JPH02194406A - 車両用自動操縦制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は車両用自動操縦制御装置、特に予め定められて
いる誘導路を自動的に走行させるための自動操縦側？：
８装置の制御内容に関するものである。

［従来の技術〕 予め定められた走路（コース）を自動的に走行する自動
操縦車が周知であり、工場内の無人搬送里や耐久走行試
験などで用いられている。この自動操縦車は、例えば所
定のコースに誘導ケーブルを設け、この誘導ケーブルの
位置を磁界センサにて検出しながら、ハンドル、アクセ
ル、ブレーキ等をアクチュエータにて操縦し、誘導ケー
ブルに沿った自動走行を実現しており、これにより車両
をコースに忠実に走行させることが可能となる。

なお、従来においては、特開昭６３−３３１５号公報に
示されるように、実際のコースを有人操縦で走らせてコ
ース情報を採取することにより、前もって走行コースの
設定に必要な情報を与えるものがある。これによれば、
比較的複雑な地形であっても所定のコースを外れること
なく円滑に走行させることができる。また、予め定めら
れた経路に追従して移動体を制御するものとして、特開
昭５５−３４７９３号公報に示されるものがある。

［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、従来の車両の自動操縦では、機械的に作
成されたプログラムにより車両の操縦を行うので、人間
が実際に操縦するようなきめの細かい運転はできず、物
だけでなく人間を運搬する場合には乗り心地が悪いとい
う問題がある。

一般に、自動操縦車ではコースを忠実に走行することが
最も重要であり、比較的フィードバックゲインを高くし
た高速の制御を用いるため、人間が操縦したものとは大
きく異なり、制御の安定性が悪くなっている。なお、前
記特開昭６３−３３１５号の場合でも、教示されるのは
コースのみで操縦量までは教示されない。

また、耐久走行試験に用いる場合にも人間の実際の操縦
とは多少相違することになり、必ずしも信頼性の高い試
験結果が得られているとは限らない。

更に、車両の種類が異なる場合には車両の運動性が変化
し、同一の制御では対応できない場合が生じる。しかし
、従来においては、車両の種類の区別をすることなく、
所定のプログラムにより操縦制御を行っているので、車
種によってはコースアウトを引き起こすという問題があ
る。また、人間を運搬する場合にも、車両の種類により
異なる制御が必要となり、−律の制御では不十分である
。

そこで、本発明者は車両の現在位置から所定距離先で発
生する予測誤差を演算し、この予測誤差に運動ゲイン（
フィードバックゲイン）を掛けて誤差修正量を求め、こ
の修正量をアクチュエータの操作量にフィードバックし
てステアリング等を操作し、追従性と安定性のよい自動
操縦を行うことを提案している。

しかし、前記誤差修正量の運動ゲインには平均的な値を
設定しており、これでは、環境の変化がある状況下にお
いては追従性、安定性が多少悪くなることがある。すな
わち、路面の摩擦係数μなどの環境条件が大きく異なる
誘導路を走行する場合には、車両の運動が大きく変化す
るために、精度のよい自動操縦制御を達成するには、平
均的な運動ゲイン値を用いるだけでは環境°の変化に追
従できなかった。

本発明は前記従来の問題点を解決することを課題として
なされたものであり、七の目的は、精度のよい予測フィ
ードバック制御を行い、環境条件の変化に対しても良好
に追従できる車両用自動操縦制御装置を提供することに
ある。

［３題を解決するための手段］ 前記目的を達成するために、本発明は、誘導路に対する
現在の車両の位置及び走行状態を計測しこの位置及び走
行状態に基づいて自動操縦のための各アクチュエータを
操作制御する車両用自動操縦装置において、前記誘導路
及びこの誘導路を運転するときの各アクチュエータの操
作量を記憶する記憶手段と、現在の車両の位置及び走行
状態から車両の運動ゲインを推定しこの車両運動ゲイン
により修正運動ゲインを演算するゲイン演算手段と、車
両が現在位置から所定距離先まで走行した場合の予υｊ
誤差を演算し前記修正運動ゲインを掛けて誤差修正量を
出力する予測誤差演算手段と、を備え、前記予ＩＪ誤差
を修正したアクチュエータの操作量にて自動操縦制御す
ることを特徴とする。

