WO2016084501A1 - 予測進路推定装置及び予測進路推定方法 - Google Patents

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Definitions

  • the present disclosure relates to a predicted course estimation technique for estimating a predicted course of the host vehicle.
  • ACC Adaptive Cruise Control
  • the predicted course of the host vehicle is estimated from the vehicle speed and the yaw rate of the vehicle.
  • a filter process is performed to remove a noise component (high frequency component) included in the detected value of the yaw rate (see Patent Document 1).
  • This disclosure is intended to provide a predicted route estimation technique that can improve the estimation accuracy of the predicted route of the host vehicle.
  • the present disclosure relates to a predicted course estimation apparatus that estimates a predicted course of a host vehicle, and includes data acquisition means that acquires turn data indicating a turn direction of the host vehicle, and filter processing means that removes high-frequency components included in the turn data. And a route prediction means for calculating an estimated value of the route prediction of the host vehicle based on the turn data after the filtering process and the vehicle speed of the host vehicle, and whether or not the host vehicle travels on a road shape switching portion. And a characteristic changing means for changing the degree to which the high frequency component is removed by the filter processing means when it is determined that the host vehicle travels on a road shape switching portion.
  • the degree of removal of high-frequency components (noise components) by filtering is changed when the host vehicle travels on a road shape switching portion.
  • suitable filter processing can be performed according to the road shape on which the own vehicle runs.
  • FIG. 1 is a block diagram of a vehicle system.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the inter-vehicle control ECU.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of the filter characteristic setting.
  • FIG. 4 is a flowchart of filter characteristic change in predictive course estimation.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an execution example of the filter characteristic change in the predicted course estimation.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of a modification example of the filter processing.
  • FIG. 1 shows a block diagram of a vehicle system 10 according to the present embodiment.
  • the vehicle on which the vehicle system 10 is mounted is driven by transmitting the driving force of the engine as a power source to the wheels via the transmission.
  • the vehicle system 10 includes a vehicle speed sensor 11, a yaw rate sensor 12, a steering angle sensor 13, a radar device 15, an inter-vehicle control ECU 20, an engine ECU 30, a brake ECU 40, and various actuators.
  • the vehicle speed sensor 11 detects the vehicle speed of the host vehicle by actual measurement or estimation.
  • the vehicle speed sensor 11 includes a plurality of wheel speed sensors that detect the wheel speed for each wheel, and estimates the vehicle speed of the host vehicle using output signals from the plurality of wheel speed sensors.
  • the yaw rate sensor 12 detects the yaw rate actually generated by the host vehicle (angular velocity around the center of gravity of the vehicle).
  • the yaw rate sensor 12 includes a vibrator such as a tuning fork, and detects the yaw rate of the host vehicle by detecting distortion generated in the vibrator based on the yaw moment of the host vehicle.
  • the steering angle sensor 13 detects the rotation angle at which the steering wheel of the host vehicle is rotated as the steering angle.
  • the radar device 15 detects an object ahead of the host vehicle.
  • the radar device 15 reciprocally scans an electromagnetic wave beam including laser light, millimeter waves, sound waves, and the like at a predetermined scanning angle in a direction intersecting with the traveling direction of the host vehicle.
  • the radar device 15 receives the electromagnetic wave reflected by the object within the scanning range, the radar device 15 detects the distance, relative speed, direction, and the like between the object that reflects the electromagnetic wave and the host vehicle. Then, the radar device 15 identifies the preceding vehicle from the object using parameters such as the detected distance, relative speed, direction, etc., the inter-vehicle distance that is the distance between the preceding vehicle and the host vehicle, and the preceding vehicle with respect to the host vehicle. Detect relative orientation.
  • the inter-vehicle control ECU 20 functions as a predicted course estimating device that estimates the predicted course of the host vehicle, and controls the inter-vehicle distance between the host vehicle and the preceding vehicle to be a target distance.
  • the details of the function of the inter-vehicle control ECU 20 as the predicted course estimation device will be described later.
  • the engine ECU 30 determines the throttle opening according to a command signal for controlling the inter-vehicle distance received from the inter-vehicle control ECU 20 (hereinafter referred to as “inter-vehicle control”) and the current vehicle speed, and the throttle actuator 31 while monitoring the throttle opening. To control. Further, the engine ECU 30 determines whether or not it is necessary to change gear positions (necessity) based on the upshift line and the downshift line determined for the throttle opening and the vehicle speed. In this case, the transmission 32 is instructed to the gear position.
  • the transmission 32 may be any mechanism such as AT (Automatic Transmission) or CVT (Continuously Variable Transmission).
  • the brake ECU 40 brakes the host vehicle by controlling the opening / closing and opening of the brake actuator 41 based on the inter-vehicle control command signal received from the inter-vehicle control ECU 20.
  • the brake actuator 41 controls the deceleration (or acceleration) of the host vehicle by increasing, maintaining, or reducing the wheel cylinder pressure of each wheel by the pressure generated by the pump in the working fluid (for example, oil). .
  • FIG. 2 shows a functional block diagram of the inter-vehicle control ECU 20.
  • the inter-vehicle control ECU 20 includes a radar signal processing unit 21, an inter-vehicle distance control unit 22, and a predicted course estimation unit 200.
  • the radar signal processing unit 21 is connected to the radar device 15 and acquires information related to the preceding vehicle detected by the radar device 15.
  • the inter-vehicle distance control unit 22 uses the output signal of the radar device 15 and the predicted course of the host vehicle estimated by the predicted course estimation unit 200 via the radar signal processing unit 21 to determine the distance between the host vehicle and the preceding vehicle. Command signals are output to the engine ECU 30 and the brake ECU 40 so that the distance approaches the target distance. That is, the inter-vehicle distance control unit 22 outputs a command signal to the brake ECU 40 to control the brake operating force when the host vehicle is decelerated. When accelerating the host vehicle, a command signal is output to the engine ECU 30 to control the throttle opening and the gear ratio.
