JP6421714B2 - 車両制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の自動運転の制御を行うことができる車両制御装置に関する。

従来より、乗員（運転者）が、ハンドル、アクセル、ブレーキ等の操作をしなくても、車両が自律的に運動制御を行う（即ち自動運転を行う）自動運転車両（ロボットカー）が知られている。

このような自動運転車両を制御するために、電子制御装置である車両制御装置が用いられるが、この種の車両制御装置では、自車両情報、周辺情報、道路情報などに基づいて、車両の自動運転の例えば車速等の目標値（運動要求値）を設定し、この目標値に基づいて自動運転の制御を行っている（特許文献１参照）。

なお、自動運転に関する技術としては、自動化のレベルに応じて、レベル１（運転支援システム）、レベル２、３（準自動走行システム）、レベル４（完全自動走行システム化）に分類されており、通常、自動運転を行う場合には、レベル２〜４の自動化を示している（戦略的イノベーション創造プログラム自動走行システム 内閣府 2014年11月13日参照）。

上述した自動運転の技術では、同じ道路を走行する際には、周辺情報によるバラツキはあるものの、乗員の状態に関わらず、ほぼ同じ車両運動が実現される。

特開２０１１−２３２０４７号公報

しかしながら、乗員によっては、例えば、ある特定の交差点での危険記憶（例えば事故に会った記憶）があることがあり、その場合には、自動運転によって、その特定の交差点を走行する際には、安心感を得るために速度を落としたいという心理状態となることがある。

また、自動運転をしている場合に、発熱や車酔いをしているときには、揺れが小さくなるように走行してほしいという身体的・心理的な要求が生じることがある。
ところが、上述した従来技術の自動運転では、そのような乗員の状態は車両運動に加味されないので、不安感や不快感を有したまま乗車しなければならないという問題がある。

つまり、従来技術では、乗員の状態に基づいて車両を制御することができないので、自動運転時に、乗員の安心感や快適性を満足した状態で乗車することができない恐れがある。

本発明は上記した課題を解決するためになされたものであり、その目的は、乗員の安心感や快適性を向上することができる車両制御装置を提供することにある。

本発明の車両制御装置は、自車両の状態を示す自車両情報を検知する自車両情報検知部と、自車両の周囲の周辺情報を検知する周辺情報検知部と、自車両が走行する道路に関する道路情報を検知する道路情報検知部と、自車両に搭乗した乗員の状態を検知する乗員状態検知部と、から得られる情報のうち、少なくとも乗員状態検知部から得られる乗員の状態を示す乗員情報に基づいて、自車両の自動運転の動作を指示する運動要求値を設定する。

このような構成によれば、自動運転を行う際に、自車両の乗員の状態を把握して、その乗員の状態に対応して運動要求値を補正等によって設定することによって、乗員にとって適切な自動運転を行うことができる。

これによって、自動運転の際に、乗員に例えば交差点の危険記憶や発熱や車酔い等に起因する不安感や不快感が生じることを抑制できるので、乗員の安心感や快適性が向上するという効果を奏する。

なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

第１実施形態の車両制御装置を含む車載システムの全体構成を示すブロック図である。 第１実施形態の車両制御装置の演算処理部等の構成を示すブロック図である。 第１実施形態の状態推定処理を示すフローチャートである。 第１実施形態の乗員状態推定処理を示すフローチャートである。 第１実施形態の第１状態推定処理にて乗員状態の推定に用いられるテーブルを示す説明図である。 第１実施形態の第２状態推定処理を示すフローチャートである。 第１実施形態の補正値設定処理を示すフローチャートである。 第１実施形態の運動要求値設定処理を示すフローチャートである。 第２実施形態の車両制御装置を含む車載システムを示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．全体構成］
まず、第１実施形態の車両制御装置を含む車載システムの全体構成について説明する。

図１に示すように、第１実施形態における車載システム１は、車両（自車両）の自動運転が可能なシステムであり、車両の運転動作（特に自動運転を行う際の動作）を制御する車両制御装置３と、後述する各種の状態を検出するセンサ等の検出機器類５と、外部との通信を行う通信装置７と、車両を駆動するアクチュエータ９等を備えている。

