JP2023108759A - 車両統合制御装置、車両統合制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】動揺病への感受性が異なる複数の乗員に対して動揺病を未然に防ぐように車両の姿勢を制御することが可能な車両統合制御装置を提供する。【解決手段】複数の乗員をモニタリングする乗員監視部と、車両の現在の車両運動に関する情報を取得する車両運動取得部と、前記乗員監視部による乗員モニタリングの結果および前記車両運動取得部により取得した車両運動に関する情報に基づいて、車両の動きに起因する各乗員の動揺病に対する個々の感受性を予測する動揺病予測部と、前記動揺病予測部により予測した各乗員の動揺病感受性を統合し、当該統合結果に基づいて制御目標を決定する制御目標決定部と、前記制御目標決定部で決定した制御目標に基づいて、車両運動制御の内容を決定する車両運動制御部と、を備えることを特徴とする。【選択図】 図３

Description

本発明は、車両の運動量を制御する車両統合制御装置の構成とその制御に係り、特に、複数の乗員の乗り心地の改善や乗り物酔い（動揺病）発症の防止をするように車両の姿勢を制御する技術に関する。

未来型の再構成可能な乗車スペースを備え、ドライバによるアクティブ制御の必要のない自動運転車は、人類の新しい生活空間として進化することが期待されている。自動運転車の急速な進化は、道路輸送を変化させ、時間あたりの生産性と生活の質の向上につながる。自動運転車の乗員は、例えば、車内での読書や、スマートフォンの利用、車載モニタでのテレビや映画の視聴、他の乗員との会話など、車内での様々な活動（タスク）を行うことが予想される。

一方、自動運転車の乗員は、上記のような車内での活動を行っている場合、運転状況や走行シナリオを明確に把握し難いため、車両の挙動を予測できず、乗り物酔いの影響を非常に受けやすくなる。また、車両運動の方向と大きさ、回転と並進振動の周波数、乗員の座席方向、路面の状態等も乗員に不快感をもたらす要因となり、乗り物酔いにつながる可能性がある。

乗員が運転以外のより多くの活動を実行するにつれて、自動運転車における乗り物酔いの重症度と頻度が増加することが予想される。乗り物酔いの重症度と頻度の増加は、自動車運転技術の普及の妨げになる可能性がある。

本技術分野の背景技術として、例えば、特許文献１のような技術がある。特許文献１には「予め設定された走行計画に従って自動運転走行可能な自動運転車両であって、車両の搭乗者の車酔い状態を検出する体調検出手段と、前記搭乗者の車酔い状態に応じた自動運転制御を行う運転制御手段と、を備えた自動運転車両」が開示されている。

特開２０１２－５９２７４号公報

上記特許文献１では、特定の搭乗者の乗り物酔い（動揺病）を発症した旨の自己申告と、その際の車両運動情報とを関連付けて、車両運動と動揺病との相関値を算出する動揺病特性学習を行う。（特許文献１の段落［００８４］－［００８６］等）
また、複数乗員の場合には、最大の車両状態相関値（加速度等）を抽出し、車両挙動上限値を設定する。（特許文献１の段落［００９５］－［００９６］等）
しかしながら、特許文献１は、自己申告に基づく学習制御であり、乗員がすでに乗り物酔いを感じ始めた後に、乗り物酔い推定モデルを用いて乗員の乗り物酔いを予測しており、乗員が乗り物酔いを発症する前に予測することはできない。

また、自己申告していない乗員に対しては、乗り物酔いを予測することができない。

そこで、本発明の目的は、動揺病への感受性が異なる複数の乗員に対して動揺病を未然に防ぐように車両の姿勢を制御することが可能な車両統合制御装置及びそれを用いた車両統合制御方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明は、複数の乗員をモニタリングする乗員監視部と、車両の現在の車両運動に関する情報を取得する車両運動取得部と、前記乗員監視部による乗員モニタリングの結果および前記車両運動取得部により取得した車両運動に関する情報に基づいて、車両の動きに起因する各乗員の動揺病に対する個々の感受性を予測する動揺病予測部と、前記動揺病予測部により予測した各乗員の動揺病感受性を統合し、当該統合結果に基づいて制御目標を決定する制御目標決定部と、前記制御目標決定部で決定した制御目標に基づいて、車両運動制御の内容を決定する車両運動制御部と、を備えることを特徴とする。

また、本発明は、（ａ）複数の乗員をモニタリングするステップ、（ｂ）車両の現在の車両運動に関する情報を取得するステップ、（ｃ）前記（ａ）ステップでの乗員モニタリングの結果および前記（ｂ）ステップで取得した車両運動に関する情報に基づいて、車両の動きに起因する各乗員の動揺病に対する個々の感受性を予測するステップ、（ｄ）前記（ｃ）ステップで予測した各乗員の動揺病感受性を統合し、当該統合結果に基づいて制御目標を決定するステップ、（ｅ）前記（ｄ）ステップで決定した制御目標に基づいて、車両運動制御の内容を決定するステップ、を有することを特徴とする。

