JP2023177030A - 走行制御方法及び走行制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車線形状に応じて自車両が旋回する際に、乗員が感じる減速感と自車両に実際に発生する減速度との間に差があることによって生じる乗員の違和感を低減する。【解決手段】走行制御方法では、自車両が走行する車線の車線形状の情報を取得し（Ｓ２）、自車両の車速の検出値又は目標値と、車線形状と、に基づいて自車両に生じる横加速度の推定値である推定横加速度を算出し（Ｓ３）、推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合に、自車両の下向きのピッチ角が大きくなるように、自車両を減速する際の自車両の姿勢を制御する（Ｓ４～Ｓ６）。【選択図】図６

Description

本発明は、走行制御方法及び走行制御装置に関する。

特許文献１には、車両前方のカーブ路の情報を取得し、車両からカーブ路の入口位置までの区間距離を演算し、区間距離が短いほど減速制御時の車両の減速度が大きくなるように、減速制御時の目標減速度を演算する減速支援装置が提案されている。

特開２０１０－７６５５０号公報

自車両が車線形状に応じて旋回する際に、自車両の乗員は、旋回の緩急に応じて自車両が適切に減速することを予想する。例えば自車両が急峻に旋回する場合ほど強い減速度で減速すると予想する。このため、乗員が感じる減速感と自車両に実際に発生する減速度との間に差があると、乗員に違和感を与える虞がある。
本発明は、車線形状に応じて自車両が旋回する際に、乗員が感じる減速感と自車両に実際に発生する減速度との間に差があることによって生じる乗員の違和感を低減することを目的とする。

本発明の一態様による走行制御方法では、自車両が走行する車線の車線形状の情報を取得し、自車両の車速の検出値又は目標値と、車線形状と、に基づいて自車両に生じる横加速度の推定値である推定横加速度を算出し、推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合に、自車両の下向きのピッチ角が大きくなるように、自車両を減速する際の自車両の姿勢を制御する。

本発明によれば、車線形状に応じて自車両が旋回する際に、乗員が感じる減速感と自車両に実際に発生する減速度との間に差があることによって生じる乗員の違和感を低減できる。

実施形態の走行制御装置の一例の概略構成図である。 （ａ）～（ｄ）は実施形態の走行制御方法の一例の説明図である。 コントローラの機能構成の一例のブロック図である。 （ａ）は推定横加速度に対する目標ピッチ角特性マップの一例を示す模式図であり、（ｂ）は目標ピッチ角に対する制動力配分比特性マップの一例を示す模式図である。 （ａ）は前方にカーブが存在する車線を自車両が走行する状況の一例の模式図であり、（ｂ）～（ｆ）はそれぞれ車速、横加速度、制動減速度、推定横加速度、ピッチ角のタイムチャートである。 実施形態の走行制御方法の一例のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

（構成）
図１は、実施形態の走行制御装置の一例の概略構成図である。走行制御装置１０は自車両１に搭載されて、自車両１の走行制御を実行する。
走行制御装置１０は、物体センサ１１と、車両センサ１２と、測位装置１３と、地図データベース１４と、通信装置１５と、ナビゲーション装置１６と、コントローラ１７と、駆動力源コントローラ１８ａと、ブレーキコントローラ１８ｂと、ステアリングコントローラ１８ｃと、駆動力源１９ａと、ブレーキアクチュエータ１９ｂと、転舵アクチュエータ１９ｃを備える。なお、図面において地図データベースを「地図ＤＢ」と表記し、ナビゲーション装置を「ナビ装置」と表記する。

物体センサ１１は、自車両１の周囲の周囲環境についての様々な情報（周囲環境情報）を検出する。物体センサ１１は、例えば自車両１に搭載されたレーザレーダや、ミリ波レーダ、カメラ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）など、自車両１の周囲の物体を検出する複数の異なる種類の物体検出センサを備える。
車両センサ１２は、自車両１に搭載され、自車両１から得られる様々な情報（車両情報）を検出する。車両センサ１２には、例えば、自車両１の車速を検出する車速センサ、自車両１のタイヤの回転速度を検出する車輪速センサ、自車両１の３軸方向の加速度及び減速度を検出する３軸加速度センサ、ステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、操向輪（転舵輪）の転舵角を検出する転舵角センサ、自車両１の角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ、自車両のアクセル開度を検出するアクセルセンサと、ブレーキ操作量を検出するブレーキセンサが含まれる。

