車両運動制御装置及びプログラム
【課題】簡単な構成のマップを用いて、移動する障害物を回避するための車体合成力及び回避軌道を導出する。
【解決手段】自車両の速度のｘ成分ｖｘ０、ｙ成分ｖｙ０、障害物の速度のｙ成分Ｚｖ、位置のｙ成分Ｚ０、及び車体合成加速度の最大値Ｆ０／ｍを用いた各々異なる３つのパラメータを演算し、設定された横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離が最短となる回避を行う場合の予測回避時間ｔｅを導出するための３次元マップを用いて予測回避時間ｔｅを導出し、導出された予測回避時間ｔｅ後の障害物の位置のｙ成分を横移動距離Ｙｅとして設定し、設定された横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離が最短となる車体合成力を導出するための最短２次元マップを用いて、移動する障害物を回避するために横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出する。
【解決手段】自車両の速度のｘ成分ｖｘ０、ｙ成分ｖｙ０、障害物の速度のｙ成分Ｚｖ、位置のｙ成分Ｚ０、及び車体合成加速度の最大値Ｆ０／ｍを用いた各々異なる３つのパラメータを演算し、設定された横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離が最短となる回避を行う場合の予測回避時間ｔｅを導出するための３次元マップを用いて予測回避時間ｔｅを導出し、導出された予測回避時間ｔｅ後の障害物の位置のｙ成分を横移動距離Ｙｅとして設定し、設定された横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離が最短となる車体合成力を導出するための最短２次元マップを用いて、移動する障害物を回避するために横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両運動制御装置及びプログラムに係り、特に、簡単な構成のマップを用いて移動する障害物を回避する軌道及びその軌道に基づいた車体合成力の大きさ及び向きを導出する車両運動制御装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両が走行する道路上に存在する障害物を検出し、検出現在時刻から評価終了時刻後の自車両の予測位置及び外部環境に基づいて、自車両の回避後の目標姿勢角を設定し、現在時刻の外部環境及び障害物の状態量に基づいてリスクポテンシャル関数を設定し、そのリスクと運転操作量の時間積分値、目標姿勢角と自車両の姿勢角との差などに基づく評価値を算出し、評価値が最小となる軌道を導出する回避操作算出装置が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
また、緊急時の衝突回避動作を想定して、障害物の検出データや行動パターンに基づいて危険度マップを作成し、その危険度が最小化されるような最短回避軌道を算出する車両運動制御装置が提案されている（特許文献２参照）。特許文献２の車両運動制御装置では、障害物の存在確率が０を超える領域において危険度を段階的に示した危険度マップを用いている。
【０００４】
また、自車両と障害物との間の距離、自車両の障害物に対する相対速度、及び回避するための目標位置に基づいて定まる物理量を導入し、その物理量により回避動作時に最大値が最小となる車体合成力の向きと大きさを出力するマップを予め記憶しておき、そのマップより現時刻の車体合成力を求めて車両運動を制御する車両運動制御装置が提案されている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２５３７４６号公報
【特許文献２】再公表特許ＷＯ２００６／０７０８６５号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】日本機械学会、第１８回交通・物流部門大会講演論文集、障害物回避のための車両の最適軌道制御、ｐｐ．１４５−１４８（２００９）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の技術では、現時刻の外部環境と障害物の状態量に基づいてリスクポテンシャル関数を導入して回避軌道を導出しているものの、障害物の移動距離を予測する具体的な方法までは記載されていない。
【０００８】
また、特許文献２の技術では、障害物の検出データや行動パターンに基づく危険度マップを導入して回避軌道を導出しているものの、障害物の移動距離を予測する具体的な方法までは記載されていない。
【０００９】
また、非特許文献１の技術では、相対的な意味において所望の位置の速度方向に対して車体合成力の最大値を最小化する軌道を導出し、その軌道に基づいたマップを記憶しておくことで現時刻の車体合成力の算出を可能にしているが、道路に対する所望の速度方向に対して移動する障害物を回避する方法までは記載されていない。
【００１０】
本発明は、簡単な構成のマップを用いて、移動する障害物を回避するために横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道、または目標位置及び目標位置における速度方向になるために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出することができる車両運動制御装置及びプログラム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】
【００１１】
上記目的を達成するために、第１の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出するための最短２次元マップ、並びに・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖｙ０、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚｖ、前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ０、及び車体合成加速度の最大値Ｆ０／ｍを用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分に対して車体前後方向の移動距離が最短となる回避を行う場合の予測回避時間ｔｅの、前記成分ｖｘ０、前記成分ｖｙ０、前記成分Ｚｖ、前記成分Ｚ０、及び前記最大値Ｆ０／ｍのうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔｅを導出し、導出された予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、設定された前記成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。
【００１２】
また、第１の発明において、前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔｅと前記予測時間とに基づいて求めるようにすることができる。
【００１３】
また、第１の発明において、前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更することができる。
【００１４】
また、第２の発明の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力及び回避時間を導出するための最短２次元マップを記憶した記憶手段と、前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記成分Ｙｅを再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。
【００１５】
また、第１及び第２の発明において、前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離とを比較し、前記最短距離が小さい側の回避軌道を選択するようにすることができる。
【００１６】
また、第３の発明の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出するための最適２次元マップ、並びに・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖｙ０、前記自車両と前記障害物との距離の車体前後方向の成分Ｘｅ、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚｖ、及び前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ０を用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる回避を行う場合の予測回避時間ｔｅの、前記成分ｖｘ０、前記成分ｖｙ０、前記成分Ｘｅ、前記成分Ｚｖ、及び前記成分Ｚ０のうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔｅを導出し、導出された予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。
【００１７】
また、第３の発明において、前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔｅと前記予測時間とに基づいて求めるようにすることができる。
【００１８】
また、第３の発明において、前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更することができる。
【００１９】
また、第４の発明の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避時間を導出するための最適２次元マップを記憶した記憶手段と、前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記目標位置を再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記目標位置に対して車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。
【００２０】
また、第３及び第４の発明において、前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値とを比較し、前記車体合成力の最大値が小さい側の回避軌道を選択するようにすることができる。
【００２１】
また、前記導出手段は、前記検出手段により検出された前記障害物の状態量を、該状態量及び精度で表される真値の範囲、並びに予め記憶された前記障害物の行動パターンにより定まる前記状態量の取りうる範囲との関係に基づいて修正するようにすることができる。
【００２２】
また、前記検出手段は、前記自車両に対する前記障害物の相対距離及び相対速度を検出するようにすることができる。
【００２３】
また、前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも一つを制御する制御手段を更に含んで構成することができる。
【００２４】
また、前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、ドライバに車両運動状態を報知する報知手段を更に含んで構成することができる。
【００２５】
また、第５の発明の車両運動制御プログラムは、コンピュータを、第１〜第４の発明の車両運動制御装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２６】
以上説明したように、本発明によれば、静止した障害物を回避するための横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出するための最短２次元マップ、または目標位置及び目標位置における速度方向になるために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出するための最適２次元マップを用いることを前提として、移動する障害物の位置を簡単な構成のマップを用いて予測することができるため、障害物が移動する場合でも、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道、または目標位置及び目標位置における速度方向になるために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】車両運動制御の概略を示す図である。
【図２】ｘｙ座標の設定を説明するための図である。
【図３】第１の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最短２次元マップを表す線図である。
【図４】第１の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップを表す線図である。
【図５】第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第１の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図７】第１の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最短２次元マップの他の例を表す線図である。
【図８】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最適２次元マップを表す線図である。
【図９】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップを表す線図である。
【図１０】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１１】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１２】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１３】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１４】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１５】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１６】第２の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最適２次元マップの他の例を表す線図である。
【図１８】第３の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図１９】第３の実施の形態の車両運動制御ルーチンの他の例を示すフローチャートである。
【図２０】第４の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図２１】第４の実施の形態の車両運動制御ルーチンの他の例を示すフローチャートである。
【図２２】左側回避と右側回避との対称性を説明するための図である。
【図２３】第５の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図２４】第５の実施の形態の車両運動制御ルーチンの他の例を示すフローチャートである。
【図２５】検出値、真値の範囲、及び推定範囲の関係を表す図である。
【図２６】第６の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、車両が走行する道路上において移動する障害物を回避する場合を想定し、回避直後の位置を障害物の横（障害物の移動方向の延長線上）を通過する位置とし、その回避直後の位置における速度方向を車体前後方向とする場合について説明する。
【００２９】
第１の実施の形態では、障害物が移動する場合に、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離を最短にする車体合成力及び回避軌道を導出する場合について説明する。
【００３０】
まず、障害物が静止物である場合に、所望の横移動距離（車体横方向の距離）及びその位置における速度方向に到達するために縦移動距離（車体前後方向の移動距離）を最短にする車体合成力及び回避軌道の導出の概略について説明する。
【００３１】
図１に示すように、設定したｘｙ座標での時刻ｔ（現時刻をｔ＝０として、現時刻からｔ秒後）における車体合成加速度のｘ成分をｕｘ（ｔ）、車体合成加速度のｙ成分をｕｙ（ｔ）、車体合成力の大きさをＦ（ｔ）、車体合成力の方向をθ（ｔ）、及び自車両の重量をｍとすると、車体合成加速度ｕｘ（ｔ）及びｕｙ（ｔ）は、下記（１）式及び（２）式で示される。また、（１）式及び（２）式を積分して、下記（３）式及び（４）式に示すように、自車両の路面に対する速度のｘ成分ｖｘ（ｔ）、及び速度のｙ成分ｖｙ（ｔ）が得られる。また、（３）式及び（４）式を積分して、下記（５）式及び（６）式に示すように、自車両のｔ秒間の移動距離のｘ成分Ｘ（ｔ）、及び移動距離のｙ成分Ｙ（ｔ）が得られる。このＸ（ｔ）及びＹ（ｔ）により回避軌道が得られる。
【００３２】
【数１】
【００３３】
なお、ｘｙ座標は、ｔ＝０における自車両の位置を原点とし、障害物の横を通過する位置における速度方向（車体前後方向）をｘ軸、ｘ軸に直交する軸（車体横方向）をｙ軸として設定する（図２参照）。
【００３４】
そして、現時刻（ｔ＝０）におけるｘｙ座標上の目標位置を（Ｘｅ，Ｙｅ）とし、自車両の路面に対する速度をｖｘ（０）＝ｖｘ０、ｖｙ（０）＝ｖｙ０とし、さらに、目標位置のｙ成分及び目標位置における速度方向に到達する時刻をｔｅとした場合に、車体合成力の最大値Ｆ０＝ｍａｘＦ（ｔ）を設定して、自車両の移動距離のｙ成分に関してＹ（ｔｅ）＝Ｙｅ、及び自車両の速度のｙ成分に関してｖｙ（ｔｅ）＝０を満たすような車体合成加速度ｕｘ（ｔ）及びｕｙ（ｔ）（（１）式、及び（２）式）を、Ｆ０、ｖｘ０、ｖｙ０、及びＹｅをパラメータとするマップを用いて導出する。なお、Ｘ（ｔｅ）を縦移動距離または回避距離、Ｙ（ｔｅ）を横移動距離ともいう。
【００３５】
次に、既知の横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出するために用いられるマップ（以下、最短２次元マップともいう）について説明する。
【００３６】
まず、ｘ１＝Ｘ（ｔ）、ｘ２＝ｖｘ（ｔ）、x３＝Ｙ（ｔ）、ｘ４＝ｖｙ（ｔ）、ｕ１＝ｕｘ（ｔ）、ｕ２＝ｕｙ（ｔ）とおくと、（１）式及び（２）式の運動方程式は、下記（７）式及び（８）式のような状態方程式に変形できる。なお、Ｔはベクトル及び行列の転置記号である。
【００３７】
【数２】
【００３８】
次に、車体合成力の最大値Ｆ０が-既知であると仮定して、回避距離を最小化する最適制御問題として考えると、評価関数Ｉを下記（９）式で表した場合、下記（１０）式で表される終端条件、及び下記（１１）式で表される車体合成力の大きさに関する入力制約条件の下で、評価関数Ｉを最小化する制御入力を求めよという制御問題に帰着される。
【００３９】
【数３】
【００４０】
ここで、特開２００７−２８３９１０号公報等の公知の技術を用いると、下記（１２）式のような制御入力が導出される。
【００４１】
【数４】
【００４２】
ただし、ν１及びν２は最適解を求めるために導入した第１の導入パラメータ及び第２の導入パラメータである。
【００４３】
（１２）式において必要となるｔｅ、ν１、ν２は、下記（１３）式〜（１５）式の非線形方程式にｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｆ０、及びＹｅを代入して解くことにより得られる。また、横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離が最短となるときの最短距離Ｘｓは、（１６）式の関係を満たす。
【００４４】
【数５】
【００４５】
まず、任意の正数ａ０を導入して下記（１７）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解｛ν１、ν２、ｔｅ｝及び｛ν１’、ν２’、ｔｅ’｝は、下記（１８）式の関係を満たす。
【００４６】
【数６】
【００４７】
（１７）式の最後の式より、ａ０を下記（１９）式のようにおくと、（１７）式よりｖｘ０’及びｖｙ０’は下記（２０）式のように変形できる。
【００４８】
【数７】
【００４９】
この関係より、Ｆ０’／ｍ’及びＹｅ’に任意の正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖｘ０’及びｖｙ０’が求まる。よって、Ｆ０’／ｍ’及びＹｅ’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’を第１のパラメータ、及びｖｙ０’を第２のパラメータとしたマップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ０’／ｍ’及びＹｅ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。
【００５０】
ここでは、一例として、Ｆ０’／ｍ’＝Ｙｅ’＝１とした場合のｖｘ０’及びｖｙ０’に関する最短２次元マップを作成する。図３に示すように、ｖｘ０’を第１のパラメータ、及びｖｙ０’を第２のパラメータとして、上記（１３）式〜（１５）式に基づいて得られるν１’の値をマッピングした第１のマップ、ν２’の値をマッピングした第２のマップ、及びｔｅ’の値をマッピングした第３のマップを作成する。
【００５１】
なお、第１のパラメータ及び第２のパラメータは、（２０）式で定める場合だけでなく、導入した任意の正数ａ０の取り方を変えたり、Ｆ０’／ｍ’、ｖｙ０’、ｖｘ０’及びＹｅ’のそれぞれに着目して式を変形したりして求めることもできる。それぞれ得られた第１のパラメータ及び第２のパラメータに応じて、Ｆ０’／ｍ’、ｖｙ０’、ｖｘ０’及びＹｅ’の内必要な値に任意の値を設定して最短２次元マップを作成することができる。また、マップの特異点のラインが縦軸又は横軸と平行になるように各マップの軸の取り方を変更したマップを作成することもできる。
【００５２】
次に、この静止物回避用の最短２次元マップを用いて障害物を回避する制御を行うコントローラを、障害物が移動する場面に適用することを考える。
【００５３】
設定したｘ−ｙ座標系における現時刻の移動体のｘ方向の位置をＸｅ、ｙ方向の位置をＺ０、ｘ方向の速度を０、及びｙ方向の速度をＺｖとし、障害物がｙ軸方向に等速直線運動をすると仮定すると、ｔ秒後の障害物の位置は下記（２１）式となる。
【００５４】
【数８】
【００５５】
ここで、自車両の回避に要する予測回避時間ｔｅのチルダを導入する。
【００５６】
【数９】
【００５７】
まず、任意の正数ａを導入して下記（２２）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解は、下記（２３）式の関係を満たす。
【００５８】
【数１０】
【００５９】
（２２）式の最後の式より、ａを下記（２４）式のようにおくと、（２２）式よりｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’は下記（２５）式のように変形できる。
【００６０】
【数１１】
【００６１】
この関係より、Ｆ０’／ｍ’及びＺ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’が求まる。よって、Ｆ０’／ｍ’及びＺ０’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ０’／ｍ’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。
【００６２】
ここでは、一例として、Ｆ０’／ｍ’＝Ｚ０’＝１とした場合のｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’に関するマップを作成する。図４に示すように、ｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’をパラメータとして、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した上記（１３）式〜（１５）式に基づいて得られる（ｔｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。例えば、Ｚｖ’について、Ｚｖ’＝ｖａ’、Ｚｖ’＝ｖｂ’、Ｚｖ’＝ｖｃ’の３値（ｖａ’＜ｖｂ’＜ｖｃ’）を用い、ｖａ’〜ｖｂ’間、及びｖｂ’〜ｖｃ’間は、各々線形近似などで内挿する。
【００６３】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、Ｆ０’／ｍ’＝Ｚ０’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（２５）式に従ってパラメータｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２４）式に従ってｔｅのチルダに変換する。そして、（２１）式を適用することで、予測回避時間ｔｅのチルダに応じた障害物の位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）が得られる。
【００６４】
ただし、Ｚ０＜０の場合は、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【００６５】
次に、得られた障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を、上記の最短２次元マップ（例えば、図３）、（１８）式、及び（１９）式に適用すると、障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を（１３）式〜（１５）式に代入したときの解｛ν１，ν２，ｔｅ｝が得られる。より具体的には、図３の最短２次元マップを用いた場合、Ｆ０’／ｍ’＝Ｙｅ’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｆ０、及びＹｅ（＝求めた障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ））から（２０）式に従って第１のパラメータｖｘ０’及び第２のパラメータｖｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を最短２次元マップから得て、（１８）式及び（１９）式に従って｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を｛ν１，ν２，ｔｅ｝に変換する。
【００６６】
そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより入力の時間関数が得られ、また、（１６）式に代入することで最短の回避距離Ｘｓが得られる。なお、図４の３次元マップから得られるｔｅのチルダと、図３の最短２次元マップから得られるｔｅは等しくなるため、図３のｔｅ’の２次元マップは省略してもよい。
【００６７】
この結果、障害物の位置及び速度を考慮して、静止物回避における最短２次元マップを用いて、障害物の回避を可能にする制御入力関数と（１）式〜（６）式の積分計算により回避軌道が導出される。
