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JP2005247158A - Vehicle travel controlling device - Google Patents

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JP2005247158A JP2004061098A JP2004061098A JP2005247158A JP 2005247158 A JP2005247158 A JP 2005247158A JP 2004061098 A JP2004061098 A JP 2004061098A JP 2004061098 A JP2004061098 A JP 2004061098A JP 2005247158 A JP2005247158 A JP 2005247158A
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road curvature
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一親 田島
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a vehicle travel controlling device capable of controlling the steering in view of cross gradient of a road based on a small capacity of data. <P>SOLUTION: This vehicle travel controlling device comprises a road curvature estimation means (14) estimating road curvature of a traveling lane; a navigation device (20) having a storage means storing data of a design speed of the road for every road and a vehicle position detecting means detecting a current vehicle position; a cross gradient estimation means (15) having a storage means storing data of cross gradient of the road for every curvature of the road, and estimating the cross gradient of the road corresponding to the estimated road curvature as the cross gradient of the road, or estimating the cross gradient of the road based on the estimated road curvature and the design speed at the detected current vehicle position; and a steering control means (16) as a control volume calculation means for calculating a steering control volume in view of the estimated cross gradient. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

本発明は車両走行制御装置に関し、特に、走行道路の横断勾配を加味して操舵制御を行って自車両を走行レーン内に維持する車両走行制御装置に関する。   The present invention relates to a vehicle travel control device, and more particularly, to a vehicle travel control device that performs steering control in consideration of a crossing gradient of a travel road to maintain the host vehicle in a travel lane.

車両における運転支援システムの一つとして、走行レーン(走行中の車線)内に自車両をキープするようにドライバの操舵をアシストする走行制御装置が実用化されている。この走行制御装置は、車載カメラの画像などに基づいて自車両を走行レーン内に保持するのに必要な操舵制御トルクを設定し、この操舵制御トルクがステアリングシャフトに付与されるように操舵アクチュエータを制御するものになっている。   As one of driving support systems for vehicles, a travel control device that assists the driver's steering so as to keep the host vehicle in a travel lane (a lane during travel) has been put into practical use. The travel control device sets a steering control torque necessary to hold the host vehicle in the travel lane based on an image of the in-vehicle camera and the like, and sets the steering actuator so that the steering control torque is applied to the steering shaft. It is something to control.

一般に、この様な走行制御では、カーブのある道路を走行しているときにも走行レーンをキープするため、カーブ曲率に応じた操舵制御量の補正分を算出し、この補正分を加味して操舵制御量を求めるようにしている。一方、例えば高速道路ではカーブを曲がりやすいように道路に横断勾配が設けられているため、カーブ曲率に応じて算出した補正分が必要量よりも勾配分だけ大きくなり、その結果、車両走行ラインがカーブの内側にオフセットしてしまうという不都合が生じる。   In general, in this type of travel control, the travel lane is kept even when traveling on a curved road. Therefore, a correction amount for the steering control amount corresponding to the curve curvature is calculated, and this correction amount is taken into account. The steering control amount is obtained. On the other hand, for example, on a highway, the road is provided with a cross slope so that the curve is easy to bend. Therefore, the correction amount calculated according to the curve curvature is larger than the required amount, and as a result, the vehicle travel line is There is a disadvantage that it is offset inside the curve.

そこで、道路の横断勾配に応じて操舵制御量を補正することが考えられ、そのためには道路の横断勾配を例えばカーブ走行時に車両に加わる横加速度及びヨーレイトから推定する必要がある。しかしながら、横加速度センサやヨーレイトセンサの出力は周囲温度の変化に伴って変化し、しかも、温度変化に伴うセンサ出力のドリフト量は、例えば約0.1Gであり、例えば約10度の横断勾配を検出したときのセンサ出力レベルに匹敵するほど大きい。従って、センサ出力に基づいて推定した道路の横断勾配を考慮して操舵制御を行うと、カーブ走行時に車両を走行レーン中央付近に維持することができないおそれがある。すなわち、横加速度センサ及びヨーレイトセンサの出力に基づいて道路の横断勾配を推定する方法は実用性に乏しい。   Therefore, it is conceivable to correct the steering control amount in accordance with the crossing gradient of the road. For this purpose, it is necessary to estimate the crossing gradient of the road from, for example, the lateral acceleration and yaw rate applied to the vehicle when traveling on a curve. However, the output of the lateral acceleration sensor or the yaw rate sensor changes as the ambient temperature changes, and the drift amount of the sensor output accompanying the temperature change is, for example, about 0.1 G, for example, a transverse gradient of about 10 degrees. Larger than the sensor output level at the time of detection. Therefore, if the steering control is performed in consideration of the crossing gradient of the road estimated based on the sensor output, the vehicle may not be maintained near the center of the traveling lane during curve traveling. That is, the method for estimating the road crossing gradient based on the outputs of the lateral acceleration sensor and the yaw rate sensor is not practical.

この点、特許文献1には、現在位置に基づいて地図データベースから取得した道路の形状データ(道路の縦断勾配及び横断勾配のデータを含む)を自車の進行方向と道路中心線の方向とのずれに応じて補正し、補正後の形状データに基づいてカーブを通過するための目標車速を演算し、現在位置とカーブとの位置関係や自車の進行方向を加味しながら減速制御などを行う装置が記載されている。この様に、車載データベースから走行道路の横断勾配を逐次読みとって操舵制御に供するようにすれば、道路の横断勾配を加味した操舵制御を行える。
特開平10−300480号公報
In this regard, Patent Document 1 describes road shape data (including road longitudinal gradient and crossing gradient data) acquired from a map database based on the current position as the direction of travel of the vehicle and the direction of the road centerline. Correct according to the deviation, calculate the target vehicle speed to pass the curve based on the corrected shape data, and perform deceleration control etc. while taking into account the positional relationship between the current position and the curve and the traveling direction of the host vehicle An apparatus is described. In this way, by sequentially reading the crossing gradient of the traveling road from the in-vehicle database and using it for steering control, the steering control can be performed in consideration of the crossing gradient of the road.
Japanese Patent Laid-Open No. 10-300480

しかしながら、道路の横断勾配は道路各所(極めて短い道路区間)毎に種々の値をとり、従って、道路の横断勾配を考慮した操舵制御を正確に行うには、道路各所での横断勾配を表す膨大なデータをデータベースに入力する必要があり、データ入力(データベース変更)に労力を要する。しかも、車載データベースへの入力が要請されるデータはユーザの要求を満たすべく多種多様であり、その一方で車載データベースの記憶媒体の記憶容量には限りがある。従って、車載データベースに道路各所毎の横断勾配のデータを格納して操舵制御に供する方法も実用性に乏しいといえる。   However, the crossing gradient of the road has various values for each part of the road (very short road section). Therefore, in order to accurately perform the steering control in consideration of the crossing slope of the road, a vast amount representing the crossing gradient at each part of the road is required. It is necessary to input various data into the database, and labor is required for data input (database change). In addition, there is a wide variety of data that is required to be input to the in-vehicle database, while the storage capacity of the storage medium of the in-vehicle database is limited. Therefore, it can be said that the method of storing the cross slope data for each place in the road in the in-vehicle database and using it for the steering control is not practical.

