JP2018034527A - 車両の運動制御方法及び車両の運動制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】走行計画に一貫性を持たせ、リスクが変化し続ける状況であっても、車両運動を安定させてドライバーの安心感の向上を図ることができる車両の運動制御方法を提供すること。【解決手段】外界認識と自車両状態認識とに基づいて車両運動を制御する車両の運動制御方法において、自車両と、自車両の周囲に存在する障害物との物理的相対関係から算出されたリスクポテンシャルの単位時間当たりの変化量であるリスクポテンシャル微分値を算出し（ステップＳ103）、このリスクポテンシャル微分値が目標値となるように、自車両の車両運動を制御する（ステップＳ107〜ステップＳ108）構成とした。【選択図】図３

Description

本開示は、外界認識と自車両状態認識に基づいて車両運動を制御する車両の運動制御方法及び車両の運動制御装置に関するものである。

従来、自車両の周囲の道路や他車両に起因するリスクの分布設定を行い、設定したリスク分布を用いて、自車両の走行計画を生成する車両の運動制御方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９-３７５６１号公報

しかしながら、自車両の周囲の走行環境は常に変化し続けているため、自車両周囲の道路や他車両に起因するリスクの分布も常に変化する。そのため、従来の車両の運動制御方法のように実際のリスク分布を元に従属的で受動的に生成される走行計画では、リスク分布の変化に応じて走行計画が変化し、計画の一貫性を欠くという問題があった。

本開示は、上記問題に着目してなされたもので、走行計画に一貫性を持たせ、リスクが変化し続ける状況であっても、車両運動を安定させてドライバーの安心感の向上を図ることができる車両の運動制御方法及び車両の運動制御装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本開示は、外界認識と自車両状態認識とに基づいて車両運動を制御する車両の運動制御方法であり、自車両と、自車両の周囲に存在する障害物との物理的相対関係から算出されたリスクポテンシャルの単位時間当たりの変化量であるリスクポテンシャル微分値を算出する。そして、リスクポテンシャル微分値が目標値となるように、自車両の車両運動を制御する。

この結果、走行計画に一貫性を持たせ、リスクが変化し続ける状況であっても、車両運動を安定させてドライバーの安心感の向上を図ることができる。

実施例１の車両の運動制御方法及び運動制御装置が適用された車両運動支援システムを示す全体システム構成図である。 実施例１の車両走行計画演算部が有するフィードバック制御部の構成を示すブロック図である。 実施例１の車両制御演算装置にて実行される車両制動制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１の車両の運動制御装置を適用した車両において、車両運動制御を行ったときの先行車両速度・自車両速度・リスクポテンシャル・リスクポテンシャル微分値・自車両減速度の各特性を示すタイムチャートである。 実施例２の車両制御演算装置にて実行される車両制動制御処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本開示の車両の運動制御方法及び車両の運動制御装置を実施するための形態を、図面に示す実施例１及び実施例２に基づいて説明する。

（実施例１）
まず、構成を説明する。
実施例１における車両の運動制御方法及び運動制御装置は、外界認識と自車両状態認識とに基づいて車両運動を支援するシステムを搭載した運転支援車両に適用したものである。以下、実施例１の構成を、「全体システム構成」、「車両制動制御処理構成」に分けて説明する。

［全体システム構成］
図１は、実施例１の車両の運動制御方法及び運動制御装置が適用された車両運動支援システムを示す全体システム構成図である。以下、図１に基づき、実施例１の全体システム構成を説明する。

実施例１の車両運動支援システムは、図１に示すように、外界認識装置１と、自車状態認識装置２と、車両制御演算装置３と、車両駆動装置４と、を備えている。

外界認識装置１は、自車両に設けられ、自車両の周囲に存在する移動障害物情報や、道路形状、静止障害物情報等の交通環境を認識する装置である。ここで、「移動障害物」とは、自車両の周囲を走行している他車両や、歩行者、自転車等の移動中（移動可能）の障害物である。また、「静止障害物」とは、路面に設けられた区画線や縁石、フェンス、壁等の静止中（移動しない）の障害物である。
この外界認識装置１としては、一般的に使用されているレーザレンジファインダや、超音波を利用するクリアランスソナー、画像を撮影して撮影画像情報を取得する単眼カメラ、複数の撮影部を有するステレオカメラ等を用いる。なお、レーザレンジファインダは、赤外線レーザーを目標物に照射し、その反射の度合いで目標物までの距離を測定できる装置であり、検出物体のまでの距離情報をポイントクラウド情報として取得できるようになっている。更に、外界認識装置１は、測距センサを含み、自車両と周囲の障害物等との距離を計測し、距離データを生成する。
外界認識装置１によって認識された車両周囲の交通環境情報は、車両制御演算装置３に出力される。

