JP6648551B2 - 自動運転装置 - Google Patents
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Description
特許文献1に記載された自動運転装置では、自律運転計算システム(autonomous driving computing system)または制御コンピュータに制御を渡す(relinquish)準備ができたときに、制御コンピュータが自動運転制御開始準備(arm)される。具体的には、特許文献1に記載された自動運転装置では、自動運転制御開始準備するために、乗員(つまり、ドライバー)によって、ボタンが押されたり、レバーが操作されたりする。
すなわち、特許文献1に記載された自動運転装置では、乗員がボタンを押したり、レバーを操作したりする行為が、自動運転制御開始に必要な行為(engagement action)になる。
また、特許文献1には、緊急事態(emergency situation)が生じたときに、ドライバーがステアリングホイールを握ることなどによって、自動運転制御から手動運転への切替が実行される旨が記載されている。
仮に、自動運転制御から手動運転への切替時に必要なドライバーの操作の解説が存在しない場合には、ドライバーが自動運転制御から手動運転への切替時に必要な操作を知らないため、ドライバーが、自動運転制御から手動運転への切替を希望しているにもかかわらず、自動運転制御から手動運転への切替を実行できないおそれがある。
また、自動運転制御から手動運転への切替時に必要なドライバーの操作の解説が実行されても、ドライバーが自動運転制御から手動運転への切替操作を実行する機会が無い場合には、ドライバーが自動運転制御から手動運転への切替時に必要な操作を習得できないおそれがある。
前記位置の算出、前記環境の認識、及び前記走行計画の生成のうちの何れかの信頼度が、第1閾値よりも高信頼度の側の値である場合に、前記自動運転制御を開始可能であると判定する第1判定部と、
前記信頼度が、第2閾値よりも高信頼度の側の値である場合に、前記自動運転制御から手動運転への切替時に必要なドライバーの操作についての解説であるチュートリアルを開始可能であると判定する第2判定部と、
前記自動運転制御による走行計画を生成する走行計画生成部と、
前記自動運転制御から前記手動運転への切替が行われる状況に応じた複数のシナリオを生成するシナリオ生成部と、
前記シナリオ生成部により生成された前記複数のシナリオの中から、前記自動運転制御から前記手動運転への切替に必要な前記操作をドライバーが実行可能なシナリオを、候補シナリオとしてドライバーに推薦する候補シナリオ推薦部と、
前記候補シナリオ推薦部により推薦された前記候補シナリオをドライバーが選択したか否かを判定する第3判定部とを具備し、
前記第2閾値は、前記第1閾値よりも高信頼度側の値であり、
前記シナリオ生成部によって生成される前記シナリオは、事前に定められており、
前記チュートリアルを開始可能であると前記第2判定部によって判定されたときに、前記候補シナリオ推薦部によって、前記候補シナリオがドライバーに推薦され、
前記候補シナリオ推薦部により推薦された前記候補シナリオをドライバーが選択したと前記第3判定部によって判定されたときに、前記チュートリアルが開始され、かつ、前記走行計画生成部によって生成された前記走行計画が、ドライバーによって選択された前記候補シナリオに従って変更されることを特徴とする自動運転装置が提供される。
自動運転制御には、例えば、車線維持支援制御が含まれる。車線維持支援制御では、自車両が走行車線から逸脱しないように自動で(つまり、ドライバーの操舵操作によることなく)操舵輪(図示せず)が操舵される。すなわち、車線維持支援制御では、例えば、ドライバーが操舵操作を行わない場合であっても、自車両が走行車線に沿って走行するように自動で操舵輪が操舵される。
また、自動運転制御には、例えば、航行制御が含まれる。航行制御では、例えば、自車両の前方に先行車が存在しない場合に、予め設定された速度で自車両を定速走行させる定速制御が実行され、自車両の前方に先行車が存在する場合に、先行車との車間距離に応じて自車両の車速を調整する追従制御が実行される。
具体的には、例えば、自動運転制御中における自車両のドライバーによる操舵操作、アクセル操作およびブレーキ操作のいずれかの操作量が閾値以上である場合に、自動運転装置100が、実行中の自動運転制御を手動運転に切り替える。
手動運転時に運転操作支援制御が行われる場合とは、例えば、ドライバーが車両の操舵、アクセル操作およびブレーキ操作のいずれかを主体的に行い、自動運転装置100がドライバーによる主体的な運転操作が行われなかった操舵制御、エンジン制御およびブレーキ制御のいずれかを行う態様が含まれる。
他の例では、GPS受信部2に代えて、自車両が存在する緯度および経度が特定できる他の手段を用いてもよい。
また、内部センサ3は、操作量を検出するために、ステアリングセンサ、アクセルペダルセンサおよびブレーキペダルセンサのうちの少なくとも一つを含む。
図1に示す例では、内部センサ3が運転操作検出部として機能する。
他の例では、地図データベース4が、自車両と通信可能な情報処理センターなどの施設のコンピュータに記憶されていてもよい。
