JP4961880B2 - 車両用経路算出装置および車両用経路算出方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両用経路算出装置および車両用経路算出方法に関し、特に、自車両の周囲に、障害物等の物体が存在する場合に好適な車両用の経路算出の改良に関する。

近年、自動車の走行中に障害物等の物体を回避する経路を、自動的に選定する技術が開発されている。

さらに、複数の前方障害物の存在により、全ての障害物を回避する経路を得ることができない場合、自車両の必要制動距離（既に制動動作中にあっては、必要制動距離のうちの残存距離も含む）、および自車両からそれぞれの前方障害物までの各距離を算出して、これら算出された自車両の必要制動距離と自車両からの距離との差が最も小さい障害物、すなわち自車両から最も離れた位置の障害物に接触する経路を選定する技術が提案されている（特許文献１）。
特表２００４−５０４２１６号公報（国際公開第２００２／００８０１０号のパンフレット）

ところで、上述した特許文献１の技術によれば、経路の選定を、必要制動距離および各障害物までの距離という距離情報のみに基づいて行う構成であるため、障害物の存在位置次第で、選定された経路が、自車両の進行方向に対して大きな横移動を含む場合もある。

しかし、摩擦円拘束条件にしたがうタイヤ力について注目すると、大きな横移動はタイヤ力の多くを横力に分散することになるため、制動に必要な縦力を充分に発生することができず、選定経路にしたがって障害物に接触したとき、算出された予測車速よりも高い速度でその障害物に接触する虞があった。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、自車両の減速状態を加味して障害物との接触時における車速の算出精度を高め、自車両との相対速度が相対的に高い障害物との接触を回避した経路を選定することができる車両用経路算出装置および車両用経路算出方法を提供することを目的とする。

本発明に係る車両用経路算出装置および車両用経路算出方法は、自車両の減速度の低下を見込んで、障害物等物体との接触時の相対速度を算出することにより、障害物との接触時における相対速度の予測精度を高め、自車両との相対速度が相対的に高い障害物との接触を回避した経路を選定するものである。

すなわち、本発明に係る車両用経路算出装置は、自車両の周辺の物体を検出し、この検出した物体の位置および該物体までの距離を検出する物体検出手段と、前記自車両の状態を検出する自車状態検出手段と、前記物体検出手段により検出した前記物体の位置および前記物体での距離並びに前記自車状態検出手段によって検出した前記自車両の状態に基づいて、前記自車両から前記物体の方向に向かう経路を算出する経路算出手段と、前記経路算出手段により算出した経路を、前記自車両が減速しながら走行すると仮定した場合における前記物体に対する前記自車両の相対速度を算出する相対速度算出手段と、前記経路算出手段により算出された経路のうち、前記相対速度算出手段により算出した前記相対速度が負となる経路、または前記相対速度が負となる経路が存在しないときは該相対速度が最小となる経路、を選定する経路選定手段とを備え、前記相対速度算出手段は、前記経路に応じた、前記自車両の横方向への移動量が大きくなるしにたがって、かつ、前記自車両と前記障害物への到達位置との縦方向への移動量が小さくなるにしたがって、かつ、前記自車両の初期の速度が大きくなるにしたがって、前記相対速度が大きくなるように予め設定された対応関係に基づいて、前記相対速度を算出するものであることを特徴とする。

このように構成された本発明に係る車両用経路算出装置によれば、相対速度算出手段が、経路算出手段によって算出された経路を自車両が減速しながら走行すると仮定した場合における、物体に対する自車両の相対速度を算出するため、これら各相対速度の予測精度を高めることができ、したがって、経路選定手段が、相対速度が負となる経路、または相対速度が負となる経路が存在しないときは相対速度が最小となる経路を精度よく選定することができる。

本発明に係る車両用経路算出装置および車両用経路算出方法によれば、自車両との相対速度が相対的に高い障害物との接触を回避した経路を選定することができる。

以下、本発明の車両用経路算出装置および車両用経路算出方法に係る最良の実施形態について、図面を参照して説明する。
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態である車両用経路算出装置１００が、自車両２００に設置された配置例を示す平面模式図、図２は、図１に示した車両用経路算出装置１００の構成を機能ブロックとして表現したブロック線図である。

図１に示すように、自車両２００の走行路上における自車両２００の位置および速度（自車両２００の状態）を検出する自車状態検出手段としての２台のカメラ１１，１１（自車状態検出手段の一部、物体検出手段）が、自車両２００の室内前部に、前方Ｆｒに向けて取り付けられ、自車両２００の前方Ｆｒの障害物等（物体）を検出する。

２台のカメラ１１，１１を互いに離して配設したことにより、２台のカメラ１１，１１で撮影された画像に対して三角測量の原理を適用することで、前方Ｆｒの障害物の方向および距離を検出（算出）することができる。

ロータリーエンコーダ１２（自車状態検出手段の一部）は、自車両２００の従動輪のホイール回転に伴って発生するパルス信号に基づいて、各従動輪の回転数を検出する。この検出された回転数は、自車両２００の進行方向についての速度を算出する際の演算に用いられる。

マイクロプロセッサ１３は、Ａ／Ｄ変換回路、Ｄ／Ａ変換回路、中央演算処理装置およびメモリ等から構成される集積回路であり、メモリに格納された所定のプログラムにしたがって、各種センサによって検出された信号の処理と、前方Ｆｒの障害物に接触するときの、予測される相対速度の演算を行い、モニタ１４に結果を表示する。なお、モニタ１４としては、液晶表示の公知デバイスを適用することができる。

操舵システム１５および制動システム１６は、ドライバー（運転者）の操作に応じてそれぞれ駆動され、いずれも公知の構成を適用することができる。

次に、図２に示したブロック線図について説明する。まず、自車両２００の従動輪に設置されたロータリーエンコーダ１２により検出されたパルス信号に基づいて、各従動輪の回転数が検出される。この検出された各従動輪の回転数に対して所定の演算処理を施すことにより、自車両２００の進行方向についての速度（自車速度）が算出される。

自車両２００の室内に設置されたカメラ１１，１１によってそれぞれ撮影されたイメージに対して画像処理を施すことにより、自車両２００と前方Ｆｒの障害物とをそれぞれ抽出し、これら抽出された自車両２００と前方Ｆｒの障害物との各イメージに基づいて、両者の相対的な位置関係を表す情報を得ることができる。

マイクロプロセッサ１３には、これらロータリーエンコーダ１２およびカメラ１１等によって得られた情報を処理する機能に加えて、ロータリーエンコーダ１２およびカメラ１１等によって得られた情報に基づいて、各障害物１，２，３にそれぞれ至る最適な経路を算出する経路算出手段１３ｃとしての機能部と、自車両２００が障害物に接触するのを回避することが可能か否かを所定の時間間隔ごとに繰り返し判定する回避判定手段１３ａとしての機能部と、経路算出手段１３ｃにより算出された複数の経路について各経路ごとに、後述する自車両２００の横移動に伴うタイヤ力の縦力低下による減速度の低下を見込みつつ、障害物との接触時（接触することがない場合は、所定時間経過後または所定距離進行後）における相対速度を算出する相対速度算出手段１３ｄとしての機能部と、算出された相対速度が負となる障害物に向かう経路、または相対速度が負となる障害物に向かう経路が算出されなかった場合には相対速度が相対的に最も小さい障害物に向かう経路を選定する経路選定手段１３ｂとしての機能部とが備えられている。

マイクロプロセッサ１３の回避判定手段１３ａは、自車両２００および障害物の各運動状態の情報等に基づいて行われるものとする。経路選定手段１３ｂは、予め実験やシミュレーションによって算出された、自車両２００の到達位置・初速情報と関係および最小到達速度との関係に基づいて、前方Ｆｒの障害物に対する最小の接触速度（相対速度）の予測を行う。そして、予測された最小接触速度は、接触時の入力エネルギのレベルを判定するのに使用される。

表示用のモニタ１４には、カメラ１１，１１により撮影されたイメージ（像）が映し出され、そのイメージの中に、マイクロプロセッサ１３により算出された前方Ｆｒの障害物との接触に伴う（予測）入力エネルギのレベルを表す情報が、ドライバーが理解しやすい形態で表示される。

ドライバーは、このモニタ１４に映し出された情報（入力エネルギのレベルを表す情報）を判断材料として、入力エネルギのレベルが相対的に大きいと予測される障害物との接触を回避するように、すなわち、いずれかの障害物との接触が避けられない場合には、入力エネルギが相対的に低い障害物に接触する経路を選定して、操舵システム１５および制動システム１６を操作する。

