JP5672968B2 - 車両運動制御装置およびそれを有する車両運動制御システム - Google Patents

Description

本発明は、車両の運動制御を複数の制御対象の協調により行う車両運動制御装置およびそれを有する車両運動制御システムに関するものである。

従来、特許文献１において、車両のオーバステア（以下、ＯＳという）状態またはアンダーステア（以下、ＵＳという）状態の進行に応じて、まず前後輪間の駆動力配分の変更を実行したのち、その状態が進行したら操舵角の補正を実行し、それでも更にその状態が進行したら選択された車輪の選択的制動を実行するという車両が開示されている。

また、特許文献２において、ＵＳの度合いに応じて、その度合いが大きくなるに従って電動パワーステアリング装置（以下、ＥＰＳという）による反力抑制制御、報知装置による報知、制動力配分制御の順に作動させる車両用ＵＳ制御装置が開示されている。

特許第４２９７１５０号公報 特許第４４５５３７９号公報

しかしながら、特許文献１に記載された車両では、ＯＳ状態もしくはＵＳ状態を解消するための制御要求値を実現する際に、使用する制御装置および作動順序を決めているだけである。また、特許文献２に記載された車両用ＵＳ制御装置では、ＵＳを抑制するための制御要求値を実現するために、不足している制御量を段階的に補うように複数の制御対象を順番に作動させているだけである。すなわち、特許文献１、２では、車両の横方向運動制御を複数の制御対象の協調によって実行することについて開示されているものの、各制御装置の制御可能範囲（アベイラビリティ）に基づいて、どの制御対象を優先的に作動させるのがより最適な制御を行えるかなどについて考慮されていない。例えば、アベイラビリティの一つである制御量の大きさが制御対象によって異なっている場合に、その制御量の大きさだけを基準として制御対象を決定したのでは、緊急時などの制御応答性が要求される場面で応答性良い制御出力を発生させることができない。したがって、複数の制御対象を用いてより最適な車両運動制御が実行されるようにすることが望まれる。

なお、ここでは、車両の横方向運動について述べたが、車両の前後方向運動やピッチング方向運動等についても、同様のことが言える。

本発明は上記点に鑑みて、制御対象のアベイラビリティに応じて、より最適な車両運動制御を実行することができるようにした車両運動制御装置およびそれを有する車両運動制御システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、複数の制御対象（１２〜１９）によって同じ方向の車両運動制御を行うことで、制御要求部（１）から制御要求として出力された要求制御量を実現する車両運動制御装置において、複数の制御対象（１２〜１９）それぞれの最大制御量および制御量の変化量を含む制御可能範囲に相当するアベイラビリティを演算し、アベイラビリティの演算結果を制御要求部（１）に対して出力するアベイラビリティ演算手段（５）を有していることを特徴としている。

このように、アベイラビリティ演算部（５）から制御要求部（１）に対してアベイラビリティ情報を伝えるようにしている。このため、制御要求部（１）に含まれるアプリケーションでアベイラビリティ情報を踏まえて、性能限界を超えない制御要求を生成することが可能となり、制御対象のアベイラビリティに応じて、より最適な車両運動制御を実行することが可能となる。

また、請求項１に記載の発明では、アベイラビリティ演算手段（５）は、制御要求部（１）に含まれたアプリケーションの要求であるアプリ要求を受け取り、該アプリ要求に対応してアベイラビリティに制限を掛け、このアプリ要求に対応する制限を掛けたアベイラビリティを制御要求部（１）に対して出力することを特徴としている。

このように、アプリ要求に応じた制限を掛けたアベイラビリティ情報をアプリケーションに対して送るようにすることで、アプリケーションでアプリ要求に応じた制限を掛けたアベイラビリティ情報を踏まえて制御要求を生成することが可能となる。

請求項２に記載の発明では、アベイラビリティ演算手段（５）は、アプリ要求に対応する制限を掛けたアベイラビリティと、アプリ要求に対応する制限を掛ける前のアベイラビリティの双方を制御要求部（１）に対して出力することを特徴としている。

このようにすることで、アプリケーション側にいずれのアベイラビリティ情報を用いて制御要求を生成するかの決定権を与えることが可能となり、状況に応じて最適な車両運動制御が実行されるようにできる。

請求項３に記載の発明では、アベイラビリティ演算手段（５）は、アベイラビリティの変動要因となる外乱を示す外乱情報に対応してアベイラビリティに制限を掛け、この外乱情報に対応する制限を掛けたアベイラビリティを制御要求部（１）に対して出力することを特徴としている。

このように、アプリケーションに対して外乱情報に基づいて制限を掛けたアベイラビリティ情報を送ることで、アプリケーションで外乱の影響も考慮した制御要求を生成することが可能となる。

請求項４に記載の発明では、アベイラビリティ演算手段（５）は、外乱情報に対応する制限を掛けたアベイラビリティと、外乱情報に対応する制限を掛ける前のアベイラビリティの双方を制御要求部（１）に対して出力することを特徴としている。

このようにすることで、アプリケーション側にいずれのアベイラビリティ情報を用いて制御要求を生成するかの決定権を与えることが可能となり、状況に応じて最適な車両運動制御が実行されるようにできる。

請求項５に記載の発明では、請求項１ないし５のいずれか１つに記載の車両運動制御装置と、制御要求部（１）と、複数の制御対象（１２〜１９）とを有する車両運動制御システムであって、制御要求部（１）は、アベイラビリティ演算部（５）から伝えられたアベイラビリティに基づいて制御要求を生成することを特徴としている。

このように、制御要求部（１）に含まれるアプリケーションでアベイラビリティ演算部（５）から伝えられたアベイラビリティ情報を踏まえて、性能限界を超えない制御要求を生成することができる。これにより、制御対象のアベイラビリティに応じて、より最適な車両運動制御を実行することが可能となる。

例えば、請求項６に記載したように、制御要求部（１）は、アプリケーションとして、車両進行方向に障害物が検知されたときに障害物を避けるよう車両運動制御を行う緊急回避制御のアプリケーションを含み、該緊急回避制御のアプリケーションでは、障害物の回避が可能であれば、アベイラビリティ演算部（５）から伝えられたアベイラビリティに基づいて制御要求を生成し、障害物の回避が可能でなければ、車両を停止させることを示す制御要求を生成することができる。

このように、アベイラビリティの範囲内においてアプリ要求を出して車両運動制御を行って障害物を回避することができる。そして、アベイラビリティの範囲内においてアプリ要求を出して車両運動制御を行っただけでは車両が障害物に衝突する可能性がある場合には、ブレーキを掛けて車両を停止させることで、車両が障害物に衝突することを避けることが可能となる。

請求項７に記載の発明では、アベイラビリティ演算部（５）は、アプリ要求がエコであれば、制御量の変化量に制限を掛けたアベイラビリティを演算して、該アベイラビリティの演算結果を制御要求部（１）に対して出力し、制御要求部（１）は、アベイラビリティ演算部（５）から伝えられた制御量の変化量に制限を掛けたアベイラビリティに基づいて制御要求を生成することを特徴としている。

このように、アプリ要求がエコであった場合には、消費電力低下を考慮して制御量の変化量を制限するようにアベイラビリティを制限すれば、それを踏まえてアプリケーション側で消費電力を低下できる制御要求を生成することが可能となる。これにより、より最適な車両運動制御を実行することが可能となる。

なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものである。

本発明の第１実施形態にかかる車両横方向運動制御システムのブロック図である。 アベイラビリティ物理量変換部２０とアベイラビリティ演算部５の詳細構造を示したブロック図である。 制御対象選択部６１の詳細構造を示したブロック図である。 アプリ要求モードがコンフォートの場合において、アプリ要求ヨーレートをすべての制御対象で実現できる場合と、一部の制御対象でしか実現できない場合の選択パターンを示した図である。 アプリ要求モードがセーフティの場合において、アプリ要求変化量をすべての制御対象で実現できる場合と、一部の制御対象でしか実現できない場合の選択パターンを示した図である。 アプリ要求値と第１〜第３制御対象の選択順の一例を示した図であり、（ａ）は、アプリ要求モードがコンフォートの場合の図、（ｂ）は、アプリ要求モードがセーフティの場合の図である。 アプリ要求モードがコンフォートである場合の第１制御対象選択用のマップである。 アプリ要求モードがコンフォートである場合の第２制御対象選択用のマップである。 アプリ要求モードがコンフォートである場合の第３制御対象選択用のマップである。 アプリ要求モードがセーフティである場合の第１制御対象選択用のマップである。 アプリ要求モードがセーフティである場合の第２制御対象選択用のマップである。 アプリ要求モードがセーフティである場合の第３制御対象選択用のマップである。 ＶＬＰのアベイラビリティの一例を示すマップである。 ＶＬＰのγアベイラビリティに基づく緊急回避制御処理の一例を示したフローチャートである。 ＶＬＰのγアベイラビリティのマップを利用したアプリ要求の作成例を示し模式図である。 アプリ要求モードがエコであった場合に、ヨーレート−消費電力マップに基づいて制限を掛けたときのアベイラビリティのマップである。 本発明の第３実施形態にかかるアベイラビリティ演算部５の詳細構造を示したブロック図である。 外乱が発生したときの様子を示す模式図である。 外乱情報に基づいて制限したＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含む）の一例を示したマップである。

