JP4333639B2 - 障害物回避制御装置及び障害物回避制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、障害物回避制御装置及び障害物回避制御プログラムにかかり、特に、簡単な構成のマップを用いて障害物を回避することができる車体発生力を導出することができる障害物回避制御装置及び障害物回避制御プログラムに関する。

障害物の位置や道幅等これから走行する車両前方の情報が得られた場合、これから行うべき最適な操作（最適政策）を求めることは、次世代の安全システムや自動運転へつながる重要な技術である。しかしながら、非線形な飽和特性をもつタイヤ発生力を用いて、ある時間区間に渡って最適な走行軌跡やこの走行軌跡を実現するタイヤ発生力（最適政策）を求めることは、簡単ではない。

従来、ＴＴＣ（ｔｉｍｅ ｔｏ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）に基づいてリスク度を演算し、リスク度に基づいて車両を制御する制御装置が知られている（特許文献１）。また、障害物と自車両との距離と必要な減速距離とに基づいて車両を制御する制御装置が知られている（特許文献２）。

また、簡単な質点系の最短回避問題に対して、ダイナミックプログラミング（ＤＰ） や数理計画法を用いて最適政策を求めることができることが示されている。

さらに、オフライン演算によって求めた最適政策の特徴を抽出し、回避開始時に車速や回避距離に応じた最適政策をフィードフォワード的に算出する手法も示されている。
特開２００３−３２０１８号公報 特開２００２−２７４３４４号公報

しかしながら、従来の技術では、直進制動による回避で回避可能かどうかが制御を行なう基準になっており、制動しなくても操舵のみで回避可能な場合であっても制動力が制御され、誤作動感が発生する場合があった。また、具体的な制御手法は、回避性能と安全性とのトレードオフを定性的に行なっているに過ぎず、最短距離で回避可能な制御を行なっているわけではない。さらに、回避目標である障害物が移動した場合の対応や種々の外乱に対するロバスト性を考慮するためには、車両と障害物との状態をフィードバック制御することが必要であるが、従来の技術では車両と障害物との状態をフィードバック制御する点について考慮されていなかった。

本発明は、数理計画法によってオフラインで求められた最適解を元に、フィードバック制御することによって最短距離で障害物を回避可能な車体発生力またはタイヤ発生力を演算することができる障害物回避制御装置及び障害物回避制御プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために請求項１に記載の発明は、自車両と障害物との間の距離、及び自車両の前記障害物に対する相対速度を検出する検出手段と、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xに対する前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’の平方根の比で定めた第１のパラメータ、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’の平方根に対する前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比で定めた第２のパラメータ、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離の初期値Ｙ_eの平方根に対する前記相対速度の車体前後方向の初期値ｖ₀の比で定めた第１の初期パラメータの関係を定めた第１のマップ、前記第１のパラメータ、前記第２のパラメータ、及び現在時刻に対する初期回避時間の比で定めた第２の初期パラメータの関係を定めた第２のマップ、並びに前記第１の初期パラメータ、前記第２の初期パラメータ、及び前記障害物を回避するための車体発生力の関係を定めた第３のマップを記憶した記憶手段と、前記検出手段で検出された現在の前記距離及び現在の前記相対速度に基づいて、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータを演算し、演算された第１のパラメータ、第２のパラメータ、前記第１のマップ、前記第２のマップ、及び前記第３のマップを用いて前記車体発生力を導出する導出手段と、を含んで構成したものである。
請求項２に記載の発明は、自車両と障害物との間の距離、及び自車両の前記障害物に対する相対速度を検出する検出手段と、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xに対する、前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’を用いて求められる単純横移動による回避時間Ｔ_minの比で定めた第１のパラメータ、及び前記単純横移動による回避時間Ｔ_minに対する前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比で定めた第２のパラメータ、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離の初期値Ｙ_eの平方根に対する前記相対速度の車体前後方向の初期値ｖ₀の比で定めた第１の初期パラメータの関係を定めた第１のマップ、前記第１のパラメータ、前記第２のパラメータ、及び現在時刻に対する初期回避時間の比で定めた第２の初期パラメータの関係を定めた第２のマップ、並びに前記第１の初期パラメータ、前記第２の初期パラメータ、及び前記障害物を回避するための車体発生力の関係を定めた第３のマップを記憶した記憶手段と、前記検出手段で検出された現在の前記距離及び現在の前記相対速度に基づいて、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータを演算し、演算された第１のパラメータ、第２のパラメータ、前記第１のマップ、前記第２のマップ、及び前記第３のマップを用いて前記車体発生力を導出する導出手段と、を含んで構成したものである。

本発明では、前記導出変換手段で導出された前記車体発生力に基づいて、ドライバに障害物回避状態を報知したり、前記導出手段で導出された前記車体発生力に基づいて、操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも一つを制御することができる。

また、直進制動での最短回避距離及び横移動のみでの最短回避距離のいずれか短い方の距離より所定距離長い距離になった時点で制御開始と判断し、制御開始時点から警報を発するようにしてもよい。

本発明の第１のパラメータは、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xと前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’の平方根との比（ｖ_x／√（Ｙ_e’）、または√（Ｙ_e’）／ｖ_x）、または前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xと前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’を走行するのに要する時間Ｔ_minとの比（ｖ_x／Ｔ_min、またはＴ_min／ｖ_x）で定めることができる。また、第２のパラメータは、前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_yと前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’の平方根との比（ｖ_y／√（Ｙ_e’）、または√（Ｙ_e’）／ｖ_y）、または前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_yと前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’を走行するのに要する時間Ｔ_minとの比（ｖ_y／Ｔ_min、またはＴ_min／ｖ_y）で定めることができる。

