JP2024073390A - 自律走行のための車両制御装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 車両制御装置及び方法を提供する。【解決手段】自律走行のための車両制御装置において、一実施形態に係る車両制御装置は、軌跡プランナー（ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｐｌａｎｎｅｒ）に基づいた地域経路（ｌｏｃａｌ ｐａｔｈ）を受信する受信器と、前記地域経路に基づいて前記車両の横制御（ｌａｔｅｒａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ）のためのステアリングコマンド（ｓｔｅｅｒｉｎｇ ｃｏｍｍａｎｄ）を生成し、制御する車両の運動状態に基づいて前記ステアリングコマンドを補償（ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅ）することにより補償されたステアリングコマンドを生成し、前記補償されたステアリングコマンドに基づいて前記車両を制御するコントローラを含む。【選択図】図１

Description

本発明は自律走行のための車両制御装置及び方法に関する。

自律走行車両とは、運転者の操作なしに自ら走行できる自動車をいう。自律走行車両は、様々なセンサを用いて周囲の環境を認識し、目的先が指定されれば自律的に走行する。

自律走行が実行されるためには、横方向制御（ｌａｔｅｒａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ）及び縦方向制御（ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ）が必要である。横方向制御は車両が車線から逸脱することなく自動走行を行うことを意味し、縦方向制御は、車両周辺の様々な物体を認識して車両の走行速度を制御することを目標とする。

本発明の目的は、自律走行のための車両制御装置及び方法を提供することにある。

自律走行のための車両制御装置において、一実施形態に係る車両制御装置は、軌跡プランナーに基づいた地域経路を受信する受信器と、前記地域経路に基づいて前記車両の横制御のためのステアリングコマンドを生成し、制御する車両の運動状態に基づいて、前記ステアリングコマンドを補償することにより補償されたステアリングコマンドを生成し、前記補償されたステアリングコマンドに基づいて前記車両を制御するコントローラとを含む。

前記コントローラは、前記車両の速度、前記車両の加速度、前記車両のヨーレート、及び前記車両のステアリング角度に基づいて前記ステアリングコマンドを補償することができる。

前記コントローラは、前記車両のホイールベース、前記速度及び前記ヨーレートに基づいて前記車両のタイヤ角度を算出し、前記タイヤ角度に基づいて前記ステアリングコマンドを補償することができる。

前記コントローラは、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）を用いて測定された初期ヨーレートをバイアスに基づいて補償することによって前記ヨーレートを算出することができる。

前記コントローラは、前記車両が停車した時点に測定された初期ヨーレートにフィルタリングを行い、前記フィルタリングが実行された初期ヨーレートに基づいて前記バイアスを決定することができる。

前記コントローラは、前記運動状態を逆車両モデルに入力することによって逆関数値を算出し、前記逆関数値及び前記ステアリングコマンドに基づいてフィルタリングを行うことで外乱値を算出し、前記外乱値に基づいて前記ステアリングコマンドを補償することができる。

前記逆車両モデルは、前記ステアリングコマンドの生成に使用される数学モデルに基づいて生成されることができる。

前記コントローラは、前記逆関数値から前記外乱値が除去された前記ステアリングコマンドを引いた値をフィルタリングすることによって前記外乱値を算出し、前記ステアリングコマンドから前記外乱値を除去することによって前記ステアリングコマンドを補償することができる。

前記コントローラは、前記逆関数値から前記外乱値が除去されたステアリングコマンドを引いた値に低域通過フィルタリングを行うことにより前記外乱値を算出することができる。

自律走行のための車両制御方法において、一実施形態に係る車両制御方法は、軌跡プランナーに基づいた地域経路を受信するステップと、前記地域経路に基づいて前記車両の横制御のためのステアリングコマンドを生成するステップと、制御する車両の運動状態に基づいて前記ステアリングコマンドを補償することにより補償されたステアリングコマンドを生成するステップと、前記補償されたステアリングコマンドに基づいて前記車両を制御するステップとを含む。

前記補償されたステアリングコマンドを生成するステップは、前記車両の速度、前記車両の加速度、前記車両のヨーレート、及び前記車両のステアリング角度に基づいて前記ステアリングコマンドを補償するステップを含むことができる。

前記ステアリングコマンドを補償するステップは、前記車両のホイールベース、前記の速度、及び前記ヨーレートに基づいて前記車両のタイヤ角度を算出するステップと、前記タイヤ角度に基づいて前記ステアリングコマンドを補償するステップとを含むことができる。

前記補償されたステアリングコマンドを生成するステップは、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）を用いて測定された初期ヨーレートをバイアスに基づいて補償することで前記ヨーレートを算出するステップをさらに含むことができる。