なお、自動運転のレベルとしては、周知のレベル１〜４が知られているが、ここでは、レベル２以上（例えばレベル４）の自動運転を行う場合について述べる。
前記車両制御装置３は、各種の情報を記憶する記憶部１１と、車両の制御等のために各種の演算を行う演算処理部１３と、演算処理部１３での演算結果に基づいて、アクチュエータ９を制御する車両制御部１５とを備えている。

検出機器類５としては、自車両に搭乗した乗員の状態を検知する乗員状態検知部２１と、自車両の状態を示す自車両情報を検知する自車両情報検知部２３と、自車両の周囲の状況を示す周辺情報を検知する周辺情報検知部２５と、自車両が走行する道路に関する道路情報を検知する道路情報検知部２７とを備えている。

具体的には、乗員状態検知部２１として、車内カメラ３１、温度センサ３３、光センサ３５を備えている。自車両情報検知部２３として、車速センサ３７、前後加速度センサ３９、横加速度センサ４１、ヨーレートセンサ４３、操舵角センサ４５を備えている。周辺情報検知部２５として、周辺監視カメラ４７、超音波センサ４９、レーダ５１を備えている。道路情報検知部２７として、ナビゲーション装置５３、ＧＰＳ装置５５を備えている（なお、通信装置７は、道路情報検知部２７としても機能する）。

このうち、車内カメラ３１は、乗員の顔等を撮影する例えばＣＣＤカメラである。温度センサ３３は、乗員の体温を非接触にて測定するセンサ（例えば赤外線サーモグラフィー）である。光センサ３５としては、乗員の脈波を光学的手段によって非接触にて検出する脈波センサや、乗員の呼吸状態（例えば吸気量）を光学的手段によって非接触にて検出する呼吸センサが挙げられる。なお、接触式の脈波センサや呼吸センサを用いることもできる。

車速センサ３７は、車両の速度を検出するセンサである。前後加速度センサ３９は、車両の前後方向の加速度を検出するセンサである。横加速度センサ４１は、車両の横方向の加速度を検出するセンサである。ヨーレートセンサ４３は、車両の回転角速度を検出するセンサである。操舵角センサ４５は、ステアリング（ハンドル）の操舵角を検出するセンサである。

周辺監視カメラ４７は、車両の周囲（例えば車両の前方や側方など）を撮影する例えばＣＣＤカメラである。超音波センサ４９は、超音波によって車両の周囲の障害物を検出するセンサである。レーダ５１は、自車両の周囲にレーダ波を照射することによって、自車両の周囲の車両や人等の障害物の方向や速度、障害物との距離等を検出する装置である。

ナビゲーション装置５３は、地図データやＧＰＳ装置５５からの情報等に基づいて、車両を案内することができる周知の装置である。
一方、アクチュエータ９としては、パワートレイン６１、ブレーキ駆動部６３、操舵駆動部６５が用いられる。

前記パワートレイン６１としては、自車両を走行させるエンジンやモータが挙げられる。例えばエンジンを用いる場合には、燃料噴射弁等の動作が制御される。ブレーキ駆動部６３としては、制動力を制御する油圧を調節する電磁弁が挙げられる。操舵駆動部６５としては、ステアリングを回動させるモータ等が挙げられる。

［１−２．車両制御装置］
次に、車両制御装置３のうち、演算処理部１３で行われる処理内容について説明する。
なお、車両制御装置３は、周知のＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等を有するマイクロコンピュータを備えた電子制御装置であり、ＣＰＵにて演算処理部１３の処理が実施される。

図２に機能的に示すように、演算処理部１３は、乗員状態検知部２１と、自車両情報検知部２３と、周辺情報検知部２５と、道路情報検知部２７とからの情報を受信するように構成されている。また、演算処理部１３は、状態推定部７３及び補正値設定部７５を有する運動要求補正部７１と、基本値設定部７７を有する運動要求設定部７９とを備えている。

このうち、乗員状態検知部２１からは、例えば車内カメラ３１、温度センサ３３、光センサ３５から、乗員の状態を推定する際に必要な各種の乗員情報（即ち乗員の状態を示す情報）が入力される（即ち演算処理部１３に受信される）。

乗員情報としては、後述するように、カメラ画像、体温、呼吸状態（従って呼吸量）を示す情報、つまり、身体上や精神上の不安定な状態（通常以外の異常な状態等）を示す情報などが挙げられる。なお、身体上の不安定な状態とは、例えば発熱状態や車酔いの状態などであり、精神上の不安定な状態とは、例えば衝突や事故などの危険な事象が起こることに対する不安感を持った状態などである。

