JP7188072B2 - 車両制御方法及び車両制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両制御方法及び車両制御装置に関する。

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、運転者が得意な運転シーンには個人差があるため、運転シーンによって運転技量の評価に差が生じることがある。また、その時々の状況によっても運転技量の評価が変化することもある。このため、運転技量の評価結果に基づいて車両を制御しても、車両特性に対する乗員の違和感を生じさせるおそれがある。
本発明は、車両の運転操作の際の車両特性に対する乗員の違和感を軽減することを目的とする。

本発明の一態様による車両制御方法では、乗員の脳活動を計測し、車両の運転操作の際の脳活動に基づいて車両の車両特性に対する乗員の違和感を検出し、乗員の運転技量を評価し、運転技量と違和感とに基づいて車両の車両特性を変更する。
本発明の他の一態様による車両制御方法では、乗員の脳活動を計測し、車両の運転操作の際の脳活動に基づいて車両の車両特性に対する乗員の違和感を検出し、運転操作の操作量を判断し、操作量と違和感とに基づいて車両特性を制御する。

本発明によれば、車両の運転操作の際の車両特性に対する乗員の違和感を軽減できる。

本発明の実施形態に係る車両制御装置の一例を示すブロック図である。 脳活動センサの電極配置の一例の概略図である。 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。 脳波の波形の一例を示すグラフである。 違和感を検出する処理の一例を説明するためのグラフである。 違和感を検出する処理の他の一例を説明するためのグラフである。 乗員の運転技量が高い場合の運転特性の変更例の説明図である。 乗員の運転技量が低い場合の運転特性の変更例の説明図である。 操舵反力制御による運転支援の一例の説明図である。 第１実施形態の車両制御方法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フローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、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。車両制御装置１は、車両制御装置１を搭載する車両（以下、「自車両」と表記する）の周囲の走行環境に基づいて、運転者が関与せずに自車両を自動で運転する自動運転制御や、運転者による自車両の運転を支援する運転支援制御を行う。
運転支援制御には、自動操舵、自動ブレーキ、定速走行制御、車線維持制御、合流支援制御などの走行制御のほか、運転者に操舵操作や減速操作を促すメッセージを出力することを含んでよい。

車両制御装置１は、周囲環境センサ２と、車両センサ３と、ナビゲーションシステム４と、脳活動センサ５と、コントローラ６と、走行制御アクチュエータ７と、車体制御アクチュエータ８を備える。
周囲環境センサ２は、自車両の周囲環境、例えば自車両の周囲の物体を検出するセンサである。周囲環境センサ２は、例えば測距装置やカメラを含んでよい。

測距装置及びカメラは、自車両周囲に存在する物体、自車両と物体との相対位置、自車両と物体との距離等の自車両の周囲環境を検出する。
測距装置は、例えば、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ：Laser Range-Finder）やレーダであってよい。カメラは、例えばステレオカメラであってよい。
カメラは、単眼カメラであってもよく、単眼カメラにより複数の視点で同一の物体を撮影して、物体までの距離を計算してもよい。また、単眼カメラによる撮像画像から検出された物体の接地位置に基づいて、物体までの距離を計算してもよい。
周囲環境センサ２は、検出した周囲環境の情報である周囲環境情報をコントローラ６へ出力する。

車両センサ３は、自車両の走行状態を検出するセンサと、運転者により行われた運転操作を検出するセンサとを含む。
自車両の走行状態を検出するセンサには、車速センサと、加速度センサと、ジャイロセンサが含まれる。
運転操作を検出するセンサには、操舵角センサと、アクセルセンサと、ブレーキセンサが含まれる。なお、自車両に運転席が設けられない場合には、運転操作を検出するセンサを省略できる。

車速センサは、自車両の車輪速を検出し、車輪速に基づいて自車両の速度を算出する。
加速度センサは、自車両の前後方向の加速度、車幅方向の加速度及び上下方向の加速度を検出する。
ジャイロセンサは、ロール軸、ピッチ軸及びヨー軸を含む３軸回りの自車両の回転角度の角速度を検出する。

操舵角センサは、操舵操作子であるステアリングホイールの現在の回転角度（操舵操作量）である現在操舵角を検出する。
アクセルセンサは、自車両のアクセル開度を検出する。例えばアクセルセンサは、自車両のアクセルペダルの踏み込み量をアクセル開度として検出する。

