車両の操舵制御装置
【課題】荷物の積載状態に拘わらず、安定した制御性能を得ることが可能な車両の操舵制御装置の提供。
【解決手段】車両質量演算部４１は、変位センサ３６が検出した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲを用いて車両の質量を算出する。ヨー慣性モーメント演算部４３は、車両質量演算部４１が算出した車両の質量からヨー慣性モーメントを算出する。状態フィードバックゲイン演算部４４は、車両質量演算部４１が算出した車両の質量と、ヨー慣性モーメント演算部４３が算出したヨー慣性モーメントＩとを用いて、目標操舵角を入力量とする操舵系の状態方程式を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数を設定し、設定評価関数を最小とする状態フィードバックゲインを、ＬＱ制御側に従って算出する。目標操舵角演算部４５は、算出された状態フィードバックゲインＫを用いて、車両を目標進路に従って走行させるための目標操舵角を算出する。
【解決手段】車両質量演算部４１は、変位センサ３６が検出した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲを用いて車両の質量を算出する。ヨー慣性モーメント演算部４３は、車両質量演算部４１が算出した車両の質量からヨー慣性モーメントを算出する。状態フィードバックゲイン演算部４４は、車両質量演算部４１が算出した車両の質量と、ヨー慣性モーメント演算部４３が算出したヨー慣性モーメントＩとを用いて、目標操舵角を入力量とする操舵系の状態方程式を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数を設定し、設定評価関数を最小とする状態フィードバックゲインを、ＬＱ制御側に従って算出する。目標操舵角演算部４５は、算出された状態フィードバックゲインＫを用いて、車両を目標進路に従って走行させるための目標操舵角を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動操舵制御を実行する車両の操舵制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２０１０−２３６８２号公報には、車両の操舵系の状態方程式を設定し、車線追従規則として評価関数を設定し、評価関数を最小化する最適なゲインを算出し、算出したゲインを用いて目標操舵角を算出する操舵制御装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２３６８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車両の質量は、積荷の総重量に応じて変動する。特に、トラックなどの貨物車両の場合、積載状態に応じて、車両の質量や重心位置やヨー慣性モーメントが大きく変動する。
【０００５】
しかし、上記特許文献１の装置では、車両の質量やヨー慣性モーメントを固定値として状態方程式を設定している。従って、これらの固定値と実際の値との間に大きな隔たりがある場合、車両のヨー方向のふらつきが大きくなり、制御性能や悪化や制御不能を招く恐れがある。
【０００６】
そこで、本発明は、荷物の積載状態に拘わらず、安定した制御性能を得ることが可能な車両の操舵制御装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成すべく、本発明の車両の操舵制御装置は、車両質量検知手段と慣性モーメント推定手段とフィードバックゲイン算出手段と操舵制御手段とを備える。
【０００８】
車両質量検知手段は、車両の質量を検知する。慣性モーメント推定手段は、車両質量検知手段が検知した車両の質量に基づいて、車両のヨー慣性モーメントを推定する。フィードバックゲイン算出手段は、車両質量検知手段が検知した車両の質量と、慣性モーメント推定手段が推定した車両のヨー慣性モーメントとを用いて、目標操舵角を入力量とする状態方程式を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数を設定し、設定した評価関数を最小とする状態フィードバックゲインを算出する。操舵制御手段は、算出された状態フィードバックゲインに基づいて、車両の操舵を制御する。
【０００９】
上記構成では、フィードバックゲイン算出手段は、車両質量検知手段が検知した車両の質量と、慣性モーメント推定手段が推定した車両のヨー慣性モーメントとを用いて、目標操舵角を入力量とする状態方程式を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数を設定し、設定した評価関数を最小とする状態フィードバックゲインを算出する。すなわち、算出される状態フィードバックゲインは、車両の荷物の積載状態に応じた値となる。従って、荷物の積載状態に拘わらず、安定したフィードバック制御による操舵制御を行うことができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の操舵制御装置によれば、荷物の積載状態に拘わらず、安定した制御性能を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係る操舵制御装置を備えた車両の模式図である。
【図２】図１の操舵制御装置のブロック図である。
【図３】図２のコントローラのブロック図である。
【図４】状態フードバックゲインによる制御を示すブロック図である。
【図５】輪重−変位マップの一例である。
【図６】状態フィードバックゲインの更新処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を図１〜図６に基づいて説明する。
【００１３】
図１に示すように、本実施形態に係る車両１は、ステアリングホイール２と、センサ部３と、コントローラ４と、駆動電流出力部５と、操舵アクチュエータ６とを備える。センサ部３と、コントローラ４と、駆動電流出力部５と、操舵アクチュエータ６とは、本実施形態の操舵制御装置を構成する。操舵制御装置は、ＬＱ制御又はＬＱＩ制御により、車線を維持して車両１を走行させる自動操舵制御を実行する。
