JP2017128190A - 車両の制御装置及び車両の制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】、車両の駆動トルクを最適に制御するとともに、車両が走行する将来的な環境に応じて駆動トルクを最適に制御することで、車両の挙動を確実に安定させる。【解決手段】本発明に係る車両の制御装置２００は、車両の現在の走行状況に基づいて、車両の前後方向に付与する駆動トルクの変化率を制限する処理を行う駆動トルクのレートリミッタ処理部２８２と、車両の将来的な環境情報に基づいて、変化率の処理が行われた駆動トルクを補正する駆動要求トルク補正処理部２８６と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、車両の制御装置及び車両の制御方法に関する。

従来、例えば下記の特許文献１には、路面の赤外線放射率から路面凍結とセンサ自身の性能が判断する状況、車両位置や時間から特定された気象データが示すキーワードが路面凍結の起こりやすいキーワードと一致する状況、の全てが揃った場合に路面凍結と判断し、車両速度が所定速度値より小さい場合には、車両駆動力制御部を作動させ、車両速度が所定速度値以上の場合には、車両速度制御部と車両制動制御部を作動させることが記載されている。

特開２００５−３３５５６０号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術は、車両が走行する現在の路面状況に基づいた制御を想定しており、車両がこれから走行する将来の路面状況を考慮したものではない。このため、将来の路面状況に応じた制御を行うことは困難である。従って、将来的な降雨や降雪等により路面状況が悪くなった場合に、このような路面状況の変化を予測して制御を行うことができないため、将来的に車両挙動が不安定になる問題がある。

一方で、現在の走行状況が、例えば降雨時の走行や雪路の走行など路面状況が悪い場合は、車両の挙動が不安定になるため、現在の走行状況に応じて車両に付与するトルクを適切に制御する必要がある。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、車両の現在の走行状況に基づいて、車両の駆動トルクを最適に制御するとともに、車両が走行する将来的な環境に応じて駆動トルクを最適に制御することで、車両の挙動を確実に安定させることが可能な、新規かつ改良された車両の制御装置及び車両の制御方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、車両の現在の走行状況に基づいて、車両の前後方向に付与する駆動トルクの変化率を制限する処理を行う変化率制限処理部と、車両の将来的な環境情報に基づいて、前記変化率の処理が行われた前記駆動トルクを補正する補正処理部と、を備える車両の制御装置が提供される。

各車輪のスリップ率を演算するスリップ率演算部を備え、前記変化率制限処理部は、前記各車輪のスリップ率の少なくとも１つが所定値を超える場合に前記駆動トルクの前記変化率を制限するものであっても良い。

また、前記変化率制限処理部は、前記駆動トルクの単位時間当たりの変化量が所定値を超える場合は、前記変化量を前記所定値に制限するものであっても良い。

また、カメラの画像情報に基づいて降雨又は積雪が有るか否かを判定する判定部を備え、前記変化率制限処理部は、現在の走行状況において降雨又は積雪が有る場合は前記変化率を制限するものであっても良い。

また、前記変化率制限処理部は、現在の走行状況において降雨又は積雪がない場合は前記変化率を制限しないものであっても良い。

また、前記将来的な環境情報は、将来的な予測到達地点における環境情報であっても良い。

また、悪天候の兆候を検知してからの経過時間に基づいて前記駆動トルクを補正するための補正トルクを算出する補正トルク算出部を備え、前記補正処理部は、前記駆動トルクから前記補正トルクを減算して前記駆動トルクを補正するものであっても良い。

また、前記補正トルク算出部は、悪天候の兆候を検知してからの前記経過時間が長いほど前記補正トルクを増加させるものであっても良い。

また、前記補正トルク算出部は、悪天候の兆候を検知してからの経過時間に基づいて路面状況が悪い地点までの走行距離を算出し、前記走行距離に基づいて前記補正トルクの変化量を算出し、当該変化量に基づいて前記補正トルクを算出するものであっても良い。

また、前記補正トルク算出部は、悪天候の兆候を検知しない場合は、悪天候の兆候を検知しなくなってからの経過時間に応じて前記補正トルクを減少させるものであっても良い。

また、各車輪のスリップ率を演算するスリップ率演算部を備え、前記補正トルク算出部は、前記各車輪のスリップ率の最大値が所定値以上の場合は、前記補正トルクを変化させないものであっても良い。

走行路の勾配を判定する判定部を備え、前記補正トルク算出部は、走行路の勾配が所定値以上の場合は、前記補正トルクを変化させないものであっても良い。

また、カメラの画像情報に基づいて降雨又は積雪が有るか否かを判定する判定部を備え、前記補正トルク算出部は、降雨又は積雪が有る場合は、前記補正トルクを変化させないものであっても良い。

また、前記補正トルク算出部は、前記補正トルクが所定値を超える場合は、前記補正トルクを前記所定値に制限するものであっても良い。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、車両の現在の走行状況に基づいて、車両の前後方向に付与する駆動トルクの変化率を制限する処理を行うステップと、車両の将来的な環境情報に基づいて、前記変化率の処理が行われた前記駆動トルクを補正するステップと、を備える車両の制御方法が提供される。

以上説明したように本発明によれば、車両の現在の走行状況に基づいて、車両の駆動トルクを最適に制御するとともに、車両が走行する将来的な環境に応じて駆動トルクを最適に制御することで、車両の挙動を確実に安定させることが可能となる。

本発明の一実施形態に係る車両を示す模式図である。 操舵による旋回制御を示す模式図である。 制御装置の構成を示す模式図である。 制御装置で行われる処理を示すフローチャートである。 補正トルク基準値演算部が単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔを算出する処理を示すフローチャートである。 補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔによって調整された補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔの変化を示す特性図である。 降雨時に路面の摩擦係数μが時間に伴って変化する様子を示す模式図である。 ステレオカメラが撮像した矩形の画像内に設定された、マトリクス状の複数の監視領域を示す模式図である。 レートリミッタ処理部がアクセル操作に伴う駆動トルクにレートリミッタを設ける処理を示すフローチャートである。 図９の処理により得られる、レートリミッタ処理後の単位時間当たりのモータトルク変化量ΔＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑを示す特性図である。 補正トルク算出部が補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを算出する処理を示すフローチャートである。 図１１の処理により算出される補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを示す特性図である。 図１１の処理により算出される補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを示す特性図である。 本実施形態の処理により制御された各パラメータを示す模式図である。 本実施形態の処理により制御された各パラメータを示す模式図である。 本実施形態の処理により制御された各パラメータを示す模式図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