［作用］ 以上の構成によれば、記憶手段に記憶されている誘導路
を同様に記憶されている操作量に従って自動操縦するこ
とになるが、この際には各柾のセンサから車両の位置及
び走行状態が検出される。

そして、このセンサ情報から車両運動ゲインが推定され
、この車両運動ゲインから修正運動ゲインが演算される
。

この修正運動ゲインは、人間が実際の車両運動状態に応
じて与える修正量に対応するもので、前記車両運動ゲイ
ンが変化すると、修正運動ゲインも変化し、両者を掛け
た値は一定となる関係にある。従って、車両運動ゲイン
を求めることにより、修正運動ゲインを演算することが
できる。

そして、車両が現在位置から所定距離先まで走行した場
合の予Ｊｌ誤差が逐次演算され、この予測誤差には前記
修正運動ゲインが掛けられてフィードパツクされ、これ
により最終的なアクチュエータの操作量が演算される。

このように、修正運動ゲインを考慮したアクチュエータ
の操作量にて自動操縦することにより、路面の摩擦係数
μ等の環境の変化に良好に追従することが可能となる。

［実施例］ 以下、図面に基づいて本発明の好適な実施例を説明する
。

第１図には、実施例に係る車両用自動操縦制御装置の概
略構成が示され、第２図には自動操縦車両の具体的な構
成が示されている。

第１図において、プログラム記憶手段１４は誘導路の各
位置における車両の位置及び走行状態や、所定位置にお
いて車両を駆動する各種アクチュエータの操舵量、アク
セル量、ブレーキ量が記憶され、このプログラム記憶手
段１４のプログラムに従って自動操縦制御が行われる。

また、予測誤差演算手段１６は各種センサで検出された
車両情報を入力して所定距離先の予測：Ａ差を演算する
予測誤差算出部１６３と、この子ＡＦＩ誤差に修正運動
ゲインＫｐを掛ける係数乗算器１６４とからなり、アク
チュエータ操作量演算手段１８はプログラム記憶手段１
４から出力されるプログラム制御量に予測誤差演算手段
１６から出力される予測誤差修正量を加える。

本発明において特徴的なことは、前記運動ゲインＫｐを
環境条件の変化に対応する値に設定し、精度の高い自動
操縦制御を行うようにしたことであり、このために車両
の運動ゲインによりゲイン修正を行うゲイン演算手段１
２を設ける。

第２図により自動操縦車の構成を具体的に説明すると、
車両の横偏位を検出するために前部磁界センサ１１０ａ
、前部横偏位検出回路１１１ａと後部磁界センサ１１０
ｂ、後部偏位検出回路１１１ｂが設けられ、誘導路に設
けられた誘導ケーブル２０から出力される磁界を検出し
て横偏位を求めると共に、ヨー角も求めている。すなわ
ち、第３図に示されるように、前部の横偏位をＹｆ１後
部の横偏位Ｙｒとすると、車両３２の中心位置Ｏにおけ
る横偏位Ｙは、 Ｙ　−（Ｙｆ　＋Ｙｒ　）　／２　　　　　−（１）と
なり、また車両の長さをａとすると、車両のヨー角θは
、 θ−（Ｙｆ−Ｙｒ）／ａ　　　　　　・・・（２）とな
る。

また、車速を求めるためにマグネットピックアップ１１
４が設けられ、マグネット回転板１１３の回転数を検出
することにより車速を検出する。

そして、誘導路における車両の位置を検出するためにア
ンテナ１１５及び基準位置検出回路１１６を設けており
、誘導路の所定点毎に設けられている位置ビーコンから
出力される電波をアンテナ１１５にて受信し基鵬位置検
８回路１１６に供給することより、コース上の基準位置
を検出することができる。

また、前述した各種センサから検出信号等を入力して各
種の演算処理をするために演算処理回路（ＥＣＵ）２４
と、車両を操縦する各種アクチュエータの操作量をフィ
ードバックして所定の処理を行うフィードバック処理回
路２６が設けられ、この演算処理回路２４及びフィード
バック処理回路２６により第１図のゲイン演算手段、プ
ログラム記憶手段１４、予測誤差演算手段１６及びアク
チュエータ操作量演算手段１８が構成される。

