特許 6456801 走行制御装置、走行制御方法、及び走行制御プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6456801

(24)【登録日】2018年12月28日

(45)【発行日】2019年1月23日

(54)【発明の名称】走行制御装置、走行制御方法、及び走行制御プログラム

(51)【国際特許分類】

   B60L 50/40 20190101AFI20190110BHJP

   B60L 50/50 20190101ALI20190110BHJP

   B60L 53/00 20190101ALI20190110BHJP

   B60L 55/00 20190101ALI20190110BHJP

   B60L 58/00 20190101ALI20190110BHJP

   B60W 30/14 20060101ALI20190110BHJP

【ＦＩ】

   B60L11/18 A

   B60W30/14

【請求項の数】5

【全頁数】19

(21)【出願番号】特願2015-185109(P2015-185109)

(22)【出願日】2015年9月18日

(65)【公開番号】特開2017-60351(P2017-60351A)

(43)【公開日】2017年3月23日

【審査請求日】2017年10月20日

(73)【特許権者】

【識別番号】000003609

【氏名又は名称】株式会社豊田中央研究所

(73)【特許権者】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100079049

【弁理士】

【氏名又は名称】中島 淳

(74)【代理人】

【識別番号】100084995

【弁理士】

【氏名又は名称】加藤 和詳

(72)【発明者】

【氏名】宮野 竜也

(72)【発明者】

【氏名】杉浦 豪軌

(72)【発明者】

【氏名】小林 孝雄

(72)【発明者】

【氏名】井上 慎太郎

(72)【発明者】

【氏名】太田 順也

(72)【発明者】

【氏名】平野 豊

【審査官】 笹岡 友陽

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１４−２１２６１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−２２８１６３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｂ６０Ｌ １１／１８

Ｂ６０Ｗ ３０／１４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両に作用する外乱及び車速を検出する検出部と、
前記車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部と、
前記車両に作用する外乱及び車速に対して、前記駆動部の消費エネルギが小さくなる前記複数車輪の駆動力の配分を記憶した記憶部と、
車速を含む車両の運動性能を示す複数の運動性能ノードと、該車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部の消費エネルギを示す複数の消費エネルギノードと、前記複数の運動性能ノードの少なくとも１つ及び前記複数の消費エネルギノードの少なくとも１つに関係し、かつ前記車両に与えられる外乱を示す複数の依存ノードと、の依存関係をノード間を結ぶ経路で表した要因モデルを設定する要因モデル設定部と、前記要因モデル設定部で設定した要因モデルにおいて、ノード間の依存関係が大きい運動性能ノードから消費エネルギノードに至る経路を設定する経路設定部と、求めた経路に基づいて、前記外乱及び車速に対する前記複数車輪の駆動力の配分を求めて前記記憶部に記憶する記憶制御を行う記憶制御部と、を備えた演算部と、
前記車両の走行中に、前記検出部で検出された前記車両に作用する外乱及び車速に対して前記記憶部に記憶された前記複数車輪の駆動力の配分で前記複数車輪の各々が駆動されるように前記駆動部を制御する制御部と、
を備えた走行制御装置。

【請求項2】

前記車両に与えられる外乱は、前記車両に対する風力である、
請求項１に記載の走行制御装置。

【請求項3】

前記記憶部は、前記外乱及び車速に対して、前記駆動部の消費エネルギが最小となるヨーモーメントに対応する前記複数車輪の駆動力の配分を記憶する、
請求項１又は請求項２に記載の走行制御装置。

【請求項4】

車両に作用する外乱及び車速を検出し、
検出された前記車両に作用する外乱及び車速に対して、前記車両に作用する外乱及び車速に対して、前記車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部の消費エネルギが小さくなる前記複数車輪の駆動力の配分を記憶した記憶部に、車速を含む車両の運動性能を示す複数の運動性能ノードと、該車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部の消費エネルギを示す複数の消費エネルギノードと、前記複数の運動性能ノードの少なくとも１つ及び前記複数の消費エネルギノードの少なくとも１つに関係し、かつ前記車両に与えられる外乱を示す複数の依存ノードと、の依存関係をノード間を結ぶ経路で表した要因モデルを設定し、設定した要因モデルにおいて、ノード間の依存関係が大きい運動性能ノードから消費エネルギノードに至る経路を設定し、求めた経路に基づいて、前記外乱及び車速に対する前記複数車輪の駆動力の配分を求めて前記記憶部に記憶する記憶制御を行い、
前記車両の走行中に、検出された前記車両に作用する外乱及び車速に対して前記記憶部に記憶された前記複数車輪の駆動力の配分で前記複数車輪の各々が駆動されるように前記駆動部を制御する
ことを含む走行制御方法。

【請求項5】

車両に作用する外乱及び車速を検出し、
検出された前記車両に作用する外乱及び車速に対して、前記車両に作用する外乱及び車速に対して、前記車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部の消費エネルギが小さくなる前記複数車輪の駆動力の配分を記憶した記憶部に、車速を含む車両の運動性能を示す複数の運動性能ノードと、該車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部の消費エネルギを示す複数の消費エネルギノードと、前記複数の運動性能ノードの少なくとも１つ及び前記複数の消費エネルギノードの少なくとも１つに関係し、かつ前記車両に与えられる外乱を示す複数の依存ノードと、の依存関係をノード間を結ぶ経路で表した要因モデルを設定し、設定した要因モデルにおいて、ノード間の依存関係が大きい運動性能ノードから消費エネルギノードに至る経路を設定し、求めた経路に基づいて、前記外乱及び車速に対する前記複数車輪の駆動力の配分を求めて前記記憶部に記憶する記憶制御を行い、
前記車両の走行中に、検出された前記車両に作用する外乱及び車速に対して前記記憶部に記憶された前記複数車輪の駆動力の配分で前記複数車輪の各々が駆動されるように前記駆動部を制御する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための走行制御プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、走行制御装置、走行制御方法、及び走行制御プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、複数の車輪をそれぞれ独立して駆動可能な複数のモータを備えた車両において、旋回走行に必要なエネルギを低減する車輪制御装置が開示されている。この車輪制御装置は、車両の旋回走行時に複数の車輪に作用する旋回走行抵抗に基づいて複数のモータの駆動トルク配分を設定する。旋回走行抵抗は、車両の旋回走行時に複数の車輪に駆動トルクを不等配分した場合に複数の車輪が受ける物理的な抵抗で、旋回走行抵抗を抑えるように複数のモータの駆動トルク配分を行うことによって、旋回走行に必要なエネルギを低減する

