JP2019137175A - 車両の制御装置及び車両の制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両が走行している路面状態に対して車両前方の路面状態が異なる場合に、車両の車間距離を最適に制御する。【解決手段】車軸に設けられたハブユニットセンサからの検出値に基づいて第１の路面摩擦係数を算出する第１の路面摩擦係数算出部２１０と、路面状態を非接触で検出する非接触センサからの検出値に基づいて第２の路面摩擦係数を算出する第２の路面摩擦係数算出部２２０と、第１の路面摩擦係数及び第２の路面摩擦係数に基づいて、車両が走行している路面よりも摩擦係数が低い路面が車両前方に存在する場合に、前方車との車間距離を拡げる制御を行う車両制御部２４０と、を備える、車両の制御装置２００が提供される。【選択図】図１

Description

本発明は、車両の制御装置及び車両の制御方法に関する。

従来、例えば下記の特許文献１には、路面摩擦係数検出手段により路面の摩擦係数を検出し、路面摩擦係数と実施形態車速とにより、自車両の進行方向上にある障害物との間の車間距離を算出することが記載されている。

また、近時では、顔の画像情報に基づいて人の状態を認識する技術が一般的となっている。例えば、下記の非特許文献１には、顔認識により運転中のドライバの状態を監視する技術が記載されている。

特開２００１−１９９２６０号公報

丸山 勇人、松岡 敦子、"ドライバーモニタシステムの紹介"、２０１２年１１月、ＯＫＩテクニカルレビュー 第２２０号 Ｖｏｌ．７９ Ｎｏ．２

しかしながら、上記特許文献１に記載された手法では、赤外線センサを用いて単に滑り易い路面状態か否かを検出している。このため、乾燥状態、水濡れ状態、凍結状態などの大まかな路面状態を検出することは可能であるが、車両が走行している路面の摩擦家数を詳細に取得することは困難である。

また、上記特許文献１に記載された手法では、赤外線センサを用いて路面状態を検出しているため、車両が走行している路面に対して、車両前方により摩擦係数の低い路面があるような場合など、路面摩擦係数が過渡的に変化する状況では、最適な車間距離を算出することは困難である。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、車両が走行している路面状態に対して車両前方の路面状態が異なる場合に、車両の車間距離を最適に制御することが可能な、新規かつ改良された車両の制御装置及び車両の制御方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、車軸に設けられたハブユニットセンサからの検出値に基づいて第１の路面摩擦係数を算出する第１の路面摩擦係数算出部と、路面状態を非接触で検出する非接触センサからの検出値に基づいて第２の路面摩擦係数を算出する第２の路面摩擦係数算出部と、前記第１の路面摩擦係数及び前記第２の路面摩擦係数に基づいて、車両が走行している路面よりも摩擦係数が低い路面が車両前方に存在する場合に、前方車との車間距離を広げる制御を行う車両制御部と、を備える、車両の制御装置が提供される。

前記車両制御部は、前記第１の路面摩擦係数及び前記第２の路面摩擦係数に基づいて、車両が走行している路面よりも摩擦係数が高い路面が車両前方に存在する場合に、前記第１の路面摩擦係数に基づいて前記車間距離を制御するものであっても良い。

また、前記車両制御部は、前記第１の路面摩擦係数が前記第２の路面摩擦係数に到達するまでの間は、前記第１の路面摩擦係数に基づいて前記車間距離を制御するものであっても良い。

また、前記車両のドライバの状態を判定するドライバ状態判定部を備え、前記車両制御部は、前記ドライバの状態に応じて、前記車間距離を制御するものであっても良い。

また、前記車両制御部は、前記ドライバの状態が不安定であるほど前記車間距離を拡げる制御を行うものであっても良い。

前記第１の路面摩擦係数又は前記第２の路面摩擦係数に基づいて目標車間距離を算出する車間距離算出部を備え、前記車両制御部は、前記前方車との前記車間距離が前記目標車間距離以下である場合は、前記前方車との前記車間距離が前記目標車間距離となるように制御を行うものであっても良い。

また、前記車間距離算出部は、前記第１の路面摩擦係数又は前記第２の路面摩擦係数を、摩擦係数の大きさに応じて前記目標車間距離が対応づけされた区分に当てはめることで前記目標車間距離を算出し、前記車両制御部は、前記第１の路面摩擦係数に対応する区分よりも前記第２の路面摩擦係数に対応する区分の摩擦係数が低い場合に、前方車との車間距離を拡げる制御を行うものであっても良い。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、車軸に設けられたハブユニットセンサからの検出値に基づいて第１の路面摩擦係数を算出するステップと、路面状態を非接触で検出する非接触センサからの検出値に基づいて第２の路面摩擦係数を算出するステップと、前記第１の路面摩擦係数及び前記第２の路面摩擦係数に基づいて、車両が走行している路面よりも摩擦係数が低い路面が車両前方に存在する場合に、前方車との車間距離を拡げる制御を行うステップと、を備える、車両の制御方法が提供される。

