特開 2023-169605 遠隔操作システム及び遠隔操作支援方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023169605

(43)【公開日】2023-11-30

(54)【発明の名称】遠隔操作システム及び遠隔操作支援方法

(51)【国際特許分類】

   B62D 1/24 20060101AFI20231122BHJP

   B62D 6/00 20060101ALI20231122BHJP

   G05D 1/02 20200101ALI20231122BHJP

   G05D 1/00 20060101ALI20231122BHJP

【ＦＩ】

B62D1/24

B62D6/00

G05D1/02 W

G05D1/00 B

G05D1/02 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022080827

(22)【出願日】2022-05-17

(71)【出願人】

【識別番号】521042770

【氏名又は名称】ウーブン・バイ・トヨタ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003199

【氏名又は名称】弁理士法人高田・高橋国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】末廣 優樹

【テーマコード（参考）】

3D030

3D232

5H301

【Ｆターム（参考）】

3D030EA26

3D232DA04

3D232DA23

3D232DA76

3D232DA82

3D232DA86

3D232EB12

3D232EC22

3D232GG01

5H301AA03

5H301BB05

5H301BB14

5H301CC03

5H301CC06

5H301CC10

5H301DD01

5H301DD06

5H301DD07

5H301DD15

5H301GG08

5H301GG09

5H301GG14

5H301HH01

5H301HH02

5H301JJ01

(57)【要約】

【課題】遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作において、状況に応じて操舵反力をフレキシブルに調整する。
【解決手段】遠隔操作システムは、遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する。遠隔操作システムは、移動体の実転舵角に相当する第１パラメータに基づいて第１反力制御量を算出する。また、遠隔操作システムは、移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、移動体の前方の路面状態を判定する。遠隔操作システムは、路面状態及び移動体の速度に応じて第１反力制御量を調整し、調整後の第１反力制御量に応じた操舵反力を遠隔オペレータが操作するハンドルに付与する。
【選択図】図１０

【特許請求の範囲】

【請求項1】

遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する遠隔操作システムであって、
１又は複数のプロセッサを備え、
前記１又は複数のプロセッサは、
前記移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、前記移動体の前方の路面状態を判定し、
前記移動体の実転舵角に相当する第１パラメータに基づいて第１反力制御量を算出し、
前記路面状態及び前記移動体の速度に応じて前記第１反力制御量を調整し、
調整後の前記第１反力制御量に応じた操舵反力を前記遠隔オペレータが操作するハンドルに付与する
ように構成されている
遠隔操作システム。

【請求項2】

請求項１に記載の遠隔操作システムであって、
前記路面状態は、路面粗さを含む
遠隔操作システム。

【請求項3】

請求項２に記載の遠隔操作システムであって、
前記路面粗さが閾値以上であり、且つ、前記速度が第１速度閾値以上である場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記操舵反力が減少するように前記第１反力制御量を調整する
遠隔操作システム。

【請求項4】

請求項２又は３に記載の遠隔操作システムであって、
前記路面粗さが閾値以上であり、且つ、前記速度が第１速度閾値未満である場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記操舵反力が減少しないように前記第１反力制御量を調整する
遠隔操作システム。

【請求項5】

請求項２又は３に記載の遠隔操作システムであって、
前記路面粗さが閾値未満であり、且つ、前記速度が第１速度閾値未満である場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記操舵反力が増加するように前記第１反力制御量を調整する
遠隔操作システム。

【請求項6】

請求項２又は３に記載の遠隔操作システムであって、
前記路面粗さが前記閾値未満であり、且つ、前記速度が第１速度閾値より高い第２速度閾値以上である場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記操舵反力が減少するように前記第１反力制御量を調整する
遠隔操作システム。

【請求項7】

請求項２又は３に記載の遠隔操作システムであって、
前記認識センサは、前記移動体の周囲の状況を示す画像を取得するカメラを含み、
前記１又は複数のプロセッサは、前記画像を分析することによって、前記移動体の前方の前記路面粗さを推定する
遠隔操作システム。

【請求項8】

請求項２又は３に記載の遠隔操作システムであって、
前記認識センサは、前記移動体の周囲の点群を取得するライダーを含み、
前記１又は複数のプロセッサは、前記移動体の前方の路面の前記点群の高さ分布に基づいて、前記移動体の前方の前記路面粗さを算出する
遠隔操作システム。

【請求項9】

請求項１に記載の遠隔操作システムであって、
前記路面状態は、路面の摩擦係数を含む
遠隔操作システム。

【請求項10】

請求項９に記載の遠隔操作システムであって、
前記摩擦係数が閾値未満である場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記操舵反力が減少するように前記第１反力制御量を調整する
遠隔操作システム。

【請求項11】

請求項９又は１０に記載の遠隔操作システムであって、
前記摩擦係数が閾値以上であり、且つ、前記速度が第１速度閾値未満である場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記操舵反力が増加するように前記第１反力制御量を調整する
遠隔操作システム。

【請求項12】

請求項９又は１０に記載の遠隔操作システムであって、
前記路面粗さが前記閾値以上であり、且つ、前記速度が前記第１速度閾値より高い第２速度閾値以上である場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記操舵反力が減少するように前記第１反力制御量を調整する
遠隔操作システム。

【請求項13】

遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する遠隔操作支援方法であって、
前記移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、前記移動体の前方の路面状態を判定することと、
前記移動体の実転舵角に相当する第１パラメータに基づいて第１反力制御量を算出することと、
前記路面状態及び前記移動体の速度に応じて前記第１反力制御量を調整することと、
調整後の前記第１反力制御量に応じた操舵反力を前記遠隔オペレータが操作するハンドルに付与することと
を含む
遠隔操作支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、移動体と、移動体を遠隔操縦する遠隔操縦装置とを備える遠隔操縦システムを開示している。移動体は、前方を撮影する広角カメラを備える。また、移動体は、前方の注視地点の注視用画像を抽出する。遠隔操縦装置は、広角カメラにより撮影される運転用画像と共に注視用画像を表示部に表示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１７－０２１５１７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作において、ステアバイワイヤ（Steer-By-Wire）車両の場合と同様に、操舵反力を遠隔オペレータ側のハンドルに付与することが考えられる。操舵反力により、遠隔オペレータは、移動体の実際の走行に即した操舵フィーリングを得ることができる。

