JP2022177979A - 車両制御装置、及び車両制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の手段により複数の横断勾配を取得して、横断勾配の取得精度を高め、取得した横断勾配に基づいて将来の車両挙動を予測し、横断勾配に適した車両制御量を決定することができる車両制御装置、及び車両制御方法を提供する。【解決手段】推定横断勾配及び地図横断勾配に基づいて、制御用の横断勾配を算出し、走行状態、及び制御用の横断勾配に基づいて、自車両の将来の車両挙動を予測し、予測結果に基づいて、自車両の車両制御量の目標値を演算し、車両制御量の目標値に基づいて、車両を制御する車両制御装置。【選択図】図２

Description

この本願は、車両制御装置、及び車両制御方法に関するものである。

近年、安全性、快適性の向上を目的として車両の自動運転技術が盛んに開発されている。道路には、雨水の排水のための横断勾配、曲率が大きいカーブにおいて横方向の加速度を低減するための横断勾配が設けられている場合がある。また、地形により、道路に横断勾配が発生している場合もある。特許文献１には、横断勾配がある道路において、自動運転により車両を適切に制御するために、横断勾配を推定して横方向の操舵力を補償する技術が提案されている。

国際公開第２０１８／１２７４３０号

特許文献１の技術では、横断勾配を推定し、推定した横断勾配に基づいて車線変更中の横補償力を決定している。横断勾配の推定は、カメラ等で検出した白線の距離と実際の車線幅を比較することで行われている。そして、推定した横断勾配によって自車両に働く横方向の力を、車両特性に基づいて演算し、車線変更中に補償されている。

しかし、特許文献１の技術では、現在時刻に車両に働く横方向の力を逐次推定しながら補償するため、将来の車両挙動による予測が考慮されておらず、乗り心地が悪化しやすいという課題がある。また、カメラ等の自律センサによって検出した白線の情報だけをもとにして横断勾配の推定を行っているため、白線情報を正しく取得できない場合に、横断勾配を正確に推定できないという課題がある。

そこで、本願は、複数の手段により複数の横断勾配を取得して、横断勾配の取得精度を高め、取得した横断勾配に基づいて将来の車両挙動を予測し、横断勾配に適した車両制御量を決定することができる車両制御装置、及び車両制御方法を提供することを目的とする。

本願に係る車両制御装置は、
自車両の走行状態を取得する走行状態取得部と、
前記走行状態に基づいて、自車両が走行している道路の横断勾配である推定横断勾配を算出する勾配推定部と、
地図情報から、自車両が走行中の道路の横断勾配である地図横断勾配を取得する道路情報取得部と、
前記推定横断勾配及び前記地図横断勾配に基づいて、制御用の横断勾配を算出する制御用勾配算出部と、
前記走行状態、及び前記制御用の横断勾配に基づいて、自車両の将来の車両挙動を予測し、予測結果に基づいて、自車両の車両制御量の目標値を演算する車両制御量演算部と、
前記車両制御量の目標値に基づいて、車両を制御する車両制御部と、を備えたものである。

本願に係る車両制御方法は、
自車両の走行状態を取得する走行状態取得ステップと、
前記走行状態に基づいて、自車両が走行している道路の横断勾配である推定横断勾配を算出する勾配推定ステップと、
地図情報から、自車両が走行中の道路の横断勾配である地図横断勾配を取得する道路情報取得ステップと、
前記推定横断勾配及び前記地図横断勾配に基づいて、制御用の横断勾配を算出する制御用勾配算出ステップと、
前記走行状態、及び前記制御用の横断勾配に基づいて、自車両の将来の車両挙動を予測し、予測結果に基づいて、自車両の車両制御量の目標値を演算する車両制御量演算ステップと、
前記車両制御量の目標値に基づいて、車両を制御する車両制御ステップと、を備えたものである。

本願に係る車両制御装置、及び車両制御方法によれば、取得した自車両の走行状態に基づいて道路の推定横断勾配を算出し、地図情報から道路の地図横断勾配を取得し、推定横断勾配及び地図横断勾配に基づいて、制御用の横断勾配が算出される。よって、複数の手段により複数の横断勾配を取得し、制御用の横断勾配の精度を高めることができる。そして、走行状態、及び制御用の横断勾配に基づいて、自車両の将来の車両挙動を予測し、予測結果に基づいて、自車両の車両制御量の目標値が演算されるので、横断勾配を考慮して現在だけでなく将来の車両挙動を予測し、横断勾配に適した車両制御量の目標値を決定することができ、車両の乗り心地を高めることができる。

実施の形態１に係る車両システム及び車両制御装置の概略構成図である。 実施の形態１に係る車両システム及び車両制御装置の概略ブロック図である。 実施の形態１に係る車両制御装置の概略ハードウェア構成図である。 実施の形態１に係る車両制御装置の別例の概略ハードウェア構成図である。 実施の形態１に係る推定横断勾配の算出を説明するための図である。 実施の形態１に係る不感帯処理を説明するための図である。 実施の形態１に係る不感帯処理を説明するための図である。 実施の形態１に係る状態方程式を説明するための図である。 実施の形態１に係る車両制御量演算処理を説明するためのフローチャートである。 実施の形態１に係る信頼度に基づいて算出される低減係数を説明するための図である。 実施の形態１に係る車両制御装置の処理を説明するためのフローチャートである。

１．実施の形態１
実施の形態１に係る車両システム１及び車両制御装置３６について図面を参照して説明する。本実施の形態では、車両システム１及び車両制御装置３６は、自車両に搭載されている。

図１及び図２に示すように、車両システム１は、車両状態検出装置３１、周辺監視装置３２、位置検出装置３３、地図情報データベース３４、無線通信装置３５、車両制御装置３６、及び駆動制御装置３７等を備えている。

車両状態検出装置３１は、自車両の走行状態を検出する検出装置である。自車両の走行状態として、自車両の車両速度Ｖ、自車両のロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度γ、及び前後方向の加速度、上下方向の加速度、及び横方向の加速度αｙが検出される。例えば、車両状態検出装置３１として、自車両に働くロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度を検出する３軸の角速度センサ、前後方向の加速度、上下方向の加速度、及び横方向の加速度を検出する３軸の加速度センサ、及び車輪の回転速度を検出する速度センサ１０が設けられる。なお、自車両の速度は、加速度を積分するなど、他の方法により検出されてもよい。

