JP5359289B2 - 車両用運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は車両用運転支援装置に関し、さらに詳しくは、自動的に急な横移動回避が行われることによるオートメーションサプライズを抑えることができる車両用運転支援装置に関する。

従来、自車に接近する後続車が存在する場合に、自車の前方、側方の環境情報に基づいて加速、または横移動回避を行う装置に関する技術が知られている(例えば、特許文献１
参照)。

また、この他の技術として、先行車と後続車に挟まれてどちらかに接触する危険がある場合に、自車が先行車と後続車の両方に接触すると仮定した際の接触エネルギーの和を最小にするように制動調整を行う装置に関する技術が知られている(例えば、特許文献２参
照)。

特開２００５−６２９１２号公報 特開２００６−１６０２０５号公報

しかしながら、特許文献１に開示された技術では、後続車が自車に接近する場面を想定しているため、障害物を回避するための制動操作に関しては明記されていない。また、前進回避の際は加速、横移動回避の際は操舵というように、制駆動操作と操舵操作を複合させた横移動回避に関しても明記されていない。そして、仮にドライバー操作による回避余裕が残されていたとしても、装置側で前方の障害物を認識した場合には、操舵回避が行われる構成のため、必要な動作が人から見て不要な動作に感じられて驚きとして感知される、所謂オートメーションサプライズに繋がる虞がある。

また、特許文献２に開示された技術では、操舵回避に関して明記されていないので、操舵による回避が可能な場面であっても、先行車か後続車との接触を自車制動では回避できないと判断した場合には、被害最小となるように制動制御が行われてしまう。

本発明の目的は、自動的に急な横移動回避が行われることによるオートメーションサプライズを抑えることができる車両用運転支援装置を提供することにある。

そこで、本発明の特徴は、自車の運動状態を検出する自車状態検出手段と、前方の障害物を検出する前方障害物検出手段と、後方の障害物を検出する後方障害物検出手段と、側方の障害物を検出する側方障害物検出手段と、前方障害物と接触しない自車の第１制駆動力範囲を演算する第１制駆動力演算手段と、後方障害物と接触しない自車の第２制駆動力範囲を演算する第２制駆動力演算手段と、前記第１及び第２制駆動力範囲を満たす自車制駆動力が存在する場合は、自車はその制駆動力を実現して前方障害物、後方障害物との接触を回避し、存在しない場合は操舵も使用して前方障害物、後方障害物、側方障害物との接触を回避する車両操作量決定手段と、備え、前記第２制駆動力演算手段は、前記後方障害物検出手段が前記後方の障害物としての後続車を検出したときに、自車の加減速度を大きめに仮設定し、自車が一定減速をした時の将来の絶対位置を時系列で見積もるとともに、自車の動きに合わせて後続車が速度を調節すると仮定した上で当該後続車の将来の絶対位置を時系列で見積もり、自車と後方車両の前記絶対位置から両者が接触する瞬間が将来的に存在するか否かを判別し、その瞬間が存在しない場合には前記仮設定した加減速度を小さく設定して再度演算をやり直し、その瞬間が存在する場合には仮設定した加減速度に基づいて第２制駆動力範囲を設定することを要旨とする。

また、車両操作量決定手段は、側方障害物検出手段によって検出した側方障害物の前方又は後方の領域に入るために自車の制駆動力と操舵を複合するように設定された構成としてもよい。

さらに、車両操作量決定手段は、自車の回避経路を数値的に評価するための評価関数設定手段と、自車運動を数式的に表現した車両モデルに基づいて制駆動力と操舵を複合した自車操作量を算出するように設定してもよい。

上記評価関数設定手段によって評価する自車の回避経路は、側方障害物検出手段によって検出した側方障害物の前方領域に入るか後方領域に入るかは側方障害物の運動を数式的に表現した側方障害物モデルに基づいて決定するように構成してもよい。

また、評価関数設定手段は、自車前方道路の境界、曲率、路面摩擦係数のいずれかを検出する道路状態検出手段を有し、前方道路形状や路面状態を考慮して回避経路の評価を行うように構成してもよい。

第１及び第２制駆動力演算手段で演算される第１及び第２制動力範囲は、少なくとも自車-前方障害物、自車-後方障害物間の相対距離、相対速度のいずれか一つに基づいて算出されるように構成してもよい。

さらに、車両操作量決定手段は、所定の時間間隔ごとに新たに取得した自車および各障害物情報に基づいて自車操作量を決定するように構成してもよい。

本発明によれば、前方障害物との接触と後方障害物の追突を回避できるような自車制動量が存在する場合には、操舵回避よりも制動回避が優先される構成のため、自動的に急な横移動回避が行われることによるオートメーションサプライズを抑えることができる。

