JP7204451B2 - 移動体挙動制御方法及び移動体挙動制御装置 - Google Patents

Description

本開示は、移動体挙動制御方法及び移動体挙動制御装置に関する。

従来、移動体としての列車の乗員の乗り物酔いを評価する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この従来技術では、列車の走行時に、左右加速度センサからの左右加速度情報に基づいて、乗り物酔いを招く低周波振動をサンプリングし、そこから得られた低周波左右振動の瞬時値を積分し、この積分値に基づいて乗り物酔いの評価値を求める。

特許４０８０３５８号公報

乗り物酔い等の不快感は、乗車時間の長さにより時間的に累積される影響要因の他にも、加速度や加加速度（Ｊｅｒｋ）など、瞬間的な走行刺激による影響要因によっても生じる。しかしながら、上記の従来技術は、車酔いの原因となる周波数の振動の時間累積のみにより車酔いを評価するようにしており、瞬間的な走行刺激による影響要因まで評価できない。加えて、上述の従来技術は、移動体への乗車に伴う不快感を評価できても、これを軽減できるものではなかった。

本開示は、上記問題に着目して成されたもので、移動体の乗員の反応を高精度で演算し、かつ、この乗員の反応を軽減できる移動体挙動制御方法及び移動体挙動制御装置の提供を目的とする。

本開示の移動体挙動制御方法及び移動体挙動制御装置は、移動体の乗員の反応を時系列データとして計測し、前記時系列データの中から、短い時間区間の第１データ群と、長い時間区間の第２データ群を抽出する。そして、前記第１データ群の統計値である第１統計値を演算し、かつ、前記第２データ群の統計値である第２統計値を演算し、前記第１統計値及び前記第２統計値に基づいて、前記乗員の反応を抑制するように前記移動体の挙動を制御する。手段１における前記移動体の挙動の制御は、前記第１統計値に基づいて第１制御量を調整し、前記第２統計値に基づいて前記第１制御量とは異なる第２制御量を調整することで前記乗員の反応を抑制する。手段２における前記第１データ群は、前記第２データ群における相対的に変化量が大きなデータを有する前記短い時間区間のデータにより生成する。

本開示の移動体挙動制御方法及び移動体挙動制御装置は、移動体の乗員の反応を高精度で演算し、かつ、この乗員の反応を軽減できる。手段１では、異なる影響要因に応じた異なる制御量を調整して乗員の反応を適切に抑制することができる。手段２では、乗員に瞬間的な刺激を与えるデータを抽出し、瞬時要因による乗員の反応を高精度に評価することができる。

実施の形態１の車両挙動制御方法を実行する車両挙動制御装置Ａを示す全体システム図である。 実施の形態１における制御ユニットによる車両挙動制御の処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態１における或る乗員の反応を示すデータの一例の第２平均値ＸＬａを累積した第２累積値ＡＸＬａの近似線Ｊ_０（Ｔ）と、長期閾値Ｔｌｉｍ２としての長期第１閾値Ｔｌｉｍ２ａ及び長期第２閾値Ｔｌｉｍ２ｂを示す特性図である。 実施の形態１における或る乗員の反応を示すデータの一例の第１平均値ＸＳａを累積した第１累積値ＡＸＳａと加速度との関係を示す近似線Ｊ_１（Ｔ）及び短期第１閾値Ｔｌｉｍ１ａを示す特性図である。 実施の形態１における二人の乗員のそれぞれの反応を示すデータの一例の第１平均値ＸＳａを累積した第１累積値ＡＸＳａと加加速度との関係を示す近似線Ｊ_２（Ｔ）ａ，Ｊ_２（Ｔ）ｂ及び短期第２閾値Ｔｌｉｍ１ｂを示す特性図である。 車両ＭＶの走行と乗員の不快感との関係の説明図であり、車両ＭＶの走行経路ＴＲａの一例を示す平面図である。 車両ＭＶの走行と乗員の不快感との関係の説明図であり、図４Ａに示す走行経路ＴＲａを走行した場合の不快感の評価データを示す図である。 前記車両挙動制御装置Ａにおいて、図４Ａに示す走行経路ＴＲａを周回した場合の走行距離に対応して、不快感を示す心理量の評価値データＤａと各平均値ＸＬａ、ＸＳａ及び各累積値ＡＸＬａ、ＡＸＳａの変化を示す図である。

