JP2007331458A - 回避制御装置、この回避制御装置を備える車両および回避制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両に障害物を確実に回避させることができる回避制御装置を提供する。
【解決手段】本発明の回避制御装置１０は、車両１１よりも前方の道路１４上に存在する障害物１５の障害物情報を検出する障害物検出手段と、車両１１の走行状態を検出する自車情報検出手段と、車両１１の制動力を制御可能な制動力制御手段３４と、障害物検出手段により検出された障害物情報に基づいて障害物１５の移動予測状態を推定しその状態での障害物１５が検出時から所定の時間後までに到達し得る最大領域を推定到達領域Ａとして算出する障害物到達領域推定手段３６と、車両１１が推定到達領域Ａを回避可能な回避実行経路を設定する回避経路設定手段３０とを備え、制動力制御手段３４は、設定された回避実行経路を実行させるべく制動機構を制御する。
【選択図】図２

Description

本発明は、自車両が走行している道路上の障害物を回避するための回避制御装置、この回避制御装置を備える車両および回避制御方法に関する。

従来、車両には、自ら（自車両）が走行している道路上で自車両よりも前方に存在する障害物の検出が可能であり、障害物を検出した場合、制動制御を適宜行って自車両を運転操作して自車両が障害物の位置に到達することを回避させる回避制御装置がある（例えば、特許文献１参照。）。このものでは、自車両から障害物までの距離および障害物に対する自車両の相対速度に基づいて自車両が障害物を回避するための回避制御を算出し、この回避制御の実行により障害物を回避することが可能か否かを判定し、この判定に応じて制動制御を適宜行うことにより障害物の回避を可能としている。
特開２００４‐１５５２４１号公報

ところで、上記した車両用回避制御装置では、例えば、歩行や自転車のような移動体である場合、自車両から障害物（移動体。）までの距離および障害物に対する自車両の相対速度に基づいて、すなわち障害物を検出した時点での障害物の移動速度が継続されることを前提として移動体の回避の可否を判定している。ところが、障害物（移動体。）では、移動速度に一定の幅がある、すなわち完全な等速度運動で移動することは稀であることから、算出された回避制御の実行により障害物の回避が可能と判定された場合であっても、算出された回避制御が実行された車両が障害物の位置に到達してしまう虞がある。

そこで、本発明の目的は、自車両に障害物を確実に回避させることができる回避制御装置、この回避制御装置を備える車両および回避制御方法を提供することにある。

上記した課題を解決するために、本発明に係る回避制御装置は、自車両よりも前方の道路上に存在する障害物の移動状態を含む障害物情報を検出する障害物検出手段と、前記自車両の走行状態を含む自車情報を検出する自車情報検出手段と、前記自車両に制動力を付与する制動機構を制御可能な制動力制御手段と、前記障害物検出手段により検出された前記障害物の前記移動状態に基づいて前記障害物の移動予測状態を推定し該移動予測状態での前記障害物が検出時から所定の時間後までに到達し得る最大領域を推定到達領域として算出する障害物到達領域推定手段と、前記障害物情報と前記自車情報とに基づいて、前記自車両が前記推定到達領域を回避可能な回避実行経路を設定する回避経路設定手段とを備え、前記制動力制御手段は、設定された前記回避実行経路を実行させるべく前記制動機構を制御することを特徴とする。

本発明に係る回避制御装置によれば、推定した移動予測状態に基づいて所定の時間後に到達し得る最大領域である推定到達領域を回避できるように回避実行経路を設定していることから、回避実行経路は障害物の移動速度の一定の幅を考慮して設定されていることとなるので、回避実行経路を車両に辿らせることより障害物を確実に回避させることができる。

本発明を図１ないし図１９に示した各実施例に沿って詳細に説明する。

図１は、本発明に係る回避制御装置１０が採用された車両１１を模式的に示す平面図であり、図２は、回避制御装置１０を示すブロック線図である。

回避制御装置１０は、回避操作算出装置１２と車両運動制御手段１３とを備える。

回避操作算出装置１２は、車両１１（自車両）が走行する道路１４上に障害物１５（図３参照。）が存在する場合、車両１１が障害物１５を回避することができる運転操作量を算出する。車両運動制御手段１３は、回避操作算出装置１２により算出された運転操作量を実行することにより、車両１１に障害物１５を回避させるものである。

車両１１には、カメラ１６と、車輪速センサ１７と、ヨーレートセンサ１８と、加速度センサ１９と、マイクロプロセッサ２０と、操舵角センサ２１と、操舵用モータ２２と、操舵角サーボコントローラ２３と、ブレーキコントローラ２４と、油圧制御系２５と、ブレーキ２６とが設けられている。車両１１は、実施例１では、ラック−ピニオン方式の前輪操舵機構が採用されており、操舵角センサ２１、操舵用モータ２２および操舵角サーボコントローラ２３は、前輪操舵機構に対応して設けられている。操舵角センサ２１は、後述するように、前輪操舵機構に取り付けられており、操舵角サーボコントローラ２３に電気的に接続されている。操舵角サーボコントローラ２３は、操舵用モータ２２およびマイクロプロセッサ２０に電気的に接続されている。このマイクロプロセッサ２０は、カメラ１６、車輪速センサ１７、ヨーレートセンサ１８、加速度センサ１９およびブレーキコントローラ２４のそれぞれと電気的に接続されている。

カメラ１６は、車両１１の車室内に配設されており、車両１１の前方を撮像可能とされている。カメラ１６は、実施例１では、左右で対を為して２台設けられており、後述するマイクロプロセッサ２０の取得情報処理手段２７（図２参照。）がカメラ１６からの画像信号から画像を生成すると共に、画像内の情報を３次元で処理すること、例えば車両１１が存在する位置から障害物１５（図３参照。）までの距離を検出することを可能としている。カメラ１６は、後述する取得情報処理手段２７の自車情報処理部２８および障害物情報処理部２９（図２参照。）に画像信号を出力する。

車輪速センサ１７は、車両１１の走行速度を検出するための信号を生成するものであり、実施例１では、車両１１のホイールに取り付けられたロータリーエンコーダで構成され、ホイールの回転に比例するパルス信号を自車情報処理部２８（図２参照。）に出力する。

ヨーレートセンサ１８は、車両１１に生じるヨーレートを検出するための信号を自車情報処理部２８（図２参照。）に出力するものであり、水晶振動子または半導体を用いて構成された公知のデバイスが利用されている。

加速度センサ１９は、車両１１に生じる特定の方向の加速度を検出するための信号を自車情報処理部２８（図２参照。）に出力するものであり、例えば、圧電素子等を用いて構成された公知のデバイスを利用することができる。この加速度センサ１９を用いることにより、車両１１に作用している制動力を推定することができる。

マイクロプロセッサ２０は、Ａ／Ｄ変換回路、Ｄ／Ａ変換回路、中央演算処理装置、メモリ等から構成される集積回路であり、メモリに格納されたプログラムである取得情報処理手段２７、回避経路設定手段３０、メモリ３１および障害物到達領域推定手段３６（図２参照。）を有する。マイクロプロセッサ２０は、後述するように、取得情報処理手段２７がカメラ１６および各センサ１７〜１９からの信号を処理して各種情報を生成し、回避経路設定手段３０が取得情報処理手段２７からの各種情報に基づいて障害物１５（図２参照。）を回避するための回避操作量を算出し、算出した回避操作量に応じる信号を操舵角サーボコントローラ２３およびブレーキコントローラ２４に出力する。このように、マイクロプロセッサ２０がカメラ１６および各センサ１７〜１９からの信号に応じて回避操作量を算出することから、カメラ１６、各センサ１７〜１９およびマイクロプロセッサ２０が回避操作算出装置１２として機能する。マイクロプロセッサ２０のメモリ３１は、情報を格納することができ、取得情報処理手段２７および回避経路設定手段３０との情報のやり取りが可能とされている。

操舵角サーボコントローラ２３は、制御演算のためのマイクロプロセッサと操舵用モータ２２を駆動するための昇圧回路等（図示せず。）から構成され、マイクロプロセッサ２０の回避経路設定手段３０から出力される信号に応じた回避操作量、すなわち出力される信号に応じた操舵角（操舵量）を目標とするサーボ制御を実行する。

操舵角センサ２１は、実際に操舵された操舵角（操舵量）を検出するための信号を操舵角サーボコントローラ２３に出力するものであり、この信号に基づく情報を操舵角サーボコントローラ２３がサーボ制御におけるフィードバック情報として利用する。操舵角センサ２１は、実施例１では、ラック−ピニオン方式の前輪操舵機構におけるラックストローク量に応じる信号を操舵角サーボコントローラ２３に出力し、この信号に基づき操舵角サーボコントローラ２３が操舵角（操舵量）を検出することができる。

操舵用モータ２２は、運転者の操作とは別に、操舵角サーボコントローラ２３からの信号に応じて操舵を行うものであり、実施例１では、ラック−ピニオン方式の前輪操舵機構におけるピニオンギアをモータで回転させることによって操舵を行う。

このように、操舵角サーボコントローラ２３が操舵用モータ２２を駆動することにより操舵が行われ、かつこの操舵による操舵量を操舵角センサ２１が操舵角サーボコントローラ２３にフィードバックすることにより、マイクロプロセッサ２０の回避経路設定手段３０（図２参照。）により算出された回避操作量のうちの操舵量、すなわち回避操作算出装置１２により算出された回避操作量のうちの操舵量が実行されるので、操舵角センサ２１、操舵用モータ２２および操舵角サーボコントローラ２３は、車両１１の運動を制御する車両運動制御手段１３における操舵制御手段３２として機能する。

ブレーキ２６は、車両１１の４つのタイヤ３３のそれぞれに設けられており、各タイヤ３３の回転をそれぞれ制動制御可能である。この各ブレーキ２６は、油圧制御系２５からの油圧により動作が制御されており、油圧制御系２５の制御弁（図示せず。）にはブレーキコントローラ２４が電気的に接続されている。

ブレーキコントローラ２４は、後述するように、マイクロプロセッサ２０の回避経路設定手段３０で算出された補助制動力を車両１１に作用させる、または算出された回避実行経路上を車両１１が辿るための減速操作量を実行するために必要な制動力を車両１１に作用させるために、各タイヤ３３に作用させる制動力（グリップ力）を算出するマイクロプロセッサである。ここで、ブレーキコントローラ２４は、ブレーキ２６の発揮する制動力を制御するために制動トルクを制御することから、マイクロプロセッサ２０から各輪の制御目標値として次式（１）で示す制動トルクＴｉ^ｃｏｍがブレーキコントローラ２４に指令される。なお、ｒはタイヤ半径であり、Ｆｉ（ｉ＝１、２、３、４）は各タイヤに発生する制動力である。