測位装置１３は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して自車両１の現在位置及び向きを測定する。ＧＮＳＳ受信機は、例えば地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であってよい。測位装置１３は、例えば慣性航法装置であってもよい。
地図データベース１４は、道路地図データを記憶している。例えば地図データベース１４は、自動運転用の地図情報として好適な高精度地図データ（以下、単に「高精度地図」という）を記憶してよい。地図データベース１４は、ナビゲーション用の地図データ（以下、単に「ナビ地図」という）を記憶してもよい。
通信装置１５は、自車両１の外部の通信装置との間で無線通信を行う。通信装置１５による通信方式は、例えば公衆携帯電話網による無線通信や、車車間通信、路車間通信、又は衛星通信であってよい。

ナビゲーション装置１６は、測位装置１３により自車両の現在位置を認識し、その現在位置における地図情報を地図データベース１４から取得する。ナビゲーション装置１６は、乗員が入力した目的地までの目標走行経路を設定し、目標走行経路に従って乗員に経路案内を行う。また、ナビゲーション装置１６は、目標走行経路の情報をコントローラ１７へ出力する。自律運転制御の際に、コントローラ１７はナビゲーション装置１６が設定した目標走行経路に沿って走行するように自車両１を自動で運転する。

コントローラ１７は、自車両１の走行制御を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。
例えばコントローラ１７による走行制御は、物体センサ１１からの周囲環境情報や、車両センサ１２からの車両情報、測位装置１３が測定した現在位置、道路地図データ、目標走行経路等に基づいて、設定された目的地まで自車両１を自律走行させる自律運転制御であってよい。
また、例えば走行制御装置１０による走行制御は、周囲環境情報や、車両情報、道路地図データ等に基づいて、自車両１の加速、減速及び操舵を制御することにより運転者による自車両１の運転を支援する運転支援制御であってもよい。

例えば運転支援制御は、自車両１が走行車線から逸脱しないように自車両１の操舵を制御する車線維持制御や、自車両１が先行車両に追従して走行するように自車両１の加速及び減速を制御する先行車追従制御や、定速走行制御、車間距離制御を含んでいてよい。
以下の説明では、走行制御装置１０による走行制御が、設定された目的地まで自車両１を自律走行させる自律運転制御である場合の例について説明する。

コントローラ１７は、プロセッサ１７ａと、記憶装置１７ｂ等の周辺部品とを含む。プロセッサ１７ａは、例えばＣＰＵやＭＰＵであってよい。記憶装置１７ｂは、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置１７ｂは、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを含んでよい。以下に説明するコントローラ１７の機能は、例えばプロセッサ１７ａが、記憶装置１７ｂに格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
なお、コントローラ１７を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。例えば、コントローラ１７は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラ１７はＦＰＧＡ等のＰＬＤ等を有していてもよい。

駆動力源コントローラ１８ａは、コントローラ１７から出力される制御信号により指示された目標駆動トルクを駆動力源１９ａに発生させるＥＣＵである。駆動力源１９ａは、例えば駆動用モータ及び内燃機関（エンジン）の一方又は両方を備えてもよい。
ブレーキコントローラ１８ｂは、コントローラ１７から出力される制御信号により指示された目標前輪制動力と目標後輪制動力を、それぞれ自車両１の前輪及び後輪が発生するように、前輪及び後輪の制動装置（ブレーキ装置）を作動させるブレーキアクチュエータ（液圧アクチュエータ）１９ｂを駆動するＥＣＵである。
ステアリングコントローラ１８ｃは、自車両の操向輪（転舵輪）の転舵角が、コントローラ１７から出力される制御信号により指示された目標転舵角となるように転舵アクチュエータ１９ｃを駆動するＥＣＵである。

