JP2025068764A - 操舵制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車速がゼロよりも大きい場合における制御定数の値を学習できるようにした操舵制御装置を提供する。
【解決手段】ＰＵは、操舵方向が右旋回方向である場合、操舵角の大きさが学習用最小値θＬ以上であって学習用最大値θＨ以下である場合、ヨーレートおよび車速から推定される転舵角と操舵角θｈとをサンプリングする。ＰＵは、サンプリングした点に基づき右旋回直線Ｌ１を算出する。ＰＵは、操舵方向が左旋回方向である場合、操舵角の大きさが学習用最小値θＬ以上であって学習用最大値θＨ以下である場合、ヨーレートおよび車速から推定される転舵角θｔと操舵角θｈとをサンプリングする。ＰＵは、サンプリングした点に基づき左旋回直線Ｌ２を算出する。ＰＵは、右旋回直線Ｌ１と左旋回直線Ｌ２との切片同士の差を、不感帯幅に代入する。
【選択図】図６

Description

本発明は、操舵制御装置に関する。

たとえば下記特許文献１には、操舵角が変化しても転舵輪の転舵角が変化しない量の最大値であるあそび量を学習する装置が記載されている。この装置は、キースイッチがオン操作されたときに、電動パワーステアリングモータを左右に回転させる。そしてこの装置は、モータを流れる電流が大きくなることに基づき、転舵輪が転舵し始める操舵角を検出する。そして、この装置は、検出された一対の操舵角の差をあそび量に代入する。

特開２０２２－６８０５６号公報

上記あそび量は車速に応じて変化する。しかし、上記装置では、車速がゼロよりも大きい場合のあそび量を算出できない。

以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
１．操舵装置を制御対象とする操舵制御装置であって、前記操舵装置は、ステアリング軸と、前記ステアリング軸の回転に伴って転舵する車両の転舵輪と、を備え、サンプリング処理、転舵角算出処理、および制御定数学習処理を実行するように構成され、前記サンプリング処理は、操舵角およびヨーレートを同期してサンプリングする処理であり前記操舵角は、前記ステアリング軸の回転角度であり、前記転舵角算出処理は、前記ヨーレートおよび車速が入力であって、前記転舵輪の転舵角を算出する処理であり、前記制御定数学習処理は、前記サンプリング処理によってサンプリングされた前記操舵角と該操舵角に対応する前記転舵角との複数の組に基づいて、制御定数を学習する処理であり、前記制御定数は、前記ステアリング軸の回転変位に対する前記転舵輪の回転変位を示す定数である操舵制御装置である。

上記構成では、ヨーレートおよび車速に応じて転舵角を算出する。これにより、車速がゼロよりも大きい場合における転舵角と操舵角との関係を取得できることから、制御定数の値を学習できる。

２．前記制御定数は、前記操舵角に対する転舵角の比である剛性係数を含み、前記制御定数学習処理は、前記操舵角と該操舵角に対応する前記転舵角との複数の組から定まる直線の傾きを前記剛性係数として学習する処理を含む上記１記載の操舵制御装置である。

操舵角と転舵角との間には比例関係がある。上記構成では、この比例関係を示す剛性係数を学習できる。
３．前記制御定数は、不感帯幅を含み、前記不感帯幅は、前記ステアリング軸の回転方向が右旋回方向および左旋回方向のいずれか一方から他方に切り替わってから前記転舵輪が転舵するまでに前記ステアリング軸が回転する回転量であり、前記制御定数学習処理は、右旋回直線算出処理、左旋回直線算出処理、および不感帯幅算出処理を含み、前記右旋回直線算出処理は、前記サンプリングされた前記操舵角と該操舵角に対応する前記転舵角との複数の組のうちの前記回転方向が右旋回方向であるときにおける複数の組から右旋回直線を算出する処理であり、前記左旋回直線算出処理は、前記サンプリングされた前記操舵角と該操舵角に対応する前記転舵角との複数の組のうちの前記回転方向が左旋回方向であるときにおける複数の組から左旋回直線を算出する処理であり、前記不感帯幅算出処理は、前記右旋回直線と前記左旋回直線との切片の差を前記不感帯幅として算出する処理である上記１または２記載の操舵制御装置である。

上記構成では、右旋回直線および左旋回直線を算出することによって、不感帯幅を算出できる。
４．前記制御定数学習処理は、互いに異なる車速毎に前記サンプリング処理によってサンプリングされた前記操舵角と該操舵角に対応する前記転舵角との複数の組に基づき、前記制御定数を互いに異なる前記車速毎に算出する処理である上記１～３のいずれか１つに記載の操舵制御装置。

制御定数は車速に応じて変化する傾向がある。そこで上記構成では、車速毎に制御定数を学習する。これにより、車速に応じた適切な制御定数をうることができる。
５．前記サンプリング処理は、前記操舵角の大きさが学習用最小値以上であるときに実行される上記１～４のいずれか１つに記載の操舵制御装置。

操舵角の大きさが過度に小さい場合には、ヨーレートが過度に小さくなることから、ヨーレートを用いた転舵角の推定精度が低下する。これに対し上記構成では、操舵角の大きさが学習用最小値以上のときにサンプリングされたヨーレートを用いて制御定数を学習する。これにより、操舵角の大きさが学習用最小値未満のときにサンプリングされたヨーレートを用いる場合と比較して、制御定数の学習精度を高めることができる。

６．前記サンプリング処理は、前記操舵角の大きさが学習用最大値以下である場合に実行される上記１～５のいずれか１つに記載の操舵制御装置である。
操舵角の大きさが過度に大きい場合、車両の挙動が不安定化しやすいことから、ヨーレートを用いた転舵角の推定精度が低下する。これに対し上記構成では、操舵角の大きさが学習用最大値値以下のときにサンプリングされたヨーレートを用いて制御定数を学習する。これにより、操舵角の大きさが学習用最大値よりも大きいときにサンプリングされたヨーレートを用いる場合と比較して、制御定数の学習精度を高めることができる。

７．前記サンプリング処理は、前記操舵角の変化速度の大きさが規定速度以下である場合に実行される上記１～６のいずれか１つに記載の操舵制御装置である。
操舵角が変化すると、それに応じてヨーレートが変化する。そのため、操舵角の変化が大きい時にヨーレートをサンプリングする場合には、ヨーレートが安定しないことから、ヨーレートを用いた転舵角の推定精度が低下する。これに対し上記構成では、操舵角の変化速度の大きさが規定速度以下のときにサンプリングされたヨーレートを用いて制御定数を学習する。これにより、操舵角の変化速度の大きさが規定速度よりも大きいときにサンプリングされたヨーレートを用いる場合と比較して、制御定数の学習精度を高めることができる。

８．前記サンプリング処理は、前記操舵角および前記転舵角の組が不感帯領域に入っていない場合に実行され、前記不感帯領域は、前記操舵角の変化に対して前記転舵角が変化しない領域である上記１～７のいずれか１つに記載の操舵制御装置である。

操舵角および転舵角の組が不感帯領域に入っているときにヨーレートをサンプリングする場合には、ヨーレートから把握される転舵角と操舵角との関係が不感帯領域の影響を受ける。一方、不感帯領域は、操舵角および転舵角に応じて一義的に定まる領域ではなく、操舵角の履歴に応じて変化する領域である。そのため、不感帯領域の影響を受けた転舵角と操舵角との関係は、サンプリングがなされた時の状況に固有の関係となる。これに対し、上記構成では、操舵角および転舵角の組が不感帯領域に入っていないときにサンプリングされたヨーレートを用いることにより、都度の運転履歴とは無関係な普遍的な関係を表現した制御定数を学習できる。

