JP7206970B2 - 車両運動制御方法及び車両運動制御装置 - Google Patents

Description

本開示は、車両のタイヤ情報を用いた階層処理により車両運動を制御する車両運動制御方法及び車両運動制御装置に関する発明である。

従来、車両が自動運転にて走行する際、路面摩擦係数を考慮して走行計画を生成する車両制御方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１７－１２１８７４号公報

ところで、従来の車両制御方法にあっては、階層処理を行って走行計画を生成する。しかしながら、階層処理での演算に用いられる路面摩擦係数の応答特性（応答の速度）については、何ら考慮されていない。そのため、階層処理の各処理において適切な演算値を求めることができず、車両の走行状態が不安定になることや、速やかな応答で制御できないことにより乗員に不快感を与えるおそれがあった。

本開示は、上記問題に着目してなされたもので、階層処理の各処理で各々適切な演算値を求めることができ、走行状態の適正化を図ることができる車両運動制御方法及び車両運動制御装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本開示は、車両のタイヤ情報を用いた階層処理により車両運動を制御するコントローラによる車両運動制御方法である。ここで、コントローラは、タイヤ情報として、車両に装着されたタイヤのグリップ限界情報を演算する。次に、階層処理の各処理で求める要求応答に応じてグリップ限界情報の応答特性を変更する。そして、各処理にて要求応答に応じた応答特性のグリップ限界情報を用いて車両運動を制御する。このとき、階層処理は、車両を目標位置まで走行させる目標軌跡を算出するための上位行動計画を演算する第一階層処理と、上位行動計画を用いて車両が目標位置まで走行するに際し、タイヤに発生させる力を算出するための下位行動計画を演算する第二階層処理と、を有する。また、コントローラは、第一階層処理を実行する自動運転コントローラと、第二階層処理を行う車両運動コントローラと、を備える。自動運転コントローラは、第１制御周期にて車両の目標車速プロファイルを演算すると共に、目標車速プロファイルを演算するときに第１制御周期に一致した第１応答特性のグリップ限界情報を用いる。車両運動コントローラは、第１制御周期よりも短い第２制御周期にて車両運動を制御する指令を演算すると共に、指令を演算するときに第２制御周期に一致した第２応答特性のグリップ限界情報を用い、且つ、指令を演算するときに上位階層の処理を行う挙動制御部と、下位階層の処理を行うタイヤ力演算部と、を有する。挙動制御部は、第２応答特性のグリップ限界情報にローパスフィルタ処理を施して第２応答特性よりも遅らせた第３応答特性のグリップ限界情報を用いて車両の挙動を安定化する挙動安定化指令を演算する。タイヤ力演算部は、第２応答特性のグリップ限界情報を用いてタイヤのタイヤ力を演算する。これにより、階層処理のうち、上位階層の処理ほど遅い応答による応答特性に設定されたグリップ限界情報を用いて演算値を演算する。

この結果、階層処理の各処理では、各々の処理にて求める要求応答に応じた応答特性のグリップ限界情報を用いて演算を行うことができる。よって、階層処理の各処理で、各々適切な演算値を求めることができ、走行状態の適正化を図ることができる。

実施例１の車両運動制御方法及び車両運動制御装置が適用された運転システムを示す全体システム図である。 実施例１の自動運転コントローラと車両運動コントローラの詳細構成を示す制御ブロック図である。 実施例１の路面μ値情報演算器の詳細構成を示す制御ブロック図である。 路面μマップの一例を示すマップ図である。 タイヤの縦力限界値及び横力限界値を示す説明図である。 補正係数マップの第一例を示すマップ図である。 補正係数マップの第二例を示すマップ図である。 実施例１の路面μ値情報演算部にて実行される路面μ値情報演算処理を示すフローチャートである。 実施例１の第１路面μ推定部にて実行される第１路面μ推定値演算処理を示すフローチャートである。 実施例１の路面μ値情報演算器にて実行される応答特性制御処理を示すフローチャートである。 実施例１の運転システムによる車両制御時のヨーレート変化と、比較例の運転システムによる車両制御時のヨーレート変化を示す説明図である。

以下、本開示による車両運動制御方法及び車両運動制御装置を実施するための形態を、図面に示す実施例１に基づいて説明する。

（実施例１）
実施例１における車両運動制御方法及び車両運動制御装置は、自動運転モードを選択すると、目標軌跡が生成され、この目標軌跡に沿って走行するように速度及び舵角（車両運動）が制御される自動運転車両に適用したものである。以下、実施例１の構成を、「全体システム構成」、「自動運転コントローラの制御ブロック構成」、「車両運動コントローラの制御ブロック構成」、「路面μ値情報演算器の制御ブロック構成」、「路面μ値情報演算処理構成」、「第１路面μ推定値演算処理構成」、「応答特性制御処理構成」に分けて説明する。

［全体システム構成］
以下、図１に基づいて、実施例１の車両運動制御方法及び車両運動制御装置が適用された運転システム１００の全体構成を説明する。

自動運転車両（以下、「車両」という）に適用された運転システム１００は、車載センサ１と、ナビゲーション装置２と、車載制御ユニット３と、アクチュエータ４と、ＨＭＩモジュール５と、を備えている。

車載センサ１は、車両周辺の物体や道路形状等の周辺環境、車両の状態等を認識するために車両に搭載された各種のセンサである。この車載センサ１は、外部センサ１１、ＧＰＳ受信機１２、内部センサ１３を有する。なお、車載センサ１では、複数の異なるセンサを用いて必要な情報を取得するセンサフュージョンを行ってもよい。

外部センサ１１は、車両周辺の環境情報を検出する検出機器である。外部センサ１１は、カメラ、レーダー（Ｒａｄａｒ）、ライダー（ＬＩＤＥＲ：Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎ）等から構成される。なお、カメラ、レーダー及びライダーは、必ずしも重複して備える必要はない。

カメラは、画像データを取得するための撮像機器である。このカメラは、例えば、前方認識カメラ、後方認識カメラ、右方認識カメラ、左方認識カメラ等を組み合わせることにより構成され、撮影した画像や映像の解析を人工知能や画像処理用プロセッサを用いてリアルタイムで行う。これにより、カメラでは、自車走行路上物体・車線・自車走行路外物体（道路構造物、先行車、後続車、対向車、周囲車両、歩行者、自転車、二輪車）・自車走行路（道路白線、道路境界、停止線、横断歩道）・道路標識（制限速度）等を検知できる。なお、単眼カメラでは一般的に対象物までの距離の計測はできないが、複眼カメラを用いて異なる視点から同時に撮影を行うことによって、対象物までの距離を計測することも可能となる。

レーダーは、信号を利用して距離データを取得する装置である。ここで、「レーダー」とは、電波を用いたレーダーと、超音波を用いたソナーと、を含む総称であり、例えば、レーザーレーダー、ミリ波レーダー、超音波レーダー、レーザーレンジファインダー等を用いることができる。また、ライダーは、光を利用して距離データを取得する装置である。

レーダーやライダーは、車両の周囲に電波等の信号や光を送信し、対象物で反射された電波等の信号や光を受信することで、反射点である対象物までの距離や方向を検出する。これにより、レーダーやライダーでは、自車走行路上物体・自車走行路外物体（道路構造物、先行車、後続車、対向車、周囲車両、歩行者、自転車、二輪車）等の位置を検知できると共に、各物体までの距離を検知できる。

ＧＰＳ受信機１２は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信して、車両の位置を示す位置データを取得するための装置である。このＧＰＳ受信機１２は、ＧＮＳＳアンテナ１２ａを有し、自車位置の緯度及び経度を検出する。なお、「ＧＮＳＳ」は「Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ：全地球航法衛星システム」の略称であり、「ＧＰＳ」は「Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：グローバル・ポジショニング・システム」の略称である。また、ＧＰＳ受信機１２による信号受信が不良のときには、内部センサ１３やオドメーター（車両移動量計測装置）を利用してＧＰＳ受信機１２の機能を補完してもよい。

内部センサ１３は、車両の速度・加速度・姿勢データ等の車両情報を検出する検出機器である。この内部センサ１３は、例えば６軸慣性センサ（ＩＭＵ：Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）を有し、車両の移動方向、向き、回転を検出することができる。さらに、この内部センサ１３の検出結果に基づいて移動距離や移動速度などを算出できる。６軸慣性センサは、前後、左右、上下の三方向の加速度を検出できる加速度センサと、この三方向の回転の速さを検出できるジャイロセンサを組み合わせることで実現される。また、内部センサ１３には、車輪速センサ１３ａ（図３参照）や車速センサ等の必要なセンサを含むことができる。

さらに、この車載センサ１では、不図示の外部データ通信器との間で無線通信を行うことで、必要な情報を外部から取得してもよい。すなわち、外部データ通信器が、例えば、他車両に搭載されたデータ通信器の場合、自車両と他車両の間で車車間通信を行う。この車車間通信により、他車両が保有する様々な情報から必要な情報を取得することができる。また、外部データ通信器が、例えば、インフラストラクチャ設備に設けられたデータ通信器の場合、自車両とインフラストラクチャ設備の間でインフラ通信を行う。このインフラ通信により、インフラストラクチャ設備が保有する様々な情報から必要な情報を取得することができる。この結果、例えば、自動運転コントローラ３１が有する地図データでは不足する情報や変更された情報がある場合に必要な地図データを補うことができる。また、車両が走行を予定している経路上での渋滞情報や走行規制情報等の交通情報を取得することもできる。

ナビゲーション装置２は、地図データや施設情報のデータを内蔵し、目的地までの経路を案内する装置である。このナビゲーション装置２では、目的地が入力されると、車両の現在地（或いは任意に設定された出発地）から目的地までの案内経路を算出する。算出された案内経路の情報は、地図データと合成されてＨＭＩモジュール５のディスプレイパネルに表示される。なお、目的地は、車両の乗員が車内で設定してもよいし、ユーザ端末（例えば、携帯電話、スマートフォン等）によってユーザが設定した目的地を無線通信を介して車両で受信し、受信した目的地を用いてもよい。また、案内経路は、車両に備わるナビゲーション装置２で算出してもよいが、車外のコントローラを用いたナビゲーション装置により算出するようにしてもよい。

