特許 7605282 制御システム及び制御方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-12-16

(45)【発行日】2024-12-24

(54)【発明の名称】制御システム及び制御方法

(51)【国際特許分類】

   B62D 6/00 20060101AFI20241217BHJP

   B60W 30/10 20060101ALI20241217BHJP

   B62D 101/00 20060101ALN20241217BHJP

【ＦＩ】

B62D6/00 ZYW

B60W30/10

B62D101:00

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2023210581

(22)【出願日】2023-12-13

【審査請求日】2023-12-13

(73)【特許権者】

【識別番号】000000170

【氏名又は名称】いすゞ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110004222

【氏名又は名称】弁理士法人創光国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 由多

【審査官】森本 康正

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１２－２３２６７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－２７３３６０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２３－１４０４９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２３／０１８５３０４（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６２Ｄ ６／００－ ６／１０

Ｂ６０Ｗ １０／００－ ６０／００

Ｂ６２Ｄ １０１／００－１３７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の目標経路の経路点と前記車両との距離偏差、前記経路点の第一方位角と前記車両の第二方位角との方位角偏差、前記車両のヨーレート、前記車両の車速、及び前記車両の横滑り角を取得する取得部と、
前記距離偏差、前記方位角偏差、前記車速、前記横滑り角、前記ヨーレート及び前記第一方位角と、ヨーレートと横滑り角との関係を表す伝達関数とに基づいて、前記距離偏差、前記方位角偏差、前記横滑り角及び前記第二方位角の各々の変化を予測する予測モデルを生成する生成部と、
前記予測モデルから予測された推定距離偏差、推定方位角偏差及び目標ヨーレートをパラメータに含み、取得された前記距離偏差、前記方位角偏差及び前記ヨーレートが入力された評価関数の値を最小化する前記目標ヨーレートを目標ヨーレートに決定するヨーレート決定部と、
を有する制御システム。

【請求項2】

前記生成部は、
連続時間型の前記予測モデルを生成し、
生成した前記連続時間型の予測モデルを離散化することで、前記距離偏差、前記方位角偏差、前記横滑り角及び前記第二方位角の各々の単位時間先の変化を予測する離散時間型の予測モデルを生成する、
請求項１に記載の制御システム。

【請求項3】

伝達関数は、前記ヨーレートと前記第二方位角との関係を表し、かつ前記ヨーレートを入力すると前記第二方位角の変化量を出力する規範応答モデルに対応する関数である、
請求項２に記載の制御システム。

【請求項4】

前記ヨーレートと、決定された前記目標ヨーレートとを入力すると前記車両の目標操舵角を決定する操舵角決定部を有し、
前記ヨーレート決定部は、前記目標ヨーレートを前記操舵角決定部に通知する、
請求項１に記載の制御システム。

【請求項5】

前記車両のステアリングホイールを操作して、前記車両の操舵角を前記目標操舵角にする操舵制御部を有し、
前記取得部は、前記操舵制御部が前記操舵角を前記目標操舵角にした後に、前記距離偏差、前記方位角偏差、前記車速、前記横滑り角、及び前記ヨーレートを取得する、
請求項４に記載の制御システム。

【請求項6】

前記取得部は、前記車両のヨー慣性モーメント、前記車両の重量、前記車両の重心から前記車両の前輪の軸までの第一距離、前記車両の重心点から前記車両の後輪の軸までの第二距離、前記車両の車長、後輪コーナリングスティフネス、及び前記車速として前記車両の進行方向の縦車速を取得し、
前記伝達関数は、
前記ヨー慣性モーメントと、
前記重量と前記縦車速及び前記第一距離の第一積と、
前記後輪コーナリングスティフネス、前記第二距離及び前記車長の積の前記縦車速に対する割合と、
前記重量と前記縦車速及び前記第一距離の第二積と、
前記後輪コーナリングスティフネス及び前記車長の第三積と、
を用いて表される、
請求項１から５のいずれか一項に記載の制御システム。