ナビゲーションシステム5は、GPS受信部2によって測定された自車両の位置情報と地図データベース4の地図情報とに基づいて、自車両の走行するルートを算出する。ルートは、例えば複数車線の区間において自車両が走行する走行車線を特定したルートでもよい。ナビゲーションシステム5は、例えば、自車両の位置から目的地に至るまでの目標ルートを計算し、ディスプレイの表示およびスピーカの音声出力により目標ルートの報知をドライバーに対して行う。ナビゲーションシステム5は、例えば自車両の目標ルートの情報をECU10へ出力する。
図1に示す例では、ナビゲーションシステム5がGPS受信部2によって測定された自車両の位置情報と地図データベース4の地図情報とを用いるが、他の例では、代わりに、ナビゲーションシステム5が、自車両と通信可能な情報処理センターなどの施設のコンピュータに記憶された情報を用いてもよい。あるいは、ナビゲーションシステム5により行われる処理の一部が、施設のコンピュータによって行われてもよい。
自車両が電気自動車である他の例では、アクチュエータ6がスロットルアクチュエータを含まず、アクチュエータ6が動力源としてのモータを有し、そのモータに対してECU10からの制御信号が入力され、自車両の駆動力が制御される。
ユーザー状態検出部8は、例えば、ドライバーの運転意識が高いか否かを確認することができる。ドライバーの運転意識が高いか否かは、ユーザー状態検出部8の検出結果に基づき、後述するチュートリアル可否推定部20によって判定される。チュートリアル可否推定部20はチュートリアルを開始可能か否かを推定する。
例えば、ドライバーの脇見、居眠りなどがユーザー状態検出部8として機能する例えばドライバーモニタ(ドライバーの顔を撮像するカメラ)によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、ドライバーの運転意識が低いと判定される。
例えば、ドライバーモニタ(ドライバーの顔を撮像するカメラ)の入力をもとに、テンプレートマッチングや輝度情報をもとに瞼、黒目等を検知し、ドライバーの脇見、居眠りなどの有無を判断することができる。
例えば、ドライバーの視線が一定時間以上、一定方向から変化しないことなどがユーザー状態検出部8によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、ドライバーの運転意識が低いと判定される。
また、ユーザー状態検出部8は、例えば、乗員の安全性が高いか否かを確認することができる。乗員の安全性が高いか否かは、ユーザー状態検出部8の検出結果に基づき、チュートリアル可否推定部20によって判定される。
例えば、乗員のシートベルトが解除されていることなどがユーザー状態検出部8によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、乗員の安全性が低いと判定される。
例えば、ベルト側タングとバックルとの係合の有無を検知する(詳細には、センサを使用する)ことによって、ユーザー状態検出部8は乗員のシートベルトが解除されていることを検出することができる。
例えば、いずれかのドアが開いていることなどがユーザー状態検出部8によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、乗員の安全性が低いと判定される。
例えば、ドライバーがシートをリクライニングしすぎていることなどがユーザー状態検出部8によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、ドライバーの安全性が低いと判定される。
例えば、パワーシートに設けられたリクライニングのセンサがユーザー状態検出部8として機能し、ドライバーがシートをリクライニングしすぎていることを検出することができる。また。例えば、シートに内蔵された圧力センサがユーザー状態検出部8として機能し、シートに内蔵された圧力センサによる体圧部分からリクライニング姿勢を推定することができる。
例えば、チュートリアルが必要であるとドライバーが考えている場合には、ドライバーによってチュートリアルスイッチ9がONにされる。一方、チュートリアルは必要ないとドライバーが考えている場合、あるいは、チュートリアルの表示が煩わしいとドライバーが考えている場合には、ドライバーによってチュートリアルスイッチ9がOFFにされる。
図1に示す例では、自動運転装置100のデフォルト設定において、チュートリアルスイッチ9がONにされている。
図1に示す例では、補助機器50が、例えば方向指示灯、前照灯、ワイパー等を含む。
図1に示す例では、ECU10が、取得部11、認識部12、走行計画生成部13、計算部14、表示部15、制御部16、チュートリアル可否推定部20、チュートリアル判定部21およびシナリオ生成部22を有している。ECU10では、ROMに記憶されているプログラムをRAMにロードし、CPUで実行することで、取得部11等における制御を実行する。ECU10は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。
