JP7141508B1 - 協調シミュレーションシステム、協調制御方法、協調制御器及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】精度の高い協調シミュレーションを可能とする協調シミュレーションシステムを提供する。【解決手段】協調シミュレーションシステムは、移動体モデルを用いた計算機シミュレーションを第１の演算周期にて実行することにより移動体モデルの状態量を算出する第１のシミュレータと、その状態量に基づいて、外界環境モデル及び外界センサモデルを用いた計算機シミュレーションを第１の演算周期よりも長い第２の演算周期にて実行することにより外界センサモデルのセンサ値を算出する第２のシミュレータと、制御シミュレーションを実行する制御シミュレータと、協調制御器とを備える。協調制御器は、第２の演算周期よりも短い第３の演算周期にて、状態量及びセンサ値に基づいて補間センサ値を算出する。制御シミュレータは、補間センサ値に基づいて制御シミュレーションを実行する。【選択図】図１

Description

本開示は、複数のシミュレータを連携して動作させる協調シミュレーション技術に関する。

近年、車両制御システムなどの組込みシステムの設計開発の効率向上と開発期間の短縮化とを図るために、モデルベース開発（ＭＢＤ：Ｍｏｄｅｌ Ｂａｓｅｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）と呼ばれるモデリング手法が採用されている。このようなモデリング手法に基づく設計開発では、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ（登録商標）などのモデリングツールを用いて、所定の要求仕様を満たすように制御モデルやプラントモデルなどのシミュレーションモデルが設計される。次いでシミュレーションモデルに基づく計算機シミュレーションが実行される。そして、当該計算機シミュレーションの結果に基づいてシミュレーションモデルの検証が行われる。

このようなモデリング手法に基づく計算機シミュレーションに関する先行技術文献としては、たとえば、特許文献１（国際公開第２０１９／０２１８９８号）が挙げられる。特許文献１には、通信ネットワークを介して相互接続された複数のシミュレータを有する協調シミュレーション環境が開示されている（たとえば、特許文献１の図６及び段落［００３６］～［００４３］参照）。特許文献１に開示されている複数のシミュレータは、それぞれ計算機シミュレーションを互いに連携して実行することにより協調シミュレーションを実現している。同様の協調シミュレーション環境を構築するための技術は、特許文献２（特開２０１８－０３２３９２号公報）にも開示されている。

国際公開第２０１９／０２１８９８号 特開２０１８－０３２３９２号公報

協調シミュレーション環境では、比較的高い演算速度で動作する高速シミュレータと、比較的低い演算速度で動作する低速シミュレータとが混在することがある。低速シミュレータの演算周期は高速シミュレータの演算周期よりも粗い（比較的長い）ので、この演算周期の粗さに起因して協調シミュレーションの精度を高めることが難しいという課題がある。

上記に鑑みて本開示の目的は、高速シミュレータと低速シミュレータとが混在する協調シミュレーション環境下でも、精度の高い協調シミュレーションを可能とする協調シミュレーションシステム、協調制御方法、協調制御器及びコンピュータプログラムを提供する点にある。

本開示の第１の態様による協調シミュレーションシステムは、仮想移動体の挙動を模擬するための移動体モデルを用いた計算機シミュレーションを第１の演算周期にて実行することにより、前記移動体モデルの状態量を算出するように構成された第１のシミュレータと、前記第１のシミュレータにより算出された状態量に基づき、前記仮想移動体の周辺における外界環境を模擬するための外界環境モデル、及び前記外界環境内に存在する対象物体を検出する外界センサの動作を模擬するための外界センサモデルを用いた計算機シミュレーションを前記第１の演算周期よりも長い第２の演算周期にて実行することにより、前記外界センサモデルのセンサ計測量を算出するように構成された第２のシミュレータと、制御シミュレーションを実行するように構成された制御シミュレータと、前記第１のシミュレータの計算機シミュレーション、前記第２のシミュレータの計算機シミュレーション及び前記制御シミュレーションを協調させる協調制御器とを備える。前記協調制御器は、前記第２の演算周期よりも短い第３の演算周期にて、前記状態量及び前記センサ計測量に基づいて補間センサ計測量を算出するように構成され、前記制御シミュレータは、前記補間センサ計測量に基づいて前記制御シミュレーションを実行する。

本開示の第２の態様による協調制御方法は、仮想移動体の挙動を模擬するための移動体モデルを用いた計算機シミュレーションを第１の演算周期にて実行することにより、前記移動体モデルの状態量を算出するように構成された第１のシミュレータと、前記第１のシミュレータにより算出された状態量に基づき、前記仮想移動体の周辺における外界環境を模擬するための外界環境モデル、及び前記外界環境内に存在する対象物体を検出する外界センサの動作を模擬するための外界センサモデルを用いた計算機シミュレーションを前記第１の演算周期よりも長い第２の演算周期にて実行することにより、前記外界センサモデルのセンサ計測量を算出するように構成された第２のシミュレータと、制御シミュレーションを実行するように構成された制御シミュレータと、前記第１のシミュレータの計算機シミュレーション、前記第２のシミュレータの計算機シミュレーション及び前記制御シミュレーションを協調させる協調制御器とを備えた協調シミュレーションシステムにおいて、前記協調制御器により実施される協調制御方法である。この協調制御方法は、前記第２の演算周期よりも短い第３の演算周期にて、前記状態量及び前記センサ計測量に基づいて補間センサ計測量を算出するステップと、前記補間センサ計測量を前記制御シミュレータに出力するステップとを備え、前記制御シミュレータが前記補間センサ計測量に基づいて前記制御シミュレーションを実行することを特徴とする。

本開示の第３の態様による協調制御器は、前記第２の態様による協調制御方法を実施するように構成されている。

本開示の第４の態様によるコンピュータプログラムは、不揮発性メモリから読み出されて単数または複数のプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムであって、前記第２の態様による協調制御方法を前記単数または複数のプロセッサに実施させるように構成されている。

本開示の第５の態様による協調シミュレーションシステムは、仮想移動体の挙動を模擬するための移動体モデルを用いた計算機シミュレーションを第１の演算周期にて実行することにより、前記移動体モデルの状態量を算出するように構成された第１のシミュレータと、前記第１のシミュレータにより算出された状態量に基づき、前記仮想移動体の周辺における外界環境を模擬するための外界環境モデル、及びセンサ計測範囲内で前記外界環境内に存在する対象物体と前記仮想移動体との間の距離を計測する測距センサの動作を模擬するための測距センサモデルを用いた計算機シミュレーションを前記第１の演算周期よりも長い第２の演算周期にて実行することにより、前記測距センサモデルのセンサ計測量を算出するように構成された第２のシミュレータと、制御シミュレーションを実行するように構成された制御シミュレータと、前記第１のシミュレータの計算機シミュレーション、前記第２のシミュレータの計算機シミュレーション、及び前記制御シミュレーションを協調させる協調制御器とを備える。前記協調制御器は、前記状態量を用いて前記センサ計測範囲を補正するための補正量を算出し、当該補正量を前記第２のシミュレータに供給して前記センサ計測範囲を補正させるように構成されている。

本開示の第６の態様による協調制御方法は、仮想移動体の挙動を模擬するための移動体モデルを用いた計算機シミュレーションを第１の演算周期にて実行することにより、前記移動体モデルの状態量を算出するように構成された第１のシミュレータと、前記第１のシミュレータにより算出された状態量に基づき、前記仮想移動体の周辺における外界環境を模擬するための外界環境モデル、及びセンサ計測範囲内で前記外界環境内に存在する対象物体と前記移動体との間の距離を計測する測距センサの動作を模擬するための測距センサモデルを用いた計算機シミュレーションを前記第１の演算周期よりも長い第２の演算周期にて実行することにより、前記測距センサモデルのセンサ計測量を算出するように構成された第２のシミュレータと、制御シミュレーションを実行するように構成された制御シミュレータと、前記第１のシミュレータの計算機シミュレーション、前記第２のシミュレータの計算機シミュレーション、及び前記制御シミュレーションを協調させる協調制御器とを備えた協調シミュレーションシステムにおいて、前記協調制御器により実施される協調制御方法である。この協調制御方法は、前記状態量を用いて前記センサ計測範囲を補正するための補正量を算出するステップと、前記補正量を前記第２のシミュレータに供給して前記センサ計測範囲を補正させるステップとを備えることを特徴とする。

本開示の第７の態様による協調制御器は、前記第６の態様による協調制御方法を実施するように構成されている。

本開示の第８の態様によるコンピュータプログラムは、不揮発性メモリから読み出されて単数または複数のプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムであって、前記第６の態様による協調制御方法を前記単数または複数のプロセッサに実施させるように構成されている。

