JP2020086801A - 自動運転制御装置および自動運転制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】システムの判断と搭乗者の感覚との差を削減した自動運転制御装置を提供する。【解決手段】搭乗者状態監視・取得部、自動運転モード決定部、自動運転制御用パラメータ決定部および自動運転制御部を備え、搭乗者状態監視・取得部は、搭乗者状態として、少なくとも搭乗者の位置、視線、動作状態、体勢、表情、乗車人数、属性から取得し、自動運転モード決定部は、搭乗者状態の組み合わせに対して条件を割り当てることで規定された複数の自動運転モードから、条件を満たすモードを選択して自動運転モードとし、自動運転制御用パラメータは、少なくとも車両の速度、加減速度、車間距離、走行車線、車線変更、騒音、操舵角、角速度および角加速度のうち幾つかの組み合わせで規定され、自動運転制御用パラメータ決定部は、自動運転モードごとに自動運転制御用パラメータに対して割り当てられた条件を自動運転制御用パラメータとして自動運転制御部に与える。【選択図】図１

Description

本発明は、車両の自動運転制御装置に関し、特に、搭乗者にとって快適な自動運転を実現する自動運転制御装置に関する。

近年、車両においては、省燃費、安全性向上、利便性向上等の要求に対応すべく電子化が進んでおり、車載機器を制御する電子制御装置（ＥＣＵ：Electric Control Unit）の搭載が進んでいる。

例えば、カメラ、ミリ波レーダ等の車載のセンサの入力データに基づいて、エンジン、変速機、走行用モータ、ブレーキ装置、ステアリング装置等の制御対象への制御指令値を算出する車両制御装置が広く用いられている。

また、車両の走行形態として、搭乗者の運転操作を支援する運転支援機能および搭乗者の運転操作によらずシステムが自動的に運転制御を行う自動運転機能が開発されており、今後も自動運転機能を搭載する車両制御装置の高度化が進むと考えられる。

自動運転機能に関する様々な技術が公開されており、例えば特許文献１には、追い越し走行制御を行う車両の走行制御装置が開示されている。特許文献１では、交差点および信号機の有無、車線等の走行周辺環境情報、追い越し対象の車両および後続車両等の走行状況を検出し、監視し、追い越しの適否を判断して、追い越しを中止することを含んだ追い越し走行制御を行う自動運転技術が開示されている。

特許第６１０３７１６号公報

特許文献１に開示の車両の走行制御装置では、車両の周辺環境認識装置を用いて、人が見落としがちな周辺環境情報を認識して取得し、取得した情報に基づいてシステムが自動的に運転制御を行うことによって、より安全な自動運転を実現している。

しかしながら、特許文献１の技術では、車両の周辺環境情報を取得して自動運転制御を行うが、車内にいる運転者を含む搭乗者の状態を考慮するものではなかった。つまり、従来の技術では、車両の搭乗者にとって快適な自動運転となっているかについては着目されておらず、システムの判断と搭乗者の感覚との差が生じる可能性があり、搭乗者の快適性を確保する点およびシステムと搭乗者の信頼関係を向上する点では、車両の自動運転制御技術として改善の余地が残されていた。

本発明は上記のような問題を解決するためになされたものであり、システムの判断と搭乗者の感覚との差を削減した自動運転制御装置を提供することを目的とする。

本発明に係る自動運転制御装置の態様は、車両に搭載され、前記車両の自動運転を制御する自動運転制御装置であって、前記車両の前記搭乗者の搭乗者状態を監視し、前記搭乗者状態を取得する搭乗者状態監視・取得部と、少なくとも前記搭乗者状態監視・取得部で取得された前記搭乗者状態に応じて、自動運転モードを決定する自動運転モード決定部と、前記自動運転モード決定部で決定された前記自動運転モードに従って自動運転制御用パラメータを決定する自動運転制御用パラメータ決定部と、前記車両の車両状態および前記車両の周辺環境情報に基づいて、前記自動運転制御用パラメータに従った自動運転制御計画を算出し、前記自動運転制御計画を実現するための制御指令値を生成して自動運転制御を行う自動運転制御部と、を備え、前記搭乗者状態監視・取得部は、前記搭乗者状態として、少なくとも前記搭乗者の位置、視線、動作状態、体勢、表情、乗車人数および属性のうち幾つかを取得し、前記自動運転モード決定部は、前記搭乗者状態の組み合わせに対して条件を割り当てることで規定された複数の自動運転モードから、前記条件を満たすモードを選択して前記自動運転モードとし、前記自動運転制御用パラメータは、少なくとも前記車両の速度、加減速度、車間距離、走行車線、車線変更、騒音、操舵角、角速度および角加速度のうち幾つかの組み合わせで規定され、前記自動運転制御用パラメータ決定部は、前記自動運転モードごとに前記自動運転制御用パラメータに対して割り当てられた条件を、前記自動運転モードに対応する前記自動運転制御用パラメータとして前記自動運転制御部に与える。

本発明に係る自動運転制御装置によれば、搭乗者状態に応じた自動運転モードから自動運転制御用パラメータを決定し、自動運転制御用パラメータに従った自動運転制御計画を算出し、自動運転制御計画を実現するための制御指令値を出力して自動運転制御を行うので、システムの判断と搭乗者の感覚との差を削減した自動運転が実現できる。

本発明に係る実施の形態１の自動運転制御装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態１の自動運転制御装置の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態１〜３の自動運転制御装置で利用される搭乗者状態の具体例を示す図である。 本発明に係る実施の形態１〜３の自動運転制御装置で利用される自動運転モードの具体例を示す図である。 本発明に係る実施の形態１〜３の自動運転制御装置で利用される自動運転制御用パラメータの具体例を示す図である。 本発明に係る実施の形態２の自動運転制御装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態２の自動運転制御装置の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態３の自動運転制御装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態３の自動運転制御装置の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態１〜３の自動運転制御装置を実現するハードウェア構成を示す図である。 本発明の実施の形態１〜３に係る自動運転制御装置を実現するハードウェア構成を示す図である。

＜実施の形態１＞
図１は本発明に係る実施の形態１の自動運転制御装置１００の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように自動運転制御装置１００は、自車両に搭載された車載機器１２１から、自車両の車両状態を取得する車両状態取得部１０１と、車載機器１２２から自車両の周辺環境情報を取得する周辺環境情報取得部１０２と、車載機器１２３から自車両に搭乗する搭乗者状態を監視し、搭乗者状態を取得する搭乗者状態監視・取得部１０３とを備えている。また、搭乗者状態に応じて、自動運転モードを決定する自動運転モード決定部１０４と、決定された自動運転モードに従って自動運転制御用パラメータを決定する自動運転制御用パラメータ決定部１０５と、車両状態および周辺環境情報に基づいて、自動運転制御用パラメータに従った自動運転制御計画を算出し、算出された自動運転制御計画に従った制御指令値を制御対象１３１に出力して自動運転制御を行う自動運転制御部１０６と、を備えている。

