JP2014034246A

JP2014034246A - 車両の操舵制御装置

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Publication number: JP2014034246A
Application number: JP2012175358A
Authority: JP
Inventors: Hide Kanzaki; 秀神崎; Yoshihiro Mori; 佳裕毋里; Daisuke Kubota; 大輔久保田
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2012-08-07
Filing date: 2012-08-07
Publication date: 2014-02-24
Anticipated expiration: 2032-08-07
Also published as: JP5916559B2

Abstract

【課題】自車両を高い安定性で目標経路に追従させるように操舵制御を行う。
【解決手段】目標経路に追従させるように操舵輪２ｆ，２ｆの操舵量を操作するための操舵制御入力を、操舵に応じて値が変化する複数の観測対象状態量の観測値と自車両１の走行速度の観測値に応じてマップデータにより決定した第１ゲインパラメータの値とを用いて算出される第１操作量成分と、目標経路上での自車両１の将来の目標位置と自車両１の走行速度に応じてマップデータにより決定した第２ゲインパラメータの値とを用いて算出される第２操作量成分とを加え合わせることによって逐次決定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、自車両を目標経路に追従させて走行させるように操舵輪の操舵制御を行う装置に関する。

従来、自車両を目標経路に追従させて走行させるように操舵輪の操舵制御を行う技術としては、例えば特許文献１に見られる技術が知られている。

この技術では、自車両の前方に離れた注視点の位置での、目標経路に対する自車両の横偏差を予測し、その横偏差をＰＤ則（比例微分則）によりゼロに収束させるように、操舵輪の操舵制御量（制御入力）を決定するようにしている。そして、この操作制御量に応じて、操舵量アクチュエータを制御するようにしている。

特開２００５−１７０３２７号公報

前記特許文献１に見られる技術では、ＰＤ則により操舵制御量を決定するときのゲインの値を、あらかじめ設定しておくようにしている。

しかしながら、一般に、車両の動力学的な挙動特性は、該車両の走行速度に対して非線形な依存性を有する。

このため、特許文献１に見られる如き技術では、目標経路の形状あるいは自車両の走行速度によって、目標経路に対する自車両の追従特性のばらつきが生じやすい。このため、状況によっては、自車両が目標経路に対してふらつきを生じやすくなったり、あるいは、自車両の実際の走行経路が目標経路に収束するのが遅くなり過ぎる等の不都合を生じる恐れがあった。

本発明は、かる背景に鑑みてなされたものであり、自車両を高い安定性で目標経路に追従させるように操舵制御を行うことができる操舵制御装置を提供することを目的とする。

本発明の車両の操舵制御装置は、かかる目的を達成するために、操舵輪の操舵用アクチュエータを備える自車両を目標経路に追従させて走行させるように、前記操舵用アクチュエータを制御する車両制御装置であって、
現在時刻から将来の前記目標経路を示す目標経路データを取得する目標経路データ取得手段と、
自車両の位置、横滑り運動状態量、及びヨーレートを少なくとも含み、該自車両の前記操舵輪の操舵に応じて値が変化する複数種類の観測対象状態量と、該自車両の走行速度とのそれぞれの実際の値の観測値を逐次取得する観測値取得手段と、
前記目標経路データと前記観測値とが入力され、自車両の現在時刻以後の実際の走行経路を該目標経路データにより示される目標経路に追従させるように前記操舵輪の操舵量を操作するための制御入力である操舵制御入力を、前記複数の観測対象状態量の観測値と前記自車両の走行速度の関数となる第１ゲインパラメータの値とを用いて算出される第１操作量成分と、前記目標経路データにより示される目標経路上での自車両の将来の目標位置と前記自車両の走行速度の関数となる第２ゲインパラメータの値とを用いて算出される第２操作量成分とを加え合わせることによって逐次決定する操舵制御入力決定手段と、
前記決定された操舵制御入力に応じて前記操舵用アクチュエータを制御する操舵用アクチュエータ制御手段とを備え、
前記操舵制御入力決定手段は、前記自車両の走行速度の値と前記第１ゲインパラメータ及び第２ゲインパラメータのそれぞれの値との間の関係を表すあらかじめ作成されたマップデータを有しており、前記操舵制御入力を算出するために用いる前記第１ゲインパラメータの値を、現在時刻での前記自車両の走行速度の観測値から該第１ゲインパラメータに対応する前記マップデータにより決定すると共に、前記第２ゲインパラメータの値を、現在時刻での前記自車両の走行速度の観測値、又は少なくとも現在時刻以前の該走行速度の観測値を基に推定した前記自車両の将来の走行速度の予測値から該第２ゲインパラメータに対応する前記マップデータにより決定するように構成されていることを特徴とする（第１発明）。

なお、本発明における「横滑り運動状態量」というのは、自車両の横滑り角又は横滑り速度のことを意味する。「横滑り角」は、自車両の代表点（例えば全体重心）の移動速度ベクトルが、自車両の前後方向に対してなす角度を意味する。また、「横滑り速度」は、上記移動速度ベクトルの、自車両の横方向の成分を意味する。

前記第１発明によれば、前記操舵制御入力は、前記複数の観測対象状態の観測値と前記自車両の走行速度の関数となる第１ゲインパラメータの値とを用いて算出される第１操作量成分と、前記目標経路データにより示される目標経路上での自車両の将来の目標位置と前記自車両の走行速度の関数となる第２ゲインパラメータの値とを用いて算出される第２操作量成分とを加え合わせることによって逐次決定される。

この場合、前記第１操作量成分を算出するために用いる前記複数の観測対象状態量の観測値には、前記自車両の位置、横滑り運動状態量、及びヨーレートの観測値が含まれる。さらに、これらの観測値に加えて第１操作量成分を算出するために用いる第１ゲインパラメータの値は、現在時刻での前記自車両の走行速度の観測値から該第１ゲインパラメータに対応する前記マップデータにより決定される。

このため、現在時刻近辺での自車両の実際の動力学的な挙動特性（これは一般に、自車両の走行速度に対して非線形な依存性を有する）に則して前記第１操作量成分を決定できる。

また、前記第２操作量成分は、前記目標経路データにより示される目標経路上での自車両の将来の目標位置と前記自車両の関数となる第２ゲインパラメータの値とを用いて算出される。そして、第２ゲインパラメータの値は、現在時刻での前記自車両の走行速度の観測値、又は少なくとも現在時刻以前の該走行速度の観測値を基に推定した前記自車両の将の走行速度の予測値から該第２ゲインパラメータに対応する前記マップデータにより決定される。

このため、将来の目標経路に自車両を追従させ得るように機能する第２操作量成分を、自車両の現在時刻での走行速度又は自車両の走行速度の将来の予測値に依存する自車両の動力学的な挙動特性を加味した形態で算出することができる。

この結果、自車両の実際の走行経路を将来の目標経路に追従ささせるための操舵制御入力を、自車両の走行速度の大きさや、将来の目標経路の形状によらずに、自車両の実際の動力学的な挙動特性に則して決定できる。

また、前記第１ゲインパラメータ及び第２ゲインパラメータの値をそれぞれに対応するマップデータにより決定するので、これらの第１ゲインパラメータ及び第２ゲインパラメータの値を逐次決定することを、高負荷の演算を必要とすることなく、瞬時に行なうことができる。ひいては、操舵制御入力を短い制御処理周期で高速に決定するようにすることができる。

そして、第１発明では、上記の如く決定される操舵制御入力に応じて前記操舵用アクチュエータが制御される。

これにより、第１発明によれば、自車両を高い安定性で目標経路に追従させるように操舵制御を行うことができる。

かかる第１発明では、前記第１ゲインパラメータ及び第２ゲインパラメータのそれぞれに対応する前記マップデータは、前記自車両の走行速度のあらかじめ定めた複数の代表値に対応する当該ゲインパラメータの値が設定されたデータであり、前記第１ゲインパラメータに対応する前記マップデータにおける前記自車両の走行速度の複数の代表値は、該走行速度に対する該第１ゲインパラメータの値の２階微分値の大きさが小さい速度領域よりも該２階微分値の大きさが大きい速度領域の方が、該代表値の刻み幅が相対的に小さくなるように設定されており、前記第２ゲインパラメータに対応する前記マップデータにおける前記自車両の走行速度の複数の代表値は、該走行速度に対する該第２ゲインパラメータの値の２階微分値の大きさが小さい速度領域よりも該２階微分値の大きさが大きい速度領域の方が、該代表値の刻み幅が相対的に小さくなるように設定されていることが好ましい（第２発明）。

