JP4466717B2 - 走行軌跡生成方法及び走行軌跡生成装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成方法及び走行軌跡生成装置に関する。

車両の最適な走行軌跡を生成し、その走行軌跡を利用して各種運転支援を行ったりあるいは自動運転を行う技術が開発されている。特許文献１に記載の装置では、自車両前方の道路形状を検出し、この道路形状と自車両の走行速度に基づいて自車将来位置を演算し、その自車将来位置をフロントガラスに投影して表示することが開示されている。特に、カーブ路の場合、カーブ路の特徴点であるクリッピングポイントと自車将来位置とを合わせてフロントガラスに投影して表示する。また、非特許文献１には、カーブ路を最速で走行するための最適な走行軌跡の生成方法が開示されている。
特開２００５−２２８１３９号公報 特開２００６−３４７２１４号公報 藤岡健彦、江守大昌：自動車技術会論文集 Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．３，Ｊｕｌｙ １９９３，ｐ１０６−１１１ "最短時間コーナリング法に関する理論的研究"

従来の走行軌跡の生成方法は、最速走行などを評価条件とした走行軌跡を生成する方法であり、燃費特性が考慮されていない。そのため、アクセル操作やブレーキ操作が最大となり易く、燃費面では劣る走行軌跡となっている。特に、カーブ路の場合、横力が発生するとともに加減速が必要となるので、燃費特性を考慮しないと燃費の悪い走行軌跡となる。

そこで、本発明は、燃費特性を考慮した走行軌跡を生成する走行軌跡生成方法及び走行軌跡生成装置を提供することを課題とする。

本発明に係る走行軌跡生成方法は、車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成方法であって、少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算ステップと、拘束条件演算ステップでの拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度の分散の評価を含む評価関数の評価値の変動が小さくなるように、速度を変動させて収束演算して走行軌跡を導出する評価関数演算ステップとを含むことを特徴とする。
また、本発明に係る走行軌跡生成方法は、車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成方法であって、少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算ステップと、拘束条件演算ステップでの拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度の分散の評価を含む評価関数を最適化するように、速度を変動させて収束演算して走行軌跡を導出する評価関数演算ステップとを含むことを特徴とする。
また、本発明に係る走行軌跡生成方法は、車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成方法であって、少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算ステップと、拘束条件演算手段での拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度のばらつきが反映された評価関数を用いて速度のばらつきを減らすように、速度を変動させて走行計画を演算する評価関数演算ステップとを含むことを特徴とする。

この走行軌跡生成方法では、まず、少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件に基づいて収束演算し、次に、その拘束条件を維持しつつ、少なくとも速度の分散の評価条件を含む評価関数の評価値の変動が小さくなるように速度を変動させて収束演算し、評価を最適とする走行軌跡を導出する。燃費を良くするためには、走行路全体において空気抵抗を抑えることが重要となる。空気抵抗は速度の二乗で増加するので、高速で走行するほど、空気抵抗が増して燃費が悪化する。そこで、最適化の評価関数として、車両の速度の分散を含む関数とする。この評価関数を用いて走行軌跡の最適化を図ることにより、走行路全体として加減速をできるだけ抑え、車速のばらつきの少ない走行軌跡を導出することができ、最高速度の上昇による空気抵抗の増加を抑えることができる。このように、この走行軌跡生成方法では、評価関数に速度の分散を含めることにより、燃費特性を考慮した走行軌跡を生成でき、燃費向上に寄与できる。特に、横力が発生しかつ加減速が必要となるカーブ路に対して燃費特性を考慮した最適な走行軌跡を生成できる。

本発明の上記走行軌跡生成方法では、車両の駆動方式がハイブリッド方式の場合、車両の減速時に回生減速で減速することを優先させた走行軌跡を初期条件として生成する初期条件生成ステップを含み、拘束条件演算ステップは、初期条件生成ステップにより生成された走行軌跡を初期条件として収束演算する構成としてもよい。

この走行軌跡生成方法では、ハイブリッド車両の場合、減速時に回生減速で減速することを優先させた走行軌跡を初期条件として生成し、この走行軌跡を初期条件として拘束条件収束演算及び評価関数収束演算を行う。回生減速を優先して減速（つまり、回生制動による減速を重視、回生制動だけで減速）を行うことにより、油圧ブレーキ作動時の放熱によるエネルギロスを低減でき、燃費向上に寄与できる。このように燃費特性を考慮した走行軌跡を初期条件として最適化を図ることにより、最適化処理の最初から最適軌跡に近い走行軌跡を用いることができるので、局所最小値による間違った走行軌跡を回避でき、最適軌跡に早く近づくので処理負荷も軽減できる。このように、この走行軌跡生成方法では、ハイブリッド方式における回生減速を重視した初期条件を予め生成しておくことにより、燃費特性に優れる走行軌跡を確実にかつ低処理負荷で導出することができる。ちなみに、車両に最適化手法を用いた場合、変速機などによるヒステリシス（例えば、２速から３速と３速から２速とのヒステリシス）によって、最適化手法において局所最小解による誤った解を導く可能性がある。

本発明の上記走行軌跡生成方法の初期条件生成ステップでは、ハイブリッド方式のシステム能力によって決定される減速度上限値と加速度上限値との和に対する減速度上限値の割合が大きいほどクリッピングポイントをカーブ入口側に移動させるとともに、減速度上限値と加速度上限値との和に対する減速度上限値の割合が大きいほど最小速度ポイントをカーブ出口側に移動させた走行軌跡を生成する構成としてもよい。

回生だけで減速を行う場合、車両全体の減速能力（回生ブレーキによる減速＋油圧ブレーキによる減速）で減速を行う場合に比べて、減速時に油圧ブレーキによる減速分の余裕がでる（前後力に余裕がでる）。そこで、横力と前後力による摩擦円限界を考えた場合、カーブ路では減速時にこの余裕分を横力に配分することにより、減速時にはその余裕分によって走行曲線を長くでき、加速時には余裕分がないため直線に近くなる。カーブ路でこのような走行軌跡とするためには、クリッピングポイントをカーブ入口側に移動し、最小速度ポイントをカーブ出口側にする必要がある。そこで、初期条件生成ステップでは、ハイブリッド方式のシステム能力を考慮して減速度上限値と加速減速値を決定し、減速度上限値と加速度上限値に応じてクリッピングポイントをカーブ入口側に移動させかつ最小速度ポイントをカーブ出口側に移動させて走行軌跡を生成する。

