨道。更具体而言，行动计划生成部115生成多个目标轨道的候补，从安全性与效率性的观点出发，选择此时间点的最合适的目标轨道。另外，当在后段中进行详述的异常判定部116中，已判定乘员或本车辆为异常状态时，行动计划生成部115例如生成使本车辆停在安全的位置(紧急停车带、路边带、路崖、停车区域等)的行动计划。

异常判定部116判定驾驶者及本车辆中的至少一者是否为异常状态。所谓驾驶者的异常状态，例如是指身体状况恶化，包含乘员睡着的状态、或因疾病等而意识不明的状态。另外，所谓本车辆的异常状态，是指本车辆的故障等。

具体而言，异常判定部116对由所述司机监控摄像机所获取的图像进行分析，由此判定驾驶者的异常状态。另外，异常判定部116例如在如下的情况下，判定驾驶者为异常状态：当因本车辆的故障等，不论驾驶者的意愿均强制地从自动驾驶切换成手动驾驶时，虽然通过显示、声音或安全带的振动等来对驾驶者通知了规定次数以上的警告，但检测不到驾驶者的手动驾驶操作。驾驶者的手动驾驶操作通过所述方向盘触摸传感器、油门踏板传感器、刹车踏板传感器等来检测。

另外，异常判定部116根据由所述车辆传感器50等所获取的各种传感器信息，探测有无本车辆的故障，在已探测到故障的情况下判定本车辆为异常状态。

第二CPU 112包含车辆控制部117来构成。由所述第一CPU 111所获取的外界信息、本车位置信息、行动计划及异常信息被输入构成所述第二CPU112的车辆控制部117。

车辆控制部117对应于从所述自动驾驶切换开关输入的自动驾驶开始/停止信号，使自动驾驶开始/停止。另外，车辆控制部117以使本车辆沿着由行动计划生成部115所生成的目标轨道以目标速度进行行驶的方式，经由所述EPS 61、VSA 62、AWD 63及ESB 64等来控制驱动力输出装置71、刹车装置72及转向装置73。

驱动力分配决定部12使用已从由GNSS接收部41基于来自GNSS卫星的接收信号所确定的本车辆的位置与已被存储在导航存储部43的地图信息获得的本车辆的位置坐标、及本车辆的转弯时的转弯半径，根据车速、或者包含加速度等行驶状态或驻车状态的车辆状态，决定对于各车轮的负荷。而且，通过由激光雷达23所获得的推断μ与对于各车轮的负荷，决定对各车轮所分配的驱动力。

路面状态获取部13获取由通信部31的收发装置的接收部所接收的前车辆已发送的位置坐标的信息、以及包含前车辆已发送的推断μ及已由激光雷达23检测的路面上的凹凸状态的路面信息。

μ推断部14推断本车辆行驶的路面的摩擦系数μ。不论本车辆是正在进行自动驾驶控制还是正在进行手动驾驶控制，μ推断部14均在本车辆的行驶过程中针对各规定周期推断摩擦系数μ。作为具体的摩擦系数μ的推断方法，例如根据由车速传感器所获取的车速与由车轮速度传感器所获取的车轮的车轮速度，推断摩擦系数μ。或者，根据由车速传感器所获取的车速、由舵角传感器所获取的舵角、及由横摆率传感器所获取的横摆率，推断摩擦系数μ。但是，μ推断方法并不限定于这些方法。

最大摩擦力算出部16根据由所述μ推断部14所推断的摩擦系数μ，算出本车辆的车轮与路面间的最大摩擦力。具体而言，根据由μ推断部14所推断的摩擦系数μ，并参照事先存储的摩擦系数μ与摩擦圆的大小的关系，由此决定摩擦圆。由此，算出车轮不产生过度滑动的最大摩擦力。

此处，也可以看做即便在高μ状态的干燥路面上，车辆也经常一边在驱动轮产生微小的滑动一边进行行驶。因此，本实施方式的“过度滑动”是指除此种微小的滑动以外的滑动。

存储部15在自动驾驶控制过程中，存储由所述μ推断部14所推断的摩擦系数μ、及根据所述经推断的摩擦系数μ而由所述最大摩擦力算出部16所算出的最大摩擦力。更详细而言，存储部15例如存储车轮即将越过路面的凹凸中的凸之前所推断的摩擦系数μ及最大摩擦力。

