JP2019518648A - 車両の経路を制御するためのデバイス - Google Patents

Abstract

車両（１）が、必ずというわけではないが、特に、大きな曲率の半径を有するカーブを備える車線を快適に維持することを可能にするために、車両（１）の経路を制御するためのデバイスが備える観測モジュール（２）は、車線に対する車両の経路を安定させるために、第１のステアリング制御（ｕｓｔ）を作成するように、現在の測定ベクトル（η）から、現在の速度（ｖａ）で移動している車両（１）の車線を維持する状態の推定されたベクトル（ζ）をリアルタイムで生成する。このデバイスがさらに備える予想モジュール（７）は、第１のステアリング制御（ｕｓｔ）に対して、経路に適用される曲率半径（ρｆｆ）に依存する第２のステアリング制御（ｕｆｆ）を加算する。【選択図】図１

Description

本発明に先行する研究は、欧州共同体の石炭および鉄鋼に関する研究資金からの補助金契約第６０７９５７号による財政的援助から利益を得た。

本発明は、一般に、車両の経路をリアルタイムで制御するためのデバイスに関する。本発明は、より具体的には、特に自動運転車両または半自動運転車両、すなわち全自動運転または半自動運転が可能な車両のために、車両のステアリングロック指令をリアルタイムで生成するための横方向制御デバイスに関する。

状態経路をリアルタイムで制御するためのデバイスまたはシステムは、自動車の技術分野を含む多くの技術分野で既知である。

たとえば、特許ＥＰ１０７４９０３Ｂ１は、車線区分線検知を用いて車線を維持するためのシステムを開示している。直接連鎖作用モジュールは、グラフィックスプロセッサからの目標のライン位置に基づいてステアリング駆動項を作成する。開示された要素により、車両のダイナミクスに対する深刻な影響を与えずに、上記システムを直線の車線に（曲率が小さいカーブを伴う車線にさえ）適用することの検討が可能になる。たとえば山道で遭遇し得るような急カーブを伴う車線に適用することは、車線を柔軟に維持するのに車両の動的応答性の問題を提起する可能性がある。

別の例として、米国特許第８７５１０８９Ｂ２号は、移動ユニットのための経路維持の制御システムを開示している。このシステムは、自由形式の曲線によって記述された目標の経路を維持するように移動ユニットを制御する。このタイプのシステムは、目標の経路に適する曲線の形の自由を妨げる可能性のある拘束がない空間内で、ロボットを制御するのに適切であり得る一方で、目標の経路を維持するのではなく、車線のジオメトリによって与えられる曲線の形がどのようなものであれ走行車線内に維持することで制御が行われる自動運転車両の場合には、問題を提起する可能性がある。

文献ＷＰ２０１４／００６３２７は、状態ベクトルから推測された経路乖離の２乗を最小化することによって、車両に適用可能な安定化作用の設定値をリアルタイムで生成するためのモジュールを備えるデバイスを開示している。

本発明の目的は、現況技術によって提起される問題に対して、特に効率、応答性および実施しやすさの点から対処することである。

この目的を達成するために、本発明の主題は、オブザーバモジュールを備える車両の経路をリアルタイムで制御するためのデバイスであり、オブザーバモジュールは、車線に対する車両の経路を安定させるために第１のステアリングロック指令を作成するように、現在の測定ベクトルから、現在の速度で移動している車両の推定された車線維持状態ベクトルをリアルタイムで生成する。このデバイスは、第１のステアリングロック指令に対して、経路に適用される曲率半径の関数である第２のステアリングロック指令を加算する先読みモジュールを備えるという点で注目に値する。

したがって、このデバイスは、明らかに現在の規定によって通常設定された限界の範囲内では、車線の曲率がいかに大きくとも、走行車線の性質によって与えられる多くの曲線を車両が快適に通行することを可能にする。

有利には、曲率は、車両の前方の、ある距離を置いた車線の半径の曲率の逆数である。

好ましくは、上記距離は、車両の上記現在の速度の関数として変化する。

詳細には、デバイスは、車線の少なくとも１つのガイドラインジオメトリを多項式の形態で供給するための、光学カメラの特性とレーダの特性を組み合わせたユニットを備える。

より詳細には、先読みモジュールは、多項式の２次導関数である分子と、ユニットによって増加された多項式の１次導関数の２乗の３乗された表現の平方根である分母とを含む関係の形態で表現される式を用いて、車線の中央のガイドラインジオメトリから曲率を計算するためのサブモジュールを備える。

詳細には、また、先読みモジュールは、安定しているかまたはゼロ時間微分を有する状態ベクトルを与えるダイナミクスの式の解として第２のステアリングロック指令を計算するためのサブモジュールを備える。