また、本発明において、操舵操作と制駆動操作を複合させて横移動回避を行う構成とすることにより、制駆動のみでの回避が不可能で操舵の必要性があると判断されたときに、より素早く側方の前方又は後方の領域に自車を移動させることができる。

さらに、本発明において、自車の運動特性を踏まえた上での数値的に最適な回避経路を導出し、同時にその時の自車操作量も算出される構成とすることにより、設計車の意図に添った回避経路を実現するための複合操作量を算出することができる。

また、本発明において、横移動回避の際に、自車の側方に存在する側方障害物の運動モデルを使用する構成とすることにより、側方障害物の動きを踏まえた上での自車回避経路の算出を行うことができる。

本発明において、前方障害物と後方障害物の動きをモデル化して、横移動回避の際に用いる構成とすることにより、前方障害物と後方障害物の将来における移動軌跡を踏まえた自車回避経路の算出を行うことができる。

さらに、本発明において、道路状態検出手段によって検出された道路境界、曲率を評価関数の評価項に含める構成とすることにより、路外逸脱の防止を考慮した最良な自車経路を求めることができる。また、道路状態検出手段によって検出された路面摩擦係数の情報を車両モデル内に含める構成とすることにより、路面とタイヤの摩擦を考慮した上で、自車の回避経路を算出することができる。

また、本発明において、自車が少なくとも前後、左右、ヨー方向の運動自由度をもつモデルを用い、各障害物は少なくとも進行方向の運動自由度を持つモデルを用いて自車回避経路を算出する構成とすることにより、独立に移動している各障害物の動きを踏まえた上で、自車の回避姿勢まで考慮した回避経路を算出することができる。したがって、最新の自車、障害物情報、道路情報等に基づいて自車操作量の更新を行うため、急な障害物移動や環境変化にも適切な対処を行うことができる。

本発明において、前方障害物を回避するための制動力範囲と後方障害物を回避するための制動力範囲を、自車との相対的な位置、速度に基づいて独立に見積もる構成とすることにより、前方障害物と後方障害物どちらとの接触危険性が高いかを判断することができる。

また、本発明によれば、自車の制動によって後方障害物との追突危険性がある場合に、後方障害物に制動操作を働きかけるような自車制動を行い、後方障害物に早い段階で制動を促すことで、追突危険性を緩和することができる。特に、本発明は、後続車の制動特性を表す後続車モデルに基づいて自車の制動力を決定する構成とすることにより、後続車への制動操作の働きかけを効果的に行うことができる。

さらに、本発明によれば、後方障害物の重要な制動特性である制動反応時間か制動量の少なくとも一つ以上を算出する構成とすることで、自車制動による後方障害物の動き予測の精度を向上させることができる。

また、本発明によれば、後続車の重要な制動特性である制動反応時間と制動量を算出する構成とすることにより、自車制動による後続車の動き予測の精度を向上させることができる。

さらに、本発明によれば、後方障害物や後方障害物走行状態に応じて後方障害物制動特性を変化させる構成とすることにより、自車との相対位置や速度だけでは表せないような細かい特性も表現することができる。

また、本発明によれば、自車前方の環境から自車が制動を行う必要性を判断する構成のため、自車の緊急度に応じて後方障害物への働きかけを変更することができる。

さらに、本発明によれば、自車、後方障害物、前方環境等の最新の情報に基づいて自車制動量の更新を行う構成とすることにより、後方障害物制動量の見積もり不足や環境の変化にも適宜対応することができる。

本発明の実施の形態における車両装置構成図である。 本発明の実施の形態における機能ブロックの構成と接続関係を示すブロック図である。 本発明の実施の形態における処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態を適用する状況を示す説明図である。 本発明の実施の形態における処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態における制動操作回避か複合操作回避かの判定方法を示す説明図である。 本発明の実施の形態における座標系および自車状態量の定義図である。 本発明の実施の形態における回避経路を定義するための評価項目を示す図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、本発明の実施の形態における（２３）式の説明図である。 図９に基づく回避経路を定義するための評価項目を示す図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、本発明の実施の形態における制動回避支援量の決定方法を説明する図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、本発明の実施の形態における制動回避支援量の決定方法を説明する図である。

以下、本発明の実施の形態に係る車両用運転支援装置の詳細を図１〜図１２に基づいて説明する。

図１は、本発明の実施の形態に係る車両用運転支援装置と、車両用運転支援装置に必要な装置構成を示した配置図である。

図1において、車両１００に対して車室内前部の左右両側に一対のステレオカメラ(以下、カメラという)１が取り付けられ、このカメラ１により、前方障害物や前方の道路環境
を検出するようになっている。カメラ１を一対配置することにより、前方物体との相対距離を検出することができる。車両１００の両側と後部には、それぞれミリ波レーダ２が取り付けられている。これらミリ波レーダ２から出射したミリ波の反射波を利用して、カメラ１の視野角から外れている側方障害物、後方障害物との相対距離を検出するようになっている。カメラ１は、前方障害物検出手段並びに道路状態検出手段を構成している。ミリ波レーダ２は、側方障害物検出手段ならびに後方障害物検出手段を構成している。