自動運転制御装置１００は、マイコンまたはＳｏＣ（System-on-a-chip）などのコンピュータを用いて構成されており、上記の各機能ブロックは、コンピュータがプログラムに従って動作することにより実現される。各機能ブロックは、必要となる情報、取得する情報、データ処理もしくはデータ生成した情報等を記憶するデータ記憶部を備える場合がある。各機能ブロックはそれぞれ独立したＥＣＵまたはコンピュータに搭載されても良いし、一部または全ブロックが単一のＥＣＵまたはコンピュータに搭載されても良い。

以下、より詳細に自動運転制御装置１００の構成を説明する。自動運転制御装置１００には、搭乗者の運転操作によらずシステムが自動的に運転制御を行う自動運転機能が搭載されている。ただし、ここでいう自動運転機能は、広い意味では、搭乗者の運転操作を支援する運転支援機能も含むものであり、例えば広く製品化されているＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）、ＴＪＡ（Traffic Jam Assist）、ＬＫＳ（Lane Keep System）等の運転支援機能が考えられる。

また、自動運転制御装置１００は、自動運転制御の終了判定を実施する機能を有している。例えば、自動運転制御装置１００は、自動運転により目的地に到着した場合、自動運転の実施中に、搭乗者による運転操作の介入（オーバーライド）が行われた場合等に、自動運転制御を終了するように判定する。

車両状態取得部１０１は、車載センサおよび車載ＥＣＵ等の車両状態を監視する車載機器１２１から、自車両の車両状態を取得し、自動運転制御部１０６に車両状態を出力する。車両状態は、自動運転制御計画の算出に必要となる車両走行状態等の情報であり、例えば、車両の現在の速度、加減速度、操舵角、角速度、角加速度、車両重量、車両重心等が含まれる。なお、車載機器１２１に含まれるセンサとしては、例えば、車速センサ、ヨーレートセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、方位センサ等も含まれる。

車載機器１２２は、例えば、カメラ、ミリ波レーダ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、超音波ソナー等の自律系車載センサ、Ｖ２Ｘ、スマートフォン等の車外通信が可能な車載通信機器およびモバイル機器が挙げられる。

周辺環境情報取得部１０２は、車載センサおよび通信機器等の車両の周辺環境をセンシングする車載機器１２２から、車両の周辺環境情報を取得し、自動運転制御部１０６に周辺環境情報を出力する。

周辺環境情報取得部１０２は、上述した車載機器１２２から得られた検出情報および通信情報に基づいて、自動運転制御計画の算出に必要となる周辺環境情報、例えば、道路形状、車線、標識、信号機、障害物等の静止物情報、また、他車両、歩行者および自転車等の速度、加減速度、操舵角等の移動体情報等を取得する。

車載機器１２３は、例えば、車内全体をモニタできるカメラ、ＤＭＳ（ドライバー・モニタリング・システム）のように搭乗者の視線および状態をモニタできる車載機器の他に、外部から車内に持ち込まれたスマートフォン等のセンシング機能を持つモバイル機器も含むものとする。

搭乗者状態監視・取得部１０３は、車載機器１２３から得られた搭乗者情報に基づいて搭乗者状態を監視して搭乗者状態を取得し、取得した搭乗者状態を自動運転モード決定部１０４に出力する。

搭乗者状態は様々な状態が考えられ、特にシステムが完全に自動運転を行う場合には、搭乗者の自由度が大きく広がるので取得すべき搭乗者状態も多岐に渡ることとなる。例えば、搭乗者の位置（在席場所）、視線、動作状態、体勢、表情、乗車人数および属性（例えば、年齢、性別、身長、体重）等、自動運転モードを決定するために必要となる様々な搭乗者状態が考えられる。

自動運転モードの決定を容易にするために、搭乗者の位置、視線、動作状態、体勢、表情、乗車人数、属性等を変数（パラメータ）によって表現し、搭乗者状態をパラメータ化しても良い。

例えば、搭乗者の視線を変数Ｘとし、搭乗者の位置を変数Ｙとし、視線が前方を向いている場合をＸ＝１、視線が前方を向いている場合をＸ＝２、視線が得られない場合をＸ＝３とする。また、搭乗者の位置が従来の運転席の位置である場合をＹ＝１、従来の助手席の位置である場合をＹ＝２とする。そして、例えば、以下のような変数の組み合わせにより自動運転モードをテーブル化しておく。

（Ｘ、Ｙ）＝（１、１）：自動運転モード１
（Ｘ、Ｙ）＝（１、２）：自動運転モード２
（Ｘ、Ｙ）＝（２、１）：自動運転モード２
（Ｘ、Ｙ）＝（２、２）：自動運転モード２
（Ｘ、Ｙ）＝（３、１）：自動運転モード３
（Ｘ、Ｙ）＝（３、２）：自動運転モード３
このようなテーブルを用いることで、変数Ｘ、Ｙの組み合わせが完全に一致する場合は自動運転モードを一義的に決定することができる。

また、例えば変数Ｘ、Ｙを用いた数式Ｆ＝Ｘ＋Ｙによる計算結果に基づいて以下のように自動運転モードを決定しても良い。

Ｆ≦２：自動運転モード１
２＜Ｆ＜４：自動運転モード２
Ｆ≧４：自動運転モード３
また、単純に変数Ｘ、Ｙの値に基づいて以下のように自動運転モードを決定しても良い。

Ｘ＝１、Ｙ＝１：自動運転モード１
Ｘ≧３ ：自動運転モード３
他のＸ、Ｙの値：自動運転モード２
上記の数式および条件式は単純な例であるが、さらに複雑な数式、条件式、相関で判定しても良い。通常は、自動運転モードの種類よりも、搭乗者状態の種類の方が多いので、その場合は、特定の条件のみで自動運転モードを設定しておき、それ以外の場合は相関が高くなる条件で、自動運転モードを選択することもできる。

また、曖昧な場合を中間的な数値で表現することもでき、搭乗者状態が逐次変わる場合を表現することもできる。

また、搭乗者状態、もしくは搭乗者状態を示す変数に応じて、重み付け処理することも可能である。例えば、搭乗者の快適性に影響が大きい視線や動作状態を重視し、重視する変数には重み係数を乗じるようにしても良いし、搭乗者状態が逐次変わる場合は特定の数値を優先的に採用したり、特定の変数を優先的に考慮したりするようにしても良い。また、相関などを利用する場合も、変数に応じて相関に重み付け処理することも可能である。

逆に、例えば、搭乗者の快適性に影響が小さい体勢については軽視し、軽視した変数の重みは軽くすることも考えられる。搭乗者状態に重み付けをすることで、搭乗者の快適性をより高めることが可能となる。

自動運転モード決定部１０４で決定された自動運転モードの情報は、自動運転制御用パラメータ決定部１０５に出力する。車両の自動運転は安全なシステムということを前提にしているが、搭乗者にとって快適な車両の自動運転は搭乗者状態に依存すると考えられる。自動運転モードは、例えば、搭乗者が前方を車外監視しているモード、搭乗者がＴＶ鑑賞しながら食事しているモード、搭乗者が睡眠しているモード、複数の搭乗者がリラックスしながらトランプ等の遊戯しているモード、搭乗者が目的地への到着を急いでいるモード等、自動運転制御用パラメータを決定するために必要となる様々な自動運転モードが考えられる。

