CN101689330A - 行驶轨迹生成方法以及行驶轨迹生成装置 - Google Patents

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Abstract

一种行驶轨迹生成装置(1)，用于生成驱动方式为混合动力方式的车辆的未来的行驶轨迹，其特征在于，具备：约束条件运算单元(30)，对至少包含道路边界线条件的约束条件进行收敛运算；以及评价函数运算单元(30)，在已满足约束条件运算单元(30)中的约束条件的状态下，利用评价函数进行收敛运算来导出行驶轨迹，该评价函数至少包含对混合动力***中的电力收支为正时的电力收支的评价。

Description

行驶轨迹生成方法以及行驶轨迹生成装置
技术领域
本发明涉及生成车辆未来的行驶轨迹的行驶轨迹生成方法以及行驶轨迹生成装置。
背景技术
生成车辆的最佳行驶轨迹，并利用该行驶轨迹来进行各种驾驶辅助或者进行自动驾驶的技术不断被开发。在专利文献1所记载的装置中，公开了：对本车辆前方的道路形状进行检测，基于此道路形状和本车辆的行驶速度来运算本车未来位置，并将该本车未来位置投影显示在前挡风玻璃上。特别是，在是弯道道路的情况下，将弯道道路的特征点即转弯点和本车未来位置一起投影显示在前挡风玻璃上。另外，在非专利文献1中公开了用于在弯道道路上最快行驶的最佳行驶轨迹的生成方法。
专利文献1：日本特开2005-228139号公报
非专利文献1：藤冈健彦、江守大昌：汽车技术会议文集Vol.24，No.3，July 1993，p106-111“关于最短时间转弯法的理论研究”
未来的行驶轨迹的生成方法是生成将最快行驶等作为评价条件的行驶轨迹的方法，没有考虑燃油效率特性。因此，油门操作及制动器操作易于变得最大，而成为在燃油效率方面不佳的行驶轨迹。特别是，在是弯道道路的情况下，由于产生横向力并且需要加减速，所以若不考虑燃油效率特性就会成为燃油效率差的行驶轨迹。
发明内容
因而，本发明的课题就是提供一种生成考虑了燃油效率特性的行驶轨迹的行驶轨迹生成方法以及行驶轨迹生成装置。
本发明所涉及的行驶轨迹生成方法，其特征在于，用于生成驱动方式为混合动力方式的车辆的未来的行驶轨迹，包括：约束条件运算步骤，对至少包含道路边界线条件的约束条件进行收敛运算；以及评价函数运算步骤，在已满足上述约束条件运算步骤中的约束条件的状态下，利用评价函数进行收敛运算来导出行驶轨迹，该评价函数至少包含对混合动力***中的电力收支为正时的电力收支的评价。
在此行驶轨迹生成方法中，首先基于至少包含道路边界线条件的约束条件进行收敛运算，其次保持该约束条件的同时利用至少包含对混合动力***中的电力收支(通过电机再生而蓄积的电力-电机输出中使用的电力)为正时(蓄积的电力多于使用的电力时)的电力收支的评价条件的评价函数进行收敛运算，导出评价为最佳的行驶轨迹。在是混合动力车辆的情况下，能够通过再生将动能转换成电能，并通过电机输出将该电能作为动能再输出。因此，为了改善燃油效率，需要重视如下情况：为了没有浪费地回收能量，当在行驶过程中进行了制动器操作时，不论何时都能够通过再生对蓄电池进行充电。也就是说，若在行驶过程中在蓄电池为充满电的状态下进行了制动器操作，则因无法进行基于再生的充电所以液压制动器作动。因此，就无法将减速时的动能作为电能进行回收而使能量白白浪费，所以，从行驶道路整体来看，不能成为燃油效率的理想状态。因此，作为最优化的评价函数，设为包含基于电机的再生和再输出的电力收支为正时的电力收支的函数。通过使用此评价函数来实现行驶轨迹的最优化，从而，从行驶道路整体来看的电力收支为小于等于0(蓄电池的充电量减少的方向)，成为可以始终通过再生向蓄电池充电的状态，能够防止浪费减速时的动能的情况。这样，在此行驶轨迹生成方法中，通过在评价函数中包含电力收支为正时的电力收支，就能够生成考虑了燃油效率特性的行驶轨迹，能够有助于提高燃油效率。特别是，对于产生横向力且需要加减速的弯道道路，能够生成考虑了燃油效率特性的最佳行驶轨迹。
还可以采用如下构成，即，在本发明的上述行驶轨迹生成方法中包括初始条件生成步骤，在该初始条件生成步骤中将车辆减速时优先通过再生减速进行减速而得到的行驶轨迹作为初始条件来生成。
在此行驶轨迹生成方法中，在是混合动力车辆的情况下，将减速时优先通过再生减速进行减速而得到的行驶轨迹作为初始条件来生成，并将此行驶轨迹作为初始条件来进行约束条件收敛运算以及评价函数收敛运算。通过使再生减速优先进行减速(也就是说重视基于再生制动的减速，仅仅通过再生制动来减速)，就能够降低因液压制动器作动时的散热所造成的能量损失，能够有助于提高燃油效率。通过这样将考虑了燃油效率特性的行驶轨迹作为初始条件来实现最优化，就能够从最优化处理的最初开始使用接近最佳轨迹的行驶轨迹，所以，能够避免因局部最小值而搞错的行驶轨迹，由于很快地接近最佳轨迹所以处理负荷亦能够减轻。这样，在此行驶轨迹生成方法中，通过预先生成重视了混合动力方式下的再生减速而得到的初始条件，就能够可靠地且低处理负荷地导出在燃油效率特性上表现优异的行驶轨迹。附带指出，当在车辆上采用了最优化方法的情况下，由于因变速机等所造成的滞后现象(例如从2速变成3速和从3速变成2速的滞后现象)而有可能在最优化方法中导出因局部最小解所造成的错误解。
还可以采用如下构成，即在本发明的上述行驶轨迹生成方法的初始条件生成步骤中，生成根据由混合动力方式的***能力决定的减速度上限值和加速度上限值使转弯点向弯道入口侧移动并且使最小速度点向弯道出口侧移动而得到的行驶轨迹。