【００６８】
なお、上記の３次元マップではパラメータｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’を（２５）式のように定め、Ｆ０’／ｍ’＝Ｚ０’＝１とした場合について説明したが、このパラメータの取り方は、上記以外にも複数存在する。例えば、任意の正数ａを（２２）式の第１式より下記（２６）式のようにおくと、（２２）式よりｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’は下記（２７）式のように変形できる。
【００６９】
【数１２】
【００７０】
この関係より、Ｆ０’／ｍ’及びｖｘ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’が求まる。よって、Ｆ０’／ｍ’及びｖｘ０’をある値に設定した場合において、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ０’／ｍ’及びｖｘ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｆ０’／ｍ’＝ｖｘ０’＝１とした場合のｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００７１】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、Ｆ０’／ｍ’＝ｖｘ０’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（２７）式に従ってパラメータｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２６）式に従ってｔｅのチルダに変換する。
【００７２】
なお、この３次元マップの領域は、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’のいずれかにおいて０以上に限定してもよい。例えば、Ｚ０≧０の３次元マップを作成した場合は、検出値がＺ０＜０であったとしても、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【００７３】
また、別のパラメータを用いる場合として、（２７）式の第３式を下記（２８）式のように変形すると、（２６）式のａは、下記（２９）式のように変形される。
【００７４】
【数１３】
【００７５】
この関係より、ｖｘ０’及びＺ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＦ０’／ｍ’、ｖｙ０’及びＺｖ’が求まる。よって、ｖｘ０’及びＺ０’をある値に設定した場合において、Ｆ０’／ｍ’、ｖｙ０’及びＺｖ’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｘ０’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、ｖｘ０’＝Ｚ０’＝１とした場合のＦ０’／ｍ’、ｖｙ０’及びＺｖ’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００７６】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｘ０’＝Ｚ０’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（２７）式の第１式及び第２式に従ってパラメータｖｙ０’及びＺｖ’を演算し、（２８）式に従ってパラメータＦ０’／ｍ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２９）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、Ｚ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【００７７】
また、別のパラメータを用いる場合として、任意の正数ａを（２２）式の第２式より下記（３０）式のようにおくと、（２２）式よりｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’は下記（３１）式のように変形できる。
【００７８】
【数１４】
【００７９】
この関係より、Ｆ０’／ｍ’及びｖｙ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’が求まる。よって、Ｆ０’／ｍ’及びｖｙ０’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ０’／ｍ’及びｖｙ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｆ０’／ｍ’＝ｖｙ０’＝１とした場合のｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００８０】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、Ｆ０’／ｍ’＝ｖｙ０’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（３１）式に従ってパラメータｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３０）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、ｖｙ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【００８１】
また、別のパラメータを用いる場合として、（３１）式の第３式を下記（３２）式のように変形すると、（３０）式のａは、下記（３３）式のように変形される。
【００８２】
【数１５】
【００８３】
この関係より、ｖｙ０’及びＺ０’にある値を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＦ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びＺｖ’が求まる。よって、ｖｙ０’及びＺ０’をある値に設定した場合において、Ｆ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びＺｖ’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｙ０’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、ｖｙ０’＝１、Ｚ０’＝±１とした場合のＦ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びＺｖ’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００８４】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｙ０’＝１、Ｚ０’＝±１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（３１）式の第１式及び第２式に従ってパラメータｖｘ０’及びＺｖ’を演算し、（３２）式に従ってパラメータＦ０’／ｍ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３３）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、ｖｙ０≧０、Ｚ０≧０の場合には、Ｚ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、ｖｙ０≧０、Ｚ０＜０の場合には、Ｚ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。また、ｖｙ０＜０、Ｚ０≧０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、ｖｙ０＜０、Ｚ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。
【００８５】
また、別のパラメータを用いる場合として、任意の正数ａを（２２）式の第３式より下記（３４）式のようにおくと、（２２）式よりｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺ０’は下記（３５）式のように変形できる。
【００８６】
【数１６】
【００８７】
この関係より、Ｆ０’／ｍ’及びＺｖ’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺ０’が求まる。よって、Ｆ０’／ｍ’及びＺｖ’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ０’／ｍ’及びＺｖ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｆ０’／ｍ’＝Ｚｖ’＝１とした場合のｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺ０’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００８８】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、Ｆ０’／ｍ’＝Ｚｖ’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（３５）式に従ってパラメータｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３４）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、Ｚｖ＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【００８９】
また、別のパラメータを用いる場合として、（３５）式の第３式を下記（３６）式のように変形すると、（３４）式のａは、下記（３７）式のように変形される。
【００９０】
【数１７】
【００９１】
この関係より、Ｚｖ’及びＺ０’にある値を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＦ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びｖｙ０’が求まる。よって、Ｚｖ’及びＺ０’をある値に設定した場合において、Ｆ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びｖｙ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＺｖ’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｚｖ’＝１、Ｚ０’＝±１とした場合のＦ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びｖｙ０’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００９２】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、Ｚｖ’＝１、Ｚ０’＝±１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（３５）式の第１式及び第２式に従ってパラメータｖｘ０’及びｖｙ０’を演算し、（３６）式に従ってパラメータＦ０’／ｍ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３７）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、Ｚｖ≧０、Ｚ０≧０の場合には、Ｚ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、Ｚｖ≧０、Ｚ０＜０の場合には、Ｚ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。また、Ｚｖ＜０、Ｚ０≧０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、Ｚｖ＜０、Ｚ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。
【００９３】
また、３次元マップの軸の取り方を変更して、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように移動させた３次元マップを用いてもよい。例えば、（２７）式のパラメータを下記（３８）式のように変更した（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを作成することができる。また、（２７）式の第１式、第２式、及び（２８）式のパラメータを下記（３９）式のように、（３５）式のパラメータを下記（４０）式のように、（３５）式の第１式、第２式、及び（３６）式のパラメータを下記（４１）式のように変更することもできる。
【００９４】
【数１８】
【００９５】
このように、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように３次元マップの軸を変更することにより、３次元マップの精度を保ちつつマップを記憶する容量を、例えば図４に示した３次元マップに比べて小さく抑えることが容易になる。
【００９６】
以下、上記のマップを用いた第１の実施の形態について詳細に説明する。図５に示すように、第１の実施の形態の車両運動制御装置には、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段として車両に搭載されたセンサ群、外部環境状態を検出する外部環境検出手段として車両に搭載されたセンサ群、及びこれらのセンサ群からの検出データに基づいて、自車両が運動するように自車両に搭載された車載機器を制御することによって目標位置へ到達するように車両運動を制御する制御装置２０、ドライバに車両運動制御状態を報知する表示装置３０が設けられている。
【００９７】
車両運動制御装置の自車両の走行状態を検出するセンサ群としては、車速を検出する車速センサ１０、操舵角を検出する操舵角センサ１２、及びスロットル弁の開度を検出するスロットル開度センサ１４が設けられている。また、図示しないＧＰＳ装置からの情報を加えるようにしてもよい。
【００９８】
また、外部環境状態を検出するセンサ群としては、自車両の前方を撮影する前方カメラ１６、及び自車両の前方の障害物を検出するレーザレーダ１８が設けられている。なお、レーザレーダ１８に代えて、又はレーザレーダ１８と共にミリ波レーダを設けるようにしてもよい。また、図示しないＧＰＳ装置からの情報を加えるようにしてもよい。
【００９９】
前方カメラ１６は、車両の前方を撮影するように車両のフロントウインドウ上部等に取り付けられている。前方カメラ１６は、小型のＣＣＤカメラ又はＣＭＯＳカメラで構成され、自車両の前方の道路状況を含む領域を撮影し、撮影により得られた画像データを出力する。出力された画像データは、マイクロコンピュータ等で構成された制御装置２０に入力される。なお、カメラとして、前方カメラ１６に加えて、前方赤外線カメラを設けるのが好ましい。赤外線カメラを用いることにより、歩行者を障害物として確実に検出することができる。なお、上記の赤外線カメラに代えて近赤外線カメラを用いることができ、この場合においても同様に歩行者を確実に検出することができる。
【０１００】
レーザレーダ１８は、赤外光パルスを照射する半導体レーザからなる発光素子、赤外光パルスを水平方向に走査する走査装置、及び前方の障害物（歩行者、前方車両等）から反射された赤外光パルスを受光する受光素子を含んで構成され、車両の前方グリル又はバンパに取り付けられている。このレーザレーダ１８では、発光素子から発光された時点を基準として受光素子で受光されるまでの反射赤外光パルスの到達時間に基づいて、自車両から前方の障害物までの距離を検出することができる。レーザレーダ１８で検出された障害物までの距離を示すデータは制御装置２０に入力される。制御装置２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＣＰＵを含むマイクロコンピュータ等で構成され、ＲＯＭには以下で説明する車両運動制御ルーチンのプログラムが記憶されている。
【０１０１】
また、制御装置２０は、自車両の操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも１つを制御することによって、目標位置へ到達するように車両運動を制御するための車両搭載機器に接続されている。この車両搭載機器としては、車輪の操舵角を制御するための電動パワーステアリング等の操舵角制御装置２２、ブレーキ油圧を制御することによって制動力を制御する制動力制御装置２４、及び駆動力を制御する駆動力制御装置２６が設けられている。制動力制御装置２４には、制動力を検出する検出センサ２４Ａが取り付けられている。また、制御装置２０には、演算された制御入力の方向θ等を表示することによって車両運動制御情報をドライバに報知する表示装置３０が接続されている。なお、車両運動制御を行なっていることを、ドライバだけでなく車両外部の目標位置方向に向かって報知するようにしてもよい。また、最短回避距離が自車両と障害物との距離よりも短い場合には、ドライバに回避の必要性を予め報知するようにしてもよい。
【０１０２】
操舵角制御装置２２としては、ドライバのステアリングホイール操作に重畳して前輪及び後輪の少なくとも一方の車輪の操舵角を制御する制御手段、ドライバ操作とは機械的に分離され、ステアリングホイールの操作とは独立して前輪及び後輪の少なくとも一方の車輪の操舵角を制御する制御手段（いわゆるステア・バイ・ワイヤ）等を用いることができる。
【０１０３】
制動力制御装置２４としては、ドライバ操作とは独立して各車輪の制動力を個別に制御する、いわゆるＥＳＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）に用いられる制御装置、ドライバ操作とは機械的に分離され、各車輪の制動力を信号線を介して任意に制御する制御装置（いわゆるブレーキ・バイ・ワイヤ）等を用いることができる。
【０１０４】
駆動力制御装置２６としては、スロットル開度、点火進角の遅角、又は燃料噴射量を制御することによって駆動力を制御する制御装置、変速機の変速位置を制御することによって駆動力を制御する制御装置、トルクトランスファを制御することによって前後方向及び左右方向の少なくとも一方の駆動力を制御する制御装置等を用いることができる。
【０１０５】
また、制御装置２０には、制御入力を求めるためのマップを記憶したマップ記憶装置２８が接続されている。マップ記憶装置２８には、予測回避時間ｔｅのチルダを求めるための３次元マップ、及び予測回避時間に基づいて、移動する障害物を回避するための回避軌道及び車体合成力を導出するための２次元マップが記憶される。
【０１０６】
また、制御装置２０には、ドライバに警報を発する図示しない警報装置が接続されている。警報装置としては、音や音声によって警報を発する装置、光や視覚的な表示によって警報を発する装置、振動によって警報を発する装置、又は操舵反力のような物理量をドライバに与えてドライバの操作を誘導する物理量付与装置を用いることができる。また、表示装置３０を警報装置として用いるようにしてもよい。
【０１０７】
以下、図６を参照して第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間ｔｅのチルダを求めるためのマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。
【０１０８】
ステップ１００で、車速センサ１０等で検出された自車両の走行状態、及びレーザレーダ１８等で検出された外部環境状態に関する検出データを取り込む。次に、ステップ１０２で、取り込んだ検出データに基づいて、車両が走行している道路上の障害物の位置を含む環境マップを作成する。
【０１０９】
次に、ステップ１０４で、障害物の横を通過する位置における速度方向を環境マップに基づいて設定し、さらに自車両の現在時刻の位置を原点に、また設定した速度方向を車体前後方向（ｘ軸）に取り、ｘ軸に直交する方向をｙ軸とするｘｙ座標を設定する。
【０１１０】
次に、ステップ１０６で、上記ステップ１００で走行状態として取り込まれた自車両及び障害物の状態量を設定された座標に対応させて変換し、現在の自車両と障害物との距離のｘ成分Ｘｅ、自車両の速度のｘ成分ｖｘ０、自車両の速度のｙ成分ｖｙ０、障害物のｙ方向の位置Ｚ０、及び障害物の速度のｙ成分Ｚｖを演算する。なお、ここでは、障害物の速度のｘ成分は０とする。
【０１１１】
次に、ステップ１０８で、外部環境及び自車両の構造と状態に基づいて、車体合成力の最大値Ｆ０を設定する。
【０１１２】
次に、ステップ１１０で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚｖ、Ｚ０、及び上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ０を用いて、（２５）式に従ってパラメータｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２４）式に従って予測回避時間ｔｅのチルダに変換する。
【０１１３】
次に、ステップ１１２で、上記ステップ１１０で算出された予測回避時間ｔｅのチルダを（２１）式に適用して、ｔｅのチルダ後の障害物の位置を予測し、その予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定する。
【０１１４】
次に、ステップ１１４で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ０、及び上記ステップ１１２で設定した横移動距離Ｙｅを用いて、（２０）式に従って、第１のパラメータｖｘ０’、及び第２のパラメータｖｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を最短２次元マップから得て、（１８）式及び（１９）式に従って｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を｛ν１，ν２，ｔｅ｝に変換する。そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより車体合成力を得る。また、（１６）式に代入することで最短の回避距離Ｘｓを得る。また、（１）式〜（６）式に従って、横移動距離Ｙｅに対する縦移動距離が最短となる回避軌道を導出する。
【０１１５】
次に、ステップ１１６で、上記ステップ１１４で導出された車体合成力に従って、回避軌道に沿った走行を実現するために必要な各車輪のタイヤ発生力を演算し、各車輪のタイヤ発生力が得られるように操舵角制御装置２２、制動力制御装置２４、及び駆動力制御装置２６の少なくとも１つを制御すると共に、車両運動制御情報を表示装置３０に表示する。また、障害物を回避するように制御する際には無条件で警報装置から警報を発したり、障害物を回避するための車両運動制御を行っていることを表示装置に表示したりすることにより警報を行ってもよい。各車輪のタイヤ発生力が得られるように制御することにより、目的とする車体合成力が得られるように制御することができる。
【０１１６】
以上説明したように、第１の実施の形態の車両運動制御装置によれば、静止した障害物を回避するための横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出するために最短２次元マップを用いることを前提とした簡単な構成の３次元マップを用いて移動する障害物の位置を予測するため、障害物が移動する場合でも、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出することができる。
【０１１７】
なお、第１の実施の形態では、（２５）式をパラメータとする（ｔｅのチルダ）’の３次元マップと（２０）式をパラメータとする最短２次元マップとを組み合わせる場合について説明したが、（ｔｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は最短２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。
【０１１８】
また、第１の実施の形態では、道路に対する自車両及び障害物の速度を用いる場合について説明したが、道路に対する自車両の速度及び自車両に対する障害物の相対速度を検出するようにしてもよい。
【０１１９】
また、回避制御は、公知の技術（特開２００７−２８３９１０号公報）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。
【０１２０】
また、第１の実施の形態では、車体合成力の向きを求めるために｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を導出する最短２次元マップを用いる場合について説明したが、現時刻の車体合成力の向きを求めたい場合には、１つのパラメータを出力する最短２次元マップで導出するようにしてもよい。具体的には、図３の最短２次元マップの｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を（１２）式に適用して、ｔ＝０の場合における｛θ’｝を出力する最短２次元マップ（図７）を作成する。
【０１２１】
そして、上記実施の形態と同様の流れで（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを作成しておき、その３次元マップから得られる（ｔｅのチルダ）’、（２３）式、（２４）式よりｔｅのチルダを求める。次に（２１）式より予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を算出し、Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定して、図７の最短２次元マップを用いてθ’を得る。ただし、Ｚ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して最短２次元マップより−θ’を求め、さらに−θ’→θ’の処理を行えばよい。
【０１２２】
その結果、障害物の速度を考慮して、静止物回避時に縦移動距離を最短にする最短２次元マップ及び下記（４２）を用いて、現時刻の車体合成力の大きさと向きが得られる。
【０１２３】
【数１９】
【０１２４】
なお、この方法でも（ｔｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は、最短２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。
【０１２５】
また、図７のように｛Ｘｓ’｝を出力する最短２次元マップを導入して、下記（４３）式及び公知の技術（特開２００７-２８３９１０号公報）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。
【０１２６】
【数２０】
【０１２７】
