JP7414646B2 - Driving support method and driving support device - Google Patents

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  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Description

本発明は、走行支援方法及び走行支援装置に関する。 The present invention relates to a driving support method and a driving support device.

下記特許文献１には、スタビリティファクター等の状態量によって可変化された目標ヨーレイトを演算し、目標ヨーレイトと実ヨーレイトとの偏差が大きい場合に、車両を安定化させるヨーモーメント量を算出して、各輪のブレーキを作動させる車両運動制御装置が記載されている。 Patent Document 1 below discloses that a target yaw rate that is variable depending on a state quantity such as a stability factor is calculated, and when the deviation between the target yaw rate and the actual yaw rate is large, the amount of yaw moment that stabilizes the vehicle is calculated. , describes a vehicle motion control device that operates the brakes of each wheel.

国際公開第２０１４／１３６１８９号パンフレットInternational Publication No. 2014/136189 pamphlet

特許文献１に記載の技術によれば、車両挙動が不安定になった場合にヨーレイトを補正できる。しかしながら、不安定な車両挙動の誘発を抑制するように車両を旋回させることはできない。
本発明は、車両の旋回時における不安定な車両挙動の誘発を抑制することを目的とする。 According to the technique described in Patent Document 1, the yaw rate can be corrected when the vehicle behavior becomes unstable. However, it is not possible to turn the vehicle in a manner that suppresses the induction of unstable vehicle behavior.
An object of the present invention is to suppress the induction of unstable vehicle behavior when the vehicle turns.

本発明の一態様によれば、自車両の運転者の操作入力と自車両の自動運転制御からの指示入力との少なくとも一方に基づいた自車両の車両運動となるように旋回制御を実行するコントローラの走行制御方法が与えられる。コントローラは、自車両の車両運動モデルに基づいて旋回制御の自車両に発生させる目標ヨーレイトに対して自車両に実際に発生する実ヨーレイトの周波数応答のピークゲインを抑制する第１ヨー慣性モーメントを算出し、自車両が走行する予定の道路の道路形状の情報を取得し、道路形状が、曲率が変化しない定常形状であるか否かを判定し、道路形状が定常形状である場合に、旋回制御の目標ヨー角加速度と第１ヨー慣性モーメントとに応じて自車両に発生させる目標ヨーモーメントを算出し、自車両を目標ヨーモーメントに基づいて旋回制御する。 According to one aspect of the present invention, a controller executes turning control so that the vehicle motion of the host vehicle is based on at least one of an operation input by the driver of the host vehicle and an instruction input from the automatic driving control of the host vehicle. A travel control method is given. The controller calculates a first yaw inertia moment that suppresses the peak gain of the frequency response of the actual yaw rate actually generated in the own vehicle with respect to the target yaw rate generated in the own vehicle during turning control based on the vehicle motion model of the own vehicle. The vehicle acquires information on the shape of the road on which the vehicle is scheduled to drive, determines whether the road shape is a steady shape with no change in curvature, and performs turning control if the road shape is a steady shape. A target yaw moment to be generated in the vehicle is calculated according to the target yaw angular acceleration and the first yaw moment of inertia, and the vehicle is controlled to turn based on the target yaw moment.

本発明によれば、車両の旋回時における不安定な車両挙動の誘発を抑制できる。 According to the present invention, it is possible to suppress the induction of unstable vehicle behavior when the vehicle turns.

実施形態の走行支援装置の概略構成図である。1 is a schematic configuration diagram of a driving support device according to an embodiment. 実施形態の走行支援装置による自動運転制御のアーキテクチャの一例の説明図である。It is an explanatory view of an example of architecture of automatic driving control by a driving support device of an embodiment. 実施形態の走行支援装置の自動運転制御部の機能構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram showing an example of the functional composition of the automatic driving control part of the driving support device of an embodiment. ヨーレイトの周波数応答のボード線図の一例の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of a Bode diagram of frequency response of yaw rate. 実施形態の走行支援装置の車両制御部の機能構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of a vehicle control unit of the driving support device according to the embodiment. 図５に示す車両制御部の道路形状判定部の機能構成の一例を示すブロック図である。6 is a block diagram showing an example of the functional configuration of a road shape determining section of the vehicle control section shown in FIG. 5. FIG. 実施形態の走行支援方法の一例のフローチャートである。It is a flow chart of an example of the driving support method of an embodiment.

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. Note that each drawing is schematic and may differ from the actual drawing. In addition, the embodiments of the present invention shown below illustrate devices and methods for embodying the technical idea of the present invention. is not limited to the following: The technical idea of the present invention can be modified in various ways within the technical scope defined by the claims.

（構成）
図１を参照する。自車両１は、自車両１の走行支援を行う走行支援装置１０を備える。走行支援装置１０による走行支援には、自車両１の周辺の走行環境に基づいて、運転者が関与せずに自車両１を自動で運転する自動運転制御や、運転者による自車両１の運転を支援する運転支援制御を含んでよい。
運転支援制御には、自動操舵、自動ブレーキ、定速走行制御、車線維持制御、合流支援制御など、自車両１の操舵装置、駆動装置、制動装置の少なくとも一つを制御する走行制御を含んでよい。 (composition)
Please refer to FIG. The own vehicle 1 includes a driving support device 10 that provides driving support for the own vehicle 1. Driving support by the driving support device 10 includes automatic driving control that automatically drives the own vehicle 1 without the driver's involvement based on the driving environment around the own vehicle 1, and driving of the own vehicle 1 by the driver. It may include driving support control to support the driver.
The driving support control includes driving control that controls at least one of the steering device, drive device, and braking device of the host vehicle 1, such as automatic steering, automatic brakes, constant speed driving control, lane keeping control, and merging support control. good.

走行支援装置１０は、物体センサ１１と、車両センサ１２と、測位装置１３と、地図データベース１４と、ナビゲーション装置１５と、通信装置１６と、コントローラ１７と、アクチュエータ１８とを備える。図面において地図データベースを「地図ＤＢ」と表記する。
物体センサ１１は、自車両の周囲の物体を検出する。物体センサ１１は、自車両１に搭載されたレーザレーダやミリ波レーダ、カメラ、LIDAR（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）など、自車両１の周辺の物体を検出する複数の異なる種類の物体検出センサを備える。 The driving support device 10 includes an object sensor 11, a vehicle sensor 12, a positioning device 13, a map database 14, a navigation device 15, a communication device 16, a controller 17, and an actuator 18. In the drawings, the map database is expressed as "map DB".
The object sensor 11 detects objects around the own vehicle. The object sensor 11 is one of a plurality of different types that detect objects around the own vehicle 1, such as a laser radar, a millimeter wave radar, a camera, and a LIDAR (Light Detection and Ranging, Laser Imaging Detection and Ranging) mounted on the own vehicle 1. Equipped with an object detection sensor.

車両センサ１２は、自車両１に搭載され、自車両１から得られる様々な情報（車両信号）を検出する。車両センサ１２には、例えば、自車両１の走行速度（車速）を検出する車速センサ、自車両１が備える各タイヤの回転速度や回転量を検出する車輪センサ、自車両１の３軸方向の加速度（減速度を含む）を検出する３軸加速度センサ（Ｇセンサ）、操舵角（転舵角を含む）を検出する操舵角センサ、自車両１に生じる角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレイトを検出するヨーレイトセンサ、自車両１のアクセル開度を検出するアクセルセンサと、運転者によるブレーキ操作量を検出するブレーキセンサが含まれる。 The vehicle sensor 12 is mounted on the own vehicle 1 and detects various information (vehicle signals) obtained from the own vehicle 1. The vehicle sensors 12 include, for example, a vehicle speed sensor that detects the traveling speed (vehicle speed) of the own vehicle 1, a wheel sensor that detects the rotation speed and amount of rotation of each tire included in the own vehicle 1, and a wheel sensor that detects the rotation speed and amount of rotation of each tire of the own vehicle 1, and a A 3-axis acceleration sensor (G sensor) that detects acceleration (including deceleration), a steering angle sensor that detects steering angle (including turning angle), a gyro sensor that detects the angular velocity generated in the vehicle 1, and a yaw rate. A yaw rate sensor that detects the amount of brake operation by the driver, an accelerator sensor that detects the accelerator opening of the own vehicle 1, and a brake sensor that detects the amount of brake operation by the driver.

測位装置１３は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して自車両１の現在位置を測定する。ＧＮＳＳ受信機は、例えば地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であってよい。測位装置１３は、例えば慣性航法装置であってもよい。 The positioning device 13 includes a global positioning system (GNSS) receiver, and measures the current position of the own vehicle 1 by receiving radio waves from a plurality of navigation satellites. The GNSS receiver may be, for example, a Global Positioning System (GPS) receiver. The positioning device 13 may be, for example, an inertial navigation device.

地図データベース１４は、自動運転用の地図として好適な高精度地図データ（以下、単に「高精度地図」という。）を記憶してよい。高精度地図は、ナビゲーション用の地図データ（以下、単に「ナビ地図」という。）よりも高精度の地図データであり、道路単位の情報よりも詳細な車線単位の情報を含む。 The map database 14 may store high-precision map data (hereinafter simply referred to as "high-precision map") suitable as a map for automatic driving. The high-precision map is map data with higher precision than navigation map data (hereinafter simply referred to as "navigation map"), and includes information on a lane-by-lane basis that is more detailed than information on a road-by-road basis.