本発明によれば、車両が走行している路面状態に対して車両前方の路面状態が異なる場合に、車両の車間距離を最適に制御することが可能となる。

本発明の一実施形態に係る車両システムの構成を示す模式図である。 ドライバセンサがカメラから構成される場合に、ドライバセンサがドライバを撮影している状態を示す模式図である。 ドライバの顔領域に基づいて、顔が向いている角度等を算出する様子を示す模式図である。 ドライバの口が開いているか否かを判定する開口検知を示す模式図である。 ドライバ目が閉じているか否かを判定する様子を示す模式図である。 第２の摩擦係数算出部が路面状態を判定する際に使用するマップを示す模式図である。 図５Ａのマップ３次元マップを２次元マップに分解して示す模式図である。 図５Ａのマップ３次元マップを２次元マップに分解して示す模式図である。 図５Ａのマップ３次元マップを２次元マップに分解して示す模式図である。 図５Ａのマップ３次元マップを２次元マップに分解して示す模式図である。 路面状態と摩擦係数の関係を予め規定したデータベースの例を示す模式図である。 第１の路面摩擦係数センサと第２の路面摩擦係数センサによる車両制御を示す模式図である。 本実施形態に係る車両システムで行われる処理を示すフローチャートである。 図９のステップＳ１２において、第１の路面摩擦係数算出部２１０が路面摩擦係数μ１を算出する処理を示すフローチャートである。 図９のステップＳ１２において、第２の路面摩擦係数算出部２２０が路面摩擦係数μ２を算出する処理を示すフローチャートである。 車両速度Ｖと車間距離Ｌｎ（Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３）の関係を示す特性図である。 車両速度Ｖと車間距離Ｌｎ（Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３）の関係を示す特性図である。 車両速度Ｖと車間距離Ｌｎ（Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３）の関係を示す特性図である。 低μ路（摩擦係数＝μｌ）、中μ路（摩擦係数＝μｍ）、高μ路（摩擦係数＝μｈ）のそれぞれについて、分解能に応じた車間距離Ｌｎを示す模式図である。 ドライバの選択に応じて設定された車間距離を示す模式図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

図１は、本発明の一実施形態に係る車両システム１０００の構成を示す模式図である。車両システム１０００は、基本的には自動車などの車両に構成されるシステムである。図１に示すように、車両システム１０００は、車外センサ１００、ＡＣＣ制御ＳＷ１１０、ドライバセンサ１２０、車速センサ１３０、車間距離選択部１４０、第１の路面摩擦係数センサ１５０、第２の路面摩擦係数センサ１６０、制御装置２００、車両制御装置３００、警告装置４００を有して構成されている。

車外センサ１００は、ステレオカメラ、単眼カメラ、ミリ波レーダ、赤外線センサ等から構成され、自車両周辺の人や車両などの位置、速度を測定する。車外センサ１００がステレオカメラから構成される場合、ステレオカメラは、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサ等の撮像素子を有する左右１対のカメラを有して構成され、車両外の外部環境を撮像し、撮像した画像情報を制御装置２００へ送る。一例として、ステレオカメラは、色情報を取得可能なカラーカメラから構成され、車両のフロントガラスの上部に設置される。車速センサ１１０は、車両速度Ｖを検出するセンサである。

ＡＣＣ制御ＳＷ１１０は、アダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ：Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）による制御のオン、オフを切り換えるスイッチである。アダプティブクルーズコントロールがオンになると、車両速度の自動調整、先行車への追従走行、車線追従走行などのアダプティブクルーズコントロールが行われる。

ドライバセンサ１２０は、心拍数センサを含み、心拍数センサは例えばドライバの耳たぶなどに装着される。また、ドライバセンサ１２０は、ドライバを撮像するカメラを含む。ドライバセンサ１２０がカメラから構成される場合、カメラが撮像した画像を画像処理することで、瞼の開閉、頭や腕の動き、視線方向などを取得する。

第１の路面摩擦係数センサ１５０、及び第２の路面摩擦係数センサ１６０は、路面摩擦係数を取得するための各種パラメータを検出する。第１の路面摩擦係数センサ１５０は、車輪のハブに設けられるハブユニットセンサから構成され、車両の前輪及び後輪に作用する作用力を検出する。第１の路面摩擦係数センサ１５０によって検出される作用力には、前後方向力Ｆｘ、横力Ｆｙおよび上下力Ｆｚを含む三方向の分力と、ハブ（車軸）の軸周りのトルクＴｙとがある。前後方向力Ｆｘは、前輪及び後輪の接地面に発生する摩擦力のうち車輪中心面に平行な方向（ｘ軸方向、前後方向）に発生する分力であり、横力Ｆｙは、車輪中心面に直角な方向（ｙ軸方向、横方向）に発生する分力である。なお、車輪中心面は、車軸と直交し、車輪幅の中央を通る面をいうものとする。一方、上下力Ｆｚは、鉛直方向（ｚ軸）に作用する力、いわゆる、垂直荷重である。トルクＴｙは、タイヤ８００の車軸回りのトルク（ねじり力）である。

例えば、前輪及び後輪は、ひずみゲージと、このひずみゲージから出力される電気信号を処理し、作用力に応じた検出信号を生成する信号処理回路とを主体に構成されている。ハブに生じる応力は作用力に比例するという知得に基づき、ひずみゲージをハブに埋設することにより、作用力が直接的に検出される。なお、第１の路面摩擦係数センサ１５０の具体的な構成については、例えば、特開平０４−３３１３３６号公報、特開平１０−３１８８６２号公報、特許第４２７７７９９号等に開示されている構成を採用できる。第１の路面摩擦係数センサ１５０は、前輪又は後輪に駆動力を伝達するドライブシャフトに設けられていても良い。

車両駆動装置３００は、車両のタイヤを駆動するモータ、エンジンなどの装置である。警告装置４００は、車両のドライバに対して警告を行う装置であって、警告表示を表示する表示装置、警告音を発生するスピーカ等の装置である。

制御装置２００は、第１の路面摩擦係数センサ１５０、第２の路面摩擦係数センサ１６０が検出した情報に基づいて、前方を走行する先行車との車間距離を制御する。また、制御装置２００は、ドライバの状態に応じた車間距離の制御、警告の出力を行う。このため、制御装置２００は、環境情報取得部２０２、ドライバ情報取得部２０４、ドライバ状態判定部２０６、警告出力部２０８、第１の摩擦係数算出部２１０、第２の摩擦係数算出部２２０、車間距離算出部２３０、車両制御部２４０を有している。なお、制御装置２００の各構成要素は、回路（ハードウェア）、またはＣＰＵなどの中央演算処理装置とこれを機能させるためのプログラム（ソフトウェア）によって構成されることができる。

