WO2020203078A1

WO2020203078A1 - 自動車走行制御用の演算装置及びそれを用いた走行制御システム

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Publication number: WO2020203078A1
Application number: PCT/JP2020/010057
Authority: WO
Inventors: 真介坂下; 大介堀籠; 真人石橋; 永一寳神
Original assignee: マツダ株式会社
Priority date: 2019-03-29
Filing date: 2020-03-09
Publication date: 2020-10-08
Also published as: CN113597391B; EP3925842A1; JP7207099B2; CN113597391A; EP3925842A4; JP2020164109A; US20220009486A1

Abstract

演算装置（１１０）は、車外環境認定部（１１１）と、経路設定部（１１２～１１５）と、設定経路を追従するため目標運動を決定する車両運動決定部（１１６）と、目標運動に対応する駆動力、制動力の目標物理量を算出する駆動力算出部（１１７）、制動力算出部（１１８）と、目標運動に対応する操舵量の目標物理量を算出し、制御信号を操舵デバイスに直接出力するとともに、駆動デバイス及び制動デバイスと操舵デバイスとを連係させる制御をするための情報を駆動力算出部（１１７）及び制動力算出部（１１８）に出力する操舵制御部（１２９）とを備える。

Description

自動車走行制御用の演算装置及びそれを用いた走行制御システム

　ここに開示された技術は、自動車走行制御装置に関する技術分野に属する。

　従来より、自動車に搭載された複数の走行用の車載機器を制御する自動車走行制御装置が知られている。

　例えば、特許文献１には、自動車走行制御装置として、複数の車載機器の機能に応じて予め複数のドメインに区分けされ、その複数のドメインにおいて、それぞれ、車載機器を制御するための機器制御部と、機器制御部を統括するドメイン制御部とに階層化され、各ドメイン制御部の上位に位置づけられ、各ドメイン制御部を統括する統合制御部とを備える制御システムが開示されている。

　また、特許文献１では、機器制御部は、対応する車載機器の制御量を算出して、該制御量を達成するための制御信号を各車載機器に出力している。

特開２０１７－６１２７８号公報

　ところで、昨今では、国家的に自動運転システムの開発が推進されている。自動運転システムでは、一般に、カメラ等により車外環境情報が取得され、取得された車外環境情報に基づいて自動車が走行すべき経路が算出される。また、自動運転システムでは、走行すべき経路を追従するために各走行用デバイスが制御される。

　ここで、走行経路の追従は、各走行用デバイスを用いて生成される物理量（駆動力や操舵量）を調整することで行われる。このとき、自動車の急激な加減速などの違和感を運転者に与えないためには、瞬間毎に自動車の最適運動を実現するような各物理量を算出する必要がある。すなわち、車両挙動制御についての処理速度を高速化するとともに車両挙動制御の精度を高めることが求められる。一方で、車両制御についての制御経路はできるだけシンプルであることが求められる。

　ここに開示された技術は、斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするとこは、自動車走行制御装置において、車両挙動制御の処理速度を高速化と制御経路のシンプル化を両立することにある。

　前記課題を解決するために、ここに開示された技術では、自動車の走行を制御するための演算装置を対象として、車外環境の情報を取得する情報取得装置からの出力を基にして車外環境を認定する車外環境認定部と、前記車外環境認定部が認定した車外環境に応じて、前記自動車が走行すべき経路を設定する経路設定部と、前記経路設定部が設定した経路を追従するための前記自動車の目標運動を決定する目標運動決定部と、前記目標運動を実現するための駆動力に対応する目標物理量を算出して、駆動力を生成する駆動デバイスを制御するマイコンに出力する駆動力算出部と、前記目標運動を実現するための制動力に対応する目標物理量を算出して、制動力を生成する制動デバイスを制御するマイコンに出力する制動力算出部と、前記目標運動を実現するための操舵量に対応する目標物理量を算出して、当該目標物理量から操舵量を生成する操舵デバイスを制御する制御信号を生成し、当該制御信号を前記操舵デバイスに直接出力するとともに、前記操舵デバイスと、前記駆動デバイス及び前記制動デバイスとを連係させる制御をするための情報を前記駆動力算出部及び前記制動力算出部に出力する操舵制御部とを備える、という構成とした。

　ここで、本明細書中でいう「デバイス」とは、自動車が走行する際に制御されるアクチュエータやセンサ等の装置類のことを示す。

　自動運転技術において、自動運転に用いるデバイス（アクチュエータやセンサ等）を制御するためのマイコンの機能を中央の演算装置（ＣＰＵ）に取り込んで演算機能及び制御機能を演算装置に集約させ、演算装置が車内の通信ネットワークを介して、各デバイスからの情報を取得したり、各デバイスを直接制御するようなシンプルな形態の車両制御装置が考えられる。しかしながら、高速応答性が求められるような走行用デバイス（例えば、エンジン等の駆動デバイス、制動デバイス、操舵デバイスを含む）では、通信ネットワークを介して送られてくる演算装置からの指令を待っていたのでは制御が間に合わない場合がある。そこで、本態様では、（１）駆動デバイス及び制動デバイスについては、演算装置内に目標物理量を算出する駆動力算出部及び制動力算出部を設けて、それぞれのデバイスを制御するマイコンに出力し、（２）車両運動の起点となる操舵デバイスについては、操舵デバイス用の制御信号を出力する操舵制御部を演算装置に取り込み、（３）操舵制御部が駆動デバイス及び制動デバイスを連係させる制御をするための情報を駆動力算出部及び制動力算出部に出力する、という構成にした。このように、本態様では、走行デバイスのうち、車両運動の起点となる操舵デバイス（例えば、ＥＰＡＳ（Electronic Power Asist Steering）装置）に直接制御信号を出力する操舵制御部を演算装置内に取り込むことで、走行デバイスの高速応答性と、制御経路のシンプル化を両立している。