午して、自動操縦のために車両２８に設けられた各種ア
クチュエータとしては、図示されている駆動モニタ２９
とステアリング３０の他にも、アクセル、ブレーキなど
が設けられ、これらの操作量は各種アクチュエータに設
けられているセンサ、例えば操舵量センサ３２等にて検
出されてフィードバックされる。

また、実施例は誘導路を人間が教示した目標コースを自
動操縦しているので、教示運転モードと自動運転モード
とを切り換えるマニアルスイッチ３４と、このモード状
態を識別するだめの表示ランプ３６を設けている。

次に、第４図に基づいて、教示した目標コースを禄舵量
制御しながら自動操縦する場合を例にとって具体的に説
明する。

第４図には、教示データから最終的なアクチュエータ操
作量を求めるまでの演算処理ブロック回路が示されてお
り、目標コースマツプ１４１と操舵量マツプ１４２はプ
ログラム記憶手段として設定されているものである。前
記目標コースマツプ１４１には、教示運転の際に位置ビ
ーコン２２等から検出した位置Ｘの情報とこの位置Ｘに
おける教示運転時の横偏位Ｙ０とヨー角θ。が平均化部
２４１にて平均化されて記憶されている。この場合の横
偏位ＹＯとヨー角θ。は、誘導路を基準として測った値
であり、実施例では誘導ケーブル２０から測定した値で
ある。そして、操舵量マツプ１４２には、教示運転にお
いて運転者がステアリングを操作した量が操舵量として
平均化部２４２にて平均化されて記憶されている。

また、予？１ＩＰ１誤差演算手段１６として加減算器１
６１．１６２、誤差算出部１６３及びゲイン乗算器１６
４が設けられ、アクチュエータ操作量演算手段１８とし
て加算器１８１が設けられる。

例えば、第５図に示す状態で車両が走行している場合に
は次のような演算が行われる。

第５図では、目標コース８００を自動走行しているが、
車両２８が目標コースからΔ、ｉ！ｍ（ｔｍ偏位）Ｍれ
た図の現在位置を走行し、この時の車両のヨー角はΔθ
である。このヨー角は目標コースの接ｔ！１８０１　（
８０１”）に対する車両の向きである。この状態におい
て、通常のフィードバック制御では６１ｍを修正するた
めの操舵量を与えることになるが、本発明ではＬｍ先の
予測誤差量を求める。なお、この距離りは、１０〜２０
ｍの距離が好適である。

すなわち、現在の車両のヨー角がΔθであるから、Ｌｍ
先ではＬ・Δθ（Δθは小さ（ｓｉｎΔθ岬Δθとする
）の誤差が新たに生じることになり、最終的なＬｍ先の
予測誤差ε。は、ε。−Δ１−Ｌ・Δθ　　　・・・（
３）となり、これは誤差算出部１６３で行われる。

この場合の演算の情報である横偏位とヨー角は誘導ケー
ブル（誘導路）を基準とした値にするため、目標コース
マツプ１４１の出力から現在の検出値を加減算器１６１
，１６２で加試算することになる。すなわち、前記（３
）式のΔｌは、Δ１−Ｙ０−Ｙ、Δθは、Δθ−θＧ−
〇となる。そして、前記誤差算出部１６３で得られた予
１１１＋誤差Ｅ０はゲイン乗算器１６４により修正運動
ゲインＫｌ）が乗算され、最終的な誤差修正量ΔＵは、
ΔｕｗＫｐε。　　　　　　　　　　・・・　（４）と
なるが、本発明では、この修正運動ゲインＫｐを環境条
件に応じて設定する。

すなわち、ゲイン演算手段１２として車両運動ゲイン推
定機構１２１及び修正運動ゲイン算出部１２２が設けら
れており、前記車両運動ゲイン推定８１横１２１は、次
のようにして車両運動ゲインＫｍを推定する。

４輪駆動車を２輪駆動車に置き換えた２輪モデルで考え
ると、車両前輪のコーナリングフォースの推定値Ｃｆは
、 Ｃｆ−Ｋ（β＋１．−　ｒ／ｖ−ｕ）　　・−（５）と
なる。ただし、βは横滑り角で、 β牛（ｄ　Ｅ、／ｄ　ｔ）／ｖで表され、第６図に示さ
れるように、車両の中心線８０３と車両が進む方向の８
０４との成す角である。また、ｒはヨーレートで、「岬
（ｄΔθ／ｄｔ）で表され、ｌ、は車両の重心から前輪
までの距離である。