次に、コントローラ１７による走行制御について説明する。図２（ａ）～図２（ｄ）は実施形態の走行制御方法の一例の説明図である。
いま、図２（ａ）に示すように自車両１が車線ＴＬ（以下「自車線ＴＬ」と表記することがある）を走行しており、自車両１の進路前方において、自車線ＴＬが比較的急峻なカーブになっている状況を想定する。参照符号Ｂ１及びＢ２はそれぞれ自車線ＴＬの左側及び右側の車線境界線を示している。

自律運転制御によって自車線ＴＬの車線形状に応じて自車両１が旋回する際に、運転者を含む自車両１の乗員は、旋回の緩急に応じて自車両１が適切に減速すると予想する。
例えば図２（ａ）に示すように自車両１の前方に比較的急峻なカーブがある場合には、強い減速度で減速するように自車両１が制御されると予想する。このため、自律運転制御による自車両１の減速度が実際には適切であっても、乗員が感じる減速感が不足している場合には、乗員に違和感（不安感）を与える虞がある。

図２（ｃ）は、自車両１の進路前方において自車線ＴＬが比較的緩慢なカーブになっている状況を示している。自車両１の前方に比較的緩慢なカーブがある場合には、弱い減速度で減速するように自車両１が制御されると乗員は予想する。このため、自律運転制御による自車両１の減速度が実際には適切であっても、乗員が感じる減速感が過剰であると、乗員に違和感（例えば「乗り心地が悪い」など）を与える虞がある。
自車両１が運転者により手動運転されている場合であっても、運転者以外の他の乗員（例えば助手席の乗員）に同様の違和感を与える虞がある。

そこでコントローラ１７は、自車両に将来生じる横加速度の推定値である推定横加速度を算出する。例えば自車両１が運転者により手動運転されている場合には、自車両１の現在の車速と自車線ＴＬの車線形状とに基づいて推定横加速度を算出してよい。また例えば、自律運転制御によって自車両１が自動で走行している場合には、自車両１の車速目標値（例えば車速計画）と、自車線ＴＬの車線形状から生成した目標走行軌道と、に基づいて推定横加速度を算出してよい。

そして、推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合に、車体前端を下げる向きのピッチ角が大きくなるように、自車両１を減速する際の自車両１の姿勢を制御する。
図２（ｂ）及び図２（ｄ）の実線は、推定横加速度に基づいて自車両１の姿勢を制御した場合の自車両１のピッチ角を模式的に示している。比較のため、破線は推定横加速度に基づく姿勢の制御を行わない場合のピッチ角を模式的に示している。

例えば、推定横加速度が比較的大きくなる場合には、図２（ｂ）の実線で示すように車体前端を下げる向きのピッチ角が大きくなるように自車両１の姿勢が制御される。
これによって自車両１の前方に比較的急峻なカーブがある場合には、自車両１に実際に発生している減速度よりも大きな減速感を自車両１の乗員に与えることができる。この結果、乗員が感じる減速感と自車両に実際に発生する減速度との間の差があることによって生じる違和感（不安感）を低減できる。

一方で、推定横加速度が比較的小さくなる場合には、図２（ｄ）の実線で示すように車体前端を下げる向きのピッチ角が小さくなるように自車両１の姿勢が制御される。
これによって自車両１の前方に比較的緩慢なカーブがある場合には、自車両１に実際に発生している減速度よりも小さな減速感を自車両１の乗員に与えることができる。この結果、乗員が感じる減速感と自車両に実際に発生する減速度との間の差があることによって生じる違和感（例えば「乗り心地が悪い」など）を低減できる。
このように自車両１に発生する横加速度を推定し、推定された横加速度の大きさに応じて自車両１のピッチ角の大きさを変更することにより、乗員に与える制動感が変わり、自車両１の走行シーンに合わせた減速感を乗員が体感できるようになる。