本発明によれば、動揺病への感受性が異なる複数の乗員に対して動揺病を未然に防ぐように車両の姿勢を制御することが可能な車両統合制御装置及びそれを用いた車両統合制御方法を実現することができる。

これにより、全ての乗員の動揺病を未然に防ぎつつ、各乗員がニーズに応じたタスクを実行することが可能となる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

実施例１に係る再構成可能な座席を装備した自動運転車室内を示す図である。 様々な頭部の向きと注視角度で様々な活動を行う複数の乗員が乗車している車室内の様子を示す図である。 実施例１に係る車両統合制御装置の全体概要を示す図である。 実施例１に係るパッシブ乗員監視ユニットとハイブリッド乗員監視ユニットの構成例を示す図である。 実施例１に係る複数の乗員の動揺病感受性予測のアルゴリズムを概念的に示す図である。 制御目標統合ユニットにおける動揺病感受性指数の選択を示すフローチャートである。 制御目標統合ユニットにおける最小化制御コスト関数の定式化を示すフローチャートである。 実施例２に係る複数の乗員を乗せた自車両を目的地に到達するまでナビゲートする運転シナリオを示す図である。 実施例３に係る複数の乗員の動揺病感受性に基づいて運転動作を選択する運転シナリオを示す図である。 実施例４に係る複数の乗員が運転動作に関連しない様々な活動（タスク）を実行している様子を示す図である。 実施例５に係る複数の乗員が運転動作に関連しない様々な活動（タスク）を実行している様子を示す図である。 実施例６に係る運転動作に関与しない乗員と動揺病感受性を軽減するための車載モニタを示す図である。

以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。なお、各図面において同一の構成については同一の符号を付し、重複する部分についてはその詳細な説明は省略する。

図１から図７を参照して、本発明の実施例１に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。

図１は、再構成可能な（シートポジションを自在に調整可能な）座席１０１，１０３，１０７，１０９を装備した自動運転車室内を示す図である。座席の向きは、乗員の要求に応じて変更することができる。図１では、車室内は４席４人乗りで示しているが、座席数は車両１００のモデルと型式によって異なり、必ずしもこれに限定されるものではない。

車室内には、複数乗員監視ユニット１０２，１０８，１１１も設置されている。図１では、複数乗員監視ユニットとして乗員モニタリングのための３つのセンサを示しているが、複数乗員監視ユニットの数は、ユーザの要求に応じて変更可能である。

複数乗員監視ユニット１０２，１０８，１１１は、例えば、乗員１０５が本１１５を読んでいる、乗員１０４がヘッドホン１１２で音楽を聴いている、乗員１０６がスマートフォン１１３を使用している、乗員１１０が携帯タブレット１１４を使用しているなど、様々な属性を測定することができる。

複数乗員監視ユニットの主な目的は、乗員の乗り物酔い（動揺病）感受性を予測するために必要な乗員に関連する全ての属性を検出することである。例えば、複数乗員監視ユニットは、乗員の活動として、乗員１０５が本１１５を読んでいることを検出することができ、活動を実行している間の乗員の頭部の動きや向き、乗員の視線角度も検出することができる。

なお、上記で説明した乗員の属性や手段は、例示であり、これらに限定されない。例えば、乗員が装着したウェアラブルセンサを使用して、乗員の状態を検出することもできる。また、シートベルト（図示せず）にセンサを設置し、シートベルトの張力を検出することで、乗員の姿勢を検出することもでき、座席に内蔵した圧力センサ等を使用して、乗員の着座姿勢を検出することもできる。さらに、ヒューマン・マシン・インターフェース（Human Machine Interface：HMI）ユニットを使用して、乗員が自分の状態（活動，姿勢，頭部の向きなど）を入力することも可能である。

図２は、様々な頭部の向きと注視角度で様々な活動を行う複数の乗員２０１，２０２，２０３，２０４が乗車している車室内の様子を示す図である。図２には、各乗員の予測される乗り物酔い（以降、「動揺病」と呼ぶ）を理解するために、動揺病の発症しやすさ（動揺病感受性）の例として、動揺病発症率（MSI）のサンプル値を示している。MSIは、その絶対値が大きいほど、動揺病を発症しやすくなる。

図２に示すように、乗員２０１，２０２，２０３，２０４のMSIは、それぞれ-10，-5，-11，-15である。したがって、スマートフォン１１３を使用して後方（車両２００の進行方向とは反対方向）を向いている乗員２０４は、最も動揺病を発症しやすい。