在仅仅利用再生来进行减速的情况下，与利用车辆整体的减速能力(基于再生制动器的减速+基于液压制动器的减速)进行减速的情况相比，在减速时存在基于液压制动器的减速部分的富余(在前后力上有富余)。因而，在考虑基于横向力和前后力的摩擦圆界限的情况下，当在弯道道路中减速时将这一富余部分分配到横向力，由此，在减速时能够利用该富余部分使行驶曲线变长，在加速时由于没有富余部分所以接近直线。为了在弯道道路设成这样的行驶轨迹，就需要将转弯点向弯道入口侧移动，将最小车速点向弯道出口侧移动。因而，在初始条件生成步骤中，考虑混合动力方式的***能力来决定减速度上限值和加速减速值，并根据减速度上限值和加速度上限值使转弯点向弯道入口侧移动且使最小速度点向弯道出口侧移动来生成行驶轨迹。
还可以采用如下构成，即在本发明的上述行驶轨迹生成方法中包括：区块分割步骤，将连续的弯道分割成多个区块；最快行驶最优化步骤，进行最快行驶条件下的最优化处理；通过时间运算步骤，基于上述最快行驶最优化步骤中的最优化结果，分别运算在上述区块分割步骤中进行分割而得到的各区块的通过时间；富余时间运算步骤，基于在区块分割步骤中进行分割而得到的各区块中的制动器散热量，分别运算各区块的富余时间；以及目标通过时间运算步骤，基于在通过时间运算步骤中进行运算而得到的各区块的通过时间和在富余时间运算步骤中进行运算而得到的各区块的富余时间，分别运算各区块的目标通过时间。
在此行驶轨迹生成方法中，在是连续的弯道的情况下，将连续的弯道分割成多个区块。另外，在行驶轨迹生成方法中对该连续的弯道整体进行最快行驶条件下的最优化处理，并根据该最快行驶条件的最优化结果分别运算各区块的最快行驶时的通过时间。进而，在行驶轨迹生成方法中，分别运算与各区块中的制动器散热量成比例的富余时间。而且，在行驶轨迹生成方法中，基于各区块的最快行驶下的通过时间和富余时间运算各区块的目标通过时间。这样，通过将连续的弯道(多弯道路等)分割成各区块，并与各区块的制动器散热量(是浪费的能量，燃油效率恶化的主要原因)成比例地对对每个区块分配富余时间(比最快行驶慢的时间)，从而，能够分成重视燃油效率的区块和重视通过时间的区块来对每个区块进行最优化。这样，在此行驶轨迹生成方法中，就能够对每个区块将各区块的目标通过时间作为约束条件单独地进行最优化处理，能够减轻存储器及处理负荷。附带指出，在将多个区块作为整体进行了最优化处理时，需要大容量的存储器和复杂的程序，处理负荷亦增大。
本发明所涉及的行驶轨迹生成装置，其特征在于，生成驱动方式为混合动力方式的车辆的未来的行驶轨迹，具备：约束条件运算单元，对至少包含道路边界线条件的约束条件进行收敛运算；以及评价函数运算单元，在已满足约束条件运算单元中的约束条件的状态下，利用评价函数进行收敛运算来导出行驶轨迹，该评价函数至少包含对混合动力***中的电力收支为正时的电力收支的评价。
还可以采用如下构成，即在本发明的上述行驶轨迹生成装置中具备初始条件生成单元，该初始条件生成单元将车辆减速时优先通过再生减速进行减速而得到的行驶轨迹作为初始条件来生成。
还可以采用如下构成，即在本发明的上述行驶轨迹生成装置的初始条件生成单元中，生成根据由混合动力方式的***能力决定的减速度上限值和加速度上限值使转弯点向弯道入口侧移动并且使最小速度点向弯道出口侧移动而得到的行驶轨迹。
还可以采用如下构成，即在本发明的上述行驶轨迹生成装置中具备：区块分割单元，将连续的弯道分割成多个区块；最快行驶最优化单元，进行最快行驶条件下的最优化处理；通过时间运算单元，基于最快行驶最优化单元中的最优化结果，分别运算在区块分割单元中进行分割而得到的各区块的通过时间；富余时间运算单元，基于在区块分割单元中进行分割而得到的各区块中的制动器散热量，分别运算各区块的富余时间；以及目标通过时间运算单元，基于在通过时间运算单元中进行运算而得到的各区块的通过时间和在富余时间运算单元中进行运算而得到的各区块的富余时间，分别运算各区块的目标通过时间。
在此各行驶轨迹生成装置中具有与上述各行驶轨迹生成方法同样的作用效果。
本发明通过使用包含混合动力***中的电力收支为正时的电力收支的评价函数来进行最优化，能够生成考虑了燃油效率特性后的行驶轨迹，能够有助于燃油效率的提高。
附图说明
图1是本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置之构成图。
图2是本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置中的行驶轨迹最优化功能之说明图。
图3是本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置中的初始条件生成功能之说明图。
图4是本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置中的连续弯道应对功能之说明图。
图5是表示本实施方式所涉及的ECU中的行驶轨迹最优化处理之流程的流程图。
图6是表示本实施方式所涉及的ECU中的初始条件生成处理之流程的流程图。
图7是表示本实施方式所涉及的ECU中的连续弯道应对处理之流程的流程图。
附图标记说明
1自动驾驶控制装置
10横摆率传感器
11G传感器
12车轮速度传感器
13GPS传感器
14白线探测传感器
15障碍物探测传感器
16导航***
20转向致动器
21节气门致动器
22制动器致动器
23电机
30ECU
具体实施方式