例えば、高精度地図は車線単位の情報として、車線基準線（例えば車線内の中央の線）上の基準点を示す車線ノードの情報と、車線ノード間の車線の区間態様を示す車線リンクの情報を含む。
車線ノードの情報は、その車線ノードの識別番号、位置座標、接続される車線リンク数、接続される車線リンクの識別番号を含む。車線リンクの情報は、その車線リンクの識別番号、車線の幅員、車線境界線の種類、車線の形状、車線区分線の形状、車線基準線の形状を含む。 For example, a high-precision map contains lane-by-lane information: lane node information that indicates the reference point on the lane reference line (for example, the center line within the lane), and lane link information that indicates the mode of the lane section between lane nodes. including.
The information on the lane node includes the identification number of the lane node, the position coordinates, the number of connected lane links, and the identification number of the connected lane link. The lane link information includes the identification number of the lane link, the width of the lane, the type of lane boundary line, the shape of the lane, the shape of the lane marking line, and the shape of the lane reference line.

高精度地図は、車線単位のノード及びリンク情報を含むため、走行ルートにおいて自車両１が走行する車線を特定可能である。高精度地図は、車線の延伸方向及び幅方向における位置を表現可能な座標を有する。高精度地図は、３次元空間における位置を表現可能な座標（例えば経度、緯度及び高度）を有し、車線や上記地物は３次元空間における形状として記述されてもよい。 Since the high-precision map includes node and link information for each lane, it is possible to specify the lane in which the host vehicle 1 is traveling on the travel route. The high-precision map has coordinates that can express the position in the direction of extension and width of the lane. A high-precision map has coordinates (for example, longitude, latitude, and altitude) that can represent a position in a three-dimensional space, and lanes and the above-mentioned features may be described as shapes in a three-dimensional space.

ナビゲーション装置１５は、測位装置１３等により自車両１の現在位置を認識する。ナビゲーション装置１５は、認識した現在位置に基づいて、自車両１の周囲の道路情報や交通情報を取得し、コントローラ１７に出力する。また、ナビゲーション装置１５は、乗員に対して経路案内を行い、また道路情報、交通情報を提供する。
通信装置１６は、自車両１の外部の通信装置との間で無線通信を行う。通信装置１６による通信方式は、例えば公衆携帯電話網による無線通信や、車車間通信、路車間通信、又は衛星通信であってよい。 The navigation device 15 recognizes the current position of the host vehicle 1 using the positioning device 13 and the like. The navigation device 15 acquires road information and traffic information around the own vehicle 1 based on the recognized current position, and outputs it to the controller 17. Furthermore, the navigation device 15 provides route guidance to the occupants, and also provides road information and traffic information.
The communication device 16 performs wireless communication with a communication device external to the vehicle 1 . The communication method used by the communication device 16 may be, for example, wireless communication using a public mobile telephone network, vehicle-to-vehicle communication, road-to-vehicle communication, or satellite communication.

コントローラ１７は、プロセッサと、記憶装置等の周辺部品とを含み、自車両１の走行支援制御を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。プロセッサは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。
記憶装置は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
コントローラ１７のプロセッサが、記憶装置に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより、コントローラ１７は、自動運転制御部２０、入力仲裁部２１及び車両制御部２２として機能する。自動運転制御部２０、入力仲裁部２１及び車両制御部２２の機能については後述する。 The controller 17 is an electronic control unit (ECU) that includes a processor and peripheral components such as a storage device, and performs driving support control of the own vehicle 1. The processor may be, for example, a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro-Processing Unit).
The storage device may include a semiconductor storage device, a magnetic storage device, an optical storage device, or the like. The storage device may include memory such as a register, a cache memory, a ROM (Read Only Memory) used as a main storage device, and a RAM (Random Access Memory).
When the processor of the controller 17 executes a computer program stored in the storage device, the controller 17 functions as an automatic driving control section 20, an input arbitration section 21, and a vehicle control section 22. The functions of the automatic driving control section 20, the input arbitration section 21, and the vehicle control section 22 will be described later.

なお、コントローラ１７を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。
例えば、コントローラは、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラはフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Field-Programmable Gate Array）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）等を有していてもよい。 Note that the controller 17 may be formed of dedicated hardware for executing each information process described below.
For example, the controller may include a functional logic circuit set in a general-purpose semiconductor integrated circuit. For example, the controller may include a programmable logic device (PLD) such as a field-programmable gate array (FPGA).

アクチュエータ１８は、コントローラ１７からの制御信号に応じて、自車両１の操舵装置と、駆動装置と制動装置を操作して、自車両１の車両挙動を発生させる。アクチュエータ１８は、操舵アクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備える。
操舵アクチュエータは、自車両１の操向輪の操舵方向及び操舵量を制御する。 The actuator 18 operates the steering device, drive device, and braking device of the host vehicle 1 in response to a control signal from the controller 17 to generate the vehicle behavior of the host vehicle 1 . The actuator 18 includes a steering actuator, an accelerator opening actuator, and a brake control actuator.
The steering actuator controls the steering direction and amount of steering of the steering wheels of the host vehicle 1 .

操舵アクチュエータは、例えば、電動パワーステアリングシステムにおいて操舵補助力を付与する操舵補助モータであってもよく、ステアリングホイールと操向輪とが機械的に分離されたステアリングバイワイヤシステムにおいて操向輪を操舵する操舵モータであってもよい。
アクセル開度アクチュエータは、自車両１の駆動力を発生させる動力源である駆動装置（例えばエンジン、電動機）のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、自車両１の制動装置の制動動作を制御する。 The steering actuator may be, for example, a steering assist motor that provides steering assist force in an electric power steering system, or may be used to steer a steered wheel in a steering-by-wire system in which a steering wheel and a steered wheel are mechanically separated. It may also be a steering motor.
The accelerator opening actuator controls the accelerator opening of a drive device (for example, an engine or an electric motor) that is a power source that generates the driving force of the host vehicle 1 . The brake control actuator controls the braking operation of the braking device of the own vehicle 1.

次に、実施形態の走行支援装置１０による走行支援制御の一例を説明する。図２は、走行支援装置による自動運転制御のアーキテクチャの一例を示す。自動運転制御は、自動運転レイヤ（AD Layer）３０と、仲裁部（Arbitration）３１と、規範モデル部（Reference Model）３２と、車体挙動制御部（Body Motion Control）３３と、車輪挙動制御部（Wheel Motion Control）３４と、上述のアクチュエータ１８によって実行される。
自動運転レイヤ３０は、自車両１の目的地を設定し、自車両１の現在位置から目的地までの走行経路を設定する。 Next, an example of driving support control by the driving support device 10 of the embodiment will be described. FIG. 2 shows an example of the architecture of automatic driving control by a driving support device. Automatic driving control includes an automatic driving layer (AD layer) 30, an arbitration section (Arbitration) 31, a reference model section (Reference Model) 32, a body motion control section (Body Motion Control) 33, and a wheel behavior control section ( Wheel Motion Control) 34 and the actuator 18 described above.
The automatic driving layer 30 sets the destination of the own vehicle 1 and sets the driving route from the current position of the own vehicle 1 to the destination.

自動運転レイヤ３０は、走行経路を走行する自車両１の目標走行軌道と目標速度プロファイルとを、自動運転レイヤ３０からの指示入力である自動運転入力（ＡＤ入力）として生成する。
仲裁部３１は、運転者によるステアリングホイール、アクセル及びブレーキの操作入力である手動運転入力（ＭＤ入力）と、自動運転レイヤ３０からの自動運転入力とを仲裁し、自車両１が行うべき車両運動を設定する。 The automatic driving layer 30 generates a target traveling trajectory and a target speed profile of the host vehicle 1 traveling on the driving route as an automatic driving input (AD input) that is an instruction input from the automatic driving layer 30.
The arbitration unit 31 arbitrates between manual driving input (MD input), which is the steering wheel, accelerator, and brake operation input by the driver, and the automatic driving input from the automatic driving layer 30, and determines the vehicle movement that the own vehicle 1 should perform. Set.

規範モデル部３２は、仲裁部３１が設定した車両運動を自車両１が実現するための自車両１の車体挙動を計算するために用いる車両運動モデルのパラメータ（例えばヨー慣性モーメント、車輪のコーナリングスティフネス等）を設定する。
車体挙動制御部３３は、規範モデル部３２によって設定された車両運動モデルに基づいて、仲裁部３１が設定した車両運動を実現するための車体挙動（例えば、車速、加減速、ヨーレイト、ヨー角加速度、ヨーモーメント等）を算出する。 The reference model unit 32 uses parameters of a vehicle motion model (for example, yaw moment of inertia, wheel cornering stiffness etc.).
The vehicle behavior control unit 33 controls vehicle behavior (for example, vehicle speed, acceleration/deceleration, yaw rate, yaw angular acceleration) to realize the vehicle motion set by the arbitration unit 31 based on the vehicle motion model set by the reference model unit 32. , yaw moment, etc.).

車輪挙動制御部３４は、車体挙動制御部３３が算出した車体挙動を自車両１に発生させるための車輪の制御量（操舵角、制動量、駆動量等）を算出し、アクチュエータ１８により車輪挙動を制御する。
例えば、自動運転レイヤ３０の機能は、図１に示す自動運転制御部２０が担い、仲裁部３１の機能は入力仲裁部２１が担い、規範モデル部３２、車体挙動制御部３３及び車輪挙動制御部３４の機能は、車両制御部２２が担ってよい。 The wheel behavior control unit 34 calculates wheel control amounts (steering angle, braking amount, drive amount, etc.) for causing the own vehicle 1 to exhibit the vehicle body behavior calculated by the vehicle body behavior control unit 33, and controls the wheel behavior using the actuator 18. control.
For example, the function of the automatic driving layer 30 is handled by the automatic driving control unit 20 shown in FIG. The functions of 34 may be performed by the vehicle control unit 22.