以下、マイクロプロセッサ１３による自車両２００の進行経路の選定手順について、図３に示したフローチャートに基づいて説明する。なお、進行経路の選定手順の説明を理解し易くするために、図４に示した状況を想定して、各処理の内容を説明する。

図４は、３車線の直線道路のうち右車線を走行する自車両２００の前方Ｆｒに、障害物１、障害物２、障害物３が存在する状況である。そして、障害物１は右車線、障害物２は中央車線、障害物３は左車線に位置して静止しており、障害物１が自車両２００から最も近い距離の位置にあり、障害物３が自車両２００から最も遠い距離の位置にある。

本実施形態の車両用経路算出装置１００の処理は、自車両２００の進路上に障害物を検出した時点から開始される。

まず、ステップ１では、カメラ１１と各センサの検出信号を読み込み、その検出信号が表す情報をマイクロプロセッサ１３内のメモリ上に格納する。

次いで、ステップ２では、自車両２００および検出した障害物に関する情報（位置、速度等）を、統一された座標値に対応付けて、その運動状態の記述をするために、カメラ１１により撮像されたイメージに基づいて、座標系の設定を行う。

すなわち、図５に示すように、道路の進行方向に沿ってＸ軸を設定し、このＸ軸に直交する方向に沿ってＹ軸を設定し、ＸＹ座標系を設定する。また、自車両２００の現在位置をＸ座標の原点（０，ｙ）、道路の中心をＹ座標の原点（ｙ，０）として、このＸＹ座標系の原点（０，０）を設定する。

このように設定されたＸＹ座標系において、自車両２００の重心点の位置情報を（ｘ，ｙ）、各障害物１，２，３の後端中央位置情報をそれぞれ（ｘ_b1，ｙ_b1）、（ｘ_b2，ｙ_b2）、（ｘ_b3，ｙ_b3）と表す。

前述したように、離間した２台のカメラ１１，１１によって、自車両２００と各障害物１，２，３との間の相対的な位置を検出することができる。また、この段階で、各障害物１，２，３自体のＹ軸方向に沿った長さ（幅）および移動速度の検出を行い、これらの検出結果をそれぞれＬ_b1，Ｌ_b2，Ｌ_b3，Ｖ_b1，Ｖ_b2，Ｖ_b3とする。なお、Ｖ_b1、Ｖ_b2、Ｖ_b3は、各障害物１，２，３の前回処理時点での位置情報を用いることにより、算出することができる。

ステップ３では、経路算出手段１３ｃおよび回避判定手段１３ａが、ステップ２において得られた自車両２００および各障害物１，２，３の位置情報および速度情報に基づいて、自車両２００から各障害物１，２，３に至る経路を算出するとともに、自車両２００が障害物１，２，３を回避することができるか否かの判定を行う。

ここで、図４に示した状況における判定処理の一例を、図６を用いて説明する。

まず、自車両２００と各障害物１，２，３の位置情報および速度情報に基づいて、以下の条件式（１），（２）が成立するか否かを判定する。

ここで、式（１），（２）は、検出された各障害物１，２，３が自車両２００の走行の妨げになる虞があるか否かを判定する条件式であり、Δｗは、自車両２００が適切に走行するのに必要なＹ軸方向に沿った余裕長を、ｖ₀ は、センサによって検出された自車両２００の速度を、Ｔ_limは、自車両２００が障害物１，２，３に接触するまでに要する時間の限界値を、それぞれ表す。

各障害物１，２，３のうちいずれかについて、式（１），（２）の両条件を満たした場合は、その障害物１，２，３は、自車両２００の走行の妨げになる虞があると判定される。

このように、走行の妨げの虞有りと判定された場合は、次いで、自車両２００が全ての障害物１，２，３を回避することができる経路（無接触で回避できる経路）が存在するか否かを判定する。

まず、自車両２００および各障害物１，２，３（の後端中央）のＹ座標情報に基づいて、以下の条件式（３），（４）のうちいずれか一方でも成立すれば、回避する経路が存在すると判定する。

ここで、Ｌ_W は、自車両２００のＹ軸方向に沿った長さ（つまり車幅）を、Δｙは、回避を行う上でのＹ軸方向の余裕長を、それぞれ表す。

条件式（３），（４）が両方とも成立しない場合であっても、以下に示す自車両２００および障害物１，２，３のＸ座標情報に基づく条件式（５），（６）のうちいずれか一方でも成立すれば、回避する経路が存在すると判定する。

ここで、Ｌ_L は、自車両２００のＸ軸方向に沿った長さ（つまり車長）を、Δｘは、回避を行う上でのＸ軸方向の余裕長を、それぞれ表す。

以上の式（３）〜（６）は、前方Ｆｒに存在する各障害物１，２，３の間に、自車両２００の通過を許容する間隙が存在するか否かを判定する条件式である。つまり、ステップ３では、条件式（１），（２）の両方を満たすいずれかの障害物１，２，３が存在し、かつ条件式（３）〜（６）が全て成立しない場合に、無接触での回避は不可能と判定するとともに、各障害物１，２，３に至る経路を算出し、ステップ４の処理に移行する。

また、本実施形態の構成に加えて、道路の境界を検出する道路状態検出手段を備え、この道路状態検出手段によって検出された道路の境界についても、上記障害物１〜３と同様に、自車両２００の走行に影響を与えるものとして対象に加えることにより、各障害物１〜３同士の間だけでなく、障害物１〜３と道路の境界との間についての経路も回避経路の候補として判定の対象とすることができる。

ステップ４では、相対速度算出手段１３ｄが、ステップ３で得られた各障害物１，２，３に至る各経路に沿って、自車両２００が各障害物１，２，３に到達したと仮定したときの、到達対象障害物１，２，３に対する自車両の速度（相対速度）を算出する。

すなわち、自車両２００の到達位置、初速情報と最小到達速度との関係に基づいて、前方Ｆｒの障害物１〜３に対する最小接触速度を予測する。この自車両２００の到達位置・初速情報と最小到達速度（＝最小接触速度）との関係は、車両の運動実験やシミュレーション等によりオフラインで導出され、マイクロプロセッサ３内のメモリに予め格納されている。

ここで、図７に示すように、自車両２００の横方向（車幅方向（図４〜６において、Ｙ軸に沿った方向））への移動量（自車横移動距離）が大きいほど、かつ、自車両２００と到達位置との縦方向（車長方向（図４〜６において、Ｘ軸に沿った方向））への移動量が小さいほど、最小到達速度は大きくなり、さらに、自車両２００の初期の速度が大きいほど、最小到達速度は大きくなる傾向を示す。

そして、この関係は、得られた結果をそのままマップとして記録されるだけでなく、この結果に基づいて自車両２００の到達位置（ｘ_s ，ｙ_s ）と自車両２００の初速ｖ₀ との対応関係を示す関数Ｖ_min（ｘ_s ，ｙ_s ，ｖ₀ ）を近似的に導出する処理にも用いることができる。

この関係に基づいて、各障害物１〜３における最小接触速度の予測を行い、予め設定された入力エネルギのレベルの判定を、各障害物１〜３ごとに行う。以上の処理により、ステップ４の処理が完了する。

ステップ５では、カメラ１１で撮影されたイメージがモニタ４に表示されるとともに、そのイメージに、各障害物１〜３による入力エネルギのレベルが重畳表示される。

すなわち、例えば、ドライバーがその入力エネルギのレベルを直感的に理解できるように、視覚的な効果を利用して、図８に示すように、入力エネルギレベルが大きいときは赤色で、入力エネルギレベルが赤色ほどではないがやや大きいときは橙色で、入力エネルギレベルが橙色ほど大きくないときは黄色で、というように表示色の差異によって、ドライバーの意識を喚起する方法などを適用することができる。

なお、実際のモニタ１４には、図８における障害物１を囲む極太破線が赤色で、障害物３を囲む中太破線が橙色で、障害物２を囲む細破線が黄色で、それぞれ表示されるものとする。

以上のステップ５の処理が終了した段階で、本実施形態の車両用経路算出装置１００による処理が終了する。

ここで、従来の技術によれば、図４を適用場面とした場合、３つの障害物１，２，３のうち、自車両２００の必要制動距離と自車両２００〜障害物１，２，３間の距離との差が最も小さい障害物（図４において対応する障害物は障害物３）が、接触の対象となるように経路の選定されるが、これは接触時における各障害物１，２，３との相対速度が障害物３において最も低い、と予測するからである。