以下、本開示による移動体挙動制御方法及び移動体挙動制御装置を実施するための形態を図面に基づいて説明する。

実施の形態の移動体挙動制御方法は、移動体としての車両ＭＶ（図４Ａ参照）の挙動を制御する車両挙動制御装置Ａに適用されている。そして、この車両挙動制御装置Ａは、図１に示すように、車載の検出装置１１０と、地図データ記憶部１２０と、制御ユニット１３０と、アクチュエータ１４０とを備える。この車両挙動制御装置Ａは、車両の挙動（加減速、操舵、車体姿勢等）を制御可能であり、目標走行経路に沿って車両を自動走行させる自動運転制御や、運転者の運転操作に対し必要に応じて制御を介在させる運転支援制御等が可能な車両ＭＶに搭載されている。

検出装置１１０は、加速度センサ１１１と、振動センサ１１２と、ＧＰＳセンサ１１３と、カメラ１１４と、乗員反応検出記録装置１１５とを備える。

加速度センサ１１１は、車両の６軸方向（車両前後方向、車両左右方向、車両上下方向）の加速度を検出する。振動センサ１１２は、車両の走行振動の周波数を検出する。ＧＰＳセンサ１１３は、衛星通信を利用して自車位置（緯度・経度）を検出する。なお、「ＧＰＳ」は「Global Positioning System：グローバル・ポジショニング・システム」の略称である。

カメラ１１４は、車線や先行車や歩行者等の自車の周囲情報を画像データにより取得する機能を実現する周囲認識センサである。このカメラ１１４は、例えば、自車の前方認識カメラ、後方認識カメラ、右方認識カメラ、左方認識カメラ等を組み合わせることにより構成される。なお、自車とは車両挙動制御装置Ａを搭載した車両であり、制御対象の車両ＭＶを指す。

そして、カメラ画像から、自車走行路上物体・車線・自車走行路外物体（道路構造物、先行車、後続車、対向車、周囲車両、歩行者、自転車、二輪車）・自車走行路（道路白線、道路境界、停止線、横断歩道・道路標識・制限速度）等を検知できる。

乗員反応検出記録装置１１５は、車両ＭＶの走行に伴う乗員の反応として乗員の生理量と心理量との少なくとも一方を検出する。ここで、生理量とは、乗員の乗車に伴う刺激による乗車質（不快感、疲労感、車酔い等）の指標となる生体の機能的な応答を量として数値化し時系列データとして計測可能なものである。具体的には、脈拍、心拍数、脳波、胃や腸の電位変化、発汗量、体温、表情、眼球の動き等を用いることができる。心理量は、乗員の乗車に伴う刺激による乗車質に応じた心理面の状態を数値化し時系列データとして計測可能なものである。具体的には、乗員が不快と感じた際にＯＮ操作可能なスイッチを用いることができ、乗員が不快と感じる度にスイッチを投入するのに応じ、投入回数や投入時間等に基づいて数値化する。

地図データ記憶部１２０は、緯度経度と地図情報が対応付けられた、いわゆる電子地図データが格納された車載メモリにより構成される。地図データ記憶部１２０に格納された地図データは、少なくとも複数車線を有する道路で各車線の認識ができるレベルの精度を持つ、高精度地図データである。この高精度地図データを用いることにより、自動運転において複数車線の中で自車がどの車線を走るかという線状の目標走行経路を生成することができる。そして、ＧＰＳセンサ１１３にて検知される自車位置を自車位置情報として認識すると、自車位置を中心とする高精度地図データが制御ユニット１３０へ送られる。