次に、図３を参照して自動運転制御部２０の機能構成の一例を説明する。自動運転制御部２０は、定位部（Localization）４０と、目的地設定部４１（Destination Setting）と、経路計画部（Route Planning）４２と、行動決定部（Decision Making）４３と、運転ゾーン計画部（Drive Zone Planning）４４と、軌道生成部（Trajectory）４５を備える。 Next, an example of the functional configuration of the automatic operation control unit 20 will be described with reference to FIG. 3. The automatic driving control unit 20 includes a localization unit 40, a destination setting unit 41, a route planning unit 42, a decision making unit 43, and a driving zone planning unit. (Drive Zone Planning) 44 and a trajectory generation unit (Trajectory) 45.

定位部４０は、物体センサ１１の検出信号に基づいて自車両１の周囲環境を認識する。定位部４０は、認識結果と地図データベース１４の高精度地図との間のマップマッチングにより、高精度地図上の自車両１の現在位置を判断する。
また、周囲環境の認識結果に基づいて、自車両１の周囲環境のモデルであるローカルモデル（Local Model）４７が生成される。さらに、ローカルモデル４７と、高精度地図と、ナビゲーション装置１５の道路情報や交通情報とを融合することによって、ワールドモデル（World Model）４６が生成される。 The localization unit 40 recognizes the surrounding environment of the own vehicle 1 based on the detection signal of the object sensor 11. The localization unit 40 determines the current position of the own vehicle 1 on the high-precision map by map matching between the recognition result and the high-precision map in the map database 14 .
Furthermore, a local model 47 that is a model of the surrounding environment of the own vehicle 1 is generated based on the recognition result of the surrounding environment. Furthermore, a world model (World Model) 46 is generated by fusing the local model 47, the high-precision map, and the road information and traffic information of the navigation device 15.

目的地設定部４１は、ナビゲーション装置１５を介した運転者の操作入力に基づいて自車両１の目的地を設定する。
経路計画部４２は、ナビゲーション装置１５の道路情報に基づいて、現在位置から目的地までの予定走行経路を演算する。
行動決定部４３は、周囲環境の認識結果と、自車両１の現在位置と、ワールドモデル４６と、予定走行経路とに基づいて、走行支援装置１０により実行する自車両１の運転行動計画を決定する。 The destination setting unit 41 sets the destination of the own vehicle 1 based on the driver's operation input via the navigation device 15.
The route planning unit 42 calculates a planned travel route from the current position to the destination based on the road information from the navigation device 15.
The action determining unit 43 determines a driving action plan for the own vehicle 1 to be executed by the driving support device 10 based on the recognition result of the surrounding environment, the current position of the own vehicle 1, the world model 46, and the planned travel route. do.

運転行動には、例えば、自車両１の停止、一時停止、走行速度、減速、加速、進路変更、右折、左折、直進、合流区間や複数車線における車線変更、車線維持、追越、障害物への対応などの行動が含まれる。
行動決定部４３は、自車両１の現在位置及び姿勢と、自車両１の周囲環境と、ワールドモデル４６とに基づいて、自車両１の運転行動計画を生成する。 Driving actions include, for example, stopping, pausing, driving speed, deceleration, acceleration, changing course, turning right, turning left, going straight, changing lanes in merging sections or in multiple lanes, maintaining lane, overtaking, and approaching obstacles. This includes actions such as responding to
The action determining unit 43 generates a driving action plan for the own vehicle 1 based on the current position and orientation of the own vehicle 1, the surrounding environment of the own vehicle 1, and the world model 46.

運転ゾーン計画部４４は、生成した運転行動計画と、自車両１の運動特性、ローカルモデル４７に基づいて、自車両１を走行させることができる領域である運転ゾーンを算出する。
軌道生成部４５は、運転ゾーン計画部４４が算出した運転ゾーン内を自車両１が走行するように、自車両１の目標走行軌道と目標速度プロファイルを生成する。 The driving zone planning unit 44 calculates a driving zone, which is a region in which the own vehicle 1 can travel, based on the generated driving action plan, the motion characteristics of the own vehicle 1, and the local model 47.
The trajectory generating unit 45 generates a target traveling trajectory and a target speed profile for the own vehicle 1 so that the own vehicle 1 travels within the driving zone calculated by the driving zone planning unit 44.

図１を参照する。入力仲裁部２１は、自動運転制御部２０が設定した目標走行軌道及び目標速度プロファイルの自動運転入力と運転者による手動運転入力とを仲裁して、自車両１が行うべき車両運動を設定する。
車両制御部２２は、入力仲裁部２１により設定された車両運動を実現するように自車両１の挙動を制御する。 Please refer to FIG. The input arbitration unit 21 arbitrates between the automatic driving input of the target travel trajectory and target speed profile set by the automatic driving control unit 20 and the manual driving input by the driver, and sets the vehicle movement that the own vehicle 1 should perform.
The vehicle control unit 22 controls the behavior of the own vehicle 1 so as to realize the vehicle motion set by the input arbitration unit 21.

ここで、入力仲裁部２１により設定された車両運動に旋回運動が含まれる場合には、自車両１の旋回運動特性が、安定した旋回運動に適した特性を有することが好ましい。
一般に、不安定になり易い制御対象の特徴として、以下の特徴（１）及び特徴（２）が挙げられる。 Here, if the vehicle motion set by the input arbitration unit 21 includes a turning motion, it is preferable that the turning motion characteristics of the host vehicle 1 have characteristics suitable for stable turning motion.
In general, the following characteristics (1) and (2) are listed as characteristics of a controlled object that tends to become unstable.

（１）周波数応答における共振周波数帯のゲイン（すなわちピークゲイン）が過大である。
（２）遮断周波数が低すぎて、位相遅れが発生しやすい。 (1) The gain (ie, peak gain) in the resonant frequency band in the frequency response is excessive.
(2) The cutoff frequency is too low, and phase lag is likely to occur.

自車両１の旋回運動の場合、安定性に影響を与えるのは、ヨーレイトの周波数応答（すなわち、目標ヨーレイトに対する実ヨーレイトの周波数応答）である。図４にヨーレイトの周波数応答のボード線図の一例を示す。
なお、目標ヨーレイトとは、特定の目標走行軌道に追従して走行するために自車両１に発生させるヨーレイトの目標値をいう。実ヨーレイトとは、目標ヨーレイトを実現する旋回制御を行った結果、実際に自車両１に発生するヨーレイトをいう。 In the case of turning motion of the own vehicle 1, it is the frequency response of the yaw rate (that is, the frequency response of the actual yaw rate with respect to the target yaw rate) that affects the stability. FIG. 4 shows an example of a Bode diagram of the frequency response of the yaw rate.
Note that the target yaw rate refers to a target value of the yaw rate that is generated in the host vehicle 1 in order to travel while following a specific target travel trajectory. The actual yaw rate refers to the yaw rate that actually occurs in the host vehicle 1 as a result of performing turning control to achieve the target yaw rate.

自車両１の旋回制御中に車両挙動が不安定になりやすいのは、例えば、自車両１の車速が高い場合や、スリップ角に対するコーナリングフォースの非線形性が増加した場合（すなわち摩擦限界に近付いた場合）である。後輪操舵が行われると、これらの場合において更に不安定になりやすい。 Vehicle behavior tends to become unstable during turning control of the host vehicle 1, for example, when the vehicle speed of the host vehicle 1 is high or when the nonlinearity of the cornering force with respect to the slip angle increases (i.e., when the friction limit is approached). case). If rear wheel steering is performed, instability is likely to occur in these cases.

そこで、実施形態の車両制御部２２は、自車両１の車速、車輪のコーナリングスティフネス、後輪操舵の有無等に応じて、ヨーレイトの周波数応答の共振周波数ωｎ付近の共振周波数帯におけるピークゲインＧｐを抑制する。
具体的には、自車両１の目標ヨーモーメントの算出に使用される車両運動モデルのパラメータであるヨー慣性モーメントＩｚ ＊の値を調整することによりピークゲインＧｐを抑制する。 Therefore, the vehicle control unit 22 of the embodiment provides a peak gain G in the resonance frequency band near the resonance frequency ω n of the frequency response of the yaw rate, depending on the vehicle speed of the host vehicle 1, the cornering stiffness of the wheels, the presence or absence of rear wheel steering, etc. suppress p .
Specifically, the peak gain G p is suppressed by adjusting the value of the yaw moment of inertia I z * , which is a parameter of the vehicle motion model used to calculate the target yaw moment of the host vehicle 1 .

また、実施形態の車両制御部２２は、自車両１の車速、車輪のコーナリングスティフネス、後輪操舵の有無等に応じて、自車両１の旋回制御が行われる周波数（すなわち旋回制御の制御周期の逆数）ωκ付近の周波数帯５０における位相遅れを抑制する。
具体的には、ヨー慣性モーメントＩｚ ＊の値を調整することにより周波数ωκ付近における位相遅れを抑制する。 The vehicle control unit 22 of the embodiment also controls the frequency at which the turning control of the own vehicle 1 is performed (that is, the control period of the turning control) according to the vehicle speed of the own vehicle 1, the cornering stiffness of the wheels, the presence or absence of rear wheel steering, etc. reciprocal) ω Suppresses the phase delay in the frequency band 50 near κ .
Specifically, the phase delay near the frequency ω κ is suppressed by adjusting the value of the yaw moment of inertia I z * .

