特開 2023-169634 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】P2023169634

(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 H

G05D1/02 W

G05D1/00 B

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022080870

(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

3D232DA87

3D232EB12

3D232EC22

5H301AA03

5H301AA10

5H301BB05

5H301BB14

5H301CC03

5H301CC06

5H301CC10

5H301DD01

5H301DD07

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の安定性を確保する。
【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。第１パラメータは、移動体の実転舵角に相当する。第２パラメータは、遠隔オペレータによるハンドルの操作量に依存し、且つ、第１パラメータに依存しない。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粗さが閾値以上であるか否かを判定する。路面粗さが閾値以上である場合、あるいは、路面粗さが閾値以上であり且つ移動体の速度が第１速度閾値以上である場合、遠隔操作システムは、第１パラメータを用いることなく、第２パラメータに基づいて反力制御量を算出する。そして、遠隔操作システムは、反力制御量に応じた操舵反力を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、
前記移動体の実転舵角に相当する第１パラメータを取得し、
前記遠隔オペレータによるハンドルの操作量に依存し、且つ、前記第１パラメータに依存しない第２パラメータを取得し、
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粗さが閾値以上であるか否かを判定し、
前記路面粗さが前記閾値以上である場合、あるいは、前記路面粗さが前記閾値以上であり且つ前記移動体の速度が第１速度閾値以上である場合、前記第１パラメータを用いることなく、前記第２パラメータに基づいて反力制御量を算出し、
前記反力制御量に応じた操舵反力を前記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１又は複数のプロセッサは、
前記路面粗さが前記閾値以上である場合、前記第１パラメータを用いることなく、前記第２パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
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１又は複数のプロセッサは、更に、
前記路面粗さが前記閾値未満である場合、少なくとも前記第１パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。

【請求項4】

請求項１に記載の遠隔操作システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、
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速度閾値以上である場合、前記第１パラメータを用いることなく、前記第２パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。

【請求項5】

請求項４に記載の遠隔操作システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、
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速度閾値未満である場合、少なくとも前記第１パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。

【請求項6】

請求項４に記載の遠隔操作システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、
前記路面粗さが前記閾値未満であり、且つ、前記速度が第２速度閾値以上である場合、前記第１パラメータを用いることなく、前記第２パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。

【請求項7】

請求項６に記載の遠隔操作システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、
前記路面粗さが前記閾値未満であり、且つ、前記速度が前記第２速度閾値未満である場合、少なくとも前記第１パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。

【請求項8】

請求項１乃至７のいずれか一項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が前記閾値以上であるか否かを判定する
遠隔操作システム。

【請求項9】

請求項１乃至７のいずれか一項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10】

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、
前記移動体の実転舵角に相当する第１パラメータを取得することと、
前記遠隔オペレータによるハンドルの操作量に依存し、且つ、前記第１パラメータに依存しない第２パラメータを取得することと、
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粗さが閾値以上であるか否かを判定することと、
前記路面粗さが前記閾値以上である場合、あるいは、前記路面粗さが前記閾値以上であり且つ前記移動体の速度が第１速度閾値以上である場合、前記第１パラメータを用いることなく、前記第２パラメータに基づいて反力制御量を算出することと、
前記反力制御量に応じた操舵反力を前記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。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の安定性を確保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、
移動体の実転舵角に相当する第１パラメータを取得し、
遠隔オペレータによるハンドルの操作量に依存し、且つ、第１パラメータに依存しない第２パラメータを取得し、
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粗さが閾値以上であるか否かを判定し、
路面粗さが閾値以上である場合、あるいは、路面粗さが閾値以上であり且つ移動体の速度が第１速度閾値以上である場合、第１パラメータを用いることなく、第２パラメータに基づいて反力制御量を算出し、
反力制御量に応じた操舵反力を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、
移動体の実転舵角に相当する第１パラメータを取得することと、
遠隔オペレータによるハンドルの操作量に依存し、且つ、第１パラメータに依存しない第２パラメータを取得することと、
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粗さが閾値以上であるか否かを判定することと、
路面粗さが閾値以上である場合、あるいは、路面粗さが閾値以上であり且つ移動体の速度が第１速度閾値以上である場合、第１パラメータを用いることなく、第２パラメータに基づいて反力制御量を算出することと、
反力制御量に応じた操舵反力を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粗さが閾値以上である場合、第１パラメータを用いることなく、第２パラメータに基づいて反力制御量が算出される。そして、その反力制御量に応じた操舵反力がハンドルに付与される。実転舵角に相当する第１パラメータは路面凹凸（外乱）の影響を受けるが、第１パラメータに依存しない第２パラメータは路面凹凸（外乱）の影響を受けない。そのような第２パラメータに基づいて反力制御量が算出されるため、ハンドルに付与される操舵反力に対する路面凹凸（外乱）の影響がなくなる。その結果、移動体が凹凸路面を走行する状況において、遠隔オペレータによる遠隔操作（操舵操作）の安定性が確保される。遠隔オペレータによる遠隔操作の安定性が確保されるため、移動体の走行安定性も確保される。

