JP6055528B1 - 車両の操舵制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】道路パラメータや制御量を必要以上に制限すること無く、確実にレーンキープ制御や逸脱防止制御等の制御を精度良く実行する。【解決手段】画像情報に基づいて操舵制御の目標制御量を第１の目標操舵角θt1として算出し、自車位置情報と地図情報とに基づいて操舵制御の目標制御量を第２の目標操舵角θt2として算出し、第２の目標操舵角θt2を基準として第１の目標操舵角θt1の制限値（目標操舵角制限値θtu、θtd、目標操舵角速度制限値Ｄθtu、Ｄθtd）を算出し、第１の目標操舵角θt1を目標操舵角制限値θtu、θtd、目標操舵角速度制限値Ｄθtu、Ｄθtdで制限し、該制限された第１の目標操舵角θt1で操舵制御を実行する。【選択図】図２

Description

本発明は、車線情報を精度良く取得して操舵制御を行う車両の操舵制御装置に関する。

近年、車両においては、ドライバの運転を、より快適に安全に行えるように自動運転の技術（例えば、レーンキープ制御や車線逸脱防止制御）を利用した様々なものが開発され提案されている。こうした技術では、制御に用いる道路パラメータを、カメラ、レーダー、ナビゲーションシステム等で検出し、取得するようになっている。例えば、特開２００５−３４６３０４号公報（以下、特許文献１）では、自車両が走行する車線の画像情報を取得して、画像処理によって走行車線を認識し、認識結果から走行車線の曲率またはカーブ半径を求める道路パラメータ算出装置において、判定した道路曲率またはカーブ半径の時間的変化率を所定の制限値以下に制限して演算結果として出力する技術が開示されている。

特開２００５−３４６３０４号公報

すなわち、カメラにより車線区画線を認識し操舵制御を行うレーンキープ制御等においては、車線区画線等の道路パラメータを誤認識してしまうと、誤認識した車線区画線に基づいて制御が行われ車線逸脱の原因となって好ましくない。そこで、上述の特許文献１に開示される道路パラメータ算出装置のように、判定した道路曲率またはカーブ半径の時間的変化率を所定の制限値以下に制限して、このような事象を防止できるようにしている。しかしながら、上述の特許文献１ように、道路パラメータを制限すると、車速が高いところでの旋回応答や、車線内修正操舵の性能が確保できず、レーンキープ作動範囲が制限されてしまうという課題がある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、道路パラメータや制御量を必要以上に制限すること無く、確実にレーンキープ制御や逸脱防止制御等の制御を精度良く実行することができる車両の操舵制御装置を提供することを目的としている。

本発明の車両の操舵制御装置の一態様は、走行する車線の車線情報を取得し、該車線情報に基づいて操舵制御する車両の操舵制御装置において、画像情報に基づいて上記操舵制御の目標制御量を第１の目標制御量として算出する第１の目標制御量算出手段と、自車位置情報と地図情報とに基づいて上記操舵制御の目標制御量を第２の目標制御量として算出する第２の目標制御量算出手段と、上記第２の目標制御量を基準として上記第１の目標制御量の制限値を算出する制限値算出手段と、上記第１の目標制御量を上記制限値で制限し、該制限された第１の目標制御量で上記操舵制御を実行する操舵制御実行手段とを備えた。

本発明による車両の操舵制御装置によれば、道路パラメータや制御量を必要以上に制限すること無く、確実にレーンキープ制御や逸脱防止制御等の制御を精度良く実行することが可能となる。