本発明の上記走行軌跡生成方法では、連続するカーブを複数のブロックに分割するブロック分割ステップと、カーブを最も短い通過時間である最速通過時間で走行する条件での最適化処理を行う最速走行最適化ステップと、最速走行最適化ステップでの最適化結果に基づいて、ブロック分割ステップで分割した各ブロックの通過時間をそれぞれ演算する通過時間演算ステップと、カーブでのブレーキ放熱量に対し、ブロック分割ステップで分割した各ブロックでのブレーキ放熱量の割合をそれぞれ算出し、算出した割合及びカーブでの目標通過時間に対する最速通過時間の差分から算出される余裕時間に基づいて、各ブロックの余裕時間をそれぞれ演算する余裕時間演算ステップと、通過時間演算ステップで演算した各ブロックの通過時間と余裕時間演算ステップで演算した各ブロックの余裕時間とに基づいて各ブロックの目標通過時間をそれぞれ演算する目標通過時間演算ステップとを含み、拘束条件演算ステップは、目標通過時間演算ステップにより演算された目標通過時間を拘束条件に含めて収束演算することを特徴としてもよい。

この走行軌跡生成方法では、連続するカーブの場合、連続するカーブを複数のブロックに分割する。また、走行軌跡生成方法では、その連続するカーブ全体に対して最速走行条件での最適化処理を行い、その最速走行条件の最適化結果から各ブロックの最速走行時の通過時間をそれぞれ演算する。さらに、走行軌跡生成方法では、各ブロックでのブレーキ放熱量に比例した余裕時間をそれぞれ演算する。そして、走行軌跡生成方法では、各ブロックの最速走行での通過時間と余裕時間に基づいて各ブロックの目標通過時間を演算する。このように、連続するカーブ（ワインディングロードなど）を各ブロックに分割し、各ブロックのブレーキ放熱量（無駄なエネルギであり、燃費悪化の要因）に比例して余裕時間（最速走行よりも遅くてよい時間）をブロック毎に配分することにより、燃費を重視できるブロックと通過時間を重視するブロックとに分けてブロック毎に最適化を図ることができる。このように、この走行軌跡生成方法では、ブロック毎に各ブロックの目標通過時間を拘束条件として個別に最適化処理を行うことができ、メモリや処理負荷を軽減できる。ちなみに、複数のブロックを全体として最適化処理を行った場合、巨大なメモリと複雑なプログラムが必要となり、処理負荷も増大する。

本発明に係る走行軌跡生成装置は、車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成装置であって、少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算手段と、拘束条件演算手段での拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度の分散の評価を含む評価関数の評価値の変動が小さくなるように、速度を変動させて収束演算して走行軌跡を導出する評価関数演算手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明に係る走行軌跡生成装置は、車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成装置であって、少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算手段と、拘束条件演算手段での拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度の分散の評価を含む評価関数を最適化するように、速度を変動させて収束演算して走行軌跡を導出する評価関数演算手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明の走行軌跡生成装置は、車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成装置であって、少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算手段と、拘束条件演算手段での拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度のばらつきが反映された評価関数を用いて速度のばらつきを減らすように、速度を変動させて走行計画を演算する評価関数演算手段とを備えることを特徴とする。

本発明の上記走行軌跡生成装置では、車両の駆動方式がハイブリッド方式の場合、車両の減速時に回生減速で減速することを優先させた走行軌跡を初期条件として生成する初期条件生成手段を備え、拘束条件演算手段は、初期条件生成手段により生成された走行軌跡を初期条件として収束演算することを特徴として構成としてもよい。

本発明の上記走行軌跡生成装置の初期条件生成手段では、ハイブリッド方式のシステム能力によって決定される減速度上限値と加速度上限値との和に対する減速度上限値の割合が大きいほどクリッピングポイントをカーブ入口側に移動させるとともに、減速度上限値と加速度上限値との和に対する減速度上限値の割合が大きいほど最小速度ポイントをカーブ出口側に移動させた走行軌跡を生成する構成としてもよい。

本発明の上記走行軌跡生成装置では、連続するカーブを複数のブロックに分割するブロック分割手段と、カーブを最も短い通過時間である最速通過時間で走行する条件での最適化処理を行う最速走行最適化手段と、最速走行最適化手段での最適化結果に基づいて、ブロック分割手段で分割した各ブロックの通過時間をそれぞれ演算する通過時間演算手段と、カーブでのブレーキ放熱量に対し、ブロック分割ステップで分割した各ブロックでのブレーキ放熱量の割合をそれぞれ算出し、算出した割合及びカーブでの目標通過時間に対する最速通過時間の差分から算出される余裕時間に基づいて、各ブロックの余裕時間をそれぞれ演算する余裕時間演算手段と、通過時間演算手段で演算した各ブロックの通過時間と余裕時間演算手段で演算した各ブロックの余裕時間とに基づいて各ブロックの目標通過時間をそれぞれ演算する目標通過時間演算手段とを備え、拘束条件演算手段は、目標通過時間演算手段により演算された目標通過時間を拘束条件に含めて収束演算することを特徴としてもよい。

この各走行軌跡生成装置では、上記した各走行軌跡生成方法と同様の作用効果を有する。

本発明は、速度の分散を含む評価関数を用いて最適化を行うことにより、燃費特性を考慮した走行軌跡を生成でき、燃費向上に寄与できる。

以下、図面を参照して、本発明に係る走行軌跡生成方法及び走行軌跡生成装置の実施の形態を説明する。

本実施の形態では、本発明を、自動運転を行うハイブリッド車両に搭載される自動運転制御装置に適用する。本実施の形態に係る自動運転制御装置は、最適化処理によって走行軌跡を生成し、その最適な走行軌跡に沿って走行するように加減速制御及び操舵制御を行う。

生成される走行軌跡は、位置（ｘ座標，ｙ座標）、車速パターン（ｖ_ｘ，ｖ_ｙ）、加速度パターン（ａ_ｘ，ａ_ｙ）、ヨー角、ヨーレートなどの車両の走行に必要な多数のパラメータから構成される。本実施の形態に係る自動運転制御装置では、図２に示すように、一つのカーブ路などをブロックＢ単位で取り扱い、各ブロックＢでの走行軌跡は走行路を走行方向に沿って細密に分割したメッシュＭ，・・・単位で生成される。したがって、一つブロックＢの走行軌跡は、（メッシュＭ，・・・の個数×パラメータの個数）のデータから構成される。例えば、パラメータが１０個、メッシュが１００個の場合、一つのブロックＢの走行軌跡は１０００個のデータで構成される。