自動運転制御用パラメータの決定を容易にするために、搭乗者状態と同様に、自動運転モードを変数によって表現し、パラメータ化してもよい。また、自動運転モード、もしくは自動運転モードを示す変数に応じて、重み付け処理することも可能である。

例えば、目的地への到着を急いでいるモードを最重要視する場合は当該モードを示す変数には最も大きな重み係数を乗じ、前方を車外監視しているモードには次に大きな重み係数を乗じることで、両モードのどちらかを選択する必要がある場合には、目的地への到着を急いでいるモードが選択されるようにする。

自動運転モードに重み付けすることで、より重要な自動運転モードが選択されやすくなり、搭乗者の利便性を高めることができる。

自動運転制御用パラメータ決定部１０５は、自動運転モードに従って自動運転制御用パラメータを決定し、決定した自動運転制御用パラメータを自動運転制御部１０６に出力する。

自動運転制御用パラメータは、自動運転制御計画の算出に必要となるパラメータであり、例えば、速度、加減速度、車間距離、走行車線、車線変更、騒音、操舵角、角速度および角加速度等、システムが算出する自動運転制御計画の制約条件を決定するパラメータである。

車両の自動運転は安全なシステムということを前提にしているが、安全面等のシステムとしては必須となる制約の範囲内で自由度を持たせることにより、搭乗者にとって快適な車両の自動運転を実現するパラメータとなる。すなわち、速度を重視する、安定性を重視する、周辺物体との位置関係を重視する、追い越し車線の利用を重視する、騒音削減を重視する等、システムとしては必須となる制約の範囲内で、搭乗者状態に応じて最適な自動運転制御用パラメータを選択する余地がある。

具体的には、搭乗者が前方を車外監視しているモードでは、前方車両との車間距離を小さくできるとしても、搭乗者に安心感を与えるため車間距離を十分に大きく取ったり、搭乗者がＴＶ鑑賞しながら食事しているモードまたは複数の搭乗者がリラックスしながらトランプ等の遊戯しているモードでは、車両の安定性を重視したり、搭乗者が睡眠しているモードでは、睡眠に影響がありそうな加減速度および騒音を最小限に抑えたり、搭乗者が目的地への到着を急いでいるモードでは、目的地への到着時間を最小にするように速度を重視する等、が考えられ、自動運転モードに応じて、これらの制約条件を考慮した自動運転制御用パラメータを決定する。

なお、上記では自動運転制御用パラメータとして、速度、加減速度、車間距離、走行車線、車線変更、騒音、操舵角、角速度および角加速度等を挙げたが、搭乗者にとって快適な自動運転制御計画の算出に必要となる様々な自動運転制御用パラメータが考えられる。また、自動運転制御用パラメータは、車両性能に依存して搭乗者に最適な快適性は変化する。

搭乗者状態および自動運転モードと同様に、自動運転制御用パラメータを重み付け処理することも可能である。例えば、加減速度を重視し、騒音を軽視した重み付けする等が考えられる。この場合、自動運転制御部１０６は、騒音の増加は考慮せず、加速または減速を重視した自動運転制御計画を算出することとなる。

自動運転制御用パラメータに重み付けすることで、より搭乗者の好みに合った自動運転制御計画が算出されることとなる。

自動運転制御部１０６は、車両状態および周辺環境情報に基づいて自動運転制御用パラメータに従った自動運転制御計画を算出し、自動運転制御計画を実現するために制御対象１３１への制御指令値を出力して自動運転制御を行う。また、自動運転制御部１０６は、制御対象１３１への制御指令値を出力して自動運転制御を行うと共に、制御対象１３１の自動運転制御状態を報知対象１３２に報知しても良い。なお、制御対象１３１としては、例えばステアリング、スロットル、ブレーキ、シフト、ウィンカー等の車両の自動運転を実現するために必要な機器が挙げられる。また、報知対象１３２としては、例えば表示装置を有したナビゲーションシステムが挙げられ、報知対象１３２に対して、現在の自車両が、何れの自動運転モードであるかを、例えば文字、映像および音声の何れかまたは幾つかを組みあわせることで、搭乗者に報知する。

搭乗者は、現在の自車両が、何れの自動運転モードで走行しているかを知ることができ、当該自動運転モードでは快適ではない場合には、自動運転モードを強制的に変更するなどの措置を検討することができる。なお、この具体例については後に実施の形態２として説明する。

次に、図２に示すフローチャートを用いて、実施の形態１の自動運転制御装置１００の動作を説明する。

車両または車載システムを起動し、自動運転制御装置１００を作動させると自動運転制御の適用が開始され、自動運転制御装置１００の動作フローが開始される。

まず、車両状態取得部１０１は、車載センサおよび車載ＥＣＵ等の車両状態を監視する車載機器１２１から、自車両の車両状態を取得し、自動運転制御部１０６に車両状態を出力する（ステップＳ１）。

周辺環境情報取得部１０２は、車載センサおよび通信機器等の車両の周辺環境をセンシングする車載機器１２２から、車両の周辺環境情報を取得し、自動運転制御部１０６に周辺環境情報を出力する（ステップＳ２）。

搭乗者状態監視・取得部１０３は、車載機器１２３から得られた搭乗者情報に基づいて搭乗者状態を監視しており、搭乗者状態を取得して搭乗者状態を自動運転モード決定部１０４に出力する（ステップＳ３）。

なお、ステップＳ１〜Ｓ３は独立した処理のため、処理の順番を入れ替えても良いし、同時に処理しても良い。

次に、自動運転モード決定部１０４は、搭乗者状態に応じて、自動運転モードを決定し、決定した自動運転モードを自動運転制御用パラメータ決定部１０５に出力する（ステップＳ４）。

自動運転制御用パラメータ決定部１０５は、自動運転モードに従って自動運転制御用パラメータを決定し、決定した自動運転制御用パラメータを自動運転制御部１０６に出力する（ステップＳ５）。

以下、ステップＳ３〜Ｓ５の処理について、図３〜図５の具体例を用いて説明する。図３は自動運転制御装置が利用する搭乗者状態の具体例を示す図でありステップＳ３で取得する搭乗者状態項目の一例および搭乗者状態の一例を示している。なお、図３は、全ての実施の形態において共通に使用する。

図３では、搭乗者状態項目として、位置、視線、動作状態、体勢、表情、乗車人数を挙げたが、これは一例であり、他にも属性など自動運転モードを決定するために必要となる様々な搭乗者状態が考えられる。

図３では、搭乗者状態項目ごとの搭乗者状態例として、搭乗者の位置は、前部右側、前部左側、後部右側、後部左側、後部中央、前部右側〜後部右側（座席を倒した状態）、を示している。

搭乗者の視線は、車外前方、車外側方、車外後方、車内下向き、車載ＴＶ、あちこち、視線なし、を示している。

搭乗者の動作状態は、車外監視、読書・スマホ（スマートフォン）、ＴＶ鑑賞、食事、睡眠、複数人遊戯（トランプ、ゲーム）、を示している。

搭乗者の体勢は、座っている、リラックス体勢、寝転んだ仰向け状態、寝転んだうつ伏せ状態、を示している。

搭乗者の表情は、普通、リラックス、焦っている、緊張、を示している。

搭乗者の乗者人数は、０、１、２、３、４、５を挙げたが、自動運転モードを決定するために必要となる様々な搭乗者状態が考えられる。

自動運転モードの決定を容易にするために搭乗者状態をパラメータ化する場合、例えば、乗車人数が２人で、１番目の搭乗者の動作状態は車外監視、２番目の搭乗者の動作状態は睡眠の場合は、車外監視を重視した重み付けする等が考えられる。

