JP6661213B2

JP6661213B2 - 車両の運転支援制御装置

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Publication number: JP6661213B2
Application number: JP2015238720A
Authority: JP
Inventors: 武寺澤
Original assignee: Subaru Corp
Current assignee: Subaru Corp
Priority date: 2015-12-07
Filing date: 2015-12-07
Publication date: 2020-03-11
Anticipated expiration: 2035-12-07
Also published as: JP2017105249A

Description

本発明は、車線からの逸脱や立体物との衝突を操向制御により回避する車両の運転支援制御装置に関する。

近年、車両においては、運転を支援する様々な装置が開発、実用化されており、車線からの逸脱を防止する車線逸脱防止制御装置もそのような装置の一つである。例えば、特開平１１−１８９１６６号公報（以下、特許文献１）では、走行車線に対して車両の進行方向がなす対車線ヨー角を算出し、ヨー角に基づいて操舵用制御トルクを算出し、操舵用制御トルクがヨー角を減らす方向に発生するように操舵アクチュエータを制御する車線逸脱防止装置の技術が開示されている。

特開平１１−１８９１６６号公報

ところで、実際の走行環境は様々であり、自車両の走行車線と同じ車線や隣接車線の並走車や対向車等の車両、人、その他立体物の存在も無視することができない。従って、ドライバの安全運転を適切に支援するためには、上述の特許文献１に開示されるような車線逸脱防止機能に加え、走行環境の立体物との衝突を確実に回避できる衝突回避機能を有することが必要である。上述の特許文献１に開示されるような車線逸脱防止機能では、車線逸脱防止機能に特化しているため、立体物を回避することは困難で、また、立体物の回避のみを考慮した場合には、状況によっては本来走行可能な道路から逸脱してしまい、例えば転落してしまう等の虞がある。これら車線逸脱防止機能と立体物回避機能とを適切に協調させて運転支援する制御装置が求められている。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、車線逸脱防止機能と立体物回避機能とを適切に協調させて車線からの逸脱を確実に防止し、かつ、立体物との衝突を確実に防止して、汎用性が高く安全性を向上させることができる車両の運転支援制御装置を提供することを目的としている。

本発明の車両の運転支援制御装置の一態様は、少なくとも走行する車線の車線情報と自車両の周辺立体物情報を認識する周辺環境認識手段と、上記車線情報に基づいて操舵制御により自車両が走行する車線から逸脱することを防止する車線逸脱防止目標旋回量を算出する車線逸脱防止目標旋回量算出手段と、少なくとも上記周辺立体物情報に基づいて操舵制御により自車両が立体物と衝突することを回避する立体物回避目標旋回量を算出する立体物回避目標旋回量算出手段と、算出した上記車線逸脱防止目標旋回量と上記立体物回避目標旋回量とを比較して大きい方の目標旋回量に応じて操舵制御の制御量を算出する制御手段と、を備え、上記立体物回避目標旋回量算出手段は、自車両と立体物とが衝突する衝突余裕時間を算出し、少なくとも上記立体物回避目標旋回量を、上記衝突余裕時間と立体物の進行方向の自車両の進行方向に対するなす角度とに基づいて算出し、自車両と立体物とが衝突する衝突余裕時間を算出し、少なくとも上記立体物回避目標旋回量を、上記衝突余裕時間と自車両の走行車線に対して自車両の進行方向がなす対車線ヨー角とに基づいて算出するとともに、少なくとも上記立体物回避目標旋回量を、自車両が横方向に立体物に近づく接近速度と立体物の横方向の位置と自車両の走行車線に対して自車両の進行方向がなす対車線ヨー角とに基づいて算出し、上記制御手段は、立体物回避目標旋回量算出手段から複数の立体物回避目標旋回量が入力されている場合、算出した上記車線逸脱防止目標旋回量と上記複数の立体物回避目標旋回量とを比較して最も大きな目標旋回量に応じて操舵制御の制御量を算出するものである。

本発明による車両の運転支援制御装置によれば、車線逸脱防止機能と立体物回避機能とを適切に協調させて車線からの逸脱を確実に防止し、かつ、立体物との衝突を確実に防止して、汎用性が高く安全性を向上させることが可能となる。