そして、このコーナリングフォースＣｆを操縦量、実施
例では操舵ｍｕで除算することにより、次式にて車両運
動ゲインＫｍが求められる。

Ｃｆ／ｕ−Ｋ（β／ｕ＋１ｔ　　・ｒ／ｖｕ−１＞−Ｋ
ｍ　　　　　　　　　　　・・・（６）この車両運動ゲ
インＫｍは、アクチュエータの操作口に応じて車両自体
が車両運動に与える口に関する概念であるが、環境条件
が一定であればこの亜両運動ゲインＫｍのみにより所定
の運転効果を得ることができるが、環境条件、例えば路
面の摩擦係数μが変化する場合には、車両運動ゲインだ
けでは正確な運転ができず、操舵ｆｆ１（アクチュエー
タ操作量）も修正する必要がある。そこで、本発明では
、修正運動ゲイン算出部１２２にて修正運動ゲインＫｐ
を算出しており、この修正運動ゲインＫｐは、環境条件
が変化した場合に人間が感覚的に修正して行う操作量に
対応し、人間の運動ゲインということができる。

すなわち、両運動ゲインには、ＫｍａＫｐ−Ｃ（一定）
の関係があり、修正運動ゲイン算出部１２２では、 Ｋ　ｐ　＝　Ｃ／　Ｋ　ｍ　　　　　　　　　　・・・
（７）により修正運動ゲインＫｐを求めることができる
。

従って、例えば路面の摩擦係数μが大きくなり滑り品く
なると、車両運動ゲインＫｍが下がることになるのに対
して修正運動ゲインＫｐは上がることになり、この結果
操舵量が大きく設定され、滑り分を修正した操舵量を７
クチユエータに与えることができる。

この修正運動ゲインＫｐは、予測誤差算出部１６３から
出力される予測誤差量に掛けられ、誤差修正量ΔＵとし
てアクチニエータ操作量演算手段１８としての加算器１
８１に出力される。

一方、操舵量マツプ１４２からは現在の位置において教
示によりプログラムされている操舵量がアクチュエータ
操作量として加算器１８１に供給されている。すなわち
、第５図に示されるｅ、は現在の操舵量で走行した場合
に目標コース８００からずれる量であり、このξ、は教
示操舵量で現在の位置から操舵すれば解消し、この教示
操舵量は加算器１８１により、前記誤差修正量ΔＵと加
算されることになる。

従って、前記教示操舵量をＵ′″とすると、最終的な操
舵量ｕ　（ｔ）は、 ｕ　（ｔ）−ｕ”＋Δｕ　　　　　　　−（８）となり
、この操舵Ｑｕ　（ｔ）によりステアリング３０を操縦
すれば、目標コース８００上に車両は到達できることに
なる。

実施例は以上の構成からなり、以下にその作用を説明す
る。

第７図には、制御内容の全体の作用が示されており、制
御システムの電源をＯＮすると、プログラムがスタート
する。まず、ステップ６１にて定時割り込み（１０ｍｓ
　ｅ　ｃ程度のタイミング）が有ったか否かを判定して
おり、“ＹＥＳ”の場合はステップ６２へ移行して、車
両の位置及び運動状態を検出するセンサ並びにアクチュ
エータ操作量を検出するセンサからのセンサデータの読
み込み（詳細は第８図に示される）を行う。

次のステップ６３では、教示スイツチがＯＮしているか
否かの判定を行い、“ＮＯ２の場合はステップ６６へ、
“ＹＥＳ“の場合はステップ６４へ移行スる。このステ
ップ６４では、現在教示モードとなっているので、操舵
のアクチュエータ制御を０ＦＦＬ、ステップ６５の教示
制御を行って（詳細は第１０図に示される）運転者の操
舵に一任する。