Ｔｉ^ｃｏｍ＝Ｆｉ／ｒ （１）
ブレーキコントローラ２４は、油圧制御系２５の制御弁（図示せず。）を開閉動作を制御して算出した制動トルクを発揮させる。これにより、車両１１を減速させることと共に、左右輪における制動力に差を設けることによって車両１１にヨーモーメントを発生させることができる。

このように、ブレーキコントローラ２４が油圧制御系２５の制御弁（図示せず。）を制御することによりマイクロプロセッサ２０の回避経路設定手段３０（図２参照。）により算出された回避操作量のうちの減速操作量が各タイヤ３３の制動力の発揮により実行されるので、各ブレーキ２６、油圧制御系２５、ブレーキコントローラ２４および各タイヤ３３は、車両運動制御手段１３における制動力制御手段３４として機能する。

回避操作算出装置１２では、図２に示すように、取得情報処理手段２７がカメラ１６および各センサ１７〜１９からの信号を処理して各種情報を生成し、この生成された各種情報に基づいて回避経路設定手段３０が回避操作量を算出し、障害物到達領域推定手段３６が取得情報処理手段２７の障害物情報処理部２９からの障害物情報に基づいて障害物１５の推定到達領域Ａ（図７参照。）を算出する。

取得情報処理手段２７は、自車情報処理部２８、障害物情報処理部２９および道路境界情報処理部３５を有し、カメラ１６および各センサ１７〜１９からの信号に応じて、自車情報処理部２８が自車（車両１１）（図３参照。）の情報を、障害物情報処理部２９が障害物１５の情報を、道路境界情報処理部３５が道路１４の境界部１４ａの情報を生成している。なお、道路境界情報処理部３５は、道路上に設定されたガードレールも検出する構成であってもよい。この場合、道路上に障害物を検出した場合に、ガードレールの外側の歩道を歩行している歩行者と、車道に侵入してきた歩行者とに場合分けすることが可能となる。

自車情報処理部２８が生成する自車情報とは、図４に示すように、走行している道路１４に対する車両１１の位置の情報、車両１１のヨー角θの情報、車両１１に生じるヨーレートγの情報、車両１１に生じるすべり角βの情報、および車両１１の走行速度ｖの情報をいう。ここで、ヨー角θとは、道路１４の方向すなわち道路１４の走路形状が延在する方向を基準として車両１１が進行する方向が為す角度をいい、すべり角βとは、実際の操舵に基づき予測される車両１１の進行方向に対し、車両１１が実際に進行する方向が為す角度をいう。

道路１４に対する車両１１の位置は、対を為すカメラ１６から出力された画像信号を自車情報処理部２８が画像処理することにより検出することができる。

ヨー角θは、例えば、道路が直線であると仮定すれば、道路１４の境界部と、車両１１（自車）の向いている方向とのなす角を画像処理により推定することで求めることができる。なお、適当な初期値を定めて、ヨーレートセンサ１８からの出力値を積分することで算出してもよい。この適当な初期値は、例えば、道路１４の方向に走行している車両１１の進行方向、すなわち回避の運転操作が為される前に車両１１が進んでいた方向とすることができる。

ヨーレートγは、前述したようにヨーレートセンサ１８により出力された信号から自車情報処理部２８が検出することができる。

走行速度ｖは、例えば、車両１１の前後方向の速度成分（ｖ_ｘ）に比較して車両１１の幅方向の速度成分（ｖ_ｙ）が十分に小さいものとみなすことにより、車輪速センサ１７により出力された信号を利用して自車情報処理部２８が検出することができる。

すべり角βは、車両１１の前後方向の速度成分をｖ_ｘ、車両１１の幅方向の速度成分をｖ_ｙとすれば、次式（２）で求めることができる。

β＝arctan(ｖ_ｙ／ｖ_ｘ) （２）
この場合、例えば、車両１１では前後方向の速度成分に比べて幅方向の速度成分が十分に小さいとみなし、ｖ_ｘをｖとする。また、ｖ_ｙは加速度センサ１９の出力を積分することによって求めることができる。このため、（２）式からすべり角βの近似値を得ることができる。なお、車輪速センサ１７からの車輪速、ヨーレートセンサ１８からのヨーレート、加速度センサ１９からの横加速度等の信号からオブザーバによってより精度良くすべり角を推定する公知技術も知られているので、そのような手法を用いてすべり角βを求めてもよい。

障害物情報は、障害物１５（図３参照。）の大きさ寸法および移動速度等をいい、対を為すカメラ１６から入力された画像信号を障害物情報処理部２９が画像処理することにより検出することができる。

以上述べてきたように、自車情報処理部２８は、カメラ１６、車輪速センサ１７、ヨーレートセンサ１８および加速度センサ１９と協働して自車情報検出手段として機能し、障害物情報処理部２９は、カメラ１６と協働して障害物検出手段として機能し、道路境界情報処理部３５は、カメラ１６と協働して道路境界検出手段として機能する。なお、画像処理による障害物の検出方法については多数の手法が公知技術として開示されているので、ここではその詳細な説明は省略する。

ここで、マイクロプロセッサ２０では、自車情報検出手段、障害物検出手段および道路境界検出手段により検出された各種情報および後述する予測走行軌跡等が統一的に扱えるように座標系が設定され、車両１１および障害物１５の情報が座標値に対応づけされている、すなわち情報が同一の座標上に展開されている（図３参照。）。実施例１では、道路境界情報処理部３５により座標系が設定され、図３に示すように、道路１４の方向に沿ってＸ軸が、Ｘ軸と垂直方向すなわち道路１４の幅方向にＹ軸が設定される。座標原点は任意に選ぶことが可能であるが、その一例として実施例１では、車両１１の現在位置にＸ座標の原点を設定し、道路１４の中央線にＹ座標の原点を設定する（図３参照。）。座標系を設定することにより、車両１１および障害物１５の位置を座標値で表現することができるようになる。以下の説明では、図４に示すように、車両１１（自車）の位置をその重心点でみて（Ｘ，Ｙ）＝（ｘ，ｙ）とし、障害物１５（実施例１では歩行者である移動体。）の位置を（Ｘ，Ｙ）＝（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）とし、道路１４の両側の境界部１４ａの左側をＹ＝ｙ_Ｌとし、右側をＹ＝ｙ_Ｒとする。また、障害物１５の速度をｖ_ｐ（図３参照。）とし、その道路１４の延在方向の速度をｖ_ｐｘとしかつ道路１４の幅方向の速度をｖ_ｐｙとする。

障害物到達領域推定手段３６は、障害物情報処理部２９からの障害物情報に基づいて、検出された障害物１５の属性および推定到達領域Ａ（図７参照。）を算出する。

障害物１５の属性とは、例えば、障害物が人間であるのかまたは自転車であるのか等をいい、また人間である場合には、例えば、大人であるのか子供であるのかのように、大きさおよび形状等の特徴をいう。この属性は、検出された障害物１５の障害物情報に基づいて、当該障害物１５の移動予測状態を推定する際に用いられ、この移動予測状態および属性に基づいて当該障害物１５が所定の時間後に到達し得る最大領域すなわち推定到達領域Ａが算出される。

これは、例えば、同じ移動速度であっても障害物１５が人間である場合と自転車である場合とでは当該障害物１５の移動状態（例えば、人間であれば、停止しているのか歩行しているのか小走りであるのか等。）が異なるので、障害物１５の移動速度が検出できても当該障害物１５の属性が未知の状態では当該障害物１５の移動状態を推定することは困難であり、また、障害物１５が歩行している人間である場合であっても、当該人間が大人であるか子供であるかによって、所定の時間後に到達し得る最大領域は異なるものになることによる。

障害物１５の属性は、カメラ１６による撮像画像に基づく障害物１５の障害物情報からの、障害物１５の幅（Ｙ軸方向。）、奥行（Ｘ軸方向。）および高さ（Ｘ−Ｙ平面に直交する方向。）寸法等に基づいて推定することができる。画像処理に基づいて検出物体の大きさを推定する手法は公知技術が公開されているので、具体的な方法についての説明は省略する。

推定到達領域Ａは、Ｘ−Ｙ平面上に設定される。推定到達領域Ａは、実施例１では、障害物到達領域推定手段３６により以下のように設定される。以下では、実施例１の場面に合わせて、検出された障害物１５が人間であり、略Ｙ軸方向（道路１４の横断方向。）に沿って道路１４上に飛び出してきた場面を想定して説明する。

一般に、人間の移動状態の幅、例えば移動速度の幅は、属性だけではなく人間の意図によっても変化すると考えられるが、人間の意図を正確に知ることは困難である。このことから、実施例１では、人間の移動速度に応じて大まかな分類を行うことにより、検出した障害物１５の移動予測状態を推定する構成としている。

実施例１では、図５に示すように、障害物１５が人間であると判断した場合に備えて、予め２つの速度範囲帯Ｂ１、Ｂ２が設けられ、それぞれが５つに区分されて１０種類の移動予測状態の類型が一定の速度域毎に設定されている。速度範囲帯Ｂ１は、障害物１５の属性が子供の場合であり、速度範囲帯Ｂ２は、障害物１５の属性が大人の場合である。また、それぞれの５つの区分は、人間の移動状態を停止、歩行、小走りの３段階に区別すると共に、検出時の移動方向が道路の右側からなのか左側からなのかの場合に対応すべく歩行および小走りを右方向と左方向とに区別して設定されている。これは、道路に存在しなかった障害物が検出される場面では、当該道路の右測または左測から道路に侵入することが考えられることによる。

予め設定された５つの移動予測状態には、停止、歩行、小走りのそれぞれに応じた速度範囲が設定されている。この速度範囲は、歩行（例として子供用の速度範囲帯Ｂ１の右側。）であれば、子供が歩行している際の一般的な速度範囲、すなわち子供が歩行している状態と判断できる範囲内において、最も小さい移動速度（ｖｃ^Ｓ参照。）から最も大きい移動速度（ｖｃ^Ｗ参照。）までとされており、小走りであれば人間が小走りしている際の一般的な速度範囲（ｖｃ^Ｗおよびｖｃ^Ｒ参照。）とされている。また、停止の速度範囲は、歩行の際の絶対値で見た最小値の速度（−ｖｃ^Ｓおよびｖｃ^Ｓ参照。）により挟まれた範囲とされている。

