JP2011225159A - 車両運動制御装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡単な構成のマップを用いて、移動する障害物を回避するための車体合成力及び回避軌道を導出する。
【解決手段】自車両の速度のｘ成分ｖ_ｘ０、ｙ成分ｖ_ｙ０、障害物の速度のｙ成分Ｚ_ｖ、位置のｙ成分Ｚ_０、及び車体合成加速度の最大値Ｆ_０／ｍを用いた各々異なる３つのパラメータを演算し、設定された横移動距離Ｙ_ｅに対して縦移動距離が最短となる回避を行う場合の予測回避時間ｔ_ｅを導出するための３次元マップを用いて予測回避時間ｔ_ｅを導出し、導出された予測回避時間ｔ_ｅ後の障害物の位置のｙ成分を横移動距離Ｙ_ｅとして設定し、設定された横移動距離Ｙ_ｅに対して縦移動距離が最短となる車体合成力を導出するための最短２次元マップを用いて、移動する障害物を回避するために横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出する。
【選択図】図４

Description

本発明は、車両運動制御装置及びプログラムに係り、特に、簡単な構成のマップを用いて移動する障害物を回避する軌道及びその軌道に基づいた車体合成力の大きさ及び向きを導出する車両運動制御装置及びプログラムに関する。

従来、車両が走行する道路上に存在する障害物を検出し、検出現在時刻から評価終了時刻後の自車両の予測位置及び外部環境に基づいて、自車両の回避後の目標姿勢角を設定し、現在時刻の外部環境及び障害物の状態量に基づいてリスクポテンシャル関数を設定し、そのリスクと運転操作量の時間積分値、目標姿勢角と自車両の姿勢角との差などに基づく評価値を算出し、評価値が最小となる軌道を導出する回避操作算出装置が提案されている（特許文献１参照）。

また、緊急時の衝突回避動作を想定して、障害物の検出データや行動パターンに基づいて危険度マップを作成し、その危険度が最小化されるような最短回避軌道を算出する車両運動制御装置が提案されている（特許文献２参照）。特許文献２の車両運動制御装置では、障害物の存在確率が０を超える領域において危険度を段階的に示した危険度マップを用いている。

また、自車両と障害物との間の距離、自車両の障害物に対する相対速度、及び回避するための目標位置に基づいて定まる物理量を導入し、その物理量により回避動作時に最大値が最小となる車体合成力の向きと大きさを出力するマップを予め記憶しておき、そのマップより現時刻の車体合成力を求めて車両運動を制御する車両運動制御装置が提案されている（非特許文献１参照）。

特開２００７−２５３７４６号公報 再公表特許ＷＯ２００６／０７０８６５号公報

日本機械学会、第１８回交通・物流部門大会講演論文集、障害物回避のための車両の最適軌道制御、ｐｐ．１４５−１４８（２００９）

しかしながら、特許文献１の技術では、現時刻の外部環境と障害物の状態量に基づいてリスクポテンシャル関数を導入して回避軌道を導出しているものの、障害物の移動距離を予測する具体的な方法までは記載されていない。

また、特許文献２の技術では、障害物の検出データや行動パターンに基づく危険度マップを導入して回避軌道を導出しているものの、障害物の移動距離を予測する具体的な方法までは記載されていない。

また、非特許文献１の技術では、相対的な意味において所望の位置の速度方向に対して車体合成力の最大値を最小化する軌道を導出し、その軌道に基づいたマップを記憶しておくことで現時刻の車体合成力の算出を可能にしているが、道路に対する所望の速度方向に対して移動する障害物を回避する方法までは記載されていない。

本発明は、簡単な構成のマップを用いて、移動する障害物を回避するために横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道、または目標位置及び目標位置における速度方向になるために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出することができる車両運動制御装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、第１の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙ_ｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出するための最短２次元マップ、並びに・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖ_ｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖ_ｙ０、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚ_ｖ、前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ_０、及び車体合成加速度の最大値Ｆ_０／ｍを用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分に対して車体前後方向の移動距離が最短となる回避を行う場合の予測回避時間ｔ_ｅの、前記成分ｖ_ｘ０、前記成分ｖ_ｙ０、前記成分Ｚ_ｖ、前記成分Ｚ_０、及び前記最大値Ｆ_０／ｍのうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔ_ｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔ_ｅを導出し、導出された予測回避時間ｔ_ｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙ_ｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙ_ｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、設定された前記成分Ｙ_ｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。

また、第１の発明において、前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔ_ｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔ_ｅと前記予測時間とに基づいて求めるようにすることができる。

また、第１の発明において、前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更することができる。

また、第２の発明の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙ_ｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力及び回避時間を導出するための最短２次元マップを記憶した記憶手段と、前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙ_ｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙ_ｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記成分Ｙ_ｅを再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記Ｙ_ｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。

また、第１及び第２の発明において、前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離とを比較し、前記最短距離が小さい側の回避軌道を選択するようにすることができる。

また、第３の発明の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出するための最適２次元マップ、並びに・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖ_ｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖ_ｙ０、前記自車両と前記障害物との距離の車体前後方向の成分Ｘ_ｅ、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚ_ｖ、及び前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ_０を用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる回避を行う場合の予測回避時間ｔ_ｅの、前記成分ｖ_ｘ０、前記成分ｖ_ｙ０、前記成分Ｘ_ｅ、前記成分Ｚ_ｖ、及び前記成分Ｚ_０のうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔ_ｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔ_ｅを導出し、導出された予測回避時間ｔ_ｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。

また、第３の発明において、前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔ_ｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔ_ｅと前記予測時間とに基づいて求めるようにすることができる。

また、第３の発明において、前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更することができる。

また、第４の発明の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避時間を導出するための最適２次元マップを記憶した記憶手段と、前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記目標位置を再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記目標位置に対して車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。

また、第３及び第４の発明において、前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値とを比較し、前記車体合成力の最大値が小さい側の回避軌道を選択するようにすることができる。

また、前記導出手段は、前記検出手段により検出された前記障害物の状態量を、該状態量及び精度で表される真値の範囲、並びに予め記憶された前記障害物の行動パターンにより定まる前記状態量の取りうる範囲との関係に基づいて修正するようにすることができる。

また、前記検出手段は、前記自車両に対する前記障害物の相対距離及び相対速度を検出するようにすることができる。

また、前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも一つを制御する制御手段を更に含んで構成することができる。

また、前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、ドライバに車両運動状態を報知する報知手段を更に含んで構成することができる。

また、第５の発明の車両運動制御プログラムは、コンピュータを、第１〜第４の発明の車両運動制御装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。

以上説明したように、本発明によれば、静止した障害物を回避するための横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出するための最短２次元マップ、または目標位置及び目標位置における速度方向になるために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出するための最適２次元マップを用いることを前提として、移動する障害物の位置を簡単な構成のマップを用いて予測することができるため、障害物が移動する場合でも、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道、または目標位置及び目標位置における速度方向になるために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出することができる、という効果が得られる。

車両運動制御の概略を示す図である。 ｘｙ座標の設定を説明するための図である。 第１の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最短２次元マップを表す線図である。 第１の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップを表す線図である。 第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。 第１の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最短２次元マップの他の例を表す線図である。 第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最適２次元マップを表す線図である。 第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップを表す線図である。 第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。 第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。 第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。 第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。 第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。 第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。 第２の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。 第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最適２次元マップの他の例を表す線図である。 第３の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。 第３の実施の形態の車両運動制御ルーチンの他の例を示すフローチャートである。 第４の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。 第４の実施の形態の車両運動制御ルーチンの他の例を示すフローチャートである。 左側回避と右側回避との対称性を説明するための図である。 第５の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。 第５の実施の形態の車両運動制御ルーチンの他の例を示すフローチャートである。 検出値、真値の範囲、及び推定範囲の関係を表す図である。 第６の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、車両が走行する道路上において移動する障害物を回避する場合を想定し、回避直後の位置を障害物の横（障害物の移動方向の延長線上）を通過する位置とし、その回避直後の位置における速度方向を車体前後方向とする場合について説明する。

第１の実施の形態では、障害物が移動する場合に、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離を最短にする車体合成力及び回避軌道を導出する場合について説明する。

まず、障害物が静止物である場合に、所望の横移動距離（車体横方向の距離）及びその位置における速度方向に到達するために縦移動距離（車体前後方向の移動距離）を最短にする車体合成力及び回避軌道の導出の概略について説明する。

図１に示すように、設定したｘｙ座標での時刻ｔ（現時刻をｔ＝０として、現時刻からｔ秒後）における車体合成加速度のｘ成分をｕ_ｘ（ｔ）、車体合成加速度のｙ成分をｕ_ｙ（ｔ）、車体合成力の大きさをＦ（ｔ）、車体合成力の方向をθ（ｔ）、及び自車両の重量をｍとすると、車体合成加速度ｕ_ｘ（ｔ）及びｕ_ｙ（ｔ）は、下記（１）式及び（２）式で示される。また、（１）式及び（２）式を積分して、下記（３）式及び（４）式に示すように、自車両の路面に対する速度のｘ成分ｖ_ｘ（ｔ）、及び速度のｙ成分ｖ_ｙ（ｔ）が得られる。また、（３）式及び（４）式を積分して、下記（５）式及び（６）式に示すように、自車両のｔ秒間の移動距離のｘ成分Ｘ（ｔ）、及び移動距離のｙ成分Ｙ（ｔ）が得られる。このＸ（ｔ）及びＹ（ｔ）により回避軌道が得られる。