自車両情報検知部２３からは、例えば車速センサ３７、前後加速度センサ３９、横加速度センサ４１、ヨーレートセンサ４３、操舵角センサ４５から、車両の走行に関わる自車両情報が受信される。自車両情報としては、各センサ３７、３９、４１、４３、４５から得られる情報や、走行に関わるエンジンやモータなどの動作状態、バッテリの状態など、車両の走行時に変化する過渡的な情報に加えて、車重や車幅などの車両の静的な情報（例えば記憶部１１に記憶されている自車両の構造に関する情報）を含んでいてもよい。

周辺情報検知部２５からは、例えば周辺監視カメラ４７、超音波センサ４９、レーダ５１から、自車両の周囲に存在する障害物や建物などに関わる周辺情報が受信される。周辺情報としては、自車両の周囲の車両や人などの移動物である障害物や、その他の障害物（静止物等）が挙げられる。

道路情報検知部２７からは、例えばナビゲーション装置５３、ＧＰＳ装置５５、通信装置７から、走行する道路に関する道路情報が受信される。道路情報としては、走行中或いは将来の走行経路上における、交通規制情報（最高速度等）、路面情報（凍結情報等）、交差点情報（交差点の位置や信号に関する情報等）などが挙げられる。

運動要求補正部７１は、自車両情報、周辺情報、道路情報、乗員情報に基づいて、後述するように、運動要求値のベースとなる基本値（運動要求基本値）を補正する運動要求補正値を算出して、運動要求設定部７９に出力するユニットである。

運動要求補正部７１の状態推定部７３は、乗員状態検知部２１から得られた乗員情報に基づいて、乗員の状態を推定するユニットである。なお、乗員の状態を推定する方法については後述する。

運動要求補正部７１の補正値設定部７５は、状態推定部７３にて推定された乗員の状態に基づいて、運動要求補正値を設定するユニットである。この運動要求補正値とは、後述する運動要求基準値を補正する値である。

なお、運動要求補正値を設定する際には、乗員情報以外に、自車両情報、周辺情報、道路情報の少なくとも１種を加味してもよい。例えば車速が一定以上の場合には（そうでない場合に比べて）、車速を大きく低減するために、運動要求補正値を大きく設定してもよい。

運動要求設定部７９は、自動運転を行う場合に、車両を制御するのに必要な制御の目標値（指令値）である運動要求値を求めて、車両制御部１５に出力するユニットである。
なお、運動要求値としては、車速、前後加速度、横加速度、回転角、操舵角などが挙げられる。

運動要求設定部７９の基本値設定部７７は、自車両情報、周辺情報、道路情報の少なくとも１種を用いて、運動要求値のベースとなる運動要求基本値を求めるユニットである。この運動要求基本値は、前記運動要求補正値によって補正されて運動要求値が算出される。

また、車両制御部１５では、上述した運動要求値を実現するために、各アクチュエータ９を駆動する各制御値が算出され、この制御値が、パワートレイン６１、ブレーキ駆動部６３、操舵駆動部６５に出力される。これにより、車両の自動運転の走行状態が制御される。

例えば車速を所定値低減する運動要求値が出力された場合には、それを実現するように、パワートレイン６１による駆動力やブレーキ駆動部６３による制動力が制御される。
［１−３．制御処理］
次に、演算処理部１３にて実施される各種の制御処理について説明する。

＜状態推定処理＞
この状態推定処理とは、自動運転を行う場合に、状態推定部７３にて実施される処理であり、乗員状態検知部２１から得られる乗員の状態を示す情報（乗員情報）等に基づいて、乗員の状態を推定する処理である。なお、本処理は、所定の周期毎に実施される。

図３のフローチャートに示すように、まず、ステップ（Ｓ）１００にて、乗員状態検知部２１から乗員情報を受信する。例えば、例えば車内カメラ３１からのカメラ画像、温度センサ３３からの温度を示す情報、光センサ３５からの脈拍や呼吸量の状態を示す情報を受信する。

なお、どの情報を受信して利用するかは、後述するステップ１４０の乗員状態推定処理にて使用する情報を選択するようにすればよい（以下、受信する情報については同様である）。

