JP7235015B2 - 自動操舵システム - Google Patents

Description

本発明は、車両の自動操舵制御を行う自動操舵システムに関する。

特開２０１６－０８４０９２号公報は、操舵支援制御の最中のフェールセーフ制御が行われるシステムを開示する。操舵支援制御は、目標走行ラインに沿って車両が走行するようにドライバの操舵を支援する制御である。従来システムでは、フェールセーフ制御が、ヨー運動制御系の異常が予測される場合に行われる。フェールセーフ制御では、ドライバの反応の遅れを考慮して目標走行ラインが補正される。フェールセーフ制御では、また、補正後の目標走行ラインに沿って車両が走行するように目標操舵角が計算される。

特開２０１６－０８４０９２号公報 特開平１１－１８０３２８号公報

自動操舵制御が行われる場合を考える。自動操舵制御では、目標走行ラインに沿って車両が走行するように操舵角が制御される。自動操舵制御は、従来システムにおいても実行が可能である。ただし、従来システムのフェールセーフ制御は、センサに異常が発生して異常値が出力される場合を想定していない。そのため、自動操舵制御の最中に異常値が出力された場合には目標操舵角が正しく計算されず、車両が目標走行ラインから逸脱する可能性がある。

特に、車両の横方向（車幅方向）の加速度である「横加速度」を検出する加速度センサから異常値が出力された場合は、逸脱の問題が顕著となる可能性がある。故に、加速度センサに異常が発生した場合における目標走行ラインへの追従性を担保するための開発が求められる。

本発明の１つの目的は、自動操舵制御の最中に加速度センサに異常が発生した場合であっても、目標走行ラインへの追従性を担保することが可能な技術を提供することにある。

第１の観点は、車両の自動操舵制御を行う自動操舵システムである。
前記自動操舵システムは、検出装置と、制御装置と、を備える。
前記検出装置は、前記車両の運転環境情報を検出する。
前記制御装置は、前記運転環境情報に基づいて、前記自動操舵制御における目標操舵角を計算する目標操舵角計算処理を行う。
前記検出装置は、加速度センサと、車速センサと、ヨーレートセンサと、を含む。
前記加速度センサは、前記車両の横加速度を検出する。
前記車速センサは、前記車両の走行速度を検出する。
前記ヨーレートセンサは、前記車両のヨーレートを検出する。
前記制御装置は、更に、前記横加速度の学習値を計算する。前記学習値は、前記横加速度の検出値と、前記走行速度および前記ヨーレートを用いて計算される前記横加速度の推定値と、の誤差に基づいて計算される。
前記制御装置は、前記目標操舵角計算処理において、前記加速度センサが正常であるか否かを判定する。
前記加速度センサが正常であると判定された場合、前記制御装置は、前記検出値を用いて前記目標操舵角を計算する。
前記加速度センサが正常でないと判定された場合、前記制御装置は、前記目標操舵角の計算に使用する前記横加速度を、前記検出値から前記横加速度の予備値に切り替える。前記予備値は、前記推定値と、前記加速度センサが正常でないと判定されるタイミングよりも前に計算された前記学習値と、を用いて計算される。

第２の観点は、第１の観点において更に次の特徴を有する。
前記制御装置は、前記目標操舵角計算処理において、路面の傾斜角に応じて設定される傾斜角フィードフォワード制御項を用いて前記目標操舵角を計算する。
前記加速度センサが正常であると判定された場合、前記傾斜角フィードフォワード制御項は、前記検出値を用いて計算される。
前記加速度センサが正常でないと判定された場合、前記傾斜角フィードフォワード制御項は、前記タイミングから起算される所定の移行期間の経過後においては前記予備値を用いて計算される。
前記移行期間の最中、前記傾斜角フィードフォワード制御項は、前記検出値から前記予備値に徐々に近づく中間値を用いて計算される。前記移行期間は、前記タイミングの直前の前記検出値を用いて計算された前記傾斜角フィードフォワード制御項の絶対値が小さくなるほど長い期間に設定される。

第３の観点は、第１または２の観点において更に次の特徴を有する。
前記制御装置は、前記目標操舵角計算処理において、
路面の傾斜角に応じて設定される傾斜角フィードフォワード制御項を計算し、
前記運転環境情報に基づいて、前記車両の目標走行ラインに対する逸脱量を低減するための制御項を示すライン追従制御項を計算する。前記ライン追従制御項は、前記逸脱量を時間で積分した積分制御項を含む。
前記制御装置は、前記目標操舵角計算処理において、
前記加速度センサが正常でないと判定された場合、前記車速センサおよび前記ヨーレートセンサが正常であるか否かを判定する。
前記車速センサおよび前記ヨーレートセンサが正常であると判定された場合、前記制御装置は、前記ライン追従制御項および前記傾斜角フィードフォワード制御項を用いて前記目標操舵角を計算する。
前記車速センサまたは前記ヨーレートセンサが正常でないと判定された場合、前記制御装置は、前記傾斜角フィードフォワード制御項を用いずに前記積分制御項を用いて前記目標操舵角を計算する。
前記傾斜角フィードフォワード制御項を用いない場合は、それを用いる場合に比べて、前記積分制御項の制御ゲインが大きくされる。

第１の観点によれば、加速度センサが正常であると判定された場合、横加速度センサによる横加速度の検出値を用いて目標操舵角が計算される。加速度センサが正常でないと判定された場合、横加速度の予備値を用いて目標操舵角が計算される。この予備値は、横加速度の推定値と、学習値とに基づいて計算され、この学習値は、検出値と推定値の誤差に基づいて計算されたものである。そのため、予備値を用いて計算される目標操舵角は、検出値を用いて計算される目標操舵角に略近い値であることが期待される。

よって、第１の観点によれば、加速度センサが正常でないと判定された場合であっても、この判定以前に行われていた自動操舵制御と略同じ精度を保った自動操舵制御の実行を継続することが可能となる。故に、第１の観点によれば、自動操舵制御の最中に加速度センサに異常が発生した場合であっても、目標走行ラインへの追従性を担保することが可能となる。

