JP6937658B2 - 予測制御装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両の自動運転に適用する予測制御装置及び方法に関する。

近年、車両の自動運転が実用化の方向にあり、この場合に自動運転の軌道生成等でモデル予測制御の適用が広がりつつある。

車両の自動運転における予測制御技術としては、特許文献１および特許文献２に記載のような装置が開示されている。

特許文献１では、チャタリングの発生を防止し、且つ、応答性を向上することのできる予測制御装置及び推奨操作提示装置として、乗り心地を確保するため、システムへの入力操作量が急激に変化する場合には、操作量の変化がしきい値を超えないように操作量を修正する手段を有する例が示されている。

特許文献２では、周囲車両の将来の位置との関係を考慮した上で、横方向も含めた自車両の挙動を適切に制御することが可能な車両用制御装置として、乗り心地を確保するため、前回と今回の進行方向の変化量や前回と今回の加減速度の変化量をモデル予測制御の評価関数に含める例が示されている。

特開２００４−１１８７２３号公報 特開２０１７−０８４１１０号公報

特許文献１，２では、主として乗り心地を重視した予測制御を行っているが、その反面緊急時の迅速な動作が求められる場合もある。

自動運転の軌道生成等でモデル予測制御を適用する場合に、ハンドル操作、アクセル操作、ブレーキ操作などの状態量を計算で求めることになるが、時間軸上で不連続な操作が生じる場合が有る。

そのため、人の運転に即した、通常走行時の乗り心地と緊急時の迅速な動作を両立することができるモデル予測制御を行えることが望ましい。

以上のことから本発明においては、人が運転するように、通常走行時の乗り心地と緊急時の迅速な動作を両立することができる予測制御装置及び方法を提供することを目的とする。

以上のことから本発明においては、「車両の自動運転のためにアクチュエータに与える操作量を定める予測制御装置であって、アクチュエータに対する操作量と、予測値としての操作量候補を生成する操作指令値生成部と、車両の動作モデルを数式で表した状態方程式を用いて、アクチュエータ出力に相当する予測値としての制御量候補を出力する出力予測部と、車両の自動運転に必要な制約条件を複数の関数で表し、制約条件についての各関数の出力の総和を得る評価関数演算部と、走行中の自車車両の周囲状況から、乗り心地を優先するか危険回避を優先するかの尺度となる状況度を求める状況度検出部と、状況度検出部からの状況度から次の操作量候補を求める応答性調整部を備え、操作指令値生成部は、評価関数演算部から出力される評価関数の出力に応じてアクチュエータに対する操作量を生成するとともに、応答性調整部は、状況度に応じて評価関数の出力を調整することを特徴とする予測制御装置。」としたものである。

また本発明においては、「車両の自動運転のためにアクチュエータに与える操作量を定める予測制御方法であって、アクチュエータに対する操作量と、予測値としての操作量候補を生成し、車両の動作モデルを数式で表した状態方程式を用いて、アクチュエータ出力に相当する予測値としての制御量候補を求め、車両の自動運転に必要な制約条件を複数の関数で表し、制約条件についての各関数の出力の総和を得、走行中の自車車両の周囲状況から、乗り心地を優先するか危険回避を優先するかの尺度となる状況度を求め、状況度から次の操作量候補を求め、評価関数の出力に応じてアクチュエータに対する操作量を生成するとともに、状況度に応じて前記評価関数の出力を調整することを特徴とする予測制御方法。」としたものである。

また本発明においては、「車両の自動運転のためにアクチュエータに与える操作量を定める予測制御装置であって、周囲情報と車両情報とから状況度を検出する手段と、周囲情報と車両情報から単位時間毎に操作量を生成しアクチュエータに出力する手段と、状況度の値に応じて現時点の操作量と次の時点の操作量との差を調整する手段とで構成されることを特徴とする予測制御装置。」としたものである。

また本発明においては、「車両の自動運転のためにアクチュエータに与える操作量を定める予測制御方法であって、周囲情報と車両情報とから状況度を検出し、周囲情報と車両情報から単位時間毎に操作量を生成しアクチュエータに出力するとともに、前記状況度の値に応じて現時点の操作量と次の時点の操作量との差を調整することを特徴とする予測制御方法。」としたものである。

