JP2020192824A - 運転挙動制御方法及び運転挙動制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自律走行車両の運転挙動を、運転状況と乗員の好みに応じて設定する。【解決手段】運転挙動制御方法では、自律走行車両１の運転挙動を定めるパラメータを特定の運転状況に応じて設定し（Ｓ４、Ｓ１４）、このパラメータにより生じた運転挙動に対する乗員のフィードバックを検出し（Ｓ６）、このフィードバックに応じて変更されたパラメータに基づいて、自律走行車両１が特定の運転状況又は特定の運転状況に類似する運転状況に再び遭遇した際の運転挙動を定める（Ｓ９〜Ｓ１１、Ｓ１３、Ｓ１４）。【選択図】図４

Description

本発明は、運転挙動制御方法及び運転挙動制御装置に関する。

下記特許文献１には、車両の自動運転装置の運転特性を運転者に応じて切り替える技術が開示されている。

特開２０１７‐６１１６８号公報

しかしながら、出発地点から目的地までの間には様々な運転状況が存在する。特許文献１の技術では、運転状況の変化に応じて運転挙動を変更することができない。
本発明は、自律走行車両の運転挙動を、運転状況と乗員の好みに応じて設定することを目的とする。

本発明の一態様に係る運転挙動制御方法では、自律走行車両の運転挙動を定めるパラメータを特定の運転状況に応じて設定し、このパラメータにより生じた運転挙動に対する乗員のフィードバックを検出し、このフィードバックに応じて変更されたパラメータに基づいて、自律走行車両が特定の運転状況又は特定の運転状況に類似する運転状況に再び遭遇した際の運転挙動を定める。

本発明の一態様によれば、自律走行車両の運転挙動を、運転状況と乗員の好みに応じて設定することができる。

実施形態の運転支援装置を搭載する車両の概略構成の一例を示す図である。 出発地点から目的地までの乗車中に存在する複数の運転状況の例を示す図である。 運転状況に応じて定められる運転挙動の説明図である。 運転支援装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 実施形態の運転挙動制御方法の一例のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
（構成）
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

自車両１は、自車両１の運転支援を行う運転支援装置１０を備える。運転支援装置１０による運転支援は、自車両１の周辺の走行環境に基づいて、運転者が関与せずに自車両１を自動で運転する自律走行制御（自動運転制御と呼ばれることもある）や、自車両１の駆動、制動及び操舵の少なくとも１つを制御する走行制御を含む。
走行制御は、例えば自動操舵、自動ブレーキ、先行車追従制御、定速走行制御、車線維持制御、合流支援制御などであってよい。
また、運転支援は、自律走行制御や走行制御のほか、運転者に操舵操作、加速操作、減速操作を促す情報（メッセージ）の出力を含んでよい。

運転支援装置１０は、測位装置１１と、地図データベース１２と、周囲環境センサ１３と、車両センサ１４と、通信装置１５と、ユーザインタフェース装置１６と、ナビゲーションシステム１７と、コントローラ１８と、アクチュエータ１９を備える。
図面において、地図データベースを「地図ＤＢ」と表記し、ユーザインタフェース装置を「ユーザＩ／Ｆ装置」と表記する。

測位装置１１は、自車両１の現在位置を測定する。測位装置１１は、例えば全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備えてよい。ＧＮＳＳ受信機は、例えば地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であり、複数の航法衛星から電波を受信して自車両１の現在位置を測定する。測位装置１１は、例えばオドメトリにより自車両１の現在位置を測定してもよい。

地図データベース１２は、自律走行用の地図として好適な高精度地図データ（以下、単に「高精度地図」という。）を記憶してよい。高精度地図は、ナビゲーション用の地図データ（以下、単に「ナビ地図」という。）よりも高精度の地図データであり、道路単位の情報よりも詳細な車線単位の情報を含む。
例えば、高精度地図は車線単位の情報として、車線基準線（例えば車線内の中央の線）上の基準点を示す車線ノードの情報と、車線ノード間の車線の区間態様を示す車線リンクの情報を含む。

車線ノードの情報は、その車線ノードの識別番号、位置座標、接続される車線リンク数、接続される車線リンクの識別番号を含む。車線リンクの情報は、その車線リンクの識別番号、車線の種類、車線の幅員、車線境界線の種類、車線の形状、車線区分線の形状、車線基準線の形状を含む。高精度地図は更に、車線上又はその近傍に存在する信号機、停止線、標識、建物、電柱、縁石、横断歩道等の地物の種類及び位置座標と、地物の位置座標に対応する車線ノードの識別番号及び車線リンクの識別番号等の、地物の情報を含む。

高精度地図は、車線単位のノード及びリンク情報を含むため、走行ルートにおいて自車両１が走行する車線を特定可能である。高精度地図は、車線の延伸方向及び幅方向における位置を表現可能な座標を有する。高精度地図は、３次元空間における位置を表現可能な座標（例えば経度、緯度及び高度）を有し、車線や上記地物は３次元空間における形状として記述され得る。

また地図データベース１２には、ナビ地図が記憶されていてもよい。ナビ地図は道路単位の情報を含む。例えば、ナビ地図は道路単位の情報として、道路基準線（例えば道路の中央の線）上の基準点を示す道路ノードの情報と、道路ノード間の道路の区間態様を示す道路リンクの情報を含む。道路ノードの情報は、その道路ノードの識別番号、位置座標、接続される道路リンク数、接続される道路リンクの識別番号を含む。
道路リンクの情報は、その道路リンクの識別番号、道路規格、リンク長、車線数、道路の幅員、制限速度を含む。