第２の観点によれば、加速度センサが正常でないと判定された場合は、当該判定のタイミングから起算される所定の移行期間が設定される。また、この移行期間においては、検出値から予備値に徐々に近づく中間値を用いて目標操舵角が計算される。この移行期間は、上記タイミングの直前の検出値を用いて計算された傾斜角フィードフォワード制御項の絶対値が小さくなるほど長い期間に設定される。

ここで、傾斜角フィードフォワード制御項は、路面の傾斜角に応じて設定されるので、この絶対値が小さいということは、路面が比較的平坦であり、傾斜方向に車両の位置がずれ難くなっていることを意味する。よって、絶対値が小さい場合には、移行期間が比較的長い期間に設定されたとしても目標走行ラインへの追従性が担保されることが期待される。したがって、比較的長い移行期間において中間値を用いて目標操舵角を計算する第２の観点によれば、検出値から予備値への切り替えに伴う目標操舵角の変化速度を緩めることが可能となる。よって、目標操舵角の変化に起因して車両の乗員が違和感を覚えるのを抑えることが可能となる。

第３の観点によれば、加速度センサに加えて、車速センサまたはヨーレートセンサが正常でないと判定された場合には、傾斜角フィードフォワード制御項を用いずに積分制御項を用いて目標操舵角が計算される。また、この場合には、傾斜角フィードフォワード制御項を用いる場合に比べて、積分制御項の制御ゲインが大きくされる。

ここで、積分制御項は、車両の目標走行ラインに対する逸脱量を時間で積分した制御項である。そのため、積分制御項の制御ゲインが大きくされれば、逸脱量が蓄積される速度が上昇するので当該逸脱量が増加したときには積分制御項の影響が大きくなる。よって、第３の観点によれば、傾斜角フィードフォワード制御項を用いないことに起因して目標走行ラインへの追従性が低下するのを補うことが可能となる。

第１実施形態に係る自動操舵システムの構成例を示す図である。 図１に示した制御装置の機能構成例を示すブロック図である。 車線情報の例を説明する図である。 図２に示した自動操舵制御部の制御構成例を示すブロック図である。 図２に示した予備値計算部が行う計算処理の流れを示すフローチャートである。 横加速度と、操舵角と、走行速度との関係の一例を示す図である。 第１実施形態において、制御装置が行う目標操舵角の計算処理の流れを示すフローチャートである。 第１実施形態による効果を説明するタイミングチャートである。 第２実施形態の概要を説明するタイミングチャートである。 第２実施形態において、制御装置が行う目標操舵角の計算処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。また、本発明は下記の実施の形態に限定されるものではなく、様々な態様にて実施することが可能である。

１．第１実施形態
本発明の第１実施形態に係る自動操舵システムについて、図１～７を参照しながら説明する。

１－１．システムの構成例
図１は、第１実施形態に係る自動操舵システムの構成例を示す図である。図１に示す自動操舵システム（以下、単に「システム」とも称す。）１００は、車両ＶＨに搭載される。車両ＶＨは、例えば、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関を動力源とする自動車、電動機を動力源とする電気自動車、内燃機関と電動機を備えるハイブリッド自動車である。電動機は、二次電池、水素燃料電池、金属燃料電池、アルコール燃料電池などの電池により駆動される。

図１に示されるように、システム１００は、ＥＰＳ（Electronic Power Steering）装置１０を備えている。図１に示される例では、ＥＰＳ装置１０は、ステアリングホイール１２と、左右のタイヤ１４，１４と、ステアリング機構１６と、電動モータ１８と、モータドライバ２０と、を備えている。

ステアリング機構１６は、例えば、ステアリングコラムシャフトと、ギヤ機構と、リンク機構と、を備えている。ステアリングコラムシャフトには、ステアリングホイール１２の回転操作が入力される。ギヤ機構は、ステアリングシャフトに入力された回転操作によって生じる操舵力を増大する。リンク機構は、ギヤ機構から伝達される操舵力を左右のタイヤ１４，１４に伝達する。

電動モータ１８は、モータドライバ２０からの指令電流を受けてトルクを発生させ、それをステアリング機構１６に付与する。図１において、電動モータ１８は、発生させたトルクをギヤ機構のラック軸に伝達する。つまり、ＥＰＳ装置１０は、ラックアシスト型のＥＰＳ装置として構成されている。ただし、ＥＰＳ装置１０は、発生させたトルクをステアリングコラムシャフトに伝達するコラムアシスト型のＥＰＳ装置として構成されてもよい。ＥＰＳ装置１０は、発生させたトルクをギヤ機構のピニオン軸に伝達するピニオンアシスト型のＥＰＳ装置として構成されてもよい。

システム１００は、また、各種のセンサを備えている。各種のセンサとしては、車両ＶＨの走行状況に関する情報を取得する内界センサが例示される。内界センサとしては、加速度センサ３１、車速センサ３２およびヨーレートセンサ３３が例示される。加速度センサ３１は、車両ＶＨの横加速度Ｇｙを検出する。以下、説明の便宜上、横加速度Ｇｙの検出値を“検出値Ｇｙ＿ｓｅｎ”とも称す。車速センサ（または車輪速センサ）３２は、車両ＶＨの走行速度Ｖを検出する。走行速度Ｖは、車両ＶＨの縦方向（進行方向）の成分Ｖｘと、横方向の成分Ｖｙとに分解される。ヨーレートセンサ３３は、車両ＶＨの旋回時に発生する重心軸回りのヨーレートγを検出する。

各種のセンサとしては、外界センサ３４も例示される。外界センサ３４は、車両ＶＨの周辺環境に関する情報を取得する。外界センサ３４としては、カメラおよびレーダが例示される。カメラは、車両ＶＨの前方の風景を撮影する。レーダは、車両ＶＨの周囲に電磁波を照射し、反射波を検出する。レーダとしては、ミリ波レーダ、マイクロ波レーダおよびレーザレーダが例示される。