１．本発明の一実施形態に係る車両の構成例
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る車両１０００の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る車両１０００を示す模式図である。図１に示すように、車両１０００は、前輪１００，１０２、後輪１０４，１０６、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動する駆動力発生装置（モータ）１０８，１１０，１１２，１１４、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれの車輪速を検出する車輪速センサ１１６，１１８，１２０，１２２、ステアリングホイール１２４、舵角センサ１３０、パワーステアリング機構１４０、ヨーレートセンサ１５０、横加速度センサ１６０、制御装置（コントローラ）２００、外界認識部２２０を有して構成されている。

本実施形態に係る車両１０００は、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動するためにモータ１０８，１１０，１１２，１１４が設けられている。このため、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれで駆動トルクを制御することができる。従って、前輪１００，１０２の操舵によるヨーレート発生とは独立して、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６のそれぞれを駆動することで、トルクベクタリング制御によりヨーレートを発生させることができる。特に、後輪１０４，１０６のトルクを個別に制御することで、ハンドル操舵系とは独立してヨーレートを発生させることができる。後輪１０４，１０６は、制御装置２００の指令に基づき、後輪１０４，１０６に対応するモータ１１２，１１４が制御されることで、駆動トルクが制御される。

パワーステアリング機構１４０は、ドライバによるステアリングホイール１２４の操作に応じて、トルク制御又は角度制御により前輪１００，１０２の舵角を制御する。舵角センサ１３０は、運転者がステアリングホイール１２４を操作して入力した舵角θＨを検出する。ヨーレートセンサ１５０は、車両１０００の実ヨーレートγを検出する。車輪速センサ１１６，１１８，１２０，１２２は、車両１０００の車両速度Ｖを検出する。

なお、本実施形態はこの形態に限られることなく、前輪１００，１０２を駆動するモータ１０８，１０２が設けられておらず、後輪１０４，１０６のみがモータ１１２，１１４で独立して駆動力を発生する車両であっても良い。また、後輪１０４，１０６を駆動するモータ１１２，１１４が設けられておらず、前輪１００，１０２のみがモータ１０８，１０２で独立して駆動力を発生する車両であっても良い。

図２は、本実施形態に係る車両１０００が行う操舵による旋回制御（操安制御）を示す模式図である。操舵による旋回制御では、ドライバによるステアリングホイール１３０の操作に応じて後輪１０４，１０６に駆動力差を生じさせることで、車両１０００の旋回を支援する。図２に示す例では、ドライバ（運転者）の操舵により車両１０００が左に旋回している。また、後輪１０４，１０６の駆動力差によって、右側の後輪１０６に前向きの駆動力を発生させ、左側の後輪１０４には右側の後輪１０６に対して駆動力を抑制、または後ろ向きに駆動力を発生させることで、左右に駆動力差を発生させ、左回りの旋回を支援する方向にモーメントを発生させている。

一方、前輪１００，１０２及び後輪１０４，１０６には、アクセル開度、車両速度Ｖに応じてモータ１０８，１１０，１１２，１１４を駆動することで、前後方向の駆動力が発生する。本実施形態では、アクセル開度や車両速度Ｖから前後方向の駆動力の目標値を算出する車両１０００において、カメラなどの外界認識部２２０から取得した現在の自車周囲の環境情報や車輪のスリップ率から各車輪の駆動力の目標値を徐々に変化させ、車両が不安定になりうる駆動力の変動を抑制する（駆動トルクのレートリミッタ処理）。

また、走行時間やＧＰＳの座標などのパラメータの推移に応じて、将来的な情報として悪天候の兆候を検知した時は、経過時間や走行環境の推移に応じて前後方向の駆動力を徐々に変化させる補正値を算出する（補正トルクの算出処理）。そして、将来的な情報に基づいて算出した駆動力の補正値を、ドライバ操作に応じて各々算出した各輪の駆動力と合算することで駆動力の要求値を補正し、車両挙動が不安定になりうる環境でも車両の安定性能を確保する。より詳細には、補正トルクを算出して、最も滑りやすく危険な時間帯に合わせて駆動力を減少側に徐々に変更し、アクセル操作に基づく所定の操作量に対する車両の駆動力を徐々に嵩下げすることで、車両の安定性能を確保する。以下、詳細に説明する。

２．制御装置の構成
図３は、制御装置２００の構成を示す模式図である。制御装置２００は、車載センサ２１０、外界認識部２２０、駆動目標トルク演算部２３０、スリップ率演算部２４０、補正トルク基準値演算部２５０、降雨・積雪判定部２６０、登降坂判定部２７０、駆動目標トルク補正処理部２８０、を有している。駆動目標トルク補正処理部２８０は、駆動トルクのレートリミッタ処理部（変化率制限処理部）２８２、補正トルク算出部２８４、補正処理部２８６を有して構成されている。

車載センサ２１０は、アクセル開度センサ、車両速度Ｖを検出する速度センサ、車輪速ＶｗＦＬ，ＶｗＦＲ，ＶｗＲＬ，ＶｗＲＲを検出するセンサ等を含む。

外界認識部２２０は、外部の環境を認識するための構成要素である。外界認識部２２０は、天候情報を位置情報（ＧＰＳ情報）とともに取得することができる。また、外界認識部２２０は、ステレオカメラ、雨滴センサ、勾配センサ等のセンサを含み、車両外部の天候、路面の傾斜等の環境情報を取得する。外界認識部２２０は、無線通信部を備え、天候情報を無線通信により取得する。また、外部認識部２２０が備えるステレオカメラは、車両外部を撮像し、車両外部の画像情報、特に車両前方の路面、走行レーンを示す車線、先行車、信号機、各種標識類の画像情報を取得する。ステレオカメラは、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサ等の撮像素子を有する左右１対のカメラを有して構成され、車両外の外部環境を撮像することで画像情報を取得する。

３．制御装置で行われる処理の概要
図４は、制御装置２００で行われる処理を示すフローチャートである。図４において、先ず、ステップＳ１００では、駆動目標トルク演算部２３０が各車輪の駆動目標トルクＭｏｔＴｒｑＴｇｔを演算する。次のステップＳ１１０では、スリップ率演算部２４０が各車輪のスリップ率を演算する。次のステップＳ１２０では、レートリミッタ処理部２８２が、駆動目標トルクＭｏｔＴｒｑＴｇｔのレートリミッタ処理を行い、レートリミッタ処理後のモータトルク目標値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑを算出する。

次のステップＳ１３０では、登降坂判定部２７０が登降坂の判定を行う。次のステップＳ１４０では、降雨・積雪判定部２６０が降雨、積雪の判定を行う。次のステップＳ１５０では、補正トルク算出部２８４が補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを算出する。次のステップＳ１６０では、補正処理部２８６が、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔに基づいてモータトルク目標値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑを補正し、駆動要求トルクＭｏｔＴｒｑＲｅｑを出力する。なお、各ステップの処理は各車輪毎に行われるものであって良い。