前記ヨーレートを算出するステップは、前記車両が停車した時点に測定された初期ヨーレートにフィルタリングを行うステップと、前記フィルタリングが実行された初期ヨーレートに基づいて前記バイアスを決定するステップとを含むことができる。

前記補償されたステアリングコマンドを生成するステップは、前記運動状態を逆車両モデルに入力することによって逆関数値を算出するステップと、前記逆関数値及び前記ステアリングコマンドに基づいてフィルタリングを行うことで外乱値を算出するステップと、前記外乱値に基づいて前記ステアリングコマンドを補償するステップとを含むことができる。

前記逆車両モデルは、前記ステアリングコマンドの生成に使用される数学モデルに基づいて生成されることができる。

前記外乱値を算出するステップは、前記逆関数値から前記外乱値が除去された前記ステアリングコマンドを引いた値をフィルタリングすることによって前記外乱値を算出するステップを含み、前記外乱値に基づいて前記ステアリングコマンドを補償するステップは、前記ステアリングコマンドから前記外乱値を除去することによって前記ステアリングコマンドを補償するステップを含むことができる。

前記外乱値を算出するステップは、前記逆関数値から前記外乱値が除去されたステアリングコマンドを引いた値に低域通過フィルタリングを行うことによって前記外乱値を算出するステップを含むことができる。

本発明によると、自律走行のための車両制御装置及び方法を提供することができる。

一実施形態に係る車両制御装置の概略的なブロック図を示す。 自律走行のための横方向制御を説明するための図である。 図１に示された車両制御装置の車両制御動作を説明するための図である。 図１に示された車両制御装置の具現の例を示す。 ヨーレートを算出する過程を説明するための図である。 図１に示された車両制御装置の動作のフローチャートを示す。

実施形態に対する特定な構造的又は機能的な説明は単なる例示のための目的として開示されたものであって、様々な形態に変更されることができる。したがって、実施形態は特定な開示形態に限定されるものではなく、本明細書の範囲は技術的な思想に含まれる変更、均等物ないし代替物を含む。

第１又は第２などの用語を複数の構成要素を説明するために用いることがあるが、このような用語は１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的としてのみ解釈されなければならない。例えば、第１構成要素は第２構成要素と命名することができ、同様に、第２構成要素は第１構成要素にも命名することができる。

いずれかの構成要素が他の構成要素に「連結」されているか「接続」されていると言及されたときには、その他の構成要素に直接的に連結されているか又は接続されているが、中間に他の構成要素が存在し得るものと理解されなければならない。

単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「Ａ又はＢのうち少なくとも１つ」及び「Ａ、Ｂ、又はＣのうち少なくとも１つ」のような文句は、それぞれその文句のうち該当する文句と共に羅列された項目のいずれか１つ又はそのすべての可能な組み合わせを含んでもよい。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は、明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。

異なるように定義されない限り、技術的又は科学的な用語を含んで、ここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈されなければならず、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。

本文書で使用された用語「モジュール」は、ハードウェア、ソフトウェア、又は、ファームウェアで具現されたユニットを含んでもよく、例えば、ロジック、論理ブロック、部品、又は、回路のような用語と相互互換的に使用されてもよい。モジュールは、一体に構成された部品、又は、１つ又はそれ以上の機能を行う、前記部品の最小単位又はその一部であってもよい。例えば、一実施形態によれば、モジュールは、ＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）の形態に実現されてもよい。

本文書で使用される「～部」の用語は、ソフトウェア又はＦＰＧＡ又はＡＳＩＣのようなハードウェア構成要素を意味し、「～部」はいずれかの役割を行う。ところが、「～部」というソフトウェア又はハードウェアに限定される意味ではない。「～部」は、アドレッシングできる格納媒体にあるように構成されてもよく、１つ又はそれ以上のプロセッサを再生させるように構成されてもよい。例えば、「～部」はソフトウェア構成要素、オブジェクト指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素、及びタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバ、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ、及び変数を含んでもよい。構成要素と「～部」の中で提供される機能は、さらに小さい数の構成要素及び「～部」に結合されたり、追加的な構成要素と「～部」にさらに分離されてもよい。それだけでなく、構成要素及び「～部」は、デバイス又はセキュリティーマルチメディアカード内の１つ又はそれ以上のＣＰＵを再生させるように実現されてもよい。また、「～部」は、１つ以上のプロセッサを含んでもよい。

以下、添付する図面を参照しながら実施形態を詳細に説明する。添付図面を参照して説明するにおいて、図面符号に関係なく同じ構成要素には同じ参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略する。