また、各輪にはロータリーエンコーダ３が取り付けられている。これらロータリーエンコーダ３は、各輪のホイール回転に応じて発生するパルス信号から各輪の回転数を検出し、自車進行方向の速度や各輪スリップ率算出の際に使用する。

さらに、車両１００には、ヨーレートセンサ４及び加速度センサ５及びマイクロプロセッサ６が設けられている。ヨーレートセンサ４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て車両重心に発生するヨーレートを検出する。加速度センサ５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て車両１００に発生する特定方向の加速度を検出する。ここでは車両１００の縦方向と横方向に発生する加速度を検出する構成を想定し、検出された加速度出力を積分して車両１００の縦方向と横方向の速度検出を行う。マイクロプロセッサ６はＡ／Ｄ変換回路、Ｄ／Ａ変換回路、中央演算処理装置、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プログラムに従って、各種センサで検出した信号の処理情報を基に、本発明の運転支援アルゴリズムを演算し、その演算結果を操舵角サーボコントローラ９、制駆動力コントローラ１０に伝達する。

図１に示す操舵角サーボコントローラ９は、制御演算のためのマイクロプロセッサとモータ駆動のための昇圧回路等から構成され、マイクロプロセッサから出力される操舵角信号を目標とするサーボ制御を実行する。操舵角センサ７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角サーボコントローラ９に計測値を伝達する。操舵用サーボモータ８はピニオンギアをモータで回転させることによって、操舵系を自動で動かせる役割を担う。

図１に示す制駆動力コントローラ１０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から構成され、マイクロプロセッサ６から出力される制動トルク信号を指令値として、制駆動モータ１１を操作する。制駆動モータ１１は、制駆動力コントローラ１０からの出力信号に応じて各輪の制駆動力を調整することで、各輪制駆動系を自動かつ独立に動かせる役割を担う。

図２は、図１に示した装置構成を機能ブロック別にまとめて表現したブロック図である。まず、自車１００の運動状態を表す情報は、カメラ１、図示しない車輪速センサ、ヨーレートセンサ４、加速度センサ５、操舵角センサ７から検出された信号を統合的に処理することで得られる。前方障害物の運動状態を表す情報や道路境界を表す情報は、カメラ１によって撮像されたイメージを画像処理によって抽出することで取得できる。後方障害物と側方障害物の運動状態を表す情報は、自車後方と両側方に設置されたミリ波レーダ２によって検出できる。操舵角センサ７、加速度センサ５、ロータリーエンコーダ３、ヨーレートセンサ４などは、自車状態検出手段を構成している。

マイクロプロセッサ６には、これらセンサ情報の処理機能に加えて、前方障害物と接触しない自車１００の第１制駆動力範囲を演算する第１制駆動力演算手段１２と、後方障害物と接触しない自車の第２制駆動力範囲を演算する第２制駆動力演算手段１３、そして制駆動での回避が可能と判断したときは第１制駆動力範囲と第２制駆動力範囲を満たす制駆動量を決定し、制駆動のみでの接触回避が困難と判断したときに、制駆動と操舵を複合させて横移動回避を行うための時系列複合操作量を演算する車両操作量決定手段１４を有する。

この車両操作量決定手段１４で決定される時系列複合操作量は、現在の自車運動状態を基に所定時間後未来までの間に自車がとりうる操作パターンの中から、自車の最も都合の良い回避操作量パターンを算出するものである。ここで、車両操作量決定手段１４は、未来における自車の運動予測を行うための車両モデル１５と、自車にとって最も都合の良い走行経路を定義するための評価関数設定手段１６、そして、移動する各障害物の移動軌跡を予測するための前方障害物モデル１８、後方障害物モデル１９、側方障害物モデル１７を内部に含む構成とする。また、道路境界の検出が可能な場合は道路情報を評価関数に含めることで、道路形状に合わせた評価を行うことができる。これら評価関数設定の具体的な手法は後述する。

そして、車両操作量決定手段１４の結果から、制駆動のみでの車両制御か、制駆動と操舵を複合させた車両制御かを決定する。以上がマイクロプロセッサ６内における処理の説明である。