周辺監視装置３２は、車両の周辺を監視するカメラ、レーダ等の装置である。レーダには、ミリ波レーダ、レーザレーダ、超音波レーダ等が用いられる。無線通信装置３５は、４Ｇ、５Ｇ等のセルラー方式の無線通信の規格を用いて、基地局と無線通信を行う。

位置検出装置３３は、自車両の現在位置（緯度、経度、高度）を検出する装置であり、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）等の人工衛星から出力される信号を受信するＧＰＳアンテナ等が用いられる。通常は複数の人工衛星の信号が用いられるが、図１では１つの人工衛星３のみに簡略化している。なお、自車両の現在位置の検出には、自車両の走行車線番号を用いた方法、マップマッチング法、デッドレコニング法、自車両の周辺の検出情報を用いた方法等の各種の方法が用いられてもよい。

地図情報データベース３４には、道路形状（例えば、道路位置、車線数、各車線の形状、道路種別、制限速度等）、道路勾配（縦断勾配、横断勾配）、標識、信号等の道路情報が記憶されている。地図情報データベース３４は、記憶装置を主体として構成されている。なお、地図情報データベース３４は、ネットワーク網に接続された車外のサーバに設けられてもよく、車両制御装置３６は、必要な道路情報を、無線通信装置３５を介して車外のサーバから取得してもよい。

駆動制御装置３７として、動力制御装置、ブレーキ制御装置、自動操舵制御装置、及びライト制御装置等が備えられている。動力制御装置は、内燃機関、モータ等の動力機８の出力を制御する。ブレーキ制御装置は、電動ブレーキ装置のブレーキ動作を制御する。自動操舵制御装置は、電動操舵装置７を制御する。ライト制御装置は、方向指示器、ハザードランプ等を制御する。

１－１．車両制御装置３６
車両制御装置３６は、周辺状況取得部３６ａ、走行状態取得部３６ｂ、勾配推定部３６ｃ、道路情報取得部３６ｄ、制御用勾配算出部３６ｅ、目標走行軌道生成部３６ｆ、車両制御量演算部３６ｇ、及び車両制御部３６ｈ等の機能部を備えている。車両制御装置３６の各機能は、車両制御装置３６が備えた処理回路により実現される。具体的には、図３に示すように、車両制御装置３６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置９０、記憶装置９１、演算処理装置９０に外部の信号を入出力する入出力装置９２等を備えている。

演算処理装置９０として、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＩＣ（Integrated Circuit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ、各種の論理回路、及び各種の信号処理回路等が備えられてもよい。また、演算処理装置９０として、同じ種類のもの又は異なる種類のものが複数備えられ、各処理が分担して実行されてもよい。記憶装置９１として、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ハードディスク、ＤＶＤ装置等の各種の記憶装置が用いられる。

入出力装置９２には、通信装置、Ａ／Ｄ変換器、入出力ポート、駆動回路等が備えられる。入出力装置９２は、車両状態検出装置３１、周辺監視装置３２、位置検出装置３３、地図情報データベース３４、無線通信装置３５、及び駆動制御装置３７等に接続され、これらの装置と通信を行う。

そして、車両制御装置３６が備える各機能部３６ａ～３６ｈ等の各機能は、演算処理装置９０が、記憶装置９１に記憶されたソフトウェア（プログラム）を実行し、記憶装置９１及び入出力装置９２等の車両制御装置３６の他のハードウェアと協働することにより実現される。なお、各機能部３６ａ～３６ｈ等が用いる判定値等の設定データは、ソフトウェア（プログラム）の一部として、ＲＯＭ等の記憶装置９１に記憶されている。

或いは、車両制御装置３６は、処理回路として、図４に示すように、専用のハードウェア９３、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化されたプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ、ＡＩチップ、又はこれらを組み合わせた回路等が備えられてもよい。以下、車両制御装置３６の各機能について詳細に説明する。

１－１－１．周辺状況取得部３６ａ
周辺状況取得部３６ａは、自車両の周辺状況を取得する。例えば、周辺状況取得部３６ａは、自車両の周囲に存在する他車両等を検知する。周辺状況取得部３６ａは、周辺監視装置３２から取得した検知情報、及び位置検出装置３３から取得した自車両の位置情報に基づいて、他車両の位置、移動方向、移動速度などを検知する。また、周辺状況取得部３６ａは、他車両以外にも、障害物、歩行者、標識なども検知する。

１－１－２．走行状態取得部３６ｂ
走行状態取得部３６ｂは、自車両の走行状態を取得する。走行状態取得部３６ｂは、車両状態検出装置３１から、自車両の走行状態として、自車両の車両速度Ｖ、自車両のロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度γ、及び前後方向の加速度、上下方向の加速度、及び横方向の加速度αｙを取得する。また、走行状態取得部３６ｂは、位置検出装置３３から取得した自車両の位置情報に基づいて、自車両の位置、移動方向などを取得する。また、走行状態取得部３６ｂは、周辺状況取得部３６ａから取得した車線の形状に基づいて、車線に対する自車両の走行位置の情報を取得する。また、走行状態取得部３６ｂは、車両制御部３６ｈから操舵角、内燃機関等の動力機の出力、及びブレーキの動作状態などの運転操作状態を取得する。

１－１－３．勾配推定部３６ｃ
図５の模式図、及び次式に示すように、車両に働く横方向の加速度αｙは、ヨー角速度γによる横加速度成分αｙａｗと、道路の横断勾配Φによる横加速度成分αｃａｎｔとの２つの成分を含んでいる。ヨー角速度γによる横加速度成分αｙａｗは、ヨー角速度γに車両速度Ｖを乗算して算出される。道路横断勾配Φによる横加速度成分αｃａｎｔは、重力加速度ｇに、道路横断勾配Φの正弦値を乗算して算出される。

よって、式（１）を変形した次式に示すように、道路横断勾配Φは、自車両の横方向の加速度αｙ、ヨー角速度γ、及び車両速度Ｖに基づいて算出することができる。

そこで、勾配推定部３６ｃは、走行状態取得部３６ｂにより取得された走行状態に基づいて、自車両が走行している道路の横断勾配である推定横断勾配Φｅｓｔを算出する。

具体的には、勾配推定部３６ｃは、走行状態取得部３６ｂにより取得された横方向の加速度αｙ、ヨー角速度γ、及び車両速度Ｖに基づいて、推定横断勾配Φｅｓｔを算出する。この際、式（２）が用いられるとよい。なお、式（２）の代わりに、公知の各種の推定方法が用いられてもよい。