しかし、障害物３に接触するためには、大きな横移動（Ｙ軸方向に沿った移動）を伴った車両運動が必要である。そして、このような大きな横移動を伴う車両運動では、タイヤ力が横力として多く消費されてしまうため、自車両２００の減速に寄与する縦力として消費される割合が低下し、これにより十分な減速を行うことができず、従来の技術では、接触時の相対速度が計算上最も小さいはずの障害物３に、実際に接触するときの相対速度は、横力による減速度の低下によって、想定したものよりも大きくなる虞があった。

これに対して、上述した実施形態の車両用経路算出装置１００によれば、予め導出された自車両２００の到達位置・初速情報と最小到達速度との関係に基づいて、接触時の入力エネルギレベルがモニタ１４に表示されている。

最小到達速度は、図７に示すように、従来の技術で用いられている自車両２００からの距離に加え、自車両２００の横移動に伴う制動力の低下も見込んだ上で求められるため、従来であれば障害物３に接触する経路が選定されていたとしても、本実施形態では、障害物２よりも障害物３の方が、接触時の最小到達速度が大きくなって、入力エネルギのレベルが大きい、と判定されることもある。

そして、ドライバーは、モニタ４に表示された情報を判断材料として参照し、入力エネルギのレベルが最も小さい障害物２に接触する経路を通るように、操舵システム１５への操舵や制動システム１６への制動という各操作を入力し、接触時の入力エネルギのレベルが比較的高いと予測された障害物との接触を回避することができる。

以上、詳細に説明したように、本実施形態の車両用経路算出装置１００によれば、自車前方Ｆｒの障害物１，２，３を検出する障害物検出手段（カメラ１１）と、自車両２００の走行路上における自車両２００の位置および速度を検出する自車状態検出手段（カメラ１１およびロータリーエンコーダ１２）と、自車両２００の横移動に伴う減速度の低下を見込みつつ、障害物１，２，３との接触時における相対速度を算出し、算出された相対速度が相対的に高い障害物との接触を回避する経路を選定する経路選定手段１３ｂとを備えた構成を採用したことにより、経路選定手段１３ｂが、自車両２００の横移動に伴う減速度の低下を見込みつつ、各障害物１，２，３との接触時における相対速度を算出するため、これら各相対速度の予測精度を高めることができ、したがって、経路選定手段１３ｂが、相対速度が相対的に高い障害物１，３との接触を回避する経路を精度よく選定することができる。

なお、本実施形態においては、障害物検出手段１３ｂによって検出された障害物１，２，３と自車状態検出手段によって検出された自車両２００の位置および速度とに基づいて障害物１，２，３に対する自車両２００の無接触での回避の可否を判定する回避判定手段１３ａを備えた構成を採用しているが、本発明の車両用経路算出装置においては、相対速度が相対的に高い障害物との接触を回避する経路を精度よく選定する観点からは、必ずしも必須の構成要素ではない。

一方、上記回避判定手段１３ａを備え、この回避判定手段１３ａによって、無接触での回避の不可が判定されたときに限り、経路選定手段１３ｂが、相対速度が相対的に高い障害物との接触を回避する経路を選定する構成である実施形態の車両用経路算出装置１００によれば、回避経路として、無接触での回避経路を選択することができ、より好ましい。
（変形例１）
第１実施形態に係る車両用経路算出装置１００は、マイクロプロセッサ１３内に回避判定手段１３ａを備えた構成であるが、本発明に係る車両用経路算出装置は、そのような形態に限定されるものではなく、上述の回避判定手段１３ａを備えない構成を採用することもできる。

すなわち、図９に示した変形例１に係る車両用経路算出装置１００は、自車状態検出手段としてのカメラ１１，１１およびエンコーダ１２と、障害物検出手段としてのカメラ１１，１１と、経路算出手段１３ａの機能、相対速度算出手段１３ｄの機能および経路選定手段１３ｂの機能を有するマイクロプロセッサ１３と、障害物入力エネルギレベル表示手段としてのモニタ１４とを備えた構成である。

このように構成された変形例１の車両用経路算出装置１００によれば、図１０に示すように、ステップ１では、カメラ１１と各センサの検出信号を読み込み、その検出信号が表す情報をマイクロプロセッサ１３内のメモリ上に格納する。

次いで、ステップ２では、自車両２００および検出した障害物に関する情報を（位置、速度等）を、統一された座標値に対応付けて、その運動状態の記述を行うために、カメラ１１により、撮像されたイメージに基づいて、座標系の設定を行う。これらのステップ１，２については、構成、作用において、第１実施形態と全く同じである。

ステップ３では、経路算出手段１３ｃが、第１実施形態におけるステップ３の処理と同様にして、自車両２００から各障害物１，２，３に至る経路を算出する。

ステップ４では、相対速度算出手段１３ｄが、これら各障害物１，２，３に接触したと仮定した場合における各接触対象障害物１，２，３に対する自車両２００の速度（相対速度）を算出する。

このとき、相対速度算出手段１３ｄは、上述した障害物１，２，３に向かう算出された経路に沿って、自車両２００が減速しながら走行するものとして、相対速度を算出する。この自車両２００の減速しながらの走行は、走行経路が、走行車線を移動する等の横移動を伴う場合、減速度の低下を招くが、この相対速度算出手段１３ｄは、この減速度の低下を見込んで相対速度を算出するため、より精度の高い相対速度を算出することができる。

そして、ステップ５では、経路選定手段１３ｂが、各障害物１，２，３に向かう経路に沿って、向かう対象となる障害物に到達したと仮定したときにおける相対速度が負となる経路（結果的に、障害物１，２，３との接触が回避される経路）か、または相対速度が負となる経路が存在しないとき（障害物１，２，３との接触が回避できない場合）は、相対速度が最も小さい経路を選定する。

また、経路選定手段１３ｂは、ステップ５において選定しなかった他の経路に対応する障害物（例えば、選定した経路に対応する障害物が障害物１であるときは、他の経路に対応する障害物は障害物２および障害物３となる。）との相対速度（相対速度算出手段１３ｄにより算出された相対速度）が所定値以上であるか否かを判定する（ステップ６）。

ステップ７では、第１実施形態のステップ５における処理と同様の処理、すなわち、カメラ１１で撮影されたイメージがモニタ４に表示されるとともに、そのイメージに、各障害物１〜３による入力エネルギのレベルが重畳表示される。

つまり、入力エネルギレベルが最小となる選定経路（ステップ５において選定された障害物１に至る経路）、相対速度が所定値よりも小さい非選定経路（ステップ６で”Ｎｏ”と判定された経路）、相対速度が所定値以上である選定経路（ステップ６で”Ｙｅｓ”と判定された経路）が、互いに識別可能にモニタ４に表示される。

このように、変形例１に係る車両用経路算出装置１００によれば、相対速度算出手段１３ｄが、経路算出手段１３ｃにより算出された経路を自車両２００が減速しながら走行した場合における、各障害物１，２，３との相対速度を算出するため、各相対速度の予測精度を高めることができ、これにより、経路選定手段１３ｂが、相対速度が負となる経路、または相対速度が負となる経路が存在しないときは相対速度が最小となる経路を、精度よく選定することができる。
（変形例２）
変形例１に係る車両用経路算出装置１００は、各障害物１，２，３による入力エネルギの大小に応じて、各障害物１，２，３にそれぞれ至る経路を、モニタ４に識別表示することで、経路の選択に際してドライバーへの注意を喚起するものであるが、例えば、障害物１，２，３に対する自車両２００の相対速度が負となる経路が複数存在する場合や、相対速度が負となる経路は存在しないが、所定値以下となる経路が複数存在する場合（例えば、同一の最小値となる複数の経路が存在する場合など）には、経路選定手段１３ｂが、それら相対速度がいずれも負の複数の経路または所定値以下となる複数の経路のうち、自車両２００に対する必要な操作量が相対的に最も小さい経路を選定するようにしてもよい。

この場合、図１０のステップ５における処理に代えて、図１１のステップ５に示すように、経路選定手段１３ｂが、ステップ４において相対速度算出手段１３ｄにより算出された各障害物１，２，３にそれぞれ向かう経路に沿って自車両２００が各障害物１，２，３に到達したとき、障害物１，２，３に対する自車両２００の各相対速度と所定値とを大小比較する。

