JP6756402B2 - 走行制御方法及び運転制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、運転者による手動運転と自動運転とを切り替え可能な車両において、運転者の手動運転中の運転操作を学習し、この学習結果を自動運転の走行制御に適用する走行制御方法及び運転制御装置に関する。

従来では、自動運転や運転支援により車両の走行制御を実行する走行制御システムとして、特許文献１が開示されている。特許文献１に開示された走行制御システムでは、自動運転や運転支援による走行制御中に、乗員の不安感を防止するために、脳波等で不安度を測定し、不安を感じているときには、その不安を取り除くように車速や車間距離を調整する。そのため、乗員が不安に感じる状況では、手動運転のときの車速や車間距離と一致するように自動運転を行っていた。

特開２０１６−５２８８１号公報

ここで、上述した従来の走行制御システムのように自動運転の走行制御が手動運転のときと一致するように制御されていると、乗員は自動運転が正常に作動しているのか分かりづらいので、システムの作動状態を常に気にしなければならない。その結果、乗員のシステム監視に対する負担感が増大するという問題点があった。

そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、自動運転が正常に作動していることを容易に把握することができ、乗員のシステム監視に対する負担感を軽減することのできる走行制御方法及び運転制御装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明の一態様に係る走行制御方法及び運転制御装置は、車両の自動運転時の加加速度を、学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるように走行制御する。

本発明によれば、自動運転が正常に作動していることを乗員が容易に把握することができ、乗員のシステム監視に対する負担感を軽減することができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る運転制御装置を含む運転制御システムの構成を示すブロック図である。 図２は、手動運転における減速時の速度と加速度と加加速度の時間的な変化を示す図である。 図３は、本発明の一実施形態に係る運転制御装置の自動運転における減速時の速度と加速度と加加速度の時間的な変化を示す図である。 図４は、本発明の一実施形態に係る運転制御装置による運転操作学習処理の処理手順を示すフローチャートである。 図５は、ブレーキオンから０．１Ｇが発生するまでの加速度発生時間の学習結果の一例を示す図である。 図６は、アクセルオフから０．１Ｇが発生するまでの加速度発生時間の学習結果の一例を示す図である。 図７は、本発明の一実施形態に係る運転制御装置による自動運転制御処理の処理手順を示すフローチャートである。 図８は、本発明の一実施形態に係る自動運転制御処理における加減速パラメータの設定方法を説明するための図である。 図９は、本発明の一実施形態に係る自動運転制御処理における加減速パラメータの設定方法を説明するための図である。 図１０は、本発明の一実施形態に係る自動運転制御処理における加減速パラメータの設定方法を説明するための図である。 図１１は、本発明の一実施形態に係る自動運転制御処理における加減速パラメータの設定方法を説明するための図である。 図１２は、手動運転の減速時における速度変化の一例を示す図である。 図１３は、本発明の一実施形態に係る自動運転制御処理によって走行制御された自動運転の減速時における速度変化の一例を示す図である。 図１４は、手動運転の加速時における速度変化の一例を示す図である。 図１５は、本発明の一実施形態に係る自動運転制御処理によって走行制御された自動運転の加速時における速度変化の一例を示す図である。

以下、本発明を適用した一実施形態について図面を参照して説明する。

［運転制御システムの構成］
図１は、本実施形態に係る運転制御装置を含む運転制御システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る運転制御システム１００は、運転制御装置１と、走行状態検出部３と、走行環境検出部５と、運転切替スイッチ７と、乗員監視部８と、制御状態呈示部９とを備えている。さらに、運転制御システム１００は、車両に搭載されたアクチュエータ１１に接続されている。

運転制御装置１は、運転者による手動運転と自動運転とを切り替え可能な車両において、運転者の手動運転中の運転操作を学習し、この学習結果を自動運転の走行制御に適用する処理を実行するコントローラである。特に、運転制御装置１は、車両の自動運転時の加加速度が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるように走行制御処理を実行する。すなわち、この走行制御処理では、車両の自動運転時の加加速度の絶対値が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなるように走行制御してもよいし、小さくなるように走行制御してもよい。尚、加加速度は加速度の変化率であり、手動運転において学習される加加速度は車両の前後方向の加加速度でもよいし、車両の車幅方向の加加速度でもよい。

また、運転制御装置１は、運転操作学習部２１と、状況判定部２３と、パラメータ設定部２５と、自動運転制御実行部２７とを備えている。本実施形態では、運転制御装置１を車両に搭載した場合について説明するが、車両に通信装置を設置して運転制御装置１を外部サーバに設置してもよい。

走行状態検出部３は、車速、加速度、加加速度、加減速の操作、操舵角、先行車の有無、先行車との車間距離及び相対速度、現在位置、方向指示器の表示状態、ヘッドライトの点灯状態、ワイパーの作動状態等の車両の走行状態を示す走行データを検出する。例えば、走行状態検出部３は、ＣＡＮ（Controller Area Network）のような車載ネットワークやナビゲーション装置、レーザレーダ、カメラ等である。尚、車速や加速度、加加速度といったパラメータは、車両の挙動から検出してもよく、乗員による操作量から求めるようにしてもよい。