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１４−２１２６１４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、車両の走行中は、様々な外乱によって走行状態が変化する。例えば、横風等の外乱は車両の走行状態に影響する。そこで、車両では、横風等の外乱により発生するヨーレートを抑制しながら車両の走行方向や車速を維持させる走行制御が行われる。ところが、走行制御を行う場合、横風等の外乱がどの程度車両の走行状態に影響するのかについての十分な検討はなされていない。従って、横風等の外乱に対する車両の走行制御を行うのには、改善の余地がある。

【0005】

本発明は、上記事実を考慮してなされたもので、風等の外乱に応じて複数車輪の各々を駆動部により独立して制御することで車両の走行制御を行う場合に、駆動部の消費エネルギを抑制することができる走行制御装置、走行制御方法、及び走行制御プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するために、本発明の走行制御装置は、車両に作用する外乱及び車速を検出する検出部と、前記車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部と、前記車両に作用する外乱及び車速に対して、前記駆動部の消費エネルギが小さくなる前記複数車輪の駆動力の配分を記憶した記憶部と、前記車両の走行中に、前記検出部で検出された前記車両に作用する外乱及び車速に対して前記記憶部に記憶された前記複数車輪の駆動力の配分で前記複数車輪の各々が駆動されるように前記駆動部を制御する制御部と、を備えている。

【0007】

本発明によれば、車両に作用する外乱及び車速が検出部により検出される。また、車両に設けられた複数車輪の各々は駆動部により独立して駆動可能である。記憶部は、車両に作用する外乱及び車速に対して、駆動部の消費エネルギが小さくなる複数車輪の駆動力の配分を記憶している。制御部は、車両の走行中に、検出部で検出された車両に作用する外乱及び車速に対して記憶部に記憶された複数車輪の駆動力の配分で複数車輪の各々が駆動されるように駆動部を制御する。従って、車両に作用する外乱に応じて複数車輪の各々を駆動部により独立して制御することで車両の走行制御を行う場合に、駆動部の消費エネルギを抑制することができる。

【0008】

また、本発明にかかる走行制御装置では、前記車両に与えられる外乱は、前記車両に対する風力とすることができる。

【0009】

また、本発明にかかる走行制御装置では、前記記憶部は、前記外乱及び車速に対して、前記駆動部の消費エネルギが最小となるヨーモーメントに対応する前記複数車輪の駆動力の配分を記憶することができる。

【0010】

また、本発明にかかる走行制御装置では、前記記憶部は、前記外乱及び車速に対して、前記駆動部の消費エネルギが最小となるヨーモーメントに対応する前記複数車輪の駆動力の配分を記憶することができる。

【0011】

また、本発明にかかる走行制御装置では、車速を含む車両の運動性能を示す複数の運動性能ノードと、該車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部の消費エネルギを示す複数の消費エネルギノードと、前記複数の運動性能ノードの少なくとも１つ及び前記複数の消費エネルギノードの少なくとも１つに関係し、かつ前記車両に与えられる外乱を示す複数の依存ノードと、の依存関係をノード間を結ぶ経路で表した要因モデルを設定する要因モデル設定部と、前記要因モデル設定部で設定した要因モデルにおいて、ノード間の依存関係が大きい運動性能ノードから消費エネルギノードに至る経路を設定する経路設定部と、求めた経路に基づいて、前記外乱及び車速に対する前記複数車輪の駆動力の配分を求めて前記記憶部に記憶する記憶制御を行う記憶制御部と、を備えた演算部を含むことができる。

【0012】

また、本発明にかかる走行制御方法は、車両に作用する外乱及び車速を検出し、前記車両の走行中に、検出された前記車両に作用する外乱及び車速に対して、前記車両に作用する外乱及び車速に対して、前記車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部の消費エネルギが小さくなる前記複数車輪の駆動力の配分を記憶した記憶部における、検出された前記車両に作用する外乱及び車速に対する前記複数車輪の駆動力の配分で、前記複数車輪の各々が駆動されるように前記駆動部を制御する。

【0013】

また、本発明にかかる走行制御方法では、車速を含む車両の運動性能を示す複数の運動性能ノードと、該車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部の消費エネルギを示す複数の消費エネルギノードと、前記複数の運動性能ノードの少なくとも１つ及び前記複数の消費エネルギノードの少なくとも１つに関係し、かつ前記車両に与えられる外乱を示す複数の依存ノードと、の依存関係をノード間を結ぶ経路で表した要因モデルを設定し、設定した要因モデルにおいて、ノード間の依存関係が大きい運動性能ノードから消費エネルギノードに至る経路を設定し、求めた経路に基づいて、前記外乱及び車速に対する前記複数車輪の駆動力の配分を求めて前記記憶部に記憶することができる。

【0014】

また、本発明にかかる走行制御プログラムは、車両に作用する外乱及び車速を検出し、前記車両の走行中に、検出された前記車両に作用する外乱及び車速に対して、前記車両に作用する外乱及び車速に対して、前記車両に設けられた複数車輪の各々を独立して駆動可能な駆動部の消費エネルギが小さくなる前記複数車輪の駆動力の配分を記憶した記憶部における、検出された前記車両に作用する外乱及び車速に対する前記複数車輪の駆動力の配分で、前記複数車輪の各々が駆動されるように前記駆動部を制御する、ことを含む処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0015】

