JP6600446B2 - 車両制御装置、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両制御装置及びプログラムに係り、特に、目標軌跡に追従するように、車両の運転操作量を算出する車両制御装置及びプログラムに関する。

従来、車両のふらつき防止に関する制御技術が知られている。例えば、特許文献１に記載の技術では、画像から検出した曲率のノイズによって車両がふらつくこと防止するため、フィルタリングした曲率を制御に利用している。ただし、常にフィルタリングした曲率を制御に採用すると、位相遅れによって旋回開始タイミングが遅れるため、検出曲率とフィルタリング曲率との偏差が増大傾向の時は、検出曲率を採用している。

また、特許文献２に記載の技術では、カルマンフィルタの推定誤差共分散行列の対角値が大きいほど、対応する状態量の推定精度が低いと見なしている。当該技術においては、ＬＱ制御理論を用いてフィードバックゲインを決定しており、評価関数において推定精度が低い状態量の重みを小さく設定することにより、推定精度が低い状態量のフィードバック量を少なくして、推定誤差の影響を抑制している。

特開２００６−３４７４６１号公報 特開２００７−３０２２０４号公報

しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、検出曲率とフィルタリング曲率とを切り替える際に、制御に用いる曲率の値が急激に変化し、車両挙動に影響する場合がある。

また、上記の特許文献２に記載の技術においては、ＬＱ制御理論における評価関数の重みについて、各状態量と操作量の相対的な大きさに制限を設けているだけであり、乗員が知覚する物理量（注視点の視野角速度、横ジャーク）の大きさ制限をするものではない。そのため、ふらつき感を抑制できない場合がある。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、車両の乗員がふらつき感を感じることなく、車両が目標軌跡に追従するように車両を制御することができる車両制御装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために本発明に係る車両制御装置は、車両の前方の道路情報を検出するセンサと、前記センサによって検出された前記道路情報に基づいて、道路の車線境界線を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された前記車線境界線に基づいて、前記車両の目標軌跡を算出する目標軌跡算出手段と、前記目標軌跡算出手段によって算出された前記目標軌跡に基づいて、前記目標軌跡の曲率、前記目標軌跡に対する前記車両の横位置偏差、及び前記目標軌跡に対する前記車両のヨー角偏差を推定する推定手段と、前記検出手段による前記車線境界線の検出結果に基づいて、前記推定手段によって推定された前記目標軌跡の曲率に含まれる曲率ノイズを算出する曲率ノイズ算出手段と、前記曲率ノイズ算出手段によって算出された前記曲率ノイズに基づいて、前記車両のドライバの注視点の視野角速度、及び前記車両の横加速度を微分した横ジャークの少なくとも一方が閾値より小さくなるように前記曲率ノイズに対して予め定められた、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定するフィードバックゲイン設定手段と、前記目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバック制御に従って、前記推定手段によって推定された前記目標軌跡の曲率、前記車両の横位置偏差、及び前記車両のヨー角偏差と、前記フィードバックゲイン設定手段によって設定された前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインとに基づいて、前記車両が前記目標軌跡に追従するように、前記車両の運転操作量を算出する運転操作量算出手段と、前記運転操作量算出手段によって算出された前記運転操作量を実現するように、前記車両を制御する制御手段と、を含んで構成される。

本発明に係るプログラムは、車両の前方の道路情報を検出するセンサによって検出された前記道路情報に基づいて、道路の車線境界線を検出する検出手段、前記検出手段によって検出された前記車線境界線に基づいて、前記車両の目標軌跡を算出する目標軌跡算出手段、前記目標軌跡算出手段によって算出された前記目標軌跡に基づいて、前記目標軌跡の曲率、前記目標軌跡に対する前記車両の横位置偏差、及び前記目標軌跡に対する前記車両のヨー角偏差を推定する推定手段、前記検出手段による前記車線境界線の検出結果に基づいて、前記推定手段によって推定された前記目標軌跡の曲率に含まれる曲率ノイズを算出する曲率ノイズ算出手段、前記曲率ノイズ算出手段によって算出された前記曲率ノイズに基づいて、前記車両のドライバの注視点の視野角速度、及び前記車両の横加速度を微分した横ジャークの少なくとも一方が閾値より小さくなるように前記曲率ノイズに対して予め定められた、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定するフィードバックゲイン設定手段、前記目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバック制御に従って、前記推定手段によって推定された前記目標軌跡の曲率、前記車両の横位置偏差、及び前記車両のヨー角偏差と、前記フィードバックゲイン設定手段によって設定された前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインとに基づいて、前記車両が前記目標軌跡に追従するように、前記車両の運転操作量を算出する運転操作量算出手段、及び前記運転操作量算出手段によって算出された前記運転操作量を実現するように、前記車両を制御する制御手段として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、センサによって、車両の前方の道路情報を検出する。そして、検出手段によって、センサによって検出された道路情報に基づいて、道路の車線境界線を検出する。

そして、目標軌跡算出手段によって、検出手段によって検出された車線境界線に基づいて、車両の目標軌跡を算出する。

そして、推定手段によって、目標軌跡算出手段によって算出された目標軌跡に基づいて、目標軌跡の曲率、目標軌跡に対する車両の横位置偏差、及び目標軌跡に対する車両のヨー角偏差を推定する。

そして、曲率ノイズ算出手段によって、検出手段による車線境界線の検出結果に基づいて、推定手段によって推定された目標軌跡の曲率に含まれる曲率ノイズを算出する。

そして、フィードバックゲイン設定手段によって、曲率ノイズ算出手段によって算出された曲率ノイズに基づいて、車両のドライバの注視点の視野角速度、及び車両の横加速度を微分した横ジャークの少なくとも一方が閾値より小さくなるように曲率ノイズに対して予め定められた、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定する。

そして、運転操作量算出手段によって、目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバック制御に従って、推定手段によって推定された目標軌跡の曲率、車両の横位置偏差、及び車両のヨー角偏差と、フィードバックゲイン設定手段によって設定された車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインとに基づいて、車両が目標軌跡に追従するように、車両の運転操作量を算出する。