４．制御装置の各構成要素で行われる処理
以下では、図３に示す制御装置２００の各構成要素で行われる処理について詳細に説明する。駆動目標トルク演算部２３０は、アクセル開度、車両速度Ｖ、車輪速ＶｗＦＬ，ＶｗＦＲ，ＶｗＲＬ，ＶｗＲＲに基づいて、各車輪に付与する駆動目標トルク（前後駆動トルク）ＭｏｔＴｒｑＴｇｔＦＬ（ＦＬ輪），ＭｏｔＴｒｑＴｇｔＦＲ（ＦＲ輪），ＭｏｔＴｒｑＴｇｔＲＬ（ＲＬ輪），ＭｏｔＴｒｑＴｇｔＲＲ（ＲＲ輪）を算出する。ここで、ＶｗＦＬは左前輪（ＦＬ輪）の車輪速であり、ＶｗＦＲは右前輪（ＦＲ輪）の車輪速であり、ＶｗＲＬは左後輪（ＲＬ輪）の車輪速であり、ＶｗＲＲは右後輪（ＲＲ輪）の車輪速である。また、ＭｏｔＴｒｑＴｇｔＦＬは左前輪の制御目標トルクであり、ＭｏｔＴｒｑＴｇｔＦＲは右前輪の制御目標トルクであり、ＭｏｔＴｒｑＴｇｔＲＬは左後輪の制御目標トルクであり、ＭｏｔＴｒｑＴｇｔＲＲは右後輪の駆動目標トルクである。

スリップ率演算部２４０は、車両速度Ｖと車輪速ＶｗＦＬ，ＶｗＦＲ，ＶｗＲＬ，ＶｗＲＲから、各輪におけるスリップ率α（＃）を計算する。駆動時のスリップ率は式（１）から算出され、制動時のスリップ率は式（２）から算出される。なお、＃はＦＦ、ＦＲ、ＲＬ、ＲＲのいずれかを表しており、α（ＦＬ）は左前輪のスリップ率であり、α（ＦＲ）は右前輪のスリップ率であり、α（ＲＬ）は左後輪のスリップ率であり、α（ＲＲ）は右後輪のスリップ率である。

補正トルク基準値演算部２５０は、車両速度Ｖと天候情報（ＧＰＳ）に基づいて、単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔを算出する。具体的には、補正トルク基準値演算部２５０は、悪天候の兆候を取得してからの経過時間、悪天候の兆候を検知してから車両が走行した走行距離から、単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔを算出する。

図５は、補正トルク基準値演算部２５０が単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔを算出する処理を示すフローチャートである。図５の処理は、所定の制御周期毎に行われる。先ず、ステップＳ１０では、車両速度Ｖと予想到達時間（例えば２０分）Ｔ_ＥＳＴから予測到達地点までの距離Ｌ_ＥＳＴを算出する。距離Ｌ_ＥＳＴは以下の式（３）から算出される。
Ｌ_ＥＳＴ＝Ｖ×Ｔ_ＥＳＴ ・・・（３）

経過時間Ｔ_ＥＳＴとして、雨が降り始めてから最も危険な時間（２０分）を指定する。車両速度Ｖとしては、検知時点の現在の車速を使用する。但し、車両速度Ｖとしては、これに限定されるものではなく、ある所定の時間帯（数〜数百サンプリング前まで）から算出される車両速度Ｖの平均値Ｖ_ＭＥＡＮで代用しても良い。

図７は、降雨時に路面の摩擦係数μが時間に伴って変化する様子を示す模式図である。図７に示すように、時刻０では乾いた路面状態であり摩擦係数μは高いが、時刻ｔ０で雨が降り始めると摩擦係数μが低下し始め、降り始めから２０分程度が経過した時点で、泥やホコリの影響により最も摩擦係数μが低くなる。その後は、雨が降り続いていても、泥やホコリが路面上から洗い流されるため、摩擦係数μは増加する。そして、時刻ｔ１で雨が止むと摩擦係数μは増加していき、路面が乾くと摩擦係数μが元の高い状態に復帰する。

以上のように、図７によれば、雨の降り始めから２０分程度経過した時点が最も滑りやすい路面状態であることが判る。このため、図５のステップＳ１０では、経過時間Ｔ_ＥＳＴを２０分として予測到達地点までの距離Ｌ_ＥＳＴを算出する。これにより、予測到達地点は最も滑り易い路面状態である地点に相当し、距離Ｌ_ＥＳＴは現在の車両１０００の位置から予測到達地点までの距離に相当する。

次のステップＳ１２では、悪天候の兆候を取得したか否かを判定し、悪天候の兆候を取得した場合はステップＳ１４へ進む。悪天候の兆候は、外界認識部２２０のステレオカメラ、雨滴センサから取得することが可能である。また、外部から天候情報（ＧＰＳ）を取得することで悪天候の兆候を取得することも可能である。

ステップＳ１４では、車両速度Ｖと悪天候を検知してからの経過時間から走行距離Ｌ_ＮＯＷを算出する。具体的には、以下の式（４）に基づいて、サンプリング時間Δtと各サンプリング時の車速Ｖ_ｋを積算することで、ステップＳ１２で悪天候の兆候を取得してからの走行距離Ｌ_ＮＯＷを算出する。

次のステップＳ１６では、以下の式（５）に基づいて、Ｌ_ＥＳＴからＬ_ＮＯＷを減算することでΔＬを求める。
ΔＬ＝Ｌ_ＥＳＴ−Ｌ_ＮＯＷ ・・・（５）

ここで算出されたΔＬは、予測到達地点までの残りの距離を表しているため、ΔＬが小さいほど予測到達地点（最も滑り易い路面状態である地点）に近づいていることになる。

一方、ステップＳ１２で悪天候の兆候を取得しなかった場合は、ステップＳ１８へ進む。つまり、好天だと想定される場合は、ステップＳ１８へ進む。ステップＳ１８では、悪天候の兆候を取得してから積算し始めた走行距離（Ｌ_ＮＯＷ）を０にリセットする（Ｌ_ＮＯＷ＝０）。次のステップＳ２０では、ΔＬ＝ΔＬ_ＭＡＸ１とする。ここで、ΔＬ_ＭＡＸ１として、悪天候時には到達しない値を指定する。ΔＬ_ＭＡＸ１は、例えば、正の値であって、マイコンの演算処理上、最大値として取り扱われるガード値とする。