【0005】

但し、移動体が凹凸路面を走行する場合、その路面の凹凸によりハンドルがとられ、遠隔オペレータが操舵操作を安定的に行いづらくなるおそれがある。遠隔オペレータによる操舵操作が不安定になると、遠隔操作の対象である移動体の走行も不安定になるおそれがある。その一方で、移動体がオフロードを極低速で走行する場合、遠隔オペレータがオフロードの手応えを感じたいというニーズも考えられる。遠隔操作における操舵反力制御については改善の余地がある。

【0006】

本開示の１つの目的は、遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作において、状況に応じて操舵反力をフレキシブルに調整することができる技術を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

第１の観点は、遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する遠隔操作システムに関連する。
遠隔操作システムは、１又は複数のプロセッサを備える。
１又は複数のプロセッサは、
移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、移動体の前方の路面状態を判定し、
移動体の実転舵角に相当する第１パラメータに基づいて第１反力制御量を算出し、
路面状態及び移動体の速度に応じて第１反力制御量を調整し、
調整後の第１反力制御量に応じた操舵反力を遠隔オペレータが操作するハンドルに付与する
ように構成されている。

【0008】

第２の観点は、遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する遠隔操作支援方法に関連する。
遠隔操作支援方法は、
移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、移動体の前方の路面状態を判定することと、
移動体の実転舵角に相当する第１パラメータに基づいて第１反力制御量を算出することと、
路面状態及び移動体の速度に応じて第１反力制御量を調整することと、
調整後の第１反力制御量に応じた操舵反力を遠隔オペレータが操作するハンドルに付与することと
を含む。

【発明の効果】

【0009】

本開示によれば、移動体の前方の路面状態及び移動体の速度に応じて操舵反力が調整される。つまり、状況に応じて操舵反力がフレキシブルに調整される。従って、遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作性が向上する。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本開示の実施の形態に係る遠隔操作システムの構成例を示す概略図である。

【図2】本開示の実施の形態に係る車両の構成例を示すブロック図である。

【図3】本開示の実施の形態に係るセンサ群と運転環境情報の例を示すブロック図である。

【図4】本開示の実施の形態に係る遠隔オペレータ端末の構成例を示すブロック図である。

【図5】本開示の実施の形態に係る操舵反力制御の概要を説明するためのブロック図である。

【図6】反力制御量算出部の比較例を示すブロック図である。

【図7】本開示の実施の形態に係る反力制御量算出部の構成例を示すブロック図である。

【図8】本開示の実施の形態に係る路面状態判定処理を説明するための概念図である。

【図9】本開示の実施の形態に係る基本制御量算出部の構成例を示すブロック図である。

【図10】本開示の実施の形態に係る操舵反力制御の一例を説明するための図である。

【図11】本開示の実施の形態に係る操舵反力制御の変形例を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

添付図面を参照して、本開示の実施の形態を説明する。

【0012】

１．遠隔操作システムの概要
移動体の遠隔操作（遠隔運転）について考える。特に、地上を走行する移動体の遠隔操作について考える。そのような移動体としては、車両、ロボット、等が例示される。車両は、自動運転車両であってもよいし、ドライバが運転する車両であってもよい。ロボットとしては、物流ロボット、作業ロボット、等が例示される。

【0013】

一例として、以下の説明においては、遠隔操作の対象である移動体が車両である場合について考える。一般化する場合には、以下の説明における「車両」を「移動体」で読み替えるものとする。

【0014】

図１は、本実施の形態に係る遠隔操作システム１の構成例を示す概略図である。遠隔操作システム１は、車両１００、遠隔オペレータ端末２００、及び管理装置３００を含んでいる。車両１００は、遠隔操作の対象である。遠隔オペレータ端末２００は、遠隔オペレータＯが車両１００を遠隔操作する際に使用する端末装置である。遠隔オペレータ端末２００を遠隔操作ＨＭＩ（Human Machine Interface）と言うこともできる。管理装置３００は、遠隔操作システム１の管理を行う。典型的には、管理装置３００は、クラウド上の管理サーバである。管理サーバは、分散処理を行う複数のサーバにより構成されていてもよい。

【0015】

車両１００、遠隔オペレータ端末２００、及び管理装置３００は、通信ネットワークを介して互いに通信可能である。車両１００と遠隔オペレータ端末２００は、管理装置３００を介して互いに通信可能である。また、車両１００と遠隔オペレータ端末２００は、管理装置３００を介さずに直接通信を行ってもよい。

【0016】

車両１００には、カメラを含む各種センサが搭載されている。カメラは、車両１００の周囲の状況を示す画像を取得する。車両情報ＶＣＬは、各種センサにより得られる情報を含み、少なくともカメラにより得られる画像を含む。車両１００は、車両情報ＶＣＬを遠隔オペレータ端末２００に送信する。

【0017】

遠隔オペレータ端末２００は、車両１００から送信された車両情報ＶＣＬを受け取る。遠隔オペレータ端末２００は、車両情報ＶＣＬを遠隔オペレータＯに提示する。具体的には、遠隔オペレータ端末２００は、表示装置を備えており、画像情報等を表示装置に表示する。遠隔オペレータＯは、表示された情報をみて、車両１００の周囲の状況を認識し、車両１００の遠隔操作を行う。遠隔操作情報ＯＰＥは、遠隔オペレータＯによる遠隔操作に関する情報である。例えば、遠隔操作情報ＯＰＥは、遠隔オペレータＯによる操作量を含む。遠隔オペレータ端末２００は、遠隔操作情報ＯＰＥを車両１００に送信する。

