JP4600339B2 - 障害物回避制御装置及び障害物回避制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、障害物回避制御装置及び障害物回避制御プログラムにかかり、特に、簡単な構成のマップを用いて最大車体加速度以内で障害物を回避することができる車体発生力を導出する障害物回避制御装置及び障害物回避制御プログラムに関する。

障害物の位置や道幅等のこれから走行する車両前方の情報が得られた場合、これから行うべき最適な操作（最適政策）を求めることは、次世代の安全システムや自動運転へつながる重要な技術である。しかしながら、非線形な飽和特性をもつタイヤ発生力を用いて、ある時間区間に渡って最適な走行軌跡やこの走行軌跡を実現するタイヤ発生力（最適政策）を求めることは、簡単ではない。

従来、ＴＴＣ（ｔｉｍｅ ｔｏ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）に基づいてリスク度を演算し、リスク度に基づいて車両を制御する制御装置が知られている（特許文献１）。また、障害物と自車両との距離と必要な減速距離とに基づいて車両を制御する制御装置が知られている（特許文献２）。

また、簡単な質点系の最短回避問題に対して、ダイナミックプログラミング（ＤＰ） や数理計画法を用いて最適政策を求めることができることが示されている。

さらに、オフライン演算によって求めた最適政策の特徴を抽出し、回避開始時に車速や回避距離に応じた最適政策をフィードフォワード的に算出する手法も示されており、エンジン、ブレーキ、及びステアリング等を統合的に制御する技術（ＶＤＩＭ）も知られている。
特開２００３−３２０１８号公報 特開２００２−２７４３４４号公報

しかしながら、従来の技術では、直進制動による回避で回避可能かどうかが制御を行なう基準になっており、制動しなくても操舵のみで回避可能な場合であっても制動力が制御されるため、誤作動感が発生する場合があった。また、具体的な制御手法は、回避性能と安全性とのトレードオフを定性的に行なっているに過ぎず、最短距離で回避可能な制御を行なっているわけではない。さらに、回避目標である障害物が移動した場合の対応や種々の外乱に対するロバスト性を考慮するためには、車両と障害物との状態をフィードバック制御することが必要であるが、従来の技術では車両と障害物との状態をフィードバック制御する点について考慮されていなかった。

本発明は、数理計画法によって求められた最適解を元に、フィードバック制御することによって最短距離で障害物を回避可能な車体発生力またはタイヤ発生力を演算することができる障害物回避制御装置及び障害物回避制御プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、自車両と障害物との間の距離、及び自車両の前記障害物に対する相対速度を検出する検出手段と、最大車体加速度Ｇ_refを設定する設定手段と、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_x、前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_y、前記最大車体加速度Ｇ_ref、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e'に応じた物理量で定めたパラメータと、前記障害物を回避するための車体発生力との関係を定めたマップを記憶した記憶手段と、前記検出手段で検出された前記距離及び前記相対速度に基づいて、前記パラメータを演算し、演算されたパラメータ、及び前記マップを用いて前記車体発生力を導出する導出手段と、を含んで構成したものである。

本発明では、前記記憶手段に、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_x、前記最大車体加速度Ｇ_ref、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e'に応じた物理量で定めた第１のパラメータ、前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_y、前記最大車体加速度Ｇ_ref、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e'に応じた物理量で定めた第２のパラメータ、及び、前記障害物を回避するための車体発生力の関係を定めたマップを記憶し、前記導出手段により、前記検出手段で検出された前記距離及び前記相対速度に基づいて、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータを演算し、演算された第１のパラメータ、第２のパラメータ、及び前記マップを用いて前記車体発生力を導出するように構成することができる。

本発明では、前記導出変換手段で導出された前記車体発生力に基づいて、ドライバに障害物回避状態を報知したり、前記導出手段で導出された前記車体発生力に基づいて、操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも一つを制御することができる。

また、直進制動での最短回避距離及び横移動のみでの最短回避距離のいずれか短い方の距離より所定距離長い距離になった時点で制御開始と判断し、制御開始時点から警報を発するようにしてもよい。

本発明の第１のパラメータは、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xと、前記最大車体加速度Ｇ_refと前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙe’との積の平方根との比（ｖ_x／√（Ｙ_e'Ｇ_ref）、または√（Ｙ_e'Ｇ_ref）／ｖ_x）で定めることができる。また、第２のパラメータは、前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_yと、前記最大車体加速度Ｇ_refと前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙe’との積の平方根との比（ｖ_y／√（Ｙ_e'Ｇ_ref）、または√（Ｙ_e'Ｇ_ref）／ｖ_y）で定めることができる。