本発明の目的は、道路の横断勾配を加味した操舵制御を小容量のデータに基づいて行える車両走行制御装置を提供することにある。   SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a vehicle travel control device that can perform a steering control that takes into account a road crossing gradient based on a small amount of data.

上記目的を達成するため、請求項1記載の発明に係る車両走行制御装置は、走行車線の道路曲率を推定する道路曲率推定手段と、道路の横断勾配と相関を有する横断勾配相関速度のデータを道路毎に記憶した記憶手段と、現在車両位置を検出する車両位置検出手段と、前記推定された道路曲率と前記検出された現在車両位置における横断勾配相関速度とに基づいて走行道路の横断勾配を推定する横断勾配推定手段と、前記推定された横断勾配を考慮して操舵制御量を演算する制御量演算手段とを備えることを特徴とする。   In order to achieve the above object, a vehicle travel control apparatus according to claim 1 is provided with road curvature estimation means for estimating a road curvature of a travel lane, and cross slope gradient speed data correlated with a road cross slope. Based on the storage means stored for each road, the vehicle position detection means for detecting the current vehicle position, the estimated road curvature and the cross slope correlation speed at the detected current vehicle position, A cross slope estimation means for estimating and a control amount calculation means for calculating a steering control amount in consideration of the estimated cross slope are provided.

請求項1記載の発明では、道路曲率と横断勾配相関速度とに基づいて走行道路の横断勾配が推定される。一般に、道路たとえば高速道路では、カーブを曲がり易くするために道路の設計速度と道路曲率とに応じた横断勾配が設定されている。つまり、道路の設計速度は道路の横断勾配と相関を有しており、この様な横断勾配相関速度(設計速度)と道路曲率とに応じて道路の横断勾配が設定されている。本発明は、この点に着目して、走行道路の横断勾配を横断勾配相関速度と道路曲率とに基づいて推定するようにしている。そのため、本発明では、横断勾配相関速度のデータを記憶した記憶手段が用いられる。特許文献1の発明では道路各所(極めて短い道路区間)における横断勾配を表す多量のデータが必要になるが、本発明で用いる横断勾配相関速度(例えば道路の設計速度)のデータは道路毎(長い道路区間毎)のものでよく、特許文献1で用いる横断勾配データに比べてデータ量が極めて少量であり、データ入力に手間がかからず、必要記憶容量を低減することができる。また、道路の横断勾配の推定に横加速度センサ及びヨーレイトセンサを用いる場合には周囲温度変化に伴うセンサ出力のドリフトの影響を受けるが、本発明による横断勾配の推定にはその様なセンサが不要であり、ドリフトの影響を受けることがない。   According to the first aspect of the present invention, the crossing gradient of the traveling road is estimated based on the road curvature and the crossing gradient correlation speed. In general, on a road, for example, an expressway, a crossing gradient is set according to the road design speed and the road curvature in order to make the curve easier to turn. In other words, the road design speed has a correlation with the road crossing gradient, and the road crossing gradient is set according to the crossing slope correlation speed (design speed) and the road curvature. The present invention pays attention to this point and estimates the crossing gradient of the traveling road based on the crossing gradient correlation speed and the road curvature. Therefore, in the present invention, a storage unit that stores data on the cross-gradient correlation speed is used. The invention of Patent Document 1 requires a large amount of data representing the cross slope at various places (very short road sections) of the road, but the cross slope correlation speed (for example, road design speed) data used in the present invention is data for each road (long). The data amount is extremely small compared to the cross slope data used in Patent Document 1, and it takes less time to input data, and the required storage capacity can be reduced. In addition, when a lateral acceleration sensor and yaw rate sensor are used to estimate the crossing slope of a road, it is affected by the drift of the sensor output accompanying changes in ambient temperature, but such a sensor is not necessary for estimating the crossing slope according to the present invention. And is not affected by drift.

請求項2記載の発明に係る車両走行制御装置は、走行車線の道路曲率を推定する道路曲率推定手段と、道路の横断勾配のデータを道路曲率毎に記憶した記憶手段と、前記推定された道路曲率に対応する道路の横断勾配を、走行道路の横断勾配として推定する横断勾配推定手段と、前記推定された横断勾配を考慮して操舵制御量を演算する制御量演算手段とを備えることを特徴とする。   According to a second aspect of the present invention, there is provided a vehicle travel control apparatus comprising: a road curvature estimation unit that estimates a road curvature of a traveling lane; a storage unit that stores road crossing gradient data for each road curvature; and the estimated road A cross-gradient estimating unit that estimates a cross-gradient of a road corresponding to a curvature as a cross-gradient of a traveling road, and a control amount calculating unit that calculates a steering control amount in consideration of the estimated cross gradient. And