ブレーキセンサは、運転者によるブレーキ操作量を検出する。例えばブレーキセンサは、自車両のブレーキペダルの踏み込み量をブレーキ操作量として検出する。
車両センサ３が検出した自車両の速度、加速度、角速度の情報を「走行状態情報」と表記する。また、車両センサ３が検出した操舵角、アクセル開度、ブレーキ操作量の情報を「運転操作情報」と表記する。車両センサ３は走行状態情報と運転操作情報をコントローラ６へ出力する。

ナビゲーションシステム４は、自車両の現在位置と、その現在位置における道路地図情報を認識する。ナビゲーションシステム４は、乗員が入力した目的地までの走行経路を設定し、この走行経路に従って乗員に経路案内を行う。ナビゲーションシステム４は、設定した走行経路の情報をコントローラ６へ出力する。自車両の走行状態が自動運転モードである場合、コントローラ６は、ナビゲーションシステム４が設定した走行経路に沿って走行するように自車両を自動で運転する。

脳活動センサ５は、乗員の脳活動を計測するセンサである。例えば、脳活動センサ５は、脳活動として脳波を計測してよい。
乗員による運転操作により自車両が運転される場合、脳活動センサ５は車両の運転に携わる乗員の脳活動を計測する。いずれの乗員も関与せずに自車両を自動で運転する場合には、脳活動センサ５は自車両の乗員のいずれかの脳活動を計測する。例えば脳活動センサ５は、自車両の自動運転制御に対する操作権限を有する乗員の脳活動を計測してよい。

図２を参照する。例えば、脳活動センサ５の複数の電極は、国際１０－２０法に準拠して、認知機能に関わる乗員の頭頂部Ｆｚ，Ｆｃｚ，Ｃｚ，ＣＰｚに配置されてよい。なお、複数の電極の個数及び取り付け位置は特に限定されない。
脳活動センサ５は、脳活動の計測結果をコントローラ６へ出力する。
コントローラ６は、自車両の車両制御に必要な処理の算術論理演算を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ）等の処理回路である。

コントローラ６は、プロセッサ１０と、記憶装置１１等の周辺部品とを含む。プロセッサ１０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。
記憶装置１１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１１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。

以下に説明するコントローラ６の機能は、例えばコントローラ６のプロセッサ１０が、記憶装置１１に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
なお、コントローラ６を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。
例えば、コントローラ６は、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を備えてもよい。例えばコントローラ６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。

コントローラ６は、車両センサ３から出力され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。
走行制御アクチュエータ７は、コントローラ６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、乗員の運転操作に応じた自車両の走行を実現する。

走行制御アクチュエータ７は、コントローラ６から出力された制御指令に応じて、車両のステアリングホイール、アクセル開度及びブレーキ装置を操作して、車両の車両挙動を発生させる。
走行制御アクチュエータ７は、例えばステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備えてよい。
ステアリングアクチュエータは、車両のステアリングの操舵方向及び操舵量を制御する。アクセル開度アクチュエータは、車両のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、車両のブレーキ装置の制動動作を制御する。

自動運転制御を実行している場合、コントローラ６は、周囲環境センサ２から入力した周囲環境情報と、車両センサ３から入力した走行状態情報とに基づいて、ナビゲーションシステム４により設定された走行経路を自車両に走行させる走行軌道を生成する。コントローラ６は、生成した走行軌道を走行するように自車両の走行を制御する制御指令（制御信号）を出力する。
走行制御アクチュエータ７は、コントローラ６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、コントローラ６が生成した走行軌道上で自車両を走行させる。

このように、乗員や自動運転制御による自車両の操作の際に、自車両の車両特性に応じて車両挙動が発生すると乗員が違和感を覚えることがある。
このような車両特性には、例えば、自車両に対する運転操作に応答する車両の応答特性や、操舵反力トルクが含まれる。運転操作には、例えば、操舵操作、加速操作（アクセルペダル操作）、制動操作（ブレーキペダル操作）が含まれる。
また例えば車両特性には、車両挙動に関わる部品の機械的特性（例えば、サスペンションのダンパ強度や車体剛性など）が含まれる。