本発明の実施の一形態に係る車両の操舵系の構成説明図である。本発明の実施の一形態に係る運転支援制御プログラムのフローチャートである。図２から続くフローチャートである。本発明の実施の一形態に係る衝突余裕時間算出ルーチンのフローチャートである。本発明の実施の一形態に係るＸ−Ｙ座標上における自車両及び車線と各パラメータの説明図である。本発明の実施の一形態に係る自車両に対する他車両（前方立体物）の各パラメータの説明図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。

図１において、符号１は操舵角をドライバ入力と独立して設定自在な電動パワーステアリング装置を示し、この電動パワーステアリング装置１は、ステアリング軸２が、図示しない車体フレームにステアリングコラム３を介して回動自在に支持されており、その一端が運転席側へ延出され、他端がエンジンルーム側へ延出されている。ステアリング軸２の運転席側端部には、ステアリングホイール４が固設され、また、エンジンルーム側へ延出する端部には、ピニオン軸５が連設されている。

エンジンルームには、車幅方向へ延出するステアリングギヤボックス６が配設されており、このステアリングギヤボックス６にラック軸７が往復移動自在に挿通支持されている。このラック軸７に形成されたラック（図示せず）に、ピニオン軸５に形成されたピニオンが噛合されて、ラックアンドピニオン式のステアリングギヤ機構が形成されている。

また、ラック軸７の左右両端はステアリングギヤボックス６の端部から各々突出されており、その端部に、タイロッド８を介してフロントナックル９が連設されている。このフロントナックル９は、操舵輪としての左右輪１０Ｌ，１０Ｒを回動自在に支持すると共に、車体フレームに転舵自在に支持されている。従って、ステアリングホイール４を操作し、ステアリング軸２、ピニオン軸５を回転させると、このピニオン軸５の回転によりラック軸７が左右方向へ移動し、その移動によりフロントナックル９がキングピン軸（図示せず）を中心に回動して、左右輪１０Ｌ，１０Ｒが左右方向へ転舵される。

また、ピニオン軸５にアシスト伝達機構１１を介して、電動パワーステアリングモータ（電動モータ）１２が連設されており、この電動モータ１２にてステアリングホイール４に加える操舵トルクのアシスト、及び、設定された目標旋回量（本実施の形態では、目標ヨーレートγｔ）となるような操舵トルクの付加が行われる。電動モータ１２は、後述する操舵制御部２０から制御出力値（制御量）としての目標トルクＴｐがモータ駆動部２１に出力されてモータ駆動部２１により駆動される。

操舵制御部２０には、少なくとも走行する車線の車線情報と自車両の周辺立体物情報を認識する周辺環境認識手段としての前方認識装置３１が接続され、また、（自）車速Ｖを検出する車速センサ３２、ヨーレートγを検出するヨーレートセンサ３３が接続されている。

前方環境認識装置３１は、例えば、車室内の天井前方に一定の間隔をもって取り付けられ、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像する１組のカメラと、このカメラからの画像データを処理するステレオ画像処理装置とから構成されている。

前方環境認識装置３１のステレオ画像処理装置における、カメラからの画像データの処理は、例えば以下のように行われる。まず、カメラで撮像した自車両の進行方向の１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から距離情報を求め、距離画像を生成する。

白線等の車線区画線のデータの認識では、白線は道路面と比較して高輝度であるという知得に基づき、道路の幅方向の輝度変化を評価して、画像平面における左右の車線区画線の位置を画像平面上で特定する。この車線区画線の実空間上の位置（ｘ，ｙ，ｚ）は、画像平面上の位置（ｉ，ｊ）とこの位置に関して算出された視差とに基づいて、すなわち、距離情報に基づいて、周知の座標変換式より算出される。自車両の位置を基準に設定された実空間の座標系は、本実施の形態では、図５に示すように、カメラの中央真下の道路面を原点として、車両前後方向をＸ軸、車幅方向（車両横方向）をＹ軸、車高方向をＺ軸とする。このとき、ｚ＝０のｘ−ｙ平面は、道路が平坦な場合、道路面と一致する。道路モデルは、道路上の自車両の走行レーンを距離方向に複数区間に分割し、各区間における左右の車線区画線を所定に近似して連結することによって表現し、取得される。

