JP2007099166A - 車両挙動制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両挙動制御と運転支援制御とを統合化して、これらの協調制御を効率良く安定して行う。
【解決手段】制御ユニット４０は、主に自車両１に対するドライバ操作から推定される目標挙動（目標前後力Ｆｘ、目標ヨーモーメントＭｚ）を演算し、予め設定したΔｔ秒後の自車両１の摩擦円利用率μｒ（Δｔ）と判定対象とする全立体物に対する接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）と目標挙動の修正量δＦｖとを含んで最小値を現出する目的関数Ｌを予め設定し、この目的関数Ｌを最小とする目標挙動修正量δＦｖを演算する。そして、目標挙動と目標挙動修正量δＦｖとを基に制御量を決定し、この制御量により、具体的な車両挙動制御のアクチュエータの一例としての自動ブレーキ制御を実行させる。
【選択図】図２

Description

本発明は、ステレオカメラ、単眼カメラ、ミリ波レーダ等で検出した自車両前方の立体物に対して接触の可能性を判定し、最も好ましい経路を走行させるべく適切なアクチュエータを作動させて車両挙動を制御する車両挙動制御装置に関する。

近年、車両においては、自動ブレーキ制御や、４輪駆動制御、その他複数の車両挙動制御装置が搭載されるようになっており、これら複数の車両挙動制御装置を統合する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

一方、最近では、車載したカメラ等により前方の走行環境を撮影し、前方立体物を認識して自車両との衝突の可能性を推定する様々な運転支援制御装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
特開２００３−１９１７７４号公報 特開２００４−３７２３９号公報

しかしながら、上述の特許文献１で開示される車両挙動制御装置においては、上述の特許文献２で開示されるような運転支援制御装置との統合までは考慮されておらず、上述の運転支援制御装置との協調制御が有効に行えないという問題がある。また、上述の特許文献１で開示される車両挙動制御装置と特許文献２で開示される運転支援装置との協調を考慮する場合、車両挙動制御装置による制御量と運転支援装置による制御量とをどのように有益に共有化すればよいのかという問題も解決しなければならない。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、車両挙動制御と運転支援制御とを統合化して、これらの協調制御を効率良く安定して行うことが可能な車両挙動制御装置を提供することを目的としている。

本発明は、自車両の運転状態に基づき自車両の目標挙動を演算する目標挙動演算手段と、自車両前方の立体物情報を検出する立体物情報検出手段と、上記検出した立体物の中から自車両に対して接触する可能性を判定する判定対象物を抽出する判定対象物選択手段と、上記判定対象物の現在の運動と位置状態を演算する判定対象物現在状態処理手段と、上記演算した現在の運動と位置状態を基に上記判定対象物の予め設定した時間後の運動と位置状態を推定する判定対象物状態推定手段と、上記判定対象物の上記推定した予め設定した時間後の位置状態を基に自車両が上記判定対象物と接触する接触確率を演算する接触確率演算手段と、少なくとも上記接触確率と上記目標挙動の修正量とを含み最小値を現出する目的関数を予め設定し、該目的関数が最小となる上記目標挙動修正量を演算する目標挙動修正量演算手段と、上記目標挙動と上記目標挙動修正量を基に制御量を設定する制御手段とを備えたことを特徴としている。

本発明による車両挙動制御装置によれば、車両挙動制御と運転支援制御とを統合化して、これらの協調制御を効率良く安定して行うことが可能となる。

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乃至図５は本発明の実施の一形態を示し、図１は車両挙動制御装置を搭載した車両の概略構成を示す説明図、図２は車両挙動制御プログラムのフローチャート、図３はΔｔ秒後の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）演算ルーチンのフローチャート、図４は現在からΔｔ秒後に至る判定対象とする立体物の統計的な位置の説明図、図５は接触確率の説明図である。

図１において、符号１はセンターディファレンシャル装置および自動変速装置を有する４輪駆動車を一例とする車両を示し、車両前部に配置されたエンジン２による駆動力は、このエンジン２後方の自動変速装置（トルクコンバータ等も含んで図示）３からトランスミッション出力軸３ａを経てセンターディファレンシャル装置４に伝達される。そして、駆動力は、このセンターディファレンシャル装置４から、リヤドライブ軸５、プロペラシャフト６、ドライブピニオン７を介して後輪終減速装置８に入力される一方、センターディファレンシャル装置４から、フロントドライブ軸９を介して前輪終減速装置１０に入力される。ここで、自動変速装置３、センターディファレンシャル装置４、及び、前輪終減速装置１０等は、図示しないケース内に一体に設けられている。

後輪終減速装置８に入力された駆動力は、後輪左ドライブ軸１１rlを経て左後輪１２rlに、後輪右ドライブ軸１１rrを経て右後輪１２rrに伝達される。一方、前輪終減速装置１０に入力された駆動力は、前輪左ドライブ軸１１flを経て左前輪１２flに、前輪右ドライブ軸１１frを経て右前輪１２frに伝達される。

符号１３は車両のブレーキ駆動部を示し、このブレーキ駆動部１３には、ドライバにより操作されるブレーキペダル１４と接続されたマスターシリンダ１５が接続されている。そして、ドライバがブレーキペダル１４を操作するとマスターシリンダ１５により、ブレーキ駆動部１３を通じて、４輪１２fl，１２fr，１２rl，１２rrの各ホイールシリンダ（左前輪ホイールシリンダ１６fl，右前輪ホイールシリンダ１６fr，左後輪ホイールシリンダ１６rl，右後輪ホイールシリンダ１６rr）にブレーキ圧が導入され、これにより４輪にブレーキがかかって制動される。

