JP4952268B2 - 走行制御計画生成装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両を自動走行させる走行制御計画を生成する走行制御計画生成装置に関する。

車両を自動で運転させる交通システムとして、例えば特許文献１に開示されたものがある。この交通システムでは、単線方式で閉サイクルを構成する専用路線上で、走行計画に従って複数の車両を自動運転制御している。
特開２０００−２６４２１０号公報

しかしながら、自動運転中であっても、手動運転時の運転嗜好などが反映されることをドライバは期待するが、上記した装置では画一的な制御がなされるため、ドライバの要求が満たされないおそれがあった。

本発明は、上記した事情に鑑みて為されたものであり、ドライバの運転嗜好を反映して車両を自動走行させる走行制御計画を生成することが可能な走行制御計画生成装置を提供することを目的とする。

本発明に係る走行制御計画生成装置は、車両を自動走行させるための走行制御計画を生成する走行制御計画生成装置において、ドライバの運転嗜好を反映させた走行制御計画生成パラメータを用いて、走行制御計画を生成する計画生成手段を備えることを特徴とする。

この走行制御計画生成装置によれば、ドライバの運転嗜好を走行制御計画生成パラメータに反映させ、これを利用して走行制御計画を生成することができるため、ドライバの運転嗜好を反映して車両を自動走行させることが可能となる。

ドライバの運転嗜好は複数に分類されており、走行制御計画生成装置は、運転嗜好それぞれの優先度の入力を受け付ける優先度入力手段と、入力された優先度に応じて、走行制御計画生成パラメータの値を設定するパラメータ値設定手段と、を備えることを特徴としてもよい。このようにすれば、ドライバが運転嗜好それぞれの優先度を入力するだけで、パラメータ値設定手段により走行制御計画生成パラメータを自動で設定することができる。

計画生成手段は、入力された優先度に応じて、目的地までのルートを選定するルート選定手段を備えることを特徴としてもよい。このようにすれば、ドライバの運転嗜好を反映したルートを選定することが可能になる。

ドライバの運転嗜好は、旅行時間優先度、燃費優先度、安全優先度、及び他車優先度の少なくとも２以上を含むように分類されていることを特徴としてもよい。このようにすれば、ドライバの運転嗜好を好適に反映させることができる。

走行制御計画生成装置は、手動走行時にドライバの運転嗜好を学習しそれぞれの優先度を求める学習手段を備え、優先度入力手段は、学習手段で学習して得た優先度を受け付けることを特徴としてもよい。或いは、優先度入力手段は、学習手段で学習して得た優先度を用いて、ドライバにより入力された優先度を修正することを特徴としてもよい。このようにすれば、ドライバの運転嗜好により近付けることができる。

走行制御計画は、車両の目標走行軌跡パターン及び目標速度パターンを含むことを特徴としてもよい。このようにすれば、車両をこれらパターンに沿って好適に制御することができる。

本発明によれば、ドライバの運転嗜好を反映して車両を自動走行させる走行制御計画を生成することが可能な走行制御計画生成装置を提供することができる。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

本実施形態に係る走行制御計画生成装置（以下、単に「生成装置」ともいう）は、マイクロプロセッサ等のハードウェアおよびソフトウェアを利用して構成され、自動運転制御車両Ａに搭載されている。この生成装置１は、図1に示すように、周辺車認識部１２、自車状態量推定部１４、周辺車行動予測部１６、及び走行制御計画生成電子制御ユニット（ECU）１００を備えている。

周辺車認識部１２は、ミリ波レーダ、画像センサ、レーザレーダ、超音波センサなどの周辺を監視する周辺センサ１８と接続されている。この周辺車認識部１２は、周辺センサ１８からの検出値（例えば、周辺車両等の物体からの反射情報など）に基づいて、車両Ａ（自車両ともいう）の周辺に存在する周辺車両を認識し、自車両Ａからの相対的な距離、角度、速度などの周辺車情報を算出する。

自車状態量推定部１４は、自車状態量を検出する自車センサ２０と接続されている。自車センサ２０は、例えばヨーレートセンサ、車速センサ、加速度センサ、操舵角センサ、白線検知センサ、GPSなどである。自車状態量推定部１４は、自車センサ２０からの検出値に基づいて、ソフトウェアに組み込まれた車両モデルから、その時点の車両Ａの状態量推定値（ヨーレート、レーン内の横位置、横速度、道路線形に対するヨー角、自車位置など）を算出する。