  • the predicted course estimation unit 200 is connected to the vehicle speed sensor 11 and the yaw rate sensor 12, and includes functions of a filter processing unit 201, a characteristic change unit 202, and a calculation unit 203.
  • the filter processing unit 201 removes a noise component (hereinafter referred to as “high frequency component”) included in the data of the turning direction of the own vehicle (hereinafter referred to as “turning data”).
  • the characteristic changing unit 202 changes the characteristic of the filter that removes the high frequency component.
  • the calculation unit 203 calculates an estimated value of the predicted course of the host vehicle.
  • the filter processing unit 201 uses the detected value of the yaw rate by the yaw rate sensor 12 as the turning data, and removes the high frequency component included in the yaw rate using the analog filter shown in Expression (1).
  • Y0 Y ⁇ 2 ⁇ f (1)
  • Y is a detected value of the yaw rate by the yaw rate sensor 12 (hereinafter referred to as “actual yaw rate”).
  • 2 ⁇ f is an analog filter (low-pass filter), and cuts (removes) high-frequency components having a cutoff frequency f or higher.
  • Y0 is the yaw rate after filtering (hereinafter referred to as “calculated yaw rate”).
  • the predicted course estimation unit 200 uses the characteristic changing unit 202 to change the filter characteristic in the filter process according to the determination result of whether or not the host vehicle travels the road shape switching portion. To do.
  • the relationship between the change in the yaw rate and the setting of the filter characteristics when the host vehicle travels on a straight part (straight road) and a curved part (curved road) of the road will be described with reference to FIG.
  • the change amount ⁇ Y of the actual yaw rate Y of the host vehicle becomes less than a predetermined first threshold Th1.
  • the cutoff frequency f of the filter is set to a lower f1.
  • the cutoff frequency f of the filter is set to a higher f2 (f2> f1).
  • the high-frequency component of the actual yaw rate Y is easily removed, and the stability of the calculated yaw rate is improved.
  • the high-frequency component of the actual yaw rate Y is difficult to remove, and the response delay associated with the filter processing is reduced. Vehicle followability) is improved.
  • the characteristic changing unit 202 is used to filter the cutoff frequency f1. Switch to f2 filter immediately.
  • the cutoff frequency f of the filter is set to a higher f2
  • the degree of removal of high-frequency components by the filter processing decreases. Therefore, when switching from the filter having the cutoff frequency f2 to the filter having the frequency f1 (when the degree of removal of the high-frequency component is increased by the filter process), the filter process having the cutoff frequency f2 is performed (the high-frequency component is removed). There is a concern that overshoot may occur in which the influence of the high-frequency component remaining on the actual yaw rate Y is difficult to be eliminated.
  • the characteristic changing unit 202 gently changes the cutoff frequency f when switching from the filter having the cutoff frequency f2 to the filter having the frequency f1.
  • the characteristic changing unit 202 changes the cut-off frequency from f2 to f3 and from f3 to f1 in accordance with a predetermined change amount ⁇ f representing a curved change in unit time.
  • the cut-off frequency f2 is changed from f2 to f3 and f3 is changed to f1 according to a predetermined change amount ⁇ f representing a step-like change in unit time.
  • the filter characteristic is changed from a characteristic in which high-frequency components are not easily removed (characteristic with a low degree of removal) to a characteristic that is easy to remove (a characteristic with a high degree of removal).
  • a characteristic with a low degree of removal a characteristic in which high-frequency components are not easily removed
  • a characteristic that is easy to remove a characteristic with a high degree of removal
  • the degree of removal of the high frequency component included in the turn data is set according to the road shape on which the own vehicle is traveling. That is, the actual yaw rate Y differs between when the host vehicle travels on a straight portion of the road and when the host vehicle travels on a curve portion. Therefore, in the predicted course estimation unit 200 according to the present embodiment, when the host vehicle is not traveling on the road shape switching portion, the characteristic changing unit 202 is used to cut the filter according to the magnitude of the actual yaw rate Y. The off frequency f is set.
  • the characteristic changing unit 202 sets the cutoff frequency f of the filter higher when the host vehicle travels along the curved portion than when the host vehicle travels along the straight portion.
  • the calculation unit 203 is connected to the vehicle speed sensor 11 and the filter processing unit 201, and calculates the equation (2) using the vehicle speed V and the calculation yaw rate Y 0, thereby An estimated value R of the predicted course is calculated.
  • the predicted course estimation unit 200 first determines whether or not the change amount ⁇ Y of the actual yaw rate Y is equal to or greater than the first threshold Th1 by the characteristic changing unit 202 (S11).
  • the process of S11 corresponds to a process (determination unit) for determining whether or not the host vehicle travels on a road shape switching portion.
  • the predicted course estimation unit 200 determines whether or not the actual yaw rate Y is less than the second threshold Th2 ( S14).
  • the process of S14 determines whether or not the actual yaw rate Y is less than the second threshold Th2 when it is determined that the host vehicle is not traveling on the road shape switching portion.
  • the predicted course estimation unit 200 determines that the actual yaw rate Y is equal to or greater than the second threshold Th2 (Y ⁇ Th2; when S14 is NO)
  • the characteristic changing unit 202 sets the cutoff frequency f of the filter to f3 ( S16).
  • the characteristic changing unit 202 sets the cutoff frequency f of the filter to f1. (S15).
  • the predicted course estimation unit 200 determines whether or not there is a lane change (the presence or absence of a lane change). (S12).
  • the process of S12 determines whether or not there is a lane change when it is determined that the host vehicle travels on a road shape switching portion.
  • the predicted course estimation unit 200 detects the blinker operation, for example, and determines that there is a lane change (when S12 is YES), the process is terminated.
  • the detection of the blinker operation corresponds to a process (lane change detection means) for detecting whether or not the lane of the host vehicle has been changed.