９．前記サンプリング処理は、直前の所定期間における前記操舵角の変化速度の大きさが閾値以下である場合に実行される上記１～８のいずれか１つに記載の操舵制御装置である。

サンプリング直前の所定期間における操舵角の変化が大きい場合、サンプリング時の車両の挙動が安定しないおそれがある。すなわち、サンプリング時の車両の挙動が所定期間内の操舵角の変化の影響を受けているおそれがある。そしてその場合、サンプリングされたヨーレートから算出される転舵角の精度が低下する。これに対し上記構成では、直前の所定期間における操舵角の変化速度の大きさが閾値以下である場合にサンプリングを実行することから、転舵角の推定精度を高めることができる。

１０．前記サンプリング処理は、第１状態、第２状態、第３状態、および第４状態のそれぞれにおいて実行され、前記第１状態は、前記操舵角が右旋回方向に変化しているときにおける前記操舵角が右旋回領域に入っている状態であり、前記第２状態は、前記操舵角が右旋回方向に変化しているときにおける前記操舵角が左旋回領域に入っている状態であり、前記第３状態は、前記操舵角が左旋回方向に変化しているときにおける前記操舵角が右旋回領域に入っている状態であり、前記第４状態は、前記操舵角が左旋回方向に変化しているときにおける前記操舵角が左旋回領域に入っている状態である上記１～９のいずれか１つに記載の操舵制御装置である。

上記構成では、第１状態、第２状態、第３状態、および第４状態のそれぞれにおいてサンプリングされたヨーレートをサンプリングすることにより、様々な操舵状況に応じたヨーレートをサンプリングできる。そのため、様々な操舵状況に応じた制御定数を学習しやすい。

１１．転舵角推定処理を実行するように構成され、前記転舵角推定処理は、前記操舵角の検出値と前記制御定数学習処理によって学習された剛性係数とを用いて前記転舵角の推定値を算出する処理である上記２～１０（上記２に従属しないものを除く）記載の操舵制御装置である。

上記構成では、制御定数学習処理によって学習された剛性係数を用いて推定値を算出することから、デフォルトの剛性係数を用いる場合と比較して、操舵装置にとってより適切な剛性係数を用いることができる。したがって、推定値の精度を高めることができる。

１２．前記操舵装置は、前記ステアリング軸を回転させるモータを備え、転舵処理を実行するように構成され、前記転舵処理は、前記推定値が制御量であって且つ前記転舵角の目標値が前記制御量の目標値であるフィードバック制御の操作量に応じて前記モータのトルクを操作する処理である上記１１記載の操舵制御装置である。

上記構成では、推定値を用いることによって、転舵角を検出するセンサによらずに、転舵角を制御量とするフィードバック制御を実行できる。
１３．前記操舵装置は、前記ステアリング軸を回転させるモータを備え、転舵処理を実行するように構成され、前記転舵処理は、前記制御定数学習処理によって学習された前記不感帯幅に応じて算出される不感帯量が入力であって、前記モータのトルクを操作する処理であり、前記不感帯量は、操舵方向において前記操舵角の変化に対して前記転舵角が変化しない最大量である上記３～１２（上記３に従属しないものを除く）記載の操舵制御装置である。

上記構成では、モータのトルクを操作する処理の入力が、制御定数学習処理によって学習された不感帯幅に応じて算出された不感帯量である。そのため、デフォルトの不感帯幅を用いる場合と比較して、高精度な不感帯幅を用いることができる。したがって、上記構成では、高精度な不感帯量に応じてモータのトルクを操作できる。

一実施形態にかかる操舵システムの構成を示す図である。 図１に示した操舵システムにおける操舵角と転舵角との関係を示す図である。 図１に示した操舵制御装置が実行する処理を示すブロック図である。 図１に示した操舵制御装置が実行する処理の手順を示す流れ図である。 図１に示した操舵制御装置が実行する処理の手順を示す流れ図である。 図５に示した処理の一部を例示する図である。 図１に示した操舵制御装置が実行する処理の手順を示す流れ図である。 図１に示した操舵制御装置が実行する処理の手順を示す流れ図である。 図１に示した操舵制御装置が実行する処理の手順を示す流れ図である。 図１に示した操舵制御装置が実行する処理を例示するタイムチャートである。

以下、一実施形態について図面を参照しつつ説明する。
「前提構成」
図１に示す操舵装置１０は、ステアリングホイール１２を備える。ステアリングホイール１２には、ステアリング軸１４が連結されている。ステアリング軸１４のうちのステアリングホイール１２とは逆側の端部は、ステアリングギアボックス２０に連結されている。ステアリングギアボックス２０のセクター軸は、ピットマンアーム２２の一方の端部に連結されている。ピットマンアーム２２のもう一方の端部は、ドラッグリンク２４の一方の端部に連結されている。ドラッグリンク２４のもう一方の端部は、ナックルアーム２６の一方の端部に連結されている。ナックルアーム２６のもう一方の端部は、右の転舵輪４０（Ｒ）のキングピン軸２８に連結されている。右の転舵輪４０（Ｒ）のキングピン軸２８と、左の転舵輪４０（Ｌ）のキングピン軸２８とは、タイロッドアーム３０およびタイロッド３２によって連結されている。

モータ５０の回転動力は、ステアリング軸１４に伝達される。モータ５０は、一例として、同期電動機である。モータ５０の端子には、インバータ５２の出力電圧が印加される。

操舵制御装置６０は、ＰＵ６２および記憶装置６４を備えている。ＰＵ６２は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、およびＴＰＵ等のソフトウェア処理装置である。記憶装置６４は、電気的に書き換え不可能な不揮発性メモリであってもよい。また記憶装置６４は、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリ、およびディスク媒体等の記憶媒体であってもよい。操舵制御装置６０は、記憶装置６４に記憶されたプログラムをＰＵ６２が実行することによって、制御対象を制御する処理を実行する。

操舵制御装置６０の制御対象は、操舵装置１０である。操舵制御装置６０は、制御対象の制御のために、回転角センサ７０によって検出されるモータ５０の回転角度θｍを参照する。また、操舵制御装置６０は、ヨーレートセンサ７１によって検出されるヨーレートγを参照する。また、操舵制御装置６０は、モータ５０の各端子を流れる電流ｉｕ，ｉｖ，ｉｗを参照する。電流ｉｕ，ｉｖ，ｉｗは、たとえばインバータ５２の各レッグに設けられたシャント抵抗の電圧降下量として検出されてもよい。操舵制御装置６０は、ネットワーク７２を介して、車速センサ８４によって検出される車速Ｖを参照する。

操舵制御装置６０は、ネットワーク７２を介して上位ＥＣＵ８０と通信可能となっている。上位ＥＣＵ８０は、ステアリングホイール１２の操作による操舵の指示とは独立に、車両の操舵に介入するための指令を生成する処理を実行する。換言すれば、上位ＥＣＵ８０は、自動操舵処理を実行する。上位ＥＣＵ８０は、自動操舵処理を実行するために、カメラ８２によって撮影された車両の周囲の画像データを取得する。また、上位ＥＣＵ８０は、インターフェース８６を介して運転者によって入力された自動操舵処理の実行の可否の意思表示等を把握する。

「操舵装置１０の特性」
上述の操舵装置１０は、複雑なリンク機構を有することに起因して、ステアリング軸１４の回転に対して転舵輪４０が回転しないいわゆるあそびが大きい。