高精度地図データには、各地点に対応づけられた道路情報を有し、道路情報は、ノードと、ノード間を接続するリンクにより定義される。道路情報は、道路の位置及び領域により道路を特定する情報と、道路ごとの道路種別、道路ごとの車線幅、道路の形状情報とを含む。道路情報は、各道路リンクの識別情報ごとに、交差点の位置、交差点の進入方向、交差点の種別その他の交差点に関する情報を対応づけて記憶されている。道路情報は、各道路リンクの識別情報ごとに、道路種別、車線幅、道路形状、直進の可否、進行の優先関係、追い越しの可否（隣接レーン進入の可否）、制限速度、標識、その他の道路に関する情報を対応付けて記憶されている。

制御ユニット１３０は、いわゆるマイクロコンピュータにより構成され、データ平均演算累積部１３１と、挙動制御判定部１３２と、アクチュエータ駆動制御部１３３とを備える。データ平均演算累積部１３１は、乗員反応検出記録装置１１５で検出、記録された乗員の反応に関するデータの長い平均値（第２統計値）と短い平均値（第１統計値）とを演算し、各平均値を累積するもので、その詳細については後述する。なお、長い平均値とは、相対的に長い時間区間（例えば、数分～数十分程度）で得られたデータの平均値であり、以下、第２平均値と称する。また、短い平均値とは、相対的に短い時間区間（図５のＴＷａで示す時間幅であり、例えば、１秒～数秒程度）で得られたデータの平均値であり、以下、第１平均値と称する。なお、短い時間区間は、長い時間区間に比べて、短い時間の区間であり、長い時間区間の一部の時間区間となり、長い時間区間には、複数の短い時間区間が含まれてもよい。

挙動制御判定部１３２は、第２平均値（長い平均値）と第１平均値（短い平均値）とに基づいて、乗員の車酔い等の反応を抑制するための車両挙動制御を行うか否かを判定するもので、その詳細については後述する。

アクチュエータ駆動制御部１３３は、挙動制御判定部１３２の判定に基づいてアクチュエータ１４０を、乗員の反応を抑制するよう駆動させる制御を行う。このアクチュエータ駆動制御部１３３によるアクチュエータ１４０の駆動制御については後述する。

アクチュエータ１４０は、車両の加減速、操舵、サスペンション装置の減衰力やバネ定数等を制御可能なもので、駆動アクチュエータ１４１、制動アクチュエータ１４２と、舵角アクチュエータ１４３、サスペンションアクチュエータ１４４を備える。

駆動アクチュエータ１４１は、車両の駆動力を増減可能なもので、例えば、エンジン車の場合にエンジンを用い、ハイブリッド車の場合にエンジンとモータジェネレータ（力行）を用い、電気自動車の場合にモータジェネレータ（力行）を用いる。

制動アクチュエータ１４２は、駆動輪へ出力する制動力を制御するアクチュエータであり、例えば、油圧ブースタや電動ブースタやブレーキ液圧アクチュエータやブレーキモータアクチュエータやモータジェネレータ（回生）等を用いることができる。

舵角アクチュエータ１４３は、操舵輪の転舵角を制御するアクチュエータであり、ステアリングシステムの操舵力伝達系に設けられる転舵モータ等を用いることができる。

サスペンションアクチュエータ１４４は、サスペンション装置のショックアブソーバの減衰力や、エアバネ等のバネ定数等を可変制御可能とする。このサスペンションアクチュエータ１４４としては、ショックアブソーバの減衰力を調整するアクチュエータや、エアバネのエアの給排を制御するバルブのアクチュエータ及びポンプ等を用いることができる。

次に、図２のフローチャートに基づいて、制御ユニット１３０の、データ平均演算累積部１３１、挙動制御判定部１３２、アクチュエータ駆動制御部１３３等により実行する乗員の反応を抑制するための車両挙動制御の処理の流れを説明する。

ステップＳ１０１では、検出装置１１０の検出データを読み込む。この検出データとして、乗員反応検出記録装置１１５が検出するデータに加え、加速度センサ１１１が検出する加速度（車速及び加加速度（Ｊｅｒｋ）を含む）、地図データと関連付けられてＧＰＳセンサ１１３が検出する位置情報が含まれる。

