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(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】P2024063442
(43)【公開日】2024-05-13
(54)【発明の名称】車両状態予測方法及び車両状態予測装置
(51)【国際特許分類】
B60W 30/10 20060101AFI20240502BHJP
【ＦＩ】
B60W30/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022171399
(22)【出願日】2022-10-26
(71)【出願人】
【識別番号】000003997
【氏名又は名称】日産自動車株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100103850
【弁理士】
【氏名又は名称】田中 秀▲てつ▼
(74)【代理人】
【識別番号】100114177
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 龍
(74)【代理人】
【識別番号】100066980
【弁理士】
【氏名又は名称】森 哲也
(72)【発明者】
【氏名】飯田 智晴
(72)【発明者】
【氏名】塩澤 裕樹
(72)【発明者】
【氏名】丹羽 雄哉
【テーマコード（参考）】
3D241
【Ｆターム（参考）】
3D241BA11
3D241CC01
3D241CC08
3D241CC17
3D241CD10
3D241CD15
3D241CE04
3D241CE05
3D241DA13Z
3D241DA39Z
3D241DA52Z
3D241DB02Z
3D241DB05Z
3D241DB09Z
3D241DB12Z
3D241DB32Z
(57)【要約】
【課題】目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における自車両の車両状態を現在走行地点に近い地点から順に予測する際に、車両状態が大きく変化する状況で増加する予測誤差を抑制する。
【解決手段】車両状態予測方法では、自車両が目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における自車両の車両状態である予測車両状態を、現在走行地点に近い地点から順に予測する際に、現在走行地点に最も近い将来走行地点における予測車両状態を現在の自車両の車両状態に基づいて算出し、現在走行地点により近い将来走行地点における予測車両状態に基づいて現在走行地点からより遠い将来走行地点における予測車両状態を算出し（Ｓ４）、自車両がカーブ路を旋回する際に、自車両の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に、予測車両状態を予測する地点の時間間隔又は距離間隔である予測間隔を短くする（Ｓ３）。
【選択図】図６
【解決手段】車両状態予測方法では、自車両が目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における自車両の車両状態である予測車両状態を、現在走行地点に近い地点から順に予測する際に、現在走行地点に最も近い将来走行地点における予測車両状態を現在の自車両の車両状態に基づいて算出し、現在走行地点により近い将来走行地点における予測車両状態に基づいて現在走行地点からより遠い将来走行地点における予測車両状態を算出し（Ｓ４）、自車両がカーブ路を旋回する際に、自車両の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に、予測車両状態を予測する地点の時間間隔又は距離間隔である予測間隔を短くする（Ｓ３）。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
自車両の目標走行軌道を生成し、
前記自車両の現在の車両状態を検出し、
前記自車両が前記目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における前記自車両の車両状態である予測車両状態を、現在走行地点に近い前記将来走行地点から順に予測する際に、現在走行地点に最も近い前記将来走行地点における前記予測車両状態を現在の前記自車両の車両状態に基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い前記将来走行地点における前記予測車両状態に基づいて現在走行地点からより遠い前記将来走行地点における前記予測車両状態を算出し、
前記自車両がカーブ路を旋回する際に、前記自車両の車両状態の変化量が小さい場合よりも前記変化量が大きい場合に、前記予測車両状態を予測する地点の時間間隔又は距離間隔である予測間隔を短くする、
ことを特徴とする車両状態予測方法。
前記自車両の現在の車両状態を検出し、
前記自車両が前記目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における前記自車両の車両状態である予測車両状態を、現在走行地点に近い前記将来走行地点から順に予測する際に、現在走行地点に最も近い前記将来走行地点における前記予測車両状態を現在の前記自車両の車両状態に基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い前記将来走行地点における前記予測車両状態に基づいて現在走行地点からより遠い前記将来走行地点における前記予測車両状態を算出し、
前記自車両がカーブ路を旋回する際に、前記自車両の車両状態の変化量が小さい場合よりも前記変化量が大きい場合に、前記予測車両状態を予測する地点の時間間隔又は距離間隔である予測間隔を短くする、
ことを特徴とする車両状態予測方法。
【請求項2】
前記予測間隔は、一定周期の前記複数の将来走行地点の各々において予測される前記自車両の位置の間隔であり、且つ前記複数の将来走行地点の各々における前記自車両の車速に比例して設定することを特徴とする請求項１に記載の車両状態予測方法。
【請求項3】
前記自車両の車両状態の変化量が大きくなる場所で前記予測間隔が短くなることによって前記予測車両状態を予測する区間の全長が減少するのを、前記自車両の車両状態の変化量が小さくなる場所で前記予測間隔を長くすることによって補うことを特徴とする請求項１に記載の車両状態予測方法。
【請求項4】
前記予測間隔に上現又は下限の少なくとも一方を設定することを特徴とする請求項１に記載の車両状態予測方法。
【請求項5】
前記目標走行軌道上における前記自車両の目標車速を設定し、
現在走行地点に最も近い前記将来走行地点における前記予測車両状態を現在の前記自車両の車両状態と現在の車速とに基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い前記将来走行地点における前記予測車両状態と前記目標車速とに基づいて現在走行地点からより遠い前記将来走行地点における前記予測車両状態を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両状態予測方法。
現在走行地点に最も近い前記将来走行地点における前記予測車両状態を現在の前記自車両の車両状態と現在の車速とに基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い前記将来走行地点における前記予測車両状態と前記目標車速とに基づいて現在走行地点からより遠い前記将来走行地点における前記予測車両状態を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両状態予測方法。