なお、自車両１がこれから走行する予定の道路の道路形状が、曲率が殆ど変化しない形状（以下「定常形状」と表記する）である場合には、ヨーレイトの周波数応答に位相遅れが発生しても自車両１の旋回運動に影響を与えにくい。むしろ、ピークゲインＧｐが過大であると、実ヨーレイトが大きくなって挙動が変化してしまうことがある。
一方で、自車両１がこれから走行する予定の道路の道路形状が、曲率が変化する形状（以下「過渡形状」と表記する）である場合には、位相遅れがあると目標走行軌道への追従性能が低下する。 Note that if the shape of the road on which the host vehicle 1 is scheduled to travel is a shape in which the curvature hardly changes (hereinafter referred to as a "steady shape"), a phase delay will occur in the frequency response of the yaw rate. Also, the turning movement of the host vehicle 1 is hardly affected. Rather, if the peak gain Gp is excessive, the actual yaw rate may increase and the behavior may change.
On the other hand, if the shape of the road on which the host vehicle 1 is scheduled to travel is a shape in which the curvature changes (hereinafter referred to as a "transient shape"), if there is a phase lag, it will be difficult to follow the target travel trajectory. Performance decreases.

そこで、車両制御部２２は、自車両１がこれから走行する予定の道路の道路形状が定常形状であるか否かを判定し、道路形状が定常形状である場合には、ピークゲインＧｐを抑制するピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊を算出する。
また、車両制御部２２は、自車両１がこれから走行する予定の道路の道路形状が過渡領域であるか否かを判定し、道路形状が過渡形状である場合には、位相遅れを抑制する位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊を算出する。 Therefore, the vehicle control unit 22 determines whether the road shape of the road on which the host vehicle 1 is scheduled to travel is a steady shape, and if the road shape is a steady shape, suppresses the peak gain Gp. Calculate the peak gain suppression yaw moment of inertia I zg * .
In addition, the vehicle control unit 22 determines whether the road shape of the road on which the own vehicle 1 is scheduled to travel is in a transition region, and if the road shape is a transition region, the vehicle control unit 22 determines whether or not the road shape is a transition region. Calculate the delay suppression yaw moment of inertia I zp * .

このようにヨー慣性モーメントＩｚ ＊の値を調整することにより、自車両１の旋回制御が不安定になりにくいように、自車両１の旋回運動の特性を予め最適化しておくことができる。
これにより、自車両１の旋回時における不安定な車両挙動の誘発を抑制することができる。
なお、ピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊及び位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊は、それぞれ特許請求の範囲に記載の「第１ヨー慣性モーメント」及び「第２ヨー慣性モーメント」の一例である。 By adjusting the value of the yaw moment of inertia I z * in this way, the characteristics of the turning motion of the own vehicle 1 can be optimized in advance so that the turning control of the own vehicle 1 is less likely to become unstable.
Thereby, it is possible to suppress the occurrence of unstable vehicle behavior when the host vehicle 1 turns.
Note that the peak gain suppression yaw moment of inertia I zg * and the phase lag suppression yaw moment of inertia I zp * are examples of the "first yaw moment of inertia" and "second yaw moment of inertia" described in the claims, respectively. .

次に、図５を参照して実施形態の車両制御部２２の機能構成の一例を説明する。車両制御部２２は、目標ヨー角加速度算出部５０と、目標ヨーレイト算出部５１と、ピークゲイン抑制ヨー慣性モーメント算出部５２と、位相遅れ抑制ヨー慣性モーメント算出部５３と、道路形状判定部５４と、乗算器５５、５６及び５８と、加算器５７と、目標横力算出部５９と、操舵角算出部６０を備える。 Next, an example of the functional configuration of the vehicle control section 22 of the embodiment will be described with reference to FIG. 5. The vehicle control unit 22 includes a target yaw angular acceleration calculation unit 50, a target yaw rate calculation unit 51, a peak gain suppression yaw inertia moment calculation unit 52, a phase delay suppression yaw inertia moment calculation unit 53, and a road shape determination unit 54. , multipliers 55, 56, and 58, an adder 57, a target lateral force calculation section 59, and a steering angle calculation section 60.

車両制御部２２は、入力仲裁部２１から要求された自車両１の車両運動に基づいて、自車両１を旋回させるための目標横力Ｆｙを設定する。
目標ヨー角加速度算出部５０と、目標ヨーレイト算出部５１は、目標横力Ｆｙに基づいて、自車両１に発生させるヨー角加速度の目標値である目標ヨー角加速度γ’ｔと、ヨーレイトの目標値である目標ヨーレイトγｔとを算出する。 The vehicle control unit 22 sets a target lateral force F y for turning the own vehicle 1 based on the vehicle motion of the own vehicle 1 requested by the input arbitration unit 21 .
The target yaw angular acceleration calculation section 50 and the target yaw rate calculation section 51 calculate a target yaw angular acceleration γ't , which is a target value of the yaw angular acceleration to be generated in the own vehicle 1, and a yaw rate based on the target lateral force Fy . A target yaw rate γt, which is a target value, is calculated.

ピークゲイン抑制ヨー慣性モーメント算出部５２は、自車両１の車速Ｖと、前輪及び後輪のコーナリングスティフネスＣＦ ＊及びＣＲ ＊と、自車両１の後輪操舵の有無等と、に応じて、ピークゲインＧｐを抑制するためのピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊を算出する。
いま、四輪操舵が行われる場合（すなわち後輪操舵が行われる場合）の目標ヨーレイトγｔに対する実ヨーレイトγrの伝達関数は次式（１）により与えられる。 The peak gain suppression yaw inertia moment calculation unit 52 calculates the peak gain suppression yaw inertia moment according to the vehicle speed V of the own vehicle 1, the cornering stiffness C F * and C R * of the front wheels and rear wheels, the presence or absence of rear wheel steering of the own vehicle 1, etc. , a peak gain suppression yaw moment of inertia I zg * for suppressing the peak gain G p is calculated.
Now, when four-wheel steering is performed (that is, when rear-wheel steering is performed), the transfer function of actual yaw rate γ r to target yaw rate γ t is given by the following equation (1).

Figure 0007414646000001
Figure 0007414646000001

なお、上付きのスター記号「＊」が付された変数は、車両制御部２２により設定可能なパラメータであることを示し、上付きのスター記号「＊」が付されていない変数は物理的な状態量を示す。
記号ｌは自車両１のホイールベースであり、記号Ａはスタビリティファクターであり、記号ｓはラプラス変数である。
記号Ｔｒはヨーレイトのリード時定数であり、次式（２）により与えられる。 Note that variables with a superscript star "*" indicate parameters that can be set by the vehicle control unit 22, and variables without a superscript star "*" indicate parameters that can be set by the vehicle control unit 22. Indicates state quantity.
The symbol l is the wheel base of the own vehicle 1, the symbol A is the stability factor, and the symbol s is the Laplace variable.
The symbol Tr is a yaw rate read time constant, which is given by the following equation (2).

Figure 0007414646000002
Figure 0007414646000002

記号ｍは自車両１の質量であり、記号ｌＦは車両重心点と前輪車軸間の距離である。
また、式（１）の関数Ｄ（ｓ）は次式（３）により与えられる。 The symbol m is the mass of the own vehicle 1, and the symbol lF is the distance between the vehicle center of gravity and the front wheel axle.
Further, the function D(s) in equation (1) is given by the following equation (3).

Figure 0007414646000003
Figure 0007414646000003

記号ωｎ及び記号ζは、それぞれ共振周波数と減衰係数であり、それぞれ次式（４）及び（５）により与えられる。記号ｌＲは車両重心点と後輪車軸間の距離である。 The symbol ω n and the symbol ζ are the resonance frequency and the damping coefficient, respectively, and are given by the following equations (4) and (5), respectively. The symbol lR is the distance between the vehicle center of gravity and the rear wheel axle.

Figure 0007414646000004
Figure 0007414646000004

ここで、上式（１）中の成分 Here, the components in the above formula (1)

Figure 0007414646000005
Figure 0007414646000005

を以下のようにｆＴＲＡ ＊とおいて「過渡特性」と呼ぶ。 is referred to as "transient characteristics" as f TRA * as follows.

Figure 0007414646000006
Figure 0007414646000006

すると、ピークゲイン｜Ｇ（ｊωｎ）｜は、過渡特性ｆＴＲＡ ＊を用いて次式（７）により与えられる。次式（７）を過渡特性ｆＴＲＡ ＊について解くと次式（８）が得られる。 Then, the peak gain |G(jω n )| is given by the following equation (7) using the transient characteristic f TRA * . When the following equation (7) is solved for the transient characteristic f TRA * , the following equation (8) is obtained.

Figure 0007414646000007
Figure 0007414646000007

したがって、式（８）のピークゲイン｜Ｇ（ｊωｎ）｜を十分小さな値に設定することにより、ピークゲイン｜Ｇ（ｊωｎ）｜を抑制する過渡特性ｆＴＲＡ ＊を設定できる。例えば、ピークゲイン｜Ｇ（ｊωｎ）｜を１倍（すなわち０［ｄＢ］）に抑制する過渡特性ｆＴＲＡ ＊は、次式（９）により得られる。 Therefore, by setting the peak gain |G(jω n )| in equation (8) to a sufficiently small value, the transient characteristic f TRA * that suppresses the peak gain |G(jω n )| can be set. For example, the transient characteristic f TRA * that suppresses the peak gain |G(jω n )| to 1 times (that is, 0 [dB]) is obtained by the following equation (9).

Figure 0007414646000008
Figure 0007414646000008

上式（６）をヨー慣性モーメントＩｚ ＊について解いて次式（１０）を得て、ピークゲイン｜Ｇ（ｊωｎ）｜を抑制する過渡特性ｆＴＲＡ ＊を代入すると、ピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊を算出できる。 By solving the above equation (6) for the yaw inertia moment I z * to obtain the following equation (10) and substituting the transient characteristic f TRA * that suppresses the peak gain |G (jω n )|, the peak gain suppressing yaw inertia The moment I zg * can be calculated.