より詳細には、先読みモジュールは、オブザーバモジュールに対する入力としての上記現在の測定ベクトルから上記評価された測定ベクトルを除去するように、上記安定した状態ベクトルについて評価された測定ベクトルを生成する。

より詳細には、また、計算サブモジュールは、第２のステアリングロック指令の調節可能な利得も含む。

また、詳細には、現在の測定ベクトルは、ヨー速度とステアリングロック角とに関する座標を含み、推定された状態ベクトルは、ヨー速度と、車両の経路に対する偏角と、ステアリングロック角の時間微分と、ステアリングロック角とに関する座標を含む。

より詳細には、道路の車線に整列するように、現在の測定ベクトルは、車両の経路に対する偏角と、車両の車線を維持する経路からの横偏位と、経路からの横偏位の時間積分の反対とに関する座標も含み、推定された状態ベクトルは、車両の経路からの横偏位の時間微分と、車両の経路からの横偏位と、車両の経路からの横偏位の時間積分の反対とに関する座標も含む。

他の特徴および利点は、添付図を参照しながら以下の説明を読むことにより明らかになるであろう。

本発明が適用され得る車両を表す図である。 本発明によるデバイスの実装形態の図である。

図１を参照すると、エンジン（図示せず）で駆動される牽引力を伴う自動車１は、好ましくはステアリングホイールである２つの前輪１１、および２つの後輪１２を含む、４つのホイールを備える。各ホイールは、それぞれ、車両の現在の速度ｖ_ａ、詳細には車両の現在の縦速度ｖ_ａを知ることを可能にする即時のスピードセンサを装備しているかまたは装備していない。

車両１が備えるステアリングコラム４４の上部に装備されているかまたは装備されていないステアリングホイールは、自動運転車両にとって無意味になりつつあり、ステアリングコラム４４の下部は、前輪の操縦を可能にするステアリングメンバに作用する。ステアリングコラム４４は、指令信号ｕによって制御されるアクチュエータを装備している。ステアリングメンバは、ステアリングコラムの底部、またはたとえば前輪に作用するラック上などの何らかの他のポイントに、車両の前輪の現在のステアリングロック角δを測定するためのセンサ４６を装備している。センサ４６は、たとえばセンサ４６の値がステアリングロック角へと容易に変換され得るトルクセンサである。

車両１は、車両のヨー速度

のセンサ３１を備え、すなわち、ヨー速度は、車両が移動している道路の面に対して直角な軸上の車両の重心のまわりの回転速度である。センサ３１は、たとえば車両の重心（ＣｏＧ）の直近に置かれたジャイロメータである。ＲａＣａｍタイプのユニット、すなわち光学カメラの特性とレーダの特性を組み合わせたユニット１５により、物体の、車両の中央軸に対して横方向の座標Ｙ_ＣＡＭ、および車両１の前方の中央軸上の座標Ｘ_ＣＡＭの測定が可能になる。

またユニット１５の製造業者から知られるように、光学的測定とレーダ測定を融合することにより、道路上の各マーキングポイントの、ユニット１５の正面からその視軸に沿った距離ｘと、視軸に対する距離ｙとを検知することが可能になる。画像処理は本発明の範囲外であるが、ユニット１５が、たとえば、車線の左側の限界を定めるラインおよび車線の右側の限界を定めるライン、あるいは車線の限界を定める２本のライン間の中ほどの中線といった、車両の走行車線の少なくともガイドラインジオメトリｙ（ｘ）を多項式の形態で供給することを可能にする。所与のガイドラインに関して、多項式はたとえば次式の形態を有する。
ｙ＝ｐ_３・ｘ^３＋ｐ_２・ｘ^２＋ｐ_１・ｘ＋ｐ_０

車両１は、それ自体知られているように、車両の異なるメンバを制御および指令することを可能にする組込み型コンピュータ（そのようには表現されていない）を装備している。コンピュータは、接続を通じて、詳細には自動車のＣＡＮ、Ｌｉｎバスまたはイーサネットバスを介して、縦速度センサと、ヨー速度センサ３１と、ステアリングロック角δのセンサ４６と、ユニット１５とから、情報を受け取ることができる。組込み型コンピュータは、指令信号ｕを通信することによってステアリングコラム４４に指令することもできる。組込み型コンピュータは、車両１による所望の経路維持を保証するために、車両の物理的状態ベクトルξを設定値状態ベクトルξ＊に一致させるように、指令信号ｕ_ｓｔを生成するためのコントローラデバイス３のホストとして働くこともできる。車両の物理的状態は、車両の動的挙動に作用する、ある程度適切に制御された複数の物理的データに依存する。組込み型コンピュータは、次に図２を参照しながら説明されるように、指令ｕ_ｓｔと、車両１の経路維持の物理的状態ベクトルξに相関付けられた現在の測定ベクトルηとから、現在の速度ｖ_ａで移動している車両１の推定された経路維持状態ベクトル