図４は自動運転制御装置が利用する自動運転モードの具体例を示す図であり、ステップＳ４で決定する自動運転モードの決定例を示している。なお、図４は、全ての実施の形態において共通に使用する。

図４では、自動運転モード例として、「前方監視モード」、「ＴＶ・食事モード」、「睡眠モード」、「複数人遊戯モード」、「最速走行モード」を示しているが、これ以外にも、自動運転制御用パラメータを決定するために必要となる様々な自動運転モードが考えられる。

図４の例では、「前方監視モード」が決定される搭乗者状態としては、搭乗者の位置が前部右側、視線が車外前方を向き、動作状態が車外監視状態、体勢が座っている体勢、表情が普通、乗車人数が１人の条件となる。

「ＴＶ・食事モード」が決定される搭乗者状態としては、搭乗者の位置が後部右側、視線がＴＶと車内下方の交互を向き、動作状態が食事状態、体勢がリラックス体勢、表情が普通、乗車人数が１人の条件となる。

「睡眠モード」が決定される搭乗者状態としては、搭乗者の位置が前部右側〜後部右側、視線がなし、動作状態が睡眠、体勢が寝転んだ仰向け状態、表情がリラックス状態、乗車人数が１人の条件となる。

「複数人遊戯モード」が決定される搭乗者状態としては、搭乗者の位置が流動的（前部右側等の複数座席）、視線があちこちを向き、動作状態が複数人遊戯状態で、体勢がリラックス体勢、表情がリラックス状態、乗車人数が４人の条件となる。

「最速走行モード」が決定される搭乗者状態としては、搭乗者の位置が前方右側、視線が車外前方を向き、動作状態が車外監視状態で、体勢が座っている体勢、表情が焦っている表情、乗車人数が１人の条件となる。

車両性能および搭乗者等の様々な条件に依存して、搭乗者にとって最適な快適性を示す自動運転モードは変化する。例えば、統計的に抽出した結果を考慮して一般的な搭乗者の快適性を示す自動運転モードを設定し、搭乗者の動作状態に対応付けたテーブルを予め作成しておくことで、搭乗者にとって最適な快適性を提供することができる。なお、搭乗者の動作状態には曖昧な状態もあり得るので、搭乗者が曖昧な動作をする場合に採るべき自動運転モードも設定する。

図５は自動運転制御装置が利用する自動運転制御用パラメータの具体例を示す図であり、ステップＳ５で決定する自動運転制御用パラメータ例を示している。なお、図５は、全ての実施の形態において共通に使用する。

通常時にはデフォルトで設定された通常の自動運転制御用パラメータに対して、自動運転モードごとに自動運転制御用パラメータを決定し、決定した自動運転制御用パラメータを自動運転制御部１０６に出力する。

図５では、自動運転モードとして「前方監視モード」が決定されている場合には、搭乗者が車外監視していることが想定されるので、加減速度が大きいと搭乗者は不快もしくは不安に感じる可能性があるので、加減速度を少なくし、また搭乗者が監視していると車外前方の車間距離が気になるので、搭乗者に安心感を与えるため前方との車間距離を十分に大きく取り、視界に入る側方との車間距離も大きく取るような制約条件とする。

また、自動運転モードとして「ＴＶ・食事モード」が決定されている場合には、搭乗者が車外監視することは少ないので、車間距離は通常通りとし、安定性を重視して振動等を抑えるために、走行車線を走行して車線変更を少なくし、加減速度も少なくする制約条件とする。また、ＴＶの音声を聞き取り易くするため、周辺の大型車およびバイク等から距離を保ち騒音を最小限に抑える制約条件とする。

自動運転モードとして「睡眠モード」が決定されている場合には、安定性を重視するので「ＴＶ・食事モード」に近い制約とする。ただし、搭乗者が車外監視することはないので、車間距離の制約は緩和し、また、車内の左側で睡眠している場合には、左側に騒音発生源となり得る車両が来ないように走行車線を走行し、車内の右側で睡眠している場合には、右側に騒音発生源となり得る車両が来ないように追い越し車線を走行する等、睡眠場所に応じて走行車線を選択する制約条件とする。

自動運転モードとして「複数人遊戯モード」が決定されている場合には、車内でもリラックスして十分に楽しんでいることが想定されるので、目的地への到着時間を軽視して安定走行する低速走行する制約条件とする。

自動運転モードとして「最速走行モード」が決定されている場合には、目的地への到着時間を重視する必要があるため、高速走行し、加減速度および車間距離の制約を緩和し、走行車線は追い越し車線を重視して走行し、車線変更の制約を緩和し、騒音も制約を緩和する制約条件とする。

なお、図５では、自動運転制御用パラメータの例として、速度、加減速度、車間距離、走行車線、車線変更、騒音等を挙げたがこれに限定されるものではなく、他にも操舵角、角速度および角加速度など搭乗者にとって快適な自動運転制御計画の算出に必要となる様々な自動運転制御用パラメータが考えられる。

自動運転モードと同様に、車両性能および搭乗者等の様々な条件に依存して、搭乗者にとって最適な快適性を示す自動運転制御用パラメータは変化する。例えば、統計的に抽出した結果を考慮して、一般的な搭乗者の快適性を示す自動運転制御用パラメータを設定し、自動運転モードに対応付けたテーブルを予め作成しておくことで、搭乗者にとって最適な快適性を提供することができる。

ここで、図２のフローチャートの説明に戻る。自動運転制御部１０６は、ステップＳ６において、車両状態および周辺環境情報に基づいて自動運転制御用パラメータに従った自動運転制御計画を算出し（ステップＳ６１）、自動運転制御計画を実現するために制御対象１３１への制御指令値を出力して自動運転制御を行う（ステップＳ６２）。また、自動運転制御部１０６は、制御対象１３１の自動運転制御状態を報知対象１３２に報知指令する場合もある（ステップＳ６３）。これは、自動運転制御状態を搭乗者に報知するようなシステムを備え、報知することが求められる設定となっている場合である。

自動運転制御装置１００は、ステップＳ１〜ステップＳ６の一連の処理を行うごとに自動運転制御の終了判定を実施する（ステップＳ７）。例えば、自動運転により目的地に到着した場合、自動運転の実施中に、搭乗者による運転操作の介入（オーバーライド）が行われた場合には、自動運転制御を終了するものと判定し、自動運転制御の適用を終了する。一方、例えば、目的地に到着していない場合およびオーバーライドも行われていない場合は、自動運転制御の適用を継続するものとし、ステップＳ１以下の処理を繰り返す。

なお、図２のフローは、通常は繰り返し逐次実行され、自動運転制御装置１００は、制御対象１３１への制御指令値を継続的に出力する。

以上説明したように、自動運転制御装置１００においては、車両の搭乗者状態に応じた最適な自動運転モードに基づいて自動運転制御用パラメータを決定し、自動運転制御用パラメータに従った自動運転制御計画を算出し、自動運転制御計画を実現するために制御対象への制御指令値を出力して自動運転制御を行うことにより、システムの判断と搭乗者の感覚との差を削減し、搭乗者にとって快適な車両の自動運転が実現できる。また、快適な自動運転の実現により、システムと搭乗者の信頼関係を向上することができる。