周辺車行動予測部１６は、周辺車認識部１２で算出した周辺車情報と、自車状態量推定部１４で算出した車両Ａの状態量推定値を取得する。そして、取得した情報から車両Ａの位置情報履歴、周辺車両の相対位置情報履歴、相対速度などを算出し、更にこれらの情報から、周辺車両の位置情報履歴、現状状態（速度、加速度、道路線形に対するヨー角など）を推定する。これにより、周辺車両の位置関係や周辺車両の傾向（車間、車速、加減速、レーンチェンジ抵抗感などのドライバ嗜好）が推定できる。また、周辺車行動予測部１６は、ナビゲーションシステムやインフラ設備等から、走行している道路情報（車線増減、合流、分岐、線形、カーブなど）を取得する。そして、周辺車両の位置情報履歴、現状状態と道路情報に基づいて、周辺車両の傾向から、予め生成されているドライバモデルに当てはめて、周辺車両の今後（例えば、数百ｍ程度）の行動（走行軌跡や速度パターンを含む）を予測する。

走行制御計画生成ECU１００は、ドライバにより入力される目的地、運転嗜好、休憩計画に基づいて、走行制御計画を生成する。走行制御計画には、後述する運動制御部２２により自車両Ａを運動制御させるための最終出力形として、目標走行軌跡パターンや目標速度パターンが含まれる。

この走行制御計画生成ECU１００は、優先度入力部（優先度入力手段）１０２と、パラメータ設定部（パラメータ値設定手段）１０４と、計画生成部（計画生成手段）１０６と、を有している。優先度入力部１０２は、ドライバにより入力された運転嗜好の優先度を受け付ける。ここで、運転嗜好は複数に分類されており、例えば、旅行時間優先、燃費優先、安全優先、及び他車優先の少なくとも２以上を含むように分類されている。本実施形態では、これらのうち三つ或いは四つに分類されている。

パラメータ設定部１０４は、運転嗜好の優先度に応じて、走行制御計画生成パラメータの値を設定する。走行制御計画生成パラメータは、走行制御計画を生成するための条件としてのパラメータであって計画生成のため最低限のものを含んでいれば足り、例えば休憩頻度、最短許容衝突予測時間（TTC: Time To Collision）、希望横加速度（Ｇ）、希望加減速度、希望ジャーク、最短許容レーンチェンジ時間、許容最大レーンチェンジ頻度、希望車間時間などが挙げられる。これらのうち、希望車間時間を除くパラメータは、運転嗜好のうち旅行時間優先に特に影響する。また、希望加減速度は、運転嗜好のうち燃費優先に特に影響する。また、希望車間時間、最短許容TTC、希望横Ｇは、運転嗜好のうち安全優先に特に影響する。また、許容最大レーンチェンジ頻度は、運転嗜好のうち他車優先に特に影響する。

パラメータ設定部１０４は、図２に示すように、予め生成された、ドライバの運転嗜好と走行制御計画生成パラメータの値との関係を示すテーブルを有している。テーブルには、各運転嗜好のみを考慮したとき（各運転嗜好がそれぞれ１００％であるとき）の各走行制御計画生成パラメータの値と、それぞれの優先度が等しいとき（基準）の各走行制御計画生成パラメータの値が記されている。従って、ドライバが各運転嗜好のうちいずれかのみを指定したときは、テーブルを参照してその運転嗜好に対応した走行制御計画生成パラメータの値が設定される。例えば、旅行時間優先とのみ入力されると、旅行時間優先の欄のパラメータ値が設定される。一方、何も指定がないときには、基準の欄のパラメータ値が設定される。