図３は、本実施例の車両統合制御装置の全体概要を示す図である。本実施例の車両統合制御装置は、図３に示すように、主要な構成として、各乗員の動揺病感受性を予測する複数乗員監視ユニット３０１と、複数の乗員にとって最適な制御目標を見つけるために様々な目標を統合する制御目標統合ユニット３０２と、制御目標統合ユニット３０２により統合された制御目標３０９に基づいて車両運動を制御する車両運動制御ユニット３０３の３つのモジュールを備えている。複数乗員監視ユニット３０１は、図１及び図２の複数乗員監視ユニット１０２，１０８，１１１に相当する。

複数乗員監視ユニット３０１は、乗員の姿勢及び活動を判定する乗員の姿勢・活動判定部３０４と、乗員の頭部の動きと方向及び注視角度を判定する頭部運動判定部３０５と、車両の運動を判定する車両運動判定部３０６と、感覚の不一致モデルなどを用いて複数の乗員の動揺病を予測する動揺病予測ユニット３０７と、動揺病感受性指数出力ユニット３０８の５つのサブユニットを有している。

複数乗員監視ユニット３０１は、様々な乗員属性と車両の動きを利用して、複数の乗員の動揺病感受性を予測する。

制御目標統合ユニット３０２は、個々の乗員の動揺病感受性指数を取得し統合することで、統合された様々な制御目標３１３を算出し、最終的な制御目標３０９を推定する。また、制御目標統合ユニット３０２は、制御目標３０９を導出するために、衝突安全性や移動時間など、他の複数の車両性能制御目標を使用して、動揺病感受性指数出力ユニット３０８から出力された動揺病感受性指数と統合し、多目的な制御目標３０９を推定することもできる。

車両運動制御ユニット３０３は、推定された制御目標３０９を取得し、動揺病予測３１１及び車両運動に基づいて推定された制御目標３０９を制限または低減することができる車両運動を導出する。最適化された車両運動は、最終的にアクチュエータ入力３１０を生成するために使用される。

車両運動制御ユニット３０３の６自由度運動量制御部３１２は、制御対象が存在する位置で、車両の６軸運動量（ロールレート，ピッチレート，ヨーレート，前後方向加速度，左右方向加速度，上下方向加速度）が最小となるように車両の姿勢角（ロール角，ピッチ角，ヨー角，前後方向の角度，左右方向の角度，上下方向の角度）を制御する。

以下、上述した各ユニットについて詳細に説明する。

［複数乗員監視ユニット３０１］
複数乗員監視ユニット３０１は、乗員の活動、視線、注視角度、頭部運動、頭部の向き、姿勢などの様々な乗員の属性、車両の座席の向き、車室内構成の少なくともいずれかを検出することができる１つまたは複数のセンサを備えている。乗員モニタリングに使用されるセンサは、例えば、単眼構成またはステレオ構成の１つまたは複数のカメラ等から構成することができる。これらのセンサには、カメラのみに限らず、LiDAR、座席埋め込み式の圧力／重量センサ、スマートウォッチやスマートフォン等の乗員装着型のウェアラブルセンサ、シートベルト張力センサ等も使用できる。

また、複数乗員監視ユニット３０１にカメラを使用する場合でも、例えば赤外線カメラ、熱を検知することができるサーマルカメラ、魚眼カメラ（360度カメラ）、パノラマカメラ等のように複数のバリエーションを持つことができ、必要な乗員の属性を検出するために使用することができる。

動揺病の予測に必要とされる乗員の属性を検出するために、上記のようなアクティブ・センサを備える乗員監視ユニットは、「アクティブ乗員監視ユニット」と呼ばれる。

但し、場合によっては、乗員は、車両に設けられたヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）ユニットを介して自分の情報を入力することもできる。このようなシステムは、「パッシブ乗員監視ユニット」と呼ばれる。パッシブ乗員監視ユニットでは、全ての乗員が、個々にまたはグループで、乗員自身の状態（乗員の活動、頭部の動き、頭部の向き、注視角度、座席の方向、姿勢等）に関する情報に入力することができる。

或いは、場合によっては、アクティブ乗員監視ユニットとパッシブ乗員監視ユニットとを組み合わせて、ハイブリッド乗員監視ユニットを構成することもできる。

ハイブリッド乗員監視ユニットの場合、アクティブ乗員監視ユニットが必要な乗員属性の大部分を検出することはできるが、一部の必要な乗員属性が検出できないような場合に、乗員監視ユニットは、必要な乗員に必要な属性を入力するように求めることができる。

したがって、複数乗員監視ユニット３０１は、アクティブ乗員監視ユニット、パッシブ乗員監視ユニット、ハイブリッド乗員監視ユニットの３つのバリエーションを有することができる。上述した全ての乗員監視ユニットの構成は、ユーザの要求を満たすために、様々に組み合わせることができる。

