JPWO2019180919A1 - 経路生成装置、および、車両制御システム - Google Patents

Abstract

車両が不安定となる経路の生成を抑えることができる経路生成装置および車両制御システムを提供する。経路生成装置は、複数の検出機器によって検出される車両の走行環境に関する環境測定データにそれぞれ対応して、車両が走行する複数の経路を生成する経路生成部（３０）と、生成されたそれぞれの経路に対し、あらかじめ定められた範囲内に経路の変動が収まる度合いに対応する経路自体の信頼度を設定する信頼度設定部（３００）と、経路自体の信頼度に基づいて、経路のそれぞれ対して重みを設定する経路重み設定部（３１）とを備える。

Description

本願明細書に開示される技術は、経路生成装置、および、車両制御システムに関するものである。

従来の車両制御装置では、車両の自動運転を実現するために、まず、目標となる経路（すなわち、目標経路）を生成し、車両が当該目標経路に追従するように車両の目標操舵角を求める。そして、求められた目標操舵角に車両の実舵角を追従させるように、車両の運転を制御する。

目標経路の生成手法としては、車線の区画線を画像センサーによって認識する手法、または、ＧＮＳＳ（ｇｌｏｂａｌ ｎａｖｉｇｔａｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｓｙｓｔｅｍ）、車両に搭載された前方レーダによって先行車を追従する経路を認識する手法などがある。

たとえば、特許文献１では、画像センサーまたはＧＮＳＳセンサーによって求められた道路情報に信頼度を付与し、当該信頼度に応じてそれぞれのセンサーの出力情報の採用比率を変更することで、精度の高い車両制御を実現している。

特許第６０５５５２５号公報

このような車両制御装置では、センサーから出力される道路情報の信頼度のみを用いてそれぞれのセンサーの出力情報の採用比率を変更する。

ここで、たとえば、道路の分岐点など、車線が複数に分かれる箇所では、あるセンサーからは分岐先の車線の信頼度が高いとする情報が得られ、別のセンサーからは分岐しない車線（すなわち、分岐元の車線）の信頼度が高いとする情報が得られる場合がある。そのような場合には、当該情報に基づく車両制御が不安定となる可能性があった。

本願明細書に開示される技術は、以上に記載されたような問題を解決するためになされたものであり、車両が不安定となる経路の生成を抑えることができる経路生成装置および車両制御システムを提供することを目的とするものである。

本願明細書に開示される技術の第１の態様は、複数の検出機器によって検出される車両の走行環境に関する環境測定データにそれぞれ対応して、前記車両が走行する複数の経路を生成する経路生成部（３０）と、生成されたそれぞれの前記経路に対し、あらかじめ定められた範囲内に前記経路の変動が収まる度合いに対応する経路自体の信頼度を設定する信頼度設定部（３００）と、前記経路自体の前記信頼度に基づいて、前記経路のそれぞれ対して重みを設定する経路重み設定部（３１）とを備える。

本願明細書に開示される技術の第１の態様は、複数の検出機器によって検出される車両の走行環境に関する環境測定データにそれぞれ対応して、前記車両が走行する複数の経路を生成する経路生成部（３０）と、生成されたそれぞれの前記経路に対し、あらかじめ定められた範囲内に前記経路の変動が収まる度合いに対応する経路自体の信頼度を設定する信頼度設定部（３００）と、前記経路自体の前記信頼度に基づいて、前記経路のそれぞれ対して重みを設定する経路重み設定部（３１）とを備えるものである。このような構成によれば、経路の変動があらかじめ定められた範囲に収まる度合いに基づいて経路の重みを設定することによって、車両が不安定となる経路の生成を抑えることができる。

本願明細書に開示される技術に関する目的と、特徴と、局面と、利点とは、以下に示される詳細な説明と添付図面とによって、さらに明白となる。

実施の形態に関する、車両操舵系の構成の例を説明するための図である。 前方カメラから出力される情報に基づいて生成される経路と、ＧＮＳＳセンサーから出力される情報に基づいて生成される経路と、前方レーダから出力される情報に基づいて生成される経路とをそれぞれ模式的に示す図である。 ＧＮＳＳセンサーから出力される情報に基づいて生成される経路の例を示す図である。 前方カメラから出力される情報に基づいて生成される経路の例を示す図である。 道路が分岐する場合に生成される経路の例を示す図である。 実施の形態において用いられる座標系を模式的に示す図である。 実施の形態に関する、車両操舵系の機能ブロック図である。 実施の形態に関する経路生成装置における、目標経路演算の計算フローを示すフローチャートである。 ナビゲーション装置とＧＮＳＳセンサーとを組み合わせることによって自車両が走行すべき経路を生成する手法を示すフローチャートである。 前方レーダによって自車両が走行すべき経路を生成する手法を示すフローチャートである。 複数の経路が自車座標系で表現された場合の模式図である。 経路自体の信頼度、および、当該信頼度に対応するしきい値を満たすか満たさないかの条件によって実行される処理について説明するための図である。 車両制御システムにおける操舵制御系の計算フローを示すフローチャートである。 目標経路が与えられた場合に、目標操舵量を求める際に使用するパラメータを模式的に示す図である。 目標操舵量δ^＊を求めるための手順を示すブロック図である。 実施の形態に関する、車両操舵系の機能ブロック図である。 実施の形態に関する、車両操舵系の機能ブロック図である。 車両制御システムにおける操舵制御系の計算フローを示すフローチャートである。 実施の形態で用いる記号を説明するための図である。 実施の形態に関する、車両操舵系の機能ブロック図である。

以下、添付される図面を参照しながら実施の形態について説明する。

なお、図面は概略的に示されるものであり、説明の便宜のため、適宜、構成の省略、または、構成の簡略化がなされるものである。また、異なる図面にそれぞれ示される構成などの大きさおよび位置の相互関係は、必ずしも正確に記載されるものではなく、適宜変更され得るものである。また、断面図ではない平面図などの図面においても、実施の形態の内容を理解することを容易にするために、ハッチングが付される場合がある。

また、以下に示される説明では、同様の構成要素には同じ符号を付して図示し、それらの名称と機能とについても同様のものとする。したがって、それらについての詳細な説明を、重複を避けるために省略する場合がある。

また、以下に記載される説明において、「上」、「下」、「左」、「右」、「側」、「底」、「表」または「裏」などの特定の位置と方向とを意味する用語が用いられる場合があっても、これらの用語は、実施の形態の内容を理解することを容易にするために便宜上用いられるものであり、実際に実施される際の方向とは関係しないものである。

また、以下に記載される説明において、「第１の」、または、「第２の」などの序数が用いられる場合があっても、これらの用語は、実施の形態の内容を理解することを容易にするために便宜上用いられるものであり、これらの序数によって生じ得る順序などに限定されるものではない。

＜第１の実施の形態＞
以下、本実施の形態に関する経路生成装置および車両制御システムを含む車両操舵系について説明する。

＜経路生成装置の構成について＞
図１は、本実施の形態に関する車両操舵系の構成の例を説明するための図である。図１に例が示されるように、ドライバー（すなわち、運転者）が実車両２０を操作するために設置されているステアリングホイール１は、ステアリング軸２に結合されている。ステアリング軸２にはピニオン軸が連接され、往復移動自在なラックアンドピニオン機構４が形成される。

ラックアンドピニオン機構４のラック軸の左右両端には、タイロッド１６を介してフロントナックル１７が連設されている。それぞれのフロントナックル１７は、操舵輪としての前輪２２を回動自在に支持するとともに、車体フレームに転舵自在に支持されている。

したがって、ドライバーのステアリングホイール１の操作によって発生するトルクは、ステアリング軸２を回転させる。そして、ラックアンドピニオン機構４によって、ラック軸が左右方向へ移動する。ラック軸の移動でフロントナックル１７がキングピン軸（ここでは、図示しない）を中心に回動することによって、前輪２２が左右方向へ転舵する。

これによって、ドライバーは、車両が前進または後進する際の車両の横移動量を操作することができる。なお、ステアリング軸２は電動モータ３によって回転させることも可能であり、電動モータ３をモータ駆動装置５からの電流によって駆動することで、ドライバーのステアリングホイール１の操作と独立して、前輪２２を自在に転舵させることができる。

モータ駆動装置５は、操舵制御装置６からの電流指令値を目標値として、電動モータ３へ流す電流を制御する装置である。

操舵制御装置６は、車両制御システム２１から出力される目標操舵量に関する情報を、モータ駆動装置５へ出力するための電流指令値に変換する機能を有する。

操舵制御装置６は、操舵角センサー１４および操舵トルクセンサー１５に接続されている。操舵制御装置６は、操舵角センサー１４によって検出され、かつ、操舵制御装置６へ出力される操舵角δと、操舵トルクセンサー１５によって検出され、かつ、操舵制御装置６へ出力される操舵トルクＴｄとをフィードバック制御することによって、モータ駆動装置５へ出力するための電流指令値を決定する。

車両制御システム２１は、操舵制御装置６へ出力する目標操舵量を決定する機能を有する。車両制御システム２１には、車速センサー１０と、ジャイロセンサー１１と、操舵角センサー１４と、操舵トルクセンサー１５と、加速度センサー１８と、前方カメラ１２と、前方レーダ１３と、ＧＮＳＳセンサー９と、ナビゲーション装置８とが接続されている。

操舵制御装置６および車両制御システム２１は、処理回路に対応する。当該処理回路は、記憶装置、外部のＣＤ−ＲＯＭ、外部のＤＶＤ−ＲＯＭ、または、外部のフラッシュメモリーなどに格納されたプログラムを実行するものであってもよい。