　また、操舵量に関しては操舵デバイスを直接制御するように構成されているため、演算装置で目標物理量のみ演算して、その演算結果を操舵量制御用のマイコンに出力して処理をさせる場合と比較して、処理を高速化することができる。

　さらに、本開示では、前記演算装置を備える自動車用の走行制御システムを対象として、前記駆動力算出部の出力を受けて、前記駆動デバイスを制御する駆動用マイコンと、前記制動力算出部の出力を受けて、前記制動デバイスを制御する制動用マイコンとを備え、前記駆動用マイコンと前記制動用マイコンとは、互いに通信可能であるとともに、前記駆動デバイスと前記制動デバイスとを連係させる制御を実行するための情報を共有する構成とした。

　この構成によると、操舵に関する制御は演算装置に取り込む一方で、駆動デバイス及び制動デバイスの動作についてはマイコンを介して制御するようにすると共に、両マイコンを連係させるようにしている。すなわち、自動車の動作の起点となる制御であり、かつ、反射的な動作の要素が相対的に少ない操舵を演算装置が担う一方で、反射的な動作が求められる場合のある駆動デバイス及び制動デバイスの制御を従前のマイコンを用いた制御で実現するようにしている。これにより、様々なシーンや自動車の挙動に応じた最適制御を実現することができる。

　以上説明したように、ここに開示された技術によると、自動車走行制御装置において、走行デバイスの高速応答性と、制御経路のシンプル化を両立することができる。

例示的な実施形態に係る自動車走行制御システムにより制御される自動車の構成を概略的に示す図である。エンジンの構成をしめす模式図である。演算装置が搭載された車両を示す概略図である。自動車の制御系を示すブロック図である。

　以下、例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。尚、本実施形態において「デバイス」とは、自動車１が走行する際に制御されるアクチュエータ類やセンサ類等の装置類のことを示す。詳細は後述するが、例えば、「デバイス」には、燃焼噴射弁、点火プラグ、ブレーキアクチュエータ等の車両の走行に関連する装置が含まれる。

　図１は、本実施形態に係る自動車走行制御システム１００（以下、走行制御システム１００という）により制御される自動車１を概略的に示す。自動車１は、運転者によるアクセル等の操作に応じて走行するマニュアル運転と、運転者の操作をアシストして走行するアシスト運転と、運転者の操作なしに走行する自動運転とが可能な自動車である。

　自動車１は、複数（本実施形態では４つ）の気筒１１を有する駆動源としてのエンジン１０と、エンジン１０に連結されたトランスミッション２０と、駆動輪としての前輪５０の回転を制動するブレーキ装置３０と、操舵輪としての前輪５０の操舵するステアリング装置４０とを有する。

　エンジン１０は、例えば、ガソリンエンジンである。エンジン１０の各気筒１１には、図２に示すように、気筒１１内に燃料を供給するインジェクタ１２と、燃料と気筒１１内に供給された吸気との混合気を着火させるための点火プラグ１３とがそれぞれ設けられている。また、エンジン１０は、気筒１１毎に、吸気弁１４と、排気弁１５と、吸気弁１４及び排気弁１５の開閉動作を調整する動弁機構１６とが設けられている。また、エンジン１０には、気筒１１内を往復動するピストン１７と、該ピストン１７とコネクティングロッドを介して連結されたクランクシャフト１８とが設けられている。尚、エンジン１０は、ディーゼルエンジンであってもよい。エンジン１０がディーゼルエンジンである場合には、点火プラグ１３は設けなくてもよい。インジェクタ１２、点火プラグ１３、及び動弁機構１６は、パワートレイン関連デバイス、すなわち、駆動デバイスの一例である。

　トランスミッション２０は、例えば、有段式の自動変速機である。トランスミッション２０は、エンジン１０の気筒列方向における一側に配置されている。トランスミッション２０は、エンジン１０のクランクシャフト１８と連結されたインプットシャフト（図示省略）と、該インプットシャフトと複数の減速ギヤ（図示省略）を介して連結されたアウトプットシャフト（図示省略）とを備えている。前記アウトプットシャフトは、前輪５０の車軸５１と連結されている。クランクシャフト１８の回転は、トランスミッション２０により変速されて、前輪５０に伝達される。トランスミッション２０はパワートレイン関連デバイス、すなわち、駆動デバイスの一例である。

　エンジン１０とトランスミッション２０とは、を走行させるための駆動力を生成するパワートレイン装置である。エンジン１０及びトランスミッション２０は、パワートレインＥＣＵ（Electric Control Unit）２００（駆動用マイコンに相当）により作動制御される。例えば、自動車１がマニュアル運転であるときには、パワートレインＥＣＵ２００は、運転者のアクセルペダルの操作量に対応したアクセル開度を検出するアクセル開度センサＳＷ１等の検出値に基づいて、インジェクタ１２による燃料噴射量や燃料噴射タイミング、点火プラグ１３による点火タイミング、及び動弁機構１６による吸排気弁１４，１５の開弁タイミング及び開弁期間等を制御する。また、自動車１がマニュアル運転であるときには、パワートレインＥＣＵ２００は、運転者によるシフトレバーの操作を検出するシフトセンサＳＷ２の検出結果やアクセル開度から算出される要求駆動力に基づいて、トランスミッション２０のギヤ段を調整する。また、自動車１がアシスト運転や自動運転であるときには、パワートレインＥＣＵ２００は、基本的には、後述する演算装置１１０により算出される目標駆動力を達成するように、各駆動デバイス（ここでは、インジェクタ１２等）の制御量を算出して、各駆動デバイスに制御信号を出力する。パワートレインＥＣＵ２００は、デバイス制御装置の一例である。

