JP6469982B2

JP6469982B2 - 車両の制御装置及び車両の制御方法

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Publication number: JP6469982B2
Application number: JP2014145025A
Authority: JP
Inventors: 善貞安間; 難波　篤史; 篤史難波
Original assignee: Subaru Corp
Current assignee: Subaru Corp
Priority date: 2014-07-15
Filing date: 2014-07-15
Publication date: 2019-02-13
Anticipated expiration: 2034-07-15
Also published as: JP2016020168A

Description

本発明は、車両の制御装置及び車両の制御方法に関する。

従来、例えば下記の特許文献１には、リア左右独立駆動の電気自動車で、低速域でステアリング転舵により発生する旋回モーメントとは逆方向のモーメント（駆動力差）を発生させることが開示されている。また、下記の特許文献２には、リア左右独立駆動の電気自動車で、低車速時において、前輪操舵の際、後輪左右の駆動力差を無くすことが開示されている。また、下記の特許文献３には、リア左右独立駆動の電気自動車で、旋回要求に応じて左右独立後輪の駆動力差と転舵輪の転舵角を制御することが開示されている。

特開２００６−１５８１４９号公報特開２００９−１２６３８８号公報特開２００６−３４１６５６号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載された技術では、低速域でステアリング転舵により発生する旋回モーメントとは逆方向のモーメントを発生させているため、路面摩擦係数が高い状況下においても旋回を抑制する方向にモーメントが発生してしまう。このため、路面摩擦係数が高い状況下においては、車両の取り回し性能が低下してしまう問題がある。

また、低車速域では車両旋回に伴う遠心力が発生しないか、または微小な遠心力しか発生しないため、コーナーリングフォースの影響を無視することができ、幾何学的な関係（アッカーマンステアリングジオメトリ）から車両運動を計算できる。しかしながら、低車速域の制御を中高速域での操安制御に適用すると、実機と制御目標との誤差が発生し、車両挙動に対してドライバーが違和感を感じる問題がある。

また、上記特許文献１〜３には、左右後輪の駆動力差については記載されているが、検知した路面μに応じて横滑り防止のための制御目標モーメントを補正すること、旋回支援制御を切り替えることは想定しておらず、目的の異なる制御モードを車速に応じて切り替えることも想定していなかった。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、路面摩擦係数に応じて車両の旋回を最適に制御することが可能な、新規かつ改良された車両の制御装置及び車両の制御方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、車両速度と操舵角に基づいて、車両旋回制御の目標値である第１制御目標モーメントを算出する第１制御目標モーメント算出部と、路面摩擦係数を推定する路面摩擦係数推定部と、前記路面摩擦係数に基づいて、操舵により発生する旋回モーメントと同方向又は逆方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正する補正部と、車両速度、操舵角、及び車両ヨーレートに基づいて、車両モデルから車両旋回制御の目標値である第２制御目標モーメントを算出する第２制御目標モーメント算出部と、車両速度に基づいて、前記第１制御目標モーメントと前記第２制御目標モーメントを重み付けして制御目標モーメントを算出し、車両速度が高くなるほど前記第１制御目標モーメントよりも第２制御目標モーメントの配分を高くして前記制御目標モーメントを算出する制御目標モーメント算出部と、を備える車両の制御装置が提供される。
また、上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、車両速度と操舵角に基づいて、車両旋回制御の目標値である第１制御目標モーメントを算出する第１制御目標モーメント算出部と、外界を認識して取得した環境情報に基づいて判定した外界の路面状態に応じて路面摩擦係数を推定する路面摩擦係数推定部と、前記路面摩擦係数に基づいて、操舵により発生する旋回モーメントと同方向又は逆方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正する補正部と、前記路面摩擦係数に基づいて、前記第１制御目標モーメントを補正するための可変ゲインを算出する可変ゲイン算出部と、を備え、前記補正部は、前記第１制御目標モーメントに前記可変ゲインを乗算することにより前記第１制御目標モーメントを補正する車両の制御装置が提供される。

また、前記補正部は、前記路面摩擦係数推定部により前記路面摩擦係数が低いことが推定された場合は、操舵により発生する旋回モーメントと逆方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正するものであっても良い。

また、前記補正部は、前記路面摩擦係数推定部により前記路面摩擦係数が高いことが推定された場合は、操舵により発生する旋回モーメントと同方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正するものであっても良い。

また、車両速度、操舵角、及び車両ヨーレートに基づいて、車両モデルから車両旋回制御の目標値である第２制御目標モーメントを算出する第２制御目標モーメント算出部と、車両速度に基づいて、前記第１制御目標モーメントと前記第２制御目標モーメントを重み付けして制御目標モーメントを算出し、車両速度が高くなるほど前記第１制御目標モーメントよりも第２制御目標モーメントの配分を高くして前記制御目標モーメントを算出する制御目標モーメント算出部と、を備えるものであっても良い。

また、前記路面摩擦係数推定部が推定した前記路面摩擦係数に基づいて前記第１制御目標モーメントを補正するための可変ゲインを算出する可変ゲイン算出部を備え、前記補正部は、前記第１制御目標モーメントに前記可変ゲインを乗算することにより前記第１制御目標モーメントを補正するものであっても良い。

また、前記可変ゲインは、前記路面摩擦係数が所定の第１のしきい値以上の場合は正の値に設定され、前記路面摩擦係数が所定の第２のしきい値以下の場合は負の値に設定されるものであっても良い。

また、前記第１制御目標モーメント算出部は、前記車両速度、前記操舵角及び前記第１制御目標モーメントの関係を規定したマップに基づいて前記第１制御目標モーメントを算出するものであっても良い。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、車両速度と操舵角に基づいて、車両旋回制御の目標値である制御目標モーメントを算出するステップと、路面摩擦係数を推定するステップと、前記路面摩擦係数に基づいて、操舵により発生する旋回モーメントと同方向又は逆方向のモーメントとなるように前記制御目標モーメントを補正するステップと、車両速度、操舵角、及び車両ヨーレートに基づいて、車両モデルから車両旋回制御の目標値である第２制御目標モーメントを算出するステップと、車両速度に基づいて、前記第１制御目標モーメントと前記第２制御目標モーメントを重み付けして制御目標モーメントを算出し、車両速度が高くなるほど前記第１制御目標モーメントよりも第２制御目標モーメントの配分を高くして前記制御目標モーメントを算出するステップと、を備える車両の制御方法が提供される。
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、車両速度と操舵角に基づいて、車両旋回制御の目標値である制御目標モーメントを算出するステップと、外界を認識して取得した環境情報に基づいて判定した外界の路面状態に応じて路面摩擦係数を推定するステップと、前記路面摩擦係数に基づいて、操舵により発生する旋回モーメントと同方向又は逆方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正するステップと、前記路面摩擦係数に基づいて、前記第１制御目標モーメントを補正するための可変ゲインを算出するステップと、を備え、前記補正するステップにおいて、前記第１制御目標モーメントに前記可変ゲインを乗算することにより前記第１制御目標モーメントを補正する車両の制御方法が提供される。

