JP2021000950A - 操舵角演算装置およびそれを利用したモータ制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ドライバに起因するトルク以外に、車両の状態、周囲の環境およびドライバの状態のうちの少なくも１つを考慮して、操舵制御に使用される操舵角を演算することができる操舵角演算装置を提供する。【解決手段】操舵角演算装置は、ドライバに起因するトルクＴｉｎと、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報の少なくとも１つとに基づいて操舵角（手動操舵指令値θｍｄａｃ）演算する操舵角演算部（指令値設定部６２）を備えている。【選択図】図４

Description

この発明は、操舵角演算装置およびそれを利用したモータ制御装置に関する。

下記特許文献１には、トルクセンサによって検出される操舵トルクに基づいて舵取り車輪の目標転舵角（目標操舵角）を定める下流側規範モデル（操舵機構側規範モデル）を備えた電動パワーステアリング装置が開示されている。この下流側規範モデルは、操舵部材（ステアリングホイールおよびステアリングシャフト）の慣性モーメント、ラック軸のハウジングに対する摩擦等に対応する粘性係数、操舵部材をばねとみなしたときのばね係数および操舵トルクに基づいて、目標転舵角を演算する。

特開２００６−１７５９４０号公報

この発明の目的は、ドライバに起因するトルク以外に、車両の状態、周囲の環境およびドライバの状態のうちの少なくも１つを考慮して、操舵制御に使用される操舵角を演算することができる操舵角演算装置およびそれを利用したモータ制御装置を提供することである。

請求項１に記載の発明は、ドライバに起因するトルクと、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報の少なくとも１つと、に基づいて操舵角を演算する操舵角演算部を備えている、操舵角演算装置である。
この構成では、ドライバに起因するトルク以外に、車両の状態、周囲の環境およびドライバの状態のうちの少なくも１つを考慮して、操舵制御に使用される操舵角を演算することができる。

請求項２に記載の発明は、前記操舵角演算部は、運動方程式に基づいて前記操舵角を演算するように構成されており、前記運動方程式は、前記ドライバに起因するトルクおよび路面負荷トルクを用いて前記操舵角を演算するための運動方程式であり、前記路面負荷トルクは、車両情報、道路情報およびドライバ情報の少なくとも１つに基づいて設定される、請求項１に記載の操舵角演算装置である。

請求項３に記載の発明は、前記運動方程式は、前記路面負荷トルクを生成するためのばね成分および粘性成分を含み、前記ばね成分は、ばね基礎成分を、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報の少なくとも１つに基づいて補正することにより設定され、前記粘性成分は、粘性基礎成分を、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報の少なくとも１つに基づいて補正することにより設定される、請求項２に記載の操舵角演算装置である。

請求項４に記載の発明は、前記ばね基礎成分は、操舵角に対して所定のばね定数によって定まる線形特性を有しており、前記粘性基礎成分は、操舵速度に対し所定の粘性定数によって定まる線形特性を有している、請求項３に記載の操舵角演算装置である。
請求項５に記載の発明は、前記操舵角演算部は、ドライバに起因するトルクに応じて設定される基本操舵角を、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報の少なくとも１つに基づいて補正することによって、前記操舵角を設定する、請求項１に記載の操舵角演算装置である。

請求項６に記載の発明は、舵角制御用の電動モータを駆動制御するためのモータ制御装置であって、手動操舵指令値を生成する手動操舵指令値生成部と、自動操舵角指令値に前記手動操舵指令値を加算して、統合角度指令値を演算する統合角度指令値演算部と、前記統合角度指令値に基づいて、前記電動モータを角度制御する制御部とを含み、前記手動操舵指令値生成部は、前記請求項１〜５のいずれか一項に記載の操舵角演算装置によって演算される操舵角を、前記手動操舵指令値として生成するように構成されている、モータ制御装置である。

請求項７に記載の発明は、操舵トルクを検出するためのトルク検出器と、実操舵角を検出するための操舵角検出器と、自動操舵制御量を設定する自動操舵制御部と、前記操舵トルクを用いてアシスト制御量を設定するアシスト制御部と、前記自動操舵制御量と前記アシスト制御量とを加算することによって、統合制御量を演算する統合制御量演算部と、前記統合制御量に基づいて舵角制御用の電動モータをトルク制御する制御部と、を含むモータ制御装置であって、前記実操舵角に含まれている、手動操舵およびアシスト制御による操舵角である実手動操舵角を演算する実手動操舵角演算部と、前記実操舵角から前記実手動操舵角を減算することによって実自動操舵角を演算する減算部とをさらに含み、前記自動操舵制御部は、自動操舵角指令値および前記実自動操舵角を用いて前記自動操舵制御量を設定するように構成され、前記実手動操舵角演算部は、前記請求項１〜５のいずれか一項に記載の操舵角演算装置によって演算される操舵角を、前記実手動操舵角として生成するように構成されている、モータ制御装置である。

本発明の第１実施形態に係る電動パワーステアリングシステムの概略構成を示す模式図である。 モータ制御用ＥＣＵの電気的構成を説明するためのブロック図である。 角度制御部の構成を示すブロック図である。 手動操舵指令値生成部の構成を示すブロック図である。 操舵トルクＴ_ｔｂに対するアシストトルク指令値Ｔ_ａｃの設定例を示すグラフである。 指令値設定部で用いられるリファレンスＥＰＳモデルの一例を示す模式図である。 ロアコラム回転角θ_ｃに対するばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}の設定例を示すグラフである。 （ａ）は、車速Ｖに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｖの設定例を示すグラフであり、（ｂ）は、ヨーレイトｙｒに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｙｒおよび横加速度ｌａに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｌａの設定例を示すグラフであり、（ｃ）は、危険度ｅに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｅの設定例を示すグラフであり、（ｄ）は、覚醒度ｄに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｄの設定例を示すグラフである。 ロアコラム回転速度ｄθ_ｃ／ｄｔに対する粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}の設定例を示すグラフである。 （ａ）は、車速Ｖに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｖの設定例を示すグラフであり、（ｂ）は、ヨーレイトｙｒに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｙｒおよび横加速度ｌａに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｌａの設定例を示すグラフであり、（ｃ）は、危険度ｅに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｅの設定例を示すグラフであり、（ｄ）は、覚醒度ｄに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｄの設定例を示すグラフである。 ロアコラム回転角θ_ｃに対するばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}の他の設定例を示すグラフである。 ロアコラム回転速度ｄθ_ｃ／ｄｔに対する粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}の他の設定例を示すグラフである。 （ａ）は、車速Ｖに基づくばね定数ｋ_ｖの設定例を示すグラフであり、（ｂ）は、ヨーレイトｙｒに基づくばね定数ｋ_ｙｒおよび横加速度ｌａに基づくばね定数ｋ_ｌａの設定例を示すグラフであり、（ｃ）は、危険度ｅに基づくばね係数ｋ_ｅの設定例を示すグラフであり、（ｄ）は、覚醒度ｄに基づくばね係数ｋ_ｄの設定例を示すグラフである。 （ａ）は、車速Ｖに基づく粘性係数ｃ_ｖの設定例を示すグラフであり、（ｂ）は、ヨーレイトｙｒに基づく粘性係数ｃ_ｙｒおよび横加速度ｌａに基づく粘性係数ｃ_ｌａの設定例を示すグラフであり、（ｃ）は、危険度ｅに基づく粘性係数ｃ_ｅの設定例を示すグラフであり、（ｄ）は、覚醒度ｄに基づく粘性係数ｃ_ｄの設定例を示すグラフである。 入力トルクＴ_ｉｎに対する手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}の設定例を示すグラフである。 （ａ）は車速Ｖに基づく補正ゲインＧ_ｖの設定例を示すグラフであり、（ｂ）はヨーレイトｙｒに基づく補正ゲインＧ_ｙｒおよび横加速度ｌａに基づく補正ゲインＧ_ｌａの設定例を示すグラフであり、（ｃ）は危険度ｅに基づく補正ゲインＧ_ｅの設定例を示すグラフであり、（ｄ）は覚醒度ｄに基づく補正ゲインＧ_ｄの設定例を示すグラフである。 第２実施形態におけるモータ制御用ＥＣＵの電気的構成を説明するためのブロック図である。

以下では、この発明の実施の形態を、添付図面を参照して詳細に説明する。
［第１実施形態］
図１は、本発明の第１実施形態に係る電動パワーステアリングシステムの概略構成を示す模式図である。
電動パワーステアリングシステム１は、車両を操向するための操舵部材としてのステアリングホイール（ハンドル）２と、このステアリングホイール２の回転に連動して転舵輪３を転舵する転舵機構４と、ドライバの操舵を補助するための操舵補助機構５とを備えている。ステアリングホイール２と転舵機構４とは、ステアリングシャフト６および中間軸７を介して機械的に連結されている。