一般的に、燃費のみを重視した走行条件を設定した場合、過剰に遅い走行が理想燃費走行であることが知られており、燃費のみを重視した走行条件で最適化処理を行うと実用上使用できないような車速パターンを持つ走行軌跡が生成される。そこで、本実施の形態に係る自動運転制御装置では、それを抑制するために、最適化処理の評価関数に燃費向上条件の他に走行時間条件を加えている。

また、直線路や高速道路などの左右方向のタイヤ摩擦に十分に余裕のある状況においては、従来の最適化手法でも最適な走行軌跡を生成できた。しかし、カーブ路の場合、カーブ前後の直線路を走行できる車速に対して十分な減速が必要となり、カーブ走行中は減速、コーナリング、加速という構成になり、前後方向の加減速や左右方向の横力が発生する。そこで、本実施の形態に係る自動運転制御装置では、特にカーブ路で最適となる走行軌跡を生成する。なお、本実施の形態ではカーブ路に好適な走行軌跡の生成手法を示しているが、直線路にも好適である。ちなみに、直線路については従来の生成手法を用いてもよい。

また、最適化処理を行う場合、変速機などによるヒステリシス（例えば、２速から３速と３速から２速とのヒステリシス）によって、局所最小解による誤った解を導く可能性がある。そこで、本実施の形態に係る自動運転制御装置では、最適化処理を行う前処理として最適な走行軌跡に近い走行軌跡を初期条件として生成する。

図１〜図４を参照して、本実施の形態に係る自動運転制御装置１について説明する。図１は、本実施の形態に係る自動運転制御装置の構成図である。図２は、本実施の形態に係る自動運転制御装置における走行軌跡最適化機能の説明図である。図３は、本実施の形態に係る自動運転制御装置における初期条件生成機能の説明図である。図４は、本実施の形態に係る自動運転制御装置における連続カーブ対応機能の説明図である。

自動運転制御装置１は、実用的な走行時間と燃費低減とを両立した最適軌跡（特に、カーブ路）を生成する。自動運転制御装置１は、最適軌跡を生成するために走行軌跡最適化機能、初期条件生成機能、連続カーブ対応機能を有しており、自動運転での車両制御するために車両制御機能を有している。

自動運転制御装置１は、ヨーレートセンサ１０、Ｇセンサ１１、車輪速センサ１２、ＧＰＳ[Global Positioning System]センサ１３、白線検知センサ１４、障害物検知センサ１５、操舵アクチュエータ２０、スロットルアクチュエータ２１、ブレーキアクチュエータ２２、モータ２３及びＥＣＵ[Electronic Control Unit]３０を備えており、ナビゲーションシステム１６からの情報を利用する。

ヨーレートセンサ１０は、自車両で発生しているヨーレートを検出するセンサである。ヨーレートセンサ１０では、ヨーレートを検出し、そのヨーレートをヨーレート信号としてＥＣＵ３０に送信する。

Ｇセンサ１１は、自車両に作用している横加速度や前後加速度を検出するセンサである。Ｇセンサ１１では、自車両に作用している加速度を検出し、その加速度をＧ信号としてＥＣＵ３０に送信する。なお、検出する加速度毎に、横Ｇセンサ、前後Ｇセンサがそれぞれ構成される。

車輪速センサ１２は、車両の４輪にそれぞれ設けられ、車輪の回転速度（車輪の回転に応じたパルス数）を検出するセンサである。車輪速センサ１２では、所定時間毎の車輪の回転パルス数を検出し、その検出した車輪回転パルス数を車輪速信号としてＥＣＵ３０に送信する。ＥＣＵ３０では、各車輪の回転速度から車輪速をそれぞれ演算し、各輪の車輪速から車体速（車速）を演算する。

ＧＰＳセンサ１３は、ＧＰＳアンテナや処理装置などを備えており、自車両の位置などを推定するセンサである。ＧＰＳセンサ１３では、ＧＰＳアンテナでＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信する。そして、ＧＰＳセンサ１３では、処理装置でそのＧＰＳ信号を復調し、その復調された各ＧＰＳ衛星の位置データに基づいて自車両の位置などを演算する。そして、ＧＰＳセンサ１３では、自車両の位置などを示すＧＰＳ情報信号をＥＣＵ３０に送信する。ちなみに、現在位置を演算するためには３つ以上のＧＰＳ衛星の位置データが必要となるで、ＧＰＳセンサ１３では、異なる３つ以上のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号をそれぞれ受信している。

白線検知センサ１４は、カメラや画像処理装置を備えており、一対の白線（車線）を検知するセンサである。白線検知センサ１４では、カメラで自車両の前方の道路を撮像する。そして、白線検知センサ１４では、画像処理装置で撮像画像から車両が走行している車線を示す一対の白線を認識する。さらに、認識した一対の白線から車線幅、一対の白線の中心を通る線（すなわち、車線の中心線）、車線の中心の半径（カーブ半径Ｒ）、カーブ半径Ｒからカーブ曲率γ（＝１／Ｒ）、白線に対する車両の向き（ヨー角）及び車線の中心に対する車両中心の位置（オフセット）などを演算する。そして、白線検知センサ１４では、これらの認識した一対の白線の情報や演算した各情報を白線検知信号としてＥＣＵ３０に送信する。

障害物検知センサ１５は、ミリ波レーダや処理装置を備えており、自車両の周辺に存在する障害物（車両など）を検知するセンサである。障害物検知センサ１５では、ミリ波レーダでミリ波を照射し、物体に反射して戻ってくるミリ波を受信する。そして、障害物検知センサ１５では、処理装置でミリ波の送受信データに基づいて障害物の有無を検知し、障害物を検知できた場合には障害物までの距離などを演算する。障害物検知センサ１５では、これらの検知した障害物の情報や演算した各情報を障害物検知信号としてＥＣＵ３０に送信する。なお、障害物の検知方法としては、どのような方法でもよく、例えば、カメラによる撮像画像を利用した方法、カメラの撮像画像とミリ波などのレーダ情報を利用した方法、インフラ通信によって取得する方法がある。