【請求項7】

車両に搭載されたプロセッサが実行する、
前記車両の目標経路の経路点と前記車両との距離偏差、前記経路点の第一方位角と前記車両の第二方位角との方位角偏差、前記車両のヨーレート、前記車両の車速、及び前記車両の横滑り角を取得するステップと、
前記距離偏差、前記方位角偏差、前記車速、前記横滑り角、前記ヨーレート及び前記第一方位角と、ヨーレートと横滑り角との関係を表し、かつ前記ヨーレートを入力すると前記横滑り角を出力する伝達関数とに基づいて、前記距離偏差、前記方位角偏差、前記横滑り角及び前記第二方位角の各々の変化を予測する予測モデルを生成するステップと、
前記予測モデルから予測された推定距離偏差、推定方位角偏差及び目標ヨーレートをパラメータに含み、取得された前記距離偏差、前記方位角偏差及び前記ヨーレートが入力された評価関数の値を最小化する前記目標ヨーレートを目標ヨーレートに決定するステップと、
を有する制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、車両の挙動を制御する制御システム及び制御方法に関する。

【背景技術】

【0002】

車両の挙動を制御する制御システムが知られている。特許文献１には、横偏差と、方位角偏差と、操舵角と、操舵角の変化量と、を含む評価関数の値を最小化する操舵角を決定する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２３－１４０４９４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、車両が旋回する際には、車両の進行方向と車輪の向きとの間に横滑り角が生じることで旋回している。そのため、曲率が大きい目標経路に沿って車両を走行させる場合には、車両が目標経路に沿うような横滑り角を生じさせる必要がある。しかし、横滑り角を考慮しないで決定された車両の操舵角やヨーレートにより生じる横滑り角は、車両を目標経路に沿って旋回させる横滑り角と異なることがある。そのため、横滑り角が考慮されていない操舵角やヨーレートでは目標経路から外れるように車両が旋回し、目標経路に車両が追従できなくなっていた。

【0005】

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、車両の目標経路への追従性を向上することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の第１の態様においては、車両の目標経路の経路点と前記車両との距離偏差、前記経路点の第一方位角と前記車両の第二方位角との方位角偏差、前記車両のヨーレート、前記車両の車速、及び前記車両の横滑り角を取得する取得部と、前記距離偏差、前記方位角偏差、前記車速、前記横滑り角、前記ヨーレート及び前記第一方位角と、ヨーレートと横滑り角との関係を表す伝達関数とに基づいて、前記距離偏差、前記方位角偏差、前記横滑り角及び前記第二方位角の各々の変化を予測する予測モデルを生成する生成部と、前記予測モデルから予測された推定距離偏差、推定方位角偏差及び目標ヨーレートをパラメータに含み、取得された前記距離偏差、前記方位角偏差及び前記ヨーレートが入力された評価関数の値を最小化する前記目標ヨーレートを目標ヨーレートに決定するヨーレート決定部と、を有する制御システムを提供する。

【0007】

前記生成部は、連続時間型の前記予測モデルを生成し、生成した前記連続時間型の予測モデルを離散化することで、前記距離偏差、前記方位角偏差、前記横滑り角及び前記第二方位角の各々の単位時間先の変化を予測する離散時間型の予測モデルを生成してもよい。

【0008】

伝達関数は、前記ヨーレートと前記第二方位角との関係を表し、かつ前記ヨーレートを入力すると前記第二方位角の変化量を出力する規範応答モデルに対応する関数であってもよい。

【0009】

前記ヨーレートと、決定された前記目標ヨーレートとを入力すると前記車両の目標操舵角を決定する操舵角決定部を有し、前記ヨーレート決定部は、前記目標ヨーレートを前記操舵角決定部に通知してもよい。

【0010】

前記車両のステアリングホイールを操作して、前記車両の操舵角を前記目標操舵角にする操舵制御部を有し、前記取得部は、前記操舵制御部が前記操舵角を前記目標操舵角にした後に、前記距離偏差、前記方位角偏差、前記車速、前記横滑り角、及び前記ヨーレートを取得してもよい。

【0011】

前記取得部は、前記車両のヨー慣性モーメント、前記車両の重量、前記車両の重心から前記車両の前輪の軸までの第一距離、前記車両の重心点から前記車両の後輪の軸までの第二距離、前記車両の車長、後輪コーナリングスティフネス、及び前記車速として前記車両の進行方向の縦車速を取得し、前記伝達関数は、前記ヨー慣性モーメントと、前記重量と前記縦車速及び前記第一距離の第一積と、前記後輪コーナリングスティフネス、前記第二距離及び前記車長の積の前記縦車速に対する割合と、前記重量と前記縦車速及び前記第一距離の第二積と、前記後輪コーナリングスティフネス及び前記車長の第三積と、を用いて表されてもよい。