そこで、コントローラ６は、自車両の操作の際に脳活動センサ５が計測した乗員の脳活動に基づいて、自車両の操作の際に発生した乗員の違和感を、自車両の車両特性に対する乗員の違和感として検出する。
さらにコントローラ６は、車両センサ３から出力される走行状態情報及び運転操作情報に基づいて乗員の運転技量を評価する。なお、自動運転制御の実行中は、過去に評価された乗員の運転技量を記憶装置１１から読み出す。

コントローラ６は、乗員の運転技量と違和感の検出結果に応じて自車両の車両特性を変更する。
例えばコントローラ６は、自車両の特性として、自車両に対する運転操作に応答する車両の応答特性を変更してよい。
例えばコントローラ６は、自車両に対する運転操作の操作量の変化量に対する、走行制御アクチュエータ７の制御指令値の変化量を変更することにより応答特性を変更してよい。ここで自車両に対する運転操作は、乗員による運転操作でも自動運転制御による運転操作でもよい。

また例えば、コントローラ６は、自車両の特性として車両のステアリングホイールに付与する操舵反力トルクを変更してもよい。
例えば、自車両がステアバイワイヤ方式の操舵機構を備える場合には、車体制御アクチュエータ８としてステアリングホイールに操舵反力トルクを付与する反力モータを設けてよい。コントローラ６は、反力モータを制御することにより操舵反力を増減してよい。また、自車両がパワーステアリング装置を備える場合には、走行制御アクチュエータ７として、ステアリングホイールに操舵補助力を付与するモータを設けてよい。車両特性変更部２６は、操舵補助力を制御することにより、操舵反力を増減してよい。

例えば、コントローラ６は、自車両の車両特性として自車両の車両挙動に関わる部品の機械的特性を変更してもよい。コントローラ６は、例えば、サスペンションのダンパ強度や車体剛性などの機械的特性を変更してもよい。コントローラ６は、例えば、左右のサスペンションを連結するトーションバーの粘性抵抗を変更することにより車体剛性を変更してもよい。
コントローラ６は、自車両の車両挙動に関わる部品の機械的特性を制御する制御指令（制御信号）を車体制御アクチュエータ８へ出力する。

車体制御アクチュエータ８は、コントローラ６から出力された制御指令に応じて、ステアリングホイールに付与する操舵反力トルクや、サスペンションのダンパ強度、車体剛性などの自車両の車両特性を変更する。
このように、乗員の運転技量と違和感の検出結果に応じて自車両の車両特性を変更することにより、コントローラ６は、車両の操作の際の車両特性に対する乗員の違和感を軽減する。

次に、図３を参照してコントローラ６の機能構成を説明する。コントローラ６は、走行制御部２０と、運転技量評価部２１と、運転操作検出部２２と、違和感検出部２３と、特性変更部２４を備える。
走行制御部２０は、車両センサ３から出力され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）を走行制御アクチュエータ７へ出力する。

また、自動運転制御を実行している場合、走行制御部２０は、周囲環境センサ２から入力した周囲環境情報と、車両センサ３から入力した走行状態情報とに基づいて、ナビゲーションシステム４により設定された走行経路を自車両に走行させる走行軌道を生成する。走行制御部２０は、生成した走行軌道を走行するように自車両の走行を制御する制御指令（制御信号）を走行制御アクチュエータ７へ出力する。

運転技量評価部２１は、乗員の運転技量を評価する。具体的には、例えば運転技量評価部２１は、周囲環境センサ２から出力される周囲環境情報と、車両センサ３から出力される走行状態情報とに基づいて、特定の運転シーンにおける自車両の操作態様の基準となる運転モデルを決定する。

運転モデルは、例えば、特定の運転シーンにおける走行速度や加速度、進行角度、旋回速度といった自車両の車両挙動や、アクセルペダルやブレーキペダル、ステアリングの操作モデルや操作タイミングを含んでよい。例えば運転モデルは、カーブ路のような特定の運転シーンを走行する際の操舵角や操舵速度を表す操舵プロファイルや、ヨーレートや旋回速度などの車両挙動プロファイルを含んでよい。

