JP6187295B2 - 車両制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両制御装置に関する。

従来、ドライバの運転操作を支援するために、車両の走行を制御する車両制御装置がある。例えば、特許文献１には、車両が車線変更を行う際に、道路情報に基づいてステアリングの操舵角等を制御してドライバによる車線変更の操作を支援する装置が記載されている。

特開２００９−２７４５９４号公報 特表２０１３−５１４５９２号公報

ここで、車両制御装置が車線変更の支援を行う場合、ドライバの熟練度は考慮されていない。このため、熟練度の高いドライバにとっては、車線変更の制御が行われた際に車両の動き等に違和感を覚えることが考えられる。そこで、本技術分野においては、ドライバ毎に適切に車線変更の支援を行うことが求められている。

本発明の一側面は、自車両と周辺車両との位置の相対関係に基づいて自車両の車線変更制御を実施する車両制御装置であって、自車両のドライバを撮像する撮像部によって撮像された撮像結果に基づいて検出されるドライバの視線の変化と自車両の周囲の状況とに基づいて、車線変更開始から車線変更終了までの自車両のドライバの視線の変化を予測する視線予測部と、自車両の周囲の状況に基づいて、基準となる車線変更開始から車線変更終了までの視線の変化を決定する基準視線決定部と、視線予測部によって予測されるドライバの視線の変化と基準視線決定部によって決定される基準となる視線の変化との比較結果に基づいて車線変更制御の制御内容を決定する制御内容決定部と、を備え、視線予測部によって予測される視線の変化は、視線の変化速度、視線の変化タイミング、及び、視線の変化回数を含む。

この車両制御装置では、視線予測部によって予測されるドライバの視線の変化と基準視線決定部によって決定される基準となる視線の変化との比較結果に基づいて、車線変更制御の制御内容が決定される。ここで、ドライバの視線の変化は、ドライバの運転操作の熟練度と高い相関関係を有している。このため、例えば、熟練度の高いドライバの視線の変化である基準の視線の変化と、視線予測部によって予測される自車両のドライバの視線の変化との比較結果に基づいて車線変更の制御内容を決定することにより、ドライバ毎に車線変更の適切な支援が可能となる。また、視線の変化速度、視線の変化タイミング、及び、視線の変化回数を用いて、車線変更のより適切な支援が可能となる。

一実施形態において車両制御装置は、自車両の周囲の状況とドライバの運転操作とに基づいて、ドライバが操作する自車両の車線変更開始から車線変更終了までの走行軌跡を予測する軌跡予測部と、自車両の周囲の状況に基づいて、基準となる車線変更開始から車線変更終了までの走行軌跡を決定する基準軌跡決定部と、を更に備え、制御内容決定部は、軌跡予測部によって予測される車線変更中の走行軌跡と基準軌跡決定部によって決定される基準となる走行軌跡との比較結果と、視線予測部によって予測されるドライバの視線の変化と基準視線決定部によって決定される基準となる視線の変化との比較結果とに基づいて車線変更制御の制御内容を決定してもよい。この場合には、軌跡予測部によって予測される車線変更中の走行軌跡と、基準軌跡決定部によって決定される基準となる走行軌跡との比較結果に基づいて車線変更制御の制御内容が決定される。ここで、ドライバが操作する車線変更中の走行軌跡は、ドライバの運転操作の熟練度と高い相関関係を有している。このため、例えば、熟練度の高いドライバの車線変更中の走行軌跡である基準の走行軌跡と、軌跡予測部によって予測される自車両のドライバが操作する車線変更中の走行軌跡との比較結果に基づいて車線変更の制御内容を決定することにより、ドライバ毎に車線変更の適切な支援が可能となる。

一実施形態において視線予測部は、撮像部によって撮像された撮像結果に基づいて検出されるドライバの視線の変化と、自車両の周囲の状況と、軌跡予測部によって予測される走行軌跡とに基づいて、車線変更開始から車線変更終了までのドライバの視線の変化を予測してもよい。この場合には、予測される走行軌跡も考慮して、ドライバの視線の変化をより一層適切に予測することができる。

一実施形態において軌跡予測部は、自車両の周囲の状況と、ドライバの運転操作と、視線予測部によって予測されるドライバの視線の変化とに基づいて、車線変更開始から車線変更終了までの自車両の走行軌跡を予測してもよい。この場合には、予測されるドライバの視線の変化も考慮して、自車両の走行軌跡をより一層適切に予測することができる。

一実施形態において、車線変更制御の制御内容には、自車両の操舵角の制御、及び、自車両のドライバに対する警報の制御のうち少なくともいずれかを含んでいてもよい。この場合には、車線変更制御として、自車両の操舵角の制御、及び、自車両のドライバに対する警報の制御のうち少なくともいずれかを行うことにより、車線変更の支援を適切に行うことができる。