図２に、操舵角θｈと転舵角θｔとの関係を示す。ここで、操舵角θｈは、ステアリング軸１４の回転角度である。一方、転舵角θｔは、転舵輪４０に関するタイヤの切れ角である。また、図２に記載の中立位置Ｏは、操舵角θｈおよび転舵角θｔの双方がゼロである点である。これは、操舵角θｈおよび転舵角θｔの双方ともに直進方向を示すことを意味する。なお、以下では、右旋回方向の回転角を正として且つ、左旋回方向の回転角を負とする。

図２に示すように、中立位置Ｏから操舵角θｈを右旋回方向に変化させても点Ａに到達するまでは、転舵角θｔは変化しない。そして、操舵角θｈが点Ａよりさらに大きい値となると、転舵角θｔが増加する。

また、点Ｂにおいて操舵角θｈを減少させても、転舵角θｔは変化しない。換言すれば、点Ｂにおいて操舵方向を左側に切り替えても、転舵角θｔは変化しない。なお、操舵方向とは、ステアリング軸１４の回転方向である。そして操舵角θｈが点Ｃを超えてさらに小さい値となると、転舵角θｔが減少する。

そして、点Ｄにおいて、転舵角θｔがゼロとなる。
点Ｅは、転舵角θｔがゼロとなった後にも操舵角θｈを左操舵方向にさらに変位させることによって得られた値である。操舵角θｈを点Ｅにおいて増加させても、操舵角θｈが点Ｆに到達するまでは転舵角θｔは変化しない。操舵角θｈが点Ｆを超えてさらに大きくなると、転舵角θｔが増加する。

このように、たとえば操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が点Ｂに位置する場合、点Ｂと点Ｃとの間で操舵角θｈが変化しても、転舵角θｔは変化しない。またたとえば、操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が点Ｅに位置する場合、点Ｅと点Ｆとの間で操舵角θｈが変化しても、転舵角θｔは変化しない。このように、操舵装置１０のあそびに起因して、操舵角θｈの変化に対して転舵角θｔが変化しない領域である不感帯領域が存在する。ただし、不感帯領域は、操舵角θｈの固定した値を有する領域ではなく、操舵角θｈの変化の履歴によって変わり得る領域である。

点Ｂから点Ｃへの操舵角θｈの変位は、右旋回からの切り戻しにおいて生じる。また、点Ｅから点Ｆへの操舵角θｈの変位は、左旋回からの切り戻しにおいて生じる。図２に示す不感帯幅αは、これらの切り戻し時における操舵角θｈの変化に対して転舵角θｔが変化しない不感帯領域の長さである。

「操舵制御装置の制御の概要」
図３に、操舵制御装置６０が実行する処理の一部を示す。図３に示す処理は、記憶装置６４に記憶されたプログラムをＰＵ６２が例えば所定周期で繰り返し実行することによって実現される。

フィードバック処理Ｍ１０は、目標転舵角θｔ＊および転舵角θｔが入力であって且つ、フィードバック操作量Ｔｆｂが出力である処理である。フィードバック操作量Ｔｆｂは、転舵角θｔが制御量であって且つ、目標転舵角θｔ＊が制御量の目標値であるフィードバック制御の操作量である。目標転舵角θｔ＊は、上位ＥＣＵ８０によって算出される。すなわち、インターフェース８６の操作によって自動運転モードが選択されると、上位ＥＣＵ８０は、カメラ８２による車両の周囲の画像データに基づき、車両の走行すべき目標軌跡を算出する。そして、上位ＥＣＵ８０は、車両の実際の走行経路を目標軌跡に近づけるための目標転舵角θｔ＊を算出する。

転舵角推定処理Ｍ１２は、操舵角θｈが入力であって且つ転舵角θｔが出力である処理である。転舵角θｔは、推定値である。操舵角θｈは、ＰＵ６２により、回転角度θｍの積算処理によって算出される。

不感帯補償トルク算出処理Ｍ１４は、不感帯領域におけるフィードフォワード制御の操作量である不感帯補償トルクＴｄｚが出力である処理である。
加算処理Ｍ１６は、フィードバック操作量Ｔｆｂおよび不感帯補償トルクＴｄｚの和を、トルク指令値Ｔｒｑ＊に代入する処理である。トルク指令値Ｔｒｑ＊は、モータ５０のトルクの指令値である。操作信号生成処理Ｍ１８は、モータ５０のトルクをトルク指令値Ｔｒｑ＊に近づけるように制御するための操作信号ＭＳを生成してインバータ５２に出力する処理である。なお、操作信号生成処理Ｍ１８は、電流ｉｕ，ｉｖ，ｉｗを、トルク指令値Ｔｒｑ＊に応じた電流指令値に近づける処理であってもよい。

不感帯内位置算出処理Ｍ２０は、図２に示した不感帯領域内における位置を示す変数である不感帯内位置Δαを算出する処理である。図２には、操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が点Ｐに位置する場合の不感帯内位置Δαを例示している。

制御定数学習処理Ｍ２２は、ステアリング軸１４の回転変位に対する転舵輪４０の回転変位を示す定数である制御定数を学習する処理である。
「制御定数学習処理Ｍ２０」
図４に、制御定数学習処理Ｍ２２のための前処理の手順を示す。図４に示す一連の処理は、記憶装置６４に記憶されたプログラムをＰＵ６２がたとえば所定周期で繰り返し実行することによって実現される。なお、以下では、先頭に「Ｓ」が付与された数字によって、各処理のステップ番号を表現する。

図４に示す一連の処理において、ＰＵ６２は、まず操舵角θｈおよび車速Ｖを取得する（Ｓ１０）。次にＰＵ６２は、操舵角θｈの絶対値が学習用最小値θＬ以上であって且つ学習用最大値θＨ以下であるか否かを判定する（Ｓ１２）。ここで、学習用最小値θＬは、後述する学習処理を精度良く行うことのできる操舵角θｈの下限値に基づき設定されている。また、学習用最大値θＨは、後述する学習処理を精度良く行うことのできる操舵角θｈの上限値に基づき設定されている。学習用最大値θＨの設定においては、操舵角θｈが過度に大きい場合、車両の運転が安定しないことが考慮されている。

ＰＵ６２は、上記絶対値が学習用最小値θＬ以上であって且つ学習用最大値θＨ以下であると判定する場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、操舵角速度ωｈの絶対値が閾値ωｔｈ１以下である旨の条件が成立するか否かを判定する（Ｓ１４）。操舵角速度ωｈは、操舵角θｈの変化速度である。操舵角速度ωｈは、ＰＵ６２が操舵角θｈの時系列データを用いて算出する。操舵角速度ωｈの絶対値が閾値ωｔｈ１以下である旨の条件は、後述する学習処理の実行条件の１つである。この条件は、操舵角θｈが安定している旨の条件である。

ＰＵ６２は、操舵角速度ωｈの絶対値が閾値ωｔｈ１以下であると判定する場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が不感帯領域の外にあるか否かを判定する（Ｓ１６）。この処理の入力は、不感帯内位置算出処理Ｍ２０が出力する不感帯内位置Δαである。ＰＵ６２は、不感帯内位置Δαの絶対値が後述する不感帯幅αｉの「１／２」未満である場合に、操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が不感帯領域に位置すると判定する。