そして、所定値よりも小さい相対速度の経路（ステップ５において”Ｎｏ”と判定された経路）については、ステップ６において、その経路に沿って自車両２００が進行するのに必要とされる自車両２００に対する運転操作の操作量（具体的には、例えばステアリングホイールの操舵量）を算出し、ステップ７において、経路選定手段１３ｂが、その操作量が最も小さい経路を選定し、その後、カメラ１１で撮影されたイメージがモニタ４に表示されるとともに、この選定された経路が当該イメージに重畳表示される（ステップ９）。

なお、さらにその算出された操作量自体を、時々刻々と時系列的に表示するようにしてもよい。

このように構成された変形例に係る車両用経路算出装置１００によれば、変形例１と同様に、経路選定手段１３ｂが、相対速度が相対的に低いことにより、接触による入力エネルギが相対的に小さい経路を、精度よく選定することができる。

しかも、相対速度が負となる経路が複数存在するときは、これら相対速度が負の経路は、自車両２００が障害物に接触することがないことを意味するため、相対速度が負となる経路のうちいずれの経路を選定したとしても、自車両２００が障害物に接触することはない。

そして、経路選定手段１３ｂは、そのような相対速度が負となる複数の経路のうち、自車両２００に対する操作量（変形例２では、ステアリングホイールの操舵量）が相対的に最小となる経路を選定するため、ドライバーによる障害物の回避運転操作の負担を軽減させることができる。

なお、回避運転操作において、ステアリングホイールに対する操舵は、自車両２００の挙動に対して非常に繊細な操作となるため、大きな操舵量や急激な操舵は、自車両２００の挙動を不安定にする虞があるが、上述した操作量として、ステアリングホイールに対する操舵量を適用することにより、ドライバーは、自車両２００の挙動が不安定になる虞のある操作を最小限に抑制することができる。
（第２実施形態）
次に、本発明の車両用経路算出装置に係る第２の実施形態について、図１２から図１９に示した図面を参照して説明する。

図１２は、本発明の第２実施形態である車両用経路算出装置１００が、自車両２００に設置された配置を示す平面模式図である。

図１２に示すように、２台のカメラ２１，２１（自車状態検出手段の一部、物体検出手段）が自車両２００の室内前部に取り付けられ、自車両２００の前方Ｆｒの障害物等（物体）を検出する。

２台のカメラ２１，２１を互いに離して配設したことにより、２台のカメラ２１，２１で撮影された画像に対して三角測量の原理を適用することで、前方Ｆｒの障害物の方向および距離を検出（算出）することができる。

ロータリーエンコーダ２２（自車状態検出手段の一部）は、自車両２００の各輪のホイール回転に伴って発生するパルス信号に基づいて、各輪の回転数を検出するため、それぞれの車輪に設置されている。この検出された回転数は、自車両２００の進行方向についての速度を算出する際の演算に用いられる。

ヨーレートセンサ２３は、水晶振動子や半導体等を用いて構成される公知のデバイスを利用したものであり、自車両２００の重心に発生するヨーレートを検出する。

加速度センサ２４は、圧電素子等を用いて構成される公知のデバイスを利用したものであり、自車両２００に発生する特定方向の加速度を検出する。本実施形態においては、自車両２００の縦方向（Ｘ軸に沿った方向）と横方向（Ｙ軸に沿った方向）とにそれぞれ発生する加速度を検出する構成であり、この加速度センサ２４によって検出された加速度出力を積分して、自車両２００の縦方向および横方向についての各速度を検出する。

マイクロプロセッサ２５は、第１実施形態の車両用経路算出装置１００におけるマイクロプロセッサ１３と同様の構成からなる集積回路であり、メモリに格納されたプログラムにしたがって、各種センサで検出された信号の処理と最適操作量を算出する演算処理を行い、その算出結果を、操舵用サーボコントローラ２８およびブレーキコントローラ２９にそれぞれ出力する。

操舵用サーボコントローラ２８は、制御演算のためのマイクロプロセッサと、操舵用サーボモータ２７を駆動するための昇圧回路等とから構成され、操舵角センサ２６によって検出された操舵角が、外部のマイクロプロセッサ２５から出力された目標操舵角に一致するようにサーボ制御を実行する。

操舵角センサ２６は、ラック＆ピニオン方式の前輪操舵機構におけるフィードバック信号として、操舵用サーボコントローラ２８に計測値を伝達する。

操舵用サーボモータ２７は、ピニオンギアをモータで回転させることによって、操舵系を自動で動作させる役割を担っている。

ブレーキコントローラ２９は、制御演算のためのマイクロプロセッサとアクチュエータ駆動の昇圧回路とから構成され、外部マイクロプロセッサ２５から出力された制動トルク信号を指令値として、ブレーキアクチュエータ３０を操作する。

ブレーキアクチュエータ３０は、ブレーキコントローラ２９からの出力信号に応じてブレーキ圧を調整することにより、各輪の制動系を自動かつ独立に動作させる役割を担っている。

図１３は、図１２に示した車両用経路算出装置１００の構成を機能ブロックとして表現したブロック線図である。まず、自車両２００の運動状態を表す情報は、カメラ２１、ロータリーエンコーダ２２（車速センサ）、ヨーレートセンサ２３、および加速度センサ２４によってそれぞれ検出された情報を、統合的に処理することにより得られる。

前方Ｆｒの障害物１，２，３の運動状態を表す情報は、カメラ２１によって撮影されたイメージに対して画像処理を施すことにより、容易に抽出することができる。

マイクロプロセッサ２５は、本発明の第１実施形態の車両用経路算出装置１００と同様に、センサ情報処理機能、障害物１，２，３との無接触での回避が可能か否かを判定する回避判定手段２５ａとしての機能部と、自車両２００が各障害物１，２，３にそれぞれ至る最適な経路を算出する経路算出手段２５ｇとしての機能部と、経路算出手段２５ｇにより算出された複数の経路について各経路ごとに、自車両２００の横移動に伴うタイヤ力の縦力低下による減速度の低下を見込みつつ、障害物との接触時（接触することがない場合は、所定時間経過後または所定距離進行後）における相対速度を算出する相対速度算出手段２５ｈとしての機能部と、算出された相対速度が負となる障害物に向かう経路、または相対速度が負となる経路が算出されなかった場合には、相対速度が相対的に最も小さい障害物に向かう経路を選定する経路選定手段２５ｂとしての機能部とを含む。

なお、第２実施形態においては、経路算出手段２５ｇとしての機能部と相対速度算出手段２５ｈとしての機能部とは、機能面において、経路選定手段２５ｂとしての機能部に一体化しているため、以下、経路算出手段２５ｇおよび相対速度算出手段２５ｈの作用・機能の説明は、経路選定手段２５ｂの作用・機能として説明する。

本実施形態の車両用経路算出装置１００における経路選定手段２５ｂには、現在の自車両２００の運動状態（後述の評価関数および車両モデルに基づく運動状態）に基づいて所定時間経過後の未来時点までの期間に、自車両２００が採り得る操作量パターンの中から、自車両２００にとって最も都合の良い経路に沿って自車両２００を移動させるための操作量パターンの算出を、検出された各障害物１，２，３に対して行う車両操作量算出手段２５ｃが含まれている。

ここで、車両操作量算出手段２５ｃは、現時点よりも将来の時点における自車両２００の運動状態を予測するための車両モデル（自車操作によって発生した車両運動が記述される車両モデル）２５ｄと、自車両２００にとって最も都合の良い操作パターンを定義する評価関数を設定する評価関数設定手段２５ｅ、および、移動する障害物１，２，３の各移動軌跡を予測する障害物移動軌跡予測手段２５ｆを内部に含む構成である。

そして、経路選定手段２５ｇは、障害物移動軌跡予測手段２５ｆによって予測された障害物１，２，３の移動軌跡と、自車両２００の位置、速度などの自車両２００の情報とに基づいて、障害物１，２，３に対する自車両２００の相対速度を逐次算出する。

車両操作量算出手段２５ｃは、評価関数設定手段２５ｅにより設定された評価関数および車両モデル２５ｄに基づいて、自車両２００を、選定された経路に沿って進めるのに必要な自車両２００に対する操作量を求め、この操作量を所定の操作パターンとして出力する。

