CN109562758B - 自动驾驶车辆的控制方法及控制装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种自动驾驶车辆的控制方法，设定自动行驶时的驾驶特性，可进行基于驾驶特性使车辆自动行驶的自动驾驶和根据乘员的操作使车辆行驶的手动驾驶的切换。而且，学习乘员进行的手动驾驶时的手动驾驶特性，从手动驾驶切换到自动驾驶的情况下，仅在预设定的手动特性维持时间(T1)维持手动驾驶特性并执行自动驾驶。其结果，能够抑制乘员的不安感。

Description

自动驾驶车辆的控制方法及控制装置
技术领域
本发明涉及自动驾驶车辆的控制方法及控制装置。
背景技术
如专利文献1所公开地，提案有在自动驾驶车辆的控制装置中，在从手动驾驶向自动驾驶切换时未检测出过度操控的情况下切换到自动驾驶的技术。
专利文献1：日本特开2012－51441号公报
然而，专利文献1公开的现有例对于从手动驾驶向自动驾驶切换时驾驶特性的变化未进行探讨。因此，具有在从手动驾驶向自动驾驶切换时使乘员感到不安这种问题。
发明内容
本发明是为了解决这种现有的课题而开发的，其目的在于提供在从手动驾驶向自动驾驶切换时，能够抑制乘员的不安感的自动驾驶车辆的控制方法及控制装置。
本发明一方面在从手动驾驶切换到自动驾驶的情况下，维持手动驾驶时的驾驶特性即手动驾驶特性，执行自动驾驶。
根据本发明一方面，在从手动驾驶向自动驾驶切换时，能够抑制乘员的不安感。
附图说明
图1是表示本发明实施方式的自动驾驶车辆的控制装置的构成的框图；
图2是表示从手动驾驶向自动驾驶切换时的维持时间T1、切换时间T2及车速、车间距离的变化的说明图；
图3是表示本车辆状况检测部的详细构成的框图；
图4是表示周围状况检测部的详细构成的框图；
图5是表示通过机械学习来学习驾驶行动的特征的三个学习方法的说明图；
图6是表示对于检测到的各特征点的驾驶行动的学习的流程的说明图；
图7是表示行驶状况的分类的说明图；
图8是表示将其他车辆的数据分类为有意义的项目的例子的说明图；
图9是表示基于输入信息执行机械学习，取得自动驾驶特性及手动驾驶特性的次序的流程图；
图10A是本车辆的行驶速度和在周围行驶的其他车辆的行驶速度均为80[km/h]的情况的说明图；
图10B是本车辆的行驶速度为60[km/h]，在周围行驶的其他车辆的行驶速度为80[km/h]的情况的说明图；
图11是表示车速及车间距离和感知量的关系、感知量和不安感的关系、车速及车间距离和不安感的关系的图表；
图12是基于保存在驾驶特性数据库的自动驾驶特性及手动驾驶特性和不安感、物理量模型求出T1、T2的处理的说明图；
图13A是表示车速和不安感的关系的图表；
图13B是表示道路宽度窄的情况及道路宽度宽的情况下的车速和不安感的关系的图表；
图14A是表示车间距离和不安感的关系的图表；
图14B是表示在相邻车道存在其他车辆的情况及在相邻车道不存在其他车辆的情况的车间距离和不安感的关系的图表；
图15是表示车速、车间距离的变化和维持时间T1、切换时间T2的关系的说明图；
图16A是表示变更车速时的加速度率区间的图表；
图16B是表示变更车速时的加速度的变化的图表；
图16C是表示变更车速时的速度变化的图表；
图17A是表示本车辆以40[km/h]行驶的状况的说明图；
图17B是表示车速从40[km/h]增速至60[km/h]的情况的车速的变化的图表；
图17C是表示本车辆以80[km/h]行驶的状况的说明图；
图17D是表示车速从80[km/h]增速至100[km/h]的情况的车速的变化的图表；
图18A是表示本车辆在道路宽度窄的道路上以40[km/h]行驶的状况的说明图；
图18B是表示在道路宽度窄的道路行驶中，车速从40[km/h]增速至60[km/h]的情况的车速的变化的图表；
图18C是表示本车辆在道路宽度宽的道路以40[km/h]行驶的状况的说明图；
图18D是表示在道路宽度宽的道路行驶中，车速从40[km/h]增速至60[km/h]的情况的车速的变化的图表；
图19A是表示以50[m]的车间距离行驶的状况的说明图；
图19B是表示车间距离从50[m]缩短至20[m]的情况的车间距离的变化的图表；
图19C是表示以100[m]的车间距离行驶的状况的说明图；
图19D是表示车间距离从100[m]缩短至70[m]的情况的车间距离的变化的图表；
图20A是表示车间距离为80[m]，其他车辆在相邻车道行驶的状况的说明图；
图20B是表示在相邻车道存在其他车辆的情况下，车间距离从80[m]缩短至50[m]的情况的车间距离的变化的图表；
图20C是表示车间距离为80[m]，在相邻车道没有其他车辆行驶的状况的说明图；
图20D是表示在相邻车道不存在其他车辆的情况下，车间距离从80[m]缩短至50[m]的情况的车间距离的变化的图表；
图21是表示本车辆在维持时间T1停车的情况的驾驶特性的切换的说明图；
图22是表示本发明实施方式的自动驾驶车辆的控制装置的处理动作的流程图；
图23是表示本发明变形例中执行的手动驾驶特性及自动驾驶特性的说明图。
标记说明
1：行驶状况检测部
2：本车辆状况检测部
3：周围状况检测部
4：个人适合驾驶特性判定部
5：手动驾驶学习部
6：手动驾驶特性设定部
7：驾驶特性数据库
8：自动驾驶特性判定部
9：自动驾驶学习部
10：自动驾驶特性设定部
11：切换参数设定部
12：不安感、物理量模型存储部(模型存储部)
13：参数控制部
32：车速传感器
33：加速度传感器
34：转向角度传感器
35：车辆间隔检测部
36：非车辆检测部
37：周边车辆种类检测部
38：行车道检测部
39：道路种类检测部
40：交通信息检测部
T1：手动特性维持时间(维持时间)
T2：驾驶特性切换时间(切换时间)