【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に関連する処理を要約的に示すフローチャートである。

【図11】本開示の実施の形態に係る操舵反力制御の第１の変形例を説明するためのブロック図である。

【図12】本開示の実施の形態に係る操舵反力制御の第２の変形例を説明するためのブロック図である。

【図13】本開示の実施の形態に係る操舵反力制御の第２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】

そこで、本実施の形態は、遠隔オペレータＯによる車両１００の遠隔操作（操舵操作）の安定性を確保することができる技術を提案する。遠隔オペレータＯによる遠隔操作の安定性を確保することにより、遠隔操作の対象である車両１００の走行安定性を確保することもできる。

【0068】

４－３．路面状態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、第２パラメータ取得部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】

第２パラメータ取得部４２０は、遠隔オペレータＯによるハンドル２３５の操作量に依存する「第２パラメータＰ２」を取得する。例えば、第２パラメータＰ２は、車両１００の目標転舵角δｔである。第２パラメータ取得部４２０は、遠隔操作情報ＯＰＥからハンドル角θｓを取得し、ハンドル角θｓに基づいて目標転舵角δｔを算出する。ハンドル角θｓが増加するにつれて、目標転舵角δｔも増加する。第２パラメータ取得部４２０は、車速Ｖも考慮して、ハンドル角θｓと車速Ｖに基づいて目標転舵角δｔを算出してもよい。他の例として、第２パラメータＰ２は、ハンドル角θｓであってもよい。このように、第２パラメータＰ２は、遠隔オペレータＯによるハンドル２３５の操作量に依存する。但し、第２パラメータＰ２は、上記の第１パラメータＰ１には依存しない。つまり、第２パラメータＰ２は、実転舵角δａには依存しない。

【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、第２パラメータＰ２、及び路面状態情報ＲＳを受け取る。そして、基本制御量算出部４４０は、路面状態情報ＲＳに応じて、第１パラメータＰ１と第２パラメータＰ２の一方を用いて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。

【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、セレクタ４４１と制御量算出部４４２を含んでいる。

【0078】

セレクタ４４１は、第１パラメータＰ１、第２パラメータＰ２、及び路面状態情報ＲＳを受け取る。車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満である場合、セレクタ４４１は、第１パラメータＰ１を選択パラメータＰＳとして選択する。一方、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合、セレクタ４４１は、第２パラメータＰ２を選択パラメータＰＳとして選択する。

【0079】

制御量算出部４４２は、選択パラメータＰＳに基づいて、基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。制御量算出部４４２は、車速Ｖも考慮して、選択パラメータＰＳと車速Ｖに基づいて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出してもよい。

【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を考慮して基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。具体的には、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満である場合、基本制御量算出部４４０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。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。

【0081】

一方、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合、基本制御量算出部４４０は、第１パラメータＰ１を用いることなく、第２パラメータＰ２に基づいて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。実転舵角δａに相当する第１パラメータＰ１は路面凹凸（外乱）の影響を受けるが、第１パラメータＰ１に依存しない第２パラメータＰ２は路面凹凸（外乱）の影響を受けない。そのような第２パラメータＰ２に基づいて基本制御量ＣＯＮ－Ｂが算出されるため、ハンドル２３５に付与される操舵反力に対する路面凹凸（外乱）の影響がなくなる。その結果、車両１００が凹凸路面を走行する状況において、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。

【0082】

４－４．処理フロー
図１０は、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関連する処理を要約的に示すフローチャートである。