また、前方環境認識装置３１は、三次元の距離分布を表す距離画像のデータを基に周知のグルーピング処理を行い、側壁データ、立体物データ等の枠（ウインドウ）と比較し、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データを抽出すると共に、立体物を、歩行者、二輪車、四輪車（車両）、その他の立体物の種類に分類して抽出する。また、認識された車両の中で、例えば、自車両１に最も近く、同じ車両として設定時間以上連続して認識された車両を先行車として抽出する。これら立体物の情報としては、図６に示すように、上述の自車両を基準とするＸ−Ｙ座標の原点を、自車両の立体物に最も近い部位（図６では、左前端部を例としている）にオフセットした座標において、上述の立体物の種類、自車両からの距離、方向、中心位置の他に、当該立体物の自車両に最も近い部位の相対的な位置（ｘobj，ｙobj）、速度Ｖobj、立体物の進行方向の自車両の進行方向に対するなす角度θobjの各情報が入力される。

また、上述の車線区画線情報、立体物情報については、それぞれ信頼度が前方環境認識装置３１において設定され、これら信頼度情報も共に、操舵制御部２０入力される。

車線区画線情報の信頼度は、例えば、カメラにて撮像された画像上のレーンの中で判定された処理領域内に存在する車線区画線の特徴量が画像上で線上に並ぶ多さによって信頼度を算出する。エリアの中に理想的な直線実車線区画線がある場合に存在する車線区画線の特徴量の多さを１と設定し、まったく特徴量が存在しない場合、もしくは線上に並んでいると判定できない場合に０と設定される。そして、予め設定しておいた閾値以上の信頼度で車線が検出される場合に車線が存在すると判定する。

また、立体物の信頼度は、例えば、設定した領域内で検出された立体物が同じ立体物と連続して認識される時間に応じて設定され、同じ立体物と連続して認識されるほど信頼度が高く１に設定され、連続して認識される時間が少ないほど信頼度が低く０に設定される。そして、予め設定しておいた閾値以上の信頼度で立体物が検出される場合に立体物が存在すると判定される。立体物が存在すると認識された場合、立体物に関する情報の立体物の自車両に対する前後方向の位置ｘobj、立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobj、立体物の進行方向の自車両の進行方向に対するなす角度θobjは、検出される安定度（例えば、連続して認識される時間）に応じてそれぞれ信頼度が設定される。そして、それぞれのパラメータ毎に予め設定された信頼度の閾値以上の場合に、当該パラメータの検出が行われたと判定され、信頼度の閾値に達しない場合は、当該パラメータの検出が行われないと判定される。

尚、本実施の形態では、前方情報を認識するためにステレオカメラを用いた例について説明したが、他に、単眼カメラ等を用いるようにしても良い。

そして、操舵制御部２０は、図２に示す運転支援制御プログラムに従って、上述の車線区画線位置情報、立体物情報、各センサ信号を基に、車線情報に基づいて操舵制御により自車両が走行する車線から逸脱することを防止する車線逸脱防止目標旋回量γ０を算出し、少なくとも立体物情報に基づいて操舵制御により自車両が立体物と衝突することを回避する立体物回避目標旋回量（γ１、γ２、γ３）を算出し、算出した車線逸脱防止目標旋回量γ０と立体物回避目標旋回量（γ１、γ２、γ３）とを比較して最も大きい目標旋回量を基に、制御量としての目標トルクＴｐを算出して電動パワーステアリング装置１のモータ駆動部２１に出力して電動パワーステアリングモータ１２を駆動制御する。このように、操舵制御部２０は、車線逸脱防止目標旋回量算出手段、立体物回避目標旋回量算出手段、制御手段として設けられている。

以下、図２のフローチャートを基に、操舵制御部２０で実行される運転支援制御を説明する。

まず、ステップ（以下、「Ｓ」と略称）１０１で、車線が認識されているか否か判定し、車線が認識されている場合は、Ｓ１０２に進み、車線逸脱予想時間ｔ_tlcを算出する。

