JP2005088806A - 操舵制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】走行路の曲率を推定し、操舵アシストトルクを付与する際、クロソイドカーブのように車両が位置する車線の曲率と推定した走行路の曲率が異なる場合であっても、安定した操舵アシスト制御を達成可能な操舵制御装置を提供すること。
【解決手段】 走行路形状検出手段において現時点において車両が走行している走行路形状を検出し、検出された走行路形状と現時点において推定された車両前方の推定走行路形状に基づいて車両状態推定手段によって推定された車両状態量を補正し、少なくとも補正された車両状態に基づいて操舵アシストトルクを演算し、操舵制御を実行することとした。
【選択図】 図２

Description

本発明は、車両用の操舵制御装置に関し、特に走行路検出手段を用いて走行路形状に応じた操舵アシストトルクを付与可能な操舵制御装置に関する。

従来、車両用操舵制御装置として、例えば特許文献１に記載の技術が知られている。この公報には、現時点においてカメラから入力された車線の前方データを用い、そのときの車線の曲率を推定している。この推定された曲率に基づいて操舵アシストトルクを付与することで、運転者の運転負荷を軽減している。
特開平２００１−１０５１８号公報。

しかしながら、特許文献１に記載の操舵制御装置にあっては、下記に示す問題があった。すなわち、現時点における車線の前方データを用いて推定した曲率は、現時点において車両が位置する車線の曲率ではなく、車両前方に見えている車線の曲率となる。そこで、例えば車両がクロソイドカーブ（高速道路で直線路と一定半径の曲線路を結ぶ緩和曲線）上にあるときは、現時点において車両が位置している車線の曲率と、車両前方に見えている車線との曲率が異なってしまう。そのため、現時点において車両が位置している車線の曲率として推定されたものが、実際の曲率とは異なる場合が発生し、これが操舵制御の誤差となり、操舵フィーリングを悪化させるといった問題があった。

本発明は、上述の問題点に着目してなされたもので、走行路の曲率を推定し、操舵アシストトルクを付与する際、クロソイドカーブのように車両が位置する車線の曲率と推定した走行路の曲率が異なる場合であっても、安定した操舵アシスト制御を達成可能な操舵制御装置を提供することを目的とする。

上述の目的を達成するため本願発明では、走行路形状検出手段において、現時点において車両が走行している走行路形状を検出し、検出された走行路形状と、現時点において推定された車両前方の推定走行路形状に基づいて、車両状態量推定手段によって推定された車両状態量を補正し、補正された車両状態に基づいて操舵制御を実行することとした。

よって、現時点で車両が走行している走行路形状と、推定された車両前方の走行路形状が異なる場合であっても、現在の車両状態推定量を精度よく補正することが可能となり、道路曲率などの路面状況の変化時に運転者に違和感を与えることなく安定した操舵アシスト制御を達成することができる。

以下、本発明の車両用の操舵制御装置を実現する最良の形態を、図面に示す実施例１に基づいて説明する。

図１は本発明の実施例１におけるパワーステアリング装置の全体構成を表すシステム図である。実施例１のパワーステアリング装置は、ステアリングホイール１、ステアリングシャフト２、ラックアンドピニオン式ギア機構３、運転者の操舵力をアシストするパワーステアリング機構５、電動モータ６、操舵輪７、パワーステアリング機構を制御するコントロールユニット１０、カメラ１４から構成されている。

パワーステアリング機構５は、電動モータ６の回転をステアリングシャフト２に設けられた減速機構に伝達する。運転者がステアリングホイール１を操作すると、操作方向に応じて電動モータ６の回転方向が切り換えられ、運転者の操舵力をアシストする。

ステアリングシャフト２には、運転者の操舵トルクを検出するトルクセンサ１２が設けられている。

コントロールユニット１０には、トルクセンサ１２からの操舵トルク信号、車速センサ１３からの車速信号、カメラ１４からの撮像画像が入力される。この入力された信号に基づいて、電動モータ６へ指令信号を出力する。

図２はコントロールユニット１０内の構成を表すブロック図である。基本アシストトルク算出手段１０１では、入力されたトルク信号及び車速信号に基づいて、基本操舵アシスト量を演算する。尚、基本アシストトルク算出手段１０１の制御内容については公知技術であるため説明を省略する。