第２実施形態の車両用経路算出装置１００において、最も都合の良い操作パターンとは、自車両２００と障害物１，２，３との相対速度が低い状態で、自車両２００と障害物１，２，３とが接触する経路を通る車両操作であり、この条件を数式的に表現することにより、自車両２００の操作パターンと、その操作パターンにしたがった自車両２００の運動パターンとを数値的に評価するものが評価関数（障害物との相対速度を数値的に評価する相対速度指標項を含んだ評価関数）である。

評価関数の構成にあたっては、障害物１，２，３が移動する場合には、障害物移動軌跡予測手段２３ｆによって移動情報を評価関数に含めた構成とすればよい。

さらに、自車両２００の前方Ｆｒの道路の境界を検出する道路状態検出手段を備えた構成を採用した場合には、この道路状態検出手段によって検出された道路の境界を評価関数に含めることにより、自車両２００の経路が路外に逸脱するのを防止する等、道路形状に適した評価を行うこともできる。

また、道路状態検出手段が道路の曲率を検出するものでは、道路状態検出手段によって検出された道路の曲率を評価関数に含めることにより、自車両２００の経路が路外に逸脱するのを防止する等、道路形状に適した評価を行うこともできる。

さらにまた、道路状態検出手段が路面摩擦係数を検出するものでは、道路状態検出手段によって検出された道路の路面摩擦係数を評価関数に含めることにより、自車両２００が路面でスリップすることを想定する等、道路形状に適した評価を行うこともできる。

これら評価関数の設定の具体的な処理については、後に詳述する。

以上の機能によって、自車両２００と障害物１，２，３とが接触するとき、相対速度が高い障害物１，２，３とが接触しないように回避した経路を選択する車両用経路算出装置１００が構成される。

この車両用経路算出装置１００によって算出された操作パターンを利用する直接的な方法として、自車両２００に搭載された各操作アクチュエータを駆動することで、算出された操作パターンを実際に実行する手法を適用することができる。

本実施形態の車両用経路算出装置１００は、自車両２００の前輪の操舵と前後各輪のブレーキの目標操作量に適応させて、自動で制御を行う車両操作制御手段３１を加えた構成である。

操舵系は、主に操舵用サーボコントローラ２８、操舵用サーボモータ２７および操舵角センサ２９からなり、制動系は、ブレーキコントローラ２９およびブレーキアクチュエータ３０から構成されている。なお、これら各操作系の制御システム自体は、公知の技術を適用したものであり、具体的な作用についての説明は省略する。

以下、マイクロプロセッサ２５による経路の選定手順について、図１１に示したフローチャートに基づいて説明する。なお、経路の選定手順の説明を理解し易くするために、図１２に示した仮想的な状況に関して、各処理の内容を説明する。

図１２は、３車線の直線道路の右車線を走行する自車両２００の前方Ｆｒに、障害物１、障害物２、障害物３が存在する状況である。そして、障害物１は右車線、障害物２は中央車線、障害物３は左車線に位置して、それぞれ前方Ｆｒに向かって移動しており、障害物１が自車両２００に最も近い距離の位置にあり、障害物３が自車両２００から最も遠い距離の位置にある。

本実施形態の車両用経路算出装置１００の処理は、自車両２００の進路上に障害物を検出した時点から開始される。なお、ステップ１からステップ３までの処理は図４に示した第１実施形態のステップ１からステップ３の処理と同一であるため、記載を省略する。

ステップ４では、車両運動を予測するための車両モデル２３ｄに使用される状態ベクトルの現在値を算出する。

まず、車両モデル２３ｄの説明を行なう。この車両モデル２３ｄを精密化することにより、算出された車両運動予測結果の信頼性は向上するが、反対に、車両モデル２３ｄを簡略化することにより、マイクロプロセッサ２３に作用する演算負荷は軽減されるため、車両モデル２３ｄは、信頼性と負荷軽減とのうちいずれを重視するかに応じて、適宜変更可能とするのが好ましい。

本実施形態において使用される車両モデル２３ｄは、自車両２００の横移動による減速度の低下を含んだ４輪モデルである。

この４輪モデルは、以下の微分方程式（７）〜（１３）によって表される。

ここで、θ，ｖ，β，γ，ω_i は、図１３に示すように、自車両２００のヨー角、速度、すべり角、ヨーレート、各輪回転速度をそれぞれ示す。

また、ｍ，Ｉ，Ｉ_W ，Ｌ_f ，Ｌ_r ，Ｌ_t ，Ｒ_t は、自車両２００の質量、ヨー慣性モーメント、車輪回転慣性モーメント、車両重心から前輪軸までの距離、車両重心から後輪軸までの距離、トレッドベースの半分、タイヤ半径、をそれぞれ表し、全て定数として扱う。

そして、Ｔｑ_i ，Ｆｙ_i ，Ｆｘ_i （ｉ＝｛ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ｝）は、各輪の制動トルク、タイヤ横力、タイヤ縦力をそれぞれ表し、これらタイヤ横力Ｆｙ_i 、タイヤ縦力Ｆｘ_i は、以下の式（１４），（１５）に示すMagic FormulaやBlush Modelのような各輪のすべり角α_i 、すべり率κ_i 、輪荷重Ｆｚ_i の関数とする。

本実施形態においては、輪荷重Ｆｚ_i は一定と仮定し、α_i 、κ_i は以下の計算式（１６）〜（１８）を使用する。

ここで、δ_f は前輪舵角、ω_i は各輪の回転数、Ｒ_t はタイヤ半径を表す。

また、道路の路面とタイヤとの間の摩擦係数を推定する道路状態検出手段を使用し、この道路状態検出手段によって推定された摩擦係数を用いて、各輪のタイヤ横力を以下のように表すことにより、路面に対するタイヤのスリップを見込んだ車両運動を求めることができる。

以上説明した車両モデル２３ｄを用いると、本実施形態によって経路算出の対象となる車両２００の運動状態は、１０次元のベクトルとして下式（２１）により表され、また、車両２００を運動させる操作量の入力は、５次元のベクトルとして下式（２２）のように表される。

上記式（７）〜（２２）で表現される車両モデルは、非線形要素を含んでいるため、以下の式（２３）で示す非線形微分方程式の一般形で表すことができる。

以上が、本実施形態において用いられる車両モデルの説明である。

次に、車両状態の現在値を取得する手順について説明する。ｘおよびｙは、ステップ２の段階で算出されている。γは、ヨーレートセンサの出力によって得られ、θは、ある時点での車両姿勢を基準として、ヨーレートセンサの出力を積分することで検出することができる。

βは、車両縦方向の速度をｖ_x 、横方向の速度をｖ_y としたとき、以下の式（２４）で表すことができる。

ここで、自車両２００に取り付けられた加速度センサ２４により検出された縦方向の加速度を積分すると、速度ｖ_x を算出することができ、横方向の加速度を積分すると、速度ｖ_y を算出することができ、これら算出された２つの速度ｖ_x ，ｖ_y を用いて、式（２４）を適用することで、βを算出することができる。

また、βが微小であると仮定すると、ｖ＝ｖ_x と近似することができる。以上の処理を行うことで、ステップ４は完了する。

ステップ５では、障害物１，２，３の位置に基づいて、その後の未来の移動軌跡を推定する。例えば、簡単な処理手順として、ステップ２において検出された障害物１，２，３の位置情報の履歴に基づいて各障害物１，２，３の移動速度を推定し、障害物１，２，３が等速直線運動をしているとの仮定により、未来の移動軌跡を算出することができる。

図４において、時刻ｔ₀ における各障害物１，２，３の位置を、（ｘ_b1 ^t0，ｙ_b1 ^t0），（ｘ_b2 ^t0，ｙ_b2 ^t0），（ｘ_b3 ^t0，ｙ_b3 ^t0）とそれぞれ定義し、各障害物１，２，３のいずれも、時刻ｔ₀ において、自車両２００の進行方向（Ｘ軸に沿って正の向き）と同じ向きにｖ_b1，ｖ_b2，ｖ_b3の速度でそれぞれ移動していると推定した場合、時刻ｔ₀ からｔ秒後における各障害物１，２，３の位置の推定値は下式（２５），（２６），（２７）に示すものとなる。

以上がステップ５における処理内容である。なお、障害物１，２，３が静止していると判定した場合には、このステップ５の処理を省くことができる。

ステップ６では、車両運動に対する適否の基準となる評価関数の設定を行う。評価関数は、現在時刻ｔ₀ からその後の所定推定時刻ｔ₀ ＋Ｔまでの期間に、自車両２００に加えられた入力ｕに対する車両状態ベクトルｘの予測値に基づいて、次式（２８）のように表すことができる。