請求項2記載の発明によれば、道路曲率に基づいて走行道路の横断勾配が推定される。既述のように、道路の横断勾配は、一般に道路の設計速度と道路曲率とに応じて設定されている。例えば高速道路の設計速度は80km/hと100km/hの2種類に大別され、設計速度80km/hの道路では道路曲率が約0.002(曲率半径が約500R)以上の範囲で最大横断勾配になる一方、設計速度100km/hの道路では道路曲率が約0.001(曲率半径が約1000R)以上の範囲で最大横断勾配になるように道路の横断勾配が設定され、いずれの設計速度についても道路の横断勾配は道路曲率が増大するにつれて増大するようになっている。本発明は、道路曲率のみに基づいて道路の横断勾配を推定するようにしても、推定した横断勾配がいずれの設計速度の道路に対しても相当程度適合することに着目したものである。走行道路の横断勾配を道路曲率に基づいて推定するため、本発明では、道路の横断勾配のデータを道路曲率毎に記憶した記憶手段を用いるが、道路曲率毎の横断勾配データはデータ量が極めて小さいので、データ入力が簡単であり必要記憶容量を小さくすることができる。また、横断勾配の推定にあたり横加速度センサ及びヨーレイトセンサが不要であるので、周囲温度変化に伴うセンサ出力のドリフトの影響を受けることがない。   According to the invention described in claim 2, the crossing gradient of the traveling road is estimated based on the road curvature. As described above, the road crossing gradient is generally set according to the road design speed and road curvature. For example, the design speed of expressways is roughly divided into two types, 80 km / h and 100 km / h. The road with a design speed of 80 km / h has the maximum crossing in the range where the road curvature is about 0.002 (curvature radius is about 500R) or more. On the other hand, on roads with a design speed of 100 km / h, the road crossing gradient is set so that the maximum crossing slope is set in the range where the road curvature is about 0.001 (curvature radius is about 1000R) or higher. Also, the road crossing gradient increases as the road curvature increases. The present invention pays attention to the fact that the estimated cross slope is considerably adapted to the road of any design speed even if the cross slope of the road is estimated based only on the road curvature. In order to estimate the crossing gradient of the traveling road based on the road curvature, the present invention uses storage means for storing the road crossing gradient data for each road curvature, but the crossing gradient data for each road curvature has a very large amount of data. Since it is small, data input is easy and the required storage capacity can be reduced. Further, since the lateral acceleration sensor and the yaw rate sensor are not necessary for estimating the crossing gradient, the sensor output is not affected by the drift of the sensor output due to the ambient temperature change.

請求項1記載の発明は、道路曲率推定手段により推定した走行車線の道路曲率と記憶手段に道路毎に記憶した横断勾配相関速度のデータとに基づいて走行道路の横断勾配を推定するので、記憶手段に記憶すべきデータを極めて少量にすることができる。
請求項2記載の発明は、道路曲率推定手段により推定した走行車線の道路曲率と記憶手段に道路曲率毎に記憶した横断勾配のデータとに基づいて走行道路の横断勾配を推定するので、記憶手段に記憶すべきデータを極めて少量にすることができる。
According to the first aspect of the present invention, the crossing gradient of the traveling road is estimated based on the road curvature of the traveling lane estimated by the road curvature estimating means and the data of the crossing gradient correlation speed stored for each road in the storage means. The data to be stored in the means can be very small.
Since the invention according to claim 2 estimates the crossing gradient of the traveling road based on the road curvature of the traveling lane estimated by the road curvature estimating means and the data of the crossing gradient stored for each road curvature in the storage means, the storage means The amount of data to be stored in the memory can be extremely small.

請求項1及び2記載の発明は、記憶手段に記憶すべきデータ量が極めて少ないので、データ入力(データベース変更)の手間や必要記憶容量を低減することができ、また、周囲温度変化に伴うセンサ出力のドリフトの影響を受けることなしに横断勾配を正確に推定することができる。そして、推定した横断勾配を考慮して操舵制御量を演算するので、推定した横断勾配を考慮して正確な操舵制御を行うことができる。   According to the first and second aspects of the present invention, since the amount of data to be stored in the storage means is extremely small, it is possible to reduce the labor and required storage capacity for data input (database change), and a sensor accompanying changes in ambient temperature The cross slope can be accurately estimated without being affected by the output drift. Since the steering control amount is calculated in consideration of the estimated crossing gradient, accurate steering control can be performed in consideration of the estimated crossing gradient.

以下、図1を参照して、本発明の一実施形態に係る車両走行制御装置を説明する。
車両走行制御装置が装備される車両(符号1を付したブロックで示す)は、ハンドル(ステアリングホイール)に連結されたステアリングシャフトに対して操舵トルクを加える操舵アクチュエータ2と、ステアリングシャフトに加えられた操舵トルクに応じて操舵力をアシストするパワーステアリング機構3とを有している。操舵アクチュエータ2は、例えば直流電動モータによってステアリングシャフトに操舵トルクを加え、ドライバがハンドルに操舵力を加えなくとも操舵輪を転舵できるようになっている。パワーステアリング機構3は、例えば、制御バルブを電子制御して操舵をアシストする油圧の大きさを制御する電子制御式油圧パワーステアリング機構として構成されている。ステアリングシャフトと操舵アクチュエータ2との間には電磁クラッチ(図示略)が設けられ、ステアリングシャフトと操舵アクチュエータ2とを接離可能になっている。
Hereinafter, with reference to FIG. 1, the vehicle travel control apparatus which concerns on one Embodiment of this invention is demonstrated.
A vehicle equipped with a vehicle travel control device (indicated by a block denoted by reference numeral 1) is applied to a steering shaft 2 for applying a steering torque to a steering shaft connected to a steering wheel (steering wheel) and a steering shaft. And a power steering mechanism 3 that assists the steering force in accordance with the steering torque. The steering actuator 2 applies a steering torque to the steering shaft by a DC electric motor, for example, and can steer the steered wheels without applying a steering force to the steering wheel by the driver. The power steering mechanism 3 is configured, for example, as an electronically controlled hydraulic power steering mechanism that controls the magnitude of hydraulic pressure that assists steering by electronically controlling a control valve. An electromagnetic clutch (not shown) is provided between the steering shaft and the steering actuator 2 so that the steering shaft and the steering actuator 2 can be connected to and separated from each other.

車両走行制御装置は電子制御ユニット10を主要構成要素として含み、電子制御ユニット10には、ナビゲーション装置20、カメラ31、ハンドル角センサ32、ヨーレイトセンサ33及び車速センサ34が接続されている。また、ナビゲーション装置20には車速センサ34及び地磁気センサ35が接続されている。ここで、カメラ31は例えばCCDカメラなどのビデオカメラであって、車両前部に設けられて車両前方の道路を撮影するものになっている。   The vehicle travel control device includes an electronic control unit 10 as a main component, and a navigation device 20, a camera 31, a handle angle sensor 32, a yaw rate sensor 33, and a vehicle speed sensor 34 are connected to the electronic control unit 10. In addition, a vehicle speed sensor 34 and a geomagnetic sensor 35 are connected to the navigation device 20. Here, the camera 31 is a video camera such as a CCD camera, for example, and is provided in the front part of the vehicle to photograph a road ahead of the vehicle.