続くステップ１１０では、自車両情報検知部２３から自車両の情報（自車両情報）を受信する。例えば、車速センサ３７からの車速の情報、前後加速度センサ３９からの前後加速度の情報、横加速度センサ４１からの横加速度の情報、ヨーレートセンサ４３からのヨーレートを示す情報、操舵角センサ４５からの操舵角を示す情報を受信する。

続くステップ１２０では、周辺情報検知部２５から自車両の周辺情報を受信する。例えば、周辺監視カメラ４７からのカメラ画像、超音波センサ４９からの障害物に関する情報、レーダ５１からの情報を受信する。

続くステップ１３０では、道路情報検知部２７から道路情報を受信する。例えば、ナビゲーション装置５３からの地図等の情報、ＧＰＳ装置５５からの位置に関する情報、通信装置７から得られた道路に関する情報を受信する。

続くステップ１４０では、上述した各ステップ１１０〜１３０の処理によって得られた情報に基づいて、後に図４に詳述するようにして、乗員の状態を推定する乗員状態推定処理を実施する。

続くステップ１５０では、乗員状態推定処理によって推定された乗員の状態の情報（乗員推定状態）を、補正値設定部７５に送信する処理を行って、一旦本処理を終了する。
なお、前記ステップ１１０〜１３０のうち、乗員状態推定処理にて使用されない情報を受信する処理は、省略してもよい。

＜乗員状態推定処理＞
この乗員状態推定処理は、前記ステップ１４０にて実施される処理であり、乗員の視線に応じて乗員の状態を判定（推定）する処理である。

図４のフローチャートに示すように、ステップ２００にて、自動運転の際に、乗員（特に運転席に着座するドライバ）の視線が車外か否か、即ち、視線の方向が車外を見ている方向か否かを判定する。例えば、車内カメラ３１のカメラ画像（詳しくは例えば顔の向きや黒目の位置）から、乗員の視線を認識し、その視線が所定時間車外を見ているかどうかを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２２０に進み、一方否定判断されるとステップ２１０に進む。

ステップ２１０では、視線は車外ではないので、後に図５に詳述するように、第１乗員状態推定処理を実施して、一旦本処理を終了する。
ステップ２２０では、視線が車外であるので、後に図６に詳述するように、第２乗員状態推定処理を実施して、一旦本処理を終了する。

＜第１乗員状態推定処理＞
この第１乗員状態推定処理は、前記ステップ２１０にて実施される処理である。具体的には、図５に示すようなテーブル（マップ）を用いて、３つのパラメータによる所定の判定条件によって乗員の状態を判定（推定）する処理である。

図５に示すように、例えば、車内カメラ３１のカメラ画像と温度センサ３３による体温の情報と脈波センサからの脈波（脈拍）の情報とから、乗員の状態を推定する。
例えば、顔の表情が異常（苦悶（例えば苦痛）又は無力感の表情、或いは不快を示す表情）で、且つ、体温が通常より高い異常を示す温度（閾値以上の温度）で、且つ、脈拍が通常より多く異常を示す脈拍（閾値以上の脈拍数）である場合には、「発熱」と判定（推定）する。

なお、その他の判定条件は、図５に示すように、上述した３つのパラメータ（カメラ画像、体温、脈拍）による判定条件であるので、その説明は省略する。
ここで、カメラ画像から得られる顔の表情が異常であるか否かは、周知の顔画像に基づいた感情分析（統計的手法や目、眉、口等の特徴点を用いた解析等）により判定できる。従って、顔が苦悶又は無力感、或いは不快感を示しているか否かは、感情分析によって判定できる。

なお、顔の表情の判定手法については周知であるのでその説明は省略する（例えば不快等の表情の異常を検出可能な公知の表情推定ソフトウェア、「顔画像解析による人間の快・不快の計測手法：情報処理学会研究報告」、http://microexpression.jp/html/microexpression2.html等参照）。

また、汗があるか否かは、顔の画像（特にカラー画像）から判断することができる。
更に、顔の色から、発熱状態を判定することもできる。例えば、通常より赤らんでいる場合には、発熱していると判定してもよい。

なお、図５による判定手法は、本発明者による研究に基づいた一例であるので、これに限られるものではない。例えば事前の調査や周知の知見等に基づいて、１又は２或いは４以上のパラメータから乗員の状態を推定するテーブルを作製し、そのテーブルを利用して乗員の状態を推定してもよい。