ステップＳ１０２では、乗員反応検出記録装置１１５が検出するデータを含む検出装置１１０のデータに関し、第１平均値（第１統計値）ＸＳａと、第２平均値（第２統計値）ＸＬａとを演算する。さらに、各平均値ＸＳａ、ＸＬａを、それぞれ累積して第１累積値ＡＸＳａ、第２累積値ＡＸＬａを演算する。この処理は、データ平均演算累積部１３１により行う。

ここで、第２平均値ＸＬａは、検出データとしての評価値データＤａ（図５参照）を長い時間区間で抽出しこれを平均した値であり、長い時間としては、例えば、十分～数十分、あるいは、１時間程度の時間区間域で得られたデータを用いる。

図５は、実験的に図４Ａに示す周回路Ｒｏｕｔを複数回周回して得られた評価値データＤａを示している。図５では、周回路Ｒｏｕｔの１周する時間（距離）を長い時間区間とし、この間に得られた評価値データＤａのデータ群を第２データ群ＬＤａ１～ＬＤａ４とする。なお、評価値データＤａは、例えば、１０Ｈｚ程度の周波数で検出している。また、図では、周回路Ｒｏｕｔの周回数を示す値（１～４）を、第２データ群ＬＤａを示す符号の末尾に付けているが、特定の周回を指さない場合には、単にＬＤａと表記する。

そして、この所定の長い時間区間で分割し、各分割した時間区間の評価値データＤａである第２データ群ＬＤａ１～ＬＤａ４のそれぞれの平均値を求め、これを第２平均値ＸＬａ１～ＸＬａ４とする。さらに、この第２平均値ＸＬａを累積して第２累積値ＡＸＬａを演算する。

また、第１平均値ＸＳａは、評価値データＤａを短い時間区間（図５のＴＷａ）の第１データ群ＳＤａとして抽出し、その変化量を平均化した値である。具体的には、短い時間区間（図５のＴＷａ）の評価値データＤａの値（ＳＤａ）と第２平均値ＸＬａとの変化量を求め、これを平均化して第１平均値（短い平均値）ＸＳａとする。なお、短い時間区間（ＴＷａ）の各第１データ群ＳＤａ１、ＳＤａ２のうち、特定のものを指さない場合は、単に第１データ群ＳＤａと表記する。また、短い時間区間は、時間ではなく、走行距離（例えば、１ｍ）で規定することもできる。

また、図５では、周回路Ｒｏｕｔを周回する際に、第１地点Ｐ１、第２地点Ｐ２で同じような値の評価値データＤａが得られている。この第１地点Ｐ１と第２地点Ｐ２とでは、平均値に対する変化量が異なり、前者の変化量が相対的に大きく、後者の変化量が相対的に小さい。

この場合、第１データ群ＳＤａとして抽出するにあたり、平均値に対する変化量が所定値よりも大きい短い時間区間のデータ群（例えば、第１データ群ＳＤａ１）を第１データ群ＳＤａとして抽出するのが好ましい。これにより、瞬間的な車両挙動の刺激による瞬間的な乗員の反応が大きな評価値データＤａを第１データ群ＳＤａとして抽出することができる。

さらに、データ平均演算累積部１３１では、第１平均値ＸＳａを累積した第１累積値ＡＸＳａを演算する。また、変化量としては、評価値データＤａの値ＳＤａと第２平均値ＸＬａとの差以外にも、第２平均値ＸＬａとの差分比、第２平均値ＸＬａとの対数比等を用いることができる。

以上説明した、長い時間区間の平均である第２平均値ＸＬａの第２累積値ＡＸＬａは、乗員に対して乗車時間で累積されて積み重なった影響による反応であって、累積されて生じる乗り物酔い等の不快感を反映する。一方、短い時間区間域の平均である第１平均値ＸＳａの第１累積値ＡＸＳａは、乗員に対する加減速、旋回、路面による上下動など瞬時的な車両挙動変化による影響を受けた際の瞬間的な反応であって、瞬間的に生じる乗り物酔い等の不快感を反映する。

