JP2022122797A

JP2022122797A - ヨー挙動推定装置

Info

Publication number: JP2022122797A
Application number: JP2021020271A
Authority: JP
Inventors: 周一岡田; Shuichi Okada
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2021-02-10
Filing date: 2021-02-10
Publication date: 2022-08-23
Also published as: US20220250629A1; CN114906158A

Abstract

【課題】時々刻々と変動する自車両のヨー挙動を高い精度をもって推定する。【解決手段】変形例に係るヨー挙動推定装置３７０は、前方画像及びヨーレートの情報を取得する情報取得部３１１と、前方画像の情報に基づき自車両の走行路に描かれた走行車線に係る情報を認識する車線認識部３１３と、前記認識した走行車線に係る情報に基づいて、走行車線に対する自車両の横方向の変位量である横変位量を算出する車体横位置推定部３７１と、自車両のヨー挙動を推定するヨー角推定部３７３と、を備える。ヨー角推定部３７３は、自車両のヨーレートを入力とし、自車両の横変位量を出力とする運動モデルを用いて自車両のヨー挙動に係る状態量の推定値を出力するオブザーバを備え、オブザーバの出力に基づいて自車両のヨー挙動を推定する。【選択図】図１１

Description

本発明は、自車両のヨー挙動を推定するためのヨー挙動推定装置に関する。

従来、車両に搭載され、自車両のヨーレートを推定するためのヨーレート推定装置が知られている（特許文献１参照）。

特許文献１に係るヨーレート推定装置は、自車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサと、自車両前方の画像を撮影する画像撮影手段と、を備え、画像撮影手段により撮影された自車両前方の画像に基づき自車両が直進しているか否かを判定する。自車両が直進していると判定した場合、ヨーレートセンサの出力値をゼロに一致させる。

特許文献１に係るヨーレート推定装置によれば、走行中においてもヨーレートセンサの出力値（ヨーレート）のゼロ点較正を行うことができる。

特開２００６－１９９２４２号公報

しかしながら、特許文献１に係るヨーレート推定装置では、車両前方の画像に基づき自車両の目標走行ラインを推定し、推定した目標走行ラインに沿って自車両が走行することを想定し、この想定に基づく将来の（現時点から所定時間経過後の）ある時点でのヨー角及び走行速度に基づいて自車両のヨー方向の挙動（ヨー挙動）を体現するヨーレートを推測している（特許文献１の段落００２２－００２５参照）。

そのため、特許文献１に係るヨーレート推定装置では、将来のある時点でのヨーレート（ヨー挙動）を推測することはできるが、現時点でのヨー挙動を推測することはできない。また、前記推定した目標走行ラインに沿って自車両が走行するとの想定が崩れたケースでは、時々刻々と変動する自車両のヨー挙動を高精度で推測することはできない。

本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、時々刻々と変動する自車両のヨー挙動を高い精度をもって推定可能なヨー挙動推定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に、（１）に係る発明は、自車両の前方画像及びヨーレートの情報を取得する情報取得部と、前記取得した自車両の前方画像の情報に基づき自車両の走行路に描かれた走行車線に係る情報を認識する車線認識部と、前記認識した走行車線に係る情報に基づいて、当該走行車線に対する自車両の横方向の変位量である横変位量を算出する横変位量算出部と、自車両のヨー挙動を推定するヨー挙動推定部と、を備え、前記ヨー挙動推定部は、前記情報取得部により取得した自車両のヨーレートを入力とし、前記横変位量算出部により算出した自車両の横変位量を出力とする運動モデルを用いて自車両のヨー方向の挙動であるヨー挙動に係る状態量の推定値を出力するオブザーバを備え、該オブザーバの出力に基づいて自車両のヨー挙動を推定することを最も主要な特徴とする。

（１）に係る発明によれば、自車両のヨーレートを入力とし、自車両の横変位量を出力とする運動モデルを用いて自車両のヨー挙動に係る状態量の推定値を出力するオブザーバの出力に基づいて自車両のヨー挙動を推定するため、時々刻々と変動する自車両のヨー挙動を高い精度をもって推定することができる。

本発明によれば、時々刻々と変動する自車両のヨー挙動を高い精度をもって推定することができる。

本発明に係るヨー挙動推定装置が備わる車両制御装置を備える自動運転車の全体構成図である。本発明に係るヨー挙動推定装置が備わる車両制御装置及びその周辺部の構成を表す機能ブロック構成図である。車両制御装置に備わるＨＭＩの概略構成図である。自動運転車の車室前部構造を表す図である。本発明に係るヨー挙動推定装置が有する車線ヨーレート推定機能を概念的に表すブロック構成図である。本発明に係るヨー挙動推定装置の概要説明に供する自車両の俯瞰図である。第１変形例に係るヨー挙動推定装置の概略構成を表す機能ブロック図である。第１変形例に係るヨー挙動推定装置に備わるローパスフィルタ（ＬＰＦ）の入力信号波形、出力信号波形の例を対比して表す図である。第２変形例に係るヨー挙動推定装置の概略構成を表す機能ブロック図である。第２変形例に係るヨー挙動推定装置に備わる相補フィルタに適用される車線ヨーレート及び検出ヨーレートに関するフィルタゲインの周波数特性を対比して表す図である。第３変形例に係るヨー挙動推定装置の概略構成を表す機能ブロック図である。第３変形例に係るヨー挙動推定装置の判定部に備わる車線長－ゲイン特性を表す図である。第４変形例に係るヨー挙動推定装置の基本構成を表す機能ブロック図である。第４変形例に係るヨー挙動推定装置に備わるヨー角推定部の内部構成を概念的に表す機能ブロック図である。図１２Ａに示すヨー角推定部の内部状態を表すブロック線図である。自車両のヨーレートを入力とし、自車両の横変位量を出力とする運動モデルの説明に供する図である。パラメータαが変動する場合のオブザーバの設計指針の説明に供する図である。

以下、本発明の実施形態に係るヨー挙動推定装置について、図面を参照して詳細に説明する。
なお、以下に示す図面において、共通の機能を有する部材には共通の参照符号を付するものとする。また、部材のサイズ及び形状は、説明の便宜のため、変形又は誇張して模式的に表す場合がある。
本発明に係るヨー挙動推定装置３００が備わる車両制御装置１００を備える自動運転車（以下、「自車両」又は「車両」と称する場合がある。）１の説明において、自車両１について左右の表現を用いる場合、自車両１の進行方向前方を基準とする。具体的には、例えば、自車両１が右ハンドル仕様のケースに置いて、運転席側を右側、助手席側を左側と呼ぶ。

〔自動運転車（自車両）１の構成〕
はじめに、本発明に係るヨー挙動推定装置３００が備わる車両制御装置１００を備える自動運転車（自車両）１の構成について、図１を参照して説明する。
図１は、本発明に係るヨー挙動推定装置３００が備わる車両制御装置１００を備える自動運転車（自車両）１の全体構成図である。
本発明に係るヨー挙動推定装置３００が備わる車両制御装置１００が搭載される自車両１は、図１に示すように、例えば、二輪、三輪、四輪等の自動車である。
自車両１としては、ディーゼルエンジン・ガソリンエンジン等の内燃機関を動力源とした自動車、電動機を動力源とした電気自動車、内燃機関及び電動機を兼ね備えたハイブリッド自動車等を含む。このうち、電気自動車は、例えば、二次電池、水素燃料電池、金属燃料電池、アルコール燃料電池等の電池により放電される電力を使用して駆動される。

自車両１には、図１に示すように、自車両１の周囲に存する物体や標識を含む物標に関する外界情報を検知する機能を有する外界センサ１０、自車両１の現在位置を地図上にマッピングすると共に目的地までの経路案内等を行う機能を有するナビゲーション装置２０、及び、自車両１の操舵・加減速を含む自車両１の自律走行制御等を行う機能を有する車両制御装置１００が搭載されている。
これらの装置や機器は、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）等の通信媒体を介して相互にデータ通信可能に接続して構成されている。

［外界センサ１０］
外界センサ１０は、カメラ１１、レーダ１３、及びライダ１５を含んで構成されている。
カメラ１１は、自車両前方の斜め下方に傾斜した光軸を有し、自車両１の進行方向画像を撮像する機能を有する。カメラ１１としては、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラやＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等を適宜用いることができる。カメラ１１は、自車両１の車室内におけるバックミラー（不図示）近傍、及び自車両１の車室外における右側ドア前部・左側ドア前部などに設けられる。

カメラ１１は、例えば、自車両１の周辺、すなわち、進行方向前方・左右側方・進行方向後方の様子を周期的に繰り返し撮像する。本実施形態において、バックミラー近傍に設けたカメラ１１は、一対の単眼カメラを並設してなる。カメラ１１はステレオカメラであってもよい。
カメラ１１により撮像された自車両１の進行方向前方・左右側方・進行方向後方の画像情報は、通信媒体を介して車両制御装置１００へ送られる。

レーダ１３は、自車両１の前方を走行する追従対象となる前走車を含む物標にレーダ波を照射する一方、物標で反射されたレーダ波を受信することにより、物標までの距離や物標の方位を含む物標の分布情報を取得する機能を有する。レーダ波としては、レーザ、マイクロ波、ミリ波、超音波などを適宜用いることができる。
レーダ１３は、本実施形態において、図１に示すように、フロント側に３つ、リア側に２つの都合５つ設けられている。レーダ１３による物標の分布情報は、通信媒体を介して車両制御装置１００へ送られる。

ライダ１５（ＬＩＤＡＲ：Light Detection and Ranging）は、例えば、照射光に対する散乱光の検出に要する時間を計測することにより、物標の有無、及び物標までの距離を検知する機能を有する。ライダ１５は、本実施形態において、図１に示すように、フロント側に２つ、リア側に３つの都合５つ設けられている。ライダ１５による物標の分布情報は、通信媒体を介して車両制御装置１００へ送られる。

［ナビゲーション装置２０］
ナビゲーション装置２０は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機、地図情報（ナビ地図）、ヒューマンマシンインターフェースとして機能するタッチパネル式の内部表示装置６１、スピーカ６３（いずれも図３参照）、マイク等を備えて構成される。ナビゲーション装置２０は、ＧＮＳＳ受信機によって自車両１の現在位置を割り出すと共に、現在位置からユーザによって指定された目的地までの経路を導き出す役割を果たす。

ナビゲーション装置２０により導出された経路は、車両制御装置１００の目標走行車線決定部１１０（後記）に提供される。自車両１の現在位置は、車両センサ３０（図２参照）の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定又は補完されてもよい。また、ナビゲーション装置２０は、車両制御装置１００が手動運転モードを実行している際に、目的地に至る経路について音声や地図表示によって案内を行う。

なお、自車両１の現在位置を割り出すための機能は、ナビゲーション装置２０とは独立して設けられていてもよい。また、ナビゲーション装置２０は、例えば、ユーザの担持するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。この場合、端末装置と車両制御装置１００との間で、無線又は有線による通信によって情報の送受信が行われる。

〔ヨー挙動推定装置３００が備わる車両制御装置１００及びその周辺部構成〕
次に、自車両１に搭載される、本発明の実施形態に係るヨー挙動推定装置３００が備わる車両制御装置１００及びその周辺部構成について、図２を参照して説明する。
図２は、本発明の実施形態に係るヨー挙動推定装置３００が備わる車両制御装置１００及びその周辺部の構成を表す機能ブロック構成図である。
自車両１には、前記した外界センサ１０、ナビゲーション装置２０、及び車両制御装置１００の他に、図２に示すように、通信装置２５、車両センサ３０、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３５、走行駆動力出力装置２００、ステアリング装置２１０、ブレーキ装置２２０、が搭載されている。
通信装置２５、車両センサ３０、ＨＭＩ３５、走行駆動力出力装置２００、ステアリング装置２１０、及びブレーキ装置２２０は、車両制御装置１００との間で通信媒体を介して相互にデータ通信可能に接続して構成されている。

［通信装置２５］
通信装置２５は、例えば、セルラー網、Ｗｉ－Ｆｉ網、Bluetooth（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）等の無線通信媒体を介して通信を行う機能を有する。
通信装置２５は、例えば、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System：ただし、ＶＩＣＳは登録商標）などの道路の交通状況を監視するシステムの情報提供用サーバと無線通信を行い、自車両１が走行中の道路や走行予定の道路の交通状況を示す交通情報を取得する。交通情報には、前方の渋滞情報、渋滞地点を通過するための所要時間情報、事故・故障車・工事情報、速度規制・走行車線規制情報、駐車場の位置情報、駐車場・サービスエリア・パーキングエリアの満車・空車情報などの情報が含まれる。
通信装置２５は、道路の側帯などに設けられた無線ビーコンと通信を行ったり、自車両１の周囲を走行する他車両と車車間通信を行ったりすることで、前記交通情報を取得してもよい。