本発明では、第１のパラメータを、相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xに対する最大車体加速度Ｇ_refと障害物を回避するための車体横方向距離Ｙe’との積の平方根の比（√（Ｙ_e'Ｇ_ref）／ｖ_x）で定め、第２のパラメータを、最大車体加速度Ｇ_refと障害物を回避するための車体横方向距離Ｙｅ'との積の平方根に対する相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比（ｖ_y／√（Ｙ_e'Ｇ_ref））で定めるのが好ましい。

また、マップは、前記第１のパラメータ、前記第２のパラメータ、及び前記車体発生力の関係を定めた１つのマップで構成することができる。

直進制動での最短回避距離及び横移動のみでの最短回避距離のいずれか短い方の距離より所定距離長い距離になった時点で制御開始と判断し、制御開始時点において制御手段により制御が行われていない場合には警報を発するようにしてもよい。

また、本発明は、コンピュータを、検出された自車両と障害物との間の距離、検出された自車両の前記障害物に対する相対速度、及び設定された最大車体加速度Ｇ_refを取り込む取込手段、取り込まれた情報に基づいて、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_x、前記最大車体加速度Ｇ_ref、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e'に応じた物理量で定めた第１のパラメータ、前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_y、最大車体加速度Ｇ_ref、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e'に応じた物理量で定めた第２のパラメータを演算する演算手段、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータに基づいて、前記障害物を回避するための車体発生力を導出するためのマップを記憶した記憶手段から該マップを読み出す読出手段、及び、演算された第１のパラメータ、演算された第２のパラメータ、及び読み出されたマップに基づいて、前記障害物を回避するための車体発生力を導出するための導出手段、として機能させるための障害物回避制御プログラムとして構成することもできる。

車両の限界走行状態では、各輪のタイヤ発生力の限界値は、車輪のセルフアライニングトルク（ＳＡＴ）や車輪速運動に基づいて推定した摩擦円の半径で求めることができ、車体発生力の大きさは常に最大となり、車体発生力の方向θを決定すれば前後力及び横力は一意に決定することができる。したがって、本発明では、車体発生力を車体発生力の方向θとすることができる。また、車両の限界内での走行状態では、車体発生力の方向及び大きさを決定することが必要であるので、車体発生力を車体発生力の方向θ及び大きさとすることもできる。

以上説明したように本発明によれば、数理計画法によって求められた最適解を元に、フィードバック制御することによって、最大車体加速度内でかつ最短距離で障害物を回避可能な車体発生力を演算することができる、という効果が得られる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本発明は、車両の限界走行状態での走行に本発明を適用したものである。したがって、車体発生力として車体発生力の方向を用いている。まず、本実施の形態の原理を説明するために、本実施の形態の基礎になった緊急回避問題について説明する。本実施の形態では、緊急回避問題を以下のように考える。

車両は質量ｍを持つ質点と仮定し、質点は初速（車両前後方向の初期値）ｖ₀で図１の車両前後方向（ｘ軸）の前方向（ｘ軸の正方向）に運動していると仮定する。質点を初期の横移動距離Ｙ_eだけ横方向（ｙ軸方向）に、距離Ｙ_e／２まで加速し残りの距離Ｙ_e／２を減速して移動し、横速度を０にし、障害物を回避するものとする。このとき、質点がｘ軸方向に進む距離、すなわち自車両と障害物との間の距離Ｘｅを最小にする。また、質点にはｘ軸方向、ｙ軸方向に各々制御入力である力ｕ_x（ｔ）、ｕ_y（ｔ）を加えることができる。ただし、制御入力の合力の大きさはＦ_max以下とする。

これは、以下の式（１）のように定式化することができ、（２）〜（４）で表される初期条件、終端条件、及び拘束条件の各条件の下で下記（５）式を最小にする下記（６）式で表わされる制御入力ｕ（ｔ）を求めよ、という問題で表される。ただし、Ｔはｔ＞０で最初に（３）式を満たした時刻とする。また、ｘの時間微分値は０以上で、車両は後退はしないものとする。

本実施の形態で扱う最適制御は、以下で説明するように定式化することができる。まず、状態ｘ（ｔ）∈Ｒⁿ、制御入力ｕ（ｔ）∈Ｒ^rによる下記（７）式の状態方程式を考える。

ここで、Ｒⁿはｎ次のベクトル集合を表し、ｆ（ｘ，ｕ，ｔ）は各変数に対して２回連続微分可能（Ｃ²級）とする。

今、評価関数Ｌを以下(８)式で表し、

（Ｓ∈Ｃ¹，ｆ₀∈Ｃ²）と置き、下記（９）式の不等式制約関数

（ｇ∈Ｒ^m，ｇ∈Ｃ²）の下で、次の（１０）式によって満たされる終端条件

（θ∈Ｒ^q：ｑ＜ｎ＋１，θ∈Ｃ₁）を満たし、評価関数Ｌを最小化する最適制御入力(ｕ⁰（ｔ），ｔ∈[ｔ₀，ｔ_e])を求めよ、というように最適制御問題に定式化することができる。

