JP7241800B2 - 車両制御装置及び車両制御方法 - Google Patents

Description

本願は、車両制御装置及び車両制御方法に関する。

従来の車両制御装置では、周囲車両の未来の挙動を予測した上で、自車両の未来の動作計画を生成し、その動作計画に基づいた推奨操作量を生成するものが知られている（例えば、特許文献１）。

特許文献１に開示される車両制御装置は、進行方向の加減速度及び舵角変化率が制御入力として与えられることにより、自車両の挙動を模擬する自車両モデルを用いて、自車両挙動予測部が、進行方向の加減速度及び舵角変化率を制御入力とする自車両モデルを用いて、道路上における自車両の将来の挙動を算出する。また、制約設定部は、自車両の将来の挙動に対して制約条件を設定する。

特許文献１に開示される車両制御装置における最適制御量決定部は、自車両挙動予測部に制御入力を与える。そして、最適制御量決定部は、自車両挙動予測部により予測された自車両の挙動に関して、予測される周囲車両の将来の挙動との関係を評価するための評価関数を含む所定の評価関数を用いて評価する。この評価を通じて、最適制御量決定部は、自車両挙動予測部に与えた制御入力が、自車両の走行を制御するための制御量として用いるのに適しているか否かを判定し、適しているとの判定結果が得られるまで、自車両挙動予測部に与える制御入力を探索する。

特開２０１７－８４１１０号公報

特許文献１には、上述のように、制約条件を緩和する場合、自車両の走行を制御するための制御量として用いる制御入力を決定できるまで、複数の要素の制約条件を予め定めた順序で順次緩和していく車両制御装置が記載されている。

しかしながら、はみ出し禁止のセンターラインが引かれている道路の路肩に駐車車両が存在するような状況で自車両が走行する際には、適切に制約条件を緩和できず、自車両の走行に必要な解、すなわち、目標制御量が得られないおそれがあった。

本開示は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、評価関数による最適化問題の制約条件を適切に緩和することにより、自動運転において、より人間に近い運転動作を実現できる車両制御装置及び車両制御方法を得る。

本開示に係る車両制御装置は、
自車両の挙動を制約する第一の制約条件を生成する第一の制約条件設定部と、
前記自車両の挙動を制約する第二の制約条件を生成する第二の制約条件設定部と、
前記自車両の挙動を模擬する動的車両モデルを用いて、前記第一の制約条件及び前記第二の制約条件の下で、現在から一定期間内の車両状態に関して評価する評価関数を設定する評価関数設定部と、
前記評価関数設定部で設定した前記評価関数の評価値の度合いが良くなる車両状態の解を演算する解演算部と、
前記解演算部で得られた前記解に基づき、現在から一定期間内の前記自車両の走行を制御するための目標制御量を算出する制御量設定部と、を備え、
前記第一の制約条件は、少なくとも交通法規に基づく制約条件を含み、
前記評価関数は、第一の制約条件を緩和する量を表す緩和量を含まず、前記第二の制約条件を緩和する量を表す緩和量を含み、かつ、緩和による前記第二の制約条件からの緩和量が大きくなるほど前記評価値の度合いが悪くなる評価項目を含み、
前記解演算部は、前記第一の制約条件に制限されることにより前記解が得られない場合は、前記第一の制約条件のうち交通法規に基づく制約条件を第二の制約条件に変更することを特徴とする。

本開示に係る車両制御方法は、
自車両の挙動を制約する第一の制約条件を生成するステップと、
前記自車両の挙動を模擬する動的車両モデルを用いて、前記第一の制約条件の下で、現在から一定期間内の車両状態に関して評価する評価関数の評価値の度合いが良くなる車両状態の解を演算するステップと、
前記解が得られた場合は、現在から一定期間内の前記自車両の走行を制御するための目標制御量を算出するステップと、
前記第一の制約条件に制限されることにより前記解が得られない場合は、前記第一の制約条件の一部を緩和した第二の制約条件の下で前記解を演算するステップと、を含み、
前記評価関数は、緩和による前記第一の制約条件の一部からの緩和量が大きくなるほど前記評価値の度合いが悪くなる評価項目を含むことを特徴とする。

本開示に係る車両制御装置及び車両制御方法によれば、評価関数による最適化問題の制約条件を適切に緩和することにより、自動運転において、より人間に近い運転動作を実現できるという効果を奏する。

実施の形態１に係る車両制御装置の機能ブロック図である。 実施の形態１に係る車両制御装置を搭載した車両の概略構成を示すシステム構成図である。 実施の形態１に係る車両制御装置における座標系を説明する図である。 実施の形態１に係る車両制御方法を表すフローチャート図である。 実施の形態１に係る車両制御装置において、解が得られない状況を説明する図である。 実施の形態２に係る車両制御装置の機能ブロック図である。 実施の形態２に係る車両制御装置の動作を示すフローチャート図である。 実施の形態１及び２に係る車両制御装置を実現するハードウェア構成を示す図である。 実施の形態１及び２に係る車両制御装置を実現するハードウェア構成を示す図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る車両制御装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
実施の形態１に係る車両制御装置１００は、第一の制約条件設定部２２０、第二の制約条件設定部２３０、評価関数設定部２４０、解演算部２５０及び制御量設定部２６０を備える。