下面，参照附图来说明本发明所涉及的行驶轨迹生成方法以及行驶轨迹生成装置的实施方式。
在本实施方式中将本发明应用在搭载于进行自动驾驶的混合动力车辆的自动驾驶控制装置。本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置通过最优化处理来生成行驶轨迹，并进行加减速控制以及转向控制以便沿着该最佳行驶轨迹来行驶。
所生成的行驶轨迹由位置(x坐标，y坐标)、车速模式(vx，vy)、加速度模式(ax，ay)、横摆角、横摆率等汽车行驶所需要的许多参数而构成。在本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置中，如图2所示那样，将一个弯道道路等以区块B为单位来进行处理，以沿着行驶方向将行驶道路细密地进行了分割而得到的网格M，...为单位来生成各区块B中的行驶轨迹。从而，一个区块B的行驶轨迹就由(网格M，...的个数×参数的个数)的数据构成。例如，在参数为10个、网格为100个的情况下，一个区块B的行驶轨迹就由1000个数据构成。
一般而言，在设定了仅重视燃油效率的行驶条件的情况下，过慢的行驶就是理想燃油效率的行驶，这一点已经为人所知，若以仅重视燃油效率的行驶条件进行最优化处理，则会生成具有在实际上无法使用的那样的车速模式的行驶轨迹。因而，在本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置中，为了对这种情况进行抑制，在最优化处理的评价函数中，除燃油效率提高条件以外还追加了行驶时间条件。
另外，在直线道路或高速道路等在左右方向的轮胎摩擦上有充分的富余的状况下，用以往的最优化方法也能生成最佳的行驶轨迹。但是，在是弯道道路的情况下，需要充分地对能够在弯道前后的直线道路上行驶的车速进行减速，在弯道行驶过程中就成为减速、转弯、加速这样的构成，将会产生前后方向的加减速和左右方向的横向力。因而，在本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置中，生成尤其是在弯道道路上最佳的行驶轨迹。此外，虽然在本实施方式中表示了适合于弯道道路的行驶轨迹的生成方法，但也可适合于直线道路。附带指出，对于直线道路也可以采用以往的生成办法。
另外，在进行最优化处理的情况下，由于因变速机等所造成的滞后现象(例如从2速变成3速和从3速变成2速的滞后现象)，有可能导出因局部最小解所造成的错误解。因而，在本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置中，作为进行最优化处理的前处理而生成接近最佳的行驶轨迹的行驶轨迹作为初始条件。
参照图1～图4，对本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置1进行说明。图1是本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置之构成图。图2是本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置中的行驶轨迹最优化功能之说明图。图3是本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置中的初始条件生成功能之说明图。图4是本实施方式所涉及的自动驾驶控制装置中的连续弯道应对功能之说明图。
自动驾驶控制装置1生成兼顾了实际的行驶时间和耗油量减少的最佳轨迹(尤其是弯道道路)。自动驾驶控制装置1为了生成最佳轨迹而具有行驶轨迹最优化功能、初始条件生成功能、连续弯道应对功能，为了进行自动驾驶下的车辆控制而具有车辆控制功能。
自动驾驶控制装置1具备：横摆率传感器10、G传感器11、车轮速度传感器12、GPS[Global Positioning System]传感器13、白线探测传感器14、障碍物探测传感器15、转向致动器20、节气门致动器21、制动器致动器22、电机23以及ECU[Electronic Control Unit]30，并利用来自导航***16的信息。
横摆率传感器10是检测在本车辆中产生的横摆率的传感器。横摆率传感器10检测横摆率，并将该横摆率作为横摆率信号发送给ECU30。
G传感器11是检测作用于本车辆的横向加速度及前后加速度的传感器。G传感器11检测作用于本车辆的加速度，并将该加速度作为G信号发送给ECU30。此外，对每个要检测的加速度，分别构成横向G传感器、前后G传感器。
车轮速度传感器12是分别设置于车辆的4个轮上，检测车轮的旋转速度(与车轮的旋转相应的脉冲数)的传感器。车轮速度传感器12检测每隔规定时间的车轮的旋转脉冲数，并将该检测出的车轮旋转脉冲数作为车轮速度信号发送给ECU30。ECU30根据各车轮的旋转速度分别运算车轮速度，并根据各轮的车轮速度来运算车体速度(车速)。
GPS传感器13是具备GPS天线及处理装置等的用于推定本车辆的位置等的传感器。GPS传感器13用GPS天线接收来自GPS卫星的GPS信号。而且，在GPS传感器13中，利用处理装置对该GPS信号进行解调，并基于该经过解调的各GPS卫星的位置数据来运算本车辆的位置等。而且，在GPS传感器13中，将表示本车辆的位置等的GPS信息信号发送给ECU30。附带指出，为了运算当前位置需要3个以上的GPS卫星的位置数据，因此，在GPS传感器13中，分别接收来自不同的3个以上的GPS卫星的GPS信号。
