JPWO2006121221A1 - 車線追従制御装置および車線追従制御方法 - Google Patents

Abstract

本発明では、前記前方横偏差と前記車速と前記車体横すべり角とから、車両の重心点の車線の中線からのズレが０となるように、目標駆動トルク、目標制動トルク、目標舵角の少なくとも１つを操作量として制御する。これにより、車線の曲率計算を行わずに車線追従制御ができるので、高速処理が可能となる。また、走行時に生じる車体横すべり角を制御パラメータに用いることで、雨天走行時等においても安定した位置制御を行うことができる。

Description

本発明は、車両を車線（レーン）の中線に追従させて制御する車線追従技術に関し、具体的には目標駆動トルク、目標制動トルク、目標舵角の少なくとも１つを算出して車両の動作を制御する車線追従制御装置および車線追従制御方法に関する。

交通事故の低減を目指す安全技術の一種として、ドライバーの運転操作を軽減するための技術開発が行われている。その技術の例として、先行車両との相対距離を一定に維持する車間距離制御技術や、車両が常に車線（レーン）の中央部に走行するよう制御する車線追従（車線維持）等の制御技術が挙げられる。
これらの技術のうち、車載カメラにより道路の白線認識を行い、認識した白線の位置に基づき自動操舵機構を制御する制御技術については、特許文献１から６に示すように、従来、様々な提案がなされている。
特許文献１（特開２００２−２１１４２８公報）に記載の車両挙動制御装置では、走行路の道路形状に基づいて車両の車線逸脱傾向を検出し、車両が車線逸脱傾向にあるときは車線逸脱時間または車線逸脱所要時間を延ばすように操舵制御を行っている。具体的には、カメラで撮像した車両前方の画像から白線を検出することにより、車両が車線逸脱傾向にあるか否かを判断し、車線逸脱傾向にあるときは、操舵制御パラメータとしての制御用曲率を徐々に変化させて操舵制御機構を制御する。これにより、車線逸脱距離または車線逸脱所要時間を延ばすとともに、車幅方向の車線逸脱距離を短くしている。
特許文献２（特開２０００−３０２０５５公報）に記載の車線追従制御装置は、比較的容易にかつ高精度に計測可能な情報のみを用いて達成し得る予見制御系にかかるものである。特許文献２では、先ず、例えばＣＣＤカメラで得た画像データを処理することによって目標コースの予見情報を得て、これを確定外乱とみなし、前輪舵角指令値を入力とし、目標コースからの車両の横方向変位量を出力とするＤＡＲＭＡ（Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ Ａｕｔｏ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ）モデルを用いて車両モデル並びに目標コースモデルを表す。次に、一般化予測制御（ＧＰＣ制御）理論を拡張し、車両モデル並びに目標コースモデルにこれを適用して将来の確定外乱に対する車線追従誤差を補償する。これにより、車両状態量推定器を不要とした上で、状態量フィードバック予見制御系と同等の性能を得ている。
特許文献３（特開平７−３１５２４０号公報）に記載の自動操舵装置の制御装置は、ドライバー優先のアシスト方式において、緊急時に各種のアシスト方法を用いてドライバーの切り遅れや進みを適切に補償するものである。具体的には、車両のステアリング装置の２分割したステアリング軸にギヤ比可変機構をバイパスして連設し、このギヤ比可変機構に操舵制御モータをドライバーのマニュアル操舵と自動操舵を可能に設け、ステアリング軸にトルク制御モータをハンドル側のトルク制御が可能となるように設けている。制御装置は、ＣＣＤカメラの撮像信号が入力する画像認識制御ユニットを有しており、この画像認識制御ユニットは、撮像信号に基づき三角測量法で距離を算出して、画面全体が三次元の距離分布の画像を得ている。そして距離画像から車線、前方車両、障害物等を分離して検出している。そして、制御装置は、車線の画像から左右の白線、道路形状等を認識し、前方車両、障害物等の画像からは物体が何であるかを認識するとともに、障害物があるときは当該障害物との相対的な距離や速度等を認識して、車間距離制御や自動操舵制御を行っている。
特許文献４（特開２００２−１２０７１１公報）に記載の車両挙動制御装置は、ドライバーの意図する操作を最大限に尊重して不自然な感覚を与えることなくドライバーの不適切な操作による車線或いは道路からの逸脱を防止することができる。具体的には、カーブ曲率半径に基づいた第１の目標ヨーレートと、運転状態に基づいた第２の目標ヨーレートを演算する。そして、ドライバーに旋回意志があると判定した場合において、第１の目標ヨーレートの絶対値が第２の目標ヨーレートの絶対値より大きいときは、ドライバーの操作が実際の道路形状に対し不足していると判断して第２の目標ヨーレートを第１の目標ヨーレートで補正し、この補正した第２の目縹ヨーレートで制動力制御を行う。