レーンキープトルク算出部１０２は、カメラ１４の撮像画像に基づいて、車両状態量を推定し、車両が安定方向となる安定方向操舵量を算出する。詳細については後述する。

指令トルク算出手段１０３では、基本アシストトルク算出手段１０１の出力と、レーンキープトルク算出部１０２の出力結果を加算する。

駆動制御手段１０４では、指令トルク算出手段１０３の指令信号に基づいて、電動モータ６が所望のアシストトルクを出力するようにフィードバック制御等によって制御する。

（レーンキープトルク算出部）
以下、レーンキープトルク算出部１０２の構成について説明する。レーンキープトルク算出部１０２は、状態推定手段１０２ａと、状態推定量補正手段１０２ｂと、予測変位算出手段１０２ｃから構成されている。

状態推定手段１０２ａは、カメラ１４の撮像画像に基づいて算出されたサンプルデータを用いて、撮像時点における自車両の車両状態を推定する。ここで、車両状態とは、道路曲率ρ，横変位ｙ，ヨー角φ，ヨーレイトφ'を示す。

状態推定量補正手段１０２ｂは、車速V及び現時点で自車が位置する道路曲率ρ₀に基づいて道路曲率変化量を算出し、各状態推定量の補正を行う。補正の詳細については後述する。

予測変位算出手段１０２ｃは、補正された状態推定量に基づいて予測変位を算出し、算出された予測変位に基づいてレーンキープトルクを算出する。

〔車両状態推定論理〕
レーンキープトルク算出部１０２における状態推定手段１０２ａについて、図３のモデルを用いて説明する。カメラの撮像画像より車両前方注視点L_a,L_b,L_cにおけるレーン中央からの横変位w_a,w_b,w_cの離散データが求まれば、このうちの２点を用いて対レーンヨー角φ_ab，車両横変位w_0abは以下のように表される。
ヨー角φ_abを表す式は、
（式１）
φ_ab＝tan^-1{(w_b-w_a)/(L_b-L_a)}
と表される。一般にこのヨー角は微少なため、上記式（１）は、
（式２）
φ_ab＝ (w_b-w_a)/(L_b-L_a)
と表される。
車両横変位w_0abを表す式は、
（式３）
w_0ab＝w_a-φ_ab・L_a
と表される。

直進路においては注視点変位データのいずれの組み合わせを用いても式（２），（３）の値は同一であるが、曲線路においては組み合わせにより推定結果は異なり、いずれも真値とは一致しない。言い換えれば、予測横変位の誤差量より道路曲率ρが導出可能である。

まず、道路曲率ρは十分小さく、φ＝０，ＸＹ座標原点にある車両を仮定すると、前方注視点L_aにおけるρによる前方注視点変位w_aは近似表現として、
（式４）
w_a＝(-ρL_a ²)/2
と二次曲線で表される。

ここで、任意の前方注視点Lc，Ldを用いた車両横変位推定値w_0cdは、
（式５）
w_0cd＝w_c-{(w_d-w_c)/(L_d-L_c)}・L_c

＝ρ/2（L_c・L_d）
と表される。
同様に、L_a，L_bよりw_0abは、
w_0ab＝ρ/2（L_a・L_b）
と表される。

式（５）-式（６）より、車両横変位推定値偏差の１次関数としてρは、
ρ＝{2/(L_c・L_d-L_a・L_b)}・(w_0cd-w_0ab)
と表される。

次に、任意２点によるヨー角推定値φ_abは、ヨー角φに曲率ρが作り出す誤差成分φ_ρが加わったものと考えられるため、
（式８）
φ_ab＝φ_ρ＋φ
と表される。

φ_ρは、式（２）と式（４）より、
（式９）
φ_ρ＝-ρ/2（L_a＋L_b）
と表される。
これにより対レーンヨー角φは、
（式１０）
φ＝φ_ab＋ρ/2（L_a＋L_b）
と表される。