【００１４】
ステアリングホイール２は、車両１の運転室内に設けられ、運転者が操舵入力を行う。
【００１５】
図１〜図３に示すように、センサ部３は、カメラ３１及び画像処理ユニット３２と、ヨーレートセンサ３３と、操舵角センサ３４と、車速センサ３５と、変位センサ３６と、自動操舵スイッチ３７を備える。
【００１６】
カメラ３１は、ＣＣＤカメラであり、車両１の進行方向の路面を撮像し、撮像した撮像信号を画像処理ユニット３２へ出力する。本実施形態では、車両１の進行路の両側に形成された白線の間の目標進路を自動操舵によって走行するため、カメラ３１は、進行方向の路面に形成された白線を撮像する。
【００１７】
画像処理ユニット３２は、カメラ３１が撮像した撮像信号を解析して路面の白線を検出する。目標進路とは、車両１が自動操舵によって走行する走行進路であり、路面には、目標進路の両側にそれぞれ沿って白線が付されている。画像処理ユニット３２は、検出した白線に基づいて、進行方向の白線と白線との間の中央の位置（進路）を目標進路として検出し、水平面内における目標進路と車両１との距離（横変位）ｙｃ（ｍ）と、横変位の時間変化である横移動速度ｙｃ’（ｍ／ｓ）と、目標進路に対する車両１の角度（ヨー角）φ（rad）とを算出し、算出した横移動速度ｙｃ’と横変位ｙｃとヨー角φとをコントローラ４へ出力する。
【００１８】
なお、本実施形態では、横変位ｙｃ、横移動速度ｙｃ’及びヨー角φ（rad）とを検知するために、カメラ３１が撮像した撮像信号を使用するが、これらの検知は、カメラ３１の撮像信号に限らず、位置を特定できる他の情報を使用してもよい。例えば、ＧＰＳによって検知された情報を受信して、受信した情報に基づいて目標進路と現在位置とを検知してもよい。また、路面に目標進路に沿って予め情報発生装置を設け、当該情報発生装置から目標進路の位置情報を取得して目標進路と現在位置と進行方向とを検知してもよい。また、ヨー角φは、後述するヨーレートセンサ３３が検出するヨー角速度φ’の時間積分値として算出してもよい。
【００１９】
ヨーレートセンサ３３は、旋回走行時に車両１に発生するヨー角速度φ’（ヨーレート：rad／ｓ）を検出し、検出したヨー角速度φ’をコントローラ４へ出力する。
【００２０】
操舵角センサ３４は、操舵角θ（rad）を検出し、検出した操舵角θをコントローラ４へ出力する。
【００２１】
車速センサ３５は、車両１の車速Ｖ（ｍ／ｓ）を検出し、検出した車速Ｖをコントローラ４へ出力する。
【００２２】
変位センサ３６は、車両１の前後左右の各車輪のサスペンション（図示省略）に対してそれぞれ設けられ、各サスペンションのバネ上とバネ下との間の相対変位（基準長に対する変動量）ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲを検出し、検出した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲをコントローラ４へ出力する。
【００２３】
自動操舵スイッチ３７は、車両１の運転室内に設けられ、運転者からの操作入力に応じてオン信号とオフ信号とをコントローラ４へ出力する。自動操舵スイッチ３７は、電源投入による初期設定時にはオフに設定され、運転者によってオンに設定される。コントローラ４は、自動操舵スイッチ３７がオンである場合、後述する自動操舵制御を実行し、オフである場合、自動操舵制御を実行しない。
【００２４】
図２に示すように、コントローラ４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）とを備え、コントローラ４には、センサ部３から各種信号が逐次入力する。ＲＯＭには、自動操舵制御プログラムが記憶され、ＣＰＵは、自動操舵制御プログラムに従って自動操舵制御処理を実行することによって、車両質量演算部４１、重心位置距離演算部４２、ヨー慣性モーメント演算部４３、状態フィードバックゲイン演算部４４、目標操舵角演算部４５及び自動操舵電流演算部４６として機能する。ＲＡＭは、ＲＯＭから読み出されたプログラムの展開領域、センサ部３から入力した各種信号（情報）の一時記憶領域、ＣＰＵの演算結果の一時記憶領域、及び後述する制御許可フラグの設定領域等として機能する。
【００２５】
車両質量演算部４１は、各変位センサ３６が検出した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲから各車輪７に負荷される荷重（輪重）ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを求め、求めた各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲから車両１の質量（総重量）ｍを算出する。すなわち、各変位センサ３６と車両質量演算部４１とは、車両１の質量ｍを検知する車両質量検知手段を構成する。
【００２６】
重心位置距離演算部４２は、車両質量演算部４１が求めた各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲと質量ｍとから、前軸（前側の車軸）と重心位置との距離Ｌｆと、後軸（後側の車軸）と重心位置との距離Ｌｒとを算出する。
【００２７】
ヨー慣性モーメント演算部４３は、車両質量演算部４１が算出した車両１の質量ｍからヨー慣性モーメントＩを算出する。すなわち、ヨー慣性モーメント演算部４３は、車両質量演算部４１が算出した車両１の質量ｍに基づいて車両１のヨー慣性モーメントＩを推定する慣性モーメント推定手段を構成する。
【００２８】
状態フィードバックゲイン演算部４４は、車両質量演算部４１が算出した車両１の質量ｍと、重心位置距離演算部４２が算出した前軸と重心位置との距離Ｌｆ及び後軸と重心位置との距離Ｌｒと、ヨー慣性モーメント演算部４３が算出したヨー慣性モーメントＩとを用いて、目標操舵角（操舵角指令値）δを入力量とする操舵系の状態方程式を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数を設定し、設定した評価関数を最小とする状態フィードバックゲインＫを、ＬＱ制御側に従って算出する。すなわち、状態フィードバックゲイン演算部４４は、フィードバックゲイン算出手段を構成する。算出された状態フィードバックゲインＫにより、図４に示す構成で車両１の自動操舵制御が実行される。