例えば、VSC(Vehicle Stability Control)制御が実行されていることが内部センサ3および取得部11によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両が不安定状態であると判定される。
例えば、ABS(アンチロックブレーキシステム)制御が実行されていることが内部センサ3および取得部11によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両が不安定状態であると判定される。
例えば、TRC(トラクションコントロール)が実行されていることが内部センサ3および取得部11によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両が不安定状態であると判定される。
例えば、PCS(プリクラッシュセーフティシステム)が作動していることが内部センサ3および取得部11によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両が不安定状態であると判定される。
例えば、LDA(レーンディパーチャーアラート、車線逸脱警報)が作動していることが内部センサ3および取得部11によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両が不安定状態であると判定される。
例えば、自車両の急加速、急減速、ふらつきなどが内部センサ3および取得部11によって検出されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両が不安定状態であると判定される。
例えば、ナビゲーションシステム5、アクチュエータ6、HMI7、補助機器50などの故障、一時的な不作動などがECU10によって確認されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両の部品が故障していると判定される。
例えば、ECU10の故障、一時的な不作動などが確認されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両の部品が故障していると判定される。
例えば、自動運転装置100の構成部品に供給される電源電圧の低下などがECU10によって確認されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両の部品が故障していると判定される。
例えば、通信途絶などの不安定な状態が自動運転装置100の構成部品に発生したことが確認されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両の部品が故障していると判定される。
障害物認識部は、外部センサ1により取得された情報に基づき、自車両周囲の環境として、自車両周囲の障害物を認識する。障害物認識部が認識する障害物としては、例えば、歩行者、他車両、自動二輪車および自転車等の移動物や、道路の車線境界線(白線、黄線)、縁石、ガードレール、ポール、中央分離帯、建物および樹木等の静止物が含まれる。障害物認識部は、障害物と自車両との距離、障害物の位置、自車両に対する障害物の方向、相対速度、相対加速度および障害物の種別、属性に関する情報を取得する。障害物の種別には、歩行者、他車両、移動物および静止物等が含まれる。障害物の属性とは、障害物の硬さ、形状などの障害物が有する性質である。
道路幅認識部は、外部センサ1、GPS受信部2および地図データベース4により取得された情報に基づき、自車両周囲の環境として、自車両が走行する道路の道路幅を認識する。
施設認識部は、地図データベース4により取得された地図情報およびGPS受信部2により取得された自車両の位置情報に基づき、自車両周囲の環境として、自車両が交差点および駐車場のいずれかを走行しているか否かを認識する。施設認識部は、地図情報および自車両の位置情報に基づき、自車両周囲の環境として、自車両が、通学路、児童保育施設近傍、学校近傍および公園近傍等を走行しているか否かを認識してもよい。
例えば、後方車両、前方車両あるいは側方車両と自車両とのTTC(Time To Collision)が一定値未満であると例えば認識部12によって認識されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両の周辺環境の危険性が高いと判定される。
例えば、歩行者、自転車、バイクなどと自車両との距離が近く、歩行者、自転車、バイクなどと自車両とが接触するおそれがあると例えば認識部12によって認識されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両の周辺環境の危険性が高いと判定される。
例えば、自車両が低μ路を走行していると例えば認識部12によって認識されたときには、チュートリアル可否推定部20によって、自車両の周辺環境の危険性が高いと判定される。
走行計画は、目標ルートにおいて自車両が進む軌跡である。走行計画には、例えば、各時刻における自車両の速度、加速度、減速度、方向および舵角等が含まれる。
走行計画生成部13は、目標ルート上において自車両が安全、法令順守、走行効率などの基準を満たした走行をするような走行計画を生成する。さらに、走行計画生成部13は、自車両周囲の障害物の状況に基づき、障害物との接触を回避するように自車両の走行計画を生成する。また、走行計画生成部13は、後で詳細に説明するように、ドライバーによって選択された候補シナリオに従って、走行計画を、自動運転制御から手動運転への切替に必要なドライバーの操作の訓練に適した走行計画に変更することができる。