この車両操作量決定手段１４の結果に基づいて車両１００に搭載されたアクチュエータを駆動することで、自車操作予測手段から出力された時系列操作量をドライバーに実現させる。本実施の形態では、操舵系と制動系での介入操作を行うことを想定し、操舵系は、主に操舵用サーボコントローラ９、操舵用サーボモータ８、操舵角センサ７で、制駆動系は制駆動力コントローラ１０、制駆動用モータ１１から構成されている。各操作系の制御システムは公知の技術を使用することができる。

チャートに基づいて説明する。また、本実施の形態に具体性を持たせるために、図４に示す場面を想定して各処理内容の説明を行う。図４は、片側２車線の直線道路上を自車が走行しており、自車が走行している側の車線には、自車の前方と後方に移動障害物が存在し、自車が走行していない側の車線にも移動障害物が存在している。今、それぞれ道路の方向に移動しているのだが、前方障害物の減速に伴い、自車は回避操作を行う必要がある。
本発明の処理は自車走行車線の前方又は後方に、接触の危険性がある障害物を検出した時点から開始される。

図３に示すように、ステップＳ１では、まず、カメラ１、ミリ波レーダ２、そして各センサの検出信号を読み込み、その信号情報をマイクロプロセッサ６内のメモリ上に格納す
る。そして、自車および障害物情報を、統一された座標値に対応づけて運動状態の記述をするために、カメラ１から撮像されたイメージから座標系を確定する。本実施の形態では、図４に示すように、道路の進行方向にＸ軸を、Ｘ軸と垂直方向にＹ軸を設定する。また、座標原点は自車の現在値をＸ座標の原点、道路の中心をＹ座標の原点に設定することにする。このように設定された座標上に、自車重心点の位置情報を(Ｘｖ，Ｙｖ)、前方障害物、後方障害物、側方障害物の位置情報はカメラ１、ミリ波レーダ２の情報に基づいて算出し、それぞれ(Ｘ_Ｆ，Ｙ_Ｆ)(Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ)(Ｘ_Ｓ，Ｙ_Ｓ)と表記する。また、直線道路を想定しているため、左境界のＹ座標をｙ_Ｌ、右境界のＹ座標をｙ_Ｒと表記する。

ステップＳ２では、確定された座標系における自車と各障害物の移動速度、移動加減速度を算出する。本実施例では、自車、各障害物ともＸ軸方向に進行しているため、自車速度は車輪速センサから(Ｖｖ，０)、そして前方障害物、後方障害物、側方障害物の速度は前回取得した各絶対位置情報との差分から、(Ｖ_Ｆ，０)、(Ｖ_Ｒ，０)、(Ｖｓ，０)とする。そして、前方障害物は減速しているため、(Ｖ_Ｆ，０)の時間変化情報に基づいて減速度ａ_Ｆを算出する。

ステップＳ３では、前方障害物と自車の情報に基づいて、自車が前方障害物との接触を回避するために必要な制駆動量の幅（第１制駆動力範囲）を算出する。ここで、接触回避が可能な最大制動減速度ａ_{ＢＲＭＡＸ}は自車の制動能力によって決定されるので、実質、最小制動量または最大駆動量による自車加減速度を算出することになる。図４において、自車と前方障害物は同一車線上を移動しているので、Ｙｖ＝Ｙ_Ｆとみなすことができる。そのため、最小制動量または最大駆動量を決定するための自車加減速度ａ_Ａは、自車―障害物間の位置関係と速度情報を基に、以下のように算出できる。

つまり、ａＡからａＢＲＭＡＸまでが制駆動力範囲Ａとなる。

ステップＳ４では、後方障害物と自車の情報に基づいて、自車が後方障害物との接触を回避するために必要な制駆動量の幅（第２制駆動力範囲）を算出する。ここで、接触回避が可能な最大駆動加速度ａ_{ＡＣＭＡＸ}は自車の駆動能力によって決定されるので、実質、最小駆動量または最大制動量による自車加減速度を算出することになる。自車加減速度ａ_Ａの算出は相対関係に基づいて計算することが可能であったが、最小駆動量または最大制動量を決定するための自車加減速度ａ_Ｂは、自車の制駆動操作によって後方障害物との接触危険性が発生しているため、自車加減速度ａ_Ａの演算と同様の算出方法を用いることはできない。そこで、自車が一定加減速度で制駆動を行い、後方障害物は現在の速度のまま等速移動すると仮定して、所定時間Ｔ_ＣＲ内に接触しない場合の最小駆動量または最大制動量を自車加減速度ａ_Ｂと置くことにする。図４において、自車と前方障害物は同一車線上を移動しているので、Ｙ_Ｖ＝Ｙ_Ｒとみなすことができる。そのため、自車加減速度ａ_Ｂは、自車―障害物間の位置関係と速度情報、そして所定時間Ｔ_ＣＲを基に、以下のように算出できる。