周囲環境センサ１３は、自車両１の周囲環境についての様々な情報（周囲環境情報）、例えば自車両１の周辺の物体を検出する。周囲環境センサ１３は、自車両１の周辺に存在する物体、自車両１と物体との相対位置、自車両１と物体との距離、物体が存在する方向等の第１車両の周囲環境を検出する。
周囲環境センサ１３は、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）やレーダなどの測距装置や、カメラを備えてよい。カメラは、例えばステレオカメラであってよい。カメラは、単眼カメラであってもよく、単眼カメラにより複数の視点で同一の物体を撮影して、物体までの距離を計算してもよい。また、撮像画像から検出された物体の接地位置に基づいて、物体までの距離を計算してもよい。

車両センサ１４は、自車両１から得られる様々な情報（車両情報）を検出する。車両センサ１４には、例えば、自車両１の走行速度（車速）を検出する車速センサ、自車両１が備える各タイヤの回転速度を検出する車輪速センサ、自車両１の３軸方向の加速度（減速度を含む）を検出する３軸加速度センサ（Ｇセンサ）、操舵角（転舵角を含む）を検出する操舵角センサ、自車両１に生じる角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ、自車両１のアクセル開度を検出するアクセルセンサと、運転者によるブレーキ操作量を検出するブレーキセンサが含まれる。

通信装置１５は、自車両１の外部の通信装置との間で無線通信を行う。通信装置１５は、例えば路車間通信や公衆通信回線により、他車両の車両情報を収集するクラウドデータベースと通信してもよく、車車間通信により自車両１の周囲の他車両と通信してもよい。
ユーザインタフェース装置１６は、乗員との間で情報を授受するヒューマン・マシン・インターフェイス（ＨＭＩ:Human Machine Interface）であり、異なる複数のモダリティ（modality：経路）で情報を授受する。ユーザインタフェース装置１６は、運転支援装置１０とは別体の情報端末（例えば、スマートフォンやタブレット装置）であってもよい。なお、乗員には、運転者が含まれるほか、自車両１の自律走行制御に関する操作指示権限を有する乗員や同乗者が含まれる。

ユーザインタフェース装置１６は、例えば音声情報を授受するスピーカとマイクロフォンを備えてもよい。また、ユーザインタフェース装置１６は、視覚情報を提供するディスプレイ装置を備えてもよい。ユーザインタフェース装置１６は、乗員が物理的に操作するキーボード、ボタン、ダイヤル、スライダ、マウス、タッチパネル、レバー、ジョイスティック、タッチパッド等を備えてもよい。
また、ユーザインタフェース装置１６は、乗員の表情、顔の向き、姿勢、手の動きを撮影するカメラを備えてもよい。ユーザインタフェース装置１６は、乗員の姿勢や手の動き、心拍数などの健康指標を検出するセンサを備えてもよい。

ナビゲーションシステム１７は、測位装置１１により自車両１の現在位置を認識し、その現在位置における地図情報を地図データベース１２から取得する。ナビゲーションシステム１７は、乗員が入力した目的地までの走行経路を設定し、この走行経路に従って乗員に経路案内を行う。
またナビゲーションシステム１７は、設定した走行経路の情報をコントローラ１８へ出力する。自律走行制御時にコントローラ１８は、ナビゲーションシステム１７が設定した走行経路に沿って自律走行するように第１車両を自動で運転する。

コントローラ１８は、自車両１の運転支援制御を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。コントローラ１８は、特許請求の範囲に記載された運転挙動制御装置の一例である。
コントローラ１８は、プロセッサ２０と、記憶装置２１等の周辺部品とを含む。プロセッサ２０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。
記憶装置２１は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置２１は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
以下に説明するコントローラ１８の機能は、例えばプロセッサ２０が、記憶装置２１に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。

なお、コントローラ１８を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。
例えば、コントローラ１８は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラ１８はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Field-Programmable Gate Array）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）等を有していてもよい。

コントローラ１８は、自車両１の現在位置を推定し、推定した現在位置と、地図データベース１２の道路地図データと、ナビゲーションシステム１７から出力された経路情報と、周囲環境と、自車両１の走行状態に基づいて、自車両１が走行すべき予定進路を決定する。
例えば、コントローラ１８は、予定進路として自車両１が走行すべき目標走行軌道を設定する。コントローラ１８は、決定した予定進路に基づいて自車両１の自律走行制御や運転支援制御を行い、アクチュエータ１９を駆動して自車両１の走行を制御する。

アクチュエータ１９は、コントローラ１８からの制御信号に応じて、自車両１のステアリングホイール、アクセル開度及びブレーキ装置を操作して、自車両１の車両挙動を発生させる。アクチュエータ１９は、ステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、自車両１のステアリングの操舵方向及び操舵量を制御する。アクセル開度アクチュエータは、自車両１のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、自車両１のブレーキ装置の制動動作を制御する。

さらに、コントローラ１８は、自律走行制御による運転操作の特性（以下「運転挙動」と表記する）を、自車両１の現在の運転状況に応じて設定する。
運転挙動は、目標操舵角や目標車速の上限の大小、操舵速度、加減速の緩急、車間距離、車間時間、回避開始衝突余裕時間などのパラメータなどにより特徴付けられる運転操作の特性を表す指標である。
運転挙動は、運転操作を評価する様々な観点により分類分けすることができる。