障害物到達領域推定手段３６は、検出された障害物情報に基づいて、当該障害物１５の属性に適合する速度範囲帯を速度範囲帯Ｂ１および速度範囲帯Ｂ２から選択し、その速度範囲帯から移動速度ｖｐが属する速度範囲を選択することにより、当該障害物１５の移動状態を推定する。実施例１の場合、例えば、障害物１５が子供で右方向に移動速度ｖｐ（但し、ｖｃ^Ｓ＜ｖｐ＜ｖｃ^Ｗとする。）で移動していると検出された場合、移動速度ｖｐは、速度範囲帯Ｂ１の右方向の歩行の速度範囲に属することから、子供の移動状態は右方向に歩行しているものと推定される。このため、当該障害物１５の移動速度範囲は、次式（３）に設定される。

ｖｃ^Ｓ≦ｖｐ≦ｖｃ^Ｗ （３）
また、例えば、障害物１５が大人で、右方向へ移動しているが移動速度ｖｐが適切に検出できていない場合（右方向へ移動してくる可能性があるが歩いているのか走っているのか判然としない場合（例えば、道路１４の左測の端部に障害物１５を検出した直後の場合。）。）には、停止、右方向歩行、右方向小走りすべての状態を想定して、当該障害物１５の移動速度範囲は、次式（４）に設定される。

−ｖａ^Ｓ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｒ （４）
さらに、障害物１５を検出したが、その属性および移動速度が判然としない場合、すべての可能性を考慮して、当該障害物１５の移動速度範囲は、次式（５）に設定される。

−ｖａ^Ｒ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｒ （５）
なお、検出された障害物の移動速度が、設定された速度範囲の境界付近である場合には、その境界を跨ぐ２つの速度範囲を選択するように設定してもよい。

その後、障害物到達領域推定手段３６は、図７に示すように、設定した速度範囲に応じて推定到達領域Ａを算出する。実施例１の場合、障害物１５がＹ軸方向に沿って移動することを想定しているので、推定到達領域Ａは、道路１４の延在方向すなわちＸ軸方向に障害物１５のＸ軸方向の幅寸法σ_Ｘで一定であり、道路１４の幅方向すなわちＹ軸方向では障害物１５のＹ軸方向の幅寸法σ_Ｙが速度範囲に応じて拡張されたものとなる。

時間を意味する変数をｔ、現在時刻（検出時。）をｔ＝ｔ_０として、検出された障害物１５の移動速度がｖｐ、検出時（ｔ_０）の障害物１５の座標位置が（ｘ_Ｐ０、ｙ_Ｐ０）（＝（ｘ_Ｐ（ｔ_０）、ｙ_Ｐ（ｔ_０））であり、設定された速度範囲が（ｖｐ^Ｍｉｎ≦ｖｐ≦ｖｐ^Ｍａｘ）である場合、Ｘ軸方向で見た推定到達領域Ａは、時刻ｔに拘わらずｘ_Ｐ（ｔ_０）を中心として幅寸法σ_Ｘで一定の値とする。また、Ｙ軸方向で見た時刻ｔにおける推定到達領域Ａは、最も左側の座標位置を（ｙ_Ｐ ^Ｌ（ｔ））とし、最も右側の座標位置を（ｙ_Ｐ ^Ｒ（ｔ））とすると、次式（６）、（７）で算出することができる。

ｙ_Ｐ ^Ｌ（ｔ）＝ｙ_Ｐ（ｔ_０）＋ｖｐ^Ｍｉｎ×ｔ （６）
ｙ_Ｐ ^Ｒ（ｔ）＝ｙ_Ｐ（ｔ_０）＋ｖｐ^Ｍａｘ×ｔ （７）
この（６）、（７）式で表される推定到達領域Ａを図８に示す。図８では、縦軸が検出時（ｔ_０）を原点とした時間を示し、横軸が検出時（ｔ_０）の障害物１５の位置を原点とした距離を示している。

前述したように、マイクロプロセッサ２０では、その取得情報処理手段２７がカメラ１６および各センサ１７〜１９からの信号に応じて所望の各種情報を生成し、この情報に基づき回避経路設定手段３０が回避経路を算出する。

回避経路設定手段３０は、回避経路算出手段３７と、回避判定手段３８と、バッファメモリ３９とを有する。

回避経路算出手段３７は、時間の経過に伴って面積を変化させつつ変位する障害物１５の推定到達領域Ａを回避可能な経路を算出する。回避経路算出手段３７は、実施例１では、回避経路を算出に先立って、回避経路を算出する時間区間の設定を行う。

回避経路は、車両１１が障害物１５を回避しかつ回避後に道路を適切な状態で走行している場面まで考慮することが望ましいことから、回避に必要な時間を推定すると共に、回避後に所定の時間が経過するまでの終了時間を設定し、この終了時間までの回避経路を算出する構成とされている。実施例１では、検出された障害物１５がＹ軸方向に移動速度ｖｐで移動している場面（図３参照。）を想定しているので、車両１１が障害物１５の位置に到達、すなわち車両１１が障害物１５を回避する回避時刻は、車両１１のＸ軸方向の座標ｘが（ｘ＝ｘｐ）となる時点である。このため、検出時刻ｔ_０における車両１１の座標を（ｘ_０、ｙ_０）とし、検出時刻ｔ_０における車両１１の速度をｖｃ_０とし、検出時刻ｔ_０に車両１１に制動力が作用している場合（例えば、運転手が障害物を視認してブレーキを踏んだ場合。）の減速度をｄとすると、検出時刻ｔ_０から回避時刻までの回避時間Ｔｐは、次式（８）で算出することができる。

また、回避経路では、図３に示す場面では、障害物１５の位置への到達だけではなく、道路１４の境界部分（ｙ_Ｌ、ｙ_Ｒ参照。）への到達回避（路外逸脱の防止。）を考慮する必要があることから、障害物１５を回避した後の経路も考慮する必要が出てくる。そこで、実施例１では回避経路は、障害物１５を回避してから所定の時間Ｔ_afterが経過するまで算出する構成とされている。このため、回避経路を算出する時間の区間長Ｔは、次式（９）に設定される。

Ｔ＝Ｔｐ＋Ｔ_after （９）
車両の走行経路は、当該車両に対する操作量としてどのような入力時系列を加えたかにより決定されることから、回避経路算出手段３７は、回避経路の算出のために、操作量と走行経路とを結びつけかつ車両のダイナミクスを表現する車両運動モデル方程式を導入する。車両運動モデル方程式として、例えば、以下に示すものが用いられる（例えば、「U. Kiencke and L. Nielsen, “Automotive control systems,” Springer Verlag, (2000)」参照。）。なお、ｘ´と表記したのはｘの時間微分を示す。

ｘ´＝ｆ（ｘ、ｕ） （１０）
ｘ＝（ｖ β γ）^Ｔ （１１）
ｕ＝（Ｆ１ Ｆ２ Ｆ３ Ｆ４ δ）^Ｔ （１２）
ただし、δは前輪舵角、Ｆｉ（ｉ＝１、２、３、４）は各輪に発生する制動力、ｆは車両の挙動を記述する非線形関数、ｕは入力ベクトルである。添え字^Ｔは行列、ベクトルの転置をあらわす。

ここで、検出時ｔ_０における出力ベクトルの初期値ｘ（ｔ_０）＝（ｖ_０ β_０ γ_０）が得られれば、式（１０）を積分することによって任意の入力ベクトルｕに対する出力ベクトルｘの時系列を予測できる。

車両１１の速度の初期値（検出時ｔ_０の車速。）ｖｃ_０については、車輪速センサ１７又は加速度センサ１９の検出信号を用いて得ることができる。車両１１が直進状態とみなせるときは、車両１１のすべり角の初期値β_０＝０、車両１１に生じるヨーレートの初期値γ_０＝０と設定できる。また、車両１１が直進状態以外の状況のときには、ヨーレートセンサ１８により測定されたヨーレートγと、車輪速センサ１７により測定された車速ｖと、加速度センサ１９により測定された加速度とを用いてすべり角βの推定を行う。

入力ベクトルｕの成分のうち、各輪の制動力Ｆｉ（ｉ＝１、２、３、４）には、検出時ｔ_０に車両１１に作用している制動力に応じる適当な値が定数として設定される。すなわち、例えば、運転手がブレーキを踏んでいない場合、Ｆｉ＝０であり、運転手がブレーキを踏んでいる場合、車両１１の減速度ｄ（式（８）参照。）に応じる適当な値が定数として設定される。このように、実施例１では、回避経路を算出する際、検出時ｔ_０に車両１１に作用している制動力がそのまま車両１１に作用している状態を前提としていることから、算出される回避経路は、入力ベクトルｕの成分のうち、前輪蛇角δにより特徴付けられることとなる。

以上の車両モデルによって、操作量ベクトルｕの時系列を与えた場合に算出される状態ベクトルの時系列ｘに対して、さらに次式（１３）〜（１５）の座標変換式を適用することで、走行経路を算出することができる。

ｘ´＝ｖ・ｃｏｓ（β＋θ） （１３）
ｙ´＝ｖ・ｓｉｎ（β＋θ） （１４）
θ´＝γ （１５）
この走行経路に基づいて回避経路を算出するために、障害物１５を検出した現在時刻ｔ_０から前述した所定時間Ｔ_afterまでの時間区間長Ｔに至る間の入力ベクトルｕの時系列を考え、次式（１６）に示す、値が小さいほど良い評価を表す評価関数を設定する。

ここで、（１６）式の被積分関数であるＬには、走行経路の回避経路としての適切さを数値的に表現する関数を設定する。回避経路としての適切さとして、実施例１では、以下の３つの要請項目からなる評価基準を有している。

要請項目１．前輪舵角δを必要以上に大きくしない。

要請項目２．車両１１が道路１４の境界部１４ａに近づきすぎない。

要請項目３．車両１１が障害物１５に近づきすぎない。

要請項目１は、可能な限り小さな舵角で障害物１５を回避するための項目であり、評価式として、例えば次式（１７）を利用することができる。

Ｌ_δ（δ（ｔ））＝（δ（ｔ））^２／２ （１７）
要請項目２は、道路１４の境界部１４ａに対する車両１１の接近状態を示しており、車両１１と境界部１４ａとの距離が近くなるにしたがって値が大きくなる関数によって表現する。具体的には、例えば次式（１８）の関数を利用することができる。