なお、ｘｙ座標は、ｔ＝０における自車両の位置を原点とし、障害物の横を通過する位置における速度方向（車体前後方向）をｘ軸、ｘ軸に直交する軸（車体横方向）をｙ軸として設定する（図２参照）。

そして、現時刻（ｔ＝０）におけるｘｙ座標上の目標位置を（Ｘ_ｅ，Ｙ_ｅ）とし、自車両の路面に対する速度をｖ_ｘ（０）＝ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ（０）＝ｖ_ｙ０とし、さらに、目標位置のｙ成分及び目標位置における速度方向に到達する時刻をｔ_ｅとした場合に、車体合成力の最大値Ｆ_０＝ｍａｘＦ（ｔ）を設定して、自車両の移動距離のｙ成分に関してＹ（ｔ_ｅ）＝Ｙ_ｅ、及び自車両の速度のｙ成分に関してｖ_ｙ（ｔ_ｅ）＝０を満たすような車体合成加速度ｕ_ｘ（ｔ）及びｕ_ｙ（ｔ）（（１）式、及び（２）式）を、Ｆ_０、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、及びＹ_ｅをパラメータとするマップを用いて導出する。なお、Ｘ（ｔ_ｅ）を縦移動距離または回避距離、Ｙ（ｔ_ｅ）を横移動距離ともいう。

次に、既知の横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出するために用いられるマップ（以下、最短２次元マップともいう）について説明する。

まず、ｘ_１＝Ｘ（ｔ）、ｘ_２＝ｖ_ｘ（ｔ）、x_３＝Ｙ（ｔ）、ｘ_４＝ｖ_ｙ（ｔ）、ｕ_１＝ｕ_ｘ（ｔ）、ｕ_２＝ｕ_ｙ（ｔ）とおくと、（１）式及び（２）式の運動方程式は、下記（７）式及び（８）式のような状態方程式に変形できる。なお、Ｔはベクトル及び行列の転置記号である。

次に、車体合成力の最大値Ｆ_０が-既知であると仮定して、回避距離を最小化する最適制御問題として考えると、評価関数Ｉを下記（９）式で表した場合、下記（１０）式で表される終端条件、及び下記（１１）式で表される車体合成力の大きさに関する入力制約条件の下で、評価関数Ｉを最小化する制御入力を求めよという制御問題に帰着される。

ここで、特開２００７−２８３９１０号公報等の公知の技術を用いると、下記（１２）式のような制御入力が導出される。

ただし、ν_１及びν_２は最適解を求めるために導入した第１の導入パラメータ及び第２の導入パラメータである。

（１２）式において必要となるｔ_ｅ、ν_１、ν_２は、下記（１３）式〜（１５）式の非線形方程式にｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｆ_０、及びＹ_ｅを代入して解くことにより得られる。また、横移動距離Ｙ_ｅに対して縦移動距離が最短となるときの最短距離Ｘ_ｓは、（１６）式の関係を満たす。

まず、任意の正数ａ_０を導入して下記（１７）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解｛ν_１、ν_２、ｔ_ｅ｝及び｛ν_１’、ν_２’、ｔ_ｅ’｝は、下記（１８）式の関係を満たす。

（１７）式の最後の式より、ａ_０を下記（１９）式のようにおくと、（１７）式よりｖ_ｘ０’及びｖ_ｙ０’は下記（２０）式のように変形できる。

この関係より、Ｆ_０’／ｍ’及びＹ_ｅ’に任意の正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖ_ｘ０’及びｖ_ｙ０’が求まる。よって、Ｆ_０’／ｍ’及びＹ_ｅ’をある値に設定した場合において、ｖ_ｘ０’を第１のパラメータ、及びｖ_ｙ０’を第２のパラメータとしたマップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ_０’／ｍ’及びＹ_ｅ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。

ここでは、一例として、Ｆ_０’／ｍ’＝Ｙ_ｅ’＝１とした場合のｖ_ｘ０’及びｖ_ｙ０’に関する最短２次元マップを作成する。図３に示すように、ｖ_ｘ０’を第１のパラメータ、及びｖ_ｙ０’を第２のパラメータとして、上記（１３）式〜（１５）式に基づいて得られるν_１’の値をマッピングした第１のマップ、ν_２’の値をマッピングした第２のマップ、及びｔ_ｅ’の値をマッピングした第３のマップを作成する。

なお、第１のパラメータ及び第２のパラメータは、（２０）式で定める場合だけでなく、導入した任意の正数ａ_０の取り方を変えたり、Ｆ_０’／ｍ’、ｖ_ｙ０’、ｖ_ｘ０’及びＹ_ｅ’のそれぞれに着目して式を変形したりして求めることもできる。それぞれ得られた第１のパラメータ及び第２のパラメータに応じて、Ｆ_０’／ｍ’、ｖ_ｙ０’、ｖ_ｘ０’及びＹ_ｅ’の内必要な値に任意の値を設定して最短２次元マップを作成することができる。また、マップの特異点のラインが縦軸又は横軸と平行になるように各マップの軸の取り方を変更したマップを作成することもできる。

次に、この静止物回避用の最短２次元マップを用いて障害物を回避する制御を行うコントローラを、障害物が移動する場面に適用することを考える。

設定したｘ−ｙ座標系における現時刻の移動体のｘ方向の位置をＸ_ｅ、ｙ方向の位置をＺ_０、ｘ方向の速度を０、及びｙ方向の速度をＺ_ｖとし、障害物がｙ軸方向に等速直線運動をすると仮定すると、ｔ秒後の障害物の位置は下記（２１）式となる。

ここで、自車両の回避に要する予測回避時間ｔ_ｅのチルダを導入する。

まず、任意の正数ａを導入して下記（２２）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解は、下記（２３）式の関係を満たす。

（２２）式の最後の式より、ａを下記（２４）式のようにおくと、（２２）式よりｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’は下記（２５）式のように変形できる。

この関係より、Ｆ_０’／ｍ’及びＺ_０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’が求まる。よって、Ｆ_０’／ｍ’及びＺ_０’をある値に設定した場合において、ｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ_０’／ｍ’及びＺ_０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。

ここでは、一例として、Ｆ_０’／ｍ’＝Ｚ_０’＝１とした場合のｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’に関するマップを作成する。図４に示すように、ｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’をパラメータとして、Ｙ_ｅ＝Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を適用した上記（１３）式〜（１５）式に基づいて得られる（ｔ_ｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。例えば、Ｚ_ｖ’について、Ｚ_ｖ’＝ｖ_ａ’、Ｚ_ｖ’＝ｖ_ｂ’、Ｚ_ｖ’＝ｖ_ｃ’の３値（ｖ_ａ’＜ｖ_ｂ’＜ｖ_ｃ’）を用い、ｖ_ａ’〜ｖ_ｂ’間、及びｖ_ｂ’〜ｖ_ｃ’間は、各々線形近似などで内挿する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、Ｆ_０’／ｍ’＝Ｚ_０’＝１、既知のｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_０、Ｚ_ｖ及びＦ_０から（２５）式に従ってパラメータｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２４）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。そして、（２１）式を適用することで、予測回避時間ｔ_ｅのチルダに応じた障害物の位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）が得られる。

ただし、Ｚ_０＜０の場合は、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換して３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求めればよい。

次に、得られた障害物の予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を、上記の最短２次元マップ（例えば、図３）、（１８）式、及び（１９）式に適用すると、障害物の予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を（１３）式〜（１５）式に代入したときの解｛ν_１，ν_２，ｔ_ｅ｝が得られる。より具体的には、図３の最短２次元マップを用いた場合、Ｆ_０’／ｍ’＝Ｙ_ｅ’＝１、既知のｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｆ_０、及びＹ_ｅ（＝求めた障害物の予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ））から（２０）式に従って第１のパラメータｖ_ｘ０’及び第２のパラメータｖ_ｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を最短２次元マップから得て、（１８）式及び（１９）式に従って｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を｛ν_１，ν_２，ｔ_ｅ｝に変換する。

そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより入力の時間関数が得られ、また、（１６）式に代入することで最短の回避距離Ｘ_ｓが得られる。なお、図４の３次元マップから得られるｔ_ｅのチルダと、図３の最短２次元マップから得られるｔ_ｅは等しくなるため、図３のｔ_ｅ’の２次元マップは省略してもよい。

この結果、障害物の位置及び速度を考慮して、静止物回避における最短２次元マップを用いて、障害物の回避を可能にする制御入力関数と（１）式〜（６）式の積分計算により回避軌道が導出される。

なお、上記の３次元マップではパラメータｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’を（２５）式のように定め、Ｆ_０’／ｍ’＝Ｚ_０’＝１とした場合について説明したが、このパラメータの取り方は、上記以外にも複数存在する。例えば、任意の正数ａを（２２）式の第１式より下記（２６）式のようにおくと、（２２）式よりｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’は下記（２７）式のように変形できる。

この関係より、Ｆ_０’／ｍ’及びｖ_ｘ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’が求まる。よって、Ｆ_０’／ｍ’及びｖ_ｘ０’をある値に設定した場合において、ｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ_０’／ｍ’及びｖ_ｘ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｆ_０’／ｍ’＝ｖ_ｘ０’＝１とした場合のｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’を変数として、Ｙ_ｅ＝Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔ_ｅのチルダの３次元マップを作成する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、Ｆ_０’／ｍ’＝ｖ_ｘ０’＝１、既知のｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_０、Ｚ_ｖ及びＦ_０から（２７）式に従ってパラメータｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２６）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。

