JP2007276508A - 車両の衝突回避制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】モデル予測制御により、衝突を回避できる最適なルートを走行するためのアクチュエータの最適操作量を得る。
【解決手段】衝突回避制御装置は、自車の走行状態に関するデータとターゲットと自車間の距離およびターゲットの相対速度に関するデータとを記憶するデータベース部（６）と、データベース部（６）に記憶されたデータに基づいてターゲットの未来位置を予測するターゲット未来予測部（２）と、データベース部（６）に記憶されたデータに基づいて自車の未来位置を予測する自車未来予測部（３）と、ターゲットおよび自車の未来予測部出力に基づいて衝突の危険度を評価する衝突危険度評価部（４）と、衝突危険度評価部出力に基づいてモデル予測制御を行い、衝突回避のための自車のアクチュエータに関する最適操作量を検索する最適操作量検索部（５）を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両の衝突回避制御装置に関し、特にモデル予測制御を利用した車両の衝突回避制御装置に関する。

車両の走行時において、車両周囲の障害物（以下、ターゲット）を検出し、そのターゲットに衝突する危険性を判定して、必要に応じて自車に自動的に回避操作を設定する種々の衝突回避装置が開発されている。例えば、特許文献１に記載の衝突防止装置では、自車の前方を走行するターゲットの走行状態、自車の走行状態から衝突の可能性を判断し、その判断結果に基づいて衝突を回避すべくブレーキあるいはアクセルを制御するようにしている。この場合、車両のステアリング（操舵）方向は固定されたままで衝突回避操作がなされる。特許文献２に記載の装置も同様に、ターゲットに対する衝突の可能性を判断し、衝突の可能性が高い場合、強制的にブレーキを駆動することにより、衝突を回避するようにしている。

一方、特許文献３に記載の車両衝突予防装置では、自車が車線変更しようとする場合に、変更車線に衝突の可能性の高い車両が存在すると車線変更を阻止する向きの反力をステアリングホイールに加えることによって、衝突を回避しようとしている。

特開平７−１０４０６２ 特開２００２−１２０６７９ 特開平９−２２１０５２

上述したように、従来の車両の衝突回避装置は、ターゲットに対して衝突の可能性が高い場合、自車の走行速度のみを制御するか、あるいは、ステアリングホイールにのみを強制的に制御して車線変更を阻止するか、のいずれかの操作によって、目先のターゲットに対する衝突回避を図っている。

しかしながら、走行中の車両において、衝突を回避するためではあっても、急ブレーキを掛けることによってターゲット以外の自車周辺の他車両に及ぼす影響が大きく、極端な場合は、ターゲット以外の走行車両と衝突する可能性が発生する。また、車線変更を強制的に阻止されることによって、回避すべきターゲットを回避できないなどの他の危険性が増す場合もある。そのため、特許文献１乃至３に開示するような、ブレーキあるいはステアリングのいずれか一方を制御して衝突を回避しようとする装置は、複数の車両が併走する実際の道路上での使用には適切ではなく、その実用性に問題があった。

本発明は、従来の車両衝突回避装置の上記のような欠点を回避する目的で為されたもので、自車とターゲットとの衝突の危険性を検出した場合、衝突回避のために自車がとるべき最適ルートを算出し、この算出結果に基づいてブレーキおよびステアリング、場合によってはアクセルを駆動することによって、走行状態の急激な変化を伴うことなくスムーズに衝突回避を行えるようにした、車両の衝突回避制御装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明の車両の衝突回避制御装置は、自車の走行状態に関するデータとターゲットと自車間の距離およびターゲットの相対速度に関するデータとを記憶するデータベース部と、前記データベース部に記憶されたデータに基づいてターゲットの未来位置を予測するターゲット未来予測部と、前記データベース部に記憶されたデータに基づいて自車の未来位置を予測する自車未来予測部と、前記ターゲットおよび自車の未来予測部出力に基づいて自車およびターゲットの衝突の危険度を評価する衝突危険度評価部と、前記衝突危険度評価部出力に基づいてモデル予測制御を行い、衝突回避のための自車のアクチュエータに関する最適操作量を検索する最適操作量検索部と、を備えて構成される。