本発明では、第１のパラメータを、相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xに対する障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’の平方根の比（√（Ｙ_e’）／ｖ_x）で定め、第２のパラメータを、障害物を回避するための車体横方向距離Ｙｅ’の平方根に対する相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比（ｖ_y／√（Ｙ_e’））で定めるのが好ましい。

車両の限界走行状態では、各輪のタイヤ発生力の限界値は、車輪のセルフアライニングトルク（ＳＡＴ）や車輪速運動に基づいて推定した摩擦円の半径で求めることができ、車体発生力の大きさは常に最大となり、車体発生力の方向θを決定すれば前後力及び横力は一意に決定することができる。したがって、本発明では、車体発生力を車体横方向に体対する車体発生力の方向θとすることができる。また、車両の限界内での走行状態では、車体発生力の方向及び大きさを決定することが必要であるので、車体発生力を車体発生力の方向θ及び大きさとすることができる。

以上説明したように本発明によれば、数理計画法によってオフラインで求められた最適解を元に、フィードバック制御することによって最短距離で障害物を回避可能な車体発生力を演算することができる、という効果が得られる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本発明は、車両の限界走行状態では本発明を適用したものである。したがって、車体発生力として車体発生力の方向を用いている。まず、本実施の形態の基礎になった緊急回避問題について説明する。本実施の形態では、緊急回避問題を以下のように考える。

車両は質量ｍを持つ質点と仮定し、質点は初速（車両前後方向の初期値）ｖ₀で図１の車両前後方向（ｘ軸）の前方向（ｘ軸の正方向）に運動していると仮定する。質点を初期値Ｙ_eだけ横方向（ｙ軸方向）に移動させて、横速度を０にし、障害物を回避するものとする。このとき、質点がｘ軸方向に進む距離Ｘｅを最小にする。また、質点にはｘ軸方向、ｙ軸方向に各々制御入力である力ｕ_x（ｔ）、ｕ_y（ｔ）を加えることができる。ただし、その合力の大きさはＦ_max以下とする。

これは、以下の式（１）〜（３）で表される初期、終端、及び拘束の各条件の下で下記（５）式を最小にする制御入力ｕ（ｔ）を求めよ、という問題で表される。ただし、ＴはＴ＞０で最初に式（３）を満たした時刻とする。また、ｘの時間微分値は０以上で、車両は後退はしないものとする。

以下、上記の最短回避問題の解を示す。図２は、横移動距離が３ｍの時の初速に対する最短回避距離を示すものである。初速が低い範囲（ｖ₀＜１８．６ｍ／ｓ）では、直進制動が最適政策となり、それより初速が高い範囲では、制動しながらの横移動による回避が最適政策となる。すなわち、横移動距離が３ｍの場合、初速１８．６ｍ／ｓを境界に、最適政策による制御入力ｕ（ｔ）は、直進制動から図３で示した制御入力へと不連続に変化する。

次に、最適政策での回避時間Ｔ_eと制御入力について考える。初速、横移動距離、及び最短回避を与える回避時間（以下、最適回避時間と呼ぶ）の計算結果は、図４に示すようになる。なお、この計算では回避時間Ｔ_eは０．０２ｓで離散化して示している。

また、図４から求められる最適回避時間を次式で求められる単純横移動による回避時間Ｔ_minを用いて正規化した正規化回避時間Ｔ_e／Ｔ_minと、回避開始時の横加速度ｖ_y（０）との関係は、図５に示す非常に簡単な関係で表わすことができる。

ただし、式（７）、（８）における時間ｔは、距離Ｙ_e／２まで加速した後残りの距離Ｙ_e／２を減速して横移動距離Ｙ_eを移動する場合において、制御入力を全て横移動に費やしたときの距離Ｙ_e／２まで移動する時間である。図５の関係は、全ての制御入力を横移動に費やす場合に比べ、回避時間を長く取った時、回避開始時の横方向の制御入力をどれだけ減少させて制動力として使用できるかを示している。さらに、図６に示すように、回避開始時の制御入力の方向θが得られれば、回避終了までの最適政策を求めることができる。

これらの関係を用いて、図７に示すフローチャートにしたがって、横移動距離Ｙ_eと初速ｖ₀との関係からから、回避終了までの最適政策（制御入力ｕ_x（ｔ）、ｕ_y（ｔ））をフィードフォワードによって求めることができる。すなわち、障害物を回避するための横移動距離Ｙ_eと初速ｖ₀とを用いて図４から初期回避時間Ｔ_eを求め、求めた初期回避時間Ｔ_eを式（８）より演算した単純横移動による回避時間Ｔ_minで正規化した正規化回避時間Ｔ_e／Ｔ_minを求め、図５から正規化回避時間Ｔ_e／Ｔ_minに対応する回避開始時の横加速度ｖ_y（０）を求める。そして、各横加速度ｖ_y（０）における制御入力の方向θと正規化時間ｔ／Ｔｅとの関係を定めた図６のマップから、初期回避時間Ｔ_eで正規化した時間ｔ／Ｔ_eにおける制御入力の方向θ（ｔ／Ｔ_e）を横加速度ｖ_y（０）に関して求め、求めた制御入力の方向θ（ｔ／Ｔ_e）と初期回避時間Ｔ_eとから制御入力ｕ_x（ｔ）、ｕ_y（ｔ）を各々ｓｉｎθ（ｔ）、ｃｏｓθ（ｔ）として求める。