図１は、一実施形態に係る車両制御装置の概略的なブロック図を示す。

図１を参照すると、車両制御装置１０は車両（ｖｅｈｉｃｌｅ）を制御する。車両は、人や貨物を運搬するために使用されるよう設計された乗り物を意味する。例えば、車両は自動車、汽車、船舶、ボート、航空機及び／又は自転車を含んでもよい。車両制御装置１０は、車両内部又は外部に実現される。

車両制御装置１０は、車両の自律走行のために車両を制御する。車両制御装置１０は、１つ以上のセンサから受信した検出結果に基づいて車両を制御することで、車両の自律走行を行うことができる。センサは、ＬｉＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、ＲＡＤＡＲ（ＲＡｄｉｏ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、カメラ（例えば、ステレオカメラ）及び／又は超音波センサ（ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｓｅｎｓｏｒ）を含んでもよい。

自律走行は、運転者が車両の一部又は全てを操作せず、車両自らが走行環境を認識して危険要素を判断し、最適な経路を導き出して車両を走行する動作を意味する。

車両制御装置１０は、受信器１００及びプロセッサを含む。車両制御装置１０は、メモリ３００をさらに含む。

受信器１００は、受信インターフェースを含む。受信器１００は、センサから受信された検出結果を受信する。受信器１００は、車両制御装置１０の外部に位置するモジュールからデータを受信する。例えば、受信器１００は、軌跡プランナー（ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｐｌａｎｎｅｒ）に基づいた地域経路（ｌｏｃａｌ ｐａｔｈ）を受信してもよい。受信器１００は、受信したデータをコントローラ２００から出力する。軌跡プランナーは、車両が移動する経路（例えば、地域経路又は全域経路（ｇｌｏｂａｌ ｐａｔｈ））を生成してもよい。軌跡プランナーは、全域経路に沿って回避、車線変更、及び車線保持のような動作のために、追従しなければならない地域経路を生成することができる。軌跡プランナーが生成する軌跡は、横方向軌跡及び／又は縦方向軌跡を含む。

全域経路は、自動運転車が出発先から目的先まで移動しなければならない道路又は交差点単位の経路を含む。例えば、全域経路は、ナビゲーションが案内する経路を含んでもよい。地域経路は、全域経路内で車両が車線変更、車線維持、又は、回避時に車両が追従しなければならない車線単位の経路を含んでもよい。軌跡プランナーは、全域経路に基づいて地域経路を生成することができる。

コントローラ２００は、受信した経路に基づいて車両を制御するための制御信号を生成する。コントローラ２００は、プロセッサを用いて制御信号を生成してもよい。コントローラ２００は１つ以上のプロセッサを含む。

プロセッサは、メモリ３００に格納されたデータを処理する。プロセッサは、メモリ３００に格納されたコンピュータで読出し可能なコード（例えば、ソフトウェア）及びプロセッサによって誘発された命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行できる。

「プロセッサ」は、目的とする動作（ｄｅｓｉｒｅｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ）を実行させるための物理的な構造を有する回路を有するハードウェアで具現されたデータ処理装置であってもよい。例えば、目的とする動作は、プログラムに含まれたコード（ｃｏｄｅ）又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を含んでもよい。

例えば、ハードウェアで具現されたデータ処理装置は、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、中央処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、プロセッサコア（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ ｃｏｒｅ）、マルチ－コアプロセッサ（ｍｕｌｔｉ－ｃｏｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マルチプロセッサ（ｍｕｌｔｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）を含んでもよい。

コントローラ２００は、受信した地域経路に基づいて車両の横制御（ｌａｔｅｒａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ）のためのステアリングコマンド（ｓｔｅｅｒｉｎｇ ｃｏｍｍａｎｄ）を生成する。ステアリングコマンドは、車両のタイヤの方向を調整する操向装置を制御するための制御信号を意味する。

コントローラ２００は、制御する車両の運動状態に基づいてステアリングコマンドを補償することで、補償されたステアリングコマンドを生成することができる。車両の運動状態は、車両の速度、車両の加速度、車両のヨーレート（ｙａｗ ｒａｔｅ）及び／又は車両のステアリング角度（ｓｔｅｅｒｉｎｇ ａｎｇｌｅ）を含む。