＜実施の形態２＞
以上説明した実施の形態１の自動運転制御装置１００においては、自動運転モード決定部１０４が、搭乗者状態監視・取得部１０３が出力する搭乗者状態に応じて、自動運転モードを決定していた。

しかしながら、システムが搭乗者状態に応じて決定した自動運転モードを用いると、必ずしも搭乗者にとって快適な自動運転が実現されるとは限らず、依然としてシステムの判断と搭乗者の感覚との差が残る可能性がある。そのため、システムの判断と搭乗者の感覚の差を更に削減することより、車両の搭乗者の快適性を改善することが望まれる。

本発明に係る実施の形態２の自動運転制御装置２００は、システムの判断と搭乗者の感覚との差をさらに削減することができる。

図６は本発明に係る実施の形態２の自動運転制御装置２００の構成を示す機能ブロック図である。なお、図６においては、図１を用いて説明した自動運転制御装置１００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

図６に示すように自動運転制御装置２００は、自動運転制御装置１００と同様の車両状態取得部１０１、周辺環境情報取得部１０２、搭乗者状態監視・取得部１０３、自動運転制御用パラメータ決定部１０５および自動運転制御部１０６の他に、自動運転モード指令値取得部２０１および指令値考慮自動運転モード決定部２０２を備えている。

自動運転モード指令値取得部２０１は、車載機器１２３を介して搭乗者による自動運転モードの強制的な指令が出された場合に、車載機器１２３から自動運転モード指令値を取得し、当該自動運転モード指令値を指令値考慮自動運転モード決定部２０２に出力する。また、自動運転モード指令値取得部２０１は、搭乗者状態監視・取得部１０３から搭乗者状態を取得する。

指令値考慮自動運転モード決定部２０２は、搭乗者状態および自動運転モード指令値に応じて自動運転モードを決定して自動運転制御用パラメータ決定部１０５に出力する。

すなわち、搭乗者状態監視・取得部１０３から出力される搭乗者状態、および自動運転モード指令値取得部２０１から出力される自動運転モード指令値は、指令値考慮自動運転モード決定部２０２に入力され、指令値考慮自動運転モード決定部２０２から出力される自動運転モードは、自動運転制御用パラメータ決定部１０５に入力される。

自動運転モード指令値取得部２０１は、車両の搭乗者による指令を受けて自動運転モードを決定するために必要となる自動運転モード指令値を指令値考慮自動運転モード決定部２０２に出力する。

なお、自動運転モード指令値は、搭乗者が自動運転モードを強制的に指令（指定）する場合、もしくは自動運転モードを強制的に指令解除する場合に用いられるが、自動運転モード指令値取得部２０１が搭乗者からの指令を受けていない場合は、指令がないということが認識可能な自動運転モード指令値を指令値考慮自動運転モード決定部２０２に出力する。

指令値考慮自動運転モード決定部２０２は、搭乗者からの指令を受けていない場合は、搭乗者状態監視・取得部１０３から出力される搭乗者状態に基づいて自動運転モードを決定することとなり、搭乗者からの指令を受けていない場合に対応することができる。

指令値考慮自動運転モード決定部２０２は、搭乗者状態および自動運転モード指令値に応じて、自動運転モードを決定し、決定した自動運転モードを自動運転制御用パラメータ決定部１０５に出力する。自動運転制御装置１００の自動運転モード決定部１０４との機能の違いは、搭乗者状態に加えて、自動運転モード指令値を考慮することである。

次に、図７に示すフローチャートを用いて、実施の形態２の自動運転制御装置２００の動作を説明する。

車両または車載システムを起動し、自動運転制御装置２００を作動させると自動運転制御の適用が開始され、自動運転制御装置２００の動作フローが開始される。

なお、ステップＳ１〜Ｓ３は、実施の形態１の自動運転制御装置１００と同様の処理となるため、処理の説明を省略する。また、ステップＳ１〜Ｓ３および後述するステップＳ２１は独立した処理のため、処理の順番を入れ替えても良いし、同時に処理されても良い。

ステップＳ１〜Ｓ３の処理と併行してステップＳ２１の処理が実行され、自動運転モード指令値取得部２０１は、車載機器１２３を介して車両の搭乗者による自動運転モードの強制的な指令が出されるのを待機する。

そして、自動運転モード指令値取得部２０１は、車両の搭乗者による自動運転モードの強制的な指令を受けた場合は、自動運転モード指令値を一定時間保持する（ステップＳ２１１）。その期間に、搭乗者による自動運転モードの強制的な指令の適否を判定し、必要に応じて自動運転モード指令値を変更する（ステップＳ２１２）。

例えば、搭乗者による自動運転モードの強制的な指令を受けた場合には、自動運転モード指令値取得部２０１は、一定時間の経過するまで自動運転モード指令値を保持し、搭乗者状態監視・取得部１０３から取得した搭乗者状態が著しく変化する場合または他の条件を満たす場合には、搭乗者による強制的な自動運転モードの指令値を変更する必要があると判断し、自動運転モード指令値を変更し、変更した自動運転モード指令値を指令値考慮自動運転モード決定部２０２に出力する。一方、搭乗者による強制的な自動運転モードの指令値を変更する必要がないと判断する場合には、自動運転モードの指令値を変更せずに指令値考慮自動運転モード決定部２０２に出力する。

また、搭乗者による自動運転モードの強制的な指令解除を受けた場合には、自動運転モード指令値取得部２０１は、搭乗者が指令解除したことを認識可能な自動運転モード指令値を指令値考慮自動運転モード決定部２０２に出力する。

一方、搭乗者による自動運転モードの強制的な指令解除を受けていない場合は、指令がないことが認識可能な自動運転モード指令値を指令値考慮自動運転モード決定部２０２に出力する。

ステップＳ１〜Ｓ３の処理を経た後、指令値考慮自動運転モード決定部２０２は、搭乗者状態および自動運転モード指令値に応じて自動運転モードを決定し、決定した自動運転モードを自動運転制御用パラメータ決定部１０５に出力する（ステップＳ２２）。図２に示した自動運転制御装置１００のステップＳ４との処理の違いは、搭乗者状態に加えて、自動運転モード指令値を考慮して自動運転制御用パラメータを決定することである。

例えば、自動運転制御装置２００のシステムが搭乗者状態に基づいて「前方監視モード」と判断して自動運転をしている場合、実際には、搭乗者は目的地への到着を急いでいるとすると、搭乗者はスマートフォン等の車載機器１２３を介して「最速走行モード」に強制的に変更することを自動運転制御装置２００に要求する。自動運転モード指令値取得部２０１は、搭乗者状態監視・取得部１０３から取得した搭乗者状態において、搭乗者の表情が焦っていると判断される場合は、搭乗者による自動運転モードの強制的な指令値を変更する必要がないと判断して、指令値考慮自動運転モード決定部２０２に「最速走行モード」の指令値を出力する。「最速走行モード」の指令値を受けた指令値考慮自動運転モード決定部２０２は、「前方監視モード」から「最速走行モード」に自動運転モードを変更する。