ナビゲーションシステム１６は、自車両の現在位置の検出及び目的地までの経路案内などを行うシステムである。特に、ナビゲーションシステム１６では、地図データベースから現在走行中の道路の形状情報を読み出し、その道路形状情報をナビ信号としてＥＣＵ３０に送信する。なお、ナビゲーションシステムを備えない車両の場合、少なくとも道路形状情報を少なくとも格納した地図データベースを備える構成としてもよいし、あるいは、路車間通信などを利用して道路形状情報を取得する構成としてもよい。

操舵アクチュエータ２０は、モータによる回転駆動力を減速機構を介してステアリング機構（ラック、ピニオン、コラムなど）に伝達し、ステアリング機構に操舵トルクを付与するためのアクチュエータである。操舵アクチュエータ２０では、ＥＣＵ３０から操舵制御信号を受信すると、操舵制御信号に応じてモータが回転駆動して操舵トルクを発生させる。

スロットルアクチュエータ２１は、駆動源の一つであるエンジンのスロットルバルブの開度を調整するアクチュエータである。スロットルアクチュエータ２１では、ＥＣＵ３０からのエンジン制御信号を受信すると、エンジン制御信号に応じて作動し、スロットルバルブの開度を調整する。

ブレーキアクチュエータ２２は、各車輪のホイールシリンダのブレーキ油圧を調整するアクチュエータである。ブレーキアクチュエータ２２では、ＥＣＵ３０からのブレーキ制御信号を受信すると、ブレーキ制御信号に応じて作動し、ホイールシリンダのブレーキ油圧を調整する。

モータ２３は、駆動源の一つである電気モータである。また、モータ２３は、ジェネレータとしての機能を有しており、車輪の回転エネルギ（運動エネルギ）を電気エネルギに変換し、回生発電を行う。モータ２３では、モータ制御信号を受信すると、モータ制御信号に応じて回転駆動して駆動力を発生する。また、モータ２３は、回生制御信号を受信すると、回生制御信号に応じて発電し、その発電した電力をバッテリに充電する。

ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[ReadOnly Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]などからなり、自動運転制御装置１を統括制御する電子制御ユニットである。ＥＣＵ３０では、一定時間毎に、各センサ１０〜１５及びナビゲーションシステム１６からの各信号を受信する。そして、ＥＣＵ３０では、走行軌跡最適化処理、初期条件生成処理、連続カーブ対応処理などを行って最適な走行軌跡を生成する。さらに、ＥＣＵ３０では、生成した最適な走行軌跡に基づいて車両制御処理を行い、操舵アクチュエータ２０、スロットルアクチュエータ２１、ブレーキアクチュエータ２２、モータ２３を制御する。

なお、本実施の形態では、ＥＣＵ３０における走行軌跡最適化処理が特許請求の範囲に記載する拘束条件演算手段及び評価関数演算手段に相当し、ＥＣＵ３０における初期条件生成処理が特許請求の範囲に記載する初期条件生成手段に相当し、ＥＣＵ３０における連続カーブ対応処理が特許請求の範囲に記載するブロック分割手段、最速走行最適化手段、通過時間演算手段、余裕時間演算手段及び目標通過時間演算手段に相当する。

走行軌跡最適化処理について説明する。この最適化手法としては、どのような手法を用いてよく、例えば、非特許文献１で開示されているＳＣＧＲＡ[Sequential Conjugate Gradient Restoration Algorithm]を用いる。ＳＣＧＲＡでは、拘束条件を満たすまで最急降下法に基づいて収束演算し、評価関数の評価値が最小となるまで共役勾配法に基づいて収束演算する。拘束条件は、車両の走行において絶対に守らなければならない条件である。評価関数は、車両の走行において重視する条件を評価するための関数である。

燃費を良くするためには、走行路であるブロックＢ全体に通して空気抵抗を抑えることが重要となる。空気抵抗は速度の二乗で増加するので、高速で走行するほど、空気抵抗が増して燃費が悪化する。そこで、評価関数として、ブロックＢ全体での車速の分散の合計を含む関数とする。この評価関数を用いて走行軌跡の最適化を図ることにより、ブロックＢ全体を通して加減速をできるだけ抑え、車速のばらつきの少ない走行軌跡を導出することができ、最高速度の上昇による空気抵抗の増加を抑えることができる。

しかし、燃費面だけ重視して一定の低速（例えば、カーブ路での最低車速）で走行すれば、燃費は向上するが、実用上使用できないような車速パターンとなる。そこで、評価関数として、ブロックＢ全体での車速の分散の合計の他にブロックＢの通過時間を含む関数とする。この評価関数を用いることにより、ブロックＢ全体を通して実用上問題のない車速で走行できるとともに、ブロックＢ全体を通して車速の変化を極力抑え、空気抵抗を低減した走行軌跡を生成することができる。

ＥＣＵ３０では、初期条件としての初期軌跡を設定し、拘束条件を満たすまで最急降下法に基づいて収束演算する。拘束条件としては、道路側の条件と車両側の条件があり、道路側の条件としては道路境界線（道路上を走行すること）、車両側の条件として摩擦円、加速限界、減速限界、操舵限界などの車両性能限界がある。具体的には、前回求められた走行軌跡（初回の収束演算では初期軌跡）を用いて拘束条件に基づいて今回の走行軌跡を収束演算し、今回の求められた走行軌跡を用いて拘束条件を満たすか否かを判定し、拘束条件を満たす走行軌跡が求められるまで各処理ループでの収束演算と判定を繰り返し行う。各処理ループでは、ブロックＢ単位の（メッシュＭ，・・・の個数×パラメータの個数）のデータからなる走行軌跡が求められる。

拘束条件を満たす走行軌跡が導出されると、ＥＣＵ３０では、拘束条件を満たしつつ、評価関数の評価値が最小となるまで共役勾配法に基づいて収束演算する。評価関数としては、式（１）に示すように、ブロックＢの通過時間に車速の分散の合計を加えた関数とし、ブロックＢ全体における通過時間と車速の分散が小さくなるようにする。通過時間は、ブロックＢを通過するための目標時間であり、例えば、道路の制限車速から求めた時間、ドライバによって入力された時間がある。なお、通過時間と車速の分散との加味度合いを０．５対０．５としているが、任意の値を設定してよく、例えば、ドライバによって入力された加味度合いを用いる。

