JP2010126077A - 走行支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】滑らかな操舵感を実現しつつ、車両の車線逸脱を抑制することができる走行支援装置を提供する。
【解決手段】目標軌道４０上の目標地点４０１，…，４０Ｎと、車両２が現時点以降に走行すると予測される走行軌道４２上の２個以上の走行地点４２１，…，４２Ｎとの横方向誤差が減少するよう２個以上の補正量を演算し、演算した補正量に基づいて車両２の操舵状態を補正することを繰り返す。このため、車両２の操舵状態は、最終的な目標地点４０Ｎへ一直線状に車両２が移動するよう補正されるのではなく、走行軌道４４２のように曲線状に車両２が移動するよう補正される。従って、車両２の車両挙動の急変を抑制して、運転者が違和感を覚えない滑らかな操舵感を実現しつつ、車両２の横方向誤差を減少させて、車線４からの車両２の逸脱を抑制することができる。
【選択図】図２

Description

本発明は、走行すべき軌道に沿って車両を走行させるための走行支援装置に関する。

従来、走行すべき目標軌道に沿って車両を走行させるために、車両の走行軌道と目標軌道との誤差を減少させるよう車両の操舵状態を補正する走行支援装置が提案されている（特許文献１，２参照）。

例えばレーン・キーピング・アシストを実行する走行支援装置は、車載カメラが撮像した車両前方の車線形状（具体的には、車両左右の白線境界線）を認識し、車線の幅及び車線半径、目標軌道である車線中央を基準とする車両の横方向位置及び走行方向等を推定する。また、走行支援装置は、推定した横方向位置、走行方向、及び車線半径等に基づいて、車線中央からの横方向位置の誤差及び／又は車線中央に沿う方向からの走行方向の誤差を小さくするような補正量を、電動パワーステアリングシステムへ出力する。補正量が入力された電動パワーステアリングシステムが、入力された補正量に基づいて車輪の実舵角を制御することによって、車両は車線の中央を走行する。

特許文献１に開示されている走行支援装置（移動体の制御装置）は、目標経路上に目標点を定め、車両を目標点まで到達させる目標点到達ヨーレートを求め、目標点における車両の傾斜角度と目標経路の傾斜角度との角度偏差を求め、角度偏差を減少させるのに要するヨーレートの補正分を求め、目標点到達ヨーレートからヨーレートの補正分を減算した値を目標ヨーレートとして求める。次いで、移動体の制御装置は、目標ヨーレートを生ぜしめる目標舵角を求め、最後に、車両の舵角が目標舵角となるように舵角を補正する。

また、特許文献２に開示されている走行支援装置（車両のレーン走行支援装置）は、撮像した画像からレーンマークの連続線部を検出したときの検出値に基づいて、レーンマークの空白部を含む走行レーン内における車両の横方向位置を、車両運動モデル及び道路モデルに基づき推定する。次いで、車両のレーン走行支援装置は、推定した横方向位置と目標位置との比較結果に応じて修正操舵を行なう。
特開平５−１９７４２３号公報 特開２００５−１３２１９４号公報

目標軌道からの横方向位置の誤差を速やかに減少させることと、ヨーレート及びロール等（以下、車両挙動という）の急変を防止することとは、背反事項である。何故ならば、横方向位置の誤差を速やかに減少させる場合、実舵角の変化が大きくなるため、車両挙動が急変するからである。
この結果、横方向位置の誤差を速やかに減少させたせいで、操舵中の運転者が違和感を覚えることがある。
しかしながら、車両挙動の急変を抑制した場合、横方向位置の誤差の減少が緩やかになるため、車線追従応答性が悪くなり、車両が車線から逸脱する虞がある。しかも、横方向位置の誤差が減少し難いため、風の圧力、路面の摩擦力等の外乱が車両に加わることによって、車両が車線から更に逸脱し易くなる。

ところで、従来の走行支援装置は、走行軌道と目標軌道とを可及的速やかに一致させようとするあまり、車両の現時点での操舵状態、及び横方向位置の誤差等に基づいて、車両の現時点の走行地点から目標軌道上の目標地点まで、車両を最短距離で（換言すれば、一直線状に）移動させようとする傾向にあり、車両挙動が急変し易い。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、運転者が違和感を覚えない滑らかな操舵感を実現しつつ、車両の車線逸脱を抑制することができるロバスト性が高い走行支援装置を提供することにある。

第１発明に係る走行支援装置は、車両の走行状態及び操舵状態を検出する状態検出手段から検出結果を時系列的に取得する状態取得手段を備え、前記車両が走行すべき目標軌道に沿って前記車両を走行させるための走行支援装置において、前記状態取得手段が検出結果を取得する都度、前記状態取得手段が取得した検出結果に基づいて、該検出結果を取得した時点以降の前記車両の走行軌道を予測する軌道予測手段と、該軌道予測手段が予測した走行軌道を走行した場合に到達するＮ（ＮはＮ≧２の自然数）個の走行地点と、前記目標軌道を走行した場合に到達し、前記Ｎ個の走行地点に時間的に対応するＮ個の目標地点との前記車両の横方向誤差を減少させるべく、前記車両の操舵状態を補正するための補正量をＮ_u （Ｎ_u は２≦Ｎ_u ≦Ｎの自然数）個演算する補正量演算手段と、該補正量演算手段が演算した補正量に基づいて前記車両の操舵状態を補正する状態補正手段へ、前記補正量を出力する補正量出力手段とを備えることを特徴とする。

第２発明に係る走行支援装置は、前記補正量演算手段は、前記横方向誤差を減少させるための第１パラメータと、前記補正量演算手段によって演算される補正量が小さい値になるようにするための第２パラメータとを用いるようにしてあることを特徴とする。

第３発明に係る走行支援装置は、前記補正量演算手段は、前記第１パラメータを、Ｎ個の目標地点に対応してＮ個用いるようにしてあり、前記第２パラメータを、演算すべきＮ_u 個の補正量に対応してＮ_u 個用いるようにしてあることを特徴とする。

第４発明に係る走行支援装置は、前記補正量演算手段は、前記第１パラメータ及び第２パラメータ夫々を時系列的に変更可能にしてあることを特徴とする。

第１発明の走行支援装置による場合、現時点の車両の走行状態及び操舵状態（以下、車両状態という）に基づいて、車両が現時点以降に走行すると予測される走行軌道上の２個以上の走行地点と、目標軌道上の２個以上の目標地点との横方向誤差が減少するよう、複数個の補正量を演算し、演算した補正量に基づいて車両の操舵状態を補正することを時系列的に繰り返す。
このため、車両の操舵状態は、従来のように、現時点での車両状態及び横方向誤差のみに基づいて、目標地点への最短距離を一直線状に車両が移動するよう補正されるのではなく、将来的な車両状態及び横方向誤差を考慮した上で、あたかも折線状又は曲線状に車両が移動し、徐々に目標軌道に近づくよう補正される。