走行環境検出部５は、車両の現在位置、車両が走行する道路の制限速度、車両前方の信号機の表示状態、車両前方の交差点までの距離、歩行者や自転車との距離、車両前方の車両台数、料金所の有無等の車両周囲の環境を表す環境情報を検出する。この他に、踏切の警笛発動状態や前方車両とのＴＴＣ(衝突余裕時間：Time to collision)、道路の規制情報、渋滞情報等も検出する。例えば、走行環境検出部５は、車両に搭載されたカメラやレーザレーダ、ナビゲーション装置等である。尚、車両前方の信号機の表示状態は路車間通信を利用して検出してもよい。また、車両前方の車両台数は車車間通信やスマートフォンと連携したクラウドサービスを利用して検出してもよい。さらに、ナビゲーション装置や方向指示器の表示状態等から車両前方の交差点の予定進路を取得する。また、車両周囲の路面状態や天候状態を照度センサ、外気温センサ、ワイパースイッチ等からそれぞれ取得する。ただし、照度はヘッドライトのスイッチから取得してもよい。

運転切替スイッチ７は、車両に搭載され、車両の乗員が操作することによって自動運転と手動運転の切り替えを行うスイッチである。例えば、運転切替スイッチ７は、車両のステアリングに設置されている。

乗員監視部８は、車内に設置された車室内カメラ等であり、車室内カメラで撮像した画像から乗員の視線方向を検出して乗員の前方監視状態を検出する。また、生体信号を検出する装置を具備して、乗員の覚醒度や緊張度を検出できるようにしてもよい。

制御状態呈示部９は、現在の制御状態が手動運転であるか自動運転であるかをメータ表示部やナビゲーション装置の表示画面、ヘッドアップディスプレイ等に表示する。また、自動運転の開始、終了を伝える報知音も出力し、運転操作の学習が終了したか否かも呈示する。

アクチュエータ１１は、運転制御装置１からの実行指令を受信して、車両のアクセルやブレーキ、ステアリング等の各部を駆動する。

次に、運転制御装置１を構成する各部について説明する。運転操作学習部２１は、走行状態検出部３及び走行環境検出部５から車両の走行状態に関する走行データや車両周囲の走行環境に関する環境情報を取得し、運転者の手動運転中における運転操作を学習する。学習する運転操作は加減速操作と操舵操作であり、走行中に加速度や減速度、加加速度が発生する状況の運転操作を学習する。例えば、加速操作の開始（発進を含む）から終了までの加速度や減速度、加加速度を学習し、また減速操作の開始から終了（停止含む）までの加速度や減速度、加加速度を学習する。さらに、操舵操作の開始から終了までの車幅方向の加速度や減速度、加加速度を学習する。そして、運転操作学習部２１は、手動運転における加減速操作時の速度や加速度、加加速度と走行環境とを関連付けて学習する。

具体的に、運転操作学習部２１は、手動運転における加減速操作開始時の速度と加加速度との間の関係を学習する。また、手動運転における加減速操作開始時の速度と、加減速操作の開始から所定の加速度が発生するまでの加速度発生時間との間の関係についても学習する。さらに、手動運転における加減速操作の開始から所定の加速度が発生するまでの加加速度を学習してもよい。

状況判定部２３は、走行状態検出部３及び走行環境検出部５から車両の走行状態に関する走行データや車両周囲の走行環境に関する環境情報を取得し、車両が走行している走行状況と自動運転が利用されている利用状況とを判定する。判定される走行状況としては、交差点で右左折や停止する状況、駐車車両や歩行者等の物体を回避する状況、踏切を通過する状況、道路規制がある状況、合流や追越がある状況、道路が混雑または渋滞している状況、天候状態や視界、路面状態が悪い状況等がある。この他にも、状況判定部２３は、車両の乗員の前方監視状態を判定したり、車両周囲の走行環境がスクールゾーンや生活道路等の予め設定された特定の環境であるか否かを判定したりする。また、判定される利用状況としては、手動運転から自動運転へ移行した後の所定期間であるか否か、車両が自動運転を開始した後の所定期間であるか否か、自動運転から手動運転へ移行する前の所定期間であるか否か、がある。

パラメータ設定部２５は、自動運転に移行したときに、運転操作学習部２１によって学習された学習結果と、状況判定部２３で判定された走行状況及び利用状況とに基づいて、自動運転を実行するためのパラメータを設定する。設定されるパラメータとしては、加加速度、加速度、減速度、加速度発生時間等である。特に、パラメータ設定部２５は、車両の自動運転時の加加速度が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるようにパラメータを設定する。すなわち、車両の自動運転時の加加速度の絶対値が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなるようにパラメータを設定してもよいし、小さくなるようにパラメータを設定してもよい。