ステアリングシャフト６は、ステアリングホイール２に連結された入力軸８と、中間軸７に連結された出力軸９とを含む。入力軸８と出力軸９とは、トーションバー１０を介して相対回転可能に連結されている。
トーションバー１０の近傍には、トルクセンサ１２が配置されている。トルクセンサ１２は、入力軸８および出力軸９の相対回転変位量に基づいて、ステアリングホイール２に与えられた操舵トルク（トーションバートルク）Ｔ_ｔｂを検出する。この実施形態では、トルクセンサ１２によって検出される操舵トルクＴ_ｔｂは、例えば、左方向への操舵のためのトルクが正の値として検出され、右方向への操舵のためのトルクが負の値として検出され、その絶対値が大きいほど操舵トルクＴ_ｔｂの大きさが大きくなるものとする。

転舵機構４は、ピニオン軸１３と、転舵軸としてのラック軸１４とを含むラックアンドピニオン機構からなる。ラック軸１４の各端部には、タイロッド１５およびナックルアーム（図示略）を介して転舵輪３が連結されている。ピニオン軸１３は、中間軸７に連結されている。ピニオン軸１３は、ステアリングホイール２の操舵に連動して回転するようになっている。ピニオン軸１３の先端には、ピニオン１６が連結されている。

ラック軸１４は、車両の左右方向に沿って直線状に延びている。ラック軸１４の軸方向の中間部には、ピニオン１６に噛み合うラック１７が形成されている。このピニオン１６およびラック１７によって、ピニオン軸１３の回転がラック軸１４の軸方向移動に変換される。ラック軸１４を軸方向に移動させることによって、転舵輪３を転舵することができる。

ステアリングホイール２が操舵（回転）されると、この回転が、ステアリングシャフト６および中間軸７を介して、ピニオン軸１３に伝達される。そして、ピニオン軸１３の回転は、ピニオン１６およびラック１７によって、ラック軸１４の軸方向移動に変換される。これにより、転舵輪３が転舵される。
操舵補助機構５は、操舵補助力（アシストトルク）を発生するための電動モータ１８と、電動モータ１８の出力トルクを増幅して転舵機構４に伝達するための減速機１９とを含む。減速機１９は、ウォームギヤ２０と、このウォームギヤ２０と噛み合うウォームホイール２１とを含むウォームギヤ機構からなる。減速機１９は、伝達機構ハウジングとしてのギヤハウジング内に収容されている。

以下において、減速機１９の減速比（ギヤ比）をＮで表す場合がある。減速比Ｎは、ウォームホイール２１の回転角であるウォームホイール角θ_ｗｗに対するウォームギヤ２０の回転角であるウォームギヤ角θ_ｗｇの比θ_ｗｇ／θ_ｗｗとして定義される。
ウォームギヤ２０は、電動モータ１８によって回転駆動される。また、ウォームホイール２１は、出力軸９に一体回転可能に連結されている。

電動モータ１８によってウォームギヤ２０が回転駆動されると、ウォームホイール２１が回転駆動され、ステアリングシャフト６にモータトルクが付与されるとともにステアリングシャフト６（出力軸９）が回転する。そして、ステアリングシャフト６の回転は、中間軸７を介してピニオン軸１３に伝達される。ピニオン軸１３の回転は、ラック軸１４の軸方向移動に変換される。これにより、転舵輪３が転舵される。すなわち、電動モータ１８によってウォームギヤ２０を回転駆動することによって、電動モータ１８による操舵補助や転舵輪３の転舵が可能となる。電動モータ１８には、電動モータ１８のロータの回転角を検出するための回転角センサ２２が設けられている。

出力軸９に加えられるトルクとしては、電動モータ１８によるモータトルクと、モータトルク以外の外乱トルクとがある。モータトルク以外の外乱トルクＴ_ｌｃには、操舵トルクＴ_ｔｂ、路面負荷トルク（路面反力トルク）Ｔ_ｒｌ、摩擦トルクＴ_ｆ等が含まれる。
操舵トルクＴ_ｔｂは、ドライバによってステアリングホイール２に加えられる力や、ステアリング慣性によって発生する力等によって、ステアリングホイール２側から出力軸９に加えられるトルクである。

路面負荷トルクＴ_ｒｌは、タイヤに発生するセルフアライニングトルク、サスペンションやタイヤホイールアライメントによって発生する力、ラックアンドピニオン機構の摩擦力等によって、転舵輪３側からラック軸１４を介して出力軸９に加えられるトルクである。
摩擦トルクＴ_ｆは、出力軸９に加えられる摩擦トルクのうち、操舵トルクＴ_ｔｂおよび路面負荷トルクＴ_ｒｌに含まれていない摩擦トルクである。

車両には、車速Ｖを検出するための車速センサ２３、車両のヨーレイト（車両の回転速度）ｙｒを検出するためのヨーレイトセンサ２４、車両の横加速度ｌａを検出するための横加速度センサ２５およびドライバを撮影するための車内カメラ２６が設けられている。この実施形態では、ヨーレイトｙｒおよび横加速度ｌａは、例えば、車両が左旋回しているときのヨーレイトおよび横加速度が正の値として検出され、車両が右旋回しているときのヨーレイトおよび横加速度が負の値として検出され、その絶対値が大きいほどヨーレイトおよび横加速度の大きさが大きくなるものとする。

また、車両には、車両の進行方向前方の道路を撮影するＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ２７、自車位置を検出するためのＧＰＳ（Global Positioning System）２８、道路形状や障害物を検出するためのレーダー２９および地図情報を記憶した地図情報メモリ３０が搭載されている。
車速センサ２３、ヨーレイトセンサ２４、横加速度センサ２５、車内カメラ２６、ＣＣＤカメラ２７、ＧＰＳ２８、レーダー２９および地図情報メモリ３０は、運転支援制御や自動運転制御を行うための上位ＥＣＵ（ECU：Electronic Control Unit）２０１に接続されている。上位ＥＣＵ２０１は、ＣＣＤカメラ２７、ＧＰＳ２８およびレーダー２９によって得られる情報および地図情報を元に、周囲環境認識、自車位置推定、経路計画等を行い、操舵や駆動アクチュエータの制御目標値の決定および自動操舵のための自動操舵角指令値θ_ａｄａｃの設定を行う。

この実施形態では、自動操舵制御は、例えば、目標軌道に沿って車両を走行させるための制御である。自動操舵角指令値θ_ａｄａｃは、車両を目標軌道に沿って自動走行させるための操舵角の目標値である。このような自動操舵角指令値θ_ａｄａｃを設定する処理は、周知であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
また、上位ＥＣＵ２０１は、周囲環境認識結果（例えば、周囲の歩行者、車両および路面状況の認識結果）から周囲環境の危険度ｅを判定する。この実施形態において、周囲環境の危険度ｅは、０以上１以下の値をとる。周囲環境の危険度が高いほど、ｅの値は大きくなる。例えば、進行方向に障害物がある場合には、危険度ｅは大きくなる。

また、上位ＥＣＵ２０１は、車内カメラ２６によって撮影されたドライバの画像に基づいて、ドライバの覚醒度ｄを判定する。本実施形態において、覚醒度ｄは０以上１以下の値をとる。ドライバが眠っている場合、覚醒度ｄは０となり、完全に目を覚ましている場合、覚醒度ｄは１となる。なお、上位ＥＣＵ２０１は、他の方法によってドライバの覚醒度ｄを判定してもよい。

上位ＥＣＵ２０１によって設定される自動操舵角指令値θ_ａｄａｃならびに上位ＥＣＵ２０１によって判定される周囲環境の危険度ｅおよびドライバ覚醒度ｄは、車載ネットワークを介して、モータ制御用ＥＣＵ２０２に与えられる。また、車速センサ２３によって検出される車速Ｖ、ヨーレイトセンサ２４によって検出されるヨーレイトｙｒおよび横加速度センサ２５によって検出される横加速度ｌａは、上位ＥＣＵ２０１および車載ネットワークを介して、モータ制御用ＥＣＵ２０２に入力される。

トルクセンサ１２によって検出される操舵トルクＴ_ｔｂ、回転角センサ２２の出力信号は、モータ制御用ＥＣＵ２０２に入力される。モータ制御用ＥＣＵ２０２は、これらの入力信号および上位ＥＣＵ２０１から与えられる情報に基づいて、電動モータ１８を制御する。
図２は、モータ制御用ＥＣＵ２０２の電気的構成を説明するためのブロック図である。

モータ制御用ＥＣＵ２０２は、マイクロコンピュータ４０と、マイクロコンピュータ４０によって制御され、電動モータ１８に電力を供給する駆動回路（インバータ回路）３１と、電動モータ１８に流れる電流（以下、「モータ電流Ｉ」という）を検出するための電流検出回路３２とを備えている。
マイクロコンピュータ４０は、ＣＰＵおよびメモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリなど）を備えており、所定のプログラムを実行することによって、複数の機能処理部として機能するようになっている。この複数の機能処理部には、手動操舵指令値生成部４１と、統合角度指令値演算部４２と、角度制御部（制御部）４３とを含む。