車載制御ユニット３は、ＣＰＵやメモリを備えており、車載センサ１によって検出された各種の検出情報や、ナビゲーション装置２によって生成された案内経路情報、必要に応じて適宜入力されるドライバー入力情報を統合処理する。そして、この車載制御ユニット３は、タイヤ情報を用いた階層処理により車両運動を制御するコントローラである。なお、「階層処理」とは、入力情報に対して複数の処理を順に（階層的に）実行して最終的な出力情報を演算することであり、上位階層の処理にて出力された出力値（演算値）が下位階層の処理での入力値となる。実施例１では、複数の処理においてタイヤ情報を用いる。

この車載制御ユニット３は、車両運動を制御するための制御指令値を演算する自動運転コントローラ３１及び車両運動コントローラ３２と、タイヤ情報を演算する路面μ値情報演算器３３と、を有している。ここで、自動運転コントローラ３１は、車両を目標位置まで走行させる目標軌跡を算出すための上位行動計画を演算する第一階層処理を実行する。なお、この自動運転コントローラ３１は、第１制御周期（約７０ミリ秒）にて演算を行う。これに対し、車両運動コントローラ３２は、自動運転コントローラ３１によって演算された上位行動計画を用いて、車両を目標位置まで走行するに際し、タイヤに発生させる力（タイヤ力）を算出するための下位行動計画を演算する第二階層処理を実行する。なお、この車両運動コントローラ３２は、第１制御周期よりも短い第２制御周期（約１０ミリ秒）にて演算を行う。そして、自動運転コントローラ３１の制御周期（第１制御周期）が、車両運動コントローラ３２の制御周期（第２制御周期）よりも長いため、自動運転コントローラ３１にて情報を受け付ける周期は、車両運動コントローラ３２にて情報を受け付ける周期よりも遅くなる。

自動運転コントローラ３１では、車載センサ１やナビゲーション装置２からの入力情報や高精度地図データ等に基づき、目標車速プロファイルや目標軌跡、走行計画、車両の動作等の上位行動計画を多段の階層処理により演算する。ここで、「目標軌跡」とは、車両を自動で走行させる際の目標となる軌跡であり、例えば、車両が存在する車線の中で走行するための軌跡や、車両周囲の走行可能な領域（走行可能領域）内で走行するための軌跡、障害物回避のための緊急操舵時の軌跡を含む。この自動運転コントローラ３１によって演算された目標車速プロファイル及び目標軌跡の情報は車両運動コントローラ３２に出力される。また、目標軌跡の情報は、路面μ値情報演算器３３にも出力される。目標軌跡の情報は、高精度地図データと合成されてＨＭＩモジュール５のディスプレイパネルに表示される。

車両運動コントローラ３２では、目標車速プロファイル及び目標軌跡の情報やドライバーによる入力情報（以下、「ドライバー入力」という）に基づいて、車両を目標に応じて走行させるための制御指令値（速度制御指令値及び操舵制御指令値等）や、規範モデルを用いた演算、調停、四輪モデルの指令値、剛体モデルの指令値等の下位行動計画を多段の階層処理により演算する。この車両運動コントローラ３２によって演算された制御指令値はアクチュエータ４に出力される。なお、車両運動コントローラ３２では、ドライバー入力の有無によって走行モードを調停し、調停結果に応じた制御指令値を演算する。例えば、自動運転モードの選択中でドライバー入力が無い場合は、目標軌跡に沿って走行することを目標にして車両を走行させる制御指令値を出力する。一方、ドライバー入力が生じた場合は、ドライバー入力を目標にして車両を走行させる制御指令値を出力する。

路面μ値情報演算器３３では、目標軌跡の情報である目標軌跡の旋回曲率と、路面摩擦係数の推定値とに基づいて路面μ値情報を演算する。ここで、「路面μ値情報」は、車両運動を制御する制御指令値を演算する際に用いられるタイヤ情報であり、車両に装着されたタイヤのグリップ限界情報に相当する。この路面μ値情報は、タイヤに発生する縦方向のグリップ限界である縦力限界値と、タイヤに発生する横方向のグリップ限界である横力限界値とを規定するタイヤ摩擦円によって示される。なお、横力限界値は、目標軌跡の旋回曲率が大きいほど縦力限界値を減縮補正した値となる。そして、路面μ値情報演算器３３で演算された路面μ値情報は、目標軌跡生成部３１９と、挙動制御部３２３と、タイヤ力演算部３２４とに出力される。

アクチュエータ４は、車両を走行又は停止させるための制御アクチュエータであり、速度制御アクチュエータ４１と、操舵制御アクチュエータ４２と、を有する。なお、走行とは、車両の加速走行／定速走行／減速走行をいう。

速度制御アクチュエータ４１は、車載制御ユニット３から入力された速度制御指令値に基づいて駆動輪へ出力する駆動力又は制動力を制御する。速度制御アクチュエータ４１としては、例えば、エンジン車の場合にエンジンを用い、ハイブリッド車の場合にエンジンとモータ／ジェネレータを用い、電気自動車の場合にモータ／ジェネレータを用いる。また、制動力のみを制御するアクチュエータとしては、例えば、油圧ブースタや電動ブースタやブレーキ液圧アクチュエータやブレーキモータアクチュエータ等を用いる。

操舵制御アクチュエータ４２は、車載制御ユニット３から入力された操舵制御指令値に基づいて操舵輪の転舵角を制御する。なお、操舵制御アクチュエータ４２としては、ステアリングシステムの操舵力伝達系に設けられる操舵モータ等を用いる。

ＨＭＩモジュール５は、車両の乗員（ドライバーを含む）と車載制御ユニット３との間で情報の出力及び入力をするためのインターフェイスである。ＨＭＩモジュール５は、例えば、ステアリング、アクセル、ブレーキ、乗員に画像情報を表示するためのディスプレイパネル、音声出力のためのスピーカ、乗員が入力操作を行うための操作ボタンやタッチパネル等から構成される。

［自動運転コントローラの制御ブロック構成］
自動運転コントローラ３１は、図２に示すように、高精度地図データ記憶部３１１と、自己位置推定部３１２と、周辺環境認識部３１３と、走行環境認識部３１４と、を備えている。そして、目標軌跡を生成する階層処理部として、走行車線演算部３１６と、動作決定部３１７と、走行領域設定部３１８と、目標軌跡生成部３１９と、を備えている。

高精度地図データ記憶部３１１は、車外に存在する静止物体の三次元の位置情報（経度、緯度、高さ）が設定された高精度三次元地図データ（以下、「ＨＤマップ」という）が格納された車載メモリである。静止物体には、例えば、横断歩道、停止線、各種標識、分岐点、道路標示、信号機、電柱、建物、看板、車道やレーンの中心線、区画線、路肩線、道路と道路のつながり等さまざまな要素が含まれる。

自己位置推定部３１２は、入力情報に基づいて車両の現在地（自己位置）を推定する。ここで、自己位置推定部３１２には、車載センサ１からのセンサ情報と、高精度地図データ記憶部３１１からのＨＤマップ情報等が入力される。そして、この自己位置推定部３１２は、例えば、入力されたセンサ情報とＨＤマップ情報とをマッチングして自己位置を推定する。自己位置推定部３１２からは、走行環境認識部３１４へ自己位置情報が出力される。

周辺環境認識部３１３は、入力情報と、車両周辺環境の刻々と変化する動的な情報をデータベース化した動的周辺環境情報（ローカルモデル）とに基づき、車両の周辺環境を認識する。ここで、「動的な情報」とは、例えば交通規制情報、道路工事情報、広域気象情報等を含む準静的データ、例えば事故情報、渋滞情報、狭域気象情報等を含む準動的データ、例えば周辺車両情報、歩行者情報、信号情報等を含む動的データである。これらの動的な情報は階層化され、各データの更新頻度を異ならせている。周辺環境認識部３１３には、車載センサ１からのセンサ情報（車両周辺の環境情報）等が入力される。そして、この周辺環境認識部３１３は、動的周辺環境情報を用い、入力された車両周辺の環境情報を解析し、周辺環境認識情報を演算する。周辺環境認識部３１３からは、走行環境認識部３１４と走行領域設定部３１８へ周辺環境認識情報が出力される。

走行環境認識部３１４は、入力情報と、車両走行環境の刻々と変化する動的な情報をデータベース化した動的走行環境情報（ワールドモデル）とに基づき、車両の走行環境を認識する。ここで、「動的走行環境情報（ワールドモデル）」とは、車両の自己位置を中心として「動的周辺環境情報（ローカルモデル）」よりも環境認識領域を拡大して取得される動的な情報をいう。走行環境認識部３１４には、車載センサ１からのセンサ情報と、ナビゲーション装置２からの案内経路情報と、高精度地図データ記憶部３１１からのＨＤマップ情報と、自己位置推定部３１２からの自己位置情報と、周辺環境認識部３１３からの周辺環境認識情報等が入力される。そして、この走行環境認識部３１４は、動的走行環境情報を用い、推定された車両の現在地を基準とした所定範囲のＨＤマップの上に走行環境認識情報を演算する。走行環境認識部３１４からは、動作決定部３１７へ走行環境認識情報が出力される。

走行車線演算部３１６は、目的地までの案内経路上において、自車が走行すべき走行車線（以下、「目標車線」という）を演算する。ここで、走行車線演算部３１６には、ナビゲーション装置２からの案内経路情報と、高精度地図データ記憶部３１１からのＨＤマップ情報等が入力される。そして、この走行車線演算部３１６は、経路案内情報から判断した目的地の方向やＨＤマップから目標車線を演算する。走行車線演算部３１６からは、次の階層の動作決定部３１７へ目標車線情報が出力される。

動作決定部３１７は、車両が目標車線に沿って走行するときに、車両が遭遇する事象（例えば、車線変更、障害物回避等）を抽出し、それらの事象に対する車両の動作を決定する。ここで、「車両の動作」とは、発進、停止、加速、減速、右左折等の目標車線に沿って走行するために必要となる車両の動きである。