ここで、式（２８）の右辺の第１項は、時刻ｔ₀ ＋Ｔにおける車両運動状態の適否を評価する式、第２項は、時刻ｔ₀ から時刻ｔ₀ ＋Ｔまでの期間中における車両運動状態の適否を評価する式である。

式（２８）で表される評価基準を評価関数として使用することにより、現在時刻ｔ₀ からＴ秒後の未来（時刻ｔ₀ ＋Ｔ）までの車両運動状態を予測して、この期間についても、見込んだ操作量の算出が可能となる。

本実施形態における式（２８）の右辺第２項に含まれる評価項目を以下に示す。
＜評価項目１＞自車両２００の速度は低い方が好ましい。
＜評価項目２＞自車両２００と接触対象となる障害物とのＹ座標偏差（Ｙ軸方向に沿った距離）は小さいほうが好ましい。
＜評価項目３＞自車両２００の操舵角は必要以上に大き過ぎない方が好ましい。
＜評価項目４＞自車両２００の各輪の制動トルクは大きいほうが好ましい。

ここで、＜評価項目１＞は、速度が低くなるように自車両２００に制動をかけることで、障害物１，２，３との接触時における相対速度を低くし、障害物からの入力エネルギを最小限に抑える、という最も重要な評価項目である。

次の＜評価項目２＞は、自車両２００と障害物１，２，３とが接触するときの位置を決定する式であり、この接触位置は、障害物１，２，３に応じて設定することができる。本実施形態においては、自車両２００と障害物１，２，３とが自車両２００の前面全体で接触するのが好ましいものとして設定している。

＜評価項目３＞は、可能な限り小さな操舵角で自車両２００を操作することで、効率的かつ素早い回避運動を実現させる項目である。

ここで、図１５に示した障害物２に自車両２００が接触する経路を選定すると仮定した場合の評価関数を示す。＜評価項目１＞については、ステップ５において推定した障害物２の移動速度を使用して、下式（２９）のように表すことができる。

式（２９）の値を小さくすることは、自車両２００と障害物２とが接触する時点における相対速度を小さくすることを意味する。

次式（３０）は、＜評価項目２＞を表す関数の一例である。

式（３０）におけるΔは、自車両２００と障害物２との接近状態に対する余裕度を示すパラメータであり、式（３０）の値を小さくすることは、自車両２００と障害物２とのＹ座標偏差を小さくすることを意味する。

＜評価項目３＞は、＜評価項目１＞と同様の考え方に基づいて、下式（３１）のように表すことができる。

＜評価項目４＞は、制動トルクが大きくなるにしたがって、その値が小さくなる関数を適用すればよく、例えば下式（３２）が好適である。

ここで、道路状態検出手段を備えた構成にあっては、「自車両２００は道路の境界に近付き過ぎない方が好ましい」との評価項目を付加し、この評価内容を式（３０）のような数式で表現することにより、道路状態を見込んだ評価を行うことも可能である。

上述した４つの評価項目のそれぞれに、適当な重み付けパラメータを乗じた上で加算した関数を、評価式Ｌ（τ）とする。

各評価項目１，２，３，４ごとの重み付けパラメータをｗ_v ，ｗ_b ，ｗ_d ，ｗ_i （ｉ＝｛ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ｝）とすると、式（２８）におけるＬ、ψは、それぞれ式（３３），（３４）で表すことができる。

以上のようにして表された評価関数Ｊ（式（２８）←式（３３），（３４））の設定を、検出された各障害物１，２，３のそれぞれに対して行い、次のステップ７に移る。

ステップ７では、評価関数Ｊにおける評価区間の長さＴを決定する。このＴに関しても、評価関数Ｊと同様に、検出された各障害物１，２，３に対して行う。Ｔの設定方法の一例を、図１２の場面で自車両２００が障害物２に接触する場合について、図１４を用いて説明する。

まず、ステップ４において使用した車両モデル２３ｄを用いて、自車両２００がフルブレーキの制動をかけた場合の車両運動を予測する。そして、ステップ５において推定した障害物２の移動軌跡に基づいて、自車両２００の前面が障害物２の後部ｘ_b2 ^t に到達するまでの時間ｔを算出する。

フルブレーキで制動しているため、この時間ｔが、自車両２００の前面が位置ｘ_b2 ^t に到達する最も長い時間であると考えることができる。そして、この時間ｔを時間Ｔとして設定することにより、評価区間内に、接触する時刻を含ませることができる。

本実施形態においては、この設定方法により、各障害物１，２，３における評価区間を設定する。なお、本実施形態の構成に、自車両２００が各障害物１，２，３に接触する時刻を推定する手段（接触時刻推定手段）を含む場合、その接触時刻推定手段によって推定された接触時刻を評価区間として使用することも可能である。

接触時刻推定手段については、後述するステップ８において、その一例を説明する。

そして、この接触時刻推定手段によって時間Ｔを算出する場合は、＜評価項目１＞に代えて、以下の＜評価項目１′＞を適用することもできる。
＜評価項目１′＞接触すると推定される時刻における自車両２００と障害物１，２，３との相対速度は小さいほうが好ましい。

この＜評価項目１′＞は、障害物２を対象にすると、下式（３５）に表すことができる。

また、接触時刻推定手段を備えた構成の車両用経路算出装置においては、以下のような接触時における自車両２００の姿勢を、評価項目に含めることも可能となり、この評価項目を加えることにより、一層精密な評価を行うことができる。
＜評価項目５＞ 推定される接触時における自車両２００の姿勢と目標とする姿勢との差（角度差）は小さいほうが好ましい。

この＜評価項目５＞は、障害物２を対象にした実施形態では、下式（３６）のように表すことができる。

ここで、θ_ref は、各障害物１，２，３に対して接触した時における自車両２００の目標姿勢（角度）を表す。

評価関数設定手段２３ｅが、障害物１，２，３に接触する時刻を推定する接触時刻推定手段を備え、接触時刻推定手段によって推定された接触時刻における自車両２００の状態の数値的な評価を行うことにより、従来の技術では検討されていなかった接触時における状態を、障害物の状態に応じて設定することができる。

なお、接触時刻推定手段を含まない構成においては、式（３５），（３６）を用いることができないが、ステップ６で設定した評価関数（式（２８），（２９））を使用すればよい。

ステップ８では、構成された車両モデル２３ｄと、各障害物１，２，３に対してそれぞれ設定された評価関数Ｊとに基づいて、評価関数Ｊの値を最小とする最適操作量を算出する演算を行う。

式（２８）の評価関数Ｊを最小にする操作量を求める問題は、一般に、最適制御問題と呼ばれ、その数値解を求めるために様々なアルゴリズムが公知の技術として考えられている。

その公知技術としては、例えば、文献「A continuation /GMRES method for fastcomputation of nonlinear receeding horizon control（T.Ohtsuka；Automatica, vol,40, 563/574, 2004.）」がある。この文献に記載されたアルゴリズムを使用して、最適操作量の算出を行う。

本実施形態においては、入力ｕは式（２２）式より、ｕ＝（δ_f Ｔｑ_fl Ｔｑ_fr Ｔｑ_rl Ｔｑ_rr）であるので、時刻ｔ₀ から時刻ｔ₀ ＋Ｔまでの期間に亘る各操作量が、時系列で算出される。

実際の操作量算出においては、評価区間を適当なステップ数Ｎで分割した離散化を行い、各ステップ時点における操作量の値を算出する。つまり、下式（３７）〜（４１）に示すＮ個の時系列入力（操作量）を得ることができる。

この最適操作量算出を、各障害物１，２，３ごとに実行する。以上が、ステップ８での処理である。

ここで、ステップ７で説明した接触時刻推定手段の一例を示す。まず、ステップ７における、評価区間内に接触時刻を含ませる設定方法を使用して、ステップ８までの処理を行い、ｕ^* ＝（δ_f ^* Ｔｑ_fl ^* Ｔｑ_fr ^* Ｔｑ_rl ^* Ｔｑ_rr ^*）を算出する。この操作量パターンを、ステップ４で説明した車両モデル２３ｄに、入力として加えて車両運動の予測を行い、自車両２００の移動軌跡を(ｘ^*（ｔ），ｙ^*（ｔ）)とする。