例えば運転モデルは、緊急制動時のような運転シーンにおけるブレーキ操作量や、操作速度、車両の減速度を表す減速プロファイルを含んでよい。例えば、運転モデルは、特定の運転シーンにおけるアクセル操作量や、操作速度、車両の加速度を表す加速プロファイルを含んでよい。
運転技量評価部２１は、車両センサ３から出力される走行状態情報及び運転操作情報に基づいて現実の車両状態を判定し、現実の車両状態と運転モデルの差に基づいて乗員の運転技量を評価する。運転技量評価部２１は、運転技量の評価結果を特性変更部２４へ出力する。

運転操作検出部２２は、自車両の運転操作が行われた場合に、運転操作が行われたタイミングと運転操作の操作量を検出する。例えば運転操作検出部２２は、車両センサ３から出力される運転操作情報に基づいて、乗員による自車両の運転操作タイミングと操作量を検出する。また例えば、自動運転制御を実行している場合には運転操作検出部２２は、走行制御部２０により決定した運転操作タイミングと操作量を取得する。

運転操作検出部２２は、運転操作タイミングの情報を違和感検出部２３へ出力し、操作量の情報を特性変更部２４へ出力する。
違和感検出部２３は、運転操作検出部２２が検出した運転操作タイミングに基づいて、自車両の操作の際の乗員の違和感の検出に用いる脳波を取得する期間を決定する。例えば違和感検出部２３は、運転操作タイミングの直後の脳波を、自車両の操作の際の乗員の違和感の検出に用いてよい。
具体的には、例えば違和感検出部２３は、運転操作発生タイミングや、運転操作による車両挙動の発生タイミング、車線変更などのイベント発生タイミングなどの所定のタイミングから始まる所定時間（例えば５００ミリ秒）の測定期間Ｔの脳波を、自車両の操作の際の乗員の違和感の検出に用いる。

違和感検出部２３は、測定期間Ｔに脳活動センサ５が計測した乗員の脳活動に基づいて、自車両の操作の際に発生する、自車両の車両特性に対する乗員の違和感を検出する。
具体的には、測定期間Ｔの間に脳活動センサ５が計測した乗員の脳波のデータに対して周波数解析を行い、思考や認知の結果として現れる脳の反応を示す事象関連電位（ＥＲＰ）を検出することにより乗員の違和感の発生を検出する。

例えば、記憶装置１１等に乗員が違和感を覚えたときの脳波のパターンを予め記憶し、記憶された脳波のパターンと、脳活動センサ５により検出された脳波のパターンとの一致度から乗員の違和感の有無を判定してもよい。
違和感検出部２３は、例えば図４に示すように、所定時間Ｔの脳波信号からＮ個の特徴量ｐ１，ｐ２，…，ｐＮを抽出し、脳波の特徴ベクトルＰ＝（ｐ１，ｐ２，…，ｐＮ）を生成する。特徴量は、例えば一定間隔でサンプリングした値等を使用可能である。

図５Ａを参照する。生成した特徴ベクトルをＮ次元空間上にプロットすることにより、特徴空間マップ３０が得られる。ハッチングされた丸形のプロット点Ｐ１は、乗員が違和感を感じていないときの特徴ベクトルを示し、ハッチングされていない丸形のプロット点Ｐ２は、乗員が違和感を感じているときの特徴ベクトルを示す。

違和感を感じていないときの特徴ベクトルＰ１は、特徴空間内の一定の領域に集中する傾向がある。また、違和感を感じているときの特徴ベクトルＰ２も同様に一定の領域に集中する傾向がある。
図５Ａの例では、違和感を感じていないときの特徴ベクトルＰ１は、比較的左上の領域Ｄ１に集中しており、違和感を感じているときの特徴ベクトルＰ２は、比較的右下の領域Ｄ２に集中している。

このような違和感を感じていないときの特徴ベクトルＰ１及び違和感を感じているときの特徴ベクトルＰ２を特徴空間上にプロットして特徴空間マップ３０を作成することにより、特徴ベクトルＰ１が取り得る判別領域Ｄ１と、特徴ベクトルＰ２が取り得る判別領域Ｄ２を定義することができる。
違和感検出部２３は、乗員の現在の脳波の特徴ベクトルが判別領域Ｄ１内に存在すると判別した判別率Ｒｄ１と、判別領域Ｄ２内に存在すると判別した判別率Ｒｄ２とを算出する。