白线探测传感器14是具备照相机及图像处理装置的用于探测一对白线(车道)的传感器。在白线探测传感器14中，利用照相机对本车辆前方的道路进行拍摄。而且，在白线探测传感器14中，利用图像处理装置根据拍摄图像来识别表示车辆正在行驶的车道的一对白线。进而，根据识别出的一对白线来运算车道宽度、通过一对白线的中心的线(即、车道的中心线)、车道中心的半径(弯道半径R)、基于弯道半径R的弯道曲率γ(＝1/R)、相对于白线的车辆朝向(横摆角)以及相对于车道中心的车辆中心的位置(偏移)等。而且，在白线探测传感器14中，将这些识别出的一对白线的信息及运算出的各信息作为白线探测信号发送给ECU30。
障碍物探测传感器15是具备毫米波雷达及处理装置的用于探测存在于本车辆周边的障碍物(车辆等)的传感器。在障碍物探测传感器15中，用毫米波雷达照射毫米波，并接收从物体返射回来的毫米波。而且，在障碍物探测传感器15中，利用处理装置基于毫米波的收发数据来探测有无障碍物，并在探测出障碍物的情况下对至障碍物的距离等进行运算。在障碍物探测传感器15中，将这些探测出的障碍物的信息及运算出的各信息作为障碍物探测信号发送给ECU30。此外，不对障碍物的探测方法进行限制，例如有，利用了照相机的拍摄图像的方法、利用了照相机的拍摄图像和毫米波等雷达信息的方法、通过基础设施的通信进行取得的方法。
导航***16是进行本车辆的当前位置检测以及至目的地的路径引导等的***。特别是，在导航***16中，从地图数据库读出当前行驶中的道路的形状信息，并将该道路形状信息作为导航信号发送给ECU30。此外，在是不具备导航***的车辆的情况下，也可以是至少具备至少保存了道路形状信息的地图数据库的构成，或者还可以是利用道路车辆间通信等来取得道路形状信息的构成。
转向致动器20是将电机的旋转驱动力经由减速机构传递给转向机构(齿条、小齿轮、转向柱等)，并用于将转向转矩提供给转向机构的致动器。在转向致动器20中，若从ECU30接收到了转向控制信号，电机则根据转向控制信号进行旋转驱动产生转向转矩。
节气门致动器21是调整作为驱动源之一的发动机的节气门开度的致动器。在节气门致动器21中，若接收到了来自ECU30的发动机控制信号，则根据发动机控制信号进行作动来调整节气门的开度。
制动器致动器22是调整各车轮的轮缸的制动器油压的致动器。在制动器致动器22中，若接收到了来自ECU30的制动器控制信号，则根据制动器控制信号进行作动来调整轮缸的制动器油压。
电机23是作为驱动源之一的电气马达。另外，电机23具有作为发电机的功能，将车轮的旋转能量(动能)转换成电能，进行再生发电。在电机23中，若接收到了电机控制信号，则根据电机控制信号进行旋转驱动来产生驱动力。另外，电机23，若接收到了再生控制信号则根据再生控制信号进行发电，并将所发出的电力对蓄电池进行充电。
ECU30是由CPU[Central Processing Unit]、ROM[Read OnlyMemory]、RAM[Random Access Memory]等组成的、对自动驾驶控制装置1进行统一控制的电子控制单元。在ECU30中，每隔一定时间接收来自各传感器10～15以及导航***16的各信号。而且，在ECU30中，进行行驶轨迹最优化处理、初始条件生成处理、连续弯道应对处理等来生成最佳的行驶轨迹。进而，在ECU30中基于所生成的最佳的行驶轨迹来进行车辆控制处理，对转向致动器20、节气门致动器21、制动器致动器22、电机23进行控制。
此外，在本实施方式中，ECU30中的行驶轨迹最优化处理相当于技术方案中记载的约束条件运算单元以及评价函数运算单元，ECU30中的初始条件生成处理相当于技术方案中记载的初始条件生成单元，ECU30中的连续弯道应对处理相当于技术方案中记载的区块分割单元、最快行驶最优化单元、通过时间运算单元、富余时间运算单元以及目标通过时间运算单元。
对行驶轨迹最优化处理进行说明。作为此最优化方法，采用怎样的方法都可以，例如采用在非专利文献1所公开的SCGRA[SequentialConjugate Gradient Restoration Algorithm]。在SCGRA中，基于最速下降法进行收敛运算直到满足约束条件，并基于共轭梯度法进行收敛运算直到评价函数的评价值成为最小。约束条件是在车辆行驶中必须绝对遵守的条件。评价函数是用于评价在车辆行驶中重视的条件的函数。
在是混合动力车辆的情况下，能够在减速时通过基于电机23的再生来将动能转换成电能，在加速时通过基于电机23的输出将该电能作为动能再使用。从而，为了提高燃油效率，需要重视如下情况：为了不浪费减速时的动能，在整个行驶道路中，当进行了制动器操作时，不论何时都是能够通过再生对蓄电池进行充电的状态(非充满电的状态)。也就是说，若在行驶过程中蓄电池的SOC[State of Charge]为充满电状态的情况下进行了制动器操作，则因利用再生的充电无法进行，所以液压制动器作动。在此情况下，虽然在其瞬间的燃油效率不变化，但无法将减速时的动能作为电能进行回收，而使能量白白浪费，所以，从行驶道路整体来看，不能成为燃油效率的理想状态(在某处进行无益的加速的可能性较高)。因而，作为评价函数，设为包含这一混合动力***中的电力收支为正时的电力收支的总量的函数。这样用正的电力收支进行评价是因为，在是上坡路等的情况下电力收支为较大的负值，但是，如果比0小则设为与0相同的评价。电力收支，就是混合动力***中的通过基于电机23的再生而蓄积的电力-通过电机23的输出而使用的电力，在蓄积的电力多于使用的电力时就为正。通过采用此评价函数来进行行驶轨迹的最优化，电力收支在区块B整体上小于等于0(使用的电力大于等于蓄积的电力)，相对于区块B入口处的蓄电池的SOC在出口的SOC不增加。从而，可以始终通过再生对蓄电池进行充电，能够防止减速时的动能浪费。
