JP2022551378A - 最適レーンキープアシスト装置、最適レーンキープアシスト方法、連結車両、コンピュータプログラム及びコンピュータプログラムを保持するコンピュータ可読媒体 - Google Patents

Abstract

トラクタ及びトレーラが第５輪で連結された連結車両の最適レーンキープアシスト装置は、トラクタの状態変数を検出する第１のセンサと、第５輪の状態変数を検出する第２のセンサと、マイクロコンピュータを内蔵した電子制御ユニットと、を備えている。そして、電子制御ユニットは、最適制御則のフィードバックゲインを考慮して、目標横変位、第１のセンサの出力信号及び第２のセンサの出力信号に応じた制御量を算出し、算出した制御量及び第１のセンサの出力信号に応じたトラクタの目標操舵角を算出し、算出した目標操舵角に基づいてトラクタの操舵を支援する。
【選択図】図４

Description

本発明は、連結車両を車線内に維持する最適レーンキープアシスト装置、最適レーンキープアシスト方法に関する。また、本発明は、最適レーンキープアシスト装置を備えた連結車両、最適レーンキープアシスト方法を実行するコンピュータプログラム、これを保持するコンピュータ可読媒体に関する。

トラクタ及びトレーラが連結された連結車両の走行安定性を向上させるため、特開２０１１－６８２４８号公報（特許文献１）に記載されるように、トラクタの横加速度、ヨーレート、走行速度及び操舵角に応じて、トラクタの左右の一方に制動力を作用させる技術が提案されている。

特開２０１１－６８２４８号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、タイヤにバーストやパンクチャーなどが発生してコーナリングパワーが低下することを想定していなかったので、トラクタ又はトレーラのタイヤに異常が発生した状態では安定性を確保することが困難であった。

そこで、本発明は、トラクタ及びトレーラが連結された連結車両のタイヤに異常が発生しても、連結車両の安定性を確保することができる、最適レーンキープアシスト装置、最適レーンキープアシスト方法を提供することを目的とする。また、本発明は、最適レーンキープアシスト装置が搭載された車両、最適レーンキープアシスト方法を実行するコンピュータプログラム及びこれを保持するコンピュータ可読媒体を提供することも目的とする。

本発明の一実施形態によれば、トラクタ及びトレーラが第５輪で連結された連結車両の最適レーンキープアシスト装置が提供される。最適レーンキープアシスト装置は、トラクタの状態変数を検出する第１のセンサと、第５輪の状態変数を検出する第２のセンサと、マイクロコンピュータを内蔵した電子制御ユニットと、を備えている。そして、電子制御ユニットは、最適制御則のフィードバックゲインを考慮して、目標横変位、第１のセンサの出力信号及び第２のセンサの出力信号に応じた制御量を算出し、算出した制御量及び第１のセンサの出力信号に応じたトラクタの目標操舵角を算出し、算出した目標操舵角に基づいてトラクタの操舵を支援するように構成されている。

本発明の他の実施形態によれば、トラクタ及びトレーラが第５輪で連結され、トラクタの状態変数を検出する第１のセンサと、第５輪の状態変数を検出する第２のセンサと、マイクロコンピュータを内蔵した電子制御ユニットと、を備えた連結車両の最適レーンキープアシスト方法が提供される。そして、電子制御ユニットが、最適制御則のフィードバックゲインを考慮して、目標横変位、第１のセンサの出力信号及び第２のセンサの出力信号に応じた制御量を算出するステップと、算出した制御量及び第１のセンサの出力信号に応じたトラクタの目標操舵角を算出するステップと、算出した目標操舵角に基づいてトラクタの操舵を支援するステップと、を実行する。

本発明の一実施形態によれば、最適レーンキープアシスト装置を備えた連結車両が提供される。また、本発明の他の実施形態によれば、コンピュータで実行されるとき、最適レーンキープアシスト方法のステップを実行するプログラムコードを備えたコンピュータプログラム、このコンピュータプログラムを保持するコンピュータ可読媒体が提供される。