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。图1是表示本发明一实施方式的自动驾驶车辆的控制装置的构成的框图。
如图1所示，本实施方式的自动驾驶车辆的控制装置具备行驶状况检测部1、个人适合驾驶特性判定部4、驾驶特性数据库7、自动驾驶特性判定部8及切换参数设定部11。
而且，在本实施方式的自动驾驶车辆的控制装置中，如图2所示，通过手动驾驶在行驶中，在时刻t0向自动驾驶切换的情况下，仅在通过后述的方法求出的手动特性维持时间T1(以下，简称为“维持时间T1”)进行基于手动驾驶特性的自动驾驶。在此记述的手动驾驶特性为乘员进行手动驾驶时的驾驶特性。该手动驾驶特性是车速、加速度、车间距离、转向加速度、偏航率等。手动驾驶特性不限于上述这些，只要是表示车辆特性时通常使用的条件，则可适用。
之后，在时刻t1，在通过后述的方法求出的驾驶特性切换时间T2(以下，简称为“切换时间T2”)期间，逐渐变更为自动驾驶特性，在时刻t2切换为自动驾驶特性。在此记述的自动驾驶特性是指与手动驾驶特性不同的驾驶特性。该自动驾驶特性可以是学习并设定乘员的手动驾驶的特性的特性，另外，也可以是针对每个行驶场景(一般道路、高速公路等)设定的特性，只要是以往具有的自动驾驶的驾驶特性，可以为任意的特性。在图2中，作为自动驾驶车辆的物理量，以车速(曲线q11)及车间距离(曲线q12)为例进行表示。另外，在图2中，以从手动驾驶特性向自动驾驶特性切换的方式记载了自动驾驶中的驾驶特性，但不一定限定于此，自动驾驶中的驾驶特性只要从手动驾驶时的驾驶特性向与其不同的驾驶特性变更，则对驾驶特性的变更方法不作限定。
本实施方式所示的各功能通过一个或多个处理电路安装而得到。处理电路包括含有电路的处理装置。处理装置还包括以执行实施方式记载的功能的方式设置的专用集成电路(ASIC)或现有的电路零件这样的装置。
[行驶状况检测部1]
如图1所示，行驶状况检测部1具备检测本车辆的状况的本车辆状况检测部2、检测周围状况的周围状况检测部3。
如图3所示，本车辆状况检测部2取得由车速传感器32检测到的车速数据、由加速度传感器33检测到的加速度数据、由转向角度传感器34检测到的转向角度数据，基于这些各数据检测本车辆的行驶状况。由本车辆状况检测部2检测到的数据向图1所示的手动驾驶学习部5及自动驾驶学习部9输出。
如图4所示，周围状况检测部3具备车辆间隔检测部35、非车辆检测部36、周边车辆种类检测部37、行车道检测部38、道路种类检测部39及交通信息检测部40。
车辆间隔检测部35通过雷达等检测本车辆的前后左右的车辆间隔。非车辆检测部36基于由对周围进行拍摄的照相机拍摄到的图像，检测在本车辆的周围存在的行人、自行车等车辆以外的物体。
周边车辆种类检测部37根据由照相机拍摄到的图像检测存在于本车辆周围的车辆的种类。例如，检测乘用车、卡车、公共汽车、摩托车等。行车道检测部38根据由照相机拍摄到的图像检测道路的行车道。
道路种类检测部39根据由导航装置获得的信息检测道路种类。交通信息检测部40根据由导航装置获得的信息检测交通信息。此外，各种信息也可通过车车间通信、路车间通信、声纳等检测。由周围状况检测部3检测到的数据向图1所示的手动驾驶学习部5及自动驾驶学习部9输出。
[个人适合驾驶特性判定部4、自动驾驶特性判定部8]
个人适合驾驶特性判定部4具备手动驾驶学习部5、手动驾驶特性设定部6。自动驾驶特性判定部8具备自动驾驶学习部9、自动驾驶特性设定部10。
手动驾驶学习部5及自动驾驶学习部9根据表示手动驾驶时由行驶状况检测部1检测到的行驶状况的各数据(通过图3所示的各传感器取得的数据等)确定车辆行驶的道路类别，针对每个道路类别学习乘员的驾驶特性。驾驶特性是指乘员(例如，驾驶员)执行手动驾驶的情况下的车速、平均车速、加速度、偏航率、制动定时、行车道变更时的定时、进入高速公路时的合流点、合流速度等。而且，通过基于学习的驾驶特性来执行自动驾驶，自动驾驶按照乘员的特征执行，能够抑制在自动驾驶中感觉到的乘员的不适感。另外，被学习的驾驶特性也可以作为例如车速中车速50km/h这样的一个值，也可以作为30km/h～60km/h这样的范围。另外，驾驶特性也可以使用概率密度分布等函数来表示。另外，乘员在自动驾驶中指示了驾驶特性的变更的情况下，学习指示的驾驶特性，使其反映在以后的自动驾驶的驾驶特性中。
作为学习驾驶特性的方法，已知有三种学习方法。图5是表示三种学习方法的说明图。学习方法“1”中，通过人的分析进行学习。学习方法“2”中，设定基于人的知识、经验的假设，另外，通过机械学习进行学习。学习方法“3”中，在基于机械学习的完全自动下进行学习。在本实施方式中，作为一例采用方法“2”进行学习。
图6是表示根据由行驶状况检测部1检测到的数据学习特征的流程的说明图。首先，在步骤a1中，通过行驶状况检测部1收集数据。将本车辆的行驶状况和周围状况作为数据进行收集。收集到数据后，在步骤a2中，提取必要的属性数据。行驶状况检测部1收集的数据不限于与驾驶行动具有关联性，有时与驾驶行动没有关联性的数据用作学习的材料时，会给学习结果带来不良影响。因此，仅提取在步骤a2的处理中必需的数据(属性数据)。
在步骤a3中，将在上述的a2的处理中提取的属性数据包含的噪声等给学习带来不良影响的要素除去，修正属性数据。
在步骤a4中，将属性数据分类为具有意义的项目(参数)。图8表示将其他车辆的数据分类为具有意义的项目的例子。
具体地，检测对象“1”～对象“n”的其他车辆，另外，检测各其他车辆的“种类”、“动作”、“刹车灯”、“与本车辆的距离”的情况下，将这些各数据再分类，取得“前行的车辆的台数”、“前行的卡车的台数”、“与前行的车辆之间的距离”等各种项目。