【００２９】
目標操舵角演算部４５は、状態フィードバックゲイン演算部４４が算出した状態フィードバックゲインＫを用いて、車両１を目標進路に従って走行させるための目標操舵角δを算出する。
【００３０】
自動操舵電流演算部４６は、目標操舵角演算部４５が算出した目標操舵角δに基づき、自動操舵電流を算出する。自動操舵電流とは、車両１を目標進路に沿って走行させるために操舵アクチュエータ６を駆動する電流であり、自動操舵電流演算部４６が算出し自動操舵電流が駆動電流出力部５に入力する。
【００３１】
次に、本実施形態の操舵制御装置による自動操舵制御処理について説明する。
【００３２】
自動操舵制御処理は、車両重量推定処理と重心位置距離算出処理とヨー慣性モーメント導出処理とフィードバックゲイン算出処理と目標操舵角演算処理とを含む。
【００３３】
車両重量推定処理は、車両質量演算部４１によって実行される。本処理において、車両質量演算部４１は、各変位センサ３６が検出した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲに対応する各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを、予め記憶された輪重−変位マップ（図５参照）から求め、求めた各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを次式（１）に代入して、車両１の質量（総重量）ｍを算出する。
【００３４】
【数１】
【００３５】
輪重−変位マップは、個々の特性に対応して各車輪７毎に設定されている。また、上記処理は、相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲから車両１の質量ｍを簡易に求める場合の例示であり、所定の演算式を用いたりマップと演算式とを併用するなど他の演算方法によって質量ｍを求めてもよい。また、荷重を直接検出する荷重センサを設けるなど、他の検出値によって質量ｍを求めてもよい。
【００３６】
重心位置距離算出処理は、重心位置距離演算部４２によって実行される。本処理において、重心位置距離演算部４２は、車両質量演算部４１が求めた各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを次式（２）及び（３）に代入して、前軸（前側の車軸）と重心位置との距離Ｌｆと、後軸（後側の車軸）と重心位置との距離Ｌｒとを算出する。
【００３７】
【数２】
【００３８】
【数３】
【００３９】
上式（２）及び（３）のＷＢは、予め記憶された車両１のホイールベースである。
【００４０】
ヨー慣性モーメント導出処理は、ヨー慣性モーメント演算部４３によって実行される。
【００４１】
車両１が質量Ｍである場合のヨー平面における慣性モーメント（ヨー慣性モーメント）ＩＺは、簡易的に次式（４）によって表すことができる。
【００４２】
【数４】
【００４３】
上式（４）のＬＴとＬＷとは車両１に固有の値であるため、ヨー慣性モーメントＩＺは、車両１の質量Ｍに比例することが判る。
【００４４】
従って、ヨー慣性モーメント演算部４３は、車両質量演算部４１が算出した車両１の質量ｍを次式（５）に代入して、ヨー慣性モーメントＩを算出する。
【００４５】
【数５】
【００４６】
上式（５）のＩ０は、車両１が質量ｍ０である場合のヨー慣性モーメントであり、実験やシミュレーション等によって予め精度良く求められ記憶されている。
【００４７】
フィードバックゲイン算出処理は、状態フィードバックゲイン演算部４４によって実行される。
【００４８】
一般的な二輪等価モデルを用いると、車両１の状態方程式は、次式（６）によって表すことができる。
【００４９】
【数６】
【００５０】
上式（６）の各記号の定義は以下の通りである。
【００５１】
Ｌｆ：前軸から車両重心位置までの距離（ｍ）
Ｌｒ：後軸から車両重心位置までの距離（ｍ）
Ｃｆ：前輪コーナリングパワー（Ｎ／rad）
Ｃｒ：後輪コーナリングパワー（Ｎ／rad）
φ’：ヨー角速度（rad／ｓ）
φ：ヨー角（rad）
ｙｃ’：横移動速度
ｙｃ：横変位
ｍ：車両１の質量（ｋｇ）
Ｉ：ヨー慣性モーメント（ｋｇ・ｍ２）
Ｖ：車速（ｍ／ｓ）
Ｎ：ステアリングギヤ比
θ：操舵角
ここで、操舵角制御を実行するため、操舵角指令値（目標操舵角）δと実際の操舵角θとの間の動特性を次式（７）として定義し、上式（６）を再構築すると次式（８）となる。
【００５２】
【数７】
【００５３】
【数８】
【００５４】
上式（７）及び（８）のωｎは操舵角サーボ系の固有振動数、ｓはラプラス演算子、ζは操舵角サーボ系の減衰比である。上式（８）のａ１６とａ３６とは、それぞれ次式（９）及び（１０）である。
【００５５】
ａ１６＝ｂ１１＝ＬｆＣｆ/（ＩＮ） ・・・（９）
【００５６】
ａ３６＝ｂ３１＝Ｃｆ/（ｍＮ） ・・・（１０）
【００５７】
従って、状態フィードバックゲイン演算部４４が設定する状態方程式及び出力方程式は、それぞれ次式（１１）及び（１２）となる。
【００５８】
【数９】
【００５９】
【数１０】
【００６０】
上式（１１）及び（１２）に対して実際に自動操舵制御（車線維持制御）を実施するための状態フィードバックゲインＫを、ＬＱ制御側（例えば、リカッチ代数方程式を用いる方法）に従って導出する。ここで、最小とすべき２次形式評価関数Ｊとして、次式（１３）を設定する。
【００６１】
【数１１】
【００６２】
上式（１３）のＱ及びＲは、プラントの特性を考慮して設計者が試行錯誤によって設定する値である。
【００６３】