環境情報取得部２０２は、車外センサ１００を構成するステレオカメラの左右１組のカメラによって撮像した左右１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理によって対象物までの距離情報を生成して取得することができる。同時に、環境情報取得部２０２は、画像情報から被写体の位置情報を取得することができる。また、環境情報取得部２０２は、三角測量の原理によって生成した距離情報に対して、周知のグルーピング処理を行い、グルーピング処理した距離情報を予め設定しておいた三次元的な立体物データ等と比較することにより、立体物データや白線データ等を検出する。これにより、制御装置４００は、人物、他車両、一時停止の標識、停止線、ＥＴＣゲートなどを認識することもできる。

また、環境情報取得部２０２は、三角測量の原理によって生成した人物、他車両との距離情報を用いて、人物や他車両との距離の変化量、相対速度を算出することができる。距離の変化量は、単位時間ごとに検知されるフレーム画像間の距離を積算することにより求めることができる。また、相対速度は、単位時間ごとに検知される距離を当該単位時間で割ることにより求めることができる。

このように、環境情報取得部２０２は、車外センサ１００から得られる車両外の画像情報を取得して画像分析処理を行い、画像情報を分析して車両外の環境情報を取得する。

図２は、ドライバセンサ１２０がカメラから構成される場合に、ドライバセンサ１２０がドライバを撮影している状態を示す模式図である。図２に示すように、ドライバセンサ１２０は、一例としてステアリングコラムの上部に設置される。

ドライバセンサ１２０がカメラから構成される場合、ドライバセンサ１２０によって撮影された画像は、制御装置２００に入力される。ドライバ情報取得部２０４は、入力画像からエッジ検出、顔検出等の画像処理技術を用いてドライバの顔領域を取得し、顔領域に基づいて顔向きを取得する。ドライバ状態判定部４０６は、顔向きに基づいてドライバが脇見をしているか否かを判定する。また、ドライバ情報取得部４０４は、目、鼻、口など顔の各部位の特徴点の位置情報を検知し、ドライバ状態判定部４０６は、位置情報に基づいて眠気、居眠りなど前方不注意の可能性などドライバの状態を判定する。この際、前述した非特許文献１に記載された手法を用いることができる。

図３は、検出されたドライバの顔領域１０に基づいて、顔が向いている角度等を算出する様子を示す模式図である。画像情報から得られるドライバの顔領域１０に基づいて、ドライバの顔向きが予め定めた領域を外れているか否かをモニタリングすることで、脇見の可能性を判定することができる。なお、ドライバの顔領域１０は、目、鼻、口など顔の各部位の特徴点の位置情報から設定できる。また、顔向きは、一例として、正面から見た時の目の間隔を基準とし、この基準と画像情報から得られる目の間隔とを比較することで推定することができる。画像情報から得られる目の間隔が基準値よりも小さい程、顔向きが正面から横向きにずれていると判断できる。

図３の右下には、検知結果２０を示している。検知結果２０には、縦軸に「顔の上下方向の角度」、横軸に「顔の左右方向の角度」を表示しており、×印３０は検知された顔向きを示している。検知結果２０において斜線を付した中央部の矩形は、ドライバが正面を向いていると判断する正面領域２２を示し、検知された顔向き（×印３０）が正面領域２２から左右の脇見領域２４に変化した場合、脇見の可能性があると判定する。正面領域２２と脇見領域２４を区別するしきい値は左右±２０°程度とすることができるが、適宜変更可能である。脇見をしているか否かの判定は、例えば基準時間に対して顔向きが脇見領域２４になった時間の比率が所定のしきい値を超えたか否かによって判定することができる。また、例えば顔向き角度が予め設定した範囲を一定時間連続して超えた場合、もしくは連続して顔の検出ができない場合は、脇見と判定することも可能である。

図４は、ドライバの口が開いているか否かを判定する開口検知を示す模式図である。図４に示すように、口の上下の特徴点間の距離Ｄ１から口の開閉状態を判定し、特徴点間の距離Ｄ１が所定値を超える場合（図４に示す開口状態）では、ドライバの口が開いている可能性があり、あくびの可能性があると判定することができる。また、例えば開口状態のまま一定時間が経過する状況が複数回検知される場合は、居眠りの危険性が増大していると判断できる。

図５は、ドライバ目が閉じているか否かを判定する様子を示す模式図である。図５に示すように、目の上下の特徴点間の距離Ｄ２から目が閉じていることを検知し、特徴点間の距離Ｄ２が所定値以下の場合（図５に示す目閉じ状態）では、居眠りの可能性があると判定することができる。居眠りをしているか否かの判定は、例えば基準時間に対して目が閉じている時間の比率（閉眼率）が所定のしきい値を超えたか否かによって判定することができる。また、目閉じ検知が複数回検知されると居眠りの危険性が増大していると判断できる。また、画像処理により瞬きを検出し、瞬きの回数に基づいて居眠りをしているか否かの判定を行っても良い。図４、図５に示す判定は、ドライバ状態判定部４０６によって行われる。

制御装置２００の第１の摩擦係数算出部２１０は、第１の路面摩擦係数センサ１５０により前後方向力Ｆｘ、横力Ｆｙおよび上下力Ｆｚを含む三方向の分力が検出されると、これに基づいて路面の摩擦係数をリアルタイムに算出する。路面摩擦係数μ１は、以下の式から算出することができる。
μ１＝√（Ｆｘ^２＋Ｆｙ^２）／Ｆｚ

第１の摩擦係数算出部２１０により路面摩擦係数μ１を算出し、タイヤの摩擦円に基づく制駆動力制御を行うことで、車両挙動を安定させることができる。一方、第１の摩擦係数算出部２１０が算出した路面摩擦係数μ１は、路面摩擦係数を計測しようとする路面にタイヤが実際に接地してから計測され、現在走行中の路面の摩擦係数である。このため、路面摩擦係数μ１に基づいて制駆動力制御を行うと、例えば、車両が高μ路から凍結路などの極端な低μ路に突入した場合に、ＦｘとＦｙの合力のベクトルが低μ路でのタイヤ摩擦円（μ２ｚ)の半径よりはみ出してしまい、適切な制駆動力制御を実施する前にスリップを引き起こす可能性がある。