なお、ステップＳ２２以降のステップＳ５、Ｓ６およびＳ７の処理は、実施の形態１の図２の処理と同様であるので説明を省略する。

以上説明したように、自動運転制御装置２００においては、自動運転モード指令値取得部２０１は、搭乗者による自動運転モードの強制的な指令値を取得し、指令値考慮自動運転モード決定部２０２が搭乗者状態および自動運転モード指令値に応じて自動運転モードを決定するため、システムの判断と搭乗者の感覚との差をさらに削減し、搭乗者にとってより快適な車両の自動運転が実現できる。また、快適な自動運転の実現により、システムと搭乗者の信頼関係をさらに向上することができる。

＜実施の形態３＞
以上説明した実施の形態１の自動運転制御装置２００においては、システムの判断と搭乗者の感覚との差がある場合に、搭乗者が自動運転モードを強制的に指令することにより、システムの判断と搭乗者の感覚との差を削減し、搭乗者にとって快適な車両の自動運転を実現できる。しかしながら、搭乗者が自動運転モードを強制的に指令する動作が必要であり、特にシステムの判断と搭乗者の感覚との差が頻繁に生じると、搭乗者が指令する頻度も多くなり、搭乗者にとって煩わしい動作が増えることとなる。

本発明に係る実施の形態３の自動運転制御装置３００は、搭乗者にとって煩わしい動作を要求することなく、システムの判断と搭乗者の感覚との差をさらに削減することができる。

図８は本発明に係る実施の形態３の自動運転制御装置３００の構成を示す機能ブロック図である。なお、図８においては、図２を用いて説明した自動運転制御装置２００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

図８に示すように自動運転制御装置３００は、自動運転制御装置２００と同様の車両状態取得部１０１、周辺環境情報取得部１０２、搭乗者状態監視・取得部１０３、自動運転制御用パラメータ決定部１０５、自動運転制御部１０６および自動運転モード指令値取得部２０１の他に、過去履歴取得・学習部３０１および学習結果考慮自動運転モード決定部３０２を備えている。

過去履歴取得・学習部３０１は、車両状態、周辺環境情報、搭乗者状態および自動運転モード指令値を過去履歴として取得し、取得した過去履歴の学習によって算出した学習結果を格納する。学習結果考慮自動運転モード決定部３０２は、過去履歴取得・学習部３０１に格納された学習結果を用いて、搭乗者状態および自動運転モード指令値に応じて、自動運転モードを決定する。

すなわち、車両状態取得部１０１から出力される車両状態、および周辺環境情報取得部１０２から出力される周辺環境情報は、過去履歴取得・学習部３０１にも入力され、搭乗者状態監視・取得部１０３から出力される搭乗者状態、および自動運転モード指令値取得部２０１から出力される自動運転モード指令値は、過去履歴取得・学習部３０１および学習結果考慮自動運転モード決定部３０２に入力され、学習結果考慮自動運転モード決定部３０２から出力される自動運転モードは、自動運転制御用パラメータ決定部１０５に入力される。

ここで、過去履歴の学習は自動運転機能を適用中、すなわち車両の自動運転中等に逐次実行しても良いが、データが膨大になり、学習の処理時間が大きくなる場合には、自動運転機能を未適用時、すなわち、車両の停止中または搭乗者の不在中等に実行し、次に自動運転制御装置３００を起動する際に、学習結果考慮自動運転モード決定部３０２に格納された学習結果を更新するようにしても良い。これにより、データが膨大な場合にも対応できる。

また、過去履歴の学習は、自動運転制御装置３００に搭載されるコンピュータで処理しても良いが、サーバコンピュータおよびＥＣＵ等の他のシステムのコンピュータを利用して学習し、過去履歴取得・学習部３０１に更新した学習結果を格納しても良い。これにより、過去履歴の学習をより効率的に行うことができる。

学習結果考慮自動運転モード決定部３０２は、過去履歴取得・学習部３０１に格納された学習結果を用いて、搭乗者状態および自動運転モード指令値に応じて、自動運転モードを決定し、決定した自動運転モードを自動運転制御用パラメータ決定部１０５に出力する。自動運転制御装置２００の指令値考慮自動運転モード決定部２０２との機能の違いは、搭乗者状態と自動運転モード指令値に加えて、過去履歴による学習結果を考慮して自動運転制御用パラメータを決定することである。

次に、図９に示すフローチャートを用いて、実施の形態３の自動運転制御装置３００の動作を説明する。

車両または車載システムを起動し、自動運転制御装置３００を作動させると自動運転制御の適用が開始され、自動運転制御装置３００の動作フローが開始される。

なお、ステップＳ１〜Ｓ３およびステップＳ２１は、実施の形態２の自動運転制御装置２００と同様の処理となるため、処理の説明を省略する。また、ステップＳ１〜Ｓ３およびステップＳ２１は独立した処理のため、処理の順番を入れ替えても良いし、同時に処理されても良い。

ステップＳ１〜Ｓ３の処理と併行してステップＳ２１の処理が実行され、自動運転モード指令値取得部２０１は、車載機器１２３を介して車両の搭乗者による自動運転モードの強制的な指令が出されるのを待機する。

そして、自動運転モード指令値取得部２０１は、車両の搭乗者による自動運転モードの強制的な指令を受けた場合は、自動運転モード指令値を一定時間保持する（ステップＳ２１１）。その期間に、搭乗者による自動運転モードの強制的な指令の適否を判定し、必要に応じて自動運転モード指令値を変更する（ステップＳ２１２）。

ステップＳ３１において過去履歴取得・学習部３０１は、車両状態、周辺環境情報、搭乗者状態および自動運転モード指令値を過去履歴として取得し（ステップＳ３１１）、取得した過去履歴の学習によって算出した学習結果を格納する（ステップＳ３１２）。過去履歴取得・学習部３０１に格納された学習結果は、学習結果考慮自動運転モード決定部３０２で利用される。

自動運転モード指令値取得部２０１は、システムの判断と搭乗者の感覚との差があり、搭乗者が自動運転モードを強制的に指令する場合、もしくは自動運転モードを強制的に指令解除する場合に用いられる。つまり、搭乗者が強制的に指令する自動運転モードを、システムが過去履歴として利用すれば、今後同様の周辺環境および搭乗者状態が得られた場合に、過去履歴を利用せずに自動運転モードを決定した場合とは異なり、搭乗者にとってより快適な自動運転モードを決定できる。

そのため、過去履歴取得・学習部３０１は、車両状態、周辺環境情報、搭乗者状態および自動運転モード指令値を過去履歴として取得し、過去履歴の学習によって、周辺環境情報、搭乗者状態および自動運転モード指令値などのデータから、相関および有用な規則を抽出し、自動運転モードを決定する際の判断基準として利用する。

過去履歴の学習は、一例として機械学習および深層学習等のＡＩ（人工知能：Artificial Intelligence）分野の技術を用いて学習することが可能であり、これらを用いた場合は、より高度な学習が可能となる。このように、既存の学習手法を利用しても良いし、今後提案される新規の学習手法を利用しても良い。また、機械学習および深層学習等より簡便な技術を用いて学習するようにしても良い。