　ブレーキ装置３０は、ブレーキペダル３１と、ブレーキアクチュエータ３３と、ブレーキアクチュエータ３３と接続されたブースタ３４と、ブースタ３４と接続されたマスタシリンダ３５と、制動力を調整するためのＡＢＳ（Anti-Braking System）装置３６と、実際に前輪５０の回転を制動するブレーキパッド３７とを有する。前輪５０の車軸５１には、ディスクロータ５２が設けられている。ブレーキ装置３０は、電動ブレーキであって、ブレーキセンサＳＷ３が検知したブレーキペダル３１の操作量に応じてブレーキアクチュエータ３３を作動させて、ブースタ３４及びマスタシリンダ３５を介してブレーキパッド３７を作動させる。ブレーキ装置３０は、ブレーキパッド３７によりディスクロータ５２を挟んで、ブレーキパッド３７とディスクロータ５２との間に生じる摩擦力により、前輪５０の回転を制動する。ブレーキアクチュエータ３３及びＡＢＳ装置３６は、ブレーキ関連デバイス、すなわち、制動デバイスの一例である。

　ブレーキ装置３０は、ブレーキマイコン３００（制動用マイコン）及びＤＳＣマイコン４００により作動制御される。例えば、自動車１がマニュアル運転であるときには、ブレーキマイコン３００は、運転者のブレーキペダル３１の操作量を検出するブレーキセンサＳＷ３等の検出値に基づいて、ブレーキアクチュエータ３３の操作量を制御する。また、ＤＳＣマイコン４００は、運転者のブレーキペダル３１の操作に関わらずにＤＳＣ装置３６を作動制御して、前輪５０に制動力を付与する。また、自動車１がアシスト運転や自動運転であるときには、ブレーキマイコン３００は、後述する演算装置１１０により算出される目標駆動力を達成するように、各制動デバイス（ここでは、ブレーキアクチュエータ３３）の制御量を算出して、各制動デバイスに制御信号を出力する。ブレーキマイコン３００及びＤＳＣマイコン４００は、デバイス制御装置の一例である。尚、ブレーキマイコン３００とＤＳＣマイコン４００とを１つのマイコンで構成してもよい。

　ステアリング装置４０は、運転者により操作されるステアリングホイール４１と、運転者によるステアリング操作をアシストするＥＰＡＳ装置４２と、ＥＰＡＳ装置４２に連結されたピニオンシャフト４３とを有する。ＥＰＡＳ装置４２は、電動モータ４２ａと、電動モータ４２ａの駆動力を減速してピニオンシャフト４３に伝達する減速装置４２ｂとを有する。ステアリング装置４０は、ステアリングホイール４１の操作量に応じてＥＰＡＳ装置４２を作動させて、ピニオンシャフト４３を回転させて前輪５０を操作する。ピニオンシャフト４３と前輪５０とは不図示のラックバーにより連結されており、ピニオンシャフト４３の回転は、該ラックバーを介して前輪に伝達される。ステアリングホイール４１の操作量は、操舵角センサＳＷ４により検出され、演算装置１１０の操舵量制御部１２９に送られる。ＥＰＡＳ装置４２は、ステアリング関連デバイス、すなわち、操舵デバイスの一例である。

　ステアリング装置４０は、自動車１がマニュアル運転であるときには、ステアリングホイール４１の操作量に基づいて、電動モータ４２ａの操作量が制御されるように構成されている。また、自動車１がアシスト運転や自動運転であるときには、操舵デバイス（ここでは、ＥＰＡＳ装置４２）を制御するための制御信号が、後述する演算装置１１０の操舵制御部１２９から操舵デバイスドライバ５００に出力される。そして、操舵デバイスドライバ５００の制御信号に基づいて、電動モータ４２ａの操作量が制御されるように構成されている。

　詳しくは後述するが、本実施形態では、パワートレインＥＣＵ２００及びブレーキマイコン３００は、互いに通信可能に構成されている。以下の説明において、パワートレインＥＣＵ２００及びブレーキマイコン３００を単にデバイス制御装置ということがある。

　本実施形態において、走行制御システム１００は、アシスト運転及び自動運転を可能にするために、自動車１が走行すべき経路を算出するとともに、該経路を追従するための運動を決定する演算装置１１０を有する。演算装置１１０は、１つ又は複数のチップで構成されたマイクロプロセッサであって、ＣＰＵやメモリ等を有している。

　図３の構成例では、演算装置１１０は、プロセッサとメモリとを備える。メモリは、プロセッサによって実行可能なソフトウェアであるモジュールを格納している。図４に示す演算装置１１０の各部の機能は、例えば、プロセッサが、メモリに格納された各モジュールを実行することによって実現される。また、メモリは、演算装置１１０で使用されるモデルのデータを格納している。なお、プロセッサ及びメモリは、それぞれ、複数個あってもかまわない。

