JP2022168407A - 車両のモデル予測制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】安定した制御を可能とする車両のモデル予測制御装置を提供する。【解決手段】車両のモデル予測制御装置（２０）は、車両の周辺情報に基づき生成された予め定められた長さの期間における目標走行経路（８２）と、車両の走行情報と車両の動特性モデルとに基づき生成された予め定められた長さの期間における基準走行経路（８３）と、の経路偏差が、予め定められた値以上である場合に、モデル予測制御における予測期間を前記予め定められた長さの期間よりも短く設定するように構成されている。【選択図】図２

Description

本願は、車両のモデル予測制御に関するものである。

システムの応答を最適化する制御手法の一つとして、モデル予測制御がある。モデル予測制御は高い制御性能を得ることが可能であるが、演算量が多く、演算時間が長いことが知られている。そのため制御周期の短いシステムに対しては、モデル予測制御の演算時間が、制御周期中にモデル予測制御の演算に費やすことができる時間としての限界処理時間を超える場合に、最適な制御量を演算することができなくなり、制御安定性が大きく悪化する傾向がある。

車両の運転制御にモデル予測制御を適用した場合、モデル予測制御の演算時間は、各演算タイミングで一定ではなく、車両の目標走行経路の変化が大きい場合には演算の収束性が悪化し、演算時間が急激に増加する傾向が見られる。例えば、限界処理時間が或る値をとる場合、システムの複雑化などに起因して、演算タイミングによっては演算時間が限界処理時間を超えることとなり、前述のように制御安定性が大きく低下する。

このような課題を解決するための技術として、例えば特許文献１に記載されているように、周囲および自車の変化量と変化方向を検出する検出手段を設け、この検出手段による検出結果に基づいて、予測制御手段における解探索演算の初期値と予測期間を設定する手段を有する従来の技術が知られている。この従来の技術によれば、目標走行経路の時間変化の大きさに応じてモデル予測制御の予測期間が短く設定されるため、演算時間が増加するタイミングでの演算量が抑制されて、前述のような制御安定性が大きく低下することを防ぐことができる。

特開２０２０－８８８９号公報

モデル予測制御では、一般的に、予測期間を短くすると制御安定性が低下する傾向がある。そこで、最適な制御量を得ることができないような場合を除き、予測期間は短く設定しない方が望ましい。

しかしながら特許文献１に開示された従来の技術によれば、演算時間が限界処理時間に対して余裕があり、最適な制御量を得ることができるような場合でも、予測期間が短く設定されてしまう可能性がある。そこで、例えば、目標走行経路の時間変化の大きさに対して閾値を設定し、この閾値を超える場合にのみ、予測期間が短くなるように設定することが考えられるが、その閾値は、車両の走行速度などの車両状態によって様々に変化することが予想され、一意に決めることは困難である。

本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、安定した制御を可能とするモデル予測制御を実現する車両のモデル予測制御装置を提供することを目的とする。

本願に開示される車両のモデル予測制御装置は、
車両の周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
前記車両の周辺情報に基づき、予め定められた長さの期間における目標走行経路を生成する目標走行経路生成部と、
前記目標走行経路に基づき、前記車両のモデル予測制御の制御量を定めるモデル予測制御部と、
を有する車両のモデル予測制御装置であって、
前記モデル予測制御部は、
前記車両の走行情報と前記車両の動特性モデルとに基づき、前記予め定められた長さの期間における基準走行経路を生成する基準走行経路生成部と、
前記目標走行経路と前記基準走行経路との経路差を演算する経路差演算部と、
前記モデル予測制御における予測期間を設定する予測期間設定部と、
前記モデル予測制御におけるモデル予測演算を行うモデル予測演算部と、
を備え、
前記経路差が予め定められた値以上である場合に、前記予測期間を、前記予め定められた長さの期間よりも短く設定するように構成されている、
ことを特徴とする。