また、通信装置２５は、例えば、信号情報活用運転支援システム（ＴＳＰＳ：Traffic Signal Prediction Systems）の情報提供用サーバと無線通信を行い、自車両１が走行中又は走行予定の道路に設けられた信号機に係る信号情報を取得する。ＴＳＰＳは、信号機の信号情報を用いて信号交差点を円滑に通行するための運転を支援する役割を果たす。
通信装置２５は、道路の側帯などに設けられた光ビーコンと通信を行ったり、自車両１の周囲を走行する他車両と車車間通信を行ったりすることで、前記信号情報を取得してもよい。

［車両センサ３０］
車両センサ３０は、自車両１に関する各種情報を検出する機能を有する。車両センサ３０は、自車両１の車速を検出する車速センサ、自車両１の加速度を検出する加速度センサ、自車両１の鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両１の向きを検出する方位センサ、自車両１の傾斜角度を検出する傾斜角センサ、自車両１の存する場所の照度を検出する照度センサ、自車両１の存する場所の雨滴の量を検出する雨滴センサ等を含む。

［ＨＭＩ３５の構成］
次に、ＨＭＩ３５について、図３、図４を参照して説明する。
図３は、本発明の実施形態に係る車両制御装置１００に接続されるＨＭＩ３５の概略構成図である。図４は、車両制御装置１００を備える車両１の車室前部構造を表す図である。
ＨＭＩ３５は、図３に示すように、運転操作系の構成部材と、非運転操作系の構成部材と、を備える。これらの境界は明確なものではなく、運転操作系の構成部材が非運転操作系の機能を備える構成（又はその逆）を採用しても構わない。

ＨＭＩ３５は、運転操作系の構成部材として、図３に示すように、アクセルペダル４１、アクセル開度センサ４３、及びアクセルペダル反力出力装置４５と、ブレーキペダル４７及びブレーキ踏量センサ４９と、シフトレバー５１及びシフト位置センサ５３と、ステアリングホイール５５、ステアリング操舵角センサ５７及びステアリングトルクセンサ５８と、その他運転操作デバイス５９とを含む。

アクセルペダル４１は、運転者による加速指示（又は戻し操作による減速指示）を受け付けるための加速操作子である。アクセル開度センサ４３は、アクセルペダル４１の踏み込み量を検出し、踏み込み量を示すアクセル開度信号を車両制御装置１００に出力する。
なお、アクセル開度信号を車両制御装置１００に出力するのに代えて、走行駆動力出力装置２００、ステアリング装置２１０、又はブレーキ装置２２０に直接出力する構成を採用してもよい。以下に説明する他の運転操作系の構成についても同様である。アクセルペダル反力出力装置４５は、例えば車両制御装置１００からの指示に応じて、アクセルペダル４１に対して操作方向と反対向きの力（操作反力）を出力する。

ブレーキペダル４７は、運転者による減速指示を受け付けるための減速操作子である。ブレーキ踏量センサ４９は、ブレーキペダル４７の踏み込み量（又は踏み込み力）を検出し、検出結果を示すブレーキ信号を車両制御装置１００に出力する。

シフトレバー５１は、運転者によるシフト段の変更指示を受け付けるための変速操作子である。シフト位置センサ５３は、運転者により指示されたシフト段を検出し、検出結果を示すシフト位置信号を車両制御装置１００に出力する。

ステアリングホイール５５は、運転者による旋回指示を受け付けるための操舵操作子である。ステアリング操舵角センサ５７は、ステアリングホイール５５の操作角を検出し、検出結果を示すステアリング操舵角信号を車両制御装置１００に出力する。ステアリングトルクセンサ５８は、ステアリングホイール５５に加えられたトルクを検出し、検出結果を示すステアリングトルク信号を車両制御装置１００に出力する。

その他運転操作デバイス５９は、例えば、ジョイスティック、ボタン、ダイヤルスイッチ、ＧＵＩ（Graphical User Interface）スイッチなどである。その他運転操作デバイス５９は、加速指示、減速指示、旋回指示などを受け付け、車両制御装置１００に出力する。

ＨＭＩ３５は、非運転操作系の構成部材として、図３に示すように、例えば、内部表示装置６１、スピーカ６３、接触操作検出装置６５及びコンテンツ再生装置６７と、各種操作スイッチ６９と、シート７３及びシート駆動装置７５と、ウインドウガラス７７及びウインドウ駆動装置７９と、車室内カメラ８１と、外部表示装置８３と、を含む。

内部表示装置６１は、車室内の乗員宛に各種情報を表示する機能を有する、好ましくはタッチパネル式の表示装置である。内部表示装置６１は、図４に示すように、インストルメントパネル６０のうち、運転席に正対する位置に設けられるメータパネル８５と、運転席側及び助手席側にわたって設けられる車幅方向（図４のＹ軸方向）に横長のマルチインフォメーションパネル８７と、車幅方向の運転席側に設けられる右側パネル８９ａと、車幅方向の助手席側に設けられる左側パネル８９ｂと、を含む。なお、内部表示装置６１を、後部座席に対向する位置（前部座席の背面側）に追加的に設けても構わない。

メータパネル８５には、例えば、スピードメータ、タコメータ、オドメータ、シフト位置情報、灯火類の点灯状況情報等が表示される。
マルチインフォメーションパネル８７には、例えば、自車両１周辺の地図情報、地図上における自車両１の現在位置情報、自車両１の現在の走行路・予定経路に関する交通情報（信号情報を含む）、自車両１の周囲に存する交通参加者（歩行者・自転車・オートバイ・他車両等を含む）に関する交通参加者情報、交通参加者に向けて発するメッセージ等の各種情報等が表示される。
右側パネル８９ａには、自車両１の右側に設けたカメラ１１により撮像した自車両１の右側における後方及び下方の画像情報が表示される。
左側パネル８９ｂには、自車両１の左側に設けたカメラ１１により撮像した自車両１の左側における後方及び下方の画像情報が表示される。

内部表示装置６１は、特に限定されないが、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electroluminescence）などによって構成される。内部表示装置６１は、ウインドウガラス７７に所要の画像を投影するＨＵＤ（Head Up Display）によって構成しても構わない。
スピーカ６３は、音声を出力する機能を有する。スピーカ６３は、例えば、車室内のインストルメントパネル６０、ドアパネル、リアパーセルシェルフ（いずれも不図示）等の適宜の位置に適宜の数だけ設けられる。

接触操作検出装置６５は、内部表示装置６１がタッチパネル式である場合に、内部表示装置６１の表示画面におけるタッチ位置を検出し、検出したタッチ位置の情報を車両制御装置１００に出力する機能を有する。なお、内部表示装置６１がタッチパネル式ではない場合、接触操作検出装置６５はこれを省略することができる。

コンテンツ再生装置６７は、例えば、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）再生装置、ＣＤ（Compact Disc）再生装置、テレビジョン受信機、各種案内画像の生成装置などを含む。内部表示装置６１、スピーカ６３、接触操作検出装置６５及びコンテンツ再生装置６７は、一部又は全部がナビゲーション装置２０と共通する構成であってもよい。

各種操作スイッチ６９は、車室内における適宜の位置に配設される。各種操作スイッチ６９には、自動運転の即時開始（又は将来の開始）及び停止を指示する自動運転切替スイッチ７１を含む。自動運転切替スイッチ７１は、ＧＵＩ（Graphical User Interface）スイッチ、機械式スイッチのいずれであってもよい。また、各種操作スイッチ６９は、シート駆動装置７５やウインドウ駆動装置７９を駆動するためのスイッチを含んでもよい。

シート７３は、自車両１の乗員が着座する座席である。シート駆動装置７５は、シート７３のリクライニング角、前後方向位置、ヨー角などを変更自在に駆動する。ウインドウガラス７７は、例えば各ドアに設けられる。ウインドウ駆動装置７９は、ウインドウガラス７７を開閉駆動する。

車室内カメラ８１は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。車室内カメラ８１は、バックミラーやステアリングボス部（いずれも不図示）、インストルメントパネル６０など、運転席に着座している乗員（運転者）及び助手席乗員の少なくとも頭部を撮像可能な位置に設けられる。車室内カメラ８１は、例えば、運転者及び助手席の乗員を含む車室内の様子を周期的に繰り返し撮像する。

外部表示装置８３は、自車両１の周囲に存する交通参加者（歩行者・自転車・オートバイ・他車両等を含む）宛に各種情報を表示する機能を有する。外部表示装置８３は、自車両１におけるフロントグリルのうち、車幅方向に離間して設けられる右前部灯火部及び左前部灯火部、並びに、左右の前部灯火部の間に設けられる前部表示部（いずれも不図示）を備える。

〔車両制御装置１００の構成〕
次に、図２に戻って、車両制御装置１００の構成について説明する。
車両制御装置１００は、例えば、一以上のプロセッサ又は同等の機能を有するハードウェアにより実現される。車両制御装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ、記憶装置、及び通信インターフェースが内部バスによって接続されたＥＣＵ（Electronic Control Unit）、又はＭＰＵ（Micro-Processing Unit）などが組み合わされた構成であってよい。

車両制御装置１００は、目標走行車線決定部１１０と、運転支援制御部１２０と、走行制御部１６０と、ＨＭＩ制御部１７０と、記憶部１８０と、を備える。
目標走行車線決定部１１０、運転支援制御部１２０の各部の機能、及び走行制御部１６０のうち一部又は全部の機能は、プロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能のうち一部又は全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。

以降の説明において、「○○部は」と主体を記した場合、運転支援制御部１２０が必要に応じＲＯＭ・ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）から各プログラムを読み出した上でＲＡＭにロードし、「○○部」に係る機能を実行するものとする。各プログラムは、予め記憶部１８０に記憶されていてもよいし、他の記憶媒体又は通信媒体を介して、必要に応じて車両制御装置１００に取り込まれてもよい。

［目標走行車線決定部１１０］
目標走行車線決定部１１０は、例えば、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）により実現される。目標走行車線決定部１１０は、ナビゲーション装置２０から提供された経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、高精度地図情報１８１を参照してブロックごとに目標走行車線を決定する。目標走行車線決定部１１０は、例えば、左から何番目の走行車線を走行するといった決定を行う。
目標走行車線決定部１１０は、例えば、経路において分岐箇所や合流箇所などが存在する場合、自車両１が、分岐先に進行するための合理的な走行経路を走行できるように、目標走行車線を決定する。目標走行車線決定部１１０により決定された目標走行車線は、目標走行車線情報１８２として記憶部１８０に記憶される。

［運転支援制御部１２０］
運転支援制御部１２０は、運転支援モード制御部１３０と、認識部１４０と、切替制御部１５０と、を備える。

＜運転支援モード制御部１３０＞
運転支援モード制御部１３０は、ＨＭＩ３５に対する運転者の操作、行動計画生成部１４４により決定されたイベント、軌道生成部１４７により決定された走行態様などに基づいて、運転支援制御部１２０が実行する自動運転モード（自動運転支援状態）を決定する。自動運転モードは、ＨＭＩ制御部１７０に通知される。

何れの自動運転モードにおいても、ＨＭＩ３５における運転操作系の構成要素に対する操作によって、下位の自動運転モードに切替える（オーバーライドする）ことができる。
オーバーライドは、例えば、自車両１の運転者によるＨＭＩ３５の運転操作系の構成要素に対する操作が、所定時間を超えて継続した場合、所定の操作変化量（例えばアクセルペダル４１によるアクセル開度、ブレーキペダル４７によるブレーキ踏量、ステアリングホイール５５によるステアリング操舵角）を超える場合、又は、運転操作系の構成要素に対する操作を所定の回数を超えて行った場合などに開始される。

＜認識部１４０＞
認識部１４０は、自車位置認識部１４１と、外界認識部１４２と、エリア特定部１４３と、行動計画生成部１４４と、軌道生成部１４７と、を備える。

＜自車位置認識部１４１＞
自車位置認識部１４１は、記憶部１８０に格納された高精度地図情報１８１と、カメラ１１、レーダ１３、ライダ１５、ナビゲーション装置２０、又は車両センサ３０から入力される情報とに基づいて、自車両１の走行路９１（図６参照）に描かれた走行車線９３（図６参照）、及び、走行車線９３に対する自車両１の相対位置（相対座標：詳しくは後記する。）を認識する。

自車位置認識部１４１は、例えば、高精度地図情報１８１から認識される道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１１によって撮像された画像から認識される自車両１の周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。この認識において、ナビゲーション装置２０から取得される自車両１の現在位置やＩＮＳによる処理結果を適宜加味してもよい。