【0012】

本発明の第２の態様においては、車両に搭載されたプロセッサが実行する、前記車両の目標経路の経路点と前記車両との距離偏差、前記経路点の第一方位角と前記車両の第二方位角との方位角偏差、前記車両のヨーレート、前記車両の車速、及び前記車両の横滑り角を取得するステップと、前記距離偏差、前記方位角偏差、前記車速、前記横滑り角、前記ヨーレート及び前記第一方位角と、ヨーレートと横滑り角との関係を表し、かつ前記ヨーレートを入力すると前記横滑り角を出力する伝達関数とに基づいて、前記距離偏差、前記方位角偏差、前記横滑り角及び前記第二方位角の各々の変化を予測する予測モデルを生成するステップと、前記予測モデルから予測された推定距離偏差、推定方位角偏差及び目標ヨーレートをパラメータに含み、取得された前記距離偏差、前記方位角偏差及び前記ヨーレートが入力された評価関数の値を最小化する前記目標ヨーレートを目標ヨーレートに決定するステップと、を有する制御方法を提供する。

【発明の効果】

【0013】

本発明によれば、車両の目標経路への追従性を向上できるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】車両の運動を説明するための図である。

【図2】制御システムの構成を説明するための図である。

【図3】目標操舵角を決定する処理の一例を示すブロック線図である。

【図4】目標経路の模式図である。

【図5】比較例に係る車両の走行軌跡の模式図である。

【図6】本実施の形態に係る制御システムの制御下で走行した車両の走行軌跡の模式図である。

【図7】車両の走行を制御する処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0015】

［制御システムＳの構成］
図１及び図２を用いて制御システムＳの構成を説明する。図１は、車両Ａの運動を説明するための図である。図２は、制御システムＳの構成を説明するための図である。制御システムＳは、車両Ａの操舵角を制御することにより、車両Ａを目標経路Ｂに沿って走行させるためのシステムである。制御システムＳは、車両制御装置１を含み、車両Ａに搭載されている。目標経路Ｂは、予め定められた経路であり、車両Ａが目標とする複数の走行位置を示す経路点と、各経路点における車両Ａが目標とする向きとを含む。

【0016】

図１においては、絶対座標系を用いている。本実施の形態の絶対座標系は、例えば経度方向をＸ軸、緯度方向をＹ軸とするが、これに限定するものではない。以下、車両Ａの車速Ｖのうちの車幅方向の速度成分は横速度Ｖｙである。車速Ｖのうちの車幅方向に直交する進行方向の速度成分は縦速度Ｖｘである。

【0017】

距離偏差ｚは、車両Ａの位置を示す重心点Ｃと、車両Ａの目標経路Ｂの経路点Ｄとの距離である。方位角偏差θは、目標経路Ｂの経路点Ｄの向きを示す第一方位角ψと、車両Ａの向きを示す第二方位角φとの差である。第一方位角ψは、車両Ａが目標とする向きである。第一方位角ψは、例えば経路点Ｄの接線の向きである。

【0018】

車両制御装置１は、例えばＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。車両制御装置１は、記憶部１１及び制御部１２を有する。記憶部１１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びハードディスク等を含む記憶媒体である。記憶部１１は、制御部１２が実行するプログラムを記憶する。

【0019】

制御部１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサを含む計算リソースである。制御部１２は、記憶部１１に記憶されたプログラムを実行することにより、取得部１２１、生成部１２２、ヨーレート決定部１２３、操舵角決定部１２４及び操舵制御部１２５としての機能を実現する。

【0020】

取得部１２１は、車両Ａに関する複数の情報を取得する。例えば、取得部１２１は、衛星から出力される信号を用いて位置を測定する測位システムにより特定される車両Ａの位置を示す座標と、目標経路の経路点Ｄの位置を示す座標とを用いて、距離偏差ｚを取得する。取得部１２１は、第一方位角ψ及び第二方位角φを取得し、第一方位角ψと第二方位角φの差を方位角偏差θとして取得する。