例えば運転挙動は、自車両１の運転の安全性の観点から分類分けできる。
例えば、運転挙動の分類を「非常に安全」、「安全」、「普通」、「活動的」及び「非常に活動的」の５段階に分類してよい。これらの運転挙動の分類の種類や数は予め定められていてよい。

ここで「安全」とは、乗員の安心感を優先する慎重な運転特性を意味し、比較的緩慢な運転操作を行ったり、車間距離、車間時間、回避開始衝突余裕時間を長めに確保したり、平均的な周囲車両や法定速度よりも低い速度で走行する運転特性である。
反対に「活動的（Aggressive）」とは、車速や効率、操作速度を優先する運転特性を意味し、比較的急な運転操作を行ったり、車間距離、車間時間、回避開始衝突余裕時間を最小限に抑えたり、平均的な周囲車両よりも高い速度で走行する運転特性である。

コントローラ１８は、設定した運転挙動に応じて加減速及び操舵の少なくとも一方を制御する。すなわちコントローラ１８は、自車両１の運転挙動を定めるパラメータを設定する。運転挙動を定めるパラメータは、例えば、目標車速の上限値、目標操舵角の上限値、加減速度や操舵速度の上限値、車間距離、車間時間、回避開始衝突余裕時間を含んでよい。
例えばコントローラ１８は、「非常に安全」な運転挙動、「安全」な運転挙動、「普通」の運転挙動、「活動的」な運転挙動及び「非常に活動的」な運転挙動の順で目標車速の上限値を低く設定する。
また例えば、「非常に安全」な運転挙動、「安全」な運転挙動、「普通」の運転挙動、「活動的」な運転挙動及び「非常に活動的」な運転挙動の順で、目標操舵角の上限値を小さく設定する。また例えば、「非常に安全」な運転挙動、「安全」な運転挙動、「普通」の運転挙動、「活動的」な運転挙動及び「非常に活動的」な運転挙動の順で、加減速度や操舵速度の上限値を小さく設定する。また例えば、「非常に安全」な運転挙動、「安全」な運転挙動、「普通」の運転挙動、「活動的」な運転挙動及び「非常に活動的」な運転挙動の順で、車間距離、車間時間、回避開始衝突余裕時間を長く設定する。

一方で「運転状況」とは、運転中の自車両１が置かれている状況であり、走行シーン（例えば、交差点、合流区間、レーン変更、工事区間など）と、運転の難易度を定める外部条件（例えば、天候、時刻、交通量、路面状況、事故、特定のイベントなど）とにより定まる。
図２Ａ及び図２Ｂに運転状況の例を示す。出発地点から目的地までの１回の乗車において複数の運転状況Ａ〜Ｄが発生している。例えば、最初の運転状況Ａは通常難易度の外部条件でＴ字路３０を通過する運転状況であり、次の運転状況Ｂは通常難易度の外部条件で合流区間３２を通過する運転状況である。次の運転状況Ｃは通常難易度の外部条件で工事区間３３を通過する運転状況であり、最後の運転状況Ｄは、高い難易度の外部条件でＴ字路３１を通過する運転状況である。

コントローラ１８は、これらの運転状況に応じてそれぞれ運転挙動を設定する。これらの運転状況またはこれらに類する運転状況に最初に遭遇した場合、コントローラ１８は、運転挙動の規定値（デフォルト値）を運転状況に応じて設定する。
例えばコントローラ１８は、各運転状況に応じて自律走行の不確実性を算出し、自律走行の不確実性に基づいて運転挙動の規定値を設定する。ここで「自律走行の不確実性」は、運転状況の途中で自律走行を中止して手動運転に切り替える可能性を表す。

例えばコントローラ１８は、各運転状況における運転の難易度を定める外部条件に基づいて自律走行の不確実性を算出してよい。
図２Ｂの例では、運転状況Ａ、Ｂ及びＣにおいて「通常難易度の外部条件」に応じて自律走行の不確実性が「高い」と算出し、「安全」な運転挙動を設定する。運転状況Ｄにおいて「高難易度の外部条件」に応じて自律走行の不確実性が「非常に高い」と算出し、「非常に安全」な運転挙動を設定する。
なお、コントローラ１８は、外部条件に加えて又は代えて、自車両１の内部条件（各センサの健全性、測位精度、コントローラ１８のプロセッサの負荷、ネットワーク状態、アルゴリズムのバグ、コントローラ１８の温度など）に基づいて自律走行の不確実性を算出してよい。

しかしながら、運転挙動に対する嗜好性には個人差があり、コントローラ１８が設定した規定値の運転挙動に自車両１の乗員が満足するとは限らない。図２Ｂの例では、自車両１の乗員は、運転状況Ａでは乗員は「安全」な運転挙動よりも「通常」の運転挙動を好み、運転状況Ｂでは「安全」な運転挙動よりも「活動的」な運転挙動を好み、運転状況Ｄでは「非常に安全」な運転挙動よりも「安全」な運転挙動を好む。
そこで、コントローラ１８は、特定の運転状況において設定した運転挙動に対する乗員のフィードバックを検出し、検出したフィードバックに応じて、特定の運転状況またはこれに類する特定の運転状況に再び遭遇した際に設定すべき運転挙動を調整する。