同様に、車内カメラ３１のカメラ画像と温度センサ３３による体温の情報と呼吸センサからの呼吸（吸気量）の情報とから、乗員の状態を推定することができる。
例えば、顔の表情が異常で、且つ、体温が通常より高く異常を示す温度（閾値以上）で、且つ、呼吸量が通常の呼吸量より多く又は少なく異常を示す呼吸量である場合には、「発熱」と判定する。

なお、その他の判定条件は、図５に示すように、上述した３つのパラメータ（カメラ画像、体温、呼吸量）による判定条件であるので、その説明は省略する。
また、上述した判定手法以外に、例えば乗員が不安な状態であるか否かを判定してもよい。例えば「目の動きが正常時より多い」や「（感情解析による）顔の表情が不安を示す表情」等の場合には、不安であると判定することができる。

＜第２乗員状態推定処理＞
この第２乗員状態推定処理は、前記ステップ２２０にて実施される処理である。具体的には、視線や脈拍等の所定の判定条件によって乗員の状態を判定（推定）する処理である。

図６のフローチャートに示すように、ステップ３００では、乗員の視線が特定の地点（特定地点）を見ているか否かを判定する。つまり、乗員情報（ここでは視線に関する視線情報）と周辺情報（周囲の障害物等の情報）と道路情報（交差点の位置等の情報）とに基づき、乗員の視線を把握して、視線方向の道路などに車両や人や障害物等が無いにも関わらず、所定時間その特定地点に視線が固定されているか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ３１０に進み、一方否定判断されると一旦本処理を終了する。

つまり、乗員の視線方向に車両や人や障害物等が無いにも関わらず、所定時間その方向に視線が固定されている場合には、その視線方向に例えば過去の危険記憶（事故等の記憶）がある可能性がある。従って、このような視線の判定を行うことにより、その位置（地点）を、精神の不安を示す地点である不安特定地点の候補とすることができる。

ステップ３１０では、脈拍数（心拍数）が変化した（詳しくは増加した）か否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ３２０に進み、一方否定判断されると一旦本処理を終了する。

つまり、乗員が特定地点に対し、不安感を感じることにより脈拍数が増加した場合には、その特定地点にて、例えば過去に事故があった、子供の飛び出しがあった等の危険記憶がある可能性が高いので、ここでは、脈拍数に基づいて危険記憶の判定を行っている。

ステップ３２０では、前記ステップ３００にて、乗員の視線が特定地点に向けられていると判定され、且つ、ステップ３１０にて、脈拍数が増加したと判定されたので、前記特定地点が精神の不安を感じる不安特定地点（従って乗員の状態が特定地点不安状態）であると判断し、一旦本処理を終了する。

なお、特定地点不安状態であると判断された場合には、その不安の有無と不安特定地点とを関連付けて記憶部１１に記憶する。
＜補正値設定処理＞
この補正値設定処理は、補正値設定部７５にて実施される処理であり、前記図３の状態推定処理にて得られた乗員推定状態に基づいて、運動要求補正値を設定する処理である。なお、本処理は、所定の周期毎に実施される。

図７のフローチャートに示すように、ステップ４００では、状態推定部７３から前記状態推定処理にて得られた乗員推定状態を受信する。
続くステップ４１０では、自車両情報検知部２３から自車両情報を受信する。

続くステップ４２０では、周辺情報検知部２５から周辺情報を受信する。
続くステップ４３０では、道路情報検知部２７から道路情報を受信する。
続くステップ４４０では、後に図８にて詳述するように、乗員推定状態に基づいて、運動要求基本値を補正する運動要求補正値を設定する補正値設定処理を行う。

なお、運動要求基本値は、自動運転を行う場合に、自車両情報、周辺情報、道路情報等に基づいて、自動運転が実現できるように設定されるものである。例えば自動運転で車速を目標車速に制御する場合には、車速センサ３７から実際の車速の情報を受信して、目標車速となるように、車両制御部１５に出力する運動要求値として運動要求基本値を設定する。

続くステップ４５０では、前記補正値設定処理によって設定した運動要求補正値を、運動要求設定部７９に送信し、一旦本処理を終了する。
＜運動要求値設定処理＞
この運動要求値設定処理は、乗員の状態に応じて、前記運動要求補正値を用いて運動要求基本値を補正して運動要求値を設定する処理である。なお、本処理は、所定の周期毎に実施される。