従って、目標軌道が例えば車線に沿って設定されている場合、車両挙動の急変を抑制して、運転者が違和感を覚えない滑らかな操舵感を実現することと、車両の目標軌道からの位置ずれを減少させて、車線からの車両の逸脱を抑制することとを両立させることができる。
また、目標軌道が例えば障害物を迂回するように設定されている場合、車両挙動の急変を抑制して、運転者が違和感を覚えない滑らかな操舵感を実現することと、車両の目標軌道からの位置ずれを減少させて、車両が障害物に衝突しないようにすることとを両立させることができる。
また、以上のような補正を時系列的に繰り返すことによって、車両に加わる外乱に左右され難く、高いロバスト性を得ることができる。

第２発明の走行支援装置による場合、走行地点と目標地点との横方向誤差を減少させるための第１パラメータを大きくすることによって、車線追従応答性の向上を優先させることができる。また、補正量を減少させるための第２パラメータを大きくすることによって、操舵感の向上を優先させることができる。
第１パラメータの増大による効果と及び第２パラメータの増大による効果は背反する。従って、第１パラメータ及び第２パラメータ夫々の大きさを、車両の種類、目標軌道の形状、及び／又は目標軌道が存在する場所等に応じて適切に設定することによって、運転者が違和感を覚えない滑らかな操舵感を実現することと、車線からの車両の逸脱を抑制することとを両立させることができる。

第３発明の走行支援装置による場合、Ｎ個の目標地点全部に対して１個の第１パラメータを用いるのではなく、Ｎ個の目標地点に対応してＮ個の第１パラメータを用いる。このため、第１パラメータは必ずしも一定である必要はなく、例えば目標軌道の目標地点近傍の形状に応じて、異なる第１パラメータを用いることができる（即ち、Ｎ個の内の少なくとも１個は他と異なるようにすることができる）。この結果、目標地点毎に、走行地点と目標地点との横方向誤差を減少させる度合いを設定することができる。

また、Ｎ_u 個の補正量全部に対して１個の第２パラメータを用いるのではなく、Ｎ_u 個の補正量に対応してＮ_u 個の第２パラメータを用いる。このため、第２パラメータは必ずしも一定である必要はなく、例えば目標軌道の目標地点近傍の形状に応じて、異なる第２パラメータを用いることができる（即ち、Ｎ_u 個の内の少なくとも１個は他と異なるようにすることができる）。この結果、演算される補正量毎に、補正量を減少させる度合いを設定することができる（延いては、走行地点と目標地点との横方向誤差を減少させる度合いを設定することができる）。

つまり、車両の種類、車速、目標軌道の形状、及び／又は目標軌道が存在する場所等に応じて、車線追従応答性の向上を優先させるか、操舵感の向上を優先させるかを、詳細に設定することができる。

第４発明の走行支援装置による場合、Ｎ_u 個全部の補正量を演算する都度、第１パラメータ及び第２パラメータ夫々を変更することができる（無論、変更しなくてもよい）。つまり、車両の操舵状態を補正することを時系列的に繰り返す都度、横方向誤差を減少させる度合いと補正量を減少させる度合いとを設定することができる。
通常、目標軌道の形状は一定ではなく、車両の移動に伴って変化するが、本発明の走行支援装置においては、変化する目標軌道の形状に応じて、車線追従応答性の向上を優先させるか、操舵感の向上を優先させるかを、詳細に設定することができる。

以下、本発明を、その実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
図１は、本発明の実施の形態に係る走行支援装置の構成を示すブロック図である。
図中１は走行支援装置であり、走行支援装置１は、車両２に搭載されている。車両２は、走行支援装置１の他に、操舵部材２１、ステアリング軸２２、前輪２３，２３、電動パワーステアリングシステム（ＥＰＳ）２４、車載カメラ２５、後輪２６，２６及び後述する各種センサ３１〜３５を備える。

走行支援装置１は、ＣＰＵ１０、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、ＥＥＰＲＯＭ１３、Ｉ／Ｆ１４、画像処理部１５、画像メモリ１６、及びＩ／Ｆ部１７を備える。Ｉ／Ｆ１４は、走行支援装置１とＥＰＳ２４とのインタフェースであり、Ｉ／Ｆ部１７は、走行支援装置１と各種センサ３１〜３５夫々とのインタフェースである。画像処理部１５は、図示しないインタフェースを介して、車載カメラ２５に接続される。

ＲＯＭ１１は、読み出し専用の不揮発性メモリであり、走行支援装置１の制御プログラム及びデータが記憶してある。ＲＡＭ１２は、読み書き可能な揮発性メモリである。
ＣＰＵ１０は、走行支援装置１の制御中枢であり、ＲＡＭ１２を作業領域として用い、ＲＯＭ１１に記憶された制御プログラム及びデータに従って、各種処理を実行する。

ＥＥＰＲＯＭ１３は読み書き可能な不揮発性メモリであり、後述する走行支援処理（図３参照）を実行する場合に用いる各種の定数が記憶されている。ＥＥＰＲＯＭ１３に記憶されている定数は、走行支援装置１の製造時にＥＥＰＲＯＭ１３に書き込まれたものである。ただし、ＥＥＰＲＯＭ１３に記憶されている定数の内、後述する単位時間（サンプリングタイム）ｔ₀ 、個数Ｎ，Ｎ_u 、及び重み係数Ｑ，Ｒ等は、例えば図示しない操作部を運転者が操作することによって、走行支援装置１の工場出荷後に変更可能であってもよい。
また、ＥＥＰＲＯＭ１３には、後述する時刻ｔ−１の時点で取得した各種センサ３１〜３５夫々の検出結果、及び時刻ｔ−１の時点での演算結果等が記憶されており、これらは後述する時刻ｔの時点での演算に用いられる。

車速センサ３１は、車両２の車速を検出する。また、ヨーレートセンサ３２は、車両２のヨーレートを検出し、横Ｇセンサ３３は、車両２の左右方向（横方向）の加速度を検出し、方位角センサ３４は、所定の方向（例えば北方向）と車両２の走行方向とがなす角度（ヨー角）を検出し、操舵角センサ３５は、操舵部材２１の操舵角を検出する。各種センサ３１〜３５夫々の検出結果は、所定のサンプリング間隔で、Ｉ／Ｆ部１７を介して走行支援装置１に入力される。各種センサ３１〜３５は、車両２の車両状態（即ち走行状態及び操舵状態）を検出する状態検出手段として機能する。

方位角センサ３４は、絶対座標における車両２のヨー角を得るためのものである。従って、方位角センサ３４の代わりに、デジタルＧＰＳを用いて絶対ヨー角を求める構成でもよく、車両２の初期位置を基準に、車両２の相対的なヨー角を積算して、絶対ヨー角を求める構成でもよい。

操舵部材２１は、運転者が操作するステアリングホイールであり、ステアリング軸２２の上端部に固設されている。ステアリング軸２２の下端部には、車両２の左右に配されている前輪２３，２３を含む舵取機構が連結されている。
操舵部材２１が回転操作された場合、操舵部材２１の回転力がステアリング軸２２を介して舵取機構に伝達されて左右方向の運動に変換され、変換された左右方向の運動が前輪２３，２３に伝達されて、操舵がなされる。