すなわち、たとえば、中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ、すなわちＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュ―タ、デジタルシグナルプロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、すなわちＤＳＰ）であってもよい。

ここで、記憶装置は、たとえば、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｄｒｉｖｅ、すなわちＨＤＤ）、ランダムアクセスメモリ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ、すなわちＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ、すなわちＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ（ＥＰＲＯＭ）およびｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ（ＥＥＰＲＯＭ）などの、揮発性または不揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスクまたはＤＶＤなどを含むメモリ（記憶媒体）、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。

当該処理回路が記憶装置、外部のＣＤ−ＲＯＭ、外部のＤＶＤ−ＲＯＭ、または、外部のフラッシュメモリーなどに格納されたプログラムを実行するものである場合、操舵制御装置６および車両制御システム２１は、記憶装置に格納されたプログラムが処理回路によって実行されるソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。なお、操舵制御装置６および車両制御システム２１の機能は、たとえば、複数の処理回路が連携することによって実現されてもよい。

ソフトウェアおよびファームウェアはプログラムとして記述され、記憶装置に記憶されるものであってもよい。その場合、処理回路は、記憶装置に格納されたプログラムを読み出して実行することによって、上記の機能を実現する。すなわち、記憶装置は、処理回路に実行されることによって、上記の機能が結果的に実現されるプログラムを記憶するものであってもよい。

また、操舵制御装置６および車両制御システム２１に対応する処理回路は、専用のハードウェアであってもよい。すなわち、たとえば、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化されたプロセッサ、集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ、すなわちＡＳＩＣ）、ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）またはこれらを組み合わせた回路であってもよい。

車速センサー１０は、前輪２２および後輪２３にそれぞれ設置されている、車輪の回転量を検出する車速パルスセンサー（ここでは、図示しない）の出力を、車両の車速Ｖに変換する機能を有する。

ジャイロセンサー１１は、車両のヨーレートγを検出する。加速度センサー１８は、車両の加速度を検出する。

ナビゲーション装置８は、ドライバーが設定する目的地へドライバーを誘導する。

ＧＮＳＳセンサー９は、測位衛星から送信される電波をアンテナで受信し、測位演算を行うことによって車両の絶対位置（すなわち、緯度、経度および標高）、絶対方位およびそれらの信頼度Ｒｓｇをそれぞれ出力する。

一般にＧＮＳＳセンサーは、測位モードにおける測位品質、または、衛星の配置の測位精度への影響度であるＤＯＰ（Ｄｕｌａｔｉｏｎ Ｏｆ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）を出力する機能を有する。そのため、通常、それらの値に基づいて出力情報の信頼度が算出される。

ナビゲーション装置８は、ドライバーが設定する行き先に対する最適な走行ルートを演算する機能を有する。また、ナビゲーション装置８は、当該走行ルート上の道路情報を記録している。

道路情報は、道路線形を表現する地図ノードデータである。それぞれの地図ノードデータには、それぞれのノードでの絶対位置（すなわち、緯度、経度および標高）、車線幅、カント角または傾斜角情報などが組み込まれている。

前方カメラ１２は、車両前方の区画線を画像として検出することができる位置に設置される。そして、前方カメラ１２は、当該画像の情報に基づいて、車線などの車両の前方環境を検出する。そして、前方カメラ１２は、車両から見える前方の車線を多項式またはスプライン曲線で近似した結果と、近似した当該結果の信頼度Ｒｓｃとをそれぞれ出力する。

前方レーダ１３は、車両前方に設置される。そして、前方レーダ１３は、車両前方にレーダを照射し、さらに、当該レーダの反射波を検出することによって、自車両の前方を走行する先行車との相対距離と相対速度とをそれぞれ出力する。また、前方レーダ１３は、先行車の捕捉状況を考慮したこれらの情報の信頼度Ｒｓｒを出力する。

後述するように、ＧＮＳＳセンサー９と、ナビゲーション装置８と、前方カメラ１２と、前方レーダ１３とを組み合わせて用いることによって、それぞれのセンサーによって車両が走行すべき経路を生成することができる。

図２は、前方カメラ１２から出力される情報に基づいて生成される経路Ｂと、ＧＮＳＳセンサー９から出力される情報に基づいて生成される経路Ａと、前方レーダ１３から出力される情報に基づいて生成される経路Ｃとをそれぞれ模式的に示す図である。図２においては、経路Ａは、黒点で示される地図ノードを結んで生成される。また、経路Ｃは、白抜き点で示される先行車ノードを結んで生成される。

上記の例で、経路Ａ、経路Ｂおよび経路Ｃが同程度に信頼することができる場合、すなわち、それぞれの経路自体の信頼度が同程度に高い場合には、これらの経路のうちのいずれか１つの経路を採用していれば、特に問題は生じないように思われる。ところが、これらの経路のうちの１つを採用した場合でも、様々な要因によって経路生成に失敗する場合がある。

なお、本実施の形態では、経路自体の信頼度（すなわち、信頼することができる度合い）を数値的に表現する。

図３は、ＧＮＳＳセンサー９から出力される情報に基づいて生成される経路の例を示す図である。図３に例が示されるように、電波遮蔽物または電波反射物となる道路近隣のビルなどの構造物５０によって、衛星からの電波が乱れる場合がある。そのような場合、ＧＮＳＳセンサーから出力される情報に基づいて経路を生成すると、経路生成に失敗する場合がある。

具体的には、衛星からの電波が乱れることによって正確な自車位置および方位を演算することができず、経路Ａが急激に乱れる可能性がある。すなわち、経路Ａ自体の信頼度が低下する。

図４は、前方カメラ１２から出力される情報に基づいて生成される経路の例を示す図である。図４に例が示されるように、車線上に積雪または工事用コーンなどの物体６０が存在すると、前方カメラ１２は車線の誤認識を起こす。これによって経路Ｂが急激に乱れる可能性がある。すなわち、経路Ｂ自体の信頼度が低下する。

上記のように、複数の経路が生成された場合に、いずれかの経路を１つだけ採用することは、信頼度の低い経路によって車両の不安定な挙動が引き起こされる可能性があり、結果として、自動運転の継続時間の低下につながる。

このような場合は、それぞれのセンサーが出力する経路を生成するための情報の信頼度に応じて、当該情報に基づいて生成される経路を採用する比率を変更する方法が有効である。

図５は、道路が分岐する場合に生成される経路の例を示す図である。図５に例が示されるように、道路が分岐する場合には、先行車４０が分岐先の道路へ進路を向けると、経路Ｃは分岐先の道路へ向けて生成される。

この場合、ナビゲーション装置８が示す行き先が分岐元の道路の先である場合には、ＧＮＳＳセンサー９に基づく経路Ａは分岐元の道路へ向けて生成されるため、経路Ｃとは異なる方向に向かうこととなる。

経路Ａおよび経路Ｃがともに高い信頼度の情報に基づくものである場合には、これらの経路の採用比率は同程度となる。そして、異なる方向へ向かう経路Ａおよび経路Ｃの採用比率を同程度とすると、車両の動作が不安定となる可能性があり、事故に至る可能性もある。

そこで、本実施の形態では、それぞれのセンサーが出力する情報の信頼度から直接経路の採用比率を決定するものではなく、それぞれの経路の進路（すなわち、進行方向）を含む複数の経路自体の信頼度を考慮することによって、最終的に車両の走行すべき経路を決定する手法を説明する。

図６は、本実施の形態において用いられる座標系を模式的に示す図である。図６に示されるように、ＸおよびＹはそれぞれ慣性座標系を示し、ＸｃおよびＹｃはそれぞれ慣性座標系での自車両の位置を示し、θｃは慣性座標系での自車両の方位を示す。また、図６におけるｘｂおよびｙｂは、自車両の重心を原点とし、自車両の前方をｘｂ軸、左手方向をｙｂ軸とする自車座標系である。

図７は、本実施の形態に関する車両操舵系の機能ブロック図である。図７に例が示されるように、車両操舵系は、走行環境検出部５０と、走行状態検出部５１と、走行環境検出部５０および走行状態検出部５１の出力が入力される車両制御システム２１と、車両制御システム２１からの出力が入力される操舵制御装置６とを備える。

走行環境検出部５０は、ナビゲーション装置８と、ＧＮＳＳセンサー９と、前方カメラ１２と、前方レーダ１３とを備える。走行環境検出部５０は、経路を生成するために必要となるセンサー郡を備える機能部である。

走行状態検出部５１は、車速センサー１０と、ジャイロセンサー１１と、操舵角センサー１４と、加速度センサー１８とを備える。走行状態検出部５１は、自車両の走行状態を検出するために必要となるセンサー郡を備える機能部である。

車両制御システム２１は、経路生成装置５２と、車両制御装置５３とを備える。経路生成装置５２は、経路生成部３０と、信頼度設定部３００と、経路重み設定部３１と、目標経路生成部３２とを備える。車両制御装置５３は、車両状態推定部３３と、操舵量演算部３４とを備える。

経路生成装置５２は、車両制御に必要な経路を生成する装置であり、当該動作を行う上では、たとえば、車両制御装置５３とともに備えられなくとも、独立して機能する。経路生成装置５２は、車両が走行すべき単一の目標経路を演算し、かつ、当該経路の情報を車両制御装置５３に転送する。

経路生成装置５２における経路生成部３０は、走行環境検出部５０におけるそれぞれのセンサーから出力される情報を用いて経路を生成する機能部である。図７においては、ＧＮＳＳセンサー９から出力される情報を用いて経路を生成する生成部３０Ａと、前方カメラ１２から出力される情報を用いて経路を生成する生成部３０Ｂと、前方レーダ１３から出力される情報を用いて経路を生成する生成部３０Ｃとが、模式的に記載されている。