［動揺病予測ユニット３０７］
動揺病予測ユニット３０７は、乗員の姿勢・活動判定部３０４、頭部運動判定部３０５、車両運動判定部３０６の各出力を取得して、動揺病に対する個々の乗員の感受性を予測する。動揺病予測ユニット３０７では、個々の乗員の動揺病感受性予測のために、６自由度の主観的垂直競合動揺病モデルや感覚の不一致モデル等の学習モデルを使用することができる。

また、動揺病予測ユニット３０７は、検出された乗員の状態（乗員の活動、頭部の動き、頭部の向き、注視角度、座席の方向、姿勢等）を使用して、動揺病の感受性を予測するために各乗員が知覚する車両運動を推定することができる。乗員が知覚する車両運動の推定が困難な場合には、自車の動きを検出して、動揺病感受性の予測に用いることができる。

また、動揺病予測ユニット３０７は、吐き気、吐き気の発症、頭痛、頭痛の発症、嘔吐、嘔吐の発症等の動揺病の症状における各乗員の動揺病の感受性にラベル付けすることもできる。

また、動揺病予測ユニット３０７は、動揺病予測のために１つまたは複数の検出された乗員属性を使用することもできる。

［動揺病感受性指数出力ユニット］
動揺病感受性指数出力ユニット３０８は、動揺病予測ユニット３０７で予測した動揺病に対する個々の乗員の感受性を、動揺病発症率（MSI）等の動揺病感受性指数に変換して、制御目標統合ユニット３０２に出力する。

［制御目標統合ユニット３０２］
制御目標統合ユニット３０２は、動揺病予測ユニット３０７で予測した個々の乗員の動揺病感受性を使用して、複数の乗員の動揺病感受性を制限または低減することができる制御目標を統合し、推定する。

また、制御目標統合ユニット３０２は、動揺病を発症しやすい乗員を制御対象として選択することができる。

また、制御目標統合ユニット３０２は、制御目標を推定するためにルールベースのモデルを使用することができるため、予測された乗員の動揺病感受性が、ある乗員が嘔吐を起こしやすい状態である一方で、他の乗員が軽度の頭痛を感じる程度の状態である場合には、嘔吐を起こしやすい乗員が制御目標として選択される。

場合によっては、全ての乗員が同程度の動揺病を感じている場合は、全ての乗員の動揺病感受性の平均値を制御目標と見なすこともできる。

さらに、制御目標としての乗員の動揺病感受性を、衝突安全性、移動時間等のような車両性能制御目標と統合して、乗員の動揺病感受性及び必要な車両性能を制限できる最小化制御コスト関数を定式化することができる。

［車両運動制御ユニット３０３］
車両運動制御ユニット３０３は、制御目標統合ユニット３０２の出力を取得して、車両運動を推定し、制御目標を低減または制限する。

車両運動制御ユニット３０３の６自由度運動量制御部３１２は、制御目標３０９を使用して、車両の６軸運動量であるロールレート、ピッチレート、ヨーレート、前後方向加速度、左右方向加速度、上下方向加速度（ヒーブ運動）を推定する。

これら推定した車両運動を用いて、必要なサスペンションストローク、ブレーキコマンド、スロットルコマンド、ステアリングコマンド等のアクチュエータ入力３１０を導出する。

場合によっては、制御目標統合ユニット３０２の出力を使用して、個々の乗員の姿勢を推定し、動揺病感受性を制限することもできる。このような場合、特定の乗員に限定して作用するように設置された個々のアクティブ・サスペンションまたはシートアクチュエータを作動させて、乗員が動揺病を発症する可能性を緩和することができる。

また、車両運動制御ユニット３０３は、車両の走行に対して悪条件が想定される場合、不快な車両動作に備えるように乗員に通知することができる。例えば、衝突を避けるために急ブレーキをかけた場合、乗員の快適性は保証されないため、車両運動制御ユニット３０３は、急激な運動変化について全ての乗客に通知する。

同様に、乗員が運転に関係のないタスクに関与しており、複数乗員監視ユニット３０１が動揺病につながる動きを正しく認識できないような場合には、意図した動きである車両運転挙動に加えて、車載モニタを使用して車外の状況（運転シナリオ）を表示することができる。

また、自動運転車が、車線変更運転モード、自律車線維持転モード、アダプティブクルーズコントロール、渋滞運転モード、高速道路運転モード等の複数の運転モードに対応している場合は、制御目標統合ユニット３０２の出力を用いて自動運転モードを選択することができる。

図４は、上述したパッシブ乗員監視ユニットとハイブリッド乗員監視ユニットの構成例を示す図である。

図４の左図に示すように、パッシブ乗員監視ユニットでは、全ての乗員は、動揺病感受性を推定するために必要な状態情報を入力することができる。各乗員がヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）を用いて入力（HMI入力４０６）した活動予測に基づいて、乗員の活動・頭部運動・注視角度等の情報４０７を利用して、全ての乗員の動揺病感受性を推定する。