  • the predicted course estimation unit 200 sets the cutoff frequency f of the filter to f2 by the characteristic change unit 202 (S13).
  • the road shown in FIG. 5 has a first straight line portion R1, a curve portion R2, and a second straight line portion R3.
  • the curve portion R2 includes a first curvature change portion R21 on the entrance side with a curvature change (clothoid curve change), a constant curvature portion R22 with a constant curvature, and an exit side with a curvature change (clothoid curve change).
  • a second curvature changing portion R23 is a first curvature change portion R21 on the entrance side with a curvature change (clothoid curve change), a constant curvature portion R22 with a constant curvature, and an exit side with a curvature change (clothoid curve change).
  • the cutoff frequency f of the filter is set to f1. In this case, the degree to which the high frequency component of the actual yaw rate Y is removed is increased. Thereafter, when the vehicle travels at the position B of the first curvature change portion R21 on the entrance side, the change amount ⁇ Y of the actual yaw rate Y is equal to or greater than the first threshold Th1 because the position B is a road shape switching portion. It becomes. As a result, the filter cutoff frequency f is immediately switched from f1 to f2. At this time, the cut-off frequency f is switched instantaneously at the beginning of entering the first curvature changing portion R21.
  • the change amount ⁇ Y of the actual yaw rate Y is less than the first threshold Th1, and the actual yaw rate Y is greater than or equal to the second threshold Th2.
  • the cutoff frequency f of the filter is changed from f2 to f3.
  • the cutoff frequency f is gradually changed from the cutoff frequency f2 to f3 as shown in FIG. 3 (c) or (d).
  • the change amount ⁇ Y of the actual yaw rate Y becomes the first threshold Th1 or more again.
  • the cutoff frequency f of the filter is instantaneously changed from f3 to f2.
  • the change amount ⁇ Y of the actual yaw rate Y becomes less than the first threshold Th1.
  • the cutoff frequency f of the filter is gradually changed from f2 to f1, and then maintained at the cutoff frequency f1.
  • the vehicle system 10 according to the present embodiment has the following excellent effects.
  • the filter characteristic when the filter characteristic is changed to a characteristic in which high-frequency components are easily removed (characteristics with a high removal rate), the characteristics are changed to characteristics that are difficult to remove high-frequency components (characteristics with a low removal rate). Compared to the case, the degree of removal of high-frequency components (removal rate) was changed gently. Thereby, in the vehicle system 10 which concerns on this embodiment, when changing to the characteristic in which a high frequency component is easy to be removed, generation
  • the filter processing by distinguishing the direction change such as lane change and the road shape switching such as a straight road or a curved road.
  • the filter characteristic is changed to a characteristic in which high frequency components are not easily removed. Thereby, in the vehicle system 10 which concerns on this embodiment, the response delay of the filter process resulting from the variation
  • This embodiment is not limited to the above, and may be implemented as follows.
  • the predicted course estimation unit 200 uses the actual yaw rate Y as turning data, but the present invention is not limited to this.
  • the turning data may be a detected value of the steering angle by the steering angle sensor 13 or a detected value of the torque by the torque sensor.
  • the road shape switching portion is determined based on the change amount ⁇ Y of the turning data, but the present invention is not limited to this.
  • there are other methods for determining the road shape switching portion such as detection results of white lines (guardrail shape) by image processing of captured images taken with a camera provided in front of the vehicle, and information outside the vehicle such as navigation information. Etc. may be determined using, for example.
  • the degree of removing the high frequency component from the turning data is changed based on the determination result of whether or not the road shape is switched.
  • the degree of removal of the high frequency component is changed according to the turning data, but this is not restrictive.
  • the degree of removing the high frequency component may be changed according to the vehicle speed V. That is, as shown in Expression (2) of the above-described embodiment, as the vehicle speed V of the host vehicle increases (the speed increases), the influence of the actual yaw rate Y on the estimated value R of the predicted course decreases. Therefore, as shown in FIG. 6, when the vehicle speed V is low (when the speed is low), the cutoff frequency f of the filter is set to be low in order to enhance the effect of suppressing the high-frequency component contained in the actual yaw rate Y.
  • the cut-off frequency f of the filter is set to be high in order to suppress the effect of suppressing the high-frequency component contained in the actual yaw rate Y and increase the responsiveness of the predicted course estimation. To do.
  • the degree of removal of the high frequency component is changed by changing the cutoff frequency f of the filter, but the present invention is not limited to this.
  • the degree of removing the high frequency component may be changed by changing the time constant ⁇ of the filter. That is, when the host vehicle is not traveling on the road shape switching portion, the degree of removal of the high-frequency component of the actual yaw rate Y is increased by relatively increasing the filter time constant ⁇ . On the other hand, when the host vehicle travels on a road shape change portion, the time constant ⁇ of the filter is made relatively small to suppress the degree to which the high frequency component of the actual yaw rate Y is removed, and the predicted route estimation response To improve the sex.
  • the cut-off frequency f of the filter when the change amount ⁇ Y of the turning data in the host vehicle is equal to or greater than the predetermined first threshold value Th1, the cut-off frequency f of the filter is set higher, but the present invention is not limited to this. In this case, the cut-off frequency f of the filter may be set lower.
  • the mode of changing the filter characteristics may be the same for the case where the filter characteristics are changed to a characteristic in which high-frequency components are easily removed and the case where the filter characteristics are changed to characteristics in which high-frequency components are difficult to be removed.
  • SYMBOLS 10 ... Vehicle system, 11 ... Vehicle speed sensor, 12 ... Yaw rate sensor, 13 ... Steering angle sensor, 15 ... Radar device, 20 ... Inter-vehicle control ECU, 200 ... Prediction course estimating part, 201 ... Filter processing part, 202 ... Characteristic change part , 203 ... arithmetic unit, A ... position, B ... position, C ... position, D ... position, R21 ... first curvature change portion, R22 ... curvature constant portion, R23 ... second curvature change portion, V ... vehicle speed.

