特開 2024-175271 車両制御装置

(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】P2024175271

(43)【公開日】2024-12-18

(54)【発明の名称】車両制御装置

(51)【国際特許分類】

   B60W 30/02 20120101AFI20241211BHJP

   B60W 40/06 20120101ALI20241211BHJP

【ＦＩ】

B60W30/02

B60W40/06

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023092921

(22)【出願日】2023-06-06

(71)【出願人】

【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】110000969

【氏名又は名称】弁理士法人中部国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】小野塚 友也

(72)【発明者】

【氏名】豊田 浩之

(72)【発明者】

【氏名】島崎 美鈴

【テーマコード（参考）】

3D241

【Ｆターム（参考）】

3D241BA15

3D241BA18

3D241BB24

3D241CA16

3D241CC17

3D241CC18

3D241CE01

3D241CE02

3D241CE04

3D241CE05

3D241CE09

3D241DA54Z

3D241DB02Z

3D241DB13Z

3D241DB15Z

3D241DB16Z

3D241DB26Z

3D241DB32Z

3D241DC49Z

(57)【要約】

【課題】計算の負荷を低減して車両の挙動を予測することができる車両制御装置を提供すること。
【解決手段】車両制御装置１０は、路面Ｒの状態を表す路面情報Ｉｒを取得する路面情報取得部１１と、制御入力を用いて車両Ｍの挙動を予測する予測部１２と、を含んで構成される。予測部１２は、複数の制御入力候補の各々を車両Ｍの二次元的な挙動を表現可能な簡易モデルに適用して、それぞれの簡易モデルが路面Ｒを走行したと仮定した場合における車輪の走行軌跡を予測する。又、予測部１２は、路面情報取得部１１から取得した路面情報Ｉｒに基づいて、各々の走行軌跡に沿った路面プロファイルを取得する。そして、予測部１２は、路面プロファイルに起因して変化する車輪の路面Ｒに対する接地性及び簡易モデルにおける乗り心地を評価することにより、簡易モデルに適用した複数の制御入力候補のうちから特定の制御入力候補を抽出して選定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の進行方向前方の路面の状態を表す路面情報を取得する路面情報取得部と、
前記車両の制御に関連して入力可能な制御入力を用いて前記車両の挙動を予測する予測部と、を含んで構成され、
前記予測部は、
前記路面情報取得部から前記路面情報を取得し、
前記制御入力になり得る複数の制御入力候補の各々を前記車両の二次元的な挙動を表現可能な簡易モデルに適用して、それぞれの前記簡易モデルが前記路面を走行したと仮定した場合における前記簡易モデルの車輪の走行軌跡を予測し、
前記路面情報に基づいて、各々の前記制御入力候補に対応する前記走行軌跡に沿った前記路面の路面変位を表す路面プロファイルを取得し、
前記路面プロファイルに起因して変化する前記車輪の前記路面に対する接地性及び前記簡易モデルにおける乗り心地を評価することにより、前記簡易モデルに適用した複数の前記制御入力候補のうちから特定の前記制御入力候補を抽出して選定する、
車両制御装置。

【請求項2】

前記予測部は、選定した前記制御入力候補を前記車両の三次元的な挙動を表現可能な詳細モデルに適用して、前記車両の挙動である三次元車両運動を予測する、
請求項１に記載の車両制御装置。

【請求項3】

前記予測部は、選定した前記制御入力候補について、前記接地性及び前記乗り心地が良好である順に順位付けする、
請求項１に記載の車両制御装置。

【請求項4】

前記予測部は、順位付けした前記制御入力候補の順位上位から順に前記車両の挙動を表現する詳細モデルに適用して前記車両の三次元車両運動を予測する、
請求項３に記載の車両制御装置。

【請求項5】

前記予測部は、予測した前記車両の挙動が所定状態に至らない前記制御入力候補を最終的に前記制御入力として決定する、
請求項１－４の何れか一項に記載の車両制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、車両制御装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、例えば、特許文献１に開示された車両制御装置が知られている。従来の車両制御装置は、モデル予測制御において、計算負荷を抑制するために、予測点の間隔を車両の近位から遠位に向けて増加するように設定する。そして、従来の車両制御装置では、車両の近位側の予測点の重みよりも遠位側の予測点の重みの方が小さく設定することにより、運転者に違和感を与えることのない予測走行経路を算出するようになっている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１７２０９５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、車両がオフロードを走行する際、舗装された路面と比較して路面変位に伴う路面入力が大きくなる。これにより、車両においては、接地性の悪化や乗り心地の悪化を招くと共に、転倒リスクや横滑りリスク等の増加が予想される。このため、例えば、従来の車両制御装置でも行うモデル予測制御において、車両の挙動を計算して予測し、接地性や乗り心地、転倒リスク等を予め評価することにより、より安全な走行が可能になると考えられる。

