JP7020104B2 - 車両制御方法、運転支援方法、車両制御装置、及び運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両制御方法、運転支援方法、車両制御装置、及び運転支援装置に関する。

特許文献１には、運転操作についての指標とする運転モデルと運転者の運転操作とを比較して運転者の運転技量を評価し、運転技量の評価結果に基づいて運転支援を行う運転支援システムが提案されている。

特開２０１３－１４９１５４号公報

しかしながら、車両の特性が分かりにくく運転者が車両との一体感に不満を感じる場合であっても、運転技量の高い運転者は車両の特性に合わせて適切に運転できるので、運転技量の評価結果に影響が現れないことがある。このため、運転者の運転技量の評価結果に基づいて運転支援を行っても、運転者が車両との一体感を感じるとは限らなかった。
本発明は、運転者と車両との一体感や運転操作に対する愉悦感を向上することを目的とする。

本発明の一態様では、特定の運転者の脳波を計測する。この脳波の計測により得られた、運転者による特定の車両に対する運転操作開始時点の所定時間前の時点からの脳波信号の変化度合いに基づいて、運転操作に応答する車両の応答特性に対する運転者の予測性を評価する。評価された予測性に基づいて応答特性を変更する、または、予測性の評価結果を提示する。

本発明によれば、運転者と車両との一体感や運転操作に対する愉悦感を向上できる。

実施形態に係る車両制御装置の一例の構成例を示す図である。 運転操作に応答する車両の応答特性に対する運転者の予測性が高い場合の行動準備電位の波形の模式図である。 予測性が低い場合の行動準備電位の波形の模式図である。 図１に示すコントローラの機能構成の一例を示すブロック図である。 第１実施形態の車両制御方法の一例のフローチャートである。 第２実施形態の車両制御方法の一例のフローチャートである。

以下、本発明の第１及び第２実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の第１及び第２実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

（第１実施形態）
（構成）
図１を参照する。実施形態の車両制御装置１は、車両制御コントローラ２、車両センサ群３、及び車両制御アクチュエータ群４とともに、自車両に搭載される。
車両制御コントローラ２は、自車両の走行制御を行う電子制御ユニットである。車両制御コントローラ２は、プロセッサと、記憶装置等の周辺部品とを含む。プロセッサは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。

記憶装置は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶装置は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
なお、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路で車両制御コントローラ２を実現してもよい。例えば、車両制御コントローラ２はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Field-Programmable Gate Array）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）等を有していてもよい。

車両制御コントローラ２は、車両センサ群３により検出された運転者による自車両の運転操作に応じて車両制御アクチュエータ群４を駆動して、自車両の走行を制御する。
車両センサ群３は、運転者による自車両の運転操作を検出するセンサ群である。車両センサ群３は、例えばステアリング操作量センサ３０と、アクセル操作量センサ３１と、ブレーキ操作量センサ３２を含んでよい。

ステアリング操作量センサ３０は、自車両の運転操作としてステアリングホイールの操作量を検出する。ステアリング操作量センサ３０は、ステアリングホイールの操作量として、例えばステアリングホイールの現在の回転角度（操舵操作量）である現在の操舵角を検出してよい。
ステアリング操作量センサ３０は、ステアリングホイールの操作量の情報を車両制御コントローラ２と車両制御装置１へ出力する。

アクセル操作量センサ３１は、自車両の運転操作として運転者によるアクセルペダルの操作量（すなわち踏み込み量）を検出する。アクセル操作量センサ３１は、アクセルペダルの操作量の情報を車両制御コントローラ２と車両制御装置１へ出力する。
ブレーキ操作量センサ３２は、自車両の運転操作として運転者によるブレーキペダルの操作量（すなわち踏み込み量）を検出する。ブレーキ操作量センサ３２は、ブレーキペダルの操作量の情報を車両制御コントローラ２と車両制御装置１へ出力する。
車両センサ群３が出力するこれらステアリングホイール、アクセルペダル、又はブレーキペダルの操作量の情報を「運転操作情報」と表記することがある。

車両制御コントローラ２は、車両センサ群３が出力する運転操作情報に基づいて自車両の走行を制御する制御指令（制御信号）を出力する。制御指令は、例えば操舵量、アクセル開度、ブレーキ制動量の制御指令を含んでよい。
車両制御アクチュエータ群４は、車両制御コントローラ２からの制御指令に基づいて自車両の転舵機構、動力源、動力伝達装置又は制動装置などを駆動することにより、運転者の運転操作に応じた自車両の走行を実現する。