本発明によれば、人が運転するように、通常走行時の乗り心地と緊急時の迅速な動作を両立する予測制御装置を提供することができる。

本発明の実施例に係る車両の自動運転制御システムのブロック構成例を示す図。 モデル予測制御部１０１内の操作指令値生成部１０４のブロック構成例を示す図。 モデル予測制御部１０１内の出力予測部１０５のブロック構成例を示す図。 モデル予測制御部１０１内の評価関数演算部１０６のブロック構成例を示す図。 過去の実制御量と将来の予測制御量の移動平均値を用いる応答性調整手段１０７の構成例を示す図。 過去の実制御量と将来の予測制御量の加重平均値を用いる応答性調整手段１０７の構成例を示す図。 操作量ｕ_１とｕ_０を用いる応答性調整手段１０７の構成例を示す図。 状況度検出部１０３のブロック構成例を示す図。 モデル予測制御による自動運転の一動作例を示す図。 図７のように走行するときの本発明の課題を具体的に説明するための図。 応答性調整部１０７の動作として、乗り心地優先の観点から図４の状況度Ｗｐを「１」に近い値とした場合を具体的に説明するための図。 応答性調整部１０７の動作として、危険回避優先の観点から図４の状況度Ｗｐを「０」に近い値とした場合を具体的に説明するための図。

以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。

図１は本発明の実施例に係る車両の自動運転制御システムのブロック構成例を示す図である。

図１において、モデル予測制御部１０１は、自車の周囲の情報を基に例えば数ミリ秒毎に将来の数秒間の自車の速度や進む方向を予測しながら、次の数ミリ秒後の操作量を求める処理を行っている。この入力の一部は周囲情報であり、その出力の一部はハンドル操作、アクセル操作、ブレーキ操作などのアクチュエータ１０２に対する操作量ｕ_０である。またモデル予測制御部１０１は、アクチュエータ１０２の出力である制御量ｘ_０と、状況度検出部１０３から状況度の情報Ｗｐを入力し、通知部１０８に対して応答性調節情報を与えている。

モデル予測制御部１０１は、操作指令値生成部１０４と、出力予測部１０５と、評価関数演算部１０６と、応答性調整部１０７により構成されている。

このうち、操作指令値生成部１０４は、例えば現在の操作量ｕ_０と、次の操作量ｕ_１から数ミリ秒毎に将来のｎ秒間分の予測値としての操作量候補（ｕ_１〜ｕ_ｎ）を生成する手段である。操作指令値生成部１０４について、図２を用いて後述する。

出力予測部１０５は、例えば操作量候補（ｕ_１〜ｕ_ｎ）と周囲情報および現時点の自車の制御量ｘ_０を車両の動作モデルを数式で表した状態方程式に入力し、それに対応する制御量（速度、位置、方向等）を、予測値としての制御量候補（ｘ_１〜ｘ_ｎ）として出力する手段である。出力予測部１０５について、図３を用いて後述する。

評価関数演算部１０６は、自動運転に必要な制約条件を複数の関数で表し、操作量候補（ｕ_１〜ｕ_ｎ）および制御量候補（ｘ_１〜ｘ_ｎ）を入力し、制約条件についての各関数出力の総和Ｆを出力する手段である。評価関数演算部１０６について、図４を用いて後述する。

状況度検出部１０３は、走行中の自車の周囲状況から、乗り心地を優先するか危険回避を優先するかの尺度となる状況度Ｗｐを出力する手段である。状況度検出部１０３について、図６を用いて後述する。

応答性調整部１０７は、現在の操作量ｕ_０と状況度検出部１０３から入力する状況度Ｗｐから次の操作量候補ｕ_１を求める手段である。応答性調整部１０７について、図５ａ、図５ｂ、図５ｃを用いて後述する。

なお通知部１０８は、応答性調整部１０７からの出力（状況度Ｗｐや次の操作量候補）を外部に通知する手段である。例えばディスプレイやスピーカにて乗員へ緊急動作を行う旨の通知や、無線ネットワークにより周辺の他車へ注意喚起等の通知を行う。

以上の構成によるモデル予測制御部１０１では、操作指令値生成部１０４から評価関数演算部１０６のループ処理を例えば数ミリ秒間に複数回繰り返し、評価関数の総和Ｆが最小となる操作量候補（ｕ_１〜ｕ_ｎ）を選び、次の時点の操作量ｕ_１をアクチュエータ１０２に出力する。アクチュエータ１０２は操作量ｕを制御量ｘに変換しブレーキ、アクセルおよびハンドル操作等を実行する。