なお、上記刻み幅は、走行速度の互いに隣合う代表値の差の大きさを意味する。

この第２発明において、自車両の走行速度に対する第１ゲインパラメータの値の２階微分値の大きさが大きい速度領域は、該速度領域において、自車両の走行速度の単位変化量あたりの第１ゲインパラメータの値の変化量の大きさが比較的大きく変化するような速度領域である。

また、自車両の走行速度に対する第１ゲインパラメータの値の２階微分値の大きさが小さい速度領域は、該速度領域において、自車両の走行速度の単位変化量あたりの第１ゲインパラメータの値の変化量の大きさの変化が小さいものとなる速度領域である。

これらのことは、第２ゲインパラメータの値の２階微分値の大きさが小さい速度領域と大きい速度領域とについても同様である。

そして、第２発明では、前記マップデータにおける前記自車両の走行速度の複数の代表値は、第１及び第２ゲインパラメータのいずれについても、それぞれに対応する上記２階微分値の大きさが大きい速度領域の方が、該２階微分値の大きさが小さい速度領域よりも該代表値の刻み幅が小さくなるように設定されている。

このため、第１ゲインパラメータに対応する前記マップデータにおける前記自車両の走行速度の複数の代表値の個数を、できるだけ少ない個数にすることができると共に、該第１ゲインパラメータの値を決定する時に用いる走行速度の値（現在時刻での観測値）が、当該代表値と異なる値である場合において、該走行速度の値が上記２階微分値の大きさが大きい速度領域と小さい速度領域とのいずれの速度領域の値であっても、第１ゲインパラメータの値を線形補間等の手法によって精度よく決定することができる。

同様に、第２ゲインパラメータに対応する前記マップデータにおける前記自車両の走行速度の複数の代表値の個数を、できるだけ少ない個数にすることができると共に、該第２ゲインパラメータの値を決定する時に用いる走行速度の値（現在時刻での観測値又は将来の予測値）が、当該代表値と異なる値である場合において、該走行速度の値が上記２階微分値の大きさが大きい速度領域と小さい速度領域とのいずれの速度領域の値であっても、第２ゲインパラメータの値を線形補間等の手法によって精度よく決定することができる。

よって、第２発明によれば、第１及び第２ゲインパラメータのそれぞれに対応するマップデータにおける走行速度の代表値の個数を極力少ないものとしつつ、第１及び第２ゲインパラメータのそれぞれの値を精度よく決定し得るようにマップデータを作成することができる。

前記第１発明又は第２発明のより具体的な形態は、例えば次のように構成される。すなわち、前記観測対象状態量に含まれる前記自車両の位置は、前記目標経路を横断する方向での自車両の位置であり、前記操舵制御入力は、前記操舵輪の操舵量の状態量の単位時間当たりの変化量として次式（Ａ）により所定の制御処理周期で算出されるΔδ(k)であり、前記第１ゲインパラメータは、次式（Ａ）のＦ0の各成分により構成され、前記第２ゲインパラメータは、次式（Ａ）のＦr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）により構成され、前記操舵制御入力決定手段は、Ｆ0の各成分の値を決定するためのマップデータと、Ｆr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）の値を決定するためのマップデータとを有する（第３発明）。

なお、上記ｋ、ｋ−１は、離散時間系での時刻を整数値により表記したものである。また、第２発明における操舵輪の操舵量の状態量というのは、例えば該操舵輪の操舵量（操舵角）、又は該操舵量の時間的変化率（角速度）又は該操舵量の２階微分値（角加速度）のことを意味する。

かかる第３発明によれば、式（Ａ）の右辺のＦ0・Ｘ0(k)が前記第１操作量成分であり、右辺のΣの項の全体が、前記第２操作量成分である。

この場合、第１操作量成分は、観測対象状態量の観測値に応じた値を有するＸ0(k)の各成分（詳しくは、現在時刻ｋでの車両横位置の目標値Ｐy_ref(k)と観測値Ｐy(k)との偏差、並びに、観測対象状態量のそれぞれの単位時間当たりの変化量）を、第１ゲインパラメータとしてのゲイン係数により線形結合したものとなる。

そして、当該線形結合の各項のゲイン係数が、現在時刻での自車両の走行速度の観測値から、該ゲイン係数に対応するマップデータにより決定される。

また、第２操作量成分は、目標経路により規定される将来の車両横位置の目標値に応じた値を有するΔＰy_ref(k+j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）（詳しくは、現在時刻ｋからＮステップ先の将来時刻までの、所定の刻み時間毎の車両横位置の目標値）を第２ゲインパラメータとしてのゲイン係数により線形結合したものとなる。

そして、当該線形結合の各項のゲイン係数が、該ゲイン係数に対応するマップデータにより決定される。

これにより第３発明によれば、前記第１操作量成分と第２操作量成分とに、自車両の動力学的な挙動特性を好適に反映させて、前記操舵制御入力を決定できる。

さらに、上記第３発明では、前記Ｆ0の各成分の値を決定するためのマップデータと、Ｆr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）の値を決定するためのマップデータとは、それぞれにより決定されるF0の各成分の値と、Ｆr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）の値とが、次式（Ｂ），（Ｃ）の関係を満たすように作成されていることが好ましい（第４発明）。

この第４発明によれば、前記X0(k)の各成分の二乗値を、上記対角行列Ｑの対角成分の重み係数により線形結合したものと、前記操舵制御入力Δδ(k)の二乗値に前記重み係数Ｈを乗じたものとの総和の値の積算値（累積加算値）として定義される評価関数の値を、最小化するように、操舵制御入力Δδ(k)を逐次決定できる。

これにより、自車両の実際の走行経路を、自車両の比較的小さな挙動変化で、効率よく円滑に目標経路に追従させるように操舵制御入力Δδ(k)を逐次決定できる。

また、前記第１〜第４発明では、前記観測対象状態量は、自車両の位置、横滑り運動状態量、及びヨーレートに加えて、自車両のヨー方向の方位角を含むようにしてもよい（第５発明）。

この第５発明によれば、目標経路に対する自車両の位置偏差（目標経路を横断する方向での位置偏差）に加えて、目標経路の延在方向に対する自車両のヨー方向（自車両の上下方向の軸まわり方向）姿勢のずれを小さくするように前記操舵制御入力を決定できる。

このため、目標経路に対する自車両の走行経路の追従をより一層滑らかに行なうことができる。

本発明の実施形態における車両の概略構成を示す図。実施形態の車両の操舵制御に関する構成を示すブロック図。図３（ａ），（ｂ）は、実施形態の車両の挙動に関する説明図。実施形態の車両の操舵制御に関する説明図。実施形態の車両における目標経路の設定例を示す図。実施形態における第１ゲインパラメータと走行速度との関係を例示するグラフ。実際形態における第２ゲインパラメータと走行速度及び予見時間との関係を例示するグラフ。実施形態におけるマップデータの走行速度の代表値の設定の仕方を説明するためのグラフ。実施形態の車両の挙動のシミュレーション結果の例を示すグラフ。

本発明の一実施形態を図１〜図９を参照して以下に説明する。

まず、図１を参照して、本実施形態の車両１の機構的な概略構成を説明する。車両１は、左右一対の前部側の車輪（前輪）２ｆ，２ｆと、左右一対の後部側の車輪（後輪）２ｒ，２ｒと、これらの車輪２ｆ，２ｆ，２ｒ，２ｒに図示しないサスペンション機構を介して支持された車体３とを備える。以降、車輪２ｆ，２ｆ，２ｒ，２ｒを区別する必要が無いときは、それらを総称的に車輪２という。

車体３には、車輪２のうちの駆動輪に車両１を走行させるための回転駆動力を付与する駆動系ユニット４と、車輪２のうちの操舵輪を操舵するための操舵系ユニット５と、各車輪２に制動力を付与する制動系ユニット６とが搭載されている。