但是，如果仅仅重视燃油效率以恒定的低速(例如在弯道道路上的最低车速)来行驶，虽然燃油效率提高了，但是成为在实际上无法使用的那样的车速模式。因而，作为评价函数，设为除了包含电力收支为正时的电力收支总量以外还包含区块B的通过时间的函数。通过使用这一评价函数，就能够生成如下的行驶轨迹，即能够以在整个区块B中通过都在实际上没有问题的车速行驶，并且电力收支在整个区块B中小于等于0，可以始终进行基于再生的能量回收。
在ECU30中，设定作为初始条件的初始轨迹，并基于最速下降法进行收敛运算直到满足约束条件。作为约束条件有道路侧的条件和车辆侧的条件，作为道路侧的条件有道路边界线(行驶在道路上)；作为车辆侧的条件有摩擦圆、加速界限、减速界限、转向界限等车辆性能界限。具体而言，就是使用上次所求出的行驶轨迹(在是初次收敛运算中为初始轨迹)基于约束条件对此次的行驶轨迹进行收敛运算，并使用此次所求出的行驶轨迹来判断是否满足约束条件，反复进行各处理循环中的收敛运算和判断直到求得满足约束条件的行驶轨迹为止。在各处理循环中，求解以区块B为单位的(网格M，...的个数×参数的个数)的数据组成的行驶轨迹。
若导出了满足约束条件的行驶轨迹，则在ECU30中，基于共轭梯度法进行收敛运算直到满足约束条件并且评价函数的评价值成为最小为止。作为评价函数，如式(1)所示那样，设为对区块B的通过时间加上了正的电力收支总量后的函数，使区块B整体上的通过时间和正的电力收支总量变小。通过时间是用于通过区块B的目标时间，例如，有根据道路的限制车速所求出的时间、由驾驶员所输入的时间。再生效率是再生/再输出时的能量的回收率，取决于混合动力***，例如为0.8(80％)。再生电力是混合动力***中的基于电机23的再生制动的减速度上限值(取决于混合动力***，例如为0.2G)内的减速能量。加速电力是混合动力***中的基于电机23的输出的加速度上限值(取决于混合动力***，例如为0.2G)内的加速能量。此外，虽然将通过时间与正的电力收支的考虑程度设为0.5对0.5，但也可以设定任意的值，例如使用由驾驶员所输入的考虑程度。
[数学公式1]
Figure G2008800204919D00121
Figure G2008800204919D00122
Figure G2008800204919D00123
其中，m：车辆重量、v1，v21前后网格中的车速，v1为前网格、v2为后网格。
具体而言，使用上次所求出的行驶轨迹(在是初次收敛运算时为满足约束条件的行驶轨迹)以使评价函数的评价值变小的方式对此次的行驶轨迹进行收敛运算，并使用此次所求出的行驶轨迹来判定评价值是否已成为最小，反复进行各处理循环中的收敛运算和判定直到求得评价值成为最小的行驶轨迹为止。也就是，在进行收敛运算时，作为v1使用上次的行驶轨迹中的相应的前后网格之中的前网格中的车速，作为v2使用上次的行驶轨迹中的相应的后网格的车速，并作为实际减速度、实际加速度使用在该上次的行驶轨迹中的前后网格间的加速度(负值为减速度)，在进行判定时，作为v1使用在此次的收敛运算中所求出的行驶轨迹中的相应的前后网格之中的前网格中的车速，作为v2使用在此次的收敛运算中所求出的行驶轨迹中的后网格中的车速，并作为实际减速度、实际加速度使用在此次的收敛运算中所求出的行驶轨迹中的该前后网格间的加速度。在评价值是否成为最小的判定中，求解评价值的微分值，并在微分值为0或者大致为0的情况下判定为评价值成为最小。此外，在加速电力大于等于(再生电力×再生效率)的情况下，由于电力收支不为正，所以删除式(1)中的电力收支一项的相加运算，仅仅为通过时间一项。
在是图2所表示的例子的情况下，最快通过区块B的轨迹为行驶轨迹C1，若也考虑了区块B中的正的电力收支则为行驶轨迹C2，随着各处理循环中的基于评价函数的收敛运算和判定以使式(1)的评价函数的评价值成为最小的方式不断进展，求得逐渐接近最佳轨迹C2的行驶轨迹。在是这一例子的情况下，由于是下坡路，所以在弯道出口侧加速时即便没有电机输出也会加速。从而，为了使电力收支小于等于0，就可以在弯道入口侧的减速时进行超过基于再生制动的减速度上限值(例如为0.2G)那样大的减速(也就是说液压制动器也作动)，能够生成通过时间变短的那样的行驶轨迹C2。
对初始化条件生成处理进行说明。作为进行行驶轨迹最优化处理的前处理，生成成为初始条件的初始轨迹。这一初始轨迹是减速再生重视轨迹，是重视混合动力车辆中的基于再生的减速的轨迹。也就是说，通过在进行减速时尽可能通过基于再生的减速来进行减速，能够降低因液压制动器的使用引起的散热所造成的能量损耗，所以，提高了燃油效率。通过使用这样考虑了燃油效率的初始轨迹来进行行驶轨迹最优化处理，就能够从最优化处理的最初使用接近最佳行驶轨迹的行驶轨迹，所以能够避免因局部最小值而搞错的行驶轨迹，还能够降低直到成为最佳行驶轨迹以前的收敛运算和判定的次数，所以也能够减轻处理负荷。