【0083】

ステップＳ１０において、遠隔操作システム１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。

【0084】

ステップＳ２０において、遠隔操作システム１は、遠隔オペレータＯによるハンドル２３５の操作量に依存する第２パラメータＰ２を取得する。第２パラメータＰ２は、第１パラメータＰ１には依存しない。つまり、第２パラメータＰ２は、実転舵角δａには依存しない。

【0085】

ステップＳ３０において、遠隔操作システム１は、車両１００に搭載された認識センサ１２１による認識結果に基づいて、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満であるか否かを判定する。路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満である場合（ステップＳ３０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ４０に進む。一方、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合（ステップＳ３０；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ５０に進む。

【0086】

ステップＳ４０において、遠隔操作システム１は、「第１モード」で操舵反力制御を行う。第１モードでは、遠隔操作システム１は、少なくとも第１パラメータＰ１に基づいて反力制御量ＣＯＮを算出する。そして、遠隔操作システム１は、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。

【0087】

ステップＳ５０において、遠隔操作システム１は、「第２モード」で操舵反力制御を行う。第２モードでは、遠隔操作システム１は、第１パラメータＰ１を用いることなく、第２パラメータＰ２に基づいて反力制御量ＣＯＮを算出する。そして、遠隔操作システム１は、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。

【0088】

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の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合、第１パラメータＰ１を用いることなく、第２パラメータＰ２に基づいて反力制御量ＣＯＮが算出される。そして、その反力制御量ＣＯＮに応じた操舵反力がハンドル２３５に付与される。実転舵角δａに相当する第１パラメータＰ１は路面凹凸（外乱）の影響を受けるが、第１パラメータＰ１に依存しない第２パラメータＰ２は路面凹凸（外乱）の影響を受けない。そのような第２パラメータＰ２に基づいて反力制御量ＣＯＮが算出されるため、ハンドル２３５に付与される操舵反力に対する路面凹凸（外乱）の影響がなくなる。その結果、車両１００が凹凸路面を走行する状況において、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。

【0089】

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。

【0090】

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。

【0091】

５．操舵反力制御の変形例
５－１．第１の変形例
図１１は、操舵反力制御の第１の変形例を説明するためのブロック図である。第１の変形例では、車両１００の車速Ｖに基づいて、第１パラメータＰ１（第１モード）と第２パラメータＰ２（第２モード）のいずれかが選択パラメータＰＳとして選択される。より詳細には、車速Ｖが速度閾値Ｖｔｈ未満である場合、第１パラメータＰ１（第１モード）が選択される。一方、車速Ｖが速度閾値Ｖｔｈ以上である場合、第２パラメータＰ２（第２モード）が選択される。

【0092】

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。高速走行時に第２パラメータＰ２を選択することにより、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。

【0093】

５－２．第２の変形例
図１２は、操舵反力制御の第２の変形例を説明するためのブロック図である。第２の変形例では、路面粗さＲと車速Ｖの両方に基づいて、第１パラメータＰ１（第１モード）と第２パラメータＰ２（第２モード）のいずれかが選択パラメータＰＳとして選択される。

【0094】

図１３は、路面粗さＲと車速Ｖの組み合わせ毎の選択パラメータＰＳの例を示している。

【0095】

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、低速走行と中高速走行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。車速Ｖが第２速度閾値Ｖｔｈ２以上である場合（Ｖ≧Ｖｔｈ２）、車両１００は中高速で走行していると判定される。

【0096】

まず、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合について考える。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）、第１パラメータＰ１（第１モード）が選択される。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。

【0097】

一方、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）、第２パラメータＰ２（第２モード）が選択される。これは、上述のセクション４で説明した処理と同じである。車両１００が凹凸路面を走行する状況において、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、その結果、車両１００の走行安定性も確保される。

【0098】

次に、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満である場合について考える。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未満である場合（Ｒ＜Ｒｔｈ、Ｖ＜Ｖｔｈ２）、第１パラメータＰ１（第１モード）が選択される。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】

一方、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）、第２パラメータＰ２（第２モード）が選択される。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。高速走行時に第２パラメータＰ２を選択することにより、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。

【符号の説明】

【0100】

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 第２パラメータ取得部
４３０ 路面状態判定部
４４０ 基本制御量算出部
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
δｔ 目標転舵角
θｓ ハンドル角
ＣＯＮ 反力制御量
ＣＯＮ－Ｂ 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】

【図12】

【図13】