上記本発明の制御装置によれば、自車の走行状態に関するデータと、ターゲットと自車間の距離およびターゲットの相対速度に関するデータとから自車モデルおよびターゲットモデルを作成し、モデル予測制御によって、自車が衝突回避のための最適ルートを走行するためのアクチュエータに関する最適操作量を検索することができる。この最適操作量を自車のアクチュエータ、例えばブレーキ、ステアリング、さらにはアクセルに入力することによって、自車に最適ルートを自動的に走行して衝突を回避させることができる。

また、最適操作量をナビゲーション装置のディスプレイなどに表示させて、ドライバーの運転補助に使用することもできる。さらに、モデル予測制御によって最適操作量を検出するものであるため、ターゲットが複数存在する場合であっても、それぞれのターゲットに対してモデルを作成することにより、複数ターゲットを考慮した最適ルートの探索が可能である。そのため、複数の車両が併走する実際の道路上での使用に、充分に対応可能である。

図１は、本発明の一実施形態にかかる車両の衝突回避制御装置の概略構成を示すブロック図である。図において、１はモデル予測制御を利用した衝突回避制御装置であり、自車およびターゲット（障害物）の移動をモデル化することにより、両者の衝突回避のための最適ルートを検索し、この自車がこのルートを走行するためのアクチュエータの最適操作量を出力するための装置である。

衝突回避制御装置１は、ターゲットの未来位置を予測するターゲット未来予測部２、自車の未来位置を予測する自車未来予測部３、予測されたターゲットの未来位置と自車の未来位置とから、自車とターゲットとの衝突の危険度を評価する衝突危険度評価部４、衝突の危険度が存在する場合、自車モデルとターゲットモデルを作成し、最適化アルゴリズムに基づいて衝突回避のための自車の最適操作量を検索する最適操作量検索部５、さらに自車の走行状態、ターゲットの走行状態に関する種々のデータを時系列で記憶しているデータベース部６とで構成されている。

最適操作量検索部５では、衝突を回避するために自車のアクチュエータ７に入力する最適操作量が検索される。この操作量は、具体的には、自車のブレーキ、ステアリングさらにはアクセルに関する操作量である。最適操作量検索部５において、自車モデルに対して仮の操作量を入力してその走行ルートを算出し、算出された自車の未来位置とターゲットの未来位置に関して衝突危険度の評価を行い、危険度が最も低くなるように、すなわち評価値が可能な限り最も小さくなるように、操作量の入力値に対する最適化を行う。このようにして最適化された操作量の入力値を、最適操作量として、自車のアクチュエータ７に出力し、あるいはナビゲーション装置などのディスプレイ８に出力して表示させる。最適操作量をアクチュエータ７に出力することにより、自車が自動的にコントロールされて衝突が回避される。

データベース部６には、自車に搭載されるミリ波レーダ９および車載カメラ１０によって検出されるターゲットの自車に対する相対距離、相対速度、車体幅が時系列的に記憶される。さらに、自車の走行状態を監視する各種センサ１１、例えば、車速センサ、ブレーキ量センサ、アクセル開度センサ、ＧＰＳ等による測定値が時系列的に記憶される。なお、衝突危険度評価部４で衝突の危険性が高いと判断された場合、警報１１を駆動してドライバーに警告を与えるようにしても良い。

データベース部６には、センサ出力のみならず、アクチュエータ７に実際に入力された値を記憶させることもできる。これにより、アクチュエータ７に実際に入力された値と、センサ１１によって検出される実際の駆動値とのずれが検出可能となる。このずれは、自車モデルを作成する場合の偏差値として使用することができる。

最適操作量検索部５でアクチュエータ７の最適操作量が検出されると、これをディスプレイ８に表示してドライバーに知らせるようにしても良い。表示された操作量を参考にしてドライバーが自身でブレーキ、アクセル、ステアリングを制御して衝突を回避するか、あるいは、検出された最適操作量をアクチュエータ７に強制的に入力して自動的に衝突回避を行うかは、ドライバーの選択によるものとしても良い。この場合、車両に例えば「モード選択スイッチ」を設け、ドライバーが自身の操作による衝突回避か、強制的な衝突回避かを選択できるようにしてもよい。

図２は、図１の最適操作量検索部５の詳細を示すブロック図である。本実施形態の最適操作量検索部５は、最適化アルゴリズムに従って、ブレーキ、アクセル、ステアリングについての操作量の候補値を算出する操作量候補値算出部５１、操作量候補値算出部５１において算出された値を自車モデルに入力して自車の所定時間後の未来位置を予測するモデル予測部５２、およびモデル予測部５２で作成された自車未来位置とターゲット未来位置とを評価式に入力して衝突の危険度を評価する評価部５３を備えている。