【請求項6】
前記自車両の目標横加速度を設定し、前記目標横加速度と、質点モデル又は車両モデルと、に基づいて前記目標車速を設定することを特徴とする請求項５に記載の車両状態予測方法。
【請求項7】
前記自車両の現在の車速と前記目標車速との間の変化量が小さい場合、又は前記目標車速における変化量が小さい場合は、現在走行地点に最も近い前記将来走行地点における前記予測車両状態を現在の前記自車両の車両状態と固定速度とに基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い前記将来走行地点における前記予測車両状態と前記固定速度とに基づいて現在走行地点からより遠い前記将来走行地点における前記予測車両状態を算出することを特徴とする請求項５に記載の車両状態予測方法。
【請求項8】
前記固定速度は前記現在の車速であることを特徴とする請求項７に記載の車両状態予測方法。
【請求項9】
前記固定速度は前記目標車速の平均値であることを特徴とする請求項７に記載の車両状態予測方法。
【請求項10】
自車両の現在の車両状態を検出するセンサと、
前記自車両の目標走行軌道を生成する処理と、前記自車両が前記目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における前記自車両の車両状態である予測車両状態を、現在走行地点に近い前記将来走行地点から順に予測する際に、現在走行地点に最も近い前記将来走行地点における前記予測車両状態を現在の前記自車両の車両状態に基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い前記将来走行地点における前記予測車両状態に基づいて現在走行地点からより遠い前記将来走行地点における前記予測車両状態を算出する処理と、前記自車両がカーブ路を旋回する際に、前記自車両の車両状態の変化量が小さい場合よりも前記変化量が大きい場合に、前記予測車両状態を予測する地点の時間間隔又は距離間隔である予測間隔を短くする処理と、を実行するコントローラと、
を備えることを特徴とする車両状態予測装置。
前記自車両の目標走行軌道を生成する処理と、前記自車両が前記目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における前記自車両の車両状態である予測車両状態を、現在走行地点に近い前記将来走行地点から順に予測する際に、現在走行地点に最も近い前記将来走行地点における前記予測車両状態を現在の前記自車両の車両状態に基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い前記将来走行地点における前記予測車両状態に基づいて現在走行地点からより遠い前記将来走行地点における前記予測車両状態を算出する処理と、前記自車両がカーブ路を旋回する際に、前記自車両の車両状態の変化量が小さい場合よりも前記変化量が大きい場合に、前記予測車両状態を予測する地点の時間間隔又は距離間隔である予測間隔を短くする処理と、を実行するコントローラと、
を備えることを特徴とする車両状態予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、車両状態予測方法及び車両状態予測装置に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、自車両の将来の座標及びヨー角の予測値を、複数の将来時刻の各々において計算開始時刻から近い順に算出し、目標走行軌道と予測値との偏差を減らす運動指令をアクチュエータに出力することにより、目標走行軌道に追従して自車両を走行させる車両制御方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】国際公開第２０２０／１５２９７７号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
現在走行地点から近い順に複数の将来走行地点の各々における自車両の車両状態を予測する場合には、車両状態が大きく変化する状況で真値との誤差が増加する虞がある。
本発明は、目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における自車両の車両状態を現在走行地点に近い将来走行地点から順に予測する際に、車両状態が大きく変化する状況で増加する予測誤差を抑制することを目的とする。
本発明は、目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における自車両の車両状態を現在走行地点に近い将来走行地点から順に予測する際に、車両状態が大きく変化する状況で増加する予測誤差を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本発明の一態様による車両状態予測方法では、自車両の目標走行軌道を生成し、自車両の現在の車両状態を検出し、自車両が目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における自車両の車両状態である予測車両状態を、現在走行地点に近い将来走行地点から順に予測する際に、現在走行地点に最も近い将来走行地点における予測車両状態を現在の自車両の車両状態に基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い将来走行地点における予測車両状態に基づいて現在走行地点からより遠い将来走行地点における予測車両状態を算出し、自車両がカーブ路を旋回する際に、自車両の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に、予測車両状態を予測する地点の時間間隔又は距離間隔である予測間隔を短くする。
【発明の効果】
【0006】
本発明によれば、目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における自車両の車両状態を現在走行地点に近い将来走行地点から順に予測する際に、車両状態が大きく変化する状況で増加する予測誤差を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【図1】実施形態の車両制御装置の一例の概略構成図である。
【図2】実施形態のコントローラの機能構成の一例のブロック図である。
【図3】実施形態の軌道追従制御部の機能構成の一例のブロック図である。
【図4】予測間隔の設定例の模式図である。
【図5】第１実施形態の走行軌道予測部の機能構成の一例のブロック図である。
【図6】第１実施形態の車両状態予測方法の一例のフローチャートである。
【図7】第２実施形態の走行軌道予測部の機能構成の一例のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0008】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
【0009】
（第１実施形態）
（構成）
図１は、実施形態の車両制御装置の一例の概略構成図である。車両制御装置１０は自車両１に搭載されて、自車両１の走行制御を実行する。