車両制御ユニット２００は車両の制御を行うユニットであり、車両制御装置１００及び自車両状態推定部２１０を備える。

車両制御装置１００及び車両制御ユニット２００は、車両制御に必要となる各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及びプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）から構成される。たとえば、先進運転支援システム電子制御ユニット（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｉｎｇ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ－Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ：ＡＤＡＳ－ＥＣＵ）が一例として挙げられる。車両制御装置１００及び車両制御ユニット２００のハードウェア及びソフトウェアについては、後述する。

第一の制約条件設定部２２０は、自車両周辺情報取得部１２０で得られた障害物の位置を含む情報に基づき、障害物の周辺に自車両が回避すべき危険領域５２と、自車両周辺情報取得部１２０で得られた車線情報を含む情報と交通法規に基づく進入禁止領域５３とをそれぞれ設定する。第二の制約条件設定部２３０は、第一制約条件の一部を緩和する第二の制約条件を設定する。第一の制約条件及び第二の制約条件の詳細については、後述する。

評価関数設定部２４０は、第一の制約条件設定部２２０で生成した第一の制約条件及び第二の制約条件設定部２３０で設定した第一の制約条件の一部を緩和する第二の制約条件に関する緩和量を評価項目として含む評価関数を生成する。解演算部２５０では、自車両１ａの挙動を模擬する動的車両モデルを用いて、現在の車両状態から一定期間内の将来に渡り、評価関数の評価値の度合いが良くなるような解を演算する。制御量設定部２６０では、解演算部２５０で演算された解に基づき、アクチュエータ制御部３１０へと出力する目標制御量を演算する。

車両制御装置１００には車両制御ユニット２００の外部からの入力装置として、自車両情報取得部１１０、自車両周辺情報取得部１２０及び障害物情報取得部１３０を備える。

自車両情報取得部１１０は、自車両１ａの情報を取得する機能を有する。たとえば、操舵角センサ１３１、操舵トルクセンサ１３２、ヨーレートセンサ１３３、速度センサ１３４、加速度センサ１３５等を用いて、自車両１ａの情報を取得する。

自車両周辺情報取得部１２０は、自車両１ａの周辺情報を取得する機能を有し、たとえば、前方カメラ１１１が一例として挙げられる。また、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）及び地図データ、全地球衛星測位システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ：ＧＮＳＳ）及び地図データ、レーダ、ソナー、車車間通信装置、路車間通信装置のいずれか一つまたは二つ以上の組み合わせであっても良い。

障害物情報取得部１３０は、自車両１ａの走行に支障をきたす可能性のある道路上あるいは道路周辺の障害物に関する障害物情報を取得する。障害物情報とは、障害物の位置を含む情報である。

車両制御ユニット２００の内部の構成として、車両制御装置１００及び自車両状態推定部２１０を備える。自車両状態推定部２１０は、自車両情報取得部１１０によって得られた自車両１ａの車両情報に基づき、自車両１ａの車両状態を推定する。

車両制御ユニット２００の外部の装置として、アクチュエータ制御部３１０を備える。アクチュエータ制御部３１０は、アクチュエータ（図示せず）が目標制御量を実現するように制御する機能を有する。アクチュエータ制御部３１０の一例として、ＥＰＳ－ＥＣＵが挙げられる。また、アクチュエータ制御部３１０は、パワートレインＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）、ブレーキＥＣＵも含む。なお、目標とする各種の制御量を総括して目標制御量と呼ぶ。

図２は、実施の形態１に係る車両制御装置１００を含む車両制御ユニット２００を搭載した車両の概略構成を示すシステム構成図である。車両１は、ステアリングホイール２、ステアリング軸３、操舵ユニット４、ＥＰＳモータ５、パワートレインユニット６、ブレーキユニット７、前方カメラ１１１、レーダセンサ１１２、ＧＮＳＳセンサ１２１、ナビゲーション装置１２２、操舵角センサ１３１、操舵トルクセンサ１３２、ヨーレートセンサ１３３、速度センサ１３４、加速度センサ１３５、車両制御ユニット２００、ＥＰＳコントローラ３１１、パワートレインコントローラ３１２及びブレーキコントローラ３１３を備える。

ドライバが車両１を操作するために設置されているステアリングホイール２は、ステアリング軸３に結合されている。ステアリング軸３には操舵ユニット４が連接されている。操舵ユニット４は、操舵輪としての前輪を回動自在に支持すると共に、車体フレームに転舵自在に支持されている。従って、ドライバのステアリングホイール２の操作によって発生したトルクはステアリング軸３を回転させ、操舵ユニット４によって前輪を左右方向へ転舵する。これによって、ドライバは車両１が前進あるいは後進する際の車両１の横移動量、すなわち、車幅方向の移動量を操作することができる。

なお、ステアリング軸３はＥＰＳモータ５によって回転させることも可能である。ＥＰＳコントローラ３１１によってＥＰＳモータ５に流れる電流を制御することで、ドライバのステアリングホイール２の操作とは独立して、前輪を自在に転舵させることができる。

車両制御ユニット２００には、前方カメラ１１１、レーダセンサ１１２、ＧＮＳＳセンサ１２１、ナビゲーション装置１２２、操舵角を検出する操舵角センサ１３１、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサ１３２、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１３３、車両１の速度を検出する速度センサ１３４、車両１の加速度を検出する加速度センサ１３５、ＥＰＳコントローラ３１１、パワートレインコントローラ３１２、ブレーキコントローラ３１３等が接続されている。