以下、本発明の実施形態について図に基づいて説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付してある。

（第１実施形態）
本発明の第１実施形態について説明する。本実施形態では、本発明の一実施形態にかかる車両横方向運動制御装置（以下、ＶＬＰという）が適用された車両横方向運動制御システムを例に挙げて、ＶＬＰについて説明する。

図１は、本実施形態にかかる車両横方向運動制御システムのブロック図である。本実施形態の車両横方向運動制御システムでは、複数の制御対象、具体的にはフロントステア、リアステアおよびブレーキを制御することにより、車両横方向運動の制御を行う。

図１に示されるように、車両横方向運動制御システムは、制御要求部１、センサ部２、目標値生成部３、車両状態監視部４、アベイラビリティ演算部５、フィードフォワード（以下、Ｆ／Ｆという）演算部６、フィードバック（以下、Ｆ／Ｂという）演算部７、最終値演算制御許可判定部８、各種マネージャ９〜１１、各種電子制御装置（以下、ＥＣＵという）１２〜１５および横方向運動制御用の各種アクチュエータ（以下、ＡＣＴという）１６〜１９を有している。これらのうちの目標値生成部３、車両状態監視部４、アベイラビリティ演算部５、Ｆ／Ｆ演算部６、Ｆ／Ｂ演算部７および最終値演算制御許可判定部８、もしくはこれらに各種マネージャ９〜１１を含めたものがＶＬＰに相当する。

制御要求部１は、車両横方向運動制御を行う各アプリケーションの制御要求に従って、車両状態に応じた横方向運動に関する要求信号を出力する。本実施形態の場合、制御要求部１には、後述するようにアベイラビリティ演算部５より、制御対象のアベイラビリティやＶＬＰのアベイラビリティなどが入力されており、各アプリケーションではアベイラビリティ演算部５から入力されたアベイラビリティ情報に基づいて制御要求を出す。

例えば、本実施形態の場合、制御要求部１は、レーンキープ制御、レーンデパーチャ制御などの各種アプリケーションを実行する各種制御部（図示せず）を備えている。レーンキープ制御では、車両前方画像を取り込んで走行車線の両側の走行線を認識することにより、車両が走行線に沿って走行する際に、両側の走行線の中央付近からずれないように車両横方向運動制御を行う。レーンデパーチャ制御では、車両前方画像を取り込んで走行車線の両側の走行線を認識することにより、車両が走行車線に沿って走行する際に、両側の走行線からはみ出さないようにドライバに対して警報を行うものであるが、同時に両側の走行線からはみ出さないように車両横方向運動制御を行う。また、アプリケーションとしては、車両走行方向に存在する障害物などとの衝突を避けるように車両横方向運動制御を行う緊急回避制御や、駐車時に想定される車両移動経路に導くように車両横方向運動制御を行う駐車支援制御なども想定される。その他、車両横方向運動制御が行われるアプリケーションであれば、どのようなものであっても良い。

これら各アプリケーションにおいて車両横方向制御の実行開始条件を満たすと判定されると、車両横方向制御として必要な制御量やアプリケーションの実行を指示する要求信号が出力され、これが車両横方向制御装置に入力される。これにより、車両横方向運動制御を実行するのに用いられる各種ＡＣＴ１６〜１９が駆動されることで、各アプリケーションの要求に応じた車両の横方向運動が制御されるようになっている。本実施形態の場合、制御要求部１は、必要な制御量を示す要求信号として要求横加速度Ｇｙおよび要求横加速度変化率ｄＧｙ／ｄｔを用いており、アプリケーションの実行の有無を指示する要求信号としてアプリ実行要求を用いている。

また、制御要求部１では、各アプリケーションの内容に応じた要求モードや制御対象の優先度を表した情報であるアプリ情報をアベイラビリティ演算部５に伝えている。アプリケーションの内容に応じた要求モードは、セーフティ（安全性）、コンフォート（快適性）、エコ（経済性）のいずれを優先させるかを示しており、アプリケーションの内容に応じた制御を選択するための指標とされる。例えば、要求モードがセーフティの場合には応答性良い制御が実現され、コンフォートの場合には低い応答性で過度な負担を乗員にかけないような制御が実現され、エコの場合には最も必要エネルギーが少ない制御が実現されることで、アプリケーションの内容に応じた制御が実現されるようにする。また、制御対象の優先度は、アプリケーションに対応した車両横方向運動制御を行う際に選択されるべき制御対象の優先順位を示している。

センサ部２は、各種車両状態を示す情報を車両状態監視部４に対して入力するものである。具体的には、センサ部２は、各種車両状態の検出信号もしくは各種車両状態の演算結果を示すデータ信号などを各種車両状態を示す情報として車両状態監視部４に入力している。本実施形態では、センサ部２から車両状態監視部４に対して、前輪舵角、各輪車軸トルク、後輪舵角、車速（車体速度）に関する情報が伝えられるようにしている。前輪舵角や後輪舵角に関しては、例えば舵角センサの検出信号が用いられる。各輪車軸トルクについては、例えばブレーキＥＣＵにおいて現在発生させられている各輪車軸トルクが演算されているためその演算結果が用いられる。車速に関しては、例えば車輪速度センサの検出信号に基づいて演算された各車輪の車輪速度から演算した値が用いられる。

また、センサ部２には、車両に実際に発生している実ヨーレートを検出するヨーレートセンサも含まれている。このヨーレートセンサの検出信号もしくはその検出信号に基づいて演算した実ヨーレートが車両状態監視部４を介してＦ／Ｂ演算部７に伝えられている。さらに、センサ部２には、走行路面状態として路面摩擦係数（以下、μという）を検出する部分も含まれている。例えば、ブレーキＥＣＵでは車輪速度などに基づいて路面μを検出していることから、それの検出結果が車両状態監視部４に伝えられるようになっている。

目標値生成部３は、制御要求部１から入力される要求横加速度Ｇｙおよび要求横加速度変化率ｄＧｙ／ｄｔに基づいて、各アプリケーションの要求を調停する。そして、各アプリケーションの要求を満たすために必要な制御目標値であるアプリ要求値を出力する。アプリ要求値としては、アプリケーションの内容に応じて変わり、一制御周期内でのヨーレートγの絶対量（以下、ヨーレート絶対量という）やヨーレート変化量ｄγ／ｄｔであるアプリ要求ヨーレートやアプリ要求変化量をアプリ要求値として出力している。各アプリケーションの要求の調停については、アプリ実行要求に示されるアプリケーションの種類に応じて行っている。例えば、各アプリケーションにて要求される要求横加速度Ｇｙや要求横加速度変化率ｄＧｙ／ｄｔを加算した総和に対応するヨーレートγやヨーレート変化量ｄγ／ｄｔをアプリ要求ヨーレートやアプリ要求変化量として出力するようにすれば、すべてのアプリケーションの要求を満たす車両横方向運動制御を行える。また、実装されているアプリケーションに優先順位がある場合には、優先順位が高いアプリケーションにて要求される要求横加速度Ｇｙや要求横加速度変化率ｄＧｙ／ｄｔに対応するヨーレートγやヨーレート変化量ｄγ／ｄｔをアプリ要求ヨーレートやアプリ要求変化量として出力する。アプリ実行要求にて、どのアプリケーションを実行するかが示されていることから、このアプリ実行要求に基づいて実行すべき優先順位の高いアプリケーションを選択することができる。

なお、本実施形態では、制御要求部１から入力される要求値として要求横加速度Ｇｙや要求横加速度変化率ｄＧｙ／ｄｔを用い、車両横方向運動制御を実行する際の制御量やその変化量として、アプリ要求ヨーレートやアプリ要求変化量というヨーレート換算した値を用いて説明するが、これらに限るものではない。例えば、制御要求部１から入力される要求値としてヨーレートγおよびヨーレート変化量ｄγ／ｄｔを用い、車両横方向運動制御を実行する際の制御量として、それを横加速度換算した値を用いるようにしても良い。

車両状態監視部４は、センサ部２から入力される各種車両状態を示す情報に基づいて、現在の車両情報を求め、その車両情報をアベイラビリティ演算部５に出力する。具体的には、車両状態監視部４では、車両に対して現在発生している前輪舵角、各輪車軸トルク、後輪舵角および車速に基づいて、一般的な数式より理論的に求められる現在あるべき前輪舵角、各輪車軸トルク、後輪舵角および車速を車両情報として求めている。また、走行路面状態を示す路面μなどの車両走行情報についても、車両情報として取得している。

アベイラビリティ演算部５は、各種ＡＣＴ１６〜１９を駆動するための各種ＥＣＵ１２〜１５より各種ＡＣＴ１６〜１９のアベイラビリティをアベイラビリティ物理量変換部２０を介して受け取ることにより、各制御対象（フロントステア、リアステアおよびブレーキ）のアベイラビリティに関する情報（アベイラビリティ情報）を取得するアベイラビリティ取得手段を構成する。また、アベイラビリティ演算部５は、取得した各制御対象のアベイラビリティ情報と車両状態監視部４から伝えられる車両情報および制御要求部１から伝えられるアプリ情報に基づいて、ＶＬＰとしてのアベイラビリティを演算する。そして、ＶＬＰとしてのアベイラビリティに関する情報をＦ／Ｆ演算部６やＦ／Ｂ演算部７に対して伝えている。