チュートリアルの表示の実行中には、ドライバーの意識が、自動運転制御の開始操作あるいは運転操作よりも、チュートリアルの方に向いてしまう可能性があるため、図1に示す例では、チュートリアルを開始可能か否かの判定に用いられる閾値が、自動運転制御を開始可能か否かの判定に用いられる閾値よりも大きい値に設定されている。
その結果、図1に示す例では、自動運転制御を開始可能であるという制御部16による判定よりも、チュートリアルを開始可能であるというチュートリアル可否推定部20による判定が下されづらくなっている。
つまり、図1に示す例では、チュートリアルを開始可能であるとチュートリアル可否推定部20によって判定するための判定条件が、自動運転制御を開始可能であると制御部16によって判定するための判定条件よりも、厳しく設定されている。
具体的には、例えば、手動運転中に、自動運転制御を開始可能か否かの判定に用いられる閾値を、表示部15によって、HMI7の表示器に表示することができる。また、チュートリアルが実行されていないときに、チュートリアルを開始可能か否かの判定に用いられる閾値を、表示部15によって、HMI7の表示器に表示することができる。
自動運転制御が開始されたときには、表示部15によって、自動運転制御が実行されている旨が、例えばHMI7の表示器などに表示される。
自動運転制御から手動運転への切替が実行されたときには、表示部15によって、例えば、自動運転制御が実行されていない旨(つまり、手動運転が実行されている旨)が、例えばHMI7の表示器に表示される。
また、自車両の自動運転制御の実行中、取得部11により取得されたドライバーの操作量が、計算部14により計算された閾値以上になったとき、制御部16は、自動運転制御から手動運転への切替を実行する。
詳細には、制御部16の判定部では、例えば、GPS受信部2によって受信された信号から算出された自車両の位置と、外部センサ1からの出力信号、地図データベース4の地図情報などから算出された自車両の実際の位置とのずれを数値化した比較対象と、計算部14により計算された閾値とが比較される。さらに、比較対象が閾値以上のときに、自動運転制御を開始可能であると判定される。
つまり、ずれが小さいほど、比較対象の値が大きくなり、自動運転制御を開始可能であると判定されやすくなる。
具体的には、図1に示す例では、ずれを数値化した比較対象の値が、閾値A(例えば、信頼度を0〜100で定義する場合の例えば、70)以上のとき(つまり、自車両の位置の信頼度が高いとき)に、自動運転制御を開始可能であると判定される。
さらに、図1に示す例では、ずれを数値化した比較対象の値が、閾値B(>閾値A)(例えば、信頼度を0〜100で定義する場合の例えば、95)以上のとき(つまり、自車両の位置の信頼度が非常に高いとき)に、チュートリアルを開始可能であると判定される。
換言すれば、図1に示す例では、チュートリアルを開始可能であると判定するための判定条件が、自動運転制御を開始可能であると判定するための判定条件よりも厳しく設定されている。
チュートリアルを開始可能であると判定するための閾値が、自動運転制御を開始可能であると判定するための閾値よりも厳しい値に設定される例としては、上述した自車両の位置の信頼度に関する閾値の他に、認識部12による自車両周囲の環境の認識の信頼度に関する閾値、走行計画生成部13による自車両の走行計画の生成(軌跡生成)の信頼度に関する閾値、自動運転制御の出力の信頼度に関する閾値などがある。
例えば天候が悪い場合には、認識部12による自車両周囲の環境の認識の信頼度が低くなる。例えば周囲の障害物の数が多い場合にも、認識部12による自車両周囲の環境の認識の信頼度が低くなる。
例えば、自車両の位置の信頼度が低下する場合には、走行計画生成部13による自車両の走行計画の生成(軌跡生成)の信頼度も低下する。また、認識部12による自車両周囲の環境の認識の信頼度が低下する場合にも、走行計画生成部13による自車両の走行計画の生成(軌跡生成)の信頼度が低下する。
第1の実施形態の自動運転装置では、上述した信頼度が、有次元または無次元の物理量で表現され、予め定められた閾値と比較され、判定に用いられている。
制御部16の判定部では、例えば、自車両が走行している道路の曲率を数値化した比較対象と、計算部14により計算された閾値とが比較される。さらに、比較対象が閾値以上のときに、自動運転制御を開始可能であると判定される。
つまり、自車両が走行している道路の曲率が小さいほど、比較対象の値が大きくなり、自動運転制御を開始可能であると判定されやすくなる。
制御部16の判定部では、例えば、手動運転中における自車両のドライバーの操作量を数値化した比較対象と、計算部14により計算された閾値とが比較される。さらに、比較対象が閾値以上のときに、自動運転制御を開始可能であると判定される。
つまり、手動運転中における自車両のドライバーの操作量が小さいほど、比較対象の値が大きくなり、自動運転制御を開始可能であると判定されやすくなる。
