JP2023013298A - 軌道処理システム、軌道処理装置、軌道処理方法、軌道処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】軌道追従性能の低下抑制と演算負荷の軽減とを両立させる軌道処理システムの提供。【解決手段】軌道処理システム１は、プロセッサを有し、車両２の将来走行における目標軌道に、車両２を追従させるための軌道処理を遂行する。プロセッサは、複数の予測点Ｐｐｋにおいて車両２の状態量を時系列に予測した予測軌道７を、目標軌道に近づけるように生成することと、予測軌道７に従って車両２を操作する操舵指令を、出力することとを、実行するように構成されている。予測軌道７を生成することは、予測軌道７を生成する予測区間Ｒｐにおいて連続する予測点Ｐｐｋ同士の間隔を予測間隔Δｔｋ、Δｌｋとして、車両２から離れるほど広くなるように複数の予測間隔Δｔｋ、Δｌｋを調整することを、含む。【選択図】図４

Description

本開示は、車両を目標軌道に追従させる軌道処理技術に関する。

車両を目標軌道に追従させる技術は、例えば特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の技術では、モデル予測制御を利用して予測軌道を生成している。モデル予測制御は、将来予測区間における複数の予測点での状態量を予測し、予測結果を最良とする予測軌道を生成する。

特開２０１８－１４０７３５号公報

上述のモデル予測制御では、予測点毎に状態量を与えるので、目標軌道への車両の追従性能を高めるには、予測点同士の間隔を狭く設定することが好ましい。一方で、モデル予測制御では予測点毎に状態量を演算するので、予測点数に応じた演算負荷を軽減するには、予測点同士の間隔を広く設定することが好ましい。ここで特許文献１に開示の技術では、予測点が等間隔に設定されているため、これら相反する目的の双方を実現することは困難である。

本開示の課題は、軌道追従性能の低下抑制と演算負荷の軽減とを両立させる軌道処理システムを、提供することにある。本開示の別の課題は、軌道追従性能の低下抑制と演算負荷の軽減とを両立させる軌道処理装置を、提供することにある。本開示のまた別の課題は、軌道追従性能の低下抑制と演算負荷の軽減とを両立させる軌道処理方法を、提供することにある。本開示のさらに別の課題は、軌道追従性能の低下抑制と演算負荷の軽減とを両立させる軌道処理プログラムを、提供することにある。

以下、課題を解決するための本開示の技術的手段について、説明する。尚、特許請求の範囲及び本欄に記載された括弧内の符号は、後に詳述する実施形態に記載された具体的手段との対応関係を示すものであり、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

本開示の第一態様は、
プロセッサ（１１）を有し、車両（２）の将来走行における目標軌道（６）に、車両を追従させるための軌道処理を遂行する軌道処理システムであって、
プロセッサは、
複数の予測点（Ｐｐ_ｋ）において車両の状態量を時系列に予測した予測軌道（７）を、目標軌道に近づけるように生成することと、
予測軌道に従って車両を操作する操舵指令を、出力することとを、
実行するように構成されており、
予測軌道を生成することは、
予測軌道を生成する予測区間（Ｒｐ）において連続する予測点同士の間隔を予測間隔として、車両から離れるほど広くなるように複数の予測間隔を調整することを、含む。

本開示の第二態様は、
プロセッサ（１１）を有し、車両（２）の将来走行における目標軌道（６）に、車両を追従させるための軌道処理を遂行する軌道処理装置であって、
プロセッサは、
複数の予測点（Ｐｐ_ｋ）において車両の状態量を時系列に予測した予測軌道（７）を、目標軌道に近づけるように生成することと、
予測軌道に従って車両を操作する操舵指令を、出力することとを、
実行するように構成されており、
予測軌道を生成することは、
予測軌道を生成する予測区間（Ｒｐ）において連続する予測点同士の間隔を予測間隔として、車両から離れるほど広くなるように複数の予測間隔を調整することを、含む。

本開示の第三態様は、
車両（２）の将来走行における目標軌道（６）に、車両を追従させるために、プロセッサ（１１）に実行される軌道処理方法であって、
複数の予測点（Ｐｐ_ｋ）において車両の状態量を時系列に予測した予測軌道（７）を、目標軌道に近づけるように生成することと、
予測軌道に従って車両を操作する操舵指令を出力することと、を含み、
予測軌道を生成することは、
予測軌道を生成する予測区間（Ｒｐ）において連続する予測点同士の間隔を予測間隔として、車両から離れるほど広くなるように複数の予測間隔を調整することを、含む。

本開示の第四態様は、
記憶媒体（１０）に記憶され、車両（２）の将来走行における目標軌道（６）に、車両を追従させるためにプロセッサに実行させる命令を含む軌道処理プログラムであって、
命令は、
複数の予測点（Ｐｐ_ｋ）において車両の状態量を時系列に予測した予測軌道（７）を、目標軌道に近づけるように生成させることと、
予測軌道に従って車両を操作する操舵指令を、出力させることと、を含み、
予測軌道を生成させることは、
予測軌道を生成させる予測区間（Ｒｐ）において連続する予測点同士の間隔を予測間隔として、車両から離れるほど広くなるように複数の予測間隔を調整させることを、含む。