以上説明したように、単純横移動による回避に必要な時間Ｔ_minと初期の最適回避時間Ｔ_eとの関係に着目して整理することによって、比較的単純なマップ操作で最適政策が得られる。

ここで、式（８）に示したように、Ｔ_min∝√（Ｙ_e）である点に着目して図４の縦軸、横軸を各々Ｔ_minで正規化すると、図８のようになるので、横移動量の違いをキャンセルすることができる。なお、Ｔ_min∝√（Ｙ_e）であるのでＴ_minに代えて√（Ｙ_e）で正規化しても同様である。

ここまでの計算で用いたサンプリング周期０．０２ｓの場合は、●印で示した様に離散時間化による誤差のためにばらつきが生じているが、サンプリング周期を更に短い０．００１ｓとして最適解を求めると、○印で示すように非常に簡単な関係で示すことができる。この関係を用いれば、図７に示したフローチャートも図９のようなより簡単なマップを用いた処理によって制御入力をｓｉｎθ（ｔ）、ｃｏｓθ（ｔ）として求めることができる。すなわち、図７に記載されている図４を用いるステップに代えて、図８を用いるステップを使用することにより、式（８）より時間Ｔ_minを演算し、演算した時間Ｔ_min、車速ｖ₀、及び図８から正規化回避時間Ｔ_e／Ｔ_minを求めることにより、図７のフローチャートと同様に制御入力を求めることができる。

以上説明したように、横移動距離Ｙ_eと車速ｖ₀とから、回避終了までの最適政策（制御入力ｕ_x（ｔ）、ｕ_y（ｔ））を求めることができるが、障害物の移動や種々の外乱に対する自車の運動状態の変化に対してロバストな制御を行うためには、それらの情報を用いたフィードバック制御を施すことが必要である。そこで、以下では、現在の時刻ｔにおける車両の前後速度・横速度（ｖ_x（ｔ）、ｖ_y（ｔ））と今後必要な横移動距離Ｙ_e’（ｔ）とから、次のサンプル時間に出力すべき車両の制御入力（ｕ_x（ｔ）、ｕ_y（ｔ））（以下、制御入力を前後力及び横力として説明する）を求めるフィードバックコントローラについて説明する。

図１０に示すように、状態ｔ（ｖ_x（ｔ），ｖ_y（ｔ）），Ｙｅ’（ｔ））を、初速ｖ₀、横移動距離Ｙ_e（状態０：このとき初期横速度０）を始点とした最適政策の途中の状態とする。このとき、状態ｔを始点とした最適回避は、状態０を始点とした最適政策の時刻ｔ以降の最適政策と一致する。ここで、状態０からの最適政策は上記で説明したように既に求められており、状態ｔが、どの状態０（ｖ₀，Ｙ_e）のどの時刻ｔに相当するのかがわかれば、状態ｔからの最適政策を得ることができる。このようなフィードバックコントローラを構成すれば、図１１に示したように、外乱やモデル化誤差等によって状態ｔ’（ｖ_x’，ｖ_y’，Ｙ_e”）のように、状態ｔが最適回避から逸脱しても、状態ｔ ’をフィードバックして新たな最適政策（ｕ（ｖ_x’，ｖ_y’，Ｙ_e”）を求めることができ、外乱に対してもロバストになる。このとき、回避終了までの最適政策を全て求める必要はなく、現在出力すべき制御入力（ｕ｜_t=0）のみが得られれば十分である。

以上のことから、以下のフィードバック制御入力の算出手順で制御入力を求めることができる。
（手順１）現在の状態ｔ（ｖ_x，ｖ_y，Ｙ_e’） がどの状態０（ｖ₀，Ｙ_e）からの最適政策の時刻ｔに相当するかを求める。
（手順２）状態０における最適政策が時刻ｔで出力すべき制御入力ｕ（ｔ）を求める。

以下、手順１及び手順２について説明する。上記で説明した最適回避を整理すると、図１２〜図１４に示すように、横移動距離Ｙ_eの１／２乗（√（Ｙ_e））で正規化することによって得られるパラメータｖ₀／√（Ｙ_e） を用いた３つの２次元マップ（下記式（９）〜（１１）で表される）で表現できる。図１２は、初期回避時間Ｔ_eで正規化された現在の時刻ｔで表されるパラメータｔ／Ｔ_eと初期の横移動距離Ｙ_eで正規化した現在の横移動距離Ｙ_e’で表されるパラメータＹ_e’／Ｙ_eとの関係をパラメータｖ₀／√（Ｙ_e）毎に定めたマップを示すものであり、図１３は、パラメータｔ／Ｔ_eとパラメータｖ_x／√（Ｙ_e）との関係をパラメータｖ₀／√（Ｙ_e）毎に定めたマップを示すものであり、図１４は、パラメータｔ／Ｔ_eとパラメータｖ_y／√（Ｙ_e）との関係をパラメータｖ₀／√（Ｙ_e）毎に定めたマップを示すものである。