図８のフローチャートに示すように、ステップ５００では、前記状態推定処理にて得られた乗員推定状態の情報に基づいて、乗員の状態が正常か否かを判定する。ここで肯定判断されると一旦本処理を終了し、一方否定判断されるとステップ５１０に進む。

続くステップ５１０では、乗員の状態が発熱状態か否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ５２０に進み、一方否定判断されるとステップ５３０に進む。
ステップ５２０では、発熱状態であるので、最大許容横加速度を例えば４ｍ／ｓ^２設定し、一旦本処理を終了する。例えば通常、最大許容横加速度の基準値（運動要求基本値）が設定されている場合には、この基準値を低減するような補正値（運動要求補正値）を設定し、運動要求基本値から運動要求補正値を減算して運動要求値を設定する。

従って、以後の処理では、横加速度がこの最大許容横加速度を上回らないように、例えば車速や操舵角を制御する。これにより、横加速度が過大となることがないので、発熱による不快感を低減することができる。

一方、ステップ５３０では、乗員の状態が車酔いか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ５４０に進み、一方否定判断されるとステップ５６０に進む。
ステップ５４０では、車酔いであるので、車速を低減する減速補正値（運動要求補正値）を例えば−５ｋｍ／ｈに設定する。例えば各種の情報（周辺情報や道路情報等）から基準となる車速（運動要求基準値）が設定される場合には、その基準となる車速から減速補正値を減算して、目標とする車速（運動要求値）を求める。

続くステップ５５０では、前記ステップ５２０と同様に、最大許容横加速度を例えば４ｍ／ｓ^２設定し、一旦本処理を終了する。
従って、前記ステップ５４０、５５０の処理によって、車酔いの状態を緩和することができる。

一方、ステップ５６０では、乗員の状態が特定地点不安状態か否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ５７０に進み、一方否定判断されると一旦本処理を終了する。
ステップ５７０では、特定地点不安状態であるので、前記ステップ５４０と同様に、車速を低減する減速補正値（運動要求補正値）を例えば−１０ｋｍ／ｈに設定し、一旦本処理を終了する。

これにより、特定地点に関する不安感を緩和することができる。
［１−５．効果］
次に、第１実施態様の効果について説明する。

本第１実施態様の車両制御装置３では、運動要求設定部７９にて、自車両情報検知部２３と周辺情報検知部２５と道路情報検知部２７とから得られる情報のうち、少なくとも１種の情報（基本情報）に基づいて、自車両の自動運転の動作を指示する際の基本となる運動要求基本値を設定する。

さらに、運動要求補正部７９にて、自動運転を行う場合に、乗員状態検知部２１から得られる乗員情報に基づいて、運動要求基本値を補正する運動要求補正値を設定する。そして、運動要求基本値を運動要求補正値によって補正して運動要求値を求め、この運動要求値に基づいてアクチュエータ９の動作を制御して自動運転を行う。

このような構成によれば、自動運転を行う際に、自車両の乗員の状態を把握して、その乗員の状態に対応して運動要求値を補正等によって設定することによって、乗員にとって適切な自動運転を行うことができる。

これによって、自動運転の際に、乗員に例えば交差点の危険記憶や発熱や車酔い等に起因する不安感や不快感が生じることを抑制できるので、乗員の安心感や快適性が向上するという効果を奏する。
［２．第２実施形態］
次に、第２実施形態について説明するが、第１実施形態と同様の内容の説明は省略する。

図９に示すように、本第２実施形態の車両制御装置８１は、前記第１実施形態と同様に、演算処理部８３等を備えている。
演算処理部８３は、前記第１実施形態と同様に、運動要求補正値を算出して運動要求設定部８７に出力する運動要求補正部８５と、運動要求値を算出して車両制御部８９に出力する運動要求設定部８７とを備えている。

このうち、運動要求補正部８５は、第１実施形態と同様に、状態推定部９１と補正値設定部９３を備えるとともに、不安を感じた特定地点に関する情報がデータベースとして記憶される記憶部９５を備えている。

また、運動要求設定部８７では、基本値設定部９７にて設定された運動要求基本値を運動要求補正値で補正して運動要求値を求める。
なお、乗員状態検知部１０１から得られる乗員情報は運動要求補正部８５に出力される。また、自車両情報検知部１０３から自車両情報、周辺情報検知部１０５からの周辺情報、道路情報検知部１０７からの道路情報は、運動要求補正部８５と運動要求設定部８７とに出力される。