本発明の一側面によれば、ドライバ毎に適切に車線変更の支援を行うことができる。

一実施形態に係る車両制御装置の概略構成を示す図である。 軌跡算出部によって予測された走行軌跡の一例を示す図である。 視線変化算出部によって予測された視線の変化の一例を示す図である。 制御部で行われる処理の流れを示す図である。

以下、本発明の一実施形態について図面を参照しながら説明する。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。

図１に示す車両制御装置１は、車両に搭載され、自車両と周辺車両との位置の相対関係に基づいて自車両の車線変更の支援を行う。車両制御装置１は、車線変更の支援として、自車両が車線変更する場合に自車両の各部の制御（車線変更制御）を実施する。図１に示すように車両制御装置１は、周囲情報取得部１０、車両情報取得部２０、ドライバ情報取得部３０、及び、制御部４０を含んで構成されている。

周囲情報取得部１０は、自車両の周辺の車両の位置情報等、自車両の周囲の情報を取得する。周囲情報取得部１０によって取得された情報は、制御部４０が車線変更制御を実施する際、及び、自車両の走行軌跡を算出する際等に用いられる。周囲情報取得部１０は、一例として、自車両に取り付けられたカメラを備えている。周囲情報取得部１０は、カメラによって撮像された画像に基づいて、周辺の車両の位置情報を取得する。また、周囲情報取得部１０は、地図情報を取得する地図情報取得部、自車両の位置を測定するＧＰＳ（Global Positioning System）、及び、カーナビゲーションシステム等を備え、これらの機器から、地図情報及び現在位置情報等、所定の情報を自車両の周囲の情報として取得する。また、周囲情報取得部１０は、ネットワークを介して地図情報、自車両の周辺の車両の位置情報等を取得してもよい。

車両情報取得部２０は、自車両の走行状態についての情報を取得する。車両情報取得部２０によって取得された情報は、制御部４０が車線変更制御を実施する際、及び、自車両の走行軌跡を算出する際等に用いられる。車両情報取得部２０は、一例として、自車両の操舵角を検出する舵角センサ、自車両の加速度を検出する加速度センサ、及び、自車両の速度を検出する速度センサ等を備え、これらのセンサによって検出された情報を、自車両の走行状態についての情報として取得する。

ドライバ情報取得部３０は、自車両のドライバについての情報を取得する。本実施形態において、ドライバ情報取得部３０は、カメラ（撮像部）３１を含んで構成されている。カメラ３１は、自車両のドライバの視線の変化を算出するために用いられる。一例として、カメラ３１は、自車両のインナーミラーの下部に取り付けられ、ドライバの顔等を撮像する。

制御部４０は、車線変更の支援として、自車両が車線変更する場合に車線変更制御を実施する。また、制御部４０は、自車両の走行軌跡と視線の変化とに基づいて、車線変更制御の制御内容を決定する。制御部４０は、機能的には、軌跡算出部（軌跡予測部）４１、視線変化算出部（視線予測部）４２、介入レベル決定部４３、制御内容決定部４４、基準軌跡決定部４５、及び、基準視線決定部４６を含んで構成されている。なお、制御部４０は、物理的には、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を含むコンピュータによって構成されている。

軌跡算出部４１は、周囲情報取得部１０によって取得された自車両の周囲の情報と、車両情報取得部２０によって取得された自車両の操舵角及び車速等とに基づいて、ドライバが操作する自車両の車線変更中の走行軌跡を算出する。軌跡算出部４１は、少なくとも、車線変更開始から車線変更終了までの走行軌跡を算出する。本実施形態において軌跡算出部４１は、算出する走行軌跡として、自車両の周囲の情報等に基づいて、現在運転操作を行っているドライバの操作によって自車両が走行する車線変更中の走行軌跡を予測した結果を用いている。軌跡算出部４１は、一例として、走行軌跡の最適化計算を行うことによって、走行軌跡を予測する。また、軌跡算出部４１は、視線変化算出部４２によって算出（予測）されたドライバの視線の変化も用いて、走行軌跡を予測する。これは、例えばドライバが見ている方向に応じて走行軌跡が変化するため、走行軌跡を予測する際に視線の変化も用いている。走行軌跡を予測する際に視線の変化も用いることにより、走行軌跡をより適切に予測することができる。

以下、軌跡算出部４１が行う走行軌跡の予測処理について説明する。軌跡算出部４１によって行われる走行軌跡の予測処理の手法としては、種々の手法を用いることができる。一例として、ＳＣＧＲＡ（Sequential Conjugate Gradient Restoration Algorithm）を用いてもよい。