特許文献５（特開２００５−４４２０８公報）に記載の車線追従走行制御装置は、車線曲率の補正を適正化して車線追従性を向上することができる。具体的には、画像情報から検出された車線曲率を、補正係数と車線曲率推定値との積の形で記述し、オブザーバを用いて、各車両状態量とともに、車線曲率推定値および補正係数を算出（推定）する。これにより、車線曲率推定値を真の車線曲率に近づけ、車線曲率を検出するための画像情報と車両状態量を推定するための車両モデルとのメジャーを合致させるための補正係数を真値に近づける。補正係数が定常値、すなわち真値になると、車線幅が変わらない限り、車線曲率を検出するための画像情報と車両モデルとのメジャーは変化しないから、補正係数自体を変更する必要がなく、車線曲率の補正が適正化されて車線追従性が向上する。なお、特許文献５では、ヨー角，ヨー角微分値，車両横変位，車両横変位微分値を可観測状態量とし、車線曲率，車線曲率微分値を観測できない状態量として各状態量を推定し、レギュレータによりモータトルクを制御している。
特許文献６（特開２００１−４８０３５公報）の車線追従装置は、道路曲率に応じた車両の前方注視点位置における目標ラインをカーブの内側へずらすことにより、直線路のみならずカーブにおいても安定に車線追従することができる。具体的には、操舵力伝達系に設けられた自動操舵アクチュエータにより操舵トルクもしくは操舵反力トルクを与え、自動操舵時に、自動操舵制御手段により設定された目標ラインに車両を追従させる制御指令を自動操舵アクチュエータに対し出力する。そして、道路曲率推定手段によりたとえば車線の中心線を検出し、前方の道路曲率を推定するとともに、目標ライン補正手段により前方の道路曲率に応じて目標ライン設定手段に設定されている目標ラインを前方注視点においてカーブの内側方向にずらす補正をする。すなわち、カーブにおいては、目標ラインが、撮像装置により得た画像から得られる車線の中心線からずれて制御されてしまう不都合を解消するために、目標ラインの補正を行っている。

特許文献１では、車両の走行ラインを車線の中心線に追随させるものではないので、この技術を自動運転に適用すると、走行状態が安定しないおそれがある。また特許文献１では、走行時に生じる車体横すべり角を制御に用いていないため、車両を車線の中央に位置させるような高精度の位置制御を必要とする自動運転技術への適用には不向きである。
また、特許文献１では車線の曲率を検出、走行ラインをこの曲率に合せるように操舵角を制御している。このため、曲率計算に時間がかかり即応性に欠けるし、道路上の白線の表示状態によっては曲率が正確に検出できないという問題がある。しかも、特許文献１では、走行時に生じる車体横すべり角を制御に用いていないため、雨天走行時等における車体横すべり角の考慮が必須の位置制御を必要とする自動運転技術への適用には不向きである。
特許文献２では、車線の曲率を確定外乱としており、ＤＡＲＭＡモデルを構築して曲率の未来値を予測している。すなわち、特許文献２では、特許文献１と同様、車線の曲率を検出し、走行ラインをこの曲率に合せるように操舵角を制御している。このため、曲率計算に時間がかかり即応性に欠け、道路上の白線の表示状態によっては曲率が正確に検出できないという問題がある。しかも、特許文献２でも、特許文献１と同様、走行時に生じる車体横すべり角を制御に用いていないため、雨天走行時等における車体横すべり角の考慮が必須の位置制御を必要とする自動運転技術への適用には不向きである。
特許文献３では、緊急時に各種のアシスト方法を用いてドライバーの切り遅れや進みを適切に補償するものであり、車両の走行ラインを車線に追随させるものではない。このため、制御に際してヨーレートや車体横すべり角を用いることはない。なお、特許文献３には、撮像装置（ＣＣＤカメラ）により撮影した白線をどのように利用するかが明示されておらず、車両の走行ラインを車線に追随させるものではない。よって特許文献３に記載の技術では、車両を車線の中央に位置させるような高精度の位置制御を必要とする自動運転技術への応用はできない。
特許文献４では、車両が車線のどこに存在しているかは問題とせず、第２の目標ヨーレートが第１の目標ヨーレートと異なるときに、ドライバーの舵角操作を補完する。したがって、車両の走行ラインを車線の中心線に追随させる自動運転技術への適用はできない。また、特許文献４では、ナビゲーションシステムから取得した画像情報から車線の曲率半径を求めることで第１の目標ヨーレートを演算しており、特許文献１，２と同様、曲率半径の計算に時間がかかり即応性に欠けるし、道路上の白線の表示状態によっては曲率が正確に検出できないという問題がある。しかも、特許文献４でも、特許文献１，２と同様、走行時に生じる車体横すべり角を制御に用いていないため、雨天走行時等における車体横すべり角の考慮が必須の位置制御を必要とする自動運転技術への適用には不向きである。
特許文献５では、オブザーバにより車線の中心線の曲率半径を推定しているので、車線幅が変化するような場合には計算量が多くなり、曲率計算に時間がかかり即応性に欠ける。また、最適な状態変数として何を選択するかが制御系の性能に大きく影響するので設計が容易ではない（強風などの外乱には脆弱であると考えられる）。しかも、特許文献５でも、特許文献１，２，４と同様、走行時に生じる車体横すべり角を制御に用いていないため、雨天走行時等における車体横すべり角の考慮が必須の位置制御を必要とする自動運転技術への適用には不向きである。