各種のセンサとしては、操舵系センサ３５も例示される。操舵系センサ３５は、ステアリングホイール１２の操作状況に関する情報を取得する。操舵系センサ３５としては、トルクセンサが例示される。トルクセンサは、例えば、ステアリングコラムシャフト内のトーションバーのねじれ量を計測し、それをトルクに変換する。なお、トルクは、その符号によって左右方向が特定される。トルクセンサは、トルクに加えて操舵角θも計測する。

各種センサにより取得される情報（すなわち、走行状況に関する情報、周辺環境に関する情報および操舵状況に関する情報）は、車両ＶＨの「運転環境情報」と総称される。このような運転環境情報を検出するセンサは、本願における「検出装置」に該当する。

システム１００は、また、制御装置４０を備えている。制御装置４０は、車両ＶＨの内部に構築された通信ネットワークを介して運転環境情報を取得し、自動操舵制御を行う。制御装置４０は、典型的には、少なくとも１つのメモリと、少なくとも１つのプロセッサと、を有するマイクロコンピュータである。メモリには、操舵制御に用いられる各種のプログラムやマップが記憶されている。プロセッサがメモリからプログラムを読み出して実行することにより、自動操舵制御に関係する各種の機能が実現される。制御装置４０は、複数のマイクロコンピュータから構成されていてもよい。

自動操舵制御において、制御装置４０は、モータドライバ２０に対して制御量を与える。この制御量は、ＥＰＳ装置１０の制御量（以下、「ＥＰＳ制御量」とも称す。）である。ＥＰＳ制御量は、目標操舵角θ＊（詳細は後述）により特定される。ＥＰＳ制御量は、電流またはトルクで表される。制御装置３０は、モータドライバ２０に与えるＥＰＳ制御量を調整することによって、電動モータ１８からステアリング機構１６に付与されるトルクを制御する。以下、制御装置４０の構成例について説明する。

１－２．制御装置の機能構成例
図２は、制御装置４０の機能構成例を示すブロック図である。図２に示されるように、制御装置４０は、情報取得部４１と、自動操舵制御部４２と、フェールセーフ制御部４３と、予備値計算部４４と、を備えている。これらの機能は、制御装置４０のプロセッサが、メモリに格納された各種の制御プログラムを実行することにより実現される。

１－２－１．情報取得部
情報取得部４１は、運転環境情報に関する信号を各種のセンサから取り込む。情報取得部４１は、取り込んだ信号を更に処理する。情報取得部４１による信号の処理には、外界センサ３４（具体的には、カメラ）からの画像データの解析処理が含まれる。この解析処理では、車両ＶＨの前方の道路に形成された白線が認識される。この解析処理では、また、認識された白線に基づいて、自動操舵制御の実行に必要となる車線情報が生成される。

図３は、車線情報の例を説明する図である。車線情報には、図３に示される左白線ＬＬおよび右白線ＬＲの情報が含まれる。左白線ＬＬおよび右白線ＬＲは、画像データの解析処理により認識される車線区画線である。車線情報には、基準線ＲＬの情報も含まれる。基準線ＲＬは、例えば、左白線ＬＬおよび右白線ＬＲの中央の位置に設定される。別の例では、基準線ＲＬは、左白線ＬＬから所定距離だけ右白線ＬＲに近づけた位置に設定される。車両ＶＨが走行する車線を同一車線に維持するための自動操舵制御が行われる場合、基準線ＲＬは、車両ＶＨの目標走行ラインに設定される。

車線情報には、目標走行ラインの曲率ＣＬの情報も含まれる。曲率ＣＬは、目標走行ラインの曲率半径Ｒの逆数（つまり、ＣＬ＝１／Ｒ）である。車両ＶＨが走行する車線を同一車線に維持するための自動操舵制御が行われる場合、曲率ＣＬは、基準線ＲＬの曲率半径Ｒの逆数に等しい。

車線情報には、横偏差Ｄｙおよびヨー角θｙの情報も含まれる。横偏差Ｄｙは、車両ＶＨの基準位置ＲＰから、目標走行ラインとしての基準線ＲＬまでの車線幅方向における距離である。つまり、横偏差Ｄｙは、目標走行ラインに対する車両ＶＨの逸脱量である。なお、基準位置ＲＰは、車両ＶＨの任意の位置に設定される。ヨー角θｙは、目標走行ラインに対する車両ＶＨの向きのずれ角である。ヨー角θｙは、例えば次のように計算される。まず、車両ＶＨの前後方向に延びる仮想線ＶＬを設定する。続いて、仮想線ＶＬと、目標走行ラインとの交点を通る、当該目標走行ラインの接線ＴＬを設定する。仮想線ＶＬと接線ＴＬのなす角がヨー角θｙである。

図２に戻り、制御装置４０の機能構成例の説明を続ける。情報取得部４１は、運転環境情報および車線情報を自動操舵制御部４２に送る。

１－２－２．自動操舵制御部
自動操舵制御部４２は、運転環境情報および車線情報に基づいて、自動操舵制御を行う。図４は、自動操舵制御部４２の制御構成例を示すブロック図である。図４に示されるように、自動操舵制御部４２は、ＦＦ（Feedforward）制御部４２ａと、ＦＢ（Feedback）制御部４２ｂと、横偏差積分制御部４２ｃと、加算部４２ｄ～ｆと、ゲイン乗算部４２ｇおよびｈと、スラントＦＦ制御部４２ｉと、直進積分制御部４２ｊと、を備えている。

ＦＦ制御部４２ａは、曲率ＣＬに応じて設定される目標横加速度Ａｙ＊のＦＦ制御項Ａｙ１を、次式（１）を用いて計算する。
Ａｙ１＝ＣＬ×Ｖ^２×Ｋ１ ・・・（１）
式（１）において、Ｖは走行速度であり、Ｋ１はＦＦ制御ゲインである。