【0021】

取得部１２１は、車両Ａの横滑り角βを取得する。例えば、取得部１２１は、車両Ａに搭載された加速度センサにより検出される車両Ａの進行方向の加速度及び車幅方向の加速度を用いて横滑り角βを算出する。なお、取得部１２１は、他の方法を用いて横滑り角βを取得してもよい。

【0022】

取得部１２１は、車両Ａのヨーレート、車速Ｖ及び加速度を取得する。取得部１２１は、例えば車両Ａのヨーレートを検出するヨーレートセンサから車両Ａのヨーレートを取得する。取得部１２１は、加速度センサから加速度を取得し、取得した加速度に基づいて車速Ｖを取得する。取得部１２１は、車両Ａの車輪の回転速度に比例したパルス信号に基づいて車速Ｖを取得してもよい。取得部１２１は、取得した車速Ｖに基づいて縦車速Ｖｘを取得する。

【0023】

取得部１２１は、車両Ａのヨー慣性モーメントｌ_ｚ、重量ｍ、車長ｌ、及び後輪コーナリングスティフネスＫ_ｒを取得する。また、取得部１２１は、車両Ａの重心から車両Ａの前輪の軸までの第一距離ｌ_ｆ及び車両Ａの重心点から車両Ａの後輪の軸までの第二距離ｌ_ｒを取得する。例えば、取得部１２１は、記憶部１１に記憶された重量ｍ、第一距離ｌ_ｆ、第二距離ｌ_ｒ及び車長ｌを取得する。取得部１２１は、ヨーレート及び加速度に基づいて、ヨー慣性モーメントｌ_ｚ、後輪コーナリングスティフネスＫ_ｒ及び縦車速を取得することができる。なお、取得部１２１が車両Ａに関する情報を取得する方法はこれに限定するものではない。

【0024】

曲率半径Ｒの道路に沿った目標経路Ｂを走行する場合の、車両Ａの望ましい方位角の変化率は、第一方位角ψを用いて以下の式（１）で表される。また、車両Ａの望ましい車幅方向の加速度は、距離偏差ｚを用いて以下の式（２）で表される。

【数1】

式（２）において、ダブルドットを付したｙは、実際の車幅方向の加速度（横加速度）である。また、ドットを付したφは、車両Ａのヨーレートである。

【0025】

取得部１２１は、式（２）から距離偏差ｚの変化量（距離偏差ｚの一階微分）を表す関係式を取得する。具体的には、取得部１２１は、方位角偏差θを表す式（３）及び式（２）から、式（５）に示す距離偏差ｚの変化量を表す関係式を取得する。以下の式（３）で表される方位角偏差θは、車両Ａの第二方位角φと、経路点Ｄの第一方位角ψとの差分である。式（４）は、式（３）の両辺を微分した式である。式（５）は、式（４）を式（２）に代入して、両辺を積分した式である。

【数2】

取得部１２１は、式（２）、式（３）及び式（４）から、式（５）を算出するが、記憶部１１に記憶されている式（５）を取得してもよい。

【0026】

なお、図１において、車両Ａの横滑り角βが微小な範囲（β＜＜１）の場合、以下の式（６）が成り立つ。

【数3】

【0027】

ここで、ヨーレートと横滑り角の関係を表す伝達関数を説明する。伝達関数は、ヨーレートを入力すると横滑り角を出力する関数である。例えば、伝達関数は、ヨー慣性モーメントｌ_ｚと、重量ｍ、縦車速Ｖｘ及び第一距離ｌ_ｆの第一積と、後輪コーナリングスティフネスＫ_ｒ、第二距離ｌ_ｒ及び車長ｌの積の縦車速Ｖｘに対する割合と、重量ｍ、縦車速Ｖｘ及び第一距離ｌ_ｆの第二積と、後輪コーナリングスティフネスＫ_ｒ及び車長ｌの第三積と、を用いて表される。具体的には、伝達関数は、横滑り角β及び第二方位角φの変化量（ドットを付したφで表される第二方位角φの一階微分）を用いて以下の式（７）で表される。

【数4】

式（７）の伝達関数は、目標ヨーレートｒと第二方位角φの変化量との関係を表す規範応答モデルＴ_ｄに対応している。規範応答モデルＴ_ｄは、第二方位角φの変化量を示す第二方位角φの一階微分及び目標ヨーレートｒを用いて以下の式（８）で表される。