自車状態認識装置２は、自車両に設けられ、自車両の走行速度や走行位置等の自車状態情報を認識する装置である。
この自車状態認識装置２としては、例えば車輪速センサや、操舵角センサ、ヨーレートセンサを用いる。なお、車速センサは、車軸の回転数を検出することで、車速を検出する。また、操舵角センサは、操舵用アクチュエータの回転軸を検出することで、操舵角（車両前後方向に対する車輪の傾き）を検出する。ヨーレートセンサは、ヨーレート（旋回方向への回転角の変化速度）を検出する。
自車状態認識装置２によって認識された自車状態情報は、車両制御演算装置３に出力される。

車両制御演算装置３は、外界認識装置１及び自車状態認識装置２によって得られた情報を基にして、自車両の走行計画を演算する装置であり、外界認識と自車両状態認識とに基づいて車両運動を制御するコントローラである。この車両制御演算装置３は、環境・車両状態認識部３１と、制動制御判断部３２と、制動制御目標値設定部３３と、車両走行計画演算部３４と、車両運動制御部３５と、を有している。

環境・車両状態認識部３１は、外界認識装置１から入力された障害物情報と、自車状態認識装置２から入力された自車状態情報と、に基づいて、自車両と、自車両の周囲に存在する障害物（以下、「車両周囲障害物」という）との物理的相対関係を検出する。そして、この物理的相対関係からリスクポテンシャル（＝リスク感指標値）を算出し、リスクポテンシャルの時系列的な変化から、このリスクポテンシャルの単位時間当たりの変化量であるリスクポテンシャル微分値を算出する。ここで、リスクポテンシャル微分値は、この環境・車両状態認識部３１が有するＲＰ変化量演算部３１ａ（リスクポテンシャル微分値演算部）によって、リスクポテンシャルを微分することで算出される。

なお、「リスクポテンシャル（＝リスク感指標値）」とは、障害物との距離（車間距離）や障害物との相対速度、到達時間等を変数とし、自車両の周囲に存在する障害物との物理的相対関係から算出されたリスク感指標（障害物への自車両の接近リスクの高さの指標）である。
このリスクポテンシャルは、周囲車両に対する定常状態を表す指標としての車間時間ＴＨＷ（time headway）と、先行車両に対する過渡状態を表す指標としての余裕時間ＴＴＣ（time to collision）とを用いて、下記式（１）から算出される。
ＲＰ ＝ １／ＴＨＷ ＋ ｋ・１／ＴＴＣ
＝ Ｖｈ／ｄ ＋ ｋ・（Ｖｐ−Ｖｈ）／ｄ …（１）
ここで、ＴＨＷ＝ 車間距離／自車両速度
ＴＴＣ＝ 車間距離／相対速度
Ｖｈ＝自車両速度
Ｖｐ＝先行車両速度
ｄ＝車間距離
ｋ＝重みづけ係数 である。

制動制御判断部３２は、ＲＰ変化量演算部３１ａによって演算されたリスクポテンシャル微分値に基づいて、自車両の制動統制が必要な状態であるか否かを判定する。具体的には、リスクポテンシャル微分値が、予め設定された閾値以上であるか否かを判断し、リスクポテンシャル微分値が閾値以上と判断されたときには、制動統制が必要であるとし、リスクポテンシャル微分値が閾値未満と判断されたときには、制動統制が不要であるとする。
ここで、「制動統制が必要な状態」とは、自車両前方の障害物である先行車両の存在によってリスクポテンシャルが急激に高まり、減速が必要な状態である。また、「制動統制」とは、リスクポテンシャルの変動を一定に抑制するために自車両の減速度をコントロールすることである。なお、「閾値」は、リスクポテンシャルの増加度合いと、減速の必要度合いとのバランスを基準に実験等に基づいて設定する。