車両制御アクチュエータ群４は、例えばステアリングアクチュエータ４０と、アクセルアクチュエータ４１と、ブレーキアクチュエータ４２を含んでよい。
ステアリングアクチュエータ４０は、例えば自車両の操向輪やステアリングシャフトを操舵する電動モータを含み、車両制御コントローラ２から制御指令に基づいて自車両の操舵方向及び操舵量を制御する。

アクセルアクチュエータ４１は、例えば電子制御スロットルバルブを含み、車両制御コントローラ２からの制御指令に基づいて自車両のアクセル開度を制御する。
ブレーキアクチュエータ４２は、例えばＶＤＣ（Vehicle Dynamics Control）等に用いられる油圧回路を含み、車両制御コントローラ２からの制御指令に基づいて自車両のブレーキの制動動作を制御する。

ここで、車両センサ群３からの運転操作情報の変化量に応じた車両制御アクチュエータ群４の制御指令値の変化量を設定することにより、運転者による運転操作に応答する自車両の応答特性が定まる。以下、運転者による運転操作に応答する自車両の応答特性を、単に「応答特性」と表記することがある。
例えば、ステアリングホイールの操舵角θと次式（１）により目標操舵角δを設定する場合、操舵角速度Δθに乗じる係数Ｋを設定することにより操舵操作に対する応答特性が定まる。
δ＝Ｋ０×θ＋Ｋ×Δθ …（１）
なお、Ｋ０は係数を示す。

加減速操作についても同様に、アクセル操作量の変化量に対する目標アクセル開度の変化量や、ブレーキ操作量の変化量に対する目標制動力の変化量を設定することにより、加減速操作に対する応答特性が定まる。
また、応答特性は、サスペンションの剛性やタイヤの空気圧によっても変化する。

車両の応答特性は個々の車両によって異なり、応答特性を把握する能力も個々の運転者によって異なる。このため、特定の運転者にとって特定の車両の応答特性が分かりにくいことがある。
応答特性が分かりにくい場合、運転者は、車両の応答に合わせながら運転操作を行わなければならず、車両との一体感や、運転操作に対する愉悦感（pleasure）や楽しみを感じにくくなることがある。

そこで車両制御装置１は、特定の運転者にとっての特定の車両（すなわち自車両）の応答特性の分かり易さを、応答特性に対するこの運転者の予測性として評価し、評価した予測性に基づいて自車両の応答特性を変更する。
このように、個々の運転者ごとに評価した予測性（応答特性の分かり易さ）に基づいて応答特性を変更することにより、車両との一体感や、運転操作に対する愉悦感や楽しみを向上できる。以下、運転操作に応答する車両の応答特性に対する運転者の予測性を単に「予測性」と表記することがある。

車両制御装置１は、脳活動センサ５と、コントローラ６と、出力装置７を備える。
脳活動センサ５は、運転者の脳波を計測するセンサであり、運転者の頭部に取り付けられる複数の電極を有する。脳活動センサ５は、これら複数の電極により検出した運転者の脳波信号をコントローラ６へ出力する。これらの複数の電極の頭部への取り付け方法は特に限定されないが、例えば脳活動センサ５は、運転者の頭部に配置しやすいように装着型の電極帽子を備えてよい。

コントローラ６は、脳活動センサ５が取得した脳波信号に基づいて、運転操作に対する自車両の応答特性を変更する電子制御ユニットである。コントローラ６は、プロセッサ６０と、記憶装置６１等の周辺部品とを含む。プロセッサ６０は、例えばＣＰＵやＭＰＵであってよい。
記憶装置６１は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶装置６１は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを含んでよい。
なお、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路でコントローラ６を実現してもよい。例えば、コントローラ６はＦＰＧＡ等のＰＬＤ等を有していてもよい。

コントローラ６は、脳活動センサ５が取得した脳波信号と、車両センサ群３が出力する運転操作情報とを受信する。
コントローラ６は、運転操作開始時点以前の所定期間内に脳活動センサ５が取得した脳波信号に基づいて、運転操作に応答する特定の車両（自車両）の応答特性に対する運転者の予測性を運転者毎に評価する。

コントローラ６は、例えば運転者の行動準備電位（「運動準備電位」と呼ばれることもある）に基づいて予測性を評価してよい。
図２Ａに、予測性が高い場合（すなわち運転者にとって応答特性が分かり易い場合）の行動準備電位の波形を模式的に示す。図２Ｂに、予測性が低い場合（すなわち運転者にとって応答特性が分かりにくい場合）の行動準備電位の波形を模式的に示す。

図２Ａ及び図２Ｂの実線８０は行動準備電位の波形を示す。時点ｔ２は、運転操作情報から検出された運転操作開始時点であり、時点ｔ１は、運転操作開始時点ｔ２より第１所定時間Ｔ１前の時点である。
第１所定時間Ｔ１は、例えば運転操作の行動の開始前に行動準備電位が変化し始める時点が時点ｔ１となるように設定してよく、例えば２秒であってよい。