【0018】

車両１００は、遠隔オペレータ端末２００から送信された遠隔操作情報ＯＰＥを受け取る。車両１００は、受け取った遠隔操作情報ＯＰＥに従って車両走行制御を行う。このようにして、車両１００の遠隔操作が実現される。

【0019】

２．車両の例
２－１．構成例
図２は、本実施の形態に係る車両１００の構成例を示すブロック図である。車両１００は、通信装置１１０、センサ群１２０、走行装置１３０、及び制御装置１５０を備えている。

【0020】

通信装置１１０は、車両１００の外部と通信を行う。例えば、通信装置１１０は、遠隔オペレータ端末２００や管理装置３００と通信を行う。

【0021】

センサ群１２０は、車両１００の周辺の状況、車両１００の状態、等を検出する。センサ群１２０の具体例は後述される。

【0022】

走行装置１３０は、駆動装置、制動装置、及び転舵装置を含んでいる。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置は、制動力を発生させる。

【0023】

転舵装置は、車両１００の車輪を転舵する。より詳細には、転舵装置は、車輪を転舵するための転舵アクチュエータ１３５を含んでいる。例えば、転舵アクチュエータ１３５は転舵モータである。転舵モータのロータは、減速機を介して転舵軸に連結されている。転舵軸は、車輪に連結されている。転舵モータが回転すると、その回転運動は転舵軸の直線運動に変換され、それにより車輪が転舵される。転舵装置は、パワーステアリング（EPS: Electric Power Steering）装置とも呼ばれる。

【0024】

制御装置１５０は、車両１００を制御するコンピュータである。制御装置１５０は、１又は複数のプロセッサ１５１（以下、単にプロセッサ１５１と呼ぶ）と１又は複数の記憶装置１５２（以下、単に記憶装置１５２と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ１５１は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ１５１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。記憶装置１５２は、プロセッサ１５１による処理に必要な各種情報を格納する。記憶装置１５２としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、等が例示される。制御装置１５０は、１又は複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）を含んでいてもよい。

【0025】

車両制御プログラムＰＲＯＧ１は、プロセッサ１５１によって実行されるコンピュータプログラムである。プロセッサ１５１が車両制御プログラムＰＲＯＧ１を実行することにより、制御装置１５０の機能が実現される。車両制御プログラムＰＲＯＧ１は、記憶装置１５２に格納される。あるいは、車両制御プログラムＰＲＯＧ１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。

【0026】

２－２．運転環境情報
制御装置１５０は、センサ群１２０を用いて、車両１００の運転環境を示す運転環境情報ＥＮＶを取得する。運転環境情報ＥＮＶは、記憶装置１５２に格納される。

【0027】

図３は、センサ群１２０と運転環境情報ＥＮＶの例を示すブロック図である。センサ群１２０は、認識センサ１２１、車両状態センサ１２４、位置センサ１２７、等を含んでいる。運転環境情報ＥＮＶは、周辺状況情報ＳＵＲ、車両状態情報ＳＴＡ、位置情報ＰＯＳ、等を含んでいる。

【0028】

認識センサ１２１は、車両１００の周囲の状況を認識（検出）する。例えば、認識センサ１２１は、車両１００の周囲の状況を示す画像ＩＭＧを取得するカメラ１２２を含んでいる。認識センサ１２１は、ライダー（LIDAR： Laser Imaging Detection and Ranging）１２３を含んでいてもよい。認識センサ１２１は、レーダを含んでいてもよい。

【0029】

周辺状況情報ＳＵＲは、認識センサ１２１による認識結果、すなわち、車両１００の周囲の状況を示す情報である。例えば、周辺状況情報ＳＵＲは、カメラ１２２によって得られる画像ＩＭＧを含んでいる。周辺状況情報ＳＵＲは、ライダーによって得られる点群情報ＰＣを含んでいてもよい。

【0030】

周辺状況情報ＳＵＲは、車両１００の周囲の物体に関する物体情報を含んでいてもよい。車両１００の周囲の物体としては、歩行者、他車両（先行車両、駐車車両、等）、白線、信号、標識、路側構造物、等が例示される。物体情報は、車両１００に対する物体の相対位置及び相対速度を示す。例えば、カメラ１２２によって得られた画像ＩＭＧを解析することによって、物体を識別し、その物体の相対位置を算出することができる。また、ライダー１２３によって得られた点群情報ＰＣに基づいて、物体を識別し、その物体の相対位置と相対速度を取得することもできる。

【0031】

車両状態センサ１２４は、車両１００の状態を検出する。車両状態情報ＳＴＡは、車両状態センサ１２４によって検出される車両１００の状態を示す。

【0032】

車両状態センサ１２４は、転舵角センサ１２５を含んでいる。転舵角センサ１２５は、車両１００の車輪の実転舵角δａを検出する。例えば、転舵角センサ１２５は、転舵アクチュエータ１３５（転舵モータ）の回転角を検出する回転角センサを含んでいる。転舵モータの回転角が実転舵角δａに相当する。他の例として、ピニオン角が実転舵角δａとして用いられてもよい。車両状態センサ１２４は、転舵アクチュエータ１３５を駆動する転舵電流を検出する電流センサを含んでいてもよい。転舵電流も実転舵角δａに関連する。

【0033】

また、車両状態センサ１２４は、速度センサ１２６を含んでいる。速度センサ１２６は、車両１００の車速Ｖを検出する。その他、車両状態センサ１２４は、ヨーレートセンサ、加速度センサ、等を含んでいてもよい。

【0034】

位置センサ１２７は、車両１００の位置及び方位を検出する。例えば、位置センサ１２７は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を含んでいる。位置情報ＰＯＳは、位置センサ１２７により得られる車両１００の位置及び方位を示す。地図情報と周辺状況情報ＳＵＲ（物体情報）を用いた自己位置推定処理（Localization）により、高精度な位置情報ＰＯＳが取得されてもよい。