仮にＴ_ＣＲ＝２とすれば、２秒間の間なら後続車が等速で接近してきても接触することがないような自車加減速度ａ_Ｂを算出することになる。

ここで、上記（２）式は、自車が減速したときに後方障害物が減速せずに等速で移動したと仮定して算出される保守的な式で、後続車が自車の減速に反応して減速すると仮定すると、以下に示すようなａ_Ｂの算出方法も考えられる。

まず後続車は自車との相対関係から、以下の式に示すような加減速特性を有するものとする。

ｋ_１、ｋ_２、ｈは、後方障害物の自車に対する追従特性を表すパラメータで、ｈ・Ｖ_Ｒは後方障害物と自車との希望車間距離を表している。つまり、この加減速特性を有する後方障害物モデルは、自車が速度変化しても定常的には希望車間距離ｈ・Ｖ_Ｒを保とうとする。

この式を用いて自車加減速度ａ_Ｂを設定する方法を図５を用いて以下に示す。
まずステップＳ２１では、自車の加減速度ａ_Ｂ´を大きめに仮設定し、ステップＳ２２で自車がａ_Ｂ´で一定減速をした時の速度、絶対位置を時系列で見積もる。そしてステップＳ２３で上記（３）式を用いて自車の動きに合わせて後続車が速度調節により時系列絶対位置を見積もる。ステップＳ２４では自車と後方障害物の時系列絶対位置データから接触する瞬間、つまりＸ_Ｖ(ｔ)＜Ｘ_Ｒ(ｔ)となるｔが存在するか否かを判別する。もし存在しないのであれば、ステップＳ２１で仮決めしたａ_Ｂ´では、後続車との接触を回避する余裕があると見なし、ａ_Ｂ´を小さく設定して再度ステップＳ２１からやり直す。もし存在するのであれば、後続車と接触する恐れがあると見なせるので、ａ_Ｂ´をａ_Ｂとして設定し、ステップＳ２４での制駆動力範囲Ｂの設定処理が終了する。

ステップ５では、ステップＳ３で算出した制駆動力範囲ＡとステップＳ４で算出した制駆動力範囲Ｂから、制動のみでの回避が可能か否かの判断を行う。図６(Ａ)に示すように、制駆動力範囲Ａと制駆動力範囲Ｂを満たすような制駆動力が存在する場合は、前方障害物との接触回避と後方障害物との所定時間Ｔ_ＣＲ内での接触回避が可能な制駆動力が存在するということなので、制駆動力範囲Ａと制駆動力範囲Ｂの両方を満たす制駆動力によって制動回避を行う。また、図６(Ｂ)に示すように、制駆動力範囲Ａと制駆動力範囲Ｂを満たすような制駆動力が存在しない場合は、制動のみでの接触回避が困難な場面と見なし、実際に接触が予想される時間までの間に操舵と制駆動を組み合わせた回避を行う必要があり、ステップＳ６へと進む。

ステップＳ６では、複合操作による回避経路を算出するための初期設定を行う。ここでは主に、車両運動を予測する車両モデルの初期状態ベクトルの算出と、自車周囲環境に基づいて最適な回避経路を評価する評価関数の設定を行う。

まず、車両モデルに関する説明を行う。この車両モデルは、精密化することで算出された車両運動予測結果の信頼性が向上するが、簡略化することでマイクロプロセッサにかかる計算負荷を軽減できる。本実施例で使用する車両モデルは、車両横移動による減速度の低下を含んだ４輪モデルを使用する。この４輪モデルは以下に示すような微分方程式で記述される。

ただし、図７に示すように、θ、ν、β、γ、ω_ｉは、それぞれ自車対地ヨー角、速度、すべり角、ヨーレート、各輪回転速度を表し、Ｘ_Ｖ、Ｙ_Ｖと合わせて本実施例における自車の状態変数として扱う。また、Ｔｑ_ｉＴｑｉは各輪の制動トルク、そして、Ｍ、Ｉｙ、Ｉｗ、Ｌｆ、Ｌｒ、Ｌｔ、Ｒｔは、本実施例における自車の既知パラメータであり、それぞれ自車質量、自車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、タイヤ半径を表す。そして、Ｆｙｉ、Ｆｘｉ(ｉ＝｛ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ｝)は、各輪のタイヤ横力、タイヤ縦力を表し、”Bakker,E.,Nyborg,L.and Pacejka,H.B.:Tyre Modelling for Use in Vehicle Dynamics Studies,SAE Tech. Pap.Ser.,No.870495(1987)”に記載されるような、タイヤ特性をモデル化した関数を用いる。