図７はモデル予測制御による自動運転の一動作例である。高速道路の走行車線を走行中の自動運転による車両７０１が、同じ走行車線を走行中の車両７０２を追い越し、追い越し車線上で先行する車両７０３に追いつく前に再度走行車線に戻る一連の追い越し動作を想定している。

図７の（ａ）は、高速道路上で自車７０１が他車７０２および他車７０３の後方を走行している図である。このとき自車７０１は効率の良い運転を行うため、複数の制御量ｘの候補（点線で示す）の中から太い実線の矢印で示す時系列的な制御量ｘ_０〜ｘ_ｎを選択し、次の時点の制御量としてｘ_１を決定する。

図７の（ｂ）〜（ｄ）は自車７０１が他車７０２を追い越す過程を示しており、それぞれの地点でモデル予測制御により複数の制御量の候補の中から太線の矢印で示す時系列的な制御量ｘ_０〜ｘ_ｎを選択し、次の時点の制御量としてｘ_１を決定する。

図８により、図７のように走行するときの本発明の課題を具体的に説明する。図１に示すモデル予測制御部１０１では、一処理時間単位に評価関数Ｆの出力が最小となる操作量ｕを求めている。図８の（ｃ）は、横軸に操作量ｕ，縦軸に評価関数Ｆを示す図であり、処理周期の一処理時間単位で求めた評価関数Ｆの出力について、今回の評価関数Ｆ_１の出力が最小となる入力ｕ_１が、前回の評価関数Ｆ_０の出力が最小となる入力ｕ_０と大きく異なると、求まる操作量ｕの値（しいては制御量ｘの値）も大きく異なることになる。

その結果、図８の（ａ）に示すように、実際の自動運転時にハンドル操作やアクセル、ブレーキ操作にガタツキを生じ乗り心地を悪くすることになる。したがって図８の（ｂ）に示すように滑らかな自動運転を実現し乗り心地を良くする事が本発明の課題である。

以下、滑らかな自動運転を実現し乗り心地を良くするための、図１に示す予測制御装置の各部詳細構成について説明する。

図２は、モデル予測制御部１０１内の操作指令値生成部１０４のブロック構成例を示す図である。操作指令値生成部１０４では、評価関数Ｆを入力し、操作量候補（ｕ_１〜ｕ_ｎ）を与える。

操作指令値生成部１０４内の比較部２０２では、評価関数演算部１０６から出力される演算結果（評価関数Ｆの出力）を最小値保存部２０３に格納された値と比較する。入力された値が最小値保存部２０３に格納された値より小さければ最小値保存部２０３に対し保存指令信号を出力する。最小値保存部２０３は、比較部２０２からの保存指令信号に応じて評価関数の演算結果を記憶する。ここまでの一連の処理は、図８の（ｃ）における評価関数Ｆが最小となる位置を求めたことを意味している。

操作量生成部２０１は、次の時点の操作量候補ｕ_１から将来のｎ時点の操作量候補ｕ_ｎまでの操作量候補（ｕ_１〜ｕ_ｎ）を生成する手段である。一例としては初期値として乱数発生により操作量候補値を生成し、その後、その値を少しずつ変化させていく演算を繰り返すことで収束解を求める。具体的な方法として粒子群最適化、蟻コロニー最適化、人工蜂コロニーアルゴリズムなどがある。

操作量保存部２０４は、最小値保存部２０３に保存された評価関数値に対応する操作指令値候補（ｕ_１〜ｕ_ｎ）を保存し、現在時点の操作量ｕ_０をブレーキ、アクセル、前輪の操舵角等のアクチュエータ１０２へ出力する。また操作量候補（ｕ_１〜ｕ_ｎ）を、図３に示す出力予測部１０５に与えている。

なお現在時点の操作量ｕ_０は、例えば前回処理周期で求めた次の時点の操作量候補ｕ_１を用いて算出することができる。図２の操作指令値生成部１０４によれば、評価関数Ｆが最小となる時系列的な操作量である、操作量候補（ｕ_１〜ｕ_ｎ）を得ることができる。これは、図７の（ａ）に実線で示した軌道を求めたことを意味している。