次に、最適性の条件について説明する。上記の最適制御問題に対して、ハミルトン関数を以下の（１１）式のように定義する。

ただし、Ψ（ｔ）∈Ｒⁿはラグランジュ乗数関数ベクトルで[ｔ₁，ｔ_e]で連続とする。 さらに、ｕ⁰の不連続点を除く[ｔ₁，ｔ_e]で連続で、かつ不連続点では左右からの極限値が存在するベクトル値関数λ（ｔ）≧０，λ（ｔ）∈Ｒ^mが存在して、 最適起動ｘ⁰（ｔ）、最適制御入力ｕ⁰（ｔ）に対して、以下の条件 が成立する。これを最適性の条件という。

また、終端条件に対しては、以下の（１５）式が成立する。

ただし、ν∈Ｒ^qは定数ベクトルである。

次に、最短回避問題の理論解の導出について説明する。上記 (１) 式〜(６) 式で示した最短回避問題を最適制御の手法に基づいて解く。 まず、 (１)式及び(２) 式より、状態方程式(上記(７) 式）は次式のように記載することができる。

評価関数Ｌ（上記(８) 式)は、以下の（２１）式のように記載することができ、ここでは、（２２）式及び（２３）式が成立する。

また、制約条件（上記(９)式）は、本問題ではスカラ関数となり、上記(４)式、及び(１８) 式より、次の（２４）式で表される。

そして、終端条件（(１０)式）は(３)式より、次のように定式化できる。

次に最適性の条件を満たす制御入力ｕ⁰を求める。まず、ハミルトン関数((１１) 式)は、 (１９)式、及び(２３)式より以下の（２７）式となる。

よって、以下の式が成立する。

したがって、最適性の条件( (１２)〜(１４) 式）より、

終端条件（(１５)、(１６)式）は、

より

となる。そして、これらの式を解くことにより、最適解が得られる。

最適解について説明すると、まず、（３３）式及び（３４）式からｕ⁰（ｔ）は、以下の（３９）式で表される。

次に、（３２）式及び（３７）式より下記（４０）式のΨ（ｔ）を得る。

さらに、 （２６）式、（３９）式、及び（４１）式より、ｘ方向の終端速度ｘ₁（ｔ_e）＝ｖ_xeは、以下の（４１）式で表わされる。

以上の結果から（１７）式、（１８）式、（３９）式、及び（４０）式を（７）式に代入して下記（４２）式を得、

得られた（４２）式を（２０）式による初期値、（２５）式、（２６）式、及び（４１） 式による終端条件に基づいて解くと、以下の(４３)〜（４５）式の３つの式が得られる。

よって、(４３)〜（４５）式から、ｍｖ_x0／Ｆ_max，ｍｖ_y0／Ｆ_max，ｍＹ_e／Ｆ_maxが既知ならば 未知数ｔ_e，ｖ₁，ｖ₂を決定することができ、(３９) 式及び(４０) 式に代入すれば、次の（４６）式で表わされる最適制御入力ｕ⁰（ｔ）を得ることができる。

次に、所定車速及び所定加速度以内で、障害物を回避する場合について説明する。

上記では、ｍｖ_x0／Ｆ_max，ｍｖ_y0／Ｆ_max，ｍＹ_e／Ｆ_maxという３つの値から最適入力を決定するパラメータｔ_e，ｖ₁，ｖ₂を決定することができることを示したが、これらのパラメータｔ_e，ｖ₁，ｖ₂を求める式は非線形性が高く、制御中オンラインで解を得ることは難しい。さらに、入力が３次元のため、オフライン計算でマップ化しても多くのメモリ量が必要になる。そこで、以下では、より少ない次元でマップを構成することを考える。

今、ｖ_x0，ｖ_y0，Ｙ_eが以下のｖ_x0’，ｖ_y0’，Ｙ_e’に変化したとする。

このとき、ｔ_e，ｖ₁，ｖ₂が以下のｔ_e'，ｖ₁'，ｖ₂'ように変化すれば、同様に(４９)式〜(５１) 式が成り立ち、最適性も保証される。

ｍｖ_x0／Ｆ_max，ｍｖ_y0／Ｆ_max，ｍＹ_e／Ｆ_maxを入力とするフィードバックコントローラを考えるときには、現在与えなくてはならない下記（５３）式の制御入力ｕ⁰（０）がわかれば充分である。

ここで、ｕ⁰（０）は (５０)式〜(５２) 式の変換に対して、下記（５４）式となり変化しない。

これは、下記（５５）式及び（５６）式の関係が成り立つとき、ｕ⁰（０）が変化しないことを意味しており、ｕ⁰（０）は、（５７）式で示す２入力関数ｈ、すなわち３次元マップで表すことができる。