本実施形態において軌跡算出部４１は、「拘束条件」と「評価式」とに基づいて最適化計算を行うことによって走行軌跡を予測している。なお、「拘束条件」は、車両の走行において守る必要がある条件である。「評価式」は、車両の走行において重視する条件を評価するための関数である。また、軌跡算出部４１は、最適化計算によって求められた複数の走行経路について、「全体の評価式」に基づいて評価値を算出している。

「拘束条件」の一例として、「車線変更の開始から終了の条件」、「スムーズさの条件」、「車線変更のリトライやキャンセルをどの程度許容するかの条件」、及び、「規制の影響」がある。「車線変更の開始から終了の条件」には、開始時刻、車線変更の所要時間、位置、距離、分岐又は合流等の道路形状、及び、車線変更の意図を持つきっかけ（先行車の急減速）等が含まれている。「スムーズさの条件」には、最大加速度（Ｇ）、ジャーク（Ｊ）、ロール角、ピッチ角、及び、ヨー角等が含まれている。「車線変更のリトライやキャンセルをどの程度許容するかの条件」には、危険度、迷惑度、ドライバへの影響度（体に与える影響度）、及び、交通の円滑さの閾値等がある。「規制の影響」には、車線規制、及び、制限車速等が含まれている。

「評価式」は、自車両の周囲のリスクポテンシャルを考慮するための式である。「評価式」の一例として、危険度（Ｒｋ）、迷惑度（Ｉｒ）、ドライバへの影響度（Ｉｇ）、及び、交通の円滑さ（Ｓｍ）等がある。これらの評価式は、一例として、以下のように表すことができる。また、これらの評価式は、実験によって導出することができる。

ここで、危険度（Ｒｋ）の評価式において、「Ｋ１」〜「Ｋ５」は、各変数の予測変数である。「ＴＨＷ」は、time-Headway、「ＴＴＣ」は、Time To Collisionである。「Ｔ」は、所要時間である。「Ｌ」は、進入先車線での位置取りである。
迷惑度（Ｉｒ）の評価式において、「Ｒ１」〜「Ｒ５」は、各変数の予測変数である。「Ｄ」は、進入前の先行車との距離である。「Ｐ」は、進入時の先行車との車間時間である。
ドライバへの影響度（Ｉｇ）の評価式において、「Ｇ１」〜「Ｇｎ」は、各変数の予測変数である。「Ｐ１」〜「Ｐ５」は、各変数の予測変数である。
交通の円滑さ（Ｓｍ）の評価式において、「Ｍ１」〜「Ｍｎ」は、各変数の予測変数である。「Ｒ１」、「Ｎ１」、「Ｆ１」・・・は、各変数の予測変数である。

「全体の評価式」は、一例として、以下の式で表すことができる。
Ｌｃ＝Ｌ１×Ｒｋ＋Ｌ２×Ｉｒ＋Ｌ３×Ｉｇ＋Ｌ４×Ｓｍ＋Ｌ５
ここで、「Ｌ１」〜「Ｌ５」は可変パラメータとする。

軌跡算出部４１は、上記の拘束条件と評価式とに基づいて最適化計算を行って複数の走行軌跡を求める。更に、軌跡算出部４１は、全体の評価式に基づいて、各走行軌跡についての評価値を求める。そして、軌跡算出部４１は、評価値が求められた複数の軌跡のうち、評価値が最小の走行軌跡から順に記憶しておく。このようにして求められた走行軌跡は、現在の状況における自車両の予測の走行軌跡である。例えば、図２に示すように、自車両Ｘにおける予測の走行軌跡として、複数の走行軌跡Ｗ１,Ｗ２及びＷ３等が求められる。

ここで、求められた複数の走行軌跡は、自車両の周囲の状況等に基づいて予測されたものであり運転操作の熟練度が異なるドライバが運転操作を行う場合の様々な走行軌跡が含まれている。そこで、軌跡算出部４１は、複数の走行軌跡の中から、現在運転操作を行っているドライバが運転操作を行う場合の走行軌跡を予測する。

本実施形態において、軌跡算出部４１は、一例として、現在運転操作を行っているドライバが過去に車線変更等を行った場合の走行軌跡に基づいて、最適化計算によって求められた複数の走行軌跡の中から現在運転操作を行っているドライバが運転操作を行う場合の走行軌跡を予測してもよい。具体的には、軌跡算出部４１は、現在運転操作を行っているドライバが過去に運転操作を行った場合の走行軌跡を予め記憶しておく。そして、軌跡算出部４１は、記憶された過去の走行軌跡と、求められた複数の走行軌跡とを比較し、求められた複数の走行軌跡の中から過去の走行軌跡に最も近い走行軌跡を選択することができる。