ＥＰＳ２４は、操舵部材２１による操舵を補助する図示しない電動モータを備え、この電動モータの回転力が、ステアリング軸２２の中途に伝達されるように構成されている。
ＥＰＳ２４には、車速センサ３１の検出結果、ヨーレートセンサ３２の検出結果、操舵部材２１の回転操作によってステアリング軸２２に加えられる操舵トルク及び電動モータの駆動電流等を検出する図示しない各種センサの検出結果、並びに、走行支援装置１が出力した出力補正量Δｕ（ｔ）（後述）が与えられる。ＥＰＳ２４においては、与えられた出力補正量Δｕ（ｔ）及び検出結果に基づいて、ステアリング軸２２に伝達すべき操舵補助力が演算され、演算された操舵補助力に対応する回転力を、電動モータが発生させる。

この結果、電動モータが発生させた回転力は、ステアリング軸２２を介して舵取機構に伝達されて左右方向の運動に変換され、変換された左右方向の運動が前輪２３，２３に伝達される。この結果、ＥＰＳ２４は、操舵部材２１による操舵を補助することができる。

車載カメラ２５は、車両２の前方を撮像してなる前方画像を生成し、生成した前方画像を、走行支援装置１の図示しないインタフェースを介して、画像処理部１５へ、所定のサンプリング間隔で時系列的に出力する。前方画像には、車両２の前方の車線の形状が示されている。
走行支援装置１の画像メモリ１６は、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭ等を用いてなる読み書き可能な揮発性メモリである。

画像処理部１５は、ＡＳＩＣ（Application Specified Integrated Circuit）を用いてなり、画像メモリ１６を作業領域として用いて、車載カメラ２５から入力された前方画像に所定の画像処理を施す。ここで、画像処理部１５が行なう画像処理は、例えば歪補正処理、及びエッジ抽出処理等である。
歪補正処理では、例えば、前方画像の端部の歪みを補正する。
エッジ抽出処理では、例えば、前方画像に含まれる一の画素及びこの画素に隣接する他の画素夫々の画素値の差が閾値を超える場合に、この一の画素をエッジ成分として抽出する。このとき抽出されるエッジ成分は、例えば車両２の前方の車線の両側端部の形状を示す。

図２は、走行支援装置１による走行支援を説明する模式図である。
図中４は車線であり、車線４の左側端部４１１と右側端部４１２との間を、車両２が走行している。左側端部４１１及び右側端部４１２夫々は、例えば路面に形成されている白線である。
車両２が走行すべき目標軌道４０は、車線４の左右方向中央部に位置するものとする。
以下では、車両２の位置とは、車両２の重心の地面に対する投影位置（以下、単に重心点２ｇという）を意味する。また、横方向とは、車両２の左右方向を意味する。

現時点（以下、時刻ｔの時点ともいう）で、車両２は、走行地点４２０に位置している。走行支援装置１のＣＰＵ１０は、目標軌道４０に沿って車両２を走行させるために、車両２の現時点以降の走行軌道４２と目標軌道４０との誤差を減少させる。
目標軌道４０上の目標地点４００は、車両２が目標軌道４０に沿って走行していると仮定した場合に、時刻ｔの時点で車両２が位置する地点である。目標地点４００は、目標軌道４０の法線の内、走行地点４２０を通る法線と、目標軌道４０との交点に相当する。
時刻ｔの時点での車両２の横方向誤差４３０は、目標地点４００及び走行地点４２０間の横方向距離に等しい。

走行支援装置１は、車両２が目標軌道４０に沿って走行するよう、車両２の操舵状態を補正する。
このために、走行支援装置１のＣＰＵ１０は、車載カメラ２５が撮像した前方画像に基づいて目標軌道４０を設定し、各種センサ３１〜３５が検出した車両２の車両状態（即ち、時刻ｔの車両２の車両状態）に基づいて、車両２が時刻ｔの時点以降に走行すると予測される走行軌道４２上のＮ個の走行地点４２１，４２２，…，４２Ｎ−１，４２Ｎと、目標軌道４０上のＮ個の目標地点４０１，４０２，…，４０Ｎ−１，４０Ｎとにおける車両２の横方向誤差が減少するよう、補正量Δδ（ｔ），…，Δδ（ｔ＋Ｎ_u −１）を演算し、演算した補正量Δδ（ｔ），…，Δδ（ｔ＋Ｎ_u −１）の内の１個である出力補正量Δｕ（ｔ）をＥＰＳ２４へ出力することを時系列的に繰り返す。

この結果、図２に示す事例の場合は、図中白抜矢符方向に車両２が操舵される。
ここで、目標軌道４０上のＮ個の目標地点４０１，…，４０Ｎ及び走行軌道４２上のＮ個の走行地点４２１，…，４２Ｎについて説明する。
走行地点の個数Ｎは、Ｎ≧２の自然数である。また、車両２の単位時間ｔ₀ を、ｔ₀ ＞０の任意の値とする。
目標地点４０１，４０２，…，４０Ｎ−１，４０Ｎとは、Ｎ個の走行地点４２１，４２２，…，４２Ｎ−１，４２Ｎに時間的に対応するものであり、車両２が目標軌道４０を走行した場合に、時刻ｔ＋ｔ₀ の時点、時刻ｔ＋２×ｔ₀ の時点、…、時刻ｔ＋（Ｎ−１）×ｔ₀ の時点、及び時刻ｔ＋Ｎ×ｔ₀ の時点で車両２が到達する地点である。

同様に、走行地点４２１，４２２，…，４２Ｎ−１，４２Ｎとは、車両２が走行軌道４２を走行した場合に、時刻ｔ＋ｔ₀ の時点、時刻ｔ＋２×ｔ₀ の時点、…、時刻ｔ＋（Ｎ−１）×ｔ₀ 、及び時刻ｔ＋Ｎ×ｔ₀ の時点で車両２が到達する地点である。ただし、走行地点４２１，…，４２Ｎは、目標軌道４０の目標地点４０１，…，４０Ｎ夫々における法線と、走行軌道４２との交点に相当する。
以下では、ｔ₀ ＝１として、単位時間ｔ₀ の記載を省略する。

車両２の車線追従応答性を優先して車両２の操舵状態を補正する場合、横方向誤差を速やかに減少させることができるため、車両２の将来的な走行軌道は、例えば走行軌道４４１のようになる。一方、運転者が違和感を覚えない滑らかな操舵感を優先して車両２の操舵状態を補正する場合、車両挙動の急変を抑制することができるため、車両２の将来的な走行軌道は、例えば走行軌道４４２のようになる。

従来の走行支援装置による場合、車両２の操舵状態は、時刻ｔでの車両状態及び横方向誤差４３０のみに基づいて、例えば目標地点４０２へ走行軌道４４３に沿って一直線状に車両２が移動するよう補正される。この結果、横方向誤差が急激に減少するため、車線追従応答性は非常に高くなるが、車両挙動が急変するため、操舵中の運転者が違和感を覚えがちである。

本実施の形態の走行支援装置１による場合、Ｎ＝２であるとき、車両２の操舵状態は、時刻ｔでの車両状態及び横方向誤差４３０に基づいて予測される時刻ｔ＋１，ｔ＋２の時点夫々での横方向誤差に基づいて、例えば目標地点４０２へ走行軌道４４４に沿って折線状に車両２が移動するよう補正される。この結果、車線追従応答性を大幅に犠牲にすることなく、車両挙動の急変が抑制されるため、従来よりも操舵感が滑らかになる。また、個数Ｎが多ければ多いほど、折線状の走行軌道４４４は曲線状になり、更に滑らかな操舵感が実現される。