手動操舵指令値生成部４１は、手動操舵のための目標操舵角である手動操舵指令値θ_ｍｄａｃを設定する。手動操舵指令値生成部４１の構成および動作の詳細については、後述する。
統合角度指令値演算部４２は、上位ＥＣＵ２０１によって設定される自動操舵角指令値θ_ａｄａｃに手動操舵指令値θ_ｍｄａｃを加算して、統合角度指令値θ_ａｃｍｄを演算する。

角度制御部４３は、統合角度指令値θ_ａｃｍｄに基づいて、電動モータ１８を角度制御する。より具体的には、角度制御部４３は、操舵角θ（出力軸９の回転角θ）が統合角度指令値θ_ａｃｍｄに近づくように、駆動回路３１を駆動制御する。
図３は、角度制御部４３の構成の一例を示すブロック図である。
角度制御部４３は、角度偏差演算部５１と、ＰＤ制御部５２と、電流指令値演算部５３と、電流偏差演算部５４と、ＰＩ制御部５５と、ＰＷＭ制御部５６と、回転角演算部５７と、減速比除算部５８とを含む。

回転角演算部５７は、回転角センサ２２の出力信号に基づいて、電動モータ１８のロータ回転角θ_ｍを演算する。減速比除算部５８は、回転角演算部５７によって演算されるロータ回転角θ_ｍを減速比Ｎで除算することにより、ロータ回転角θ_ｍを出力軸９の回転角（実操舵角）θに換算する。
角度偏差演算部５１は、統合角度指令値θ_ａｃｍｄと実操舵角θとの偏差Δθ（＝θ_ａｃｍｄ−θ）を演算する。ＰＤ制御部５２は、角度偏差演算部５１によって演算される角度偏差Δθに対してＰＤ演算（比例微分演算）を行うことにより、電動モータ１８に対するトルク指令値Ｔ_ｍを演算する。

電流指令値演算部５３は、ＰＤ制御部５２によって演算されたトルク指令値Ｔ_ｍを電動モータ１８のトルク定数Ｋ_ｔで除算することにより、モータ電流指令値Ｉ_ｃｍｄを演算する。
電流偏差演算部５４は、電流指令値演算部５３によって得られたモータ電流指令値Ｉ_ｃｍｄと電流検出回路３２によって検出されたモータ電流Ｉとの偏差ΔＩ（＝Ｉ_ｃｍｄ−Ｉ）を演算する。

ＰＩ制御部５５は、電流偏差演算部５４によって演算された電流偏差ΔＩに対するＰＩ演算（比例積分演算）を行うことにより、電動モータ１８に流れるモータ電流Ｉをモータ電流指令値Ｉ_ｃｍｄに導くための駆動指令値を生成する。ＰＷＭ制御部５６は、前記駆動指令値に対応するデューティ比のＰＷＭ制御信号を生成して、駆動回路３１に供給する。これにより、駆動指令値に対応した電力が電動モータ１８に供給されることになる。

次に、手動操舵指令値生成部４１の構成および動作について詳しく説明する。
図４は、手動操舵指令値生成部４１の構成を示すブロック図である。
手動操舵指令値生成部４１は、アシストトルク指令値設定部６１と、指令値設定部６２とを含む。指令値設定部６２は、本発明の「操舵角演算部」の一例である。また、指令値設定部６２は、本発明の「手動操舵指令値生成部」の一例でもある。

アシストトルク指令値設定部６１は、手動操作に必要なアシストトルクの目標値であるアシストトルク指令値Ｔ_ａｃを設定する。アシストトルク指令値設定部６１は、トルクセンサ１２によって検出される操舵トルクＴ_ｔｂに基づいて、アシストトルク指令値Ｔ_ａｃを設定する。操舵トルクＴ_ｔｂに対するアシストトルク指令値Ｔ_ａｃの設定例は、図５に示されている。

アシストトルク指令値Ｔ_ａｃは、電動モータ１８から左方向操舵のための操舵補助力を発生させるべきときには正の値とされ、電動モータ１８から右方向操舵のための操舵補助力を発生させるべきときには負の値とされる。アシストトルク指令値Ｔ_ａｃは、操舵トルクＴ_ｔｂの正の値に対しては正をとり、操舵トルクＴ_ｔｂの負の値に対しては負をとる。そして、アシストトルク指令値Ｔ_ａｃは、操舵トルクＴ_ｔｂの絶対値が大きくなるほど、その絶対値が大きくなるように設定される。

なお、アシストトルク指令値設定部６１は、操舵トルクＴ_ｔｂに予め設定された定数を乗算することによって、アシストトルク指令値Ｔ_ａｃを演算してもよい。
指令値設定部６２は、基本的には、ドライバに起因するトルクＴ_ｉｎに基づいて、ドライバがステアリングホイール２を操作した場合に、当該操作に応じた操舵角（出力軸９の回転角θ）を手動操舵指令値θ_ｍｄａｃとして設定する。以下において、ドライバに起因するトルクＴ_ｉｎを「入力トルクＴ_ｉｎ」という。この実施形態では、入力トルクＴ_ｉｎは、トルクセンサ１２によって検出される操舵トルクＴ_ｔｂと、アシストトルク指令値設定部６１によって設定されるアシストトルク指令値Ｔ_ａｃとの和（Ｔ_ｔｂ＋Ｔ_ａｃ）である。

指令値設定部６２は、さらに、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報の少なくとも１つも考慮して、車両状態、周囲環境およびドライバ状態に適した手動操舵指令値θ_ｍｄａｃを設定する。
車両情報としては、例えば、車速、ヨーレイト、横加速度等を挙げることができる。この実施形態では、車両情報として、上位ＥＣＵ２０１から与えられる車速Ｖ、ヨーレイトｙｒおよび横加速度ｌａが用いられる。

周囲環境情報としては、例えば、周囲の歩行者の状況、周囲の車両の状況、周囲の路面の状況等を挙げることができる。この実施形態では、周囲環境情報として、上位ＥＣＵ２０１から与えられる周囲環境の危険度ｅが用いられる。
ドライバ状態としては、例えば、ドライバの覚醒度、ドライバの運転準備状態等を挙げることができる。この実施形態では、ドライバ状態として、上位ＥＣＵ２０１から与えられるドライバの覚醒度ｄが用いられる。

指令値設定部６２による手動操舵指令値θ_ｍｄａｃの設定方法には、例えば、第１方法、第２方法および第３方法がある。以下、これらの方法について説明する。
［第１方法］
第１方法においては、指令値設定部６２は、図６に示されるリファレンスＥＰＳモデルを用いて、手動操舵指令値θ_ｍｄａｃを設定する。

図６のリファレンスＥＰＳモデルは、ロアコラムを含む単一慣性モデルである。ロアコラムは、出力軸９およびウォームホイール２１に対応する。図６において、Ｊ_ｃは、ロアコラムの慣性であり、θ_ｃは、ロアコラムの回転角であり、ｄθ_ｃ／ｄｔは、ロアコラムの回転速度である。ロアコラムには、操舵トルクＴ_ｔｂ、電動モータ１８から出力軸９に作用するトルクＮ・Ｔ_ｍ（以下、「出力軸換算モータトルク」という。）および路面負荷トルク（仮想反力トルク）Ｔ_ｒｌが与えられる。このリファレンスＥＰＳモデルにおいては、操舵トルクＴ_ｔｂと出力軸換算モータトルクＮ・Ｔ_ｍとの和（Ｔ_ｔｂ＋Ｎ・Ｔ_ｍ）が、入力トルクＴ_ｉｎとなる。

リファレンスＥＰＳモデルの運動方程式は、次式(1)で表される。
Ｊ_ｃ・ｄ^２θ_ｃ／ｄｔ^２＝Ｔ_ｉｎ＋Ｔ_ｒｌ …(1)
路面負荷トルクＴ_ｒｌは、ばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋおよび粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃを用いて、次式(2)で表される。
Ｔ_ｒｌ＝−Ｔ_ｒｌ，ｋ−Ｔ_ｒｌ，ｃ …(2)
したがって、前記式(1)の運動方程式は、次式(3)で表すことができる。

Ｊ_ｃ・ｄ^２θ_ｃ／ｄｔ^２＝Ｔ_ｉｎ−Ｔ_ｒｌ，ｋ−Ｔ_ｒｌ，ｃ …(3)
ばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋは、次式(4)に示すように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を、ばね成分補正ゲインＧ_ｋによって補正することにより設定される。
Ｔ_ｒｌ，ｋ＝Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}×Ｇ_ｋ …(4)
ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}は、例えば、ｋ_ｂａｓｅを予め設定されたばね定数とすると、次式(5)で表される。

Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}＝ｋ_ｂａｓｅ・θ_ｃ …(5)
この場合、ロアコラム回転角θ_ｃとばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}との関係は、図７に示すように線形となる。
ばね成分補正ゲインＧ_ｋは、例えば、次式（6）で表される。
Ｇ_ｋ＝Ｇ_ｋ，ｖ・Ｇ_ｋ，ｙｒ・Ｇ_ｋ，ｌａ・Ｇ_ｋ，ｅ・Ｇ_ｋ，ｄ …（6）
Ｇ_ｋ，ｖ：車速Ｖに基づくばね成分補正ゲイン
Ｇ_ｋ，ｙｒ：ヨーレイトｙｒに基づくばね成分補正ゲイン
Ｇ_ｋ，ｌａ：横加速度ｌａに基づくばね成分補正ゲイン
Ｇ_ｋ，ｅ：危険度ｅに基づくばね成分補正ゲイン
Ｇ_ｋ，ｄ：覚醒度ｄに基づくばね成分補正ゲイン
図８（ａ）は、車速Ｖに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｖの設定例を示すグラフである。車速Ｖが０のときは、補正ゲインＧ_ｋ，ｖは所定の最大値ｍａｘ（＝Ｇ_{ｋ，ｖ，ｍａｘ}）に設定される。車速ＶがＶ１または−Ｖ１のときは、補正ゲインＧ_ｋ，ｖは所定の最小値ｍｉｎ（＝Ｇ_{ｋ，ｖ，ｍｉｎ}）に設定される。車速Ｖの絶対値がＶ１以下の範囲では、補正ゲインＧ_ｋ，ｖは、車速Ｖの絶対値が大きくなるほど小さくなるように設定される。車速Ｖの絶対値がＶ１よりも大きい範囲では、補正ゲインＧ_ｋ，ｖは、車速Ｖの絶対値が大きくなるほど大きくなるように設定される。

これにより、車速Ｖの絶対値がＶ１以下の低速時には、車速Ｖの絶対値が大きくなるほどばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋが小さくなるように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を補正することが可能となる。一方、車速Ｖの絶対値がＶ１以上の中高速時には、車速Ｖの絶対値が大きくなるほどばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋが大きくなるように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を補正することが可能となる。

図８（ｂ）は、ヨーレイトｙｒに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｙｒおよび横加速度ｌａに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｌａの設定例を示すグラフである。ヨーレイトｙｒが０のときには、補正ゲインＧ_ｋ，ｙｒは所定の最低値ｍｉｎ（＝Ｇ_{ｋ，ｙｒ，ｍｉｎ}）に設定される。補正ゲインＧ_ｋ，ｙｒは、ヨーレイトｙｒの絶対値が大きくなるほど大きくなるように設定される。

横加速度ｌａに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｌａの設定例も、ヨーレイトｙｒに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｙｒの設定例と同様であるので、その説明を省略する。
これにより、ヨーレイトｙｒまたは横加速度ｌａの絶対値が大きいほど、ばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋが大きくなるように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を補正することが可能となる。
図８（ｃ）は、危険度ｅに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｅの設定例を示すグラフである。危険度ｅが０のときには、補正ゲインＧ_ｋ，ｅは１に設定される。危険度ｅが１のときには、補正ゲインＧ_ｋ，ｅは所定の最大値ｍａｘ（＝Ｇ_{ｋ，ｅ，ｍａｘ}）に設定される。そして、危険度ｅが０〜１の範囲内では、危険度ｅが大きくなるほど、補正ゲインＧ_ｋ，ｅは大きな値に設定される。これにより、危険度ｅが大きいほど、ばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋが大きくなるように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を補正することが可能となる。

図８（ｄ）は、覚醒度ｄに基づくばね成分補正ゲインＧ_ｋ，ｄの設定例を示すグラフである。覚醒度ｄが０のときには、補正ゲインＧ_ｋ，ｄは所定の最大値ｍａｘ（＝Ｇ_{ｋ，ｄ，ｍａｘ}）に設定される。覚醒度ｄが１のときには、補正ゲインＧ_ｋ，ｄは１に設定される。そして、覚醒度ｄが０〜１の範囲内では、覚醒度ｄが大きくなるほど、補正ゲインＧ_ｋ，ｄは小さな値に設定される。これにより、覚醒度ｄが小さいほど、ばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋが大きくなるように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を補正することが可能となる。

粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃは、次式(7)に示すように、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を、粘性成分補正ゲインＧ_ｃで補正することにより設定される。
Ｔ_ｒｌ，ｃ＝Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}×Ｇ_ｃ …(7)
粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}は、ｃ_ｂａｓｅを予め設定された粘性定数とすると、次式(8)で表される。

Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}＝−ｃ_ｂａｓｅ・ｄθ_ｃ／ｄｔ …(8)
この場合、ロアコラム回転速度ｄθ_ｃ／ｄｔと粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}との関係は、図９に示すように線形となる。
粘性成分補正ゲインＧ_ｃは、例えば、次式（9）で表される。
Ｇ_ｃ＝Ｇ_ｃ，ｖ・Ｇ_ｃ，ｙｒ・Ｇ_ｃ，ｌａ・Ｇ_ｃ，ｅ・Ｇ_ｃ，ｄ …（9）
Ｇ_ｃ，ｖ：車速Ｖに基づく粘性成分補正ゲイン
Ｇ_ｃ，ｙｒ：ヨーレイトｙｒに基づく粘性成分補正ゲイン
Ｇ_ｃ，ｌａ：横加速度ｌａに基づく粘性成分補正ゲイン
Ｇ_ｃ，ｅ：危険度ｅに基づく粘性成分補正ゲイン
Ｇ_ｃ，ｄ：覚醒度ｄに基づく粘性成分補正ゲイン
図１０（ａ）は、車速Ｖに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｖの設定例を示すグラフである。車速Ｖが０のときは、補正ゲインＧ_ｃ，ｖは所定の最大値ｍａｘ（＝Ｇ_{ｃ，ｖ，ｍａｘ}）に設定される。補正ゲインＧ_ｃ，ｖは、車速Ｖの絶対値が大きくなるほど小さくなるように設定される。これにより、車速Ｖの絶対値が大きくなるほど、粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃが小さくなるように、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を補正することが可能となる。

図１０（ｂ）は、ヨーレイトｙｒに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｙｒおよび横加速度ｌａに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｌａの設定例を示すグラフである。ヨーレイトｙｒが０のときには、補正ゲインＧ_ｃ，ｙｒは所定の最小値ｍｉｎ（＝Ｇ_{ｋ，ｌａ，ｍｉｎ}）に設定される。補正ゲインＧ_ｃ，ｙｒは、ヨーレイトｙｒの絶対値が大きくなるほど大きくなるように設定される。

横加速度ｌａに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｌａの設定例も、ヨーレイトｙｒに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｙｒの設定例と同様であるので、その説明を省略する。
これにより、ヨーレイトｙｒまたは横加速度ｌａの絶対値が大きいほど、粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃが大きくなるように、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を補正することが可能となる。
図１０（ｃ）は、危険度ｅに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｅの設定例を示すグラフである。危険度ｅが０のときには、補正ゲインＧ_ｃ，ｅは１に設定される。危険度ｅが１のときには、補正ゲインＧ_ｃ，ｅは所定の最大値ｍａｘ（＝Ｇ_{ｃ，ｅ，ｍａｘ}）に設定される。そして、危険度ｅが０〜１の範囲内では、危険度ｅが大きくなるほど、補正ゲインＧ_ｃ，ｅは大きな値に設定される。これにより、危険度ｅが大きいほど、粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃが大きくなるように、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を補正することが可能となる。

図１０（ｄ）は、覚醒度ｄに基づく粘性成分補正ゲインＧ_ｃ，ｄの設定例を示すグラフである。覚醒度ｄが０のときには、補正ゲインＧ_ｃ，ｄは所定の最大値ｍａｘ（＝Ｇ_{ｃ，ｄ，ｍａｘ}）に設定される。覚醒度ｄが１のときには、補正ゲインＧ_ｃ，ｄは１に設定される。そして、覚醒度ｄが０〜１の範囲内では、覚醒度ｄが大きくなるほど、補正ゲインＧ_ｃ，ｄは小さな値に設定される。これにより、覚醒度ｄが小さいほど、粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃが大きくなるように、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を補正することが可能となる。

前記式(4)〜(9)から、前記式(3)の運動方程式は、次式(10)で表される。
Ｊ_ｃ・ｄ^２θ_ｃ／ｄｔ^２＝（Ｔ_ｔｂ＋Ｎ・Ｔ_ｍ）−｛（ｋ_ｂａｓｅ・θ_ｃ）・Ｇ_ｋ，ｖ・Ｇ_ｋ，ｙｒ・Ｇ_ｋ，ｌａ・Ｇ_ｋ，ｅ・Ｇ_ｋ，ｄ｝−｛（ｃ_ｂａｓｅ・ｄθ_ｃ／ｄｔ）・Ｇ_ｃ，ｖ・Ｇ_ｃ，ｙｒ・Ｇ_ｃ，ｌａ・Ｇ_ｃ，ｅ・Ｇ_ｃ，ｄ｝ …(10)
指令値設定部６２は、前記式（10）のＴ_ｔｂにトルクセンサ１２によって検出される操舵トルクＴ_ｔｂを代入し、前記式（10）のＮ・Ｔ_ｍにアシストトルク指令値設定部６１によって設定されるアシストトルク指令値Ｔ_ａｃを代入して、前記式(10)の微分方程式を解くことにより、ロアコラムの回転角θ_ｃを演算する。そして、指令値設定部６２は、得られたロアコラムの回転角θ_ｃを手動操舵指令値θ_ｍｄａｃとして設定する。