視線変化算出部４２は、カメラ３１によって撮像された画像から、ドライバの視線の変化を算出する。視線変化算出部４２は、少なくとも、車線変更開始から車線変更終了までのドライバの視線の変化を算出する。ここで、視線の変化とは、視線の移し方、即ち、視線の変化の態様を表している。具体的には、視線の変化には、視線の変化速度、視線の変化タイミング、及び、視線の変化回数等の情報が含まれている。

なお、視線の変化速度とは、一例として、予め定められた第一の位置から予め定められた第二の位置へ視線を移動させたときの視線の移動速度等である。視線の変化タイミングとは、一例として、ウインカー操作を行った時等、予め定められた事象等が生じた時点と視線を変化させた時点との時間的な差等である。視線の変化回数とは、視線を移す頻度であり、一例として、予め定められた時間内に視線の向きを変化させた回数等である。

本実施形態において視線変化算出部４２は、算出される視線の変化として、カメラ３１による撮像結果等に基づいて、現在運転操作を行っているドライバの視線の変化を予測した結果を用いている。視線変化算出部４２は、一例として、最適化計算を行うことによって、視線の変化を予測する。また、視線変化算出部４２は、軌跡算出部４１によって算出（予測）された走行軌跡も用いて、視線の変化を予測する。これは、例えば走行軌跡に応じて視線の向き等が変化するため、視線の変化を予測する際に走行軌跡も用いている。視線の変化を予測する際に走行軌跡も用いることにより、視線の変化をより適切に予測することができる。

以下、視線変化算出部４２が行う視線の変化の予測処理について説明する。なお、視線変化算出部４２が行う視線の変化の予測処理の手法は、軌跡算出部４１によって行われる走行軌跡の予測処理と同様の手法を用いることができる。

本実施形態において視線変化算出部４２は、上述した軌跡算出部４１と同様に、「拘束条件」と「評価式」とに基づいて最適化計算を行うことによって視線の変化を求めている。また、視線変化算出部４２は、最適化計算によって求められた複数の視線の変化について、「全体の評価式」に基づいて評価値を算出している。

「拘束条件」の一例として、「軌跡算出部４１で求められた走行軌跡」、「身体の条件」、「車線変更のリトライやキャンセルをどの程度許容するかの条件」、及び、「規制の影響」がある。「身体の条件」とは人間の動きに関わる条件である。この「身体の条件」には、安全確認時の身体可動範囲、確認動作の速さ、確認方向へ目を向ける動作の遅延、及び、反応時間等が含まれている。「車線変更をどの程度許容するかの条件」には、危険度、迷惑度、ドライバへの影響度、及び、交通の円滑さの閾値等がある。「規制の影響」には、車線規制、及び、制限車速等がある。

「評価式」は、自車両の周囲のリスクポテンシャルを考慮するためのものである。評価式の一例として、確認手順の適正度（Ｏｄ）、確認のスムーズさ（Ｓｍ）、及び、安全確認範囲（Ａｒ）等がある。これらの評価式は、一例として、以下のように表すことができる。また、これらの評価式は、実験によって導出することができる。

ここで、確認手順の適正度（Ｏｄ）の評価式において、「Ｄ１」〜「Ｄ３」は、各変数の予測変数である。「Ｖｅ」は、視線の移動速さである。「Ｔｅ」は、視線の滞留時間である。
確認のスムーズさ（Ｓｍ）の評価式において、「Ｍ１」〜「Ｍ３」は、各変数の予測変数である。「Ｃｅ」は、視線変更の連続回数である。
安全確認範囲（Ａｒ）の評価式において、「Ｒ１」及び「Ｒ２」は、各変数の予測変数である。「ＸＹ」は、視線の軌跡である。

「全体の評価式」は、一例として、以下の式で表すことができる。
Ｅｌｃ＝Ｅ１×Ｒｋ＋Ｅ２×Ｉｒ＋Ｅ３×Ｉｇ＋Ｅ４×Ｓｍ＋Ｅ５
ここで、「Ｅ１」〜「Ｅ５」は可変パラメータとする。

視線変化算出部４２は、上記の拘束条件と評価式とに基づいて最適化計算を行って視線の変化を複数求める。更に、視線変化算出部４２は、全体の評価式に基づいて、各視線の変化についての評価値を求める。そして、視線変化算出部４２は、評価値が求められた複数の視線の変化のうち、評価値が最小の視線の変化から順に記憶しておく。このようにして求められた視線の変化は、現在の状況において予測される視線の変化である。例えば、図３に示すように、ドライバの予測の視線の変化として、視線の変化Ｚ１及びＺ２等が求められる。ここで、図３は、前方、側方及び後方への視線の移動を示している。また、縦軸は時間軸である。