以下、コントローラ１８による運転挙動制御を詳述する。図３を参照する。コントローラ１８は、物体認識部４０と、マップ生成部４１と、運転行動決定部４２と、走行軌道生成部４３と、走行制御部４４と、不確実性判定部４５と、運転挙動設定部４６と、パラメータ設定部４７と、フィードバック検出部４８を備える。

物体認識部４０は、周囲環境センサ１３から入力した周囲環境情報と、地図データベース１２に記憶される高精度地図に基づいて、自車両１の周辺の移動体の行動を予測する。
マップ生成部４１は、周囲環境情報と、高精度地図と、物体認識部４０による予測結果に基づいて、自車両１の周辺の経路や物体の有無を表現する経路空間マップと、走行場の危険度を数値化したリスクマップを生成する。

運転行動決定部４２は、ナビゲーションシステム１７により設定された走行経路と、経路空間マップ及びリスクマップに基づいて、走行経路上を自動で自車両１に走行させるための運転行動計画を生成する。
運転行動計画とは、自車両を走行させるレーン（車線）と、このレーンを走行させるのに要する運転行動とを定めた、中長距離の範囲におけるレーンレベル（車線レベル）での運転行動の計画である。

運転行動決定部４２によって決定される運転行動は、例えば、走行経路上に存在する交差点の右折、左折、直進や、複数車線を走行する際の車線変更であってよい。
運転行動計画は、例えば、前方に存在する交差点を右折するシーンにおいて、交差点の手前何ｍ地点で右折レーンに車線変更するか等の運転行動の計画であってよい。
走行軌道生成部４３は、運転行動決定部４２が生成した運転行動計画、自車両１の運動特性、経路空間マップに基づいて自車両１を走行させる走行軌道及び速度プロファイルの候補を生成する。

走行軌道生成部４３は、リスクマップに基づいて各候補の将来リスクを評価して、最適な走行軌道及び速度プロファイルを選択し、自車両１に走行させる目標走行軌道及び目標速度プロファイルとして設定する。
走行制御部４４は、走行軌道生成部４３が生成した目標速度プロファイルに従う速度で自車両１が目標走行軌道を走行するように、アクチュエータ１９を駆動する。
不確実性判定部４５は、自車両１の運転の難易度を定める上記の外部条件及び／又は内部条件に基づいて、自律走行の不確実性を判定する。

運転挙動設定部４６は、自車両１の現在の運転状況を判定する。運転挙動設定部４６は、例えば、走行シーン（例えば、交差点、合流区間、レーン変更、工事区間など）、目標走行軌道、道路特徴（レーン数、交通信号機、一時停止標識、障害物の有無）、制限速度、難易度を定める外部条件等の複数の判断基準に基づいて現在の運転状況を判定する。

運転挙動設定部４６は、これらの判断基準に基づいて、自車両１の現在の運転状況が初めて遭遇した運転状況であるか、あるいは過去に既に遭遇した運転状況と同じ又は類似しているかを判断する。
これらの判断基準には、定性的な判断基準と定量的な判断基準が含まれる。定性的な判断基準の例は、走行シーン、目標走行軌道、交通信号機や一時停止標識の有無、障害物の有無、天候、交通量、特定イベントの有無などである。定量的な判断基準の例は、レーン数、速度制限、時刻などである。

運転挙動設定部４６は、定性的な判断基準が一致するか否かに基づいて、運転状況の同一性や類似性を判定する。
運転挙動設定部４６は、定量的な判断基準を複数のカテゴリや値範囲に分類分けし、定量的な判断基準が属するカテゴリや値範囲が一致するか否かに基づいて、運転状況の同一性や類似性を判定する。

例えば、レーン数の判断基準は「１レーン」、「２又は３レーン」、「３レーン以上」に分類分けされる。速度制限の判断基準は「時速４０キロ未満」、「時速４０キロ以上７０キロ未満」、「時速７０キロ以上」に分類分けされる。時刻の判断基準は「午前５時〜５時３０分」（夜明け）、「午前５時３０分〜午後６時」（日中）、「午後６時〜６時３０分」（夕方）、「午後６時３０分〜午前５時」（夜）に分類分けされる。

運転挙動設定部４６は、全ての判断基準が一致した場合に運転状況が同一であると判定する。
運転挙動設定部４６は、複数の判断基準のうち所定割合以上の判断基準が一致した場合に運転状況が類似すると判定する。例えば、複数の判断基準のうちいくつかの優先度の高い判断基準のうち所定割合（例えば８０％以上）が一致した場合に運転状況が類似すると判定してよい。

判断基準の優先度は、各運転状況の走行シーン（交差点、合流区間、レーン変更、工事区間）に応じて定めてもよい。
例えば、交差点を走行する運転状況においては、目標走行軌道、交通標識（交通信号機、一時停止標識、YIELD標識）の有無、自車両１の視界を遮る障害物の有無、交通量、天候を、優先度の高い判断基準として用いて運転状況の類似性を判定してよい。
例えば、レーン変更を行う運転状況においては、レーン数、制限速度、交通量、路面状況（車線区分線が明瞭であるか否か等）、天候を、優先度の高い判断基準として用いて運転状況の類似性を判定してよい。