＜外界認識部１４２＞
外界認識部１４２は、図２に示すように、カメラ１１、レーダ１３、ライダ１５を含む外界センサ１０から入力される外界情報に基づいて、例えば、周辺車両の位置・車速・加速度を含む外界状態を認識する。周辺車両とは、例えば、自車両１の周辺を走行する車両であって、自車両１と同じ方向に走行する他車両（前走車、並走車及び後走車）である。
周辺車両の位置は、他車両の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、他車両の輪郭で表現された領域で表されてもよい。周辺車両の状態とは、上記各種機器の情報に基づいて把握される、周辺車両の速度・加速度、走行車線変更をしているか否か（あるいは走行車線変更をしようとしているか否か）を含んでもよい。また、外界認識部１４２は、前走車及び後走車を含む周辺車両に加えて、ガードレール、電柱、駐車車両、歩行者、交通標識を含む物標の位置を認識する構成を採用してもよい。

＜エリア特定部１４３＞
エリア特定部１４３は、自車両１の周辺に存する特定エリア（インターチェンジ：ＩＣ／ジャンクション：ＪＣＴ／走行車線の増加・減少地点）に係る情報を地図情報に基づき取得する。これにより、エリア特定部１４３は、前走車を含む前方車両に隠れて進行方向画像を外界センサ１０を介して取得できない場合でも、自車両１の円滑な進行を補助する特定エリアに係る情報を取得することができる。

なお、エリア特定部１４３は、地図情報に基づく特定エリアに係る情報の取得に代えて、外界センサ１０を介して取得した進行方向画像に基づく画像処理によって物標を同定することにより、又は、外界認識部１４２の内部処理によって進行方向画像の輪郭に基づいて物標を認識することにより、前記特定エリアに係る情報を取得しても構わない。
また、後記するように、通信装置２５が入手したＶＩＣＳ情報を用いて、エリア特定部１４３が取得した特定エリアに係る情報の精度を高める構成を採用しても構わない。

＜行動計画生成部１４４＞
行動計画生成部１４４は、自動運転のスタート地点、及び／又は自動運転の目的地を設定する。自動運転のスタート地点は、自車両１の現在位置であってもよいし、自動運転を指示する操作がなされた地点であってもよい。行動計画生成部１４４は、そのスタート地点と自動運転の目的地との間の区間において、行動計画を生成する。なお、これに限らず、行動計画生成部１４４は、任意の区間について行動計画を生成してもよい。

行動計画は、例えば、順次実行される複数のイベントで構成される。複数のイベントには、例えば、自車両１を減速させる減速イベントや、自車両１を加速させる加速イベント、走行車線を逸脱しないように自車両１を走行させる走行車線キープイベント、走行車線を変更させる走行車線変更イベント、自車両１に前走車を追い越させる追い越しイベント、分岐ポイントにおいて所望の走行車線に変更させたり、現在の走行車線を逸脱しないように自車両１を走行させたりする分岐イベント、本線に合流するための合流走行車線において自車両１を加減速させ、走行車線を変更させる合流イベント、自動運転の開始地点で手動運転モードから自動運転モード（自動運転支援状態）に移行させたり、自動運転の終了予定地点で自動運転モードから手動運転モードに移行させたりするハンドオーバイベント等が含まれる。

行動計画生成部１４４は、目標走行車線決定部１１０により決定された目標走行車線が切替わる箇所において、走行車線変更イベント、分岐イベント、又は合流イベントを設定する。行動計画生成部１４４によって生成された行動計画を示す情報は、行動計画情報１８３として記憶部１８０に格納される。

行動計画生成部１４４は、モード変更部１４５と、報知制御部１４６とを備える。
＜モード変更部１４５＞
モード変更部１４５は、例えば、外界認識部１４２による自車両１の進行方向に存する物標に認識結果に基づいて、予め設定される複数段階の自動運転モード及び手動運転モードを含む運転モードのなかから、前記認識結果に相応しい運転モードを選択し、当該選択した運転モードを用いて自車両１の運転動作を行わせる。

＜報知制御部１４６＞
報知制御部１４６は、モード変更部１４５によって自車両１の運転モードが遷移された場合、自車両１の運転モードが遷移した旨を報知する。報知制御部１４６は、例えば、記憶部１８０に予め記憶される音声情報をスピーカ６３に出力させることにより、自車両１の運転モードが遷移した旨を報知する。
なお、自車両１の運転モードの遷移を運転者に報知することが可能であれば、音声による報知に限らず、表示、発光、振動、又はこれらの組合わせによって前記報知を行っても構わない。

＜軌道生成部１４７＞
軌道生成部１４７は、行動計画生成部１４４で生成された行動計画に基づいて、自車両１の走行すべき軌道を生成する。

＜切替制御部１５０＞
切替制御部１５０は、図２に示すように、自動運転切替スイッチ７１（図３参照）から入力される信号、その他に基づいて自動運転モード及び手動運転モードを相互に切替える。また、切替制御部１５０は、ＨＭＩ３５における運転操作系の構成要素に対する加速、減速又は操舵を指示する操作に基づいて、その時の自動運転モードを下位の運転モードに切替える。例えば、切替制御部１５０は、ＨＭＩ３５における運転操作系の構成要素から入力された信号の示す操作量が閾値を超えた状態が、基準時間以上継続した場合に、その時の自動運転モードを下位の運転モードに切替える（オーバーライド）。
また、切替制御部１５０は、オーバーライドによる下位の運転モードへの切替えの後、所定時間の間、ＨＭＩ３５における運転操作系の構成要素に対する操作が検出されなかった場合に、元の自動運転モードに復帰させる切替え制御を行ってもよい。

＜走行制御部１６０＞
走行制御部１６０は、軌道生成部１４７によって生成された自車両１の走行すべき軌道を、予定の時刻通りに自車両１が通過するように、走行駆動力出力装置２００、ステアリング装置２１０、及びブレーキ装置２２０の制御を行うことにより、自車両１の走行制御を行う。

＜ＨＭＩ制御部１７０＞
ＨＭＩ制御部１７０は、運転支援制御部１２０により自車両１の自動運転モードに係る設定情報が通知されると、モード別操作可否情報１８４を参照して、自動運転モードの設定内容に応じてＨＭＩ３５を制御する。
ＨＭＩ制御部１７０は、図２に示すように、運転支援制御部１２０から取得した自車両１の運転モードの情報に基づき、また、モード別操作可否情報１８４を参照することで、使用が許可される装置（ナビゲーション装置２０及びＨＭＩ３５の一部又は全部）と、使用が許可されない装置とを判別する。また、ＨＭＩ制御部１７０は、前記判別結果に基づいて、運転操作系のＨＭＩ３５又はナビゲーション装置２０に関する運転者操作の受け付け可否を制御する。

例えば、車両制御装置１００の実行する運転モードが手動運転モードである場合、ＨＭＩ制御部１７０は、運転操作系のＨＭＩ３５（例えば、アクセルペダル４１、ブレーキペダル４７、シフトレバー５１、及びステアリングホイール５５等；図３参照）に関する運転者操作を受け付ける。

ＨＭＩ制御部１７０は、表示制御部１７１を備える。
＜表示制御部１７１＞
表示制御部１７１は、内部表示装置６１及び外部表示装置８３に関する表示制御を行う。具体的には、例えば、表示制御部１７１は、車両制御装置１００の実行する運転モードが自動化度の高い自動運転モードである場合に、自車両１の周囲に存する交通参加者に対する注意喚起・警告・運転補助等の情報を内部表示装置６１及び／又は外部表示装置８３に表示させる制御を行う。

また、表示制御部１７１は、チャット通信に係るコンテンツ、チャット通信に係る会話内容に基づき抽出されたキーコンテンツを含むデジタルコンテンツを、内部表示装置６１のうちマルチインフォメーションパネル（表示部）８７に表示させる制御を行う。これについて、詳しくは後記する。

＜記憶部１８０＞
記憶部１８０には、例えば、高精度地図情報１８１、目標走行車線情報１８２、行動計画情報１８３、モード別操作可否情報１８４などの情報が格納される。記憶部１８０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等で実現される。プロセッサが実行するプログラムは、予め記憶部１８０に格納されていてもよいし、車載インターネット設備等を介して外部装置からダウンロードされてもよい。また、プログラムは、そのプログラムを格納した可搬型記憶媒体が図示しないドライブ装置に装着されることで記憶部１８０にインストールされてもよい。

高精度地図情報１８１は、ナビゲーション装置２０に通常備わる地図情報と比べて高精度な地図情報である。高精度地図情報１８１は、例えば、走行車線の中央の情報、走行車線の境界の情報等を含んでいる。前記走行車線の境界には、走行車線マークの種別・色・長さ・路幅・路肩幅・本線幅・走行車線幅・境界位置・境界種別（ガードレール・植栽・縁石）・ゼブラゾーンなどがあり、これらの境界が高精度地図内に含まれている。

また、高精度地図情報１８１には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。道路情報には、高速道路、有料道路、国道、都道府県道といった道路の種別を表す情報や、道路の走行車線数、各走行車線の幅員、道路の勾配、道路の位置（経度、緯度、高さを含む３次元座標）、走行車線のカーブ曲率、走行車線の合流及び分岐ポイントの位置、道路に設けられた標識等の情報が含まれる。交通規制情報には、工事や交通事故、渋滞等によって走行車線が封鎖されているといった情報が含まれる。

［走行駆動力出力装置２００、ステアリング装置２１０、及びブレーキ装置２２０］
車両制御装置１００は、図２に示すように、走行制御部１６０による走行制御指令に従って、走行駆動力出力装置２００、ステアリング装置２１０、及びブレーキ装置２２０の駆動を制御する。
＜走行駆動力出力装置２００＞
走行駆動力出力装置２００は、自車両１が走行するための駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、自車両１が内燃機関エンジンを動力源とした自動車である場合、内燃機関エンジン、変速機、及び内燃機関エンジンを制御するエンジンＥＣＵ（Electronic Control Unit：いずれも不図示）を備える。
また、走行駆動力出力装置２００は、自車両１が電動機を動力源とした電気自動車である場合、走行用モータ及び走行用モータを制御するモータＥＣＵ（いずれも不図示）を備える。
さらに、走行駆動力出力装置２００は、自車両１がハイブリッド自動車である場合、内燃機関エンジン、変速機、エンジンＥＣＵ、走行用モータ、及びモータＥＣＵ（いずれも不図示）を備える。

走行駆動力出力装置２００が内燃機関エンジンのみを含む場合、エンジンＥＣＵは、後述する走行制御部１６０から入力される情報に従って、内燃機関エンジンのスロットル開度やシフト段等を調整する。
走行駆動力出力装置２００が走行用モータのみを含む場合、モータＥＣＵは、走行制御部１６０から入力される情報に従って、走行用モータに与えるＰＷＭ信号のデューティ比を調整する。
走行駆動力出力装置２００が内燃機関エンジン及び走行用モータを含む場合、エンジンＥＣＵ及びモータＥＣＵは、走行制御部１６０から入力される情報に従って、互いに協調して走行駆動力を制御する。

＜ステアリング装置２１０＞
ステアリング装置２１０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータ（いずれも不図示）とを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、車両制御装置１００から入力される情報、又は入力されるステアリング操舵角又はステアリングトルクの情報に従って電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

＜ブレーキ装置２２０＞
ブレーキ装置２２０は、例えば、ブレーキキャリパと、ブレーキキャリパに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、制動制御部とを備える電動サーボブレーキ装置（いずれも不図示）である。電動サーボブレーキ装置の制動制御部は、走行制御部１６０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。電動サーボブレーキ装置は、ブレーキペダル４７の操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてもよい。

なお、ブレーキ装置２２０は、上記説明した電動サーボブレーキ装置に限らず、電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。電子制御式油圧ブレーキ装置は、走行制御部１６０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する。また、ブレーキ装置２２０は、走行駆動力出力装置２００に含まれ得る走行用モータによる回生ブレーキを含んでもよい。

［本発明に係るヨー挙動推定装置３００の概要］
次に、前述した車両制御装置１００に備わる本発明に係るヨー挙動推定装置３００の概要について、図５を参照して説明する。
図５は、本発明に係るヨー挙動推定装置３００が有する車線ヨーレート推定機能を概念的に表すブロック構成図である。図６は、ヨー挙動推定装置３００の概要説明に供する自車両１の俯瞰図である。

例えば、自車両１が自動運転車であるケースでは、自車両１の走行制御を適切に行うために、自車両１のヨー挙動を体現するヨーレートを高い精度をもって取得することが強く求められる。
そこで、本発明に係るヨー挙動推定装置３００では、従来のヨーレートセンサによる検出値である検出ヨーレートに代えて、又は加えて、「車線ヨーレート」という概念を導入している。