ＰＵ６２は、操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が不感帯領域に入っていないと判定する場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、次の条件（Ａ）が成立するか否かを判定する（Ｓ１８）。
条件（Ａ）：図４の一連の処理の今回の実行タイミングから所定期間だけ遡ったタイミングから現在までの間における操舵角速度ωｈの絶対値が閾値ωｔｈ２以下である旨の条件。

ＰＵ６２は、条件（Ａ）が成立すると判定する場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、ヨーレートγを取得する（Ｓ２０）。次に、ＰＵ６２は、ヨーレートγに、「（１＋Ａ・Ｖ・Ｖ）／Ｖ／Ｉ」を乗算した値を、転舵角θｔに代入する（Ｓ２２）。この処理は、ＰＵ６２が、ヨーレートγに基づき転舵角θｔを推定する処理である。ここで、スタビリティファクタＡとホイールベースＩとを用いている。

次にＰＵ６２は、Ｓ２２の処理によって推定した転舵角θｔを、旋回方向、車速Ｖ、操舵角θｈと紐づけて記憶装置６４に記憶する（Ｓ２４）。
なお、ＰＵ６２は、Ｓ２４の処理を完了する場合と、Ｓ１２，Ｓ１４，Ｓ１６，Ｓ１８の処理において否定判定する場合と、には、図４に示す一連の処理を一旦終了する。

図５に、制御定数学習処理Ｍ２２の手順を示す。図５に示す一連の処理は、記憶装置６４に記憶されているプログラムをＰＵ６２がたとえば所定周期で繰り返し実行することによって実現される。

図５に示す一連の処理において、ＰＵ６２は、Ｓ２４の処理によって記憶装置６４に記憶されたデータが学習条件を満たすだけ確保されたか否かを判定する（Ｓ３０）。学習条件は、一例として、以下の状態１～状態４のそれぞれにおける上記Ｓ２４の処理によって記憶された値の数が所定数個であることとする。ここで、所定数は、複数であってもよい。

状態１：操舵方向が右旋回方向である場合において、操舵角θｈが学習用最小値θＬ以上であって且つ学習用最大値θＨ以下である状態である。
状態２：操舵方向が右旋回方向である場合において、操舵角θｈが「－θＨ」以上であって且つ「－θＬ」以下の状態である。

状態３：操舵方向が左旋回方向である場合において、操舵角θｈが学習用最小値θＬ以上であって且つ学習用最大値θＨ以下である状態である。
状態４：操舵方向が左旋回方向である場合において、操舵角θｈが「－θＨ」以上であって且つ「－θＬ」以下の状態である。

ＰＵ６２は、データが学習条件を満たすだけ確保されたと判定する場合（Ｓ３０：ＹＥＳ）、上記データを識別する変数ｉに「１」を代入する（Ｓ３２）。
次にＰＵ６２は、Ｓ２４の処理によって記憶装置６４に記憶されたサンプリングデータのうちの車速Ｖが領域Ａｉ内に入るデータを読み出す（Ｓ３４）。領域Ａｉは、変数ｉによって、領域Ａ１，Ａ２，…のいずれかを示す。領域Ａ１，Ａ２，…は、互いに異なる車速Ｖの領域である。たとえば、領域Ａ３は、３０～４０ｋｍ／ｈ、領域Ａ４は、４０～５０ｋｍ／ｈなどである。そして、ＰＵ６２は、剛性係数ｋｉを算出する（Ｓ３６）。剛性係数は、操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が不感帯領域にない場合において、操舵角θｈの変化量に対する転舵角θｔの変化量の比を定める係数である。

図６に示す黒丸印は、Ｓ２４の処理によって記憶された操舵角θｈと転舵角θｔとの組を示す。ＰＵ６２は、一例として、最小２乗法を用いて、上記操舵角θｈと転舵角θｔとの組からなるサンプリング点との偏差を最小化する直線を求める。そして、ＰＵ６２は、その直線の傾きを剛性係数ｋｉに代入する。剛性係数ｋｉは、車速Ｖが領域Ａｉ内の値であるときにおける学習値である。

図５に戻り、ＰＵ６２は、Ｓ３４の処理によって読み出したデータのうちの操舵方向が右旋回方向である場合のデータを抽出する（Ｓ３８）。そして、ＰＵ６２は、Ｓ３８の処理によって抽出したデータに基づき、図６に示す右旋回直線Ｌ１を算出する（Ｓ４０）。右旋回直線Ｌ１は、Ｓ３６の処理によって算出された剛性係数ｋｉが傾きであって且つ切片ｂ１を有する直線である。Ｓ４０の処理は、抽出したデータと右旋回直線Ｌ１との差が最小となる切片ｂ１を求める処理である。右旋回直線Ｌ１は、操舵方向が右旋回方向である場合の操舵角θｈと転舵角θｔとの関係を近似する近似式である。

次に、ＰＵ６２は、Ｓ３４の処理によって読み出したデータのうちの操舵方向が左旋回方向である場合のデータを抽出する（Ｓ４２）。そして、ＰＵ６２は、Ｓ４２の処理によって抽出されたデータに基づき、左旋回直線Ｌ２を算出する（Ｓ４４）。左旋回直線Ｌ２は、Ｓ４２の処理によって算出された剛性係数ｋｉが傾きであって且つ切片ｂ２を有する直線である。Ｓ４４の処理は、抽出したデータと左旋回直線Ｌ２との差が最小となる切片ｂ２を求める処理である。左旋回直線Ｌ２は、操舵方向が左旋回方向である場合の操舵角θｈと転舵角θｔとの関係を近似する近似式である。

次にＰＵ６２は、切片ｂ１と切片ｂ２との差の絶対値を、不感帯幅αｉに代入する（Ｓ４６）。不感帯幅αｉは、車速Ｖが領域Ａｉ内の値であるときにおける学習値である。
そしてＰＵ６２は、車速Ｖに関する全ての領域Ａ１，Ａ２，…において、剛性係数ｋ１，ｋ２，…および不感帯幅α１，α２，…の学習が完了したか否かを判定する（Ｓ４８）。ＰＵ６２は、未だ学習が完了していない領域が存在すると判定する場合（Ｓ４８：ＮＯ）、変数ｉをインクリメントして（Ｓ５０）、Ｓ３４の処理に戻る。

一方、ＰＵ６２は、全ての領域について学習が完了したと判定する場合（Ｓ４８：ＹＥＳ）、学習したデータを記憶装置６４の所定の領域に記憶する（Ｓ５２）。
なお、ＰＵ６２は、Ｓ５２の処理を完了する場合と、Ｓ３０の処理において否定判定する場合と、には、図５に示す一連の処理を一旦終了する。

ちなみに、上記学習が完了するまでは、ＰＵ６２は、剛性係数ｋｉおよび不感帯幅αｉとして、予め定められたデフォルト値を利用する。デフォルト値は、予め記憶装置６４に記憶されている。また、たとえば図６の処理によって学習対象とならない車速Ｖがゼロである領域Ａ０を設けてもよい。その場合、領域Ａ０における不感帯幅α０の学習は別途周知技術を用いて行えばよい。

「転舵角推定処理」
図７に、転舵角推定処理Ｍ１２の手順を示す。図７に示す処理は、記憶装置６４に記憶されたプログラムをＰＵ６２がたとえば所定周期で繰り返し実行することによって実現される。

図７に示す一連の処理において、ＰＵ６２は、まず操舵角θｈおよび車速Ｖを取得する（Ｓ６０）。次にＰＵ６２は、Ｓ６０の処理によって取得した車速Ｖに基づき、剛性係数ｋｉを選択する（Ｓ６２）。たとえば、ＰＵ６２は、車速Ｖが領域Ａ２内の値である場合、剛性係数ｋ２を選択する。