本発明の実施の一形態に係る車両の操舵系の構成説明図である。 本発明の実施の一形態に係る操舵制御部の機能ブロック図である。 本発明の実施の一形態に係る操舵制御プログラムのフローチャートである。 本発明の実施の一形態に係る第１の目標操舵角算出ルーチンのフローチャートである。 本発明の実施の一形態に係る第２の目標操舵角算出ルーチンのフローチャートである。 本発明の実施の一形態に係る第１の目標操舵角算出の際のフィードフォワード制御の説明図である。 本発明の実施の一形態に係る第１の目標操舵角算出の際の横位置フィードバック制御の説明図である。 本発明の実施の一形態に係る第１の目標操舵角算出の際のヨー角フィードバック制御の説明図である。 本発明の実施の一形態に係る第２の目標操舵角算出の際のカーブを走行する場合の横偏差の説明図である。 本発明の実施の一形態に係る第２の目標操舵角算出の際の直線路を走行する場合の横偏差の説明図である。 本発明の実施の一形態に係る目標操舵角速度の制限の説明図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。

図１において、符号１は操舵角をドライバ入力と独立して設定自在な電動パワーステアリング装置を示し、この電動パワーステアリング装置１は、ステアリング軸２が、図示しない車体フレームにステアリングコラム３を介して回動自在に支持されており、その一端が運転席側へ延出され、他端がエンジンルーム側へ延出されている。ステアリング軸２の運転席側端部には、ステアリングホイール４が固設され、また、エンジンルーム側へ延出する端部には、ピニオン軸５が連設されている。

エンジンルームには、車幅方向へ延出するステアリングギヤボックス６が配設されており、このステアリングギヤボックス６にラック軸７が往復移動自在に挿通支持されている。このラック軸７に形成されたラック（図示せず）に、ピニオン軸５に形成されたピニオンが噛合されて、ラックアンドピニオン式のステアリングギヤ機構が形成されている。

また、ラック軸７の左右両端はステアリングギヤボックス６の端部から各々突出されており、その端部に、タイロッド８を介してフロントナックル９が連設されている。このフロントナックル９は、操舵輪としての左右輪１０Ｌ，１０Ｒを回動自在に支持すると共に、車体フレームに転舵自在に支持されている。従って、ステアリングホイール４を操作し、ステアリング軸２、ピニオン軸５を回転させると、このピニオン軸５の回転によりラック軸７が左右方向へ移動し、その移動によりフロントナックル９がキングピン軸（図示せず）を中心に回動して、左右輪１０Ｌ，１０Ｒが左右方向へ転舵される。

また、ピニオン軸５にアシスト伝達機構１１を介して、電動パワーステアリングモータ（電動モータ）１２が連設されており、この電動モータ１２にてステアリングホイール４に加える操舵トルクのアシスト、及び、設定された目標操舵角となるような操舵トルクの付加が行われる。電動モータ１２は、後述する操舵制御部２０から制御量がモータ駆動部２１に出力されてモータ駆動部２１により駆動される。

操舵制御部２０には、車両の前方環境を認識して前方環境情報を取得する前方環境認識装置３１、自車位置情報（緯度・経度、移動方向等）を検出して地図情報上に自車両位置の表示、及び、目的地までの経路誘導を行うナビゲーションシステム３２、車速Ｖを検出する車速センサ３３、操舵角θＨを検出する操舵角センサ３４、操舵トルクＴｄを検出する操舵トルクセンサ３５、車両のヨーレート（ｄθｓ／ｄｔ）を検出するヨーレートセンサ３６が接続されている。

前方環境認識装置３１は、例えば、車室内の天井前方に一定の間隔をもって取り付けられ、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像する１組のカメラと、このカメラからの画像データを処理するステレオ画像処理装置とから構成されている。

前方環境認識装置３１のステレオ画像処理装置における、カメラからの画像データの処理は、例えば以下のように行われる。まず、カメラで撮像した自車両の進行方向の１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から距離情報を求め、距離画像を生成する。