具体的には、前回求められた走行軌跡（初回の収束演算では拘束条件を満たした走行軌跡）を用いて評価関数の評価値が小さくなるように今回の走行軌跡を収束演算し、今回の求められた走行軌跡を用いて評価値が最小になったか否かを判定し、評価値が最小となる走行軌跡が求められるまで各処理ループでの収束演算と判定を繰り返し行う。つまり、収束演算を行う場合には評価関数における各メッシュの車速として前回の走行軌跡における該当するメッシュでの車速が用いられ、平均車速としては前回の走行軌跡における全メッシュの車速の平均値が用いられ、判定を行う場合には評価関数における各メッシュの車速として今回の収束演算で求められた走行軌跡における該当するメッシュでの車速が用いられ、平均車速としては今回の収束演算で求められた走行軌跡における全メッシュの車速の平均値が用いられる。評価値が最小になったか否かの判定では、評価値の微分値を求め、微分値が０かあるいは略０になった場合に評価値が最小になったと判定する。

図２に示す例の場合、ブロックＢを最速で通過する軌跡が走行軌跡Ｃ１であり、ブロックＢでの空気抵抗も考慮すると走行軌跡Ｃ２となり、式（１）の評価関数の評価値が最小となるように各処理ループでの評価関数による収束演算と判定が進むにつれて、最適軌跡Ｃ２に徐々に近づく走行軌跡が求められる。

初期化条件生成処理について説明する。走行軌跡最適化処理を行う前処理として、初期条件となる初期軌跡を生成する。この初期軌跡は、減速回生重視軌跡であり、ハイブリッド車両における回生による減速を重視した軌跡である。つまり、減速する際に出来る限り回生による減速だけで減速を行うことにより、油圧ブレーキの使用による放熱によるエネルギロスを低減できるので、燃費が向上する。このように燃費を考慮した初期軌跡を用いて走行軌跡最適化処理を行うことにより、最適化処理の最初から最適な走行軌跡に近い走行軌跡を用いることができるので、局所最小値による間違った走行軌跡を回避でき、最適な走行軌跡になるまでの収束演算と判定の回数が低減できるので処理負荷も軽減できる。

回生だけで減速を行う場合、車両全体の減速能力（回生ブレーキによる減速＋油圧ブレーキによる減速）で減速を行う場合に比べて、減速時に油圧ブレーキ減速分の余裕がでる。例えば、車両全体の減速能力を１．０Ｇとし、回生減速能力を０．２Ｇとした場合、減速時に０．８Ｇ分の余裕ができる。そこで、横力と前後力による摩擦円限界を考えた場合、カーブ路では減速時にこの余裕分を横力に配分することにより、減速Ｇ＜加速Ｇという条件下で理想的な横Ｇ分布を得ることができ、減速時にはその余裕分の横力によって走行曲線を長くでき、加速時には余裕がないので直線に近くなる。そこで、カーブ路でこのような走行軌跡とするためには、クリッピングポイントをカーブ入口側に移動し、最小車速ポイントをカーブ路出口側にする必要がある。なお、直線路ではこの初期軌跡を適用することができないので、走行軌跡最適化処理の初期軌跡として任意の軌跡を与える。

まず、ＥＣＵ３０では、カーブ路走行で一般的なＯｕｔ−Ｉｎ−Ｏｕｔの走行軌跡を生成する。そして、ＥＣＵ３０では、ハイブリッド車両としてのシステム能力に基づいて回生による減速度上限値（例えば、０．２Ｇ、システム既知でもよい）を決定する。また、ＥＣＵ３０では、加速時におけるエンジン出力の熱効率の良い加速度上限値（例えば、０．４Ｇ、システム既知でもよい）を決定する。

ＥＣＵ３０では、減速度上限値と加速度上限値とに応じて、Ｏｕｔ−Ｉｎ−Ｏｕｔの走行軌跡におけるカーブの中央のクリッピングポイントをカーブの入口側に移動する。例えば、クリッピングポイントの移動比率を、式（２）で求める。

ＥＣＵ３０では、減速度上限値と加速度上限値とに応じて、Ｏｕｔ−Ｉｎ−Ｏｕｔの走行軌跡におけるカーブの中央の最小車速ポイント（最大曲率点）をカーブの出口側に移動する。例えば、クリッピングポイントの移動比率分を出口側（移動したクリッピングポイントに対称となるポイント）に移動させる。

そして、ＥＣＵ３０では、移動したクリッピングポイント、最小車速ポイントなどをスムーズな曲線で結合し、初期軌跡を生成する。このスムーズな曲線としては、どのような曲線でもよく、例えば、クロソイド曲線がある。

図３の例の場合、Ｏｕｔ−Ｉｎ−Ｏｕｔの走行軌跡Ｃ３におけるクリッピングポイントＣＰ３がカーブ入口側のポイントＣＰ４に移動され、最小車速ポイントＶＰ３がカーブ出口側のポイントＶＰ４に移動され、初期軌跡Ｃ４が生成される。

連続カーブ対応処理について説明する。山道などでカーブが連続する場合、カーブ毎に一つのカーブ路や直線路の単位で複数のブロックに分割し、ブロック単位で最適化処理を行う。ここでは、図４に示すように、連続カーブ全体での目標通過時間から全体での最速通過時間を減算して全体での余裕時間を求め、その全余裕時間を各ブロックＢ１，・・・での油圧ブレーキによる放熱量に比例して配分し、各ブロックＢ１・・・に余裕時間（最速走行よりも遅くてよい時間）を割り当てる。そして、ブロックＢ１，・・・毎に、最速通過時間と余裕時間から目標通過時間を求め、この目標通過時間を拘束条件として最適化処理を行う。油圧ブレーキによる放熱量を用いて配分するのは、油圧ブレーキによる放熱（無駄なエネルギ）を減らすことで燃費を低減できるからである。

余裕時間が多いブロックほど、通過時間に余裕があるので、燃費を重視した走行軌跡を生成できる。一方、余裕時間が少ないブロックほど、通過時間に余裕がないので、速く走ることを重視した走行軌跡を生成する。このように、燃費を重視したブロックと速度を重視したブロックに分けてブロック毎に最適化処理をそれぞれ行うことができるので、メモリや処理負荷を軽減できる。ちなみに、連続カーブ全体に対して最適化処理を行った場合、最速走行だけなら比較的容易に処理が可能である。しかし、燃費走行も考慮した場合、複数ブロックの合計通過時間を指定された時間（平均速度）での拘束条件が一般的であり、これを複数ブロックにわたって解くのは巨大なメモリと複雑なプログラムが必要となり、処理負荷も増大する。