第一～第四態様によると、予測軌道の生成において車両に与える状態量を規定する連続予測点同士の予測間隔は、車両から離れるほど広くなるように、調整される。これによれば、軌道追従性能を高めるために車両に近い側の予測間隔を狭くしたとしても、車両から離れた側の予測間隔は広がることで、予測区間内の総予測点数が増加するのを抑制することができる。故に、軌道追従性能の低下を抑制しつつ、予測軌道を生成するための演算負荷を軽減することが、両立的に可能となる。

第一実施形態の全体構成を示す模式図である。 第一実施形態の目標軌道と車両との関係を示す模式図である。 第一実施形態による軌道処理システムの機能構成を示すブロック図である。 第一実施形態による予測間隔を説明するための説明図である。 第一実施形態による予測軌道生成フローを示すフローチャートである。 第二実施形態による軌道処理システムの機能構成を示すブロック図である。 第二実施形態による予測間隔を説明するための説明図である。 第二実施形態による予測軌道生成フローを示すフローチャートである。 第三実施形態による軌道処理システムの機能構成を示すブロック図である。 第三実施形態による予測軌道生成フローを示すフローチャートである。 第四実施形態による軌道処理システムの機能構成を示すブロック図である。 第四実施形態による予測軌道生成フローを示すフローチャートである。 第五実施形態による軌道処理システムの機能構成を示すブロック図である。 第五実施形態による予測軌道生成フローを示すフローチャートである。 第六実施形態による軌道処理システムの機能構成を示すブロック図である。 第六実施形態による予測軌道生成フローを示すフローチャートである。

以下、本開示の実施形態を図面に基づき複数説明する。尚、各実施形態において対応する構成要素には同一の符号を付すことで、重複する説明を省略する場合がある。また、各実施形態において構成の一部分のみを説明している場合、当該構成の他の部分については、先行して説明した他の実施形態の構成を適用することができる。さらに、各実施形態の説明において明示している構成の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても複数の実施形態の構成同士を部分的に組み合わせることができる。

（第一実施形態）
図１に示す第一実施形態の軌道処理システム１は、図２に示すように目標状態量を時系列に規定した目標軌道６に対して、車両２の走行を追従させて制御するためのシステムである。車両２においては、運転タスクにおける乗員の手動介入度に応じてレベル分けされる、自動運転モードが与えられる。自動運転モードは、条件付運転自動化、高度運転自動化、又は完全運転自動化といった、作動時のシステムが全ての運転タスクを実行する自律走行制御により、実現されてもよい。自動運転モードは、運転支援、又は部分運転自動化といった、乗員が一部若しくは全ての運転タスクを実行する高度運転支援制御により、実現されてもよい。自動運転モードは、それら自律走行制御と高度運転支援制御とのいずれか一方、組み合わせ、又は切り替えにより実現されてもよい。

車両２には、図１に示すセンサ系４及び目標軌道生成システム５が搭載されている。センサ系４は、軌道処理システム１及び目標軌道生成システム５により利用可能なセンサ情報を、車両２における外界及び内界の検出により取得する。そのためにセンサ系４は、図３に示す外界センサ４０及び内界センサ４１を含んで構成されている。

外界センサ４０は、車両２の周辺環境となる外界から、軌道処理システム１及び目標軌道生成システム５により利用可能な外界情報を取得する。外界センサ４０は、車両２の外界に存在する物標を検知することで、外界情報を取得してもよい。物標検知タイプの外界センサ４０は、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ、及びソナー等のうち、少なくとも一種類である。外界センサ４０は、車両２の外界に存在するＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の人工衛星から測位信号を受信することで、外界情報を取得してもよい。測位タイプの外界センサ４０は、例えばＧＮＳＳ受信機等である。

内界センサ４１は、車両２の軌道処理システム１及び目標軌道生成システム５により利用可能な内界情報を取得する。内界センサ４１は、車両２の内界において特定の状態量を検知することで、内界情報を取得してもよい。物理量検知タイプの内界センサ４１は、例えば車速センサ、慣性センサ、及び舵角センサ等のうち、少なくとも一種類である。内界センサ４１は、車両２の内界において乗員の特定状態を検知することで、内界情報を取得してもよい。乗員検知タイプの内界センサ４１は、例えばドライバーステータスモニター（登録商標）、生体センサ、着座センサ、アクチュエータセンサ、及び車内機器センサ等のうち、少なくとも一種類である。

目標軌道生成システム５は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）回線、ワイヤハーネス、内部バス、及び無線通信回線等のうち、少なくとも一種類を介してセンサ系４及び軌道処理システム１に接続されている。目標軌道生成システム５は、少なくとも一つの専用コンピュータを含んで構成されている。

目標軌道生成システム５を構成する専用コンピュータは、車両２の運転を制御する、運転制御ＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。目標軌道生成システム５を構成する専用コンピュータは、車両２の走行経路をナビゲートする、ナビゲーションＥＣＵであってもよい。目標軌道生成システム５を構成する専用コンピュータは、車両２の状態量を推定する、ロケータＥＣＵであってもよい。目標軌道生成システム５を構成する専用コンピュータは、例えば操舵アクチュエータ３（後述の図３参照）等といった、車両２の走行アクチュエータを制御する、アクチュエータＥＣＵであってもよい。目標軌道生成システム５を構成する専用コンピュータは、車両２における情報提示を制御する、ＨＣＵ（HMI（Human Machine Interface） Control Unit）であってもよい。