このように、状態フィードバックゲイン演算部４４は、車両質量演算部４１が算出した車両１の質量ｍと、重心位置距離演算部４２が算出した前軸と重心位置との距離Ｌｆ及び後軸と重心位置との距離Ｌｒと、ヨー慣性モーメント演算部４３が算出したヨー慣性モーメントＩとを用いて、目標操舵角（操舵角指令値）δを入力量とする操舵系の状態方程式（上式（８）及び（１１））を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数Ｊ（上式（１３））を設定し、設定した評価関数Jを最小とする状態フィードバックゲインＫを算出する。
【００６４】
目標操舵角演算処理は、目標操舵角演算部４５によって実行される。目標操舵角演算部４５は、状態フィードバックゲイン演算部４４が算出した状態フィードバックゲインＫ（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，Ｋ４）を、例えば次式（１４）に代入することによって、車両１を目標進路に従って走行させるための目標操舵角δを算出する。
【００６５】
δ＝−（Ｋ１φ’＋Ｋ２φ＋Ｋ３ｙ’＋Ｋ４ｙ） ・・・（１４）
【００６６】
次に、コントローラ４が実行する状態フィードバックゲインＫの更新処理について、図６に示すフローチャートに基づいて説明する。本処理は、車両１の駆動中（エンジンが回転中）に繰り返して実行される。
【００６７】
本処理が開始されると、自動操舵スイッチ３７がオンか否かを判定する（ステップＳ１）。自動操舵スイッチ３７がオフの場合（ステップＳ１：ＮＯ）、制御許可フラグをオフ（Flag＝０）に設定し（ステップＳ１０）、本処理を終了する。
【００６８】
自動操舵スイッチ３７がオンの場合（ステップＳ１：ＹＥＳ）、車速Ｖがゼロであるか否か（車両１が走行中であるか否か）を判定する（ステップＳ２）。車速Ｖがゼロではない場合（ステップＳ２：ＮＯ）、荷物の積載量が変動しない車両１の走行中であるため、状態フィードバックゲインＫを更新せず、制御許可フラグをオン（Flag＝１）に設定し（ステップＳ９）、本処理を終了する。
【００６９】
車速Ｖがゼロの場合（ステップＳ２：ＹＥＳ）、荷物の積載量が変動する可能性がある車両１の停車時であるため、ステップＳ３へ移行して状態フィードバックゲインＫを更新する。
【００７０】
状態フィードバックゲインＫの更新では、まず、各変位センサ３６が検出した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲを取得し（ステップＳ３）、取得した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲに対応する各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを、輪重−変位マップ（図５参照）から読み込み（ステップＳ４）、読み込んだ各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを上式（１）に代入して、車両１の質量（総重量）ｍを算出する（ステップＳ５）。
【００７１】
次に、ステップＳ４で読み込んだ輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを上式（２）及び（３）に代入して、前軸と重心位置との距離Ｌｆと、後軸と重心位置との距離Ｌｒとを算出する（ステップＳ６）。
【００７２】
次に、ステップＳ５で算出した車両１の質量ｍを上式（５）に代入して、ヨー慣性モーメントＩを算出する（ステップＳ７）。
【００７３】
次に、ステップＳ５で算出した車両１の質量ｍと、ステップＳ６で算出した前軸と重心位置との距離Ｌｆ及び後軸と重心位置との距離Ｌｒと、ステップＳ７で算出したヨー慣性モーメントＩとを用いて、目標操舵角δを入力量とする状態方程式（上式（８）及び（１１））を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数Ｊ（上式（１３））を設定し、設定した評価関数Jを最小とする状態フィードバックゲインＫを算出し、算出した状態フィードバックゲインＫを更新して記憶する（ステップＳ８）。
【００７４】
最後に、制御許可フラグをオン（Flag＝１）に設定し（ステップＳ９）、本処理を終了する。
【００７５】
制御許可フラグをオンに設定されている場合、目標操舵角演算部４５は、最新の状態フィードバックゲインＫを用いて目標操舵角δを算出し、自動操舵電流演算部４６は、自動操舵電流を算出して駆動電流出力部５に入力する。
【００７６】
一方、制御許可フラグがオフに設定されている場合、目標操舵角演算部４５は、目標操舵角δを算出せず、自動操舵電流演算部４６は、自動操舵電流を駆動電流出力部５に入力しない。
【００７７】
このように本実施形態によれば、車両１の荷物の積載状態が変動した場合、状態フィードバックゲインＫの値が積載状態の変動に応じて更新される。従って、荷物の積載状態に拘わらず、モデルベース制御手法であるＬＱ制御やＬＱＩ制御により車線維持特性を確保しつつ、ヨー方向のふらつきが少ない車両の走行安定性を実現した自動操舵制御を行うことができる。
【００７８】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、この実施形態による本発明の開示の一部をなす論述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、この実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれることは勿論である。
【符号の説明】
【００７９】
１：車両
３：センサ部
４：コントローラ
５：駆動電流出力部
６：操舵アクチュエータ
３１：カメラ
３２：画像処理ユニット
３３：ヨーレートセンサ
３４：操舵角センサ
３５：車速センサ
３６：変位センサ（車両質量検知手段）
４１：車両質量演算部（車両質量検知手段）
４２：受信位置距離演算部
４３：ヨー慣性モーメント演算部（慣性モーメント推定手段）
４４：状態フィードバックゲイン演算部（フィードバックゲイン算出手段）
４５：目標操舵角演算部（目標操舵角演算手段）