本実施形態では、車輪２のうちの前輪２ｆ，２ｆが操舵系ユニット５により操舵される操舵輪である。そして、後輪２ｒ，２ｒは、車両１の左右方向の車軸を有する非操舵輪である。

上記操舵系ユニット５は、パワー・ステアリング機能を有する公知の構造のステアリング装置により構成されており、操舵輪である前輪２ｆ，２ｆを操舵するための駆動力（又は補助力）を発生する電動式又は油圧式の操舵用アクチュエータ７を備える。

そして、操舵系ユニット５は、運転者によるステアリングハンドル８の回転操作に応じて、前輪２ｆ，２ｆを操舵するための駆動力（又は補助力）を操舵用アクチュエータ７から前輪２ｆ，２ｆに付与したり、あるいは、ステアリングハンドル８の回転操作によらずに自動的に、前輪２ｆ，２ｆを操舵するための駆動力を前輪２ｆ，２ｆに付与することが可能となっている。

また、本実施形態では、車輪２のうちの前輪２ｆ，２ｆが、駆動系ユニット４により回転駆動される駆動輪である。そして、後輪２ｒ，２ｒは従動輪である。

上記駆動系ユニット４は、例えば、エンジンと変速機とにより構成された公知の構造のものであり、車両１のアクセルペダル（図示省略）の操作に応じて運転制御されるエンジンの動力を変速機を介して前輪２ｆ，２ｆに伝達することで、該前輪２ｆ，２ｆを回転駆動する。

なお、駆動系ユニット４は、エンジンの代わりに電動モータを動力発生源として備えるもの、あるいは、エンジンと電動モータとの両方を動力発生源として備えるものであってもよい。さらに、駆動系ユニット４は、前輪２ｆ，２ｆの代わりに、後輪２ｒ，２ｒを回転駆動し、あるいは、前輪２ｆ，２ｆ及び後輪２ｒ，２ｒの両方を回転駆動するように構成されていてもよい。

前記制動系ユニット６は、例えば、公知の構造の油圧式制動装置により構成され、車両１のブレーキペダル（図示省略）の操作等に応じて生成したブレーキ圧によって、各車輪２に搭載されたディスクブレーキ等の制動機構（図示省略）を駆動することで、各車輪２の制動力を付与する。

車両１には、以上の機構的な構成の他、操舵輪である前輪２ｆ，２ｆの操舵制御を行なうために、図１及び図２に示すように、前記操舵用アクチュエータ７を介して前輪２ｆ，２ｆの操舵制御を行う制御装置１０と、その操舵制御のために利用する種々の検出データを制御装置１０に出力する複数のセンサ１１〜１７とが搭載されている。

ここで、本実施形態の車両１では、前輪２ｆ，２ｆの操舵制御の形態（モード）として、運転者によるステアリングハンドル８の回転操作に連動させて、前輪２ｆ，２ｆの操舵を行なうハンドル操作連動操舵モードと、車両１（以下、自車両１ということがある）を所要の目標経路に追従させて走行させるように、前輪２ｆ，２ｆの自動操舵を行なう自動操舵モードとがある。そして、いずれか一方の操舵モードが、運転者の指示操作、あるいは、自車両１の走行環境に応じて、制御装置１０で選択されるようになっている。

以降に説明する本実施形態の操舵制御は、上記自動操舵モードでの制御に関するものである。

この自動操舵モードでの前輪２ｆ，２ｆの操舵制御を行うためのセンサ１１〜１７は、本実施形態では、自車両１の前方の路面等の外界状況を認識するための視覚センサとしてカメラ１１と、各車輪２の回転速度を検出する車輪速センサ１２と、制動系ユニット６から各車輪２に付与されるブレーキ圧を検出するブレーキ圧センサ１３と、前輪２ｆ，２ｆの操舵角を検出する操舵角センサ１４と、自車両１のアクセルペダルの操作量（踏み込み量）を検出するアクセルセンサ１５と、自車両１のヨーレート（ヨー方向の角速度）を検出するヨーレートセンサ１６と、自車両１の前後方向及び横方向（左右方向）の並進加速度を検出する加速度センサ１７とを備えている。なお、上記カメラ１１は、単眼カメラ及びステレオカメラのいずれであってもよい。

これらのセンサ１１〜１７の検出データが入力される制御装置１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、インターフェース回路等から構成される電子回路ユニットである。なお、制御装置１０は、相互に通信可能な複数の電子回路ユニットにより構成されていてもよい。

そして、制御装置１０は、入力された上記検出データを用いて前輪２ｆ，２ｆの操舵制御（自動操舵モードでの操舵制御）のための制御処理を実行する。

この場合、制御装置１０は、実装されたプログラムを実行することで実現される機能（ソフトウェア構成により実現される機能）又はハードウェア構成により実現される機能として、図２に示すように、自車両１の目標経路を示す目標経路データを取得する目標経路データ取得部２１と、操舵制御のために用いる各種状態量の観測値を取得する観測値取得部２２と、目標経路データ及び各種状態量の観測値を用いて操舵用アクチュエータ７を制御するための制御入力である操舵制御入力を決定する操舵制御入力決定部２３と、操舵制御入力に応じて操舵用アクチュエータ７を制御する操舵用アクチュエータ制御部２４とを備える。

上記目標経路データ取得部２１、観測値取得部２２、操舵制御入力決定部２３、及び操舵用アクチュエータ制御部２４は、それぞれ、本発明における目標経路データ取得手段、観測値取得手段、操舵制御入力決定手段、操舵用アクチュエータ制御手段に相当するものである。

なお、「観測値」は、観測対象の状態量の実際の値を、適宜のセンサにより直接的に検出した値（検出値）、あるいは、観測対象の状態量と相関性を有する１つ以上の他の状態量の検出値から適当なモデルもしくは自然法則に基づき推定した値（推定値）を意味する。

そして、制御装置１０は、上記各機能部の処理を所定の制御処理周期で逐次実行することで、操舵用アクチュエータ７を介して前輪２ｆ，２ｆの操舵制御を行う。

以下に制御装置１０の制御処理を詳細に説明する前に、その制御処理の前提となる基本的な技術事項を説明しておく。

図３（ａ）に示すように、水平面上を走行する瞬時瞬時の車両１の前後方向をＸ軸方向、車両１の横方向（左右方向）をＹ軸方向とするＸＹ座標系を想定し、このＸＹ座標系を車両座標系と呼ぶ。この車両座標系のＸ軸、Ｙ軸の正の向きは、それぞれ、車両１の前向き、左向きである。

さらに、車両座標系のＸ軸及びＹ軸に直交する方向（すなわち車両１の上下方向）の軸をヨー軸と呼ぶ。そして、回転運動又は角度に関するヨー軸まわりの方向をヨー方向と呼ぶ。ヨー方向の回転運動又は角度の正方向は、車両１の上方から見て反時計まわりの方向である。

また、前輪２ｆ，２ｆの操舵角を前輪操舵角δ、車両１の全体重心Ｇの移動速度ベクトルを水平面（ＸＹ平面）に投影して見た速度ベクトル（全体重心Ｇの水平方向の移動速度ベクトル）を車両重心移動速度Ｖと呼ぶ。そして、Ｖ（ベクトル）のＸ軸方向成分を車両重心前後速度Ｖx、Ｖ（ベクトル）のＹ軸方向成分を車両重心横滑り速度Ｖy、Ｖ（ベクトル）がＸ軸の正方向に対してなすヨー方向の角度を車両重心横滑り角βと呼ぶ。

また、ヨー方向での車両１の全体重心まわりの角速度を車両ヨーレートγと呼ぶ。さらに、非操舵状態の前輪２ｆ，２ｆの車軸と、車両１の全体重心Ｇとの間のＸ軸方向の距離を、前輪・重心間前後距離Ｌf、後輪２ｒ，２ｒの車軸と車両１の全体重心Ｇとの間のＸ軸方向の距離を後輪・重心間前後距離Ｌrと呼ぶ。Ｌf＋Ｌrは、車両１のホイールベースに相当する。