第１方法では、前記式(4)のばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}としては、図７に示すように、コラム回転角度θ_ｃに対して線形に変化するばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}が用いられている（前記式(5)参照）。しかし、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}としては、図１１に示すように、コラム回転角度θ_ｃに対して非線形に変化するばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を用いてもよい。この場合、ばね定数を、コラム回転角度θ_ｃの関数Ｆ（θ_ｃ）で表すと、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}は、次式（11）で表される。

Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}＝Ｆ（θ_ｃ）・θ_ｃ …（11）
この場合、前記式(10)におけるｋ_ｂａｓｅは、Ｆ（θ_ｃ）に置き換えられる。この場合には、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}（＝Ｆ（θ_ｃ）・θ_ｃ）としては、コラム回転角度θ_ｃの前回値θ_{ｃ（ｎ―１）}に対応するばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を、今回のばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}として用いることができる。

また、第１方法では、前記式(7)の粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}としては、図９に示すように、コラム回転速度ｄθ_ｃ／ｄｔに対して線形に変化する粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}が用いられている（前記式(8)参照）。しかし、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}としては、図１２に示すように、コラム回転速度ｄθ_ｃ／ｄｔに対して非線形に変化する粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を用いてもよい。この場合、粘性定数を、コラム回転速度ｄθ_ｃ／ｄｔの関数Ｆ（ｄθ_ｃ／ｄｔ）で表すと、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}は、次式（12）で表される。

Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}＝Ｆ（ｄθ_ｃ／ｄｔ）・ｄθ_ｃ／ｄｔ …（12）
この場合、前記式(10)におけるｃ_ｂａｓｅは、Ｆ（ｄθ_ｃ／ｄｔ）に置き換えられる。この場合には、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}（＝Ｆ（ｄθ_ｃ／ｄｔ）・ｄθ_ｃ／ｄｔ）としては、コラム回転速度ｄθ_ｃ／ｄｔの前回値ｄθ_ｃ／ｄｔ_{（ｎ―１）}に対応する粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を、今回の粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}として用いることができる。

また、第１方法では、ばね成分補正ゲインＧ_ｋは、Ｇ_ｋ，ｖ、Ｇ_ｋ，ｙｒ、Ｇ_ｋ，ｌａ、Ｇ_ｋ，ｅおよびＧ_ｋ，ｄの５種類の補正ゲインに基づいて設定されている。しかし、ばね成分補正ゲインＧ_ｋは、これらの５種類の補正ゲインから任意に選択された１つまたは２以上の任意の組み合わせに基づいて設定されてもよい。
例えば、ばね成分補正ゲインＧ_ｋは、次式(13)または(14)に基づいて設定されてもよい。

Ｇ_ｋ＝Ｇ_ｋ，ｖ・Ｇ_ｋ，ｙｒ・Ｇ_ｋ，ｅ …（13）
Ｇ_ｋ＝Ｇ_ｋ，ｖ・Ｇ_ｋ，ｌａ・Ｇ_ｋ，ｄ …（14）
また、粘性成分補正ゲインＧ_ｃは、Ｇ_ｃ，ｖ、Ｇ_ｃ，ｙｒ、Ｇ_ｃ，ｌａ、Ｇ_ｃ，ｅおよびＧ_ｃ，ｄの５種類の補正ゲインに基づいて設定されている。しかし、粘性成分補正ゲインＧ_ｃは、これらの５種類の補正ゲインから任意に選択された１つまたは２以上の任意の組み合わせに基づいて設定されてもよい。

例えば、粘性成分補正ゲインＧ_ｃは、次式(15)または(16)に基づいて設定されてもよい。
Ｇ_ｃ＝Ｇ_ｃ，ｖ・Ｇ_{ｃｋ，ｙｒ}・Ｇ_ｃ，ｅ …（15）
Ｇ_ｃ＝Ｇ_ｃ，ｖ・Ｇ_ｃ，ｌａ・Ｇ_ｃｋ，ｄ …（16）
［第２方法］
第２方法においても、指令値設定部６２は、図６に示されるリファレンスＥＰＳモデルを用いて、手動操舵指令値θ_ｍｄａｃを設定する。第２方法においても、リファレンスＥＰＳモデルの運動方程式は、前記式(3)によって表される。

しかし、第２方法では、前記式(3)の右辺のばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋは、次式(17)に示すように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を、ばね成分補正トルクＴ_ｋで補正することによって設定される。また、前記式(3)の右辺の粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃは、次式(18)に示すように、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を、粘性成分補正トルクＴ_ｃで補正することによって、設定される。

Ｔ_ｒｌ，ｋ＝Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}＋Ｔ_ｋ …（17）
Ｔ_ｒｌ，ｃ＝Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}＋Ｔ_ｃ …（18）
Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}およびＴ_{ｂａｓｅ，ｃ}は、それぞれ前記式（5）および前記式(8)で表される。
前記式(17)のばね成分補正トルクＴ_ｋは、例えば、次式(19)で表され、前記式(18)の粘性成分補正トルクＴ_ｃは、例えば、次式(20)で表される。

Ｔ_ｋ＝ｋ_ｖ・θ_ｃ＋ｋ_ｙｒ・θ_ｃ＋ｋ_ｌａ・θ_ｃ＋ｋ_ｅ・θ_ｃ＋ｋ_ｄ・θ_ｃ
…（19）
Ｔ_ｃ＝ｃ_ｖ・ｄθ_ｃ／ｄｔ＋ｃ_ｙｒ・ｄθ_ｃ／ｄｔ＋ｃ_ｌａ・ｄθ_ｃ／ｄｔ＋ｃ_ｅ・ｄθ_ｃ／ｄｔ＋ｃ_ｄ・ｄθ_ｃ／ｄｔ …（20）
前記式（19）において、ｋ_ｖは車速Ｖに基づくばね定数、ｋ_ｙｒはヨーレイトｙｒに基づくばね定数、ｋ_ｌａは横加速度ｌａに基づくばね定数、ｋ_ｅは危険度ｅに基づくばね定数、ｋ_ｄは覚醒度ｄに基づくばね定数である。前記式(20)において、ｃ_ｖは車速Ｖに基づく粘性定数、ｃ_ｙｒはヨーレイトｙｒに基づく粘性定数、ｃ_ｌａは横加速度ｌａに基づく粘性定数、ｃ_ｅは危険度ｅに基づく粘性定数、ｃ_ｄは覚醒度ｄに基づく粘性定数である。

図１３（ａ）は、車速Ｖに基づくばね定数ｋ_ｖの設定例を示すグラフである。車速Ｖが０のときは、ばね定数ｋ_ｖは所定の最大値ｍａｘ（＝ｋ_{ｖ，ｍａｘ}）に設定される。車速ＶがＶ２または−Ｖ２のときには、ばね定数ｋ_ｖは、所定の最小値ｍｉｎ（＝ｋ_{ｖ，ｍｉｎ}）に設定される。車速Ｖの絶対値がＶ２以下の範囲では、ばね定数ｋ_ｖは、車速Ｖの絶対値が大きくなるにしたがって小さくなるように設定される。車速Ｖの絶対値がＶ１よりも大きい範囲では、ばね定数ｋ_ｖは、車速Ｖの絶対値が大きくなるにしたがって大きくなるように設定される。

これにより、車速Ｖの絶対値がＶ１以下の低速時には、車速Ｖの絶対値が大きくなるほどばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋが小さくなるように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を補正することが可能となる。一方、車速Ｖの絶対値がＶ１以上の中高速時には、車速Ｖの絶対値が大きくなるほどばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋが大きくなるように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を補正することが可能となる。

図１３（ｂ）は、ヨーレイトｙｒに基づくばね定数ｋ_ｙｒおよび横加速度ｌａに基づくばね定数ｋ_ｌａの設定例を示すグラフである。ヨーレイトｙｒが０のときには、ばね定数ｋ_ｙｒは０に設定される。ばね定数ｋ_ｙｒは、ヨーレイトｙｒの絶対値が大きくなるほど大きくなるように設定される。
横加速度ｌａに基づくばね定数ｋ_ｌａの設定例も、ヨーレイトｙｒに基づくばね定数ｋ_ｙｒの設定例と同様であるので、その説明を省略する。

これにより、ヨーレイトｙｒまたは横加速度ｌａの絶対値が大きいほど、ばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋが大きくなるように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を補正することが可能となる。
図１３（ｃ）は、危険度ｅに基づくばね係数ｋ_ｅの設定例を示すグラフである。危険度ｅが０のときには、ばね係数ｋ_ｅは０に設定される。危険度ｅが１のときには、ばね係数ｋ_ｅは所定の最大値ｍａｘ（＝ｋ_{ｅ,ｍａｘ}）に設定される。そして、危険度ｅが０〜１の範囲内では、危険度ｅが大きくなるほど、ばね係数ｋ_ｅは大きな値に設定される。これにより、危険度ｅが大きいほど、ばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋが大きくなるように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を補正することが可能となる。