図2は第1の実施形態の自動運転装置においてチュートリアルを表示する制御などを説明するためのフローチャートである。
また、ステップS100では、例えば、内部センサ3(図1参照)および取得部11(図1参照)によって検出された車両情報に基づき、チュートリアル可否推定部20(図1参照)によって、自車両が安定状態であるか否か、および、自車両の部品が故障していないかどうかが判定される。自車両が不安定状態であるとチュートリアル可否推定部20によって判定されたときには、チュートリアルを開始不可能であると判断され、このルーチンを終了する。自車両の部品が故障しているとチュートリアル可否推定部20によって判定されたときにも、チュートリアルを開始不可能であると判断され、このルーチンを終了する。
さらに、ステップS100では、例えば、認識部12(図1参照)によって認識された自車両の周辺環境に基づき、チュートリアル可否推定部20(図1参照)によって、自車両の周辺環境の危険性が低いか否かが判定される。自車両の周辺環境の危険性が高いとチュートリアル可否推定部20によって判定されたときには、チュートリアルを開始不可能であると判断され、このルーチンを終了する。
また、ステップS100では、例えば、ユーザー状態検出部8(図1参照)の検出結果に基づき、チュートリアル可否推定部20によって、ドライバーの運転意識が高いか否か、および、乗員の安全性が高いか否かが判定される。ドライバーの運転意識が低いとチュートリアル可否推定部20によって判定されたときには、チュートリアルを開始不可能であると判断され、このルーチンを終了する。乗員の安全性が低いとチュートリアル可否推定部20によって判定されたときにも、チュートリアルを開始不可能であると判断され、このルーチンを終了する。
チュートリアルを実行すると危険な状況になるおそれがあるときには、チュートリアルを開始不可能であると判断され、ステップS100においてNOと判定され、このルーチンを終了する。
詳細には、チュートリアルスイッチ9がONのときであって、自車両が安定状態であり、かつ、自車両の部品が故障していないとチュートリアル可否推定部20によって判定されたときであって、自車両の周辺環境の危険性が低いとチュートリアル可否推定部20によって判定されたときであって、ドライバーの運転意識が高く、かつ、乗員の安全性が高いとチュートリアル可否推定部20によって判定されたときには、チュートリアルを開始可能であると判断され、ステップS100においてYESと判定され、ステップS101に進む。
具体的には、第1の実施形態の自動運転装置100では、例えば、自動運転制御中に自車両が急減速するときに、自動運転制御から手動運転への切替に必要なドライバーの操作を解説するシナリオが事前に定められている。さらに、自動運転制御中に自車両が急加速するとき、自動運転制御中に自車両が発進しなくなったとき、自動運転制御中に自車両がレーン(車線)内を急に移動するとき、自動運転制御中に自車両が急にレーンチェンジを実行するとき、自動運転制御中に自車両が自動運転制御の限界地点に到達するときなどに、自動運転制御から手動運転への切替に必要なドライバーの操作を解説するシナリオが事前に定められている。
第1の実施形態の自動運転装置100では、例えば図示しないステップにおいて、上述した複数のシナリオが、例えばシナリオ生成部22(図1参照)によって事前に定められる。
つまり、第1の実施形態の自動運転装置100では、例えばECU10が、複数の事前に定められたシナリオの中から、自動運転制御から手動運転への切替に必要な操作をドライバーが実行可能なシナリオを、候補シナリオとしてドライバーに推薦する候補シナリオ推薦部として機能する。
後方から自車両を追い越す車両が存在する場合には、仮に、自車両がレーンチェンジを実行すると、危険が生じるおそれがある。
この点に鑑み、図2に示す例では、後方から自車両を追い越す車両が存在し、自車両がレーンチェンジを実行すると危険が生じる場合に、ステップS101において、自車両がレーンチェンジを実行するときに自動運転制御から手動運転への切替に必要なドライバーの操作を解説するシナリオが、ドライバーに推薦されない。代わりに、ステップS101では、複数の事前に定められたシナリオの中の、他のシナリオが、候補シナリオとしてドライバーに推薦される。
後方車両と自車両との車間距離が小さい場合には、急減速を実行すると、後方車両が自車両に追突するおそれがある。
この点に鑑み、図2に示す例では、ステップS101において、自車両が急減速を実行するときに自動運転制御から手動運転への切替に必要なドライバーの操作を解説するシナリオが、ドライバーに推薦されない。代わりに、ステップS101では、複数の事前に定められたシナリオの中の、他のシナリオが、候補シナリオとしてドライバーに推薦される。
自車両の側方に歩行者が存在する場合には、仮に、自車両がレーン内を急に移動すると、自車両と歩行者とが接触するおそれがある。
この点に鑑み、図2に示す例では、自車両の側方に歩行者が存在する場合に、ステップS101において、自車両が歩行者の向きにレーン内を急に移動するときに自動運転制御から手動運転への切替に必要なドライバーの操作を解説するシナリオが、ドライバーに推薦されない。代わりに、ステップS101では、複数の事前に定められたシナリオの中の、他のシナリオが、候補シナリオとしてドライバーに推薦される。