そして、制御手段によって、運転操作量算出手段によって算出された運転操作量を実現するように、車両を制御する。

このように、車線境界線の検出結果に基づいて、推定された目標軌跡の曲率に含まれる曲率ノイズを算出し、算出された曲率ノイズに基づいて、車両のドライバの注視点の視野角速度及び車両の横加速度を微分した横ジャークの少なくとも一方が閾値より小さくなるように曲率ノイズに対して予め定められた、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定し、目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバック制御に従って、推定された目標軌跡の曲率、車両の横位置偏差、及び車両のヨー角偏差と、設定された車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインとに基づいて、車両が目標軌跡に追従するように、車両の運転操作量を算出し、運転操作量を実現するように車両を制御することにより、車両の乗員がふらつき感を感じることなく、車両が目標軌跡に追従するように車両を制御することができる。

本発明の前記フィードバックゲイン設定手段は、前記曲率ノイズ算出手段によって算出された前記曲率ノイズが大きいほど、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが小さくなるように、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定するようにすることができる。

また、本発明の前記検出手段は、検出された前記車線境界線の信頼の度合いを表す検出信頼度を更に算出し、前記曲率ノイズ算出手段は、前記検出手段によって算出された前記検出信頼度が低いほど、前記曲率ノイズが大きくなるように、前記曲率ノイズを算出するようにすることができる。

また、本発明の前記運転操作量は、前記車両の操舵角、及び前記車両のヨーモーメントの少なくとも１つであるようにすることができる。

また、本発明のプログラムは、記憶媒体に格納して提供することも可能である。

以上説明したように、本発明の車両制御装置及びプログラムによれば、車線境界線の検出結果に基づいて、推定された目標軌跡の曲率に含まれる曲率ノイズを算出し、算出された曲率ノイズに基づいて、車両のドライバの注視点の視野角速度及び車両の横加速度を微分した横ジャークの少なくとも一方が閾値より小さくなるように曲率ノイズに対して予め定められた、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定し、目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバック制御に従って、推定された目標軌跡の曲率、車両の横位置偏差、及び車両のヨー角偏差と、設定された車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインとに基づいて、車両が目標軌跡に追従するように、車両の運転操作量を算出し、運転操作量を実現するように車両を制御することにより、車両の乗員がふらつき感を感じることなく、車両が目標軌跡に追従するように車両を制御することができる、という効果が得られる。

本発明の第１の実施の形態に係る車両制御装置の概略構成を示す図である。 本発明の第１の実施の形態に係る車両制御装置の機能的な構成を示すブロック図である。 旋回中の車両と走行レーンとの位置関係を説明するための説明図である。 エッジ点の抽出処理を説明するための説明図である。 車線境界線の抽出処理を説明するための説明図である。 Ｓ／Ｎ比の算出処理を説明するための説明図である。 曲率ノイズ算出用マップを説明するための説明図である。 本発明の第１の実施の形態に係る車両制御装置の軌跡追従コントローラ３６の詳細を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係るフィードバックゲイン設計装置の機能的な構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係るフィードバックゲイン設計装置におけるフィードバックゲイン設計用モデルを示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係る車両制御装置における車両制御処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係るフィードバックゲイン設計装置におけるフィードバックゲイン設計処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係るフィードバックゲイン設計装置におけるフィードバックゲイン設計用モデルを示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態に係るフィードバックゲイン設計装置におけるフィードバックゲイン設計用モデルを示すブロック図である。

＜概要＞
本発明の実施の形態では、車両の乗員が感じるふらつき感を抑制するように、車両を制御する。図１に旋回中の車両と走行レーンの位置関係を示す。図１に示すｅは目標軌跡に対する車両の横位置偏差を表す。また、θは目標軌跡に対する車両のヨー角偏差を表し、Ｃは目標軌跡の曲率を表し、Ｌは車両からドライバの注視点までの距離（以下、注視距離と称する。）を表す。ここで、車内のドライバから見た道路面のヨー方向回転速度（注視点の視野角速度）ｒ_ｇは次式で表される。

上記式（１）におけるθ^・は、車両のヨーレート偏差を表し、ｅ^・は、車両の横速度偏差を表す。上記式（１）における視野角速度ｒ_ｇが大きいほど、車両のドライバが感じるふらつき感が大きくなる。一方、視野角速度ｒ_ｇが知覚閾値ｒ_ｓ以下ならば、ドライバはふらつき感を感じない。

また、車両の乗員は、視覚だけでなく体性感覚によってもふらつきを感じる。体性感覚においては、車両の乗員は、車両の横加速度を微分した横ジャークからふらつき感を知覚することがわかっている。

従って、本発明の実施の形態では、車両の乗員が感じるふらつき感を抑制するように、車両を制御する車両制御装置に本発明を適用させた場合を例に説明する。

以下、図面を参照して、具体的に説明する。

［第１の実施の形態］
＜車両制御装置の構成＞
本発明の第１の実施の形態では、車両のドライバの注視点の視野角速度が知覚閾値より小さくなるようにフィードバックゲインを設定し、当該フィードバックゲインを用いて車両を制御する場合を例に説明する。図２に示すように、第１の実施の形態に係る車両制御装置１０は、車両の前方の画像を撮像するカメラ１２と、車両の車速を検出する車速センサ１４と、車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ１６と、ドライバが自車両を操作したときの操作状態としてのハンドルの操舵角を検出する操舵角センサ１８と、コンピュータ（ＥＣＵ）２０と、車輪の操舵角を制御するための電動パワーステアリング４０とを備えている。