４６：自動操舵電流演算部（自動操舵電流演算手段）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動操舵制御を実行する車両の操舵制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２０１０−２３６８２号公報には、車両の操舵系の状態方程式を設定し、車線追従規則として評価関数を設定し、評価関数を最小化する最適なゲインを算出し、算出したゲインを用いて目標操舵角を算出する操舵制御装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２３６８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車両の質量は、積荷の総重量に応じて変動する。特に、トラックなどの貨物車両の場合、積載状態に応じて、車両の質量や重心位置やヨー慣性モーメントが大きく変動する。
【０００５】
しかし、上記特許文献１の装置では、車両の質量やヨー慣性モーメントを固定値として状態方程式を設定している。従って、これらの固定値と実際の値との間に大きな隔たりがある場合、車両のヨー方向のふらつきが大きくなり、制御性能や悪化や制御不能を招く恐れがある。
【０００６】
そこで、本発明は、荷物の積載状態に拘わらず、安定した制御性能を得ることが可能な車両の操舵制御装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成すべく、本発明の車両の操舵制御装置は、車両質量検知手段と慣性モーメント推定手段とフィードバックゲイン算出手段と操舵制御手段とを備える。
【０００８】
車両質量検知手段は、車両の質量を検知する。慣性モーメント推定手段は、車両質量検知手段が検知した車両の質量に基づいて、車両のヨー慣性モーメントを推定する。フィードバックゲイン算出手段は、車両質量検知手段が検知した車両の質量と、慣性モーメント推定手段が推定した車両のヨー慣性モーメントとを用いて、目標操舵角を入力量とする状態方程式を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数を設定し、設定した評価関数を最小とする状態フィードバックゲインを算出する。操舵制御手段は、算出された状態フィードバックゲインに基づいて、車両の操舵を制御する。
【０００９】
上記構成では、フィードバックゲイン算出手段は、車両質量検知手段が検知した車両の質量と、慣性モーメント推定手段が推定した車両のヨー慣性モーメントとを用いて、目標操舵角を入力量とする状態方程式を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数を設定し、設定した評価関数を最小とする状態フィードバックゲインを算出する。すなわち、算出される状態フィードバックゲインは、車両の荷物の積載状態に応じた値となる。従って、荷物の積載状態に拘わらず、安定したフィードバック制御による操舵制御を行うことができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の操舵制御装置によれば、荷物の積載状態に拘わらず、安定した制御性能を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係る操舵制御装置を備えた車両の模式図である。
【図２】図１の操舵制御装置のブロック図である。
【図３】図２のコントローラのブロック図である。
【図４】状態フードバックゲインによる制御を示すブロック図である。
【図５】輪重−変位マップの一例である。
【図６】状態フィードバックゲインの更新処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を図１〜図６に基づいて説明する。
【００１３】
図１に示すように、本実施形態に係る車両１は、ステアリングホイール２と、センサ部３と、コントローラ４と、駆動電流出力部５と、操舵アクチュエータ６とを備える。センサ部３と、コントローラ４と、駆動電流出力部５と、操舵アクチュエータ６とは、本実施形態の操舵制御装置を構成する。操舵制御装置は、ＬＱ制御又はＬＱＩ制御により、車線を維持して車両１を走行させる自動操舵制御を実行する。
【００１４】
ステアリングホイール２は、車両１の運転室内に設けられ、運転者が操舵入力を行う。
【００１５】
図１〜図３に示すように、センサ部３は、カメラ３１及び画像処理ユニット３２と、ヨーレートセンサ３３と、操舵角センサ３４と、車速センサ３５と、変位センサ３６と、自動操舵スイッチ３７を備える。
【００１６】
カメラ３１は、ＣＣＤカメラであり、車両１の進行方向の路面を撮像し、撮像した撮像信号を画像処理ユニット３２へ出力する。本実施形態では、車両１の進行路の両側に形成された白線の間の目標進路を自動操舵によって走行するため、カメラ３１は、進行方向の路面に形成された白線を撮像する。
【００１７】
画像処理ユニット３２は、カメラ３１が撮像した撮像信号を解析して路面の白線を検出する。目標進路とは、車両１が自動操舵によって走行する走行進路であり、路面には、目標進路の両側にそれぞれ沿って白線が付されている。画像処理ユニット３２は、検出した白線に基づいて、進行方向の白線と白線との間の中央の位置（進路）を目標進路として検出し、水平面内における目標進路と車両１との距離（横変位）ｙｃ（ｍ）と、横変位の時間変化である横移動速度ｙｃ’（ｍ／ｓ）と、目標進路に対する車両１の角度（ヨー角）φ（rad）とを算出し、算出した横移動速度ｙｃ’と横変位ｙｃとヨー角φとをコントローラ４へ出力する。
【００１８】
なお、本実施形態では、横変位ｙｃ、横移動速度ｙｃ’及びヨー角φ（rad）とを検知するために、カメラ３１が撮像した撮像信号を使用するが、これらの検知は、カメラ３１の撮像信号に限らず、位置を特定できる他の情報を使用してもよい。例えば、ＧＰＳによって検知された情報を受信して、受信した情報に基づいて目標進路と現在位置とを検知してもよい。また、路面に目標進路に沿って予め情報発生装置を設け、当該情報発生装置から目標進路の位置情報を取得して目標進路と現在位置と進行方向とを検知してもよい。また、ヨー角φは、後述するヨーレートセンサ３３が検出するヨー角速度φ’の時間積分値として算出してもよい。
【００１９】