車両横変位推定値w_0abは、車両横変位y₀に曲率による誤差成分w_0ρが加わったものであるから、
（式１１）
w_0ab＝y₀＋w_0ρ
と表される。

式（３）に式（４）を代入すると、w_0ρが得られ、式（１１）は以下の通りまとめられる。
（式１２）
y₀＝w_0ab-ρ/2（L_a・L_b）

また、以上の関係式から、T秒後における車両横変位w_Tは、式(7),(10),(12)により求められら車両状態推定値から、幾何学的に、
（式１３）
w_T＝y₀＋φ・Vx・T-{ρ(T・Vx)²/2}
と表される。

〔状態推定量補正論理〕
図４は状態推定量補正論理を表す概略図である。車両が一定半径の曲線路につながる直線上にある状況を想定する。道路曲率を演算する際、撮像画像から例えば三つのサンプルデータを用いる。尚、サンプルデータの数としては三つに限られず、三つ以上のサンプルデータを用いてもよい。
（以前の状態）
自車位置が３０１のとき、前方注視点３０２，３０３，３０４より推定される曲率は０である。
（現在の状態）
自車位置が３０３のとき、前方注視点３０４，３０５，３０６より推定される曲率は３０７の実線で表される曲率となる。

自車位置３０３における真の道路曲率は０であり３０７ではない。しかしながら、前方注視点情報より曲率が３０７と認識すると、３０７の曲率が自車位置まで続くものとして横変位ｙ，ヨー角を計算してしまう。すなわち、車両が認識した道路の中心線は３０８であり、実際の自車位置３０３と算出された自車位置３０８との間に横変位誤差が発生する。また、実際の自車位置３０３におけるヨー角は０であるのに対し、算出された自車位置３０８におけるヨー角は３０９となる。

現時点におけるレーンキープトルクを演算することを考える。レーンキープトルクの演算には、現在の車両状態量（横変位量，ヨー角，ヨーレイト）と道路曲率を用いて演算する。このとき、道路曲率については、現時点の計算結果である推定された車両前方の道路曲率（曲率３０７）を用いてもよい。すなわち、カーブ進入時にカーブの始まる点より前から操舵を始めるのは運転者の感覚に合っていると判断できるためである。ただし、道路曲率以外の車両状態量に関しては補正が必要である。

例えば、図４からも分かるように、自車がカーブの外側にいるかの如くに認識してしまう（図４の場合は３０３→３０８側へずれていると誤認）ため、横変位を補正するためのトルクを与えてしまう。同様にヨー角についても実際には発生していないヨー角成分３０９によって制御精度の悪化を招く虞があるからである。以下、この状態推定量の補正処理について説明する。

図５は状態推定量補正処理を表すフローチャートである。
ステップ４０１では、車速Vx及び状態推定量（道路曲率ρ，ヨーレイトφ'，ヨー角φ，横変位y₀）を読み込む。

ステップ４０２では、読み込まれた状態推定量のデータを整えるために、平均化処理Ａまたは、ローパスフィルタ処理Ａを施す。ここで、平均化処理Ａとは所定データ数（平均化回数）だけ読み込んだ後に平均し、この平均した値を出力するように構成されている。また、ローパスフィルタ処理Ａの場合は、読み込まれたデータを所定の時定数でフィルタリングするように構成されている。

ステップ４０３では、道路曲率データのバッファリング（時系列に沿って記憶）処理を行う。

ステップ４０４では、バッファされた曲率データの中から、前方注視点L1を車速Vxで除した時間前の曲率データρ0を読み込む。

ステップ４０５では、曲率データの平均化処理Ｂまたは遅延処理を行う。
ここで、ステップ４０２において平均化処理Ａを行った場合は、平均化処理Ｂとして、平均化処理Ａにおける平均化回数よりも多い平均化回数とすることで曲率データの遅延処理を実行するよう構成してもよい。また、平均化処理Ｂではなく、単純に出力するデータを遅らせる遅延処理を行ってもよい。

また、ステップ４０２においてローパスフィルタ処理Ａを行った場合は、ローパスフィルタ処理Ｂとして、ローパスフィルタ処理Ａの時定数よりも遮断周波数の小さな時定数によって曲率データの平均化及び遅延処理を実行するよう構成してもよい。
また、この際の平均化回数または遅延時間は、車速データに基づいて可変であってもよい。また、ステップ４０３においてバッファされた曲率データから車速を参照して読み込むように構成してもよい。