カメラ１２は、車両の前方の道路情報として、車両の前方の画像とを逐次撮像する。

コンピュータ２０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する車両制御処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ２０は、図３に示すように、カメラ１２によって撮像された前方画像と、車速センサ１４によって検出された車速と、ヨーレートセンサ１６によって検出されたヨーレートと、操舵角センサ１８によって検出された操舵角を取得する情報取得部２２と、取得された前方画像に基づいて、車線境界線を検出する車線境界線検出部２４と、車両の目標軌跡を算出する目標軌跡算出部２６と、車両の目標軌跡に基づいて、車両の状態を推定する状態推定部２８と、車線境界線の信頼の度合いを表す検出信頼度に基づいて、曲率ノイズを算出する曲率ノイズ算出部３０と、予め設計されたフィードバックゲインが格納されているフィードバックゲインデータベース３２と、予め設計されたフィードバックゲインに基づいて、フィードバックゲインを設定するフィードバックゲイン設定部３４と、設定されたフィードバックゲインに基づいて、車両の目標操舵角を算出する軌跡追従コントローラ３６と、車両の目標操舵角に基づいて、目標操舵角を実現するように車両を制御する操舵角コントローラ３８とを備えている。なお、カメラ１２はセンサの一例であり、車線境界線検出部２４は検出手段の一例であり、状態推定部２８は推定手段の一例であり、軌跡追従コントローラ３６は、運転操作量算出手段の一例であり、操舵角コントローラ３８は制御手段の一例である。

情報取得部２２は、カメラ１２によって撮像された前方画像と、車速センサ１４によって検出された車速と、ヨーレートセンサ１６によって検出されたヨーレートと、操舵角センサ１８によって検出された操舵角とを逐次取得する。

車線境界線検出部２４は、情報取得部２２によって取得された前方画像に基づいて、道路の車線境界線を検出する。具体的には、車線境界線検出部２４は、図４に示すように、道路画像の輝度変化点（エッジ点）を抽出する。そして、車線境界線検出部２４は、図５に示すようにハフ変換を用いて直線と見なせるエッジ群（Ｌ１，Ｒ１等）を抽出し、領域ＬＡ，ＲＡ内から最も内側の平行なエッジ群Ｌ２，Ｒ２を車線境界線として選択する。

また、車線境界線検出部２４は、検出した車線境界線の信頼の度合いを表す検出信頼度を算出する。具体的には、車線境界線検出部２４は、図６に示すように、車線境界線が通過するエッジ点の個数をシグナル量Ｓ、通過しないエッジ点の個数をノイズ量Ｎと見なし、Ｓ/Ｎ比を検出信頼度とする。Ｓ/Ｎ比を検出信頼度とする方法は、参考文献（特開２０１３−１０５１７９号公報）に記載されている手法と同様であるため、詳細な説明を省略する。

目標軌跡算出部２６は、車線境界線検出部２４によって検出された車線境界線に基づいて、車両の目標軌跡を算出する。例えば、目標軌跡算出部２６は、検出された左右の車線境界線の中央を目標軌跡とする。また、目標軌跡算出部２６は、走行条件に応じて、左右どちらかに寄ったラインを目標軌跡としてもよい。

状態推定部２８は、目標軌跡算出部２６によって算出された目標軌跡に基づいて、目標軌跡の曲率、目標軌跡に対する車両の横位置偏差、及び目標軌跡に対する車両のヨー角偏差を推定する。本実施の形態では、拡張カルマンフィルタを用いて、目標軌跡の曲率、目標軌跡に対する車両の横位置偏差、及び目標軌跡に対する車両のヨー角偏差を推定する場合を例に説明する。

状態推定部２８は、以下の式（２）に示すように、目標軌跡ｙの形状をクロソイド曲線と仮定する。そして、拡張カルマンフィルタを用いて、横位置偏差ｅ、ヨー角偏差θ、車両位置の曲率Ｃ_０、及び曲率変化率Ｃ_１を推定する。そして、状態推定部２８は、以下の式（３）に従って、Ｔ秒前方の曲率Ｃを算出する。ここでＴは、制御装置・車両応答の遅れ時間に相当する値に設定する。

ここで、上記式（２）におけるｘは、上記図１に示すように車両の前後位置を示す。また、Ｖは車速を表す。

本実施の形態では、時刻ｔにおける横位置偏差ｅ_ｔ、時刻ｔにおけるヨー角偏差θ_ｔ、時刻ｔにおける車両位置の曲率Ｃ_０ｔ、及び時刻ｔにおける曲率変化率Ｃ_１ｔを、状態ベクトルＸ_ｔ＝［ｅ_ｔ，θ_ｔ，Ｃ_０ｔ，Ｃ_１ｔ］として構成する。また、目標軌跡算出部２６によって算出された目標軌跡上の時刻ｔにおけるエッジ点を、観測値Ｙ_ｔとする。

まず、状態推定部２８は、拡張カルマンフィルタの予測ステップにおいて、時刻ｔ−１の状態ベクトルＸ_ｔ−１＝［ｅ_ｔ−１，θ_ｔ−１，Ｃ_０ｔ−１，Ｃ_１ｔ−１］に基づいて、時刻ｔの状態ベクトルＸ_{ｔ｜ｔ−１}＝［ｅ_ｔ，θ_ｔ，Ｃ_０ｔ，Ｃ_１ｔ］を算出する。なお、Ｘ_{ｔ｜ｔ−１}は、時刻ｔ−１までに利用可能なデータに基づき予測された時刻ｔの事前推定値を表す。また、添え字ｔ｜ｔ（又は、ｔ−１｜ｔ−１）が付与された値は、時刻ｔまでに利用可能なデータに基づき推定された時刻ｔの事後推定値を表す。

次に、状態推定部２８は、拡張カルマンフィルタのフィルタリングステップにおいて、予測ステップで算出された時刻ｔの状態ベクトル［ｅ_ｔ，θ_ｔ，Ｃ_０ｔ，Ｃ_１ｔ］から上記式（２）に従って算出される目標軌跡ｙと、目標軌跡算出部２６によって算出された目標軌跡のエッジ点である観測値Ｙ_ｔとに基づいて、フィルタリングを行い、予測ステップで出力された時刻ｔの状態ベクトルＸ_{ｔ｜ｔ−１}を修正してＸ_ｔ｜ｔ＝［＾ｅ_ｔ，＾θ_ｔ，＾Ｃ_０ｔ，＾Ｃ_１ｔ］を推定する。