電子制御ユニット10は、カメラ31からの画像情報を処理して道路の白線を認識する白線認識手段11、自車両の前方における自車両の走行車線内での横ずれ量yf(図2を参照)を推定する横ずれ量推定手段12、自車両の前方における自車両の走行車線方向に対するヨー角ずれθfを推定するヨー角ずれ推定手段13、自車両の前方における走行車線の道路曲率ρfを推定する道路曲率推定手段14、ナビゲーション装置20からの横断勾配相関速度(本実施形態では道路の設計速度Vd)と道路曲率推定手段14からの道路曲率ρfとに基づいて或いは道路曲率ρfに基づいて道路の横断勾配Rgを推定する横断勾配推定手段15、および、操舵アクチュエータ2を制御する操舵制御手段16のそれぞれの機能を奏するように構成されている。   The electronic control unit 10 processes the image information from the camera 31 and recognizes the white line recognition means 11 for recognizing the white line of the road, and the lateral deviation amount yf in the traveling lane of the own vehicle in front of the own vehicle (see FIG. 2). The lateral deviation amount estimating means 12 for estimating, the yaw angle deviation estimating means 13 for estimating the yaw angle deviation θf with respect to the traveling lane direction of the own vehicle in front of the own vehicle, and the road curvature for estimating the road curvature ρf of the traveling lane in front of the own vehicle. The crossing gradient of the road based on the crossing gradient correlation speed (in this embodiment, the road design speed Vd) from the estimating means 14 and the navigation device 20 and the road curvature ρf from the road curvature estimating means 14 or based on the road curvature ρf. It is configured to exhibit the respective functions of the cross gradient estimating means 15 for estimating Rg and the steering control means 16 for controlling the steering actuator 2. There.

白線認識手段11は、例えば、カメラ画像を幾何学的変換して得た平面視の画像を横方向にスキャンし、白線の幅に相当する間隔をおいて大きい輝度変化が2回現れた部位を白線として認識し、これにより自車両前方の走行レーンを規定する左右の白線を認識する。そして、この様な白線認識を自車両前方の遠方まで行い、多数組の左右白線の中点を結ぶ直線または曲線を走行レーンの中心線として求める。   For example, the white line recognition unit 11 scans a planar image obtained by geometrically transforming a camera image in a horizontal direction, and detects a portion where a large luminance change appears twice at an interval corresponding to the width of the white line. This is recognized as a white line, thereby recognizing the left and right white lines that define the traveling lane ahead of the host vehicle. Then, such white line recognition is performed farther in front of the host vehicle, and a straight line or a curve connecting the midpoints of many sets of left and right white lines is obtained as the center line of the driving lane.

横ずれ量推定手段12は、自車両が現在の向きのまま所定距離直進した場合における走行レーン中心線からの自車両中心の左右方向への横ずれ量yfを走行レーンと自車両との関係から推定する。ヨー角ずれ推定手段13は、自車両が現在の向きのまま所定距離前進した場合における走行レーンの方向と自車両の方向とがなす角度(ヨー角ずれ)θfを走行レーンと自車両との関係から推定する。また、道路曲率推定手段14は、所定距離前方の走行レーンの道路曲率ρfを走行レーンの形状から推定する。   The lateral deviation amount estimation means 12 estimates the lateral deviation amount yf in the lateral direction of the center of the host vehicle from the center line of the host vehicle when the host vehicle goes straight a predetermined distance with the current direction from the relationship between the driving lane and the host vehicle. . The yaw angle deviation estimation means 13 determines the angle (yaw angle deviation) θf formed between the direction of the traveling lane and the direction of the own vehicle when the own vehicle has advanced a predetermined distance with the current direction being the relationship between the traveling lane and the own vehicle. Estimated from Further, the road curvature estimation means 14 estimates the road curvature ρf of the traveling lane ahead of the predetermined distance from the shape of the traveling lane.

横断勾配推定手段15にはナビゲーション装置20が接続されている。このナビゲーション装置20は、図3に示すように、地図データベースを格納した地図データベース格納部たとえばCD−ROM21と、車両現在位置を検出する車両位置検出部22と、推奨経路を表す経路誘導データを出力する表示制御・経路誘導部23とを有している。CD−ROM21に格納された地図データベースは、例えば全国地図を全体として構成する非常に多数のメッシュ区画のそれぞれについての道路データを含み、また、道路毎(必要ならば道路区間毎)の道路の設計速度Vdのデータを含む。すなわち、CD−ROM21は、横断勾配相関速度(設計速度Vd)のデータを道路毎に記憶した記憶手段を構成している。車両位置検出部22は、衛星航法システム(GPS)からの信号を入力して車両の絶対位置を表すデータを出力するGPS用コントローラ22aと、地磁気センサ35により検出された方位と車速センサ34により検出された相対位置に基づいて車両の相対位置や車両走行軌跡を表すデータを出力する推測航法部22bとを含む。マップマッチング部22cでは、CD−ROMコントローラ24を介してCD−ROM21から入力した地図データ上の道路形状と推測航法部22bからの走行軌跡とに基づいて、現在走行中の道路が特定される。そして、ナビゲーション部22dでは、コントローラ24からの絶対位置データとマップマッチング部22cからの出力データとに基づいて現在車両位置データが正確に求められる。表示制御・経路誘導部23は、ドライバにより設定される目的地データ、CD−ROM21からの道路データなどを利用して、走行道路まわりの道路地図と現在車両位置から目的地に至る推奨経路とを表示装置25に表示させる。   A navigation device 20 is connected to the cross slope estimation means 15. As shown in FIG. 3, the navigation device 20 outputs a map database storage unit that stores a map database, such as a CD-ROM 21, a vehicle position detection unit 22 that detects the current vehicle position, and route guidance data that represents a recommended route. And a display control / route guidance unit 23. The map database stored in the CD-ROM 21 includes road data for each of a very large number of mesh sections constituting, for example, a nationwide map as a whole, and road design for each road (for each road section if necessary). Includes data for velocity Vd. That is, the CD-ROM 21 constitutes storage means for storing the data of the cross gradient correlation speed (design speed Vd) for each road. The vehicle position detection unit 22 receives a signal from a satellite navigation system (GPS) and outputs data representing the absolute position of the vehicle, and a direction detected by the geomagnetic sensor 35 and a vehicle speed sensor 34. The dead reckoning navigation part 22b which outputs the data showing the relative position of a vehicle and a vehicle traveling locus based on the relative position. In the map matching unit 22c, the currently traveling road is specified based on the road shape on the map data input from the CD-ROM 21 via the CD-ROM controller 24 and the traveling locus from the dead reckoning navigation unit 22b. Then, the navigation unit 22d accurately obtains the current vehicle position data based on the absolute position data from the controller 24 and the output data from the map matching unit 22c. The display control / route guidance unit 23 uses the destination data set by the driver, the road data from the CD-ROM 21, and the like to obtain a road map around the traveling road and a recommended route from the current vehicle position to the destination. It is displayed on the display device 25.