以上説明したように本発明によれば、路面摩擦係数に応じて車両の旋回を最適に制御することが可能な車両の制御装置及び車両の制御方法を提供することが可能になる。

本実施形態に係る車両を示す模式図である。本実施形態に係る車両が行う旋回制御を示す模式図であって、タイヤと路面との摩擦係数が高い場合（高μ時）の旋回制御を示す模式図である。本実施形態に係る車両が行う旋回制御を示す模式図であって、タイヤと路面との摩擦係数が低い場合（低μ時）の旋回制御を示す模式図である。駆動力演算装置の構成を示す模式図である。 μ可変ゲイン演算部が路面μ推定値に基づいてμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を演算する際に用いるマップを示す模式図である。制御目標モーメント演算部が第１制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐを演算する際に用いるマップを示す模式図である。車速可変ゲイン演算部が車速可変ゲインαを演算する際に用いるマップを示す模式図である。本実施形態に係る車両の挙動制御装置の処理を示すフローチャートである。図８のステップＳ１６でμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を算出する際の処理を示すフローチャートである。図８のステップＳ２０において、車速可変ゲインαを算出する処理を示すフローチャートである。車両速度Ｖと舵角θＨの条件を示す特性図である。図１１に示す条件で車両１０００を運転した場合に、車両のヨーモーメントを示す特性図であって、後輪１０４，１０６のトルクベクタリングをオフにした場合の特性を示す特性図である。図１１に示す条件で車両１０００を運転した場合の車両のヨーモーメントを示す特性図であって、図２に示す旋回支援制御を常時行った場合を示す特性図である。図１１に示す条件で車両１０００を運転した場合の車両のヨーモーメントを示す特性図であって、図３に示す旋回を抑制する制御を常時行った場合を示す特性図である。低速時のフィードフォワード制御と、中高速時の操安制御を切り替えることによる効果を示す特性図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る車両１０００の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る車両１０００を示す模式図である。図１に示すように、車両１０００は、前輪１００，１０２、後輪１０４，１０６、後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動する駆動力発生装置（モータ）１１４，１１６、後輪１０４，１０６のそれぞれの車輪速を検出する車輪速センサ１２４，１２６、ステアリングホイール１３０、舵角センサ１４０、パワーステアリング機構１４５、ヨーレートセンサ１５０、加速度センサ１６０、外界認識手段１７０、制御装置（コントローラ）２００を有して構成されている。

本実施形態に係る車両１０００は、後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動するためにモータ１１４，１１６が設けられている。このため、後輪１０４，１０６毎に駆動トルクを制御することができる。従って、前輪１００，１０２の操舵によるヨーレート発生とは独立して、後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動することで、トルクベクタリング制御によりヨーレートを発生させることができる。後輪１０４，１０６は、制御装置２００の指令に基づき、後輪１０４，１０６に対応するモータ１１４，１１６が制御されることで、駆動トルクが制御される。

パワーステアリング機構１４５は、トルク制御又は角度制御により前輪１００，１０２の舵角を制御する。舵角センサ１４０は、運転者がステアリングホイール１３０を操作して入力した舵角θＨを検出する。ヨーレートセンサ１５０は、車両１０００のヨーレートγを検出する。車輪速センサ１２４，１２６は、車両１０００の車両速度Ｖを検出する。

車両が旋回している際に、後輪１０４，１０６のモータ１１４，１１６の駆動力により、旋回内側の駆動力を増大するとともに外側の駆動力を抑制し、左右の後輪１０４，１０６で駆動力差を設けることで、車両旋回を抑制するモーメントを発生させることができ、車輪がすべり始める前にスリップ抑制する制御を実現できる。その一方、常時旋回を抑制する方向にベクタリングすると、路面摩擦係数が高い場合（高μ時）の取り回し性能が低下する。

一方、後輪１０４，１０６のモータ１１４，１１６の駆動力により、旋回外側の駆動力を増大するとともに旋回内側の駆動力を抑制することで、車両旋回を支援する方向にモーメントを発生させることができる。その一方、常時旋回を支援する方向にベクタリングすると、低速走行時の取り回し性能は向上するが、路面摩擦係数が低い場合（低μ時）における車両１０００（特にリア）の横すべりを助長してしまい、車両挙動が不安定になる。

以上の点に鑑み、本実施形態では、タイヤと路面との摩擦係数を推定し、摩擦係数が高い場合（高μ時）と摩擦係数が低い場合（低μ時）とで異なる旋回制御を行う。図２及び図３は、本実施形態に係る車両１０００が行う旋回制御を示す模式図である。図２は、タイヤと路面との摩擦係数が高い場合（高μ時）の旋回制御を示す模式図である。高μ時の旋回制御では、後輪１０４，１０６の駆動力差により、旋回を支援する方向にモーメントを発生させる。図２に示す例では、ドライバー（運転者）の操舵により車両１０００が左に旋回している。また、後輪１０４，１０６のそれぞれが発生する左右駆動力の差によって、右側の後輪１０６に前向きの駆動力を発生させ、左側の後輪１０４には右側の後輪１０６に対して駆動力を抑制、または後ろ向きの駆動力を発生させることで、左回りの旋回を支援する方向にモーメントを発生させている。

一方、図３は、タイヤと路面との摩擦係数が低い場合（低μ時）の旋回制御を示す模式図である。図３に示す例でも、ドライバー（運転者）の操舵により車両１０００が左に旋回している。そして、低μ時の旋回制御では、後輪１０４，１０６の駆動力差により、旋回を抑制する方向にモーメントを発生させる。図３に示す例では、後輪１０４，１０６のそれぞれが発生する左右駆動力の差によって、左回りの旋回を抑制する方向にモーメントを発生させている。

上述したように、常時旋回を抑制する方向にベクタリングすると高μ時の取り回し性能が低下し、例えば乾燥した路面上で車庫入れを行うなどの状況下では、車両１０００の取り回しが難しくなる。一方、常時旋回を支援する方向にベクタリングすると低μ時における車両の横すべりを助長してしまい、車両挙動が不安定になる。従って、状況に応じて図２と図３の制御を切り換えることが望ましい。

一方、操舵角センサ１４０、車輪速センサ１２４，１２６、ヨーレートセンサ１５０、加速度センサ１６０などの車載センサのセンサ値のみに基づいて旋回制御を行う場合、車両挙動を予見しながら制御モード（図２の旋回支援制御と図３の横滑り抑制制御）を切り換えることは困難である。このため、本実施形態では、タイヤと路面との摩擦係数を推定し、摩擦係数が高い場合は図２のように旋回を支援する方向に後輪１０４，１０６を駆動するとともに、摩擦係数が低い場合は図３のように旋回を抑制する方向に後輪１０４，１０６を駆動する。