時点ｔ１から運転操作開始時点ｔ２までの期間において行動準備電位が減少する傾き（すなわち変化度合い）αに注目する。図２Ａ及び図２Ｂから分かるように、予測性が高い場合の傾きαは、予測性が低い場合の傾きαよりも大きい。
このため、例えばコントローラ６は、時点ｔ１からの行動準備電位が減少する傾きαに基づいて予測性を評価する。例えばコントローラ６は、時点ｔ１から始まるある程度の期間の行動準備電位が減少する傾きαに基づいて予測性を評価してよい。例えばコントローラ６は、時点ｔ１から運転操作開始時点ｔ２までの期間において行動準備電位が減少する傾きαに基づいて予測性を評価してよい。例えば、傾きαの絶対値が閾値ＴＨより大きければ予測性が高いと判断し、傾きαの絶対値が閾値ＴＨ以下であれば予測性が低いと評価する。

また、コントローラ６は、時点ｔ１からの行動準備電位の減少量に基づいて予測性を評価してもよい。例えばコントローラ６は、時点ｔ１から始まるある程度の期間の行動準備電位の減少量に基づいて予測性を評価してもよい。例えばコントローラ６は、時点ｔ１から運転操作開始時点ｔ２までの期間における行動準備電位の減少量に基づいて予測性を評価してもよい。
図２Ａ及び図２Ｂの点線８１は、行動準備電位のベースラインを示す。コントローラ６は、運転操作開始時点ｔ２よりも第２所定時間Ｔ２前の時点ｔ０より前の行動準備電位の値に基づいて行動準備電位のベースライン８１を設定してよい。

第２所定時間Ｔ２は、例えば運転操作の行動開始が行動準備電位に影響し始める期間よりも時点ｔ０が早くなるように設定してよい。すなわち、第２所定時間Ｔ２は第１所定時間Ｔ１よりも長く、時点ｔ０は時点ｔ１よりも早い。第２所定時間Ｔ２は、例えば４秒であってよい。
ベースライン８１と運転操作開始時点ｔ２における行動準備電位の差分（すなわちベースライン８１からの行動準備電位の減少量）βに注目する。予測性が高い場合の差分βは予測性が低い場合の差分βよりも大きくなる。

このため、コントローラ６は、ベースライン８１と時点ｔ１より後の行動準備電位との差分βに基づいて予測性を評価してよい。例えば、ベースライン８１と時点ｔ１から始まるある程度の期間後の行動準備電位との差分βに基づいて予測性を評価してよい。例えば、ベースライン８１と運転操作開始時点ｔ２における行動準備電位の差分βに基づいて予測性を評価してよい。
例えば、差分βが閾値ＴＨ２より大きければ予測性が高いと判断し、差分βが閾値ＴＨ２以下であれば予測性が低いと評価してよい。また、例えばコントローラ６は、時点ｔ１から運転操作開始時点ｔ２までの間に、ベースライン８１と行動準備電位との差分が閾値ＴＨ２を超えた時に、予測性が高いと判断してもよい。

図１を参照する。コントローラ６は、出力装置７により予測性の評価結果を運転者へ提示する。出力装置７は、予測性の評価結果を提示するディスプレイ７０及びスピーカ７１を備える。
また、コントローラ６は、評価された予測性に基づいて応答特性を変更する。例えば、運転者の予測性が高い場合、すなわち運転者にとって自車両の応答特性が分かり易い場合は、自車両の応答性が高い方が車両との一体感や運転操作に対する愉悦感が向上する。このため、例えばコントローラ６は、運転者の予測性が高いと評価した場合に自車両の応答性を上げるように応答特性を変更してよい。

反対に、運転者の予測性が低い場合、すなわち運転者にとって自車両の応答特性が分かりにくい場合は、応答性を上げるとかえって応答特性が分かりにくくなることがあり、車両との一体感や運転操作に対する愉悦感を損ねる虞がある。このため、例えばコントローラ６は、運転者の予測性が低いと評価した場合に自車両の応答性を下げるように応答特性を変更してよい。

このように、個々の運転者ごとに評価した予測性に基づいて応答特性を変更することにより、車両との一体感や、運転操作に対する愉悦感や楽しみを向上できる。
なお、ある実施形態では、予測性の評価結果の提示にとどめ予測性に基づく応答特性の変更を行わなくてもよい。この場合、図１の車両制御装置１を、予測性の評価結果を提示する運転支援方法を実行する運転支援装置として構成してよい。