　図４に示すように、演算装置１１０は、複数のセンサ等からの出力に基づいて、自動車１の目標運動を決定して、デバイスの作動制御を行う。尚、図４においては、本実施形態に係る機能（後述する経路生成機能）を発揮するための構成を示しており、演算装置１１０が有する全ての機能を示しているわけではない。

　演算装置１１０に情報を出力するセンサ等は、自動車１のボディ等に設けられかつ車外環境を撮影する複数のカメラ７０と、自動車１のボディ等に設けられかつ車外の物標等を検知する複数のレーダ７１と、全地球測位システム（Global Positioning System：ＧＰＳ）を利用して、自動車１の位置（自動車位置情報）を検出する位置センサＳＷ５と、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ等の自動車の挙動を検出するセンサ類の出力から構成され自動車１の状態を取得する車両状態センサＳＷ６と、車内カメラ等により構成され、自動車１の乗員の状態を取得する乗員状態センサＳＷ７とを含む。また、演算装置１１０には、車外通信部７２が受信した、自車両の周囲に位置する他自動車からの通信情報やナビゲーションシステムからの交通情報が入力される。

　各カメラ７０は、自動車１の周囲を水平方向に３６０°撮影できるようにそれぞれ配置されている。各カメラ７０は、車外環境を示す光学画像を撮像して画像データを生成する。各カメラ７０は、生成した画像データを演算装置１１０に出力する。カメラ７０は、車外環境の情報を取得する情報取得装置の一例である。

　各カメラ７０が取得した画像データは、演算装置１１０以外にも、ＨＭＩ（Human Machine Interface）ユニット６００に入力される。ＨＭＩユニット６００は、取得した画像データに基づく情報を車内のディスプレイ装置等に表示する。

　各レーダ７１は、カメラ７０と同様に、検出範囲が自動車１の周囲を水平方向に３６０°広がるようにそれぞれ配置されている。レーダ７１の種類が特に限定されず、例えば、ミリ波レーダや赤外線レーダを採用することができる。レーダ７１は、車外環境の情報を取得する情報取得装置の一例である。

　演算装置１１０は、アシスト運転時や自動運転時には、自動車１の走行経路を設定して、自動車１が該走行経路を追従するように、自動車１の目標運動を設定する。演算装置１１０は、自動車１の目標運動を設定するために、カメラ７０等からの出力を基にして車外環境を認定する車外環境認定部１１１と、車外環境認定部１１１が認定した車外環境に応じて、自動車１が走行可能な１つ又は複数の候補経路を算出する候補経路生成部１１２と、車両状態センサＳＷ６からの出力を基にしての挙動を推定する車両挙動推定部１１３と、乗員状態センサＳＷ７からの出力を基にして、自動車１の乗員の挙動を推定する乗員挙動推定部１１４と、自動車１が走行すべき経路を決定する経路決定部１１５と、経路決定部１１５が設定した経路を追従するための目標運動を決定する車両運動決定部１１６とを有する。

　さらに、演算装置１１０は、車両運動決定部１１６で決定された目標運動を実現するための駆動力に対応する目標物理量を算出する駆動力算出部１１７と、制動力に対応する目標物理量を算出する制動力算出部１１８と、操舵制御部１２９を有する。操舵制御部１２９は、車両運動決定部１１６で決定された目標運動を実現するための操舵量に対応する目標物理量を算出する操舵量算出部１１９を有し、操舵デバイスを制御する制御信号を生成し、操舵デバイスドライバ５００に直接出力する。本開示において、操舵デバイスとは、ＥＰＡＳ装置４２を含むステアリング関連のアクチュエータに加えて、それらを直接的に駆動するもの、例えば、操舵デバイスドライバ５００を含む概念で用いるものとする。

　候補経路生成部１１２、車両挙動推定部１１３、乗員挙動推定部１１４、及び経路決定部１１５は、車外環境認定部１１１が認定した車外環境に応じて、自動車１が走行すべき経路を設定する経路設定部を構成する。

　また、演算装置１１０は、セーフティ機能として、所定のルールにより車外の対象物を認定して、該対象物を避けるような走行経路を生成するルールベース経路生成部１２０と、を路肩等の安全領域に誘導するための走行経路を生成するバックアップ部１３０とを有する。

〈車外環境認定部〉
　車外環境認定部１１１は、自動車１に搭載されたカメラ７０やレーダ７１等の出力を受け、車外環境を認定する。認定する車外環境は、少なくとも道路および障害物を含む。ここでは、車外環境認定部１１１は、カメラ７０やレーダ７１のデータを基にして、自動車１の周囲の３次元情報と車外環境モデルとを対照することにより、道路および障害物を含む自動車環境を推定するものとする。車外環境モデルは、例えば深層学習によって生成された学習済みモデルであって、自動車１の周囲の３次元情報に対して、道路や障害物等を認識することができる。

　例えば、車外環境認定部１１１は、カメラ７０が撮像した画像から、画像処理によって、フリースペースすなわち物体が存在しない領域を特定する。ここでの画像処理には、例えば深層学習によって生成された学習済みモデルが利用される。そしてフリースペースを表す２次元のマップを生成する。また、車外環境認定部１１１は、レーダ７１の出力から、の周辺に存在する物標の情報を取得する。この情報は、物標の位置や速度等を含む測位情報である。そして、車外環境認定部１１１は、生成された２次元のマップと物標の測位情報とを結合させて、自動車１の周囲を表す３次元マップを生成する。ここでは、カメラ７０の設置位置および撮像方向の情報、レーダ７１の設置位置および送信方向の情報が用いられる。車外環境認定部１１１は、生成した３次元マップと車外環境モデルとを対比することによって、道路及び障害物を含む自動車環境を推定する。尚、深層学習では、多層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）が用いられる。多層ニューラルネットワークとして、例えば、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）がある。