１－１－４．道路情報取得部３６ｄ
道路情報取得部３６ｄは、自車両の周囲の道路情報を取得する。道路情報取得部３６ｄは、位置検出装置３３から取得した自車両の位置情報に基づいて、地図情報データベース３４から自車両の周辺の道路情報を取得する。地図情報データベース３４には、道路形状（例えば、道路位置、車線数、各車線の形状、道路種別、制限速度等）、各道路位置の道路勾配（縦断勾配、横断勾配）の道路情報が記憶されている。

よって、道路情報取得部３６ｄは、地図情報から、自車両が走行中の道路の横断勾配である地図横断勾配Φｍａｐを取得する。本実施の形態では、道路情報取得部３６ｄは、自車両が走行する予定の道路の複数地点の地図横断勾配Φｍａｐを取得する。具体的には、道路情報取得部３６ｄは、後述する目標走行軌道生成部３６ｆにより生成された目標走行軌道に沿った所定距離毎又は所定時間毎の複数地点の地図横断勾配Φｍａｐを取得する。

また、道路情報取得部３６ｄは、周辺状況取得部３６ａが検知した自車両の周辺の道路情報を取得する。例えば、道路情報取得部３６ｄは、周辺監視装置３２から取得した白線、路肩等の区画線の検知情報に基づいて、道路の区画線等の形状を検知し、検知した道路の区画線等の形状に基づいて、車線の形状、数等を検知する。例えば、道路の区画線は、複数次数（例えば、３次）の多項式により表される。

１－１－５．制御用勾配算出部３６ｅ
制御用勾配算出部３６ｅは、推定横断勾配Φｅｓｔ及び地図横断勾配Φｍａｐに基づいて、制御用の横断勾配Φｃｎｔを算出する。

＜信頼度に基づく勾配の選択＞
本実施の形態では、制御用勾配算出部３６ｅは、地図横断勾配の信頼度及び推定横断勾配の信頼度を算出し、地図横断勾配の信頼度及び推定横断勾配の信頼度に基づいて、地図横断勾配及び推定横断勾配のいずれか信頼度の高い方を選択し、選択したものを制御用の横断勾配として設定する。

例えば、地図横断勾配の信頼度が、推定横断勾配の信頼度よりも高い場合は、地図横断勾配が選択され、制御用の横断勾配として設定される。推定横断勾配の信頼度が、地図横断勾配の信頼度よりも高い場合は、推定横断勾配が選択され、制御用の横断勾配として設定される。この構成によれば、信頼度が高い方を、制御用の横断勾配として設定し、車両の制御精度を高めることができる。

＜地図横断勾配の信頼度の算出＞
例えば、制御用勾配算出部３６ｅは、地図横断勾配が取得された道路の地図情報の精度に基づいて、地図横断勾配の信頼度を算出する。自車両の位置精度が悪化するに従って、取得された道路の地図情報の精度が悪化するので、地図横断勾配の信頼度が低下される。自車両の位置精度は、人工衛星の電波に基づく測位精度等に応じて設定される。また、自車両の位置に対応する道路の地図情報がない場合は、地図横断勾配の信頼度が低くされる（例えば、最低値）。

また、制御用勾配算出部３６ｅは、地図横断勾配が取得された道路の地図情報に含まれる道路種別情報に基づいて、地図横断勾配の信頼度を算出する。例えば、道路種別が、トンネル、建物内の道路等の人工衛星の電波に基づく測位が難しくなる道路種別である場合は、地図横断勾配の信頼度が低くされる（例えば、最低値）。また、道路種別が、走行道路の周囲に高い建物、山等の人工衛星の電波の遮蔽物がある道路種別である場合は、遮蔽の度合いに応じて、地図横断勾配の信頼度が低くされる。人工衛星の電波が取得できなくなった後も、デッドレコニング法等により自車両の位置を推定し、地図横断勾配を取得できるが、位置の推定精度が次第に悪化し、地図横断勾配の取得精度が悪化する。道路種別に基づいて地図横断勾配の信頼度を算出することにより、地図横断勾配が正しく得られなくなる前に、自律センサの情報を使った推定横断勾配に切り替えることができる。

また、制御用勾配算出部３６ｅは、地図横断勾配の時間変動量に基づいて、地図横断勾配の信頼度を算出する。地図横断勾配の時間変動量が異常判定値を超過した場合に、地図横断勾配の信頼度が低くされる（例えば、最低値）。また、地図横断勾配の時間変動量が基準値を超過した状態が所定時間以上継続した場合に、継続時間に応じて、地図横断勾配の信頼度が低くされる。異常判定値及び基準値は、通常の舗装道路における地図横断勾配の時間変動量を考慮して設定される。

上述した３つの地図横断勾配の信頼度の算出方法の１つ以上を用いて、地図横断勾配の信頼度が算出される。複数の算出方法が用いられる場合は、各算出方法により算出された複数の地図横断勾配の信頼度に基づいて、最終的な地図横断勾配の信頼度が算出される。例えば、複数の地図横断勾配の信頼度の内、最も低い地図横断勾配の信頼度が、最終的な地図横断勾配の信頼度に設定される。

＜推定横断勾配の信頼度の算出＞
例えば、制御用勾配算出部３６ｅは、推定横断勾配の時間変動量に基づいて、推定横断勾配の信頼度を算出する。推定横断勾配の時間変動量が異常判定値を超過した場合に、推定横断勾配の信頼度が低くされる（例えば、最低値）。また、推定横断勾配の時間変動量が基準値を超過した状態が所定時間以上継続した場合に、継続時間に応じて、推定横断勾配の信頼度が低くされる。異常判定値及び基準値は、通常の舗装道路における推定横断勾配の時間変動量を考慮して設定される。また、ヨー角速度の検出値、又は横方向の加速度の検出値が、異常値になった場合に、推定横断勾配の信頼度が低くされる（例えば、最低値）。

＜偏差による信頼度の低下＞
制御用勾配算出部３６ｅは、地図横断勾配と推定横断勾配との偏差（勾配の偏差と称す）、又は地図横断勾配の時間変動量と推定横断勾配の時間変動量との偏差（時間変動量の偏差と称す）が大きくなるに従って、地図横断勾配の信頼度及び推定横断勾配の信頼度を低下させる。ここで、勾配の偏差及び時間変動量の偏差は、偏差の絶対値である。勾配の偏差、又は時間変動量の偏差が大きくなるに従って、地図横断勾配及び推定横断勾配の一方の精度が悪化している可能性がある。そのため、勾配の偏差、又は時間変動量の偏差が大きくなるに従って、地図横断勾配の信頼度及び推定横断勾配の信頼度が低下される。この際、上述したように、個別に算出された地図横断勾配の信頼度及び推定横断勾配の信頼度が、勾配の偏差又は時間変動量の偏差に応じて更に低下されてもよい。例えば、各信頼度に対して、偏差に応じた係数が乗算されるとよい。偏差が大きくなるに従って、係数が１よりも減少される。後述するように、両方の信頼度が低くなった場合は、制御用の横断勾配を用いた自車両の車両制御量の目標値が減少されるので、ドライバーの違和感がある制御が行われることを抑制できる。