在是仅仅利用再生来进行减速的情况下，与利用车辆整体的减速能力(基于再生制动器的减速+基于液压制动器的减速)进行减速的情况相比，在减速时就有液压制动器减速部分的富余。例如，在设车辆整体的减速能力为1.0G，再生减速能力为0.2G的情况下，在减速时就能够有0.8G左右的富余。因而，在考虑基于横向力和前后力的摩擦圆界限的情况下，通过在弯道道路中在减速时将这一富余部分分配给横向力，就能够在减速G＜加速G这样的条件下获得理想的横向G分布，在减速时能够通过该富余部分的横向力而使行驶曲线变长，在加速时由于没有富余所以接近直线。因而，为了在弯道道路采取这样的行驶轨迹，就需要将转弯点(clipping point)向弯道入口侧移动，将最小车速点向弯道道路出口侧移动。此外，由于在直线道路无法应用此初始轨迹，所以赋予任意的轨迹作为行驶轨迹最优化处理的初始轨迹。
首先，在ECU30中，生成弯道道路行驶的一般的Out-In-Out行驶轨迹。然后，在ECU30中，基于混合动力车辆的***能力来决定基于再生的减速度上限值(例如为0.2G也可以是***已知)。另外，在ECU30中决定加速时的发动机输出的热效率良好的加速度上限值(例如为0.4G也可以是***已知)。
在ECU30中，根据减速度上限值和加速度上限值将Out-In-Out行驶轨迹中的弯道中央的转弯点向弯道的入口侧移动。例如，用式(2)来求解转弯点的移动比率。
[数学公式2]
Figure G2008800204919D00141
在ECU30中，根据减速度上限值和加速度上限值将Out-In-Out行驶轨迹中的弯道中央的最小车速点(最大曲率点)向弯道的出口侧移动。例如，使其按转弯点的移动比率向出口侧(与移动后的转弯点对称的点)移动。
然后，在ECU30中，将移动后的转弯点、最小车速点等用平滑的曲线结合起来以生成初始轨迹。作为平滑的曲线，是怎样的曲线都可以，例如有回旋曲线。
在是图3的例子的情况下，Out-In-Out的行驶轨迹C3中的转弯点CP3被移动到弯道入口侧的点CP4，最小车速点VP3被移动到弯道出口侧的点VP4，生成初始轨迹C4。
对连续弯道应对处理进行说明。在山道等弯道连续的情况下，对每个弯道以一个弯道道路或直线道路为单位分割成多个区块，并以区块为单位进行最优化处理。在这里，如图4所示那样，从连续弯道整体上的目标通过时间中减去整体上的最快通过时间来求解整体上的富余时间，并将该全部富余时间与各区块B1，...中的液压制动器所引起的散热量成比例进行分配，对各区块B1...分配富余时间(也可以是比最快行驶慢的时间)。而且，对每个区块B1，...，根据最快通过时间和富余时间来求解目标通过时间，并将此目标通过时间作为约束条件来进行最优化处理。使用液压制动器所引起的散热量来进行分配是因为，能够通过减少液压制动器所引起的散热(浪费的能量)来降低耗油量的缘故。
富余时间越多的区块相应地通过时间也越有富余，所以能够生成重视燃油效率的行驶轨迹。另一方面，富余时间越少的区块相应地通过时间也越没有富余，所以生成重视了快速行车的行驶轨迹。这样，由于能够分成重视燃油效率的区块和重视速度的区块来对每个区块分别进行最优化处理，所以，能够减轻存储器及处理负荷。附带指出，在对连续弯道整体进行了最优化处理的情况下，如果只是最快行驶则可以比较容易地进行处理。但是，在也考虑了燃油效率行驶的情况下，则一般是被指定了多个区块的合计通过时间的时间(平均速度)下的约束条件，涉及多个区块对其进行求解将需要大型的存储器和复杂的程序，处理负荷亦增大。
在是连续弯道的情况下，在ECU30中，将该连续弯道以一个弯道道路或者直线道路为单位分割成多个区块。另外，在ECU30中涉及连续弯道整体按最快行驶条件进行最优化处理，生成最快的行驶轨迹，取得整体上的最快通过时间。在这里，采用以往的方法按最快行驶条件进行最优化处理。
在ECU30中，基于整体最快通过时间来运算每个区块的最快通过时间。另外，在ECU30中，使用整体最快通过时间和整体目标通过时间通过式(3)来运算全部富余时间。整体目标通过时间是用于通过连续弯道整体的目标时间，例如使用由驾驶员所输入的时间。
[数学公式3]
全部富余时间＝整体目标通过时间-整体最快通过时间...(3)
在ECU30中，判定全部富余时间是否小于0。在全部富余时间小于0的情况下，由于即便最快行驶也要慢于整体目标通过时间，所以使用通过基于最快行驶条件的最优化处理所求出的行驶轨迹。
在全部富余时间大于等于0的情况下，若以最快方式行驶，则能够快于整体目标通过时间而通过。在此情况下，在ECU30中，运算各区块中的制动器散热量。作为此运算方法，采用怎样的运算方法都可以。然后，在ECU30中，对每个区块使用全部富余时间、各区块的制动器散热量以及将所有区块合在一起的制动器散热量，利用式(4)来运算区块上的富余时间。
[数学公式4]
Figure G2008800204919D00161
在ECU30中对每个区块使用区块上的最快通过时间和富余时间，利用式(5)来运算区块上的目标通过时间。
[数学公式5]
区块的目标通过时间＝区块的最快通过时间+区块的富余时间...(5)
然后，在ECU30中，对每个区块，在约束条件中加上区块上的目标通过时间来进行最优化处理，生成行驶轨迹。虽然在这里是进行上述的行驶轨迹最优化处理，但是，设为也考虑了目标通过时间后的约束条件，并设成去掉通过时间条件仅仅将正方向的电力收支设为条件而得到的评价函数来进行最优化处理。
对车辆控制功能进行说明。在ECU30中，每隔一定时间，为了按照所求出的最佳行驶轨迹进行行驶，考虑本车辆周边的障碍物(前方车辆等)的同时基于最佳行驶轨迹与实际的车辆状态(横摆率、横向G、前后G、车速、绝对位置、相对于车道中心的相对关系等)的偏差来生成转向控制信号、发动机控制信号、制动器控制信号、电机控制信号或者再生控制信号，并将各信号分别发送给转向致动器20、节气门致动器21、制动器致动器22、电机23。