車両制御ユニット２００は、接続されている各種センサから入力された情報を、たとえば、ＲＯＭに格納されたプログラムに従って処理し、ＥＰＳコントローラ３１１に目標操舵角を送信し、パワートレインコントローラ３１２に目標駆動力を送信し、ブレーキコントローラ３１３に目標制動力を送信する。目標操舵角、目標駆動力及び目標制動力はいずれも目標制御量の一つの項目である。なお、車両制御ユニット２００において加減速制御を行わない場合は、車両制御ユニット２００にパワートレインコントローラ３１２とブレーキコントローラ３１３を接続する必要はない。

前方カメラ１１１は、車両１の前方の区画線が画像として検出できる位置に設置され、画像情報に基づき、車線情報及び周辺車両の位置等の車両１の前方環境を検出する。なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００では、前方環境を検出するカメラのみを一例として挙げたが、後方あるいは側方の環境を検出するカメラをさらに設置してよい。

レーダセンサ１１２はレーダを照射し、その反射波を検出することで、車両１と周辺車両との間の相対距離及び相対速度を出力する。レーダセンサ１１２としては、ミリ波レーダ、ＬｉＤＡＲ、レーザーレンジファインダ、超音波レーダ等、周知の方式のものを用いることができる。

ＧＮＳＳセンサ１２１は測位衛星からの電波をアンテナで受信し、測位演算することによって車両１の絶対位置及び絶対方位を出力する。

ナビゲーション装置１２２は、ドライバが設定した行き先に対する最適な走行ルートを演算する機能及び走行ルート上の道路情報を記録する機能を有する。道路情報は道路線形を表現する地図ノードデータであり、各地図ノードデータは各ノードでの絶対位置（緯度、経度、標高）、車線幅、カント角、傾斜角情報等が組み込まれている。

ＥＰＳコントローラ３１１は、車両制御装置１００を含む車両制御ユニット２００から送信された目標制御量の一つである目標操舵角を実現するように、ＥＰＳモータ５を制御する。

パワートレインコントローラ３１２は、車両制御装置１００を含む車両制御ユニット２００から送信された目標制御量の一つである目標駆動力を実現するように、パワートレインユニット６を制御する。また、ドライバが速度制御を行う場合には、アクセルペダル踏み込み量に基づき、パワートレインユニット６を制御する。なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、車両制御装置１００の制御対象として、エンジンのみを駆動力源とする車両１を一例として挙げたが、電動モータのみを駆動力源とする車両１、あるいは、エンジンと電動モータの両方を駆動力源とする車両１等に適用しても良い。

ブレーキコントローラ３１３は、車両制御装置１００を含む車両制御ユニット２００から送信された目標制御量の一つである目標制動力を実現するように、ブレーキユニット７を制御する。また、ドライバが速度制御を行う場合には、ブレーキペダル踏み込み量に基づきブレーキユニット７を制御する。

図３は、実施の形態１で用いる座標系を模式的に表した図である。図３のＸ、Ｙは慣性座標系を表し、Ｘ_c、Ｙ_c、θは慣性座標系での自車両１ａの重心位置と方位角を表す。Ｘ、Ｙは自車両１ａの重心を原点とし、自車両１ａの前方にＸ軸、左手方向にＹ軸を取った自車座標系である。なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００では、制御周期ごとに自車両１ａの初期位置Ｘ_c、Ｙ_cと方位角θをゼロに初期化する。すなわち、慣性座標系と自車座標系を制御周期ごとに一致させる。上記処理により、方位角θの変化が小さい場合、Ｘ方向を自車両１ａの縦方向、Ｙ方向を自車両１ａの横方向として考えることができる。

実施の形態１に係る車両制御装置１００では、車両の挙動を数学的に表した動的車両モデルを用いて、現在の時刻ゼロから所定周期Ｔ_S間隔で所定時間Ｔ_hの未来まで（現在の時刻からＴ_hまでの時間をホライズンと略称する）、つまり、一定期間内の車両挙動を予測し、車両の望ましい動作を表現する評価関数を最小化する制御入力ｕを求める最適化問題を一定期間ごとに解くことで、最適な目標制御量、具体的には最適な目標操舵量、目標操舵量及び目標加速度を演算する。この場合、予測する車両状態量はＮ点（Ｎ＝Ｔ_h／Ｔ_S）となる。

上述のように、実施の形態１に係る車両制御装置１００では、以下の式（１）及び式（２）による制約条件付き最適化問題を一定期間ごとに解く。

ここで、Ｊは評価関数、ｘ（ベクトル）は車両状態量、ｕ（ベクトル）は制御入力、ｆ（ベクトル）は動的車両モデルに関するベクトル値関数、Ｘ₀（ベクトル）は初期値、ｇ（ベクトル）は制約条件に関するベクトル値関数である。なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、上記の最適化問題を最小化問題として扱っているが、評価関数の符号を反転させることで最大化問題として扱うこともできる。

実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、車両制御装置１００は操舵制御のみを行うこととし、車両状態量ｘ（ベクトル）と制御入力ｕ（ベクトル）を以下の式（３）及び式（４）のように設定する。

ここで、βは横滑り角、γはヨーレート、δは舵角、ωは舵角速度である。この場合、制御入力ｕ（ベクトル）とアクチュエータ制御部３１０の目標制御量を一致させる必要はない。これにより、アクチュエータ制御部３１０の目標制御量に依存せずに、車両状態量ｘ（ベクトル）と制御入力ｕ（ベクトル）を設定できる。そして、舵角ではなく舵角速度を制御入力とすることで、評価関数あるいは制約条件の設定次第で舵角の変動の大きさを容易に制限できるため、車両の乗り心地が向上する。動的車両モデルは以下の式（５）に示す二輪モデルを用いる。