このように、道路曲率として平均化処理や遅延処理によって現時点において推定された道路曲率を遅らせて出力することで、現時点において自車が位置する道路の曲率を得ることができる。

ステップ４０６，４０７，４０８では、ヨー角，横変位，ヨーレイトの補正演算を行う。ここで、自車に最も近い前方サンプリング点をL₁，曲率変化量をρ-ρ₀，ヨーレイト演算に用いるサンプル点距離をL_yrate（サンプルデータのうち任意の点）とすると、
横変位補正量 y_e＝{(ρ-ρ₀)/2}・L₁ ²
ヨー角補正量 φ_e＝-(ρ-ρ₀)L₁
ヨーレイト補正量 φ_e'＝φ_e（L_yrate/V）
と表される。

よって、補正後の状態推定量は、
補正後横変位量 y₀ ^*＝y₀＋y_e
補正後ヨー角 φ^*＝φ＋φ_e
補正後ヨーレイト φ'^*＝φ'＋φ_e'
と表される。
ここで、上記補正量は、V，L₁，L_yrateを補正ゲインとした曲率変化量（ρ-ρ₀）の関数として構成されている。（ρ-ρ₀）の関数であれば補正ゲインの数値を変更することは構わない。

ステップ４０９では、補正後の状態推定量である、道路曲率ρ^*，ヨーレイトφ'^*，ヨー角φ^*，横変位y₀ ^*を出力する。

以上説明したように、実施例１に記載の操舵制御装置において、現時点において車両が位置する道路曲率と推定された車両前方の道路曲率から曲率変化量を演算し、この曲率変化量に基づいて現時点の車両の状態推定量を補正することとした。これにより、現時点において車両が走行している車線の道路曲率と、現時点において推定される車線の道路曲率とが異なる場合であっても、誤った道路曲率に基づいて車両の状態量が推定されることがない。すなわち、状態推定量を確実に補正することで、操舵フィーリングの違和感を解消することができる。

また、現在の正確な車両状態量、過去の経時的曲率変化、将来の自車位置予測を制御パラメータとして使い分けられるため、道路曲率などの路面状況の変化時に違和感のない操舵制御を達成することができる。

次に、実施例２について説明する。基本的な構成は実施例１と同様であるため、異なる点についてのみ説明する。図６は実施例２の状態推定量補正処理を表すフローチャートである。実施例１では、ステップ４０３及びステップ４０４において、道路曲率ρをバッファ処理し、時系列毎に道路曲率ρを記憶するよう構成した。そして、車速に応じて記憶された道路曲率を適宜選択し、道路曲率の変化量を算出した。

これに対し、実施例２では、ステップ４０２において実行される平均化処理Ａとは異なる平均化回数の処理（平均化処理Ｂ）を実行し、この処理された曲率データを補正後の道路曲率ρ^*とした。そして、現時点において推定された道路曲率ρと補正後の道路曲率ρ^*から道路曲率の変化量を算出した点が異なる。

平均化回数が増えれば、それだけ出力される道路曲率データが前の値となり、すなわち現時点において車両が走行している道路曲率に相当することになる。このような構成とすることで、演算用のメモリを少なくすることが可能となり、低コスト化を図ることができる。

尚、遅延した道路曲率を出力することができれば、平均化回数を増やす以外の方法でもよく、例えば、遮蔽周波数の低いローパスフィルタ等を用いて遅延させてもよい。

更に、上記実施例から把握しうる請求項以外の技術的思想について、以下にその効果と共に記載する。

（イ）請求項１に記載の操舵制御装置において、
前記走行路形状検出手段を、前記車両状態量推定手段により推定された推定走行路形状を所定時間遅延して出力する手段としたことを特徴とする操舵制御装置。

よって、車両前方の走行路形状を現時点において車両が走行している走行路形状として出力することが可能となり、道路曲率が変化したとしても適正な操舵制御を達成することができる。

（ロ）上記（イ）に記載の操舵制御装置において、
車速を検出する車速検出手段を設け、
前記走行路形状検出手段において遅延させる所定時間は、前記車速検出手段により検出された車速に基づいて設定することを特徴とする操舵制御装置。