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、障害物が移動する場合に、障害物の予測位置に基づいた目標位置及び目標位置における速度方向に対して車体合成力の最大値を最小にする車体合成力及び回避軌道を導出する場合について説明する。なお、第２の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。
【０１２８】
まず、障害物が静止物である場合に、目標位置及び目標位置における速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小となる車体合成力及び回避軌道の導出するために用いられるマップ（以下、最適２次元マップともいう）について説明する。
【０１２９】
静止物回避に対して車体合成力の最大値を最小にする最適制御は、第１の実施の形態で述べたのと同様に（７）式〜（１１）式で定式化できる。なぜなら、最短の回避距離Ｘｓが自車両と障害物との相対距離のｘ成分Ｘｅと等しくなる車体合成力の最大値Ｆ０を求められれば、そのときの（１２）式で示される制御入力は、車体合成力の最大値最小化問題の最適解になるためである。よって、自車両と障害物との相対距離のｘ成分Ｘｅに対して、ｘ１（ｔｅ）＝Ｘｅの関係を導入することにより、Ｘｓ→Ｘｅに変換された非線形方程式（１３）式〜（１６）式により、Ｆ０、ｔｅ、ν１、ν２が求まる。
【０１３０】
まず、（１３）式を（４４）式のように変形し、Ｘｓ→Ｘｅに変換された（１４）式〜（１６）式に代入する（（４５）式〜（４７）式）。
【０１３１】
【数２１】
【０１３２】
ここで、任意の正数ａ０を導入して下記（４９）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解｛ν１、ν２、ｔｅ｝及び｛ν１’、ν２’、ｔｅ’｝は、（５０）式の関係を満たす。
【０１３３】
【数２２】
【０１３４】
（４９）式の最後の式より、ａ０を下記（５１）式のようにおくと、（４９）式よりＹｅ’ 及びｖｙ０’は（５２）式のように変形できる。
【０１３５】
【数２３】
【０１３６】
この関係より、Ｘｅ’及びｖｘ０’に任意の正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＹｅ’及びｖｙ０’が求まる。よって、Ｘｅ’及びｖｘ０’をある値に設定した場合において、Ｙｅ’を第１のパラメータ、及びｖｙ０’を第２のパラメータとした最適２次元マップマップを予め用意しておけばよい。なお、このＸｅ’及びｖｘ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。
【０１３７】
ここでは、一例として、Ｘｅ’＝ｖｘ０’＝１とした場合のＹｅ’及びｖｙ０’に関する最適２次元マップを作成する。図８に示すように、Ｙｅ’を第１のパラメータ、及びｖｙ０’を第２のパラメータとして、Ｘｓ→Ｘｅに変換した（１３）式〜（１６）式に基づいて得られるν１’の値をマッピングした第１のマップ、ν２’の値をマッピングした第２のマップ、及びｔｅ’の値をマッピングした第３のマップを作成する。
【０１３８】
なお、第１のパラメータ及び第２のパラメータは、（５２）式で定める場合だけでなく、導入した任意の正数ａの取り方を変えたり、ｖｘ０’、ｖｙ０’、Ｘｅ’及びＹｅ’のそれぞれに着目して式を変形したりして、求めることもできる。それぞれ得られた第１のパラメータ及び第２のパラメータに応じて、ｖｘ０’、ｖｙ０’、Ｘｅ’及びＹｅ’の内必要な値に任意の値を設定してマップを作成することができる。また、最適２次元マップの特異点のラインが縦軸又は横軸と平行になるように各マップの軸の取り方を変更したマップを作成することもできる。
【０１３９】
次に、この静止物回避用の最適２次元マップを用いて障害物を回避する制御を行うコントローラを、障害物が移動する場面に適用することを考える。
【０１４０】
第１の実施の形態と同様に、設定したｘ−ｙ座標系における現時刻の移動体のｘ方向の位置をＸｅ、ｙ方向の位置をＺ０、ｘ方向の速度を０、及びｙ方向の速度をＺｖとし、障害物がｙ軸方向に等速直線運動をすると仮定すると、ｔ秒後の障害物の位置は（２１）式となる。
【０１４１】
ここで、自車両の回避に要する予測回避時間ｔｅのチルダを導入する。
【０１４２】
【数２４】
【０１４３】
まず、｛Ｆ０のチルダ、ν１のチルダ、ν２のチルダ、ｔｅのチルダ｝に対応した（１３）式を（５３）式のように変形し、Ｘｓ→Ｘｅに変換した（１４）式〜（１６）式に代入する（（５４）式〜（５６）式）。
【０１４４】
【数２５】
【０１４５】
ここで、任意の正数ａを導入して下記（５７）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解は、下記（５８）式の関係を満たす。
【０１４６】
【数２６】
【０１４７】
（５７）式の第２式より、ａを下記（５９）式のようにおくと、（５７）式より、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’は下記（６０）式のように変形できる。
【０１４８】
【数２７】
【０１４９】
この関係より、ｖｘ０’及びＸｅ’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’が求まる。よって、ｖｘ０’及びＸｅ’をある値に設定した場合において、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｘ０’及びＸｅ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。
【０１５０】
ここでは、一例として、ｖｘ０’＝Ｘｅ’＝１とした場合のｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’に関する３次元マップを作成する。図９に示すように、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとして、上記（５４）式〜（５６）式の関係に基づいて得られる（ｔｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。
【０１５１】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｘ０’＝Ｘｅ’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、Ｚ０及びＺｖから（６０）式に従ってパラメータｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（５８）式及び（５９）式に従ってｔｅのチルダに変換する。そして、（２１）式を適用することで、予測回避時間ｔｅのチルダに応じた障害物の位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）が得られる。
【０１５２】
なお、この３次元マップの領域は、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’のいずれかにおいて０以上に限定してもよい。例えば、Ｚ０≧０の３次元マップを作成した場合は、検出値がＺ０＜０であったとしても、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【０１５３】
次に、得られた障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を、上記の最適２次元マップ（例えば、図８）、（４４）式に適用すると、障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）をＸｓ→Ｘｅに変換された（１３）式〜（１６）式に代入したときの解｛Ｆ０，ν１，ν２，ｔｅ｝が得られる。より具体的には、図８の最適２次元マップを用いた場合、Ｘｅ’＝ｖｘ０’＝１、既知のｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ及びＹｅ（＝求めた障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ））から（５２）式に従って第１のパラメータＹｅ’及び第２のパラメータｖｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を最適２次元マップから得て、（５０）式及び（５１）式に従って｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を｛ν１，ν２，ｔｅ｝に変換し、（４４）式によりＦ０を得る。
【０１５４】
そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより入力の時間関数が得られる。なお、図９の３次元マップから得られるｔｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔｅは等しくなるため、図８のｔｅ’の２次元マップは省略してもよい。
【０１５５】
この結果、障害物の位置及び速度を考慮して、静止物回避において車体合成力の最大値を最小にする最適２次元マップを用いて、障害物の回避を可能にする制御入力関数と（１）式〜（６）式の積分計算により回避軌道が導出される。
【０１５６】
なお、上記の３次元マップではパラメータｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を（６０）式のように定め、ｖｘ０’＝Ｘｅ’＝１とした場合について説明したが、このパラメータの取り方は、上記以外にも複数存在する。例えば、任意の正数ａを（５７）式の第４式より下記（６１）式のようにおくと、（５７）式よりｖｙ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’は下記（６２）式のように変形できる。
【０１５７】
【数２８】
【０１５８】
この関係より、ｖｘ０’及びＺ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖｙ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’が求まる。よって、ｖｘ０’及びＺ０’をある値に設定した場合において、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｘ０’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、図１０に示すように、ｖｘ０’＝Ｚ０’＝１とした場合のｖｙ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’を変数として（５４）式〜（５６）式の関係に基づいて得られる（ｔｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。
【０１５９】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｘ０’＝Ｚ０’＝１、既知のｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、Ｚ０及びＺｖから（６２）式に従ってパラメータｖｙ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（５８）式及び（６１）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、Ｚ０＜０の場合は、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【０１６０】
なお、図１０の３次元マップから得られるｔｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔｅは等しくなるため、図８のｔｅ’の２次元マップは省略してもよい。
【０１６１】
また、別のパラメータを用いる場合として、（５３）式〜（５６）式の展開方法を変更する。まず、Ｘｓ→Ｘｅに変換された非線型方程式（１３）式〜（１６）式において、（１４）式を下記（６３）式のように変形し、（１３）式、（１５）式及び（１６）式に代入する（（６４）式〜（６６）式）。
【０１６２】
【数２９】
【０１６３】
ここで、任意の正数ａ１を導入して下記（６７）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解は、下記（６８）式の関係を満たす。
【０１６４】
【数３０】
【０１６５】
（６７）式の第２式より、ａ１を下記（６９）式のようにおくと、（６７）式より、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’は下記（７０）式のように変形できる。
【０１６６】
【数３１】
【０１６７】
この関係より、ｖｙ０’及びＸｅ’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’が求まる。よって、ｖｙ０’及びＸｅ’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｙ０’及びＸｅ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。
【０１６８】
ここでは、一例として、ｖｙ０’＝Ｘｅ’＝１とした場合のｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’に関するマップを作成する。図１１に示すように、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとして、上記（６４）式〜（６６）式の関係に基づいて得られる（ｔｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。
【０１６９】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｙ０’＝Ｘｅ’＝１、既知のｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、Ｚ０及びＺｖから（７０）式に従ってパラメータｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（６８）式及び（６９）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、ｖｙ０＜０の場合は、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【０１７０】
なお、図１１の３次元マップから得られるｔｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔｅは等しくなるため、図８のｔｅ’の２次元マップは省略してもよい。
【０１７１】
また、別のパラメータを用いる場合として、任意の正数ａ１を（６７）式の第４式より下記（７１）式のようにおくと、（６７）式よりｖｘ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’は下記（７２）式のように変形できる。
【０１７２】
【数３２】
【０１７３】
この関係より、ｖｙ０’及びＺ０’にある値を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖｘ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’が求まる。よって、ｖｙ０’及びＺ０’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｙ０’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、図１２、１３に示すように、ｖｙ０’＝１、Ｚ０’＝±１とした場合のｖｘ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’を変数として（６４）式〜（６６）式の関係に基づいて得られる（ｔｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。
【０１７４】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｙ０’＝１、Ｚ０’＝±１、既知のｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、Ｚ０及びＺｖから（７２）式に従ってパラメータｖｘ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（６８）式及び（７１）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、ｖｙ０≧０、Ｚ０≧０の場合には、Ｚ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、ｖｙ０≧０、Ｚ０＜０の場合には、Ｚ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。また、ｖｙ０＜０、Ｚ０≧０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、ｖｙ０＜０、Ｚ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。
【０１７５】
なお、図１２、１３の３次元マップから得られるｔｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔｅは等しくなるため、図８のｔｅ’の２次元マップは省略してもよい。
【０１７６】
また、３次元マップの軸の取り方を変更して、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように移動させた３次元マップを用いてもよい。例えば、（６０）式のパラメータを下記（７３）式のように変更した（ｔｅのチルダ）’の３次元マップ（図１４）を作成したり、下記（７４）式のように変更した（ｔｅのチルダ）’の３次元マップ（図１５）を作成したりすることができる。また、（６２）式のパラメータを下記（７５）式や（７６）式のように、（７０）式のパラメータを下記（７７）式や（７８）式のように、（７２）式のパラメータを下記（７９）式や（８０）式のように変更することもできる。
【０１７７】
【数３３】
【０１７８】
このように、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように３次元マップの軸を変更することにより、３次元マップの精度を保ちつつマップを記憶する容量を、例えば図９に示した３次元マップに比べて小さく抑えることが容易になる。
【０１７９】
以下、図１６を参照して第２の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間ｔｅのチルダを求めるためのマップとして図９の３次元マップを用い、目標位置及び目標位置における速度方向に対して最大値が最小になる車体合成力を求めるためのマップとして図８の最適２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１８０】
ステップ１００〜１０６を経て、ステップ２００で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚｖ及びＺ０を用いて、（６０）式に従ってパラメータｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（５８）式及び（５９）式に従って予測回避時間ｔｅのチルダに変換する。
【０１８１】
次に、ステップ２０２で、上記ステップ２００で算出された予測回避時間ｔｅのチルダを（２１）式に適用して、ｔｅのチルダ後の障害物の位置を予測し、その予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を回避すべき横移動距離Ｙｅとし、上記ステップ１０６で演算されたＸｅと合わせて目標位置として設定する。
【０１８２】
次に、ステップ２０４で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、及び上記ステップ２０４で設定した横移動距離Ｙｅを用いて、（５２）式に従って、第１のパラメータＹｅ’、及び第２のパラメータｖｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を最適２次元マップから得て、（５０）式及び（５１）式に従って｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を｛ν１，ν２，ｔｅ｝に変換し、（４４）式に従ってＦ０を演算する。そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより車体合成力を得る。また、（１）式〜（６）式に従って、目標位置及び目標位置における速度方向に対して車体合成力の最大値を最小にする回避軌道を導出する。
【０１８３】
次に、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で演算したＦ０が、タイヤ発生力の限界値以下か否かを判定する。車体合成力の最大値がタイヤ発生力の限界値以下の場合には、ステップ１１６へ移行し、タイヤ発生力の限界値を超えている場合には、ステップ１１８へ移行する。なお、タイヤ発生力の限界値は、路面とタイヤとの間の摩擦係数に基づいて定まる真の限界値だけでなく、真の限界値に対してマージンを設けて設定した限界値も含む意味である。
【０１８４】
ステップ１１６では、第１の実施の形態と同様に、上記ステップ２０４で導出された車体合成力に従って、車体合成力の最大値が最小になる回避軌道に沿った走行を実現するための回避車両運動制御を実行する。一方、ステップ２０８では、急制動制御により障害物の手前で車両が停止するように制動力制御装置２４を制御するか、推定される衝突被害が最小化されるように操舵角制御装置２２及び制動力制御装置２４を制御する。例えば、ＷＯ２００６−０７０８６５記載の技術のような公知の技術を用いればよい。
【０１８５】
以上説明したように、第２の実施の形態の車両運動制御装置によれば、静止した障害物を回避するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出するための最適２次元マップを用いることを前提とした簡単な構成の３次元マップを用いて移動する障害物の位置を予測するため、障害物が移動する場合でも、障害物の予測位置に基づいた目標位置及び目標位置における速度方向に対して車体合成力の最大値を最小にする車体合成力及び回避軌道を導出することができる。
【０１８６】
なお、第２の実施の形態では、（６０）式をパラメータとする（ｔｅのチルダ）’の３次元マップと（５２）式をパラメータとする最適２次元マップを組み合わせる場合について説明したが、（ｔｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は最適２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。
【０１８７】
また、第２の実施の形態では、道路に対する自車両及び障害物の速度を用いる場合について説明したが、道路に対する自車両の速度及び自車両に対する障害物の相対速度を検出するようにしてもよい。
【０１８８】
また、回避制御は、公知の技術（特開２００７−２８３９１０）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。
【０１８９】
また、第２の実施の形態では、車体合成力の向きを求めるために｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を導出する最適２次元マップを用いる場合について説明したが、現時刻の車体合成力の向きを求めたい場合には、２つのパラメータを出力する最適２次元マップで導出するようにしてもよい。具体的には、図８の最適２次元マップの｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を（１２）式に適用して、ｔ＝０の場合における｛θ’，Ｆ０’／ｍ’｝を出力する最適２次元マップ（図１７）を作成する。
【０１９０】
そして、上記実施の形態と同様の流れで（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを作成しておき、その３次元マップから得られる（ｔｅのチルダ）’、（５８）式、（５９）式よりｔｅのチルダを求める。次に（２１）式より予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を算出し、Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を目標位置までの横移動距離Ｙｅとして設定して、図１７の最適２次元マップを用いて｛θ’，Ｆ０’／ｍ’｝を得る。
【０１９１】
その結果、障害物の速度を考慮して、静止物回避時に車体合成力の最大値を最小にする最適２次元マップ、下記（８１）、及び（４２）式を用いて、現時刻の車体合成力の大きさと向きが得られる。
【０１９２】
【数３４】
【０１９３】
なお、この方法でも（ｔｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は、最適２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。
【０１９４】
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では、障害物まで到達する予測時間と移動距離のマージンを設けて障害物の位置を予測する場合について説明する。なお、第３実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。
【０１９５】
まず、障害物の位置を予測するために、障害物に対する自車両の相対速度ｖｘ０を用いて、下記（８２）式のように予測時間ｔｅのバーを算出する。
【０１９６】
【数３５】
【０１９７】
この予測時間は、減速しないで自車両が障害物に近づいたときの到達時間を表しており、このとき、障害物の予測位置はＹｅのチルダ（ｔｅのバー）となる。この予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのバー）を回避すべき横移動距離Ｙｅとして、（１３）式〜（１６）式の解を、例えば図３や図７に示す最短２次元マップにより求めて、（１２）式により得られる制御入力により車両を制御すると、横移動距離が不足して車体合成力の限界制限により障害物を回避できない場面が生じる。
【０１９８】
そこで、この横移動距離にマージンαＹを加えた新たな横移動距離（下記（８３）式）を考える。
【０１９９】
【数３６】
【０２００】
ここで、適切にαＹを選び、（８３）式により求まる横移動距離Ｙｅのバー（ｔｅのバー）を、回避すべき横移動距離Ｙｅとして、Ｙｅ及び所望の速度方向に対して、図３または図７の最短２次元マップを用いると、設定した横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離を最短にする車体合成力及び回避軌道が得られる。
【０２０１】
しかし、所望のＹｅを求めるためにはマージンαＹを求める必要がある。そこで、第１の実施の形態の（ｔｅのチルダ）’の３次元マップ（図４）を用いること考える。この３次元マップから得られる（ｔｅのチルダ）’は、（２３）式及び（２４）式により、現在の状態における予測回避時間ｔｅのチルダに変換することができる。よって、下記（８４）式により、現在の状態に対する適切なマージンが求められる。