制動制御目標値設定部３３は、制動制御判断部３２での制動統制が必要であるとの判断に基づき、制動制御目標値を設定する。この制動制御目標値設定部３３によって設定された制動制御目標値情報は、車両走行計画演算部３４に入力される。
ここで、「制動制御目標値」とは、リスクポテンシャル微分値の変化を抑えるための自車両の減速度の目標値である。この「制動制御目標値」は、環境・車両状態認識部３１にて算出されたリスクポテンシャルと予め設定されたリスクポテンシャル上限値との差であるリスクポテンシャル乖離幅と、ＲＰ変化量演算部３１ａにて演算されたリスクポテンシャル微分値と、をパラメータとして設定されたデータベース（テーブル）に基づき、リスクポテンシャルがリスクポテンシャル上限値を超えない値に設定される。つまり、リスクポテンシャル微分値が同一であっても、リスクポテンシャル乖離幅が大きいほど、制動制御目標値は大きい値（減速度が大きくなる値）に設定される。
なお、「リスクポテンシャル上限値」とは、ドライバーが運転行動の切り替わり（ブレーキ・アクセル・ハンドルの操作）を生じさせるリスクポテンシャルの上限値であり、実験等により設定される。

車両走行計画演算部３４は、ＲＰ変化量演算部３１ａによって演算されたリスクポテンシャル微分値と、制動制御目標値設定部３３にて設定された制動制御目標値と、に基づいて、自車両の減速度（制動量）を演算する。この車両走行計画演算部３４によってされた演算された自車両の減速度情報は、車両運動制御部３５に入力される。ここで、自車両の減速度は、車両走行計画演算部３４が有するフィードバック制御部３４ａによって演算される。

このフィードバック制御部３４ａでは、リスクポテンシャル微分値の大きさに拘らず、このリスクポテンシャル微分値が制動制御目標値に一致するように減速度をフィードバック制御し、自車両の減速度を演算する。
すなわち、図２に示すように、まず、制動制御目標値を目標値として目標設定部１０１に入力する。一方、自車両の減速による車速変化と、車間距離の変化に基づき、実ＲＰ変化量算出部１０２にて実際のリスクポテンシャル微分値を算出する。そして、目標値である制動制御目標値と、実際のリスクポテンシャル微分値との差分（偏差）を演算し、この差分をｄＲＰ/ｄｔ調整部１０３に入力する。
ｄＲＰ/ｄｔ調整部１０３では、入力された差分に応じたゲインにより、制動制御目標値と実際のリスクポテンシャル微分値との差分を減ずるように自車両の減速度を制御するための減速度制御値が演算される。そして、減速度算出部１０４において、減速度制御値に外乱の影響を加え、自車両の減速による速度を算出する。なお、自車両の速度を制御することで周囲車両との車間距離も変化する。
そして、減速によって変化した車速、周囲車両と車間距離を用いて、実ＲＰ変化量算出部１０２にて実際のリスクポテンシャル微分値を再度算出し、算出された値を用いて減速度をフィードバック制御することによって、実際のリスクポテンシャル微分値が制動制御目標値を超えず、リスクポテンシャル微分値を制動制御目標値に一致（収束）させる減速度（制動量）が求められる。

車両運動制御部３５は、車両走行計画演算部３４にて演算された自車両の減速度に基づき、この減速度を実現する車両運動（制動動作）を生成する。この車両運動制御部３５によって生成された車両運動情報は、車両駆動位置４に入力される。

車両駆動装置４は、自車両を駆動するためのアクチュエータであり、車両制御演算装置３の車両運動制御部３５によって生成された車両運動情報に従って自車両を駆動する。この車両駆動装置４としては、駆動アクチュエータ、制動アクチュエータ、転舵アクチュエータ、セレクトレンジ＆シフトポジションアクチュエータ等を用いる。

［車両制動制御処理構成］
図３は、実施例１の車両制御演算装置にて実行される車両制動制御処理の流れを示すフローチャートである。以下、車両制動制御処理構成を表す図３の各ステップについて説明する。

ステップＳ101では、外界認識装置１で得られた情報を読み込み、自車両の周囲の交通環境を認識し、ステップＳ102へ進む。
ここで、外界認識装置１からは、移動障害物（例えば周囲車両等）の位置と移動速度、移動方向を読み込む。また、地図情報と照合された移動障害物の座標、車両周囲の静止障害物の種類と座標、道路形状情報としての区画線（レーン、通行帯）情報を読み込む。

ステップＳ102では、ステップＳ101での交通環境の認識に続き、自車状態認識装置２で得られた情報を読み込み、自車両の走行状態を認識し、ステップＳ103へ進む。
ここで、自車状態認識装置２からは、自車両の走行速度、地図情報と照合された走行位置、地図上での走行方向を読み込む。