よって、現時点において走行している走行路形状を正確に検出することができる。

（ハ）請求項１に記載の操舵制御装置において、
前記走行路形状検出手段を、前記車両状態量推定手段により推定された推定走行路形状に遮蔽周波数の低い帯域遮断フィルタリング処理を施す手段としたことを特徴とする操舵制御装置。

よって、車両前方の走行路形状を現時点において車両が走行している走行路形状として出力することができる。更に、車両の振動等によって走行路検出手段の検出データ等がジャンプしたとしてもフィルタリング処理によって除去することが可能となり、道路曲率変化時のみならず、直線路走行時においても、検出データ誤差等を補正することができる。

（ニ）請求項１に記載の操舵制御装置において、
前記走行路形状検出手段を、前記車両状態量推定手段により推定された推定走行路形状を所定回数平均化した値を出力する手段としたことを特徴とする操舵制御装置。

推定された推定走行路形状を所定回数平均化することによって、検出されたデータが遅延して出力されることとなり、結果として現時点で走行している走行路形状を出力することができる。また、所定回数平均化することで、車両の振動等によって走行路検出手段の検出データ等がジャンプしたとしても、その影響を除去することが可能となり、道路曲率変化時のみならず、直線路走行時においても、検出データ誤差等を補正することができる。

（ホ）請求項１または上記（イ）から（ニ）のいずれかに記載の操舵制御装置において、
前記操舵アシストトルク演算手段を、前記車両状態量補正手段によって補正された車両状態量と、前記走行路形状推定手段によって推定された車両前方の走行路形状に基づいて操舵アシストトルクを演算する手段としたことを特徴とする操舵制御装置。

よって、カーブ進入時にカーブの始まる点より前から操舵アシストトルクを与えることが可能となり、運転者の感覚に合った操舵制御を達成することができる。

以上各実施例１，２では、レーンキープトルク算出部１０２における構成について説明したが、カメラ等の撮像画像に基づいて道路曲率や車両の状態推定量を用いて制御するものであれば、適用可能である。例えば車線逸脱警報制御，車両安定性向上制御等においても、同様の作用効果を奏することは言うまでもない。

本発明の実施例における操舵制御装置の全体構成を表す概略図である。 実施例における制御構成を表すブロック図である。 実施例における車両状態推定論理を表す概略説明図である。 実施例における車両状態推定量補正論理を表す概略説明図である。 実施例１における車両状態推定量補正処理を表すフローチャートである。 実施例２における車両状態推定量補正処理を表すフローチャートである。

符号の説明

１ ステアリングホイール
２ ステアリングシャフト
３ ギア機構
５ パワーステアリング機構
６ 電動モータ
７ 操舵輪
１０ コントロールユニット（SBWCU）
１２ 操舵角センサ
１３ 車速センサ
１４ カメラ

Claims (1)

1. 車両の操舵輪を転舵するアクチュエータを有する操舵制御装置において、
   車両前方の走行路を画像データとして検出する走行路検出手段と、
   前記走行路検出手段によって検出された画像データから、車両前方の走行路情報をサンプルデータとして取り込むサンプルデータ取り込み手段と、
   前記サンプルデータ取り込み手段によって取り込まれたサンプルデータに基づき、車両前方の走行路形状を推定する走行路形状推定手段と、
   前記サンプルデータ取り込み手段によって取り込まれたサンプルデータに基づき、現時点の車両状態量を推定する車両状態量推定手段と、
   現時点において車両が走行している走行路形状を検出する走行路形状検出手段と、
   前記走行路形状検出手段により検出された走行路形状と、現時点において推定された車両前方の推定走行路形状に基づいて、前記車両状態量推定手段によって推定された車両状態量を補正する車両状態量補正手段と、
   少なくとも前記車両状態量補正手段によって補正された車両状態に基づき、操舵アシストトルクを演算する操舵アシストトルク演算手段と、
   前記操舵アシストトルク演算手段によって演算された操舵アシストトルクに基づき、前記アクチュエータを駆動制御する駆動制御手段と、
   を備えたことを特徴とする操舵制御装置。

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