ステップＳ１６，Ｓ２０の後はステップＳ２２へ進む。ステップＳ１６，Ｓ２０で求めたΔＬの値は、車両１０００の現在位置から予測到達地点（最も滑り易い路面状態である地点）までの距離を表しており、ΔＬが小さいほど路面が滑り易いことが想定される。ステップＳ２２では、ΔＬ＜ΔＬ_ＭＡＸ２であるか否かを判定し、ΔＬ＜ΔＬ_ＭＡＸ２の場合はステップＳ２４へ進む。一方、ΔＬ＜ΔＬ_ＭＡＸ２でない場合はステップＳ２６へ進む。なお、ΔＬ_ＭＡＸ１とΔＬ_ＭＡＸ２の大小関係は、ΔＬ_ＭＡＸ１＞ΔＬ_ＭＡＸ２とする。

ステップＳ２４へ進んだ場合、予測到達地点（最も滑り易い路面状態である地点）に近いと考えられるため、単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔをＤＥＬＴＡ＿ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿Ｐとする。ここで、ＤＥＬＴＡ＿ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿Ｐは正の値である（ＤＥＬＴＡ＿ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿Ｐ＞０）。

また、ステップＳ２６へ進んだ場合、良天候であるため、単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔをＤＥＬＴＡ＿ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿Ｍとする。ここで、ＤＥＬＴＡ＿ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿Ｍは負の値である（ＤＥＬＴＡ＿ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿Ｍ＜０）。

以上のようにして、補正トルク基準値演算部２５０は、悪天候の兆候がある場合は、現在位置から予測到達地点までの距離に応じて、単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔとして正の値を出力する。一方、補正トルク基準値演算部２５０は、悪天候の兆候がない場合は、通常制御復帰モードとし、単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔとして負の値を出力する。そして、補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔによって調整された補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔにより、モータトルク目標値を補正する。

図６は、図５の処理に基づいて、補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔによって調整された補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔの変化を示す特性図である。図６に示すように、図５の処理を行うことで、ΔＬの変化に応じて補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔが変化し、ΔＬが小さくなるほどＴｒｑＡｄｊｕｓｔの値が大きくなる。

このように、本実施形態では、将来的な予測到達地点での環境情報を予測し、悪天候の兆候があり、予測到達地点で最も滑り易い路面状態になることが想定される場合は、予想到達地点としてＬ_ＭＡＸ１、トルクを徐変し始める距離をＬ_ＭＡＸ２として指定し、補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔによって補正トルクを調整することで、将来的な環境情報に応じた駆動トルクの制御を実現してもよい。これにより、予測到達地点に到着した際に駆動トルクが最適に制御されるため、予測到達地点での車両挙動を確実に判定させることができる。なお、上述した例では、雨の降り始めから２０分程度経過した時間帯が最も滑り易いことから、２０分経過時に車両１０００が走行している地点での環境情報を将来的な環境情報としているが、これに限定されるものではない。例えば、地域的な天候情報を位置情報とともに取得し、ナビゲーションシステムから得られる自車の目的地までの経路が雨の地域を通過する場合は、雨の地域を予測到達地点として、予測到達地点に到着した際に駆動トルクを最適に制御することもできる。

降雨・積雪判定部２６０は、外界認識部２２０から取得した情報に基づき、降雨・積雪判定を実施する。降雨・積雪判定部２６０は、判定の結果に基づいて、降雨・積雪判定用の天候フラグＦｇＣｌｉｍを出力する。ＦｇＣｌｉｍ＝ＯＮ（オン）の場合は降雨、積雪が有ると判定された場合であり、ＦｇＣｌｉｍ＝ＯＦＦ（オフ）の場合は降雨、積雪が無いと判定された場合である。

降雨・積雪判定部２６０は、降雨、積雪が有るか否かの判定を、外界認識部２２０のステレオカメラが撮像した画像に基づいて行う。図８は、ステレオカメラが撮像した矩形の画像３４０内に設定された、マトリクス状の複数の監視領域３００を示す模式図である。図８に示す例では、ステレオカメラにより車両前方の景色が被写体として撮像されており、先行車両３５０の一部、および車線３６０の一部が画像３４０内に写っている。

図８に示すように、ステレオカメラが撮像した画像をマトリクス状の複数の領域に分割してそれぞれを監視領域３００とし、各監視領域内でウェットデータ率ＲＴおよび平均輝度Ａ、輝度エッジ数Ｎを算出する。雪路であるか否かの判定は、各監視領域３００の水平方向に関する輝度エッジ数Ｎと、各監視領域３００の全体的な平均輝度Ａを算出し、輝度エッジ数Ｎが閾値より小さく、かつ平均輝度Ａが閾値より大きい場合に雪路と判定することができる。このような手法は、例えば特開２００１−４３３５２号公報に記載されている。

また、ウェット路であるか否かの判定は、ステレオカメラから得られる監視領域３００の各所定領域までの距離データに関して三次元空間における高さを求め、走行路の路面よりも低い位置で立体物が路面に移りこんでいることに起因した距離データ数をウェットデータ数としてカウントする。ウェットデータ数を走行路の路面に対応する距離データ数（ドライデータ数）で割ったものをウェットデータ率ＲＴとして算出し、ウェットデータ率ＲＴが閾値より大きい場合にウェット路と判定する。このような手法は、例えば特開２００１−４１７４１号公報に記載されている。

登降坂判定部２７０は、外界認識部２２０から取得した情報に基づき、前後の勾配が一定の閾値を超えたか否かを判別するため、登降坂判定を実施する。より詳細には、坂の勾配を絶対値化して、所定の閾値を上回った時に登降坂判定フラグ（ＦｇＧｒａｄ）をオン（ＯＮ）とする。但し、フラグの切り換えは必ずしもこの形態に限定されるものではなく、勾配の状況に応じて符号を付与（例：上り坂：＋、下り坂：−）し、値を切り替えるスイッチ形式にすることで、登り坂と下り坂の制御を切り替えるようにしても良い。

次に、駆動要求トルク補正処理部２８０の各構成要素について説明する。レートリミッタ処理部２８２は、スリップ率演算部２４０が演算した各車輪のスリップ率のうち、絶対値が最大のものと、降雨・積雪判定部２６０が判定したフラグ（ＦｇＣｌｉｍ）とに基づいて、走行環境が不安定な状況を検知した場合には、アクセル操作に伴う目標駆動トルクＭｏｔＴｒｑＴｇｔにレートリミッタを設ける。