図３はモデル予測制御部１０１内の出力予測部１０５のブロック構成例を示す図である。ここで状態方程式演算部３０１は、車両の動作モデルを数式で表した手段である。例えば、加速度や進行方向の角度を入力して、自車の位置座標、速度、方角などの物理量に変換する。保存部３０２は状態方程式の出力を一時保存し、次の時点の予測処理に利用するための手段である。例えば現時点の位置座標と速度を保存することで次の時点の位置座標の予測値を計算で求めることができる。

図３の例では、車両の動作モデルを数式で表すために操作指令値生成部１０４内からの時系列的な予測操作量（ｕ_１〜ｕ_ｎ）と周囲情報を入力としている。また出力として、アクチュエータ１０２の出力に対応する制御量を、時系列的な予測制御量（ｘ_１〜ｘ_ｎ）として算出し、評価関数演算部１０６での演算に使用している。なお、図３では、基準位置を定めるために保存部３０２を使用しているが、これは図１に示すように、アクチュエータ１０２が示す現在位置を基準として定めるものであってもよい。

図４はモデル予測制御部１０１内の評価関数演算部１０６のブロック構成例を示す図である。評価関数演算部１０６では、自動運転に必要な制約条件を関数で表した複数の制約条件関数（４０１から４０５）を用いて、操作指令値生成部１０４に与える評価関数Ｆの値を生成する。図４の例では、リスク度と、出力予測部１０５で求めた時系列的な予測制御量（ｘ_０〜ｘ_ｎ）についての制約条件関数を備えている。またそのうえで、予測操作量（ｕ_１〜ｕ_ｎ）についての制約条件関数を応答性調整部１０７に備え、応答性調整部１０７では状況度検出部１０３で求めた状況度Ｗｐに応じて制約条件関数の出力を調整している。

評価関数演算部１０６は、複数の制約条件関数演算部（４０１から４０４）と、応答性調整部１０７と、加算部４０５，４０６により構成されている。本発明では、評価関数Ｆを複数の制約条件関数（４０１から４０４）と、応答性調整部１０７により定めている。

複数の制約条件関数は、リスク度演算部４０１で求めるリスク度についての関数ｆ１、速度誤差演算部４０２で求める速度誤差についての関数ｆ２、加速度演算部４０３で求める加速度についての関数ｆ３、加速度演算部４０４で求める加々速度についての関数ｆ４である。評価関数Ｆは、これらにさらに応答性調整部１０７で求める応答性についての関数ｆ５を加味した５つの要素で構成された関数である。これら５つの要素で定まる数値が最小のものを求めていく。

以下、複数の制約条件関数演算部（４０１から４０４）のそれぞれについて説明する。まずリスク度演算部４０１は、周囲情報と自車の相対位置情報から、次の時点（ｋ＝１）から将来のｎ時点（ｋ＝ｎ）までの各時点でのリスク度Ｒ（ｋ）を、例えば状況度検出部１０３から入手し、リスク度Ｒ（ｋ）と重み係数Ｗ_１の乗算結果を計算し、それらの値の総和を求めるリスク度についての制約条件関数ｆ１である。

速度誤差演算部４０２は、自車の加速度情報を積分して速度を求め、次の時点（ｋ＝１）から将来のｎ時点（ｋ＝ｎ）までの各時点での目標速度Ｖ_ｒｅｆの差の２乗と重み係数Ｗ_２の乗算結果を計算し、それらの値の総和を求める速度についての制約条件関数ｆ２である。

加速度演算部４０３は、自車の加速度情報から、次の時点（ｋ＝１）から将来のｎ時点（ｋ＝ｎ）までの各時点での加速度の２乗と重み係数Ｗ_３の乗算結果を計算し、それらの値の総和を求める加速度についての制約条件関数ｆ３である。

加々速度演算４０４は、自車の加速度情報を微分して加々速度を求め、次の時点（ｋ＝１）から将来のｎ時点（ｋ＝ｎ）までの各時点での加々速度の２乗と重み係数Ｗ_４の乗算結果を計算し、それらの値の総和を求める加々速度についての制約条件関数ｆ４である。加算部４０５は上記制約条件関数演算部（４０１から４０４）の各制約条件関数の出力結果を加算する。

応答性調整部１０７は、現在の操作量ｕ_０と次の操作量ｕ_１との差分の２乗と、状況度検出部１０３から入力する状況度Ｗｐの乗算結果を求める応答性についての制約条件関数ｆ５である。