コントローラ２００は、車両の速度、車両の加速度、車両のヨーレート、及び車両のステアリング角度に基づいてステアリングコマンドを補償することができる。

コントローラ２００は、車両のホイールベース（ｗｈｅｅｌ ｂａｓｅ）、速度及びヨーレートに基づいて車両のタイヤ角度を算出する。コントローラ２００は、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）を用いて測定された初期ヨーレートをバイアスに基づいて補償することで、ヨーレートを算出できる。コントローラ２００は、車両が停車した時点に測定された初期ヨーレートにフィルタリングを行ってもよい。コントローラ２００は、フィルタリングが実行された初期ヨーレートに基づいてバイアスを決定してもよい。ヨーレートの算出過程は、図５を参照して詳しく説明する。

コントローラ２００は、タイヤ角度に基づいてステアリングコマンドを補償することができる。コントローラ２００は、運動状態を逆車両モデル（ｉｎｖｅｒｓｅ ｖｅｈｉｃｌｅ ｍｏｄｅｌ）に入力することによって逆関数値を算出できる。逆車両モデルは、ステアリングコマンドの生成に使用される数学モデルに基づいて生成されてもよい。

コントローラ２００は、逆関数値及びステアリングコマンドに基づいてフィルタリングを行うことで、外乱値（ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｖａｌｕｅ）を算出できる。コントローラ２００は、外乱値に基づいてステアリングコマンドを補償し得る。

コントローラ２００は、逆関数値から外乱値が除去されたステアリングコマンドを引いた値をフィルタリングすることで外乱値を算出できる。コントローラ２００は、逆関数値から外乱値が除去されたステアリングコマンドを引いた値に低域通過フィルタリング（ｌｏｗ ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）を行うことにより外乱値を算出してもよい。コントローラ２００は、ステアリングコマンドから外乱値を除去することによって、ステアリングコマンドを補償することができる。

コントローラ２００は、補償されたステアリングコマンドに基づいて車両を制御する。

メモリ３００は、演算のためのデータ又は演算結果を格納する。メモリ３００は、プロセッサによって実行可能な命令（又は、プログラム）を格納する。例えば、命令は、プロセッサの動作及び／又はプロセッサの各構成の動作を実行するための命令を含む。

メモリ３００は、揮発性メモリ装置又は不揮発性メモリ装置で実現されることができる。

揮発性メモリ装置は、ＤＲＡＭ（ｄｙｎａｍｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、Ｔ－ＲＡＭ（ｔｈｙｒｉｓｔｏｒ ＲＡＭ）、Ｚ－ＲＡＭ（ｚｅｒｏ ｃａｐａｃｉｔｏｒ ＲＡＭ）、又はＴＴＲＡＭ（Ｔｗｉｎ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ ＲＡＭ）で実現されてもよい。

不揮発性メモリ装置は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュ（ｆｌａｓｈ）メモリ、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ ＲＡＭ）、スピン伝達トルクＭＲＡＭ（Ｓｐｉｎ－Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｔｏｒｑｕｅ（ＳＴＴ）－ＭＲＡＭ）、Ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｅ Ｂｒｉｄｇｉｎｇ ＲＡＭ（ＣＢＲＡＭ）、ＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ＲＡＭ）、ＰＲＡＭ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ ＲＡＭ）、抵抗メモリ（Ｒｅｓｉｓｔｉｖｅ ＲＡＭ（ＲＲＡＭ））、ナノチューブＲＲＡＭ（Ｎａｎｏｔｕｂｅ ＲＲＡＭ）、ポリマーＲＡＭ（Ｐｏｌｙｍｅｒ ＲＡＭ（ＰｏＲＡＭ））、ナノ浮遊ゲートメモリ（Ｎａｎｏ Ｆｌｏａｔｉｎｇ Ｇａｔｅ Ｍｅｍｏｒｙ（ＮＦＧＭ））、ホログラフィックメモリ（ｈｏｌｏｇｒａｐｈｉｃ ｍｅｍｏｒｙ）、分子電子メモリ素子（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｍｅｍｏｒｙ Ｄｅｖｉｃｅ）、又は、絶縁抵抗変化メモリ（Ｉｎｓｕｌａｔｏｒ Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ Ｃｈａｎｇｅ Ｍｅｍｏｒｙ）に実現されてもよい。

図２は、自律走行のための横方向制御を説明するための図である。

図２を参照すると、コントローラ（例えば、図１のコントローラ２００）は、横方向ＭＰＣ（Ｍｏｄｅｌ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）２１０を含む。横方向ＭＰＣは、予め定義された制限の集合を満足する制御処理を行うことができる。横方向ＭＰＣ２１０は、力学モデル（ｄｙｎａｍｉｃ ｍｏｄｅｌ）に基づいて横方向制御を行ってもよい。横方向ＭＰＣ２１０は、地域経路を推定して横方向制御を行ってもよい。