一方、図４の右図に示すように、アクティブ乗員監視ユニットを含むハイブリッド乗員監視ユニットでは、乗員の状態を検出するために、乗員の活動監視センサ４０１，車載型車両運動センサ４０２，乗員の姿勢・眼追跡センサ４０５等の車載センサを使用する。ハイブリッド乗員監視ユニットは、乗員の活動監視センサ４０１，車載型車両運動センサ４０２，乗員の姿勢・眼追跡センサ４０５等の各アクティブ・センサの測定出力とヒューマン・マシン・インターフェース・ベースの入力（HMI入力４０４）の両方で構成される。これら全ての情報に基づいて、動揺病予測ユニット３０７は、乗員の活動・頭部運動・注視角度等の情報４０３を利用して、乗員の動揺病感受性を推定する。

図５は、複数の乗員の動揺病感受性予測のアルゴリズム５００を概念的に示す図である。

複数乗員監視ユニット５０１は、６自由度車両運動５０２に加えて、測定した複数の乗員の属性５１１～５１４を取得する。

車両運動取得部５０３は、前後方向加速度ａ_ｘ，左右（横）方向加速度ａ_ｙ，上下方向加速度（ヒーブ運動）ａ_ｚ，ヨーレート，ロールレート，ピッチレート等の６自由度車両運動属性を抽出して、複数乗員監視ユニット５０１により取得した乗員の属性（乗員の活動・頭部運動・注視角度・姿勢等の情報５１０）と統合し、乗員が知覚する車両動作５０４を推定する。

動揺病予測ユニット５０５は、乗員が知覚する車両動作５０４に基づいて、全ての乗員の個々の動揺病感受性指数５０６～５０９を推定し、出力する。

図６は、制御目標統合ユニット３０２での全ての乗員の動揺病感受性指数が与えられた場合の制御目標としての動揺病感受性指数の選択を示すフローチャートである。

車両のスイッチがオンになると（ステップＳ６０１）、ステップＳ６０２において、複数乗員監視ユニット３０１は、乗員の活動・注視角度・頭部の向き・着座方向等の乗員の状態に関する情報及び車両運動に関する情報を取得する。

次に、ステップＳ６０３において、複数乗員監視ユニット３０１は、６自由度の主観的垂直競合動揺病モデルや感覚の不一致モデル等の動揺病予測モデル（学習モデル）を用いて、複数の乗員の動揺病感受性を予測する。

続いて、ステップＳ６０４において、制御目標統合ユニット３０２は、複数乗員監視ユニット３０１から与えられた全ての乗員の動揺病感受性指数に基づいて、動揺病を発症しやすい乗員を探索する。動揺病を発症しやすい乗員が見つかった場合（Yes）は、動揺病感受性が最も悪い乗員を制御目標として選択する（ステップＳ６０７）。

一方、動揺病を発症しやすい乗員が見つからなかった場合（No）は、ステップＳ６０５に進み、乗員全員が同程度の動揺病感受性を持っているか否かを判定する。乗員全員が同程度の動揺病感受性を持っていると判定された場合（Yes）は、乗員全員の動揺病感受性を平均化し、平均的な動揺病感受性を制御目標として選択する（ステップＳ６０８）。

各乗員の動揺病感受性が異なる（同程度ではない）と判定された場合（No）は、ステップＳ６０６に進み、全ての乗員の動揺病感受性に明確な傾向がないと判断し、乗員に報知し、ヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）ユニット等を介して乗員に関する情報を入力するよう支援を求める。そして、HMIユニット等から入力された情報に基づいて制御目標を推測する（ステップＳ６０９）。

最後に、ステップＳ６１０において、車両による移動が完了したか否か、すなわち乗員によって設定された目的地に到達したか否かを判定し、移動が完了したと判定された場合（Yes）は、処理を終了する（ステップＳ６１１）。移動が完了していないと判定された場合（No）は、ステップＳ６０２に戻り、ステップＳ６０２以降の処理を繰り返す。

図７は、制御目標を達成することができる最小化制御コスト関数の定式化を示すフローチャートである。

制御目標統合ユニット３０２は、車両のスイッチオン信号を検出すると、最小化制御コスト関数の定式化の処理を開始する（ステップＳ７０１）。

先ず、ステップＳ７０２において、移動時間、衝突安全性、選択した動揺病感受性指数等の複数の制御目標を取得する。

次に、ステップＳ７０３において、取得した全ての制御目標を統合し、最小化制御コスト関数を推定する。

続いて、ステップＳ７０４において、推定した最小化制御コスト関数を用いて、車両運動取得部５０３で取得した６自由度車両運動（前後方向加速度ａ_ｘ，左右（横）方向加速度ａ_ｙ，上下方向加速度（ヒーブ運動）ａ_ｚ，ヨーレート，ロールレート，ピッチレート）に対するコスト関数値を推定する。