ただし、Δは境界部１４ａへの接近の余裕幅を指定するパラメータであり、Δの値が大きいほど車両１１と境界部１４ａとの間に大きな間隔を置く回避経路が算出される。

要請項目３は、障害物１５に対する車両１１の接近状態を示しており、車両１１と障害物１５との距離が近くなれば近くなるほど値が大きくなる関数によって表現する。具体的には、一例として次式（１９）、（２０）の関数を利用することができる。

ただし、σ_ｘ、σ_ｙは関数の形状を決めるパラメータであり、ここではそれぞれ検出した障害物１５のＸ軸方向の幅、Ｙ軸方向の幅に応じた値が設定される。奥行き方向であるＸ軸方向の情報が得られない場合には、σ_ｘ＝σ_ｙと設定する。

ｘ_Ｐ（ｔ）、ｙ_Ｐ（ｔ）は、時刻ｔにおいて障害物１５の存在確率が最も高いと予想される点の座標を表す。ｘ_Ｐ（ｔ）、ｙ_Ｐ（ｔ）の単純な推定方法としては、障害物１５が等速直線運動を続けると仮定し、検出時刻ｔ_０の障害物１５の座標位置（ｘ_Ｐ０、ｙ_Ｐ０）（＝（ｘ_Ｐ（ｔ_０）、ｙ_Ｐ（ｔ_０））としかつ障害物１５の移動速度ｖｐとすると、次式（２１）、（２２）で算出することができる。

ｘ_Ｐ（ｔ）＝ｘ_Ｐ０ （２１）
ｙ_Ｐ（ｔ）＝ｙ_Ｐ０＋ｖｐ×ｔ （２２）
以上で定義した３つの評価式に適当な重みを付して３つの評価項の線形結合をとった次式（２３）で評価式Ｌを構成する。

Ｌ＝ｗ_δＬ_δ＋ｗ_ＲＬ_Ｒ＋ｗ_ＰＬ_Ｐ （２３）
図６は、（２３）式のうち、道路１４上に存在するものに対する車両１１の接近状態、すなわちリスクポテンシャルを示す（ｗ_ＲＬ_Ｒ＋ｗ_ＰＬ_Ｐ）の具体的な関数形状の一例を道路１４と共にＸ−Ｙ平面上に示したものである。

以上のようにして評価関数を定義すれば、回避経路を求める問題は、（９）、（１３）〜（１５）式の微分方程式のもとで（１６）式の評価関数の評価値を最も良くする入力ベクトルｕ（実施例１では前輪舵角δ。）を求める最適制御問題として定式化することができる。この入力ベクトルｕを用いて（９）、（１３）〜（１５）式を積分することで、最適な回避経路を得ることができる。最適制御問題を解くための方法については、いくつかの公知技術が知られているので、ここではその詳細な説明は省略する。図７は、ある時刻における障害物１５の推定到達領域Ａと最適な回避経路の算出結果の一例を示している。算出された入力ベクトルｕすなわち前輪舵角δの時系列は、適当なサンプリング周期でサンプリングした信号とされてバッファメモリ３９に格納される。

バッファメモリ３９は、回避経路算出手段３７により算出された入力ベクトルｕすなわち前輪舵角δの時系列を読み出す順番に並べて格納することができる。このバッファメモリ３９に格納された回避経路は、回避判定手段３８により、適切なものか否かが判定される。

回避判定手段３８は、回避経路算出手段３７により算出された入力ベクトルｕすなわち前輪舵角δにより実現される回避経路を車両１１が辿った場合、時間区間長Ｔすなわち現在時刻ｔ_０から所定時間Ｔ_afterまでの間に障害物１５の推定到達領域Ａを侵害するか否かを判定する。回避判定手段３８は、算出された時系列の前輪舵角δと式（１０）〜（１５）とから回避経路を辿る車両１１の時系列で見た位置を算出し、かつ式（６）、（７）から各時点における障害物１５の推定到達領域Ａの座標位置を算出して、現在時刻ｔ_０から回避経路が算出された終端となる所定時刻Ｔ_afterまでの各時点において、逐次両者の重なる場合があるか否かを調べる。この判定により、どの時点においても車両１１が推定到達領域Ａを侵害することがないと判定されると、回避経路算出手段３７により算出された回避経路が回避実現経路として採用される、すなわちバッファメモリ３９に格納された時系列の前輪舵角δを実現させることによる回避制御が行われることとなる。

また、後述するが、回避制御装置１０では、車両１１に最大の制動力を作用させる場合がある。この制動力は、以下のように設定される。

各タイヤが発生し得る制動力の最大値Ｆｉ^Ｍａｘ（ｉ＝１、２、３、４）は、路面摩擦係数をμとし、各輪の輪荷重をＷｉ（ｉ＝１、２、３、４）とすると、次式（２４）で算出することができる。

Ｆｉ^Ｍａｘ＝μＷｉ （２４）
ここで、μの値には、車両が走行すると想定される道路の典型的な値を設定すればよく、あるいは、路面摩擦係数を推定する公知技術は多数提案されているので、それらの技術を利用して値を設定してもよい。Ｗｉは、車両１１が静止状態の際の輪荷重の値を基準として、加速度センサ１９の測定値を用いた補正を行うことで精度良く推定することができる。

ここで、ブレーキ２６の発揮する制動力を制御するために、ブレーキコントローラ２４が制動トルクを制御することから、マイクロプロセッサ２０から各輪の制御目標値として次式（２５）で示す制動トルクＴｉ^ｃｏｍがブレーキコントローラ２４に指令される。なお、ｒはタイヤ半径である。

Ｔｉ^ｃｏｍ＝Ｆｉ^Ｍａｘ／ｒ （２５）
次に、回避制御装置１０による障害物１５を回避するための工程を図９に示すフローチャートに沿って説明する。このフローチャートは、図３に示す場面を想定している。図３は、道路１４を自車両である車両１１が走行しており、車両１１の前方の左側から歩行者（障害物１５）が道路１４に飛び出してきた場面を表している。なお、このフローチャートは、車両１１が走行している間、繰り返し行なわれるものである。

取得情報処理手段２７は、カメラ１６および各センサ１７〜１９から出力された信号に基づき、自車情報処理部２８、障害物情報処理部２９および道路境界情報処理部３５が必要な情報を生成し、それぞれをメモリ３１に格納する（ステップＳ１）。このとき、各情報は、設定された座標系に適宜展開される。このステップＳ１の動作は、車両１１が走行している間、繰り返し行なわれて各情報が蓄積される。なお、メモリ３１の情報は、取得情報処理手段２７および回避経路設定手段３０よる読み取りが可能とされている。

マイクロプロセッサ２０は、取得情報処理手段２７からの情報に基づいて、道路１４上に障害物１５が存在しているか否かを確認し、障害物１５が存在する場合ステップＳ３へ進み、障害物１５が存在しない場合ステップＳ１１へ進む（ステップＳ２）。なお、検出した障害物の位置に車両１１が到達する可能性が非常に低いと判断した場合（例えば、障害物がガードレールの内側を歩行している歩行者である場合。）、当該障害物を障害物とは判断せずにステップＳ１１へ進む構成としてもよい。

障害物１５を検出した場合、障害物到達領域推定手段３６は、障害物１５の推定到達領域Ａを算出するための速度範囲を設定する（ステップＳ３）。この手順を図１０に示すフローチャート（処理Ａ。）に沿って説明する。

ステップＳ２において検出された障害物１５が、新たに検出したものか既知のものかを判断し、新たに検出したものであればステップＳ３−２へ進み、既知のものであればステップＳ３−５へ進む（ステップＳ３−１）。

障害物１５が新たに検出されたものであることから、障害物１５の属性の推定を行う（ステップＳ３−２）。実施例１では、例えば、障害物１５が人間であるのか自転車であるのかを判断し、人間と判断した場合、大人であるのか子供であるかを判断する。

障害物１５の移動速度ｖｐが、設定された速度範囲帯Ｂ１、Ｂ２のうち、いずれに該当するものであるのか判断して障害物１５の移動状態に関する初期推定を行う（ステップＳ３−３）。実施例１では、障害物１５が、停止しているのか、左右のどちらかへ向けて歩行しているのか、小走りしているのかを判断する。また、実施例１では、画像処理により障害物１５の障害物情報を取得していることから、新しく検出した時点では、移動速度ｖｐおよび障害物１５の大きさ寸法等を正確に取得できていないことが考えられるので、すべての可能性を含むものと判断する。なお、ある程度適切な障害物情報を得ることができる場合には、適合する速度範囲から移動状態を推定することができる。

推定された移動状態に応じて、障害物１５に適合する速度範囲を設定する（ステップＳ３−４）。実施例１では、障害物１５が人であることは認識できたものと仮定した場合、属性が人の場合のすべての可能性を含むものと判断することから、最も大きな速度範囲（−ｖａ^Ｒ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｒ（大人用の速度範囲帯Ｂ２におけるすべての速度範囲。））に設定する。

ステップＳ３−１で障害物１５が既知のものであると判断された場合、当該障害物１５について既に検出された移動速度（ｖｐ）の情報を破棄し、新たな移動速度ｖｐを検出する（ステップＳ３−５）。

当該障害物１５の新たに検出した移動速度ｖｐが、設定された速度範囲帯のうち、いずれの速度範囲に該当するものであるのか判断して障害物１５の移動状態（実施例１では、障害物１５が、停止しているのか、左右のどちらかへ向けて歩行しているのか、小走りしているのか。）に関する推定を行う（ステップＳ３−６）。

新たな移動速度ｖｐに基づき推定された移動状態に応じて、障害物１５に適合する速度範囲を設定する（ステップＳ３−７）。

ステップＳ３−４またはステップＳ３−７にて、速度範囲が設定されると、図１０のフローチャートを終了して、ステップＳ４に進む。

速度範囲が設定されると、回避経路設定手段３０が回避経路の算出を行う（ステップＳ４）。この手順を図１１に示すフローチャート（処理Ｂ。）に沿って説明する。

自車情報処理部２８からの自車情報に基づいて、車両１１に作用している制動力を検出し、制動力の検出結果に応じて適宜回避経路の算出のための時間区間長Ｔ（（８）、（９）式参照。）を設定する（ステップＳ４−１）。

設定された時間区間長Ｔの間で、車両１１が取り得る回避経路を評価する評価関数を設定する（ステップＳ４−２）。

評価関数により最も適切と評価された回避経路を算出し、その実現のための入力ベクトルｕすなわち前輪舵角δを算出する（ステップＳ４−３）。

算出された時系列の前輪舵角δを、読み出す順番に並べてバッファメモリ３９に格納する（ステップＳ４−４）。このとき、既に衝突回避のための操舵角制御が開始されている場合には、既に指令値が格納されている状態になっていることから、新たに算出した回避経路の新たな指令値で以前の指令値に上書きする。