経路生成装置５２における信頼度設定部３００は、経路生成部３０において生成されたそれぞれの経路に対し、経路自体の信頼度を設定する。

経路生成装置５２における経路重み設定部３１は、経路生成部３０で生成された複数の経路、および、それぞれの経路自体の信頼度を考慮して、それぞれの経路の重みを設定する。ここで、経路の重みとは、経路の優先度に相当する値であり、経路の重みが大きいほど、経路の優先度は高まる。

経路生成装置５２における目標経路生成部３２は、経路生成部３０で生成された複数の経路と、経路重み設定部３１で設定されたそれぞれの経路の重みとを用いて、単一の目標経路を生成する。

車両制御装置５３は、経路生成装置５２から出力された単一の目標経路の情報と、走行状態検出部５１のそれぞれのセンサーから出力された情報（すなわち、走行状態データ）とを用いて目標操舵角を演算し、かつ、当該目標操舵角を操舵制御装置６へ出力する。

具体的には、まず、車両状態推定部３３が走行状態検出部５１のそれぞれのセンサーから出力された情報を用いて車両状態量を推定する。車両状態推定部３３は、車速センサー１０で検出される車両の車速Ｖ、ジャイロセンサー１１で検出される車両のヨーレートγ、操舵角センサー１４で検出される車両の舵角δ、および、加速度センサー１８で検出される車両の加速度αをそれぞれノイズを除去しつつ用いることによって、精度よく車両状態量を推定する。ここで、車両状態量とは、車両の車速、車両のヨーレート、車両の舵角および車両の加速度を含む量である。そして、操舵量演算部３４が、上記の目標経路情報と車両状態量とを用いて目標操舵量（目標操舵角）を演算する。

ところで、経路を生成する装置としてロケータがある。ロケータは、ドライバー（運転者）の目的地に応じて走行ルートを演算する機能と、ＧＮＳＳセンサー、ジャイロセンサーおよび車速センサーを組み合わせて用いることによって自車位置を高精度に推定する機能とを有する。

近年、このロケータの機能が拡張している。具体的には、地図ノードデータをロケータ内部に記録することによって、ＧＮＳＳセンサーに基づく経路を生成することが可能である。したがって、本実施の形態で述べる、ＧＮＳＳセンサーとナビゲーション装置とを組み合わせて用いる経路生成は、ロケータからの出力としてもよい。

＜経路生成装置の動作について＞
図８は、本実施の形態に関する経路生成装置５２における、目標経路演算の計算フローを示すフローチャートである。以下では、このフローチャートに基づいて、目標経路を生成する手法について示す。

まず、ステップＳＴ１００では、走行環境検出部５０が、それぞれのセンサーの出力値を取得する。

次に、ステップＳＴ１０１では、経路生成装置５２が、走行環境検出部５０において得られたそれぞれのセンサーの出力値を用いて、複数の経路を生成する。

具体的には、生成部３０Ａは、ＧＮＳＳセンサー９の出力値を用いて経路を生成する。また、生成部３０Ｂは、前方カメラ１２の出力値を用いて経路を生成する。また、生成部３０Ｃは、前方レーダ１３の出力値を用いて経路を生成する。

以下では、走行環境検出部５０におけるそれぞれのセンサーから得られる出力値を用いて、経路を生成する手法について説明する。

＜ＧＮＳＳセンサー９の出力値に基づく経路＞
図９は、ナビゲーション装置８とＧＮＳＳセンサー９とを組み合わせることによって自車両が走行すべき経路（以下、「ＧＮＳＳセンサー９による経路」と略称する場合がある）を生成する手法を示すフローチャートである。

まず、ステップＳＴ１２０では、経路生成装置５２が、ＧＮＳＳセンサー９の出力値から、自車両の位置、方位およびそれらの信頼度Ｒｓｇをそれぞれ取得する。ここで、信頼度Ｒｓｇは、測位演算時の推定過程で得られる、測位の推定精度を表すものである。

次に、ステップＳＴ１２１では、経路生成装置５２が、ステップＳＴ１２０において得られた自車両の絶対位置情報である自車位置を、ナビゲーション装置８が記録している道路情報とマッチング処理することによって、自車両近傍の地図ノードデータを得る。

次に、ステップＳＴ１２２では、経路生成装置５２が、ステップＳＴ１２１において得られた地図ノードデータを、Ｎｇ点分、地図点群として抽出する。

次に、ステップＳＴ１２３では、経路生成装置５２が、ステップＳＴ１２０において得られた自車両の方位を用いて、ステップＳＴ１２２において得られた地図ノードデータを自車座標系に変換する。

次に、ステップＳＴ１２４では、経路生成装置５２が、地図点群を多項式またはスプライン曲線で近似することによって、自車両が走行すべき経路（すなわち、車線中央）を出力する。

本実施の形態では、ステップＳＴ１２４において得られた経路は、３次の多項式で表現されるものとし、たとえば、以下の式１におけるＣｇ０、Ｃｇ１、Ｃｇ２およびＣｇ３の値が、自車両が走行すべき経路（すなわち、車線中央）として出力される。

＜前方カメラ１２の出力値に基づく経路＞
前方カメラ１２から自車両に対して左右に見える区画線が３次曲線のパラメータで表現され、かつ、経路生成装置５２から出力される。

ここで、右区画線情報は、以下の式２で表現され、かつ、経路生成装置５２から以下の式２におけるＣｃｒ０、Ｃｃｒ１、Ｃｃｒ２およびＣｃｒ３の値が出力される。

また、左区画線情報は、以下の式３で表現され、かつ、経路生成装置５２から以下の式３におけるＣｃｌ０、Ｃｃｌ１、Ｃｃｌ２およびＣｃｌ３の値が出力される。

この場合、自車両が走行すべき経路（すなわち、車線中央）は、以下の式４で表現される。

ここで、Ｃｃ０、Ｃｃ１、Ｃｃ２およびＣｃ３は、以下の関係を満たす。

＜前方レーダ１３の出力値に基づく経路＞
図１０は、前方レーダ１３によって自車両が走行すべき経路を生成する手法を示すフローチャートである。

まず、ステップＳＴ１３０では、経路生成装置５２が、前方レーダ１３の出力値から、先行車の自車両に対する相対位置（相対距離）を先行車ノードとして取得する。また、経路生成装置５２は、当該相対距離の信頼度Ｒｓｒを取得する。

次に、ステップＳＴ１３１では、経路生成装置５２が、ステップＳＴ１３０において得られた先行車ノードを、先行車ノード記憶装置に記録する。

次に、ステップＳＴ１３２では、経路生成装置５２が、先行車ノード記録装置から、過去Ｎｒ点分の先行車ノードを先行車点群として読み込む。

次に、ステップＳＴ１３３では、経路生成装置５２が、ステップＳＴ１３２において読み込まれた先行車点群を多項式またはスプライン曲線で近似することによって、自車両が走行すべき経路（すなわち、先行車が過去に通った経路）を出力する。

本実施の形態では、ステップＳＴ１３０において得られた経路は、３次の多項式で表現されるものとし、たとえば、以下の式５におけるＣｒ０、Ｃｒ１、Ｃｒ２およびＣｒ３の値が、自車両が走行すべき経路（すなわち、先行車が過去に通った経路）として出力される。

図１１は、複数の経路が自車座標系で表現された場合の模式図である。図１１における経路Ａ、経路Ｂおよび経路Ｃは、自車の重心を原点とする自車座標系に対する多項式またはスプライン曲線で表現される。

なお、前方カメラ１２、または、ＧＮＳＳセンサー９とナビゲーション装置８との組み合わせを活用すれば、右区画線Ｄおよび左区画線Ｅについても、多項式またはスプライン曲線で表現可能である。

次に、図８のステップＳＴ１０２では、ステップＳＴ１０１において生成されたそれぞれの経路自体の信頼度を算出する。経路自体の信頼度を求める方法として、本実施の形態では以下の方法を用いる。

ここでは、３次の多項式で表現される経路ｐについて考える。すなわち、経路ｐは、以下の式６で得られるものとする。

経路ｐの信頼度Ｒｐを求める方法の１つは、それぞれの経路を生成する際にそれぞれのセンサーから出力される信頼度Ｒｓをそのまま使用することである。すなわち、経路ｐの信頼度Ｒｐとそれぞれのセンサーから出力される信頼度Ｒｓとの関係は、以下のように表される。

また、信頼度設定部３００が経路ｐの信頼度Ｒｐを求めるその他の方法として、レートリミッタを用いる方法について以下説明する。

経路ｐの経路パラメータであるＣｐ０、Ｃｐ１、Ｃｐ２およびＣｐ３について、経路ｐの１生成周期前の経路パラメータと現時点での経路パラメータとを比較する。そして、現時点での経路パラメータＣｐ０、Ｃｐ１、Ｃｐ２またはＣｐ３の変動がしきい値以上である場合、その経路パラメータの信頼度を下げる。

すなわち、現時点での経路パラメータＣｐ０、Ｃｐ１、Ｃｐ２およびＣｐ３に対し、それらの１生成周期前の値を、それぞれＣｐ０ｂ、Ｃｐ１ｂ、Ｃｐ２ｂおよびＣｐ３ｂとする。

経路パラメータの信頼度をそれぞれＲｐ０、Ｒｐ１、Ｒｐ２およびＲｐ３とし、経路パラメータのレートのしきい値をそれぞれΔＣｐｔ０、ΔＣｐｔ１、ΔＣｐｔ２およびΔＣｐｔ３とし、調整パラメータをα０、α１、α２、α３とすると、経路パラメータの信頼度Ｒｐ０、Ｒｐ１、Ｒｐ２およびＲｐ３は、以下のように設定される。