自車両１の現在の運転状況が、過去に既に遭遇した運転状況と同一又は類似しておらず、初めて遭遇した運転状況である場合、運転挙動設定部４６は、不確実性判定部４５が現在の運転状況において算出した自律走行の不確実性に基づいて定まる規定値（デフォルト値）の運転挙動を設定する。
例えば、不確実性が「非常に高い」、「高い」、「通常」、「低い」及び「非常に低い」場合に、それぞれ対応する規定値である「非常に安全」な、「安全」な、「通常」の、「活動的」な、「非常に活動的」な運転挙動を設定する。

これに代えて、運転挙動設定部４６は、現在の運転状況における運転の安全性に応じて規定値の運転挙動を設定してもよい。運転挙動設定部４６は、自車両１の運転の難易度を定める上記の外部条件及び／又は内部条件に基づいて運転の安全性を判定してもよい。

運転挙動設定部４６は、最適な運転挙動の規定値を決定するために、さらに、運転行動決定部４２が決定した現在の運転状況における運転行動、走行軌道生成部４３が決定した現在の運転状況における目標走行軌道に応じて規定値の運転挙動を決定してもよい。
また、運転挙動設定部４６は、過去に同一又は類似の運転状況に対応した他車両の運転挙動の情報を、通信装置１５によりクラウドデータベースから取得して、この情報に応じて規定値の運転挙動を決定してもよい。
また、自車両１の周囲で現在の運転状況に対応する他車両の運転挙動の情報を取得し、この情報に応じて規定値の運転挙動を決定してもよい。他車両の運転挙動の情報は、例えば車車間通信により取得してもよく、周囲環境センサ１３による他車両の検出結果に基づいて推定してもよい。

パラメータ設定部４７は、運転挙動設定部４６が設定した運転挙動に基づいて、運転挙動を定めるパラメータを設定する。上述のとおり、例えばパラメータは目標車速の上限値、目標操舵角の上限値、加減速度や操舵速度の上限値、車間距離、車間時間、回避開始衝突余裕時間を含んでよい。
パラメータ設定部４７は、設定したパラメータを走行軌道生成部４３に出力する。走行軌道生成部４３は、これらのパラメータに従って目標走行軌道及び目標速度プロファイルを設定する。

走行制御部４４が、これら目標走行軌道及び目標速度プロファイルに従ってアクチュエータ１９を駆動することにより、運転挙動設定部４６が設定した運転挙動に応じた車両挙動が発生する。
フィードバック検出部４８は、車両挙動が発生した時の乗員のフィードバックをユーザインタフェース装置１６により検出し、運転挙動に対する乗員のフィードバックとして取得する。

フィードバック検出部４８は、複数の異なるモダリティのフィードバックを検出してよい。フィードバック検出部４８は乗員の音声によるフィードバックを検出してよい。
例えば、フィードバック検出部４８は、ユーザインタフェース装置１６のスピーカから、運転挙動に対する乗員の意見や、印象、感想を問う音声メッセージを出力してよい。
フィードバック検出部４８は、これに対する音声応答をフィードバックとしてマイクロフォンで検出してよい。また、ユーザインタフェース装置１６のキーボード、ボタン、ダイヤル、スライダ、マウス、タッチパネル、レバー、ジョイスティック、タッチパッドの物理的操作をフィードバックとして検出してよい。

フィードバック検出部４８は、これら音声や物理的操作のフィードバックにより、乗員が運転挙動に満足したか否か、過度に安全又は活動的な運転挙動であると感じたか否かのフィードバックを検出してよい。
また、カメラにより撮影した乗員の表情、顔の向き、姿勢、手の動きや、センサによって検出した乗員の姿勢や手の動き、心拍数などの健康指標に基づいて、乗員が運転挙動に満足したか否かを推定し、フィードバックとして検出してもよい。

また、例えばフィードバック検出部４８は、乗員によるステアリングホイールやアクセルペダル、ブレーキペダルのオーバライド操作を、フィードバックとして検出してもよい。これらオーバライド操作の有無に応じて乗員が運転挙動に満足したか否かを推定してよい。また、オーバライド操作に応じて過度に安全又は活動的な運転挙動であると感じたか否かを推定してもよい。

フィードバック検出部４８は、検出したフィードバックを運転挙動設定部４６に出力する。
運転挙動設定部４６は、自車両１の運転状況に応じて運転挙動を設定すると、このときの運転挙動を運転挙動に対する乗員のフィードバックに応じて調整し、この運転状況と同一又は類似の運転状況に再び遭遇した場合に設定すべき運転挙動として記憶する。これにより、この運転状況と同一又は類似の運転状況に再び遭遇した場合の運転挙動を定めるパラメータを変更する。

例えば、乗員が運転挙動に満足せず過度に安全な運転挙動であると感じた場合には、より活動的な運転挙動を、同一又は類似の運転状況に再び遭遇した場合に設定すべき運転挙動として記憶する。
乗員が運転挙動に満足せず過度に活動的な運転挙動であると感じた場合には、より安全な運転挙動を、同一又は類似の運転状況に再び遭遇した場合に設定すべき運転挙動として記憶する。
一方で、乗員が運転挙動に満足した場合には、運転挙動設定部４６は、設定した運転挙動を、この運転状況において乗員に好適な運転挙動として記憶する。

自車両１が、過去に遭遇した特定の運転状況（以下「特定運転状況」と表記することがある）と同一又は類似の運転状況に再び遭遇した場合、運転挙動設定部４６は、特定運転状況に再度遭遇した場合に設定すべき運転挙動として記憶した運転挙動を、現在遭遇している運転状況で自車両１を運転するための運転挙動として設定する。
パラメータ設定部４７は、設定した運転挙動に基づいてパラメータを設定する。走行軌道生成部４３及び走行制御部４４は、これらのパラメータに従って自車両１を運転する。