求められた複数の視線の変化は、自車両の周囲の状況等に基づいて予測されたものであり運転操作の熟練度が異なるドライバが自車両の周囲を確認する場合の様々な視線の変化が含まれている。そこで、視線変化算出部４２は、複数の視線の変化の中から、現在運転操作を行っているドライバが自車両の周囲を確認等する場合の視線の変化を予測する。

ここで、視線の変化のスムーズさについて説明する。ドライバが自車両の周囲を確認する場合、運転操作の熟練度に応じて視線の変化の仕方が異なる。例えば、運転操作の熟練度が高い場合、ドライバは、例えば、確認すべき場所に向けて素早く視線を移動させる傾向がある。一例として、熟練度が高いドライバの視線の変化は、図３の視線の変化Ｚ１のように、確認すべき場所に向けて素早く視線が移動する。一方、運転操作の熟練度が低い場合、確認すべき場所へドライバの視線がまっすぐに移動せずに、確認すべき場所に向けてさまよう様に視線が移動する傾向がある。一例として、熟練度が低いドライバの視線の変化は、図３の視線の変化Ｚ２のように、確認すべき場所に向けてさまよう様に視線が移動する。

本実施形態において、視線変化算出部４２は、一例として、現在運転操作を行っているドライバが過去に周囲の確認を行った場合の視線の変化に基づいて、最適化計算によって求められた複数の視線の変化の中から現在運転操作を行っているドライバが周囲の確認を行う場合の視線の変化を予測してもよい。具体的には、視線変化算出部４２は、現在運転操作を行っているドライバが過去に周囲の確認を行った場合の視線の変化を予め記憶しておく。そして、視線変化算出部４２は、記憶された過去の視線の変化と、求められた複数の視線の変化とを比較し、求められた複数の視線の変化の中から過去の視線の変化の仕方に最も近い視線の変化を選択することができる。

介入レベル決定部４３は、軌跡算出部４１によって予測された走行軌跡に基づいて、車線変更制御を実行する際の介入レベルを決定する。また、介入レベル決定部４３は、視線変化算出部４２によって予測された視線の変化に基づいて、車線変更制御を実行する際の介入レベルを決定する。介入レベルとは、車線変更制御を実行する際の支援の度合いを表している。

以下、介入レベル決定部４３が介入レベルを決定する処理の一例について説明する。介入レベル決定部４３は、軌跡算出部４１によって予測された走行軌跡と、基準軌跡決定部４５によって決定された基準となる走行軌跡とに基づいて介入レベルを決定する。ここで、基準となる走行軌跡とは、現在の自車両の周囲の状況等に基づいて熟練度の高いドライバが運転操作を行った場合の走行軌跡である。基準軌跡決定部４５は、現在の自車両の周囲の状況等に基づいて、基準となる走行軌跡を決定する。基準軌跡決定部４５は、一例として、通信装置を介してサーバ等から基準となる走行軌跡を取得したり、自車両に搭載された記憶媒体等から基準となる走行軌跡を取得したりすることができる。また、基準となる走行軌跡は、随時更新されていてもよい。

一例として、介入レベル決定部４３は、軌跡算出部４１によって予測された走行軌跡と、基準軌跡決定部４５によって決定された基準となる走行軌跡との差分を求める。介入レベル決定部４３は、求めた走行軌跡の差分が多い場合には、現在運転操作を行っているドライバの熟練度が低いと判断し、介入レベルを高く設定する。一方、介入レベル決定部４３は、求めた走行軌跡の差分が少ない場合には、現在運転操作を行っているドライバの熟練度が高いと判断し、介入レベルを低く設定する。

また、介入レベル決定部４３は、視線変化算出部４２によって予測された視線の変化と、基準視線決定部４６によって決定された基準となる視線の変化とに基づいて介入レベルを決定する。ここで、基準となる視線の変化とは、現在の自車両の周囲の状況等に基づいて運転操作の熟練度が高いドライバが周囲の確認を行った場合の視線の変化である。基準視線決定部４６は、現在の自車両の周囲の状況等に基づいて、基準となる視線の変化を決定する。基準視線決定部４６は、一例として、通信装置を介してサーバ等から基準となる視線の変化を取得したり、自車両に搭載された記憶媒体等から基準となる視線の変化を取得したりすることができる。また、基準となる視線の変化は、随時更新されていてもよい。