Figure 0007414646000009
Figure 0007414646000009

また、二輪操舵が行われる場合（すなわち後輪操舵が行われない場合）のピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊は、ピークゲイン｜Ｇ（ｊωｎ）｜を抑制する過渡特性ｆＴＲＡ ＊を次式（１１）に代入することにより算出できる。 In addition, the peak gain suppression yaw inertia moment I zg * when two-wheel steering is performed (that is, when rear wheel steering is not performed) is expressed as the transient characteristic f TRA * that suppresses the peak gain |G (jω n )| It can be calculated by substituting into equation (11).

Figure 0007414646000010
Figure 0007414646000010

次に、位相遅れ抑制ヨー慣性モーメント算出部５３は、自車両１の車速Ｖと、前輪及び後輪のコーナリングスティフネスＣＦ ＊及びＣＲ ＊と、自車両１の後輪操舵の有無等と、に応じて、自車両１の旋回制御が行われる周波数ωκ付近の位相遅れを抑制するための位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊を算出する。
周波数ωにおける位相遅れは、次式（１２）について得られる。 Next, the phase delay suppression yaw inertia moment calculation unit 53 calculates the vehicle speed V of the own vehicle 1, the cornering stiffness C F * and C R * of the front wheels and rear wheels, the presence or absence of rear wheel steering of the own vehicle 1, etc. Accordingly, a phase lag suppressing yaw inertia moment I zp * for suppressing a phase lag near the frequency ω κ at which turning control of the host vehicle 1 is performed is calculated.
The phase delay at frequency ω is obtained using the following equation (12).

Figure 0007414646000011
Figure 0007414646000011

ここでは、自車両１の旋回制御が行われる周波数ωκにおける位相遅れθ（ωκ）を、次式（１３）のように抑制することを考える。
θｍｉｎ＜θ（ωκ）＜θｍａｘ …（１３）
但し、θｍａｘ＝＋κ｜θ（ωｎ）｜、θｍｉｎ＝－κ｜θ（ωｎ）｜であり、θ（ωｎ）は共振周波数での位相遅れであり、κは１未満の定数である。例えば、κが０．１である場合には、旋回制御が行われる周波数ωκにおける位相遅れθ（ωκ）を、共振周波数における位相遅れθ（ωｎ）の１０分の１程度に抑制する。 Here, we will consider suppressing the phase delay θ(ω κ ) at the frequency ω κ at which the turning control of the own vehicle 1 is performed, as shown in the following equation (13).
θ min < θ (ω κ ) < θ max (13)
However, θ max = +κ | θ (ω n ) |, θ min = -κ | θ (ω n ) |, θ (ω n ) is the phase delay at the resonant frequency, and κ is a constant less than 1. It is. For example, when κ is 0.1, the phase delay θ (ω κ ) at the frequency ω κ at which turning control is performed is suppressed to about one-tenth of the phase delay θ (ω n ) at the resonance frequency. .

上式（１３）に上式（１２）を代入して、過渡特性ｆＴＲＡ ＊について解くと次式（１４）が得られる。次式（１４）は、自車両１の旋回制御が行われる周波数ωκにおける位相遅れθ（ωκ）を抑制する過渡特性ｆＴＲＡ ＊の範囲を定める。 By substituting the above equation (12) into the above equation (13) and solving for the transient characteristic f TRA * , the following equation (14) is obtained. The following equation (14) defines the range of the transient characteristic f TRA * that suppresses the phase delay θ (ω κ ) at the frequency ω κ at which turning control of the host vehicle 1 is performed.

Figure 0007414646000012
Figure 0007414646000012

位相遅れ抑制ヨー慣性モーメント算出部５３は、上式（１４）を満たす過渡特性ｆＴＲＡ ＊を設定し、次式（１５）に代入することにより、四輪操舵が行われる場合（すなわち後輪操舵が行われる場合）の位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊を算出する。 The phase delay suppression yaw moment of inertia calculation unit 53 sets the transient characteristic f TRA * that satisfies the above equation (14) and substitutes it into the following equation (15). is performed), the phase delay suppression yaw inertia moment I zp * is calculated.

Figure 0007414646000013
Figure 0007414646000013

また、位相遅れ抑制ヨー慣性モーメント算出部５３は、上式（１４）を満たす過渡特性ｆＴＲＡ ＊を次式（１６）に代入することにより、二輪操舵が行われる場合（すなわち後輪操舵が行われない場合）の位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊を算出する。 In addition, the phase delay suppression yaw inertia moment calculation unit 53 calculates when two-wheel steering is performed (that is, when rear wheel steering is performed) by substituting the transient characteristic f TRA * that satisfies the above formula (14) into the following formula (16). (in the case where the phase lag suppression is not performed), the phase delay suppression yaw inertia moment I zp * is calculated.

Figure 0007414646000014
Figure 0007414646000014

道路形状判定部５４は、自車両１がこれから走行する予定の道路の曲率の情報である道路曲率情報に基づいて、自車両１がこれから走行する予定の道路の道路形状が、曲率が変化しない定常形状であるか、曲率が変化する過渡形状であるかを判定する。
道路形状判定部５４は、道路形状が定常形状である度合いを表す定常形状係数Ｋｓと道路形状が過渡形状である度合いを表す過渡形状係数Ｋｔとを算出する。定常形状係数Ｋｓ及び過渡形状係数Ｋｔは、０～１の範囲の値を有する正規化された係数であり、Ｋｓ＝（１－Ｋｔ）の関係を有する。 The road shape determination unit 54 determines whether the road shape of the road on which the host vehicle 1 is scheduled to travel is a steady state in which the curvature does not change, based on road curvature information that is information on the curvature of the road on which the host vehicle 1 is scheduled to travel from now on. It is determined whether the shape is a shape or a transient shape in which the curvature changes.
The road shape determining unit 54 calculates a steady shape coefficient K s representing the degree to which the road shape is a steady shape and a transient shape coefficient K t representing the degree to which the road shape is a transient shape. The steady-state shape factor K s and the transient shape factor K t are normalized coefficients having values in the range of 0 to 1, and have a relationship of K s =(1−K t ).

図６を参照する。道路形状判定部５４は、道路曲率情報として、自車両１がこれから走行する予定の道路の曲率の標準偏差ＲｈｏＳｔｄと、左最大曲率ＲｈｏＭａｘと、右最大曲率ＲｈｏＭｉｎと、歪度ＳＱＮを入力する。
左最大曲率ＲｈｏＭａｘは、自車両１がこれから走行する予定の道路の左カーブの最大曲率である。右最大曲率ＲｈｏＭｉｎは、自車両１がこれから走行する予定の道路の右カーブの最大曲率である。 See FIG. 6. The road shape determination unit 54 receives as road curvature information the standard deviation RhoStd of the curvature of the road on which the host vehicle 1 is scheduled to drive, the maximum left curvature RhoMax, the maximum right curvature RhoMin, and the degree of skewness SQN.
The left maximum curvature RhoMax is the maximum curvature of the left curve of the road on which the host vehicle 1 is scheduled to travel. The right maximum curvature RhoMin is the maximum curvature of the right curve of the road on which the host vehicle 1 is scheduled to travel.

標準偏差ＲｈｏＳｔｄは、自車両１がこれから走行する予定の道路上の各点における曲率を集めた集合の分布である曲率分布の標準偏差であり、歪度ＳＱＮは曲率分布の歪度である。
歪度は、曲率分布が正規分布からどれだけ逸脱しているかを表し、歪度が大きいほど道路形状が過渡形状に近くなり、歪度が小さいほど道路形状が定常形状に近くなる。
道路形状判定部５４は、基準曲率算出部７０と、有次元化７１と、曲率成分変換部７２と、係数演算部７３を備える。 The standard deviation RhoStd is the standard deviation of the curvature distribution, which is a distribution of a set of curvatures at each point on the road on which the vehicle 1 is scheduled to travel, and the skewness SQN is the skewness of the curvature distribution.
The skewness represents how much the curvature distribution deviates from the normal distribution; the larger the skewness, the closer the road shape is to a transient shape, and the smaller the skewness, the closer the road shape is to a steady shape.
The road shape determination section 54 includes a reference curvature calculation section 70 , a dimension conversion section 71 , a curvature component conversion section 72 , and a coefficient calculation section 73 .

基準曲率算出部７０は、自車両１の走行シーンを判定する際に基準とする基準曲率ＲｈｏＲｅｆを次式（１７）に基づき算出する。
ＲｈｏＲｅｆ＝ＫＰＴＣ・Ｇｍａｘ・ｇ／Ｖ２ …（１７）
記号ＫＰＴＣは、ベースゲインであり、記号Ｇｍａｘは自動運転レイヤ３０に設定された最大許容横加速度であり、記号ｇは重力加速度である。 The reference curvature calculation unit 70 calculates a reference curvature RhoRef, which is used as a reference when determining the driving scene of the host vehicle 1, based on the following equation (17).
RhoRef=K PTC・G max・g/V 2 …(17)
The symbol K PTC is the base gain, the symbol G max is the maximum allowable lateral acceleration set in the automatic driving layer 30, and the symbol g is the gravitational acceleration.