以上説明したように本発明によれば、風等の外乱に応じて複数車輪の各々を駆動部により独立して制御することで車両の走行制御を行う場合に、駆動部の消費エネルギを抑制することができる、という効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】第１実施形態に係る車両の走行状態の一例を示す説明図である。

【図2】車両の駆動機構の構成の一例を示すイメージ図である。

【図3】駆動力を左右輪に配分する場合に発生するヨーモーメントのイメージ図である。

【図4】走行制御装置の一例を示すブロック図である。

【図5】走行制御装置を実現可能なコンピュータの一例を示すブロック図である。

【図6】探索プロセスの処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図7】初期の要因グラフの一例を示すイメージ図である。

【図8】修正後の要因グラフを示すイメージ図である。

【図9】ノードの感度の説明図である。

【図10】走行状態および制御ゲインを探索する図である。

【図11】消費エネルギの低減の可能性に関する説明図である。

【図12】配分プロセスの処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図13】第２実施形態に係る車両の駆動機構の構成の一例を示すイメージ図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。

【0018】

（第１実施形態）

【0019】

まず、車速Ｖで走行中の車両１０に作用する外乱により影響を受ける車両１０の走行状態を説明する。

【0020】

図１に、本実施形態に係る車両１０に作用する外乱及び車両１０の走行状態の一例を示す。車両に作用する外乱は、外部から車両に対して物理エネルギが作用する力ベクトルと考えることができる。力ベクトルは、例えば、方向及び力量の各成分により表現することができる。なお、ここでは車両１０に作用する外乱の一例として風力Ｆｗを採用した。風力Ｆｗは、例えば、風向及び風速の各成分による物理エネルギで表すことができる。図２において、矢印ｘは基準として定めた所定方向を示し、矢印ｙは基準として定めた所定方向と交差する方向を示す。矢印ｕは車両１０の進行方向Ｄｆに沿う方向を示し、矢印ｖは進行方向Ｄｆに交差する方向を示す。また、車両１０に作用する外乱の一例である風力Ｆｗについて、風向θｗ、及び風速Ｖｗを示した。また、車両１０の走行状態の一例として、操舵角δｆ、車速Ｖ（Ｖｕ，Ｖｖ）及びヨーレートｒを示し、車両１０の重心ＣＬに対してスリップ角β、偏揺角βｗを示した。

【0021】

図１に示すように、車速Ｖで走行中の車両１０に外乱として風向θｗ及び風速Ｖｗの風力Ｆｗが作用すると、車速Ｖに風向θｗ及び風速Ｖｗの風力Ｆｗが合成されて偏揺角βｗにになる。この車両１０の走行状態は、ヨーレートｒに現れる。そこで、本実施形態では、左右の車輪に駆動力を配分する制御を行い横風等の風力Ｆｗによる外乱により発生するヨーレートｒを抑制しつつ、車両１０の消費エネルギを抑制する。

【0022】

図２に、本実施形態に係る車両１０の駆動機構の構成の一例を示す。図１に示す車両１０は、車輪に作用する駆動力を、左右輪に対して配分の調整が可能な機構の一例としてトルクベクタリング機構を適用したものである。車両１０は、車輪としての左右前輪１１、１２及び左右後輪１３、１４を備えている。左右前輪１１、１２は、互いに又は各々独立してサスペンション機構（図示省略）を介して車両１０のバネ上としての車体１０Ａに支持されている。左右前輪１１、１２は、操舵装置１５により左右前輪１１、１２の向きが変更される。また、左右後輪１３、１４は、互いに又はそれぞれ独立してサスペンション機構（図示省略）を介して車両１０の車体１０Ａに支持されている。

【0023】

なお、以下の説明を簡単にするために、本実施形態では、左右後輪１３，１４の２輪に作用する駆動力を、左右輪に配分する場合を説明する。本実施形態の車両１０は、２つの左右後輪１３、１４をメインモータ１７及びサブモータ１８によって駆動する構成（つまり、後輪駆動の二輪モータ車）を採用する。しかし、開示の技術は、左右後輪１３，１４の２輪により車輪に作用する駆動力を、左右輪に配分することに限定されない。例えば、左右前輪１１、１２で駆動力を配分してもよく、また、４輪すべてで駆動力を配分してもよい。なお、図１において、矢印Ｄｆは車両１０の前進方向を示す。

【0024】

左右後輪１３、１４は、各々メインモータ１７及びサブモータ１８によるトルク（駆動力）が機構部１６を介して伝達される。制御部２２は、メインモータ１７及びサブモータ１８を含む駆動部１９に接続され、メインモータ１７及びサブモータ１８を制御することにより、左右後輪１３、１４の各々を駆動方向（又は制動方向）に駆動するための駆動力が制御される。制御部２２には、車両１０の走行状態を検出する検出部２１、及び記憶部２３が接続されており、これら検出部２１、制御部２２、及び記憶部２３を含んで走行制御装置２０を構成している。なお、走行制御装置２０は、詳細を後述する演算部２４を含んでいる（図４参照）。

【0025】

メインモータ１７は主に前後方向の駆動力を与えるために用いられ、サブモータ１８は左右後輪１３，１４で駆動力差を付けるために用いられる。なお、前後方向の総駆動力はメインモータ１７のトルクにより定まる。左右後輪１３，１４によるトルク（駆動力）を次式に示す。
Ｆｌ＋Ｆｒ＝（Ｔｍ／Ｇ・Ｒ）
Ｆｌ＝｛（Ｔｍ／２−Ｔｓ／２）／（Ｇ・Ｒ）｝
Ｆｒ＝｛（Ｔｍ／２＋Ｔｓ／２）／（Ｇ・Ｒ）｝
但し、Ｔｍ[Nm]はメインモータ１７のトルク（駆動力）、Ｔｓはサブモータ１８のトルク（駆動力）を表す。Ｇはデファレンシャルギヤのギア比を表し、Ｒ[m]は車輪半径を表し、Ｆｌ、Ｆｒ[N]は左右輪の駆動力を表す。