特に本第２実施形態では、通信装置１０９によって、不安を感じた地点（不安特定地点）に関する情報が、外部装置１１１及びクラウド（クラウドコンピューティング）を利用して、自車両以外の他車両と共有されている。

従って、自車両及び他車両が自動運転によって不安特定地点を走行する際には、例えば速度を低減する等のように不安を低減する制御を行うので、安全性が向上するという効果がある。
［３．他の実施形態］
次に、他の実施形態について説明する。

（１）第１、第２実施形態では、運動要求基本値を運動要求補正値で補正して運動要求値を求めたが、例えば、自車両情報検知部、周辺情報検知部、道路情報検知部、乗員状態検知部から得られる情報のうち、少なくとも乗員状態検知部から得られる乗員の状態を示す乗員情報に基づいて、運動要求値を設定してもよい。

例えば、自動運転の際に、乗員が不安であることが推定された場合には、道路の最高速度を低減するように規定してもよい。これにより、常に最高速度より低い速度で走行するので、不安感が低減され易いという利点がある。

また例えば、発熱や車酔いが検知された場合には、前後加速度や横加速度を常に所定範囲内に限定してもよい。これにより、常に車両が緩やかに加減速するので、不快感が低減され易いという利点がある。

（２）また、乗員情報に基づいて、乗員の状態が正常か異常かを判定し、乗員の状態が異常な場合には、異常を低減するように運動要求値を設定してもよい。
これにより、乗員の状態が正常に戻り易いという利点がある。

なお、「異常を低減するような運動要求値」としては、車両をより安全側に制御する運動要求値が挙げられる。例えば車速、前後加速度、横加速度、回転速度等の運動の程度を示す値が小さな値ほど、不安感や不快感が低減する（従って正常に戻り易い）と考えられるので、それらの値を小さくするように運動要求値を設定する。

（３）さらに、乗員の状態が異常から正常に変化した場合には、異常を低減するように設定された運動要求値を、正常な場合の運動要求値に切り替えてもよい。
これにより、乗員の状態が正常な場合には、通常通りの自動運転を行うことができる。

（４）また、自車両が記憶部に記憶された不安特定地点を走行する場合には、精神上の不安を低減するように運動要求値を設定してもよい。
これにより、乗員の不安感が低減され易いという利点がある。

なお、「精神上の不安が低減するような運動要求値」としては、車両をより安全側に制御する運動要求値が挙げられる。例えば車速、前後加速度、横加速度、回転速度等の運動の程度を示す値が小さな値ほど、不安感や不快感が低減すると考えられるので、それらの値を小さくするように運動要求値を設定する。

（５）さらに、自車両が不安特定地点を複数回走行する際に、精神上の不安が検知されない回数が所定の判定回数（例えば３回）以上となった場合には、不安特定地点を走行する場合でも、精神上の不安を低減するための運動要求値の設定の処理を行わないようにしてもよい。

つまり、不安特定地点を複数回走行しても不安が検知されない場合には、不安が低減しているとして、以後、不安を低減するための処理を行わないものである。これにより、不安が低減している場合には、通常通りの自動運転を行うことができる。

（６）また、カメラ画像から乗員の体の動きを検知し、その乗員情報と上述した他の乗員情報を組み合わせて乗員の状態を推定してもよい。
これにより、より精度良く乗員の状態を推定できる。

例えば体動が通常より多い場合には、何らの異常がある可能性が高いと判断してもよい。つまり、上述した異常判定の際には、例えば図５に示す３つのパラメータ以外に、体動が多い場合に最終的に異常と確定してもよい。

以上、本発明の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ことなく、種々の形態を採り得る。
例えば、上記実施形態における一つの構成要素が有する機能を複数の構成要素に分散させたり、複数の構成要素が有する機能を一つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加または置換等してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。

３、８１…車両制御装置
１３、８３…演算処理部
２１…乗員状態検知部
２３…自車両情報検知部
２５…周辺情報検知部
２７…道路情報検知部
７１、８５…運動要求補正部
７３、９１…状態推定部
７５、９３…補正値設定部
７９、８７…運動要求設定部

Claims (10)