　〈候補経路生成部〉
　候補経路生成部１１２は、車外環境認定部１１１の出力、位置センサＳＷ５の出力、及び車外通信部７２から送信される情報等を基にして、自動車１が走行可能な候補経路を生成する。例えば、候補経路生成部１１２は、車外環境認定部１１１によって認定された道路上において、車外環境認定部１１１によって認定された障害物を回避する走行経路を生成する。車外環境認定部１１１の出力は、例えば、自動車１が走行する走行路に関する走行路情報が含まれている。走行路情報には、走行路自体の形状に関する情報や、走行路上の対象物に関する情報が含まれる。走行路形状に関する情報には、走行路の形状（直線、カーブ、カーブ曲率）、走行路幅、車線数、各車線幅等が含まれる。対象物に関する情報には、自動車に対する対象物の相対位置及び相対速度、対象物の属性（種類、移動方向）等が含まれる。対象物の種類としては、例えば、自動車、歩行者、道路、区画線等がある。

　ここでは、候補経路生成部１１２は、ステートラティス法を用いて複数の候補経路を計算し、これらの中からそれぞれの候補経路の経路コストに基づいて、１つまたは複数の候補経路を選択するものとする。ただし、他の手法を用いて経路の算出を行ってもよい。

　候補経路生成部１１２は、走行路情報に基づいて走行路上に仮想のグリッド領域を設定する。このグリッド領域は、複数のグリッド点を有する。各グリッド点により、走行路上の位置が特定される。候補経路生成部１１２は、所定のグリッド点を目標到達位置に設定する。そして、グリッド領域内の複数のグリッド点を用いた経路探索により複数の候補経路を演算する。ステートラティス法では、あるグリッド点から自動車の進行方向前方の任意のグリッド点へ経路が枝分かれしていく。したがって、各候補経路は、複数のグリッド点を順次に通過するように設定される。各候補経路は、各グリッド点を通過する時間を表す時間情報、各グリッド点での速度・加速度等に関する速度情報、その他自動車運動に関する情報等も含む。

　候補経路生成部１１２は、複数の候補経路から、経路コストに基づいて１つまたは複数の走行経路を選択する。ここでの経路コストは、例えば、レーンセンタリングの程度、自動車の加速度、ステアリング角度、衝突の可能性等がある。なお、候補経路生成部１１２が複数の走行経路を選択する場合は、経路決定部１１５が、１つの走行経路を選択する。

　〈車両挙動推定部〉
　車両挙動推定部１１３は、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ等の自動車の挙動を検出するセンサ類の出力から、自動車の状態を計測する。車両挙動推定部１１３は、自動車の挙動を示す車両６軸モデルを生成する。

　ここで、車両６軸モデルとは、走行中の自動車の「前後」「左右」「上下」の３軸方向の加速度と、「ピッチ」「ロール」「ヨー」の３軸方向の角速度を、モデル化したものである。すなわち、自動車の動きを古典的な自動車運動工学的な平面上のみ（自動車の前後左右（Ｘ－Ｙ移動）とヨー運動（Ｚ軸）のみ）で捉えるのではなく、４つの車輪にサスペンションを介して乗っている車体のピッチング（Ｙ軸）およびロール（Ｘ軸）運動とＺ軸の移動（車体の上下動）の、計６軸を用いて自動車の挙動を再現する数値モデルである。

　車両挙動推定部１１３は、候補経路生成部１１２が生成した走行経路に対して、車両６軸モデルを当てはめて、該走行経路を追従する際の自動車１の挙動を推定する。

　〈乗員挙動推定部〉
　乗員挙動推定部１１４は、乗員状態センサＳＷ７の検出結果から、特に、運転者の健康状態や感情を推定する。健康状態としては、例えば、健康、軽い疲労、体調不良、意識低下等がある。感情としては、例えば、楽しい、普通、退屈、イライラ、不快等がある。

　例えば、乗員挙動推定部１１４は、例えば、車室内に設置されたカメラによって撮像された画像から、運転者の顔画像を抽出し、運転者を特定する。抽出した顔画像と特定した運転者の情報は、人間モデルに入力として与えられる。人間モデルは、例えば深層学習によって生成された学習済みモデルであり、当該の運転者であり得る各人について、その顔画像から、健康状態および感情を出力する。乗員挙動推定部１１４は、人間モデルが出力した運転者の健康状態および感情を出力する。

　また、運転者の情報を取得するための乗員状態センサＳＷ７として、皮膚温センサ、心拍センサ、血流量センサ、発汗センサ等の生体情報センサが用いられる場合は、乗員挙動推定部１１４は、生体情報センサの出力から、運転者の生体情報を計測する。この場合、人間モデルは、当該の運転者であり得る各人について、その生体情報を入力とし、健康状態および感情を出力する。乗員挙動推定部１１４は、人間モデルが出力したドライバの健康状態および感情を出力する。

　また、人間モデルとして、当該の運転者であり得る各人について、の挙動に対して人間が持つ感情を推定するモデルを用いてもよい。この場合には、車両挙動推定部１１３の出力、運転者の生体情報、推定した感情状態を時系列で管理して、モデルを構築すればよい。このモデルによって、例えば、ドライバの感情の高まり（覚醒度）と自動車の挙動との関係を予測することが可能となる。