図３を参照して、コントローラ１７の機能を詳しく説明する。コントローラ１７は、車両情報取得部３０と、車線境界取得部３１と、自動運転制御部３２と、推定横加速度算出部３３と、制動力配分設定部３４を備える。
車両情報取得部３０は、車両センサ１２から車両情報を取得する。車両情報取得部３０は、車両センサ１２から取得した車両情報のうち、自車両１の現在の車速Ｖｈの情報を推定横加速度算出部３３に出力する。車両センサ１２が加速度センサを含んでいる場合には、自車両１の前後方向の加速度（減速度）の情報を推定横加速度算出部３３に出力してもよい。
また、車両情報取得部３０は、車両センサ１２から取得した車両情報のうち、運転者によるブレーキ操作量の情報を制動力配分設定部３４へ出力する。

車線境界取得部３１は、自車両１の前方における自車線ＴＬの車線境界線Ｂ１及びＢ２の位置及び形状の情報（以下「車線境界情報」と表記することがある）を取得し、自動運転制御部３２と、推定横加速度算出部３３に出力する。
例えば車線境界取得部３１は、物体センサ１１から出力される周囲環境情報に基づいて車線境界情報を取得してよい。例えば物体センサ１１のカメラが撮影した自車両１の前方領域の撮像画像から車線境界線Ｂ１及びＢ２の位置及び形状を認識してもよい。
また例えば車線境界取得部３１は、測位装置１３が測定した自車両の現在位置と向きに基づいて、地図データベース１４に記憶された高精度地図から車線境界情報を取得してもよい。

自動運転制御部３２は、車線境界取得部３１が取得した車線境界情報と、自車両１の現在位置及び向きと、目的地までの目標走行経路に基づいて、自律運転制御により自車両１を自動で走行させる目標走行軌道を生成する。また、目標走行軌道上の各々の地点における自車両１の車速の目標値である車速計画（以下「目標車速プロファイル」と表記することがある）を設定する。
自動運転制御部３２は、目標走行軌道を生成する目標軌道生成部３２ａと目標車速プロファイルを設定する目標車速設定部３２ｂとを備える。

例えば目標軌道生成部３２ａは、自車両１の周辺の経路や物体の有無を表現する経路空間マップと、走行場の危険度を数値化したリスクマップとを生成し、自車両１の運動特性、経路空間マップと、リスクマップとに基づいて目標走行軌道を生成してよい。
目標車速設定部３２ｂは、自車両１の運動特性や、上限速度（例えば制限速度や、法定速度、自車両１の乗員が予め設定した設定速度、先行車両の速度）等に基づいて、目標車速プロファイルを設定する。
目標軌道生成部３２ａは、目標走行軌道と目標車速プロファイルを推定横加速度算出部３３に出力し、目標車速プロファイルを制動力配分設定部３４に出力する。

推定横加速度算出部３３は、自車両１に将来発生する横加速度（旋回加速度）の推定値である推定横加速度を算出する。例えば推定横加速度算出部３３は、所定の予見時間（例えば３秒）だけ将来の時刻における推定横加速度を算出する。
自律運転制御によって自車両１が自動で走行している場合には、例えば推定横加速度算出部３３は、目標走行軌道と目標車速プロファイルに基づいて、予見時間だけ先の将来時刻における自車両１の旋回曲率と目標車速を推定し、推定した旋回曲率と目標車速に基づいて推定横加速度を算出してよい。

自車両１が運転者により手動運転されている場合には、例えば推定横加速度算出部３３は、自車両１の現在の車速と加減速度に基づいて自車両１の将来の車速を予測してよい。自車両１の車速を微分して加減速度を求めてもよく、加速度センサから加減速度の情報を取得してもよい。
推定横加速度算出部３３は、自車両１が左右の車線境界線Ｂ１及びＢ２の中央を走行すると仮定して、予測した自車両１の将来の車速に基づいて予見時間だけ先の将来の時刻における自車両１の位置を推定し、その時刻における旋回曲率と車速を推定してよい。推定横加速度算出部３３は、推定した旋回曲率と車速とに基づいて推定横加速度を算出してよい。
推定横加速度算出部３３は、推定横加速度を制動力配分設定部３４へ出力する。