動作決定部３１７には、走行環境認識部３１４からの走行環境認識情報と、走行車線演算部３１６からの目標車線情報等が入力される。そして、この動作決定部３１７は、目標車線と車両周辺の走行環境とを照合し、適切な車両動作を決定する。動作決定部３１７からは、次の階層の走行領域設定部３１８へ車両動作情報が出力される。

走行領域設定部３１８は、目標車線に沿って車両を走行させることができる走行可能領域を設定する。ここで、走行領域設定部３１８には、高精度地図データ記憶部３１１からのＨＤマップ情報と、周辺環境認識部３１３からの周辺環境認識情報と、動作決定部３１７からの車両動作情報等が入力される。そして、この走行領域設定部３１８は、車両の動作情報と車両の周辺環境情報とを照合し、二つの中間目標点の間の区間において車両が走行することが可能な領域を設定する。例えば、車両周辺に障害物等の物体が存在するときには、当該物体との接触を回避するような走行可能領域が設定される。走行領域設定部３１８からは、次の階層の目標軌跡生成部３１９へ走行可能領域情報が出力される。

目標軌跡生成部３１９（階層処理部）は、設定された走行可能領域内における目標軌跡を生成する。ここで、目標軌跡生成部３１９には、走行領域設定部３１８からの走行可能領域情報等が入力される。そして、この目標軌跡生成部３１９は、現在の車両の位置から、任意に設定した目標位置までの間走行可能領域内を走行することを拘束条件とし、幾何学的な手法により目標軌跡を生成する。なお、目標軌跡生成部３１９は、例えば複合クロソイド曲線を用いて目標軌跡を生成したり、安全性や法令順守、走行効率などの基準を満たした走行が可能な目標軌跡を生成したりしてもよい。目標軌跡生成部３１９からは、車両運動コントローラ３２へ目標軌跡情報が出力される。

また、目標軌跡生成部３１９では、目標軌跡に対する目標車速プロファイルを生成する。目標車速プロファイルとは、目標軌跡に沿って走行する時の時系列的な目標車速である。目標軌跡の曲率に合わせて目標車速プロファイルを生成することで、車両が目標軌跡に沿って走行するように車両運動を制御するができる。すなわち、例えば、目標軌跡の曲率が大きいシーンでは、乗員に大きな車両挙動を与えないために目標車速を低く設定し、目標軌跡の曲率が小さいシーンでは、曲率が大きいシーンと比較して目標車速プロファイルを高く設定するようにしてもよい。それに対して、先に目標車速プロファイルを算出し、その後、目標車速プロファイルに合わせて目標軌跡を生成するようにしてもよい。例えば、目標車速が高い場合は、曲率が小さくなるように目標軌跡を生成し、反対に目標車速が低い場合は、曲率が大きくなるように目標軌跡を生成するようにしてもよい。

さらに、この目標軌跡生成部３１９では、目標車速プロファイルを生成する際、推定される路面の摩擦係数が低いほど車速の変化勾配（加速勾配、減速勾配）を抑えるパラメータとして、路面μ値情報演算器３３から入力される路面μ値情報を用いる。ここで、目標軌跡生成部３１９は、路面μ値情報を用いて車両運動を制御する階層処理の中では、最も上位で演算を行う階層である。そのため、目標軌跡生成部３１９にて求める路面μ値情報の応答の速度を示す応答特性（要求応答）は、自動運転コントローラ３１の制御周期である第１制御周期に一致し、路面μ値情報を用いて演算する処理の中で最も遅い応答となっている。

そして、目標軌跡生成部３１９には、自動運転コントローラ３１によって情報の受け付けが可能になったとき（第１制御周期ごと）に路面μ値情報が入力される。そのため、目標軌跡生成部３１９に入力される路面μ値情報の応答特性は、車両運動コントローラ３２に入力される路面μ値情報の応答特性（第２応答特性）よりも遅い応答による第１応答特性となる。すなわち、「第１応答特性」は、第１制御周期（自動運転コントローラ３１の制御周期）に一致した特性である。

［車両運動コントローラの制御ブロック構成］
車両運動コントローラ３２は、図２に示すように、入力情報調停部３２１と、規範モデル設定部３２２と、挙動制御部３２３と、タイヤ力演算部３２４と、指令演算部３２５と、を備えている。

入力情報調停部３２１は、ドライバー入力の有無によって自動運転コントローラ３１からの入力情報に基づいて制御指令値を演算するのか、ドライバー入力を目標にして制御指令値を演算するのかを調停する。ここで、入力情報調停部３２１には、自動運転コントローラ３１からの目標車速プロファイル及び目標軌跡の情報が入力される。また、ＨＭＩモジュール５を介してドライバー入力が生じた場合には、このドライバー入力が入力される。そして、この入力情報調停部３２１は、ドライバー入力情報があるときには、ドライバー入力に基づいて設定される目標車速及び目標舵角の情報を規範モデル設定部３２２へ出力する。また、ドライバー入力情報がないときには、自動運転コントローラ３１からの目標車速プロファイル及び目標軌跡の情報に基づいて設定される目標車速及び目標舵角の情報を規範モデル設定部３２２へ出力する。

規範モデル設定部３２２は、任意に設定可能な数式で表され、車両を走行させるときに車両に生じる運動の規範モデルを設定する。すなわち、規範モデル設定部３２２には、入力情報調停部３２１からの目標車速及び目標舵角の情報が入力される。そして、この規範モデル設定部３２２は、入力情報を規範モデルである数式に代入することによって規範モデル値を算出する。ここで、規範モデル値とは、例えば、ヨーレート規範モデルを用いたときの目標ヨーレートや、横加速度規範モデルを用いたときの目標横加速度、車体スリップ角規範モデルを用いたときの目標車体スリップ角等をいう。規範モデル設定部３２２からは、挙動制御部３２３へ規範モデル値情報が出力される。

挙動制御部３２３（階層処理部）は、路面μ値情報を用いて車両運動の実値を規範モデル値に収束させ、車両の挙動を安定させる車速指令値及び舵角指令値（挙動安定化指令）を演算する。このとき、この挙動制御部３２３では、主にフィードバック制御によって演算を行う。また、この挙動制御部３２３は、路面μ値情報を用いて車両運動を制御する階層処理の中では、中位で演算を行う階層である。そのため、挙動制御部３２３にて求める路面μ値情報の応答の速度を示す応答特性（要求応答）は、自動運転コントローラ３１の制御周期よりも早く、車両運動コントローラ３２の制御周期よりも遅い応答となっている。

挙動制御部３２３には、規範モデル設定部３２２から規範モデル値情報が入力され、車載センサ１からセンサ情報が入力され、路面μ値情報演算器３３から路面μ値情報が入力される。そして、この挙動制御部３２３は、規範モデル値（例えば、目標ヨーレート）と車両運動の実値（例えば、実ヨーレート）との偏差を算出し、この偏差を小さくする車速指令値及び舵角指令値を演算する。これにより、車両が目標軌跡に沿って走行するように車両運動を制御することができる。また、この挙動制御部３２３では、車速指令値及び舵角指令値を演算する際、推定される路面の摩擦係数が低いほど車速指令値の変化量や舵角指令値の変化量を抑えるパラメータとして路面μ値情報を用いる。挙動制御部３２３からは、タイヤ力演算部３２４へ車速指令値及び舵角指令値の情報が出力される。

ここで、挙動制御部３２３に入力される路面μ値情報は、ローパスフィルタ処理が施された情報である。そのため、挙動制御部３２３に入力される路面μ値情報の応答特性は、車両運動コントローラ３２に入力される路面μ値情報の応答特性（第２応答特性）よりも遅い応答による第３応答特性となる。一方、この第３応答特性は、自動運転コントローラ３１に入力される路面μ値情報の応答特性（第１応答特性）よりも早い応答となる。

タイヤ力演算部３２４（階層処理部）は、路面μ値情報を用いて車速指令値及び舵角指令値を達成させる各タイヤの最適なタイヤ力演算する。ここで、このタイヤ力演算部３２４は、路面μ値情報を用いて車両運動を制御する階層処理の中では、最も下位で演算を行う階層である。そのため、タイヤ力演算部３２４にて求める路面μ値情報の応答の速度を示す応答特性（要求応答）は、車両運動コントローラ３２の制御周期に一致し、路面μ値情報を用いて演算する階層の中で最も早い応答となっている。

タイヤ力演算部３２４には、挙動制御部３２３から車速指令値及び舵角指令値の情報が入力され、路面μ値情報演算器３３から路面μ値情報が入力される。そして、このタイヤ力演算部３２４は、入力された指令値を達成するタイヤ力（タイヤ縦力とタイヤ横力）を演算する。ここで、タイヤ力演算部３２４では、タイヤ力を演算する際、推定される路面の摩擦係数が低いほどタイヤの縦力上限値と横力上限値を抑えるパラメータとして路面μ値情報を用いる。タイヤ力演算部３２４からは、指令演算部３２５へ各タイヤにおけるタイヤ力情報が出力される。

また、タイヤ力演算部３２４には、路面μ値情報演算器３３から路面μ値情報が出力されるたび（第２制御周期ごと）に路面μ値情報が入力される。そのため、タイヤ力演算部３２４に入力される路面μ値情報の応答特性は、ローパスフィルタ処理が施された挙動制御部３２３に入力される路面μ値情報の応答特性（第３応答特性）よりも早い応答による第２応答特性となる。すなわち、「第２応答特性」は、路面μ値情報演算部３３Ａの演算タイミングに対して遅れのない応答特性であり、第２制御周期（車両運動コントローラ３２の制御周期）に一致した特性である。

指令演算部３２５は、入力されたタイヤ力を各タイヤに発生させる制御指令値（速度制御指令値及び操舵制御指令値）を演算する。すなわち、指令演算部３２５には、タイヤ力演算部３２４からタイヤ力情報が入力される。そして、この指令演算部３２５は、タイヤ力情報に対応する速度制御指令値及び操舵制御指令値を演算する。指令演算部３２５からは、アクチュエータ４へ指令値情報が出力される。

［路面μ値情報演算器の制御ブロック構成］
路面μ値情報演算器３３は、図３に示すように、路面μ値情報演算部３３Ａ（グリップ限界演算部）と、ローパスフィルタ３３Ｂ（応答変更部）と、を有している。