横断勾配推定手段15は、道路の設計速度Vd毎の複数の個別マップと複数の設計速度Vdに共通のマップとを有しており、ナビゲーション装置20の稼働時(GPS信号受信時)には、ナビゲーション装置20から入力した現在走行中の道路の設計速度Vdに応じて選択した個別マップを用いて道路曲率推定手段14から入力した道路曲率ρfに対応する横断勾配Rgを求める一方、GPS信号非受信時には共通マップを用いて道路曲率ρfに対応する横断勾配Rgを求めるものになっている。   The cross slope estimation means 15 has a plurality of individual maps for each road design speed Vd and a map common to the plurality of design speeds Vd, and when the navigation device 20 is in operation (when a GPS signal is received), While obtaining the crossing gradient Rg corresponding to the road curvature ρf input from the road curvature estimation means 14 using the individual map selected according to the design speed Vd of the currently traveling road input from the navigation device 20, the GPS signal is not received. Sometimes, a common map is used to obtain the crossing gradient Rg corresponding to the road curvature ρf.

本実施形態では、横断勾配推定手段15は、2つの個別マップすなわち100km/hの設計速度Vdに対応する図4Aに示す第1マップと、80km/hの設計速度Vdに対応する図4Bに示す第2マップとを備えている。第1マップにおいて、横断勾配Rgは、図4Aに2点鎖線で示すように、道路曲率ρfが約0.002(道路のカーブ半径が約500R)までの範囲では道路曲率ρfの増大につれて増大し、道路曲率ρfが約0.002以上の範囲では例えば10%の最大値をとるように設定されている。一方、第2マップの横断勾配Rgは、図4Bに1点鎖線で示すように、道路曲率ρfが約0.001(道路のカーブ半径が約1000R)までの範囲では道路曲率ρfの増大につれて増大し、道路曲率ρfが約0.001以上の範囲では例えば10%の最大値をとるように設定されている。   In the present embodiment, the cross slope estimation means 15 is shown in FIG. 4B corresponding to two separate maps, namely, a first map shown in FIG. 4A corresponding to a design speed Vd of 100 km / h, and FIG. 4B corresponding to a design speed Vd of 80 km / h. And a second map. In the first map, as shown by a two-dot chain line in FIG. 4A, the crossing gradient Rg increases as the road curvature ρf increases in the range where the road curvature ρf is about 0.002 (the road curve radius is about 500 R). In the range where the road curvature ρf is about 0.002 or more, for example, the maximum value is set to 10%. On the other hand, the crossing gradient Rg of the second map increases as the road curvature ρf increases as the road curvature ρf reaches about 0.001 (the road curve radius is about 1000 R), as shown by a one-dot chain line in FIG. 4B. In the range where the road curvature ρf is about 0.001 or more, the maximum value is set to 10%, for example.

この様に、道路の設計速度Vdに応じて2つのマップを設けた理由は、一般に、道路たとえば高速道路では、カーブを曲がり易くするために道路の設計速度Vdと道路曲率ρfとに応じた横断勾配Rgが設定され、また、この様に横断勾配Rgと相関を有する高速道路の設計速度Vdが100km/hと80km/hの2つに大別されるからである。そして、横断勾配Rgの推定に用いられる設計速度データを記憶する記憶手段としてのCD−ROM21の記憶領域には道路毎の設計速度Vdのデータを格納すれば良いので、当該記憶領域として割り当てるべき必要記憶領域は小容量で済み、データ入力(データベース変更)に手間がかからず、必要記憶容量を低減することができる。   As described above, the reason why the two maps are provided according to the road design speed Vd is that, generally, on a road, for example, an expressway, in order to make the curve easy to bend, the crossing according to the road design speed Vd and the road curvature ρf This is because the gradient Rg is set and the design speed Vd of the highway having a correlation with the cross gradient Rg is roughly divided into two types, 100 km / h and 80 km / h. And since the data of design speed Vd for every road should just be stored in the storage area of CD-ROM21 as a memory | storage means which memorize | stores the design speed data used for estimation of crossing gradient Rg, it should be allocated as the said storage area The storage area requires only a small capacity, and data input (database change) does not take time and the required storage capacity can be reduced.

また、横断勾配推定手段15は、図5に示す第3マップを共通マップとして備え、第3マップにおいて、横断勾配Rgは、図5に実線で示すように、道路曲率ρfが例えば約0.0005以下の第1範囲では道路曲率ρfの増大につれて図4Aの第1マップの場合と同様に設計速度100km/hラインに沿って値0から約5%まで増大し、道路曲率ρfが例えば約0.0005ないし約0.005の第2範囲では道路曲率ρfの増大につれて設計速度80km/hラインに近づくように約5%から約10%の最大値まで増大し、また、道路曲率が約0.005以上の第3範囲では約10%の最大値をとるように設定されている。すなわち、横断勾配推定手段15は、道路の横断勾配Rgのデータを道路曲率毎に記憶した記憶手段を構成している。   The cross slope estimation means 15 includes the third map shown in FIG. 5 as a common map. In the third map, the cross slope Rg has a road curvature ρf of about 0.0005, for example, as shown by a solid line in FIG. In the following first range, as the road curvature ρf increases, the value increases from 0 to about 5% along the design speed 100 km / h line as in the case of the first map of FIG. 4A. In the second range of 0005 to about 0.005, the road curvature increases from about 5% to a maximum value of about 10% so that the design speed approaches 80 km / h line as the road curvature ρf increases, and the road curvature is about 0.005. In the third range described above, the maximum value is set to about 10%. That is, the cross slope estimation means 15 constitutes a storage means for storing road cross slope Rg data for each road curvature.