また、本願に開示される車両のモデル予測制御装置は、
車両の周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
前記車両の周辺情報に基づき、予め定められた長さの期間における目標走行経路を生成する目標走行経路生成部と、
前記目標走行経路に基づき、前記車両のモデル予測制御の制御量を定めるモデル予測制御部と、
を有する車両のモデル予測制御装置であって、
前記モデル予測制御部は、
前記車両の走行情報と前記車両の動特性モデルとに基づき、前記予め定められた長さの期間における基準走行経路を生成する基準走行経路生成部と、
前記目標走行経路と前記基準走行経路との経路差を演算する経路差演算部と、
前記経路差に基づいて前記目標走行経路を補正する目標走行経路補正部と、
を有し、
前記予め定められた長さの期間において、前記目標走行経路と前記基準走行経路との差が予め定められた値以上となる区間では、前記基準走行経路に基づいて生成した補正目標走行経路を目標走行経路として用いるように構成されている、
ことを特徴とする。

本願に開示される車両のモデル予測制御装置によれば、安定した制御を可能とするモデル予測制御を実現する車両のモデル予測制御装置が得られる。

実施の形態１による車両のモデル予測制御装置を示す概略構成図である。 実施の形態１による車両のモデル予測制御装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１による車両のモデル予測制御装置における、目標走行経路の生成例を示す説明図である。 実施の形態１による車両のモデル予測制御装置における、予測時刻に関する説明図である。 実施の形態１による車両のモデル予測制御装置における、基準走行経路の生成例を示す説明図である。 実施の形態１による車両のモデル予測制御装置における、衝突判定の例を示す説明図である。 実施の形態１による車両のモデル予測制御装置における、経路差総和値と予測期間との関係を示すマップの説明図である。 実施の形態２による車両のモデル予測制御装置を示す概略構成図である。 実施の形態２による車両のモデル予測制御装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２による車両のモデル予測制御装置における、目標走行経路の補正例を示す説明図である。 車両の運転制御にモデル予測制御を適用した際の、演算タイミングと演算時間を示す説明図である。

車両の運転制御にモデル予測制御を適用した場合、演算時間は、演算タイミングによって変化する。例えば、図１１に示すように、直線である目標走行経路Ｌ１と、曲率の比較的小さいカーブである目標走行経路Ｌ２と、曲率が比較的大きいカーブである目標走行経路Ｌ３と、が存在する目標走行経路Ｌのように、車両の目標走行経路の変化が大きい場合には、モデル予測制御の演算時間Ｔは一定ではなく、演算の収束性が悪化し、演算時間Ｔが急激に増加する傾向がある。

ここで、例えば、システムの複雑化などにより、モデル予測制御の演算に費やすことができる限界処理時間ＴＬを有する場合を考えると、曲率の比較的小さいカーブである目標走行経路Ｌ２の演算タイミングＢでは、演算時間Ｔが限界処理時間ＴＬを超えることはないが、曲率が比較的大きいカーブである目標走行経路Ｌ３の演算タイミングＡでは、演算時間Ｔが限界処理時間ＴＬを超えることとなり、制御の安定性が低下する。

本願による車両のモデル予測制御装置は、例えば、前述の演算タイミングＡ、Ｂの何れであっても、安定した制御を得るようにしたものである。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１による車両のモデル予測制御装置を示す概略構成図である。図１において、モデル予測制御装置２０は、車両の周辺情報を取得する周辺情報取得部３１と、車両の周辺情報に基づき予め定められた長さの期間における目標走行経路を生成する目標走行経路生成部３２と、目標走行経路生成部３２により生成された目標走行経路に基づいて車両の最適な制御量を定めるモデル予測制御部３３と、により構成されており、モデル予測制御装置２０で求められた制御量は、制御対象５０へと送信される。

モデル予測制御部３３は、目標走行経路の時間変化量を演算する時間変化量演算部４１と、車両の走行情報と車両の動特性モデルとに基づき、予め定められた期間における基準走行経路を生成する基準走行経路生成部４２と、基準走行経路生成部４２により生成された基準走行経路を補正する補正部４３と、衝突判定部４４と、目標走行経路と基準走行経路との経路差を演算する経路差演算部４５と、モデル予測制御における予測期間を設定する予測期間設定部４６と、予測期間設定部４６により設定された予測期間におけるモデル予測演算を行うモデル予測演算部４７と、を備えている。衝突判定部４４は、補正部４３により補正された基準走行経路と車両の周辺情報により得られる物標情報とに基づき、車両と障害物との衝突の可能性の有無を判定し、衝突の可能性があると判定したときは、外部の緊急時用の制御システム（図示せず）へ緊急停止信号を与え、モデル予測制御を行なうことなく、外部の緊急時用の制御システムの実行に移行させるように構成されている。