なお、Ｙ_e’は、現在時刻ｔにおける車両の前後速度ｖ_x（ｔ）及び横速度ｖ_y（ｔ）の状態を基点とした場合に、この基点からの今後障害物を回避するのに必要な横移動距離である。横移動距離Ｙ_e’は、基点における初期回避時間Ｔ_eで正規化された現在時刻でパラメータｔ／Ｔ_eを表わしたとき、障害物回避制御が進む（ｔ／Ｔ_e→１）にしたがって０に収束する。

したがって、図２に示す第１のパラメータ（√（Ｇ_refＹ_e'）／ｖ_x）、第２のパラメータ（ｖ_y／√（Ｙ_e'Ｇ_ref））、及び制御入力の方向θの関係を示すマップから、第１のパラメータ及び第２のパラメータに基づいて制御入力の方向θ（ｔ／Ｔ_e）を求めることにより、最終的な制御入力（ｕ_x（ｔ）＝ｓｉｎ（θ（ｔ），ｕ_y（ｔ）＝ｃｏｓ（θ（ｔ））を求めることができる。

このマップのＧ_refは、最大車体加速度Ｆ_max／ｍであり、第１のパラメータは、（５５）〜（５７）式に示されているように、相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xに対する最大車体加速度Ｇ_refと障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e'との積の平方根の比（√（Ｇ_refＹ_e'）／ｖ_x）で定められ、第２のパラメータは、（５５）〜（５７）式に示されているように、最大車体加速度Ｇ_refと障害物を回避するための車体横方向距離Ｙｅ'との積の平方根に対する相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比（ｖ_y／√（Ｙ_e'Ｇ_ref））で定められている。また、制御入力ｕ⁰（ｔ）に対応する時刻ｔ／Ｔ_eにおける制御入力の方向θ（ｔ／Ｔ_e）は、これらの第１のパラメータ及び第２のパラメータに対応させて定められている。

上記のように、ｔ／Ｔ_e→１でＹ_e’→０になるので、車体横方向の成分ｖ_yもまた０に収束する。ここで、路面とタイヤとの間の摩擦係数μが、μ＝１の場合はＦ_max＝ｍｇであるので、障害物回避終了時の制御入力は、ｕ(Ｔ_e)＝Ｆ_maxとなる。

また、現時刻ｔの自車両から障害物までの距離Ｘ_e’は、上記と同様に、第１のパラメータと第２のパラメータとにより、図３に示すマップで表わすことができる。

なお、第１のパラメータを、最大車体加速度Ｇ_refと障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e'との積の平方根に対する相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xの比（ｖ_x／√（Ｇ_refＹ_e'））で定め、第２のパラメータを、相対速度の車体横方向の成分ｖ_yに対する最大車体加速度Ｇ_refと障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e'との積の平方根の比（√（Ｙ_e'Ｇ_ref）／ｖ_y）で定めるようにしてもよい。

以下、上記の原理に従った本発明の実施の形態について詳細に説明する。図４に示すように、本実施の形態の障害物回避制御装置には、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段として車両に搭載されたセンサ群、外部環境状態を検出する外部環境検出手段として車両に搭載されたセンサ群、及びこれらのセンサ群からの検出データに基づいて、自車両の運動を制御するように自車両に搭載された車載機器を制御することによって障害物を回避する回避運動を行なう制御装置２０、ドライバに障害物回避情報を報知する表示装置３０が設けられている。

車両運動制御装置の自車両の走行状態を検出するセンサ群としては、車速を検出する車速センサ１０、操舵角を検出する操舵角センサ１２、及びスロットル弁の開度を検出するスロットル開度センサ１４が設けられている。

また、外部環境状態を検出するセンサ群としては、自車両の前方を撮影するカメラ１６、及び自車両の前方の障害物を検出するレーザレーダ１８が設けられている。なお、レーザレーダに代えて、またはレーザレーダと共にミリ波レーダを設けるようにしてもよい。更に、ナビゲーションからの情報を加えるようにしてもよい。

前方カメラ１６は、車両の前方を撮影するように車両のフロントウインドウ上部等に取り付けられている。前方カメラは、小型のＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラで構成され、自車両の前方の道路状況を含む領域を撮影し、撮影により得られた画像データを出力する。出力された画像データは、マイクロコンピュータ等で構成された制御装置２０に入力される。なお、カメラとして、前方カメラに加えて、前方赤外線カメラを設けるのが好ましい。赤外線カメラを用いることにより、歩行者を障害物として確実に検出することができる。なお、上記の赤外線カメラに代えて近赤外線カメラを用いることができ、この場合においても同様に歩行者を確実に検出することができる。