次に、ＰＵ６２は、操舵角θｈを剛性係数ｋｉで除算した値を、転舵角θｔ０に代入する（Ｓ６４）。次にＰＵ６２は、転舵角θｔ０を適宜補正することによって、転舵角θｔを算出する（Ｓ６６）。すなわち、ＰＵ６２は、転舵角θｔ０が不感帯領域に位置する場合には、転舵角θｔの前回値を、転舵角θｔに代入する。一方、ＰＵ６２は、転舵角θｔ０が不感帯領域に位置しない場合、転舵角θｔの前回値に、転舵角θｔ０の今回値と転舵角θｔの前回値との差を加算した値を、転舵角θｔの今回値に代入する。なお、転舵角θｔ０が不感帯領域に位置するか否かは、不感帯内位置算出処理Ｍ２０によって算出される不感帯内位置Δαの大きさが不感帯幅αｉの「１／２」よりも小さいか否かによって判定する。すなわち、Ｓ６６の処理は、不感帯内位置Δαを入力とする。

なお、ＰＵ６２は、Ｓ６６の処理を完了する場合、図７に示す一連の処理を一旦終了する。
「不感帯内位置算出処理Ｍ２０」
図８に、不感帯内位置算出処理Ｍ２０の手順を示す。図８に示す処理は、記憶装置６４に記憶されたプログラムをＰＵ６２がたとえば所定周期で繰り返し実行することによって実現される。

図８に示す一連の処理において、ＰＵ６２は、まず車速Ｖを取得する（Ｓ７０）。次に、ＰＵ６２は、Ｓ７０の処理によって取得された車速Ｖに対応する不感帯幅αｉを選択する（Ｓ７２）。たとえば、ＰＵ６２は、車速Ｖが領域Ａ２内の値である場合、不感帯幅α２を選択する。

次にＰＵ６２は、不感帯内位置Δαの前回値「Δα（ｎ－１）」に、操舵角θｈの今回値「θｈ（ｎ）」から前回値「θｈ（ｎ－１）」を減算した値を加算した値を、仮位置Ｘに代入する（Ｓ７４）。次に、ＰＵ６２は、仮位置Ｘが「（－１）・αｉ／２」以上であって且つ「αｉ／２」以下であるか否かを判定する（Ｓ７６）。この処理は、操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が不感帯領域に入っている状態であるか否かを判定する処理である。ＰＵ６２は、仮位置Ｘが「（－１）・αｉ／２」以上であって且つ「αｉ／２」以下であると判定する場合（Ｓ７６：ＹＥＳ）、不感帯内位置Δαに、仮位置Ｘを代入する（Ｓ７７）。

一方、ＰＵ６２は、Ｓ７６の処理において否定判定する場合、仮位置Ｘが「αｉ／２」よりも大きいか否かを判定する（Ｓ７８）。ＰＵ６２は、仮位置Ｘが「αｉ／２」よりも大きいと判定する場合（Ｓ７８：ＹＥＳ）、不感帯内位置Δαに、「αｉ／２」を代入する（Ｓ８０）。一方、ＰＵ６２は、仮位置Ｘが「αｉ／２」よりも小さいと判定する場合（Ｓ７８：ＮＯ）、不感帯内位置Δαに、「（－１）・αｉ／２」を代入する（Ｓ８２）。

なお、ＰＵ６２は、Ｓ７７，Ｓ８０，Ｓ８２の処理を完了する場合、図８に示す一連の処理を一旦終了する。
「不感帯補償トルク算出処理Ｍ１４」
図９に、不感帯補償トルク算出処理Ｍ１４の手順を示す。図９に示す処理は、記憶装置６４に記憶されたプログラムをＰＵ６２がたとえば所定周期で繰り返し実行することによって実現される。

図９に示す一連の処理において、ＰＵ６２は、まず車速Ｖを取得する（Ｓ９０）。次に、ＰＵ６２は、Ｓ９０の処理によって選択された車速Ｖに対応する不感帯幅αｉを選択する（Ｓ９２）。

ＰＵ６２は、目標転舵角θｔ＊の今回値「θｔ＊（ｎ）」から前回値「θｔ＊（ｎ－１）」を減算した値が正であるか否かを判定する（Ｓ９４）。この処理は、操舵方向が右旋回方向であるか否かを判定する処理である。ＰＵ６２は、上記減算した値が正であると判定する場合（Ｓ９４：ＹＥＳ）、Ｓ９２の処理によって選択した不感帯幅αｉの「１／２」から不感帯内位置Δαを減算した値を不感帯量Ｄαに代入する（Ｓ９６）。Ｓ９６の処理による不感帯量Ｄαは、操舵角θｈを右旋回方向に変化させたときに転舵角θｔが変化しない最大量である。

次に、ＰＵ６２は、不感帯量Ｄαがゼロよりも大きいか否かを判定する（Ｓ９８）。ＰＵ６２は、不感帯量Ｄαがゼロよりも大きいと判定する場合（Ｓ９８：ＹＥＳ）、不感帯量Ｄαを不感帯幅αｉで除算した値に規定トルクＴｄｚＡを加算した値と、オフセット量ＴｄｚＢとの和を、不感帯補償トルクＴｄｚに代入する（Ｓ１００）。

一方、ＰＵ６２は、Ｓ９４の処理において否定判定する場合、目標転舵角θｔ＊の今回値「θｔ＊（ｎ）」から前回値「θｔ＊（ｎ－１）」を減算した値が負であるか否かを判定する（Ｓ１０２）。この処理は、操舵方向が左旋回方向であるか否かを判定する処理である。ＰＵ６２は、上記減算した値が負であると判定する場合（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、Ｓ９２の処理によって選択した不感帯幅αｉの「－１／２」から不感帯内位置Δαを減算した値を不感帯量Ｄαに代入する（Ｓ１０４）。Ｓ１０４の処理による不感帯量Ｄαの絶対値は、操舵角θｈを左旋回方向に変化させたときに転舵角θｔが変化しない最大量であって、最大量は絶対値が最大であることを意味する。ただし、ここでの不感帯量Ｄαは、ゼロ以下である。

ＰＵ６２は、不感帯量Ｄαがゼロよりも小さいと判定する場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、不感帯量Ｄαを不感帯幅αｉで除算した値に規定トルクＴｄｚＡを加算した値から、オフセット量ＴｄｚＢを減算した値を、不感帯補償トルクＴｄｚに代入する（Ｓ１０８）。

一方、ＰＵ６２は、Ｓ９８，Ｓ１０６の処理において否定判定する場合、不感帯補償トルクＴｄｚに「０」を代入する（Ｓ１１０）。
なお、ＰＵ６２は、Ｓ１００，Ｓ１０８，Ｓ１１０の処理が完了する場合と、Ｓ１０２の処理によって否定判定する場合と、には、図９に示す一連の処理を一旦終了する。