これに対し、ドライバが各運転嗜好を割合で指定し重み付けしたときには、次のようにして走行制御計画生成パラメータの値を設定する。例えば、運転嗜好として、旅行時間優先度と燃費優先度と他車優先度とが６：３：１で重み付けされている場合について説明する。まず、
（１）優先度が指定されない場合の平均条件での走行制御計画生成パラメータを、テーブルの基準の欄から取り出して設定する。次に、
（２）もっとも割合の大きい旅行時間優先度に関して、旅行時間のみを優先した走行制御計画生成パラメータを、テーブルの旅行時間優先の欄から取り出して設定する。次に、
（３）上記（１）の結果を０％、（２）の結果を１００％として、旅行時間優先度の比率（６０％）のときのパラメータを線形補完により設定する。このようにして設定されたパラメータが、旅行時間に関しての最大妥協限界である。次に、
（４）優先度が２番目に大きい燃費優先度に関して、燃費のみを優先した走行制御計画生成パラメータを、テーブルの燃費優先の欄から取り出して設定する。ただし、上記（２）（３）で求まった条件内のみを許容範囲とする。次に、
（５）２番目以降の項目内に占める２番目の項目の比率を求める（３／（３＋１）＝７５％）。次に、
（６）上記（３）の結果を０％、（４）の結果を１００％として、燃費優先度の比率（７５％）のときのパラメータを線形補完により設定する。このようにして設定されたパラメータが、旅行時間から燃費を含めた最大妥協限界である。そして、
（７）最小の優先度である他車優先に関して、上記と同様にして走行制御計画生成パラメータを設定する。

計画生成部１０６は、設定された走行制御計画生成パラメータや、ドライバにより入力された目的地及び休憩計画を用いて、自車両Ａを自動走行制御するための走行制御計画を生成する。この計画生成部１０６は、走行計画部１０８、イベント遷移決定部１１０、及び目標走行軌跡・速度パターン生成部１１２を有している。

走行計画部１０８は、ドライバにより入力された目的地、運転嗜好、休憩計画などの全走行指定と、ナビゲーションシステムからの情報、インフラ設備からの情報などを利用して、ルートを選定し、各インターチェンジやサービスエリア・パーキングエリア間の旅行時間や車群編成方針を動的に決定する。そのために、走行計画部１０８はルート選定部１１４を有している。ルート選定部１１４は、ドライバにより入力された目的地と運転嗜好を利用して、目的地までの走行ルートを選定する。

例えば、旅行時間のみを優先する場合は、最短到着時間と思われるルートを選択する。このとき、旅行時間は設定された走行制御計画生成パラメータのうち希望加減速度、希望横Ｇ（カーブＲ情報も）を加味して計算する。また、燃費のみを優先する場合は、最も高燃費となるルートを選択する。このとき、走行制御計画生成パラメータのうち希望加減速度などを利用し、後述する目標走行軌跡・速度パターン生成部１１２において大まかなシミュレーション走行を行い、燃費を計算する。また、他車のみを優先する場合は、遠回りでも交通流が円滑であるルートを選択する。

一方、ドライバが各運転嗜好を割合で指定し重み付けしたときには、複数のルートについて旅行時間優先、燃費優先、安全優先、及び他車優先のそれぞれについて評価し、指定した割合に最も近くなるルートを選定する。なお、ルートを選定した後は、休憩頻度に応じた休憩箇所をルート上に設ける。

また、走行計画部１０８は、車群を編成するか否かの方針も決定する。このとき、旅行時間を優先する場合は、車群編成よりも単車での積極的な加速を優先し、他の車両とは極力車間を広く取ることにより、一定の安全保持に対して走行速度を高く維持する。また、燃費を優先する場合は、車群編成は無駄な加減速が減少する自動運転車両への追従を選択する。

イベント遷移決定部１１０は、上記のように選定したルートに沿って、決定した走行計画、周辺車行動予測部１６からの周辺車行動予測などに基づいて、各時点から数百ｍ、数十秒単位でイベント遷移計画を動的に決定する。このイベント遷移計画は、レーンチェンジ、上限速度変更、車間距離などである。例えば、走行計画部１０８から追従車群制御の指示と共に周辺の協調すべき各車両が指示されると、それを達成するためのレーンチェンジや上限速度変更などのイベント遷移を計画する。また、旅行時間優先であれば、積極的に前に進む（追越）ためのレーンチェンジを行う。燃費優先であれば、積極的に減速回避のためのレーンチェンジを行う。他車優先であれば、周辺車両に対応行動を要求するレーンチェンジ等を避ける。

なお、レーンチェンジの可否の判断には、最短許容レーンチェンジ時間を満たし得るか否かを判断材料とする。また、許容最大レーンチェンジ頻度とその前後に行ったレーンチェンジの頻度とを比較し、許容値と一致している場合にはそれ以上のレーンチェンジは実行しないようにする。