例えば、図２、３を参照して、車両が時速５０ｋｍから減速する場合について説明する。図２は、手動運転時に時速５０ｋｍから減速する場合の速度と加速度と加加速度の時間的な変化を示す図である。図２では、時刻ｔ１にアクセルをオフして時刻ｔ２に加速度が０．１Ｇ低下している。このアクセルのオフから０．１Ｇ低下するまでの時間が加速度発生時間Ｔ１である。運転操作学習部２１は、このような運転操作を学習して学習結果として記憶している。

一方、パラメータ設定部２５は、図３に示すように、自動運転時の加加速度が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるように設定する。特に、パラメータ設定部２５は、加減速を開始するときに、自動運転時の加加速度の絶対値を、学習結果として得られた手動運転時の加加速度の絶対値より大きくなるように設定する。図３では、時刻ｔ３にアクセルをオフして時刻ｔ４に加速度が０．１Ｇ低下しており、加速度発生時間はＴ２となっている。図２と図３を比較すると、自動運転時の加速度発生時間Ｔ２は、手動運転時の加速度発生時間Ｔ１よりも短くなっている。これは、パラメータ設定部２５が、自動運転時の加加速度の絶対値を手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなるように設定したためである。図２のＴ１の期間における加加速度と図３のＴ２の期間における加加速度を比較すると、図３に示す自動運転時の加加速度の絶対値は、図２に示す手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなっている。

このように自動運転時の加加速度を、学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるように設定することによって、自動運転と手動運転の違いが明確になるので、乗員は自動運転が正常に作動していることを容易に把握することができる。これにより、乗員のシステム監視に対する負担感を大幅に軽減することができる。特に、車両の車速や加速度が変化する加減速時や右左折時には、乗員の自動運転に対する不安感は高まるものである。しかし、加減速を開始するときに（図２のＴ１や図３のＴ２）、自動運転時の加加速度を、学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるように設定すれば、乗員は自動運転が正常に作動していることを容易に把握することができる。したがって、乗員は自動運転に対する安心感と信頼感を得ることができる。尚、図２、３では、自動運転時の加加速度の絶対値を、手動運転時の加加速度の絶対値より大きくする場合について説明したが、小さくなるように設定してもよい。

自動運転制御実行部２７は、自動運転区間になった場合や運転者が運転切替スイッチ７により自動運転を選択した場合に、自動運転制御を実行する。このとき、自動運転制御実行部２７は、運転操作学習部２１で学習した学習結果を自動運転の走行制御に適用し、パラメータ設定部２５で設定された加速度や減速度、加加速度で自動運転制御を実行する。

尚、運転制御装置１は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵを含む汎用の電子回路とメモリ等の周辺機器から構成されている。そして、特定のプログラムを実行することにより、上述した運転操作学習部２１、状況判定部２３、パラメータ設定部２５、自動運転制御実行部２７として動作する。このような運転制御装置１の各機能は、１または複数の処理回路によって実装することができる。処理回路は、例えば電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含み、また実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置も含んでいる。

［運転操作学習処理の手順］
次に、本実施形態に係る運転制御装置１による運転操作学習処理の手順を図４のフローチャートを参照して説明する。図４に示す運転操作学習処理は、車両のイグニッションがオンされると開始する。

図４に示すように、まずステップＳ１０１において、運転操作学習部２１は、運転切替スイッチ７の状態により車両が手動運転であるか否かを判定する。車両が手動運転である場合にはステップＳ１０３に進み、自動運転である場合には運転操作学習処理を終了して自動運転制御を実行する。

ステップＳ１０３において、運転操作学習部２１は、走行状態検出部３及び走行環境検出部５から車両の走行状態に関する走行データと車両周囲の走行環境に関する環境情報を検出する。検出される走行データとしては、車速、操舵角、加速度、減速度、加加速度、先行車との車間距離、先行車との相対速度、現在位置、前方交差点の予定進路、ブレーキペダル及びアクセルペダルの操作量、ヘッドライトの点灯状態、ワイパーの作動状態等を検出する。また、環境情報としては、走行している道路の制限速度、料金所、一時停止規制の有無または車両前方の信号機の表示状態、車両から前方交差点までの距離、車両前方の車両台数、車両から歩行者や自転車までの距離、路面状態、車両周辺の天候状態等を検出する。この他に、踏切の警笛発動状態や前方車両とのＴＴＣ(衝突余裕時間：Time to collision)、道路の規制情報、渋滞情報等も検出する。さらに、運転操作学習部２１は、乗員監視部８から乗員の前方監視状態や覚醒度、緊張度等を検出する。

ステップＳ１０５において、運転操作学習部２１は、車両が減速中または加速中であるか否かを判定する。判定方法としては、ステップＳ１０３で取得した車両の減速度または加速度が所定値以上である場合に、車両が減速中または加速中であると判定する。そして、減速中または加速中であると判定された場合にはステップＳ１０７に進み、減速中または加速中ではないと判定された場合にはステップＳ１０３に戻る。