車両制御装置１０は、物体センサ１１と、車両センサ１２と、測位装置１３と、地図データベース１４と、コントローラ１７と、駆動力源コントローラ１８ａと、ブレーキコントローラ１８ｂと、ステアリングコントローラ１８ｃと、駆動力源１９ａと、ブレーキアクチュエータ１９ｂと、転舵アクチュエータ１９ｃを備える。なお、図面において地図データベースを「地図ＤＢ」と表記する。
（構成）
図１は、実施形態の車両制御装置の一例の概略構成図である。車両制御装置１０は自車両１に搭載されて、自車両１の走行制御を実行する。
車両制御装置１０は、物体センサ１１と、車両センサ１２と、測位装置１３と、地図データベース１４と、コントローラ１７と、駆動力源コントローラ１８ａと、ブレーキコントローラ１８ｂと、ステアリングコントローラ１８ｃと、駆動力源１９ａと、ブレーキアクチュエータ１９ｂと、転舵アクチュエータ１９ｃを備える。なお、図面において地図データベースを「地図ＤＢ」と表記する。
【0010】
物体センサ１１は、自車両１の周囲の周囲環境についての様々な情報（周囲環境情報）を検出する。物体センサ１１は、例えば自車両１に搭載されたレーザレーダや、ミリ波レーダ、カメラ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）など、自車両１の周囲の物体を検出する複数の異なる種類の物体検出センサを備える。
車両センサ１２は、自車両１に搭載され、自車両１から得られる様々な情報（車両情報）を検出する。車両センサ１２には、例えば、自車両１の車速を検出する車速センサ、自車両１のタイヤの回転速度を検出する車輪速センサ、自車両１の３軸方向の加速度及び減速度を検出する３軸加速度センサ、ステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、操向輪（転舵輪）の転舵角を検出する転舵角センサ、自車両１の角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレイトを検出するヨーレイトセンサ、自車両のアクセル開度を検出するアクセルセンサと、ブレーキ操作量を検出するブレーキセンサが含まれる。
車両センサ１２は、自車両１に搭載され、自車両１から得られる様々な情報（車両情報）を検出する。車両センサ１２には、例えば、自車両１の車速を検出する車速センサ、自車両１のタイヤの回転速度を検出する車輪速センサ、自車両１の３軸方向の加速度及び減速度を検出する３軸加速度センサ、ステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、操向輪（転舵輪）の転舵角を検出する転舵角センサ、自車両１の角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレイトを検出するヨーレイトセンサ、自車両のアクセル開度を検出するアクセルセンサと、ブレーキ操作量を検出するブレーキセンサが含まれる。
【0011】
測位装置１３は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して自車両１の現在の位置及び姿勢角を測定する。以下の説明において自車両１の現在の位置を「自己位置」と表記することがある。ＧＮＳＳ受信機は、例えば地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であってよい。測位装置１３は、例えば慣性航法装置であってもよい。
地図データベース１４は、道路地図データを記憶している。例えば地図データベース１４は、自動運転用の地図情報として好適な高精度地図データ（以下、単に「高精度地図」という）を記憶してよい。地図データベース１４は、ナビゲーション用の地図データ（以下、単に「ナビ地図」という）を記憶してもよい。
地図データベース１４は、道路地図データを記憶している。例えば地図データベース１４は、自動運転用の地図情報として好適な高精度地図データ（以下、単に「高精度地図」という）を記憶してよい。地図データベース１４は、ナビゲーション用の地図データ（以下、単に「ナビ地図」という）を記憶してもよい。
【0012】
コントローラ１７は、自車両１の車両制御を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。コントローラ１７は、特許請求の範囲に記載の「車両状態予測装置」の一例である。
例えばコントローラ１７による車両制御は、物体センサ１１からの周囲環境情報や、車両センサ１２からの車両情報、測位装置１３が測定した現在位置、道路地図データに基づいて、設定された目的地まで自車両１を自律走行させる自律運転制御であってよい。
また、例えば車両制御装置１０による車両制御は、周囲環境情報や、車両情報、道路地図データ等に基づいて、自車両１の加速、減速及び操舵を制御することにより運転者による自車両１の運転を支援する運転支援制御であってもよい。
例えばコントローラ１７による車両制御は、物体センサ１１からの周囲環境情報や、車両センサ１２からの車両情報、測位装置１３が測定した現在位置、道路地図データに基づいて、設定された目的地まで自車両１を自律走行させる自律運転制御であってよい。
また、例えば車両制御装置１０による車両制御は、周囲環境情報や、車両情報、道路地図データ等に基づいて、自車両１の加速、減速及び操舵を制御することにより運転者による自車両１の運転を支援する運転支援制御であってもよい。
【0013】
例えば運転支援制御は、自車両１が走行車線から逸脱しないように自車両１の操舵を制御する車線維持制御や、自車両１が先行車両に追従して走行するように自車両１の加速及び減速を制御する先行車追従制御や、定速走行制御、車間距離制御を含んでいてよい。
コントローラ１７は、プロセッサ１７ａと、記憶装置１７ｂ等の周辺部品とを含む。プロセッサ１７ａは、例えばＣＰＵやＭＰＵであってよい。記憶装置１７ｂは、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。
コントローラ１７は、プロセッサ１７ａと、記憶装置１７ｂ等の周辺部品とを含む。プロセッサ１７ａは、例えばＣＰＵやＭＰＵであってよい。記憶装置１７ｂは、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。
【0014】
記憶装置１７ｂは、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを含んでよい。以下に説明するコントローラ１７の機能は、例えばプロセッサ１７ａが、記憶装置１７ｂに格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
なお、コントローラ１７を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。例えば、コントローラ１７は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラ１７はＦＰＧＡ等のＰＬＤ等を有していてもよい。
なお、コントローラ１７を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。例えば、コントローラ１７は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラ１７はＦＰＧＡ等のＰＬＤ等を有していてもよい。
【0015】
駆動力源コントローラ１８ａは、コントローラ１７から出力される駆動トルク指令値に従って動作するように、駆動力源１９ａを制御するＥＣＵである。駆動力源１９ａは、例えば駆動用モータ及び内燃機関（エンジン）の一方又は両方を備えてもよい。