上述のように設定された第3マップを用いて道路曲率ρfのみに基づいて道路の横断勾配Rgを推定すると、どの道路に対しても、推定された横断勾配が相当程度適合する。すなわち、日本国内の高速道路の設計速度Vdは80km/hと100km/hとの2つに大別され、カーブ半径1000R程度のカーブが続く高速道路では設計速度Vdが100km/hになっている場合が多い一方、カーブ半径500R程度のカーブが続く高速道路では設計速度Vdが80km/hとなっている場合が多いので、カーブ半径が1000R付近までの範囲では設計速度100km/hラインに近づける一方、それ以下のカーブ半径の範囲では設計速度80km/hラインに近づけた第3マップを用いて横断勾配Rgを推定して操舵制御を行うと、自車両が走行レーン中央から大きく外れることがない。また、道路曲率毎の横断勾配データ(第3マップ)はデータ量が極めて小さいので、データ入力が簡単であり必要記憶容量を小さくすることができる。   If the crossing slope Rg of the road is estimated based only on the road curvature ρf using the third map set as described above, the estimated crossing slope fits to a considerable extent on any road. In other words, the design speed Vd of highways in Japan is roughly divided into two, 80 km / h and 100 km / h, and the design speed Vd is 100 km / h on a highway with a curve with a radius of about 1000R. On the other hand, in many cases, the design speed Vd is 80 km / h on a highway where a curve with a radius of about 500 R continues, so that the design speed approaches 100 km / h line when the curve radius is close to 1000 R. If the steering gradient is controlled by estimating the cross gradient Rg using the third map close to the design speed of 80 km / h line within the range of the curve radius below that, the host vehicle will not deviate greatly from the center of the travel lane. Moreover, since the amount of data of the cross slope data (third map) for each road curvature is extremely small, data input is easy and the required storage capacity can be reduced.

操舵制御手段16は、横ずれ量推定手段により推定された横ずれ量yfと、ヨー角ずれ推定手段13により推定されたヨー角ずれθfと、道路曲率推定手段14により推定された道路曲率ρfと、横断勾配推定手段15により推定された横断勾配Rgと、車速センサ34により検出された車速Vと、ハンドル角センサ32により検出された自車両のハンドル角αと、ヨーレイトセンサ33により検出された自車両のヨーレイトγとから例えば次式に従って目標操舵トルクTを算出する。すなわち、操舵制御手段16は、横断勾配Rgを考慮して操舵制御量(目標操舵トルクT)を演算する制御量演算手段を構成している。   The steering control means 16 includes a lateral deviation amount yf estimated by the lateral deviation amount estimation means, a yaw angle deviation θf estimated by the yaw angle deviation estimation means 13, a road curvature ρf estimated by the road curvature estimation means 14, and a crossing The transverse gradient Rg estimated by the gradient estimating means 15, the vehicle speed V detected by the vehicle speed sensor 34, the handle angle α of the host vehicle detected by the handle angle sensor 32, and the own vehicle detected by the yaw rate sensor 33. The target steering torque T is calculated from the yaw rate γ according to the following equation, for example. That is, the steering control means 16 constitutes a control amount calculation means for calculating a steering control amount (target steering torque T) in consideration of the cross gradient Rg.

T=k1・α+k2・γ+k3・yf+k4・θf+k5・V・ρf+k6・Rg
上記の目標トルク算出式において、記号k1ないしk6は制御ゲインを表す。
そして、操舵制御手段16は、目標操舵トルクTを発生するように操舵アクチュエータ3の電動モータを制御するようになっている。
以下、上記構成の車両走行制御装置による操舵制御について説明する。
T = k1, α + k2, γ + k3, yf + k4, θf + k5, V, ρf + k6, Rg
In the above target torque calculation formula, symbols k1 to k6 represent control gains.
The steering control means 16 controls the electric motor of the steering actuator 3 so as to generate the target steering torque T.
Hereinafter, steering control by the vehicle travel control device having the above-described configuration will be described.

電子制御ユニット10は作動電源が投入されると、図6に示す操舵制御ルーチンの実行を開始する。先ず、所定のサンプル周期が経過したか否かを判別し(ステップS1)、判別結果が否定(No)であればサンプル周期の経過を待つ。そして、サンプル周期が経過すると、電子制御ユニット10はカメラ31から画像を入力し(ステップS2)、白線認識手段11により既述のレーン認識処理を行う(ステップS3)。このレーン認識処理では、カメラ画像が平面視の画像に幾何学的に変換され、画像を横方向にスキャンすることにより走行レーンを規定する左右の白線が認識され、更に、走行レーン中心線が求められる。   When the operation power is turned on, the electronic control unit 10 starts executing the steering control routine shown in FIG. First, it is determined whether or not a predetermined sample period has elapsed (step S1). If the determination result is negative (No), the sample period is awaited. When the sample period elapses, the electronic control unit 10 inputs an image from the camera 31 (step S2), and performs the above-described lane recognition process by the white line recognition means 11 (step S3). In this lane recognition process, the camera image is geometrically converted to a planar view image, the left and right white lines defining the driving lane are recognized by scanning the image in the horizontal direction, and the driving lane center line is obtained. It is done.

次に、電子制御ユニット10において、横ずれ量推定手段12により自車両前方における走行レーン中心線に対する自車両中心の横ずれ量yfが推定され、ヨー角ずれ推定手段13により自車両前方における走行レーンの方向と自車両の方向とがなす角度であるヨー角ずれθfが推定され、また、道路曲率推定手段により自車両前方の走行レーンの道路曲率ρfが推定される(ステップS4)。   Next, in the electronic control unit 10, the lateral deviation amount estimating means 12 estimates the lateral deviation amount yf at the center of the own vehicle relative to the traveling lane center line in front of the own vehicle, and the yaw angle deviation estimating means 13 estimates the direction of the traveling lane in front of the own vehicle. And the yaw angle deviation θf, which is an angle formed by the direction of the host vehicle, and the road curvature ρf of the traveling lane ahead of the host vehicle is estimated by the road curvature estimation unit (step S4).