制動力配分設定部３４は、制動装置（ブレーキ装置）を作動させて自車両１を減速させる際に、推定横加速度算出部３３が算出した推定横加速度に応じて前輪及び後輪の制動力配分比を変化させることにより、自車両１の前輪及び後輪のサスペンションのストローク量を変化させて自車両１のピッチ角（車幅方向を回転軸とする回転角度）を制御する。
制動力配分設定部３４は、自車両１を減速させる際に、自車両１に発生させる全体の制動減速度を設定する。以下の説明において、自車両１を減速させる際に自車両１に発生させる全体の制動減速度を「要求減速度」と表記することがある。

自律運転制御によって自車両１が自動で走行している場合には、制動力配分設定部３４は、目標車速プロファイルに基づいて要求減速度を設定する。自車両１が運転者により手動運転されている場合には、車両センサ１２が検出したブレーキ操作量に基づいて要求減速度を設定する。
制動力配分設定部３４は、設定した要求減速度に基づいて、自車両１の前輪及び後輪に発生させる制動力の総和を算出する。

次に、制動力配分設定部３４は、推定横加速度算出部３３が算出した推定横加速度に応じて自車両１の目標ピッチ角を設定する。制動力配分設定部３４は、推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合に、車体前端を下げる向きのピッチ角が大きくなるように目標ピッチ角を設定する。例えば、推定横加速度が大きいほど車体前端を下げる向きのピッチ角が大きくなるように目標ピッチ角を設定する。

例えば制動力配分設定部３４は、図４（ａ）に例示するようなマップを使用して目標ピッチ角を設定してよい。図４（ａ）は推定横加速度に対する目標ピッチ角特性マップの一例を示す模式図である。目標ピッチ角特性マップは、例えば実験やシミュレーションによって予め作成してルックアップテーブルとして記憶装置１７ｂに記憶しておくことができる。

なお、図４（ａ）のマップでは、推定横加速度に対して目標ピッチ角が線形に変化するが、非線形に変化する目標ピッチ角特性マップを使用してもよい。例えば、推定横加速度が大きくなるほど目標ピッチ角の傾きが小さくなるマップを使用してもよく、推定横加速度が大きくなるほど目標ピッチ角の傾きが大きくなるマップを使用してもよい。
また、制動力配分設定部３４は、目標ピッチ角特性マップの代わりに演算式を使用して推定横加速度から目標ピッチ角を算出してもよい。

次に、制動力配分設定部３４は、目標ピッチ角と要求減速度とに基づいて前輪及び後輪に要求減速度を配分する。
例えば制動力配分設定部３４は、図４（ｂ）に例示するようなマップを使用して前輪及び後輪の制動力配分比を決定してよい。図４（ｂ）は目標ピッチ角に対する制動力配分比特性マップの一例を示す模式図である。

図４（ｂ）に示すように車体前端を下げる向きの目標ピッチ角が小さい場合よりも大きい場合に、後輪の制動力配分比は小さくなる。例えば目標ピッチ角が大きいほどに、後輪の制動力配分比は小さくなる。反対に車体前端を下げる向きの目標ピッチ角が小さい場合よりも大きい場合に、前輪の制動力配分比は大きくなる。例えば目標ピッチ角が大きいほどに、前輪の制動力配分比は大きくなる。

また図４（ｂ）に示すように、要求減速度の大きさによって異なる制動力配分比特性マップを設定してよい。実線は、比較的大きな要求減速度で減速する場合の制動力配分比特性マップを示し、破線は、比較的小さな要求減速度で減速する場合の制動力配分比特性マップを示している。
制動力配分比特性マップは、例えば実験やシミュレーションによって予め作成してルックアップテーブルとして記憶装置１７ｂに記憶しておくことができる。

また、制動力配分設定部３４は、制動力配分比特性マップの代わりに演算式を使用して目標ピッチ角と要求減速度から制動力配分比を算出してもよい。
制動力配分設定部３４は、前輪及び後輪の制動力の総和を、決定した制動力配分比で前輪及び後輪に配分することにより、前輪及び後輪にそれぞれ発生させる目標前輪制動力と目標後輪制動力を算出し、ブレーキコントローラ１８ｂに出力する。