ここで、アベイラビリティとは、制御可能範囲のことを意味しており、出力できる制御量の最大値（最大制御量）に加えて、制御時の応答性を示す制御量の変化量も含む概念である。車両横方向運動制御においては、車両左旋回方向と右旋回方向の二つのアベイラビリティがある。

例えば、各種ＡＣＴ１６〜１９のアベイラビリティとは、各種ＡＣＴ１６〜１９の最大制御量や、各種ＡＣＴ１６〜１９の応答性（制御量の変化量）を意味している。また、各制御対象のアベイラビリティとは、各ＡＣＴ１６〜１９のアベイラビリティにて示されるフロントステア、リアステアおよびブレーキそれぞれの最大制御量や応答性（制御量の変化量）を意味している。各種ＡＣＴ１６〜１９のアベイラビリティについては、各種ＥＣＵ１２〜１５よりそのときの各種ＡＣＴ１６〜１９の状態を表したマップ等として、アベイラビリティ物理量変換部２０を介してアベイラビリティ演算部５に伝えられる。ＡＣＴ１６〜１９のアベイラビリティのうち、フロントステアを制御するためのＡＣＴ１６、１７のアベイラビリティの合計がフロントステアのアベイラビリティ（フロントステアアベイラビリティ）となる。また、リアステアを制御するためのＡＣＴ１８のアベイラビリティがリアステアのアベイラビリティ（リアステアアベイラビリティ）となる。同様に、ブレーキを制御するためのＡＣＴ１９のアベイラビリティがブレーキのアベイラビリティ（ブレーキアベイラビリティ）となる。このため、各種ＥＣＵ１２〜１５から各種ＡＣＴ１６〜１９のアベイラビリティが伝えられることは、各制御対象のアベイラビリティが伝えられることを意味している。したがって、図１中では、各種ＥＣＵ１２〜１５からフロントアベイラビリティ、リアアベイラビリティ、ブレーキアベイラビリティがアベイラビリティ物理量変換部２０を介してアベイラビリティ演算部５に入力される形で示してある。

また、ＶＬＰとしてのアベイラビリティとは、各制御対象のアベイラビリティやアプリ情報および車両情報を加味して出力し得る制御可能範囲のことを意味している。このアベイラビリティ演算部５によるＶＬＰとしてのアベイラビリティの演算については、後で詳細に説明する。

Ｆ／Ｆ演算部６は、アプリ要求ヨーレートやアベイラビリティ演算部５から伝えられるアベイラビリティ情報およびアプリ情報に基づいてＦ／Ｆ制御を行うためのＦ／Ｆ要求値を演算する。具体的には、本実施形態のＦ／Ｆ演算部６は、制御対象選択部６１、規範演算部６２およびＦ／Ｆ要求値演算部６３を有した構成とされている。

制御対象選択部６１は、アプリ要求ヨーレートに加えて、アベイラビリティ演算部５を介して伝えられるアプリ情報やアベイラビリティ情報に基づいて、制御対象選択を行う制御対象選択手段を構成する。具体的には、制御対象選択部６１では、各制御対象の中から車両横方向運動制御の実行に用いる制御対象を選択し、選択された制御対象（以下、選択制御対象という）に要求する制御量や応答性（制御量の変化量）の制御目標値を設定する制御対象選択を行う。制御対象選択は、車両横方向運動制御にかかわる制御要求が出されたとき、例えばレーンキープ制御などが実行されたタイミングなどに行われる。この制御対象選択部６１の詳細構成や制御対象選択手法の詳細については、後で説明する。

規範演算部６２は、制御対象選択部６１での選択制御対象が決まると、アベイラビリティ演算部５から伝えられたアベイラビリティ情報に基づいて、選択制御対象のアベイラビリティから選択制御対象の規範値を演算する。つまり、制御対象選択部６１で選択制御対象が決まると、アプリ要求値を満たすのに必要な各選択制御対象それぞれの制御量や応答性の配分が決まる。例えば、後述する手法によって２つの制御対象が選択された場合、一番初めに選択された第１制御対象についてはアベイラビリティの最大制御量または制御量の最大変化量を発生させ、第２制御対象については第１制御対象で足りなかった制御量を発生させるなど、配分が決められる。このときに決まる制御量や変化量は各選択制御対象の制御目標値、つまりアプリ要求値を各選択制御対象に配分した値であり、実際に実現し得る規範値は異なっている。このため、この規範演算部６２にて、予め求めておいた制御対象ごとの制御目標値と規範値との関係を示すデータなどから、制御目標値に対応する規範値を求めている。

Ｆ／Ｆ要求値演算部６３は、各選択制御対象の制御目標値と規範演算部６２で演算された規範値との差に基づいて、選択制御対象に対するＦ／Ｆ要求値を演算する。Ｆ／Ｆ要求値の演算手法については、従来よりＦ／Ｆ制御演算手法として知られているどのような手法が用いられていても構わない。これにより、選択制御対象に対する要求ヨーレートＦ／Ｆ値が演算され、これが最終値演算制御許可判定部８およびＦ／Ｂ演算部７に出力される。後述するように、本実施形態では、フロントステア制御やリアステア制御およびブレーキの制御に基づいて、要求ヨーレートを実現する。これらフロントステア制御やリアステア制御およびブレーキの制御によって実現させるヨーレートγのＦ／Ｆ要求値が、それぞれフロントステア要求ヨーレートＦ／Ｆ値、リアステア要求ヨーレートＦ／Ｆ値およびブレーキ要求ヨーレートＦ／Ｆ値として表してある。

Ｆ／Ｂ演算部７は、Ｆ／Ｆ演算部６にて演算された各選択制御対象の規範値やアベイラビリティ演算部５から伝えられるアベイラビリティ情報およびアプリ情報、さらには実ヨーレートに基づいてＦ／Ｂ制御を行うためのＦ／Ｂ値を演算する。具体的には、本実施形態のＦ／Ｂ演算部７は、要求値演算部７１、制御対象選択部７２、Ｆ／Ｂ要求値演算部７３を有した構成とされている。

要求値演算部７１は、Ｆ／Ｆ演算部６の規範演算部６２から取得した選択制御対象の規範値の総和とセンサ部２に備えられたヨーレートセンサで検出された実ヨーレートとの差に基づいて、トータルのＦ／Ｂ要求値を演算する。

制御対象選択部７２は、Ｆ／Ｂ要求値やアベイラビリティ演算部５を介して伝えられるアプリ情報やアベイラビリティ情報、さらにはＦ／Ｆ演算部６から伝えられる各Ｆ／Ｆ要求値（要求ヨーレートＦ／Ｆ値）に基づいて、制御対象選択を行う制御対象選択手段を構成する。具体的には、制御対象選択部７２は、各制御対象の中からＦ／Ｂ制御の実行に用いる選択制御対象を選択し、選択制御対象に要求する制御量や応答性（制御量の変化量）の制御目標値を設定する制御対象選択を行う。この制御対象選択部７２の機能は、基本的にはＦ／Ｆ演算部６に備えられた制御対象選択部６１と同様である。この制御対象選択部７２で選択される選択制御対象は、Ｆ／Ｆ演算部６の制御対象選択部６１で選択される選択制御対象と同じであっても良いし、異なっていても良い。

Ｆ／Ｂ要求値演算部７３は、Ｆ／Ｆ演算部６の規範演算部６２から取得した選択制御対象の規範値の総和とセンサ部２に備えられたヨーレートセンサで検出された実ヨーレートとの差に基づきＦ／Ｂ要求値を演算し、制御対象選択部７２から算出した選択制御対象と制御対象余裕量に基づいて、Ｆ／Ｂ要求値を分配する。Ｆ／Ｂ要求値の演算手法については、従来よりＦ／Ｂ制御演算手法として知られているどのような手法が用いられていても構わない。これにより、選択制御対象に対する要求ヨーレートＦ／Ｂ値が演算され、これが最終値演算制御許可判定部８に出力される。ここでは、前輪舵角や後輪舵角およびブレーキの制御によって実現させるヨーレートγのＦ／Ｂ値がそれぞれフロントステア要求ヨーレートＦ／Ｂ値、リアステア要求ヨーレートＦ／Ｂ値およびブレーキ要求ヨーレートＦ／Ｂ値として表してある。

最終値演算制御許可判定部８は、Ｆ／Ｆ演算部６から伝えられるＦ／Ｆ要求値（要求ヨーレートＦ／Ｆ値）とＦ／Ｂ演算部７から伝えられるＦ／Ｂ要求値（要求ヨーレートＦ／Ｂ値）に基づいて、要求ヨーレート最終値を演算すると共に制御許可を出す制御対象を判定している。これにより、フロントステア、リアステア、ブレーキの３つの制御対象の中から制御許可が出されるものが決定される。例えば、要求ヨーレートＦ／Ｆ値や要求ヨーレートＦ／Ｂ値が発生していることを制御許可の判定条件としている。そして、最終値演算制御許可判定部８は、制御許可の判定条件を満たした制御対象に対して、実行要求および要求ヨーレート最終値を出力する。