そして、経路パラメータの信頼度Ｒｐ０、Ｒｐ１、Ｒｐ２およびＲｐ３を用いて、経路ｐ自体の信頼度は以下の式７のように設定される。

次に、信頼度設定部３００が経路ｐ自体の信頼度を求めるその他の方法について説明する。すなわち、それぞれの経路を表現する経路パラメータＣｐ０、Ｃｐ１、Ｃｐ２およびＣｐ３がとり得る値の範囲をあらかじめ設定しておき、その範囲を超える場合はその経路自体の信頼度を下げる方法である。

まず、車両が走行する道路線形を想定する。ここでは車両は以下のような道路を走行すると設定する。

すなわち、道路幅の半分の幅で車両が走行するとして、最小値をＬｐｍｉｎ＝１．４ｍ、最大値をＬｐｍａｘ＝１．８ｍと設定する場合、式６より、Ｃｐ０の範囲は１．４ｍ以上、かつ、１．８ｍ以下と定まる。Ｃｐ０項の信頼度Ｒｐ０を求める際の関数としては、以下を用いることができる。

当該関数を用いることによって、信頼度Ｒｐ０を求めることができる。

また、道路に対する自車の方位角の最小値をθｐｍｉｎ＝−１ｒａｄ、最大値をθｐｍａｘ＝１ｒａｄと設定する場合、経路ｐのｘｂにおける方位θｐは、以下の式８のように表される。

これによって、Ｃｐ１の範囲がｔａｎ（−１）〜ｔａｎ（１）と定まる。Ｃｐ１項の信頼度Ｒｐ１を求める際の関数としては、以下を用いることができる。

当該関数を用いることによって、信頼度Ｒｐ１を求めることができる。

また、道路曲率の最小値をκｍｉｎ＝０［１／ｍ］、最大値をκｍａｘ＝０．０２［１／ｍ］とする場合、経路ｐの曲率κｐは、以下の式９のように表される。

これによって、Ｃｐ２の範囲が、０［１／ｍ］以上、かつ、０．０２［１／ｍ］以下と定まる。Ｃｐ２項の信頼度Ｒｐ２を求める際の関数としては、以下を用いることができる。

最後に、経路ｐ自体の信頼度Ｒｐは以下のように求まる。

上記で説明されたいずれかの方法によって、信頼度設定部３００がそれぞれの経路自体の信頼度Ｒｐを設定する。

次に、図８のステップＳＴ１０３では、経路重み設定部３１が、経路生成部３０において生成された複数の経路のそれぞれに重みを設定する。

なお、本実施の形態では、経路生成部３０において得られる複数の経路は、３次の多項式で表現されるものとする。すなわち、ＧＮＳＳセンサー９による経路は式１で、前方カメラ１２による経路は式４で、前方レーダ１３による経路は式５で、それぞれ表現されるものとする。

また、ＧＮＳＳセンサー９、ナビゲーション装置８に記録された地図ノードデータ、または、前方カメラ１２の区画線検出によって、自車両の左右の区画線が３次の多項式で得られているとする。すなわち、右区画線は式２で、左区画線は式３で、それぞれ表現されるものとする。

以下では、経路自体の信頼度に基づく場合分けによって、経路重み設定部３１が経路の重みを決定する方法について示す。

まず、複数の経路の対するしきい値を設定する。本実施の形態ではＧＮＳＳセンサー９による経路自体の信頼度Ｒｇに対するしきい値をしきい値Ｔｈｇ、前方カメラ１２による経路自体の信頼度Ｒｃのしきい値をしきい値Ｔｈｃ、前方レーダ１３による経路自体の信頼度Ｒｒのしきい値をしきい値Ｔｈｒとする。

図１２は、経路自体の信頼度、および、当該信頼度に対応するしきい値を満たすか満たさないかの条件によって実行される処理について説明するための図である。

ＧＮＳＳセンサー９による経路は、走行ルートを考慮した上で経路を生成しているため、参照経路として最も適している。そのため、図１２に示される例では、前方カメラ１２による経路、または、前方レーダ１３による経路と比較して、ＧＮＳＳセンサー９による経路における車線逸脱判定を優先している。

ＧＮＳＳセンサー９とナビゲーション装置８とを用いる車線逸脱判定では、ＧＮＳＳセンサー９による自車位置とナビゲーション装置８に記録された地図ノードデータとを用いて、右区画線の経路と左区画線の経路とを推定する（以下、「ＧＮＳＳセンサーによる区画線」と略称する場合がある）。

ＧＮＳＳセンサー９による経路を除き、その他、しきい値判定を通過した経路ｐに対して、当該経路ｐが、ＧＮＳＳセンサー９による区画線の外に出るか否かを判定する。

判定方法は、あらかじめ設定される所定のｘｂ軸上の点Ｌｔ（＞０）を用いて、０以上、かつＬｔ以下の範囲で、ＧＮＳＳセンサー９による経路と経路ｐとに交点があるか否かを判定する方法がある。

また、その他の判定方法として、ＬｔをＮｔ分割し、その際の分割幅ｈｔ（すなわち、ｈｔ＝Ｌｔ／Ｎｔ）ごとの経路ｐのｙｂの値であるｙｂｐと、ＧＮＳＳセンサー９による左区画線のｈｔごとのｙｂの値であるｙｂｌ、および、ＧＮＳＳセンサー９による右区画線のｈｔごとのｙｂの値であるｙｂｒとを比較する。そして、それぞれの点で、以下の式１１を満たすか否かを判定する方法がある。

経路ｐが式１１を満たさない場合は、Ｌｔの範囲内で、経路ｐはＧＮＳＳセンサー９による区画線を逸脱する。

経路ｐがＧＮＳＳセンサー９による区画線を逸脱する場合は、経路重み設定部３１が、経路ｐの重みωｐをωｐ＝０と設定する。

一方で、経路ｐがＧＮＳＳセンサー９による区画線を逸脱しない場合は、経路重み設定部３１が、ステップＳＴ１０２で得られたＧＮＳＳセンサー９による経路自体の信頼度Ｒｇと、経路ｐ自体の信頼度Ｒｐとを用いて、ＧＮＳＳセンサー９による経路の重みωｇと、経路ｐの重みωｐとを、それぞれ以下のように設定する。

次に、図１２における前方カメラ１２を用いる車線逸脱判定について説明する。前述のように、前方カメラ１２は自車両の前方に見える左右区画線の経路を出力する（以下、「前方カメラによる区画線」と略称する場合がある）。

ここでの処理は前方カメラ１２による区画線を用いて、ＧＮＳＳセンサー９とナビゲーション装置８とを用いる車線逸脱判定と同様の処理を行う。すなわち、経路重み設定部３１が、前方カメラ１２による区画線から、経路ｐが逸脱するか否かを判定し、その判定結果に基づく重みを設定する。

なお、ＧＮＳＳセンサー９による経路自体の信頼度、前方カメラ１２による経路自体の信頼度、および、前方レーダ１３による経路自体の信頼度がすべて上記のしきい値よりも低い場合は、「自動運転不可」として自動運転を停止する。その際、ドライバーに運転の権限を委譲するとしてもよい。

図１２に示される重み設定処理は、複数の経路のうちの１つだけが、信頼度のしきい値よりも高い場合である。この場合、経路重み設定部３１は、経路ｐの重みを、ステップＳＴ１０２で得られた経路自体の信頼度とし、それ以外の経路ｑの重みωｑを０に設定する。すなわち、以下のように定められる。

なお、ここで説明された経路の重みの設定方法は、ドライバーが選択したい経路に合わせて、その重みを大きくする方法としてもよい。一例として、ドライバーが前方レーダ１３による経路を優先的に選択したい場合、ＧＮＳＳセンサー９による経路自体の信頼度Ｒｇ、重みωｇとし、前方カメラ１２による経路自体の信頼度Ｒｃ、重みωｃとし、前方レーダ１３による経路自体の信頼度Ｒｒ、重みωｒとして、以下のようにしてもよい。

このようにすることで、前方レーダ１３の経路が優先的に選択される。

また、経路の重みは、ローパスフィルターを用いることで滑らかに変化させてもよい。この場合、重みが急激に変わることによって生じる車両の不安定な動作を回避することができるという効果が得られる。

次に、図８のステップＳＴ１０４では、目標経路生成部３２が、単一の目標経路を生成する。

本実施の形態では、重み付き平均による目標経路生成部３２の動作について説明する。

経路重み設定部３１において、ＧＮＳＳセンサー９による経路の重みがωｇ、前方カメラ１２による経路の重みがωｃ、前方レーダ１３による経路の重みがωｒとそれぞれ設定される場合、重み付き平均された目標経路は、以下のように表される。

ここで、まず、以下の関係を定義する。

すると、Ｃｗ０、Ｃｗ１、Ｃｗ２およびＣｗ３は、以下の式で求めることができる。

このような計算フローによって、経路生成装置５２は単一の経路を生成することができる。

図１３は、車両制御システム２１における操舵制御系の計算フローを示すフローチャートである。以下では、このフローチャートを参照しつつ、目標操舵量を演算する手法について説明する。

まず、ステップＳＴ１４１では、走行状態検出部５１が、それぞれのセンサーの出力値を取得する。

次に、ステップＳＴ１４２では、車両状態推定部３３が、ステップＳＴ１４１において得られたそれぞれのセンサーの出力値を用いて、車両の状態（具体的には、車両状態量）を推定する。車両状態量を推定するために、ローパスフィルター、オブザーバ、カルマンフィルターまたは粒子フィルターなどの周知の技術を用いることができる。