低車速域においては、車両旋回に伴う遠心力が働かないか、または微小な量しか遠心力が発生しないため、コーナーリングフォースの影響を無視することができ、幾何的な関係に基づいて、いわゆるアッカーマンステアリングジオメトリにより車両運動を計算できる。従って、低車速域（以下、アッカーマン領域と呼ぶ）において、摩擦係数に基づいて図２又は図３の制御を実行することで、低μ時には旋回を抑制することができ、高μ時には旋回を支援することが可能である。

一方、車両速度が上がるにつれて旋回に伴う遠心力が増大する。この状況において、低車速域での制御を操安制御に適用すると、実機の車両１０００の挙動と制御目標との誤差が拡大し、車両挙動に対してドライバーの違和感を招く可能性がある。つまり、アッカーマン領域の制御では、車両１０００が低速で走行し、かつ旋回中に遠心力が働かないことを前提としているため、中高速域における車両の旋回状況（車両に遠心力が働く状況）を模擬することはできない。

このため、本実施形態では、車両速度Ｖに応じて、低車速域でのアッカーマン領域における制御と中高速域での平面２輪モデルによる操安制御を滑らかに切り換えることで、実機の車両１０００の挙動と制御目標との誤差を抑えるようにしている。

図４は、制御装置２００の構成を示す模式図である。図４に示すように、制御装置２００は、車載センサ２０２、外界認識部２０４、車両制御部２０６、操安制御部２０８、制御目標モーメント演算部２１０、駆動力制御部２１２を有して構成されている。車載センサ２０２は、上述した車輪速センサ１２４，１２６、舵角センサ１４０、ヨーレートセンサ１５０、加速度センサ１６０を含む。

外界認識部２０４は、図１の外界認識手段１７０を含む。外界認識手段１７０は、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサ等の撮像素子を有する左右１対のカメラを有して構成され、車両外の外部環境を撮像し、外部環境を画像情報として認識することができる。本実施形態に係る外界認識手段１７０は、一例として色情報を取得可能なカラーカメラから構成される。外部認識部２０４は、外界認識手段１７０が撮像した左右１組のステレオ画像対に基づいて、路面摩擦係数μを推定することができる。

具体的には、外部認識部２０４は、外界認識手段１７０が取得した環境情報に基づいて、路面がウエットであるか、雪道であるかなどを判定し、判定した路面状態に応じて路面摩擦係数μを推定する。

また、路面摩擦係数μの推定方法として、以下の方法を用いることもできる。例えば、車両の運動理論に基づいて車両の挙動をモデル化した車両運動モデルを用いた手法が周知である。この手法では、実際の車両の運動状態（例えば、すべり角）に基づいて、例えば、高μ路を想定した車両運動モデルの運動状態と、低μ路を想定した車両運動モデルの運動状態とを比較することにより、現在の摩擦係数μを推定する。このような摩擦係数μの推定手法の詳細については、例えば、特開２０００−０７１９６８号公報に開示されているので、必要ならば参照されたい。また、これ以外にも、例えば、特開２００３−２３７５５８号公報に開示されているように、２つの車輪６の速度差と、加速度とに基づいて摩擦係数μを推定してもよい。さらに、例えば、特開２００２−１２７８８２号公報に開示されているように、車両の運動状態に、外界認識手段１７０から得られた道路の路面状況を検出した検出結果を考慮した上で摩擦係数μを推定してもよい。このように、本実施形態では、車両の状態に基づいて摩擦係数を推定する手法を広く用いることができる。

車両制御部２０６には、舵角センサ１４０が検出したステアリングホイール１３０の操舵角θＨと、車輪速センサ１２４，１２６が検出した車両速度Ｖが入力される。また、車両制御部２０６には、外界認識部２０４が推定した路面摩擦係数μの推定値（μ＿ｐｒｅｖ）とプレビューμ許可フラグ（FgPermissionPreview_μ）が入力される。

車両制御部２０６は、μ可変ゲイン演算部２０６ａ、第１制御目標モーメント演算部２０６ｂ、第１制御目標モーメント補正部２０６ｃを有して構成され、低車速域のアッカーマン制御による第１制御目標モーメントＭｇ１を算出する。μ可変ゲイン演算部２０６ａは、外界認識部２０４から入力された路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）に基づいて、μ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を演算する。外界認識部２０４が演算したμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）は、第１制御目標モーメント補正部２０６ｃに入力される。

図５は、μ可変ゲイン演算部２０６ａが路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）に基づいてμ可変ゲイン（補正処理後：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を演算する際に用いるマップを示す模式図である。μ可変ゲイン（補正処理後：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）は、図５のマップから求まるμ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）に基づいて設定される。

図５に示すように、μ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）は、路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）が大きいほど大きな値に設定され、路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）がしきい値ＴＨ３以上の場合は正の値に設定され、路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）がしきい値ＴＨ４以上の場合は１に設定される。一方、μ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）は、路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）がしきい値ＴＨ２以下の場合、負の値に設定され、路面μ推定値μ＿ｐｒｅｖがしきい値ＴＨ１以下の場合は−１に設定される。また、μ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）は、路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）がしきい値ＴＨ２とＴＨ３の間の場合は、０に設定される。

図５に示すマップによれば、外界認識部２０４から取得した路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）にマップ処理を施すことで、μ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）を算出することができる。そして、路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）が大きい高μ時（乾燥したアスファルト路等）ではμ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）が正の値に設定される。また、路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）が小さい低μ時（濡れた路面や雪上路等）ではμ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）が負の値に設定される。また、路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）が高μと低μの中間に位置する場合にはμ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）が０に設定される。これにより、路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）が高μと低μの中間に位置する場合にはμ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）を０に設定して不感帯を設けることができるため、高μ時の制御と低μ時の制御との間で制御量がハンチングする現象を確実に抑止できる。なお、μ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）の値の範囲は−１〜＋１の範囲に限定されるものではなく、車両制御として成立する範囲であれば任意の値を採れるように構成を変更することも本発明の技術で成し得る範疇に入る。

μ可変ゲイン（補正処理後：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）は、μ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）の値とプレビューμ許可フラグ（FgPermissionPreview_μ）の状態に基づいて設定される。「外界認識部２０４が故障していない」、「外界認識部２０４が周囲の環境を認識可能」など、外界認識部２０４が有効に機能している状態では、プレビューμ許可フラグ（FgPermissionPreview_μ）がオン（ＯＮ）状態とされ、外界認識部２０４からμ可変ゲイン演算部２０６ａへ出力される。

