JP6520506B2 - 車両の走行制御システム - Google Patents

Description

本発明は、自動運転（運転支援を含む）による車両の走行制御を実施するように構成された車両の走行制御システムに関する。

近年、車両には自動運転装置や運転支援装置が搭載され、自動運転（運転支援を含む）による走行制御が実施されている。自動運転の走り方に慣れていないユーザ（運転者や同乗者等）の場合、自動運転の走り方と、そのユーザの普段の手動運転の走り方とが乖離している事態が発生することがある。ここで、手動運転は、ユーザ（運転者）の安全に対する考え方が各人でそれぞれ異なるため、手動運転による走り方には運転者の癖（個性）が出る。このため、車両の自動運転による走行制御が適切に実行されている場合であっても、自動運転の走り方と、運転者の普段の手動運転の走り方とが大きく異なるときには、運転者は不安を感じることがある。また、同乗者も、運転者による普段の走り方に慣れているため、自動運転の走り方と、運転者の普段の手動運転の走り方とが大きく異なると、同乗者が不安を感じることがある。

特開２０１２−２２０４１号公報

特許文献１には、運転支援を受けたときの運転者の感情を推定し、運転者が楽しい感情を持つと推定できるように、運転支援のアシスト量を制御することにより、運転者の運転技量を向上させる装置が記載されている。しかし、上記構成の場合も、運転支援の結果の走り方と、運転者の普段の走り方とが乖離することがあり、このような場合、運転者や同乗者は不安を感じてしまう。

そこで、本発明の目的は、自動運転や運転支援による走行制御を行っても、ユーザが不安を感じることを極力防止できる車両の走行制御システムを提供することにある。

請求項１の発明は、自動運転や運転支援により車両の走行制御を実行するように構成された車両の走行制御システムであって、運転者の運転動作を計測する運転者動作計測器と、ユーザの不安の度合いの大小を測定するユーザ不安度測定器と、前記運転者動作計測器により計測した運転者の普段行っている運転動作を含む運転動作のデータと前記ユーザ不安度測定器により測定したユーザの不安の度合いの感情データとを有し、ユーザが不安を感じる条件を記録したユーザの特性データを記憶する記録手段と、前記ユーザ不安度測定器により測定したユーザの不安度の測定結果によりユーザが不安であると判定されたときに、その不安の元になる不安要因を、前記記録手段に記憶され車両の走行状況に対するユーザが不安を感じる条件を記録したユーザの特性データに基づいて判定し、この判定された不安要因に基づいて車両の走行制御の制御度合いを調整することにより、ユーザの不安が小さくなるように車両の走行制御を変更する走行制御装置とを備え、前記走行制御装置は、車両の走行制御を変更する前に、運転者に報知を行うように構成され、更に、前記走行制御装置は、ユーザの不安が小さくなるように車両の走行制御を変更した後、前記ユーザ不安度測定器によりユーザの不安度を計測し、計測結果に基づいてユーザの不安度の変化を求めると共に、ユーザの不安が解消していないときには、その不安の元になる不安要因を判定し、この判定された不安要因に基づいて車両の走行制御の制御度合いを再調整するように構成された車両の走行制御システムである。

本発明の第１実施形態を示す車両の走行制御システムのブロック図 車両の走行制御システムのメイン制御のフローチャート ユーザ（運転者または同乗者）の認識処理のフローチャート 不安度合の検知処理のフローチャート 不安度合いの判定処理のフローチャート 道路情報に応じた走行制御を実行する処理のフローチャート 運転制御目標（安全最優先または到着時刻優先）達成のための制御パラメータを設定する処理のフローチャート 運転者と同乗者の両方に不安を与えない走行制御のフローチャート 不安度合いの検知処理のタイムチャート 脳波センサのブロック図 （ａ）は脳活性域計測器の概略構成を示す側面図、（ｂ）は脳活性域計測器の概略構成を示す正面図 （ａ）は脳の左半球側を示す図、（ｂ）は脳の右半球側を示す図 運転者の特性データ（感情データ）の一例を示す図 同乗者の特性データ（感情データ）の一例を示す図 運転者の危険運転を、安全運転側に変える際の手順を示す図 運転者と同乗者の両方について、車間距離に関する不安を除くための手順を示す図 運転者と２人の同乗者がいる場合について、車間距離に関する不安を除くための手順を示す図 運転者及び同乗者がともに、車間距離が平均以下でも不安を感じない場合の例を示す図 運転者は車間距離が短くても不安を感じないが、同乗者は車間距離が平均距離以上確保されていないと不安を感じる場合の例を示す図 車両が自動運転中で、不安解消モードが動作する地点に近づく場合を示す表示画面の図 不安解消モードが動作中であることを示す表示画面の図 手動運転の場合において、ユーザの不安状態を報知することを示す表示画面の図 脳の右半球の後部（R-Rear）の活性度の変化を測定した例を示す図 脳の右半球の底の部分（R-Bottom）の活性度の変化を測定した例を示す図 脳の左半球の前方部（L-Front）の活性度の変化を測定した例を示す図 脳の左半球の後部（L-Rear）の活性度の変化を測定した例を示す図 活性基準値を説明する図 本発明の第２実施形態を示すもので、走行制御システムのメイン制御のフローチャート ユーザの不安を測定する制御のフローチャート 不安度合いの判定処理のフローチャート 閾値をシフトさせる制御を説明する図 脳波センサの計測値と走行時平常値との関係を説明する図

以下、本発明の第１実施形態について、図１ないし図２７を参照して説明する。まず、図１は、本実施形態の車両の走行制御システムのブロック図である。この図１に示すように、車両の走行制御システム１は、運転者運転動作検知器２と、運転者生体情報検知器３と、運転者状況判定器４と、カメラ５と、周辺監視ＥＣＵ（electronic control unit）６と、レーダ７と、車間制御ＥＣＵ８と、第１走行制御ＥＣＵ９と、第２走行制御ＥＣＵ１０と、第３走行制御ＥＣＵ１５と、自車位置計測手段１１と、コントローラ１２と、記憶手段１３と、通信手段１４と、ゲートウェー機器１６と、表示装置１７と、運転者選択手段１８とを備えている。

運転者運転動作検知器２は、運転者の運転動作を検知して、検知信号を出力する。具体的には、運転者運転動作検知器２は、アクセルやブレーキやステアリングなどに取り付けた角度センサ（いずれも図示しない）からのセンサ信号に基づいて、運転者の運転動作（アクセルやブレーキやステアリングなどの操作動作）の速度、精度などを検知する。運転者運転動作検知器２が運転者動作計測器を構成する。

運転者生体情報検知器３は、運転者の生体的な情報を検知して、検知信号を出力する。具体的には、運転者生体情報検知器３は、心電図、心拍数、血圧または発汗を測定する各種センサ（いずれも図示しない）や、脳内の活動域の分布を測定する脳活性域計測器２３（図１１参照）などによって、ユーザ（運転者や同乗者）の意識、感情の状況を検知する。この場合、運転者生体情報検知器３の各種センサ及び脳活性域計測器２３は、運転者や同乗者の生体的な情報を得るために、衣服やヘアアクセサリなどに取り付け可能なウェアラブルなセンサで構成することが好ましい。

運転者運転動作検知器２及び運転者生体情報検知器３により検知された検知情報は、運転者（ユーザ）状況を判定する運転者状況判定器４に入力される。運転者状況判定器４は、入力した情報に基づいて、運転者の運転時の身体状況や、運転者や同乗者の精神状態の判別が行われ、判別した情報はコントローラ１２へ出力される。この場合、運転時の身体状況とは、手足の筋肉の動作レスポンスや、外界に対する視覚（視野、動体視力）の状態である。精神状態とは、心拍数や血圧や脳波などの測定情報に基づいて推定される心（精神）の状態である。運転者状況判定器４がユーザ不安度測定器を構成する。

カメラ５は、車両の外部状況を撮影する複数のカメラで構成されており、撮影された画像情報は周辺監視ＥＣＵ６とコントローラ１２へ出力される。周辺監視ＥＣＵ６は、カメラ５により撮影された画像情報に基づいて車両の周囲状況（どの位置にどのような物体があるか）を把握し、車載ＬＡＮ１９を介して上記把握した周辺監視情報をコントローラ１２へ出力する。周辺監視ＥＣＵ６が車幅方向走行位置検知装置を構成する。

レーダ７は、自車周辺の車両や歩行者等の物体（車両の周囲の物体）までの距離と方向をマイクロ波やレーザを使って検知する機能を有し、検知した物体検知情報を車間制御ＥＣＵ８へ出力する。車間制御ＥＣＵ８は、車両周辺の物体検知情報を入力し、この物体検知情報に基づいて、車両周辺の物体と衝突しないように車両の走行（制動、加速）を制御する。レーダ７が車間距離検知装置を構成する。

第１走行制御ＥＣＵ９は、車載ＬＡＮ１９を介して車両周辺の物体検知情報を入力し、この車両周辺の物体検知情報に基づいて、車両の前後方向の走行（制動、加速）を制御する。第２走行制御ＥＣＵ１０は、車載ＬＡＮ１９を介して車両周辺の物体検知情報を入力し、この車両周辺の物体検知情報に基づいて、車両の左右方向の走行（ステアリングなどの操作、制動、加速）を制御する。第３走行制御ＥＣＵ１５は、車載ＬＡＮ１９を介して車両周辺の物体検知情報を入力し、この車両周辺の物体検知情報に基づいて、車両の上下方向の走行（速度、可変ダンパーの減衰量の制御、制動、加速）を制御する。

自車位置計測手段１１は、ＧＰＳ（図示しない）等を用いて、自車の位置を緯度経度情報として計測し、車両位置計測情報をコントローラ１２へ出力する。コントローラ１２は、車両位置計測情報や車両周辺の物体検知情報等に基づいて、車両の自動走行を制御する。このコントローラ１２が、マスタ制御のための機器を構成している。コントローラ１２が走行制御装置を構成する。

尚、個々のＥＣＵ情報や計測情報等を、車載ＬＡＮ１９を介して各ＥＣＵ（車間制御ＥＣＵ８、第１走行制御ＥＣＵ９、第２走行制御ＥＣＵ１０、第３走行制御ＥＣＵ１５、コントローラ１２）間でやり取りして、各ＥＣＵの自立動作が連係して、車両の自動走行を制御する（これを連携制御と呼ぶ）ように構成しても良い。連携制御を実施する場合、走行制御用のＥＣＵ間の情報交換が迅速に行われるように、車載ＬＡＮ１９を高速の車載ネットワークにて構成することが好ましい。高速の車載ネットワークとしては、高速な通信速度を持ち、且つ、複数のＥＣＵのデータを同時に他のＥＣＵに送ることが可能な多チャンネルの通信が可能な光ファイバーを用いることが好ましい。この場合、各ＥＣＵの出力情報の緊急度を示すためのデータをデータのヘッダに含めて通信するように構成しても良い。これにより、安全な車両の走行制御を実現することが可能である。