ステップＳ103では、ステップＳ102での自車状態の認識に続き、ステップＳ101にて認識した交通環境と、ステップＳ102にて認識した自車状態と、に基づき、自車両と車両周囲障害物との物理的相対関係からリスクポテンシャルを算出した上、このリスクポテンシャルの時系列的な変化からリスクポテンシャル微分値を算出し、ステップＳ104へ進む。
ここで、リスクポテンシャル微分値は、リスクポテンシャルを微分することで求める。

ステップＳ104では、ステップＳ103でのリスクポテンシャル微分値の算出に続き、このリスクポテンシャル微分値が、予め設定した閾値以上であるか否かを判断する。YES（リスクポテンシャル微分値≧閾値）の場合には、自車両の前方に障害物（先行車両）が存在するためにリスクポテンシャルが急増し、自車両の制動統制が必要な状態であるとしてステップＳ105へ進む。NO（リスクポテンシャル微分値＜閾値）の場合には、自車両の前方に障害物（先行車両）が存在しないため減速が不要である、又は、リスクポテンシャルの変化が乏しいと判断し、制動統制が不要であるとしてエンドへ進む。

ステップＳ105では、ステップＳ104でのリスクポテンシャル微分値≧閾値との判断に続き、ステップＳ103にてリスクポテンシャル微分値を算出する際に求めたリスクポテンシャルと、予め設定したリスクポテンシャル上限値との差であるリスクポテンシャル乖離幅を算出し、ステップＳ106へ進む。
ここで、「リスクポテンシャル乖離幅」は、リスクポテンシャル上限値から、リスクポテンシャルを差し引くことで算出する。

ステップＳ106では、ステップＳ105でのリスクポテンシャル乖離幅の算出に続き、このリスクポテンシャル乖離幅と、ステップＳ103にて算出したリスクポテンシャル微分値とに基づき、制動制御目標値を設定し、ステップＳ107へ進む。
ここで、「制動制御目標値」は、予め設定されたデータベース（テーブル）に基づいて、リスクポテンシャルがリスクポテンシャル上限値を超えない値に設定される。

ステップＳ107では、ステップＳ106での制動制御目標値の設定に続き、このステップＳ106にて設定された制動制御目標値に基づき、自車両の減速度（制動量）を演算し、ステップＳ108へ進む。
ここでは、実際のリスクポテンシャル微分値と制動制御目標値との差分（偏差）を減ずる値に減速度を設定し、実際のリスクポテンシャル微分値の大きさに拘らず、このリスクポテンシャル微分値が制動制御目標値に一致（収束）するように、フィードバック制御により減速度を求める。
つまり、リスクポテンシャル微分値が制動制御目標値よりも大きい値であれば、リスクポテンシャル微分値を抑制する減速度とし、リスクポテンシャル微分値が制動制御目標値よりも小さい値であれば、リスクポテンシャル微分値を増大させる減速度とする。

ステップＳ108では、ステップＳ107での減速度の演算に続き、自車両の実際の減速度を、演算された減速度に一致させる車両駆動信号を車両駆動装置４へ出力して自車両の制動量（車両運動）を制御し、エンドへ進む。

次に、作用を説明する。
まず、「リスク最小の行動方略の課題」を説明し、続いて、実施例１の車両の運動制御方法及び運動制御装置の作用を、「リスクポテンシャル微分値による運動制御作用」、「リスクマネジメント実行制限作用」、「その他の特徴的作用」に分けて説明する。

［リスク最小の行動方略の課題］
自動運転車両の走行行動を計画する際、リスクの低いエリアを選んで走行する計画や、リスクの積算値が低くなる計画を選択する、いわゆるリスク最小の行動方略が一般的に行われている。

しかしながら、車両の周囲の走行環境は、自車両の速度変化等の内的要因だけでなく、他車両や歩行者等の存在や、道路構造の変化等に伴う外的要因の影響も受けることで常に変化し続ける。そのため、自車両の周囲の環境状況をセンシングして分析した結果に基づいて作成される走行計画、つまり走行環境に従属的で受動的に作成される走行計画では、車両周囲の走行環境の変化に左右され、走行計画に一貫性を欠くことになる。