これにより、制動装置を作動させて自車両１を減速させる際に、推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合に、車体前端を下げる向きのピッチ角が大きくなるように自車両１の姿勢を制御できる。
具体的には、推定横加速度が小さい場合と大きい場合とで同一の減速度で自車両１を減速するとき、推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合に、車体前端を下げる向きのピッチ角がより大きくなるように自車両１の姿勢を制御できる。

（作用）
図５（ａ）～図５（ｆ）を参照して、実施形態の走行制御方法及び走行制御装置１０の作用を説明する。
図５（ａ）は、前方にカーブが存在する車線を自車両が走行する状況の一例の模式図であり、図５（ｂ）～図５（ｆ）は、それぞれ図５（ａ）の状況における自車両１の車速、横加速度、制動減速度、推定横加速度、ピッチ角のタイムチャートである。

図５（ａ）の自車線ＴＬは、地点Ｐ１～Ｐ３の区間で直線路であり、地点Ｐ３～Ｐ４の区間で曲率一定のカーブ路であり、地点Ｐ４以降の区間では地点Ｐ３～Ｐ４の区間より大きな曲率のカーブ路である。また、カーブ手前の地点Ｐ２～Ｐ３の直線区間で自車両１が制動する状況を想定する。
図５（ｂ）～図５（ｆ）のタイムチャートにおいて、時刻ｔ１～ｔ４は自車両１がそれぞれ地点Ｐ１～Ｐ４を通過した時刻を示す。また、時刻ｔ５及び時刻ｔ６は、それぞれ時刻ｔ３及びｔ４よりも予見時間だけ前の時刻（時刻ｔ３及びｔ４よりも予見時間だけ遡った時刻）である。

図５（ｂ）に示すように時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間に自車両１は一定車速ｖ１で走行する。
図５（ｄ）に示すように時刻ｔ１から時刻ｔ２までは、制動減速度（前後方向の減速度）は０である。時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間に自車両１は制動装置を作動させて制動減速度ｄ１で減速する。時刻ｔ３以降の期間では制動減速度は０に戻る。
この結果、時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間に図５（ｂ）に示すように自車両１の車速は車速ｖ１からｖ２に低下し、その後の期間では自車両１は一定車速ｖ２で走行する。

図５（ｃ）に示すように時刻ｔ１から時刻ｔ３までの期間では、地点Ｐ１～Ｐ３の区間で直線路であることから自車両１に生じる横加速度は０である。時刻ｔ３から時刻ｔ４までの期間では地点Ｐ３～Ｐ４の区間が曲率一定のカーブ路であることにより自車両１に横加速度ａ１が発生し、時刻ｔ４より後の期間では自車両１に横加速度ａ２が発生する（ａ２＞ａ１）。
このため、図５（ｅ）に示すように時刻ｔ１から時刻ｔ５までの期間に推定横加速度算出部３３が算出する推定横加速度は０となる。その後、時刻ｔ５から時刻ｔ６までの期間において推定横加速度算出部３３は推定横加速度ａ１を算出し、時刻ｔ６より後の期間において推定横加速度ａ２を算出する。

制動力配分設定部３４は、推定横加速度算出部３３が算出した推定横加速度に応じて自車両１の目標ピッチ角を設定する。図５（ｆ）の破線θｔは、制動力配分設定部３４が設定した目標ピッチ角を示す。目標ピッチ角は時刻ｔ１から時刻ｔ５までの期間では０となり、時刻ｔ５から時刻ｔ６までの期間において推定横加速度ａ１に応じた目標ピッチ角θ１となり、時刻ｔ６より後の期間において推定横加速度ａ２に応じた目標ピッチ角θ２となる。

図５（ｆ）の実線θｒは、推定横加速度に基づいて自車両１の姿勢を制御した場合の自車両１のピッチ角の変化を示している。比較のため、一点鎖線θｃは推定横加速度に基づく姿勢の制御を行わない場合のピッチ角の変化を示す。
図５（ｆ）に示すように、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間及び時刻ｔ３以降の期間では、自車両１が制動装置を作動させていないため、減速によるピッチ角の変化は発生しない。このため、これらの期間では自車両１のピッチ角は０である。