連続カーブの場合、ＥＣＵ３０では、その連続カーブを１つのカーブ路あるいは直線路の単位で複数のブロックに分割する。また、ＥＣＵ３０では、連続カーブ全体にわたって最速走行条件で最適化処理を行い、最速での走行軌跡を生成し、全体での最速通過時間を得る。ここでは、従来の手法を用いて、最速走行条件で最適化処理を行う。

ＥＣＵ３０では、全体最速通過時間に基づいてブロック毎の最速通過時間を演算する。また、ＥＵ３０では、全体最速通過時間と全体目標通過時間を用いて、式（３）により全余裕時間を演算する。全体目標通過時間は、連続カーブ全体を通過するための目標時間であり、例えば、ドライバによって入力された時間を用いる。

ＥＣＵ３０では、全余裕時間が０より小さいか否かを判定する。全余裕時間が０より小さい場合、最速で走行しても全体目標通過時間より遅いので、最速走行条件による最適化処理で求めた走行軌跡を用いる。

全余裕時間が０以上の場合、最速で走行すると全体目標通過時間より速く通過できる。この場合、ＥＣＵ３０では、各ブロックでのブレーキ放熱量を演算する。この演算方法としては、どのような演算方法を用いてもよい。そして、ＥＣＵ３０では、ブロック毎に、全余裕時間、各ブロックのブレーキ放熱量及び全てのブロックを合わせたブレーキ放熱量を用いて、式（４）によりブロックでの余裕時間を演算する。

ＥＣＵ３０では、ブロック毎に、ブロックでの最速通過時間と余裕時間を用いて、式（５）によりブロックでの目標通過時間を演算する。

そして、ＥＣＵ３０では、ブロック毎に、ブロックでの目標通過時間を拘束条件に加えて最適化処理を行い、走行軌跡を生成する。ここでは、上記した走行軌跡最適化処理を行うが、目標通過時間も加えた拘束条件とし、通過時間の条件を取り除いて車速の分散のみを条件とした評価関数として最適化処理を行う。

車両制御機能について説明する。ＥＣＵ３０では、一定時間毎に、求めた最適な走行軌跡に従って走行するように、自車両周辺の障害物（前方車両など）を考慮しつつ、最適な走行軌跡と実際の車両状態（ヨーレート、横Ｇ、前後Ｇ，車速、絶対位置、車線の中心に対する相対関係など）との偏差に基づいて、操舵制御信号、エンジン制御信号、ブレーキ制御信号、モータ制御信号又は回生制御信号を生成し、各信号を操舵アクチュエータ２０、スロットルアクチュエータ２１、ブレーキアクチュエータ２２、モータ２３にそれぞれ送信する。

図１〜図４を参照して、自動運転制御装置１における動作について説明する。ここでは、自動運転制御装置１における走行軌跡最適化機能、初期条件生成機能、連続カーブ対応機能の各動作について説明する。特に、ＥＣＵ３０における走行軌跡最適化処理、初期条件生成処理、連続カーブ対応処理について図５、図６、図７の各フローチャートに沿って説明する。図５は、本実施の形態に係るＥＣＵにおける走行軌跡最適化処理の流れを示すフローチャートである。図６は、本実施の形態に係るＥＣＵにおける初期条件生成処理の流れを示すフローチャートである。図７は、本実施の形態に係るＥＣＵにおける連続カーブ対応処理の流れを示すフローチャートである。

走行軌跡最適化機能について説明する。ナビゲーションシステム１６では、地図データベースから現在走行中の道路の形状情報を読み出し、その道路形状情報をナビ信号としてＥＣＵ３０に送信している。ＥＣＵ３０では、ナビ信号を受信し、道路形状情報を取得する。

ＥＣＵ３０では、初期条件生成機能などで設定された初期軌跡を初期条件として、道路境界線及び車両性能限界を条件とする拘束条件に基づいて収束演算し、走行軌跡を生成する（Ｓ１０）。ＥＣＵ３０では、今回生成した走行軌跡が拘束条件を満たすか否かを判定する（Ｓ１１）。Ｓ１１にて拘束条件を満たさないと判定した場合、ＥＣＵ３０では、前回生成した走行軌跡を用いて拘束条件に基づいて収束演算して走行軌跡を生成し（Ｓ１０）、この今回生成した走行軌跡が拘束条件を満たすか否かを判定する（Ｓ１１）。

Ｓ１１にて拘束条件を満たすと判定した場合、ＥＣＵ３０では、拘束条件を満たした走行軌跡を用いて、ブロックＢの通過時間と車速の分散の合計からなる評価関数に基づいて収束演算し、走行軌跡を生成する（Ｓ１２）。ＥＣＵ３０では、今回生成した走行軌跡の評価値が最小か否かを判定する（Ｓ１３）。Ｓ１３にて評価値が最小でないと判定した場合、ＥＣＵ３０では、前回生成した走行軌跡を用いて評価関数に基づいて収束演算して走行軌跡を生成し（Ｓ１２）、この今回生成した走行軌跡の評価値が最小か否かを判定する（Ｓ１３）。

Ｓ１３にて評価値が最小と判定した場合、ＥＣＵ３０では、その生成した走行軌跡を最適軌跡とする。そして、自動運転制御装置１では、この最適軌跡に従って走行するように加減速制御及び操舵制御を行う（車両制御機能を行う）。

なお、本実施の形態では、Ｓ１０、Ｓ１１の処理が特許請求の範囲に記載する拘束条件演算ステップに相当し、Ｓ１２、Ｓ１３の処理が特許請求の範囲に記載する評価関数演算ステップに相当する。

初期条件生成機能について説明する。最適軌跡を生成する走行路がカーブ路の場合、ＥＣＵ３０では、Ｏｕｔ−Ｉｎ−Ｏｕｔの走行軌跡を生成する（Ｓ２０）。また、ＥＣＵ３０では、ハイブリッド車両における回生減速による減速度上限値を決定するとともに（Ｓ２１）、エンジン出力熱効率の良い加速度上限値を決定する（Ｓ２２）。

そして、ＥＣＵ３０では、減速度上限値と加速度上限値に基づいてＯｕｔ−Ｉｎ−Ｏｕｔのクリッピングポイントをカーブ入口側に移動する（Ｓ２３）。また、ＥＣＵ３０では、減速度上限値と加速度上限値に基づいてＯｕｔ−Ｉｎ−Ｏｕｔの最小車速ポイントをカーブ出口側に移動する（Ｓ２４）。そして、ＥＣＵ３０では、移動したクリッピングポイント及び最小車速ポイントなどをスムーズな曲線で結合して初期軌跡を生成し、その初期軌跡を走行軌跡最適化機能での初期条件に用いる。