驱动力获取部17算出并获取车辆的要求驱动力。具体而言，驱动力获取部17根据由所述车速传感器所获取的车速、由油门踏板传感器所获取的油门踏板的操作量、及由刹车踏板传感器所获取的刹车踏板的操作量等，使用事先存储的图等，获取从输出轴输出的要求驱动力。

越过驱动力算出部18当根据在本车辆中已接收的前车辆的路面信息，判断可越过在前车辆中已检测的路面上的凹凸中的凸，且已预测在本车辆的车轮随后描绘的轨迹中任一个车轮越过所述凸时，算出越过所需要的驱动力。

继而，参照图2，对作为由包括以上的结构的本实施方式的车辆控制系统1所执行的控制的车轮将要越过路面的凹凸中的凸时的驾驶控制进行详细说明。

此处，图2是表示由驾驶控制部所进行的驱动力分配控制的处理的顺序的流程图。在自动驾驶控制中，以规定的周期重复执行图2中所示的驾驶控制处理。

在步骤S1中，驱动力分配决定部12使用已从由GNSS接收部41基于来自GNSS卫星的接收信号所确定的本车辆的位置与已被存储在导航存储部43的地图信息获得的本车辆的位置坐标、及本车辆的转弯时的转弯半径，根据车速、或者包含加速度等行驶状态或驻车状态的车辆状态，决定对于各车轮的负荷。而且，驱动力分配决定部12通过由激光雷达23所获得的推断μ与对于各车轮的负荷，决定对各车轮所分配的驱动力。决定后，进入步骤S2。

在步骤S2中，路面状态获取部13获取由通信部31的收发装置的接收部所接收的前车辆已发送的位置坐标的信息、以及包含前车辆已发送的推断μ及已由激光雷达23检测的路面上的凹凸状态的路面信息。获取后，进入步骤S3。

在步骤S3中，越过驱动力算出部18根据在本车辆中已接收的前车辆的路面信息，判断可越过在前车辆中已检测的路面上的凹凸中的凸，且预计在本车辆的车轮随后描绘的轨迹中是否任一个车轮越过所述凸。具体而言，根据本车辆的车速或者包含加速度等行驶状态或驻车状态的车辆状态、本车辆的位置坐标、以及前车辆的位置坐标来进行所述预计。若所述预计为是(YES)，则进入步骤S4，若为否(NO)，则结束本处理。

在步骤S4中，算出在步骤S3中已预计进行越过的凸的越过所需要的驱动力。具体而言，根据步骤S1中所推断的摩擦系数μ推断值(推断μ)，算出本车辆的车轮与路面间的最大摩擦力(摩擦圆)。此时，使用步骤S2中所获取的来自前车辆的推断μ，修正算出值。而且，存储步骤S1中所推断的摩擦系数μ推断值与步骤S4中所算出的最大摩擦力算出值。越过驱动力算出部18根据推断μ及最大摩擦力算出值，算出凸的越过所需要的驱动力。这是为了在车轮轨迹与前车相同的情况下，可通过本车辆的车轮直径与已接收的凸的高度的信息，根据环绕凸的力矩来算出越过凸的车轮所需要的越过凸的驱动力。算出后，进入步骤S5。

在步骤S5中，AWD 63根据步骤S4中所算出的凸的越过所需要的驱动力，在车轮将要越过路面的凸时，进行是否路面的推断μ低，且预测进行越过的所述车轮会空转，或预测进行越过的车轮不满足越过所需要的驱动力的判断。若所述判断为是，则进入步骤S6，若为否，则进入步骤S7。

在步骤S6中，AWD 63进行如下的控制：与进行凸的越过的车轮相比，对不进行凸的越过的其它车轮多分配驱动力。

具体而言，由于可在步骤S4中算出越过凸的车轮所需要的越过凸的驱动力，因此事先根据各车轮垂直负荷与推断μ来求出本车辆的各车轮所需要的越过凸的驱动力，在比预计进行过度滑动的点更前面分配驱动力，由此可越过凸。进行控制后，进入步骤S7。

在步骤S7中，AWD 63进行是否任一个车轮进行了过度滑动的判断。若所述判断为是，则进入步骤S8，若为否，则结束本处理。

在步骤S8中，AWD 63进行如下的控制：与进行了过度滑动的车轮相比，对未进行过度滑动的其它车轮多分配驱动力。但是，进行作为保持所需要的车辆的横摆力矩不受转弯半径影响的分配的控制。进行控制后，结束本处理。