ここで、前方環境認識装置３１で認識された車線区画線から求めることができるパラメータの導出について説明する。

自車両の左側の車線区画線は最小自乗法により、以下の（１）式により近似される。

ｙ＝ＡＬ・ｘ^２＋ＢＬ・ｘ＋ＣＬ …（１）
また、自車両の右側の車線区画線は最小自乗法により、以下の（２）式により近似される。

ｙ＝ＡＲ・ｘ^２＋ＢＲ・ｘ＋ＣＲ …（２）
ここで、上述の（１）式、（２）式における、「ＡＬ」と「ＡＲ」は、それぞれの曲線における曲率を示し、左側の白線の曲率κは、２・ＡＬであり、右側の白線の曲率κは、２・ＡＲである。また、（１）式、（２）式における、「ＢＬ」と「ＢＲ」は、それぞれの曲線の自車両の幅方向における傾きを示し、「ＣＬ」と「ＣＲ」は、それぞれの曲線の自車両の幅方向における位置を示す（図５参照）。

このため、自車両の走行車線に対して自車両の進行方向がなす対車線ヨー角（以下、自車両の対車線ヨー角）θyawを、上述の（１）、（２）の近似式により、以下の（３）式により算出する。

θyaw＝ｔａｎ^−１（（ＢＬ＋ＢＲ）／２） …（３）
また、車線の中央からの自車両位置である車線幅方向車両横位置ｙｖを、以下の（４）式により算出する。

ｙｖ＝（ＣＬ＋ＣＲ）／２ …（４）
以上により、現在の走行状態で車線から逸脱する車線逸脱予想時間ｔ_tlcは、例えば、以下の（５）式により算出できる。

ｔ_tlc＝（Ｌ−ｙ_offset）／（Ｖ・ｓｉｎ（θyaw） …（５）
ここで、Ｌは車線区画線から自車両までの距離であり、例えば、以下の（６）式により算出する。また、ｙ_offsetは、例えば、路面カント、道路幅、車線曲率等の条件により、予め実験・計算等により設定しておいたマップやテーブルを参照して設定する値である。

Ｌ＝（（ＣＬ−ＣＲ）−Ｗ）／２−ｙｖ …（６）
ここで、Ｗは車幅である。

次に、Ｓ１０３に進み、車線逸脱防止目標旋回量（本実施の形態では、車線逸脱防止目標ヨーレート）γ０を、例えば、以下の（７）式により算出する。

γ０＝−θyaw／ｔ_tlc …（７）
また、Ｓ１０１の判定で、車線が認識されていない場合は、Ｓ１０４に進み、車線逸脱防止目標ヨーレートγ０を０（γ０＝０：車線逸脱防止の目標旋回量は０）に設定する。

Ｓ１０３、或いは、Ｓ１０４で車線逸脱防止目標ヨーレートγ０の設定を行った後は、Ｓ１０５に進み、立体物が認識されているか否か判定される。

このＳ１０５の判定の結果、立体物が認識されていると判定された場合は、Ｓ１０６に進み、後述する図４に示す衝突余裕時間算出ルーチンに従って、衝突余裕時間ｔ_ttcの算出を実行する。

Ｓ１０６で衝突余裕時間ｔ_ttcの算出を実行した後はＳ１０７に進み、Ｓ１０６の衝突余裕時間ｔ_ttcの算出処理の結果、衝突余裕時間ｔ_ttcが算出されたか否か判定される。

このＳ１０７で、衝突余裕時間ｔ_ttcが算出されたと判定された場合はＳ１０８に進み、立体物の進行方向の自車両の進行方向に対するなす角度θobjが検出されているか否か判定される。

そして、立体物の進行方向の自車両の進行方向に対するなす角度θobjが検出されている場合は、Ｓ１０９に進み、第１の立体物回避目標旋回量（本実施の形態では、第１の立体物回避目標ヨーレート）γ１を、例えば、以下の（８）式により算出する。

γ１＝−θobj／ｔ_ttc …（８）
すなわち、第１の立体物回避目標ヨーレートγ１は、自車両が立体物と衝突するまでに、自車両の進行方向を立体物の進行方向と同一方向になるように操舵制御し、自車両と立体物とが衝突することを確実に防止できる制御量となっている。

また、Ｓ１０８の判定の結果、立体物の進行方向の自車両の進行方向に対するなす角度θobjが検出されていない場合は、Ｓ１１０に進み、第１の立体物回避目標ヨーレートγ１を０（γ１＝０：第１の立体物回避の目標旋回量は０）に設定する。

