CN105936294A

CN105936294A - 车辆的行驶控制装置

Info

Publication number: CN105936294A
Application number: CN201610103744.5A
Authority: CN
Inventors: 小山哉
Original assignee: Fuji Heavy Industries Ltd
Current assignee: Subaru Corp
Priority date: 2015-03-03
Filing date: 2016-02-25
Publication date: 2016-09-14
Anticipated expiration: 2036-02-25
Also published as: DE102016103210A1; US10310503B2; CN105936294B; US20160259335A1; JP6082415B2; JP2016162299A; DE102016103210B4

Abstract

本发明提供一种车辆的行驶控制装置。将前方环境信息的置信度和地图信息的更新信息比较而适当地选择用于自动驾驶控制的信息，进行精度好、稳定的自动驾驶控制。在前方识别信息的置信度判定为“高”的情况下，根据前方环境信息，可靠地执行自动驾驶控制，在前方识别信息的置信度判定为“低”的情况下，根据地图信息，执行与地图信息的置信度、更新时刻相对应的自动驾驶控制。

Description

车辆的行驶控制装置

技术领域

本发明涉及具备自动驾驶的技术的车辆的行驶控制装置。

背景技术

近年来，在车辆中，开发并提出有为了使驾驶员的驾驶更舒适，安全地进行而利用了自动驾驶技术的多种方案。例如，在日本特开2011-189803号公报(以下为专利文献1)中，公开了基于利用相机、雷达、导航系统等检测出的信息的置信度，限制发动机和/或自动变速器、电动助力转向装置、转向传动比可变系统、制动液压控制装置等多个驱动器中的一部分驱动器的控制量的车辆控制装置的技术。具体而言，通过相机识别本车辆的横向，基于相机的置信度设定横向的可行驶区域，通过雷达检测本车辆的前后方向的障碍物，基于雷达的置信度设定本车辆的前后方向的可行驶区域，基于来自导航系统的信息，基于导航系统的置信度(GPS[Global Positioning System：全球定位系统]卫星的状态)设定前后左右方向的可行驶区域。然而，将本车辆的前后方向、左右方向的可行驶区域与基于导航系统的置信度设定的可行驶区域比较，将值较小的可行驶区域确定为各自的方向的可行驶区域。如此，通过确定可行驶区域，从而在利用相机检测出的信息的置信度较低的情况下，限制通过电动助力转向装置，转向传动比可变系统进行的横向的行驶控制，在利用雷达检测出的信息的置信度较低的情况下限制制动液压控制装置的控制量。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2011-189803号公报

发明内容

技术问题

然而，在上述的专利文献1中公开的车辆控制装置的情况下，将基于雷达的置信度设定的前后方向的行驶区域、及基于相机的置信度设定的左右方向的可行驶区域与基于导航系统的置信度设定的可行驶区域比较，将值较小的可行驶区域确定为各自的方向的可行驶区域。例如，当相机(及来自相机的图像信息)的置信度变低，基于相机的置信度设定的左右方向的可行驶区域变小时，最终的左右方向的可行驶区域也设定得较窄，尽管通过导航系统提供了可靠性高的地图信息，也不进行横向的车辆控制，实际上，存在自动驾驶控制变得困难的问题。因此，虽然考虑使用地图信息来持续车辆的自动驾驶，但若没有根据提供的地图信息而适当地变换自动驾驶的形态则担心无法使精度好、稳定的自动驾驶持续，另外，对于驾驶员的转向输入也需要在不妨碍驾驶员的转向意愿的情况下适当地可移动地进行控制。

本发明鉴于上述情况而完成，目的在于提供一种能够将前方环境信息的置信度和地图信息的更新信息进行比较而适当地选择用于自动驾驶控制的信息，进行精度好、稳定的自动驾驶控制的可靠性高的车辆的行驶控制装置。