　また、乗員挙動推定部１１４は、人間モデルとして、人体モデルを備えていてもよい。人体モデルは、例えば、頭部質量（例：５ｋｇ）と前後左右Ｇを支える首周り筋力等を特定している。人体モデルは、車体の動き（加速度Ｇや加加速度）を入力すると、予想される乗員のフィジカルと主観を出力する。乗員のフィジカルとしては例えば、心地よい／適度／不快、主観としては例えば、不意／予測可能、等である。人体モデルを参照することによって、例えば、頭部がわずかでも仰け反らせるような車体挙動は乗員にとって不快であるので、その走行経路を選択しないようにすることができる。一方、頭部がお辞儀するように前に移動する車体挙動は乗員がこれに抗する姿勢をとりやすく、直ちに不快につながらないので、その走行経路を選択するようにすることができる。あるいは、人体モデルを参照することによって、例えば、乗員の頭部が揺れないように、あるいは、生き生きするようにダイナミックに、目標運動を決定することができる。

　乗員挙動推定部１１４は、車両挙動推定部１１３により推定された車両挙動に対して、人間モデルを当てはめて、現在の運転者の、車両挙動に対する健康状態の変化や感情の変化を推定する。

　〈経路決定部〉
　経路決定部１１５は、乗員挙動推定部１１４の出力に基づいて、自動車１が走行すべき経路を決定する。候補経路生成部１１２が生成した経路が１つである場合には、経路決定部１１５は当該経路を自動車１が走行すべき経路とする。候補経路生成部１１２が生成した経路が複数ある場合には、乗員挙動推定部１１４の出力を考慮して、例えば、複数の候補経路のうち乗員（特に運転者）が最も快適と感じる経路、すなわち、障害物を回避するに当たって慎重過ぎるなどの冗長さを運転者に感じさせない経路を選択する。

　〈ルールベース経路生成部〉
　ルールベース経路生成部１２０は、カメラ７０及びレーダ７１からの出力を基にして、深層学習を利用せずに、所定のルールにより車外の対象物を認定して、該対象物を避けるような走行経路を生成する。ルールベース経路生成部１２０でも、候補経路生成部１１２と同様に、ステートラティス法を用いて複数の候補経路を計算し、これらの中からそれぞれの候補経路の経路コストに基づいて、１つまたは複数の候補経路を選択するものとする。ルールベース経路生成部１２０では、例えば、対象物の周囲数ｍ以内には侵入しないというルールに基づいて、経路コストが算出される。このルールベース経路生成部１２０でも、他の手法を用いて経路の算出を行ってもよい。

　ルールベース経路生成部１２０が生成した経路の情報は車両運動決定部１１６に入力される。

　〈バックアップ部〉
　バックアップ部１３０は、カメラ７０及びレーダ７１からの出力を基にして、センサ等の故障時や乗員の体調が優れない時に、を路肩等の安全領域に誘導するための走行経路を生成する。バックアップ部１３０は、例えば、位置センサＳＷ５の情報からを緊急停止させることができる安全領域を設定し、該安全領域に到達するまでの走行経路を生成する。バックアップ部１３０でも、候補経路生成部１１２と同様に、ステートラティス法を用いて複数の候補経路を計算し、これらの中からそれぞれの候補経路の経路コストに基づいて、１つまたは複数の候補経路を選択するものとする。このバックアップ部１３０でも、他の手法を用いて経路の算出を行ってもよい。

　バックアップ部１３０が生成した経路の情報は車両運動決定部１１６に入力される。

　〈車両運動決定部〉
　車両運動決定部１１６は、経路決定部１１５が決定した走行経路について、目標運動を決定する。目標運動とは、走行経路を追従するような操舵および加減速のことをいう。また、目標運動決定部１１５は、車両６軸モデルを参照して、経路決定部１１５が選択した走行経路について、車体の動きを演算する。

　車両運動決定部１１６は、ルールベース経路生成部１２０が生成する走行経路を追従するための目標運動を決定する。

　車両運動決定部１１６は、バックアップ部１３０が生成する走行経路を追従するための目標運動を決定する。

　車両運動決定部１１６は、経路決定部１１５が決定した走行経路が、ルールベース経路生成部１２０が生成した走行経路と比較して大きく逸脱していたときには、ルールベース経路生成部１２０が生成した走行経路を、自動車１が走行すべき経路として選択する。

　車両運動決定部１１６は、センサ等（特に、カメラ７０やレーダ７１）の故障時や乗員の体調不良が推定されたときには、バックアップ部１３０が生成した走行経路を、自動車１が走行すべき経路として選択する。

　〈物理量算出部〉
　物理量算出部は、駆動力算出部１１７及び制動力算出部１１８で構成されている。駆動力算出部１１７は、目標運動を達成するために、パワートレイン装置（及びトランスミッション２０）が生成すべき目標駆動力を算出する。制動力算出部１１８は、目標運動を達成するために、ブレーキ装置３０が生成すべき目標制動力を算出する。

　〈操舵制御部〉
　操舵制御部１２９は、目標運動を達成するためにステアリング装置４０が生成すべき目標操舵量を算出する操舵量算出部１１９を有し、操舵量算出部１１９で算出された目標操舵量から操舵デバイスを制御する制御信号を生成する。操舵制御部１２９からの出力信号は、操舵デバイスドライバ５００に入力され、操舵デバイスドライバ５００が操舵デバイス（例えば、ＥＰＡＳ装置４２）を駆動する。