次のステップＳ１０３では、第１累積値ＡＸＳａが短期閾値Ｔｌｉｍ１を越えているか否か、第２累積値ＡＸＬａが長期閾値Ｔｌｉｍ２を越えているか否かを判定する。そして、各累積値ＡＸＳａ、ＡＸＬａの少なくとも一方が対応する各閾値Ｔｌｉｍ１、Ｔｌｉｍ２を越えている場合には、ステップＳ１０４に進んで、乗員反応を抑制するための車両挙動制御を実行する。なお、この乗員反応を抑制するための車両挙動制御については後述する。

一方、各累積値ＡＸＳａ、ＡＸＬａのいずれも対応する各閾値Ｔｌｉｍ１、Ｔｌｉｍ２を越えていない場合はステップＳ１０５に進み、乗員の反応を抑制するための車両挙動制御を非実行状態とする。

ステップＳ１０４及びステップＳ１０５を実行した後に進むステップＳ１０６では、車両の走行が終了したか否か判定する。そして、走行終了の場合は、乗員の反応を抑制するための車両挙動制御を終了し、走行を終了していない場合はステップＳ１０１に戻り、上述の処理を再度繰り返し行う。

次に、ステップＳ１０４において実行する乗員の反応を抑制するための車両挙動制御について説明を加える。

まず、図３Ａに基づいて、第２累積値ＡＸＬａが長期閾値Ｔｌｉｍ２を超えた場合の制御について説明する。図３Ａは、縦軸に第２平均値ＸＬａを累積した第２累積値ＡＸＬａを示し、横軸が、走行時間（走行距離を含む）を示す。そして、各点は、所定区間（例えば、図４Ａの周回路Ｒｏｕｔの１周）の走行を終えた時点の第２累積値ＡＸＬａを示し、近似線Ｊ_０（Ｔ）は、第２累積値ＡＸＬａの各値に近似して生成した直線である。

図示のように、第２平均値ＸＬａを累積した第２累積値ＡＸＬａは、時間経過（走行距離の増加）に伴い上昇する。なお、第２累積値ＡＸＬａ１、ＡＸＬａ２、ＡＸＬａ３、ＡＸＬａ４は、図４Ａに示す周回路Ｒｏｕｔの１周後、２周後、３周後、４周後の値とする。

このように、第２累積値ＡＸＬａは、周回を重ねて走行時間、走行距離が増加するのに略比例して上昇する。これは、乗員の反応としての不快感が乗車時間、乗車距離の増加に伴って、累積されて増加する。

そこで、この長時間の走行による乗員の反応としての不快感に対応して、予め、長期閾値Ｔｌｉｍ２が設定されている。さらに、本実施の形態１では、長期閾値Ｔｌｉｍ２として、長期第１閾値Ｔｌｉｍ２ａと長期第２閾値Ｔｌｉｍ２ｂとが設定されている。ここで、長期第１閾値Ｔｌｉｍ２ａは、中程度の乗り物酔い症状に至ったと想定できる値に設定されている。また、長期第２閾値Ｔｌｉｍ２ｂは、さらに乗り物酔い症状が高まり、例えば、吐き気がして車両から降りたいと感じる程度の症状に至ったと想定できる値に設定されている。

そして、ステップＳ１０４では、第２累積値ＡＸＬａが長期第１閾値Ｔｌｉｍ２ａを越えた場合には、車速を低下させるよう、駆動アクチュエータ１４１及び制動アクチュエータ１４２を制御する。また、第２累積値ＡＸＬａが長期第２閾値Ｔｌｉｍ２ｂを越えた場合には、走行を一時的に停止するよう制御する。この制御として、自動運転制御を行う車両では、適当な停止場所を探して停止する。また、運転支援制御を行う車両等では、ディスプレイ装置や音声出力装置を用いて、停車して休憩することを促す視覚的な表示、聴覚的な報知等を行う。

次に、図３Ｂ、図３Ｃに基づいて、第１累積値ＡＸＳａが短期閾値Ｔｌｉｍ１を超えた場合の制御について説明する。本実施の形態１では、短期閾値Ｔｌｉｍ１として、短期第１閾値Ｔｌｉｍ１ａと、短期第２閾値Ｔｌｉｍ１ｂとが設定されている。