式（５）において、Ｍは車両質量、Ｖは車速、Ｉは自車両１ａのヨー慣性モーメント、ｌ_f、ｌ_rは、それぞれ、車両重心及び前後車軸までの距離である。Ｙ_f、Ｙ_rは前後輪のコーナリングフォースであり、前後輪のコーナリングスティフネスＣ_f、Ｃ_rを用いて、以下の式（６）及び式（７）に近似できる。

式（６）及び式（７）を用いて式（５）を整理すると、動的車両モデルｆは以下の式（８）となる。

なお、動的車両モデルｆは、自車両１ａの位置を車両状態量に含めれば、二輪モデル以外の動的車両モデルを用いてもよい。また、動的車両モデルｆをコンパクトにするために、ｘ＝［Ｘ_c，Ｙ_c，θ，β，γ］^T、ｕ＝［δ］^Tとしてもよい。実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、評価関数Ｊとして、以下の式（９）を適用する。

式（９）において、ｘ_kは予測点ｋ（ｋ＝０，・・・，Ｎ）における車両状態量、ｕ_k（ベクトル）は予測点ｋ（ｋ＝０，・・・，Ｎ－１）における制御入力である。ｈ（ベクトル）は評価項目に関するベクトル値関数、ｈ_N（ベクトル）は終端（予測点Ｎ）における評価項目に関するベクトル値関数で、ｒ_k（ベクトル）は予測点ｋ（ｋ＝０，・・・，Ｎ）における目標値である。Ｗ、Ｗ_Nは重み行列で、各評価項目に対する重みを対角成分に有する対角行列であり、パラメータとして適宜変更可能である。

実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、小さな制御入力で自車両１ａが車線中央を走行するように操舵制御し、評価関数による評価値の一つである例外時進入許可量を最小とするものとし、評価項目に関するベクトル値関数ｈ（ベクトル）、ｈ_N（ベクトル）を以下の式（１０）及び式（１１）のように設定する。

式（１０）及び式（１１）において、ｅ_Y,kは予測点ｋ（ｋ＝０，・・・，Ｎ）における目標経路に対する経路追従誤差であり、目標経路が自車両座標系において関数ｙ＝ｌ（ｘ）で表現されているとすると、経路追従誤差は、ｅ_Y,k＝Ｙ_c,k－ｌ（Ｙ_c,k）となる。なお、経路追従誤差ｅ_Y,kは、評価関数による評価値の一つである。

なお、目標経路は関数表現されている経路であればよく、たとえば、車線中央を関数近似したものであり、自車両周辺情報取得部１２０で取得される。そして、経路追従誤差ｅ_Y,kと操舵速度ω_kと例外時進入許可量ｓが小さくなるように、目標値ｒ_k、ｒ_Nを、以下の式（１２）及び式（１３）のように設定する。

経路追従誤差ｅ_Y,kを評価することにより、ホライズン内に障害物が存在しない場合には車線維持を行い、障害物が存在する場合には危険領域５２が設定され、自車両１ａにおける例外時進入許可量ｓが最小となるように障害物の回避を行うことが可能となる。したがって、自車両１ａの車線維持と障害物の回避を同一の制御ロジックで実現できるので、スムーズな回避が可能となる。

なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００では、経路追従誤差ｅ_Y,k、操舵速度及び例外時進入許可量ｓのみを各評価項目に対する評価値として設定したが、さらに、自車両１ａの経路追従性あるいは乗り心地を向上させるために、自車両１ａの方位、ヨーレート等を評価項目に加えてもよい。

次に、制約条件に関するベクトル値関数ｇ（ベクトル）について説明する。関数ｇ（ベクトル）は制約条件付き最適化問題において、車両状態量ｘ（ベクトル）と、制御入力ｕの上限値及び下限値を設定するためのものであり、最適化はｇ（ｘ，ｕ）≦０の条件の下に実行される。

実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、第一の制約条件設定部２２０による第一の制約条件の生成において、障害物に起因する危険領域５２を設定するために、自車両１ａの重心位置Ｙ_cの上限値をＹ_c（アッパーバー，＞０）、下限値をＹ_c（アンダーバー，＜０）とする。一方、交通法規に基づいた進入禁止領域５３を設定するために、自車両１ａの重心位置Ｙ_sの上限値をＹ_s（アッパーバー，＞０）、下限値をＹ_s（アンダーバー，＜０）として、関数ｇ（ベクトル）を以下の式（１４）のように設定する。

ホライズン内で方位角θの変化が小さい場合には、Ｙ方向を自車両１ａの横方向、つまり車幅方向と考えることができるので、自車両１ａの重心位置Ｙ_ｃの上限値及び下限値を設定することで、自車両１ａの横方向の位置に制約条件を課すことができる。

なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、障害物に基づく危険領域５２及び交通法規に基づく進入禁止領域５３のみを第一の制約条件として設定した。しかしながら、自車両１ａの横滑りあるいは横転の防止等、安全性を確保するために、操舵速度、操舵角、方位、ヨーレート、減速度等にさらなる制約条件を設定してもよい。

また、実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、第一の制約条件を緩和するために、第一の制約条件の一部を緩和した第二の制約条件に変更する場合は、交通法規に基づく進入禁止領域５３を設定するために、自車両１ａの重心位置Ｙ_ｃの上限値をＹ_ｓ（アッパーバー，＞０）、下限値をＹ_ｓ（アンダーバー，＜０）、例外時進入許可量ｓとして、関数ｇ（ベクトル）を以下の式（１５）のように設定する。

なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、解演算部２５０において、現在から一定期間内の車両状態に関して評価する評価関数の評価値の度合いが良くなるような車両状態の解が得られなかった場合は、第一の制約条件の一部を緩和するために、交通法規に基づく進入禁止領域５３を第二の制約条件に設定して、解演算部２５０において第二の制約条件の下で、再度、解を演算する。この場合、評価関数は、緩和による第一の制約条件の一部からの緩和量が大きくなるほど、評価値の度合いが悪くなる評価項目を含む。

交通法規に基づく進入禁止領域５３以外にも、予め、経路追従性あるいは乗り心地を向上させるために、操舵速度、操舵角、方位、ヨーレート、加速度等のいずれか一つ以上を制約因子として選択して、第二の制約条件を設定しても良く、あるいは、燃費を向上させるための第二の制約条件を設定しても良い。

図４は、実施の形態１に係る車両制御方法を示すフローチャート図である。
ステップＳ１１０では、障害物情報取得部１３０によって、障害物情報が取得される。障害物情報とは障害物の位置を含む情報であり、実施の形態１に係る車両制御方法の一態様では、障害物が自車両１ａに対して左前方に存在する場合には、自車座標系での障害物の右前端Ｐ_FR、右後端Ｐ_RR、左後端Ｐ_RLの位置が取得される。一方、障害物が自車両１ａに対して右前方に存在する場合には、自車座標系での障害物の左前端Ｐ_FL、左後端Ｐ_RL、右後端Ｐ_RRの位置が取得される。

さらに、障害物情報取得部１３０では、障害物の位置情報に基づき、障害物の左前端Ｐ_FLあるいは右前端Ｐ_FRの位置、中心Ｏ_obsの位置ｘ_obs、ｙ_obs、方位θ_obs、速度Ｖ_obs、長さｌ_obs、幅ｗ_obs、乗用車、歩行者等の種別ｃ_obsを推定する。

ステップＳ１２０では、自車両周辺情報取得部１２０によって自車両周辺情報が取得される。自車両周辺情報とは、例えば、車線情報を含む情報である。また、車線情報とは、自車両１ａが走行すべき車線の左右の区画線と車線中央の情報等である。実施の形態１に係る車両制御方法の一態様では、自車座標系で左右の区画線を３次の多項式で表現した際の係数が取得される。すなわち、左の区画線に対しては、以下の式（１６）のＣ_l0～Ｃ_l3の値が取得される。

一方、右の区画線に対しては、以下の式（１７）のＣ_r0～Ｃ_r3の値が取得される。

この場合、車線中央（目標経路）は、以下の式（１８）で表される。

式（１８）において、Ｃ_c0～Ｃ_c3の値は、以下の式（１９）で表される。

なお、区画線の情報は上述の３次の多項式に限らず、いかなる関数で表現されていても良い。また、目標経路は車線の中央でなくても、関数表現されている任意の経路としても良い。

ステップＳ１３０では、自車両情報取得部１１０によって、自車両情報が取得される。自車両情報とは、自車両１ａの操舵角、ヨーレート、車速、加速度等の情報である。実施の形態１に係る車両制御方法の一態様では、自車両情報として、舵角δ、ヨーレートγ、車速Ｖ、加速度αが取得される。

ステップＳ２１０では、ステップＳ１３０で取得した自車両情報に基づき、自車両状態推定部２１０において、車両状態量ｘ（ベクトル）を推定する。車両状態量ｘ（ベクトル）の推定には、ローパスフィルタ、オブザーバ、カルマンフィルタ、粒子フィルタ等の公知の技術を用いる。

ステップＳ２２０では、ステップＳ１１０で得られた障害物の位置を含む情報に基づく危険領域５２と、ステップＳ１２０で得られた車線情報を含む情報と交通法規に基づく進入禁止領域５３とを設定し、第一の制約条件設定部２２０において、式（１４）で表される進入禁止領域５３を含む制約条件、すなわち、第一の制約条件を生成する。

ステップＳ２３０では、必要に応じて、第二の制約条件設定部２３０において、第二の制約条件を生成する。なお、ステップＳ２３０を省略して、第二の制約条件を予め設定しなくても良い。

ステップＳ２４０では、評価関数設定部２４０において、たとえば、式（９）で表される評価関数を生成する。

ステップＳ２５０では、解演算部２５０において、式（９）で表される評価関数と式（１４）で表される第一の制約条件を用いて、制約条件付き最適化問題の解を演算する。なお、実施の形態１に係る車両制御方法の一態様では、予め、第二の制約条件を設定していないが、第二の制約条件を設定している場合には、制約条件における緩和量を大きくして、第一の制約条件よりも緩和された第二の制約条件を用いて演算しても良い。

上述の解の演算には、Ｋ．Ｕ．Ｌｅｕｖｅｎ大学により開発された、ＡＣＡＤＯ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）、または、Ｃ／ＧＭＲＥＳ法ベースとして最適化問題を解く自動コード生成ツールであるＡｕｔｏＧｅｎ等の公知の演算手法を用いれば良い。

解演算部２５０では、評価関数の解として、各予測点ｋ（ｋ＝０，・・・，Ｎ－１）において最適化された制御入力の時系列（最適制御入力）ｕ^*と、最適制御入力が入力された際の最適化された車両状態量の時系列（最適状態量）Ｘ^*（ベクトル）が出力される。