【0026】

図３に示すように、左右後輪１３，１４の２輪に作用する駆動力を、左右輪に配分する場合に発生するヨーモーメントＭｚは、次の（１）式で表すことができる。
Ｍｚ＝Ｆｒ・ｄｒ−Ｆｌ・ｄｌ ・・・（１）
但し、ｄｌ、ｄｒは車両重心ＣＬから左右駆動力の発生箇所までの距離を表す。

【0027】

従って、車両１０におけるヨーレートｒをフィードバックしてヨーモーメントＭｚを制御することで、横風等の外乱により発生するヨーレートｒを抑制できる。本実施形態では、ヨーモーメントｒを制御する一例としてヨーレートｒをフィードバックする次式に示すＰＩ制御器を用いる。

【数1】

・・・（２）

ここで、Ｋｐを比例ゲインとし、ＫＩを積分ゲインとする。これらのゲインを適切に設定すれば、横風等の外乱により発生するヨーレートｒを抑制しつつ、車両１０の消費エネルギを抑制することができる。なお、ヨーモーメントｒの制御は、ＰＩ制御器を用いることに限定されるものではない。

【0028】

図４に、ＰＩ制御器を用いたヨーモーメントｒの制御を行うことが可能な制御部２２を含む走行制御装置２０の一例を示す。制御部２２には、駆動部１９、車両１０の走行状態を検出する検出部２１、及び記憶部２３が接続されており、これら駆動部１９、検出部２１、制御部２２、及び記憶部２３を含んで走行制御装置２０を構成する。

【0029】

検出部２１は、第１検出センサ２１Ａ、第２検出センサ２１Ｂ及び第３検出センサ２１Ｃによって構成されており、第１〜第３検出センサ３１〜３３を含む各種センサからの出力信号が制御部２２に入力される。第１検出センサ２１Ａは、車両１０の運転のために運転者によって操作された操作状態を検出するための検出センサとして構成される。第２検出センサ２１Ｂは、車両１０の走行状態として、特に走行時に車両１０に発生した運動状態を検出するための検出センサとして構成される。第３検出センサ２１Ｃは、走行時に車両１０に作用する外乱を検出するための検出センサとして構成される。

【0030】

第１検出センサ２１Ａとして、例えば車両操舵用のステアリングホイール（図示省略）に対する運転者の操作量（操舵角δｆ）を検出する操舵角センサが挙げられる。また、第１検出センサ２１Ａのその他の例として、アクセルペダル（図示省略）に対する運転者による操作量（踏み込み量や、角度、圧力など）を検出するアクセルセンサ、エンジン（図示省略）に設けられてアクセルペダルの操作に応じて作動するスロットルの開度を検出するスロットルセンサ、ブレーキペダル（図示省略）に対する運転者による操作量（踏み込み量や、角度、圧力など）を検出するブレーキセンサ、パーキングブレーキ（図示省略）のオンオフ状態を検出するパーキングブレーキセンサ、イグニッション（図示省略）のオンオフ状態を検出するイグニッションセンサ、蓄電装置（図示省略）の充電状態を検出する蓄電センサなどが挙げられる。

【0031】

第２検出センサ２１Ｂとして、例えば、車両１０の車速Ｖを検出する車速センサ、車両１０に発生したヨーレートｒを検出するヨーレートセンサ、ヨー加速度を検出するヨー加速度センサ、メインモータ１７及びサブモータ１８に流れる電流を検出する電流センサ、メインモータ１７及びサブモータ１８の回転速度を検出するモータ回転速度センサなどが挙げられる。また、第２検出センサ２１Ｂのその他の例として、車体１０Ａ（バネ上）の上下方向における上下加速度を検出するバネ上上下加速度センサ、車体１０Ａに発生した左右方向の加速度を検出する左右加速度センサ（「横Ｇセンサ」ともいう）、車両１０に発生したピッチレートを検出するピッチレートセンサ、車両１０に発生したロールレートを検出するロールレートセンサなどが挙げられる。

【0032】

第３検出センサ２１Ｃとして、例えば車両１０に対する風力Ｆｗを検出する風力センサが挙げられる。検出する風力Ｆｗについて、その成分を検出するセンサとして、風速Ｖｗを検出する風速センサ、及び風向きを検出する風向きセンサが挙げられる。また、第３検出センサ２１Ｃの他例として、例えばサスペンション機構（図示省略）のストローク量を検出するストロークセンサや、車両１０のバネ下の上下方向における上下加速度を検出するバネ下上下加速度センサなどが挙げられる。

【0033】

制御部２２は、第１〜第３検出センサ２１Ａ〜２１Ｃを含む各種センサからの出力信号に基づいて、メインモータ１７及びサブモータ１８を制御するための制御信号を出力する機能を有する。また、制御部２２は、記憶部２３を参照してサブモータ１８による左右後輪１３，１４への駆動力の配分を適切に制御することにより、車両１０を走行させつつヨー運動を制御する。これにより制御部２２は、車両１０の走行状態および車体１０Ａの挙動を把握して制御することができる。

【0034】

図４に示すように、制御部２２は、取得部２２Ａ、決定部２２Ｂ、および出力部２２Ｃを備えている。

【0035】

取得部２２Ａには、第１検出センサ２１Ａ、第２検出センサ２１Ｂ及び第３検出センサ２１Ｃのそれぞれから信号が入力される。そして、取得部２２Ａは、第１検出センサ２１Ａからの入力信号に基づいて、例えば、運転者によるステアリングホイールの操舵角δｆなどを取得する。また、取得部２２Ａは、第２検出センサ２１Ｂからの入力信号に基づいて、例えば、車両１０の車速Ｖ及びヨーレートｒなどを取得する。さらに、取得部２２Ａは、第３検出センサ２１Ｃからの入力信号に基づいて、例えば、車両１０に対する風力Ｆｗの影響の大きさ（風向θｗ及び風速Ｖｗ）などを取得する。このように、取得部２２Ａは、取得した各種検出値を決定部２２Ｂに出力する。