なお、地図横断勾配に比べて推定横断勾配の方が、車両状態検出装置３１のセンサオフセット、センサノイズ等により実際の値を推定するのが難しい場合がある。この場合は、推定横断勾配の精度が悪化している可能性が高いので、制御用勾配算出部３６ｅは、勾配の偏差、又は時間変動量の偏差が大きくなるに従って、推定横断勾配の信頼度のみを低下させてもよい。

＜推定横断勾配のオフセット補正＞
制御用勾配算出部３６ｅは、地図横断勾配の信頼度が判定値よりも高い場合に、地図横断勾配に対する推定横断勾配の偏差を推定横断勾配のオフセットとして記憶する。そして、制御用勾配算出部３６ｅは、推定横断勾配のオフセットに基づいて、推定横断勾配を補正する。

この構成によれば、車両状態検出装置３１にセンサオフセットが生じており、推定された推定横断勾配にオフセットが生じる場合でも、信頼度が高い地図横断勾配を基準に、推定横断勾配のオフセットを学習することができ、学習したオフセットに基づいて、推定横断勾配のオフセットを補償し、推定横断勾配の推定精度を高めることができる。

例えば、次式に示すように、制御用勾配算出部３６ｅは、地図横断勾配の信頼度が判定値よりも高い場合に、オフセット補正前の推定横断勾配Φｅｓｔから、地図横断勾配Φｍａｐを減算して偏差ΔΦｅｓｔを算出し、偏差ΔΦｅｓｔに対してローパスフィルタ処理又は移動平均処理などの統計処理を行った値を、推定横断勾配のオフセットΔΦｅｓｔｏｆｆとしてＲＡＭ又はＥＥＰＲＯＭ等の記憶装置９１に記憶する。そして、制御用勾配算出部３６ｅは、オフセット補正前の推定横断勾配Φｅｓｔから推定横断勾配のオフセットΔΦｅｓｔｏｆｆを減算した値を、補正後の推定横断勾配Φｅｓｔとして算出する。このオフセット補正は、地図横断勾配の信頼度が判定値よりも高いか否かに関わらず、常時行われる。

制御用勾配算出部３６ｅは、地図横断勾配の信頼度及び推定横断勾配の信頼度の双方が判定値よりも高い場合に、地図横断勾配に対する推定横断勾配の偏差を推定横断勾配のオフセットとして記憶してもよい。この構成によれば、推定横断勾配の信頼度も高い場合にオフセットが学習されるので、センサオフセット以外の要因により生じた推定横断勾配の誤差が、オフセットとして学習されることを抑制することができ、センサオフセットによるオフセットの学習精度を高めることができる。

＜地図横断勾配のオフセット補正＞
制御用勾配算出部３６ｅは、推定横断勾配の信頼度が判定値よりも高い場合に、現在及び過去の複数の時点で推定された複数の推定横断勾配から、現在の自車両の位置の地図横断勾配に対応する推定横断勾配を判定し、判定された推定横断勾配が推定された時点の自車両の位置と、現在の自車両の位置との間の距離をオフセット距離として記憶する。そして、道路情報取得部３６ｄは、自車両の現在位置よりもオフセット距離だけ前方の道路位置の横断勾配を、地図情報から取得し、取得した横断勾配を補正後の地図横断勾配に設定する。

自車両の位置の測位遅れ等により、検出した現在の自車両の位置と、実際の自車両の位置との間には、オフセット距離が生じる場合がある。一方、推定横断勾配は、車両センサにより検出した現在の走行状態に基づいて算出されているため、実際の道路の横断勾配に対して遅れが少なく、測位遅れによるオフセット距離の誤差が生じない。上記の構成によれば、位置検出にオフセット距離が生じている場合でも、遅れが小さい推定横断勾配を基準に、測位遅れによるオフセット距離を学習することができ、学習したオフセット距離に基づいて、測位遅れによるオフセット距離を補償し、地図横断勾配の取得精度を高めることができる。

例えば、制御用勾配算出部３６ｅは、推定横断勾配の信頼度が判定値よりも高い場合に、現在及び過去の複数の時点で推定された複数の推定横断勾配から、現在の自車両の位置の地図横断勾配との偏差が最も小さくなる推定横断勾配を判定し、判定された推定横断勾配が推定された時点の自車両の位置と、現在の自車両の位置との間の距離を算出する。そして、制御用勾配算出部３６ｅは、算出した距離に対してローパスフィルタ処理又は移動平均処理などの統計処理を行った値を、オフセット距離としてＲＡＭ又はＥＥＰＲＯＭ等の記憶装置９１に記憶する。そして、道路情報取得部３６ｄは、自車両の現在位置よりもオフセット距離だけ前方の道路位置の横断勾配を、地図情報から取得し、取得した横断勾配を補正後の地図横断勾配に設定する。このオフセット距離の補正は、推定横断勾配の信頼度が判定値よりも高いか否かに関わらず、常時行われる。

制御用勾配算出部３６ｅは、推定横断勾配の信頼度及び地図横断勾配の信頼度の双方が判定値よりも高い場合に、オフセット距離を算出し、記憶してもよい。この構成によれば、地図横断勾配の信頼度も高い場合にオフセット距離が学習されるので、測位遅れ以外の要因により生じた地図横断勾配の誤差が、オフセット距離として学習されることを抑制することができ、測位遅れによるオフセット距離の学習精度を高めることができる。

＜フィルタ処理＞
制御用勾配算出部３６ｅは、上記のように算出された制御用の横断勾配に対してフィルタ処理（本例では、ローパスフィルタ処理）を行う。この構成によれば、車両状態検出装置３１の各センサのノイズ成分等により、制御用の横断勾配が変動することを抑制し、後述する車両制御に対する影響を低減することができる。通常の舗装道路では、横断勾配は緩やかに変化するため、その変化を低減しないようにフィルタのカットオフ周波数が設定されるとよい。