【０２０２】
【数３７】
【０２０３】
このマージンαＹを（８３）式に代入し、図３または図７のような最短２次元マップ、及び（１２）式に示す制御入力を用いれば、現時刻のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚｖ、Ｚｏ、及び設定したＦ０に対して、予測時間の算出方法に依らず第１の実施の形態と同じ車体合成力及び回避軌道が得られる。
【０２０４】
以下、図１８を参照して第３の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、マージンαＹを求めるために用いるマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２０５】
ステップ１００〜１０８を経て、ステップ３００で、（８２）式に従って、ｘ方向についての障害物に対する自車両の相対速度ｖｘ０及び相対距離Ｘｅに基づいて、自車両が障害物近傍に到達する予測時間ｔｅのバーを算出する。
【０２０６】
次に、ステップ３０２で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚｖ、Ｚ０、及び上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ０を用いて、（２５）式に従ってパラメータｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２４）式に従って予測回避時間ｔｅのチルダに変換する。そして、（８４）式によりマージンαＹを算出する。
【０２０７】
次に、ステップ３０４で、上記ステップ３０２で算出されたマージンαＹを（８３）式に適用して、マージンを加味したｔｅのバー後の障害物の位置を予測し、ｔｅのバー後の障害物の位置Ｙｅのバー（ｔｅのバー）を回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定する。
【０２０８】
以下、第１の実施の形態と同様に、ステップ１１４で、最短２次元マップを用いて、上記ステップ３０４で設定した横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離が最短となる車体合成力を導出し、ステップ１１６で回避車両運動制御を実行する。
【０２０９】
なお、第３の実施の形態では、最短２次元マップを用いて最短回避制御を行う際に、必要な横方向のマージンを求める場合について説明したが、例えば図８や図１７の最適２次元マップを用いて最適回避制御を行う場合にも適用できる。図１９を参照して、第３の実施の形態の最適回避制御の場合について説明する。なお、第１〜第２の実施の形態、及び第３の実施の形態の最短回避制御の場合と同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２１０】
ステップ１００〜１０６、及びステップ３００を経て、ステップ３５０で、例えば、図９に示す（ｔｅのチルダ）’の３次元マップから得られた（ｔｅのチルダ）’を、（５８）式（５９）式に従って予測回避時間ｔｅのチルダに変換し、（８４）式によりマージンαＹを算出する。
【０２１１】
次に、ステップ３５２で、算出されたマージンαＹを（８３）式に適用して、マージンを加味したｔｅのバー後の障害物の位置を予測して、目標位置として設定し、次に、ステップ２０４で、最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出する。
【０２１２】
そして、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で得られた車体合成力の最大値がタイヤ発生限界値以下か否かを判定して、ステップ１１６で回避車両運動制御、あるいはステップ２０８で急制動または衝突被害予測値最小化車両制御を実行する。
【０２１３】
この場合においても、現時刻のｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、Ｚｖ，及びＺｏに対して、予測時間の算出方法に依らず第２の実施の形態と同じ回避軌道及び車体合成力の大きさと向きが得られる。
【０２１４】
次に、第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態では、予測回避時間を収束演算により求める場合について説明する。なお、第４の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。
【０２１５】
図２０を参照して第４の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、移動する障害物を回避するために、障害物の予測位置に基づく横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１〜第３の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２１６】
ステップ１００〜１０８、及びステップ３００を経て、ステップ４００で、（８２）式により予測時間ｔｅのバーを求め、この予測時間ｔｅのバー及び（２１）式に基づく障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのバー）を回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定する。
【０２１７】
次に、ステップ１１４で、最短２次元マップを用いて、上記ステップ４００で設定した横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離が最短となる車体合成力を導出する。
【０２１８】
次に、ステップ４０２で、上記ステップ３００で算出した予測時間ｔｅのバーと、上記ステップ１１４で最短２次元マップから得られた回避時間ｔｅとが等しくなったか否かを判定する。ｔｅのバー＝ｔｅの場合には、ステップ１１６へ移行し、ｔｅのバー≠ｔｅの場合には、ステップ４０４へ移行する。なお、ここでは、ｔｅのバー＝ｔｅか否かを判定する場合について説明するが、ｔｅのバーとｔｅとが等しい場合だけでなく、ｔｅのバーとｔｅとの差が所定値（例えば、ｔｅの５％等）以下の場合も肯定判定されるようにしてもよい。
【０２１９】
ステップ４０４では、ｔｅのバーを修正して、修正したｔｅのバーに基づく回避すべき横移動距離Ｙｅを再設定して、ステップ１１４に戻り、ステップ４０２でｔｅのバー＝ｔｅと判定されるまで、ステップ１１４、ステップ４０２及び４０４の処理を繰り返す。
【０２２０】
ステップ１１６では、ｔｅのバー＝ｔｅと判定されたときに上記ステップ１１４で導出された車体合成力に基づいて、回避車両運動制御を実行する。
【０２２１】
なお、第４の実施の形態では、最短２次元マップを用いて最短回避制御を行う際に、収束演算により予測時間を修正する場合について説明したが、例えば図８や図１７の最適２次元マップを用いて最適回避制御を行う場合にも適用できる。図２１を参照して、第４の実施の形態の最適回避制御の場合について説明する。なお、第１〜第３の実施の形態、及び第４の実施の形態の最短回避制御の場合と同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２２２】
ステップ１００〜１０６、及びステップ３００を経て、ステップ４５０で、予測時間ｔｅのバーに基づいて予測した障害物の位置を、目標位置（Ｘｅ，Ｙｅのチルダ（ｔｅのバー））として設定する。次に、ステップ２０４で、例えば図８や図１７のような最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び速度方向に到達するための車体合成力の最大値が最小になる回避軌道及び車体合成力を導出する。
【０２２３】
次に、ステップ４０２で、上記ステップ３００で算出した予測時間ｔｅのバーと、上記ステップ２０４で最適２次元マップから得られた回避時間ｔｅとが等しくなったか否かを判定する。ｔｅのバー≠ｔｅの場合には、ステップ４５２へ移行し、ｔｅのバーを修正して、修正したｔｅのバーに基づく目標位置を再設定して２０４に戻り、ステップ４０２でｔｅのバー＝ｔｅと判定されるまで、ステップ２０４、ステップ４０２及び４５２の処理を繰り返す。そして、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で得られた車体合成力の最大値がタイヤ発生限界値以下か否かを判定して、ステップ１１６で回避車両運動制御、あるいはステップ２０８で急制動または衝突被害予測値最小化車両制御を実行する。
【０２２４】
次に、第５の実施の形態について説明する。第５の実施の形態では、左右の回避軌道を求めて比較する場合について説明する。なお、第５の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。
【０２２５】
第１〜第４の実施の形態では、自車両の前後方向に対して障害物の左側に回避する回避軌道を導出する場合について説明したが、障害物の右側に回避する回避軌道を導出する場合にも適用することができる。なぜなら、図２２に示すように、障害物の右側を回避する軌道は、ｘ軸に関して線対称な場面に対して、障害物の左側に回避する軌道と対称になるためである。
【０２２６】
図２３を参照して第５の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間を求めるために用いるマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２２７】
ステップ１００〜１０８を経て、ステップ５００で、障害物の現時刻のｙ方向の位置Ｚ０に対応して、Ｚｖ＝０の時に自車両が障害物の横を通過するときの位置を左側回避ではＺｌ、右側回避ではＺｒとおく。そして、自車両及び障害物の大きさに基づいた横位置のマージンαＺと設定して、下記（８５）式のようにＺｌ及びＺｒを設定する。
【０２２８】
【数３８】
【０２２９】
次に、ステップ１１０で、左側回避ではＺ０をＺｌに、右側回避ではＺ０をＺｒに代えて、例えば図４の３次元マップを用いて予測回避時間ｔｅのチルダを導出する。次に、ステップ５０２で、上記ステップ１１０で導出された予測回避時間ｔｅのチルダと（８５）式のＺｌまたはＺｒとを（２１）式に適用して、ｔｅのチルダ後の自車両の通過位置を左側回避及び右側回避の各々について予測する。その予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を左側回避及び右側回避の各々における回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定する。ただし、（２１）式のＺ０にはＺｌまたはＺｒを代入する。
【０２３０】
次に、ステップ５０４で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ０、及び上記ステップ５０２で設定した左側回避の横移動距離Ｙｅを用いて、最短２次元マップから｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を得て、（１８）式及び（１９）式に従って｛ν１，ν２，ｔｅ｝に変換する。そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより左側回避の車体合成力を得る。また、（１６）式に代入することで左側回避の最短の回避距離Ｘｓを得る。
【０２３１】
同様に、右側回避についても車体合成力及び最短の回避距離Ｘｓを得る。なお、左側回避の場合には、Ｚｖ及びＺｌをそのまま第１の実施形態と同様に適用することができるが、右側回避の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚｒ→−Ｚｒに変換（ｘ軸に線対称な場面）して、第１の実施形態と同様に適用して、最短２次元マップより{−ν1’，−ν2’，ｔｅ’｝を得る。そして、−ν1’→ν1’、−ν2’→ν2’の処理を行えば、障害物の右側を回避する{ν1’，ν2’，ｔｅ’｝が得られる。
【０２３２】
次に、ステップ５０６で、左側回避の最短の回避距離Ｘｓと右側回避との最短の回避距離Ｘｓとを比較し、左側回避の最短の回避距離Ｘｓの方が小さい場合には、ステップ５０８へ移行し、左側回避の軌道を選択し、右側回避の最短の回避距離Ｘｓの方が小さい場合には、ステップ５１０へ移行し、右側回避の軌道を選択する。
【０２３３】
次に、ステップ５１２で、選択した回避動作が必要か否かを判定し、その回避動作が必要な場合には、ステップ１１６へ移行し、回避車両運動制御を実行し、回避動作が必要でない場合、すなわち回避動作を行わなくても障害物と衝突しない場合には、そのまま処理を終了する。なお、公知の技術（特開２００７-２８３９１０号公報）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。
【０２３４】
なお、第５の実施の形態では、最短２次元マップを用いた最短回避制御について、左側回避軌道と右側回避軌道とを比較する場合について説明したが、例えば図８や図１７の最適２次元マップを用いて最適回避制御を行う場合にも適用できる。図２４を参照して、第５の実施の形態の最適回避制御の場合について説明する。なお、第１〜第４の実施の形態、及び第５の実施の形態の最短回避制御の場合と同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２３５】
ステップ１００〜１０６、及びステップ５００を経て、ステップ２００で、左側回避ではＺ０をＺｌに、右側回避ではＺ０をＺｒに代えて、例えば図９の３次元マップを用いて予測回避時間ｔｅのチルダを導出する。次に、ステップ５５０で、上記ステップ５００で導出された予測回避時間ｔｅのチルダと（８５）式のＺｌまたはＺｒとを（２１）式に適用して、ｔｅのチルダ後の自車両の通過位置を左側回避及び右側回避の各々について予測する。その予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を左側回避及び右側回避の各々における回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定する。ただし、（２１）式のＺ０にはＺｌまたはＺｒを代入する。
【０２３６】
次に、ステップ５５２で、例えば図８や図１７のような最適２次元マップを用いて、設定された左側回避の目標位置及び速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する。同様に、右側回避の目標位置及び速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する。なお、左側回避の場合には、Ｚｖ及びＺｌをそのまま第２の実施形態と同様に適用することができるが、右側回避の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚｒ→−Ｚｒに変換（ｘ軸に線対称な場面）して、第２の実施形態と同様に適用して、最適２次元マップより{−ν1’，−ν2’，ｔｅ’｝を得る。そして、−ν1’→ν1’、−ν2’→ν2’の処理を行えば、障害物の右側を回避する{ν1’，ν2’，ｔｅ’｝が得られる。
【０２３７】
次に、ステップ５５４で、上記ステップ５５２で得られた左側回避の場合の車体合成力の最大値と右側回避の場合の車体合成力の最大値とを比較し、左側回避の車体合成力の最大値の方が小さい場合には、ステップ５０８へ移行し、左側回避の軌道を選択し、右側回避の車体合成力の最大値の方が小さい場合には、ステップ５１０へ移行し、右側回避の軌道を選択する。
【０２３８】
以下、ステップ２０６、及びステップ１１６またはステップ２０８で、回避車両運動制御等を実行する。
【０２３９】
次に、第６の実施の形態について説明する。第６の実施の形態では、障害物の位置や速度の検出値の誤差を考慮する場合について説明する。なお、第６の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。
【０２４０】
まず、障害物の位置の検出値を（Ｘｅのバー，Ｚ０のバー）、精度をｅｘ、ｅｙ、速度の検出値をＺｖのバー、精度をｅｖとすると、真値Ｘｅ、Ｚｖ、Ｚ０と検出値及び精度との間には、下記（８６）式のような関係がある。
【０２４１】
【数３９】
【０２４２】
ここで、予め障害物の行動パターンのデータベースを定めておき、このデータベースを参照して、直前に制御指令を行った時刻の障害物の状態量に基づいて、現時刻の障害物の状態量の範囲を推定する。その範囲が、位置のｘ成分において［Ｘｅａ，Ｘｅｂ］、ｙ成分において［Ｚ０ａ，Ｚ０ｂ］、速度において［Ｚｖａ，Ｚｖｂ］になったとすると、検出値、真値、及び推定範囲には、例えば図２５に示すような関係が想定される。同図（ａ）は、検出値、及び（８６）式に従って検出値から定まる真値の範囲のいずれもが推定範囲内の場合である。同図（ｂ）は、検出値は推定範囲内であるが、真値の範囲の一部が推定範囲外となる場合である。同図（ｃ）は、検出値及び真値の範囲のいずれもが推定範囲外の場合である。なお、同図では、Ｚｖｂ側に関して推定範囲を示したが、Ｚｖａ側に関しても同様に推定範囲が想定され、また区間［Ｚｖａ，Ｚｖｂ］を含むような広い範囲となる場合も想定される。さらに、同図では、障害物の速度Ｚｖについての検出値、真値、及び推定範囲の関係について示しているが、障害物の位置（Ｘｅ，Ｚｏ）についても同様である。
【０２４３】
これらの関係に基づき、上記各実施の形態に適用する場合において、例えば、図１のような自車両の前後方向に対して障害物の左側を回避する場面において、Ｘｅ、Ｚｏ及びＺｖの各々の検出値、真値、及び推定範囲の関係が、例えば図２５の（ａ）〜（ｃ）のいずれかに該当する場合には、下記（８７）式のような方法により、Ｘｅ、Ｚｏ及びＺｖの各々の値を修正することができる。
【０２４４】
【数４０】
【０２４５】
なお、障害物の右側を回避する場合は、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚ０のバー→−Ｚ０のバー、Ｚｖのバー→−Ｚｖのバー、Ｚ０ａ→−Ｚ０ａ、Ｚ０ｂ→−Ｚ０ｂに変換して、（８７）式のような方法により修正した後、上記実施の形態と同様に、｛−ν1’，−ν2’，ｔｅ’｝を求めて、−ν1’→ν1’、−ν2’→ν2’の処理を行えばよい。
【０２４６】
図２６を参照して第６の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間を求めるために用いるマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２４７】
ステップ１００〜１０６を経て、ステップ６００で、上記ステップ１０６で変換された障害物の状態量（Ｘｅのバー，Ｚ０のバー，Ｚｖのバー）から、（８７）式のような方法により各々の値を修正する。
【０２４８】
以下、第１の実施の形態と同様に処理する。なお、ステップ１１０では、修正した値を用いて３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を得、ステップ１１４では、修正した値を用いて最短２次元マップより車体合成力を導出する。
【０２４９】
なお、上記では、最短回避制御の場合について説明したが、最適回避制御についても同様に適用することができる。
【符号の説明】
【０２５０】
１０ 車速センサ
１２ 操舵角センサ
１４ スロットル開度センサ
１６ 前方カメラ
１８ レーザレーダ
２０ 制御装置
２２ 操舵角制御装置
２４ 制動力制御装置
２６ 駆動力制御装置
２８ マップ記憶装置
３０ 表示装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両運動制御装置及びプログラムに係り、特に、簡単な構成のマップを用いて移動する障害物を回避する軌道及びその軌道に基づいた車体合成力の大きさ及び向きを導出する車両運動制御装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両が走行する道路上に存在する障害物を検出し、検出現在時刻から評価終了時刻後の自車両の予測位置及び外部環境に基づいて、自車両の回避後の目標姿勢角を設定し、現在時刻の外部環境及び障害物の状態量に基づいてリスクポテンシャル関数を設定し、そのリスクと運転操作量の時間積分値、目標姿勢角と自車両の姿勢角との差などに基づく評価値を算出し、評価値が最小となる軌道を導出する回避操作算出装置が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
また、緊急時の衝突回避動作を想定して、障害物の検出データや行動パターンに基づいて危険度マップを作成し、その危険度が最小化されるような最短回避軌道を算出する車両運動制御装置が提案されている（特許文献２参照）。特許文献２の車両運動制御装置では、障害物の存在確率が０を超える領域において危険度を段階的に示した危険度マップを用いている。
【０００４】
また、自車両と障害物との間の距離、自車両の障害物に対する相対速度、及び回避するための目標位置に基づいて定まる物理量を導入し、その物理量により回避動作時に最大値が最小となる車体合成力の向きと大きさを出力するマップを予め記憶しておき、そのマップより現時刻の車体合成力を求めて車両運動を制御する車両運動制御装置が提案されている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２５３７４６号公報
【特許文献２】再公表特許ＷＯ２００６／０７０８６５号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】日本機械学会、第１８回交通・物流部門大会講演論文集、障害物回避のための車両の最適軌道制御、ｐｐ．１４５−１４８（２００９）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の技術では、現時刻の外部環境と障害物の状態量に基づいてリスクポテンシャル関数を導入して回避軌道を導出しているものの、障害物の移動距離を予測する具体的な方法までは記載されていない。
【０００８】
また、特許文献２の技術では、障害物の検出データや行動パターンに基づく危険度マップを導入して回避軌道を導出しているものの、障害物の移動距離を予測する具体的な方法までは記載されていない。
【０００９】
また、非特許文献１の技術では、相対的な意味において所望の位置の速度方向に対して車体合成力の最大値を最小化する軌道を導出し、その軌道に基づいたマップを記憶しておくことで現時刻の車体合成力の算出を可能にしているが、道路に対する所望の速度方向に対して移動する障害物を回避する方法までは記載されていない。
【００１０】
本発明は、簡単な構成のマップを用いて、移動する障害物を回避するために横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道、または目標位置及び目標位置における速度方向になるために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出することができる車両運動制御装置及びプログラム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】
【００１１】
上記目的を達成するために、第１の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出するための最短２次元マップ、並びに・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖｙ０、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚｖ、前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ０、及び車体合成加速度の最大値Ｆ０／ｍを用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分に対して車体前後方向の移動距離が最短となる回避を行う場合の予測回避時間ｔｅの、前記成分ｖｘ０、前記成分ｖｙ０、前記成分Ｚｖ、前記成分Ｚ０、及び前記最大値Ｆ０／ｍのうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔｅを導出し、導出された予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、設定された前記成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。
【００１２】
また、第１の発明において、前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔｅと前記予測時間とに基づいて求めるようにすることができる。
【００１３】
また、第１の発明において、前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更することができる。
【００１４】
また、第２の発明の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力及び回避時間を導出するための最短２次元マップを記憶した記憶手段と、前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記成分Ｙｅを再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。
【００１５】
また、第１及び第２の発明において、前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離とを比較し、前記最短距離が小さい側の回避軌道を選択するようにすることができる。
【００１６】
また、第３の発明の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出するための最適２次元マップ、並びに・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖｙ０、前記自車両と前記障害物との距離の車体前後方向の成分Ｘｅ、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚｖ、及び前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ０を用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる回避を行う場合の予測回避時間ｔｅの、前記成分ｖｘ０、前記成分ｖｙ０、前記成分Ｘｅ、前記成分Ｚｖ、及び前記成分Ｚ０のうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔｅを導出し、導出された予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。
【００１７】
また、第３の発明において、前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔｅと前記予測時間とに基づいて求めるようにすることができる。
【００１８】
また、第３の発明において、前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更することができる。
【００１９】