一方で、ステップＳＴ１４３では、操舵量演算部３４が、経路生成装置５２から出力された単一の目標経路を取得する。

そして、ステップＳＴ１４２およびステップＳＴ１４３の後、ともにステップＳＴ１４４へ進む。

次に、ステップＳＴ１４４では、操舵量演算部３４が、単一の目標経路と、車両状態量とを用いて、車両の目標操舵量を演算する。

以下では、操舵量演算部３４が、目標経路生成部３２で生成された目標経路と、車両状態推定部３３で推定された車両状態量とを用いて、目標操舵量を演算する方法について説明する。

図１４は、目標経路が与えられた場合に、目標操舵量を求める際に使用するパラメータを模式的に示す図である。図１４において、車両の重心位置がｘｂ−ｙｂ軸の原点に対応している。また、点線で示される直線は、実線で示された目標経路の、注視点における接線である。

まず、経路に対して注視点を設定する。この注視点の設定方法として、本実施の形態では車両状態推定部３３で精度よく推定された車両の車速Ｖと、あらかじめ設定された注視時間Ｔｌ（＞０）とを用いて、前方注視距離Ｌｄを以下のように設定する。

前方の注視点（すなわち、前方注視点）は、自車座標系におけるｘｂ軸上の、前方注視距離Ｌｄの位置に設定される。

ここで、目標経路は、以下の式で表される。

また、前方注視距離Ｌｄにおける横偏差ｙｂｄは、以下の式で表される。

また、注視点における目標経路の接線は、目標経路をｘｂで微分することで得られ、以下の式で表される。

また、前方注視距離Ｌｄでの目標経路の注視点における接線とｘｂ軸との角度偏差εｂｄは、以下の式で表される。

さらに、目標経路をｘｂで二階微分すると、以下の式が得られる。

そのため、前方注視距離Ｌｄでの目標経路の注視点における曲率κｂｄは、以下の式で表される。

図１５は、目標操舵量δ^＊を求めるための手順を示すブロック図である。図１５に示されるように、目標経路の注視点における横偏差ｙｂｄとそのゲインＫｙ、角度偏差εｂｄとそのゲインＫε、注視点における曲率κｂｄとそのゲインＫκ、車両状態推定部３３から得られるヨーレートγとそのゲインＫγを用いて、目標操舵量δ^＊は以下のように求められる。

次に、図１３のステップＳＴ１４５では、ステップＳＴ１４４において得られた目標操舵量δ^＊を操舵制御装置６に入力することによって、車両を目標経路に追従するように制御することができる。

このように、本実施の形態に関する車両制御システム２１によれば、複数の経路自体の信頼度に基づいて、経路ごとの重みを設定することが可能となる。そして、経路パラメータがあらかじめ定められた範囲に収まる度合いに基づいて望ましくない経路の重みを小さくすることによって、車両が不安定となる経路の生成を抑えることができる。これによって、車両の制御に関して高精度、かつ、高い安定性を有する車両制御システム２１を実現することができる。

＜第２の実施の形態＞
本実施の形態に関する経路生成装置および車両制御システムを含む車両操舵系について説明する。以下の説明においては、以上に記載された実施の形態で説明された構成要素と同様の構成要素については同じ符号を付して図示し、その詳細な説明については適宜省略するものとする。

＜経路生成装置の構成について＞
図１６は、本実施の形態に関する車両操舵系の機能ブロック図である。図１６に例が示されるように、車両操舵系は、走行環境検出部５０と、走行状態検出部５１と、走行環境検出部５０および走行状態検出部５１の出力が入力される車両制御システム２１Ａと、車両制御システム２１Ａからの出力が入力される操舵制御装置６とを備える。

車両制御システム２１Ａは、経路生成装置５２Ａと、車両制御装置５３Ａとを備える。経路生成装置５２Ａは、経路生成部３０と、信頼度設定部３００と、経路重み設定部３１とを備える。車両制御装置５３Ａは、目標経路生成部３２と、車両状態推定部３３と、操舵量演算部３４とを備える。

経路生成装置５２Ａは、車両制御に必要な経路を生成する装置であり、当該動作を行う上では、たとえば、車両制御装置５３Ａとともに備えられなくとも、独立して機能する。

すなわち、本実施の形態に関する車両操舵系では、目標経路生成部３２は、経路生成装置５２Ａではなく、車両制御装置５３Ａに備えられている。

このような構成であることによって、車両制御装置５３Ａにおける目標経路の生成が可能となるため、車両制御装置５３Ａにおける経路自体の信頼度の再確認、または、経路の重みの再設定が可能となる。このように、ダブルチェック機構が構成されるため、車両制御システムとしての信頼性向上が見込まれる。

＜第３の実施の形態＞
本実施の形態に関する経路生成装置および車両制御システムを含む車両操舵系について説明する。以下の説明においては、以上に記載された実施の形態で説明された構成要素と同様の構成要素については同じ符号を付して図示し、その詳細な説明については適宜省略するものとする。

＜経路生成装置の構成について＞
第２の実施の形態では、目標経路が、複数の経路とその重みを用いて重み付き平均によって生成された。しかしながら、車両の動的モデルを用いて、制約付き最適化問題を逐次解くように構成すれば、より高精度で、よい乗り心地を確保する車両制御を実現することができる。

以下に、本実施の形態に関する車両操舵系の動作について説明する。なお、第１の実施の形態、および第２の実施の形態と同様となる説明は、以下では省略する。

本実施の形態では、車両のダイナミクスを数学的に示す動的車両モデルを用いて、現時刻ｔから時刻Ｔｈまでの期間（以下、時刻ｔから時刻Ｔｈまでの時間を「ホライズン」と略称する場合がある）の状態を予測し、車両の望ましい動作を表現する評価関数Ｊを最小化する制御入力を求める最適化問題を一定期間ごとに解くことで、最適な目標操舵量を演算する。

なお、車両状態を予測するために積分を行う必要があるが、その初期値として、現時刻ｔにおける車両状態量ｘ０を用い、また、車両状態量の上下限値を制約条件として設定することで、急操舵などの乗り心地を悪化させる要因を低減させることができる。

上述のように、本実施の形態では、以下の式１００の制約付き最適化問題を一定期間ごとに解く。

ここで、Ｊは評価関数、ｘは車両状態量、ｕは制御入力、ｆは動的車両モデルに関するベクトル値関数、ｘ０は時刻ｔにおける車両状態量、ｇは制約条件に関する関数である。

なお、上述の最適化問題は、評価関数の符号を反転させることによって最大化問題と等価になるため、以下の説明では最小化としているが、最大化問題として取り扱うことができる。

図１９は、上記の本実施の形態で用いる記号を説明するための図である。以下では、図１９を参照しつつ説明する。図１９において、時刻ｔにおける車両の重心位置がｘｂ−ｙｂ軸の原点に対応している。また、点線で示される車両は、時刻ｔ＋τにおいて予測される自車両の重心位置および方位を示している。また、図１９における実線で示された曲線は、経路ｐに対応する。

本実施の形態では、車両状態量ｘと制御入力ｕとを、以下の式１０１および式１０２のように設定する。

ここで、右上のＴは転置を表す。また、ｘｂｃは自車座標系における自車のｘｂ座標、ｙｂｃは自車座標系における自車のｙｂ座標、θｂｃは自車座標系における方位、βは横滑り角、γは車両ヨーレート、δは舵角、ｓ_σは舵角速度である。

また、動的車両モデルとして、以下の式１０３に示す二輪モデルを用いる。

ここで、Ｍは車両質量、Ｖは車速、γはヨーレート、Ｉは車両のヨー慣性モーメント、ｌｆは車両重心と前車軸との間の距離、ｌｒは車両重心と後車軸との間の距離、Ｙｆは前輪のコーナリングフォース、Ｙｒは後輪のコーナリングフォースである。

通常の走行の際にはβ≒０とすることができるので、ＹｆおよびＹｒは、車両の固有の値である前後輪のコーナリングスティフネスＣｆおよびＣｒを用いて、以下のように近似することができる。

したがって、動的車両モデルｆは以下の式１０４のようになる。

また、本実施の形態では、評価関数は以下の式１０５を用いる。

ここで、ｔは現在時刻、Ｔｈはホライズン、τはホライズン内の時刻、ｘｆは時刻ｔ＋Ｔｈにおける車両状態量、ｐは経路ｐを表すインデックス、Ｎｐは経路の総数である。

評価関数内のｚは、ホライズン内の時刻τにおいて予測される車両状態のうちｙｂｃおよびヨー角θｂｃをまとめたベクトルである。すなわち、以下で示されるベクトルである。

また、評価関数内のｚｐは、経路ｐのｘｂｃにおけるｙｂｐおよび角度θｂｐをまとめたベクトルである。すなわち、以下で示されるベクトルである。

ここで、経路ｐは、以下の３次の多項式（式１０６）で表現することができる。

また、θｂｐは、以下の式１０７で求めることができる。

経路重み設定部３１で得られた評価関数内のΩｐは、経路ｐに対する重みを対角に並べた行列であって、経路ｐの重みをωｐとすると、以下の式１０８のように設定される。

ここで、評価関数のうち、以下の式１０９を抽出する。

この式１０９は、予測される車両の位置および方位と、経路ｐにおける位置および方位との偏差が小さいほど小さい値を出力する項であり、経路ｐごとにΩｐによって重みを付けて評価される。

したがって、重みの小さい経路に対する偏差が大きくても、評価関数の出力に対する影響は小さく、重みの大きい経路との偏差が大きいほど、評価関数の出力は大きくなる。そのため、重みの大きな経路に、できるだけ追従するような車両制御が行われる。