そこで、図１５に示した手順で状態ｔ（ｖ_x，ｖ_y，Ｙ_e’）から状態０（ｖ₀，ｔ／Ｙ_e）を求めるマップを生成する。まず、式９（図１２）と式１０（図１３）から状態０の横移動距離Ｙ_e、すなわち初期の横移動距離Ｙ_eを消去する。ここで、ｖ_xが０となるケースでは直進制動が最適解となるため、回避の最適解を示す本マップには含まれず、ｖ₀＞０となる。

一方、Ｙ_e’は回避が進む（ｔ／Ｙ_e→１）につれて０に収束する。そのため、ここでは、式（９）の１／２乗を式（１０）で除して下記の式（１２）の形とする（図１６）。同様に、式（１１）を式（９）の１／２乗で除して、式（９）（図１２）と式（１１）（図１４）とからＹ_eを消去し、下記の式（１３）の形とする（図１７）。

前述したように、ｔ／Ｔ_e→１でＹ_e’→０となるが、ｖ_yもまた０に収束する。ここで、路面とタイヤとの摩擦係数μ＝１でＦ_max＝ｍｇであるので、回避終了時の制御入力は、ｕ_y（Ｔ_e）＝Ｆ_maxとなり、このとき、以下の式（１４）（図１７）となる。

上記のようにして得られた式（１２）、（１３）（図１６、図１７）から次の式（１５）、（１６）で表されるマップ（図１８、図１９）が得られる。図１８のマップは、パラメータ√（Ｙ_e’）／ｖ_x，ｖ_y／√（Ｙ_e’），√（Ｙ_e）／ｖ₀の関係を定めることにより前後・横速度及び回避距離から元の状態０における初速ｖ₀を求めるものであり、図１９のマップは、パラメータ√（Ｙ_e’）／ｖ_x，ｖ_y／√（Ｙ_e’），ｔ／Ｔ_eの関係を定めることにより前後・横速度から元の状態０における時刻ｔを求めるものである。

状態０における最適政策が時刻ｔに出力すべき制御入力ｕ（ｔ）は、図２０の手順で図５、図６、及び図８から求められる。まず、状態０の初速ｖ₀、回避距離Ｙ_e、及び式（８）からｖ₀／Ｔ_minを求める。さらに図５及び図８を通して横方向の制御入力の初期値ｕ_y（０）を得る。ここで、最短回避の状態では制御入力は、常に以下の式（１７）及び式（１８）を満たし、ｕ_y（ｔ）が決まればθ（ｔ）も決まる。

すなわち、図５及び図６より制御入力の方向の初期値θ（０）が求まる。ここで、√（Ｙ_e）∝Ｔ_minであるので、以下の式（１９）が得られる。

一方、図６により、θ（０）が決まれば、その後の時刻ｔ／Ｔ_eにおけるθ（ｔ） が求められるので、これらから図２１に示したマップが得られる。図２１のマップは、パラメータｖ₀／√（Ｙ_e），ｔ／Ｔ_e，θの関係を定めることにより元の状態０の初速ｖ₀と現在の時刻とから制御入力の方向θを求めるものである。

以上のようにして得られた３つのマップ（図１８、図１９、及び図２１）を用いて、図２２に示すフローチャートによって現在の状態ｔ（ｖ_x，ｖ_y，Ｙ_e’）から状態ｔのときの最適政策ｕ（ｔ）を求めることができる。すなわち、図２２のフローチャートは、初期状態における回避時間Ｔ_e、現在の状態における前後・横方向速度ｖ_x（ｔ）、ｖ_y（ｔ）、横移動距離Ｙ_e’（ｔ）を求めると共にパラメータ√（Ｙ_e’）／ｖ_x，ｖ_y／√（Ｙ_e’）を演算し、演算したパラメータ√（Ｙ_e’）／ｖ_x，ｖ_y／√（Ｙ_e’）を用い、図１８に示すマップからパラメータ√（Ｙ_e）／ｖ₀を求めると共に図１９に示すマップからパラメータｔ／Ｔ_eを求める。そして、求めたパラメータ√（Ｙ_e）／ｖ₀、ｔ／Ｔ_eを用い、図２１に示すマップから時刻ｔ／Ｔ_eにおける制御入力の方向θ（ｔ／Ｔ_e）を求め、初期回避時間Ｔ_e及び制御入力の方向θ（ｔ／Ｔ_e）を用いて最終的な制御入力を求めるものである。

最終的に、図２２のフローチャートで用いた３つのマップ（図１８、図１９、及び図２１）は、１つの簡単なマップにまとめることができ、図２２のフローチャートは図２３に示す簡単なマップを用いたフローチャートで表現することができる。

以上のように簡単なマップ操作によってフィードバックコントローラが得られるが、上記では横速度０の場合の最適政策を逐次内挿する形で制御入力を求めるため、もともと横速度０の状態からの最適政策の軌道にありえないような状態は、図２２または図２３で用いたマップの範囲外になり、適切な制御入力が求められない場合がある。例えば、回避の方向と逆方向に横速度を持つような状態がこれに該当する。しかしながら、このような場合も問題をいくつかのフェーズに分解して処理することにより、最適解を求めることができる。

なお、√（Ｙ_e）∝Ｔ_minであるので、上記図１８、図１９、図２１、及び図２３に示すマップの√（Ｙ_e’）に代えてＴ_minを用いたパラメータを用いるようにしてもよく、パラメータの分母と分子とを入れ替えたパラメータを用いるようにしてもよい。