をリアルタイムで生成するためのオブザーバデバイス２のホストとして働く。

図２によって図解された実施形態では、車両１の有効な状態ベクトルξは２つを超えるスカラ座標または状態変数を含むと考えられ、その中でも、たとえば何らかのあらかじめ確立している順番ではあっても好ましくは確定的に所与の車両に関して、車両の有効なヨー速度

、車両の理想経路からの相対偏差の有効角Ψ_{ｒｅｌ，ｅｆ}、および理想経路からの車両の重心の離隔の有効な横速度

を挙げることができる。相対偏差の有効角Ψ_{ｒｅｌ，ｅｆ}は、考えられる各時点において理想経路の接線に対して車両の中央軸が実質的に作る角度である。重心の離隔の有効な横速度

は、考えられる時点において、車両の重心が、理想経路の接線に対して直角に、理想経路から実質的に離れる方に移動する速度である。車両１の有効な状態ベクトルξは、たとえば車両の理想経路に対する車両の重心の有効な離隔Ｙ_{ｃｏｇ，ｅｆ}、車両のホイールのステアリングロック角の有効な経時的変化率

、およびホイールの有効なステアリングロック角δ_ｅｆなどの他のスカラ座標を含むことができる。

状態変数は、車両が動作しているモードに無関係な意味または車両が動作しているモードに特有の意味を有し得る。道路の面に対して直角な軸のまわりで車両が回転する速度であるヨー速度は、動作モードに無関係である。車両のホイールのステアリングロック角の有効な経時的変化率

、およびホイールの有効なステアリングロック角δ_ｅｆも、制御されている車両のシャーシに対するホイール自体の状態に関連付けられているので、動作モードには無関係である。対照的に、制御されている車両の重心の、理想経路に対する有効な離隔Ｙ_{ｃｏｇ，ｅｆ}は、車線のガイドラインと、ＬＣＡモードにおける車両の軸に対して直角な軸上で制御されている車両の重心との間の横偏位である。重心の離隔の有効な横速度

は、前出の変数の時間変化率である。

車両１の有効な状態ベクトルξは、車両の動作モードに応じて、数および／または性質が異なるスカラ座標も含むことができる。上記の実例となる例に戻ると、任意選択の状態変数∫−Ｙ_ＣＯＧｄｔが、制御されている車両の重心の、あるべき車線のガイドラインのポイントに対する乖離の時間積分を表し得る。実際には、この状態変数は、いかなる現実の物理的状態にも対応せず、むしろＰＩＤタイプの閉ループサーバ制御から継承した技巧であり、この制御では、利得の積分要素により、増幅器の入力に印加されたゼロ誤差に対して、増幅器のゼロでない出力を得ることができ、ここでは走行車線の中線に対する車両の重心の実際の離隔Ｙ_{ｃｏｇ，ｅｆ}にゼロ誤差を与えるという技術的効果を伴う。

車両１のこの有効な状態ベクトルξは、制御されている車両が走っているとき、各時点において達成することが望まれる、対応する基準状態ベクトルξ＊を有する。たとえば、状態ベクトルξの座標

、Ψ_{ｒｅｌ，ｅｆ}、

、Ｙ_{ｃｏｇ，ｅｆ}は、ゼロ値の状態ベクトルξ＊の対応する座標

、Ψ_ｒｅｆ、

、Ｙ_{ＣｏＧ，ｒｅｆ}を有し、なぜなら、制御された車両の有効な経路と理想経路の間の乖離をなくするという明らかな要求があるためである。

物理学の自然の法則によって支配される、制御された車両の内部状態のすべてが入手可能であるわけではないので、車両１の有効な状態ベクトルξは未知である。

車両１から成る物理系の状態ベクトルξの時間的進展のベクトル

は、一般に、外乱がない状態では、車両の状態を安定した最終状態に導く傾向のある動的関係Ａによって状態ベクトルξに関連付けられることが、物理学の既知の法則によって明示されていることが思い出されよう。車両の安定した最終状態は必ずしも達成を追及するものではないので、本発明の目的は、有効な状態ベクトルξを基準状態ベクトルξ＊に一致させ続けるように、系を絶えず乱す指令ｕを作成することである。したがって、時間的進展のベクトル