本開示の第１～第４の態様によれば、第１のシミュレータが第１の演算周期で計算シミュレーションを実行するとともに、第２のシミュレータが第１の演算周期よりも長い第２の演算周期で計算機シミュレーションを実行する場合に、協調制御器は、第２の演算周期よりも短い第３の演算周期にて、第１のシミュレータにより算出された状態量と第２のシミュレータにより算出されたセンサ計測量とに基づいて補間センサ計測量を算出する。制御シミュレータは、当該補間センサ計測量に基づいて制御シミュレーションを実行することができる。これにより、精度の高い協調シミュレーションが可能となる。

本開示の第５～第８の態様によれば、第１のシミュレータが第１の演算周期で計算シミュレーションを実行するとともに、第２のシミュレータが第１の演算周期よりも長い第２の演算周期で計算機シミュレーションを実行する場合に、協調制御器は、移動体モデルの状態量を用いてセンサ計測範囲を補正するための補正量を算出し、当該補正量を第２のシミュレータに供給する。第２のシミュレータは、当該補正量を用いてセンサ計測範囲を補正することができる。これにより、精度の高い協調シミュレーションが可能となる。

一実施形態の協調シミュレーションシステムの概略構成を示すブロック図である。 ハードウェア構成例である情報処理装置（コンピュータ）の構成を概略的に示すブロック図である。 協調シミュレーションシステムの構成例を模式的に表す図である。 協調制御器をもたない協調シミュレーションシステムの構成例を模式的に示す図である。 車両挙動シミュレータ，外界シミュレータ及び制御シミュレータの間のデータの流れを概略的に示すタイミングチャートである。 車両挙動シミュレータ，外界シミュレータ，協調制御器及び制御シミュレータの間のデータの流れを概略的に例示するタイミングチャートである。 協調制御器による補間処理の手順の例を概略的に示すフローチャートである。 図８Ａ～図８Ｆは、それぞれ、測距センサモデルのセンサ計測範囲を補正する様子を示す概略図である。 図９Ｇ～図９Ｊは、それぞれ、測距センサモデルのセンサ計測範囲を補正する様子を示す概略図である。 車両挙動シミュレータ，外界シミュレータ，協調制御器及び制御シミュレータの間のデータの流れを概略的に例示するタイミングチャートである。 協調制御器による補正処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 対象物体に向けて前方へ移動する車両の走行状態（走行パターン）の一例を示すグラフである。 図１２に示した走行状態に対応する測距値の計算結果を示すグラフである。 図１２に示した走行状態に対応する測距値の計算結果を示すグラフである。

次に、図面を参照しつつ、本開示に係る種々の実施形態及びその変形例について詳細に説明する。なお、図面全体において同一符号が付された構成要素は、同一構成及び同一機能を有するものとする。

図１は、本開示の一実施形態の協調シミュレーションシステム１の概略構成を示すブロック図である。図１に示されるように協調シミュレーションシステム１は、第１のシミュレータとしての車両挙動シミュレータ１０と、第２のシミュレータとしての外界シミュレータ２０とを備えている。車両挙動シミュレータ１０は、自動車などの実際の車両を計算機上で仮想的に表現する仮想車両の挙動を模擬するための車両モデル１１を用いた計算機シミュレーションを演算周期（第１の演算周期）Ｔｈにて実行するように構成されている。また外界シミュレータ２０は、当該仮想車両の周辺における外界環境を模擬するための外界環境モデル２１とその外界環境内に存在する対象物体を検出する外界センサの動作を模擬するための外界センサモデル２２とを用いた計算機シミュレーションを演算周期（第２の演算周期）Ｔｅにて実行するように構成されている。ここで、演算周期Ｔｅは、演算周期Ｔｈよりも粗い（すなわち、Ｔｅ＞Ｔｈ）。たとえば、外界シミュレータ２０における演算負荷が車両挙動シミュレータ１０における演算負荷よりも高い場合には、演算周期Ｔｅは演算周期Ｔｈよりも粗くなる。

車両挙動シミュレータ１０と外界シミュレータ２０とは、データ経路Ｐ１２を介して相互に接続されている。データ経路Ｐ１２は、車両挙動シミュレータ１０と外界シミュレータ２０との間でのデータ授受に使用される経路である。データ経路Ｐ１２は、同一のプロセッサ内でのソフトウェアプログラム間のデータ授受に使用される経路でもよいし、複数のプロセッサ間でのデータ授受に使用される通信経路でもよい。この通信経路は、通信ネットワークを構成するものでもよい。

協調シミュレーションシステム１は、さらに、制御モデル，制御ソフトウェア及び実制御器のうちのいずれかを用いた制御シミュレーションを実行するように構成された制御シミュレータ４０と、車両挙動シミュレータ１０の計算機シミュレーション，外界シミュレータ２０の計算機シミュレーション，及び制御シミュレータ４０の制御シミュレーションを協調させる協調制御器３０とを備えている。なお、本実施形態では、制御シミュレータ４０は協調シミュレーションシステム１の構成要素であるが、これに限定されるものではない。制御シミュレータ４０が協調シミュレーションシステム１から分離された形態もありうる。

協調制御器３０と外界シミュレータ２０とは、データ経路Ｐ２３を介して相互に接続されており、協調制御器３０と車両挙動シミュレータ１０とは、データ経路Ｐ１３を介して相互に接続されている。制御シミュレータ４０と協調制御器３０とは、データ経路Ｐ３４を介して相互に接続されており、制御シミュレータ４０と車両挙動シミュレータ１０とは、データ経路Ｐ１４を介して相互に接続されている。データ経路Ｐ２３は、協調制御器３０と外界シミュレータ２０との間でのデータ授受に使用される経路であり、データ経路Ｐ１３は、協調制御器３０と車両挙動シミュレータ１０との間でのデータ授受に使用される経路であり、データ経路Ｐ３４は、制御シミュレータ４０と協調制御器３０との間でのデータ授受に使用される経路であり、データ経路Ｐ１４は、制御シミュレータ４０と車両挙動シミュレータ１０との間でのデータ授受に使用される経路である。データ経路Ｐ２３，Ｐ１３，Ｐ３４，Ｐ１４の各々は、同一のプロセッサ内でのソフトウェアプログラム間のデータ授受に使用される経路でもよいし、複数のプロセッサ間でのデータ授受に使用される通信経路でもよい。この通信経路は、通信ネットワークを構成するものでもよい。

車両挙動シミュレータ１０，外界シミュレータ２０，協調制御器３０及び制御シミュレータ４０は、単数または複数のプロセッサを含む１台のコンピュータで実現されてもよいし、あるいは、通信経路を介して相互に接続された複数台のコンピュータ内に分散される形態で実現されてもよい。車両挙動シミュレータ１０，外界シミュレータ２０，協調制御器３０及び制御シミュレータ４０の全部または一部は、不揮発性メモリ（コンピュータ読み取り可能な記録媒体）から読み出されたソフトウェアのコードを実行する、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置を含む単数または複数のプロセッサで実現されればよい。あるいは、車両挙動シミュレータ１０，外界シミュレータ２０，協調制御器３０及び制御シミュレータ４０の全部または一部は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などの半導体集積回路を有する単数または複数のプロセッサにより実現可能である。あるいは、ＦＰＧＡなどの半導体集積回路と、ＣＰＵやＧＰＵなどの演算装置との組合せを含む単数または複数のプロセッサによって、車両挙動シミュレータ１０，外界シミュレータ２０，協調制御器３０及び制御シミュレータ４０の全部または一部を実現することも可能である。

図２は、車両挙動シミュレータ１０，外界シミュレータ２０，協調制御器３０及び制御シミュレータ４０の全部または一部を実現するハードウェア構成例である情報処理装置（コンピュータ）９０の構成を概略的に示すブロック図である。情報処理装置９０は、プロセッサ９１，ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９２，不揮発性メモリ９３，大容量メモリ９４，入出力インタフェース９５及び信号路９６を含んで構成されている。信号路９６は、プロセッサ９１，ＲＡＭ９２，不揮発性メモリ９３，大容量メモリ９４及び入出力インタフェース９５を相互に接続するためのバスである。ＲＡＭ９２は、プロセッサ９１がディジタル信号処理を実行する際に使用されるデータ記憶領域である。プロセッサ９１がＣＰＵやＧＰＵなどの演算装置を内蔵する場合には、不揮発性メモリ９３は、プロセッサ９１により実行されるソフトウェアのコードが格納されているデータ記憶領域を有する。大容量メモリ９４には、シミュレーションの演算結果を格納することができる。