ブレーキコントローラ１８ｂは、コントローラ１７から出力される制動液圧指令値に従って動作するように、前輪及び後輪の制動装置（ブレーキ装置）を作動させるブレーキアクチュエータ（液圧アクチュエータ）１９ｂを制御するＥＣＵである。
ステアリングコントローラ１８ｃは、コントローラ１７から出力される操舵トルク指令値に従って動作するように、操向輪を転舵させる転舵アクチュエータ１９ｃを制御するＥＣＵである。
ブレーキコントローラ１８ｂは、コントローラ１７から出力される制動液圧指令値に従って動作するように、前輪及び後輪の制動装置（ブレーキ装置）を作動させるブレーキアクチュエータ（液圧アクチュエータ）１９ｂを制御するＥＣＵである。
ステアリングコントローラ１８ｃは、コントローラ１７から出力される操舵トルク指令値に従って動作するように、操向輪を転舵させる転舵アクチュエータ１９ｃを制御するＥＣＵである。
【0016】
図２は、第１実施形態のコントローラ１７の機能構成の一例のブロック図である。コントローラ１７は、走路境界生成部３０と、走行計画部３１と、速度制御部３２と、軌道追従制御部３３と、制駆動力演算部３４と、操舵トルク演算部３５を備える。
走路境界生成部３０は、物体センサ１１が検出した自車両１が走行する車線の車線区分線（白線）の情報や地図データベース１４の高精度地図に基づいて、車線に沿って自車両１が走行可能な前方領域である走路を生成する。
走路境界生成部３０は、物体センサ１１が検出した自車両１が走行する車線の車線区分線（白線）の情報や地図データベース１４の高精度地図に基づいて、車線に沿って自車両１が走行可能な前方領域である走路を生成する。
【0017】
走行計画部３１は、測位装置１３が測定した自己位置と、走路境界生成部３０が生成した走路の境界とに基づいて、目標とする将来の走行軌道である目標走行軌道を算出する。例えば、左右の走路境界の中間を通る軌道を目標走行軌道として算出してよい。
また、走行計画部３１は、目標走行軌道に沿った位置に応じた目標車速である速度プロファイルを設定する。
また、走行計画部３１は、目標走行軌道に沿った位置に応じた目標車速である速度プロファイルを設定する。
【0018】
例えば走行計画部３１は、目標走行軌道上の各点Ｐｔｉ（ｉ＝１、２…）における曲率である目標曲率ρｉを演算し、各点Ｐｔｉにおいて自車両１に許容される横加速度ａｙｉを設定する。走行計画部３１は、例えば横加速度ａｙｉとして旋回加速度の許容最大値を設定してよい。以下の説明において横加速度ａｙｉを「設定横加速度ａｙｉ」と表記する。走行計画部３１は、各点Ｐｔｉにおいて設定横加速度ａｙｉに従って目標曲率ρｉの軌道を走行するための目標車速を、速度プロファイルとして算出する。
【0019】
例えば走行計画部３１は、設定横加速度ａｙｉと質点モデルとに基づいて、各点Ｐｔｉにおいて設定横加速度ａｙｉに従って目標曲率ρｉの軌道を走行するための目標車速Ｖｉを算出してもよい。質点モデルに基づく目標車速Ｖｉの計算式の一例を次式（１）に示す。
Ｖｉ＝ａｙｉ／ρｉ …（１）
また例えば走行計画部３１は、設定横加速度ａｙｉと、２輪モデルや４輪モデルといった車両モデルとに基づいて、各点Ｐｔｉにおいて設定横加速度ａｙｉに従って目標曲率ρｉの軌道を走行するための目標車速Ｖｉを算出してもよい。
Ｖｉ＝ａｙｉ／ρｉ …（１）
また例えば走行計画部３１は、設定横加速度ａｙｉと、２輪モデルや４輪モデルといった車両モデルとに基づいて、各点Ｐｔｉにおいて設定横加速度ａｙｉに従って目標曲率ρｉの軌道を走行するための目標車速Ｖｉを算出してもよい。
【0020】
また例えば走行計画部３１は、物体センサ１１が検出した自車両１の周囲の周囲環境に基づいて目標車速Ｖｉを算出してもよい。例えば、周囲環境として物体センサ１１が検出した自車両１の周囲の車両、歩行者、停止線や障害物との距離又は相対速度の少なくとも一方に応じて目標車速Ｖｉを算出してもよい。
【0021】
速度制御部３２は、走行計画部３１が設定した速度プロファイルと自己位置とに基づいて、自車両１の走行速度が速度プロファイルに応じた速度となるように制御するための制駆動力指令を演算し、制駆動力演算部３４に出力する。
制駆動力演算部３４は、速度制御部３２が出力した制駆動力指令に従って自車両１に駆動力を発生させる駆動トルク指令値を生成し、駆動力源コントローラ１８ａに出力する。また、制駆動力指令に従って自車両１の制動装置に制動力を発生させる制動液圧指令値を生成し、ブレーキコントローラ１８ｂに出力する。
制駆動力演算部３４は、速度制御部３２が出力した制駆動力指令に従って自車両１に駆動力を発生させる駆動トルク指令値を生成し、駆動力源コントローラ１８ａに出力する。また、制駆動力指令に従って自車両１の制動装置に制動力を発生させる制動液圧指令値を生成し、ブレーキコントローラ１８ｂに出力する。
【0022】
軌道追従制御部３３は、走行計画部３１が算出した目標走行軌道に沿って走行するための旋回指令を演算し、操舵トルク演算部３８に出力する。軌道追従制御部３３の詳細については後述する。
操舵トルク演算部３８は、軌道追従制御部３３が出力した旋回指令に従って操向輪を転舵させる操舵トルク指令値を生成し、ステアリングコントローラ１８ｃに出力する。
操舵トルク演算部３８は、軌道追従制御部３３が出力した旋回指令に従って操向輪を転舵させる操舵トルク指令値を生成し、ステアリングコントローラ１８ｃに出力する。
【0023】
図３は、実施形態の軌道追従制御部３３の機能構成の一例のブロック図である。軌道追従制御部３３は、自車両１の現在の車両状態として測位装置１３が検出した現在位置及び姿勢角と、車両センサ１２が検出した車速と、に基づいて、自車両１が目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来時刻ｔｉの各々における自車両１の車両状態を予測する（ｉ＝１、２、…Ｎ）。なお、定数Ｎは、自車両１の車両状態を予測する将来時刻ｔｉの総数であり、２以上の自然数である。
【0024】
例えば軌道追従制御部３３は、将来時刻ｔｉの各々における自車両１の車両状態として自車両１の位置Ｐｉ及び姿勢角θｉを予測する。以下の説明において、将来時刻ｔｉを「予測時刻」と表記し、予測時刻ｔｉの各々における車両状態を「予測車両状態」と表記することがある。
軌道追従制御部３３は、予測車両状態と目標走行軌道との間の誤差を最小とする最適化演算によって、現在時刻における目標横力指令Ｆｙ０と、予測時刻ｔｉの各々における目標横力指令Ｆｙｉを演算する（ｉ＝１、２、…Ｎ）。
軌道追従制御部３３は、予測車両状態と目標走行軌道との間の誤差を最小とする最適化演算によって、現在時刻における目標横力指令Ｆｙ０と、予測時刻ｔｉの各々における目標横力指令Ｆｙｉを演算する（ｉ＝１、２、…Ｎ）。
【0025】
軌道追従制御部３３は、現在時刻における目標横力指令Ｆｙ０を旋回指令として操舵トルク演算部３８へ出力する。
また、現在時刻における目標横力指令Ｆｙ０と、予測時刻ｔｉの各々における目標横力指令Ｆｙｉ（ｉ＝１、２、…Ｎ－１）は、次回の予測車両状態の予測に使用される。
軌道追従制御部３３は、予測間隔設定部４０と、走行軌道予測部４１と、最適化演算部４２を備える。
また、現在時刻における目標横力指令Ｆｙ０と、予測時刻ｔｉの各々における目標横力指令Ｆｙｉ（ｉ＝１、２、…Ｎ－１）は、次回の予測車両状態の予測に使用される。
軌道追従制御部３３は、予測間隔設定部４０と、走行軌道予測部４１と、最適化演算部４２を備える。
【0026】