なお、この３次元マップの領域は、ｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’のいずれかにおいて０以上に限定してもよい。例えば、Ｚ_０≧０の３次元マップを作成した場合は、検出値がＺ_０＜０であったとしても、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換して３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求めればよい。

また、別のパラメータを用いる場合として、（２７）式の第３式を下記（２８）式のように変形すると、（２６）式のａは、下記（２９）式のように変形される。

この関係より、ｖ_ｘ０’及びＺ_０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＦ_０’／ｍ’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’が求まる。よって、ｖ_ｘ０’及びＺ_０’をある値に設定した場合において、Ｆ_０’／ｍ’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖ_ｘ０’及びＺ_０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、ｖ_ｘ０’＝Ｚ_０’＝１とした場合のＦ_０’／ｍ’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’を変数として、Ｙ_ｅ＝Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔ_ｅのチルダの３次元マップを作成する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、ｖ_ｘ０’＝Ｚ_０’＝１、既知のｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_０、Ｚ_ｖ及びＦ_０から（２７）式の第１式及び第２式に従ってパラメータｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’を演算し、（２８）式に従ってパラメータＦ_０’／ｍ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２９）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。ただし、Ｚ_０＜０の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換して３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求めればよい。

また、別のパラメータを用いる場合として、任意の正数ａを（２２）式の第２式より下記（３０）式のようにおくと、（２２）式よりｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’は下記（３１）式のように変形できる。

この関係より、Ｆ_０’／ｍ’及びｖ_ｙ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’が求まる。よって、Ｆ_０’／ｍ’及びｖ_ｙ０’をある値に設定した場合において、ｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ_０’／ｍ’及びｖ_ｙ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｆ_０’／ｍ’＝ｖ_ｙ０’＝１とした場合のｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’を変数として、Ｙ_ｅ＝Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔ_ｅのチルダの３次元マップを作成する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、Ｆ_０’／ｍ’＝ｖ_ｙ０’＝１、既知のｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_０、Ｚ_ｖ及びＦ_０から（３１）式に従ってパラメータｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３０）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。ただし、ｖ_ｙ０＜０の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換して３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求めればよい。

また、別のパラメータを用いる場合として、（３１）式の第３式を下記（３２）式のように変形すると、（３０）式のａは、下記（３３）式のように変形される。

この関係より、ｖ_ｙ０’及びＺ_０’にある値を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＦ_０’／ｍ’、ｖ_ｘ０’及びＺ_ｖ’が求まる。よって、ｖ_ｙ０’及びＺ_０’をある値に設定した場合において、Ｆ_０’／ｍ’、ｖ_ｘ０’及びＺ_ｖ’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖ_ｙ０’及びＺ_０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、ｖ_ｙ０’＝１、Ｚ_０’＝±１とした場合のＦ_０’／ｍ’、ｖ_ｘ０’及びＺ_ｖ’を変数として、Ｙ_ｅ＝Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔ_ｅのチルダの３次元マップを作成する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、ｖ_ｙ０’＝１、Ｚ_０’＝±１、既知のｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_０、Ｚ_ｖ及びＦ_０から（３１）式の第１式及び第２式に従ってパラメータｖ_ｘ０’及びＺ_ｖ’を演算し、（３２）式に従ってパラメータＦ_０’／ｍ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３３）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。ただし、ｖ_ｙ０≧０、Ｚ_０≧０の場合には、Ｚ_０’＝１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求め、ｖ_ｙ０≧０、Ｚ_０＜０の場合には、Ｚ_０’＝−１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求める。また、ｖ_ｙ０＜０、Ｚ_０≧０の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換してＺ_０’＝−１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求め、ｖ_ｙ０＜０、Ｚ_０＜０の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換してＺ_０’＝１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求める。

また、別のパラメータを用いる場合として、任意の正数ａを（２２）式の第３式より下記（３４）式のようにおくと、（２２）式よりｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_０’は下記（３５）式のように変形できる。

この関係より、Ｆ_０’／ｍ’及びＺ_ｖ’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_０’が求まる。よって、Ｆ_０’／ｍ’及びＺ_ｖ’をある値に設定した場合において、ｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_０’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ_０’／ｍ’及びＺ_ｖ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｆ_０’／ｍ’＝Ｚ_ｖ’＝１とした場合のｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_０’を変数として、Ｙ_ｅ＝Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔ_ｅのチルダの３次元マップを作成する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、Ｆ_０’／ｍ’＝Ｚ_ｖ’＝１、既知のｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_０、Ｚ_ｖ及びＦ_０から（３５）式に従ってパラメータｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３４）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。ただし、Ｚ_ｖ＜０の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換して３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求めればよい。

また、別のパラメータを用いる場合として、（３５）式の第３式を下記（３６）式のように変形すると、（３４）式のａは、下記（３７）式のように変形される。

この関係より、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’にある値を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＦ_０’／ｍ’、ｖ_ｘ０’及びｖ_ｙ０’が求まる。よって、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’をある値に設定した場合において、Ｆ_０’／ｍ’、ｖ_ｘ０’及びｖ_ｙ０’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＺ_ｖ’及びＺ_０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｚ_ｖ’＝１、Ｚ_０’＝±１とした場合のＦ_０’／ｍ’、ｖ_ｘ０’及びｖ_ｙ０’を変数として、Ｙ_ｅ＝Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔ_ｅのチルダの３次元マップを作成する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、Ｚ_ｖ’＝１、Ｚ_０’＝±１、既知のｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_０、Ｚ_ｖ及びＦ_０から（３５）式の第１式及び第２式に従ってパラメータｖ_ｘ０’及びｖ_ｙ０’を演算し、（３６）式に従ってパラメータＦ_０’／ｍ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３７）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。ただし、Ｚ_ｖ≧０、Ｚ_０≧０の場合には、Ｚ_０’＝１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求め、Ｚ_ｖ≧０、Ｚ_０＜０の場合には、Ｚ_０’＝−１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求める。また、Ｚ_ｖ＜０、Ｚ_０≧０の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換してＺ_０’＝−１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求め、Ｚ_ｖ＜０、Ｚ_０＜０の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換してＺ_０’＝１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求める。

また、３次元マップの軸の取り方を変更して、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように移動させた３次元マップを用いてもよい。例えば、（２７）式のパラメータを下記（３８）式のように変更した（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを作成することができる。また、（２７）式の第１式、第２式、及び（２８）式のパラメータを下記（３９）式のように、（３５）式のパラメータを下記（４０）式のように、（３５）式の第１式、第２式、及び（３６）式のパラメータを下記（４１）式のように変更することもできる。

このように、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように３次元マップの軸を変更することにより、３次元マップの精度を保ちつつマップを記憶する容量を、例えば図４に示した３次元マップに比べて小さく抑えることが容易になる。

以下、上記のマップを用いた第１の実施の形態について詳細に説明する。図５に示すように、第１の実施の形態の車両運動制御装置には、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段として車両に搭載されたセンサ群、外部環境状態を検出する外部環境検出手段として車両に搭載されたセンサ群、及びこれらのセンサ群からの検出データに基づいて、自車両が運動するように自車両に搭載された車載機器を制御することによって目標位置へ到達するように車両運動を制御する制御装置２０、ドライバに車両運動制御状態を報知する表示装置３０が設けられている。

車両運動制御装置の自車両の走行状態を検出するセンサ群としては、車速を検出する車速センサ１０、操舵角を検出する操舵角センサ１２、及びスロットル弁の開度を検出するスロットル開度センサ１４が設けられている。また、図示しないＧＰＳ装置からの情報を加えるようにしてもよい。

また、外部環境状態を検出するセンサ群としては、自車両の前方を撮影する前方カメラ１６、及び自車両の前方の障害物を検出するレーザレーダ１８が設けられている。なお、レーザレーダ１８に代えて、又はレーザレーダ１８と共にミリ波レーダを設けるようにしてもよい。また、図示しないＧＰＳ装置からの情報を加えるようにしてもよい。

前方カメラ１６は、車両の前方を撮影するように車両のフロントウインドウ上部等に取り付けられている。前方カメラ１６は、小型のＣＣＤカメラ又はＣＭＯＳカメラで構成され、自車両の前方の道路状況を含む領域を撮影し、撮影により得られた画像データを出力する。出力された画像データは、マイクロコンピュータ等で構成された制御装置２０に入力される。なお、カメラとして、前方カメラ１６に加えて、前方赤外線カメラを設けるのが好ましい。赤外線カメラを用いることにより、歩行者を障害物として確実に検出することができる。なお、上記の赤外線カメラに代えて近赤外線カメラを用いることができ、この場合においても同様に歩行者を確実に検出することができる。

レーザレーダ１８は、赤外光パルスを照射する半導体レーザからなる発光素子、赤外光パルスを水平方向に走査する走査装置、及び前方の障害物（歩行者、前方車両等）から反射された赤外光パルスを受光する受光素子を含んで構成され、車両の前方グリル又はバンパに取り付けられている。このレーザレーダ１８では、発光素子から発光された時点を基準として受光素子で受光されるまでの反射赤外光パルスの到達時間に基づいて、自車両から前方の障害物までの距離を検出することができる。レーザレーダ１８で検出された障害物までの距離を示すデータは制御装置２０に入力される。制御装置２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＣＰＵを含むマイクロコンピュータ等で構成され、ＲＯＭには以下で説明する車両運動制御ルーチンのプログラムが記憶されている。