評価関数内のＱは、車両状態量のうち抑えたい状態量の大きさにして設定する行列であり、通常対角行列が設定される。

すなわち、車両状態量ｘに対するＱは、以下の式１１０のように設定される。

ここで、ｑ１、ｑ２、ｑ３、ｑ４およびｑ５は、それぞれの状態量に対する定数である。したがって、それぞれの状態量についてｑ１、ｑ２、ｑ３、ｑ４およびｑ５の値を大きくすれば、評価関数に対する影響が大きくなる。そのため、該当する変数の大きさが抑えられるように車両制御される。

評価関数内のｒは、操舵速度ｓ_δの大きさに対する定数である。したがって、ｒの値を大きくすれば、評価関数に対する影響が大きくなる。そのため、制御入力の大きさが抑えられるように車両制御される。

次に、制約条件に関するベクトル値関数ｇについて説明する。関数ｇは、制約付き最適化問題において、車両状態量ｘと、制御入力ｕの上下限値とを設定するためのものであり、当該最適化は、ｇ（ｘ，ｕ）≦０の条件の下で実行される。

本実施の形態では、制約条件を以下のようにする。すなわち、操舵速度ｓ_δの上限値をｓ_σｍａｘ（＞０）、操舵速度ｓ_δの下限値をｓ_σｍｉｎ（＜０）、滑り角βの上限値をβ_ｍａｘ（＞０）、滑り角βの下限値をβ_ｍｉｎ（＜０）、ヨーレートγの上限値をγ_ｍａｘ（＞０）、ヨーレートγの下限値をγ_ｍｉｎ（＜０）、操舵角δの上限値をδ_ｍａｘ（＞０）、操舵角δの下限値をδ_ｍｉｎ（＜０）として、以下の式１１１で示されるベクトル値関数を設定する。

このようにベクトル値関数ｇを設定すれば、操舵速度ｓ_δ、滑り角β、ヨーレートγおよび操舵角δは、設定された上下限値の下で最適化される。

滑り角β、ヨーレートγおよび操舵角δの上下限値を設定することによって、危険な車両運動となることを避けることができる。また、操舵速度ｓ_δの上下限値を設定することによって、よい乗り心地を確保する車両制御をすることができる。

なお、本実施の形態では制約条件を設定されたが、制約がないとしてもよい。すなわち、ベクトル値関数ｇを定義しない構成としてもよい。この場合、制約条件がないため、最適化問題における実行不可解を出力することはないため、安定的に最適解を算出することができる。

図１７は、本実施の形態に関する車両操舵系の機能ブロック図である。図１７に例が示されるように、車両操舵系は、走行環境検出部５０と、走行状態検出部５１と、走行環境検出部５０および走行状態検出部５１の出力が入力される車両制御システム２１Ｂと、車両制御システム２１Ｂからの出力が入力される操舵制御装置６とを備える。

車両制御システム２１Ｂは、経路生成装置５２Ａと、車両制御装置５３Ｂとを備える。経路生成装置５２Ａは、経路生成部３０と、信頼度設定部３００と、経路重み設定部３１とを備える。車両制御装置５３Ｂは、車両状態推定部３３と、評価関数設定部４０と、制約条件設定部４１と、初期値設定部４２と、最適操作量演算部４３とを備える。

経路生成装置５２Ａは、車両制御に必要な経路を生成する装置であり、当該動作を行う上では、たとえば、車両制御装置５３Ｂとともに備えられなくとも、独立して機能する。

評価関数設定部４０では、経路生成装置５２Ａから出力された複数の経路と、経路重み設定部３１で設定されたそれぞれの経路の重みとを用いて、評価関数が設定される。

制約条件設定部４１では、車両状態を制約する条件が設定される。初期値設定部４２では、車両状態推定部３３から出力された車両状態量の推定値を用いて、最適化問題の積分の初期値が設定される。

最適操作量演算部４３では、評価関数設定部４０で設定された評価関数、制約条件設定部４１で設定された制約条件、および、初期値設定部４２で設定された初期値を用いて、設定された評価関数が、設定された初期値および制約条件の下で最適化される。

図１８は、車両制御システム２１Ｂにおける操舵制御系の計算フローを示すフローチャートである。以下では、このフローチャートを参照しつつ、目標操舵量を演算する手法について説明する。

まず、ステップＳＴ２０１では、走行状態検出部５１が、それぞれのセンサーの出力値を取得する。

次に、ステップＳＴ２０２では、図１０のステップＳＴ１４２と同様の手法を用いて、現時点での車両状態量を推定する。

次に、ステップＳＴ２０３では、ステップＳＴ２０２において推定された車両状態量を用いて、最適化問題の初期値ｘ０を設定する。

一方で、ステップＳＴ２０４では、操舵量演算部３４が、経路生成装置５２Ａから出力された複数の経路、および、それらの経路の重みを取得する。

次に、ステップＳＴ２０５では、ステップＳＴ２０４において取得された複数の経路と、それらの重みとを用いて、式１０５で示される評価関数を設定する。

一方で、ステップＳＴ２０６では、式１１１で示される、制約付き最適化問題における制約条件を設定する。

そして、ステップＳＴ２０３、ステップＳＴ２０５およびステップＳＴ２０６の後、ともにステップＳＴ２０７へ進む。

次に、ステップＳＴ２０７では、ステップＳＴ２０５において設定された評価関数、ステップＳＴ２０６において設定された制約条件、および、ステップＳＴ２０３において設定された初期値を用いて、制約付き最適化問題を解く。

なお、Ｃ／ＧＭＲＥＳ法ベースとして最適化問題を解く自動コード生成ツールであるＡｕｔｏＧｅｎ（参考文献「実時間最適化による制御の実応用」コロナ社）、または、Ｋ．Ｕ．Ｌｅｕｖｅｎ大学により開発された、ＡＣＡＤＯ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）などが公開されている。

これらのツール上で、式１００の制約付き最適化問題を設定し、自動コード生成されたコードを用いれば、制約付き最適化問題を解くことができる。

次に、ステップＳＴ２０８では、目標操舵量が設定される。ＡｕｔｏＧｅｎまたはＡＣＡＤＯを用いた場合に、ｔからｔ＋Ｔｈまでの時間間隔を離散間隔ｈでＮｈ分割し（すなわち、ｈ＝Ｔ／Ｎｈ）、その離散間隔で制約付き最適化問題が解かれる。したがって、ステップＳＴ２０７の出力は、ｔからＴｈまでの時間で離散間隔ｈごとの最適化された制御入力ｕ^＊、および、車両状態量ｘ^＊である。すなわち、ステップＳＴ２０７の出力は、以下の式１１２および式１１３で表される。

ここで、式１１３のｘ_１は、ｔ＋ｈにおける時刻での最適な状態量であるため、以下のように示される。

ｔ＋ｈにおける最適な目標操舵量はδ_１であるため、目標操舵量δ^＊はδ^＊＝δ_１とする。

次に、ステップＳＴ２０９に進み、ステップＳＴ２０８で求められた目標操舵量δ^＊を、操舵制御装置６に入力する。そうすることで、車両を目標経路に追従するように制御することができる。

このように、本実施の形態に関する車両制御システム２１Ｂによれば、動的車両モデルを用いて、車両の動作を予測すること、および、車両状態量の上下限値を制約条件として設定することで、急操舵などの乗り心地を悪化させる要因を低減する車両制御を実現することができる。

＜第４の実施の形態＞
本実施の形態に関する経路生成装置および車両制御システムを含む車両操舵系について説明する。以下の説明においては、以上に記載された実施の形態で説明された構成要素と同様の構成要素については同じ符号を付して図示し、その詳細な説明については適宜省略するものとする。

＜経路生成装置の構成について＞
図２０は、本実施の形態に関する車両操舵系の機能ブロック図である。図２０に例が示されるように、車両操舵系は、走行環境検出部５０と、走行状態検出部５１と、走行環境検出部５０および走行状態検出部５１の出力が入力される車両制御システム２１Ｃと、車両制御システム２１Ｃからの出力が入力される操舵制御装置６とを備える。

車両制御システム２１Ｃは、経路生成装置５２Ｃと、車両制御装置５３Ｃとを備える。経路生成装置５２Ｃは、経路生成部３０と、信頼度設定部３００と、経路重み設定部３１と、車両状態推定部３３Ａと、評価関数設定部４０と、制約条件設定部４１と、初期値設定部４２と、最適経路演算部４４とを備える。車両制御装置５３Ｃは、車両状態推定部３３Ｂと、操舵量演算部３４とを備える。

経路生成装置５２Ｃは、車両制御に必要な経路を生成する装置であり、当該動作を行う上では、たとえば、車両制御装置５３Ｃとともに備えられなくとも、独立して機能する。

車両状態推定部３３Ａおよび車両状態推定部３３Ｂは、走行状態検出部５１のそれぞれのセンサーから出力された情報を用いて車両状態量を推定する。

最適経路演算部４４では、評価関数設定部４０で設定された評価関数、制約条件設定部４１で設定された制約条件、および、初期値設定部４２で設定された初期値を用いて、設定された評価関数が、設定された初期値および制約条件の下で最適化される。

操舵量演算部３４では、最適経路演算部４４において最適化された評価関数と、車両の走行状態に関する走行状態データとを用いて、最適化された評価関数が示す目標経路を車両が走行するための目標操舵量が演算される。

すなわち、本実施の形態に関する車両操舵系では、最適化演算を行う最適経路演算部４４は、車両制御装置５３Ｃではなく、経路生成装置５２Ｃに備えられている。

一般に、車両制御装置は計算リソースが少ないため、最適化計算を実時間で実現することは難しい。一方で、経路生成装置は、車両制御装置に比べ計算リソースが確保することができる場合が多い。したがって、本実施の形態のように、最適化演算を経路生成装置５２Ｃにおいて行うことによって、より安定的に経路を生成しつつ、車両制御することができる。