また、第４の発明の車両運動制御装置は、障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避時間を導出するための最適２次元マップを記憶した記憶手段と、前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記目標位置を再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記目標位置に対して車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、を含んで構成されている。
【００２０】
また、第３及び第４の発明において、前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値とを比較し、前記車体合成力の最大値が小さい側の回避軌道を選択するようにすることができる。
【００２１】
また、前記導出手段は、前記検出手段により検出された前記障害物の状態量を、該状態量及び精度で表される真値の範囲、並びに予め記憶された前記障害物の行動パターンにより定まる前記状態量の取りうる範囲との関係に基づいて修正するようにすることができる。
【００２２】
また、前記検出手段は、前記自車両に対する前記障害物の相対距離及び相対速度を検出するようにすることができる。
【００２３】
また、前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも一つを制御する制御手段を更に含んで構成することができる。
【００２４】
また、前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、ドライバに車両運動状態を報知する報知手段を更に含んで構成することができる。
【００２５】
また、第５の発明の車両運動制御プログラムは、コンピュータを、第１〜第４の発明の車両運動制御装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２６】
以上説明したように、本発明によれば、静止した障害物を回避するための横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出するための最短２次元マップ、または目標位置及び目標位置における速度方向になるために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出するための最適２次元マップを用いることを前提として、移動する障害物の位置を簡単な構成のマップを用いて予測することができるため、障害物が移動する場合でも、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道、または目標位置及び目標位置における速度方向になるために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】車両運動制御の概略を示す図である。
【図２】ｘｙ座標の設定を説明するための図である。
【図３】第１の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最短２次元マップを表す線図である。
【図４】第１の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップを表す線図である。
【図５】第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第１の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図７】第１の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最短２次元マップの他の例を表す線図である。
【図８】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最適２次元マップを表す線図である。
【図９】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップを表す線図である。
【図１０】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１１】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１２】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１３】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１４】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１５】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる３次元マップの他の例を表す線図である。
【図１６】第２の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施の形態の車両運動制御装置で用いられる最適２次元マップの他の例を表す線図である。
【図１８】第３の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図１９】第３の実施の形態の車両運動制御ルーチンの他の例を示すフローチャートである。
【図２０】第４の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図２１】第４の実施の形態の車両運動制御ルーチンの他の例を示すフローチャートである。
【図２２】左側回避と右側回避との対称性を説明するための図である。
【図２３】第５の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図２４】第５の実施の形態の車両運動制御ルーチンの他の例を示すフローチャートである。
【図２５】検出値、真値の範囲、及び推定範囲の関係を表す図である。
【図２６】第６の実施の形態の車両運動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、車両が走行する道路上において移動する障害物を回避する場合を想定し、回避直後の位置を障害物の横（障害物の移動方向の延長線上）を通過する位置とし、その回避直後の位置における速度方向を車体前後方向とする場合について説明する。
【００２９】
第１の実施の形態では、障害物が移動する場合に、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離を最短にする車体合成力及び回避軌道を導出する場合について説明する。
【００３０】
まず、障害物が静止物である場合に、所望の横移動距離（車体横方向の距離）及びその位置における速度方向に到達するために縦移動距離（車体前後方向の移動距離）を最短にする車体合成力及び回避軌道の導出の概略について説明する。
【００３１】
図１に示すように、設定したｘｙ座標での時刻ｔ（現時刻をｔ＝０として、現時刻からｔ秒後）における車体合成加速度のｘ成分をｕｘ（ｔ）、車体合成加速度のｙ成分をｕｙ（ｔ）、車体合成力の大きさをＦ（ｔ）、車体合成力の方向をθ（ｔ）、及び自車両の重量をｍとすると、車体合成加速度ｕｘ（ｔ）及びｕｙ（ｔ）は、下記（１）式及び（２）式で示される。また、（１）式及び（２）式を積分して、下記（３）式及び（４）式に示すように、自車両の路面に対する速度のｘ成分ｖｘ（ｔ）、及び速度のｙ成分ｖｙ（ｔ）が得られる。また、（３）式及び（４）式を積分して、下記（５）式及び（６）式に示すように、自車両のｔ秒間の移動距離のｘ成分Ｘ（ｔ）、及び移動距離のｙ成分Ｙ（ｔ）が得られる。このＸ（ｔ）及びＹ（ｔ）により回避軌道が得られる。
【００３２】
【数１】
【００３３】
なお、ｘｙ座標は、ｔ＝０における自車両の位置を原点とし、障害物の横を通過する位置における速度方向（車体前後方向）をｘ軸、ｘ軸に直交する軸（車体横方向）をｙ軸として設定する（図２参照）。
【００３４】
そして、現時刻（ｔ＝０）におけるｘｙ座標上の目標位置を（Ｘｅ，Ｙｅ）とし、自車両の路面に対する速度をｖｘ（０）＝ｖｘ０、ｖｙ（０）＝ｖｙ０とし、さらに、目標位置のｙ成分及び目標位置における速度方向に到達する時刻をｔｅとした場合に、車体合成力の最大値Ｆ０＝ｍａｘＦ（ｔ）を設定して、自車両の移動距離のｙ成分に関してＹ（ｔｅ）＝Ｙｅ、及び自車両の速度のｙ成分に関してｖｙ（ｔｅ）＝０を満たすような車体合成加速度ｕｘ（ｔ）及びｕｙ（ｔ）（（１）式、及び（２）式）を、Ｆ０、ｖｘ０、ｖｙ０、及びＹｅをパラメータとするマップを用いて導出する。なお、Ｘ（ｔｅ）を縦移動距離または回避距離、Ｙ（ｔｅ）を横移動距離ともいう。
【００３５】
次に、既知の横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出するために用いられるマップ（以下、最短２次元マップともいう）について説明する。
【００３６】
まず、ｘ１＝Ｘ（ｔ）、ｘ２＝ｖｘ（ｔ）、x３＝Ｙ（ｔ）、ｘ４＝ｖｙ（ｔ）、ｕ１＝ｕｘ（ｔ）、ｕ２＝ｕｙ（ｔ）とおくと、（１）式及び（２）式の運動方程式は、下記（７）式及び（８）式のような状態方程式に変形できる。なお、Ｔはベクトル及び行列の転置記号である。
【００３７】
【数２】
【００３８】
次に、車体合成力の最大値Ｆ０が-既知であると仮定して、回避距離を最小化する最適制御問題として考えると、評価関数Ｉを下記（９）式で表した場合、下記（１０）式で表される終端条件、及び下記（１１）式で表される車体合成力の大きさに関する入力制約条件の下で、評価関数Ｉを最小化する制御入力を求めよという制御問題に帰着される。
【００３９】
【数３】
【００４０】
ここで、特開２００７−２８３９１０号公報等の公知の技術を用いると、下記（１２）式のような制御入力が導出される。
【００４１】
【数４】
【００４２】
ただし、ν１及びν２は最適解を求めるために導入した第１の導入パラメータ及び第２の導入パラメータである。
【００４３】
（１２）式において必要となるｔｅ、ν１、ν２は、下記（１３）式〜（１５）式の非線形方程式にｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｆ０、及びＹｅを代入して解くことにより得られる。また、横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離が最短となるときの最短距離Ｘｓは、（１６）式の関係を満たす。
【００４４】
【数５】
【００４５】
まず、任意の正数ａ０を導入して下記（１７）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解｛ν１、ν２、ｔｅ｝及び｛ν１’、ν２’、ｔｅ’｝は、下記（１８）式の関係を満たす。
【００４６】
【数６】
【００４７】
（１７）式の最後の式より、ａ０を下記（１９）式のようにおくと、（１７）式よりｖｘ０’及びｖｙ０’は下記（２０）式のように変形できる。
【００４８】
【数７】
【００４９】
この関係より、Ｆ０’／ｍ’及びＹｅ’に任意の正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖｘ０’及びｖｙ０’が求まる。よって、Ｆ０’／ｍ’及びＹｅ’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’を第１のパラメータ、及びｖｙ０’を第２のパラメータとしたマップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ０’／ｍ’及びＹｅ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。
【００５０】
ここでは、一例として、Ｆ０’／ｍ’＝Ｙｅ’＝１とした場合のｖｘ０’及びｖｙ０’に関する最短２次元マップを作成する。図３に示すように、ｖｘ０’を第１のパラメータ、及びｖｙ０’を第２のパラメータとして、上記（１３）式〜（１５）式に基づいて得られるν１’の値をマッピングした第１のマップ、ν２’の値をマッピングした第２のマップ、及びｔｅ’の値をマッピングした第３のマップを作成する。
【００５１】
なお、第１のパラメータ及び第２のパラメータは、（２０）式で定める場合だけでなく、導入した任意の正数ａ０の取り方を変えたり、Ｆ０’／ｍ’、ｖｙ０’、ｖｘ０’及びＹｅ’のそれぞれに着目して式を変形したりして求めることもできる。それぞれ得られた第１のパラメータ及び第２のパラメータに応じて、Ｆ０’／ｍ’、ｖｙ０’、ｖｘ０’及びＹｅ’の内必要な値に任意の値を設定して最短２次元マップを作成することができる。また、マップの特異点のラインが縦軸又は横軸と平行になるように各マップの軸の取り方を変更したマップを作成することもできる。
【００５２】
次に、この静止物回避用の最短２次元マップを用いて障害物を回避する制御を行うコントローラを、障害物が移動する場面に適用することを考える。
【００５３】
設定したｘ−ｙ座標系における現時刻の移動体のｘ方向の位置をＸｅ、ｙ方向の位置をＺ０、ｘ方向の速度を０、及びｙ方向の速度をＺｖとし、障害物がｙ軸方向に等速直線運動をすると仮定すると、ｔ秒後の障害物の位置は下記（２１）式となる。
【００５４】
【数８】
【００５５】
ここで、自車両の回避に要する予測回避時間ｔｅのチルダを導入する。
【００５６】
【数９】
【００５７】
まず、任意の正数ａを導入して下記（２２）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解は、下記（２３）式の関係を満たす。
【００５８】
【数１０】
【００５９】
（２２）式の最後の式より、ａを下記（２４）式のようにおくと、（２２）式よりｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’は下記（２５）式のように変形できる。
【００６０】
【数１１】
【００６１】
この関係より、Ｆ０’／ｍ’及びＺ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’が求まる。よって、Ｆ０’／ｍ’及びＺ０’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ０’／ｍ’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。
【００６２】
ここでは、一例として、Ｆ０’／ｍ’＝Ｚ０’＝１とした場合のｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’に関するマップを作成する。図４に示すように、ｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’をパラメータとして、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した上記（１３）式〜（１５）式に基づいて得られる（ｔｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。例えば、Ｚｖ’について、Ｚｖ’＝ｖａ’、Ｚｖ’＝ｖｂ’、Ｚｖ’＝ｖｃ’の３値（ｖａ’＜ｖｂ’＜ｖｃ’）を用い、ｖａ’〜ｖｂ’間、及びｖｂ’〜ｖｃ’間は、各々線形近似などで内挿する。
【００６３】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、Ｆ０’／ｍ’＝Ｚ０’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（２５）式に従ってパラメータｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２４）式に従ってｔｅのチルダに変換する。そして、（２１）式を適用することで、予測回避時間ｔｅのチルダに応じた障害物の位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）が得られる。
【００６４】
ただし、Ｚ０＜０の場合は、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【００６５】
次に、得られた障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を、上記の最短２次元マップ（例えば、図３）、（１８）式、及び（１９）式に適用すると、障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を（１３）式〜（１５）式に代入したときの解｛ν１，ν２，ｔｅ｝が得られる。より具体的には、図３の最短２次元マップを用いた場合、Ｆ０’／ｍ’＝Ｙｅ’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｆ０、及びＹｅ（＝求めた障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ））から（２０）式に従って第１のパラメータｖｘ０’及び第２のパラメータｖｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を最短２次元マップから得て、（１８）式及び（１９）式に従って｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を｛ν１，ν２，ｔｅ｝に変換する。
【００６６】
そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより入力の時間関数が得られ、また、（１６）式に代入することで最短の回避距離Ｘｓが得られる。なお、図４の３次元マップから得られるｔｅのチルダと、図３の最短２次元マップから得られるｔｅは等しくなるため、図３のｔｅ’の２次元マップは省略してもよい。
【００６７】
この結果、障害物の位置及び速度を考慮して、静止物回避における最短２次元マップを用いて、障害物の回避を可能にする制御入力関数と（１）式〜（６）式の積分計算により回避軌道が導出される。
【００６８】
なお、上記の３次元マップではパラメータｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’を（２５）式のように定め、Ｆ０’／ｍ’＝Ｚ０’＝１とした場合について説明したが、このパラメータの取り方は、上記以外にも複数存在する。例えば、任意の正数ａを（２２）式の第１式より下記（２６）式のようにおくと、（２２）式よりｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’は下記（２７）式のように変形できる。
【００６９】
【数１２】
【００７０】
この関係より、Ｆ０’／ｍ’及びｖｘ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’が求まる。よって、Ｆ０’／ｍ’及びｖｘ０’をある値に設定した場合において、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ０’／ｍ’及びｖｘ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｆ０’／ｍ’＝ｖｘ０’＝１とした場合のｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００７１】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、Ｆ０’／ｍ’＝ｖｘ０’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（２７）式に従ってパラメータｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２６）式に従ってｔｅのチルダに変換する。
【００７２】
なお、この３次元マップの領域は、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’のいずれかにおいて０以上に限定してもよい。例えば、Ｚ０≧０の３次元マップを作成した場合は、検出値がＺ０＜０であったとしても、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【００７３】
また、別のパラメータを用いる場合として、（２７）式の第３式を下記（２８）式のように変形すると、（２６）式のａは、下記（２９）式のように変形される。
【００７４】
【数１３】
【００７５】
この関係より、ｖｘ０’及びＺ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＦ０’／ｍ’、ｖｙ０’及びＺｖ’が求まる。よって、ｖｘ０’及びＺ０’をある値に設定した場合において、Ｆ０’／ｍ’、ｖｙ０’及びＺｖ’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｘ０’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、ｖｘ０’＝Ｚ０’＝１とした場合のＦ０’／ｍ’、ｖｙ０’及びＺｖ’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００７６】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｘ０’＝Ｚ０’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（２７）式の第１式及び第２式に従ってパラメータｖｙ０’及びＺｖ’を演算し、（２８）式に従ってパラメータＦ０’／ｍ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２９）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、Ｚ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【００７７】
また、別のパラメータを用いる場合として、任意の正数ａを（２２）式の第２式より下記（３０）式のようにおくと、（２２）式よりｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’は下記（３１）式のように変形できる。
【００７８】
【数１４】
【００７９】
この関係より、Ｆ０’／ｍ’及びｖｙ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’が求まる。よって、Ｆ０’／ｍ’及びｖｙ０’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ０’／ｍ’及びｖｙ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｆ０’／ｍ’＝ｖｙ０’＝１とした場合のｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００８０】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、Ｆ０’／ｍ’＝ｖｙ０’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（３１）式に従ってパラメータｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３０）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、ｖｙ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【００８１】
また、別のパラメータを用いる場合として、（３１）式の第３式を下記（３２）式のように変形すると、（３０）式のａは、下記（３３）式のように変形される。
【００８２】
【数１５】
【００８３】
この関係より、ｖｙ０’及びＺ０’にある値を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＦ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びＺｖ’が求まる。よって、ｖｙ０’及びＺ０’をある値に設定した場合において、Ｆ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びＺｖ’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｙ０’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、ｖｙ０’＝１、Ｚ０’＝±１とした場合のＦ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びＺｖ’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００８４】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｙ０’＝１、Ｚ０’＝±１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（３１）式の第１式及び第２式に従ってパラメータｖｘ０’及びＺｖ’を演算し、（３２）式に従ってパラメータＦ０’／ｍ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３３）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、ｖｙ０≧０、Ｚ０≧０の場合には、Ｚ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、ｖｙ０≧０、Ｚ０＜０の場合には、Ｚ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。また、ｖｙ０＜０、Ｚ０≧０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、ｖｙ０＜０、Ｚ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。
【００８５】
また、別のパラメータを用いる場合として、任意の正数ａを（２２）式の第３式より下記（３４）式のようにおくと、（２２）式よりｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺ０’は下記（３５）式のように変形できる。
【００８６】
【数１６】
【００８７】
この関係より、Ｆ０’／ｍ’及びＺｖ’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺ０’が求まる。よって、Ｆ０’／ｍ’及びＺｖ’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＦ０’／ｍ’及びＺｖ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｆ０’／ｍ’＝Ｚｖ’＝１とした場合のｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺ０’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００８８】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、Ｆ０’／ｍ’＝Ｚｖ’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（３５）式に従ってパラメータｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３４）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、Ｚｖ＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【００８９】