また、制御装置２０は、自車両の操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも１つを制御することによって、目標位置へ到達するように車両運動を制御するための車両搭載機器に接続されている。この車両搭載機器としては、車輪の操舵角を制御するための電動パワーステアリング等の操舵角制御装置２２、ブレーキ油圧を制御することによって制動力を制御する制動力制御装置２４、及び駆動力を制御する駆動力制御装置２６が設けられている。制動力制御装置２４には、制動力を検出する検出センサ２４Ａが取り付けられている。また、制御装置２０には、演算された制御入力の方向θ等を表示することによって車両運動制御情報をドライバに報知する表示装置３０が接続されている。なお、車両運動制御を行なっていることを、ドライバだけでなく車両外部の目標位置方向に向かって報知するようにしてもよい。また、最短回避距離が自車両と障害物との距離よりも短い場合には、ドライバに回避の必要性を予め報知するようにしてもよい。

操舵角制御装置２２としては、ドライバのステアリングホイール操作に重畳して前輪及び後輪の少なくとも一方の車輪の操舵角を制御する制御手段、ドライバ操作とは機械的に分離され、ステアリングホイールの操作とは独立して前輪及び後輪の少なくとも一方の車輪の操舵角を制御する制御手段（いわゆるステア・バイ・ワイヤ）等を用いることができる。

制動力制御装置２４としては、ドライバ操作とは独立して各車輪の制動力を個別に制御する、いわゆるＥＳＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）に用いられる制御装置、ドライバ操作とは機械的に分離され、各車輪の制動力を信号線を介して任意に制御する制御装置（いわゆるブレーキ・バイ・ワイヤ）等を用いることができる。

駆動力制御装置２６としては、スロットル開度、点火進角の遅角、又は燃料噴射量を制御することによって駆動力を制御する制御装置、変速機の変速位置を制御することによって駆動力を制御する制御装置、トルクトランスファを制御することによって前後方向及び左右方向の少なくとも一方の駆動力を制御する制御装置等を用いることができる。

また、制御装置２０には、制御入力を求めるためのマップを記憶したマップ記憶装置２８が接続されている。マップ記憶装置２８には、予測回避時間ｔ_ｅのチルダを求めるための３次元マップ、及び予測回避時間に基づいて、移動する障害物を回避するための回避軌道及び車体合成力を導出するための２次元マップが記憶される。

また、制御装置２０には、ドライバに警報を発する図示しない警報装置が接続されている。警報装置としては、音や音声によって警報を発する装置、光や視覚的な表示によって警報を発する装置、振動によって警報を発する装置、又は操舵反力のような物理量をドライバに与えてドライバの操作を誘導する物理量付与装置を用いることができる。また、表示装置３０を警報装置として用いるようにしてもよい。

以下、図６を参照して第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間ｔ_ｅのチルダを求めるためのマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。

ステップ１００で、車速センサ１０等で検出された自車両の走行状態、及びレーザレーダ１８等で検出された外部環境状態に関する検出データを取り込む。次に、ステップ１０２で、取り込んだ検出データに基づいて、車両が走行している道路上の障害物の位置を含む環境マップを作成する。

次に、ステップ１０４で、障害物の横を通過する位置における速度方向を環境マップに基づいて設定し、さらに自車両の現在時刻の位置を原点に、また設定した速度方向を車体前後方向（ｘ軸）に取り、ｘ軸に直交する方向をｙ軸とするｘｙ座標を設定する。

次に、ステップ１０６で、上記ステップ１００で走行状態として取り込まれた自車両及び障害物の状態量を設定された座標に対応させて変換し、現在の自車両と障害物との距離のｘ成分Ｘ_ｅ、自車両の速度のｘ成分ｖ_ｘ０、自車両の速度のｙ成分ｖ_ｙ０、障害物のｙ方向の位置Ｚ_０、及び障害物の速度のｙ成分Ｚ_ｖを演算する。なお、ここでは、障害物の速度のｘ成分は０とする。

次に、ステップ１０８で、外部環境及び自車両の構造と状態に基づいて、車体合成力の最大値Ｆ_０を設定する。

次に、ステップ１１０で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ、Ｚ_０、及び上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ_０を用いて、（２５）式に従ってパラメータｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２４）式に従って予測回避時間ｔ_ｅのチルダに変換する。

次に、ステップ１１２で、上記ステップ１１０で算出された予測回避時間ｔ_ｅのチルダを（２１）式に適用して、ｔ_ｅのチルダ後の障害物の位置を予測し、その予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を回避すべき横移動距離Ｙ_ｅとして設定する。

次に、ステップ１１４で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ_０、及び上記ステップ１１２で設定した横移動距離Ｙ_ｅを用いて、（２０）式に従って、第１のパラメータｖ_ｘ０’、及び第２のパラメータｖ_ｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を最短２次元マップから得て、（１８）式及び（１９）式に従って｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を｛ν_１，ν_２，ｔ_ｅ｝に変換する。そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより車体合成力を得る。また、（１６）式に代入することで最短の回避距離Ｘ_ｓを得る。また、（１）式〜（６）式に従って、横移動距離Ｙ_ｅに対する縦移動距離が最短となる回避軌道を導出する。

次に、ステップ１１６で、上記ステップ１１４で導出された車体合成力に従って、回避軌道に沿った走行を実現するために必要な各車輪のタイヤ発生力を演算し、各車輪のタイヤ発生力が得られるように操舵角制御装置２２、制動力制御装置２４、及び駆動力制御装置２６の少なくとも１つを制御すると共に、車両運動制御情報を表示装置３０に表示する。また、障害物を回避するように制御する際には無条件で警報装置から警報を発したり、障害物を回避するための車両運動制御を行っていることを表示装置に表示したりすることにより警報を行ってもよい。各車輪のタイヤ発生力が得られるように制御することにより、目的とする車体合成力が得られるように制御することができる。

以上説明したように、第１の実施の形態の車両運動制御装置によれば、静止した障害物を回避するための横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出するために最短２次元マップを用いることを前提とした簡単な構成の３次元マップを用いて移動する障害物の位置を予測するため、障害物が移動する場合でも、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出することができる。

なお、第１の実施の形態では、（２５）式をパラメータとする（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップと（２０）式をパラメータとする最短２次元マップとを組み合わせる場合について説明したが、（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は最短２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。

また、第１の実施の形態では、道路に対する自車両及び障害物の速度を用いる場合について説明したが、道路に対する自車両の速度及び自車両に対する障害物の相対速度を検出するようにしてもよい。

また、回避制御は、公知の技術（特開２００７−２８３９１０号公報）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。

また、第１の実施の形態では、車体合成力の向きを求めるために｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を導出する最短２次元マップを用いる場合について説明したが、現時刻の車体合成力の向きを求めたい場合には、１つのパラメータを出力する最短２次元マップで導出するようにしてもよい。具体的には、図３の最短２次元マップの｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を（１２）式に適用して、ｔ＝０の場合における｛θ’｝を出力する最短２次元マップ（図７）を作成する。

そして、上記実施の形態と同様の流れで（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを作成しておき、その３次元マップから得られる（ｔ_ｅのチルダ）’、（２３）式、（２４）式よりｔ_ｅのチルダを求める。次に（２１）式より予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を算出し、Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を回避すべき横移動距離Ｙ_ｅとして設定して、図７の最短２次元マップを用いてθ’を得る。ただし、Ｚ_０＜０の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換して最短２次元マップより−θ’を求め、さらに−θ’→θ’の処理を行えばよい。

その結果、障害物の速度を考慮して、静止物回避時に縦移動距離を最短にする最短２次元マップ及び下記（４２）を用いて、現時刻の車体合成力の大きさと向きが得られる。

なお、この方法でも（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は、最短２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。

また、図７のように｛Ｘ_ｓ’｝を出力する最短２次元マップを導入して、下記（４３）式及び公知の技術（特開２００７-２８３９１０号公報）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。

次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、障害物が移動する場合に、障害物の予測位置に基づいた目標位置及び目標位置における速度方向に対して車体合成力の最大値を最小にする車体合成力及び回避軌道を導出する場合について説明する。なお、第２の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。

まず、障害物が静止物である場合に、目標位置及び目標位置における速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小となる車体合成力及び回避軌道の導出するために用いられるマップ（以下、最適２次元マップともいう）について説明する。

静止物回避に対して車体合成力の最大値を最小にする最適制御は、第１の実施の形態で述べたのと同様に（７）式〜（１１）式で定式化できる。なぜなら、最短の回避距離Ｘ_ｓが自車両と障害物との相対距離のｘ成分Ｘ_ｅと等しくなる車体合成力の最大値Ｆ_０を求められれば、そのときの（１２）式で示される制御入力は、車体合成力の最大値最小化問題の最適解になるためである。よって、自車両と障害物との相対距離のｘ成分Ｘ_ｅに対して、ｘ_１（ｔ_ｅ）＝Ｘ_ｅの関係を導入することにより、Ｘ_ｓ→Ｘ_ｅに変換された非線形方程式（１３）式〜（１６）式により、Ｆ_０、ｔ_ｅ、ν_１、ν_２が求まる。