【0035】

２－３．車両走行制御
制御装置１５０は、車両１００の走行を制御する車両走行制御を実行する。車両走行制御は、転舵制御、駆動制御、及び制動制御を含む。制御装置１５０は、走行装置１３０を制御することによって車両走行制御を実行する。具体的には、制御装置１５０は、転舵装置を制御することによって転舵制御を実行する。また、制御装置１５０は、駆動装置を制御することによって加速制御を実行する。また、制御装置１５０は、制動装置を制御することによって減速制御を実行する。

【0036】

制御装置１５０は、運転環境情報ＥＮＶに基づいて自動運転制御を行ってもよい。より詳細には、制御装置１５０は、運転環境情報ＥＮＶに基づいて、車両１００の走行プランを生成する。走行プランとしては、現在の走行車線を維持する、車線変更を行う、右左折を行う、障害物を回避する、等が例示される。更に、制御装置１５０は、運転環境情報ＥＮＶに基づいて、車両１００が走行プランに従って走行するために必要な目標トラジェクトリを生成する。目標トラジェクトリは、目標位置及び目標速度を含んでいる。そして、制御装置１５０は、車両１００が目標トラジェクトリに追従するように車両走行制御を行う。

【0037】

２－４．遠隔操作に関連する処理
車両１００の遠隔操作が行われる場合、制御装置１５０は、通信装置１１０を介して遠隔オペレータ端末２００と通信を行う。

【0038】

制御装置１５０は、車両情報ＶＣＬを遠隔オペレータ端末２００に送信する。車両情報ＶＣＬは、遠隔オペレータＯによる遠隔操作に必要な情報であり、上述の運転環境情報ＥＮＶの少なくとも一部を含んでいる。例えば、車両情報ＶＣＬは、カメラ１２２によって得られる画像ＩＭＧを含んでいる。車両情報ＶＣＬは、点群情報ＰＣや物体情報等の周辺状況情報ＳＵＲを含んでいてもよい。車両情報ＶＣＬは、車両状態情報ＳＴＡを含んでいてもよい。車両情報ＶＣＬは、位置情報ＰＯＳを含んでいてもよい。

【0039】

また、制御装置１５０は、遠隔操作情報ＯＰＥを遠隔オペレータ端末２００から受信する。遠隔操作情報ＯＰＥは、遠隔オペレータＯによる遠隔操作に関する情報である。例えば、遠隔操作情報ＯＰＥは、遠隔オペレータＯによる操作量を含む。制御装置１５０は、受信した遠隔操作情報ＯＰＥに従って車両走行制御を行う。

【0040】

３．遠隔オペレータ端末の例
図４は、本実施の形態に係る遠隔オペレータ端末２００の構成例を示すブロック図である。遠隔オペレータ端末２００は、通信装置２１０、表示装置２２０、遠隔操作部材２３０、反力アクチュエータ２４０、及び制御装置２５０を含んでいる。

【0041】

通信装置２１０は、車両１００及び管理装置３００と通信を行う。

【0042】

表示装置２２０は、各種情報を表示することにより、各種情報を遠隔オペレータＯに提示する。

【0043】

遠隔操作部材２３０は、遠隔オペレータＯが車両１００を遠隔操作する際に操作する部材である。遠隔操作部材２３０は、ハンドル２３５（ステアリングホイール）、アクセルペダル、ブレーキペダル、方向指示器、等を含んでいる。

【0044】

操作量センサ２３７は、遠隔操作部材２３０の操作量を検出する。例えば、操作量センサ２３７は、ハンドル２３５の操舵角であるハンドル角θｓを検出する操舵角センサを含んでいる。操作量センサ２３７は、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサを含んでいてもよい。また、操作量センサ２３７は、アクセルペダルやブレーキペダルのストロークを検出するストロークセンサを含んでいる。

【0045】

反力アクチュエータ２４０は、ハンドル２３５に操舵反力を付与する。例えば、反力アクチュエータ２４０は、反力モータである。反力モータのロータは、減速機を介してハンドル２３５に連結されている。反力モータの回転により、ハンドル２３５に操舵反力を付与することができる。反力アクチュエータ２４０の動作は、制御装置２５０によって制御される。

【0046】

制御装置２５０は、遠隔オペレータ端末２００を制御する。制御装置２５０は、１又は複数のプロセッサ２５１（以下、単にプロセッサ２５１と呼ぶ）と１又は複数の記憶装置２５２（以下、単に記憶装置２５２と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ２５１は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ２５１は、ＣＰＵを含んでいる。記憶装置２５２は、プロセッサ２５１による処理に必要な各種情報を格納する。記憶装置２５２としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、等が例示される。

【0047】

遠隔操作プログラムＰＲＯＧ２は、プロセッサ２５１によって実行されるコンピュータプログラムである。プロセッサ２５１が遠隔操作プログラムＰＲＯＧ２を実行することにより、制御装置２５０の機能が実現される。遠隔操作プログラムＰＲＯＧ２は、記憶装置２５２に格納される。あるいは、遠隔操作プログラムＰＲＯＧ２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。遠隔操作プログラムＰＲＯＧ２は、ネットワーク経由で提供されてもよい。

【0048】

制御装置２５０は、通信装置２１０を介して、車両１００と通信を行う。制御装置２５０は、車両１００から送信される車両情報ＶＣＬを受信する。制御装置２５０は、画像ＩＭＧを含む車両情報ＶＣＬを表示装置２２０に表示することによって、車両情報ＶＣＬを遠隔オペレータＯに提示する。遠隔オペレータＯは、表示装置２２０に表示される車両情報ＶＣＬに基づいて、車両１００の状態や周囲の状況を認識することができる。