目標軌道生成システム５は、センサ系４の取得情報に基づくことで、将来走行における車両２の目標状態量を時系列に規定する目標軌道６を、生成する。このとき目標軌道生成システム５は、現在の時系列点から設定数先の時系列点までの領域を将来予測領域として、目標軌道６を生成する。ここで目標軌道６は、車両２の各種状態量のうち特定の状態量に関して、所望の応答特性を与えるように、将来予測領域内における各時系列点でのベクトル値又はスカラー値を規定する。走行軌道により規定される車両２の状態量は、少なくとも走行路に対する相対的な横位置、ヨー角、及び車速情報を含む。尚、走行路に対する相対的な横位置は、走行路の幅方向において中央位置からの相対位置として定義され、以下の説明では単に横位置と表記される。また、走行路に対する相対的なヨー角は、走行路の中央線と、車両２の幅方向において中央線との相対角度と定義され、以下の説明では単にヨー角と表記される。

軌道処理システム１は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）回線、ワイヤハーネス、内部バス、及び無線通信回線等のうち、少なくとも一種類を介してセンサ系４及び目標軌道生成システム５に接続されている。軌道処理システム１は、少なくとも一つの専用コンピュータを含んで構成されている。

軌道処理システム１を構成する専用コンピュータは、車両２の運転を制御する、運転制御ＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。軌道処理システム１を構成する専用コンピュータは、車両２の走行経路をナビゲートする、ナビゲーションＥＣＵであってもよい。軌道処理システム１を構成する専用コンピュータは、車両２の状態量を推定する、ロケータＥＣＵであってもよい。軌道処理システム１を構成する専用コンピュータは、例えば操舵アクチュエータ３（後述の図３参照）等といった、車両２の走行アクチュエータを制御する、アクチュエータＥＣＵであってもよい。軌道処理システム１を構成する専用コンピュータは、車両２における情報提示を制御する、ＨＣＵ（HMI（Human Machine Interface） Control Unit）であってもよい。軌道処理システム１を構成する専用コンピュータは、例えば車両２との間で通信可能な外部センタ又はモバイル端末等を構成する、車両２以外のコンピュータであってもよい。

軌道処理システム１は、センサ系４による取得情報、及び目標軌道生成システム５によって生成された目標軌道６に基づくことで、予測区間Ｒｐにおける目標軌道６への追従性を最適化するように予測軌道７を生成する。このとき軌道処理システム１は、操舵アクチュエータ３に操舵指令を与える制御周期（例えば１０ｍｓ等）毎に、将来走行における予測区間Ｒｐでの車両２の状態量を時系列に予測する予測軌道７を、生成する。ここで予測軌道７は、現在の時系列点から設定数先の時系列点までの領域を予測区間Ｒｐとして、生成される。即ち、図４に示す予測軌道７上の時系列点は、予測軌道７を与える予測点であるともいえる。予測区間Ｒｐに含まれる各時系列点がインデックスｋの時刻により識別されるとすると、現在のｋ＝０における時系列点及び設定数先のｋ＝Ｎにおける時系列点は、それぞれ予測軌道の始端位置及び終端位置となる。

軌道処理システム１は、メモリ１０及びプロセッサ１１を、少なくとも一つずつ有している。メモリ１０は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータ等を非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）－ＣＰＵ、ＤＦＰ（Data Flow Processor）、及びＧＳＰ（Graph Streaming Processor）等のうち、少なくとも一種類をコアとして含んでいる。

軌道処理システム１においてプロセッサ１１は、車両２の走行を目標軌道６に追従させて制御するためにメモリ１０に記憶された、軌道処理プログラムに含まれる複数の命令を実行する。これにより軌道処理システム１は、車両２の走行を目標軌道６に追従させて制御するための機能部を、複数構築する。図３に示すように、軌道処理システム１により構築される複数の機能部には、初期状態量演算部１００、参照舵角演算部１０１、予測間隔調整部１０２、連続系方程式定義部１０３、状態方程式変換部１０４、評価関数定義部１０５、及び最適化演算部１０６が含まれる。

図３に示す初期状態量演算部１００は、現在時点での車両２の状態量として、数１を満たす初期状態量ｘ_０を、演算する。数１においてｅ_０は、車両２の現在時点での横位置と目標軌道６の最近傍点の横位置との偏差（以下、横偏差という）である。数１においてθ_０は、車両２の現在時点でのヨー角と目標軌道６の最近傍点のヨー角との偏差（以下、ヨー角偏差という）である。数１においてδ_０は、車両２の現在時点での舵角である。数１においてβ_０は、車両２の現在時点での横滑り角である。数１においてγ_０は、車両２の現在時点でのヨーレートである。ここで横偏差ｅ_０及びヨー角偏差θ_０は、図２に示す現在時点ｋ＝０での車両位置及び目標軌道６に基づき、取得される。一方で舵角δ_０、横滑り角β_０、及びヨーレートγ_０は、センサ系４により取得される。

図３に示す参照舵角演算部１０１は、二輪モデルに基づくことで、図２に示す目標軌道６の曲率κ_ｋに応じた参照舵角を演算する。ここで参照舵角は、車両２が目標軌道６上を走行する場合の舵角である。