路面μ値情報演算部３３Ａは、車両に装着されたタイヤのグリップ限界情報である路面μ値情報を演算するグリップ限界演算部である。この路面μ値情報演算部３３Ａは、第１路面μ推定部３３１と、旋回Ｒ演算部３３２と、第２路面μ推定部３３３と、路面μ調停部３３４と、を備えている。

第１路面μ推定部３３１は、タイヤのスリップ状態（車輪速パルス）に基づいて車両が走行中の路面の摩擦係数（以下、「第１路面μ」という）を推定する。すなわち、第１路面μ推定部３３１には、内部センサ１３に有する車輪速センサ１３ａからの車輪速パルス情報が入力される。そして、この第１路面μ推定部３３１は、入力された車輪速パルス情報から駆動輪のスリップ率を算出し、算出したスリップ率等と予め設定された路面μマップに基づいて第１路面μ推定値を求める。第１路面μ推定部３３１は、第１路面μ推定値の情報を第２路面μ推定部３３３と路面μ調停部３３４へ出力する。

ここで、第１路面μ推定値は、例えば、下記の式（１）により算出した駆動輪のスリップ率と、従動輪速（車体速相当）の微分演算により求められる加減速度と、図４に示す路面μマップとを用いて求められる。
スリップ率＝｛（駆動輪速－従動輪速）／（従動輪速）｝×１００（％）・・（１）
但し、駆動輪速は左右駆動輪の車輪速平均値であり、従動輪速は左右従動輪の車輪速平均値である。
つまり、第１路面μ推定値は、スリップ率が同じであるときに高μ路であるほど高加速度になるという関係に基づき、図４に示す路面μマップにおいて、加減速度とスリップ率との交点を通る特性が表す値と推定される。なお、路面μマップは、多数の実験データを取得した結果により作成される。

また、第１路面μ推定値の大きさに応じて、図５に示すようなタイヤ摩擦円Ａが描かれる。ここで、車両の各タイヤで許容されるグリップ限界は、縦力（前後力）と横力の二次元座表面に対して、高μ路であるほど直径が大きく描かれ、低μ路であるほど直径が小さく描かれるタイヤ摩擦円により規定される。つまり、タイヤに発生する縦方向のグリップ限界である縦力限界値はタイヤ摩擦円と縦力との交点で決まる。また、タイヤに発生する横方向のグリップ限界である横力限界値はタイヤ摩擦円と横力との交点で決まる。

旋回Ｒ演算部３３２は、目標軌跡上に設定したＲ演算区間ごとの旋回曲率による旋回半径（以下「旋回Ｒ」という）を演算する。すなわち、旋回Ｒ演算部３３２には、自動運転コントローラ３１から目標軌跡情報が入力される。そして、旋回Ｒ演算部３３２は、目標軌跡を任意の基準に基づいて区分けし、各区間をそれぞれ「Ｒ演算区間」として設定する。ここで、Ｒ演算区間は、少なくとも隣接する二つの中間目標点間よりも短い区間とする。そして、Ｒ演算区間ごとに旋回Ｒを演算する。旋回Ｒ演算部３３２は、旋回Ｒの情報を第２路面μ推定部３３３と路面μ調停部３３４へ出力する。なお、Ｒ演算区間の区分けは、例えば目標軌跡の接線方向の変化点や、目標軌跡の旋回方向の変換点、旋回に伴う加減速地点等を基準に設定する。

第２路面μ推定部３３３は、車両の前方に存在する任意のＲ演算区間での旋回Ｒの情報と、車輪速パルスを検出した地点での第１路面μ推定値の情報に基づき、当該Ｒ演算区間での路面摩擦係数（以下、「第２路面μ」という）を推定する。すなわち、第２路面μ推定部３３３には、第１路面μ推定部３３１から第１路面μ推定値の情報が入力され、旋回Ｒ演算部３３２から旋回Ｒの情報が入力される。このとき入力される旋回Ｒ情報は、上述の任意のＲ演算区間における旋回Ｒ情報である。そして、第２路面μ推定部３３３は、第１路面μ推定値情報及び旋回Ｒ情報と予め設定された補正係数マップに基づいて、第２路面μ推定値を求める。第２路面μ推定部３３３は、第２路面μ推定値の情報を路面μ調停部３３４へ出力する。

ここで、補正係数マップは、図６に示すように、横軸に旋回Ｒを設定し、縦軸に第２路面μを推定するための補正係数を設定したマップである。ここでは、Ｒ演算区間における旋回Ｒがｒ１以下の場合、補正係数は任意の値α（０＜α＜１、例えば０．６）に固定される。また、旋回Ｒがｒ１から閾値以下の場合、補正係数は旋回Ｒに比例して任意の値αから一定の割合で１まで増加する。なお、「ｒ１」は任意に設定することが可能であり、例えばＲ５０に設定する。

なお、この補正係数マップは、旋回時の車両ロール運動によって発生する輪荷重変化の大きさに応じて変更してもよい。すなわち、横加速度が大きくて輪荷重変化（内輪の荷重抜け）が大きいときには、図７において一点鎖線で示すように、旋回Ｒがｒ１以下の場合の補正係数を、任意の値αよりも小さいβ（０＜β＜α、例えば０．５）に固定する。そして、旋回Ｒがｒ１から閾値以下の場合、補正係数は旋回Ｒに比例して任意の値βから一定の割合で１まで増加する。

そして、第２路面μ推定値は、第１路面μ推定値に対して補正係数を積算することで求められる。ここで、補正係数が１以下であり、旋回Ｒがｒ１から閾値以下のとき、補正係数が旋回Ｒに比例して「任意の値α」から一定の割合で「１」まで増加する。このため、第２路面μ推定値は、旋回Ｒが小さいほど第１路面μ推定値を減少補正した値となる。この結果、図５に一点鎖線で示すように、第２路面μ推定値の大きさに応じて描かれるタイヤ摩擦円Ｂは、第１路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ａよりも直径が小さい円となる。また、補正係数が旋回Ｒの大きさに応じて変動するため、このタイヤ摩擦円Ｂの直径は、旋回Ｒの大きさに応じて伸縮する。

路面μ調停部３３４は、旋回Ｒの大きさに基づいて、任意のＲ演算区間を走行中の演算に用いる路面μ値情報を演算する。すなわち、路面μ調停部３３４には、第１路面μ推定部３３１から第１路面μ推定値の情報が入力され、旋回Ｒ演算部３３２から旋回Ｒの情報が入力され、第２路面μ推定部３３３から第２路面μ推定値の情報が入力される。

そして、路面μ調停部３３４は、任意のＲ演算区間における旋回Ｒが予め設定した閾値以上であるか否かを判断する。旋回Ｒが閾値以上（例えば直線路）であると判断したときには、車両が当該Ｒ演算区間を走行するときのタイヤの横力限界値を、第１路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ａと横力との交点で規定する。一方、旋回Ｒが閾値未満（例えば旋回路）であると判断したときには、車両が当該Ｒ演算区間を走行するときのタイヤの横力限界値を、第２路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ｂと横力との交点で規定する。なお、旋回Ｒの大きさに拘らず、車両が当該Ｒ演算区間を走行するときのタイヤの縦力限界値は、第１路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ａと縦力との交点で規定する。

そして、路面μ調停部３３４は、旋回Ｒ≧閾値と判断したとき、縦力限界値及び横力限界値を、第１路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ａと縦力及び横力との交点で規定し、結果的にタイヤ摩擦円Ａによって示される路面μ値情報を出力する。この結果、旋回Ｒ≧閾値のとき、任意のＲ演算区間におけるタイヤの横力限界値は、タイヤのスリップ状態に基づいて推定した縦力限界値と同じ値であると推定される。

また、この路面μ調停部３３４は、旋回Ｒ＜閾値と判断したとき、縦力限界値を第１路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ａと縦力との交点で規定し、横力限界値を第２路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ｂと横力との交点で規定した、タイヤ摩擦円Ｃ（図５参照）によって示される路面μ値情報を出力する。この結果、旋回Ｒ＜閾値のとき、任意のＲ演算区間におけるタイヤの横力限界値は、縦力限界値よりも小さい値であると推定される。すなわち、旋回Ｒ＜閾値のとき、グリップ限界情報は、車輪速パルスに基づいて推定した縦力限界値と、この縦力限界値を旋回Ｒが大きいほど減縮補正して求めた横力限界値と、を規定するタイヤ摩擦円Ｃによって示される路面μ値情報になる。

そして、路面μ調停部３３４からは、ローパスフィルタ３３Ｂ及びタイヤ力演算部３２４へ路面μ値情報が出力される。

ローパスフィルタ３３Ｂは、外乱抑制応答時定数を用いた伝達関数式で表され、入力された路面μ値情報に対してローパスフィルタ処理を施し、一次遅れの応答特性（第３応答特性）の路面μ値情報を演算する。そして、このローパスフィルタ３３Ｂは、目標軌跡生成部３１９及び挙動制御部３２３へ路面μ値情報を出力する。ここで、ローパスフィルタ処理が施された路面μ値情報の応答特性は、挙動制御部３２３の要求応答に一致した特性とする。

［路面μ値情報演算処理構成］
図８は、実施例１の路面μ値情報演算部３３Ａにて実行される路面μ値情報演算処理の処理手順を示すフローチャートである。以下、図８に示す路面μ値情報演算処理の各ステップを説明する。なお、この路面μ値情報演算処理は、車両の走行中、所定の間隔で繰り返して実行される。

ステップＳ１では、目標軌跡生成部３１９にて生成した目標軌跡の情報を取得し、ステップＳ２へ進む。

ステップＳ２では、ステップＳ１での目標軌跡情報の取得に続き、自己位置推定部３１２にて推定した自己位置の情報を取得し、ステップＳ３へ進む。

ステップＳ３では、ステップＳ２での自己位置情報の取得に続き、高精度地図データ記憶部３１１に記憶されたＨＤマップの情報を取得し、ステップＳ４へ進む。

ステップＳ４では、ステップＳ３でのＨＤマップ情報の取得に続き、旋回Ｒ演算部３３２にて演算した目標軌跡上に設定したＲ演算区間ごとの旋回Ｒの情報を取得し、ステップＳ５へ進む。