白線等の車線区画線のデータの認識では、車線区画線は道路面と比較して高輝度であるという知得に基づき、道路の幅方向の輝度変化を評価して、画像平面における左右の白線の位置を画像平面上で特定する。この車線区画線の実空間上の位置（ｘ，ｙ，ｚ）は、画像平面上の位置（ｉ，ｊ）とこの位置に関して算出された視差とに基づいて、すなわち、距離情報に基づいて、周知の座標変換式より算出される。自車両の位置を基準に設定された実空間の座標系は、本実施の形態では、例えば、図７に示すように、ステレオカメラの中央真下の道路面を原点として、車幅方向をｘ軸、車高方向をｙ軸、車長方向（距離方向）をｚ軸とする。このとき、ｘ−ｚ平面（ｙ＝０）は、道路が平坦な場合、道路面と一致する。道路モデルは、道路上の自車両の走行レーンを距離方向に複数区間に分割し、各区間における左右の車線区画線を所定に近似して連結することによって表現される。尚、本実施の形態では、走行路の形状を１組のカメラからの画像を基に認識する例で説明したが、他に、単眼カメラ、カラーカメラからの画像情報を基に求めるものであっても良い。このように、前方環境認識装置３１は、画像情報に基づいて車線情報を提供するものである。

また、ナビゲーションシステム３２は、周知のシステムであり、例えば、ＧＰＳ[Global Positioning System：全地球測位システム]衛星からの電波信号を受信して車両の位置情報（緯度、経度）を取得し、車速センサ３３から車速Ｖを取得し、また、地磁気センサあるいはジャイロセンサ等により、移動方向情報を取得する。そして、ナビゲーションシステム３２は、ナビゲーション機能を実現するための経路情報を生成するナビＥＣＵと、地図情報（サプライヤデータ、及び、更新されたデータ）を記憶する地図データベースと、例えば液晶ディスプレイ等の表示部（以上、何れも図示せず）を備えて構成される。

ナビＥＣＵは、利用者によって指定された目的地までの経路情報を地図画像に重ねて表示部に表示させるとともに、検出された車両の位置、速度、走行方向等の情報に基づき、車両の現在位置を表示部上の地図画像に重ねて表示する。また、地図データベースには、ノードデータ、施設データ等の道路地図を構成するのに必要な情報が記憶されている。ノードデータは、地図画像を構成する道路の位置及び形状に関するものであり、例えば道路の分岐点（交差点）を含む道路上の点（ノード点Ｐｎ）の座標（緯度、経度）、当該ノード点Ｐｎが含まれる道路の方向、種別（例えば、高速道路、幹線道路、市道といった情報）、当該ノード点Ｐｎにおける道路のタイプ（直線区間、円弧区間（円弧曲線部）、クロソイド曲線区間（緩和曲線部））及びカーブ曲率（或いは、半径）のデータが含まれる。従って、図９、図１０に示すように、車両の現在位置が重ねられた地図上の位置により自車両の走行路が特定され、該自車両の走行路を目標進行路として自車両の位置Ｐo(k)に最も近いノード点Ｐn(k)の情報により、道路のカーブ曲率（或いは、半径）、道路の方向等の走行路情報が取得される。更に、施設データは、各ノード点Ｐｎの付近に存在する施設情報に関するデータを含み、ノードデータ（或いは、当該ノードが存在するリンクデータ）と関連づけて記憶されている。このように、ナビゲーションシステム３２は、自車位置情報と地図情報とに基づいて車線情報を提供するものである。

そして、操舵制御部２０は、上述の各入力信号に基づき、図３のフローチャートに従って、画像情報に基づいて操舵制御の目標制御量を第１の目標操舵角θt1として算出し、自車位置情報と地図情報とに基づいて操舵制御の目標制御量を第２の目標操舵角θt2として算出し、第２の目標操舵角θt2を基準として第１の目標操舵角θt1の制限値（目標操舵角制限値θtu、θtd、目標操舵角速度制限値Ｄθtu、Ｄθtd）を算出し、第１の目標操舵角θt1を目標操舵角制限値θtu、θtd、目標操舵角速度制限値Ｄθtu、Ｄθtdで制限し、該制限された第１の目標操舵角θt1で操舵制御を実行する。