そして、状態推定部２８は、フィルタリングステップで推定された状態ベクトルの要素である［＾Ｃ_０ｔ，＾Ｃ_１ｔ］と、情報取得部２２によって取得された車速Ｖとに基づいて、上記式（３）に従って、Ｔ秒前方の曲率Ｃを算出する。

曲率ノイズ算出部３０は、車線境界線検出部２４による車線境界線の検出結果に基づいて、状態推定部２８によって推定された目標軌跡の曲率に含まれる曲率ノイズを算出する。
具体的には、曲率ノイズ算出部３０は、車線境界線検出部２４によって算出された検出信頼度が低いほど、曲率ノイズが大きくなるように予め作成された検出信頼度と曲率ノイズとの関係を表すマップを用いて、曲率ノイズを算出する。当該マップは、図７に示すように、検出信頼度が大きいほど曲率ノイズが小さい特性を持つように、予め作成される。

ここで、曲率ノイズを考慮するのは、推定された目標軌跡の曲率に含まれる曲率ノイズによって車両のふらつきが発生する場合があるためである。運転支援を行う際に、目標軌跡の曲率に曲率ノイズが含まれると、車両の操作量（目標ヨーレート等）が実際のレーン曲率とは無関係に変化する。従って、目標軌跡の曲率に曲率ノイズが含まれることにより、レーンを滑らかに追従することができない（すなわち、ふらつきが発生する）ため、曲率ノイズを考慮する。

フィードバックゲインデータベース３２には、後述するフィードバックゲイン設計装置１００によって曲率ノイズの各々に対して予め設計された、操舵角偏差、横位置偏差、横速度偏差、ヨー角偏差、及びヨーレート偏差のフィードバックゲインの組み合わせが格納されている。フィードバックゲインデータベース３２に格納されているフィードバックゲインの組み合わせは、車両のドライバの注視点の視野角速度が知覚閾値より小さくなるように、曲率ノイズの各々に対して予め設計されている。また、曲率ノイズが大きいほど、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが小さくなるように、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが、予め設定されている。

フィードバックゲイン設定部３４は、曲率ノイズ算出部３０によって算出された曲率ノイズに基づいて、フィードバックゲインデータベース３２に格納されたフィードバックゲインから、当該曲率ノイズに対する、操舵角偏差、横位置偏差、横速度偏差、ヨー角偏差、及びヨーレート偏差のフィードバックゲインの組み合わせを取得して設定する。

軌跡追従コントローラ３６は、目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに操舵角偏差、横位置偏差、横速度偏差、ヨー角偏差、及びヨーレート偏差のフィードバック制御に従って、状態推定部２８によって推定されたＴ秒前方の目標軌跡の曲率、車両の横位置偏差、及び車両のヨー角偏差と、情報取得部２２によって取得された車速、ヨーレート、及び操舵角と、フィードバックゲイン設定部３４によって設定されたフィードバックゲインとに基づいて、車両が目標軌跡に追従するように、目標操舵角ｕを算出する。なお目標操舵角ｕは、車両の運転操作量の一例である。

軌跡追従コントローラ３６の詳細な構成を図８に示す。ここで、図８に示すＫ_ｉ（ｉ＝１〜５）は、フィードバックゲインを表し、Ｖは車速を表し、Ｋ_ｖは車両ヨーゲインを表す。軌跡追従コントローラ３６は、Ｔ秒前方の目標軌跡の曲率Ｃのフィードフォワードと、横位置偏差等のフィードバックとを含んで構成される。図８に示すように、フィードバックゲインＫ_ｉ（ｉ＝１〜５）は、操舵角偏差、横位置偏差、横速度偏差、ヨー角偏差、及びヨーレート偏差の各々に対応している。

具体的には、軌跡追従コントローラ３６は、以下の式（４）に従って、目標操舵角ｕを算出する。

操舵角コントローラ３８は、軌跡追従コントローラ３６によって算出された目標操舵角ｕを実現するように、電動パワーステアリング４０を制御する。例えば、操舵角コントローラ３８は、ＰＤ制御則を用いて、電動パワーステアリング４０を制御すればよい。

電動パワーステアリング４０は、操舵角コントローラ３８の制御に従って、車輪の操舵角を制御する

＜フィードバックゲイン設計装置の構成＞
次に、フィードバックゲイン設計装置１００の構成について説明する。フィードバックゲイン設計装置１００は、曲率ノイズに応じて、上記車両制御装置１０において用いられるフィードバックゲインの組み合わせを算出する。

第１の実施の形態に係るフィードバックゲイン設計装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するフィードバックゲイン設計処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成される。フィードバックゲイン設計装置１００は、機能的には次に示すように構成されている。図９に示すように、フィードバックゲイン設計装置１００は、信号を受け付ける信号受付部１０２と、フィードバックゲイン算出部１０４と、フィードバックゲインデータベース１０６とを備えている。

信号受付部１０２は、曲率ノイズの振幅値を受け付ける。

フィードバックゲイン算出部１０４は、信号受付部１０２によって受け付けた曲率ノイズの振幅値に基づいて、Ｈ∞制御理論を用いて、フィードバックゲインを算出する。

図１０に、フィードバックゲイン設計用モデルのブロック図を示す。フィードバックゲイン算出部１０４は、図１０に示すフィードバックゲイン設計用モデルを用いて、フィードバックゲインを算出する。

ここで、図１０のステアリング系は１次遅れ系モデルとし、車両モデルは線形２輪モデルとする。ステアリング系は、軌跡追従コントローラによって算出された目標操舵角ｕに基づいて、操舵角δを算出するモデルである。また、車両モデルは、ステアリング系によって算出された操舵角δに基づいて、横位置偏差ｅ、横速度偏差ｅ^・、ヨー角偏差θ、ヨーレート偏差θ^・及びヨーレートｒを算出するモデルである。

また、図１０のＣ_ｎは曲率ノイズを表し、ｒ_ｇは視野角速度を表し、Ｌは注視距離を表し、Ｗ_Ｃは曲率ノイズの定数重みを表し、Ｗ_ｒは視野角速度の定数重みを表し、Ｗ_ｅは横位置偏差の定数重みを表し、Ｗ_ｕ（ｓ）は目標操舵角の周波数重みを表す。