予測間隔設定部４０は、離散的な予測時刻ｔｉの隣り合う時刻同士の間隔Δｔｉ＝（ｔｉ－ｔｉ－１）である予測間隔を設定する。すなわち予測間隔は、予測車両状態を予測する時刻である予測時刻ｔｉ間の間隔であってよい。なお、時刻ｔ０は現在時刻を示す。
予測間隔設定部４０は、走行計画部３１が算出した目標走行軌道に基づいて、自車両１がカーブ路を旋回するか否かを予測する。
予測間隔設定部４０は、走行計画部３１が算出した目標走行軌道に基づいて、自車両１がカーブ路を旋回するか否かを予測する。
【0027】
また、走行計画部３１が算出した目標走行軌道又は速度プロファイルの少なくとも一方に基づいて、将来の自車両１の車両状態の変化量を予測する。例えば予測間隔設定部４０は、自車両１の車速の変化量又は姿勢角の変化量の少なくとも一方を、車両状態の変化量として予測してよい。
予測間隔設定部４０は、自車両１がカーブ路を旋回すると予測した際に、自車両１の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に予測間隔Δｔｉを短くする、例えば車両状態の変化量が大きいほど、予測間隔Δｔｉをより短くしてよい。
予測間隔設定部４０は、自車両１がカーブ路を旋回すると予測した際に、自車両１の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に予測間隔Δｔｉを短くする、例えば車両状態の変化量が大きいほど、予測間隔Δｔｉをより短くしてよい。
【0028】
図４は、予測間隔Δｔｉの設定例の模式図である。図４は将来時刻ｔｉの総数Ｎが６である場合を示しているが、総数Ｎは６に限られず、２以上５以下であってもよく７以上であってもよい。実線ＢＲ及びＢＬは、自車両１の走路のそれぞれ右側及び左側の走路境界を示している。また、地点Ｐ０は現在時刻ｔ０の自車両１の位置を示し、地点Ｐ１～Ｐ６は、現在時刻ｔ０において予測した予測時刻ｔｉにおける自車両１の位置（以下「予測位置」と表記することがある）を示している。
なお、Ｘ軸の正方向を自車両１の進行方向と定め、Ｘ軸と直角かつ自車両１の左側方向をＹ軸の正方向と定めている。
なお、Ｘ軸の正方向を自車両１の進行方向と定め、Ｘ軸と直角かつ自車両１の左側方向をＹ軸の正方向と定めている。
【0029】
自車両１が現在位置Ｐ０に位置する現在時刻ｔ０と、自車両１が予測位置Ｐ１にそれぞれ位置すると予測される予測時刻ｔ１との間の間隔が予測間隔Δｔ１として表されている。また、自車両１が予測位置Ｐi-１と予測位置Ｐiにそれぞれ位置すると予測される予測時刻ｔｉ－１と予測時刻ｔｉとの間の間隔が予測間隔Δｔiとして表されている（ｉ＝２、３、…６）。予測間隔Δｔ１～ΔｔＮの合計（Δｔ１＋Δｔ２＋…ΔｔＮ）が、予測車両状態を予測する予測区間Ｔｆである。
【0030】
自車両１がカーブ路を旋回する区間Ｓｂでは自車両１が減速するので、自車両１の車両状態である車速の変化量が大きくなる。また、自車両１の車両状態である姿勢角θｉの変化量（すなわちヨーレイト）が大きくなる。
このため、予測間隔設定部４０は、自車両１がカーブ路を旋回する際に、自車両１の車両状態の変化量が大きい区間Ｓｂにおける予測間隔Δｔ３及びΔｔ４を、車両状態の変化量が小さい直線区間ＳａやＳｃに比べて短くする。
これにより、軌道追従制御部３３が予測する予測車両状態の予測誤差が、車両状態が大きく変化する状況で増加するのを抑制できる。
このため、予測間隔設定部４０は、自車両１がカーブ路を旋回する際に、自車両１の車両状態の変化量が大きい区間Ｓｂにおける予測間隔Δｔ３及びΔｔ４を、車両状態の変化量が小さい直線区間ＳａやＳｃに比べて短くする。
これにより、軌道追従制御部３３が予測する予測車両状態の予測誤差が、車両状態が大きく変化する状況で増加するのを抑制できる。
【0031】
一方で、予測間隔Δｔｉが短縮されることによって予測車両状態を予測する予測区間Ｔｆの全長が減少すると、軌道追従制御部３３から出力される目標横力指令Ｆｙ０が過敏に設定される可能性がある。予測区間Ｔｆの全長が減少しないように将来時刻ｔｉの総数Ｎを増やすと、計算の複雑化や処理負担の増加を招く。
したがって予測間隔設定部４０は、自車両１の車両状態の変化量が大きくなる場所で予測間隔Δｔｉが短くなることによって予測区間Ｔｆの全長が減少するのを、自車両１の車両状態の変化量が小さくなる場所で予測間隔Δｔｉを長くすることによって補うことが好ましい。
したがって予測間隔設定部４０は、自車両１の車両状態の変化量が大きくなる場所で予測間隔Δｔｉが短くなることによって予測区間Ｔｆの全長が減少するのを、自車両１の車両状態の変化量が小さくなる場所で予測間隔Δｔｉを長くすることによって補うことが好ましい。
【0032】
例えば予測間隔設定部４０は、自車両１の車両状態の変化量が大きくなる場所で予測間隔Δｔｉが短くし、変化量が小さくなる場所で予測間隔Δｔｉを長くすることによって予測区間Ｔｆの全長を略一定に維持してもよい。
例えば、予測位置Ｐiにおける車両状態の変化量を「変化量Ｓｉ」と表記する。例えば変化量Ｓｉは、予測位置Ｐiにおける車速の変化量や、姿勢角の変化量であってもよく、車速の変化量と姿勢角の変化量との重み付け和などで定義してもよい。
例えば、予測位置Ｐiにおける車両状態の変化量を「変化量Ｓｉ」と表記する。例えば変化量Ｓｉは、予測位置Ｐiにおける車速の変化量や、姿勢角の変化量であってもよく、車速の変化量と姿勢角の変化量との重み付け和などで定義してもよい。
【0033】
また、予測区間Ｔｆの全長を固定の時間間隔Δｔと定数Ｎとの積（Ｎ×Δｔ）として設定する（Ｔｆ＝Ｎ×Δｔ）。予測間隔設定部４０は、予測時刻ｔｉにおける重み付け係数ｗｉを、変化量Ｓｉが大きいほど重み付け係数ｗｉが小さくなり、且つＮ個の重み付け係数ｗｉの合計（ｗ１＋ｗ２＋…ｗＮ）が定数Ｎに等しくなるように設定する。そして、重み付け係数ｗｉで固定の時間間隔Δｔを重み付けすることにより予測間隔Δｔｉ＝ｗｉ×Δｔを設定する。
【0034】
このように予測間隔Δｔｉを設定することにより、自車両１の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に予測間隔Δｔｉを短くするとともに、予測区間Ｔｆの全長を一定値（Ｎ×Δｔ）に維持できる。
なお、予測間隔設定部４０は、予測間隔Δｔｉに上現又は下限の少なくとも一方を設定してもよい。
なお、予測間隔設定部４０は、予測間隔Δｔｉに上現又は下限の少なくとも一方を設定してもよい。
【0035】
他の実施形態においては、予測間隔Δｔｉを、離散的な予測位置Ｐiの隣り合う地点Ｐｉ及びＰｉ－１同士の距離間隔として定義してもよい。
予測間隔設定部４０は、自車両１の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に、隣り合う予測位置Ｐｉ及びＰｉ－１同士の距離間隔が短くなるように予測時刻ｔｉを設定してもよい。
予測間隔設定部４０は、自車両１の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に、隣り合う予測位置Ｐｉ及びＰｉ－１同士の距離間隔が短くなるように予測時刻ｔｉを設定してもよい。
【0036】
例えば、予測間隔Δｔｉを、予測時刻ｔｉにおける自車両１の車速と一定の時間定数との積として設定してもよい。上述したカーブ路においては、自車両１が減速するため車両状態の変化量としての車速の変化量が大きくなる。また、車両状態の変化量としての姿勢角の変化量も大きくなる。