評価関数演算部１０６は、上記のように構成されているが、先にも述べたように予測制御装置は、評価関数Ｆの出力を最小とする時の操作量ｕにより車両制御している。然るに、評価関数Ｆの出力を定める５つの制約条件関数のうち、リスク度の制約条件関数ｆ１、速度誤差の制約条件関数ｆ２、加速度の制約条件関数ｆ３、加々速度の制約条件関数ｆ４は、その時々の運転状態を反映しており、これが概ね一定値を出力していると仮定すると、評価関数Ｆの出力は、応答性の制約条件関数ｆ５により定まり、これを決定するのは状況度Ｗｐである。つまり、状況度Ｗｐ次第で、評価関数Ｆの出力を任意に定めることができるというのが、図４の評価関数演算部１０６の構成の考え方である。

本発明においては、乗り心地優先の時に状況度Ｗｐを「１」に近い値にし、危険回避優先の時に状況度Ｗｐを「０」に近い値にするように調整する。図９ａ、図９ｂを用いて、応答性調整部１０７の動作を具体的に説明する。

図９ａは、乗り心地優先の観点から図４の状況度Ｗｐを「１」に近い値とした場合、図９ｂは、危険回避優先の観点から図４の状況度Ｗｐを「０」に近い値とした場合を示している。図９ａに示すように、状況度Ｗｐが１に近い値（乗り心地優先）のとき、応答性調整部１０７の応答性の関数において、Ｗｐ・（ｕ_１−ｕ_０）^２の値を０に近くするためには、ｕ_１がｕ_０に近い値を取る必要がある。その結果、現操作量ｕ_０に対し、小さな変化量が次の操作量ｕ_１として選ばれるため、変化の少ない運転動作を確保できる。

また、図９ｂに示すように、状況度Ｗｐが０に近い値（危険回避優先）のとき、応答性調整部１０７の応答性の関数において、Ｗｐ・（ｕ_１−ｕ_０）^２の値を０に近くするためには、ｕ_１がｕ_０から離れた値でも良い。その結果、現操作値ｕ_０に対し、大きな変化量が次の操作値ｕ_１として選ばれるため、機敏な運転動作を確保できる。

なお、図４に示す応答性調整部１０７の処理では、現在の操作量ｕ_０と次の操作量ｕ_１との差分を用いているが、ノイズによる影響を減らすために現在の操作量ｕ_０に代わり、複数の過去の実績値および将来の予測値を用いても良い。また制御量は、図３の状態方程式演算部３０１により操作量の関数出力であるから、次の制御量ｘ_１と現在の制御量ｘ_０の差分を用いても良い。

次に、応答性調整部１０７の別の実施例を示す。図５ａは、現操作値ｕ_０に代わり過去の実操作量と将来の予測操作量の移動平均値を用いる例である。図５ｂは、現操作値ｕ_０に代わり過去の実操作量と将来の予測操作量の加重平均値を用いる例である。図５ｃは、操作量ｕ_１とｕ_０の代わりに制御量ｘ_１とｘ_０を用いる例である。

図６は状況度検出部１０３のブロック構成例を示す図である。状況度検出部１０３は、複数の個別状況度検出部６０１と、加算部６０５と、正規化部６０６により構成されている。 個別状況度検出６０１は、自車の周囲の１つの障害物との間の衝突可能性を検出する手段である。複数の個別状況度検出部６０１を備えることにより、自車の周囲の別個の障害物との間の衝突可能性を検出している。

個別状況度検出６０１は、種別係数設定部６０２と、余裕度算出部６０３と、乗算部６０４と、加算部６０５と、正規化部６０６により構成されている。このうち種別係数設定部６０２は、入力される障害物の種類に応じて異なる係数Ｗｋを選択する手段である。例えば、歩行者＜自転車＜車の順で係数の値は大きくなる。余裕度算出部６０３は、自車と障害物との距離と相対速度を入力し、両者間の余裕度を数値で出力する。この例では、相対距離が大きく、また相対速度が大きいほど余裕度として大きな値を出力する。乗算部６０４は種類係数と余裕度を乗算する手段である。乗算結果は、同じ余裕度であっても車の場合より歩行者の場合のほうが小さくなる。これは歩行者に対する安全を優先するためである。加算部６０５は複数の個別状況度検出手段６０１の出力を加算し、総合の状況度を算出する手段である。正規化部６０６は、状況度Ｗｐを０〜１の間の値に正規化して出力する手段である。状況度Ｗｐが１に近いほど乗り心地がよく、また状況度Ｗｐが０に近いほど緊急度が高いものとされる。