予測間隔調整部１０２は、予測軌道７を生成する予測区間ＲｐにおいてＮ点連続設定される、予測点Ｐｐ_ｋ同士の間隔を調整する。第一実施形態において予測間隔調整部１０２により調整される予測区間Ｒｐは、図４に示すように予め設定された一定時間長さＴの区間である。予測間隔調整部１０２は、連続する予測点Ｐｐ_ｋ同士の間隔である予測間隔Δｔ_ｋ（ｋ＜Ｎ）を、初項Δｔ_０且つ数２を満たす公差ｄの等差数列として、調整する。ここで公差ｄは、予測間隔Δｔ_ｋの時間の変化幅であるといえる。また初項Δｔ_０が、制御周期の長さに設定される。そこで予測間隔調整部１０２は、時刻ｋ＝Ｎでの予測点Ｐｐ_Ｎを時間長さＴの予測区間Ｒｐにおける終端とすることで、公差ｄを設定する。このような公差ｄの設定により、時刻ｋでの予測点Ｐｐ_ｋと時刻ｋ＋１での予測点Ｐｐ_ｋ＋１との間隔である予測間隔Δｔ_ｋは、数３に従って決まることになる。以上により予測間隔Δｔ_ｋは、車両２から離れるほど一定の変化幅ｄで広くなるように、調整される。

図３に示す連続系方程式定義部１０３は、目標軌道６の曲率情報及び車速情報を用いた二輪モデルに基づくことで、数４，５の連続系状態方程式を定義する。数４においてＸは、数６に示す車両２の状態量である。数４においてＵは、入力としての舵角である。数４においてＡ，Ｂ，Ｗは、それぞれ数８，９，１０に示すパラメータ行列である。数５においてＹは、数７に示す出力としての横偏差ｅ及びヨー角偏差θである。数５においてＣは、数１１に示すパラメータ行列である。尚、数６，７においてｅは、車両２と目標軌道６との横偏差である。数６，７においてθは、車両２と目標軌道６とのヨー角偏差である。数６においてδは、車両２の舵角である。数６においてβは、車両２の横滑り角である。数６においてγは、車両のヨーレートである。数８においてＫ_ｆ，Ｋ_ｒは、コーナリングパワーである。数８においてｌ_ｆは、車両２の重心から前輪までの長さである。数８においてｌ_ｒは、車両２の重心から後輪までの長さである。数８においてｍは、車両２の質量である。数８，１０においてＶは、車両２の速度（図２参照）である。数９においてτは、時定数である。数１０においてκは、目標軌道６の曲率である。

離散系状態方程式演算部１０４は、予測間隔調整部１０２により調整された予測間隔Δｔ_ｋを用いて、連続系方程式定義部１０３により定義された連続系状態方程式を離散系状態方程式へと変換する。連続系状態方程式の離散系状態方程式への変換は、前進差分近似、後退差分近似、０次ホールド、双一次変換等、種々の方法によって実行可能である。例えば前進差分近似を用いた場合に連続系状態方程式は、数１２，１３のように離散系状態方程式へと変換される。数１２において、Ｉは単位行列である。数１２，１３において、各変数のインデックスｋは、予測点Ｐｐ_ｋの時刻ｋを表している。尚、数６，７に示す連続系状態方程式表現の状態量及び出力をそれぞれＸ，Ｙで表しているのに対して、数１２，１３に示す離散系状態方程式表現の状態量及び出力をそれぞれｘ、ｙで表している。

評価関数定義部１０５は、初期状態量演算部１００により演算された初期状態量ｘ_０、参照舵角演算部１０１により演算された参照舵角、及び状態方程式変換部１０４により変換された離散系状態方程式に基づき、数１４を満たす評価関数Ｊを定義する。数１４においてＹは、離散状態方程式から導出された出力ｙ_ｋを意味する、出力列である。数１４においてＹ_ｒｅｆは、目標軌道６の目標軌道６を基準とする横偏差及びヨー角偏差であるため、ゼロとなる。数１４においてＵは、各予測点Ｐｐ_ｋでの舵角ｕ_ｋの入力列である。数１４においてＵ_ｒｅｆは、車両２が目標軌道上を走行する場合の参照舵角である。数１４においてＱは、予測軌道７と目標軌道６との横偏差を重み付けする、パラメータ行列である。数１４においてＲは、入力値である舵角Ｕと参照舵角Ｕ_ｒｅｆとの偏差を重み付けする、パラメータ行列である。

最適化演算部１０６は、評価関数定義部１０５により定義された評価関数Ｊを最適化（即ち、数１４では最小化）する入力列Ｕを、演算する。評価関数Ｊを最適化する入力列Ｕは、例えば最小二乗法等により演算可能である。予測軌道７を規定する予測状態量ｘ_ｋは入力列Ｕに従って定まるため、評価関数Ｊを最適化する入力列Ｕによれば、予測軌道７が目標軌道６に近づくように生成されることとなる。こうして評価関数Ｊを最適化するように演算された入力列Ｕのうち、現在時点ｋ＝０での入力ｕ_０を表す操舵指令が操舵アクチュエータ３へと与えられる。その結果、車両２の走行状態が目標軌道６に近づくように、車両２の操舵状態が制御されることになる。

以下、軌道処理システム１によって実現される予測軌道生成フローについて、図５に示すフローチャートを参照しながら説明する。図５に示す予測軌道生成フローは、制御周期毎に開始される。