また、別のパラメータを用いる場合として、（３５）式の第３式を下記（３６）式のように変形すると、（３４）式のａは、下記（３７）式のように変形される。
【００９０】
【数１７】
【００９１】
この関係より、Ｚｖ’及びＺ０’にある値を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＦ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びｖｙ０’が求まる。よって、Ｚｖ’及びＺ０’をある値に設定した場合において、Ｆ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びｖｙ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このＺｖ’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、Ｚｖ’＝１、Ｚ０’＝±１とした場合のＦ０’／ｍ’、ｖｘ０’及びｖｙ０’を変数として、Ｙｅ＝Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を適用した（１３）式〜（１５）式の非線形方程式を解き、その解であるｔｅのチルダの３次元マップを作成する。
【００９２】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、Ｚｖ’＝１、Ｚ０’＝±１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚ０、Ｚｖ及びＦ０から（３５）式の第１式及び第２式に従ってパラメータｖｘ０’及びｖｙ０’を演算し、（３６）式に従ってパラメータＦ０’／ｍ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（３７）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、Ｚｖ≧０、Ｚ０≧０の場合には、Ｚ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、Ｚｖ≧０、Ｚ０＜０の場合には、Ｚ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。また、Ｚｖ＜０、Ｚ０≧０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、Ｚｖ＜０、Ｚ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。
【００９３】
また、３次元マップの軸の取り方を変更して、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように移動させた３次元マップを用いてもよい。例えば、（２７）式のパラメータを下記（３８）式のように変更した（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを作成することができる。また、（２７）式の第１式、第２式、及び（２８）式のパラメータを下記（３９）式のように、（３５）式のパラメータを下記（４０）式のように、（３５）式の第１式、第２式、及び（３６）式のパラメータを下記（４１）式のように変更することもできる。
【００９４】
【数１８】
【００９５】
このように、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように３次元マップの軸を変更することにより、３次元マップの精度を保ちつつマップを記憶する容量を、例えば図４に示した３次元マップに比べて小さく抑えることが容易になる。
【００９６】
以下、上記のマップを用いた第１の実施の形態について詳細に説明する。図５に示すように、第１の実施の形態の車両運動制御装置には、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段として車両に搭載されたセンサ群、外部環境状態を検出する外部環境検出手段として車両に搭載されたセンサ群、及びこれらのセンサ群からの検出データに基づいて、自車両が運動するように自車両に搭載された車載機器を制御することによって目標位置へ到達するように車両運動を制御する制御装置２０、ドライバに車両運動制御状態を報知する表示装置３０が設けられている。
【００９７】
車両運動制御装置の自車両の走行状態を検出するセンサ群としては、車速を検出する車速センサ１０、操舵角を検出する操舵角センサ１２、及びスロットル弁の開度を検出するスロットル開度センサ１４が設けられている。また、図示しないＧＰＳ装置からの情報を加えるようにしてもよい。
【００９８】
また、外部環境状態を検出するセンサ群としては、自車両の前方を撮影する前方カメラ１６、及び自車両の前方の障害物を検出するレーザレーダ１８が設けられている。なお、レーザレーダ１８に代えて、又はレーザレーダ１８と共にミリ波レーダを設けるようにしてもよい。また、図示しないＧＰＳ装置からの情報を加えるようにしてもよい。
【００９９】
前方カメラ１６は、車両の前方を撮影するように車両のフロントウインドウ上部等に取り付けられている。前方カメラ１６は、小型のＣＣＤカメラ又はＣＭＯＳカメラで構成され、自車両の前方の道路状況を含む領域を撮影し、撮影により得られた画像データを出力する。出力された画像データは、マイクロコンピュータ等で構成された制御装置２０に入力される。なお、カメラとして、前方カメラ１６に加えて、前方赤外線カメラを設けるのが好ましい。赤外線カメラを用いることにより、歩行者を障害物として確実に検出することができる。なお、上記の赤外線カメラに代えて近赤外線カメラを用いることができ、この場合においても同様に歩行者を確実に検出することができる。
【０１００】
レーザレーダ１８は、赤外光パルスを照射する半導体レーザからなる発光素子、赤外光パルスを水平方向に走査する走査装置、及び前方の障害物（歩行者、前方車両等）から反射された赤外光パルスを受光する受光素子を含んで構成され、車両の前方グリル又はバンパに取り付けられている。このレーザレーダ１８では、発光素子から発光された時点を基準として受光素子で受光されるまでの反射赤外光パルスの到達時間に基づいて、自車両から前方の障害物までの距離を検出することができる。レーザレーダ１８で検出された障害物までの距離を示すデータは制御装置２０に入力される。制御装置２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＣＰＵを含むマイクロコンピュータ等で構成され、ＲＯＭには以下で説明する車両運動制御ルーチンのプログラムが記憶されている。
【０１０１】
また、制御装置２０は、自車両の操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも１つを制御することによって、目標位置へ到達するように車両運動を制御するための車両搭載機器に接続されている。この車両搭載機器としては、車輪の操舵角を制御するための電動パワーステアリング等の操舵角制御装置２２、ブレーキ油圧を制御することによって制動力を制御する制動力制御装置２４、及び駆動力を制御する駆動力制御装置２６が設けられている。制動力制御装置２４には、制動力を検出する検出センサ２４Ａが取り付けられている。また、制御装置２０には、演算された制御入力の方向θ等を表示することによって車両運動制御情報をドライバに報知する表示装置３０が接続されている。なお、車両運動制御を行なっていることを、ドライバだけでなく車両外部の目標位置方向に向かって報知するようにしてもよい。また、最短回避距離が自車両と障害物との距離よりも短い場合には、ドライバに回避の必要性を予め報知するようにしてもよい。
【０１０２】
操舵角制御装置２２としては、ドライバのステアリングホイール操作に重畳して前輪及び後輪の少なくとも一方の車輪の操舵角を制御する制御手段、ドライバ操作とは機械的に分離され、ステアリングホイールの操作とは独立して前輪及び後輪の少なくとも一方の車輪の操舵角を制御する制御手段（いわゆるステア・バイ・ワイヤ）等を用いることができる。
【０１０３】
制動力制御装置２４としては、ドライバ操作とは独立して各車輪の制動力を個別に制御する、いわゆるＥＳＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）に用いられる制御装置、ドライバ操作とは機械的に分離され、各車輪の制動力を信号線を介して任意に制御する制御装置（いわゆるブレーキ・バイ・ワイヤ）等を用いることができる。
【０１０４】
駆動力制御装置２６としては、スロットル開度、点火進角の遅角、又は燃料噴射量を制御することによって駆動力を制御する制御装置、変速機の変速位置を制御することによって駆動力を制御する制御装置、トルクトランスファを制御することによって前後方向及び左右方向の少なくとも一方の駆動力を制御する制御装置等を用いることができる。
【０１０５】
また、制御装置２０には、制御入力を求めるためのマップを記憶したマップ記憶装置２８が接続されている。マップ記憶装置２８には、予測回避時間ｔｅのチルダを求めるための３次元マップ、及び予測回避時間に基づいて、移動する障害物を回避するための回避軌道及び車体合成力を導出するための２次元マップが記憶される。
【０１０６】
また、制御装置２０には、ドライバに警報を発する図示しない警報装置が接続されている。警報装置としては、音や音声によって警報を発する装置、光や視覚的な表示によって警報を発する装置、振動によって警報を発する装置、又は操舵反力のような物理量をドライバに与えてドライバの操作を誘導する物理量付与装置を用いることができる。また、表示装置３０を警報装置として用いるようにしてもよい。
【０１０７】
以下、図６を参照して第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間ｔｅのチルダを求めるためのマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。
【０１０８】
ステップ１００で、車速センサ１０等で検出された自車両の走行状態、及びレーザレーダ１８等で検出された外部環境状態に関する検出データを取り込む。次に、ステップ１０２で、取り込んだ検出データに基づいて、車両が走行している道路上の障害物の位置を含む環境マップを作成する。
【０１０９】
次に、ステップ１０４で、障害物の横を通過する位置における速度方向を環境マップに基づいて設定し、さらに自車両の現在時刻の位置を原点に、また設定した速度方向を車体前後方向（ｘ軸）に取り、ｘ軸に直交する方向をｙ軸とするｘｙ座標を設定する。
【０１１０】
次に、ステップ１０６で、上記ステップ１００で走行状態として取り込まれた自車両及び障害物の状態量を設定された座標に対応させて変換し、現在の自車両と障害物との距離のｘ成分Ｘｅ、自車両の速度のｘ成分ｖｘ０、自車両の速度のｙ成分ｖｙ０、障害物のｙ方向の位置Ｚ０、及び障害物の速度のｙ成分Ｚｖを演算する。なお、ここでは、障害物の速度のｘ成分は０とする。
【０１１１】
次に、ステップ１０８で、外部環境及び自車両の構造と状態に基づいて、車体合成力の最大値Ｆ０を設定する。
【０１１２】
次に、ステップ１１０で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚｖ、Ｚ０、及び上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ０を用いて、（２５）式に従ってパラメータｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２４）式に従って予測回避時間ｔｅのチルダに変換する。
【０１１３】
次に、ステップ１１２で、上記ステップ１１０で算出された予測回避時間ｔｅのチルダを（２１）式に適用して、ｔｅのチルダ後の障害物の位置を予測し、その予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定する。
【０１１４】
次に、ステップ１１４で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ０、及び上記ステップ１１２で設定した横移動距離Ｙｅを用いて、（２０）式に従って、第１のパラメータｖｘ０’、及び第２のパラメータｖｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を最短２次元マップから得て、（１８）式及び（１９）式に従って｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を｛ν１，ν２，ｔｅ｝に変換する。そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより車体合成力を得る。また、（１６）式に代入することで最短の回避距離Ｘｓを得る。また、（１）式〜（６）式に従って、横移動距離Ｙｅに対する縦移動距離が最短となる回避軌道を導出する。
【０１１５】
次に、ステップ１１６で、上記ステップ１１４で導出された車体合成力に従って、回避軌道に沿った走行を実現するために必要な各車輪のタイヤ発生力を演算し、各車輪のタイヤ発生力が得られるように操舵角制御装置２２、制動力制御装置２４、及び駆動力制御装置２６の少なくとも１つを制御すると共に、車両運動制御情報を表示装置３０に表示する。また、障害物を回避するように制御する際には無条件で警報装置から警報を発したり、障害物を回避するための車両運動制御を行っていることを表示装置に表示したりすることにより警報を行ってもよい。各車輪のタイヤ発生力が得られるように制御することにより、目的とする車体合成力が得られるように制御することができる。
【０１１６】
以上説明したように、第１の実施の形態の車両運動制御装置によれば、静止した障害物を回避するための横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出するために最短２次元マップを用いることを前提とした簡単な構成の３次元マップを用いて移動する障害物の位置を予測するため、障害物が移動する場合でも、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力及び回避軌道を導出することができる。
【０１１７】
なお、第１の実施の形態では、（２５）式をパラメータとする（ｔｅのチルダ）’の３次元マップと（２０）式をパラメータとする最短２次元マップとを組み合わせる場合について説明したが、（ｔｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は最短２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。
【０１１８】
また、第１の実施の形態では、道路に対する自車両及び障害物の速度を用いる場合について説明したが、道路に対する自車両の速度及び自車両に対する障害物の相対速度を検出するようにしてもよい。
【０１１９】
また、回避制御は、公知の技術（特開２００７−２８３９１０号公報）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。
【０１２０】
また、第１の実施の形態では、車体合成力の向きを求めるために｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を導出する最短２次元マップを用いる場合について説明したが、現時刻の車体合成力の向きを求めたい場合には、１つのパラメータを出力する最短２次元マップで導出するようにしてもよい。具体的には、図３の最短２次元マップの｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を（１２）式に適用して、ｔ＝０の場合における｛θ’｝を出力する最短２次元マップ（図７）を作成する。
【０１２１】
そして、上記実施の形態と同様の流れで（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを作成しておき、その３次元マップから得られる（ｔｅのチルダ）’、（２３）式、（２４）式よりｔｅのチルダを求める。次に（２１）式より予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を算出し、Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定して、図７の最短２次元マップを用いてθ’を得る。ただし、Ｚ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して最短２次元マップより−θ’を求め、さらに−θ’→θ’の処理を行えばよい。
【０１２２】
その結果、障害物の速度を考慮して、静止物回避時に縦移動距離を最短にする最短２次元マップ及び下記（４２）を用いて、現時刻の車体合成力の大きさと向きが得られる。
【０１２３】
【数１９】
【０１２４】
なお、この方法でも（ｔｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は、最短２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。
【０１２５】
また、図７のように｛Ｘｓ’｝を出力する最短２次元マップを導入して、下記（４３）式及び公知の技術（特開２００７-２８３９１０号公報）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。
【０１２６】
【数２０】
【０１２７】
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、障害物が移動する場合に、障害物の予測位置に基づいた目標位置及び目標位置における速度方向に対して車体合成力の最大値を最小にする車体合成力及び回避軌道を導出する場合について説明する。なお、第２の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。
【０１２８】
まず、障害物が静止物である場合に、目標位置及び目標位置における速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小となる車体合成力及び回避軌道の導出するために用いられるマップ（以下、最適２次元マップともいう）について説明する。
【０１２９】
静止物回避に対して車体合成力の最大値を最小にする最適制御は、第１の実施の形態で述べたのと同様に（７）式〜（１１）式で定式化できる。なぜなら、最短の回避距離Ｘｓが自車両と障害物との相対距離のｘ成分Ｘｅと等しくなる車体合成力の最大値Ｆ０を求められれば、そのときの（１２）式で示される制御入力は、車体合成力の最大値最小化問題の最適解になるためである。よって、自車両と障害物との相対距離のｘ成分Ｘｅに対して、ｘ１（ｔｅ）＝Ｘｅの関係を導入することにより、Ｘｓ→Ｘｅに変換された非線形方程式（１３）式〜（１６）式により、Ｆ０、ｔｅ、ν１、ν２が求まる。
【０１３０】
まず、（１３）式を（４４）式のように変形し、Ｘｓ→Ｘｅに変換された（１４）式〜（１６）式に代入する（（４５）式〜（４７）式）。
【０１３１】
【数２１】
【０１３２】
ここで、任意の正数ａ０を導入して下記（４９）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解｛ν１、ν２、ｔｅ｝及び｛ν１’、ν２’、ｔｅ’｝は、（５０）式の関係を満たす。
【０１３３】
【数２２】
【０１３４】
（４９）式の最後の式より、ａ０を下記（５１）式のようにおくと、（４９）式よりＹｅ’ 及びｖｙ０’は（５２）式のように変形できる。
【０１３５】
【数２３】
【０１３６】
この関係より、Ｘｅ’及びｖｘ０’に任意の正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってＹｅ’及びｖｙ０’が求まる。よって、Ｘｅ’及びｖｘ０’をある値に設定した場合において、Ｙｅ’を第１のパラメータ、及びｖｙ０’を第２のパラメータとした最適２次元マップマップを予め用意しておけばよい。なお、このＸｅ’及びｖｘ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。
【０１３７】
ここでは、一例として、Ｘｅ’＝ｖｘ０’＝１とした場合のＹｅ’及びｖｙ０’に関する最適２次元マップを作成する。図８に示すように、Ｙｅ’を第１のパラメータ、及びｖｙ０’を第２のパラメータとして、Ｘｓ→Ｘｅに変換した（１３）式〜（１６）式に基づいて得られるν１’の値をマッピングした第１のマップ、ν２’の値をマッピングした第２のマップ、及びｔｅ’の値をマッピングした第３のマップを作成する。
【０１３８】
なお、第１のパラメータ及び第２のパラメータは、（５２）式で定める場合だけでなく、導入した任意の正数ａの取り方を変えたり、ｖｘ０’、ｖｙ０’、Ｘｅ’及びＹｅ’のそれぞれに着目して式を変形したりして、求めることもできる。それぞれ得られた第１のパラメータ及び第２のパラメータに応じて、ｖｘ０’、ｖｙ０’、Ｘｅ’及びＹｅ’の内必要な値に任意の値を設定してマップを作成することができる。また、最適２次元マップの特異点のラインが縦軸又は横軸と平行になるように各マップの軸の取り方を変更したマップを作成することもできる。
【０１３９】
次に、この静止物回避用の最適２次元マップを用いて障害物を回避する制御を行うコントローラを、障害物が移動する場面に適用することを考える。
【０１４０】
第１の実施の形態と同様に、設定したｘ−ｙ座標系における現時刻の移動体のｘ方向の位置をＸｅ、ｙ方向の位置をＺ０、ｘ方向の速度を０、及びｙ方向の速度をＺｖとし、障害物がｙ軸方向に等速直線運動をすると仮定すると、ｔ秒後の障害物の位置は（２１）式となる。
【０１４１】
ここで、自車両の回避に要する予測回避時間ｔｅのチルダを導入する。
【０１４２】
【数２４】
【０１４３】
まず、｛Ｆ０のチルダ、ν１のチルダ、ν２のチルダ、ｔｅのチルダ｝に対応した（１３）式を（５３）式のように変形し、Ｘｓ→Ｘｅに変換した（１４）式〜（１６）式に代入する（（５４）式〜（５６）式）。
【０１４４】
【数２５】
【０１４５】
ここで、任意の正数ａを導入して下記（５７）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解は、下記（５８）式の関係を満たす。
【０１４６】
【数２６】
【０１４７】
（５７）式の第２式より、ａを下記（５９）式のようにおくと、（５７）式より、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’は下記（６０）式のように変形できる。
【０１４８】
【数２７】
【０１４９】
この関係より、ｖｘ０’及びＸｅ’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’が求まる。よって、ｖｘ０’及びＸｅ’をある値に設定した場合において、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｘ０’及びＸｅ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。
【０１５０】
ここでは、一例として、ｖｘ０’＝Ｘｅ’＝１とした場合のｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’に関する３次元マップを作成する。図９に示すように、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとして、上記（５４）式〜（５６）式の関係に基づいて得られる（ｔｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。
【０１５１】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｘ０’＝Ｘｅ’＝１、既知のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、Ｚ０及びＺｖから（６０）式に従ってパラメータｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（５８）式及び（５９）式に従ってｔｅのチルダに変換する。そして、（２１）式を適用することで、予測回避時間ｔｅのチルダに応じた障害物の位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）が得られる。
【０１５２】
なお、この３次元マップの領域は、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’のいずれかにおいて０以上に限定してもよい。例えば、Ｚ０≧０の３次元マップを作成した場合は、検出値がＺ０＜０であったとしても、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【０１５３】
次に、得られた障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を、上記の最適２次元マップ（例えば、図８）、（４４）式に適用すると、障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）をＸｓ→Ｘｅに変換された（１３）式〜（１６）式に代入したときの解｛Ｆ０，ν１，ν２，ｔｅ｝が得られる。より具体的には、図８の最適２次元マップを用いた場合、Ｘｅ’＝ｖｘ０’＝１、既知のｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ及びＹｅ（＝求めた障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ））から（５２）式に従って第１のパラメータＹｅ’及び第２のパラメータｖｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を最適２次元マップから得て、（５０）式及び（５１）式に従って｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を｛ν１，ν２，ｔｅ｝に変換し、（４４）式によりＦ０を得る。
【０１５４】
そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより入力の時間関数が得られる。なお、図９の３次元マップから得られるｔｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔｅは等しくなるため、図８のｔｅ’の２次元マップは省略してもよい。
【０１５５】
この結果、障害物の位置及び速度を考慮して、静止物回避において車体合成力の最大値を最小にする最適２次元マップを用いて、障害物の回避を可能にする制御入力関数と（１）式〜（６）式の積分計算により回避軌道が導出される。
【０１５６】