将上述的图6的a1～a4的处理定义为前处理，在步骤a5中将前处理中生成的参数作为机械学习的输入，执行机械学习。作为机械学习的算法，能够使用例如SOM(SelfOrganizing Map)、SVC(Support Vector Machine Classification)、SGD(StochasticGradient Decent)、数量逻辑回归等。
通过该机械学习，将行驶的道路类别输出。如图7所示，各种道路类别被分成(例如b1～b8)。具体地，在高速公路行驶中的情况下，设定为“b1.高速公路”，在一般道路中在单侧双车道行驶中的情况下，设定为“b2.主干道”，在一般道路中单侧单车道行驶中的情况下，作为“b3.非主干道”，在一般道路的交叉路口行驶中的情况下设定为“b4.交叉路口”。另外，在一般道路或高速公路行驶中不存在前行车辆的情况下，设定为“b5.巡航行驶”，在一般道路或高速公路行驶中存在前行车辆的情况下，设定为“b6.跟随行驶”，在一般道路的交叉路口停止后再起动的情况下，设定为“b7.通过交叉路口”，在一般道路的交叉路口右转弯的情况下，分类为“b8.右转弯”。
在步骤a6中，将通过学习确定的道路类别、该道路类别的驾驶特性保存在驾驶特性数据库7。
图9是表示以在双车道道路巡航的场景为一例，通过自动驾驶学习部9及手动驾驶学习部5将自动驾驶特性、手动驾驶特性保存在驾驶特性数据库7的处理的说明图。在图9的步骤c1中，手动驾驶学习部5及自动驾驶学习部9从行驶状况检测部1取得各种输入信息。具体而言，取得与其他车辆的位置关系、限速等道路信息、本车辆的行驶信息等。
在步骤c2中，自动驾驶学习部9及手动驾驶学习部5如图6所示地基于取得的输入信息执行机械学习算法。由此，确定行驶的道路类别。自动驾驶的情况下，在步骤c3～c5中，从驾驶特性数据库7取得与确定的道路类别对应的自动驾驶特性，设定为自动驾驶中的驾驶特性。在手动驾驶的情况下，在步骤c6～c8中，与确定的道路类别一致，学习驾驶特性。
对于自动驾驶的情况，说明步骤c3～c5。在步骤c3中，自动驾驶学习部9取得与道路类别对应的自动驾驶特性，设定为自动驾驶中的驾驶特性。例如，图10(A)表示本车辆V1在双车道道路的左行车道巡航行驶，其他车辆V2、V3在右行车道行驶的状况下，限速为80[km/h]，其他车辆V2、V3的行驶速度为80[km/h]的情况。在该道路类别(场景)中，作为学习的驾驶特性，行驶速度为80[km/h]的情况下，即在该场景中，乘员以80[km/h]行驶或行驶的可能性高的情况下，本车辆V1的行驶速度设定为80[km/h]。
在步骤c4中，自动驾驶学习部9在自动驾驶中也学习驾驶特性。乘员在自动驾驶中指示了驾驶特性变更的情况下，也可以学习指示的驾驶特性。由此，在以后的自动驾驶的驾驶特性中，能够反映自动驾驶中的乘员的指示。而且，将自动驾驶中的驾驶特性保存在驾驶特性数据库7中。另外，在步骤c5中，保存的数据就行驶的道路类别而言进行标示以便以后易于参照。
另一方面，在步骤c6中，手动驾驶学习部5与确定的道路类别一致而取得手动驾驶特性。例如，如图10B所示，本车辆V1在双车道道路的左行车道巡航行驶，其他车辆V2、V3在右行车道行驶的状况下，假设限速为80[km/h]，其他车辆V2、V3的行驶速度为80[km/h]的状况。在该状况下，本车辆V1的行驶速度为60[km/h]的情况下，该乘员判断为巡航行驶时具有以限速的75％的速度行驶的倾向。此外，本实施方式所示的巡航行驶定义为与前行车辆之间的车间时间(车间距离除以行驶速度的数值)为2秒以上的状况继续30秒以上。
在步骤c7中，手动驾驶学习部5将通过学习取得的驾驶特性保存在驾驶特性数据库7中。另外，在步骤c8中，保存的数据就行驶的道路类别而言进行标示，以便其后易于参照。
这样，本车辆通过学习取得自动驾驶中的自动驾驶特性及手动驾驶中的手动驾驶特性，并且能够保存在驾驶特性数据库7中。
[切换参数设定部11]
接下来，对图1所示的切换参数设定部11进行说明。切换参数设定部11具备不安感、物理量模型存储部12(模型存储部)、参数控制部13。不安感、物理量模型存储部12存储后述的不安感、物理量模型。
参数控制部13基于本车辆当前的行驶状况及不安感、物理量模型，将本车辆从手动驾驶向自动驾驶切换的情况下，推定乘员感到的不安感，根据推定的不安感设定图2所示的维持时间T1及切换为经过了维持时间T1后的自动驾驶特性时所需的切换时间T2。
<不安感、物理量模型存储部12>
不安感、物理量模型存储部12存储表示本车辆行驶时的物理量和乘员感到不安感的关系的不安感、物理量模型。图11是表示不安感、物理量模型的说明图。已知有根据公知的Weaver-Fechner规则，如图表61所示地，车速(或车间距离)和乘员的车速(或车间距离)的感知量如曲线Q1变化。图表61的横轴表示车速(或车间距离)，纵轴表示车速(或车间距离)的感知量。
以横轴为车速的情况为例，可知随着车速增加，感知量的变化相对于相同的车速变化降低。具体而言，车速从d1(例如20[km/h]变到d2(例如40km/h)时的感知量的变化为e1到e2，而车速从d2变到d3(例如60[km/h])时的感知量的变化为e2到e3。即，虽然两者均为20[km/h]的增速，但感知量的变化e1～e2比e2～e3大。这表示车辆从d1增速到d2的情况与d2增速到d3的情况相比，乘员感觉到产生大的变化。
另外，图表61的横轴是与前行车辆之间的车间距离的情况下，车间距离越短，感知量的变化相对于车间距离的变化越大。这表示例如车间距离车辆从10m缩短5m变到5m的情况与车间距离从15m缩短5m变到10m的情况相比，乘员感到的感知量的变化大。
图表62表示车速的感知量和车速的不安感的关系，曲线Q2表示道路宽度窄的情况的特性，曲线Q3表示道路宽度宽的情况的特性。而且，可知车速的感知量越增加，乘员感觉到的不安感相对于车速越增加，及道路宽度越窄，不安感越大。