ステップＳ１０７において、運転操作学習部２１は、ステップＳ１０３で検出された走行データと環境情報のうち、ステップＳ１０５の処理で減速中または加速中であると判定された走行データと環境情報を学習用データとして記憶する。尚、本実施形態では、予めデータを選別した後に記憶する場合について説明したが、手動運転中のデータを一度すべて記憶してから、上述したステップＳ１０５の処理を実施して選別してもよい。

ステップＳ１０９において、運転操作学習部２１は、所定量の学習用データを記憶できたか否かを判定し、所定量に満たない場合にはステップＳ１０３に戻り、所定量以上蓄積できた場合にはステップＳ１１１に進む。

ステップＳ１１１において、運転操作学習部２１は、運転者の手動運転中の運転操作を学習する。特に、運転者の加減速操作を学習する。例えば、手動運転における加減速操作開始時の速度と加加速度との間の関係を学習し、学習結果として一次関数を求める。同様に、手動運転における加減速操作開始時の速度と加速度発生時間との間の関係を学習して一次関数を求めてもよい。加速度発生時間は、加減速操作の開始から所定の加速度が発生するまでの時間である。例えば、減速操作の場合では、アクセルのオフまたはブレーキのオンを減速操作の開始時点として所定の減速度（例えば、０．１Ｇ）が発生するまでの時間を、加速度発生時間とする。

また、加速度発生時間だけを学習してもよい。例えば、図５に示すように、ブレーキをオンしてから０．１Ｇの減速度が発生するまでの加速度発生時間を、運転者Ａ〜Ｇ毎に学習してそれぞれの平均値や標準偏差を求めてもよい。同様に、図６に示すように、アクセルをオフしてから０．１Ｇの減速度が発生するまでの加速度発生時間を、運転者Ａ〜Ｇ毎に学習してそれぞれの平均値や標準偏差を求めてもよい。尚、平均値や標準偏差だけではなく最大値を求めてもよい。また、加速度発生時間を学習する代わりに、手動運転における加減速操作の開始から所定の加速度が発生するまでの加加速度を学習してもよい。この場合には、交差点の手前等の加加速度が発生する区間を予め特定しておき、その区間の加加速度を学習する。

さらに、手動運転における加減速操作時の加加速度と車両の走行環境とを関連付けて学習してもよい。走行環境のうち減速操作時の加加速度や加速度に影響を与える環境要因としては、例えば、車両が他車両や歩行者等の物体と接近する場合がある。この場合には、車両と物体との間の距離や相対速度、あるいはＴＴＣ(Time to collision)と関連付けて減速操作時の加加速度を学習する。これにより、先行車の割り込みや急減速、渋滞の出現、駐車車両の出現、交差車両や合流車両の進入、歩行者や自転車の横断等の状況と関連付けて、減速操作時の加加速度を学習することができる。

また、信号機が切り替わる場合では、黄色から赤へ切り替わるときの停止線までの距離または時間(距離/速度)と関連付けて、減速操作時の加加速度を学習する。踏切で警笛が発動される場合では、警笛発動時の停止線までの距離または時間(距離/速度)と関連付けて、減速操作時の加加速度を学習する。さらに、道路規制がある場合では、道路規制地点までの距離または時間(距離/速度)と関連付けて、減速操作時の加加速度を学習する。これにより、道路工事等による車線規制や料金所への接近、制限速度の低下等の状況と関連付けて、減速操作時の加加速度を学習することができる。また、視界や天候状態、路面状態と関連付けて、減速操作時の加加速度を学習してもよい。これにより、雨や雪、路面の凍結等の状況と関連付けて、減速操作時の加加速度を学習することができる。

次に、加速操作時の加加速度や加速度に影響を与える環境要因としては、例えば、合流や追い越しをする場合がある。この場合では、合流または追越区間の長さや合流先の速度と関連付けて、加速操作時の加加速度を学習する。また、交差点や狭路を走行する場合では、右左折時か否か、一時停止交差点からの発進時か否か、狭路走行時か否かと関連付けて、加速操作時の加加速度を学習する。さらに、混雑や渋滞している場合では、自車線または隣接車線が混雑または渋滞しているか否かと関連付けて、加速操作時の加加速度を学習する。また、視界や天候状態、路面状態と関連付けて、加速操作時の加加速度を学習してもよい。これにより、雨や雪、路面の凍結等の状況と関連付けて、加速操作時の加加速度を学習することができる。さらに、スクールゾーンや生活道路等の特定の環境を走行しているか否かと関連付けて、加速操作時の加加速度を学習してもよい。

ステップＳ１１３において、運転操作学習部２１は、ステップＳ１１１で算出した学習結果を記憶して本実施形態に係る運転操作学習処理を終了する。

［自動運転制御処理の手順］
次に、本実施形態に係る運転制御装置１による自動運転制御処理の手順を図７のフローチャートを参照して説明する。

図７に示すように、ステップＳ２０１において、自動運転制御実行部２７は、図４に示す運転操作学習処理によって運転操作の学習が完了しているか否かを判定する。学習が完了している場合にはステップＳ２０３に進み、学習が完了していない場合にはステップＳ２１１に進む。