つまり、図2に示す例では、自動運転制御から手動運転への切替に必要な操作をドライバーが実行しても危険な状況になるおそれがないと自動運転装置100によって判断されてドライバーに推薦された候補シナリオの中から、ドライバーが1つのシナリオを選択したときに、ステップS102においてYESと判定され、その1つのシナリオがシナリオ生成部22(図1参照)によって生成される。
つまり、図2に示す例では、ステップS104において、ドライバーにより選択された候補シナリオに従い、自動運転装置100の自動運転制御の能力が下がるように、つまり、ドライバーによる自動運転制御から手動運転への切替操作の機会が生じるように、走行計画(目標進路)が変更される。その結果、ドライバーによる自動運転制御から手動運転への切替操作の機会が生じたときに、自動運転制御から手動運転への切替に必要なドライバーの操作の訓練が実施される。
ステップS107では、例えばECU10によって、チュートリアルが終了せしめられる(つまり、チュートリアル終了フラグが立てられる)。
すなわち、ステップS100およびそれと同様のステップにおける判定を実行するチュートリアル可否推定部20は、チュートリアルの表示の継続中、つまり、ドライバーによる自動運転制御から手動運転への切替操作の訓練中における危険を予測する機能を有する。
そのため、第1の実施形態の自動運転装置100では、チュートリアルを実行できるように構成されていない場合よりも、ドライバーが自動運転制御から手動運転への切替を希望しているにもかかわらず、自動運転制御から手動運転への切替を実行できないおそれを抑制することができる。
さらに、第1の実施形態の自動運転装置100では、チュートリアルを開始可能であるとチュートリアル可否推定部20によって判定するための判定条件が、自動運転制御を開始可能であると制御部16によって判定するための判定条件よりも、厳しく設定されている。すなわち、第1の実施形態の自動運転装置100では、自動運転制御を開始可能な状況よりも安全な状況において、チュートリアルが開始され、そのチュートリアルに従って、ドライバーにより、自動運転制御から手動運転への切替に必要な操作が実行される。
そのため、第1の実施形態の自動運転装置100では、安全性が不十分な状況においてチュートリアルが開始されて自動運転制御から手動運転への切替に必要な操作がドライバーによって実行されてしまうおそれを抑制することができる。
すなわち、第1の実施形態の自動運転装置100では、ドライバーが自動運転制御から手動運転への切替に必要な操作を安全に学習し、安全に実行することができる。
すなわち、第1の実施形態の自動運転装置では、自動運転制御から手動運転への切替に必要なドライバーの操作のうち、ドライバーが希望しかつ実行可能な操作についてのチュートリアルがステップS103において開始され、そのチュートリアルに従って、ドライバーにより自動運転制御から手動運転への切替操作が実行される。
そのため、第1の実施形態の自動運転装置では、ドライバーが実行できない操作あるいはドライバーの希望が反映されない操作についてのチュートリアルが開始される場合よりも、ドライバーによる自動運転制御から手動運転への切替操作の安全性を向上させることができ、チュートリアルに対するドライバーの注目度を向上させることができる。
この点に鑑み、第1の実施形態の自動運転装置では、推薦された候補シナリオがドライバーによって選択されたとステップS102(図2参照)において判定されたときに、ステップS104(図2参照)において、走行計画生成部13(図1参照)によって生成された走行計画が、ドライバーによって選択された候補シナリオに従って、自動運転制御から手動運転への切替に必要なドライバーの操作の訓練に適した走行計画に変更される。
つまり、第1の実施形態の自動運転装置では、走行計画が変更されることによって、ドライバーが自動運転制御から手動運転への切替時に必要な操作を実行して習得する機会が設けられる。
そのため、第1の実施形態の自動運転装置では、自動運転制御から手動運転への切替時に必要な操作についての解説がドライバーに対して実行されたにもかかわらず、ドライバーが自動運転制御から手動運転への切替操作を実行する機会が無いために、ドライバーがその操作を習得できないおそれを抑制することができる。
第2の実施形態の自動運転装置は、後述する点を除き、上述した第1の実施形態の自動運転装置とほぼ同様に構成されている。従って、第2の実施形態の自動運転装置によれば、後述する点を除き、上述した第1の実施形態の自動運転装置とほぼ同様の効果を奏することができる。
図3は第2の実施形態の自動運転装置においてチュートリアルを表示する制御などを説明するためのフローチャートである。
第1の実施形態の自動運転装置100が適用された図2に示す例では、チュートリアル(解説)が完了したとステップS106において判定されたときに、ステップS107においてチュートリアルが終了せしめられる。一方、第2の実施形態の自動運転装置100が適用された図3に示す例では、代わりに、ステップS105において表示されているチュートリアルに関する自動運転制御から手動運転への切替操作をドライバーが完了させたことが確認されたときに、ステップS107においてチュートリアルが終了せしめられる。また、第2の実施形態の自動運転装置100が適用された図3に示す例では、ステップS103におけるチュートリアルの開始から一定時間が経過し、チュートリアルが完了した、あるいは、ドライバーがチュートリアルに従って自動運転制御から手動運転への切替操作を実行するつもりがない、と判定されたときに、ステップS107においてチュートリアルが終了せしめられる。