そして、プレビューμ許可フラグがオンになっている場合では、μ可変ゲイン（補正処理後：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）がマップ処理で算出されたμ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）とされる。また、プレビューμ許可フラグがオフ（ＯＦＦ）になっていう場合は、μ可変ゲイン（補正処理後：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）が０とされる。

また、外部認識部２０４の状態が異常から正常へ変化した場合など、プレビューμ許可フラグの状態がオフからオンに切り換わってから３サンプリング未満では、μ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）の今回サンプリング値、前回サンプリング値、前々回サンプリング値の平均値をμ可変ゲイン（補正処理後：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）とし、μ可変ゲイン（補正処理後：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を徐々に変化させる。

すなわち、Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖは以下のように算出される。
プレビューμ許可フラグがオンの状態が３回以上継続している場合
Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ（ｎ）＝Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ（ｎ）
プレビューμ許可フラグがオフの状態が３回以上継続している場合
Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ（ｎ）＝０
上記以外の場合は、μ可変ゲイン（補正処理前：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）の今回サンプリング値、前回サンプリング値、前々回サンプリング値の平均値をとるため、μ可変ゲイン（補正処理後：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）は以下の式（１）より算出される。なお、ｎはサンプリングの回数を示している。

制御目標モーメント演算部２０６ｂは、操舵角θＨと車両速度Ｖとに基づき、第１制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐを演算する。図６は、制御目標モーメント演算部２０６ｂが第１制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐを演算する際に用いるマップを示す模式図である。図６に示すように、第１制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐは、操舵角θＨが大きいほど大きな値に設定される。また、制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐは、操舵角θＨが同じであっても、車両速度Ｖに応じた車速パターンに応じて異なる値に設定される。例えば、制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐは、車両速度Ｖが高くなるほど大きな値に設定される。なお、図６に示すマップは一例であり、操舵角θＨと車両速度Ｖに基づいて第１制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐを算出するものであれば、シミュレーションに基づくマップ、実験値に基づくマップ等、どのようなマップであっても良い。このように、低車速域を想定したアッカーマン制御のモデルでは、操舵角θＨと車両速度Ｖによるマップから、フィードフォワード制御で用いる第１制御目標モーメントＭｇ１＿ｔｍｐを演算する。

図６に示すマップでは、操舵角θＨを横軸、第１制御目標モーメントＭｇ１＿ｔｍｐ（補正前）を縦軸とし、車両速度Ｖにより車速パターンを切り換えることを想定している。第１制御目標モーメントＭｇ１＿ｔｍｐを算出するマップについては、操舵角θＨと横滑り角の幾何学的な関係からマップ定数を指定してもよいし、実車評価を通じて適合したマップ定数を指定しても良い。

制御目標モーメント演算部２０６ｂが演算した第１制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐは、第１制御目標モーメント補正部２０６ｃへ送られる。また、μ可変ゲイン演算部２０６ａが演算したμ可変ゲイン（補正処理後：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）は、第１制御目標モーメント補正部２０６ｃに送られる。第１制御目標モーメント補正部２０６ｃは、μ可変ゲイン（補正処理後：Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）に基づいて第１制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐを補正し、第１制御目標モーメントＭｇ１を求める。第１制御目標モーメントＭｇ１は以下の式（２）より算出される。
Ｍｇ１＝Ｍｇ１＿Ｔｍｐ×Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ・・・・（２）

図５に示したように、μ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）は路面摩擦係数μが高い状況下では正の値となり、路面摩擦係数μが低い状況下では負の値となる。従って、第１制御目標モーメントＭｇ１は、路面摩擦係数μが高い状況下では操舵による旋回と同じ方向になり、路面摩擦係数μが低い状況下では操舵による旋回とは逆方向になる。従って、路面摩擦係数μが高い状況下では旋回を支援する方向へ第１制御目標モーメントＭｇ１が補正され、路面摩擦係数μが低い状況下では旋回（車輪の横滑り）を抑制する方向へ第１制御目標モーメントＭｇ１が補正されることになる。第１制御目標モーメントＭｇ１は、制御目標モーメント演算部２１０へ出力される。

このように、本実施形態では、路面摩擦係数μの大きさに応じて、μ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）の値が設定される。そして、外界認識部２０４から取得した路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）から演算したμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）により、高μ時には旋回を支援する方向へ第１制御目標モーメントＭｇ１を補正し、低μ時には旋回を抑制する方向へ第１制御目標モーメントＭｇ１を補正する。これにより、路面摩擦係数μの大きさに応じて、図２及び図３に示す制御を切り換えて行うことが可能となる。

例えば、ウェット路面、または雪道等において、ハンドル（ステアリングホイール１３０）を切った状態で車両１０００を発進させるような場合、後輪１０４，１０６が滑って車両１０００が理想とは異なる動きをしてしまうことが想定される。このような場合、本実施形態によれば、路面摩擦係数μに応じて旋回を抑制する方向へ第１制御目標モーメントＭｇ１が補正されるため、車両１０００の姿勢を確実に安定させることが可能である。

また、乾燥したアスファルトなど高μ時において、ハンドルを切った状態で車両１０００を発進させるような場合は、旋回を抑制する方向へベクタリングを行うと車両１０００の取り回しが難しくなる。このような場合、本実施形態によれば、路面摩擦係数μに応じて旋回を支援する方向へ第１制御目標モーメントＭｇ１が補正されるため、車両１０００の取り回しを楽に行うことが可能である。

一方、低車速域での旋回を抑えるため、車両１０００のヨーレートを検出してフィードバック制御を行うことを想定した場合、低車速域での旋回では遠心力が働かず、ヨーレートも発生しないため、車両挙動を制御にフィードバックできない。また、ヨーレートフィードバックにより低車速時の制御を行った場合、センサノイズの影響度合いが中高速域に比べて高くなり車両の乗り心地が悪化する。更に、ヨーレートフィードバック制御では、実車に初めてヨーレートが発生した段階で補正制御を行うため、タイヤのスリップを事前に抑制するベクタリング制御を行うことは困難である。

また、ＬＳＤなどを使って行う機械式ベクタリングにより、図２及び図３の制御を行うことを想定した場合、ハードウェアのスイッチングによりモードを切り換えることになり、ヨーモーメントやトルクなどのトリガとなる入力が所定の量以上発生しないとモードを切り換えることができない。また、低車速では車両に付与されるヨーモーメントが微小であり、制御指令が与えられてからハードウェアが作動するまでの応答遅れが存在し、路面状況に応じたリアルタイムな制御ができないことが想定される。

本実施形態では、路面摩擦係数μの推定値である路面μ推定値μ＿ｐｒｅｖに基づいてμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）が算出される。また、図６のマップ処理により定められた第１制御目標モーメントＭｇ１の値の正負がμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）によって定められる。従って、ヨーモーメントが微小である低車速時においても、路面状況に応じたリアルタイムの制御が可能である。