なお、前輪操舵角δは、より詳しくは、車両１の上方から見て、前輪２ｆ，２ｆの回転面（前輪２ｆ，２ｆの回転軸心と直交する面）がＸ軸方向と平行になる状態からの前輪２ｆ，２ｆのヨー方向の回転角度である。

車両１の動力学的な挙動は、所謂、二輪モデルにより表現される。この二輪モデルは、図３（ｂ）に示す如く、車両１の動力学的な挙動を、左右の前輪２ｆ，２ｆをひとまとめにした単一の仮想前輪１０２ｆと、左右の後輪２ｒ，２ｒをひとまとめにした単一の仮想後輪１０２ｒとを有する二輪車の動力学的挙動として近似表現する動力学モデルである。

この二輪モデルでは、図示の如く、仮想前輪１０２ｆの操舵角は、車両１の前輪操舵角δに一致し、仮想前輪１０２ｆと全体重心との間のＸ軸方向（前後方向）の距離、及び、仮想後輪１０２ｒと全体重心との間のＸ軸方向（前後方向）の距離は、それぞれ、車両１の前輪・重心間前後距離Ｌf、後輪・重心間前後距離Ｌrに一致する。

この場合、二輪モデルの動力学（車両１の近似的な動力学）は、次式（１）により表される。

なお、式（１）のただし書きに記載した仮想前輪１０２ｆのコーナリングパワーＣfは、車両１の２つの前輪２ｆ，２ｆのコーナリングパワーの総和（前輪２ｆ，２ｆの１輪当たりのコーナリングパワーの２倍）のコーナリングパワー、仮想後輪１０２ｒのコーナリングパワーＣrは、実際の車両１の２つの後輪２ｒ，２ｒのコーナリングパワーの総和（後輪２ｒ，２ｒの１輪当たりのコーナリングパワーの２倍）のコーナリングパワーである。

また、車両重心横滑り角βは、一般に、[rad]の角度単位で、｜β｜＜＜１となる。この場合、Ｖ≒Ｖx、β≒Ｖy／Ｖxとなるので、式（１）は、次式（２）に書き換えることができる。すなわち、二輪モデルの動力学（車両１の近似的な動力学）は、次式（２）により表現することもできる。

前記式（１）又は（２）から判るように、車両１の動力学的な挙動特性は、車両重心移動速度Ｖ又は車両重心前後速度Ｖxに対して非線形な依存性を有する。

本実施形態における制御装置１０の制御処理は、上記二輪モデルを基礎として構築されている。この二輪モデルは、本発明における動力学モデルに相当するものである。

ここで、図４に示すように、任意の時刻ｔでの車両１と目標経路との位置及び姿勢関係を想定し、その時刻ｔでの車両１のヨー方向の姿勢（目標経路又は路面に対する姿勢）を示す方位角を車両ヨー方位角θ、目標経路を横断する方向での車両１の代表点Ｐの位置を車両横位置Ｐyと呼ぶ。

より具体的な一例として、車両ヨー方位角θを、例えば、図４に示すＸＸ軸及びＹＹ軸を有するＸＸ−ＹＹ座標系のＸＸ軸方向に対する車両１の前後方向（Ｘ軸方向）の角度と定義し、車両横位置Ｐyを、ＸＸ−ＹＹ座標系で見た車両１の代表点ＰのＹＹ軸方向の位置と定義する。

この場合、図４に示す例では、上記ＸＸ−ＹＹ座標系は、時刻ｔでの車両１の近辺での目標経路の延在方向（又は接線方向）をＸＸ軸方向、ＸＸ軸に直交して目標経路を横断する方向をＹＹ軸方向として、車両１が走行中の路面に対して固定・設定した座標系（グローバル座標系）である。該ＸＸ−ＹＹ座標系の原点は任意の点でよい。また、車両１の代表点Ｐは、例えば車両１の全体重心Ｇの位置の点である。

なお、車両ヨー方位角θは、上記の如く定義される角度に限られるものではない。例えば、ＸＸ軸方向に対する車両１の横方向（Ｙ軸方向）の角度、あるいは、ＹＹ軸方向に対する車両１の前後方向（Ｘ軸方向）の角度等を車両ヨー方位角θとして定義してもよい。また、車両１の代表点Ｐは、全体重心Ｇ以外の点に設定してもよい。

次に、車両１を目標経路に追従させて走行させる場合の制御系として、状態変数が、例えば、車両重心横滑り速度Ｖyと、車両ヨーレートγと、上記車両ヨー方位角θと、車両横位置Ｐyとの組により構成され、且つ、入力が前輪操舵角δ、出力が車両横位置Ｐyとなるシステムを想定する。

この場合、車両ヨー方位角θの時間的変化率θ_dot（＝dθ/dt）は車両ヨーレートγに一致するので、次式（３）が成立する。

また、車両１を目標経路に追従させるように走行させている状態では、車両ヨー方位角θは、[rad]の角度単位で、｜θ｜＜＜１であるとみなすことができる。このため、車両横位置Ｐyの時間的変化率Ｐy_dot（＝dＰy/dt）は、近似的に、次式（４）により与えられる。

θ_dot＝γ ……（３）
Ｐy_dot＝Ｖy・cosθ＋Ｖx・sinθ
≒Ｖy＋Ｖx・θ ……（４）

これらの式（３）、（４）と、前記二輪モデルの式（２）とから、入力及び出力がそれぞれδ、Ｐyである上記システムは、その連続時間系での状態方程式が、次式（５ａ），５ｂ）の形式で表記されるシステムとして表現される。

なお、行列Ａcの成分ａ'11，ａ'12，ａ'21，ａ'22と、行列Ｂcの成分ｂ'1，ｂ'2は、前記式（２）のただし書きの式により規定される値である。

上記式（５ａ），（５ｂ）の状態方程式を離散時間系で表現したものは、次式（６ａ），（６ｂ）により表記される。

なお、ｋは、離散時間系での時刻を示す整数値である。時刻ｋは、連続時間系での時刻がｋ・Δｔとなる離散時間系での時刻を意味する。また、式（６ａ），（６ｂ）は、それぞれ前記式（Ｄａ），（Ｄｂ）に相当するものである。

上記式（６ａ），（６ｂ）の状態方程式により表されるシステムに対して、車両横位置Ｐyの現在時刻以後の目標値を付加することで、次式（７）により表現される拡大系のシステムが得られる。

この式（７）が、本実施形態において、自車両１を目標経路に追従させて走行させるための制御入力を決定するための基礎となる式である。

すなわち、本実施形態では、上記式（７）の拡大系のシステムにおいて、Δδ、すなわち、単位時間当たり（ここでは、Δｔの時間当たり）の前輪操舵角δの変化量を、実際の車両横位置Ｐyを目標値Ｐy_refに追従させるための制御入力（以降、操舵制御入力Δδという）として逐次決定する。該操舵制御入力Δδは、前輪操舵角δの角速度に相当するものである。

この場合、本実施形態では、次式（８）により表される評価関数Ｊの値を最小化するように、操舵制御入力Δδを逐次決定する。

より詳しくは、本実施形態では、予見制御理論に基づいて、Ｎステップ（Ｎ：１以上の整数）先の将来時刻までの、所定の刻み時間毎のＰyの目標値Ｐy_ref(k+1)、Ｐy_ref(k+2)、……、Ｐy_ref_(k+N)を用いて、次式（８）の評価関数Ｊを最小化するような操舵制御入力Δδ(k)を逐次決定する。

なお、上付き添え字Ｔは転置を意味する。

式（８）の評価関数Ｊの右辺のΣ内の各項は、式（７）の拡大系のシステムの状態変数X0の各成分ｅ、ΔＶx、Δγ、Δθ、ΔＰyのそれぞれの二乗値と、Δδの二乗値とを、ある重み係数で線形結合してなる値である。この場合、ｅ、ΔＶx、Δγ、Δθ、ΔＰyのそれぞれの二乗値に掛かる重み係数が、上記対角行列Ｑの対角成分であり、Δδの二乗値に掛かる重み係数が上記重み係数Ｈである。