フィードバックゲイン設計用モデルでは、目標軌跡が直線の場合を考える。従って、曲率の真値が０なので、入力される曲率は全てノイズＣ_ｎである。また、ヨーレート偏差θ^・と車両ヨーレートｒとが等しいので、視野角速度ｒ_ｇは次式で表される。

具体的には、フィードバックゲイン算出部１０４は、Ｈ∞制御理論を用いて、信号受付部１０２によって受け付けた曲率ノイズの振幅値に基づいて、以下の（１）〜（３）の制約条件を満たすように、フィードバックゲインの組み合わせを算出する。

（１）視野角速度ｒ_ｇが知覚閾値ｒ_ｓ以下である。
（２）横位置偏差ｅが上限値ｅ_ｍａｘ（例えば０．１ｍ）以下である。
（３）目標操舵角の高周波成分が小さい（ステアリングがビジーになるのを防止するための条件）。

上記（１）〜（３）を満たすためには、定数重みＷ_Ｃに曲率ノイズの振幅値を設定し、以下の（１’）〜（３’）を設定する。

（１’）視野角速度の定数重みＷ_ｒを１／ｒ_ｓに設定する。
（２’）横位置偏差の定数重みＷ_ｅを１／ｅ_ｍａｘに設定する。
（３’）目標操舵角の周波数重みＷ_ｕ（ｓ）を高周波ゲインが大きいフィルタに設定する。

そして、フィードバックゲイン算出部１０４は、Ｈ∞制御理論を用いて、外乱ｗから評価量ｚ_ｒ， ｚ_ｅ， ｚ_ｕまでのゲインが１以下となるフィードバックゲインの組み合わせを求めればよい。Ｈ∞制御理論により、フィードバック系の安定性は保証される。

具体的には、まず、フィードバックゲイン算出部１０４は、曲率ノイズの定数重みＷ_ｃと、視野角速度の定数重みＷ_ｒと、横位置偏差の定数重みＷ_ｅと、目標操舵角の周波数重みＷ_ｕとを設定する。

次に、フィードバックゲイン算出部１０４は、Ｈ∞制御理論を用いて、外乱ｗから、評価量ｚ_ｕ、評価量ｚ_ｅ、及び評価量ｚ_ｒまでの伝達関数のノルムが１以下となるように、フィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））を算出する。

なお、フィードバックゲイン算出部１０４は、定数重みＷ_ｃによって特徴づけられた曲率ノイズＣ_ｎが大きいほど、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが小さくなるように、フィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））を算出する。

曲率ノイズＣ_ｎが大きいほど、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが小さくなる理由を以下で説明する。曲率ノイズＣ_ｎが大きいほど追従偏差（横位置偏差、ヨー角偏差）が大きくなるため、追従偏差を減らすための操作量が大きくなる。操作量が大きいと、車両に発生するヨーレートが大きくなる。その結果、視野角速度が大きくなり、ふらつき感が強くなる。従って、ふらつき感を抑制するためには、視野角速度・ヨーレートが過大にならないように操作量を決定する必要がある。ノイズが大きくても操作量が過大にならないようにするためには、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを小さくすれば良い。

そして、フィードバックゲイン算出部１０４は、算出されたフィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））と、曲率ノイズの振幅値との組み合わせを、フィードバックゲインデータベース１０６へ格納する。

上記のように、上記（１）〜（３）を満たすフィードバックゲインを用いることにより、前方画像（道路画像）がノイジーな場合でも、ふらつき感なく車両を目標軌跡に追従させることができる。

フィードバックゲインデータベース１０６には、フィードバックゲイン算出部１０４によって算出されたフィードバックゲインの組み合わせが、曲率ノイズの振幅値毎に格納される。

＜フィードバックゲイン設計装置１００の作用＞
次に、第１の実施の形態に係るフィードバックゲイン設計装置１００の作用について説明する。まず、曲率ノイズの振幅値がフィードバックゲイン設計装置１００に入力されると、フィードバックゲイン設計装置１００において、図１１に示すフィードバックゲイン設計処理ルーチンが実行される。

ステップＳ１００において、信号受付部１０２によって、曲率ノイズの振幅値の入力を受け付ける。

ステップＳ１０２において、フィードバックゲイン算出部１０４によって、曲率ノイズの定数重みＷ_ｃを設定する。

ステップＳ１０４において、フィードバックゲイン算出部１０４によって、視野角速度の定数重みＷ_ｒと、横位置偏差の定数重みＷ_ｅと、目標操舵角の周波数重みＷ_ｕとを設定する。

ステップＳ１０６において、外乱ｗから、評価量ｚ_ｕ、評価量ｚ_ｅ、及び評価量ｚ_ｒまでの伝達関数のノルムが１以下となるフィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））を算出する。

ステップＳ１０８において、上記ステップＳ１０６で算出されたフィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））と、曲率ノイズの振幅値との組み合わせを、フィードバックゲインデータベース１０６へ格納する。

ステップＳ１１０において、取りうる全ての曲率ノイズの定数重みについて、上記ステップＳ１０２〜ステップＳ１０８の処理を実行したか否かを判定する。取りうる全ての曲率ノイズの定数重みについて、上記ステップＳ１０２〜ステップＳ１０８の処理を実行した場合には、ステップＳ１１２へ進む。一方、取りうる全ての曲率ノイズの定数重みについて、上記ステップＳ１０２〜ステップＳ１０８の処理を実行していない場合には、ステップＳ１０２へ戻り、上記ステップＳ１０２〜ステップＳ１０８の処理を繰り返す。

ステップＳ１１２において、上記ステップＳ１０８でフィードバックゲインデータベース１０６に格納された定数重みＷ_ｃ各々に対応するフィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））を内挿補間して、フィードバックゲイン設計処理ルーチンを終了する。

上記ステップＳ１０２で設定される曲率ノイズの定数重みＷ_ｃは離散的であるため、ステップＳ１１２で内挿補間を行うことによって、連続的な曲率ノイズに対応させることができる。