このため、操舵制御部２０は、図２に示すように、第１の目標操舵角算出部２０ａ、第２の目標操舵角算出部２０ｂ、目標操舵角制限値、目標操舵角速度制限値算出部２０ｃ、目標操舵角、目標操舵角速度制限部２０ｄから主要に構成されている。

第１の目標操舵角算出部２０ａは、前方環境認識装置３１から前方認識情報が入力され、車速センサ３３から車速Ｖが入力され、操舵角センサ３４から操舵角θＨが入力される。この第１の目標操舵角算出部２０ａは、カメラによる画像情報を基に目標経路（本実施の形態では車線中央）に沿って車線に追従するように操舵制御する目標制御量を第１の目標操舵角θt1として算出する構成になっている。

この第１の目標操舵角算出部２０ａでの第１の目標操舵角θt1の算出は、具体的には、例えば、図４に示すフローチャートに従って行われ、以下、第１の目標操舵角θt1の算出について、図４のフローチャートで説明する。

まず、ステップ（以下、「Ｓ」と略称）２０１に進み、第１のフィードフォワード制御量θt1ffを、例えば、以下の（１）式により算出する。

θt1ff＝Ｇ1ff・κｃ …（１）
ここで、Ｇ1ffは、予め実験・演算等により設定しておいたフィードフォワードゲインを示し、κｃは、画像情報を基に算出するカーブ曲率を示す。

すなわち、図６〜図８に示すようなｘ−ｚ座標平面上の左右の車線区画線は、最小自乗法により、例えば、ｘ＝Ａ・ｚ^２＋Ｂ・ｚ＋Ｃの二次式で近似できる。

具体的には、自車両の左側の車線区画線は最小自乗法により、以下の（２）式により近似される。

ｘ＝ＡＬ・ｚ^２＋ＢＬ・ｚ＋ＣＬ …（２）
また、自車両の右側の車線区画線は最小自乗法により、以下の（３）式により近似される。

ｘ＝ＡＲ・ｚ^２＋ＢＲ・ｚ＋ＣＲ …（３）
ここで、上述の（２）式、（３）式における、「ＡＬ」と「ＡＲ」は、それぞれの曲線における曲率を示し、左側の車線区画線の曲率κｌは、２・ＡＬであり、右側の車線区画線の曲率κｒは、２・ＡＲである。従って、画像情報に基づく車線の曲率κｃは、以下の（４）式となる（図６参照）。

κｃ＝（２・ＡＬ＋２・ＡＲ）／２＝ＡＬ＋ＡＲ …（４）
また、（２）式、（３）式における、「ＢＬ」と「ＢＲ」は、それぞれの曲線の自車両の幅方向における傾きを示し、「ＣＬ」と「ＣＲ」は、それぞれの曲線の自車両の幅方向における位置を示す。

次いで、Ｓ２０２に進み、第１の横位置フィードバック制御量θt1fbを、例えば、以下の（５）式により算出する。

θt1fb＝Ｇ1fb・Δｘ …（５）
ここで、Ｇ1fbは、予め実験・演算等により設定しておいたゲインである。また、Δｘは、図７に示すように、以下の（６）式により算出される。

Δｘ＝（ｘｌ＋ｘｒ）／２−ｘｖ …（６）
この（６）式において、ｘｖは車両の前方注視点（０，ｚｖ）のｚ座標における推定車両軌跡のｘ座標であり、前方注視点（０，ｚｖ）の前方注視距離（ｚ座標）であるｚｖは、本実施の形態では、ｚｖ＝ｔｃ・Ｖで算出される。ここで、ｔｃは予め設定しておいた予見時間であり、例えば、１．２secに設定されている。