横方向ＭＰＣ２１０は、ステアリングホイール２３０を制御するためのステアリングコマンドを生成する。コントローラ２００は、ステアリングコマンドを用いてステアリングホイール２３０を制御することによってタイヤ２５０の方向を調整できる。

ステアリングコマンドを介して調整されるタイヤの方向は外乱（ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ）による誤差が発生し得る。外乱は、ホーイルアラインメントによる誤差又はモデル誤差によって発生し得る。実際のステアリング値は、ステアリングコマンドによって意図的なステアリング値と外乱による誤差を含む。

図３は、図１に示された車両制御装置の車両制御動作を説明するための図である。

図３を参照すると、コントローラ（例えば、図１のコントローラ２００）は、横方向ＭＰＣ３３０、外乱測定器３５０を含む。コントローラ２００は、選択的に軌跡プランナー３１０をさらに含んでもよい。

コントローラ２００は、横方向ＭＰＣ３３０が生成したステアリングコマンドを外乱測定器３５０が測定した外乱値に基づいて補償することで、車両３７０を正確に制御することができる。

軌跡プランナー３１０は、車両３７０が移動する経路（例えば、地域経路又は全域経路（ｇｌｏｂａｌ ｐａｔｈ））を生成してもよい。軌跡プランナー３１０は、横方向ＭＰＣ３３０で生成した地域経路を出力する。

横方向ＭＰＣ３３０は、地域経路に基づいて車両３７０の横制御のためのステアリングコマンドを生成する。横方向ＭＰＣ３３０は、ステアリングコマンドを外乱測定器３５０で出力してもよい。

外乱測定器３５０は、制御する車両３７０の運動状態に基づいてステアリングコマンドを補償することで、補償されたステアリングコマンドを生成できる。外乱測定器３５０は、車両３７０の速度、車両３７０の加速度、車両３７０のヨーレート、及び車両３７０のステアリング角度に基づいてステアリングコマンドを補償し得る。

外乱測定器３５０は、タイヤ角度に基づいてステアリングコマンドを補償する。外乱測定器３５０は、運動状態を逆車両モデル（ｉｎｖｅｒｓｅ ｖｅｈｉｃｌｅ ｍｏｄｅｌ）に入力することによって逆関数値を算出してもよい。逆車両モデルは、ステアリングコマンドの生成に使用される数学モデルに基づいて生成されてもよい。

外乱測定器３５０は、逆関数値及びステアリングコマンドに基づいてフィルタリングを行うことで外乱値を算出する。コントローラ２００は、外乱値に基づいてステアリングコマンドを補償し得る。

外乱測定器３５０は、逆関数値から外乱値が除去されたステアリングコマンドを引いた値をフィルタリングすることで外乱値を算出する。外乱測定器３５０は、逆関数値から外乱値が除去されたステアリングコマンドを引いた値に低域通過フィルタリングを行うことによって外乱値を算出できる。外乱測定器３５０は、ステアリングコマンドから外乱値を除去することでステアリングコマンドを補償することができる。

コントローラ２００は、補償されたステアリングコマンドに基づいて車両３７０を制御する。

図４は、図１に示された車両制御装置の具現の例を示し、図５は、ヨーレートを算出する過程を説明するための図である。

図４及び図５を参照すると、コントローラ（例えば、図１のコントローラ２００）は、横方向ＭＰＣ４３０、外乱測定器４５０を含む。コントローラ２００は、選択的に軌跡プランナー４１０をさらに含んでもよい。

軌跡プランナー４１０、横方向ＭＰＣ４３０、及び外乱測定器４５０はそれぞれ図３の軌跡プランナー３１０、横方向ＭＰＣ３３０、及び外乱測定器３５０と同一に動作する。軌跡プランナー４１０、横方向ＭＰＣ４３０、及び外乱測定器４５０に対して図３と重複する説明は省略する。

外乱測定器４５０は、車両４７０のエゴ状態（ｅｇｏ ｓｔａｔｅ）に基づいて外乱を測定する。エゴ状態は、車両４７０の運動状態を含む。エゴ状態は、車両４７０の速度（例えば、車両４７０の縦方向速度）、車両４７０の加速度（例えば、車両４７０の縦方向加速度）、ヨーレート及びステアリング角度を含んでもよい。

外乱測定器４５０は、車両４７０のホイールベース（ｗｈｅｅｌ ｂａｓｅ）、速度、及びヨーレートに基づいて車両４７０のタイヤ角度を算出し得る。外乱測定器４５０は、ホイールベースをエゴ速度に割り、ヨーレートを乗算した値に基づいてタイヤ角度を算出する。例えば、外乱測定器４５０は、ホイールベースをエゴ速度に割り、ヨーレートを乗算した値にアークタンジェント演算を行うことでタイヤ角度を算出することができる。