機械学習は、ＡＩがデータを解析し法則性およびルールを見つけ出すような学習方法であり、深層学習（ディープラーニング）は機械学習をさらに発展させた学習方法であり、ニューラルネットワークを使用するような方法である。何れも公知の技術を利用可能であり、説明は省略する。

ステップＳ１〜Ｓ３の処理を経た後、学習結果考慮自動運転モード決定部３０２は、過去履歴取得・学習部３０１で格納された学習結果を用いて、搭乗者状態および自動運転モード指令値に応じて自動運転モードを決定し、決定した自動運転モードを自動運転制御用パラメータ決定部１０５に出力する。

学習結果考慮自動運転モード決定部３０２では、搭乗者状態と自動運転モード指令値の他に、過去履歴による学習結果を考慮して自動運転制御用パラメータを決定する（ステップＳ３２）。

すなわち、過去履歴取得・学習部３０１において過去履歴を学習し、学習結果を格納した後、過去履歴と完全に一致する車両状態、周辺環境情報および搭乗者状態が発生した場合、学習結果考慮自動運転モード決定部３０２は、過去履歴の学習結果を考慮した過去履歴通りの自動運転モードを選択する。

例えば、自動運転制御装置３００のシステムが搭乗者状態に基づいて「前方監視モード」と判断して自動運転をしている場合であって、搭乗者からの自動運転モードの指令もない場合でも、過去履歴取得・学習部３０１に格納された過去履歴と完全に一致する車両状態、周辺環境情報および搭乗者状態が発生した場合には、学習結果考慮自動運転モード決定部３０２は、「前方監視モード」を過去履歴に含まれる自動運転モードに変更する。

なお、過去履歴と完全に一致する車両状態、周辺環境情報および搭乗者状態が発生しない場合でも、類似の車両状態、周辺環境情報、搭乗者状態が発生すれば、学習により相関および有用な規則を抽出している可能性があるので、学習結果考慮自動運転モード決定部３０２は、過去履歴の学習結果を考慮した自動運転モードを選択する。

なお、過去履歴との相関および有用な規則を抽出できない車両状態、周辺環境情報、搭乗者状態が発生した場合には、学習結果考慮自動運転モード決定部３０２は、通常のシステムが判断した自動運転モードを選択する。

なお、ステップＳ３２以降のステップＳ５〜Ｓ７は、実施の形態２と同様であり説明を省略する。

以上説明したように、自動運転制御装置３００においては、過去履歴取得・学習部３０１は、車両状態、周辺環境情報、搭乗者状態および自動運転モード指令値を過去履歴として取得し、取得した過去履歴の学習によって学習結果を算出して格納する。学習結果考慮自動運転モード決定部３０２は、搭乗者状態と自動運転モード指令値の他に、過去履歴による学習結果を用いて自動運転モードを決定するため、システム自体がシステムの判断と搭乗者の感覚の差を改善し、搭乗者にとってより快適な車両の自動運転が実現でき、搭乗者が自動運転モードを強制的に指令する動作を頻繁に行う必要がなくなるので、搭乗者にとって煩わしい動作を削減できる。また、快適な自動運転の実現および搭乗者にとって煩わしい動作の削減により、システムと搭乗者の信頼関係をさらに向上することができる。

なお、以上説明した実施の形態１〜３に係る自動運転制御装置１００〜３００の各構成要素はコンピュータを用いて構成することができ、コンピュータがプログラムを実行することで実現される。すなわち、自動運転制御装置１００〜３００は、例えば図１０に示す処理回路５０により実現される。処理回路５０には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのプロセッサが適用され、記憶装置に格納されるプログラムを実行することで各部の機能が実現される。

なお、処理回路５０には、専用のハードウェアが適用されても良い。処理回路５０が専用のハードウェアである場合、処理回路５０は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたもの等が該当する。

自動運転制御装置１００〜３００は、構成要素の各々の機能が個別の処理回路で実現されても良いし、それらの機能がまとめて１つの処理回路で実現されても良い。

また、図１１には、処理回路５０がプロセッサを用いて構成されている場合におけるハードウェア構成を示している。この場合、自動運転制御装置１００〜３００の各部の機能は、ソフトウェア等（ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェア）との組み合わせにより実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ５２に格納される。処理回路５０として機能するプロセッサ５１は、メモリ５２（記憶装置）に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、このプログラムは、自動運転制御装置１００〜３００の構成要素の動作の手順および方法をコンピュータに実行させるものであるといえる。

ここで、メモリ５２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）およびそのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であっても良い。

以上、自動運転制御装置１００〜３００の各構成要素の機能が、ハードウェアおよびソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしこれに限ったものではなく、自動運転制御装置１００〜３００の一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であっても良い。例えば、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路５０でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ５１としての処理回路５０がメモリ５２に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。

以上のように、自動運転制御装置１００〜３００は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

１０３ 搭乗者状態監視・取得部、１０４ 自動運転モード決定部、１０５ 自動運転制御用パラメータ決定部、１０６ 自動運転制御部、２０１ 自動運転モード指令値取得部、２０２ 指令値考慮自動運転モード決定部、３０１ 過去履歴取得・学習部、３０２ 学習結果考慮自動運転モード決定部。

本発明に係る自動運転制御装置の態様は、車両に搭載され、前記車両の自動運転を制御する自動運転制御装置であって、前記車両の搭乗者の搭乗者状態を監視し、前記搭乗者状態を取得する搭乗者状態監視・取得部と、少なくとも前記搭乗者状態監視・取得部で取得された前記搭乗者状態に応じて、自動運転モードを決定する自動運転モード決定部と、前記自動運転モード決定部で決定された前記自動運転モードに従って自動運転制御用パラメータを決定する自動運転制御用パラメータ決定部と、前記車両の車両状態および前記車両の周辺環境情報に基づいて、前記自動運転制御用パラメータに従った自動運転制御計画を算出し、前記自動運転制御計画を実現するための制御指令値を生成して自動運転制御を行う自動運転制御部と、を備え、前記搭乗者状態監視・取得部は、前記搭乗者状態として、少なくとも前記搭乗者の位置、視線、動作状態、体勢、表情、乗車人数および属性のうちから複数を取得し、前記自動運転モード決定部は、前記搭乗者状態の組み合わせに対して条件を割り当てることで規定された複数の自動運転モードから、前記条件を満たすモードを選択して前記自動運転モードとし、前記自動運転制御用パラメータは、少なくとも前記車両の速度、加減速度、車間距離、走行車線、車線変更、騒音、操舵角、角速度および角加速度のうち複数の組み合わせで規定され、前記自動運転制御用パラメータ決定部は、前記自動運転モードごとに前記自動運転制御用パラメータに対して割り当てられた条件を、前記自動運転モードに対応する前記自動運転制御用パラメータとして前記自動運転制御部に与える。

Claims (16)