違和感検出部２３は、判別率Ｒｄ１が判別率Ｒｄ２よりも大きい場合に、乗員が違和感を感じていないと判定する。反対に判別率Ｒｄ２が判別率Ｒｄ１よりも大きい場合には、違和感検出部２３は、乗員が違和感を感じていると判定する。
また例えば、違和感検出部２３は、判別率の比（Ｒｄ２／Ｒｄ１）が所定の閾値以上である場合に、乗員が違和感を感じていると判定し、比（Ｒｄ２／Ｒｄ１）が所定の閾値未満である場合に乗員が違和感を感じていないと判定してもよい。
違和感検出部２３は、判別率の比（Ｒｄ２／Ｒｄ１）に基づいて乗員が感じている違和感の強度ｄを検出してもよい。例えば、違和感検出部２３は、比（Ｒｄ２／Ｒｄ１）が大きい程、強い違和感を検出してよい。

また、特徴空間マップ３０を作成することにより、特徴ベクトルＰ１が取り得る範囲と、特徴ベクトルＰ２が取り得る範囲を区分する判別平面３１を定義できる。判別平面３１は、例えば線形判別法を用いて定義することができる。
図５Ａの例では、乗員の現在の脳波の特徴ベクトルが判別平面３１よりも上に位置すれば、違和感検出部２３は、乗員が違和感を感じていないと判定し、判別平面３１よりも下に位置すれば、違和感検出部２３は、乗員が違和感を感じていると判定してよい。
違和感検出部２３は、特徴ベクトルＰ２と判別平面３１との距離に基づいて、違和感の強度ｄを検出してもよい。例えば、違和感検出部２３は、特徴ベクトルＰ２と判別平面３１との距離が大きい程、強い違和感を検出してよい。

図５Ｂを参照する。違和感検出部２３は、乗員の現在の脳波の特徴ベクトルＰと判別領域Ｄ１の重心Ｃ１との間の距離Ｄｃと、特徴ベクトルＰと判別領域Ｄ２の重心Ｃ２との間の距離Ｄｅを算出してもよい。違和感検出部２３は、距離比（Ｄｅ／Ｄｃ）が所定の閾値以上である場合に、乗員が違和感を感じていると判定し、距離比（Ｄｅ／Ｄｃ）が所定の閾値未満である場合に乗員が違和感を感じていないと判定してもよい。

違和感検出部２３は、距離比（Ｄｅ／Ｄｃ）に基づいて乗員が感じている違和感の強度を検出してもよい。例えば、違和感検出部２３は、距離比（Ｄｅ／Ｄｃ）が大きい程、強い違和感を検出してよい。
違和感検出部２３は、違和感の検出結果を特性変更部２４へ出力する。

特性変更部２４は、運転技量評価部２１による乗員の運転技量の評価結果と、違和感検出部２３による違和感の検出結果に基づいて、自車両の車両特性を変更する。
例えば、特性変更部２４は、乗員の運転技量が所定レベル以上であるか否かを判定する。乗員の運転技量が所定レベル以上である場合に、特性変更部２４は、乗員の運転技量が高いと判定し、乗員の運転技量が所定レベルより低い場合に、特性変更部２４は、乗員の運転技量が低いと判定する。

特性変更部２４は、自車両の車両特性に対する乗員の違和感が発生した場合には、乗員の運転技量が高ければ車両の応答性を上げるように車両の車両特性を変更する。反対に、運転技量が低ければ、車両の応答性を下げるように車両の車両特性を変更する。
例えば特性変更部２４は、自車両に対する運転操作に応答する車両の応答特性を変更する応答特性変更部２５を備える。

自車両の車両特性に対する乗員の違和感が発生した場合に、応答特性変更部２５は、運転技量が高い場合に車両の応答性を上げるように車両の応答特性を変更する。例えば応答特性変更部２５は、自車両に対する運転操作の操作量ｘの変化量に対する、走行制御アクチュエータ７の制御指令値Ｙの変化量を増加する。
反対に、運転技量が低い場合には、車両の応答性を下げるように車両の応答特性を変更する。例えば応答特性変更部２５は、自車両に対する運転操作の操作量ｘの変化量に対する、走行制御アクチュエータ７の制御指令値Ｙの変化量を低減する。