まず、（１３）式を（４４）式のように変形し、Ｘ_ｓ→Ｘ_ｅに変換された（１４）式〜（１６）式に代入する（（４５）式〜（４７）式）。

ここで、任意の正数ａ_０を導入して下記（４９）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解｛ν_１、ν_２、ｔ_ｅ｝及び｛ν_１’、ν_２’、ｔ_ｅ’｝は、（５０）式の関係を満たす。

（４９）式の最後の式より、ａ_０を下記（５１）式のようにおくと、（４９）式よりＹ_ｅ’ 及びｖ_ｙ０’は（５２）式のように変形できる。

この関係より、Ｘ_ｅ’及びｖ_ｘ０’に任意の正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＹ_ｅ’及びｖ_ｙ０’が求まる。よって、Ｘ_ｅ’及びｖ_ｘ０’をある値に設定した場合において、Ｙ_ｅ’を第１のパラメータ、及びｖ_ｙ０’を第２のパラメータとした最適２次元マップマップを予め用意しておけばよい。なお、このＸ_ｅ’及びｖ_ｘ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。

ここでは、一例として、Ｘ_ｅ’＝ｖ_ｘ０’＝１とした場合のＹ_ｅ’及びｖ_ｙ０’に関する最適２次元マップを作成する。図８に示すように、Ｙ_ｅ’を第１のパラメータ、及びｖ_ｙ０’を第２のパラメータとして、Ｘ_ｓ→Ｘ_ｅに変換した（１３）式〜（１６）式に基づいて得られるν_１’の値をマッピングした第１のマップ、ν_２’の値をマッピングした第２のマップ、及びｔ_ｅ’の値をマッピングした第３のマップを作成する。

なお、第１のパラメータ及び第２のパラメータは、（５２）式で定める場合だけでなく、導入した任意の正数ａの取り方を変えたり、ｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’、Ｘ_ｅ’及びＹ_ｅ’のそれぞれに着目して式を変形したりして、求めることもできる。それぞれ得られた第１のパラメータ及び第２のパラメータに応じて、ｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’、Ｘ_ｅ’及びＹ_ｅ’の内必要な値に任意の値を設定してマップを作成することができる。また、最適２次元マップの特異点のラインが縦軸又は横軸と平行になるように各マップの軸の取り方を変更したマップを作成することもできる。

次に、この静止物回避用の最適２次元マップを用いて障害物を回避する制御を行うコントローラを、障害物が移動する場面に適用することを考える。

第１の実施の形態と同様に、設定したｘ−ｙ座標系における現時刻の移動体のｘ方向の位置をＸ_ｅ、ｙ方向の位置をＺ_０、ｘ方向の速度を０、及びｙ方向の速度をＺ_ｖとし、障害物がｙ軸方向に等速直線運動をすると仮定すると、ｔ秒後の障害物の位置は（２１）式となる。

ここで、自車両の回避に要する予測回避時間ｔ_ｅのチルダを導入する。

まず、｛Ｆ_０のチルダ、ν_１のチルダ、ν_２のチルダ、ｔ_ｅのチルダ｝に対応した（１３）式を（５３）式のように変形し、Ｘ_ｓ→Ｘ_ｅに変換した（１４）式〜（１６）式に代入する（（５４）式〜（５６）式）。

ここで、任意の正数ａを導入して下記（５７）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解は、下記（５８）式の関係を満たす。

（５７）式の第２式より、ａを下記（５９）式のようにおくと、（５７）式より、ｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’は下記（６０）式のように変形できる。

この関係より、ｖ_ｘ０’及びＸ_ｅ’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’が求まる。よって、ｖ_ｘ０’及びＸ_ｅ’をある値に設定した場合において、ｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖ_ｘ０’及びＸ_ｅ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。

ここでは、一例として、ｖ_ｘ０’＝Ｘ_ｅ’＝１とした場合のｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’に関する３次元マップを作成する。図９に示すように、ｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’をパラメータとして、上記（５４）式〜（５６）式の関係に基づいて得られる（ｔ_ｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、ｖ_ｘ０’＝Ｘ_ｅ’＝１、既知のｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｘ_ｅ、Ｚ_０及びＺ_ｖから（６０）式に従ってパラメータｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（５８）式及び（５９）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。そして、（２１）式を適用することで、予測回避時間ｔ_ｅのチルダに応じた障害物の位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）が得られる。

なお、この３次元マップの領域は、ｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’のいずれかにおいて０以上に限定してもよい。例えば、Ｚ_０≧０の３次元マップを作成した場合は、検出値がＺ_０＜０であったとしても、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換して３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求めればよい。

次に、得られた障害物の予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を、上記の最適２次元マップ（例えば、図８）、（４４）式に適用すると、障害物の予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）をＸ_ｓ→Ｘ_ｅに変換された（１３）式〜（１６）式に代入したときの解｛Ｆ_０，ν_１，ν_２，ｔ_ｅ｝が得られる。より具体的には、図８の最適２次元マップを用いた場合、Ｘ_ｅ’＝ｖ_ｘ０’＝１、既知のｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｘ_ｅ及びＹ_ｅ（＝求めた障害物の予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ））から（５２）式に従って第１のパラメータＹ_ｅ’及び第２のパラメータｖ_ｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を最適２次元マップから得て、（５０）式及び（５１）式に従って｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を｛ν_１，ν_２，ｔ_ｅ｝に変換し、（４４）式によりＦ_０を得る。

そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより入力の時間関数が得られる。なお、図９の３次元マップから得られるｔ_ｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔ_ｅは等しくなるため、図８のｔ_ｅ’の２次元マップは省略してもよい。

この結果、障害物の位置及び速度を考慮して、静止物回避において車体合成力の最大値を最小にする最適２次元マップを用いて、障害物の回避を可能にする制御入力関数と（１）式〜（６）式の積分計算により回避軌道が導出される。

なお、上記の３次元マップではパラメータｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’を（６０）式のように定め、ｖ_ｘ０’＝Ｘ_ｅ’＝１とした場合について説明したが、このパラメータの取り方は、上記以外にも複数存在する。例えば、任意の正数ａを（５７）式の第４式より下記（６１）式のようにおくと、（５７）式よりｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＸ_ｅ’は下記（６２）式のように変形できる。

この関係より、ｖ_ｘ０’及びＺ_０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＸ_ｅ’が求まる。よって、ｖ_ｘ０’及びＺ_０’をある値に設定した場合において、ｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＸ_ｅ’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖ_ｘ０’及びＺ_０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、図１０に示すように、ｖ_ｘ０’＝Ｚ_０’＝１とした場合のｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＸ_ｅ’を変数として（５４）式〜（５６）式の関係に基づいて得られる（ｔ_ｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、ｖ_ｘ０’＝Ｚ_０’＝１、既知のｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｘ_ｅ、Ｚ_０及びＺ_ｖから（６２）式に従ってパラメータｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＸ_ｅ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（５８）式及び（６１）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。ただし、Ｚ_０＜０の場合は、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換して３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求めればよい。

なお、図１０の３次元マップから得られるｔ_ｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔ_ｅは等しくなるため、図８のｔ_ｅ’の２次元マップは省略してもよい。

また、別のパラメータを用いる場合として、（５３）式〜（５６）式の展開方法を変更する。まず、Ｘ_ｓ→Ｘ_ｅに変換された非線型方程式（１３）式〜（１６）式において、（１４）式を下記（６３）式のように変形し、（１３）式、（１５）式及び（１６）式に代入する（（６４）式〜（６６）式）。

ここで、任意の正数ａ_１を導入して下記（６７）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解は、下記（６８）式の関係を満たす。

（６７）式の第２式より、ａ_１を下記（６９）式のようにおくと、（６７）式より、ｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’は下記（７０）式のように変形できる。

この関係より、ｖ_ｙ０’及びＸ_ｅ’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’が求まる。よって、ｖ_ｙ０’及びＸ_ｅ’をある値に設定した場合において、ｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖ_ｙ０’及びＸ_ｅ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。

ここでは、一例として、ｖ_ｙ０’＝Ｘ_ｅ’＝１とした場合のｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’に関するマップを作成する。図１１に示すように、ｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’をパラメータとして、上記（６４）式〜（６６）式の関係に基づいて得られる（ｔ_ｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、ｖ_ｙ０’＝Ｘ_ｅ’＝１、既知のｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｘ_ｅ、Ｚ_０及びＺ_ｖから（７０）式に従ってパラメータｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（６８）式及び（６９）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。ただし、ｖ_ｙ０＜０の場合は、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換して３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求めればよい。

なお、図１１の３次元マップから得られるｔ_ｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔ_ｅは等しくなるため、図８のｔ_ｅ’の２次元マップは省略してもよい。

また、別のパラメータを用いる場合として、任意の正数ａ_１を（６７）式の第４式より下記（７１）式のようにおくと、（６７）式よりｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＸ_ｅ’は下記（７２）式のように変形できる。

この関係より、ｖ_ｙ０’及びＺ_０’にある値を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＸ_ｅ’が求まる。よって、ｖ_ｙ０’及びＺ_０’をある値に設定した場合において、ｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＸ_ｅ’をパラメータとした（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖ_ｙ０’及びＺ_０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、図１２、１３に示すように、ｖ_ｙ０’＝１、Ｚ_０’＝±１とした場合のｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＸ_ｅ’を変数として（６４）式〜（６６）式の関係に基づいて得られる（ｔ_ｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。