参照图1～图4对自动驾驶控制装置1中的动作进行说明。在这里，对自动驾驶控制装置1中的行驶轨迹最优化功能、初始条件生成功能、连续弯道应对功能的各动作进行说明。特别是沿着图5、图6、图7的各流程图对ECU30中的行驶轨迹最优化处理、初始条件生成处理、连续弯道应对处理进行说明。图5是表示本实施方式所涉及的ECU中的行驶轨迹最优化处理之流程的流程图。图6是表示本实施方式所涉及的ECU中的初始条件生成处理之流程的流程图。图7是表示本实施方式所涉及的ECU中的连续弯道应对处理之流程的流程图。
对行驶轨迹最优化功能进行说明。在导航***16中，从地图数据库中读出当前行驶中的道路的形状信息，并将该道路形状信息作为导航信号发送给ECU30。在ECU30中接收导航信号，取得道路形状信息。
在ECU30中，将通过初始条件生成功能等设定的初始轨迹作为初始条件，基于以道路边界线以及车辆性能界限为条件的约束条件进行收敛运算，生成行驶轨迹(S10)。在ECU30中，判定此次所生成的行驶轨迹是否满足约束条件(S11)。当在S11中判定为不满足约束条件的情况下，在ECU30中使用上次所生成的行驶轨迹基于约束条件进行收敛运算来生成行驶轨迹(S10)，判定此次所生成的行驶轨迹是否满足约束条件(S11)。
当在S11中判定为满足约束条件的情况下，在ECU30中使用已满足约束条件的行驶轨迹，基于区块B的通过时间和混合动力***中的电力收支为正时的电力收支总量组成的评价函数进行收敛运算，生成行驶轨迹(S12)。在ECU30中判定此次所生成的行驶轨迹的评价值是否最小(S13)。当在S13中判定为评价值并非最小的情况下，在ECU30中使用上次所生成的行驶轨迹基于评价函数进行收敛运算来生成行驶轨迹(S12)，判定此次所生成的行驶轨迹的评价值是否最小(S13)。
当在S13中判定为评价值最小的情况下，在ECU30中将所生成的行驶轨迹设为最佳轨迹。而且，在自动驾驶控制装置1中，进行加减速控制以及转向控制以便按照此最佳轨迹来行驶(进行车辆控制功能)。
此外，在本实施方式中，S10、S11的处理相当于技术方案中记载的约束条件运算步骤，S12、S13的处理相当于技术方案中记载的评价函数运算步骤。
对初始条件生成功能进行说明。在生成最佳轨迹的行驶道路为弯道道路的情况下，在ECU30中，生成Out-In-Out的行驶轨迹(S20)。另外，在ECU30中，决定混合动力车辆中的基于再生减速的减速度上限值(S21)，并且决定发动机输出热效率良好的加速度上限值(S22)。
而且，在ECU30中，基于减速度上限值和加速度上限值将Out-in-Out的转弯点向弯道入口侧移动(S23)。另外，在ECU30中，基于减速度上限值和加速度上限值将Out-In-Out的最小车速点向弯道出口侧移动(S24)。而且，在ECU30中，将经过移动的转弯点以及最小车速点等用平滑的曲线结合起来来生成初始轨迹，并将该初始轨迹作为行驶轨迹最优化功能中的初始条件而使用。
此外，在本实施方式中，S20～S25的处理相当于技术方案中记载的初始条件生成步骤。
对连续弯道应对功能进行说明。在生成最佳轨迹的行驶道路为连续弯道的情况下，在ECU30中，将该连续弯道分割成多个区块(S30)。另外，在ECU30中，对该连续弯道整体利用最快行驶条件进行最优化处理，求解连续弯道整体上的最快通过时间(S31)。然后，在ECU30中，将该整体最快通过时间分配给各区块，运算每个区块的最快通过时间(S32)。
在ECU30中，从整体目标通过时间中减去整体最快通过时间来运算连续弯道整体的全部富余时间(S33)。然后，在ECU30中判定全部富余时间是否小于0(S34)。当在S34中判定为全部富余时间小于0的情况下，在ECU30中将通过利用最快行驶条件的最优化处理所生成的行驶轨迹设为最佳轨迹(S35)。而且，在自动驾驶控制装置1中进行加减速控制以及转向控制以便按照此最佳轨迹来行驶。
当在S34中判定为全部富余时间大于等于0的情况下，在ECU30中运算各区块中的制动器散热量(S36)。然后，在ECU30中对每个区块根据区块的制动器散热量来运算富余时间(S37)。进而，在ECU30中，对每个区块基于该区块的富余时间和最快通过时间来运算目标通过时间(S38)。然后，在ECU30中，对每个区块将该区块的目标通过时间加到约束条件(取而代之从评价函数中删除通过时间)中，进行最优化处理(进行上述的行驶轨迹最优化功能)，生成最佳轨迹(S39)。
在ECU30中对连续弯道的所有区块判定最优化处理是否已经结束(S40)。当在S40中判定为尚未全部结束的情况下，在ECU30中返回到S37，进行有关下一区块的处理。另一方面，当在S40中判定为已全部结束的情况下，在自动驾驶控制装置1中进行加减速控制以及转向控制以便按照此生成的最佳轨迹来行驶。
此外，在本实施方式中，S30的处理相当于技术方案中记载的区块分割步骤，S31的处理相当于技术方案中记载的最快行驶最优化步骤，S32的处理相当于技术方案中记载的通过时间运算步骤，S36、S37的处理相当于技术方案中记载的富余时间运算步骤，S38的处理相当于技术方案中记载的目标通过时间运算步骤。
根据此自动驾驶控制装置1，通过利用在区块B的通过时间上加上了混合动力***中的电力收支为正时的电力收支的评价函数来进行最优化处理，能够生成兼顾了实际的行驶时间和耗油量的减少的最佳轨迹，利用此最佳轨迹，从行驶道路整体来看，电力收支小于等于0，能够以实用的车速来行驶。其结果，在减速时就可以始终进行基于再生的蓄电池充电，不会浪费减速时的动能。特别是，能够生成适合于产生横向力且需要加减速的弯道道路的行驶轨迹。在是弯道道路的情况下，在弯道入口侧的减速时蓄积电力，在弯道出口侧的加速时使用电力，但是，通过以此行驶轨迹来行驶，与弯道入口相比在弯道出口蓄电池的SOC的增减为0或者减少。