図１３（ｄ）は、覚醒度ｄに基づくばね係数ｋ_ｄの設定例を示すグラフである。覚醒度ｄが０のときには、ばね係数ｋ_ｄは所定の最大値ｍａｘ（＝ｋ_{ｄ,ｍａｘ}）に設定される。覚醒度ｄが１のときには、ばね係数ｋ_ｄは０に設定される。そして、覚醒度ｄが０〜１の範囲内では、覚醒度ｄが大きくなるほど、ばね係数ｋ_ｄは小さな値に設定される。これにより、覚醒度ｄが小さいほど、ばね成分Ｔ_ｒｌ，ｋが大きくなるように、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を補正することが可能となる。

図１４（ａ）は、車速Ｖに基づく粘性係数ｃ_ｖの設定例を示すグラフである。車速Ｖが０のときは、粘性係数ｃ_ｖは所定の最大値ｍａｘ（＝ｃ_{ｖ，ｍａｘ}）に設定される。、粘性係数ｃ_ｖは、車速Ｖの絶対値が大きくなるほど小さくなるように設定される。これにより、車速Ｖが大きくなるほど、粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃが小さくなるように、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を補正することが可能となる。

図１４（ｂ）は、ヨーレイトｙｒに基づく粘性係数ｃ_ｙｒおよび横加速度ｌａに基づく粘性係数ｃ_ｌａの設定例を示すグラフである。ヨーレイトｙｒが０のときには、粘性係数ｃ_ｙｒは０に設定される。粘性係数ｃ_ｙｒは、ヨーレイトｙｒの絶対値が大きくなるほど大きくなるように設定される。
横加速度ｌａに基づく粘性係数ｃ_ｌａの設定例も、ヨーレイトｙｒに基づく粘性係数ｃ_ｙｒの設定例と同様であるので、その説明を省略する。

これにより、ヨーレイトｙｒまたは横加速度ｌａの絶対値が大きいほど、粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃが大きくなるように、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を補正することが可能となる。
図１４（ｃ）は、危険度ｅに基づく粘性係数ｃ_ｅの設定例を示すグラフである。危険度ｅが０のときには、粘性係数ｃ_ｅは０に設定される。危険度ｅが１ときには、粘性係数ｃ_ｅは所定の最大値ｍａｘ（＝ｃ_{ｅ，ｍａｘ}）に設定される。そして、危険度ｅが０〜１の範囲内では、危険度ｅが大きくなるほど、粘性係数ｃ_ｅは大きな値に設定される。これにより、危険度ｅが大きいほど、粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃが大きくなるように、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を補正することが可能となる。

図１４（ｄ）は、覚醒度ｄに基づく粘性係数ｃ_ｄの設定例を示すグラフである。覚醒度ｄが０のときには、粘性係数ｃ_ｄは所定の最大値ｍａｘ（＝ｃ_{ｄ，ｍａｘ}）に設定される。覚醒度ｄが１のときには、粘性係数ｃ_ｄは０に設定される。そして、覚醒度ｄが０〜１の範囲内では、覚醒度ｄが大きくなるほど、粘性係数ｃ_ｄは小さな値に設定される。これにより、覚醒度ｄが小さいほど、粘性成分Ｔ_ｒｌ，ｃが大きくなるように、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を補正することが可能となる。

前記式（5）,(8)，（17）〜（20）から、前記式(3)の運動方程式は、次式(21)で表される。
Ｊ_ｃ・ｄ^２θ_ｃ／ｄｔ^２＝（Ｔ_ｔｂ＋Ｎ・Ｔ_ｍ）−｛（ｋ_ｂａｓｅ＋ｋ_ｖ＋ｋ_ｙｒ＋ｋ_ｌａ＋ｋ_ｅ＋ｋ_ｄ）・θ_ｃ）｝−｛（ｃ_ｂａｓｅ＋ｃ_ｖ＋ｃ_ｙｒ＋ｃ_ｌａ＋ｃ_ｅ＋ｃ_ｄ）・ｄθ_ｃ／ｄｔ｝ …(21)
指令値設定部６２は、前記式（21）のＴ_ｔｂにトルクセンサ１２によって検出される操舵トルクＴ_ｔｂを代入し、前記式（21）のＮ・Ｔ_ｍにアシストトルク指令値設定部６１によって設定されるアシストトルク指令値Ｔ_ａｃを代入して、前記式(21)の微分方程式を解くことにより、ロアコラムの回転角θ_ｃを演算する。そして、指令値設定部６２は、得られたロアコラムの回転角θ_ｃを手動操舵指令値θ_ｍｄａｃとして設定する。

第２方法では、前記式(17)のばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}としては、図７に示すように、コラム回転角度θ_ｃに対して線形に変化するばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}が用いられているが、図１１に示すように、コラム回転角度θ_ｃに対して非線形に変化するばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}を用いてもよい。この場合、ばね定数を、コラム回転角度θ_ｃの関数Ｆ（θ_ｃ）で表すと、ばね基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｋ}は、前記式（11）で表される。この場合、前記式(21)のｋ_ｂａｓｅは、Ｆ（θ_ｃ）で置き換えられる。

また、第２方法では、前記式(18)の粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}としては、図９に示すように、コラム回転速度ｄθ_ｃ／ｄｔに対して線形に変化する粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}が用いられているが、図１２に示すように、コラム回転速度ｄθ_ｃ／ｄｔに対して非線形に変化する粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}を用いてもよい。この場合、粘性定数を、コラム回転速度ｄθ_ｃ／ｄｔの関数Ｆ（ｄθ_ｃ／ｄｔ）で表すと、粘性基礎成分Ｔ_{ｂａｓｅ，ｃ}は、前記式（12）で表される。この場合、前記式(21)のｃ_ｂａｓｅは、Ｆ（ｄθ_ｃ／ｄｔ）で置き換えられる。

また、第２方法では、ばね成分補正トルクＴ_ｋは、ｋ_ｖ・θ_ｃ、ｋ_ｙｒ・θ_ｃ、ｋ_ｌａ・θ_ｃ、ｋ_ｅ・θ_ｃおよびｋ_ｄ・θ_ｃの５種類の補正トルクに基づいて設定されている。しかし、ばね成分補正トルクＴ_ｋは、これらの５種類の補正トルクから任意に選択された１つまたは２以上の任意の組み合わせに基づいて設定されてもよい。
例えば、ばね成分補正トルクＴ_ｋは、次式(22)または(23)に基づいて設定されてもよい。

Ｔ_ｋ＝ｋ_ｖ・θ_ｃ＋ｋ_ｙｒ・θ_ｃ＋ｋ_ｅ・θ_ｃ …（22）
Ｔ_ｋ＝ｋ_ｖ・θ_ｃ＋ｋ_ｌａ・θ_ｃ＋ｋ_ｄ・θ_ｃ …（23）
また、粘性成分補正トルクＴ_ｃは、ｃ_ｖ・ｄθ_ｃ／ｄｔ、ｃ_ｙｒ・ｄθ_ｃ／ｄｔ、ｃ_ｌａ・ｄθ_ｃ／ｄｔ、ｃ_ｅ・ｄθ_ｃ／ｄｔおよびｃ_ｄ・ｄθ_ｃ／ｄｔの５種類の補正トルクに基づいて設定されている。しかし、粘性成分補正トルクＴ_ｃは、これらの５種類の補正トルクから任意に選択された１つまたは２以上の任意の組み合わせに基づいて設定されてもよい。

例えば、粘性成分補正トルクＴ_ｃは、次式(24)または(25)に基づいて設定されてもよい。
Ｔ_ｃ＝ｃ_ｖ・ｄθ_ｃ／ｄｔ＋ｃ_ｙｒ・ｄθ_ｃ／ｄｔ＋ｃ_ｅ・ｄθ_ｃ／ｄｔ …（24）
Ｔ_ｃ＝ｃ_ｖ・ｄθ_ｃ／ｄｔ＋ｃ_ｌａ・ｄθ_ｃ／ｄｔ＋ｃ_ｄ・ｄθ_ｃ／ｄｔ …（25）
［第３方法］
第３方法では、指令値設定部６２は、次式（26）に基づいて、手動操舵指令値θ_ｍｄａｃを設定する。

θ_ｍｄａｃ＝Ｇ・θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ} …(26)
式(26)において、θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}は、入力トルクＴ_ｉｎ（＝Ｔ_ｔｂ＋Ｔ_ａｃ）に応じて設定される手動操舵基本指令値である。入力トルクＴ_ｉｎに対する手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}の設定例は、図１５に示されている。手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}は、入力トルクＴ_ｉｎの値に対しては正をとり、入力トルクＴ_ｉｎの負の値に対しては負をとる。そして、手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}は、入力トルクＴ_ｉｎの絶対値が大きくなるほど、その絶対値が大きくなるように設定される。θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}は、予め設定されたマップまたは関数Ｆ（Ｔ_ｉｎ）に基づいて演算される。