ステップＳ２６０では、ステップＳ２５０の処理において評価関数の解が得られたか否かを判定する。ステップＳ２６０において解が得られないと判定された場合は、ステップＳ２６５で、第一の制約条件の一部を緩和した第二の制約条件に変更して、ステップＳ２２０及びステップＳ２３０において、再度、第一の制約条件の生成及び第二の制約条件の生成を行う。

第一の制約条件の一部を緩和した第二の制約条件への変更の一例を挙げると、第一の制約条件の一部を緩和すべくステップＳ１１０で得られた障害物の位置を含む情報に基づく危険領域５２を第一の制約条件に追加設定して変更する一方、ステップＳ１２０で得られた車線情報を含む情報と道路法規が規定する規則に基づく進入禁止領域５３を第二の制約条件として、式（１５）で表される進入禁止領域５３を含む、より緩和された第一の制約条件を新たに生成する。そして、再度、ステップＳ２４０、ステップＳ２５０及びステップＳ２６０を実施することにより評価関数の解が得られた場合には、ステップＳ２７０の処理に進む。

ステップＳ２７０では、ステップＳ２５０で得られた解に基づき、制御量設定部２６０において、アクチュエータ制御部３１０に出力する目標制御量を演算する。実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、車両制御装置１００は操舵制御のみを行うので、目標制御量の一つである目標値操舵角δ_refをアクチュエータ制御部３１０に出力する。なお、目標値操舵角δ_refは、以下の式（２０）で表される

式（２０）において、ｘ^* _k［ｉ］は予測点ｋにおける最適状態量ｘ^* _kのｉ番目の要素を意味する。なお、アクチュエータ制御部３１０が他の目標制御量を受け取るような構成の場合でも、最適状態量Ｘ^*（ベクトル）あるいは最適制御入力ｕ^*から目標制御量を演算すればよい。たとえば、目標制御量の一つとして目標操舵速度ω_refを受け取る場合には、ω_ref＝ｕ^* ₀［１］＝ω^* ₀とすれば良い。

ステップＳ３１０では、アクチュエータ制御部３１０は、車両制御装置１００から出力された目標制御量を実現するようにアクチュエータ（図示せず）を制御する。実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、操舵制御を想定し、目標制御量の一つである目標値操舵角δ_refを実現するように、ＥＰＳモータ５をＰＩＤ制御（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ－Ｉｎｔｅｇｒａｌ－Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）等の公知の技術で制御する。
以上が、実施の形態１に係る車両制御方法の説明である。

図５は、解演算部２５０において解が得られない状況を示す説明図である。道路の路肩に駐車車両１ｂがあり、危険領域５２を形成している。駐車車両１ｂは自車両１ａが走行する車線に大きくはみ出し、路肩の駐車車両１ｂと中央線５１との距離が自車両１ａの車幅より小さい状況である。駐車車両１ｂとの衝突を回避するためには、自車両１ａは道路の区画線をはみ出して走行する必要がある。なお、自車両１ａが走行する中央線５１の左側車線に対して、中央線５１の右側車線である対向車線は、交通法規により自車両１ａに対しては進入禁止領域５３に設定されている。

交通法規の規則に、原則として、「車両は、道路の中央（道路標識等による中央線が設けられているときはその中央線の設けられた道路の部分を中央とする）から左の部分を通行しなければならない。」と定められている場合は、加減速等の他の操作量の制約条件をいくら緩和しても解が得られない。そこで、第一の制約条件に設定していた交通法規の原則の一部を第二の制約条件に変更することにより、第一の制約条件を緩和する。

以上のように、第一の制約条件の一部を緩和した第二の制約条件に設定変更することで、自車両１ａは中央線５１をはみ出して通行することが可能となる。すなわち、解演算部２５０において解が得られる。さらに、評価関数により評価値の一つである例外時進入許可量を最小にするため、交通法規に例外として定められた、「道路の損壊、道路工事その他の障害のため当該道路の左側部分を通行することができないときは、道路の中央から右の部分にその全部又は一部をはみ出して通行することができる。この場合において、車両は、そのはみ出し方ができるだけ少なくなるようにしなければならない。」という一部が緩和された交通法規を適切に遵守することが可能となる。

なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００及び車両制御方法の説明では、進入禁止領域５３に関する交通法規の規則を一例に挙げたが、速度、標識、信号等に関する規則に対して適用してもよい。規則に「自車両は、道路標識等によりその最低速度が指定されている道路においては、危険を防止するためやむを得ない場合を除き、その最低速度に達しない速度で進行してはならない。」とある場合には、「自車両は、道路標識等によりその最低速度が指定されている道路において、その最低速度に達する速度で進行する」を原則として、第一の制約条件に設定する。

上記第一の制約条件を適用してもステップＳ２５０において解が得られない場合には、第一の制約条件に設定していた原則を、第一の制約条件の一部を緩和した第二の制約条件へと変更する。このように設定変更することで、危険を回避するためにやむを得ない場合を除いて誤って制約条件を緩和することを防止する一方、危険を回避するためにやむを得ない場合には適切に制約条件を緩和させることができる。