この評価関数Ｊを最小化する操舵制御入力Δδ(k)は、予見制御理論に基づいて次式（９）により決定することができる。

そこで、本実施形態では、制御装置１０は、上記式（９）に基づいて、制御処理周期毎の操舵制御入力Δδ(k)を決定する。そして、このΔδ(k)に応じて操舵用アクチュエータ７を制御する。

なお、式（９）の右辺の第１項は、操舵制御入力Δδのフィードバック操作量成分でああり、本発明における第１操作量成分に相当する。この場合、行ベクトルであるＦ0の各成分が本発明における第１ゲインパラメータに相当する。また、Σの項の全体は、操舵制御入力Δδのフィードフォード操作量成分であり、本発明における第２操作量成分に相当する。この場合、Ｆr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）が本発明における第２ゲインパラメータに相当する。

そして、式（９）は前記式（Ａ）に相当し、式（９）のただし書きにおけるＦ0の定義式と、Ｆr(j)の定義式と、式（１０）とがそれぞれ、前記式（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｅ）に相当する。

以上が、制御装置１０の制御処理の前提となる基本的な技術事項である。

以上の技術事項を前提として、制御装置１０の制御処理（図２に示す各機能部の処理）を具体的に説明する。

制御装置１０は、各制御処理周期において、まず、目標経路データ取得部２１及び観測値取得部２２の処理を実行する。

目標経路データ取得部２１には、カメラ１１の撮像データが入力される。そして、目標経路データ取得部２１は、カメラ１１の撮像データにより示される自車両１の前方の撮像画像を基に、自車両１が走行中の車線領域を特定する。例えば、図５に示すように、自車両１の左側に延在する白線等の走行領域区分線a1と、自車両１の右側に延在する白線等の走行領域区分線a2との間の領域、すなわち、a1，a2をそれぞれ左側、右側の境界線とする領域が、自車両１の車線領域Ａとして特定される。

そして、目標経路データ取得部２１は、車線領域Ａの幅内で、該車線領域Ａとほぼ同方向に滑らかに延在するラインを、現在時刻以後の将来の目標経路として決定する。例えば、図５に破線のラインで示す如く、車線領域Ａの幅の中央（もしくはほぼ中央）を通るラインが自車両１の目標経路として決定される。

さらに、目標経路データ取得部２１は、このように決定した目標経路のラインの位置及び形状（曲がり具合）を規定するデータを目標経路データとして取得する。例えば、目標経路のライン上で一定間隔で並ぶように配列した複数の点の位置を示すデータ、あるいは、該目標経路のラインを近似するように決定した高次関数を規定するデータ等が、目標経路データとして取得される。

なお、目標ラインの位置は、前記車両座標系、又はカメラ１１の撮像画像に基づいて路面に対して固定・設定した座標系（例えば図４に示したＸＸ−ＹＹ座標系）で見た位置として表される。

補足すると、目標経路データ取得部２１は、自車両１の外部のサーバーとの通信によって、該サーバから目標経路データを取得してもよい。また、カメラ１１の撮像画像、あるいは、車両１に搭載したレーダ装置に基づき認識される自車両１の前方の任意の障害物を避けるように、目標経路を決定するようにしてもよい。さらに、ＧＰＳ等に基づく自車両１の位置情報と、ナビゲーション装置の地図情報とを用いて、目標経路を決定するようにしてもよい。

また、目標経路データは、制御装置１０の制御処理周期毎に更新してもよいが、該制御処理周期よりも長い周期で更新するようにしてもよい。

観測値取得部２２には、前記センサ１２〜１７の出力が与えられる。そして、観測値取得部２２は、センサ１２〜１７の出力に基づいて、車両１の運動に関する所定種類の状態量の観測値を取得する。その観測値は、本実施形態では、車両重心前後速度Ｖx、車両重心横滑り速度Ｖy、車両ヨーレートγ、車両方位角θ及び車両横位置Ｐyの実際の値の観測値である。

この場合、Ｖy、γ、θ、Ｐyは、前輪２ｆ，２ｆの操舵に応じた値が変化する観測対象状態量である。これらの観測対象状態量の観測値は、前記式（９）の右辺の状態変数Ｘ0を規定するものである。

また、Ｖxは、車両１の全体重心のＸ軸方向（前後方向）の移動速度であるから、車両１の走行速度に相当するものである。以降、Ｖxを車両走行速度Ｖxということがある。この車両走行速度Ｖxの観測値は、式（９）の右辺の演算に必要なゲインＦ0，Ｆr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）を決定するために用いるものである。

本実施形態では、上記観測値のうち、車両ヨーレートγの観測値は、前記ヨーレートセンサ１６の出力により示される値として得られる。

また、車両方位角θ及び車両横位置Ｐyの観測値は、例えば、カメラ１１の撮像画像から公知の画像処理手法により特定される路面に対する自車両１の相対位置及び姿勢に基づいて推定される値である。

また、車両走行速度（車両重心前後速度）Ｖx及び車両重心横速度Ｖyは、例えば、本願出願人が特開２０１０−２３４９２０号公報又は特開２０１０−２３４９１９号公報に提案した手法によって、前記センサ１２〜１７の出力に基づいて推定される値である。

なお、通常の自動車等の車両で採用されている車速検出手法により検出される車速を、車両走行速度Ｖxの観測値（車両重心前後速度Ｖxの代用的な観測値）として得るようにしてもよい。

制御装置１０は次に、操舵制御入力決定部２３の処理を実行する。操舵制御入力決定部２３には、目標経路データ取得部２１で取得された目標経路データと、観測値取得部２２で取得された観測値（Ｖx，Ｖy，γ，θ，Ｐyの観測値）とが入力される。

そして、操舵制御入力決定部２３は、これらの入力データから、前記式（９）の右辺の演算に必要なパラメータの値を決定して、該演算を行なうことで操舵制御入力Δδ(k)を決定する。

この場合、車両横位置Ｐyの現在時刻ｋでの目標値Ｐy_ref(k)及び将来の目標値Ｐy_ref(k+j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）のうち、現在時刻ｋでの目標値Ｐy_ref(k)は、例えば、現在時刻ｋでの車両１の全体重心Ｇ（代表点Ｐ）を通って、目標経路と直交する方向（図４のＹＹ軸方向）の直線と目標経路との交点の位置（ＹＹ軸方向での位置）とされる。

また、車両横位置Ｐyの将来の目標値Ｐy_ref(k+j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）は、それぞれ、例えば、現在時刻ｋでの目標値Ｐy_ref(k)に対応する目標経路上の点から、車両１が現在時刻ｋでの車両走行速度Ｖxの観測値Ｖx(k)と同じ走行速度で、ｊ・Δｔ’の時間だけ目標経路に沿って移動したと仮定した場合に到達する目標経路上の点の位置（ＹＹ軸方向での位置）とされる。すなわち、Ｐy_ref(k+j)のそれぞれは、現在時刻ｋでの目標値Ｐy_ref(k)に対応する目標経路上の点から、ｊ・Δｔ’・Ｖx(k)の距離だけ移動した目標経路上の点の位置とされる。

なお、Δｔ’は、あらかじめ定めた所定値の刻み時間である。そのΔｔ’の値は、例えば、制御装置１０の制御処理周期Δｔと同じである。ただし、Δｔ’は、該制御処理周期Δｔよりも長い時間であってもよい。

また、Ｎの値は、あらかじめ定められた所定値、例えば、Ｎ・Δｔが２秒程度となるような時間に設定されている。

また、式（９）の右辺の状態変数Ｘ0(k)（＝[ｅ(k)，ΔＶy(k)，Δγ(k)，Δθ(k)，ΔＰy(k)]^T）の各成分値は、前記式（７）のただし書きの定義に従って、次式（１１ａ），（１１ｂ），（１１ｃ），（１１ｄ），（１１ｅ）により算出される。

ｅ(k)＝Ｐy_ref(k)−Ｐy(k) ……（１１ａ）
ΔＶy(k)＝Ｖy(k)−Ｖy(k-1) ……（１１ｂ）
Δγ(k)＝γ(k)−γ(k-1) ……（１１ｃ）
Δθ(k)＝θ(k)−θ(k-1) ……（１１ｄ）
ΔＰy(k)＝Ｐy(k)−Ｐy(k-1) ……（１１ｅ）