【0005】

しかしながら、従来の車両制御装置は、モデル予測制御において、予測走行経路を算出する際に路面の形状に関する路面情報を加味していない。又、モデル予測制御において、例えば、車両の制御に関連する全ての制御入力に対して車両の挙動を計算して予測することは、計算の負荷が高くなって現実的ではない。

【0006】

本発明の目的は、計算の負荷を低減して車両の挙動を予測することができる車両制御装置を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の車両制御装置は、路面情報取得部と、予測部と、を含んで構成される。路面情報取得部は、車両の進行方向前方の路面の状態を表す路面情報を取得する。予測部は、車両の制御に関連して入力可能な制御入力を用いて車両の挙動を予測する。本発明の車両制御装置においては、予測部は、路面情報取得部から路面情報を取得する。又、予測部は、制御入力になり得る複数の制御入力候補の各々を車両の挙動を表現する簡易モデルに適用して、それぞれの簡易モデルが路面情報によって表される路面を走行したと仮定した場合における簡易モデルの車輪の走行軌跡を予測する。そして、予測部は、路面情報に基づいて、各々の制御入力候補に対応する走行軌跡に沿った路面の路面変位を表す路面プロファイルを取得し、路面プロファイルに起因して変化する車輪の路面に対する接地性及び簡易モデルにおける乗り心地を評価することにより、簡易モデルに適用した複数の制御入力候補のうちから特定の制御入力候補を抽出して選定する。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、予測部は、車両の簡易モデルを用いて路面プロファイルを取得して予め接地性及び乗り心地を評価することにより、制御入力候補を絞り込むことができる。そして、予測部は、絞り込んだ特定の制御入力候補を用いて車両の挙動を計算して予測することができる。従って、例えば、全ての制御入力を用いて車両の全ての挙動を計算する場合に比べ、制御入力の数を絞ることによって計算の回数を減らすことができるため、予測部は、計算の負荷を低減することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本実施形態の車両及び車両制御装置の概略的な構成図である。

【図2】簡易モデルにおける走行軌跡を説明するための図である。

【図3】簡易モデルにおけるばね上及びばね下の鉛直方向の挙動を説明するための図である。

【図4】図１の予測部によって実行される制御入力決定プログラムのフローチャートである。

【図5】図１の予測部によって実行される制御入力候補選定ルーチンのフローチャートである。

【図6】ばね上及びばね下の変位の周波数特性とばね上及びばねの加速度の周波数特性とを説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本発明の一実施形態である車両制御装置１０を、図面を参照しながら詳しく説明する。尚、本発明は、以下に説明する実施形態の他、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した種々の形態で実施できる。

【0011】

図１に示すように、車両Ｍは、車体１と、前後左右にそれぞれ配置された車輪２と、車体１及び各々の車輪２を支持するサスペンション装置３を有し、例えば、自動運転による走行が可能な車両である。ここで、車両Ｍは、左右前輪（車輪２）に加え左右後輪（車輪２）が転舵されても良いし、左右前後の各車輪２が独立して転舵されても良い。又、車両Ｍには、センサ群４が搭載されている。センサ群４は、例えば、図示を省略する前輪側転舵装置のアクチュエータの駆動によって左右前輪が転舵したときの前輪側転舵角δｆを検出する前輪側転舵角センサを含むことができる。

【0012】

又、センサ群４は、図示を省略する後輪側転舵装置のアクチュエータによって左右後輪が転舵したときの後輪側転舵角δｒを検出する後輪側転舵角センサを含むことができる。更に、センサ群４は、前後左右のそれぞれの車輪２の車輪速度を検出する車輪側センサを含むことができる。尚、車速Ｖは、各々の車輪速度を用いて算出することができる。

【0013】

車両制御装置１０は、図１に示すように、車両Ｍに搭載される。車両制御装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、各種インターフェースを有するマイクロコンピュータを主要構成部品とし、車両Ｍに搭載された他の制御装置等（図示省略）と通信可能に構成されている。車両制御装置１０は、路面情報取得部１１と、予測部１２と、を含んで構成される。

【0014】

路面情報取得部１１は、車両Ｍの進行方向前方の路面Ｒの状態を表す路面情報Ｉｒを取得する。路面情報取得部１１は、例えば、ステレオカメラ及び／又はライダー（ＬｉＤＡＲ：Light Detection And Ranging, or Laser imaging Detection And Ranging）等を備えており、車両Ｍの進行方向前方の路面Ｒの凹凸やうねり、轍等、即ち、路面Ｒの所定基準位置Ｂからの高さＨ（後述の図３を参照）である路面変位を含む路面情報Ｉｒを取得する。