本发明的车辆的行驶控制装置的一个形态，具备：识别车辆的前方环境获取前方环境信息的前方环境识别单元；按规定计算出上述前方环境信息的置信度的前方环境信息置信度计算单元；基于本车辆的位置信息储存本车辆所行驶得区域的地图信息的地图信息存储单元；在按规定计算出上述地图信息的置信度的同时更新上述地图信息的置信度的地图信息更新单元；将上述前方环境信息的置信度与上述地图信息的更新信息比较而选择上述前方环境信息和上述地图信息中的任一个作为用于自动驾驶控制的信息的控制信息选择单元；以及基于用上述控制信息选择单元选择的信息执行上述自动驾驶控制的自动驾驶控制执行单元。

有益效果

根据本发明的车辆的行驶控制装置，能够适当地选择将前方环境信息的置信度与地图信息的更新信息比较而适当地选择用于自动驾驶控制的信息，进行精度好，稳定的自动驾驶控制。

附图说明

图1是本发明的一个实施方式的车辆的转向系的构成说明图。

图2是本发明的一个实施方式的方向盘控制部的功能框图。

图3是本发明的一个实施方式的自动驾驶控制程序的流程图。

图4是本发明的一个实施方式的自动驾驶控制选择程序的流程图。

图5是本发明的一个实施方式的第一自动驾驶控制程序的流程图。

图6是本发明的一个实施方式的第二自动驾驶控制程序的流程图。

图7是本发明的一个实施方式的自动驾驶控制增益的说明图。

图8是显示本发明的一个实施方式的电动助力转向马达的转向力矩-电动马达基本电流值的特性的一个例子的说明图。

图9是本发明的一个实施方式的前馈控制的说明图。

图10是本发明的一个实施方式的横位置反馈控制的说明图。

图11是本发明的一个实施方式的横摆角反馈控制的说明图。

图12是本发明的一个实施方式的在转弯处行驶时的横向偏差的说明图。

图13是本发明的一个实施方式的在直线路径行驶时的横向偏差的说明图。

符号说明

1 电动助力转向装置

2 转向轴

4 方向盘

5 小齿轮轴

10L、10R 车轮

12 电动马达

20 方向盘控制部

20a 前方识别信息置信度计算部(前方环境信息置信度计算单元)

20b 地图数据更新部(地图信息存储单元，地图信息更新单元)

20c 控制选择部(控制信息选择单元)

20d 马达基本电流设定部

20e 第一自动驾驶控制部(自动驾驶控制执行单元)

20f 第二自动驾驶控制部(自动驾驶控制执行单元)

20g 电动助力转向马达电流值计算部

21 马达驱动部

31 前方环境识别装置(前方环境识别单元)

32 导航系统(地图信息存储单元)

33 车速传感器

34 方向盘转角传感器

35 方向盘力矩传感器

36 横摆率传感器

具体实施方式

以下，基于附图说明本发明的实施方式。

在图1中，符号1表示将转向角与驾驶员输入独立自如地设定的电动助力转向装置，对于该电动助力转向装置1而言，转向轴2经由转向柱3能够自由转动地支撑于未图示的车体框架，其一端向驾驶座侧延伸，另一端向发动机室侧延伸。在转向轴2的驾驶座侧端部，固定设置有方向盘4，另外，在向发动机室侧延伸的端部，连续设置有小齿轮轴5。

在发动机室，配设有向车宽方向延伸的转向齿轮箱6，在该转向齿轮箱6能够自由往复移动地插入支撑有齿条轴7。在形成于该齿条轴7的齿条(未图示)，啮合有形成于小齿轮轴5的小齿轮，形成齿条和小齿轮式的转向齿轮机构。

另外，齿条轴7的左右两端分别从转向齿轮箱6的端部突出，在其端部通过横拉杆8连续设置有前转向节9。该前转向节9能够转动自如地支撑作为转向轮的左右轮10L、10R，并且能够转向自如地支撑于车体框架。因此，操作方向盘4，使转向轴2、小齿轮轴5旋转时，通过该小齿轮轴5的旋转使齿条轴7向左右方向移动，通过其移动使前转向节9以主销轴(未图示)为中心转动，左右轮10L、10R向左右方向转向。