Ｓ１０９、或いは、Ｓ１１０で、第１の立体物回避目標ヨーレートγ１を設定した後はＳ１１１に進み、自車両の対車線ヨー角θyawが検出されているか否か判定する。

そして、自車両の対車線ヨー角θyawが検出されている場合は、Ｓ１１２に進み、第２の立体物回避目標旋回量（本実施の形態では、第２の立体物回避目標ヨーレート）γ２を、例えば、以下の（９）式により算出する。

γ１＝−θyaw／ｔ_ttc …（９）
すなわち、第２の立体物回避目標ヨーレートγ２は、少なくとも自車両が立体物と衝突しないように、自車両の走行車線から逸脱しないように操舵制御し、自車両と立体物とが衝突することを確実に防止できる制御量となっている。

また、Ｓ１１１の判定の結果、自車両の対車線ヨー角θyawが検出されていない場合は、Ｓ１１３に進み、第２の立体物回避目標ヨーレートγ２を０（γ２＝０：第２の立体物回避の目標旋回量は０）に設定する。

また、前述のＳ１０７の判定の結果、衝突余裕時間ｔ_ttcが算出されていないと判定された場合は、Ｓ１１４に進み、第１の立体物回避目標ヨーレートγ１を０（γ１＝０：第１の立体物回避の目標旋回量は０）に設定し、Ｓ１１５に進んで、第２の立体物回避目標ヨーレートγ２を０（γ２＝０：第２の立体物回避の目標旋回量は０）に設定する。

そして、Ｓ１１２、或いは、Ｓ１１３、或いは、Ｓ１１５で第２の立体物回避目標ヨーレートγ２を設定した後は、Ｓ１１６に進み、自車両の対車線ヨー角θyawと立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjとが検出されているか否か判定される。

Ｓ１１６の判定の結果、自車両の対車線ヨー角θyawと立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjとが検出されている場合は、Ｓ１１７に進み、第３の立体物回避目標旋回量（本実施の形態では、第３の立体物回避目標ヨーレート）γ３を、例えば、以下の（１０）式により算出する。

γ３＝−θyaw／（（ｙobj−ｙ_offset）／（Ｖ・ｓｉｎ（θyaw））
…（１０）
すなわち、第３の立体物回避目標ヨーレートγ３は、たとえ自車両の走行車線内であっても、立体物に接近していく走行は、ドライバにとって恐怖感を与える可能性があるため、そのような車両の走行を防止する制御量となっている。

また、前述のＳ１１６の判定の結果、自車両の対車線ヨー角θyawと立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjとが検出されていない場合は、Ｓ１１８に進み、第３の立体物回避目標ヨーレートγ３を０（γ３＝０：第３の立体物回避の目標旋回量は０）に設定する。

一方、前述のＳ１０５の判定の結果、立体物が認識されていないと判定された場合は、Ｓ１１９に進み、第１の立体物回避目標ヨーレートγ１を０（γ１＝０：第１の立体物回避の目標旋回量は０）に設定し、Ｓ１２０に進んで、第２の立体物回避目標ヨーレートγ２を０（γ２＝０：第２の立体物回避の目標旋回量は０）に設定し、Ｓ１２１に進み、第３の立体物回避目標ヨーレートγ３を０（γ３＝０：第３の立体物回避の目標旋回量は０）に設定する。

そして、Ｓ１１７、或いは、Ｓ１１８、或いは、Ｓ１２１で第３の立体物回避目標ヨーレートγ２を設定した後は、Ｓ１２２に進み、目標旋回量（本実施の形態では、目標ヨーレート）γｔを、例えば、以下の（１１）式により算出する。

γｔ＝ＭＡＸ（｜γ０｜，｜γ１｜，｜γ２｜，｜γ３｜） …（１１）
ここで、ＭＡＸ（｜γ０｜，｜γ１｜，｜γ２｜，｜γ３｜）は、｜γ０｜，｜γ１｜，｜γ２｜，｜γ３｜の中で、最大値を求めるＭＡＸ関数であり、すなわち、各目標ヨーレートの中で、絶対値の最も大きな値が目標ヨーレートγｔとして算出される。