本発明によれば、トラクタ及びトレーラが連結された連結車両のタイヤに異常が発生しても、連結車両の安定性を確保することができる。

トラクタ及びトレーラが連結された連結車両の一例を示す側面図である。 トラクタに搭載された電子制御システムの一例を示す構成図である。 電子制御ユニットの一例を示す内部構造図である。 最適レーンキープアシスト処理の制御ブロック図である。 最適レーンキープアシスト処理を実装するアプリケーションプログラムの処理を示すフローチャートである。 正常時のレーンチェンジにおける時系列的な変化を示すシミュレーション結果の説明図である。 レーンチェンジ中にトレーラのタイヤに異常が発生したときの時系列的な変化を示すシミュレーション結果の説明図である。 レーンチェンジ中にドライバモデルの時定数が低下したときの時系列的な変化を示すシミュレーション結果の説明図である。 最適レーンキープアシスト処理の他の制御ブロック図である。

以下、添付された図面を参照し、本発明を実施するための実施形態について詳述する。
図１は、本実施形態が適用可能な連結車両１００の一例を示している。図１に示す連結車両１００は、セミトレーラ車両の形態をとり、具体的には、トラクタ２００及びトレーラ３００が第５輪４００で連結されている。なお、連結車両１００としては、セミトレーラ車両に限らず、フルトレーラ車両などであってもよい。

トラクタ２００は、電動パワーステアリング装置によって操舵可能な前輪２２０と、ディーゼルエンジンなどによって駆動される後輪２４０と、を備えている。ここで、後輪２４０としては、２つのタイヤが平行に配置されたダブルタイヤを使用することができる。また、トレーラ３００の車体後方には、ダブルタイヤからなる２軸の後輪３２０が取り付けられている。第５輪４００は、トラクタ２００の車体後部の上面に固定されたカプラーと、トレーラ３００の車体前方の下面に固定されたキングピンと、を備えている。そして、第５輪４００は、トラクタ２００のカプラーにトレーラ３００のキングピンが着脱可能に接続された状態で、トラクタ２００に対して上下方向に延びる回動軸周りにトレーラ３００が折れ曲がることを許容する。

トラクタ２００の所定箇所には、図２に示すように、マイクロコンピュータを内蔵した電子制御ユニット５００が搭載されている。電子制御ユニット５００は、図３に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ５００Ａと、不揮発性メモリ５００Ｂと、揮発性メモリ５００Ｃと、入出力回路５００Ｄと、通信回路５００Ｅと、これらを相互通信可能に接続する内部バス５００Ｆと、を内蔵している。

プロセッサ５００Ａは、アプリケーションプログラムに記述された命令セット（データの転送、演算、加工、制御、管理など）を実行するハードウエアであって、演算装置、命令やデータを格納するレジスタ、周辺回路などから構成されている。不揮発性メモリ５００Ｂは、例えば、電源供給を遮断してもデータを保持可能なフラッシュＲＯＭ（Read Only Memory）などからなり、最適レーンキープアシスト装置を実装するためのアプリケーションプログラム（コンピュータプログラム）を保持する。揮発性メモリ５００Ｃは、電源供給を遮断するとデータが消失するダイナミックＲＡＭ（Random Access Memory）などからなり、プロセッサ５００Ａの演算過程においてデータを一時的に格納する記憶領域を提供する。

入出力回路５００Ｄは、Ａ／Ｄコンバータ、Ｄ／Ａコンバータ、Ｄ／Ｄコンバータなどからなり、外部機器に対するアナログ信号及びデジタル信号の入出力機能を提供する。通信回路５００Ｅは、例えば、ＣＡＮ（Controller Area Network）トランシーバなどからなり、車載ネットワークに接続する機能を提供する。内部バス５００Ｆは、各デバイス間でデータを交換するための経路であって、アドレスを転送するためのアドレスバス、データを転送するためのデータバス、アドレスバスやデータバスで実際に入出力を行うタイミングや制御情報を遣り取りするコントロールバスを含んでいる。