本実施の形態に関する操舵制御系の計算フローは、図１８におけるステップＳＴ２０７までは、第３の実施の形態と同様である。

したがって、本実施の形態においても式１１２と式１１３の結果が得られる。このとき、最適経路は、以下のように演算することができる。

すなわち、式１１３は現時刻ｔからホライズンＴｈまでの時刻を離散間隔ｈごとに最適化された状態量の時刻歴である。したがって、ｘ^＊から、ｘｂｃおよびｙｂｃの時刻歴を取得すれば、最適な経路として使用することができる。

つまり、ｘ^＊からｘｂｃ、ｙｂｃをＮｈ個取り出し、さらに、多項式近似またはスプライン近似することによって、最適経路とすることができる。そして、得られた最適経路を車両制御装置５３Ｃへ出力することによって、最適な経路に追従するように車両制御することができる。

このような構成によれば、計算負荷が高い演算を経路生成装置５２Ｃに行わせることができるため、安定的な経路を生成することが可能である。また、車両制御装置５３Ｃの流用ができるため、開発効率の短縮につながる。

＜以上に記載された実施の形態によって生じる効果について＞
次に、以上に記載された実施の形態によって生じる効果の例を示す。なお、以下の説明においては、以上に記載された実施の形態に例が示された具体的な構成に基づいて当該効果が記載されるが、同様の効果が生じる範囲で、本願明細書に例が示される他の具体的な構成と置き換えられてもよい。

また、当該置き換えは、複数の実施の形態に跨ってなされてもよい。すなわち、異なる実施の形態において例が示されたそれぞれの構成が組み合わされて、同様の効果が生じる場合であってもよい。

以上に記載された実施の形態によれば、経路生成装置は、経路生成部３０と、信頼度設定部３００と、経路重み設定部３１とを備える。経路生成部３０は、複数の検出機器、すなわち、ＧＮＳＳセンサー９、前方カメラ１２および前方レーダ１３を含む検出機器によって検出される車両の走行環境に関する環境測定データにそれぞれ対応して、車両が走行する複数の経路を生成する。信頼度設定部３００は、経路生成部３０において生成されたそれぞれの経路に対し、あらかじめ定められた範囲内に経路が収まる度合いに対応する経路自体の信頼度を設定する。具体的には、それぞれの経路を表現する経路パラメータがとり得る値の範囲をあらかじめ設定しておき、その範囲を超える場合は対応する経路パラメータの信頼度を下げるように経路自体の信頼度を設定する。経路重み設定部３１は、経路自体の信頼度に基づいて、経路のそれぞれ対して重みを設定する。

また、以上に記載された実施の形態によれば、経路生成装置は、プログラムを実行する処理回路と、実行されるプログラムを記憶する記憶装置とを備える。そして、処理回路がプログラムを実行することによって、以下の動作が実現される。

すなわち、複数の検出機器によって検出される車両の走行環境に関する環境測定データにそれぞれ対応して、車両が走行する複数の経路が生成される。そして、生成されたそれぞれの経路に対し、あらかじめ定められた範囲内に経路の変動が収まる度合いに対応する経路自体の信頼度が設定される。そして、経路自体の信頼度に基づいて、経路のそれぞれ対して重みが設定される。

また、以上に記載された実施の形態によれば、経路生成装置は、専用のハードウェアである処理回路を備える。そして、専用のハードウェアである処理回路は、以下の動作を行う。

すなわち、専用のハードウェアである処理回路は、複数の検出機器によって検出される車両の走行環境に関する環境測定データにそれぞれ対応して、車両が走行する複数の経路を生成する。そして、生成されたそれぞれの経路に対し、あらかじめ定められた範囲内に経路の変動が収まる度合いに対応する経路自体の信頼度を設定する。そして、経路自体の信頼度に基づいて、経路のそれぞれ対して重みを設定する。

このような構成によれば、経路パラメータの変動があらかじめ定められた範囲に収まる度合いに基づいて望ましくない経路の重み（すなわち、優先度）を小さくすることによって、経路の進路を考慮しつつ車両が不安定となる経路の生成を抑えることができる。これによって、車両の制御に関して高精度、かつ、高い安定性を有する車両制御システム２１を実現することができる。

なお、これらの構成以外の本願明細書に例が示される他の構成については適宜省略することができる。すなわち、少なくともこれらの構成を備えていれば、以上に記載された効果を生じさせることができる。

しかしながら、本願明細書に例が示される他の構成のうちの少なくとも１つを、以上に記載された構成に適宜追加した場合、すなわち、以上に記載された構成としては言及されなかった本願明細書に例が示される他の構成が適宜追加された場合であっても、同様の効果を生じさせることができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、経路生成部３０は、複数の経路を時間順次に生成する。そして、経路の経路パラメータの、当該経路よりも１生成周期前に生成された対応する経路の経路パラメータからの変動がしきい値（すなわち、ΔＣｐｔ０、ΔＣｐｔ１、ΔＣｐｔ２およびΔＣｐｔ３）よりも大きい場合、信頼度設定部３００は、経路自体の信頼度を、変動がしきい値（すなわち、ΔＣｐｔ０、ΔＣｐｔ１、ΔＣｐｔ２およびΔＣｐｔ３）よりも小さい場合に比べて低く設定する。このような構成によれば、１生成周期前の経路からの変動が大きい経路パラメータの信頼度を、それぞれ独立に設定することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、経路重み設定部３１によって設定される重みが、経路自体の信頼度が第２のしきい値よりも高い場合よりも、経路自体の信頼度が第２のしきい値よりも低い場合の方が小さい。このような構成によれば、経路自体の信頼度に基づいて重みを設定し、複数の経路の優先度を比較することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、環境測定データに基づいて、経路の車線が推定され、経路重み設定部３１によって設定される重みが、経路が車線を逸脱しない場合よりも、経路が車線を逸脱する場合の方が小さい。このような構成によれば、経路が車線を逸脱するか否かに基づいて重みを設定し、明らかに車線を逸脱する経路などを除外することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、経路生成装置は、重みが設定された複数の経路を用いて、単一の目標経路を生成する目標経路生成部３２を備える。このような構成によれば、それぞれの経路に設定された重みを考慮して、複数の経路から、車両が走行する単一の目標経路を生成することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、目標経路生成部３２は、重みが設定された複数の経路を用いる重み付き平均によって、単一の目標経路を生成する。このような構成によれば、それぞれの経路に設定された重みを考慮して、複数の経路から、車両が走行する単一の目標経路を重み付き平均によって生成することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、経路生成装置は、評価関数設定部４０と、制約条件設定部４１と、初期値設定部４２と、最適化部とを備える。ここで、最適化部は、たとえば、最適経路演算部４４に対応するものである。評価関数設定部４０は、重みが設定された複数の経路を用いて、評価関数を設定する。制約条件設定部４１は、予測される車両の車両状態量の上限値および下限値を制約条件として設定する。初期値設定部４２は、現時点での車両状態量を最適化の初期値として設定する。最適経路演算部４４は、制約条件および初期値を最適化の条件として、評価関数を最適化する。このような構成によれば、計算負荷が高い演算を経路生成装置に行わせることができるため、安定的な経路を生成することが可能である。

また、以上に記載された実施の形態によれば、車両制御システムは、経路生成装置と、車両制御装置とを備える。そして、車両制御装置は、演算部を備える。ここで、演算部は、たとえば、操舵量演算部３４に対応するものである。操舵量演算部３４は、経路生成装置によって生成される単一の目標経路と、車両の走行状態に関する走行状態データとを用いて、車両が目標経路を走行するための目標操舵量を演算する。このような構成によれば、経路の重みに基づく単一の目標経路と、走行状態データとを用いることによって、車両が不安定となる経路の生成を抑制しつつ、よい乗り心地を確保する車両制御を実現することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、操舵量演算部３４は、単一の目標経路において、車両の前方に設定される前方注視点での目標経路の曲率、横偏差量、角度偏差量、および、走行状態データに基づいて推定される車両の車両状態量を用いて、目標操舵量を演算する。このような構成によれば、経路の重みに基づく単一の目標経路と、車両状態量とを用いることによって、車両が不安定となる経路の生成を抑制しつつ、よい乗り心地を確保する車両制御を実現することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、車両制御システムは、経路生成装置と、車両制御装置とを備える。そして、車両制御装置は、目標経路生成部３２と、操舵量演算部３４とを備える。目標経路生成部３２は、重みが設定された複数の経路を用いて、単一の目標経路を生成する。操舵量演算部３４は、単一の目標経路と、車両の走行状態に関する走行状態データとを用いて、車両が目標経路を走行するための目標操舵量を演算する。このような構成によれば、車両制御装置における目標経路の生成が可能となるため、車両制御装置における経路自体の信頼度の再確認、または、経路の重みの再設定が可能となる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、車両制御システムは、経路生成装置と、車両制御装置とを備える。そして、車両制御装置は、評価関数設定部４０と、制約条件設定部４１と、初期値設定部４２と、演算部とを備える。ここで、演算部は、たとえば、最適操作量演算部４３に対応するものである。評価関数設定部４０は、経路生成装置によって重みが設定された複数の経路を用いて、評価関数を設定する。