このとき、設定された運転挙動が、特定運転状況に好適な運転挙動として記憶された運転挙動であった場合は、運転挙動設定部４６は、もはや乗員のフィードバックによる運転挙動の調整を行わない。
一方で、設定された運転挙動が、好適な運転挙動として記憶された運転挙動でなかった場合は、運転挙動設定部４６は、運転挙動に対する乗員のフィードバックをフィードバック検出部４８から取得する。

乗員が運転挙動に満足しない場合には、上記と同様に、乗員のフィードバックに応じて運転挙動を調整して記憶する。乗員が運転挙動に満足した場合には、特定運転状況に好適な運転挙動として記憶する。現在の運転状況に好適な運転挙動として記憶してもよい。
このようにして運転挙動設定部４６は、特定運転状況における乗員に好適な運転挙動が定まるまで、特定運転状況における運転挙動（すなわち当該運転挙動を定めるパラメータ）を乗員のフィードバックに応じて変更する。

なお、上記の例では、運転挙動を調整及び記憶する場合を例示したが、運転挙動設定部４６は、運転挙動の代わりに運転挙動を定めるパラメータを直接記憶してもよい。運転挙動設定部４６は、乗員のフィードバックに応じて運転挙動を定めるパラメータを直接調整してもよい。

運転挙動設定部４６は、複数回のフィードバックを検出した後に、運転挙動（すなわち運転挙動を定めるパラメータ）を変更してもよい。このときに、異常イベントや突発イベントの有無を判定し、異常イベントや突発イベントが発生した場合のフィードバックを除いて、運転挙動を変更してもよい。
異常イベントや突発イベントは、例えば、交通規則を無視して横断する歩行者や、事故、救急車や警察車両との遭遇であってよい。
複数回のフィードバックに応じて運転挙動を変更したり、異常イベントや突発イベントのようなノイズを除くことにより、運転挙動を適切に設定できる。

また、運転挙動設定部４６は、自車両１の運転状況における自律走行の不確実性に基づいて、この運転状況における運転挙動を乗員のフィードバックにより変更するか否かを判断してよい。すなわち、自律走行の不確実性の高低によって、乗員のフィードバックによる運転挙動の変更を停止してよい。自律走行の不確実性に加えて自車両１の性能を考慮してもよい。

例えば、自律走行の不確実性が低い運転状況（高速道路での走行など）では、自律走行制御による運転が容易であるため乗員が危険を感じることが少ない。このような場合には、運転挙動に対する嗜好性の個人差が小さいため、乗員のフィードバックの必要性が少ない。
反対に、自律走行の不確実性が低い運転状況（YIELD標識や一時停止標識のある交差点、合流区間、障害物の追い越し）では、自律走行制御による運転の難易度が高く、運転挙動に対する嗜好性の個人差が大きい。

なお、運転挙動設定部４６は、乗員によるユーザインタフェース装置１６の手動操作（音声による操作を含む）に基づいて運転挙動を設定してもよい。すなわち、乗員は、運転挙動を手動設定する選択肢を有する。
また、運転挙動設定部４６は、乗員毎に異なる運転挙動を設定してもよい。運転挙動設定部４６は、乗員のＩＤ入力や、顔認証、指紋認証等の生体認証に基づいて乗員を識別してよい。

（動作）
次に、実施形態における異常状態通知方法の一例を説明する。図４は、実施形態の運転挙動制御方法の一例のフローチャートである。
ステップＳ１では運転挙動設定部４６は、自車両１の現在の運転状況を判定する。
ステップＳ２において運転挙動設定部４６は、現在の運転状況に最初に遭遇した（すなわち、現在の運転状況と同一又は類似の運転状況と遭遇したことがない）か否かを判断する。

現在の運転状況に最初に遭遇した場合（ステップＳ２：Ｙ）に処理はステップＳ３に進む。現在の運転状況が、過去に遭遇したことがある特定運転状況と同一又は類似の場合（ステップＳ２：Ｎ）に処理はステップＳ１２に進む。
ステップＳ３において不確実性判定部４５は、自律走行の不確実性を判定する。
ステップＳ４において運転挙動設定部４６は、ステップＳ３で判定した自律走行の不確実性に基づいて規定値の運転挙動を設定する。パラメータ設定部４７は、設定した運転挙動に基づいてパラメータを設定する。走行軌道生成部４３及び走行制御部４４は、これらのパラメータに従って自車両１を運転する。

ステップＳ５において運転挙動設定部４６は、ステップＳ１で判定した運転状況が終了し次の運転状況が開始したか（すなわち運転状況が変化したか）否かを判断する、運転状況が変化した場合（ステップＳ５：Ｙ）に処理はステップＳ６に進む。運転状況が継続している場合（ステップＳ５：Ｎ）に処理はステップＳ４に戻る。

ステップＳ６においてフィードバック検出部４８は、運転挙動に対する乗員のフィードバックを検出する。
ステップＳ７において運転挙動設定部４６は、検出したフィードバックに基づいて乗員が運転挙動に満足したか否かを判断する。乗員が運転挙動に満足した場合（ステップＳ７：Ｙ）に処理はステップＳ８に進む。乗員が運転挙動に満足しない場合（ステップＳ７：Ｎ）に処理はステップＳ９に進む。