なお、本実施の形態では、Ｓ２０〜Ｓ２５の処理が特許請求の範囲に記載する初期条件生成ステップに相当する。

連続カーブ対応機能について説明する。最適軌跡を生成する走行路が連続するカーブの場合、ＥＣＵ３０では、その連続カーブを複数のブロックに分割する（Ｓ３０）。また、ＥＣＵ３０では、その連続カーブ全体に対して最速走行条件で最適化処理し、連続カーブ全体での最速通過時間を求める（Ｓ３１）。そして、ＥＣＵ３０では、その全体最速通過時間を各ブロックに配分し、ブロック毎の最速通過時間を演算する（Ｓ３２）。

ＥＣＵ３０では、全体目標通過時間から全体最速通過時間を減算し、連続カーブ全体での全余裕時間を演算する（Ｓ３３）。そして、ＥＣＵ３０では、全余裕時間が０より小さいか否かを判定する（Ｓ３４）。Ｓ３４にて全余裕時間が０より小さいと判定した場合、ＥＣＵ３０では、最速走行条件での最適化処理で生成した走行軌跡を最適軌跡とする（Ｓ３５）。そして、自動運転制御装置１では、この最適軌跡に従って走行するように加減速制御及び操舵制御を行う。

Ｓ３４にて全余裕時間が０以上と判定した場合、ＥＣＵ３０では、各ブロックにおけるブレーキ放熱量を演算する（Ｓ３６）。そして、ＥＣＵ３０では、ブロック毎に、ブロックのブレーキ放熱量に応じて余裕時間を演算する（Ｓ３７）。さらに、ＥＣＵ３０では、ブロック毎に、そのブロックの余裕時間と最速通過時間に基づいて目標通過時間を演算する（Ｓ３８）。そして、ＥＣＵ３０では、ブロック毎に、そのブロックの目標通過時間を拘束条件に加味して（その代わり、通過時間を評価関数から削除）、最適化処理を行い（上記の走行軌跡最適化機能を行い）、最適軌跡を生成する（Ｓ３９）。

ＥＣＵ３０では、連続カーブの全てブロックについて最適化処理が終了したか否かを判定する（Ｓ４０）。Ｓ４０にて全て終了していないと判定した場合、ＥＣＵ３０では、Ｓ３７に戻って、次のブロックについての処理を行う。一方、Ｓ４０にて全て終了したと判定した場合、自動運転制御装置１では、生成した最適な走行軌跡に従って走行するように加減速制御及び操舵制御を行う。

なお、本実施の形態では、Ｓ３０の処理が特許請求の範囲に記載するブロック分割ステップに相当し、Ｓ３１の処理が特許請求の範囲に記載する最速走行最適化ステップに相当し、Ｓ３２の処理が特許請求の範囲に記載する通過時間演算ステップに相当し、Ｓ３６、Ｓ３７の処理が特許請求の範囲に記載する余裕時間演算ステップに相当し、Ｓ３８の処理が特許請求の範囲に記載する目標通過時間演算ステップに相当する。

この自動運転制御装置１によれば、ブロックＢにおける通過時間に車速の分散の合計を加えた評価関数によって最適化処理を行うことにより、実用的な走行時間と燃費の低減を両立した最適軌跡を生成することができ、この最適軌跡によって走行路全体で空気抵抗を抑えつつ実用的な車速で走行できる。特に、横力が発生しかつ加減速が必要となるカーブ路で好適な走行軌跡を生成することができる。

また、自動運転制御装置１によれば、回生減速を重視した燃費特性を考慮した初期軌跡を生成することにより、最適化処理の最初から最適軌跡に近い走行軌跡を用いることができるので、局所最小値による間違った走行軌跡を回避でき、処理負荷も軽減できる。

また、自動運転制御装置１によれば、連続カーブでは各ブロックのブレーキ放熱量に応じて余裕時間を配分することにより、ブロック毎に目標通過時間を拘束条件として個別に最適化処理を行うことができ、メモリや処理負荷を軽減できる。

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。

例えば、本実施の形態では自動運転のハイブリッド車両に適用したが、手動運転に対して最適軌跡を用いて各種運転支援を行う車両にも適用可能であり、内燃機関、モータなどの単一の駆動源の車両にも適用可能である。特に、走行軌跡最適化機能や連続カーブ対応機能については内燃機関だけを駆動源とする車両にも適用可能であり、初期条件生成機能についてはハイブリッド車両にのみ適用可能である。

また、本実施の形態では最適軌跡を生成し、最適軌跡に従って自動運転を行う自動運転制御装置に適用したが、最適軌跡を生成するだけの装置に適用してもよい、最適軌跡を生成し、その最適軌跡を表示などによって運転者に提供する装置に適用してもよいし、最適軌跡を生成し、最適軌跡を用いて各種運転支援を行う装置に適用してもよい。

また、本実施の形態では１つのＥＣＵで構成する形態としたが、複数のＥＣＵで構成してもよい。

また、本実施の形態では評価関数を通過時間と車速の分散を加味した関数としたが、評価関数として車速の分散だけの関数とすることにより、燃費だけを重視した最適軌跡を生成することができる。

また、本実施の形態では減速度上限値と加速度上限値に基づいてクリッピングポイントと最小車速ポイントを移動させることによって減速回生重視軌跡を求める構成としたが、他の手法によって減速回生重視軌跡を求める構成としてもよい。

また、本実施の形態ではブレーキ放熱量によって余裕時間を配分する構成としたが、燃費特性を考慮した他のパラメータによって余裕時間を配分してもよい。

本実施の形態に係る自動運転制御装置の構成図である。 本実施の形態に係る自動運転制御装置における走行軌跡最適化機能の説明図である。 本実施の形態に係る自動運転制御装置における初期条件生成機能の説明図である。 本実施の形態に係る自動運転制御装置における連続カーブ対応機能の説明図である。 本実施の形態に係るＥＣＵにおける走行軌跡最適化処理の流れを示すフローチャートである。 本実施の形態に係るＥＣＵにおける初期条件生成処理の流れを示すフローチャートである。 本実施の形態に係るＥＣＵにおける連続カーブ対応処理の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１…自動運転制御装置、１０…ヨーレートセンサ、１１…Ｇセンサ、１２…車輪速センサ、１３…ＧＰＳセンサ、１４…白線検知センサ、１５…障害物検知センサ、１６…ナビゲーションシステム、２０…操舵アクチュエータ、２１…スロットルアクチュエータ、２２…ブレーキアクチュエータ、２３…モータ、３０…ＥＣＵ

