車両制御装置
【課題】より精度よく、車両の走行制御を行うことのできる車両制御装置を提供すること。
【解決手段】車両１の走行を実現する複数のアクチュエータを、車両１の周辺の状況を検出する走行状況検出手段で検出した情報に応じて制御することにより車両１の走行制御を車両１の周辺の状況に応じて行うことが可能な車両制御装置２において、走行状況検出手段としてカメラ６０、レーダー６１、カーナビゲーションシステム６５等の複数設けられており、これらの複数の走行状況検出手段で検出した複数の情報の信頼度に応じて、エンジン１２や自動変速機１５、ＥＰＳ装置３５、ＶＧＲＳ３８、ブレーキ油圧制御装置５０等の複数のアクチュエータのうち、一部のアクチュエータの制御量を制限する。
【解決手段】車両１の走行を実現する複数のアクチュエータを、車両１の周辺の状況を検出する走行状況検出手段で検出した情報に応じて制御することにより車両１の走行制御を車両１の周辺の状況に応じて行うことが可能な車両制御装置２において、走行状況検出手段としてカメラ６０、レーダー６１、カーナビゲーションシステム６５等の複数設けられており、これらの複数の走行状況検出手段で検出した複数の情報の信頼度に応じて、エンジン１２や自動変速機１５、ＥＰＳ装置３５、ＶＧＲＳ３８、ブレーキ油圧制御装置５０等の複数のアクチュエータのうち、一部のアクチュエータの制御量を制限する。
【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ものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の車両制御装置では、車両の走行時における運転の容易性を向上させたり、運転者による運転操作の負担を軽減したりするために、車両を自動走行させる制御が開発されている。例えば、特許文献１に記載された走行制御計画生成システムでは、車両の走行軌跡や速度パターンを含み、さらに、周囲の車両の走行軌跡を含んで走行計画を行うことにより、自車両の走行方針を満足しつつ、周辺環境の状況変化に柔軟に対応した自動走行を可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１２９８０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、車両を自動走行させる制御を行う場合は、自車の位置や周辺環境を検出する各種センサなどの検出手段によって各種情報を検出するが、これらの検出手段は、それぞれの情報を検出する際における状態によって、検出時の信頼度が変化する。このため、このように検出手段の信頼度が変化する場合には、車両の走行制御を行う際の信頼度が低下し、適切な走行制御を行うことが困難になる場合があった。
【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、より精度よく、車両の走行制御を行うことのできる車両制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る車両制御装置は、車両の走行を実現する複数のアクチュエータを、前記車両の周辺の状況を検出する走行状況検出手段で検出した情報に応じて制御することにより前記車両の走行制御を前記車両の周辺の状況に応じて行うことが可能な車両制御装置において、前記走行状況検出手段は複数設けられており、複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて複数の前記アクチュエータのうち、一部の前記アクチュエータの制御量を制限することを特徴とする。
【０００７】
また、上記車両制御装置において、複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて一部の前記アクチュエータの制御量を制限する場合には、複数の前記アクチュエータのうち他の前記アクチュエータの制御量を増加させることが好ましい。
【０００８】
また、上記車両制御装置において、複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて一部の前記アクチュエータの制御量を制限する場合には、前記情報を検出した前記走行状況検出手段に応じて制御量を制限する前記アクチュエータを異ならせることが好ましい。
【０００９】
また、上記車両制御装置において、複数の前記走行状況検出手段は、少なくとも前記車両の横方向の測位を行う横方向状況検出手段を有しており、前記横方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低い場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限することが好ましい。
【００１０】
また、上記車両制御装置において、前記横方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低いことにより前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限した場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を増加させることが好ましい。
【００１１】
また、上記車両制御装置において、複数の前記走行状況検出手段は、少なくとも前記車両の前後方向の測位を行う前後方向状況検出手段を有しており、前記前後方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低い場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限することが好ましい。
【００１２】
また、上記車両制御装置において、前記前後方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低いことにより前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限した場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を増加させることが好ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る車両制御装置は、より精度よく、車両の走行制御を行うことができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る車両制御装置が設けられた車両の概略図である。
【図２】図２は、図１に示す車両制御装置の要部構成図である。
【図３】図３は、車両の走行時の環境に基づいて車両の走行制御を行う場合における概略図である。
【図４】図４は、検出した情報の信頼度と走行可能領域の削減量との関係を示す説明図である。
【図５】図５は、車両の走行時の環境に基づいて車両の走行制御を行う場合におけるフロー図である。
【図６−１】図６−１は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における信頼度の説明図である。
【図６−２】図６−２は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における信頼度の説明図である。
【図６−３】図６−３は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における信頼度の説明図である。
【図６−４】図６−４は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における信頼度の説明図である。
【図７】図７は、レーダーでの検出結果に基づいて車両の運動状態を推定する場合における処理手順を示すフロー図である。
【図８】図８は、タイヤ摩擦円のベースモデルを示す概略図である。
【図９】図９は、タイヤ発生力の横方向の限界を小さくする場合の説明図である。
【図１０】図１０は、タイヤ発生力の横方向の限界を小さくした場合の走行制御を示す説明図である。
【図１１】図１１は、タイヤ発生力の前後方向の限界を小さくする場合の説明図である。
【図１２】図１２は、タイヤ発生力の前後方向の限界を小さくした場合の走行制御を示す説明図である。
【図１３】図１３は、軌跡生成最適化アルゴリズムによって走行経路を計算する場合における説明図である。
【図１４】図１４は、軌跡生成最適化アルゴリズムによる走行経路の計算のフロー図である。
【図１５】図１５は、最短回避を実現するために必要な車体前後・横力を算出する際の説明図である。
【図１６】図１６は、車体加速度を固定値で与える場合における最短回避距離の算出手段についての概念図である。
【図１７】図１７は、制御を開始するか否かの判定に用いるマップの一例を示す説明図である。
【図１８】図１８は、直進制動が最短回避となる条件についての説明図である。
【図１９−１】図１９−１は、従来の車両制御装置で車両の走行制御を行う場合の概念図である。
【図１９−２】図１９−２は、図１９−１よりも制御限界に近付いた状態を示す説明図である。
【図１９−３】図１９−３は、従来の車両制御装置での制御時に制御限界上で制御を行っている状態を示す説明図である。
【図１９−４】図１９−４は、従来の車両制御装置での制御時に制御限界を超えた状態を示す説明図である。
【図２０−１】図２０−１は、実施形態に係る車両制御装置で車両の走行制御を行う場合の概念図である。
【図２０−２】図２０−２は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界を検出する状態を示す説明図である。
【図２０−３】図２０−３は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界を検出した状態を示す説明図である。
【図２０−４】図２０−４は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界の範囲内で制御を行う状態を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明に係る車両制御装置の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、或いは実質的に同一のものが含まれる。
【００１６】
〔実施形態〕
図１は、本発明の実施形態に係る車両制御装置が設けられた車両の概略図である。実施形態に係る車両制御装置２を備える車両１は、内燃機関であるエンジン１２が動力源として搭載され、エンジン１２の動力によって走行可能になっている。このエンジン１２には変速装置の一例である自動変速機１５が接続されており、エンジン１２が発生した動力は、自動変速機１５に伝達可能になっている。この自動変速機１５は、変速比が異なるギア段を複数有しており、自動変速機１５で変速した動力は動力伝達経路を介して、車両１が有する車輪５のうち駆動輪として設けられる左右の前輪６へ駆動力として伝達されることにより、車両１は走行可能になっている。これらのように、エンジン１２や自動変速機１５等、駆動輪である前輪６に駆動力を伝達可能な装置は、駆動装置１０として設けられている。また、駆動装置１０を構成する自動変速機１５には、当該自動変速機１５の出力軸（図示省略）の回転速度を検出することを介して車速を検出可能な車速検出手段である車速センサ１６が設けられている。
【００１７】
また、当該車両１には、運転者が運転操作をする際に用いるアクセルペダル２０及びブレーキペダル２５が備えられており、さらに、これらのペダルの操作量を検出するアクセル開度センサ２１及びブレーキセンサ２６が設けられている。
【００１８】
なお、実施形態に係る車両制御装置２を備える車両１は、エンジン１２で発生した動力が前輪６に伝達され、前輪６で駆動力を発生する、いわゆる前輪駆動車となっているが、車両１は、後輪７で駆動力を発生する後輪駆動や、全ての車輪５で駆動力を発生する四輪駆動など、前輪駆動以外の駆動形式であってもよい。また、エンジン１２は、レシプロ式の火花点火内燃機関であってもよく、レシプロ式の圧縮点火内燃機関であってもよい。また、駆動装置１０は、動力源として内燃機関以外を使用してもよく、動力源として電動機を用いる電気式の駆動装置１０や、エンジン１２と電動機との双方を用いるハイブリッド式の駆動装置１０であってもよい。
【００１９】
前輪６は駆動輪として設けられると同時に操舵輪としても設けられており、このため前輪６は、運転者が運転操作を行う際に用いるハンドル３０によって操舵可能に設けられている。このハンドル３０は、電動パワーステアリング装置であるＥＰＳ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｔｅｅｒｉｎｇ）装置３５に接続されており、ＥＰＳ装置３５を介して、前輪６を操舵可能に設けられている。また、このように設けられるＥＰＳ装置３５には、ハンドル３０の回転角度である舵角を検出する舵角検出手段である舵角センサ３６が設けられている。さらに、前輪６の操舵は、車速と舵角とに応じてステアリングのギア比を変更することができるギア比可変ステアリングであるＶＧＲＳ（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｇｅａｒ Ｒａｔｉｏ Ｓｔｅｅｒｉｎｇ）３８により、操舵可能に設けられている。
【００２０】
また、各車輪５の近傍には、油圧によって作動するホイールシリンダ５１と、このホイールシリンダ５１と組みになって設けられると共に車輪５の回転時には車輪５と一体となって回転するブレーキディスク５２とが設けられている。さらに、車両１には、ホイールシリンダ５１と油圧経路５３によって接続され、ブレーキ操作時に、ホイールシリンダ５１に作用させる油圧を制御するブレーキ油圧制御装置５０が設けられている。このブレーキ油圧制御装置５０は、各車輪５の近傍に設けられる各ホイールシリンダ５１に対して、それぞれ独立して油圧の制御が可能に設けられている。これによりブレーキ油圧制御装置５０は、複数の車輪５の制動力をそれぞれ独立して制御可能に設けられている。
【００２１】
これらのエンジン１２や自動変速機１５、ＥＰＳ装置３５やＶＧＲＳ３８、さらに、ブレーキ油圧制御装置５０やホイールシリンダ５１は、車両１の走行を実現するアクチュエータとして設けられている。また、これらのアクチュエータのうち、エンジン１２や自動変速機１５、さらに、ブレーキ油圧制御装置５０やホイールシリンダ５１は、加速や制動の制御を行うことができるため、これらは車両１の前後方向の走行制御を行うアクチュエータとして設けられている。また、ＥＰＳ装置３５やＶＧＲＳ３８は、前輪６の向きを変えることにより車両１の進行方向を変えることができるため、これらは車両１の左右方向、即ち車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータとして設けられている。
【００２２】
また、車両１の前端には、車両１の前方の状態を撮像する撮像手段であるカメラ６０と、前方を走行する他の車両との車間距離を検出する車間距離検出手段であるレーダー６１と、が設けられている。このうち、カメラ６０は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）等が用いられており、撮像した画像の電気的な処理が可能になっている。また、車両１には、カーナビゲーションシステム６５が設けられている。このカーナビゲーションシステム６５は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）（図示省略）と、カーナビゲーションシステム６５に設けられる記憶部（図示省略）に記憶された地図情報とを用いることにより、現在の自車の位置と、周辺の道路状況を運転者が認識することができる装置となっている。
【００２３】
これらのカメラ６０、レーダー６１、カーナビゲーションシステム６５は、全て車両１の周辺の状況を検出する走行状況検出手段として設けられている。また、これらの走行状況検出手段のうち、カメラ６０は、車両１の横方向の測位を行う横方向状況検出手段として設けられ、レーダー６１は、車両１の前後方向の測位を行う前後方向状況検出手段として設けられている。
【００２４】
図２は、図１に示す車両制御装置の要部構成図である。これらのように車両１に搭載される各装置のうち、駆動装置１０を構成するエンジン１２や自動変速機１５、ＥＰＳ装置３５、ＶＧＲＳ３８、ブレーキ油圧制御装置５０は、車両１に搭載されると共に車両１の運動制御を行う運動制御ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）７０に接続されており、この運動制御ＥＣＵ７０により制御されて作動する。また、この運動制御ＥＣＵ７０には、アクセル開度センサ２１やブレーキセンサ２６、車速センサ１６が接続されており、これらのアクセル開度センサ２１やブレーキセンサ２６、車速センサ１６は、アクセルペダル２０やブレーキペダル２５の開度、車速を検出して、運動制御ＥＣＵ７０に伝達する。
【００２５】
また、カメラ６０、レーダー６１、カーナビゲーションシステム６５は、車両１の走行時における運転計画を生成する運転計画生成ＥＣＵ８０に接続されており、各装置で取得した情報は、運転計画生成ＥＣＵ８０に伝達される。また、これらの運動制御ＥＣＵ７０と運転計画生成ＥＣＵ８０とは、互いに接続され、情報や信号のやり取りが可能になっている。これらの運動制御ＥＣＵ７０及び運転計画生成ＥＣＵ８０のハード構成は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等を有する処理部や、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶部等を備えた公知の構成であるため、説明は省略する。
【００２６】
これらのＥＣＵのうち、運動制御ＥＣＵ７０は、エンジン１２の運転制御を行うエンジン制御部７１と、ブレーキ油圧制御装置５０を制御することにより制動力の制御を行うブレーキ制御部７２と、ＥＰＳ装置３５の制御を行う舵角制御部７３と、車速と舵角とに応じて舵角に対する前輪６の操舵の比率を調節することにより、ＶＧＲＳ３８の制御を行うＶＧＲＳ制御部７４と、を有している。
【００２７】
また、運転計画生成ＥＣＵ８０は、カーナビゲーションシステム６５を用いて自らの車両１が走行している位置、即ち自車の位置を取得する自車位置取得部８１と、自車の周囲において自車が走行可能な領域である走行可能領域を導出する走行可能領域導出部８２と、走行可能領域を導出する際に用いる情報の信頼度を判断する信頼度判断部８３と、カメラ６０で撮影した画像に基づいて車両１が走行をしている道路上の白線を認識する白線認識部８５と、レーダー６１での検出結果を取得するレーダー検出取得部８６と、車両１の走行予定経路を算出する走行経路算出部９０と、導出した走行可能領域に応じてタイヤ発生力の上限値を調節する上限値調節部９８と、を有している。
【００２８】
また、このうち走行経路算出部９０は、車両１と障害物との相対関係を検出する障害物状態検出部９１と、障害物を最短距離で回避するために必要な力を算出する回避力算出部９２と、障害物を回避するのに必要な自車と障害物との最短の距離である最短回避距離を算出する回避距離算出部９３と、障害物を回避する制御を開始するか否かの判定を行う制御開始判定部９４と、障害物を回避する際に直進制動を行うか否かの判定を行う直進制動判定部９５と、障害物を回避する際における制御量を算出する制御量算出部９６と、を有している。
【００２９】
この実施形態に係る車両制御装置２は、以上のごとき構成からなり、以下、その作用について説明する。車両１の通常の走行時は、運転者がハンドル３０やアクセルペダル２０、ブレーキペダル２５を操作することにより、エンジン１２やブレーキ油圧制御装置５０、ＥＰＳ装置３５等の各アクチュエータが作動し、車両１は運転者の運転操作に応じて走行をする。
【００３０】
また、この実施形態に係る車両制御装置２は、切替スイッチ（図示省略）を切り替える等、運転者の意思に基づいて必要に応じて運転者による運転の支援を行い、車両１が走行している道路等の周辺状況の先読みを行って車両１の走行制御を行うことが可能に設けられている。即ち、運転支援制御を行うことが可能に設けられており、この運転支援制御を行う場合には、カメラ６０やレーダー６１等で車両１が走行している道路の周辺状況の情報を取得し、取得した情報に基づいて車両１の走行制御を行う。
【００３１】
このような走行制御を行う場合において、車両１が走行している道路の周辺状況の情報を取得する場合、カメラ６０やレーダー６１等、複数の走行状況検出手段での検出結果に基づいて取得するが、これらの検出手段は、情報の検出時の状態によって信頼度が変化する場合がある。このため、実施形態に係る車両制御装置２では、車両１が走行している道路の周辺状況の情報を複数の走行状況検出手段で検出し、この検出した情報と、検出時における各検出手段の信頼度とに基づいて車両１の周辺状況を推測し、推測した結果に応じて車両１の走行制御を行う。
【００３２】
図３は、車両の走行時の環境に基づいて車両の走行制御を行う場合における概略図である。車両１が走行している道路の周辺状況の情報を取得して運転支援の走行制御を行う場合における概略について説明すると、この制御を行う場合には、周辺状況を検出する際に複数の走行状況検出手段で周辺状況を検出し、それぞれの走行状況検出手段の信頼度を判断して車両１の走行制御を行う。例えば、カメラ６０等の車両１が走行している道路の横方向の情報を検出する横方向状況検出手段である横方向認識センサ１０５での検出結果と、レーダー６１等の車両１の前後方向の情報を検出する前後方向状況検出手段である前後方向認識センサ１０６での検出結果に基づいて車両１の走行制御を行う。これらの横方向認識センサ１０５での検出結果と前後方向認識センサ１０６での検出結果とに基づいて行う車両１の走行制御について順番に説明すると、横方向認識センサ１０５では、車両１が走行をしている道路の走行可能領域をセンシングする。即ち、カメラ６０等の横方向認識センサ１０５によって、道路の幅や車線の幅をセンシングする（ステップＳＴ１０１）。
【００３３】
このように、横方向認識センサ１０５で走行可能領域を検出したら、現在の横方向認識センサ１０５の検出状態より、当該横方向認識センサ１０５で検出した情報の信頼度に応じて、検出した走行可能領域の削減量を判断する（ステップＳＴ１０２）。図４は、検出した情報の信頼度と走行可能領域の削減量との関係を示す説明図である。横方向認識センサ１０５で検出した情報の信頼度に応じて走行可能領域の削減量を判断する場合には、横方向認識センサ１０５での検出状態より、横方向認識センサ１０５で検出した情報の信頼度が低くなるに従って、横方向認識センサ１０５で検出した走行可能領域を削減する。反対に、横方向認識センサ１０５での検出状態より、横方向認識センサ１０５で検出した情報の信頼度が高い場合には、この情報の信頼度が高くなるに従って、横方向認識センサ１０５で検出した走行可能領域の削減量を低下させて、走行可能領域を維持する。
【００３４】
車両１の走行制御を行う際に用いる道路の走行可能領域である道路幅は、このように横方向認識センサ１０５で走行可能領域を検出する際における横方向認識センサ１０５で検出した情報の信頼度に基づいて確定する（ステップＳＴ１０３）。
【００３５】
また、同様に前後方向認識センサ１０６では、車両１の前後方向の道路の余裕をセンシングする（ステップＳＴ１１１）。このように、前後方向認識センサ１０６で車両１の前後方向の道路の余裕を検出したら、現在の前後方向認識センサ１０６の検出状態より、当該前後方向認識センサ１０６での検出の信頼度に応じて検出した前後方向の道路の余裕の削減量を判断する（ステップＳＴ１１２、図４参照）。即ち、前後方向認識センサ１０６での検出状態より、前後方向認識センサ１０６で検出した情報の信頼度が低くなるに従って、前後方向認識センサ１０６で検出した前後方向の道路の余裕を削減し、前後方向認識センサ１０６で検出した情報の信頼度が高くなるに従って、前後方向認識センサ１０６で検出した前後方向の道路の余裕の削減量を低下させて前後方向の道路の余裕を維持する。
【００３６】
車両１の走行制御を行う際に用いる道路の前後方向の余裕は、このように前後方向認識センサ１０６で前後方向の余裕を検出する際における前後方向認識センサ１０６で検出した情報の信頼度に基づいて確定する（ステップＳＴ１１３）。
【００３７】
なお、これらの走行可能領域を確定するまでのステップ（ステップＳＴ１０１〜ＳＴ１０３）と、前後方向の道路の余裕を確定するまでのステップ（ステップＳＴ１１１〜ＳＴ１１３）とは、並行して処理を行ってもよく、または双方のステップを順番に行ってもよい。
【００３８】
これらのように、走行可能領域と前後方向の道路の余裕とを確定したら、これらを足し合わせる（ステップＳＴ１２１）。これにより、車両１が走行している道路の幅方向と前後方向とにおいて走行可能である確実性の高い領域である走行可能領域を確定することができる。車両１の走行制御を行う際には、このように確定した走行可能領域から、所望の走行に従って適切な制御量を計算する（ステップＳＴ１２２）。
【００３９】
車両１が走行している道路の周辺状況の情報を取得して、運転支援の走行制御を行う場合は、このように行うが、次に、この制御について、より具体的に説明する。図５は、車両の走行時の環境に基づいて車両の走行制御を行う場合におけるフロー図である。これらのように、車両１の走行中に走行可能領域を算出する際には、上述したように車両１が走行している道路幅や走行中の車両１の前後方向における余裕を確定するが、これらの精度を高めるには、自らの車両１である自車が走行している状況を認識する必要がある。このため、自車が走行している道路幅や走行中の自車の前後方向における余裕を確定するために、自車が走行している位置の認識を行い、走行している位置を把握する必要がある。
【００４０】
このように、自車が走行している位置を把握するためには、カーナビゲーションシステム６５で用いられるＧＰＳによるドップラ周波数シフトから推定される速度積算を使用する（ステップＳＴ２０１）。自車が走行している位置を把握するためにＧＰＳを使用する場合には、ＧＰＳで用いられる衛星から発信される電波をカーナビゲーションシステム６５で受信する際に、衛星と自車との相対的な移動に起因するドップラ周波数シフトから推定される速度を積算する。この積算は、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する自車位置取得部８１で行う。
【００４１】