算出した時系列の前輪舵角δをバッファメモリ３９に格納すると、図１１のフローチャートを終了して、ステップＳ５に進む。

回避判定手段３８は、算出された回避経路を実行した場合、車両１１が障害物１５の推定到達領域Ａを侵害するか否かを判定し、ステップＳ６に進む（ステップＳ５）。

回避判定手段３８による判定が侵害するであった場合、車両１１に回避経路を実行させても障害物１５の位置に到達する虞があることから、回避経路を実行させることに代えてステップＳ７に進む。回避判定手段３８による判定が侵害せずであった場合、車両１１に回避経路を実行させれば障害物１５を回避できることから、回避経路を実行させるべくステップＳ９に進む（ステップＳ６）。

侵害すると判定されたので、マイクロプロセッサ２０が車両１１に最も大きな制動力を作用させる（ステップＳ７）。ここで、ブレーキ２６の発揮する制動力を制御するために、ブレーキコントローラ２４が制動トルクを制御することから、マイクロプロセッサ２０から各輪の制御目標値として、前述した式（２５）で示す制動トルクＴｉ^ｃｏｍがブレーキコントローラ２４に指令される。また、検出時ｔ_０において車両１１に制動力が作用している場合、算出された最も大きな制動力から既に車両１１に作用している制動力を差し引いた分となる補助制動力を付加することとなる。このように、タイヤの制動力を最大限に発揮する制御をかけた場合には、タイヤは横力をほとんど発生しなくなり、前輪舵角を制御しても車両挙動にはほとんど影響しなくなる。これは、タイヤが発揮可能なグリップ力の最大値を制動力に作用させた状態（タイヤの摩擦円の円周上の制動力方向の作用点。）となることによる。

回避経路設定手段３０は、バッファメモリ３９に格納されている、算出された時系列の前輪舵角δのデータを廃棄し、マイクロプロセッサ２０は、操舵制御手段３２による回避のための操舵制御の実行を中止する（ステップＳ８）。これは、ステップＳ８に至る場面では、ステップＳ５において、回避判定手段３８が回避経路算出手段３７により算出された回避経路では障害物１５の回避ができないと判定していることによる。また、ステップＳ７において、車両１１には、タイヤの制動力を最大限に発揮する制御が為されており、前輪舵角の操作による車両挙動の制御による車両１１の旋回が生じることがないことにもよる。ここで、車両１１には、タイヤの制動力を最大限に発揮する制御が為されていることから車両１１の有する運動エネルギーを低下させていることとなる。

回避経路設定手段３０がバッファメモリ３９に格納された前輪舵角δのデータを廃棄し、マイクロプロセッサ２０が操舵制御手段３２による回避のための操舵制御の実行を中止すると、図９のフローチャートを終了する。

なお、前述したように、図９のフローチャートは、車両１１が走行している間、繰り返し行なわれ、再び障害物１５を回避するための回避経路の算出が行なわれることから、障害物１５の回避が実行されないまま放置されるわけではなく、これ以降の図９のフローチャートの工程において、ステップＳ９またはステップＳ１０の工程で障害物１５の回避が実行されることとなる。

ステップＳ９が実行される際には、ステップＳ６の分岐により、ステップＳ５において、回避判定手段３８が回避経路算出手段３７により算出された回避経路で障害物１５の回避が可能であると判定した、すなわち現在時刻ｔ_０から所定時刻Ｔ_afterに至る時間において、算出された回避経路を実行させると、車両１１が障害物１５の推定到達領域Ａを侵害しないと判定された場合であることから、車両１１にマイクロプロセッサ２０が作用させている最大制動力（検出時ｔ_０において車両１１に制動力が作用している場合、前述した補助制動力。）（ステップＳ７参照。）を解除する（ステップＳ９）。すなわち、マイクロプロセッサ２０は、車両１１の操舵による旋回ではなく、制動力のみを車両１１に作用させていた状態を止めて、検出時ｔ_０において車両１１に作用している制動力のみ（作用していない場合は操舵制御のみ。）が作用する制動トルクＴｉ^ｃｏｍを各輪の制御目標値とする指令をブレーキコントローラ２４に送信する。

マイクロプロセッサ２０は、回避経路算出手段３７により算出された回避経路を実行させるべく、バッファメモリ３９に格納された前輪舵角δの時系列のデータの読み込みを開始させる信号を車両運動制御手段１３に送信し、送信された信号に応じて操舵制御手段３２が車両１１に障害物１５を回避させる操舵制御を実行する（ステップＳ１０）。なお、ステップＳ９にて、補助最大制動力が解除されて回避経路を算出する際の前提となる制動力（検出時ｔ_０において車両１１に作用している制動力。）が車両１１に作用している状態とされているので、前輪舵角δの時系列のデータを実行させることにより、回避経路算出手段３７により算出された回避経路を車両１１に辿らせることができる。

さらに、ステップＳ２において、障害物が検出されなかった場合は、マイクロプロセッサ２０は、車両運動制御手段１３により操舵制御が実行されているか否か（バッファメモリ３９に指令値が格納され、操舵角制御が実行中であるかどうか。）を判定する（ステップＳ１１）。操舵角制御が実行されていない場合には、回避制御が必要となるような障害物が周囲に存在しないことになるので、ただちに処理を終了する。操舵角制御が実行されている場合には、障害物１５は近くに存在しているが障害物１５の回避のための操舵角制御により車両１１の姿勢が変化した結果、障害物１５がカメラ視野角からはずれたために障害物１５を検出できなかった可能性があるので、その場合にはステップＳ１０に進む。ステップＳ１０に進むことにより、現在実行中の操舵角制御が継続されることとなり、バッファメモリ３９に格納された指令値に応じた操舵角制御を継続する。なお、バッファメモリ３９が空になっている（格納されたデータが存在せず。）場合には、算出された時系列の前輪操舵δのすべてが実行されていることとなり、車両１１が障害物１５を回避し、かつ道路１４を適切に走行していることとなるので、処理を終了する。回避制御手段１０は、以上の処理を所定の制御サイクルごとに繰り返すことによって、衝突回避制御を実行する。

以上で説明した衝突回避制御装置の具体的な動作例を以下で説明する。

図１２は、図３の場面の後、障害物１５（ここでは、歩行状態の大人である移動体。）の移動状態の３つの例を示すグラフであり、横軸は時刻ｔを示し、縦軸は、障害物１５の移動速度ｖｐを示している。

ケース１は、障害物１５が検出時ｔ_０の速度ｖｐ_０で歩き続ける例である。ケース２は、障害物１５が横断中に車両１１の接近に気づき、歩行状態から小走りになって道路１４を横断していく例である。ケース３は、障害物１５が横断中に車両１１の接近に気づき、驚いて歩行をやめて、その場で停止してしまった例である。

それぞれのケースについて、装置が障害物１５を最初に検出した時刻ｔ_０およびその後の時刻ｔ_１、ｔ_２における車両１１と障害物１５の位置、回避経路算出終端時刻における障害物可到達領域、無衝突の回避経路が算出された場合にはその経路、実行されている制御の内容を、図１３から図１５に示す。図１３から図１５において、（ａ）は時刻ｔ_０（検出時。）を示し、（ｂ）は時刻ｔ_１を示し、（ｃ）は時刻ｔ_２を示している。なお、図１３から図１５では、各検出時（図９参照。）を基準として、予測された移動状態から算出された推定到達領域のうち（図８参照。）、回避時刻（回避時間Ｔｐ。）における推定到達領域Ａを示しているのに対し、障害物１５は、各時刻（各検出時。）に存在する位置を示している。また、時間が経過するにしたがって車両１１の位置から障害物１５の位置に到達するまで（実施例１では障害物１５のＸ座標と車両１１のＸ座標とが一致するまで。）の時間が短くなる場合が考えられ、当該時間が短くなった場合には障害物１５を同一の移動状態と推定していても図１５の（ｂ）、（ｃ）に示すように、時間の経過に伴って推定到達領域Ａが小さくなる。

いずれのケース（図１３から図１５参照。）でも、時刻ｔ_０では障害物１５を検出した直後で障害物１５の状態がわからないため、移動速度範囲を広く推定しており、推定到達領域Ａが道幅いっぱいに広がっている。ここでは、推定到達領域Ａは、最も大きな範囲（−ｖａ^Ｒ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｒ）（図５参照。）に設定された速度範囲から算出された状態であるとする。そのため、推定到達領域Ａを侵害することのない回避経路を算出することができず、最大制動力での制動制御が行われ（ステップＳ７参照。）、車両１１の速度が時刻ｔ_０における速度ｖｃ_０から時刻ｔ_１における速度ｖｃ_１まで低減される。

（ケース１）
時刻ｔ_１の時点では、障害物１５が大人で右へ移動していると判断したが、歩行であるのか小走りであるのかの判断ができず速度範囲を（ｖａ^Ｓ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｒ）（図５参照。）として推定到達領域Ａを算出したものとし、時刻ｔ_２の時点では、障害物１５が大人で右へ歩行していると判断し速度範囲を（ｖａ^Ｓ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｗ）（図５参照。）として推定到達領域Ａを算出したものとする。時刻ｔ_１の時点では、操舵による回避経路を見つけることができずに制動制御が継続され、車両１１の速度がさらに低減される。時刻ｔ_２の時点では、車両１１の速度ｖｃ_２まで減速されており、速度ｖｃ_２を基準として速度範囲（ｖａ^Ｓ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｗ）から算出された推定到達領域Ａを回避可能な回避経路を算出することができた。図１０の例では、障害物１５が車両１１の前方を通り過ぎて、障害物１５の後方を通過する回避経路が生成され、操舵制御が実行される。

（ケース２）
時刻ｔ_１の時点では、障害物１５が大人で右へ移動していると判断したが、歩行であるのか小走りであるのかの判断ができず速度範囲を（ｖａ^Ｓ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｒ）（図５参照。）として推定到達領域Ａを算出したものとし、時刻ｔ_２の時点では、障害物１５が大人で右へ小走りしていると判断し速度範囲を（ｖａ^Ｗ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｒ）（図５参照。）として推定到達領域Ａを算出したものとする。図１５の例では、障害物１５が小走りになったため、時刻ｔ_１の時点で、既に障害物１５が車両１１の前方を通り過ぎており、障害物１５の後方を通過する回避経路が算出された。このため、時刻ｔ_１の時点で、操舵制御に移行し（ステップＳ９参照。）、障害物１５の回避が実現されている。