【0015】

尚、路面情報取得部１１は、例えば、地図情報と、地図情報に関連付けられた路面情報Ｉｒとを含む路面情報マップを予め記憶していて、進行方向と路面情報マップと車両Ｍの位置情報とに基づいて、車両ＭがＸメートル進んだときの又はｔ秒後の路面情報Ｉｒを取得することもできる。又、路面情報取得部１１は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System：全球測位衛星システム）の受信機を備えていて、例えば、自動運転によって走行している車両Ｍの位置情報に基づいて、外部（例えば、管制システムやクラウドサーバ等）から路面情報Ｉｒを取得することもできる。

【0016】

予測部１２は、路面情報取得部１１から路面情報Ｉｒを取得する。又、予測部１２は、後に詳述するように、車両Ｍの制御に関連して入力可能な複数の制御入力を一組とする制御入力候補として選定し、選定した制御入力候補を用いて車両の挙動を予測する。ここで、予測部１２は、制御入力候補を選定する場合、図２及び図３に示すように、制御入力になり得る複数の制御入力候補の各々を車両Ｍの二次元的な挙動を表現可能な簡易モデル２０（例えば、二次元モデル）に適用する。予測部１２は、簡易モデル２０が路面情報Ｉｒによって表される路面Ｒを走行したと仮定した場合の簡易モデル２０の前後二輪の車輪２２の走行軌跡Ｒｔを予測する。そして、予測部１２は、各々の制御入力候補に対応する走行軌跡Ｒｔに沿ったそれぞれの路面Ｒの路面変位を表す路面プロファイルを取得する。

【0017】

このように、簡易モデル２０を用いて路面プロファイルを取得（抽出）することにより、予測部１２は、例えば車両Ｍの４つの車輪２の走行軌跡を計算する場合に比べて、計算負荷を低減することができる。尚、予測部１２は、走行軌跡Ｒｔを予測する場合、換言すれば、水平面内における走行軌跡Ｒｔを予測する場合、簡易モデル２０として、図２に示す等価二輪モデル（線形二輪モデル）を用いることができる。又、予測部１２は、後述するように、ばね上及びばね下の変位及び加速度等を予測する場合、換言すれば、鉛直方向の挙動（運動）を予測する場合、簡易モデル２０として、図３に示す二自由度系の二輪モデルを用いることができる。

【0018】

又、予測部１２は、簡易モデル２０において、路面プロファイル（路面変位）に起因して変化する車輪２２の路面Ｒに対する接地性及び車体２１における乗り心地の良好な特定の制御入力候補を、簡易モデル２０に適用した複数の制御入力候補のうちから抽出して選定する。更に、予測部１２は、選定した特定の制御入力候補について、簡易モデル２０における車輪２２の接地性及び車体２１における乗り心地が良好である順に順位を付ける。

【0019】

そして、予測部１２は、選定して順位付けした制御入力候補を順位上位から順に、車両Ｍの三次元的な挙動を表現可能な詳細モデル（例えば、三次元モデル）に適用して、車両Ｍの三次元車両運動を予測する。更に、予測部１２は、予測した三次元車両運動に基づき、車両Ｍの挙動が所定状態に至らない制御入力候補を最終的な制御入力として決定する。

【0020】

これにより、予測部１２は、接地性及び乗り心地が良好となるように数を絞り込んだ制御入力候補について三次元車両運動を予測することができる。このため、予測部１２は、計算回数を減らして計算負荷を低減できるようになっている。更には、予測部１２は、制御入力候補を順位上位から順に用いて三次元車両運動を予測する。これにより、予測部１２は、接地性及び乗り心地が良好、且つ、車両Ｍの挙動が所定状態に至らない制御入力を早期に、即ち、少ない計算回数で決定して計算負荷を低減できるようになっている。

【0021】

次に、図４に示すフローチャートを参照して、予測部１２（より詳しくは、予測部１２を構成するマイクロコンピュータ）が実行する制御入力決定プログラムを説明する。予測部１２は、ステップＳ１０にて制御入力決定プログラムの実行を開始する。

【0022】

続くステップＳ１１において、予測部１２は、路面情報取得部１１から車両の進行方向前方（図１にて矢印で示す方向）における路面情報Ｉｒを取得する。即ち、予測部１２は、路面情報取得部１１によって検出された車両Ｍの進行方向前方の路面Ｒの路面変位（図３の高さＨに相当）を含む路面情報Ｉｒを取得する。