に引き起こされる擾乱は、これも物理学の法則によって支配される侵入性の関係Ｂによって指令ｕに関連付けられる。車両１から成る物理系には、全体的に未知の性質の他の外乱も作用するので、採用されるフィードバック制御機構におけるオブザーバデバイス２の目標は、有効な状態ベクトルξをできるだけ忠実に表す推定された状態ベクトル

をリアルタイムで生成することである。

オブザーバデバイス２は、その目標を達成するために、車両１から成る物理系を、特に経路維持の点からモデル化するモジュール４を備える。モジュール４は、動的関係Ａを表す計算されたデジタルマトリクスＡ^ｃと、侵入性の関係Ｂを表すデジタルマトリクスＢ^ｓとを備える。

デジタルマトリクスＡ^ｃは、それぞれが車両の動作モードに適した異なる形態を有し得る。デジタルマトリクスＡ^ｃの形態は、基本的に、車両１の状態ベクトルξおよび適用された動的関係に関連付けられる。ＦＲ２９２５００５またはＷＯ２０１２０８４４６５など多くの従前の文献によって説明されているように、以下で説明される形態の例は、検討される技術分野において周知の自転車モデルに基づく。

ここで検討される例は、デジタルマトリクスＡ^ｃが次式の形態を有するＬＣＡモードの例であり、

この式において、いくつかの係数が可変であり、他の係数は全く同一の走行シーケンスでは一定である。

可変係数は、基本的に速度ｖ、詳細には車両の縦速度ｖ_ａに依存する。速度変化に適合するために、可変係数は、一方では速度ｖ、詳細には一般に組込み型ネットワーク（ＣＡＮ、ＬＩＮ、イーサネットの自動車バスまたは他のタイプ）で入手可能な縦速度ｖ_ａを読み取ることにより、他方では、一般にメモリ内で入手可能なパラメータを読み取ることにより、次式によってリアルタイムで再計算され、

この式で、パラメータｃ_ｒ、ｃ_ｆ、ｌ_ｒ、ｌ_ｆ、Ｉ_ｚ、Ｍは、他の文献（出願ＦＲ１２５５０６８、ＦＲ１２５５１８８またはＦＲ１２５６３３３９を参照されたい）からそれ自体知られているように、それぞれ、ホイールタイヤ製造業者から得られた、またはサーキット走行テストによって得られた、後輪１２のドリフトの剛性および前輪１１のドリフトの剛性、車両１の重心ＣｏＧに対する後輪の軸の距離および前輪の軸の距離、前輪の軸および後輪の軸を通過する面に対して垂直なラインのまわりの車両の慣性モーメント、ならびに車両の重量を定量化する。

走行シーケンスにわたって一定の係数は、車両が設計されているときあらかじめ計算されて、組込み型コンピュータのメモリに記憶され得る。そのような係数は次式によって決定され、

この式で、μおよびωは、それぞれ減衰係数およびホイールステアリングロック指令の伝達関数の特定のパルシングを示す。

走行シーケンスにわたって一定の係数はまた、乗員の人数および荷積に応じて始動ごとに異なる可能性がある重量Ｍおよび慣性モーメントＩ_ｚを考慮に入れて、車両が始動されるたびに計算され得る。これらのパラメータの、たとえば燃料消費量または旅程中に車両から降りる乗員によって生じる変化は、一般に軽微である。

これらの一元的な係数は、それ自体マトリクスの列のランクと等しいランクの状態変数である状態変数の時間微分に対応するライン上に存在する。

係数がすべてゼロである最後の列と、ＰＩＤタイプの従来の線形サーバ制御フィードバックを人為的に再現するために中央の係数のみがゼロでなく−１である最後の行とを除けば、他の係数はゼロである。

マトリクスの列の数は状態ベクトルの座標の数と等しく、行の数は、状態の時間的変化ベクトルの座標の数と等しく、すなわち行の数と等しい。デジタルマトリクスＡ^ｃの行の数および列の数は、上記の例のものとは異なり、詳細には、追加の状態変数を検討する必要があると思われる場合にはより多く、または状態変数が無意味と見なされる場合、詳細には上記で説明されたような最後の行に対応する状態変数の場合にはより少ないことが理解されよう。

侵入性の関係Ｂを表すデジタルマトリクスＢ^ｓは、車両指令のモードおよび外部要因を考慮に入れるモードに適する。デジタルマトリクスＢ^ｓの形態は、基本的に状態ベクトルηに関連付けられ、状態ベクトルηの座標の数が行の数を設定し、また系との相互作用に関連付けられ、相互作用の数が列の数を設定する。以下で説明される形態の主要な例は、上記で説明された例に対応する。