ブレーキ駆動部１３は、加圧源、減圧弁、増圧弁等を備えたハイドロリックユニットで、後述する車両挙動制御装置の制御ユニット４０からの入力信号に応じて、各ホイールシリンダ１６fl，１６fr，１６rl，１６rrに対して、それぞれ独立にブレーキ圧を導入自在に構成されている。

一方、車両１には、ステレオ光学系として例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）等の固体撮像素子を用いた１組の（左右）のＣＣＤカメラ３５Ｌ、３５Ｒが設けられている。これら左右のＣＣＤカメラ３５Ｌ、３５Ｒは、それぞれ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し、画像信号を後述するステレオ画像認識装置３６に出力する。

ステレオ画像認識装置３６は、ＣＣＤカメラ３５Ｌ、３５Ｒから画像信号が入力され、４輪１２fl，１２fr，１２rl，１２rrの各車輪速度センサ２１fl，２１fr，２１rl，２１rrから各車輪速度ωfl，ωfr，ωrl，ωrrが入力され、例えば、これらの平均を演算することにより自車速Ｖxo（０）を演算する。

また、ステレオ画像認識装置３６は、ＣＣＤカメラ３５Ｌ、３５Ｒから画像信号に基づき自車両１前方の立体物データと白線データの前方情報を検出し、自車両１の進行路（自車進行路）を推定する。そして、ステレオ画像認識装置３６は、ＣＣＤカメラ３５Ｌ、３５Ｒからの画像領域の中で、判定を実行する領域を設定し、該設定領域内に存在する立体物を判定対象とする立体物として抽出する。この際、判定対象とする立体物として抽出された各立体物の識別番号ｉを、１〜ｎとする（以降、各符号に記される「ｉ」は、立体物毎の番号とする）。尚、判定対象とする立体物は、設定領域の中で、最も近くにある立体物としても良く、或いは、最も近くにあるｎ個の立体物として設定することもできる。こうして抽出された判定対象とする全立体物までの距離ｘｉ、自車進行路を中心座標軸とする判定対象とする全立体物の横方向位置ｙｉ、判定対象とする全立体物の前後方向速度Ｖix（距離ｘｉの微分値＋自車速Ｖxo（０））、判定対象とする全立体物の横方向速度Ｖiy（横方向位置ｙｉの微分値）、判定対象とする全立体物の前後方向加速度ａix（前後方向速度Ｖixの微分値）、判定対象とする全立体物の横方向加速度ａiy（横方向速度Ｖiyの微分値）等の各データは、制御ユニット４０に出力される。

ここで、ステレオ画像認識装置３６における、ＣＣＤカメラ３５Ｌ、３５Ｒからの画像の処理は、例えば以下のように行われる。まず、ＣＣＤカメラ３５Ｌ、３５Ｒで撮像した自車両１前方のステレオ画像に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理によって距離情報を求める。そして、このデータを基に、周知のグルーピング処理や、予め記憶しておいた３次元的な道路形状データ、立体物データ等と比較し、白線データ、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、車両や歩行者等の立体物データを抽出する。立体物データでは、立体物までの距離と、この距離の時間的変化（自車両１に対する相対速度）が求められ、上述の設定領域内に存在する全ての立体物が判定対象とする立体物（判定対象物）として抽出される。このように、ＣＣＤカメラ３５Ｌ、３５Ｒ及びステレオ画像認識装置３６は、立体物情報検出手段及び判定対象物選択手段として設けられている。

制御ユニット４０は、ステレオ画像認識装置３６から、判定対象とする全立体物までの距離ｘｉ、自車進行路を中心座標軸とする判定対象とする全立体物の横方向位置ｙｉ、判定対象とする全立体物の前後方向速度Ｖix（距離ｘｉの微分値＋自車速Ｖxo（０））、判定対象とする全立体物の横方向速度Ｖiy（横方向位置ｙｉの微分値）、判定対象とする全立体物の前後方向加速度ａix（前後方向速度Ｖixの微分値）、判定対象とする全立体物の横方向加速度ａiy（横方向速度Ｖiyの微分値）等の各データが入力される。

また、自車両１には、上述の各車輪速度センサ２１fl，２１fr，２１rl，２１rrに加え、ハンドル角θＨを検出するハンドル角センサ２２、アクセル開度θａを検出するアクセル開度センサ２３、ブレーキペダル１４の踏み込み量をブレーキペダル開度θｂとして検出するブレーキペダルセンサ２４、ヨー角速度（ｄφｏ（０）／ｄｔ）を検出するヨーレートセンサ２５、及び、前後加速度ａxo（０）を検出する前後加速度センサ２６が設けられている。そして、これらの各センサ２１fl，２１fr，２１rl，２１rr、２２、２３、２４、２５、２６からの信号は、制御ユニット４０に入力される。

制御ユニット４０は、これらの入力信号に基づき、後述する車両挙動制御プログラムに従って、車両挙動制御を行う。具体的な演算等については、後述のプログラムの説明で詳述するが、主に自車両１に対するドライバ操作から推定される目標挙動（目標前後力Ｆｘ、目標ヨーモーメントＭｚ）を演算し、予め設定した時間としてΔｔ秒後（例えば、０．５秒後）の自車両１の摩擦円利用率μｒ（Δｔ）と上述の判定対象とする全立体物に対する接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）と目標挙動の修正量δＦｖ（尚、添字の「ｖ」はベクトル量であることを示す）とを含んで最小値を現出する目的関数Ｌを予め設定し、この目的関数Ｌを最小とする目標挙動修正量δＦｖを演算する。そして、目標挙動と目標挙動修正量δＦｖとを基に制御量を決定し、この制御量により、具体的な車両挙動制御のアクチュエータの一例としての自動ブレーキ制御を実行させる。このように制御ユニット４０は、目標挙動演算手段、判定対象物現在状態処理手段、判定対象物状態推定手段、接触確率演算手段、目標挙動修正量演算手段、制御手段、摩擦円利用率演算手段としての機能を有して構成される。