上記の本発明による予測制御装置は、現時点の操作量と次の時点の操作量との差を調整する手段を含んでいる。この機能は、評価関数演算部１０６と操作指令値生成部１０４により主として構成されている。ここでは図４に例示されるように状況度を重み係数とし、現在の操作量と次の操作量の差分に重み係数を乗じた値を評価関数に含む。あるいは、状況度を重み係数とし、過去の実操作量および将来の予測操作量の移動平均値に対する次の操作量の差分に重み係数を乗じた値を評価関数に含む。あるいは、状況度を重み係数とし、過去の実操作量および将来の予測操作量の荷重平均値に対する次の制御量の差分に重み係数を乗じた値を評価関数に含む。あるいは、状況度を重み係数とし、現在の制御量と次の制御量の差分に重み係数を乗じた値を評価関数に含む。

また本発明装置をさらに簡便に述べるならば、これは「車両の自動運転のためにアクチュエータに与える操作量を定める予測制御装置であって、周囲情報と車両情報とから状況度を検出する手段と、周囲情報と車両情報から単位時間毎に操作量を生成しアクチュエータに出力する手段と、前記状況度の値に応じて現時点の操作量と次の時点の操作量との差を調整する手段とで構成されることを特徴とする予測制御装置。ということができる。

以上に示した本発明装置によれば、人が運転するように、通常走行時の乗り心地と緊急時の迅速な動作を両立することができる。

１０１：モデル予測制御部
１０２：アクチュエータ
１０３：状況度検出部
部１０４：操作指令値生成部
１０５：出力予測部
１０６：評価関数演算部
１０７：応答性調整部
１０８：通知部
２０１：操作量生成部
２０２：比較部
２０３：最小値保存
２０４：操作量保存部
３０１：状態方程式演算部
３０２：保存部
４０１：リスク度演算部
４０２：速度誤差演算部
４０３：加速度演算部
４０４：加々速度演算部
４０５：加算部
４０６：加算部
６０１：個別状況度検出部
６０２：種別係数設定部
６０３：余裕度算出部
６０４：乗算部
６０５：加算部
６０６：正規化部
７０１：自車
７０２：他車
７０３：他車

Claims (17)