【0023】

続くステップＳ１２において、予測部１２は、図５に示す「制御入力候補選定ルーチン」を実行する。制御入力候補選定ルーチンは、図２及び図３に示すように、車両Ｍの二次元的な挙動を表現する簡易モデル２０を用いて、接地性が良く且つ乗り心地が良い制御入力を複数個選定すると共に各々の制御入力に順位付けするルーチンである。

【0024】

ここで、以下の説明において、「ばね上」とは、車両Ｍのサスペンション装置３によって支持される車体１側、及び、簡易モデル２０のサスペンション装置２３によって支持される車体２１側を意味する。又、以下の説明において、「ばね下」とは、車両Ｍのサスペンション装置３によって支持される車輪２側、及び、簡易モデル２０のサスペンション装置２３によって支持される車輪２２側を意味する。

【0025】

予測部１２は、制御入力候補選定ルーチンをステップＳ１００にて実行を開始する。そして、予測部１２は、続くステップＳ１０１にて、車両Ｍにおいて設定可能な複数の制御入力からなる制御入力候補の各々を区別する変数ｊの値を「１」に設定する（ｊ＝１，２，…，Ｎ）。ここで、制御入力候補は、図１に示すように、センサ群４から取得可能な、例えば前輪側転舵角δｆや後輪側転舵角δｒ、車速Ｖ等の制御入力を含み、制御入力候補数としてＮ個設定される。

【0026】

予測部１２は、続くステップＳ１０２にて、ｊ番目の制御入力候補を構成するそれぞれの制御入力を簡易モデル２０に適用し、前後二輪の車輪２２の位置における時系列の走行軌跡Ｒｔ（以下、単に「車輪位置の走行軌跡Ｒｔ」とも称呼する。）を計算して予測する。これにより、予測部１２は、図２及び図３に示すように、簡易モデル２０が路面情報Ｉｒによって表される路面Ｒを走行することを仮定した場合において、簡易モデル２０の「車輪位置の走行軌跡Ｒｔ」を計算することができる。

【0027】

予測部１２は、続くステップＳ１０３において、「車輪位置の走行軌跡Ｒｔ」に沿った時系列の路面プロファイルを計算する。つまり、予測部１２は、ステップＳ１０３において、図３に示すように、車体２１及び車輪２２を上下方向に移動させる路面Ｒの凹凸即ち路面変位を時系列で表した路面プロファイルを計算する。

【0028】

具体的に、予測部１２は、上述したように、前記ステップＳ１１にて路面情報Ｉｒを取得している。このため、予測部１２は、「車輪位置の走行軌跡Ｒｔ」に対応する、換言すれば、各車輪２２が通過する位置における路面変位を時系列の路面プロファイルとして抽出して計算する。

【0029】

予測部１２は、続くステップＳ１０４にて、時系列の路面プロファイルをフーリエ変換する。即ち、予測部１２は、時系列の路面プロファイル、換言すれば、時間領域の路面変位をフーリエ変換することにより、周波数領域の路面プロファイル、つまり、周波数領域の路面変位に変換する。以下、変換した周波数領域の路面変位を「路面変位の周波数特性」と称呼する。

【0030】

予測部１２は、続くステップＳ１０５にて、簡易モデル２０における実際のばね上及びばね下の周波数特性を計算する。上述したように、簡易モデル２０が路面プロファイルによって表される路面Ｒを走行することを想定した場合、各車輪２２が路面Ｒの凹凸等を通過することにより、ばね上（車体２１）及びばね下（車輪２２）の挙動として路面変位に対する変位及び加速度が得られる。即ち、この場合は、「路面変位の周波数特性」を含んだばね上及びばね下の周波数特性が得られることになる。

【0031】

ここで、路面Ｒに対する車輪２２の接地性の良否及び車体２１における乗り心地の良否を評価する場合、「路面変位の周波数特性」の影響が除外される必要がある。つまり、接地性及び乗り心地の良否の評価においては、ばね上（車体２１）及びばね下（車輪２２）の各々について実際の、換言すれば、純粋な変位及び加速度の周波数特性が用いられる必要がある。

【0032】

このため、予測部１２は、図６に示すように、例えば、実験的に算出可能な路面変位に対するばね上及びばね下の変位の周波数特性（以下、単に「変位／路面変位の周波数特性」と称呼する。）を算出する。又、予測部１２は、例えば、実験的に算出可能な路面変位に対するばね上及びばね下の上下方向の加速度の周波数特性（以下、単に「加速度／路面変位の周波数特性」と称呼する。）を計算する。尚、加速度については、変位を二階微分することによっても計算することができる。