ＬＣＡモードに関して、デジタルマトリクスＢ^ｓは次式の形態を有し、

この式で、第１の列は、ここでは、ステアリングロック指令ｕである第１の擾乱に関連し、第２の列は、車両が位置するポイントにおける走行車線自体の曲率半径ρ_ｒｅｆの逆数に等しい曲率γ_ｒｅｆである第２の擾乱に関連する。ここでも、係数ｂ_５１は、ホイールステアリングロック指令の、伝達関数の特定のパルシングωの２乗に等しい。第２の列では、対照的に、２つの係数ｂ_２２およびｂ_３２は、曲率γ_ｒｅｆが車両の理想経路からの相対偏差の有効角Ψ_{ｒｅｌ，ｅｆ}と、理想経路に対する車両の重心の離隔の有効な横速度

とに対して直接作用することを考えて、非ゼロである。係数ｂ_２２は縦方向の車両速度ｖ_ａの反対と等しく、係数ｂ_３２は縦方向の車両速度ｖ_ａの２乗の反対と等しい。

車両１をモデル化するために、モジュール４は、推定された状態ベクトル

を生成するように、式

に包含されるデジタルマトリクスＡ^ｃおよびＢ^ｓを用いてダイナミクスの等式を再現することにより、指令ｕ_ｓｔを受け取る。推定された状態ベクトル

について、車両の物理的状態ベクトルξを忠実に再現するために、いくつかの条件が満たされるべきである。

時間に対する積分である第１の式において、初期の時点では、推定された状態ベクトル

が、車両の物理的状態ベクトルξに等しい必要があろう。

第２の式において、デジタルマトリクスＡ^ｃおよびＢ^ｓは、実際に車両に影響を与える動的関係Ａおよび侵入性の関係Ｂを完全にモデル化する必要があろう。

車両を適格とするパラメータは、車両の製造ばらつきおよび経時劣化、不測の擾乱、ならびに既知または未知の他の多くの理由の影響下にあるので、パラメータの正確さなど多くの理由のために、これらの条件が満たされ得ないことが明瞭に理解される。

計算して推定された状態ベクトル

と車両の未知の物理的状態ベクトルξの間の乖離を縮小するために、オブザーバ２は、第２の入力において、車両の状態を表す現在の測定値のベクトルηを受け取る。現在の測定値のベクトルηは、計測による関係Ｃによって物理的状態ベクトルξと相関付けられ、関係Ｃは、状態ベクトルの構成に依存し、すなわち車両の動作モードおよび車両が装備している測定センサに依存する。

ＬＣＡ動作モードの例に戻って、現在の測定ベクトルηは、センサ３１によって測定されたヨー速度

、走行車線の中線を目標としてユニット１５によって測定された相対偏差の角度Ψ_ｒｅｌ、ユニット１５から得られるような、走行車線の中線に対する重心の半径方向の離隔Ｙ_ＣｏＧ、センサ４６によって測定されたホイール１１のステアリングロック角δ、およびユニット１５によって供給される、重心の離隔Ｙ_ＣｏＧの反対の経時的な累積∫−Ｙ_ＣｏＧｄｔ、といった５つの要素を含む。各時点ｋのサンプリング周期に期間ｄｔを関連付けることにより、この擬測定値は、ゼロに初期化される非常に簡単な式

によって得られる。

計測による関係Ｃは、考えられる動作モードについて、推定された状態ベクトル

から、推定された測定ベクトル

を生成するために、モジュール４においてデジタルマトリクスＣ^ｃによって近似される。

ＬＣＡ動作モードでは、デジタルマトリクスＣ^ｃは好ましくは次式の形態を有し、

この式で、非ゼロの係数Ｃ_１１、ｃ_２２、ｃ_３４、ｃ_４６、ｃ_５７は、関わる測定値が状態変数の一部分を形成するため、一定かつ一元的である。

次いで、モジュール４は、推定された状態ベクトル

にマトリクスＣ^ｃをリアルタイムに乗算することにより、推定された測定ベクトル

を計算する。

車両の動作モードが何であれ、推定利得（カルマン利得と称されることがある）モジュール５の機能は、状態ベクトルの時間微分

を補正して、推定された状態ベクトル

から推定された測定ベクトル

が、定常状態の条件において実際の測定ベクトルηと合致するように、したがって、推定された状態ベクトル

が、車両１の経路を維持する物理的状態ベクトルξと合致するように、することである。このために、モジュール５は、安定化乖離に推定利得マトリクスＬ^ｃを乗算することによって、現在の測定ベクトルηと推定された測定ベクトル