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Abstract

　自車両の予測進路を推定する予測進路推定装置は、自車両の旋回方向を示す旋回データを取得するデータ取得手段と、旋回データに含まれる高周波成分を除去するフィルタ処理手段と、フィルタ処理後の旋回データと自車両の車速とに基づいて、自車両の進路予測の推定値を算出する進路予測手段と、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行するか否かを判定する判定手段と、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行すると判定された場合に、フィルタ処理手段により高周波成分が除去される度合いを変更する特性変更手段と、を備える。

Description

予測進路推定装置及び予測進路推定方法
　本開示は、自車両の予測進路を推定する予測進路推定技術に関する。
　先行車両に対して所定の車間距離を保つように自車両の駆動力や制動力を制御するＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｃｒｕｉｓｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ）機能を備える車両制御システムにおいては、先行車両の補足性を高めるために、自車両の車速とヨーレートとから自車両の予測進路を推定することが行われている。この予測進路の推定では、ヨーレートの検出値に含まれるノイズ成分（高周波成分）を除去するためにフィルタ処理が行われている（特許文献１参照）。
特開２００９－９２０９号公報
　しかし、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行する場合には、フィルタ処理による応答遅れが生じ、このことが自車両の予測進路の推定精度に影響するおそれがある。
　本開示は、自車両の予測進路の推定精度を向上できる予測進路推定技術を提供することを目的とする。
　本開示は、自車両の予測進路を推定する予測進路推定装置であって、自車両の旋回方向を示す旋回データを取得するデータ取得手段と、旋回データに含まれる高周波成分を除去するフィルタ処理手段と、フィルタ処理後の旋回データと自車両の車速とに基づいて、自車両の進路予測の推定値を算出する進路予測手段と、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行するか否かを判定する判定手段と、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行すると判定された場合に、フィルタ処理手段により高周波成分が除去される度合いを変更する特性変更手段と、を備える。
　本開示によれば、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行する際、フィルタ処理により高周波成分（ノイズ成分）が除去される度合いを変更するようにした。これにより、本開示の予測進路推定装置では、自車両が走行する道路形状に応じて、適切なフィルタ処理を行うことができる。その結果、フィルタ処理後の旋回データ（自車両の旋回方向のデータ）を用いた自車両の予測進路の推定精度を高めることができる。
図１は、車両システムのブロック図である。 図２は、車間制御ＥＣＵの機能ブロック図である。 図３は、フィルタ特性設定の説明図である。 図４は、予測進路推定におけるフィルタ特性変更のフローチャートである。 図５は、予測進路推定におけるフィルタ特性変更の実行例を示す図である。 図６は、フィルタ処理の変容例の説明図である。
　以下、本開示の実施形態を図面に基づいて説明する。
　図１に、本実施形態に係る車両システム１０のブロック図を示す。なお、車両システム１０が搭載される車両は、動力源としてのエンジンの駆動力がトランスミッションを経て車輪に伝達されることにより駆動される。
　図１に示すように、車両システム１０は、車速センサ１１、ヨーレートセンサ１２、操舵角センサ１３、レーダ装置１５、車間制御ＥＣＵ２０、エンジンＥＣＵ３０、ブレーキＥＣＵ４０、各種アクチュエータを備えている。
　車速センサ１１は、自車両の車速を実測又は推定によって検出する。例えば、車速センサ１１は、車輪ごとに車輪速度を検出する複数の車輪速度センサを備え、複数の車輪速度センサからの出力信号を用いて自車両の車速を推定する。
　ヨーレートセンサ１２は、自車両の実際に発生したヨーレート（車両の重心点回りの角速度）を検出する。ヨーレートセンサ１２は、例えば音叉等の振動子を有し、自車両のヨーモーメントに基づいて振動子に生じた歪を検出することで、自車両のヨーレートを検出する。
　操舵角センサ１３は、自車両のステアリングホイールが回転操作された回転角度を操舵角として検出する。
　レーダ装置１５は、自車両の前方の物体を検出する。レーダ装置１５は、レーザ光、ミリ波、音波等を含む電磁波ビームを、自車両の進行方向と交差する方向に、所定の走査角度で往復走査する。そして、レーダ装置１５は、走査範囲内で、物体によって反射された電磁波を受信すると、電磁波を反射した物体と自車両との距離、相対速度、方向等を検出する。そして、レーダ装置１５は、検出した距離、相対速度、方向等のパラメータを用いて、物体から先行車両を特定し、先行車両と自車両との距離である車間距離と、先行車両の自車両に対する相対的な方位とを探知する。
　車間制御ＥＣＵ２０は、自車両の予測進路を推定する予測進路推定装置として機能するとともに、自車両と先行車両との車間距離が目標距離となるように制御する。なお、車間制御ＥＣＵ２０における予測進路推定装置としての機能の詳細については後述する。