【0033】

そして、予測部１２は、図６に示すように、計算した「変位／路面変化の周波数特性」と「路面変位の周波数特性」とを乗算する。これにより、予測部１２は、路面変位の影響が除外されて実際に簡易モデル２０に生じるばね上及びばね下の純粋な変位の周波数特性（以下、単に、「実際の変位の周波数特性」と称呼する。）を計算することができる。

【0034】

同様に、予測部１２は、計算した「加速度／路面変位の周波数特性」と「路面変位の周波数特性」とを乗算する（掛け合わせる）。これにより、予測部１２は、路面変位の影響が除外されて実際に簡易モデル２０に生じるばね上及びばね下の純粋な加速度の周波数特性（以下、単に、「実際の加速度の周波数特性」と称呼する。）を計算することができる。

【0035】

続いて、予測部１２は、ステップＳ１０６において、接地性及び乗り心地を評価するために、「実際の変位の周波数特性」及び「実際の加速度の周波数特性」について、共振周波数付近のパーシャルオーバーオールを計算する。具体的に、図６の「実際の変位の周波数特性」において太い実線の四角により囲んで示すように、予測部１２は、ばね上及びばね下の共振周波数付近に指定した所定の周波数範囲内のパワーの総和であるパーシャルオーバーオールを計算する。

【0036】

同様に、図６の「実際の加速度の周波数特性」において太い実線の四角により囲んで示すように、予測部１２は、ばね上及びばね下の共振周波数付近に指定した所定の周波数範囲のパワーの総和であるパーシャルオーバーオールを計算する。そして、予測部１２は、計算したばね上及びばね下の変位のパーシャルオーバーオールの値、及び、ばね上及びばね下の加速度のパーシャルオーバーオールの値を変数ｊと紐づけて、ステップＳ１０７の処理を実行する。

【0037】

ステップＳ１０７においては、予測部１２は、変数ｊの値が、制御入力候補数Ｎになったか否かを判定する。即ち、予測部１２は、変数ｊの値が値Ｎになっていれば、換言すれば、Ｎ個全ての制御入力候補について、パーシャルオーバーオールを計算していれば、ステップＳ１０７にて「Ｙｅｓ」と判定し、ステップＳ１０８の処理を実行する。

【0038】

ステップＳ１０８において、予測部１２は、ばね上及びばね下の各々についてＮ個ずつ計算した「変位のパーシャルオーバーオールの値」及び「加速度のパーシャルオーバーオールの値」について、値が小さい順に上位からＫ個選定する（Ｋ＜Ｎ）。以下、選定したＫ個の「変位のパーシャルオーバーオールの値」及び「加速度のパーシャルオーバーオールの値」のそれぞれに対する処理を説明する。尚、「変位のパーシャルオーバーオールの値」及び「加速度のパーシャルオーバーオールの値」は、値が小さいほど、接地性及び乗り心地が良好であると評価することができる。

【0039】

予測部１２は、Ｎ個の「ばね上の変位のパーシャルオーバーオールの値」、及び、Ｎ個の「ばね下の変位のパーシャルオーバーオールの値」について、各々小さい順にＫ個選定する。そして、予測部１２は、順位付けしたＫ個の「ばね上の変位のパーシャルオーバーオールの値」の各々に対応する制御入力、及び、順位付けしたＫ個の「ばね下の変位のパーシャルオーバーオールの値」の各々に対応する制御入力を特定の「制御入力候補」として選定する。

【0040】

又、予測部１２は、選定したＫ個の特定の「制御入力候補」について、各々に対応する「ばね上の変位のパーシャルオーバーオールの値」、及び、「ばね下の変位のパーシャルオーバーオールの値」が小さい順に順位を付ける。これにより、予測部１２は、ばね上及びばね下の変位に関して、選定した特定の「制御入力候補」に順位付けすることができる。

【0041】

又、予測部１２は、Ｎ個の「ばね上の加速度のパーシャルオーバーオールの値」、及び、Ｎ個の「ばね下の加速度のパーシャルオーバーオールの値」について、各々小さい順にＫ個選定する。そして、予測部１２は、順位付けしたＫ個の「ばね上の加速度のパーシャルオーバーオールの値」の各々に対応する制御入力、及び、順位付けしたＫ個の「ばね下の加速度のパーシャルオーバーオールの値」の各々に対応する制御入力を特定の「制御入力候補」として選定する。