ヨーレートセンサ３３は、旋回走行時に車両１に発生するヨー角速度φ’（ヨーレート：rad／ｓ）を検出し、検出したヨー角速度φ’をコントローラ４へ出力する。
【００２０】
操舵角センサ３４は、操舵角θ（rad）を検出し、検出した操舵角θをコントローラ４へ出力する。
【００２１】
車速センサ３５は、車両１の車速Ｖ（ｍ／ｓ）を検出し、検出した車速Ｖをコントローラ４へ出力する。
【００２２】
変位センサ３６は、車両１の前後左右の各車輪のサスペンション（図示省略）に対してそれぞれ設けられ、各サスペンションのバネ上とバネ下との間の相対変位（基準長に対する変動量）ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲを検出し、検出した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲをコントローラ４へ出力する。
【００２３】
自動操舵スイッチ３７は、車両１の運転室内に設けられ、運転者からの操作入力に応じてオン信号とオフ信号とをコントローラ４へ出力する。自動操舵スイッチ３７は、電源投入による初期設定時にはオフに設定され、運転者によってオンに設定される。コントローラ４は、自動操舵スイッチ３７がオンである場合、後述する自動操舵制御を実行し、オフである場合、自動操舵制御を実行しない。
【００２４】
図２に示すように、コントローラ４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）とを備え、コントローラ４には、センサ部３から各種信号が逐次入力する。ＲＯＭには、自動操舵制御プログラムが記憶され、ＣＰＵは、自動操舵制御プログラムに従って自動操舵制御処理を実行することによって、車両質量演算部４１、重心位置距離演算部４２、ヨー慣性モーメント演算部４３、状態フィードバックゲイン演算部４４、目標操舵角演算部４５及び自動操舵電流演算部４６として機能する。ＲＡＭは、ＲＯＭから読み出されたプログラムの展開領域、センサ部３から入力した各種信号（情報）の一時記憶領域、ＣＰＵの演算結果の一時記憶領域、及び後述する制御許可フラグの設定領域等として機能する。
【００２５】
車両質量演算部４１は、各変位センサ３６が検出した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲから各車輪７に負荷される荷重（輪重）ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを求め、求めた各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲから車両１の質量（総重量）ｍを算出する。すなわち、各変位センサ３６と車両質量演算部４１とは、車両１の質量ｍを検知する車両質量検知手段を構成する。
【００２６】
重心位置距離演算部４２は、車両質量演算部４１が求めた各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲと質量ｍとから、前軸（前側の車軸）と重心位置との距離Ｌｆと、後軸（後側の車軸）と重心位置との距離Ｌｒとを算出する。
【００２７】
ヨー慣性モーメント演算部４３は、車両質量演算部４１が算出した車両１の質量ｍからヨー慣性モーメントＩを算出する。すなわち、ヨー慣性モーメント演算部４３は、車両質量演算部４１が算出した車両１の質量ｍに基づいて車両１のヨー慣性モーメントＩを推定する慣性モーメント推定手段を構成する。
【００２８】
状態フィードバックゲイン演算部４４は、車両質量演算部４１が算出した車両１の質量ｍと、重心位置距離演算部４２が算出した前軸と重心位置との距離Ｌｆ及び後軸と重心位置との距離Ｌｒと、ヨー慣性モーメント演算部４３が算出したヨー慣性モーメントＩとを用いて、目標操舵角（操舵角指令値）δを入力量とする操舵系の状態方程式を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数を設定し、設定した評価関数を最小とする状態フィードバックゲインＫを、ＬＱ制御側に従って算出する。すなわち、状態フィードバックゲイン演算部４４は、フィードバックゲイン算出手段を構成する。算出された状態フィードバックゲインＫにより、図４に示す構成で車両１の自動操舵制御が実行される。
【００２９】
目標操舵角演算部４５は、状態フィードバックゲイン演算部４４が算出した状態フィードバックゲインＫを用いて、車両１を目標進路に従って走行させるための目標操舵角δを算出する。
【００３０】
自動操舵電流演算部４６は、目標操舵角演算部４５が算出した目標操舵角δに基づき、自動操舵電流を算出する。自動操舵電流とは、車両１を目標進路に沿って走行させるために操舵アクチュエータ６を駆動する電流であり、自動操舵電流演算部４６が算出し自動操舵電流が駆動電流出力部５に入力する。
【００３１】
次に、本実施形態の操舵制御装置による自動操舵制御処理について説明する。
【００３２】
自動操舵制御処理は、車両重量推定処理と重心位置距離算出処理とヨー慣性モーメント導出処理とフィードバックゲイン算出処理と目標操舵角演算処理とを含む。
【００３３】
車両重量推定処理は、車両質量演算部４１によって実行される。本処理において、車両質量演算部４１は、各変位センサ３６が検出した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲに対応する各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを、予め記憶された輪重−変位マップ（図５参照）から求め、求めた各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを次式（１）に代入して、車両１の質量（総重量）ｍを算出する。
【００３４】
【数１】
【００３５】
輪重−変位マップは、個々の特性に対応して各車輪７毎に設定されている。また、上記処理は、相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲから車両１の質量ｍを簡易に求める場合の例示であり、所定の演算式を用いたりマップと演算式とを併用するなど他の演算方法によって質量ｍを求めてもよい。また、荷重を直接検出する荷重センサを設けるなど、他の検出値によって質量ｍを求めてもよい。