このため、本実施形態では、第１の路面摩擦係数センサ１５０を用いた路面摩擦係数μ１の推定とは別に、第２の路面摩擦係数センサ１６０を用いて、タイヤがまだ接地していない車両前方の路面の摩擦係数を推定する。第２の路面摩擦係数センサ１６０は、車両前方を撮像するカメラ、温度センサ（外気温センサ、路面温度センサ）、近赤外線センサ、レーザ光センサ（ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）センサ）等の非接触式センサを備えるハイブリッドタイプのセンサであり、車両前方の画像、温度、路面状態等を検出する。なお、第２の路面摩擦係数センサ１６０による路面状態の判別の際に、例えば特開２００６−４６９３６号公報に記載されている方法を採用しても良い。

制御装置２００の第２の摩擦係数算出部２２０は、第２の路面摩擦係数センサ１６０により車両前方の画像、温度等が検出されると、これに基づいて路面の摩擦係数をリアルタイムに算出する。

具体的に、第２の摩擦係数算出部２２０は、第２の路面摩擦係数センサ１６０のカメラの画像から車両前方の路面の色、路面粗さ等を取得する。また、第２の摩擦係数算出部２２０は、第２の路面摩擦係数センサ１６０の非接触式温度計から、外気温、路面温度を取得する。

また、第２の摩擦係数算出部２２０は、第２の路面摩擦係数センサ１６０の近赤外線センサの検出値から、路面の水分量を取得する。近赤外線を路面に照射した際に、路面に水分が多いと近赤外線の反射量が少なくなり、路面に水分が少ないと近赤外線の反射量が多くなる。従って、第２の摩擦係数算出部２２０は、近赤外線センサの検出値に基づいて、路面の水分量を取得することができる。

また、第２の摩擦係数算出部２２０は、第２の路面摩擦係数センサ１６０のレーザ光センサから、路面の粗さを取得する。より詳細には、レーザ光を照射してからその反射光が検出されるまでの時間に基づいて、車両前方の路面の粗さ（凹凸）を取得することができる。なお、第２の摩擦係数算出部２２０は、車両速度に基づいて、車両走行に伴う路面の移動分を考慮して、車両前方の領域の路面の粗さを取得する。

第２の摩擦係数算出部２２０は、第２の路面摩擦係数センサ１６０から取得したこれらの情報から、路面状態がドライ（Ｄ）、ウェット（Ｗ）、雪（Ｓ）、氷（Ｉ）であるかを判定する。図６Ａは、第２の摩擦係数算出部２２０が路面状態を判定する際に使用するマップを示す模式図である。図６Ａに示すマップは、路面温度、路面凹凸、及び路面の水分量のそれぞれを正規化した値をパラメータとする、３次元マップとされている。図６Ｂ〜図６Ｅは、図６Ａのマップ３次元マップを２次元マップに分解して示す模式図である。図６Ｂは、路面温度（Ｚ軸）、路面凹凸（Ｘ軸）、及び路面の水分量（Ｙ軸）の座標系を、図６Ｃは図５Ｂの（１）面の２次元マップを、図６Ｄは図６Ｂの（２）面の２次元マップを、図６Ｅは図６Ｂの（３）面の２次元マップを、それぞれ示している。第２の摩擦係数算出部２２０は、第２の路面摩擦係数センサ１６０による検出値から取得した路面温度、路面凹凸、路面水分量を図６Ａのマップに当てはめて、路面状態を判定する。

そして、第２の摩擦係数算出部２２０は、図６Ａのマップから判定した路面状態を、路面状態と路面摩擦係数の関係を予め規定したデータベースに反映させることで、路面摩擦係数μ２を算出する。図７は、路面状態と摩擦係数の関係を予め規定したデータベースの例を示す模式図である。図７に示す路面状態と摩擦係数との関係として、（株）日本交通事故鑑識研究所のホームページ（http://weekend.nikkouken.com/week47/409/）に記載された摩擦係数表を用いることができる。図７に示すデータベースでは、縦方向では、路面状況である「アスファルト」、「コンクリート」、「砂利」、「氷」、「雪」に応じた摩擦係数が示されている。また、横方向では、路面状況として、乾（ドライ（Ｄ））、濡（ウェット（Ｗ））に応じた摩擦係数が示されている。

第２の摩擦係数算出部２２０は、図６Ａのマップから判定した路面状態を図７のデータベースに当てはめ、路面摩擦係数μ２を算出する。この際、「アスファルト」、「コンクリート」、「砂利」の判定については、第２の路面摩擦係数センサ１６０のカメラから取得した路面の画像と、予め取得しておいた「アスファルト」、「コンクリート」、「砂利」の各画像との類似度を判定した結果から、車両前方の路面が「アスファルト」、「コンクリート」、「砂利」のいずれであるかを判定する。

更に、第２の摩擦係数算出部２２０は、車両前方の路面が「アスファルト」であると判定した場合に、第２の路面摩擦係数センサ１６０のカメラから取得した路面の画像と、予め取得しておいた「新舗装」、「普通舗装」、「舗装摩減」、「タール過剰」の各画像との類似度を判定した結果から、車両前方の路面が「アスファルト」であり、「新舗装」、「普通舗装」、「舗装摩減」、「タール過剰」のいずれであるかを判定する。第２の摩擦係数算出部２２０は、車両前方の路面が「コンクリート」、「砂利」であると判定した場合も同様に、更に細分化した判定を行うことができる。

以上により、第２の摩擦係数算出部２２０は、路面状況と車両速度に基づいて、図７のデータベースから、車両前方の路面摩擦係数μ２を算出する。例えば、第２の路面摩擦係数センサ１６０のカメラの画像から、路面が「アスファルト」の「新舗装」であることが判定され、車速センサ１９０又は車輪速センサ１２７，１２８から検出される車両速度が４０ｋｍ／ｈであり、図６Ａのマップから路面状況が乾（ドライ（Ｄ））と判定された場合、路面摩擦係数μ２の値は０．８〜１．０として算出される。