以下、上記の原理に従った本発明の実施の形態について詳細に説明する。図２４に示すように、本実施の形態の障害物回避制御装置には、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段として車両に搭載されたセンサ群、外部環境状態を検出する外部環境検出手段として車両に搭載されたセンサ群、及びこれらのセンサ群からの検出データに基づいて、自車両の運動を制御するように自車両に搭載された車載機器を制御することによって障害物を回避する回避運動を行なう制御装置、ドライバに障害物回避情報を報知する表示装置３０が設けられている。

車両運動制御装置の自車両の走行状態を検出するセンサ群として、車速を検出する車速センサ１０、操舵角を検出する操舵角センサ１２、及びスロットル弁の開度を検出するスロットル開度センサ１４が設けられている。

また、外部環境状態を検出するセンサ群として、自車両の前方を撮影するカメラ１６、及び自車両の前方の障害物を検出するレーザレーダ１８が設けられている。なお、レーザレーダに代えて、またはレーザレーダと共にミリ波レーダを設けるようにしてもよい。

前方カメラ１６は、車両の前方を撮影するように車両のフロントウインドウ上部等に取り付けられている。前方カメラは、小型のＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラで構成され、自車両の前方の道路状況を含む領域を撮影し、撮影により得られた画像データを出力する。出力された画像データは、マイクロコンピュータ等で構成された制御装置２０に入力される。なお、カメラとして、前方カメラに加えて、前方赤外線カメラを設けるのが好ましい。赤外線カメラを用いることにより、歩行者を障害物として確実に検出することができる。なお、上記の赤外線カメラに代えて近赤外線カメラを用いることができ、この場合においても同様に歩行者を確実に検出することができる。

レーザレーダ１８は、赤外光パルスを照射して水平方向に走査する半導体レーザからなる発光素子と、前方の障害物（歩行者、前方車両等）から反射された赤外光パルスを受光する受光素子とを含んで構成され、車両の前方グリルまたはバンパに取り付けられている。このレーザレーダ１８では、発光素子から発光された時点を基準として受光素子で受光されるまでの反射赤外光パルスの到達時間に基づいて、自車両から前方の障害物までの距離を検出することができる。レーザレーダ１８で検出された障害物までの距離を示すデータは制御装置２０に入力される。制御装置２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＣＰＵを含んで構成され、ＲＯＭには以下で説明する障害物回避制御ルーチンのプログラムが記憶されている。

また、制御装置２０は、自車両の操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも１つを制御することによって、障害物に対する自車両の回避運動を行なうための車両搭載機器に接続されている。この車両搭載機器としては、前輪の操舵角を制御するための操舵角制御装置２２、ブレーキ油圧を制御することによって制動力を制御する制動力制御装置２４、駆動力を制御する駆動力制御装置２６が設けられている。制動力制御装置２４には、制動力を検出する検出センサ２４Ａが取り付けられている。また、制御装置２０には、後述するようにして演算された制御入力の方向等を表示することによって障害物回避状態をドライバに報知する表示装置３０が接続されている。なお、障害物回避制御を行なっていることを、障害物方向に報知するようにしてもよい。

操舵角制御装置２２としては、ドライバのステアリングホイール操作に重畳して前輪及び後輪の少なくとも一方の輪の操舵角を制御する制御手段、ドライバ操作とは機械的に分離され、ステアリングホイールの操作とは独立して前輪及び後輪の少なくとも一方の輪の操舵角を制御する制御手段（いわゆるステア・バイ・ワイヤ）等を用いることができる。

制動力制御装置２４としては、ドライバ操作とは独立して各車輪の制動力を個別に制御する、いわゆるＥＳＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）に用いられる制御装置、ドライバ操作とは機械的に分離され、各車輪の制動力を信号線を介して任意に制御する制御装置（いわゆるブレーキ・バイ・ワイヤ）等を用いることができる。

駆動力制御装置２６としては、スロットル開度、点火進角の遅角、または燃料噴射量を制御することによって駆動力を制御する制御装置、変速機の変速位置を制御することによって駆動力を制御する制御装置、トルクトランスファを制御することによって前後方向及び左右方向の少なくとも一方の駆動力を制御する制御装置等を用いることができる。

また、制御装置２０には、上記で説明した図１８、図１９、及び図２１の３つのマップ、または図２３に示した１つのマップを記憶したマップ記憶装置２８が接続されている。本実施の形態のマップでは、相対速度の車体前後方向の成分ｖ_x（ｔ）に対する障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’の平方根の比（√（Ｙ_e’）／ｖ_x（ｔ）で定めた第１のパラメータと、障害物を回避するための車体横方向距離Ｙｅ’の平方根に対する相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比（ｖ_y（ｔ）／√（Ｙ_e’））で定めた第２のパラメータを用いたマップが使用されている。

また、図２に示されているように、最短回避距離は初速が大きくなるに従って長くなり、自車と障害物との間の距離Ｘ_s（ｔ）が最短回避距離未満になると回避制御ができなくなるので、回避制御開始を判断するためにマップ記憶装置２８には図２に示すマップも記憶されている。

さらに、図２より横移動距離Ｔ_eが３ｍで初速が１８．６ｍ／ｓの場合には、直進制動が最適政策になり、直進制動が最適政策になるときの横移動距離Ｔ_eと最大車速ｖ_decとの関係は図２６のように表され、最大車速ｖ_decは１８．６ｍ／ｓから横移動距離Ｔ_eの減少に伴って徐々に減少する。すなわち、横移動距離Ｔ_eが３ｍ未満の場合には、車体前後方向の速度ｖ_x（ｔ）がｖ_x（ｔ）≦ｖ_decであれば直進制動の場合が最短の障害物回避制御となる。従って、直進制動すべきか否かを判断するために、マップ記憶装置２８には図２６に示すマップも合わせて記憶されている。