エゴ速度は、車両４７０の速度を含む。

外乱測定器３５０は、ＩＭＵを用いて測定された初期ヨーレート５１０をバイアスに基づいて補償することで、ヨーレート５５０を算出することができる。

ＩＭＵで測定される初期ヨーレート５１０は、ＩＭＵの特性に応じてバイアスされてもよい。外乱測定器３５０はヨーレートバイアス５３０を推定し得る。

外乱測定器４５０は車両４７０が停車する場合、初期ヨーレート５１０を測定する。外乱測定器４５０は、初期ヨーレート５１０を複数回測定してもよい。

理論的に、停車中である車両のヨーレートは０である。ＩＭＵを介して測定した初期ヨーレート５１０が０でない場合、外乱測定器４５０は、停車中である車両から測定した初期ヨーレート５１０に基づいてヨーレートバイアス５３０を推定し得る。

外乱測定器４５０は、車両４７０が停車した時点に測定された初期ヨーレート５１０にフィルタリングを行う。外乱測定器４５０は、初期ヨーレート５１０に低域通過フィルタリングを行うことによってヨーレートバイアス５３０を推定し得る。外乱測定器４５０は、フィルタリングが実行された初期ヨーレート５１０に基づいてヨーレートバイアス５３０を決定する。

外乱測定器４５０は、推定したヨーレートバイアス５３０を初期ヨーレート５１０から引くことによってヨーレート５５０を算出してもよい。

外乱測定器４５０は、運動状態を逆車両モデル４５１に入力することで逆関数値を算出してもよい。逆車両モデル４５１は、ステアリングコマンドの生成に使用される数学モデルに基づいて生成される。外乱測定器４５０は、逆車両モデル４５１を横方向ＭＰＣ４３０で使用する数学モデルを用いて、ステアリング角度に対して明白（ｅｘｐｌｉｃｉｔ）に導き出すことができる。

外乱測定器４５０は、逆車両モデル４５１の出力からステアリングコマンドを引いた値をフィルタ４５３に入力することによってフィルタリングを行うことができる。フィルタ４５３は、マグニチュードリミッター（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ ｌｉｍｉｔｅｒ）、レートリミッター（ｒａｔｅ ｌｉｍｉｔｅｒ）、又は、低域通過フィルタのように実現してもよい。低域通過フィルタは、１次低域通過フィルタであってもよい。

外乱測定器４５０は、複数のシステムモードで動作してもよい。複数のシステムモードは、自律走行モード（ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ｍｏｄｅ）及びマニュアル走行（ｍａｎｕａｌ ｄｒｉｖｉｎｇ）モードを含む。ビジョンモード（ｖｉｓｉｏｎ ｍｏｄｅ）を含んでもよい。自律走行モードは、マップモード及びビジョンモードを含んでもよい。マップモードは、精密地図に基づいた自律走行モードである。ビジョンモードは、ビジョンセンサの測定結果（例えば、車線又は停止線）に基づいた自律走行モードであってもよい。

外乱測定器４５０は、車両の運動状態と軌跡プランナー４１０から受信した地域経路が設計基準を満足するか否かを判断する。外乱測定器４５０は、設計基準を満足する場合に外乱測定を行う。

例えば、外乱測定器４５０は、地域経路の平均曲率（ｃｕｒｖａｔｕｒｅ）が設計曲率よりも低いか否かを判断してもよい。外乱測定器４５０は、車両４７０の速度が設計速度よりも高いか否かを判断してもよい。外乱測定器４５０は、車両４７０のステアリング角度の大きさが設計角度よりも小さいか否かを判断してもよい。外乱測定器４５０は、車両４７０のヨーレートが設計ヨーレートよりも小さいか否かを判断してもよい。外乱測定器４５０は、車両４７０の縦方向加速度の大きさが設計加速度よりも小さいか否かを判断してもよい。

外乱測定器４５０は、上述した判断結果のうち少なくとも１つの条件が満たされる場合に外乱測定を行うことができる。例えば、外乱測定器４５０は、上述した判断結果を全て満足する場合に外乱測定を行ってもよい。