車間距離算出部２３０は、ＡＣＣが行われる際に、適切な車間距離を算出する。車両制御部２４０は、ＡＣＣが行われる際に、前方車との車間距離を車間距離算出部２３０が算出した目標車間距離とするように、車両駆動装置３００を制御する。

特に本実施形態では、路面の摩擦係数を算出し、その値に応じた前方車との間の適切な車間距離を算出し、適切な車間距離となるように車両を制御する。この際、第１の路面摩擦係数センサ１５０と第２の路面摩擦係数センサ１６０を組み合わせることで、車両が現在走行している路面に対して、車両がまだ走行していない車両前方の路面が滑り易いかどうかを判定し、判定結果に応じて車間距離を制御する。

図８は、第１の路面摩擦係数センサ１５０と第２の路面摩擦係数センサ１６０による車両制御を示す模式図である。図８に示すように、第１の路面摩擦係数センサ１５０が検出した情報に基づき、車両が走行している路面（タイヤが接地している路面）の路面摩擦係数μ１が算出される。また、第２の路面摩擦係数センサ１６０が検出した情報に基づき、車両の前方の路面の路面摩擦係数μ２が検出される。

図８の上段の図は、第１の路面摩擦係数センサ１５０によりタイヤが接地している路面が高μ路であることが検出され、第２の路面摩擦係数センサ１６０により車両前方の路面が低μ路であることが検出された場合を示している。この場合、車両がこれから低μ路に入るため、前方車との車間距離をより広げることが望ましい。このため、低μの路面に進入する前に事前に車間距離を広げるような制御を行う。

また、図８の下段の図は、第１の路面摩擦係数センサ１５０によりタイヤが接地している路面が低μ路であることが検出され、第２の路面摩擦係数センサ１６０により車両前方の路面が高μ路であることが検出された場合を示している。この場合、車両が高μ路に入るまでの間は、前方車との車間距離を低μ路相当の車間距離とすることが望ましい。このため、タイヤが接地している路面が高μ路になるまでの間は、低μ路相当の車間距離となるように制御を行う。タイヤが接地している路面が高μ路になったことは、路面摩擦係数μ１と路面摩擦係数μ２が同様の値になったことで判定できる。

路面摩擦係数に基づく制御では、路面摩擦係数を判定するためのしきい値を複数設定し、例えば路面が低μ路、中μ路、高μ路のいずれであるかを判定し、判定結果に応じた車間距離を設定する。また、路面状態に応じて設定した車間距離に対して、ドライバの選択に応じて、「標準」、「長め」、「短め」などのように更に細分化した設定を可能とする。

以上のような制御を行うため、制御装置２００の車間距離算出部２３０は、第１の路面摩擦係数算出部２１０が算出した路面摩擦係数μ１、第２の路面摩擦係数算出部２２０が算出した路面摩擦係数μ２、車両速度Ｖ、環境情報取得部２０２が取得した車両周辺の環境情報に基づいて、前方車との間の適切な目標車間距離を演算する。車両制御部２４０は、前方車との車間距離が、車間距離算出部２３０が演算した目標車間距離となるように、モータ、エンジンなどの車両制御装置３００を制御する。この際、車両制御部２４０は、環境情報取得部２０２により取得された前方車の距離に基づいて、前方車との車間距離が、車間距離算出部２３０が演算した車間距離となるようにフィードバック制御を行う。

図９は、本実施形態に係る車両システム１０００で行われる処理を示すフローチャートである。図９に示す処理は、制御装置２００の各構成要素によって行われ、所定の制御周期毎に繰り返し行われる。先ず、ステップＳ１０では、ＡＣＣによる制御がオンであるか否かを判定し、ＡＣＣによる制御がオンの場合はステップＳ１２に進む。ＡＣＣによる制御がオンの場合は、ドライバによって前方車との車間距離（短め、標準、長めなど）、車両速度等が設定される。ＡＣＣによる制御がオフの場合は、ステップＳ１０で待機する。

ステップＳ１２では、第１の摩擦係数算出部２１０と第２の路面摩擦係数算出部２２０が、路面摩擦係数を算出する。図１０は、図９のステップＳ１２において、第１の路面摩擦係数算出部２１０が路面摩擦係数μ１を算出する処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ４０では、第１の路面摩擦係数センサ１５０によりＦｘ，Ｆｙ，Ｆｚの値に関する情報を取得する。次のステップＳ４２では、上述した手法により、Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚの値に基づいて、路面摩擦係数μ１を算出する。

図１１は、図９のステップＳ１２において、第２の路面摩擦係数算出部２２０が路面摩擦係数μ２を算出する処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ５０では、第２の路面摩擦係数センサ１２０から得られる情報に基づいて、車両の前方の路面状態を判別する。次のステップＳ５２では、車速センサ１３０より車両速度Ｖの情報を取得する。なお、車速センサ１３０が車輪速を検出する場合は、車輪速の情報を取得しても良い。次のステップＳ５４では、上述した手法により、路面状態と車両速度Ｖから路面摩擦係数μ２を算出する。

図９のステップＳ１２の後はステップＳ１４へ進む。ステップＳ１４では、車間距離算出部２３０が、路面摩擦係数に応じた車間距離（目標車間距離）Ｌを算出する。先ず、ステップＳ１４では、ステップＳ１２で算出した路面摩擦係数に応じて路面状態を高μ路、中μ路、低μ路の区分に分類する。一例として、路面摩擦係数が０．７以上の場合は高μ路、路面摩擦係数が０．４以上０．７未満の場合は中μ路、路面摩擦係数が０．４未満の場合は低μ路と判定する。そして、高μ路の場合の摩擦係数をμｈ、中μ路の場合の摩擦係数をμｍ、低μ路の摩擦係数をμｌとする。一例として、μｈ＝０．９、μｍ＝０．６、μｌ＝０．３とする。