　操舵制御部１２９は、「操舵デバイス」と、「駆動デバイス及び制動デバイス」とを連係させる制御をするための情報を駆動力算出部１１７及び制動力算出部１１８に出力するように構成されている。すなわち、操舵量算出部１１９で算出された物理量や、操舵制御部による操舵デバイスの制御情報が、駆動力算出部１１７及び制動力算出部１１８と互いに共有され、各走行用デバイスを協調させる制御を実行できるように、各目標物理量を算出可能に構成されている。

　これにより、例えば、路面が滑りやすい状態にあるときなどには、車輪が空転しないように、車輪の回転を落とすことが求められる、いわゆるトラクションコントロールに好適に対応することができる。具体的に、車輪の空転の抑制には、パワートレインの出力を落としたり、ブレーキ装置３０の制動力を利用したりする方法があるが、駆動力算出部１１７と制動力算出部１１８とにより、パワートレインにより生成される駆動力とブレーキ装置３０により生成される制動力との両方を、最適な値に設定することで、自動車の走行性を安定させることができる。

　また、自動車１のコーナリング時には、駆動力算出部１１７が、自動車の運転状態（車両運動決定部１１６により決定された運転状態）に基づいて目標駆動力を算出するとともに、操舵量算出部１１９が算出する目標操舵量に応じて駆動力低減量を算出して、自動車の最終目標駆動力を、目標駆動力と駆動力低減量とに応じて算出することで、目標操舵量に応じた減速度を生じさせることができる。これにより、ローリングとの前部が沈み込むピッチングとを同期して発生させてダイアゴナルロール姿勢を生じさせることができる。ダイアゴナルロール姿勢を生じさせることにより、外側の前輪５０にかかる荷重が増大して、小さな舵角で旋回でき、自動車１にかかる転がり抵抗を小さくすることができる。

　また、例えば、コーナリング時に操舵角が変更されたときに、例えば、車外環境認定部１１１で認定された路面状態として、路面状態が滑りやすいことが想定される場合（例えば、雨天等）には、走行ラインが外側に膨らむアンダーステアが発生することが想定されるので、エンジン１０の出力を下げて内輪にブレーキをかけることにより前輪の横滑りを抑制する、というような制御を行うことができる。逆に、車外環境認定部１１１で認定された路面状態として、タイヤの路面に対するグリップが想定よりも強くなりそうな場合（例えば、晴天かつ路面が非常に新しい場合等）において、走行ラインが内側に巻き込むオーバーステアが発生することが想定されるので、外側ブレーキをかけることにより後輪の横滑りを抑制する、というような制御を行うことができる。

　〈周辺機器動作設定部〉
　周辺機器動作設定部１４０は、車両運動決定部１１６の出力に基づいて、ランプやドアなどの自動車１のボディ関係のデバイスの動作を設定する。周辺動作設定部１４０は、例えば、経路決定部１１５で決定した走行経路を自動車１が追従する際のランプの向きを設定する。また、周辺動作設定部１４０は、例えば、バップアップ部１３０により設定された安全領域に自動車１を誘導するときには、自動車１が安全領域に到達した後、ハザードランプを点灯させたり、ドアのロックを解除したりする動作を設定する。

　〈演算装置の出力先〉
　演算装置１１０での演算結果は、パワートレインＥＣＵ２００、ブレーキマイコン３００、操舵デバイスドライバ５００、及びボディ系マイコン７００に出力される。具体的には、パワートレインＥＣＵ２００には、駆動力算出部１１７が算出した目標駆動力に関する情報が入力され、ブレーキマイコン３００には、制動力算出部１１８が算出した目標制動力に関する情報が入力される。また、操舵デバイスドライバ５００には、操舵制御部１２９からの制御信号が入力され、ボディ系マイコン７００には、周辺機器動作設定部１４０が設定したボディ関係の各デバイスの動作に関する情報が入力される。

　前述したように、パワートレインＥＣＵ２００は、目標駆動力を達成するように、インジェクタ１２の燃料噴射時期や点火プラグ１３の点火時期を算出して、これらの走行用デバイスに制御信号を出力する。ブレーキマイコン３００は、目標駆動力を達成するように、ブレーキアクチュエータ３３の制御量を算出して、ブレーキアクチュエータ３３に制御信号を出力する。操舵デバイスドライバ５００は、操舵制御部１２９からの制御信号に基づいて、ＥＰＡＳ装置４２を駆動する。

　このように、本実施形態では、駆動デバイス、制動デバイス及び操舵デバイスのうち、駆動デバイス及び制動デバイスについては、演算装置１１０は、各デバイスが出力すべき目標物理量を算出し、各デバイスの制御量に関しては、パワートレインＥＣＵ２００及びブレーキマイコン３００により算出されるように構成されている。

　このように、演算装置１１０では、外部環境に応じた大まかな目標物理量を算出し、最終的な制御は、パワートレインＥＣＵ２００及びブレーキマイコン３００に行わせることで、外部環境に応じた自動運転を実現しつつ、車両の挙動に応じた即応性が必要な制御については、パワートレインＥＣＵ２００及びブレーキマイコン３００側で実行させることができる。これにより、自動車全体としては、各時点における最適と考えられる目標運動を決定してマイコンに指示するようにしつつ、即応性が必要な処理については、マイコン側に独自に判断させて処理をすることができるようになる。例えば、演算装置１１０が車室内やトランクルーム等に配置され、パワートレインＥＣＵ２００及びブレーキマイコン３００がそれぞれを駆動するデバイス近傍に配置されるような場合には、相互間の通信速度が即応性に対するボトルネックとなる可能性がある。これに対し、本願のような構成にすることで、演算装置１１０とパワートレインＥＣＵ２００及びブレーキマイコン３００との間の通信速度によらない制御、すなわち、最適制御と即応制御との両立を図ることができる。