另外，根据自动驾驶控制装置1，通过生成考虑了对再生减速进行了重视的燃油效率特性的初始轨迹，能够从最优化处理的最初开始使用接近最佳轨迹的行驶轨迹，所以能够避免因局部最小值而搞错的行驶轨迹，处理负荷亦能够减轻。
另外，根据自动驾驶控制装置1，通过在连续弯道中根据各区块的制动器散热量来分配富余时间，能够对每个区块将目标通过时间作为约束条件单独地进行最优化处理，能够减轻存储器及处理负荷。
虽然以上对本发明所涉及的实施方式进行了说明，但本发明可以以各种各样的方式实施而并不限定于上述实施方式。
例如，虽然在本实施方式中是应用于自动驾驶的混合动力车辆，但是，既可以应用于对手动驾驶使用最佳轨迹进行各种驾驶辅助的车辆，也可用应用于内燃机、电机等单一驱动源的车辆。特别是，关于连续弯道应对功能，还可以应用于仅将内燃机作为驱动源的车辆，关于行驶轨迹最优化功能及初始条件生成功能，则只可以应用于混合动力车辆中。
另外，虽然在本实施方式中，是应用于生成最佳轨迹并按照最佳轨迹进行自动驾驶的自动驾驶控制装置，但是，既可以应用于仅仅生成最佳轨迹的装置，也可以应用于生成最佳轨迹并将该最佳轨迹通过显示等提供给驾驶者的装置，还可以应用于生成最佳轨迹并使用最佳轨迹来进行各种驾驶辅助的装置。
另外，虽然在本实施方式中采取利用1个ECU来构成的方式，但是也可以利用多个ECU来构成。
另外，虽然在本实施方式中设评价函数为考虑了通过时间和正的电力收支的函数，但是，通过作为评价函数而采取仅为正的电力收支的函数，能够生成仅重视燃油效率的最佳轨迹。
另外，虽然在本实施方式中采取通过基于减速度上限值和加速度上限值使转弯点和最小车速点移动来求解减速再生重视轨迹的构成，但是，也可以采取通过其他方法来求解减速再生重视轨迹的构成。
另外，虽然在本实施方式中采用根据制动器散热量来分配富余时间的构成，但是也可以根据考虑了燃油效率特性的其他参数来分配富余时间。

Claims (8)

1.一种行驶轨迹生成方法，其特征在于，用于生成驱动方式为混合动力方式的车辆的未来的行驶轨迹，包括：
约束条件运算步骤，对至少包含道路边界线条件的约束条件进行收敛运算；以及
评价函数运算步骤，在已满足上述约束条件运算步骤中的约束条件的状态下，利用评价函数进行收敛运算来导出行驶轨迹，该评价函数至少包含对混合动力***中的电力收支为正时的电力收支的评价。
2.按照权利要求1所记载的行驶轨迹生成方法，其特征在于，包括初始条件生成步骤，在该初始条件生成步骤中将车辆减速时优先通过再生减速进行减速而得到的行驶轨迹作为初始条件来生成。
3.按照权利要求2所记载的行驶轨迹生成方法，其特征在于，
在上述初始条件生成步骤中，生成根据由混合动力方式的***能力决定的减速度上限值和加速度上限值使转弯点向弯道入口侧移动并且使最小速度点向弯道出口侧移动而得到的行驶轨迹。
4.按照权利要求1～3中任意一项所记载的行驶轨迹生成方法，其特征在于，包括：
区块分割步骤，将连续的弯道分割成多个区块；
最快行驶最优化步骤，进行最快行驶条件下的最优化处理；
通过时间运算步骤，基于上述最快行驶最优化步骤中的最优化结果，分别运算在上述区块分割步骤中进行分割而得到的各区块的通过时间；
富余时间运算步骤，基于在上述区块分割步骤中进行分割而得到的各区块中的制动器散热量，分别运算各区块的富余时间；以及
目标通过时间运算步骤，基于在上述通过时间运算步骤中进行运算而得到的各区块的通过时间和在上述富余时间运算步骤中进行运算而得到的各区块的富余时间，分别运算各区块的目标通过时间。
5.一种行驶轨迹生成装置，其特征在于，生成驱动方式为混合动力方式的车辆的未来的行驶轨迹，具备：
约束条件运算单元，对至少包含道路边界线条件的约束条件进行收敛运算；以及
评价函数运算单元，在已满足上述约束条件运算单元中的约束条件的状态下，利用评价函数进行收敛运算来导出行驶轨迹，该评价函数至少包含对混合动力***中的电力收支为正时的电力收支的评价。
6.按照权利要求5所记载的行驶轨迹生成装置，其特征在于，具备初始条件生成单元，该初始条件生成单元将车辆减速时优先通过再生减速进行减速而得到的行驶轨迹作为初始条件来生成。
7.按照权利要求6所记载的行驶轨迹生成装置，其特征在于，
在上述初始条件生成单元中，生成根据由混合动力方式的***能力决定的减速度上限值和加速度上限值使转弯点向弯道入口侧移动并且使最小速度点向弯道出口侧移动而得到的行驶轨迹。
8.按照权利要求5～7中任意一项所记载的行驶轨迹生成装置，其特征在于，具备：
区块分割单元，将连续的弯道分割成多个区块；
最快行驶最优化单元，进行最快行驶条件下的最优化处理；
通过时间运算单元，基于上述最快行驶最优化单元中的最优化结果，分别运算在上述区块分割单元中进行分割而得到的各区块的通过时间；
富余时间运算单元，基于在上述区块分割单元中进行分割而得到的各区块中的制动器散热量，分别运算各区块的富余时间；以及
目标通过时间运算单元，基于在上述通过时间运算单元中进行运算而得到的各区块的通过时间和在上述富余时间运算单元中进行运算而得到的各区块的富余时间，分别运算各区块的目标通过时间。
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