【数5】

【0028】

生成部１２２は、車両Ａの状態を予測する予測モデルを生成する。具体的には、生成部１２２は、距離偏差ｚ、方位角偏差θ、車速Ｖ、横滑り角β、目標ヨーレートｒ及び第一方位角ψと、伝達関数とに基づいて、距離偏差ｚ、方位角偏差θ、横滑り角β及び第二方位角φの各々の変化を予測する連続時間型の予測モデルを生成する。より具体的には、生成部１２２は、以下の式（９）で表される連続時間状態方程式を予測モデルとして生成する。

【数6】

【0029】

なお、式（９）の係数行列Ａ_Ｃ、Ｂ_ｃｕ及びＢ_ｃｖは、目標経路及び目標とする車速に応じて変化する。そのため、生成部１２２は、予測モデルを離散化して単位時間先（１ステップ先）の変化を予測する予測モデルを生成する。例えば、生成部１２２は、連続時間型の予測モデルを離散化することで離散時間型の予測モデルを生成する。具体的には、生成部１２２は、式（９）で表される連続時間状態方程式をオンラインで離散化することで、距離偏差ｚ、方位角偏差、横滑り角及び第二方位角の各々の単位時間先の変化を予測する離散時間型状態方程式を生成する。以下、離散時間型状態方程式の導出方法を説明する。

【0030】

離散化後の状態方程式は、以下の式（１０）から式（１３）で示される。Ｔは、サンプリング周期である。

【数7】

【0031】

連続時間状態方程式の解は以下の式（１４）であるため、式（１４）を式（１０）に代入することにより、以下の式（１５）及び式（１６）を導出することができる。

【数8】

【0032】

以下の式（１７）のように０次ホールドを表すと、式（１７）を式（１６）に代入することにより、サンプリング周期ごとの状態変数は、以下の式（１８）のように表すことができる。

【数9】

【0033】

さらに、式（１８）から、以下の式（１９）を導出することができる。

【数10】

【0034】

続いて、以下の式（２０）及び式（２１）を定義することにより、離散時間型状態方程式は、以下の式（２２）のように表すことができる。

【数11】

【0035】

式（１０）と式（２２）の係数を比較することにより、状態方程式の係数行列は、以下の式（２３）及び式（２４）のように表すことができる。

【数12】

【0036】

このように、連続時間の予測モデルである連続時間状態方程式から離散時間型状態方程式を導出したが、式（２４）は積分を含む方程式であるため、過去の周期における車両Ａの運動を含む。その結果、現在の周期における予測モデルを精度高く生成できない。これに対して、生成部１２２は、ＡとＢの行列指数関数において成り立つ以下の式（２５）を用いることにより、以下の式（２６）及び式（２７）を導出する。

【数13】

【0037】

生成部１２２は、式（２５）から式（２７）を用いて離散時間型の予測モデルを生成する。このように、生成部１２２が動作することで、生成部１２２は、精度が高い離散時間型の予測モデルを生成できる。さらに、生成部１２２は、過去の周期における車両Ａの運動を算出することを省略できるため、算出時間を短縮することができる。その結果、生成部１２２は、一定の周期で精度が高い予測モデルを生成することができる。

【0038】

ヨーレート決定部１２３は、車両Ａの目標ヨーレートｒを決定する。ヨーレート決定部１２３は、離散時間型の予測モデルに基づき、評価関数を最小化する目標ヨーレートｒを決定する。具体的には、ヨーレート決定部１２３は、予測モデルから予測された推定距離偏差ｚ、推定方位角偏差及び目標ヨーレートをパラメータに含み、取得された距離偏差ｚ、方位角偏差及びヨーレートが入力された評価関数を最小化する目標ヨーレートｒを決定する。より具体的には、ヨーレート決定部１２３は、横偏差の重みＱ_ｚと、方位角偏差の重みＱ_θと、目標ヨーレートｒの重みＲ_ｒと、横偏差の終端重みＱ_{ｚｆｉｎａｌ}と、方位角偏差の終端重みＱ_{θｆｉｎａｌ}と、以下の式（２８）とを用いて目標ヨーレートｒを決定する。なお、ｐは、現時刻から所定時間先の時刻までの予測ホライズンの長さである。