＜車両制御装置１０の作用＞
次に、本実施の形態に係る車両制御装置１０の作用について説明する。まず、フィードバックゲイン設計装置１００のフィードバックゲインデータベース１０６に格納されているフィードバックゲインと曲率ノイズとの組み合わせが、車両制御装置１０に入力されると、フィードバックゲインデータベース３２に格納される。そして、車両が走行し、カメラ１２によって車両の前方画像が逐次撮像されているときに、コンピュータ２０において、図１２に示す車両制御処理ルーチンが実行される。

まず、ステップＳ２００において、情報取得部２２は、カメラ１２によって撮像された前方画像と、車速センサ１４によって検出された車速と、ヨーレートセンサ１６によって検出されたヨーレートと、操舵角センサ１８によって検出された操舵角とを取得する。

ステップＳ２０２において、車線境界線検出部２４によって、上記ステップＳ２００で取得された前方画像に基づいて、道路の車線境界線を検出する。

ステップＳ２０４において、車線境界線検出部２４によって、上記ステップＳ２０２で検出された車線境界線の信頼の度合いを表す検出信頼度を算出する。

ステップＳ２０６において、目標軌跡算出部２６によって、上記ステップＳ２０２で検出された車線境界線に基づいて、車両の目標軌跡を算出する。

ステップＳ２０８において、状態推定部２８によって、上記ステップＳ２０６で算出された目標軌跡に基づいて、目標軌跡の曲率、目標軌跡に対する車両の横位置偏差、及び目標軌跡に対する車両のヨー角偏差を推定する。

ステップＳ２１０において、曲率ノイズ算出部３０によって、ステップＳ２０４で算出された検出信頼度に基づいて、予め作成された検出信頼度と曲率ノイズとの関係を表すマップを用いて、曲率ノイズを算出する。

ステップＳ２１２において、フィードバックゲイン設定部３４によって、上記ステップＳ２１０で算出された曲率ノイズに基づいて、フィードバックゲインデータベース３２に格納されたフィードバックゲインから、曲率ノイズに対応する、操舵角、横位置偏差、横速度偏差、ヨー角偏差、及びヨーレート偏差のフィードバックゲインの組み合わせを設定する。

ステップＳ２１４において、軌跡追従コントローラ３６によって、目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに操舵角、横位置偏差、横速度偏差、ヨー角偏差、及びヨーレート偏差のフィードバック制御に従って、上記ステップＳ２００で取得された車速、ヨーレート、及び操舵角と、上記ステップＳ２０８で推定された目標軌跡の曲率、車両の横位置偏差、及び車両のヨー角偏差と、上記ステップＳ２１２で設定されたフィードバックゲインとに基づいて、車両が目標軌跡に追従するように、車両の目標操舵角ｕを算出する。

ステップＳ２１６において、操舵角コントローラ３８は、軌跡追従コントローラ３６によって算出された車両の目標操舵角ｕを実現するように、車両を制御して、車両制御処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る車両制御装置によれば、車線境界線の検出結果に基づいて、推定された目標軌跡の曲率に含まれる曲率ノイズを算出し、算出された曲率ノイズに基づいて、車両のドライバの注視点の視野角速度が閾値より小さくなるように曲率ノイズに対して予め定められた、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定し、目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバック制御に従って、推定された目標軌跡の曲率、車両の横位置偏差、及び車両のヨー角偏差と、設定された車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインとに基づいて、車両が目標軌跡に追従するように、車両の目標操舵角量を算出し、目標操舵角を実現するように車両を制御することにより、ドライバがふらつき感を感じることなく、車両が目標軌跡に追従するように車両を制御することができる。

また、道路画像（前方画像）がノイジーな場合でも、ふらつき感なく車両を目標軌跡に追従させることができる。

また、車線境界線の検出信頼度が低いときは、曲率推定値の曲率ノイズが通常より大きくなる。そのため、検出信頼度に応じたノイズに基づいてフィードバックゲインを決定することにより、道路画像がノイジーな場合でも、ふらつき感なく車両を目標軌跡に追従させることができる。

また、曲率推定値のノイズである曲率ノイズに対して注視点の視野角速度が最小となるフィードバックゲインを用いることにより、ふらつき感を抑制できる。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第２の実施の形態では、視野角速度に替えて、車両の横加速度を微分した横ジャークを考慮してフィードバックゲインを設計する点が、第１の実施の形態と異なっている。車両の乗員は、視覚だけでなく体性感覚によってもふらつきを感じる。体性感覚においては、車両の乗員は、横ジャークからふらつきを知覚することがわかっている。第２の実施の形態では、曲率推定値のノイズに対して、横ジャークが閾値より小さくなるフィードバックゲインを用いることにより、ふらつき感を抑制することができる。

上記図９に示すように、第２の実施の形態に係るフィードバックゲイン設計装置２１００は、フィードバックゲイン設計装置１００は、信号を受け付ける信号受付部１０２と、フィードバックゲイン算出部２１０４と、フィードバックゲインデータベース１０６とを備えている。

図１３に、第２の実施の形態で用いるフィードバックゲイン設計用モデルのブロック図を示す。フィードバックゲイン算出部２１０４は、図１３に示すフィードバックゲイン設計用モデルを用いて、フィードバックゲインを算出する。ここで、図１３のｓは微分演算子を表し、Ｗ_ｊは横ジャークの定数重みを表す。

フィードバックゲイン算出部２１０４は、以下の（４）の制約条件を満たすように、フィードバックゲインの組み合わせを算出する。

（４）横ジャークの値が知覚閾値ｒ_ｊ以下である。

上記（４）を満たすためには、以下の（４’）を設定する。

（４’）横ジャークの定数重みＷ_ｊを１／ｒ_ｊに設定する。

そして、フィードバックゲイン算出部２１０４は、Ｈ∞制御理論を用いて、外乱ｗから評価量ｚ_ｕ，ｚ_ｊ，ｚ_ｅまでのゲインが１以下となるフィードバックゲインの組み合わせを求めればよい。Ｈ∞制御理論により、フィードバック系の安定性は保証される。