次いで、電子制御ユニット10の横断勾配推定手段15によりナビゲーション装置20がGPS信号を受信しているか否かが判別される(ステップS5)。GPS信号受信時であれば、ナビゲーション装置20は、車両現在位置を検出して従来公知の経路誘導を行うと共に現在走行中の道路の設計速度Vdを表すデータを出力している。そこで、GPS信号受信時において、横断勾配推定手段15は、ナビゲーション装置20から設計速度Vdを入力し(ステップS6)、この設計速度Vdに応じて横断勾配Rgの推定を行う(ステップS7)。すなわち、横断勾配推定手段15では、ナビゲーション装置20から入力した設計速度Vdが100km/hまたは80km/hのどちらに近いかが判別され、設計速度Vdが100km/hに近ければ、図4Aに示す第1マップを参照して、道路曲率推定手段14から入力した道路曲率ρfに対応する横断勾配Rgが求められる。また、ナビゲーション装置20から入力した設計速度Vdが80km/hに近ければ図4Bの第2マップを参照して道路曲率ρfに対応する横断勾配Rgが求められる。   Next, it is determined whether or not the navigation device 20 has received a GPS signal by the cross gradient estimation means 15 of the electronic control unit 10 (step S5). If a GPS signal is being received, the navigation device 20 detects the current vehicle position, performs conventionally known route guidance, and outputs data representing the design speed Vd of the currently traveling road. Therefore, when receiving the GPS signal, the cross slope estimation means 15 receives the design speed Vd from the navigation device 20 (step S6), and estimates the cross slope Rg according to the design speed Vd (step S7). That is, the cross slope estimation means 15 determines whether the design speed Vd input from the navigation device 20 is close to 100 km / h or 80 km / h. If the design speed Vd is close to 100 km / h, the crossing slope estimation means 15 performs the first operation shown in FIG. With reference to one map, the crossing gradient Rg corresponding to the road curvature ρf input from the road curvature estimation means 14 is obtained. If the design speed Vd input from the navigation device 20 is close to 80 km / h, the crossing gradient Rg corresponding to the road curvature ρf is obtained with reference to the second map of FIG. 4B.

一方、ステップS5においてGPS信号受信時でないと判別されると、横断勾配推定手段15では、図5に示す第3マップを参照して、道路曲率推定手段14から入力した道路曲率ρfに対応する横断勾配Rgが求められる(ステップS9)。
以上のようにして、ステップS7またはS9での横断勾配の推定が終了すると、ステップS8に移行して、操舵制御手段16により操舵制御量が演算される。この操舵制御量の演算では、ずれ量推定手段により推定された横ずれ量yfと、ヨー角ずれ推定手段13により推定されたヨー角ずれθfと、道路曲率推定手段14により推定された道路曲率ρfと、横断勾配推定手段15により推定された横断勾配Rgと、車速センサ34により検出された車速Vと、ハンドル角センサ32により検出された自車両のハンドル角αと、ヨーレイトセンサ33により検出された自車両のヨーレイトγとに基づいて、操舵制御量(目標操舵トルクT)が、既述の算出式T=k1・α+k2・γ+k3・yf+k4・θf+k5・V・ρf+k6・Rgに従って算出される。そして、操舵制御量の演算が終了するとステップS1へ移行する。
On the other hand, if it is determined in step S5 that the GPS signal is not received, the crossing slope estimating means 15 refers to the third map shown in FIG. 5 and crosses the road curvature ρf input from the road curvature estimating means 14. A gradient Rg is obtained (step S9).
As described above, when the estimation of the cross gradient in step S7 or S9 is completed, the process proceeds to step S8, and the steering control unit 16 calculates the steering control amount. In the calculation of the steering control amount, the lateral deviation amount yf estimated by the deviation amount estimation means, the yaw angle deviation θf estimated by the yaw angle deviation estimation means 13, the road curvature ρf estimated by the road curvature estimation means 14, and The cross slope Rg estimated by the cross slope estimating means 15, the vehicle speed V detected by the vehicle speed sensor 34, the steering angle α of the host vehicle detected by the steering angle sensor 32, and the own speed detected by the yaw rate sensor 33. Based on the yaw rate γ of the vehicle, the steering control amount (target steering torque T) is calculated according to the above-described calculation formula T = k1 · α + k2 · γ + k3 · yf + k4 · θf + k5 · V · ρf + k6 · Rg. Then, when the calculation of the steering control amount ends, the process proceeds to step S1.

以上のようにして、サンプル周期毎に操舵制御量(目標操舵トルクT)が算出され、操舵制御手段16により操舵アクチュエータ3の電動モータが目標操舵トルクTを発生するように制御される。これにより、道路の横断勾配Rgを考慮した操舵制御が正確に行われ、曲線道路においても走行レーンの中央付近を走行可能になる。すなわち、GPS信号受信時には、地図データベースから読み込んだ道路の設計速度Vdに近い設計速度に適合する第1または第2マップに基づき道路曲率ρfに応じた横断勾配Rgが推定されるので、推定精度が良く、正確な操舵制御が行われる。また、GPS信号非受信時には、2種類の設計速度の道路のいずれにも適合する第3マップに基づき道路曲率ρfに応じた横断勾配Rgが推定されるので、推定精度が良好に維持されて適正な操舵制御が行われる。   As described above, the steering control amount (target steering torque T) is calculated for each sample period, and the steering control means 16 controls the electric motor of the steering actuator 3 to generate the target steering torque T. As a result, steering control in consideration of the crossing gradient Rg of the road is accurately performed, and it is possible to travel near the center of the travel lane even on a curved road. That is, when the GPS signal is received, the crossing gradient Rg corresponding to the road curvature ρf is estimated based on the first or second map that matches the design speed close to the road design speed Vd read from the map database. Good and accurate steering control is performed. In addition, when the GPS signal is not received, the crossing gradient Rg corresponding to the road curvature ρf is estimated based on the third map adapted to any of the roads of two types of design speeds. Steering control is performed.

以上で本発明の好適実施形態による車両走行制御装置についての説明を終えるが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々に変形可能である。
例えば、上記の実施形態では、GPS信号受信時に地図データベースから読み込んだ道路の設計速度(横断勾配相関速度)に応じて選択した第1または第2マップを参照し且つ推定された道路曲率に基づいて道路の横断勾配を推定する一方、GPS信号非受信時には第3マップを参照し且つ推定された道路曲率に基づいて道路の横断勾配を推定するようにしたが、GPS信号の受信の有無にかかわらず、第3マップを参照し且つ推定された道路曲率に基づいて道路の横断勾配を推定するようにしても良い。この場合、車両走行制御装置にナビゲーション装置を付設することは不要であり、また、図6の操舵制御ルーチンにおいてステップS5ないしS7の処理が不要になる。一方、GPS信号の常時受信を前提として、道路の設計速度に応じて選択した第1または第2マップを参照し且つ推定された道路曲率に基づいて道路の横断勾配を推定するようにしても良く、この場合、第3マップが不要であり、また、ステップS5及びS9の処理が不要になる。
Although the description of the vehicle travel control device according to the preferred embodiment of the present invention is finished as above, the present invention is not limited to the above embodiment and can be variously modified.
For example, in the above embodiment, the first or second map selected according to the road design speed (crossing gradient correlation speed) read from the map database when the GPS signal is received is referred to and based on the estimated road curvature. While the cross slope of the road is estimated, when the GPS signal is not received, the third map is referred to and the cross slope of the road is estimated based on the estimated road curvature. Regardless of whether the GPS signal is received or not The road crossing gradient may be estimated on the basis of the estimated road curvature with reference to the third map. In this case, it is not necessary to add a navigation device to the vehicle travel control device, and the processing of steps S5 to S7 is not required in the steering control routine of FIG. On the other hand, on the assumption that GPS signals are constantly received, the road crossing gradient may be estimated based on the estimated road curvature with reference to the first or second map selected according to the road design speed. In this case, the third map is not necessary, and the processes in steps S5 and S9 are not necessary.