レートリミッタ処理部２８２は、外界認識部２２０から検知した自車周囲の現在的な情報と、車両挙動（スリップ率）によって判断した状態量を各々参照することで、水たまりや積雪路面など不安定な路面へ進入する場合と、脱出する場合の各々において、車両挙動（スリップ率）に基づき駆動目標トルクにレートリミッタをかけることで車両の駆動力が急変する事を抑制する。

図９は、レートリミッタ処理部２８２がアクセル操作に伴う駆動トルクにレートリミッタを設ける処理を示すフローチャートである。図９の処理は、所定の制御周期毎に行われる。先ず、ステップＳ３０では、単位時間あたりのモータトルク（駆動目標トルクＭｏｔＴｒｑＴｇｔ）の変化量ΔＭｏｔＴｒｑを求める。変化量ΔＭｏｔＴｒｑは、以下の式（６）から算出される。ここで、ＭｏｔＴｒｑＴｇｔは駆動目標トルクの今回値であり、ＭｏｔＴｒｑＴｇｔ＿ｐは駆動目標トルクの前回値である。
ΔＭｏｔＴｒｑ＝ＭｏｔＴｒｑＴｇｔ−ＭｏｔＴｒｑＴｇｔ＿ｐ ・・・（６）

次のステップＳ３２では、各輪におけるスリップ率αＦＬ，αＦＲ，αＲＬ，αＲＲの絶対値の中から、最大値αｍａｘを算出する。すなわち、最大値αｍａｘは以下の式（７）から算出される。
αｍａｘ＝ｍａｘ（｜αＦＬ｜，｜αＦＲ｜，｜αＲＬ｜，｜αＲＲ｜）
・・・（７）

次のステップＳ３４では、αｍａｘと所定のしきい値ＴＨ＿ＡＬＦＡを比較し、αｍａｘ＞ＴＨ＿ＡＬＦＡの場合はステップＳ３６へ進む。一方、αｍａｘ≦ＴＨ＿ＡＬＦＡの場合はステップＳ３８へ進む。ステップＳ３８では、天候フラグＦｇＣｌｉｍの状態を判定し、ＦｇＣｌｉｍ＝ＯＮの場合はステップＳ３６へ進む。ステップＳ３６以降に進んだ場合は、スリップ率の最大値αｍａｘがしきい値ＴＨ＿ＡＬＦＡよりも大きく、または天候フラグがオンであることから、車輪が滑り易い状態にあるため、駆動目標トルクのレートリミッタ処理を実行する。

ステップＳ３６では、ΔＭｏｔＴｒｑの絶対値とモータトルク変化量の最大値ガード（正転側）ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐを比較し、｜ΔＭｏｔＴｒｑ｜＜ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐの場合はステップＳ４０へ進む。ステップＳ４０では、モータトルク目標値（レートリミッタ処理後（今回値））ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑの値を、モータトルク目標値（レートリミッタ処理後（前回値））ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＿ｐにモータトルクの変化量ΔＭｏｔＴｒｑを加算した値とする（ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＝ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＿ｐ＋ΔＭｏｔＴｒｑ）。この場合、ΔＭｏｔＴｒｑの絶対値がしきい値ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐよりも小さいため、モータトルク目標値（レートリミッタ処理後（今回値））ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑについて、前回値に対してΔＭｏｔＴｒｑの変化量は許容されることになる。

一方、ステップＳ３６で｜ΔＭｏｔＴｒｑ｜＜ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐでない場合はステップＳ４２へ進む。ステップＳ４２では、ΔＭｏｔＴｒｑ＞ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐであるか否かを判定し、ΔＭｏｔＴｒｑ＞ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐの場合はステップＳ４４へ進む。ステップＳ４４では、モータトルク目標値（レートリミッタ処理後（今回値））ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑの値を、モータトルク目標値（レートリミッタ処理後（前回値））ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＿ｐにＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐを加算した値とする（ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＝ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＿ｐ＋ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐ）。これにより、ΔＭｏｔＴｒｑがＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐを超えている場合は、モータトルク目標値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑの変化量は、ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐに抑えられる。

また、ステップＳ４２でΔＭｏｔＴｒｑ＞ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐでない場合はステップＳ４６へ進む。ステップＳ４６では、モータトルク目標値（レートリミッタ処理後（今回値））ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑの値を、モータトルク目標値（レートリミッタ処理後（前回値））ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＿ｐにＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｍを加算した値とする（ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＝ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＿ｐ＋ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｍ）。ここで、ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｍは、モータトルク変化量の最大値ガード（逆転側）である。これにより、モータトルク目標値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑの変化量はＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｍに抑えられる。

ステップＳ３８でＦｇＣｌｉｍ＝ＯＦＦの場合はステップＳ４８へ進む。ステップＳ４８では、モータトルク目標値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ（レートリミッタ処理後）の値を、駆動トルク目標値ＭｏｔＴｒｑＴｇｔとする。このように、ステップＳ４８へ進んだ場合は、スリップ率の最大値αｍａｘがしきい値ＴＨ＿ＡＬＦＡ以下であり、且つ天候フラグがオフであることから、車両が滑り易い状態ではないと考えられるため、レートリミッタ処理は行われない。

ステップＳ４０，Ｓ４４，Ｓ４６，Ｓ４８の後はステップＳ５０へ進む。ステップＳ５０では、次回の処理のため、今回値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑを前回値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＿ｐとして記憶する処理を行う。前回値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＿ｐは以下の式（８）より算出される。ステップＳ５０の後は処理を終了する。なお、図９の処理は、各輪のそれぞれで行っても良い。
ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ＿ｐ＝ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ
・・・（８）

図１０は、図９の処理により得られる、レートリミッタ処理後の単位時間当たりのモータトルク変化量ΔＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑを示す特性図である。レートリミッタ処理後のモータトルク変化量ΔＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑの値は、レートリミッタ処理前のモータトルク変化量ΔＭｏｔＴｒｑに応じて定まり、図９のステップＳ３６に示したように、｜ΔＭｏｔＴｒｑ｜＜ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐの場合は、モータトルク変化量ΔＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑはΔＭｏｔＴｒｑとなる。また、ΔＭｏｔＴｒｑがＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐを超えている場合は、モータトルク変化量ΔＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑはＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐとなる（ステップＳ４４）。また、｜ΔＭｏｔＴｒｑ｜≧ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐであり、且つΔＭｏｔＴｒｑ≦ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐの場合は、モータトルク変化量ΔＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑはＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｍとなる（ステップＳ４６）。

図１０に示したように、レートリミッタ処理後の単位時間当たりのモータトルク変化量ΔＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑの値は、｜ΔＭｏｔＴｒｑ｜＜ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐであれば、モータトルク変化量ΔＭｏｔＴｒｑとなるが、｜ΔＭｏｔＴｒｑ｜≧ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｐの場合は、ＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿ＰまたはＴＨ＿ＴＲＱ＿ＭＡＸ＿Ｍによってガードがかけられる。従って、単位時間当たりのモータトルク変化量ΔＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑを制限することで、レートリミッタ処理を行うことができる。