トラクタ２００の所定箇所には、横変位ｙ［ｍ］を検出する横変位センサ５２０と、ヨーレートｒ［ｒａｄ／ｓ］を検出するヨーレートセンサ５４０と、が夫々取り付けられている。ここで、横変位センサ５２０は、例えば、トラクタ２００の前方状況を撮像するステレオカメラなどからなり、基準点となるトラクタ２００の前方の前方注視距離Ｌ_ｐ［ｍ］におけるレーン（車線）の中央からの変位（ずれ）を検出する。また、トラクタ２００の車体後方の上面に固定された第５輪４００の所定箇所には、トラクタ２００の前後方向軸に対するトレーラ３００の連結角θ［ｒａｄ］を検出する連結角センサ５６０が取り付けられている。なお、横変位センサ５２０及びヨーレートセンサ５４０が、トラクタ２００の状態変数を検出する第１のセンサの一例として挙げられ、連結角センサ５６０が、第５輪４００の状態変数を検出する第２のセンサの一例として挙げられる。

そして、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａには、入出力回路５００Ｄ及び内部バス５００Ｆを介して、横変位センサ５２０、ヨーレートセンサ５４０及び連結角センサ５６０の各出力信号が入力されている。電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、不揮発性メモリ５００Ｂに保持されているアプリケーションプログラムを実行することで、横変位センサ５２０、ヨーレートセンサ５４０及び連結角センサ５６０の各出力信号、並びに目標横変位Ｙ_ｄ［ｍ］に応じて、電動パワーステアリング装置６００の電子制御ユニット６２０に対して目標操舵角δ_ｆ［ｒａｄ］を送信してトラクタ２００の操舵を支援する。目標横変位Ｙ_ｄは、例えば、最適レーンキープアシスト装置の公知の一機能によって与えられる。

ここで、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａがアプリケーションプログラムに従って実行する、最適レーンキープアシスト処理の概要について説明する。
電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、ヨーレートセンサ５４０の出力信号を積分することでトラクタ２００のヨー角Ψ［ｒａｄ］を算出すると共に、連結角センサ５６０の出力信号の時間的変化から連結角速度ω［ｒａｄ／ｓ］を算出する。従って、電子制御装置５００のプロセッサ５００Ａが、トラクタ２００の状態変数を検出する第１のセンサ、及び第５輪４００の状態変数を検出する第２のセンサの一例として挙げられる。なお、トラクタ２００のヨー角Ψ及び第５輪４００の連結角速度ωは、公知のセンサを利用して直接検出するようにしてもよい。

電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、最適制御則のフィードバックゲインＦを考慮して、目標横変位Ｙ_ｄ、トラクタ２００の状態変数及び第５輪４００の状態変数に応じた制御量ｕ_ｃ［ｍ］を算出する。また、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、算出した制御量ｕ_ｃ及びトラクタ２００の状態変数に応じたトラクタ２００の目標操舵角δ_ｆを算出する。そして、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、電動パワーステアリング装置６００の電子制御ユニット６２０に対して目標操舵角δ_ｆを出力することで、目標横変位Ｙ_ｄとなるようにトラクタ２００の操舵を支援する。

ここで、具体的な最適レーンキープアシスト処理について説明するに先立って、目標操舵角δ_ｆの算出式及び最適制御則をどのように求めたかの理論展開について説明する。
最初に、セミトレーラ車両の形態をとる連結車両１００の解析モデルを考える。

連結車両１００の解析モデルにおけるトラクタ２００のパラメータとして、重心から前輪２２０までの距離をａ［ｍ］、重心から第５輪４００までの距離をａ_１［ｍ］、重心から後輪２４０までの距離をｂ［ｍ］、ホイールベースをｌ_１（ａ_１＋ｂ）［ｍ］、質量をｍ［ｋｇ］、ヨー慣性モーメントをＩ_ｚ［ｋｇｍ^２］、前輪２２０のコーナリングパワーをＣ_ｆ［Ｎ／ｒａｄ］、後輪２４０のコーナリングパワーをＣ_ｒ［Ｎ／ｒａｄ］、重心の横速度をｖ［ｍ／ｓ］、前輪操舵角をδ_ｆ［ｒａｄ］、及びヨーレートをｒ［ｒａｄ／ｓ］とおく。また、連結車両１００の解析モデルにおけるトレーラ３００のパラメータとして、重心から第５輪４００までの距離をｃ［ｍ］、質量をｍ_１［ｋｇ］、ヨー慣性モーメントをＩ_１［ｋｇｍ^２］、及びコーナリングパワーをＣ_１［Ｎ／ｒａｄ］とおく。さらに、連結車両１００の解析モデルにおける第５輪４００のパラメータとして、連結角速度をω［ｒａｄ／ｓ］、及び連結角をθ［ｒａｄ］とおくと共に、連結車両１００の解析モデルにおける連結車両１００の前後方向速度をｕ［ｍ／ｓ］とおく。すると、連結車両１００の運動を表す状態方程式は、次式で表すことができる。ここで、ｘは状態変数、Ｍ^－１は質量逆行列、Ａ_０は減衰行列、Ｂ_０は外力行列である。