操安制御部２０８には、舵角センサ１４０が検出したステアリングホイール１３０の操舵角θＨと、ヨーレートセンサ１５０が検出したヨーレートγと、車輪速センサ１２４，１２６が検出した車両速度Ｖと、が入力される。操安制御部２０８は、操舵角θＨ、および車両速度Ｖに基づいて、一般的な平面２輪モデルを表す以下の式（３）から操安制御用目標ヨーレートγ０を算出する。操安制御用目標ヨーレートγ０は、（３）式の右辺に各値を代入することによって算出される。

なお、式（３）〜（５）において、変数、定数は以下の通りである。
＜変数＞
γ：車両ヨーレート
Ｖ：車両速度
δ：タイヤ舵角
θＨ：ハンドル操舵角
＜定数＞
ｌ：車両ホイールベース
ｌ_ｆ：車両重心点から前輪中心までの距離
ｌ_ｒ：車両重心点から後輪中心までの距離
ｍ：車両重量
ｋ_ｆ：コーナリングパワー（フロント）
ｋ_ｒ：コーナリングパワー（リア）
Ｇｈ：ハンドル操舵角からタイヤ舵角への変換ゲイン（ステアリングギヤ比）

車両規範ヨーレートγ０（式（３）の左辺のγ）は、車両速度Ｖ、及びタイヤ舵角δを変数として、式（３）から算出される。式（３）のタイヤ舵角δは、直接センシングできないため、式（４）から、ハンドル操舵角θｈに変換ゲインＧｈを乗じることで算出される。変換ゲインＧｈとして、ステアリングギア比が用いられる。また、式（３）における定数Ａは車両の特性を表す定数であり、式（５）から求められる。

操安制御部２０８は、操安制御用目標ヨーレートγ０を目標値としてヨーレートセンサ１５０が検出したヨーレートγをフィードバック制御するため、第２制御目標モーメントＭｇ２を算出する。具体的には、操安制御部２０８は、操安制御用目標ヨーレートγ０とヨーレートγとの差分Δγに基づいて、一般的な力学モデル（運動方程式）から第２制御目標モーメントＭｇ２を算出する。第２制御目標モーメントＭｇ２は、制御目標モーメント演算部２１０へ出力される。

制御目標モーメント演算部２１０には、第１制御目標モーメントＭｇ１、第２制御目標モーメントＭｇ２とともに、車両速度Ｖが入力される。制御目標モーメント演算部２１０は、車速可変ゲイン演算部２１０ａと、制御目標モーメント調停部２１０ｂを備える。車速可変ゲイン演算部２１０ａは、車両速度Ｖに基づいて車速可変ゲインαを演算する。図７は、車速可変ゲイン演算部２１０ａが車速可変ゲインαを演算する際に用いるマップを示す模式図である。図７において、Ｖ，ＶＸ＿１，ＶＸ＿２，αは以下の変数、定数を示している。
Ｖ：車両速度［ｋｍ／ｈ］
ＶＸ＿１：車速可変ゲイン切換しきい値（低速側）［ｋｍ／ｈ］
ＶＸ＿２：車速可変ゲイン切換しきい値（高速側）［ｋｍ／ｈ］
α：車速可変ゲイン[-]

図７に示すように、車速可変ゲインαは、車両速度ＶがＶＸ＿１よりも小さい場合は１であるが、車両速度ＶがＶＸ＿１よりも大きくなると、車両速度Ｖが大きいほど小さな値に設定される。そして、車両速度ＶがＶＸ＿２に到達すると、車速可変ゲインαは０に設定される。なお、車速可変ゲインαの値の範囲は０〜１の範囲に限定されるものではなく、車両制御として成立する範囲であれば任意の値を採れるように構成を変更することも本発明の技術で成し得る範疇に入る。

制御目標モーメント調停部２１０ｂは、車速可変ゲインαに基づいて第１制御目標モーメントＭｇ１と第２制御目標モーメントＭｇ２の配分を決定し、制御目標モーメントＭｇＴｇｔを演算する。制御目標モーメントＭｇＴｇｔは以下の式より算出される。
ＭｇＴｇｔ＝α×Ｍｇ１＋（１−α）×Ｍｇ２・・・・（６）

以上のように、本実施形態では、アッカーマン領域を想定した制御モデル（車両制御部２０６）とは独立して、中高速域での操安制御を想定した制御モデル（操安制御部２０８）で第２制御目標モーメントＭｇ２を演算する。そして、第１制御目標モーメントＭｇ１と第２制御目標モーメントＭｇ２を調停するための車速可変ゲインαを図７に示す車速マップにより演算する。そして、低車速域（アッカーマン領域)での制御と、中高速域での操安制御の干渉をさけるため、第１制御目標モーメント（Ｍｇ１）と第２制御目標モーメント（Ｍｇ２）を車速可変ゲインαで調停し、第１制御目標モーメントＭｇ１と第２制御目標モーメントＭｇ２を補正処理して得られる制御目標モーメントＭｇＴｇｔを演算する。

制御目標モーメント調停部２１０ｂが算出した制御目標モーメントＭｇＴｇｔは、駆動力制御部２１２へ入力される。駆動力制御部２１２は、制御目標モーメントＭｇＴｇｔに基づいて、後輪１０４，１０６のモータ１１４，１１６の要求トルクを決定する。そして、駆動力制御部２１２は、決定した要求トルクに基づいてモータ１１４，１１６を制御する。

以上のように、本実施形態では、後輪１０４，１０６の左右輪が独立に駆動して旋回支援制御を行う車両１０００において、ドライバーのステアリング操作に伴う操安制御と外界認識部２０４による外界の状況の認識結果に応じて車両制御を行うシステムが提供される。但し、本実施形態はこの形態に限られることなく、４輪が独立して駆動力を発生する車両であっても良い。すなわち、後輪１０４，１０６と同様に前輪１００，１０２のそれぞれを駆動するためにモータ１１４，１１６が設けられており、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６の駆動トルクを個別に制御することで旋回を行うものであっても良い。また、後輪１０４，１０６の舵角を制御することによって旋回を支援又は抑制する４ＷＳのシステムに適用することも可能である。

低車速域では、操舵角θＨと車速によるマップから制御目標モーメントを演算し、高μ時の旋回支援（図２）と低μ時の車輪の横すべり防止（図３）を両立させたフィードフォワード制御を行う。この際、ステレオカメラなどの外界認識手段１７０により構成される外界認識部２０４から取得した路面μ推定値（μ＿ｐｒｅｖ）から、μ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を演算し、低μ状況を検知した場合はμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を負側に設定し、車両１０００の横滑りを抑制する方向に第１制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐを補正して第１制御目標モーメントＭｇ１を得る。また、高μ状況を検知した場合はμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を正側に設定し、車両１０００の旋回を支援する方向に第１制御目標モーメントＭｇ１＿Ｔｍｐを補正して第１制御目標モーメントＭｇ１を得る。