実行要求は、制御許可が判定された制御対象に対して、制御を実行させることを示す指令である。例えば、制御対象がフロントステアであればフロントステア実行要求、リアステアであればリアステア実行要求、ブレーキであればブレーキ実行要求が出される。要求ヨーレート最終値は、各制御対象によって最終的に発生させることを要求するヨーレートγの値である。この値は、制御対象毎に要求ヨーレートＦ／Ｆ値と要求ヨーレートＦ／Ｂ値を足すことにより求められる。すなわち、フロントステア要求ヨーレートＦ／Ｆ値とフロントステア要求ヨーレートＦ／Ｂ値とを足すことによりフロントステア要求ヨーレート最終値を求めている。また、リアステア要求ヨーレートＦ／Ｆ値とリアステア要求ヨーレートＦ／Ｂ値とを足すことによりリアステア要求ヨーレート最終値を求めている。さらに、ブレーキ要求ヨーレートＦ／Ｆ値とブレーキ要求ヨーレートＦ／Ｂ値とを足すことによりブレーキ要求ヨーレート最終値を求めている。そして、このように演算された各要求ヨーレート最終値が各種マネージャ９〜１１に対して伝えられている。

各種マネージャ９〜１１は、最終値演算制御許可判定部８から伝えられる実行要求および要求ヨーレート最終値に基づいて、ヨーレート最終値を各ＡＣＴ１６〜１９にて実現すべき要求制御量（要求物理量）に換算し、それを各ＥＣＵ１２〜１４に伝える。具体的には、フロントステアを制御対象として車両横方向運動制御を実行する場合には、フロントステア要求ヨーレート最終値に対応する要求前輪操舵角が演算され、これがＥＣＵ１２、１３に伝えられる。また、リアステアを制御対象として車両横方向運動制御を実行する場合には、リアステア要求ヨーレート最終値に対応する要求後輪操舵角が演算され、これがＥＣＵ１４に伝えられる。さらに、ブレーキを制御対象として車両横方向運動制御を実行する場合には、ブレーキ要求ヨーレート最終値に対応する要求各輪加算トルクが演算され、これがＥＣＵ１５に伝えられる。

このとき、同じ制御対象を異なるＡＣＴの駆動によって制御する場合には、マネージャ９〜１１にて、いずれのＡＣＴを駆動するか、もしくは、どのように制御量を分配するかなどを調停し、調停後の制御量を各ＥＣＵ１２〜１５に伝えるようにしている。例えば、本実施形態では、フロントステアについては、後述するようにＥＰＳ１６やギア比可変スタリングシステム（以下、ＶＧＲＳ（Variable Gear Ratio Steering）という）１７にて制御しているため、これらのいずれか一方もしくは双方によってフロントステアを制御することになる。このような場合には、マネージャ９による調停後の要求前輪操舵角をＥＰＳ１６やＶＧＲＳ１７を制御するための各ＥＣＵ１２、１３に伝えるようにしている。

各種ＥＣＵ１２〜１５は、各制御対象を制御するための制御出力を発生させるものであり、各種マネージャ９〜１１から伝えられた要求制御量を実現すべく各種ＡＣＴ１６〜１９を制御する。各種ＡＣＴ１６〜１９は、ＥＰＳ−ＡＣＴ１６、ＶＧＲＳ−ＡＣＴ１７、アクティブリアステアリング（以下、ＡＲＳ（Active Rear Steering）という）−ＡＣＴ１８および横滑り防止制御（以下、ＥＳＣ（Electronic Stability Control）という）−ＡＣＴ１９で構成されている。これら各種ＡＣＴ１６〜１９が各種ＥＣＵ１２〜１５にて制御されることにより、ＥＰＳ−ＡＣＴ１６およびＶＧＲＳ−ＡＣＴ１７では要求前輪操舵角が実現されるようにフロントステア制御がなされ、ＡＲＳ−ＡＣＴ１８では要求後輪操舵角が実現されるようにリアステア制御がなされ、ＥＳＣ−ＡＣＴ１９では要求各輪加算トルクが実現されるようにブレーキ制御がなされる。

また、各種ＥＣＵ１２〜１５では、その時々の各種ＡＣＴ１６〜１９の状態から、各種ＡＣＴ１６〜１９のアベイラビリティを把握しているため、このアベイラビリティをアベイラビリティ演算部５に伝えることも行っている。アベイラビリティとしては、ＥＰＳ−ＡＣＴ１６およびＶＧＲＳ−ＡＣＴ１７にて制御されるフロントステア（前輪舵角）の制御可能範囲であるフロントステアアベイラビリティ、ＡＲＳ−ＡＣＴ１８にて制御されるリアステア（後輪舵角）の制御可能範囲であるリアステアアベイラビリティ、および、ＥＳＣ−ＡＣＴ１９にて制御されるブレーキ（各輪加算トルク）の制御可能範囲であるブレーキアベイラビリティが挙げられる。フロントステアアベイラビリティには、前輪舵角の絶対量に加えて前輪舵角の応答性を示す前輪舵角角速度（前輪舵角変化量）が含まれている。リアステアアベイラビリティには、後輪舵角の絶対量に加えて後輪舵角の応答性を示す後輪舵角角速度（後輪舵角変化量）が含まれている。ブレーキアベイラビリティには、各輪車軸トルクの絶対量に加えてブレーキの応答性を示す各輪車軸トルク変化量が含まれている。

以上のような構成により、制御要求部１からの要求信号が入力されると、各種ＡＣＴ１６〜１９のアベイラビリティや車両状態に応じたアベイラビリティを演算している。そして、このアベイラビリティに基づいて各種ＡＣＴ１６〜１９を制御することで、より最適な車両横方向運動制御を実行するようにしている。

続いて、上記したアベイラビリティ物理量変換部２０やアベイラビリティ演算部５や制御対象選択部６１（７２）の詳細について説明する。

図２は、アベイラビリティ演算部５およびアベイラビリティ物理量変換部２０の詳細構造を示したブロック図である。この図に示されるように、アベイラビリティ演算部５は、制御対象のγアベイラビリティ算出部５１、アプリ要求制限部５２および車両情報制限部５３を有した構成とされている。

アベイラビリティ物理量変換部２０は、各種ＥＣＵ１２〜１５より伝えられるアベイラビリティをヨーレート換算することで、各制御対象が発生させ得る限界としてのアベイラビリティを演算する。

このアベイラビリティ物理量変換部２０は、フロントアベイラビリティγ換算部２０ａ、リアアベイラビリティγ換算部２０ｂ、ブレーキアベイラビリティγ換算部２０ｃを有した構成とされている。

フロントアベイラビリティγ換算部２０ａでは、フロントステアアベイラビリティをヨーレート換算したフロントステア−γアベイラビリティを算出する。リアアベイラビリティγ換算部２０ｂでは、リアステアアベイラビリティをヨーレート換算したリアステア−γアベイラビリティを算出する。ブレーキアベイラビリティγ換算部２０ｃでは、ブレーキアベイラビリティをヨーレート換算したブレーキ−γアベイラビリティを算出する。例えば、フロントステアアベイラビリティの場合、制御量が前輪舵角、制御量の変化量が前輪舵角角速度で表されているため、これらをヨーレート絶対量やヨーレート変化量ｄγ／ｄｔに換算したものがフロントステア−γアベイラビリティとなる。リアステアアベイラビリティやブレーキアベイラビリティについても同様であり、後輪舵角や後輪舵角角速度もしくは各輪車軸トルクや各輪車軸トルク勾配をヨーレート絶対量やヨーレート変化量ｄγ／ｄｔに換算したものがリアステア−γアベイラビリティもしくはブレーキ−γアベイラビリティとなる。

アベイラビリティ演算部５が有する制御対象のγアベイラビリティ算出部５１では、アベイラビリティ物理量変換部２０の上記各換算部２０ａ〜２０ｃにて演算されたフロントステア−γアベイラビリティとリアステア−γアベイラビリティおよびブレーキ−γアベイラビリティの和を求めることにより、各制御対象のトータルのアベイラビリティ（制御対象の限界値）のヨーレート換算値である制御対象のγアベイラビリティを算出する。

アプリ要求制限部５２は、アプリ情報に含まれる要求モードや制御対象の優先度に基づいて、アプリケーションからの要求に応じた制限であるアプリ要求制限を行う。例えば、アプリケーションの要求として、ブレーキを用いたくないという要求が有る場合には、ブレーキ−γアベイラビリティを０にするなどの制限を掛ける。具体的には、アプリ要求制限部５２は、フロントステアアプリ要求制限部５２ａ、リアステアアプリ要求制限部５２ｂおよびブレーキアプリ要求制限部５２ｃを有した構成とされている。これら各アプリ要求制限部５２ａ〜５２ｃにより、アベイラビリティ物理量変換部２０で演算された各γアベイラビリティに対してアプリ要求制限を行うことにより、フロントステア−γアベイラビリティとリアステア−γアベイラビリティおよびブレーキ−γアベイラビリティのアプリ要求制限を行った値を設定している。