一方、ステップ６６では、教示済ランプがついているか
否かの判定が行われ、“Ｎｏ”の場合は、教示が未だ行
われていないのにも拘らず、自動操縦がＯＮとなってい
るため、ステップ６７へ移行してアクチュエータ制御を
ＯＦＦにする。そして、この場合には異常状態と判定し
てステップ６８へ移行して警報を発する。

前；己ステップ６６において“ＹＥＳ”となった場合は
、ステップ６９へ移行して前述した自動操制ｒ８（詳細
は第１１図に示される）を行う。なお、この自動操縦制
御を行うステップ６９に移行すると、表示ランプ３６の
自動操縦ランプがＯＮする。

第８図には、前記センサデータの読み込みの作用が示さ
れており、まずステップ６２１にて前後の横偏位Ｙｆ、
Ｙｒを読み込み、ステップ６２２では前記横偏位Ｙｒ、
Ｙｒからヨー角θ−（Ｙｒ−Ｙｒ）／ａを演算し、ステ
ップ６２３では横偏位Ｙ　−（Ｙｆ　＋Ｙｒ　）　／　
２を演算する。また、ステップ６２４では車速を読み込
み、ステップ６２５へ移行して横速度算出を行っており
、この横速度ｄｙ／ｄｔは、 ｄ　ｙ／　ｄ　ｔ　＝　（Ｙｏ　−Ｙ）　／Δｔ　　・
・・（９）にて演算される。

そして、ステップ６２６に移行して横速度から横滑り角
βを算出しており、この横滑り角βは、β−（ｄｙ／ｄ
ｔ）／ｖ （ｖ；車速）　　　　　　　　・・・（１０）にて求め
ることができる。

次いで、ステップ６２７に移行してヨーレート算出を行
っており、このヨーレートｒは、「−（θ−１−θ）／
Δｔ　　　　　　・・・（１１）で算出し、ステップ６
２８へ移行する。

このステップ６２８では車両位ｒＩＩＸを評定しく詳細
は第９図に示される）、ステップ６２９では現在の操舵
ｆｆ１ｕを読み込む。

第９図には、前記車両位置の評定の作用が示されており
、ステップ６２Ｊｌでは位置ビーコン２２から得られた
基準位置信号を取り込み、ステップ６２ｂに移行して真
の基準位置であるか否かの判定を行い、”ＹＥＳ”の場
合にはステップ６２ｃへ移行して基準位置の二側（Ａ点
、Ｂ点、０点・・・）が行われる。そして、ステップ６
２ｄでは基準距離をセットし、例えばＢ点のビーコン位
置であるとすると、Ｘ　ＩＡｓ！−Ｘ　＊をセットし、
ステップ６２ｅへ移行してビーコン間の走行距離ΔＸを
０にリセットする。

一方、ステップδ２ｂにて“ＮＯｌとなった場合にはス
テップ６２ｆへ移行し、このステップ６２ｆでは、検出
した車速ｖＲの取り込みを行い（Ｖ＝Ｖ＊　）　、ステ
ップ６２ｇに移行して所定周期τ毎の走行距離を、 ΔＸ−Δｘ−’＋ｒＶ１ （ここで、Δｘ　−１は前回演算の走行距離、τは所定
周期である）　　　　　　・・・（１２）にて演算して
おり、次のステップ６２ｈでは最終的な位ＦｌｌＸを、 ｘ　ｍ　ｘ　ＢＡＳＢ＋Δｘ　　　　　　　　　　＝（
１３）にて演算する。

このように、走行距ＭＸはビーコン位置を基準位置とし
、この基準位置から所定周期毎に車両速度から演算され
る。

気９図には、教示制御の作用が示されており、まずステ
ップ６５１ではデータ記憶位置であるか否かの判定を行
い、’Ｎｏ”の場合にはエンドに移行し、“ＹＥＳ”の
場合はステップ６５２へ移行してｎ＞ａであるか否かの
判定を行う。実施例では、自動操縦のための情報は、コ
ース上の所定位置毎、例えば１ｍ間隔で設定された位置
毎に記憶しており、ステップ６５１ではこの位置を検索
することになる。また、記憶データは数回の平均値とし
ており、ステップ６５２ではその回数をカウントする。

例えば、３回の平均値を採る場合はａ−３とし、ｎ−３
となった場合（’ＹＥＳ’　）にはステップ６５３へ移
行し、センサデータｖ２−（Ｘ、θ、Ｙ、ｕ）を読み込
み、ステップ６５４に移行して次式のデータ平均値を演
算する。