また、低車速域での制御と、中高速域での操安制御の干渉をさけるため、第１制御目標モーメントＭｇ１と第２制御目標モーメントＭｇ２を、車両速度Ｖに応じた重み付けゲインαで調停し、この総和を制御目標モーメントＭｇＴｇｔとして出力する。

これにより、低車速域で低μの場合は、図３に示したように旋回を抑制する方向にモーメントが発生し、車両１０００の横滑りを確実に抑止することが可能である。また、低車速域で高μの場合は、図２に示したように旋回を支援する方向にモーメントが発生し、スムーズな旋回を行うことが可能になる。

また、中高速域の場合は、重み付けゲインαの値に従って、第１制御目標モーメントＭｇ１よりも第２制御目標モーメントＭｇ２の割合が高くなる。このため、アッカーマン制御では模擬することが難しい中高速域においては、車両モデル（平面２輪モデル）で模擬される第２制御目標モーメントＭｇ２に従って車両１０００の操安制御が行われることになり、高車速域での車両１０００の旋回性能を大幅に向上させることが可能になる。

次に、図８に基づいて、本実施形態に係る車両の挙動制御装置の処理について説明する。図８は、本実施形態に係る車両の挙動制御装置の処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１０では、舵角センサ１４０が検出したステアリングホイール１３０の操舵角θＨ、ヨーレートセンサ１５０が検出したヨーレートγ、車輪速センサ１２４，１２６が検出した車両速度Ｖが取得される。次のステップＳ１２では、外界認識部２０４が推定した路面摩擦係数μの推定値（路面μ推定値μ＿ｐｒｅｖ）が取得される。

次のステップＳ１４では、操舵角θＨと車両速度Ｖに基づいて、図６に示すマップから第１制御目標モーメントＭｇ１＿ｔｍｐを算出する。次のステップＳ１６では、路面μ推定値μ＿ｐｒｅｖに基づいて、μ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を算出する。

次のステップＳ１８では、ステップＳ１４で算出した第１制御目標モーメントＭｇ１＿ｔｍｐとステップＳ１６で算出したμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）とに基づいて、第１制御目標モーメントＭｇ１を算出する。次のステップＳ１９では、操舵角θＨ、ヨーレートγ、車両速度Ｖに基づいて、第２制御目標モーメントＭｇ２を算出する。

次のステップＳ２０では、車両速度Ｖに基づいて、図７のマップから車速可変ゲインαを算出する。次のステップＳ２２では、ステップＳ１８で算出した第１制御目標モーメントＭｇ１と、ステップＳ１９で算出した第２制御目標モーメントＭｇ２とに基づいて、制御目標モーメントＭｇＴｇｔを算出する。次のステップＳ２４では、ステップＳ２２で算出した制御目標モーメントＭｇＴｇｔに基づいて、後輪１０４，１０６を駆動するモータ１１４，１１６の要求トルクを演算する。

図９は、図８のステップＳ１６でμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を算出する際の処理を示すフローチャートである。先ずステップＳ３０では、路面μ推定値μ＿ｐｒｅｖとしきい値ＴＨ１との大小関係を比較し、μ＿ｐｒｅｖ≦ＴＨ１であるか否かを判定する。ステップＳ３０でμ＿ｐｒｅｖ≦ＴＨ１の場合はステップＳ３２へ進み、Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐを−１とする。一方、ステップＳ３０でμ＿ｐｒｅｖ＞ＴＨ１の場合はステップＳ３４へ進み、μ＿ｐｒｅｖとしきい値ＴＨ２との大小関係を比較し、μ＿ｐｒｅｖ≦ＴＨ２であるか否かを判定する。

ステップＳ３４でμ＿ｐｒｅｖ≦ＴＨ２の場合はステップＳ３５へ進み、Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐを以下の式（７）より決定する。
Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ＝（μ＿ｐｒｅｖ−ＴＨ２）／（ＴＨ２−ＴＨ１）
・・・・（７）

一方、ステップＳ３４でμ＿ｐｒｅｖ＞ＴＨ２の場合はステップＳ３６へ進み、μ＿ｐｒｅｖとしきい値ＴＨ３との大小関係を比較し、μ＿ｐｒｅｖ≦ＴＨ３であるか否かを判定する。そして、μ＿ｐｒｅｖ≦ＴＨ３の場合はステップＳ３８へ進み、Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐを０とする。

一方、ステップＳ３６でμ＿ｐｒｅｖ＞ＴＨ３の場合はステップＳ４０へ進み、μ＿ｐｒｅｖとしきい値ＴＨ４との大小関係を比較し、μ＿ｐｒｅｖ≦ＴＨ４であるか否かを判定する。そして、μ＿ｐｒｅｖ≦ＴＨ４の場合はステップＳ４２へ進み、Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐを以下の式（８）より決定する。
Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ＝（μ＿ｐｒｅｖ−ＴＨ３）／（ＴＨ４−ＴＨ３）
・・・・（８）

一方、ステップＳ４０でμ＿ｐｒｅｖ＞ＴＨ４の場合はステップＳ４４へ進み、Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐを−１とする。

ステップＳ３２，Ｓ３５，Ｓ３８，Ｓ４２，Ｓ４４の後はステップＳ４６へ進む。ステップＳ４６では、プレビューμ許可フラグ（ＦｇＰｅｒｍｉｓｓｉｏｎＰｒｅｖｉｅｗ＿μ）がオン（ＯＮ）であるか否かを判定し、プレビューμ許可フラグがオンの場合はステップＳ４８へ進む。ステップＳ４８では、プレビューμ許可フラグのオンの状態を３回以上保持したか否かを判定し、３回以上保持した場合はステップＳ５０へ進む。ステップＳ５０では、Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ（ｎ）＝Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ（ｎ）とする。一方、ステップＳ４８でプレビューμ許可フラグのオンの状態を３回以上保持していない場合は、ステップＳ５２へ進み、上述した式（１）よりＧａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ（ｎ）を算出する。

また、ステップＳ４６でプレビューμ許可フラグがオフの場合はステップＳ５４へ進む。ステップＳ５４では、Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ（ｎ）＝０とし、次のステップＳ５６へ進む。ステップＳ５６では、プレビューμ許可フラグのオフの状態を３回以上保持したか否かを判定し、３回以上保持した場合はステップＳ５８へ進み、Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ（ｎ）＝０とする。一方、ステップＳ５６でプレビューμ許可フラグのオフの状態を３回以上保持していない場合は、ステップＳ５９へ進み、上述の式（１）よりＧａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ（ｎ）を算出する。