モデル予測制御装置２０は、車両に搭載された電子制御ユニット（図示せず）に実装されている。電子制御ユニットは、演算処理をするＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）（図示せず）と、プログラムデータ、固定値データなどを記録するメモリを有するマイクロコンピュータ（図示せず）と、各種信号の入出力を行うＩ／Ｏインターフェース（図示せず）とで構成されている。

次に、以上のように構成された実施の形態１による車両のモデル予測制御装置の動作を説明する。図２は、実施の形態１による車両のモデル予測制御装置の動作を示すフローチャートである。図２のフローチャートに示す処理は、車両における制御システムの各制御周期において、予め定められたタイミングで開始される。

図２において、車両のモデル予測制御装置２０が処理を実行する予め定められたタイミングとなり、モデル予測制御装置２０が処理を開始すると、まず、ステップＳ１０１が実行され、周辺情報取得部３１において、車両に取り付けられたセンサからの出力データが取り込まれ、取り込んだデータから、走行路、障害物の位置、などの車両の周辺情報が認識され、その周辺情報が目標走行経路生成部３２へ出力される。

ステップＳ１０２では、目標走行経路生成部３２において、走行路、障害物の位置関係、などの情報に基づき、現時点から予め定められた長さの予測期間ＰＴまで未来の目標走行経路が、予測期間ΔＰＴで生成され、その情報がモデル予測制御部３３へ出力される。

図３は、実施の形態１による車両のモデル予測制御装置における、目標走行経路の生成例を示す説明図である。目標走行経路としては、例えば図３に示すように、予め定められた長さの予測期間ＰＴにおいて、走行路８０の中央部を通り、障害物８１が存在する場合は、障害物８１を空間的に回避するように通る目標走行経路８２が、予測期間ΔＰＴ毎に連続するように生成される。障害物８１が移動している場合は、その移動量を考慮した目標走行経路８２が生成される。

図２に戻り、ステップＳ１０３では、時間変化量演算部４１により、目標走行経路８２が大きく変化し始める予測時刻が求められ、その予測時刻の情報が基準走行経路生成部４２へ出力される。

図４は、実施の形態１による車両のモデル予測制御装置における、予測時刻に関する説明図であって、縦軸は目標走行経路変位量ｘ、横軸は予測時刻ｐｔを示す。図４に示すように、予測期間ΔＰＴの夫々に対応する予測時刻毎に逐次、目標走行経路変位量Δｘ１、Δｘ２、Δｘ３、Δｘ４と、予測期間ΔＰＴとから、目標走行経路変位率Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３、Ｋ４を、［Ｋ１＝Δｘ１／ΔＰＴ］、［Ｋ２＝Δｘ２／ΔＰＴ］、［Ｋ３＝Δｘ３／ΔＰＴ］、［Ｋ４＝Δｘ４／ΔＰＴ］として求め、この目標走行経路変位率Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３、Ｋ４の値が、予め定められた値よりも大きい値となったときの時刻を、予測時刻ｐｔ１、ｐｔ２、ｐｔ３、ｐｔ４、ｐｔ５として定める。

図２に戻り、ステップＳ１０４では、基準走行経路生成部４２により、車両の走行情報と車両の動特性モデルとに基づき、予め定められた長さの予測期間ＰＴにおける基準走行経路が生成され、その基準走行経路の情報が補正部４３へ出力される。

図５は、実施の形態１による車両のモデル予測制御装置における、基準走行経路の生成例を示す説明図であって、縦軸は目標走行経路変位量ｘ、横軸は予測時刻ｐｔを示す。図５に示すように、予測時刻ｐｔ１を始点として、夫々の予測時刻ｐｔ２、ｐｔ３、ｐｔ４、ｐｔ５に対して逐次、車両の動特性モデルに車両の走行速度と予め定められた操舵量を代入して基準走行経路８３を生成する。