また、本実施形態においては、車両が走行する道路状況が、カメラ５やレーダ７では測定が難しく、道路状況の把握ができない道路環境であることをコントローラ１２が判定すると、例えば、道路の形状変化が大きく、樹木などが邪魔になって、前方の道路形状が隠されている場合や、建造物が前方の見通しを悪くしている場合などにおいては、カメラ画像情報と記憶手段１３に記録された「道路形状データ」からコントローラ１２によって予備判定が行われる。

ここで、予備判定とは、記憶手段１３に記録された地図データベースや道路形状データベース等の情報から、カメラ（運転者）５から見えない位置に何が存在するかを予測し、安全に走行するためにはどのような制御（減速、ステアリング操作など）が必要かを決定する制御である。この予備判定によって、各ＥＣＵに必要な情報が提供される。このように、運転者の安全を確保するために、自動運転が寄与できる準備を行うことを、防衛自動運転と呼ぶ。

また、本実施形態では、運転者が、車両がどの場所で、どのような走行（自動運転、手動運転）状態のときに、どのような反応を示すかを、運転者生体状況検知器３と運転者運転動作検知器２と自車位置計測手段１１にて計測して、その場での走行制御に使用すると共に、データを後で解析して予測制御に役立てるために記録手段１３に記録する。この場合、上記データを運転者特性データとして記録する。運転者の特徴的な動作や反応の情報は、通信手段１４を使って無線通信網（例えば携帯電話通信網）２２を介してセンターサーバ２０に送信され、必要に応じてその情報はセンターサーバ２０内に記録されるようになっている。

コントローラ１２は、通信手段１４を介してスマホ等（外部機器）の携帯機器２１と通信可能に構成されており、携帯機器２１によって車両を遠隔制御することが可能になっている。この場合、車両を遠隔制御するためには、携帯機器２１へ遠隔制御用のアプリを搭載する方法が好ましい。尚、セキュリティの観点から、特定の情報（ユーザの生体情報、脳波パターンなど）を入力しないと遠隔制御動作しない遠隔制御器（図示しない）を別途設けても良い。

また、携帯機器２１が車両の近くにあった場合には、通信手段１４として、例えばＮＦＣ（Near Field Communication）やＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）という通信方式に対応した通信機器を用いることができる。携帯機器２１が車両から遠く離れた場所にある場合には、無線通信網（例えば携帯電話通信網）２２を使った通信に対応する携帯機器を用いることができる。

また、コントローラ１２は、情報センタのセンターサーバ２０などから送られてくる車両に必要な情報を、通信手段１４を介して受信可能なように構成されている。この場合、通信手段１４は、携帯電話通信網を使った、無線通信に対応する機器を用いたり、ＷｉＦｉ通信機と呼ばれる無線ＬＡＮを経由したインターネットを使った通信に対応する無線機器を用いたりすることが好ましい。尚、車両の通信手段１４が処理した通信データは、車両に搭載されたゲートウェー機器１６に送られる。ゲートウェー機器１６は、受信データをチェックして、問題がなければ、車載ＬＡＮ１９を介して上記受信データを各種のＥＣＵに送信するように構成されている。また、ゲートウェー機器１６は、外部の携帯機器２１から送信された遠隔制御データを受信して、車両の走行状況を変更したいという要求を受信した場合、遠隔制御データが、正当なもので、その制御結果が妥当になるか（事故を起こさない。ユーザに危険を与えない）を判定する「遠隔制御データ判定機能（認証機能）」を備えている。

また、ゲートウェー機器１６からコントローラ１２へ情報が送られると、コントローラ１２は、送られてきた情報を判別して必要な処理を行う。例えば、車外から周辺の交通情報データが送られてきた場合、コントローラ１２は、上記交通情報データに基づいて、表示装置１７に、地図と共に交通情報（例えば渋滞度）を地図に重ねて表示することが好ましい。

また、記憶手段１３には、道路形状データが記憶されている。この道路形状データには、自動運転専用道路、自動運転優先道路（手動運転と、自動運転が混在する道路）、手動運転専用道路、また、自動運転精度（性能）が設定以上の性能を持つ車両だけが自動運転が許される道路などが記憶されている。即ち、道路の特性として自動運転のカテゴリが記憶されている。そして、表示装置１７に地図を表示する場合、周辺の道路の自動運転カテゴリも地図上に表示されるようになっている。

また、車両が走行制御システム１の自動運転機能を使って指定された道路を走行していたときに、自動運転から手動運転への切り替えが必要になることをコントローラ１２が判定した場合、車両の報知手段（表示装置１７や音声出力装置（図示しない）やシートの振動などを用いて、運転者に手動運転への切り替えが必要になることが報知される。この運転者への報知に対して、運転者の応答がない場合には、意識（脳）を活性化する刺激（音声、振動、微弱電流をステアリングやウェアラブル機器にて生成）を提供し、運転者に注意をうながすように構成しても良い。また、運転者に対する報知の効果があったかを、運転者状況判定器４にて判定し、確実に注意を促すまで報知を継続するように構成しても良い。

また、本実施形態では、運転者が変更される場合を想定して、運転者が持つ電子キーや携帯機器、あるいは、カメラ画像による運転者の認識などに基づいて運転者を判定（選択）する運転者選択手段１８が設けられている。運転者選択手段１８により運転者の判定を行う際には、センターサーバ２０に登録された運転者（ユーザ）を判定するためのデータベースを使って運転者の照合を行うようにすると、安全性（セキュリティ性）がより一層高くなる。

また、本実施形態の車両の走行制御システム１により自動運転で走行制御を行った場合、運転者（あるいは同乗者）が不安を感じるような走行が実行されるおそれがある。これに対して、本実施形態の走行制御システム１では、日ごろから、その走行条件と運転者・同乗者の不安の相関関係を取得し、不安を起こしやすい車両の移動状況（走行条件等）を記憶手段１３に記憶しておく。例えば、車両の走行位置と不安の発生する場所における相関の大きいものを記憶しておく。

また、運転モード（自動運転／手動運転）の切り替え時には、ユーザ（運転者または同乗者）の安全を確保するため、ユーザ特性（性格、運動能力など）に応じた報知を行うことが好ましい。突然の報知により不安が大きくなるユーザに対して報知する場合には、報知のタイミング、報知音声の大小、表示の見易さをユーザが不安なく受け入れられるように変更設定した報知手順を、ユーザ毎に記録しておくことが好ましい。

さて、運転者運転動作検知器２により検出して収集する走行条件（車両操作）に関するデータの具体例を、次に示す。これらのデータは、車両の走行に影響を与えるデータであり、これらのデータの値によって、ユーザは車両が安全に走行しているか、あるいは、不安定な走行かを感じることができる。

・走り始め（始動・停止操作、通電開始から動作までの時間、移動開始時）のデータ
（特に、自動運転では、最初に不安定な走行制御動作があると、車両に対して不安な気持ちが増加する。）
・ギアチェンジ（前進、後退）のデータ
（手動運転操作では、ギアチェンジがうまくいかないとユーザの不安が増加する。自動運転では、自然な動作（不要な振動や音が出ない）が行われないとユーザの不安が増加する。）
次の５項目のデータにおいては、ユーザの好む車両走行（ユーザが普段行っている運転動作）が行われないと、ユーザは不安を感じる。

・加速（アクセルレスポンス）のデータ
・減速（ブレーキレスポンス）のデータ
・曲がり（ステアリングの反応レスポンス）のデータ
・車幅制御（横方向制御、車幅間隔）のデータ
・車間制御（縦方向制御、距離間隔）のデータ
次の４項目のデータは、ユーザによって、運転中の安全性を判定するために必要なデータである。

・走行安定化制御（スタビライザ）のデータ
（車体の振動が抑制されないと不安を感じる。）
・車高変更のデータ
（視界の広さ、車両近傍の状況確認のし易さが、運転者の安心感を増加させる。）
・車載の照明ランプ点灯・方向制御（照度センサ）のデータ
（夜間の視認性能が悪化するとユーザの不安が大きくなる。）
・周辺画像のデータ
（死角表示の見え方が悪化するとユーザの不安が大きくなる。）
また、運転者の運転に影響を与える機能として、以下のものがある。

・オーディオ音量
（ユーザによっては、音量の大小や、高い周波数、低い周波数の音の大きさにより、不快になることがある。）
・座席のポジション
（運転時は視界が良くなってほしい、休憩時はリラックスできるように背もたれの角度を変えたい。）
・ワイパ動作
（雨天時、視界が悪いと手動運転時は不安になるから、自動で良くしてほしい。）
・ドアロック動作
（確実な操作が行われたか、気になるユーザが存在する。それが不安を引き起こすことがある。）
・ドアのウインドウ動作
（ユーザの指定した位置に窓ガラスの開閉を制御できないと、イライラする。）
さて、本実施形態では、車両の動作によってユーザがどのような生体的反応をしたかを検知するに際しては、ユーザの心拍数、血圧、発汗などを、ステアリングに取り付けたセンサや、人の頭の皮膚に密着するように取り付けた脳活性域計測器２３（図１１参照）などにより計測する。脳波の計測は、頭部の表面近傍にセンサを置いて（あるいは頭にセンシング部を密着させて）、計測する。脳には、本能的な反応を処理する部分と、理性的な反応を処理する部分があるといわれる。快感と不安に反応する部位が異なるため、ユーザがどのような感情を持ったかを脳活性域計測器２３を用いて計測できる。ユーザの会話や声から得られるユーザの感情と、そのときの脳内部の活性化した部位の相関を取りその結果を記録することで、ユーザの感情を脳の活性化部位の計測のみで判定ができる。本実施形態の脳活性域計測器２３の具体的構成については、後述する。

次に、本実施形態における乗員情報の収集と記録について、以下説明する。車両の動作と、ユーザの反応を、運転者運転動作検知器２と運転者生体状況検知器３と自車位置計測手段１１とにより計測して、各計測結果情報を乗員情報として記録する。記録の方法として、車外の景色をカメラで撮影し記録するドライブレコーダのように、現在から過去の設定時間の乗員情報を記録することが好ましい。例えば、現在から過去１０分間の最新状態の乗員情報は、常時、走行制御システム１の記憶手段１３に記録し、それ以前の乗員情報は、記録が必要な条件が満たされたときに、記憶手段１３や、携帯機器２１のメモリや、車外のセンターサーバ２０のストレージ（記憶媒体）等に記録することが好ましい。