【0042】

又、予測部１２は、選定したＫ個の特定の「制御入力候補」について、各々に対応する「ばね上の加速度のパーシャルオーバーオールの値」、及び、「ばね下の加速度のパーシャルオーバーオールの値」が小さい順に順位を付ける。これにより、予測部１２は、ばね上及びばね下の加速度に関して、選定した特定の「制御入力候補」に順位付けすることができる。

【0043】

ここで、一般に、車両Ｍ（簡易モデル２０も含む）については、ばね下である車輪２（車輪２２）の共振周波数付近の変位が小さいほど、接地性が良いと評価することができる。又、一般に、車両Ｍ（簡易モデル２０も含む）については、ばね上である車体１（車体２１）の共振周波数付近の加速度が小さいほど、乗り心地が良いと評価することができる。従って、予測部１２は、前記ステップＳ１０６において、ばね上の変位に関する選定及び順位付け、及び、ばね下の加速度に関する選定及び順位付けを省略できる。

【0044】

一方、予測部１２は、前記ステップＳ１０７にて、変数ｊの値が値Ｎでなければ、「Ｎｏ」と判定して、ステップＳ１０９の処理を実行する。ステップＳ１０９においては、予測部１２は、変数ｊを「１」だけインクリメントする。そして、予測部１２は、「ｊ＋１」番目の制御入力候補を用いて前記ステップＳ１０２以降の各ステップ処理を実行する。

【0045】

予測部１２は、前記ステップＳ１０８にてＮ個の「制御入力候補」からＫ個の特定の「制御入力候補」を選定すると共に順位付けすると、ステップＳ１１０にて「制御入力候補選定ルーチン」の実行を終了する。そして、予測部１２は、再び、「制御入力決定プログラム」の前記ステップＳ１２に戻り、ステップＳ１３以降の各ステップ処理を実行する。

【0046】

予測部１２は、「制御入力決定プログラム」のステップＳ１３にて、選定したＫ個の特定の「制御入力候補」を区別するための変数ｉの値を「１」に設定する（ｉ＝１，２，…，Ｋ）。そして、予測部１２は、ステップＳ１４の処理を実行する。

【0047】

ステップＳ１４においては、予測部１２は、車両Ｍの挙動を表現する詳細モデルを用いて車両Ｍの三次元車両運動を予測する。三次元車両運動を予測するに当たり、予測部１２は、Ｋ個の「制御入力候補」について、順位上位からｉ番目の「制御入力候補」を取得する。

【0048】

そして、予測部１２は、取得したｉ番目の「制御入力候補」、例えば、前輪側転舵角δｆや、後輪側転舵角δｒ、車速Ｖ等を状態変数として用いて、車両Ｍに発生するロール挙動や、ピッチ挙動、ヒーブ（バウンシング）挙動、ヨー挙動等の三次元車両運動を予測する。尚、三次元車両運動の予測については、例えば、三次元運動方程式や特性方程式を用いた予測（シミュレーション）等の周知の計算方法を採用することができるため、説明を省略する。

【0049】

続いて、予測部１２は、ステップＳ１５において、予測した三次元車両運動に基づいて、車両の運動挙動や車両の走行挙動等を含む車両の挙動の所定状態を評価する。ここで、車両の挙動の所定状態としては、車両Ｍがオフロードを走行する際に転倒する状態を例示することができる。

【0050】

この場合、予測部１２は、転倒が生じる可能性を表す転倒リスクの大きさを評価する。尚、転倒リスクの大きさについては、例えば、車両の重心位置における重力及び慣性力の合力が向く方向と地面との交点として表されるゼロモーメントポイント（ＺＭＰ）と任意に設定された支持多角形を形成する辺との位置関係（ＺＭＰと辺との距離等）に基づいて評価する。

【0051】

又、車両の挙動の所定状態としては、車両Ｍがオフロードを走行する際に横滑りする状態を例示することができる。この場合、予測部１２は、横滑りが生じる可能性を表す横滑りリスクの大きさを評価する。尚、横滑りリスクの大きさについては、例えば、車両Ｍの旋回走行時において予測されるタイヤせん断方向の力の大きさと摩擦円の大きさとの関係に基づいて評価する。

【0052】

更に、車両の挙動の所定状態としては、車両Ｍが自動運転等によって目標走行経路を走行する状態を例示することができる。この場合、予測部１２は、目標走行経路と、例えば制御入力に基づいて予測される車両Ｍの走行予測経路と、の差を表す経路ずれリスクの大きさを評価する。尚、経路ずれリスクについては、目標走行経路と走行予測経路との離間距離や経路長の差によって評価する。