ドライバの操舵を表すモデルは、上式に対して先方注視モデルを適用することで、次式のように表すことができる。ここで、Ｔ_ｓはドライバモデルの時定数［ｓ］、Ｇは操舵ゲイン、ｅは目標横変位Ｙ_ｄからのずれを表す誤差［ｍ］である。

上式のモデルは、連続時間系の微分方程式であるため、このままでは電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａが処理することができない。このため、連続時間系のモデルを離散時間系のモデルに変換する必要がある。離散時間系のシステム行列Ａｄ及び離散時間系の制御行列Ｂｄは、サンプリング時間をＴ［ｓ］として、次式のような差分方程式を与える。ここで、Ａ＝Ｍ^－１Ａ_０は連続時間系のシステム行列、Ｂ＝Ｍ^－１Ｂ_０は連続時間系の制御行列、Ｃは観測行列、Ｉは単位行列である。

このようにして得られた差分方程式をドライバモデルに当てはめると、次式のような目標操舵角δ_ｆを算出するための離散時間系の算出式を得ることができる。

上記の差分方程式で表されるシステムについて、フィードバックゲインをＦとすると、最適制御則を表す制御量ｕ_ｃは次式によって定義される。

フィードバックゲインＦは、次式を最小とする外乱の分散マトリックスＱ及び観測ノイズの分散マトリックスＲを求めることで決定することができる。

但し、フィードバックゲインＦは、次のように表される。

ここで、フィードバックゲインＦを表す上式において、Ｐは次式のように表すことができるリカッチ方程式の解である。

図４は、トラクタ２００に搭載された電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａによって実装される、最適レーンキープアシスト処理の制御ブロックを示している。
連結車両１００の状態変数ｘ（ｋ）として、トラクタ２００の横変位ｙ、ヨー角Ψ及びヨーレートｒ、並びに第５輪４００の連結角速度ω及び連結角θは、上述したように求められた最適制御則のフィードバックゲインＦが乗算されて、Ｆｘ（ｋ）が求められる。このように求められたＦｘ（ｋ）は、目標横変位Ｙ_ｄから減算されて、制御量ｕ_ｃ＝Ｙ_ｄ－Ｆｘ（ｋ）が求められる。また、トラクタ２００の横変位ｙに対してトラクタ２００のヨー角Ψに前方注視距離Ｌ_ｐを乗算した値（Ｌ_ｐΨ）が加算され、ｙ＋Ｌ_ｐΨが求められる。

そして、制御量ｕ_ｃ（Ｙ_ｄ－Ｆｘ（ｋ））からｙ＋Ｌ_ｐΨを減算することで、目標横変位Ｙ_ｄからのずれを表す誤差ｅ（Ｙ_ｄ－Ｆｘ（ｋ）－ｙ－Ｌ_ｐΨ）が求められる。このように求められた誤差ｅは、１次遅れ系のドライバモデルを考慮して、操舵ゲインＧをトライバモデルの時定数Ｔ_ｓに１を加えた値で除算した定数（Ｇ／（Ｔ_ｓ＋１））と乗算されて、トラクタ２００の目標操舵角δ_ｆが求められる。この目標操舵角δ_ｆは、最適制御則を適用するときに考慮されると共に、電動パワーステアリング装置６００の電子制御ユニット６２０へと送信されてトラクタ２００の操舵が支援される。その結果、トラクタ２００は、連結車両１００の前方に位置するレーンの中心を走行するように操舵され、車線逸脱を抑制することができる。