車両情報制限部５３は、車両情報に含まれる車両走行に関する情報に基づいて、車両情報に応じた制限である車両情報制限を行う。例えば、走行路面が低μ路面である場合には、車輪スリップを回避するためにブレーキの使用を避ける方が好ましい。このため、例えば路面μがしきい値より低い場合には、低μ路面であるとして、ブレーキ−γアベイラビリティを０にするなどの制限を掛ける。具体的には、車両情報制限部５３は、フロントステア車両情報制限部５３ａ、リアステア車両情報制限部５３ｂ、ブレーキ車両情報制限部５３ｃおよび車両限界値算出部５３ｄとを有した構成とされている。各車両情報制限部５３ａ〜５３ｃにより、各アプリ要求制限部５２ａ〜５２ｃで演算されたアプリ要求制限後のγアベイラビリティに対して更に車両情報制限を行う。これにより、最終的にＶＬＰとして出力し得る各制御対象でのγアベイラビリティ、すなわちフロントステアＶＬＰ−γアベイラビリティとリアステアＶＬＰ−γアベイラビリティおよびブレーキＶＬＰ−γアベイラビリティを設定している。

また、車両限界値算出部５３ｄでは、最終的にＶＬＰとして出力し得るトータルのγアベイラビリティを算出している。具体的には、車両限界値算出部５３ｄでは、車両情報制限部５３ａ〜５３ｃにて演算されたフロントステアＶＬＰ−γアベイラビリティとリアステアＶＬＰ−γアベイラビリティおよびブレーキＶＬＰ−γアベイラビリティの和を求めることにより、最終的に出力し得るトータルのＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値）を算出する。

このようにして、アベイラビリティ演算部５では、各制御対象でのＡＣＴ１６〜１９が発生させ得る限界を加味した各制御対象のアベイラビリティをアベイラビリティ物理量変換部２０を介してヨーレート換算した値を、さらにアプリ要求や車両情報を加味して補正したＶＬＰとしてのアベイラビリティを演算する。そして、ＶＬＰとしてのアベイラビリティに関する情報をＦ／Ｆ演算部６やＦ／Ｂ演算部７に対して伝えている。なお、アプリ要求とは、アプリ情報に示されるアプリ要求モードや制御対象の優先度に加えて、アプリ要求値を含むアプリケーションの要求を意味している。

さらに、アベイラビリティ演算部５は、制御対象のγアベイラビリティ（制御対象の限界値）やＶＬＰのγアベイラビリティ等のアベイラビリティ情報を制御要求部１に対しても伝えている。このため、制御要求部１では、アベイラビリティ演算部５から上記アベイラビリティ情報が入力されると、そのアベイラビリティ情報に基づいて、各アプリケーションからの制御要求を出す。なお、この各アプリケーションにより行っているアベイラビリティ情報に基づく制御要求の詳細については後述する。

次に、制御対象選択部６１（７２）の詳細について説明する。図３は、制御対象選択部６１の詳細構造を示したブロック図である。この図に示されるように、制御対象選択部６１は、アベイラビリティ値算出部６１ａ、比較部６１ｂおよび選択部６１ｃを有した構成とされている。

アベイラビリティ値算出部６１ａでは、アプリ要求値やアプリ情報およびアベイラビリティ演算部５から伝えられた各アベイラビリティ、すなわちフロントステアＶＬＰ−γアベイラビリティとリアステアＶＬＰ−γアベイラビリティおよびブレーキＶＬＰ−γアベイラビリティから、各制御対象で実現し得るヨーレート絶対量とヨーレート変化量ｄγ／ｄｔの値を算出する。具体的には、アベイラビリティ演算部５から伝えられた各アベイラビリティが制御量の絶対量およびその変化量を含んでいることから、それらがヨーレート絶対量とヨーレート変化量ｄγ／ｄｔのマップとして表される。このマップを用いて、アプリ要求値やアプリ情報に対応するヨーレート絶対量とヨーレート変化量ｄγ／ｄｔの値を算出している。

これについて、図４および図５を参照して説明する。図４は、アプリ要求モードがコンフォートの場合の選択パターンについて、アプリ要求ヨーレートをすべての制御対象で実現できる場合と、一部の制御対象でしか実現できない場合について示したものである。図５は、アプリ要求モードがセーフティの場合の選択パターンについて、アプリ要求変化量をすべての制御対象で実現できる場合と、一部の制御対象でしか実現できない場合について示したものである。

例えば、アベイラビリティ演算部５から伝えられた各アベイラビリティに基づいて、各制御対象のヨーレート絶対量とヨーレート変化量ｄγ／ｄｔのマップが図４および図５のように表されたとする。

この場合において、アプリ要求モードがコンフォートである場合には、高い応答性よりもむしろ低い応答性で過度な負担を乗員にかけないようにアプリ要求値を実現できるようにしたり、より少ないＡＣＴ数でそれを実現できるようにするのが好ましい。このため、この場合には、アプリ要求ヨーレートを基準にヨーレート絶対量およびヨーレート変化量ｄγ／ｄｔを算出する。一方、アプリ要求モードがセーフティである場合には、緊急性を要するため、より高い応答性でアプリ要求値を実現できるようにするのが好ましい。このため、アプリ要求変化量を基準にヨーレート絶対量およびヨーレート変化量ｄγ／ｄｔを算出する。

具体的には、図４（ａ）に示すように、アプリ要求ヨーレートをすべての制御対象で実現できる場合、つまりアプリ要求ヨーレートがすべての制御対象の最大制御量（アベイラビリティ最大値）より小さい場合には、各制御対象のヨーレート絶対量はすべてアプリ要求ヨーレートになる。そして、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔについては、各制御対象のマップとアプリ要求ヨーレートとが交差する点となる。すなわち、フロントステアについては、ヨーレート絶対量がアプリ要求ヨーレートとなり、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔはＡ点となる。ブレーキについては、ヨーレート絶対量がアプリ要求ヨーレートとなり、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔはＢ点となる。リアステアについては、ヨーレート絶対量がアプリ要求ヨーレートとなり、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔはＣ点となる。

一方、アプリ要求モードがコンフォートであり、かつ、図４（ｂ）に示すように、アプリ要求ヨーレートを一部の制御対象でしか実現できない場合、つまりアプリ要求ヨーレートが一部の制御対象の最大制御量より大きい場合には、各制御対象のヨーレート絶対量やヨーレート変化量ｄγ／ｄｔは次のようになる。すなわち、アプリ要求ヨーレートよりも制御対象の最大制御量が大きいフロントステアについては、ヨーレート絶対量がアプリ要求ヨーレートとなり、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔはＤ点となる。リアステアおよびブレーキについては、ヨーレート絶対量がそれぞれの最大制御量となり、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔはＥ、Ｆ点（Ｅ＝Ｆ）となる。

また、アプリ要求モードがセーフティであり、かつ、図５（ａ）に示すように、アプリ要求変化量をすべての制御対象で実現できる場合、つまりアプリ要求変化量がすべての制御対象の制御量の最大変化量（アベイラビリティ最大変化量）より小さい場合には、各制御対象のヨーレート変化量ｄγ／ｄｔはすべてアプリ要求変化量となる。そして、ヨーレート絶対量については、各制御対象のマップとアプリ要求変化量とが交差する点となる。すなわち、フロントステアについては、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔがアプリ要求変化量となり、ヨーレート絶対量はＡ点となる。ブレーキについては、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔがアプリ要求変化量となり、ヨーレート絶対量はＢ点となる。リアステアについては、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔがアプリ要求変化量となり、ヨーレート絶対量はＣ点となる。

一方、アプリ要求モードがセーフティであり、かつ、図５（ｂ）に示すように、アプリ要求変化量を一部の制御対象でしか実現できない場合、つまりアプリ要求変化量が一部の制御対象の制御量の最大変化量より大きい場合には、各制御対象のヨーレート絶対量やヨーレート変化量ｄγ／ｄｔは次のようになる。すなわち、アプリ要求変化量よりも制御対象の制御量の最大変化量が大きいブレーキについては、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔがアプリ要求変化量となり、ヨーレート絶対量はＥ点となる。フロントステアおよびリアステアについては、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔがそれぞれの最大変化量となり、ヨーレート絶対量はＤ、Ｆ点（Ｄ＝Ｆ）となる。