例えば、応答特性変更部２５は、自車両の車両特性に対する乗員の違和感の強度ｄに応じた変更量で車両の応答特性を変更してよい。例えば、走行制御部２０は、走行制御アクチュエータ７へ出力する制御指令値Ｙを次式（１）に基づいて設定する。
Ｙ＝α×Ｆ（ｘ）＋β …（１）
Ｆ（ｘ）は、運転操作の操作量ｘを変数とする所与の応答関数であり、βは定数である。

応答特性変更部２５は、違和感の強度ｄに応じて係数αを図６Ａ及び図６Ｂに示すように変更することにより、車両の応答特性を変更する。
乗員の運転技量が高い場合には、図６Ａに示すように違和感が強いほど係数αが大きくなり、車両の応答性がより高まる。乗員の運転技量が低い場合には、図６Ｂに示すように違和感が強いほど係数αが小さくなり、車両の応答性がより下がる。

このように、乗員が車両特性に違和感を感じる場合には、運転技量が高い乗員に対しては応答性の高いスポーティな車両特性を提供し、運転技量が低い乗員に対しては緩慢な車両特性を提供することで、乗員の運転技量に応じた制御を行うことができる。
また、違和感の強度ｄに応じて応答特性の変更量を定めることで、適切な変更量で応答特性を変更することができる。

また例えば特性変更部２４は、図３に示すように車両特性変更部２６を備える。車両特性変更部２６は、自車両の車両特性に対する乗員の違和感が発生した場合に、操舵反力トルクなど自車両の車両特性を変更する。
自車両の車両特性に対する乗員の違和感が発生した場合に、車両特性変更部２６は、運転技量が高い場合に車両の応答性を上げるように、操舵反力トルクなど自車両の車両特性を変更する。
例えば車両特性変更部２６は、操舵反力トルクを低減するように、走行制御アクチュエータ７又は車体制御アクチュエータ８を制御する。また、サスペンションのダンパ強度や車体剛性を強くするように、車体制御アクチュエータ８を制御する。

反対に運転技量が低い場合には、車両の応答性を下げるように操舵反力トルクなど自車両の車両特性を変更する。
例えば車両特性変更部２６は、操舵反力トルクを増加するように、走行制御アクチュエータ７又は車体制御アクチュエータ８を制御する。また、サスペンションのダンパ強度や車体剛性を弱くするように、車体制御アクチュエータ８を制御する。
車両特性変更部２６は、応答特性変更部２５と同様に違和感の強度ｄに応じた変更量で操舵反力トルクなど自車両の車両特性を変更してよい。

一方で、自車両の車両特性に対する乗員の違和感が発生しなければ、車両特性変更部２６は、乗員の運転技量が低い場合にステアリングホイールに付与する操舵反力トルクを増加させる運転支援制御を行う。図７を参照する。例えば車両特性変更部２６は、乗員の運転技量が低いほど、操舵反力トルクを増加してよい。
このように乗員の違和感が発生しない範囲で操舵反力トルクを増加させることで、どれだけ操舵が行われているかを運転技量の低い乗員が把握しやすくなる。

（動作）
次に、図８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において脳活動センサ５は、乗員の脳波を計測する。
ステップＳ２において運転操作検出部２２（図３）は、車両センサ３から出力された運転操作情報を取得する。

ステップＳ３において運転技量評価部２１は、周囲環境センサ２から出力される周囲環境情報と、車両センサ３から出力される走行状態情報及び運転操作情報とに基づいて乗員の運転技量を評価する。
ステップＳ４において違和感検出部２３は、運転操作検出部２２が自車両の運転操作タイミングを検出すると、その直後に自車両の車両特性に対する乗員の違和感が発生したか否かを判断し、違和感の強度ｄを検出する。

ステップＳ５において特性変更部２４は、自車両の車両特性に対する乗員の違和感が発生したか否かを判断する。違和感が発生した場合（ステップＳ５：Ｙ）に、処理はステップＳ６へ進む。違和感が発生しない場合（ステップＳ５：Ｎ）に、処理はステップＳ９へ進む。
ステップＳ６において特性変更部２４は、乗員の運転技量が高いか否かを判断する。乗員の運転技量が高い場合（ステップＳ６：Ｙ）に処理はステップＳ７へ進む。乗員の運転技量が低い場合（ステップＳ６：Ｎ）に処理はステップＳ８へ進む。