従って、ｘｖは、車両の走行状態に基づいて車両の諸元や車両固有のスタビリティファクタＡｓ等を用いる場合には、例えば、以下の（７）式で算出することができる。
ｘｖ＝（１／２）・（１／（１＋Ａｓ・Ｖ^２））・（θＨ／Ｌｗ）
・（ｔｃ・Ｖ）^２ …（７）
ここで、Ｌｗはホイールベースである。また、（６）式における、ｘｌは前方注視点（０，ｚｖ）のｚ座標における左車線区画線のｘ座標であり、ｘｒは前方注視点（０，ｚｖ）のｚ座標における右車線区画線のｘ座標である。

尚、上述のｘｖは、車速Ｖやヨーレート（ｄθｓ／ｄｔ）を用いて、以下の（８）式で算出することもでき、或いは、画像情報を基に、以下の（９）式で算出することもできる。
ｘｖ＝（１／２）・（（ｄθｓ／ｄｔ）／Ｖ）・（Ｖ・ｔｃ）^２ …（８）
ｘｖ＝（１／２）・κｃ・（Ｖ・ｔｃ）^２ …（９）
次いで、Ｓ２０３に進み、車両のヨー角を目標経路に沿ったヨー角にフィードバック制御する第１のヨー角フィードバック制御量θt1fbyを、例えば、以下の（１０）式により算出する。

θt1fby＝Ｇ1fby・θｃ …（１０）
ここで、Ｇ1fbyは、予め実験・演算等により設定しておいたゲインで、θｃは、画像情報に基づく自車両の対車線ヨー角で、以下の（１１）式により、算出できる（図８参照）。

θｃ＝ｔａｎ^−１（（ＢＬ＋ＢＲ）／２） …（１１）
そして、Ｓ２０４に進み、以下の（１２）式により、第１の目標操舵角θt1を算出する。

θt1＝θt1ff＋θt1fb＋θt1fby …（１２）
こうして、第１の目標操舵角算出部２０ａで算出された第１の目標操舵角θt1は目標操舵角、目標操舵角速度制限部２０ｄに出力される。このように、第１の目標操舵角算出部２０ａは第１の目標制御量算出手段として設けられている。

第２の目標操舵角算出部２０ｂは、ナビゲーションシステム３２から自車位置情報と地図情報が入力され、車速センサ３３から車速Ｖが入力され、操舵トルクセンサ３５から操舵トルクＴｄが入力され、ヨーレートセンサ３６からヨーレート（ｄθｓ／ｄｔ）が入力される。この第２の目標操舵角算出部２０ｂは、自車位置情報と地図情報を基に目標経路（本実施の形態では地図上の車線）に追従するように操舵制御する目標制御量を第２の目標操舵角θt2として算出する構成になっている。

この第２の目標操舵角算出部２０ｂでの第２の目標操舵角θt2の算出は、具体的には、例えば、図５に示すフローチャートに従って行われ、以下、第２の目標操舵角θt2の算出について、図５のフローチャートで説明する。

まず、Ｓ３０１に進み、第２のフィードフォワード制御量θt2ffを、例えば、以下の（１３）式により算出する。

θt2ff＝Ｇ2ff・κｍ …（１３）
ここで、Ｇ2ffは、予め実験・演算等により設定しておいたフィードフォワードゲインを示し、κｍは、自車両の位置Ｐo(k)に最も近いノード点Ｐn(k)の情報から取得したカーブ曲率を示す（図９参照）。

次いで、Ｓ３０２に進み、第２の目標操舵角算出部２０ｂに現在設定されている横偏差積算値ＳΔｘを読み込む。

次に、Ｓ３０３に進んで、自車両の位置Ｐo(k)に最も近いノード点Ｐn(k)の情報により、自車両の走行路（目標進行路）のカーブ曲率κｍを取得し、例えば図９に示すように、以下の（１４）式により、カーブにおける横偏差Δｘ１を算出する。

Δｘ１＝κｍ−（（ｄθｓ／ｄｔ）／Ｖ） …（１４）
ここで、上述の（１４）式において、（ｄθｓ／ｄｔ）／Ｖの演算項は、車両運動モデルによるカーブ曲率の演算項となっている。