【数14】

【0039】

ヨーレート決定部１２３は、評価関数Ｊを最小化する、ｋ＝０からＰ－１までの各ステップの目標ヨーレートｒを決定する。各ステップの目標ヨーレートｒが決定される際には、目標ヨーレートｒに応じた横滑り角が推定されている。言い換えると、各ステップの推定ヨーレートが決定される際には、１ステップ前の目標ヨーレートｒに応じた横滑り角の影響が考慮されている。これにより、ヨーレート決定部１２３は、目標経路Ｂに沿って走行可能な横滑り角を生じさせることが可能な目標ヨーレートｒを決定できる。そして、ヨーレート決定部１２３は、評価関数Ｊを最小化することにより決定した複数の目標ヨーレートｒのうちの１ステップ先（ｋ＝１）の目標ヨーレートｒを操舵角決定部１２４に通知する。

【0040】

操舵角決定部１２４は、ヨーレート決定部１２３が決定した目標ヨーレートｒに基づいて車両Ａの目標操舵角δを決定する。例えば、操舵角決定部１２４は、取得部１２１が取得したドットを付したφで表される車両Ａのヨーレートと、ヨーレート決定部１２３が決定した目標ヨーレートｒとが入力された場合、車両Ａの目標操舵角δを決定する。図３は、目標操舵角δを決定する処理の一例を示すブロック線図である。ブロック線図は、車両Ａのヨーレートと規範応答の差が小さくなるように設計されている。

【0041】

図３の規範応答モデルＴ_ｄは、式（８）で表される伝達関数に対応する規範応答モデルＴ_ｄである。図３のＣ_ｆｆはフィードフォワード制御器である。Ｃ_ｆｂはフィードバック制御器である。破線で囲った範囲Ｇは、リファレンスガバナである。リファレンスガバナは、入出力に関する制約条件を満たし、かつ良好な過渡応答を実現するように目標値信号を数値最適化によって整形する。制約条件は、実験などにより適宜定めればよい。

【0042】

なお、フィードフォワード制御器Ｃ_ｆｆ、フィードバック制御器Ｃ_ｆｂ、及びプラントＰは、以下の式で表される。Ｋ、Ｋ_Ｐ及びＫ_Ｉは定数である。

【数15】

【0043】

操舵角決定部１２４は、式（２９）、式（３０）及び式（３１）を用いて目標操舵角を決定する。そして、操舵角決定部１２４は、決定した目標操舵角を操舵制御部１２５に通知する。

【0044】

操舵制御部１２５は、車両Ａのステアリングホイール２を操作して、車両Ａの操舵角を操舵角決定部１２４が決定した目標操舵角にする。例えば、操舵制御部１２５は、ステアリングホイール２を回転させるアクチュエータを制御することで、操舵角が目標操舵角になるようにステアリングホイール２を回転させる。取得部１２１は、操舵制御部１２５が操舵角を目標操舵角にした後に、距離偏差ｚ、方位角偏差θ、車速Ｖ、横滑り角β、及びヨーレートを再度取得する。

【0045】

このように、車両Ａに搭載された車両制御装置１は、取得した車両Ａに関する情報に基づいて目標ヨーレートｒ及び目標操舵角δを決定し、決定した目標操舵角δになるように車両Ａのステアリングホイール２を回転させる。車両制御装置１は、車両Ａが走行している間、車両Ａに関する情報を取得する処理からステアリングホイール２の回転させる処理を繰り返し実行することで、車両Ａを目標経路Ｂに沿って走行させることができる。

【0046】

本実施の形態に係る制御システムＳの効果を図４、図５及び図６を用いて説明する。図４は、目標経路Ｂの模式図である。図４に示すとおり、目標経路Ｂは、直線と曲線が混在する曲率が大きい経路である。