評価部５３は、最適化アルゴリズムに基づいて最適化された評価値を検索するために、評価結果を操作量候補値算出部５１にフィードバックする。最適化アルゴリズムは、例えば最小自乗法、遺伝的アルゴリズムなど、任意のものを選択することが可能で、操作量候補値の選定、評価値のフィードバック方法などは、選択した最適化アルゴリズムによって随意に決定される。

図３は、図１および図２に示す衝突回避制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。この一連の処理は、車両の走行状態を管理、制御する制御装置において、一定時間間隔で繰り返して行われる。あるいは、ミリ波レーダあるいは車載カメラによって自車の前方にターゲットが検出された時点で開始されるようにしても良い。ここでは、前者の場合について説明する。

処理が開始されると（ステップＳ１）、図１に示すターゲット未来予測部２は、データベース部６を参照しながら、ターゲットが自車の前方に存在するか否かを判断する（ステップＳ２）。ターゲットが存在しない場合は、そのままステップＳ９に移動して処理を終了する。ターゲットが存在する場合（ステップＳ２のＹＥＳ）には、ターゲットの自車に対する相対速度、相対距離、ターゲットの幅を検出する（ステップＳ３）。なお、ミリ波レーダ９、車載カメラ１０、車両の各種センサ１１の値は常にデータベース部６に入力され記憶されているので、ターゲット未来予測部２はデータベース部６を参照することによって、ターゲットの存在、および相対速度、相対距離、ターゲットの幅を検出することが出来る。

次に、自車のステアリング角から計算される道路のカーブＲより、ターゲットの所定時間当たりの横移動距離を算出する（ステップＳ４）。これは、自車の位置を座標の０点においてターゲットの移動を考えることに起因するもので、カーブＲに伴う自車の所定時間当たりの横移動距離をターゲットの横移動距離で表すものである。自車の位置を座標の０点とする対地座標については、後に説明する。

次のステップＳ５では、ターゲットの相対速度、相対距離、横移動距離に基づいて予め設定した所定時間後のターゲットの未来位置を算出する。以上のステップＳ３からステップＳ５によって、ターゲットのモデルが同定される。

次に、データベース部６を参照しながら、所定時間後の自車の移動可能範囲が設定される（ステップＳ６）。図４は、自車の移動可能範囲の設定方法を示す図である。現在の自車位置をＡ０で示すとき、現在の速度で走行した場合の所定時間後の位置をＡ１で示し、ブレーキを最大とした場合の位置をＡ２で、アクセルを最大とした場合の位置をＡ３で示す。範囲Ｂ−Ｂ’はステアリング角を左右最大に設定することによって求められる。自車の移動可能範囲は、この場合、位置Ａ３を含む斜線で示す領域となる。

図３のステップＳ７では、図４に示した自車の移動可能範囲内にターゲットの未来位置が存在するか否か、あるいは移動可能範囲に対してターゲットの未来位置がどの程度近接しているか、を評価する。すなわち、衝突の危険度を評価する。ステップＳ８では、ステップＳ７での評価値に基づいて、自車の衝突回避操作が必要か否かを判定する。この評価は、図１に示す衝突危険度評価部４において行われる。回避操作の必要性がないと判断されると（ステップＳ８のＮＯ）、そのまま処理を終了する（ステップＳ９）。

ステップＳ８で衝突回避操作が必要であると判断されると（ステップＳ８のＹＥＳ）、ステップＳ１０で衝突を回避するための最適操作量の検索処理が実行される。ステップＳ１０で最適操作量が検索されると、ステップＳ１１でその値を操作対象、すなわち自車のアクチュエータに入力して処理を終了する（ステップＳ９）。あるいは、ステップＳ１１では最適操作量をディスプレイに表示するようにしても良い。

図５は、図３に示した最適操作量の検索処理ステップＳ１０の詳細を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ２０で、選択した最適化アルゴリズムに基づいて、ブレーキ、アクセル、ステアリングについて、自車モデルに仮に入力する候補値を抽出する。ステップＳ２０の処理は、図２の操作量候補値算出部５１において行われる。次のステップＳ２１では、ステップＳ２０で抽出された候補値を自車モデルに入力することにより、自車の所定時間後の未来位置を予測する。自車モデルは、データベース部６に記憶された自車の走行状態に関するデータから同定される。ステップＳ２１の処理は、図２のモデル予測部５２において行われる。