そして、この３次元マップを用いてｔ_ｅのチルダを求めるには、ｖ_ｙ０’＝１、Ｚ_０’＝±１、既知のｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｘ_ｅ、Ｚ_０及びＺ_ｖから（７２）式に従ってパラメータｖ_ｘ０’、Ｚ_ｖ’及びＸ_ｅ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（６８）式及び（７１）式に従ってｔ_ｅのチルダに変換する。ただし、ｖ_ｙ０≧０、Ｚ_０≧０の場合には、Ｚ_０’＝１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求め、ｖ_ｙ０≧０、Ｚ_０＜０の場合には、Ｚ_０’＝−１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求める。また、ｖ_ｙ０＜０、Ｚ_０≧０の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換してＺ_０’＝−１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求め、ｖ_ｙ０＜０、Ｚ_０＜０の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_０→−Ｚ_０に変換してＺ_０’＝１の３次元マップより（ｔ_ｅのチルダ）’を求める。

なお、図１２、１３の３次元マップから得られるｔ_ｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔ_ｅは等しくなるため、図８のｔ_ｅ’の２次元マップは省略してもよい。

また、３次元マップの軸の取り方を変更して、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように移動させた３次元マップを用いてもよい。例えば、（６０）式のパラメータを下記（７３）式のように変更した（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップ（図１４）を作成したり、下記（７４）式のように変更した（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップ（図１５）を作成したりすることができる。また、（６２）式のパラメータを下記（７５）式や（７６）式のように、（７０）式のパラメータを下記（７７）式や（７８）式のように、（７２）式のパラメータを下記（７９）式や（８０）式のように変更することもできる。

このように、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように３次元マップの軸を変更することにより、３次元マップの精度を保ちつつマップを記憶する容量を、例えば図９に示した３次元マップに比べて小さく抑えることが容易になる。

以下、図１６を参照して第２の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間ｔ_ｅのチルダを求めるためのマップとして図９の３次元マップを用い、目標位置及び目標位置における速度方向に対して最大値が最小になる車体合成力を求めるためのマップとして図８の最適２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。

ステップ１００〜１０６を経て、ステップ２００で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ及びＺ_０を用いて、（６０）式に従ってパラメータｖ_ｙ０’、Ｚ_ｖ’及びＺ_０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（５８）式及び（５９）式に従って予測回避時間ｔ_ｅのチルダに変換する。

次に、ステップ２０２で、上記ステップ２００で算出された予測回避時間ｔ_ｅのチルダを（２１）式に適用して、ｔ_ｅのチルダ後の障害物の位置を予測し、その予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を回避すべき横移動距離Ｙ_ｅとし、上記ステップ１０６で演算されたＸ_ｅと合わせて目標位置として設定する。

次に、ステップ２０４で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｘ_ｅ、及び上記ステップ２０４で設定した横移動距離Ｙ_ｅを用いて、（５２）式に従って、第１のパラメータＹ_ｅ’、及び第２のパラメータｖ_ｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を最適２次元マップから得て、（５０）式及び（５１）式に従って｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を｛ν_１，ν_２，ｔ_ｅ｝に変換し、（４４）式に従ってＦ_０を演算する。そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより車体合成力を得る。また、（１）式〜（６）式に従って、目標位置及び目標位置における速度方向に対して車体合成力の最大値を最小にする回避軌道を導出する。

次に、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で演算したＦ_０が、タイヤ発生力の限界値以下か否かを判定する。車体合成力の最大値がタイヤ発生力の限界値以下の場合には、ステップ１１６へ移行し、タイヤ発生力の限界値を超えている場合には、ステップ１１８へ移行する。なお、タイヤ発生力の限界値は、路面とタイヤとの間の摩擦係数に基づいて定まる真の限界値だけでなく、真の限界値に対してマージンを設けて設定した限界値も含む意味である。

ステップ１１６では、第１の実施の形態と同様に、上記ステップ２０４で導出された車体合成力に従って、車体合成力の最大値が最小になる回避軌道に沿った走行を実現するための回避車両運動制御を実行する。一方、ステップ２０８では、急制動制御により障害物の手前で車両が停止するように制動力制御装置２４を制御するか、推定される衝突被害が最小化されるように操舵角制御装置２２及び制動力制御装置２４を制御する。例えば、ＷＯ２００６−０７０８６５記載の技術のような公知の技術を用いればよい。

以上説明したように、第２の実施の形態の車両運動制御装置によれば、静止した障害物を回避するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出するための最適２次元マップを用いることを前提とした簡単な構成の３次元マップを用いて移動する障害物の位置を予測するため、障害物が移動する場合でも、障害物の予測位置に基づいた目標位置及び目標位置における速度方向に対して車体合成力の最大値を最小にする車体合成力及び回避軌道を導出することができる。

なお、第２の実施の形態では、（６０）式をパラメータとする（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップと（５２）式をパラメータとする最適２次元マップを組み合わせる場合について説明したが、（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は最適２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。

また、第２の実施の形態では、道路に対する自車両及び障害物の速度を用いる場合について説明したが、道路に対する自車両の速度及び自車両に対する障害物の相対速度を検出するようにしてもよい。

また、回避制御は、公知の技術（特開２００７−２８３９１０）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。

また、第２の実施の形態では、車体合成力の向きを求めるために｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を導出する最適２次元マップを用いる場合について説明したが、現時刻の車体合成力の向きを求めたい場合には、２つのパラメータを出力する最適２次元マップで導出するようにしてもよい。具体的には、図８の最適２次元マップの｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を（１２）式に適用して、ｔ＝０の場合における｛θ’，Ｆ_０’／ｍ’｝を出力する最適２次元マップ（図１７）を作成する。

そして、上記実施の形態と同様の流れで（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップを作成しておき、その３次元マップから得られる（ｔ_ｅのチルダ）’、（５８）式、（５９）式よりｔ_ｅのチルダを求める。次に（２１）式より予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を算出し、Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を目標位置までの横移動距離Ｙ_ｅとして設定して、図１７の最適２次元マップを用いて｛θ’，Ｆ_０’／ｍ’｝を得る。

その結果、障害物の速度を考慮して、静止物回避時に車体合成力の最大値を最小にする最適２次元マップ、下記（８１）、及び（４２）式を用いて、現時刻の車体合成力の大きさと向きが得られる。

なお、この方法でも（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は、最適２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。

次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では、障害物まで到達する予測時間と移動距離のマージンを設けて障害物の位置を予測する場合について説明する。なお、第３実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。

まず、障害物の位置を予測するために、障害物に対する自車両の相対速度ｖ_ｘ０を用いて、下記（８２）式のように予測時間ｔ_ｅのバーを算出する。

この予測時間は、減速しないで自車両が障害物に近づいたときの到達時間を表しており、このとき、障害物の予測位置はＹ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのバー）となる。この予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのバー）を回避すべき横移動距離Ｙ_ｅとして、（１３）式〜（１６）式の解を、例えば図３や図７に示す最短２次元マップにより求めて、（１２）式により得られる制御入力により車両を制御すると、横移動距離が不足して車体合成力の限界制限により障害物を回避できない場面が生じる。

そこで、この横移動距離にマージンα_Ｙを加えた新たな横移動距離（下記（８３）式）を考える。

ここで、適切にα_Ｙを選び、（８３）式により求まる横移動距離Ｙ_ｅのバー（ｔ_ｅのバー）を、回避すべき横移動距離Ｙ_ｅとして、Ｙ_ｅ及び所望の速度方向に対して、図３または図７の最短２次元マップを用いると、設定した横移動距離Ｙ_ｅに対して縦移動距離を最短にする車体合成力及び回避軌道が得られる。

しかし、所望のＹ_ｅを求めるためにはマージンα_Ｙを求める必要がある。そこで、第１の実施の形態の（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップ（図４）を用いること考える。この３次元マップから得られる（ｔ_ｅのチルダ）’は、（２３）式及び（２４）式により、現在の状態における予測回避時間ｔ_ｅのチルダに変換することができる。よって、下記（８４）式により、現在の状態に対する適切なマージンが求められる。

このマージンα_Ｙを（８３）式に代入し、図３または図７のような最短２次元マップ、及び（１２）式に示す制御入力を用いれば、現時刻のｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ、Ｚ_ｏ、及び設定したＦ_０に対して、予測時間の算出方法に依らず第１の実施の形態と同じ車体合成力及び回避軌道が得られる。

以下、図１８を参照して第３の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、マージンα_Ｙを求めるために用いるマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。

ステップ１００〜１０８を経て、ステップ３００で、（８２）式に従って、ｘ方向についての障害物に対する自車両の相対速度ｖ_ｘ０及び相対距離Ｘ_ｅに基づいて、自車両が障害物近傍に到達する予測時間ｔ_ｅのバーを算出する。

次に、ステップ３０２で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ、Ｚ_０、及び上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ_０を用いて、（２５）式に従ってパラメータｖ_ｘ０’、ｖ_ｙ０’及びＺ_ｖ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔ_ｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２４）式に従って予測回避時間ｔ_ｅのチルダに変換する。そして、（８４）式によりマージンα_Ｙを算出する。

次に、ステップ３０４で、上記ステップ３０２で算出されたマージンα_Ｙを（８３）式に適用して、マージンを加味したｔ_ｅのバー後の障害物の位置を予測し、ｔ_ｅのバー後の障害物の位置Ｙ_ｅのバー（ｔ_ｅのバー）を回避すべき横移動距離Ｙ_ｅとして設定する。