図１を参照すると、外界シミュレータ２０で用いられる外界環境モデル２１及び外界センサモデル２２の組と、車両挙動シミュレータ１０で用いられる車両モデル１１とは、分散して配置されている。協調シミュレーションシステム１は、このように分散して配置された複数のシミュレーションモデルを連成（Ｃｏｕｐｌｉｎｇ）させて使用するシステムである。

車両モデル１１，外界環境モデル２１及び外界センサモデル２２は、ワークステーションなどのコンピュータにより、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ（登録商標）などのモデリングツールを用いて作成可能である。車両モデル１１，外界環境モデル２１及び外界センサモデル２２は、アプリケーションソフトウェアの形態で存在しうる。

車両モデル１１は、仮想車両におけるサスペンション，モータ，ステアリング，ブレーキ，差動ギア，バッテリ，タイヤ及びスタビライザなどの機構の挙動をそれぞれ数学的に表現しうるモデル群から構成されている。

車両挙動シミュレータ１０は、ドライバ（運転者）またはドライバモデルによる運転制御指令ＭＩに応じて、車両モデル１１を用いた計算機シミュレーションを演算周期Ｔｈ（たとえば、１秒～０．０１ミリ秒の範囲の周期）で実行することにより、車両モデル１１の状態量を算出することができる。また車両挙動シミュレータ１０は、算出された状態量をデータ経路Ｐ１２，Ｐ１３を介して外界シミュレータ２０及び協調制御器３０に供給することができる。状態量は、たとえば、車両モデル１１の位置座標，移動速度（位置座標の時間変化率），加速度（移動速度の時間変化率），姿勢角（ロール角、ピッチ角及びヨー角），姿勢角速度（姿勢角の時間変化率）及び姿勢角加速度（姿勢角速度の時間変化率）のそれぞれのベクトル量を含みうる。

車両モデル１１の状態量をμ（ｔ）で表し、或る時刻をｔ１で表すものとすると（ここで、ｔはシミュレーション時刻である。）、車両挙動シミュレータ１０は、演算周期Ｔｈにて状態量μ（ｔ＝ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）を算出する。ここで、ｎは整数である（ｎ＝…，－１，０，１，２，３，…）。図３は、協調シミュレーションシステム１の構成例を模式的に表す図である。図３に示されるように車両挙動シミュレータ１０は、車両モデル１１の状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）のデータを外界シミュレータ２０及び協調制御器３０に逐次供給する。

一方、図１に示される外界環境モデル２１は、仮想車両の周辺における道路形状，路面状態，歩行者，自転車，他車両，道路標識及び建造物などの要素を含む外界環境を模擬するためのモデルである。外界センサモデル２２は、ミリ波レーダ（Ｒａｄａｒ）センサ，ライダー（ＬｉＤＡＲ：Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、または、Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）センサ，超音波センサ，ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ及び画像センサなどの各種外界センサの動作をそれぞれ模擬するための複数のセンサモデルで構成されている。センサモデルは、車両モデル１１に搭載された仮想部品として配置されてもよいし、あるいは、車両モデル１１以外の領域に配置されてもよい。たとえば、外界環境モデル２１内の仮想構造物にセンサモデルが設置されてよい。

外界シミュレータ２０は、車両挙動シミュレータ１０から供給された状態量に基づいて、外界環境モデル２１及び外界センサモデル２２を用いた計算機シミュレーションを演算周期Ｔｅ（＞Ｔｈ）で実行することにより、外界センサモデル２２のセンサ計測量を算出することができる。すなわち、外界シミュレータ２０は、車両モデル１１の位置座標及び速度などの状態量に応じて外界センサモデル２２が検出すべきセンサ計測量を算出する。

外界センサモデル２２のセンサ計測量をσ（ｔ）で表し、或る時刻をｔ２で表すものとすると、外界センサモデル２２は、演算周期Ｔｅでセンサ計測量σ（ｔ＝ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）を算出することができる。ここで、ｍは整数である（ｍ＝…，－１，０，１，２，３，…）。

図３を参照すると、外界シミュレータ２０は、車両挙動シミュレータ１０から車両モデル１１の状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）の供給を受けている。外界シミュレータ２０は、その状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）（たとえば、位置座標，移動速度，加速度，姿勢角，姿勢角速度及び姿勢角加速度）に基づいて指定された状態にある仮想車両２５について、外界環境モデル２１内の対象物体２７に対する外界センサモデル２６のセンシング動作の計算機シミュレーションを実行することができる。外界シミュレータ２０は、その計算機シミュレーションの結果として外界センサモデル２６のセンサ計測量σ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）を算出し、当該センサ計測量σ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）と当該センサ計測量σ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）の算出に使用された仮想車両２５の状態量γ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）との組からなるシミュレーションデータＥ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）を協調制御器３０に供給する。

外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅは、車両挙動シミュレータ１０の演算周期Ｔｈよりも粗い。また車両挙動シミュレータ１０と外界シミュレータ２０との間のデータ授受にかかる遅延時間も存在する。協調制御器３０は、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅよりも短い演算周期（第３の演算周期）Ｔｃで動作し、車両挙動シミュレータ１０及び外界シミュレータ２０からそれぞれ供給された状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）及びシミュレーションデータＥ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）に基づいて、その演算周期Ｔｅの粗さ及び遅延時間を補償するように補間センサ計測量を算出することができる。今、補間センサ計測量をｓ（ｔ）で表し、或る時刻をｔ３で表すものとすると、協調制御器３０は、演算周期Ｔｃにて精度の高い補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）を算出することができる。ここで、ｋは整数である（ｋ＝…，－１，０，１，２，３，…）。補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）の算出方法については後述する。

また、後に詳述するように、外界センサモデル２６の演算周期Ｔｅの粗さ及び前述の遅延時間に起因して、外界センサモデル２６に含まれる測距センサモデル（たとえば、ミリ波レーダセンサ，ライダーセンサ及び超音波センサのモデル）のセンサ計測範囲に誤差が発生しうるという課題がある。協調制御器３０は、車両挙動シミュレータ１０から供給された状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）、特に、車両モデル１１の位置変化または姿勢変化を表す物理量（たとえば、移動速度，加速度，姿勢角速度もしくは姿勢角加速度，またはこれらの組合せ）を用いて、測距センサモデルのセンサ計測範囲を補正するための補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）を算出し、当該補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）を外界シミュレータ２０に供給してセンサ計測範囲を補正させることができる。補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）の算出方法については後述する。

制御シミュレータ４０は、協調制御器３０から供給された補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）に基づいて制御シミュレーションを実行する。制御シミュレータ４０で制御モデルが用いられる場合には、制御モデルは、ワークステーションなどのコンピュータにより、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ（登録商標）などのモデリングツールを用いて作成可能である。このとき、協調シミュレーションシステム１は、アプリケーションソフトウェアの形態で存在しうる。この場合、協調シミュレーションシステム１は、ＭＩＬＳ（Ｍｏｄｅｌ－Ｉｎ－ｔｈｅ－Ｌｏｏｐ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）と呼ばれるシミュレーション環境を構成することができる。

制御モデルの例としては、各種の制御ＥＣＵモデル（たとえば、エンジン制御ＥＣＵ及びエアバッグ制御ＥＣＵのモデル）のほか、車線維持制御、車間距離制御（ＡＣＣ：アダプティブ・クルーズ・コントロール）、衝突被害軽減（回避）制御，車線変更アシスト制御，車線逸脱抑制制御，インテリジェント・ヘッドライト制御，自動パーキング制御，及びカーナビゲーションシステム（警告表示制御を含む。）のための制御モデルが挙げられる。

制御シミュレータ４０で制御ソフトウェアが用いられる場合には、制御ソフトウェアは、たとえば、前述の制御モデルから生成されたＣ言語などのソースコード段階のソフトウェアである。制御ソフトウェアからは、コンピュータにより実行可能なオブジェクトコードが生成可能である。制御シミュレータ４０は、そのようなオブジェクトコードを実行することにより制御シミュレーションを実行することができる。この場合、協調シミュレーションシステム１は、ＳＩＬＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ－Ｉｎ－ｔｈｅ－Ｌｏｏｐ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）と呼ばれるシミュレーション環境を構成することができる。一方、制御シミュレータ４０で実制御器が用いられる場合には、協調シミュレーションシステム１は、ＨＩＬＳ（Ｈａｒｄｗａｒｅ－Ｉｎ－ｔｈｅ－Ｌｏｏｐ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）と呼ばれるシミュレーション環境を構成することができる。実制御器は、車両に搭載される電子制御ユニット（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）などのハードウェア構成の制御器である。

制御シミュレータ４０は、協調制御器３０から供給された補間センサ計測量（たとえば、障害物までの測距値及び方向ベクトル）に基づいて、車間距離制御（ＡＣＣ）及び衝突被害軽減（回避）制御などの種々の制御のシミュレーションを実行することができる。