【0049】

遠隔オペレータＯは、遠隔操作部材２３０を操作する。遠隔操作部材２３０の操作量は、操作量センサ２３７によって検出される。制御装置２５０は、遠隔操作部材２３０の操作量を反映した遠隔操作情報ＯＰＥを生成する。例えば、遠隔操作情報ＯＰＥは、ハンドル２３５のハンドル角θｓを含んでいてもよい。ハンドル角θｓは、遠隔オペレータＯによるハンドル２３５の操作量に相当する。遠隔操作情報ＯＰＥは、操舵トルクを含んでいてもよい。遠隔操作情報ＯＰＥは、アクセルペダルやブレーキペダルのストローク量を含んでいてもよい。制御装置２５０は、遠隔操作情報ＯＰＥを通信装置２１０を介して車両１００に送信する。

【0050】

更に、制御装置２５０は、反力アクチュエータ２４０を制御して、ハンドル２３５に操舵反力を付与する。ハンドル２３５を操作する遠隔オペレータＯは、ハンドル２３５に付与される操舵反力を感じる。

【0051】

４．操舵反力制御
以下、本実施の形態に係る遠隔操作システム１による操舵反力制御について更に詳しく説明する。遠隔操作システム１は、操舵反力制御を通して、遠隔オペレータＯによる遠隔操作を支援していると言える。

【0052】

図５は、本実施の形態に係る操舵反力制御の概要を説明するためのブロック図である。遠隔操作システム１は、「反力制御量算出部４００」を含んでいる。反力制御量算出部４００は、反力アクチュエータ２４０を制御するための「反力制御量ＣＯＮ」を算出する。反力制御量ＣＯＮとしては、反力アクチュエータ２４０の目標トルク、目標駆動電流、等が例示される。反力アクチュエータ２４０は、反力制御量ＣＯＮに従って制御され、反力制御量ＣＯＮに応じた操舵反力をハンドル２３５に付与する。

【0053】

尚、反力制御量算出部４００は、遠隔操作システム１の構成要素のいずれによって実現されてもよい。車両１００、遠隔オペレータ端末２００、及び管理装置３００は、互いに通信可能であり、反力制御量ＣＯＮの算出に必要な情報をやり取りできるからである。

【0054】

例えば、反力制御量算出部４００は、遠隔オペレータ端末２００に含まれている。

【0055】

他の例として、反力制御量算出部４００は、車両１００に含まれていてもよい。その場合、遠隔オペレータ端末２００は、車両１００側の反力制御量算出部４００によって算出される反力制御量ＣＯＮを通信を介して受け取る。

【0056】

更に他の例として、反力制御量算出部４００の機能は、車両１００と遠隔オペレータ端末２００に分散されていてもよい。つまり、車両１００と遠隔オペレータ端末２００との協働により反力制御量算出部４００が実現されてもよい。

【0057】

更に他の例として、反力制御量算出部４００の少なくとも一部が管理装置３００に含まれていもよい。

【0058】

一般化すれば、反力制御量算出部４００は、遠隔操作システム１に含まれる１又は複数のプロセッサと１又は複数の記憶装置により実現される。

【0059】

４－１．比較例
図６は、反力制御量算出部４００の比較例を示すブロック図である。反力制御量算出部４００は、第１パラメータ取得部４１０、基本制御量算出部４４０Ａ、ダンピング制御量算出部４５０、及び加算部４６０を含んでいる。

【0060】

第１パラメータ取得部４１０は、車両１００の実転舵角δａに相当する「第１パラメータＰ１」を取得する。例えば、第１パラメータＰ１は、車両１００の実転舵角δａである。他の例として、第１パラメータＰ１は、車両１００の転舵アクチュエータ１３５を駆動する転舵電流であってもよい。第１パラメータ取得部４１０は、車両情報ＶＣＬから第１パラメータＰ１を取得することができる。

【0061】

基本制御量算出部４４０Ａは、基本的な操舵反力成分を生成するための基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。例えば、基本的な操舵反力成分は、車輪にかかるセルフアライニングトルクに相当するばね成分を含む。基本制御量算出部４４０Ａは、車両１００の実転舵角δａに関連する第１パラメータＰ１に基づいて、基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。例えば、実転舵角δａが増加するにつれて、基本制御量ＣＯＮ－Ｂは大きくなる。基本制御量算出部４４０Ａは、車速Ｖも考慮して、第１パラメータＰ１と車速Ｖに基づいて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出してもよい。

【0062】

ダンピング制御量算出部４５０は、遠隔操作情報ＯＰＥに含まれるハンドル角θｓを取得する。そして、ダンピング制御量算出部４５０は、ハンドル２３５の操舵速度（ｄθｓ／ｄｔ）に応じたダンピング成分を生成するためのダンピング制御量ＣＯＮ－Ｄを算出する。

【0063】

ばね成分やダンピング成分以外の操舵反力成分が生成されてもよい。

【0064】

加算部４６０は、基本制御量ＣＯＮ－Ｂ、ダンピング制御量ＣＯＮ－Ｄ等を加算することによって、最終的な反力制御量ＣＯＮを算出する。

【0065】

４－２．課題
上述の比較例に係る操舵反力制御により、遠隔オペレータＯは、車両１００の実際の走行に即した操舵フィーリングを得ることができる。但し、車両１００が凹凸路面を走行する場合、その路面の凹凸によりハンドル２３５がとられ、遠隔オペレータＯが操舵操作を安定的に行いづらくなるおそれがある。遠隔オペレータＯによる操舵操作が不安定になると、遠隔操作の対象である車両１００の走行も不安定になるおそれがある。

【0066】

特に、遠隔操作の場合、車両１００と遠隔オペレータ端末２００との間に通信遅延が存在する。通信遅延の存在により、遠隔オペレータＯによる車両１００の遠隔操作はぎこちなくなる可能性がある。そのような状況において、路面凹凸という“外乱”によって遠隔オペレータＯの遠隔操作が更に乱されるといった事態は回避することが望ましい。

【0067】

その一方で、車両１００がオフロードを極低速で走行する場合、遠隔オペレータＯがオフロードの手応えを感じたいというニーズも考えられる。よって、状況に応じて操舵反力をフレキシブルに調整することができる技術が望まれる。