補正トルク算出部２８４は、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを算出する。補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔは、悪天候の兆候が検知された場合に通常時よりも駆動要求トルクを低下させる補正トルクである。補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔは、悪天候の兆候が検知された場合には、駆動要求トルクに負トルクを付与するために増加し、悪天候の兆候が無くなった場合に減少する。補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔは、最大値ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＡＸと最小値ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＩＮ（＝０）の間で変化する。

また、補正トルク算出部２８４は、車輪のスリップ状況を一輪でも検知した場合や、走行ルート上にスリップを生じるおそれのある路面を検知した場合など、自車周囲の情報から走行環境が不安定になる事象を検知した状況下では、アクセル操作による所定の操作量に対する補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを保持することで、過渡的なトルク変動を抑制し、車両の安定性能を確保する機能を有する。

また、補正トルク算出部２８４は、外界認識部２２０から検知した自車周囲の現在的な情報から、路面の勾配が所定の量を超え、車両の推進力がドライバの想定以上に変動するおそれがある場合には、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを保持することで車両の推進力が不必要に変動する状況を抑制する。

図１１は、補正トルク算出部２８４が補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを算出する処理を示すフローチャートである。図１１の処理は、所定の制御周期毎に行われる。先ず、ステップＳ６０では、各輪におけるスリップ率αＦＬ，αＦＲ，αＲＬ，αＲＲの絶対値の中から、最大値αｍａｘを算出する。すなわち、最大値αｍａｘは以下の式から算出される。
αｍａｘ＝ｍａｘ（｜αＦＬ｜，｜αＦＲ｜，｜αＲＬ｜，｜αＲＲ｜）

次のステップＳ６２では、αｍａｘと所定のしきい値ＴＨ＿ＡＬＦＡを比較し、αｍａｘ＜ＴＨ＿ＡＬＦＡの場合はステップＳ６４へ進む。一方、αｍａｘ≧ＴＨ＿ＡＬＦＡの場合はステップＳ７０へ進む。

ステップＳ６４では、ＦｇＧｒａｄ＝ＯＦＦであるか否かを判定し、ＦｇＧｒａｄ＝ＯＦＦの場合はステップＳ６６へ進む。一方、ＦｇＧｒａｄ＝ＯＮの場合はステップＳ７０へ進む。

ステップＳ６６では、ＦｇＣｌｉｍ＝ＯＦＦであるか否かを判定し、ＦｇＣｌｉｍ＝ＯＦＦの場合はステップＳ６８へ進む。一方、ＦｇＣｌｉｍ＝ＯＮの場合はステップＳ７０へ進む。

ステップＳ６８へ進んだ場合、スリップ率の最大値αｍａｘがしきい値ＴＨ＿ＡＬＦＡよりも小さく、ＦｇＧｒａｄ、ＦｇＣｌｉｍがいずれもＯＦＦであるため、補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔを、補正トルク（前回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐに単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔを加算した値とする（ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＝ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐ＋ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔ）。

ステップＳ６８では、図５のステップＳ２４，Ｓ２６で求めた単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔが補正トルク（前回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐに加算され、ステップＳ６８の処理が制御周期毎に行われることで、補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔが徐々に変化する。従って、車両速度Ｖと悪天候の兆候を検知してからの経過時間Ｔ_ＥＳＴに基づいて算出された単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔによって、通常時よりも駆動要求トルクを低下させるための補正トルクが徐々に変更される。これにより、駆動要求トルクを嵩下げするための補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔが、補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔに基づいて変化することになる。

一方、ステップＳ７０に進んだ場合、スリップ率の最大値αｍａｘがしきい値ＴＨ＿ＡＬＦＡ以上か、ＦｇＧｒａｄ、ＦｇＣｌｉｍのいずれかがＯＮであるため、補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔを、補正トルク（前回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐとする（ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＝ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐ）。

ステップＳ６２でαｍａｘ≧ＴＨ＿ＡＬＦＡの場合はステップＳ７０へ進むため、補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔは、補正トルク（前回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐから変化しない。このように、車輪速と車両速度Ｖから計算されるスリップ率αが１輪でも所定のしきい値ＴＨ＿ＡＬＦＡ以上となる場合、補正トルク（嵩下げ量）を前回値の値で保持することで、駆動力の変動に伴う不安定な挙動の変化を抑制する。または、アクセル開度を変化させた際のモータ駆動トルクの変化率を通常時よりも緩和することで、駆動力の変動に伴う不安定な挙動の変化を抑制しても良い。

また、ステップＳ６４でＦｇＧｒａｄ＝ＯＮの場合はステップＳ７０へ進むため、補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔは、補正トルク（前回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐから変化しない。このように、外界認識部２２０で検知した路面情報から、路面が平坦路ではない状況を検知した場合には、車両１０００の駆動力がドライバーの想定以上に変動してしまうことを回避するため、補正トルク（嵩下げ量）を前回値の値で保持する。

また、ステップＳ６６でＦｇＣｌｉｍがＯＮの場合は、ステップＳ７０へ進むため、補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔは、補正トルク（前回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐから変化しない。このように、ＦｇＣｌｉｍがＯＮであり、例えば平坦路においても、路面がウェット路または雪路である場合、またはハイドロプレーニング現象が発生する恐れのある水量が路面上にある場合など、現在の自車周囲の情報から車両が不安定になる要素をステレオカメラや雨滴センサ等の外界認識部２２０で検知した場合は、補正トルク（嵩下げ量）を前回値の値で保持し、アクセル開度を変化させた際のモータ駆動トルクの変化率を通常時よりも緩和することで、駆動力の変動に伴う不安定な挙動の変化を抑制する。

なお、補正トルクの勾配を滑らかにする処理、または補正トルクを保持する処理から、ステップＳ６８の処理に復帰した場合には、トルクの急変を避けるため、時間による重みにより、駆動トルクを段階的に変化させて最終的な指示値に近づけることが好適である。

ステップＳ６８，Ｓ７０の後はステップＳ７２へ進む。ステップＳ７２では、補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔと補正トルクの最大値ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＡＸを比較し、ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＞ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＡＸの場合はステップＳ７４へ進む。ステップＳ７４では、補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＝ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＡＸとする。

一方、ステップＳ７２でＴｒｑＡｄｊｕｓｔ≦ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＡＸの場合はステップＳ７６へ進む。ステップＳ７６では、補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔと補正トルクの最小値ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＩＮを比較し、ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＜ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＩＮの場合はステップＳ７８へ進む。ステップＳ７８では、補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＝ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＩＮとする。