次に、ステップＳ７０５において、最小コストの車両運動プロファイルが選択される。

最後に、ステップＳ７０６において、車両による移動が完了したか否か、すなわち乗員によって設定された目的地に到達したか否かを判定し、移動が完了したと判定された場合（Yes）は、処理を終了する（ステップＳ７０７）。移動が完了していないと判定された場合（No）は、ステップＳ７０２に戻り、ステップ７０２以降の処理を繰り返す。

図８を参照して、本発明の実施例２に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。

図８は、複数の乗員を乗せた自車両８０１を目的地に到達するまでナビゲートする運転シナリオを示す図である。

図８に示す運転シナリオでは、自車両８０１は、車線境界８０３，８０４，８０６で規定された走行車線内を走行する必要がある。また、対向車８０２が存在する可能性があり、自車両８０１は対向車８０２や障害物８０５との衝突を回避する必要がある。

そのため、本実施例の制御目標統合ユニット３０２は、目的地までの自車両８０１の経路を計画する経路計画ユニット８１０をさらに備えている。

経路計画ユニット８１０は、複数の乗員の動揺病感受性に基づいた複数の経路候補８０７～８０９を生成する。また、経路計画ユニット８１０は、各乗員の動揺病感受性に関する全ての経路候補の実現可能性をチェックし、実現可能な経路候補を、経路候補テーブル８１１として出力する。そして、複数の乗員の動揺病感受性（動揺病発症率：MSI）が最小となる経路を選択する。図８の経路候補テーブル８１１の例では、経路候補８０８が複数の乗員の動揺病感受性（MSI）が最小となる経路となる。

車両運動制御ユニット３０３は、車両の６軸運動量（ロールレート，ピッチレート，ヨーレート，前後方向加速度，左右方向加速度，上下方向加速度）が最小となるように車両の姿勢角を制御しつつ、選択した経路候補８０８に従って、自車両８０１を目的地に到達するまでナビゲートする。

図９を参照して、本発明の実施例３に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。

図９は、複数の乗員の動揺病感受性に基づいて運転動作を選択する運転シナリオを示す図である。

図９に示す運転シナリオでは、自車両９０１は、ブレーキングにより障害物９０２の前で停止しなければならない。例えば、自車両９０１が時速70マイルで走行しており、障害物９０２の前で停止しようとした場合、急ブレーキにより制動距離60ｍで停止する運転動作と、スムースブレーキにより制動距離70ｍで停止する運転動作等が考えられる。ブレーキングのような車両動作は、乗員の動揺病の発症に影響を与える。

そのため、本実施例の制御目標統合ユニット３０２は、自車両９０１の運転動作を選択する運転動作選択ユニット９０３をさらに備えている。

運転動作選択ユニット９０３は、複数の乗員の動揺病感受性に基づいた複数の運転動作候補を生成する。また、運転動作選択ユニット９０３は、各乗員の動揺病感受性に関する全ての運転動作候補の実現可能性をチェックし、実現可能な運転動作候補を、運転動作選択テーブル９０４として出力する。そして、複数の乗員の動揺病感受性（動揺病発症率：MSI）が最小となる運転動作を選択する。図９の運転動作選択テーブル９０４の例では、スムースブレーキが複数の乗員の動揺病感受性（MSI）が最小となる運転動作となる。

車両運動制御ユニット３０３は、車両の６軸運動量（ロールレート，ピッチレート，ヨーレート，前後方向加速度，左右方向加速度，上下方向加速度）が最小となるように車両の姿勢角を制御しつつ、選択したスムースブレーキにより、自車両９０１を障害物９０２の前で停止させる。

図１０を参照して、本発明の実施例４に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。

図１０は、複数の乗員１００１～１００４が運転動作に関連しない様々な活動（タスク）を実行している様子を示す図である。実施例１（図２）と同様に、全ての乗員に対して、動揺病感受性として動揺病感受性指数（動揺病発症率：MSI）が割り当てられている。

図１０の例では、MSIの絶対値が最も大きい乗員１００４が最も動揺病を発症しやすいと考えられる。

そこで、本実施例では、車両運動制御ユニット３０３は、アクティブ・サスペンション１００５～１００８の内、動揺病を最も発症しやすい乗員１００４に近いアクティブ・サスペンション１００６を作動させて、乗員１００４に作用する揺れを局所的に軽減し、乗員１００４の動揺病発症の可能性を低減する。

図１１を参照して、本発明の実施例５に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。

図１１は、複数の乗員１１０１～１１０４が運転動作に関連しない様々な活動（タスク）を実行している様子を示す図である。実施例１（図２）と同様に、全ての乗員に対して、動揺病感受性として動揺病感受性指数（動揺病発症率：MSI）が割り当てられている。