次に、制御ユニット４０で実行される車両挙動制御プログラムを、図２のフローチャートで説明する。
まず、ステップ（以下、「Ｓ」と略称）１０１で、必要情報、すなわち、各車輪速度ωfl，ωfr，ωrl，ωrr、ハンドル角θＨ、アクセル開度θａ、ブレーキペダル開度θｂ、ヨー角速度（ｄφｏ（０）／ｄｔ）、前後加速度ａxo（０）を読み込む。

次いで、Ｓ１０２に進み、目標前後力Ｆｘを、例えば、以下の（１）式、或いは、（２）式により演算する。
・アクセル開度θａ≧０のとき…
Ｆｘ＝Ｋθａ・θａ＋Ｋｄθａ・（ｄθａ／ｄｔ） …（１）
ここで、Ｋθａは予め設定しておいた比例項ゲイン、Ｋｄθａは予め設定しておいた微分項ゲインである。

・アクセル開度θａ＜０のとき…
Ｆｘ＝−Ｋθｂ・θｂ−Ｋｄθｂ・（ｄθｂ／ｄｔ） …（２）
ここで、Ｋθｂは予め設定しておいた比例項ゲイン、Ｋｄθｂは予め設定しておいた微分項ゲインである。

また、目標ヨーモーメントＭｚを、例えば、以下の（３）式により、演算する。
Ｍｚ＝ｂ２・（（θＨ／ｎｓ）＋ＫｄθＨ・（ｄθＨ／ｄｔ））
−ａ22・φｏ（０） …（３）
ここで、ｎｓはステアリングギヤ比、ＫｄθＨは予め設定された定数であり、ｂ２は以下の（４）式により、また、ａ22は以下の（５）式により演算される。

ｂ２＝（２・Ｌｆ・Ｋｆ）／Ｉｚ …（４）
ａ22＝（２／Ｖxo（０））・（（Ｌｆ^２・Ｋｆ＋Ｌｒ^２・Ｋｒ）／Ｉｚ）…（５）
ここで、Ｌｆは前軸−重心間距離、Ｌｒは後軸−重心間距離、Ｋｆは前輪のコーナリングパワー、Ｋｒは後輪のコーナリングパワー、Ｉｚは慣性モーメントである。また、Ｖxo（０）は前述の如く、例えば、各車輪速度ωfl，ωfr，ωrl，ωrrの平均を演算することにより求めた自車速である。

次に、Ｓ１０３に進み、目標挙動修正量δＦｖに初期値を設定する。

ここで、δＦｘは目標前後力に対する修正量、δＭｚは目標ヨーモーメントに対する修正量である。

次いで、Ｓ１０４に進み、Δｔ秒後の自車両の車速Ｖxo（Δｔ）、ヨー角速度（ｄφｏ（Δｔ）／ｄｔ）、ヨー角φｏ（Δｔ）、ｘ座標ｘｏ（Δｔ）、ｙ座標ｙｏ（Δｔ）、前後加速度ａxo（Δｔ）、横加速度ａyo（Δｔ）を、以下の各（７）〜（１３）式により、演算する。

Ｖxo（Δｔ）＝Ｖxo（０）＋（ａxo（０）＋（Ｆｘ＋δＦｘ）／ｍ）・Δｔ
…（７）
ここで、ｍは車両質量である。

（ｄφｏ（Δｔ）／ｄｔ）＝（ｄφｏ（０）／ｄｔ）
＋（（ｄ^２φｏ（０）／ｄｔ^２）＋（Ｍｚ＋δＭｚ）／Ｉｚ）・Δｔ
…（８）
また、中〜高速走行であり、車体すべり角が十分小さい場合であると仮定して、
φｏ（Δｔ）＝（ｄφｏ（０）／ｄｔ）・Δｔ
＋（１／２）・（（ｄ^２φｏ（０）／ｄｔ^２）＋（Ｍｚ＋δＭｚ）／Ｉｚ）・Δｔ^２
…（９）
ｘｏ（Δｔ）＝∫（Ｖxo（ｔ）・ｃｏｓ（φｏ（ｔ））ｄｔ …（１０）
（但し、積分範囲はｔ＝０からｔ＝Δｔまで）
ｙｏ（Δｔ）＝∫（Ｖxo（ｔ）・ｓｉｎ（φｏ（ｔ））ｄｔ …（１１）
（但し、積分範囲はｔ＝０からｔ＝Δｔまで）
ａxo（Δｔ）＝ａxo（０）＋（Ｆｘ＋δＦｘ）／ｍ …（１２）
ａyo（Δｔ）＝Ｖxo（Δｔ）・（ｄφｏ（Δｔ）／ｄｔ） …（１３）

次いで、Ｓ１０５に進み、Δｔ秒後の摩擦円利用率μｒ（Δｔ）を、上述の（１２）式、（１３）式を基に、最大静止摩擦係数μmax（予め設定される値）を用いて、以下の（１４）式により演算する。

μｒ（Δｔ）＝（ａxo（Δｔ）^２＋ａyo（Δｔ）^２）^１／２／（μmax・ｇ）…（１４）
但し、ｇは重力加速度である。

次に、Ｓ１０６に進み、Δｔ秒後の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）を演算する。これは、図３に示すフローチャートに従って、演算される。