また、上限速度変更においては、道路のカーブＲ情報から希望横Ｇを満たすまで減速指示する。また、追従車群制御のときには希望車間時間を満たすように車間距離を決定する。

目標走行軌跡・速度パターン生成部１１２は、イベント遷移決定部１１０で決定されたイベント指示に基づき、各走行制御計画生成パラメータを利用して、各時点から数ｃｍ、数十ミリ秒単位で、目標となる走行軌跡及び速度パターンを、数百ｍに亘って動的に生成する。旅行時間優先の場合には、諸条件を満たす最も速い速度を維持する速度パターンを生成する。また、燃費優先の場合は、減速の場合にブレーキを踏まないで済むような最も燃費の高い速度パターンを生成する。このとき、上位からの指示を満たす範囲で、希望横Ｇに近いレーンチェンジ軌跡を生成し、また、希望加減速度、希望ジャークを用いて速度パターンを生成する。なお、最短許容ＴＴＣを満たさないような走行軌跡は生成せず、これに近い走行軌跡も極力避ける。

目標走行軌跡・速度パターンが複数生成できる場合は、複数のパターンについて旅行時間優先、燃費優先、安全優先、及び他車優先のそれぞれについて評価し、指定した割合に最も近くなるパターンを選定する。

このような構成の走行制御計画生成ECU１００には、運動制御部２２が接続されている。運動制御部２２は、自車状態量の推定値を加味しながら、生成された目標走行軌跡パターン、目標速度パターンに基づいて、各時刻における位置と速度を忠実に再現できるように、アクチュエータ２４に対する指示値を生成する。なお、燃費重視の場合は、縦方向の車両制御のフィードバックゲインを小さくすると好ましい。また、希望加減速度が大きい場合は、縦方向の車両制御のフィードバックゲインを小さくすると好ましい。一方、希望車間時間と最短許容ＴＴＣの差が小さい（一定車間を保ちたい）場合には、縦方向の車両制御のフィードバックゲインを大きくする。

アクチュエータ２４は、エンジン、ブレーキ、電動パワーステアリングなどのアクチュエータ及びそれらを制御するＥＣＵであり、運動制御部２２からのスロットル開度指示値、ブレーキ圧指示値、ステアリングトルク指示値などを受けて、これらを駆動制御する。

図３を参照して説明すると、このように目標走行軌跡・速度パターン生成部１１２で生成された目標走行軌跡・速度パターンは、上位のイベント遷移計画を達成するものであり、またイベント遷移決定部１１０で決定されたイベント遷移計画は、より上位の走行計画を達成するものである。そして、走行計画部１０８で決定された走行計画はドライバが指定した全走行指定に沿うものである。このように、走行制御計画の生成は多層化されており、下位層ほど、上位層と比べて時間スケールが小さくなっている。

次に、上記した走行制御計画生成装置１を搭載した自動運転車両Ａの運転制御について、図１及び図３を参照して説明する。

まず、ドライバが目的地、運転嗜好、及び休憩計画を入力する。すると、走行制御計画生成ＥＣＵ１００では、優先度入力部１０２に旅行時間優先、燃費優先、安全優先、及び他車優先それぞれの優先度が入力され、この優先度を用いてパラメータ設定部１０４で走行制御生成パラメータが設定される。

次に、走行計画部１０８のルート選定部１１４で優先度を用いて目的地までのルートが選定される。また、走行計画部１０８において各インターチェンジやサービスエリア・パーキングエリア間の旅行時間や車群編成方針が動的に決定される。

次に、イベント遷移決定部１１０では、走行計画部１０８で決定された走行計画、及び周辺車行動予測部１６からの周辺車行動予測などに基づいて、各時点から数百ｍ、数十秒単位で、レーンチェンジ、上限速度変更、車間距離などのイベント遷移計画が動的に決定される。

次に、目標走行軌跡・速度パターン生成部１１２では、イベント遷移決定部１１０で決定されたイベント指示に基づき、各走行制御計画生成パラメータを利用して、各時点から数ｃｍ、数十ミリ秒単位で、目標となる走行軌跡及び速度パターンが、数百ｍに亘って動的に生成される。