次いで、Ｓ３０４に進み、自車両の位置Ｐo(k)に最も近いノード点Ｐn(k)の情報により、自車両の走行路（目標進行路）の方向、自車両の移動方向を取得し、例えば図１０に示すように、以下の（１５）式により、直線路における横偏差Δｘ２を算出する。

Δｘ２＝（（自車両の走行路の方向）−（自車両の移動方向））・Ｖ・Δｔ …（１５）
ここで、Δｔはステップ時間である。

次に、Ｓ３０５に進み、自車両の走行路のカーブ曲率κｍ（地図データに基づく値）を、予め実験、計算等により設定しておいた判定値κmcと比較し、自車両の走行路のカーブ曲率κｍが判定値κmc以上の場合（κｍ≧κmcの場合）、カーブを走行していると判定してＳ３０６に進み、カーブにおける横偏差Δｘ１を前回までの横偏差積算値ＳΔｘに積算する（ＳΔｘ＝ＳΔｘ＋Δｘ１）。

一方、自車両の走行路のカーブ曲率κｍが判定値κmcより小さい場合（κｍ＜κmcの場合）、直線路を走行していると判定してＳ３０７に進み、直線路における横偏差Δｘ２を前回までの横偏差積算値ＳΔｘに積算する（ＳΔｘ＝ＳΔｘ＋Δｘ２）。

Ｓ３０６、或いは、Ｓ３０７で横偏差積算値ＳΔｘを算出した後は、Ｓ３０８に進み、操舵トルクの絶対値｜Ｔｄ｜が予め実験、計算等により設定しておいたトルク判定値Ｔｃ以上（｜Ｔｄ｜≧Ｔｃ）で、ドライバによる操舵入力が行われているか否かの判定が行われる。

Ｓ３０８の判定の結果、｜Ｔｄ｜≧Ｔｃで、ドライバによる操舵入力が行われていると判定された場合は、Ｓ３０９に進み、横偏差積算値ＳΔｘをクリア（ＳΔｘ＝０）してメモリする。逆に、｜Ｔｄ｜＜Ｔｃで、ドライバによる操舵入力が行われていないと判定された場合は、Ｓ３１０に進み、横偏差積算値ＳΔｘを、そのままメモリする。

そして、Ｓ３１１に進み、以下の（１６）式により、第２の横位置フィードバック制御量θt2fbを算出する。

θt2fb＝Ｇ2fb・ＳΔｘ …（１６）
ここで、Ｇ2fbは、予め実験・演算等により設定しておいたゲインである。

次いで、Ｓ３１２に進み、車両のヨー角を目標経路に沿ったヨー角にフィードバック制御する第２のヨー角フィードバック制御量θt2fbyを、例えば、以下の（１７）式により算出する。

θt2fby＝Ｇ2fby・θｍ …（１７）
ここで、Ｇ2fbyは、予め実験・演算等により設定しておいたゲインである。また、θｍは、前回の自車位置Ｐo(k-1)と今回の自車位置Ｐo(k)で得られる自車両の進行方向（角度）と、今回の自車両の位置Ｐo(k)に最も近いノード点Ｐn(k)の道路の方位角との差により算出される自車位置情報と地図情報とに基づく車両の対車線ヨー角である。

そして、Ｓ３１３に進み、以下の（１８）式により、第２の目標操舵角θt2を算出する。

θt2＝θt2ff＋θt2fb＋θt2fby …（１８）
こうして、第２の目標操舵角算出部２０ｂで算出された第２の目標操舵角θt2は目標操舵角制限値、目標操舵角速度制限値算出部２０ｃに出力される。このように、第２の目標操舵角算出部２０ｂは第２の目標制御量算出手段として設けられている。