の間の安定化乖離を縮小するように、推定された状態ベクトル

の時間変化率

をリアルタイムで調節する。

２つの測定ベクトルηと測定ベクトル

との間の安定化乖離は、測定ベクトルの次元と等しい次元のベクトルであり、推定された状態ベクトルの時間変化率

に加算されるべき補正は、状態ベクトルの次元と等しい次元のベクトルであり、マトリクスＬ^ｃの行の数は状態ベクトルの座標の数と等しく、列の数は測定ベクトルの座標の数と等しい。

したがって、オブザーバデバイス２は、次式で定義されるカルマンオブザーバとして挙動することができる。

マトリクスＬ^ｃがカルマンオブザーバの利得のマトリクスに対応するが、マトリクスＬ^ｃがどのようにして得られるかをここでより詳細に述べる必要はないように思われ、いずれか他の箇所で分かる。

上記で説明されたカルマンオブザーバは、基本的に、本発明の実装形態をよりよく理解するために例示の目的で説明されたものであるが、たとえば高利得オブザーバ、拡張カルマン型オブザーバ、ルーエンバーガオブザーバ、または当業者ならここで解釈された教示に難なく置き換えることができるであろう他のベイズ型フィルタなどの他のオブザーバが使用され得る。

コントローラデバイス３は、基準状態ξ＊と推定された状態ベクトル

との間の差を、特に整数型の最後の状態変数によってキャンセルするまで縮小するように、指令ｕ_ｓｔを生成する。基準状態ベクトルは７×１のサイズのゼロベクトルとして定義されており、コントローラ向けに提案されている解は、正確には、次式で定義される従来のいわゆる「定常状態戻り」手法である。

７×１のサイズとして定義された利得マトリクスＫは、制御利得を包含している。次式のように、設定されるべきパラメータは全部で７つあり、それぞれが異なる状態変数に関連している。

単なる例示の限定されないやり方で使用される最適化方式は、線形象限レギュレータ（ＬＱＲ）であり、リカッチ式および次式の解のマトリクスＳの最小化に基づくものであり、

この式でも、マトリクスＡおよびＢは横方向のダイナミクスの式に由来するものであり、Ｑ_ｋは状態変数の各々の重みのマトリクスであり、Ｒ_ｋは指令の重みのマトリクスである（この特別な場合では、１つの指令ｕしかないので、Ｒは単一のスカラに設定される）。

マトリクスＱ_ｋは確定される必要があり、次式で定義される。

状態変数の重みの間には相関がないと考えられるため、マトリクスＱ_ｋは対角マトリクスと想定される。

以下に、デバイス３の指令の最適化とデバイス２のオブザーバの最適化の間の関係を支配する分離の周知の原理の急速な要約が続き、これは、コントローラの性能がオブザーバの推定に直接依存するため、非常に強いものであり、指令の合成は、オブザーバによって推定された値

から行われる。

ループ系の安定性を保証するために、実況（Ａ＋ＢＫ）を使用することにより、オブザーバの安定性（Ａ−ＬＣ）と指令の安定性を別個に検査することが重要である。この特性により、オブザーバの最適化を保証すること、言い換えればマトリクスＬ^ｃの最適化および指令の最適化を保証することが可能になり、言い換えれば、利得のマトリクスＫを互いに独立して最適化するとともに、系の安定性も保証することができる。この原理は分離の原理として知られている。

しかしながら、たとえば走行車線ジオメトリの変化率が高い山道または特定の分岐点では、過度に厳密な最適化は、乗員の快適さを損なうか、または車両に車両の機械的能力の限界までストレスをかけて経時劣化を加速する恐れがある。反対に、最適化が不十分であると、難しいカーブへの致命的な進入または退屈な駆動モードを強いる危険を冒す。乗員の快適さを損なったり、車両に車両の機械的能力または道路グリップ条件の限界までストレスをかけたりすることなく、状態制御ループのより優れた最適化を可能にするように、経路制御用のデバイスが備える先読みモジュール７は、オブザーバモジュール２から生成された第１のステアリングロック指令ｕ_ｓｔに、経路に適用される曲率γ_ｆｆの関数である第２のステアリングロック指令ｕ_ｆｆをリアルタイムで加算する。