【0047】

図５は、比較例に係る車両の走行軌跡Ｅ１の模式図である。比較例に係る車両は、本実施の形態に係る制御システムＳと異なる制御システム（以下「比較例システム」と言う）の制御下で走行した。比較例システムは、目標経路Ｂに沿って走行するように車両を制御した。走行軌跡Ｅ１において濃い灰色で塗りつぶした箇所は、車両と目標経路Ｂの距離偏差ｚの大きさが所定値以下箇所である。また、走行軌跡Ｅ１において薄い灰色で塗りつぶした箇所は、距離偏差ｚの大きさが所定値より大きい箇所である。所定値は、例えば１０センチメートルである。図５に示すとおり、走行軌跡Ｅ１には、薄い灰色で塗りつぶされた箇所（破線で囲った箇所）がある。つまり、比較例システムの制御下で走行した車両は、特に、直線と曲路が切り替わる箇所や曲率が大きい曲路において、距離偏差ｚが１０センチメートルよりも大きくなり、目標経路Ｂに追従できていない。

【0048】

図６は、本実施の形態に係る制御システムＳの制御下で走行した車両Ａの走行軌跡Ｅ２の模式図である。図６に示すとおり、走行軌跡Ｅ２は、全て濃い灰色で塗り潰されており、薄い灰色で塗り潰された箇所が無かった。言い換えると、制御システムＳの制御下で走行した車両Ａの距離偏差ｚは常に１０センチメートル以下であった。

【0049】

制御システムＳは、ヨーレートに対する横滑り角βの伝達関数に基づく予測モデルを用いることで、ヨーレートの変化に応じた横滑り角βを予測可能になる。言い換えると、予測モデルは、ヨーレート変えた場合の横滑り角βの変化を予測するモデルである。そして、予測モデルに基づく距離偏差ｚ、方位角偏差θ及びヨーレートをパラメータに含む評価関数Ｊを最小化するヨーレートは、距離偏差ｚ及び方位角偏差θを小さくするヨーレートであり、車両Ａを目標経路Ｂに沿って旋回させる横滑り角を生じさせることが可能なヨーレートである。

【0050】

つまり、車両Ａのヨーレートを制御システムＳが決定した目標ヨーレートｒにすることで、車両Ａが目標経路Ｂに沿って旋回可能な横滑り角βが車両Ａに生じるので、車両Ａは、目標経路Ｂに沿って旋回するようになる。その結果、車両Ａが目標経路Ｂに沿って走行するようになるので、制御システムＳは、車両Ａの曲率が大きい目標経路Ｂへの追従性を向上できる。

【0051】

［走行を制御する処理］
図７は、車両Ａの走行を制御する処理の一例を示すフローチャートである。車両Ａの走行を制御する処理は、車両Ａの走行中に実行される。

【0052】

取得部１２１は、車両Ａに関する情報を取得する（ステップＳ１）。具体的には、取得部１２１は、車両Ａの目標経路Ｂの経路点Ｄと車両Ａとの距離偏差ｚと、第一方位角ψ及び第二方位角φの方位角偏差θと、横滑り角βと、ヨーレートを取得する。また、取得部１２１は、車両Ａのヨー慣性モーメントｌ_ｚ、車両Ａの重量ｍ、車両Ａの重心から車両Ａの前輪の軸までの第一距離ｌ_ｆ、車両Ａの重心点から車両Ａの後輪の軸までの第二距離ｌ_ｒ、車両Ａの車長ｌ、及び後輪コーナリングスティフネスＫ_ｒを取得する。

【0053】

生成部１２２は、横滑り角βの変化を予測する予測モデルを生成する（ステップＳ２）。具体的には、生成部１２２は、距離偏差ｚ、方位角偏差θ、車速Ｖ、横滑り角β、ヨーレート及び第一方位角ψと、式（８）で表される伝達関数とに基づいて、距離偏差ｚ、方位角偏差θ、横滑り角β及び第二方位角φの各々の変化を予測する連続時間型の予測モデルを生成する。より具体的には、生成部１２２は、式（９）で表される連続時間型の状態方程式を予測モデルとして生成する。

【0054】

ヨーレート決定部１２３は、式（２８）で表され、かつ予測モデルに対応する評価関数Ｊを最小化する目標ヨーレートを決定する（ステップＳ３）。具体的には、ヨーレート決定部１２３は、予測モデルから予測された推定距離偏差ｚ、推定方位角偏差及び目標ヨーレートｒをパラメータに含み、取得された距離偏差ｚ、方位角偏差及びヨーレートが入力された評価関数を最小化する目標ヨーレートをを目標ヨーレートｒに決定する。