そして、式（２５）〜（２７）によって推定された各障害物１，２，３の移動位置から、以下の式（４２）を満足する時間ｔを算出する。

算出された時間ｔを、各障害物１，２，３との接触までに要する時間とすることで、この時間ｔを式（２８）における時間Ｔとして設定することができる。以上が、接触時刻推定手段に関する説明である。

ステップ９では、ステップ８で算出された最適操作量を、ステップ４で使用した車両モデル２３ｄに入力した際の車両運動予測と、ステップ５で求めた障害物１，２，３の移動軌跡とに基づいて、自車両２００と各障害物１，２，３との接触時における相対速度の推定を行う。

そして、得られた結果に基づいて、接触時の相対速度が大きいと予測された障害物との接触を回避するような操作量を選択する。自車両２００が、この操作量の操作にしたがった経路に沿って移動するため、マイクロプロセッサ２５内部のメモリに操作量を格納し、Ｔ／Ｎ[秒]の時間間隔で順次読み込み、前輪の操舵制御系および各輪のブレーキ制御系にそれぞれ指令値として入力する。

以上でステップ９の処理は終了し、本実施形態の車両用経路算出装置１００による処理が終了する。

図１５に示した状況を適用場面とした場合、従来の技術によれば、図１８に示すように、単に、自車両２００から最も離れた位置の障害物である障害物３が接触対象として選定され、この場合、制動しながら障害物３に接触する車両運動が予測される。

ここで、障害物３に接触するためには、大きな横移動を伴った車両運動を行わせる必要があり、限られたタイヤ力が横力に多く使用されてしまい、制動に必要な縦力には充分使用されないこととなる。この結果、接触時の相対速度が最も低くなるとの前提の下に、選定された経路であるにも拘わらず、実際の接触時における相対速度は予測値まで低下せず、接触によって自車両２００は、予測値よりも高い入力エネルギを受ける虞があった。

しかし、本実施形態の車両用経路算出装置１００によれば、評価関数の評価項目に基づいて、各障害物１，２，３に接触するのに数値的に最適な車両操作量を算出することができ、得られた各操作量に基づいて経路の選定が行われる。

この結果、図１９に示すように、障害物３に接触すると仮定して算出された最適操作量を実行した場合に、接触時において予測される相対速度が、他の障害物２との接触時における予測相対速度よりも大きいと判定された場合、自車両２００への入力エネルギのレベルが大きいと判定されて、その障害物３に接触する経路は選定されない。

したがって、障害物１，２，３との接触時における実際の車速の算出精度を高めて、自車両２００との相対速度が相対的に高い障害物、すなわち実際の入力エネルギが相対的に高い障害物、との接触を回避した経路を確実に選定することができる。

しかも、従来の技術と同様に、自車両２００からの距離が近いため、制動に必要な距離（必要制動距離）を十分に確保することができず、接触時の相対速度が高いと判定される障害物１に接触する経路も選定されない。

また、経路が選定された後も、一定時間間隔ごとに、上述したステップ１〜ステップ８の処理を繰り返し実行することにより、処理の各実行時点において最適な経路を選定することができる。

さらに、ステップ３の処理中に障害物１，２，３が移動するなどにより、処理の途中で、障害物１，２，３を回避することができるとの判定がなされた場合は、ドライバーによる回避操作や車両２００に組み込まれた回避制御を優先させればよい。

以上、詳細に説明したように、本実施形態の車両用経路算出装置１００によれば、自車両２００の前方Ｆｒの障害物１，２，３を検出する障害物検出手段（カメラ２１）と、自車両２００の走行路上における自車両２００の位置および速度を検出する自車状態検出手段（カメラ２１およびロータリーエンコーダ２２）と、自車両２００の横移動に伴う減速度の低下を見込みつつ、障害物１，２，３との接触時における相対速度を算出し、算出された相対速度が相対的に高い障害物との接触を回避する経路を選定する経路選定手段２３ｂとを備えた構成を採用したことにより、経路選定手段２３ｂが、自車両２００の横移動に伴う減速度の低下を見込みつつ、各障害物１，２，３との接触時における相対速度を算出するため、これら各相対速度の予測精度を高めることができ、したがって、経路選定手段２３ｂが、相対速度が相対的に高い障害物１，３との接触を回避する経路を精度よく選定することができる。

また、回避判定手段２３ａによって、無接触での回避の不可が判定されたときに限り、経路選定手段２３ｂが、相対速度が相対的に高い障害物との接触を回避する経路を選定するため、回避経路として、無接触での回避経路を選択することができる。

さらに、車両操作量算出手段が、選定された経路に沿って自車両２００を移動させるために必要な操作パターンを出力することにより、数値的に最適な車両操作量として、直接的および間接的に使用することができる。

また、自車両２００の横移動に伴う減速度の低下を見込んだ、障害物１，２，３との接触時における相対速度を表す相対速度指標項を含んだ評価関数Ｊを用いることにより、客観的に最適な経路（入力エネルギが最も小さい障害物と接触する経路）を得ることができる。

さらに、障害物１，２，３が移動体であっても、障害物移動軌跡予測手段２３ｆが、その移動体である障害物１，２，３の移動軌跡を予測した上で、経路選定手段２３ｂが、障害物移動軌跡予測手段２３ｆによって予測された障害物１，２，３の移動軌跡とカメラ２１およびロータリエンコーダ２２によって検出された自車両２００の情報とに基づいて、障害物１，２，３に対する自車両２００の相対速度を逐次算出することにより、最適な経路を選定することができる。

また、回避判定手段２３ａが、所定の時間間隔ごとに繰り返し、自車両２００の情報および障害物１，２，３に関する情報に基づいて、障害物１，２，３に対する自車両２００の無接触での回避の可否を判定するため、障害物１，２，３と自車両２００との位置関係や相対速度が経時的に変化しても、常に最新の位置関係や相対速度に基づいて、回避の可否を判定することができる。

そして、回避可能と判定されたときは、接触時の相対速度が最も低くなる障害物２と接触する経路の選定をキャンセルし、全ての障害物１，２，３と無接触で回避する操作を優先的に実行して、障害物２から自車両２００にエネルギが入力されるのを回避することができる。

一方、最新の判定結果によっても回避不可能と判定されているときは、その最新の情報（自車両２００の情報および障害物１，２，３の情報）に基づいて、接触時の相対速度が最も低くなる障害物２と接触する経路を選定することができる。

これにより、常に最新の情報に基づいて、自車両２００に最も低いエネルギしか入力されないように、経路の選定を行うことができる。

また、本実施形態の車両用経路算出装置１００は、車両操作制御手段３１が、車両操作量算出手段２３ｃによって算出された操作パターンにしたがって、自車両２００の車両操作を自動で制御することにより、ドライバーの手動操作に頼らずに、確実に算出した経路に沿って走行することができる。

これにより、ドライバーの熟練度や操作遅れに拘わらず、適時に、かつ適切に、車両操作が実行される。

本発明に係る車両用経路算出装置の第１実施形態を車両に設置した状態を示す平面模式図である。 図１に示した車両用経路算出装置の構成を機能ブロックとして表現したブロック線図である。 第１実施形態による処理の流れを示すフローチャートである。 第１実施形態を適用する状況の一例を示す平面模式図である。図である。 第１実施形態の適用状況において設定された座標系および自車両の車両状態量を示す平面模式図である。 第１実施形態による無接触回避の可否を判定する作用を説明する平面模式図である。 第１実施形態による自車両の到達位置・初速情報と最小到達速度との関係を示す模式図である。 第１実施形態を適用する一状況例における入力エネルギレベルのモニタ表示例を示す図である。 変形例１に係る車両用経路算出装置の構成を機能ブロックとして表現したブロック線図である。 変形例１の車両用経路算出装置による処理の流れを示すフローチャートである。 変形例２の車両用経路算出装置による処理の流れを示すフローチャートである。 本発明に係る車両用経路算出装置の第２実施形態を車両に設置した状態を示す平面模式図である。 図１２に示した車両用経路算出装置の構成を機能ブロックとして表現したブロック線図である。 第２実施形態による処理の流れを示すフローチャートである。 第２実施形態を適用する状況の一例を示す平面模式図である。 第２実施形態の適用状況において設定された座標系および自車両の車両状態量を示す平面模式図である。 第２実施形態により、自車両が障害物２に接触する場合における時間Ｔの設定方法の一例を示す平面模式図である。 適用場面（図１５）における従来の技術による経路の選定例（接触対象として障害物３を選定）を示す平面模式図である。 適用場面（図１５）における第２実施形態による経路の選定例（接触対象として障害物２を選定）を示す平面模式図である。