目標操舵角制限値、目標操舵角速度制限値算出部２０ｃは、第２の目標操舵角算出部２０ｂから第２の目標操舵角θt2が入力される。

そして、目標操舵角制限値、目標操舵角速度制限値算出部２０ｃは、入力された第２の目標操舵角θt2から、例えば、以下の（１９）式、（２０）式により目標操舵角制限値（目標操舵角上限値θtu、目標操舵角下限値θtd）を算出し、目標操舵角、目標操舵角速度制限部２０ｄに出力する。

θtu＝θt2＋Ｅθ …（１９）
θtd＝θt2−Ｅθ …（２０）
ここで、Ｅθは予め設定した誤差範囲および安全範囲である。尚、（１９）式、（２０）式におけるＥθはそれぞれ異なった値としても良い。

また、目標操舵角制限値、目標操舵角速度制限値算出部２０ｃは、入力された第２の目標操舵角θt2から、この第２の目標操舵角θt2の時間的変化率（ｄθt2／ｄｔ）を算出し、例えば、以下の（２１）式、（２２）式により目標操舵角速度制限値（目標操舵角速度上限値Ｄθtu、目標操舵角速度下限値Ｄθtd）を算出し、目標操舵角、目標操舵角速度制限部２０ｄに出力する。

Ｄθtu＝（ｄθt2／ｄｔ）＋ＤＥθ …（２１）
Ｄθtd＝（ｄθt2／ｄｔ）−ＤＥθ …（２２）
ここで、ＤＥθは予め設定した誤差範囲および安全範囲である。尚、（２１）式、（２２）式におけるＤＥθはそれぞれ異なった値としても良い。

このように、目標操舵角制限値、目標操舵角速度制限値算出部２０ｃは、制限値算出手段として設けられている。

目標操舵角、目標操舵角速度制限部２０ｄは、第１の目標操舵角算出部２０ａから第１の目標操舵角θt1が入力され、目標操舵角制限値、目標操舵角速度制限値算出部２０ｃから目標操舵角制限値（目標操舵角上限値θtu、目標操舵角下限値θtd）、目標操舵角速度制限値（目標操舵角速度上限値Ｄθtu、目標操舵角速度下限値Ｄθtd）が入力される。

そして、目標操舵角速度制限部２０ｄは、第１の目標操舵角θt1を、θtd＜θt1＜θtuに制限すると共に、例えば、図１１に示す特性図により、目標操舵角速度を、第２の目標操舵角θt2の時間的変化率を基準としたＤθtuからＤθtdの間でレートリミット処理する。そして、この制限した第１の目標操舵角θt1を目標操舵角θｔとしてモータ駆動部２１に出力し、操舵制御を実行する。

このように、目標操舵角速度制限部２０ｄは、操舵制御実行手段として設けられている。

次に、上述の操舵制御部２０で実行される操舵制御を図３のプログラムで説明する。

まず、Ｓ１０１で、カメラからの画像情報に基づき車線の曲率κｃ、自車両の対車線ヨー角θｃ、車線内横位置ｘoc（＝（ＣＬ＋ＣＲ）／２：図７参照）等のパラメータを必要に応じて算出する。

次いで、Ｓ１０２に進み、第１の目標操舵角算出部２０ａで、前述の如く、例えば、図４に示すフローチャートに従って、第１の目標操舵角θt1を算出する。

次に、Ｓ１０３に進んで、ナビゲーションシステム３２から自車位置情報と地図情報に基づき車線の曲率κｍ、自車両の対車線ヨー角θｍ等のパラメータを必要に応じて算出する。

次いで、Ｓ１０４に進み、第２の目標操舵角算出部２０ｂで、前述の如く、例えば、図５に示すフローチャートに従って、第２の目標操舵角θt2を算出する。

次に、Ｓ１０５に進み、目標操舵角制限値、目標操舵角速度制限値算出部２０ｃは、前述の（１９）式、（２０）式により目標操舵角制限値（目標操舵角上限値θtu、目標操舵角下限値θtd）を算出し、前述の（２１）式、（２２）式により目標操舵角速度制限値（目標操舵角速度上限値Ｄθtu、目標操舵角速度下限値Ｄθtd）を算出する。