車両の走行速度は、夫々の予測時刻ｐｔ１、ｐｔ２、ｐｔ３、ｐｔ４、ｐｔ５に対して、現在の車両の走行速度を一定値として与えても良いし、前回の制御周期でのモデル予測演算で求められた予め定められた期間の走行速度プロフィールを参照して、異なる値を与えても良い。また予め定められた操舵量には、例えば車両の最大操舵角が用いられる。一方、予測時刻ｐｔ０からｐｔ１の区間の基準走行経路８３では、目標走行経路変位量ｘは、［ｘ＝０］と定められる。

図２に戻り、ステップＳ１０５では、補正部４３により、車両情報、および周辺情報に基づき、基準走行経路８３が補正される。基準走行経路８３を、車両情報、および周辺情報に基づき補正することで、演算時間が大きく増加するタイミングをより適正に判断することができる。ここで、車両情報は、他の車両制御装置（図示せず）による操舵量の制限情報などを含み、周辺情報は、天候、路面状態などを含む。

次に、ステップＳ１０６では、衝突判定部４４により、基準走行経路８３と障害物８１との位置情報に基づき、車両と障害物８１との衝突の有無が判定される。

図６は、実施の形態１による車両のモデル予測制御装置における、衝突判定の例を示す説明図であって、縦軸は目標走行経路変位量ｘ、横軸は予測時刻ｐｔを示す。図６に示すように、障害物８１の全ての座標が、基準走行経路８３の各座標を結ぶ線分から離れた位置にある場合は、車両は障害物８１に衝突する可能性がないと判定される。例えば、図６に示す障害物８１の座標８１ｃ１、８１ｃ２、８１ｃ３、８１ｃ４は、基準走行経路８３の座標８３ｃ１と座標８３ｃ２とを結ぶ線分８３ｄ１から離れた位置にあり、車両は障害物８１に衝突する可能性がないと判定される。

一方、例えば、障害物８１の座標８１ｃ１、８１ｃ２、８１ｃ３、８１ｃ４に囲まれた領域内に、基準走行経路８３の座標８３ｃ１と座標８３ｃ２を結ぶ線分８３ｄ１が交差する場合は、車両は障害物８１に衝突する可能性があると判定される。

なお、障害物８１が移動している場合は、その移動量を考慮した座標に基づいて判定される。

車両が障害物８１に衝突する可能性があると判定された場合は、図１に示すように、別途設定された緊急時用の制御システムの実行へ移行し、例えば急ブレーキの動作が行われる。これにより、緊急時には演算時間が長いモデル予測演算を省略することができるため、緊急時の初動動作を素早く行うことができる。一方、衝突する可能性がないと判定された場合は、次のステップＳ１０７へ進む。

ステップＳ１０７では、経路差演算部４５により、夫々の予測時刻における目標走行経路８２の座標と基準走行経路８３の座標との差である経路差ΔＬｉが、下記の式（１）により求められ、その情報が予測期間設定部４６へ出力される。
ΔＬｉ＝ＭＡＸ（目標走行経路座標－基準走行経路座標、０）・・・式（１）

次に、ステップＳ１０８では、予測期間設定部４６により、予測期間ＰＴにおける経路差ΔＬｉの経路差総和値ΔＬが求められ、この経路差総和値ΔＬが予め定められた値（例えば「０」）以上であるか否かを判定し、経路差総和値ΔＬが予め定められた値以上である場合は、経路差総和値ΔＬに応じて予測期間ＰＴを短く設定する。ここで、予測期間ＰＴは、例えば、経路差総和値ΔＬと予測期間ＰＴとの関係に基づいて予め設定したマップに基づいて設定される。図７は、実施の形態１による車両のモデル予測制御装置における、経路差総和値ΔＬと予測期間ＰＴとの関係を示すマップの説明図である。なお、図７のマップに示す関係を簡略化した関係式を用いて予測期間を設定しても良い。