Ｓ２０１において初期状態量演算部１００は、現在時点での車両２の状態量である初期状態量ｘ_０を、演算する。Ｓ２０２において参照舵角演算部１０１は、目標軌道６の曲率κ_ｋに応じた参照舵角Ｕ_ｒｅｆを演算する。Ｓ２０３において予測間隔調整部１０２は、連続する予測点Ｐｐ_ｋ同士の間隔である予測間隔Δｔ_ｋを、車両２から離れるほど一定の変化幅ｄで広くなるように、調整する。

Ｓ２０４において連続系方程式定義部１０３は、目標軌道６の曲率情報及び車速情報に基づき、連続系状態方程式を定義する。Ｓ２０５において状態方程式変換部１０４は、Ｓ２０３の予測間隔調整部１０２により調整された予測間隔Δｔ_ｋを用いて、Ｓ２０４の連続系方程式定義部１０３により定義された連続系状態方程式を、離散系状態方程式に変換する。

Ｓ２０６において評価関数定義部１０５は、Ｓ２０１の初期状態量演算部１００により演算された初期状態量ｘ_０、Ｓ２０２の参照舵角演算部１０１により演算された参照舵角Ｕ_ｒｅｆ、及びＳ２０５の状態方程式変換部１０４により変換された離散系状態方程式に基づき、評価関数Ｊを定義する。

Ｓ２０７において最適化演算部１０６は、Ｓ２０６の評価関数定義部１０５により定義された評価関数Ｊを最適化する入力列Ｕを、演算する。以上により本フローは終了するが、Ｓ２０７により演算された入力列Ｕのうち、現在時点ｋ＝０の入力ｕ_０を表す操舵指令が操舵アクチュエータ３へと与えられることで、車両２が目標軌道６への追従制御を受けることとなる。

（作用効果）
以上説明した第一実施形態の作用効果を、以下に説明する。

第一実施形態では、予測軌道７の生成において車両２に与える状態量を規定する連続予測点Ｐｐ_ｋ同士の予測間隔Δｔ_ｋは、車両２から離れるほど広くなるように、調整される。これによれば、軌道追従性能を高めるために車両２に近い側の予測間隔Δｔ_ｋを狭くしたとしても、車両２から離れた側の予測間隔Δｔ_ｋは広がることで、予測区間Ｒｐ内の総予測点数が増加するのを抑制することができる。故に、軌道追従性能の低下を抑制しつつ、予測軌道７を生成するための演算負荷を軽減することが、両立的に可能となる。

第一実施形態では、連続する予測点Ｐｐ_ｋ同士の時間間隔が予測間隔Δｔ_ｋとして調整される。これによれば、時間を基準とした予測間隔Δｔ_ｋを、車両２から離れるほど広くなるように正確に調整して、軌道追従性能の低下抑制と演算負荷の軽減とを両立的に達成することが可能となる。

第一実施形態では、車両２から離れるほど一定の変化幅ｄで広くなるように、予測間隔Δｔ_ｋが調整される。これによれば、特に予測間隔Δｔ_ｋの演算を簡素化して、演算負荷の軽減を達成することが可能となる。

（第二実施形態）
第二実施形態は、第一実施形態の変形例である。第二実施形態では、予測間隔調整部１０７が第一実施形態の予測間隔調整部１０２と異なっている。

図６に示す第二実施形態の予測間隔調整部１０７は、図７に示すように予測区間Ｒｐを、予め設定された距離Ｌの区間として、設定する。予測間隔調整部１０７は、連続する予測点Ｐｐ_ｋ同士の予測間隔Δｌ_ｋ（ｋ＜Ｎ）を、数１５を満たす初項Δｌ_０且つ公差ｄの等差数列として、調整する。ここで初項Δｌ_０は、軌道処理システム１の制御周期（例えば１０ｍｓ等）に車両２の車速を乗算して求められる距離に、設定される。公差ｄは、予測間隔Δｌ_ｋの距離の変化幅であるといえる。そこで予測間隔調整部１０７は、時刻ｋ＝Ｎでの予測点Ｐｐ_Ｎを距離Ｌの予測区間Ｒｐにおける終端とすることで、公差ｄを設定する。このような公差ｄの設定により、時刻ｋでの予測点Ｐｐ_ｋと時刻ｋ＋１での予測点Ｐｐ_ｋ＋１との間隔である予測間隔Δｌ_ｋは、数１６に従って決まることとなる。以上により、予測間隔Δｌ_ｋは、車両２から離れるほど一定の変化幅ｄで広くなるように、調整される。

この後に予測間隔調整部１０７は、距離間隔としての予測間隔Δｌ_ｋを車速により除算することで、時間間隔としての予測間隔Δｔ_ｋを演算する。これにより状態方程式変換部１０４は、第一実施形態と同様に、連続系状態方程式を離散系状態方程式へと変換可能となる。

以下、第二実施形態の軌道処理システム１による予測軌道生成フローを、図８のフローチャートを参照しつつ説明する。この予測軌道生成フローは、制御周期毎に開始される。

第二実施形態の予測軌道生成フローにおいてＳ２０３に代わるＳ２０８では、予測間隔調整部１０７が、連続する予測点Ｐｐ_ｋ同士の間隔である予測間隔Δｌ_ｋを、車両２から離れるほど一定の変化幅ｄで広くなるように、調整する。さらに予測間隔調整部１０７は、距離間隔としての予測間隔Δｌ_ｋを車速により除算することで、時間間隔としての予測間隔Δｔ_ｋを演算する。