比較部６１ｂでは、アプリ要求値、つまりアプリ要求ヨーレートやアプリ要求変化量とアベイラビリティ値算出部６１ａにて算出された各制御対象で実現し得るヨーレート絶対量やヨーレート変化量ｄγ／ｄｔの値を比較する。例えば、アプリ要求値よりも各制御対象でのヨーレート絶対量やヨーレート変化量ｄγ／ｄｔが大きいかの大小比較、つまり各制御対象によってアプリ要求値を達成できるか否かを比較し、どの制御対象が達成でき、どの制御対象が未達であるかを求める。例えば、アプリ要求値としてアプリ要求ヨーレートが５であった場合に、フロントステアやリアステアおよびブレーキのそれぞれのヨーレート絶対量が８、６、３であったとする。この場合には、フロントステアおよびリアステアについては達成となり、ブレーキについては未達となる。また、アプリ要求変化量が３であった場合に、フロントステアやリアステアおよびブレーキのそれぞれのヨーレート絶対量が５、６、７であったとする。この場合には、フロントステアやリアステアおよびブレーキすべてについては達成となる
このような比較を、アプリ要求ヨーレートとアベイラビリティ値算出部６１ａで算出されたヨーレート絶対値に対して行うと共に、アプリ要求変化量とアベイラビリティ値算出部６１ａで算出されたヨーレート変化量それぞれに対して行う。

選択部６１ｃでは、比較部６１ｂによる比較結果に基づいて制御対象を選択することで、制御対象を制御するための制御対象選択を行う。

制御対象選択では、アプリ要求モードに応じたアプリ要求値の実現が可能となるように、どの制御対象を制御するかを選択する。各制御対象の中で最も優先的に選択されるものを第１制御対象として、第１制御対象のみでアプリ要求モードに応じたアプリ要求値の実現が可能でない場合には第２制御対象を選択し、それでも実現が可能でない場合には第３制御対象を選択する。このときの第１〜第３制御対象の選択順序について、アプリ要求モードに応じて変えている。

この制御対象選択の考え方について、図６を参照して説明する。図６は、アプリ要求値と第１〜第３制御対象の選択順の一例を示した図であり、図６（ａ）は、アプリ要求モードがコンフォートの場合、図６（ｂ）は、アプリ要求モードがセーフティの場合を示している。

図６（ａ）、（ｂ）に示すように、アプリ要求ヨーレートに対して規範値が設定され、その規範値を満たすべく、制御対象選択を行う。アプリ要求モードがコンフォートの場合には、高い応答性が必要でないため、図６（ａ）に示すように、ヨーレート絶対量の大きい順に第１〜第３制御対象を選択する。このようにすれば、よりヨーレート絶対量の大きいものから順番に車両横方向運動制御に使用する制御対象を選択でき、より少ない制御対象数で車両横方向運動制御が行えるため、制御対象同士の干渉による車両横方向運動の振動発生量を最小限にすることが出来ることから、不必要に制御対象数を多くする場合と比較して快適性を増すことができる。

これに対して、アプリ要求モードがセーフティの場合には、高い応答性が必要とされるため、図６（ｂ）に示すように、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔが大きい順に第１〜第３制御対象を選択する。このようにすることで、快適性よりも安全性を重視して、より応答性の高い車両横方向運動制御が行えるようにすることが可能となる。ただし、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔが大きかったとしても、その制御対象のヨーレート絶対量が小さいと緊急性に対応できないため、例えばヨーレート絶対量がアプリ要求ヨーレートの所定割合以下である場合には、選択順序を下げるようにすることもできる。

このような考え方に基づく制御対象選択の一例について、図７（ａ）〜（ｃ）および図８（ａ）〜（ｃ）に示すマップを参照して説明する。

図７（ａ）〜（ｃ）は、アプリ要求モードがコンフォートである場合の制御対象選択用のマップであり、図８（ａ）〜（ｃ）は、アプリ要求モードがセーフティである場合の制御対象選択用のマップである。図７（ａ）および図８（ａ）は、各制御対象の中で最も優先的に選択される第１制御対象の選択用マップであり、図７（ｂ）、（ｃ）および図８（ｂ）、（ｃ）は、第１制御対象が選択された後に、二番目、三番目に優先的に選択される第２、第３制御対象選択用マップである。

まず、図７（ａ）のマップを用いて、アプリ要求ヨーレートを満たしているか否かの比較結果について選択する。例えば、上記した例で言えば、「５：リアステアとフロントステアが達成」という項目が選択される。続いて、図７（ａ）のマップから、アプリ要求変化量を満たしているか否かの比較結果について選択する。上記した例でいれば、「７：すべて達成」という項目が選択される。そして、これら各項目の縦方向の欄と横方向の欄の交差する欄である「６：フロントステアとリアステアの最大値選択」が選択される。この場合には、フロントステアとリアステアのうちヨーレート絶対量が最大のものが第１制御対象として選択されることになる。

次に、図７（ｂ）のマップを用いて、アプリ要求ヨーレートを満たしているか否かの比較結果について選択する。例えば、上記した例で言えば、「５：フロントステアとリアステアが達成」という項目が選択される。続いて、図７（ｂ）のマップから、アプリ要求変化量を満たしているか否かの比較結果について選択する。上記した例でいれば、「７：すべて達成、※第１は勾配が最大の制御対象」という項目が選択される。そして、これら各項目の縦方向の欄と横方向の欄の交差する欄である「第２選択なし」が選択される。この場合には、第２制御対象の選択はないこととなる。

更に、図７（ｃ）のマップを用いて、アプリ要求ヨーレートを満たしているか否かの比較結果について選択する。例えば、上記した例で言えば、「５：フロントステアとリアステアが達成」という項目が選択される。続いて、図７（ｃ）のマップから、アプリ要求変化量を満たしているか否かの比較結果について選択する。上記した例でいえば、「７：すべて達成」という項目が選択される。そして、これら各項目の縦方向の欄と横方向の欄の交差する欄である「第２選択なし」が選択される。この場合には、第３制御対象の選択もないこととなる。

また、ここでは要求モードがコンフォートの場合の第１〜第３制御対象の選択手法について説明したが、要求モードがセーフティの場合の第１〜第３制御対象の選択手法についても、図７（ａ）〜（ｃ）に代えて図８（ａ）〜（ｃ）のマップを用いること以外は同様である。

なお、図７（ａ）〜（ｃ）に示すマップでは、基本的に、ヨーレート絶対量が大きい制御対象から順に選択されるようにし、常時すべての制御対象を選択するのではなく、必要な制御対象のみが選択されるようにしている。また、アプリ要求ヨーレートもアプリ要求変化量も共に１つの制御対象で達成できるときは、単独の制御対象を選択制御対象としている。また、アプリ要求ヨーレートを２つ以上の制御対象で達成しているときにはヨーレート要求変化量を加味して選択する。さらに、アプリ要求ヨーレートをすべての制御対象で達成していて、かつ、アプリ要求変化量がすべての制御対象で未達の場合には、ヨーレート絶対量が最大のものではなく、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔが最大の制御対象を選択することで、作動させる制御対象の数をより少なくできるようにしている。

一方、図８（ａ）〜（ｃ）に示すマップでは、基本的に、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔが大きい制御対象から順に選択されるようにし、常時すべての制御対象を選択するのではなく、必要な制御対象のみが選択されるようにしている。また、アプリ要求ヨーレートもアプリ要求変化量も共に１つの制御対象で達成できるときは、単独の制御対象を選択制御対象としている。また、アプリ要求変化量を２つ以上の制御対象で達成しているときにはヨーレート絶対量を加味して選択する。さらに、アプリ要求変化量をすべての制御対象で達成していて、かつ、アプリ要求ヨーレートがすべての制御対象で未達の場合には、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔが最大のものではなく、ヨーレート絶対量が最大の制御対象を選択することで、作動させる制御対象の数をより少なくできるようにしている。

このようにして、制御対象選択部６１による制御対象選択が完了すると、規範演算部６２にて、アプリ要求ヨーレートおよび選択制御対象のアベイラビリティから選択制御対象の規範値を演算したり、Ｆ／Ｆ要求値演算部６３にて、Ｆ／Ｆ要求値が演算される。これに基づいて、Ｆ／Ｆ演算部６や最終値演算制御許可判定部８および各種マネージャ９〜１１が上記のような動作を行い、各種マネージャ９〜１１から各種ＥＣＵ１２〜１５に対して要求制御量が伝えられ、各種ＥＣＵ１２〜１５が各ＡＣＴ１６〜１９を駆動することで、アプリケーションの要求に応じた車両横方向運動を実現することが可能となる。

このようにして、各制御対象を制御するためのＡＣＴ１６〜１９の機能的なアベイラビリティ（制御量およびその変化量）を加味してＡＣＴ１６〜１９のいずれを用いて、どのように制御量を発生させるかを最適に選択することが可能となる。

続いて、各アプリケーションにより行っているアベイラビリティ情報に基づく制御要求の詳細について説明する。

アベイラビリティ演算部５から制御要求部１の各アプリケーションに伝えられるアベイラビリティ情報は、制御対象のγアベイラビリティ（制御対象の限界値）やＶＬＰのγアベイラビリティ等である。アベイラビリティ情報には、制御量の絶対量およびその変化量が含まれていることから、それらがヨーレート絶対量とヨーレート変化量ｄγ／ｄｔのマップとして表される。例えば、ＶＬＰのγアベイラビリティをマップで表すと、図９のようなマップとなる。例えば、制御対象のγアベイラビリティに対してアプリ要求制限を掛けたとしても、タイヤのグリップから規定される摩擦円を超えて制御量を発生させられるわけではない。このため、制御対象のγアベイラビリティに対して、アプリ要求制限や車両情報制限を掛けると、図９のマップが得られる。