【0036】

決定部２２Ｂは、取得部２２Ａからの前記各種検出値を用いて、記憶部２３を参照して車両１０に作用する風力Ｆｗ（風向θｗと風速Ｖｗ）及び車速Ｖに対して、駆動部１９の消費エネルギが小さくなる左右後輪１３，１４の駆動力の配分を決定する（詳細は後述）。そして、決定部２２Ｂは、決定したトルクを表す指令値（モータ指令トルク）を出力部２２Ｃに出力する。

【0037】

出力部４５は、決定部２２Ｂによって決定されたトルクに対応する駆動信号を駆動部１９に出力する。これにより、駆動部１９は、メインモータ１７、そしてサブモータ１８に対して供給する駆動電力（駆動電流）を制御して各々を駆動させる。これにより、左右後輪１３，１４に駆動トルクが発生する。また、サブモータ１８の駆動により、左右後輪１３，１４への駆動力が適切に配分されてヨーモーメントが発生される。

【0038】

ところで、記憶部２３には、車両１０に作用する風力Ｆｗ及び車速Ｖに対して、駆動部１９の消費エネルギが小さくなる左右後輪１３，１４の駆動力の配分を決定するために用いる情報が予め記憶される。つまり、制御部２２は、時々刻々と変化する各時刻で得られる走行状態（車速Ｖ、及び風力Ｆｗ）の情報に応じて、最適な制御ゲインに変更してモータ指令トルクを決定し、車両にヨーモーメントを発生させる。つまり、制御部２２の制御ゲインは次式に示すように車速Ｖと風力Ｆｗ（風向θｗと風速Ｖｗ）の関数となる。

【0039】

Ｋ（Ｖｕ，Ｖｖ，Ｖｗ，θｗ） ・・・（３）

【0040】

そこで、車速Ｖと風力Ｆｗとの関数を予め求めておき、求めた関数を記憶部２３に記憶する。または求めた関数をテーブル化して記憶部２３に記憶する。車速Ｖと風力Ｆｗの関数を記憶部２３に記憶する処理は、演算部２４で行われる。演算部は、要因選択部２４Ａ、要因グラフ作成部２４Ｂ、ルート導出部２４Ｃ、及び制御ゲイン導出部２４Ｄを含んでいる。

【0041】

要因選択部２４Ａは、車両運動性能、及び消費エネルギ各々の評価指標となる物理量を選択する。

【0042】

要因グラフ作成部２４Ｂは、車両運動性能に関わる物理量と、消費エネルギに関わる物理量と、車両運動性能に関わる物理量及びエネルギに関わる物理量に依存関係を有する物理量と、を用いて、各物理量を節（ノード）として初期要因グラフを作成する。なお、要因グラフは物理的連成関係を図示表現したものである（詳細は後述する。図７及び図８参照）。

【0043】

ルート導出部２４Ｃは、初期要因グラフにおいて消費エネルギに関わる物理量を示す節に直接依存関係を有する各節の中で感度が最大となる節を求め、求めた節に直接依存関係を有する各節の中で感度が最大となる節をさらに求める。感度が最大となる節が車両運動性能に関わる物理量に到達するまで行い、車両運動性能に関わる物理量を示す節と消費エネルギに関わる物理量を示す節を最大感度で結ぶルートを求める。

【0044】

制御ゲイン導出部２４Ｄは、ルートを辿って消費エネルギが最大となる走行状態（車速Ｖ、及び風力Ｆｗ（風向θｗ及び風速Ｖｗ））および制御ゲインを求め、求めた走行状態（車速Ｖ、及び風力Ｆｗ（風向θｗ及び風速Ｖｗ））および制御ゲインの関係を記憶部２３に記憶する。

【0045】

演算部２４における制御は、制御部２２の制御ゲインと、車速Ｖ及び風力Ｆｗとの対応を求める制御であり、要因選択部２４Ａ、要因グラフ作成部２４Ｂ、ルート導出部２４Ｃ、及び制御ゲイン導出部２４Ｄの各々は、コンピュータで実行するアルゴリズムにより実現可能である。また、制御部２２における制御もコンピュータで実行するアルゴリズムにより実現可能である。

【0046】

図５に、走行制御装置２０を実現可能なコンピュータの一例をコンピュータ４０として示す。コンピュータ４０はＣＰＵ４２、メモリ（ＲＡＭ）４４、不揮発性の記憶部（ＲＯＭ）４６、および入出力ポート（Ｉ／Ｏ）５６を備え、これらはバス５８を介して互いに接続されている。また、Ｉ／Ｏ５６は、第１検出センサ２１Ａから第３検出センサ２１Ｃの一例である車速センサ６０，風速センサ６１，ヨーレートセンサ６２，ヨー加速度センサ６３，操舵角センサ６４，電流センサ６５，モータ回転速度センサ６６，メインモータ１７，及びサブモータ１８に接続されている。なお、風速センサ６１は、風向θｗを検出することができる。

【0047】

記憶部４６はＨＤＤ(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリ等によって実現できる。記録媒体としての記憶部４６には、コンピュータ４０を走行制御装置２０として機能させるための制御プログラム４８、及びマップ５４が記憶されている。制御プログラム４８は、探索プロセス５０、及び配分プロセス５２を含んでいる。ＣＰＵ４０は、制御プログラム４８を記憶部４６から読み出してメモリ４４に展開し、探索プロセス５０、または配分プロセス５２の処理を実行する。これにより、制御プログラム４８を実行したコンピュータ４０は図４に示す走行制御装置２０として動作する。

【0048】

つまり、制御部２２がコンピュータ４０で実現され、ＣＰＵ４２が、制御プログラム４８に含まれる配分プロセス５２を実行することで、コンピュータ４０は図４に示す制御部２２として動作される。また、ＣＰＵ４２が、制御プログラム４８に含まれる探索プロセス５０を実行することで、コンピュータ４０は図４に示す演算部２４として動作される。