ステップＳ７において特性変更部２４は、車両の応答性を上げるように車両の車両特性を変更する。その後に処理は終了する。
一方、ステップＳ８において特性変更部２４は、車両の応答性を下げるように車両の車両特性を変更する。その後に処理は終了する。

乗員の違和感が発生しない場合、ステップＳ９において特性変更部２４は、乗員の運転技量が高いか否かを判断する。乗員の運転技量が高い場合（ステップＳ９：Ｙ）に、処理は終了する。このため、車両特性の変更及び操舵反力トルクによる運転支援制御は行われない。乗員の運転技量が低い場合（ステップＳ９：Ｎ）に処理はステップＳ１０へ進む。
ステップＳ１０において特性変更部２４は、操舵反力トルクを増加させる運転支援制御を行う。

（第１実施形態の効果）
（１）脳活動センサ５は、乗員の脳活動を計測する。違和感検出部２３は、自車両の運転操作の際の脳活動に基づいて自車両の車両特性に対する乗員の違和感を検出する。運転技量評価部２１は、乗員の運転技量を評価する。特性変更部２４は、運転技量と違和感とに基づいて自車両の車両特性を変更する。
これにより、車両の運転操作の際の車両特性に対する乗員の違和感を軽減する。例えば、運転技量の高い乗員が車両特性に合わせて適切に車両を運転している場合や、自動運転制御が標準的な車両特性で適切に作動している場合であっても、違和感を感じている乗員に合わせて車両特性を変更できる。

（２）違和感検出部２３は、違和感の大きさを推定する。特性変更部２４は、違和感の大きさに応じた変更量で車両の車両特性を変更する。
これにより、違和感の大きさに応じた適切な変更量で応答特性を変更できる。
（３）違和感が発生せず、運転技量が所定レベルより低い場合に、特性変更部２４は、操舵反力トルクを増加させる。
これにより、乗員の違和感が発生しない範囲で操舵反力トルクを増加させて、どれだけ操舵が行われているかを運転技量の低い乗員が把握しやすくして、車両の操作性を高めることができる。

（４）違和感が発生した場合には、特性変更部２４は、運転技量が所定レベル以上である場合に車両の運転操作に対する車両の応答性を上げ、運転技量が所定レベルより低い場合に応答性を下げる。
乗員が車両特性に違和感を感じる場合には、運転技量が高い乗員に対しては応答性の高いスポーティな車両特性を提供し、運転技量が低い乗員に対しては緩慢な車両特性を提供することで、乗員の運転技量に応じた制御を行うことができる。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態の車両制御装置１を説明する。
乗員又は自動運転制御によって自車両が操作された際に、自車両の操作量が小さい状況で、乗員の違和感が発生した場合には、乗員の予想よりも自車両の車両挙動が小さいことに違和感を覚えていると考えられる。反対に、乗員又は自動運転制御によって自車両が操作された際に、自車両の操作量が大きい状況で、乗員の違和感が発生した場合には、乗員の予想よりも自車両の車両挙動が大きいことに違和感を覚えていると考えられる。
このため、第２実施形態の車両制御装置１は、自車両が操作された際の自車両の操作量と、発生した乗員の違和感とに基づいて、自車両の車両特性を制御する。

第２実施形態の車両制御装置１は、図１及び図３を参照して説明した第１実施形態の車両制御装置１と同様の構成を有する。
第２実施形態の特性変更部２４は、さらに、違和感検出部２３が乗員の違和感を検出した場合に、運転操作検出部２２が検出した自車両の運転操作の操作量に基づいて、自車両の車両特性を制御する。

例えば、特性変更部２４は、操作量が閾値より少ない場合に自車両の操作に対する車両の応答性を上げるように車両特性を制御する。反対に、操作量が閾値より多い場合に前記応答性を下げるように車両特性を制御する。
第１実施形態と同様に、特性変更部２４は、自車両の車両特性として、自車両に対する運転操作に応答する車両の応答特性、操舵反力トルク、自車両の車両挙動に関わる部品の機械的特性を制御する。
また、第１実施形態と同様に、特性変更部２４は、強度ｄに応じた変更量で車両の応答特性を変更してよい。