すなわち、乗員が瞬間的な加速度刺激を受けた場合、乗員の反応（不快感）が高まる。そして、このような加速度影響による反応（不快感）を重ねて受けた場合、乗員はさらなる加速度の刺激を受けたくないと感じる。

そこで、この瞬間的な加速度による乗員の反応としての不快感に対応して、予め、短期閾値Ｔｌｉｍ１が設定されている。さらに、本実施の形態１では、短期閾値Ｔｌｉｍ１として、短期第１閾値Ｔｌｉｍ１ａと短期第２閾値Ｔｌｉｍ１ｂとが設定されている。ここで、短期第１閾値Ｔｌｉｍ１ａは、加速度に対応して設定されている。また、短期第２閾値Ｔｌｉｍ１ｂは、加加速度（Ｊｅｒk）に対応して設定されている。

図３Ｂは、縦軸が第１平均値ＸＳａを累積した第１累積値ＡＸＳａを示し、横軸が加速度を示す。そして、図３Ｂでは、加速度に対する第１累積値ＡＸＳａのデータに基づき、近似線Ｊ_１（Ｔ）を描いて表している。さらに、前後加速度を受けたことによる乗員の短期間の反応である不快感が、所定以上となる加速度刺激を乗員に与えないようにするために、第１累積値ＡＸＳａに対し、短期第１閾値Ｔｌｉｍ１ａが設定されている。なお、加速度としては、車両前後方向、車両左右方向、車両上下方向の、いずれかあるいは全てを含む。

したがって、ステップＳ１０４では、加速度に対する第１累積値ＡＸＳａが短期第１閾値Ｔｌｉｍ１ａを越えた加速度の所定値（例えば、設定値Ｇ１）を、実際の車両の加速度が超えないように、駆動アクチュエータ１４１及び制動アクチュエータ１４２を制御する。ここで、加速度が車両前後方向の場合は、乗員が加速操作や減速操作を行い、その操作による加速度、減速度が、所定値（例えば、設定値Ｇ１）を超える操作の場合、加減速度が所定値を超えないように、乗員の加速操作や減速操作に対する加速度、減速度を抑制するように車両挙動制御を実行する。あるいは、自動運転制御により、通常は、所定値（例えば、設定値Ｇ１）を超えるような加減速を行う状況において、極力、所定値（例えば、設定値Ｇ１）を超えないような車両挙動制御を行う。

また、加速度が車両左右方向の場合は、駆動アクチュエータ１４１、制動アクチュエータ１４２及び舵角アクチュエータ１４３により、旋回時の左右方向の加速度が所定値（例えば、設定値Ｇ１）を超えないように乗員の操作に対する各アクチュエータの制御量を抑制する。また、加速度が上下方向である場合は、サスペンションアクチュエータ１４４により車両の上下方向の加速度が所定値（例えば、設定値Ｇ１）を超えないように車両挙動制御を実行する。なお、所定値（例えば、設定値Ｇ１）は、加速度の方向が前後方向、左右方向、上下方向で、適宜異なる値を用いてよい。また、所定値としては、短期第１閾値Ｔｌｉｍ１ａに関連付けた設定値Ｇ１よりも小さな値としてもよい。この場合、乗員の反応を、より抑えることができる。

図３Ｃは、加加速度（Ｊｅｒｋ）に対する第１平均値ＸＳａを累積した第１累積値ＡＸＳａの２通りのデータに基づき近似線Ｊ_２（Ｔ）ａ、Ｊ_２（Ｔ）ｂを描いて表している。この２通りのデータは、例えば、異なる乗員のデータである。ここで、近似線Ｊ_２（Ｔ）ａは第１の乗員のデータであり、近似線Ｊ_２（Ｔ）ｂは第２の乗員のデータであるとする。

このように、加加速度の場合も、図３Ｂに示した加速度と同様に、第１累積値ＡＸＳａは、加加速度が大きい程、乗員に対する刺激が大きく、乗員の反応である不快感も増す。

そこで、第１累積値ＡＸＳａに対し、加加速度を受けたことによる乗員の短期間の反応である不快感が、所定以上となる加加速度刺激を乗員に与えないようにするために、短期第２閾値Ｔｌｉｍ１ｂが設定されている。