ヨー挙動推定装置３００は、自車両１に係る基準座標９０（詳しくは後記する。）における走行車線９３の向きに関する情報、走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角に関する情報に基づいて、換言すれば、走行車線９３に関する情報に基づいて、ヨーレートを推定する機能を有する。
本明細書では、走行車線９３に関する情報に基づき推定されたヨーレートを特に「車線ヨーレート」と呼ぶ。本発明では、ヨーレートセンサによる検出値である検出ヨーレートＹＲsrを車線ヨーレートＹＲlnと区別して取り扱う必要があるためである。

詳しく述べると、本発明に係るヨー挙動推定装置３００は、図５に示すように、情報取得部３１１、車線認識部３１３、向き変化率算出部３１５、ヨー角変化率算出部３１７、及び、車線ヨーレート推定部２１９を備えて構成されている。

＜情報取得部３１１＞
情報取得部３１１は、図５に示すように、自車両１の前方画像の情報及び車速の情報を取得する機能を有する。自車両１の前方画像の情報は、外界センサ１０のうちカメラ１１を介して取得すればよい。また、自車両１の車速の情報は、車両センサ３０のうち車速センサを介して取得すればよい。
情報取得部３１１により取得した自車両１の前方画像の情報及び車速の情報は、車線認識部３１３に送られる。
情報取得部３１１は、図２に示す車両制御装置１００に備わる入出力インタフェース（不図示）に包含される機能部である。

＜車線認識部３１３＞
車線認識部３１３は、図５、図６に示すように、情報取得部３１１により取得した自車両１の前方画像の情報に基づいて、自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３、及び当該走行車線９３の曲率を認識する機能を有する。

車線認識部３１３において、カメラ１１を介して取得した自車両１の前方画像（周辺画像）を構成する個々の画素は、カメラ１１の取付部（例えば、車室内ルームミラーの近傍等）を原点とする三次元座標系に展開されてマッピングされる。この三次元座標系は、自車両１の車幅方向をｘ軸、車長方向（進行方向）をy軸、車高方向（鉛直方向）をz軸として定義される。

本発明の実施形態では、車線認識部３１３において、前記三次元座標系における自車両１の前方画像を構成する個々の画素は、図６に示すように、自車両１を上方から視た俯瞰画像（平面視画像）を構成する個々の画素に一対一で座標変換（射影変換）される。この俯瞰画像を構成する個々の画素は、所定の位置を原点とする二次元座標系に展開されてマッピングされる。自車両１の俯瞰画像が展開される二次元座標系（以下、「自車両１に係る基準座標９０」と呼ぶ。）は、図６に示すように、自車両１の車幅方向をｘ軸、車長方向をy軸として定義される。

図６に示す例では、自車両１は走行路９１に描かれた緩やかな左カーブの走行車線９３に沿って、自車両１に係る基準座標９０上の任意の地点Ｐ１を走行中である。
車線認識部３１３は、図２に示す車両制御装置１００のうち認識部１４０に包含される機能部である。

詳しく述べると、車線認識部３１３は、自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３の軌跡としてｎ次（ただし、ｎは２以上の整数）多項式からなる近似曲線を対応付けることで走行車線９３、及び走行車線９３の曲率を認識する。
実際には、車線認識部３１３は、走行車線９３の軌跡に係る注目値（今回値）を含む（ｎ＋１）以上の連続した時系列値（現時点から遡った過去の標本値）に基づいて前記ｎ次多項式を求める。例えば、（ｎ＝２）と設定した場合、図６に示す走行車線９３の軌跡（近似曲線）は、次に示す２次多項式によって表すことができる。

式（１）においてｋ_２、ｋ_１、ｋ_０はそれぞれ２次係数、１次係数、０次係数である。
２次係数ｋ_２は、走行車線９３の曲率成分に対応する。１次係数ｋ_１は、走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角成分に対応する。０次係数ｋ_０は、自車両１に対する走行車線９３のｘ軸方向（車幅方向）の寸法成分に対応する。
なお、走行車線９３の軌跡（近似曲線）を２次多項式によって表すに際しては、例えば、特許文献（特開２０１９－１３１１４９号公報）の段落００２０－００２１に記載の技術的事項を適宜参照すればよい。

＜向き変化率算出部３１５＞
向き変化率算出部３１５は、図５、図６に示すように、車線認識部３１３により認識した走行車線９３の曲率及び情報取得部３１１により取得した車速の情報に基づいて、自車両１に係る基準座標９０における走行車線９３の向きの変化率Ψc（図６参照）を算出する。
なお、向き変化率算出部３１５は、車線認識部３１３で求めた前記ｎ次多項式の２次係数に基づいて走行車線９３の曲率を算出しても構わない。

ここで、走行車線９３の曲率とは、走行車線９３上の任意の地点Ｐ１における線の曲がり具合を表す指標である。走行車線９３の曲率は、任意の地点Ｐ１における線の曲がり具合が大きい（カーブが急である）ほど大きい値をとる一方、任意の地点Ｐ１における線の曲がり具合が小さい（カーブが緩やかである）ほど小さい値をとる。

また、自車両１に係る基準座標９０における走行車線９３の向きの変化率とは、自車両１が走行車線９３上の基準地点Ｐ０（図６参照）から任意の地点Ｐ１に移動した際において、基準地点Ｐ０での走行車線９３の向きに対して移動後の任意の地点Ｐ１での向きが所定の経過時間（ｔ（Ｐ１）－ｔ（Ｐ０）：任意の地点Ｐ１での時刻－基準時点Ｐ０での時刻）でどの程度変化したかの度合いを表す指標である。

具体的には、自車両１に係る基準座標９０における任意の地点Ｐ１での走行車線５の向きの変化率Ψc（図６参照）は、自車両１に係る基準座標９０における走行車線９３上の任意の地点Ｐ１での曲率に車速（m/s）を乗算することで算出することができる。

向き変化率算出部３１５により算出された走行車線９３の向きの変化率Ψcは、車線ヨーレート推定部３１９に送られる。
向き変化率算出部３１５は、図２に示す車両制御装置１００のうち認識部１４０に包含される機能部である。

＜ヨー角変化率算出部３１７＞
ヨー角変化率算出部３１７は、図５、図６に示すように、車線認識部３１３により認識した走行車線９３の曲率及び情報取得部３１１により取得した車速の情報に基づいて、自車両１に係る基準座標９０における走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψv（図６参照）を算出する。
なお、ヨー角変化率算出部３１７は、車線認識部３１３で求めた前記ｎ次多項式の１次係数に基づいて走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角を求めると共に自車両１のヨー角の変化率Ψvを算出しても構わない。

ここで、自車両１に係る基準座標９０における走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角とは、走行車線９３の向きに対して自車両１のヨー角がどの程度傾いているかを表す指標である。

また、自車両１に係る基準座標９０における走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψv（図６参照）とは、自車両１が走行車線９３上の基準地点Ｐ０（図６参照）から任意の地点Ｐ１に移動した際において、移動後の任意の地点Ｐ１での走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角が所定の経過時間（任意の地点Ｐ１での時刻ｔ（Ｐ１）－基準時点Ｐ０での時刻ｔ（Ｐ０））でどの程度変化したかの度合いを表す指標である。

ヨー角変化率算出部３１７により算出された走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψvは、車線ヨーレート推定部３１９に送られる。
ヨー角変化率算出部３１７は、図２に示す車両制御装置１００のうち認識部１４０に包含される機能部である。

＜車線ヨーレート推定部３１９＞
車線ヨーレート推定部３１９（図２及び図５参照）は、向き変化率算出部３１５により算出された走行車線９３の向きの変化率Ψc、ヨー角変化率算出部３１７により算出された走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψvに基づいて、走行車線９３の曲率及び自車両１の車速の情報により導出されるヨーレートである車線ヨーレートＹＲlnを推定する。

具体的には、車線ヨーレート推定部３１９は、走行車線９３の向きの変化率Ψcと、走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψvとを加算することにより、車線ヨーレートＹＲlnを推定する。
車線ヨーレート推定部３１９は、図２に示す車両制御装置１００のうち認識部１４０に包含される機能部である。

［本発明に係るヨー挙動推定装置３００の動作］
次に、本発明に係るヨー挙動推定装置３００の動作について、図５、図６を適宜参照して説明する。

情報取得部３１１は、図５に示すように、自車両１の前方画像の情報及び車速の情報を取得する。

車線認識部３１３は、図５、図６に示すように、情報取得部３１１により取得した自車両１の前方画像の情報に基づいて、自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３、及び当該走行車線９３の曲率を認識する。

向き変化率算出部３１５は、車線認識部３１３により認識した走行車線９３の曲率及び情報取得部３１１により取得した車速の情報に基づいて、自車両１に係る基準座標９０における走行車線９３の向きの変化率Ψc（図６参照）を算出する。

ヨー角変化率算出部３１７は、車線認識部３１３により認識した走行車線９３の曲率及び情報取得部３１１により取得した車速の情報に基づいて、自車両１に係る基準座標９０における走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψv（図６参照）を算出する。

車線ヨーレート推定部３１９は、向き変化率算出部３１５により算出された走行車線９３の向きの変化率Ψc、ヨー角変化率算出部３１７により算出された走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψvに基づいて、走行車線９３の曲率及び自車両１の車速の情報により導出されるヨーレートである車線ヨーレートＹＲlnを推定する。

［第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０の構成］
次に、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０の構成について、図７、図８を参照して説明する。
図７は、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０の概略構成を表す機能ブロック図である。図８は、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０に備わるローパスフィルタ（ＬＰＦ）３２５の入力信号波形、出力信号波形の例を対比して表す図である。

第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０は、走行車線９３の軌跡に基づく走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角（「車線ヨー角」と省略する場合がある。）、走行車線９３の軌跡に基づく走行車線９３の曲率（「車線曲率」と省略する場合がある。）、及び自車両１の車速に基づいて、車線ヨーレートを推定する機能を有する。
本発明に係るヨー挙動推定装置３００と、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０とを比べると、本発明に係るヨー挙動推定装置３００は本発明の基本概念に係る構成を備えるのに対し、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０は、本発明の基本概念に係る構成に加えて、本発明を具現化した構成を備える点が相違している。

前記車線ヨーレートを推定する機能を実現するために、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０は、図７に示すように、過去値記憶部３２１、微分演算部３２３、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３２５、不感帯処理部３２７、第１ゲイン調整部３２９、乗算部３３１、加算部３３３、及び、第２ゲイン調整部３３５を備えて構成されている。

過去値記憶部３２１は、所定の時間間隔（特に限定されないが、例えば５０～１００ｍｓ程度）をもって順次取得される車線ヨー角の時系列データ（今回値及び所定の数の過去値を含む）を一時的に記憶する機能を有する。過去値記憶部３２１に記憶された車線ヨー角の時系列データは、微分演算部３２３に送られる。

微分演算部３２３は、過去値記憶部３２１に記憶された車線ヨー角の時系列データに対して微分演算を行うことにより、時々刻々と変動する自車両１の車線ヨー角の時系列データの変動傾向を適確に把握する機能を有する。微分演算部３２３による微分演算後の車線ヨー角の時系列データは、ＬＰＦ３２５に送られる。

ＬＰＦ３２５は、微分演算部３２３による微分演算後の車線ヨー角の時系列データに含まれる高周波成分を除去することにより、時々刻々と変動する自車両１の車線ヨー角の時系列データをなます機能を有する。ＬＰＦ３２５の前後段における信号入力点３２４の入力信号波形、信号出力点３２６の出力信号波形を図８に対比して表す。ＬＰＦ３２５による高周波成分の除去によって、車線ヨー角の時系列データに含まれていた高周波ノイズが除去されていることがわかる。
その結果、高周波成分除去後の車線ヨー角の時系列データは、自車両１の実際の挙動を再現した負荷価値の高い情報となる。
ＬＰＦ３２５による高周波成分除去後の車線ヨー角の時系列データは、走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψvに相当する。
ＬＰＦ３２５による高周波成分除去後の車線ヨー角の時系列データは、加算部３３３に送られる。

不感帯処理部３２７は、所定の時間間隔をもって順次取得される車線曲率の時系列データに対し、車線曲率ゼロ（走行車線９３が直線）に対して所定の曲率範囲に属する車線曲率値を呈する走行車線９３を直線とみなす不感帯処理を行う機能を有する。これにより、緩やかな右カーブ及び左カーブを描く走行車線９３は、車線ヨーレートＹＲlnの推定には考慮されずに直線とみなされる。不感帯処理部３２７による不感帯処理後の車線曲率の時系列データは、乗算部３３１に送られる。