特に、首都高速道路や大阪環状線等に代表されるような交通流が早く、車両が密集している走行路では、自車両に近接した位置を走行する他車両の有無によってリスクが大きく変動するため、自車両の走行計画もその影響を受けて変動してしまう。このような場合、リスクの低いエリアを選択して走行するようなリスク最小の行動方略では、自車両の行動計画に一貫性と安定性を欠くという問題が生じる。

なお、自車両の周囲の道路や他車両に起因するリスクの予測精度を向上したとしても、予測外の出来事が発生する可能性があり、実際のリスクの変動に応じて走行計画が変化することを防止できない。

また、車両が密集している走行路では、リスクの高いエリアを走行せざる得ない状況となってしまうことが考えられるが、リスクの積算値が低くなる走行計画を選択するというリスク最小の行動方略では、適切な走行計画を選択することができない場合の対応が不十分である。つまり、リスク最小の行動方略では、リスクの積算値が上昇せざる得ない状況において、十分な計画方針を与えることができなかった。

このように、特に車両が密集するような難度の高い走行環境であるほど、走行計画とそれに伴う車両運動とに安定感を欠き、ドライバーは自車両の走行計画を把握・予測することが困難になっていた。そのため、自車両の運転に対する信頼感が低下し、ひいてはドライバーの精神的負担感が増大し、それに伴って自車両の運転の監視負荷が過分に増大するという問題が生じていた。

［リスクポテンシャル微分値による運動制御作用］
実施例１の車両の運動制御装置では、走行中、図３に示す車両制動制御処理を実行する。すなわち、ステップＳ101→ステップＳ102へと進み、外界認識装置１からの情報により自車両の周囲の交通環境を認識すると共に、自車状態認識装置２からの情報により自車両の走行状態を認識する。そして、ステップＳ103へと進んで、リスクポテンシャル微分値を算出する。

リスクポテンシャル微分値を算出したら、ステップＳ104に進み、算出したリスクポテンシャル微分値が、予め設定した閾値以上であるか否かを判断し、自車両の前方に障害物が存在することでリスクポテンシャルが急上昇するか、つまり制動統制が必要な状態であるか否かを判断する。
リスクポテンシャル微分値が閾値以上であれば、障害物が存在するためにリスクポテンシャルが急に高くなり、減速が必要である（制動統制が必要である）として、ステップＳ105→ステップＳ106へと進み、リスクポテンシャル乖離幅及びリスクポテンシャル微分値に応じた制動制御目標値を設定する。

そして、ステップＳ107に進んで、実際のリスクポテンシャル微分値と制動制御目標値との差分に基づき、実際のリスクポテンシャル微分値が、制動制御目標値に一致（収束）するように自車両の減速度を演算する。その後、ステップＳ108へと進み、自車両の減速度が、演算された減速度に一致するように自車両の制動量（車両運動）を制御する。

これに対し、先行車両に追従走行する状況下では、図４に示すように、先行車両の速度変化に応じて、自車両の速度も変化する。このときのリスクポテンシャルは、主に車間距離の変化によって図４に示すように変動し、先行車両の減速度が高いときには、リスクポテンシャルの絶対値も高い値となって現れる。

一方、上述のように、自車両と車両周囲障害物との物理的相対関係から算出されたリスクポテンシャルの単位時間当たりの変化量であるリスクポテンシャル微分値が、目標値となるように自車両の制動量を制御すると、区画１及び区間２に示されているように、リスクポテンシャル微分値のピークが抑えられた車両運動となり、自車両の減速度は、走行状況によって適正な制動となる。

すなわち、実施例１では、車両周囲の走行環境に基づく状況把握と予測から車両運動を計画するフィードフォワード的な走行計画と共に、車両運動を走行制御の目標値に合わせるフィードバック的な走行制御が併せて実行される。そして、フィードバック的な制御によって、走行環境に対処する制御状態と、ドライバーが安心感を感じられる制御状態とを両立する目標値を設定して車両運動を管理することで、車両周囲の状況によって変化するリスクに左右されにくい走行計画を選択することができ、走行計画に一貫性を持たせることができる。この結果、リスクが変化し続ける状況であっても、車両運動を安定させてドライバーの安心感の向上を図ることができる。

また、車両密度が高い等の理由により、車両周囲の障害物（他車両）との距離が近接し、リスクポテンシャルが高くなる状況で、リスクの高いエリアを走行せざる得ないときであっても、リスクポテンシャル微分値を車両運動の目標値とすることで、車両運動の制御によって、リスクポテンシャルの変化量（立ち上がり）の大きさを管理することができる。そのため、自車両と車両周囲障害物との物理的相対関係から算出されたリスクポテンシャルの高さを、その変化量（変化率）をコントロールしながら軽減することができる。これにより、ドライバーにとって安定感のあるリスク軽減挙動を実現することができる。