【００３６】
重心位置距離算出処理は、重心位置距離演算部４２によって実行される。本処理において、重心位置距離演算部４２は、車両質量演算部４１が求めた各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを次式（２）及び（３）に代入して、前軸（前側の車軸）と重心位置との距離Ｌｆと、後軸（後側の車軸）と重心位置との距離Ｌｒとを算出する。
【００３７】
【数２】
【００３８】
【数３】
【００３９】
上式（２）及び（３）のＷＢは、予め記憶された車両１のホイールベースである。
【００４０】
ヨー慣性モーメント導出処理は、ヨー慣性モーメント演算部４３によって実行される。
【００４１】
車両１が質量Ｍである場合のヨー平面における慣性モーメント（ヨー慣性モーメント）ＩＺは、簡易的に次式（４）によって表すことができる。
【００４２】
【数４】
【００４３】
上式（４）のＬＴとＬＷとは車両１に固有の値であるため、ヨー慣性モーメントＩＺは、車両１の質量Ｍに比例することが判る。
【００４４】
従って、ヨー慣性モーメント演算部４３は、車両質量演算部４１が算出した車両１の質量ｍを次式（５）に代入して、ヨー慣性モーメントＩを算出する。
【００４５】
【数５】
【００４６】
上式（５）のＩ０は、車両１が質量ｍ０である場合のヨー慣性モーメントであり、実験やシミュレーション等によって予め精度良く求められ記憶されている。
【００４７】
フィードバックゲイン算出処理は、状態フィードバックゲイン演算部４４によって実行される。
【００４８】
一般的な二輪等価モデルを用いると、車両１の状態方程式は、次式（６）によって表すことができる。
【００４９】
【数６】
【００５０】
上式（６）の各記号の定義は以下の通りである。
【００５１】
Ｌｆ：前軸から車両重心位置までの距離（ｍ）
Ｌｒ：後軸から車両重心位置までの距離（ｍ）
Ｃｆ：前輪コーナリングパワー（Ｎ／rad）
Ｃｒ：後輪コーナリングパワー（Ｎ／rad）
φ’：ヨー角速度（rad／ｓ）
φ：ヨー角（rad）
ｙｃ’：横移動速度
ｙｃ：横変位
ｍ：車両１の質量（ｋｇ）
Ｉ：ヨー慣性モーメント（ｋｇ・ｍ２）
Ｖ：車速（ｍ／ｓ）
Ｎ：ステアリングギヤ比
θ：操舵角
ここで、操舵角制御を実行するため、操舵角指令値（目標操舵角）δと実際の操舵角θとの間の動特性を次式（７）として定義し、上式（６）を再構築すると次式（８）となる。
【００５２】
【数７】
【００５３】
【数８】
【００５４】
上式（７）及び（８）のωｎは操舵角サーボ系の固有振動数、ｓはラプラス演算子、ζは操舵角サーボ系の減衰比である。上式（８）のａ１６とａ３６とは、それぞれ次式（９）及び（１０）である。
【００５５】
ａ１６＝ｂ１１＝ＬｆＣｆ/（ＩＮ） ・・・（９）
【００５６】
ａ３６＝ｂ３１＝Ｃｆ/（ｍＮ） ・・・（１０）
【００５７】
従って、状態フィードバックゲイン演算部４４が設定する状態方程式及び出力方程式は、それぞれ次式（１１）及び（１２）となる。
【００５８】
【数９】
【００５９】
【数１０】
【００６０】
上式（１１）及び（１２）に対して実際に自動操舵制御（車線維持制御）を実施するための状態フィードバックゲインＫを、ＬＱ制御側（例えば、リカッチ代数方程式を用いる方法）に従って導出する。ここで、最小とすべき２次形式評価関数Ｊとして、次式（１３）を設定する。
【００６１】
【数１１】
【００６２】
上式（１３）のＱ及びＲは、プラントの特性を考慮して設計者が試行錯誤によって設定する値である。
【００６３】
このように、状態フィードバックゲイン演算部４４は、車両質量演算部４１が算出した車両１の質量ｍと、重心位置距離演算部４２が算出した前軸と重心位置との距離Ｌｆ及び後軸と重心位置との距離Ｌｒと、ヨー慣性モーメント演算部４３が算出したヨー慣性モーメントＩとを用いて、目標操舵角（操舵角指令値）δを入力量とする操舵系の状態方程式（上式（８）及び（１１））を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数Ｊ（上式（１３））を設定し、設定した評価関数Jを最小とする状態フィードバックゲインＫを算出する。
【００６４】
目標操舵角演算処理は、目標操舵角演算部４５によって実行される。目標操舵角演算部４５は、状態フィードバックゲイン演算部４４が算出した状態フィードバックゲインＫ（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，Ｋ４）を、例えば次式（１４）に代入することによって、車両１を目標進路に従って走行させるための目標操舵角δを算出する。
【００６５】
δ＝−（Ｋ１φ’＋Ｋ２φ＋Ｋ３ｙ’＋Ｋ４ｙ） ・・・（１４）
【００６６】
次に、コントローラ４が実行する状態フィードバックゲインＫの更新処理について、図６に示すフローチャートに基づいて説明する。本処理は、車両１の駆動中（エンジンが回転中）に繰り返して実行される。
【００６７】
本処理が開始されると、自動操舵スイッチ３７がオンか否かを判定する（ステップＳ１）。自動操舵スイッチ３７がオフの場合（ステップＳ１：ＮＯ）、制御許可フラグをオフ（Flag＝０）に設定し（ステップＳ１０）、本処理を終了する。
【００６８】
自動操舵スイッチ３７がオンの場合（ステップＳ１：ＹＥＳ）、車速Ｖがゼロであるか否か（車両１が走行中であるか否か）を判定する（ステップＳ２）。車速Ｖがゼロではない場合（ステップＳ２：ＮＯ）、荷物の積載量が変動しない車両１の走行中であるため、状態フィードバックゲインＫを更新せず、制御許可フラグをオン（Flag＝１）に設定し（ステップＳ９）、本処理を終了する。
【００６９】
車速Ｖがゼロの場合（ステップＳ２：ＹＥＳ）、荷物の積載量が変動する可能性がある車両１の停車時であるため、ステップＳ３へ移行して状態フィードバックゲインＫを更新する。
【００７０】