第１ゲイン調整部３２９は、自車両１の車速の時系列データに対して所定のゲイン調整を行う機能を有する。これにより、ゲイン調整後の自車両１の車速の時系列データは、車線ヨーレートＹＲlnを推定する上で相応しいスケールの車速情報となる。
第１ゲイン調整部３２９によるゲイン調整後の自車両１の車速の時系列データは、乗算部３３１に送られる。

乗算部３３１は、不感帯処理部３２７による不感帯処理後の車線曲率の時系列データと、第１ゲイン調整部３２９によるゲイン調整後の自車両１の車速の時系列データとを乗算する機能を有する。この乗算により、自車両１に係る基準座標９０における任意の地点Ｐ１での走行車線５の向きの変化率Ψc（図６参照）が得られる。
乗算部３３１の乗算結果である走行車線５の向きの変化率Ψcは、加算部３３３に送られる。

加算部３３３は、ＬＰＦ３２５の出力である走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψvと、乗算部３３１の乗算結果である走行車線５の向きの変化率Ψcとを加算する機能を有する。この加算により、自車両１に係る車線ヨーレートＹＲlnの推定値が得られる。
加算部３３３の加算結果である自車両１に係る車線ヨーレートＹＲlnの推定値は、第２ゲイン調整部３３５に送られる。

第２ゲイン調整部３３５は、自車両１に係る車線ヨーレートＹＲlnの推定値に対して所定のゲイン調整を行う機能を有する。このゲイン調整によって、自車両１の挙動を再現した高精度の車線ヨーレートＹＲlnの推定値が得られる。

［第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０の動作］
次に、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０の動作について、図７を参照して説明する。

過去値記憶部３２１は、図７に示すように、所定の時間間隔をもって順次取得される車線ヨー角の時系列データを一時的に記憶する。

微分演算部３２３は、過去値記憶部３２１に記憶された車線ヨー角の時系列データに対して微分演算を行う。これにより、時々刻々と変動する自車両１の車線ヨー角の時系列データの変動傾向を適確に把握することができる。

ＬＰＦ３２５は、微分演算部３２３による微分演算後の車線ヨー角の時系列データに含まれる高周波成分を除去する。これにより、時々刻々と変動する自車両１の車線ヨー角の時系列データをなますことができる。

不感帯処理部３２７は、所定の時間間隔をもって順次取得される車線曲率の時系列データに対し、車線曲率ゼロ（走行車線９３が直線）に対して所定の曲率範囲に属する車線曲率値を呈する走行車線９３を直線とみなす不感帯処理を行う。これにより、緩やかな右カーブ及び左カーブを描く走行車線９３は、車線ヨーレートＹＲlnの推定には考慮されずに直線とみなされる。

第１ゲイン調整部３２９は、自車両１の車速の時系列データに対して所定のゲイン調整を行う。これにより、ゲイン調整後の自車両１の車速の時系列データは、車線ヨーレートを推定する上で相応しいスケールの車速情報となる。

乗算部３３１は、不感帯処理部３２７による不感帯処理後の車線曲率の時系列データと、第１ゲイン調整部３２９によるゲイン調整後の自車両１の車速の時系列データとを乗算する。この乗算により、自車両１に係る基準座標９０における任意の地点Ｐ１での走行車線５の向きの変化率Ψc（図６参照）が得られる。

加算部３３３は、ＬＰＦ３２５の出力である走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψvと、乗算部３３１の乗算結果である走行車線５の向きの変化率Ψcとを加算する。この加算により、自車両１に係る車線ヨーレートＹＲlnの推定値が得られる。

第２ゲイン調整部３３５は、自車両１に係る車線ヨーレートＹＲlnの推定値に対して所定のゲイン調整を行う。このゲイン調整によって、自車両１の挙動を再現した高精度の車線ヨーレートＹＲlnの推定値が得られる。
第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０は、第２ゲイン調整部３３５が出力した車線ヨーレートＹＲlnの推定値を自車両１のヨーレートとして用いる。

［第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０の構成］
次に、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０の構成について、図９Ａ、図９Ｂを参照して説明する。
図９Ａは、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０の概略構成を表す機能ブロック図である。図９Ｂは、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０に備わる相補フィルタ３４７に適用される検出ヨーレートＹＲsr及び車線ヨーレートＹＲlnに関するフィルタゲインの周波数特性を対比して表す図である。

第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０は、車線ヨー角、車線曲率、及び自車両１の車速に基づき車線ヨーレートＹＲlnを推定すると共に、推定した車線ヨーレートＹＲln、及び、ヨーレートセンサにより検出した検出ヨーレートＹＲsrを所定の比率で統合したフュージョンヨーレートＹＲfsを生成する機能を有する。

第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０と、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０とは、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０では車線ヨーレートＹＲlnを推定すると共に、推定した車線ヨーレートＹＲlnを自車両１のヨーレートとして用いるのに対し、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０では推定した検出ヨーレートＹＲsr及び車線ヨーレートＹＲlnを所定の寄与比率を用いて統合したフュージョンヨーレートＹＲfsを自車両１のヨーレートとして用いる点が相違している。
なお、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０は、本発明の基本概念に係る構成を前提としている点で、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０と共通している。

前記フュージョンヨーレート生成機能を実現するために、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０は、図９Ａに示すように、併合部３４１、前記乗算部３３１、前記加算部３３３（いずれも図７参照）、相補フィルタ部３４３、及び、統合部３４５を備えて構成されている。

併合部３４１は、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０に備わる過去値記憶部３２１、微分演算部３２３、及びＬＰＦ３２５を併合した機能を有する。
要するに、併合部３４１は、所定の時間間隔をもって順次取得される車線ヨー角の時系列データを一時的に記憶し、当該記憶された車線ヨー角の時系列データに対して微分演算を行い、当該微分演算後の車線ヨー角の時系列データに含まれる高周波成分を除去する。これにより、併合部３４１は、走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψvを出力する。
併合部３４１により出力された走行車線９３の向きに対する自車両１のヨー角の変化率Ψvは、加算部３３３に送られる。

前記乗算部３３１は、車線曲率の時系列データと、自車両１の車速の時系列データとを乗算する。この乗算により、自車両１に係る基準座標９０における任意の地点Ｐ１での走行車線５の向きの変化率Ψc（図６参照）が得られる。
乗算部３３１の乗算結果である走行車線５の向きの変化率Ψcは、加算部３３３に送られる。

前記加算部３３３は、併合部３４１により出力された走行車線９３の向きに対する自車両１ののヨー角の変化率Ψvと、乗算部３３１の乗算結果である走行車線５の向きの変化率Ψcとを加算する。この加算により、自車両１に係る車線ヨーレートＹＲlnの推定値が得られる。
加算部３３３の加算結果である自車両１に係る車線ヨーレートＹＲlnの推定値は、相補フィルタ部３４３に送られる。

相補フィルタ部３４３は、ヨーレートセンサにより検出された検出ヨーレートＹＲsrに係る時系列データ、及び、自車両１に係る車線ヨーレートＹＲlnの推定値に係る時系列データをそれぞれ入力し、各々の時系列データに対して所定のフィルタ処理を施し、フィルタ処理後の各々の時系列データを出力する機能を有する。相補フィルタ部３４３は、デジタルフィルタによって構成すればよい。

前記フィルタ処理機能を実現するために、相補フィルタ部３４３は、第１フィルタ（ＨＰＦ）３５１、及び第２フィルタ（ＬＰＦ）３５３を備える。

第１フィルタ（ＨＰＦ）３５１は、ヨーレートセンサにより検出された検出ヨーレートＹＲsrに係る時系列データを入力し、この時系列データに対して所定のハイパスフィルタ処理（詳しくは次述）を施し、ハイパスフィルタ処理後の時系列データを出力する。このハイパスフィルタ処理は、低周波帯でのヨーレートセンサの中点ドリフトによるヨー角誤差に起因するフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響を軽減する趣旨で行われる。

すなわち、ハイパスフィルタ処理では、検出ヨーレートＹＲsrに係る時系列データの呈する検出ＹＲ周波数ｆsrが低周波帯（検出ＹＲ周波数ｆsr＝＜第１周波数閾値ｆ１：図９Ｂ参照）に属する場合、検出ヨーレートＹＲsrに係る検出ＹＲフィルタゲインＧsrとして固定値（０）を設定する。
また、検出ＹＲ周波数ｆsrが中間周波帯（第１周波数閾値ｆ１＜検出ＹＲ周波数ｆsr＜第２周波数閾値ｆ２：図９Ｂ参照）に属する場合、検出ＹＲフィルタゲインＧsrとして検出ＹＲ周波数ｆsrの漸増に連れて（０～１）に至るまで線形に増大する可変値を設定する。
そして、検出ＹＲ周波数ｆsrが高周波帯（検出ＹＲ周波数ｆsr＝＞第２周波数閾値ｆ２：図９Ｂ参照）に属する場合、検出ＹＲフィルタゲインＧsrとして固定値（１）を設定する。
なお、第１周波数閾値ｆ１、第２周波数閾値ｆ２は、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０の主旨に基づき適宜の値に設定される。

第１フィルタ（ＨＰＦ）３５１では、検出ＹＲ周波数ｆsrの高低に応じて検出ヨーレートＹＲsrの寄与比率を可変設定するために、検出ヨーレートＹＲsrの寄与比率として検出ＹＲフィルタゲインＧsrが適用される。
これにより、低周波帯でのヨーレートセンサの中点ドリフトによるヨー角誤差に起因するフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響を可及的に抑えて、フュージョンヨーレートＹＲfsの精度向上に寄与する。
第１フィルタ（ＨＰＦ）３５１の出力データは、統合部３４５に送られる。

一方、第２フィルタ（ＬＰＦ）３５３は、自車両１の車線ヨーレートＹＲlnに係る時系列データを入力し、この時系列データに対して所定のローパスフィルタ処理（詳しくは次述）を施し、フィルタ処理後の時系列データを出力する。このローパスフィルタ処理は、高周波帯での車線ヨーレートＹＲlnが検出ヨーレートＹＲsrと比べて即時応答性の点で劣る（車線ヨー角、車線曲率の取得周期が比較的長いため）ことに起因するフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響を軽減する趣旨で行われる。

すなわち、ローパスフィルタ処理では、車線ヨーレートＹＲlnに係る時系列データの呈する車線ＹＲ周波数ｆlnが高周波帯（ｆln＝＜ｆ２：図９Ｂ参照）に属する場合、車線ヨーレートＹＲlnに係る車線ＹＲフィルタゲインＧlnとして固定値（０）を設定する。
また、車線ＹＲ周波数ｆlnが中間周波帯（ｆ１＜ｆln＜ｆ２：図９Ｂ参照）に属する場合、車線ＹＲフィルタゲインＧlnとして車線ＹＲ周波数ｆlnの漸減に連れて（０～１）に至るまで線形に増大する可変値を設定する。
そして、車線ＹＲ周波数ｆlnが低周波帯（ｆln＝＜ｆ１：図９Ｂ参照）に属する場合、車線ＹＲフィルタゲインＧlnとして固定値（１）を設定する。
第２フィルタ（ＬＰＦ）３５３では、車線ＹＲ周波数ｆlnの高低に応じて車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率を可変設定するために、車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率として車線ＹＲフィルタゲインＧlnが適用される。
これにより、高周波帯での車線ヨーレートＹＲlnが検出ヨーレートＹＲsrと比べて即時応答性の点で劣ることに起因するフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響を可及的に抑えて、フュージョンヨーレートＹＲfsの精度向上に寄与する。
第２フィルタ（ＬＰＦ）３５３の出力データは、統合部３４５に送られる。

なお、第１フィルタ（ＨＰＦ）３５１及び第２フィルタ（ＬＰＦ）３５３におけるそれぞれのフィルタゲインの和は、図９Ｂに示すように、全ての周波数帯域にわたって１となるように設定されている。これにより、検出ヨーレートＹＲsr及び車線ヨーレートＹＲlnのそれぞれが有する短所を相互に補完し合うと共に長所を相互に伸ばし合うことができる。その結果、フュージョンヨーレートＹＲfsの一層の精度向上を期することができる。

統合部３４５は、第１フィルタ（ＨＰＦ）３５１の出力である検出ヨーレートＹＲsrに係る時系列データと、第２フィルタ（ＬＰＦ）３５３の出力である車線ヨーレートＹＲlnに係る時系列データとを加算することにより、両時系列データを所定の寄与比率（図９Ｂに示す「フィルタゲイン」参照）を用いて統合する。これにより、統合部３４５は、検出ヨーレートＹＲsr及び車線ヨーレートＹＲlnを統合した高精度のフュージョンヨーレートＹＲfsを出力する。