まず、Ｓ２０１で、必要情報、すなわち、ステレオ画像認識装置３６から、判定対象とする全立体物までの距離ｘｉ、自車進行路を中心座標軸とする判定対象とする全立体物の横方向位置ｙｉ、判定対象とする全立体物の前後方向速度Ｖix（距離ｘｉの微分値＋自車速Ｖxo（０））、判定対象とする全立体物の横方向速度Ｖiy（横方向位置ｙｉの微分値）、判定対象とする全立体物の前後方向加速度ａix（前後方向速度Ｖixの微分値）、判定対象とする全立体物の横方向加速度ａiy（横方向速度Ｖiyの微分値）等の各データを読み込む。

次いで、Ｓ２０２に進み、制御ユニット４０は、以下の（１５）、（１６）、（１７）、（１８）、（１９）、（２０）式により、判定対象とする全立体物の、現在の前後方向加速度ａix（０）、前後方向速度Ｖix（０）、前後方向位置ｘｉ（０）、横方向加速度ａiy（０）、横方向速度Ｖiy（０）、横方向位置ｙｉ（０）を統計処理にて演算する。

すなわち、判定対象とする全立体物までの距離ｘｉ、判定対象とする全立体物の前後方向速度Ｖix（距離ｘ＋自車速Ｖxo（０））、判定対象とする全立体物の前後方向加速度ａix（前後方向速度Ｖixの微分値）等の各データを基に、これらの各データが真値を中心に、車両の前後方向を軸（ｘ軸）とする正規分布で出力されていると仮定し、判定対象とする全立体物の現在の前後方向加速度ａix（０）、現在の前後方向速度Ｖix（０）、現在の前後方向位置ｘｉ（０）を統計処理して以下のように演算する。尚、以下の各正規分布において、−∞＜ｘ＜∞であり、各正規分布の分散は正の値である。

従って、現在の前後方向加速度ａix（０）は、現在の前後方向加速度の平均値ａix（０）ａと、現在の前後方向加速度の偏差σiax（０）で示される分散σiax（０）^２を有する正規分布としてａix（ａix（０）ａ，σiax（０）^２）で演算する。
ａix（ａix（０）ａ，σiax（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σiax（０）））
・ｅｘｐ（−（ｘ−ａix（０）ａ）^２／（２・σiax（０）^２）） …（１５）

また、現在の前後方向速度Ｖix（０）は、現在の前後方向速度の平均値Ｖix（０）ａと、現在の前後方向速度の偏差σivx（０）で示される分散σivx（０）^２を有する正規分布としてＶix（Ｖix（０）ａ，σivx（０）^２）で演算する。
Ｖix（Ｖix（０）ａ，σivx（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σivx（０）））
・ｅｘｐ（−（ｘ−Ｖix（０）ａ）^２／（２・σivx（０）^２）） …（１６）

更に、現在の前後方向位置ｘｉ（０）は、現在の前後方向位置の平均値ｘｉ（０）ａと、現在の前後方向位置の偏差σix（０）で示される分散σix（０）^２を有する正規分布としてｘｉ（ｘｉ（０）ａ，σix（０）^２）で演算する。
ｘｉ（ｘｉ（０）ａ，σix（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σix（０）））
・ｅｘｐ（−（ｘ−ｘｉ（０）ａ）^２／（２・σix（０）^２）） …（１７）

同様に、判定対象とする全立体物の横方向位置ｙｉ、判定対象とする全立体物の横方向速度Ｖiy（横方向位置ｙｉの微分値）、判定対象とする全立体物の横方向加速度ａiy（横方向速度Ｖiyの微分値）等の各データを基に、これらの各データが真値を中心に、車両の横方向を軸（ｙ軸）とする正規分布で出力されていると仮定し、判定対象とする全立体物の現在の横方向加速度ａiy（０）、現在の横方向速度Ｖiy（０）、現在の横方向位置ｙｉ（０）を統計処理して以下のように演算する。尚、以下の各正規分布において、−∞＜ｙ＜∞であり、各正規分布の分散は正の値である。

すなわち、現在の横方向加速度ａiy（０）は、現在の横方向加速度の平均値ａiy（０）ａと、現在の横方向加速度の偏差σiay（０）で示される分散σiay（０）^２を有する正規分布としてａiy（ａiy（０）ａ，σiay（０）^２）で演算する。
ａiy（ａiy（０）ａ，σiay（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σiay（０）））
・ｅｘｐ（−（ｙ−ａiy（０）ａ）^２／（２・σiay（０）^２）） …（１８）

また、現在の横方向速度Ｖiy（０）は、現在の横方向速度の平均値Ｖiy（０）ａと、現在の横方向速度の偏差σivy（０）で示される分散σivy（０）^２を有する正規分布としてＶiy（Ｖiy（０）ａ，σivy（０）^２）で演算する。
Ｖiy（Ｖiy（０）ａ，σivy（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σivy（０）））
・ｅｘｐ（−（ｙ−Ｖiy（０）ａ）^２／（２・σivy（０）^２）） …（１９）

更に、現在の横方向位置ｙｉ（０）は、現在の横方向位置の平均値ｙｉ（０）ａと、現在の横方向位置の偏差σiy（０）で示される分散σiy（０）^２を有する正規分布としてｙｉ（ｙｉ（０）ａ，σiy（０）^２）で演算する。
ｙｉ（ｙｉ（０）ａ，σiy（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σiy（０）））
・ｅｘｐ（−（ｙ−ｙｉ（０）ａ）^２／（２・σiy（０）^２）） …（２０）