制約条件設定部４１は、予測される車両の車両状態量の上限値および下限値を制約条件として設定する。初期値設定部４２は、現時点での車両状態量を最適化の初期値として設定する。最適操作量演算部４３は、制約条件および初期値を最適化の条件として、評価関数を最適化することによって、最適化された評価関数が示す目標経路を車両が走行するための目標操舵量を演算する。このような構成によれば、動的車両モデルを用いて、車両の動作を予測すること、および、車両状態量の上下限値を制約条件として設定することで、急操舵などの乗り心地を悪化させる要因を低減する車両制御を実現することができる。

また、以上に記載された実施の形態によれば、車両制御システムは、経路生成装置と、車両制御装置とを備える。そして、車両制御装置は、操舵量演算部３４を備える。操舵量演算部３４は、最適化された評価関数と、車両の走行状態に関する走行状態データとを用いて、最適化された評価関数が示す目標経路を車両が走行するための目標操舵量を演算する。このような構成によれば、計算負荷が高い演算を経路生成装置に行わせることができるため、安定的な経路を生成することが可能である。

また、以上に記載された実施の形態によれば、操舵量演算部３４は、最適化された評価関数と、走行状態データに基づいて推定される車両の車両状態量とを用いて、目標操舵量を演算する。このような構成によれば、経路の重みに基づく単一の目標経路と、車両状態量とを用いることによって、車両が不安定となる経路の生成を抑制しつつ、よい乗り心地を確保する車両制御を実現することができる。

＜以上に記載された実施の形態における変形例について＞
以上に記載された実施の形態では、それぞれの構成要素の寸法、形状、相対的配置関係または実施の条件などについても記載する場合があるが、これらはすべての局面においてひとつの例であって、本願明細書に記載されたものに限られることはないものとする。

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

また、矛盾が生じない限り、以上に記載された実施の形態において「１つ」備えられるものとして記載された構成要素は、「１つ以上」備えられていてもよいものとする。

さらに、以上に記載された実施の形態におけるそれぞれの構成要素は概念的な単位であって、本願明細書に開示される技術の範囲内には、１つの構成要素が複数の構造物から成る場合と、１つの構成要素がある構造物の一部に対応する場合と、さらには、複数の構成要素が１つの構造物に備えられる場合とを含むものとする。

また、以上に記載された実施の形態におけるそれぞれの構成要素には、同一の機能を発揮する限り、他の構造または形状を有する構造物が含まれるものとする。

また、本願明細書における説明は、本技術に関するすべての目的のために参照され、いずれも、従来技術であると認めるものではない。

また、以上に記載された実施の形態で記載されたそれぞれの構成要素は、ソフトウェアまたはファームウェアとしても、それと対応するハードウェアとしても想定され、その双方の概念において、それぞれの構成要素は「部」または「処理回路」などと称される。

１ ステアリングホイール、２ ステアリング軸、３ 電動モータ、４ ラックアンドピニオン機構、５ モータ駆動装置、６ 操舵制御装置、８ ナビゲーション装置、９ ＧＮＳＳセンサー、１０ 車速センサー、１１ ジャイロセンサー、１２ 前方カメラ、１３ 前方レーダ、１４ 操舵角センサー、１５ 操舵トルクセンサー、１６ タイロッド、１７ フロントナックル、１８ 加速度センサー、２０ 実車両、２１，２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃ 車両制御システム、２２ 前輪、２３ 後輪、３０ 経路生成部、３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ 生成部、３１ 経路重み設定部、３２ 目標経路生成部、３３，３３Ａ，３３Ｂ 車両状態推定部、３４ 操舵量演算部、４０ 評価関数設定部、４０ 先行車、４１ 制約条件設定部、４２ 初期値設定部、４３ 最適操作量演算部、４４ 最適経路演算部、５０ 走行環境検出部、５０ 構造物、５１ 走行状態検出部、５２，５２Ａ，５２Ｃ 経路生成装置、５３，５３Ａ，５３Ｂ，５３Ｃ 車両制御装置、６０ 物体、３００ 信頼度設定部。

本願明細書に開示される技術の第１の態様は、複数の検出機器によって検出される車両の走行環境に関する環境測定データにそれぞれ対応して、前記車両が走行すべき複数の経路を生成する経路生成部と、生成されたそれぞれの前記経路に対し、あらかじめ定められた範囲内に前記経路の変動が収まる度合いに対応する経路自体の信頼度を設定する信頼度設定部と、前記経路自体の前記信頼度に基づいて、前記経路のそれぞれに対して重みを設定する経路重み設定部とを備える。

本願明細書に開示される技術の第１の態様は、複数の検出機器によって検出される車両の走行環境に関する環境測定データにそれぞれ対応して、前記車両が走行すべき複数の経路を生成する経路生成部と、生成されたそれぞれの前記経路に対し、あらかじめ定められた範囲内に前記経路の変動が収まる度合いに対応する経路自体の信頼度を設定する信頼度設定部と、前記経路自体の前記信頼度に基づいて、前記経路のそれぞれに対して重みを設定する経路重み設定部とを備えるものである。このような構成によれば、経路の変動があらかじめ定められた範囲に収まる度合いに基づいて経路の重みを設定することによって、車両が不安定となる経路の生成を抑えることができる。

Claims (13)

1. 複数の検出機器によって検出される車両の走行環境に関する環境測定データにそれぞれ対応して、前記車両が走行する複数の経路を生成する経路生成部（３０）と、
   生成されたそれぞれの前記経路に対し、あらかじめ定められた範囲内に前記経路の変動が収まる度合いに対応する経路自体の信頼度を設定する信頼度設定部（３００）と、
   前記経路自体の前記信頼度に基づいて、前記経路のそれぞれ対して重みを設定する経路重み設定部（３１）とを備える、
   経路生成装置。
2. 前記経路生成部（３０）は、複数の前記経路を時間順次に生成し、
   前記経路の、前記経路よりも前に生成された対応する経路からの変動が第１のしきい値よりも大きい場合、前記信頼度設定部（３００）は、前記経路自体の前記信頼度を、前記変動が前記第１のしきい値よりも小さい場合に比べて低く設定する、
   請求項１に記載の経路生成装置。
3. 前記経路重み設定部（３１）によって設定される前記重みが、前記経路自体の前記信頼度が第２のしきい値よりも高い場合よりも、前記経路自体の前記信頼度が前記第２のしきい値よりも低い場合の方が小さい、
   請求項１または請求項２に記載の経路生成装置。
4. 前記環境測定データに基づいて、前記経路の車線が推定され、
   前記経路重み設定部（３１）によって設定される前記重みが、前記経路が前記車線を逸脱しない場合よりも、前記経路が前記車線を逸脱する場合の方が小さい、
   請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の経路生成装置。
5. 前記重みが設定された複数の前記経路を用いて、単一の目標経路を生成する目標経路生成部（３２）を備える、
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の経路生成装置。
6. 前記目標経路生成部（３２）は、前記重みが設定された複数の前記経路を用いる重み付き平均によって、単一の前記目標経路を生成する、
   請求項５に記載の経路生成装置。
7. 前記重みが設定された複数の前記経路を用いて、評価関数を設定する評価関数設定部（４０）と、
   予測される前記車両の車両状態量の上限値および下限値を制約条件として設定する制約条件設定部（４１）と、
   現時点での前記車両状態量を最適化の初期値として設定する初期値設定部（４２）と、
   前記制約条件および前記初期値を最適化の条件として、前記評価関数を最適化する最適化部（４４）とをさらに備える、
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の経路生成装置。
8. 請求項５または請求項６に記載の経路生成装置と、
   車両制御装置とを備え、
   前記車両制御装置は、
   前記経路生成装置によって生成される単一の前記目標経路と、前記車両の走行状態に関する走行状態データとを用いて、前記車両が前記目標経路を走行するための目標操舵量を演算する演算部（３４）を備える、
   車両制御システム。
9. 前記演算部（３４）は、単一の前記目標経路において、前記車両の前方に設定される前方注視点での前記目標経路の曲率、横偏差量、角度偏差量、および、前記走行状態データに基づいて推定される前記車両の車両状態量を用いて、前記目標操舵量を演算する、
   請求項８に記載の車両制御システム。
10. 請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の経路生成装置と、
    車両制御装置とを備え、
    前記車両制御装置は、
    前記重みが設定された複数の前記経路を用いて、単一の目標経路を生成する目標経路生成部（３２）と、
    単一の前記目標経路と、前記車両の走行状態に関する走行状態データとを用いて、前記車両が前記目標経路を走行するための目標操舵量を演算する演算部（３４）とを備える、
    車両制御システム。
11. 請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の経路生成装置と、
    車両制御装置とを備え、
    前記車両制御装置は、
    前記経路生成装置によって前記重みが設定された複数の前記経路を用いて、評価関数を設定する評価関数設定部（４０）と、
    予測される前記車両の車両状態量の上限値および下限値を制約条件として設定する制約条件設定部（４１）と、
    現時点での前記車両状態量を最適化の初期値として設定する初期値設定部（４２）と、
    前記制約条件および前記初期値を最適化の条件として、前記評価関数を最適化することによって、最適化された前記評価関数が示す目標経路を前記車両が走行するための目標操舵量を演算する演算部（４３）とを備える、
    車両制御システム。
12. 請求項７に記載の経路生成装置と、
    車両制御装置とを備え、
    前記車両制御装置は、
    最適化された前記評価関数と、前記車両の走行状態に関する走行状態データとを用いて、最適化された前記評価関数が示す目標経路を前記車両が走行するための目標操舵量を演算する演算部（３４）を備える、
    車両制御システム。
13. 前記演算部（３４）は、最適化された前記評価関数と、前記走行状態データに基づいて推定される前記車両の車両状態量とを用いて、前記目標操舵量を演算する、
    請求項１２に記載の車両制御システム。

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