レーザレーダ１８は、赤外光パルスを照射する半導体レーザからなる発光素子、赤外光パルスをを水平方向に走査する走査装置、及び前方の障害物（歩行者、前方車両等）から反射された赤外光パルスを受光する受光素子を含んで構成され、車両の前方グリルまたはバンパに取り付けられている。このレーザレーダ１８では、発光素子から発光された時点を基準として受光素子で受光されるまでの反射赤外光パルスの到達時間に基づいて、自車両から前方の障害物までの距離を検出することができる。レーザレーダ１８で検出された障害物までの距離を示すデータは制御装置２０に入力される。制御装置２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＣＰＵを含むマイクロコンピュータ等で構成され、ＲＯＭには以下で説明する障害物回避制御ルーチンのプログラムが記憶されている。

また、制御装置２０は、自車両の操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも１つを制御することによって、障害物に対する自車両の回避運動を行なうための車両搭載機器に接続されている。この車両搭載機器としては、前輪の操舵角を制御するための電動パワーステアリング等の操舵角制御装置２２、ブレーキ油圧を制御することによって制動力を制御する制動力制御装置２４、及び駆動力を制御する駆動力制御装置２６が設けられている。制動力制御装置２４には、制動力を検出する検出センサ２４Ａが取り付けられている。また、制御装置２０には、後述するようにして演算された制御入力の方向θ等を表示することによって障害物回避状態をドライバに報知する表示装置３０が接続されている。なお、障害物回避制御を行なっていることを、ドライバだけでなく車両外部の障害物方向に向かって報知するようにしてもよい。

操舵角制御装置２２としては、ドライバのステアリングホイール操作に重畳して前輪及び後輪の少なくとも一方の輪の操舵角を制御する制御手段、ドライバ操作とは機械的に分離され、ステアリングホイールの操作とは独立して前輪及び後輪の少なくとも一方の輪の操舵角を制御する制御手段（いわゆるステア・バイ・ワイヤ）等を用いることができる。

制動力制御装置２４としては、ドライバ操作とは独立して各車輪の制動力を個別に制御する、いわゆるＥＳＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）に用いられる制御装置、ドライバ操作とは機械的に分離され、各車輪の制動力を信号線を介して任意に制御する制御装置（いわゆるブレーキ・バイ・ワイヤ）等を用いることができる。

駆動力制御装置２６としては、スロットル開度、点火進角の遅角、または燃料噴射量を制御することによって駆動力を制御する制御装置、変速機の変速位置を制御することによって駆動力を制御する制御装置、トルクトランスファを制御することによって前後方向及び左右方向の少なくとも一方の駆動力を制御する制御装置等を用いることができる。

また、制御装置２０には、上記で説明した図２に示したマップを記憶したマップ記憶装置２８が接続されている。本実施の形態のマップとしては、相対速度の車体前後方向の成分ｖ_x（ｔ）に対する最大車体加速度Ｇ_refと障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e'との積の平方根の比（√（Ｇ_refＹ_e'）／ｖ_x（ｔ））で定めた第１のパラメータと、最大車体加速度Ｇ_refと障害物を回避するための車体横方向距離Ｙｅ'との積の平方根に対する相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比（ｖ_y（ｔ）／√（Ｇ_refＹ_e'））で定めた第２のパラメータと、制御入力の方向θ（ｔ）との関係を定めたマップが使用されている。

また、マップ記憶装置２８には、図３に示す第１のパラメータ（√（Ｇ_refＹ_e'）／ｖ_x（ｔ））、第２のパラメータ（ｖ_y（ｔ）／√（Ｇ_refＹ_e'））、及び現時刻ｔから障害物までの距離Ｘ_e’の関係を定めたマップも記憶されている。

図６は、横移動距離Ｙ_e’が３ｍの時の初速に対する最短回避距離Ｘ_e’を示すものである。初速が低い範囲（ｖ₀＜１８．６ｍ／ｓ）では、直進制動が最適政策となり、それより初速が高い範囲では、制動しながらの横移動による回避が最適政策となる。すなわち、横移動距離Ｙ_e’が３ｍの場合、初速１８．６ｍ／ｓを境界に、最適政策による制御入力ｕ（ｔ）は、直進制動から本実施の形態の制御入力へと不連続に変化する。

このように、最短回避距離Ｘ_e’は初速が大きくなるに従って長くなり、自車と障害物との間の距離Ｘ_sが最短回避距離Ｘ_e’未満になると回避制御ができなくなるので、回避制御開始を判断するためにマップ記憶装置２８には図６に示すマップも記憶されている。

さらに、図６より横移動距離Ｙ_e’が３ｍで初速が１８．６ｍ／ｓ未満の場合には、直進制動が最適政策になり、直進制動が最適政策になるときの横移動距離Ｙ_e’と最大車速ｖ_decとの関係は図７のように表され、最大車速ｖ_decは１８．６ｍ／ｓから横移動距離Ｙ_e’の減少に伴って徐々に減少する。すなわち、横移動距離Ｙ_e’が３ｍ未満の場合には、車体前後方向の速度ｖ_x（ｔ）がｖ_x（ｔ）≦ｖ_decであれば直進制動の場合が最短の障害物回避制御となる。従って、直進制動すべきか否かを判断するために、マップ記憶装置２８には図７に示すマップも合わせて記憶されている。