上記実施形態では高速道路の設計速度が一般に80km/hと100km/hとの2つに大別されることに照らして道路の設計速度に応じて選択されるマップの数を2つにしたが、3つ以上のマップを用いるようにしても良い。また、実施形態では、共通マップ(第3マップ)を2種類の設計速度に適合するように設定したが、3種類以上の設計速度にできる限り適合するように設定するようにしても良い。   In the above embodiment, the number of maps selected according to the road design speed is two in view of the fact that the design speed of the highway is generally roughly divided into 80 km / h and 100 km / h. Three or more maps may be used. In the embodiment, the common map (third map) is set so as to be adapted to two types of design speeds, but may be set so as to be adapted to three or more types of design speeds as much as possible.

また、上記実施形態および上記変形例では、道路の設計速度のデータを道路毎に記憶した記憶手段および現在車両位置を検出する車両位置検出手段を経路誘導機能を有するナビゲーション装置により構成したが、記憶手段および車両位置検出手段をナビゲーション装置で構成することは必須ではない。   In the above embodiment and the above modification, the storage means for storing road design speed data for each road and the vehicle position detection means for detecting the current vehicle position are configured by a navigation device having a route guidance function. It is not essential to configure the means and the vehicle position detecting means with a navigation device.

本発明の一実施形態による車両走行制御装置を示す概略ブロック図である。It is a schematic block diagram which shows the vehicle travel control apparatus by one Embodiment of this invention. 図1の車両走行制御装置により実施される操舵制御に用いられる横ずれ量yf、ヨー角ずれθf、道路曲率ρf、車速V、ヨーレイトγを、走行レーンを規定する左右の白線と共に示す図である。It is a figure which shows lateral deviation | shift amount yf used for steering control implemented by the vehicle travel control apparatus of FIG. 1, yaw angle deviation | theta θf, road curvature (rho) f, vehicle speed V, and yaw rate (gamma) with the white line on either side which prescribes | regulates a driving lane. 図1に示したナビゲーション装置の構成を例示するブロック図である。It is a block diagram which illustrates the composition of the navigation device shown in FIG. GPS信号受信時の操舵制御において設計速度Vdが100km/hの場合に用いられる第1マップを示す。The 1st map used when the design speed Vd is 100 km / h in the steering control at the time of GPS signal reception is shown. GPS信号受信時の操舵制御において設計速度Vdが80km/hの場合に用いられる第2マップを示す。The 2nd map used when the design speed Vd is 80 km / h in the steering control at the time of GPS signal reception is shown. GPS信号非受信時の操舵制御に用いられる第3マップを示す図である。It is a figure which shows the 3rd map used for steering control at the time of GPS signal non-reception. 図1に示した電子制御ユニットにより実施される操舵制御ルーチンのフローチャートである。It is a flowchart of the steering control routine implemented by the electronic control unit shown in FIG.

符号の説明Explanation of symbols

2 操舵アクチュエータ
10 電子制御ユニット
12 横ずれ量推定手段
13 ヨー角ずれ推定手段
14 道路曲率推定手段
15 横断勾配推定手段(記憶手段)
16 操舵制御手段(制御量演算手段)
20 ナビゲーション装置
21 CD−ROM(記憶手段)
31 カメラ
32 ハンドル角センサ
33 ヨーレイトセンサ
34 車速センサ
2 Steering actuator 10 Electronic control unit 12 Lateral deviation amount estimation means 13 Yaw angle deviation estimation means 14 Road curvature estimation means 15 Cross gradient estimation means (storage means)
16 Steering control means (control amount calculation means)
20 navigation device 21 CD-ROM (storage means)
31 Camera 32 Handle angle sensor 33 Yaw rate sensor 34 Vehicle speed sensor

Claims (2)

走行車線の道路曲率を推定する道路曲率推定手段と、
道路の横断勾配と相関を有する横断勾配相関速度のデータを道路毎に記憶した記憶手段と、
現在車両位置を検出する車両位置検出手段と、
前記推定された道路曲率と前記検出された現在車両位置における横断勾配相関速度とに基づいて走行道路の横断勾配を推定する横断勾配推定手段と、
前記推定された横断勾配を考慮して操舵制御量を演算する制御量演算手段と
を備えることを特徴とする車両走行制御装置。
Road curvature estimation means for estimating the road curvature of the driving lane;
Storage means for storing cross slope gradient speed data correlated with the road cross slope for each road;
Vehicle position detecting means for detecting the current vehicle position;
Cross slope estimation means for estimating a cross slope of a traveling road based on the estimated road curvature and a cross slope correlation speed at the detected current vehicle position;
And a control amount calculating means for calculating a steering control amount in consideration of the estimated crossing gradient.
走行車線の道路曲率を推定する道路曲率推定手段と、
道路の横断勾配のデータを道路曲率毎に記憶した記憶手段と、
前記推定された道路曲率に対応する道路の横断勾配を、走行道路の横断勾配として推定する横断勾配推定手段と、
前記推定された横断勾配を考慮して操舵制御量を演算する制御量演算手段と
を備えることを特徴とする車両走行制御装置。
Road curvature estimation means for estimating the road curvature of the driving lane;
Storage means for storing road cross slope data for each road curvature;
Cross slope estimating means for estimating a cross slope of a road corresponding to the estimated road curvature as a cross slope of a traveling road;
And a control amount calculating means for calculating a steering control amount in consideration of the estimated crossing gradient.
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