図１０に、本実施形態にかかる不感帯補償トルクＴｄｚの推移を例示する。図１０に示すように、ＰＵ６２は、目標転舵角θｔ＊に基づき、操舵方向が右旋回方向から左旋回方向に変化したと判定する時刻ｔ１において、不感帯補償トルクＴｄｚを左旋回用のトルクとする。図１０においては、時刻ｔ１の直前に転舵角θｔが不感帯領域に入っていないことを想定している。そのため、時刻ｔ１における不感帯量Ｄαは、「－αｉ」である。そのため、ＰＵ６２は、時刻ｔ１において、不感帯補償トルクＴｄｚを、「０」から「－ＴｄｚＡ－ＴｄｚＢ」にステップ的に変化させる。そして、ＰＵ６２は、不感帯量Ｄαがゼロとなるまで不感帯補償トルクＴｄｚの大きさを漸減させる。ＰＵ６２は、不感帯量Ｄαがゼロとなる時刻ｔ２において、不感帯補償トルクＴｄｚを、「－ＴｄｚＢ」から「０」にステップ的に変化させる。

その後、ＰＵ６２は、目標転舵角θｔ＊に基づき、操舵方向が左旋回方向から右旋回方向に変化したと判定する時刻ｔ３において、不感帯補償トルクＴｄｚを右旋回用のトルクとする。時刻ｔ３における不感帯量Ｄαは、「αｉ」である。そのため、ＰＵ６２は、時刻ｔ３において、不感帯補償トルクＴｄｚを、「０」から「ＴｄｚＡ＋ＴｄｚＢ」にステップ的に変化させる。そして、ＰＵ６２は、不感帯量Ｄαがゼロとなるまで不感帯補償トルクＴｄｚの大きさを漸減させる。ＰＵ６２は、不感帯量Ｄαがゼロとなる時刻ｔ４において、不感帯補償トルクＴｄｚを、「ＴｄｚＢ」から「０」にステップ的に変化させる。

このように、ＰＵ６２は、転舵角θｔが不感帯領域に入る場合、不感帯補償トルクＴｄｚをフィードフォワード制御の操作量として、モータ５０のトルクを制御する。そのため、フィードバック操作量Ｔｆｂのみによってモータ５０のトルクが制御される場合と比較すると、転舵角θｔの応答性を高めることができる。

「本実施形態の作用および効果」
ＰＵ６２は、ヨーレートγを操舵角θｈと同期して取得する。そして、ＰＵ６２は、ヨーレートγおよび車速Ｖから算出される転舵角θｔを、対応する操舵角θｈと紐づけて記憶装置６４に記憶する。ＰＵ６２は、記憶装置６４に十分な量の操舵角θｈおよび転舵角θｔの組であるサンプリング値が記憶されると、それらサンプリング値が示す近似式を算出する。ＰＵ６２は、近似式の傾きを剛性係数ｋｉとして算出する。また、ＰＵ６２は、右旋回方向におけるサンプリング値から定まる近似式と左旋回方向におけるサンプリング値から定まる近似式とのそれぞれの切片の差を、不感帯幅αｉに代入する。これにより、操舵装置１０に固有の剛性係数ｋｉおよび不感帯幅αｉを学習できる。

以上説明した本実施形態によれば、さらに以下に記載する作用および効果が得られる。
（１－１）ＰＵ６２は、車速Ｖに応じた不感帯幅αｉを学習した。これにより、不感帯幅αｉを車速Ｖによらない値とする場合と比較すると、不感帯内位置Δαをより高精度に算出できる。

（１－２）ＰＵ６２は、車速Ｖに応じた剛性係数ｋｉを学習した。これにより、剛性係数ｋｉを車速Ｖによらない値とする場合と比較すると、転舵角θｔをより高精度に推定できる。

（１－３）ＰＵ６２は、操舵角θｈの大きさが学習用最小値θＬ以上であるときにおけるヨーレートγを用いて転舵角θｔを推定した。操舵角θｈの大きさが過度に小さい場合には、ヨーレートγが過度に小さくなることから、ヨーレートγを用いた転舵角の推定精度が低下する。これに対し本実施形態では、操舵角θｈの大きさが学習用最小値θＬ以上のときにサンプリングされたヨーレートγを用いて転舵角θｔを推定する。これにより、操舵角θｈの大きさが学習用最小値θＬ未満のときにサンプリングされたヨーレートγを用いる場合と比較して、転舵角θｔに基づく学習精度を高めることができる。

（１－４）ＰＵ６２は、操舵角θｈの大きさが学習用最大値θＨ以下であるときにおけるヨーレートγを用いて転舵角θｔを推定した。操舵角θｈの大きさが過度に大きい場合には、車両の挙動が不安定化しやすいことから、ヨーレートγを用いた転舵角θｔの推定精度が低下する。これに対し本実施形態では、操舵角θｈの大きさが学習用最大値θＨ以下のときにサンプリングされたヨーレートγを用いて転舵角θｔを推定する。これにより、操舵角θｈの大きさが学習用最大値θＨよりも大きいのときにサンプリングされたヨーレートγを用いる場合と比較して、転舵角θｔに基づく学習精度を高めることができる。

（１－５）ＰＵ６２は、操舵角速度ωｈの大きさが閾値ωｔｈ１以下であるときにおけるヨーレートγを用いて転舵角θｔを推定した。操舵角θｈが変化する場合には、ヨーレートγが安定しないことから、ヨーレートγを用いた転舵角θｔの推定精度が低下する。これに対し本実施形態では、操舵角速度ωｈの大きさが閾値ωｔｈ１以下のときにサンプリングされたヨーレートγを用いて転舵角θｔを推定する。これにより、操舵角速度ωｈの大きさが閾値ωｔｈ１よりも大きいときにサンプリングされたヨーレートγを用いる場合と比較して、転舵角θｔに基づく学習精度を高めることができる。

（１－６）ＰＵ６２は、操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が不感帯領域に入っていないときにおけるヨーレートγを用いて転舵角θｔを推定した。操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が不感帯領域に入っているときにヨーレートγをサンプリングする場合には、ヨーレートγから把握される転舵角θｔと操舵角θｈとの関係が不感帯領域の影響を受ける。一方、不感帯領域は、操舵角θｈおよび転舵角θｔに応じて一義的に定まる領域ではなく、操舵角θｈの履歴に応じて変化する領域である。そのため、不感帯領域の影響を受けた転舵角θｔと操舵角θｈとの関係は、サンプリングがなされた時の状況に固有の関係となる。これに対し本実施形態では、操舵角θｈおよび転舵角θｔの組が不感帯領域に入っていないときにサンプリングされたヨーレートγを用いて転舵角θｔを推定する。これにより、ＰＵ６２は、操舵角θｈおよび転舵角θｔの関係として、都度の運転履歴とは無関係な普遍的な関係を把握できる。

（１－７）ＰＵ６２は、直前の所定期間における操舵角速度ωｈの大きさが閾値ωｔｈ２以下であるときのヨーレートγを用いて転舵角θｔを推定した。直前の所定期間における操舵角の変化が大きい場合、サンプリング時の車両の挙動が安定しないおそれがある。すなわち、サンプリング時の車両の挙動が所定期間内の操舵角の変化の影響を受けているおそれがある。そしてその場合、サンプリングされたヨーレートγから算出される転舵角θｔの精度が低下する。これに対し本実施形態では、直前の所定期間における操舵角速度ωｈの大きさが閾値ωｔｈ２以下である場合にサンプリングを実行することから、転舵角θｔの推定精度を高めることができる。

（１－８）ＰＵ６２は、上述の第１状態、第２状態、第３状態、および第４状態のそれぞれにおいてサンプリングしたヨーレートγから推定される転舵角θｔを用いて、不感帯幅αｉおよび剛性係数ｋｉを学習した。これは、たとえば、第１状態および第３状態のそれぞれにおいてサンプリングしたヨーレートγから推定される転舵角θｔをのみ用いる場合と比較すると、次のことを意味する。すなわち、操舵角θｈおよび転舵角θｔのより広範囲なサンプリング点を用いて右旋回直線Ｌ１および左旋回直線Ｌ２を定めることを意味する。そのため、右旋回直線Ｌ１および左旋回直線Ｌ２が、実際の操舵における右旋回時および左旋回時における操舵角θｈと転舵角θｔとの関係を近似する精度が高まる。