次いで、Ｓ１０６に進み、目標操舵角、目標操舵角速度制限部２０ｄは、第１の目標操舵角θt1を、θtd＜θt1＜θtuに制限すると共に、例えば、図１１に示す特性図により、目標操舵角速度を、第２の目標操舵角θt2の時間的変化率を基準としたＤθtuからＤθtdの間でレートリミット処理する。そして、この制限した第１の目標操舵角θt1を目標操舵角θｔとしてモータ駆動部２１に出力し、操舵制御を実行する。

このように本発明の実施の形態によれば、画像情報に基づいて操舵制御の目標制御量を第１の目標操舵角θt1として算出し、自車位置情報と地図情報とに基づいて操舵制御の目標制御量を第２の目標操舵角θt2として算出し、第２の目標操舵角θt2を基準として第１の目標操舵角θt1の制限値（目標操舵角制限値θtu、θtd、目標操舵角速度制限値Ｄθtu、Ｄθtd）を算出し、第１の目標操舵角θt1を目標操舵角制限値θtu、θtd、目標操舵角速度制限値Ｄθtu、Ｄθtdで制限し、該制限された第１の目標操舵角θt1で操舵制御を実行する。このため、たとえ画像情報による誤認識があったとしても、目標操舵角を自車位置情報と地図情報とを基準とする操舵角で許容できる誤差範囲、安全範囲内に収めることができる。また、画像情報による誤認識により目標操舵角が変化しようとしても自車位置情報と地図情報とを基準とする操舵角速度内で許容できる誤差範囲、安全範囲内で収めることができる。従って、道路パラメータを必要以上に制限すること無く、車速が高いところでの旋回応答や、車線内修正操舵の性能を確保しつつ確実にレーンキープ制御や逸脱防止制御等の制御を精度良く実行することが可能となる。

１ 電動パワーステアリング装置
２ ステアリング軸
４ ステアリングホイール
５ ピニオン軸
１０Ｌ、１０Ｒ 車輪
１２ 電動モータ
２０ 操舵制御部
２０ａ 第１の目標操舵角算出部（第１の目標制御量算出手段）
２０ｂ 第２の目標操舵角算出部（第２の目標制御量算出手段）
２０ｃ 目標操舵角制限値、目標操舵角速度制限値算出部（制限値算出手段）
２０ｄ 目標操舵角、目標操舵角速度制限部（操舵制御実行手段）
２１ モータ駆動部
３１ 前方環境認識装置
３２ ナビゲーションシステム
３３ 車速センサ
３４ 操舵角センサ
３５ 操舵トルクセンサ
３６ ヨーレートセンサ

Claims (3)

1. 走行する車線の車線情報を取得し、該車線情報に基づいて操舵制御する車両の操舵制御装置において、
   画像情報に基づいて上記操舵制御の目標制御量を第１の目標制御量として算出する第１の目標制御量算出手段と、
   自車位置情報と地図情報とに基づいて上記操舵制御の目標制御量を第２の目標制御量として算出する第２の目標制御量算出手段と、
   上記第２の目標制御量を基準として上記第１の目標制御量の制限値を算出する制限値算出手段と、
   上記第１の目標制御量を上記制限値で制限し、該制限された第１の目標制御量で上記操舵制御を実行する操舵制御実行手段と、
   を備えたことを特徴とする車両の操舵制御装置。
2. 上記制限値算出手段で算出する制限値は、上記第１の目標制御量の値と上記第１の目標制御量の値の時間的変化率の少なくとも一方の値であることを特徴とする請求項１記載の車両の操舵制御装置。
3. 上記第１の目標制御量および上記第２の目標制御量は、目標操舵角であることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の車両の操舵制御装置。

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