自車位置取得部８１では、このようにドップラ周波数シフトから推定される速度を積算することにより、走行中の自車の位置を把握する（ステップＳＴ２０２）。つまり、自車が走行中の場合、電波を発信する衛星と自車との相対位置が変化するが、このように相対位置が変化しながらカーナビゲーションシステム６５で電波を受信する場合、受信時の周波数は発信時の周波数から変化し、いわゆるドップラ周波数が発生する。また、このドップラ周波数は、衛星と自車との相対的な移動状態に応じて周波数がシフトする。このため、このドップラ周波数シフトから推定される速度を積算することにより、走行中の自車と電波を発信する衛星との位置関係のみでなく、相対的な移動関係も認識することができ、自車の位置の、より正確な位置の把握が可能になる。なお、本実施形態に係る車両制御装置２では、自車が走行している位置を把握する際に用いる手段の代表的なものとして、ドップラ周波数を利用した速度推定結果の積算を利用するものを説明しているが、自車が走行している位置を把握する手段は、これ以外のもの用いてもよい。自車が走行している位置を把握する手段は、何らかの軌跡を推定する手段であればよく、軌跡を推定することにより自車が走行している位置を適切に把握することができれば、その手段は問わない。
【００４２】
このように、自車位置を把握したら、次に、自車位置を高精度地図に重ね合わせる（ステップＳＴ２０３）。これにより、現在自車はどの地点をどの程度の速度でどの方向に向かって走行しているかを把握する。次に、高精度地図に重ね合わせた自車の位置が、地図上における道路からずれているか否かを判定する（ステップＳＴ２０４）。
【００４３】
この判定により、自車位置が地図上における道路からずれていると判定された場合には、ランドマークによるリセットを行う（ステップＳＴ２０５）。即ち、ドップラ周波数シフトから推定される速度を積算することにより把握した自車位置と地図上における自車の近傍のランドマークとの距離と、地図上における当該ランドマークとこのランドマークの近傍の道路との距離との差が所定の差よりも大きい場合は、把握した自車位置をリセットする。これらにより、現実の自車の位置を、高精度地図上における自車の位置として、より正確に反映し、自車位置取得部８１は、自車の正確な位置を取得する。
【００４４】
これに対し、高精度地図に重ね合わせた自車の位置が、地図上における道路からずれていないと判定された場合には、次に、前後左右走行可能領域を把握する（ステップＳＴ２０６）。つまり、現在自車が走行中の道路における自車の前後方向及び左右方向の走行可能領域を、地図上における自車の位置と、自車の周囲の道路の状態より、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する走行可能領域導出部８２によって導出し、このようにＧＰＳを用いて割り出した自車の位置より導出した走行可能領域を、前後左右走行可能領域として走行可能領域導出部８２で把握する。
【００４５】
また、このようにドップラ周波数シフトから推定される速度積算を行うことによって前後左右走行可能領域を導出する際には、ＧＰＳを用いて自車の位置を割り出した際における情報の信頼度も把握する（ステップＳＴ２０７）。この情報の信頼度の把握は、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する信頼度判断部８３で信頼度を判断し、把握する。即ち、信頼度判断部８３は、ドップラ周波数シフトから推定される速度積算を行うことによって前後左右走行可能領域を導出する際における信頼度を、ＧＰＳの状態に応じて判断して把握する。
【００４６】
次に、走行可能領域導出部８２によって把握した車両１の現在の前後左右走行可能領域の削減量を判断する（ステップＳＴ２０８、図４参照）。つまり、走行可能領域導出部８２によって把握した現在の前後左右走行可能領域と、信頼度判断部８３で把握した前後左右走行可能領域を導出した際における情報の信頼度とより、前後左右走行可能領域を導出した際における情報の信頼度が低くなるに従って、カーナビゲーションシステム６５を用いて把握した前後左右走行可能領域の削減量を増加させる、反対に、前後左右走行可能領域を導出した際における情報の信頼度が高くなるに従って、前後左右走行可能領域の削減量を低下させる。
【００４７】
このように、車両１の走行制御を行う際に用いる前後左右走行可能領域（Ｌａｔｇｐｓ、Ｌｏｎｇｇｐｓ）は、ＧＰＳの状態に応じて判断した、前後左右走行可能領域を導出する際における情報の信頼度に基づいて確定する（ステップＳＴ２０９）。
【００４８】
また、自車の位置を把握し、高精度地図と重ね合わせることにより、このように現在走行している自車の地図上における位置での走行可能な領域を確定することができるが、車両１の走行制御時には、さらに、車両１の左右方向や前後方向の余裕等の実際の周囲の状況に基づいて走行可能領域を導出する。このように、車両１の左右方向や前後方向の余裕等に基づいて走行可能領域を導出する場合には、車両１の周囲の状況を直接検出することができる検出手段を用いて周囲の状況を検出し、走行可能領域を導出する。
【００４９】
このうち、車両１の左右方向の状態を検出する検出手段としては、横方向認識センサ１０５の一例であるカメラ６０を白線認識カメラとして使用し、カメラ６０を用いて道路上の白線を認識する（ステップＳＴ２１１）。つまり、カメラ６０で車両１が走行している道路における車両１の前方周辺を撮影し、道路上にペイントされている白線を認識する。この認識は、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する白線認識部８５で行う。即ち、白線認識部８５は、カメラ６０で撮影した画像を取得し、この画像中の白線を認識することにより、道路上の白線を認識する。
【００５０】
次に、白線認識部８５で認識した白線に基づいて、走行可能領域導出部８２で左右方向走行可能領域を把握する（ステップＳＴ２１２）。走行可能領域導出部８２では、白線認識部８５で認識した白線の位置に基づいて、現在車両１が走行している道路における道路の幅を把握する。即ち、走行可能領域導出部８２は、白線認識部８５で認識した白線に基づいて、車両１の進行方向における左右方向に位置する白線同士の間隔、または白線と路肩との間隔を、現在車両１が走行している車線の幅として算出し、この車線の幅を、左右方向走行可能領域として導出し、把握する。
【００５１】
また、このように白線認識部８５で認識した白線に基づいて左右方向走行可能領域を把握する際には、カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を把握する際における情報の信頼度も、信頼度判断部８３によって把握する（ステップＳＴ２１３）。信頼度判断部８３は、車両１の進行方向における左右方向、或いは走行中の道路の幅方向における走行可能領域である左右方向走行可能領域を導出する際における情報の信頼度を、カメラ６０で撮影した画像に応じて判断し、把握する。
【００５２】
次に、走行可能領域導出部８２で車線の幅に基づいて把握した車両１の現在の左右方向走行可能領域の削減量を判断する（ステップＳＴ２１４、図４参照）。つまり、車線の幅に基づいて走行可能領域導出部８２によって把握した現在の左右方向走行可能領域と、カメラ６０で撮影した画像に基づいて信頼度判断部８３で判断した左右方向走行可能領域を導出する際における情報の信頼度とより、この信頼度が低くなるに従って、走行可能領域導出部８２は左右方向走行可能領域の削減量を増加させる。反対に、走行可能領域導出部８２は、この情報の信頼度が高くなるに従って、左右方向走行可能領域の削減量を低下させる。
【００５３】
走行可能領域導出部８２は、このように白線認識カメラとして用いられるカメラ６０で撮影した画像に基づいて導出した左右方向走行可能領域（Ｌａｔｃｍｒ）を、カメラ６０で撮影した画像に応じて判断した、左右方向走行可能領域の情報の信頼度に基づいて確定する（ステップＳＴ２１５）。
【００５４】
また、車両１の前後方向の余裕を検出する検出手段としては、レーザーを用いて車両１の周囲の状態の認識が可能なレーザーレーダーとして用いられるレーダー６１を、前後方向認識センサ１０６の一例として使用する（ステップＳＴ２２１）。つまり、レーダー６１は、レーザーを所定の方向に照射し、この照射したレーザーが他の車両等に当たって反射した際における反射レーザーを受けることにより、自車の前後方向の障害物等を検出する。この検出結果は、運転計画生成ＥＣＵ８０が有するレーダー検出取得部８６に伝達され、レーダー検出取得部８６で取得する。即ち、レーダー検出取得部８６は、レーダー６１での検出結果を取得することにより、自車の前方を走行する他の車両の存在を認識するなど、自車の周囲の状況を認識する。
【００５５】
次に、レーダー６１での検出結果をレーダー検出取得部８６で取得することにより認識した自車の周囲の状況に基づいて、走行可能領域導出部８２で前後方向道路余裕を把握する（ステップＳＴ２２２）。走行可能領域導出部８２では、レーダー検出取得部８６で認識した自車の周囲の状況に基づいて、現在の自車の前後方向の余裕を導出し、把握する。即ち、走行可能領域導出部８２は、レーダー検出取得部８６で認識した自車の周囲の状況、具体的には、主に車両１の進行方向における前方の状況に基づいて自車と他の車両等との距離を算出し、この算出した距離を前後方向の道路の余裕として導出して把握する。
【００５６】
また、このようにレーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を把握する際には、レーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を把握する際における情報の信頼度も、信頼度判断部８３によって判断し、把握する（ステップＳＴ２２３）。信頼度判断部８３は、車両１の前後方向における道路の余裕を導出する際における情報の信頼度を、レーダー６１での検出結果に応じて判断して把握する。
【００５７】
次に、走行可能領域導出部８２でレーダー６１での検出結果に基づいて把握した車両１の前後方向における道路の余裕の削減量を判断する（ステップＳＴ２２４、図４参照）。つまり、レーダー６１での検出結果に基づいて走行可能領域導出部８２によって把握した現在の前後方向道路余裕と、レーダー６１での検出結果に基づいて信頼度判断部８３で判断した前後方向道路余裕を導出する際における情報の信頼度とより、この信頼度が低くなるに従って、走行可能領域導出部８２は前後方向道路余裕の削減量を増加させる。反対に、走行可能領域導出部８２は、この情報の信頼度が高くなるに従って、前後方向道路余裕の削減量を低下させる。
【００５８】
走行可能領域導出部８２は、このようにレーダー６１での検出結果に基づいて導出した前後方向道路余裕（Ｌｏｎｇｒｄｒ）を、レーダー６１での検出結果に応じて判断した、前後方向道路余裕の情報の信頼度に基づいて確定する（ステップＳＴ２２５）。
【００５９】
なお、これらの前後左右走行可能領域を確定するまでのステップ（ステップＳＴ２０１〜ＳＴ２０９）と、左右方向走行可能領域を確定するまでのステップ（ステップＳＴ２１１〜ＳＴ２１５）と、前後方向道路余裕を確定するまでのステップ（ステップＳＴ２２１〜ＳＴ２２５）とは、並行して処理を行ってもよく、またはそれぞれのステップを順番に行ってもよい。
【００６０】
これらのように、カーナビゲーションシステム６５やカメラ６０、レーダー６１を用いて前後左右走行可能領域（Ｌａｔｇｐｓ、Ｌｏｎｇｇｐｓ）、左右方向走行可能領域（Ｌａｔｃｍｒ）、前後方向道路余裕（Ｌｏｎｇｒｄｒ）を導出した走行可能領域導出部８２は、さらに、これらを用いて走行可能領域を確定する（ステップＳＴ２３１）。これら各走行可能な領域を導出した走行可能領域導出部８２は、車両１の走行時における前後方向と左右方向のそれぞれの走行可能領域のうち、値が小さい走行可能領域を、それぞれの方向における走行可能領域として確定する。
【００６１】
詳しくは、走行可能領域導出部８２は、カーナビゲーションシステム６５を用いて導出した前後方向走行可能領域Ｌｏｎｇｇｐｓと、レーダー６１での検出結果に基づいて導出した前後方向道路余裕Ｌｏｎｇｒｄｒとを比較して、小さい方を前後方向の走行可能領域として確定する。同様に、走行可能領域導出部８２は、カーナビゲーションシステム６５を用いて導出した左右方向走行可能領域Ｌａｔｇｐｓと、カメラ６０で撮影した画像に基づいて導出した左右方向走行可能領域Ｌａｔｃｍｒとを比較して、小さい方を左右方向の走行可能領域として確定する。つまり、走行可能領域導出部８２は、前後方向の走行可能領域は、｛前後方向＝ＭＩＮ（Ｌｏｎｇｇｐｓ，Ｌｏｎｇｒｄｒ）｝で導出することにより確定し、左右方向の走行可能領域は、｛左右方向＝ＭＩＮ（Ｌａｔｇｐｓ，Ｌａｔｃｍｒ）｝で導出することにより確定する。
【００６２】
次に、将来走行予定経路を確定する（ステップＳＴ２３２）。この将来走行予定経路は、カーナビゲーションシステム６５に入力された車両１の目的地に向かう経路や、運転者の運転操作に基づいて、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する走行経路算出部９０によって、現在から所定の時間が経過するまでの間の車両１の走行予定経路を導出し、確定する。
【００６３】
次に、走行可能領域を平面上でタイヤ摩擦円のμに置き換える（ステップＳＴ２３３）。この置き換えは、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する上限値調節部９８で行う。上限値調節部９８は、走行可能領域導出部８２で導出して確定した走行可能領域を、前後左右の方向における車輪５の摩擦力の合力の限界を示す円であるタイヤ摩擦円のμに置き換えることにより、タイヤ摩擦円を用いて示されるタイヤ発生力に、走行可能領域の状態を反映させる。これにより、車両１の走行制御を行う際において制御の上限を定める際の基準となるタイヤ発生力の大きさを、確定した走行可能領域に応じて調節する。例えば、前後方向の走行可能領域に余裕があり、左右方向の走行可能領域には余裕があまり無い場合には、横方向のタイヤ摩擦円のμを小さくし、車両１の走行制御を行う際に、車両１の横方向に発生する力の割合が小さくなるようにタイヤ発生力を示すタイヤ摩擦円を調節する。
【００６４】
次に、軌跡生成最適化アルゴリズムにより走行経路の計算を行う（ステップＳＴ２３４）。この計算は、走行経路算出部９０で行う。走行経路算出部９０は、車両１の走行制御を行う場合において、走行軌跡を算出するための手法として予め設定されて運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている軌跡生成最適化アルゴリズムに、上限値調節部９８で設定したタイヤ発生力を当てはめることにより、走行経路を計算する。
【００６５】
次に、理想走行計画を算出する（ステップＳＴ２３５）。この理想走行計画は、車両１の走行制御を行う際における理想的な走行計画として走行経路算出部９０で算出する。走行経路算出部９０は、当該走行経路算出部９０で確定した将来走行予定経路に、軌跡生成最適化アルゴリズムを用いて計算した走行経路を当てはめ、双方を足し合わせることにより算出する。これにより、走行経路算出部９０は、タイヤ発生力を含めて理想走行計画を算出することになるので、前後方向や左右方向の走行可能領域に応じて理想走行計画を算出することになり、換言すると、走行可能領域を導出する際における情報の信頼度に応じて、理想走行計画を算出する。
【００６６】
次に、理想走行計画に従った車両運転の制御を実行する（ステップＳＴ２３６）。この運転制御は、運動制御ＥＣＵ７０で行う。運動制御ＥＣＵ７０は、エンジン１２等、車両１を走行させる際における各アクチュエータを、当該運動制御ＥＣＵ７０に備えられるエンジン制御部７１やブレーキ制御部７２等の各制御部で制御することにより、走行経路算出部９０で算出した理想走行計画に従った走行制御を実行する。これにより車両１は、理想走行計画に沿った走行をする。
【００６７】
実施形態に係る車両制御装置２で運転支援制御を行う場合において走行可能領域を導出する際には、上述したように走行可能領域の導出に用いる各走行状況検出手段を用いて、車両１の周辺の状況を検出した際における情報の信頼度に応じて走行可能領域を削減するが、次に、このように各走行状況検出手段を用いて走行可能領域を導出する際における情報の信頼度の求め方について説明する。図６−１〜図６−４は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における信頼度の説明図である。走行可能領域を導出する際に、ドップラ周波数シフトから推定される速度積算によるＧＰＳ速度の推定精度を判定し、導出した情報の信頼度を判定する場合には、ＧＰＳに用いられる衛星の状態に応じて信頼度を判定する。例えば、図６−１に示すように、可視衛星数によって信頼度を変化させることにより判定する。つまり、ＧＰＳに用いられる衛星は、地球上のどの位置でもいずれかの衛星が視認できるように地球上の全範囲の上空に位置しているが、地上から見える範囲に位置する衛星である可視衛星の数は、地上の地点によって異なっている。また、ＧＰＳを用いて車両１の速度を推定する際の精度は、可視衛星の数が多くなるに従って、速度の推定精度が高くなる傾向にある。このため、可視衛星数によって信頼度を変化させる場合には、可視衛星数が多くなるに従って信頼度を高くし、可視衛星数が少なくなるに従って信頼度を低くして信頼度を判定する。
【００６８】
また、このＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における情報の信頼度は、衛星情報によって判定してもよい。つまり、可視衛星であっても一定の仰角以下の衛星やＳ／Ｎが低い衛星は、衛星から送信される電波が反射や回折の影響を受けている可能性があり、このような衛星では、速度推定精度が劣化している可能性がある。このため、例えば、図６−２に示すように、可視衛星に含まれる一定仰角以下の衛星数が多くなるに従って信頼度を低くし、一定仰角以下の衛星数が少なくなるに従って信頼度を高くして信頼度を判定する。同様に、図６−３に示すように、一定のＳ／Ｎ以下の衛星数が多くなるに従って信頼度を低くし、一定のＳ／Ｎ以下の衛星数が少なくなるに従って信頼度を高くして信頼度を判定する。
【００６９】
また、このＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における情報の信頼度は、推定速度と相対速度の残差によって判定してもよい。例えば、可視衛星数が５個以上あった場合、速度推定結果と衛星との相対速度の残差を算出し、その残差に応じて信頼度を判定してもよい。
【００７０】
ここで、この残差の算出方法について説明すると、自車のおよその位置から、自車を中心とした衛星の視線方向を計算することができるため、この自車を中心とする絶対座標系で算出した自車速度を視線方向成分に変換することにより、自車〜衛星方向への自車速度を算出し、これをＶｖｉとする。
【００７１】
また、衛星の速度はケプラーの法則によって決定でき、自車との視線方向は上記の通り計算できるため、衛星速度を視線方向成分に変換することにより、自車〜衛星方向への衛星速度を算出し、これをＶｓｉとする。
【００７２】
また、車両１に搭載されるカーナビゲーションシステム６５が有するＧＰＳ受信機（図示省略）から得られる観測値として、ドップラ周波数シフト量があるが、このドップラ周波数シフト量は自車と衛星方向の相対速度に換算でき、これをＶｖ２ｓｉとする。
【００７３】
また、ＧＰＳを用いて自車位置を算出する場合は、ＧＰＳで用いられる時刻を重要な要素として算出するが、受信機で使用される時計誤差の変動であるクロックバイアスドリフトを推定し、この推定したクロックバイアスドリフトをＣｂｖとすると、上記の各速度（Ｖｖｉ、Ｖｓｉ、Ｖｖ２ｓｉ）に誤差がない場合には、これらの関係は（Ｖｖ２ｓｉ＝Ｖｓｉ−Ｖｖｉ＋Ｃｖｂ）で示すことができる。さらに、この関係式の右辺を推定値としてＶｖ２ｓｉ＿ｅｓｔとすると、全衛星の（｜Ｖｖ２ｓｉ＝Ｖｖ２ｓｉ＿ｅｓｔ｜）の総和が少ない場合には、推定値の信頼度が高いと考えられる。反対に、この総和が大きい場合には、全体的に誤差が大きく、推定値の信頼度は低いと考えられる。
【００７４】
これらのように、推定した自車速度と衛星速度から算出される自車と衛星との間の相対速度と、ドップラ周波数シフト量から換算され、自車と衛星との間の相対速度を示す観測値との差を算出し、この残差が大きい場合は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出した際における情報の信頼度は低いと判定することができる。このため、可視衛星の数が５個以上ある場合には、この残差を算出し、図６−４に示すように、算出した残差が小さくなるに従って情報の信頼度を高く判定し、残差が大きくなるに従って情報の信頼度を低く判定する。
【００７５】
なお、走行可能領域を導出する際に、ＧＰＳに用いられる衛星の状態に応じて情報の信頼度を判定する場合には、上述した各判定方法を単体で判定してもよく、また、各判定方法を組み合わせて判定してもよい。複数の判定方法を組み合わせて判定することにより、信頼度を判定する際における精度を、より高くすることができる。
【００７６】
次に、カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を導出する際における情報の信頼度の判定方法について説明する。カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を導出する場合は、撮影した画像に基づいて車両１の運動状態を推定したり車両１の姿勢を推定したりし、信頼度を判定する場合には、この推定結果のそれぞれについて信頼度を判定するが、まず、車両１の運動状態を推定した場合における情報の信頼度の判定について説明する。
【００７７】
カメラ６０で撮影した画像に基づいて行う車両１の運動状態の推定について説明すると、運動状態を推定する場合は、まず、撮影した画像中の特徴点を抽出し、抽出した特徴点を時系列で追跡する。この特徴点としては、例えば道路上の白線の輪郭上に位置する点や、道路標識等の設置物における特徴となる部分の点、さらに、他の交通機関における特徴となる部分の点等を、特徴点として抽出することができる。次に、追跡した複数の特徴点の角度変化と並進移動量を、カメラ６０で撮影される部分はどのように変化しているかを推定する際における基準となる推定パラメータとし、このうち、時系列間の照合度が高いパラメータを推定値とする。
【００７８】
ここで、この場合の照合度について説明すると、カメラ６０の撮影方向に位置する静止物は、自車の運動に応じてカメラ６０との相対的な位置関係が変化するため、この静止物上における特徴点は、自車の運動に従って画像中の投影位置が決定される。このため、画像を撮影した時間ｔ１と、ｔ１から所定の時間が経過した後に画像を撮影した時間ｔ２との双方の時間で撮影した画像を比較した場合において、画像中に静止物が撮影されている場合は、この静止物上の全ての特徴点が同じ運動に従って、ｔ１の画像中からｔ２の画像上に変換される。これにより、車両１の運動は、特徴点を追跡することにより推定することができる。
【００７９】
しかし、このように所定の時間が経過した場合における画像同士を比較することにより画像中の特徴点の変化を追跡した場合に、追跡結果が間違えている場合は、運動の推定精度に影響する。車両１の運動を推定した際における推定結果を間違えた場合、その後に画像の特徴点を追跡した場合に、一部の特徴点は推定結果に従い、他の一部の特徴点は推定結果と異なった結果となる場合がある。照合度が高いということは、時系列間で特徴点を追跡した場合に、運動推定結果に従う特徴点の数が多い、ということを示している。
【００８０】
これらのため、カメラ６０で撮影した画像に基づいた情報の信頼度を判定する際において、特徴点の角度変化や並進移動量を、車両１の左右方向走行可能領域を導出する際に用いる車両１の走行状態の推定値とする場合には、撮影した画像の特徴点を時系列的に追跡した場合における特徴点の角度変化や並進移動量を推定パラメータとして追跡した際に、運動推定結果に従う特徴点の数が多いパラメータを、推定値として使用する。
【００８１】
また、カメラ６０で撮影した画像中に移動物などが存在する場合、車両１の走行状態を推定する際における推定精度が低下する可能性があり、この場合において特徴点を追跡した場合、推定したパラメータと合わない追跡結果の割合が増加する。このように、特徴点を追跡した場合において、推定したパラメータと合わない追跡結果の割合が大きい場合は推定値の信頼度を低くし、多くの追跡結果が推定したパラメータに合致する場合は推定値の信頼度を高くする。即ち、カメラ６０で撮影した画像中の特徴点を追跡した場合に、この追跡した特徴点の変化が、推定した車両１の運動による特徴点の変化と合致する割合が高くなるに従って、推定値の信頼度を高くする。
【００８２】
次に、カメラ６０で撮影した画像に基づいて車両１の姿勢を推定した場合における情報の信頼度の判定について説明する。カメラ６０で撮影した画像に基づいて行う車両１の姿勢の推定について説明すると、車両１の姿勢を推定する場合は、撮影した画像中の道路の白線に対するヨー角やピッチ角を算出する。例えば、撮影した画像中の白線の輪郭をエッジとし、このエッジの方向をハフ変換などで算出し、エッジの方向に対するカメラ６０の光軸の方向を算出することにより、白線に対するヨー角やピッチ角を算出する。この場合、ヨー角やピッチ角は、画像中の白線のエッジより算出される白線の幅の変化の度合いや白線間の距離の変化の度合いよりピッチ角を算出し、白線の角度やエッジ方向の延長によって得られる消失点の位置よりヨー角を算出する。
【００８３】
車両１の姿勢は、このように撮影した画像中のエッジに基づいて推定することができるが、エッジに基づいて車両１の姿勢を推定する場合、車両１の近傍に位置する被写体のエッジが多く用いられる場合は推定の精度が高くなる一方、遠方の被写体のエッジが多く用いられる場合は推定の精度が劣化する可能性がある。このため、エッジの方向をハフ変換で算出した場合におけるハフ変換の投票結果において、近傍点の投票数が多い場合は、算出した情報の信頼度を高くし、遠方点の投票数が多い場合は、算出した情報の信頼度を低くする。
【００８４】
また、このようにエッジの方向をハフ変換で算出することにより車両１の姿勢を推定する場合には、投票数が少ない場合には信頼度を低くする。例えば、撮影した画像中のエッジを算出する際に、白線以外の間違ったエッジを採用している場合は、ハフ変換の投票数が少なくなる場合がある。このため、ハフ変換の投票数が一定以下になる場合は、算出した情報、即ち、推定した車両１の姿勢の情報の信頼度を低くする。
【００８５】