基于曲线Q1、Q2、Q3，如图表63所示，制作表示车速和车速的不安感的关系的模型。曲线Q4表示道路宽度窄的情况下，乘员感觉到的相对于车速的不安感，曲线Q5表示道路宽度宽的情况下，乘员感觉到的相对于车速的不安感。可知随着车速增大，乘员感到的不安感增大，且道路宽度窄的情况下不安感更大。例如，车速从20[km/h]加速到40[km/h]时的不安感的变化大于车速从40[km/h]加速至60[km/h]时的不安感的变化。即，虽然两者均为20[km/h]的增速，但不安感的变化从20[km/h]至40[km/h]的加速比从40[km/h]至60[km/h]的加速大。
另外，车间距离的感知量和车间距离的不安感如图表64的曲线Q6、Q7那样地变化。曲线Q7表示在相邻车道不存在其他车辆的情况(相邻车道为空的情况)的特性，曲线Q6表示在相邻车道存在其他车辆的情况(相邻车道堵塞的情况)的特性。而且，可知车间距离的感知量越减少(越向曲线Q6、Q7的图中左方行驶)，乘员感觉到的相对于车间距离的不安感越增加。另外，可知在相邻车道存在其他车辆的情况下的不安感大于相邻车道不存在其他车辆的情况。
基于曲线Q1、Q6、Q7，如图表65所示地制作表示车间距离和车间距离的不安感的关系的模型。曲线Q8表示在相邻车道存在其他车辆的情况下，乘员感觉到的相对于车间距离的不安感，曲线Q9表示在相邻车道不存在其他车辆的情况下，乘员感觉到的相对于车间距离的不安感。可知随着车间距离减少，乘员感到的不安感增大，且不安感比在相邻车道存在其他车辆的情况更增大。
而且，制作具有上述特性的模型，存储于不安感、物理量模型存储部12。例如，车间距离从15[m]减少到10[m]时的不安感的变化比车间距离从10[m]减少至5[m]时的不安感的变化小。即，虽然两者均为5[m]的车间距离的减少，但不安感的变化从15[m]减少至10[m]比从10[m]减少至5[m]小。
<参数控制部13>
在图1所示的参数控制部13，与通过机械学习确定的道路类别一致，提取存储于驾驶特性数据库7的手动驾驶特性、自动驾驶特性，而且，如图12所示，通过参照不安感、物理量模型，输入乘员的不安感。而且，参数控制部13基于输入的不安感，设定维持时间T1及将手动驾驶切换到自动驾驶时所需的切换时间T2。另外，在本实施方式中，用于不安感、物理量模型存储部12的不安感、物理量模型也可以针对每个道路类别来设定。
以下，对由参数控制部13执行的维持时间T1及切换时间T2的设定方法进行说明。即，参数控制部13具备作为进行从手动驾驶向自动驾驶切换的控制的切换控制部的功能。首先，参照图13、图14，对不会给乘员带来不安感的车速、车间距离的变化进行说明。
如图13A所示，可根据车速确定一定时间内增速的速度。曲线q1是表示车速和乘员感到的不安感的关系的图表。在本实施方式中，将一定时间内的不安感的变化量的容许值设定为“容许变化量X1(第一阈值)”。而且，使车速变化，使得一定时间内的不安感的变化量为容许变化量X1以下。即，不安感随着从手动驾驶向自动驾驶的切换而增加的情况下，以使一定时间内的不安感的增加量为第一阈值以下的方式变更转换模式。
在图13A所示例中，车速从20[km/h]增加到40[km/h]的情况的不安感变化量为容许变化量X1。因此，当前车速为20[km/h]的情况下，容许在一定时间内加速到40[km/h](参照箭头Y1)。
另一方面，在当前车速为40[km/h]的情况下，容许在一定时间内加速到100[km/h](参照箭头Y2)。然而，在当前车速为20[km/h]的情况下，在一定时间内加速到100[km/h]的情况，不安感的变化量为X1+X1＝2X1，因超过X1而不容许。
另外，如图13B所示，即使车速相同，也可以根据道路宽度确定一定时间内增速的速度。曲线q2表示在道路宽度窄的情况下，车速和乘员感到的不安感的关系的图表，曲线q3表示在道路宽度宽的情况下，车速和乘员感到的不安感的关系的图表。
如曲线q2所示，在当前车速为20[km/h]且道路宽度窄的情况下，容许在一定时间内加速到40[km/h](参照箭头Y3)。另一方面，如曲线q3所示，在当前车速为20[km/h]且道路宽度宽的情况下，容许在一定时间内加速到60[km/h](参照箭头Y4)。
另外，如图14A所示，可以根据车间距离确定在一定时间内可与前行车辆接近的距离。曲线q4是表示车间距离和乘员感到不安感的关系的图表。在本实施方式中，将一定时间内的不安感的变化量的容许值设定为“容许变化量X2(第一阈值)”。而且，以使一定时间内的不安感的变化量为容许变化量X2以下的方式使车间距离变化。
在图14A所示例中，车间距离为20[m]～10[m]的情况的不安感变化量为容许变化量X2。因此，当前的车间距离为20[m]的情况下，容许在一定时间内缩短至10[m](参照箭头Y5)。
另一方面，当前的车间距离为40[m]的情况下，容许在一定时间内缩短至20[m](参照箭头Y6)。
然而，在当前的车间距离为40[m]的情况下，在一定时间内减少至10[m]的情况，不安感的变化量为X2+X2＝2X2，因超过X2而不容许。
另外，如图14B所示，根据在相邻车道是否存在其他车辆，确定在一定时间内能够缩短的车间距离。曲线q5表示在相邻车道存在其他车辆的情况的特性，曲线q6表示在相邻车道不存在其他车辆的情况的特性。
在相邻车道存在其他车辆的情况下，容许车间距离在一定时间内从20[m]缩短到10[m](参照箭头Y7)。另一方面，在相邻车道不存在其他车辆的情况下，容许车间距离在一定时间内从35[m]缩短至10[m](参照箭头Y8)。