モジュール７は、曲率γ_ｆｆを定量化する第１の計算サブモジュールＥと、第２のステアリングロック指令ｕ_ｆｆを定量化する第２の計算サブモジュールＥとを備える。

計算サブモジュールＤは、第２のステアリングロック指令ｕ_ｆｆを、ダイナミクスの式の、安定しているかまたは時間微分

がゼロになる状態ベクトルξを与える解になるように、定量化する。言い換えれば、ステアリングロック指令ｕ_ｆｆは、オブザーバモジュール２によって管理された、維持している不安定性から離れて抽象することによって生成される。車両のダイナミクスに関連付けられた式では、平衡状態ξ_ｅｑおよび平衡におけるステアリングロック指令ｕ_ｅｑが考えられ、関係ＡおよびＢをモデル化するのに、次式のようにマトリクスＡ^ｃおよびＢ^ｓが再利用され、

または、状態ベクトル

に関して、状態変数に同一のインデックスを採用することにより、系の第５の行と第６の行を組み合わせて次式が得られ、

または、係数ａ_５６およびｂ_５１を、パラメータ化することができる機械的評価ａ_５６＝−ｂ_５１＝−ω^２で置換することにより、平衡しているとき、ｕ_ｅｑ＝δ_ｅｑとなる。

系の第１の行および第３の行はまた、第４の行と組み合わされ、次いで第２の行と組み合わされて次式が得られ、

または
（ａ_１２ａ_３６−ａ_１６ａ_３２）δ_ｅｑ＝（ａ_１２Ｖ^２−ａ_１２ａ_３１（Ｖ）Ｖ＋ａ_３２ａ_１１（Ｖ）Ｖ）γ_ｆｆ
を与え、そこで、系の解が次式を与え、

または、マトリクスの係数を、パラメータ化することができる機械的評価で置換することにより、次式となる。

後輪のドリフトの剛性と前輪のドリフトの剛性が等しいとき、指令ｕ_ｅｑは車両の速度ｖ_ａと無関係であり、車両の重心が後輪の軸と前輪の軸から等距離であることが留意されよう。したがって、車両のすべてのホイールにおけるドリフトの剛性ｃ_ｆ、ｃ_ｒが同一で、重心が前輪の軸と後輪の軸から等距離であれば、車両の重量Ｍや慣性モーメントＩ_ｚとは無関係な
ｕ_ｃｑ＝（Ｉ_ｆ＋Ｉ_ｒ）γ_ｆｆ
という非常に簡単な式で計算される制御になるという利点が得られるはずである。

指令ｕ_ｆｆ＝ｕ_ｅｑ＝δ_ｅｑを、ホイールに適用されるステアリングロック指令ｕ＝ｕ_ｅｑ＋ｕ_ｓｔを得るための指令と直接合計することが可能であろう。

しかしながら、ことによると考慮されない要因または乗員のタイプに応じて変化する可能性がある人的要因のために、モデリングが車両の現実の挙動を完全には忠実に表現しない可能性があることを考えると、興味ある変形形態は、指令ｕ_ｅｑに利得Ｇを乗算するものであり、利得Ｇは、車両の試験中に調節され得、場合によりスポーツカーの運転モード、ファミリーカーの運転モード、または他の運転モードの関数として調整され得る。利得という用語は、最も一般的な意味に解釈されるべきであり、１よりも大きければ増加に相当し、そうでなければ減少に相当する。次いで次式が得られる。
ｕ_ｆｆ＝Ｇ・ｕ_ｅｑ

平衡における状態ベクトルξ_ｅｑは、平衡において、対応する次式の測定擬ベクトルη_ｅｑを有する。

次いで、オブザーバモジュールが経路乖離のみに関係するように、計算サブモジュールＤにおいて得られた測定擬ベクトルη_ｅｑが有効な測定ベクトルηから減算される。

経路に適用される曲率γ_ｆｆは、たとえば障害物を回避するため、または車線を変更するための車両の乖離に関わることができる。ここで説明されている実装形態の好ましい例は、車両の前方の距離ｘにおける車線の曲率に関係する。したがって、本発明の制御デバイスは、運転者が、あたかもレール上にあるかのように車両を導くのではなく回転を始めるために車両の前方の道を注視しているような、カーブの通知を予期することができる。

有利には、距離ｘは、車両の現在の速度ｖ_ａの関数として変化する。単なる例示の限定されない例として、速度ｖ_ａに、固定値であるかそれ自体が速度の関数である値の所与の応答時間を乗算した積に等しい距離ｘを考えることができる。この応答時間は、車両の試験中に調節され得るようにパラメータ化することもできる。

次いで、計算サブモジュールＥは、ユニット１５から、車両の前方の距離ｘにおける各ポイントについて、走行車線のガイドラインジオメトリを与える多項式ｙ（ｘ）を、一般に座標が多項式の係数に対応するベクトル（ｐ_０、ｐ_１、ｐ_２、ｐ_３）^Ｔの形態で受け取る。