また、ユーザの生体センシング項目のいずれかのセンシング量が大きい状態になった場合、そのセンシング量が大きくなった時点から、過去にさかのぼった時点までの関連するセンシング情報と車両情報（走行制御システム１を構成する複数のＥＣＵの制御量）を、情報１として記憶手段１３に記憶するようになっている。また、センシング項目のセンシング量が大きくなった後、通常の状態（値）に戻ったら、センシング量が大きくなった時点から通常の状態に戻るまでの期間の関連するセンシング情報と車両情報を、情報２として記憶手段１３に記録するようになっている。

そして、上記情報１と上記情報２から、ユーザがどのようなきっかけでセンシング項目のセンシング量が大きくなり、どのようにして、センシング量が安定レベルに戻る（元に戻る）のかを解析することができる。このようなデータを蓄積し、解析することで、車両のどのような動き（走行）がユーザにどのような反応を起こさせるかを把握することができる。また、その際のユーザの感情を脳波の活性化パターンから判定し、不安の有無、不安の度合いを計測することができる。

また、収集情報によるユーザサポートの例について、以下説明する。まず、生体センサによる反応データを地図情報や道路情報に対応させることで、どの場所でどのような運転動作があると、ユーザがどのような意識や感情を持つかを把握することができる。例えば、車両が同じ場所を複数回通過したときに、ユーザに同じ反応がおきれば、そのデータの信頼度は高いと評価することができる。そして、信頼性の高いデータが得られれば、その該当場所で、ユーザの反応に応じて、より安全性の高い運転（走行制御）を実行できるように、予知運転の準備を行ったり、報知手段により運転支援を行ったりすることができる。

例えば、ユーザが車両で走行中に、ある場所で路上の歩行者を見逃すことが多い場合、走行速度を落として、ユーザが物体（歩行者）を見落とさないようにする、あるいは、周辺監視のレベルを上げて、早めにユーザに車両周辺の状況を知らせるようにする。

本実施形態では、上記乗員情報に基づいて、自動運転モードから手動運転モードへ、あるいは、手動運転モードから自動運転モードへ切り替える制御を行う。例えば、運転モードの切り替え時のユーザの状態を検知し、ユーザの不安がなく、安全に運転モードの切り替えが行える状況になっていれば、運転モードの切り替えを行うようにする。

次に、図２〜図８は、本実施形態の車両の走行制御システム１（コントローラ１２）の制御の内容を示すフローチャートである。まず、図２のフローチャートは、ユーザの不安を検知して、不安を低減するための走行制御を行うメイン制御の内容を示し、以下このメイン制御について説明する。

図２のステップＳ１０では、車両が走行中か否かを判断する。ここで、車両が走行中であると判定されると、「ＹＥＳ」へ進み、システムが起動される（ステップＳ２０）。そして、ステップＳ３０へ進み、ユーザ（運転者または同乗者）の認識処理が実行される。この認識処理の具体的内容については、図３に示すサブルーチンのフローチャートを参照して、後述する。

この後は、定期的な動作に移行する。まず、ステップＳ４０へ進み、走行制御システム１においては、車両の位置情報と、車両が走行する道路の情報とを取得する。続いて、ステップＳ５０へ進み、道路情報に応じた走行制御あるいは運転支援を行う。この走行制御／転支援の処理については、図６に示すサブルーチンのフローチャートを参照して、後述する。

次いで、ステップＳ６０へ進み、車両の走行制御を行っている間に、ユーザの不安検知と不安判定を行う。この不安検知／不安判定の処理については、図５に示すサブルーチンのフローチャートを参照して、後述する。

この後、ステップＳ７０へ進み、ユーザが不安を感じているか否かを判断する。ここで、ユーザの不安ありと判定されると、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ８０へ進み、ユーザの不安を低減するための車両の走行制御が行われる。この走行制御の処理については、図８に示すサブルーチンのフローチャートを参照して、後述する。そして、ステップＳ９０へ進み、制御の変更に付随して制御状況の報知が必要な場合、制御状況報知を行う。

次に、ステップＳ１００へ進み、車両が走行中であるか否かを判断する。ここで、車両が走行中であれば、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ４０へ戻り、上述した処理を繰り返す。また、上記ステップＳ１００において、車両が走行中ではない場合には、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ１１０へ進み、走行制御システム１を停止する。

尚、上記ステップＳ７０において、ユーザの不安がないときには、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ１００へ進み、上述した処理を繰り返す。また、上記ステップＳ１１０において、車両の走行停止が完全な停止（長時間停止）ではなく一時的な停止であったときには、走行制御システム１を休止状態にするように制御しても良い。

次に、図３のフローチャートを参照して、ユーザ（運転者または同乗者）の認識処理のサブルーチンについて説明する。
図３のステップＳ２１０では、運転者の着座認識と運転者が誰かを確認する。ここで、運転者が誰であるかを確認すると、ステップＳ２２０へ進み、その運転者の感情データ（どのような道路、走行の状態において、どのような不安を感じたかを記録したデータ）が記憶されているか否かを判断する。この場合、走行制御システム１の記憶手段１３や、遠隔地にあるセンターサーバ２０、ユーザが持っている携帯機器２１などを検索し、運転者の感情データの有無を確認する。初めて運転する車では、ユーザ情報を記録したセンターサーバ２０などにアクセスをして感情データの有無を確認する。

上記ステップＳ２２０にて、運転者の感情データが見つかると、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ２３０へ進み、上記感情データが読み出され、走行制御システム１の記憶手段１３に記憶される。この感情データは、これから走行する経路の状況に応じて、運転者がどのような不安を持つかを事前に予測するために用いられる。尚、ステップＳ２２０にて、運転者の感情データが見つからないときは、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ２４０へ進む。

ステップＳ２４０へ進むと、運転者の感情データ（不安度合）の検知処理をスタートさせる。この不安度合の検知処理については、図４に示すサブルーチンのフローチャートを参照して、後述する。

続いて、ステップＳ２５０へ進み、同乗者がいるか否かを判断する。ここで、同乗者がいる場合、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ２６０へ進み、上記した運転者の確認処理（ステップＳ２１０）と同様にして、同乗者が誰であるかを確認する。そして、ステップＳ２７０へ進み、同乗者の感情データがあるか否かを判断する。ここで、同乗者の感情データがある場合、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ２８０へ進み、同乗者の感情データを読み出して走行制御システム１の記憶手段１３に記憶する。

この後、ステップＳ２９０へ進み、同乗者の感情データ（不安度合）の検知処理をスタートさせる。この不安度合の検知処理については、図４に示すサブルーチンのフローチャートを参照して、後述する。

続いて、ステップＳ３００へ進み、運転者または同乗者の感情データの計測値に基づいて、運転者または同乗者が不安を起こしそうな運転条件（運転制御データ）を走行制御用の各ＥＣＵへ伝達する準備をする。

尚、上記ステップＳ２５０において、同乗者がいないときには、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ３００へ進み、上述した処理を実行する。また、ステップＳ２４０の運転者の感情データの検知処理と、ステップＳ２５０からステップＳ２９０までの処理はパレラルに実行されるようになっている。

次に、図４のフローチャートを参照して、ユーザ（運転者または同乗者）の感情データ（不安度合）の検知処理のサブルーチンについて説明する。この図４に示す検知処理では、ユーザの不安度合（心拍、血圧、脳波）と運転集中度の測定を行う。

まず、図４のステップＳ６１０では、車両の現在位置情報を取得する。この現在位置情報により、ユーザ（運転者または同乗者）がどこでどのような状態になったかを、後で検索できる。続いて、ステップＳ６２０へ進み、計測開始から設定時間間隔、例えば１０秒単位の時間間隔をおいて、ユーザの心拍数、血圧を測定する。

そして、ステップＳ６３０へ進み、車両が走行中、ユーザ（乗員）に力（加速、減速、横方向の力）が加わっていないか否か（即ち、指定された値よりも大きい加速度（力）が無いか否か）を判断する。ここで、力が加わっていない場合、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ６４０へ進み、周囲にユーザに不安をもたらす環境（物体、道路）要因が存在しないか否かを判断する。ここで、不安をもたらす環境要因が存在しないときには、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ６５０へ進み、計測データを記憶手段１３に記録する。

また、上記ステップＳ６３０において、ユーザが感ずる力（加速度）が検出されたときには、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ７１０へ進む。このステップＳ７１０では、加速度が検知された時刻と、加速度の大きさと、加速度の種類と、位置情報（道路情報）と、ユーザの心拍数及び血圧とが同時に記憶手段１３に記録される。続いて、ステップＳ７２０へ進み、計測開始時刻と周囲の環境の情報を記憶手段１３に記録するとともに、脳波の発生位置（脳波マップ）を計測し、脳波パターンの変化から乗員の不安の有無、その種類、大きさなど（不安度）を推定（判定）する。尚、上記ステップＳ６４０において、不安をもたらす環境要因が存在した場合も、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ７２０へ進み、上記した処理を実行する。そして、ステップＳ６５０へ進み、計測データを記憶手段１３に記録する。

この後、ステップＳ６６０へ進み、ユーザの過去データ（記憶されている平常時データ）と、上記計測データを比較する。そして、ステップＳ６７０へ進み、標準状態（平常時データ）と測定値（計測データ）との差が設定値以上あるか否かを判断する。ここで、標準状態と測定値との差が設定値以上あれば、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ６８０へ進み、その値の違いから、不安度合いが判定される。この不安度合いの判定処理については、図５に示すサブルーチンのフローチャートを参照して後述する。

続いて、ステップＳ６９０へ進み、不安度合いの判定結果を、判定時刻と共に、記憶手段１３内の設定された記憶場所に記憶する。この後は、ステップＳ６１０へ戻り、上述した処理を繰り返す。また、上記ステップＳ６７０において、標準状態と測定値との差が設定値以上ないときには、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ７３０へ進み、平穏状態を判定時刻とともに、記憶手段１３内の設定された記憶場所に記憶する。この後は、ステップＳ６１０へ戻り、上述した処理を繰り返す。