また、制御装置２０には、ドライバに警報を発する図示しない警報装置が接続されている。警報装置としては、音や音声によって警報を発する装置、光や視覚的な表示によって警報を発する装置、または操舵反力のような物理量をドライバに与えることによって警報を発したりドライバの操作を誘導する物理量付与装置を用いることができる。また、表示装置３０を警報装置として用いるようにしてもよい。

以下、図２５を参照して制御装置２０で実行される障害物回避制御ルーチンについて説明する。ステップ１００では、車速センサ１０及びレーザレーダ１８等から入力されるデータに基づいて、初期状態における障害物回避時間Ｔ_eを演算すると共に、現在状態における障害物を回避するために必要な横移動距離Ｙ_e’、自車両と障害物との相対速度ｖ_x（ｔ）、ｖ_y（ｔ）、及び自車と障害物との間の距離Ｘ_s（ｔ）を演算等によって検出する。次のステップ１０２では、現在の自車両から障害物までの距離Ｘｓ及び初速に基づいて、制御を開始すべきか否かを判断する。この判断は、図２に示す最短回避距離と初速との関係を示したマップに基づいて判断される。直進制動での最短回避距離（ｍｖ₀ ²／２Ｆ_max）、及び横移動のみでの最短回避距離（ｖ₀√（ｍＹ_e／２Ｆ_max））は、図２に示すように表されるので、直進制動での最短回避距離及び横移動のみでの最短回避距離のいずれか短い方の距離より所定距離α長い距離になった時点で制御開始と判断する。従って、初速が、直進制動での最短回避距離を表す曲線と横移動のみでの最短回避距離を表す曲線との交点の値（ｖ₀＝２Ｙ_eＦ_max／ｍ）より小さい領域では、直進制動での最短回避距離より所定距離α長い距離になった時点で制御開始と判断し、初速が、この交点の値以上の領域では、横移動のみでの最短回避距離より所定距離α長い距離になった時点で制御開始と判断する。

ステップ１０２において制御開始と判定されない場合には、ステップ１００に戻って横移動距離等の検出を繰返し、ステップ１０２で制御開始と判断された場合には、ステップ１０４において、図２６に示すマップ、現在状態の車速、及び検出された横移動距離に基づいて、直進制動の制御領域か否かを判断する。横移動距離が３ｍ以下で、かつ車速がｖ_x（ｔ）≦ｖ_decであれば直進制動の制御領域と判断してステップ１０６において制御入力である制動力ｕ_x（ｔ）を最大制動力Ｆ_maxに設定してステップ１１２に進む。

一方、ステップ１０４で横移動距離が３ｍ以上と判断されたり、横移動距離が３ｍ以下であるが車速がｖ_decを越えていて直進制動の制御領域でないと判断されて場合は、ステップ１０８において、マップ記憶装置に記憶されている制御入力の方向を導出するためのマップ、ステップ１００で検出された障害物を回避するために必要な横移動距離Ｙ_e’、及び自車両と障害物との相対速度（ｖ_x（ｔ），ｖ_y（ｔ））に基づいて、上記で説明したように第１のパラメータ及び第２のパラメータを演算し、演算した第１のパラメータ及び第２のパラメータに基づいて制御入力である前後力及び横力（ｕ_x（ｔ），ｕ_y（ｔ））を導出する。

次のステップ１１０では、ステップ１０８で演算された前後力及び横力（ｕ_x（ｔ），ｕ_y（ｔ））を実現するために必要な各輪タイヤ発生力を演算し、ステップ１１２において演算された各輪タイヤ発生力が得られるように操舵角制御装置２２、制動力制御装置２４、及び駆動力制御装置２６の少なくとも１つを制御すると共に、障害物回避状態を表示装置３０に表示する。各輪タイヤ発生力が得られるように制御することにより、目的とする車体発生力が得られるように制御することができる。

なお、各輪タイヤ発生力が得られるように操舵角制御装置２２、制動力制御装置２４、及び駆動力制御装置２６の少なくとも１つを制御することなく、ドライバに各輪タイヤ発生力の方向等によって障害物回避状態を表示し、ドライバが手動で障害物回避動作を行なうようにしてもよい。

また、障害物を回避するように制御する際には無条件で警報装置から警報を発したり、障害物回避制御を行っていることを表示装置に表示することにより警報を行ってもよい。また、警報は、ドバイバが回避動作等を行っていない場合で、ドライバの操作が最適な操作と一致していない場合に行ってもよく、ドライバの操作が本実施の形態で最適と算出される値に合致していない場合に行っても良い。また、物理量付与装置を用いる場合には、ドライバの操作をよりよい値（本実施の形態で最適と算出される値）に誘導するようにしてもよい。

以下、本実施の形態のコントローラの有効性を検証するために、初速ｖ₀＝２９ｍ／ｓ、回避距離Ｙ_e＝３ｍの時のフィードフォワードコントローラによる結果（最適解）とフィードバックコントローラによる結果とを図２７に示す。