一方、ステップＳ１０８での判定の結果、経路差総和値ΔＬが予め定められた値以上でない場合は、予測期間ＰＴを短く設定することなく、次のステップＳ１０９へ進む。

ステップＳ１０９では、モデル予測演算部４７により、ステップＳ１０８で設定された予測期間ＰＴに対する目標走行経路８２に基づき、車両の最適な制御量が演算される。具体的には、まず何らかの制御量候補を用いて現在から予測期間ＰＴまでの車両の走行経路が予測され、その予測結果と目標走行経路８２との偏差を考慮した評価式に基づいて制御量の最適性を評価し、制御量が最適でないと判断された場合には、制御量候補を更新して、最適と判断されるまで前述の評価を繰り返すことで、最適な制御量が求められる。そして、この最適な制御量の情報が制御対象５０へ出力される。

上記述べたように、実施の形態１による車両のモデル予測制御装置によれば、車両の目標走行経路と基準走行経路との経路差に基づいて、演算時間が大きく増加する場合を判断し、演算時間が大きく増加する場合に、予測期間を短く設定し、演算時間が大きく増加しない場合は予測期間を短く設定しないため、従来の車両のモデル予測制御装置よりも車両の制御安定性を向上させることができる。

実施の形態２．
図８は、実施の形態２による車両のモデル予測制御装置を示す概略構成図である。実施の形態２による車両のモデル予測制御装置が、前述の図２に示す実施の形態１による車両のモデル予測制御装置と異なる点は、実施の形態１における予測期間設定部４６に代えて目標走行経路補正部６０を設けていることである。

図９は、実施の形態２による車両のモデル予測制御装置の動作を示すフローチャートであって、前述の図３に示した実施の形態１による車輛のモデル予測制御装置におけるフローチャートと異なる点は、図３におけるステップＳ１０８に代えてステップＳ２０１が設けられていることである。以下、ステップＳ２０１を主体に説明する。

図９において、ステップＳ１０７においては、前述したように、経路差演算部４５により、夫々の予測時刻における目標走行経路８２の座標と基準走行経路８３の座標との差である経路差ΔＬｉを、前述の式（１）により求め、その情報が予測期間設定部４６へ出力される。

次に、ステップＳ２０１では、経路差ΔＬｉが予め定められた値（例えば「０」）以上となる区間では、基準走行経路８３の座標を用いて生成した補正目標走行経路８４を目標走行経路として使用する。

即ち、図１０は、実施の形態２による車両のモデル予測制御装置における、目標走行経路の補正例を示す説明図である。図１０に示すように、予測時刻ｐｔ２と予測時刻ｐｔ３との間の区間、予測時刻ｐｔ３と予測時刻ｐｔ４との間の区間、及び予測時刻ｐｔ４と予測時刻ｐｔ５との間の区間では、目標走行経路８２の座標と基準走行経路８３の座標との差である経路差ΔＬｉが、予め定められた値（例えば「０」）以上となる区間となる。そこで、これらの区間では、基準走行経路８３の座標８３ｃ０、８３ｃ１、８３ｃ２、８３ｃ４を用いて生成した補正目標走行経路８４を目標走行経路として使用する。

モデル予測演算の演算時間Ｔは、目標走行経路８２が基準走行経路８３から逸脱する場合に、演算時間Ｔが大きく増加する傾向が見られる。そこで、目標走行経路８２が基準走行経路８３から逸脱する区間では、目標走行経路８２を補正目標走行経路８４とするように補正することで、モデル予測演算の演算時間を抑制する。

上記述べたように、実施の形態２による車両のモデル予測制御装置によれば、車両の目標走行経路と基準走行経路との経路差に基づいて、演算時間が大きく増加する場合を判断し、その場合は基準走行経路８３の座標を用いて生成した補正目標走行経路８４を目標走行経路として使用することで、演算時間が大きく増加することを抑制できるため、従来の車両のモデル予測制御装置よりも車両の制御安定性を向上させることができる。

本願は、例示的な実施の形態が記載されているが、これらの実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

２０ モデル予測制御装置、３１ 周辺情報取得部、３２ 目標走行経路生成部、３３ モデル予測制御部、４１ 時間変化量演算部、４２ 基準走行経路生成部、４３ 補正部、４４ 衝突判定部 、４５ 経路差演算部、４６ 予測期間設定部、４７ モデル予測演算部、５０ 制御対象、６０ 目標走行経路補正部、８０ 走行路、８１ 障害物、８２ 目標走行経路、８３ 基準走行経路、８４ 補正目標走行経路、Ｔ 演算時間、ＰＴ、ΔＰＴ 予測期間、ｐｔ、ｐｔ０、ｐｔ１、ｐｔ２、ｐｔ３、ｐｔ４、ｐｔ５ 予測時刻、ｘ 目標走行経路変位量、Δｘ１、Δｘ２、Δｘ３、Δｘ４ 目標走行経路変位量、Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３、Ｋ４ 目標走行経路変位率、ΔＬｉ 経路差、ΔＬ 経路差総和値