特許文献６でも、車線の曲率の計算時間に起因する不都合は解消されるものの、曲率計算に時間がかかり即応性に欠けるし、道路上の白線の表示状態によっては曲率が正確に検出できない。また、特許文献６では、ＣＰＵ等による処理の遅れを問題としており、高速処理が行われるシステムには適用しても意味がない。しかも、特許文献６でも、特許文献１，２，４，５と同様、走行時に生じる車体横すべり角を制御に用いていないため、雨天走行時等における車体横すべり角の考慮が必須の位置制御を必要とする自動運転技術への適用には不向きである。
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、道路曲率情報を必要とせずに、カーブにおいても高い車線追従性能を維持することが可能で、しかもすべりが生じるような路面状態においても良好に動作する車線追従制御装置および車線追従制御方法を提供することを目的としている。
以下、本発明の概要を説明する。
図１から図３により、本発明の車線追従制御装置の第１態様を説明する。図１は、車両１００が路線Ｌを走行している様子を示す図であり、図２は車両１００に搭載した撮像手段ＶＣから撮影した車両１００の前方の画像であり、図３は車両１００に搭載された車線追従制御装置を示すブロック図である。
図３において車線追従制御装置Ａは、図１に示すように車両１００を車線Ｌの中線（図１では左右の白線ＷＬの中線ＣＬ）に追従させて制御するもので、認識手段（図３では中線検出手段Ａ１）と、第１の算出手段（図３では前方横偏差算出手段Ａ２）と、取得手段（図３では走行状態パラメータ取得手段Ａ３）と、推定手段（図３では車体横すべり角推定手段Ａ４）と、第２の算出手段（図３ではヨーレート目標値算出手段Ａ５）と、第３の算出手段（図３ではヨーモーメント入力指令値算出手段Ａ６）と、制御手段Ａ７（トルク目標値算出手段Ａ７１と操作信号生成手段Ａ７２とからなる）とを備えている。
中線検出手段Ａ１は、図１に示す車線Ｌの中線ＣＬを認識（検出）し中線認識情報ａを生成して出力する。中線検出手段Ａ１は、図１に示す撮像装置ＶＣを含む。撮像装置ＶＣは車両１００の前方を撮影し撮影画像Ｇを出力する。
中線検出手段Ａ１は、車線Ｌの中線ＣＬを認識するために、図２に示すように撮影画像Ｇを格子状に分割した当該格子状領域上の白線ＷＬの位置を認識し、当該白線ＷＬの位置情報から中線認識情報ａを生成して出力する。中線検出手段Ａ１は、白線ＷＬの位置を検出するに際して、撮像装置ＶＣにより撮影した先のフレームにおいて既に検出した白線を含む格子状領域およびその周囲の格子状領域について検出処理を行うことで、処理量を削減することができる。
前方横偏差算出手段Ａ２は、中線ＣＬからの車両１００の前方横偏差（車両１００の中心線ＣＬ上の車両前方の所定点Ｐの、中線ＣＬからのズレ）ｂ（後述する実施形態ではｙ_ｓｒ）を算出する。
走行状態パラメータ取得手段Ａ３は、車両１００の走行状態パラメータとして少なくとも車速ｃ（後述する実施形態ではＶ）と実ヨーレートｄ（後述する実施形態ではγ）とを取得する手段であり、具体的には車速検出手段とヨーレート検出手段から構成することができる。
なお、走行状態パラメータ取得手段Ａ３は、典型的には車速検出手段（速度計）やヨーレート検出手段（ヨーレート検出計）である。
車体横すべり角推定手段Ａ４は、車速ｃと実ヨーレートｄとに基づき、車両１００の車体横すべり角ｅ（後述する実施形態ではβ）を推定する。
ヨーレート目標値算出手段Ａ５は、前方横偏差ｂと車速ｃと車体横すべり角ｅとから、車両１００の重心点の、中線ＣＬからのズレ（重心点偏差）が０となる目標ヨーレートｆ（後述する実施形態ではγ_ｄ）を算出する。
ヨーモーメント入力指令値算出手段Ａ６は、車速ｃと目標ヨーレートｆとから指令ヨーモーメント入力ｇ（後述する実施形態ではＭ）を算出する。
制御手段Ａ７は、指令ヨーモーメント入力ｇに対応する目標駆動トルクｈ（後述する実施形態ではＴ_ｍｒｌ、Ｔ_ｍｒｒ）、目標制動トルク、目標舵角の少なくとも１つを算出して、所定の操作信号ｉを出力する。制御手段Ａ７は、目標駆動トルクｈを算出する場合には、車両１００の駆動トルクを目標駆動トルクｈに一致するように操作信号ｉを出力する。制御手段Ａ７は、車速ｃに依存した係数と車両１００の実ヨーレートｄとの積に一次遅れ要素を付加して車体横すべり角ｅを算出することができる。また、制御手段Ａ７は、目標ヨーレートｆと目標ヨーレートｆの微分値（ｄｆ／ｄｔ）との一次加算式により指令ヨーモーメント入力ｇを算出することができる。
図４により、本発明の車線追従制御装置の第２態様を説明する。
図４において車線追従制御装置Ｂは、車線追従制御装置Ａと同様、図１に示したように車両１００を車線Ｌの中線ＣＬに追従させて制御するもので、認識手段（図４では中線検出手段Ｂ１）と、第１の算出手段（図４では前方横偏差算出手段Ｂ２）と、車速検出手段Ｂ３と、車体横すべり角検出手段Ｂ４と、第２の算出手段（図４ではヨーレート目標値算出手段Ｂ５）と、第３の算出手段（図４ではヨーモーメント入力指令値算出手段Ｂ６）と、制御手段Ｂ７（トルク目標値算出手段Ｂ７１と操作信号生成手段Ｂ７２とからなる）とを備えている。
図４において、中線検出手段Ｂ１、前方横偏差算出手段Ｂ２、ヨーレート目標値算出手段Ｂ５、ヨーモーメント入力指令値算出手段Ｂ６および制御手段Ｂ７の構成は図３に示した中線検出手段Ａ１、前方横偏差算出手段Ａ２、ヨーレート目標値算出手段Ａ５、ヨーモーメント入力指令値算出手段Ａ６および制御手段Ａ７と同じである。