另外，在小齿轮轴5通过辅助传递机构11连续设置有电动助力转向马达(电动马达)12，利用该电动马达12进行施加于方向盘4的转向力矩的辅助以及成为设定的目标转向角这样的转向力矩的附加。作为控制输出值的电动助力转向马达电流值Icmd从后述的方向盘控制部20被输出到马达驱动部21，电动马达12被马达驱动部21驱动。

方向盘控制部20连接有识别车辆的前方环境而获取前方环境信息的前方环境识别装置31、检测本车位置信息(纬度、经度、移动方向等)而在地图信息上进行本车辆位置的显示、以及到达目的地的路径指引的导航系统32、检测车速V的车速传感器33、检测转向角(实际转向角)θp的方向盘转角传感器34、检测转向力矩Td的方向盘力矩传感器35、检测车辆的横摆率(dθ/dt)的横摆率传感器36。

前方环境识别装置31例如在车室内的顶棚前方隔着一定的间隔而安装，由从不同的视角立体拍摄车外的对象的一组CCD相机和处理来自该CCD相机的图像数据的立体图像处理装置构成。

前方环境识别装置31的立体图像处理装置中的、来自CCD相机的图像数据的处理例如如下进行。首先，相对于利用CCD相机拍摄的本车辆的行进方向的一组立体图像对，根据对应的位置的偏移量求出距离信息，生成距离图像。

对于白线等车道划分线的数据的识别，基于白线相较于道路面是高亮度的常识，评价道路的宽度方向的亮度变化，在图像平面上确定图像平面中的左右的白线的位置。该白线的实际空间上的位置(x，y，z)基于图像平面上的位置(i，j)和与该位置相关计算出的视差，即基于距离信息，由公知的坐标变换式计算出。将本车辆的位置设为基准的实际空间的坐标系在本实施方式中，例如如图10所示，将立体相机的中央正下方的道路面作为原点，将车宽方向设为x轴，将车高方向设为y轴，将车长方向(距离方向)设为z轴。此时，x-z平面(y＝0)在道路平坦的情况下，与道路面一致。道路模型通过将道路上的本车辆的行驶车道在距离方向分割为多个区间，按规定近似连结各区间的左右的白线而呈现。应予说明，在本实施方式中，虽然举出了根据来自一组CCD相机的图像而识别行驶路的形状的例子进行说明，另外，也可以根据来自单眼相机、彩色相机的图像信息而求出。如此，前方环境识别装置31作为前方环境识别单元而设置。

另外，导航系统32为公知的系统，例如，接收来自GPS卫星的电波信号而获取车辆的位置信息(纬度、经度)，由车速传感器33获取车速V，另外，通过地磁传感器或陀螺仪传感器等，获取移动方向信息。而且，导航系统32具备生成用于实现导航功能的路径信息的导航ECU、存储地图信息(供应商数据以及通过方向盘控制部20更新的数据)的地图数据库、例如液晶显示器等显示部(以上，都未图示)而构成。

导航ECU将达到使用者指定的目的地为止的路径信息叠加在地图图像上而显示于显示部，并且基于检测的车辆的位置、速度、行驶方向等信息，将车辆的当前位置叠加在显示部上的地图图像上而显示。另外，在地图数据库，存储有节点数据、设施数据等构成道路地图所必需的信息。节点数据是与构成地图图像的道路的位置和形状相关的数据，例如包含道路的岔路口(交叉点)的道路上的点(节点Pn)的坐标(纬度、经度)、该节点Pn所包含的道路的方向、种类(例如，高速道路、干线道路、城市道路之类的信息)、该节点Pn的道路的类型(直线段、圆弧段(圆弧曲线部)、回旋曲线段(缓和曲线部))以及曲线曲率κ(或者半径)的数据。因此，如图12或图13所示，通过叠加有车辆的当前位置的地图上的位置来确定本车辆的行驶路径，将该本车辆的行驶路径作为目标行进路径通过与本车辆的位置Po(k)最近的节点Pn(k)的信息，获取道路的曲线曲率κ(或者半径)、道路的方向等行驶路信息。另外，设施数据包含与存在于各节点Pn的附近的设施信息相关的数据，与节点数据(或者该节点所存在的链接数据)相关地存储。这样，导航系统32作为地图信息存储单元而被设置。