次に、コントローラ６の機能構成について説明する。図３を参照する。コントローラ６は、運転操作検出部９０と、行動準備電位検出部９１と、予測性評価部９２と、評価結果出力部９３と、応答特性変更部９４を備える。
例えばコントローラ６は、図１の記憶装置６１に格納されたコンピュータプログラムをプロセッサ６０で実行することにより、運転操作検出部９０、行動準備電位検出部９１、予測性評価部９２、評価結果出力部９３、及び応答特性変更部９４の機能を実現してよい。

運転操作検出部９０は、車両センサ群３が出力する運転操作情報を受信する。運転操作検出部９０は、運転操作情報に基づいて運転者による運転操作が行われたか否かを判断し、運転操作が行われたと判断した場合には運転操作開始時点ｔ２を検出する。運転操作検出部９０は、運転操作開始時点ｔ２の情報を予測性評価部９２へ出力する。

行動準備電位検出部９１は、脳活動センサ５が取得した脳波信号を受信する。行動準備電位検出部９１は、受信した脳波信号に基づき運転者の脳に発生する行動準備電位を検出する。例えば行動準備電位検出部９１は、脳波信号の周波数解析やパターン解析などに基づき行動準備電位を検出してよい。行動準備電位検出部９１は、行動準備電位の情報を予測性評価部９２へ出力する。

予測性評価部９２は、運転操作開始時点ｔ２より第１所定時間Ｔ１前の時点ｔ１を決定する。予測性評価部９２は、時点ｔ１から運転操作開始時点ｔ２までの期間において行動準備電位が減少する傾きαを算出する。
例えば、予測性評価部９２は、行動準備電位の波形に最小二乗法等の統計処理を行うことにより傾きαを算出してよい。

予測性評価部９２は、ベースライン８１と運転操作開始時点ｔ２における行動準備電位の差分βを算出してもよい。予測性評価部９２は、運転操作開始時点ｔ２よりも第２所定時間Ｔ２前の時点ｔ０より前の行動準備電位の値に基づいて行動準備電位のベースライン８１を設定してよい。

また、予測性評価部９２は、１回の運転操作時に検出された行動準備電位の波形に基づいて傾きαや差分β、ベースライン８１を算出してもよく、複数回の運転操作時に検出された行動準備電位の波形を平均した平均波形に基づいて傾きαや差分β、ベースライン８１を算出してもよい。

そして、予測性評価部９２は、傾きαや差分βに基づいて運転者の予測性を評価する。例えば、傾きαの絶対値が閾値ＴＨより大きければ予測性が高いと判断し、傾きαの絶対値が閾値ＴＨ以下であれば予測性が低いと評価する。差分βの絶対値が閾値ＴＨ２より大きければ予測性が高いと判断し、差分βの絶対値が閾値ＴＨ２以下であれば予測性が低いと評価する。
予測性評価部９２は、予測性の評価結果を評価結果出力部９３と応答特性変更部９４へ出力する。

評価結果出力部９３は、出力装置７により予測性の評価結果を運転者へ提示する。
運転者の予測性が高いと評価された場合、例えば評価結果出力部９３は「応答特性に対するあなたの予測状態は良好です」等のメッセージをディスプレイ７０に表示し、又はスピーカ７１から音声信号として出力してよい。
このように、応答特性を良く把握できていることを運転者に知らせることにより、運転者は、意識的に車両の応答特性に合わせて運転する必要がないことを知り、車両との一体感や、運転操作に対する愉悦感を向上できる。

一方で、運転者の予測性が低いと評価された場合、例えば評価結果出力部９３は「応答特性が分かりにくいですか？」等のメッセージをディスプレイ７０に表示し、又はスピーカ７１から音声信号として出力してよい。
このように、応答特性をあまり把握できていないことを運転者に知らせることにより、運転者は、自分の運転操作に迷いがあることを知ることができ、運転操作を早めるように心がけることができる。また、安全のために自車両の速度を下げるように促すことができる。
評価結果出力部９３は、運転者の予測性が低いと評価された場合に、運転操作を早くするように運転者を誘導するメッセージを出力したり、自車両の速度を下げるように運転者を誘導するメッセージを出力してもよい。

これらに代えて又はこれらに加えて、評価結果出力部９３は、予測性の評価結果に応じて異なる記号、アイコン、図形などをディスプレイ７０に表示することによって、評価結果を提示してもよい。
評価結果出力部９３は、予測性の評価結果に応じて異なる音をスピーカ７１やブザーから出力することによって評価結果を提示してもよく、メロディ、音の高さ、音色等を変えることによって音の種類を変えてもよい。