ステップＳ８において運転挙動設定部４６は、ステップＳ４で設定した運転挙動を、ステップＳ１で判定した運転状況において乗員に好適な運転挙動として記憶する。その後に処理はステップＳ１６へ進む。
ステップＳ９において運転挙動設定部４６は、ステップＳ６で検出されたフィードバックにおいて乗員が過度に安全な運転挙動であると感じたか否かを判定する。過度に安全な運転挙動であると感じた場合（ステップＳ９：Ｙ）に、処理はステップＳ１０に進む。

過度に安全な運転挙動であると感じなかった（すなわち過度に活動的な運転挙動であると感じた）場合（ステップＳ９：Ｎ）に、処理はステップＳ１１に進む。
ステップＳ１０において運転挙動設定部４６は、ステップＳ４で設定した運転挙動をより活動的な運転挙動へ変更する。そして、ステップＳ１で判定した運転状況と同一又は類似の運転状況に再び遭遇した場合の運転挙動として記憶する。その後に処理はステップＳ１６へ進む。
ステップＳ１１において運転挙動設定部４６は、ステップＳ４で設定した運転挙動をより安全な運転挙動へ変更する。そして、ステップＳ１で判定した運転状況と同一又は類似の運転状況に再び遭遇した場合の運転挙動として記憶する。その後に処理はステップＳ１６へ進む。

一方で、現在の運転状況と同一又は類似の特定運転状況と遭遇したことがある場合には、ステップＳ１２において運転挙動設定部４６は、この特定運転状況に対して記憶された運転挙動を読み出す。運転挙動設定部４６は、読み出した運転挙動が特定運転状況に好適な運転挙動であるか否かを判定する。特定運転状況に好適な運転挙動である場合（ステップＳ１２：Ｙ）に処理はステップＳ１３に進む。特定運転状況に好適な運転挙動でない場合（ステップＳ１２：Ｎ）に処理はステップＳ１４に進む。

ステップＳ１３において運転挙動設定部４６は、読み出した運転挙動（すなわち特定運転状況に好適な運転挙動）を、現在の運転状況で自車両１を運転する運転挙動として設定する。パラメータ設定部４７は、設定した運転挙動に基づいてパラメータを設定する。走行軌道生成部４３及び走行制御部４４は、これらのパラメータに従って自車両１を運転する。その後に処理はステップＳ１６へ進む。

ステップＳ１４において運転挙動設定部４６は、読み出した運転挙動を、現在の運転状況で自車両１を運転する運転挙動として設定する。上述の通り、この運転挙動は、特定運転状況で自車両１を運転する運転挙動として前回設定された際に、乗員のフィードバックに応じて調整された運転挙動である（ステップＳ９〜Ｓ１１）。パラメータ設定部４７は、設定した運転挙動に基づいてパラメータを設定する。走行軌道生成部４３及び走行制御部４４は、これらのパラメータに従って自車両１を運転する。

ステップＳ１５において運転挙動設定部４６は、ステップＳ１で判定した運転状況が終了し次の運転状況が開始したか（すなわち運転状況が変化したか）否かを判断する、運転状況が変化した場合（ステップＳ１５：Ｙ）に処理はステップＳ６に進む。運転状況が継続している場合（ステップＳ１５：Ｎ）に処理はステップＳ１４に戻る。
その後のステップＳ６においてフィードバック検出部４８は、運転挙動に対する乗員のフィードバックを検出し、ステップＳ７において運転挙動設定部４６は、乗員が運転挙動に満足したか否かを判断する。

乗員が運転挙動に満足した場合（ステップＳ７：Ｙ）に運転挙動設定部４６は、ステップＳ１４で設定した運転挙動を、特定運転状況において乗員に好適な運転挙動として記憶する（ステップＳ８）。その後に処理はステップＳ１６へ進む。
乗員が運転挙動に満足しない場合（ステップＳ７：Ｎ）に運転挙動設定部４６は、ステップＳ１４で設定した運転挙動を乗員のフィードバックに応じて調整し、特定運転状況と同一又は類似の運転状況に再び遭遇した場合の運転挙動として記憶する（ステップＳ９〜Ｓ１１）。その後に処理はステップＳ１６へ進む。

ステップＳ１６においてコントローラ１８は、自車両１のイグニッションスイッチ（ＩＧＮ）がオフになったか否かが判断される。自車両１のイグニッションスイッチがオフになった場合（ステップＳ１６：Ｙ）に処理は終了する。自車両１のイグニッションスイッチがオフにならない場合（ステップＳ１６：Ｎ）に処理はステップＳ１に戻る。

（実施形態の効果）
（１）運転挙動設定部４６及びパラメータ設定部４７は、自車両１の運転挙動を定めるパラメータを特定の運転状況に応じて設定する。フィードバック検出部４８は、パラメータにより生じた運転挙動に対する乗員のフィードバックを検出する。運転挙動設定部４６、パラメータ設定部４７、走行軌道生成部４３は、フィードバックに応じて変更されたパラメータに基づいて、自車両１が特定の運転状況又は特定の運転状況に類似する運転状況に再び遭遇した際の運転挙動を定める。

これにより、自律走行車両の運転挙動を、運転状況と乗員の好みに応じて設定することができる。
例えば、出発地点から目的地までの間には様々な運転状況が存在しても、これらの運転状況のそれぞれに適合するように運転挙動を変更できる。また、運転状況に応じて運転挙動を定める様々なパラメータを変更できる。さらに、乗員の好みに応じて運転挙動を変更できる。