相補フィルタ部３４３、及び統合部３４５は、本発明の「フュージョンヨーレート生成部」に相当する。

［第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０の動作］
次に、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０の動作について、図９Ａ、図９Ｂを参照して説明する。
ただし、併合部３４１、乗算部３３１、及び加算部３３３（いずれも図７参照）の組み合わせによって車線ヨーレートＹＲlnを推定する点は、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０と共通である。そこで、車線ヨーレートＹＲlnを推定するための動作説明を省略する。相補フィルタ部３４３及び統合部３４５の動作に注目して説明することで、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０の動作説明に代える。

相補フィルタ部３４３に備わる第１フィルタ（ＨＰＦ）３５１は、ヨーレートセンサにより検出された検出ヨーレートＹＲsrに係る時系列データを入力し、この時系列データに対して所定のハイパスフィルタ処理を施し、ハイパスフィルタ処理後の時系列データを出力する。このハイパスフィルタ処理は、低周波帯（図９Ｂ参照）でのヨーレートセンサの中点ドリフトによるヨー角誤差に起因するフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響を軽減する趣旨で行われる。

一方、相補フィルタ部３４３に備わる第２フィルタ（ＬＰＦ）３５３は、自車両１の車線ヨーレートＹＲlnに係る時系列データを入力し、この時系列データに対して所定のローパスフィルタ処理を施し、フィルタ処理後の時系列データを出力する。このローパスフィルタ処理は、高周波帯（図９Ｂ参照）での車線ヨーレートＹＲlnが検出ヨーレートＹＲsrと比べて即時応答性の点で劣ることに起因するフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響を軽減する趣旨で行われる。

統合部３４５は、第１フィルタ（ＨＰＦ）３５１の出力である検出ヨーレートＹＲsrに係る時系列データと、第２フィルタ（ＬＰＦ）３５３の出力である車線ヨーレートＹＲlnに係る時系列データとを加算することにより、両時系列データを所定の寄与比率を用いて統合する。これにより、統合部３４５は、検出ヨーレートＹＲsr及び車線ヨーレートＹＲlnを統合した高精度のフュージョンヨーレートＹＲfsを出力する。
第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０は、統合部３４５が出力したフュージョンヨーレートＹＲfsを自車両１のヨーレートとして用いる。

第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０によれば、低周波帯（図９Ｂ参照）ではヨーレートセンサの中点ドリフトによるヨー角誤差が生じること、及び、高周波帯（図９Ｂ参照）では車線ヨーレートＹＲlnが検出ヨーレートＹＲsrと比べて即時応答性の点で劣ること、の両者に起因するフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響を可及的に抑えることができる。その結果、より一層のフュージョンヨーレートＹＲfsの精度向上を図ることができる。

［第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０の構成］
次に、第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０の構成について、図１０Ａ、図１０Ｂを参照して説明する。
図１０Ａは、第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０の概略構成を表す機能ブロック図である。図１０Ｂは、第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０の判定部３６１に備わる車線長－ゲイン特性を表す図である。

第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０は、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０が有するフュージョンヨーレート生成機能に加えて、車線認識部３１３において認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬの長短に応じて車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率を可変設定する機能をさらに有する。
ここで、走行車線９３に係る車線長ＬＬの長短に応じて車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率を可変設定するのは、次の理由による。すなわち、走行車線９３に係る車線長ＬＬが比較的短いケースでは、車線ヨー角、車線曲率の推定精度（車線ヨーレートＹＲlnの推定精度）が低下する。このため、走行車線９３に係る車線長ＬＬが比較的短いケースでは車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率を低減することによって、フュージョンヨーレートＹＲfsの精度向上を図る趣旨である。
なお、第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０は、本発明の基本概念に係る構成を前提としている点で、第１及び第２変形例に係るヨー挙動推定装置３２０、３４０と共通している。

前記車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率を可変設定する機能を実現するために、第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０は、図１０Ａに示すように、前記車線認識部３１３（図５参照）、判定部３６１、及び、フュージョンヨーレート生成部３６３を備えて構成されている。

前記車線認識部３１３は、情報取得部３１１（図５参照）により取得した自車両１の前方画像の情報に基づいて、自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３（図６参照）、及び当該走行車線９３の曲率を認識する基本機能に加えて、認識した走行車線９３の連続した長さである車線長ＬＬを認識する機能をさらに有する。なお、車線認識部３１３により走行車線９３を認識できないケースでは、走行車線９３に係る車線長ＬＬはゼロをとして取り扱われる。
車線認識部３１３により認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬの情報は、判定部３６１に送られる。

判定部３６１は、車線認識部３１３により認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬが所定の第１車線長閾値ＬＬｔｈ１（図１０Ｂ参照）以下か否かを判定する。また、判定部３６１は、車線認識部３１３により認識した車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１を超える場合、車線長ＬＬが所定の第２車線長閾値ＬＬｔｈ２（図１０Ｂ参照）以下か否かをさらに判定する。
判定部３６１による走行車線９３に係る車線長ＬＬの判定結果は、フュージョンヨーレート生成部３６３に送られる。

判定部３６１による走行車線９３に係る車線長ＬＬの判定の結果、車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１（図１０Ｂ参照）以下である旨の判定が下された場合、フュージョンヨーレート生成部３６３は、車線長ゲインＧLLの値を車線ヨーレートＹＲlnが無効である旨を表す固定値（０）に設定する。
また、判定部３６１による走行車線９３に係る車線長ＬＬの判定の結果、車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１を超えるが第２車線長閾値ＬＬｔｈ２未満（図１０Ｂ参照）である旨の判定が下された場合、フュージョンヨーレート生成部３６３は、車線長ゲインＧLLの値を車線長ＬＬに応じた可変値（０－１：０を超えるが１未満の値）であって車線ヨーレートＹＲlnが有効である旨を表す値に設定する。
そして、判定部３６１による走行車線９３に係る車線長ＬＬの判定の結果、車線長ＬＬが第２車線長閾値ＬＬｔｈ２（図１０Ｂ参照）以上である旨の判定が下された場合、フュージョンヨーレート生成部３６３は、車線長ゲインＧLLの値を車線ヨーレートＹＲlnが有効であって特に優れている旨を表す固定値（１）に設定する。

次に、フュージョンヨーレート生成部３６３が、車線認識部３１３において認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬの長短に応じて車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率を可変設定するための仕組みについて、図１０Ｂを参照して説明する。
フュージョンヨーレート生成部３６３には、図１０Ｂに示すように、走行車線９３に係る車線長ＬＬの変化に対する車線長ゲインＧLLの値が対応付けられた車線長－車線長ゲインテーブル３６５が記憶されている。

車線長－車線長ゲインテーブル３６５には、図１０Ｂに示すように、走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１以下である場合、車線長ゲインＧLLの値として固定値（０）が対応付けられている。
また、車線長－車線長ゲインテーブル３６５には、走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１を超えているが第２車線長閾値ＬＬｔｈ２以下である場合、車線長ゲインＧLLの値として車線長ＬＬの増大に連れて（０～１）に至るまで線形に増大する可変値が対応付けられている。
そして、車線長－車線長ゲインテーブル３６５には、走行車線９３に係る車線長ＬＬが第２車線長閾値ＬＬｔｈ２を超える場合、車線長ゲインＧLLの値として固定値（１）が対応付けられている。

フュージョンヨーレート生成部３６３は、車線ＹＲ周波数ｆlnの高低に応じて可変設定される車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率に対し、走行車線９３に係る車線長ＬＬの長短に応じて可変設定される車線長ゲインＧLL（ただし、ＧLL＝＜１）を乗算する。これにより、車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率は、車線ＹＲ周波数ｆlnの高低に応じて、さらに、走行車線９３に係る車線長ＬＬの長短に応じて、二段階で可変設定される。

その結果、低周波帯（図９Ｂ参照）でのヨーレートセンサの中点ドリフトによるヨー角誤差に起因するフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響、及び、高周波帯（図９Ｂ参照）での車線ヨーレートＹＲlnが検出ヨーレートＹＲsrと比べて即時応答性の点で劣ることに起因するフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響を可及的に抑えるのに加えて、走行車線９３に係る車線長ＬＬが比較的短いケースでは車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率を低減するため、より一層のフュージョンヨーレートＹＲfsの精度向上を図ることができる。

なお、走行車線９３に係る車線長ＬＬが比較的短いケースにおいて、車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率（車線ＹＲフィルタゲインＧln）を低減する可変設定がなされた場合、これに連動して、検出ヨーレートＹＲsrの寄与比率（検出ＹＲフィルタゲインＧsr）が増大される。これは、前記した通り、第１フィルタ（ＨＰＦ）３５１及び第２フィルタ（ＬＰＦ）３５３におけるそれぞれのフィルタゲインの和は、全ての周波数帯域にわたって１となるように設定されているからである。

［第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０の動作］
次に、第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０の動作について、図１０Ａ、図１０Ｂを参照して説明する。

車線認識部３１３は、図１０Ａに示すように、情報取得部３１１（図５参照）により取得した自車両１の前方画像の情報に基づいて、自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３（図６参照）、及び当該走行車線９３の曲率を認識すると共に、認識した走行車線９３の連続した長さである車線長ＬＬを認識する。

判定部３６１は、車線認識部３１３により認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１（図１０Ｂ参照）以下か否かを判定する。また、判定部３６１は、車線認識部３１３により認識した車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１を超える場合、車線長ＬＬが第２車線長閾値ＬＬｔｈ２（図１０Ｂ参照）以下か否かをさらに判定する。

フュージョンヨーレート生成部３６３は、判定部３６１による走行車線９３に係る車線長ＬＬに係る判定結果に基づいて、車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率を可変設定する。
すなわち、フュージョンヨーレート生成部３６３は、車線認識部３１３により認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１以下である場合、車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１を超えている場合と比べて、車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率（車線長ゲインＧLL）を低減する（ＧLL＝０）ように設定する。
また、フュージョンヨーレート生成部３６３は、車線認識部３１３により認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１を超えているが第２車線長閾値ＬＬｔｈ２（図１０Ｂ参照）以下である場合、車線長ＬＬが第２車線長閾値ＬＬｔｈ２を超えている場合（ＧLL＝１）と比べて、車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率（車線長ゲインＧLL）を低減する（０＜ＧLL＜１）ように可変設定する。
そして、フュージョンヨーレート生成部３６３は、車線認識部３１３により認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬが第２車線長閾値ＬＬｔｈ２（図１０Ｂ参照）を超える場合、車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率（車線長ゲインＧLL）を規範となる固定値（ＧLL＝１）に設定する。

次いで、フュージョンヨーレート生成部３６３は、車線ＹＲ周波数ｆlnの高低に応じて可変設定される車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率に対し、走行車線９３に係る車線長ＬＬの長短に応じて可変設定される車線長ゲインＧLLを乗算する。これにより、車線ＹＲ周波数ｆlnの高低に応じて設定された車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率は、走行車線９３に係る車線長ＬＬの長短に応じて補正される。
ここで、車線長ゲインＧLLは１を超えない値（ＧLL＝＜１）に設定される。このため、車線長ＬＬが第２車線長閾値ＬＬｔｈ２を超えている場合（ＧLL＝１）であっても、車線ＹＲ周波数ｆlnの高低に応じて設定された車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率が上がることはない。

次いで、フュージョンヨーレート生成部３６３は、検出ヨーレートＹＲsrに係る時系列データと、車線ヨーレートＹＲlnに係る時系列データとを加算する。これにより、検出ヨーレートＹＲsr及び車線ヨーレートＹＲlnに係る両時系列データを、車線ＹＲ周波数ｆlnの高低に応じて設定され、かつ、走行車線９３に係る車線長ＬＬの長短に応じて補正された車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率を用いて統合する。
フュージョンヨーレート生成部３６３は、検出ヨーレートＹＲsr及び車線ヨーレートＹＲlnを統合した高精度のフュージョンヨーレートＹＲfsを出力する。
第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０は、検出ヨーレートＹＲsr及び車線ヨーレートＹＲlnを統合したフュージョンヨーレートＹＲfsを自車両１のヨーレートとして用いる。

第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０によれば、低周波帯（図９Ｂ参照）ではヨーレートセンサの中点ドリフトによるヨー角誤差が生じること、及び、高周波帯（図９Ｂ参照）では車線ヨーレートＹＲlnが検出ヨーレートＹＲsrと比べて即時応答性の点で劣ること、の両者に起因したフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響を可及的に抑えるのに加えて、走行車線９３に係る車線長ＬＬが比較的短いケースでは車線ヨーレートＹＲlnの寄与比率を低減することで車線ヨー角、車線曲率の推定精度低下に起因したフュージョンヨーレートＹＲfsへの影響を可及的に抑える。その結果、より一層のフュージョンヨーレートＹＲfsの精度向上を図ることができる。