尚、上述の各分散σiax（０）^２，σivx（０）^２，σix（０）^２，σiay（０）^２，σivy（０）^２，σiy（０）^２は、ステレオ画像認識装置３６や、認識対象物によって予め設定しておいた値であり、本実施の形態ではＣＣＤカメラ３５Ｒ，３５Ｌによる認識結果を用いるようにしているが、他にミリ波レーダによる認識では、速度精度が高いので分散は小さく設定することができる。

次に、Ｓ２０３に進み、制御ユニット４０は、以下の（２１）、（２２）、（２３）、（２４）、（２５）、（２６）式により、判定対象とする立体物の、Δｔ秒後の前後方向加速度ａix（Δｔ）、前後方向速度Ｖix（Δｔ）、前後方向位置ｘｉ（Δｔ）、横方向加速度ａiy（Δｔ）、横方向速度Ｖiy（Δｔ）、横方向位置ｙｉ（Δｔ）を統計処理にて演算する。

すなわち、Ｓ２０２で演算した現在の前後方向加速度ａix（０）、前後方向速度Ｖix（０）、前後方向位置ｘｉ（０）、横方向加速度ａiy（０）、横方向速度Ｖiy（０）、横方向位置ｙｉ（０）を基に、予め設定しておいた時間Δｔ秒後の状態を以下のように統計処理して推定演算する。

Δｔ秒後の前後方向加速度ａix（Δｔ）は、Δｔ秒後の前後方向加速度の平均値ａix（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の前後方向加速度の偏差σiax（Δｔ）で示される分散σiax（Δｔ）^２を有する正規分布としてａix（ａix（Δｔ）ａ，σiax（Δｔ）^２）で演算する。尚、本実施の形態では、等加速度運動と仮定して求めるものとし、
ａix（Δｔ）＝ａix（ａix（０）ａ，σiax（０）^２）
＝ａix（ａix（Δｔ）ａ，σiax（Δｔ）^２） …（２１）

また、Δｔ秒後の前後方向速度Ｖix（Δｔ）は、Δｔ秒後の前後方向速度の平均値Ｖix（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の前後方向速度の偏差σivx（Δｔ）で示される分散σivx（Δｔ）^２を有する正規分布としてＶix（Ｖix（Δｔ）ａ，σivx（Δｔ）^２）で演算する。この際、現在の前後方向加速度ａix（０）、前後方向速度Ｖix（０）を用いて、以下の（２２）式の通り演算する。
Ｖix（Δｔ）＝Ｖix（Ｖix（０）ａ，σivx（０）^２）
＋ａix（ａix（０）ａ，σiax（０）^２）・Δｔ
＝Ｖix（Ｖix（０）ａ＋ａix（０）ａ・Δｔ，
（σivx（０）＋σiax（０）・Δｔ）^２）
＝Ｖix（Ｖix（Δｔ）ａ，σivx（Δｔ）^２） …（２２）

更に、Δｔ秒後の前後方向位置ｘｉ（Δｔ）は、Δｔ秒後の前後方向位置の平均値ｘｉ（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の前後方向位置の偏差σix（Δｔ）で示される分散σix（Δｔ）^２を有する正規分布としてｘｉ（ｘｉ（Δｔ）ａ，σix（Δｔ）^２）で演算する。この際、現在の前後方向加速度ａix（０）、前後方向速度Ｖix（０）、前後方向位置ｘｉ（０）を用いて、以下の（２３）式の通り演算する。
ｘｉ（Δｔ）＝ｘｉ（ｘｉ（０）ａ，σix（０）^２）
＋Ｖix（Ｖix（０）ａ，σivx（０）^２）・Δｔ
＋（１／２）・ａix（ａix（０）ａ，σiax（０）^２）・Δｔ^２
＝ｘｉ（ｘｉ（０）ａ＋Ｖix（０）ａ・Δｔ
＋（１／２）・ａix（０）ａ・Δｔ^２，
（σix（０）＋σivx（０）・Δｔ
＋（１／２）・σiax（０）・Δｔ^２）^２）
＝ｘｉ（ｘｉ（Δｔ）ａ，σix（Δｔ）^２） …（２３）

また、Δｔ秒後の横方向加速度ａiy（Δｔ）は、Δｔ秒後の横方向加速度の平均値ａiy（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の横方向加速度の偏差σiay（Δｔ）で示される分散σiay（Δｔ）^２を有する正規分布としてａiy（ａiy（Δｔ）ａ，σiay（Δｔ）^２）で演算する。尚、本実施の形態では、等加速度運動と仮定して求めるものとし、
ａiy（Δｔ）＝ａiy（ａiy（０）ａ，σiay（０）^２）
＝ａiy（ａiy（Δｔ）ａ，σiay（Δｔ）^２） …（２４）

また、Δｔ秒後の横方向速度Ｖiy（Δｔ）は、Δｔ秒後の横方向速度の平均値Ｖiy（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の横方向速度の偏差σivy（Δｔ）で示される分散σivy（Δｔ）^２を有する正規分布としてＶiy（Ｖiy（Δｔ）ａ，σivy（Δｔ）^２）で演算する。この際、現在の横方向加速度ａiy（０）、横方向速度Ｖiy（０）を用いて、以下の（２５）式の通り演算する。
Ｖiy（Δｔ）＝Ｖiy（Ｖiy（０）ａ，σivy（０）^２）
＋ａiy（ａiy（０）ａ，σiay（０）^２）・Δｔ
＝Ｖiy（Ｖiy（０）ａ＋ａiy（０）ａ・Δｔ，
（σivy（０）＋σiay（０）・Δｔ）^２）
＝Ｖiy（Ｖiy（Δｔ）ａ，σivy（Δｔ）^２） …（２５）