応答特性変更部９４は、評価された予測性に基づいて応答特性を変更する。例えば、応答特性変更部９４は、操舵操作に応答する応答特性を変更してよい。
例えば応答特性変更部９４は、ステアリングホイールの操舵角θに応じて目標操舵角を算出する上式（１）において、操舵角速度Δθに乗じる係数Ｋを変更することによって、操舵操作に応答する応答特性を変更してよい。
例えば、応答特性変更部９４は、係数Ｋを増加させて操舵操作に対する応答性を上げ、係数Ｋを減少させて操舵操作に対する応答性を下げてよい。

応答特性変更部９４は、同様の方法により加減速操作に対する応答特性を変更してもよい。
また、例えば応答特性変更部９４は、運転操作に対する応答遅延や、スペンションなどの剛性、タイヤの空気圧を変更することにより応答特性を変更してよい。例えば、スペンションの剛性を高めることで応答性を上げ、スペンションの剛性を下げることで応答性を下げてよい。タイヤの空気圧を減らすことで応答性を上げ、タイヤの空気圧を増やすことで応答性を上げてよい。

例えば、応答特性変更部９４は、運転者の予測性が高いと評価された場合に自車両の応答性を上げるように応答特性を変更してよい。反対に、運転者の予測性が低いと評価された場合に自車両の応答性を下げるように応答特性を変更してよい。
また、応答特性変更部９４は、評価された予測性の高さ（例えば傾きαの大きさや、差分βの大きさ）に応じて、応答特性の変更量を増減してもよい。

また例えば、特定の種類の運転操作に応答する応答特性に対する予測性の評価結果に応じて、予測性が評価された特定の種類の運転操作に応答する応答特性を変更してもよい。
例えば、応答特性変更部９４は、予測性評価部９２により評価された操舵操作に応答する応答特性に対する予測性に応じて、操舵操作に応答する応答特性を変更してよい。
例えば操舵操作に応答する応答特性に対する予測性が高いと評価された場合に操舵操作に対する応答性を上げるように応答特性を変更し、低いと評価された場合に操舵操作に対する応答性を下げるように応答特性を変更してよい。

また例えば、応答特性変更部９４は、予測性評価部９２により評価された加減速操作に応答する応答特性に対する予測性に応じて、加減速操作に応答する応答特性を変更してよい。
例えば加減速操作に応答する応答特性に対する予測性が高いと評価された場合に加減速操作に対する応答性を上げるように応答特性を変更し、低いと評価された場合に加減速操作に対する応答性を下げるように応答特性を変更してよい。

また例えば、応答特性変更部９４は、運転者の予測性が高いと評価された場合に自車両の走行制御モードを、運転操作に対する応答性が比較的高いスポーツモードへ変更してよい。反対に、運転者の予測性が低いと評価された場合に自車両の走行制御モードを、運転操作に対する応答性が比較的低い緩慢モードへ変更してよい。

スポーツモードでは、例えば操舵応答性、加減速応答性が比較的高く設定されてよく、運転操作に対する応答遅延も比較的少なく設定される。またサスペンションなどの剛性を比較的固く設定してよく、タイヤの空気圧を比較的低く設定してもよい。
緩慢モードでは、例えば操舵応答性、加減速応答性が比較的低く設定されてよく、運転操作に対する応答遅延も比較的多く設定される。またサスペンションなどの剛性を比較的柔らかく設定してよく、タイヤの空気圧を比較的高く設定してもよい。

（動作）
次に、図４を参照して第１実施形態に係る車両制御方法の一例について説明する。
ステップＳ１において運転操作検出部９０は、車両センサ群３が出力する運転操作情報に基づいて複数回の運転操作の開始を検出する。
ステップＳ２において行動準備電位検出部９１は、脳活動センサ５が取得した脳波信号に基づいて運転者の行動準備電位を検出する。

ステップＳ３において予測性評価部９２は、ステップＳ１において複数回検出した運転操作の開始のそれぞれについて、運転操作開始時点ｔ２より第１所定時間Ｔ１前の時点ｔ１から運転操作開始時点ｔ２までの期間の行動準備電位を抽出する。予測性評価部９２は、これらの行動準備電位の平均波形を算出する。
ステップＳ４において予測性評価部９２は、時点ｔ１から運転操作開始時点ｔ２までの行動準備電位の平均波形の傾きαを算出する。

ステップＳ５において予測性評価部９２は、傾きαが閾値ＴＨより大きいか否かを判断する。傾きαが閾値ＴＨより大きい場合（ステップＳ５：Ｙ）に処理はステップＳ６へ進む。傾きαが閾値ＴＨ未満の場合（ステップＳ５：Ｎ）に処理はステップＳ７へ進む。
ステップＳ６において応答特性変更部９４は、自車両の走行制御モードを、運転操作に対する応答性が比較的高いスポーツモードへ変更する。その後に処理は終了する。
ステップＳ７において応答特性変更部９４は、自車両の走行制御モードを、運転操作に対する応答性が比較的低い緩慢モードへ変更する。その後に処理は終了する。