フィルタのカットオフ周波数は、地図横断勾配の信頼度、推定横断勾配の信頼度、又は地図横断勾配と推定横断勾配の偏差又は変動量に基づいて変化されてもよい。例えば、信頼度が低下するに従って、カットオフ周波数が高くされる。偏差又は変動量が大きくなるに従って、カットオフ周波数が高くされる。なお、フィルタ処理が行われなくてもよい。

＜不感帯処理＞
制御用勾配算出部３６ｅは、制御用の横断勾配に対して不感帯処理を行う。本実施の形態では、フィルタ処理後の制御用の横断勾配に対して不感帯処理が行われる。図６及び図７に示すように、不感帯は、０を含む所定の横断勾配の範囲に設定される。不感帯処理前の制御用の横断勾配が、不感帯の範囲内になる場合は、不感帯処理後の制御用の横断勾配は０に設定される。図６の第１の処理例に示すように、不感帯処理前の制御用の横断勾配が、不感帯の範囲外になる場合は、不感帯処理後の制御用の横断勾配は、不感帯処理前の制御用の横断勾配から、０からの不感帯の幅を減算した値に設定される。或いは、図７の第２の処理例に示すように、不感帯処理前の制御用の横断勾配が、不感帯の範囲外になる場合は、不感帯処理後の制御用の横断勾配は、不感帯処理前の制御用の横断勾配にそのまま設定される。或いは、公知の各種の不感帯処理が用いられてもよい。

車両状態検出装置３１の各センサのオフセット等により、制御用の横断勾配に定常的なオフセットが生じる場合があり、実際の横断勾配と制御用の横断勾配に定常的な差が生じるため、正確な車両制御を行うことができない。特に、実際の横断勾配が小さい通常の道路を走行中に、オフセットにより車両制御の精度が低下すると、運転者に高頻度で違和感を与えてしまう。不感帯処理を行うことで、実際の横断勾配の大きさが小さい場合に、オフセットにより増加又は減少した制御用の横断勾配の大きさを低減させることができ、横断勾配が小さい通常の道路の走行中に、オフセットにより車両制御の精度が低下することを抑制できる。

なお、上述した推定横断勾配オフセットの補正、又は地図横断勾配オフセットの補正が行われている場合は、不感帯処理前の制御用の横断勾配のオフセットが小さくなっているため、不感帯の幅が、オフセット補正が行われていない場合よりも狭くされてもよい。また、不感帯の幅は、地図横断勾配の信頼度、又は推定横断勾配の信頼度に基づいて変化されてもよい。例えば、信頼度が低下するに従って、不感帯の幅が広くされる。なお、不感帯処理が行われなくてもよい。

１－１－６．目標走行軌道生成部３６ｆ
目標走行軌道生成部３６ｆは、周辺状況取得部３６ａにより検知された自車両の周辺の他車両、障害物、及び歩行者の状態、並びに道路情報取得部３６ｄにより検知された自車両の周辺の道路形状に合わせた、目標走行軌道を生成する。目標走行軌道は、将来の各時点における自車両の位置、自車両の進行方向、及び自車両の速度等の時系列の走行計画である。目標走行軌道の生成には、公知の各種の方法が用いられる。

１－１－７．車両制御量演算部３６ｇ
車両制御量演算部３６ｇは、自車両の走行状態、及び制御用の横断勾配に基づいて、自車両の将来の車両挙動を予測し、予測結果に基づいて、自車両の車両制御量の目標値を演算する。

本実施の形態では、車両制御量演算部３６ｇは、車両モデルとして車両の挙動を表す複数の状態変数の状態方程式を用い、自車両の走行状態、制御用の横断勾配、及び将来の時系列の車両制御量の目標値に基づいて、自車両の将来の時系列の車両挙動を予測する。そして、車両制御量演算部３６ｇは、予測された将来の時系列の車両挙動の望ましさを評価する評価関数の値が最小になる将来の時系列の車両制御量の目標値を算出する最適制御を行う。状態方程式は、各状態変数の微分方程式である。本実施の形態では、車両制御量の目標値は、各時点における自車両の操舵角δの目標値、及び各時点における自車両の前後方向の加速度αの目標値に設定されている。

横断勾配を考慮して将来の車両挙動を予測するため、車両挙動の予測精度を向上することができ、横断勾配に適した車両制御量を算出することができる。よって、横断勾配がある道路において、車両制御の精度を向上させ、運転者への違和感を低減できる。

地図横断勾配が制御用の横断勾配として設定されている場合は、上述したように、目標走行軌道に沿った現在及び将来の複数時点の道路の地図横断勾配が、用いられてもよい。すなわち、各時点の状態方程式の横断勾配に、各時点の道路の地図横断勾配が用いられてもよい。将来の各時点の車両挙動の予測精度及び車両制御量の目標値の算出精度を高めることができる。

＜車両モデル＞
本実施の形態では、車両モデルに、二輪モデルを用いる。車両モデルの状態方程式は、次式に示すように、車両の挙動を表す各状態変数の微分方程式で表せられる。なお、車両モデルの状態方程式として、公知の各種の状態方程式が用いられてもよい。ただし、横滑り角βの状態方程式には、横断勾配Φを用いた項が含まれるとよい。

ここで、左辺の各変数の上部のドット符号は、各状態変数の時間微分値であることを示す。状態変数として、Ｌは、各時点における目標走行軌道の位置に対する自車両の前後方向の位置を示し、Ｗは、各時点における目標走行軌道の位置に対する自車両の横方向の位置を示し、θは、各時点における目標走行軌道の延出方向に対する自車両の前後方向の傾きであり、γは、各時点における自車両のヨー角速度であり、βは、各時点における自車両の重心の横滑り角であり、Ｉは、車両のヨー慣性モーメントであり、Ｖは、各時点における自車両の速度であり、δは、各時点における自車両の車輪の操舵角であり、αは、各時点における自車両の前後方向の加速度である。

また、Φは、各時点における自車両が位置する道路の横断勾配であり、ωは、各時点における自車両の操舵角速度であり、ｊは、各時点における自車両の前後方向の加加速度である。また、予め設定される車両パラメータとして、Ｍは、車両の質量であり、ｇは、重力加速度であり、Ｌｆは、車両重心と前輪の車軸との間の距離であり、Ｌｒは、車両重心と後輪の車軸との間の距離であり、Ｙｆは、前輪のコーナーリングフォースであり、Ｙｒは、後輪のコーナーリングフォースであり、Ｋｆは、前輪タイヤのコーナーリングスティフネスであり、Ｋｒは、後輪タイヤのコーナーリングスティフネスである。