そして、Ｓ１２３に進み、例えば、以下の（１２）式により、目標トルクＴｐを算出して出力する。

Ｔｐ＝Ｇff・γｔ＋（Ｇｐ・（γｔ−γ）＋Ｇｄ・ｄ（γｔ−γ）／ｄｔ
＋Ｇｉ・∫（γｔ−γ）ｄｔ） …（１２）
ここで、Ｇffはフィードフォワードゲイン、Ｇｐはフィードバック項の比例ゲイン、Ｇｄはフィードバック項の微分ゲイン、Ｇｉはフィードバック項の積分ゲインであり、それぞれ予め設定しておいた値である。

次に、上述のＳ１０６で実行される衝突余裕時間算出ルーチンを、図４のフローチャートで説明する。

まず、Ｓ２０１で、立体物の自車両に対する前後方向の位置ｘobjが検出されているか否か判定される。

この判定の結果、立体物の自車両に対する前後方向の位置ｘobjが検出されている場合は、Ｓ２０２に進み、立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjが検出されているか否か判定される。

そして、Ｓ２０２の判定の結果、立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjが検出されている場合は、Ｓ２０３に進み、立体物と自車両との相対速度の前後方向成分Ｖrx_obj（＝ｄｘobj／ｄｔ）と、立体物と自車両との相対速度の横方向成分Ｖry_obj（＝ｄｙobj／ｄｔ）を算出する。

次いで、Ｓ２０４に進み、車両前後方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_x（＝ｘobj／Ｖrx_obj）と、車両横方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_y（＝ｙobj／Ｖry_obj）を算出する。

また、前述のＳ２０２で、立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjが検出されていない場合は、Ｓ２０５に進み、立体物の進行方向の自車両の進行方向に対するなす角度θobjが検出されているか否か判定される。

この判定の結果、立体物の進行方向の自車両の進行方向に対するなす角度θobjが検出されている場合は、Ｓ２０６に進み、立体物と自車両との相対速度の前後方向成分Ｖrx_obj（＝ｄｘobj／ｄｔ）を算出する。また、立体物と自車両との相対速度の横方向成分Ｖry_objは、Ｖrx_objとθobjを用いて、以下の（１３）式で算出する。

Ｖry_obj＝Ｖrx_obj・ｓｉｎ（θobj） …（１３）
次いで、Ｓ２０７に進み、検出できない立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjを、立体物と自車両との相対速度の横方向成分Ｖry_objを検出できなくなってからの時間を乗算し、最後に検出された立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjに加算することで算出する。

次に、Ｓ２０８に進んで、車両前後方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_x（＝ｘobj／Ｖrx_obj）と、車両横方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_y（＝ｙobj／Ｖry_obj）を算出する。

Ｓ２０４、或いは、Ｓ２０８で、車両前後方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_xと、車両横方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_yを算出した後は、Ｓ２０９に進み、車両前後方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_xと、車両横方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_yとを比較する。

そして、このＳ２０９の比較の結果、小さい方の衝突余裕時間、すなわち、ｔ_ttc_x≧ｔ_ttc_yであれば、Ｓ２１０に進み、車両横方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_yを衝突余裕時間ｔ_ttcとして設定し、ｔ_ttc_x＜ｔ_ttc_yであれば、Ｓ２１１に進み、車両前後方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_xを衝突余裕時間ｔ_ttcとして設定する。

また、前述のＳ２０５で、立体物の進行方向の自車両の進行方向に対するなす角度θobjが検出されていない場合は、Ｓ２１２に進み、立体物と自車両との相対速度の前後方向成分Ｖrx_obj（＝ｄｘobj／ｄｔ）を算出し、Ｓ２１３に進んで、車両前後方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_x（＝ｘobj／Ｖrx_obj）を算出する。

そして、Ｓ２１４に進み、車両前後方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_xを衝突余裕時間ｔ_ttcとして設定する。

一方、Ｓ２０１で、立体物の自車両に対する前後方向の位置ｘobjが検出されていない場合は、Ｓ２１５に進み、立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjが検出されているか否か判定される。

このＳ２１５の判定の結果、立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjが検出されている場合は、Ｓ２１６に進み、立体物と自車両との相対速度の横方向成分Ｖry_obj（＝ｄｙobj／ｄｔ）を算出し、Ｓ２１７に進んで、車両横方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_y（＝ｙobj／Ｖry_obj）を算出する。