（第１実施形態の効果）
（１）脳活動センサ５は、特定の運転者の脳波を計測する。コントローラ６の予測性評価部９２は、脳波の計測により得られた、運転者による特定の車両に対する運転操作開始時点ｔ２の第１所定時間Ｔ１前の時点ｔ１からの脳波信号の変化度合いに基づいて、運転操作に応答する車両の応答特性に対する運転者の予測性を評価する。応答特性変更部９４は、評価された予測性に基づいて応答特性を変更する。
これにより、運転者は、運転操作に対する車両の応答に合わせながら運転する必要がなくなり、車両との一体感や、運転操作に対する愉悦感や楽しみを向上できる。

（２）応答特性変更部９４は、予測性が閾値より高い場合に車両の応答性を上げ、予測性が閾値以下の場合に応答性を下げるように運転特性を変更する。
運転者の予測性が高い場合、すなわち運転者にとって車両の応答特性が分かり易い場合は、車両の応答性を高めることにより、車両との一体感や運転操作に対する愉悦感を向上できる。運転者の予測性が低い場合、すなわち運転者にとって車両の応答特性が分かりにくい場合は、応答性を上げるとかえって応答特性が分かりにくくなることがあるため、応答性を下げる。

（３）予測性評価部９２は、操舵操作開始時点ｔ２の第１所定時間Ｔ１前の時点ｔ１からの脳波信号の変化度合いに基づいて予測性を評価する。応答特性変更部９４は、評価された予測性に基づいて操舵操作に対する応答特性を変更する。
これにより、操舵操作開始前の脳波信号に基づいて評価した予測性に応じて、操舵操作に対する応答特性を変更できる。

（４）予測性評価部９２は、加減速操作開始時点ｔ２の第１所定時間Ｔ１前の時点ｔ１からの脳波信号の変化度合いに基づいて予測性を評価する。応答特性変更部９４は、評価された予測性に基づいて加減速操作に対する応答特性を変更する。
これにより、加減速操作開始前の脳波信号に基づいて評価した予測性に応じて、加減速操作に対する応答特性を変更できる。

（５）予測性評価部９２は、脳波信号から検出される行動準備電位の変化度合いに基づいて予測性を評価する。これにより、運転操作の前に運転者の予測性を評価できる。
（６）予測性評価部９２は、行動準備電位が減少する変化度合いαに基づいて予測性を評価する。これにより、運転操作の予測性の度合いを評価できる。
（７）予測性評価部９２及び応答特性変更部９４は、行動準備電位が減少する変化度合いαに基づいて応答特性を変更する。これにより、運転操作の予測性の度合いに応じて車両の応答特性を変更できる。

（８）予測性評価部９２は、運転操作開始時点ｔ２の第１所定時間Ｔ１前の時点ｔ１よりも前の期間における行動準備電位に基づいてベースライン８１を設定し、運転操作開始時点ｔ２の行動準備電位とベースライン８１との差βに基づき予測性を評価する。
これにより、運転操作の影響が出る前の行動準備電位をベースライン８１として設定できるので、安定して予測性を判断できる。

（９）脳活動センサ５は、特定の運転者の脳波を計測する。予測性評価部９２は、脳波の計測により得られた、運転者による特定の車両に対する運転操作開始時点ｔ２の第１所定時間Ｔ１前の時点ｔ１からの脳波信号の変化度合いに基づいて、運転操作に応答する車両の応答特性に対する運転者の予測性を評価する。評価結果出力部９３は、予測性の評価結果を提示する。
予測性が高い場合、車両の応答特性を良く把握できていることを運転者に知らせることにより、運転者は、意識的に車両の応答特性に合わせて運転する必要がないことを知り、車両との一体感や運転操作に対する愉悦感を向上できる。

反対に予測性が低い場合、車両の応答特性をあまり把握できていないことを運転者に知らせることにより、運転者は、自分の運転操作に迷いがあることを知ることができ、運転操作を早めるように心がけることができる。また、安全のために自車両の速度を下げるように促すことができる。
（１０）評価結果出力部９３は、予測性が閾値より低い場合に運転操作を早くするように運転者を誘導するか、車両の速度を下げるように運転者を誘導する。
これにより、運転者の予測性に合った運転のアドバイスを提案できる。

（第２実施形態）
続いて、第２実施形態の車両制御装置１を説明する。第２実施形態のコントローラ６は、予測性が増加するように応答特性を変更する。
例えば、コントローラ６は、応答特性を１回又は複数回変更することにより、予測性を増加させる応答特性の変化方向を判断する。
そして、コントローラ６は、応答特性を複数回変更することにより、予測性が最も高くなる前記応答特性を推定する。

