四輪独立駆動EVの走行安定性と経路追従性能を両立する新制御戦略
自動運転車の技術革新が加速する中、その真の価値を決めるのは、通常の走行性能ではなく、緊急時における安全性と制御精度である。特に、障害物を回避するための急激な回避操作では、車両がスピンや横滑りを起こさずに、正確に指示された経路を追従できるかが、システムの信頼性を測る鍵となる。この難題に挑み、画期的な解決策を提示したのが、中国・同済大学自動車学院の陳舒平（チェン・シューピン）、趙治国（チャオ・ジーグオ）、趙坤（チャオ・クン）の研究チームである。彼らが提唱した階層型制御戦略は、四輪独立駆動電気自動車（4WID EV）の経路追従精度と横方向の走行安定性を、従来の枠組みを超えて統合的に最適化することに成功した。
この研究は、学術誌『同済大学学報（自然科学版）』に掲載され、その内容は自動運転技術の発展に新たな地平を切り開くものと評価されている。特に注目すべき点は、単に「目的地に到達する」ことを目指すのではなく、「安全に、安定して、正確に到達する」ことを最優先の目標とした点にある。多くの既存の制御アルゴリズムは、横方向の経路偏差を最小化することに集中しているが、その過程で車両の横滑り角やヨーレート（車体の回転速度）が極限に達し、制御不能に陥るリスクを孕んでいる。同済大学の研究チームは、この根本的な矛盾に着目し、経路追従と走行安定性という二つの目標を、一つの統一的な制御フレームワークに融合させるアプローチを採用した。
彼らの提案する制御システムは、上位層と下位層の二つの階層から構成される。この階層型アーキテクチャこそが、複雑な制御課題を効率的に解決する鍵となっている。
上位層の役割は、「何をすべきか」を決定することだ。ここでは、線形時変モデル予測制御（LTV MPC）という高度なアルゴリズムが採用されている。MPCは、未来の数秒間の車両挙動を予測し、その予測結果に基づいて最適な制御入力を計算する手法である。同済大学の研究では、このMPCに、8自由度の車両モデルを予測モデルとして組み込んでいる。このモデルは、単純な前後左右の動きだけでなく、車体のロール（傾き）やピッチ（前後傾き）といった複雑な動き、そして4つの車輪それぞれの回転運動までをも考慮に入れる。これにより、実際の道路状況に非常に近い挙動を高精度に予測することが可能になる。
MPCの計算プロセスの中で、研究チームは特に重要な改良を加えている。それは、縦方向の速度制御をMPCの最適化計算に直接組み込むことだ。多くのシステムでは、経路追従（横方向制御）と速度制御（縦方向制御）が別々に動作するが、同済大学のシステムでは、縦方向の速度変化が横方向の安定性に与える影響をリアルタイムで計算し、最適な制御指令を出す。例えば、回避操作中に急ブレーキをかける必要がある場合、単にブレーキをかけるだけでなく、その減速が車体のヨーレートや横滑り角にどのように影響するかを予測し、前輪の操舵角や追加ヨーモーメントを調整する。このように、縦横の動きを統合的に制御することで、より安全でスムーズな回避動作が実現される。
上位層MPCが最終的に出力するのは、二つの指令である。一つは「前輪の操舵角」、もう一つは「追加ヨーモーメント」だ。この「追加ヨーモーメント」こそが、四輪独立駆動車の真価が発揮されるポイントである。従来の車両では、ヨーモーメントは主に前輪の操舵によって発生するが、4WID EVでは、左右の車輪に異なるトルクをかけることで、車体を回転させる力を直接発生させることができる。これを「トルクベクタリング」と呼ぶ。上位層のMPCは、単に操舵角を計算するだけでなく、このトルクベクタリングによって発生させるべき理想的なヨーモーメントも同時に計算する。これにより、車両はより小さな操舵角で大きな回転力を得ることができ、タイヤの摩擦限界に近づくリスクを減らし、より安定した挙動を維持できる。
上位層から出力された「前輪の操舵角」と「追加ヨーモーメント」、そして「総駆動/制動トルク」の指令は、次に下位層へと送られる。下位層の役割は、「どのように達成するか」を決定すること、すなわち、上位層の指令を、4つの車輪の個々のモーターに割り当てる最適な方法を計算することである。ここでは、二次計画法（QP）と呼ばれる数学的最適化手法が用いられる。