（２）フィードバック検出部４８は、モダリティの異なる複数のユーザインタフェースによりフィードバックを検出する。これにより、乗員の好みや状況に応じて適切なモダリティで乗員のフィードバックを検出できる。
（３）運転挙動設定部４６及びパラメータ設定部４７は、特定の運転状況における乗員に好適な運転挙動が定まるまで、特定の運転状況における運転挙動を定めるパラメータをフィードバックに応じて変更する。これにより、特定の運転状況における乗員に好適な運転挙動を設定できる。

（４）運転挙動設定部４６及びパラメータ設定部４７は、複数回のフィードバックを検出し、複数回のフィードバックから、異常イベントが発生したときのフィードバックを除いてパラメータを変更する。これにより、異常イベントや突発イベントが発生した場合のフィードバックのノイズを除くことができ、より適切に運転挙動を設定できる。

（５）運転挙動設定部４６は、自車両１の走行シーンに応じて優先度が定められた複数の判断基準に基づいて、運転状況が類似するか否かを判定する。このように走行シーンに応じて類否判定に用いる判断基準を変更することにより、各走行シーンにおける運転状況の類比をより正確に判定できる。
（６）運転挙動設定部４６及びパラメータ設定部４７は、特定の運転状況に最初に遭遇した場合に、特定の運転状況における自律走行の継続の不確実性に基づいてパラメータを設定する。これにより個々の運転状況における運転の難易度に応じて運転挙動を設定できる。

（７）運転挙動設定部４６及びパラメータ設定部４７は、特定の運転状況に最初に遭遇した場合に、更に、特定の運転状況に対して決定した運転計画、特定の運転状況における他車両の運転挙動の少なくとも一方に基づいてパラメータを設定する。これにより、最初に遭遇した運転状況においてより適切な運転挙動を設定できる。
（８）運転挙動設定部４６は、特定の運転状況における自律走行の継続の不確実性に基づいて、特定の運転状況における運転挙動を定めるパラメータをフィードバックに応じて変更するか否かを決定する。これにより、例えば、自律走行の継続の不確実性が高く運転挙動に対する嗜好性の個人差が少ない場合に、乗員のフィードバックによる運転挙動の調整を省略できる。

１…自車両、１０…運転支援装置、１１…測位装置、１２…地図データベース、１３…周囲環境センサ、１４…車両センサ、１５…通信装置、１６…ユーザインタフェース装置、１７…ナビゲーションシステム、１８…コントローラ、１９…アクチュエータ、２０…プロセッサ、２１…記憶装置、４０…物体認識部、４１…マップ生成部、４２…運転行動決定部、４３…走行軌道生成部、４４…走行制御部、４５…不確実性判定部、４６…運転挙動設定部、４７…パラメータ設定部、４８…フィードバック検出部

Claims (9)

1. 自律走行車両の運転挙動を定めるパラメータを特定の運転状況に応じて設定し、
   前記パラメータにより生じた前記運転挙動に対する乗員のフィードバックを検出し、
   前記フィードバックに応じて変更された前記パラメータに基づいて、前記自律走行車両が前記特定の運転状況又は前記特定の運転状況に類似する運転状況に再び遭遇した際の運転挙動を定める、
   ことを特徴とする運転挙動制御方法。
2. モダリティの異なる複数のユーザインタフェースにより前記フィードバックを検出する、ことを特徴とする請求項１に記載の運転挙動制御方法。
3. 前記特定の運転状況における前記乗員に好適な運転挙動が定まるまで、前記特定の運転状況における運転挙動を定めるパラメータを前記フィードバックに応じて変更する、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の運転挙動制御方法。
4. 複数回の前記フィードバックを検出し、
   前記複数回の前記フィードバックから、異常イベントが発生したときのフィードバックを除いて前記パラメータを変更する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の運転挙動制御方法。
5. 前記自律走行車両の走行シーンに応じて優先度が定められた複数の判断基準に基づいて、運転状況が類似するか否かを判定する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の運転挙動制御方法。
6. 前記特定の運転状況に最初に遭遇した場合に、前記特定の運転状況における自律走行の継続の不確実性に基づいて前記パラメータを設定する、ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の運転挙動制御方法。
7. 前記特定の運転状況に最初に遭遇した場合に、更に、前記特定の運転状況に対して決定した運転計画、前記特定の運転状況における他車両の運転挙動の少なくとも一方に基づいて前記パラメータを設定する、ことを特徴とする請求項６に記載の運転挙動制御方法。
8. 前記特定の運転状況における自律走行の継続の不確実性に基づいて、前記特定の運転状況における運転挙動を定めるパラメータを前記フィードバックに応じて変更するか否かを決定する、ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の運転挙動制御方法。
9. 自律走行車両の運転挙動を制御するコントローラを備える運転挙動制御装置であって、
   前記コントローラは、
   前記自律走行車両の運転挙動を定めるパラメータを特定の運転状況に応じて設定し、
   前記パラメータにより生じた前記運転挙動に対する乗員のフィードバックを検出し、
   前記フィードバックに応じて変更された前記パラメータに基づいて、前記自律走行車両が前記特定の運転状況又は前記特定の運転状況に類似する運転状況に再び遭遇した際の運転挙動を定める、
   ことを特徴とする運転挙動制御装置。

Images