ｐ、”　−（１／ａ）　ΣＶｚ　’　　　　−（１４）
次いで、ステップ６５５へ移行して教示マツプへの書き
込みが行われ、目標コースマツプ１４１と操舵量マツプ
１４２へそれぞれの情報が記憶される。

一方、ステップ６５２において“ＮＯｌの場合には、次
式のように前回までのデータを平均化しステップ６５７
へ移行する。

υｚ−（１／ｎ）Σひ２’　　　　　・　（１５）ステ
ップ６５７では、今日のデータが採用データとして適切
か否かの判定が次式にて行われ、１２−Ｖ２１＜ｂ　　
　　　　　　＋＋　（１６）ＶｚＶｚｌがｂよりも大き
い場合には記憶しないでエンドへ移行し、ｂよりも小さ
い場合にはステップ６５８へ移行する。

このステップ６５８では、データｖ２を記憶すると共に
、ｎｍｎ−’＋ｌとし、ステップ６５９に移行して全コ
ース記憶したか否かを判定する。そして、全コースを記
憶したらステップ６６０にて教示済ランプをＯＮＬ、ま
だ記憶していない場合は教示済ランプはＯＦＦのまま（
ステップ６６１）エンドへ移行する。

実施例はこのような教示をした目標コースを自動操縦す
るようにしており、この自動操縦制御は、第１１図に示
されている。

第１１図において、まずステップ６９１にて各種のセン
サにより検出された現在の車両の位置及び走行状態を示
すセンサデータの読み込みが行われ、ステップ６９２で
は前記（１）式により求められた横偏位を読み出し、ス
テップ６９３では前記（２）式により求められたヨー角
を読み出す。

次いで、ステップ６９４では修正運動ゲイン算出（詳細
は第１２図に示される）が行われ、ステップ６９５へ移
行して前記（３）式の予測誤差ε。−（Ｙｏ−Ｙ）−Ｌ
／　（θ。−〇）が算出され、ステップ６９６では（４
）式の誤差修正量ΔＵを演算出力する。そして、ステッ
プ６９７において教示されているプログラム操舵量ｕ′
″が読み出され、ステップ６９８にて最終的に（８）式
の操舵量ｕ　（ｔ）−ｕ’＋ΔＵを演算する。なお、次
のステップ６９９にて表示ランプ３６の自動操縦ランプ
を点灯させる。このようにして、修正運動ゲインＫｐに
より修正された操舵ｒｈｕ　＜ｔ＞はステアリング２８
に与えられ、この操舵量により予測誤差を修正した良好
な車両の操縦が達成される。

第１２図には、修正運動ゲインＫｐを算出するまで動作
が示されており、まずステップ６３ａにて車両運動ゲイ
ンＫｍ−Ｋ（β／ｕ＋Ｊ！＋　　−ｒ／ｖｕ−１）が算
出され、ステップ６３ｂへ移行する。

実施例では、車両運動ゲインを複数回（ａ回）の平均値
で求めているので、ステップ６３ｂではｎ＞ａになった
か否かの判定を行い、＝Ｎｏ“の場合はステップ６３ｃ
へ移行し求められた車両運動ゲインを積算し、ステップ
６３ｄへ移行してｎ−ｎ＋１をカウントする。

一方、ステップ６３ｂにおいて“ＹＥＳ”の場合には、
ステップ６３ｅへ移行して次式にて平均値を演算する。

Ｋｍ”　−（１／ｎ）ΣＫｍ　　　　　　・　（１７）
次いで、ステップ６３ｆではｎ−０をセットし、ステッ
プ６３ｇに移行して前記平均値が正しい値であるか否か
の判定を行う。すなわち、Ｉ　Ｋｍ”　−Ｋｍ””　　
ｌ　＞ｂ　　　　　−＝　（１ｇ）の条件を具備してい
るか否かの判定を行い、“Ｎ０°の場合はエンドへ移行
し、’ＹＥＳ’の場合にはステップ６３ｈへ移行して修
正運動ゲインＫｐ−Ｃ／Ｋｍ”を算出する。