而且，参数控制部13设定为不安感越大，维持时间T1越长。另外，在使车速变化的情况下，以使一定时间内的不安感的变化量为容许变化量X1以下的方式设定切换时间T2的长短。另外，在使车间距离变化的情况下，以使一定时间内的不安感的变化量为容许变化量X2(第一阈值)以下的方式设定切换时间T2的长短。这样，能够抑制不安感的急剧变化。
即，车速越高，使维持时间T1越长，道路宽度越窄，使维持时间T1越长。另外，车间距离越短，使维持时间T1越长，在相邻车道存在其他车辆的情况下，增加维持时间T1。
另外，以使车速越低，增速所需的时间(切换时间T2)越长的方式设定转换模式，以使道路宽度越窄，增速所需的时间(切换时间T2)越长的方式设定转换模式。另外，以使车间距离越短，向前行车辆接近的接近时间(切换时间T2)越长的方式设定转换模式，在相邻车道存在其他车辆的情况下，以使向前行车辆接近的接近时间(切换时间T2)增加的方式设定转换模式。
另一方面，与此相反，例如切换驾驶特性以降低车速的情况或切换驾驶特性以增加车间距离的情况等，在向降低乘员感到不安感的方向进行控制的情况下，以使不安感的减少率为预设定的阈值(第二阈值)以上的方式设定转换模式。即，不安感随着从手动驾驶向自动驾驶的切换减少的情况下，以使一定时间内的不安感的减少量为第二阈值以上的方式设定转换模式。
例如，在图13A所示的图表中，作为一例，通过在一定时间内使本车辆的车速从100[km/h]减速到40[km/h]以下，使一定时间内的不安感的减少量比X1大。或者，通过在一定时间内使本车辆的车速从40[km/h]减速至20[km/h]以下，使一定时间内的不安感的减少量比X1大。即，通过以不安感的减少率为第二阈值以上的方式进行控制，从而迅速消除乘员感到的不安感。
另外，在车间距离的情况下也同样，在图14A所示的图表中，作为一例，通过在一定时间内使车间距离从10[m]增大到20[m]以上，使一定时间内的不安感的减少量比X2大。或者，通过在一定时间内使车间距离从20[m]增大到40[m]以上，使一定时间内的不安感的减少量比X2大。
即，以使车速越高，减速所需的时间(切换时间T2)越短的方式设定转换模式，以使道路宽度越宽，减速所需的时间(切换时间T2)越短的方式设定转换模式。另外，以车间距离越长，自前行车辆的离开时间(切换时间T2)越短的方式设定转换模式，在相邻车道不存在其他车辆的情况下，以自前行车辆的离开时间(切换时间T2)变短的方式设定转换模式。
这样，参数控制部13在从手动驾驶向自动驾驶切换时，运算维持时间T1，另外，运算直至基于自动驾驶特性执行自动驾驶为止的切换时间T2。另外，设定在切换时间T2的驾驶特性的转换模式。
图15是表示设定维持时间T1及切换时间T2的例子的图。对感到不安感的控制参数是车速且增速的情况的T1的设定方法及控制参数是车间距离且缩短车间的情况的T1的设定方法进行表示。
在当前车速低的情况下，通过将T1设定得短，且增加切换时间T2，从而避免因自低速的急剧增速而降低乘员的不安感。在当前车速高的情况下，通过将T1设定得长，且将切换时间T2设定得短，从而迅速增速。由此，降低乘员的不安感。另外，在道路宽度窄的情况下，通过将T1设定得长，且将T2设定得长，从而慢慢缩短车间距离，降低乘员的不安感。在道路宽度宽的情况下，通过将T1设定得短，且将T2设定得短，从而迅速增速。
另外，在当前的车间距离短的情况下，通过将T1设定得长，且将T2设定得长，从而增加将车间距离缩短时的时间，避免向前行车辆的急剧的接近，降低乘员的不安感。另外，当前的车间距离长的情况下，通过将T1设定得短，且将T2设定得短，从而迅速缩短车间距离。另外，在相邻车道存在其他车辆的情况下，通过将T1设定得长，且将T2设定得长，从而降低乘员的不安感。在相邻车道不存在其他车辆的情况下，通过将T1设定得短，且将T2设定得短，从而迅速缩短车间距离。
如上述，通过设定维持时间T1、切换时间T2，从而可进行乘员感到的不安感降低的驾驶特性的切换。其结果，能够避免感到不安感的情况。
接下来，对切换时间T2的另一设定方法进行说明。图16是表示变更车速的情况的切换时间T2的设定方法的说明图。在增速的情况下，为了不使乘员感到不安感，需要使加速度率(加速度的变化率)不超过一定值。因此，如图16A所示，设定加速度率区间，且确定设定了该加速度率区间的最大加速度率、最小加速度率的曲线q21。此时，希望最大加速度率的区间、最小加速度率的区间及加速度率为零的区间相同。
而且，通过对曲线q21积分，如图16B所示，取得表示加速度的曲线q22。另外，通过对曲线q22积分，如图16C所示，取得表示速度的曲线q23。曲线q23设定为从当前的速度达到目标速度的速度为平滑的S字曲线。另外，从当前速度达到目标速度的时间设定为切换时间T2。
利用这样的方法，通过设定切换时间T2，从而可在不会使乘员感到过大的加速度增速。
图17是表示将车速仅加速20[km/h]的情况的切换时间T2的设定方法的说明图。图17A、图17B表示车速从40[km/h]增速至60[km/h]的情况。如图17B所示，在当前车速低的情况下，除了缩短维持时间T1外，增加切换时间T2。
另一方面，图17C、图17D表示车速从80[km/h]增速到100[km/h]的情况。如图17D所示，在当前车速高的情况下，除了增加维持时间T1外，缩短切换时间T2。通过这样，能够降低乘员感到的不安感。即，在从手动驾驶切换到自动驾驶的情况下，最初在开始自动驾驶时，乘员感到的不安感在车速为80[km/h]的情况比车速为40[km/h]的情况大。另外，切换为自动驾驶后，从手动驾驶特性变更到自动驾驶特性期间，因驾驶特性的变化而使乘员的不安感增大。因此，优选至开始从手动驾驶特性向驾驶特性变更前，稳定乘员的不安感。即，因车速越高，维持时间T1越长，故而能够使乘员的不安感稳定至维持时间结束，因此至驾驶特性向自动驾驶特性变化期间，能够抑制乘员的不安感多余增加。