以上説明した第二実施形態では、連続する予測点Ｐｐ_ｋ同士の距離間隔が予測間隔Δｌ_ｋとして調整される。これによれば、距離を基準とした予測間隔Δｌ_ｋを、車両２から離れるほど広くなるように正確に調整して、軌道追従性能の低下抑制と演算負荷の軽減とを両立的に達成することが可能となる。

（第三実施形態）
第三実施形態は、第一実施形態の変形例である。第三実施形態では、予測間隔調整部１０８が第一実施形態の予測間隔調整部１０２と異なっている。

図９に示す第三実施形態の予測間隔調整部１０８は、連続する予測点Ｐｐ_ｋ同士の予測間隔Δｔ_ｋを、初項Δｔ_０且つ公比ｒの等比数列として、調整する。公比ｒは、予測間隔Δｔ_ｋの変化率であると言える。また、初項Δｔ０が、制御周期の長さに設定される。そこで予測間隔調整部１０８は、時刻ｋ＝Ｎでの予測点Ｐｐ_Ｎを時間長さＴの予測区間Ｒｐにおける終端とすることで、数１７を満たすように公比ｒを設定する。このような公比ｒの設定より、時刻ｋでの予測点Ｐｐ_ｋと時刻ｋ＋１での予測点Ｐｐ_ｋ＋１との時間間隔である予測間隔Δｔ_ｋは、数１８に従って決まることとなる。以上により予測間隔Δｔ_ｋは、車両２から離れるほど一定の変化率ｒで広くなるように、調整される。

以下、第三実施形態の軌道処理システム１による予測軌道生成フローを、図１０のフローチャートを参照しつつ説明する。この予測軌道生成フローは、制御周期毎に開始される。

第三実施形態の予測軌道生成フローにおいてＳ２０３に代わるＳ２０９では、予測間隔調整部１０８が、連続する予測点Ｐｐ_ｋ同士の間隔である予測間隔Δｔ_ｋを、車両２から離れるほど一定の変化率ｒで広くなるように、調整する。

以上説明した第三実施形態では、車両２から離れるほど一定変化率ｒで広くなるように、予測間隔Δｔ_ｋが調整される。これによれば、車両２に近い側の狭い予測間隔Δｔ_ｋから、車両２から離れた側の広い予測間隔Δｔ_ｋへと顕著に変化させることができるので、軌道追従性能の低下抑制と演算負荷の軽減との両立を促進することが可能となる。

（第四実施形態）
第四実施形態は、第二実施形態の変形例である。第四実施形態では、予測間隔調整部１０９が第二実施形態の予測間隔調整部１０７と異なっている。

図１１に示す第四実施形態の予測間隔調整部１０９は、連続する予測点Ｐｐ_ｋ同士の予測間隔Δｌ_ｋを、初項Δｌ_０且つ公比ｒの等比数列として、調整する。ここで初項Δｌ_０は、軌道処理システム１の制御周期（例えば１０ｍｓ等）に車両２の車速を乗算して求められる距離に、設定される。公比ｒは、予測間隔Δｌ_ｋの変化率であると言える。そこで予測間隔調整部１０９は、時刻ｋ＝Ｎでの予測点Ｐｐ_Ｎを距離Ｌの予測区間Ｒｐにおける終端とすることで、数１９を満たすように公比ｒを設定する。このような公比ｒの設定より、時刻ｋでの予測点Ｐｐ_ｋと時刻ｋ＋１での予測点Ｐｐ_ｋ＋１との距離間隔である予測間隔Δｌ_ｋは、数２０に従って決まることとなる。以上により予測間隔Δｌ_ｋは、車両２から離れるほど一定の変化率ｒで広くなるように、調整される。

この後に予測間隔調整部１０９は、距離間隔としての予測間隔Δｌ_ｋを車速により除算することで、時間間隔としての予測間隔Δｔ_ｋを演算する。これにより状態方程式変換部１０４は、第一実施形態と同様に、連続系状態方程式を離散系状態方程式へと変換可能となる。

以下、第四実施形態の軌道処理システム１による予測軌道生成フローを、図１２のフローチャートを参照しつつ説明する。この予測軌道生成フローは、制御周期毎に開始される。

第四実施形態の予測軌道生成フローにおいてＳ２０８に代わるＳ２１０では、予測間隔調整部１０９が、連続する予測点Ｐｐ_ｋ同士の間隔である予測間隔Δｌ_ｋを、車両２から離れるほど一定の変化率ｒで広くなるように、調整する。さらに予測間隔調整部１０９は、距離間隔としての予測間隔Δｌｋを車速により除算することで、時間間隔としての予測間隔Δｔｋを演算する。

以上説明した第四実施形態では、車両２から離れるほど一定変化率ｒで広くなるように、予測間隔Δｌ_ｋが調整される。これによれば、車両２に近い側の狭い予測間隔Δｌ_ｋから、車両２から離れた側の広い予測間隔Δｌ_ｋへと顕著に変化させることができるので、軌道追従性能の低下抑制と演算負荷の軽減との両立を促進することが可能となる。