另外，方向盘控制部20基于上述的各输入信号，根据图3的流程图，首先，在步骤(以下，简称为“S”)101中，基于驾驶员输入计算出马达基本电流Ipsb，按规定计算出前方环境信息的置信度，按规定计算出地图信息的置信度，同时进行更新，在S102中，将前方环境信息的置信度和地图信息的更新信息比较而选择前方环境信息和地图信息中的任一方作为用于自动驾驶控制的信息，在S103中，通过选择的自动驾驶控制计算出自动驾驶控制电流Ia，在S104中计算出电动助力转向马达电流值Icmd，输入到马达驱动部21。

因此，方向盘控制部20主要由前方识别信息置信度计算部20a、地图数据更新部20b、控制选择部20c、马达基本电流设定部20d、第一自动驾驶控制部20e、第二自动驾驶控制部20f、电动助力转向马达电流值计算部20g构成。

前方识别信息置信度计算部20a从前方环境识别装置31被输入基于图像信息的前方环境信息。而且，例如如日本特开2011-73529号公报中公开的那样，根据在利用相机拍摄的图像上的路径中存在于判定的处理区域内的白线特征量在图像上并列在线上的多少而计算出置信度。将在区域中具有理想的直线实际白线的情况下存在的白线特征量的多少设定为1，完全不存在特征量的情况下，或无法判定为在线上并列的情况下判断为0，例如，计算出预先设定的阈值(例如，0.8)以上的置信度的情况下，判定为前方环境信息的置信度“高”，计算出比上述的阈值低的置信度的情况下，判定为前方环境信息的置信度“低”。如此判定的前方环境信息的置信度的判定结果被输出到控制选择部20c。这样，前方识别信息置信度计算部20a作为前方环境信息置信度计算单元而被设置。

地图数据更新部20b从前方环境识别装置31被输入基于图像信息的前方环境信息(曲线曲率κ、车辆的行进方向(横摆角))，从导航系统32输入地图信息(曲线曲率κ、车线方向)。而且，例如将由图像信息得到的车线的曲线曲率κ和由地图信息得到的车线的曲线曲率κ比较，另外将由图像信息得到的车辆的行进方向(横摆角)和由地图信息得到的车线的方向比较，这些差小时，地图数据不变，地图数据的置信度采用预先设定的最高置信度的值(例如1)，增加更新次数。应予说明，置信度是通过供应商初始设定的值或通过更新地图数据的过程中的车辆状态(横摆率变化)和/或来自前方环境信息、以及GPS卫星的接收状态而预先设定并更新后的值。另外，上述的曲线曲率κ的差或方向的差大时，将缓冲数据的置信度和新得到的数据的置信度比较，新得到的数据的置信度比缓冲数据的置信度大的情况下，地图数据的置信度不变，将缓冲数据和新得到的数据进行基于各自的数据的置信度的加权并进行更新，增加更新次数。反之，在新得到的数据的置信度比缓冲数据的置信度小的情况下，地图数据的置信度不变，不更新缓冲数据，增加更新次数。