ステップＳ５では、ステップＳ４での旋回Ｒ情報の取得に続き、第１路面μ推定部３３１にて推定した第１路面μ推定値の情報を取得し、ステップＳ６へ進む。

ステップＳ６では、ステップＳ５での第１路面μ推定値情報の取得に続き、自車の直前に存在するＲ演算区間の開始地点に到達したか否かを判断する。ＹＥＳ（Ｒ演算区間に到達）の場合にはステップＳ７へ進む。ＮＯ（Ｒ演算区間に未到達）の場合にはステップＳ１１へ進む。ここで、車両がＲ演算区間に到達したか否かの判断は、ステップＳ２にて取得した自己位置情報とステップＳ３にて取得したＨＤマップ情報に基づいて判断する。

ステップＳ７では、ステップＳ６でのＲ演算区間に到達との判断に続き、自車の直前に存在するＲ演算区間における旋回Ｒが予め設定した閾値以上であるか否かを判断する。ＹＥＳ（旋回Ｒ≧閾値）の場合にはステップＳ１０へ進む。ＮＯ（旋回Ｒ＜閾値）の場合にはステップＳ８へ進む。ここで、閾値としては、例えば目標速度プロファイルによって走行したと仮定したときに０．０１Ｇの横加速度が発生すると想定される旋回Ｒ（例えばＲ１２０）に設定する。

ステップＳ８では、ステップＳ７での旋回Ｒ＜閾値との判断に続き、第２路面μ推定値を算出するための補正係数マップ（図６、図７参照）を読み出し、ステップＳ９へ進む。

ステップＳ９では、ステップＳ８での補正係数マップの読み出しに続き、第２路面μ推定値を算出し、ステップＳ１０へ進む。ここで、第２路面μ推定値は、ステップＳ５にて取得した第１路面μ推定値に対し、補正係数マップ（ステップＳ８にて読み出し）と自車直前のＲ演算区間の旋回Ｒ（ステップＳ４にて取得）とに基づいて決められた補正係数を積算することで求められる。この結果、第２路面μ推定値は、第１路面μ推定値を旋回Ｒの大きさに応じて減少補正した値になる。

ステップＳ１０では、ステップＳ７での旋回Ｒ≧閾値との判断、ステップＳ９での第２路面μ推定値の算出のいずれかに続き、路面μ値情報を更新し、ステップＳ１２へ進む。すなわち、自車直前のＲ演算区間の旋回Ｒが閾値以上であると判断された場合には、ステップＳ５にて取得した第１路面μ推定値情報によって路面μ値情報を更新する。これにより、旋回Ｒ≧閾値のときのタイヤの横力限界値は、第１路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ａと横力との交点で規定された値となり、タイヤのスリップ状態に基づいて推定した縦力限界値と同じ値になる。一方、自車直前のＲ演算区間の旋回Ｒが閾値未満であると判断されたときには、ステップＳ９にて演算された第２路面μ推定値によって路面μ値情報を更新する。これにより、旋回Ｒ＜閾値のときのタイヤの横力限界値は、第２路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ｂと横力との交点で規定された値となり、縦力限界値よりも小さい値となる。なお、更新した路面μ値情報は、図示しないメモリに書き込まれ、更新されるごとに書き換えられる。

ステップＳ１１では、ステップＳ６でのＲ演算区間に未到達との判断に続き、図示しないメモリに書き込まれた路面μ値情報を維持し、ステップＳ１２へ進む。

ステップＳ１２では、ステップＳ１０での路面μ値情報の更新、ステップＳ１１での路面μ値情報の維持のいずれかに続き、図１０に示す応答性制御処理を実行し、エンドへ進む。

［第１路面μ推定値演算処理構成］
図９は、実施例１の第１路面μ推定部３３１にて実行される第１路面μ推定値演算処理の処理手順を示すフローチャートである。以下、図９に示す第１路面μ推定値演算処理の各ステップを説明する。なお、この第１路面μ推定値演算処理は、車両の走行中、継続して実行される。

ステップＳ２１では、車両が直線路を走行中であるか否かを判断する。ＹＥＳ（直線路を走行中）の場合にはステップＳ２２へ進む。ＮＯ（旋回路を走行中）の場合にはリターンへ進む。ここで、直線路を走行しているか否かは、内部センサ１３によって検出された横加速度の大きさに基づいて判断する。

ステップＳ２２では、ステップＳ２１での直線路を走行中との判断に続き、車輪速センサ１３ａによって検出した車輪速パルス情報を取得し、ステップＳ２３へ進む。

ステップＳ２３では、ステップＳ２２での車輪速パルス情報の取得に続き、この車輪速パルス情報から駆動輪のスリップ率を算出し、ステップＳ２４へ進む。なお、スリップ率の算出方法は上述の通りである。

ステップＳ２４では、ステップＳ２３でのスリップ率の算出に続き、駆動輪のスリップ率と、従動輪速（車体速相当）の微分演算により求められる加減速度と、図４に示す路面μマップとを用いて第１路面μ推定値を演算し、リターンへ進む。なお、演算した第１路面μ推定値は、図示しないメモリに書き込まれ、演算されるごとに更新される。

［応答特性制御処理構成］
図１０は、実施例１の路面μ値情報演算器３３にて実行される応答特性制御処理の処理手順を示すフローチャートである。以下、図１０に示す応答特性制御処理の各ステップを説明する。なお、この応答特性制御処理は、路面μ値情報が演算されるごとに実行される。

ステップＳ３１では、路面μ値情報演算部３３Ａにて演算された路面μ値情報を取得し、ステップＳ３２へ進む。

ステップＳ３２では、ステップＳ３１での路面μ値情報の取得に続き、取得した情報をタイヤ力演算部３２４に出力するか否かを判断する。ＹＥＳ（タイヤ力演算部に出力）の場合にはステップＳ３３へ進む。ＮＯ（タイヤ力演算部に出力しない）の場合にはステップＳ３５へ進む。

ステップＳ３３では、ステップＳ３２での路面μ値情報をタイヤ力演算部３２４へ出力するとの判断に続き、ステップＳ３１にて取得した路面μ値情報をタイヤ力演算部３２４に出力し、ステップＳ３４へ進む。この結果、タイヤ力演算部３２４へは、路面μ値情報演算部３３Ａでの路面μ値情報の演算タイミングに対して応答遅れのない路面μ値情報が入力される。

ステップＳ３４では、ステップＳ３３での路面μ値情報の出力に続き、タイヤ力演算部３２４において路面μ値情報を用いてタイヤ力を演算し、エンドへ進む。このとき、路面μ値情報は、推定される路面の摩擦係数が低いほどタイヤの縦力上限値と横力上限値を抑えるパラメータとして用いられる。

ステップＳ３５では、ステップＳ３２での路面μ値情報をタイヤ力演算部３２４に出力しないとの判断に続き、ステップＳ３１にて取得した路面μ値情報に対してローパスフィルタ処理を施すことで一次遅れの路面μ値情報を演算し、ステップＳ３６へ進む。

ステップＳ３６では、ステップＳ３５でのローパスフィルタ処理の実行に続き、ローパスフィルタ処理を実行した路面μ値情報を挙動制御部３２３に出力するか否かを判断する。ＹＥＳ（挙動制御部に出力）の場合にはステップＳ３７へ進む。ＮＯ（挙動制御部に出力しない）の場合にはステップＳ３９へ進む。

ステップＳ３７では、ステップＳ３６での路面μ値情報を挙動制御部３２３へ出力するとの判断に続き、ステップＳ３５にてローパスフィルタ処理を実行した路面μ値情報を挙動制御部３２３に出力し、ステップＳ３８へ進む。この結果、挙動制御部３２３へは、路面μ値情報演算部３３Ａでの路面μ値情報の演算タイミングに対して一次遅れの路面μ値情報が入力される。

ステップＳ３８では、ステップＳ３７での路面μ値情報の出力に続き、挙動制御部３２３において路面μ値情報を用いて車速指令値及び舵角指令値を演算し、エンドへ進む。このとき、路面μ値情報は、推定される路面の摩擦係数が低いほど車速指令値の変化量や舵角指令値の変化量を抑えるパラメータとして用いられる。

ステップＳ３９では、ステップＳ３６での路面μ値情報を挙動制御部３２３へ出力しないとの判断に続き、自動運転コントローラ３１による情報の受け付けが可能であるか否かを判断する。ＹＥＳ（情報受け付け可能）の場合にはステップＳ４０へ進む。ＮＯ（情報受け付け不可能）の場合にはステップＳ３９を繰り返す。

ステップＳ４０では、ステップＳ３９での自動運転コントローラ３１による情報受け付け可能との判断に続き、ステップＳ３５にてローパスフィルタ処理を実行した路面μ値情報を目標軌跡生成部３１９に出力し、ステップＳ４１へ進む。この結果、目標軌跡生成部３１９へは、自動運転コントローラ３１の制御周期に合わせて路面μ値情報が入力される。

ステップＳ４１では、ステップＳ４０での路面μ値情報の出力に続き、目標軌跡生成部３１９において路面μ値情報を用いて目標車速プロファイルを演算し、エンドへ進む。このとき、路面μ値情報は、推定される路面の摩擦係数が低いほど車速の変化勾配（加速勾配、減速勾配）を抑えるパラメータとして用いられる。

以下、実施例１の車両運動制御方法及び車両運動制御装置の作用を説明する。

実施例１の運転システム１００では、自動運転モードを選択すると、自動運転コントローラ３１にて目標車速プロファイル及び目標軌跡を演算する。そして、ドライバー入力が生じなければ、車両運動コントローラ３２にて制御指令値が演算され、目標軌跡に沿って走行するように車両が制御される。

このとき、路面μ値情報演算部３３Ａでは、図８に示す路面μ値情報演算処理を実行する。すなわち、路面μ値情報演算部３３Ａは、図８に示すステップＳ１、ステップＳ２、ステップＳ３、ステップＳ４を順に実行する。これにより、車両の前方に延びる目標軌跡の情報と、車両の現在地である自己位置の情報と、ＨＤマップ情報と、目標軌跡上に設定したＲ演算区間ごとの旋回Ｒの情報と、を取得する。