また、通行禁止領域、速度、標識、信号等に関する交通法規の規則に加え、「自車両のハンドル、ブレーキその他の装置を確実に操作し、かつ、道路、交通及び自車両等の状況に応じ、他人に危害を及ぼさないような速度と方法で運転しなければならない」といった包括的な規則を含む、複数の規則を適用しても良い。この場合には、第一の制約条件に設定していた原則の一部を緩和した第二の制約条件に変更する際に、包括的な原則に含まれる「他人に危害を及ぼさない」以外の第一の制約条件を段階的に第二の制約条件へと変更することで、規則を遵守しながら、段階的に制約条件を緩和させることができる。

実施の形態１に係る車両制御装置及び車両制御方法によれば、まず、安全及び交通法規を遵守すべき制約条件の下で、加減速等の乗り心地に関する評価項目についてはできるだけ緩和して解を得ようとする。したがって、最適化問題を解いても、解が得られなかった場合には、この緩和だけでは解が得られないことが証明できる。そして、例えば、交通法規に基づく第一の制約条件の一部を緩和した第二の制約条件に変更することにより、交通法規に基づく制約条件を最小限に緩和させた解を得ることができる。このようにして、交通法規の規則に定められた原則遵守と例外の適用を段階的かつ適切に切り替え、原則の例外の適用の場合にも可能な限り原則を順守する自動運転を可能とし、道路の実状に合わせて運転する人間により近い運転を実現することができる。

実施の形態２．
実施の形態２に係る車両制御装置１０１について、以下に説明する。なお、実施の形態１における説明と重複する部分は省略する。図６は実施の形態２に係る車両制御装置１０１及び車両制御ユニット２０１の概略構成図を示す機能ブロック図である。実施の形態２に係る車両制御装置１０１は、図１の機能ブロック図で示した実施の形態１に係る車両制御装置１００の各構成に加えて、車両制御ユニット２０１の外部に設けられた作動状態記録装置３２０に記録する情報を設定することを目的とした記録情報設定部２７０を新たに備える。

図７は、実施の形態２に係る車両制御装置１０１の動作を示すフローチャート図である。図７中のステップＳ２８０及びステップＳ２９０以外は、図４に示す実施の形態１に係る車両制御装置１００における処理フローと同じである。

ステップＳ２８０では、解演算部２５０において、評価関数の解が得られなかったという情報を、記録情報設定部２７０において、記録する情報として設定して、外部の作動状態記録装置３２０に出力する。

なお、実施の形態２に係る車両制御装置１０１では、予め、第二の制約条件を設定していないが、第二の制約条件を設定していた場合には、予め設定していた第二の制約条件の緩和では解が得られなかったことを情報として記録してもよい。この場合において、解を得るためには第一の制約条件の一部を緩和した第二の制約条件に変更する必要があったことを記録で残すことが可能となる。

ステップＳ２９０では、第一の制約条件の一部を緩和した第二の制約条件に変更して、解演算部２５０において解が得られたという情報を記録情報設定部２７０において記録する情報として設定して、作動状態記録装置３２０に出力する。

なお、実施の形態２に係る車両制御装置１０１では、ステップＳ２８０及びステップＳ２９０の両方を実施したが、作動状態記録装置３２０のデータ容量の観点あるいは処理能力の観点から、どちらか一方のみの実施としてもよい。

以上、実施の形態２に係る車両制御装置１０１によれば、たとえば、自車両が事故に巻き込まれたような場合でも車両状態が記録されるので、自車両の運転判断、操作正当性等を記録情報に基づき証明することができるという効果を奏する。

以上に説明した車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御ユニット２００及び２０１の各構成要素はコンピュータを用いて構成することができ、また、コンピュータがプログラムを実行することで実現される。すなわち、車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御ユニット２００及び２０１は、たとえば、図８に示す処理回路８００により実現される。処理回路８００には、ＣＰＵ、ＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のプロセッサが適用され、記憶装置に格納されるプログラムを実行することで各部の機能が実現される。

なお、処理回路８００には、専用のハードウェアが適用されても良い。処理回路８００が専用のハードウェアである場合、処理回路８００は、たとえば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、または、これらを組み合わせたもの等が該当する。

車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御ユニット２００及び２０１は、構成要素の各々の機能が個別の処理回路で実現されても良いし、それらの機能がまとめて単一の処理回路で実現されても良い。

図９には、処理回路８００がプロセッサを用いて構成されている場合におけるハードウェア構成を示している。この場合、車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御ユニット２００及び２０１の各部の機能は、ソフトウェア等（ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェア）との組み合わせにより実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ８０２に格納される。処理回路８００として機能するプロセッサ８０１は、メモリ８０２（記憶装置）に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、このプログラムは、車両制御装置１００及び１０１の構成要素の動作の手順及び車両制御方法をコンピュータに実行させるものである。

図９に示す構成において、メモリ８０２は、たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）及びそのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であっても良い。

以上、車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御ユニット２００及び２０１の各構成要素の機能が、ハードウェア及びソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしながら、これらに限られるものではなく、車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御ユニット２００及び２０１の一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であっても良い。

たとえば、図８及び図９に示すように、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路８００でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ８０１としての処理回路８００が、メモリ８０２に格納された実施の形態１及び２に係る車両制御装置１００及び１０１の動作をコンピュータ等で実行させるためのプログラムを読み出して実行することによって、その機能を実現することが可能である。

さらに、図９に示すように、車両制御装置１００及び１０１の各機能部等が用いる設定データは、ソフトウェアの一部、すなわち、車両制御装置１００及び１０１の動作をコンピュータ等で実行させるためのプログラム８０４が記憶されている記録媒体８０３からメモリ８０２にインストールされても良い。

以上のように、車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御ユニット２００及び２０１は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