一例として、介入レベル決定部４３は、視線変化算出部４２によって予測された視線の変化と、基準視線決定部４６によって決定された基準となる視線の変化との差分を求める。介入レベル決定部４３は、求めた視線の変化の差分が多い場合には、現在運転操作を行っているドライバの熟練度が低いと判断し、介入レベルを高く設定する。一方、介入レベル決定部４３は、求めた視線の変化の差分が少ない場合には、現在運転操作を行っているドライバの熟練度が高いと判断し、介入レベルを低く設定する。

ここで、視線変化算出部４２によって予測された視線の変化には、視線の変化速度、視線の変化タイミング、及び、視線の変化回数等の情報が含まれている。従って、視線変化算出部４２によって予測された視線の変化と、基準視線決定部４６によって決定された基準となる視線の変化との差分を求めて介入レベルを決定することにより、視線の変化速度、視線の変化タイミング、及び、視線の変化回数の少なくともいずれか一つを考慮して、介入レベルを決定することができる。

制御内容決定部４４は、自車両と周辺車両との位置の相対関係に基づいて車線変更制御を実行する。車線変更制御とは、自車両のドライバによる車線変更操作を支援するために実行される制御である。制御内容決定部４４は、車線変更制御として、例えば、自車両のブレーキ動作を制御するためにブレーキ制御部５１に対して指示を行ったり、自車両の操舵を制御するために操舵制御部５２に対して指示を行ったりする。また、制御内容決定部４４は、車線変更制御として、例えば、ドライバに対して注意等を促すためにスピーカ５３から音声或は警報音等を出力させたり、ドライバに対して各種の情報等を提供するために表示部５４に画像を表示させたりする。

また、制御内容決定部４４は、介入レベル決定部４３によって決定された介入レベルに基づいて、車線変更制御の制御内容を決定する。まず、走行軌跡に基づいて決定された介入レベルに基づいて、制御内容決定部４４が車線変更制御の制御内容を決定する場合について説明する。なお、車線変更制御における制御内容は、介入レベル毎に予め設定されている。一例として、介入レベルを４段階とした場合において制御内容決定部４４が行う車線制御の制御内容について説明する。

介入レベルが最も高い場合、制御内容決定部４４は、最も運転の支援の度合いが高い車線変更制御として、自車両の挙動を制御する。一例として、制御内容決定部４４は、ブレーキ制御部５１に対して指示を行うことによって自車両のブレーキ動作を制御したり、操舵制御部５２に対して指示を行うことによって自車両の操舵を制御したりする。ブレーキ及び操舵の制御において、制御内容決定部４４は、自車両が自動で運転されるようにブレーキ制御部５１及び操舵制御部５２に対して指示を行ってもよく、ドライバによる運転操作が支援されるようにブレーキ制御部５１及び操舵制御部５２に対して指示を行ってもよい。

介入レベルが２番目に高い場合、制御内容決定部４４は、２番目に運転の支援の度合いが高い車線変更制御として、ドライバに対する警報を行う。一例として、制御内容決定部４４は、スピーカ５３から警報音等を出力させたり、表示部５４に警報用の画像を表示させたりする。

介入レベルが３番目に高い場合、制御内容決定部４４は、３番目に運転の支援の度合いが高い車線変更制御として、運転操作の誘導を行う。一例として、制御内容決定部４４は、スピーカ５３から運転操作を案内するための音声等を出力させたり、表示部５４に運転操作を案内するための画像を表示させたりする。

介入レベルが最も低い場合、制御内容決定部４４は、最も運転の支援の度合いが低い車線変更制御として、ドライバに対して自車両周囲の情報等を提供する。一例として、制御内容決定部４４は、スピーカ５３或は表示部５４を通じて、自車両の周囲の情報等を提供する。

このように、制御内容決定部４４は、熟練度が低いドライバに対しては積極的に自車両の挙動を制御し、熟練度が高いドライバに対しては周囲の情報提供のみとする。これにより、現在運転を行っているドライバの運転操作の熟練度に応じた車線変更の支援が行われる。

次に、視線の変化に基づいて決定された介入レベルに基づいて、制御内容決定部４４が車線変更制御の制御内容を決定する場合について説明する。一例として、介入レベルを４段階とした場合において制御内容決定部４４が行う車線制御の制御内容について説明する。

介入レベルが最も高い場合、制御内容決定部４４は、最も運転の支援の度合いが高い車線変更制御として、自車両の挙動を制御する。一例として、制御内容決定部４４は、ブレーキ制御部５１に対して指示を行うことによって自車両のブレーキ動作を制御したり、操舵制御部５２に対して指示を行うことによって自車両の操舵を制御したりする。ブレーキ及び操舵の制御において、制御内容決定部４４は、自車両が自動で運転されるようにブレーキ制御部５１及び操舵制御部５２に対して指示を行ってもよく、ドライバの運転操作が支援されるようにブレーキ制御部５１及び操舵制御部５２に対して指示を行ってもよい。