具体的には、フィードバックゲイン算出部２１０４は、曲率ノイズの定数重みＷ_ｃと、横ジャークの定数重みＷ_ｊと、横位置偏差の定数重みＷ_ｅと、目標操舵角の周波数重みＷ_ｕとを設定する。

次に、フィードバックゲイン算出部２１０４は、Ｈ∞制御理論を用いて、外乱ｗから、評価量ｚ_ｕ、評価量ｚ_ｊ、及び評価量ｚ_ｅまでの伝達関数のノルムが１以下となるように、フィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））を算出する。
なお、フィードバックゲイン算出部２１０４は、定数重みＷ_ｃによって特徴づけられた曲率ノイズＣ_ｎが大きいほど、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが小さくなるように、フィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））を算出する。

そして、フィードバックゲイン算出部２１０４は、算出されたフィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））と、曲率ノイズの振幅値との組み合わせを、フィードバックゲインデータベース１０６へ格納する。

第２の実施の形態に係る車両制御装置１０は、フィードバックゲイン設計装置２１００によって設計されたフィードバックゲインの組み合わせを用いて、車両を制御する。

なお、第２の実施の形態に係る車両制御装置１０及びフィードバックゲイン設計装置２１００の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第２の実施の形態に係る車両制御装置によれば、車線境界線の検出結果に基づいて、推定された目標軌跡の曲率に含まれる曲率ノイズを算出し、算出された曲率ノイズに基づいて、車両の横加速度を微分した横ジャークが閾値より小さくなるように曲率ノイズに対して予め定められた、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定し、目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバック制御に従って、推定された目標軌跡の曲率、車両の横位置偏差、及び車両のヨー角偏差と、設定された車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインとに基づいて、車両が目標軌跡に追従するように、車両の目標操舵角を算出し、目標操舵角を実現するように車両を制御することにより、車両の乗員がふらつき感を感じることなく、車両が目標軌跡に追従するように車両を制御することができる。

また、曲率推定値のノイズである曲率ノイズに対して、横ジャークが最小となるフィードバックゲインを用いることにより、ふらつき感を抑制することができる。

［第３の実施の形態］
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第１及び第２の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第３の実施の形態では、視野角速度及び横ジャークを考慮してフィードバックゲインを設計する点が、第１及び第２の実施の形態と異なっている。

上記図９に示すように、第３の実施の形態に係るフィードバックゲイン設計装置３１００は、信号を受け付ける信号受付部１０２と、フィードバックゲイン算出部３１０４と、フィードバックゲインデータベース１０６とを備えている。

図１４に、第３の実施の形態で用いるフィードバックゲイン設計用モデルのブロック図を示す。フィードバックゲイン算出部３１０４は、図１４に示すフィードバックゲイン設計用モデルを用いて、フィードバックゲインを算出する。

具体的には、フィードバックゲイン算出部３１０４は、曲率ノイズの定数重みＷ_ｃと、視野角速度の定数重みＷ_ｒと、横ジャークの定数重みＷ_ｊと、横位置偏差の定数重みＷ_ｅと、目標操舵角の周波数重みＷ_ｕとを設定する。

次に、フィードバックゲイン算出部３１０４は、Ｈ∞制御理論を用いて、外乱ｗから、評価量ｚ_ｕ、評価量ｚ_ｊ、評価量ｚ_ｅ、及び評価量ｚ_ｒまでの伝達関数のノルムが１以下となるように、フィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））を算出する。
なお、フィードバックゲイン算出部３１０４は、定数重みＷ_ｃによって特徴づけられた曲率ノイズＣ_ｎが大きいほど、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが小さくなるように、フィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））を算出する。

そして、フィードバックゲイン算出部３１０４は、算出されたフィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_ｉ（ｉ＝１〜５））と、曲率ノイズの振幅値との組み合わせを、フィードバックゲインデータベース１０６へ格納する。

第３の実施の形態に係る車両制御装置１０は、フィードバックゲイン設計装置３１００によって設計されたフィードバックゲインの組み合わせを用いて、車両を制御する。

なお、第３の実施の形態に係る車両制御装置１０及びフィードバックゲイン設計装置３１００の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第３の実施の形態に係る車両制御装置によれば、車線境界線の検出結果に基づいて、推定された目標軌跡の曲率に含まれる曲率ノイズを算出し、算出された曲率ノイズに基づいて、車両のドライバの注視点の視野角速度及び車両の横加速度を微分した横ジャークが知覚閾値より小さくなるように曲率ノイズに対して予め定められた、車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定し、目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバック制御に従って、推定された目標軌跡の曲率、車両の横位置偏差、及び車両のヨー角偏差と、設定された車両の横位置偏差及び車両のヨー角偏差のフィードバックゲインとに基づいて、車両が目標軌跡に追従するように、車両の目標操舵角を算出し、目標操舵角を実現するように車両を制御することにより、車両の乗員がふらつき感を感じることなく、車両が目標軌跡に追従するように車両を制御することができる。

なお、上記の実施の形態では、車両の前方の道路情報を検出するセンサとして、カメラ１２を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、レーザレーダ装置等を用いて、車両の前方の道路情報を検出してもよい。

また、上記の実施の形態では、車両の運転操作量として、目標操舵角を算出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、車両のヨーモーメントを車両の運転操作量として算出してもよい。

また、上記の実施の形態におけるフィードバックゲイン設定部３４は、操舵角偏差、横位置偏差、横速度偏差、ヨー角偏差、及びヨーレート偏差のフィードバックゲインの組み合わせを設定する場合を例に説明したが、これに限定されるものでない。少なくとも横位置偏差、及びヨー角偏差フィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_２，Ｋ_４）を設定すればよく、例えば、横位置偏差、及びヨー角偏差フィードバックゲインの組み合わせのみ（Ｋ_２，Ｋ_４）を設定するようにしてもよい。
また、上記の実施の形態におけるフィードバックゲイン算出部１０４、２１０４、３１０４が、少なくとも横位置偏差、及びヨー角偏差フィードバックゲインの組み合わせ（Ｋ_２，Ｋ_４）を算出すればよく、例えば、横位置偏差、及びヨー角偏差フィードバックゲインの組み合わせのみ（Ｋ_２，Ｋ_４）を算出するようにしてもよい。