一方で、カーブ路では自車両１が減速するので、車速自体が低くなって車速と所定の時間定数との積が小さくなる。このため、車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に、隣り合う予測位置Ｐｉ及びＰｉ－１同士の間隔を短くすることができる。
一方で、カーブ路では自車両１が減速するので、車速自体が低くなって車速と所定の時間定数との積が小さくなる。このため、車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に、隣り合う予測位置Ｐｉ及びＰｉ－１同士の間隔を短くすることができる。
【0037】
図３を参照する。走行軌道予測部４１は、測位装置１３が検出した現在位置及び姿勢角を車両状態の初期値（Ｐ０、θ０）として、予測間隔設定部４０が設定した予測間隔Δｔ１、Δｔ２、…ΔｔＮと、現在車速Ｖと、最適化演算部４２が前回演算した目標横力指令Ｆｙ０、Ｆｙ１、Ｆｙ２、…ＦｙＮ－１に基づいて、予測時刻ｔｉの各々における自車両１の予測車両状態として自車両１の位置Ｐｉ及び姿勢角θｉを予測する。
【0038】
図５は、第１実施形態の走行軌道予測部４１の機能構成の一例のブロック図である。走行軌道予測部４１は、Ｎ個の状態予測部である第１状態予測部５０－１、第２状態予測部５０－２、…第Ｎ状態予測部５０－Ｎと、分配器５１及び５２と、出力部５３と、を備える。
分配器５１は、予測間隔設定部４０から受信した予測間隔Δｔ１、Δｔ２、…ΔｔＮをそれぞれ第１状態予測部５０－１、第２状態予測部５０－２、…第Ｎ状態予測部５０－Ｎに分配する。
分配器５１は、予測間隔設定部４０から受信した予測間隔Δｔ１、Δｔ２、…ΔｔＮをそれぞれ第１状態予測部５０－１、第２状態予測部５０－２、…第Ｎ状態予測部５０－Ｎに分配する。
【0039】
分配器５２は、最適化演算部４２から受信した目標横力指令Ｆｙ０の前回値を、第１状態予測部５０－１に分配する。また、目標横力指令Ｆｙｉ－１の前回値を、第ｉ状態予測部５０－ｉに分配する（ｉ＝２、…Ｎ）。
第１状態予測部５０－１は、予測時刻ｔｉのうち現在時刻に最も近い予測時刻ｔ１における自車両１の予測車両状態（すなわち位置Ｐ１及び姿勢角θ１）を、初期値（Ｐ０、θ０）と、現在車速Ｖと、目標横力指令Ｆｙ０の前回値とに基づいて演算する。
第１状態予測部５０－１は、予測時刻ｔｉのうち現在時刻に最も近い予測時刻ｔ１における自車両１の予測車両状態（すなわち位置Ｐ１及び姿勢角θ１）を、初期値（Ｐ０、θ０）と、現在車速Ｖと、目標横力指令Ｆｙ０の前回値とに基づいて演算する。
【0040】
例えば第１状態予測部５０－１は、現在時刻におけるヨーレイトｄθ０／ｄｔを、ｄθ０／ｄｔ＝Ｆｙ０／ｍＶによって算出してよい。式中のｍは自車両１の質量である。また、現在の姿勢角θ０に基づいて、自車両１のＹ座標の変化量ｄＹ０／ｄｔ＝Ｖ×Ｓｉｎ（θ０）を算出する。
そして、現在の姿勢角θ０に、ヨーレイトｄθ０／ｄｔと予測間隔Δｔ１との積（ｄθ０／ｄｔ×Δｔ１）を加算することにより、次式（２）に示すように予測時刻ｔ１における姿勢角θ１を算出する。
θ１＝θ０＋ｄθ０／ｄｔ×Δｔ１…（２）
そして、現在の姿勢角θ０に、ヨーレイトｄθ０／ｄｔと予測間隔Δｔ１との積（ｄθ０／ｄｔ×Δｔ１）を加算することにより、次式（２）に示すように予測時刻ｔ１における姿勢角θ１を算出する。
θ１＝θ０＋ｄθ０／ｄｔ×Δｔ１…（２）
【0041】
また、現在の位置Ｐ０のＹ座標Ｙ０に、Ｙ座標の変化量ｄＹ０／ｄｔと予測間隔Δｔ１との積（ｄＹ０／ｄｔ×Δｔ１）を加算することにより、次式（３）に示すように予測時刻ｔ１におけるＹ座標Ｙ１を算出する。
Ｙ１＝Ｙ０＋ｄＹ０／ｄｔ×Δｔ１…（３）
同様の方法により将来の各時刻における予測時刻ｔ１におけるＸ座標Ｘ１も算出する。
第１状態予測部５０－１は、予測した予測時刻ｔ１における予測車両状態（すなわち位置Ｐ１（Ｘ１，Ｙ１）及び姿勢角θ１）を後段の第２状態予測部５０－２と出力部５３へ出力する。
Ｙ１＝Ｙ０＋ｄＹ０／ｄｔ×Δｔ１…（３）
同様の方法により将来の各時刻における予測時刻ｔ１におけるＸ座標Ｘ１も算出する。
第１状態予測部５０－１は、予測した予測時刻ｔ１における予測車両状態（すなわち位置Ｐ１（Ｘ１，Ｙ１）及び姿勢角θ１）を後段の第２状態予測部５０－２と出力部５３へ出力する。
【0042】
添字ｉ＝２、３、…Ｎの各々に対して、第ｉ状態予測部５０－ｉは、予測時刻ｔｉにおける自車両１の予測車両状態（すなわち位置Ｐｉ及び姿勢角θｉ）を、予測時刻ｔｉよりも現在時刻に近く且つ予測時刻ｔｉに隣接する予測時刻ｔｉ－１における予測車両状態（Ｐｉ－１、θｉ－１）と、現在車速Ｖと、目標横力指令Ｆｙｉ－１の前回値とに基づいて演算する。
例えば第i状態予測部５０－ｉは、予測時刻ｔｉ－１におけるヨーレイトｄθｉ－１／ｄｔを、ｄθｉ－１／ｄｔ＝Ｆｙｉ－１／ｍＶによって算出してよい。また、前段の第（ｉ－１）状態予測部５０－（ｉ－１）が予測した姿勢角θｉ－１（すなわち予測時刻ｔｉ－１における姿勢角θｉ－１）に基づいて、自車両１のＹ座標の変化量ｄＹｉ－１／ｄｔ＝Ｖ×Ｓｉｎ（θｉ－１）を算出する。
例えば第i状態予測部５０－ｉは、予測時刻ｔｉ－１におけるヨーレイトｄθｉ－１／ｄｔを、ｄθｉ－１／ｄｔ＝Ｆｙｉ－１／ｍＶによって算出してよい。また、前段の第（ｉ－１）状態予測部５０－（ｉ－１）が予測した姿勢角θｉ－１（すなわち予測時刻ｔｉ－１における姿勢角θｉ－１）に基づいて、自車両１のＹ座標の変化量ｄＹｉ－１／ｄｔ＝Ｖ×Ｓｉｎ（θｉ－１）を算出する。
【0043】
そして、予測時刻ｔｉ－１における姿勢角θｉ－１に、ヨーレイトｄθｉ－１／ｄｔと予測間隔Δｔｉとの積（ｄθｉ－１／ｄｔ×Δｔｉ）を加算することにより、次式（４）に示すように予測時刻ｔｉにおける姿勢角θ１を算出する。
θｉ＝θｉ－１＋ｄθｉ－１／ｄｔ×Δｔｉ…（４）
また、第（ｉ－１）状態予測部５０－（ｉ－１）が予測した位置Ｐｉ－１（すなわち予測時刻ｔｉ－１における位置Ｐｉ－１）のＹ座標Ｙｉ－１に、Ｙ座標の変化量ｄＹｉ－１／ｄｔと予測間隔Δｔｉとの積（ｄＹｉ－１／ｄｔ×Δｔｉ）を加算することにより、次式（５）に示すように予測時刻ｔｉにおけるＹ座標Ｙｉを算出する。
Ｙｉ＝Ｙｉ－１＋ｄＹｉ－１／ｄｔ×Δｔｉ…（５）
同様の方法により将来の各時刻における予測時刻ｔｉにおけるＸ座標Ｘｉも算出する。
θｉ＝θｉ－１＋ｄθｉ－１／ｄｔ×Δｔｉ…（４）
また、第（ｉ－１）状態予測部５０－（ｉ－１）が予測した位置Ｐｉ－１（すなわち予測時刻ｔｉ－１における位置Ｐｉ－１）のＹ座標Ｙｉ－１に、Ｙ座標の変化量ｄＹｉ－１／ｄｔと予測間隔Δｔｉとの積（ｄＹｉ－１／ｄｔ×Δｔｉ）を加算することにより、次式（５）に示すように予測時刻ｔｉにおけるＹ座標Ｙｉを算出する。
Ｙｉ＝Ｙｉ－１＋ｄＹｉ－１／ｄｔ×Δｔｉ…（５）
同様の方法により将来の各時刻における予測時刻ｔｉにおけるＸ座標Ｘｉも算出する。
【0044】
添字ｉ＝２、３、…Ｎ－１の各々に対して、第ｉ状態予測部５０－ｉは、予測時刻ｔｉにおける予測車両状態（すなわち位置Ｐｉ（Ｘｉ，Ｙｉ）及び姿勢角θｉ）を後段の第（ｉ＋１）状態予測部５０－（ｉ＋１）と出力部５３へ出力する。
第Ｎ状態予測部５０－Ｎは、予測時刻ｔＮにおける予測車両状態（すなわち位置ＰＮ（ＸＮ，ＹＮ）及び姿勢角θＮ）を出力部５３へ出力する。
出力部５３は、予測時刻ｔ１、ｔ２、…ｔＮのそれぞれにおける予測車両状態（位置Ｐ１、Ｐ２、…ＰＮ及び姿勢角θ１、θ２、…θＮ）を最適化演算部４２へ出力する。
第Ｎ状態予測部５０－Ｎは、予測時刻ｔＮにおける予測車両状態（すなわち位置ＰＮ（ＸＮ，ＹＮ）及び姿勢角θＮ）を出力部５３へ出力する。