そして、以下の式に基づいて、μｈ、μｍ、μｌのそれぞれについて、余裕時間ｔを算出する。下式のμには、μｈ、μｍ、μｌのいずれかが代入される。また、車両速度Ｖは、一例として、３０ｋｍ／ｈ、５０ｋｍ／ｈ、７０ｋｍ／ｈの３通りとする。これにより、摩擦係数をμｈ、μｍ、μｌのそれぞれについて、短めの余裕時間ｔ１、標準の余裕時間ｔ２、長めの余裕時間ｔ３が算出される。なお、ｇは重力加速度である。
ｔ＝車両速度Ｖ／（μ×ｇ）

例えば、高μ路（摩擦係数＝μｈ＝０．９）の場合、標準の余裕時間ｔ２は、車速を５０ｋｍ／ｈ（＝１３．８９ｍ／ｓ）とすると、ｔ２＝１３．８９／（０．９×９．８１）＝１．５７［ｓ］となる。同様の演算により、高μ路（摩擦係数＝μｈ＝０．９）の場合に、短めの余裕時間ｔ１は０．９４［ｓ］、長めの余裕時間ｔ３は２．２０［ｓ］となる。

そして、以下の式より、高μ路（摩擦係数＝μｈ）、中μ路（摩擦係数＝μｍ）、低μ路（摩擦係数＝μｌ）のそれぞれについて、車間距離Ｌｎを演算する。下式のｔには、ｔ１，ｔ２，ｔ３のいずれかが代入される。これにより、μｈ、μｍ、μｌのそれぞれについて、車両速度Ｖと余裕時間ｔ１，ｔ２，ｔ３の値に応じた車間距離Ｌｎ（ｎ＝１，２，３）が算出される。
Ｌｎ＝車両速度Ｖ×ｔ

例えば、高μ路（摩擦係数＝μｈ＝０．９）の場合、標準の余裕時間ｔ２が１．５７［ｓ］であることから、標準の車間距離Ｌ２は、Ｌ２＝１３．８９［ｍ／ｓ］×１．５７［ｓ］＝２１．８［ｍ］となる。同様の演算により、高μ路（摩擦係数＝μｈ＝０．９）の場合、短めの車間距離Ｌ１は１３．１［ｍ］、長めの車間距離Ｌ３は３０．６［ｍ］となる。

なお、上述の例では、車間距離ＬｎとしてＬ１（短め）、Ｌ２（標準）、Ｌ３（長め）を算出する例を示したが、車間距離Ｌｎの分解能は、車両重量、ブレーキの性能など、車両仕様に応じて適宜設定することができる。

車間距離算出部２３０は、ステップＳ１２で算出した路面摩擦係数μ１が、高μ路（摩擦係数＝μｈ）、中μ路（摩擦係数＝μｍ）、低μ路（摩擦係数＝μｌ）の区分のいずれに該当するかを判定し、該当する区分に応じた目標車間距離を算出する。そして、高μ路（摩擦係数＝μｈ）、中μ路（摩擦係数＝μｍ）、低μ路（摩擦係数＝μｌ）のそれぞれの場合に、算出された３つの車間距離Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３のいずれを選択するかは、ドライバが車間距離選択部１４０を操作することで選択できる。ドライバは、ＡＣＣにより短めの車間距離を設定したい場合は車間距離Ｌ１を選択し、標準の車間距離を設定したい場合は車間距離Ｌ２を選択し、長めの車間距離を設定したい場合は車間距離Ｌ３を選択する。なお、路面摩擦係数μ２に基づいて、高μ路、中μ路、低μ路の区分のいずれに該当するかを判定するかを判定することもできる。

図１２〜図１４は、車両速度Ｖと車間距離Ｌｎ（Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３）の関係を示す特性図である。図１２は、低μの場合（摩擦係数＝μｌ）を示しており、図１３は、中μの場合（摩擦係数＝μｍ）を示しており、図１４は高μの場合（摩擦係数＝μｈ）を示している。図１２〜図１４に示すように、低μの場合ほど、車間距離Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３の値は大きくなる。従って、車両が滑り易い場合ほど、車間距離が長めに設定される。

以上のように、本実施形態では、路面摩擦係数と、ドライバの設定によって、ＡＣＣの際の目標車間距離が設定される。この際、路面摩擦係数が小さい程、目標車間距離が長く設定され、更に、ドライバの好みに応じて、路面摩擦係数に応じて設定される目標車間距離を「短め」、「標準」、「長め」に調整することができる。図１５は、低μ路（摩擦係数＝μｌ）、中μ路（摩擦係数＝μｍ）、高μ路（摩擦係数＝μｈ）のそれぞれについて、ドライバの好みをｎ段階に設定可能な分解能とした場合に、車間距離Ｌｎを示す模式図である。図１５では、低μ路、中μ路、高μ路のそれぞれについて、車間距離Ｌをｎ分割した例を示している。上述したように、車間距離Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，・・・，Ｌｎは、摩擦係数μｌ，μｍ，μｈと余裕時間ｔ１，ｔ２，ｔ３，・・・，ｔｎから求まる。図１５に示すように、例えば低μ路（摩擦係数＝μｌ）では、余裕時間ｔ１の場合の車間距離Ｌ１（μｌ）が最も短く、余裕時間ｔｎの場合の車間距離Ｌｎ（ｔｎ）が最も長くなる。従って、ドライバの設定に応じて、図１５中に矢印Ａ１で示す方向で車間距離が変化する。

また、摩擦係数と車間距離との関係では、摩擦係数の変化に応じて車間距離は変化する。ドライバが車間距離Ｌ２を選択した場合に、中μ路から低μ路に路面摩擦係数が変化すると、中μ路の車間距離Ｌ２（μｍ）と低μ路の車間距離Ｌ２（μｌ）とでは、低μ路の車間距離Ｌ２（μｍ）の方がより大きくなる。従って、路面摩擦係数に応じて、図１５中に矢印Ａ２で示す方向で車間距離が変化する。