【0049】

次に、コンピュータ４０における処理と共に走行制御装置２０の動作をさらに説明する。

【0050】

図６に、ＣＰＵ４０により制御プログラム４８に含まれる探索プロセス５０が実行されて演算部２４として機能するコンピュータ４０の最大感度探索処理の流れの一例を示す。

【0051】

なお、最大感度探索処理では、走行状態（車速Ｖ、及び風力Ｆｗ（風向θｗ及び風速Ｖｗ））および制御ゲインの関係は、駆動モータの消費エネルギＥ、車両のダイナミクスや空力特性が連成された所謂フルビークルモデルによる数値シミュレーションを実施する、または実験を実施して行う。ここで、感度や各設計パラメータを求める際は、数値シミュレーションを行うか実験を行うこととする。

【0052】

また、本実施形態では、次式に示す風力Ｆｗ（風向θｗ及び風速Ｖｗ）による横力モデルＭｓｗと、風力ＦｗによるヨーモーメントモデルＭｗとを用いて車両のダイナミクスや空力特性をシミュレーション可能とする。
Ｍｓｗ＝Ｍｓｗ（Ｖｕ，Ｖｖ，Ｖｗ，β，βｗ，ｄβｗ，θｗ，δｆ，ｒ）
Ｍｗ ＝ Ｍｗ（Ｖｕ，Ｖｖ，Ｖｗ，β，βｗ，ｄβｗ，θｗ，δｆ，ｒ）

【0053】

また、ここでは、設計パラメータを、走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ（風向θｗ及び風速Ｖｗ））と、制御ゲインとする。また、評価指標を、車両運動性能、及び消費エネルギＥとする。

【0054】

まず、ＣＰＵ４０は、ステップ１００で、車両運動性能、及び消費エネルギ各々の評価指標となる物理量を選択する。このステップ１００は、要因選択部２４Ａの機能に対応する。次のステップ１０２では、車両運動性能に関わる物理量と、消費エネルギに関わる物理量と、車両運動性能に関わる物理量及び消費エネルギに関わる物理量に依存関係を有する物理量と、を用いて、各物理量を節（ノード）として初期の要因グラフを作成する。このステップ１０２の処理は、要因グラフ作成部２４Ｂの機能に対応する。

【0055】

図７に、初期の要因グラフの一例を示す。図７に示す例では、の一例を示す。図７では、△は差分を表し、Ｐｍはメインモータ１７の消費エネルギ[J]を表し、Ｐｓはサブモータ１８の消費エネルギ[J]を表す。Ｃｄは抗力係数を表し、Ｃｙはヨーモーメント係数を表し、Ｃｓは横力係数を表す。

【0056】

車両運動性能の評価指標となる物理量として選択された車両運動性能に関わる物理量を、車速Ｖ（Ｖｕ、Ｖｖ）、及びヨーレートｒの差分を示す節とするノードとした。これら選択された車両運動性能に関わる物理量を示すノード群を、車両運動サブグラフとした。また、消費エネルギの評価指標となる物理量に関わる物理量を、メインモータ１７の消費エネルギＰｍの差分、及びサブモータ１８の消費エネルギＰｓの差分を示すノードとした。これら消費エネルギに関わる物理量を示すノード群を、消費エネルギサブグラフとした。車両運動性能に関わる物理量及びエネルギに関わる物理量に依存関係を有する物理量を、スリップ角β、操舵角δｆ、偏揺角βｗ、偏揺角速度ｄβｗの差分を示すノードとした。また、抗力係数Ｃｄ、ヨーモーメント係数Ｃｙ、横力係数Ｃｓの差分を示すノードとした。これら車両運動性能及び消費エネルギに関わる物理量に依存関係を有する物理量を示すノード群を、空力特性サブグラフとした。なお、各節としたノード間で依存性を有することを示すために、依存性を有する節（ノード）間をつないだ線分を辺とした。

【0057】

次に、図６のステップ１０４では、初期の要因グラフにおいて消費エネルギに関わる物理量を示す節に直接依存関係を有する各節の中で感度が最大となる節（ノード）を導出し、求めた節に直接依存関係を有する各節の中で感度が最大となる節をさらに導出する。次のステップ１０６では、感度が最大となる節が車両運動性能に関わる物理量に到達するまでステップ１０４の処理を実行し、車両運動性能に関わる物理量を示す節と消費エネルギに関わる物理量を示す節を最大感度で結ぶルートを導出する。ステップ１０４及びステップ１０６の処理は、ルート導出部２４Ｃの機能に対応する。

【0058】

次のステップ１０８では、ステップ１０６で導出したルートに基づいて走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ）及び制御ゲインを導出する。つまり、ルートを辿って消費エネルギが最大となる走行状態（車速Ｖ、及び風力Ｆｗ（風向θｗ及び風速Ｖｗ））および制御ゲインを求める。

【0059】

次のステップ１１０では、ステップ１０８で求めた走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ）および制御ゲインの近傍で微小の値だけ変動させて数値計算を行い、次のステップ１１２で性能判定を行う。つまり、走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ）および制御ゲインに対して、微小の値だけ変動させた場合に、数値計算結果を解析して予め定めた閾値以上の消費エネルギが低減されている場合は、ステップ１１２で肯定判断し、本処理ルーチンを終了する。一方、ステップ１１２で否定判断した場合は、ステップ１１４で、要因グラフ上で、予め定めた閾値以下の感度の辺および節を取り除く要因グラフの修正を実施した後にステップ１０４へ処理を戻す。なお、ステップ１０４からステップ１１０の処理を予め定めた試行回数を超え、かつステップ１１２で否定判断した場合は、これまでの処理で未考慮の物理現象をもとに要因グラフに新規の辺および節を追加した後にステップ１０４へ処理を戻す。ステップ１０８からステップ１１４の処理は、制御ゲイン導出部２４Ｄの機能に対応する。

【0060】

図６に示す処理ルーチンが終了した後には、図７に示す初期の要因グラフから修正した最適グラフを導出し、制御効果が現れやすい走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ）および最適制御ゲインを求める。ここで、Ｋｖは前方方向車速を維持する制御のための制御ゲインを表し、Ｋｒはヨーレートｒを抑制する制御のための制御ゲインを表す。