以上のように図９の処理によれば、外界認識部２０４から取得した路面μ推定値μ＿ｐｒｅｖに図５のマップ処理を施すことで、μ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）が算出される。また、外界認識部２０４が故障していない状態、外界認識部２０４が周囲の環境を認識可能な状態である場合は、プレビューμ許可フラグをオンにする。そして、プレビューμ許可フラグがオンになっている状態が３回以上続いた場合は、μ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）に対してマップ処理で算出したμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐ）を代入する。従って、図５のマップに従ってμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を求めることができる。

また、プレビューμ許可フラグがオフになっている状態では、μ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を０とする。但し、外界認識手段１７０の状況が変化した直後、すなわちプレビューμ許可フラグの状態が切り換わった直後は、ゲインＧａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ＿ｔｍｐの今回サンプル値、前回サンプル値、前々回サンプル値の平均によりμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）が求められる。これにより、プレビューμ許可フラグの状態が切り換わった直後は、μ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）を徐々に変化させることができる（ステップＳ５２，Ｓ５９）。

なお、平均値をとるパラメータの個数は３個に限定されるものではなく、２個（今回サンプル値と前回サンプル値）の平均でも良いし、４個以上でも良い。

図１０は、図８のステップＳ２０において、車速可変ゲインαを算出する処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ６０では、車両速度Ｖとしきい値ＶＸ＿１とを比較し、Ｖ≦ＶＸ＿１であるか否かを判定する。そして、Ｖ≦ＶＸ＿１の場合はステップＳ６２へ進み、車速可変ゲインαを１に設定する。

一方、ステップＳ６０でＶ＞ＶＸ＿１の場合はステップＳ６４へ進み、車両速度Ｖとしきい値ＶＸ＿２とを比較し、Ｖ≧ＶＸ＿２であるか否かを判定する。そして、Ｖ≧ＶＸ＿２の場合はステップＳ６６へ進み、車速可変ゲインαを０に設定する。また、Ｖ＜ＶＸ＿２の場合はステップＳ６８へ進み、車速可変ゲインαを以下の式（９）から算出する。

以上のように、図１０の処理によれば、図７のマップに従って、第１制御目標モーメントＭｇ１と第２制御目標モーメントＭｇ２を重み付けにより調停するための車速可変ゲインαを演算することができる。この際、車両速度Ｖをマップ処理することで、０〜１の間で車速可変ゲインαを指定することができる。なお、図１０で示した処理は一例であり、第１制御目標モーメントＭｇ１と第２制御目標モーメントＭｇ２を調停する機能を実現できる他の方法を用いても構わない。

次に、図１１〜図１５に基づいて、本実施形態の制御による効果について説明する。先ず、図１１〜図１４に基づいて、低車速域（アッカーマン領域）における旋回抑制の効果について説明する。ここでは、低μ時に一定の車速Ｖｘ（ＶＸ_１＜ＶＸ＜ＶＸ_２[ｋｍ／ｈ]）で舵角を操作した場合に、車両ヨーモーメントの変化によって評価を行うこととする。図１１は、車両速度Ｖと舵角θＨの条件を示す特性図である。図１１に示すように、車両速度Ｖは一定値（ＶＸ［ｋｍ／ｈ］）とする。また、図１１に示すように、舵角θＨは、振幅をθ１として±θ１の操舵角で交互にステアリングを操作し、時間の経過に伴って操舵の周波数が高くなるように操作するものとする。

図１２は、図１１に示す条件で車両１０００を運転した場合に、車両のヨーモーメントの変化を示す特性図であって、後輪１０４，１０６のトルクベクタリングをオフにした場合の特性を示している。図１２において、縦軸は車両ヨーモーメントを示しており、横軸は舵角θＨを示している。図１２において、直線Ｌ１は、舵角θＨが−θ１から＋θ１に変化した際に舵角θＨに応じてモデルから計算される基準のヨーモーメントを示している。また、直線Ｌ２は、第１制御目標モーメントＭｔｇ１に相当する値である。図１２に示すように、操舵の周波数が高くなると、舵角θＨに対する車両ヨーモーメントの特性は基準の直線Ｌ１から外れてくる。換言すれば、操舵の周波数が高くなるほど、操舵に対して車両のヨーモーメントが応答していない状態となる。このように、車両ヨーモーメントのヒステリシスは、操舵周波数の切り換わりに応じて変化し、操舵に対する車両の応答性が悪化するとヒステリシスの幅が拡大する。

図１３は、図１１に示す条件で車両１０００を運転した場合の車両のヨーモーメントを示す特性図であって、図２に示す旋回支援制御を行った場合を示している。この場合、操舵周波数が高くなると車両ヨーモーメントのヒステリシスの幅が図１２よりも拡大しており、ハンドルを切る速度が速くなると舵角θＨに対する車両ヨーモーメントのズレが大きくなることが判る。換言すれば、図１３では、舵角が同じであっても操舵周波数の変化に応じて車両ヨーモーメントの幅が大きくなるため、ステアリング操作に対して車両の応答性がより悪化している。

一方、図１４は、図１１に示す条件で車両１０００を運転した場合の車両のヨーモーメントを示す特性図であって、図３に示す旋回を抑制する制御を行った場合を示している。この場合、操舵角に対する車両ヨーモーメントのヒステリシスの幅が図１２、図１３よりも狭くなっており、舵角θＨに対する車両ヨーモーメントの拡がりが抑えられていることが判る。従って、操舵入力に対する応答性が向上し、車両１０００の挙動が収束していることが判る。

従って、低車速域（アッカーマン領域）において、低μ時に第１制御目標モーメントＭｇ１を旋回を抑制するように設定することで、操舵に対する車両挙動の収斂性を高めることが可能である。

次に、図１５は、低車速域のフィードフォワード制御と、中高速域の操安制御を切り換えることによる効果を示す特性図である。ここで、図１５（Ａ）は車両速度Ｖを、図１５（Ｂ）は舵角θＨを、図１５（Ｃ）は重み付けゲインαを、図１５（Ｄ）は第１制御目標モーメントＭｔｇ１及び第２制御目標モーメントＭｔｇ２をそれぞれ示している。図１５（Ｃ）において、重み付けゲインαの値は図７のマップに基づいて、車両速度Ｖから設定される。

図１５（Ｂ）に示すように、時刻ｔ１１までは舵角θＨが０である。このため、図１５（Ｄ）に示すように、時刻ｔ１１までは、第１制御目標モーメントＭｔｇ１及び第２制御目標モーメントＭｔｇ２の値は０とされる。

時刻ｔ１１で舵角が２５°になると、車両速度Ｖ及び舵角θＨに応じて第１制御目標モーメントＭｔｇ１が算出される。また、第２制御目標モーメントＭｔｇ２は、車両速度Ｖ、舵角θＨ及びヨーモーメントγに応じて算出される。時刻ｔ１２までは重み付けゲインαが１であるため、制御目標モーメントＭｇＴｇｔは第１制御目標モーメントＭｇ１と一致する。