図１６は、ドライバが車間距離を３段階に設定可能とした場合に、ドライバの選択に応じて設定された車間距離を示す模式図である。図１６において、上段の図は、高μ路（摩擦係数＝μｈ）の場合を示している。また、下段の図は、低μ路（摩擦係数＝μｌ）の場合を示している。図１６では、上段の図、下段の図のいずれにおいても、ドライバが長めの車間距離Ｌ３を選択した場合を示している。

図１６に示すように、高μ路、低μ路のいずれにおいても、ドライバは、３つの車間距離Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３の中から車間距離を設定することができる。本実施形態では、ドライバが長めの車間距離Ｌ３を選定した場合でも、路面摩擦係数に応じて車間距離Ｌ３の長さの設定が変化する。高μ路の方が低μ路よりも制動距離が短いことから、図１６に示すように、高μ路での車間距離Ｌ３は、低μ路での車間距離Ｌ３よりも短くなる。

以上のようにして、図９のステップＳ１４では、路面摩擦係数と車両速度Ｖに応じた目標車間距離Ｌｎの算出が行われる。ステップＳ１４の後はステップＳ１６へ進む。ステップＳ１６では、車外センサ１００が検出した情報に基づいて、環境情報取得部２０２が前方車との車間距離Ｌｍを取得する。また、車速センサ１３０から車両速度Ｖが取得される。

次のステップＳ１８では、Ｌｎ≦Ｌｍであるか否かを判定し、Ｌｎ≦Ｌｍの場合はステップＳ２２へ進む。ステップＳ２２へ進んだ場合は、先行車との車間距離Ｌｍが路面摩擦係数に応じた車間距離Ｌｎ以上であるため、適正な車間距離が確保されている。従って、ステップＳ２２では、ＡＣＣによりドライバが設定した速度になるように駆動力制御を行う。駆動力制御は、車両制御部２４０が車両駆動装置３００を制御することによって行われる。

一方、ステップＳ１８でＬｎ＞Ｌｍの場合はステップＳ２０へ進む。ステップＳ２０へ進んだ場合は、先行車との車間距離Ｌｍが路面摩擦係数に応じた車間距離Ｌｎ未満であるため、前方車との車間距離をＬｎに保ち、前方車と同じ速度になるように駆動力制御を行う。駆動力制御は、環境情報取得部２０２が取得した車間距離Ｌｍが車間距離Ｌｎとなるように車両制御部２４０が車両駆動装置３００を制御することによって行われる。

ステップＳ２０，Ｓ２２の後はステップＳ２４へ進む。ステップＳ２４では、路面摩擦係数μ１、路面摩擦係数μ２の大小に応じた判定を行う。ここでの判定は、路面摩擦係数μ１、路面摩擦係数μ２の大小関係が、（１）μ１≒μ２、（２）μ１＞μ２、（３）μ１＜μ２のいずれかであるかを判定する。なお、μ１≒μ２の場合とは、μ１とμ２の差分の絶対値が所定のしきい値以下の場合であり、（１）の条件を満たす場合は、（２）又は（３）の条件を満たさないものとする。

ステップＳ２４での判定の結果、（２）μ１＞μ２の場合は、ステップＳ２６へ進む。ステップＳ２６へ進んだ場合は、現在車両が走行している路面の摩擦係数（路面摩擦係数μ１）よりも車両前方の路面の摩擦係数（路面摩擦係数μ２）の方が小さいため、これから車両が低μ路に入ることになる。従って、ステップＳ２６では、低μ路に入る前から車間距離を空けるように車両駆動装置３００を制御する。より具体的には、ステップＳ２６では、低μ路相当の路面摩擦係数に基づく車間距離となるように車両駆動装置３００を制御する。

ステップＳ２６の処理は、図１５中の矢印Ａ３に対応する。図１５中の矢印Ａ３では、ドライバにより車間距離Ｌ２が選択されている場合に、路面摩擦係数が中μ路相当の値（μｍ）から低μ路相当の値（μｌ）に変わると、車間距離Ｌ２も中μ路の摩擦係数μｍに相当する値から低μ路の摩擦係数μｌに相当する値まで小さくなる。ステップＳ２６では、低μ路の摩擦係数μｌに相当する目標車間距離Ｌ２となるように車両駆動装置３００を制御する。ステップＳ２６の後はステップＳ３０へ進む。以上のように、図１５において、ドライバにより車間距離Ｌ２が選択されている場合に、路面摩擦係数μ１が中μ路の区分に属し、路面摩擦係数μ２が低μ路の区分に属する場合は、車間距離Ｌ２を中μ路の摩擦係数μｍに相当する値から低μ路の摩擦係数μｌに相当する値まで小さくする。同様に、路面摩擦係数μ１が高μ路の区分に属し、路面摩擦係数μ２が低μ路の区分に属する場合は、車間距離Ｌ２を高μ路の摩擦係数μｈに相当する値から低μ路の摩擦係数μｌに相当する値まで小さくする。また、路面摩擦係数μ１が高μ路の区分に属し、路面摩擦係数μ２が中μ路の区分に属する場合は、車間距離Ｌ２を高μ路の摩擦係数μｈに相当する値から中μ路の摩擦係数μｍに相当する値まで小さくする。一方、路面摩擦係数μ１と路面摩擦係数μ２が同じ区分に属する場合は、目標車間距離の変更は行われない。

また、ステップＳ２４での判定の結果、（３）μ１＜μ２の場合は、ステップＳ２８へ進む。ステップＳ２８へ進んだ場合、車両前方の路面の摩擦係数（路面摩擦係数μ２）よりも現在車両が走行している路面の摩擦係数（路面摩擦係数μ１）の方が小さいこのため、現在車両が走行している路面の路面摩擦係数μ１が車両前方の路面の路面摩擦係数μ２と同等となるまでは、現在車両が走行している路面の路面摩擦係数μ１に基づく駆動力制御を行う。これにより、車両のスリップを抑制するとともに、適切な車間距離を保つことが可能である。このため、ステップＳ２８へ進んだ場合、μ１≒μ２となるまで、路面摩擦係数μ１に相当する車間距離となるように車両駆動装置３００を制御する。ステップＳ２６の後はステップＳ３０へ進む。