这样，例如在将置信度和更新次数相乘得到的值为设定值以上的情况下，更新地图数据更新部20b的地图信息。而且，例如对于地图信息，在计算出预先设定的阈值(例如，0.8)以上的置信度的情况下，判定为地图信息的置信度“高”，在计算出比上述的阈值低的置信度的情况下，判定为地图信息的置信度“低”。另外，例如在地图信息的更新为在预先设定的时刻(例如，6个月)以内进行的数据的情况下，地图信息判定为“新”，在该期间内没有进行更新的数据的情况下，地图信息判定为“旧”，这些地图信息的更新信息(置信度、更新时刻)的判定结果被输出到控制选择部20c。另外，利用地图数据更新部20b更新的地图信息与该更新信息一起被输出到导航系统32、第二自动驾驶控制部20f。这样，地图数据更新部20b设置为具有作为地图信息更新单元和作为地图信息存储单元的功能。

控制选择部20c从前方识别信息置信度计算部20a被输入前方环境信息的置信度的判定结果，从地图数据更新部20b被输入地图信息的更新信息(置信度、更新时刻)的判定结果。而且，根据例如图4所示的自动驾驶控制选择程序，选择自动驾驶控制，将选择结果与控制增益一起，输入到第一自动驾驶控制部20e或第二自动驾驶控制部20f。

在自动驾驶控制选择程序中，首先，在S201中，判定为前方识别信息的置信度是否为“高”，在判定为前方识别信息的置信度为“高”的情况下，进入S202，将自动驾驶控制的控制增益Ga如图7所示设定为作为最高值的GH，进入S203，相对于第一自动驾驶控制部20e，以执行基于后述的前方环境信息的第一自动驾驶控制的方式发出指令，并退出程序。

另外，在前述的S201中，在没有判定为前方识别信息的置信度为“高”的情况下(即，判定为“低”的情况下)，进入S204，判定地图数据的置信度是否“高”且判定地图数据的更新时刻是否“新”。

然后，在地图数据的置信度为“高”且地图数据的更新时刻为“新”的情况下，进入S205，将自动驾驶控制的控制增益Ga设定为作为最高值的GH(参照图7)，进入S206，相对于第二自动驾驶控制部20f，以执行基于后述的地图信息的第二自动驾驶控制的方式发出指令，并退出程序。

另外，在S204中，在没有判定为地图数据的置信度为“高”且地图数据的更新时刻为“新”的情况下，进入S207，判定地图数据的置信度是否“高”且判定地图数据的更新时刻是否“旧”。

在该S207的判定的结果是在判定地图数据的置信度为“高”且地图数据的更新时刻为“旧”的情况下，进入S208，设定为将自动驾驶控制的控制增益Ga缓慢地移至作为比前述的控制增益GH低的控制增益的GL1(参照图7)，进入S209，相对于第二自动驾驶控制部20f，以执行基于后述的地图信息的第二自动驾驶控制的方式发出指令，并退出程序。

反之，S207的判定的结果，在没有判定为地图数据的置信度为“高”且地图数据的更新时刻为“旧”的情况下(地图数据的置信度为“低”的情况下)，进入S210，设定为将自动驾驶控制的控制增益Ga迅速地移至作为比前述的控制增益GH低的控制增益的GL2(参照图7)，进入S211，相对于第二自动驾驶控制部20f，以执行基于后述的地图信息的第二自动驾驶控制的方式发出指令，并退出程序。

即，控制选择部20c在判定为前方识别信息的置信度为“高”的情况下，根据前方环境信息，可靠地执行自动驾驶控制，在判定为前方识别信息的置信度为“低”的情况下，根据地图信息，执行与地图信息的置信度、更新时刻相对应的自动驾驶控制。具体而言，在地图信息的置信度高、更新时刻也新的情况下，根据地图信息，可靠地执行自动驾驶控制。另外，在地图信息的置信度高、更新时刻旧的情况下，根据地图信息，缓慢地执行驾驶员易于介入的自动驾驶控制。进而，在地图信息的置信度低的情况下，根据地图信息，迅速地执行驾驶员易于介入的自动驾驶控制。这样，控制选择部20c设置为控制信息选择单元。