ＦＢ制御部４２ｂは、横偏差Ｄｙに応じて設定される目標横加速度Ａｙ＊のＦＢ制御項Ａｙ２を、次式（２）を用いて計算する。ＦＢ制御部４２ｂは、また、走行速度Ｖの横方向の成分Ｖｙに応じて設定される目標横加速度Ａｙ＊のＦＢ制御項Ａｙ３を、次式（３）を用いて計算する。
Ａｙ２＝Ｄｙ×Ｋ２ ・・・（２）
Ａｙ３＝Ｖｙ×Ｋ３ ・・・（３）
式（２）において、Ｋ２は横偏差ＦＢ制御ゲインである。式（３）において、Ｋ３は横速度ＦＢ制御ゲインである。

横偏差積分制御部４２ｃは、横偏差Ｄｙを時間で積分した目標横加速度Ａｙ＊の積分制御項Ａｙ４を、次式（４）を用いて計算する。
Ａｙ４＝Ａｙ４（ｎ－１）＋Ｄｙ×ｔ×Ｋ４ ・・・（４）
式（４）において、Ａｙ４（ｎ－１）は、Ａｙ４の計算の直前の計算周期において計算された積分制御項であり、ｔは計算周期であり、Ｋ４は横偏差積分制御ゲインを表す。横偏差積分制御ゲインＫ４は、単位時間あたり（１計算周期あたり）に積分制御項Ａｙ４を変化させることのできる度合を設定する定数として機能する。積分制御項Ａｙ４は、横偏差Ｄｙを横偏差積分制御ゲインＫ４に比例させて積分した値である。従って、横偏差積分制御ゲインＫ４が大きいほど、横偏差Ｄｙが蓄積される速度が上昇する。

加算部４２ｄは、次式（５）を用いて目標横加速度Ａｙ＊を計算する。
Ａｙ＊＝Ａｙ１＋Ａｙ２＋Ａｙ３＋Ａｙ４ ・・・（５）
つまり、目標横加速度Ａｙ＊は、ＦＦ制御項Ａｙ１、ＦＢ制御項Ａｙ２～Ａｙ３および積分制御項Ａｙ４の合算により計算される。

ここで、ＦＦ制御項Ａｙ１、ＦＢ制御項Ａｙ２～Ａｙ３および積分制御項Ａｙ４は、目標走行ラインに対する車両ＶＨの逸脱量を低減するための制御項であり、本願における「ライン追従制御項」に該当する。

ゲイン乗算部４２ｇは、次式（６）を用いて基本目標タイヤ切れ角δ０を計算する。
δ０＝Ａｙ＊×Ｋ５ ・・・（６）
式（６）において、Ｋ５は、目標横加速度Ａｙ＊を基本目標タイヤ切れ角δ０に変換するためのゲインである。

スラントＦＦ制御部４２ｉは、車両ＶＨが走行する路面の傾斜角（スラント角）θｓと走行速度Ｖに応じて設定されるスラントＦＦ制御項δ１を、次式（７）を用いて計算する。
δ１＝－θｓ×Ｋｈ×Ｋ６×Ｌ×ｇ ・・・（７）
式（７）において、Ｋｈはスタビリティファクタであり、Ｋ６は走行速度Ｖに応じて設定されるゲインであり、Ｌはホイールベースであり、ｇは重力加速度である。

ここで、傾斜角θｓは、運転環境情報に含まれる横加速度Ｇｙおよびヨーレートγを、次式（８）に代入することにより計算される。
θｓ＝（γＶ－Ｇｙ）／ｇ ・・・（８）

加算部４２ｅは、次式（９）を用いて目標タイヤ切れ角δ＊を計算する。
δ＊＝δ０＋δ１ ・・・（９）
つまり、目標タイヤ切れ角δ＊は、基本目標タイヤ切れ角δ０とスラントＦＦ制御項δ１の合算により計算される。

ゲイン乗算部４２ｈは、次式（１０）を用いて基本目標操舵角θ０を計算する。
θ０＝δｙ＊×Ｋ７ ・・・（１０）
式（１０）において、Ｋ７は、目標タイヤ切れ角δ＊を基本目標操舵角θ０に変換するためのゲインである。

直進積分制御部４２ｊは、ヨー角θｙを時間で積分した目標操舵角θ＊の直進積分制御項θ１を、次式（１１）を用いて計算する。
θ１＝θ１（ｎ－１）＋θｙ×ｔ×Ｋ８ ・・・（１１）
式（１１）において、θ１（ｎ－１）は、θ１の計算の直前の計算周期において計算された直進積分制御項であり、ｔは計算周期であり、Ｋ８は直進積分制御ゲインを表す。直進積分制御ゲインＫ８は、単位時間あたり（１計算周期あたり）に直進積分制御項θ１を変化させることのできる度合を設定する定数として機能する。直進積分制御項θ１は、ヨー角θｙを直進積分制御ゲインＫ８に比例させて積分した値である。従って、直進積分制御ゲインＫ８が大きいほど、ヨー角θｙが蓄積される速度が上昇する。

加算部４２ｆは、次式（１２）を用いて目標操舵角θ＊を計算する。
θ＊＝θ０＋θ１ ・・・（１２）
つまり、目標操舵角θ＊は、基本目標操舵角θ０と直進積分制御項θ１の合算により計算される。

１－２－３．フェールセーフ制御部
図２に戻り、制御装置４０の機能構成例の説明を続ける。フェールセーフ制御部４３は、加速度センサ３１に異常が発生した場合に、自動操舵制御のフェールセーフ制御を実行する。加速度センサ３１に異常が発生したか否かは、加速度センサ３１からの異常信号の入力に基づいて判定される。加速度センサ３１が１基のみ搭載されている場合は、この判定手法が有効である。

加速度センサ３１が２基以上搭載されている場合、加速度センサ３１の各信号を比較することにより異常の発生を判定することができる。ここでは、加速度センサ３１Ａおよび３１Ｂが搭載されている場合を考える。加速度センサ３１Ａの検出値Ｇｙ＿ｓｅｎと、加速度センサ３１Ｂのそれとの差が閾値以上である場合、これらのセンサの一方で異常が発生していると判定される。