図６は、図１に示された車両制御装置の動作のフローチャートを示す。

図６を参照すると、受信器（例えば、図１の受信器１００）は、軌跡プランナーに基づいた地域経路を受信する（Ｓ６１０）。

コントローラ（例えば、図１のコントローラ２００）は、受信した地域経路に基づいて車両の横制御のためのステアリングコマンドを生成する（Ｓ６３０）。

コントローラ２００は、制御する車両の運動状態に基づいてステアリングコマンドを補償することによって補償されたステアリングコマンドを生成する（Ｓ６５０）。コントローラ２００は、車両の速度、車両の加速度、車両のヨーレート、及び車両のステアリング角度に基づいてステアリングコマンドを補償し得る。コントローラ２００は、車両のホイールベース、速度、及びヨーレートに基づいて車両のタイヤ角度を算出し得る。

コントローラ２００は、ＩＭＵを用いて測定された初期ヨーレートをバイアスに基づいて補償することでヨーレートを算出し得る。コントローラ２００は、車両が停車した時点に測定された初期ヨーレートにフィルタリングを行ってもよい。コントローラ２００は、フィルタリングが実行された初期ヨーレートに基づいてバイアスを決定してもよい。

コントローラ２００は、タイヤ角度に基づいてステアリングコマンドを補償してもよい。コントローラ２００は、運動状態を逆車両モデルに入力することによって逆関数値を算出してもよい。逆車両モデルは、ステアリングコマンドの生成に使用される数学モデルに基づいて生成されてもよい。

コントローラ２００は、逆関数値及びステアリングコマンドに基づいてフィルタリングを行うことで外乱値を算出し得る。コントローラ２００は、外乱値に基づいてステアリングコマンドを補償してもよい。

コントローラ２００は、逆関数値から外乱値が除去されたステアリングコマンドを引いた値をフィルタリングすることで外乱値を算出し得る。コントローラ２００は、逆関数値から外乱値が除去されたステアリングコマンドを引いた値に低域通過フィルタリングを行うことによって外乱値を算出し得る。コントローラ２００は、ステアリングコマンドから外乱値を除去することによってステアリングコマンドを補償し得る。

コントローラ２００は、補償されたステアリングコマンドに基づいて車両を制御する（Ｓ６７０）。

以上で説明した実施形態は、ハードウェアコンポーネント、ソフトウェアコンポーネント、及び／又はハードウェアコンポーネント及びソフトウェアコンポーネントの組み合わせで具現されることができる。例えば、実施形態で説明する装置、方法及びコンポーネントは、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｌｏｇｉｃｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｇａｔｅａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｌｏｇｉｃｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ又はコマンドを実行して応答できる他の適応型スーパーサンプリング装置のように汎用コンピュータ又は特殊目的のコンピュータを使用して具現することができる。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及び上記オペレーティングシステム上で実行されるソフトウェアアプリケーションを実行することができる。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理、及び生成してもよい。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されるものと説明された場合もあるが、当該の技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数タイプの処理要素を含み得ることが分かる。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含んでもよい。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｐｒｏｇｒａｍ）、コード（ｃｏｄｅ）、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、又はそのいずれかの組み合わせを含んでもよく、希望のように処理装置を構成したり独立的又は結合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）処理装置を命令することができる。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈されるか、処理装置に命令又はデータを提供するために、いずれかのタイプの機械、コンポーネント、物理装置、仮想装置、コンピュータ記憶媒体、又は装置、又は送信される信号波に永久的に具体化することができる。ソフトウェアは、ネットワーク接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法で格納又は実行されてもよい。ソフトウェア及びデータは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することができる。

本実施形態による方法は、様々なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組み合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例として、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気－光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。

上記で説明したハードウェア適応的スーパーサンプリング装置は、本発明に示す動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモデルとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。

上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、上記の説明に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順に実行され、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法とは異なる形態に結合又は組み合わせられてもよく、他の構成要素又は均等物によって置き換え又は置換されたとしても適切な結果を達成することができる。

したがって、他の具現、他の実施形態及び特許請求の範囲と均等なものも後述する特許請求範囲の範囲に属する。

Claims (19)