図３は、走行支援装置１で実行される走行支援処理の手順を示すフローチャートである。走行支援処理は、車両２が走行している場合に実行され、車両２が停止した場合に終了する。走行支援処理が実行されている間、車載カメラ２５が撮像した前方画像が走行支援装置１の画像処理部１５に順次入力され、画像処理部１５は、入力された前方画像に画像処理を施す。

ＣＰＵ１０は、車両２の車両状態を取得する（Ｓ１１）。具体的には、Ｓ１１では、ＣＰＵ１０は、時刻ｔの時点で各種センサ３１〜３５が検出した検出結果を取得する。後述するように、Ｓ１６の処理完了後、ＣＰＵ１０は、処理をＳ１１へ戻すため、Ｓ１１におけるＣＰＵ１０は、状態検出手段から検出結果を時系列的に取得する状態取得手段として機能する。
Ｓ１１の処理終了後、ＣＰＵ１０は、時刻ｔの時点で車載カメラ２５が撮像し、画像処理部１５によって画像処理が施された前方画像（以下、単に前方画像という）に基づいて、目標軌道４０を設定する（Ｓ１２）。

Ｓ１２におけるＣＰＵ１０は、前方画像に含まれている車線４の左側端部４１１及び右側端部４１２夫々の形状に基づいて、左側端部４１１と右側端部４１２との中央部に位置すべき目標軌道４０を演算する。ただし、本実施の形態における走行支援装置１は、設定すべき目標軌道４０として、目標軌道４０の曲率を用いるよう構成されている。

目標軌道４０の曲率は一定ではない。このため、走行支援装置１は、目標軌道４０の各目標地点４００，４０１，４０２，…，４０Ｎ−１，４０Ｎにおける目標軌道４０の曲率ρ（ｔ），ρ（ｔ＋１），ρ（ｔ＋２），…，ρ（ｔ＋Ｎ−１），ρ（ｔ＋Ｎ）を、目標軌道４０の形状を示す軌道形状値として用いるよう構成されている。曲率ρ（ｔ），ρ（ｔ＋１），…，ρ（ｔ＋Ｎ）を、以下では単に曲率Ρ（ｔ）ともいう。

曲率Ρ（ｔ）は先見情報であり、前方画像に基づいて曲率Ρ（ｔ）を算出する手法は、周知の手法が用いられる。
また、曲率Ρ（ｔ）は離散値である。このため、整数である変数ｉをｉ＝０，１，２，…，Ｎ−１とすると、曲率ρ（ｔ＋ｉ）を時間微分した微分値Δρ（ｔ＋ｉ）は、時刻ｔ＋ｉ＋１の時点の曲率ρ（ｔ＋ｉ＋１）と時刻ｔ＋ｉの時点の曲率ρ（ｔ＋ｉ）との差分として、下記の式（１）のように表す。
Δρ（ｔ＋ｉ）＝ρ（ｔ＋ｉ＋１）−ρ（ｔ＋ｉ）…（１）
ｉ＝０である場合、Δρ（ｔ）＝ρ（ｔ＋１）−ρ（ｔ）である。

なお、走行支援装置１は、ＣＰＵ１０が前方画像に基づいて曲率Ρ（ｔ）を算出する構成に限定されるものではない。例えば、走行支援装置１は、画像処理部１５が曲率Ρ（ｔ）を算出する構成であってもよく、車両２に搭載された図示しないカーナビゲーション装置が有する地図画像に基づいて曲率Ρ（ｔ）を算出する構成であってもよく、車両２外部の通信装置から曲率Ρ（ｔ）を受信する構成であってもよい。また、走行支援装置１は、設定すべき目標軌道４０として、目標軌道４０の各地点の座標値、又は目標軌道４０の形状を表す関数等を用いる構成でもよい。

Ｓ１２の処理終了後、ＣＰＵ１０は、後述するＳ１４の処理に必要な各種変数を求める（Ｓ１３）。
ここで、図４は、車両２の現時点の走行地点４２０と目標地点４００との横方向誤差４３０を説明する模式図である。ただし、図４に示す車両２は、横方向中央部に各１個の前輪２３及び後輪２６を備える２輪等価４輪車両モデルである。即ち、図２に示す各左右の前輪２３，２３及び後輪２６，２６が、図４に示すように、等価的に車両２の前後軸と車軸との交点に集中していると看做したものである。なお、２輪等価４輪車両モデル以外の車両モデル（例えばフルビークルモデル）を用いて車両２の状態方程式を導き出してもよい。

まず、車両２に固有の定数を説明する。
本実施の形態では、車両２に固有の定数として、重心点２ｇと前輪２３との離隔距離ｌ_f 、重心点２ｇと後輪２６との離隔距離ｌ_r 、前輪２３に対するコーナリングパワーＫ_f 、後輪２６に対するコーナリングパワーＫ_r 、車両２の慣性重量ｍ、及び車両のヨーイング慣性モーメントＩが用いられる。これらは、ＥＥＰＲＯＭ１３に予め記憶されている。

コーナリングパワーＫ_f （コーナリングパワーＫ_r ）は、前輪２３（後輪２６）の接地面の長さｌ_ft（長さｌ_rt）と、前輪２３（後輪２６）の材質、形状、及び空気圧等によって決まる変数Ｋ_ft（変数Ｋ_rt）に基づいて、下記の式（２）及び式（３）のように表される。ただし、前輪２３及び後輪２６夫々の変形、空気圧の変化等は小さいため、コーナリングパワーＫ_f ，Ｋ_r は定数であると看做すことができる。
Ｋ_f ＝Ｋ_ft×ｌ_ft ² ／２…（２）
Ｋ_r ＝Ｋ_rt×ｌ_rt ² ／２…（３）

図４に示すように、水平な路面に固定したＸ−Ｙ座標系において、現時点の車両２は、走行地点４２０を、車速Ｖで走行している。車両２のヨー角θは、Ｘ軸と車両２の走行方向とがなす角度であり、車両２のヨーレートは、ヨー角θを時間微分した微分値ｄθ／ｄｔ（＝θ' ）である。以下では、車両２の速度ベクトルを車速ベクトルｖという。従って、車両２のヨー角θは、Ｘ軸と車速ベクトルｖとがなす角度である。
ここで、目標軌道４０上の目標地点４００における接線ベクトルを目標速度ベクトルｖ_r とすると、車両２の目標ヨー角θ_r は、Ｘ軸と車両２の目標走行方向とがなす角度（即ちＸ軸と目標速度ベクトルｖ_r とがなす角度）であり、車両２の目標ヨーレートは目標ヨー角θ_r を時間微分した微分値ｄθ_r ／ｄｔである。

車両２を目標軌道４０に追従させるためには、車両２の車速ベクトルｖを目標速度ベクトルｖ_r に追従させればよい。換言すれば、車両２のヨーレートｄθ／ｄｔを目標ヨーレートｄθ_r ／ｄｔに等しくすると共に、車両２の重心点２ｇを目標地点４００に等しくすればよい。