（ケース３）
時刻ｔ_１の時点で、障害物１５が大人で停止していると判断したので、速度範囲を（−ｖａ^Ｓ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｓ）（図５参照。）として推定到達領域Ａを算出したものとする。時刻ｔ_１の時点で、障害物１５が停止状態となったために推定到達領域Ａが縮小し、障害物１５の前方を通過する回避経路が算出される。そこで、右方向への操舵制御が開始され、障害物１５の前方を通過して当該障害物１５を回避する回避制御が実行される。

実施例１の回避制御装置１０では、検出した障害物１５を回避する際、障害物１５の移動状態を推定し、その推定に基づいて推定到達領域Ａを算出し、この推定到達領域Ａを侵害することのない回避経路を車両１１に実行させることにより、障害物１５の回避制御を行っているので、障害物１５が等速度運動を行わない場面であっても、当障害物１５を確実に回避させることができる。

また、実施例１の回避制御装置１０では、障害物１５の動きが確実に予測できない場面であっても、障害物１５の挙動を監視しながら適切な制御方法を選択し、実際に障害物１５が行う動作にあわせた回避動作を実現することができ、当障害物１５を確実に回避させることができる。

なお、実施例１では、制動力制御手段３４による制動力制御は、運転者が行っている制御操作により車両１１に作用している制動力に補助制動力を付加させて障害物１５の回避のための制御を行う構成とされており、運転者が行っている制御操作による制動力が車両１１に作用していることを前提として、回避経路を算出して回避制御を行っていたが、上記した実施例に限定されるものではない。例えば、回避経路を算出する際、車両１１に制動力が作用していない状態から車両１１に最大制動力が作用している状態までのすべてを考慮してもよい。この場合、ステップＳ１０において、算出された回避経路を実行する場合に、車両運動制御手段１３のブレーキコントローラ２４が車両１１に作用している制動力を適宜減らす、すなわち運転者による制動制御を適宜解除させた上で、操舵制御手段３２による操舵制御を行わせればよい。

本発明に係る回避制御装置１００の実施例２を図１６ないし図１９の図面に基づいて説明する。実施例２は、実施例１の回避制御装置１０において、検出した障害物１５を回避する際の回避制御として制動制御のみを行う例である。このため、実施例２の回避制御装置１００は、基本的に実施例１の回避制御装置１０と同様の構成および動作であり、等しい構成の詳細な説明を省略し、かつ等しい動作についても詳細な説明を省略する。

図１６は、実施例２の回避制御装置１００が採用された車両１１０を模式的に示す平面図であり、図１７は、回避制御装置１００を示すブロック線図である。

回避制御装置１００には、図１７に示すように、回避制御装置１０とは異なり車両運動制御手段１３に操舵制御手段３２が設けられてなく、車両運動制御手段１３が制動力制御手段３４のみから構成されている。

回避制御装置１００は、図１６に示すように、ブレーキペダル４０と、マスターシリンダー４１と、制動圧力センサ４２とが設けられている。

ブレーキペダル４０は、運転手が車両１１０を制動制御する際に踏み込むペダルであり、マスターシリンダー４１は、ブレーキペダル４０への踏力を油圧に変換して各ブレーキ２６を動作させる。制動圧力センサ４２は、マスターシリンダー４１の圧力を検出するものであり、運転者が行った制動制御量（運転者のブレーキペダル４０の踏力による制動力。）の信号を自車情報処理部２８に出力する。自車情報処理部２８は、制動圧力センサ４２および操舵角センサ２１からの信号に応じて、車両１１０に為されている制動制御量および操舵制御量の情報を生成し、適宜メモリ３１に格納される。

次に、回避制御装置１００による障害物１５を回避するための工程を図１８に示すフローチャートに沿って説明する。このフローチャートでも図３に示す場面を想定しており、このフローチャートも車両１１０が走行している間繰り返し行われる。

取得情報処理手段２７は、カメラ１６および各センサ１７〜１９から出力された信号に基づき、自車情報処理部２８、障害物情報処理部２９および道路境界情報処理部３５が必要な情報を生成し、それぞれをメモリ３１に格納する（ステップＳ１）。このステップＳ１の処理は、実施例１の例と基本的に同様であるが、自車情報として、検出時ｔ_０において車両１１０に為されている前輪舵角δおよびブレーキ圧Ｐの情報も生成される。この各情報は、設定された座標系に適宜展開される。

マイクロプロセッサ２０は、自車情報処理部２８、障害物情報処理部２９および道路境界情報処理部３５からの情報に基づいて、回避制御を行う必要があるか否かを判定する（ステップＳ２）。実施例２では、車両１１０と障害物１５との接近の度合いに加えて、運転者が制動制御を行っていることにより、回避制御を行う必要がある場面であると判断をするものとする。

具体的には、検出時ｔ_０の障害物１５の位置を（ｘｐ、ｙｐ）とし、Ｙ軸方向で見た車両１１０の障害物１５への接近の余裕幅の閾値をΔ_Ｙとし、車両１１０がＸ軸方向へ速度ｖｃで移動しているものとし、検出時ｔ_０に運転手が行っている制動操作のブレーキ圧（制動圧力センサ４２が検出した値。）をＰとし、ブレーキ圧の閾値をＰ_ＯＮとする。また、車両１１０がＸ軸方向へ速度ｖｃで移動していることから、Ｘ軸方向で見た車両１１０の障害物１５への接近の度合いは当該障害物１５の位置に到達するまでの時間で表すこととし、時間で与えられる閾値をＴＴＣ_minとする。これらにより、次式（２６）〜（２８）のすべてを満たしている場合に回避制御を行う必要がある場面であると判断をする。

（ｘｐ−ｘ）／ｖｃ≦ＴＴＣ_min （２６）
｜ｙｐ−ｙ｜≦Δ_Ｙ （２７）
Ｐ≧Ｐ_ＯＮ （２８）
マイクロプロセッサ２０による判定が回避制御を行う必要がある場面であるの場合、回避制御を行うべくステップＳ４に進み、判定が回避制御を行う必要がない場面であるの場合、回避制御を行わないことからステップＳ９に進む（ステップＳ３）。

回避制御を行う必要がある場面と判定されたので、回避経路の算出に先立って障害物到達領域推定手段３６が、検出された障害物１５の速度範囲の設定を行う（ステップＳ４）。この速度範囲の設定の工程は、実施例１の図９のフローチャートのステップＳ３（図１０のフローチャート。）と同様であることから、詳細な説明は省略する。

回避経路設定手段３０は、回避経路の算出を行う（ステップＳ５）。実施例２では、回避経路設定手段３０による回避経路の算出工程は、実施例１の図９のフローチャートのステップＳ４（図１１のフローチャート。）とは異なり、検出時ｔ_０に車両１１０に為されている操舵量（操舵角センサ２１により検出される前輪舵角δ_０。）とブレーキ操作量（制動圧力センサ４２により検出されるブレーキ圧Ｐ_０。）とが維持されることを前提条件として、回避経路を算出する。

回避経路設定手段３０は、実施例１の（１０）〜（１５）式に示した車両モデルを用いて回避経路を算出する。この車両モデルを用いて回避経路を算出するために、入力ベクトルｕの各成分の値を決める。入力ベクトルｕのうち、前輪舵角δは、前述したように、検出時ｔ_０の前輪舵角δ_０が維持されることが前提であるので、一定値として固定する。これは、実施例２の回避制御装置１００は、車両１１０の操舵制御を行う機構（操舵制御手段３２。）を有していない構成であることから、運転者による操舵が一定に保たれるという前提のもとに回避経路を算出するためである。一方、各輪の制動力Ｆｉ（ｉ＝１、２、３、４）については、運転者の操作によるマスターシリンダー４１の圧力Ｐ（ブレーキ圧。）により車両１１０に作用する制動力をＦｂ（Ｐ）とし、車両１１０の質量をＭとし、車両１１０の進行方向に生じている加速度の測定値をａ_ｘ（０）として、与えられた次式（２９）の微分方程式に従って算出された時系列信号を用いる。

これにより、実施例１と同様に回避経路が算出されなかった場合に最大制動力を発揮するような制動力制御を実行し、回避経路が算出された場合に制動力制御を停止しても、運転者の操作によって発生する制動力は残ることに対応させることができる。

以上のようにして入力ベクトルｕを定義して、車両モデルを積分することにより走行経路を算出することができる。実施例２では、この算出された走行経路を回避経路とみなして以後の処理を実施する。

回避判定手段３８は、回避経路設定手段３０により算出された回避経路を実行した場合、車両１１０が障害物１５の推定到達領域Ａを侵害するか否かを判定し、ステップＳ７進む（ステップＳ６）。このステップＳ６の工程は、実施例１の図９のフローチャートのステップＳ５の工程と同様である。

回避判定手段３８による判定が侵害するであった場合、ステップＳ８に進み、回避判定手段３８による判定が侵害せずであった場合、ステップＳ９に進む（ステップＳ７）。このステップＳ７の工程は、実施例１の図９のフローチャートのステップＳ６の工程と同様である。

侵害すると判定されたので、車両１１０に検出時ｔ_０に作用している制動力よりも大きな任意の制動力が車両１１０に作用するように、マイクロプロセッサ２０が制動力制御手段３４に補助制動力を付加させる（ステップＳ８）。この際、実施例１と同様に、車両１１０に最も大きな制動力を作用させる構成であってもよい。この補助制動力の付加を行うと、図１８のフローチャートを終了する。

また、ステップＳ２において回避制御を行う必要のない場面であると判定された場合、およびステップＳ６において算出された回避経路を車両１１０に実行させても障害物１５の推定到達領域Ａを侵害しないと判定された場合は、既にマイクロプロセッサ２０による制動制御が実行されているときはこの制動制御を停止した後、マイクロプロセッサ２０による制動制御が実行されていないときはそのまま、図１８のフローチャートを終了する。これは、回避制御を行う必要のない場面の場合、車両１１０が検出時ｔ_０の走行状態を維持しても障害物１５の位置に到達する虞がないことからマイクロプロセッサ２０による補助制動力を付加する制動制御が必要ないことによる。また、算出された回避経路を車両１１０に実行させても障害物１５の推定到達領域Ａを侵害しないと判定された場合、回避経路が検出時ｔ_０に車両１１０に為されている操舵量とブレーキ操作量とが維持されることを前提条件として算出されていることから、マイクロプロセッサ２０の制動制御による補助制動力が車両１１０に回避経路を辿らせることの妨げの要因となることによる。