なお、上記の３次元マップではパラメータｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を（６０）式のように定め、ｖｘ０’＝Ｘｅ’＝１とした場合について説明したが、このパラメータの取り方は、上記以外にも複数存在する。例えば、任意の正数ａを（５７）式の第４式より下記（６１）式のようにおくと、（５７）式よりｖｙ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’は下記（６２）式のように変形できる。
【０１５７】
【数２８】
【０１５８】
この関係より、ｖｘ０’及びＺ０’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖｙ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’が求まる。よって、ｖｘ０’及びＺ０’をある値に設定した場合において、ｖｙ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｘ０’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、図１０に示すように、ｖｘ０’＝Ｚ０’＝１とした場合のｖｙ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’を変数として（５４）式〜（５６）式の関係に基づいて得られる（ｔｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。
【０１５９】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｘ０’＝Ｚ０’＝１、既知のｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、Ｚ０及びＺｖから（６２）式に従ってパラメータｖｙ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（５８）式及び（６１）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、Ｚ０＜０の場合は、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【０１６０】
なお、図１０の３次元マップから得られるｔｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔｅは等しくなるため、図８のｔｅ’の２次元マップは省略してもよい。
【０１６１】
また、別のパラメータを用いる場合として、（５３）式〜（５６）式の展開方法を変更する。まず、Ｘｓ→Ｘｅに変換された非線型方程式（１３）式〜（１６）式において、（１４）式を下記（６３）式のように変形し、（１３）式、（１５）式及び（１６）式に代入する（（６４）式〜（６６）式）。
【０１６２】
【数２９】
【０１６３】
ここで、任意の正数ａ１を導入して下記（６７）式の関係を満足する２組のパラメータＰ及びＰ’を考えると、Ｐ及びＰ’に対応する解は、下記（６８）式の関係を満たす。
【０１６４】
【数３０】
【０１６５】
（６７）式の第２式より、ａ１を下記（６９）式のようにおくと、（６７）式より、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’は下記（７０）式のように変形できる。
【０１６６】
【数３１】
【０１６７】
この関係より、ｖｙ０’及びＸｅ’にある正数を設定することにより、現時刻のパラメータＰによって、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’が求まる。よって、ｖｙ０’及びＸｅ’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｙ０’及びＸｅ’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。
【０１６８】
ここでは、一例として、ｖｙ０’＝Ｘｅ’＝１とした場合のｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’に関するマップを作成する。図１１に示すように、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’をパラメータとして、上記（６４）式〜（６６）式の関係に基づいて得られる（ｔｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。
【０１６９】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｙ０’＝Ｘｅ’＝１、既知のｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、Ｚ０及びＺｖから（７０）式に従ってパラメータｖｘ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（６８）式及び（６９）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、ｖｙ０＜０の場合は、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換して３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求めればよい。
【０１７０】
なお、図１１の３次元マップから得られるｔｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔｅは等しくなるため、図８のｔｅ’の２次元マップは省略してもよい。
【０１７１】
また、別のパラメータを用いる場合として、任意の正数ａ１を（６７）式の第４式より下記（７１）式のようにおくと、（６７）式よりｖｘ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’は下記（７２）式のように変形できる。
【０１７２】
【数３２】
【０１７３】
この関係より、ｖｙ０’及びＺ０’にある値を設定することにより、現時刻のパラメータＰによってｖｘ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’が求まる。よって、ｖｙ０’及びＺ０’をある値に設定した場合において、ｖｘ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’をパラメータとした（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを予め用意しておけばよい。なお、このｖｙ０’及びＺ０’の値はマップ作成時に設計者が自由に設定できる。一例として、図１２、１３に示すように、ｖｙ０’＝１、Ｚ０’＝±１とした場合のｖｘ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’を変数として（６４）式〜（６６）式の関係に基づいて得られる（ｔｅのチルダ）’の値をマッピングした３次元マップを作成する。
【０１７４】
そして、この３次元マップを用いてｔｅのチルダを求めるには、ｖｙ０’＝１、Ｚ０’＝±１、既知のｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、Ｚ０及びＺｖから（７２）式に従ってパラメータｖｘ０’、Ｚｖ’及びＸｅ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（６８）式及び（７１）式に従ってｔｅのチルダに変換する。ただし、ｖｙ０≧０、Ｚ０≧０の場合には、Ｚ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、ｖｙ０≧０、Ｚ０＜０の場合には、Ｚ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。また、ｖｙ０＜０、Ｚ０≧０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝−１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求め、ｖｙ０＜０、Ｚ０＜０の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚ０→−Ｚ０に変換してＺ０’＝１の３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を求める。
【０１７５】
なお、図１２、１３の３次元マップから得られるｔｅのチルダと、図８の最適２次元マップから得られるｔｅは等しくなるため、図８のｔｅ’の２次元マップは省略してもよい。
【０１７６】
また、３次元マップの軸の取り方を変更して、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように移動させた３次元マップを用いてもよい。例えば、（６０）式のパラメータを下記（７３）式のように変更した（ｔｅのチルダ）’の３次元マップ（図１４）を作成したり、下記（７４）式のように変更した（ｔｅのチルダ）’の３次元マップ（図１５）を作成したりすることができる。また、（６２）式のパラメータを下記（７５）式や（７６）式のように、（７０）式のパラメータを下記（７７）式や（７８）式のように、（７２）式のパラメータを下記（７９）式や（８０）式のように変更することもできる。
【０１７７】
【数３３】
【０１７８】
このように、特異点のラインが上下軸方向に対して重なるか、あるいは縦軸又は横軸と平行になるように３次元マップの軸を変更することにより、３次元マップの精度を保ちつつマップを記憶する容量を、例えば図９に示した３次元マップに比べて小さく抑えることが容易になる。
【０１７９】
以下、図１６を参照して第２の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間ｔｅのチルダを求めるためのマップとして図９の３次元マップを用い、目標位置及び目標位置における速度方向に対して最大値が最小になる車体合成力を求めるためのマップとして図８の最適２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１８０】
ステップ１００〜１０６を経て、ステップ２００で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚｖ及びＺ０を用いて、（６０）式に従ってパラメータｖｙ０’、Ｚｖ’及びＺ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（５８）式及び（５９）式に従って予測回避時間ｔｅのチルダに変換する。
【０１８１】
次に、ステップ２０２で、上記ステップ２００で算出された予測回避時間ｔｅのチルダを（２１）式に適用して、ｔｅのチルダ後の障害物の位置を予測し、その予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を回避すべき横移動距離Ｙｅとし、上記ステップ１０６で演算されたＸｅと合わせて目標位置として設定する。
【０１８２】
次に、ステップ２０４で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、及び上記ステップ２０４で設定した横移動距離Ｙｅを用いて、（５２）式に従って、第１のパラメータＹｅ’、及び第２のパラメータｖｙ０’を演算し、演算されたパラメータに対する出力｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を最適２次元マップから得て、（５０）式及び（５１）式に従って｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を｛ν１，ν２，ｔｅ｝に変換し、（４４）式に従ってＦ０を演算する。そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより車体合成力を得る。また、（１）式〜（６）式に従って、目標位置及び目標位置における速度方向に対して車体合成力の最大値を最小にする回避軌道を導出する。
【０１８３】
次に、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で演算したＦ０が、タイヤ発生力の限界値以下か否かを判定する。車体合成力の最大値がタイヤ発生力の限界値以下の場合には、ステップ１１６へ移行し、タイヤ発生力の限界値を超えている場合には、ステップ１１８へ移行する。なお、タイヤ発生力の限界値は、路面とタイヤとの間の摩擦係数に基づいて定まる真の限界値だけでなく、真の限界値に対してマージンを設けて設定した限界値も含む意味である。
【０１８４】
ステップ１１６では、第１の実施の形態と同様に、上記ステップ２０４で導出された車体合成力に従って、車体合成力の最大値が最小になる回避軌道に沿った走行を実現するための回避車両運動制御を実行する。一方、ステップ２０８では、急制動制御により障害物の手前で車両が停止するように制動力制御装置２４を制御するか、推定される衝突被害が最小化されるように操舵角制御装置２２及び制動力制御装置２４を制御する。例えば、ＷＯ２００６−０７０８６５記載の技術のような公知の技術を用いればよい。
【０１８５】
以上説明したように、第２の実施の形態の車両運動制御装置によれば、静止した障害物を回避するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出するための最適２次元マップを用いることを前提とした簡単な構成の３次元マップを用いて移動する障害物の位置を予測するため、障害物が移動する場合でも、障害物の予測位置に基づいた目標位置及び目標位置における速度方向に対して車体合成力の最大値を最小にする車体合成力及び回避軌道を導出することができる。
【０１８６】
なお、第２の実施の形態では、（６０）式をパラメータとする（ｔｅのチルダ）’の３次元マップと（５２）式をパラメータとする最適２次元マップを組み合わせる場合について説明したが、（ｔｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は最適２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。
【０１８７】
また、第２の実施の形態では、道路に対する自車両及び障害物の速度を用いる場合について説明したが、道路に対する自車両の速度及び自車両に対する障害物の相対速度を検出するようにしてもよい。
【０１８８】
また、回避制御は、公知の技術（特開２００７−２８３９１０）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。
【０１８９】
また、第２の実施の形態では、車体合成力の向きを求めるために｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を導出する最適２次元マップを用いる場合について説明したが、現時刻の車体合成力の向きを求めたい場合には、２つのパラメータを出力する最適２次元マップで導出するようにしてもよい。具体的には、図８の最適２次元マップの｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を（１２）式に適用して、ｔ＝０の場合における｛θ’，Ｆ０’／ｍ’｝を出力する最適２次元マップ（図１７）を作成する。
【０１９０】
そして、上記実施の形態と同様の流れで（ｔｅのチルダ）’の３次元マップを作成しておき、その３次元マップから得られる（ｔｅのチルダ）’、（５８）式、（５９）式よりｔｅのチルダを求める。次に（２１）式より予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を算出し、Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を目標位置までの横移動距離Ｙｅとして設定して、図１７の最適２次元マップを用いて｛θ’，Ｆ０’／ｍ’｝を得る。
【０１９１】
その結果、障害物の速度を考慮して、静止物回避時に車体合成力の最大値を最小にする最適２次元マップ、下記（８１）、及び（４２）式を用いて、現時刻の車体合成力の大きさと向きが得られる。
【０１９２】
【数３４】
【０１９３】
なお、この方法でも（ｔｅのチルダ）’の３次元マップの軸の取り方は、最適２次元マップの軸の取り方に依存しないため、その組合せは自由である。
【０１９４】
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では、障害物まで到達する予測時間と移動距離のマージンを設けて障害物の位置を予測する場合について説明する。なお、第３実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。
【０１９５】
まず、障害物の位置を予測するために、障害物に対する自車両の相対速度ｖｘ０を用いて、下記（８２）式のように予測時間ｔｅのバーを算出する。
【０１９６】
【数３５】
【０１９７】
この予測時間は、減速しないで自車両が障害物に近づいたときの到達時間を表しており、このとき、障害物の予測位置はＹｅのチルダ（ｔｅのバー）となる。この予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのバー）を回避すべき横移動距離Ｙｅとして、（１３）式〜（１６）式の解を、例えば図３や図７に示す最短２次元マップにより求めて、（１２）式により得られる制御入力により車両を制御すると、横移動距離が不足して車体合成力の限界制限により障害物を回避できない場面が生じる。
【０１９８】
そこで、この横移動距離にマージンαＹを加えた新たな横移動距離（下記（８３）式）を考える。
【０１９９】
【数３６】
【０２００】
ここで、適切にαＹを選び、（８３）式により求まる横移動距離Ｙｅのバー（ｔｅのバー）を、回避すべき横移動距離Ｙｅとして、Ｙｅ及び所望の速度方向に対して、図３または図７の最短２次元マップを用いると、設定した横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離を最短にする車体合成力及び回避軌道が得られる。
【０２０１】
しかし、所望のＹｅを求めるためにはマージンαＹを求める必要がある。そこで、第１の実施の形態の（ｔｅのチルダ）’の３次元マップ（図４）を用いること考える。この３次元マップから得られる（ｔｅのチルダ）’は、（２３）式及び（２４）式により、現在の状態における予測回避時間ｔｅのチルダに変換することができる。よって、下記（８４）式により、現在の状態に対する適切なマージンが求められる。
【０２０２】
【数３７】
【０２０３】
このマージンαＹを（８３）式に代入し、図３または図７のような最短２次元マップ、及び（１２）式に示す制御入力を用いれば、現時刻のｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚｖ、Ｚｏ、及び設定したＦ０に対して、予測時間の算出方法に依らず第１の実施の形態と同じ車体合成力及び回避軌道が得られる。
【０２０４】
以下、図１８を参照して第３の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、マージンαＹを求めるために用いるマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２０５】
ステップ１００〜１０８を経て、ステップ３００で、（８２）式に従って、ｘ方向についての障害物に対する自車両の相対速度ｖｘ０及び相対距離Ｘｅに基づいて、自車両が障害物近傍に到達する予測時間ｔｅのバーを算出する。
【０２０６】
次に、ステップ３０２で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、Ｚｖ、Ｚ０、及び上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ０を用いて、（２５）式に従ってパラメータｖｘ０’、ｖｙ０’及びＺｖ’を演算し、演算されたパラメータに対する出力（ｔｅのチルダ）’を３次元マップから得て、（２３）式及び（２４）式に従って予測回避時間ｔｅのチルダに変換する。そして、（８４）式によりマージンαＹを算出する。
【０２０７】
次に、ステップ３０４で、上記ステップ３０２で算出されたマージンαＹを（８３）式に適用して、マージンを加味したｔｅのバー後の障害物の位置を予測し、ｔｅのバー後の障害物の位置Ｙｅのバー（ｔｅのバー）を回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定する。
【０２０８】
以下、第１の実施の形態と同様に、ステップ１１４で、最短２次元マップを用いて、上記ステップ３０４で設定した横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離が最短となる車体合成力を導出し、ステップ１１６で回避車両運動制御を実行する。
【０２０９】
なお、第３の実施の形態では、最短２次元マップを用いて最短回避制御を行う際に、必要な横方向のマージンを求める場合について説明したが、例えば図８や図１７の最適２次元マップを用いて最適回避制御を行う場合にも適用できる。図１９を参照して、第３の実施の形態の最適回避制御の場合について説明する。なお、第１〜第２の実施の形態、及び第３の実施の形態の最短回避制御の場合と同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２１０】
ステップ１００〜１０６、及びステップ３００を経て、ステップ３５０で、例えば、図９に示す（ｔｅのチルダ）’の３次元マップから得られた（ｔｅのチルダ）’を、（５８）式（５９）式に従って予測回避時間ｔｅのチルダに変換し、（８４）式によりマージンαＹを算出する。
【０２１１】
次に、ステップ３５２で、算出されたマージンαＹを（８３）式に適用して、マージンを加味したｔｅのバー後の障害物の位置を予測して、目標位置として設定し、次に、ステップ２０４で、最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避軌道を導出する。
【０２１２】
そして、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で得られた車体合成力の最大値がタイヤ発生限界値以下か否かを判定して、ステップ１１６で回避車両運動制御、あるいはステップ２０８で急制動または衝突被害予測値最小化車両制御を実行する。
【０２１３】
この場合においても、現時刻のｖｘ０、ｖｙ０、Ｘｅ、Ｚｖ，及びＺｏに対して、予測時間の算出方法に依らず第２の実施の形態と同じ回避軌道及び車体合成力の大きさと向きが得られる。
【０２１４】
次に、第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態では、予測回避時間を収束演算により求める場合について説明する。なお、第４の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。
【０２１５】
図２０を参照して第４の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、移動する障害物を回避するために、障害物の予測位置に基づく横移動距離に対して縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１〜第３の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２１６】
ステップ１００〜１０８、及びステップ３００を経て、ステップ４００で、（８２）式により予測時間ｔｅのバーを求め、この予測時間ｔｅのバー及び（２１）式に基づく障害物の予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのバー）を回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定する。
【０２１７】
次に、ステップ１１４で、最短２次元マップを用いて、上記ステップ４００で設定した横移動距離Ｙｅに対して縦移動距離が最短となる車体合成力を導出する。
【０２１８】
次に、ステップ４０２で、上記ステップ３００で算出した予測時間ｔｅのバーと、上記ステップ１１４で最短２次元マップから得られた回避時間ｔｅとが等しくなったか否かを判定する。ｔｅのバー＝ｔｅの場合には、ステップ１１６へ移行し、ｔｅのバー≠ｔｅの場合には、ステップ４０４へ移行する。なお、ここでは、ｔｅのバー＝ｔｅか否かを判定する場合について説明するが、ｔｅのバーとｔｅとが等しい場合だけでなく、ｔｅのバーとｔｅとの差が所定値（例えば、ｔｅの５％等）以下の場合も肯定判定されるようにしてもよい。
【０２１９】
ステップ４０４では、ｔｅのバーを修正して、修正したｔｅのバーに基づく回避すべき横移動距離Ｙｅを再設定して、ステップ１１４に戻り、ステップ４０２でｔｅのバー＝ｔｅと判定されるまで、ステップ１１４、ステップ４０２及び４０４の処理を繰り返す。
【０２２０】
ステップ１１６では、ｔｅのバー＝ｔｅと判定されたときに上記ステップ１１４で導出された車体合成力に基づいて、回避車両運動制御を実行する。
【０２２１】
なお、第４の実施の形態では、最短２次元マップを用いて最短回避制御を行う際に、収束演算により予測時間を修正する場合について説明したが、例えば図８や図１７の最適２次元マップを用いて最適回避制御を行う場合にも適用できる。図２１を参照して、第４の実施の形態の最適回避制御の場合について説明する。なお、第１〜第３の実施の形態、及び第４の実施の形態の最短回避制御の場合と同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２２２】
ステップ１００〜１０６、及びステップ３００を経て、ステップ４５０で、予測時間ｔｅのバーに基づいて予測した障害物の位置を、目標位置（Ｘｅ，Ｙｅのチルダ（ｔｅのバー））として設定する。次に、ステップ２０４で、例えば図８や図１７のような最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び速度方向に到達するための車体合成力の最大値が最小になる回避軌道及び車体合成力を導出する。
【０２２３】
次に、ステップ４０２で、上記ステップ３００で算出した予測時間ｔｅのバーと、上記ステップ２０４で最適２次元マップから得られた回避時間ｔｅとが等しくなったか否かを判定する。ｔｅのバー≠ｔｅの場合には、ステップ４５２へ移行し、ｔｅのバーを修正して、修正したｔｅのバーに基づく目標位置を再設定して２０４に戻り、ステップ４０２でｔｅのバー＝ｔｅと判定されるまで、ステップ２０４、ステップ４０２及び４５２の処理を繰り返す。そして、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で得られた車体合成力の最大値がタイヤ発生限界値以下か否かを判定して、ステップ１１６で回避車両運動制御、あるいはステップ２０８で急制動または衝突被害予測値最小化車両制御を実行する。
【０２２４】
次に、第５の実施の形態について説明する。第５の実施の形態では、左右の回避軌道を求めて比較する場合について説明する。なお、第５の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。
【０２２５】
第１〜第４の実施の形態では、自車両の前後方向に対して障害物の左側に回避する回避軌道を導出する場合について説明したが、障害物の右側に回避する回避軌道を導出する場合にも適用することができる。なぜなら、図２２に示すように、障害物の右側を回避する軌道は、ｘ軸に関して線対称な場面に対して、障害物の左側に回避する軌道と対称になるためである。