（１－９）ＰＵ６２は、上述の第１状態、第２状態、第３状態、および第４状態のそれぞれにおいて学習に利用するヨーレートγを、互いに等しい数だけサンプリングした。これにより、右旋回直線Ｌ１および左旋回直線Ｌ２が、実際の操舵における右旋回時および左旋回時における操舵角θｈと転舵角θｔとの関係を近似する精度が高まる。

（１－１０）右旋回直線Ｌ１および左旋回直線Ｌ２を算出するためのサンプリング点のすべてを用いて剛性係数ｋｉを算出した。そのため、剛性係数ｋｉを算出するためのサンプリング点の数を最大化することができる。したがって、それらサンプリング点の一部のみを用いる場合と比較して、剛性係数ｋｉをより高精度に算出できる。

（１－１１）ＰＵ６２は、右旋回直線Ｌ１および左旋回直線Ｌ２の傾きとして、剛性係数ｋｉを採用した。これにより、右旋回直線Ｌ１および左旋回直線Ｌ２の傾きを別々に算出する場合と比較すると、それらの傾きのずれを抑制しやすい。

＜対応関係＞
上記実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係は、次の通りである。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。［１，２，５，６，１１］サンプリング処理は、Ｓ２０，Ｓ２４の処理に対応する。転舵角算出処理は、Ｓ２２の処理に対応する。制御定数学習処理は、図５の処理に対応する。［３］右旋回直線算出処理は、Ｓ３８，Ｓ４０の処理に対応する。左旋回直線算出処理は、Ｓ４２，Ｓ４４の処理に対応する。不感帯幅算出処理は、Ｓ４６の処理に対応する。［４］Ｓ３４の処理によって、車速毎に定められた領域Ａｉにおけるデータが抽出されることに対応する。［７］規定速度は、閾値ωｔｈ１に対応する。［８］Ｓ１６の処理に対応する。［９］Ｓ１８の処理に対応する。［１０］図６に例示されるサンプリング点に対応する。［１２］転舵処理は、フィードバック処理Ｍ１０、不感帯補償トルク算出処理Ｍ１４、加算処理Ｍ１６、および操作信号生成処理Ｍ１８に対応する。［１３］不感帯補償トルク算出処理Ｍ１４において、Ｓ９６，Ｓ１０４の処理における不感帯量Ｄαに応じて不感帯補償トルクＴｄｚが算出されていることに対応する。

＜その他の実施形態＞
なお、本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態および以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

「サンプリング処理について」
・サンプリング処理によるサンプリングの仕方は、図６に例示したものに限らない。すなわち、操舵角θｈが学習用最小値θＬ以上であって且つ学習用最大値θＨ以下の領域、および「－θＨ」以上であって且つ「－θＬ」以下の領域のそれぞれについて、操舵方向が右旋回方向および左旋回方向のそれぞれでサンプリングすることは必須ではない。たとえば、操舵角θｈが学習用最小値θＬ以上であって且つ学習用最大値θＨ以下の領域における右旋回方向および左旋回方向のそれぞれにおいてサンプリングを実行するのみであってもよい。またたとえば、「－θＨ」以上であって且つ「－θＬ」以下の領域における右旋回方向および左旋回方向のそれぞれにおいてサンプリングを実行するのみであってもよい。

・サンプリング処理の実行条件が、Ｓ１２～Ｓ１８の全ての処理において肯定判定される旨の条件であることは必須ではない。
「転舵角算出処理について」
・Ｓ２２の処理では、ＰＵ６２がスタビリティファクタＡおよびホイールベースＩを用いて転舵角θｔを算出したが、これに限らない。たとえば、記憶装置６４に、マップデータが記憶された状態でＰＵ６２によって転舵角θｔをマップ演算してもよい。ここでマップデータは、ヨーレートγおよび車速Ｖが入力変数であって且つ、転舵角θｔが出力変数であるデータである。

「制御定数学習処理について」
・図６には、第１状態、第２状態、第３状態、および第４状態の各状態において制御定数学習処理が利用するサンプリング点の数を、３個としたが、これに限らない。たとえば、各状態において制御定数学習処理が利用するサンプリング点の数は、２個であってもよい。またたとえば各状態において制御定数学習処理が利用するサンプリング点の数は、４個であってもよい。また、各状態において制御定数学習処理が利用するサンプリング点の数が、互いに等しいことも必須ではない。

・剛性係数ｋｉの学習に用いるサンプリング点は、図６に例示した点に限らない。すなわち、制御定数学習処理が利用するサンプリング点は、上記第１状態～第４状態の各状態においてサンプリングされた点に限らない。たとえば、剛性係数ｋｉの学習に用いるサンプリング点は、上記第１状態～第４状態の４つの状態のうちの任意の３つの状態においてサンプリングされた点のみであってもよい。またたとえば、剛性係数ｋｉの学習に用いるサンプリング点は、上記第１状態～第４状態の４つの状態のうちの任意の２つの状態においてサンプリングされた点のみであってもよい。またたとえば、剛性係数ｋｉの学習に用いるサンプリング点は、上記第１状態～第４状態の４つの状態のうちの任意の１つの状態においてサンプリングされた点のみであってもよい。その際、サンプリング点の数は２個以上であればよい。

・不感帯幅αｉの学習に用いるサンプリング点は、上記第１状態～第４状態の各状態においてサンプリングされた点に限らない。たとえば、不感帯幅αｉの学習に用いるサンプリング点は、第１の状態および第３の状態においてサンプリングされた点のみであってもよい。その際、各状態におけるサンプリング点の数は２個以上であればよい。またたとえば、不感帯幅αｉの学習に用いるサンプリング点は、第２の状態および第４の状態においてサンプリングされた点のみであってもよい。その際、各状態におけるサンプリング点の数は２個以上であればよい。

・剛性係数ｋｉの学習に用いるサンプリング点と、不感帯幅αｉの学習に用いるサンプリング点とが同じであることは必須ではない。
・不感帯幅αｉの学習処理を、剛性係数ｋｉの学習処理の後に実行することは必須ではない。たとえば、剛性係数ｋｉの学習に先立って、右旋回直線Ｌ１および左旋回直線Ｌ２を算出してもよい。その場合であっても、Ｓ４６の処理によって不感帯幅αｉを学習できる。なお、その場合、剛性係数ｋｉは、たとえば右旋回直線Ｌ１の傾きと左旋回直線Ｌ２の傾きとの平均値であってもよい。

・制御定数学習処理が、互いに異なる車速Ｖにおける各別の不感帯幅αｉを学習する処理であることは必須ではない。たとえば、ゼロよりも大きい単一の車速Ｖにおける不感帯幅αｉを学習する処理であってもよい。

・制御定数学習処理が、互いに異なる車速Ｖにおける各別の剛性係数ｋｉを学習する処理であることは必須ではない。たとえば、単一の車速Ｖにおける剛性係数ｋｉを学習する処理であってもよい。

「転舵処理について」
・不感帯幅αｉに応じて算出される不感帯量Ｄαが入力であってモータ５０のトルクを操作する処理としては、不感帯補償トルクＴｄｚを用いる処理に限らない。たとえば、目標転舵角θｔ＊を不感帯量Ｄαに応じて補正する処理であってもよい。