このように、図１８のフローチャートでは、繰り返し行われる毎に、操舵量および制動制御量を検出することから、運転者が行った運転操作に見合った回避経路を車両１１０に実行させることができる。

以上で説明した回避制御装置１００の具体的な動作例を以下で説明する。

図１９は、実施例１と同様の障害物１５が道路１４に侵入し、実施例１のケース３（図９参照。）と同様に移動状態が変化したものとする。また、運転者は、障害物１５を視認した後、ブレーキペダル４０を踏み、右方向に操舵を行ったものとする。図１５は、（ａ）が検出時ｔ_０を示しており、（ｂ）、（ｃ）がその後の時刻ｔ_１、ｔ_２（図９参照。）を表している。

時刻ｔ_０では障害物１５を検出した直後で障害物１５の状態がわからないため、移動速度範囲を広く推定しており、推定到達領域Ａが道幅いっぱいに広がっている。ここでは、推定到達領域Ａは、最も大きな範囲（−ｖａ^Ｒ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｒ）（図５参照。）に設定された速度範囲から算出された状態であるとする。そのため、推定到達領域Ａを侵害することのない回避経路を算出することができず、補助制動力を付加する制動制御が行われ（ステップＳ８参照。）、車両１１の速度が時刻ｔ_０における速度ｖｃ_０から時刻ｔ_１における速度ｖｃ_１まで低減される。

時刻ｔ_１の時点で、障害物１５が大人で停止していると判断したので、速度範囲を（−ｖａ^Ｓ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｓ）（図５参照。）として推定到達領域Ａを算出したものとする。時刻ｔ_１の時点で、障害物１５が停止状態となったために推定到達領域Ａが縮小したが、前述した前提条件下で回避経路を見つけることができずに制動制御が継続され、車両１１の速度がさらに低減される。

時刻ｔ_２の時点では、車両１１の速度ｖｃ_２まで減速されており、速度ｖｃ_２を基準として速度範囲（ｖａ^Ｓ≦ｖｐ≦ｖａ^Ｗ）から算出された推定到達領域Ａを回避可能な回避経路を算出することができた。すなわち、回避経路を辿る車両１１０が障害物１５の推定到達領域Ａを侵害しなくなったので、マイクロプロセッサ２０による制動制御が停止される。これにより、車両１１０が前述した前提条件下とされるので、補助制動力が付加されることにより為された前輪舵角δ_０の操舵に拘わらず直進していた車両１１０が、前輪舵角δ_０の操舵に応じて旋回することとなり算出された回避経路を辿り障害物１５を回避することができる。

実施例２の回避制御装置１００では、制動力制御手段３４による回避のための制動力制御により障害物１５を確実に回避することができる。

よって、本発明に係る回避制御装置によれば、障害物の移動速度の一定の幅を考慮して設定された回避実行経路を車両に辿らせるので、障害物を確実に回避させることができる。

請求項１および請求項１７の発明によれば、障害物の移動速度の一定の幅を考慮して設定された回避実行経路を車両に辿らせるので、障害物を確実に回避させることができる。

請求項２および請求項１８の発明によれば、算出された回避経路で障害物の推定到達領域の回避ができない場合、車両を減速した後、蓄積された障害物に関する情報に基づいて推定到達領域が再度設定されることから、推定到達領域がより精度の高いものとなると共に推定到達領域が小さくなるので、小さくなった推定到達領域を回避可能な回避経路を算出することができ、障害物を確実に回避させることができる。また、障害物の移動履歴を用いて推定到達領域を逐次修正することにより、障害物の挙動変化を適切に反映した予測が可能になり、障害物の挙動変化に迅速に対応した衝突回避運動を実現することができる。さらに、算出された回避経路で障害物の推定到達領域の回避ができない場合、車両が減速されることから、車両が有する運動エネルギーを低減することができる。

請求項３および請求項１９の発明によれば、推定到達領域を障害物の移動速度という推定しやすいパラメータに基づいて算出しているので、容易に推定到達領域を算出することができる。

請求項４および請求項２０の発明によれば、予め設定された複数の速度域に応じて推定到達領域を設定しているので、例えば、統計的な分類に基づいて障害物の移動状態および推定到達領域を設定することができるので、より確実な障害物の回避が可能となる。

請求項５および請求項２１の発明によれば、障害物を検出した直後であり障害物に関する情報量が少ない際に、すべての速度域を包括する範囲を速度範囲として移動状態および推定到達領域を設定するので、より確実な障害物の回避が可能となる。

請求項６および請求項２２の発明によれば、運転者がブレーキ操作を行っていない場合制動力制御を実施しないので、運転者の意図に反して制動力制御が開始されることに起因して運転者が違和感を覚えることを防止することができる。

請求項７および請求項２３の発明によれば、制動だけでは回避できない位置に障害物が存在する場合でも、適宜操舵を組み合わせて回避することができる。

請求項８および請求項２４の発明によれば、タイヤのグリップ力の範囲内で算出された回避経路により回避制御が為されるので、より確実に障害物を回避させることができる。

請求項９および請求項２５の発明によれば、運転者のブレーキ操作に応じた制動力が作用している状態において、車両に障害物の回避制御が実行されることとなるので、運転者の減速操作の意図を反映した回避制御を実現することができ、運転者が違和感を覚えることを防止することができる。

請求項１０および請求項２６の発明によれば、制動力がゼロになるまで低下させることも想定して回避経路を計算して設定された回避実行経路を実行させる際、必要であれば制動力を低減させ、タイヤの横力を最大限に利用して横方向への回避を行うので、より確実に障害物の回避を実行することができる。

請求項１１および請求項２７の発明によれば、運転者の操舵操作量が保持されることを想定して回避経路を算出しているので、運転者の操舵操作の意図を尊重した回避運動を実現することができる。

請求項１２および請求項２８の発明によれば、評価関数による評価値を最適化する演算を通して回避経路を算出することができるので、衝突回避に最も適した走行経路を回避経路として設定することができ、より確実に障害物の回避を実行することができる。

請求項１３および請求項２９の発明によれば、制動力の制御に加えて操舵輪の操舵角も自動（運転者の操作とは別に。）で制御することによって、運転者の操作によることなく確実に無衝突の回避経路に沿った走行を車両に実現させることができ、より確実に障害物の回避を実行することができる。

請求項１４および請求項３０の発明によれば、障害物の属性に基づいて推定到達領域を設定しているので、推定到達領域の精度を高めることができ、より確実に障害物の回避を実行することができる。

請求項１５および請求項３１の発明によれば、道路境界を検出し、道路からの逸脱も回避するように装置を作動させることによって、障害物回避に伴う路外逸脱のリスクも考慮した回避制御を実行することができる。

本発明に係る回避制御装置が採用された車両を模式的に示す平面図である。 本発明に係る回避制御装置を示すブロック図である。 実際に到達回避が行われるべく想定された実施例１の場面を示す模式的な平面図であり、処理された情報が座標系に展開された状態も示されている。 処理された情報を座標系に展開することを説明するための平面図である。 障害物の移動状態を推定するための複数の速度域からなる速度範囲帯を示すグラフである。 実施例１の想定場面における障害物および道路境界から構成される評価項のある時刻における関数形状の一例を示すグラフである。 推定到達領域を説明するための平面図である。 時間の経過と共に推移する推定到達領域を表すグラフである。 回避操作算出装置の処理を示すフローチャートである。 処理Ａを示すフローチャートである。 処理Ｂを示すフローチャートである。 障害物の移動状態の推移を時間で表したグラフである。 図１２のケース１の場面を示す平面図であり、（ａ）は時刻ｔ_０を示し、（ｂ）は時刻ｔ_１を示し、（ｃ）は時刻ｔ_２を示している。 図１２のケース２の場面を示す平面図であり、（ａ）は時刻ｔ_０を示し、（ｂ）は時刻ｔ_１を示し、（ｃ）は時刻ｔ_２を示している。 図１２のケース３の場面を示す平面図であり、（ａ）は時刻ｔ_０を示し、（ｂ）は時刻ｔ_１を示し、（ｃ）は時刻ｔ_２を示している。 実施例２の回避制御装置が採用された車両を模式的に示す平面図である。 実施例２の回避制御装置を示すブロック図である。 実施例２の回避操作算出装置の処理を示すフローチャートである。 実施例２の回避制御装置による回避制御を説明するための図１５と同様の平面図であり、（ａ）は時刻ｔ_０を示し、（ｂ）は時刻ｔ_１を示し、（ｃ）は時刻ｔ_２を示している。

符号の説明

１０ 回避制御装置
１１、１１０ 車両
１４ 道路
１４ａ 境界部
１５ 障害物
１６ （障害物検出手段、自車情報検出手段および道路境界部検出手段の一部を構成する）カメラ
１７ （自車情報検出手段の一部を構成する）車速センサ
１８ （自車情報検出手段の一部を構成する）ヨーレートセンサ
１９ （自車情報検出手段の一部を構成する）加速度センサ
２８ （自車情報検出手段の一部を構成する）自車情報処理部
２９ （障害物検出手段の一部を構成する）障害物情報処理部
３０ 回避経路設定手段
３４ 制動力制御手段
３５ （道路境界部検出手段の一部を構成する）道路境界情報処理部
３６ 障害物到達領域推定手段
３７ 回避経路算出手段
３８ 回避判定手段
Ａ 推定到達領域

Claims (31)