次に、協調制御器３０の構成を説明する前に、図４及び図５を参照しつつ、協調制御器３０をもたない協調シミュレーションシステムの問題点について説明する。

図４は、協調制御器３０をもたない協調シミュレーションシステム１００の構成例を模式的に示す図である。図４に示される協調シミュレーションシステム１００は、車両モデル１１の状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）を逐次算出する車両挙動シミュレータ１０と、車両挙動シミュレータ１０から供給された状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）に基づいた計算機シミュレーションを実行することにより外界センサモデル２６のセンサ計測量σ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）を逐次算出する外界シミュレータ２０と、外界シミュレータ２０から供給されたセンサ計測量σ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）に基づいて制御シミュレーションを実行する制御シミュレータ４０とを備えている。

図５は、図４に示した車両挙動シミュレータ１０，外界シミュレータ２０及び制御シミュレータ４０の間のデータの流れを概略的に示すタイミングチャートである。図５には、制御シミュレータ４０の入力及び出力それぞれの時間軸、車両挙動シミュレータ１０の入力及び出力それぞれの時間軸（演算周期：Ｔｈ）、並びに、外界シミュレータ２０の入力及び出力それぞれの時間軸（演算周期：Ｔｅ）が示されている。ｔはシミュレーション時刻（以下、単に「時刻」という。）である。

図５に示されるように、車両挙動シミュレータ１０は、時刻ｔ＝ｔ１＋（－１）・Ｔｈに制御シミュレータ４０から制御指令が入力されると、当該制御指令に応じて計算機シミュレーションを実行することにより、車両モデル１１の状態量μ（ｔ１）を時刻ｔ＝ｔ１に出力する。外界シミュレータ２０は、時刻ｔ１から遅延時間α１だけ遅れた時刻ｔ＝ｔ２にて車両挙動シミュレータ１０から入力された状態量μ（ｔ１）を取得し、当該状態量μ（ｔ１）に基づいた計算機シミュレーションを実行する。そして外界シミュレータ２０は、時刻ｔ２から遅延時間β１だけ遅れた時刻ｔ＝ｔ２＋１・Ｔｅにてセンサ計測量σ（ｔ２＋１・Ｔｅ）を制御シミュレータ４０に出力する。その後、制御シミュレータ４０は、時刻ｔ＝ｔ２＋１・Ｔｅから遅延時間ε１だけ遅れて入力されたセンサ計測量σ（ｔ２＋１・Ｔｅ）を取得する。

また、図５に示されるように、車両挙動シミュレータ１０は、時刻ｔ＝ｔ１＋２・Ｔｈに制御シミュレータ４０から制御指令が入力されると、当該制御指令に応じて計算機シミュレーションを実行することにより車両モデル１１の状態量μ（ｔ１＋３・Ｔｈ）を時刻ｔ＝ｔ１＋３・Ｔｈに出力する。外界シミュレータ２０は、時刻ｔ＝ｔ１＋３・Ｔｈから遅延時間α２だけ遅れた時刻ｔ＝ｔ２＋１・Ｔｅにて車両挙動シミュレータ１０から入力された状態量μ（ｔ１＋３・Ｔｈ）を取得し、当該状態量μ（ｔ１＋３・Ｔｈ）に基づいた計算機シミュレーションを実行する。そして外界シミュレータ２０は、時刻ｔ＝ｔ２＋１・Ｔｅから遅延時間β２だけ遅れた時刻ｔ＝ｔ２＋２・Ｔｅにてセンサ計測量σ（ｔ２＋２・Ｔｅ）を制御シミュレータ４０に出力する。その後、制御シミュレータ４０は、時刻ｔ＝ｔ２＋２・Ｔｅから遅延時間ε２だけ遅れた時刻に入力されたセンサ計測量σ（ｔ２＋２・Ｔｅ）を取得する。

なお、図５の例では、遅延時間β１，β２の各々は、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅと一致するが、これに限定されるものではない。遅延時間β１，β２の各々は演算周期Ｔｅの正整数倍となりうる。

図５から分かるように、外界シミュレータ２０は、時刻ｔ＝ｔ１における車両モデル１１の状態量μ（ｔ１）に基づいて指定された状態にある仮想車両２５について計算機シミュレーションを実行することにより、時刻ｔ＝ｔ２＋１・Ｔｅにおけるセンサ計測量σ（ｔ２＋１・Ｔｅ）を算出する。時刻ｔがｔ１からｔ２＋１・Ｔｅへ遷移する過程で車両モデル１１の状態変化が生じていれば、センサ計測量σ（ｔ２＋１・Ｔｅ）は、その状態変化を反映しない、精度の低い値となりうる。したがって、センサ計測量σ（ｔ２＋１・Ｔｅ）は、車両挙動シミュレータ１０と外界シミュレータ２０との間のデータ授受にかかる遅延時間α１に起因する誤差と、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅの粗さすなわち遅延時間β１に起因する誤差とを含みうる。同様に、外界シミュレータ２０は、車両モデル１１の状態量μ（ｔ１＋３・Ｔｈ）に基づいて指定された状態にある仮想車両２５について、時刻ｔ＝ｔ２＋２・Ｔｅでのセンサ計測量σ（ｔ２＋２・Ｔｅ）を算出するので、時刻ｔがｔ１＋３・Ｔｈからｔ２＋２・Ｔｅへ遷移する過程で車両モデル１１の状態変化が生じていれば、センサ計測量σ（ｔ２＋２・Ｔｅ）は、その状態変化を反映しない、精度の低い値となりうる。したがって、センサ計測量σ（ｔ２＋２・Ｔｅ）は、車両挙動シミュレータ１０と外界シミュレータ２０との間のデータ授受にかかる遅延時間α２に起因する誤差と、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅの粗さすなわち遅延時間β２に起因する誤差とを含みうる。

また、外界センサモデル２６が、センサ計測範囲（計測レンジ）内に存在する対象物体２７（図３）までの距離を計測する測距センサモデルを含む場合には、そのセンサ計測範囲は、車両モデル１１の状態変化（位置変化や姿勢変化）に追従して変化することが望ましい。しかしながら、図５の例では、遅延時間α１，α２及び演算周期Ｔｅの粗さ（遅延時間β１，β２）により、外界センサモデル２６のセンサ計測範囲が車両モデル１１の状態変化に追従することができず、センサ計測範囲内に存在すべき対象物体２７の検出に失敗するおそれ、あるいは、本来であればセンサ計測範囲内に存在しない対象物体２７を誤って検出するおそれがある。したがって、センサ計測範囲は、上述の遅延時間α１，α２に起因する誤差と、演算周期Ｔｅの粗さ（遅延時間β１，β２）に起因する誤差とを含みうる。

図３に示される協調制御器３０は、車両挙動シミュレータ１０及び外界シミュレータ２０から供給された状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）及びシミュレーションデータＥ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）（＝｛σ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ），γ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）｝）に基づく補間演算を実行することにより、車両挙動シミュレータ１０と外界シミュレータ２０との間のデータ授受にかかる遅延時間と演算周期Ｔｅの粗さとを補償するように補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）（ｋ＝…，－１，０，１，２，３，…）を算出することができる。この補間演算について図６を参照しつつ以下に説明する。

図６は、図３に示した車両挙動シミュレータ１０，外界シミュレータ２０，協調制御器３０及び制御シミュレータ４０の間のデータの流れを概略的に例示するタイミングチャートである。図６には、制御シミュレータ４０の入力及び出力それぞれの時間軸、車両挙動シミュレータ１０の入力及び出力それぞれの時間軸（演算周期：Ｔｈ）、外界シミュレータ２０の入力及び出力それぞれの時間軸（演算周期：Ｔｅ）、並びに、協調制御器３０の入力及び出力それぞれの時間軸（演算周期：Ｔｃ）が示されている。ここで、ｔは時刻（シミュレーション時刻）であり、演算周期Ｔｅ，Ｔｈ，Ｔｃの間には、Ｔｅ＞Ｔｃ≧Ｔｈとの制限が課せられている。

図６に示されるように、車両挙動シミュレータ１０は、制御シミュレータ４０から制御指令が入力される度に、当該制御指令に応じた計算機シミュレーションを実行することにより状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）を算出する（ｎ＝…，－２，－１，０，１，２，３，…）。車両挙動シミュレータ１０は、時刻ｔ＝ｔ１＋ｎ・Ｔｈに当該状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）を出力する。

外界シミュレータ２０は、車両挙動シミュレータ１０の演算周期Ｔｈよりも粗い（長い）演算周期Ｔｅで演算するので、車両挙動シミュレータ１０から演算周期Ｔｈで出力される状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）のすべてを取得（サンプリング）することはできない。図６の例では、外界シミュレータ２０は、下記時刻ｔにて車両挙動シミュレータ１０から入力された下記状態量μ（）を取得（サンプリング）することができる。