自車両１が制動装置を作動させて減速している時刻ｔ２から時刻ｔ３まで期間では、減速によるピッチ角の変化が自車両１の車体に発生する。
制動力配分設定部３４は、時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間における自車両１のピッチ角θｒが目標ピッチ角となるように前輪及び後輪の制動力配分比を制御する。この結果、推定横加速度に基づく姿勢の制御を行わない場合のピッチ角θｃ＝θ３と比べて、車体前端を下げる方向にピッチ角θｒが大きくなっている。

例えば図５（ｆ）に示すように、制動装置による制動が行われている時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間に亘って、自車両１のピッチ角θｒを、制動装置による制動を開始した時刻ｔ２における目標ピッチ角θ１に維持してよい。
この場合、時刻ｔ２において自車両１のピッチ角θｒが０からθ１に増加し、時刻ｔ３において再び０に戻る。

これに代えて、時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間において目標ピッチ角の変化に追従するように自車両１のピッチ角θｒを制御してもよい。
図５（ｆ）の目標ピッチ角θｔ（破線）に追従した場合、時刻ｔ２において自車両１のピッチ角θｒが０からθ１に増加し、時刻ｔ６にθ１からθ２に増加し、時刻ｔ３において再び０に戻る。
制動装置による制動が行われている時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間に亘ってピッチ角θｒを一定に維持することにより乗り心地を一定に維持することができる。

（動作）
図６は、実施形態の走行制御方法の一例のフローチャートである。
ステップＳ１において車両情報取得部３０は、車両センサ１２の車両情報を取得する。
ステップＳ２において車線境界取得部３１は、車線境界情報を取得する。
ステップＳ３において推定横加速度算出部３３は、推定横加速度を算出する。例えば、自車両１が運転者により手動運転されている場合には、車両センサ１２の車両情報及び車線境界情報に基づいて推定横加速度を算出する。例えば、自律運転制御によって自車両１が自動で走行している場合には、目標走行軌道と目標車速プロファイルに基づいて推定横加速度を算出する。

ステップＳ４において制動力配分設定部３４は、推定横加速度に基づいて目標ピッチ角を算出し、目標ピッチ角を実現する前輪及び後輪の目標制動配分を設定する。
ステップＳ５において制動力配分設定部３４は、自律運転制御や運転者のブレーキ操作による要求減速度が発生したか否かを判定する。要求減速度が発生した場合（ステップＳ５：Ｙ）に処理はＳ６へ進む。要求減速度が発生しない場合（ステップＳ５：Ｎ）に処理はＳ１へ戻る。
ステップＳ６において制動力配分設定部３４は、設定した目標制動配分で制動力を前輪及び後輪に配分して、制動力を発生させる。その後に処理は終了する。

（変形例）
なお、上記の実施形態では、制動装置を作動させて自車両１を減速させる際に、前輪及び後輪の制動力配分比を変化させることにより、自車両１のピッチ角が目標ピッチ角になるように自車両１の姿勢を制御する例を説明したが、自車両１のピッチ角を制御する手段はこの例に限定されない。
例えば、自車両１の前輪及び後輪のエアサスペンションや油圧サスペンション、電磁サスペンションのばね定数を推定横加速度に応じて変化させることによって、前輪及び後輪のサスペンションのストローク量を変化させて、自車両１のピッチ角が目標ピッチ角になるように自車両１の姿勢を制御してもよい。

（実施形態の効果）
（１）コントローラ１７は、自車両１が走行する車線の車線形状の情報を取得し、自車両１の車速の検出値又は目標値と、車線形状と、に基づいて自車両１に生じる横加速度の推定値である推定横加速度を算出し、推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合に、自車両の下向きのピッチ角が大きくなるように、自車両１を減速する際の自車両１の姿勢を制御する。
例えば、推定横加速度が小さい場合と大きい場合とで同一減速度で自車両１を減速するときの自車両の下向きのピッチ角が、推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合により大きくなるように自車両１の姿勢を制御してよい。