図４では、実ヨーレートｄは取得しない。車速検出手段Ｂ３は、車両１００の車速ｃを取得する。また、図４で車線追従制御装置Ｂには、車体横すべり角推定手段は設けられていない代わりに、車体横すべり角ｅを検出する車体横すべり角検出手段Ｂ４が設けられている。図４の車速検出手段Ｂ３と車体横すべり角検出手段Ｂ４は、図３の走行状態パラメータ取得手段Ａ３に対応する。検出された車速ｃおよび車体横すべり角ｅは、ヨーレート目標値算出手段Ｂ５に送出される。
図５により、本発明の車線追従制御方法の第１態様を説明する。
車線追従制御方法の第１態様は、図１に示した車両１００を車線Ｌにおける中線ＣＬに追従させて制御するもので、認識ステップ（図５では中線検出ステップＳＡ１１）と、第１の算出ステップ（図５では前方横偏差算出ステップＳＡ１２）と、取得ステップ（図５では走行状態パラメータ取得ステップＳＡ１３）と、推定ステップ（図５では車体横すべり角推定ステップＳＡ１４）と、第２の算出ステップ（図５ではヨーレート目標値算出ステップＳＡ１５）と、第３の算出ステップ（図５ではヨーモーメント入力指令値算出ステップＳＡ１６）と、制御ステップＳＡ１７（目標トルク算出ステップＳＡ１７１と操作信号生成ステップＳＡ１７２とからなる）とを有している。
ステップＳＡ１１，ＳＡ１２，ＳＡ１３，ＳＡ１４，ＳＡ１５，ＳＡ１６，ＳＡ１７（ＳＡ１７１，ＳＡ１７２）における動作は、図５で符号Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４，Ａ５，Ａ６，Ａ７（Ａ７１，Ａ７２）により示した手段による動作と同じである。
図６により、本発明の車線追従制御方法の第２態様を説明する。
車線追従制御方法の第２態様は、図５で説明した第１態様と同様、車両１００を車線Ｌの中線ＣＬに追従させて制御するもので、認識ステップ（図６では中線検出ステップＳＢ１１）と、第１の算出ステップ（図６では前方横偏差算出ステップＳＢ１２）と、車速を検出する車速検出ステップステップ（ＳＢ１３）と、車体横すべり角を検出する車体横すべり角検出ステップ（ＳＢ１４）と、第２の算出ステップ（図６ではヨーレート目標値算出ステップＳＢ１５）と、第３の算出ステップ（図６ではヨーモーメント入力指令値算出ステップＳＢ１６）と、制御ステップＳＢ１７（目標トルク算出ステップＳＢ１７１と操作信号生成ステップＳＢ１７２とからなる）とを有している。
各ステップＳＢ１１，ＳＢ１２，ＳＢ１５，ＳＢ１６，ＳＢ１７（ＳＢ１７１，ＳＢ１７２）における動作は、図４で符号Ｂ１，Ｂ２，Ｂ５，Ｂ６，Ｂ７（Ｂ７１，Ｂ７２）により示した手段による動作と同じである。また、ステップＳＢ１３における動作は、図４で符号Ｂ３，Ｂ４により示した手段による動作と同じである。

図１は、車両が路線を走行している様子を示す図である。
図２は車両に搭載した撮像手段から撮影した車両の前方の画像である。
図３は、本発明の車線追従制御装置の第１態様を示すブロック図である。
図４は、本発明の車線追従制御装置の第２態様を示すブロック図である。
図５は、本発明の車線追従制御方法の第１態様を示すブロック図である。
図６は、本発明の車線追従制御方法の第２態様を示すブロック図である。
図７は、本発明の一実施形態に係る車両の概略構成を示すブロック図である。
図８は、道路座標系と画像の平面座標系の対応図である。
図９は、同上の実施形態におけるＣＣＤカメラの撮像画像である。
図１０は、同上の実施形態における画像処理部の動作を示すフローチャートである。
図１１は、同上の実施形態における、ＣＣＤカメラで撮像した画像に格子状領域をｙ軸全域に作成した図である。
図１２は、同上の実施形態における、ＣＣＤカメラで撮像した画像に格子状領域を左右それぞれ５×２個作成した図である。
図１３は、同上の実施形態における、車線追従性器の動作を示すフローチャートである。
図１４は、曲線路追従走行試験の設定コースを示す図である。
図１５は、曲線路追従走行試験の結果を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図７は、本発明の一実施形態に係る車線追従制御装置を適用した車両１００の概略構成を示すブロック図である。
図７において車両１００には、ＣＣＤカメラ１（撮像装置）、車速センサ２、ヨーレートセンサ３、画像処理部１０、車線追従制御器２０が搭載されている。なお、本実施形態では車両１００は後輪駆動車であり、図７では左右後輪の駆動モータ４，５、左右後輪タイヤ６，７を図示してある。
ＣＣＤカメラ１は、車両１００の上部に載置され、車両１００の走行中、１秒間に６０枚連続して撮像する（フレームを作成する）。
画像処理部１０は、図３に示した認識手段（中線検出手段Ａ１）、第１の算出手段（前方横偏差算出手段Ａ２）として機能し、ＣＣＤカメラ１で撮像した道路画像情報を処理する。
車線追従制御器２０は、図３に示した取得手段（走行状態パラメータ取得手段Ａ３）、推定手段（車体横すべり角推定手段Ａ４）、第２の算出手段（ヨーレート目標値算出手段Ａ５）、第３の算出手段（ヨーモーメント入力指令値算出手段Ａ６）、制御手段Ａ７として機能する。
車速センサ２は、図示しない光学式速度計で測定した非駆動輪（本実施形態では前輪）の回転速度を車速Ｖに換算しており、この車速Ｖを車線追従制御器２０へ出力する。