有次元化７１は、無次元量である歪度ＳＱＮを、標準偏差ＲｈｏＳｔｄと、左最大曲率ＲｈｏＭａｘと、右最大曲率ＲｈｏＭｉｎとに基づいて、曲率と同じ単位を有する値ＲｈｏＳＱＮに有次元化する。例えば、有次元化７１は、次式（１８）～（２０）に基づき歪度ＳＱＮを有次元化してよい。
ＲｈｏＳＱＮＬ＝３・ＲｈｏＳｔｄ・｜ｓｉｇｎ（ＲｈｏＭａｘ）｜・ｍａｘ（ＳＱＮ，０） …（１８）
ＲｈｏＳＱＮＲ＝３・ＲｈｏＳｔｄ・｜ｓｉｇｎ（ＲｈｏＭｉｎ）｜・ｍｉｎ（ＳＱＮ，０） …（１９）
ＲｈｏＳＱＮ＝ＲｈｏＳＱＮＬ＋ＲｈｏＳＱＮＲ …（２０） Dimensionalization 71 dimensionally transforms the skewness SQN, which is a dimensionless quantity, into a value RhoSQN having the same unit as the curvature, based on the standard deviation RhoStd, the left maximum curvature RhoMax, and the right maximum curvature RhoMin. For example, the dimensionalization 71 may convert the skewness SQN into dimensionality based on the following equations (18) to (20).
RhoSQN L = 3・RhoStd・|sign(RhoMax)|・max(SQN, 0) …(18)
RhoSQN R =3・RhoStd・|sign(RhoMin)|・min(SQN, 0) …(19)
RhoSQN=RhoSQN L +RhoSQN R …(20)

曲率成分変換部７２は、有次元化された歪度ＲｈｏＳＱＮと、標準偏差ＲｈｏＳｔｄとが０～１の範囲の値を有するように、基準曲率ＲｈｏＲｅｆを用いて正規化する（無次元化する）。
例えば、曲率成分変換部７２は、次式（２１）及び（２２）に基づいて、歪度ＲｈｏＳＱＮを正規化した正規化歪度ＮｏｒｍＲｈｏＳＱＮと標準偏差ＲｈｏＳｔｄを正規化した正規化標準偏差ＮｏｒｍＲｈｏＳｔｄを算出する。
ＮｏｒｍＲｈｏＳＱＮ＝ＲｈｏＳＱＮ／ＲｈｏＲｅｆ …（２１）
ＮｏｒｍＲｈｏＳｔｄ＝ＲｈｏＳｔｄ／ＲｈｏＲｅｆ …（２２） The curvature component converter 72 normalizes the dimensionalized skewness RhoSQN and the standard deviation RhoStd using the reference curvature RhoRef so that they have values in the range of 0 to 1 (non-dimensionalize them).
For example, the curvature component converter 72 calculates the normalized skewness NormRhoSQN obtained by normalizing the skewness RhoSQN and the normalized standard deviation NormRhoStd obtained by normalizing the standard deviation RhoStd, based on the following equations (21) and (22). .
NormRhoSQN=RhoSQN/RhoRef...(21)
NormRhoStd=RhoStd/RhoRef...(22)

係数演算部７３は、正規化歪度ＮｏｒｍＲｈｏＳＱＮと正規化標準偏差ＮｏｒｍＲｈｏＳｔｄに基づき、次式（２３）及び（２４）に従って定常形状係数Ｋｓ及び過渡形状係数Ｋｔを算出する。
Ｋｔ＝ｍａｘ（ＮｏｒｍＲｈｏＳＱＮ，ＮｏｒｍＲｈｏＳｔｄ）…（２３）
Ｋｓ＝１－Ｋｔ …（２４） The coefficient calculation unit 73 calculates the steady shape coefficient K s and the transient shape coefficient K t according to the following equations (23) and (24) based on the normalized skewness NormRhoSQN and the normalized standard deviation NormRhoStd.
K t = max(NormRhoSQN, NormRhoStd)...(23)
Ks = 1- Kt ...(24)

図５を参照する、乗算器５５及び５６と加算器５７は、定常形状係数Ｋｓ及び過渡形状係数Ｋｔとで、ピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊と位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊とをそれぞれ重み付けした重み付け和を、ヨー慣性モーメントＩｚ ＊として算出する。
Ｉｚ ＊＝Ｋｓ×Ｉｚｇ ＊＋Ｋｔ×Ｉｚｐ ＊ Referring to FIG. 5, multipliers 55 and 56 and adder 57 calculate peak gain suppression yaw moment of inertia I zg * and phase lag suppression yaw moment of inertia I zp * using steady shape factor K s and transient shape factor K t . The weighted sum of the weighted values is calculated as the yaw moment of inertia I z * .
I z * =K s ×I zg * +K t ×I zp *

乗算器５８は、ヨー慣性モーメントＩｚ ＊を目標ヨー角加速度γ’ｔに乗算することにより目標ヨーモーメントＭｔを算出する。
目標横力算出部５９は、目標横力Ｆｙと目標ヨーモーメントＭｔとを自車両１に付与するのに要する目標前輪横力Ｆｙｆ及び目標後輪横力Ｆｙｒを算出する。例えば、自車両１の車両運動モデルに基づいて、目標前輪横力Ｆｙｆ及び目標後輪横力Ｆｙｒを算出してよい。 The multiplier 58 calculates the target yaw moment M t by multiplying the target yaw angular acceleration γ' t by the yaw moment of inertia I z * .
The target lateral force calculation unit 59 calculates a target front wheel lateral force F yf and a target rear wheel lateral force F yr required to apply a target lateral force F y and a target yaw moment M t to the host vehicle 1 . For example, the target front wheel lateral force F yf and the target rear wheel lateral force F yr may be calculated based on the vehicle motion model of the host vehicle 1 .

操舵角算出部６０は、目標前輪横力Ｆｙｆ及び目標後輪横力Ｆｙｒと、目標ヨーレイトγｔと、目標スリップ角θｓｔに基づいて、前輪の目標操舵角θｆ及び後輪の目標操舵角θｒを算出する。アクチュエータ１８に含まれる操舵アクチュエータは、自車両１の前輪及び後輪の操舵角がそれぞれ目標操舵角θｆ、θｒとなるように、前輪及び後輪を操舵する。
なお、前輪及び後輪を操舵するのに加えて又は変えて、目標前輪横力Ｆｙｆ及び目標後輪横力Ｆｙｒをそれぞれ発生させる前輪及び後輪の制動力及び／駆動力を算出してもよい。アクチュエータ１８に含まれるブレーキ制御アクチュエータ及び／又はアクセル開度アクチュエータは、目標前輪横力Ｆｙｆ及び目標後輪横力Ｆｙｒをそれぞれ発生させるように制動装置及び駆動装置を制御してもよい。 The steering angle calculation unit 60 calculates a target steering angle θ f of the front wheels and a target steering angle θ f of the rear wheels based on the target front wheel lateral force F yf , the target rear wheel lateral force F yr, the target yaw rate γ t , and the target slip angle θ st . Calculate the steering angle θ r . The steering actuator included in the actuator 18 steers the front wheels and rear wheels of the own vehicle 1 so that the front wheels and the rear wheels of the own vehicle 1 become the target steering angles θ f and θ r , respectively.
In addition to or in place of steering the front wheels and rear wheels, the braking force and/or driving force of the front wheels and rear wheels are calculated to generate the target front wheel lateral force F yf and the target rear wheel lateral force F yr , respectively. Good too. The brake control actuator and/or the accelerator opening actuator included in the actuator 18 may control the braking device and the driving device to generate the target front wheel lateral force F yf and the target rear wheel lateral force F yr , respectively.

（動作）
次に、図７を参照して、実施形態の車両走行支援方法の一例を説明する。
ステップＳ１において目標ヨー角加速度算出部５０は、自車両１に発生させる目標ヨー角加速度γ’ｔを設定する。
ステップＳ２においてピークゲイン抑制ヨー慣性モーメント算出部５２は、ピークゲインＧｐを抑制するためのピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊を算出する。 (motion)
Next, an example of the vehicle driving support method according to the embodiment will be described with reference to FIG.
In step S1, the target yaw angular acceleration calculation unit 50 sets a target yaw angular acceleration γ′ t to be generated in the own vehicle 1.
In step S2, the peak gain suppression yaw moment of inertia calculation unit 52 calculates a peak gain suppression yaw moment of inertia I zg * for suppressing the peak gain G p .

ステップＳ３において位相遅れ抑制ヨー慣性モーメント算出部５３は、自車両１の旋回制御が行われる周波数ωκにおける位相遅れθ（ωκ）を抑制するための位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊を算出する。
ステップＳ４において道路形状判定部５４は、自車両１が走行する予定の道路の道路形状の情報を取得する。 In step S3, the phase lag suppression yaw inertia moment calculating unit 53 calculates a phase lag suppression yaw inertia moment I zp * for suppressing the phase lag θ (ω κ ) at the frequency ω κ at which turning control of the host vehicle 1 is performed. do.
In step S4, the road shape determination unit 54 acquires information on the road shape of the road on which the host vehicle 1 is scheduled to drive.

ステップＳ５において道路形状判定部５４は、道路形状が定常形状である度合いを表す定常形状係数Ｋｓを算出する。
ステップＳ６において道路形状判定部５４は、道路形状が過渡形状である度合いを表す過渡形状係数Ｋｔを算出する。
ステップＳ７において乗算器５５及び５６と加算器５７は、定常形状係数Ｋｓ及び過渡形状係数Ｋｔとで、ピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊と位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊とをそれぞれ重み付けした重み付け和を、ヨー慣性モーメントＩｚ ＊として算出する。 In step S5, the road shape determination unit 54 calculates a steady shape coefficient Ks representing the degree to which the road shape is a steady shape.
In step S6, the road shape determination unit 54 calculates a transient shape coefficient Kt representing the degree to which the road shape is a transient shape.
In step S7, the multipliers 55 and 56 and the adder 57 calculate the peak gain suppression yaw inertia moment I zg * and the phase lag suppression yaw inertia moment I zp * using the steady shape coefficient K s and the transient shape coefficient K t , respectively. The weighted sum is calculated as the yaw moment of inertia I z * .