　エンジンＥＣＵ３０は、車間制御ＥＣＵ２０から受信した車間距離を制御する（以下「車間制御」という）指令信号と現在の車速とに応じてスロットル開度を決定し、スロットル開度を監視しながらスロットルアクチュエータ３１を制御する。また、エンジンＥＣＵ３０は、スロットル開度に対して定められているシフトアップ線及びシフトダウン線と、車速とに基づき、変速段の切り替えが必要か否か（必要性）を判断し、必要であればトランスミッション３２に変速段を指示する。なお、トランスミッション３２は、ＡＴ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）又はＣＶＴ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙ　Ｖａｒｉａｂｌｅ　Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）など、どのような機構でもよい。
　ブレーキＥＣＵ４０は、車間制御ＥＣＵ２０から受信した車間制御の指令信号に基づいて、ブレーキアクチュエータ４１のバルブの開閉及び開度を制御することで、自車両を制動する。ブレーキアクチュエータ４１は、ポンプが作動流体（例えば油等）に発生させた圧力により、各車輪のホイルシリンダ圧を増圧・維持・減圧することで、自車両の減速度（又は加速度）を制御する。
　次に、車間制御ＥＣＵ２０について詳しく説明する。図２に車間制御ＥＣＵ２０の機能ブロック図を示す。車間制御ＥＣＵ２０は、レーダ信号処理部２１、車間距離制御部２２、予測進路推定部２００を備えている。
　レーダ信号処理部２１は、レーダ装置１５に接続されており、レーダ装置１５が検出した先行車両に関する情報を取得する。
　車間距離制御部２２は、レーダ信号処理部２１を介し、レーダ装置１５の出力信号と、予測進路推定部２００によって推定された自車両の予測進路とを用いて、自車両と先行車両との車間距離が目標距離に近づくように、エンジンＥＣＵ３０やブレーキＥＣＵ４０に指令信号を出力する。すなわち、車間距離制御部２２は、自車両を減速する際に、ブレーキＥＣＵ４０に指令信号を出力してブレーキ作動力を制御する。自車両を加速する際には、エンジンＥＣＵ３０に指令信号を出力して、スロットル開度及び変速比を制御する。
　予測進路推定部２００は、車速センサ１１及びヨーレートセンサ１２に接続されており、フィルタ処理部２０１、特性変更部２０２、演算部２０３の各機能を備えている。フィルタ処理部２０１は、自車両の旋回方向のデータ（以下「旋回データ」という）に含まれるノイズ成分（以下「高周波成分」という）を除去する。特性変更部２０２は、高周波成分を除去するフィルタの特性を変更する。演算部２０３は、自車両の予測進路の推定値を算出する。
　フィルタ処理部２０１は、旋回データとして、ヨーレートセンサ１２によるヨーレートの検出値を使用し、ヨーレートに含まれる高周波成分を、式（１）に示すアナログフィルタを用いて除去する。
　Ｙ０＝Ｙ×２πｆ・・・（１）
　ここで、Ｙはヨーレートセンサ１２によるヨーレートの検出値（以下「実ヨーレート」という）である。２πｆはアナログフィルタ（ローパスフィルタ）であり、カットオフ周波数ｆ以上の高周波成分をカット（除去）する。Ｙ０はフィルタ処理後のヨーレート（以下「演算ヨーレート」という）である。
　ところで、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行する場面には、例えば、自車両が直線からカーブ（又はクロソイドカーブ）に進入する場合やカーブ（又はクロソイドカーブ）から直線路に進入する場合などがある。また、Ｓ字カーブを走行する場合などがある。このような場面では、実ヨーレートＹの単位時間当たりの変化量（旋回データの変化量）ΔＹ（変化率）が大きくなり、このことがフィルタ処理の応答遅れにつながり、自車両と先行車両との車間制御に影響する懸念がある。
　そこで、本実施形態に係る予測進路推定部２００では、特性変更部２０２を用いて、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行するか否かの判定結果に応じて、フィルタ処理におけるフィルタ特性を変更する。自車両が道路の直線部分（直線路）とカーブ部分（カーブ路）とを走行する場合におけるヨーレートの変化とフィルタ特性の設定との関係について図３を用いて説明する。図３に示すように、自車両が道路の直線部分以外を走行する場合には、自車両の実ヨーレートＹの変化量ΔＹが所定の第１閾値Ｔｈ１未満となる。このような場合には、フィルタのカットオフ周波数ｆを低めのｆ１に設定する。一方、自車両が道路のカーブ部分に差し掛かる場合には、実ヨーレートＹの変化量ΔＹ（＝ｄＹ／ｄｔ）が所定の第１閾値Ｔｈ１以上となる。このような場合には、フィルタのカットオフ周波数ｆを高めのｆ２（ｆ２＞ｆ１）に設定する。
　以上により、本実施形態に係る車両システム１０では、自車両が道路形状の切り替わり部分以外を走行する場合、実ヨーレートＹの高周波成分が除去されやすくなり、演算ヨーレートの安定性が高められる。一方、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行する場合には、実ヨーレートＹの高周波成分が除去されにくくなり、フィルタ処理に伴う応答遅れが低減され、これにより、予測進路推定の応答性（自車両の追従性）が高められる。
　なお、道路形状の切り替わり部分を走行する際には、予測進路の応答性を瞬時に高めるために、フィルタ処理により高周波成分が除去される度合い（除去率）を、直ちに切り替えることが好ましい。そこで本実施形態に係る予測進路推定部２００では、道路形状の切り替わり部分の走行時に、実ヨーレートＹが第１閾値以上となった場合、特性変更部２０２を用いて、カットオフ周波数ｆ１のフィルタからｆ２のフィルタに、直ちに切り替える。