そこで、現時点の車両２のヨー角θと目標ヨー角θ_r との誤差をヨー角誤差θ_m とし、現時点の車両２のヨーレートｄθ／ｄｔと目標ヨーレートｄθ_r ／ｄｔとの誤差をヨーレート誤差θ_m ' ＝ｄθ_m ／ｄｔとする。また、現時点の車両２の横方向誤差４３０を横方向誤差ｙ_m とし、目標軌道４０の目標地点４００における曲率を曲率ρとし、車両２の現時点の実舵角を実舵角δとする。更に、現時点の車両２の横方向の速度（車速ベクトルｖの横方向の成分）を横速度ｙ' とし、目標速度ベクトルｖ_r の横方向の成分を目標横速度ｙ_r ' とし、横速度ｙ' と目標横速度ｙ_r ' との誤差を横速度誤差ｙ_m ' とする。

現時点の車両２の状態方程式は、目標軌道４０からの誤差を示す状態方程式で表すと、次の式（４）のようになる。ただし、添え字ｍは誤差を意味する。

ここで、ヨーレート誤差θ_m ' 及び横速度誤差ｙ_m ' は、下記の式（５）及び式（６）で示される。
θ_m ' ＝ｄθ／ｄｔ−ｄθ_r ／ｄｔ＝θ' −（Ｖｃｏｓθ_m ）ρ…（５）
ｙ_m ' ＝ｙ' ｃｏｓθ_m ＋Ｖｓｉｎθ_m …（６）

ヨーレート誤差θ_m ' の絶対値｜θ_m ' ｜が“１”よりも非常に小さい（｜θ_m ' ｜≪１）とすると、式（５）及び式（６）は、下記の式（７）及び式（８）となる。
θ_m ' ≒θ' −Ｖρ…（７）
ｙ_m ' ≒ｙ' ＋Ｖθ_m …（８）

ところで、現時点における横加速度誤差ｙ_m ''は、式（８）に示す横速度誤差ｙ_m ' を時間微分して式（７）に示すヨーレート誤差θ_m ' を代入して求めることができる。更に、θ' ≪Ｖρとすると、横加速度誤差ｙ_m ''は下記の式（９）で表せる。ただし、横加速度ｙ''は、現時点における車両２の横加速度である。
ｙ_m ''≒ｙ''＋Ｖθ_m ' ＝ｙ''＋Ｖ（θ' −Ｖρ）≒ｙ''−Ｖ² ρ…（９）

ここで、時刻ｔの時点におけるヨー角誤差θ_m 、ヨーレート誤差θ_m ' 、横方向誤差ｙ_m 、及び横速度誤差ｙ_m ' 夫々を、ヨー角誤差θ_m （ｔ）、ヨーレート誤差θ_m ' （ｔ）、横方向誤差ｙ_m （ｔ）、及び横速度誤差ｙ_m ' （ｔ）と表わす。すると、時刻ｔ＋１の時点、時刻ｔ＋２の時点、…、時刻ｔ＋Ｎ−１、時刻ｔ＋Ｎの時点について、ヨー角誤差θ_m 、ヨーレート誤差θ_m ' 、横方向誤差ｙ_m 及び横速度誤差ｙ_m ' 夫々は、ベクトル形式で表すと、下記の式（１０）、式（１１）、式（１２）、及び式（１３）のようになる。

θ_m ＝［θ_m （ｔ＋１），θ_m （ｔ＋２），…，θ_m （ｔ＋Ｎ−１），θ_m （ｔ＋Ｎ）］…（１０）
θ_m ' ＝［θ_m ' （ｔ＋１），θ_m ' （ｔ＋２），…，θ_m ' （ｔ＋Ｎ）］…（１１）
ｙ_m ＝［ｙ_m （ｔ＋１），ｙ_m （ｔ＋２），…，ｙ_m （ｔ＋Ｎ−１），ｙ_m （ｔ＋Ｎ）］…（１２）
ｙ_m ' ＝［ｙ_m ' （ｔ＋１），ｙ_m ' （ｔ＋２），…ｙ_m ' （ｔ＋Ｎ−１），ｙ_m ' （ｔ＋Ｎ）］…（１３）

次に、式（４）を離散化すると、時刻ｔの時点の車両２の状態方程式は、次の式（１４）のようになる。

式（１４）の変数Ｘ_e （ｔ）とは車両２の現時点（即ち時刻ｔの時点）の車両状態を示し、変数Ｘ_e （ｔ＋１）とは車両２の未来（具体的には時刻ｔ＋１の時点）の車両状態を示している。
また、式（１４）の変数Δδ（ｔ）は、時刻ｔの時点で車両２に入力された実舵角δ（ｔ）を時間微分した微分値であり、微分値Δδ（ｔ）は、時刻ｔの時点から時刻ｔ＋１までの間（以下、区間ｔ〜ｔ＋１という）、車両２に入力される実舵角δ（ｔ）を補正すべき補正量である。補正量Δδ（ｔ）は、時刻ｔ＋１の時点（即ち現時点よりも単位時間分だけ未来の時点）で車両２に入力される実舵角δ（ｔ＋１）と、時刻ｔの時点（即ち現時点）で車両２に入力される実舵角δ（ｔ＋１）との差分として、下記の式（１５）のように表す。
Δδ（ｔ）＝δ（ｔ＋１）−δ（ｔ）…（１５）

ところで、車両２の車速Ｖ及びヨーレートθ' （ｔ）としては、Ｓ１１の処理で取得した車速センサ３１及びヨーレートセンサ３２夫々の検出結果を用いることができる。また、曲率ρ（ｔ）は、Ｓ１２の処理で設定した曲率ρ（ｔ）を用いることができる。

従って、Ｓ１３におけるＣＰＵ１０は、式（７）を用いて、下記の式（１６）のようにヨーレート誤差θ_m ' （ｔ）を算出し、時刻ｔ−１の時点のヨー角誤差θ_m （ｔ−１）を用いてヨーレート誤差θ_m ' （ｔ）を積分することによって、下記の式（１７）のようにヨー角誤差θ_m （ｔ）を算出する。
θ_m ' （ｔ）＝θ' （ｔ）−Ｖρ（ｔ）…（１６）
θ_m （ｔ）＝θ_m ' （ｔ）＋θ_m （ｔ−１）…（１７）
ここで、時刻ｔ−１の時点とは、現時点よりも単位時間分だけ過去の時点である。

更に、車両２の横加速度ｙ''（ｔ）としては、Ｓ１１の処理で取得した横Ｇセンサ３３の検出結果を用いることができる。
従って、Ｓ１３におけるＣＰＵ１０は、式（９）を用いて、下記の式（１８）のように横加速度誤差ｙ_m ''（ｔ）を算出し、時刻ｔ−１の時点の横速度誤差ｙ_m ' （ｔ−１）を用いて横加速度誤差ｙ_m ''（ｔ）を積分することによって、下記の式（１９）のように横速度誤差ｙ_m ' （ｔ）を算出する。
ｙ_m ''（ｔ）＝ｙ''（ｔ）−Ｖ² ρ（ｔ）…（１８）
ｙ_m ' （ｔ）＝ｙ_m ''（ｔ）＋ｙ_m ' （ｔ−１）…（１９）