なお、カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を導出した際に、情報の信頼度を判定する場合には、運動状態を推定した場合の判定方法や、車両１の姿勢を推定した場合の判定方法を単体で用いて判定してもよく、また、それぞれの判定方法を組み合わせて判定してもよい。それぞれの判定方法を組み合わせて判定した場合には、信頼度を判定する際における精度を、より高くすることができる。
【００８６】
次に、レーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を導出する際における情報の信頼度の判定方法について説明する。レーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を導出する場合も、カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を導出する場合と同様に、車両１の運動状態を推定したり車両１の姿勢を推定したりし、それぞれについて信頼度を判定する。まず、以下に、レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の運動状態を推定した場合における信頼度の判定について説明する。
【００８７】
レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の運動状態を推定する場合は、カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を導出する場合と同様に、角度変化や並進移動量を推定パラメータとするが、運動状態を推定するために検出結果を時系列で照合した場合に、時系列間の照合時の照合度が低い可能性がある。つまり、距離和が大きい可能性がある。このため、時系列間の反射点距離差分の和に応じて、その時の信頼度を評価する。
【００８８】
ここで、反射点距離差分の和について説明する。まず、レーダー６１で車両１の外部の状態を検出する場合には、レーザーを発射するレーダー６１の発射点を原点として考えると、レーダー６１で検出する際における検出対象の反射点は、原点を中心に扇状に配置されていることになる。また、レーダー６１での検出時の時刻ｔ１における各反射点までの距離をＲｉ（ｔ１）とし、時刻ｔ２における各反射点までの距離をＲｉ（ｔ２）とする。このように定めた場合に、自車位置の変化量が並進Ｔ、方向の変化量が回転Ｒで、時刻ｔ１と時刻ｔ２間に車両１の状態が変化した場合、時刻ｔ２におけるＲｉ（ｔ２）は、Ｒ（Ｒｉ（ｔ１）＋Ｔ）と表すことができる。
【００８９】
車両１の運動状態が正しく推定されている場合、同じ方向、或いは同じ角度において予想されるＲ（Ｒｉ（ｔ１）＋Ｔ）と、実際に計測されたＲｉ（ｔ２）は同一の値になるが、誤差がある場合は差分が生じる。即ち、反射点距離差分の和は、車両１の運動状態を推定することにより予想された反射点までの距離と、計測された反射点までの距離の差分を算出し、この差分を、計測点の数分算出する。反射点距離差分の和は、この計測点の数分の差分の和を反射点距離差分の和として取得する。
【００９０】
レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の運動状態を推定する場合は、このように算出する反射点距離差分の和が大きくなるに従って推定値の信頼度を低くし、反射点距離差分の和が小さくなるに従って推定値の信頼度を高くする。
【００９１】
図７は、レーダーでの検出結果に基づいて車両の運動状態を推定する場合における処理手順を示すフロー図である。次に、レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の運動状態を推定する場合、即ち、レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の角度変化や並進移動量を推定する場合における処理手順について説明する。
【００９２】
レーダー６１での検出結果に基づいて角度変化や並進移動量を推定する場合は、まず、これらのパラメータの初期値を設定する（ステップＳＴ３０１）。このパラメータの設定は、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する走行可能領域導出部８２で行う。走行可能領域導出部８２は、角度変化や並進移動量を推定する際におけるこれらのパラメータの初期値を設定する。この初期値は、通常は車両１が停車している状態である０が使用される。
【００９３】
次に、時系列間の反射点間の距離を算出する（ステップＳＴ３０２）。この時系列間の反射点間の距離は、レーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果に基づいて走行可能領域導出部８２で算出する。即ち、走行可能領域導出部８２は、レーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果を継続的に、または所定の時間間隔で取得し、各反射点の所定の時系列間における変化を、距離として算出する。
【００９４】
次に、反射点距離差分の和を算出する（ステップＳＴ３０３）。この反射点距離差分の和は、レーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果に基づいて走行可能領域導出部８２で算出する。即ち、走行可能領域導出部８２で、レーダー６１での検出結果に基づいて上述した反射点距離差分の和を求める演算を行い、反射点距離差分の和を算出する。
【００９５】
次に、Ｓｕｍｉ＜ｍｉｎＳｕｍであるか否かを判定する（ステップＳＴ３０４）。つまり、この車両１の角度変化や並進移動量を推定する処理手順での、今回の処理のループにおいて算出した反射点距離差分の和Ｓｕｍｉが、現在の反射点距離差分の和の最小値ｍｉｎＳｕｍよりも小さいか否かを、走行可能領域導出部８２で判定する。
【００９６】
走行可能領域導出部８２での判定により、Ｓｕｍｉ＜ｍｉｎＳｕｍではないと判定された場合、つまり、算出した反射点距離差分の和Ｓｕｍｉが、現在の反射点距離差分の和の最小値ｍｉｎＳｕｍ以上であると判定された場合には、最小値及びパラメータを保持する（ステップＳＴ３０５）。つまり、算出した反射点距離差分の和が、現在の反射点距離差分の和の最小値以上であると判定された場合には、現在の反射点距離差分の和の最小値を保持し、さらに、角度変化や並進移動量のパラメータを保持する。
【００９７】
これに対し、走行可能領域導出部８２での判定により、Ｓｕｍｉ＜ｍｉｎＳｕｍであると判定された場合、つまり、算出した反射点距離差分の和Ｓｕｍｉが、現在の反射点距離差分の和の最小値ｍｉｎＳｕｍより小さいと判定された場合には、反射点距離差分の和の最小値を更新し、パラメータを更新する（ステップＳＴ３０６）。つまり、ｍｉｎＳｕｍ＝Ｓｕｍｉを演算して、反射点距離差分の和の最小値ｍｉｎＳｕｍを、今回の処理のループにおいて算出した反射点距離差分の和Ｓｕｍｉの値に更新する。また、角度変化や並進移動量を示すパラメータの一例としてφ、ψ、θを用いている場合に、現在のパラメータをφ、ψ、θとし、今回のループにおけるパラメータをそれぞれφｉ、ψｉ、θｉとした場合に、（φ、ψ、θ）＝（φｉ、ψｉ、θｉ）を演算する。これによりパラメータを更新する。
【００９８】
反射点距離差分の和の最小値及びパラメータを保持した場合（ステップＳＴ３０５）、または、これらを更新した場合（ステップＳＴ３０６）は、次に、ｉ＜Ｎであるか否かを判定する（ステップＳＴ３０７）。この判定は、走行可能領域導出部８２で行う。車両１の運動状態をレーダー６１での検出結果に基づいて推定する場合には、時系列間の検出結果の変化より、角度変化や並進移動量を推定するため、反射点の検出を複数回行うが、走行可能領域導出部８２でのこの判定に用いるＮは、車両１の角度変化や並進移動量の推定時に反射点の検出を行うのに必要な回数になっている。このＮは、予め設定され、運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている。
【００９９】
また、走行可能領域導出部８２でのこの判定に用いるｉは、今回の処理のループを示す値になっており、つまり、反射点を複数回検出することにより車両１の角度変化や並進移動量を推定する処理手順において、反射点を検出した回数を示す値になっている。走行可能領域導出部８２は、ｉ＜Ｎであるか否かを判定することにより、反射点を検出する回数が、車両１の角度変化や並進移動量を判定するのに必要な回数になったか否かを判定する。
【０１００】
走行可能領域導出部８２での判定により、ｉ＜Ｎではないと判定された場合、即ち、ｉ≧Ｎであると判定された場合には、信頼度を算出する（ステップＳＴ３０８）。ｉ≧Ｎであると判定され、反射点を検出する回数が、車両１の角度変化や並進移動量を推定するのに必要な回数に到達したと判定された場合には、この推定自体は終了させることができるため、走行可能領域導出部８２は、次に、この推定を行った際の推定値の信頼度を算出する。信頼度の算出は、｛１／（α×反射点距離差分の和の最小値）｝を演算することにより算出する。なお、この演算で使用するαは、信頼度を算出する際に用いる所定の係数になっており、予め運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている。この演算を行うことにより、角度変化や並進移動量の推定後に、さらにこれらの推定値の信頼度の算出を行ったら、この処理手順から抜け出る。
【０１０１】
これに対し、走行可能領域導出部８２での判定により、ｉ＜Ｎであると判定された場合には、パラメータを更新する（ステップＳＴ３０９）。つまり、今回の処理のループで算出した時系列間の反射点間の距離（ステップＳＴ３０２）や、反射点距離差分の和（ステップＳＴ３０３）に基づいて、角度変化や並進移動量を推定する際のパラメータを走行可能領域導出部８２で更新する。パラメータを更新したら、再び時系列間の反射点間の距離を算出する処理（ステップＳＴ３０２）に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０１０２】
次に、レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の姿勢を推定した場合における情報の信頼度の判定について説明する。レーダー６１での検出結果に基づいて行う車両１の姿勢の推定について説明すると、レーダー６１での検出結果に基づいて姿勢を推定する場合には、例えば、ハフ変換などで反射点の連続する方向を算出することにより、反射点の方向と自車の方向との相対関係を判断し、姿勢を推定する。つまり、レーダー６１の取り付け角度は予めわかっており、車両１におけるレーダー６１での検出方向は予めわかっているので、反射点の連続する方向を算出し、この反射点の連続する方向と、レーダー６１の検出方向との相対関係より、車両１の姿勢を推定する。
【０１０３】
具体的には、レーダー６１で検出する際における反射点として、車両１が走行している道路の縁石を反射点として設定し、レーダー６１で検出した反射点の検出結果は、レーダー検出取得部８６で取得する。レーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果は、走行可能領域導出部８２に伝達され、走行可能領域導出部８２でハフ変換を行うことによって、縁石の反射点が連続する方向を算出する。このように、縁石の反射点が連続する方向を算出することにより、縁石とレーダー６１との相対的な位置関係を推定することができるので、縁石方向に対する自車の方向を推定することができる。
【０１０４】
ここで、レーダー６１は相対的な位置関係を測るものであるため、レーダー６１を使用して車両１の姿勢を推定する場合には、縁石等に対する姿勢を推定することを想定している。このため、レーダー６１で縁石等の道路端の反射点を検出する際に、検出する方向にミスがある場合には、レーダー６１による姿勢の推定に大きな誤差が発生する。即ち、レーダー６１での検出時に反射点から得られる主な方向が、道路端を示すものではない場合は、姿勢の推定誤差が大きくなる。従って、ハフ変換によって縁石の反射点が連続する方向を算出する際には、ハフ変換の投票数に応じて、推定した姿勢の信頼度を評価する。つまり、ハフ変換を行った際に縁石の方向への投票数が多くなるに従って、算出した情報の信頼度を高くする判定を行い、投票数が少なくなるに従って、算出した情報の信頼度を低くする判定を行う。
【０１０５】
なお、レーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を導出した際に、情報の信頼度を判定する場合には、運動状態を推定した場合の判定方法や、車両１の姿勢を推定した場合の判定方法を単体で用いて判定してもよく、また、それぞれの判定方法を組み合わせて判定してもよい。それぞれの判定方法を組み合わせて判定した場合には、信頼度を判定する際における精度を、より高くすることができる。
【０１０６】
次に、走行可能領域導出部８２で導出した走行可能領域をタイヤ摩擦円のμに置き換える手法について説明する。図８は、タイヤ摩擦円のベースモデルを示す概略図である。まず、基本となるタイヤ摩擦円について説明すると、車輪５は摩擦力によって路面に接地しているため、車両１の走行時に、加減速を行ったりコーナリングを行ったりした場合には、車輪５における接地部分、即ち、タイヤの接地部分には、車両１の走行状態に応じて路面との間で様々な方向の力が発生する。このようにタイヤと路面との間で発生する力は、タイヤと路面との間の摩擦力に依存しており、この摩擦力の範囲内で、車両１の走行状態に応じて様々な方向に発生可能になっている。つまり、タイヤと路面との間で、摩擦力によって一方向に大きな力が発生した場合には、摩擦力によって他の方向に発生可能な力が低下する。
【０１０７】
このため、タイヤと路面との間の摩擦力によって発生可能な力であるタイヤ発生力１１２の最大値は、車両１の横方向に発生する力と前後方向に発生する力との合力の最大値が、摩擦力の最大値により決定される。このように、タイヤと路面との間の摩擦力によって決定されるタイヤ発生力１１２の最大値が決定される合力の最大値は、図８に示すように円形のタイヤ摩擦円１１１によって表すことができ、通常の走行時には、タイヤ発生力１１２の最大値は、タイヤ摩擦円１１１と一致する。
【０１０８】
図９は、タイヤ発生力の横方向の限界を小さくする場合の説明図である。走行可能領域導出部８２で走行可能領域を導出して確定した場合、この確定した走行可能領域を上限値調節部９８でタイヤ摩擦円１１１のμに置き換えるが、例えば、前後方向の走行可能領域の余裕に対して、左右方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、横方向のタイヤ発生力１１２の最大値を小さくする。つまり、通常の走行時にタイヤ摩擦円１１１と一致するタイヤ発生力１１２のうち、横方向のタイヤ発生力Ｇｙの一方向の最大値を１とし、反対方向の最大値を−１とし、前後方向のタイヤ発生力Ｇｘの一方向の最大値を１とし、反対方向の最大値を−１とした場合に、左右方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、横方向のタイヤ発生力Ｇｙの最大値の絶対値を１未満にする。
【０１０９】
なお、この場合に、前後方向のタイヤ発生力Ｇｘは通常の走行時におけるタイヤ発生力１１２から変化させないとすると、前後方向のタイヤ発生力Ｇｘは、通常の走行時と同様にタイヤ摩擦円１１１の前後方向の最大値と一致させ、最大値の絶対値を１にする。確定した走行可能領域の左右方向の余裕が小さい場合には、このように、走行制御上における横方向のタイヤ発生力Ｇｙの最大値の絶対値が、通常の走行時における横方向のタイヤ発生力Ｇｙの最大値の絶対値よりも小さくなるように、上限値調節部９８で調節する。
【０１１０】
図１０は、タイヤ発生力の横方向の限界を小さくした場合の走行制御を示す説明図である。車両１の走行制御を行う場合には、このように上限値調節部９８で調節した走行制御上におけるタイヤ発生力１１２の最大値の範囲内で制御を行う。このため、上限値調節部９８で横方向のタイヤ発生力Ｇｙの最大値の絶対値を小さくした場合には、前後方向のタイヤ発生力１１２に重点を置き、車両１の走行制御は制動側に重点を置いて制御を行う。
【０１１１】
つまり、走行可能領域導出部８２は、白線認識部８５で認識した道路の白線に基づいて左右方向走行可能領域を導出するが、この左右方向走行可能領域を導出する際における情報の信頼度が低い場合には、左右方向走行可能領域を小さくする。このため、走行可能領域の導出時の信頼度を判定した後の制御上の道路の形状である信頼度判定後道路形状１１６は、幅が実際の道路１１５の幅よりも狭くなり、車両１の幅方向の余裕が少なくなるため、車両１の走行制御を行う場合には、操舵側の制御量を低減し、制動側に重点を置いて走行制御を行う。即ち、この場合における走行計画１１８は、操舵量を低減し、制動を重視する。
【０１１２】
具体的には、カメラ６０での検出結果に基づいて導出した左右方向走行可能領域の情報の信頼度が低く、左右方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、ＶＧＲＳ３８でステアリングのギア比を調節し、ハンドル３０の舵角に対する前輪６の向きの変化量を少なくすることにより、操舵側の制御量を少なくする。また、運転支援制御時に、車両１の進行方向を変化させたい方向にＥＰＳ装置３５からハンドル３０に対して回転トルクを与えることにより運転者に対して操舵を促す制御を行う場合において、カメラ６０での検出結果に基づいて導出した左右方向走行可能領域の情報の信頼度が低い場合には、この回転トルクを小さくすることにより、運転者へ促す操舵量を小さくしてもよい。つまり、カメラ６０での検出結果に基づいて導出した左右方向走行可能領域の情報の信頼度が低い場合には、これらのように、車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータであるＶＧＲＳ３８やＥＰＳ装置３５による操舵の制御量を制限することにより、車両１の横方向への走行制御を制限する。
【０１１３】
図１１は、タイヤ発生力の前後方向の限界を小さくする場合の説明図である。また、左右方向の走行可能領域の余裕に対して、前後方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、前後方向のタイヤ発生力１１２の最大値を小さくする。つまり、前後方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、前後方向のタイヤ発生力Ｇｘの最大値の絶対値を１未満にする。
【０１１４】
この場合において、横方向のタイヤ発生力Ｇｙは通常の走行時におけるタイヤ発生力１１２から変化させないとすると、横方向のタイヤ発生力Ｇｙは、通常の走行時と同様にタイヤ摩擦円１１１の横方向の最大値と一致させ、最大値の絶対値を１にする。確定した走行可能領域の前後方向の余裕が小さい場合には、このように、走行制御上における前後方向のタイヤ発生力Ｇｘの最大値の絶対値が、通常の走行時における前後方向のタイヤ発生力Ｇｘの最大値の絶対値よりも小さくなるように、上限値調節部９８で調節する。
【０１１５】
図１２は、タイヤ発生力の前後方向の限界を小さくした場合の走行制御を示す説明図である。上限値調節部９８で前後方向のタイヤ発生力Ｇｘの最大値の絶対値を小さくした場合には、横方向のタイヤ発生力１１２に重点を置き、操舵側に重点を置いて車両１の走行制御を行う。つまり、走行可能領域導出部８２は、レーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を導出するが、この前後方向道路余裕を導出する際における情報の信頼度が低い場合には、前後方向道路余裕を小さくする。このため、走行可能領域の導出時の信頼度を判定した後の制御上の道路の形状である信頼度判定後道路形状１１６は、道路１１５の幅方向に対しては変化しないため、車両１の走行制御を行う場合には操舵側に重点を置いて走行制御を行う。即ち、この場合における走行計画１１８は、制動よりも操舵を優先させる。
【０１１６】
具体的には、レーダー６１での検出結果に基づいて導出した前後方向道路余裕の情報の信頼度が低く、前後方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、ブレーキ油圧制御装置５０の制御量を少なくし、前後方向の制御量を制限することにより、車両１の前後方向への走行制御を制限する。
【０１１７】
次に、軌跡生成最適化アルゴリズムによる走行経路の計算について説明する。この軌跡生成最適化アルゴリズムは、検出した車両１の周辺の状況に応じて最適な走行軌跡を生成する際に用いられるアルゴリズムになっている。図１３は、軌跡生成最適化アルゴリズムによって走行経路を計算する場合における説明図である。図１４は、軌跡生成最適化アルゴリズムによる走行経路の計算のフロー図である。軌跡生成最適化アルゴリズムで走行経路を計算する場合には、まず、障害物を回避するために必要な横移動距離：Ｙｅ´、自車と障害物１２０との相対速度：ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）、を検出する（ステップＳＴ４０１）。このうち、横移動距離Ｙｅ´は、車両１の前方に障害物１２０が存在する時に車両１を左右方向に移動することによって障害物１２０を回避する場合において、その回避に必要な移動距離になっている。また、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）のうち、ｖｘ（ｔ）は車両１の進行方向における障害物１２０との相対速度になっており、ｖｙ（ｔ）は車両１の左右方向における障害物１２０との相対速度になっている。
【０１１８】
これらの距離や速度の検出は、レーダー６１での検出結果や、カメラ６０で撮影した画像に基づいて、運転計画生成ＥＣＵ８０の走行経路算出部９０が有する障害物状態検出部９１で行う。障害物状態検出部９１は、カメラ６０で撮影した画像やレーダー６１での検出結果に基づいて障害物１２０を認識した場合には、車両１の運動状態や車両１の姿勢を算出する場合と同様に、撮影した画像やレーダー６１での検出結果の時系列的な変化より、横移動距離Ｙｅ´、及び自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）を検出する。
【０１１９】
次に、最短距離で回避するために必要な車体前後・横力：ｕｘ（ｔ）、ｕｙ（ｔ）を算出する（ステップＳＴ４０２）。この算出は、走行経路算出部９０が有する回避力算出部９２で行う。回避力算出部９２は、車両１が進行方向を現在の進行方向から変えることによって障害物１２０を回避する際に、最短距離で回避をするのに必要な力である車体前後力ｕｘ（ｔ）と車体横力ｕｙ（ｔ）とを、障害物状態検出部９１で検出した横移動距離Ｙｅ´、相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）に基づいて算出する。
【０１２０】
図１５は、最短回避を実現するために必要な車体前後・横力を算出する際の説明図である。まず、これらの車体前後力ｕｘ（ｔ）と車体横力ｕｙ（ｔ）とを算出する際の概要について説明すると、車体前後力ｕｘ（ｔ）、車体横力ｕｙ（ｔ）を算出する場合には、横移動距離Ｙｅ´と相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）との他に、障害物１２０を回避する際における車両１の加速度である車体加速度Ｇｒｅｆを用いて算出する。つまり、車両１の進行方向を変化させることにより障害物１２０を回避する場合には、進行方向を変える際の加速度によって必要な力が異なるため、車体前後力ｕｘ（ｔ）と車体横力ｕｙ（ｔ）とを算出する場合には、車体加速度Ｇｒｅｆも用いる。
【０１２１】
これらの値を用いて車体前後力ｕｘ（ｔ）、車体横力ｕｙ（ｔ）を算出する場合は、まず、車両１の向きを変える際の角度θ（ｔ）を求める。この角度θ（ｔ）の算出は、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´と、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）と、車体加速度Ｇｒｅｆと、を用いて、下記の数１によって、障害物１２０を回避する際における前後方向と横方向との変化の度合いを算出する。さらに、この変化の度合いを、図１５に示す角度の変化を示すマップに当てはめることにより、角度θ（ｔ）を算出する。なお、このマップは、予め設定されて運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている。また、図１５のマップで示している数値は、角度θ（ｔ）を算出するマップにおける一例を示しており、数値は図１５に示す限りではない。
【０１２２】
【数１】
【０１２３】
数１中の式（１）、（２）と、角度の変化を示すマップとに基づいて、角度θ（ｔ）を算出したら、算出した角度θ（ｔ）と下記の式（３）、（４）とを用いて、車体前後力ｕｘ（ｔ）と車体横力ｕｙ（ｔ）とを算出する。即ち、回避力算出部９２は、角度θ（ｔ）を式（３）、（４）に代入することにより、車体前後力ｕｘ（ｔ）、車体横力ｕｙ（ｔ）を算出する。
ｕｘ（ｔ）＝ｓｉｎ（θ（ｔ））・・・（３）
ｕｙ（ｔ）＝ｃｏｓ（θ（ｔ））・・・（４）
【０１２４】
次に、所望の車体加速度：Ｇｒｅｆを設定して最短回避距離を算出する（ステップＳＴ４０３）。つまり、障害物１２０を回避するのに必要な自車と障害物１２０との最短の距離である最短回避距離を、走行経路算出部９０が有する回避距離算出部９３によって算出する。最短回避距離は、このように回避距離算出部９３によって行うが、回避距離算出部９３は、車体加速度Ｇｒｅｆを用いて最短回避距離を算出する。ここで、車体加速度Ｇｒｅｆは、事前に固定値として与えることができ、または、状況に応じて変化させることができるため、回避距離算出部９３は、必要に応じて車体加速度Ｇｒｅｆを設定した後、最短回避距離を算出する。
【０１２５】
図１６は、車体加速度Ｇｒｅｆを固定値で与える場合における最短回避距離の算出手段についての概念図である。まず、車体加速度Ｇｒｅｆを固定値として与える場合について説明すると、障害物１２０を回避する際における、車両１と障害物１２０との相対的な状態ごとの最短の距離である最短回避距離Ｘｅ´は、解析的に計算することができる。このため、事前に計算してマップ化して運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶させておき、障害物状態検出部９１で検出した、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´と、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）と、運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されたマップである回避距離算出マップ１２５とを用いて、最短回避距離Ｘｅ´を算出する。詳しくは、上述した式（１）、（２）を用いて回避距離算出マップ１２５を参照することにより、最短回避距離Ｘｅ´を算出し、これにより車体加速度Ｇｒｅｆを設定する。