根据以上所说明的本实施方式的车辆控制系统，取得以下的效果。

本实施方式的车辆控制系统1的自动驾驶控制部11包括：路面状态获取部13，通过车车间通信，接收前车辆的各车轮已驶过的位置坐标的信息与前车辆的各车轮已驶过的路面的路面信息，并获取推断μ及已由激光雷达检测的路面上的凹凸状态；越过驱动力算出部18，当根据已接收的路面信息，判断可越过已检测的路面上的凹凸中的凸，且已预测在本车辆的车轮随后描绘的轨迹中任一个车轮越过凸时，算出越过所需要的驱动力；以及作为越过驱动力分配控制部的AWD 63，当路面的推断μ低，且预测进行越过的车轮会空转，或预测进行越过的车轮不满足越过所需要的驱动力时，对不进行越过的车轮多分配驱动力，而确保目标轨迹的越野性。

由此，通过在本车辆中接收前车辆的信息，可在本车辆越过凸之前，对不进行越过的车轮多分配驱动力。

另外，在本实施方式中，作为越过驱动力分配控制部的AWD 63在已被预计越过凸的车轮越过凸之前，进行对不进行越过的车轮多分配驱动力，而确保目标轨迹的越野性的控制。

由此，在本车辆越过凸之前，可在因凸而变成过度滑动状态之前事先准备，因此可抑制在本车辆中越过凸的车轮进行过度滑动等。其结果，可防止车辆变成不稳定的举动，而可确保目标轨迹的越野性。

另外，本实用新型并不限定于所述实施方式，可达成本实用新型的目的的范围内的变形、改良等包含在本实用新型。

例如在所述实施方式中，作为搭载车辆控制系统1的车辆，列举电动车辆为例进行了说明，但也可以将车辆控制系统1搭载在发动机车辆或混合动力车辆、燃料电池车辆等，另外，也可以是二轮车。另外，例如在所述实施方式中，车辆控制系统1具有可自动地控制车辆的驾驶的结构，使相当于日本国土交通省所规定的等级3的自动驾驶变为可能，但并不限定于此。例如，也可以不使相当于日本国土交通省所规定的等级1的自动驾驶变为可能。因此，在车辆中，即便无法进行自动驾驶控制，只要可实现进行改变车辆的速度的加速、或改变车辆的方向等广义的驾驶控制即可。

另外，在所述实施方式中，通过激光雷达23来获得推断μ，但并不限定于所述结构。也可以通过激光雷达23以外的部件来获得推断μ。

另外，在即便前车辆与本车辆的重心位置处的轨迹相同，车等级也大不相同的情况等下，当车轮轨迹不一致时，只要根据可从本车辆的激光雷达23获取的μ信息与路面信息，进行与步骤S1、步骤S3～步骤S8相同的处理即可。

Claims (2)

1.一种车辆控制系统，其是包括即便不进行由驾驶者所进行的操作，也能够对车辆进行驾驶控制的驾驶控制部的车辆控制系统，其特征在于，

所述驾驶控制部包括：

驱动力分配决定部，使用已从地图信息获得的本车辆的位置坐标与转弯时的转弯半径，根据车速或车辆状态来决定对于各车轮的负荷，并根据利用激光雷达所得的推断的摩擦系数与对于各车轮的所述负荷，决定对各车轮所分配的驱动力；

路面状态获取部，通过车车间通信，接收前车辆的各车轮已驶过的位置坐标的信息与前车辆的各车轮已驶过的路面的路面信息，并获取推断的摩擦系数及已由所述激光雷达检测的路面上的凹凸状态；

越过驱动力算出部，当根据已接收的所述路面信息，判断能够越过已检测的路面上的凹凸中的凸，且已预测在本车辆的车轮随后描绘的轨迹中任一个所述车轮越过所述凸时，算出越过所需要的驱动力；以及

越过驱动力分配控制部，当路面的推断的摩擦系数低，且预测进行越过的所述车轮会空转、或预测进行越过的所述车轮不满足越过所需要的驱动力时，对不进行越过的所述车轮多分配驱动力，而确保目标轨迹的越野性；且

所述越过驱动力分配控制部在进行越过的所述车轮进行了过度滑动的情况下，进行对未进行过度滑动的所述车轮分配驱动力的控制。

2.根据权利要求1所述的车辆控制系统，其特征在于，

所述越过驱动力分配控制部在已被预计越过所述凸的所述车轮越过所述凸之前，进行对不进行越过的所述车轮多分配驱动力，而确保目标轨迹的越野性的控制。

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