したがって、ステップＳ１０４では、加加速度に対する第１累積値ＡＸＳａが短期第２閾値Ｔｌｉｍ１ｂを越えた加加速度の所定値（例えば、設定値Ａ１、Ａ２）を、実際の車両の加加速度が超えないように、駆動アクチュエータ１４１及び制動アクチュエータ１４２を制御する。ここで、設定値Ａ１、Ａ２は、各乗員の反応特性と短期第２閾値Ｔｌｉm１ｂとに基づいて設定する。

例えば、第１の乗員は、第２の乗員に対して、加加速度の刺激による不快感が大きい、すなわち、乗り物酔いがし易い反応特性を有している。この反応特性は、第１の乗員が短期の不快感の平均値の累積データの近似線Ｊ_２（Ｔ）ａに基づいて、この近似線Ｊ_２（Ｔ）ａと短期第２閾値Ｔｌｉｍ１ｂとの交点の加加速度（Ａ１）を設定値Ａ１とする。

したがって、第１の乗員が乗車している場合は、ステップＳ１０４では、車両に生じる加加速度が所定値（例えば、設定値Ａ１）を超えないように、各アクチュエータ１４０を制御する。すなわち、駆動アクチュエータ１４１及び制動アクチュエータ１４２により車両の前後方向の加加速度を制御する。また、駆動アクチュエータ１４１、制動アクチュエータ１４２及び舵角アクチュエータ１４３により、旋回時の横方向の加加速度が所定値（例えば、設定値Ａ１）を超えないように制御する。また、サスペンションアクチュエータ１４４により車両の上下方向の加加速度が所定値（例えば、設定値Ａ１）を超えないように制御する。

同様に、第２の乗員に対しては、ステップＳ１０４では、車両に生じる加加速度が所定値（例えば、設定値Ａ２）を超えないように制御する。なお、図３Ｂに示した前後加速度の場合も、乗員によりデータに基づいて作成した近似線Ｊ_１（Ｔ）の傾きが異なり、その傾斜に基づいて、加速度を制御するための設定値Ｇ１を設定する。なお、加加速度の制御の場合も、加加速度を制限する所定値は、設定値Ａ１、Ａ２よりも小さな値を用いて、乗員の反応を、より抑えるようにしてもよい。

次に、実施の形態１の作用を説明する。

まず、車両ＭＶの走行時における乗員の不快感について説明する。特許文献１にも記載されているように、車両の低周波の振動などにより乗員に乗り物酔い等の不快感を招くことが知られている。

図４Ａ、図４Ｂは、車両ＭＶの走行時の不快感の評価値の説明図であり、図４Ｂは図４Ａに示す道路ＲＯａを車両ＭＶが走行した際の乗員の不快感を数値化したデータを示している。この走行では、図４Ａに示す周回路Ｒｏｕｔを複数回周回した。そして、この走行時に、乗員が不快と感じた際に、不快の程度に応じてボタンを押して、その押した回数に基づいて、不快と感じる心理量を時系列の数値データ化した。図４Ｂに示す円Ｓａの位置は、それぞれ、走行経路ＴＲａにおいて不快と感じた位置を示し、円Ｓａの直径が不快感の大きさを示している。この図４Ｂに示すように、道路ＲＯａにおいて旋回走行を行う箇所や、加減速を行う箇所において刺激を受けた反応として不快感が強く生じているのが分かる。

このような不快感は、長時間の乗車に伴う刺激による反応が累積して高まる他に、図４Ｂの円Ｓａの直径に示されるように、減速時、加速時、旋回時などの短時間の加速度変化によっても生じるのが分かる。

そこで、本実施の形態１では、乗員が長い時間区間（周回路Ｒｏｕｔ１周）で受ける刺激の反応を第２平均値ＸＬａとして抽出し、かつ、乗員が受ける短い時間区間（ＴＷａ）の刺激の反応を第１平均値ＸＳａとして抽出する。さらに、長い時間区間で受ける刺激の反応の統計値として第２平均値ＸＬａを累積した第２累積値ＡＸＬａを演算し、短い時間区間の刺激の反応の統計値として第１平均値ＸＳａを累積した第１累積値ＡＸＳａを演算する。