ステップＳ８において乗算器５８は、ヨー慣性モーメントＩｚ ＊を目標ヨー角加速度γ’ｔに乗算することにより目標ヨーモーメントＭｔを算出する。
ステップＳ９において目標横力算出部５９と操舵角算出部６０とアクチュエータ１８は、目標ヨーモーメントＭｔに基づいて自車両１を旋回させる。
その後に処理は終了する。 In step S8, the multiplier 58 calculates the target yaw moment Mt by multiplying the target yaw angular acceleration γ't by the yaw inertia moment Iz * .
In step S9, the target lateral force calculation section 59, the steering angle calculation section 60, and the actuator 18 turn the host vehicle 1 based on the target yaw moment Mt.
The process then ends.

（実施形態の効果）
（１）目標ヨー角加速度算出部５０は、自車両１に発生させる目標ヨー角加速度γ’ｔを設定する。ピークゲイン抑制ヨー慣性モーメント算出部５２は、自車両１に発生させる目標ヨーレイトγｔに対して自車両１に実際に生じる実ヨーレイトγｒの周波数応答のピークゲインを抑制するピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊を算出する。
道路形状判定部５４は、自車両１が走行する予定の道路の道路形状の情報を取得して、道路形状が、曲率が変化しない定常形状であるか否かを判定する。 (Effects of embodiment)
(1) The target yaw angular acceleration calculation unit 50 sets the target yaw angular acceleration γ' t to be generated in the own vehicle 1. The peak gain suppression yaw inertia moment calculation unit 52 calculates a peak gain suppression yaw inertia moment that suppresses the peak gain of the frequency response of the actual yaw rate γ r actually generated in the host vehicle 1 with respect to the target yaw rate γ t generated in the host vehicle 1 . Calculate I zg * .
The road shape determining unit 54 acquires information on the road shape of the road on which the host vehicle 1 is scheduled to drive, and determines whether the road shape is a steady shape with no change in curvature.

道路形状が定常形状である場合に、乗算器５５、５６及び５８と加算器５７とは、目標ヨー角加速度γ’ｔとピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊とに応じて自車両１に発生させる目標ヨーモーメントＭｔを算出する。
目標横力算出部５９と操舵角算出部６０とアクチュエータ１８は、目標ヨーモーメントＭｔに基づいて自車両１を旋回させる。 When the road shape is a steady shape, the multipliers 55, 56, and 58 and the adder 57 calculate the value generated in the own vehicle 1 according to the target yaw angular acceleration γ't and the peak gain suppression yaw inertia moment Izg * . Calculate the target yaw moment Mt.
The target lateral force calculation unit 59, the steering angle calculation unit 60, and the actuator 18 cause the own vehicle 1 to turn based on the target yaw moment Mt.

自車両１が走行する予定の道路の道路形状が定常形状である場合、すなわち曲率が一定である場合には、制御遅れが許容できても、ゲイン特性の変動を抑制してどの周波数帯においても大きく挙動が変動しないようにすることが望ましい。
またピークゲインが大きいと入力に対する出力が大きくなり、曲率が一定で比較的安定して走行できる状況でも挙動が変化してしまうことがある。本発明によれば、道路形状が定常形状である場合に、ピークゲインを抑制することができるため、不安定な車両挙動の誘発を抑制することができる。 If the shape of the road on which the vehicle 1 is scheduled to travel is a steady shape, that is, if the curvature is constant, even if the control delay is tolerable, fluctuations in the gain characteristics can be suppressed and the curvature is constant. It is desirable to prevent the behavior from changing significantly.
Furthermore, if the peak gain is large, the output relative to the input becomes large, and the behavior may change even in a situation where the curvature is constant and the vehicle can run relatively stably. According to the present invention, since the peak gain can be suppressed when the road shape is a steady shape, the induction of unstable vehicle behavior can be suppressed.

（２）ピークゲイン抑制ヨー慣性モーメント算出部５２は、自車両１の車速と、自車両１の車輪のコーナリングスティフネスと、応じてピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊を算出してもよい。
車両挙動が不安定になりやすいのは自車両１の車速が上昇した場合や、スリップ角に対するコーナリングフォースの非線形性が増加した場合である。車速とコーナリングスティフネスに応じてピークゲインを抑制することにより、車両挙動が不安定になるのを抑制できる。 (2) The peak gain suppression yaw moment of inertia calculation unit 52 may calculate the peak gain suppression yaw moment of inertia I zg * according to the vehicle speed of the host vehicle 1 and the cornering stiffness of the wheels of the host vehicle 1.
Vehicle behavior tends to become unstable when the speed of the own vehicle 1 increases or when the nonlinearity of cornering force with respect to the slip angle increases. By suppressing the peak gain according to vehicle speed and cornering stiffness, instability of vehicle behavior can be suppressed.

（３）ピークゲイン抑制ヨー慣性モーメント算出部５２は、自車両１の後輪操舵の有無に応じてピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊を算出してもよい。
後輪操舵を実行している場合には、車速の上昇やスリップ角に対するコーナリングフォースの非線形性によって更に車両挙動が不安定になりやすい。後輪操舵の有無に応じてピークゲインを抑制することにより、車両挙動が不安定になるのを抑制できる。 (3) The peak gain suppression yaw moment of inertia calculation unit 52 may calculate the peak gain suppression yaw moment of inertia I zg * depending on whether or not the rear wheels of the host vehicle 1 are being steered.
When rear wheel steering is performed, vehicle behavior tends to become even more unstable due to an increase in vehicle speed and nonlinearity of cornering force with respect to slip angle. By suppressing the peak gain depending on the presence or absence of rear wheel steering, it is possible to suppress vehicle behavior from becoming unstable.

（４）道路形状判定部５４は、道路形状の曲率分布の歪度に応じて、道路形状が定常形状であるか否かを判定してもよい。
これにより、地図データベース１４の地図情報や、物体センサ１１で得られた道路形状の曲率情報により、道路形状が定常形状であるか否かを判定できる。 (4) The road shape determination unit 54 may determine whether the road shape is a steady shape according to the skewness of the curvature distribution of the road shape.
Thereby, it can be determined whether the road shape is a steady shape based on the map information in the map database 14 and the curvature information of the road shape obtained by the object sensor 11.

（５）道路形状判定部５４は、道路形状が定常形状である度合いを表す定常形状係数Ｋｓを算出してもよい。乗算器５５、５６及び５８と加算器５７とは、定常形状係数Ｋｓにより重み付けされたピークゲイン抑制ヨー慣性モーメントＩｚｇ ＊に応じて、目標ヨーモーメントＭｔを算出してもよい。
これにより、道路形状が定常形状である度合いに応じてピークゲインを抑制できる。 (5) The road shape determination unit 54 may calculate a steady shape coefficient K s that represents the degree to which the road shape is a steady shape. The multipliers 55, 56, and 58 and the adder 57 may calculate the target yaw moment Mt according to the peak gain suppressed yaw moment of inertia Izg * weighted by the steady-state shape factor Ks .
Thereby, the peak gain can be suppressed depending on the degree to which the road shape is a steady shape.

（６）道路形状判定部５４は、道路形状の曲率分布の歪度に応じて、定常形状係数Ｋｓを算出してもよい。
これにより、地図データベース１４の地図情報や、物体センサ１１で得られた道路形状の曲率情報により、定常形状係数Ｋｓを算出できる。 (6) The road shape determination unit 54 may calculate the steady shape coefficient K s according to the skewness of the curvature distribution of the road shape.
Thereby, the steady shape coefficient K s can be calculated using the map information in the map database 14 and the curvature information of the road shape obtained by the object sensor 11 .

（７）位相遅れ抑制ヨー慣性モーメント算出部５３は、自車両１の旋回制御の周波数ωκにおける、目標ヨーレイトγｔに対する実ヨーレイトγｒの位相遅れを抑制する位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊を算出してよい。
道路形状判定部５４は、道路形状が、曲率が変化する過渡形状であるか否かを判定してもよい。
道路形状が過渡形状である場合に、乗算器５５、５６及び５８と加算器５７とは、目標ヨー角加速度γ’ｔと位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊とに応じて目標ヨーモーメントＭｔを算出してもよい。
これにより、走行支援制御系の制御周期での位相遅れを抑制できるため、上流の走行支援系である自動運転レイヤ３０が立案した計画、戦略(軌跡等)に対して、誤差や遅れを抑制した制御ができるようになる。 (7) The phase lag suppression yaw inertia moment calculation unit 53 calculates a phase lag suppression yaw inertia moment I zp * that suppresses the phase lag of the actual yaw rate γ r with respect to the target yaw rate γ t at the frequency ω κ of the turning control of the own vehicle 1. may be calculated.
The road shape determination unit 54 may determine whether the road shape is a transient shape in which the curvature changes.
When the road shape is a transient shape, the multipliers 55, 56, and 58 and the adder 57 calculate the target yaw moment M t according to the target yaw angular acceleration γ' t and the phase delay suppression yaw inertia moment I zp * . may be calculated.
As a result, phase delays in the control cycle of the driving support control system can be suppressed, so errors and delays can be suppressed for plans and strategies (trajectories, etc.) drawn up by the automatic driving layer 30, which is the upstream driving support system. Gain control.

（８）道路形状判定部５４は、道路形状が過渡形状である度合いを表す過渡形状係数Ｋｔを算出してもよい。乗算器５５、５６及び５８と加算器５７とは、過渡形状係数Ｋｔにより重み付けされた位相遅れ抑制ヨー慣性モーメントＩｚｐ ＊に応じて、目標ヨーモーメントＭｔを算出してもよい。
これにより、道路形状が過渡形状である度合いに応じて位相遅れを抑制できる。 (8) The road shape determining unit 54 may calculate a transient shape coefficient Kt representing the degree to which the road shape is a transient shape. The multipliers 55, 56, and 58 and the adder 57 may calculate the target yaw moment Mt according to the phase delay suppression yaw moment of inertia Izp * weighted by the transient shape factor Kt .
Thereby, the phase delay can be suppressed depending on the degree to which the road shape is a transient shape.