【0055】

操舵角決定部１２４は、ヨーレート決定部１２３が決定した目標ヨーレートｒに対応する目標操舵角δを出力する（ステップＳ４）。具体的には、操舵角決定部１２４は、取得部１２１が取得したヨーレートと、ヨーレート決定部１２３が決定した目標ヨーレートｒとを、車両Ａの目標操舵角を決定する関係式に代入することで、目標操舵角δを決定し、決定した目標操舵角δを操舵制御部１２５に出力する。

【0056】

取得部１２１は、目標操舵角δが出力された後、車両Ａが停車した否かを判定する（ステップＳ５）。取得部１２１は、車両Ａが停車した場合（ステップＳ５でＹｅｓ）、車両Ａの走行を制御する処理を終了する。取得部１２１は、車両Ａが走行中の場合（ステップＳ５でＮｏ）、ステップＳ１に戻り車両Ａに関する情報を取得する。なお、取得部１２１は、停止中の車両Ａが走行を開始した場合、車両Ａの走行を制御する処理を開始する。

【0057】

［制御システムＳの効果］
以上説明したとおり、制御システムＳは、車両Ａの目標経路Ｂの経路点Ｄと車両Ａとの距離偏差ｚ、経路点Ｄの第一方位角ψと車両Ａの第二方位角φとの方位角偏差θ、車両Ａのヨーレート、車速Ｖ、及び横滑り角βを取得する。次に、制御システムＳは、ヨーレートと横滑り角βの関係を表し、かつヨーレートを入力すると横滑り角βを出力する伝達関数を生成する。続いて、制御システムＳは、生成した伝達関数と、距離偏差ｚ、方位角偏差θ、車速Ｖ、横滑り角β、ヨーレート及び第一方位角ψと、に基づいて、距離偏差ｚ、方位角偏差θ、横滑り角β及び第二方位角φの各々の変化を予測する予測モデルを生成する。そして、制御システムＳは、予測モデルから予測された推定距離偏差ｚ、推定方位角偏差θ及び目標ヨーレートｒをパラメータに含み、取得された距離偏差ｚ、方位角偏差θ及びヨーレートが入力された評価関数Ｊの値を最小化する目標ヨーレートｒを決定する。

【0058】

このように、制御システムＳは、ヨーレートに対する横滑り角βの伝達関数に基づく予測モデルを用いることで、ヨーレートの変化に応じた横滑り角βの予測が可能になる。予測モデルから算出される距離偏差ｚ、方位角偏差θ及びヨーレートをパラメータに含む評価関数Ｊにおいては、ヨーレートの変化による横滑り角βの変化が含まれている。したがって、評価関数Ｊを最小化するヨーレートは、横滑り角βによる車両Ａの重心点Ｃと経路点Ｄの距離偏差ｚを低減するヨーレートになる。言い換えると、制御システムＳは、車両Ａを目標経路Ｂに沿って旋回させる横滑り角βが生じる目標ヨーレートｒを決定できる。その結果、曲率の大きい目標経路Ｂに車両Ａが沿って走行するようになるので、制御システムＳは、車両Ａの目標経路Ｂへの追従性を向上することができる。

【0059】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。

【符号の説明】

【0060】

１ 車両制御装置
１１ 記憶部
１２ 制御部
１２１ 取得部
１２２ 生成部
１２３ ヨーレート決定部
１２４ 操舵角決定部
１２５ 操舵制御部
Ａ 車両

【要約】

【課題】車両の目標経路への追従性を向上する。
【解決手段】車両の目標経路と車両との距離偏差、目標経路の第一方位角と車両の第二方位角との方位角偏差、車両のヨーレート、車速及び横滑り角を取得する取得部１２１と、距離偏差、方位角偏差、車速、横滑り角、ヨーレート及び第一方位角と、ヨーレートと横滑り角との関係を表す伝達関数とに基づいて、距離偏差、方位角偏差、横滑り角及び第二方位角の各々の変化の予測モデルを生成する生成部１２２と、予測モデルから予測された推定距離偏差、推定方位角偏差及び目標ヨーレートをパラメータに含む評価関数の値を最小化する目標ヨーレートを決定するヨーレート決定部１２３と、を有する制御システム。
【選択図】図２

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】