図3に示す例では、ステップS105に次いでステップS200が実行される。
図3に示す例では、ステップS105において表示されているチュートリアルに関する自動運転制御から手動運転への切替操作をドライバーが完了させた、とステップS200において判定されたときに、ステップS107においてチュートリアルが終了せしめられるが、他の例では、代わりに、ステップS105において表示されているチュートリアルに関する自動運転制御から手動運転への切替操作の一部をドライバーが実行したと判定されたときに、チュートリアルを終了させることもできる。
第3の実施形態の自動運転装置は、後述する点を除き、上述した第1の実施形態の自動運転装置とほぼ同様に構成されている。従って、第3の実施形態の自動運転装置によれば、後述する点を除き、上述した第1の実施形態の自動運転装置とほぼ同様の効果を奏することができる。
第3の実施形態の自動運転装置100においてチュートリアルを表示する制御は、後述する点を除き、図2に示す第1の実施形態の自動運転装置100においてチュートリアルを表示する制御と同様である。
自動運転装置100についてのドライバーの理解を深めるための事項として、例えば、自動運転制御を実行するために認識部12(図1参照)によって認識される自車両の周囲の環境(例えば障害物)を、ステップS105において表示することができる。
具体的には、例えば、認識部12によって認識される障害物の移動速度を、ステップS105において表示することができる。例えば、認識部12によって認識される自車両と障害物との距離を、ステップS105において表示することができる。例えば、認識部12によって認識される障害物の移動方向を、ステップS105において表示することができる。
また、自動運転装置100についてのドライバーの理解を深めるための事項として、例えば、走行計画生成部13(図1参照)によって生成される走行計画を、ステップS105において表示することができる。
具体的には、例えば、走行計画に基づく自車両の走行経路を、ステップS105において表示することができる。例えば、走行計画に基づく自車両の停止予定位置を、ステップS105において表示することができる。
さらに、自動運転装置100についてのドライバーの理解を深めるための事項として、例えば、制御部16(図1参照)によって実行される車両運動制御の理由を、ステップS105において表示することができる。
具体的には、例えば、自動運転制御中に自車両が減速する理由として、自車両と前方車両との距離が近いことを、ステップS105において表示することができる。例えば、自動運転制御中に自車両がレーンチェンジを実行する理由として、自車両と前方車両との距離が近いことを、ステップS105において表示することができる。
第4の実施形態の自動運転装置は、後述する点を除き、上述した第1の実施形態の自動運転装置とほぼ同様に構成されている。従って、第4の実施形態の自動運転装置によれば、後述する点を除き、上述した第1の実施形態の自動運転装置とほぼ同様の効果を奏することができる。
第4の実施形態の自動運転装置100では、図4に示すように、図1に示す第1の実施形態の自動運転装置100に対して、チュートリアルの実行結果に基づいてドライバーの特性を解析するドライバー特性解析部30と、ドライバー特性解析部30によって解析されたドライバーの特性に基づいて自動運転装置100の設定を変更するカスタマイズ管理部31とが追加されている。
図4に示す例では、ドライバー特性解析部30とカスタマイズ管理部31とがECU10に設けられている。
ドライバー特性解析部30は、例えばチュートリアルの表示が実行された回数、チュートリアルが表示されているときにおけるドライバーによる自動運転制御から手動運転への切替操作の操作量および操作速度(つまり、チュートリアルの表示に対するドライバーの反応)などに基づいて、ドライバーの特性を解析する。
詳細には、ドライバー特性解析部30では、一般的なユーザーにおけるチュートリアル表示の実行頻度、チュートリアル表示中の一般的なユーザーによる自動運転制御から手動運転への切替操作の操作量および操作速度などが予め標準値として準備されている。さらに、ドライバー特性解析部30が、標準値と、ドライバーがチュートリアル表示を実行した回数、チュートリアル表示中のドライバーによる自動運転制御から手動運転への切替操作の操作量および操作速度などとを比較することによって、ドライバーの特性を解析する。
具体的には、例えば、チュートリアルが表示されているときにおけるドライバーによる自動運転制御から手動運転への切替操作の操作速度が遅い場合に、ドライバーに対して例えばHMI7などを介して実行される警報、注意喚起などの感度を向上させる設定変更(カスタマイズ)がカスタマイズ管理部31によって実行される。詳細には、警報、注意喚起などの開始を通常よりも早める設定変更(カスタマイズ)がカスタマイズ管理部31によって実行される。