以下、第１の実施の形態と同様に、ステップ１１４で、最短２次元マップを用いて、上記ステップ３０４で設定した横移動距離Ｙ_ｅに対して縦移動距離が最短となる車体合成力を導出し、ステップ１１６で回避車両運動制御を実行する。

なお、第３の実施の形態では、最短２次元マップを用いて最短回避制御を行う際に、必要な横方向のマージンを求める場合について説明したが、例えば図８や図１７の最適２次元マップを用いて最適回避制御を行う場合にも適用できる。図１９を参照して、第３の実施の形態の最適回避制御の場合について説明する。なお、第１〜第２の実施の形態、及び第３の実施の形態の最短回避制御の場合と同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。

ステップ１００〜１０６、及びステップ３００を経て、ステップ３５０で、例えば、図９に示す（ｔ_ｅのチルダ）’の３次元マップから得られた（ｔ_ｅのチルダ）’を、（５８）式（５９）式に従って予測回避時間ｔ_ｅのチルダに変換し、（８４）式によりマージンα_Ｙを算出する。

次に、ステップ３５２で、算出されたマージンα_Ｙを（８３）式に適用して、マージンを加味したｔ_ｅのバー後の障害物の位置を予測して、目標位置として設定し、次に、ステップ２０４で、最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出する。

そして、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で得られた車体合成力の最大値がタイヤ発生限界値以下か否かを判定して、ステップ１１６で回避車両運動制御、あるいはステップ２０８で急制動または衝突被害予測値最小化車両制御を実行する。

この場合においても、現時刻のｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、Ｘ_ｅ、Ｚ_ｖ，及びＺ_ｏに対して、予測時間の算出方法に依らず第２の実施の形態と同じ回避軌道及び車体合成力の大きさと向きが得られる。

次に、第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態では、予測回避時間を収束演算により求める場合について説明する。なお、第４の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。

図２０を参照して第４の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、移動する障害物を回避するために、障害物の予測位置に基づく横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１〜第３の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。

ステップ１００〜１０８、及びステップ３００を経て、ステップ４００で、（８２）式により予測時間ｔ_ｅのバーを求め、この予測時間ｔ_ｅのバー及び（２１）式に基づく障害物の予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのバー）を回避すべき横移動距離Ｙ_ｅとして設定する。

次に、ステップ１１４で、最短２次元マップを用いて、上記ステップ４００で設定した横移動距離Ｙ_ｅに対して縦移動距離が最短となる車体合成力を導出する。

次に、ステップ４０２で、上記ステップ３００で算出した予測時間ｔ_ｅのバーと、上記ステップ１１４で最短２次元マップから得られた回避時間ｔ_ｅとが等しくなったか否かを判定する。ｔ_ｅのバー＝ｔ_ｅの場合には、ステップ１１６へ移行し、ｔ_ｅのバー≠ｔ_ｅの場合には、ステップ４０４へ移行する。なお、ここでは、ｔ_ｅのバー＝ｔ_ｅか否かを判定する場合について説明するが、ｔ_ｅのバーとｔ_ｅとが等しい場合だけでなく、ｔ_ｅのバーとｔ_ｅとの差が所定値（例えば、ｔ_ｅの５％等）以下の場合も肯定判定されるようにしてもよい。

ステップ４０４では、ｔ_ｅのバーを修正して、修正したｔ_ｅのバーに基づく回避すべき横移動距離Ｙ_ｅを再設定して、ステップ１１４に戻り、ステップ４０２でｔ_ｅのバー＝ｔ_ｅと判定されるまで、ステップ１１４、ステップ４０２及び４０４の処理を繰り返す。

ステップ１１６では、ｔ_ｅのバー＝ｔ_ｅと判定されたときに上記ステップ１１４で導出された車体合成力に基づいて、回避車両運動制御を実行する。

なお、第４の実施の形態では、最短２次元マップを用いて最短回避制御を行う際に、収束演算により予測時間を修正する場合について説明したが、例えば図８や図１７の最適２次元マップを用いて最適回避制御を行う場合にも適用できる。図２１を参照して、第４の実施の形態の最適回避制御の場合について説明する。なお、第１〜第３の実施の形態、及び第４の実施の形態の最短回避制御の場合と同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。

ステップ１００〜１０６、及びステップ３００を経て、ステップ４５０で、予測時間ｔ_ｅのバーに基づいて予測した障害物の位置を、目標位置（Ｘ_ｅ，Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのバー））として設定する。次に、ステップ２０４で、例えば図８や図１７のような最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び速度方向に到達するための車体合成力の最大値が最小になる回避軌道及び車体合成力を導出する。

次に、ステップ４０２で、上記ステップ３００で算出した予測時間ｔ_ｅのバーと、上記ステップ２０４で最適２次元マップから得られた回避時間ｔ_ｅとが等しくなったか否かを判定する。ｔ_ｅのバー≠ｔ_ｅの場合には、ステップ４５２へ移行し、ｔ_ｅのバーを修正して、修正したｔ_ｅのバーに基づく目標位置を再設定して２０４に戻り、ステップ４０２でｔ_ｅのバー＝ｔ_ｅと判定されるまで、ステップ２０４、ステップ４０２及び４５２の処理を繰り返す。そして、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で得られた車体合成力の最大値がタイヤ発生限界値以下か否かを判定して、ステップ１１６で回避車両運動制御、あるいはステップ２０８で急制動または衝突被害予測値最小化車両制御を実行する。

次に、第５の実施の形態について説明する。第５の実施の形態では、左右の回避軌道を求めて比較する場合について説明する。なお、第５の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。

第１〜第４の実施の形態では、自車両の前後方向に対して障害物の左側に回避する回避軌道を導出する場合について説明したが、障害物の右側に回避する回避軌道を導出する場合にも適用することができる。なぜなら、図２２に示すように、障害物の右側を回避する軌道は、ｘ軸に関して線対称な場面に対して、障害物の左側に回避する軌道と対称になるためである。

図２３を参照して第５の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間を求めるために用いるマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。

ステップ１００〜１０８を経て、ステップ５００で、障害物の現時刻のｙ方向の位置Ｚ_０に対応して、Ｚｖ＝０の時に自車両が障害物の横を通過するときの位置を左側回避ではＺ_ｌ、右側回避ではＺ_ｒとおく。そして、自車両及び障害物の大きさに基づいた横位置のマージンα_Ｚと設定して、下記（８５）式のようにＺ_ｌ及びＺ_ｒを設定する。

次に、ステップ１１０で、左側回避ではＺ_０をＺ_ｌに、右側回避ではＺ_０をＺ_ｒに代えて、例えば図４の３次元マップを用いて予測回避時間ｔ_ｅのチルダを導出する。次に、ステップ５０２で、上記ステップ１１０で導出された予測回避時間ｔ_ｅのチルダと（８５）式のＺ_ｌまたはＺ_ｒとを（２１）式に適用して、ｔ_ｅのチルダ後の自車両の通過位置を左側回避及び右側回避の各々について予測する。その予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を左側回避及び右側回避の各々における回避すべき横移動距離Ｙ_ｅとして設定する。ただし、（２１）式のＺ_０にはＺ_ｌまたはＺ_ｒを代入する。

次に、ステップ５０４で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ_０、及び上記ステップ５０２で設定した左側回避の横移動距離Ｙ_ｅを用いて、最短２次元マップから｛ν_１’，ν_２’，ｔ_ｅ’｝を得て、（１８）式及び（１９）式に従って｛ν_１，ν_２，ｔ_ｅ｝に変換する。そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより左側回避の車体合成力を得る。また、（１６）式に代入することで左側回避の最短の回避距離Ｘ_ｓを得る。

同様に、右側回避についても車体合成力及び最短の回避距離Ｘ_ｓを得る。なお、左側回避の場合には、Ｚ_ｖ及びＺ_ｌをそのまま第１の実施形態と同様に適用することができるが、右側回避の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_ｒ→−Ｚ_ｒに変換（ｘ軸に線対称な場面）して、第１の実施形態と同様に適用して、最短２次元マップより{−ν₁’，−ν₂’，ｔ_ｅ’｝を得る。そして、−ν₁’→ν₁’、−ν₂’→ν₂’の処理を行えば、障害物の右側を回避する{ν₁’，ν₂’，ｔ_ｅ’｝が得られる。

次に、ステップ５０６で、左側回避の最短の回避距離Ｘ_ｓと右側回避との最短の回避距離Ｘ_ｓとを比較し、左側回避の最短の回避距離Ｘ_ｓの方が小さい場合には、ステップ５０８へ移行し、左側回避の軌道を選択し、右側回避の最短の回避距離Ｘ_ｓの方が小さい場合には、ステップ５１０へ移行し、右側回避の軌道を選択する。

次に、ステップ５１２で、選択した回避動作が必要か否かを判定し、その回避動作が必要な場合には、ステップ１１６へ移行し、回避車両運動制御を実行し、回避動作が必要でない場合、すなわち回避動作を行わなくても障害物と衝突しない場合には、そのまま処理を終了する。なお、公知の技術（特開２００７-２８３９１０号公報）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。

なお、第５の実施の形態では、最短２次元マップを用いた最短回避制御について、左側回避軌道と右側回避軌道とを比較する場合について説明したが、例えば図８や図１７の最適２次元マップを用いて最適回避制御を行う場合にも適用できる。図２４を参照して、第５の実施の形態の最適回避制御の場合について説明する。なお、第１〜第４の実施の形態、及び第５の実施の形態の最短回避制御の場合と同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。