ヨーレートセンサ３は、車両１００の実ヨーレートγを検出し、車線追従制御器２０へ出力する。画像処理部１０は、図示しないコンピュータ等の離散化されたディジタルシステムで構成され、ＣＣＤカメラ１で撮像した車両前方の道路画像（撮影画像Ｇ）から、白線を検出し、その白線の位置情報を前方横偏差ｙ_ｓｒに変換して、車線追従制御器２０に出力する。
車線追従制御器２０はコンピュータ等により構成され、画像処理部１０からの前方横偏差ｙ_ｓｒと、車速センサ２で検出された車速Ｖと、ヨーレートセンサ３で検出された実ヨーレートγに基づいて、左右後輪の駆動トルクＴ_ｍｒｌ、Ｔ_ｍｒｒを算出し、駆動モータ４，５に出力する。
車両１００の駆動システムは、左右後輪の駆動力差によるヨーモーメント入力を発生させるため、車両の後輪タイヤ６，７にそれぞれ小型電動モータが内蔵されており、各モータの駆動トルクを自由自在に制御することが可能となっている。
ここで、実際の３次元道路座標系を、図８のように、ＣＣＤカメラ１の撮像レンズの中心を原点として、車両進行方向に向かって右から左方向にＹ軸、車両の高さ方向へ上向きにＺ軸、レンズ光軸を車両進行方向にＸ軸とするＸＹＺ座標系で定義する。
ＣＣＤカメラ１は、車両１００の前方の道路を、図９のように６４０×４８０ピクセルの解像度で撮像する。撮像した画像Ｇは、画像処理部１０にて平面座標系を設定する。この画像Ｇの平面座標系は、ＮＴＳＣ等のテレビジョン通信方式の画面操作方向に従い、画像左上を原点として左から右へ水平方向にｙ軸、上から下へ垂直方向にｚ軸とするｙｚ座標系で定義される。
平面座標系の原点が３次元道路座標系のＸ軸上にあるとすれば、３次元道路座標系から平面座標系への座標変換は次式で表される。ただし、ｆはカメラレンズの焦点距離である。
ｙ＝−ｆ（Ｙ／Ｘ） （１）
ｚ＝−ｆ（Ｚ／Ｘ） （２）
車両の側面（上下方向）に関する運動方程式は、車両のピッチ角が大きく発生しないと仮定して、以下のように表される。ここで、ｈは道路表面からＣＣＤカメラ１のレンズ中心までの高さである。
Ｚ＝−ｈ （３）
よって、（２）式は以下のようになる。
ｚ＝−ｆ（Ｚ／Ｘ）
＝−ｆ（−ｈ／ｌ_ｓ）＝ｆｈ／ｌ_ｓ （４）
ここで、ｌ_ｓ［ｍ］はカメラの前方注視距離である。ｌ_ｓは、車両１００の全長の中心から検出する白線の位置までの水平距離であり、車両１００の全長よりも充分長い距離で、おおよそ８〜１０ｍを想定している。本実施形態では、ｌ_ｓ＝１０［ｍ］に固定し、そのときの画像上のｚの値をｚ＝３３０［ピクセル］に固定している。
次に画像処理部１０の動作について図１０のフローチャートを参照して説明する。
この動作は、１６ｍｓｅｃ毎のサンプリングタイムで実行される。
画像処理部１０は、ＣＣＤカメラ１が撮像した画像を読み込む（ステップＰ１）。読み込んだ画像が１番最初の画像である場合（ステップＰ３の「Ｙｅｓ」）、車両１００の全長中心部からｌ_ｓ［ｍ］離れた地点を示すｚ＝３３０ピクセルを基準として、上下にそれぞれ３０×３０ピクセルの格子状領域を、ｙ軸全域に作成する。つまり、図１１に示すように、ｚ＝３００とｚ＝３６０の間に挟まれた画像内すべてに、３０×３０ピクセルの格子状領域を作成する（ステップＰ５）。
次に画像処理部１０は、ステップＰ５で作成した格子状領域内の道路画像を一次空間微分し、白線と路面の境界を強調させる（ステップＰ７）。
次に画像処理部１０は、一次空間微分を行った後の画像において、輝度の二値化処理を行い、格子状領域内における道路の左右両側の白線を抽出する（ステップＰ９）。
次に画像処理部１０は、ステップＰ９で抽出した左右の白線について、ｚ＝３３０ピクセルにおける白線上のｙの値を求める。このとき、抽出した白線は車両１００から充分離れているので、白線の幅を考慮しなくてよい。ｙの値は原点から近い順にｙ_１（ｔ）、ｙ_２（ｔ）とし、これに対応するｚをそれぞれｚ_１、ｚ_２（ｚ_１＝ｚ_２＝３３０ピクセル）とする（ステップＰ１１）。
次に、ステップＰ１１で算出した白線の位置情報から、前方横偏差ｙ_ｓｒ（ｔ）を（５）式のように算出する（ステップＰ１３）。ここで、ｔは時間である。
引き続いて処理を行う場合（ステップＰ１５で「Ｎｏ」）、画像処理部１０はＣＣＤカメラ１から次の画像を読み込む（ステップＰ１，Ｐ３）。
画像は１秒間に６０枚と高速で撮像しているため、今回読み取った画像におけるｙ_１（ｔ＋１）とｙ_２（ｔ＋１）の値は、１つ前の画像におけるｙ_１（ｔ）とｙ_２（ｔ）と大きく変化しないとみなすことができる。これは、カーブにおけるｙ_１とｙ_２においても、同様に取り扱うことができる。これは、ＣＣＤカメラ１が高速で撮像していることと、車両自体がカーブを白線に沿って走行しているため、車両からｌ_ｓ［ｍ］での道路が直線路のように見えるからである。これは、カーブの旋回半径がＲ＝１００ｍ程度までであれば有効である。
よって、画像処理部１０は、今回読み取った画像に、前回の画像で算出したｙ_１（ｔ）とｙ_２（ｔ）を中心とする、３０×３０ピクセルの格子状領域をそれぞれ５マス×２マス作成する（ステップＰ１７，図１２）。以後、ステップＰ７の処理に戻る。
このようにして、演算処理を行う領域を狭めることにより、処理時間を短縮し、白線認識の高速化を図る。
次に車線追従制御器２０の動作について図１３を参照して説明する。この動作は、５ｍｓｅｃ毎のサンプリングタイムで実行される。