このため、各アプリケーションでは、図９に示したようなマップに示されるＶＬＰのγアベイラビリティに基づいて、制御要求を出す。その一例として、ここでは緊急回避制御による制御要求について説明する。

図１０は、ＶＬＰのγアベイラビリティに基づいて実行される緊急回避制御処理を示したフローチャートである。この処理は、緊急回避制御用のアプリケーションにて実行されるもので、緊急回避制御の開始条件、例えば車両進行方向に障害物が検知された場合など、従来より公知となっている条件を満たしたときに所定の制御周期毎に実行される。

まず、ステップ１００では、車両が障害物を回避可能であるか否かを判定する。例えば、現在の車速と車両進行方向に存在する障害物までの距離とから、車両が現在の進行方向で走行を続けたときに、障害物に衝突するまで所定のしきい時間以上掛かると想定される場合には車両が障害物を回避可能であると判定している。ここで肯定判定されると、ステップ１１０に進み、ＶＬＰのγアベイラビリティを踏まえて、性能限界を超えない制御要求を生成する。

例えば、ＶＬＰのγアベイラビリティのマップが図１１に示すように表されたとすると、そのＶＬＰのγアベイラビリティの範囲内においてアプリ要求を作成する。このとき、アプリ要求の候補を複数（例えば、図中のアプリ要求候補（１）〜（３））挙げ、アプリケーションとして優先される要求に基づいて複数のアプリ要求候補の中から最も適したアプリ要求候補を選択する。例えば、快適性よりも緊急性が重視される場合にはアプリ要求候補（１）を選択し、緊急性よりも快適性が重視される場合にはアプリ要求候補（３）を選択し、快適性と緊急性の双方をある程度得られるようにする場合にはアプリ要求候補（２）を選択する。また、左旋回方向と右旋回方向のアベイラビリティに差が有る場合には、よりアベイラビリティの大きい旋回方向が選択されるようにしても良い。このようにして、ＶＬＰのγアベイラビリティの範囲内においてアプリ要求が作成され、制御要求として制御要求部１から出力される。

一方、ステップ１００で否定判定されると、ステップ１２０に進み、車両を停止させるという処理を行う。具体的には、制御要求部１から車両を停止させることを意味するアプリ要求を出し、ブレーキを制御対象として各輪に制動トルクを発生させ、車両を停止させる。このように、ＶＬＰのγアベイラビリティの範囲内においてアプリ要求を出して車両横方向運動制御を行っただけでは車両が障害物に衝突する可能性がある場合には、ブレーキを掛けて車両を停止させることで、車両が障害物に衝突することを避けることが可能となる。

このように、各アプリケーションにアベイラビリティ情報を伝えることで、各アプリケーションでアベイラビリティ情報を踏まえて、性能限界を超えない制御要求を生成することが可能となる。これにより、制御対象のアベイラビリティに応じて、より最適な車両運動制御を実行することが可能となる。

なお、アベイラビリティ演算部５から制御要求部１に対してＶＬＰ−γアベイラビリティを伝えているが、同時に、制御対象のγアベイラビリティ（制御対象の限界値）も伝えるようにしている。このようにすることで、アプリケーション側にいずれのアベイラビリティ情報を用いて制御要求を生成するかの決定権を与えることが可能となり、状況に応じて最適な車両運動制御が実行されるようにできる。

以上説明したように、本実施形態にかかるＶＬＰでは、異なる複数の制御対象を制御してアプリ要求値を実現する車両横方向運動制御を行う。この車両横方向運動制御を行う場合に、各制御対象のアベイラビリティ（最大制御量および制御量の変化量を含む制御可能範囲）をＶＬＰ、より詳しくはＶＬＰのＦ／Ｆ演算部６やＦ／Ｂ演算部７に伝え、アベイラビリティに基づいて車両横方向運動制御に使用する制御対象の優先順位を決定し、その優先順位に基づいて選択制御対象を設定している。

このように、各制御対象のアベイラビリティを加味して車両横方向運動制御に使用する制御対象の優先順位を決定して選択制御対象を設定しているため、制御対象のアベイラビリティに応じて、より最適な制御対象を選択して車両横方向運動制御を行うことが可能となる。

また、アプリケーションからのコンフォートやセーフティ等の要求モードに基づいて、横方向運動制御に使用する制御対象の優先順位を決定して選択制御対象を設定している。このため、応答性を考慮せずに快適性を重視する場合や緊急性に対応して応答性を重視する場合など、状況ごとに適した優先順位で選択制御対象を設定することができる。

そして、本実施形態では、アベイラビリティ演算部５から制御要求部１に対してアベイラビリティ情報を伝えるようにしている。このため、各アプリケーションでアベイラビリティ情報を踏まえて、性能限界を超えない制御要求を生成することが可能となり、制御対象のアベイラビリティに応じて、より最適な車両運動制御を実行することが可能となる。

（第２実施形態）
本発明の第２実施形態について説明する。本実施形態では、アベイラビリティ情報として、ドライバの選択しているアプリ要求モードに応じたアベイラビリティ情報を制御要求部１に伝えるようにする。その他に関しては第１実施形態と同様であるため、第１実施形態と異なる部分についてのみ説明する。

本実施形態では、アベイラビリティ演算部５のアプリ要求制限部５２にて、制御要求部１のアプリ情報に含まれるアプリ要求モードを読込み、このアプリ要求モードに基づいてアベイラビリティに制限をかける。例えば、アプリ要求モードがエコである場合には、予め記憶しておいた各制御対象のヨーレートγと消費電力との関係を示したヨーレート−消費電力マップを読込み、これに基づいてアベイラビリティに制限を掛けることができる。

図１２は、アプリ要求モードがエコであった場合に、ヨーレート−消費電力マップに基づいて制限を掛けたときのアベイラビリティのマップである。例えばフロントステアの舵角を調整するときにＥＰＳ−ＡＣＴ１６に相当するモータが駆動されるが、舵角角速度を遅くすれば、モータ印加電圧が低下し、モータでの消費電力を低下させることが可能となる。このため、図１２に示されるように、エコのときには消費電力を例えば１０％削減するために、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔの限界値を設定し、ヨーレート変化量ｄγ／ｄｔに制限を掛けたものをアプリ要求制限を掛けたアベイラビリティとする。このようにして、アプリ要求モードに応じた制限を掛けたアベイラビリティが求められると、車両情報制限部５３などを経て、そのアベイラビリティ情報が制御要求部１に伝えられる。

このように、各アプリケーションに対してアプリ要求に応じた制限を掛けたアベイラビリティ情報を送るようにすることで、各アプリケーションでアプリ要求に応じた制限を掛けたアベイラビリティ情報を踏まえて制御要求を生成することが可能となる。例えば、上記のように、アプリ要求モードがエコであった場合には、消費電力低下を考慮してアベイラビリティが制限されるため、それを踏まえてアプリケーション側で消費電力を低下できる制御要求を生成することが可能となる。これにより、より最適な車両運動制御を実行することが可能となる。

なお、本実施形態でも、アベイラビリティ演算部５から制御要求部１に対してアプリ要求制限や車両情報制限を掛けたＶＬＰ−γアベイラビリティを伝えているが、同時に、制御対象のγアベイラビリティ（制御対象の限界値）も伝えるようにしている。このようにすることで、アプリケーション側にいずれのアベイラビリティ情報を用いて制御要求を生成するかの決定権を与えることが可能となり、状況に応じて最適な車両運動制御が実行されるようにできる。

（第３実施形態）
本発明の第３実施形態について説明する。本実施形態は、第１実施形態に対して外乱に応じたアベイラビリティ変更を行うようにしたものであり、その他に関しては第１実施形態と同様であるため、第１実施形態と異なる部分についてのみ説明する。

本実施形態では、アベイラビリティ演算部５により、外乱に応じたアベイラビリティ変更を行う。図１３は、本実施形態にかかるアベイラビリティ演算部５の詳細構造を示したブロック図である。この図に示されるように、本実施形態のアベイラビリティ演算部５は、ヨーレート換算部５１、アプリ要求制限部５２および車両情報制限部５３に加えて、外乱制限部５４を有した構成とされている。これらのうち、ヨーレート換算部５１、アプリ要求制限部５２および車両情報制限部５３については、第１実施形態と同様であるため、外乱制限部５４について説明する。

外乱制限部５４は、アベイラビリティの変動要因となる外乱情報を取得し、外乱情報に基づいてアベイラビリティに制限を掛ける外乱制限手段を構成する。外乱としては、横風が発生している場合や、走行路面に進行方向と交差する方向の傾斜であるカントが発生している場合などが想定される。外乱情報については、例えば外乱オブザーバなどにより取得することができる。ここで、外乱オブザーバとは、システムに侵入する外乱をシステムの状態の一部として推定するものである。システムの構成要素にパラメータ変動が生じた場合に、その変動が推定外乱の中に陽の形で含まれることになる。これを用いて、アベイラビリティの変動要因となる外乱を推定することができる。外乱制限部５４では、外乱情報に基づいて車両情報制限部５３に備えられた車両限界値算出部５３ｄの算出結果を補正し、ＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含まない）を制限して外乱が加味された値であるＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含む）を演算する。