異常信号の入力がない場合において、検出値Ｇｙ＿ｓｅｎの差が閾値以上であるときは、加速度センサ３１Ａと３１Ｂのどちらにおいて異常が発生しているのかを特定することが困難である。よって、この場合は、加速度センサ３１に異常が発生したと判定するのが自動操舵制御の実行による走行安全性を確保する観点から有効である。

加速度センサ３１に異常が発生したと判定された場合、制御装置４０は、検出値Ｇｙ＿ｓｅｎの使用を中止する。加速度センサ３１が２基以上搭載されている場合、全ての検出値Ｇｙ＿ｓｅｎの使用が中止される。そうすると、検出値Ｇｙ＿ｓｅｎを使用する各種の処理の実行も中止される。具体的には、自動操舵制御部４２による目標操舵角θ＊の計算処理の実行が中止される。

ただし、目標操舵角θ＊の計算処理の実行は、フェールセーフ制御の実行が開始されることで継続される。フェールセーフ制御の実行が開始されると、自動操舵制御部４２がそれまで実行していた目標操舵角θ＊の計算処理と基本的に同じ処理が、フェールセーフ制御部４３におい実行される。フェールセーフ制御を実行するための制御構成例は、図３に示した例と基本的に同じである。ただし、フェールセーフ制御が実行されると、目標操舵角θ＊の計算処理において、横加速度Ｇｙの予備値Ｇｙ＿ｂａｃが使用される。より具体的に述べると、スラントＦＦ制御項δ１の計算が、検出値Ｇｙ＿ｓｅｎではなく予備値Ｇｙ＿ｂａｃを使用して行われる。この予備値Ｇｙ＿ｂａｃは、予備値計算部４４において計算される。

１－２－４．予備値計算部
予備値計算部４４は、横加速度Ｇｙの推定値Ｇｙ＿ｅｓｔと、学習値ＫＧｙと、を用いて予備値Ｇｙ＿ｂａｃを計算する。図５は、予備値計算部４４（制御装置４０のプロセッサ）が行う計算処理の流れを示すフローチャートである。なお、図５に示される処理ルーチンは、所定の制御周期ごとに繰り返し実行される。

図５に示されるルーチンでは、まず、推定値Ｇｙ＿ｅｓｔが計算される（ステップＳ１１）。推定値Ｇｙ＿ｅｓｔは、例えば、図６に示される特性に対応する制御マップに基づいて計算される。図６に示される例では、横加速度Ｇｙと、操舵角θと、走行速度Ｖとの関係が示される。推定値Ｇｙ＿ｅｓｔは、操舵角θおよび走行速度Ｖに基づいた制御マップの参照により計算される。

ステップＳ１１に続いて、加速度センサ３１が正常であるか否かが判定される（ステップＳ１２）。この判定手法としては、フェールセーフ制御部４３の説明において述べたいくつかの例が挙げられる。

ステップＳ１２の判定結果が肯定的なものである場合、学習値ＫＧｙが計算される（ステップＳ１３）。学習値ＫＧｙは、検出値Ｇｙ＿ｓｅｎと、ステップＳ１１において計算された推定値Ｇｙ＿ｅｓｔとの誤差ＥＲＲに基づいて計算される。学習値ＫＧｙは、誤差ＥＲＲを小さくするような値が設定される。学習値ＫＧｙは、現在から遡った所定時間内の誤差ＥＲＲの逆数の平均値でもよい。学習値ＫＧｙの計算の際に、誤差ＥＲＲの取得タイミングに応じた重み付けが行われてもよい。例えば、直近のデータを重視するのであれば、現在に近いデータに対して大きな重み係数が乗算される。加速度センサ３１の経時劣化を考慮するのであれば、過去のデータに対して大きな重み係数が乗算される。

ステップＳ１３に続いて、予備値Ｇｙ＿ｂａｃが計算される（ステップＳ１４）。予備値Ｇｙ＿ｂａｃは、ステップＳ１１において計算された推定値Ｇｙ＿ｅｓｔと、ステップＳ１３において計算された学習値ＫＧｙと、を用いて計算される（Ｇｙ＿ｂａｃ＝Ｇｙ＿ｅｓｔ×ＫＧｙ）。

ステップＳ１４同様、ステップＳ１２の判定結果が否定的なものである場合も、予備値Ｇｙ＿ｂａｃが計算される（ステップＳ１５）。ただし、ステップＳ１４の処理が行われる場合と異なり、ステップＳ１５の処理が行われる場合は、加速度センサ３１が正常でない。そのため、検出値Ｇｙ＿ｓｅｎの信頼性が低くなっており、学習値ＫＧｙのそれも低いことが予想される。そのため、ステップＳ１５の予備値Ｇｙ＿ｂａｃの計算においては、ステップＳ１２の処理が行われる以前に計算された学習値ＫＧｙ＿ｐが用いられる。この学習値ＫＧｙ＿ｐとしては、ステップＳ１２の処理が行われる直前に計算された学習値ＫＧｙが例示される。

１－３．目標操舵角計算処理
図７は、制御装置４０（プロセッサ）が行う目標操舵角θ＊の計算処理の流れを示すフローチャートである。なお、目標操舵角θ＊の一連の計算処理において横加速度Ｇｙが使用されるのは、スラントＦＦ制御項δ１の計算のみである。そのため、図７に示される例では、スラントＦＦ制御項δ１の計算に着目した処理の流れが説明される。また、図７に示される処理ルーチンは、所定の制御周期ごとに繰り返し実行される。

図７に示されるルーチンでは、まず、加速度センサ３１が正常であるか否かが判定される（ステップＳ２１）。ステップＳ２１の処理の内容は、図５のステップＳ１２のそれと同じである。

ステップＳ２１の判定結果が肯定的なものである場合、検出値Ｇｙ＿ｓｅｎを用いてスラントＦＦ制御項δ１が計算される（ステップＳ２２）。判定結果が肯定的なものであるということは、加速度センサ３１は正常であると判定されていることを意味する。ステップＳ２２の処理は、自動操舵制御部４２による処理として行われる。