另外，即使是相同的20[km/h]的增速，从40[km/h]向60[km/h]的增速与从80[km/h]向100[km/h]的增速相比，乘员感到的不安感大，因此通过将切换时间T2设定得相对长，降低不安感。
图18是表示车速从40[km/h]增速至60[km/h]的情况的切换时间T2的设定方法的说明图。图18A表示本车辆V1在窄的道路宽度H1的道路行驶的情况。如图18B所示，在道路宽度窄的情况下，除了增加维持时间T1外，还要增加切换时间T2。
另一方面，图18C、图18D表示本车辆行驶的道路的道路宽度H2宽的情况。如图18D所示，在道路宽度宽的情况下，除了缩短维持时间T1外，还缩短切换时间T2。这样，能够降低乘员感到的不安感。即，即使是从相同的40[km/h]向60[km/h]的增速，由于道路宽度窄的情况下，乘员感到的不安感大，因此通过将T1、T2设定得相对长，降低不安感。
图19是表示车间距离只缩短30[m]的情况的切换时间T2的设定方法的说明图。图19A、图19B表示车间距离从50[m]设定为20[m]的情况。如图19B所示，在当前的车间距离短的情况下，除了增加维持时间T1外，还增加切换时间T2。
另一方面，图19C、图19D表示车间距离从100[m]设为70[m]的情况。如图19D所示，在当前的车间距离长的情况下，除了缩短维持时间T1外，还缩短切换时间T2。这样，能够降低乘员感到的不安感。即，即使是相同的30[m]的接近，从50[m]向20[m]的接近与从100[m]向70[m]的接近相比，乘员感到的不安感大，因此通过将T1、T2设定得相对长，降低不安感。
图20是表示车间距离从80[m]缩短到50[m]的情况的切换时间T2的设定方法的说明图。图20A、图20B表示在相邻车道存在其他车辆的情况。如图20B所示，在相邻车道存在其他车辆的情况下，除了增加维持时间T1外，还增加切换时间T2。
另一方面，图20C、图20D表示在相邻车道不存在其他车辆的情况。如图20D所示，在相邻车道不存在其他车辆的情况下，除了缩短维持时间T1外，还缩短切换时间T2。这样，能够降低乘员感到的不安感。即，即使是相同的从80[m]向50[m]的接近，在相邻车道存在其他车辆方因乘员感到的不安感大，故而通过将T1、T2设定得相对长，从而降低不安感。
另外，图1所示的参数控制部13在经过维持时间T1和切换时间T2的合计时间(T1+T2)前，本车辆因信号等停止的情况下，不使用不安感、物理量模型，而在停止后的再起动时切换为自动驾驶特性。
即，如图21所示，本车辆V1在通过地点P1的时刻从手动驾驶切换到自动驾驶的情况下，之后维持手动驾驶特性。而且，本车辆V1在地点P2停止的情况下，之后切换到自动驾驶特性。这样，能够避免不需要的驾驶特性的切换。
[处理动作的说明]
接下来，参照图22所示的流程图说明本实施方式的自动驾驶车辆的控制装置的处理动作之一例。
首先，在步骤S11中，周围状况检测部3检测本车辆的周围状况。在步骤S12中，自动驾驶学习部9统计性学习检测到的周围状况，另外，在步骤S13中，将当前的行驶状况分类。即，如图7所示，对高速公路行驶中、一般道路行驶中等的行驶状况进行分类。
在步骤S14中，自动驾驶特性设定部10基于当前的行驶状况，参照驾驶特性数据库7设定自动驾驶特性。
与此同时，在步骤S15中，本车辆状况检测部2如图3所示地检测当前的本车辆状况。在步骤S16中，手动驾驶学习部5统计性地学习乘员的驾驶特性，在步骤S17中，设定与行驶状况对应的手动驾驶特性。另外，将通过手动驾驶学习部5学习的驾驶特性存储在驾驶特性数据库7中。
在步骤S18中，参数控制部13判断是否产生从手动驾驶向自动驾驶的切换操作(过度操控)。
在步骤S19中，判断在步骤S17的处理中设定的手动驾驶特性和在步骤S14的处理中设定的自动驾驶特性是否不同。在相同的情况下(步骤S19中为“否”)，切换时不会使乘员感到不安感，因此依旧向自动驾驶特性下的自动驾驶控制转换。
在不同的情况下(步骤S19中为“是”)，在步骤S20中，参数控制部13参照不安感、物理量模型存储部12，在步骤S21中通过上述的方法设定维持时间T1及切换时间T2。
之后，在步骤S22中，参数控制部13使用手动驾驶特性执行自动驾驶控制。
在步骤S23中，参数控制部13判断是否经过了T1，在经过了T1的情况下(在步骤S23中为“是”)，在步骤S24中慢慢从手动驾驶特性向自动驾驶特性切换。
在步骤S25中，参数控制部13判断是否经过了T2，在经过了T2的情况下(步骤S25中为“是”)，执行自动驾驶控制。
这样，在产生了从手动驾驶向自动驾驶的切换的情况下，通过适当设定维持时间T1及切换时间T2，从而可不使乘员感到不安感地进行驾驶的切换。
这样，在本实施方式中，在从手动驾驶切换到自动驾驶的情况下，由于维持手动驾驶时的驾驶特性即手动驾驶特性而执行自动驾驶，故而能够避免给乘员带来不安感。
另外，设定维持时间T1(手动驾驶维持时间)，将手动驾驶特性维持了维持时间T1后，切换为自动驾驶特性，因此能够避免使乘员感到不安感。
另外，基于自动驾驶车辆的物理量(车速、车间距离等)和乘员的不安感的关系设定维持时间T1，故而可设定与自动驾驶车辆的行驶状况对应的适当的维持时间T1。
另外，在车速高而容易感到不安感的情况下，由于增加维持时间T1，可设定更适当的维持时间T1，能够避免使乘员感到不安感。
另外，在道路宽度窄而容易感到不安感的情况下，由于增加维持时间T1，因此可设定更适当的维持时间T1，能够避免使乘员感到不安感。
另外，在车间距离短而容易感到不安感的情况下，由于增加维持时间T1，因此可设定更适当的维持时间T1，能够避免使乘员感到不安感。
另外，在相邻车道存在其他车辆而容易感到不安感的情况下，由于增加维持时间T1，可设定更适当的维持时间T1，能够避免使乘员感到不安感。