続いて、ステップＳ５を実行し、第１路面μ推定値情報を取得する。ここで、第１路面μ推定値情報は、図９のフローチャートに示す手順によって推定される。つまり、第１路面μ推定値は、車両が直線路を走行中であると判断されたときに検出された車輪速パルス情報に基づいて推定された値である。

そして、ステップＳ６を実行し、車両が、自車直前に存在するＲ演算区間の開始地点に到達したか否かを判断する。車両が、自車直前のＲ演算区間に到達するまでは、ステップＳ１１、ステップＳ１２と進み、すでにメモリに書き込まれた路面μ値情報を維持した上、図１０に示す応答特性制御処理を実行する。

一方、車両が自車直前のＲ演算区間に到達したときには、ステップＳ７を実行し、到達したＲ演算区間の旋回Ｒが閾値以上であるか否かを判断する。ここで、旋回Ｒ＜閾値の場合には、ステップＳ８、ステップＳ９を実行し、補正係数マップを読み出す。そして、読み出した補正係数マップとＲ演算区間の旋回Ｒに基づいて決められた補正係数を第１路面μ推定値に積算し、第２路面μ推定値を算出する。その後、ステップＳ１０を実行し、第２路面μ推定値情報によって路面μ値情報を更新し、路面μ値情報はタイヤ摩擦円Ｃによって示される情報に書き換えられる。また、車両が当該Ｒ演算区間を走行中、つまり、車両が次のＲ演算区間の開始地点に到達するまでは、ステップＳ６からステップＳ１１へと進み、タイヤ摩擦円Ｃによって示される路面μ値情報が維持される。この結果、旋回Ｒ＜閾値となるＲ演算区間を走行する間は、タイヤの横力限界値は、旋回Ｒ情報と縦力限界値に基づいて推定され、縦力限界値よりも小さい値となる。

また、到達したＲ演算区間の旋回Ｒが閾値以上の場合（旋回Ｒ≧閾値が成立の場合）には、ステップＳ７からステップＳ１０へと進み、すでに取得している第１路面μ推定値情報（＝直線路を走行中に検出した車輪速パルス情報に基づいて推定した値）によって路面μ値情報を更新する。これにより、路面μ値情報は、タイヤ摩擦円Ａによって示される情報に書き換えられる。また、車両が当該Ｒ演算区間を走行中、すなわち、車両が次のＲ演算区間の開始地点に到達するまでは、ステップＳ６からステップＳ１１へと進み、タイヤ摩擦円Ａで示される路面μ値情報が維持される。この結果、旋回Ｒ≧閾値となるＲ演算区間を走行する間は、タイヤの横力限界値は、タイヤのスリップ状態に基づいて推定した縦力限界値と同じ値になる。

そして、路面μ値情報が演算されたらステップＳ１２へと進み、図１０に示す応答特性制御処理を実行し、路面μ値情報の応答特性を階層処理における各処理での要求応答に変更して出力する。

すなわち、目標軌跡生成部３１９へ路面μ値情報を出力するときには、図１０に示すフローチャートにおいて、ステップＳ３１、ステップＳ３２、ステップＳ３５、ステップＳ３６、ステップＳ３９と順に進む。つまり、路面μ値情報演算部３３Ａにて路面μ値情報が演算されたら、この路面μ値情報に対してローパスフィルタ処理を実行する。さらに、自動運転コントローラ３１による情報の受け付けが可能になるまで、目標軌跡生成部３１９への情報の出力を待機する。そして、自動運転コントローラ３１による情報の受け付けが可能になったとき、ステップＳ４０へと進んで目標軌跡生成部３１９へ路面μ値情報を出力する。

そのため、目標軌跡生成部３１９には、自動運転コントローラ３１の制御周期（第１制御周期）に合わせて路面μ値情報が入力される。つまり、目標軌跡生成部３１９に対する路面μ値情報の出力周期は、自動運転コントローラ３１の制御周期（第１制御周期）に一致する。これにより、目標軌跡生成部３１９には、自動運転コントローラ３１の制御周期に一致した応答特性の路面μ値情報が入力される。一方、この目標軌跡生成部３１９の要求応答は、自動運転コントローラ３１の制御周期（第１制御周期）に一致している。そのため、目標軌跡生成部３１９には、要求応答に一致した路面μ値情報が入力されることになる。そして、ステップＳ４１の処理を行い、目標軌跡生成部３１９は、要求応答に一致した応答特性の路面μ値情報を用いて目標車速プロフィールを生成する。

この結果、目標軌跡生成部３１９から出力される目標車速プロフィール情報が短期間で変動することを防止して、円滑な車両走行に適したものとすることができる。よって、不要に敏速な走行を抑制し、乗員に不快感を与えにくい車両運動に制御することが可能となる。

続いて、タイヤ力演算部３２４へ路面μ値情報を出力するときには、図１０に示すフローチャートにおいて、ステップＳ３１、ステップＳ３２、ステップＳ３３と順に進む。つまり、路面μ値情報演算部３３Ａにて路面μ値情報が演算されたら、この路面μ値情報の応答特性を変更することなくタイヤ力演算部３２４へ路面μ値情報を出力する。これにより、タイヤ力演算部３２４には、路面μ値情報演算部３３Ａでの演算タイミングに対して遅れのない路面μ値情報が入力される。つまり、タイヤ力演算部３２４に対する路面μ値情報の出力周期は、車両運動コントローラ３２の制御周期（第２制御周期）に一致する。

一方、タイヤ力を演算するタイヤ力演算部３２４は、階層処理のうち、最も下位階層の処理である。そのため、タイヤ力演算部３２４の要求応答は、挙動制御部３２３の要求応答特性よりも早く、ここでは車両運動コントローラ３２の制御周期（第２制御周期）に一致している。そのため、タイヤ力演算部３２４には、要求応答に一致した路面μ値情報が入力されることになる。そして、ステップＳ３４の処理を行い、タイヤ力演算部３２４は、要求応答に一致した応答特性の路面μ値情報を用いてタイヤ力を演算する。

この結果、タイヤ力演算部３２４から出力されるタイヤ力情報に路面μ値情報の変動を適切に反映させることができ、タイヤ力情報を円滑な車両走行に適したものとすることができる。これにより、車両挙動が目標から外れても速やかに応答して修正することができ、安定した車両走行につなげることが可能となる。

さらに、挙動制御部３２３へ路面μ値情報を出力するときには、図１０に示すフローチャートにおいて、ステップＳ３１、ステップＳ３２、ステップＳ３４、ステップＳ３５、ステップＳ３６、ステップＳ３７と順に進む。つまり、路面μ値情報演算部３３Ａにて路面μ値情報が演算されたら、この路面μ値情報に対してローパスフィルタ処理を実行し、挙動制御部３２３へ一次遅れの路面μ値情報を出力する。

そのため、挙動制御部３２３には、路面μ値情報演算部３３Ａでの演算タイミングに対して一次遅れの路面μ値情報が入力される。すなわち、ローパスフィルタ処理を施すことで、路面μ値情報の応答特性を車両運動コントローラ３２の制御周期よりも遅くすることができ、挙動制御部３２３の要求応答に一致させることができる。これにより、挙動制御部３２３には、要求応答に一致した応答特性の路面μ値情報が入力されることになる。そして、ステップＳ３８の処理を行い、挙動制御部３２３では、要求応答に一致した応答特性の路面μ値情報を用いて車速指令値及び舵角指令値を演算する。

この結果、挙動制御部３２３から出力される車速指令値及び舵角指令値の情報の不要な変動を抑制し、円滑な車両走行に適したものとすることができる。よって、車両の運動目標を適切に設定することができて、乗員に不快感や不安感を与えることのない安定した車両運動に制御することが可能となる。

このように、実施例１の運転システム１００では、路面μ値情報を用いた階層処理にて車両運動を制御する際、階層処理の各処理で求める要求応答に応じて路面μ値情報の応答特性を変更する。そして、各処理では、各々の要求応答に応じた応答特性の路面μ値情報を用いて演算を行う。この結果、各処理から出力される演算値を適切な値にすることができ、円滑な車両走行につなげることが可能となる。

なお、図１１には、旋回Ｒ＜閾値の旋回路を走行中の実施例１の運転システム１００による車両制御時のヨーレート変化と、比較例の運転システムによる車両制御時のヨーレート変化を示す。

ここで、比較例の運転システムでは、目標車速プロファイルを生成する階層処理部と、車速指令値及び舵角指令値を演算する階層処理部と、タイヤ力を演算する階層処理部に対し、一律の応答特性とした路面μ値情報を与える。つまり、比較例の運転システムでは、階層処理によって制御指令値を演算する際に用いられるタイヤ情報（路面μ値情報）の応答特性を、処理の階層に拘らず一律に設定する。

一方、実施例１の運転システム１００では、上述のように、目標車速プロファイルを生成する目標軌跡生成部３１９には、第１制御周期に一致した応答特性の路面μ値情報が入力される。また、車速指令値及び舵角指令値を演算する挙動制御部３２３には、ローパスフィルタ処理が施された応答特性の路面μ値情報が入力され、タイヤ力を演算するタイヤ力演算部３２４には第２制御周期に位置した応答特性の路面μ値情報が入力される。

この結果、図１１に示すように、実施例１の運転システム１００では、比較例の運転システムと比べて、一点鎖線で示す走行コースでの基準となるヨーレートに対し、ヨーレートの乖離を抑えることができることがわかる。また、走行中に生じるヨーレートの変動についても、実施例１の運転システム１００の方が比較例の運転システムよりも抑制することができることがわかる。そして、例えば旋回路への進入時にアンダーステアの傾向になることを改善し、走行安定性を図ることができる。