ここで、図９は、不安度合いの検知処理のタイムチャートを示す。この図９に示すように、心拍数及び血圧は、加速度の有無にかかわらず、例えば１０秒間隔（時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４）で計測が行われる。この後、時刻ｔ５で設定値以上の加速度が検知されると、それをトリガに心拍数、血圧及び脳波の計測が開始される。計測を開始した後、平常状態に戻るまで、心拍数、血圧及び脳波の計測が例えば１０秒間隔（時刻ｔ６、ｔ７、ｔ８）で実行される。この計測により、心拍数及び血圧の計測結果に加えて、脳波計測結果
のパターンが記憶手段１３に記録される。尚、心拍数、血圧及び脳波の計測のサンプリング時間を、上記１０秒よりも短い時間に適宜設定しても良い。この後、時刻ｔ９で、心拍数、血圧及び脳波のそれぞれの値が平常状態に戻ると、それ以降は、脳波の計測を止め、心拍数及び血圧の計測を１０秒間隔（時刻ｔ１０、ｔ１１、・・・）で実行する通常の計測に戻る。

次に、図５のフローチャートを参照して、ユーザの不安度合いの判定処理のサブルーチンについて説明する。図５（ａ）のフローチャートは、走行制御システム１のユーザの不安度合いの判定処理の制御内容を示す。図５（ｂ）のフローチャートは、脳活性域計測器２３（図１１参照）の脳波センサ２４（図１０参照）の制御内容を示す。尚、脳活性域計測器２３及び脳波センサ２４の具体的構成については、後述する。

図５（ａ）のステップＳ８１０においては、車両の走行制御システム１は、車両の走行が開始されたときに、不安度合いの測定を開始し、脳波センサ２４に電力供給し、計測開始命令を出力して、脳波センサ２４を起動させる。これを受けて脳波センサ２４は、ステップＳ９１０において、起動する。そして、脳波センサ２４は、起動すると、起動応答を走行制御システム１へ送信する。続いて、ステップＳ９２０へ進み、脳波センサ２４は、計測を開始する。次いで、ステップＳ９３０へ進み、脳波センサ２４は、計測結果を走行制御システム１（運転者状況判定器４）へ送信する。そして、脳波センサ２４は、ステップＳ９４０へ進み、待機状態となる、または、動作を停止する。

一方、走行制御システム１側では、ステップＳ８２０へ進み、脳活性域計測器２３の各設置位置の複数の脳波センサ２４の計測値を取得する。続いて、ステップＳ８３０へ進み、活性基準値を超えている脳波センサ２４の数は第１設定数を超えているか否かを判断する。ここで、脳波センサ２４の数が第１設定数を超えていないときには、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ８１０へ戻り、上述した処理を繰り返す（再度、計測命令を出す）。

尚、活性基準値は、脳活動が平常状態よりも活性化されていることを判定するための判定値であり、図２７（ａ）に示すように、脳波センサ２４から出力される計測信号の電圧の大きさが設定電圧ΔＥａ以上であって、しかも、計測信号の出力継続時間が設定時間Δｔ以上であるとき、活性基準値を超えていると判定する。これにより、短時間で上昇して、すぐ低下するスパイク状の計測信号をノイズとみなして除去できる。例えば、図２７（ｂ）に示すように、計測信号Ａ１は、計測時間がΔｔ以上継続しないため、活性基準値を超えたと判定しない。また、計測信号Ａ２は、Δｔの計測時間内に電圧の大きさがΔＥａ以上にならないため、活性基準値を超えたと判定しない。また、上記ステップＳ８３０は、不安度合いの測定に、進むか進まないかを判定する処理である。活性基準値を超えた脳波センサ２４が複数（第１設定数以上）あることで、脳の活動が確実に起きていることが判定される。

上記ステップＳ８３０において、脳波センサ２４の数が第１設定数を超えたときには、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ８４０へ進み、活性基準値を超えている脳波センサ２４の数（活性センサ数）を記憶手段１３に記録する。そして、ステップＳ８５０へ進み、各脳波センサ２４の計測値を読み取り、記憶手段１３に記録する。

続いて、ステップＳ８６０へ進み、複数の脳波センサ２４の計測値を不安基準値と比較して、不安基準値を超えている脳波センサ２４の数が第２設定数を超えているか否かを判断する。ここで、不安基準値を超えている脳波センサ２４の数が第２設定数を超えたときには、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ８７０へ進み、ユーザ（計測対象者）は不安状態であると判定する。一方、上記ステップＳ８６０において、不安基準値を超えている脳波センサ２４の数が第２設定数を超えていないときには、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ８８０へ進み、ユーザ（計測対象者）は不安状態に達していないと判定する。

尚、不安基準値は、脳活動が起きており、その活動がユーザに不安を十分に認識させるだけの活発な脳活動をしていることを判定するための判定値であり、脳波センサ２４から出力される計測信号の所定の電圧値である。図２３ないし図２７において、脳波センサ２４から出力される計測信号の出力電圧の閾値と記載されている電圧値が、不安基準値である。図２７（ｂ）に示すように、計測信号Ａ１の出力電圧が不安基準値を超えた場合でも、計測信号Ａの継続時間が設定時間Δｔよりも小さい場合は、ノイズとして処理され、不安と判定されることがない。

次に、図６のフローチャートを参照して、道路情報に応じた走行制御（自動運転あるいは運転支援）を実行する処理のサブルーチンについて説明する。この走行制御あるいは運転支援を実行する際に、ユーザ（運転者または同乗者）の感情データが使われる。この場合、感情データは、道路形状などのデータと合わせて、これから走行する道路について、ユーザに不安が起きるかどうかを予想する処理が行われる。

まず、図６のステップＳ４１０においては、定期的に前方の設定距離範囲の道路情報を取得する。ここで、設定距離範囲は、車両の走行速度と先読み時間の積として計算され、設定される。道路情報には、道路形状、制限速度、路面情報、風力（横風）、建物の有無、通学路等の走行に注意を要する道路などの情報が含まれており、これらの情報を取得する。これらの情報の取得は、ユーザの不安度合いのデータを計測中に、定期的に実行される。また、ユーザの不安が検出されると、道路情報と関連付けて記憶手段１３に記憶されるように構成されている。尚、記憶されたデータは、後でユーザデータをアップデートする際に、参照される。

続いて、ステップＳ４２０へ進み、前方の設定距離範囲にユーザが不安を感ずる道路環境データがあるか否かを判断する。ここで、ユーザが不安を感ずる道路環境データがない場合には、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ５１０へ進み、ユーザの不安データを計測する処理が実行され、計測データを記憶手段１３に記憶する。尚、ユーザの不安データを計測する処理は、例えば図４のフローチャートに示す制御処理によって実行する。

また、上記ステップＳ４２０において、ユーザが不安を感ずる道路環境データがある場合には、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ４３０へ進む。このステップＳ４３０では、左右方向の力によりユーザに不安が起きるか否かを判断する。ここで、前記したユーザの感情データの中に、ユーザが左右方向の力を受けると不安になりやすいというデータがあれば、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ４４０へ進み、車両の左右方向制御用の第２走行制御ＥＣＵ１０へ制御の準備を行うように指示（依頼）する情報を送信する。この情報には、ユーザが不安を感じる左右方向の加速度の大きさなどの情報が含まれており、第２走行制御ＥＣＵ１０は、左右方向の加速度の大きさがユーザに不安を感じない設定範囲に収まるように、車両の左右方向の制御を行うようになっている。

次いで、ステップＳ４５０へ進み、前後方向の力によりユーザ不安が起きるか否かを判断する。ここで、ユーザの感情データの中に、ユーザが前後方向の力を受けると不安になりやすいというデータがあれば、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ４６０へ進み、車両の前後方向制御用の第１走行制御ＥＣＵ９へ制御の準備を行うように指示（依頼）する情報を送信する。この情報には、ユーザが不安を感じる前後方向の加速度の大きさなどの情報が含まれており、第１走行制御ＥＣＵ９は、前後方向の加速度の大きさがユーザに不安を感じない設定範囲に収まるように、車両の前後方向の制御を行うようになっている。

次いで、ステップＳ４７０へ進み、路面状況によりユーザ不安が起きるか否かを判断する。ここで、ユーザの感情データの中に、ユーザが路面状況に応じた作用を受けると（例えば上下動の大きい場合や、上下動の頻度が高い場合に）、不安が起きやすいというデータがあれば、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ４８０へ進む。ステップＳ４８０では、車両の上下方向制御用の第３走行制御ＥＣＵ１５へ制御の準備を行うように指示（依頼）する情報を送信する。この情報には、ユーザが不安を感じる上下方向の加速度の大きさなどが含まれており、第３走行制御ＥＣＵ１５は、上下方向の加速度の大きさがユーザに不安を感じない設定範囲に収まるように、車両の上下方向の制御を行うようになっている。

続いて、ステップＳ４９０へ進み、風の状態によりユーザ不安が起きるか否かを判断する。ここで、ユーザの感情データの中に、ユーザが風の作用を受けると（例えば横風を受けると）、不安が起きやすいというデータがあれば、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ５００へ進む。ステップＳ５００では、車両の各走行制御ＥＣＵ９，１０、１５へ制御の準備を行うように指示（依頼）する情報を送信する。この情報には、ユーザが不安を感じる風の作用を受けたときに車両に作用する加速度の方向及び大きさなどが含まれており、各走行制御ＥＣＵ９，１０、１５は、ユーザに不安を感じないように、車両の走行制御を行うようになっている。次いで、ステップＳ５１０へ進み、実際の車両の走行制御中に、ユーザに不安が起きたときのデータを計測し、計測したデータを記憶手段１３に記憶するようになっている。

次に、図７のフローチャートを参照して、図３のステップＳ３００の処理、即ち、運転者または同乗者が不安を起こしそうな運転条件（運転制御データ、制御パラメータ）を走行制御用の各ＥＣＵへ伝達する準備をし、運転制御目標（安全最優先または到着時刻優先）達成のための制御パラメータを設定する処理のサブルーチンについて説明する。

まず、図７のステップＳ１０１０では、コントローラ１２は、ユーザ、即ち、運転者と同乗者を確認（認識）する。この認識処理は、図２のステップＳ３０と同様にして、図３に示すサブルーチンで実行する。次いで、ステップＳ１０２０へ進み、これから走行する道路の走行条件（道幅、曲がり、勾配）を道路地図データに基づいて確認する。

続いて、ステップＳ１０３０へ進み、確認した道路走行条件を、第２の検索のキーワードとして、感情データベースの検索に用いることにより、ユーザ（運転者、同乗者）の特性データ（感情データ）を読み出す。ここで、感情データベースは、各人の平常時の活性度のデータ、各種刺激（縦方向の加速度、横方向の加速度、振動、音など）に対する応答速度、反応（不安）の大きさ、反応（不安）の継続時間などが各種センサで計測され、統計処理されたデータにより構成されている。この感情データベースの検索の結果、特定のユーザ（運転者、同乗者）に、これから走行する道路にて、どのような感情の動き（不安）が起きるかを推定できるデータ（特性データ）が取得される。