1. 自車両よりも前方の道路上に存在する障害物の移動状態を含む障害物情報を検出する障害物検出手段と、
   前記自車両の走行状態を含む自車情報を検出する自車情報検出手段と、
   前記自車両に制動力を付与する制動機構を制御可能な制動力制御手段と、
   前記障害物検出手段により検出された前記障害物の前記移動状態に基づいて前記障害物の移動予測状態を推定し該移動予測状態での前記障害物が検出時から所定の時間後までに到達し得る最大領域を推定到達領域として算出する障害物到達領域推定手段と、
   前記障害物情報と前記自車情報とに基づいて、前記自車両が前記推定到達領域を回避可能な回避実行経路を設定する回避経路設定手段とを備え、
   前記制動力制御手段は、設定された前記回避実行経路を実行させるべく前記制動機構を制御することを特徴とする回避制御装置。
2. 前記回避経路設定手段は、前記自車情報検出手段により検出された前記走行状態に基づいて前記自車両が前記障害物の前記推定到達領域を回避するための回避経路を算出する回避経路算出手段と、
   該回避経路算出手段により算出された前記回避経路を辿る前記自車両が前記障害物の前記推定到達領域を侵害するか否かを判定する回避判定手段とを有し、
   該回避判定手段により侵害しないと判定されると、判定対象とされた前記回避経路を前記回避実行経路として採用し、
   前記回避判定手段により侵害すると判定されると、前記制動力制御手段に前記自車両に作用する制動力を増加させるべく前記制動機構を制御させた後、
   前記障害物検出手段から新たな障害物情報を取得して障害物情報履歴として記憶すると共に、前記自車情報検出手段から新たな自車情報を取得し、
   前記障害物到達領域推定手段が蓄積された障害物情報に基づいて前記推定到達領域を再設定し、
   前記回避経路算出手段が新たな自車情報に基づいて前記自車両が前記障害物の再設定された前記推定到達領域を回避するための新たな回避経路を算出し、
   前記回避判定手段が新たな回避経路を辿る前記自車両が前記障害物の新たな前記推定到達領域を侵害するか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の回避制御装置。
3. 前記障害物到達領域推定手段は、前記障害物の移動速度に基づいて前記移動予測状態を推定し、該移動予測状態に適応する速度範囲を設定し、該速度範囲の最大値および最小値から前記推定到達領域を算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の回避制御装置。
4. 予め複数の速度域が段階的に設定され、前記障害物到達領域推定手段は、予め設定された前記各速度域のうち、前記障害物の移動速度が含まれる前記速度域を選択して当該速度域を前記速度範囲と推定することを特徴とする請求項３に記載の回避制御装置。
5. 前記障害物到達領域推定手段は、検出された前記障害物に対する最初の前記推定到達領域を算出する際、複数の前記速度域のすべてを選択して複数の前記速度域のすべてを含む範囲を前記速度範囲と推定することを特徴とする請求項４に記載の回避制御装置。
6. 前記回避経路設定手段は、前記回避判定手段により侵害すると判定された場合であっても、前記自車両に制動力が作用していないときは、前記制動力制御手段に前記制動機構の制御を行わせることなく、前記障害物検出手段から新たな障害物情報を取得して障害物情報履歴として記憶すると共に、前記自車情報検出手段から新たな自車情報を取得し、
   前記障害物到達領域推定手段が蓄積された障害物情報に基づいて前記推定到達領域を再設定し、
   前記回避経路算出手段が新たな自車情報に基づいて前記自車両が前記障害物の再設定された前記推定到達領域を回避するための新たな回避経路を算出し、
   前記回避判定手段が新たな回避経路を辿る前記自車両が前記障害物の再設定された前記推定到達領域を侵害するか否かを判定することを特徴とする請求項２ないし請求項５のいずれか１項に記載の回避制御装置。
7. 前記回避経路算出手段は、前記自車両を操舵による旋回運動を考慮して前記回避経路を算出することを特徴とする請求項２ないし請求項６のいずれか１項に記載の回避制御装置。
8. 前記回避経路算出手段は、前記自車両に生じる加速力、減速力および横力の合成力が前記自車両のタイヤのグリップ力の最大値よりも小さくなる範囲内で前記回避経路を算出することを特徴とする請求項７に記載の回避制御装置。
9. 前記回避経路算出手段は、前記制御機構が操作されることにより前記自車両に作用している制動力が該自車両に作用する条件下で前記回避経路を算出することを特徴とする請求項８に記載の回避制御装置。
10. 前記回避経路算出手段は、前記自車両に制動力を作用させない条件を含めて前記回避経路を算出して前記回避実行経路を設定し、前記制動力制御手段は、設定された前記回避実行経路を実現するために、前記自車両に作用している制動力を適宜増減させるように前記制動機構を制御することを特徴とする請求項８に記載の回避制御装置。
11. さらに、前記自車両の操舵操作量を検出する操舵量検出手段を備え、
    前記回避経路設定手段は、前記障害物を検出した時点での操舵操作量を維持することを前提条件として前記回避実行経路を設定することを特徴とする請求項１ないし請求項１０のいずれか１項に記載の回避制御装置。
12. 前記回避経路算出手段は、前記自車両が取り得る走行経路の中から、前記障害物の前記推定到達領域に対する前記自車両の接近状態に基づいて評価する評価関数による評価が最もよいものを前記回避経路として算出することを特徴とする請求項２ないし請求項１１のいずれか１項に記載の回避制御装置。
13. さらに、前記自車両の操舵機構を制御可能な操舵角制御手段を備え、
    該操舵角制御手段は、前記制動力制御手段と協働して、設定された前記回避実行経路を実行させるべく前記操舵機構を適宜制御することを特徴とする請求項１ないし請求項１２のいずれか１項に記載の回避制御装置。
14. 前記障害物到達領域推定手段は、前記障害物情報に基づいて前記障害物の属性を判断し、該障害物の属性に応じて前記移動予測状態に適応する速度範囲を設定することを特徴とする請求項３ないし請求項１３のいずれか１項に記載の回避制御装置。
15. さらに、前記自車両が走行している道路の境界部を検出する道路境界検出手段を備え、
    前記回避経路設定手段は、前記境界部の回避を併せて考慮して前記回避実行経路を設定することを特徴とする請求項１ないし請求項１４のいずれか１項に記載の回避制御装置。
16. 請求項１ないし請求項１５のいずれか１項に記載の回避制御装置を備えることを特徴とする車両。
17. 自車両よりも前方の道路上に存在する障害物の移動状態を含む障害物情報を検出し、前記自車両の走行状態を含む自車情報を検出し、前記障害物検出手段により検出された前記障害物の前記移動状態に基づいて前記障害物の移動予測状態を推定し該移動予測状態での前記障害物が検出時から所定の時間後までに到達し得る最大領域を推定到達領域として算出し、前記障害物情報と前記自車情報とに基づいて、前記自車両が前記推定到達領域を回避可能な回避実行経路を設定し、設定された前記回避実行経路を実行させるべく前記自車両に制動力を付与する制動機構を制御することを特徴とする回避制御方法。
18. 検出された前記走行状態に基づいて前記自車両が前記障害物の前記推定到達領域を回避するための回避経路を算出し、算出された該回避経路を辿る前記自車両が前記障害物の前記推定到達領域を侵害するか否かを判定し、
    侵害しないと判定されると、判定対象とされた前記回避経路を前記回避実行経路として採用し、
    侵害すると判定されると、前記自車両に作用する制動力を増加させるべく前記制動機構を制御した後、
    新たな障害物情報を取得して障害物情報履歴として記憶すると共に、新たな自車情報を取得し、
    蓄積された障害物情報に基づいて前記推定到達領域を再設定し、
    新たな自車情報に基づいて前記自車両が前記障害物の再設定された前記推定到達領域を回避するための新たな回避経路を算出し、
    新たな回避経路を辿る前記自車両が前記障害物の新たな前記推定到達領域を侵害するか否かを判定することを特徴とする請求項１７に記載の回避制御方法。
19. 前記障害物の移動速度に基づいて前記移動予測状態を推定し、該移動予測状態に適応する速度範囲を設定し、該速度範囲の最大値および最小値から前記推定到達領域を算出することを特徴とする請求項１７または請求項１８に記載の回避制御方法。
20. 予め複数の速度域が段階的に設定され、予め設定された該各速度域のうち、前記障害物の移動速度が含まれる前記速度域を選択して当該速度域を前記速度範囲と推定することを特徴とする請求項１９に記載の回避制御方法。
21. 検出された前記障害物に対する最初の前記推定到達領域を算出する際、複数の前記速度域のすべてを選択して複数の前記速度域のすべてを含む範囲を前記速度範囲と推定することを特徴とする請求項２０に記載の回避制御方法。
22. 侵害すると判定された場合であっても、前記自車両に制動力が作用していないときは、前記制動機構の制御を行うことなく、新たな障害物情報を取得して障害物情報履歴として記憶すると共に、新たな自車情報を取得し、
    蓄積された障害物情報に基づいて前記推定到達領域を再設定し、
    新たな自車情報に基づいて前記自車両が前記障害物の再設定された前記推定到達領域を回避するための新たな回避経路を算出し、
    新たな回避経路を辿る前記自車両が前記障害物の再設定された前記推定到達領域を侵害するか否かを判定することを特徴とする請求項１８ないし請求項２１のいずれか１項に記載の回避制御方法。
23. 前記自車両を操舵による旋回運動を考慮して前記回避経路を算出することを特徴とする請求項１８ないし請求項２２のいずれか１項に記載の回避制御方法。
24. 前記自車両に生じる加速力、減速力および横力の合成力が前記自車両のタイヤのグリップ力の最大値よりも小さくなる範囲内で前記回避経路を算出することを特徴とする請求項２３に記載の回避制御方法。
25. 前記制御機構が操作されることにより前記自車両に作用している制動力が該自車両に作用する条件下で前記回避経路を算出することを特徴とする請求項２４に記載の回避制御方法。
26. 前記自車両に制動力を作用させない条件を含めて前記回避経路を算出して前記回避実行経路を設定し、設定された前記回避実行経路を実現するために、前記自車両に作用している制動力を適宜増減させるように前記制動機構を制御することを特徴とする請求項２４に記載の回避制御方法。
27. さらに、前記自車両の操舵操作量を検出し、前記障害物を検出した時点での操舵操作量を維持することを前提条件として前記回避実行経路を設定することを特徴とする請求項１７ないし請求項２６のいずれか１項に記載の回避制御方法。
28. 前記自車両が取り得る走行経路の中から、前記障害物の前記推定到達領域に対する前記自車両の接近状態に基づいて評価する評価関数による評価が最もよいものを前記回避経路として算出することを特徴とする請求項１８ないし請求項２７のいずれか１項に記載の回避制御方法。
29. 設定された前記回避実行経路を実行させるべく、前記自車両の操舵機構を制御可能な操舵角制御手段および前記制動機構を適宜制御することを特徴とする請求項１７ないし請求項２８のいずれか１項に記載の回避制御方法。
30. 前記障害物情報に基づいて検出された前記障害物の属性を判断し、該障害物の属性に応じて前記移動予測状態に適応する速度範囲を設定することを特徴とする請求項１９ないし請求項２９のいずれか１項に記載の回避制御方法。
31. さらに、前記自車両が走行している道路の境界部を検出し、該境界部の回避を併せて考慮して前記回避実行経路を設定することを特徴とする請求項１７ないし請求項３０のいずれか１項に記載の回避制御方法。