次に、図９を参照して第２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Ｓ２０～Ｓ２１の動作は、図８のステップＳ１～Ｓ２の動作と同様である。
ステップＳ２２において運転操作検出部２２は、乗員又は自動運転制御による自車両の運転操作の操作量を検出する。
ステップＳ２３において違和感検出部２３は、運転操作検出部２２が自車両の運転操作タイミングを検出すると、その直後に自車両の車両特性に対する乗員の違和感が発生したか否かを判断し、違和感の強度ｄを検出する。
ステップＳ２４において特性変更部２４は、自車両の車両特性に対する乗員の違和感が発生したか否かを判断する。違和感が発生した場合（ステップＳ２４：Ｙ）に処理はステップＳ２５へ進む。違和感が発生しない場合（ステップＳ２４：Ｎ）に処理は終了する。

ステップＳ２５において特性変更部２４は、運転操作検出部２２が検出した操作量が所定の閾値より少ないか否かを判定する。操作量が閾値より少ない場合（ステップＳ２５：Ｙ）に処理はステップＳ２６に進む。操作量が閾値以上である場合（ステップＳ２５：Ｎ）に処理はステップＳ２７に進む。
ステップＳ２６において特性変更部２４は、車両の応答性を上げるように車両の車両特性を変更する。その後に処理は終了する。
一方、ステップＳ２７において特性変更部２４は、車両の応答性を下げるように車両の車両特性を変更する。その後に処理は終了する。

（第２実施形態の効果）
（１）脳活動センサ５は、乗員の脳活動を計測する。違和感検出部２３は、車両の運転操作の際の脳活動に基づいて車両の車両特性に対する乗員の違和感を検出する。運転操作検出部２２は、運転操作の操作量を判断する。特性変更部２４は、操作量と違和感とに基づいて車両特性を制御する。
これにより、乗員の脳活動から車両の運転操作の際の違和感を検出し、乗員が感じている違和感に応じて車両特性を制御できる。

（２）特性変更部２４は、違和感が発生した場合には、操作量が閾値より少ない場合に車両の運転操作に対する車両の応答性を上げるように車両特性を制御し、操作量が閾値以上である場合に応答性を下げるように車両特性を制御する。
これにより、乗員が違和感を感じているときには、操作量の大小に応じて車両特性を変え、適切な応答性を実現できる。

１…車両制御装置、２…周囲環境センサ、３…車両センサ、４…ナビゲーションシステム、５…脳活動センサ、６…コントローラ、７…走行制御アクチュエータ、８…車体制御アクチュエータ、１０…プロセッサ、１１…記憶装置、２０…走行制御部、２１…運転技量評価部、２２…運転操作検出部、２３…違和感検出部、２４…特性変更部、２５…応答特性変更部、２６…車両特性変更部

Claims (3)

1. 乗員の脳活動をセンサが計測し、
   車両の運転操作の際の前記脳活動に基づいて前記車両の車両特性に対する前記乗員の違和感を検出する処理と、前記乗員の運転技量を評価する処理と、前記違和感が発生せず前記運転技量が所定レベルより低い場合に、操舵反力トルクを増加させることで前記車両の車両特性を変更する処理と、前記違和感が発生した場合には、前記運転技量が所定レベル以上である場合に前記車両の運転操作に対する前記車両の応答性を上げ、前記運転技量が前記所定レベルより低い場合に前記応答性を下げることで前記車両特性を変更する処理と、をコントローラが実行する、
   ことを特徴とする車両制御方法。
2. 前記コントローラは、
   前記違和感の大きさを推定し、
   前記違和感の大きさに応じた変更量で前記車両の車両特性を変更する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御方法。
3. 乗員の脳活動を計測するセンサと、
   車両の運転操作の際の前記脳活動に基づいて前記車両の車両特性に対する前記乗員の違和感を検出し、前記乗員の運転技量を評価し、前記違和感が発生せず前記運転技量が所定レベルより低い場合に操舵反力トルクを増加させ、前記違和感が発生した場合には、前記運転技量が所定レベル以上である場合に前記車両の運転操作に対する前記車両の応答性を上げ、前記運転技量が前記所定レベルより低い場合に前記応答性を下げるコントローラと、
   を備えることを特徴とする車両制御装置。

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