【０２２６】
図２３を参照して第５の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間を求めるために用いるマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２２７】
ステップ１００〜１０８を経て、ステップ５００で、障害物の現時刻のｙ方向の位置Ｚ０に対応して、Ｚｖ＝０の時に自車両が障害物の横を通過するときの位置を左側回避ではＺｌ、右側回避ではＺｒとおく。そして、自車両及び障害物の大きさに基づいた横位置のマージンαＺと設定して、下記（８５）式のようにＺｌ及びＺｒを設定する。
【０２２８】
【数３８】
【０２２９】
次に、ステップ１１０で、左側回避ではＺ０をＺｌに、右側回避ではＺ０をＺｒに代えて、例えば図４の３次元マップを用いて予測回避時間ｔｅのチルダを導出する。次に、ステップ５０２で、上記ステップ１１０で導出された予測回避時間ｔｅのチルダと（８５）式のＺｌまたはＺｒとを（２１）式に適用して、ｔｅのチルダ後の自車両の通過位置を左側回避及び右側回避の各々について予測する。その予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を左側回避及び右側回避の各々における回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定する。ただし、（２１）式のＺ０にはＺｌまたはＺｒを代入する。
【０２３０】
次に、ステップ５０４で、上記ステップ１０６で演算した自車両及び障害物の状態量ｍ、ｖｘ０、ｖｙ０、上記ステップ１０８で設定した車体合成力の最大値Ｆ０、及び上記ステップ５０２で設定した左側回避の横移動距離Ｙｅを用いて、最短２次元マップから｛ν１’，ν２’，ｔｅ’｝を得て、（１８）式及び（１９）式に従って｛ν１，ν２，ｔｅ｝に変換する。そして、これらのパラメータを（１２）式に適用することにより左側回避の車体合成力を得る。また、（１６）式に代入することで左側回避の最短の回避距離Ｘｓを得る。
【０２３１】
同様に、右側回避についても車体合成力及び最短の回避距離Ｘｓを得る。なお、左側回避の場合には、Ｚｖ及びＺｌをそのまま第１の実施形態と同様に適用することができるが、右側回避の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚｒ→−Ｚｒに変換（ｘ軸に線対称な場面）して、第１の実施形態と同様に適用して、最短２次元マップより{−ν1’，−ν2’，ｔｅ’｝を得る。そして、−ν1’→ν1’、−ν2’→ν2’の処理を行えば、障害物の右側を回避する{ν1’，ν2’，ｔｅ’｝が得られる。
【０２３２】
次に、ステップ５０６で、左側回避の最短の回避距離Ｘｓと右側回避との最短の回避距離Ｘｓとを比較し、左側回避の最短の回避距離Ｘｓの方が小さい場合には、ステップ５０８へ移行し、左側回避の軌道を選択し、右側回避の最短の回避距離Ｘｓの方が小さい場合には、ステップ５１０へ移行し、右側回避の軌道を選択する。
【０２３３】
次に、ステップ５１２で、選択した回避動作が必要か否かを判定し、その回避動作が必要な場合には、ステップ１１６へ移行し、回避車両運動制御を実行し、回避動作が必要でない場合、すなわち回避動作を行わなくても障害物と衝突しない場合には、そのまま処理を終了する。なお、公知の技術（特開２００７-２８３９１０号公報）などを用いて、直進の加減速または横移動のみの回避を選択してもよい。
【０２３４】
なお、第５の実施の形態では、最短２次元マップを用いた最短回避制御について、左側回避軌道と右側回避軌道とを比較する場合について説明したが、例えば図８や図１７の最適２次元マップを用いて最適回避制御を行う場合にも適用できる。図２４を参照して、第５の実施の形態の最適回避制御の場合について説明する。なお、第１〜第４の実施の形態、及び第５の実施の形態の最短回避制御の場合と同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２３５】
ステップ１００〜１０６、及びステップ５００を経て、ステップ２００で、左側回避ではＺ０をＺｌに、右側回避ではＺ０をＺｒに代えて、例えば図９の３次元マップを用いて予測回避時間ｔｅのチルダを導出する。次に、ステップ５５０で、上記ステップ５００で導出された予測回避時間ｔｅのチルダと（８５）式のＺｌまたはＺｒとを（２１）式に適用して、ｔｅのチルダ後の自車両の通過位置を左側回避及び右側回避の各々について予測する。その予測位置Ｙｅのチルダ（ｔｅのチルダ）を左側回避及び右側回避の各々における回避すべき横移動距離Ｙｅとして設定する。ただし、（２１）式のＺ０にはＺｌまたはＺｒを代入する。
【０２３６】
次に、ステップ５５２で、例えば図８や図１７のような最適２次元マップを用いて、設定された左側回避の目標位置及び速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する。同様に、右側回避の目標位置及び速度方向に到達するために車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する。なお、左側回避の場合には、Ｚｖ及びＺｌをそのまま第２の実施形態と同様に適用することができるが、右側回避の場合には、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚｖ→−Ｚｖ、Ｚｒ→−Ｚｒに変換（ｘ軸に線対称な場面）して、第２の実施形態と同様に適用して、最適２次元マップより{−ν1’，−ν2’，ｔｅ’｝を得る。そして、−ν1’→ν1’、−ν2’→ν2’の処理を行えば、障害物の右側を回避する{ν1’，ν2’，ｔｅ’｝が得られる。
【０２３７】
次に、ステップ５５４で、上記ステップ５５２で得られた左側回避の場合の車体合成力の最大値と右側回避の場合の車体合成力の最大値とを比較し、左側回避の車体合成力の最大値の方が小さい場合には、ステップ５０８へ移行し、左側回避の軌道を選択し、右側回避の車体合成力の最大値の方が小さい場合には、ステップ５１０へ移行し、右側回避の軌道を選択する。
【０２３８】
以下、ステップ２０６、及びステップ１１６またはステップ２０８で、回避車両運動制御等を実行する。
【０２３９】
次に、第６の実施の形態について説明する。第６の実施の形態では、障害物の位置や速度の検出値の誤差を考慮する場合について説明する。なお、第６の実施の形態の車両運動制御装置の構成は、第１の実施の形態の車両運動制御装置の構成と同一であるので説明を省略する。
【０２４０】
まず、障害物の位置の検出値を（Ｘｅのバー，Ｚ０のバー）、精度をｅｘ、ｅｙ、速度の検出値をＺｖのバー、精度をｅｖとすると、真値Ｘｅ、Ｚｖ、Ｚ０と検出値及び精度との間には、下記（８６）式のような関係がある。
【０２４１】
【数３９】
【０２４２】
ここで、予め障害物の行動パターンのデータベースを定めておき、このデータベースを参照して、直前に制御指令を行った時刻の障害物の状態量に基づいて、現時刻の障害物の状態量の範囲を推定する。その範囲が、位置のｘ成分において［Ｘｅａ，Ｘｅｂ］、ｙ成分において［Ｚ０ａ，Ｚ０ｂ］、速度において［Ｚｖａ，Ｚｖｂ］になったとすると、検出値、真値、及び推定範囲には、例えば図２５に示すような関係が想定される。同図（ａ）は、検出値、及び（８６）式に従って検出値から定まる真値の範囲のいずれもが推定範囲内の場合である。同図（ｂ）は、検出値は推定範囲内であるが、真値の範囲の一部が推定範囲外となる場合である。同図（ｃ）は、検出値及び真値の範囲のいずれもが推定範囲外の場合である。なお、同図では、Ｚｖｂ側に関して推定範囲を示したが、Ｚｖａ側に関しても同様に推定範囲が想定され、また区間［Ｚｖａ，Ｚｖｂ］を含むような広い範囲となる場合も想定される。さらに、同図では、障害物の速度Ｚｖについての検出値、真値、及び推定範囲の関係について示しているが、障害物の位置（Ｘｅ，Ｚｏ）についても同様である。
【０２４３】
これらの関係に基づき、上記各実施の形態に適用する場合において、例えば、図１のような自車両の前後方向に対して障害物の左側を回避する場面において、Ｘｅ、Ｚｏ及びＺｖの各々の検出値、真値、及び推定範囲の関係が、例えば図２５の（ａ）〜（ｃ）のいずれかに該当する場合には、下記（８７）式のような方法により、Ｘｅ、Ｚｏ及びＺｖの各々の値を修正することができる。
【０２４４】
【数４０】
【０２４５】
なお、障害物の右側を回避する場合は、ｖｙ０→−ｖｙ０、Ｚ０のバー→−Ｚ０のバー、Ｚｖのバー→−Ｚｖのバー、Ｚ０ａ→−Ｚ０ａ、Ｚ０ｂ→−Ｚ０ｂに変換して、（８７）式のような方法により修正した後、上記実施の形態と同様に、｛−ν1’，−ν2’，ｔｅ’｝を求めて、−ν1’→ν1’、−ν2’→ν2’の処理を行えばよい。
【０２４６】
図２６を参照して第６の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンについて説明する。ここでは、予測回避時間を求めるために用いるマップとして図４の３次元マップを用い、障害物の予測位置に基づいた横移動距離に対する縦移動距離が最短になる車体合成力を求めるためのマップとして図３の最短２次元マップを用いる場合について説明する。なお、第１の実施の形態の車両運動制御装置の制御装置２０で実行される車両運動制御ルーチンと同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０２４７】
ステップ１００〜１０６を経て、ステップ６００で、上記ステップ１０６で変換された障害物の状態量（Ｘｅのバー，Ｚ０のバー，Ｚｖのバー）から、（８７）式のような方法により各々の値を修正する。
【０２４８】
以下、第１の実施の形態と同様に処理する。なお、ステップ１１０では、修正した値を用いて３次元マップより（ｔｅのチルダ）’を得、ステップ１１４では、修正した値を用いて最短２次元マップより車体合成力を導出する。
【０２４９】
なお、上記では、最短回避制御の場合について説明したが、最適回避制御についても同様に適用することができる。
【符号の説明】
【０２５０】
１０ 車速センサ
１２ 操舵角センサ
１４ スロットル開度センサ
１６ 前方カメラ
１８ レーザレーダ
２０ 制御装置
２２ 操舵角制御装置
２４ 制動力制御装置
２６ 駆動力制御装置
２８ マップ記憶装置
３０ 表示装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出するための最短２次元マップ、並びに
・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖｙ０、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚｖ、前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ０、及び車体合成加速度の最大値Ｆ０／ｍを用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分に対して車体前後方向の移動距離が最短となる回避を行う場合の予測回避時間ｔｅの、前記成分ｖｘ０、前記成分ｖｙ０、前記成分Ｚｖ、前記成分Ｚ０、及び前記最大値Ｆ０／ｍのうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、
前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔｅを導出し、導出された予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、設定された前記成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、
を含む車両運動制御装置。
【請求項２】
前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔｅと前記予測時間とに基づいて求める請求項１記載の車両運動制御装置。
【請求項３】
前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更した請求項１または請求項２記載の車両運動制御装置。
【請求項４】
障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力及び回避時間を導出するための最短２次元マップを記憶した記憶手段と、
前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記成分Ｙｅを再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、
を含む車両運動制御装置。
【請求項５】
前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離とを比較し、前記最短距離が小さい側の回避軌道を選択する請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項６】
障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出するための最適２次元マップ、並びに
・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖｙ０、前記自車両と前記障害物との距離の車体前後方向の成分Ｘｅ、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚｖ、及び前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ０を用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる回避を行う場合の予測回避時間ｔｅの、前記成分ｖｘ０、前記成分ｖｙ０、前記成分Ｘｅ、前記成分Ｚｖ、及び前記成分Ｚ０のうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、
前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔｅを導出し、導出された予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、
を含む車両運動制御装置。
【請求項７】
前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔｅと前記予測時間とに基づいて求める請求項６記載の車両運動制御装置。
【請求項８】
前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更した請求項６または請求項７記載の車両運動制御装置。
【請求項９】
障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避時間を導出するための最適２次元マップを記憶した記憶手段と、
前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記目標位置を再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記目標位置に対して車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、
を含む車両運動制御装置。
【請求項１０】
前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値とを比較し、前記車体合成力の最大値が小さい側の回避軌道を選択する請求項６〜請求項９のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項１１】
前記導出手段は、前記検出手段により検出された前記障害物の状態量を、該状態量及び精度で表される真値の範囲、並びに予め記憶された前記障害物の行動パターンにより定まる前記状態量の取りうる範囲との関係に基づいて修正する請求項１〜請求項１０のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項１２】
前記検出手段は、前記自車両に対する前記障害物の相対距離及び相対速度を検出する請求項１〜請求項１１のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項１３】
前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも一つを制御する制御手段を更に含む請求項１〜請求項１２のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項１４】
前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、ドライバに車両運動状態を報知する報知手段を更に含む請求項１〜請求項１３のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項１５】
コンピュータを、請求項１〜請求項１４のいずれか１項記載の車両運動制御装置を構成する各手段として機能させるための車両運動制御プログラム。
【請求項１】
障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出するための最短２次元マップ、並びに
・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖｙ０、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚｖ、前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ０、及び車体合成加速度の最大値Ｆ０／ｍを用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分に対して車体前後方向の移動距離が最短となる回避を行う場合の予測回避時間ｔｅの、前記成分ｖｘ０、前記成分ｖｙ０、前記成分Ｚｖ、前記成分Ｚ０、及び前記最大値Ｆ０／ｍのうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、
前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔｅを導出し、導出された予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、設定された前記成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、
を含む車両運動制御装置。
【請求項２】
前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔｅと前記予測時間とに基づいて求める請求項１記載の車両運動制御装置。
【請求項３】
前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更した請求項１または請求項２記載の車両運動制御装置。
【請求項４】
障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置に基づく距離の車体横方向の成分Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力及び回避時間を導出するための最短２次元マップを記憶した記憶手段と、
前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分を前記成分Ｙｅとして設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記成分Ｙｅ、及び前記最短２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記成分Ｙｅを再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記Ｙｅに対して車体前後方向の移動距離が最短となる車体合成力を導出する導出手段と、
を含む車両運動制御装置。
【請求項５】
前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の前記車体前後方向の移動距離の最短距離とを比較し、前記最短距離が小さい側の回避軌道を選択する請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項６】
障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
・前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出するための最適２次元マップ、並びに
・前記速度方向を車体前後方向として、前記障害物が車体横方向に等速運動すると仮定して、前記自車両の速度の車体前後方向の成分ｖｘ０、前記自車両の速度の車体横方向の成分ｖｙ０、前記自車両と前記障害物との距離の車体前後方向の成分Ｘｅ、前記障害物の速度の車体横方向の成分Ｚｖ、及び前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置の車体横方向の成分Ｚ０を用いた各々異なる３つのパラメータと、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる回避を行う場合の予測回避時間ｔｅの、前記成分ｖｘ０、前記成分ｖｙ０、前記成分Ｘｅ、前記成分Ｚｖ、及び前記成分Ｚ０のうち前記３つのパラメータに応じた２つが特定値であるとの仮定の下での値ｔｅ’との関係を定めた３次元マップ、を記憶した記憶手段と、
前記検出手段で検出された状態量に基づいて前記３つのパラメータを演算し、演算された３つのパラメータ及び前記３次元マップを用いて前記予測回避時間ｔｅを導出し、導出された予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、
を含む車両運動制御装置。
【請求項７】
前記導出手段は、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、前記予測回避時間ｔｅ後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を、算出した前記予測時間後の前記障害物の位置にマージンを加えた位置として求めると共に、前記マージンを、前記３次元マップを用いて導出される予測回避時間ｔｅと前記予測時間とに基づいて求める請求項６記載の車両運動制御装置。
【請求項８】
前記３つのパラメータを、前記３次元マップの特異点が前記３次元マップの特異点が該３次元マップの上下軸方向に対して重なるか、あるいは該３次元マップの縦軸又は横軸と平行になるように変更した請求項６または請求項７記載の車両運動制御装置。
【請求項９】
障害物を回避直後の目標位置及び該目標位置における自車両の速度方向を設定する設定手段と、
自車両の位置及び速度、前記障害物の位置及び速度を含む状態量を検出する検出手段と、
前記速度方向を車体前後方向とした場合に、設定された目標位置及び前記速度方向になるための車体合成力の最大値が最小になる車体合成力及び回避時間を導出するための最適２次元マップを記憶した記憶手段と、
前記速度方向を車体前後方向として、前記自車両と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、前記自車両が前記障害物に接近した場合に前記障害物近傍へ到着する予測時間を算出し、算出された予測時間後の前記自車両の現在時刻の位置に対する前記障害物の位置を前記目標位置として設定し、前記検出手段で検出された状態量、設定した前記目標位置、及び前記最適２次元マップを用いて、前記回避時間を求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となるまで、前記予測時間を変更して前記目標位置を再設定しながら前記回避時間を繰り返し求め、前記予測時間と前記回避時間との差が所定値以内となったときの前記目標位置に対して車体合成力の最大値が最小になる車体合成力を導出する導出手段と、
を含む車両運動制御装置。
【請求項１０】
前記導出手段は、前記障害物の左側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値と、前記障害物の右側を回避する回避軌道の車体合成力の最大値とを比較し、前記車体合成力の最大値が小さい側の回避軌道を選択する請求項６〜請求項９のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項１１】
前記導出手段は、前記検出手段により検出された前記障害物の状態量を、該状態量及び精度で表される真値の範囲、並びに予め記憶された前記障害物の行動パターンにより定まる前記状態量の取りうる範囲との関係に基づいて修正する請求項１〜請求項１０のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項１２】
前記検出手段は、前記自車両に対する前記障害物の相対距離及び相対速度を検出する請求項１〜請求項１１のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項１３】
前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、操舵角、制動力、及び駆動力の少なくとも一つを制御する制御手段を更に含む請求項１〜請求項１２のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項１４】
前記導出手段で導出された前記車体合成力に基づいて、ドライバに車両運動状態を報知する報知手段を更に含む請求項１〜請求項１３のいずれか１項記載の車両運動制御装置。
【請求項１５】
コンピュータを、請求項１〜請求項１４のいずれか１項記載の車両運動制御装置を構成する各手段として機能させるための車両運動制御プログラム。
【図１】
【図２】
【図５】
【図６】
【図１６】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図３】
【図４】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１７】
【図２】
【図５】
【図６】
【図１６】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図３】
【図４】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１７】
【公開番号】特開２０１１−２２５１５９（Ｐ２０１１−２２５１５９Ａ）
【公開日】平成２３年１１月１０日（２０１１．１１．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−９８６７２（Ｐ２０１０−９８６７２）
【出願日】平成２２年４月２２日（２０１０．４．２２）
【出願人】（０００００３６０９）株式会社豊田中央研究所 (4,200)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１１月１０日（２０１１．１１．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年４月２２日（２０１０．４．２２）
【出願人】（０００００３６０９）株式会社豊田中央研究所 (4,200)
【Ｆターム（参考）】
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