ここで、μは地面との摩擦係数、α_ｉはすべり角、κ_ｉはすべり率、Ｆ_Zｉは輪荷重と
し、本実施例における輪荷重Ｆ_Zｉは一定と仮定し、α_ｉ、κ_ｉは以下の計算式を使用す
る。

上記（１３）式におけるδは、前輪転舵角を表す。

以上のモデルを用いると、本実施の形態で使用する車両の運動状態は１０次元のベクトル、そして、車両を操作する入力は５次元のベクトルとして以下のように表される。

以上が本実施の形態で使用する車両モデルに関する説明である。

上記（４）式から（１７）式で表現される車両モデルは、非線形要素を含んでいることから以下に示すような非線形微分方程式の一般形で表すことができる。

次に、車両モデルの初期状態ベクトルを取得する方法について説明する。Ｘ_ＶとＹ_ＶはステップＳ１の段階で算出されている。γに関しては、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できる。βは車両縦方向の速度をνχ、横方向の速度をν_ｙとすると以下の式で表すことができる。

上記（１９）式から、βの検出は、車両に取り付けられた加速度センサで検出した車両縦方向の加速度を積分した値をνχ、車両横方向の加速度を積分した値をν_ｙとして使用することで可能となる。また、βが微小であると仮定するとν＝νχと近似できる。ω_ｉは、各輪に設置されているロータリーエンコーダの出力よって得られる。以上の処理により、車両モデルの初期状態取得が完了する。

次に、評価関数の設定を行う。評価関数は、現在時刻ｔ_０から所定推定時刻ｔ_０＋Ｔ_ｆまでに車両に対して加えた入力ｕに対する車両状態ベクトルｘの予測値に基づいて、次式のように表すことができる。

上記（２０）式右辺の第1項は時刻ｔ_０＋Ｔ_ｆにおける車両運動状態を評価する式、第
２項は時刻ｔ_０からｔ_０＋Ｔ_ｆまでの区間内における車両運動状態を評価する式である。ここで、Ｔ_ｆが大きいほど、より長い将来を予測することになるが、一般的に演算負荷が大きくなってしまう。本実施例では、自車は現在の加減速度で等加速度走行を行い、前方後方障害物は等速移動をすると仮定した場合に、自車が前方後方いずれかの障害物と接触すると予想されるまでの時間をＴ_ｆとする。つまり現時点での接触予想時間までの間に隣
の車線にいればよいことになる。

上記（２０）式の第１項に含まれる評価項目を終端評価項目、第２項に含まれる評価項目を区間評価項目として、図８と以下に示す。
○終端評価項目１：Ｔ_ｆ秒後、車両姿勢が道路方向に向くようにする。
○終端評価項目２：Ｔ_ｆ秒後、隣の車線に移動している。
○区間評価項目３：Ｔ_ｆ秒間、自車が現在いる車線を走行する場合は前方障害物、後方障害物共に近づかないようにし、自車が隣の車線を走行する場合は側方障害物に近づかないようにする。
○区間評価項目４：Ｔ_ｆ秒間、自車が道路をはみ出さないようにする。
○区間評価項目５：Ｔ_ｆ秒間、自車の操舵制御入力はできるだけ小さくする。
○区間評価項目６：Ｔ_ｆ秒間、自車の制駆動制御入力はできるだけ小さくする。

各評価項目を数式化すると、以下のように表すことができる。
(終端評価項目１)

(終端評価項目２；隣車線真ん中のY座標をＹ‘と置く）

(区間評価項目３；σ_Ｆ，σ_Ｒ，σ_Ｓは関数の形状を表すパラメータ）

(区間評価項目４；Δは、道路境界に接近する余裕幅パラメータ）

(区間評価項目５)

(区間評価項目６)

（２３）式で表した評価項目は、以下の形をした式から構成されている。

図９（Ａ）、（Ｂ）に示すように、上記（２７）式はＹ_Ｖ＝０を境に０と１が連続的に切り替わり、上記（２８）式はＸ_Ｖ（τ）がＸ’（τ）に近づくにつれて連続的に値が増加する。つまり上記（２３）式は、自車が右車線にいる時は第１項が０となり、自車が左車線にいる場合は第２項が０となるので、左車線走行時は前方後方障害物と自車の相対距離が長いほど、また右車線走行時は側方障害物と自車の相対距離が長いほど評価は良くなることになる。また、上記（２３）式は区間評価式なので、結果として図１０に示すように、左車線にいる間に側方障害物の並走を避けながら横移動を行うことが（２３）式のみを考えた場合の最も好ましい回避経路となる。