前記式(26)において、Ｇは、手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}を補正するための補正ゲインであり、例えば、次式（27）で表される。
Ｇ＝Ｇ_ｖ・Ｇ_ｙｒ・Ｇ_ｌａ・Ｇ_ｅ・Ｇ_ｄ …（27）
Ｇ_ｖ：車速Ｖに基づく補正ゲイン
Ｇ_ｙｒ：ヨーレイトｙｒに基づく補正ゲイン
Ｇ_ｌａ：横加速度ｌａに基づく補正ゲイン
Ｇ_ｅ：危険度ｅに基づく補正ゲイン
Ｇ_ｄ：覚醒度ｄに基づく補正ゲイン
図１６（ａ）は、車速Ｖに基づく補正ゲインＧ_ｖの設定例を示すグラフである。車速Ｖが零のときは、補正ゲインＧ_ｖは所定の最小値ｍｉｎ（＝Ｇ_{ｖ，ｍｉｎ}）に設定される。車速ＶがＶ３または−Ｖ３のときは、補正ゲインＧ_ｖは所定の最大値ｍａｘ（＝Ｇ_{ｖ，ｍａｘ}）に設定される。車速Ｖの絶対値がＶ３以下の範囲では、補正ゲインＧ_ｖは、車速Ｖの絶対値が大きくなるほど大きくなるように設定される。車速Ｖの絶対値がＶ３よりも大きい範囲では、補正ゲインＧ_ｖは、車速Ｖの絶対値が大きくなるほど小さくなるように設定される。

これにより、車速ＶがＶ３以下の低速時には、車速Ｖの絶対値が大きくなるほど手動操舵指令値θ_ｍｄａｃが大きくなるように、手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}を補正することが可能となる。一方、車速Ｖの絶対値がＶ３以上の中高速時には、車速Ｖの絶対値が大きくなるほど手動操舵指令値θ_ｍｄａｃが小さくなるように、手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}を補正することが可能となる。

図１６（ｂ）は、ヨーレイトｙｒに基づく補正ゲインＧ_ｙｒおよび横加速度ｌａに基づく補正ゲインＧ_ｌａの設定例を示すグラフである。ヨーレイトｙｒが０のときには、補正ゲインＧ_ｙｒは所定の最大値ｍａｘ（＝Ｇ_{ｙｒ，ｍａｘ}）に設定される。補正ゲインＧ_ｙｒは、ヨーレイトｙｒの絶対値が大きくなるほど、小さくなるように設定される。
横加速度ｌａに基づく補正ゲインＧ_ｌａの設定例も、ヨーレイトｙｒに基づく補正ゲインＧ_ｙｒの設定例と同様であるので、その説明を省略する。

これにより、ヨーレイトｙｒまたは横加速度ｌａの絶対値が大きいほど、手動操舵指令値θ_ｍｄａｃが小さくなるように、手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}を補正することが可能となる。
図１６（ｃ）は、危険度ｅに基づく補正ゲインＧ_ｅの設定例を示すグラフである。危険度ｅが０のときには、補正ゲインＧ_ｅは所定の最大値ｍａｘ（＝Ｇ_{ｅ，ｍａｘ}）に設定される。危険度ｅが１のときには、補正ゲインＧ_ｅは０に設定される。そして、危険度ｅが０〜１の範囲内では、危険度ｅが大きくなるほど、補正ゲインＧ_ｅは小さな値に設定される。これにより、危険度ｅが大きいほど、手動操舵指令値θ_ｍｄａｃが小さくなるように、手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}を補正することが可能となる。

図１６（ｄ）は、覚醒度ｄに基づく補正ゲインＧ_ｄの設定例を示すグラフである。覚醒度ｄが０のときには、補正ゲインＧ_ｄは０に設定される。覚醒度ｄが１のときには、補正ゲインＧ_ｄは所定の最大値ｍａｘ（＝Ｇ_{ｄ，ｍａｘ}）に設定される。そして、覚醒度ｄが０〜１の範囲内では、覚醒度ｄが大きくなるほど、補正ゲインＧ_ｄは大きな値に設定される。これにより、覚醒度ｄが小さいほど、手動操舵指令値θ_ｍｄａｃが小さくなるように、手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}を補正することが可能となる。

第３方法では、補正ゲインＧは、Ｇ_ｖ、Ｇ_ｙｒ、Ｇ_ｌａ、Ｇ_ｅおよびＧ_ｄの５種類の補正ゲインに基づいて設定されている。しかし、補正ゲインＧは、これらの５種類の補正ゲインから任意に選択された１つまたは２以上の任意の組み合わせに基づいて設定されてもよい。
例えば、補正ゲインＧは、次式(28)または(29)に基づいて演算されてもよい。

Ｇ＝Ｇ_ｖ・Ｇ_ｙｒ・Ｇ_ｅ …（28）
Ｇ＝Ｇ_ｖ・Ｇ_ｌａ・Ｇ_ｄ …（29）
第１実施形態では、自動操舵角指令値θ_ａｄａｃに手動操舵指令値θ_ｍｄａｃが加算されて、統合角度指令値θ_ａｃｍｄが演算され、この統合角度指令値θ_ａｃｍｄに基づいて電動モータ１８が制御される。これにより、手動操舵制御と自動操舵制御との間で切り替えを行うことなく、自動操舵制御主体での操舵制御を行いながら手動操舵が可能な協調制御を実現できる。また、手動操舵制御と自動操舵制御との間での移行をシームレスに行うことができるので、手動操舵を行う際にドライバに違和感を与えない。

また、第１実施形態では、手動操舵指令値θ_ｍｄａｃを、ドライバに起因するトルク（入力トルクＴ_ｉｎ）だけではなく、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報をも用いて演算している。これにより、入力トルクＴ_ｉｎのみならず車両状態、周囲環境状況およびドライバ状態に適した手動操舵指令値θ_ｍｄａｃを演算することができる。これにより、手動操舵指令値θ_ｍｄａｃを入力トルクＴ_ｉｎのみに基づいて演算する場合に比べて、より安全でかつより違和感のない操舵を実現することができる。
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る電動パワーステアリングシステムについて説明する。第２実施形態に係る電動パワーステアリングシステムの全体構成は、図１に示す第１実施形態に係る電動パワーステアリングシステムの全体構成と同様である。第２実施形態では、第１実施形態に比べて、モータ制御用ＥＣＵの構成が異なっている。

図１７は、第２実施形態におけるモータ制御用ＥＣＵ２０２の電気的構成を説明するためのブロック図である。
モータ制御用ＥＣＵ２０２は、マイクロコンピュータ７０と、マイクロコンピュータ７０によって制御され、電動モータ１８に電力を供給する駆動回路（インバータ回路）３１と、電動モータ１８に流れる電流（以下、「モータ電流Ｉ」という）を検出するための電流検出回路３２とを備えている。

マイクロコンピュータ７０は、ＣＰＵおよびメモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリなど）を備えており、所定のプログラムを実行することによって、複数の機能処理部として機能するようになっている。この複数の機能処理部には、アシスト制御部７１と、自動操舵制御部７２と、統合トルク演算部（統合制御量演算部）７３と、トルク制御部（制御部）７４と、実操舵角演算部７５と、実自動操舵角演算部７６とを含む。

アシスト制御部７１は、手動操舵に必要なアシストトルクの目標値であるアシストトルク指令値（アシスト制御量）Ｔ_ａｃを設定する。アシスト制御部７１は、トルクセンサ１２によって検出される操舵トルクＴ_ｔｂに基づいて、アシストトルク指令値Ｔ_ａｃを設定する。操舵トルクＴ_ｔｂに対するアシストトルク指令値Ｔ_ａｃの設定例は、前述した図５の操舵トルクＴ_ｔｂに対するアシストトルク指令値Ｔ_ａｃの設定例と同様なので、その説明を省略する。

自動操舵制御部７２は、角度偏差演算部７２ＡとＰＤ制御部７２Ｂとを備えている。角度偏差演算部７２Ａは、上位ＥＣＵ２０１から与えられる自動操舵角指令値θ_ａｄａｃと実自動操舵角演算部７６から与えられる実自動操舵角θ_ａｄとの偏差Δθ（＝θ_ａｄａｃ−θ_ａｄ）を演算する。ＰＤ制御部７２Ｂは、角度偏差Δθに対してＰＤ演算（比例微分演算）を行うことにより、自動操舵に必要な自動操舵トルク指令値（自動操舵制御量）Ｔ_ａｄを設定する。

統合トルク演算部７３は、アシストトルク指令値Ｔ_ａｃに自動操舵トルク指令値Ｔ_ａｄを加算することによって、統合トルク指令値（統合制御量）Ｔ_ｍを演算する。
トルク制御部７４は、トルク（電流）フィードバック制御により、電動モータ１８のモータトルクが統合トルク指令値Ｔ_ｍに近づくように駆動回路３１を駆動する。
実操舵角演算部７５は、回転角センサ２２の出力信号に基づいて、出力軸９の回転角θを演算する。具体的には、実操舵角演算部７５は、回転角演算部７５Ａと減速比除算部７５Ｂとを含む。回転角演算部７５Ａは、回転角センサ２２の出力信号に基づいて、電動モータ１８のロータ回転角θ_ｍを演算する。減速比除算部７５Ｂは、回転角演算部４５Ａによって演算されるロータ回転角θ_ｍを減速機１９の減速比Ｎで除算することにより、ロータ回転角θ_ｍを出力軸９の回転角（実操舵角）θに換算する。