ステップＳ７４，Ｓ７８の後はステップＳ８０へ進む。また、ステップＳ７６でＴｒｑＡｄｊｕｓｔ≧ＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＩＮの場合はステップＳ８０へ進む。ステップＳ８０では、次回の処理のため、今回値ＴｒｑＡｄｊｕｓｔを前回値ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐとして記憶する処理を行う。前回値ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐは以下の式（９）より算出される。ステップＳ５０の後は処理を終了する。
ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐ＝ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ ・・・（９）

なお、図１１の処理は、各輪のそれぞれで行っても良い。また、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔの算出は、上述の例に限定されるものではなく、例えば、登り坂においては、車両の駆動力が落ちすぎないようにするため、その間は補正トルクを徐々に変化させる処理を中断し、補正トルク（嵩下げ量）を保持しても良い。また、下り坂では、モータの駆動トルクの変化（＝加減速度の変動）でハイドロプレーニング現象が起こるのを避けるため、及び慣性走行時の車速が高くなり過ぎない様にするため、補正トルクを徐々に変化させる割合を小さくしても良い。また、自車両の周囲で雨が降り始めてから最も危険な時間帯（例えば２０分後）の補正トルクを負トルク付与の最大量とし、アクセル等による駆動指示がない場合には、負トルク付与により制動操作に相当するほど（例えば減速Ｇ換算で０．１Ｇ相当）のモータトルクを出力するようにしても良い。

図１２及び図１３は、図１１の処理により算出される補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを示す特性図である。図１１の処理が繰り返し行われることにより、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔは、自車周囲の路面勾配や天候情報等、走行環境に応じてインクリメント、又はデクリメントされる。

図１２は、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔがインクリメントされる様子を示す特性図であって、悪天候時の場合に相当する。上述したように、悪天候の兆候がある場合、ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔが正の値とされる。図１２の時刻０で悪天候の兆候が検知されると、図１１のステップ６８の処理が繰り返し行われることにより、時刻０からの経過時間に応じて、補正トルク（前回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐにΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔが加算されていき、演算周期毎に補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔの値が大きくなる。時間の経過に伴って縦軸のＴｒｑＡｄｊｕｓｔが増加し、ＴｒｑＡｄｊｕｓｔがＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＡＸに到達すると、以降のＴｒｑＡｄｊｕｓｔの値はＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＡＸとされる。ここで、時刻０からＴＨ２までの時間を２０分に設定することで、悪天候の兆候を検知してから２０分後に補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔの値が最も大きくなるため、将来的に最も路面が滑り易くなる時間帯に駆動要求トルクを最も低下させることができ、車両挙動を安定させることができる。

図１３は、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔがデクリメントされる様子を示す特性図であって、悪天候時から通常モードに復帰する場合に相当する。上述したように、好天候の兆候がある場合、ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔが負の値とされる。図１３の時刻０で悪天候の兆候が無くなり、通常モード復帰時の条件が満たされると、図１１のステップＳ６８の処理が繰り返し行われることにより、時刻０からの経過時間に応じて、補正トルク（前回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐからΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔが減算されていき、演算周期毎に補正トルク（今回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔの値が小さくなる。時間の経過に伴って縦軸のＴｒｑＡｄｊｕｓｔが減少し、ＴｒｑＡｄｊｕｓｔがＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＩＮ（＝０）に到達すると、以降の補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔの値はＴＲＱ＿ＡＤＪ＿ＭＩＮとされ、補正トルクによる補正は行われないことになる。

以上のように、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔのインクリメント又はデクリメントは、図１１のステップＳ６８において、補正トルク（前回値）ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ＿ｐに単位時間当たりの補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔ（正の値又は負の値）を加算することによって行われる。

補正処理部２８６は、レートリミッタ処理部２８２が算出したＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑから補正トルク算出部２８４が算出した補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを減算して各車輪の駆動要求トルクＭｏｔＴｒｑＲｅｑ（＃）を算出する。すなわち、駆動要求トルクＭｏｔＴｒｑＲｅｑ（＃）は、以下の式（１０）より算出される。このように、モータトルク目標値（レートリミッタ処理後）ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑと補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔを各輪毎に合算することで、前後方向に関する車両の駆動力要求値を算出する。
ＭｏｔＴｒｑＲｅｑ（＃）＝ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ（＃）−ＴｒｑＡｄｊｕｓｔ（＃）
・・・（１０）

図１２に示すように、悪天候の兆候がある場合、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔがインクリメントされるため、ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑから減算される補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔの値が大きくなり、駆動要求トルクＭｏｔＴｒｑＲｅｑの値が低下する。これにより、将来的な悪天候に起因する車両１０００のスリップ等を未然に回避することが可能となる。

一方、図１３に示すように、通常モードに復帰する条件が満たされた場合は、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔがデクリメントされるため、ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑから減算される補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔの値が小さくなり、駆動要求トルクＭｏｔＴｒｑＲｅｑの値が増加する。これにより、前後方向の駆動力を確実に得ることが可能となる。

上述したように、本実施形態では、前進、後退方向に対するトルク（前後駆動用のトルク）を制御するため、補正処理部２８６が算出した駆動要求トルクＭｏｔＴｒｑＲｅｑは前後方向のトルクである。一方、車両１０００の速度Ｖ、ヨーレート等に基づいて、車両の旋回度合によって定まる左右配分用の駆動トルクは別途求めることができる。アクセル操作によって定まる駆動目標トルクと、車両１０００の旋回状況に伴って定まる駆動トルクを各輪で合算することで、モータに対する駆動要求トルクを算出し、各輪に対する駆動力配分を決定する。

５．本実施形態の処理により制御された各パラメータについて
図１４〜図１６は、本実施形態の処理により制御された各パラメータを示す模式図である。図１４では、アクセル開度、車両速度Ｖ、車輪速、スリップ率α、天候情報（降雨・積雪判定用の天候フラグＦｇＣｌｉｍの状態）、駆動目標トルクＭｏｔＴｒｑＴｇｔ、モータートルク目標値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑをそれぞれ示している。

図１４において、実線の特性は本実施形態で所定のアクセル開度や車速条件に対して車輪輪速が変動しない（スリップしない）状況を示しており、破線の特性は本実施形態で所定のアクセル開度や車速条件の際に車輪速が変動している（スリップしている）状況を示している。図１４に示すように、本実施形態で所定のアクセル開度や車速条件に対して車輪速が変動しない（スリップしない）状況では、所定の入力に対して算出される目標駆動トルクを駆動要求トルクとしてそのまま指示しているが、本実施形態で所定のアクセル開度や車速条件の際に車輪速が変動している（スリップしている）状況では、モータートルク目標値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑにレートリミッタ処理がかかるため、現在的な状況（自車周囲の環境）に基づき駆動要求トルクの不必要な変動が抑制されていることが判る。