1. 車両の自動運転のためにアクチュエータに与える操作量を定める予測制御装置であって、
   前記アクチュエータに対する操作量と、予測値としての操作量候補を生成する操作指令値生成部と、車両の動作モデルを数式で表した状態方程式を用いて、前記アクチュエータの出力に相当する予測値としての制御量候補を出力する出力予測部と、車両の自動運転に必要な制約条件を複数の関数で表し、前記制約条件についての各関数の出力の総和を得る評価関数演算部と、走行中の自車車両の周囲状況から、乗り心地を優先するか危険回避を優先するかの尺度となる状況度を求める状況度検出部と、前記状況度検出部からの状況度から次の操作量候補を求める応答性調整部を備え、
   前記操作指令値生成部は、前記評価関数演算部からの出力に応じて前記アクチュエータに対する操作量を生成するとともに、前記応答性調整部は、前記予測値としての操作量候補または前記予測値としての制御量候補と現在値の差分と状況度に応じて評価関数演算部からの出力を調整することを特徴とする予測制御装置。
2. 請求項１に記載の予測制御装置であって、
   前記操作指令値生成部は、前記評価関数演算部の出力が最小となる値に応じて前記アクチュエータに対する操作量を定めていることを特徴とする予測制御装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の予測制御装置であって、
   前記出力予測部は、車両の動作モデルを数式で表した状態方程式に、走行中の自車車両の周囲状況と前記操作指令値生成部からの予測値としての操作量候補を適用して、前記アクチュエータの出力に相当する予測値としての制御量候補を求めていることを特徴とする予測制御装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の予測制御装置であって、
   前記評価関数演算部における、車両の自動運転に必要な制約条件を複数の関数で表した前記制約条件は、周囲情報と自車の相対位置情報から求めたリスク度についての制約条件を含むことを特徴とする予測制御装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の予測制御装置であって、
   前記評価関数演算部における、車両の自動運転に必要な制約条件を複数の関数で表した前記制約条件は、前記出力予測部で求めた予測値としての制御量候補についての制約条件を含むことを特徴とする予測制御装置。
6. 請求項５に記載の予測制御装置であって、
   前記出力予測部で求めた予測値としての制御量候補についての制約条件は、車両の速度、加速度、加々速度についての制約条件の少なくとも１つ以上を含むことを特徴とする予測制御装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の予測制御装置であって、
   前記応答性調整部は、前記操作指令値生成部からの予測値としての操作量候補からの現在の操作量と次の操作量との差分、及び前記状況度検出部から入力する状況度を用いた応答性についての制約条件関数を含むことを特徴とする予測制御装置。
8. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の予測制御装置であって、
   前記応答性調整部は、前記操作指令値生成部からの予測値としての操作量候補と、実操作量との差分、及び前記状況度検出部から入力する状況度を用いた応答性についての制約条件関数を含むことを特徴とする予測制御装置。
9. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の予測制御装置であって、
   前記応答性調整部は、前記出力予測部で求めた予測値としての制御量候補と、実制御量との差分、及び前記状況度検出部から入力する状況度を用いた応答性についての制約条件関数を含むことを特徴とする予測制御装置。
10. 請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の予測制御装置であって、
    前記状況度検出部は、障害物の種類、自車と障害物との間の距離および相対速度から状況度を求めることを特徴とする予測制御装置。
11. 請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の予測制御装置であって、
    予測制御装置は、現時点の操作量と次の時点の操作量との差を調整する手段を含むことを特徴とする予測制御装置。
12. 請求項１１に記載の予測制御装置であって、
    現時点の操作量と次の時点の操作量との差を調整する手段は、前記状況度を重み係数とし、現在の操作量と次の操作量の差分に重み係数を乗じた値を評価関数に含むことを特徴とする予測制御装置。
13. 請求項１１または請求項１２に記載の予測制御装置であって、
    現時点の操作量と次の時点の操作量との差を調整する手段は、調整内容を通知手段を介して外部装置に出力することを特徴とする予測制御装置。
14. 請求項１１から請求項１３のいずれか１項に記載の予測制御装置であって、
    現時点の操作量と次の時点の操作量との差を調整する手段は、前記状況度を重み係数とし、過去の実操作量および将来の予測操作量の移動平均値に対する次の操作量の差分に重み係数を乗じた値を評価関数に含むことを特徴とする予測制御装置。
15. 請求項１１から請求項１４のいずれか１項に記載の予測制御装置であって、
    現時点の操作量と次の時点の操作量との差を調整する手段は、前記状況度を重み係数とし、過去の実操作量および将来の予測操作量の加重平均値に対する次の制御量の差分に重み係数を乗じた値を評価関数に含むことを特徴とする予測制御装置。
16. 請求項１１から請求項１５のいずれか１項に記載の予測制御装置であって、
    現時点の操作量と次の時点の操作量との差を調整する手段は、前記状況度を重み係数とし、現在の制御量と次の制御量の差分に重み係数を乗じた値を評価関数に含むことを特徴とする予測制御装置。
17. 車両の自動運転のためにアクチュエータに与える操作量を定める予測制御方法であって、
    前記アクチュエータに対する操作量と、予測値としての操作量候補を生成し、車両の動作モデルを数式で表した状態方程式を用いて、前記アクチュエータの出力に相当する予測値としての制御量候補を求め、車両の自動運転に必要な制約条件を複数の関数で表し、前記制約条件についての各関数の出力の総和を得、走行中の自車車両の周囲状況から、乗り心地を優先するか危険回避を優先するかの尺度となる状況度を求め、前記状況度から次の操作量候補を求め、前記各関数の出力の総和に応じて前記アクチュエータに対する操作量を生成するとともに、状況度に応じて前記各関数の出力の総和を調整するとともに、
    前記アクチュエータに対する操作量は、前記制約条件についての各関数の出力の総和に応じて、前回の操作量と今回の操作量の差が少なくなるようにされるとともに、前記状況度が危険回避を優先するものであるとき、前回の操作量と今回の操作量の差が大きくなることを許容することを特徴とする予測制御方法。

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