【0053】

尚、本実施形態において、予測部１２は、車両の挙動の所定状態として、転倒リスク、横滑りリスク及び経路ずれリスクの各々を評価する場合を例示する。しかしながら、必要に応じて、予測部１２が車両の挙動の所定状態として評価する項目は、増減したり適宜変更したりすることが可能であることは言うまでもない。

【0054】

例えば、予測部１２は、車両の挙動の所定状態として、転倒リスクのみを評価したり、横滑りリスクのみを評価したり、経路ずれリスクのみを評価したりすることができる。或いは、予測部１２は、車両の挙動の所定状態として、転倒リスク及び横滑りリスクを評価したり、転倒リスク及び経路ずれリスクを評価したり、横滑りリスク及び経路ずれリスクを評価したりすることができる。

【0055】

更には、予測部１２は、車両の挙動の所定状態として、例示した転倒リスク等以外のリスクや評価項目について評価することも勿論可能である。この場合、予測部１２は、例えば、轍を走行する際に車両Ｍのヒーブ（バウンシング）挙動や車両Ｍのヨー挙動等の発生リスクを評価項目として例示することができる。

【0056】

続くステップＳ１６においては、予測部１２は、リスク評価結果に基づいて、例えば、車両Ｍがオフロード走行する際に、車両Ｍに転倒及び横滑りが発生するか否かを判定する。或いは、予測部１２は、例えば、車両Ｍがオンロード走行する際に、車両Ｍに経路ずれが発生するか否かを判定する。即ち、予測部１２は、予測した車両Ｍの挙動が所定状態に至るか否かを判定する。

【0057】

具体的に、予測部１２は、転倒が発生するか否かを判定する場合、ＺＭＰが支持多角形の内部に位置し続ければ車両Ｍが転倒しないため、「Ｎｏ」と判定してステップＳ１７の処理を実行する。或いは、予測部１２は、横滑りが発生するか否かを判定する場合、タイヤせん断方向の力の大きさが摩擦円を超えていなければ車両Ｍが横滑りしないため、「Ｎｏ」と判定してステップＳ１７の処理を実行する。

【0058】

更には、予測部１２は、車両Ｍに経路ずれが発生するか否かを判定する場合、目標走行経路と走行予測経路との離間距離や経路長の差が所定距離未満であれば車両Ｍが経路ずれしていないため、「Ｎｏ」と判定してステップＳ１７の処理を実行する。即ち、予測部１２は、ステップＳ１６にて、車両Ｍの挙動が所定状態に至らない場合に限り、「Ｎｏ」と判定してステップＳ１７の処理を実行する。

【0059】

前記ステップＳ１６にて「Ｎｏ」と判定した場合、換言すれば、車両Ｍの挙動が所定状態に至らない場合、予測部１２は、ステップＳ１７において、転倒リスク等を生じないｉ番目の特定の「制御入力候補」を最終的に「制御入力」として決定する。ここで、予測部１２は、上述したように、Ｋ個の特定の「制御入力候補」に付けられた順位上位、即ち、接地性及び乗り心地が良好な順に「制御入力候補」を用いて三次元車両運動を予測している。このため、前記ステップＳ１６における「Ｎｏ」判定に続いてステップＳ１８にて決定される制御入力は、車両Ｍにおいて接地性及び乗り心地が良好であり、且つ、車両Ｍの挙動が所定状態に至らない（リスクを生じない）制御入力となる。

【0060】

一方、ステップＳ１６において、予測部１２は、車両Ｍに転倒が発生するか否かを判定する場合、ＺＭＰが支持多角形の外部に位置する場合は車両Ｍが転倒するため、「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ１８の処理を実行する。又は、予測部１２は、車両Ｍに横滑りが発生するか否かを判定する場合、タイヤせん断方向の力の大きさが摩擦円を超えていれば横滑りが発生するため、「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ１８の処理を実行する。

【0061】

又は、予測部１２は、車両Ｍに経路ずれが発生するか否かを判定する場合、目標走行経路と走行予測経路との離間距離や経路長の差が所定距離以上であれば車両Ｍが経路ずれしているため、「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ１８の処理を実行する。即ち、予測部１２は、ステップＳ１６にて、車両Ｍの挙動が所定状態に至る場合に、「Ｎｏ」と判定してステップＳ１８の処理を実行する。

【0062】

ステップＳ１８においては、予測部１２は、変数ｉの値が選定した特定の「制御入力候補」の数Ｋとなっているか否かを判定する。そして、予測部１２は、変数ｉの値が値Ｋになっている場合、「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ１９の処理を実行する。