【0068】

４－３．路面状態と車速を考慮した操舵反力制御
図７は、本実施の形態に係る反力制御量算出部４００の構成例を示すブロック図である。反力制御量算出部４００は、第１パラメータ取得部４１０、速度取得部４２０、路面状態判定部４３０、基本制御量算出部４４０、ダンピング制御量算出部４５０、及び加算部４６０を含んでいる。ダンピング制御量算出部４５０及び加算部４６０は、上述の比較例の場合と同様である。

【0069】

第１パラメータ取得部４１０は、上述の比較例の場合と同様である。すなわち、第１パラメータ取得部４１０は、車両１００の実転舵角δａに相当する「第１パラメータＰ１」を取得する。例えば、第１パラメータＰ１は、車両１００の実転舵角δａである。他の例として、第１パラメータＰ１は、車両１００の転舵アクチュエータ１３５を駆動する転舵電流であってもよい。第１パラメータ取得部４１０は、車両情報ＶＣＬから第１パラメータＰ１を取得することができる。

【0070】

速度取得部４２０は、車両１００の車速Ｖを取得する。車速Ｖは車両情報ＶＣＬから得られる。

【0071】

路面状態判定部４３０は、車両１００の前方の路面状態が一定条件を満たすか否かを判定する。本実施の形態では、路面状態として「路面粗さ（road surface roughness）」を考える。路面粗さＲは、路面の凹凸度合いと言うこともできる。路面粗さＲが高いほど、その路面の凹凸度合いは高い。路面状態判定部４３０は、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定する。つまり、路面状態判定部４３０は、車両１００の前方の路面が凹凸路面であるか否かを判定する。

【0072】

図８は、路面状態判定処理を説明するための概念図である。上述の通り、車両１００には、車両１００の周囲の状況を認識する認識センサ１２１が搭載されている。周辺状況情報ＳＵＲは、認識センサ１２１による認識結果を示す。路面状態判定部４３０は、周辺状況情報ＳＵＲに基づいて、車両１００の前方の所定範囲における路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定する。

【0073】

例えば、周辺状況情報ＳＵＲは、カメラ１２２に得られる画像ＩＭＧを含んでいる。路面状態判定部４３０は、画像ＩＭＧを分析することによって、車両１００の前方の所定範囲における路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定する。例えば、様々なシーンにおける画像ＩＭＧと路面粗さＲとの組み合わせを示す多量の学習データが用意され、その学習データを用いた機械学習によって画像認識ＡＩ（Artificial Intelligence）が予め用意される。画像認識ＡＩは、画像ＩＭＧを入力し、その画像ＩＭＧに含まれる路面の路面粗さＲを出力する。あるいは、画像認識ＡＩは、画像ＩＭＧを入力し、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを示す情報を出力してもよい。路面状態判定部４３０は、画像認識ＡＩを利用して、車両１００の前方の路面粗さＲを推定することができる。あるいは、路面状態判定部４３０は、画像認識ＡＩを利用して、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定することができる。

【0074】

他の例として、周辺状況情報ＳＵＲは、ライダー１２３によって得られる点群情報ＰＣを含んでいる。点群情報ＰＣは、車両１００に対する各計測点の相対位置（方向、相対距離）を含んでいる。よって、点群情報ＰＣから、点群の高さ分布を取得することができる。路面状態判定部４３０は、点群情報ＰＣで示される点群から、車両１００の前方の所定範囲における路面を表す路面点群を抽出する。続いて、路面状態判定部４３０は、路面点群の点群情報ＰＣに基づいて、路面点群の高さ分布を取得する。そして、路面状態判定部４３０は、路面点群の高さ分布の分散に基づいて、車両１００の前方の路面粗さＲを算出する。路面点群の高さ分布の分散が大きくなるにつれて、路面粗さＲは大きくなる。路面状態判定部４３０は、このようにして算出された路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定する。

【0075】

路面状態判定部４３０は、路面状態情報ＲＳを出力する。路面状態情報ＲＳは、車両１００の前方の路面粗さＲを含む。路面状態情報ＲＳは、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるかを示す路面状態フラグを含んでいてもよい。

【0076】

基本制御量算出部４４０は、基本的な操舵反力成分を生成するための基本制御量ＣＯＮ－Ｂ（「第１反力制御量」）を算出する。例えば、基本的な操舵反力成分は、車輪にかかるセルフアライニングトルクに相当するばね成分を含む。基本制御量算出部４４０は、第１パラメータＰ１、車速Ｖ、及び路面状態情報ＲＳを受け取る。基本制御量算出部４４０は、第１パラメータＰ１に基づいて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出し、更に、路面状態情報ＲＳ及び車速Ｖに応じて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを適宜調整する。「調整」を「補正」と言い換えることもできる。

【0077】

図９は、基本制御量算出部４４０の構成例を示すブロック図である。基本制御量算出部４４０は、制御量算出部４４１、ゲイン設定部４４２、及び乗算部４４３を含んでいる。

【0078】

制御量算出部４４１は、車両１００の実転舵角δａに相当する第１パラメータＰ１に基づいて、基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。例えば、実転舵角δａが増加するにつれて、基本制御量ＣＯＮ－Ｂは大きくなる。制御量算出部４４１は、車速Ｖも考慮して、第１パラメータＰ１と車速Ｖに基づいて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出してもよい。制御量算出部４４１から出力される基本制御量ＣＯＮ－Ｂ、すなわち、調整前の基本制御量ＣＯＮ－Ｂを、便宜上、「基本制御量ＣＯＮ－Ｂ０」と呼ぶ。

【0079】

ゲイン設定部４４２は、路面状態情報ＲＳ及び車速Ｖの情報を受け取る。ゲイン設定部４４２は、路面粗さＲ及び車速Ｖに応じてゲインＧを設定する。乗算部４４３は、調整前の基本制御量ＣＯＮ－Ｂ０にゲインＧを掛けることによって、基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。つまり、ゲインＧにより基本制御量ＣＯＮ－Ｂが調整される。ゲインＧが１より大きいことは、操舵反力が増加するように基本制御量ＣＯＮ－Ｂが調整されることを意味する。ゲインＧが１より小さいことは、操舵反力が減少するように基本制御量ＣＯＮ－Ｂが調整されることを意味する。ゲインＧ＝１の場合、調整前の基本制御量ＣＯＮ－Ｂ０と調整後の基本制御量ＣＯＮ－Ｂは同じであり、調整幅（補正幅）はゼロである。ゲインＧ＝１の場合も、「調整（補正）」の概念に含まれるとする。