そして、リスクポテンシャル微分値が目標値となることで、リスクポテンシャルの立ち上がり度合いに応じて自車両の減速度をコントロールすることになり、リスクポテンシャルが予め設定した変化状態に収まる。そのため、リスクポテンシャルの変動が抑制され、特に自車両の直前に他車両が入り込む、いわゆる割り込み時の減速に不適合感（減速が遅いと感じる感覚）を感じる状態を改善することができる。

［リスクマネジメント実行制限作用］
実施例１の車両の運動制御装置では、上述のように、リスクポテンシャル微分値が予め設定した閾値以上であるか否かを判断し、リスクポテンシャル微分値が閾値以上のときにリスクポテンシャル微分値が目標値となるように制動量の制御を実行する（ステップＳ104〜ステップＳ107）。なお、リスクポテンシャル微分値が閾値未満のときには、リスクポテンシャル微分値が目標値となるような制動量の制御を実行せず、例えばリスクポテンシャルの絶対値を所定の目標値となるように車両運動を制御する。

このように、リスクポテンシャル微分値が閾値以上のときにのみ、リスクポテンシャル微分値を目標値とした制動量の制御を実行することで、障害物が存在するためにリスクポテンシャルが急に高くなる場合に限って、リスクポテンシャルの変動をコントロール（統制）する制動制御を行うことになる。そのため、不要な減速（制動）の発生を防止して、ドライバーのリスクに対する感度の高い状況のときに適切にリスクポテンシャルのコントロールを実行することができる。そして、効率的にドライバーに安定感と安心感を感じさせることができる。

［その他の特徴的作用］
実施例１では、自車両を制動する際の目標値である制動制御目標値を、リスクポテンシャルと予め設定されたリスクポテンシャル上限値との差であるリスクポテンシャル乖離幅と、リスクポテンシャル微分値と、に応じて設定し、このリスクポテンシャル乖離幅が大きいほど制動制御目標値も大きい値に設定する。

そのため、リスクポテンシャル上限値に対してリスクポテンシャルに余裕がある場合の方が、より応答性の良い制動制御を行うことが可能となり、制動応答性の向上を図ることが可能となる。また、リスクポテンシャル上限値に対するリスクポテンシャルの余裕が少ないときには、急激な制動制御が緩和され、リスクポテンシャルの急激な変動を抑えることができて、安定感のある制動制御を行うことができる。
すなわち、制動応答性の向上と、安定感のある制動制御とのバランスの向上を図ることができる。

さらに、実施例１では、自車両の減速度を設定する際、リスクポテンシャル微分値の大きさに拘らず、このリスクポテンシャル微分値が制動制御目標値に一致するように減速度がフィードバック制御される。
そのため、制動時のリスクポテンシャル微分値が、制動制御目標値よりも低い状態のときには、制動を緩和することができ、例えば速度の低い低速走行での前方車追従走行時において、減速が早すぎると感じる不適合な感覚を解消することができる。これにより、走行効率を優先したキビキビとした運転感覚を実現することができる。

次に、効果を説明する。
実施例１の車両の運動制御方法及び車両の運動制御装置にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。

(1) 外界認識と自車両状態認識とに基づいて車両運動を制御する車両の運動制御方法において、
自車両と、前記自車両の周囲に存在する障害物との物理的相対関係から算出されたリスクポテンシャルの単位時間当たりの変化量であるリスクポテンシャル微分値を算出し（ステップＳ103）、
前記リスクポテンシャル微分値が目標値となるように、前記自車両の車両運動を制御する（ステップＳ107〜ステップＳ108）構成とした。
これにより、走行計画に一貫性を持たせ、リスクが変化し続ける状況であっても、車両運動を安定させてドライバーの安心感の向上を図ることができる。