また、ステップＳ２４での判定の結果、（１）μ１≒μ２の場合は、現在車両が走行している路面の摩擦係数と車両前方の路面の摩擦係数が同等であるため、路面摩擦係数μ１と路面摩擦係数μ２との相違に基づく制御を行うことなく、次のステップＳ３０へ進む。ステップＳ３０では、ドライバ状態判定部４０６によりドライバの状態が不安定であるか否かを判定し、ドライバの状態が不安定の場合は、ステップＳ３２へ進む。ドライバ状態判定部４０６は、上述した手法により、ドライバの脇見の回数、口の開口状態、瞬きの回数等に応じて、これらのパラメータと所定のしきい値を比較した結果に応じて、ドライバの状態が不安定であるか否かを判定する。また、ドライバ状態判定部４０６は、ドライバセンサが心拍数センサの場合は、ドライバの心拍数と所定のしきい値を比較した結果に応じて、ドライバの状態が不安定であるか否かを判定する。一方、ステップＳ３０でドライバの状態が不安定でない場合は、処理を終了する（ＥＮＤ）。

ステップＳ３２では、ドライバに警告を報知するか、または前方車との車間距離がより広がるように車両駆動装置３００を制御する。ドライバに警告を報知する場合は、警告出力部２０８がドライバに警告するための表示、音声に関する信号を警告装置４００へ出力する。警告装置４００は、ドライバへの警告のための表示を行い、また警告音を発生する。

また、ステップＳ３２において、前方車との車間距離を拡げる場合、車両距離算出部２３０は、車間距離の分解能の範囲で、目標車間距離を１段階拡げる。この処理は、図１５中の矢印Ａ４に対応する。図１５中の矢印Ａ４では、ドライバにより車間距離Ｌ２が選択されており、路面摩擦係数が中μ路相当の値（μｍ）の場合に、目標車間距離がＬ２からＬ３に拡げられている。なお、ドライバの状態に応じて、不安定度がより高い場合は、車間距離を１段階以上広げることもできる。この場合、車両制御部２４０は、ドライバの状態が不安定であるほど、車間距離を拡げる制御を行う。ステップＳ３２の後は、処理を終了する（ＥＮＤ）。

以上説明したように本実施形態によれば、第１の路面摩擦係数算出部２１０が算出した路面摩擦係数μ１と第２の路面摩擦係数算出部２２０が算出した路面摩擦係数μ２に基づいて、路面状態の変化に応じた最適な車間距離の制御を行うことが可能となる。また、アダプティブクルーズコントロールを備えた車両において、路面状態に応じて最適な車間距離の制御を行うことができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

２００ 制御装置
２０６ ドライバ状態判定部
２１０ 第１の路面摩擦係数算出部
２２０ 第２の路面摩擦係数算出部
２４０ 車両制御部

Claims (8)

1. 車軸に設けられたハブユニットセンサからの検出値に基づいて第１の路面摩擦係数を算出する第１の路面摩擦係数算出部と、
   路面状態を非接触で検出する非接触センサからの検出値に基づいて第２の路面摩擦係数を算出する第２の路面摩擦係数算出部と、
   前記第１の路面摩擦係数及び前記第２の路面摩擦係数に基づいて、車両が走行している路面よりも摩擦係数が低い路面が車両前方に存在する場合に、前方車との車間距離を広げる制御を行う車両制御部と、
   を備えることを特徴とする、車両の制御装置。
2. 前記車両制御部は、前記第１の路面摩擦係数及び前記第２の路面摩擦係数に基づいて、車両が走行している路面よりも摩擦係数が高い路面が車両前方に存在する場合に、前記第１の路面摩擦係数に基づいて前記車間距離を制御することを特徴とする、請求項１に記載の車両の制御装置。
3. 前記車両制御部は、前記第１の路面摩擦係数が前記第２の路面摩擦係数に到達するまでの間は、前記第１の路面摩擦係数に基づいて前記車間距離を制御することを特徴とする、請求項２に記載の車両の制御装置。
4. 前記車両のドライバの状態を判定するドライバ状態判定部を備え、
   前記車両制御部は、前記ドライバの状態に応じて、前記車間距離を制御することを特徴とする、請求項１〜３のいずれかに記載の車両の制御装置。
5. 前記車両制御部は、前記ドライバの状態が不安定であるほど前記車間距離を拡げる制御を行うことを特徴とする、請求項４に記載の車両の制御装置。
6. 前記第１の路面摩擦係数又は前記第２の路面摩擦係数に基づいて目標車間距離を算出する車間距離算出部を備え、
   前記車両制御部は、前記前方車との前記車間距離が前記目標車間距離以下である場合は、前記前方車との前記車間距離が前記目標車間距離となるように制御を行うことを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の車両の制御装置。
7. 前記車間距離算出部は、前記第１の路面摩擦係数又は前記第２の路面摩擦係数を、摩擦係数の大きさに応じて前記目標車間距離が対応づけされた区分に当てはめることで前記目標車間距離を算出し、
   前記車両制御部は、前記第１の路面摩擦係数に対応する区分よりも前記第２の路面摩擦係数に対応する区分の摩擦係数が低い場合に、前方車との車間距離を拡げる制御を行うことを特徴とする、請求項６に記載の車両の制御装置。
8. 車軸に設けられたハブユニットセンサからの検出値に基づいて第１の路面摩擦係数を算出するステップと、
   路面状態を非接触で検出する非接触センサからの検出値に基づいて第２の路面摩擦係数を算出するステップと、
   前記第１の路面摩擦係数及び前記第２の路面摩擦係数に基づいて、車両が走行している路面よりも摩擦係数が低い路面が車両前方に存在する場合に、前方車との車間距離を拡げる制御を行うステップと、
   を備えることを特徴とする、車両の制御方法。
   

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