まず、運転操作の学習が完了している場合について説明する。ステップＳ２０３において、状況判定部２３は、走行状態検出部３及び走行環境検出部５から車両の走行状態に関する走行データと車両周囲の走行環境に関する環境情報を取得し、車両が走行している走行状況と、自動運転が利用されている利用状況とを検出する。検出される走行状況としては、交差点で右左折や停止する状況、駐車車両や歩行者等の物体を回避する状況、踏切を通過する状況、道路規制がある状況、合流や追越がある状況、道路が混雑または渋滞している状況、天候状態や視界、路面状態が悪い状況等がある。この他にも、状況判定部２３は、車両の乗員の前方監視状態を検出したり、車両周囲の走行環境がスクールゾーンや生活道路等の予め設定された特定の環境であるか否かを検出したりする。また、検出される利用状況としては、手動運転から自動運転へ移行した後の所定期間であるか否か、車両が自動運転を開始した後の所定期間であるか否か、自動運転から手動運転へ移行する前の所定期間であるか否か、がある。

ステップＳ２０５において、パラメータ設定部２５は、運転操作学習処理で学習した学習結果と、ステップＳ２０３で検出された走行状況と利用状況とに基づいて、自動運転を実行するための加減速パラメータを設定する。設定されるパラメータとしては、加加速度、加速度、減速度、加速度発生時間等である。特に、パラメータ設定部２５は、車両の自動運転時の加加速度が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるように設定する。すなわち、車両の自動運転時の加加速度の絶対値が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなるように設定してもよいし、小さくなるように設定してもよい。

例えば、図８では、手動運転における加減速操作開始時の速度と加加速度との間の関係を学習し、学習結果を点線Ｘで示している。この学習結果Ｘに所定値を加算することによって、自動運転における加減速操作開始時の速度と加加速度との間の関係を求め、実線Ｙで示している。これにより、パラメータ設定部２５は、自動運転時の加加速度の絶対値が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなるように設定している。

また、図９では、点線で示す学習結果Ｘから所定値を減算することによって、自動運転における加減速操作開始時の速度と加加速度との間の関係を求め、実線Ｙで示している。これにより、自動運転時の加加速度の絶対値が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度の絶対値よりも小さくなるように設定している。手動運転のときの加加速度が大きい場合、すなわち急加速や急減速の多い運転者の場合では、自動運転時の加加速度を手動運転時の加加速度より小さくしたほうが自動運転と手動運転の違いを明確にできる場合がある。したがって、自動運転時の加加速度を手動運転時の加加速度よりも大きくするだけではなく、小さくしてもよい。ただし、急加速や急減速の多い運転者に限定する必要はなく、通常の運転者の場合でも自動運転時の加加速度を手動運転時の加加速度より小さくしてもよい。

さらに、加加速度ではなく加速度発生時間を設定してもよい。図１０では、手動運転における加減速操作開始時の速度と加速度発生時間との間の関係を学習し、学習結果を点線Ｘで示している。この学習結果Ｘから所定値を減算することによって、自動運転における加減速操作開始時の速度と加速度発生時間との間の関係を求め、実線Ｙで示している。これにより、自動運転時の加速度発生時間が、学習結果として得られた手動運転時の加速度発生時間よりも小さくなるように設定している。加速度発生時間は加減速操作の開始から所定の加速度に到達するまでの時間なので、加速度発生時間を小さくすると加加速度は大きくなる。したがって、パラメータ設定部２５は、自動運転時の加加速度の絶対値が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなるように設定している。

また、図１１では、点線で示す学習結果Ｘに所定値を加算することによって、自動運転における加減速操作開始時の速度と加速度発生時間との間の関係を求め、実線Ｙで示している。これにより、自動運転時の加速度発生時間が、学習結果として得られた手動運転時の加速度発生時間よりも大きくなるように設定している。加速度発生時間を大きくすると加加速度は小さくなる。したがって、パラメータ設定部２５は、自動運転時の加加速度の絶対値が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度の絶対値よりも小さくなるように設定している。

さらに、パラメータ設定部２５は、車両の自動運転が利用されている利用状況に応じて、自動運転時の加加速度を調整してもよい。例えば、車両が手動運転から自動運転へ移行するときに、移行後の所定期間については、自動運転時の加加速度と手動運転時の加加速度との差が所定値以上大きくなるようにパラメータを設定して走行制御する。所定値については、自動運転時の加加速度と手動運転時の加加速度との違いを、乗員が明確に認識できるような値を予め設定しておけばよい。

また、パラメータ設定部２５は、車両が自動運転を開始するときに、開始後の所定期間については自動運転時の加加速度と手動運転時の加加速度との差が所定値以上大きくなるようにパラメータを設定して走行制御する。ここで、自動運転の開始とは、車両を購入した直後のような自動運転が未利用の状態から走行を開始するような場合を意味する。

さらに、パラメータ設定部２５は、車両が自動運転から手動運転へ移行するときに、移行前の所定期間については、自動運転時の加加速度と手動運転時の加加速度との差が所定値以上大きくなるようにパラメータを設定して走行制御する。