実施例４（図１０）では、動揺病を最も発症しやすい乗員１００４に近いアクティブ・サスペンション１００６を作動させることで、乗員１００４に作用する揺れを局所的に軽減しているが、本実施例では、アクティブ・サスペンション１００６の作動に加えて、さらにアクティブ・シート１１０５～１１０８も、乗員の姿勢を変えるために使用することができる。

したがって、動揺病を最も発症しやすい乗員１１０４に対して、乗員１１０４に近いアクティブ・サスペンション１００６を作動させ、なおかつ、乗員１１０４が着座しているアクティブ・シート１１０６を作動させて乗員１１０４の姿勢を変えることで、乗員１１０４への動揺病の影響をさらに抑制する。

これにより、他の乗員１１０１～１１０３に影響を及ぼすことなく、乗員１１０４の動揺病発症の可能性を低減することができる。

図１２を参照して、本発明の実施例６に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。

図１２は、運転動作に関与しない乗員１２０１と動揺病感受性を軽減するための車載モニタ１２０２を示す図である。

乗員の活動内容や車両の状態によっては、乗員１２０１は、車両の動きを知覚するために外を見ることができない可能性がある。そのような状況下では、予想しない車両運動によって、乗員１２０１の動揺病感受性が大きくなり、動揺病を発症しやすくなることが懸念される。

そこで、本実施例では、乗員１２０１に将来の車両の動きを認識させるために、車載モニタ１２０２に車両の運転シナリオと推定される車両の動きを表示する。

乗員１２０１は、車載モニタ１２０２に表示された車両の運転シナリオと将来の車両の動きを確認することで、将来の車両運動に備えた姿勢を取ることができる。これにより、乗員１２０１の動揺病発症の可能性を低減することができる。

車載モニタ１２０２以外にも、例えば音声信号を使用して、乗員１２０１が車両の動きをより正確に予測できるようにしても良い。

なお、車両が、特定の乗員が定期的に使用する自家用車であるような場合、複数乗員監視ユニット３０１は定期的な乗員の行動を学習することもできる。この場合、制御目標統合ユニット３０２は、特定の車両の動きに関する乗員の行動データを使用して、車両の運転モードを事前に設定するための相関関数を生成し、その相関関数に基づいて車両運動制御ユニット３０３が乗員への動揺病の影響を抑制するように車両運動を制御することができる。

また、制御目標統合ユニット３０２は、記録された乗員の移動時間履歴を使用して、制御目標を決定するようにしても良い。

また、車両運動制御ユニット３０３は、様々な動作モードを容易に切り替えることができる。通常使用する乗員が車両を使用している場合、車両運動制御ユニット３０３は、車両運動を事前に設定することもできる。

また、新しい乗員や以前の履歴が利用できない乗員の場合、制御目標統合ユニット３０２は、通常モードで動作し、各乗員の動揺病感受性を予測し、車両運動を導出するための制御目標を推定する。

また、制御目標に基づいて、車両運動制御ユニット３０３が、動揺病を最も発症しやすい乗員が動揺病を発症する前に当該乗員に警告するようにしても良い。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１００，２００，１０００，１１００…車両
１０１，１０３，１０７，１０９…座席
１０２，１０８，１１１，３０１，５０１…複数乗員監視ユニット
１０４，１０５，１０６，１１０，２０１，２０２，２０３，２０４，１００１，１００２，１００３，１００４，１１０１，１１０２，１１０３，１１０４，１２０１…乗員
１１２…ヘッドホン
１１３…スマートフォン
１１４…携帯タブレット
１１５…本
３０２…制御目標統合ユニット
３０３…車両運動制御ユニット
３０４…乗員の姿勢・活動判定部
３０５…頭部運動判定部
３０６…車両運動判定部
３０７，５０５…動揺病予測ユニット
３０８…動揺病感受性指数出力ユニット
３０９…制御目標
３１０…アクチュエータ入力
３１１…動揺病予測
３１２…６自由度運動量制御部
３１３…統合された様々な制御目標
４０１…乗員の活動監視センサ
４０２…車載型車両運動センサ
４０３，４０７，５１０…乗員の活動・頭部運動・注視角度等の情報
４０４，４０６…HMI入力
４０５…乗員の姿勢・眼追跡センサ
５００…動揺病感受性予測アルゴリズム
５０２…６自由度車両運動
５０３…車両運動取得部
５０４…乗員が知覚する車両動作
５０６～５０９…動揺病感受性指数
５１１～５１４…乗員の属性
８０１，９０１…自車両
８０２…対向車
８０３，８０４，８０６…車線境界
８０５、９０２…障害物
８０７～８０９…経路候補
８１０…経路計画ユニット
８１１…経路候補テーブル
９０３…運転動作選択ユニット
９０４…運転動作選択テーブル
１００５～１００８…アクティブ・サスペンション
１１０５～１１０８…アクティブ・シート
１２０２…車載モニタ