马达基本电流设定部20d从车速传感器33被输入车速V，从方向盘力矩传感器35被输入转向力矩Td。而且，参照例如预先设定的如图8所示的转向力矩Td-电动马达基本电流值Ipsb的特性映射图而设定电动马达基本电流值Ipsb，输出到电动助力转向马达电流值计算部20g。

第一自动驾驶控制部20e从前方环境识别装置31被输入前方识别信息，从车速传感器33被输入车速V，从方向盘转角传感器34被输入转向角θp。该第一自动驾驶控制部20e如前所述是以根据由相机得到的图像信息获取的前方识别信息为基础沿目标路径(本实施方式中车道中央)进行自动驾驶控制的控制部，例如，根据图5的第一自动驾驶控制的流程图，计算出自动驾驶控制电流Ia，输出到电动助力转向马达电流值计算部20g。

在该第一自动驾驶控制中，首先，在S301中，从控制选择部20c被输出自动驾驶控制的控制增益Ga的值的情况下，读取该值。

接着，进入S302，将前馈控制电流值Iff例如通过以下的式(1)计算出。

Iff＝Giff·κ…(1)

这里，κ例如表示以下的式(2)所示的根据前方识别信息计算出的曲线曲率。

κ＝(κl+κr)/2…(2)

在该(3)式中，κl表示由左白线得到的曲率成分，κr为由右白线得到的曲率成分。这些，左右白线的曲率成分κl、κr具体而言关于图9所示的构成左右白线的各自的点，通过使用二次最小二乘法计算出的二次项的系数而确定。例如，以x＝A·z²+B·z+C的二次式拟出白线的情况下，2·A的值用作曲率成分。应予说明，这些白线的曲率成分κl、κr也可以为各自的白线的曲率。另外，式(1)中的Giff表示通过预先实验、运算等设定的前馈增益。

接着，进入S303，例如通过以下的式(3)计算出横位置反馈控制电流值Ifb。

Ifb＝Gifb·Δx…(3)

这里，Gifb为通过预先实验、运算等设定的增益。另外，Δx如图10所示通过以下的式(4)计算出。

Δx＝(xl+xr)/2-xv…(4)

在该式(4)中，xv为车辆的前方注视点(0，zv)的z坐标中的推断车辆轨迹的x坐标，作为前方注视点(0，zv)的前方注视距离(z坐标)的zv在本实施方式中通过zv＝T·V计算出。这里，T为预先设定的预见时间，例如设定为1.2秒。

因此，xv基于车辆的行驶状态使用车辆的各元素、车辆固有的稳定系数As等情况下，例如可以通过以下的式(5)计算出。

xv＝(1/2)·(1/(1+As·V²))·(θp/Lw)·(T·V)²…(5)

这里，Lw为轴距。另外，式(4)中的xl为前方注视点(0，zv)的z坐标中的左白线的x坐标，xr为前方注视点(0，zv)的z坐标中的右白线的x坐标。

应予说明，上述的xv可以使用车速V、横摆率(dθ/dt)，通过以下的式(6)计算出，或可以根据图像信息，通过以下的式(7)计算出。

xv＝(1/2)·((dθ/dt)/V)·(V·T)²…(6)

xv＝(1/2)·κ·(V·T)²…(7)

接着，进入S304，例如通过以下的式(8)计算出将车辆的横摆角反馈控制为沿目标路径的横摆角的横摆角反馈控制电流值Ifby。

Ifby＝Gifby·(θtl+θtr)/2…(8)

这里，Gifby是通过预先实验、运算等设定的增益，θtl为由来自前方环境识别装置31的图像信息得到的本车辆相对于左白线的倾斜，θtr为由来自前方环境识别装置31的图像信息得到的本车辆相对于右白线的倾斜(参照图11)。应予说明，这些θtl、θtr例如可以使用相对于由图像信息得到的白线的各点，通过二次最小平方法计算出的一次项的系数(即，以x＝A·z²+B·z+C的式拟出白线时的B的值)。