ステップＳ２１の判定結果が否定的なものである場合、車速センサ３２またはヨーレートセンサ３３が正常であるか否かが判定される（ステップＳ２３）。ステップＳ２３の判定は、車速センサ３２またはヨーレートセンサ３３からの異常信号の入力に基づいて判定される。２基以上の車速センサ３２（またはヨーレートセンサ３３）が車両１０に搭載されている場合、加速度センサ３１の判定手法を適宜援用して、ステップＳ２３の処理を行ってもよい。

ステップＳ２３の判定結果が肯定的なものである場合、予備値Ｇｙ＿ｂａｃを用いてスラントＦＦ制御項δ１が計算される（ステップＳ２４）。判定結果が肯定的なものであるということは、車速センサ３２およびヨーレートセンサ３３が正常であると判定されていることを意味する。故に、推定値Ｇｙ＿ｅｓｔおよび予備値Ｇｙ＿ｂａｃの信頼性は保たれている。ステップＳ２４の処理は、フェールセーフ制御部４３による処理として行われる。

ステップＳ２３の判定結果が否定的なものである場合、スラントＦＦ制御項δ１の計算が中止される（ステップＳ２５）。判定結果が否定的なものであるということは、車速センサ３２またはヨーレートセンサ３３が正常でないと判定されていることを意味する。そうすると、走行速度Ｖおよびヨーレートγを用いて計算される推定値Ｇｙ＿ｅｓｔの信頼性が低下していることが予想される。以上の理由から、目標走行ラインに対する逸脱量が大きくなるのを抑えるために、スラントＦＦ制御項δ１の計算が中止される。

スラントＦＦ制御項δ１の計算が中止された場合、スラントＦＦ制御項δ１を除外して目標操舵角θ＊の計算が行われる。つまり、上式（９）の目標タイヤ切れ角δ＊の計算が、基本目標タイヤ切れ角δ０のみを用いて行われる。ただしこの場合は、目標操舵角θ＊の計算にスラントＦＦ制御項δ１が考慮されなくなるので、目標走行ラインに対する逸脱量が大きくなる可能性がある。

そこで、この場合は、横偏差積分制御ゲインＫ４を大きくする。既に述べたように、横偏差積分制御ゲインＫ４を大きくすれば、横偏差Ｄｙが蓄積される速度が上昇する。したがって、スラントＦＦ制御項δ１の計算が中止された場合にこのようなゲイン調整が行われれば、スラントＦＦ制御項δ１の除外による目標走行ラインへの追従性の低下を抑えることが可能となる。なお、横偏差積分制御ゲインＫ４の調整は、フェールセーフ制御部４３による処理として行われる。

ステップＳ２３の判定結果が否定的なものとなった理由が車速センサ３２での異常の発生に起因する場合は、ステップＳ２５の処理においてＦＢ制御項Ａｙ３の計算も中止される。この理由は、ＦＢ制御項Ａｙ３の計算に走行速度Ｖが用いられるからである（上式（３）参照）。ＦＢ制御項Ａｙ３の計算が中止されれば、目標走行ラインへの追従性の低下を抑えることが可能となる。

１－４．効果
以上説明した第１実施形態によれば、加速度センサ３１に異常が発生した場合に検出値Ｇｙ＿ｓｅｎの使用が中止され、その代わりに予備値Ｇｙ＿ｂａｃが使用される。そのため、加速度センサ３１に異常が発生した後も目標操舵角θ＊の計算を続けて自動操舵制御の実行を継続することが可能となる。

特に、第１実施形態によれば、学習値ＫＧｙが計算されるので次の効果が期待される。図８は、学習値ＫＧｙの計算による効果を説明するタイミングチャートである。図８の上段には３種類の横加速度Ｇｙ（すなわち、検出値Ｇｙ＿ｓｅｎ、推定値Ｇｙ＿ｅｓｔおよび予備値Ｇｙ＿ｂａｃ）の推移が示されている。この推移から分かるように、タイミングＴ１の前後で検出値Ｇｙ＿ｓｅｎが大きく変化している。この検出値Ｇｙ＿ｓｅｎの変化は、タイミングＴ１において加速度センサ３１に異常が発生したことを意味している。

図８の中段には、目標操舵角θ＊の計算に使用される横加速度Ｇｙが実線で示されている。この中段の実線と、上段の３種類の横加速度Ｇｙとを比較すると分かるように、タイミングＴ１以前においては目標操舵角θ＊の計算に検出値Ｇｙ＿ｓｅｎが使用されている。一方、タイミングＴ１以降においては、目標操舵角θ＊の計算に予備値Ｇｙ＿ｂａｃが使用されている。この理由は、タイミングＴ１以降はフェールセーフ制御が実行されているためである。なお、タイミングＴ１の直後の僅かな期間に予備値Ｇｙ＿ｂａｃが僅かに変化しているのは、フェールセーフ制御の実行が開始されるまでは検出値Ｇｙ＿ｓｅｎを用いて予備値Ｇｙ＿ｂａｃおよび目標操舵角θ＊が計算されるためである。

図８の下段には、タイミングＴ１以降に予備値Ｇｙ＿ｂａｃを使用した場合の目標操舵角θ＊の推移が実線（ＥＭ）で示されている。また、この比較として、タイミングＴ１以降に推定値Ｇｙ＿ｅｓｔを使用した場合の目標操舵角θ＊の推移が、破線（ＲＥ）で示されている。実線（ＥＭ）と破線（ＲＥ）を比較すると分かるように、予備値Ｇｙ＿ｂａｃを使用した場合は、推定値Ｇｙ＿ｅｓｔを使用した場合に比べ、タイミングＴ１の直後における目標操舵角θ＊の変化の幅が小さくなる。この理由は、前者の場合には、加速度センサ３１が正常である間に学習値ＫＧｙが計算されており、タイミングＴ１以降に計算された推定値Ｇｙ＿ｅｓｔは、この学習値ＫＧｙ（すなわち、学習値ＫＧｙ＿ｐ））により修正され続けるためである。