図１４は、外乱が発生したときの様子を示す模式図である。この図に示すように、横風の影響もしくは走行路面のカントの影響などにより、右方向に対して０．１［ｒａｄ／ｓ］のヨーレート相当が発生したとする。

例えば、外乱の影響が無い場合であれば、右旋回方向のＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含まない）が０．５［ｒａｄ／ｓ］、左旋回方向のＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含まない）が０．５［ｒａｄ／ｓ］と同じ値として演算される。しかしながら、図１４に示すように、外乱が発生すると、右旋回方向のＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含む）が０．６［ｒａｄ／ｓ］、左旋回方向のＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含む）が０．４［ｒａｄ／ｓ］となる。つまり、外乱が旋回方向と同方向に影響する場合には、外乱によるヨーレート相当分がその旋回方向のＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含まない）に加算され、外乱が旋回方向と逆方向に影響する場合には、外乱によるヨーレート相当分がその旋回方向のＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含まない）から減算される。

このため、例えば、左旋回方向のＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含まない）と、これを外乱情報に基づいて制限したＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含む）の一例を示すと、図１５のようになる。このように、車両情報制限部５３によって車両情報に基づく制限が掛けられたのち、さらに外乱情報に基づいて制限が掛けられる。この外乱情報に基づいて制限が掛けられたＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含む）についても、制御要求部１の各アプリケーションに伝えることで、各アプリケーションで外乱の影響も考慮した制御要求を生成することが可能となる。

なお、本実施形態でも、アベイラビリティ演算部５から制御要求部１に対して、制御対象のγアベイラビリティ（制御対象の限界値）やアプリ要求制限や車両情報制限を掛けたＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含まない）を伝えているが、同時に、外乱情報に基づく制限を掛けたＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両限界値外乱含む）も伝えるようにしている。このようにすることで、アプリケーション側にいずれのアベイラビリティ情報を用いて制御要求を生成するかの決定権を与えることが可能となり、状況に応じて最適な車両運動制御が実行されるようにできる。

（他の実施形態）
上記実施形態では、車両運動制御の一例として車両横方向運動制御を行うＶＬＰについて説明したが、車両前後方向運動制御や車両ロール方向運動制御などを行う車両運動制御装置についても、本発明を適用することができる。

すなわち、複数の制御対象を備え、それら複数の制御対象それぞれによって同じ方向の車両運動制御を行うことができる車両運動制御システムの制御を行う車両運動制御装置について、本発明を適用することができる。この場合であっても、各制御対象のアベイラビリティを車両運動制御装置に伝え、車両運動制御装置にて伝えられたアベイラビリティを加味して車両運動制御に使用する制御対象の優先順位を決定することで、制御対象のアベイラビリティに応じて、より最適な制御対象を選択して車両横方向運動制御を行うことが可能となる。

例えば、車両前後方向運動制御であれば制御対象としてブレーキや駆動力（エンジン出力もしくはモータ出力）などを挙げられ、車両ロール方向運動制御であれば制御対象としてサスペンションやアクティブスタビライザーなどが挙げられる。また、車両横方向運動制御についても、各制御対象を制御するためのＡＣＴ例を挙げたが、他のＡＣＴを使用しても良い。例えば、上記実施形態ではブレーキ制御をＥＳＣ−ＡＣＴ１９にて行ったが、駐車ブレーキを用いても良いし、インホイールモータなどの各輪車軸トルクを制御するものとして駆動力を制御するようにしても良い。

また、上記実施形態では、アプリケーションの内容に応じた要求モードに基づいて、車両運動制御を行う緊急度を判定するようにしているが、緊急度を数値などによって示し、その数値が閾値以上であるか否かに基づいて、緊急度が高いか否かを判定するようにしても良い。そして、緊急度が高い場合には、制御対象選択の際に制御量の変化量が大きいものを優先して選択するようにし、緊急度が高くない場合には、制御対象選択の際に最大制御量が大きいものを優先して選択するようにすることができる。

上記各実施形態では、アプリ要求制限に加えて車両情報制限を掛けたアベイラビリティ情報を生成するようにしているが、これらのうちのいずれか一方のみとしても構わない。例えば、第２実施形態では、ＶＬＰのγアベイラビリティに対して外乱情報に基づく制限を掛けたＶＬＰ−γアベイラビリティ（車両情報制限外乱含む）を演算している。この場合において、車両情報制限を行わない場合には、アプリ要求の制限を掛けた後の各制御対象のγアベイラビリティ（アプリ要求制限）の和に対して外乱情報に基づく制限を掛けるようにすればよい。この場合でも、アプリ要求制限と外乱情報に基づく制限を掛けたアベイラビリティ情報を制御要求部１に対して出力すれば、第２実施形態と同様の効果を得ることができる。

１…制御要求部、２…センサ部、３…目標値生成部、４…車両状態監視部、５…アベイラビリティ演算部、６…Ｆ／Ｆ演算部、７…Ｆ／Ｂ演算部、８…最終値演算制御許可判定部、９〜１１…マネージャ、１２〜１４…ＥＣＵ、１６〜１９…ＡＣＴ、２０…アベイラビリティ物理量変換部、５１…制御対象のγアベイラビリティ算出部、５２…アプリ要求制限部、５３…車両情報制限部、５４…外乱制限部、６１…制御対象選択部、６２…規範演算部、６３…Ｆ／Ｆ要求値演算部、７１…要求値演算部、７２…制御対象選択部、７３…Ｆ／Ｂ要求値演算部

Claims (7)

1. 車両運動制御の制御要求を行うアプリケーションを含む制御要求部（１）から前記制御要求として出力された要求制御量に対して、複数の制御対象（１２〜１９）を制御することにより、該複数の制御対象（１２〜１９）によって同じ方向の車両運動制御を行うことで、前記要求制御量を実現する車両運動制御システムに適用される車両運動制御装置であって、
   前記複数の制御対象（１２〜１９）それぞれの最大制御量および制御量の変化量を含む制御可能範囲に相当するアベイラビリティを演算し、アベイラビリティの演算結果を前記制御要求部（１）に対して出力するアベイラビリティ演算手段（５）を有し、
   前記アベイラビリティ演算手段（５）は、前記制御要求部（１）に含まれたアプリケーションの要求であるアプリ要求を受け取り、該アプリ要求に対応して前記アベイラビリティに制限を掛け、このアプリ要求に対応する制限を掛けたアベイラビリティを前記制御要求部（１）に対して出力することを特徴とする車両運動制御装置。
2. 前記アベイラビリティ演算手段（５）は、前記アプリ要求に対応する制限を掛けたアベイラビリティと、前記アプリ要求に対応する制限を掛ける前のアベイラビリティの双方を前記制御要求部（１）に対して出力することを特徴とする請求項１に記載の車両運動制御装置。
3. 前記アベイラビリティ演算手段（５）は、前記アベイラビリティの変動要因となる外乱を示す外乱情報に対応して前記アベイラビリティに制限を掛け、この外乱情報に対応する制限を掛けたアベイラビリティを前記制御要求部（１）に対して出力することを特徴とする請求項１または２に記載の車両運動制御装置。
4. 前記アベイラビリティ演算手段（５）は、前記外乱情報に対応する制限を掛けたアベイラビリティと、前記外乱情報に対応する制限を掛ける前のアベイラビリティの双方を前記制御要求部（１）に対して出力することを特徴とする請求項３に記載の車両運動制御装置。
5. 請求項１ないし４のいずれか１つに記載の車両運動制御装置と、
   前記制御要求部（１）と、
   前記複数の制御対象（１２〜１９）とを有する車両運動制御システムであって、
   前記制御要求部（１）は、前記アベイラビリティ演算部（５）から伝えられた前記アベイラビリティに基づいて前記制御要求を生成することを特徴とする車両運動制御システム。
6. 前記制御要求部（１）は、前記アプリケーションとして、車両進行方向に障害物が検知されたときに前記障害物を避けるよう前記車両運動制御を行う緊急回避制御のアプリケーションを含み、該緊急回避制御のアプリケーションでは、前記障害物の回避が可能であれば、前記アベイラビリティ演算部（５）から伝えられた前記アベイラビリティに基づいて前記制御要求を生成し、前記障害物の回避が可能でなければ、車両を停止させることを示す制御要求を生成することを特徴とする請求項５に記載の車両運動制御システム。
7. 請求項１または２に記載の車両運動制御装置と、
   前記制御要求部（１）と、
   前記複数の制御対象（１２〜１９）とを有する車両運動制御システムであって、
   前記アベイラビリティ演算部（５）は、前記アプリ要求がエコであれば、前記制御量の変化量に制限を掛けたアベイラビリティを演算して、該アベイラビリティの演算結果を前記制御要求部（１）に対して出力し、
   前記制御要求部（１）は、前記アベイラビリティ演算部（５）から伝えられた前記制御量の変化量に制限を掛けたアベイラビリティに基づいて前記制御要求を生成することを特徴とする車両運動制御システム。

Images