1. 自律走行のための車両制御装置であって、
   軌跡プランナーに基づいた地域経路を受信する受信器と、
   前記地域経路に基づいて前記車両の横制御のためのステアリングコマンドを生成し、
   制御する車両の運動状態に基づいて、前記ステアリングコマンドを補償することにより補償されたステアリングコマンドを生成し、
   前記補償されたステアリングコマンドに基づいて前記車両を制御するコントローラと、
   を含む車両制御装置。
2. 前記コントローラは、前記車両の速度、前記車両の加速度、前記車両のヨーレート、及び前記車両のステアリング角度に基づいて前記ステアリングコマンドを補償する、請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記コントローラは、
   前記車両のホイールベース、前記速度及び前記ヨーレートに基づいて前記車両のタイヤ角度を算出し、
   前記タイヤ角度に基づいて前記ステアリングコマンドを補償する、請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記コントローラは、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）を用いて測定された初期ヨーレートをバイアスに基づいて補償することによって前記ヨーレートを算出する、請求項２に記載の車両制御装置。
5. 前記コントローラは、
   前記車両が停車した時点に測定された初期ヨーレートにフィルタリングを行い、
   前記フィルタリングが実行された初期ヨーレートに基づいて前記バイアスを決定する、請求項４に記載の車両制御装置。
6. 前記コントローラは、
   前記運動状態を逆車両モデルに入力することによって逆関数値を算出し、
   前記逆関数値及び前記ステアリングコマンドに基づいてフィルタリングを行うことで外乱値を算出し、
   前記外乱値に基づいて前記ステアリングコマンドを補償する、請求項１に記載の車両制御装置。
7. 前記逆車両モデルは、前記ステアリングコマンドの生成に使用される数学モデルに基づいて生成される、請求項６に記載の車両制御装置。
8. 前記コントローラは、
   前記逆関数値から前記外乱値が除去された前記ステアリングコマンドを引いた値をフィルタリングすることによって前記外乱値を算出し、
   前記ステアリングコマンドから前記外乱値を除去することによって前記ステアリングコマンドを補償する、請求項６に記載の車両制御装置。
9. 前記コントローラは、前記逆関数値から前記外乱値が除去されたステアリングコマンドを引いた値に低域通過フィルタリングを行うことにより前記外乱値を算出する、請求項６に記載の車両制御装置。
10. 自律走行のための車両制御方法であって、
    軌跡プランナーに基づいた地域経路を受信するステップと、
    前記地域経路に基づいて前記車両の横制御のためのステアリングコマンドを生成するステップと、
    制御する車両の運動状態に基づいて前記ステアリングコマンドを補償することにより補償されたステアリングコマンドを生成するステップと、
    前記補償されたステアリングコマンドに基づいて前記車両を制御するステップと、
    を含む、車両制御方法。
11. 前記補償されたステアリングコマンドを生成するステップは、前記車両の速度、前記車両の加速度、前記車両のヨーレート、及び前記車両のステアリング角度に基づいて前記ステアリングコマンドを補償するステップを含む、請求項１０に記載の車両制御方法。
12. 前記ステアリングコマンドを補償するステップは、
    前記車両のホイールベース、前記の速度、及び前記ヨーレートに基づいて前記車両のタイヤ角度を算出するステップと、
    前記タイヤ角度に基づいて前記ステアリングコマンドを補償するステップと、
    を含む、請求項１１に記載の車両制御方法。
13. 前記補償されたステアリングコマンドを生成するステップは、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）を用いて測定された初期ヨーレートをバイアスに基づいて補償することで前記ヨーレートを算出するステップをさらに含む、請求項１１に記載の車両制御方法。
14. 前記ヨーレートを算出するステップは、
    前記車両が停車した時点に測定された初期ヨーレートにフィルタリングを行うステップと、
    前記フィルタリングが実行された初期ヨーレートに基づいて前記バイアスを決定するステップと、
    を含む、請求項１３に記載の車両制御方法。
15. 前記補償されたステアリングコマンドを生成するステップは、
    前記運動状態を逆車両モデルに入力することによって逆関数値を算出するステップと、
    前記逆関数値及び前記ステアリングコマンドに基づいてフィルタリングを行うことで外乱値を算出するステップと、
    前記外乱値に基づいて前記ステアリングコマンドを補償するステップと、
    を含む、請求項１０に記載の車両制御方法。
16. 前記逆車両モデルは、前記ステアリングコマンドの生成に使用される数学モデルに基づいて生成される、請求項１５に記載の車両制御方法。
17. 前記外乱値を算出するステップは、前記逆関数値から前記外乱値が除去された前記ステアリングコマンドを引いた値をフィルタリングすることによって前記外乱値を算出するステップを含み、
    前記外乱値に基づいて前記ステアリングコマンドを補償するステップは、前記ステアリングコマンドから前記外乱値を除去することによって前記ステアリングコマンドを補償するステップを含む、請求項１５に記載の車両制御方法。
18. 前記外乱値を算出するステップは、前記逆関数値から前記外乱値が除去されたステアリングコマンドを引いた値に低域通過フィルタリングを行うことによって前記外乱値を算出するステップを含む、請求項１５に記載の車両制御方法。
19. ハードウェアと結合して請求項１０～１８のいずれか一項に記載の方法を実行させるためにコンピュータ読み出し可能な媒体に格納されたコンピュータプログラム。