続いて、ステップＳ１０４０へ進み、ユーザの設定データを読み出し、設定データが安全最優先であるか否かを判断する。ここで、安全最優先の場合には、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ１０５０へ進み、運転者と同乗者の、特性データから、もっとも安全な走行条件を、道路形状条件と、周囲の交通状況（周辺の車両数、渋滞度、走行速度など）とにより、設定する。

ここで、図１５〜図１７を参照して、不安を低減するように運転制御を設定する例について説明する。まず、図１５は、車間距離を例にして、運転者の危険運転を、安全運転側に変える際の手順を示す。尚、図１５〜図１７において、横軸は車間距離を示し、縦軸は危険運転の度合（危険度）を示す。図１５に示す運転者は、通常の運転においては、車間距離が平均よりも短めで、危険度が高いレベルである。コントローラ１２は、データベースからこの運転者のデータを読み込むことで、運転者の危険度を把握する。そして、ユーザ設定が「安全最優先」に設定されている場合には、コントローラ１２は、運転者の安全を高めるために車間距離を平均レベル（例えば５０ｍ）に増加させるようにする（図７のステップＳ１０６０参照）。そのために、コントローラ１２は、車間制御ＥＣＵ８及び第１走行制御ＥＣＵ９に、車速が例えば６０ｋｍ／ｈの走行にて、車間距離を例えば５０ｍに設定する指示データ（走行制御パラメータ）を送信する（図７のステップＳ１０７０参照）。

また、図１６は、車間距離を例にして、運転者と同乗者の両方について、車間距離に関する不安を除くための手順を示す。この図１６に示す例では、運転者は、車間距離が短くても不安を感じないが、同乗者は車間距離が平均以上ないと不安を感じていることを示している。ここで、ユーザ設定が「安全最優先」に設定されていると、同乗者が不安を持たない車間距離を車間距離の設定値として用いる（図７のステップＳ１０６０参照）。そして、コントローラ１２は、車間制御ＥＣＵ８及び第１走行制御ＥＣＵ９に、車速が例えば６０ｋｍ／ｈの走行にて、車間距離を例えば５０ｍに設定する指示データ（走行制御パラメータ）を送信する（図７のステップＳ１０７０参照）。

また、図１７は、運転者と２人の同乗者がいる場合、即ち、合計３人の搭乗者が存在する場合について、車間距離に関する不安を除くための手順を示す。この図１７に示す例では、運転者及び同乗者のうちの一人は、車間距離が短くても不安を感じないが、同乗者のうちの他の一人は、車間距離が平均以上ないと不安を感じていることを示している。ここで、ユーザ設定が「安全最優先」に設定されていると、上記他の一人の同乗者が不安を持たない車間距離を車間距離の設定値として用いる。即ち、同乗者が２人いる場合、もっとも車間距離の大きい値を好む同乗者の車間距離の値が選択される（図７のステップＳ１０６０参照）。そして、コントローラ１２は、車間制御ＥＣＵ８及び第１走行制御ＥＣＵ９に、車速が例えば６０ｋｍ／ｈの走行にて、車間距離を例えば６０ｍに設定する指示データ（走行制御パラメータ）を送信する（図７のステップＳ１０７０参照）。

一方、図７のステップＳ１０４０において、ユーザ設定が安全最優先でない場合には、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ１０８０へ進み、ユーザ設定が到着時刻優先であるか否かを判断する。ここで、ユーザ設定が到着時刻優先である場合には、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ１０９０へ進み、到着時刻優先の場合でも、安全走行条件を確保して、短時間で目的地に到着する走行条件を選ぶ。尚、到着時刻優先の場合には、高速走行車両に追随して走行することを選択設定できるとしている。

次に、図１８及び図１９を参照して、安全最優先でない場合において不安を低減するように運転制御を設定する例について説明する。尚、図１８、図１９において、横軸は車間距離を示し、縦軸は危険運転の度合（危険度）を示す。図１８は、運転者及び同乗者がともに、車間距離が平均以下でも不安を感じない場合の例である。このような場合でも、コントローラ１２は、ユーザの安全を確保できる最短車間距離距離を設定する（図７のステップＳ１０９０参照）。この車間距離は、平均的な運転者の車間距離よりは短い。この場合、ユーザの不安が起きない限度まで車間距離を短縮するような設定はしない。

また、図１９は、運転者は車間距離が短くても不安を感じないが、同乗者は車間距離が平均距離以上確保されていないと不安を感じる場合の例である。このように到着時刻優先の場合（特に緊急時の場合など）には、運転者が不安を感じなければ、同乗者の不安が起きることをある程度認めて、走行制御を行うことが可能である（図７のステップＳ１０９０参照）。その場合、同乗車が不安を感じる車間距離を安全確保車間距離に設定して、走行制御することが好ましい。このように走行制御した場合には、同乗者から検知される不安感情の計測値は、走行制御に反映されないようにする。この場合、コントローラ１２は、車間制御ＥＣＵ８及び第１走行制御ＥＣＵ９に、車速が例えば６０ｋｍ／ｈの走行にて、車間距離を例えば５０ｍに設定する指示データ（走行制御パラメータ）を送信する（図７のステップＳ１０６０及びステップＳ１０７０参照）。そして、同乗者の不安データは車間距離制御に反映しないように制御する。

一方、ステップＳ１０８０において、その他のユーザ設定条件が設定されている場合には、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ１１００へ進み、その他のユーザ設定条件を考慮して走行条件を決定するようになっている。

ここで、図１３及び図１４は、運転者及び同乗者の特性データ（感情データ）の一例を示す図である。まず、運転者の特性データについて、図１３を参照して説明する。運転者の特性データとして、まず、運転者のプロパティ（運転の傾向、受容できる範囲など）が記憶されている。この運転者のプロパティには、運転者の氏名と、運転時の特性値とがある。運転時の特性値としては、車間距離において、例えば６０ｋｍ／ｈ走行時の前方車間距離が例えば４０ｍ（平均値よりも２０ｍ短い）、側方（左右）車間距離が例えば１．０ｍ（通常は０．８ｍで不安を感じる）、例えば４０ｋｍ／ｈ走行時の前方車間距離が例えば１０ｍ（平均値よりも１０ｍ短い）、側方（左右）車間距離が例えば１ｍ（通常は０．８ｍ間隔で不安を感じる）というデータが記憶されている。また、曲線道路の走り方において、運転者は、右カーブでは車線中央を走行し、左カーブでは車線中央から左より例えば５０ｃｍ（内側走行）を走行する、などの運転者の特性値が記憶されている。更に、その他の特性データとして、ふらつき、振動、音などに対し、運転者がどのような状態で不安を感じるかのデータが記憶されている。

また、図１４は、同乗者の特性データの一例を示しており、上記した運転者の特性データとほぼ同様のデータが記憶されている。尚、図１３及び図１４に示すデータは、説明の都合上、テキストが多く含まれるデータであるが、実際はデータフォーマットを決めて、データをコンパクトにして記憶することが望ましい。

次に、図８のフローチャートを参照して、運転者と同乗者の両方に不安を与えない走行制御の一例について説明する。まず、ステップＳ１２１０においては、リアルタイムのユーザの不安を計測する。この処理は、図２のステップＳ６０、即ち、図５に示すサブルーチンを用いて実行する。

続いて、ステップＳ１２２０へ進み、前記統計値（即ち、図２のステップＳ５０で得られる道路情報からの不安予測データ（学習値）とユーザの走り方に対する不安予測データ（学習値））と、上記ステップＳ１２１０で計測された実測値とに基づいて、ユーザの不安あり、あるいは、不安が起きそう、と判定する（図２のステップＳ７０参照）。

次いで、ステップＳ１２３０へ進み、視覚、縦ｇ（ｇは加速度）、横ｇ、ふらつき（走行位置）、振動、音等に対して、ユーザの不安要素の抽出を行う。この場合、運転者の特性データと同乗者の特性データを比較して解析する。そして、ステップＳ１２４０へ進み、運転制御目標値（走行条件）を選択・設定する。続いて、ステップＳ１２５０へ進み、運転制御目標値を達成するための運転制御パラメータを選択・設定する処理を行う。この処理は、図７のステップＳ１０６０の処理とほぼ同様にして実行する。

この後、ステップＳ１２６０へ進み、運転制御パラメータ（制御範囲と制御目標）を関連するＥＣＵ（車間制御ＥＣＵ８、第１走行制御ＥＣＵ９、第２走行制御ＥＣＵ１０、第３走行制御ＥＣＵ１５等）へ送信する。これにより、送信された運転制御パラメータを使って車両の運転制御が実行される。その後、ステップＳ１２７０へ進み、リアルタイムのユーザ不安の計測が行われる。この処理は、図２のステップＳ６０（図４のサブルーチン）の処理を用いて実行することができる。

次いで、ステップＳ１２８０へ進み、不安計測の結果、ユーザの不安低減効果が有るか否かを判断する。ここで、不安低減効果があれば、「ＹＥＳ」へ進み、ステップＳ１２７０へ戻り、運転制御を継続する。一方、ステップＳ１２８０にて、不安低減効果が無い場合には、「ＮＯ」へ進み、ステップＳ１２５０へ進み、運転制御パラメータの変更を行なう。

次に、脳活性域計測器２３の具体的構成について、図１１及び図１２を参照して説明する。脳活性域計測器２３は、脳内領域状況計測器を構成するものであり、不安を感じたときに活性化する脳の部位の状況を複数の脳波センサ２４を用いて計測する。図１２は、人が不安（恐怖）を感じた場合に、脳のどの領域が活性化するかを示した図であり、斜線領域が活性化した領域を示す。図１２（ａ）は脳の左半球側を示し、図１２（ｂ）は脳の右半球側を示す。

本実施形態では、ユーザが車両に乗ったときに、種々の状況で感ずる不安を計測することを目的にしている。通常の脳波計測では頭部全体にセンサを配置する方法が一般的である。この方法では、多くのセンサが必要になり、トータルの価格が高額になる。そこで、本実施形態では、不安時に活性化する活性域に密着した地点のみに脳波センサ２４を配置してセンサ数を減らすと共に、その脳波センサ２４の計測値の大小のみで、不安度を計測するように構成した。

図１２に示すように、不安によって活性化する脳の領域がおおよそわかっているため、その領域の状況を測定するために該当する領域（位置）に密着するように脳波センサ２４を複数個、配置するように構成した。脳の活性域に個人差がある場合に備えて、脳波センサ２４の配置位置を調整することが可能な構造とした。また、脳波センサ２４を取り外して、別の位置に取り付け位置を変更可能なように構成しても良い。