以上のようにして、操作量の初期値について、自車の所定時間後の未来位置が予測されると、次のステップＳ２２で、ターゲットモデルによって同定されたターゲットの所定時間後の未来位置との関係、すなわち、衝突の危険性が評価される。この場合、両者の未来位置が重なっているかあるいは近接している場合、危険性の評価は大となる。両者の未来位置が離れるにしたがって、危険性の評価は小となる。

ステップＳ２３では、ステップＳ２２で求めた評価値が第１回目の評価に基づくものか否かが判定される。第１回目の評価に基づくものである場合（ステップＳ２３のＹＥＳ）は、ステップＳ２０に戻って以降のステップを繰り返す。これは、ステップＳ２２における１回の評価のみでは、その評価を得るために入力した候補値が最適値であるか否かが判断できないからである。ステップＳ２３でＮＯの場合、すなわち、今回の評価値Ｎに対して前回の評価値（Ｎ−１）が存在する場合は、ステップＳ２４において、前回と今回の評価値（Ｎ−１）、Ｎが比較される。

ステップＳ２５でＮ＜（Ｎ−１）の場合（ステップＳ５のＹＥＳ）は、前回の候補値よりも今回の候補値の方がより危険を回避できる値であると判断されるため、次のステップＳ２６で評価値Ｎが危険を回避するために充分に小さい値か否か、すなわち、その最適化アルゴリズムにおいて予め設定された閾値より小さい値か否かが判断される。閾値より小さいと判断されると（ステップＳ２６のＹＥＳ）、その評価値Ｎを求めるために用いた操作量の候補値を最適操作量として出力する（ステップＳ２７）。なお、ステップＳ２５で、Ｎ≧（Ｎ−１）の場合はさらに最適な候補値を検索するために、ステップＳ２０以下を再度実行する。ステップＳ２６でＮＯ（Ｎ＞閾値）の場合も同様に、ステップＳ２０以下を再度実行する。

図６は、衝突の危険度評価の方法について説明するための図である。自車と他車が図示するような関係にある場合、自車モデル１００Ｍが他車（ターゲット）モデル２００Ｍの方向に移動するような操作量を、自車モデル１００Ｍに入力した場合、例えばステアリングを右に切った場合に衝突の危険性が増すため評価値は大となり、反対にステアリングを左に切った場合評価値は小となる。したがって、最適化アルゴリズムに従って評価値が最小となる操作量を検索することにより、衝突回避に最適な操作量が算出される。

図７は、他車（ターゲット）２００の未来位置予測方法を説明するための図である。自車１００に装着した、例えばミリ波レーダで他車２００を観測することによって、自車１００に対する他車２００の相対速度および距離が検出可能である。このようにして検出した相対速度を他車２００の速度とし、かつ自車１００を座標の原点とすることによって、所定時間後の他車２００’の未来位置の予測が可能となる。

図８は、他車未来位置を演算するための最適な座標系の選択を説明するための図である。図８の（ａ）に示すように、自車１００が旋回中の場合、自車１００に座標を固定すると自車と他車の未来の相対的な関係は、自車１００’に対して他車２００’で示すものとなる。この場合、他車２００’の座標演算を行うためには、他車２００’の運動をｒ−θ座標系で表す必要がある。さらに、他車が一定速度で走行していても、自車１００の回転により他車２００の運動方向を修正する必要があり、演算が非常に煩雑となる。

そのため、図８（ｂ）に示すように、自車１００の現在位置を座標の０（基準）点とすることで、未来他車位置２００’を演算するに当たり自車の未来の回転を考慮する必要が無くなるため、その演算を簡潔に行うことができる。

図９は、図８（ｂ）に示した現在自車位置を基準とする未来他車位置の演算において、自車の回転による補正の必要性を説明するための図である。上述したように、現在自車位置を基準とすることによって未来他車位置の演算が簡潔に行えるが、ミリ波などのレーダでは、ターゲットの相対位置、相対速度については出力されるが、ターゲットの横方向速度の出力はない。従って、過去の相対位置情報より横方向移動量の算出を行う必要があるが、その際に自車の回転による補正を行う必要がある。

例えば、図９（ａ）に示すような、内側に壁３１０のある道路３００を考える。ミリ波レーダが壁面３１０をターゲットと捉えて出力すると、図（ｂ）に示すように、内側の壁面３１０が自車１００へ衝突する予測進路となる。このとき自車１００は回転中であるため、その補正を行うことにより、横位置のずれによる衝突誤判定を防止することができる。