また、パラメータ設定部２５は、車両の乗員の前方監視状態に応じて、自動運転時の加加速度を調整してもよい。例えば、乗員の覚醒度が低下していると判断した場合には、その低下度合いに応じて加加速度を大きくして乗員の覚醒度を高めるようにする。また、乗員が前方を見ていないことを検出したときには、加加速度を大きくして乗員の前方監視を促進する。

さらに、パラメータ設定部２５は、車両の手動運転における加減速操作時の加加速度と車両の走行環境とを関連付けて学習し、この学習結果に基づいてパラメータを設定して走行制御する。例えば、車両が他車両や歩行者等の物体と接近している場合には、その距離が小さくなるにしたがって加加速度や減速度を大きくする。また、物体との相対速度が大きくなるにしたがって、あるいはＴＴＣ(Time to collision)が小さくなるにしたがって加加速度や減速度を大きくしてもよい。これにより、先行車の割り込みや急減速、渋滞の出現、駐車車両の出現、交差車両や合流車両の進入、歩行者または自転車の横断等の場合に、適切なパラメータを設定することができる。

また、パラメータ設定部２５は、信号機が切り替わる場合には、黄色から赤へ切り替わるときの停止線までの距離または時間(距離/速度)が短くなるにしたがって加加速度や減速度を大きくする。さらに、踏切で警笛が発動している場合には、警笛発動時の停止線までの距離または時間(距離/速度)が短くなるにしたがって加加速度や減速度を大きくする。また、道路規制がある場合には、道路規制地点や料金所までの距離または時間(距離/速度)が短くなるにしたがって加加速度や減速度を大きくする。

さらに、パラメータ設定部２５は、車両が合流や追越をする場合には、合流または追越区間が短くなるにしたがって加加速度や加速度を大きくする。また、合流先の速度が大きくなるにしたがって加加速度や加速度を大きくしてもよい。さらに、交差点や狭路を走行している場合には、右左折時や一時停止交差点からの発進時、狭路走行時には学習結果よりも加加速度や加速度を小さくする。また、車両前方の道路が混雑または渋滞している場合には、学習結果よりも加加速度や加速度を小さくする。

さらに、パラメータ設定部２５は、天候状態や視界、路面状態が悪い状況(雨、雪、路面凍結)では、学習結果よりも加加速度や加速度を小さくする。また、スクールゾーンや生活道路等の予め設定された特定の環境を車両が走行している場合には、加加速度や加速度を学習結果よりも小さくする。

ステップＳ２０７において、自動運転制御実行部２７は、ステップＳ２０５で設定された加減速パラメータを用いて自動運転制御を実行する。例えば、手動運転の減速時の速度変化が、図１２に示すような変化であるとする。図１２では、減速を開始する時点の加速度発生時間がＴｓ、減速を終了する時点の加速度発生時間がＴｆとなっている。ここで、ステップＳ２０５で設定された加減速パラメータを用いて自動運転を行った場合、すなわち自動運転時の加加速度の絶対値が手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなるように設定すると、図１３に示すような速度変化となる。図１３では、自動運転時の加加速度の絶対値が手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなるように設定されているので、加速度発生時間Ｔｓ’Ｔｆ‘は、図１２に示す加速度発生時間Ｔｓ、Ｔｆよりも短くなっている。

また、加速時の速度変化について、図１４、１５を参照して説明する。図１４では、手動運転において加速を開始する時点の加速度発生時間がＴｓ、加速を終了する時点の加速度発生時間がＴｆとなっている。ここで、ステップＳ２０５で設定された加減速パラメータを用いて自動運転を行った場合、すなわち自動運転時の加加速度の絶対値が手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなるように設定すると、図１５に示すような速度変化となる。図１５では、自動運転時の加加速度の絶対値が手動運転時の加加速度の絶対値よりも大きくなるように設定されているので、加速度発生時間Ｔｓ’Ｔｆ‘は、図１４に示す加速度発生時間Ｔｓ、Ｔｆよりも短くなっている。

自動運転制御実行部２７は、このような自動運転が実行されるように制御実行指令をアクチュエータ１１に送信して、自動運転に必要なアクセルやブレーキ、ステアリング等の操作を実行する。

ステップＳ２０９において、自動運転制御実行部２７は、自動運転が終了したか否かを判定し、終了していない場合にはステップＳ２０３に戻って自動運転を継続する。一方、自動運転が手動運転に切り替わって自動運転が終了している場合には、本実施形態に係る自動運転制御処理を終了する。