図５は、電子制御ユニット５００が起動されたことを契機として、そのプロセッサ５００Ａが不揮発性メモリ５００Ｂに保持されたアプリケーションプログラムに従って所定時間ごとに繰り返し実行する、レーンキープアシスト処理の一例を示している。なお、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａがレーンキープアシスト処理を実行することで、図４に示す最適レーンキープアシスト処理の制御ブロックが実装される。

ステップ１（図５では「Ｓ１」と略記する。以下同様。）では、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａが、入出力回路５００Ｄを介して、各センサからトラクタ２００及び第５輪４００の状態変数ｘ（ｋ）を読み込む。具体的には、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、横変位センサ５２０からトラクタ２００の横変位ｙ、ヨーレートセンサ５４０からトラクタ２００のヨーレートｒ、及び連結角センサ５６０から第５輪４００の連結角θを夫々読み込む。

ステップ２では、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａが、ヨーレートセンサ５４０から読み込んだヨーレートｒを順次積分してトラクタ２００のヨー角Ψを算出すると共に、連結角センサ５６０から読み込んだ連結角θの時間的変化から第５輪４００の連結角速度ωを算出する。なお、ヨー角Ψ及び連結角速度ωを直接検出できるセンサを備える場合には、ステップ１においてヨー角Ψ及び連結角速度ωを読み込むことで、ステップ２の処理を省略することができる。

ステップ３では、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａが、次のような過程を経て、制御量ｕ_ｃを算出する。即ち、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、状態変数ｘ（ｋ）としての横変位ｙ、ヨー角Ψ、ヨーレートｒ、連結角速度ω及び連結角θに対して、最適制御則のフィードバックゲインＦを乗算してＦｘ（ｋ）を算出する。そして、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、目標横変位Ｙ_ｄからＦｘ（ｋ）を減算することで、制御量ｕ_ｃ＝Ｙ_ｄ－Ｆｘ（ｋ）を算出する。

ステップ４では、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａが、次のような過程を経て、目標横変位Ｙ_ｄからのずれを示す誤差ｅを算出する。即ち、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、ヨー角Ψに対して前方注視距離Ｌ_ｐを乗算してＬ_ｐΨを算出し、この値（Ｌ_ｐΨ）と横変位ｙとを加算してｙ＋Ｌ_ｐΨを算出する。そして、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、制御量ｕ_ｃ（Ｙ_ｄ－Ｆｘ（ｋ））からｙ＋Ｌ_ｐΨを減算することで、誤差ｅ＝ｕ_ｃ－（ｙ＋Ｌ_ｐΨ）＝Ｙ_ｄ－Ｆｘ（ｋ）－ｙ－Ｌ_ｐΨを算出する。

ステップ５では、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａが、誤差ｅに対して１次遅れ系のドライバモデルの定数（Ｇ／（Ｔ_ｓ＋１））を乗算することで、ドライバの特性を考慮した目標操舵角δ_ｆを算出する。

ステップ６では、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａが、通信回路５００Ｅを介して、電動パワーステアリング装置６００の電子制御ユニット６２０に目標操舵角δ_ｆを送信する。このようにすれば、目標操舵角δ_ｆを受信した電動パワーステアリング装置６００の電子制御ユニット６２０は、図示しない操舵角センサによって検出された実操舵角が目標操舵角δ_ｆに近づくように、電動パワーステアリング装置６００のアクチュエータをフィードバック制御する。

従って、最適制御則のフィードバックゲインＦを考慮して、トラクタ２００及び第５輪４００の状態変数に基づいてトラクタ２００の前輪２２０が操舵されることから、例えば、連結車両１００のいずれかのタイヤがパンクチャーなどの異常を起こしても、トラクタ２００がその前方のレーンから逸脱することが抑制される。以下、このような効果について検証した、シミュレーション結果について説明する。