符号の説明

１，２，３ 障害物
１１ カメラ
１２ ロータリーエンコーダ
１３ マイクロプロセッサ１３
１３ａ 回避判定手段
１３ｂ 経路選定手段
１００ 車両用経路算出装置
２００ 自車両

Claims (20)

1. 自車両の周辺の物体を検出し、この検出した物体の位置および該物体までの距離を検出する物体検出手段と、
   前記自車両の状態を検出する自車状態検出手段と、
   前記物体検出手段により検出した前記物体の位置および前記物体までの距離並びに前記自車状態検出手段により検出した前記自車両の状態に基づいて、前記自車両から前記物体の方向に向かう経路を算出する経路算出手段と、
   前記経路算出手段により算出した経路を、前記自車両が減速しながら走行すると仮定した場合における前記物体に対する前記自車両の相対速度を算出する相対速度算出手段と、
   前記経路算出手段により算出された経路のうち、前記相対速度算出手段により算出した前記相対速度が負となる経路、または前記相対速度が負となる経路が存在しないときは該相対速度が最小となる経路、を選定する経路選定手段とを備え、
   前記相対速度算出手段は、前記経路に応じた、前記自車両の横方向への移動量が大きくなるしにたがって、かつ、前記自車両と前記障害物への到達位置との縦方向への移動量が小さくなるにしたがって、かつ、前記自車両の初期の速度が大きくなるにしたがって、前記相対速度が大きくなるように予め設定された対応関係に基づいて、前記相対速度を算出するものであることを特徴とする車両用経路算出装置。
2. 前記経路選定手段は、前記相対速度算出手段により算出した前記相対速度が負となる経路が複数存在するとき、または前記相対速度が最小となる経路が複数存在するとき、それら複数の経路のうち、経路に沿って前記自車両を進めるのに必要な該自車両に対する操作量が最も少ない経路を選定することを特徴とする請求項１に記載の車両用経路算出装置。
3. 前記経路選定手段は、前記操作量が最も少ない経路として、操舵量が最も少ない経路を選定することを特徴とする請求項２に記載の車両用経路算出装置。
4. 前記経路算出手段は、
   前記物体との相対速度を数値的に評価する相対速度指標項を含んだ評価関数を設定する評価関数設定手段と、自車両操作によって発生した車両運動が記述される車両モデルとを備え、前記評価関数設定手段によって設定された前記評価関数の値が最小となる経路を、前記車両モデルに基づいて算出することを特徴とする請求項１から３のうちいずれか１項に記載の車両用経路算出装置。
5. 前記評価関数および前記車両モデルに基づいて、前記自車両を、選定された前記経路に沿って進めるのに必要な該自車両に対する操作量を求め、該操作量を所定の操作パターンとして出力する車両操作量算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項４に記載の車両用経路算出装置。
6. 前記車両操作量算出手段によって算出された前記操作パターンにしたがって、前記自車両への車両操作を自動で制御する車両操作制御手段を備えたことを特徴とする請求項５に記載の車両用経路算出装置。
7. 前記評価関数設定手段は、
   前記自車両の前方の道路の境界、曲率、および路面摩擦係数のうち少なくとも一つを検出する道路状態検出手段を備え、前記境界、前記曲率および前記路面摩擦係数のうち前記道路状態検出手段によって検出された少なくとも一つにより、前記評価関数の値および前記車両モデルのうち少なくとも一方に影響を与えることを特徴とする請求項４から６のうちいずれか１項に記載の車両用経路算出装置。
8. 前記評価関数設定手段は、
   前記物体に接触する時刻を推定する接触時刻推定手段を備え、該接触時刻推定手段によって推定された接触時刻における前記自車両の状態の数値的な評価を行うことを特徴とする請求項４から７のうちいずれか１項に記載の車両用経路算出装置。
9. 前記経路算出手段は、前記物体の移動軌跡を予測する障害物移動軌跡予測手段を備え、
   前記相対速度算出手段は、前記障害物移動軌跡予測手段によって予測された前記移動軌跡と、前記自車状態検出手段によって検出された情報とに基づいて、前記物体に対する前記自車両の相対速度を逐次算出することを特徴とする請求項１から８のうちいずれか１項に記載の車両用経路算出装置。
10. 所定の時間間隔ごとに繰り返し、前記自車状態検出手段によって検出された前記自車両に関する情報および前記物体検出手段によって検出された前記物体に関する情報に基づいて、前記物体に対する前記自車両の無接触での回避の可否を判定する回避判定手段を備え、
    前記回避判定手段による回避判定結果が、無接触での回避が可能である旨の回避判定結果のときは、前記経路選定手段による経路の選定を中止して、前記無接触での回避の操作を優先することを特徴とする請求項１から９のうちいずれか１項に記載の車両用経路算出装置。
11. 自車両の周辺の物体を検出し、この検出した物体の位置および該物体までの距離を検出し、
    前記自車両の状態を検出し、
    検出された前記物体の位置および前記物体までの距離並びに前記自車両の状態に応じて、前記自車両から前記物体の方向に向かう経路を算出し、
    前記算出された経路を、前記自車両が減速しながら走行すると仮定した場合における前記物体に対する前記車両の相対速度を算出するに際して、前記経路に応じた、前記自車両の横方向への移動量が大きくなるしにたがって、かつ、前記自車両と前記障害物への到達位置との縦方向への移動量が小さくなるにしたがって、かつ、前記自車両の初期の速度が大きくなるにしたがって、前記相対速度が大きくなるように予め設定された対応関係に基づいて、前記相対速度を算出し、
    前記算出された経路のうち、前記算出した相対速度が負となる経路、または前記相対速度が負となる経路が存在しないときは該相対速度が最小となる経路を選定することを特徴とする車両用経路算出方法。
12. 算出した前記相対速度が負となる経路が複数存在するとき、または前記相対速度が最小となる経路が複数存在するとき、それら複数の経路のうち、経路に沿って前記自車両を進めるのに必要な該自車両に対する操作量が最も少ない経路を選定することを特徴とする請求項１１に記載の車両用経路算出方法。
13. 前記操作量が最も少ない経路として、操舵量が最も少ない経路を選定することを特徴とする請求項１２に記載の車両用経路算出方法。
14. 前記経路の選定は、
    前記物体との相対速度を数値的に評価する相対速度指標項を含んだ評価関数を設定し、設定された前記評価関数の値が最小となる経路を、自車操作によって発生した車両運動が記述される車両モデルに基づいて算出することを特徴とする請求項１１から１３のうちいずれか１項に記載の車両用経路算出方法。
15. 選定された前記経路に沿って前記自車両を進めるのに必要な該自車両に対する操作量を、前記評価関数および前記車両モデルに基づいて求め、該操作量を所定の操作パターンとして出力することを特徴とする請求項１４に記載の車両用経路算出方法。
16. 算出された前記操作パターンにしたがって、前記自車両の車両操作を自動で制御することを特徴とする請求項１５に記載の車両用経路算出方法。
17. 前記評価関数の設定は、
    前記自車両の前方の道路の境界、曲率、および路面摩擦係数のうち少なくとも一つを検出し、前記境界、前記曲率および前記路面摩擦係数のうち検出された少なくとも一つにより、前記評価関数の値および前記車両モデルのうち少なくとも一方に影響を与えることを特徴とする請求項１４から１６のうちいずれか１項に記載の車両用経路算出方法。
18. 前記物体に接触する時刻を推定し、推定された前記接触時刻における前記自車両の状態の数値的な評価を行うことを特徴とする請求項１４から１７のうちいずれか１項に記載の車両用経路算出方法。
19. 前記物体の移動軌跡を予測し、予測された前記移動軌跡と、検出された前記自車状態の情報とに基づいて、前記物体に対する前記自車両の相対速度を逐次算出することを特徴とする請求項１１から１８のうちいずれか１項に記載の車両用経路算出方法。
20. 所定の時間間隔ごとに繰り返し、検出された前記自車両に関する情報および検出された前記物体に関する情報に基づいて、前記物体に対する自車両の無接触での回避の可否を判定し、無接触での回避が可能である旨の回避判定結果のときは、前記経路の選定を中止して、前記無接触での回避の操作を優先することを特徴とする請求項１１から１９のうちいずれか１項に記載の車両用経路算出方法。

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