【0080】

このように、基本制御量算出部４４０は、車両１００の前方の路面粗さＲ及び車速Ｖに応じて、基本制御量ＣＯＮ－Ｂすなわち操舵反力を調整する。つまり、基本制御量算出部４４０は、状況に応じて基本制御量ＣＯＮ－Ｂすなわち操舵反力を調整する。以下、操舵反力の調整例を説明する。

【0081】

４－４．調整例
図１０は、路面粗さＲと車速Ｖに応じた操舵反力の調整例を示している。

【0082】

第１速度閾値Ｖｔｈ１は、極低速走行と低速走行を区別するための閾値である。例えば、第１速度閾値Ｖｔｈ１は３．６ｋｍ／ｈである。車速Ｖが第１速度閾値Ｖｔｈ１未満である場合（Ｖ＜Ｖｔｈ１）、車両１００は極低速で走行していると判定される。第２速度閾値Ｖｔｈ２は、低速走行とそれ以上を区別するための閾値であり、第１速度閾値Ｖｔｈ１よりも高い。例えば、第２速度閾値Ｖｔｈ２は７．２ｋｍ／ｈである。車速Ｖが第２速度閾値Ｖｔｈ２未満である場合（Ｖ＜Ｖｔｈ２）、車両１００は低速で走行していると判定される。

【0083】

４－４－１．Ｒ≧Ｒｔｈの場合
まず、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合、つまり、路面凹凸が大きい場合について考える。

【0084】

路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であり、且つ、車速Ｖが第１速度閾値Ｖｔｈ１以上である場合（Ｒ≧Ｒｔｈ、Ｖ≧Ｖｔｈ１）、ゲインＧは１未満に設定される（Ｇ＜１）。つまり、ハンドル２３５に付与される操舵反力が減少するように基本制御量ＣＯＮ－Ｂが調整される。よって、車両１００が凹凸路面を走行する状況において、路面凹凸（外乱）が遠隔オペレータＯ側に伝わることが抑制される。その結果、ハンドル２３５が取られることが抑制され、遠隔オペレータＯによる遠隔操作（操舵操作）の安定性が確保される。遠隔オペレータＯによる遠隔操作の安定性が確保されるため、車両１００の走行安定性も確保される。

【0085】

特に、遠隔操作の場合、車両１００と遠隔オペレータ端末２００との間に通信遅延が存在する。通信遅延の存在により、遠隔オペレータＯによる車両１００の遠隔操作はぎこちなくなる可能性がある。そのような状況において、路面凹凸という“外乱”によって遠隔オペレータＯの遠隔操作が更に乱されることが回避される。

【0086】

また、本実施の形態では、車両１００の真下の路面粗さＲではなく、車両１００の前方の路面粗さＲが考慮される。これにより、路面凹凸（外乱）の影響が遠隔オペレータＯ側に伝わることをより確実に防止することが可能となる。

【0087】

その一方で、車両１００がオフロードを極低速で走行する場合、遠隔オペレータＯがオフロードの手応えを感じたいというニーズも考えられる。そこで、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であり、且つ、車速Ｖが第１速度閾値Ｖｔｈ１未満である場合（Ｒ≧Ｒｔｈ、Ｖ＜Ｖｔｈ１）、ゲインＧは１以上に設定される（Ｇ≧１）。例えば、ゲインＧは１に設定される（Ｇ＝１）。つまり、ハンドル２３５に付与される操舵反力が少なくとも減少しないように基本制御量ＣＯＮ－Ｂが調整される。これにより、遠隔オペレータＯは、オフロード等の凹凸路面の手応えを効果的に感じることができる。尚、極低速走行の場合、仮に車両１００の走行安定性が低下したとしても、直ぐに停車させることが可能である。

【0088】

４－４－２．Ｒ＜Ｒｔｈの場合
次に、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満である場合、つまり、路面凹凸が小さい場合について考える。

【0089】

路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満であり、且つ、車速Ｖが第１速度閾値Ｖｔｈ１以上、第２速度閾値Ｖｔｈ２未満である場合（Ｒ＜Ｒｔｈ、Ｖｔｈ１≦Ｖ＜Ｖｔｈ２）、ゲインＧは１に設定される（Ｇ＝１）。つまり、基本制御量ＣＯＮ－Ｂの調整幅はゼロに設定される。これにより、遠隔オペレータＯは、車両１００の実際の走行に即した操舵フィーリングを得ることができる。

【0090】

路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満であり、且つ、車速Ｖが第２速度閾値Ｖｔｈ２以上である場合（Ｒ＜Ｒｔｈ、Ｖ≧Ｖｔｈ２）、ゲインＧは１未満に設定される（Ｇ＜１）。つまり、ハンドル２３５に付与される操舵反力が減少するように基本制御量ＣＯＮ－Ｂが調整される。例えば、高速走行時の横風も、操舵操作に影響を与える“外乱”となり得る。ゲインＧを１未満に設定することにより、そのような外乱が遠隔オペレータＯ側に伝わることを抑制することが可能となる。

【0091】

路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満であり、且つ、車速Ｖが第１速度閾値Ｖｔｈ１未満である場合（Ｒ＜Ｒｔｈ、Ｖ＜Ｖｔｈ１）、ゲインＧは１より大きくなるように設定される（Ｇ＞１）。つまり、ハンドル２３５に付与される操舵反力が増加するように基本制御量ＣＯＮ－Ｂが調整される。例えば、極低速走行時に低い縁石と車輪が接触した場合、その情報が増幅されて遠隔オペレータ側に伝わる。これにより、遠隔オペレータは、低い縁石であってもその存在をはっきり認識することが可能となる。