すなわち、Ｘ0(k)の第１成分ｅ(k)は、車両横位置Ｐyの現在時刻ｋでの目標値Ｐy_ref(k)と、観測値Ｐy(k)との偏差として算出される。また、ΔＶy(k)，Δγ(k)，Δθ(k)，ΔＰy(k)のそれぞれは、現在時刻ｋでの観測値の、前回の制御処理周期の時刻ｋ−１からの変化量（単位時間当たりの変化量）として算出される。

また、式（９）の右辺の車両横位置Ｐyの将来の目標値Ｐy_ref(k+j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）にそれぞれ掛かるゲインＦr(j)（以降、Ｆr(j)を総称的に予見ＦＦゲインＦrということがある）とは、現在時刻ｋでの車両走行速度Ｖx(k)と、ｊの値に対応する予見時間ｊ・Δｔ’とから、あらかじめ設定されたマップに基づいて決定される。

ここで、前記式（９）のただし書きの記載から判るように、ＦＢゲインＦ0及び予見ＦＦゲインＦr(j)は、行列φ、Ｇ、Ｇr、Ｐ、Ｑ及び重み係数Ｈに応じて決定されるものである。

この場合、本実施形態では対角行列Ｑは、その対角成分の値があらかじめ設定された対角行列であり、その各対角成分の値は、例えば“１”に設定されている。すなわち、本実施形態では、Ｑは、５行５列の単位行列である。

また、重み係数Ｈは、本実施形態では、あらあじめ定められた値であり、その値は、例えば“１”である。

また、行列Ｇrは、前記式（７）のただし書きで示されるように、その各成分が定数値の行列である。

また、行列φ、Ｇは、前記式（２）のただし書き、式（５ａ），（５ｂ）のただし書き、式（６ａ），（６ｂ）のただし書き、及び式（７）のただし書きの記載から判るように、これらのただし書きの定義に従って、車両走行速度Vxの観測値Ｖx(k)から、一義的に決定できるものである。

この場合、本実施形態では、φ、Ｇを決定するために必要となるＣf、Ｃr、Ｉ、ｍの値は、あらかじめ実験的に設定された定数値とされている。

一方、前記式（９）のただし書きの式（１０）のリカッチの方程式の解として定義される行列Ｐは、行列φ、Ｇと、重み行列Ｑ及び重み係数Ｈとから、公知の演算処理により求めることができるものの、その演算処理は、一般には、時間がかかりやすい。

従って、仮に、制御処理周期毎の操舵制御入力Δδ(k)を前記式（９）により算出するにあたって、制御処理周期毎に、式（１０）のリカッチの方程式の解としての行列Ｐを公知の演算処理により求めるようにすると、その演算処理に時間がかかるために、制御処理周期の時間Δｔ、すなわち、操舵制御入力Δδの算出周期を十分に短くすることが困難となる。ひいては、自車両１の実際の走行経路の目標経路に対する追従性が低下してしまう恐れがある。

そこで、本実施形態では、式（９）におけるゲインＦ0の各成分（Ｘ0(k)の各成分に掛かるゲイン係数）のそれぞれと、車両走行速度Ｖxとの間の関係を示すマップデータをあらかじめ作成した。そして、操舵制御入力決定部２３の処理では、現在時刻でのＶxの観測値Ｖx(k)から、該マップデータに基づいて、ゲインＦ0の各成分のゲイン係数の値を決定する。

同様に、予見ＦＦゲインＦrと、車両走行速度Ｖx及び予見時間（現在時刻からの経過時間）との間の関係を示すマップデータをあらかじめ作成した。そして、操舵制御入力決定部２３の処理では、現在時刻以後の将来の車両走行速度Ｖxが、現在時刻でのＶxの観測値Ｖx(k)と同じ速度に維持されると仮定して、現在時刻でのＶxの観測値Ｖx(k)と、各ｊに対応する予見時間ｊ・Δｔ’の値（本実施形態では、Δｔ’＝Δｔ）とから、該マップデータに基づいて、Ｆr_(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）のそれぞれの値を決定する。

ここで、ＦＢゲインＦ0の各成分のゲイン係数の値と、車両走行速度Ｖxの値との間の関係を示すグラフの一例を図６に示す。なお、Ｆ0_eは、Ｘ0の第１成分ｅに掛かるゲイン係数、Ｆ0_vyは、Ｘ0の第２変数ΔＶyに掛かるゲイン係数、Ｆ0_γは、Ｘ0の第３成分Δγに掛かるゲイン係数、Ｆ0_θは、Ｘ0の第４成分Δθに掛かるゲイン係数、Ｆ0_pyは、Ｘ0の第５成分ΔＰyに掛かるゲイン係数である。

これらのグラフは、十分に小さい刻み幅であらかじめ設定した多数のＶxの値のそれぞれに対して、前記式（１０）のリカッチの方程式を満たす行列Ｐを算出する処理を含む演算処理によって、ＦＢゲインＦ0の各成分のゲイン係数の値を計算することで得られたグラフである。

また、予見ＦＦゲインＦrの値と、車両走行速度Ｖx及び予見時時間の値との間の関係を示すグラフの一例を図７に示す。このグラフは、予見ＦＦゲインＦrの値を、車両走行速度Ｖx及び予見時時間の２変数の関数値として表すものである。

これらのグラフは、十分に小さい刻み幅であらかじめ設定した多数のＶxの値と予見時間の値との各組に対して、前記式（１０）のリカッチの方程式を満たす行列Ｐを算出する処理を含む演算処理によって、予見ＦＦゲインＦrの値を計算することで得られたグラフである。

以降、上記の如く得られたグラフを基準グラフという。また、以降、ＦＢゲインＦ0の各成分のゲイン係数のうちの任意の１つ（Ｆ0_e、Ｆ0_vy、Ｆ0_γ、Ｆ0_θ及びＦ0_pyのうちのいずれか）を総称的にゲイン係数Ｆ0_?と表記する。

本実施形態では、ＦＢゲインＦ0の各成分のゲイン係数と、予見ＦＦゲインＦrとにそれぞれ対応する上記の基準グラフを事前に作成した上で、ＦＢゲインＦ0の各成分のゲイン係数の値を決定するためのマップデータ（以降、ＦＢゲイン用マップデータという）と、予見ＦＦゲインＦrの値を決定するためのマップデータ（以降、予見ＦＦゲイン用マップデータという）とを作成した。

この場合、ＦＢゲインＦ0の各成分のゲイン係数毎のＦＢゲイン用マップデータは、Ｖxの複数の代表値と、Ｖxの各代表値に対応する当該ゲイン係数の値とから構成される。Ｖxの代表値（以降、単にＶx代表値という）は、Ｆ0の各成分のゲイン係数毎に、次のように決定されている。

すなわち、Ｆ0の任意の１つのゲイン係数Ｆ0_?に対応するＦＢゲイン用マップデータのＶx代表値は、該ゲイン係数Ｆ0_?の基準グラフにおいて、Ｖxに対するＦ0_?の値の２階微分値の大きさが小さい速度領域でのＶx代表値の刻み幅（隣合うＶx代表値の差の大きさ）よりも、該２階微分値の大きさが大きい速度領域でのＶx代表値の刻み幅が相対的に小さくなるように（Ｖxの単位幅の範囲内に含まれるＶx代表値の個数が相対的に多くなるように）、設定されている。

換言すれば、図８に概略的に示すように、Ｖxの単位変化量あたりのゲイン係数Ｆ0_?の変化量の大きさが一定もしくはほぼ一定となる速度領域（図中の速度領域Ｂ２）では、Ｖx代表値の刻み幅が相対的に大きくなり、Ｖxの単位変化量あたりのゲイン係数Ｆ0_?の変化量の大きさが、比較的顕著に変化する速度領域（図中の速度領域Ｂ１）では、Ｖx代表値の刻み幅が相対的に小さくなるように、該ゲイン係数Ｆ0_?に対応するＦＢゲイン用マップデータのＶx代表値が決定されている。