【０１２６】
また、車体加速度Ｇｒｅｆを状況に応じてリアルタイムに変化させる場合には、車両１と障害物１２０との相対的な状態を積算することにより、最短回避距離Ｘｅ´を算出する。詳しくは、障害物１２０を回避する際の回避パターンは、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´と、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）とを検出する際に定めることができるので、これらを用いて最短回避距離Ｘｅ´を算出する。つまり、回避距離算出部９３は、この回避パターンと、横移動距離Ｙｅ´、相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）、及び車体加速度Ｇｒｅｆを使用し、さらに車体加速度Ｇｒｅｆを状況に応じてリアルタイムに変化させて、これらを積算することにより、最短回避距離Ｘｅ´を算出する。
【０１２７】
次に、障害物１２０を回避する制御を開始するか否かを判定する（ステップＳＴ４０４）。この判定は、走行経路算出部９０が有する制御開始判定部９４で行う。ここで、障害物１２０の回避の制御は、制御を開始する際における車両１の初速と最短回避距離とによって、異なった手法で行うことができる。つまり、障害物１２０を回避する際の手法としては、操舵のみによる回避、即ち横移動のみによる回避と、直進制動での回避と、横移動と制動との双方の制御を行う最適制御での回避との３通りの手法がある。このため、制御を開始するか否かの判定は、初速と最短回避距離、及び回避を行う際の手法に基づいて判定する。
【０１２８】
図１７は、制御を開始するか否かの判定に用いるマップの一例を示す説明図である。障害物１２０を回避する際の手法は、上記のように３通りの手法があるが、制御を開始するか否かの判定の基準がそれぞれ異なって予め設定され、マップの状態で運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている。障害物１２０を回避する制御を開始するか否かの判定を行う場合には、制御開始判定部９４は、回避距離算出部９３で算出した最短回避距離、及び車両１の初速と、この判定の基準が設定されているマップとを比較することにより、制御を開始するか否かの判定を行う。
【０１２９】
この判定の基準が設定されているマップについて説明すると、横移動のみで回避する制御を行うか否かの判定を行う基準は、横移動回避距離１３２として設定されており、この横移動回避距離１３２は、下記の数２中の式（５）により決定される。また、直進制動によって回避する制御を行うか否かの判定を行う基準は、直進制動回避距離１３３として設定されており、この直進制動回避距離１３３は、下記の数２中の式（６）により決定される。これらの式（５）、（６）で用いられる各変数のうち、ｖ０は、軌跡生成最適化アルゴリズムでの走行経路の計算の開始時における車速である初速を示しており、ｍは車両１の重量を示しており、Ｆｍａｘは、現在の走行状態において発生することのできる最大の制動力を示している。このうち、初速は、軌跡生成最適化アルゴリズムでの走行経路の計算の開始時における車速センサ１６での検出結果が使用され、車両１の重量は、所定値として予め運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている。
【０１３０】
【数２】
【０１３１】
また、横移動と制動との双方の制御を行うか否かの判定を行う基準は、最適制御回避距離１３１として設定されており、この最適制御回避距離１３１は、横移動回避距離１３２と直進制動回避距離１３３との、互いに他方よりも最短回避距離が短い部分を連続させた状態で設定されている。
【０１３２】
なお、図１７は、横軸が車両１の初速を示しており、縦軸が最短回避距離を示しており、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´が３ｍの場合における一例を示しており、初速と最短回避距離との関係は、図１７以外の関係であってもよい。
【０１３３】
このように設定される判定基準を用いて、障害物１２０を回避する制御を開始するか否かの判定を行う場合には、車両１及び障害物１２０の状態と最適制御回避距離１３１とを比較することにより判定する。つまり、車両１と障害物１２０との距離Ｘｓ（図１３参照）が、最適制御回避距離１３１以下における車両１の初速ｖ０に対応する最短回避距離以下になったら、最適制御で制御を開始するとの判定を行う。
【０１３４】
なお、障害物１２０を回避する制御を開始するとの判定が行われ、実際に障害物１２０を回避する制御を開始した場合でも、操舵の制御を行うことによって実際にタイヤ横力が発生したり、制動制御を行うことによって制動力が発生したりするまでには、時間差が生じる。このため、これらの制御を開始するか否かの判定を行う場合には、車両１と障害物１２０との距離Ｘｓが、最短回避距離＋α以下になったら、制御を開始するとの判定を行うのが好ましく、この判定時に用いるαは、車両１に搭載される各機器の処理速度や動作速度等に応じて、適宜設定するのが好ましい。
【０１３５】
制御開始判定部９４での判定により、障害物１２０を回避する制御を開始するとの判定が行われなかった場合には、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´と、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）、を検出する処理に戻る（ステップＳＴ４０１）。
【０１３６】
制御を開始すると判定された場合には、次に直進制動を行うか否かを判定する（ステップＳＴ４０５）。この判定は、走行経路算出部９０が有する直進制動判定部９５で行う。直進制動を行うか否か判定は、予めこの判定を行う基準を設定し、この判定の基準値と、車両１の走行状態とを比較することにより判定する。
【０１３７】
図１８は、直進制動が最短回避となる条件についての説明図である。直進制動を行うか否か判定の基準について説明すると、この判定の基準値として、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´ごとに、直進制動が最短回避となる最大車速ｖｄｅｃを、直進制動判定基準１４０として予め設定する。この直進制動判定基準１４０は、マップの状態で運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶し、直進制動判定部９５は、この直進制動判定基準１４０と、障害物状態検出部９１で検出した自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）とを比較することにより、直進制動を行うか否かを判定する。詳しくは、直進制動判定部９５は、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）が、直進制動判定基準１４０における横移動距離Ｙｅ´に対応する最大車速ｖｄｅｃ以下の場合、即ち、ｖｘ（ｔ）≦ｖｄｅｃのときに、直進制動を行うと判定する。
【０１３８】
なお、図１８は、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´と、直進制動が最短回避となる最大車速ｖｄｅｃとの関係の一例を示しており、横移動距離Ｙｅ´と、最大車速ｖｄｅｃとの関係は、図１８以外の関係であってもよい。
【０１３９】
直進制動を行うと判定された場合には、制動力（ｕｘ（ｔ）＝Ｆｍａｘ）、ｕｙ（ｔ）＝０を演算する（ステップＳＴ４０６）。この演算は、走行経路算出部９０が有する制御量算出部９６で行う。直進制動を行うと判定された場合には、制御量算出部９６は、最短距離で回避するために必要な車体前後力であるｕｘ（ｔ）は、最大の制動力であるＦｍａｘを代入し、最短距離で回避するために必要な車体横力であるｕｙ（ｔ）は０にする。これにより、障害物１２０を最短距離で回避するために、車両１の前後方向にのみ制動方向の力、即ち減速方向の力が発生するように演算し、車両１の横方向には、障害物１２０を回避するための力は発生しないように演算する。
【０１４０】
直進制動判定部９５での判定（ステップＳＴ４０５）により、直進制動を行わないと判定された場合、または、直進制動判定部９５での判定（ステップＳＴ４０５）により、直進制動を行うと判定されて、制御量算出部９６で、ｕｘ（ｔ）＝Ｆｍａｘ、ｕｙ（ｔ）＝０の演算を行った場合（ステップＳＴ４０６）には、ｕｘ（ｔ）、ｕｙ（ｔ）を実現するために必要な各輪タイヤ発生力を演算する（ステップＳＴ４０７）。この演算は、制御量算出部９６で行う。制御量算出部９６は、回避力算出部９２で算出した最短距離で回避するために必要な車体前後力ｕｘ（ｔ）、車体横力ｕｙ（ｔ）を実現するために必要な車輪５ごとのタイヤ発生力である各輪タイヤ発生力を、予め設定されて記憶部に記憶されたマップや、タイヤ発生力を算出する関数等を用いて算出する。
【０１４１】
また、直進制動を行うと直進制動判定部９５で判定されることにより、ｕｘ（ｔ）＝Ｆｍａｘ、ｕｙ（ｔ）＝０の演算を行った場合には、制御量算出部９６は、この演算後のｕｘ（ｔ）、ｕｙ（ｔ）を実現するために必要な各輪タイヤ発生力を算出する。
【０１４２】
次に、各輪タイヤ発生力を実現するようにステアリング、制駆動、サスペンション等のアクチュエータを制御する（ステップＳＴ４０８）。これらは、制御量算出部９６で算出した各輪タイヤ発生力を実現するように、運動制御ＥＣＵ７０に備えられる各制御部で、エンジン１２やＶＧＲＳ３８、ブレーキ油圧制御装置５０等の、車両１を走行させる際における各アクチュエータを制御する。これにより、各輪タイヤ発生力に応じて車輪５に駆動力や制動力を変化させたり、横力を変化させたりすることにより、各輪タイヤ発生力を実現する。
【０１４３】
図１９−１は、従来の車両制御装置で車両の走行制御を行う場合の概念図である。図１９−２は、図１９−１よりも制御限界に近付いた状態を示す説明図である。図１９−３は、従来の車両制御装置での制御時に制御限界上で制御を行っている状態を示す説明図である。図１９−４は、従来の車両制御装置での制御時に制御限界を超えた状態を示す説明図である。次に、従来の車両制御装置での車両１の走行制御と、実施形態に係る車両制御装置２での車両１の走行制御との違いについて説明する。従来の車両制御装置による車両１の走行制御を、図１９−１〜図１９−４に示すように、車両１の挙動１５０を球で示し、制御範囲１５１を半球で示し、制御限界１５２を半球の縁部とした場合における概念図で説明すると、通常の走行状態の場合は、車両１の挙動１５０が制御範囲１５１の内側に位置するように制御する（図１９−１）。この状態で、運転支援制御によって車両１の周辺の状況を検出しながら走行している場合に、例えば車両１が障害物に接近し、この障害物を回避する走行を行う場合には、回避をする動作によって車輪５への負荷が大きくなり、車両１の挙動１５０は制御限界１５２に近付く（図１９−２）。
【０１４４】
このように障害物を回避する際に、例えば道路の幅が想定している幅よりも狭いことにより車両１の進行方向を変えることができず、制動のみで回避を行わなければならない状態になるなど、制御が制約されて車輪５への負荷がより大きくなる状況の場合には、制御限界１５２が低くなる。この場合、車両１の挙動１５０は制御限界１５２に到達し易くなる（図１９−３）。従来の車両制御装置で運転支援制御によって車両１の周辺の状況を検出しながら走行する場合において、走行状況検出手段の情報の信頼度が頻繁に変化する状況では、周辺の状況を検出する制御を継続的に維持するのは困難になる。このため、検出した情報が適切な情報ではなく、これに起因して車両１の挙動１５０が制御限界１５２に到達した場合には、車両１は挙動１５０の制御に余裕が無い状態になり、車両１の挙動１５０は制御限界１５２を超えて破綻し易くなる（図１９−４）。
【０１４５】
図２０−１は、実施形態に係る車両制御装置で車両の走行制御を行う場合の概念図である。図２０−２は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界を検出する状態を示す説明図である。図２０−３は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界を検出した状態を示す説明図である。図２０−４は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界の範囲内で制御を行う状態を示す説明図である。従来の車両制御装置での運転支援制御による車両１の走行制御に対し、実施形態に係る車両制御装置２での運転支援制御による車両１の走行制御では、走行状況検出手段で車両１の周辺の状況を検出した際の情報の信頼度に応じて、車両１の走行制御を行う。まず、車両１の周辺の状況を検出しながら走行する際には、検出した情報に基づいて走行制御を行うことにより、車両１の挙動１５０が制御範囲１５１の内側に位置するように制御する（図２０−１）。運転支援制御時における通常の走行状態の場合は、このように車両１の挙動１５０が制御範囲１５１の内側の位置するように制御するが、この場合でも、検出した情報の信頼度を判定することにより制御限界１５２を精度よく検出する（図２０−２）。
【０１４６】
車両１の周辺の状況を検出した際に、検出した情報の信頼度を判定し、信頼度が低いと判定された場合には、この信頼度が低いと判定された情報の削減量を増加させる。例えば、道路幅を検出した際に、この検出した道路幅の情報の信頼度が低いと判定された場合には、検出した道路幅の削減量を増加させ、走行可能領域を低減させる。これにより、検出した周辺の状況のうち、信頼度が低い情報における限界領域での車両１の走行制御を行い難くなるので、車両１の挙動１５０は制御限界１５２に近付き難くなる（図２０−３）。
【０１４７】
車両１の周辺の状況を検出して走行制御を行う際に、信頼度が低い情報が存在する場合でも、このように、信頼度が低いと判定された場合には情報の削減量を増加させることにより、車両１の挙動１５０が制御限界１５２に近付くことを抑制できる。これにより、車輪５への負荷が大きくなることに起因して車両１の挙動１５０が大きく乱れることを抑制できるため、検出した情報の信頼度が低いことに起因して車両１の挙動１５０が制御限界１５２に近付くような状況でも、通常の制御状態に戻すことができる（図２０−４）。
【０１４８】
以上の車両制御装置２は、カメラ６０やレーダー６１等の複数の走行状況検出手段で検出した複数の情報の信頼度に応じて、ＶＧＲＳ３８やブレーキ油圧制御装置５０等の車両１の走行を実現する複数のアクチュエータのうち、一部のアクチュエータの制御量を制限している。これにより、複数設けられる走行状況検出手段で検出した情報の信頼度が変化する場合でも、情報の信頼度に応じた適切な走行制御を行うことができる。この結果、より精度よく、車両１の走行制御を行うことができる。
【０１４９】
また、走行状況検出手段で検出した複数の情報の信頼度に応じて一部のアクチュエータの制御量を制限する場合には、情報を検出した走行状況検出手段に応じて、制御量を制限するアクチュエータを異ならせるので、より確実に、情報の信頼度に応じた適切な走行制御を行うことができる。この結果、より確実に、精度よく車両１の走行制御を行うことができる。
【０１５０】
また、複数の走行状況検出手段は、車両１の横方向の測位を行う横方向状況検出手段であるカメラ６０を有しており、カメラ６０で検出した情報の信頼度が低い場合には、車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータであるＥＰＳ装置３５やＶＧＲＳ３８の制御量を制限している。これにより、カメラ６０で検出した情報の信頼度が低く、車両１の横方向の状況の情報の信頼度が低い場合には、車両１の横方向の走行制御を制限することができるので、より適切な走行制御を行うことができる。この結果、より確実に、精度よく車両１の走行制御を行うことができる。
【０１５１】
また、このように車両１の横方向の状況の情報の信頼度が低い場合には、車両１の横方向の走行制御を制限することにより、安全性の高い走行制御を行うことができる。つまり、高速道路など、片側に複数の車線を有する道路の走行時には、自車の前方に低速車両が存在する場合でも、ブレーキをかけて減速するより、車線を変更して追い越す方が違和感が無く、また、必要以上にブレーキをかけることを抑制でき、燃費の低減を抑制できる、といったメリットがある。このため、通常の走行制御時には、横方向の制御を優先させ、車線を変更することを優先させるが、カメラ６０で検出した情報の信頼度が低い場合には、車両１の横方向の走行制御を制限することにより、信頼度が低い走行制御を回避することができる。この結果、車両１の走行時における安全性の向上を図ることができる。
【０１５２】
また、複数の走行状況検出手段は、車両１の前後方向の測位を行う前後方向状況検出手段であるレーダー６１を有しており、レーダー６１で検出した情報の信頼度が低い場合には、車両１の前後方向の走行制御を行うアクチュエータであるブレーキ油圧制御装置５０の制御量を制限している。これにより、レーダー６１で検出した情報の信頼度が低く、車両１の前後方向の状況の情報の信頼度が低い場合には、車両１の前後方向の走行制御を制限することができるので、より適切な走行制御を行うことができる。この結果、より確実に、精度よく車両１の走行制御を行うことができる。
【０１５３】
なお、実施形態に係る車両制御装置２では、車両１の走行を実現する複数のアクチュエータのうち一部のアクチュエータの制御量を、複数の走行状況検出手段で検出した複数の情報の信頼度に応じて制限しているが、このように一部のアクチュエータの制御量を制限する場合には、複数のアクチュエータのうち、他のアクチュエータの制御量を増加させてもよい。このように、一部のアクチュエータの制御量を低減した場合には、制御量を低減する必要のない他のアクチュエータの制御量を増加させることにより、より確実に、情報の信頼度に応じた適切な走行制御を行うことができる。
【０１５４】
例えば、カメラ６０等の横方向状況検出手段で検出した情報の信頼度が低いことにより車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータであるＥＰＳ装置３５やＶＧＲＳ３８の制御量を制限した場合には、複数のアクチュエータのうち、ブレーキ油圧制御装置５０等の車両１の前後方向の走行制御を行うアクチュエータの制御量を増加させてもよい。反対に、レーダー６１等の前後方向状況検出手段で検出した情報の信頼度が低いことにより車両１の前後方向の走行制御を行うアクチュエータであるブレーキ油圧制御装置５０等の制御量を制限した場合には、複数のアクチュエータのうち、ＶＧＲＳ３８等の車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータの制御量を増加させてもよい。これらのように、一部の走行状況検出手段で検出した情報の信頼度が低い場合には、この走行状況検出手段での検出結果に応じて作動するアクチュエータ以外のアクチュエータの制御量を増加させることにより、信頼度が低い情報を導出した場合でも、適切な走行制御を行うことができる。これらの結果、より確実に、精度よく車両１の走行制御を行うことができる。
【０１５５】
また、走行状況検出手段で検出した情報の信頼度が低い場合において、制御量を低減する必要のない他のアクチュエータの制御量を増加させる場合には、単に障害物１２０を回避すること以外の目的で制御量を増加させてもよい。例えば、違和感の低減や、到達時間の達成、燃費の向上、リスクポテンシャルの低下、各方向のＧやピッチ、バウンスを低減することによる乗り心地の向上など、所定の制約を達成するために、他のアクチュエータの制御量を増加させてもよい。これにより、情報の信頼度が低い検出結果での走行制御を抑制しつつ、走行時の制約を達成することができる。この結果、精度よく車両１の走行制御を行いつつ、所望の走行を実現することができる。
【０１５６】
また、実施形態に係る車両制御装置２では、横方向状況検出手段としてカメラ６０を使用しており、前後方向状況検出手段としてレーダー６１を使用しており、これら以外の走行状況検出手段としてカーナビゲーションシステム６５を使用しているが、横方向状況検出手段や前後方向状況検出手段を含む走行状況検出手段としては、これら以外のものを用いてもよい。走行状況検出手段としてこれら以外のものを用いた場合でも、検出した情報の信頼度を判断し、車両１の走行制御を行うアクチュエータの制御量を、判断した信頼度に応じて調節することにより、運転支援制御によって車両１の走行制御を行う際に、不適切な制御を抑制することができる。これにより、精度よく、車両１の走行制御を行うことができる。
【０１５７】
また、運転支援制御時に操舵側の制御を行う場合には、ＶＧＲＳ３８やＥＰＳ装置３５以外のものを用いて行ってもよい。例えば、車両１の左右のサスペンションユニット同士を接続するスタビライザー４０（図１参照）に、左右の車輪５間で車輪５の上下方向の動きを伝達する際における伝達率を調節可能なスタビライザーアクチュエータ４５（図１参照）を設け、この伝達率を調節することにより車両１の操舵側の制御を行ってもよい。即ち、スタビライザーアクチュエータ４５を、車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータとして使用してもよい。スタビライザーアクチュエータ４５を制御することにより、左右の車輪５や前後の車輪５に付与される荷重を調節することができ、操舵角に対する車両１の旋回力が変化するため、実際の旋回力を所望の旋回力にすることができる。これにより、操舵角に対する車両１の進行方向の変化を大きくしたり、反対に、進行方向の変化を小さくしたりすることができ、操舵側の制御を行うことができる。
【０１５８】
また、複数設けられる走行状況検出手段であるカメラ６０、レーダー６１、カーナビゲーションシステム６５で、車両１の周辺の状況を検出した場合における情報の信頼度の判定方法は、それぞれの走行状況検出手段で複数の判定方法があるが、これらの判定方法は、どのように組み合わせて判定を行ってもよい。車両１の周辺の状況や車両１の走行状態等に応じて、各走行状態検出手段ごとの情報の判定方法を組み合わせて信頼度を判定することにより、より正確に、または容易に、信頼度の判定を行うことができる。この結果、精度よく、車両１の走行制御を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【０１５９】
以上のように、本発明に係る車両制御装置は、車両の周辺の状況を検出しながら走行制御を行うことができる車両に有用であり、特に、車両の周辺の状況を検出する検出手段として、複数の検出手段を備える車両に適している。
【符号の説明】
【０１６０】
１ 車両
２ 車両制御装置
１０ 駆動装置
１２ エンジン
１５ 自動変速機
３５ ＥＰＳ装置
３８ ＶＧＲＳ
５０ ブレーキ油圧制御装置
６０ カメラ
６１ レーダー
６５ カーナビゲーションシステム
７０ 運動制御ＥＣＵ
８０ 運転計画生成ＥＣＵ
８１ 自車位置取得部
８２ 走行可能領域導出部
８３ 信頼度判断部
８５ 白線認識部
８６ レーダー検出取得部
９０ 走行経路算出部
９１ 障害物状態検出部
９２ 回避力算出部
９３ 回避距離算出部
９４ 制御開始判定部
９５ 直進制動判定部
９６ 制御量算出部
９８ 上限値調節部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両制御装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の車両制御装置では、車両の走行時における運転の容易性を向上させたり、運転者による運転操作の負担を軽減したりするために、車両を自動走行させる制御が開発されている。例えば、特許文献１に記載された走行制御計画生成システムでは、車両の走行軌跡や速度パターンを含み、さらに、周囲の車両の走行軌跡を含んで走行計画を行うことにより、自車両の走行方針を満足しつつ、周辺環境の状況変化に柔軟に対応した自動走行を可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１２９８０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、車両を自動走行させる制御を行う場合は、自車の位置や周辺環境を検出する各種センサなどの検出手段によって各種情報を検出するが、これらの検出手段は、それぞれの情報を検出する際における状態によって、検出時の信頼度が変化する。このため、このように検出手段の信頼度が変化する場合には、車両の走行制御を行う際の信頼度が低下し、適切な走行制御を行うことが困難になる場合があった。
【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、より精度よく、車両の走行制御を行うことのできる車両制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る車両制御装置は、車両の走行を実現する複数のアクチュエータを、前記車両の周辺の状況を検出する走行状況検出手段で検出した情報に応じて制御することにより前記車両の走行制御を前記車両の周辺の状況に応じて行うことが可能な車両制御装置において、前記走行状況検出手段は複数設けられており、複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて複数の前記アクチュエータのうち、一部の前記アクチュエータの制御量を制限することを特徴とする。
【０００７】
また、上記車両制御装置において、複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて一部の前記アクチュエータの制御量を制限する場合には、複数の前記アクチュエータのうち他の前記アクチュエータの制御量を増加させることが好ましい。
【０００８】
また、上記車両制御装置において、複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて一部の前記アクチュエータの制御量を制限する場合には、前記情報を検出した前記走行状況検出手段に応じて制御量を制限する前記アクチュエータを異ならせることが好ましい。