本開示は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。

従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

１ 車両、１ａ 自車両、１ｂ 駐車車両、２ ステアリングホイール、３ ステアリング軸、４ 操舵ユニット、５ ＥＰＳモータ、６ パワートレインユニット、７ ブレーキユニット、５１ 中央線、５２ 危険領域、５３ 進入禁止領域、１００、１０１ 車両制御装置、１１１ 前方カメラ、１１２ レーダセンサ、１２１ ＧＮＳＳセンサ、１２２ ナビゲーション装置、１３１ 操舵角センサ、１３２ 操舵トルクセンサ、１３３ ヨーレートセンサ、１３４ 速度センサ、１３５ 加速度センサ、２００、２０１ 車両制御ユニット、２１０ 自車両状態推定部、２２０ 第一の制約条件設定部、２３０ 第二の制約条件設定部、２４０ 評価関数設定部、２５０ 解演算部、２６０ 制御量設定部、２７０ 記録情報設定部、３１０ アクチュエータ制御部、３２０ 作動状態記録装置、３１１ ＥＰＳコントローラ、３１２ パワートレインコントローラ、３１３ ブレーキコントローラ、８００ 処理回路、８０１ プロセッサ、８０２ メモリ、８０３ 記録媒体、８０４ プログラム

Claims (10)

1. 自車両の挙動を制約する第一の制約条件を生成する第一の制約条件設定部と、
   前記自車両の挙動を制約する第二の制約条件を生成する第二の制約条件設定部と、
   前記自車両の挙動を模擬する動的車両モデルを用いて、前記第一の制約条件及び前記第二の制約条件の下で、現在から一定期間内の車両状態に関して評価する評価関数を設定する評価関数設定部と、
   前記評価関数設定部で設定した前記評価関数の評価値の度合いが良くなる車両状態の解を演算する解演算部と、
   前記解演算部で得られた前記解に基づき、現在から一定期間内の前記自車両の走行を制御するための目標制御量を算出する制御量設定部と、を備え、
   前記第一の制約条件は、少なくとも交通法規に基づく制約条件を含み、
   前記評価関数は、第一の制約条件を緩和する量を表す緩和量を含まず、前記第二の制約条件を緩和する量を表す緩和量を含み、かつ、緩和による前記第二の制約条件からの緩和量が大きくなるほど前記評価値の度合いが悪くなる評価項目を含み、
   前記解演算部は、前記第一の制約条件に制限されることにより前記解が得られない場合は、前記第一の制約条件のうち交通法規に基づく制約条件を第二の制約条件に変更することを特徴とする車両制御装置。
2. 前記第一の制約条件は、交通法規に基づく進入禁止領域による制約条件と、障害物の存在による危険領域による制約条件とを含み、
   前記解演算部は、前記第一の制約条件の一部として、前記交通法規に基づく進入禁止領域による制約条件を緩和し、前記障害物の存在による危険領域による制約条件を緩和せずに、前記第二の制約条件を設定することを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記解演算部は、前記解が得られるまで、前記第一の制約条件の一部を段階的に緩和して、前記第二の制約条件を設定することを特徴とする請求項１または２に記載の車両制御装置。
4. 前記第一の制約条件設定部は、前記第一の制約条件として、自車両の車幅方向の位置の範囲を制限する制約条件を生成することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の車両制御装置。
5. 前記第一の制約条件設定部は、前記第一の制約条件として、自車両の操舵速度、操舵角、方位、ヨーレート及び減速度の少なくとも一つを制約因子として選択することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の車両制御装置。
6. 自車両の作動状態を記録する情報を設定し、作動状態記録装置に記録させる記録情報設定部をさらに備え、
   前記記録情報設定部は、前記解演算部において前記目標制御量が得られなかった場合に前記目標制御量が得られなかったこと、または、前記第一の制約条件の一部を前記第二の制約条件に変更した結果、前記目標制御量が得られたことのうち、少なくとも一方を記録する情報として設定することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の車両制御装置。
7. 自車両の挙動を制約する第一の制約条件を生成するステップと、
   前記自車両の挙動を模擬する動的車両モデルを用いて、前記第一の制約条件の下で、現在から一定期間内の車両状態に関して評価する評価関数の評価値の度合いが良くなる車両状態の解を演算するステップと、
   前記解が得られた場合は、現在から一定期間内の前記自車両の走行を制御するための目標制御量を算出するステップと、
   前記第一の制約条件に制限されることにより前記解が得られない場合は、前記第一の制約条件の一部を緩和した第二の制約条件の下で前記解を演算するステップと、を含み、
   前記評価関数は、緩和による前記第一の制約条件の一部からの緩和量が大きくなるほど前記評価値の度合いが悪くなる評価項目を含むことを特徴とする車両制御方法。
8. 前記第一の制約条件は、交通法規に基づく進入禁止領域による制約条件と、障害物の存在による危険領域による制約条件とを含み、
   前記第一の制約条件の一部として、前記交通法規に基づく進入禁止領域による制約条件を緩和し、前記障害物の存在による危険領域による制約条件を緩和せずに、前記第二の制約条件を設定することを特徴とする請求項７に記載の車両制御方法。
9. 前記解が得られるまで、前記第一の制約条件の一部を段階的に緩和して、前記第二の制約条件を設定することを特徴とする請求項７または８に記載の車両制御方法。
10. 前記第一の制約条件として、自車両の車幅方向の位置の範囲を制限する制約条件を生成することを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載の車両制御方法。

Images