介入レベルが２番目に高い場合、制御内容決定部４４は、２番目に運転の支援の度合いが高い車線変更制御として、ドライバに対する警報を行う。一例として、制御内容決定部４４は、スピーカ５３から警報音等を出力させたり、表示部５４に警報用の画像を表示させたりする。

介入レベルが３番目に高い場合、制御内容決定部４４は、３番目に運転の支援の度合いが高い車線変更制御として、安全確認を行う方向及び範囲の誘導、及び、運転操作の誘導を行う。一例として、制御内容決定部４４は、スピーカ５３から安全確認を行う方向及び範囲を案内するための音声等を出力させたり、安全確認を行う方向及び範囲を案内するための画像を表示部５４に表示させたりする。

介入レベルが最も低い場合、制御内容決定部４４は、最も運転の支援の度合いが低い車線変更制御として、ドライバに対して自車両周囲の情報等を提供する。一例として、制御内容決定部４４は、スピーカ５３或は表示部５４を通じて、自車両の周囲の情報等を提供する。

このように、制御内容決定部４４は、熟練度が低いドライバに対しては積極的に自車両の挙動を制御し、熟練度が高いドライバに対しては周囲の情報提供のみとする。これにより、現在運転を行っているドライバの運転操作の熟練度に応じた車線変更の支援が行われる。

次に、車両制御装置１が車線変更制御を実施する際の処理の流れについて説明する。図４に示すように、周囲情報取得部１０は自車両の周囲の情報を取得し、車両情報取得部２０は自車両の走行状態についての情報を取得する（ステップＳ１０１）。ドライバ情報取得部３０のカメラ３１は、ドライバの撮影結果を視線変化算出部４２に出力する（ステップＳ１０２）。

軌跡算出部４１は、ドライバが操作する自車両の走行軌跡を算出する。本実施形態において軌跡算出部４１は、自車両の周囲の情報等に基づいて、現在運転操作を行っているドライバの操作によって自車両が走行する走行軌跡を予測する。また、視線変化算出部４２は、視線変化算出部４２は、ドライバの視線の変化を算出する。本実施形態において視線変化算出部４２は、カメラ３１による撮像結果等に基づいて、現在運転操作を行っているドライバの視線の変化を予測する（ステップＳ１０３）。

介入レベル決定部４３は、軌跡算出部４１によって予測された走行軌跡に基づいて、車線変更制御を実行する際の介入レベルを決定する。また、介入レベル決定部４３は、視線変化算出部４２によって予測された視線の変化に基づいて、車線変更制御を実行する際の介入レベルを決定する（ステップＳ１０４)。

制御内容決定部４４は、介入レベル決定部４３によって決定された介入レベルに基づいて制御内容を決定し、車線変更制御を実行する（ステップＳ１０５）。

本実施形態は以上のように構成され、介入レベル決定部４３は、視線変化算出部４２によって算出されるドライバの視線の変化と基準視線決定部４６によって決定される基準となる視線の変化との比較結果に基づいて、車線変更制御を実施する際の介入レベルを決定する。制御内容決定部４４は、決定された介入レベルに基づいて車線変更制御の制御内容を決定する。ここで、視線の移し方等、視線の変化の態様である視線の変化は、ドライバの運転操作の熟練度と高い相関関係を有している。このため、例えば、熟練度の高いドライバの視線の変化である基準の視線の変化と、視線変化算出部４２によって算出される自車両のドライバの視線の変化との比較結果に基づいて車線変更の制御内容を決定することにより、ドライバ毎に車線変更の適切な支援が可能となる。

視線変化算出部４２によって予測される視線の変化には、視線の変化速度、視線の変化タイミング、及び、視線の変化回数の情報が含まれている。従って、視線の変化に基づいて介入レベルを判断することにより、視線の変化速度、視線の変化タイミング、及び、視線の変化回数を考慮して介入レベルが判断される。これにより、視線の変化速度、視線の変化タイミング、及び、視線の変化回数を考慮して車線変更制御の制御内容が決定され、車線変更のより適切な支援が可能となる。