図５を参照して第２実施形態の車両制御装置１の動作を説明する。
ステップＳ１０において運転操作検出部９０と、行動準備電位検出部９１と、予測性評価部９２は、予測性評価処理を実行して、運転操作開始時点ｔ２より第１所定時間Ｔ１前の時点ｔ１から運転操作開始時点ｔ２までの行動準備電位の傾きαを算出する。予測性評価処理は、図４のフローチャートのステップＳ１～Ｓ４までの処理と同様である。

ステップＳ１１において予測性評価部９２は、ステップＳ１０で算出した傾きαを記憶する。
ステップＳ１２において応答特性変更部９４は、運転操作に対する自車両の応答性を上げるように応答特性を変更する。
ステップＳ１３において運転操作検出部９０と、行動準備電位検出部９１と、予測性評価部９２は、予測性評価処理を実行して行動準備電位の傾きαを算出する。

ステップＳ１４において応答特性変更部９４は、ステップＳ１１で記憶した傾きαとステップＳ１３で算出した傾きαとを比較して、自車両の応答性を上げた場合に傾きαが増加するか否か、すなわち予測性が増加するか否かを判断する。
傾きαが増加する場合（ステップＳ１４：Ｙ）に処理はステップＳ１５へ進む。傾きαが増加しない場合（ステップＳ１４：Ｎ）に処理はステップＳ１７へ進む。

ステップＳ１５において応答特性変更部９４は、予測性を増加させる応答特性の方向は、自車両の応答性を上げる方向であると判断し、方向フラグＦｄの値を「１」に設定する。方向フラグＦｄは、予測性を増加させる応答特性の変化方向を示すフラグであり、値「１」が応答性を上げる方向を示し、値「０」が応答性を下げる方向を示す。
ステップＳ１６において応答特性変更部９４は、運転操作に対する自車両の応答性を上げるように応答特性を変更する。その後に処理はステップＳ１９へ進む。

一方で、ステップＳ１４において傾きαが増加しないと判断した場合（ステップＳ１４：Ｎ）、ステップＳ１７において応答特性変更部９４は、予測性を増加させる応答特性の方向は、自車両の応答性を下げる方向であると判断し、方向フラグＦｄの値を「０」に設定する。
ステップＳ１８において応答特性変更部９４は、運転操作に対する自車両の応答性を下げるように応答特性を変更する。その後に処理はステップＳ１９へ進む。
ステップＳ１９において運転操作検出部９０と、行動準備電位検出部９１と、予測性評価部９２は、予測性評価処理を実行して行動準備電位の傾きαを算出する。

ステップＳ２０において応答特性変更部９４は、前回に実行した予測性評価処理で算出した傾きαと今回実行した予測性評価処理で算出した傾きαとを比較して、傾きαが増加するか否か、すなわち予測性が増加するか否かを判断する。
傾きαが増加する場合（ステップＳ２０：Ｙ）に処理はステップＳ２１へ進む。

ステップＳ２１において、方向フラグＦｄの値が「１」であるか否かを判断する。方向フラグＦｄの値が「１」である場合（ステップＳ２１：Ｙ）に処理はステップＳ２２へ進む。方向フラグＦｄの値が「１」でない場合（ステップＳ２１：Ｎ）に処理はステップＳ２３へ進む。
ステップＳ２２において応答特性変更部９４は、運転操作に対する自車両の応答性を上げるように応答特性を変更する。その後に処理はステップＳ１９へ戻る。

ステップＳ２３において応答特性変更部９４は、運転操作に対する自車両の応答性を下げるように応答特性を変更する。その後に処理はステップＳ１９へ戻る。
一方で、ステップＳ２０において傾きαが増加しないと判断した場合（ステップＳ２０：Ｎ）に応答特性変更部９４は、予測性が最も高くなったと判断し、現在の応答特性において予測性が最も高くなると推定する。その後に処理は終了する。

（第２実施形態の効果）
（１）応答特性変更部９４は、予測性が増加するように応答特性を変更する。
これにより、運転者と車両との一体感や運転操作に対する愉悦感を向上できる。
（２）応答特性変更部９４は、応答特性を変更することにより予測性を増加させる応答特性の変化方向を判断する。
これにより、運転者と車両との一体感や運転操作に対する愉悦感が向上する応答特性の変化方向が判断できる。
（３）応答特性変更部９４は、応答特性を変更することにより予測性が最も高くなる応答特性を推定する。これにより、運転者と車両との一体感や運転操作に対する愉悦感が最もよくなる応答特性を推定できる。