更に、Δｔ秒後の横方向位置ｙｉ（Δｔ）は、Δｔ秒後の横方向位置の平均値ｙｉ（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の横方向位置の偏差σiy（Δｔ）で示される分散σiy（Δｔ）^２を有する正規分布としてｙｉ（ｙｉ（Δｔ）ａ，σiy（Δｔ）^２）で演算する。この際、現在の横方向加速度ａiy（０）、横方向速度Ｖiy（０）、横方向位置ｙｉ（０）を用いて、以下の（２６）式の通り演算する。
ｙｉ（Δｔ）＝ｙｉ（ｙｉ（０）ａ，σiy（０）^２）
＋Ｖiy（Ｖiy（０）ａ，σivy（０）^２）・Δｔ
＋（１／２）・ａiy（ａiy（０）ａ，σiay（０）^２）・Δｔ^２
＝ｙｉ（ｙｉ（０）ａ＋Ｖiy（０）ａ・Δｔ
＋（１／２）・ａiy（０）ａ・Δｔ^２，
（σiy（０）＋σivy（０）・Δｔ
＋（１／２）・σiay（０）・Δｔ^２）^２）
＝ｙｉ（ｙｉ（Δｔ）ａ，σiy（Δｔ）^２） …（２６）

次いで、Ｓ２０４に進み、制御ユニット４０は、判定対象とする全立体物のΔｔ秒後の前後方向位置ｘｉ（Δｔ）、横方向位置ｙｉ（Δｔ）を基に、以下の（２７）式により、前後方向（ｘ軸方向）及び横方向（ｙ軸方向）を考慮した平面上における、立体物ｉのΔｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）を演算する。

すなわち、前後方向（ｘ軸方向）及び横方向（ｙ軸方向）を考慮した平面上における、立体物ｉのΔｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）は、上述の（２３）式、及び、（２６）式を用いて、以下の（２７）式により演算される。
ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）＝ｘｉ（ｘｉ（Δｔ）ａ，σix（Δｔ）^２）
×ｙｉ（ｙｉ（Δｔ）ａ，σiy（Δｔ）^２）…（２７）

次に、Ｓ２０５に進み、全立体物ｉのΔｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）を基に、以下の（２８）式により、全立体物の接触確率Ｒｉ（Δｔ）を演算する。

すなわち、上述の（２７）式で得られる、判定対象とする立体物ｉのΔｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）と自車両１の位置とに基づいて、以下の（２８）式により各立体物毎に接触確率Ｒｉ（Δｔ）を演算する。
Ｒｉ（Δｔ）＝∫∫（ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ））ｄｘｄｙ …（２８）
（但し、積分範囲は、（Δｔ秒後における前後方向自車位置）＜ｘ＜∞，
−∞＜ｙ＜（Δｔ秒後における横方向自車位置））

次いで、Ｓ２０６に進み、以下の（２９）式により、全立体物の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）を演算し、出力する。
Ｒｔ（Δｔ）＝Σ_ｉ＝１ ^ｎＲｉ（Δｔ） …（２９）

すなわち、判定対象とする立体物（例えば、２つの立体物（ｉ＝１、ｉ＝２））の現在の平面上の位置（ｘｉ（ｘｉ（０）ａ，σix（０）^２）、ｙｉ（ｙｉ（０）ａ，σiy（０）^２））が、存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，０）として、図４（ａ）に示すように、ｘ−ｙ平面上の正規分布で示されるとすると、Δｔ／２秒後には、図４（ｂ）に示すような存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ／２）の位置になると推定され、Δｔ秒後には、図４（ｃ）に示すような存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）の位置になると推定される。

これを 図５に示すように、自車両１の位置を基準として、判定対象とする立体物ｉの存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）を積分することにより、その体積を、その立体物ｉに対する接触確率Ｒｉ（Δｔ）として演算するのである。この際、判定対象とする立体物が複数存在する場合は、これらの総計Ｒｔ（Δｔ）の値を判定の基準とする。

このように本発明の実施の形態によれば、判定対象とする全立体物の現在の前後方向加速度ａix（０）、前後方向速度Ｖix（０）、前後方向位置ｘｉ（０）、横方向加速度ａiy（０）、横方向速度Ｖiy（０）、横方向位置ｙｉ（０）をカメラ等の誤差を考慮して統計処理して演算し、これらの値を基に、Δｔ秒後の前後方向加速度ａix（Δｔ）、前後方向速度Ｖix（Δｔ）、前後方向位置ｘｉ（Δｔ）、横方向加速度ａiy（Δｔ）、横方向速度Ｖiy（Δｔ）、横方向位置ｙｉ（Δｔ）を統計処理にて演算する。そして、Δｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）を演算し、このΔｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）を基に、各々の接触確率Ｒｉ（Δｔ）を演算して、これらの接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）の値を求めるようになっている。このため、前方平面上に存在する全立体物を対象とした、広範な領域で、とくに前方立体物の位置を正確に求めることなく、前方立体物が自車両１に接触する可能性を統計的に考慮して推定し、自然な感覚で制御に利用することが可能になっている。

尚、本実施の形態では、前方平面上に複数存在する立体物の接触確率Ｒｉ（Δｔ）に対応できるように構成した例で説明しているが、自車両１の前方の１つのみの接触確率に対応させるようにしても良い。この場合、接触確率の総計が必要なくなる。