［第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０の基本構成］
次に、第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０の基本構成について、図１１を参照して説明する。
図１１は、第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０の基本構成を表す機能ブロック図である。図１２Ａは、第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０に備わるヨー角推定部３７３の内部構成を概念的に表す機能ブロック図である。図１２Ｂは、図１２Ａに示すヨー角推定部３７３の内部状態を表すブロック線図である。図１３は、自車両１のヨーレートを入力とし、自車両１の横変位量を出力とする運動モデル３７５の説明に供する図である。

第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０は、本発明に係るヨー挙動推定装置３００（第１～第３変形例に係るヨー挙動推定装置３２０、３４０、３６０を含む）が有する車線ヨーレート推定機能、フュージョンヨーレート生成機能に加えて、又は、代えて、自車両１のヨーレート及び横変位量の情報に基づいて自車両１のヨー角を推定する機能を有する。

ここで、自車両１のヨーレート及び横変位量の情報に基づいて自車両１のヨー角を推定するのは、主として次の理由による。すなわち、自動運転車である自車両１の走行路９１が車幅方向に傾斜したカント路であるケースでは、自車両１の走行路９１が直線路で、かつ、運転者がステアリングホイール５５を中立位置に保持していたとしても、自車両１の９進行方向は走行路（カント路）５１の傾斜方向下位側に向かって逸れがちになる。
一方で、車両制御装置１００（図２）では、自車両１の走行路９１が例えカント路であっても、自車両１の向きを含む姿勢を適正に制御すべく運転支援を行うことが求められている。自車両１の姿勢を適正に制御するには、時々刻々と変動する自車両１の姿勢を体現するヨー角を高い精度をもって把握することが必須である。
ところが、例えば、自車両１の前方画像の情報に基づきヨー角を算出する場合、その算出値がノイズなどの影響を受けるため、高い精度を望めない。

そこで、第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０は、自車両１のヨーレート（例えば、検出ヨーレートＹＲsr）を入力ｕとし、自車両１の横変位量ｙを出力とする制御対象３７５に係る運動モデルを用いて自車両１のヨー挙動に係る状態量（ヨー角）の推定値を出力するオブザーバ３７７（図１２Ａ参照）を備え、オブザーバ３７７の出力に基づいて時々刻々と変動する自車両１の姿勢を体現するヨー挙動（ヨー角）を高い精度をもって推定しようとしてる。

詳しく述べると、第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０は、図１１に示すように、前記情報取得部３１１、前記車線認識部３１３（いずれも図５参照）、前記判定部３６１（図１１参照）、車体横位置推定部３７１、及び、ヨー角推定部３７３を備えて構成されている。

前記情報取得部３１１は、自車両１の前方画像及び車速の情報に加えて、ヨーレートセンサにより検出された検出ヨーレートＹＲsrの情報を取得する。情報取得部３１１により取得した自車両１の前方画像の情報は、車線認識部３１３に送られる。また、情報取得部３１１により取得した自車両１の車速の情報は車体横位置推定部３７１及びヨー角推定部３７３に、検出ヨーレートＹＲsrの情報はヨー角推定部３７３に、それぞれ送られる。

前記車線認識部３１３は、情報取得部３１１により取得した自車両１の前方画像の情報に基づいて、自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３等を認識する基本機能に加えて、自車両１に対する走行車線９３の横位置に関する車線横位置ＬＷを認識する機能をさらに有する。

具体的には、車線認識部３１３は、情報取得部３１１により取得した自車両１の前方画像の情報に基づいて、自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３それ自体、及び走行車線９３に係る車線長ＬＬを認識すると共に、走行車線９３の向き、走行車線９３の向きに対する車体進行方向、車体進行方向に対する垂線に沿う走行車線９３に対する自車両１の相対距離である車線横位置ＬＷ（いずれも図１３参照）をそれぞれ認識する。
図１３に示す実施例は、自車両１の走行路９１が直線路であって車体進行方向左側に向かって緩やかに低位になるように傾くカント路である例を示している。

車線認識部３１３により認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬの情報は、判定部３６１に送られる。また、車線認識部３１３により認識した車線横位置ＬＷの情報は、判定部３６１を通して車体横位置推定部３７１に送られる。
車線認識部３１３により認識した走行車線９３それ自体、及び走行車線９３に係る車線長ＬＬ、走行車線９３の向き、走行車線９３の向きに対する車体進行方向、車線横位置ＬＷの情報は、本発明の「走行車線に係る情報」に相当する。

判定部３６１は、第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０において前記した通り、車線認識部３１３により認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１（図１０Ｂ参照）以下か否かを判定する。
走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１を超える旨の判定が下された場合、判定部３６１は、車線認識状況ＳＴとして車線認識ＯＫの判定を下す。
一方、走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１以下である旨の判定が下された場合、判定部３６１は、車線認識状況ＳＴとして車線認識ＮＧの判定を下す。
判定部３６１による走行車線９３に係る車線認識状況ＳＴは、車体横位置推定部３７１に送られる。

車体横位置推定部３７１は、自車両の１の車速、走行車線９３に係る車線認識状況ＳＴ、車線横位置ＬＷの情報に基づいて、当該走行車線９３に対する自車両１の横方向の相対位置である車体横位置ＶＷ（図１３参照）を推定する。具体的には、車体横位置推定部３７１は、走行車線９３に係る車線認識状況ＳＴが車線認識ＯＫの場合に、自車両の１の車速Ｖ（図１３に示す「タイヤ進行方向」参照）の情報、つまり、自車両１の実際の挙動を加味して車体横位置ＶＷを推定する。なお、自車両１の車線横位置ＬＷ及び車体横位置ＶＷは、例えば、自車両１の重心ＰＧを基準位置（原点）とする座標を用いて表現される。
車体横位置推定部３７１による車体横位置ＶＷの情報は、ヨー角推定部３７３に送られる。

ヨー角推定部３７３は、情報取得部３１１により取得した自車両１の車速及び検出ヨーレートＹＲsr、並びに、車体横位置推定部３７１により推定された車体横位置ＶＷの情報に基づいて、自車両１のヨー角を推定する。

〔ヨー角推定部３７３の内部構成〕
次に、ヨー角推定部３７３の内部構成について、図１２Ａ、図１２Ｂ等を参照して詳しく説明する。
ヨー角推定部３７３は、図１２Ａ、図１２Ｂに示すように、制御対象に係る運動モデル３７５及びオブザーバ３７７を備えて構成されている。

制御対象に係る運動モデル３７５は、後記の状態方程式として記述され、自車両１の姿勢制御を行う際に参照される。
オブザーバ３７７は、図１２Ａ、図１２Ｂに示すように、前記運動モデル３７５への制御入力（検出ヨーレートＹＲsr）をｕ、観測量（車体横位置ＶＷの関数：横変位量）をｙで表したとき、制御入力ｕ及び観測量ｙに基づき状態変数（ヨー角）ｘを推定する役割を果たす。
運動モデル３７５に係る状態方程式を式（２）に、オブザーバ３７７に係る状態方程式を式（３）にそれぞれ示す。

前記式（２）、（３）において、ｘは状態変数ベクトル（ヨー角）、ｕは既知の入力ベクトル（検出ヨーレートＹＲsr）、ｙは出力ベクトル（観測値：横変位量）である。Ａはシステム行列、はＢ入力行列、Ｃは出力行列をそれぞれ表す。
前記式（３）において、^ｘはｘの推定値を、^ｙはｙの推定値をそれぞれ表す。Ｌはオブザーバゲインである。

前記式（２）、（３）に示す状態方程式は、図１２Ｂに示すブロック線図によって表現される。
ヨー角推定部３７３では、図１２Ｂに示すように、運動モデル３７５の内部状態を推定するために制御対象のコピーを作る。観測できる状態量（車体横位置ＶＷの関数：横変位量）同士の差分（ｙ－＾ｙ）にオブザーバゲインＬを乗算〔Ｌ（ｙ－＾ｙ）〕した値をフィードバックする。これにより、ヨー角推定部３７３では、望ましい精度及び演算速度の観点を加味して推定したい状態量（^ｘ：ヨー角推定値）を修正している。

推定誤差ｅを（ｅ＝ｘ－＾ｘ）とおき、前記式（２）、（３）を参照すると、推定誤差ｅは次式（４）のように表現することができる。

式（４）において、（Ａ＋ＬＣ）が安定（固有値の実部が全て負）であれば、推定誤差ｅ（ｅ＝ｘ－＾ｘ）は０に漸近する。すなわち、（ｘ＝＾ｘ）となる。

次に、オブザーバ３７７を設計する際の指針となる、ヨー角推定部３７３におけるヨー角推定モデルに関する運動モデル、状態方程式、観測方程式について、図１３を適宜参照して説明する。

ヨー角推定部３７３におけるヨー角推定モデルに関する運動モデルは下記のとおりである。

ヨー角推定部３７３におけるヨー角推定モデルに関する状態方程式は下記のとおりである。

ただし、式（５）のままでは時変システム（Ａ行列に変数Ｖが入っている）であるため、オブザーバ３７７を簡素化することはできない。

そこで、式（６）に示すパラメータαを導入する。

ここで、α、Ｖは変数であり、Ａ、Ｂ、ｘ、Ａ１、Ａ２、Ｖ１、Ｖ２は定数である。

式（５）に式（６）に示すαを代入すると、次に示す式（７）のように変形することができる。

ヨー角推定部３７３におけるヨー角推定モデルに関する観測方程式は下記式（８）に示すとおりである。

式（５）に示す状態方程式はパラメータαで線形結合される。そのため、Ａ行列が変数行列である式（５）を、Ａ行列(Ａ１行列、Ａ２行列)が定数行列となる式（７）に示す状態方程式に変形することができる。
こうした式（７）に基づいて、検出ヨーレートＹＲsrを制御入力とし、観測値である横変位量を出力とし、ヨー角を推定するオブザーバ３７７を設計する。

次に、パラメータαの変動を想定したオブザーバ３７７の設計指針について、図１４を参照して説明する。
図１４は、パラメータαの変動を想定したオブザーバ３７７の設計指針の説明に供する図である。

パラメータαの変動を想定したオブザーバ３７７では、自車両１に備わる走行制御部（本発明の「車速制御部」に相当する。）１６０の働きによって、自車両１の車速Ｖを、第１車速閾値Ｖ１及び第２車速閾値Ｖ２（ただし、Ｖ１＜Ｖ２）により画定される車速域（Ｖ１＝＜Ｖ＝＜Ｖ２）に車速制御中であるケースを想定している。

こうしたケースでは、図１４に示すように、車速上下限モデルを構築し、前記車速域に属する任意の車速Ｖに応じたスケジューリングパラメータαを線形結合することによって運動モデルを表現する。この運動モデルを用いて、任意の車速Ｖでのヨー角を推定する。
図１４では、第１車速端点（Ｖ＝Ｖ１）及び第２車速端点（Ｖ＝Ｖ２）のほぼ中間に、現在車速端点（Ｖ）が位置している例を示す。
パラメータαの変動を想定したオブザーバ３７７は、図１４、式（９）に示すように、第１オブザーバ及び第２オブザーバを備える。第１オブザーバは、第１車速閾値（Ｖ１）をパラメータとする。一方、第２オブザーバは、第２車速閾値（Ｖ２）をパラメータとする。変形例に係るオブザーバ３７７は、第１オブザーバ及び第２オブザーバを用いて任意の車速Ｖでのヨー角を推定する。

パラメータαの変動を想定したオブザーバ３７７の状態方程式は下記式（９）に示すとおりである。

なお、Ｌ１、Ｌ２は、任意の車速Ｖでのヨー角推定を、精度及び演算速度の観点を加味して適確に行うことを考慮して適宜設定されたフィードバックゲイン（オブザーバゲイン）である。
式（９）において、αは変数であり、Ａ１、Ａ２、Ｂ、Ｃ、Ｌ１、Ｌ２は定数である。
パラメータαの変動を想定したオブザーバ３７７は、例えば、公知のカルマンフィルタを用いて設計され、（Ａ１＋Ｌ１Ｃ）、（Ａ２＋Ｌ２Ｃ）が共通のリアプノフ方程式の正定解をもつことで安定性を保証される。

パラメータαの変動を想定したオブザーバ３７７では、第１オブザーバ及び第２オブザーバの各々には、オブザーバゲインとして固定値Ｌ１、Ｌ２がそれぞれ設定される。そのため、任意の車速Ｖでのヨー角推定を、高度な演算負荷を要することなく遂行することができる。

［第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０の動作］
次に、第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０の動作について、図１１を参照して説明する。

情報取得部３１１は、図１１に示すように、自車両１の前方画像及び車速Ｖの情報に加えて、ヨーレートセンサにより検出された検出ヨーレートＹＲsrの情報を取得する。情報取得部３１１により取得した自車両１の前方画像の情報は、車線認識部３１３に送られる。また、情報取得部３１１により取得した自車両１の車速Ｖの情報は車体横位置推定部３７１及びヨー角推定部３７３に、検出ヨーレートＹＲsrの情報はヨー角推定部３７３に、それぞれ送られる。