更に、Ｓ１３におけるＣＰＵ１０は、前方画像に基づいて横方向誤差ｙ_m （ｔ）を演算する。
更にまた、Ｓ１３におけるＣＰＵ１０は、時刻ｔの時点で取得した操舵角センサ３５の検出結果に基づいて、実舵角δ（ｔ）を演算する。また、Ｓ１３におけるＣＰＵ１０は、ＥＥＰＲＯＭ１３に記憶されている実舵角δ（ｔ−１）を読み出す。ここで、実舵角δ（ｔ−１）は、時刻ｔ−１の時点で車両２に入力された実舵角であり、時刻ｔ−１の時点で取得した操舵角センサ３５の検出結果に基づいてＣＰＵ１０が演算したものである。

なお、走行支援装置１は、操舵角センサ３５の検出結果に基づいて実舵角を演算する構成に限らず、実舵角センサの検出結果を実舵角として用いる構成でもよく、又はモータレゾルバを用いてステアリング軸２２の回転角を検出する回転角センサを備え、この回転角センサの検出結果に基づいて実舵角を演算する構成であってもよい。
また、走行支援装置１は、車速センサ３１の検出結果の代わりに、車輪速センサ又はデジタルＧＰＳを用いて車速を求める構成でもよい。
ところで、方位角センサ３４の検出結果は、初期値の設定又は演算結果の補正等に用いられる。

式（１４）を時刻ｔ＋１の時点、時刻ｔ＋２の時点、…、に適用すると、次の下記の式（２０の１），（２０の２），…，（２０のＮ−１），のようになる。
Ｘ_e （ｔ＋２）＝Ａ_e Ｘ_e （ｔ＋１）＋Ｂ_e Δδ（ｔ＋１）＋Ｅ_e ρ（ｔ＋１），
Ｙ_e （ｔ＋１）＝Ｃ_e Ｘ_e （ｔ＋１）…（２０の１）

Ｘ_e （ｔ＋３）＝Ａ_e Ｘ_e （ｔ＋２）＋Ｂ_e Δδ（ｔ＋２）＋Ｅ_e ρ（ｔ＋２），
Ｙ_e （ｔ＋２）＝Ｃ_e Ｘ_e （ｔ＋２）…（２０の２）
…
Ｘ_e （ｔ＋Ｎ）＝Ａ_e Ｘ_e （ｔ＋Ｎ−１）＋Ｂ_e Δδ（ｔ＋Ｎ−１）＋Ｅ_e ρ（ｔ＋Ｎ−１），
Ｙ_e （ｔ＋Ｎ−１）＝Ｃ_e Ｘ_e （ｔ＋Ｎ−１）…（２０のＮ−１）
Ｘ_e （ｔ＋Ｎ＋１）＝Ａ_e Ｘ_e （ｔ＋Ｎ）＋Ｂ_e Δδ（ｔ＋Ｎ）＋Ｅ_e ρ（ｔ＋Ｎ），
Ｙ_e （ｔ＋Ｎ）＝Ｃ_e Ｘ_e （ｔ＋Ｎ）…（２０のＮ）

ここで、式（２０の１）に係るＹ_e （ｔ＋１）の右辺に式（１４）に係るＸ_e （ｔ＋１）を代入し、式（２０の２）に係るＹ_e （ｔ＋２）の右辺に式（２０の１）に係るＸ_e （ｔ＋２）及び式（１４）に係るＸ_e （ｔ＋１）を代入し、…ということを繰り返すと、時刻ｔ＋１の時点以降の車両２の将来的な走行軌道４２と目標軌道４０との横方向誤差ｙ_m を予測する予測式として、次の式（２１）が求められる。ただし、式（２１）における変数ｊは、１≦ｊ≦Ｎの自然数である。

式（２１）の右辺の第１項は、時刻ｔの時点の車両２の車両状態に依存する項である。第２項は、車両２に対する未来の制御入力である補正量ΔＵ（ｔ）（後述する式（２２）参照）によって決定される項である。第３項は、先見情報である目標軌道４０の曲率Ρ（ｔ）に依存する項である。

Ｓ１２の処理で、曲率Ρ（ｔ）（＝［ρ（ｔ），ρ（ｔ＋１），…，ρ（ｔ＋Ｎ）］）は、現時点の目標地点４００とＮ個の目標地点４０１，…，４０Ｎとについて｛Ｎ＋１｝個設定され、式（２１）で、横方向誤差ｙ_m （式（１２）参照）は、Ｎ個の走行地点４２１，…，４２ＮについてＮ個予測される。
個数ＮがＮ≧２であるため、走行支援装置１は、各目標地点４０１，…，４０Ｎの曲率ρ（ｔ＋１），…，ρ（ｔ＋Ｎ）が一定ではない形状を有していても、目標軌道４０の形状が適切に反映された横方向誤差ｙ_m を演算することができる。この結果、車両２を車線４に的確に追従させることができる。

一方、補正量ΔＵ（ｔ）は、下記の式（２２）に示すように、Ｎ個以下のＮ_u 個演算される。
ΔＵ（ｔ）＝［Δδ（ｔ），Δδ（ｔ＋１），…，Δδ（ｔ＋Ｎ_u −１）］…（２２）
補正量Δδ（ｔ）は、区間ｔ〜ｔ＋１で車両２に入力される実舵角δ（ｔ）を補正すべき補正量である。同様に、補正量Δδ（ｔ＋１）は、区間ｔ＋１〜ｔ＋２で車両２に入力される実舵角δ（ｔ＋１）を補正すべき補正量であり、…、補正量Δδ（ｔ＋Ｎ_u −１）は、区間ｔ＋Ｎ_u −１〜ｔ＋Ｎ_u で車両２に入力される実舵角δ（ｔ＋Ｎ_u −１）を補正すべき補正量である。

本実施の形態では、個数Ｎ_u をＮ_u ≧２としているため、走行支援装置１は、車両２が、例えば図２に示す走行軌道４４３ではなく、走行軌道４４４に沿って走行するように、操舵状態を補正することができる。
ところで、Ｎ_u ＝Ｎに設定したとしても、補正量の演算は可能であるが、演算時間が長くなる。従って、個数Ｎ_u は、Ｎ_u ＜Ｎの適宜の値であることが望ましい。Ｎ_u ＜Ｎである場合、補正量Δδ（ｔ＋Ｎ_u ），…，Δδ（ｔ＋Ｎ−１）夫々は一定値であると看做される。
ここで、区間ｔ〜ｔ＋Ｎを予測区間といい、区間ｔ〜ｔ＋Ｎ_u を補正量決定区間という。横方向誤差ｙ_m は予測区間について演算され、補正量ΔＵ（ｔ）は、補正量決定区間について演算される。

式（２１）において、車両２を目標軌道４０に追従させるためには、区間ｔ〜ｔ＋１，ｔ＋１〜ｔ＋２，…，ｔ＋Ｎ_u −１〜ｔ＋Ｎ_u 夫々で、時刻ｔ＋１，ｔ＋２，…，ｔ＋Ｎの時点の横方向誤差ｙ_m （ｔ＋１），ｙ_m （ｔ＋２），…，ｙ_m （ｔ＋Ｎ）夫々がなるべく小さくなるような実舵角δ（ｔ），δ（ｔ＋１），…，δ（ｔ＋Ｎ_u −１）が、夫々車両２に入力されるようにすればよい。