　一方、フィルタのカットオフ周波数ｆが、高めのｆ２に設定されると、フィルタ処理により高周波成分が除去される度合いが低下する。そのため、カットオフ周波数ｆ２のフィルタからｆ１のフィルタに切り替えた場合（フィルタ処理により高周波成分が除去される度合いを高めた場合）には、カットオフ周波数ｆ２のフィルタ処理の際（高周波成分が除去される度合いが低いフィルタ処理の場合）に、実ヨーレートＹに残された高周波成分の影響が解消されにくくなるオーバーシュートが発生することが懸念される。
　そこで、本実施形態に係る特性変更部２０２では、カットオフ周波数ｆ２のフィルタからｆ１のフィルタに切り替える際に、カットオフ周波数ｆを緩やかに変更する。例えば図３（ｃ）に示すように、特性変更部２０２は、単位時間における曲線状の変化を表す所定の変化量Δｆに従って、カットオフ周波数ｆ２からｆ３へ、ｆ３からｆ１へと変更する。又は、図３（ｄ）に示すように、単位時間における階段状の変化を表す所定の変化量Δｆに従って、カットオフ周波数ｆ２からｆ３へ、ｆ３からｆ１へと変更する。これにより、本実施形態に係る車両システム１０では、高周波成分が除去されにくい特性（除去される度合いの低い特性）から除去されやすい特性（除去される度合いの高い特性）にフィルタ特性を変更する場合における上記オーバーシュートの発生を抑制できる。
　また、本実施形態では、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行していない場合、自車両が走行する道路形状に応じて、旋回データに含まれる高周波成分を除去する度合いを設定する。すなわち、自車両が道路の直線部分を走行する場合とカーブ部分を走行する場合とでは、実ヨーレートＹが異なる。そこで、本実施形態に係る予測進路推定部２００では、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行していない場合、特性変更部２０２を用いて、実ヨーレートＹの大きさに応じて、フィルタのカットオフ周波数ｆを設定する。詳しくは、本実施形態に係る特性変更部２０２は、自車両が直線部分を走行する場合と比べて、自車両がカーブ部分を走行する場合におけるフィルタのカットオフ周波数ｆを高めに設定する。これにより、本実施形態に係る車両システム１０では、自車両が道路形状の切り替わり部分を通過しない場合における自車両の予測進路の安定性と応答性との両立を図ることができる。
　図２の説明に戻り、演算部２０３は、車速センサ１１及びフィルタ処理部２０１に接続されており、車速Ｖと演算ヨーレートＹ０とを用いた式（２）の演算を行うことで、自車両の予測進路の推定値Ｒを算出する。
　Ｒ＝Ｖ／Ｙ０・・・（２）
　算出された予測進路の推定値Ｒは、車間距離制御部２２による車間制御に使用されることとなる。
　次に、自車両の予測進路推定におけるフィルタ特性変更処理の手順を説明する。なお、図４に示す処理は、車間制御ＥＣＵ２０による車間制御が行われている状況下で、予測進路推定部２００が繰り返し実施する。また、以下の説明においては、フィルタのカットオフ周波数ｆ１～ｆ３の値の関係がｆ２＞ｆ３＞ｆ１であるとする。
　本実施形態に係る予測進路推定部２００は、特性変更部２０２により、まず、実ヨーレートＹの変化量ΔＹが第１閾値Ｔｈ１以上であるか否かを判定する（Ｓ１１）。Ｓ１１の処理は、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行するか否かを判定する処理（判定手段）に相当する。予測進路推定部２００は、変化量ΔＹが第１閾値Ｔｈ１未満と判定した場合（ΔＹ＜Ｔｈ１；Ｓ１１がＮＯの場合）、実ヨーレートＹが第２閾値Ｔｈ２未満であるか否かを判定する（Ｓ１４）。言い換えると、Ｓ１４の処理は、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行していないと判定された場合、実ヨーレートＹが第２閾値Ｔｈ２未満であるか否かを判定する。予測進路推定部２００は、実ヨーレートＹが第２閾値Ｔｈ２以上と判定した場合（Ｙ≧Ｔｈ２；Ｓ１４がＮＯの場合）、特性変更部２０２により、フィルタのカットオフ周波数ｆをｆ３に設定する（Ｓ１６）。一方、予測進路推定部２００は、実ヨーレートＹが第２閾値Ｔｈ２未満と判定した場合（Ｙ＜Ｔｈ２；Ｓ１４がＹＥＳの場合）、特性変更部２０２により、フィルタのカットオフ周波数ｆをｆ１に設定する（Ｓ１５）。また、予測進路推定部２００は、変化量ΔＹが第１閾値Ｔｈ１以上と判定した場合（ΔＹ≧Ｔｈ１；Ｓ１１がＹＥＳの場合）、車線変更があるか否か（車線変更の有無）を判定する（Ｓ１２）。言い換えると、Ｓ１２の処理は、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行すると判定された場合、車線変更の有無を判定する。予測進路推定部２００は、例えばウィンカー操作を検知し、車線変更があると判定した場合（Ｓ１２がＹＥＳの場合）、処理を終了する。なお、上記ウィンカー操作の検知は、自車両の車線変更の有無を検出する処理（車線変更検出手段）に相当する。一方、予測進路推定部２００は、車線変更がないと判定した場合（Ｓ１２がＮＯの場合）には、特性変更部２０２により、フィルタのカットオフ周波数ｆをｆ２に設定する（Ｓ１３）。
　次に、上記処理の実行例について図５を用いて説明する。なお、以下の説明において、自車両及び先行車両の車線変更は行われないとする。また、図５に示す道路は、第１直線部分Ｒ１、カーブ部分Ｒ２、及び第２直線部分Ｒ３を有している。そのうち、カーブ部分Ｒ２は、曲率変化（クロソイド曲線変化）を伴う入口側の第１曲率変化部分Ｒ２１と、曲率が一定となる曲率一定部分Ｒ２２と、曲率変化（クロソイド曲線変化）を伴う出口側の第２曲率変化部分Ｒ２３とを有している。
　自車両が第１直線部分Ｒ１の位置Ａを走行する場合には、位置Ａが道路形状の切り替わり部分ではないため、実ヨーレートＹの変化量ΔＹが第１閾値Ｔｈ１未満となり、且つ実ヨーレートＹが第２閾値Ｔｈ２未満となる。その結果、フィルタのカットオフ周波数ｆはｆ１に設定される。この場合には、実ヨーレートＹの高周波成分が除去される度合いが高められる。その後、自車両が入口側の第１曲率変化部分Ｒ２１の位置Ｂを走行する場合には、位置Ｂが道路形状の切り替わり部分であることから、実ヨーレートＹの変化量ΔＹが第１閾値Ｔｈ１以上となる。その結果、フィルタのカットオフ周波数ｆは、ｆ１からｆ２に、直ちに切り替えられる。このとき、カットオフ周波数ｆの切り替えは、第１曲率変化部分Ｒ２１への進入当初に瞬時に実施される。