時刻ｔ１２以降は、重み付けゲインαの値が時間の経過に伴って低下する。これにより、重み付けゲインαの値に応じて制御目標モーメントＭｇＴｇｔが第１制御目標モーメントＭｇ１から第２制御目標モーメントＭｇ２へ徐々に変化する。従って、低速から中高速への速度上昇に伴うモード切換において、制御目標モーメントＭｇＴｇｔを滑らかに変化させることが可能である。

これにより、車両速度Ｖが増加した場合に、第１制御目標モーメントＭｔｇ１から第２制御目標モーメントＭｇ２へ急激に変化することが無いため、ドライバーに段付き感を感じさせることなく、アッカーマン領域を想定した第１制御目標モーメントから車両モデルの操安制御による第２制御目標モーメントへ滑らかに切り換えることが可能となり、乗り心地を大幅に向上することが可能である。

以上説明したように本実施形態によれば、低車速域では路面摩擦係数μの大きさに応じてμ可変ゲイン（Ｇａｉｎ_μ＿ｐｒｅｖ）の値を設定し、高μ時には旋回を支援する方向へ第１制御目標モーメントＭｇ１を補正し、低μ時には旋回を抑制する方向へ第１制御目標モーメントＭｇ１を補正する。従って、高μ時には旋回を滑らかに行うことができ、低μ時には車両１０００の横滑りを確実に抑えることができる。

また、中高速域の場合は、重み付けゲインαの値に従って、第１制御目標モーメントＭｇ１よりも第２制御目標モーメントＭｇ２の割合が高くなる。このため、車両運動力学上幾何学的な関係のみで車両挙動を模擬することが難しい中高速域においては、車両モデル（平面２輪モデル）で模擬される第２制御目標モーメントＭｇ２に従って車両１０００の操安制御が行われることになり、高車速域での車両１０００の旋回性能を大幅に向上させることが可能になる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１０００車両
２００制御装置
２０４外界認識部
２０６ａ μ可変ゲイン演算部
２０６ｂ第１制御目標モーメント演算部
２０６ｃ第１制御目標モーメント補正部
２０８操安制御部
２１０制御目標モーメント演算部
２１２駆動力制御部

Claims

車両速度と操舵角に基づいて、車両旋回制御の目標値である第１制御目標モーメントを算出する第１制御目標モーメント算出部と、
路面摩擦係数を推定する路面摩擦係数推定部と、
前記路面摩擦係数に基づいて、操舵により発生する旋回モーメントと同方向又は逆方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正する補正部と、
車両速度、操舵角、及び車両ヨーレートに基づいて、車両モデルから車両旋回制御の目標値である第２制御目標モーメントを算出する第２制御目標モーメント算出部と、
車両速度に基づいて、前記第１制御目標モーメントと前記第２制御目標モーメントを重み付けして制御目標モーメントを算出し、車両速度が高くなるほど前記第１制御目標モーメントよりも第２制御目標モーメントの配分を高くして前記制御目標モーメントを算出する制御目標モーメント算出部と、
を備えることを特徴とする、車両の制御装置。
車両速度と操舵角に基づいて、車両旋回制御の目標値である第１制御目標モーメントを算出する第１制御目標モーメント算出部と、
外界を認識して取得した環境情報に基づいて判定した外界の路面状態に応じて路面摩擦係数を推定する路面摩擦係数推定部と、
前記路面摩擦係数に基づいて、操舵により発生する旋回モーメントと同方向又は逆方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正する補正部と、
前記路面摩擦係数に基づいて、前記第１制御目標モーメントを補正するための可変ゲインを算出する可変ゲイン算出部と、
を備え、
前記補正部は、前記第１制御目標モーメントに前記可変ゲインを乗算することにより前記第１制御目標モーメントを補正することを特徴とする、車両の制御装置。
前記補正部は、前記路面摩擦係数推定部により前記路面摩擦係数が低いことが推定された場合は、操舵により発生する旋回モーメントと逆方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正することを特徴とする、請求項１又は２に記載の車両の制御装置。
前記補正部は、前記路面摩擦係数推定部により前記路面摩擦係数が高いことが推定された場合は、操舵により発生する旋回モーメントと同方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正することを特徴とする、請求項１又は２に記載の車両の制御装置。
前記制御目標モーメントに基づいて、ハンドル操舵系とは独立して車両のヨーレートを発生させる駆動部を制御する制御部を備えることを特徴とする、請求項１に記載の車両の制御装置。
前記路面摩擦係数推定部が推定した前記路面摩擦係数に基づいて前記第１制御目標モーメントを補正するための可変ゲインを算出する可変ゲイン算出部を備え、
前記補正部は、前記第１制御目標モーメントに前記可変ゲインを乗算することにより前記第１制御目標モーメントを補正することを特徴とする、請求項１に記載の車両の制御装置。
前記可変ゲインは、前記路面摩擦係数が所定の第１のしきい値以上の場合は正の値に設定され、前記路面摩擦係数が所定の第２のしきい値以下の場合は負の値に設定されることを特徴とする、請求項２又は６に記載の車両の制御装置。
前記第１制御目標モーメント算出部は、前記車両速度、前記操舵角及び前記第１制御目標モーメントの関係を規定したマップに基づいて前記第１制御目標モーメントを算出することを特徴とする、請求項１又は２に記載の車両の制御装置。
車両速度と操舵角に基づいて、車両旋回制御の目標値である第１制御目標モーメントを算出するステップと、
路面摩擦係数を推定するステップと、
前記路面摩擦係数に基づいて、操舵により発生する旋回モーメントと同方向又は逆方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正するステップと、
車両速度、操舵角、及び車両ヨーレートに基づいて、車両モデルから車両旋回制御の目標値である第２制御目標モーメントを算出するステップと、
車両速度に基づいて、前記第１制御目標モーメントと前記第２制御目標モーメントを重み付けして制御目標モーメントを算出し、車両速度が高くなるほど前記第１制御目標モーメントよりも第２制御目標モーメントの配分を高くして前記制御目標モーメントを算出するステップと、
を備えることを特徴とする、車両の制御方法。
車両速度と操舵角に基づいて、車両旋回制御の目標値である第１制御目標モーメントを算出するステップと、
外界を認識して取得した環境情報に基づいて判定した外界の路面状態に応じて路面摩擦係数を推定するステップと、
前記路面摩擦係数に基づいて、操舵により発生する旋回モーメントと同方向又は逆方向のモーメントとなるように前記第１制御目標モーメントを補正するステップと、
前記路面摩擦係数に基づいて、前記第１制御目標モーメントを補正するための可変ゲインを算出するステップと、
を備え、
前記補正するステップにおいて、前記第１制御目標モーメントに前記可変ゲインを乗算することにより前記第１制御目標モーメントを補正することを特徴とする、車両の制御方法。