車線追従制御器２０は、車速センサ２が検出した車速Ｖと、ヨーレートセンサ３が検出した車両１００の実ヨーレートγを取得する。また、画像処理部１０から前方横偏差ｙ_ｓｒを取得する（ステップＳ１）。
次に車線追従制御器２０は、検出した車速Ｖと車両の実ヨーレートγに基づいて車体横すべり角βを下記の（６）式により推定する（ステップＳ３）。
ただし、ｄ／ｄｔは時間微分を表し、Ｃ_ｆは前輪タイヤ１輪あたりのコーナリングパワー、Ｃ_ｒは後輪タイヤ１輪あたりのコーナリングパワー、ｍは車両質量、ｌ_ｆは車両１００の重心点から前輪軸までの距離、ｌ_ｒは車両１００の重心点から後輪軸までの距離である。
次に車線追従制御器２０は、（６）式で推定した車体横すべり角βと、ステップＳ１で取得した車速Ｖと前方横偏差ｙ_ｓｒに基づいて、走行時に車体重心点が道路両側の白線の中線に常に一致する、つまり重心点横偏差が０となるような目標ヨーレートγ_ｄを（７）式により算出する（ステップＳ５）。
次に車線追従制御器２０は、車速ＶとステップＳ５で算出された目標ヨーレートγ_ｄに基づいて、実ヨーレートγが目標ヨーレートγ_ｄと一致するよう、指令ヨーモーメント入力Ｍを（８）式により算出する（ステップＳ７）。ただし、ｌは車両ホイールベース、Ｉ_ｚはヨー慣性モーメントである。
次に車線追従制御器２０は、ステップＳ７で算出された指令ヨーモーメント入力Ｍを実現させるために、左右輪の目標駆動トルクＴ_ｍｒｌ、Ｔ_ｍｒｒを（９）（１０）式により算出する（ステップＳ９）。ただし、ｄは車両トレッド、ｒ_ｗはタイヤの有効半径である。
左輪の目標駆動トルク
右輪の目標駆動トルク
次に車線追従制御器２０は、ステップＳ９で算出した目標駆動トルクＴ_ｍｒｌ、Ｔ_ｍｒｒをパルス電圧に変換し左右輪の駆動モータ４，５に出力する（ステップＳ１１）。これにより、実際の駆動トルクを、算出した目標駆動トルクＴ_ｍｒｌ、Ｔ_ｍｒｒになるよう、左右輪の駆動モータ４，５内の回転検出器で検出している回転速度および駆動トルクを制御する。
本発明の有効性を検討するため、制御システムを実験車両に実装して実験を行った。図１４に示すように、車両が直進走行状態から時速２５ｋｍまで加速し、１２０ｍ一定の旋回半径の曲線路を走行する実験を行った。なお、曲線路を追従する際に、車速を２５ｋｍ／ｈ一定とした。
実験結果の時系列応答を図１５に示す。図の上段から、画像処理部１０より算出した前方横偏差ｙ_ｓｒ、重心点横偏差ｙ_ｃｒ、ジャイロセンサからの実ヨーレートγとステップＳ５で算出した目標ヨーレートγ_ｄ、ステップＳ３で推定した車体横すべり角β、指令ヨーモーメント入力Ｍ、左右輪の目標駆動トルクＴ_ｍｒｌ、Ｔ_ｍｒｒを示している。なお、重心点横偏差ｙ_ｃｒは画像処理部１０からの横偏差及び車両モデルよりオフラインで推定したものである。
図１５より、３．５秒付近で曲線路に進入し、左右輪の駆動力差により定常円旋回時に、車両の実ヨーレートγは目標ヨーレートγ_ｄによく一致することが確認できる。これは、指令ヨーモーメント入力Ｍの算出方法が有効であることを意味する。重心点横偏差ｙ_ｃｒの値は曲線路進入後もほぼ零になっていることが確認でき、良好な車線追従性能を得ている。
このように、本実施の形態によれば、車速と車両の実ヨーレートと目標車線に対する前方横偏差を検出し、その情報に基づいて左右輪の駆動トルクを制御することにより、道路曲率を必要とせず、車体重心点横変位が常に目標車線に一致し、高い車線追従性能を維持することが可能となる。
以上、本発明の実施形態について図面を参照して後述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれている。
例えば、指令ヨーモーメント入力Ｍの算出手段では、目標ヨーレートに比例する算出方法を示したが、本発明はこれに限定される者ではなく、実ヨーレートのフィードバック制御手法等、他の制御手法であってもよい。
また、指令ヨーモーメント入力Ｍを発生させるために、左右輪の駆動トルク差によって実現するものを示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、制動トルク差による手法等であってもよい。

本発明では、前方横偏差と車速と車体横すべり角とから、車両の重心点の中線ＣＬからのズレが０となるように、目標駆動トルク、目標制動トルク、目標舵角の少なくとも１つを操作量として制御する。これにより、車線の曲率計算を行わずに車線追従制御ができるので、高速処理が可能となる。
また、走行時に生じる車体横すべり角を制御パラメータに用いることで、雨天走行時等においても安定した位置制御を行うことができる。

【０００９】
前方横偏差算出手段Ａ２は、中線ＣＬからの車両１００の前方横偏差（車両１００の中心線上の車両前方の所定点Ｐの、中線ＣＬからのズレ）ｂ（後述する実施形態ではｙ_ｓｒ）を算出する。
走行状態パラメータ取得手段Ａ３は、車両１００の走行状態パラメータとして少なくとも車速ｃ（後述する実施形態ではＶ）と実ヨーレートｄ（後述する実施形態ではγ）とを取得する手段であり、具体的には車速検出手段とヨーレート検出手段から構成することができる。
なお、走行状態パラメータ取得手段Ａ３は、典型的には車速検出手段（速度計）やヨーレート検出手段（ヨーレート検出計）である。