而且，进入S305，例如通过以下的式(9)，计算出自动驾驶控制电流Ia，输出到电动助力转向马达电流值计算部20g。

Ia＝Ga·(Iff+Ifb+Ifby)…(9)

第二自动驾驶控制部20f从导航系统32、地图数据更新部20b被输入正在更新的最新的地图数据，从车速传感器33被输入车速V，从方向盘力矩传感器35被输入转向力矩Td，从横摆率传感器36被输入横摆率(dθ/dt)。该第二自动驾驶控制部20f如前所述是根据更新的最新的地图信息设定目标路径，沿该目标路径进行自动驾驶控制的控制部，例如，根据图6的第二自动驾驶控制的流程图，计算出自动驾驶控制电流Ia，输出到电动助力转向马达电流值计算部20g。

在图6的第二自动驾驶控制中，首先，在S401中，从控制选择部20c被输出自动驾驶控制的控制增益Ga的值的情况下，读取该值。

接着，进入S402，读取当前设定的横向偏差累计值SΔx。

接下来，进入S403，通过与本车辆的位置Po(k)最近的节点Pn(k)的信息，获取本车辆的行驶路(目标进行路)的曲线曲率κ，例如如图12所示，通过以下的式(10)，算出转弯的横向偏差Δx1。

Δx1＝κ-((dθ/dt)/V)…(10)

这里，在上述的式(10)中，(dθ/dt)/V的运算项是利用车辆运动模型而得到的曲线曲率的运算项。

接着，进入S404，通过与本车辆的位置Po(k)最近的节点Pn(k)的信息，获取本车辆的行驶路(目标进行路)的方向、本车辆的移动方向，例如如图13所示，通过以下的式(11)，算出直线路径中的横向偏差Δx2。

Δx2＝((本车辆的行驶路的方向)-(本车辆的移动方向))·V·Δt

…(11)

这里，Δt为取样时间。

接下来，进入S405，将本车辆的行驶路的曲线曲率κ(基于地图数据的值)与通过预先实验、算出等设定的判定值κc比较，本车辆的行驶路的曲线曲率κ为判定值κc以上的情况下(κ≥κc的情况下)，判定为在转弯处行驶，进入S406，将转弯的横向偏差Δx1累计到直到前次的横向偏差累计值SΔx上(SΔx＝SΔx+Δx1)。

另一方面，本车辆的行驶路的曲线曲率κ比判定值κc小的情况下(κ＜κc的情况下)，判定在直线路径上行驶，进入S407，将直线路径中的横向偏差Δx2累计到直到前次的横向偏差累计值SΔx上(SΔx＝SΔx+Δx2)。

在S406或S407中算出横向偏差累计值SΔx后，进入S408，判定转向力矩的绝对值|Td|是否为通过预先实验、算出等设定的力矩判定值Tc以上(|Td|≥Tc)，判定是否进行由驾驶员操控的转向输入。

作为S408的判定结果，在判定为|Td|≥Tc、进行由驾驶员操控的转向输入的情况下，进入S409，将横向偏差累计值SΔx清除(SΔx＝0)而存储。反之，在判定为|Td|＜Tc、没有进行由驾驶员操控的转向输入的情况下，进入S410，将横向偏差累计值SΔx保持不变而存储。

然后，进入S411，例如通过以下的式(12)，算出自动驾驶控制电流Ia，输出到电动助力转向马达电流值计算部20g。

Ia＝Ga·Gt·SΔx…(12)

这里，Gt是通过预先实验、运算等设定的控制增益。

这样，第一自动驾驶控制部20e、第二自动驾驶控制部20f设置为自动驾驶控制执行单元。

电动助力转向马达电流值计算部20g从马达基本电流设定部20d被输入电动马达基本电流值Ipsb，从第一自动驾驶控制部20e、或第二自动驾驶控制部20f被输入自动驾驶控制电流Ia。而且，例如通过以下的式(13)，算出电动助力转向马达电流值Icmd，输出到马达驱动部21。