実操舵角θは、操舵トルクＴ_ｔｂおよびアシストトルク指令値Ｔ_ａｃに基づく手動操舵分の操舵角（以下、実手動操舵角θ_ｍｄという）と、自動操舵トルク指令値Ｔ_ａｄに基づく自動操舵分の操舵角（以下、実自動操舵角θ_ａｄという）とを含んでいる。
実自動操舵角演算部７６は、操舵トルクＴ_ｔｂとアシストトルク指令値Ｔ_ａｃと実操舵角θとに基づいて、実自動操舵角θ_ａｄを演算する。具体的には、実自動操舵角演算部７６は、実手動操舵角演算部７６Ａと減算部７６Ｂとを含む。

実手動操舵角演算部７６Ａは、ドライバに起因するトルク（入力トルク）Ｔ_ｉｎ、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報に基づいて、実手動操舵角θ_ｍｄを演算する。この実施形態では、入力トルクＴ_ｉｎは、トルクセンサ１２によって検出される操舵トルクＴ_ｔｂと、アシスト制御部７１によって設定されるアシストトルク指令値Ｔ_ａｃとの和（Ｔ_ｔｂ＋Ｔ_ａｃ）である。

この実施形態では、車両情報として、上位ＥＣＵ２０１から与えられる車速Ｖ、ヨーレイトｙｒおよび横加速度ｌａが用いられる。この実施形態では、周囲環境情報として、上位ＥＣＵ２０１から与えられる周囲環境の危険度ｅが用いられる。この実施形態では、ドライバ状態として、上位ＥＣＵ２０１から与えられるドライバの覚醒度ｄが用いられる。
実手動操舵角演算部７６Ａは、第１実施形態における指令値設定部６２（図４参照）による手動操舵指令値θ_ｍｄａｃの演算方法と、同様な方法（第１方法、第２方法または第３方法）によって、実手動操舵角θ_ｍｄを演算する。言い換えれば、実手動操舵角演算部７６Ａは、第１実施形態における指令値設定部６２によって演算される手動操舵指令値θ_ｍｄａｃを、実手動操舵角θ_ｍｄとして演算すればよい。

この際、前述の第１方法、第２方法および第３方法で使用される手動操舵指令値θ_ｍｄａｃは、実手動操舵角θ_ｍｄに置き換えられる。また、前述の第３方法で使用される手動操舵基本指令値θ_{ｍｄａｃ，ｂａｓｅ}は、実手動基本操舵角θ_{ｍｄ，ｂａｓｅ}に置き換えられる。実手動操舵角演算部７６Ａは、本発明の「操舵角演算部」の一例である。
減算部７６Ｂは、実操舵角演算部７５によって演算される実操舵角θから実手動操舵角演算部７６Ａによって演算される実手動操舵角θ_ｍｄを減算することによって、実自動操舵角θ_ａｄを演算する。この実自動操舵角θ_ａｄが、自動操舵制御部７２に与えられる。

第２実施形態では、実自動操舵角演算部７６によって、実操舵角θに含まれる自動操舵制御による操舵角である実自動操舵角θ_ａｄが演算される。自動操舵トルク指令値Ｔ_ａｄ（自動操舵制御量）を設定する際に用いられる実自動操舵角θ_ａｄに手動操舵に基づく操舵角（手動操舵およびアシスト制御による操舵角）が含まれていないので、自動操舵制御中に手動操舵が行われる場合であっても、適正な自動操舵制御量が設定され、適切な自動操舵制御を行うことができる。

また、自動操舵トルク指令値Ｔ_ａｄに目標アシストトルク指令値Ｔ_ａｃを加算して演算された統合トルク指令値Ｔ_ｍに基づいて電動モータ１８を制御することにより、自動操舵制御主体での操舵制御を行いながら手動操舵に応じたアシスト制御を実現できる。これにより、自動操舵制御と、手動操舵に応じたアシスト制御御との共存が可能となり、双方間での移行をシームレスに行うことができる。

また、第２実施形態では、実手動操舵角θ_ｍｄを、ドライバに起因するトルク（入力トルクＴ_ｉｎ）だけではなく、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報をも用いて演算している。これにより、入力トルクＴ_ｉｎのみならず車両状態、周囲環境状況およびドライバ状態に適した実手動操舵角θ_ｍｄを演算することができる。これにより、実手動操舵角θ_ｍｄを入力トルクＴ_ｉｎのみに基づいて演算する場合に比べて、より安全でかつより違和感のない操舵を実現することができる。

以上、この発明の第１および第２実施形態について説明したが、この発明はさらに他の形態で実施することもできる。前述の第１および第２実施形態では、入力トルクＴ_ｉｎとして、トルクセンサ１２によって検出される操舵トルクＴ_ｔｂと、アシストトルク指令値設定部６１（またはアシスト制御部７１）によって設定されるアシストトルク指令値Ｔ_ａｃとの和（Ｔ_ｔｂ＋Ｔ_ａｃ）が用いられている。しかし、入力トルクＴ_ｉｎとして、操舵トルクＴ_ｔｂおよびアシストトルク指令値Ｔ_ａｃのうちのいずれか一方のみを用いてもよい。

その他、この発明は、特許請求の範囲に記載された事項の範囲で種々の設計変更を施すことが可能である。

１…電動パワーステアリングシステム、１８…電動モータ、４１…手動操舵指令値生成部、４２…統合角度指令値演算部、４３…角度制御部、６１…アシストトルク指令値設定部、６２…指令値設定部、７１…アシスト制御部、７２…自動操舵制御部、７３…統合トルク演算部（統合制御量演算部）、７４…トルク制御部、７５…実操舵角演算部、７６…実自動操舵角演算部、７６Ａ…実手動操舵角演算部、７６Ｂ…減算部

Claims (7)

1. ドライバに起因するトルクと、
   車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報の少なくとも１つと、に基づいて操舵角を演算する操舵角演算部を備えている、操舵角演算装置。
2. 前記操舵角演算部は、運動方程式に基づいて前記操舵角を演算するように構成されており、
   前記運動方程式は、前記ドライバに起因するトルクおよび路面負荷トルクを用いて前記操舵角を演算するための運動方程式であり、
   前記路面負荷トルクは、車両情報、道路情報およびドライバ情報の少なくとも１つに基づいて設定される、請求項１に記載の操舵角演算装置。
3. 前記運動方程式は、前記路面負荷トルクを生成するためのばね成分および粘性成分を含み、
   前記ばね成分は、ばね基礎成分を、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報の少なくとも１つに基づいて補正することにより設定され、
   前記粘性成分は、粘性基礎成分を、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報の少なくとも１つに基づいて補正することにより設定される、請求項２に記載の操舵角演算装置。
4. 前記ばね基礎成分は、操舵角に対して所定のばね定数によって定まる線形特性を有しており、
   前記粘性基礎成分は、操舵速度に対し所定の粘性定数によって定まる線形特性を有している、請求項３に記載の操舵角演算装置。
5. 前記操舵角演算部は、ドライバに起因するトルクに応じて設定される基本操舵角を、車両情報、周囲環境情報およびドライバ情報の少なくとも１つに基づいて補正することによって、前記操舵角を設定する、請求項１に記載の操舵角演算装置。
6. 舵角制御用の電動モータを駆動制御するためのモータ制御装置であって、
   手動操舵指令値を生成する手動操舵指令値生成部と、
   自動操舵角指令値に前記手動操舵指令値を加算して、統合角度指令値を演算する統合角度指令値演算部と、
   前記統合角度指令値に基づいて、前記電動モータを角度制御する制御部とを含み、
   前記手動操舵指令値生成部は、前記請求項１〜５のいずれか一項に記載の操舵角演算装置によって演算される操舵角を、前記手動操舵指令値として生成するように構成されている、モータ制御装置。
7. 操舵トルクを検出するためのトルク検出器と、
   実操舵角を検出するための操舵角検出器と、
   自動操舵制御量を設定する自動操舵制御部と、
   前記操舵トルクを用いてアシスト制御量を設定するアシスト制御部と、
   前記自動操舵制御量と前記アシスト制御量とを加算することによって、統合制御量を演算する統合制御量演算部と、
   前記統合制御量に基づいて舵角制御用の電動モータをトルク制御する制御部と、を含むモータ制御装置であって、
   前記実操舵角に含まれている、手動操舵およびアシスト制御による操舵角である実手動操舵角を演算する実手動操舵角演算部と、
   前記実操舵角から前記実手動操舵角を減算することによって実自動操舵角を演算する減算部とをさらに含み、
   前記自動操舵制御部は、自動操舵角指令値および前記実自動操舵角を用いて前記自動操舵制御量を設定するように構成され、
   前記実手動操舵角演算部は、前記請求項１〜５のいずれか一項に記載の操舵角演算装置によって演算される操舵角を、前記実手動操舵角として生成するように構成されている、モータ制御装置。

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