（第五実施形態）
第五実施形態は、第一実施形態の変形例である。第五実施形態では、軌道処理システム１の構成が第一実施形態と異なっている。

第五実施形態の軌道処理システム１は、図１３に示すように予測区間調整部１１１を有している。予測区間調整部１１１は、車両２からの一定の区間であって、目標軌道を生成する将来区間よりも狭い設定区間において、目標軌道６の曲率ρの変化量の積算値を算出する。具体的に予測区間調整部１１１は、時系列点ｋにおける曲率ρ_ｋと、時系列点ｋ－１における曲率ρ_ｋ－１の差の絶対値として曲率変化量を計算し、時系列点ｋ＝１～Ｎまでの曲率変化量の積算値を算出する。そこで予測区間調整部１１１は、数２１を満たすように、即ち曲率変化量の積算値が大きいほど広くなるように、予測区間Ｒｐの長さＴを調整する。これを受けて第五実施形態の予測間隔調整部１１０は、予測区間調整部１１１により調整された予測区間Ｒｐの長さＴに基づくことで、第一実施形態に準じて予測間隔Δｔ_ｋを調整する。

以下、第五実施形態の軌道処理システム１による予測軌道生成フローを、図１４のフローチャートを参照しつつ説明する。この予測軌道生成フローは、制御周期毎に開始される。

第五実施形態の予測軌道生成フローにおいてＳ２０３に代わるＳ２１１では、予測区間調整部１１１が、設定区間における目標軌道６の曲率変化量の積算値が大きいほど広くなるように、予測区間Ｒｐの時間長さＴを調整する。そこで、第五実施形態の予測軌道生成フローにおいてＳ２０３に代わるＳ２１２では、予測間隔調整部１１０が、Ｓ２０８の予測区間調整部１１１により調整された予測区間Ｒｐの長さＴに基づくことで、予測間隔Δｔ_ｋを調整する。

以上説明した第五実施形態では、設定区間における目標軌道６の曲率変化量の積算値が大きいほど、広くなるように予測区間Ｒｐが調整される。これによれば、曲率変化量の大きい道路を車両２が走行中に、より遠方の道路の曲率変化量を考慮した予測軌道７を生成することができる。故に、先の道路の曲率変化に可及的に早く対応する車両制御が、可能となる。

（第六実施形態）
第六実施形態は、第二実施形態の変形例である。第六実施形態では、軌道処理システム１の構成が第二実施形態と異なっている。

第六実施形態の軌道処理システム１は、図１５に示すように予測区間調整部１１３を有している。予測区間調整部１１３は、車両２からの一定の区間であって、目標軌道を生成する将来区間よりも狭い設定区間において、目標軌道６の曲率ρの変化量の積算値を算出する。具体的に予測区間調整部１１３は、時系列点ｋにおける曲率ρ_ｋと、時系列点ｋ－１における曲率ρ_ｋ－１の差の絶対値として曲率変化量を計算し、時系列点ｋ＝１～Ｎまでの曲率変化量の積算値を算出する。そこで予測区間調整部１１３は、数２２を満たすように、即ち曲率変化量の積算値が大きいほど広くなるように、予測区間Ｒｐの長さＬを調整する。これを受けて第六実施形態の予測間隔調整部１１２は、予測区間調整部１１３により調整された予測区間Ｒｐの長さＴに基づくことで、第二実施形態に準じて予測間隔Δｌ_ｋを調整する。

この後に予測間隔調整部１１２は、距離間隔としての予測間隔Δｌ_ｋを車速により除算することで、時間間隔としての予測間隔Δｔ_ｋを演算する。これにより状態方程式変換部１０４は、第一実施形態と同様に、連続系状態方程式を離散系状態方程式へと変換可能となる。

以下、第六実施形態の軌道処理システム１による予測軌道生成フローを、図１６のフローチャートを参照しつつ説明する。この予測軌道生成フローは、制御周期毎に開始される。

第六実施形態の予測軌道生成フローにおいてＳ２０８に代わるＳ２１３では、予測区間調整部１１３が、設定区間における目標軌道６の曲率変化量の積算値が大きいほど広くなるように、予測区間Ｒｐの時間長さＬを調整する。そこで、第六実施形態の予測軌道生成フローにおいてＳ２０８に代わるＳ２１４では、予測間隔調整部１１２が、Ｓ２１３の予測区間調整部１１３により調整された予測区間Ｒｐの長さＬに基づくことで、予測間隔Δｌ_ｋを調整する。さらに予測間隔調整部１１２は、距離間隔としての予測間隔Δｌ_ｋを車速により除算することで、時間間隔としての予測間隔Δｔ_ｋを演算する。

以上説明した第六実施形態では、設定区間における目標軌道６の曲率変化量の積算値が大きいほど、広くなるように予測区間Ｒｐが調整される。これによれば、曲率変化量の大きい道路を車両２が走行中に、より遠方の道路の曲率変化量を考慮した予測軌道７を生成することができる。故に、先の道路の曲率変化に可及的に早く対応する車両制御が、可能となる。

（他の実施形態）
以上、本開示の複数の実施形態について説明したが、本開示は、それらの実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態及び組み合わせに適用することができる。

変形例において軌道処理システム１を構成する専用コンピュータは、デジタル回路及びアナログ回路のうち、少なくとも一方をプロセッサとして有していてもよい。ここでデジタル回路とは、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳＯＣ（System on a Chip）、ＰＧＡ（Programmable Gate Array）、及びＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等のうち、少なくとも一種類である。またこうしたデジタル回路は、プログラムを記憶したメモリを、有していてもよい。