Icmd＝Ipsb+Ia…(13)

这样，根据本实施方式，方向盘控制部20在判定为前方识别信息的置信度为“高”的情况下，根据前方环境信息，可靠地执行自动驾驶控制，在判定为前方识别信息的置信度为“低”的情况下，根据地图信息，执行与地图信息的置信度、更新时刻相对应的自动驾驶控制。具体而言，在地图信息的置信度高、更新时刻也新的情况下，根据地图信息，可靠地执行自动驾驶控制。另外，在地图信息的置信度高、更新时刻旧的情况下，根据地图信息，缓慢地执行驾驶员易于介入的自动驾驶控制。进而，在地图信息的置信度低的情况下，根据地图信息，迅速地执行驾驶员易于介入的自动驾驶控制。因此，使用基于图像信息的前方环境信息和地图信息进行自动驾驶控制时，将前方环境信息的置信度和地图信息的更新信息比较而适当地选择用于自动驾驶控制的信息，能够进行精度好、稳定的自动驾驶控制。应予说明，作为自动驾驶控制，特别举例说明了沿目标路径而行驶的车道保持控制，但也可以具有作为其它自动驾驶控制的功能的加减速控制功能、车道脱离防止功能、碰撞防止功能等。

Claims

1.一种车辆的行驶控制装置，其特征在于，

前方环境识别单元，识别车辆的前方环境并获取前方环境信息；

前方环境信息置信度计算单元，按规定计算出所述前方环境信息的置信度；

地图信息存储单元，基于本车辆的位置信息存储本车辆所行驶的区域的地图信息；

地图信息更新单元，按规定计算出所述地图信息的置信度同时更新所述地图信息的置信度；

控制信息选择单元，将所述前方环境信息的置信度和所述地图信息的更新信息比较，选择所述前方环境信息和所述地图信息中的任一个作为用于自动驾驶控制的信息；以及

自动驾驶控制执行单元，基于利用所述控制信息选择单元选择的信息而执行所述自动驾驶控制。

2.根据权利要求1所述的车辆的行驶控制装置，其特征在于，

所述控制信息选择单元在所述前方环境信息的置信度在预先设定的值以上而能够判定为高的情况下，选择所述前方环境信息作为用于所述自动驾驶控制的信息，在所述前方环境信息的置信度比所述预先设定的值低而能够判定为低的情况下，选择所述地图信息作为用于所述自动驾驶控制的信息。

3.根据权利要求1或2所述的车辆的行驶控制装置，其特征在于，

利用所述地图信息更新单元获取的所述地图信息的更新信息包括所述地图信息的置信度和更新时刻，

在所述控制信息选择单元选择所述地图信息作为用于所述自动驾驶控制的信息时，

所述自动驾驶控制执行单元在所述地图信息的置信度在预先设定的值以上而能够判定为高，并且所述地图信息的更新时刻比预先设定的时刻新的情况下，基于所述地图信息以预先设定的控制增益执行所述自动驾驶控制。

4.根据权利要求3所述的车辆的行驶控制装置，其特征在于，

所述自动驾驶控制执行单元在所述地图信息的置信度在所述预先设定的值以上而能够判定为高，并且所述地图信息的更新时刻比所述预先设定的时刻旧的情况下，基于所述地图信息从所述预先设定的控制增益以预先设定的速度变更为比该控制增益低的控制增益而执行所述自动驾驶控制。

5.根据权利要求4所述的车辆的行驶控制装置，其特征在于，

所述自动驾驶控制执行单元在能够判定为所述地图信息的置信度比所述预先设定的值低且所述地图信息的更新时刻比所述预先设定的时刻旧的情况下，基于所述地图信息从所述预先设定的控制增益以比所述预先设定的速度更快的速度变更为比该控制增益低的控制增益而执行所述自动驾驶控制。