状態フィードバックゲインＫの更新では、まず、各変位センサ３６が検出した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲを取得し（ステップＳ３）、取得した相対変位ＨＦＬ，ＨＦＲ，ＨＲＬ，ＨＲＲに対応する各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを、輪重−変位マップ（図５参照）から読み込み（ステップＳ４）、読み込んだ各輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを上式（１）に代入して、車両１の質量（総重量）ｍを算出する（ステップＳ５）。
【００７１】
次に、ステップＳ４で読み込んだ輪重ＷＦＬ，ＷＦＲ，ＷＲＬ，ＷＲＲを上式（２）及び（３）に代入して、前軸と重心位置との距離Ｌｆと、後軸と重心位置との距離Ｌｒとを算出する（ステップＳ６）。
【００７２】
次に、ステップＳ５で算出した車両１の質量ｍを上式（５）に代入して、ヨー慣性モーメントＩを算出する（ステップＳ７）。
【００７３】
次に、ステップＳ５で算出した車両１の質量ｍと、ステップＳ６で算出した前軸と重心位置との距離Ｌｆ及び後軸と重心位置との距離Ｌｒと、ステップＳ７で算出したヨー慣性モーメントＩとを用いて、目標操舵角δを入力量とする状態方程式（上式（８）及び（１１））を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数Ｊ（上式（１３））を設定し、設定した評価関数Jを最小とする状態フィードバックゲインＫを算出し、算出した状態フィードバックゲインＫを更新して記憶する（ステップＳ８）。
【００７４】
最後に、制御許可フラグをオン（Flag＝１）に設定し（ステップＳ９）、本処理を終了する。
【００７５】
制御許可フラグをオンに設定されている場合、目標操舵角演算部４５は、最新の状態フィードバックゲインＫを用いて目標操舵角δを算出し、自動操舵電流演算部４６は、自動操舵電流を算出して駆動電流出力部５に入力する。
【００７６】
一方、制御許可フラグがオフに設定されている場合、目標操舵角演算部４５は、目標操舵角δを算出せず、自動操舵電流演算部４６は、自動操舵電流を駆動電流出力部５に入力しない。
【００７７】
このように本実施形態によれば、車両１の荷物の積載状態が変動した場合、状態フィードバックゲインＫの値が積載状態の変動に応じて更新される。従って、荷物の積載状態に拘わらず、モデルベース制御手法であるＬＱ制御やＬＱＩ制御により車線維持特性を確保しつつ、ヨー方向のふらつきが少ない車両の走行安定性を実現した自動操舵制御を行うことができる。
【００７８】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、この実施形態による本発明の開示の一部をなす論述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、この実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれることは勿論である。
【符号の説明】
【００７９】
１：車両
３：センサ部
４：コントローラ
５：駆動電流出力部
６：操舵アクチュエータ
３１：カメラ
３２：画像処理ユニット
３３：ヨーレートセンサ
３４：操舵角センサ
３５：車速センサ
３６：変位センサ（車両質量検知手段）
４１：車両質量演算部（車両質量検知手段）
４２：受信位置距離演算部
４３：ヨー慣性モーメント演算部（慣性モーメント推定手段）
４４：状態フィードバックゲイン演算部（フィードバックゲイン算出手段）
４５：目標操舵角演算部（目標操舵角演算手段）
４６：自動操舵電流演算部（自動操舵電流演算手段）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の質量を検知する車両質量検知手段と、
前記検知された車両の質量に基づいて、前記車両のヨー慣性モーメントを推定する慣性モーメント推定手段と、
前記検知された車両の質量と前記推定されたヨー慣性モーメントとを用いて、目標操舵角を入力量とする状態方程式を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数を設定し、設定した評価関数を最小とする状態フィードバックゲインを算出するフィードバックゲイン算出手段と、
前記算出された状態フィードバックゲインに基づいて、前記車両の操舵を制御する操舵制御手段と、を備えた
ことを特徴とする車両の操舵制御装置。
【請求項１】
車両の質量を検知する車両質量検知手段と、
前記検知された車両の質量に基づいて、前記車両のヨー慣性モーメントを推定する慣性モーメント推定手段と、
前記検知された車両の質量と前記推定されたヨー慣性モーメントとを用いて、目標操舵角を入力量とする状態方程式を設定し、設定した状態方程式に対する評価関数を設定し、設定した評価関数を最小とする状態フィードバックゲインを算出するフィードバックゲイン算出手段と、
前記算出された状態フィードバックゲインに基づいて、前記車両の操舵を制御する操舵制御手段と、を備えた
ことを特徴とする車両の操舵制御装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１２−１２６２９３（Ｐ２０１２−１２６２９３Ａ）
【公開日】平成２４年７月５日（２０１２．７．５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２８０６２０（Ｐ２０１０−２８０６２０）
【出願日】平成２２年１２月１６日（２０１０．１２．１６）
【出願人】（００００００１７０）いすゞ自動車株式会社 (1,721)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年７月５日（２０１２．７．５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１２月１６日（２０１０．１２．１６）
【出願人】（００００００１７０）いすゞ自動車株式会社 (1,721)
【Ｆターム（参考）】
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