(2) 前記リスクポテンシャル微分値が、前記自車両の制動統制が必要な状態を判定する閾値以上であるか否かを判断し（ステップＳ104）、
前記リスクポテンシャル微分値が前記閾値以上と判断されたとき、制動制御目標値を設定し（ステップＳ105〜ステップＳ106）、
前記車両運動を制御する際（ステップＳ107〜ステップＳ108）、前記リスクポテンシャル微分値が前記制動制御目標値を超えないように、前記自車両の制動量を制御する構成とした。
これにより、(1)の効果に加え、リスクポテンシャルが高くなりつつあると共に、自車両の前方に障害物が存在するときに限って、リスクポテンシャル微分値が目標値となるように制動量を制御することができ、ドライバーのリスクに対する感度の高い状況のときに適切にリスクポテンシャルの統制を図ることができる。

(3) 前記制動制御目標値を設定する際（ステップＳ105〜ステップＳ106）、前記リスクポテンシャルと、予め設定されたリスクポテンシャル上限値との乖離幅が大きいほど、前記制動制御目標値を大きい値に設定する構成とした。
これにより、(1)又は(2)の効果に加え、制動応答性の向上と、安定感のある制動制御とのバランスの向上を図ることができる。

(4) 前記車両運動を制御する際、前記リスクポテンシャル微分値の大きさに拘らず、前記リスクポテンシャル微分値が前記制動制御目標値に一致するように前記自車両の制動量を制御する構成とした。
これにより、 (3)の効果に加え、走行効率を優先したキビキビした運転感覚を実現することができる。

(5) 外界認識と自車両状態認識とに基づいて車両運動を制御するコントローラ（車両制御演算装置３）を搭載した車両の運動制御装置において、
前記コントローラ（車両制御演算装置３）は、
自車両と、前記自車両の周囲に存在する障害物との物理的相対関係から算出されたリスクポテンシャルの単位時間当たりの変化量であるリスクポテンシャル微分値を算出するリスクポテンシャル微分値算出部（ＲＰ変化量演算部３１ａ）と、
前記リスクポテンシャル微分値が目標値となるように、前記自車両の車両運動を制御する車両運動制御部３５と、
を有する構成とした。
これにより、走行計画に一貫性を持たせ、リスクが変化し続ける状況であっても、車両運動を安定させてドライバーの安心感の向上を図ることができる。

（実施例２）
実施例２は、リスクポテンシャル微分値が制動制御目標値以上のときのみ、リスクポテンシャル微分値が制動制御目標値に一致するように自車両の制動量を制御する例である。

図５は、実施例２の車両制御演算装置にて実行される車両制動制御処理の流れを示すフローチャートである。なお、実施例１の車両制動制御処理と同じステップについては、図３と同一のステップ番号を付し、ここでは説明を省略する。以下、図３に示す車両制動制御処理とは異なるステップについて、図５に基づき説明する。

ステップＳ201では、ステップＳ106での制動制御目標値の設定に続き、ステップＳ103にて算出したリスクポテンシャル微分値が、この制動制御目標値以上であるか否かを判断する。YES（リスクポテンシャル微分値≧制動制御目標値）の場合には、ステップＳ202へ進む。NO（リスクポテンシャル微分値＜制動制御目標値）の場合には、ステップＳ203へ進む。

ステップＳ202では、ステップＳ201でのリスクポテンシャル微分値≧制動制御目標値との判断に続き、ステップＳ106にて設定された制動制御目標値に基づいて自車両の減速度を設定し、ステップＳ108へ進む。
ここでは、リスクポテンシャル微分値が制動制御目標値よりも大きいため、実際のリスクポテンシャル微分値と制動制御目標値との差分（偏差）に基づいて、リスクポテンシャル微分値を抑制するように減速度を設定する。

ステップＳ203では、ステップＳ201でのリスクポテンシャル微分値＜制動制御目標値との判断に続き、予め設定したリスクポテンシャルの目標値に基づいて自車両の減速度を設定し、ステップＳ108へ進む。
ここで、「リスクポテンシャルの目標値」は、車両運動に対してドライバーが感じる安心感と、走行効率を優先したキビキビとした運転感覚とのバランスを基準として実験等に基づいて任意の値に設定される。リスクポテンシャルの目標値に基づいて自車両の減速度を設定する場合、実際のリスクポテンシャルの絶対値（大きさ）が所定の目標値に一致するように減速度が制御される。

このように、リスクポテンシャル微分値が制動制御目標値以上のときのみ、リスクポテンシャル微分値が制動制御目標値に一致するように自車両の制動量を制御することで、制動時のリスクポテンシャル微分値が制動制御目標値よりも低いときには、リスクポテンシャル微分値を目標値とした減速度の制御は行わない。
そのため、例えば速度の低い低速走行での前方車追従走行時において、減速が早いと感じさせる状態であっても、その状態が維持される。この結果、ドライバーに対してより安心感を与える車両挙動（車両運動）になり、安全マージンを多く確保することを好むドライバーに適した運転感覚を実現することができる。