ここで、本実施の形態では、障害物モデルを有する構成である。上記（２３）式におけるＸ_Ｆ（τ）、Ｘ_Ｒ（τ）、Ｘ_Ｓ（τ）は、モデルに基づいて算出される。このモデルの使用によって障害物の動きを予測した上での回避経路を算出することができ、特に側方障害物モデルを用いて動きの予測を行うことで、側方障害物の前に入るか後ろに入るかを決定することができる。ここでは、最も簡単な例として、ｔ’ 秒後における各障害物の予測位置を、ステップ２で求めたＶ_Ｆ、Ｖ_Ｒ、Ｖ_Ｓを用いて以下のように表す。

以上の各評価項目ごとにパラメータｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４、ｗ５、ｗ６を用いて重み付けすると、上記（２０）式の第１項、第２項は、以下のように表される。

以上で、評価関数設定手段での処理が完了し、ステップ６が終了する。

ステップＳ７では、ステップＳ６で説明した車両モデルと評価関数に基づいて、評価関数値を最良とする最適操作量を算出する演算を行う。上記（２０）式で表される評価関数を最小にするような操作量を求める問題は、一般に最適制御問題と呼び、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。公知技術の一例として、文献：T.Ohtsuka,”A continuation /GMRES method for fastcomputation of nonlinear receeding horizon control“,Automatica, vol,40, 563/574, 2004. を挙げる。こ
のようなアルゴリズムを使用して、最適操作量の算出を行う。本実施の形態の場合、上記（１７）式より、入力はｕ＝（δＴｑ_ｆｌＴｑ_ｆｒＴｑ_ｒｌＴｑ_ｒｒ）であるので、時刻ｔ_０からｔ_０＋Ｔ_ｆまでの各操作量が時系列で算出される。実際の操作量算出では、評価区間を適当なステップ数Ｎで分割して離散化を行い、各ステップ時点における操作量の値を算出することになる。つまり、以下に示すような、N個の時系列入力が得られる。

ここで、Ｎは大きいほどサンプル時間間隔が短くなって、精度の良い予測操作量を算出できるが、その分求めるデータ数が大幅に増加するため、計算負荷が高くなってしまう。よって、サンプル時間間隔が10〜100msecになるようにNを決定することが望ましい。
そして、本実施例では、所定時間間隔ごとに操舵と制駆動を複合させた回避の際における各時系列操作量の算出を行っている。これにより、自車が取得した最新の情報に基づいて回避を行うため、環境の急変化や、予想していない障害物の動きに対しても、適切に対応することができる。

ステップＳ８では、ステップＳ７で行われた最適化演算によって得られた、上記（３４）、（３５）式で表される各時系列制御量の現時刻における制御量をマイクロプロセッサから各制御システムに伝達する。これにより、自車が制動のみで回避した場合に、接触が予想される時間Ｔ_ｆ秒後までに操舵と制駆動を複合させて隣の車線への回避を行うことができる。

以上、ステップＳ１からステップＳ８までが本実施例における、マイクロプロセッサでの処理の流れである。ここまでの流れは完全自動制御を想定しているが、ほぼ同様の計算方法で、以下に示すような方法を行うことで、ドライバー操作を支援するような半自動制御も考えられる。

まず、ステップＳ５で、制駆動力範囲ＡとＢを満たす制駆動力が存在すると判断されたときには、制駆動の支援制御を行う。ここで、図１０に示すように、ドライバーがａ_Ａからａ_Ｂの間となる制駆動力操作を行っているのであれば、前方障害物、後方障害物ともに接触を回避できるので、支援量はゼロである。そして、制駆動力操作を行っているが、ａ_Ａからａ_Ｂまでの範囲外であれば、ドライバーのみの制駆動操作では接触する恐れがあると判断され、制駆動力の大きさに応じて支援量を変化する方法が考えられる。その際の操舵支援量は主に２通りの考えがあり、１つ目は図１１（Ａ）、（Ｂ）に示すように制動で回避できる間は操舵量に応じて自車線にとどめようとするような操舵支援制御を行う方法、２つ目はドライバーが所定の角度まで操舵を行った際は、装置側が制動のみで避けられると判断しても、ドライバー操作を優先して支援機能を停止する方法である。

また、ステップＳ５で、制駆動力範囲ＡとＢを満たす制駆動力が存在しないと判断され、操舵と制駆動の複合回避を行う際の支援制御は、図１２（Ａ）、（Ｂ）に示すようにステップＳ７で算出された各複合回避量と現在のドライバーによる操作量との偏差を各々算出し、その偏差量に基づいて操作支援量の決定を行う方法が考えられる。これらの方法によって、ドライバーに回避制御時の違和感を与えないように装置側で回避時の支援を行うことが可能となる。