　自車両が曲率一定部分Ｒ２２の位置Ｃを走行する場合には、実ヨーレートＹの変化量ΔＹが第１閾値Ｔｈ１未満となり、且つ実ヨーレートＹが第２閾値Ｔｈ２以上となる。その結果、フィルタのカットオフ周波数ｆは、ｆ２からｆ３に変更される。このとき、カットオフ周波数ｆは、図３（ｃ）又は（ｄ）に示すように、カットオフ周波数ｆ２からｆ３に緩やかに変更される。
　自車両が出口側の第２曲率変化部分Ｒ２３を走行する場合には、再び実ヨーレートＹの変化量ΔＹが第１閾値Ｔｈ１以上となる。その結果、フィルタのカットオフ周波数ｆは、ｆ３からｆ２に瞬時に変更される。その後、自車両が第２直線部分Ｒ３の位置Ｄを走行する場合には、実ヨーレートＹの変化量ΔＹが第１閾値Ｔｈ１未満となる。その結果、フィルタのカットオフ周波数ｆは、ｆ２からｆ１へと緩やかに変更された後、カットオフ周波数ｆ１に維持される。
　上記によれば、本実施形態に係る車両システム１０では、以下の優れた効果を奏する。
　・自車両の車速Ｖ及び旋回データ（実ヨーレートＹ）に基づく自車両の予測進路の推定では、旋回データに含まれる高周波成分を除去するフィルタ処理が行われる。しかし、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行する場合には、旋回データの変化量（実ヨーレートＹの変化量ΔＹ）が大きくなるため、フィルタ処理に伴う応答遅れが生じ、これが予測進路推定に影響する懸念があった。そこで、本実施形態に係る車両システム１０では、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行する際、フィルタ処理により高周波成分が除去される度合い（カットオフ周波数ｆ）を変更するようにした。これにより、本実施形態に係る車両システム１０では、自車両が走行する道路形状に応じて、適切なフィルタ処理を行うことができる。その結果、フィルタ処理後の旋回データを用いた自車両の予測進路の推定精度を高めることができる。
　・本実施形態に係る車両システム１０では、フィルタ特性を高周波成分が除去されやすい特性（除去率の高い特性）に変更する場合、高周波成分が除去されにくい特性（除去率の低い特性）に変更する場合に比べて、高周波成分が除去される度合い（除去率）を緩やかに変更することとした。これにより、本実施形態に係る車両システム１０では、高周波成分が除去されやすい特性に変更する場合において、旋回データに生じる不都合の発生を抑制できる。
　・本実施形態に係る車両システム１０では、車線変更等の方向転換と、直線路やカーブ路等の道路形状の切り替わりとを区別して、フィルタ処理を実施できる。
　・自車両が道路のカーブの入口部分（第１曲率変化部分Ｒ２１）又は出口部分（第２曲率変化部分Ｒ２３）を走行する場合には、旋回データの変化量ΔＹが大きくなる。そこで、本実施形態に係る車両システム１０では、フィルタ特性を高周波成分が除去されにくい特性に変更するようにした。これにより、本実施形態に係る車両システム１０では、旋回データの変化量ΔＹが大きいことに起因するフィルタ処理の応答遅れを抑制できる。
　・自車両が曲率変化を伴う第１曲率変化部分Ｒ２１及び第２曲率変化部分Ｒ２３と、曲率が一定となる曲率一定部分Ｒ２２とを有するカーブ（カーブ部分Ｒ２）を走行する場合、第１及び第２曲率変化部分Ｒ２１，Ｒ２３では、曲率一定部分Ｒ２２より、旋回データの変化量ΔＹが大きくなる。そこで、本実施形態に係る車両システム１０では、フィルタ特性を高周波成分が除去されにくい特性に変更するようにした。これにより、本実施形態に係る車両システム１０では、第１及び第２曲率変化部分Ｒ２１，Ｒ２３におけるフィルタ処理に伴う応答遅れを抑える効果を高めることができる。
　・旋回データの高周波成分が予測進路に与える影響は、自車両の車速Ｖに応じて変わる。そこで、本実施形態に係る車両システム１０では、車速Ｖに応じて高周波成分が除去される度合いを変更するようにした。これにより、本実施形態に係る車両システム１０では、車速Ｖに応じて、旋回データの高周波成分を適切に除去することができる。その結果、予測進路の推定精度を高めることができる。
　本実施形態は、上記に限定されず、以下のように実施してもよい。
　・上記実施形態では、予測進路推定部２００が、旋回データとして実ヨーレートＹを使用しているが、これに限らない。旋回データは、操舵角センサ１３による操舵角の検出値やトルクセンサによるトルクの検出値などであってもよい。
　・上記実施形態では、旋回データの変化量ΔＹに基づき、道路形状の切り替わり部分を判定しているが、これに限らない。道路形状の切り替わり部分を判定する方法は、これ以外にも、車両の前方に設けられたカメラで撮影された撮影画像の画像処理による白線（ガードレール形状）の検出結果やナビ情報等の車外の情報等を用いて判定してもよい。この場合にも、車両システム１０では、道路形状の切り替わる部分であるか否かの判定結果に基づき、旋回データから高周波成分を除去する度合いが変更される。
　・上記実施形態では、旋回データに応じて、高周波成分を除去する度合い（カットオフ周波数ｆ）を変更しているが、これに限らない。高周波成分を除去する度合いの変更は、車速Ｖに応じて変更を行ってもよい。すなわち、上記実施形態の式（２）に示すように、自車両の車速Ｖが高く（速度が速く）なるほど、予測進路の推定値Ｒに対する実ヨーレートＹの影響は小さくなる。そこで、図６に示すように、車速Ｖが低い場合（速度が遅い場合）には、実ヨーレートＹに含まれる高周波成分の抑制効果を高めるため、フィルタのカットオフ周波数ｆを低めに設定する。一方、車速Ｖが高い場合（速度が速い場合）には、実ヨーレートＹに含まれる高周波成分の抑制効果を抑え、予測進路推定の応答性を高めるため、フィルタのカットオフ周波数ｆを高めに設定する。