・時刻ｔ＝ｔ２＋（－１）・Ｔｅ；状態量μ（ｔ１－２・Ｔｈ）
・時刻ｔ＝ｔ２ ；状態量μ（ｔ１）
・時刻ｔ＝ｔ２＋（＋１）・Ｔｅ；状態量μ（ｔ１＋３・Ｔｈ）
・時刻ｔ＝ｔ２＋（＋２）・Ｔｅ；状態量μ（ｔ１＋５・Ｔｈ）

外界シミュレータ２０は、状態量μ（ｔ１－２・Ｔｈ），μ（ｔ１），μ（ｔ１＋３・Ｔｈ），μ（ｔ１＋５・Ｔｈ）に基づく計算機シミュレーションを実行することにより、状態量μ（ｔ１－２・Ｔｈ），μ（ｔ１），μ（ｔ１＋３・Ｔｈ），μ（ｔ１＋５・Ｔｈ）にそれぞれ対応するセンサ計測量σ（ｔ２－Ｔｅ），σ（ｔ２），σ（ｔ２＋Ｔｅ），σ（ｔ２＋２・Ｔｅ），σ（ｔ２＋３・Ｔｅ）を算出する。そして、外界シミュレータ２０は、算出されたセンサ計測量σ（）と当該センサ計測量σ（）の算出に使用された仮想車両２５の状態量γ（）との組からなるシミュレーションデータＥ（）を出力する。協調制御器３０は、下記時刻ｔにて外界シミュレータ２０から入力された下記シミュレーションデータＥ（）を取得（サンプリング）することができる。

・時刻ｔ＝ｔ３＋（－２）・Ｔｃ；シミュレーションデータＥ（ｔ２－Ｔｅ）
・時刻ｔ＝ｔ３＋（＋１）・Ｔｃ；シミュレーションデータＥ（ｔ２）
・時刻ｔ＝ｔ３＋（＋３）・Ｔｃ；シミュレーションデータＥ（ｔ２＋Ｔｅ）
・時刻ｔ＝ｔ３＋（＋６）・Ｔｃ；シミュレーションデータＥ（ｔ２＋２・Ｔｅ）

協調制御器３０は、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅよりも短い演算周期Ｔｃで演算するので、車両挙動シミュレータ１０から演算周期Ｔｈで出力される状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）のうち数多くの状態量を取得することができる。図６の例では、協調制御器３０は、車両挙動シミュレータ１０の演算周期Ｔｈに近い演算周期Ｔｃで演算する。このため、協調制御器３０は、下記時刻ｔにて車両挙動シミュレータ１０から入力された下記状態量μ（）を取得（サンプリング）することができる。

・時刻ｔ＝ｔ３＋（－２）・Ｔｃ；状態量μ（ｔ１－２・Ｔｈ）
・時刻ｔ＝ｔ３＋（－１）・Ｔｃ；状態量μ（ｔ１－１・Ｔｈ）
・時刻ｔ＝ｔ３ ；状態量μ（ｔ１）
・時刻ｔ＝ｔ３＋（＋１）・Ｔｃ；状態量μ（ｔ１＋１・Ｔｈ）
・時刻ｔ＝ｔ３＋（＋２）・Ｔｃ；状態量μ（ｔ１＋２・Ｔｈ）
・時刻ｔ＝ｔ３＋（＋３）・Ｔｃ；状態量μ（ｔ１＋３・Ｔｈ）
・時刻ｔ＝ｔ３＋（＋４）・Ｔｃ；状態量μ（ｔ１＋４・Ｔｈ）
・時刻ｔ＝ｔ３＋（＋５）・Ｔｃ；状態量μ（ｔ１＋５・Ｔｈ）
・時刻ｔ＝ｔ３＋（＋６）・Ｔｃ；状態量μ（ｔ１＋６・Ｔｈ）

たとえばシミュレーションデータＥ（ｔ２）に含まれるセンサ計測量σ（ｔ２）に着目すると、このセンサ計測量σ（ｔ２）は、外界シミュレータ２０により車両挙動シミュレータ１０から直近に取得された車両モデル１１の状態量μ（ｔ１－２・Ｔｈ）に基づいて指定された状態にある仮想車両２５について、演算周期Ｔｅで計算機シミュレーションを実行することにより算出された計測量である。このため、センサ計測量σ（ｔ２）は、当該状態量μ（ｔ１－２・Ｔｈ）が車両挙動シミュレータ１０から外界シミュレータ２０へ授受されるのにかかった遅延時間に起因する誤差と、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅの粗さに起因する誤差とを含みうる。当該誤差を補償するために補間センサ計測量ｓ（ｔ＝ｔ３＋２・Ｔｃ）を算出しようとする場合、協調制御器３０は、時刻ｔ＝ｔ３＋２・Ｔｃに対して、外界シミュレータ２０から直近に取得されたシミュレーションデータＥ（ｔ２）（すなわち、センサ計測量σ（ｔ２）及び仮想車両２５の状態量γ（ｔ２）の組）と、車両挙動シミュレータ１０から直近に取得された車両モデル１１の状態量μ（ｔ１＋Ｔｈ）とに基づいて補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋２・Ｔｃ）を算出することができる。

この場合、より具体的には、協調制御器３０は、センサ計測量σ（ｔ２）の算出に使用された状態量γ（ｔ２）と直近に取得された状態量μ（ｔ１＋Ｔｈ）との間の状態差分Δμを算出し、当該算出された状態差分Δμとセンサ計測量σ（ｔ２）とに基づいて、補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋２・Ｔｃ）を算出することができる。時刻ｔ＝ｔａの状態量γ（ｔａ）と時刻ｔ＝ｔｂの状態量μ（ｔｂ）との間の状態差分Δμは、たとえば、近似的に次式で表現されうるが、これに限定されるものではない。

Δμ＝γ（ｔａ）－μ（ｔｂ）

同様に、補間センサ計測量ｓ（ｔ＝ｔ３＋３・Ｔｃ）を算出しようとする場合には、協調制御器３０は、時刻ｔ＝ｔ３＋３・Ｔｃに対して、外界シミュレータ２０から直近に取得されたシミュレーションデータＥ（ｔ２）（すなわち、センサ計測量σ（ｔ２）及び仮想車両２５の状態量γ（ｔ２）の組）と、車両挙動シミュレータ１０から直近に取得された車両モデル１１の状態量μ（ｔ１＋２・Ｔｈ）とに基づいて、補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋３・Ｔｃ）を算出することができる。次いで補間センサ計測量ｓ（ｔ＝ｔ３＋４・Ｔｃ）を算出しようとする場合には、協調制御器３０は、時刻ｔ＝ｔ３＋４・Ｔｃに対して、外界シミュレータ２０から直近に取得されたシミュレーションデータＥ（ｔ２＋Ｔｅ）（すなわち、センサ計測量σ（ｔ２＋Ｔｅ）及び仮想車両２５の状態量γ（ｔ２＋Ｔｅ）の組）と、車両挙動シミュレータ１０から直近に取得された状態量μ（ｔ１＋３・Ｔｈ）とに基づいて、補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋４・Ｔｃ）を算出することができる。さらに、補間センサ計測量ｓ（ｔ＝ｔ３＋５・Ｔｃ）を算出しようとする場合には、協調制御器３０は、時刻ｔ＝ｔ３＋５・Ｔｃに対して、外界シミュレータ２０から直近に取得されたシミュレーションデータＥ（ｔ２＋Ｔｅ）（すなわち、センサ計測量σ（ｔ２＋Ｔｅ）及び仮想車両２５の状態量γ（ｔ２＋Ｔｅ）の組）と、車両挙動シミュレータ１０から直近に取得された状態量μ（ｔ１＋４・Ｔｈ）とに基づいて、補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋５・Ｔｃ）を算出することができる。このように協調制御器３０は、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅよりも短い演算周期Ｔｃで補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）（ｋ＝…，２，３，４，５，…）を算出することが可能である。