【0063】

ステップＳ１９においては、予測部１２は、Ｋ個の特定の「制御入力候補」を用いた車両Ｍの三次元車両運動を予測した結果として、転倒リスクや横滑りリスク、経路ずれリスクが発生する可能性があるため、転倒リスクや、横滑りリスク、経路ずれリスクの評価値が最小となる制御入力を採択する。つまり、予測部１２は、転倒リスク等が発生する可能性が最も低い「制御入力候補」、即ち、車両Ｍの挙動が所定状態に最も至りにくい「制御入力候補」を採択すると、ステップＳ１７を実行する。

【0064】

前記ステップＳ１６にて「Ｙｅｓ」判定した場合、予測部１２は、ステップＳ１７において、車両Ｍの挙動が所定状態に最も至りにくい「制御入力候補」を最終的に「制御入力」として決定する。この場合、予測部１２は、上述したように、Ｋ個の「制御入力候補」の全ての制御入力を用いて三次元車両運動を予測している。

【0065】

このため、前記ステップＳ１９にて採択されステップＳ１７にて決定される制御入力は、「制御入力候補」に付された順位が下位の場合もあり得る。従って、決定された制御入力は、接地性及び乗り心地が若干悪化する場合があるものの、車両Ｍの挙動が所定状態に最も至りにくい制御入力となる。

【0066】

一方、予測部１２は、前記ステップＳ１８にて、変数ｉが「制御入力候補」の数Ｋでなければ、「Ｎｏ」と判定してステップＳ２０の処理を実行する。ステップＳ２０においては、予測部１２は、変数ｉを「１」だけインクリメントする。そして、予測部１２は、「ｉ＋１」番目、換言すれば、前回のプログラム実行時に用いた「制御入力候補」よりも順位下位の「制御入力候補」を用いて、前記ステップＳ１４以降の各ステップ処理を実行する。

【0067】

そして、予測部１２は、前記ステップＳ１７にて、最終的に制御入力を決定すると、ステップＳ２１において「制御入力決定プログラム」の実行を一旦終了する。そして、予測部１２は、所定の時間が経過する毎に、或いは、実行が必要な状況において、再び、前記ステップＳ１０にて制御入力決定プログラムの実行を開始する。

【0068】

ここで、最終的に決定された制御入力は、例えば、前輪側転舵装置や後輪側転舵装置、或いは、エンジン制御装置やモータ制御装置等の各装置に車両制御装置１０から出力される。従って、各装置は、取得した制御入力に従って対応する機器の作動を制御する。これにより、車両Ｍは、予測部１２が予測した三次元車両運動に一致するように、即ち、リスク等の発生が抑制されて挙動が所定状態に至らないように走行することができる。

【0069】

以上の説明からも理解できるように、車両制御装置１０は、路面情報取得部１１と、予測部１２と、を含んで構成される。路面情報取得部１１は、車両Ｍの進行方向前方の路面Ｒの状態を表す路面情報Ｉｒを取得する。予測部１２は、車両Ｍの制御に関連して入力可能な制御入力を用いて車両Ｍの挙動を予測する。そして、車両制御装置１０は、予測部１２が、制御入力になり得る複数の制御入力候補の各々を車両Ｍの挙動を表現可能な簡易モデル２０に適用して、それぞれの簡易モデル２０が路面情報Ｉｒによって表される路面Ｒを走行したと仮定した場合における簡易モデル２０の車輪２２の走行軌跡を予測し、各々の制御入力候補に対応する走行軌跡に沿ったそれぞれの路面Ｒの路面プロファイルを取得し、路面プロファイルに起因して変化する車輪２２の路面Ｒに対する接地性及び簡易モデル２０における乗り心地の良好な制御入力候補を、複数の制御入力候補のうちから抽出して選定する。

【0070】

これによれば、予測部１２は、車両Ｍの簡易モデル２０を用いて路面プロファイルを取得して予め接地性及び乗り心地を評価することにより、制御入力候補を絞り込むことができる。そして、予測部１２は、絞り込んだ特定の制御入力候補を、詳細モデルに適用して車両Ｍの挙動（三次元車両運動）を計算して予測することができる。従って、例えば、全ての制御入力を用いて全ての車両Ｍの挙動（三次元車両運動）を計算する場合に比べて、制御入力の数を絞ることによって計算の負荷を低減することができる。

【符号の説明】

【0071】

Ｍ…車両、１…車体、２…車輪、３…サスペンション装置、４…センサ群、１０…車両制御装置、１１…路面情報取得部、１２…予測部、２０…簡易モデル、２１…車体、２２…車輪、２３…サスペンション装置、Ｒ…路面、Ｒｔ…走行軌跡、Ｉｒ…路面情報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】