フィードバックコントローラによる回避軌道は殆どフィードフォワードコントローラによる最適解に一致している。制御入力（ｕ_y、最大力Ｆ_maxで正規化）を見ると、回避終了付近でハンチングしていることがわかる。この原因は、回避終了付近では、残りの回避距離や横速度が０に近くなり、特に、パラメータｖ_y／√（Ｙ_e’）の値が不安定になるためと考えられる。実際には、回避終了付近では回避距離と横速度０という終端条件を満たすための横位置制御を中心とした制御になっており、ある程度回避距離が小さくなったら、単純な横位置制御に切り替えることにより、このようなハンチングは避けることができる。

次に、外乱に対するロバスト性を検証する。図２８に回避時間の２０％から４０％の区間（図中の「外乱」と示した辺り）で、横方向に−０．３Ｇ相当の外乱を受けた場合の制御結果を示す。フィードフォワード制御では、回避距離３ｍを確保できないのに対し、フィードバック制御では、回避距離３ｍを維持できている。そのときの制御入力を見ると、フィードバックコントローラは、フィードフォワードコントローラに対してｕ_yを増加させて回避距離を制御していることがわかる。これらの結果は提案したコントローラの外乱に対するロバスト性の高さを示している。

以上説明したように本実施の形態によれば、質点モデルに対する緊急回避問題に対して、オフライン計算で求めた最適解を再構成することにより、現在の前後横速度と残りの回避距離から、逐次制御入力を算出するフィードバックコントローラを簡単なマップにより構成することができる。また、本実施の形態のコントローラは、外乱存在化でも有効に動作する。

なお、上記では、限界走行状態での制御について説明したが、限界内の走行状態では、前後力及び横力（ｕ_x（ｔ），ｕ_y（ｔ））を実現するために必要な各輪タイヤ発生力の方向及び大きさを演算するようにすればよい。

緊急回避問題を説明するための概略図である。 最適制御での回避距離、横移動のみでの回避距離、及び直進制動での回避距離の初速に対する変化を示す線図である。 直進制動以外が最適政策となる最低速度での制御入力を示す線図である。 横移動距離及び初速に対する最適回避時間を示す線図である。 最適回避時間を単純横移動による回避時間Ｔ_minを用いて正規化した正規化回避時間Ｔ_e／Ｔ_minと、回避開始時の横加速度ｖ_y（０）との関係を示す線図である。 最適回避時間で正規化時間と最適政策の制御入力の方向との関係を示す線図である。 車速、及び横移動量から制御入力を求めるフローチャートを示す図である。 Ｔ_minで正規化した初速と最適回避時間との関係を示す線図である。 車速、及び横移動量から制御入力を求める他のフローチャートである。 状態０を始点とした状態ｔ（ｖ_x（ｔ），ｖ_y（ｔ）），Ｙｅ’（ｔ））の車両状態を示す図である。 状態ｔが最適回避から逸脱した状態ｔ ’をフィードバックして新たな最適政策（ｕ（ｖ_x’，ｖ_y’，Ｙ_e”）を求める状態を示す図である。 横移動量と回避時間との関係を示す線図である。 車速と回避時間との関係を示す線図である。 横速度と回避時間との関係を示す線図である。 状態ｔ（ｖ_x，ｖ_y，Ｙ_e’）から状態０（ｖ₀，ｔ／Ｙ_e）を求めるマップを生成する手順１を示す図である。 残りの横移動距離で正規化した前後速度の逆数と回避時間との関係を示す線図である。 残りの横移動距離で正規化した横速度と回避時間との関係を示す線図である。 前後・横速度及び回避距離から元の状態０における初速ｖ₀を求めるマップを示す線図である。 前後・横速度から元の状態０における時刻ｔを求めるマップを示す線図である。 制御入力の方向を求める手順２を示す図である。 元の状態０の初速ｖ₀と現在の時刻とから制御入力の方向θを求めるマップを示す線図である。 車両状態と残りの回避距離のフィードバックにより最適制御入力を求めるフローチャートである。 １つのマップを用いてフィードバックにより最適制御入力を求めるフローチャートである。 本発明の実施の形態を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の障害物回避制御を示すフローチャートである。 横移動距離と直進制動が最短となる最大車速との関係を示す図である。 本実施の形態のフィードフォワードコントローラによる結果（最適解）とフィードバックコントローラによる結果とを示す線図である。 本実施の形態の外乱に対するロバスト性を検証した結果を示す線図である。

符号の説明

１０ 車速センサ
１２ 操舵角センサ
１４ スロットル開度センサ
１６ 前方カメラ
１８ レーザレーダ
２０ 制御装置
２２ 操舵角制御装置
２４ 制動力制御装置
２６ 駆動力制御装置
２８ マップ記憶装置
３０ 表示装置

Claims (9)