また、本実施の形態では、先行車の認識をステレオカメラからの画像を基に行うようになっているが、他の技術、例えば、ミリ波レーダと単眼カメラからの情報を基に認識するものであっても良い。

再び図２に戻ってＳ１０７に進む。
ここでは先に、本実施の形態により予め設定する目的関数Ｌについて説明する。本実施の形態により定める目的関数Ｌは、以下の（３０）式とする。
Ｌ＝δＦｖ^Ｔ・ＷδＦ・δＦｖ＋λ（Δｔ）ｖ^Ｔ・Ｗλ・λ（Δｔ）ｖ …（３０）
尚、λ（Δｔ）ｖの添字「ｖ」は、ベクトル量であることを示し、δＦｖは前述したように目標挙動修正量であり、λ（Δｔ）ｖは接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）と摩擦円利用率μｒ（Δｔ）とを要素とするベクトルであり、ＷδＦは予め実験等により設定したドライバ要求挙動の実現度合いの重み係数であり、Ｗλは予め実験等により設定した接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）の低減と摩擦円利用率μｒ（Δｔ）低減の重み係数である。これらは、以下の（３１）〜（３４）式の通りである。

目的関数Ｌが最小となるとき、以下の（３５）式が成り立つ。
（∂Ｌ／∂δＦｖ）＝０ …（３５）

また、δＦｖが十分小さいとき、λ（Δｔ）ｖは以下の（３６）式で近似できる。ただし、反復計算においては、先の演算結果を考慮した値となる。
λ（Δｔ）ｖ＝λ（Δｔ）ｖ＋Ｊ・δＦｖ …（３６）
ここで、Ｊはヤコビアン行列であり、以下の（３７）式である。

（３０）、（３５）、（３６）式より、目標挙動修正量δＦｖは、以下の（３９）式で求められる。

すなわち、
２・ＷδＦ・δＦｖ＋２・Ｊ^Ｔ・Ｗλ・（λ（Δｔ）ｖ＋Ｊ・δＦｖ）＝０…（３８）
従って、
δＦｖ＝（Ｊ^Ｔ・Ｗλ・Ｊ＋ＷδＦ）^−１・（−Ｊ^Ｔ・Ｗλ・λ（Δｔ）ｖ）
…（３９）
こうして、上述の（３９）式により求められるδＦｖを、目標挙動修正量δＦｖに対する修正値δＦεｖとし、これらを今までのδＦｖに加算して、目的関数Ｌを反復計算し、この目的関数Ｌが予め設定しておいた値ε（十分小さな値）よりも小さくなったときに、このときのδＦｖを最終的な目標挙動修正量δＦｖとして決定するのである。

従って、Ｓ１０７では、まず、上述の（３９）式により演算した目標挙動修正量δＦｖを、目標挙動修正量δＦｖに対する修正値δＦεｖとして演算する。

次いで、Ｓ１０８に進み、今までの目標挙動修正量δＦｖを修正値δＦεｖによって修正する。すなわち、
δＦｖ＝δＦｖ＋δＦεｖ …（４０）

次いで、Ｓ１０９に進んで、Ｓ１０８で演算した新たな目標挙動修正量δＦｖを用いて目的関数Ｌを再び演算する。

そして、Ｓ１１０に進み、Ｓ１０９で演算した目的関数Ｌが、予め設定しておいた値ε（十分小さな値）よりも小さくなったか否か判定し、小さくなければ、再びＳ１０４からの処理を繰り返す。

また、目的関数Ｌが、予め設定しておいた値ε（十分小さな値）よりも小さくなった場合には、このときの目標挙動修正量δＦｖが最終的な目標挙動修正量δＦｖになったと判断してＳ１１１に進む。

Ｓ１１１では、Ｓ１０２で演算した目標前後力Ｆｘ、目標ヨーモーメントＭｚ、及び、最終的な目標挙動修正量δＦｖを用いて、例えば、以下の（４１）〜（４４）式により、各輪のブレーキ圧力（左前輪ブレーキ圧力Ｐfl、右前輪ブレーキ圧力Ｐfr、左後輪ブレーキ圧力Ｐrl、右後輪ブレーキ圧力Ｐrr）を演算して、ブレーキ駆動部１３に出力し、プログラムを抜ける。
Ｐfl＝ｋpfl・Ｆxfl …（４１）
Ｐfr＝ｋpfr・Ｆxfr …（４２）
Ｐrl＝ｋprl・Ｆxrl …（４３）
Ｐrr＝ｋprr・Ｆxrr …（４４）
ここで、ｋpfl、ｋpfr、ｋprl、ｋprrは、予め実験、計算等により求めておいた換算係数である。また、Ｆxfl、Ｆxfr、Ｆxrl、Ｆxrrは、左旋回方向を正とし、以下の（４５）〜（４８）式に示す条件が成立するものとして、（４９）式、及び、（５０）式により、演算される。

Ｆxfl＋Ｆxfr＋Ｆxrl＋Ｆxrr＝Ｆｘ＋δＦｘ …（４５）
（ｄｆ／２）・（Ｆxfr−Ｆxfl）＋（ｄｒ／２）・（Ｆxrr−Ｆxrl）＝Ｍｚ＋δＭｚ
…（４６）
ここで、ｄｆは前輪トレッド、ｄｒは後輪トレッドである。

Ｆxfl＝Ｆxrl …（４７）
Ｆxfr＝Ｆxrr …（４８）

Ｆxfl＝Ｆxrl＝（Ｆｘ＋δＦｘ）／４−（Ｍｚ＋δＭｚ）／（ｄｆ＋ｄｒ）
…（４９）
Ｆxfr＝Ｆxrr＝（Ｆｘ＋δＦｘ）／４＋（Ｍｚ＋δＭｚ）／（ｄｆ＋ｄｒ）
…（５０）