このようにして生成された目標走行軌跡・速度パターンが、運動制御部２２に送られる。運動制御部２２では、自車状態量推定部１４からの自車状態量の推定値を加味しながら、走行軌跡・速度パターンに基づいて、各時刻における位置と速度を忠実に再現できるように、アクチュエータ２４に対する指示値を生成する。

そして、アクチュエータ２４により、運動制御部２２からのスロットル開度指示値、ブレーキ圧指示値、ステアリングトルク指示値などを受けて、エンジン、ブレーキ、ステアリングなどが駆動制御され、車両Ａが自動運転制御される。

このように、本実施形態に係る走行制御計画生成装置１では、ドライバの運転嗜好を走行制御計画生成パラメータに反映させ、これを利用して走行制御計画を生成することができるため、ドライバの運転嗜好を反映して車両を自動走行させることが可能となる。

また、運転嗜好それぞれの優先度の入力を受け付け、この優先度に応じて走行制御計画生成パラメータの値を設定することができるため、ドライバが運転嗜好それぞれの優先度を入力するだけで、走行制御計画生成パラメータを自動で設定することができる。

また、入力された優先度に応じて、目的地までのルートを選定することができるため、ルート自体もドライバの運転嗜好を反映したものを選定することが可能になる。

また、ドライバの運転嗜好は、旅行時間優先度、燃費優先度、安全優先度、及び他車優先度の少なくとも２以上を含むように分類されているため、ドライバの運転嗜好を好適に反映させることができる。

なお、本発明は上記した実施形態に限定されることなく、種々の変形が可能である。例えば、図４に示すように、走行制御計画生成装置１は、手動走行時にドライバの運転嗜好を学習しそれぞれの優先度を求める学習部（学習手段）３０を備えていてもよい。そして、優先度入力部１０２は、学習部３０で学習して得た優先度を受け付けてもよい。

優先度の学習は、次のようにして行う。例えば、旅行時間優先度は、過去にドライバが手動走行していたときの旅行時間を取得しておき、市場平均旅行時間に対するその割合を求めることで学習する。また、燃費優先度は、過去にドライバが手動走行していたときの燃費を取得しておき、市場平均燃費に対するその割合を求めることで学習する。また、他車優先度は、過去にドライバが手動走行していたときの割り込み許可頻度を取得しておき、市場平均割り込み許可頻度に対するその割合を求めることで学習する。また、安全優先度は、ドライバの平均的な最短許容ＴＴＣの市場平均ＴＴＣに対する割合などから算出することで学習する。

このように学習した優先度を優先度入力部１０２で受け付け、これに基づいて走行制御計画生成パラメータを設定するため、ドライバの運転嗜好により近付けることができる。

また、このように学習部３０で学習して得た優先度を用いて、優先度入力部１０２においてドライバにより入力された優先度を修正してもよい。例えば、ドライバが入力した優先度と学習して得た優先度とを加算して１／２するなどして、優先度を修正する。修正の仕方はこれに限られず、学習による優先度と入力された優先度とのどちらを重視するかで重み付けするようにしてもよい。このようにしても、ドライバの運転嗜好により近付けることができる。

なお、学習部３０は、自車状態両推定部１４からの情報に基づいて、走行制御計画生成パラメータ自体を学習してもよい。そして、パラメータ設定部１０４は、このようして学習した走行制御計画生成パラメータを使用パラメータとして設定したり、これを用いてドライバ指定により設定された走行制御計画生成パラメータを修正したりしてもよい。

走行制御計画生成パラメータの学習は、次のようにして行う。例えば、休憩頻度は、１回目の平均連続運転時間と２回目以降の平均連続運転時間とを取得して設定することができる。また、希望車間時間は、平均車間時間を取得して設定することができる。ただし、首都高速などの過密な道路では、一般的に値が短くなるため係数を用いて補正する。また、最短許容ＴＴＣは、縦横方向の相対車速、各車速、相対距離から縦横ＴＴＣを速度域ごとに算出し、それら分布における標準偏差の−σのところの値を設定することができる。また希望加減速度は、速度域ごとの平均加減速度を取得することで設定することができる。また希望ジャークは、速度域ごとの平均ジャークを取得することで設定することができる。また希望横Ｇは、空いている道のカーブ路（例えば１０００Ｒ以下のカーブ路）での最大横Ｇの平均値を取得することで設定することができる。また、最短許容レーンチェンジ時間は、レーンチェンジの時間の分布における標準偏差の−σのところの値を設定することができる。また、許容最大レーンチェンジ頻度は、時間当たりのレーンチェンジ回数の分布における標準偏差の−σのところの値を設定することができる。