以上、本開示の車両の運動制御方法及び車両の運動制御装置を実施例１及び実施例２に基づいて説明してきたが、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

実施例１では、リスクポテンシャル微分値を目標として自車両の制動制御を行う例を示したが、これに限らない。リスクポテンシャル微分値が急に低下する運転シーンにおいて、急激なリスクポテンシャルの変動を抑制するため、自車両を加速させて、リスクポテンシャルを上昇させるような車両運動としてもよい。

また、実施例１及び実施例２では、本開示の車両の運動制御方法及び運動制御装置を、リスクポテンシャル微分値に基づいて車両の減速度を演算した後、演算した減速度に従って車両駆動装置５によって自車両を駆動する運転支援車両、つまり自動運転車両に適用する例を示したがこれに限らない。例えば、演算した減速度を車内ディスプレイに提示する一方、車両駆動制御は実施しない運転支援車両に適用してもよいし、演算した減速度を車内ディスプレイに提示すると共に、実際の減速度が演算した減速度から大きく逸脱する場合に限り車両の制動制御を行う半自動運転車両に適用してもよい。要するに、外界認識と自車両状態認識とに基づいて車両運動を支援する運転支援機能を有する運転支援車両であれば適用することができる。

１ 外界認識装置
２ 自車状態認識装置
３ 車両制御演算装置（コントローラ）
３１ 環境・車両状態認識部
３１ａ ＲＰ変化量演算部（リスクポテンシャル微分値演算部）
３２ 制動制御判断部
３３ 制動制御目標値設定部
３４ 車両走行計画演算部
３４ａ フィードバック制御部
３５ 車両運動制御部
４ 車両駆動装置

Claims (6)

1. 外界認識と自車両状態認識とに基づいて車両運動を制御する車両の運動制御方法において、
   自車両と、前記自車両の周囲に存在する障害物との物理的相対関係から算出されたリスクポテンシャルの単位時間当たりの変化量であるリスクポテンシャル微分値を算出し、
   前記リスクポテンシャル微分値が目標値となるように、前記自車両の車両運動を制御する
   ことを特徴とする車両の運動制御方法。
2. 請求項１に記載された車両の運動制御方法において、
   前記リスクポテンシャル微分値が、前記自車両の制動統制が必要な状態を判定する閾値以上であるか否かを判断し、
   前記リスクポテンシャル微分値が前記閾値以上と判断されたとき、制動制御目標値を設定し、
   前記車両運動を制御する際、前記リスクポテンシャル微分値が前記制動制御目標値を超えないように、前記自車両の制動量を制御する
   ことを特徴とする車両の運動制御方法。
3. 請求項２に記載された車両の運動制御方法において、
   前記制動制御目標値を設定する際、前記リスクポテンシャルと、予め設定されたリスクポテンシャル上限値との乖離幅が大きいほど、前記制動制御目標値を大きい値に設定する
   ことを特徴とする車両の運動制御方法。
4. 請求項２又は請求項３に記載された車両の運動制御方法において、
   前記車両運動を制御する際、前記リスクポテンシャル微分値の大きさに拘らず、前記リスクポテンシャル微分値が前記制動制御目標値に一致するように前記自車両の制動量を制御する
   ことを特徴とする車両の運動制御方法。
5. 請求項２又は請求項３に記載された車両の運動制御方法において、
   前記車両運動を制御する際、前記リスクポテンシャル微分値が前記制動制御目標値以上のときのみ、前記リスクポテンシャル微分値が前記制動制御目標値に一致するように前記自車両の制動量を制御する
   ことを特徴とする車両の運動制御方法。
6. 外界認識と自車両状態認識とに基づいて車両運動を制御するコントローラを搭載した車両の運動制御装置において、
   前記コントローラは、
   自車両と、前記自車両の周囲に存在する障害物との物理的相対関係から算出されたリスクポテンシャルの単位時間当たりの変化量であるリスクポテンシャル微分値を算出するリスクポテンシャル微分値算出部と、
   前記リスクポテンシャル微分値が目標値となるように、前記自車両の車両運動を制御する車両運動制御部と、
   を有することを特徴とする車両の運動制御装置。