１…自車両、１０…走行支援装置、１１…物体センサ、１２…車両センサ、１３…測位装置、１４…地図データベース、１５…ナビゲーション装置、１６…通信装置、１７…コントローラ、１８…アクチュエータ、２０…自動運転制御部、２１…入力仲裁部、２２…車両制御部、３０…自動運転レイヤ、３１…仲裁部、３２…規範モデル部、３３…車体挙動制御部、３４…車輪挙動制御部、４０…定位部、４１…目的地設定部、４２…経路計画部、４３…行動決定部、４４…運転ゾーン計画部、４５…軌道生成部、４６…ワールドモデル、４７…ローカルモデル、５０…目標ヨー角加速度算出部、５１…目標ヨーレイト算出部、５２…ピークゲイン抑制ヨー慣性モーメント算出部、５３…抑制ヨー慣性モーメント算出部、５４…道路形状判定部、５５…乗算器、５６…乗算器、５７…加算器、５８…乗算器、５９…目標横力算出部、６０…操舵角算出部、７０…基準曲率算出部、７１…有次元化、７２…曲率成分変換部、７３…係数演算部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Own vehicle, 10... Driving support device, 11... Object sensor, 12... Vehicle sensor, 13... Positioning device, 14... Map database, 15... Navigation device, 16... Communication device, 17... Controller, 18... Actuator, 20 ...Automatic driving control unit, 21...Input arbitration unit, 22...Vehicle control unit, 30...Automatic driving layer, 31...Arbitration unit, 32...Reference model unit, 33...Vehicle behavior control unit, 34...Wheel behavior control unit, 40 ... Localization section, 41... Destination setting section, 42... Route planning section, 43... Action determining section, 44... Driving zone planning section, 45... Trajectory generation section, 46... World model, 47... Local model, 50... Target yaw Angular acceleration calculation section, 51... Target yaw rate calculation section, 52... Peak gain suppression yaw inertia moment calculation section, 53... Suppression yaw inertia moment calculation section, 54... Road shape determination section, 55... Multiplier, 56... Multiplier, 57 ...Adder, 58...Multiplier, 59...Target lateral force calculation section, 60...Steering angle calculation section, 70...Reference curvature calculation section, 71...Dimensionalization, 72...Curvature component conversion section, 73...Coefficient calculation section

Claims (9)

自車両の運転者の操作入力と前記自車両の自動運転制御からの指示入力との少なくとも一方に基づいた前記自車両の車両運動となるように旋回制御を実行するコントローラの走行制御方法において、前記コントローラは、
前記自車両の車両運動モデルに基づいて前記旋回制御の前記自車両に発生させる目標ヨーレイトに対して前記自車両に実際に発生する実ヨーレイトの周波数応答のピークゲインを抑制する第１ヨー慣性モーメントを算出し、
前記自車両が走行する予定の道路の道路形状の情報を取得し、
前記道路形状が、曲率が変化しない定常形状であるか否かを判定し、
前記道路形状が定常形状である場合に、前記旋回制御の目標ヨー角加速度と前記第１ヨー慣性モーメントとに応じて前記自車両に発生させる目標ヨーモーメントを算出し、
前記自車両を前記目標ヨーモーメントに基づいて旋回制御する、
ことを特徴とする走行支援方法。 In the travel control method for a controller, the controller executes turning control so that the vehicle movement of the host vehicle is based on at least one of an operation input by a driver of the host vehicle and an instruction input from an automatic driving control of the host vehicle, The controller is
a first yaw inertia moment that suppresses a peak gain of a frequency response of an actual yaw rate actually generated in the own vehicle with respect to a target yaw rate generated in the own vehicle in the turning control based on a vehicle motion model of the own vehicle; Calculate,
obtaining information on the road shape of the road on which the own vehicle is scheduled to travel;
Determining whether the road shape is a steady shape with no change in curvature;
when the road shape is a steady shape, calculating a target yaw moment to be generated in the own vehicle according to the target yaw angular acceleration of the turning control and the first yaw inertia moment;
controlling the own vehicle to turn based on the target yaw moment;
A driving support method characterized by: 前記自車両の車速と、前記自車両の車輪のコーナリングスティフネスと、に応じて前記第１ヨー慣性モーメントを算出することを特徴とする請求項１に記載の走行支援方法。 2. The driving support method according to claim 1, wherein the first yaw moment of inertia is calculated according to the vehicle speed of the host vehicle and the cornering stiffness of the wheels of the host vehicle. 前記自車両の後輪操舵の有無に応じて前記第１ヨー慣性モーメントを算出することを特徴とする請求項２に記載の走行支援方法。 3. The driving support method according to claim 2, wherein the first yaw moment of inertia is calculated depending on whether or not rear wheels of the own vehicle are being steered. 前記道路形状の曲率分布の歪度に応じて、前記道路形状が定常形状であるか否かを判定する、ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の走行支援方法。 4. The driving support method according to claim 1, further comprising determining whether or not the road shape is a steady shape depending on the skewness of the curvature distribution of the road shape. 前記道路形状が定常形状である度合いを表す定常形状係数を算出し、
前記定常形状係数により重み付けされた前記第１ヨー慣性モーメントに応じて、前記目標ヨーモーメントを算出する、
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の走行支援方法。 Calculating a steady shape coefficient representing the degree to which the road shape is a steady shape,
calculating the target yaw moment according to the first yaw moment of inertia weighted by the steady-state shape factor;
The driving support method according to any one of claims 1 to 4, characterized in that: 前記道路形状の曲率分布の歪度に応じて、前記定常形状係数を算出する、ことを特徴とする請求項５に記載の走行支援方法。 6. The driving support method according to claim 5, wherein the steady shape coefficient is calculated according to the skewness of the curvature distribution of the road shape. 前記旋回制御の前記目標ヨーレイトに対する前記実ヨーレイトの位相遅れを抑制する第２ヨー慣性モーメントを算出し、
前記道路形状が、曲率が変化する過渡形状であるか否かを判定し、
前記道路形状が過渡形状である場合に、前記旋回制御の目標ヨー角加速度と前記第２ヨー慣性モーメントとに応じて前記目標ヨーモーメントを算出する、
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の走行支援方法。 calculating a second yaw inertia moment that suppresses a phase delay of the actual yaw rate with respect to the target yaw rate of the turning control;
Determining whether the road shape is a transient shape in which the curvature changes,
when the road shape is a transient shape, calculating the target yaw moment according to the target yaw angular acceleration of the turning control and the second yaw moment of inertia;
The driving support method according to any one of claims 1 to 6, characterized in that: 前記道路形状が過渡形状である度合いを表す過渡形状係数を算出し、
前記過渡形状係数により重み付けされた前記第２ヨー慣性モーメントに応じて、前記目標ヨーモーメントを算出する、
ことを特徴とする請求項７に記載の走行支援方法。 Calculating a transient shape coefficient representing the degree to which the road shape is a transient shape,
calculating the target yaw moment according to the second yaw moment of inertia weighted by the transient shape factor;
The driving support method according to claim 7, characterized in that: 自車両の操向輪を操舵する操舵装置と、
前記自車両の車輪に駆動力を付与する駆動装置と、
前記車輪に制動力を付与する制動装置と、
前記自車両の運転者の操作入力と前記自車両の自動運転制御からの指示入力との少なくとも一方に基づいた 前記自車両の車両運動となるように旋回制御を実行するコントローラと、を備え、
前記コントローラは、前記自車両の車両運動モデルに基づいて前記旋回制御の前記自車両に発生させる目標ヨーレイトに対して前記自車両に実際に発生する実ヨーレイトの周波数応答のピークゲインを抑制する第１ヨー慣性モーメントを算出し、前記自車両が走行する予定の道路の道路形状の情報を取得し、前記道路形状が、曲率が変化しない定常形状であるか否かを判定し、前記道路形状が定常形状である場合に、前記旋回制御の目標ヨー角加速度と第１ヨー慣性モーメントとに応じて前記自車両に発生させる目標ヨーモーメントを算出し、前記自車両を前記目標ヨーモーメントに基づいて、前記操舵装置による前記操向輪の操舵、前記駆動装置により前記車輪に付与する駆動力、又は前記制動装置により前記車輪に付与する制動力を制御して旋回制御することを特徴とする走行支援装置。 a steering device that steers steering wheels of the own vehicle;
a drive device that applies driving force to the wheels of the host vehicle;
a braking device that applies braking force to the wheels;
a controller that executes turning control so that the vehicle movement of the host vehicle is based on at least one of an operation input by a driver of the host vehicle and an instruction input from an automatic driving control of the host vehicle;
The controller is configured to control a first yaw rate that suppresses a peak gain of a frequency response of an actual yaw rate actually generated in the own vehicle with respect to a target yaw rate generated in the own vehicle in the turning control based on a vehicle motion model of the own vehicle. Calculate the yaw moment of inertia, obtain information on the road shape of the road on which the own vehicle is scheduled to drive, determine whether the road shape is a steady shape with no change in curvature, and determine whether the road shape is steady. If the shape is the same, a target yaw moment to be generated in the host vehicle is calculated according to the target yaw angular acceleration of the turning control and the first yaw moment of inertia, and the host vehicle is adjusted to the target yaw moment based on the target yaw moment. A driving support system that performs turning control by controlling the steering of the steered wheels by a steering device, the driving force applied to the wheels by the drive device, or the braking force applied to the wheels by the braking device.
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