図１１に、脳活性域計測器２３の概略構成（イメージ）を示す。図１１（ａ）は脳活性域計測器２３を側面から見た図、図１１（ｂ）は脳活性域計測器２３をほぼ正面から見た図である。脳活性域計測器２３は、メッシュ素材からなる半球状部材２６と、半球状部材２６の内部に脳の活性域に対応した位置に固定された複数の脳波センサ２４と、半球状部材２６の端部に設けられた頭部装着用の複数の固定用パッド２７とを備えている。半球状部材２６のメッシュ素材としては、例えば適度な伸び縮みが可能な材料（ゴム材）を用いることが好ましい。また、脳波センサ２４の上下左右の位置が容易に移動しないように、半球状部材２６の頭頂部にも固定用の固定用パッド２７を設けることが好ましい。

ここで、複数（例えば３個）の脳波センサ２４のブロック図を図１０に示す。図１０に示すように、各脳波センサ２４は、活性度検出器３０と、記憶手段３１と、送受信機３２とを備えている。活性度検出器３０は、脳が不安を感じたときの血管内の血中酸素濃度の変動、あるいは、脳細胞のイオン授受により発生する微弱電流などを測定することにより、脳の活性域の活性度を検出し、検出した活性度検出信号を送受信機３２へ出力する。記憶手段３１には、計測する位置情報が記憶されている。送受信機３２は、活性度検出器３０からの活性度検出信号と、記憶手段３１に記憶されている位置情報とを、無線通信機能を用いて車両の走行制御システム１へ送信する。

本実施形態では、脳波センサ２４（送受信機３２）は、無線通信機能を用いて車両の走行制御システム１からの起動信号を受信すると、活性度検出器３０により脳の活性域の状態（活性度）の計測を開始する。計測結果は、即時、送受信機３２により車両の走行制御システム１へ送信されるようになっている。また、脳波センサ２４は、車両の走行制御システム１から計測の停止命令を受けると、動作を停止し待機状態になる。

次に、本実施形態の車両の走行制御システム１の動作中のイメージを、図２０〜図２２に示す。図２０は、車両が自動運転中で、これから、不安解消モードが動作する地点に近づくことを示した表示イメージ（表示装置１７の表示画面の例）である。図２０において、三角形が車両の現在位置を示し、「自動運転中」と「不安解消モード作動予定地点」のメッセージが表示されている。

図２１は、不安解消モードが動作中であることを示した表示イメージである。図２１において、三角形が車両の現在位置を示し、「不安解消モードシステム動作中」と「不安解消モード 左急カーブ用走行制御 動作中」のメッセージが表示されている。図２２は、手動運転の場合において、ユーザの不安状態を報知することを示した表示イメージである。図２２において、三角形が車両の現在位置を示し、「不安状態報知」と「同乗者が不安を感じています」のメッセージが表示されている。これらの表示イメージは、車両の走行制御システム１の動作をユーザに確認させるためになされる表示である。ユーザが、これらの表示を不要であると思えば、走行制御システム１の動作に関する表示を行わないようにする設定も可能なように構成されている。

次に、図２３〜図２６を参照して、図４のステップＳ６６０の処理（乗員の過去データ（記憶されている平常時データ）と計測データとの比較処理の例について説明する。図２３〜図２６は、脳の活性度の変化を測定した例であり、図２３は脳の右半球の後部（R-Rear）の例であり、図２４は脳の右半球の底の部分（R-Bottom）の例であり、図２５は脳の左半球の前方部（L-Front）の例であり、図２６は脳の左半球の後部（L-Rear）の例である。各図において、縦軸は活性度計測値（脳波センサ２４から出力される計測信号）の電圧Ｅを示し、横軸は時間を示す。平常時レベルでは、活性度レベルが低いため、活性度の測定電圧は低い。何かの不安を励起する刺激が時刻０にて起きると、その刺激により脳の該当部位の電圧が上昇する。時刻０から設定時間Δｔが経過したときに、脳の活性度を示す電圧Ｅを測定する。この計測により、外部刺激に対して脳活動の活性化の度合いが判定できる。本実施形態では、脳の活性基準値を設定しており、図２７（ａ）に示すように、設定時間Δｔ（秒）の間にΔＥａ（Ｖ）以上上昇したとき、活性基準値を超えたと判定する。尚、この判定処理は、電圧Ｅの立ち上り及び立下り時に実施する。

また、スパイク状のパルスノイズを除くために、図２７（ｂ）に示すように、脳の活性度を示す電圧Ｅが最大になってから平常時レベルに戻る時間（立下り時間）Δｔ２を測定し、Δｔ２がΔｔよりも小さい場合、活性基準値を超えたとは判断しない。図２７（ｂ）において、計測信号Ａ１は、電圧の立ち上がりの高さは活性基準値の高さΔＥａを超えているが、立下り時間Δｔ２がΔｔよりも短いため、活性基準値を超えたとは判断しない。

ここで、脳波センサ２４から出力される計測信号の電圧Ｅの平常時レベル（図２３ないし図２７参照）について、説明する。まず、ユーザが車両に搭乗した直後に計測した脳活性度（計測信号の電圧）Ｅの測定値の平均値を、平常時レベルとすることが好ましい。このように平常時レベルを定義すると、平常時レベルは、車両搭乗時の脳活性度の状態が統計的に把握されたデータになる。

尚、車両以外の家や病院などのユーザの脳波計測が可能な場所において、ユーザが安定した条件で計測した脳活性度Ｅの測定値の平均値を、安静時平常時レベルと定義することも好ましい。この場合、車両に搭乗するまでに起きるユーザの不安感、わくわく感などによりユーザの脳活性度が変化するため、その影響を別途計測して、把握する必要がある。このため、平常時レベルは、安静時平常時レベルに搭乗時感情レベルを加算したデータになる。

さて、車両において、適切な安全走行制御が行われないと、運転者または同乗者に継続的に不安を起こす刺激が与えられる（図２３ないし図２６において太い実線参照）。刺激が継続すると、脳の該当部位の活性度（脳の活性度を示す電圧Ｅ）が、ユーザが不安を感じたことを判定するために設定した閾値（不安基準値）を超えることから、ユーザは望まない不安を感じたと判定される。図２３において、閾値と書かれている電圧値は、不安判定に使われる電圧（不安基準値）である。この場合、その不安によって、さまざまな身体ストレス反応が誘起される。

本実施形態では、脳の不安を感ずる各部位の活性度を、種々の走行条件で測定しておき、不安が誘起される走行条件を学習して、次回、同様な不安を励起する走行条件になりそうな場合、事前に走行パラメータを調整して、不安がおきない走行条件に制御する。これにより、時刻０から単位時間Δｔにおける活性度電圧の立ち上がりから、脳の各部位の活性度を予測する。例えば、走行条件１で、単位時間あたり立ち上がり電圧ΔＥ１が得られ、走行条件２で、単位時間あたり立ち上がり電圧ΔＥ２が得られたとすると、走行条件２の方が、不安を励起しやすいという結果が得られる。その学習値に基づいて、次に走行条件２が起きると予想できると、走行条件２の走行にならないようにする走行制御を確実に実行することで、ユーザの不安を抑制することができる。

図２３〜図２６は、脳の不安を感じる４つの部位について、速度が例えば６０ｋｍ／ｈ、左カーブ（例えばＲ＝１００ｍ)）の走行条件において、走行制御を行った場合と走行制御を行わない場合のシミュレーション結果を示す。脳の不安を感ずる各部位において、立ち上がり電圧のパターンが異なる。脳の活性域を測定する複数の脳波センサ２４のうちのいずれかが不調（故障）であっても、各部位の活性特性を記録しておけば、いずれか１つの脳波センサ２４の測定結果より、ユーザの不安を計測することができる。

上記した構成の本実施形態によれば、運転者生体情報検知器３により測定したユーザの不安度の測定結果によりユーザが不安であると判定されたときに、その不安の元になる不安要因を、車両の走行状況に対するユーザの特性データに基づいて判定し、この判定された不安要因に基づいて車両の走行制御の制御度合い（制御パラメータ）を調整することにより、ユーザの不安が小さくなるように車両の走行制御を変更するように構成したので、自動運転による走行制御を行っても、ユーザが不安を感じることを極力防止できる。

また、本実施形態では、運転者生体情報検知器３の脳活性域計測器２３により、ユーザの感情の変化を示す複数の脳内領域の状況として例えば活性度を直接計測するように構成したので、ユーザの感情、特には不安の有無を正確に判定することができる。更に、運転者生体情報検知器３は、ユーザの心拍数や血圧を計測するセンサを備え、心拍数や血圧の計測結果によってユーザの感情（不安）を判定するように構成したので、ユーザの感情の変化を素早く判定することができる。

また、本実施形態では、車両の走行制御を変更する前に、運転者に報知を行うように構成したので、車両の走行制御が変更されることを運転者は明確に認識することができる。そして、本実施形態では、車両の走行制御を変更した後、ユーザの不安度を計測し、計測結果に基づいてユーザの不安度の変化を求めると共に、ユーザの不安が解消していないときには、その不安の元になる不安要因を判定し、この判定された不安要因に基づいて車両の走行制御の制御度合いを再調整してから、車両の走行制御を実行するように構成したので、ユーザが不安を感じることをより一層防止できる。

また、本実施形態では、カメラ５により撮影した車両の周辺画像情報に基づいて道路上の車幅方向の走行位置を検知し、レーダ７により前方の車両との車間距離を検知し、ユーザが不安を感じる範囲における車両の有無を判定し、ユーザが周辺車両との距離に不安を感じていると判定した場合、ユーザの不安が低減されるように車両の位置を調整するように構成したので、ユーザが不安を感じることをより一層防止できる。

また、本実施形態では、曲線道路に進入する際において、車両の走行速度による遠心力がユーザの不安を引き起こすと判定した場合、減速して曲線道路に進入するように走行制御するように構成したので、曲線道路を自動運転により走行する場合に、ユーザが不安を感じることを極力防止できる。

また、本実施形態では、運転者が手動運転中に、同乗者が不安を感じていることを車両が検知した場合に、同乗者が不安を感じていることを運転者に報知するように構成したので、同乗者が不安を感じないように運転者は手動運転を補正する（運転者の運転技量を向上させる）ことが可能になる。これにより、同乗者の運転者に対する不安を低減することができる。