1. 自車両と障害物との間の距離、及び自車両の前記障害物に対する相対速度を検出する検出手段と、
   前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xに対する前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’の平方根の比で定めた第１のパラメータ、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’の平方根に対する前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比で定めた第２のパラメータ、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離の初期値Ｙ_eの平方根に対する前記相対速度の車体前後方向の初期値ｖ₀の比で定めた第１の初期パラメータの関係を定めた第１のマップ、前記第１のパラメータ、前記第２のパラメータ、及び現在時刻に対する初期回避時間の比で定めた第２の初期パラメータの関係を定めた第２のマップ、並びに前記第１の初期パラメータ、前記第２の初期パラメータ、及び前記障害物を回避するための車体発生力の関係を定めた第３のマップを記憶した記憶手段と、
   前記検出手段で検出された現在の前記距離及び現在の前記相対速度に基づいて、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータを演算し、演算された第１のパラメータ、第２のパラメータ、前記第１のマップ、前記第２のマップ、及び前記第３のマップを用いて前記車体発生力を導出する導出手段と、
   を含む障害物回避制御装置。
2. 自車両と障害物との間の距離、及び自車両の前記障害物に対する相対速度を検出する検出手段と、
   前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xに対する、前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’を用いて求められる単純横移動による回避時間Ｔ_minの比で定めた第１のパラメータ、及び前記単純横移動による回避時間Ｔ_minに対する前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比で定めた第２のパラメータ、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離の初期値Ｙ_eの平方根に対する前記相対速度の車体前後方向の初期値ｖ₀の比で定めた第１の初期パラメータの関係を定めた第１のマップ、前記第１のパラメータ、前記第２のパラメータ、及び現在時刻に対する初期回避時間の比で定めた第２の初期パラメータの関係を定めた第２のマップ、並びに前記第１の初期パラメータ、前記第２の初期パラメータ、及び前記障害物を回避するための車体発生力の関係を定めた第３のマップを記憶した記憶手段と、
   前記検出手段で検出された現在の前記距離及び現在の前記相対速度に基づいて、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータを演算し、演算された第１のパラメータ、第２のパラメータ、前記第１のマップ、前記第２のマップ、及び前記第３のマップを用いて前記車体発生力を導出する導出手段と、
   を含む障害物回避制御装置。
3. 前記導出手段で導出された前記車体発生力に基づいて、ドライバに障害物回避状態を報知する請求項１又は２記載の障害物回避制御装置。
4. 前記導出手段で導出された前記車体発生力に基づいて、操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも一つを制御する制御手段を更に含む請求項１又は２記載の障害物回避制御装置。
5. 直進制動での最短回避距離及び横移動のみでの最短回避距離のいずれか短い方の距離より所定距離長い距離になった時点で制御開始と判断し、制御開始時点において前記制御手段により制御が行われていない場合に警報を発する警報手段を更に含む請求項４記載の障害物回避制御装置。
6. 前記車体発生力は、車体横方向に対する車体発生力の方向θである請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の障害物回避制御装置。
7. コンピュータを、
   自車両と障害物との間の距離、及び自車両の前記障害物に対する相対速度を検出する検出手段で検出された現在の前記距離及び現在の前記相対速度を取り込む取込手段、
   取り込まれた情報に基づいて、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xに対する前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’の平方根の比で定めた第１のパラメータ、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’の平方根に対する前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比で定めた第２のパラメータを演算する演算手段、
   前記第１のパラメータ、及び前記第２のパラメータ、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離の初期値Ｙ_eの平方根に対する前記相対速度の車体前後方向の初期値ｖ₀の比で定めた第１の初期パラメータの関係を定めた第１のマップ、前記第１のパラメータ、前記第２のパラメータ、及び現在時刻に対する初期回避時間の比で定めた第２の初期パラメータの関係を定めた第２のマップ、並びに前記第１の初期パラメータ、前記第２の初期パラメータ、及び前記障害物を回避するための車体発生力の関係を定めた第３のマップを記憶した記憶手段から前記第１のマップ、前記第２のマップ、及び前記第３のマップを読み出す読出手段、及び
   演算された第１のパラメータ、演算された第２のパラメータ、読み出された前記第１のマップ、前記第２のマップ、及び前記第３のマップに基づいて、前記障害物を回避するための車体発生力を導出するための導出手段、
   として機能させるための障害物回避制御プログラム。
8. コンピュータを、
   自車両と障害物との間の距離、及び自車両の前記障害物に対する相対速度を検出する検出手段で検出された現在の前記距離及び現在の前記相対速度を取り込む取込手段、
   取り込まれた情報に基づいて、前記相対速度の車体前後方向の成分ｖ_xに対する、前記障害物を回避するための車体横方向距離Ｙ_e’を用いて求められる単純横移動による回避時間Ｔ_minの比で定めた第１のパラメータ、及び前記単純横移動による回避時間Ｔ_minに対する前記相対速度の車体横方向の成分ｖ_yの比で定めた第２のパラメータを演算する演算手段、
   前記第１のパラメータ、及び前記第２のパラメータ、及び前記障害物を回避するための車体横方向距離の初期値Ｙ_eの平方根に対する前記相対速度の車体前後方向の初期値ｖ₀の比で定めた第１の初期パラメータの関係を定めた第１のマップ、前記第１のパラメータ、前記第２のパラメータ、及び現在時刻に対する初期回避時間の比で定めた第２の初期パラメータの関係を定めた第２のマップ、並びに前記第１の初期パラメータ、前記第２の初期パラメータ、及び前記障害物を回避するための車体発生力の関係を定めた第３のマップを記憶した記憶手段から前記第１のマップ、前記第２のマップ、及び前記第３のマップを読み出す読出手段、及び
   演算された第１のパラメータ、演算された第２のパラメータ、読み出された前記第１のマップ、前記第２のマップ、及び前記第３のマップに基づいて、前記障害物を回避するための車体発生力を導出するための導出手段、
   として機能させるための障害物回避制御プログラム。
9. 前記車体発生力は、車体横方向に対する車体発生力の方向θである請求項７又は８記載の障害物回避制御プログラム。