出力部５３は、予測時刻ｔ１、ｔ２、…ｔＮのそれぞれにおける予測車両状態（位置Ｐ１、Ｐ２、…ＰＮ及び姿勢角θ１、θ２、…θＮ）を最適化演算部４２へ出力する。
【0045】
図３を参照する。最適化演算部４２は、走行軌道予測部４１が出力した予測車両状態と目標走行軌道との間の誤差を最小とする最適化演算によって、現在時刻における目標横力指令Ｆｙ０と、予測時刻ｔｉの各々における目標横力指令Ｆｙｉを演算する（ｉ＝１、２、…Ｎ）。
最適化演算部４２は、現在時刻における目標横力指令Ｆｙ０を旋回指令として操舵トルク演算部３８へ出力する。また、目標横力指令Ｆｙ０と、予測時刻ｔｉの各々における目標横力指令Ｆｙｉ（ｉ＝１、２、…Ｎ－１）とを、次回の予測車両状態の予測に使用するために、走行軌道予測部４１に出力する。
最適化演算部４２は、現在時刻における目標横力指令Ｆｙ０を旋回指令として操舵トルク演算部３８へ出力する。また、目標横力指令Ｆｙ０と、予測時刻ｔｉの各々における目標横力指令Ｆｙｉ（ｉ＝１、２、…Ｎ－１）とを、次回の予測車両状態の予測に使用するために、走行軌道予測部４１に出力する。
【0046】
（動作）
図６は、第１実施形態の車両状態予測方法の一例のフローチャートである。
ステップＳ１において走行計画部３１は、自車両１の走行軌道の将来の目標である目標走行軌道を算出する。また、走行計画部３１は、目標走行軌道に沿った位置に応じた目標車速である速度プロファイルを設定する。
ステップＳ２において測位装置１３は、自車両１の現在の車両状態として現在位置と姿勢角を検出する。
図６は、第１実施形態の車両状態予測方法の一例のフローチャートである。
ステップＳ１において走行計画部３１は、自車両１の走行軌道の将来の目標である目標走行軌道を算出する。また、走行計画部３１は、目標走行軌道に沿った位置に応じた目標車速である速度プロファイルを設定する。
ステップＳ２において測位装置１３は、自車両１の現在の車両状態として現在位置と姿勢角を検出する。
【0047】
ステップＳ３において軌道追従制御部３３の予測間隔設定部４０は、自車両１の将来の複数時刻における予測車両状態を予測する時刻又は地点間の間隔である予測間隔Δｔｉを設定する。予測間隔設定部４０は、自車両の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に予測間隔Δｔｉを短くする。
ステップＳ４において走行軌道予測部４１は、予測間隔設定部４０が設定した予測間隔Δｔｉで、将来の複数時刻における予測車両状態を予測する。その後に処理は終了する。
ステップＳ４において走行軌道予測部４１は、予測間隔設定部４０が設定した予測間隔Δｔｉで、将来の複数時刻における予測車両状態を予測する。その後に処理は終了する。
【0048】
（第２実施形態）
第２実施形態の車両制御装置１０は、走行軌道予測部４１が予測車両状態として自車両１の位置Ｐｉ及び姿勢角θｉを予測する際に、現在車速Ｖに代えて、走行計画部３１により速度プロファイルとして設定された将来の目標速度を用いる。
すなわち、現在時刻により近い予測時刻ｔｉ－１における予測車両状態（位置Ｐｉ－１及び姿勢角θｉ－１）と目標車速Ｖｉ－１とに基づいて現在時刻からより遠い将来時刻ｔｉにおける予測車両状態（位置Ｐｉ及び姿勢角θｉ）を算出する。
また、現在時刻に最も近い予測時刻ｔ１における予測車両状態（位置Ｐ１及び姿勢角θ１）は、現在の自車両の車両状態（現在位置Ｐ０及び現在の姿勢角θ０）と現在の車速Ｖとに基づいて算出する。
第２実施形態の車両制御装置１０は、走行軌道予測部４１が予測車両状態として自車両１の位置Ｐｉ及び姿勢角θｉを予測する際に、現在車速Ｖに代えて、走行計画部３１により速度プロファイルとして設定された将来の目標速度を用いる。
すなわち、現在時刻により近い予測時刻ｔｉ－１における予測車両状態（位置Ｐｉ－１及び姿勢角θｉ－１）と目標車速Ｖｉ－１とに基づいて現在時刻からより遠い将来時刻ｔｉにおける予測車両状態（位置Ｐｉ及び姿勢角θｉ）を算出する。
また、現在時刻に最も近い予測時刻ｔ１における予測車両状態（位置Ｐ１及び姿勢角θ１）は、現在の自車両の車両状態（現在位置Ｐ０及び現在の姿勢角θ０）と現在の車速Ｖとに基づいて算出する。
【0049】
図７は、第２実施形態の走行軌道予測部４１の機能構成の一例のブロック図である。第２実施形態における走行軌道予測部４１の機能構成は、図５に示す第１実施形態の走行軌道予測部４１の機能構成の構成要素を有しており、同一又は類似の構成要素には同一の参照符号で示す。第２実施形態の走行軌道予測部４１は、車速設定部５４を更に備える。
車速設定部５４は、車両センサ１２から現在車速Ｖの信号を受信する。また走行計画部３１から速度プロファイルを受信する。
車速設定部５４は、車両センサ１２から現在車速Ｖの信号を受信する。また走行計画部３１から速度プロファイルを受信する。
【0050】
車速設定部５４は、速度プロファイルに基づいて予測時刻ｔｉのそれぞれにおける目標車速Ｖｉを取得する。例えば車速設定部５４は、速度プロファイルに基づいて現在時刻から予測時刻ｔｉまでの経過時間に走行する走行距離を算出し、現在位置から走行距離分だけ進んだ地点に設定された目標車速を速度プロファイルから読み出して、目標車速Ｖｉとして取得してよい。車速設定部５４は、添字ｉ＝２、３、…Ｎの各々に対して、予測時刻ｔｉ－１における目標車速Ｖｉ－１を第ｉ状態予測部５０－ｉに出力する。また、現在車速Ｖを第１状態予測部５０－１に出力する。
【0051】
第１状態予測部５０－１が、予測時刻ｔ１における自車両１の予測車両状態（すなわち位置Ｐ１及び姿勢角θ１）を予測する処理は、第１実施形態における処理と同様である。
第i状態予測部５０－ｉは、予測時刻ｔｉ－１におけるヨーレイトｄθｉ－１／ｄｔを、目標車速Ｖｉ－１を用いてｄθｉ－１／ｄｔ＝Ｆｙｉ－１／ｍＶｉ－１によって算出する。第i状態予測部５０－ｉのその他の処理は第１実施形態における処理と同様である。
第i状態予測部５０－ｉは、予測時刻ｔｉ－１におけるヨーレイトｄθｉ－１／ｄｔを、目標車速Ｖｉ－１を用いてｄθｉ－１／ｄｔ＝Ｆｙｉ－１／ｍＶｉ－１によって算出する。第i状態予測部５０－ｉのその他の処理は第１実施形態における処理と同様である。
【0052】
なお、自車両１の現在車速Ｖと速度プロファイルで設定された目標車速との間の変化量が小さいか否かを判定してもよい。現在車速Ｖと目標車速との間の変化量が小さいと判定した場合には、第１状態予測部５０－１、第２状態予測部５０－２、…第Ｎ状態予測部５０－Ｎは、固定速度Ｖｆに基づいて自車両１の予測車両状態を予測してよい。
例えば、第１状態予測部５０－１は、現在時刻におけるヨーレイトｄθ０／ｄｔを、固定速度Ｖｆを用いてｄθ０／ｄｔ＝Ｆｙ０／ｍＶｆによって算出してよい。また例えば、第i状態予測部５０－ｉは、予測時刻ｔｉ－１におけるヨーレイトｄθｉ－１／ｄｔを、固定速度Ｖｆを用いてｄθｉ－１／ｄｔ＝Ｆｙｉ－１／ｍＶｆによって算出してよい。
例えば、第１状態予測部５０－１は、現在時刻におけるヨーレイトｄθ０／ｄｔを、固定速度Ｖｆを用いてｄθ０／ｄｔ＝Ｆｙ０／ｍＶｆによって算出してよい。また例えば、第i状態予測部５０－ｉは、予測時刻ｔｉ－１におけるヨーレイトｄθｉ－１／ｄｔを、固定速度Ｖｆを用いてｄθｉ－１／ｄｔ＝Ｆｙｉ－１／ｍＶｆによって算出してよい。
【0053】