次いで、サブモジュールＥは次式を用いて曲率γ_ｆｆを計算する。

上記で説明されたような３次の多項式であれば、１次導関数は次の簡単な式によって与えられる。
ｙ’（ｘ）＝３ｐ_３ｘ^２＋２ｐ_２ｘ＋ｐ_１

同様に、２次導関数は次の簡単な式によって与えられる。
ｙ’’（ｘ）＝６ｐ_３ｘ＋２ｐ_２

したがって，曲率γ_ｆｆは、次式によって容易にリアルタイムで計算され得る。

Claims (9)

1. オブザーバモジュール（２）を備える、車両（１）の経路をリアルタイムで制御するためのデバイスであって、前記オブザーバモジュール（２）が、現在の測定ベクトル（η）から、現在の速度（ｖ_ａ）で移動する前記車両（１）の推定車線維持状態ベクトル
   

   

   をリアルタイムで生成し、前記車線に対する前記車両の前記経路を安定させるための第１のステアリングロック指令（ｕ_ｓｔ）を作成し、前記デバイスが、
   − 前記第１のステアリングロック指令（ｕ_ｓｔ）に第２のステアリングロック指令（ｕ_ｆｆ）を加算する予測モジュール（７）であって、前記第２のステアリングロック指令（ｕ_ｆｆ）が前記経路に適用される曲率（γ_ｆｆ）の関数であり、前記曲率（γ_ｆｆ）が前記車両の前方の距離（ｘ）における車線の曲率の半径の逆数に等しい、予測モジュール（７）を備えることを特徴とする、デバイス。
2. 前記距離（ｘ）が前記現在の速度（ｖ_ａ）の関数として変化することを特徴とする、請求項１に記載の制御デバイス。
3. 前記車線の少なくとも１つのガイドラインジオメトリ（ｙ（ｘ））を多項式の形態で供給するための、光学カメラの特性とレーダの特性を組み合わせたユニット（１５）を備えることを特徴とする、請求項１または２に記載の制御デバイス。
4. 前記予測モジュール（７）が、式
   

   

   を用いて、前記車線の中央の前記ガイドラインジオメトリ（ｙ（ｘ））から曲率（γ_ｆｆ）を計算するためのサブモジュール（Ｅ）を備えることを特徴とする、請求項３に記載の制御デバイス。
5. 前記予測モジュール（７）が、安定しているかまたはゼロ時間微分を有する状態ベクトルを与えるダイナミクスの式の解として第２のステアリングロック指令（ｕ_ｆｆ）を計算するためのサブモジュール（Ｄ）を備えることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の制御デバイス。
6. 前記予測モジュール（７）が、ように、前記安定状態ベクトルについて評価された測定ベクトル（η_ｅｑ）を生成し、前記オブザーバモジュール（２）に対する入力として、前記現在の測定ベクトル（η）から前記評価された測定ベクトル（η_ｅｑ）を除去することを特徴とする、請求項５に記載の制御デバイス。
7. 前記計算サブモジュール（Ｄ）が、前記第２のステアリングロック指令（ｕ_ｆｆ）の調節可能な利得も備えることを特徴とする、請求項５または６に記載の制御デバイス。
8. 前記現在の測定ベクトル（η）が、ヨー速度
   

   

   と、ステアリングロック角（δ）とに関係する座標を含み、前記推定された状態ベクトル
   

   

   が、前記ヨー速度
   

   

   と、前記車両（１）の経路に対する偏角（Ψ_ｒｅｌ）と、ステアリングロック角の時間微分
   

   

   と、前記ステアリングロック角（δ）とに関係する座標を含むことを特徴とする、請求項１から７のいずれか一項に記載の制御デバイス。
9. 道路の車線に整列するために、前記現在の測定ベクトル（η）が、前記車両（１）の前記経路に対する偏角（Ψ_ｒｅｌ）と、前記車両（１）の前記車線維持経路からの横偏位（Ｙ_ＣｏＧ）と、前記経路からの横偏位の時間積分の反対（∫−Ｙ_ＣＯＧｄｔ）とに関係する座標も含み、前記推定された状態ベクトル
   

   

   が、前記車両（１）の前記経路からの横偏位の時間微分
   

   

   と、前記車両（１）の前記経路からの前記横偏位（Ｙ_ＣｏＧ）と、前記経路からの前記横偏位の時間積分の反対（∫−Ｙ_ＣＯＧｄｔ）とに関係する座標も含むことを特徴とする、請求項８に記載の制御デバイス。
   

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