１…車両制御装置、２…車両制御コントローラ、３…車両センサ群、４…車両制御アクチュエータ群、５…脳活動センサ、６…コントローラ、７…出力装置、３０…ステアリング操作量センサ、３１…アクセル操作量センサ、３２…ブレーキ操作量センサ、４０…ステアリングアクチュエータ、４１…アクセルアクチュエータ、４２…ブレーキアクチュエータ、６０…プロセッサ、６１…記憶装置、７０…ディスプレイ、７１…スピーカ、９０…運転操作検出部、９１…行動準備電位検出部、９２…予測性評価部、９３…評価結果出力部、９４…応答特性変更部

Claims (14)

1. 脳波センサが、特定の運転者の脳波を計測し、
   コントローラが、前記脳波の計測により得られた、前記運転者による特定の車両に対する運転操作開始時点の所定時間前の時点からの脳波信号から検出される行動準備電位の変化度合いに基づいて、運転操作に応答する前記車両の応答特性を前記運転者が予測する予測し易さである予測性を評価し、評価された前記予測性に基づいて前記応答特性を変更することを特徴とする車両制御方法。
2. 前記コントローラが、前記予測性が閾値より高い場合に前記車両の応答性を上げ、前記予測性が前記閾値以下の場合に前記応答性を下げるように前記応答特性を変更することを特徴とする請求項１に記載の車両制御方法。
3. 前記コントローラが、操舵操作開始時点の前記所定時間前の時点からの前記脳波信号の変化度合いに基づいて前記予測性を評価し、評価された前記予測性に基づいて操舵操作に対する前記応答特性を変更することを特徴とする請求項１又は２に記載の車両制御方法。
4. 前記コントローラが、加減速操作開始時点の前記所定時間前の時点からの前記脳波信号の変化度合いに基づいて前記予測性を評価し、評価された前記予測性に基づいて加減速操作に対する前記応答特性を変更することを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の車両制御方法。
5. 前記コントローラが、前記行動準備電位が減少する変化度合いに基づいて前記予測性を評価することを特徴とする請求項１に記載の車両制御方法。
6. 前記コントローラが、前記行動準備電位が減少する変化度合いに基づいて前記応答特性を変更することを特徴とする請求項１～５のいずれか一項に記載の車両制御方法。
7. 前記コントローラが、前記予測性が増加するように前記応答特性を変更することを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の車両制御方法。
8. 前記コントローラが、前記応答特性を変更することにより、前記予測性を増加させる前記応答特性の変化方向を判断することを特徴とする請求項１～７のいずれか一項に記載の車両制御方法。
9. 前記コントローラが、前記応答特性を変更することにより、前記予測性が最も高くなる前記応答特性を推定することを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の車両制御方法。
10. 前記コントローラが、前記運転操作開始時点の前記所定時間前の前記時点よりも前の期間における行動準備電位に基づいてベースラインを設定し、前記運転操作開始時点の行動準備電位と前記ベースラインとの差に基づき前記予測性を評価する、ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御方法。
11. 脳波センサが、特定の運転者の脳波を計測し、
    コントローラが、前記脳波の計測により得られた、前記運転者による特定の車両に対する運転操作開始時点の所定時間前の時点からの脳波信号から検出される行動準備電位の変化度合いに基づいて、運転操作に応答する前記車両の応答特性を前記運転者が予測する予測し易さである予測性を評価し、前記予測性の評価結果を提示する、
    ことを特徴とする運転支援方法。
12. 前記コントローラが、前記予測性が閾値より低い場合に、前記運転操作を早くするように前記運転者を誘導するか、前記車両の速度を下げるように前記運転者を誘導することを特徴とする請求項１１に記載の運転支援方法。
13. 運転者の脳波を計測する脳波センサと、
    特定の運転者による特定の車両に対する運転操作開始時点の所定時間前の時点からの、前記脳波センサにより得られた前記運転者の脳波信号から検出される行動準備電位の変化度合いに基づいて、運転操作に応答する前記車両の応答特性を前記運転者が予測する予測し易さである予測性を評価し、評価された前記予測性に基づいて前記応答特性を変更するコントローラと、
    を備えることを特徴とする車両制御装置。
14. 運転者の脳波を計測する脳波センサと、
    特定の運転者による特定の車両に対する運転操作開始時点の所定時間前の時点からの、前記脳波センサにより得られた前記運転者の脳波信号から検出される行動準備電位の変化度合いに基づいて、運転操作に応答する前記車両の応答特性を前記運転者が予測する予測し易さである予測性を評価し、前記予測性の評価結果を提示するコントローラと、
    を備えることを特徴とする運転支援装置。

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