これにより、自車両１の前方に比較的急峻なカーブがある場合には、自車両１に実際に発生している減速度よりも大きな減速感を自車両１の乗員に与えることができる。この結果、乗員が感じる減速感と自車両に実際に発生する減速度との間の差があることによって生じる違和感（不安感）を低減できる。一方で、自車両１の前方に比較的緩慢なカーブがある場合には、自車両１に実際に発生している減速度よりも小さな減速感を自車両１の乗員に与えることができる。この結果、乗員が感じる減速感と自車両に実際に発生する減速度との間の差があることによって生じる違和感（例えば「乗り心地が悪い」など）を低減できる。
このように自車両１に発生する横加速度を推定し、推定された横加速度の大きさに応じて自車両１のピッチ角の大きさを変更することにより、乗員に与える制動感が変わり、自車両１の走行シーンに合わせた減速感を乗員が体感できるようになる。

（２）コントローラ１７は、減速開始時の前輪の制動力配分を増加させることによって、自車両の下向きのピッチ角を増加させてもよい。
これにより、前輪及び後輪が制動力を発生させる際に生じるサスペンションのストローク量を変化させて自車両１のピッチ角を制御できる。

（３）コントローラ１７は、自車両１の車速の検出値と車線形状とに基づいて推定横加速度を算出してよい。
これにより、運転者による手動運転時における推定横加速度を算出できる。
（４）コントローラ１７は、車線形状に基づいて自車両１の目標走行軌道を設定し、自車両１の目標車速と目標走行軌道とに基づいて推定横加速度を算出してよい。
これにより自律運転制御による自動運転時における推定横加速度を算出できる。

１…自車両、１０…走行制御装置、１１…物体センサ、１２…車両センサ、１３…測位装置、１４…地図データベース、１５…通信装置、１６…ナビゲーション装置、１７…コントローラ、１７ａ…プロセッサ、１７ｂ…記憶装置、１８ａ…駆動力源コントローラ、１８ｂ…ブレーキコントローラ、１８ｃ…ステアリングコントローラ、１９ａ…駆動力源、１９ｂ…ブレーキアクチュエータ、１９ｂ…ブレーキアクチュエータ、１９ｃ…転舵アクチュエータ、３０…車両情報取得部、３１…車線境界取得部、３２…自動運転制御部、３２ａ…目標軌道生成部、３２ｂ…目標車速設定部、３３…推定横加速度算出部、３４…制動力配分設定部

Claims (5)

1. 自車両が走行する車線の車線形状の情報を取得し、
   前記自車両の車速の検出値又は目標値と、前記車線形状と、に基づいて前記自車両に生じる横加速度の推定値である推定横加速度を算出し、
   前記推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合に、前記自車両の下向きのピッチ角が大きくなるように、前記自車両を減速する際の前記自車両の姿勢を制御する、
   ことを特徴とする走行制御方法。
2. 前記推定横加速度が小さい場合と大きい場合とで同一減速度で前記自車両を減速するときの前記自車両の下向きのピッチ角が、前記推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合により大きくなるように前記自車両の姿勢を制御することを特徴とする請求項１に記載の走行制御方法。
3. 減速開始時の前輪の制動力配分を増加させることによって、前記自車両の下向きのピッチ角を増加させることを特徴とする請求項１に記載の走行制御方法。
4. 前記車線形状に基づいて前記自車両の目標走行軌道を設定し、
   前記自車両の目標車速と、前記目標走行軌道と、に基づいて前記推定横加速度を算出することを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の走行制御方法。
5. 自車両が走行する車線の車線形状の情報を取得し、前記自車両の車速の検出値又は目標値と、前記車線形状と、に基づいて前記自車両に生じる横加速度の推定値である推定横加速度を算出し、前記推定横加速度が小さい場合よりも大きい場合に、前記自車両の下向きのピッチ角が大きくなるように、前記自車両を減速する際の前記自車両の姿勢を制御するコントローラを備えることを特徴とする走行制御装置。

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