図１５では、車両速度Ｖ、予測到達地点での天候情報、補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔ、スリップ率α、天候情報（降雨・積雪判定用の天候フラグＦｇＣｌｉｍの状態）、登降坂判定フラグ（ＦｇＧｒａｄ）の状態、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔをそれぞれ示している。

図１５のスリップ率の特性において、実線の特性は本実施形態に係る補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔによる補正処理を行った場合を示しており、破線の特性は本実施形態に係る補正処理を行わない場合を示している。図１５に示すように、本実施形態に係る補正処理によれば、予測到達地点での天候により路面状況が悪い場合は、補正トルク変化量ΔＴｒｑＡｄｊｕｓｔにより補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔが増加するため、駆動要求トルクが低下する。このように、将来的な情報と現在的な情報を参照することで、走行環境に応じて駆動トルクを抑制することができる。

また、図１６では、車両速度Ｖ、駆動目標トルクＭｏｔＴｒｑＴｇｔ、モータートルク目標値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑ、補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔ、駆動要求トルクＭｏｔＴｒｑＲｅｑをそれぞれ示している。モータートルク目標値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑにおいて、実線は本実施形態に係るレートリミッタ処理を行わない場合を、破線は本実施形態に係るレートリミッタ処理を行った場合を、それぞれ示している。また、駆動要求トルクＭｏｔＴｒｑＲｅｑにおいて、実線は本実施形態に係る処理を行わない場合を示しており、破線は本実施形態に係る処理を行った場合を示している。

図１６に示すように、本実施形態に係るレートリミッタ処理を行うことで、モータートルク目標値ＧｒａｄＬｉｍｉｔｅｄＭｏｔＴｒｑが低下し、また、本実施形態に係る補正トルクＴｒｑＡｄｊｕｓｔにより駆動要求トルクＭｏｔＴｒｑＲｅｑが低下することが判る。これにより、車両挙動を確実に安定化することが可能である。

以上説明したように本実施形態によれば、車両の現在の走行状況に基づいて駆動目標トルクのレートリミッタ処理を行うことで、路面が滑り易い状況において、車両挙動を安定させることができる。また、車両が走行する将来的な環境に応じて、予測到達地点の状況に応じて補正トルクを発生させることで、予測到達地点において車両の挙動を確実に安定させることが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

２００ 制御装置
２３０ 駆動目標トルク演算部
２４０ スリップ率演算部
２８２ レートリミッタ処理部
２８４ 補正トルク算出部
２８６ 補正処理部

Claims (15)

1. 車両の現在の走行状況に基づいて、車両の前後方向に付与する駆動トルクの変化率を制限する処理を行う変化率制限処理部と、
   車両の将来的な環境情報に基づいて、前記変化率の処理が行われた前記駆動トルクを補正する補正処理部と、
   を備えることを特徴とする、車両の制御装置。
2. 各車輪のスリップ率を演算するスリップ率演算部を備え、
   前記変化率制限処理部は、前記各車輪のスリップ率の少なくとも１つが所定値を超える場合に前記駆動トルクの前記変化率を制限することを特徴とする、請求項１に記載の車両の制御装置。
3. 前記変化率制限処理部は、前記駆動トルクの単位時間当たりの変化量が所定値を超える場合は、前記変化量を前記所定値に制限することを特徴とする、請求項１又は２に記載の車両の制御装置。
4. カメラの画像情報に基づいて降雨又は積雪が有るか否かを判定する判定部を備え、
   前記変化率制限処理部は、現在の走行状況において降雨又は積雪が有る場合は前記変化率を制限することを特徴とする、請求項１〜３のいずれかに記載の車両の制御装置。
5. 前記変化率制限処理部は、現在の走行状況において降雨又は積雪がない場合は前記変化率を制限しないことを特徴とする、請求項４に記載の車両の制御装置。
6. 前記将来的な環境情報は、将来的な予測到達地点における環境情報であることを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の車両の制御装置。
7. 悪天候の兆候を検知してからの経過時間に基づいて前記駆動トルクを補正するための補正トルクを算出する補正トルク算出部を備え、
   前記補正処理部は、前記駆動トルクから前記補正トルクを減算して前記駆動トルクを補正することを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の車両の制御装置。
8. 前記補正トルク算出部は、悪天候の兆候を検知してからの前記経過時間が長いほど前記補正トルクを増加させることを特徴とする、請求項７に記載の車両の制御装置。
9. 前記補正トルク算出部は、悪天候の兆候を検知してからの経過時間に基づいて路面状況が悪い地点までの走行距離を算出し、前記走行距離に基づいて前記補正トルクの変化量を算出し、当該変化量に基づいて前記補正トルクを算出することを特徴とする、請求項７に記載の車両の制御装置。
10. 前記補正トルク算出部は、悪天候の兆候を検知しない場合は、悪天候の兆候を検知しなくなってからの経過時間に応じて前記補正トルクを減少させることを特徴とする、請求項８又は９に記載の車両の制御装置。
11. 各車輪のスリップ率を演算するスリップ率演算部を備え、
    前記補正トルク算出部は、前記各車輪のスリップ率の最大値が所定値以上の場合は、前記補正トルクを変化させないことを特徴とする、請求項７〜１０のいずれかに記載の車両の制御装置。
12. 走行路の勾配を判定する判定部を備え、
    前記補正トルク算出部は、走行路の勾配が所定値以上の場合は、前記補正トルクを変化させないことを特徴とする、請求項７〜１１のいずれかに記載の車両の制御装置。
13. カメラの画像情報に基づいて降雨又は積雪が有るか否かを判定する判定部を備え、
    前記補正トルク算出部は、降雨又は積雪が有る場合は、前記補正トルクを変化させないことを特徴とする、請求項７〜１２のいずれかに記載の車両の制御装置。
14. 前記補正トルク算出部は、前記補正トルクが所定値を超える場合は、前記補正トルクを前記所定値に制限することを特徴とする、請求項７〜１３のいずれかに記載の車両の制御装置。
15. 車両の現在の走行状況に基づいて、車両の前後方向に付与する駆動トルクの変化率を制限する処理を行うステップと、
    車両の将来的な環境情報に基づいて、前記変化率の処理が行われた前記駆動トルクを補正するステップと、
    を備えることを特徴とする、車両の制御方法。
    

Images