状態方程式は自車両の座標系Ｘ、Ｙ、Ｚにおいて表せられている。図８に示すように、Ｘは、自車両の横方向であり、Ｙは、自車両の前後方向であり、Ｚは、自車両の上下方向である。なお、自車両の座標系に代えて、目標走行軌道を基準にした座標系が用いられもよい。

式（４）の第１式の５行に示すように、横滑り角βの状態方程式（微分方程式）には、横断勾配Φを用いた項が含まれている。なお、式（４）の横断勾配Φには、制御用の横断勾配が用いられる。よって、横断勾配Φを考慮した自車両の挙動を予測し、予測結果に基づいて車両制御量の目標値を算出することができる。横断勾配が考慮されない場合は、必要な車両制御量が足りずに車両勾配の下り方向に車両が流されやすくなる。一方、横断勾配を考慮することにより、横断勾配の下り方向に流されないような適切な車両制御量の目標値を算出することができる。

＜評価関数＞
本実施の形態では、予測された車両挙動の望ましさを評価する評価関数Ｊとして次式が用いられる。なお、評価関数Ｊには、式（５）から変形されたものが用いられてもよい。

ここで、ｋ（ｋ＝０、１、・・・、Ｎ－１、Ｎ）は、現在及び将来の各時点を表す時点番号であり、ｋ＝０が現在であり、ｋ＝Ｎが、最終の予測時点を表す。時点番号ｋは、時間間隔ΔＴｓｔｅｐ毎に０からＮまで１つずつ増加される。よって、ｋ×ΔＴｓｔｅｐが、各時点ｋの現在からの経過時間である。ｙｋは、各時点ｋにおける状態方程式の出力変数のベクトルであり、ｕｋは、各時点ｋにおける状態方程式の入力変数のベクトルである。ｙｒｅｆｋは、各時点ｋにおける出力変数のベクトルの目標値であり、各時点において自車両が目標走行軌道に一致している状態の値が設定されている。Ｐは、最終の予測時点（ｋ＝Ｎ）における出力変数の目標値からの偏差に対する重みであり、Ｑは、最終の予測時点を除く将来の各時点（ｋ＝１、・・・、Ｎ－１）における出力変数の目標値からの偏差に対する重みである。この重みＰ、Ｑの項により、各時点における目標走行軌道からの車両の走行状態のズレが評価される。Ｒは、最終の予測時点を除く将来の各時点（ｋ＝１、・・・、Ｎ－１）における入力変数の目標値からの偏差に対する重みである。この重みＲの項により、自車両の加加速度ｊ及び操舵角速度ωが大きくなり過ぎないように評価される。よって、各重みＰ、Ｑ、Ｒの設定により、操舵角度の変動及び車両加速度の変動と、目標走行軌道への追従性とがバランスされ、運転者にとって違和感の少ない車両制御が行われる。

＜最適制御の詳細＞
図９のフローチャートを用いて、状態方程式及び評価関数を用いた車両制御量の目標値の算出を説明する。ステップＳ０１で、車両制御量演算部３６ｇは、現在の自車両の走行状態、及び現在の目標走行軌道に基づいて、各状態変数（進行方向の相対位置Ｌ、横方向の相対位置Ｗ、前後方向の相対傾きθ、ヨー角速度γ、横滑り角β、車両速度Ｖ、操舵角δ、前後方向の加速度α）の初期値を設定する。次にステップＳ０２で、車両制御量演算部３６ｇは、各時点（ｋ＝０、・・・、Ｎ）の入力変数（本例では、自車両の加加速度ｊ及び操舵角速度ω）の初期値を設定する。

そして、ステップＳ０３で、車両制御量演算部３６ｇは、式（４）の状態方程式を用い、現在時点（ｋ＝０）の各状態変数の初期値から、設定されている各時点の入力変数、各時点の目標走行軌道、及び制御用の横断勾配に基づいて、将来の各時点（ｋ＝１、・・・、Ｎ）の状態変数を算出する。具体的には、次式に示すように、ある状態変数をＨとした場合に、式（４）を用い、時点ｋの各状態変数、入力変数、及び制御用の横断勾配に基づいて、時点ｋの状態変数Ｈｋの微分値が算出され、状態変数Ｈｋの微分値に時間間隔ΔＴｓｔｅｐを乗算した値を、１つ前の時点で算出された時点ｋの状態変数Ｈｋに加算して、１つ後の時点ｋ＋１の状態変数Ｈｋ＋１が算出される。この式（６）の演算を、各状態変数について、現在の時点ｋ＝０から最終予測時点ｋ＝Ｎまで順番に算出する。

ステップＳ０４で、車両制御量演算部３６ｇは、式（５）を用い、ステップＳ０３で演算された各時点の各状態変数、及びステップＳ０３で用いられた各時点の入力変数及び各時点の目標走行軌道に基づいて、評価関数Ｊの値を算出する。

ステップＳ０５で、車両制御量演算部３６ｇは、評価関数Ｊの値が最小値になったか否かを判定し、最小値になっていないと判定した場合は、ステップＳ０６に進み、最小値になったと判定した場合は、ステップＳ０７に進む。

ステップＳ０６で、車両制御量演算部３６ｇは、評価関数Ｊの値が減少するように、各時点の入力変数（本例では、加加速度ｊ及び操舵角速度ω）を更新する。この更新には、公知の各種の最適制御の手法が用いられる。その後、ステップＳ０３に戻り、評価関数Ｊの値が最小値になったと判定されるまで、入力変数の更新が継続される。

ステップＳ０７で、車両制御量演算部３６ｇは、最小値になったと判定された評価関数Ｊの値の算出に用いられた各時点の状態変数に基づいて、各時点の車両制御量の目標値を設定する。本実施の形態では、各時点の車両制御量の目標値は、各時点の状態変数に含まれる各時点の操舵角δ及び前後方向の加速度αに設定される。

＜信頼度の低下時の車両制御量の目標値の減少＞
本実施の形態では、車両制御量演算部３６ｇは、制御用の横断勾配の算出に用いられた、地図横断勾配の信頼度又は推定横断勾配の信頼度が低下した場合に、予測結果に基づいて算出した車両制御量の目標値を減少させる。例えば、制御用の横断勾配に設定された地図横断勾配の信頼度又は推定横断勾配の信頼度が低くなるに従って、予測結果に基づいて算出された車両制御量の目標値を減少させる。本実施の形態では、信頼度が低下するに従って、各時点の操舵角δの目標値が、０に近づけられる。例えば、図１０に示すように、信頼度が低下するに従って、１から０に近づく低減係数Ｋｄｅｃが、予測結果に基づいて算出された各時点の操舵角δの目標値に乗算されて、最終的な各時点の操舵角δの目標値が算出される。或いは、信頼度が閾値よりも低下している時間が長くなるに従って、車両制御量の目標値の低下量が増加されてもよい。