「モータのトルク制御について」
・モータ５０の駆動回路が、転舵角が制御量であって且つ転舵角の目標値が制御量の目標値である制御の操作量に応じて操作されることは必須ではない。たとえば、モータ５０の駆動回路が、目標値に応じたフィードフォワード制御の操作量に応じて操作されてもよい。その場合、不感帯においては、ＰＵ６２は、不感帯領域の外でも算出されるフィードフォワード制御の操作量に、不感帯補償トルクＴｄｚを重畳すればよい。

「自動運転モードについて」
・自動運転モードにおいて、車線を含む車両の外部の情報を取得するために用いるセンシング部材は、カメラ８２に限らない。たとえば、ＬＩＤＡＲであってもよい。

「走行モードについて」
・不感帯補償トルクＴｄｚがモータ５０のトルクに重畳される走行モードは、自動運転モードに限らない。たとえば、運転者による操舵が実行されるモードである手動運転モードであってもよい。その場合、たとえば、Ｓ９４，Ｓ１０２の処理において、目標転舵角θｔ＊に代えて、操舵角θｈを採用すればよい。

「操舵制御装置について」
・上位ＥＣＵ８０と操舵制御装置６０とを一体的に構成してもよい。
・操舵制御装置としては、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。たとえば、上記実施形態において実行される処理の少なくとも一部を実行するたとえばＡＳＩＣ等の専用のハードウェア回路を備えてもよい。すなわち、操舵制御装置は、以下の（ａ）～（ｃ）のいずれかの構成を備える処理回路を含んでいればよい。（ａ）上記処理の全てを、プログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶する記憶装置等のプログラム格納装置とを備える処理回路。（ｂ）上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置およびプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備える処理回路。（ｃ）上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備える処理回路。ここで、処理装置およびプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置は、複数であってもよい。また、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。

１０…操舵装置
１２…ステアリングホイール
１４…ステアリング軸
２０…ステアリングギアボックス
２２…ピットマンアーム
２４…ドラッグリンク
２６…ナックルアーム
２８…キングピン軸
３０…タイロッドアーム
３２…タイロッド
４０…転舵輪
５０…モータ
５２…インバータ
６０…操舵制御装置

Claims (13)

1. 操舵装置を制御対象とする操舵制御装置であって、
   前記操舵装置は、
   ステアリング軸と、
   前記ステアリング軸の回転に伴って転舵する車両の転舵輪と、
   を備え、
   サンプリング処理、転舵角算出処理、および制御定数学習処理を実行するように構成され、
   前記サンプリング処理は、操舵角およびヨーレートを同期してサンプリングする処理であり、
   前記操舵角は、前記ステアリング軸の回転角度であり、
   前記転舵角算出処理は、前記ヨーレートおよび車速が入力であって、前記転舵輪の転舵角を算出する処理であり、
   前記制御定数学習処理は、前記サンプリング処理によってサンプリングされた前記操舵角と該操舵角に対応する前記転舵角との複数の組に基づいて、制御定数を学習する処理であり、
   前記制御定数は、前記ステアリング軸の回転変位に対する前記転舵輪の回転変位を示す定数である操舵制御装置。
2. 前記制御定数は、前記操舵角に対する転舵角の比である剛性係数を含み、
   前記制御定数学習処理は、前記操舵角と該操舵角に対応する前記転舵角との複数の組から定まる直線の傾きを前記剛性係数として学習する処理を含む請求項１記載の操舵制御装置。
3. 前記制御定数は、不感帯幅を含み、
   前記不感帯幅は、前記ステアリング軸の回転方向が右旋回方向および左旋回方向のいずれか一方から他方に切り替わってから前記転舵輪が転舵するまでに前記ステアリング軸が回転する回転量であり、
   前記制御定数学習処理は、右旋回直線算出処理、左旋回直線算出処理、および不感帯幅算出処理を含み、
   前記右旋回直線算出処理は、前記サンプリングされた前記操舵角と該操舵角に対応する前記転舵角との複数の組のうちの前記回転方向が右旋回方向であるときにおける複数の組から右旋回直線を算出する処理であり、
   前記左旋回直線算出処理は、前記サンプリングされた前記操舵角と該操舵角に対応する前記転舵角との複数の組のうちの前記回転方向が左旋回方向であるときにおける複数の組から左旋回直線を算出する処理であり、
   前記不感帯幅算出処理は、前記右旋回直線と前記左旋回直線との切片の差を前記不感帯幅として算出する処理である請求項１記載の操舵制御装置。
4. 前記制御定数学習処理は、互いに異なる車速毎に前記サンプリング処理によってサンプリングされた前記操舵角と該操舵角に対応する前記転舵角との複数の組に基づき、前記制御定数を互いに異なる前記車速毎に算出する処理である請求項１記載の操舵制御装置。
5. 前記サンプリング処理は、前記操舵角の大きさが学習用最小値以上であるときに実行される請求項１記載の操舵制御装置。
6. 前記サンプリング処理は、前記操舵角の大きさが学習用最大値以下である場合に実行される請求項１記載の操舵制御装置。
7. 前記サンプリング処理は、前記操舵角の変化速度の大きさが規定速度以下である場合に実行される請求項１記載の操舵制御装置。
8. 前記サンプリング処理は、前記操舵角および前記転舵角の組が不感帯領域に入っていない場合に実行され、
   前記不感帯領域は、前記操舵角の変化に対して前記転舵角が変化しない領域である請求項１記載の操舵制御装置。
9. 前記サンプリング処理は、直前の所定期間における前記操舵角の変化速度の大きさが閾値以下である場合に実行される請求項１記載の操舵制御装置。
10. 前記サンプリング処理は、第１状態、第２状態、第３状態、および第４状態のそれぞれにおいて実行され、
    前記第１状態は、前記操舵角が右旋回方向に変化しているときにおける前記操舵角が右旋回領域に入っている状態であり、
    前記第２状態は、前記操舵角が右旋回方向に変化しているときにおける前記操舵角が左旋回領域に入っている状態であり、
    前記第３状態は、前記操舵角が左旋回方向に変化しているときにおける前記操舵角が右旋回領域に入っている状態であり、
    前記第４状態は、前記操舵角が左旋回方向に変化しているときにおける前記操舵角が左旋回領域に入っている状態である請求項１記載の操舵制御装置。
11. 転舵角推定処理を実行するように構成され、
    前記転舵角推定処理は、前記操舵角の検出値と前記制御定数学習処理によって学習された剛性係数とを用いて前記転舵角の推定値を算出する処理である請求項２記載の操舵制御装置。
12. 前記操舵装置は、前記ステアリング軸を回転させるモータを備え、
    転舵処理を実行するように構成され、
    前記転舵処理は、前記推定値が制御量であって且つ前記転舵角の目標値が前記制御量の目標値であるフィードバック制御の操作量に応じて前記モータのトルクを操作する処理である請求項１１記載の操舵制御装置。
13. 前記操舵装置は、前記ステアリング軸を回転させるモータを備え、
    転舵処理を実行するように構成され、
    前記転舵処理は、前記制御定数学習処理によって学習された前記不感帯幅に応じて算出される不感帯量が入力であって、前記モータのトルクを操作する処理であり、
    前記不感帯量は、操舵方向において前記操舵角の変化に対して前記転舵角が変化しない最大量である請求項３記載の操舵制御装置。

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