このように、第１実施形態によれば、フェールセーフ制御の実行の開始に伴う操舵トルクの変動の幅を極力小さくして、車両ＶＨの乗員が違和感を覚えるのを抑えることが可能となる。

また、第１実施形態によれば、加速度センサ３１に異常が発生し、かつ、車速センサ３２またはヨーレートセンサ３３に異常が発生した場合には、目標操舵角θ＊の計算からスラントＦＦ制御項δ１を除外して当該計算を継続することが可能となる。したがって、このような場合においても自動操舵制御の実行を継続することが可能となる。また、この場合には、横偏差積分制御ゲインＫ４が大きくされることから、スラントＦＦ制御項δ１の除外による目標走行ラインへの追従性の低下を補うことが可能となる。

２．第２実施形態
本発明の第２実施形態に係る自動操舵システムについて、図９および１０を参照しながら説明する。なお、上記第１実施形態の説明と重複する説明については適宜省略される。

２－１．概要
上記第１実施形態では、加速度センサ３１に異常が発生した場合、フェールセーフ制御の実行の開始に伴い、目標操舵角θ＊の計算に使用される横加速度Ｇｙが、検出値Ｇｙ＿ｓｅｎから予備値Ｇｙ＿ｂａｃに成り行きで変更された。しかしながら、図８の下段で説明したように、タイミングＴ１以降、かつ、フェールセーフ制御の実行が開始されるまでの期間（以下、「移行期間」とも称す。）ＰＴでは、検出値Ｇｙ＿ｓｅｎを用いて予備値Ｇｙ＿ｂａｃおよび目標操舵角θ＊が計算される。そのため、この移行期間ＰＴに目標操舵角θ＊が変化してしまうのは避けられない。

ただし、タイミングＴ１またはその直前のスラントＦＦ制御項δ１＿Ｔ１によっては、移行期間ＰＴにおける目標操舵角θ＊の変化が許容される場合も想定される。そこで、第２実施形態では、スラントＦＦ制御項δ１＿Ｔ１の絶対値｜δ１＿Ｔ１｜に応じて移行期間ＰＴが延長される。図９は、移行期間ＰＴの延長例を説明する図である。図９には、目標操舵角θ＊の計算（すなわち、スラントＦＦ制御項δ１の計算）に使用される横加速度Ｇｙが示されている。この図９に示す検出値Ｇｙ＿ｓｅｎと予備値Ｇｙ＿ｂａｃ＿ｅｍ１の組み合わせが、図８の中段に実線で示した横加速度Ｇｙに相当する。

図９に示すタイミングＴ１からＴ２までの移行期間ＰＴ＿ｅｍ１は、第１実施形態の移行期間ＰＴに相当する。第２実施形態では、タイミングＴ２からＴ３までの移行期間ＰＴ＿ｅｍ２が、絶対値｜δ１＿Ｔ１｜に応じて設定される。ここで、絶対値｜δ１＿Ｔ１｜が大きいということは、路面の傾斜方向に車両ＶＨの位置がずれ易くなっていることを意味する。そこで、移行期間ＰＴ＿ｅｍ２は、絶対値｜δ１＿Ｔ１｜が小さくなるほど長い期間に設定される。

移行期間ＰＴ＿ｅｍ２においては、目標操舵角θ＊の計算が横加速度Ｇｙの中間値Ｄｙ＿ｍｉｄを用いて行われる。中間値Ｄｙ＿ｍｉｄは、検出値Ｄｙ＿ｓｅｎと予備値Ｄｙ＿ｂａｃの間の値である。中間値Ｄｙ＿ｍｉｄは、タイミングＴ２においては検出値Ｄｙ＿ｓｅｎと等しく、タイミングＴ２からＴ３に向かうほど予備値Ｄｙ＿ｂａｃに近づくように設定される。このような中間値Ｄｙ＿ｍｉｄの設定が行われることで、移行期間ＰＴ＿ｅｍ２における目標操舵角θ＊の変化速度が緩められる。

なお、移行期間ＰＴ＿ｅｍ２の設定処理は、図２に示したフェールセーフ制御部４３の一機能により実現される。中間値Ｄｙ＿ｍｉｄの設定処理は、図２に示した予備値計算部４４の一機能により実現される。

２－２．目標操舵角計算処理
図１０は、制御装置４０（プロセッサ）が行う目標操舵角θ＊の計算処理の流れを示すフローチャートである。なお、図７の説明で述べた理由と同様の理由により、図１０に示される例では、スラントＦＦ制御項δ１の計算に着目した処理の流れが説明される。また、図１０に示される処理ルーチンは、所定の制御周期ごとに繰り返し実行される。

図１０に示されるルーチンでは、ステップＳ２３の判定結果が肯定的なものである場合、ステップＳ３１～Ｓ３３の処理が行われる。その他の処理については図８で説明した処理と同じである。以下、ステップＳ３１～Ｓ３３の処理について説明する。

ステップＳ３１では、移行期間ＰＴ＿ｅｍ２が計算される。移行期間ＰＴ＿ｅｍ２は、ステップＳ２１の処理タイミングまたはその直前に計算されたスラントＦＦ制御項δ１の絶対値（つまり、絶対値｜δ１＿Ｔ１｜）に基づいて計算される。具体的には、絶対値｜δ１＿Ｔ１｜が小さくなるほど、移行期間ＰＴ＿ｅｍ２が長い期間に設定される。

ステップＳ３２では、中間値Ｇｙ＿ｍｉｄを用いてスラントＦＦ制御項δ１が計算される。中間値Ｇｙ＿ｍｉｄは、例えば、次式（１３）を用いて計算される。
Ｇｙ＿ｍｉｄ＝Ｇｙ＿ｓｅｎ＿Ｔ１×Ｇｙ＿ｂａｃ（ｔ）×Ｃ（ｔ） ・・・（１３）
式（１３）において、Ｇｙ＿ｓｅｎ＿Ｔ１は、ステップＳ２１の処理タイミングまたはその直前の検出値Ｇｙ＿ｓｅｎである。Ｇｙ＿ｂａｃ（ｔ）は、移行期間ＰＴ＿ｅｍ２において時々刻々と計算される予備値Ｇｙ＿ｂａｃである。Ｃ（ｔ）は、経過時間ｔに応じて減少する係数である。