図３のステップＳ５で所定時間後のターゲットの未来位置算出を行う場合、求めたい未来位置は危険度の評価値が最も大きくなる時点、すなわち最も衝突の可能性が大きい時点での未来位置である。従って、この時点がステップＳ５における所定時間に相当する。この時点は、（距離／相対速度）によって、自車とターゲットとが再接近するまでの時間（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）を得ることによって求められる。
（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）＝（自車とターゲット間の距離）／相対速度 （１）

式（１）に従って時間（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）が得られると、次に、時間（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）におけるターゲットの未来位置を算出する。ターゲットが複数存在する場合は、ターゲット毎に（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）を求め、ターゲット毎の（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）後の未来位置を求める。ターゲットが他車である場合、自車と他車との衝突の危険度を評価するに当たって、衝突までの他車の移動を考慮し、他車の衝突範囲を調整する必要がある。

図１０は、衝突までの時間が短い場合、すなわち（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）が小さい場合（図１０（ａ））と、衝突までの時間が長い場合、すなわち（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）が大きい場合（図１０（ｂ））とに対して、他車に対して算出される衝突範囲４００ａ、４００ｂを示している。この衝突範囲４００ａ、４００ｂは、以下の式（２）に従って算出される。なお、式（２）における適合値Ａは車両の幅に基づくマージンであり、適合値Ｂは衝突範囲調整用のマージンである。衝突範囲が大きすぎると誤警報が頻繁に発生してドライバーが混乱するので、適合値Ｂを調整することにより誤警報の発生を調整する。
衝突範囲＝適合値Ａ＋適合値Ｂ×（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ） （２）

図３のステップＳ７で実行される危険度の評価は、（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）を用いて算出される評価値Ｆに基づいて行われる。評価値Ｆの算出方法を以下に示す。なお、適合値Ｃは評価値Ｆを４桁で表示するために設定する定数であり、評価結果Ｆを３桁で表示する場合は３桁用に設定した適合値Ｃを用いればよい。
評価値Ｆ＝適合値Ｃ／（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ） （３）

図１１は、（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）の大小に基づく評価値Ｆの大小を示す。評価値Ｆは、上記の式（３）から明らかなように、（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）に逆比例するため、図１１に示すように、自車１００に対して他車２００ａが近い場合（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ：小）、評価値Ｆは大きくなり、自車１００に対して他車２００ｂが遠い場合（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ：大）、評価値Ｆは小さくなる。

ところが、上記の式（３）による評価値Ｆの算出方法では、自車がターゲットと正面から衝突しても、ターゲットを掠めても評価値は同じとなり、実用上問題がある。従って、自車とターゲットとの距離を評価値に算入することにより、この問題を解決するようにしている。この場合の評価式は以下の式（４）となる。なお、以下に示す適合値Ｄは評価値Ｆを４桁で表示するために設定する定数であり、評価値Ｆを３桁で表示する場合は、３桁用に設定した適合値Ｄを用いる。
評価値Ｆ＝適合値Ｃ／（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ）＋適合値Ｄ×（自車とターゲットとの距離）^２ （４）

例えば、図１２に示すように、衝突範囲４００が大きく、自車１００の移動によって衝突範囲内への移動が避けられない場合には、評価値Ｆを上記式（４）に従って算出することにより、衝突範囲を掠めるような経路５００の算出が可能となる。

図１に示す衝突危険度評価部４では、上記評価式（３）および（４）を用いることにより、自車の現在のブレーキ、アクセル、ステアリング量を維持した状態の評価値Ｆが算出可能である。そのため、評価値Ｆの値に基づいて警報１１を駆動し、適宜の警報出力、例えばシートベルト駆動、ハザード出力、ブレーキランプ点等、警報音等を行うことができる。

図１３に、評価値Ｆと警報出力との関係を例示する。なお、警報の表示例としては、警告レベル３で「自動ブレーキ作動中」、警告レベル２で「衝突の危険があります。速度を落としてください」を音声にて表示し、あるいは音声とディスプレイ上へテキスト表示する。また、表示警告レベル１では、「プッ」のような効果音のみとし、ディスプレイ上への表示は行わないようにすることができる。