尚、本実施形態では、脳活性域計測器２３の固定用パッド２７を頭部装着用部材として用いたが、これに代えて、マジックテープ（登録商標）や、ヘアピン状のものや、小型の櫛状のものなどを用いても良い。また、脳波を計測する別の方法として、三角測量的な計測を行う構成の場合には、脳波センサ２４を脳の活性域へ密着させる必要はなく、活性域の情報が得やすい位置に脳波センサ２４を配置するように構成すれば良い。このように構成した場合、前記した密着タイプに比べると、測定精度が低下する。尚、本実施形態では、脳波センサ２４を脳の活性域に対応した位置に配設するように構成したが、これに代えて、脳波センサ２４の配設個数は多くなるが、脳の全領域に均一に配設するように構成しても良い。

また、本実施形態では、脳内領域の状況として、脳波を検知するように構成したが、これに代えて、脳血流を検知するように構成しても良い。脳血流の計測は、例えば人の頭に接触するウェアラブルな近赤外分光計測装置を用いることが可能である。また、ユーザの上部（車両の天井部）に、脳で生成される微弱な電磁波を計測できるセンサ（例えばパラボラアンテナ）を設けて、脳波の代わりに脳磁場を計測するように構成しても良い。この構成の場合、脳で生成する微弱な電磁波を正確に計測するために、脳以外から頭の部分へ到達する電磁波ノイズを遮蔽する遮蔽体を設けるように構成しても良い。例えば、車室内と車両の電源コントロール用ＥＣＵや高周波の通信ラインを分離したり、脳波検知タイミングに同期して、車室内の無線通信機器を一時的に停止させたりするように制御しても良い。

図２８ないし図３２は、本発明の第２実施形態を示すものであり、第１実施形態と同一構成には、同一符号を付している。上記第１実施形態では、ユーザ（運転者や搭乗者）が不安であるか否かを判定する場合、脳活性域計測器２３の脳波センサ２４により測定された計測値が所定の閾値（不安基準値）よりも大きくなったときに、ユーザが不安であると判定するようにしている。

これに対して、第２実施形態では、ユーザが車両に搭乗したときに、脳活性域計測器２３（脳波センサ２４）によりユーザの不安度を測定し、この測定結果を搭乗時平常値として記憶する。また、車両の走行開始後、ユーザに力（加速度）のかからない状態のときに、脳活性域計測器２３（脳波センサ２４）によりユーザの不安度を測定し、この測定結果を走行時平常値として記憶する。そして、車両の走行中において、ユーザに力（加速度）が加わったときに、脳活性域計測器２３によりユーザの不安度測定を行う際には、脳活性域計測器２３（脳波センサ２４）によりユーザの不安度を測定し、この測定結果を、走行時平常値（搭乗時平常値）と比べて、予め設定した設定値以上の違い(差）がある場合に、ユーザが不安であると判定する。以下、第２実施形態について具体的に説明する。

図２８は、第１実施形態の図２のフローチャートに代わるものであり、第２実施形態の走行制御システムのメイン制御のフローチャートである。この図２８の制御は、例えば車両のイグニッションスイッチがオンされると、スタートする。まず、ステップＳ０２において、システムが起動される。続いて、ステップＳ０４へ進み、脳活性域計測器２３（脳波センサ２４）によりユーザが車両に搭乗したときのユーザの不安度（の平常値）を測定し、この測定結果を搭乗時平常値として記憶する。この不安測定処理の具体的内容については、図２９に示すサブルーチンのフローチャートを参照して、説明する。尚、図２９のフローチャートは、第１実施形態の図５のフローチャートを流用して作成されている。図２９（ａ）のフローチャートは、走行制御システム１のユーザの不安測定処理の制御内容を示す。図２９（ｂ）のフローチャートは、脳活性域計測器２３の脳波センサ２４の制御内容を示す。

まず、図２９（ａ）のステップＳ８１０では、車両の走行制御システム１は、不安度合いの測定を開始し、脳活性域計測器２３の脳波センサ２４に電力供給し、計測開始命令を出力して、脳波センサ２４を起動させる。これを受けて脳波センサ２４は、図２９（ｂ）のステップＳ９１０において、起動する。そして、脳波センサ２４は、起動すると、起動応答を走行制御システム１へ送信する。続いて、ステップＳ９２０へ進み、脳波センサ２４は、計測を開始する。次いで、ステップＳ９３０へ進み、脳波センサ２４は、計測結果を走行制御システム１（運転者状況判定器４）へ送信する。そして、脳波センサ２４は、ステップＳ９４０へ進み、待機状態となる、または、動作を停止する。

一方、走行制御システム１側では、図２９（ａ）のステップＳ８２０へ進み、脳活性域計測器２３の各設置位置の複数の脳波センサ２４の計測値を取得する。続いて、ステップＳ８２２へ進み、ユーザが車両に搭乗したときであるか否か（即ち、車両が走行開始していないか否か）を判断する。ここで、搭乗時であるときには（ステップＳ８２２にて「ＹＥＳ」）、ステップＳ８２４へ進み、上記計測値を搭乗時平常値として記憶手段１３に記憶する。尚、図２８のステップＳ０４で本サブルーチンが呼び出されたときには、上記ステップＳ８２４の処理が実行される。

また、上記ステップＳ８２２において、搭乗時でないとき、即ち、車両が走行開始した後であるときには（「ＮＯ」）、ステップＳ８２６へ進み、上記計測値を走行時平常値として記憶手段１３に記憶する。尚、図２８のステップＳ３４（後述する）で本サブルーチンが呼び出されたときには、上記ステップＳ８２６の処理が実行される。

この後、図２８のステップＳ１０へ進み、車両が走行中であるか否かを判断する。ここで、走行中でないときには（ステップＳ１０にて「ＮＯ」）、ステップＳ１０の判断処理を繰り返す。上記ステップＳ１０において、車両が走行中であると判断されると（「ＹＥＳ」）、ステップＳ３０へ進み、ユーザ（運転者または同乗者）の認識処理が実行される。このユーザの認識処理は、第１実施形態（図３に示すサブルーチンにより）と同様にして実行される。

次いで、ステップＳ３２へ進み、車両の走行開始後、車両（ユーザ）に作用する加速度が予め設定された設定値よりも小さいか否かを判断する。ここで、加速度が予め設定された設定値よりも小さいとき、即ち、ユーザに対して力（加速度）のかからない状態であるときには（ステップＳ３２にて「ＹＥＳ」）、ステップＳ３４へ進む。このステップＳ３４では、車両の走行中において、脳活性域計測器２３（脳波センサ２４）によりユーザに対して力のかからない状態である場合のユーザの不安度（の平常値）を測定し、この測定結果を走行時平常値として記憶する。この不安測定処理は、上述した図２９に示すサブルーチンによって実行される。この場合、上述したように、図２９のステップＳ８２２にて「ＮＯ」へ進み、ステップＳ８２６が実行されるようになっている。

この後は、第１実施形態と同様にして、ステップＳ４０およびステップＳ５０が実行される。次いで、ステップＳ６５へ進み、車両の走行制御を行っている間に、ユーザの不安検知と不安判定を行う。この不安検知／不安判定の処理については、図３０に示すサブルーチンのフローチャートを参照して、説明する。尚、図３０のフローチャートは、第１実施形態の図５のフローチャートを流用して作成されている。図３０（ａ）のフローチャートは、走行制御システム１のユーザの不安度合いの判定処理の制御内容を示す。図３０（ｂ）のフローチャートは、脳活性域計測器２３の脳波センサ２４の制御内容を示す。

第２実施形態においても、図３０（ａ）のステップＳ８１０からステップＳ８５０までの処理、並びに、図３０（ｂ）のステップＳ９１０からステップＳ９４０までの処理は、第１実施形態と同様にして、実行する。

そして、走行制御システム１側において、活性センサ数を記録する（ステップＳ８４０）と共に、各脳波センサ２４の計測値を読み取り、記憶した（ステップＳ８５０）後は、ステップＳ８６５へ進む。このステップＳ８６５においては、複数の脳波センサ２４の計測値を、記憶している走行時平常値と比べて、予め設定した設定値以上の違い(差）があるか否かを判断すると共に、設定値以上の差がある脳波センサ２４の数が第２設定数を超えているか否かを判断する。ここで、脳波センサ２４の計測値を走行時平常値と比べて、設定値以上の違い(差）があるか否かを判断するに際しては、例えば、第１実施形態で用いた閾値（不安基準値）を走行時平常値に基づいてシフトさせる制御を実行する。

具体的には、図３１に示すように、第１実施形態で用いた閾値を閾値Ｅｔ１とし、第２実施形態で用いるシフトさせた閾値を閾値Ｅｔ２とする。ここで、平常時レベルをＥ０とし、脳活性度の増分（閾値設定用）をΔＥｔとし、走行時平常値をＥｒとし、走行時平常値Ｅｒと平常時レベルＥ０との差をバイアスΔＥｂとすると、
Ｅｔ１＝Ｅ０＋ΔＥｔ
Ｅｔ２＝Ｅ０＋ΔＥｂ＋ΔＥｔ
となる。即ち、第２実施形態で用いる閾値Ｅｔ２は、第１実施形態で用いた閾値Ｅｔ１よりもバイアスΔＥｂだけシフトされている。上記ステップＳ８６５では、閾値Ｅｔ２を上述したようにして計算した後、この閾値Ｅｔ２を超えている脳波センサ２４の数が第２設定数を超えているか否かを判断する。尚、閾値Ｅｔ２の式において、ΔＥｔ（脳活性度の増分）について、第１実施形態と同じ値を使用したが、これに代えて、バイアスΔＥｂの値に応じて変動する変数αを上記ΔＥｔに乗じたもの、即ち、αΔＥｔを上記ΔＥｔに代えて使用することも好ましい。

そして、ステップＳ８６５において、閾値Ｅｔ２を超えている脳波センサ２４の数が第２設定数を超えたときには（「ＹＥＳ」）、ステップＳ８７０へ進み、ユーザ（計測対象者）は不安状態であると判定する。一方、上記ステップＳ８６５において、第２の設定値以上の差がある脳波センサ２４の数が第２設定数を超えていないときには（「ＮＯ」）、ステップＳ８８０へ進み、ユーザ（計測対象者）は不安状態に達していないと判定する。

この後は、図２８のステップＳ７０へ進み、ユーザが不安を感じているか否かを判断する。ここで、ユーザの不安ありと判定されると（ステップＳ７０にて「ＹＥＳ」）、ステップＳ８０へ進み、第１実施形態と同様にして、ユーザの不安を低減するための車両の走行制御が行われる。そして、ステップＳ９０へ進み、第１実施形態と同様にして、制御の変更に付随して制御状況の報知が必要な場合、制御状況報知を行う。