また、上記した実施形態では、運転嗜好の優先度を入力すると走行制御計画生成パラメータが自動設定される場合について説明したが、これら走行制御計画生成パラメータはドライバが運転嗜好に合わせて直接設定するようにしてもよい。

また、上記した実施形態では、運転嗜好の優先度をドライバが割合で指定する場合について説明したが、いずれかの方針重視と指定すると、自動的に運転嗜好の優先度の割合を指定するようにしてもよい。例えば、「旅行時間優先方針」と指定されると、旅行時間優先７、燃費優先度１、他車優先度１、安全優先度１の割合で優先度が指定される。「燃費優先方針」と指定されると、旅行時間優先１、燃費優先度６、他車優先度１、安全優先度２の割合で優先度が指定される。「他車優先方針」と指定されると、旅行時間優先１、燃費優先度２、他車優先度５、安全優先度２の割合で優先度が指定される。「安全優先方針」と指定されると、旅行時間優先１、燃費優先度１、他車優先度２、安全優先度６の割合で優先度が指定される。なお、各優先項目の割合は上記に限らず任意である。

また、車車間通信により、他の周辺自動運転車両との間で、走行計画、イベント遷移計画、目標走行軌跡・速度パターンをやり取りし合い、自車両の走行制御計画を再計画するようにしてもよい。

実施形態に係る走行制御計画生成装置を備えた自動運転車両のブロック構成図である。 ドライバの運転嗜好ごとの走行制御計画生成パラメータの値を収めたテーブルを示す図である。 多層化された走行制御計画生成の流れを示す図である。 変形例に係る走行制御計画生成装置を備えた自動運転車両のブロック構成図である。

符号の説明

１…走行制御計画生成装置、３０…学習部、１００…走行制御計画生成ＥＣＵ、１０２…優先度入力部、１０４…パラメータ設定部、１０６…計画生成部、１０８…走行計画部、１１０…イベント遷移決定部、１１２…目標走行軌跡・速度パターン生成部、１１４…ルート選定部。

Claims (5)

1. 車両を自動走行させるための走行制御計画を生成する走行制御計画生成装置において、
   ドライバの運転嗜好を反映させた走行制御計画生成パラメータを用いて、前記走行制御計画を生成する計画生成手段と、
   複数に分類されている前記ドライバの運転嗜好それぞれの優先度の入力を受け付ける優先度入力手段と、
   入力された優先度に応じて、前記走行制御計画生成パラメータの値を設定するパラメータ値設定手段と、
   を備え、
   前記走行制御計画は、車両の目標走行軌跡パターン及び目標速度パターンを含み、
   前記パラメータ値設定手段は、入力された複数の優先度に応じて、前記ドライバの運転嗜好それぞれを割合で指定し重み付けし、
   前記計画生成手段は、前記走行制御計画が複数生成できる場合、前記複数の走行制御計画を前記ドライバの運転嗜好それぞれについて評価し、指定した前記ドライバの運転嗜好それぞれの割合に最も近くなる前記走行制御計画を選定することを特徴とする走行制御計画生成装置。
2. 前記計画生成手段は、入力された優先度に応じて、目的地までのルートを選定するルート選定手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の走行制御計画生成装置。
3. 前記ドライバの運転嗜好は、旅行時間優先、燃費優先、安全優先、及び他車優先の少なくとも２以上を含むように分類されている、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の走行制御計画生成装置。
4. 手動走行時にドライバの運転嗜好を学習しそれぞれの優先度を求める学習手段を備え、
   前記優先度入力手段は、前記学習手段で学習して得た優先度を受け付けることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の走行制御計画生成装置。
5. 手動走行時にドライバの運転嗜好を学習しそれぞれの優先度を求める学習手段を備え、
   前記優先度入力手段は、前記学習手段で学習して得た優先度を用いて、ドライバにより入力された優先度を修正することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の走行制御計画生成装置。

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