1. 車両に搭載され、前記車両の自動運転を制御する自動運転制御装置であって、
   前記車両の前記搭乗者の搭乗者状態を監視し、前記搭乗者状態を取得する搭乗者状態監視・取得部と、
   少なくとも、前記搭乗者状態監視・取得部で取得された前記搭乗者状態に応じて、自動運転モードを決定する自動運転モード決定部と、
   前記自動運転モード決定部で決定された前記自動運転モードに従って自動運転制御用パラメータを決定する自動運転制御用パラメータ決定部と、
   前記車両の車両状態および前記車両の周辺環境情報に基づいて、前記自動運転制御用パラメータに従った自動運転制御計画を算出し、前記自動運転制御計画を実現するための制御指令値を生成して自動運転制御を行う自動運転制御部と、を備え、
   前記搭乗者状態監視・取得部は、
   前記搭乗者状態として、少なくとも前記搭乗者の位置、視線、動作状態、体勢、表情、乗車人数および属性のうち幾つかを取得し、
   前記自動運転モード決定部は、
   前記搭乗者状態の組み合わせに対して条件を割り当てることで規定された複数の自動運転モードから、前記条件を満たすモードを選択して前記自動運転モードとし、
   前記自動運転制御用パラメータは、
   少なくとも前記車両の速度、加減速度、車間距離、走行車線、車線変更、騒音、操舵角、角速度および角加速度のうち幾つかの組み合わせで規定され、
   前記自動運転制御用パラメータ決定部は、
   前記自動運転モードごとに前記自動運転制御用パラメータに対して割り当てられた条件を、前記自動運転モードに対応する前記自動運転制御用パラメータとして前記自動運転制御部に与える、自動運転制御装置。
2. 前記搭乗者による前記自動運転モードの強制的な指定または強制的な解除の指令を受けて、自動運転モード指令値を出力する自動運転モード指令値取得部を備え、
   前記自動運転モード決定部は、
   前記搭乗者状態または前記自動運転モード指令値取得部から出力された前記自動運転モード指令値に応じて、前記自動運転モードを決定する、請求項１記載の自動運転制御装置。
3. 前記車両状態、前記周辺環境情報、前記搭乗者状態および前記自動運転モード指令値を過去履歴として取得し、取得した前記過去履歴の学習によって算出した学習結果を格納する過去履歴取得・学習部をさらに備え、
   前記自動運転モード決定部は、
   前記過去履歴取得・学習部に格納された前記学習結果を、前記搭乗者状態または前記自動運転モード指令値に応じて前記自動運転モードを決定する際の判断基準として用いる、請求項２記載の自動運転制御装置。
4. 前記自動運転制御部は、
   前記制御指令値を制御対象に出力して自動運転制御を行うと共に、
   前記車両の前記自動運転モードを前記搭乗者に知らせる報知指令を出力する、請求項１から請求項３の何れか１項に記載の自動運転制御装置。
5. 前記自動運転モード決定部は、
   前記搭乗者状態に対する重み付け処理をした後の搭乗者状態に応じて前記自動運転モードを決定する、請求項１記載の自動運転制御装置。
6. 前記搭乗者状態に対する前記重み付け処理は、
   前記搭乗者状態をパラメータ化し、重視すべき搭乗者状態のパラメータには重み係数を乗じる処理を含む、請求項５記載の自動運転制御装置。
7. 前記自動運転モード決定部は、
   前記複数の自動運転モードに対する重み付け処理をした後の自動運転モードを前記自動運転モードとして決定する、請求項１記載の自動運転制御装置。
8. 前記自動運転制御用パラメータ決定部は、
   前記自動運転制御用パラメータに対する重み付け処理をした後の自動運転制御用パラメータを前記自動運転制御用パラメータとして決定する、請求項１記載の自動運転制御装置。
9. 前記自動運転モード指令値取得部は、
   前記搭乗者による前記自動運転モードの強制的な指定または強制的な解除の指令を受けていない場合は、前記自動運転モード指令値として指令がないことを認識可能な指令値を出力し、
   前記指令値を受けた前記自動運転モード決定部は、
   前記搭乗者状態に応じて、前記自動運転モードを決定する、請求項２記載の自動運転制御装置。
10. 前記過去履歴取得・学習部は、
    前記過去履歴の学習に、少なくとも機械学習および深層学習の一方を用いる、請求項３記載の自動運転制御装置。
11. 前記過去履歴取得・学習部は、
    前記過去履歴の学習を自動運転制御の適用中または未適用時に実行し、格納された前記学習結果を更新する、請求項３記載の自動運転制御装置。
12. 前記過去履歴取得・学習部は、
    前記過去履歴の学習を前記自動運転制御装置内のコンピュータまたは前記自動運転制御装置外のシステムのコンピュータを用いて実行する、請求項１１記載の自動運転制御装置。
13. 車両の自動運転を制御する自動運転制御方法であって、
    （ａ）前記車両の搭乗者の搭乗者状態を監視し、前記搭乗者状態を取得するステップと、
    （ｂ）少なくとも、前記搭乗者状態に応じて、自動運転モードを決定するステップと、
    （ｃ）前記自動運転モードに従って自動運転制御用パラメータを決定するステップと、
    （ｄ）前記車両の車両状態および前記車両の周辺環境情報に基づいて、前記自動運転制御用パラメータに従った自動運転制御計画を算出し、前記自動運転制御計画を実現するための制御指令値を生成して自動運転制御を行うステップと、を備え、
    前記ステップ（ａ）は、
    前記搭乗者状態として、少なくとも前記搭乗者の位置、視線、動作状態、体勢、表情、乗車人数および属性のうち幾つかを取得するステップを含み、
    前記ステップ（ｂ）は、
    前記搭乗者状態の組み合わせに対して条件を割り当てることで規定された複数の自動運転モードから、前記条件を満たすモードを選択して前記自動運転モードとするステップを含み、
    前記自動運転制御用パラメータは、
    少なくとも前記車両の速度、加減速度、車間距離、走行車線、車線変更、騒音、操舵角、角速度および角加速度のうち幾つかの組み合わせで規定され、
    前記ステップ（ｃ）は、
    前記自動運転モードごとに前記自動運転制御用パラメータに対して割り当てられた条件を、前記自動運転モードに対応する前記自動運転制御用パラメータとするステップを含む、自動運転制御方法。
14. （ｅ）前記搭乗者による前記自動運転モードの強制的な指定または強制的な解除の指令を受けて、自動運転モード指令値を出力するステップを備え、
    前記ステップ（ｂ）は、
    前記搭乗者状態または前記自動運転モード指令値に応じて、前記自動運転モードを決定するステップを含む、請求項１３記載の自動運転制御方法。
15. （ｆ）前記車両状態、前記周辺環境情報、前記搭乗者状態および前記自動運転モード指令値を過去履歴として取得し、取得した前記過去履歴の学習によって算出した学習結果を格納するステップをさらに備え、
    前記ステップ（ｂ）は、
    前記ステップ（ｆ）で格納された前記学習結果を、前記搭乗者状態または前記自動運転モード指令値に応じて前記自動運転モードを決定する際の判断基準として用いるステップを含む、請求項１４記載の自動運転制御方法。
16. 前記ステップ（ｄ）は、
    前記自動運転制御計画を実現するための制御指令値を出力するステップと、
    前記車両の前記自動運転モードを前記搭乗者に知らせる報知指令を出力するステップと、を含む、請求項１３から請求項１５の何れか１項に記載の自動運転制御方法。

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