ステップＳ３３では、移行期間ＰＴ＿ｅｍ２が経過したか否かが判定される。ステップＳ３３の判定結果が否定的なものである場合、ステップＳ３２の処理が再度行われる。つまり、ステップＳ３２およびＳ３３の処理は、ステップＳ３３において肯定的な判定結果が得られるまで繰り返し行われる。肯定的な判定結果が得られた場合、ステップＳ２４の処理が行われる。

２－３．効果
以上説明した第２実施形態によれば、絶対値｜δ１＿Ｔ１｜に応じて移行期間ＰＴ＿ｅｍ２が設定される。移行期間ＰＴ＿ｅｍ２は、絶対値｜δ１＿Ｔ１｜が小さくなるほど長い期間に設定される。また、移行期間ＰＴ＿ｅｍ２では、目標操舵角θ＊の計算が中間値Ｄｙ＿ｍｉｄを用いて行われる。そのため、移行期間ＰＴ＿ｅｍ２における目標操舵角θ＊の変化速度が緩めることが可能となる。変化速度を緩めれば、移行期間ＰＴ＿ｅｍ２において車両ＶＨの乗員が違和感を覚えるのを抑えることが可能となる。

３１ 加速度センサ
３２ 車速センサ
３３ ヨーレートセンサ
３４ 外界センサ
３５ 操舵系センサ
４０ 制御装置
４２ 自動操舵制御部
４２ａ ＦＦ制御部
４２ｂ ＦＢ制御部
４２ｃ 横偏差積分制御部
４２ｄ～４２ｆ 加算部
４２ｇ，４２ｈ ゲイン乗算部
４２ｉ スラントＦＦ制御部
４２ｊ 直進積分制御部
４３ フェールセーフ制御部
４４ 予備値計算部
１００ 操舵制御システム
Ａｙ１ ＦＦ制御項
Ａｙ２，Ａｙ３ ＦＢ制御項
Ａｙ４ 積分制御項
Ｇｙ 横加速度
Ｇｙ＿ｂａｃ 予備値
Ｇｙ＿ｅｓｔ 推定値
Ｇｙ＿ｍｉｄ 中間値
Ｇｙ＿ｓｅｎ 検出値
ＫＧｙ 学習値
ＰＴ，ＰＴ＿ｅｍ１，ＰＴ＿ｅｍ２ 移行期間
δ１ スラントＦＦ制御項
θｓ 傾斜角（スラント角）
θ＊ 目標操舵角

Claims (3)

1. 車両の自動操舵制御を行う自動操舵システムであって、
   前記車両の運転環境情報を検出する検出装置と、
   前記運転環境情報に基づいて、前記自動操舵制御における目標操舵角を計算する目標操舵角計算処理を行う制御装置と、
   を備え、
   前記検出装置は、
   前記車両の横加速度を検出する加速度センサと、
   前記車両の走行速度を検出する車速センサと、
   前記車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサと、
   を含み、
   前記制御装置は、更に、前記横加速度の学習値を計算し、
   前記学習値が、前記横加速度の検出値と、前記走行速度および前記ヨーレートを用いて計算される前記横加速度の推定値と、の誤差に基づいて計算され、
   前記制御装置は、前記目標操舵角計算処理において、前記加速度センサが正常であるか否かを判定し、
   前記加速度センサが正常であると判定された場合、前記検出値を用いて前記目標操舵角を計算し、
   前記加速度センサが正常でないと判定された場合、前記目標操舵角の計算に使用する前記横加速度を、前記検出値から前記横加速度の予備値に切り替え、
   前記予備値が、前記推定値と、前記加速度センサが正常でないと判定されるタイミングよりも前に計算された前記学習値と、を用いて計算される
   ことを特徴とする自動操舵システム。
2. 請求項１に記載の自動操舵システムであって、
   前記制御装置は、前記目標操舵角計算処理において、路面の傾斜角に応じて設定される傾斜角フィードフォワード制御項を用いて前記目標操舵角を計算し、
   前記傾斜角フィードフォワード制御項は、
   前記加速度センサが正常であると判定された場合、前記検出値を用いて計算され、
   前記加速度センサが正常でないと判定された場合、前記タイミングから起算される所定の移行期間の経過後においては前記予備値を用いて計算され、
   前記移行期間の最中、前記検出値から前記予備値に徐々に近づく中間値を用いて計算され、
   前記移行期間が、前記タイミングの直前の前記検出値を用いて計算された前記傾斜角フィードフォワード制御項の絶対値が小さくなるほど長い期間に設定される
   ことを特徴とする自動操舵システム。
3. 請求項１または２に記載の自動操舵システムであって、
   前記制御装置は、前記目標操舵角計算処理において、
   路面の傾斜角に応じて設定される傾斜角フィードフォワード制御項を計算し、
   前記運転環境情報に基づいて、前記車両の目標走行ラインに対する逸脱量を低減するための制御項を示すライン追従制御項を計算し、
   前記ライン追従制御項は、前記逸脱量を時間で積分した積分制御項を含み、
   前記加速度センサが正常でないと判定された場合、前記車速センサおよび前記ヨーレートセンサが正常であるか否かを判定し、
   前記車速センサおよび前記ヨーレートセンサが正常であると判定された場合、前記ライン追従制御項および前記傾斜角フィードフォワード制御項を用いて前記目標操舵角を計算し、
   前記車速センサまたは前記ヨーレートセンサが正常でないと判定された場合、前記傾斜角フィードフォワード制御項を用いずに前記積分制御項を用いて前記目標操舵角を計算し、
   前記傾斜角フィードフォワード制御項を用いない場合は、それを用いる場合に比べて、前記積分制御項の制御ゲインが大きくされる
   ことを特徴とする自動操舵システム。

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