【０００９】
また、上記車両制御装置において、複数の前記走行状況検出手段は、少なくとも前記車両の横方向の測位を行う横方向状況検出手段を有しており、前記横方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低い場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限することが好ましい。
【００１０】
また、上記車両制御装置において、前記横方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低いことにより前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限した場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を増加させることが好ましい。
【００１１】
また、上記車両制御装置において、複数の前記走行状況検出手段は、少なくとも前記車両の前後方向の測位を行う前後方向状況検出手段を有しており、前記前後方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低い場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限することが好ましい。
【００１２】
また、上記車両制御装置において、前記前後方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低いことにより前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限した場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を増加させることが好ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る車両制御装置は、より精度よく、車両の走行制御を行うことができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る車両制御装置が設けられた車両の概略図である。
【図２】図２は、図１に示す車両制御装置の要部構成図である。
【図３】図３は、車両の走行時の環境に基づいて車両の走行制御を行う場合における概略図である。
【図４】図４は、検出した情報の信頼度と走行可能領域の削減量との関係を示す説明図である。
【図５】図５は、車両の走行時の環境に基づいて車両の走行制御を行う場合におけるフロー図である。
【図６−１】図６−１は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における信頼度の説明図である。
【図６−２】図６−２は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における信頼度の説明図である。
【図６−３】図６−３は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における信頼度の説明図である。
【図６−４】図６−４は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における信頼度の説明図である。
【図７】図７は、レーダーでの検出結果に基づいて車両の運動状態を推定する場合における処理手順を示すフロー図である。
【図８】図８は、タイヤ摩擦円のベースモデルを示す概略図である。
【図９】図９は、タイヤ発生力の横方向の限界を小さくする場合の説明図である。
【図１０】図１０は、タイヤ発生力の横方向の限界を小さくした場合の走行制御を示す説明図である。
【図１１】図１１は、タイヤ発生力の前後方向の限界を小さくする場合の説明図である。
【図１２】図１２は、タイヤ発生力の前後方向の限界を小さくした場合の走行制御を示す説明図である。
【図１３】図１３は、軌跡生成最適化アルゴリズムによって走行経路を計算する場合における説明図である。
【図１４】図１４は、軌跡生成最適化アルゴリズムによる走行経路の計算のフロー図である。
【図１５】図１５は、最短回避を実現するために必要な車体前後・横力を算出する際の説明図である。
【図１６】図１６は、車体加速度を固定値で与える場合における最短回避距離の算出手段についての概念図である。
【図１７】図１７は、制御を開始するか否かの判定に用いるマップの一例を示す説明図である。
【図１８】図１８は、直進制動が最短回避となる条件についての説明図である。
【図１９−１】図１９−１は、従来の車両制御装置で車両の走行制御を行う場合の概念図である。
【図１９−２】図１９−２は、図１９−１よりも制御限界に近付いた状態を示す説明図である。
【図１９−３】図１９−３は、従来の車両制御装置での制御時に制御限界上で制御を行っている状態を示す説明図である。
【図１９−４】図１９−４は、従来の車両制御装置での制御時に制御限界を超えた状態を示す説明図である。
【図２０−１】図２０−１は、実施形態に係る車両制御装置で車両の走行制御を行う場合の概念図である。
【図２０−２】図２０−２は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界を検出する状態を示す説明図である。
【図２０−３】図２０−３は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界を検出した状態を示す説明図である。
【図２０−４】図２０−４は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界の範囲内で制御を行う状態を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明に係る車両制御装置の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、或いは実質的に同一のものが含まれる。
【００１６】
〔実施形態〕
図１は、本発明の実施形態に係る車両制御装置が設けられた車両の概略図である。実施形態に係る車両制御装置２を備える車両１は、内燃機関であるエンジン１２が動力源として搭載され、エンジン１２の動力によって走行可能になっている。このエンジン１２には変速装置の一例である自動変速機１５が接続されており、エンジン１２が発生した動力は、自動変速機１５に伝達可能になっている。この自動変速機１５は、変速比が異なるギア段を複数有しており、自動変速機１５で変速した動力は動力伝達経路を介して、車両１が有する車輪５のうち駆動輪として設けられる左右の前輪６へ駆動力として伝達されることにより、車両１は走行可能になっている。これらのように、エンジン１２や自動変速機１５等、駆動輪である前輪６に駆動力を伝達可能な装置は、駆動装置１０として設けられている。また、駆動装置１０を構成する自動変速機１５には、当該自動変速機１５の出力軸（図示省略）の回転速度を検出することを介して車速を検出可能な車速検出手段である車速センサ１６が設けられている。
【００１７】
また、当該車両１には、運転者が運転操作をする際に用いるアクセルペダル２０及びブレーキペダル２５が備えられており、さらに、これらのペダルの操作量を検出するアクセル開度センサ２１及びブレーキセンサ２６が設けられている。
【００１８】
なお、実施形態に係る車両制御装置２を備える車両１は、エンジン１２で発生した動力が前輪６に伝達され、前輪６で駆動力を発生する、いわゆる前輪駆動車となっているが、車両１は、後輪７で駆動力を発生する後輪駆動や、全ての車輪５で駆動力を発生する四輪駆動など、前輪駆動以外の駆動形式であってもよい。また、エンジン１２は、レシプロ式の火花点火内燃機関であってもよく、レシプロ式の圧縮点火内燃機関であってもよい。また、駆動装置１０は、動力源として内燃機関以外を使用してもよく、動力源として電動機を用いる電気式の駆動装置１０や、エンジン１２と電動機との双方を用いるハイブリッド式の駆動装置１０であってもよい。
【００１９】
前輪６は駆動輪として設けられると同時に操舵輪としても設けられており、このため前輪６は、運転者が運転操作を行う際に用いるハンドル３０によって操舵可能に設けられている。このハンドル３０は、電動パワーステアリング装置であるＥＰＳ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｔｅｅｒｉｎｇ）装置３５に接続されており、ＥＰＳ装置３５を介して、前輪６を操舵可能に設けられている。また、このように設けられるＥＰＳ装置３５には、ハンドル３０の回転角度である舵角を検出する舵角検出手段である舵角センサ３６が設けられている。さらに、前輪６の操舵は、車速と舵角とに応じてステアリングのギア比を変更することができるギア比可変ステアリングであるＶＧＲＳ（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｇｅａｒ Ｒａｔｉｏ Ｓｔｅｅｒｉｎｇ）３８により、操舵可能に設けられている。
【００２０】
また、各車輪５の近傍には、油圧によって作動するホイールシリンダ５１と、このホイールシリンダ５１と組みになって設けられると共に車輪５の回転時には車輪５と一体となって回転するブレーキディスク５２とが設けられている。さらに、車両１には、ホイールシリンダ５１と油圧経路５３によって接続され、ブレーキ操作時に、ホイールシリンダ５１に作用させる油圧を制御するブレーキ油圧制御装置５０が設けられている。このブレーキ油圧制御装置５０は、各車輪５の近傍に設けられる各ホイールシリンダ５１に対して、それぞれ独立して油圧の制御が可能に設けられている。これによりブレーキ油圧制御装置５０は、複数の車輪５の制動力をそれぞれ独立して制御可能に設けられている。
【００２１】
これらのエンジン１２や自動変速機１５、ＥＰＳ装置３５やＶＧＲＳ３８、さらに、ブレーキ油圧制御装置５０やホイールシリンダ５１は、車両１の走行を実現するアクチュエータとして設けられている。また、これらのアクチュエータのうち、エンジン１２や自動変速機１５、さらに、ブレーキ油圧制御装置５０やホイールシリンダ５１は、加速や制動の制御を行うことができるため、これらは車両１の前後方向の走行制御を行うアクチュエータとして設けられている。また、ＥＰＳ装置３５やＶＧＲＳ３８は、前輪６の向きを変えることにより車両１の進行方向を変えることができるため、これらは車両１の左右方向、即ち車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータとして設けられている。
【００２２】
また、車両１の前端には、車両１の前方の状態を撮像する撮像手段であるカメラ６０と、前方を走行する他の車両との車間距離を検出する車間距離検出手段であるレーダー６１と、が設けられている。このうち、カメラ６０は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）等が用いられており、撮像した画像の電気的な処理が可能になっている。また、車両１には、カーナビゲーションシステム６５が設けられている。このカーナビゲーションシステム６５は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）（図示省略）と、カーナビゲーションシステム６５に設けられる記憶部（図示省略）に記憶された地図情報とを用いることにより、現在の自車の位置と、周辺の道路状況を運転者が認識することができる装置となっている。
【００２３】
これらのカメラ６０、レーダー６１、カーナビゲーションシステム６５は、全て車両１の周辺の状況を検出する走行状況検出手段として設けられている。また、これらの走行状況検出手段のうち、カメラ６０は、車両１の横方向の測位を行う横方向状況検出手段として設けられ、レーダー６１は、車両１の前後方向の測位を行う前後方向状況検出手段として設けられている。
【００２４】
図２は、図１に示す車両制御装置の要部構成図である。これらのように車両１に搭載される各装置のうち、駆動装置１０を構成するエンジン１２や自動変速機１５、ＥＰＳ装置３５、ＶＧＲＳ３８、ブレーキ油圧制御装置５０は、車両１に搭載されると共に車両１の運動制御を行う運動制御ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）７０に接続されており、この運動制御ＥＣＵ７０により制御されて作動する。また、この運動制御ＥＣＵ７０には、アクセル開度センサ２１やブレーキセンサ２６、車速センサ１６が接続されており、これらのアクセル開度センサ２１やブレーキセンサ２６、車速センサ１６は、アクセルペダル２０やブレーキペダル２５の開度、車速を検出して、運動制御ＥＣＵ７０に伝達する。
【００２５】
また、カメラ６０、レーダー６１、カーナビゲーションシステム６５は、車両１の走行時における運転計画を生成する運転計画生成ＥＣＵ８０に接続されており、各装置で取得した情報は、運転計画生成ＥＣＵ８０に伝達される。また、これらの運動制御ＥＣＵ７０と運転計画生成ＥＣＵ８０とは、互いに接続され、情報や信号のやり取りが可能になっている。これらの運動制御ＥＣＵ７０及び運転計画生成ＥＣＵ８０のハード構成は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等を有する処理部や、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶部等を備えた公知の構成であるため、説明は省略する。
【００２６】
これらのＥＣＵのうち、運動制御ＥＣＵ７０は、エンジン１２の運転制御を行うエンジン制御部７１と、ブレーキ油圧制御装置５０を制御することにより制動力の制御を行うブレーキ制御部７２と、ＥＰＳ装置３５の制御を行う舵角制御部７３と、車速と舵角とに応じて舵角に対する前輪６の操舵の比率を調節することにより、ＶＧＲＳ３８の制御を行うＶＧＲＳ制御部７４と、を有している。
【００２７】
また、運転計画生成ＥＣＵ８０は、カーナビゲーションシステム６５を用いて自らの車両１が走行している位置、即ち自車の位置を取得する自車位置取得部８１と、自車の周囲において自車が走行可能な領域である走行可能領域を導出する走行可能領域導出部８２と、走行可能領域を導出する際に用いる情報の信頼度を判断する信頼度判断部８３と、カメラ６０で撮影した画像に基づいて車両１が走行をしている道路上の白線を認識する白線認識部８５と、レーダー６１での検出結果を取得するレーダー検出取得部８６と、車両１の走行予定経路を算出する走行経路算出部９０と、導出した走行可能領域に応じてタイヤ発生力の上限値を調節する上限値調節部９８と、を有している。
【００２８】
また、このうち走行経路算出部９０は、車両１と障害物との相対関係を検出する障害物状態検出部９１と、障害物を最短距離で回避するために必要な力を算出する回避力算出部９２と、障害物を回避するのに必要な自車と障害物との最短の距離である最短回避距離を算出する回避距離算出部９３と、障害物を回避する制御を開始するか否かの判定を行う制御開始判定部９４と、障害物を回避する際に直進制動を行うか否かの判定を行う直進制動判定部９５と、障害物を回避する際における制御量を算出する制御量算出部９６と、を有している。
【００２９】
この実施形態に係る車両制御装置２は、以上のごとき構成からなり、以下、その作用について説明する。車両１の通常の走行時は、運転者がハンドル３０やアクセルペダル２０、ブレーキペダル２５を操作することにより、エンジン１２やブレーキ油圧制御装置５０、ＥＰＳ装置３５等の各アクチュエータが作動し、車両１は運転者の運転操作に応じて走行をする。
【００３０】
また、この実施形態に係る車両制御装置２は、切替スイッチ（図示省略）を切り替える等、運転者の意思に基づいて必要に応じて運転者による運転の支援を行い、車両１が走行している道路等の周辺状況の先読みを行って車両１の走行制御を行うことが可能に設けられている。即ち、運転支援制御を行うことが可能に設けられており、この運転支援制御を行う場合には、カメラ６０やレーダー６１等で車両１が走行している道路の周辺状況の情報を取得し、取得した情報に基づいて車両１の走行制御を行う。
【００３１】
このような走行制御を行う場合において、車両１が走行している道路の周辺状況の情報を取得する場合、カメラ６０やレーダー６１等、複数の走行状況検出手段での検出結果に基づいて取得するが、これらの検出手段は、情報の検出時の状態によって信頼度が変化する場合がある。このため、実施形態に係る車両制御装置２では、車両１が走行している道路の周辺状況の情報を複数の走行状況検出手段で検出し、この検出した情報と、検出時における各検出手段の信頼度とに基づいて車両１の周辺状況を推測し、推測した結果に応じて車両１の走行制御を行う。
【００３２】
図３は、車両の走行時の環境に基づいて車両の走行制御を行う場合における概略図である。車両１が走行している道路の周辺状況の情報を取得して運転支援の走行制御を行う場合における概略について説明すると、この制御を行う場合には、周辺状況を検出する際に複数の走行状況検出手段で周辺状況を検出し、それぞれの走行状況検出手段の信頼度を判断して車両１の走行制御を行う。例えば、カメラ６０等の車両１が走行している道路の横方向の情報を検出する横方向状況検出手段である横方向認識センサ１０５での検出結果と、レーダー６１等の車両１の前後方向の情報を検出する前後方向状況検出手段である前後方向認識センサ１０６での検出結果に基づいて車両１の走行制御を行う。これらの横方向認識センサ１０５での検出結果と前後方向認識センサ１０６での検出結果とに基づいて行う車両１の走行制御について順番に説明すると、横方向認識センサ１０５では、車両１が走行をしている道路の走行可能領域をセンシングする。即ち、カメラ６０等の横方向認識センサ１０５によって、道路の幅や車線の幅をセンシングする（ステップＳＴ１０１）。
【００３３】
このように、横方向認識センサ１０５で走行可能領域を検出したら、現在の横方向認識センサ１０５の検出状態より、当該横方向認識センサ１０５で検出した情報の信頼度に応じて、検出した走行可能領域の削減量を判断する（ステップＳＴ１０２）。図４は、検出した情報の信頼度と走行可能領域の削減量との関係を示す説明図である。横方向認識センサ１０５で検出した情報の信頼度に応じて走行可能領域の削減量を判断する場合には、横方向認識センサ１０５での検出状態より、横方向認識センサ１０５で検出した情報の信頼度が低くなるに従って、横方向認識センサ１０５で検出した走行可能領域を削減する。反対に、横方向認識センサ１０５での検出状態より、横方向認識センサ１０５で検出した情報の信頼度が高い場合には、この情報の信頼度が高くなるに従って、横方向認識センサ１０５で検出した走行可能領域の削減量を低下させて、走行可能領域を維持する。
【００３４】
車両１の走行制御を行う際に用いる道路の走行可能領域である道路幅は、このように横方向認識センサ１０５で走行可能領域を検出する際における横方向認識センサ１０５で検出した情報の信頼度に基づいて確定する（ステップＳＴ１０３）。
【００３５】
また、同様に前後方向認識センサ１０６では、車両１の前後方向の道路の余裕をセンシングする（ステップＳＴ１１１）。このように、前後方向認識センサ１０６で車両１の前後方向の道路の余裕を検出したら、現在の前後方向認識センサ１０６の検出状態より、当該前後方向認識センサ１０６での検出の信頼度に応じて検出した前後方向の道路の余裕の削減量を判断する（ステップＳＴ１１２、図４参照）。即ち、前後方向認識センサ１０６での検出状態より、前後方向認識センサ１０６で検出した情報の信頼度が低くなるに従って、前後方向認識センサ１０６で検出した前後方向の道路の余裕を削減し、前後方向認識センサ１０６で検出した情報の信頼度が高くなるに従って、前後方向認識センサ１０６で検出した前後方向の道路の余裕の削減量を低下させて前後方向の道路の余裕を維持する。
【００３６】
車両１の走行制御を行う際に用いる道路の前後方向の余裕は、このように前後方向認識センサ１０６で前後方向の余裕を検出する際における前後方向認識センサ１０６で検出した情報の信頼度に基づいて確定する（ステップＳＴ１１３）。
【００３７】
なお、これらの走行可能領域を確定するまでのステップ（ステップＳＴ１０１〜ＳＴ１０３）と、前後方向の道路の余裕を確定するまでのステップ（ステップＳＴ１１１〜ＳＴ１１３）とは、並行して処理を行ってもよく、または双方のステップを順番に行ってもよい。
【００３８】
これらのように、走行可能領域と前後方向の道路の余裕とを確定したら、これらを足し合わせる（ステップＳＴ１２１）。これにより、車両１が走行している道路の幅方向と前後方向とにおいて走行可能である確実性の高い領域である走行可能領域を確定することができる。車両１の走行制御を行う際には、このように確定した走行可能領域から、所望の走行に従って適切な制御量を計算する（ステップＳＴ１２２）。
【００３９】
車両１が走行している道路の周辺状況の情報を取得して、運転支援の走行制御を行う場合は、このように行うが、次に、この制御について、より具体的に説明する。図５は、車両の走行時の環境に基づいて車両の走行制御を行う場合におけるフロー図である。これらのように、車両１の走行中に走行可能領域を算出する際には、上述したように車両１が走行している道路幅や走行中の車両１の前後方向における余裕を確定するが、これらの精度を高めるには、自らの車両１である自車が走行している状況を認識する必要がある。このため、自車が走行している道路幅や走行中の自車の前後方向における余裕を確定するために、自車が走行している位置の認識を行い、走行している位置を把握する必要がある。
【００４０】
このように、自車が走行している位置を把握するためには、カーナビゲーションシステム６５で用いられるＧＰＳによるドップラ周波数シフトから推定される速度積算を使用する（ステップＳＴ２０１）。自車が走行している位置を把握するためにＧＰＳを使用する場合には、ＧＰＳで用いられる衛星から発信される電波をカーナビゲーションシステム６５で受信する際に、衛星と自車との相対的な移動に起因するドップラ周波数シフトから推定される速度を積算する。この積算は、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する自車位置取得部８１で行う。
【００４１】
自車位置取得部８１では、このようにドップラ周波数シフトから推定される速度を積算することにより、走行中の自車の位置を把握する（ステップＳＴ２０２）。つまり、自車が走行中の場合、電波を発信する衛星と自車との相対位置が変化するが、このように相対位置が変化しながらカーナビゲーションシステム６５で電波を受信する場合、受信時の周波数は発信時の周波数から変化し、いわゆるドップラ周波数が発生する。また、このドップラ周波数は、衛星と自車との相対的な移動状態に応じて周波数がシフトする。このため、このドップラ周波数シフトから推定される速度を積算することにより、走行中の自車と電波を発信する衛星との位置関係のみでなく、相対的な移動関係も認識することができ、自車の位置の、より正確な位置の把握が可能になる。なお、本実施形態に係る車両制御装置２では、自車が走行している位置を把握する際に用いる手段の代表的なものとして、ドップラ周波数を利用した速度推定結果の積算を利用するものを説明しているが、自車が走行している位置を把握する手段は、これ以外のもの用いてもよい。自車が走行している位置を把握する手段は、何らかの軌跡を推定する手段であればよく、軌跡を推定することにより自車が走行している位置を適切に把握することができれば、その手段は問わない。
【００４２】
このように、自車位置を把握したら、次に、自車位置を高精度地図に重ね合わせる（ステップＳＴ２０３）。これにより、現在自車はどの地点をどの程度の速度でどの方向に向かって走行しているかを把握する。次に、高精度地図に重ね合わせた自車の位置が、地図上における道路からずれているか否かを判定する（ステップＳＴ２０４）。
【００４３】
この判定により、自車位置が地図上における道路からずれていると判定された場合には、ランドマークによるリセットを行う（ステップＳＴ２０５）。即ち、ドップラ周波数シフトから推定される速度を積算することにより把握した自車位置と地図上における自車の近傍のランドマークとの距離と、地図上における当該ランドマークとこのランドマークの近傍の道路との距離との差が所定の差よりも大きい場合は、把握した自車位置をリセットする。これらにより、現実の自車の位置を、高精度地図上における自車の位置として、より正確に反映し、自車位置取得部８１は、自車の正確な位置を取得する。
【００４４】
これに対し、高精度地図に重ね合わせた自車の位置が、地図上における道路からずれていないと判定された場合には、次に、前後左右走行可能領域を把握する（ステップＳＴ２０６）。つまり、現在自車が走行中の道路における自車の前後方向及び左右方向の走行可能領域を、地図上における自車の位置と、自車の周囲の道路の状態より、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する走行可能領域導出部８２によって導出し、このようにＧＰＳを用いて割り出した自車の位置より導出した走行可能領域を、前後左右走行可能領域として走行可能領域導出部８２で把握する。
【００４５】
また、このようにドップラ周波数シフトから推定される速度積算を行うことによって前後左右走行可能領域を導出する際には、ＧＰＳを用いて自車の位置を割り出した際における情報の信頼度も把握する（ステップＳＴ２０７）。この情報の信頼度の把握は、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する信頼度判断部８３で信頼度を判断し、把握する。即ち、信頼度判断部８３は、ドップラ周波数シフトから推定される速度積算を行うことによって前後左右走行可能領域を導出する際における信頼度を、ＧＰＳの状態に応じて判断して把握する。
【００４６】
次に、走行可能領域導出部８２によって把握した車両１の現在の前後左右走行可能領域の削減量を判断する（ステップＳＴ２０８、図４参照）。つまり、走行可能領域導出部８２によって把握した現在の前後左右走行可能領域と、信頼度判断部８３で把握した前後左右走行可能領域を導出した際における情報の信頼度とより、前後左右走行可能領域を導出した際における情報の信頼度が低くなるに従って、カーナビゲーションシステム６５を用いて把握した前後左右走行可能領域の削減量を増加させる、反対に、前後左右走行可能領域を導出した際における情報の信頼度が高くなるに従って、前後左右走行可能領域の削減量を低下させる。
【００４７】