Claims (15)

1. 複数の乗員をモニタリングする乗員監視部と、
   車両の現在の車両運動に関する情報を取得する車両運動取得部と、
   前記乗員監視部による乗員モニタリングの結果および前記車両運動取得部により取得した車両運動に関する情報に基づいて、車両の動きに起因する各乗員の動揺病に対する個々の感受性を予測する動揺病予測部と、
   前記動揺病予測部により予測した各乗員の動揺病感受性を統合し、当該統合結果に基づいて制御目標を決定する制御目標決定部と、
   前記制御目標決定部で決定した制御目標に基づいて、車両運動制御の内容を決定する車両運動制御部と、を備える車両統合制御装置。
2. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
   前記車両運動制御部は、前記車両の６軸運動量であるロールレート、ピッチレート、ヨーレート、前後方向加速度、左右方向加速度、上下方向加速度が最小となるように前記車両の姿勢角を制御する車両統合制御装置。
3. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
   前記乗員監視部は、１つまたは複数のセンサを備え、
   乗員の活動、視線、注視角度、頭部運動、頭部の向き、姿勢、座席の向き、車室内構成の少なくともいずれかを検出する車両統合制御装置。
4. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
   前記制御目標決定部は、前記動揺病予測部により予測した動揺病感受性が最も悪い乗員の動揺病感受性を選択し、当該選択した動揺病感受性に基づいて制御目標を決定する車両統合制御装置。
5. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
   前記制御目標決定部は、前記動揺病予測部により予測した各乗員の動揺病感受性を平均化し、当該平均化した動揺病感受性に基づいて制御目標を決定する車両統合制御装置。
6. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
   乗員に関する情報を入力するヒューマン・マシン・インターフェース・ユニットを備え、
   前記制御目標決定部は、前記ヒューマン・マシン・インターフェース・ユニットから入力された情報に基づいて制御目標を決定する車両統合制御装置。
7. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
   前記制御目標決定部は、前記動揺病予測部により予測した各乗員の動揺病感受性に加え、衝突安全性および移動時間の少なくともいずれかを選択して統合することで前記制御目標を決定する車両統合制御装置。
8. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
   前記制御目標決定部は、記録された乗員の移動時間履歴を使用して、前記制御目標を決定する車両統合制御装置。
9. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
   前記車両運動制御部は、前記制御目標に基づいて、車線変更運転モード、自律車線維持転モード、アダプティブクルーズコントロール、渋滞運転モード、高速道路運転モードの少なくともいずれかを含む運転モードを選択する車両統合制御装置。
10. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
    前記車両運動制御部は、前記制御目標に基づいて、動揺病を最も発症しやすい乗員の近傍のアクティブ・サスペンションまたは当該乗員が着座しているアクティブ・シートを作動させることで、前記動揺病を最も発症しやすい乗員の動揺病発症の可能性を緩和する車両統合制御装置。
11. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
    前記車両運動制御部は、前記制御目標に基づいて、動揺病を最も発症しやすい乗員が動揺病を発症する前に当該乗員に警告する車両統合制御装置。
12. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
    特定の乗員が前記車両を定期的に使用する場合、前記乗員監視部は、前記車両の動きに関する当該乗員の行動を学習し、
    前記制御目標決定部は、前記学習した乗員の行動データを使用して、前記車両の運転モードを事前に設定するための相関関数を生成し、
    前記車両運動制御部は、前記相関関数に基づいて前記車両の車両運動を制御する車両統合制御装置。
13. 請求項１に記載の車両統合制御装置であって、
    車両の運転シナリオおよび推定される車両の動きを表示する車載モニタ、または車両の運転シナリオおよび推定される車両の動きを音声信号で出力する音声出力装置を備える車両統合制御装置。
14. 以下のステップを有する車両統合制御方法；
    （ａ）複数の乗員をモニタリングするステップ、
    （ｂ）車両の現在の車両運動に関する情報を取得するステップ、
    （ｃ）前記（ａ）ステップでの乗員モニタリングの結果および前記（ｂ）ステップで取得した車両運動に関する情報に基づいて、車両の動きに起因する各乗員の動揺病に対する個々の感受性を予測するステップ、
    （ｄ）前記（ｃ）ステップで予測した各乗員の動揺病感受性を統合し、当該統合結果に基づいて制御目標を決定するステップ、
    （ｅ）前記（ｄ）ステップで決定した制御目標に基づいて、車両運動制御の内容を決定するステップ。
15. 請求項１４に記載の車両統合制御方法であって、
    （ｆ）前記（ｅ）ステップで決定した車両運動制御の内容に基づいて、前記車両の６軸運動量であるロールレート、ピッチレート、ヨーレート、前後方向加速度、左右方向加速度、上下方向加速度が最小となるように前記車両の姿勢角を制御するステップ、を有する車両統合制御方法。

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