しかしながら、滑らかな操舵感を確保するためには、実舵角の変化（増分）は可及的小さいほうがよい。
このため、横方向誤差ｙ_m （式（１２）参照）、及び実舵角の増分である補正量ΔＵ（ｔ）（式（２２）参照）で構成される線形２次形式の評価関数Ｊを組み、この評価関数Ｊを小さくする補正量ΔＵ（ｔ）を求める必要がある。

ここで、式（２１）に対する評価関数Ｊを、次の式（２３）のように組む。

式（２３）の右辺の第１項は、予測区間における横方向誤差ｙ_m に依存する項であり、第２項は、補正量決定区間における実舵角の増分である補正量ΔＵ（ｔ）に依存する項である。
また、式（２３）中のＱ，Ｒは、右辺の第１項及び第２項夫々の重みであり、重み係数Ｑは、Ｎ×Ｎの任意の定数行列、重み係数Ｒは、Ｎ_u ×Ｎ_u の任意の定数行列である。重み係数Ｑ，Ｒは、車両２の種類、平均的な車速Ｖ、車両２が頻繁に走行する車線４における目標軌道４０の形状、及び／又は目標軌道４０が存在する場所等に応じた固定値が、ＥＥＰＲＯＭ１３に予め記憶されている。

重み係数Ｑは、横方向誤差ｙ_m を減少させるための第１パラメータとして機能し、重み係数Ｑが大きい場合、演算される補正量が大きくなって実舵角の変化量が大きくなるため、車両挙動は急変するが、横方向誤差ｙ_m が速やかに減少する。一方、重み係数Ｒは、演算される補正量が小さい値になるようにするための第２パラメータとして機能し、重み係数Ｒが大きい場合、演算される補正量が小さくなって実舵角の変化量が小さくなるため、横方向誤差ｙ_m の減少が緩やかになるが、車両挙動の急変が抑制される。

なお、重み係数Ｑ，Ｒ夫々は、定数行列に限定されるものではなく、例えば、単なる定数であってもよい。
また、重み係数Ｑ，Ｒは、固定値に限定されるものではない。
例えば、Ｓ１１の処理で取得した車両２の車速Ｖ、Ｓ１２の処理で設定した目標軌道４０の形状、及び／又は、Ｓ１３の処理で演算した横方向誤差ｙ_m （ｔ）等に基づき、ＣＰＵ１０が、Ｓ１４の処理を実行する前に、重み係数Ｑ，Ｒ夫々を、所定の関数、テーブル等を用いて求めてもよい。つまり、重み係数Ｑ，Ｒは、時系列的に（換言すれば、Ｓ１１〜Ｓ１６の処理を実行する都度）変更可能である。

或いは、式（２３）ではなく、下記の式（２４）が用いられる構成でもよい。

式（２３）と式（２４）との差異は、式（２３）中の重み係数Ｑ，Ｒが、式（２４）では重み係数Ｑ₁ ，…，Ｑ_j ，…，Ｑ_N 及び重み係数Ｒ₁ ，…，Ｒ_j ，…，Ｒ_Nuに変更されている点である。つまり、Ｎ個の目標地点４０１，…，４０Ｎに対応してＮ個の重み係数Ｑ_j が用いられ、Ｎ_u 個の補正量Δδ（ｔ），…，Δδ（ｔ＋Ｎ_u −１）に対応してＮ_u 個の重み係数Ｒ_j が用いられる。
Ｎ個の重み係数Ｑ_j は全てが等しくても一部が等しくても全てが異なっていてもよい。Ｎ_u 個の重み係数Ｒ_j も同様である。更に、重み係数Ｑ_j ，Ｒ_j が時系列的に変更可能であってもよい。
次に、重み係数Ｑ，Ｒの大小（重み係数Ｑ，Ｒ夫々が行列である場合、行列を構成する要素夫々の大小）を決定する方法の概要を説明する。

例えば目標軌道４０の形状が急カーブである場合、又は車速Ｖが速い場合、車両２は車線４から逸脱し易いため、車線追従応答性の向上が優先される。従って、重み係数Ｑは大きめに設定され、重み係数Ｒは比較的小さく設定される。この場合、図２に示す車両２は、走行軌道４４１を走行するよう操舵状態が補正される。
一方、目標軌道４０の形状が緩やかなカーブである場合、又は車速Ｖが遅い場合、車両２は車線４から逸脱し難いため、操舵感の向上が優先される。そこで、重み係数Ｒは大きめに設定され、重み係数Ｑは比較的小さく設定される。この場合、図２に示す車両２は、走行軌道４４２を走行するよう操舵状態が補正される。

また、目標軌道４０が存在する場所が一般道である場合、車線４の幅が狭いため、車両２は車線４から逸脱し易い。従って、車線追従応答性の向上が優先されて重み係数Ｑは大きめに設定され、重み係数Ｒは比較的小さく設定される。
一方、目標軌道４０が存在する場所が高速道路である場合、車線４の幅が広いため、車両２は車線４から逸脱し難い。そこで、操舵感の向上が優先されて、重み係数Ｒは大きめに設定され、重み係数Ｑは比較的小さく設定される。

つまり、式（２３）は、重み係数Ｑ，Ｒを適切に設定することによって、走行軌道４２の走行地点４２１，…，４２Ｎと、目標軌道４０の目標地点４０１，…，４０Ｎとの横方向誤差ｙ_m を減少させるときの走行軌道４２を任意に（例えば走行軌道４４１に、又は走行軌道４４２に）設定するためのものである。

そして、式（２３）に示す評価関数Ｊ及び式（２１）に示す横方向誤差ｙ_m の予測式Ｙ_e （ｔ＋ｊ）を、夫々ベクトル形式で表すと、次の式（２５）に示す評価関数Ｊ及び式（２６）に示す予測式Ｙ_e （ｔ）になる。

更に、式（２５）に式（２６）を代入すると、次の式（２７）が得られる。

式（２７）に示されるように、評価関数Ｊは、補正量ΔＵ（ｔ）の線形２次形式で表現することができるため、評価関数Ｊを最小にするための最適な補正量ΔＵ（ｔ）は、次の式（２８）となる。式（２８）は、式（２７）を補正量ΔＵ（ｔ）に関して偏微分し、左辺を零ベクトルとして整理したものである。

Ｓ１３の処理終了後、ＣＰＵ１０は、Ｓ１３の演算結果と、ＥＥＰＲＯＭ１３に記憶してある各種の定数と、式（２８）とに基づいて、補正量ΔＵ（ｔ）を演算する（Ｓ１４）。
式（２８）は、Ｓ１１にてＣＰＵ１０が各種センサ３１〜３５の検出結果の検出結果を取得する都度、取得した検出結果に基づいて、この検出結果を取得した時点（即ち時刻ｔの時点）以降の車両２の走行軌道を予測するためのものである。ただし、式（２８）では、走行軌道４２の各走行地点４２１，…，４２Ｎの座標値、又は走行軌道４２の形状を表す関数等が直接的に演算されるわけではない。具体的には、走行軌道４２は、目標軌道４０の目標地点４０１，…，４０Ｎからの横方向誤差ｙ_m で示される。