このように本発明の実施の形態によれば、主に自車両１に対するドライバ操作から推定される目標挙動（目標前後力Ｆｘ、目標ヨーモーメントＭｚ）を演算し、予め設定した時間としてΔｔ秒後（例えば、０．５秒後）の自車両１の摩擦円利用率μｒ（Δｔ）と上述の判定対象とする全立体物に対する接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）と目標挙動の修正量δＦｖ（尚、添字の「ｖ」はベクトル量であることを示す）とを含んで最小値を現出する目的関数Ｌを予め設定し、この目的関数Ｌを最小とする目標挙動修正量δＦｖを演算する。そして、目標挙動と目標挙動修正量δＦｖとを基に制御量を決定し、この制御量により自動ブレーキ制御を実行させる。このため、車両挙動制御と運転支援制御とを統合化して、これらの協調制御を効率良く安定して行うことが可能となる。

尚、本実施の形態では、車両挙動制御を実現するアクチュエータの一例として自動ブレーキ制御を用いた例で説明しているが、他の車両挙動制御を用いて実現するようにしても良い。これらは、具体的には、前後駆動力配分制御装置、左右駆動力配分制御装置、自動操舵制御装置等及びこれらの何れかを組み合わせた制御であり、また、各車輪の駆動力を電動モータで独立に駆動制御する形式の車両においても、これら駆動モータの制御量を本発明の如く求められる制御量で制御することもできる。

車両挙動制御装置を搭載した車両の概略構成を示す説明図 車両挙動制御プログラムのフローチャート Δｔ秒後の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）演算ルーチンのフローチャート 現在からΔｔ秒後に至る判定対象とする立体物の統計的な位置の説明図 接触確率の説明図

符号の説明

１ 自車両
１２fl，１２fr，１２rl，１２rr ４輪
１３ ブレーキ駆動部
１６fl，１６fr，１６rl，１６rr ホイールシリンダ
２１fl，２１fr，２１rl，２１rr 車輪速度センサ
２２ ハンドル角センサ
２３ アクセル開度センサ
２４ ブレーキペダルセンサ
２５ ヨーレートセンサ
２６ 前後加速度センサ
３５Ｌ、３５Ｒ ＣＣＤカメラ（立体物情報検出手段、判定対象物選択手段）
３６ ステレオ画像認識装置（立体物情報検出手段、判定対象物選択手段）
４０ 制御ユニット（目標挙動演算手段、判定対象物現在状態処理手段、判定対象物状態推定手段、接触確率演算手段、目標挙動修正量演算手段、制御手段、摩擦円利用率演算手段）

Claims (6)

1. 自車両の運転状態に基づき自車両の目標挙動を演算する目標挙動演算手段と、
   自車両前方の立体物情報を検出する立体物情報検出手段と、
   上記検出した立体物の中から自車両に対して接触する可能性を判定する判定対象物を抽出する判定対象物選択手段と、
   上記判定対象物の現在の運動と位置状態を演算する判定対象物現在状態処理手段と、
   上記演算した現在の運動と位置状態を基に上記判定対象物の予め設定した時間後の運動と位置状態を推定する判定対象物状態推定手段と、
   上記判定対象物の上記推定した予め設定した時間後の位置状態を基に自車両が上記判定対象物と接触する接触確率を演算する接触確率演算手段と、
   少なくとも上記接触確率と上記目標挙動の修正量とを含み最小値を現出する目的関数を予め設定し、該目的関数が最小となる上記目標挙動修正量を演算する目標挙動修正量演算手段と、
   上記目標挙動と上記目標挙動修正量を基に制御量を設定する制御手段と、
   を備えたことを特徴とする車両挙動制御装置。
2. 上記目標挙動演算手段で演算する上記自車両の目標挙動は、目標前後力と目標ヨーモーメントであることを特徴とする請求項１記載の車両挙動制御装置。
3. 上記判定対象物現在状態処理手段は、上記判定対象物の現在の運動と位置状態を統計処理にて演算し、
   上記判定対象物状態推定手段は、上記統計処理にて演算した現在の運動と位置状態を基に上記判定対象物の予め設定した時間後の運動と位置状態を統計処理にて推定することを特徴とする請求項１記載の車両挙動制御装置。
4. 上記判定対象物選択手段で選択する上記判定対象物は、自車両前方の平面上に存在する立体物であって、
   上記判定対象物現在状態処理手段で統計処理にて演算する上記判定対象物の現在の運動と位置状態は、自車両の前後方向の分布と横方向の分布で求め、
   上記判定対象物状態推定手段で推定する上記判定対象物の上記予め設定した時間後の運動と位置状態は、上記予め設定した時間後の自車両の前後方向の分布と横方向の分布で求め、
   上記接触確率演算手段は、上記判定対象物の位置状態の上記予め設定した時間後の上記前後方向の分布と上記横方向の分布と自車両の位置とに基づき上記接触確率を演算することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一つに記載の車両挙動制御装置。
5. 上記判定対象物選択手段で選択する判定対象物は、予め複数設定することを特徴とする請求項４記載の車両挙動制御装置。
6. 自車両の上記予め設定した時間後の摩擦円利用率を演算する摩擦円利用率演算手段を有し、
   上記目標挙動修正量演算手段は、上記摩擦円利用率と上記接触確率と上記目標挙動修正量とを含み最小値を現出する上記目的関数を予め設定し、該目的関数が最小となる上記目標挙動修正量を演算することを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか一つに記載の車両挙動制御装置。

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