QPの計算には、複数の目標が設定される。第一に、「指令された総トルクとヨーモーメントを、できるだけ正確に再現すること」。第二に、「各タイヤの利用度を低く保つこと」。これは、タイヤが発揮できる最大摩擦力に対して、実際に使っている力の割合を意味する。この値が高すぎると、タイヤはスリップしやすくなり、横方向の安定性が失われる。第三に、「エネルギー損失を最小化すること」。具体的には、タイヤのスリップによるエネルギー損失を抑えることが目標となる。これらの目標は、時には互いに矛盾する（例えば、トルクの追従精度を高めるとエネルギー損失が増える可能性がある）。QPの役割は、これらの複数の目標を、あらかじめ設定された重み付けに基づいて、最適なバランスで達成する方法を見つけることにある。
さらに、QPは現実の物理的制約も厳密に考慮する。例えば、「各モーターが出力できる最大トルク」や、「路面の摩擦係数が許容する最大のタイヤ力」などである。これらの制約条件を計算に組み込むことで、出力される指令は、実際のハードウェアで実行可能な、現実的なものとなる。
この研究の信頼性を高めるのが、徹底したシミュレーション検証である。研究チームは、14自由度の高精度車両モデルを「被制御対象」として使用した。これは、8自由度の予測モデルよりもさらに詳細で、サスペンションの動きや、タイヤと路面の非線形な相互作用（「ブラシタイヤモデル」を用いて表現）を高精度に再現できる。これにより、極限状態での車両挙動を、従来の簡易モデルでは不可能な精度でシミュレーションすることが可能になった。
主な検証シナリオは、「二重車線変更（Double Lane Change）」という、高速道路で突然の障害物に遭遇した際の典型的な回避操作である。このシナリオは、短時間で大きな横方向の加速度を要求され、車両が極限状態に達しやすい非常に厳しいテストである。
シミュレーションは、さまざまな条件下で行われた。まず、速度を36km/h、72km/h、90km/hと変化させた。結果、90km/hという高速域でも、車両は目標経路を正確に追従し、最大横方向偏差は0.28メートル以内に収まった。これは、実用上十分な精度と評価できる。また、速度が上がるほど、ヨーレートや横滑り角のピーク値も大きくなるが、すべての条件下で安全な範囲内に抑えられ、走行安定性が保たれていることが確認された。
次に、路面の摩擦係数（μ）を変化させた。乾燥したアスファルト（μ=0.85）から、凍結路面に近い極めて滑りやすい状態（μ=0.3）までをシミュレーションした。低μ路では、経路追従の誤差がわずかに増大し、遅れも生じるが、それでも目標経路から大きく逸脱することなく、安定した挙動を維持している。これは、この制御戦略が、路面状態の変化に対して非常にロバスト（頑健）であることを示している。
最も重要な検証は、「走行安定性の制御を有効にする場合」と「しない場合」の比較である。走行安定性の制御を無効にすると、確かに経路追従の指令はより直接的になるが、その代償として、ヨーレートや横滑り角が急激に増大し、車両が不安定な状態に陥ることが分かった。一方、同済大学の提案した安定性制御を有効にすると、これらの値が大幅に抑制され、車両は常に安定した状態を保ちつつ、むしろ経路追従の精度も向上することが示された。これは、経路追従と走行安定性が対立するのではなく、両者を統合的に制御することで、全体的な性能が向上するという、非常に重要な知見である。
この研究の意義は、学術的なものに留まらない。自動運転車の実用化が進む中、Euro NCAPなどの安全評価機関は、自動緊急回避能力を重要な評価項目として位置づけている。同済大学の制御戦略は、こうした厳しい安全基準を満たすための強力な技術的基盤を提供する。また、四輪独立駆動は、ルノー・ジーンやアリアなど、すでに市販車に採用され始めている。この技術のポテンシャルを最大限に引き出すためには、同済大学が開発したような高度な統合制御が不可欠である。
将来的には、この研究はさらに進化していく可能性がある。例えば、車両が急激に曲がる際に発生するロール（車体の傾き）と、そのロールが走行安定性に与える影響を、より深く組み込んだ制御アルゴリズムの開発が考えられる。また、QPの最適化目標の重み付けを、走行状況に応じてリアルタイムで調整する「適応制御」を導入すれば、さらに高性能なシステムが実現できるだろう。
陳舒平、趙治国、趙坤、同済大学自動車学院。同済大学学報（自然科学版）、DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.24713