この構成によれば、制御用の横断勾配の信頼度が低い場合に、制御用の横断勾配に基づいて算出された車両制御量の目標値を減少させることで、誤った横断勾配に基づく不適切な車両制御が行われることを抑制し、運転者に違和感を与えることを抑制できる。

１－１－８．車両制御部３６ｈ
車両制御部３６ｈは、車両制御量の目標値に基づいて、車両を制御する。本実施の形態では、車両制御量の目標値は、各時点の操舵角δの目標値、各時点の前後方向の加速度αの目標値である。

車両制御部３６ｈは、各時点の操舵角δの目標値、及び各時点の前後方向の加速度αに基づいて、動力制御装置への指令値、ブレーキ制御装置への指令値、自動操舵制御装置への指令値を算出し、各装置に伝達する。

動力制御装置は、指令値に従って、内燃機関、モータ等の動力機の出力を制御する。ブレーキ制御装置は、指令値に従って、電動ブレーキ装置のブレーキ動作を制御する。自動操舵制御装置は、指令値に従って、電動操舵装置を制御する。

１－１－９．フローチャート
以上で説明した処理を、図１１に示すフローチャートのように構成できる。図１１の処理は、例えば、所定の演算周期毎に実行される。

ステップＳ１１で、上述したように、周辺状況取得部３６ａは、自車両の周辺状況を取得する周辺状況取得処理を実行する。ステップＳ１２で、上述したように、走行状態取得部３６ｂは、自車両の走行状態を取得する走行状態取得処理を実行する。

ステップＳ１３で、上述したように、勾配推定部３６ｃは、走行状態取得部３６ｂにより取得された走行状態に基づいて、自車両が走行している道路の横断勾配である推定横断勾配を算出する勾配推定処理を実行する。本実施の形態では、走行状態取得部３６ｂにより取得された横方向の加速度、ヨー角速度、及び車両速度に基づいて、推定横断勾配を算出する。

ステップＳ１４で、上述したように、道路情報取得部３６ｄは、自車両の周囲の道路情報を取得する道路情報取得処理を実行する。本実施の形態では、道路情報取得部３６ｄは、自車両が走行する予定の道路の複数地点の地図横断勾配を取得する。

ステップＳ１５で、上述したように、制御用勾配算出部３６ｅは、推定横断勾配及び地図横断勾配に基づいて、制御用の横断勾配を算出する制御用勾配算出処理を実行する。本実施の形態では、制御用勾配算出部３６ｅは、地図横断勾配の信頼度及び推定横断勾配の信頼度を算出し、地図横断勾配の信頼度及び推定横断勾配の信頼度に基づいて、地図横断勾配及び推定横断勾配のいずれか信頼度の高い方を選択し、選択したものを制御用の横断勾配として設定する。

また、制御用勾配算出部３６ｅは、地図横断勾配の信頼度が判定値よりも高い場合に、地図横断勾配に対する推定横断勾配の偏差を推定横断勾配のオフセットとして記憶する。そして、制御用勾配算出部３６ｅは、推定横断勾配のオフセットに基づいて、推定横断勾配を補正する。また、制御用勾配算出部３６ｅは、推定横断勾配の信頼度が判定値よりも高い場合に、現在及び過去の複数の時点で推定された複数の推定横断勾配から、現在の自車両の位置の地図横断勾配に対応する推定横断勾配を判定し、判定された推定横断勾配が推定された時点の自車両の位置と、現在の自車両の位置との間の距離をオフセット距離として記憶する。そして、道路情報取得部３６ｄは、自車両の現在位置よりもオフセット距離だけ前方の道路位置の横断勾配を、地図情報から取得し、取得した横断勾配を最終的な地図横断勾配に設定する。

制御用勾配算出部３６ｅは、算出された制御用の横断勾配に対してフィルタ処理を行う。そして、制御用勾配算出部３６ｅは、制御用の横断勾配に対して不感帯処理を行う。

ステップＳ１６で、上述したように、目標走行軌道生成部３６ｆは、目標走行軌道を生成する目標走行軌道生成処理を実行する。

ステップＳ１７で、上述したように、車両制御量演算部３６ｇは、自車両の走行状態、及び制御用の横断勾配に基づいて、自車両の将来の車両挙動を予測し、予測結果に基づいて、自車両の車両制御量の目標値を演算する車両制御量演算処理を実行する。本実施の形態では、車両制御量演算部３６ｇは、車両の挙動を表す複数の状態変数の状態方程式を用い、自車両の走行状態、制御用の横断勾配、及び時系列の車両制御量の目標値に基づいて、自車両の時系列の車両挙動を予測し、予測された時系列の車両挙動の望ましさを評価する評価関数の値が最小になる時系列の車両制御量の目標値を算出する最適制御を行う。

また、状態変数として、自車両の重心の横滑り角βが用いられ、横滑り角βの状態方程式（微分方程式）には、制御用の横断勾配Φを用いた項が含まれる。制御用の横断勾配Φを用いた項は、ｇ×ｓｉｎ（Φ）／Ｖの算出式で表せられる。

車両制御量演算部３６ｇは、制御用の横断勾配の算出に用いられた、地図横断勾配の信頼度又は推定横断勾配の信頼度が低下した場合に、予測結果に基づいて算出された車両制御量の目標値を減少させる。

ステップＳ１８で、上述したように、車両制御部３６ｈは、車両制御量の目標値に基づいて、車両を制御する車両制御処理を実行する。

本願は、例示的な実施の形態が記載されているが、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、本願明細書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が含まれるものとする。

３６ 車両制御装置、３６ａ 周辺状況取得部、３６ｂ 走行状態取得部、３６ｃ 勾配推定部、３６ｄ 道路情報取得部、３６ｅ 制御用勾配算出部、３６ｆ 目標走行軌道生成部、３６ｇ 車両制御量演算部、３６ｈ 車両制御部、Ｊ 評価関数、Ｖ 車両速度、Φｃｎｔ 制御用の横断勾配、Φｅｓｔ 推定横断勾配、Φｍａｐ 地図横断勾配、αｙ 横方向の加速度、β 重心の横滑り角、γ ヨー角速度

Claims (20)