【0061】

図９に、図７における各モータの消費エネルギの差分を示すノードと直接結合した物理量差分を示すノードの感度を示す。第１列目に各モータの消費エネルギ差分を、第２列目に物理量差分を、第３列目〜第９列目に一例としての数値計算条件を記載した。消費エネルギ差分の上位２つはメインモータ１７に関する指標となっており、それ以外はサブモータ１８の指標となっている。消費エネルギＥの大きさは、Ｅ２＞Ｅ１＞＞Ｅ３＞Ｅ５＞Ｅ４となっており、消費エネルギＥ１と消費エネルギＥ３とは１０倍以上の開きがある。従って、サブモータ１８の消費エネルギ差分は様々な物理量から影響を受けるもののメインモータ１７の１／１０以下であり、感度が低いことが確認できる。特に、車両幅方向の車速Ｖｖの差分△Ｖｖ，横力係数の差分△Ｃｓは影響が非常に小さいため、該当するノードは削除しても影響が少ないと考えられる。

【0062】

図８には、影響が少ないと思われたノード及び辺を削除した修正が施された修正後の要因グラフを示す。このように、空力特性変化の影響は車速変化の影響に比べて小さいことから、車速Ｖを維持することに最もエネルギを消費しやすいことがか確認できる。つまり、図８に太線矢印で示したように、ヨーレートｒの差分△ｒから車両走行方向の車速Ｖｕの差分△Ｖｕへ、そしてメインモータ１７の消費エネルギの差分△Ｐｍへ至るルートが最大感度ルートとなり、このルートで消費エネルギ差分を最大化する走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ）および制御ゲインを導出する。

【0063】

ところで、ヨーレートｒの差分△ｒが、車両走行方向の車速Ｖｕの差分△Ｖｕに与える影響を大きくするためには、風力Ｆｗにより車両に発生するヨーモーメントＭｚを大きくする必要がある。ヨーモーメントＭｚを大きくすることは、車速Ｖおよび風力Ｆｗ（風向θｗ及び風速Ｖｗ）を限りなく大きく設定することになる。例えば、１００ｋｍ／ｈで走行する車両１０に１０ｍ／ｓ（で例えば車両に対して直角横方向）の横風が当たる走行状態（Vu=100[km/h],Vw=10[m/s])を初期値として、消費エネルギ差分を最大化する走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ）および制御ゲインを探索する場合を考える。

【0064】

図１０に、ケース１からケース３の３種類の走行状態について探索した探索位置及び方向を示す。

【0065】

図１０に示す点ＤＴは初期値を表しており、領域ＡＲ０は初期値よりも消費エネルギの低減が期待できない領域で、領域ＡＲ１は初期値よりも消費エネルギの低減を期待できる領域である。このため、領域ＡＲ１内を探索すればよく、ケース１からケース３の３種類の方向性が考えられる。図１１に、各々の走行状態で消費エネルギの低減の可能性を簡単に得るために、ヨーレートを抑制する制御のための制御ゲインＫｒだけを微小値だけ大小に変動させた場合に低減された消費エネルギ量を示す。図１１に示すように、ケース２において顕著に消費エネルギが低減されており、ケース１が次に消費エネルギが低減されている。このことから、車速Ｖおよび風力Ｆｗ（風向θｗ及び風速Ｖｗ）は大きければ大きいほど良好で、風力Ｆｗは車速Ｖよりも単位速度増加に対する感度が高いことを確認できる。

【0066】

従って、走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ）および制御ゲインを探索する場合、消費エネルギの低減が期待できない領域ＡＲ０と、消費エネルギの低減を期待できる領域ＡＲ１と定めてから探索する領域を絞っていくことで、最大感度ポイントへ到達するまでの処理時間を短縮することができる。また、探索過程においてある探索ポイントにおける消費エネルギ低減レベルが予め定めた基準値を満たさなければ、領域ＡＲ０における消費エネルギ低減効果は極めて小さいと予想されるため、消費エネルギ低減レベルが予め定めた基準値を満たさない領域では、制御ゲインＫｒに関する最適化は不要であり、消費エネルギ低減レベルが予め定めた基準値以上である領域ＡＲ１の範囲内で制御ゲインＫｒに関する最適化を行えば良いため、各走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ）に応じた制御ゲイン調整の効率が向上する。なお、空力特性に関する感度が高い場合は、空力特性を考慮した車両１０の走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ）を考慮しながら制御ゲインを決定すればよい。

【0067】

次に、上記最大感度探索処理が終了して、車両１０の走行状態（車速Ｖ、風力Ｆｗ）及び制御ゲインが記憶部２３に記憶された場合の制御部２２の動作をさらに説明する。

【0068】

図１２に、ＣＰＵ４０により制御プログラム４８に含まれる配分プロセス５２が実行されて制御部２２として機能するコンピュータ４０の配分処理の流れの一例を示す。

【0069】

まず、ＣＰＵ４０は、ステップ１２０で、第１検出センサ２１Ａ、第２検出センサ２１Ｂ及び第３検出センサ２１Ｃの各々から入力された入力信号に基づいて、センサ値などの情報を取得する。ステップ１２０の処理は、取得部２２Ａの機能に対応する。

【0070】

次に、ＣＰＵ４０は、ステップ１２２で、取得した各種検出値を用いて、記憶部２３を参照して車両１０に作用する風力Ｆｗ（風向θｗ及び風速Ｖｗ）及び車速Ｖに対して、制御ゲインを変更して、駆動部１９の消費エネルギが小さくなる左右後輪１３，１４の駆動力の配分を決定する。次のステップ１２４では、決定したトルクを表す指令値（モータ指令トルク）を出力する。ステップ１２２の処理は、決定部２２Ｂの機能に対応し、ステップ１２４の処理は、出力部２２Ｃの機能に対応する。

【0071】

以上説明したように、本実施の形態によれば、左右の車輪に駆動力を配分する制御を行い風力等の外乱により発生するヨーレートｒを抑制しつつ、車両１０の消費エネルギを抑制することができる。