車体横すべり角推定手段Ａ４は、車速ｃと実ヨーレートｄとに基づき、車両１００の車体横すべり角ｅ（後述する実施形態ではβ）を推定する。
ヨーレート目標値算出手段Ａ５は、前方横偏差ｂと車速ｃと車体横すべり角ｅとから、車両１００の重心点の、中線ＣＬからのズレ（重心点横偏差）が０となる目標ヨーレートｆ（後述する実施形態ではγ_ｄ）を算出する。
ヨーモーメント入力指令値算出手段Ａ６は、車速ｃと目標ヨーレートｆとに基づいて、実ヨーレートが目標ヨーレートと一致するように指令ヨーモーメント入力ｇ（後述する実施形態ではＭ）を算出する。
制御手段Ａ７は、指令ヨーモーメント入力ｇに対応する目標駆動トルクｈ（後述する実施形態ではＴ_ｍｒｌ、Ｔ_ｍｒｒ）、目標制動トルク、目標舵角の少なくとも１つを算出して、所定の操作信号ｉを出力する。制御手段Ａ７は、目標駆動トルクｈを算出する場合には、

【００１１】
横すべり角ｅを検出する車体横すべり角検出手段Ｂ４が設けられている。図４の車速検出手段Ｂ３と車体横すべり角検出手段Ｂ４は、図３の走行状態パラメータ取得手段Ａ３に対応する。検出された車速ｃおよび車体横すべり角ｅは、ヨーレート目標値算出手段Ｂ５に送出される。
図５により、本発明の車線追従制御方法の第１態様を説明する。
車線追従制御方法の第１態様は、図１に示した車両１００を車線Ｌにおける中線ＣＬに追従させて制御するもので、認識ステップ（図５では中線検出ステップＳＡ１１）と、第１の算出ステップ（図５では前方横偏差算出ステップＳＡ１２）と、取得ステップ（図５では走行状態パラメータ取得ステップＳＡ１３）と、推定ステップ（図５では車体横すべり角推定ステップＳＡ１４）と、第２の算出ステップ（図５ではヨーレート目標値算出ステップＳＡ１５）と、第３の算出ステップ（図５ではヨーモーメント入力指令値算出ステップＳＡ１６）と、制御ステップＳＡ１７（目標トルク算出ステップＳＡ１７１と操作信号生成ステップＳＡ１７２とからなる）とを有している。
ステップＳＡ１１，ＳＡ１２，ＳＡ１３，ＳＡ１４，ＳＡ１５，ＳＡ１６，ＳＡ１７（ＳＡ１７１，ＳＡ１７２）における動作は、図３で符号Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４，Ａ５，Ａ６，Ａ７（Ａ７１，Ａ７２）により示した手段による動作と同じである。
図６により、本発明の車線追従制御方法の第２態様を説明する。
車線追従制御方法の第２態様は、図５で説明した第１態様と同様、車両１００を車線Ｌの中線ＣＬに追従させて制御するもので、認識ステップ（図６では中線検出ステップＳＢ１１）と、第１の算出

【００１３】
図６は、本発明の車線追従制御方法の第２態様を示すブロック図である。
図７は、本発明の一実施形態に係る車両の概略構成を示すブロック図である。
図８は、道路座標系と画像の平面座標系の対応図である。
図９は、同上の実施形態におけるＣＣＤカメラの撮像画像である。
図１０は、同上の実施形態における画像処理部の動作を示すフローチャートである。
図１１は、同上の実施形態における、ＣＣＤカメラで撮像した画像に格子状領域をｙ軸全域に作成した図である。
図１２は、同上の実施形態における、ＣＣＤカメラで撮像した画像に格子状領域を左右それぞれ５×２個作成した図である。
図１３は、同上の実施形態における、車線追従制御器の動作を示すフローチャートである。
図１４は、曲線路追従走行試験の設定コースを示す図である。
図１５は、曲線路追従走行試験の結果を示す図である。
発明を実施するための最良の形態
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図７は、本発明の一実施形態に係る車線追従制御装置を適用した車両１００の概略構成を示すブロック図である。
図７において車両１００には、ＣＣＤカメラ１（撮像装置）、車速センサ２、ヨーレートセンサ３、画像処理部１０、車線追従制御器２０が搭載されている。なお、本実施形態では車両１００は後輪

Claims (16)

1. 車両を車線の中線に追従させて制御する車線追従制御装置において、
   前記車線の中線からの前記車両の前方横偏差を算出する第１の算出手段と、
   前記車両の走行状態パラメータとして少なくとも車速と実ヨーレートとを取得する取得手段と、
   前記車速と前記実ヨーレートとに基づき、前記車両の車体横すべり角を推定する推定手段と、
   前記前方横偏差と前記車速と前記車体横すべり角とから前記車両の重心点の前記車線の中線からのズレが０となる目標ヨーレートを算出する第２の算出手段と、
   前記車速と前記目標ヨーレートとから指令ヨーモーメント入力を算出する第３の算出手段と、
   前記指令ヨーモーメント入力に対応する目標駆動トルク、目標制動トルク、目標舵角の少なくとも１つを算出して、所定の操作信号を出力する制御手段と、
   を有すことを特徴とする車線追従制御装置。
2. 前記制御手段は、前記目標駆動トルクを算出し、前記車両の駆動トルクを前記目標駆動トルクに一致するように前記操作信号を出力することを特徴とする請求項１に記載の車線追従制御装置。
3. 前記車線の中線を認識し中線認識情報を生成して出力する認識手段を備え、