図６は、タイヤに異常が発生していない正常時の状態において、連結車両１００がシングルレーンチェンジしたときの横滑り角、ヨーレート及び横変位の経時的な変化を示している。従来技術では、実線で示すように、横滑り角が０．２５［ｒａｄ］より大きく変動し、ヨーレートが最大０．０５［ｒａｄ／ｓ」変動し、横変位が多少ふらついている。一方、本実施形態で提案する技術では、一点鎖線で示すように、横滑り角及びヨーレートの最大値が小さくなって早期に収束し、横変位が滑らかに行われている。従って、タイヤに異常が発生していない状態において、連結車両１００の安定性が向上されたことを理解できるであろう。

図７は、連結車両１００がシングルレーンチェンジを開始して２秒後に、トレーラ３００のタイヤに異常が発生してコーナリングパワーが３０％低下したときの横滑り、ヨーレート及び横変位の経時的な変化を示している。従来技術では、実線で示すように、横滑り及びヨーレートが正常時に比べて大きくなると共にその変動が短時間で収束せず、横変位が正常時よりもふらつきが大きくなっている。一方、本実施形態で提案する技術では、トレーラ３００のタイヤに異常が発生しても、一点鎖線で示すように、横滑り角及びヨーレートの最大値が小さくなって収束し、横変位が正常時と同様に滑らかに行われている。従って、レーンチェンジ中にタイヤに異常が発生してコーナリングパワーが低下しても、連結車両１００の安定性が向上されたことを理解できるであろう。

図８は、連結車両１００がシングルレーンチェンジを開始して２秒後に、ドライバモデルの時定数Ｔ_ｓ（速応性）が８０％低下したときの横滑り、ヨーレート及び横変位の経時的な変化を示している。従来技術では、実線で示すように、ドライバモデルの時定数Ｔ_ｓが低下すると、時間経過に伴って横滑り角、ヨーレート及び横位置が振動しながら徐々に大きくなって発散する。一方、本実施形態で提案する技術では、一点鎖線で示すように、ドライバモデルの時定数Ｔ_ｓが低下しても、時間経過に伴って横滑り角、ヨーレート及び横変位があまり振動せずに狭い範囲に収束する。従って、レーンチェンジ中にドライバモデルの時定数Ｔ_ｓが低下しても、安定してレーンチェンジを続行することができ、連結車両１００の安定性が向上されたことを理解できるであろう。

このように連結車両１００の安定性が向上する理由は、システム固有値を解析した結果、従来技術では特性根が虚軸付近となるが、本実施形態で提案する技術では特性根が虚軸とならないためであることがわかった。

以上の実施形態に関し、電子制御ユニット５００のプロセッサ５００Ａは、ドライバモデルの定数（Ｇ／（Ｔ_ｓ＋１））に代えて、図９に示すように、誤差ｅに対してディープラーニングＤＬで求めた定数を乗算して目標操舵角δ_ｆを算出することができる。また、電子制御装置５００のプロセッサ５００Ａは、制御量ｕ_ｃ（Ｙ_ｄ－Ｆｘ（ｋ））に応じた操作量を電動パワーステアリング装置６００の電子制御ユニット６２０に送信し、トラクタ２００の操舵を支援するようにしてもよい。

アプリケーションプログラムは、例えば、ＳＤカード、ＵＳＢメモリなど、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して市場に流通させることができる。また、アプリケーションプログラムは、インターネットなどに接続されたノードなどにおいてストレージに格納され、このノードから配信することもできる。この場合、ノードのストレージが、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体の一例として挙げられる。

なお、当業者であれば、様々な上記実施形態の技術的思想について、その一部を省略したり、その一部を適宜組み合わせたり、その一部を周知技術に置換したりすることで、新たな実施形態を生み出せることを容易に理解できるであろう。

１００ 連結車両
２００ トラクタ
３００ トレーラ
４００ 第５輪
５００ 電子制御ユニット
５２０ 横変位センサ（第１のセンサ）
５４０ ヨーレートセンサ（第１のセンサ）
５６０ 連結角センサ（第２のセンサ）
６００ 電動パワーステアリング装置
６２０ 電子制御ユニット

Claims (15)