このように、車両１の走行制御を行う際に用いる前後左右走行可能領域（Ｌａｔｇｐｓ、Ｌｏｎｇｇｐｓ）は、ＧＰＳの状態に応じて判断した、前後左右走行可能領域を導出する際における情報の信頼度に基づいて確定する（ステップＳＴ２０９）。
【００４８】
また、自車の位置を把握し、高精度地図と重ね合わせることにより、このように現在走行している自車の地図上における位置での走行可能な領域を確定することができるが、車両１の走行制御時には、さらに、車両１の左右方向や前後方向の余裕等の実際の周囲の状況に基づいて走行可能領域を導出する。このように、車両１の左右方向や前後方向の余裕等に基づいて走行可能領域を導出する場合には、車両１の周囲の状況を直接検出することができる検出手段を用いて周囲の状況を検出し、走行可能領域を導出する。
【００４９】
このうち、車両１の左右方向の状態を検出する検出手段としては、横方向認識センサ１０５の一例であるカメラ６０を白線認識カメラとして使用し、カメラ６０を用いて道路上の白線を認識する（ステップＳＴ２１１）。つまり、カメラ６０で車両１が走行している道路における車両１の前方周辺を撮影し、道路上にペイントされている白線を認識する。この認識は、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する白線認識部８５で行う。即ち、白線認識部８５は、カメラ６０で撮影した画像を取得し、この画像中の白線を認識することにより、道路上の白線を認識する。
【００５０】
次に、白線認識部８５で認識した白線に基づいて、走行可能領域導出部８２で左右方向走行可能領域を把握する（ステップＳＴ２１２）。走行可能領域導出部８２では、白線認識部８５で認識した白線の位置に基づいて、現在車両１が走行している道路における道路の幅を把握する。即ち、走行可能領域導出部８２は、白線認識部８５で認識した白線に基づいて、車両１の進行方向における左右方向に位置する白線同士の間隔、または白線と路肩との間隔を、現在車両１が走行している車線の幅として算出し、この車線の幅を、左右方向走行可能領域として導出し、把握する。
【００５１】
また、このように白線認識部８５で認識した白線に基づいて左右方向走行可能領域を把握する際には、カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を把握する際における情報の信頼度も、信頼度判断部８３によって把握する（ステップＳＴ２１３）。信頼度判断部８３は、車両１の進行方向における左右方向、或いは走行中の道路の幅方向における走行可能領域である左右方向走行可能領域を導出する際における情報の信頼度を、カメラ６０で撮影した画像に応じて判断し、把握する。
【００５２】
次に、走行可能領域導出部８２で車線の幅に基づいて把握した車両１の現在の左右方向走行可能領域の削減量を判断する（ステップＳＴ２１４、図４参照）。つまり、車線の幅に基づいて走行可能領域導出部８２によって把握した現在の左右方向走行可能領域と、カメラ６０で撮影した画像に基づいて信頼度判断部８３で判断した左右方向走行可能領域を導出する際における情報の信頼度とより、この信頼度が低くなるに従って、走行可能領域導出部８２は左右方向走行可能領域の削減量を増加させる。反対に、走行可能領域導出部８２は、この情報の信頼度が高くなるに従って、左右方向走行可能領域の削減量を低下させる。
【００５３】
走行可能領域導出部８２は、このように白線認識カメラとして用いられるカメラ６０で撮影した画像に基づいて導出した左右方向走行可能領域（Ｌａｔｃｍｒ）を、カメラ６０で撮影した画像に応じて判断した、左右方向走行可能領域の情報の信頼度に基づいて確定する（ステップＳＴ２１５）。
【００５４】
また、車両１の前後方向の余裕を検出する検出手段としては、レーザーを用いて車両１の周囲の状態の認識が可能なレーザーレーダーとして用いられるレーダー６１を、前後方向認識センサ１０６の一例として使用する（ステップＳＴ２２１）。つまり、レーダー６１は、レーザーを所定の方向に照射し、この照射したレーザーが他の車両等に当たって反射した際における反射レーザーを受けることにより、自車の前後方向の障害物等を検出する。この検出結果は、運転計画生成ＥＣＵ８０が有するレーダー検出取得部８６に伝達され、レーダー検出取得部８６で取得する。即ち、レーダー検出取得部８６は、レーダー６１での検出結果を取得することにより、自車の前方を走行する他の車両の存在を認識するなど、自車の周囲の状況を認識する。
【００５５】
次に、レーダー６１での検出結果をレーダー検出取得部８６で取得することにより認識した自車の周囲の状況に基づいて、走行可能領域導出部８２で前後方向道路余裕を把握する（ステップＳＴ２２２）。走行可能領域導出部８２では、レーダー検出取得部８６で認識した自車の周囲の状況に基づいて、現在の自車の前後方向の余裕を導出し、把握する。即ち、走行可能領域導出部８２は、レーダー検出取得部８６で認識した自車の周囲の状況、具体的には、主に車両１の進行方向における前方の状況に基づいて自車と他の車両等との距離を算出し、この算出した距離を前後方向の道路の余裕として導出して把握する。
【００５６】
また、このようにレーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を把握する際には、レーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を把握する際における情報の信頼度も、信頼度判断部８３によって判断し、把握する（ステップＳＴ２２３）。信頼度判断部８３は、車両１の前後方向における道路の余裕を導出する際における情報の信頼度を、レーダー６１での検出結果に応じて判断して把握する。
【００５７】
次に、走行可能領域導出部８２でレーダー６１での検出結果に基づいて把握した車両１の前後方向における道路の余裕の削減量を判断する（ステップＳＴ２２４、図４参照）。つまり、レーダー６１での検出結果に基づいて走行可能領域導出部８２によって把握した現在の前後方向道路余裕と、レーダー６１での検出結果に基づいて信頼度判断部８３で判断した前後方向道路余裕を導出する際における情報の信頼度とより、この信頼度が低くなるに従って、走行可能領域導出部８２は前後方向道路余裕の削減量を増加させる。反対に、走行可能領域導出部８２は、この情報の信頼度が高くなるに従って、前後方向道路余裕の削減量を低下させる。
【００５８】
走行可能領域導出部８２は、このようにレーダー６１での検出結果に基づいて導出した前後方向道路余裕（Ｌｏｎｇｒｄｒ）を、レーダー６１での検出結果に応じて判断した、前後方向道路余裕の情報の信頼度に基づいて確定する（ステップＳＴ２２５）。
【００５９】
なお、これらの前後左右走行可能領域を確定するまでのステップ（ステップＳＴ２０１〜ＳＴ２０９）と、左右方向走行可能領域を確定するまでのステップ（ステップＳＴ２１１〜ＳＴ２１５）と、前後方向道路余裕を確定するまでのステップ（ステップＳＴ２２１〜ＳＴ２２５）とは、並行して処理を行ってもよく、またはそれぞれのステップを順番に行ってもよい。
【００６０】
これらのように、カーナビゲーションシステム６５やカメラ６０、レーダー６１を用いて前後左右走行可能領域（Ｌａｔｇｐｓ、Ｌｏｎｇｇｐｓ）、左右方向走行可能領域（Ｌａｔｃｍｒ）、前後方向道路余裕（Ｌｏｎｇｒｄｒ）を導出した走行可能領域導出部８２は、さらに、これらを用いて走行可能領域を確定する（ステップＳＴ２３１）。これら各走行可能な領域を導出した走行可能領域導出部８２は、車両１の走行時における前後方向と左右方向のそれぞれの走行可能領域のうち、値が小さい走行可能領域を、それぞれの方向における走行可能領域として確定する。
【００６１】
詳しくは、走行可能領域導出部８２は、カーナビゲーションシステム６５を用いて導出した前後方向走行可能領域Ｌｏｎｇｇｐｓと、レーダー６１での検出結果に基づいて導出した前後方向道路余裕Ｌｏｎｇｒｄｒとを比較して、小さい方を前後方向の走行可能領域として確定する。同様に、走行可能領域導出部８２は、カーナビゲーションシステム６５を用いて導出した左右方向走行可能領域Ｌａｔｇｐｓと、カメラ６０で撮影した画像に基づいて導出した左右方向走行可能領域Ｌａｔｃｍｒとを比較して、小さい方を左右方向の走行可能領域として確定する。つまり、走行可能領域導出部８２は、前後方向の走行可能領域は、｛前後方向＝ＭＩＮ（Ｌｏｎｇｇｐｓ，Ｌｏｎｇｒｄｒ）｝で導出することにより確定し、左右方向の走行可能領域は、｛左右方向＝ＭＩＮ（Ｌａｔｇｐｓ，Ｌａｔｃｍｒ）｝で導出することにより確定する。
【００６２】
次に、将来走行予定経路を確定する（ステップＳＴ２３２）。この将来走行予定経路は、カーナビゲーションシステム６５に入力された車両１の目的地に向かう経路や、運転者の運転操作に基づいて、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する走行経路算出部９０によって、現在から所定の時間が経過するまでの間の車両１の走行予定経路を導出し、確定する。
【００６３】
次に、走行可能領域を平面上でタイヤ摩擦円のμに置き換える（ステップＳＴ２３３）。この置き換えは、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する上限値調節部９８で行う。上限値調節部９８は、走行可能領域導出部８２で導出して確定した走行可能領域を、前後左右の方向における車輪５の摩擦力の合力の限界を示す円であるタイヤ摩擦円のμに置き換えることにより、タイヤ摩擦円を用いて示されるタイヤ発生力に、走行可能領域の状態を反映させる。これにより、車両１の走行制御を行う際において制御の上限を定める際の基準となるタイヤ発生力の大きさを、確定した走行可能領域に応じて調節する。例えば、前後方向の走行可能領域に余裕があり、左右方向の走行可能領域には余裕があまり無い場合には、横方向のタイヤ摩擦円のμを小さくし、車両１の走行制御を行う際に、車両１の横方向に発生する力の割合が小さくなるようにタイヤ発生力を示すタイヤ摩擦円を調節する。
【００６４】
次に、軌跡生成最適化アルゴリズムにより走行経路の計算を行う（ステップＳＴ２３４）。この計算は、走行経路算出部９０で行う。走行経路算出部９０は、車両１の走行制御を行う場合において、走行軌跡を算出するための手法として予め設定されて運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている軌跡生成最適化アルゴリズムに、上限値調節部９８で設定したタイヤ発生力を当てはめることにより、走行経路を計算する。
【００６５】
次に、理想走行計画を算出する（ステップＳＴ２３５）。この理想走行計画は、車両１の走行制御を行う際における理想的な走行計画として走行経路算出部９０で算出する。走行経路算出部９０は、当該走行経路算出部９０で確定した将来走行予定経路に、軌跡生成最適化アルゴリズムを用いて計算した走行経路を当てはめ、双方を足し合わせることにより算出する。これにより、走行経路算出部９０は、タイヤ発生力を含めて理想走行計画を算出することになるので、前後方向や左右方向の走行可能領域に応じて理想走行計画を算出することになり、換言すると、走行可能領域を導出する際における情報の信頼度に応じて、理想走行計画を算出する。
【００６６】
次に、理想走行計画に従った車両運転の制御を実行する（ステップＳＴ２３６）。この運転制御は、運動制御ＥＣＵ７０で行う。運動制御ＥＣＵ７０は、エンジン１２等、車両１を走行させる際における各アクチュエータを、当該運動制御ＥＣＵ７０に備えられるエンジン制御部７１やブレーキ制御部７２等の各制御部で制御することにより、走行経路算出部９０で算出した理想走行計画に従った走行制御を実行する。これにより車両１は、理想走行計画に沿った走行をする。
【００６７】
実施形態に係る車両制御装置２で運転支援制御を行う場合において走行可能領域を導出する際には、上述したように走行可能領域の導出に用いる各走行状況検出手段を用いて、車両１の周辺の状況を検出した際における情報の信頼度に応じて走行可能領域を削減するが、次に、このように各走行状況検出手段を用いて走行可能領域を導出する際における情報の信頼度の求め方について説明する。図６−１〜図６−４は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における信頼度の説明図である。走行可能領域を導出する際に、ドップラ周波数シフトから推定される速度積算によるＧＰＳ速度の推定精度を判定し、導出した情報の信頼度を判定する場合には、ＧＰＳに用いられる衛星の状態に応じて信頼度を判定する。例えば、図６−１に示すように、可視衛星数によって信頼度を変化させることにより判定する。つまり、ＧＰＳに用いられる衛星は、地球上のどの位置でもいずれかの衛星が視認できるように地球上の全範囲の上空に位置しているが、地上から見える範囲に位置する衛星である可視衛星の数は、地上の地点によって異なっている。また、ＧＰＳを用いて車両１の速度を推定する際の精度は、可視衛星の数が多くなるに従って、速度の推定精度が高くなる傾向にある。このため、可視衛星数によって信頼度を変化させる場合には、可視衛星数が多くなるに従って信頼度を高くし、可視衛星数が少なくなるに従って信頼度を低くして信頼度を判定する。
【００６８】
また、このＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における情報の信頼度は、衛星情報によって判定してもよい。つまり、可視衛星であっても一定の仰角以下の衛星やＳ／Ｎが低い衛星は、衛星から送信される電波が反射や回折の影響を受けている可能性があり、このような衛星では、速度推定精度が劣化している可能性がある。このため、例えば、図６−２に示すように、可視衛星に含まれる一定仰角以下の衛星数が多くなるに従って信頼度を低くし、一定仰角以下の衛星数が少なくなるに従って信頼度を高くして信頼度を判定する。同様に、図６−３に示すように、一定のＳ／Ｎ以下の衛星数が多くなるに従って信頼度を低くし、一定のＳ／Ｎ以下の衛星数が少なくなるに従って信頼度を高くして信頼度を判定する。
【００６９】
また、このＧＰＳを用いて走行可能領域を導出する際における情報の信頼度は、推定速度と相対速度の残差によって判定してもよい。例えば、可視衛星数が５個以上あった場合、速度推定結果と衛星との相対速度の残差を算出し、その残差に応じて信頼度を判定してもよい。
【００７０】
ここで、この残差の算出方法について説明すると、自車のおよその位置から、自車を中心とした衛星の視線方向を計算することができるため、この自車を中心とする絶対座標系で算出した自車速度を視線方向成分に変換することにより、自車〜衛星方向への自車速度を算出し、これをＶｖｉとする。
【００７１】
また、衛星の速度はケプラーの法則によって決定でき、自車との視線方向は上記の通り計算できるため、衛星速度を視線方向成分に変換することにより、自車〜衛星方向への衛星速度を算出し、これをＶｓｉとする。
【００７２】
また、車両１に搭載されるカーナビゲーションシステム６５が有するＧＰＳ受信機（図示省略）から得られる観測値として、ドップラ周波数シフト量があるが、このドップラ周波数シフト量は自車と衛星方向の相対速度に換算でき、これをＶｖ２ｓｉとする。
【００７３】
また、ＧＰＳを用いて自車位置を算出する場合は、ＧＰＳで用いられる時刻を重要な要素として算出するが、受信機で使用される時計誤差の変動であるクロックバイアスドリフトを推定し、この推定したクロックバイアスドリフトをＣｂｖとすると、上記の各速度（Ｖｖｉ、Ｖｓｉ、Ｖｖ２ｓｉ）に誤差がない場合には、これらの関係は（Ｖｖ２ｓｉ＝Ｖｓｉ−Ｖｖｉ＋Ｃｖｂ）で示すことができる。さらに、この関係式の右辺を推定値としてＶｖ２ｓｉ＿ｅｓｔとすると、全衛星の（｜Ｖｖ２ｓｉ＝Ｖｖ２ｓｉ＿ｅｓｔ｜）の総和が少ない場合には、推定値の信頼度が高いと考えられる。反対に、この総和が大きい場合には、全体的に誤差が大きく、推定値の信頼度は低いと考えられる。
【００７４】
これらのように、推定した自車速度と衛星速度から算出される自車と衛星との間の相対速度と、ドップラ周波数シフト量から換算され、自車と衛星との間の相対速度を示す観測値との差を算出し、この残差が大きい場合は、ＧＰＳを用いて走行可能領域を導出した際における情報の信頼度は低いと判定することができる。このため、可視衛星の数が５個以上ある場合には、この残差を算出し、図６−４に示すように、算出した残差が小さくなるに従って情報の信頼度を高く判定し、残差が大きくなるに従って情報の信頼度を低く判定する。
【００７５】
なお、走行可能領域を導出する際に、ＧＰＳに用いられる衛星の状態に応じて情報の信頼度を判定する場合には、上述した各判定方法を単体で判定してもよく、また、各判定方法を組み合わせて判定してもよい。複数の判定方法を組み合わせて判定することにより、信頼度を判定する際における精度を、より高くすることができる。
【００７６】
次に、カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を導出する際における情報の信頼度の判定方法について説明する。カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を導出する場合は、撮影した画像に基づいて車両１の運動状態を推定したり車両１の姿勢を推定したりし、信頼度を判定する場合には、この推定結果のそれぞれについて信頼度を判定するが、まず、車両１の運動状態を推定した場合における情報の信頼度の判定について説明する。
【００７７】
カメラ６０で撮影した画像に基づいて行う車両１の運動状態の推定について説明すると、運動状態を推定する場合は、まず、撮影した画像中の特徴点を抽出し、抽出した特徴点を時系列で追跡する。この特徴点としては、例えば道路上の白線の輪郭上に位置する点や、道路標識等の設置物における特徴となる部分の点、さらに、他の交通機関における特徴となる部分の点等を、特徴点として抽出することができる。次に、追跡した複数の特徴点の角度変化と並進移動量を、カメラ６０で撮影される部分はどのように変化しているかを推定する際における基準となる推定パラメータとし、このうち、時系列間の照合度が高いパラメータを推定値とする。
【００７８】
ここで、この場合の照合度について説明すると、カメラ６０の撮影方向に位置する静止物は、自車の運動に応じてカメラ６０との相対的な位置関係が変化するため、この静止物上における特徴点は、自車の運動に従って画像中の投影位置が決定される。このため、画像を撮影した時間ｔ１と、ｔ１から所定の時間が経過した後に画像を撮影した時間ｔ２との双方の時間で撮影した画像を比較した場合において、画像中に静止物が撮影されている場合は、この静止物上の全ての特徴点が同じ運動に従って、ｔ１の画像中からｔ２の画像上に変換される。これにより、車両１の運動は、特徴点を追跡することにより推定することができる。
【００７９】
しかし、このように所定の時間が経過した場合における画像同士を比較することにより画像中の特徴点の変化を追跡した場合に、追跡結果が間違えている場合は、運動の推定精度に影響する。車両１の運動を推定した際における推定結果を間違えた場合、その後に画像の特徴点を追跡した場合に、一部の特徴点は推定結果に従い、他の一部の特徴点は推定結果と異なった結果となる場合がある。照合度が高いということは、時系列間で特徴点を追跡した場合に、運動推定結果に従う特徴点の数が多い、ということを示している。
【００８０】
これらのため、カメラ６０で撮影した画像に基づいた情報の信頼度を判定する際において、特徴点の角度変化や並進移動量を、車両１の左右方向走行可能領域を導出する際に用いる車両１の走行状態の推定値とする場合には、撮影した画像の特徴点を時系列的に追跡した場合における特徴点の角度変化や並進移動量を推定パラメータとして追跡した際に、運動推定結果に従う特徴点の数が多いパラメータを、推定値として使用する。
【００８１】
また、カメラ６０で撮影した画像中に移動物などが存在する場合、車両１の走行状態を推定する際における推定精度が低下する可能性があり、この場合において特徴点を追跡した場合、推定したパラメータと合わない追跡結果の割合が増加する。このように、特徴点を追跡した場合において、推定したパラメータと合わない追跡結果の割合が大きい場合は推定値の信頼度を低くし、多くの追跡結果が推定したパラメータに合致する場合は推定値の信頼度を高くする。即ち、カメラ６０で撮影した画像中の特徴点を追跡した場合に、この追跡した特徴点の変化が、推定した車両１の運動による特徴点の変化と合致する割合が高くなるに従って、推定値の信頼度を高くする。
【００８２】
次に、カメラ６０で撮影した画像に基づいて車両１の姿勢を推定した場合における情報の信頼度の判定について説明する。カメラ６０で撮影した画像に基づいて行う車両１の姿勢の推定について説明すると、車両１の姿勢を推定する場合は、撮影した画像中の道路の白線に対するヨー角やピッチ角を算出する。例えば、撮影した画像中の白線の輪郭をエッジとし、このエッジの方向をハフ変換などで算出し、エッジの方向に対するカメラ６０の光軸の方向を算出することにより、白線に対するヨー角やピッチ角を算出する。この場合、ヨー角やピッチ角は、画像中の白線のエッジより算出される白線の幅の変化の度合いや白線間の距離の変化の度合いよりピッチ角を算出し、白線の角度やエッジ方向の延長によって得られる消失点の位置よりヨー角を算出する。
【００８３】
車両１の姿勢は、このように撮影した画像中のエッジに基づいて推定することができるが、エッジに基づいて車両１の姿勢を推定する場合、車両１の近傍に位置する被写体のエッジが多く用いられる場合は推定の精度が高くなる一方、遠方の被写体のエッジが多く用いられる場合は推定の精度が劣化する可能性がある。このため、エッジの方向をハフ変換で算出した場合におけるハフ変換の投票結果において、近傍点の投票数が多い場合は、算出した情報の信頼度を高くし、遠方点の投票数が多い場合は、算出した情報の信頼度を低くする。
【００８４】
また、このようにエッジの方向をハフ変換で算出することにより車両１の姿勢を推定する場合には、投票数が少ない場合には信頼度を低くする。例えば、撮影した画像中のエッジを算出する際に、白線以外の間違ったエッジを採用している場合は、ハフ変換の投票数が少なくなる場合がある。このため、ハフ変換の投票数が一定以下になる場合は、算出した情報、即ち、推定した車両１の姿勢の情報の信頼度を低くする。
【００８５】
なお、カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を導出した際に、情報の信頼度を判定する場合には、運動状態を推定した場合の判定方法や、車両１の姿勢を推定した場合の判定方法を単体で用いて判定してもよく、また、それぞれの判定方法を組み合わせて判定してもよい。それぞれの判定方法を組み合わせて判定した場合には、信頼度を判定する際における精度を、より高くすることができる。
【００８６】
次に、レーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を導出する際における情報の信頼度の判定方法について説明する。レーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を導出する場合も、カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を導出する場合と同様に、車両１の運動状態を推定したり車両１の姿勢を推定したりし、それぞれについて信頼度を判定する。まず、以下に、レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の運動状態を推定した場合における信頼度の判定について説明する。
【００８７】
レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の運動状態を推定する場合は、カメラ６０で撮影した画像に基づいて左右方向走行可能領域を導出する場合と同様に、角度変化や並進移動量を推定パラメータとするが、運動状態を推定するために検出結果を時系列で照合した場合に、時系列間の照合時の照合度が低い可能性がある。つまり、距離和が大きい可能性がある。このため、時系列間の反射点距離差分の和に応じて、その時の信頼度を評価する。
【００８８】
ここで、反射点距離差分の和について説明する。まず、レーダー６１で車両１の外部の状態を検出する場合には、レーザーを発射するレーダー６１の発射点を原点として考えると、レーダー６１で検出する際における検出対象の反射点は、原点を中心に扇状に配置されていることになる。また、レーダー６１での検出時の時刻ｔ１における各反射点までの距離をＲｉ（ｔ１）とし、時刻ｔ２における各反射点までの距離をＲｉ（ｔ２）とする。このように定めた場合に、自車位置の変化量が並進Ｔ、方向の変化量が回転Ｒで、時刻ｔ１と時刻ｔ２間に車両１の状態が変化した場合、時刻ｔ２におけるＲｉ（ｔ２）は、Ｒ（Ｒｉ（ｔ１）＋Ｔ）と表すことができる。
【００８９】
車両１の運動状態が正しく推定されている場合、同じ方向、或いは同じ角度において予想されるＲ（Ｒｉ（ｔ１）＋Ｔ）と、実際に計測されたＲｉ（ｔ２）は同一の値になるが、誤差がある場合は差分が生じる。即ち、反射点距離差分の和は、車両１の運動状態を推定することにより予想された反射点までの距離と、計測された反射点までの距離の差分を算出し、この差分を、計測点の数分算出する。反射点距離差分の和は、この計測点の数分の差分の和を反射点距離差分の和として取得する。
【００９０】
レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の運動状態を推定する場合は、このように算出する反射点距離差分の和が大きくなるに従って推定値の信頼度を低くし、反射点距離差分の和が小さくなるに従って推定値の信頼度を高くする。
【００９１】
図７は、レーダーでの検出結果に基づいて車両の運動状態を推定する場合における処理手順を示すフロー図である。次に、レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の運動状態を推定する場合、即ち、レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の角度変化や並進移動量を推定する場合における処理手順について説明する。
【００９２】
レーダー６１での検出結果に基づいて角度変化や並進移動量を推定する場合は、まず、これらのパラメータの初期値を設定する（ステップＳＴ３０１）。このパラメータの設定は、運転計画生成ＥＣＵ８０が有する走行可能領域導出部８２で行う。走行可能領域導出部８２は、角度変化や並進移動量を推定する際におけるこれらのパラメータの初期値を設定する。この初期値は、通常は車両１が停車している状態である０が使用される。
【００９３】