　さらに、駆動デバイス、制動デバイス及び操舵デバイスのうち、操舵デバイスについては、演算装置１１０の操舵制御部１２９が、操舵デバイスが出力すべき目標物理量を算出するとともに、その目標物理量を達成するための制御信号を生成して、操舵デバイスドライバ５００を直接制御するように構成されている。

　このように、自動車の動作の起点となる操舵に関する制御を演算装置１１０内に取り込んで操舵デバイスを制御するための制御信号まで生成するようにし、かつ、その制御に関わる目標物理量や制御情報を駆動力算出部１１７及び制動力算出部１１８に出力するようにしているので、各アクチュエータの制御精度を高めることができる。

　また、操舵制御部１２９が、操舵デバイスを直接制御するように構成されているため、演算装置１１０で目標物理量のみ演算して、その演算結果を操舵量制御用のマイコンに出力して処理をさせる場合と比較して、処理を高速化することができる。

　なお、一般的に、操舵デバイスについては、駆動デバイス及び制動デバイスと比較して、即応制御として求められる即応スピードが低いという特徴がある。したがって、演算装置１１０が、操舵デバイスから離れて設置されているような場合においても、相互間の通信速度として、現状または今後の車載用に用いられる通信速度があれば、本願の構成でも操舵デバイスの即応性については十分に対応が可能である。

　〈その他の制御〉
　駆動力算出部１１７、制動力算出部１１８、及び操舵制御部１２９は、自動車１のアシスト運転時には、自動車１の運転者の状態に応じて目標駆動力等を変更させるようにしてもよい。例えば、運転者が運転を楽しんでいる（運転者の感情が「楽しい」である）ときには、目標駆動力等を小さくして、出来る限りマニュアル運転に近付けるようにしてもよい。一方で、運転者が、体調が優れないような状態であるときには、目標駆動力等を大きくして、出来る限り自動運転に近付けるようにしてもよい。

　（その他の実施形態）
　ここに開示された技術は、前述の実施形態に限られるものではなく、請求の範囲の主旨を逸脱しない範囲で代用が可能である。

　例えば、前述の実施形態では、経路決定部１１５が、自動車１が走行すべき経路を決定していた。これに限らず、経路決定部１１５を省略して、車両運動決定部１１６が、自動車１が走行すべき経路を決定してもよい。すなわち、車両運動決定部１１６が、経路設定部の一部と目標運動決定部とを兼任してもよい。

　前述の実施形態は単なる例示に過ぎず、本開示の範囲を限定的に解釈してはならない。本開示の範囲は請求の範囲によって定義され、請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本開示の範囲内のものである。

　ここに開示された技術は、自動車の走行を制御する自動車走行制御装置として有用である。

１　　　自動車
１００　　自動車走行制御システム
１１０　　演算装置
１１１　　車外環境認定部
１１２　　経路算出部（経路設定部）
１１３　　車両挙動推定部（経路設定部）
１１４　　乗員挙動推定部（経路設定部）
１１５　　経路決定部（経路設定部）
１１６　　車両運動決定部（目標運動決定部）
１１７　　駆動力算出部（物理量算出部）
１１８　　制動力算出部（物理量算出部）
１１９　　操舵量算出部（物理量算出部）
１２９　　操舵制御部
２００　　パワートレインＥＣＵ（駆動用マイコン）
３００　　ブレーキマイコン（制動用マイコン）
５００　　操舵デバイスドライバ（操舵デバイス）

Claims

　自動車の走行を制御するための演算装置であって、
　車外環境の情報を取得する情報取得装置からの出力を基にして車外環境を認定する車外環境認定部と、
　前記車外環境認定部が認定した車外環境に応じて、前記自動車が走行すべき経路を設定する経路設定部と、
　前記経路設定部が設定した経路を追従するための前記自動車の目標運動を決定する目標運動決定部と、
　前記目標運動を実現するための駆動力に対応する目標物理量を算出して、駆動力を生成する駆動デバイスを制御するマイコンに出力する駆動力算出部と、
　前記目標運動を実現するための制動力に対応する目標物理量を算出して、制動力を生成する制動デバイスを制御するマイコンに出力する制動力算出部と、
　前記目標運動を実現するための操舵量に対応する目標物理量を算出して、当該目標物理量から操舵量を生成する操舵デバイスを制御する制御信号を生成し、当該制御信号を前記操舵デバイスに直接出力するとともに、前記操舵デバイスと、前記駆動デバイス及び前記制動デバイスとを連係させる制御をするための情報を前記駆動力算出部及び前記制動力算出部に出力する操舵制御部とを備える
ことを特徴とする自動車走行制御用の演算装置。
　請求項１に記載の演算装置と、
　前記駆動力算出部の出力を受けて、前記駆動デバイスを制御する駆動用マイコンと、
　前記制動力算出部の出力を受けて、前記制動デバイスを制御する制動用マイコンとを備え、
　前記駆動用マイコンと前記制動用マイコンとは、互いに通信可能であるとともに、前記駆動デバイスと前記制動デバイスとを連係させる制御を実行するための情報を共有するように構成されている
ことを特徴とする自動車の走行を制御する走行制御システム。