　・上記実施形態では、フィルタのカットオフ周波数ｆを変更することで、高周波成分を除去する度合いを変更しているが、これに限らない。高周波成分を除去する度合いの変更は、フィルタの時定数τを変更することで、度合いを変更してもよい。すなわち、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行していない場合には、フィルタの時定数τを比較的に大きくすることで、実ヨーレートＹの高周波成分が除去される度合いを高める。一方、自車両が道路形状の切り替わり部分を走行する場合には、フィルタの時定数τを比較的に小さくすることで、実ヨーレートＹの高周波成分が除去される度合いを抑え、予測進路推定の応答性が高められるようにする。
　・上記実施形態では、自車両における旋回データの変化量ΔＹが所定の第１閾値Ｔｈ１以上の場合、フィルタのカットオフ周波数ｆを高めに設定しているが、これに限らない。この場合におけるフィルタのカットオフ周波数ｆは、低めに設定してもよい。
　・フィルタ特性を高周波成分が除去されやすい特性に変更する場合と、高周波成分が除去されにくい特性に変更する場合とで、フィルタ特性を変更する実施する態様は同じであってもよい。
　１０…車両システム、１１…車速センサ、１２…ヨーレートセンサ、１３…操舵角センサ、１５…レーダ装置、２０…車間制御ＥＣＵ、２００…予測進路推定部、２０１…フィルタ処理部、２０２…特性変更部、２０３…演算部、Ａ…位置、Ｂ…位置、Ｃ…位置、Ｄ…位置、Ｒ２１…第１曲率変化部分、Ｒ２２…曲率一定部分、Ｒ２３…第２曲率変化部分、Ｖ…車速。

Claims (11)

  1. 　自車両の予測進路を推定する予測進路推定装置（２０）であって、
    　前記自車両の旋回方向を示す旋回データを取得するデータ取得手段と、
    　前記旋回データに含まれる高周波成分を除去するフィルタ処理手段と、
    　フィルタ処理後の旋回データと前記自車両の車速とに基づいて、前記自車両の進路予測の推定値を算出する進路予測手段と、
    　前記自車両が道路形状の切り替わり部分を走行するか否かを判定する判定手段と、
    　前記自車両が前記道路形状の切り替わり部分を走行すると判定された場合に、前記フィルタ処理手段により前記高周波成分が除去される度合いを変更する特性変更手段と、
    　を備える予測進路推定装置。
  2. 　前記特性変更手段は、前記フィルタ処理手段のフィルタ特性を前記高周波成分が除去される度合いの高い特性に変更する場合に、前記高周波成分が除去される度合いの低い特性に変更する場合に比べて、前記高周波成分が除去される度合いを緩やかに変更する請求項１に記載の予測進路推定装置。
  3. 　前記自車両の車線変更の有無を検出する車線変更検出手段を備え、
    　前記特性変更手段は、前記自車両が前記道路形状の切り替わり部分を走行し、前記車線変更がある場合に、前記高周波成分が除去される度合いを変更する請求項１又は２に記載の予測進路推定装置。
  4. 　前記特性変更手段は、前記自車両が道路のカーブの入口部分を走行する場合に、前記フィルタ処理手段のフィルタ特性を、前記高周波成分が除去される度合いの低い特性に変更する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の予測進路推定装置。
  5. 　前記特性変更手段は、前記自車両が道路のカーブの出口部分を走行する場合に、前記フィルタ処理手段のフィルタ特性を、前記高周波成分が除去される度合いの低い特性に変更する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の予測進路推定装置。
  6. 　前記特性変更手段は、前記自車両が、曲率変化を伴う曲率変化部分と曲率が一定となる曲率一定部分とを有する道路のカーブを走行する場合に、前記曲率変化部分の走行時に適用する前記フィルタ処理手段のフィルタ特性を、前記曲率一定部分の走行時に適用する前記フィルタ特性よりも、前記高周波成分が除去される度合いの低い特性に変更する請求項１乃至５のいずれか１項に記載の予測進路推定装置。
  7. 　前記特性変更手段は、前記車速に応じて、前記高周波成分を除去される度合いを変更する請求項１乃至６のいずれか１項に記載の予測進路推定装置。
  8. 　前記特性変更手段は、前記自車両が走行する道路の曲率に応じて、前記高周波成分が除去される度合いを変更する請求項１乃至７のいずれか１項に記載の予測進路推定装置。
  9. 　前記旋回データは、前記自車両のヨーレート又は操舵角の検出値である請求項１乃至８のいずれか１項に記載の予測進路推定装置。
  10. 　前記自車両に設けられ、前記自車両の前方に位置する物体を検出する物体検出手段と、
    　前記物体が先行車両である場合に、前記自車両の加速と減速を制御して、前記先行車両に対する車間距離を維持して追従走行する追従走行制御手段と、を備える請求項１乃至９のいずれか１項に記載の予測進路推定装置。
  11. 　自車両の予測進路を推定する予測進路推定方法であって、
    　前記自車両の旋回方向を示す旋回データを取得する工程と、
    　前記旋回データに含まれる高周波成分を除去するフィルタ処理を実行する工程と、
    　フィルタ処理後の旋回データと前記自車両の車速とに基づいて、前記自車両の進路予測の推定値を算出する工程と、
    　前記自車両が道路形状の切り替わり部分を走行するか否かを判定する工程と、
    　前記自車両が前記道路形状の切り替わり部分を走行すると判定された場合に、前記フィルタ処理により前記高周波成分が除去される度合いを変更する工程と、
    　を含む予測進路推定方法。
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