Claims (7)

1. 車両の周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
   前記車両の周辺情報に基づき、予め定められた長さの期間における目標走行経路を生成する目標走行経路生成部と、
   前記目標走行経路に基づき、前記車両のモデル予測制御の制御量を定めるモデル予測制御部と、
   を有する車両のモデル予測制御装置であって、
   前記モデル予測制御部は、
   前記車両の走行情報と前記車両の動特性モデルとに基づき、前記予め定められた長さの期間における基準走行経路を生成する基準走行経路生成部と、
   前記目標走行経路と前記基準走行経路との経路差を演算する経路差演算部と、
   前記モデル予測制御における予測期間を設定する予測期間設定部と、
   前記モデル予測制御におけるモデル予測演算を行うモデル予測演算部と、
   を備え、
   前記経路差が予め定められた値以上である場合に、前記予測期間を、前記予め定められた長さの期間よりも短く設定するように構成されている、
   ことを特徴とする車両のモデル予測制御装置。
2. 前記予測期間設定部は、前記経路差の値に応じて、前記予測期間を設定するように構成されている、
   ことを特徴とする、請求項１に記載の車両のモデル予測制御装置。
3. 車両の周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
   前記車両の周辺情報に基づき、予め定められた長さの期間における目標走行経路を生成する目標走行経路生成部と、
   前記目標走行経路に基づき、前記車両のモデル予測制御の制御量を定めるモデル予測制御部と、
   を有する車両のモデル予測制御装置であって、
   前記モデル予測制御部は、
   前記車両の走行情報と前記車両の動特性モデルとに基づき、前記予め定められた長さの期間における基準走行経路を生成する基準走行経路生成部と、
   前記目標走行経路と前記基準走行経路との経路差を演算する経路差演算部と、
   前記経路差に基づいて前記目標走行経路を補正する目標走行経路補正部と、
   を有し、
   前記予め定められた長さの期間において、前記目標走行経路と前記基準走行経路との差が予め定められた値以上となる区間では、前記基準走行経路に基づいて生成した補正目標走行経路を目標走行経路として用いるように構成されている、
   ことを特徴とする車両のモデル予測制御装置。
4. 前記モデル予測制御部は、前記目標走行経路の時間変化量を演算する時間変化量演算部を有し、
   前記予め定められた長さの期間は、前記時間変化量演算部により演算した前記時間変化量が、予め定められた値以上となる時点を始点として設定されるように構成されている、
   ことを特徴とする請求項１から３のうちの何れか一項に記載の車両のモデル予測制御装置。
5. 前記基準走行経路生成部は、
   前記車両の走行速度の情報と、前記車両の操舵量に関する情報と、を用いて前記予め定められた長さの期間における基準走行経路を生成するように構成されている、
   ことを特徴とする請求項１から４のうちの何れか一項に記載の車両のモデル予測制御装置。
6. 前記モデル予測制御部は、前記基準走行経路を補正する補正部を有し、
   前記補正部は、前記車両の車両情報と前記車両の周辺情報とのうちの少なくとの一方に基づき、前記基準走行経路を補正するように構成されている、
   ことを特徴とする請求項１から５のうちの何れか一項に記載の車両のモデル予測制御装置。
7. 前記モデル予測制御部は、前記基準走行経路と、前記車両の周辺情報から得られる障害物に関する情報と、に基づいて、前記車両と前記障害物との衝突の可能性の有無を判定する衝突判定部を有し、
   前記衝突判定部により前記衝突の可能性があると判定された場合は、モデル予測制御を実行することなく緊急時用の制御システムの実行に移行させるように構成されている、
   ことを特徴とする請求項１から６のうちの何れか一項に記載の車両のモデル予測制御装置。

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