另外，由于基于乘员感到的不安感设定维持时间T1，故而不会使乘员感到大的不安感，能够维持手动驾驶特性。
另外，维持手动驾驶时的驾驶特性而执行了自动驾驶后，通过与手动驾驶特性不同的自动驾驶特性，执行自动驾驶，故而不会使乘员感到不安感而向自动驾驶特性切换。
另外，由于慢慢进行从手动驾驶特性向自动驾驶特性的切换，能够抑制给乘员带来的不安感。
另外，在从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换时，不安感在一定时间内的增加量为第一阈值以下，因此能够抑制驾驶特性的急剧变动造成的不安感。
另外，在车速低且容易感到不安感的情况下，由于以增加增速所需的时间(驾驶特性切换时间T2)的方式从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换，故而能够设定适当的驾驶特性切换时间T2，能够抑制不安感的急剧变化。
另外，在道路宽度窄且容易感到不安感的情况下，由于以增加增速所需的时间(驾驶特性切换时间T2)的方式从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换，故而能够设定适当的驾驶特性切换时间T2，能够抑制不安感的急剧变化。
另外，车间距离短且容易感到不安感的情况下，由于以增加向前行车辆接近的接近时间(驾驶特性切换时间T2)的方式从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换，故而能够设定适当的驾驶特性切换时间T2，能够抑制不安感的急剧变化。
另外，在相邻车道存在其他车辆且容易感到不安感的情况下，以增加向前行车辆接近的接近时间(驾驶特性切换时间T2)的方式从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换，故而能够设定适当的驾驶特性切换时间T2，能够抑制不安感的急剧变化。
另外，在从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换时，不安感在一定时间内的减少量为第二阈值以上，因此能够迅速切换驾驶特性。
另外，由于以车速越高，减速所需的时间(驾驶特性切换时间T2)越短的方式从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换，故而能够进行快速的切换，可适当设定驾驶特性切换时间T2。
另外，由于以道路宽度越宽，减速所需的时间(驾驶特性切换时间T2)越短的方式从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换，故而能够进行快速的切换，可适当设定驾驶特性切换时间T2。
另外，由于以车间距离越长，自前行车辆的离开时间(驾驶特性切换时间T2)越短的方式从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换，故而可进行快速的切换，可适当设定驾驶特性切换时间T2。
另外，在相邻车道不存在其他车辆的情况下，由于以自前行车辆的离开时间(驾驶特性切换时间T2)越短的方式从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换，可进行快速的切换，可适当设定驾驶特性切换时间T2。
另外，车辆从手动驾驶切换为自动驾驶的情况下，判定车辆是否已停车，在判定为已停车的情况下，由于不设定维持时间T1、切换时间T2，而从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换，故而能够避免不需要的运算。
[变形例的说明]
接下来，对本实施方式的变形例进行说明。图23是表示变形例的说明图。如图23所示，本车辆V1在连续的弯道通行的情况下，在转弯前进行制动操作。制动操作的定时往往因手动驾驶下的行驶和自动驾驶特性下的行驶而不同。在图23中，标记x1～x5表示自动驾驶特性下的制动操作的定时。另外，标记w1～w5表示实际的制动操作的定时。该情况下，制动操作的定时是本车辆的物理量。
在时刻t0进行了从手动驾驶向自动驾驶的切换操作的情况下，以手动驾驶特性的制动操作定时即标记w1进行制动操作。该情况下，相对于自动驾驶特性下的定时即标记x1，产生时间差Δt1。另外，在维持时间T1期间维持时间差Δt1。即，标记w2和x2的时间差为Δt1。
在切换时间T2期间，如时间差Δt2(＜Δt1)、Δt3(＜Δt2)那样地逐渐缩短时间差。而且，在经过切换时间T2后，使标记w5和x5一致。这样，不会使乘员感到不安感，能够从手动驾驶向自动驾驶特性的驾驶切换。
以上，基于图示的实施方式说明了本发明的自动驾驶车辆的控制方法及控制装置，但本发明不限于此，各部的构成能够置换为具有同样功能的任意的构成。

Claims (21)

1.一种自动驾驶车辆的控制方法，其设定自动行驶时的驾驶特性，可进行基于所述驾驶特性使车辆自动行驶的自动驾驶和根据乘员的操作使车辆行驶的手动驾驶的切换，其特征在于，
在从手动驾驶切换到自动驾驶的情况下，维持手动驾驶时的驾驶特性即手动驾驶特性，执行自动驾驶，
在从手动驾驶切换到自动驾驶的情况下，仅在预设定的手动特性维持时间维持所述手动驾驶特性，执行自动驾驶。
2.如权利要求1所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
检测所述自动驾驶时的物理量，
基于所述物理量设定所述手动特性维持时间。
3.如权利要求2所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
作为所述物理量，检测车速，
所述车速越高，使所述手动特性维持时间越长。