そして、Ｓ２１８に進み、車両横方向における衝突余裕時間ｔ_ttc_yを衝突余裕時間ｔ_ttcとして設定する。

また、前述のＳ２１５で、立体物の自車両に対する横方向の位置ｙobjが検出されていない場合は、Ｓ２１９に進み、衝突余裕時間ｔ_ttcは設定しない。

以上のように、本実施の形態によれば、車線区画線位置情報、立体物情報、各センサ信号を基に、車線情報に基づいて操舵制御により自車両が走行する車線から逸脱することを防止する車線逸脱防止目標旋回量γ０を算出し、少なくとも立体物情報に基づいて操舵制御により自車両が立体物と衝突することを回避する立体物回避目標旋回量（γ１、γ２、γ３）を算出し、算出した車線逸脱防止目標旋回量γ０と立体物回避目標旋回量（γ１、γ２、γ３）とを比較して最も大きい目標旋回量を基に、操舵制御を実行するようになっている。このため、車線逸脱防止機能と立体物回避機能とを適切に協調させて車線からの逸脱を確実に防止し、かつ、立体物との衝突を確実に防止して、汎用性が高く安全性を向上させることが可能となる。特に、立体物は、歩行者、二輪車、四輪車（車両）、その他の立体物により自車両との相対的な位置の変化が異なり、また、検出できる立体物情報の信頼度も様々であるため、立体物との衝突を確実に防止するためには、これらの変化や違いを考慮して制御することが必要となるが、本実施の形態では、第１の立体物回避目標ヨーレートγ１、第２の立体物回避目標ヨーレートγ２、第３の立体物回避目標ヨーレートγ３の複数の目標旋回量から最大のもので制御するようになっているので、車線からの逸脱を確実に防止し、確実に立体物との衝突を防止できるようになっている。

１電動パワーステアリング装置
２ステアリング軸
４ステアリングホイール
５ピニオン軸
１０Ｌ、１０Ｒ車輪
１２電動モータ
２０操舵制御部（車線逸脱防止目標旋回量算出手段、立体物回避目標旋回量算出手段、制御手段）
２１モータ駆動部
３１前方認識装置（周辺環境認識手段）
３２車速センサ
３３ヨーレートセンサ

Claims

少なくとも走行する車線の車線情報と自車両の周辺立体物情報を認識する周辺環境認識手段と、
上記車線情報に基づいて操舵制御により自車両が走行する車線から逸脱することを防止する車線逸脱防止目標旋回量を算出する車線逸脱防止目標旋回量算出手段と、
少なくとも上記周辺立体物情報に基づいて操舵制御により自車両が立体物と衝突することを回避する立体物回避目標旋回量を算出する立体物回避目標旋回量算出手段と、
算出した上記車線逸脱防止目標旋回量と上記立体物回避目標旋回量とを比較して大きい方の目標旋回量に応じて操舵制御の制御量を算出する制御手段と、
を備え、
上記立体物回避目標旋回量算出手段は、自車両と立体物とが衝突する衝突余裕時間を算出し、少なくとも上記立体物回避目標旋回量を、上記衝突余裕時間と立体物の進行方向の自車両の進行方向に対するなす角度とに基づいて算出し、自車両と立体物とが衝突する衝突余裕時間を算出し、少なくとも上記立体物回避目標旋回量を、上記衝突余裕時間と自車両の走行車線に対して自車両の進行方向がなす対車線ヨー角とに基づいて算出するとともに、少なくとも上記立体物回避目標旋回量を、自車両が横方向に立体物に近づく接近速度と立体物の横方向の位置と自車両の走行車線に対して自車両の進行方向がなす対車線ヨー角とに基づいて算出し、
上記制御手段は、立体物回避目標旋回量算出手段から複数の立体物回避目標旋回量が入力されている場合、算出した上記車線逸脱防止目標旋回量と上記複数の立体物回避目標旋回量とを比較して最も大きな目標旋回量に応じて操舵制御の制御量を算出することを特徴とする車両の運転支援制御装置。
上記周辺環境認識手段は、上記車線情報と上記周辺立体物情報の信頼度を算出し、上記車線情報と上記周辺立体物情報の信頼度に応じて情報の検出を判断することを特徴とする請求項１に記載の車両の運転支援制御装置。