次に、時系列間の反射点間の距離を算出する（ステップＳＴ３０２）。この時系列間の反射点間の距離は、レーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果に基づいて走行可能領域導出部８２で算出する。即ち、走行可能領域導出部８２は、レーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果を継続的に、または所定の時間間隔で取得し、各反射点の所定の時系列間における変化を、距離として算出する。
【００９４】
次に、反射点距離差分の和を算出する（ステップＳＴ３０３）。この反射点距離差分の和は、レーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果に基づいて走行可能領域導出部８２で算出する。即ち、走行可能領域導出部８２で、レーダー６１での検出結果に基づいて上述した反射点距離差分の和を求める演算を行い、反射点距離差分の和を算出する。
【００９５】
次に、Ｓｕｍｉ＜ｍｉｎＳｕｍであるか否かを判定する（ステップＳＴ３０４）。つまり、この車両１の角度変化や並進移動量を推定する処理手順での、今回の処理のループにおいて算出した反射点距離差分の和Ｓｕｍｉが、現在の反射点距離差分の和の最小値ｍｉｎＳｕｍよりも小さいか否かを、走行可能領域導出部８２で判定する。
【００９６】
走行可能領域導出部８２での判定により、Ｓｕｍｉ＜ｍｉｎＳｕｍではないと判定された場合、つまり、算出した反射点距離差分の和Ｓｕｍｉが、現在の反射点距離差分の和の最小値ｍｉｎＳｕｍ以上であると判定された場合には、最小値及びパラメータを保持する（ステップＳＴ３０５）。つまり、算出した反射点距離差分の和が、現在の反射点距離差分の和の最小値以上であると判定された場合には、現在の反射点距離差分の和の最小値を保持し、さらに、角度変化や並進移動量のパラメータを保持する。
【００９７】
これに対し、走行可能領域導出部８２での判定により、Ｓｕｍｉ＜ｍｉｎＳｕｍであると判定された場合、つまり、算出した反射点距離差分の和Ｓｕｍｉが、現在の反射点距離差分の和の最小値ｍｉｎＳｕｍより小さいと判定された場合には、反射点距離差分の和の最小値を更新し、パラメータを更新する（ステップＳＴ３０６）。つまり、ｍｉｎＳｕｍ＝Ｓｕｍｉを演算して、反射点距離差分の和の最小値ｍｉｎＳｕｍを、今回の処理のループにおいて算出した反射点距離差分の和Ｓｕｍｉの値に更新する。また、角度変化や並進移動量を示すパラメータの一例としてφ、ψ、θを用いている場合に、現在のパラメータをφ、ψ、θとし、今回のループにおけるパラメータをそれぞれφｉ、ψｉ、θｉとした場合に、（φ、ψ、θ）＝（φｉ、ψｉ、θｉ）を演算する。これによりパラメータを更新する。
【００９８】
反射点距離差分の和の最小値及びパラメータを保持した場合（ステップＳＴ３０５）、または、これらを更新した場合（ステップＳＴ３０６）は、次に、ｉ＜Ｎであるか否かを判定する（ステップＳＴ３０７）。この判定は、走行可能領域導出部８２で行う。車両１の運動状態をレーダー６１での検出結果に基づいて推定する場合には、時系列間の検出結果の変化より、角度変化や並進移動量を推定するため、反射点の検出を複数回行うが、走行可能領域導出部８２でのこの判定に用いるＮは、車両１の角度変化や並進移動量の推定時に反射点の検出を行うのに必要な回数になっている。このＮは、予め設定され、運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている。
【００９９】
また、走行可能領域導出部８２でのこの判定に用いるｉは、今回の処理のループを示す値になっており、つまり、反射点を複数回検出することにより車両１の角度変化や並進移動量を推定する処理手順において、反射点を検出した回数を示す値になっている。走行可能領域導出部８２は、ｉ＜Ｎであるか否かを判定することにより、反射点を検出する回数が、車両１の角度変化や並進移動量を判定するのに必要な回数になったか否かを判定する。
【０１００】
走行可能領域導出部８２での判定により、ｉ＜Ｎではないと判定された場合、即ち、ｉ≧Ｎであると判定された場合には、信頼度を算出する（ステップＳＴ３０８）。ｉ≧Ｎであると判定され、反射点を検出する回数が、車両１の角度変化や並進移動量を推定するのに必要な回数に到達したと判定された場合には、この推定自体は終了させることができるため、走行可能領域導出部８２は、次に、この推定を行った際の推定値の信頼度を算出する。信頼度の算出は、｛１／（α×反射点距離差分の和の最小値）｝を演算することにより算出する。なお、この演算で使用するαは、信頼度を算出する際に用いる所定の係数になっており、予め運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている。この演算を行うことにより、角度変化や並進移動量の推定後に、さらにこれらの推定値の信頼度の算出を行ったら、この処理手順から抜け出る。
【０１０１】
これに対し、走行可能領域導出部８２での判定により、ｉ＜Ｎであると判定された場合には、パラメータを更新する（ステップＳＴ３０９）。つまり、今回の処理のループで算出した時系列間の反射点間の距離（ステップＳＴ３０２）や、反射点距離差分の和（ステップＳＴ３０３）に基づいて、角度変化や並進移動量を推定する際のパラメータを走行可能領域導出部８２で更新する。パラメータを更新したら、再び時系列間の反射点間の距離を算出する処理（ステップＳＴ３０２）に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０１０２】
次に、レーダー６１での検出結果に基づいて車両１の姿勢を推定した場合における情報の信頼度の判定について説明する。レーダー６１での検出結果に基づいて行う車両１の姿勢の推定について説明すると、レーダー６１での検出結果に基づいて姿勢を推定する場合には、例えば、ハフ変換などで反射点の連続する方向を算出することにより、反射点の方向と自車の方向との相対関係を判断し、姿勢を推定する。つまり、レーダー６１の取り付け角度は予めわかっており、車両１におけるレーダー６１での検出方向は予めわかっているので、反射点の連続する方向を算出し、この反射点の連続する方向と、レーダー６１の検出方向との相対関係より、車両１の姿勢を推定する。
【０１０３】
具体的には、レーダー６１で検出する際における反射点として、車両１が走行している道路の縁石を反射点として設定し、レーダー６１で検出した反射点の検出結果は、レーダー検出取得部８６で取得する。レーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果は、走行可能領域導出部８２に伝達され、走行可能領域導出部８２でハフ変換を行うことによって、縁石の反射点が連続する方向を算出する。このように、縁石の反射点が連続する方向を算出することにより、縁石とレーダー６１との相対的な位置関係を推定することができるので、縁石方向に対する自車の方向を推定することができる。
【０１０４】
ここで、レーダー６１は相対的な位置関係を測るものであるため、レーダー６１を使用して車両１の姿勢を推定する場合には、縁石等に対する姿勢を推定することを想定している。このため、レーダー６１で縁石等の道路端の反射点を検出する際に、検出する方向にミスがある場合には、レーダー６１による姿勢の推定に大きな誤差が発生する。即ち、レーダー６１での検出時に反射点から得られる主な方向が、道路端を示すものではない場合は、姿勢の推定誤差が大きくなる。従って、ハフ変換によって縁石の反射点が連続する方向を算出する際には、ハフ変換の投票数に応じて、推定した姿勢の信頼度を評価する。つまり、ハフ変換を行った際に縁石の方向への投票数が多くなるに従って、算出した情報の信頼度を高くする判定を行い、投票数が少なくなるに従って、算出した情報の信頼度を低くする判定を行う。
【０１０５】
なお、レーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を導出した際に、情報の信頼度を判定する場合には、運動状態を推定した場合の判定方法や、車両１の姿勢を推定した場合の判定方法を単体で用いて判定してもよく、また、それぞれの判定方法を組み合わせて判定してもよい。それぞれの判定方法を組み合わせて判定した場合には、信頼度を判定する際における精度を、より高くすることができる。
【０１０６】
次に、走行可能領域導出部８２で導出した走行可能領域をタイヤ摩擦円のμに置き換える手法について説明する。図８は、タイヤ摩擦円のベースモデルを示す概略図である。まず、基本となるタイヤ摩擦円について説明すると、車輪５は摩擦力によって路面に接地しているため、車両１の走行時に、加減速を行ったりコーナリングを行ったりした場合には、車輪５における接地部分、即ち、タイヤの接地部分には、車両１の走行状態に応じて路面との間で様々な方向の力が発生する。このようにタイヤと路面との間で発生する力は、タイヤと路面との間の摩擦力に依存しており、この摩擦力の範囲内で、車両１の走行状態に応じて様々な方向に発生可能になっている。つまり、タイヤと路面との間で、摩擦力によって一方向に大きな力が発生した場合には、摩擦力によって他の方向に発生可能な力が低下する。
【０１０７】
このため、タイヤと路面との間の摩擦力によって発生可能な力であるタイヤ発生力１１２の最大値は、車両１の横方向に発生する力と前後方向に発生する力との合力の最大値が、摩擦力の最大値により決定される。このように、タイヤと路面との間の摩擦力によって決定されるタイヤ発生力１１２の最大値が決定される合力の最大値は、図８に示すように円形のタイヤ摩擦円１１１によって表すことができ、通常の走行時には、タイヤ発生力１１２の最大値は、タイヤ摩擦円１１１と一致する。
【０１０８】
図９は、タイヤ発生力の横方向の限界を小さくする場合の説明図である。走行可能領域導出部８２で走行可能領域を導出して確定した場合、この確定した走行可能領域を上限値調節部９８でタイヤ摩擦円１１１のμに置き換えるが、例えば、前後方向の走行可能領域の余裕に対して、左右方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、横方向のタイヤ発生力１１２の最大値を小さくする。つまり、通常の走行時にタイヤ摩擦円１１１と一致するタイヤ発生力１１２のうち、横方向のタイヤ発生力Ｇｙの一方向の最大値を１とし、反対方向の最大値を−１とし、前後方向のタイヤ発生力Ｇｘの一方向の最大値を１とし、反対方向の最大値を−１とした場合に、左右方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、横方向のタイヤ発生力Ｇｙの最大値の絶対値を１未満にする。
【０１０９】
なお、この場合に、前後方向のタイヤ発生力Ｇｘは通常の走行時におけるタイヤ発生力１１２から変化させないとすると、前後方向のタイヤ発生力Ｇｘは、通常の走行時と同様にタイヤ摩擦円１１１の前後方向の最大値と一致させ、最大値の絶対値を１にする。確定した走行可能領域の左右方向の余裕が小さい場合には、このように、走行制御上における横方向のタイヤ発生力Ｇｙの最大値の絶対値が、通常の走行時における横方向のタイヤ発生力Ｇｙの最大値の絶対値よりも小さくなるように、上限値調節部９８で調節する。
【０１１０】
図１０は、タイヤ発生力の横方向の限界を小さくした場合の走行制御を示す説明図である。車両１の走行制御を行う場合には、このように上限値調節部９８で調節した走行制御上におけるタイヤ発生力１１２の最大値の範囲内で制御を行う。このため、上限値調節部９８で横方向のタイヤ発生力Ｇｙの最大値の絶対値を小さくした場合には、前後方向のタイヤ発生力１１２に重点を置き、車両１の走行制御は制動側に重点を置いて制御を行う。
【０１１１】
つまり、走行可能領域導出部８２は、白線認識部８５で認識した道路の白線に基づいて左右方向走行可能領域を導出するが、この左右方向走行可能領域を導出する際における情報の信頼度が低い場合には、左右方向走行可能領域を小さくする。このため、走行可能領域の導出時の信頼度を判定した後の制御上の道路の形状である信頼度判定後道路形状１１６は、幅が実際の道路１１５の幅よりも狭くなり、車両１の幅方向の余裕が少なくなるため、車両１の走行制御を行う場合には、操舵側の制御量を低減し、制動側に重点を置いて走行制御を行う。即ち、この場合における走行計画１１８は、操舵量を低減し、制動を重視する。
【０１１２】
具体的には、カメラ６０での検出結果に基づいて導出した左右方向走行可能領域の情報の信頼度が低く、左右方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、ＶＧＲＳ３８でステアリングのギア比を調節し、ハンドル３０の舵角に対する前輪６の向きの変化量を少なくすることにより、操舵側の制御量を少なくする。また、運転支援制御時に、車両１の進行方向を変化させたい方向にＥＰＳ装置３５からハンドル３０に対して回転トルクを与えることにより運転者に対して操舵を促す制御を行う場合において、カメラ６０での検出結果に基づいて導出した左右方向走行可能領域の情報の信頼度が低い場合には、この回転トルクを小さくすることにより、運転者へ促す操舵量を小さくしてもよい。つまり、カメラ６０での検出結果に基づいて導出した左右方向走行可能領域の情報の信頼度が低い場合には、これらのように、車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータであるＶＧＲＳ３８やＥＰＳ装置３５による操舵の制御量を制限することにより、車両１の横方向への走行制御を制限する。
【０１１３】
図１１は、タイヤ発生力の前後方向の限界を小さくする場合の説明図である。また、左右方向の走行可能領域の余裕に対して、前後方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、前後方向のタイヤ発生力１１２の最大値を小さくする。つまり、前後方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、前後方向のタイヤ発生力Ｇｘの最大値の絶対値を１未満にする。
【０１１４】
この場合において、横方向のタイヤ発生力Ｇｙは通常の走行時におけるタイヤ発生力１１２から変化させないとすると、横方向のタイヤ発生力Ｇｙは、通常の走行時と同様にタイヤ摩擦円１１１の横方向の最大値と一致させ、最大値の絶対値を１にする。確定した走行可能領域の前後方向の余裕が小さい場合には、このように、走行制御上における前後方向のタイヤ発生力Ｇｘの最大値の絶対値が、通常の走行時における前後方向のタイヤ発生力Ｇｘの最大値の絶対値よりも小さくなるように、上限値調節部９８で調節する。
【０１１５】
図１２は、タイヤ発生力の前後方向の限界を小さくした場合の走行制御を示す説明図である。上限値調節部９８で前後方向のタイヤ発生力Ｇｘの最大値の絶対値を小さくした場合には、横方向のタイヤ発生力１１２に重点を置き、操舵側に重点を置いて車両１の走行制御を行う。つまり、走行可能領域導出部８２は、レーダー検出取得部８６で取得したレーダー６１での検出結果に基づいて前後方向道路余裕を導出するが、この前後方向道路余裕を導出する際における情報の信頼度が低い場合には、前後方向道路余裕を小さくする。このため、走行可能領域の導出時の信頼度を判定した後の制御上の道路の形状である信頼度判定後道路形状１１６は、道路１１５の幅方向に対しては変化しないため、車両１の走行制御を行う場合には操舵側に重点を置いて走行制御を行う。即ち、この場合における走行計画１１８は、制動よりも操舵を優先させる。
【０１１６】
具体的には、レーダー６１での検出結果に基づいて導出した前後方向道路余裕の情報の信頼度が低く、前後方向の走行可能領域の余裕が小さい場合には、ブレーキ油圧制御装置５０の制御量を少なくし、前後方向の制御量を制限することにより、車両１の前後方向への走行制御を制限する。
【０１１７】
次に、軌跡生成最適化アルゴリズムによる走行経路の計算について説明する。この軌跡生成最適化アルゴリズムは、検出した車両１の周辺の状況に応じて最適な走行軌跡を生成する際に用いられるアルゴリズムになっている。図１３は、軌跡生成最適化アルゴリズムによって走行経路を計算する場合における説明図である。図１４は、軌跡生成最適化アルゴリズムによる走行経路の計算のフロー図である。軌跡生成最適化アルゴリズムで走行経路を計算する場合には、まず、障害物を回避するために必要な横移動距離：Ｙｅ´、自車と障害物１２０との相対速度：ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）、を検出する（ステップＳＴ４０１）。このうち、横移動距離Ｙｅ´は、車両１の前方に障害物１２０が存在する時に車両１を左右方向に移動することによって障害物１２０を回避する場合において、その回避に必要な移動距離になっている。また、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）のうち、ｖｘ（ｔ）は車両１の進行方向における障害物１２０との相対速度になっており、ｖｙ（ｔ）は車両１の左右方向における障害物１２０との相対速度になっている。
【０１１８】
これらの距離や速度の検出は、レーダー６１での検出結果や、カメラ６０で撮影した画像に基づいて、運転計画生成ＥＣＵ８０の走行経路算出部９０が有する障害物状態検出部９１で行う。障害物状態検出部９１は、カメラ６０で撮影した画像やレーダー６１での検出結果に基づいて障害物１２０を認識した場合には、車両１の運動状態や車両１の姿勢を算出する場合と同様に、撮影した画像やレーダー６１での検出結果の時系列的な変化より、横移動距離Ｙｅ´、及び自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）を検出する。
【０１１９】
次に、最短距離で回避するために必要な車体前後・横力：ｕｘ（ｔ）、ｕｙ（ｔ）を算出する（ステップＳＴ４０２）。この算出は、走行経路算出部９０が有する回避力算出部９２で行う。回避力算出部９２は、車両１が進行方向を現在の進行方向から変えることによって障害物１２０を回避する際に、最短距離で回避をするのに必要な力である車体前後力ｕｘ（ｔ）と車体横力ｕｙ（ｔ）とを、障害物状態検出部９１で検出した横移動距離Ｙｅ´、相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）に基づいて算出する。
【０１２０】
図１５は、最短回避を実現するために必要な車体前後・横力を算出する際の説明図である。まず、これらの車体前後力ｕｘ（ｔ）と車体横力ｕｙ（ｔ）とを算出する際の概要について説明すると、車体前後力ｕｘ（ｔ）、車体横力ｕｙ（ｔ）を算出する場合には、横移動距離Ｙｅ´と相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）との他に、障害物１２０を回避する際における車両１の加速度である車体加速度Ｇｒｅｆを用いて算出する。つまり、車両１の進行方向を変化させることにより障害物１２０を回避する場合には、進行方向を変える際の加速度によって必要な力が異なるため、車体前後力ｕｘ（ｔ）と車体横力ｕｙ（ｔ）とを算出する場合には、車体加速度Ｇｒｅｆも用いる。
【０１２１】
これらの値を用いて車体前後力ｕｘ（ｔ）、車体横力ｕｙ（ｔ）を算出する場合は、まず、車両１の向きを変える際の角度θ（ｔ）を求める。この角度θ（ｔ）の算出は、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´と、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）と、車体加速度Ｇｒｅｆと、を用いて、下記の数１によって、障害物１２０を回避する際における前後方向と横方向との変化の度合いを算出する。さらに、この変化の度合いを、図１５に示す角度の変化を示すマップに当てはめることにより、角度θ（ｔ）を算出する。なお、このマップは、予め設定されて運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている。また、図１５のマップで示している数値は、角度θ（ｔ）を算出するマップにおける一例を示しており、数値は図１５に示す限りではない。
【０１２２】
【数１】
【０１２３】
数１中の式（１）、（２）と、角度の変化を示すマップとに基づいて、角度θ（ｔ）を算出したら、算出した角度θ（ｔ）と下記の式（３）、（４）とを用いて、車体前後力ｕｘ（ｔ）と車体横力ｕｙ（ｔ）とを算出する。即ち、回避力算出部９２は、角度θ（ｔ）を式（３）、（４）に代入することにより、車体前後力ｕｘ（ｔ）、車体横力ｕｙ（ｔ）を算出する。
ｕｘ（ｔ）＝ｓｉｎ（θ（ｔ））・・・（３）
ｕｙ（ｔ）＝ｃｏｓ（θ（ｔ））・・・（４）
【０１２４】
次に、所望の車体加速度：Ｇｒｅｆを設定して最短回避距離を算出する（ステップＳＴ４０３）。つまり、障害物１２０を回避するのに必要な自車と障害物１２０との最短の距離である最短回避距離を、走行経路算出部９０が有する回避距離算出部９３によって算出する。最短回避距離は、このように回避距離算出部９３によって行うが、回避距離算出部９３は、車体加速度Ｇｒｅｆを用いて最短回避距離を算出する。ここで、車体加速度Ｇｒｅｆは、事前に固定値として与えることができ、または、状況に応じて変化させることができるため、回避距離算出部９３は、必要に応じて車体加速度Ｇｒｅｆを設定した後、最短回避距離を算出する。
【０１２５】
図１６は、車体加速度Ｇｒｅｆを固定値で与える場合における最短回避距離の算出手段についての概念図である。まず、車体加速度Ｇｒｅｆを固定値として与える場合について説明すると、障害物１２０を回避する際における、車両１と障害物１２０との相対的な状態ごとの最短の距離である最短回避距離Ｘｅ´は、解析的に計算することができる。このため、事前に計算してマップ化して運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶させておき、障害物状態検出部９１で検出した、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´と、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）と、運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されたマップである回避距離算出マップ１２５とを用いて、最短回避距離Ｘｅ´を算出する。詳しくは、上述した式（１）、（２）を用いて回避距離算出マップ１２５を参照することにより、最短回避距離Ｘｅ´を算出し、これにより車体加速度Ｇｒｅｆを設定する。
【０１２６】
また、車体加速度Ｇｒｅｆを状況に応じてリアルタイムに変化させる場合には、車両１と障害物１２０との相対的な状態を積算することにより、最短回避距離Ｘｅ´を算出する。詳しくは、障害物１２０を回避する際の回避パターンは、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´と、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）とを検出する際に定めることができるので、これらを用いて最短回避距離Ｘｅ´を算出する。つまり、回避距離算出部９３は、この回避パターンと、横移動距離Ｙｅ´、相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）、及び車体加速度Ｇｒｅｆを使用し、さらに車体加速度Ｇｒｅｆを状況に応じてリアルタイムに変化させて、これらを積算することにより、最短回避距離Ｘｅ´を算出する。
【０１２７】
次に、障害物１２０を回避する制御を開始するか否かを判定する（ステップＳＴ４０４）。この判定は、走行経路算出部９０が有する制御開始判定部９４で行う。ここで、障害物１２０の回避の制御は、制御を開始する際における車両１の初速と最短回避距離とによって、異なった手法で行うことができる。つまり、障害物１２０を回避する際の手法としては、操舵のみによる回避、即ち横移動のみによる回避と、直進制動での回避と、横移動と制動との双方の制御を行う最適制御での回避との３通りの手法がある。このため、制御を開始するか否かの判定は、初速と最短回避距離、及び回避を行う際の手法に基づいて判定する。
【０１２８】
図１７は、制御を開始するか否かの判定に用いるマップの一例を示す説明図である。障害物１２０を回避する際の手法は、上記のように３通りの手法があるが、制御を開始するか否かの判定の基準がそれぞれ異なって予め設定され、マップの状態で運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている。障害物１２０を回避する制御を開始するか否かの判定を行う場合には、制御開始判定部９４は、回避距離算出部９３で算出した最短回避距離、及び車両１の初速と、この判定の基準が設定されているマップとを比較することにより、制御を開始するか否かの判定を行う。
【０１２９】
この判定の基準が設定されているマップについて説明すると、横移動のみで回避する制御を行うか否かの判定を行う基準は、横移動回避距離１３２として設定されており、この横移動回避距離１３２は、下記の数２中の式（５）により決定される。また、直進制動によって回避する制御を行うか否かの判定を行う基準は、直進制動回避距離１３３として設定されており、この直進制動回避距離１３３は、下記の数２中の式（６）により決定される。これらの式（５）、（６）で用いられる各変数のうち、ｖ０は、軌跡生成最適化アルゴリズムでの走行経路の計算の開始時における車速である初速を示しており、ｍは車両１の重量を示しており、Ｆｍａｘは、現在の走行状態において発生することのできる最大の制動力を示している。このうち、初速は、軌跡生成最適化アルゴリズムでの走行経路の計算の開始時における車速センサ１６での検出結果が使用され、車両１の重量は、所定値として予め運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶されている。
【０１３０】
【数２】
【０１３１】
また、横移動と制動との双方の制御を行うか否かの判定を行う基準は、最適制御回避距離１３１として設定されており、この最適制御回避距離１３１は、横移動回避距離１３２と直進制動回避距離１３３との、互いに他方よりも最短回避距離が短い部分を連続させた状態で設定されている。
【０１３２】
なお、図１７は、横軸が車両１の初速を示しており、縦軸が最短回避距離を示しており、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´が３ｍの場合における一例を示しており、初速と最短回避距離との関係は、図１７以外の関係であってもよい。
【０１３３】