4.如权利要求2所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
作为所述物理量，检测道路宽度，
所述道路宽度越窄，使所述手动特性维持时间越长。
5.如权利要求2～4中任一项所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
作为所述物理量，检测车间距离，
所述车间距离越短，使所述手动特性维持时间越长。
6.如权利要求2～4中任一项所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
作为所述物理量，检测在相邻车道是否存在其他车辆，
在存在所述其他车辆的情况下，增加所述手动特性维持时间。
7.如权利要求1～4中任一项所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
检测所述自动驾驶时的乘员的不安感，
基于所述不安感设定所述手动特性维持时间。
8.如权利要求1～4中任一项所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
维持手动驾驶时的驾驶特性而执行了自动驾驶之后，通过与手动驾驶特性不同的自动驾驶特性执行自动驾驶。
9.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
从手动驾驶特性慢慢向自动驾驶特性转换。
10.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
以使乘员的不安感在一定时间内的增加量为预设定的第一阈值以下的方式，从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
11.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
检测车速，
以使所述车速越低，增速所需的时间越长的方式，从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
12.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
检测道路宽度，
以使所述道路宽度越窄，增速所需的时间越长的方式，从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
13.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
检测车间距离，
以使所述车间距离越短，向前行车辆接近的接近时间越长的方式，从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
14.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
检测在相邻车道是否存在其他车辆，
在所述相邻车道存在其他车辆的情况下，以向前行车辆接近的接近时间增加的方式从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
15.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
以使乘员的不安感在一定时间内的减少量为预设定的第二阈值以上的方式，从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
16.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
检测车速，
以使所述车速越高，减速所需的时间越短的方式，从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
17.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
检测道路宽度，
以使所述道路宽度越宽，减速所需的时间越短的方式，从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
18.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
检测车间距离，
以使所述车间距离越长，自前行车辆的脱离时间越短的方式，从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
19.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
检测在相邻车道是否存在其他车辆，
在所述相邻车道不存在其他车辆的情况下，以使自前行车辆的脱离时间变短的方式从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
20.如权利要求8所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，
在从手动驾驶切换到自动驾驶的情况下，判定车辆是否已停车，
在判定为已停车的情况下，从手动驾驶特性向自动驾驶特性转换。
21.一种自动驾驶车辆的控制装置，设定自动行驶时的驾驶特性，可进行基于所述驾驶特性使车辆自动行驶的自动驾驶和根据乘员的操作使车辆行驶的手动驾驶的切换，其中，
具备下述结构：在从手动驾驶切换到自动驾驶的情况下，维持手动驾驶的驾驶特性即手动驾驶特性，执行自动驾驶，
在从手动驾驶切换到自动驾驶的情况下，仅在预设定的手动特性维持时间维持所述手动驾驶特性，执行自动驾驶。
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