例えば、車速設定部５４は、自車両１の現在車速Ｖと速度プロファイルで設定された目標車速との間の変化量が所定閾値よりも小さいか否かを判定してよい。現在車速Ｖと目標車速との間の変化量が所定閾値よりも小さい場合、車速設定部５４は、現在車速Ｖに代えて固定速度Ｖｆを第１状態予測部５０－１に出力する。また、目標車速Ｖｉ－１に代えて固定速度Ｖｆを第ｉ状態予測部５０－ｉに出力する（ｉ＝２、３、…Ｎ）。
車速設定部５４は、現在車速Ｖを固定速度Ｖｆとして出力してもよく。速度プロファイルで設定された目標車速の平均値を固定速度Ｖｆとして出力してもよい。
車速設定部５４は、現在車速Ｖを固定速度Ｖｆとして出力してもよく。速度プロファイルで設定された目標車速の平均値を固定速度Ｖｆとして出力してもよい。
【0054】
また、速度プロファイルで設定された目標車速における変化量が小さいか否かを判定してもよい。目標車速における変化量が小さいと判定した場合には、第１状態予測部５０－１、第２状態予測部５０－２、…第Ｎ状態予測部５０－Ｎは、固定速度Ｖｆに基づいて自車両１の予測車両状態を予測してよい。例えば、車速設定部５４は、速度プロファイルで設定された目標車速における変化量が所定閾値よりも小さいか否かを判定してもよい。目標車速における変化量が所定閾値よりも小さいと判定した場合、車速設定部５４は、現在車速Ｖに代えて固定速度Ｖｆを第１状態予測部５０－１に出力してよい。また、目標車速Ｖｉ－１に代えて固定速度Ｖｆを第ｉ状態予測部５０－ｉに出力してよい（ｉ＝２、３、…Ｎ）。
【0055】
（実施形態の効果）
（１）実施形態の車両状態予測方法では、自車両１の目標走行軌道を生成し、自車両１の現在の車両状態を検出し、自車両１が目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における自車両１の車両状態である予測車両状態を、現在走行地点に近い将来走行地点から順に予測する際に、現在走行地点に最も近い将来走行地点における予測車両状態を現在の自車両１の車両状態に基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い将来走行地点における予測車両状態に基づいて現在走行地点からより遠い将来走行地点における予測車両状態を算出し、自車両１がカーブ路を旋回する際に、自車両１の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に、予測車両状態を予測する地点の時間間隔又は距離間隔である予測間隔を短くする。
（１）実施形態の車両状態予測方法では、自車両１の目標走行軌道を生成し、自車両１の現在の車両状態を検出し、自車両１が目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における自車両１の車両状態である予測車両状態を、現在走行地点に近い将来走行地点から順に予測する際に、現在走行地点に最も近い将来走行地点における予測車両状態を現在の自車両１の車両状態に基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い将来走行地点における予測車両状態に基づいて現在走行地点からより遠い将来走行地点における予測車両状態を算出し、自車両１がカーブ路を旋回する際に、自車両１の車両状態の変化量が小さい場合よりも変化量が大きい場合に、予測車両状態を予測する地点の時間間隔又は距離間隔である予測間隔を短くする。
【0056】
これにより、目標走行軌道に追従して走行した場合の複数の将来走行地点の各々における自車両の車両状態を現在走行地点に近い将来走行地点から順に予測する際に、車両状態が大きく変化する状況で増加する予測誤差を抑制できる。この結果、目標走行軌道と実際の走行軌道との誤差を低減できる。
【0057】
（２）予測間隔は、一定周期の複数の将来走行地点の各々において予測される自車両１の位置の間隔であってよく、且つ複数の将来走行地点の各々における自車両１の車速と時間定数との積と等しくてよい。
これにより、車速に合わせて予測誤差を小さくすることができる。
これにより、車速に合わせて予測誤差を小さくすることができる。
【0058】
（３）自車両１の車両状態の変化量が大きくなる場所で予測間隔が短くなることによって予測車両状態を予測する区間の全長が減少するのを、自車両１の車両状態の変化量が小さくなる場所で予測間隔を長くすることによって補ってもよい。
これにより、予測車両状態を予測する区間の全長が減少するのを抑制できるので、目標走行軌道に追従する操作が過敏になるのを防止して、追従性を向上できる。
（４）予測間隔に上現又は下限の少なくとも一方を設定してもよい。
これにより、予測間隔が過度に大きくなったり、小さくなったりすることを防ぐことができる。
これにより、予測車両状態を予測する区間の全長が減少するのを抑制できるので、目標走行軌道に追従する操作が過敏になるのを防止して、追従性を向上できる。
（４）予測間隔に上現又は下限の少なくとも一方を設定してもよい。
これにより、予測間隔が過度に大きくなったり、小さくなったりすることを防ぐことができる。
【0059】
（５）実施形態の車両状態予測方法において、目標走行軌道上における自車両１の目標車速を設定し、現在走行地点に最も近い将来走行地点における予測車両状態を現在の自車両１の車両状態と現在の車速とに基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い将来走行地点における予測車両状態と目標車速とに基づいて現在走行地点からより遠い将来走行地点における予測車両状態を算出してもよい。
これにより、複数の将来走行地点の各々における走行速度に応じた予測車両状態を算出できる。
これにより、複数の将来走行地点の各々における走行速度に応じた予測車両状態を算出できる。
【0060】
（６）自車両１の目標横加速度を設定し、目標横加速度と、質点モデル又は車両モデルと、に基づいて目標車速を設定してもよい。
これにより、目標速度を正確に設定できる。
これにより、目標速度を正確に設定できる。
【0061】
（７）自車両１の現在の車速と目標車速との間の変化量が小さい場合、又は目標車速における変化量が小さい場合は、現在走行地点に最も近い将来走行地点における予測車両状態を現在の自車両１の車両状態と固定速度とに基づいて算出するとともに、現在走行地点により近い将来走行地点における予測車両状態と固定速度とに基づいて現在走行地点からより遠い将来走行地点における予測車両状態を算出してもよい。例えば固定速度は現在の車速であってもよく、目標車速の平均値であってもよい。
これにより、計算量及び演算負荷を低減できる。
これにより、計算量及び演算負荷を低減できる。
【符号の説明】
【0062】
１…自車両、１０…車両制御装置、１１…物体センサ、１２…車両センサ、１３…測位装置、１４…地図データベース、１７…コントローラ、１７ａ…プロセッサ、１７ｂ…記憶装置、１８ａ…駆動力源コントローラ、１８ｂ…ブレーキコントローラ、１８ｃ…ステアリングコントローラ、１９ａ…駆動力源、１９ｂ…ブレーキアクチュエータ、１９ｂ…ブレーキアクチュエータ、１９ｃ…転舵アクチュエータ、３０…走路境界生成部、３１…走行計画部、３２…速度制御部、３３…軌道追従制御部、３４…制駆動力演算部、３５…操舵トルク演算部、３８…操舵トルク演算部、４０…予測間隔設定部、４１…走行軌道予測部、４２…最適化演算部、５０－１…第１状態予測部、５０－２…第２状態予測部、５０－Ｎ…第Ｎ状態予測部、５１、５２…分配器、５３…出力部、５４…車速設定部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】