また、制御装置２０には、ドライバに警報を発する図示しない警報装置が接続されている。警報装置としては、音や音声によって警報を発する装置、光や視覚的な表示によって警報を発する装置、振動によって警報を発する装置、または操舵反力のような物理量をドライバに与えることによって警報を発したりドライバの操作を誘導する物理量付与装置を用いることができる。また、表示装置３０を警報装置として用いるようにしてもよい。

以下、図５を参照して制御装置２０で実行される障害物回避制御ルーチンについて説明する。ステップ１００では、車速センサ１０及びレーザレーダ１８等から入力されるデータに基づいて、初期状態における障害物回避時間Ｔ_eを演算すると共に、現在状態における障害物を回避するために必要な横移動距離Ｙ_e'、自車両と障害物との相対速度ｖ_x（ｔ）、ｖ_y（ｔ）、及び自車と障害物との間の距離、すなわち現在時刻における障害物までの距離Ｘ_s（ｔ）を演算等によって検出する。

次のステップ１０１では、最大車体加速度Ｇ_refを設定する。この最大車体加速度Ｇ_refは、以下の（１）〜（５）のいずれかの方法によって設定することができる。
（１）路面摩擦係数μの大きさに応じて設定する。この場合、路面摩擦係数μが大きいほど大きな最大車体加速度Ｇ_refを設定することができる。最大車体加速度Ｇ_refを路面摩擦係数μの大きさに応じて設定することにより、路面摩擦係数μの変化に対して最適な障害物回避軌跡と車体前後加速度及び横加速度の制御を可能とすることができる。
（２）乗り心地を優先するモード、及びスポーツモード等のモードに応じて予め定められた大きさの最大車体加速度Ｇ_refを設定する。
（３）ドライバの状態に応じて最大車体加速度Ｇ_refを設定する。この場合、例えば、ドライバが前方障害物を認識していれば大きな値の最大車体加速度Ｇ_refを設定し、ドライバが前方障害物を認識していなければ小さな値の最大車体加速度Ｇ_refを設定する。この理由は、ドライバが前方障害物を認識している場合には、最適回避制御よる加速度の大きな変化を想定することができるからである。
（４）運転履歴に基づいて最大車体加速度Ｇ_refを設定する。
（５）周囲の環境状態及び天候状態の少なくとも一方に応じて最大車体加速度Ｇ_refを設定する。これらの状態は、他の車両装置の状態（ワイパが作動している（天候状態）、ヘッドライトが点灯してる（夜間））によって検出することができ、例えば、雨天の場合は晴天の場合より最大車体加速度Ｇ_refが大きくなるように設定し、夜間の場合は昼間の場合より最大車体加速度Ｇ_refが大きくなるように設定する。

次のステップ１０２では、最短回避距離Ｘ_e’及び初速に基づいて、制御を開始すべきか否かを判断する。この判断は、図６に示す最短回避距離Ｘ_e’と初速との関係を示したマップに基づいて判断される。直進制動での最短回避距離Ｘ_e’（ｍｖ₀ ²／２Ｆ_max）、及び横移動のみでの最短回避距離Ｘ_e’（ｖ₀√（ｍＹ_e’／２Ｆ_max））は、図６に示すように表されるので、直進制動での最短回避距離及び横移動のみでの最短回避距離のいずれか短い方の距離より所定距離α長い距離になった時点で制御開始と判断する。

従って、初速が、直進制動での最短回避距離を表す曲線と横移動のみでの最短回避距離を表す曲線との交点の値（ｖ₀＝２Ｙ_eＦ_max／ｍ）より小さい領域では、直進制動での最短回避距離より所定距離α長い距離になった時点で制御開始と判断し、初速が、この交点の値以上の領域では、横移動のみでの最短回避距離Ｘ_e’より所定距離α長い距離になった時点で制御開始と判断する。

ステップ１０２において制御開始と判定されない場合には、ステップ１００に戻って横移動距離等の検出を繰返し、ステップ１０２で制御開始と判断された場合には、ステップ１０４において、図７に示すマップ、現在状態の車速、及び必要な横移動距離Ｙ_e'に基づいて、直進制動の制御領域か否かを判断する。横移動距離が所定値（例えば３ｍ）以下で、かつ車速がｖ_x（ｔ）≦ｖ_decであれば直進制動の制御領域と判断してステップ１０６において制御入力である制動力ｕ_x（ｔ）を最大制動力Ｆ_maxに設定してステップ１１０に進む。