1. トラクタ及びトレーラが第５輪で連結された連結車両の最適レーンキープアシスト装置であって、
   前記トラクタの状態変数を検出する第１のセンサと、
   前記第５輪の状態変数を検出する第２のセンサと、
   マイクロコンピュータを内蔵した電子制御ユニットと、
   を備え、
   前記電子制御ユニットは、最適制御則のフィードバックゲインを考慮して、目標横変位、前記第１のセンサの出力信号及び前記第２のセンサの出力信号に応じた制御量を算出し、前記算出した制御量及び前記第１のセンサの出力信号に応じた前記トラクタの目標操舵角を算出し、前記算出した目標操舵角に基づいて前記トラクタの操舵を支援するように構成された、
   最適レーンキープアシスト装置。
2. 前記電子制御ユニットは、１次遅れ系のドライバモデルを考慮して、前記算出した目標操舵角に基づいて前記トラクタの操舵を支援するように構成された、
   請求項１に記載の最適レーンキープアシスト装置。
3. 前記電子制御ユニットは、電動パワーステアリング装置の電子制御ユニットに対して前記算出した目標操舵角を出力することで、前記トラクタの操舵を支援するように構成された、
   請求項１又は請求項２に記載の最適レーンキープアシスト装置。
4. 前記トラクタの状態変数は、横変位、ヨー角及びヨーレートである、
   請求項１～請求項３のいずれか１つに記載の最適レーンキープアシスト装置。
5. 前記第５輪の状態変数は、連結角速度及び連結角である、
   請求項１～請求項４のいずれか１つに記載の最適レーンキープアシスト装置。
6. 前記連結車両は、フルトレーラ車両又はセミトレーラ車両である、
   請求項１～請求項５のいずれか１つに記載の最適レーンキープアシスト装置。
7. トラクタ及びトレーラが第５輪で連結され、前記トラクタの状態変数を検出する第１のセンサと、前記第５輪の状態変数を検出する第２のセンサと、マイクロコンピュータを内蔵した電子制御ユニットと、を備えた連結車両の最適レーンキープアシスト方法であって、
   前記電子制御ユニットが、
   最適制御則のフィードバックゲインを考慮して、目標横変位、前記第１のセンサの出力信号及び前記第２のセンサの出力信号に応じた制御量を算出するステップと、
   前記算出した制御量及び前記第１のセンサの出力信号に応じた前記トラクタの目標操舵角を算出するステップと、
   前記算出した目標操舵角に基づいて前記トラクタの操舵を支援するステップと、
   を実行する、最適レーンキープアシスト方法。
8. 前記トラクタの操舵を支援するステップは、１次遅れ系のドライバモデルを考慮して、前記算出した目標操舵角に基づいて前記トラクタの操舵を支援する、
   請求項７に記載の最適レーンキープアシスト方法。
9. 前記トラクタの操舵を支援するステップは、電動パワーステアリング装置の電子制御ユニットに対して前記算出した目標操舵角を出力することで、前記トラクタの操舵を支援する、
   請求項７又は請求項８に記載の最適レーンキープアシスト方法。
10. 前記トラクタの状態変数は、横変位、ヨー角及びヨーレートである、
    請求項７～請求項９のいずれか１つに記載の最適レーンキープアシスト方法。
11. 前記第５輪の状態変数は、連結角速度及び連結角である、
    請求項７～請求項１０のいずれか１つに記載の最適レーンキープアシスト方法。
12. 前記連結車両は、フルトレーラ車両又はセミトレーラ車両である、
    請求項７～請求項１１のいずれか１つに記載の最適レーンキープアシスト方法。
13. 請求項１～請求項６のいずれか１つに記載の最適レーンキープアシスト装置を備えた連結車両。
14. コンピュータで実行されるとき、請求項７～請求項１２のいずれか１つに記載の最適レーンキープアシスト方法のステップを実行するプログラムコードを備えたコンピュータプログラム。
15. コンピュータで実行されるとき、請求項７～請求項１２のいずれか１つに記載の最適レーンキープアシスト方法のステップを実行するプログラムコードを備えたコンピュータプログラムを保持するコンピュータ可読媒体。

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