このように設定される判定基準を用いて、障害物１２０を回避する制御を開始するか否かの判定を行う場合には、車両１及び障害物１２０の状態と最適制御回避距離１３１とを比較することにより判定する。つまり、車両１と障害物１２０との距離Ｘｓ（図１３参照）が、最適制御回避距離１３１以下における車両１の初速ｖ０に対応する最短回避距離以下になったら、最適制御で制御を開始するとの判定を行う。
【０１３４】
なお、障害物１２０を回避する制御を開始するとの判定が行われ、実際に障害物１２０を回避する制御を開始した場合でも、操舵の制御を行うことによって実際にタイヤ横力が発生したり、制動制御を行うことによって制動力が発生したりするまでには、時間差が生じる。このため、これらの制御を開始するか否かの判定を行う場合には、車両１と障害物１２０との距離Ｘｓが、最短回避距離＋α以下になったら、制御を開始するとの判定を行うのが好ましく、この判定時に用いるαは、車両１に搭載される各機器の処理速度や動作速度等に応じて、適宜設定するのが好ましい。
【０１３５】
制御開始判定部９４での判定により、障害物１２０を回避する制御を開始するとの判定が行われなかった場合には、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´と、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）、ｖｙ（ｔ）、を検出する処理に戻る（ステップＳＴ４０１）。
【０１３６】
制御を開始すると判定された場合には、次に直進制動を行うか否かを判定する（ステップＳＴ４０５）。この判定は、走行経路算出部９０が有する直進制動判定部９５で行う。直進制動を行うか否か判定は、予めこの判定を行う基準を設定し、この判定の基準値と、車両１の走行状態とを比較することにより判定する。
【０１３７】
図１８は、直進制動が最短回避となる条件についての説明図である。直進制動を行うか否か判定の基準について説明すると、この判定の基準値として、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´ごとに、直進制動が最短回避となる最大車速ｖｄｅｃを、直進制動判定基準１４０として予め設定する。この直進制動判定基準１４０は、マップの状態で運転計画生成ＥＣＵ８０の記憶部に記憶し、直進制動判定部９５は、この直進制動判定基準１４０と、障害物状態検出部９１で検出した自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）とを比較することにより、直進制動を行うか否かを判定する。詳しくは、直進制動判定部９５は、自車と障害物１２０との相対速度ｖｘ（ｔ）が、直進制動判定基準１４０における横移動距離Ｙｅ´に対応する最大車速ｖｄｅｃ以下の場合、即ち、ｖｘ（ｔ）≦ｖｄｅｃのときに、直進制動を行うと判定する。
【０１３８】
なお、図１８は、障害物１２０を回避するために必要な横移動距離Ｙｅ´と、直進制動が最短回避となる最大車速ｖｄｅｃとの関係の一例を示しており、横移動距離Ｙｅ´と、最大車速ｖｄｅｃとの関係は、図１８以外の関係であってもよい。
【０１３９】
直進制動を行うと判定された場合には、制動力（ｕｘ（ｔ）＝Ｆｍａｘ）、ｕｙ（ｔ）＝０を演算する（ステップＳＴ４０６）。この演算は、走行経路算出部９０が有する制御量算出部９６で行う。直進制動を行うと判定された場合には、制御量算出部９６は、最短距離で回避するために必要な車体前後力であるｕｘ（ｔ）は、最大の制動力であるＦｍａｘを代入し、最短距離で回避するために必要な車体横力であるｕｙ（ｔ）は０にする。これにより、障害物１２０を最短距離で回避するために、車両１の前後方向にのみ制動方向の力、即ち減速方向の力が発生するように演算し、車両１の横方向には、障害物１２０を回避するための力は発生しないように演算する。
【０１４０】
直進制動判定部９５での判定（ステップＳＴ４０５）により、直進制動を行わないと判定された場合、または、直進制動判定部９５での判定（ステップＳＴ４０５）により、直進制動を行うと判定されて、制御量算出部９６で、ｕｘ（ｔ）＝Ｆｍａｘ、ｕｙ（ｔ）＝０の演算を行った場合（ステップＳＴ４０６）には、ｕｘ（ｔ）、ｕｙ（ｔ）を実現するために必要な各輪タイヤ発生力を演算する（ステップＳＴ４０７）。この演算は、制御量算出部９６で行う。制御量算出部９６は、回避力算出部９２で算出した最短距離で回避するために必要な車体前後力ｕｘ（ｔ）、車体横力ｕｙ（ｔ）を実現するために必要な車輪５ごとのタイヤ発生力である各輪タイヤ発生力を、予め設定されて記憶部に記憶されたマップや、タイヤ発生力を算出する関数等を用いて算出する。
【０１４１】
また、直進制動を行うと直進制動判定部９５で判定されることにより、ｕｘ（ｔ）＝Ｆｍａｘ、ｕｙ（ｔ）＝０の演算を行った場合には、制御量算出部９６は、この演算後のｕｘ（ｔ）、ｕｙ（ｔ）を実現するために必要な各輪タイヤ発生力を算出する。
【０１４２】
次に、各輪タイヤ発生力を実現するようにステアリング、制駆動、サスペンション等のアクチュエータを制御する（ステップＳＴ４０８）。これらは、制御量算出部９６で算出した各輪タイヤ発生力を実現するように、運動制御ＥＣＵ７０に備えられる各制御部で、エンジン１２やＶＧＲＳ３８、ブレーキ油圧制御装置５０等の、車両１を走行させる際における各アクチュエータを制御する。これにより、各輪タイヤ発生力に応じて車輪５に駆動力や制動力を変化させたり、横力を変化させたりすることにより、各輪タイヤ発生力を実現する。
【０１４３】
図１９−１は、従来の車両制御装置で車両の走行制御を行う場合の概念図である。図１９−２は、図１９−１よりも制御限界に近付いた状態を示す説明図である。図１９−３は、従来の車両制御装置での制御時に制御限界上で制御を行っている状態を示す説明図である。図１９−４は、従来の車両制御装置での制御時に制御限界を超えた状態を示す説明図である。次に、従来の車両制御装置での車両１の走行制御と、実施形態に係る車両制御装置２での車両１の走行制御との違いについて説明する。従来の車両制御装置による車両１の走行制御を、図１９−１〜図１９−４に示すように、車両１の挙動１５０を球で示し、制御範囲１５１を半球で示し、制御限界１５２を半球の縁部とした場合における概念図で説明すると、通常の走行状態の場合は、車両１の挙動１５０が制御範囲１５１の内側に位置するように制御する（図１９−１）。この状態で、運転支援制御によって車両１の周辺の状況を検出しながら走行している場合に、例えば車両１が障害物に接近し、この障害物を回避する走行を行う場合には、回避をする動作によって車輪５への負荷が大きくなり、車両１の挙動１５０は制御限界１５２に近付く（図１９−２）。
【０１４４】
このように障害物を回避する際に、例えば道路の幅が想定している幅よりも狭いことにより車両１の進行方向を変えることができず、制動のみで回避を行わなければならない状態になるなど、制御が制約されて車輪５への負荷がより大きくなる状況の場合には、制御限界１５２が低くなる。この場合、車両１の挙動１５０は制御限界１５２に到達し易くなる（図１９−３）。従来の車両制御装置で運転支援制御によって車両１の周辺の状況を検出しながら走行する場合において、走行状況検出手段の情報の信頼度が頻繁に変化する状況では、周辺の状況を検出する制御を継続的に維持するのは困難になる。このため、検出した情報が適切な情報ではなく、これに起因して車両１の挙動１５０が制御限界１５２に到達した場合には、車両１は挙動１５０の制御に余裕が無い状態になり、車両１の挙動１５０は制御限界１５２を超えて破綻し易くなる（図１９−４）。
【０１４５】
図２０−１は、実施形態に係る車両制御装置で車両の走行制御を行う場合の概念図である。図２０−２は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界を検出する状態を示す説明図である。図２０−３は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界を検出した状態を示す説明図である。図２０−４は、実施形態に係る車両制御装置で制御限界の範囲内で制御を行う状態を示す説明図である。従来の車両制御装置での運転支援制御による車両１の走行制御に対し、実施形態に係る車両制御装置２での運転支援制御による車両１の走行制御では、走行状況検出手段で車両１の周辺の状況を検出した際の情報の信頼度に応じて、車両１の走行制御を行う。まず、車両１の周辺の状況を検出しながら走行する際には、検出した情報に基づいて走行制御を行うことにより、車両１の挙動１５０が制御範囲１５１の内側に位置するように制御する（図２０−１）。運転支援制御時における通常の走行状態の場合は、このように車両１の挙動１５０が制御範囲１５１の内側の位置するように制御するが、この場合でも、検出した情報の信頼度を判定することにより制御限界１５２を精度よく検出する（図２０−２）。
【０１４６】
車両１の周辺の状況を検出した際に、検出した情報の信頼度を判定し、信頼度が低いと判定された場合には、この信頼度が低いと判定された情報の削減量を増加させる。例えば、道路幅を検出した際に、この検出した道路幅の情報の信頼度が低いと判定された場合には、検出した道路幅の削減量を増加させ、走行可能領域を低減させる。これにより、検出した周辺の状況のうち、信頼度が低い情報における限界領域での車両１の走行制御を行い難くなるので、車両１の挙動１５０は制御限界１５２に近付き難くなる（図２０−３）。
【０１４７】
車両１の周辺の状況を検出して走行制御を行う際に、信頼度が低い情報が存在する場合でも、このように、信頼度が低いと判定された場合には情報の削減量を増加させることにより、車両１の挙動１５０が制御限界１５２に近付くことを抑制できる。これにより、車輪５への負荷が大きくなることに起因して車両１の挙動１５０が大きく乱れることを抑制できるため、検出した情報の信頼度が低いことに起因して車両１の挙動１５０が制御限界１５２に近付くような状況でも、通常の制御状態に戻すことができる（図２０−４）。
【０１４８】
以上の車両制御装置２は、カメラ６０やレーダー６１等の複数の走行状況検出手段で検出した複数の情報の信頼度に応じて、ＶＧＲＳ３８やブレーキ油圧制御装置５０等の車両１の走行を実現する複数のアクチュエータのうち、一部のアクチュエータの制御量を制限している。これにより、複数設けられる走行状況検出手段で検出した情報の信頼度が変化する場合でも、情報の信頼度に応じた適切な走行制御を行うことができる。この結果、より精度よく、車両１の走行制御を行うことができる。
【０１４９】
また、走行状況検出手段で検出した複数の情報の信頼度に応じて一部のアクチュエータの制御量を制限する場合には、情報を検出した走行状況検出手段に応じて、制御量を制限するアクチュエータを異ならせるので、より確実に、情報の信頼度に応じた適切な走行制御を行うことができる。この結果、より確実に、精度よく車両１の走行制御を行うことができる。
【０１５０】
また、複数の走行状況検出手段は、車両１の横方向の測位を行う横方向状況検出手段であるカメラ６０を有しており、カメラ６０で検出した情報の信頼度が低い場合には、車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータであるＥＰＳ装置３５やＶＧＲＳ３８の制御量を制限している。これにより、カメラ６０で検出した情報の信頼度が低く、車両１の横方向の状況の情報の信頼度が低い場合には、車両１の横方向の走行制御を制限することができるので、より適切な走行制御を行うことができる。この結果、より確実に、精度よく車両１の走行制御を行うことができる。
【０１５１】
また、このように車両１の横方向の状況の情報の信頼度が低い場合には、車両１の横方向の走行制御を制限することにより、安全性の高い走行制御を行うことができる。つまり、高速道路など、片側に複数の車線を有する道路の走行時には、自車の前方に低速車両が存在する場合でも、ブレーキをかけて減速するより、車線を変更して追い越す方が違和感が無く、また、必要以上にブレーキをかけることを抑制でき、燃費の低減を抑制できる、といったメリットがある。このため、通常の走行制御時には、横方向の制御を優先させ、車線を変更することを優先させるが、カメラ６０で検出した情報の信頼度が低い場合には、車両１の横方向の走行制御を制限することにより、信頼度が低い走行制御を回避することができる。この結果、車両１の走行時における安全性の向上を図ることができる。
【０１５２】
また、複数の走行状況検出手段は、車両１の前後方向の測位を行う前後方向状況検出手段であるレーダー６１を有しており、レーダー６１で検出した情報の信頼度が低い場合には、車両１の前後方向の走行制御を行うアクチュエータであるブレーキ油圧制御装置５０の制御量を制限している。これにより、レーダー６１で検出した情報の信頼度が低く、車両１の前後方向の状況の情報の信頼度が低い場合には、車両１の前後方向の走行制御を制限することができるので、より適切な走行制御を行うことができる。この結果、より確実に、精度よく車両１の走行制御を行うことができる。
【０１５３】
なお、実施形態に係る車両制御装置２では、車両１の走行を実現する複数のアクチュエータのうち一部のアクチュエータの制御量を、複数の走行状況検出手段で検出した複数の情報の信頼度に応じて制限しているが、このように一部のアクチュエータの制御量を制限する場合には、複数のアクチュエータのうち、他のアクチュエータの制御量を増加させてもよい。このように、一部のアクチュエータの制御量を低減した場合には、制御量を低減する必要のない他のアクチュエータの制御量を増加させることにより、より確実に、情報の信頼度に応じた適切な走行制御を行うことができる。
【０１５４】
例えば、カメラ６０等の横方向状況検出手段で検出した情報の信頼度が低いことにより車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータであるＥＰＳ装置３５やＶＧＲＳ３８の制御量を制限した場合には、複数のアクチュエータのうち、ブレーキ油圧制御装置５０等の車両１の前後方向の走行制御を行うアクチュエータの制御量を増加させてもよい。反対に、レーダー６１等の前後方向状況検出手段で検出した情報の信頼度が低いことにより車両１の前後方向の走行制御を行うアクチュエータであるブレーキ油圧制御装置５０等の制御量を制限した場合には、複数のアクチュエータのうち、ＶＧＲＳ３８等の車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータの制御量を増加させてもよい。これらのように、一部の走行状況検出手段で検出した情報の信頼度が低い場合には、この走行状況検出手段での検出結果に応じて作動するアクチュエータ以外のアクチュエータの制御量を増加させることにより、信頼度が低い情報を導出した場合でも、適切な走行制御を行うことができる。これらの結果、より確実に、精度よく車両１の走行制御を行うことができる。
【０１５５】
また、走行状況検出手段で検出した情報の信頼度が低い場合において、制御量を低減する必要のない他のアクチュエータの制御量を増加させる場合には、単に障害物１２０を回避すること以外の目的で制御量を増加させてもよい。例えば、違和感の低減や、到達時間の達成、燃費の向上、リスクポテンシャルの低下、各方向のＧやピッチ、バウンスを低減することによる乗り心地の向上など、所定の制約を達成するために、他のアクチュエータの制御量を増加させてもよい。これにより、情報の信頼度が低い検出結果での走行制御を抑制しつつ、走行時の制約を達成することができる。この結果、精度よく車両１の走行制御を行いつつ、所望の走行を実現することができる。
【０１５６】
また、実施形態に係る車両制御装置２では、横方向状況検出手段としてカメラ６０を使用しており、前後方向状況検出手段としてレーダー６１を使用しており、これら以外の走行状況検出手段としてカーナビゲーションシステム６５を使用しているが、横方向状況検出手段や前後方向状況検出手段を含む走行状況検出手段としては、これら以外のものを用いてもよい。走行状況検出手段としてこれら以外のものを用いた場合でも、検出した情報の信頼度を判断し、車両１の走行制御を行うアクチュエータの制御量を、判断した信頼度に応じて調節することにより、運転支援制御によって車両１の走行制御を行う際に、不適切な制御を抑制することができる。これにより、精度よく、車両１の走行制御を行うことができる。
【０１５７】
また、運転支援制御時に操舵側の制御を行う場合には、ＶＧＲＳ３８やＥＰＳ装置３５以外のものを用いて行ってもよい。例えば、車両１の左右のサスペンションユニット同士を接続するスタビライザー４０（図１参照）に、左右の車輪５間で車輪５の上下方向の動きを伝達する際における伝達率を調節可能なスタビライザーアクチュエータ４５（図１参照）を設け、この伝達率を調節することにより車両１の操舵側の制御を行ってもよい。即ち、スタビライザーアクチュエータ４５を、車両１の横方向の走行制御を行うアクチュエータとして使用してもよい。スタビライザーアクチュエータ４５を制御することにより、左右の車輪５や前後の車輪５に付与される荷重を調節することができ、操舵角に対する車両１の旋回力が変化するため、実際の旋回力を所望の旋回力にすることができる。これにより、操舵角に対する車両１の進行方向の変化を大きくしたり、反対に、進行方向の変化を小さくしたりすることができ、操舵側の制御を行うことができる。
【０１５８】
また、複数設けられる走行状況検出手段であるカメラ６０、レーダー６１、カーナビゲーションシステム６５で、車両１の周辺の状況を検出した場合における情報の信頼度の判定方法は、それぞれの走行状況検出手段で複数の判定方法があるが、これらの判定方法は、どのように組み合わせて判定を行ってもよい。車両１の周辺の状況や車両１の走行状態等に応じて、各走行状態検出手段ごとの情報の判定方法を組み合わせて信頼度を判定することにより、より正確に、または容易に、信頼度の判定を行うことができる。この結果、精度よく、車両１の走行制御を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【０１５９】
以上のように、本発明に係る車両制御装置は、車両の周辺の状況を検出しながら走行制御を行うことができる車両に有用であり、特に、車両の周辺の状況を検出する検出手段として、複数の検出手段を備える車両に適している。
【符号の説明】
【０１６０】
１ 車両
２ 車両制御装置
１０ 駆動装置
１２ エンジン
１５ 自動変速機
３５ ＥＰＳ装置
３８ ＶＧＲＳ
５０ ブレーキ油圧制御装置
６０ カメラ
６１ レーダー
６５ カーナビゲーションシステム
７０ 運動制御ＥＣＵ
８０ 運転計画生成ＥＣＵ
８１ 自車位置取得部
８２ 走行可能領域導出部
８３ 信頼度判断部
８５ 白線認識部
８６ レーダー検出取得部
９０ 走行経路算出部
９１ 障害物状態検出部
９２ 回避力算出部
９３ 回避距離算出部
９４ 制御開始判定部
９５ 直進制動判定部
９６ 制御量算出部
９８ 上限値調節部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行を実現する複数のアクチュエータを、前記車両の周辺の状況を検出する走行状況検出手段で検出した情報に応じて制御することにより前記車両の走行制御を前記車両の周辺の状況に応じて行うことが可能な車両制御装置において、
前記走行状況検出手段は複数設けられており、複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて複数の前記アクチュエータのうち、一部の前記アクチュエータの制御量を制限することを特徴とする車両制御装置。
【請求項２】
複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて一部の前記アクチュエータの制御量を制限する場合には、複数の前記アクチュエータのうち他の前記アクチュエータの制御量を増加させることを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項３】
複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて一部の前記アクチュエータの制御量を制限する場合には、前記情報を検出した前記走行状況検出手段に応じて制御量を制限する前記アクチュエータを異ならせることを特徴とする請求項１または２に記載の車両制御装置。
【請求項４】
複数の前記走行状況検出手段は、少なくとも前記車両の横方向の測位を行う横方向状況検出手段を有しており、前記横方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低い場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項５】
前記横方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低いことにより前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限した場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を増加させることを特徴とする請求項４に記載の車両制御装置。
【請求項６】
複数の前記走行状況検出手段は、少なくとも前記車両の前後方向の測位を行う前後方向状況検出手段を有しており、前記前後方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低い場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項７】
前記前後方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低いことにより前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限した場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を増加させることを特徴とする請求項６に記載の車両制御装置。
【請求項１】
車両の走行を実現する複数のアクチュエータを、前記車両の周辺の状況を検出する走行状況検出手段で検出した情報に応じて制御することにより前記車両の走行制御を前記車両の周辺の状況に応じて行うことが可能な車両制御装置において、
前記走行状況検出手段は複数設けられており、複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて複数の前記アクチュエータのうち、一部の前記アクチュエータの制御量を制限することを特徴とする車両制御装置。
【請求項２】
複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて一部の前記アクチュエータの制御量を制限する場合には、複数の前記アクチュエータのうち他の前記アクチュエータの制御量を増加させることを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項３】
複数の前記走行状況検出手段で検出した複数の前記情報の信頼度に応じて一部の前記アクチュエータの制御量を制限する場合には、前記情報を検出した前記走行状況検出手段に応じて制御量を制限する前記アクチュエータを異ならせることを特徴とする請求項１または２に記載の車両制御装置。
【請求項４】
複数の前記走行状況検出手段は、少なくとも前記車両の横方向の測位を行う横方向状況検出手段を有しており、前記横方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低い場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項５】
前記横方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低いことにより前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限した場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を増加させることを特徴とする請求項４に記載の車両制御装置。
【請求項６】
複数の前記走行状況検出手段は、少なくとも前記車両の前後方向の測位を行う前後方向状況検出手段を有しており、前記前後方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低い場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項７】
前記前後方向状況検出手段で検出した前記情報の信頼度が低いことにより前記車両の前後方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を制限した場合には、複数の前記アクチュエータのうち、前記車両の横方向の走行制御を行う前記アクチュエータの制御量を増加させることを特徴とする請求項６に記載の車両制御装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６−１】
【図６−２】
【図６−３】
【図６−４】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９−１】
【図１９−２】
【図１９−３】
【図１９−４】
【図２０−１】
【図２０−２】
【図２０−３】
【図２０−４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６−１】
【図６−２】
【図６−３】
【図６−４】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９−１】
【図１９−２】
【図１９−３】
【図１９−４】
【図２０−１】
【図２０−２】
【図２０−３】
【図２０−４】
【公開番号】特開２０１１−１８９８０３（Ｐ２０１１−１８９８０３Ａ）
【公開日】平成２３年９月２９日（２０１１．９．２９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−５６４１２（Ｐ２０１０−５６４１２）
【出願日】平成２２年３月１２日（２０１０．３．１２）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年９月２９日（２０１１．９．２９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月１２日（２０１０．３．１２）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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