以上、実施の形態について説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

Ａ 車両
１ ステレオカメラ
２ ミリ波レーダ
３ ロータリーエンコーダ
４ ヨーレートセンサ
５ 加速度センサ
６ マイクロプロセッサ
７ 操舵角センサ
８ 操舵用サーボモータ
９ 操舵角サーボコントローラ
１０ 制駆動力コントローラ
１１ 制駆動モータ
１２ 第１制駆動力演算手段
１３ 第２制駆動力演算手段
１４ 車両操作量決定手段
１５ 車両モデル
１６ 評価関数設定手段
１７ 側方障害物モデル
１８ 前方障害物モデル
１９ 後方障害物モデル
１００ 車両

Claims (10)

1. 自車の運動状態を検出する自車状態検出手段と、
   前方の障害物を検出する前方障害物検出手段と、
   後方の障害物を検出する後方障害物検出手段と、
   側方の障害物を検出する側方障害物検出手段と、
   前方障害物と接触しない自車の第１制駆動力範囲を演算する第１制駆動力演算手段と、
   後方障害物と接触しない自車の第２制駆動力範囲を演算する第２制駆動力演算手段と、
   前記第１及び第２制駆動力範囲を満たす自車制駆動力が存在する場合は、自車はその制駆動力を実現して前方障害物、後方障害物との接触を回避し、存在しない場合は操舵も使用して前方障害物、後方障害物、側方障害物との接触を回避する車両操作量決定手段と、
   を備え、
   前記第２制駆動力演算手段は、
   前記後方障害物検出手段が前記後方の障害物としての後続車を検出したときに、自車の加減速度を大きめに仮設定し、自車が一定減速をした時の将来の絶対位置を時系列で見積もるとともに、自車の動きに合わせて後続車が速度を調節すると仮定した上で当該後続車の将来の絶対位置を時系列で見積もり、自車と後方車両の前記絶対位置から両者が接触する瞬間が将来的に存在するか否かを判別し、その瞬間が存在しない場合には前記仮設定した加減速度を小さく設定して再度演算をやり直し、その瞬間が存在する場合には仮設定した加減速度に基づいて第２制駆動力範囲を設定することを特徴とする車両用運転支援装置。
2. 前記車両操作量決定手段は、
   前記第１及び第２制駆動力範囲を満たす自車制駆動力が存在しない場合に、前記側方障害物検出手段によって検出した側方障害物の前方又は後方の領域へ入るために自車の制駆動力と操舵の操作を複合することを特徴とする請求項１に記載の車両用運転支援装置。
3. 前記車両操作量決定手段は、
   自車の回避経路を数値的に評価するための評価関数設定手段を備え、
   自車の運動特性を表現した車両モデルに基づいて評価値が所定の水準以上の制駆動力と操舵を複合した自車操作量を算出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の車両用運転支援装置。
4. 前記評価関数設定手段によって評価する自車の回避経路は、
   前記側方障害物検出手段によって検出した側方障害物の前方領域に入るか後方領域に入るかを、側方障害物の運動特性を表現した側方障害物モデルに基づいて決定することを特徴とする請求項３に記載の車両用運転支援装置。
5. 前記評価関数設定手段によって評価する自車の回避経路は、
   前方障害物の運動特性を表現した前方障害物モデルと後方障害物の運動を数式的に表現した後方障害物モデルに基づいて決定することを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の車両用運転支援装置。
6. 前記評価関数設定手段は、
   自車前方道路の境界、曲率、路面摩擦係数のいずれかを検出する道路状態検出手段を有し、前方道路形状や路面状態を考慮して回避経路の評価を行うことを特徴とする請求項３乃至請求項５のいずれか一項に記載の車両用運転支援装置。
7. 前記車両モデルは、少なくとも自車車体の前後方向、左右方向、ヨー方向に対する物理運動特性を表現し、
   前記側方障害物モデルは、少なくとも障害物の前後方向に対する物理運動特性を表現することを特徴とする請求項４に記載の車両用運転支援装置。
8. 前記車両モデルは、少なくとも自車車体の前後方向、左右方向、ヨー方向に対する物理運動特性を表現し、
   前記前方障害物モデル、及び後方障害物モデルは、少なくとも障害物の前後方向に対する物理運動特性を表現することを特徴とする請求項５に記載の車両用運転支援装置。
9. 前記第１制駆動力演算手段と前記第２制駆動力演算手段で演算される第１制駆動力範囲と第２制駆動力範囲は、
   自車-前方障害物、自車-後方障害物間の相対距離、相対速度のいずれか一つ以上に基づいて算出されることを特徴とする請求項１に記載の車両用運転支援装置。
10. 前記車両操作量決定手段は、
    所定の時間間隔ごとに新たに取得した自車及び各障害物情報に基づいて自車操作量を決定することを特徴とする請求項１に記載の車両用運転支援装置。

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