ステップ１００〜１０６、及びステップ５００を経て、ステップ２００で、左側回避ではＺ_０をＺ_ｌに、右側回避ではＺ_０をＺ_ｒに代えて、例えば図９の３次元マップを用いて予測回避時間ｔ_ｅのチルダを導出する。次に、ステップ５５０で、上記ステップ５００で導出された予測回避時間ｔ_ｅのチルダと（８５）式のＺ_ｌまたはＺ_ｒとを（２１）式に適用して、ｔ_ｅのチルダ後の自車両の通過位置を左側回避及び右側回避の各々について予測する。その予測位置Ｙ_ｅのチルダ（ｔ_ｅのチルダ）を左側回避及び右側回避の各々における回避すべき横移動距離Ｙ_ｅとして設定する。ただし、（２１）式のＺ_０にはＺ_ｌまたはＺ_ｒを代入する。

次に、ステップ５５２で、例えば図８や図１７のような最適２次元マップを用いて、設定された左側回避の目標位置及び速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する。同様に、右側回避の目標位置及び速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する。なお、左側回避の場合には、Ｚ_ｖ及びＺ_ｌをそのまま第２の実施形態と同様に適用することができるが、右側回避の場合には、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_ｖ→−Ｚ_ｖ、Ｚ_ｒ→−Ｚ_ｒに変換（ｘ軸に線対称な場面）して、第２の実施形態と同様に適用して、最適２次元マップより{−ν₁’，−ν₂’，ｔ_ｅ’｝を得る。そして、−ν₁’→ν₁’、−ν₂’→ν₂’の処理を行えば、障害物の右側を回避する{ν₁’，ν₂’，ｔ_ｅ’｝が得られる。

次に、ステップ５５４で、上記ステップ５５２で得られた左側回避の場合の車体合成力の最大値と右側回避の場合の車体合成力の最大値とを比較し、左側回避の車体合成力の最大値の方が小さい場合には、ステップ５０８へ移行し、左側回避の軌道を選択し、右側回避の車体合成力の最大値の方が小さい場合には、ステップ５１０へ移行し、右側回避の軌道を選択する。

以下、ステップ２０６、及びステップ１１６またはステップ２０８で、回避車両運動制御等を実行する。

次に、第６の実施の形態について説明する。第６の実施の形態では、障害物の位置や速度の検出値の誤差を考慮する場合について説明する。なお、第６の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。

まず、障害物の位置の検出値を（Ｘ_ｅのバー，Ｚ_０のバー）、精度をｅ_ｘ、ｅ_ｙ、速度の検出値をＺ_ｖのバー、精度をｅ_ｖとすると、真値Ｘ_ｅ、Ｚ_ｖ、Ｚ_０と検出値及び精度との間には、下記（８６）式のような関係がある。

ここで、予め障害物の行動パターンのデータベースを定めておき、このデータベースを参照して、直前に制御指令を行った時刻の障害物の状態量に基づいて、現時刻の障害物の状態量の範囲を推定する。その範囲が、位置のｘ成分において［Ｘ_ｅａ，Ｘ_ｅｂ］、ｙ成分において［Ｚ_０ａ，Ｚ_０ｂ］、速度において［Ｚ_ｖａ，Ｚ_ｖｂ］になったとすると、検出値、真値、及び推定範囲には、例えば図２５に示すような関係が想定される。同図（ａ）は、検出値、及び（８６）式に従って検出値から定まる真値の範囲のいずれもが推定範囲内の場合である。同図（ｂ）は、検出値は推定範囲内であるが、真値の範囲の一部が推定範囲外となる場合である。同図（ｃ）は、検出値及び真値の範囲のいずれもが推定範囲外の場合である。なお、同図では、Ｚ_ｖｂ側に関して推定範囲を示したが、Ｚ_ｖａ側に関しても同様に推定範囲が想定され、また区間［Ｚ_ｖａ，Ｚ_ｖｂ］を含むような広い範囲となる場合も想定される。さらに、同図では、障害物の速度Ｚ_ｖについての検出値、真値、及び推定範囲の関係について示しているが、障害物の位置（Ｘ_ｅ，Ｚ_ｏ）についても同様である。

これらの関係に基づき、上記各実施の形態に適用する場合において、例えば、図１のような自車両の前後方向に対して障害物の左側を回避する場面において、Ｘ_ｅ、Ｚ_ｏ及びＺ_ｖの各々の検出値、真値、及び推定範囲の関係が、例えば図２５の（ａ）〜（ｃ）のいずれかに該当する場合には、下記（８７）式のような方法により、Ｘ_ｅ、Ｚ_ｏ及びＺ_ｖの各々の値を修正することができる。

なお、障害物の右側を回避する場合は、ｖ_ｙ０→−ｖ_ｙ０、Ｚ_０のバー→−Ｚ_０のバー、Ｚ_ｖのバー→−Ｚ_ｖのバー、Ｚ_０ａ→−Ｚ_０ａ、Ｚ_０ｂ→−Ｚ_０ｂに変換して、（８７）式のような方法により修正した後、上記実施の形態と同様に、｛−ν₁’，−ν₂’，ｔ_ｅ’｝を求めて、−ν₁’→ν₁’、−ν₂’→ν₂’の処理を行えばよい。

図２６を参照して第６の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間を求めるために用いるマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。

ステップ１００〜１０６を経て、ステップ６００で、上記ステップ１０６で変換された障害物の状態量（Ｘ_ｅのバー，Ｚ_０のバー，Ｚ_ｖのバー）から、（８７）式のような方法により各々の値を修正する。

以下、第１の実施の形態と同様に処理する。なお、ステップ１１０では、修正した値を用いて３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を得、ステップ１１４では、修正した値を用いて最短２次元マップより車体合成力を導出する。

なお、上記では、最短回避制御の場合について説明したが、最適回避制御についても同様に適用することができる。

１０ 車速センサ
１２ 操舵角センサ
１４ スロットル開度センサ
１６ 前方カメラ
１８ レーザレーダ
２０ 制御装置
２２ 操舵角制御装置
２４ 制動力制御装置
２６ 駆動力制御装置
２８ マップ記憶装置
３０ 表示装置

Claims (15)

1. 障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
   自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
   ・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙ_ｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出するための最短２次元マップ、並びに
   ・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖ_ｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖ_ｙ０、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚ_ｖ、前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ_０、及び車体合成加速度の最大値Ｆ_０／ｍを用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分に対して車体前後方向の移動距離が最短となる回避を行う場合の予測回避時間ｔ_ｅの、前記成分ｖ_ｘ０、前記成分ｖ_ｙ０、前記成分Ｚ_ｖ、前記成分Ｚ_０、及び前記最大値Ｆ_０／ｍのうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔ_ｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、
   前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔ_ｅを導出し、導出された予測回避時間ｔ_ｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙ_ｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙ_ｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、設定された前記成分Ｙ_ｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、
   を含む車両運動制御装置。
2. 前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔ_ｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔ_ｅと前記予測時間とに基づいて求める請求項１記載の車両運動制御装置。
3. 前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更した請求項１または請求項２記載の車両運動制御装置。
4. 障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
   自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
   前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙ_ｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力及び回避時間を導出するための最短２次元マップを記憶した記憶手段と、
   前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙ_ｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙ_ｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記成分Ｙ_ｅを再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記Ｙ_ｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、
   を含む車両運動制御装置。
5. 前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離とを比較し、前記最短距離が小さい側の回避軌道を選択する請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
6. 障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
   自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
   ・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出するための最適２次元マップ、並びに
   ・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖ_ｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖ_ｙ０、前記自車両と前記障害物との距離の車体前後方向の成分Ｘ_ｅ、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚ_ｖ、及び前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ_０を用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる回避を行う場合の予測回避時間ｔ_ｅの、前記成分ｖ_ｘ０、前記成分ｖ_ｙ０、前記成分Ｘ_ｅ、前記成分Ｚ_ｖ、及び前記成分Ｚ_０のうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔ_ｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、
   前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔ_ｅを導出し、導出された予測回避時間ｔ_ｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、
   を含む車両運動制御装置。
7. 前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔ_ｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔ_ｅと前記予測時間とに基づいて求める請求項６記載の車両運動制御装置。
8. 前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更した請求項６または請求項７記載の車両運動制御装置。
9. 障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
   自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
   前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避時間を導出するための最適２次元マップを記憶した記憶手段と、
   前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記目標位置を再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記目標位置に対して車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、
   を含む車両運動制御装置。
10. 前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値とを比較し、前記車体合成力の最大値が小さい側の回避軌道を選択する請求項６〜請求項９のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
11. 前記導出手段は、前記検出手段により検出された前記障害物の状態量を、該状態量及び精度で表される真値の範囲、並びに予め記憶された前記障害物の行動パターンにより定まる前記状態量の取りうる範囲との関係に基づいて修正する請求項１〜請求項１０のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
12. 前記検出手段は、前記自車両に対する前記障害物の相対距離及び相対速度を検出する請求項１〜請求項１１のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
13. 前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも一つを制御する制御手段を更に含む請求項１〜請求項１２のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
14. 前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、ドライバに車両運動状態を報知する報知手段を更に含む請求項１〜請求項１３のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
15. コンピュータを、請求項１〜請求項１４のいずれか１項記載の車両運動制御装置を構成する各手段として機能させるための車両運動制御プログラム。