Claims (12)

1. 車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成方法であって、
   少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算ステップと、
   前記拘束条件演算ステップでの拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度の分散の評価を含む評価関数の評価値の変動が小さくなるように、速度を変動させて収束演算して走行軌跡を導出する評価関数演算ステップと
   を含むことを特徴とする走行軌跡生成方法。
2. 車両の駆動方式がハイブリッド方式の場合、車両の減速時に回生減速で減速することを優先させた走行軌跡を初期条件として生成する初期条件生成ステップを含み、
   前記拘束条件演算ステップは、前記初期条件生成ステップにより生成された走行軌跡を初期条件として収束演算することを特徴とする請求項１に記載する走行軌跡生成方法。
3. 前記初期条件生成ステップでは、ハイブリッド方式のシステム能力によって決定される減速度上限値と加速度上限値との和に対する減速度上限値の割合が大きいほどクリッピングポイントをカーブ入口側に移動させるとともに、前記減速度上限値と前記加速度上限値との和に対する減速度上限値の割合が大きいほど最小速度ポイントをカーブ出口側に移動させた走行軌跡を生成することを特徴とする請求項２に記載する走行軌跡生成方法。
4. 連続するカーブを複数のブロックに分割するブロック分割ステップと、
   前記カーブを最も短い通過時間である最速通過時間で走行する条件での最適化処理を行う最速走行最適化ステップと、
   前記最速走行最適化ステップでの最適化結果に基づいて、前記ブロック分割ステップで分割した各ブロックの通過時間をそれぞれ演算する通過時間演算ステップと、
   前記カーブでのブレーキ放熱量に対し、前記ブロック分割ステップで分割した各ブロックでのブレーキ放熱量の割合をそれぞれ算出し、算出した割合及び前記カーブでの目標通過時間に対する前記最速通過時間の差分から算出される余裕時間に基づいて、各ブロックの余裕時間をそれぞれ演算する余裕時間演算ステップと、
   前記通過時間演算ステップで演算した各ブロックの通過時間と前記余裕時間演算ステップで演算した各ブロックの余裕時間とに基づいて各ブロックの目標通過時間をそれぞれ演算する目標通過時間演算ステップと
   を含み、
   前記拘束条件演算ステップは、前記目標通過時間演算ステップにより演算された前記目標通過時間を拘束条件に含めて収束演算すること
   を特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載する走行軌跡生成方法。
5. 車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成装置であって、
   少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算手段と、
   前記拘束条件演算手段での拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度の分散の評価を含む評価関数の評価値の変動が小さくなるように、速度を変動させて収束演算して走行軌跡を導出する評価関数演算手段と
   を備えることを特徴とする走行軌跡生成装置。
6. 車両の駆動方式がハイブリッド方式の場合、車両の減速時に回生減速で減速することを優先させた走行軌跡を初期条件として生成する初期条件生成手段を備え、
   前記拘束条件演算手段は、前記初期条件生成手段により生成された走行軌跡を初期条件として収束演算することを特徴とする請求項５に記載する走行軌跡生成装置。
7. 前記初期条件生成手段では、ハイブリッド方式のシステム能力によって決定される減速度上限値と加速度上限値との和に対する減速度上限値の割合が大きいほどクリッピングポイントをカーブ入口側に移動させるとともに、前記減速度上限値と前記加速度上限値との和に対する減速度上限値の割合が大きいほど最小速度ポイントをカーブ出口側に移動させた走行軌跡を生成することを特徴とする請求項６に記載する走行軌跡生成装置。
8. 連続するカーブを複数のブロックに分割するブロック分割手段と、
   前記カーブを最も短い通過時間である最速通過時間で走行する条件での最適化処理を行う最速走行最適化手段と、
   前記最速走行最適化手段での最適化結果に基づいて、前記ブロック分割手段で分割した各ブロックの通過時間をそれぞれ演算する通過時間演算手段と、
   前記カーブでのブレーキ放熱量に対し、前記ブロック分割ステップで分割した各ブロックでのブレーキ放熱量の割合をそれぞれ算出し、算出した割合及び前記カーブでの目標通過時間に対する前記最速通過時間の差分から算出される余裕時間に基づいて、各ブロックの余裕時間をそれぞれ演算する余裕時間演算手段と、
   前記通過時間演算手段で演算した各ブロックの通過時間と前記余裕時間演算手段で演算した各ブロックの余裕時間とに基づいて各ブロックの目標通過時間をそれぞれ演算する目標通過時間演算手段と
   を備え、
   前記拘束条件演算手段は、前記目標通過時間演算手段により演算された前記目標通過時間を拘束条件に含めて収束演算すること
   を特徴とする請求項５〜請求項７のいずれか１項に記載する走行軌跡生成装置。
9. 車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成方法であって、
   少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算ステップと、
   前記拘束条件演算ステップでの拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度の分散の評価を含む評価関数を最適化するように、速度を変動させて収束演算して走行軌跡を導出する評価関数演算ステップと
   を含むことを特徴とする走行軌跡生成方法。
10. 車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成装置であって、
    少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算手段と、
    前記拘束条件演算手段での拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度の分散の評価を含む評価関数を最適化するように、速度を変動させて収束演算して走行軌跡を導出する評価関数演算手段と
    を備えることを特徴とする走行軌跡生成装置。
11. 車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成方法であって、
    少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算ステップと、
    前記拘束条件演算手段での拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度のばらつきが反映された評価関数を用いて速度のばらつきを減らすように、速度を変動させて走行計画を演算する評価関数演算ステップと
    を含むことを特徴とする走行軌跡生成方法。
12. 車両の将来の走行軌跡を生成する走行軌跡生成装置であって、
    少なくとも道路境界線の条件を含む拘束条件を満たす走行軌跡を収束演算により算出する拘束条件演算手段と、
    前記拘束条件演算手段での拘束条件を満たしつつ、少なくとも速度のばらつきが反映された評価関数を用いて速度のばらつきを減らすように、速度を変動させて走行計画を演算する評価関数演算手段と
    を備えることを特徴とする走行軌跡生成装置。
    
    

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