一方、ステップ１０４で横移動距離が所定値（例えば３ｍ）を越えたと判断されたり、横移動距離が所定値以下であるが車速がｖ_decを越えていて直進制動の制御領域でないと判断された場合は、ステップ１０８において、マップ記憶装置に記憶されている制御入力の方向を導出するためのマップ、ステップ１００で検出された障害物を回避するために必要な横移動距離Ｙ_e'、ステップ１０１で設定された最大車体加速度Ｇ_ref、及び自車両と障害物との相対速度（ｖ_x（ｔ），ｖ_y（ｔ））に基づいて、上記で説明したように第１のパラメータ及び第２のパラメータを演算し、演算した第１のパラメータ及び第２のパラメータに基づいて制御入力である前後力及び横力（ｕ_x（ｔ），ｕ_y（ｔ））を導出する。

また、ステップ１０８では、図３のマップに基づいて、最短回避距離Ｘ_e’を算出する。

次のステップ１１０では、ステップ１０８で演算された前後力及び横力（ｕ_x（ｔ），ｕ_y（ｔ））を実現するために必要な各輪タイヤ発生力を演算し、ステップ１１２において演算された各輪タイヤ発生力が得られるように操舵角制御装置２２、制動力制御装置２４、及び駆動力制御装置２６の少なくとも１つを制御すると共に、障害物回避状態を表示装置３０に表示する。各輪タイヤ発生力が得られるように制御することにより、目的とする車体発生力が得られるように制御することができる。

なお、各輪タイヤ発生力が得られるように操舵角制御装置２２、制動力制御装置２４、及び駆動力制御装置２６の少なくとも１つを制御することなく、ドライバに各輪タイヤ発生力の方向等によって障害物回避状態を表示し、ドライバが手動で障害物回避動作を行なうようにしてもよい。

また、障害物を回避するように制御する際には無条件で警報装置から警報を発したり、障害物回避制御を行っていることを表示装置に表示することにより警報を行ってもよい。また、警報は、ドバイバが回避動作等を行っていない場合で、ドライバの操作が最適な操作と一致していない場合に行ってもよく、ドライバの操作が本実施の形態で最適と算出される値に合致していない場合に行っても良い。また、物理量付与装置を用いる場合には、ドライバの操作をよりよい値（本実施の形態で最適と算出される値）に誘導するようにしてもよい。

以上説明したように本実施の形態によれば、質点モデルに対する緊急回避問題に対して、オフライン計算で求めた最適解を再構成することにより、現在の前後横速度と残りの回避距離から、逐次制御入力を算出するフィードバックコントローラを簡単なマップにより構成することができ、これによって最大車体加速度内で最短回避を実現することができる走行軌跡と車体前後・横加速度が得られる。また、本実施の形態のコントローラは、外乱存在化でも有効に動作する。

なお、上記では、限界走行状態での制御について説明したが、限界内の走行状態では、前後力及び横力（ｕ_x（ｔ），ｕ_y（ｔ））を実現するために必要な各輪タイヤ発生力の方向及び大きさを演算するようにすればよい。

次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。上記で求めた（５７）式は、下記（５８）式及び（５９）式で表わされる２つのマップによって制御入力を得る形態を与えている。

上記（５２）式より下記（６０）式が成り立つから、第２の実施の形態では、（５８）式または（５９）式で表わされる表されるマップの一方から、上記（６０)式に基づきもう一方の入力を求めても良い。

また、上記（６０）式より、下記（６１）式のように表わすことが可能である。

したがって、下記（６２）式に示すマップにより、角度θ（０）を求め、式(eq:u1u2 sin)によって制御入力 を求めても良い。

次に、その他の定式化について説明する。(６１)式より、定式化にあたり上記（２４）式で与えた不等式拘束条件を、以下の（６３）式で与えるようにしてもよい。

さらに、（６１）式より、定式化に辺り（１８）式で与えたｕ（ｔ）を（６１）式の形から始めても同様の形態が得られる。

上記Ｆ_maxは、設計者が任意に設定する値であるが、以下（ａ）〜（ｌ）のいずれか、または（ａ）〜（ｌ）を２以上組合わせて設定するようにしてもよい。
（ａ）路面摩擦係数に応じて設定する。
（ｂ）ブレーキ圧や駆動力と、車輪速や車輪加速度に応じて設定する。さらに車体の横加 速度を用いてもよい。
（ｃ）車体前後速度及び横加速度に応じて設定する。
（ｄ）車外から通信その他の方法で情報を受け取っても良い。
（ｅ）カメラなどの画像情報から推定する。
（ｆ）外気温センサに応じて設定する。
（ｇ）ワイパ等他の車両装置が動作しているか否かに応じて設定する。
（ｈ）ドライバがスイッチにより選択する。
（ｉ）ドライバが障害物に気づいているか否かに応じて設定する。
（ｊ）自車の周りに他の移動物体があるか否かに応じて設定する。
（ｋ）同乗者の数に応じて設定する。
（ｌ）積載物に応じて設定する。