また、上記の実施の形態では、拡張カルマンフィルタを用いて、目標軌跡の曲率、目標軌跡に対する車両の横位置偏差、及び目標軌跡に対する車両のヨー角偏差を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の推定方法によって目標軌跡の曲率、目標軌跡に対する車両の横位置偏差、及び目標軌跡に対する車両のヨー角偏差を推定してもよい。

なお、本発明のプログラムは、記録媒体に格納して提供することができる。

１０ 車両制御装置
１２ カメラ
１４ 車速センサ
１６ ヨーレートセンサ
１８ 操舵角センサ
２０ コンピュータ
２２ 情報取得部
２４ 車線境界線検出部
２６ 目標軌跡算出部
２８ 状態推定部
３０ 曲率ノイズ算出部
３２ フィードバックゲインデータベース
３４ フィードバックゲイン設定部
３６ 軌跡追従コントローラ
３８ 操舵角コントローラ
４０ 電動パワーステアリング
１００，２１００，３１００ フィードバックゲイン設計装置
１０２ 信号受付部
１０４，２１０４，３１０４ フィードバックゲイン算出部
１０６ フィードバックゲインデータベース

Claims (3)

1. 車両の前方の道路情報を検出するセンサと、
   前記センサによって検出された前記道路情報に基づいて、道路の車線境界線を検出する検出手段と、
   前記検出手段によって検出された前記車線境界線に基づいて、前記車両の目標軌跡を算出する目標軌跡算出手段と、
   前記目標軌跡算出手段によって算出された前記目標軌跡に基づいて、前記目標軌跡の曲率、前記目標軌跡に対する前記車両の横位置偏差、及び前記目標軌跡に対する前記車両のヨー角偏差を推定する推定手段と、
   前記検出手段による前記車線境界線の検出結果に基づいて、前記推定手段によって推定された前記目標軌跡の曲率に含まれるノイズを表す曲率ノイズを算出する曲率ノイズ算出手段と、
   前記曲率ノイズ算出手段によって算出された前記曲率ノイズと、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが小さいほど、前記車両のドライバの注視点の視野角速度又は前記車両の横加速度を微分した横ジャークが小さくなるという関係とに基づいて、予め設定されたドライバの注視点に応じて算出される視野角速度、及び前記車両の横加速度を微分した横ジャークの少なくとも一方が閾値より小さくなるように前記曲率ノイズに対して予め定められた、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定するフィードバックゲイン設定手段と、
   前記目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバック制御に従って、前記推定手段によって推定された前記目標軌跡の曲率、前記車両の横位置偏差、及び前記車両のヨー角偏差と、前記フィードバックゲイン設定手段によって設定された前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインとに基づいて、前記車両が前記目標軌跡に追従するように、前記車両の運転操作量を算出する運転操作量算出手段と、
   前記運転操作量算出手段によって算出された前記運転操作量を実現するように、前記車両を制御する制御手段と、
   を含む車両制御装置であって、
   前記検出手段は、検出された前記車線境界線の信頼の度合いを表す検出信頼度を更に算出し、
   前記曲率ノイズ算出手段は、前記検出手段によって算出された前記検出信頼度が低いほど、前記曲率ノイズが大きくなるように、前記曲率ノイズを算出し、
   前記フィードバックゲイン設定手段は、前記曲率ノイズ算出手段によって算出された前記曲率ノイズが大きいほど、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが小さくなるように、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定する、
   車両制御装置。
2. 前記運転操作量は、前記車両の操舵角、及び前記車両のヨーモーメントの少なくとも１つである請求項１記載の車両制御装置。
3. 車両の前方の道路情報を検出するセンサによって検出された前記道路情報に基づいて、道路の車線境界線を検出する検出手段、
   前記検出手段によって検出された前記車線境界線に基づいて、前記車両の目標軌跡を算出する目標軌跡算出手段、
   前記目標軌跡算出手段によって算出された前記目標軌跡に基づいて、前記目標軌跡の曲率、前記目標軌跡に対する前記車両の横位置偏差、及び前記目標軌跡に対する前記車両のヨー角偏差を推定する推定手段、
   前記検出手段による前記車線境界線の検出結果に基づいて、前記推定手段によって推定された前記目標軌跡の曲率に含まれるノイズを表す曲率ノイズを算出する曲率ノイズ算出手段、
   前記曲率ノイズ算出手段によって算出された前記曲率ノイズと、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが小さいほど、前記車両のドライバの注視点の視野角速度又は前記車両の横加速度を微分した横ジャークが小さくなるという関係とに基づいて、予め設定されたドライバの注視点に応じて算出される視野角速度、及び前記車両の横加速度を微分した横ジャークの少なくとも一方が閾値より小さくなるように前記曲率ノイズに対して予め定められた、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定するフィードバックゲイン設定手段、
   前記目標軌跡の曲率のフィードフォワード制御、並びに前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバック制御に従って、前記推定手段によって推定された前記目標軌跡の曲率、前記車両の横位置偏差、及び前記車両のヨー角偏差と、前記フィードバックゲイン設定手段によって設定された前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインとに基づいて、前記車両が前記目標軌跡に追従するように、前記車両の運転操作量を算出する運転操作量算出手段、及び
   前記運転操作量算出手段によって算出された前記運転操作量を実現するように、前記車両を制御する制御手段
   として機能させるためのプログラムであって、
   前記検出手段は、検出された前記車線境界線の信頼の度合いを表す検出信頼度を更に算出し、
   前記曲率ノイズ算出手段は、前記検出手段によって算出された前記検出信頼度が低いほど、前記曲率ノイズが大きくなるように、前記曲率ノイズを算出し、
   前記フィードバックゲイン設定手段は、前記曲率ノイズ算出手段によって算出された前記曲率ノイズが大きいほど、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインが小さくなるように、前記車両の横位置偏差及び前記車両のヨー角偏差のフィードバックゲインを設定する、
   プログラム。