たとえば、センサ計測量σ（ｔ）及び補間センサ計測量ｓ（ｔ）の各々が、外界センサモデル２６から対象物体２７（図３）までの測距値及び方向（たとえば方位角及び仰角）の組合せ（対象物体２７の相対位置）を表す計測ベクトルであるものとし、状態量μ（ｔ），γ（ｔ）の各々が車両モデル１１の地図上の位置を示す絶対位置ベクトルであるものとする。このとき、補間センサ計測量ｓ（ｔ＝ｔ３＋Ｋ・Ｔｃ）（Ｋは整数）を算出しようとする場合には、協調制御器３０は、時刻ｔ＝ｔ３＋Ｋ・Ｔｃに対して、外界シミュレータ２０から直近に取得された計測ベクトルσ（ｔ２＋Ｍ・Ｔｅ）及び絶対位置ベクトルγ（ｔ２＋Ｍ・Ｔｅ）の組（Ｍは整数）と、車両挙動シミュレータ１０から直近に取得された絶対位置ベクトルμ（ｔ１＋Ｎ・Ｔｈ）（Ｎは整数）とに基づいて、計測ベクトルの補間量である補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋Ｋ・Ｔｃ）を算出することができる。具体的には、協調制御器３０は、絶対位置ベクトルγ（ｔ２＋Ｍ・Ｔｅ），μ（ｔ１＋Ｎ・Ｔｈ）間の状態差分Δμ（＝γ（ｔ２＋Ｍ・Ｔｅ）－μ（ｔ１＋Ｎ・Ｔｈ）と、計測ベクトルσ（ｔ２＋Ｍ・Ｔｅ）とに基づいて、次式に従い、補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋Ｋ・Ｔｃ）を算出できる。

ｓ（ｔ３＋Ｋ・Ｔｃ）＝Δμ＋σ（ｔ２＋Ｍ・Ｔｅ）

次に、図７を参照しつつ、協調制御器３０による補間処理の手順について説明する。図７は、協調制御器３０による補間処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。

図７を参照すると、協調制御器３０は、或る時刻ｔに対して外界シミュレータ２０から直近に取得されたシミュレーションデータＥ（ｔｂ）（すなわち、センサ計測量σ（ｔｂ）及び仮想車両２５の状態量γ（ｔｂ）の組）と、当該時刻ｔに対して車両挙動シミュレータ１０から直近に取得された状態量μ（ｔａ）とをメモリ（図示せず）から読み出す（ステップＳ１）。

次に、協調制御器３０は、センサ計測量σ（ｔｂ）及び状態量μ（ｔａ），γ（ｔｂ）に基づく補間演算を実行して補間センサ計測量ｓ（ｔ）を算出する（ステップＳ２～Ｓ３）。すなわち、協調制御器３０は、状態量μ（ｔａ），γ（ｔｂ）から状態差分Δμを算出し（ステップＳ２）、状態差分Δμとセンサ計測量σ（ｔｂ）とに基づいて補間センサ計測量ｓ（ｔ）を算出する（ステップＳ３）。そして、協調制御器３０は、算出された補間センサ計測量ｓ（ｔ）を制御シミュレータ４０に出力する（ステップＳ４）。

その後、処理を続行するときは（ステップＳ５のＹＥＳ）、協調制御器３０は、時刻ｔをインクリメントして（ステップＳ６）、ステップＳ１に処理を戻す。一方、処理を続行しないときは（ステップＳ５のＮＯ）、協調制御器３０は補間処理を終了する。

次に、外界センサモデル２６に含まれる測距センサモデルのセンサ計測範囲を補正する方法について説明する。

上述のとおり、外界センサモデル２６が、センサ計測範囲（計測レンジ）内に存在する対象物体２７までの距離を計測する測距センサモデルを含む場合には、そのセンサ計測範囲は、車両挙動シミュレータ１０と外界シミュレータ２０との間のデータ授受にかかる遅延時間に起因する誤差と、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅの粗さに起因する誤差とを含みうる。図３に示される協調制御器３０は、車両モデル１１の状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）、特に、車両モデル１１の位置変化または姿勢変化を表す物理量（たとえば、車両モデル１１の移動速度，加速度，姿勢角速度もしくは姿勢角加速度，またはこれらの組合せ）を用いて、外界センサモデル２６のセンサ計測範囲を補正するための補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）（ｋ＝…，－１，０，１，２，３，…）を逐次算出することができる。また協調制御器３０は、算出された補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）を外界シミュレータ２０に供給してセンサ計測範囲を補正させることができる。

図８Ａ～図８Ｆ及び図９Ｇ～図９Ｊは、車両モデル１１の状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）を用いて、仮想車両２５に搭載された測距センサモデルのセンサ計測範囲ＳＲを補正する様子を示す概略図である。

図８Ａに示されるように仮想車両２５が前方へ移動する場合は、その移動速度に応じて、センサ計測範囲ＳＲを前方のセンサ計測範囲ＳＲａにシフトさせる補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）が生成される。図８Ｂに示されるように仮想車両２５が後方へ移動する場合は、その移動速度に応じて、センサ計測範囲ＳＲを後方のセンサ計測範囲ＳＲｂにシフトさせる補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）が生成される。図８Ｃに示されるように仮想車両２５が車体の鉛直方向軸の周りに反時計方向へ回転（ヨーイング）する場合は、その姿勢角速度（ヨー角速度）に応じて、センサ計測範囲ＳＲを左側のセンサ計測範囲ＳＲｃへ回転させる補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）が生成される。図８Ｄに示されるように仮想車両２５が車体の鉛直方向軸の周りに時計方向へ回転（ヨーイング）する場合は、その姿勢角速度（ヨー角速度）に応じて、センサ計測範囲ＳＲをセンサ計測範囲ＳＲｄへ回転させる補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）が生成される。図８Ｅに示されるように仮想車両２５が左方向へ移動する場合は、その移動速度に応じて、センサ計測範囲ＳＲを左方のセンサ計測範囲ＳＲｅにシフトさせる補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）が生成される。図８Ｆに示されるように仮想車両２５が右方向へ移動する場合は、その移動速度に応じて、センサ計測範囲ＳＲを右方のセンサ計測範囲ＳＲｆにシフトさせる補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）が生成される。

また図９Ｇに示されるように仮想車両２５が車幅方向軸の周りに反時計方向へ回転（ピッチング）する場合は、その姿勢角速度（ピッチ角速度）に応じて、センサ計測範囲ＳＲをセンサ計測範囲ＳＲｇへ回転させる補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）が生成され、図９Ｈに示されるように仮想車両２５が車幅方向軸の周りに時計方向へ回転（ピッチング）する場合は、その姿勢角速度（ピッチ角速度）に応じて、センサ計測範囲ＳＲをセンサ計測範囲ＳＲｈへ回転させる補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）が生成される。さらに図９Ｉに示されるように仮想車両２５が車体の長手方向軸の周りに時計方向へ回転（ローリング）する場合は、その姿勢角速度（ロール角速度）に応じて、センサ計測範囲ＳＲをセンサ計測範囲ＳＲｉへ回転させる補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）が生成され、図９Ｊに示されるように仮想車両２５が車体の長手方向軸の周りに反時計方向へ回転（ローリング）する場合は、その姿勢角速度（ロール角速度）に応じて、センサ計測範囲ＳＲをセンサ計測範囲ＳＲｊへ回転させる補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）が生成される。

次に、図１０を参照しつつ、補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）の算出方法について説明する。図１０は、車両挙動シミュレータ１０，外界シミュレータ２０，協調制御器３０及び制御シミュレータ４０の間のデータの流れを概略的に例示するタイミングチャートである。図１０には、制御シミュレータ４０の入力及び出力それぞれの時間軸、車両挙動シミュレータ１０の入力及び出力それぞれの時間軸（演算周期：Ｔｈ）、外界シミュレータ２０の入力及び出力それぞれの時間軸（演算周期：Ｔｅ）、並びに、協調制御器３０の入力及び出力それぞれの時間軸（演算周期：Ｔｃ）が示されている。ここで、ｔは時刻（シミュレーション時刻）である。演算周期Ｔｅ，Ｔｈ，Ｔｃの間には、Ｔｅ＞Ｔｃ≧Ｔｈとの制限が課せられている。

図１０に示されるように、車両挙動シミュレータ１０は、制御シミュレータ４０から制御指令が入力される度に、当該制御指令に応じた計算機シミュレーションを実行することにより状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）（ｎ＝…，－２，－１，０，１，２，３，…）を算出する。車両挙動シミュレータ１０は、時刻ｔ＝ｔ１＋ｎ・Ｔｈに当該状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）を出力する。

協調制御器３０は、車両挙動シミュレータ１０の演算周期Ｔｈに近い演算周期Ｔｃで演算する。このため、協調制御器３０は、時刻ｔ＝ｔ３＋ｋ・Ｔｃにて車両挙動シミュレータ１０から入力された状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）をそれぞれ取得（サンプリング）することができる。協調制御器３０は、取得された状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）（たとえば、車両モデル１１の移動速度，加速度，姿勢角速度もしくは姿勢角加速度，またはこれらの組合せ）を用いて補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）を生成し、当該補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）を外界シミュレータ２０に出力する。

たとえば、補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）は、車両挙動シミュレータ１０から直近に取得された移動速度ベクトルｖ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）と外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅとに基づいて、次式に従って算出可能である。

Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）＝Ｎｅ・Ｔｅ・ｖ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）
ここで、Ｎｅは、遅延時間に応じて選択され得る１以上の正整数である。

外界シミュレータ２０は、協調制御器３０の演算周期Ｔｃよりも粗い演算周期Ｔｅで演算するので、演算周期Ｔｃで出力される補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）のすべてを取得（サンプリング）することはできない。図１０の例では、外界シミュレータ２０は、下記時刻ｔにて協調制御器３０から入力された下記補正量Δｒ（）を取得することができる。

・時刻ｔ＝ｔ２＋（－１）・Ｔｅ；補正量Δｒ（ｔ３－３・Ｔｃ）
・時刻ｔ＝ｔ２ ；補正量Δｒ（ｔ３）
・時刻ｔ＝ｔ２＋（＋１）・Ｔｅ；補正量Δｒ（ｔ３＋２・Ｔｃ）
・時刻ｔ＝ｔ２＋（＋２）・Ｔｅ；補正量Δｒ（ｔ３＋５・Ｔｃ）

外界シミュレータ２０は、取得された補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）だけセンサ計測範囲をシフトまたは回転させることにより、センサ計測範囲を補正することができる。

次に、図１１を参照しつつ、協調制御器３０による補正処理の手順について説明する。図１１は、協調制御器３０による補正処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。

図１１を参照すると、協調制御器３０は、或る時刻ｔに対して、車両挙動シミュレータ１０から直近に取得された状態量μ（ｔｂ）をメモリ（図示せず）から読み出し（ステップＳ１０）、当該状態量μ（ｔｂ）と外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｃとを用いて補正量Δｒ（ｔ）を算出する（ステップＳ１１）。次に、協調制御器３０は、算出された補正量Δｒ（ｔ）を外界シミュレータ２０に出力する（ステップＳ１２）。

その後、処理を続行するときは（ステップＳ１３のＹＥＳ）、協調制御器３０は、時刻ｔをインクリメントして（ステップＳ１４）、ステップＳ１０に処理を戻す。一方、処理を続行しないときは（ステップＳ１３のＮＯ）、協調制御器３０は補正処理を終了する。

図１２は、対象物体に向けて前方へ移動する車両の走行状態（走行パターン）の一例を示すグラフである。図１２のグラフにおいて、横軸は時間（単位：秒）を示し、縦軸は走行距離（単位：メートル）を示している。図１３及び図１４は、図１２に示した走行状態に対応する測距値の計算結果を示すグラフである。図１３及び図１４のグラフにおいて、横軸は時間（単位：秒）を示し、縦軸は距離（単位：メートル）を示している。図１３及び図１４の双方において、曲線５０は、対象物体との実際の距離を示しており、曲線５１は、測距センサモデルのセンサ計測範囲内で得られるべき理想的な測距値を示すものである。

図１３に示される測距値の曲線５２は、図４に示したように協調制御器３０をもたない協調シミュレーションシステム１００により得られたものである。曲線５２は、理想的な曲線５１に対して誤差Ｄｒ１，Ｄｔ１を有する。誤差Ｄｒ１は、車両挙動シミュレータ１０と外界シミュレータ２０との間のデータ授受にかかる遅延時間と外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅの粗さとに起因する、測距値の誤差を表している。誤差Ｄｔ１は、レンジ計測範囲の誤差を表す。

一方、図１４に示される測距値の曲線５３は、図３に示したように協調制御器３０を備えた協調シミュレーションシステム１により得られたものである。曲線５３は、理想的な曲線５１に対して誤差Ｄｒ２，Ｄｔ２を有する。誤差Ｄｒ２は、車両挙動シミュレータ１０と外界シミュレータ２０との間のデータ授受にかかる遅延時間と、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅの粗さとに起因する測距値の誤差を表している。誤差Ｄｔ２は、レンジ計測範囲の誤差を表す。図１３に示した曲線５２と比べると、図１４に示した曲線５３の方が、良好な結果を得ていることが分かる。

以上に説明したように協調シミュレーションシステム１の協調制御器３０は、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅよりも短い演算周期Ｔｃにて、車両挙動シミュレータ１０により算出された状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）と外界シミュレータ２０により算出されたセンサ計測量σ（ｔ２＋ｍ・Ｔｅ）とに基づいて、精度の高い補間センサ計測量ｓ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）を算出することができる。よって、たとえば図６に示したように、車両挙動シミュレータ１０と外界シミュレータ２０との間のデータの授受にかかる遅延時間と、外界シミュレータ２０の演算周期Ｔｅの粗さとを補償することができる。これにより、外界センサモデル２２と車両モデル１１とが分散して配置されたシミュレーション環境下でも、精度の高い協調シレミューションが可能となる。

また、協調制御器３０をもたない協調シミュレーションシステム１００（図４）の場合は、図５に示されるように、制御シミュレータ４０は、時間的に粗いセンサ計測量σ（ｔ２＋１・Ｔｅ），σ（ｔ２＋２・Ｔｅ），…しか利用することができない。これに対し、上記実施形態の協調シミュレーションシステム１では、図６に示されるように、協調制御器３０は、時間的に細かい補間センサ計測量ｓ（ｔ３－１・Ｔｃ），ｓ（ｔ３），ｓ（ｔ３＋１・Ｔｃ），ｓ（ｔ３＋２・Ｔｃ），…を生成し、これら補間センサ計測量を制御シミュレータ４０に逐次供給することができる。したがって、制御シミュレータ４０は、短い演算周期で制御シミュレーションを実行することができる。

さらに、協調制御器３０は、車両モデル１１（移動体モデル）の状態量μ（ｔ１＋ｎ・Ｔｈ）、特に車両モデル１１の位置変化や姿勢変化を表す物理量（たとえば、車両モデル１１の移動速度，加速度または姿勢角速度）を用いて、外界センサモデル２２のセンサ計測範囲を補正するための補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）を算出し、当該補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）を外界シミュレータ２０に供給する。外界シミュレータ２０は、当該補正量Δｒ（ｔ３＋ｋ・Ｔｃ）を用いてセンサ計測範囲を補正することができる。これにより、さらに精度の高い協調シレミューションが可能となる。

以上、本開示に係る種々の実施形態及びその変形例について説明したが、上記の実施形態及びその変形例は例示に過ぎず、本発明の範囲を限定するものではない。たとえば、上記実施形態は、主に自動車開発用の協調シミュレーションを実行するためのものであるが、これに限定されるものではない。自動車以外の実際の車両（たとえば鉄道車両）または航空機などの移動体を計算機上で仮想的に表現する仮想移動体の挙動を模擬するための移動体モデルと，当該移動体モデルに適合する外界環境モデル及び外界センサモデルとの組合せを使用するような形態へ上記実施形態を適宜変形することが可能である。

また、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、上記実施形態の変更、追加及び改良を適宜行うことができることが理解されるべきである。本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載に基づいて解釈されるべきであり、さらにその均等物を含むものと理解されるべきである。

本開示に係る協調シミュレーションシステム，協調制御方法，協調制御器及びコンピュータプログラムは、複数のシミュレータを有する協調シミュレーション環境に利用可能であり、たとえば、ＭＢＤなどのモデリング手法に基づく設計開発、及び、モデルベースシステムズエンジニアリング（ＭＢＳＥ：Ｍｏｄｅｌ－Ｂａｓｅｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）に適用可能である。

１：協調シミュレーションシステム、１０：車両挙動シミュレータ（第１のシミュレータ）、１１：車両モデル（移動体モデル）、２０：外界シミュレータ（第２のシミュレータ）、２１：外界環境モデル、２２：外界センサモデル、２５：仮想車両（仮想移動体）、２６：外界センサモデル、２７：対象物体、３０：協調制御器、４０：制御シミュレータ。

Claims (19)