【0092】

４－５．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、車両１００の前方の路面状態（路面粗さＲ）と車速Ｖに応じて操舵反力が調整される。つまり、状況に応じて操舵反力がフレキシブルに調整される。従って、遠隔オペレータＯによる車両１００の遠隔操作性が向上する。

【0093】

５．変形例
変形例では、路面状態として「路面の摩擦係数μ」を考える。路面状態判定部４３０は、車両１００の前方の路面の摩擦係数μを推定する。そして、路面状態判定部４３０は、車両１００の前方の路面の摩擦係数μが閾値μｔｈ未満であるか否かを判定する。言い換えれば、路面状態判定部４３０は、車両１００の前方の路面が低μ路であるか高μであるかを判定する。

【0094】

例えば、周辺状況情報ＳＵＲは、カメラ１２２に得られる画像ＩＭＧを含んでいる。路面状態判定部４３０は、画像ＩＭＧを分析することによって、車両１００の前方の所定範囲における路面が低μ路であるか高μであるかを判定する。例えば、様々なシーンにおける画像ＩＭＧと摩擦係数μとの組み合わせを示す多量の学習データが用意され、その学習データを用いた機械学習によって画像認識ＡＩが予め用意される。画像認識ＡＩは、画像ＩＭＧを入力し、その画像ＩＭＧに含まれる路面の摩擦係数μを出力する。あるいは、画像認識ＡＩは、画像ＩＭＧを入力し、摩擦係数μが閾値μｔｈ未満であるか否かを示す情報を出力してもよい。路面状態判定部４３０は、画像認識ＡＩを利用して、車両１００の前方の路面の摩擦係数μを推定することができる。あるいは、路面状態判定部４３０は、画像認識ＡＩを利用して、車両１００の前方の路面の摩擦係数μが閾値μｔｈ以上であるか否かを判定することができる。

【0095】

図１１は、摩擦係数μと車速Ｖに応じた操舵反力の調整例を示している。

【0096】

まず、摩擦係数μが閾値μｔｈ未満である低μ路の場合について考える。摩擦係数μが閾値μｔｈ未満である場合（μ＜μｔｈ）、ゲインＧは１未満に設定される（Ｇ＜１）。つまり、ハンドル２３５に付与される操舵反力が減少するように基本制御量ＣＯＮ－Ｂが調整される。これにより、低μ路におけるハンドル２３５の“抜け感”が再現される。

【0097】

次に、摩擦係数μが閾値μｔｈ以上である高μ路の場合について考える。

【0098】

摩擦係数μが閾値μｔｈ以上であり、且つ、車速Ｖが第１速度閾値Ｖｔｈ１以上、第２速度閾値Ｖｔｈ２未満である場合（μ≧μｔｈ、Ｖｔｈ１≦Ｖ＜Ｖｔｈ２）、ゲインＧは１に設定される（Ｇ＝１）。つまり、基本制御量ＣＯＮ－Ｂの調整幅はゼロに設定される。これにより、遠隔オペレータＯは、車両１００の実際の走行に即した操舵フィーリングを得ることができる。

【0099】

摩擦係数μが閾値μｔｈ以上であり、且つ、車速Ｖが第２速度閾値Ｖｔｈ２以上である場合（μ≧μｔｈ、Ｖ≧Ｖｔｈ２）、ゲインＧは１未満に設定される（Ｇ＜１）。つまり、ハンドル２３５に付与される操舵反力が減少するように基本制御量ＣＯＮ－Ｂが調整される。例えば、高速走行時の横風も、操舵操作に影響を与える“外乱”となり得る。ゲインＧを１未満に設定することにより、そのような外乱が遠隔オペレータＯ側に伝わることを抑制することが可能となる。

【0100】

摩擦係数μが閾値μｔｈ以上であり、且つ、車速Ｖが第１速度閾値Ｖｔｈ１未満である場合（μ≧μｔｈ、Ｖ＜Ｖｔｈ１）、ゲインＧは１より大きくなるように設定される（Ｇ＞１）。つまり、ハンドル２３５に付与される操舵反力が増加するように基本制御量ＣＯＮ－Ｂが調整される。例えば、極低速走行時に低い縁石と車輪が接触した場合、その情報が増幅されて遠隔オペレータ側に伝わる。これにより、遠隔オペレータは、低い縁石であってもその存在をはっきり認識することが可能となる。

【0101】

以上に説明されたように、本変形例によれば、車両１００の前方の路面状態（摩擦係数μ）と車速Ｖに応じて操舵反力が調整される。つまり、状況に応じて操舵反力がフレキシブルに調整される。従って、遠隔オペレータＯによる車両１００の遠隔操作性が向上する。

【符号の説明】

【0102】

１ 遠隔操作システム
１００ 車両
１２０ センサ群
１２１ 認識センサ
１３０ 走行装置
１３５ 転舵アクチュエータ
１５０ 制御装置
１５１ プロセッサ
１５２ 記憶装置
２００ 遠隔オペレータ端末
２３０ 遠隔操作部材
２３５ ハンドル
２４０ 反力アクチュエータ
２５０ 制御装置
２５１ プロセッサ
２５２ 記憶装置
３００ 管理装置
４００ 反力制御量算出部
４１０ 第１パラメータ取得部
４２０ 速度取得部
４３０ 路面状態判定部
４４０ 基本制御量算出部
４４２ ゲイン設定部
４５０ ダンピング制御量算出部
４６０ 加算部
Ｒ 路面粗さ
δａ 実転舵角
θｓ ハンドル角
ＣＯＮ 反力制御量
ＣＯＮ－Ｂ、ＣＯＮ－Ｂ０ 基本制御量
ＣＯＮ－Ｄ ダンピング制御量
ＯＰＥ 遠隔操作情報
ＶＣＬ 車両情報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】