また、式（２８）は、横方向誤差ｙ_m を減少させるべく、車両２の操舵状態を補正するためのＮ_u 個のΔδ（ｔ），…，Δδ（ｔ＋Ｎ_u −１）を演算するためのものである。
つまり、Ｓ１４におけるＣＰＵ１０は、軌道予測手段及び補正量演算手段として機能する。

Ｓ１４の処理終了後、ＣＰＵ１０は、次の式（２９）を用いて、ＥＰＳ２４へ出力すべき出力補正量Δｕ（ｔ）を演算し（Ｓ１５）、演算した出力補正量Δｕ（ｔ）を、ＥＰＳ２４へ出力する（Ｓ１６）。Ｓ１５及びＳ１６におけるＣＰＵ１０は補正量出力手段として機能する。

ＣＰＵ１０がＳ１６の処理を実行することによって、ＥＰＳ２４に出力補正量Δｕ（ｔ）が与えられる。ＥＰＳ２４は、与えられた出力補正量Δｕ（ｔ）に基づいて操舵を補助することによって、ＣＰＵ１０が演算した補正量に基づいて車両２の操舵状態を補正する状態補正手段として機能する。
Ｓ１６の処理完了後、ＣＰＵ１０は、処理をＳ１１へ戻す。

Ｓ１５で求めた出力補正量Δｕ（ｔ）（＝補正量Δδ（ｔ））は、Ｓ１４で演算した補正量ΔＵ（ｔ）の内、区間ｔ〜ｔ＋１で車両２に入力される実舵角δ（ｔ）を補正すべき補正量である。つまり、補正量ΔＵ（ｔ）の最初の１ブロックのみが、実際の制御に適用される。何故ならば、車両２の車両状態及び外乱の影響は、時刻ｔの時点のものしか考慮できないからである。
なお、補正量Δδ（ｔ＋１），…，Δδ（ｔ＋Ｎ_u −１）を、出力補正量Δｕ（ｔ）として用いてもよい。しかしながら、現時点からの経過時間が長ければ長いほど、車両２が外乱の影響を受け易くなる。従って、補正量ΔＵ（ｔ）の最初の１ブロックのみを用いることが最も望ましい。これは、２ブロック目以降の補正量を用いても、外乱によって、目標軌道に追従できない可能性が高くなるためである。

ＣＰＵ１０は、Ｓ１１〜Ｓ１６の処理を、所定の単位時間（サンプリングタイム）毎に繰り返し実行する。この結果、単位時間毎に出力補正量Δｕ（ｔ）がＥＰＳ２４へ出力される。
この場合、単位時間毎に各種センサ３１〜３５の検出結果を取得するため、車両２に加えられた外乱の影響も含む車両２の現状を忠実に反映した走行軌道４２を予測することができる。また、単位時間毎に画像処理部１５から与えられた前方画像に基づき、目標軌道４０が新たに設定されるため、目標軌道４０を正確に設定することができる。
ここで、車両２に加えられる外乱とは、路面の摩擦力、カント、轍、凹凸、路面μ、及び風の圧力等である。また、車両２の運動をモデル化する場合のモデル化誤差も、外乱として認識することができる。

従って、走行支援装置１は、車両挙動の急変を抑制して、運転者が違和感を覚えない滑らかな操舵感を実現することと、目標軌道４０からの横方向誤差ｙ_m を速やかに減少させて、車線４からの車両２の逸脱を抑制することとを両立させることができる。
ところで、Ｓ１１〜Ｓ１６の処理を繰り返し実行する単位時間は、車載カメラ２５及び各種センサ３１〜３５夫々のサンプリング間隔、ＣＰＵのクロック速度等に応じて設定されるものであるが、固定値でもあってもよく、例えば車速Ｖの変化に応じて変更してもよい。

なお、本実施の形態においては、走行支援装置１から補正量が与えられる状態補正手段としてＥＰＳ２４を例示したが、これに限定されるものではない。例えば、ステア・バイ・ワイヤ・システム、又は左右駆動力配分システム等に、走行支援装置１から補正量が与えられる構成でもよい。
また、車線４の左右方向中央部に設定されている目標軌道４０を例示したが、これに限らず、障害物を迂回するように設定されている目標軌道４０でもよい。この場合、車両挙動の急変を抑制して、運転者が違和感を覚えない滑らかな操舵感を実現することと、目標軌道４０からの横方向誤差ｙ_m を速やかに減少させて、車両が障害物に衝突しないようにすることとを両立させることができる。

また、今回開示された実施の形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上述した意味ではなく、特許請求の範囲と均等の意味及び特許請求の範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
更に、本発明の効果がある限りにおいて、走行支援装置１に、実施の形態に開示されていない構成要素が含まれていてもよい。

本発明の実施の形態に係る走行支援装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る走行支援装置による走行支援を説明する模式図である。 本発明の実施の形態に係る走行支援装置で実行される走行支援処理の手順を示すフローチャートである。 車両の現時点の走行地点と目標地点との横方向誤差を説明する模式図である。

符号の説明

１ 走行支援装置、１０ ＣＰＵ（状態取得手段，軌道予測手段，補正量演算手段，補正量出力手段）、２ 車両、３１ 車速センサ（状態検出手段）、３２ ヨーレートセンサ（状態検出手段）、３３ 横Ｇセンサ（状態検出手段）、３４ 方位角センサ（状態検出手段）、３５ 操舵角センサ（状態検出手段）、４０ 目標軌道、４２ 走行軌道、Ｑ，Ｑ_j 重み係数（第１パラメータ）、Ｒ，Ｒ_j 重み係数（第２パラメータ）

Claims (4)

1. 車両の走行状態及び操舵状態を検出する状態検出手段から検出結果を時系列的に取得する状態取得手段を備え、
   前記車両が走行すべき目標軌道に沿って前記車両を走行させるための走行支援装置において、
   前記状態取得手段が検出結果を取得する都度、前記状態取得手段が取得した検出結果に基づいて、該検出結果を取得した時点以降の前記車両の走行軌道を予測する軌道予測手段と、
   該軌道予測手段が予測した走行軌道を走行した場合に到達するＮ（ＮはＮ≧２の自然数）個の走行地点と、前記目標軌道を走行した場合に到達し、前記Ｎ個の走行地点に時間的に対応するＮ個の目標地点との前記車両の横方向誤差を減少させるべく、前記車両の操舵状態を補正するための補正量をＮ_u （Ｎ_u は２≦Ｎ_u ≦Ｎの自然数）個演算する補正量演算手段と、
   該補正量演算手段が演算した補正量に基づいて前記車両の操舵状態を補正する状態補正手段へ、前記補正量を出力する補正量出力手段と
   を備えることを特徴とする走行支援装置。
2. 前記補正量演算手段は、前記横方向誤差を減少させるための第１パラメータと、前記補正量演算手段によって演算される補正量が小さい値になるようにするための第２パラメータとを用いるようにしてあることを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
3. 前記補正量演算手段は、前記第１パラメータを、Ｎ個の目標地点に対応してＮ個用いるようにしてあり、前記第２パラメータを、演算すべきＮ_u 個の補正量に対応してＮ_u 個用いるようにしてあることを特徴とする請求項２に記載の走行支援装置。
4. 前記補正量演算手段は、前記第１パラメータ及び第２パラメータ夫々を時系列的に変更可能にしてあることを特徴とする請求項２又は３に記載の走行支援装置。

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