変形例において第五実施形態は、第三実施形態と組み合わせて実施されてもよい。変形例において第六実施形態は、第二又は第四実施形態と組み合わせて実施されてもよい。

ここまでの説明形態の他、上述の実施形態及び変形例による軌道処理システム１は、その全体が車両２に搭載される軌道処理装置（例えば軌道処理ＥＣＵ等）として、実施されてもよい。また、上述の実施形態及び変形例は、軌道処理システム１のプロセッサ１１及びメモリ１０を少なくとも一つずつ有した半導体装置（例えば半導体チップ等）として、実施されてもよい。

１：軌道処理システム、２：車両、６：目標軌道、Ｐｐ_ｋ：予測点、７：予測軌道、Δｔ_ｋ，Δｌ_ｋ：予測間隔、１０：記憶媒体、１１：プロセッサ、Ｒｐ：予測区間、ｄ：変化幅、ｒ：変化率

Claims (9)

1. プロセッサ（１１）を有し、車両（２）の将来走行における目標軌道（６）に、前記車両を追従させるための軌道処理を遂行する軌道処理システムであって、
   前記プロセッサは、
   複数の予測点（Ｐｐ_ｋ）において前記車両の状態量を時系列に予測した予測軌道（７）を、前記目標軌道に近づけるように生成することと、
   前記予測軌道に従って前記車両を操作する操舵指令を、出力することとを、
   実行するように構成されており、
   前記予測軌道を生成することは、
   前記予測軌道を生成する予測区間（Ｒｐ）において連続する前記予測点同士の間隔を予測間隔（Δｔ_ｋ、Δｌ_ｋ）として、前記車両から離れるほど広くなるように複数の前記予測間隔を調整することを、含む軌道処理システム。
2. 前記予測間隔を調整することは、
   前記連続する予測点同士の時間間隔を前記予測間隔（Δｔ_ｋ）として調整することを、含む請求項１に記載の軌道処理システム。
3. 前記予測間隔を調整することは、
   前記連続する予測点同士の距離間隔を前記予測間隔（Δｌ_ｋ）として調整することを、含む請求項１に記載の軌道処理システム。
4. 前記予測間隔を調整することは、
   前記車両から離れるほど一定の変化幅（ｄ）で広くなるように、前記予測間隔を調整することを、含む請求項１～３のいずれか一項に記載の軌道処理システム。
5. 前記予測間隔を調整することは、
   前記車両から離れるほど一定変化率（ｒ）で広くなるように、前記予測間隔を調整することを、含む請求項１～３のいずれか一項に記載の軌道処理システム。
6. 前記複数の予測点の数は一定であり、
   前記プロセッサは、
   前記車両の将来走行の設定区間における前記目標軌道の曲率変化量の積算値が大きいほど、広くなるように前記予測区間を調整することを、
   さらに実行するように構成されている請求項１～５のいずれか一項に記載の軌道処理システム。
7. プロセッサ（１１）を有し、車両（２）の将来走行における目標軌道（６）に、前記車両を追従させるための軌道処理を遂行する軌道処理装置であって、
   前記プロセッサは、
   複数の予測点（Ｐｐ_ｋ）において前記車両の状態量を時系列に予測した予測軌道（７）を、前記目標軌道に近づけるように生成することと、
   前記予測軌道に従って前記車両を操作する操舵指令を、出力することとを、
   実行するように構成されており、
   前記予測軌道を生成することは、
   前記予測軌道を生成する予測区間（Ｒｐ）において連続する前記予測点同士の間隔を予測間隔（Δｔ_ｋ、Δｌ_ｋ）として、前記車両から離れるほど広くなるように複数の前記予測間隔を調整することを、含む軌道処理装置。
8. 車両（２）の将来走行における目標軌道（６）に、前記車両を追従させるために、プロセッサ（１１）に実行される軌道処理方法であって、
   複数の予測点（Ｐｐ_ｋ）において前記車両の状態量を時系列に予測した予測軌道（７）を、前記目標軌道に近づけるように生成することと、
   前記予測軌道に従って前記車両を操作する操舵指令を出力することと、を含み、
   前記予測軌道を生成することは、
   前記予測軌道を生成する予測区間（Ｒｐ）において連続する前記予測点同士の間隔を予測間隔（Δｔ_ｋ、Δｌ_ｋ）として、前記車両から離れるほど広くなるように複数の前記予測間隔を調整することを、含む軌道処理方法。
9. 記憶媒体（１０）に記憶され、車両（２）の将来走行における目標軌道（６）に、前記車両を追従させるためにプロセッサに実行させる命令を含む軌道処理プログラムであって、
   前記命令は、
   複数の予測点（Ｐｐ_ｋ）において前記車両の状態量を時系列に予測した予測軌道（７）を、前記目標軌道に近づけるように生成させることと、
   前記予測軌道に従って前記車両を操作する操舵指令を、出力させることと、を含み、
   前記予測軌道を生成させることは、
   前記予測軌道を生成させる予測区間（Ｒｐ）において連続する前記予測点同士の間隔を予測間隔（Δｔ_ｋ、Δｌ_ｋ）として、前記車両から離れるほど広くなるように複数の前記予測間隔を調整させることを、含む軌道処理プログラム。

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