また、実施例１では、路面μ値情報を用いて制御指令値を演算する階層処理のうち、上位階層の目標軌跡生成部３１９では、第１制御周期に一致した最も遅い応答による第１応答特性の路面μ値情報を用いて演算を行う。一方、最も下位階層のタイヤ力演算部３２４では、第２制御周期に一致した最も早い応答による第２応答特性の路面μ値情報を用いて演算を行う。さらに、中位階層の挙動制御部３２３では、第１応答特性よりも早く、第２応答特性よりも遅い応答によるの第３応答特性の路面μ値情報を用いて演算を行う。つまり、路面μ値情報を用いて制御指令値を演算する階層処理の中で、上位階層の処理の方が遅い応答による応答特性の路面μ値情報を用いて演算を行い、下位階層の処理の方が早い応答による応答特性の路面μ値情報を用いて演算を行う。

これにより、上位階層の処理（例えば、目標軌跡生成部３１９）による演算値の方が、下位階層の処理（例えば、挙動制御部３２３）による演算値よりも入力される路面μ値情報の変動を抑制することができる。この結果、演算値に対する路面μ値情報の影響が低い階層ほど路面μ値情報の変動を抑えることになり、適切な演算値を演算することができる。つまり、例えば目標車速プロファイルを適切に設定することで車両挙動が安定化し、その結果、ヨーレートの変動を抑制することが可能となる。

また、実施例１では、車両運動を制御する階層処理の中で、上位行動計画（目標車速プロファイル）を演算する第一階層処理を自動運転コントローラ３１にて実行し、下位行動計画（車速指令値及び舵角指令値）を演算する第二階層処理を車両運動コントローラ３２にて実行する。このとき、自動運転コントローラ３１は、車両運動コントローラ３２より遅い応答による応答特性の路面μ値情報を用いて上位行動計画（目標車速プロファイル）を実行する。つまり、階層処理のうち、第一階層処理では第二階層処理より遅い応答による応答特性の路面μ値情報を用いて演算を行う。

そして、自動運転コントローラ３１の目標軌跡生成部３１９では、第１制御周期（自動運転コントローラ３１の制御周期）にて車両の目標車速プロファイルを演算すると共に、この目標車速プロファイルを演算するときに第１制御周期に一致した第１応答特性の路面μ値情報を用いる。また、車両運動コントローラ３２のタイヤ力演算部は、第１制御周期よりも短い第２制御周期（車両運動コントローラ３２の制御周期）にて車両運動を制御する指令（タイヤ力）を演算すると共に、このタイヤ力を演算するときに第２制御周期に一致した第２応答特性の路面μ値情報を用いる。さらに、車両運動コントローラ３２の挙動制御部３２３は、第２応答特性の路面μ値情報にローパスフィルタ処理を施した第３応答特性の路面μ値情報を用いて車両の挙動を安定化する指令（車速指令値及び舵角指令値）を演算する。

これにより、比較的長期間（例えば、自動運転コントローラ３１の制御周期や、現在の車両の位置から所定の目標位置まで走行する間等）の周期で演算する必要ある目標車速プロファイルを、応答特性の遅い路面μ値情報を用いて演算することができる。一方、比較的短期間（例えば、車両運動コントローラ３２の制御周期等）の周期で演算する必要があるタイヤ力を、応答特性の早い路面μ値情報を用いて演算することができる。また、中期間（例えば、一つのＲ演算区間を走行する間等）の周期で演算する必要がある車速制御指令及び舵角制御指令を、中程度の応答特性の路面μ値情報を用いて演算することができる。

これにより、路面μ値情報の変動によって目標車速プロファイルが短期間で変動することを防止し、例えば旋回路に対してオーバースピードで進入することを低減できる。このため、乗員に不快感を与えにくい（きびきび感の抑制）制御を行うことができる。また、タイヤ力情報や車速指令値及び舵角指令値は、路面μ値情報の変動に対応して速やかに演算することができ、車両挙動が不安定になったときの応答が早くなり、安定した車両走行にすることができる。

さらに、この実施例１では、第１制御周期にて演算を行う自動運転コントローラ３１によって上位階層の処理である目標車速プロファイルの生成を行う。また、このとき、第１制御周期に一致した第１応答特性の路面μ値情報を用いる。一方、第２制御周期にて演算を行う車両運動コントローラ３２によって下位階層の処理である制御指令やタイヤ力の演算を行う。また、このとき、第２制御周期に一致した第２応答特性の路面μ値情報を用いる。

これにより、二つのコントローラ（自動運転コントローラ３１と車両運動コントローラ３２）の制御周期にそれぞれ一致した応答特性の路面μ値情報を用いて演算を行うことができる。この結果、自動運転コントローラ３１では、路面μ値情報の急変に基づく車速の変化を抑制することができ、乗員に与える違和感を抑制することができる。また、車両運動コントローラ３２では、車両の挙動を安定化させるための制御を路面μ値情報の変化に対して応答よく実行することができる。そのため、車両を安定して走行させることが可能になる。

そして、実施例１では、タイヤ情報であるタイヤのグリップ限界情報を、車輪速パルスに基づいて推定した第１路面μ推定値を縦力限界値とし、旋回Ｒが小さいほど第１路面μ推定値を減少補正して求めた旋回第１路面μ推定値を横力限界値として規定したタイヤ摩擦円Ｃによって示される路面μ値情報としている。

これにより、制御指令値を演算する各処理で用いる路面μ値情報が、旋回Ｒの影響を考慮した値になる。つまり、路面μ値情報を、旋回Ｒが閾値以上の経路を走行する場合と、旋回Ｒが閾値未満の経路を走行する場合とで異ならせることが可能となる。そのため、各処理において適切な演算値を求めることができ、例えば比較的急峻な旋回路を走行する場合であっても、安定した走行を実現することができる。

次に、効果を説明する。
実施例１の車両運動制御方法及び車両運動制御装置にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。

（１）車両のタイヤ情報を用いた階層処理により車両運動を制御するコントローラ（車載制御ユニット３）による車両運動制御方法であって、
前記タイヤ情報として、前記車両に装着されたタイヤのグリップ限界情報（路面μ値情報）を演算し、
前記グリップ限界情報（路面μ値情報）の応答特性を、前記階層処理の各処理（目標軌跡生成部３１９、挙動制御部３２３、タイヤ力演算部３２４）で求める要求応答に応じて変更し、
前記要求応答に応じた応答特性のグリップ限界情報（路面μ値情報）を用いて、前記車両運動を制御する構成とした。
これにより、階層処理の各処理で各々適切な演算値を求めることができ、走行状態の適正化を図ることができる。

（２）前記階層処理のうち、上位階層の処理ほど遅い応答による応答特性に設定されたグリップ限界情報（路面μ値情報）を用いて演算値を演算する構成とした。
これにより、演算値に対する路面μ値情報の影響が低い階層ほど路面μ値情報の変動を抑えることになり、適切な演算値を演算することができる。

（３）前記階層処理は、前記車両を目標位置まで走行させる目標軌跡を算出するための上位行動計画を演算する第一階層処理（自動運転コントローラ３１）と、前記上位行動計画を用いて前記車両が前記目標位置まで走行するに際し、前記タイヤに発生させる力を算出するための下位行動計画を演算する第二階層処理（車両運動コントローラ３２）と、を有し、
前記階層処理のうち、前記第一階層処理（自動運転コントローラ３１）では前記第二階層処理（車両運動コントローラ３２）より遅い応答による応答特性のグリップ限界情報（路面μ値情報）を用いて演算を行う構成とした。
これにより、上位行動計画の方が下位行動計画よりも路面μ値情報の変動の影響を受けにくくなり、各階層処理において適切な演算値を演算することができる。

（４）前記コントローラ（車載制御ユニット３）は、前記第一階層処理を実行する自動運転コントローラ３１と、前記第二階層処理を行う車両運動コントローラ３２と、を備え、前記自動運転コントローラ３１は、前記車両運動コントローラ３２より遅い応答による応答特性のグリップ限界情報（路面μ値情報）を用いて前記第一階層処理を実行する構成とした。
これにより、自動運転コントローラ３１での演算の方が、車両運動コントローラ３２よりも路面μ値情報の変動の影響を受けにくくなり、各コントローラにおいて適切な演算値を演算することができる。

（５）前記自動運転コントローラ３１は、第１制御周期にて前記車両の目標車速プロファイルを演算すると共に、前記目標車速プロファイルを演算するときに前記第１制御周期に一致した第１応答特性のグリップ限界情報（路面μ値情報）を用い、
前記車両運動コントローラ３２は、前記第１制御周期よりも短い第２制御周期にて前記車両運動を制御する指令（タイヤ力）を演算すると共に、前記指令（タイヤ力）を演算するときに前記第２制御周期に一致した第２応答特性のグリップ限界情報（路面μ値情報）を用いる構成とした。
これにより、第１制御周期で演算する必要がある目標車速プロファイルの短期間での変動を抑制し、第１制御周期よりも短い第２制御周期で演算する必要があるタイヤ力を必要な早さの応答特性で演算することができる。

（６）前記車両運動コントローラ３２は、前記指令（タイヤ力）を演算するときに上位階層の処理を行う挙動制御部３２３と、下位階層の処理を行うタイヤ力演算部３２４と、を有し、
前記挙動制御部３２３は、前記第２応答特性のグリップ限界情報（路面μ値情報）にローパスフィルタ処理を施して前記第２応答特性よりも遅らせた第３応答特性のグリップ限界情報（路面μ値情報）を用いて前記車両の挙動を安定化する挙動安定化指令（車速指令値及び舵角指令値）を演算し、
前記タイヤ力演算部３２４は、前記第２応答特性のグリップ限界情報（路面μ値情報）を用いて前記タイヤのタイヤ力を演算する構成とした。
これにより、車両の走行状態が不安定になった際、最も早い応答で制御する必要があるタイヤ力を適切な応答特性で演算することができ、安定した車両走行を実現することができる。一方、車体挙動の制御に対しては、演算に用いる路面μ値情報の変動を抑制することができるので、路面μ値情報の急変に基づく挙動の変化を抑制することができる。