カスタマイズ管理部31によって設定変更される項目の他の例としては、例えば、自動運転制御中の目標車速、自動運転制御中における周辺車両と自車両との車間距離、自動運転制御中に前方障害物があったときの自車両の停止位置、自動運転制御中における加速度および減速度の最大値、ならびにそれらの時間微分値、自動運転制御中における操舵量の最大値および時間微分値などがある。
図5のステップS100からステップS106では、図2に示すステップS100からステップS106と同様の処理が実行される。
図5に示す例では、ステップS106においてYESと判定されたとき、詳細には、チュートリアルが完了し、かつ、ドライバーがチュートリアルに従って自動運転制御から手動運転への切替操作を実行したときに、ステップS107に進む。一方、ステップS106においてNOと判定されたとき、詳細には、チュートリアルが完了していないときには、ステップS201に進む。
ステップS107では、図2に示すステップS107と同様の処理が実行され、次いで、ステップS301に進む。
詳細には、ステップS201において、ステップS103におけるチュートリアルの開始から一定時間が経過していないと判定されたときには、チュートリアルを継続する必要があると判断し、ステップS104およびステップS105が繰り返して実行される。ステップS104が2回目に実行されるときには、ステップS104が1回目に実行されたときに変更された走行計画がそのまま維持される。
一方、ステップS201において、ステップS103におけるチュートリアルの開始から一定時間が経過し、かつ、ドライバーがチュートリアルに従って自動運転制御から手動運転への切替操作を実行しようとしていないと判定されたときには、ドライバーがチュートリアルに従って自動運転制御から手動運転への切替操作を実行するつもりがないと判断し、ステップS300に進む。
ステップS301では、ドライバー特性解析部30(図4参照)によって、例えばチュートリアルの表示が実行された回数、チュートリアルが表示されているときにおけるドライバーによる自動運転制御から手動運転への切替操作の操作量および操作速度などに基づくドライバー特性解析が実行される。
次いで、ステップS302では、カスタマイズ管理部31(図4参照)によって自動運転装置100の設定変更(カスタマイズ)が実行される。
そのため、第4の実施形態の自動運転装置では、ドライバーの特性に基づいて自動運転装置100の設定が変更されない場合よりも、自動運転装置100の設定をそのドライバーに適した設定にすることができ、自動運転装置100に対するドライバーの信頼感を向上させることができる。
2 GPS受信部
3 内部センサ
4 地図データベース
5 ナビゲーションシステム
6 アクチュエータ
7 HMI
8 ユーザー状態検出部
9 チュートリアルスイッチ
10 ECU
11 取得部
12 認識部
13 走行計画生成部
14 計算部
15 表示部
16 制御部
20 チュートリアル可否推定部
21 チュートリアル判定部
22 シナリオ生成部
30 ドライバー特性解析部
31 カスタマイズ管理部
50 補助機器
100 自動運転装置
Claims (1)
- 自車両の位置を算出し、自車両周囲の環境を認識し、前記自車両の走行計画を生成し、前記走行計画に基づいてアクチュエータを制御することによって、前記自車両の自動運転制御を実行する自動運転装置において、
前記位置の算出、前記環境の認識、及び前記走行計画の生成のうちの何れかの信頼度が、第1閾値よりも高信頼度の側の値である場合に、前記自動運転制御を開始可能であると判定する第1判定部と、
前記信頼度が、第2閾値よりも高信頼度の側の値である場合に、前記自動運転制御から手動運転への切替時に必要なドライバーの操作についての解説であるチュートリアルを開始可能であると判定する第2判定部と、
前記自動運転制御による走行計画を生成する走行計画生成部と、
前記自動運転制御から前記手動運転への切替が行われる状況に応じた複数のシナリオを生成するシナリオ生成部と、
前記シナリオ生成部により生成された前記複数のシナリオの中から、前記自動運転制御から前記手動運転への切替に必要な前記操作をドライバーが実行可能なシナリオを、候補シナリオとしてドライバーに推薦する候補シナリオ推薦部と、
前記候補シナリオ推薦部により推薦された前記候補シナリオをドライバーが選択したか否かを判定する第3判定部とを具備し、
前記第2閾値は、前記第1閾値よりも高信頼度側の値であり、
前記シナリオ生成部によって生成される前記シナリオは、事前に定められており、
前記チュートリアルを開始可能であると前記第2判定部によって判定されたときに、前記候補シナリオ推薦部によって、前記候補シナリオがドライバーに推薦され、
前記候補シナリオ推薦部により推薦された前記候補シナリオをドライバーが選択したと前記第3判定部によって判定されたときに、前記チュートリアルが開始され、かつ、前記走行計画生成部によって生成された前記走行計画が、ドライバーによって選択された前記候補シナリオに従って変更されることを特徴とする自動運転装置。
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