1. 自車両の走行状態を取得する走行状態取得部と、
   前記走行状態に基づいて、自車両が走行している道路の横断勾配である推定横断勾配を算出する勾配推定部と、
   地図情報から、自車両が走行中の道路の横断勾配である地図横断勾配を取得する道路情報取得部と、
   前記推定横断勾配及び前記地図横断勾配に基づいて、制御用の横断勾配を算出する制御用勾配算出部と、
   前記走行状態、及び前記制御用の横断勾配に基づいて、自車両の将来の車両挙動を予測し、予測結果に基づいて、自車両の車両制御量の目標値を演算する車両制御量演算部と、
   前記車両制御量の目標値に基づいて、車両を制御する車両制御部と、を備えた車両制御装置。
2. 前記道路情報取得部は、自車両が走行する予定の道路の複数地点の前記地図横断勾配を取得する請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記勾配推定部は、前記走行状態に含まれる横方向の加速度、ヨー角速度、及び車両速度に基づいて、前記推定横断勾配を算出する請求項１又は２に記載の車両制御装置。
4. 前記制御用勾配算出部は、前記制御用の横断勾配に対してフィルタ処理を行う請求項１から３のいずれか一項に記載の車両制御装置。
5. 前記制御用勾配算出部は、前記制御用の横断勾配に対して不感帯処理を行う請求項１から４のいずれか一項に記載の車両制御装置。
6. 前記制御用勾配算出部は、前記地図横断勾配の信頼度及び前記推定横断勾配の信頼度に基づいて、前記地図横断勾配及び前記推定横断勾配のいずれか信頼度の高い方を選択し、選択したものを前記制御用の横断勾配として設定する請求項１から５のいずれか一項に記載の車両制御装置。
7. 前記車両制御量演算部は、前記制御用の横断勾配の算出に用いられた、前記地図横断勾配の信頼度又は前記推定横断勾配の信頼度が低下した場合に、前記予測結果に基づいて算出された前記車両制御量の目標値を減少させる請求項１から６のいずれか一項に記載の車両制御装置。
8. 前記制御用勾配算出部は、前記地図横断勾配が取得された道路の前記地図情報の精度に基づいて、前記地図横断勾配の信頼度を算出する請求項６又は７に記載の車両制御装置。
9. 前記制御用勾配算出部は、前記地図横断勾配が取得された道路の前記地図情報に含まれる道路種別情報に基づいて、前記地図横断勾配の信頼度を算出する請求項６から８のいずれか一項に記載の車両制御装置。
10. 前記制御用勾配算出部は、前記地図横断勾配の時間変動量に基づいて、前記地図横断勾配の信頼度を算出する請求項６から９のいずれか一項に記載の車両制御装置。
11. 前記制御用勾配算出部は、前記推定横断勾配の時間変動量に基づいて、前記推定横断勾配の信頼度を算出する請求項６から１０のいずれか一項に記載の車両制御装置。
12. 前記制御用勾配算出部は、前記地図横断勾配と前記推定横断勾配との偏差、又は前記地図横断勾配の時間変動量と前記推定横断勾配の時間変動量との偏差が大きくなるに従って、前記地図横断勾配の信頼度及び前記推定横断勾配の信頼度の双方、又は前記推定横断勾配の信頼度を低下させる請求項６から１１のいずれか一項に記載の車両制御装置。
13. 前記制御用勾配算出部は、前記地図横断勾配の信頼度が判定値よりも高い場合に、前記地図横断勾配に対する前記推定横断勾配の偏差を推定横断勾配のオフセットとして記憶し、
    前記推定横断勾配のオフセットに基づいて、前記推定横断勾配を補正する請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の車両制御装置。
14. 前記制御用勾配算出部は、前記推定横断勾配の信頼度が判定値よりも高い場合に、現在及び過去の複数の時点で推定された複数の前記推定横断勾配から、現在の自車両の位置の前記地図横断勾配に対応する前記推定横断勾配を判定し、判定された前記推定横断勾配が推定された時点の自車両の位置と、現在の自車両の位置との間の距離をオフセット距離として記憶し、
    前記道路情報取得部は、自車両の現在位置よりも前記オフセット距離だけ前方の道路位置の横断勾配を、地図情報から取得し、取得した横断勾配を最終的な前記地図横断勾配に設定する請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の車両制御装置。
15. 前記制御用勾配算出部は、前記制御用の横断勾配に対して不感帯処理を行い、
    前記推定横断勾配のオフセットに基づいて、前記推定横断勾配を補正している場合は、オフセット補正が行われていない場合よりも、不感帯を狭くする請求項１３に記載の車両制御装置。
16. 前記制御用勾配算出部は、前記制御用の横断勾配に対して不感帯処理を行い、
    前記地図横断勾配のオフセットに基づいて、前記地図横断勾配を補正している場合は、オフセット補正が行われていない場合よりも、不感帯を狭くする請求項１４に記載の車両制御装置。
17. 前記車両制御量演算部は、車両の挙動を表す複数の状態変数の状態方程式を用い、前記走行状態、前記制御用の横断勾配、及び将来の時系列の前記車両制御量の目標値に基づいて、自車両の時系列の車両挙動を予測し、予測された前記将来の時系列の車両挙動の望ましさを評価する評価関数の値が最小になる前記将来の時系列の車両制御量の目標値を算出する最適制御を行う請求項１から１６のいずれか一項に記載の車両制御装置。
18. 前記状態変数として、自車両の重心の横滑り角が用いられ、
    前記横滑り角の状態方程式には、前記制御用の横断勾配を用いた項が含まれる請求項１７に記載の車両制御装置。
19. 前記制御用の横断勾配を用いた項は、前記制御用の横断勾配をΦとし、重力加速度をｇとし、車両速度をＶとし、ｇ×ｓｉｎ（Φ）／Ｖの算出式で表せられる請求項１８に記載の車両制御装置。
20. 自車両の走行状態を取得する走行状態取得ステップと、
    前記走行状態に基づいて、自車両が走行している道路の横断勾配である推定横断勾配を算出する勾配推定ステップと、
    地図情報から、自車両が走行中の道路の横断勾配である地図横断勾配を取得する道路情報取得ステップと、
    前記推定横断勾配及び前記地図横断勾配に基づいて、制御用の横断勾配を算出する制御用勾配算出ステップと、
    前記走行状態、及び前記制御用の横断勾配に基づいて、自車両の将来の車両挙動を予測し、予測結果に基づいて、自車両の車両制御量の目標値を演算する車両制御量演算ステップと、
    前記車両制御量の目標値に基づいて、車両を制御する車両制御ステップと、を備えた車両制御方法。

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