次に、運転操作の学習が完了していない場合について説明する。ステップＳ２１１において、状況判定部２３は、走行状態検出部３及び走行環境検出部５から車両の走行状態に関する走行データと車両周囲の走行環境に関する環境情報を取得し、車両が走行している走行状況と、自動運転が利用されている利用状況とを検出する。検出される走行状況としては、交差点で右左折や停止する状況、駐車車両や歩行者等の物体を回避する状況、踏切を通過する状況、道路規制がある状況、合流や追越がある状況、道路が混雑または渋滞している状況、天候状態や視界、路面状態が悪い状況等がある。この他にも、状況判定部２３は、車両の乗員の前方監視状態を検出したり、車両周囲の走行環境がスクールゾーンや生活道路等の予め設定された特定の環境であるか否かを検出したりする。また、検出される利用状況としては、手動運転から自動運転へ移行した後の所定期間であるか否か、車両が自動運転を開始した後の所定期間であるか否か、自動運転から手動運転へ移行する前の所定期間であるか否か、がある。

ステップＳ２１３において、パラメータ設定部２５は、加減速パラメータとして予め設定された所定値を設定する。この所定値は、一般的な加減速の値や平均値を使用すればよい。

ステップＳ２１５において、自動運転制御実行部２７は、設定された加減速パラメータを用いて自動運転制御を実行する。具体的に、自動運転制御実行部２７は、制御実行指令をアクチュエータ１１に送信して、自動運転に必要なアクセルやブレーキ、ステアリング等の操作を実行する。

ステップＳ２１７において、自動運転制御実行部２７は、自動運転が終了したか否かを判定し、終了していない場合にはステップＳ２１１に戻って自動運転を継続する。一方、自動運転が手動運転に切り替わって自動運転が終了している場合には、本実施形態に係る自動運転制御処理を終了する。

［実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る走行制御方法及び運転制御装置では、車両の自動運転時の加加速度が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるように走行制御する。これにより、自動運転が正常に作動していることを乗員が容易に把握することができ、乗員のシステム監視に対する負担感を軽減することができる。

また、本実施形態に係る走行制御方法では、車両の自動運転時の加加速度の絶対値が、学習結果として得られた手動運転時の加加速度の絶対値より大きくなるように走行制御する。これにより、車両の加減速や停止等の挙動を乗員が容易に把握することができる。単に加加速度を大きくするだけではなく、学習結果として得られた乗員の加加速度を基準にすることで、個人の運転特性を反映させて必要以上に大きい加加速度とならないように設定することができる。また、学習結果として得られた乗員の加加速度を基準にすることで、求められる加速度を正確に見積もることができる為、乗員に対して、加加速度が手動運転と異なることを伝えることができるようになる。また、乗員は車両の挙動から自動運転システムが正常に作動していることを容易に把握できるので、自動運転に対する安心感と信頼感を得ることができる。尚、学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるように走行制御するために、学習結果を反映しないことにより、自動運転時の加加速度を大きくするようにしてもよい。

さらに、本実施形態に係る走行制御方法では、車両の自動運転が利用されている状況に応じて、自動運転時の加加速度を調整する。これにより、自動運転が利用されている状況に応じて加加速度のパターン(大きさや時間、回数等)を調整できるので、必要なときには加加速度を大きくして乗員に自動運転システムの作動状態を伝達し、安心感と信頼感を乗員に与えることができる。また、不要なときには加加速度を小さくして、快適な乗り心地を提供することができる。

また、本実施形態に係る走行制御方法では、車両が手動運転から自動運転へ移行するときに、移行後の所定期間は自動運転時の加加速度と手動運転時の加加速度との差が所定値以上大きくなるように走行制御する。これにより、自動運転へ移行した直後において、自動運転システムが正常に作動していることを乗員に積極的に伝えることができ、乗員は安心感を得ることができる。

さらに、本実施形態に係る走行制御方法では、車両が自動運転を開始するときに、開始後の所定期間は自動運転時の加加速度と手動運転時の加加速度との差が所定値以上大きくなるように走行制御する。これにより、車両の自動運転を利用し始めた時期において、自動運転システムが正常に作動していることを乗員に積極的に伝えることができ、乗員は安心感を得ることができる。

また、本実施形態に係る走行制御方法では、車両が自動運転から手動運転へ移行するときに、移行前の所定期間は自動運転時の加加速度と手動運転時の加加速度との差が所定値以上大きくなるように走行制御する。これにより、自動運転から手動運転に復帰する直前において、加加速度の変化によって手動運転への復帰が近づいていることを乗員に理解させることができるので、乗員の前方監視を促進させて手動運転への準備を行わせることができる。

さらに、本実施形態に係る走行制御方法では、車両の乗員の前方監視状態を検出し、検出した前方監視状態に応じて、自動運転時の加加速度を調整する。これにより、乗員が前方監視を怠っている場合には加加速度を大きくして乗員の前方監視を促すことができる。

また、本実施形態に係る走行制御方法では、車両の手動運転における加減速操作開始時の速度と加加速度との間の関係を学習し、この学習結果に基づいて自動運転の走行制御を行う。これにより、学習結果を自動運転の加減速操作に反映できるので、各運転者の運転特性を反映させた走行制御が可能となる。