このようなＶx代表値は、より具体的には、例えば次のように決定される。すなわち、各Ｖx代表値に対応するＦ0_?の値の点を結ぶ折れ線グラフ（基準グラフの近似グラフ）の面積（既定の速度範囲で該近似グラフのＦ0_?の値を積分してなる値）と、基準グラフの面積（既定の速度範囲での該基準グラフのＦ0_?の値を積分してなる値）との差の絶対値（以下、面積差という）が最小となるように、所定数のVx代表値が探索的な収束演算によって決定される。

この場合、その収束演算は、次のような手順で行なうことができる。すなわち、まず、所定数のＶx代表値の初期候補値が任意に設定される（手順１）。この場合、Ｖx代表値の刻み幅は、一定値でよい。

次いで、Ｖx代表値の現在の候補値に対応する前記面積差が算出される（手順２）。

さらに、各Ｖx代表値を現在の候補値から既定の微小量だけ変化させた場合の上記面積差の変化の感度が算出される（手順３）。

次いで、手順２で算出した各Ｖx代表値毎の感度に所定のゲインを乗じてなる値が、各Ｖx代表値の候補値の更新量として算出される（手順４）。

さらに、手順４で算出した更新量により各Ｖx代表値の候補値を更新し、その更新後のＶx代表値の候補値に対応する前記面積差が算出される（手順５）。

次いで、手順５で算出された面積差（更新前のＶx代表値に対応する面積差）と、手順２で算出された面積差（更新前のＶx代表値に対応する面積差）との差がの絶対値が所定値よりも小さいという第１条件と、手順４で算出された各Ｖx代表値の候補値の更新量の絶対値の最大値が所定値よりも小さいという第２条件とのうちのいずれか一方の条件が成立するか否かが判断される（手順６）。

この手順６の判断結果が否定的となる場合（第１条件及び第２条件の両方が成立しない場合）には、上記手順５での更新後のＶx代表値の候補値を現在値として、上記手順２からの処理が繰り返される。

一方、この繰り返しの途中で、手順６の判断結果が、肯定的になった場合（第１条件又は第２条件が成立する場合）には、直近の手順５での更新後のＶx代表値の候補値（又は、その更新前のＶx代表値の候補値）が、当該Ｆ0_?に対応するＦＢゲイン用マップのＶx代表値として確定される（手順７）。

本実施形態では、以上説明した手順１〜７の処理によって、Ｖxに対するＦ0_?の値の２階微分値の大きさが小さい速度領域でのＶx代表値の刻み幅よりも、該２階微分値の大きさが大きい速度領域でのＶx代表値の刻み幅が相対的に小さくなるように、各Ｆ0_?に対応するＦＢゲイン用マップデータのＶx代表値が設定されている。

次に、予見ＦＦゲインＦrの予見ＦＦゲイン用マップデータは、Ｖxの複数の代表値（Ｖx代表値）及び予見時間の複数の代表値（以降、予見時間代表値という）と、Ｖx代表値及び予見時間代表値の各組に対応するＦＦゲインＦrの値とから構成される。ＦＦゲイン用マップデータの複数のＶx代表値及び予見時間代表値は、次のように決定されている。

まず、予見ＦＦゲイン用マップデータの複数のＶx代表値は、予見時間の値が所定値であるときのVxの値とＦrの値との関係を示す基準グラフに基づいて決定されている。

この場合、予見時間の上記所定値は、Ｆrに関する基準グラフの全体において、Ｖxに対するＦrの２階微分値の大きさが最大となるような予見時間の値として決定されている。そして、予見時間の値が所定値であるときのVxの値とＦrの値との関係を示す基準グラフに基づいて、Ｖx代表値を決定する仕方は、ＦＢゲイン用マップデータのＶx代表値の決定の仕方と同じである。

すなわち、予見時間の値が所定値であるときの基準グラフにおいて、Ｖxに対するＦrの値の２階微分値の大きさが小さい速度領域でのＶx代表値の刻み幅よりも、該２階微分値の大きさが大きい速度領域でのＶx代表値の刻み幅が相対的に小さくなるように、予見ＦＦゲイン用マップデータにおける複数のＶx代表値が設定されている。

また、予見ＦＦゲイン用マップデータの複数の予見時間代表値は、Ｖxの値が所定値であるときの予見時間の値とＦrの値との関係を示す基準グラフに基づいて決定されている。

この場合、Ｖxの上記所定値は、Ｆrに関する基準グラフの全体において、予見時間に対するＦrの２階微分値の大きさが最大となるようなＶxの値として決定されている。そして、Ｖxの値が所定値であるときの予見時間の値とＦrの値との関係を示す基準グラフに基づいて、予見時間代表値を決定する仕方は、ＦＢゲイン用マップデータのＶx代表値の決定の仕方と同様である。

すなわち、Ｖxの値が所定値であるときの基準グラフにおいて、予見時間に対するＦrの値の２階微分値の大きさが小さい領域（予見時間の領域）での予見時間代表値の刻み幅よりも、該２階微分値の大きさが大きい領域（予見時間の領域）での予見時間代表値の刻み幅が相対的に小さくなるように、ＦＦゲイン用マップデータにおける複数の予見時間代表値が設定されている。

本実施形態では、操舵制御入力決定部２３は、上記の如くあらかじめ作成されたＦＢゲイン用マップデータを用いて、現在時刻での車両走行速度Ｖxの観測値Ｖx(k)に対応する前記式（９）のＦＢゲインＦ0の各成分のゲイン係数を求める。

さらに、操舵制御入力決定部２３は、上記の如くあらかじめ作成されたＦＦゲイン用マップデータを用いて、現在時刻でのＶxの観測値Ｖx(k)と、式（９）の各ｊに対応する予見時間ｊ・Δｔ’の値との組に対応するＦr_(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）のそれぞれの値を求める。

この場合、ＦＢゲインＦ0の各成分のゲイン係数を求める処理においては、Ｖxの観測値Ｖx(k)が、ＦＢゲイン用マップデータのＶx代表値と異なる値である場合には、線形補間処理によって、当該ゲイン係数の値が決定される。

同様に、ＦＦゲインＦr(j)を求める処理においては、Ｖxの観測値Ｖx(k)が、ＦＦゲイン用マップデータのＶx代表値と異なる値である場合、あるいは、予見時間ｊ・Δｔ’の値が、には、ＦＦゲイン用マップデータの予見時間代表値と異なる値である場合には、線形補間処理によって、当該ＦＦゲインＦr(j)の値が決定される。

操舵制御入力決定部２３は、以上の如く決定した式（９）の右辺の各パラーメータの値を用いて式（９）の右辺の演算を行なうことで、現在時刻ｋにおける操舵制御入力Δδ(k)を算出する。

制御装置１０は、次に、操舵用アクチュエータ制御部２４の処理を実行する。この操舵用アクチュエータ制御部２４には、操舵制御入力決定部２３で決定された操舵制御入力Δδ(k)が入力される。

そして、操舵用アクチュエータ制御部２４は、実際の前輪操舵角δが、入力された操舵制御入力Δδ(k)の値だけ現在値から変化させた値になるように操舵用アクチュエータ７を制御する。

以上説明した制御装置１０の制御処理によって、車両１が目標経路に追従して走行するように、前輪操舵角δが操舵用アクチュエータ７を介して制御される。

以上説明した実施形態によれば、二輪モデルに基づく自車両１の動力学的な挙動特性と、Ｎステップ先までの将来の目標経路とを反映させた前記式（９）により、操舵制御入力Δδ(k)が逐次決定される。

このため、自車両１の実際の走行経路を高い安定性で滑らかに目標経路に追従させるようにすることができる。

例えば、本願発明者のシミュレーションによれば、目標経路の横位置をステップ状に変化させた場合に、図９に示す如く、自車両１の走行経路（実線）が目標経路（破線）に追従するように操舵制御が行われることが確認された。この場合、式（９）に将来の車両横位置Ｐyの目標値Ｐy_refが反映されているため、目標経路の横位置が変化する前から、自車両１の走行経路の変化が開始する。そして、自車両１の走行経路は、変化後の目標経路に速やかに収束する。