【0072】

なお、本実施形態では、風力Ｆｗをセンサにより直接計測する場合を説明したが、センサにより物理量を直接計測することに限定されない。つまり、風力Ｆｗ（その成分である風向θｗ及び風速Ｖｗ）は、センサにより検出することなく、車速Ｖ、ヨー加速度および操舵角δｆから推定することができる。車両ヨー慣性モーメントＩｚ、風力Ｆｗにより車両に発生するヨーモーメントＭｚｗ、トルクベクタリング機構により車両１０に発生するヨーモーメントＭｚｍ、操舵により車両１０に発生するヨーモーメントＭｚｓとヨー加速度ｄｒの関係について次の（４）式に示す。
Ｉz・ｄｒ＝Ｍzw（Ｖu，Ｖv，Ｖw，θｗ，ｒ）＋Ｍzm＋Ｍzs（Ｖu，Ｖv，ｒ，δf）
・・・（４）

【0073】

（４）式を用いて、次の（５）式の右辺の情報を取得可能であり、ヨーモーメントＭｚｗを求めることができ、ヨーモーメント係数は既知であり、車速Ｖおよびヨーレートｒは取得可能なため風力Ｆｗを逆算することができる。
Ｍzw（Ｖu，Ｖv，Ｖw，θｗ，ｒ）＝Ｉz・ｄｒ−Ｍzm−Ｍzs（Ｖu，Ｖv，ｒ，δf）
・・・（５）
これによって、制御部２２の制御ゲインは次の（６）式のような関数表現できる。
Ｋ（Ｖu，Ｖv，ｒ，ｄｒ，δｆ） ・・・（６）

【0074】

なお、上記では、外乱の一例である風力Ｆｗとして風向θｗ及び風速Ｖｗの各成分を用いた場合を説明したが、両方の成分を用いることに限定されない。例えば、風向θｗを予め定めた風向θｗ０に設定し、時々刻々と変化する風速Ｖｗのみを用いて近似的に風力Ｆｗを表してもよい。また、風向θｗ及び風速Ｖｗの各成分を予め定めた数の段階的な物理量に分類し、風向θｗ及び風速Ｖｗの少なくとも一方の物理量を、分類された一定範囲内で共通にしてもよい。また、風向θｗは、２次元に限定されるものではなく、３次元であってもよい。また、風力Ｆｗは、風向θｗ及び風速Ｖｗに限定されるものではなく、例えば断続的に風力Ｆｗが変化する場合や風向θｗ及び風速Ｖｗの少なくとも一方が継時的に変化する場合等の時間成分を含めてもよい。

【0075】

（第２実施形態）

【0076】

次に、第２実施形態を説明する。なお、第２実施形態は、第１実施形態と同様の構成のため、同一構成については同一符号を付して説明を省略する。

【0077】

図１３に、本実施形態に係る車両１０の駆動機構の構成の一例を示す。図１３に示す車両１０は、車輪に作用する駆動力を、左右輪に対して配分の調整が可能な機構のその他の一例として、インホイールモータ機構を適用したものある。本実施形態は、メインモータ１７及びサブモータ１８は当該モータが対応する左右後輪１３、１４の内部にモータ３０，３２が取り付けられる。

【0078】

インホイールモータ機構は、各車輪に直接モータが取り付けられているため、左右独立に駆動力を発生可能であり、前後方向の総駆動力は各モータトルクの和で決定される。図１３では左右後輪１３、１４にインホイールモータ機構を取り付けているが、左右前輪１１、１２でも、４輪すべてでも良い。

【0079】

本実施形態に係る左右後輪１３，１４によるトルク（駆動力）を次式に示す。
Ｆｌ＝（Ｔｌ／Ｒ）
Ｆｒ＝（Ｔｒ／Ｒ）
但し、Ｔｌ[Nm]はモータ３０のトルク（駆動力）、Ｔｒはモータ３２のトルク（駆動力）を表す。

【0080】

本実施形態は、トルクベクタリング機構と相違するインホイールモータ機構であるが、（１）式で表されるヨーモーメントＭｚを制御する点に相違はない。しかし、インホイールモータ機構は左右独立駆動であるため、次の式に示すモータトルクに関する座標変換を行う。

【数2】

・・・（７）

【0081】

つまり、トルクベクタリング機構の場合と同様に制御則に基づいて、Ｔｍ，Ｔｓを計算し、（７）式を用いてＴｌ，Ｔｒに変換すればよい。
また、トルクベクタリング機構の場合、要因グラフにおける消費エネルギサブグラフはＰｍ，Ｐｓから構成されているが、インホイールモータの場合は左右輪のインホイールモータの消費エネルギーを表すＰｌ，Ｐｒ に置き換わることになる。空力特性サブグラフおよび車両運動サブグラフは特に変更する必要はない。

【0082】

上記では、本発明を特定の実施形態について詳細に説明したが、本発明は係る実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内にて他の種々の実施形態をとることが可能である。

【0083】

なお、上記実施形態では、車輪に作用する駆動力を、左右輪に対して配分の調整が可能な機構の一例として、トルクベクタリング機構及びインホイールモータ機構を説明したが、トルクベクタリング機構及びインホイールモータ機構に限定されるものではなく、左右輪に対して配分の調整が可能な機構を備えていればよい。

【0084】

また、上記実施の形態では、記憶部に記憶したプログラムを実行することにより行われる処理を説明したが、プログラムの処理をハードウエアで実現してもよい。

【0085】

さらに、上記各実施形態における処理は、プログラムとして光ディスク等の記憶媒体等に記憶して流通するようにしてもよい。

【符号の説明】

【0086】

１０ 車両
１３，１４ 左右後輪
１５ 操舵装置
１６ 機構部
１７ メインモータ
１８ サブモータ
１９ 駆動部
２０ 走行制御装置
２１ 検出部
２２ 制御部
２３ 記憶部
２４ 演算部
３０，３２ モータ
４０ コンピュータ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】