なお、評価値Ｆの算出式（３）および（４）は、図１１および１２では衝突危険度評価部４において使用されることを前提に説明しているが、これらの評価式は、最適操作量検索部５（図１参照）の評価部５３（図２参照）においても同様に、衝突の危険度の評価値算出のために使用することが可能である。

図１４は、自車に対して複数のターゲットが存在する場合の、各ターゲットに対する評価値Ｆを求める処理手順を示している。先ず、ステップＰ１で、ターゲット１に対して評価値Ｆの算出を行う。ステップＰ１には、ターゲット１に対する（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ[１]）の算出ステップＰ１１、（ｐｒｅ−ｔｉｍｅ[１]）秒後の自車およびターゲット１の位置予測ステップＰ１２、およびターゲット１に対する評価値算出ステップＰ１３を含んでいる。

ターゲット１に対する評価値がこのようにして算出されると、次のステップＰ２で、ターゲット２に対してステップＰ１１〜Ｐ１３と同様の処理を行って、ターゲット２に対する評価式を算出する。同様に、ステップＰ３で、ターゲット３に対する評価値を算出する。以上の処理を、ミリ波レーダが捉えた全ターゲットにおいて繰り返し（ステップＰ４）、複数ターゲットの評価値算出処理を終了する。

本発明の一実施形態にかかる衝突回避制御装置の構成を示すブロック図。 図１に示す最適操作量検索部の詳細を示すブロック図。 図１の衝突回避制御装置における動作説明のためのフローチャート。 自車の移動可能範囲の設定例を示す図。 モデル予測制御による最適操作量の検索処理の詳細を示すフローチャート。 衝突危険度の評価方法を説明するための図。 未来位置予測方法を説明するための図。 座標系の選択方法を説明するための図。 自車の回転に伴う補正を説明するための図。 他車の衝突範囲算出を説明するための図。 ｐｒｅ−ｔｉｍｅと評価値の関係を示す図。 衝突範囲が大きい場合の経路の算出方法を説明するための図。 警報出力例を示す図。 複数ターゲットについての評価値算出手順を示すフローチャート。

符号の説明

１ 衝突回避制御装置
２ ターゲット未来予測部
３ 自車未来予測部
４ 衝突危険度評価部
５ 最適操作量検索部
６ データベース部
７ アクチュエータ
８ ディスプレイ
９ ミリ波レーダ
１０ 車載カメラ
１１ センサ
５１ 操作量候補値算出部
５２ モデル予測部
５３ 評価部

Claims (5)

1. 自車の走行状態に関するデータとターゲットと自車間の距離およびターゲットの相対速度に関するデータとを記憶するデータベース部と、
   前記データベース部に記憶されたデータに基づいてターゲットの未来位置を予測するターゲット未来予測部と、
   前記データベース部に記憶されたデータに基づいて自車の未来位置を予測する自車未来予測部と、
   前記ターゲットおよび自車の未来予測部出力に基づいて自車およびターゲットの衝突の危険度を評価する衝突危険度評価部と、
   前記衝突危険度評価部出力に基づいてモデル予測制御を行い、衝突回避のための自車のアクチュエータに関する最適操作量を検索する最適操作量検索部と、を備える、車両の衝突回避制御装置。
2. 請求項１に記載の衝突回避制御装置において、前記最適操作量検索部は、任意に選択した最適化アルゴリズムに基づいて操作量の候補値を算出する操作量候補値算出部と、自車の所定時間後の未来位置を予測するモデル予測部と、予測された自車未来位置と他車未来位置との衝突の危険度を評価する評価部とを備え、前記最適化アルゴリズムに基づいて、前記評価部出力を前記操作量候補算出部にフィードバックすることにより、最も衝突の危険度の低い操作量を検索することを特徴とする、車両の衝突回避制御装置。
3. 請求項１に記載の衝突回避制御装置において、前記最適操作量検索部は、自車とターゲットとの衝突回避のためのアクチュエータの最適操作量として、ブレーキとステアリングに関する操作量を検索することを特徴とする、車両の衝突回避制御装置。
4. 請求項１に記載の車両の衝突回避制御装置において、前記衝突危険度評価部は、自車およびターゲットが最も近接するために要する時間に基づいて衝突の危険度を評価することを特徴とする、車両の衝突回避制御装置。
5. 請求項４に記載の車両の衝突回避制御装置において、ターゲットが複数ある場合、前記時間は自車と前記複数のターゲットのそれぞれについて算出されることを特徴とする、車両の衝突回避制御装置。

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