また、本実施形態では、前記ＦＢゲインＦ0と、予見ＦＦゲインＦr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）とがあらかじめ作成されたＦＢゲイン用マップデータ、予見ＦＦゲイン用マップデータに基づいて瞬時に算出される。このため、制御装置１０の各制御処理周期で操舵制御入力Δδ(k)を決定するための演算処理時間が短時間で済む。

ひいては、制御装置１０の制御処理周期を十分に短い時間に設定しておくことができる。その結果、自車両１の目標経路のへの追従性を好適に高めることができる。

さらに、ＦＢゲインＦ0の各成分のゲイン係数F0_?毎のＦＢゲイン用マップデータにおいては、Ｖx代表値は、前記した如く設定されているので、該ＦＢゲイン用マップデータに基づき補間演算により決定されるＦ0_?の値の精度を確保しつつ、Ｖx代表値の個数を極力少なくすることができる。

同様に、予見ＦＦゲイン用マップデータにおいても、該予見ＦＦゲイン用マップデータに基づき補間演算により決定されるＦr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）の値の精度を確保しつつ、Ｖx代表値の個数及び予見時間代表値の個数を極力少なくすることができる。

このため、ＦＢゲイン用マップデータ及びＦＦゲイン用マップデータの記憶保持に必要なメモリ容量を少なくできる。

［変形態様について］
次に、以上説明した実施形態の変形態様をいくつか説明する。

前記実施形態では、前記式（５ａ）（又は式（６ａ））の状態変数ｘの一成分としての観測対象状態量に車両方位角θを含めるようにしたが、このθを省略した状態方程式に表されるシステムの拡大システム（前記式（７）と同様の形式のシステム）に基づいて、前記実施形態と同様に得られる演算式により、操舵制御入力Δδを算出するようにしてもよい。

また、前記式（５ａ），（５ｂ）（又は式（６ａ），（６ｂ））の状態方程式の代わりに、前輪操舵角δと、その時間的変化率（＝dδ/dt）である前輪操舵角速度δ_dotとを状態変数ｘにさらに含めた状態方程式を用いるようにしてもよい。

例えば、前記式（５ａ），（５ｂ）の代わりに次式（１２ａ），（１２ｂ）の状態方程式により表されるシステムの拡大システムに基づいて、前記実施形態と同様に得られる演算式により、操舵制御入力を決定するようにしてもよい。

なお、この状態方程式のシステムでは、前輪操舵角δの２階微分値（＝d²δ/dt²）である前輪操舵角加速度δ_dot2が該システムに対する入力とされている。また、このシステムではθを状態変数ｘの成分に含めたが、それを省略してもよい。

また、前記実施形態では、状態変数ｘに含めた横滑り運動状態量として、車両重心横滑り速度Ｖyを用いたが、Ｖyの代わりに、車両重心横滑り角βを用いるようにしてもよい。

この場合には、β≒Ｖy／Vxという関係に基づいて、Ｖyをβに置き換えて構成される状態方程式を用いて、操舵制御入力を決定するための演算式を構築するようにすればよい。

また、前記実施形態では、前記式（８）における重み行列Ｑの対角成分（重み係数）と、重み係数Ｈとを全て“１”に設定したが、それらのうちのいずれかを、他の値と異ならせるようにしてもよい。例えば、Ｘ0の成分のうち、ゼロへの収束性をより高めたい成分に掛かる重み係数の値を、他の重み係数の値よりも大きな値に設定しておくようにしてもよい。

１…自車両、２ｆ，２ｆ…操舵輪、７…操舵用アクチュエータ、１０…制御装置、２１…目標経路データ取得部（目標経路データ取得手段）、２２…観測値取得部（観測値取得手段）、２３…操舵制御入力決定部（操舵制御入力決定手段）、２４…操舵用アクチュエータ制御部（操舵用アクチュエータ制御手段）。

Claims

操舵輪の操舵用アクチュエータを備える自車両を目標経路に追従させて走行させるように、前記操舵用アクチュエータを制御する車両制御装置であって、
現在時刻から将来の前記目標経路を示す目標経路データを取得する目標経路データ取得手段と、
自車両の位置、横滑り運動状態量、及びヨーレートを少なくとも含み、該自車両の前記操舵輪の操舵に応じて値が変化する複数種類の観測対象状態量と、該自車両の走行速度とのそれぞれの実際の値の観測値を逐次取得する観測値取得手段と、
前記目標経路データと前記観測値とが入力され、自車両の現在時刻以後の実際の走行経路を該目標経路データにより示される目標経路に追従させるように前記操舵輪の操舵量を操作するための制御入力である操舵制御入力を、前記複数の観測対象状態量の観測値と前記自車両の走行速度の関数となる第１ゲインパラメータの値とを用いて算出される第１操作量成分と、前記目標経路データにより示される目標経路上での自車両の将来の目標位置と前記自車両の走行速度の関数となる第２ゲインパラメータの値とを用いて算出される第２操作量成分とを加え合わせることによって逐次決定する操舵制御入力決定手段と、
前記決定された操舵制御入力に応じて前記操舵用アクチュエータを制御する操舵用アクチュエータ制御手段とを備え、
前記操舵制御入力決定手段は、前記自車両の走行速度の値と前記第１ゲインパラメータ及び第２ゲインパラメータのそれぞれの値との間の関係を表すあらかじめ作成されたマップデータを有しており、前記操舵制御入力を算出するために用いる前記第１ゲインパラメータの値を、現在時刻での前記自車両の走行速度の観測値から該第１ゲインパラメータに対応する前記マップデータにより決定すると共に、前記第２ゲインパラメータの値を、現在時刻での前記自車両の走行速度の観測値、又は少なくとも現在時刻以前の該走行速度の観測値を基に推定した前記自車両の将来の走行速度の予測値から該第２ゲインパラメータに対応する前記マップデータにより決定するように構成されていることを特徴とする車両の操舵制御装置。
請求項１記載の車両の操舵制御装置において、
前記第１ゲインパラメータ及び第２ゲインパラメータのそれぞれに対応する前記マップデータは、前記自車両の走行速度のあらかじめ定めた複数の代表値に対応する当該ゲインパラメータの値が設定されたデータであり、
前記第１ゲインパラメータに対応する前記マップデータにおける前記自車両の走行速度の複数の代表値は、該走行速度に対する該第１ゲインパラメータの値の２階微分値の大きさが小さい速度領域よりも該２階微分値の大きさが大きい速度領域の方が、該代表値の刻み幅が相対的に小さくなるように設定されており、
前記第２ゲインパラメータに対応する前記マップデータにおける前記自車両の走行速度の複数の代表値は、該走行速度に対する該第２ゲインパラメータの値の２階微分値の大きさが小さい速度領域よりも該２階微分値の大きさが大きい速度領域の方が、該代表値の刻み幅が相対的に小さくなるように設定されていることを特徴とする車両の操舵制御装置。
請求項１又は２記載の車両の操舵制御装置において、
前記観測対象状態量に含まれる前記自車両の位置は、前記目標経路を横断する方向での自車両の位置であり、
前記操舵制御入力は、前記操舵輪の操舵量の状態量の単位時間当たりの変化量として次式（Ａ）により所定の制御処理周期で算出されるΔδ(k)であり、
前記第１ゲインパラメータは、次式（Ａ）のＦ0の各成分により構成され、
前記第２ゲインパラメータは、次式（Ａ）のＦr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）により構成され、
前記操舵制御入力決定手段は、Ｆ0の各成分の値を決定するためのマップデータと、Ｆr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）の値を決定するためのマップデータとを有することを特徴とする車両の操舵制御装置。
請求項３記載の車両の操舵制御装置において、
前記Ｆ0の各成分の値を決定するためのマップデータと、Ｆr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）の値を決定するためのマップデータとは、それぞれにより決定されるF0の各成分の値と、Ｆr(j)（ｊ＝１，２，…，Ｎ）の値とが、次式（Ｂ），（Ｃ）の関係を満たすように作成されていることを特徴とする車両の操舵制御装置。
請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両の操舵制御装置において
前記観測対象状態量は、自車両の位置、横滑り運動状態量、及びヨーレートに加えて、自車両のヨー方向の方位角を含むことを特徴とする車両の操舵制御装置。