1. 自車両の状態を示す自車両情報を検知する自車両情報検知部（２３）と、
   前記自車両の周囲の周辺情報を検知する周辺情報検知部（２５）と、
   前記自車両が走行する道路に関する道路情報を検知する道路情報検知部（２７）と、
   前記自車両に搭乗した乗員の状態を検知する乗員状態検知部（２１）と、
   から得られる情報のうち、少なくとも前記乗員状態検知部から得られる前記乗員の状態を示す乗員情報に基づいて、前記自車両の自動運転の動作を指示する運動要求値を設定する演算処理部（１３）を備えた車両制御装置であって、
   前記乗員情報に基づいて、前記乗員の状態が正常か異常かを判定し、前記乗員の状態が異常な場合には、前記異常を低減するように前記運動要求値を設定する構成を備え、
   前記乗員情報が前記乗員の発熱を示す場合には、最大許容横加速度を前記乗員の状態が正常な場合の基準値より低減することを特徴とする記載の車両制御装置。
2. 前記自車両情報検知部（２３）と前記周辺情報検知部（２５）と前記道路情報検知部（２７）とから得られる情報のうち、少なくとも１種の情報に基づいて、前記自車両の自動運転の動作を指示する運動要求値を設定する運動要求設定部（７９）と、
   前記自動運転を行う場合に、前記乗員状態検知部（２１）から得られる乗員情報に基づいて、前記運動要求値を補正する運動要求補正値を設定する運動要求補正部（７１）と、
   を備えたことを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記運動要求設定部（７９）は、
   前記自車両情報検知部（２３）と前記周辺情報検知部（２５）と前記道路情報検知部（２７）とから得られる情報うち、少なくとも１種の情報に基づいて、前記運動要求値のベースとなる運動要求基本値を設定する基本値設定部（７７）を備え、
   前記運動要求基本値を前記運動要求補正値を用いて補正して前記運動要求値を設定することを特徴とする請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記運動要求補正部（７１）は、
   前記乗員情報に基づいて前記乗員の状態を推定する状態推定部（７３）と、
   前記推定された乗員の状態に基づいて、前記運動要求基本値を補正する運動要求補正値を設定する補正値設定部（７５）と、
   を備えたことを特徴とする請求項２又は３に記載の車両制御装置。
5. 前記状態推定部（３）は、
   前記乗員情報と前記周辺情報と前記道路情報とに基づいて、前記乗員の状態を推定することを特徴とする請求項４に記載の車両制御装置。
6. 前記乗員情報が前記乗員の車酔いを示す場合には、最大許容横加速度を前記乗員の状態が正常な場合の基準値より低減することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の車両制御装置。
7. 前記乗員の状態が異常から正常に変化した場合には、前記異常を低減するように設定された前記運動要求値を、正常な場合の運動要求値に切り替えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の車両制御装置。
8. 自車両の状態を示す自車両情報を検知する自車両情報検知部（２３）と、
   前記自車両の周囲の周辺情報を検知する周辺情報検知部（２５）と、
   前記自車両が走行する道路に関する道路情報を検知する道路情報検知部（２７）と、
   前記自車両に搭乗した乗員の状態を検知する乗員状態検知部（２１）と、
   から得られる情報のうち、少なくとも前記乗員状態検知部から得られる前記乗員の状態を示す乗員情報に基づいて、前記自車両の自動運転の動作を指示する運動要求値を設定する演算処理部（１３）を備えた車両制御装置であって、
   前記乗員情報が前記自車両が特定地点を走行する際に乗員の精神上の不安を示す場合には、前記特定地点を不安特定地点として前記乗員の状態の情報とともに記憶部（１１、９５）に記憶する構成と、
   前記自車両が前記記憶部（１１、９５）に記憶された不安特定地点を走行する場合には、前記精神上の不安を低減するように前記運動要求値を設定する構成と、
   を備え、
   前記自車両が前記記憶部（１１、９５）に記憶された不安特定地点を複数回走行する際に、前記精神上の不安が検知されない回数が所定の判定回数以上となった場合には、前記不安特定地点を走行する場合でも、前記精神上の不安を低減するための前記運動要求値の設定の処理を行わないことを特徴とする車両制御装置。
9. 前記乗員の状態と前記不安特定地点とに関する情報を、前記自車両外の外部装置（１１１）に送信することを特徴とする請求項８に記載の車両制御装置。
10. 前記外部装置（１１１）から、前記乗員の状態と前記不安特定地点とに関する情報を取得することを特徴とする請求項９に記載の車両制御装置。

Images