また、介入レベル決定部４３は、軌跡算出部４１によって算出される車線変更中の走行軌跡と、基準軌跡決定部４５によって決定される基準となる走行軌跡との比較結果に基づいて車線変更制御を実施する際の介入レベルを決定する。制御内容決定部４４は、決定された介入レベルに基づいて車線変更制御の制御内容を決定する。ここで、ドライバが操作する車線変更中の走行軌跡は、ドライバの運転操作の熟練度と高い相関関係を有している。このため、例えば、熟練度の高いドライバの車線変更中の走行軌跡である基準の走行軌跡と、軌跡算出部４１によって算出される自車両のドライバが操作する車線変更中の走行軌跡との比較結果に基づいて車線変更の制御内容を決定することにより、ドライバ毎に車線変更の適切な支援が可能となる。

制御内容決定部４４は、車線変更制御として、自車両の操舵角の制御、及び、自車両のドライバに対する警報の制御のうち少なくともいずれかを行うことにより、車線変更の支援を適切に行うことができる。

また、本実施形態では、走行軌跡及び視線の変化を最適化計算等を行うことによって予測し、予測された結果に基づいて車線変更制御の制御内容を決定することができる。このため、予測される走行軌跡及び視線の変化に基づいて、早い段階から車線変更制御を実施することができる。このように本実施形態では、車線変更制御における運転の支援の開始タイミングを早めることができるとともに、ドライバ毎に車線変更の適切な支援が可能となる。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、制御内容決定部４４は、走行軌跡に基づいて決定された介入レベルと視線の変化に基づいて決定された介入レベルとを考慮した介入レベルに基づいて、車線変更制御の制御内容を決定してもよい。

制御内容決定部４４は決定された介入レベルに基づいて制御内容を決定したが、制御内容を決定することには、自車両の周囲の状況等に基づいて求められた制御内容を介入レベルに基づいて変更することも含まれている。

また、ブレーキ制御部５１及び操舵制御部５２等に指示を出す等によって車線変更制御を実施するものとしたが、車線変更制御の内容については、上記で説明したものに限定されない。また、カメラ３１によって撮像された画像に基づいてドライバの視線の変化を算出する例を示したが、他の方法によって視線の変化を算出してもよい。

１…車両制御装置、３１…カメラ（撮像部）、４１…軌跡算出部（軌跡予測部）、４２…視線変化算出部（視線予測部）、４４…制御内容決定部、４５…基準軌跡決定部、４６…基準視線決定部。

Claims (5)

1. 自車両と周辺車両との位置の相対関係に基づいて前記自車両の車線変更制御を実施する車両制御装置であって、
   前記自車両のドライバを撮像する撮像部によって撮像された撮像結果に基づいて検出される前記ドライバの視線の変化と前記自車両の周囲の状況とに基づいて、車線変更開始から車線変更終了までの前記自車両のドライバの視線の変化を予測する視線予測部と、
   前記自車両の周囲の状況に基づいて、基準となる車線変更開始から車線変更終了までの視線の変化を決定する基準視線決定部と、
   前記視線予測部によって予測される前記ドライバの視線の変化と前記基準視線決定部によって決定される前記基準となる視線の変化との比較結果に基づいて前記車線変更制御の制御内容を決定する制御内容決定部と、
   を備え、
   前記視線予測部によって予測される前記視線の変化は、視線の変化速度、視線の変化タイミング、及び、視線の変化回数を含む、車両制御装置。
2. 前記自車両の周囲の状況と前記ドライバの運転操作とに基づいて、前記ドライバが操作する前記自車両の車線変更開始から車線変更終了までの走行軌跡を予測する軌跡予測部と、
   前記自車両の周囲の状況に基づいて、基準となる車線変更開始から車線変更終了までの走行軌跡を決定する基準軌跡決定部と、を更に備え、
   前記制御内容決定部は、前記軌跡予測部によって予測される車線変更中の走行軌跡と前記基準軌跡決定部によって決定される前記基準となる走行軌跡との比較結果と、前記視線予測部によって予測される前記ドライバの視線の変化と前記基準視線決定部によって決定される前記基準となる視線の変化との比較結果とに基づいて前記車線変更制御の制御内容を決定する、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記視線予測部は、前記撮像部によって撮像された撮像結果に基づいて検出されるドライバの視線の変化と、前記自車両の周囲の状況と、前記軌跡予測部によって予測される前記走行軌跡とに基づいて、車線変更開始から車線変更終了までの前記ドライバの視線の変化を予測する、請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記軌跡予測部は、前記自車両の周囲の状況と、前記ドライバの運転操作と、前記視線予測部によって予測される前記ドライバの視線の変化とに基づいて、車線変更開始から車線変更終了までの前記自車両の走行軌跡を予測する、請求項２に記載の車両制御装置。
5. 前記車線変更制御の制御内容には、前記自車両の操舵角の制御、及び、前記自車両の前記ドライバに対する警報の制御のうち少なくともいずれかを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の車両制御装置。

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