上記では、最短回避距離と所定距離αとを加算した距離より短くなったときに時点で制御開始と判断し、最短回避制御を行う例について説明したが、以下で説明するように制御してもよい。

ドライバがステアリングの操作のみで障害物を回避する動作を行っている状態で、障害物との距離が最短回避距離Ｘ_e’と所定距離αとを加算した距離より短くなったときに、最短制御を行う。

ドライバが制動のみで障害物を回避する動作を行っている状態で、障害物との距離が最短回避距離と所定距離αとを加算した距離より短くなったときに、最短回避制御に応じた車体横力をステアリング操舵角の制御を付加する。

ドライバが制動、操舵、または制動及び操舵で緊急回避（制動または操舵の操作量または変化量が所定値を越える状態の回避）しているときには、操舵角と制動力との配分を最適回避制御に基づいて制御する。

ＶＤＩＭの配分アルゴリズムにおいて、車体前後力及び横力のトレードオフが必要な場合、最短回避パターンとなるように制御する。

上記の制御を行う場合、または上記の制御を行う所定時間前に、警報を発するように制御する。

緊急回避問題を説明するための概略図である。 第１のパラメータ及び第２のパラメータに応じて定めた制御入力の方向θを示すマップを表わす線図である。 第１のパラメータ及び第２のパラメータに応じて定めた現時刻ｔから障害物までの距離Ｘ_e’を示すマップを表わす線図である。 本発明の実施の形態を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の障害物回避制御を示すフローチャートである。 最適制御での回避距離、横移動のみでの回避距離、及び直進制動での回避距離の初速に対する変化を示す線図である。 横移動距離と直進制動が最短となる最大車速との関係を示す図である。

符号の説明

１０ 車速センサ
１２ 操舵角センサ
１４ スロットル開度センサ
１６ 前方カメラ
１８ レーザレーダ
２０ 制御装置
２２ 操舵角制御装置
２４ 制動力制御装置
２６ 駆動力制御装置
２８ マップ記憶装置
３０ 表示装置

Claims (6)

1. 自車両と障害物との間の距離、及び自車両の前記障害物に対する相対速度を検出する検出手段と、
   最大車体加速度Ｇ_refを設定する設定手段と、
   前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ _x と、前記最大車体加速度Ｇ _ref と前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙe’との積の平方根との比で定めた第１のパラメータ、前記相対速度の車体横方向の成分ｖ _y と、前記最大車体加速度Ｇ _ref と前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙe’との積の平方根との比で定めた第２のパラメータ、及び、前記障害物を回避するための車体前後方向または車体横方向を基準とした車体発生力の方向θの関係を定めた１つのマップで構成されたマップを記憶した記憶手段と、
   前記検出手段で検出された前記距離及び前記相対速度に基づいて、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータを演算し、演算された第１のパラメータ、第２のパラメータ、及び前記マップを用いて前記車体発生力の方向θを導出する導出手段と、
   を含む障害物回避制御装置。
2. 前記導出手段で導出された前記車体発生力の方向θに基づいて、ドライバに障害物回避状態を報知する報知手段を更に含む請求項１記載の障害物回避制御装置。
3. 前記導出手段で導出された前記車体発生力の方向θに基づいて、操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも一つを制御する制御手段を更に含む請求項１または請求項２記載の障害物回避制御装置。
4. 前記第１のパラメータを、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xに対する前記最大車体加速度Ｇ_refと前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙe’との積の平方根の比で定め、前記第２のパラメータを、前記最大車体加速度Ｇ_refと前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙｅ'との積の平方根に対する前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比で定めた請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の障害物回避制御装置。
5. 直進制動での最短回避距離及び横移動のみでの最短回避距離のいずれか短い方の距離より所定距離長い距離になった時点で制御開始と判断し、制御開始時点において前記制御手段により制御が行われていない場合に警報を発する警報手段を更に含む請求項３または請求項４記載の障害物回避制御装置。
6. コンピュータを、
   検出された自車両と障害物との間の距離、検出された自車両の前記障害物に対する相対速度、及び設定された最大車体加速度Ｇ_refを取り込む取込手段、
   取り込まれた情報に基づいて、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ _x と、前記最大車体加速度Ｇ _ref と前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙe’との積の平方根との比で定めた第１のパラメータ、前記相対速度の車体横方向の成分ｖ _y と、前記最大車体加速度Ｇ _ref と前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙe’との積の平方根との比で定めた第２のパラメータを演算する演算手段、
   前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータに基づいて、前記障害物を回避するための車体前後方向または車体横方向を基準とした車体発生力の方向θの関係を定めた１つのマップで構成されたマップを記憶した記憶手段から該マップを読み出す読出手段、及び
   演算された第１のパラメータ、演算された第２のパラメータ、及び読み出されたマップに基づいて、前記障害物を回避するための車体発生力の方向θを導出するための導出手段、
   として機能させるための障害物回避制御プログラム。

Images