1. 仮想移動体の挙動を模擬するための移動体モデルを用いた計算機シミュレーションを第１の演算周期にて実行することにより、前記移動体モデルの状態量を算出するように構成された第１のシミュレータと、
   前記第１のシミュレータにより算出された状態量に基づき、前記仮想移動体の周辺における外界環境を模擬するための外界環境モデル、及び前記外界環境内に存在する対象物体を検出する外界センサの動作を模擬するための外界センサモデルを用いた計算機シミュレーションを前記第１の演算周期よりも長い第２の演算周期にて実行することにより、前記外界センサモデルのセンサ計測量を算出するように構成された第２のシミュレータと、
   制御シミュレーションを実行するように構成された制御シミュレータと、
   前記第１のシミュレータの計算機シミュレーション、前記第２のシミュレータの計算機シミュレーション及び前記制御シミュレーションを協調させる協調制御器と
   を備え、
   前記協調制御器は、前記第２の演算周期よりも短い第３の演算周期にて、前記状態量及び前記センサ計測量に基づいて補間センサ計測量を算出するように構成され、
   前記制御シミュレータは、前記補間センサ計測量に基づいて前記制御シミュレーションを実行する、
   ことを特徴とする協調シミュレーションシステム。
2. 請求項１に記載の協調シミュレーションシステムであって、前記協調制御器は、前記第２の演算周期の粗さを補償するように前記補間センサ計測量を算出するように構成されている、協調シミュレーションシステム。
3. 請求項１または２に記載の協調シミュレーションシステムであって、前記協調制御器は、前記第１のシミュレータと前記第２のシミュレータとの間のデータ授受にかかる遅延時間を補償するように前記補間センサ計測量を算出するように構成されている、協調シミュレーションシステム。
4. 請求項１から３のうちのいずれか１項に記載の協調シミュレーションシステムであって、前記協調制御器は、前記第２のシミュレータにより前記センサ計測量の算出に使用された当該仮想移動体の状態量と、前記第１のシミュレータにより算出された状態量との間の状態差分を算出し、前記状態差分及び前記センサ計測量に基づいて前記補間センサ計測量を算出するように構成されている、協調シミュレーションシステム。
5. 請求項１から４のうちのいずれか１項に記載の協調シミュレーションシステムであって、前記外界センサモデルは、前記仮想移動体と前記対象物体との間の距離を計測する測距センサの動作を模擬するための測距センサモデルである、協調シミュレーションシステム。
6. 請求項１から４のうちのいずれか１項に記載の協調シミュレーションシステムであって、
   前記外界センサモデルは、センサ計測範囲内で前記仮想移動体と前記対象物体との間の距離を計測する測距センサの動作を模擬するための測距センサモデルであり、
   前記協調制御器は、前記第１のシミュレータにより算出された状態量を用いて前記センサ計測範囲を補正するための補正量を算出し、当該補正量を前記第２のシミュレータに供給して前記センサ計測範囲を補正させるように構成されている、協調シミュレーションシステム。
7. 仮想移動体の挙動を模擬するための移動体モデルを用いた計算機シミュレーションを第１の演算周期にて実行することにより、前記移動体モデルの状態量を算出するように構成された第１のシミュレータと、
   前記第１のシミュレータにより算出された状態量に基づき、前記仮想移動体の周辺における外界環境を模擬するための外界環境モデル、及びセンサ計測範囲内で前記外界環境内に存在する対象物体と前記仮想移動体との間の距離を計測する測距センサの動作を模擬するための測距センサモデルを用いた計算機シミュレーションを前記第１の演算周期よりも長い第２の演算周期にて実行することにより、前記測距センサモデルのセンサ計測量を算出するように構成された第２のシミュレータと、
   制御シミュレーションを実行するように構成された制御シミュレータと、
   前記第１のシミュレータの計算機シミュレーション、前記第２のシミュレータの計算機シミュレーション、及び前記制御シミュレーションを協調させる協調制御器と
   を備え、
   前記協調制御器は、前記状態量を用いて前記センサ計測範囲を補正するための補正量を算出し、当該補正量を前記第２のシミュレータに供給して前記センサ計測範囲を補正させるように構成されている、
   ことを特徴とする協調シミュレーションシステム。
8. 請求項６または７に記載の協調シミュレーションシステムであって、前記補正量の算出に用いられる当該状態量は、前記移動体モデルの位置変化または姿勢変化を表す物理量である、協調シミュレーションシステム。
9. 請求項１から８のうちのいずれか１項に記載の協調シミュレーションシステムであって、前記第１のシミュレータ、前記第２のシミュレータ及び前記協調制御器のうちの少なくとも２つは、単数または複数の通信経路を介して相互に接続されている、協調シミュレーションシステム。
10. 仮想移動体の挙動を模擬するための移動体モデルを用いた計算機シミュレーションを第１の演算周期にて実行することにより、前記移動体モデルの状態量を算出するように構成された第１のシミュレータと、
    前記第１のシミュレータにより算出された状態量に基づき、前記仮想移動体の周辺における外界環境を模擬するための外界環境モデル、及び前記外界環境内に存在する対象物体を検出する外界センサの動作を模擬するための外界センサモデルを用いた計算機シミュレーションを前記第１の演算周期よりも長い第２の演算周期にて実行することにより、前記外界センサモデルのセンサ計測量を算出するように構成された第２のシミュレータと、
    制御シミュレーションを実行するように構成された制御シミュレータと、
    前記第１のシミュレータの計算機シミュレーション、前記第２のシミュレータの計算機シミュレーション及び前記制御シミュレーションを協調させる協調制御器と
    を備えた協調シミュレーションシステムにおいて前記協調制御器により実施される協調制御方法であって、
    前記第２の演算周期よりも短い第３の演算周期にて、前記状態量及び前記センサ計測量に基づいて補間センサ計測量を算出するステップと、
    前記補間センサ計測量を前記制御シミュレータに出力するステップとを備え、
    前記制御シミュレータは、前記補間センサ計測量に基づいて前記制御シミュレーションを実行する、
    ことを特徴とする協調制御方法。
11. 請求項１０に記載の協調制御方法であって、前記補間センサ計測量を算出する当該ステップでは、前記第２の演算周期の粗さを補償するように前記補間センサ計測量が算出される、協調制御方法。
12. 請求項１０または１１に記載の協調制御方法であって、前記補間センサ計測量を算出する当該ステップでは、前記第１のシミュレータと前記第２のシミュレータとの間のデータ授受にかかる遅延時間を補償するように前記補間センサ計測量が算出される、協調制御方法。
13. 請求項１０から１２のうちのいずれか１項に記載の協調制御方法であって、
    前記第２のシミュレータにより前記センサ計測量の算出に使用された当該仮想移動体の状態量と、前記第１のシミュレータにより算出された状態量との間の状態差分を算出するステップをさらに備え、
    前記補間センサ計測量は、前記状態差分及び前記センサ計測量に基づいて算出される、協調制御方法。
14. 請求項１０から１３のうちのいずれか１項に記載の協調制御方法であって、前記外界センサモデルは、前記仮想移動体と前記対象物体との間の距離を計測する測距センサの動作を模擬するための測距センサモデルである、協調制御方法。
15. 請求項１０から１４のうちのいずれか１項に記載の協調制御方法であって、
    前記外界センサモデルは、センサ計測範囲内で前記仮想移動体と前記対象物体との間の距離を計測する測距センサの動作を模擬するための測距センサモデルであり、
    前記協調制御方法は、
    前記第１のシミュレータにより算出された状態量を用いて前記センサ計測範囲を補正するための補正量を算出するステップと、
    前記補正量を前記第２のシミュレータに供給して前記センサ計測範囲を補正させるステップと
    をさらに備える、協調制御方法。
16. 仮想移動体の挙動を模擬するための移動体モデルを用いた計算機シミュレーションを第１の演算周期にて実行することにより、前記移動体モデルの状態量を算出するように構成された第１のシミュレータと、
    前記第１のシミュレータにより算出された状態量に基づき、前記仮想移動体の周辺における外界環境を模擬するための外界環境モデル、及びセンサ計測範囲内で前記外界環境内に存在する対象物体と前記仮想移動体との間の距離を計測する測距センサの動作を模擬するための測距センサモデルを用いた計算機シミュレーションを前記第１の演算周期よりも長い第２の演算周期にて実行することにより、前記測距センサモデルのセンサ計測量を算出するように構成された第２のシミュレータと、
    制御シミュレーションを実行するように構成された制御シミュレータと、
    前記第１のシミュレータの計算機シミュレーション、前記第２のシミュレータの計算機シミュレーション、及び前記制御シミュレーションを協調させる協調制御器と
    を備えた協調シミュレーションシステムにおいて前記協調制御器により実施される協調制御方法であって、
    前記状態量を用いて前記センサ計測範囲を補正するための補正量を算出するステップと、
    前記補正量を前記第２のシミュレータに供給して前記センサ計測範囲を補正させるステップと
    を備えることを特徴とする協調制御方法。
17. 請求項１５または１６に記載の協調制御方法であって、前記補正量の算出に用いられる当該状態量は、前記移動体モデルの位置変化または姿勢変化を表す物理量である、協調制御方法。
18. 請求項１０から１７のうちのいずれか１項に記載の協調制御方法を実施するように構成された協調制御器。
19. 不揮発性メモリから読み出されて単数または複数のプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムであって、請求項１０から１７のうちのいずれか１項に記載の協調制御方法を前記単数または複数のプロセッサに実施させるように構成されたコンピュータプログラム。

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