このような実施例によれば、誘導路を基準にして目標コ
ースを教示するようにしたので、誘導路に対する実際の
車両の走行コースを自由に設定することができ、異なる
車両でも最適なコースを選択することができ、また予ａ
誤差を修正するようにしたので、車両を目標コース上を
正確に走行させることができ、コースアウトを起こすこ
ともなくなる。

更に、各種アクチュエータの操作量も教示制御しかつ予
ｎ［：５差修正制御を行うことにより、人間が実際に操
縦した場合と同様の乗り心地を得ることができ、物だけ
でなく人間を運搬する場合にも自動操縦が良好に適用可
能となる。

しかも、このような効果に加えて、誤差修正量演算にお
いては人間の感覚に合った修正運動ゲインを用いている
ので、精度のよい誤差修正が可能となる。

なお、前記実施例においては、実際の自動操縦運転中に
逐次修正運動ゲインを演算して修正する場合について説
明したが、目標コース及びアクチュエータ操作量を教示
する段階で修正運動ゲインを求め、これを記憶しておき
実際の自動操縦制御の際に読み出して予測誤差をｆ：Ａ
算することも可能であり、これは環境条件の変化が同一
コース上で生じる場合に好適である。

前記実施例場合は操舵量制御について説明したが、これ
に限らず各種アクチュエータの操作ｍの制御、車速制御
などにも本発明を適用できる。二〇車速制御の場合は、
アクセル量とブレーキ二の誤差を修正するアクセルゲイ
ン又はブレーキゲインについて本発明の人間の感覚によ
るゲインを考慮すればよいことになる。

［発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば、予測誤差を修正
する制御を行う場合に、その誤差修正量の演算において
人間の感覚に合った修正運動ゲインを用いるようにした
ので、誤差修正のだめのフイードバックを精度のよく行
うことが可能となる。

従って、路面の摩擦係数μ等の環墳条件が変わった場合
でも、目標コースを正確に走行することが可能となり、
また人間の感覚に適合した自動操縦を実現することがで
きるという利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る実施例の概略構成を示すブロック
図、 第２図は実際の自動操縦車両に本発明を適用した場合の
構成を示す図、 第３図は誘導路に対する横偏位の求め方を示す説明図、 第４図は実施例において操舵量制御を行う構成を示すブ
ロック図、 第５図はｔｉ４４図の実施例により行う予測誤差演算を
説明する図 第６図は措滑り角の求め方を示す説明図、第７図は第１
実施例の全体的な動作を示すフローチャート、 第８図はセンサデータの読み込み動作を示すフローチャ
ート、 第９図は車両位置の評定動作を示すフローチャート、 第１０図は教示制御の動作を示すフローチャート、 第１１図は自動操縦の動作を示すフローチャート、 第１２図は修正運動ゲインを算出する動作を示すフロー
チャートである。 １２　・・・　ゲイン演算手段 １４　・・・　記憶手段１４ １６　・・・　予ＩＪｌ誤差演算手段 １８　・・・　アクチュエータ操作量演算手段２０　・
・・　誘導ケーブル ２２　・・・　位置ビーコン ２４　・・・　演算処理回路（ＥＣＵ）２６　・・・　
フィードバック処理回路２８　・・・　車両 ３０　・・・　ステアリング ３２　・・・　操舵量センサ ３６　・・・　表示ランプ 】４１　・・・　目標コースマツプ １４２　・・・　操舵量マツプ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）誘導路に対する現在の車両の位置及び走行状態を
   計測しこの位置及び走行状態に基づいて自動操縦のため
   の各アクチュエータを操作制御する車両用自動操縦装置
   において、前記誘導路及びこの誘導路を運転するときの
   各アクチュエータの操作量を記憶する記憶手段と、現在
   の車両の位置及び走行状態から車両の運動ゲインを推定
   しこの車両運動ゲインにより修正運動ゲインを演算する
   ゲイン演算手段と、車両が現在位置から所定距離先まで
   走行した場合の予測誤差を演算し前記修正運動ゲインを
   掛けて誤差修正量を出力する予測誤差演算手段と、を備
   え、前記予測誤差を修正したアクチュエータの操作量に
   て自動操縦制御することを特徴とする車両用自動操縦制
   御装置。