   前記第１の算出手段は、前記中線認識情報に基づき前記前方横偏差を算出することを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の車線追従制御装置。
4. 前記認識手段は、車両の前方を撮影し撮影画像を出力する撮像装置を含み、前記撮影画像を格子状に分割した当該格子状領域に表示される前記車線の両側の白線の位置を認識し、当該白線の位置情報を前記中線認識情報として生成して出力することを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の車線追従制御装置。
5. 前記認識手段は、前記白線の位置を認識するに際して、前記撮影装置により撮影した先のフレームにおいて既に認識した白線を含む格子状領域およびその周囲の格子状について認識処理を行うことを特徴とする請求項４に記載の車線追従制御装置。
6. 前記推定手段は、前記車速に依存した係数と前記車両の実ヨーレートとの積に一次遅れ要素を付加して前記車体横すべり角を算出することを特徴とする請求項１から５の何れかに記載の車線追従制御装置。
7. 前記制御手段は、前記目標ヨーレートと当該目標ヨーレートの微分値との一次加算式により前記指令ヨーモーメント入力を算出することを特徴とする請求項１から６の何れかに記載の車線追従制御装置。
8. 車両を車線の中線に追従させて制御する車線追従制御装置において、
   前記車線の中線からの前記車両の前方横偏差を算出する第１の算出手段と、
   車速を検出する車速検出手段と、
   車体横すべり角を検出する車体横滑り角検出手段と、
   前記前方横偏差と前記車速と前記車体横すべり角とから前記車両の重心点の前記車線の中線からのズレが０となる目標ヨーレートを算出する第２の算出手段と、
   前記車速と前記目標ヨーレートとから指令ヨーモーメント入力を算出する第３の算出手段と、
   前記指令ヨーモーメント入力に対応する目標駆動トルク、目標制動トルク、目標舵角の少なくとも１つを算出して、所定の操作信号を出力する制御手段と、
   を有すことを特徴とする車線追従制御装置。
9. 前記制御手段は、前記目標駆動トルクを算出し、前記車両の駆動トルクを前記目標駆動トルクに一致するように前記操作信号を出力することを特徴とする請求項８に記載の車線追従制御装置。
10. 前記車線の中線を認識し中線認識情報を生成して出力する認識手段を備え、
    前記第１の算出手段は、前記中線認識情報に基づき前記前方横偏差を算出することを特徴とする請求項８または９に記載の車線追従制御装置。
11. 前記認識手段は、車両の前方を撮影し撮影画像を出力する撮像装置を含み、前記撮影画像を格子状に分割した当該格子状領域に表示される前記車線の両側の白線の位置を認識し、当該白線の位置情報を前記中線認識情報として生成して出力することを特徴とする請求項８から１０の何れかに記載の車線追従制御装置。
12. 前記認識手段は、前記白線の位置を認識するに際して、前記撮影装置により撮影した先のフレームにおいて既に認識した白線を含む格子状領域およびその周囲の格子状について認識処理を行うことを特徴とする請求項１１に記載の車線追従制御装置。
13. 前記推定手段は、前記車速に依存した係数と前記車両の実ヨーレートとの積に一次遅れ要素を付加して前記車体横すべり角を算出することを特徴とする請求項８から１２の何れかに記載の車線追従制御装置。
14. 前記制御手段は、前記目標ヨーレートと当該目標ヨーレートの微分値との一次加算式により前記指令ヨーモーメント入力を算出することを特徴とする請求項８から１２の何れかに記載の車線追従制御装置。
15. 車両を車線の中線に追従させて制御する車線追従制御方法において、
    前記車線の中線からの前記車両の前方横偏差を算出する第１の算出ステップと、
    前記車両の走行状態パラメータとして少なくとも車速と実ヨーレートとを取得する取得ステップと、
    前記車速と前記実ヨーレートとに基づき、前記車両の車体横すべり角を推定する推定ステップと、
    前記前方横偏差と前記車速と前記車体横すべり角とから前記車両の重心点の前記車線の中線からのズレが０となる目標ヨーレートを算出する第２の算出ステップと、
    前記車速と前記目標ヨーレートとから指令ヨーモーメント入力を算出する第３の算出ステップと、
    前記指令ヨーモーメント入力に対応する目標駆動トルク、目標制動トルク、目標舵角の少なくとも１つを算出して、所定の操作信号を出力する制御ステップと、
    を有すことを特徴とする車線追従制御方法。
16. 車両を車線の中線に追従させて制御する車線追従制御方法において、
    前記車線の中線からの前記車両の前方横偏差を算出する第１の算出ステップと、
    前記車両の車速を検出する車速検出取得ステップと、
    車体横すべり角を検出する車体横滑り角検出ステップと、
    前記前方横偏差と前記車速と前記車体横すべり角とから前記車両の重心点の前記車線の中線からのズレが０となる目標ヨーレートを算出する第２の算出ステップと、
    前記車速と前記目標ヨーレートとから指令ヨーモーメント入力を算出する第３の算出ステップと、
    前記指令ヨーモーメント入力に対応する目標駆動トルク、目標制動トルク、目標舵角の少なくとも１つを算出して、所定の操作信号を出力する制御ステップと、
    を有すことを特徴とする車線追従制御方法。