車線認識部３１３は、情報取得部３１１により取得した自車両１の前方画像の情報に基づいて、自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３等を認識すると共に、自車両１に対する走行車線９３の横位置に関する車線横位置ＬＷを認識する。

具体的には、車線認識部３１３は、情報取得部３１１により取得した自車両１の前方画像の情報に基づいて、自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３それ自体、及び走行車線９３に係る車線長ＬＬを認識すると共に、走行車線９３の向き、走行車線９３の向きに対する車体進行方向、車体進行方向に対する垂線に沿う走行車線９３に対する自車両１の相対距離である車線横位置ＬＷ（いずれも図１３参照）をそれぞれ認識する。
車線認識部３１３により認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬの情報は、判定部３６１に送られる。また、車線認識部３１３により認識した車線横位置ＬＷの情報は、判定部３６１を通して車体横位置推定部３７１に送られる。

判定部３６１は、車線認識部３１３により認識した走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１（図１０Ｂ参照）以下か否かを判定する。
走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１を超える旨の判定が下された場合、判定部３６１は、車線認識状況ＳＴとして車線認識ＯＫの判定を下す。
一方、走行車線９３に係る車線長ＬＬが第１車線長閾値ＬＬｔｈ１以下である旨の判定が下された場合、判定部３６１は、車線認識状況ＳＴとして車線認識ＮＧの判定を下す。
判定部３６１による走行車線９３に係る車線認識状況ＳＴは、車体横位置推定部３７１に送られる。

車体横位置推定部３７１は、自車両の１の車速、走行車線９３に係る車線認識状況ＳＴ、車線横位置ＬＷの情報に基づいて、当該走行車線９３に対する自車両１の横方向の相対位置である車体横位置ＶＷ（図１３参照）を推定する。具体的には、車体横位置推定部３７１は、走行車線９３に係る車線認識状況ＳＴが車線認識ＯＫの場合に、自車両の１の車速Ｖ（図１３に示す「タイヤ進行方向」参照）の情報、つまり、自車両１の実際の挙動を加味して車体横位置ＶＷを推定する。
車体横位置推定部３７１による車体横位置ＶＷの情報は、ヨー角推定部３７３に送られる。

ヨー角推定部３７３は、情報取得部３１１により取得した自車両１の車速及び検出ヨーレートＹＲsr、並びに、車体横位置推定部３７１により推定された車体横位置ＶＷの情報に基づいて、自車両１のヨー角を推定する。
詳しく述べると、ヨー角推定部３７３の備わるオブザーバ３７７は、第１オブザーバ及び第２オブザーバを備え、第１オブザーバ及び第２オブザーバを用いた自車両１のヨー挙動（ヨー角）を、自車両１の現在の車速Ｖに応じた重み付けを考慮して推定する。

第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０によれば、第１オブザーバ及び第２オブザーバを用いた自車両１のヨー挙動（ヨー角）を、自車両１の現在の車速Ｖに応じた重み付けを考慮して推定するため、自車両１の車速Ｖが所定の車速域において時々刻々と変動するケースであっても、簡略化を旨とする設計思想に基づき設計されたオブザーバ３７７によって、高度な演算負荷を要することなく、自車両１のヨー挙動（ヨー角）を高い精度をもって推定することができる。
その結果、車両制御装置１００（図２）は、例えば、自車両１がカント路を直進走行しているケースにおいて、高精度で推定されたヨー挙動（ヨー角）を用いて、自車両１の姿勢を適正に制御する運転支援を行うことができる。

〔本発明に係るヨー挙動推定装置３００が奏する作用効果〕
次に、本発明に係るヨー挙動推定装置３００が奏する作用効果について、適宜の図面を参照して説明する。
なお、第１変形例に係るヨー挙動推定装置３２０、第２変形例に係るヨー挙動推定装置３４０、第３変形例に係るヨー挙動推定装置３６０、第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０のそれぞれは、本発明に係るヨー挙動推定装置３００の範疇に属する。
そこで、本発明に係るヨー挙動推定装置３００の説明において、いずれかの変形例に係るヨー挙動推定装置が対応する場合、その旨をカッコ書きで示す。

第１の観点に基づくヨー挙動推定装置３００（第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０）は、図１１に示すように、自車両１の前方画像及びヨーレートの情報を取得する情報取得部３１１と、前記取得した自車両１の前方画像の情報に基づき自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３（図１３参照）に係る情報を認識する車線認識部３１３と、前記認識した走行車線９３に係る情報に基づいて、当該走行車線９３に対する自車両１の横方向の変位量である横変位量を算出する車体横位置推定部（横変位量算出部）３７１と、自車両１のヨー挙動を推定するヨー角推定部（ヨー挙動推定部）３７３と、を備える。

ヨー角推定部（ヨー挙動推定部）３７３は、情報取得部３１１により取得した自車両１のヨーレートを入力とし、車体横位置推定部（横変位量算出部）３７１により算出した自車両１の横変位量を出力とする運動モデルを用いて自車両１のヨー方向の挙動であるヨー挙動に係る状態量の推定値を出力するオブザーバ３７７（図１２Ａ、図１２Ｂ参照）を備え、該オブザーバ３７７の出力に基づいて自車両１のヨー挙動を推定する。
オブザーバ３７７に入力される自車両１のヨーレートとしては、検出ヨーレートＹＲsr、車線ヨーレートＹＲln、並びに、検出ヨーレートＹＲsr及び車線ヨーレートＹＲlnを統合したフュージョンヨーレートＹＲfsのうち、いずれかを用いればよい。

第１の観点に基づくヨー挙動推定装置３００では、情報取得部３１１は、自車両１の前方画像及びヨーレートの情報を取得する。車線認識部３１３は、前記取得した自車両１前方画像の情報に基づき自車両１の走行路９１に描かれた走行車線９３に係る情報を認識する。車体横位置推定部（横変位量算出部）３７１は、前記認識した走行車線９３に係る情報に基づいて、当該走行車線９３に対する自車両１の横方向の変位量である横変位量を算出する。ヨー角推定部（ヨー挙動推定部）３７３は、自車両１のヨー挙動を推定する。
特に、ヨー角推定部（ヨー挙動推定部）３７３に備わるオブザーバ３７７は、情報取得部３１１により取得した自車両１のヨーレートを入力とし、車体横位置推定部（横変位量算出部）３７１により算出した自車両１の横変位量を出力とする運動モデルを用いて自車両１のヨー方向の挙動であるヨー挙動に係る状態量の推定値を出力する。そして、ヨー角推定部（ヨー挙動推定部）３７３は、オブザーバ３７７の出力に基づいて自車両１のヨー挙動を推定する。

第１の観点に基づくヨー挙動推定装置３００（第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０）によれば、自車両１のヨーレートを入力とし、自車両１の横変位量を出力とする運動モデルを用いて自車両１のヨー挙動に係る状態量の推定値を出力するオブザーバ３７７の出力に基づいて自車両１のヨー挙動を推定するため、時々刻々と変動する自車両１のヨー挙動を高い精度をもって推定することができる。

また、第２の観点に基づくヨー挙動推定装置３００（第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０）は、第１の観点に基づくヨー挙動推定装置３００（第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０）であって、情報取得部３１１は、自車両１の車速Ｖ及び走行状態の情報をさらに取得し、前記取得した自車両１の車速Ｖに基づいて車速制御を行う走行制御部（車速制御部）１６０をさらに備える。
ヨー角推定部（ヨー挙動推定部）３７３に備わるオブザーバ３７７は、第１車速閾値Ｖ１をパラメータとする第１オブザーバ、及び第１車速閾値Ｖ１と比べて大きい第２車速閾値Ｖ２をパラメータとする第２オブザーバを備える。
ヨー角推定部（ヨー挙動推定部）３７３は、自車両１が直線走行状態にあり、かつ、走行制御部（車速制御部）１６０の車速制御によって自車両１の車速Ｖが第１車速閾値Ｖ１及び第２車速閾値Ｖ２により画定される車速域にある場合に、前記第１オブザーバ及び前記第２オブザーバを用いた自車両１のヨー挙動を、自車両１の現在の車速に応じた重み付けを考慮して推定する構成を採用しても構わない。

第２の観点に基づくヨー挙動推定装置３００（第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０）によれば、自車両１が直線走行状態にあり、かつ、走行制御部（車速制御部）１６０の車速制御によって自車両１の車速Ｖが第１車速閾値Ｖ１及び第２車速閾値Ｖ２により画定される車速域にある場合に、前記第１オブザーバ及び前記第２オブザーバを用いた自車両１のヨー挙動を、自車両１の現在の車速に応じた重み付けを考慮して推定するため、第２の観点に基づくヨー挙動推定装置３００（第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０）と比べて、より高い精度をもって自車両１のヨー挙動を推定することができる。

また、第３の観点に基づくヨー挙動推定装置３００（第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０）は、第２の観点に基づくヨー挙動推定装置３００（第４変形例に係るヨー挙動推定装置３７０）であって、前記第１オブザーバ及び前記第２オブザーバの各々には、オブザーバゲインとして固定値（Ｌ１、Ｌ２）が設定される構成を採用しても構わない。

第３の観点に基づくヨー挙動推定装置３００によれば、前記第１オブザーバ及び前記第２オブザーバの各々には、オブザーバゲインとして固定値（Ｌ１、Ｌ２）が設定されるため、自車両１の車速Ｖが所定の車速域において時々刻々と変動するケースであっても、簡略化を旨とする設計思想に基づき設計されたオブザーバ３７７によって、高度な演算負荷を要することなく、自車両１のヨー挙動（ヨー角）を高い精度をもって推定することができる。

〔その他の実施形態〕
以上説明した複数の実施形態は、本発明の具現化の例を示したものである。したがって、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されることがあってはならない。本発明はその要旨又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形態で実施することができるからである。

例えば、本発明に係るヨー挙動推定装置３００の説明において、自車両１の進行方向前方・左右側方・進行方向後方の画像情報をカメラ１１により撮像して取得する態様を例示して説明したが、本発明はこの例に限定されない。カメラ１１としては、少なくとも、自車両１の進行方向前方の画像情報を撮像して取得可能であれば、いかなる態様のものを採用しても構わない。

３００本発明に係るヨー挙動推定装置
３１１情報取得部
３１３車線認識部
３６１判定部
３７０第４変形例に係るヨー挙動推定装置
３７１車体横位置推定部（横変位量算出部）
３７３ヨー角推定部（ヨー挙動推定部）
ＹＲsr 検出ヨーレート（ヨーレート）
ＹＲln 車線ヨーレート（ヨーレート）
ＹＲfs フュージョンヨーレート（ヨーレート）

Claims

自車両の前方画像及びヨーレートの情報を取得する情報取得部と、
前記取得した自車両の前方画像の情報に基づき自車両の走行路に描かれた走行車線に係る情報を認識する車線認識部と、
前記認識した走行車線に係る情報に基づいて、当該走行車線に対する自車両の横方向の変位量である横変位量を算出する横変位量算出部と、
自車両のヨー挙動を推定するヨー挙動推定部と、を備え、
前記ヨー挙動推定部は、
前記情報取得部により取得した自車両のヨーレートを入力とし、前記横変位量算出部により算出した自車両の横変位量を出力とする運動モデルを用いて自車両のヨー方向の挙動であるヨー挙動に係る状態量の推定値を出力するオブザーバを備え、該オブザーバの出力に基づいて自車両のヨー挙動を推定する
ことを特徴とするヨー挙動推定装置。
請求項１に記載のヨー挙動推定装置であって、
前記情報取得部は、自車両の車速及び走行状態の情報をさらに取得し、
前記取得した自車両の車速に基づいて車速制御を行う車速制御部をさらに備え、
前記ヨー挙動推定部に備わる前記オブザーバは、第１車速閾値をパラメータとする第１オブザーバ、及び前記第１車速閾値と比べて大きい第２車速閾値をパラメータとする第２オブザーバを備え、
前記ヨー挙動推定部は、自車両が直線走行状態にあり、かつ、前記車速制御部の車速制御によって自車両の車速が前記第１車速閾値及び前記第２車速閾値により画定される車速域にある場合に、前記第１オブザーバ及び前記第２オブザーバを用いた自車両のヨー挙動を、自車両の現在の車速に応じた重み付けを考慮して推定する
ことを特徴とするヨー挙動推定装置。
請求項２に記載のヨー挙動推定装置であって、
前記第１オブザーバ及び前記第２オブザーバの各々には、オブザーバゲインとして固定値が設定される
ことを特徴とするヨー挙動推定装置。