（７）前記グリップ限界情報は、前記タイヤのスリップ状態（車輪速パルス）に基づいて推定した前記タイヤの縦力限界値（第１路面μ推定値）と、前記車両の目標軌跡の旋回曲率が大きいほど（旋回Ｒが小さいほど）前記縦力限界値（第１路面μ推定値）を減縮補正して求めた前記タイヤの横力限界値（旋回第１路面μ推定値）と、で規定するタイヤ摩擦円Ｃによって示される情報（路面μ値情報）とする構成とした。
これにより、階層処理の各処理で用いる路面μ値情報が、旋回Ｒの影響を考慮した値になり、例えば比較的急峻な旋回路を走行する場合であっても、安定した走行を実現することができる。

（８）車両のタイヤ情報を用いた階層処理により車両運動を制御するコントローラ（車載制御ユニット３）を備えた車両運動制御装置であって、
前記コントローラ（車載制御ユニット３）は、
前記タイヤ情報として、前記車両に装着されたタイヤのグリップ限界情報（路面μ値情報）を演算するグリップ限界演算部（路面μ値情報演算部３３Ａ）と、
前記階層処理の各処理（挙動制御部３２３）で求める要求応答に応じて前記グリップ限界情報（路面μ値情報）の応答特性を変更する応答変更部（ローパスフィルタ３３Ｂ）と、
前記要求応答に応じた応答特性（第３応答特性）のグリップ限界情報（路面μ値情報）を用いて前記車両運動を制御する階層処理部（挙動制御部３２３）と、を備える構成とした。
これにより、階層処理の各処理で各々適切な演算値を求めることができ、走行状態の適正化を図ることができる。

以上、本発明の車両運動制御方法及び車両運動制御装置を実施例１に基づき説明してきたが、具体的な構成については、この実施例１に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

実施例１では、路面μ値情報の応答特性を、自動運転コントローラ３１や車両運動コントローラ３２の制御周期に一致させる例を示したが、これに限らない。階層処理の各処理に入力される路面μ値情報の応答特性は、各処理で求める要求応答に応じていればよいので、例えば、車両の挙動状態や走行距離に応じた応答特性としてもよい。つまり、例えば、タイヤ力演算部３２４には、車両の舵角が閾値以上変化したタイミングで路面μ値情報を出力したり、目標軌跡生成部３１９には、車両が所定の距離を走行したタイミングで路面μ値情報を出力したりしてもよい。

また、路面μ値情報の応答特性と、各処理の要求応答とは、必ずしも一致していなくてもよい。各処理に対し、当該処理にて求める要求応答との応答差を抑えた情報を入力することで、処理ごとに出力される演算値を適切な値にすることが可能となる。

また、実施例１では、旋回Ｒが閾値未満のときの路面μ値情報を、縦力限界値を第１路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ａと縦力との交点で規定し、横力限界値を第２路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ｂと横力との交点で規定したタイヤ摩擦円Ｃによって示される情報とする例を示した。しかしながら、これに限らない。路面μ値情報は、旋回Ｒに拘らず、常に縦力限界値及び横力限界値を、第１路面μ推定値に応じて描かれたタイヤ摩擦円Ａと縦力及び横力との交点で規定し、結果的にタイヤ摩擦円Ａによって示される情報としてもよい。

実施例１では、第２路面μ推定値を、第１路面μ推定値に補正係数を積算することで求める例を示したが、これに限らない。例えば、第１路面μ推定値から旋回Ｒに基づいて決まる補正係数を減算することで第２路面μ推定値を求めてもよい。また、タイヤ特性によるタイヤ縦力とタイヤ横力の比率と旋回Ｒからゲインを設定し、このゲインを第１路面μ推定値に積算することで第２路面μ推定値を求めてもよい。これらの場合であっても、横力限界値は、縦力限界値を旋回Ｒに応じて減少補正することになる。

また、実施例１では、第２路面μ推定値を算出する際に用いる補正係数を補正係数マップと、Ｒ演算区間における旋回Ｒとを用いて設定する例を示したが、これに限らない。例えば、旋回Ｒに基づいて設定した非線形モデルや数式モデル等からなるタイヤ特性予測モデルを用いて補正係数を設定してもよい。さらに、このタイヤ特性予測モデルを用いて第２路面μ推定値を算出してもよい。

また、実施例１では、タイヤに発生する縦力限界値を規定するタイヤ摩擦円Ａを描くための第１路面μ推定値を推定する際、タイヤのスリップ状態として車輪速パルスの情報を用いる例を示した。しかしながら、タイヤのスリップ状態を示すパラメータとしては、車輪速パルスに限らない。例えば、タイヤに生じるスリップ率や、タイヤに生じたスリップ度等であってもよい。

また、実施例１では、ローパスフィルタ処理と、目標軌跡生成部３１９での情報の受け付け周期とを組み合わせることで、第１制御周期に一致した応答特性の路面μ値情報を目標軌跡生成部３１９に出力する例を示した。しかしながら、これに限らず、例えばローパスフィルタを複数介在させたり、ローパスフィルタの減衰率を変化させたりすることで、所望の応答特性の路面μ値情報を出力するようにしてもよい。また、各処理における情報の受け付けタイミングを制御することで、路面μ値情報の応答特性を制御してもよい。

また、実施例１では、車両を制御するコントローラとして車両に搭載された車載制御ユニット３とする例を示した。しかしながら、これに限らず、車外に設置されたコントロールセンターによって車両を制御するものであってもよい。

１００ 運転システム
１ 車載センサ
２ ナビゲーション装置
３ 車載制御ユニット（コントローラ）
３１ 自動運転コントローラ
３１７ 動作決定部
３１９ 目標軌跡生成部（階層処理部）
３２ 車両運転コントローラ
３２３ 挙動制御部（階層処理部）
３２４ タイヤ力演算部（階層処理部）
３３ 路面μ値情報演算器
３３Ａ 路面μ値情報演算部（グリップ限界演算部）
３３１ 第１路面μ推定部
３３２ 旋回Ｒ演算部
３３３ 第２路面μ推定部
３３４ 路面μ調停部
３３Ｂ ローパスフィルタ（応答変更部）
４ アクチュエータ
５ ＨＭＩモジュール

Claims (3)

1. 車両のタイヤ情報を用いた階層処理により車両運動を制御するコントローラによる車両運動制御方法において、
   前記タイヤ情報として、前記車両に装着されたタイヤのグリップ限界情報を演算し、
   前記グリップ限界情報の応答特性を、前記階層処理の各処理で求める要求応答に応じて変更し、
   前記要求応答に応じた応答特性のグリップ限界情報を用いて、前記車両運動を制御する際、
   前記階層処理は、前記車両を目標位置まで走行させる目標軌跡を算出するための上位行動計画を演算する第一階層処理と、前記上位行動計画を用いて前記車両が前記目標位置まで走行するに際し、前記タイヤに発生させる力を算出するための下位行動計画を演算する第二階層処理と、を有し、
   前記コントローラは、前記第一階層処理を実行する自動運転コントローラと、前記第二階層処理を行う車両運動コントローラと、を備え、
   前記自動運転コントローラは、第１制御周期にて前記車両の目標車速プロファイルを演算すると共に、前記目標車速プロファイルを演算するときに前記第１制御周期に一致した第１応答特性のグリップ限界情報を用い、
   前記車両運動コントローラは、前記第１制御周期よりも短い第２制御周期にて前記車両運動を制御する指令を演算すると共に、前記指令を演算するときに前記第２制御周期に一致した第２応答特性のグリップ限界情報を用い、且つ、前記指令を演算するときに上位階層の処理を行う挙動制御部と、下位階層の処理を行うタイヤ力演算部と、を有し、
   前記挙動制御部は、前記第２応答特性のグリップ限界情報にローパスフィルタ処理を施して前記第２応答特性よりも遅らせた第３応答特性のグリップ限界情報を用いて前記車両の挙動を安定化する挙動安定化指令を演算し、
   前記タイヤ力演算部は、前記第２応答特性のグリップ限界情報を用いて前記タイヤのタイヤ力を演算し、
   前記階層処理のうち、上位階層の処理ほど遅い応答による応答特性に設定されたグリップ限界情報を用いて演算値を演算する
   ことを特徴とする車両運動制御方法。
2. 請求項１に記載された車両運動制御方法において、
   前記グリップ限界情報は、前記タイヤのスリップ状態に基づいて推定した前記タイヤの縦力限界値と、前記車両の目標軌跡の旋回曲率が大きいほど前記縦力限界値を減縮補正して求めた前記タイヤの横力限界値と、を規定するタイヤ摩擦円によって示される情報とする
   ことを特徴とする車両運動制御方法。
3. 車両のタイヤ情報を用いた階層処理により車両運動を制御するコントローラを備えた車両運動制御装置であって、
   前記コントローラは、
   前記タイヤ情報として、前記車両に装着されたタイヤのグリップ限界情報を演算するグリップ限界演算部と、
   前記グリップ限界情報の応答特性を、前記階層処理の各処理で求める要求応答に応じて変更する応答変更部と、
   前記車両を目標位置まで走行させる目標軌跡を算出するための上位行動計画を演算する第一階層処理を実行する自動運転コントローラと、
   前記上位行動計画を用いて前記車両が前記目標位置まで走行するに際し、前記タイヤに発生させる力を算出するための下位行動計画を演算する第二階層処理を行う車両運動コントローラと、を備え、
   前記自動運転コントローラは、第１制御周期にて前記車両の目標車速プロファイルを演算すると共に、前記目標車速プロファイルを演算するときに前記第１制御周期に一致した第１応答特性のグリップ限界情報を用い、
   前記車両運動コントローラは、前記車両運動を制御する指令を演算するときに上位階層の処理を行う挙動制御部と、下位階層の処理を行うタイヤ力演算部と、を有し、
   前記タイヤ力演算部は、前記第１制御周期よりも短い第２制御周期にて前記指令を演算すると共に、前記指令を演算するときに前記第２制御周期に一致した第２応答特性のグリップ限界情報を用いて前記タイヤのタイヤ力を演算し、
   前記挙動制御部は、前記第２応答特性のグリップ限界情報にローパスフィルタ処理を施して前記第２応答特性よりも遅らせた第３応答特性のグリップ限界情報を用いて前記車両の挙動を安定化する挙動安定化指令を演算し、前記要求応答に応じた応答特性のグリップ限界情報を用いて前記車両運動を制御する
   ことを特徴とする車両運動制御装置。

Images