次に、ステップＳ１０５へ進み、車両のイグニッションスイッチがオンであるか否かを判断する。ここで、イグニッションスイッチがオンであれば（ステップＳ１０５にて「ＹＥＳ」）、ステップＳ３２へ戻り、上述した処理を繰り返す。この場合、車両の走行中において、ユーザに対して力のかからない状態であるときには、ステップＳ３４の処理が設定時間毎に実行されて、走行時平常値が逐次（設定時間毎に）記憶されて蓄積されていく。ここで、図３２は、脳波センサ２４の計測値と、走行時平常値（搭乗時平常値）との関係を説明する図である。

図３２において、時刻ｔ１でユーザが車両に搭乗すると、脳波センサ２４の計測値ｍ１が搭乗時平常値（走行時平常値）として記憶される。その後、車両の走行中において、車両に作用する加速度が小さいときに、設定時間毎に、例えば時刻ｔ２、ｔ３、ｔ４において、脳波センサ２４の計測値ｍ２、ｍ３、ｍ４が走行時平常値として記憶されていく。尚、走行時平常値の走行開始初期の値は、搭乗時平常値にほぼ等しい。この後、時刻ｔ５で、車両に作用する加速度が大きくなると、脳波センサ２４の計測値ｍ５と走行時平常値（例えばｍ４）との差が設定値（例えば図３２中の値ｄ）以上になると、ユーザが不安であると判定し、不安を解消するように走行制御が実施されることから、時刻ｔ６では、脳波センサ２４の計測値ｍ６が少し小さくなり、更に、時刻ｔ７では、脳波センサ２４の計測値ｍ７がより一層小さくなり、該計測値ｍ７と走行時平常値（例えばｍ４）との差が設定値よりも小さくなる。

また、上記ステップＳ１０５において、ユーザによりイグニッションスイッチがオフされると（「ＮＯ」）、ステップＳ１１０へ進み、走行制御システム１が停止されるように構成されている。

尚、上記ステップＳ７０において、ユーザが不安を感じていないときには（「ＮＯ」）、ステップＳ１０５へ進み、それ以降、上述した制御を繰り返し実行するようになっている。

上述した以外の第２実施形態の構成は、第１実施形態の構成と同じ構成となっている。従って、第２実施形態においても、第１実施形態とほぼ同じ作用効果を得ることができる。特に、第２実施形態によれば、次の通りの作用効果を得ることができる。例えば、ユーザが車両に乗った時点で、ユーザの精神状態がすでに他の要因（搭乗前に不安なことや悲しいことなどがあったような場合）で不安状態になっている場合が考えられる。このような場合、不安に関連する脳の活性度が上昇しているので、脳活性域計測器２３（脳波センサ２４）によりユーザの不安度を測定すると、脳波センサ２４の計測値（電圧）は平常値よりもかなり高くなっている（図３１中の実線参照）。このため、前記第１実施形態の場合、車両の走行中に、ユーザ（車両）に対して小さな力（加速度）がかかるだけで、脳波センサ２４の計測値が閾値Ｅｔ１（不安基準値）を超えることから、ユーザの不安を小さくするための車両走行制御が頻繁に実施されるおそれがある。このような事態になると、ユーザが大して不安を感じていないのに、車両走行制御が行われるので、ユーザが煩わしいと感じるおそれがある。

これに対して、第２実施形態においては、ユーザが車両に搭乗したときに、脳波センサ２４によりユーザの不安度を測定し、この測定結果を搭乗時平常値として記憶する。また、車両の走行開始後、ユーザに力のかからない状態のときに、脳波センサ２４によりユーザの不安度を測定し、この測定結果を走行時平常値として記憶する。そして、車両の走行中において、ユーザに力（加速度）が加わったときに、脳活性域計測器２３によりユーザの不安度測定を行う際には、脳波センサ２４によりユーザの不安度を測定し、この測定結果を、走行時平常値と比べて、設定値以上の違い(差）がある場合に、即ち、脳波センサ２４の計測値がシフトさせた閾値Ｅｔ２を超えたときに、ユーザが不安であると判定するように構成した。この構成によれば、ユーザが車両に乗った時点で、ユーザの精神状態がすでに他の要因で不安状態になっていて、脳波センサ２４の計測値が平常値よりもかなり高くなっていたとしても（図３１の実線参照）、シフトさせた閾値Ｅｔ２を超えていないので、ユーザは不安ではないと判定する。これにより、不安判定が頻発することを防止でき、ひいては車両走行制御が頻繁に実施されることを防止できる。

尚、搭乗前に不安なことや悲しいことなどがあって、ユーザが不安状態になっている場合には、ユーザの不安に関連する脳の活性度が上昇しているので、上述したように閾値Ｅｔ２を、バイアスΔＥｂだけ加算方向にシフトさせる。一方、ユーザに特別にうれしいことがあったような場合には、ユーザの不安に関連する脳の活性度が低下するので、閾値Ｅｔ２を、バイアスだけ減算方向にシフトさせることも好ましい。

尚、上記第２実施形態では、搭乗時平常値と走行時平常値を検出し、不安判定用の閾値（不安基準値）を走行時平常値に基づいてシフトさせるように構成したが、これに限られるものではなく、脳波センサ２４から出力される計測値と走行時平常値との差（電圧差）を算出し、この算出した差が設定値（不安判定値）よりも大きいか否かで不安を判定するように構成しても良い。

また、第１実施形態における不安判定用の閾値（不安基準値）を固定する制御と、第２実施形態における不安判定用の閾値（不安基準値）を走行時平常値に基づいてシフトさせる制御とを、ユーザの状況に応じて、切り替えて実行するように構成しても良い。例えば、バイアス値ΔＥｂ（図３１参照）が小さい場合（設定値以下のとき）には、第１実施形態の閾値を固定する制御を実行し、バイアス値ΔＥｂが設定値を超えたら、第２実施形態の閾値をシフトさせる制御を実行するように切り替えることが好ましい。

図面中、１は車両の走行制御システム、２は運転者運転動作検知器（運転者動作計測器）、３は運転者生体情報検知器、４は運転者状況判定器（ユーザ不安度測定器）、５はカメラ、６は周辺監視ＥＣＵ（車幅方向走行位置検知装置）、７はレーダ（車間距離検知装置）、８は車間制御ＥＣＵ、９は第１走行制御ＥＣＵ、１０は第２走行制御ＥＣＵ、１１は自車位置計測手段、１２はコントローラ（走行制御装置）、１３は記憶手段、１７は表示装置、１８は運転者選択手段、２０はセンターサーバ、２１は携帯機器、２３は脳活性域計測器（脳内領域状況計測器）、２４は脳波センサである。

Claims (7)

1. 自動運転や運転支援により車両の走行制御を実行するように構成された車両の走行制御システムであって、
   運転者の運転動作を計測する運転者動作計測器（２）と、
   ユーザの不安の度合いの大小を測定するユーザ不安度測定器（４）と、
   前記運転者動作計測器（２）により計測した運転者の普段行っている運転動作を含む運転動作のデータと前記ユーザ不安度測定器（４）により測定したユーザの不安の度合いの感情データとを有し、ユーザが不安を感じる条件を記録したユーザの特性データを記憶する記録手段（１３）と、
   前記ユーザ不安度測定器（４）により測定したユーザの不安度の測定結果によりユーザが不安であると判定されたときに、その不安の元になる不安要因を、前記記録手段（１３）に記憶され車両の走行状況に対するユーザが不安を感じる条件を記録したユーザの特性データに基づいて判定し、この判定された不安要因に基づいて車両の走行制御の制御度合いを調整することにより、ユーザの不安が小さくなるように車両の走行制御を変更する走行制御装置（１２）とを備え、
   前記走行制御装置（１２）は、車両の走行制御を変更する前に、運転者に報知を行うように構成され、更に、
   前記走行制御装置（１２）は、ユーザの不安が小さくなるように車両の走行制御を変更した後、前記ユーザ不安度測定器（４）によりユーザの不安度を計測し、計測結果に基づいてユーザの不安度の変化を求めると共に、ユーザの不安が解消していないときには、その不安の元になる不安要因を判定し、この判定された不安要因に基づいて車両の走行制御の制御度合いを再調整するように構成された車両の走行制御システム。
2. 前記ユーザ不安度測定器（４）は、不安を感じたときに活性化する脳の部位の状況を計測する脳内領域状況計測器（２３）を備え、
   前記脳内領域状況計測器（２３）は、不安を感じたときに活性化する脳の部位に配置されたセンサを有し、前記センサは、脳が不安を感じたときの血管内の血中酸素濃度の変動、あるいは、脳細胞のイオン授受により発生する微弱電流などを測定することにより、脳の活性域の活性度を検出するように構成されていることを特徴とする請求項１記載の車両の走行制御システム。
3. 道路上の車幅方向の走行位置を検知する車幅方向走行位置検知装置（６）と、
   前方の車両との車間距離を検知する車間距離検知装置（７）とを備え、
   前記走行制御装置（１２）は、ユーザが不安を感じる範囲における車両の有無を判定し、ユーザが周辺車両との距離に不安を感じていると判定した場合、ユーザの不安が低減されるように車両の位置を調整することを特徴とする請求項１記載の車両の走行制御システム。
4. 前記走行制御装置（１２）は、曲線道路に進入する際において、車両の走行速度による遠心力がユーザの不安を引き起こすと判定した場合、減速して曲線道路に進入するように走行制御することを特徴とする請求項１記載の車両の走行制御システム。
5. 前記走行制御装置（１２）は、運転者が手動運転中に、同乗者が不安を感じていることを車両が検知した場合、同乗者が不安を感じていることを運転者に報知することを特徴とする請求項１記載の車両の走行制御システム。
6. 前記脳内領域状況計測器（２３）は、頭部のうちの不安時に活性化する活性域に対応するように配置された脳波センサ（２４）を有し、
   前記走行制御装置（１２）は、前記脳波センサ（２４）により計測された計測値に基づいてユーザの不安を判定するように構成されていることを特徴とする請求項２記載の車両の走行制御システム。
7. 前記走行制御装置（１２）は、車両の走行開始後、ユーザに力のかからない状態のときに、前記脳波センサ（２４）により計測された計測値を走行時平常値として記憶し、車両の走行中において、ユーザに力が加わったときに、前記脳波センサ（２４）により計測された計測値と、前記走行時平常値とを比べて、両者の間に設定値以上の差がある場合に、ユーザが不安であると判定するように構成されていることを特徴とする請求項６記載の車両の走行制御システム。

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