さらに、本実施形態に係る走行制御方法では、車両の手動運転における加減速操作開始時の速度と、加減速操作の開始から所定の加速度が発生するまでの加速度発生時間との間の関係を学習し、この学習結果に基づいて自動運転の走行制御を行う。これにより、学習結果を自動運転の加減速操作に反映できるので、各運転者の運転特性を反映させた走行制御が可能となる。

また、本実施形態に係る走行制御方法では、車両の手動運転における加減速操作の開始から所定の加速度が発生するまでの加加速度を学習し、この学習結果に基づいて自動運転の走行制御を行う。これにより、学習結果を自動運転の加減速操作に反映できるので、各運転者の運転特性を反映させた走行制御が可能となる。

さらに、本実施形態に係る走行制御方法では、車両の手動運転における加減速操作時の加加速度と車両の走行環境とを関連付けて学習し、この学習結果に基づいて自動運転の走行制御を行う。これにより、さまざまな走行環境に応じて各運転者の運転特性を調整して走行制御を行うことができる。

また、本実施形態に係る走行制御方法では、車両周囲の走行環境が予め設定された特定の環境である場合には、自動運転時の加加速度を調整する。これにより、リスクの高い環境や運転者が自動運転へ介入することが必要な状況であることを、乗員に理解させることができるので、乗員が積極的に周辺環境を監視するように促すことができる。

さらに、本実施形態に係る走行制御方法では、車両の手動運転において学習される加加速度が車両の前後方向の加加速度である。これにより、交差点で停止する場合や他車両等の物体に接近した場合の運転者の運転特性を学習することができる。

また、本実施形態に係る走行制御方法では、車両の手動運転において学習される加加速度が車両の車幅方向の加加速度である。これにより、交差点で右左折する場合等の運転者の運転特性を学習することができる。

なお、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。

１ 運転制御装置
３ 走行状態検出部
５ 走行環境検出部
７ 運転切替スイッチ
８ 乗員監視部
９ 制御状態呈示部
１１ アクチュエータ
２１ 運転操作学習部
２３ 状況判定部
２５ パラメータ設定部
２７ 自動運転制御実行部
１００ 運転制御システム

Claims (13)

1. 運転者による手動運転と自動運転とを切り替え可能な車両において、運転者の手動運転中の運転操作を学習し、この学習結果を自動運転の走行制御に適用する運転制御装置の走行制御方法であって、
   前記車両の手動運転における加減速操作の開始から所定の加速度が発生するまでの加加速度を学習し、
   前記車両の自動運転時の加加速度が、前記学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるように走行制御することを特徴とする走行制御方法。
2. 前記車両の自動運転時の加加速度の絶対値が、前記学習結果として得られた手動運転時の加加速度の絶対値より大きくなるように走行制御することを特徴とする請求項１に記載の走行制御方法。
3. 前記車両が手動運転から自動運転へ移行するときに、移行後の所定期間は前記自動運転時の加加速度と前記手動運転時の加加速度との差が所定値以上大きくなるように走行制御することを特徴とする請求項１または２に記載の走行制御方法。
4. 前記車両の自動運転が未利用の状態から走行を開始するときに、開始後の所定期間は前記自動運転時の加加速度と前記手動運転時の加加速度との差が所定値以上大きくなるように走行制御することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の走行制御方法。
5. 前記車両が自動運転から手動運転へ移行するときに、移行前の所定期間は前記自動運転時の加加速度と前記手動運転時の加加速度との差が所定値以上大きくなるように走行制御することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の走行制御方法。
6. 前記車両の乗員の前方監視状態を検出し、検出した前方監視状態に応じて、前記自動運転時の加加速度を調整することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の走行制御方法。
7. 前記車両の手動運転における加減速操作開始時の速度と加加速度との間の関係を学習し、この学習結果に基づいて自動運転の走行制御を行うことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の走行制御方法。
8. 前記車両の手動運転における加減速操作開始時の速度と、前記加減速操作の開始から所定の加速度が発生するまでの加速度発生時間との間の関係を学習し、この学習結果に基づいて自動運転の走行制御を行うことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の走行制御方法。
9. 前記車両の手動運転における加減速操作時の加加速度と前記車両の走行環境とを関連付けて学習し、この学習結果に基づいて自動運転の走行制御を行うことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の走行制御方法。
10. 前記車両周囲の走行環境が予め設定された特定の環境である場合には、前記自動運転時の加加速度を調整することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の走行制御方法。
11. 前記車両の手動運転において学習される加加速度は、前記車両の前後方向の加加速度であることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の走行制御方法。
12. 前記車両の手動運転において学習される加加速度は、前記車両の車幅方向の加加速度であることを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の走行制御方法。
13. 運転者による手動運転と自動運転とを切り替え可能な車両において、運転者の手動運転中の運転操作を学習し、この学習結果を自動運転の走行制御に適用する運転制御装置であって、
    前記車両の手動運転における加減速操作の開始から所定の加速度が発生するまでの加加速度を学習し、
    前記車両の自動運転時の加加速度が、前記学習結果として得られた手動運転時の加加速度と異なるように走行制御することを特徴とする運転制御装置。

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