図５は、車両ＭＶが周回路Ｒｏｕｔを周回したときの、乗員の心理量としての不快感を示す評価値データＤａの変化と、各平均値ＸＬａ、ＸＳａ、各累積値ＡＸＬａ，ＡＸＳａを示す。また、この評価値データＤａにより、各周回において、第１地点Ｐ１、第２地点Ｐ２において、瞬間的な加速度あるいは加加速度変化による刺激で、不快感を示す心理量の評価値データＤａが瞬間的に高まっている。

このように、不快感は、走行距離あるいは走行時間の経過にともなって、長時間の平均値である第２平均値ＸＬａ及び第２累積値ＡＸＬａが増加する。一方、第１平均値ＸＳａは、走行距離にかかわらず、走行状況に応じて、瞬間的に高まり、これが累積されて第１累積値ＡＸＳａが増加する。

このような走行の結果、第２累積値ＡＸＬａが長期閾値Ｔｌｉｍ２を越えたり、第１累積値ＡＸＳａが短期閾値Ｔｌｉｍ１を越えたりした場合、乗員の反応を抑制する車両挙動制御を実行する（Ｓ１０３、Ｓ１０４）。

すなわち、第２累積値ＡＸＬａが長期第１閾値Ｔｌｉｍ２ａを越えた場合は、車両の長時間の走行により乗員に累積した不快感が高まっていると判定し、車速を低下させて、不快感の上昇を抑制する。また、第２累積値ＡＸＬａが長期第２閾値Ｔｌｉｍ２ｂを越えた場合には、乗員の不快感が限界近くまで高まっているとして、車両を停止させたり、停止を促したりする。これにより乗員は、車両の走行に伴う反応としての不快感を抑制することができる。

一方、車両に生じる短期の加速度や加加速度の変化により、生じた不快感を示す第１平均値ＸＳａを累積した第１累積値ＡＸＳａが短期閾値Ｔｌｉｍ１を超えた場合は、車両に生じる加速度や加加速度を軽減するように、車両挙動を制御する。

例えば、山道のようにカーブが連続する道路を走行し、加減速度変化、横加速度変化、車両の上下動等が頻繁に生じる場合、長時間乗車による累積的な不快感は閾値まで高まっていなくても、加速度変化の刺激により乗員に不快感が生じる場合がある。本実施の形態１では、このような場合、乗員が不快と感じない範囲となるように、車両に生じる加速度や加加速度を抑制するよう車両挙動制御を実行する。

したがって、従来のように、乗車時間の長さにより時間的に累積される影響要因のみに基づいて乗員の不快感を判定するものと比較して、車両の乗員の反応としての不快感を高精度で演算することができる。そして、この高精度の不快感の演算に基づいて、乗員の反応を軽減するように車両挙動の制御を行うことができる。

以下に、実施の形態１の効果を列挙する。

（１）実施の形態１の車両挙動制御方法は、
乗員を乗せて移動する車両ＭＶの挙動を制御ユニット１３０により制御する移動体挙動制御方法であって、
車両ＭＶの乗員の反応を時系列データ（評価値データＤａ）として計測し、
時系列データの中から、短い時間区間の第１データ群ＳＤａと、長い時間区間の第２データ群ＬＤａとを抽出し、
第１データ群ＳＤａの統計値である第１統計値としての第１平均値ＸＳａ及び第１累積値ＡＸＳａを演算し、かつ、第２データ群ＬＤａの統計値である第２統計値としての第２平均値ＸＬａ及び第２累積値ＡＸＬａを演算し、
第１累積値ＡＸＳａ及び第２累積値ＡＸＬａに基づいて、乗員の反応を抑制するように車両ＭＶの挙動を制御する。

したがって、時間累積的な要因による乗員の反応のみならず、瞬時要因による乗員の反応を評価して、車両の乗員の反応を高精度で評価することができる。そして、この高精度の乗員の反応の評価に基づいて、車両の挙動を制御して乗員の不快な反応を軽減することができる。また、第１統計値、第２統計値として、第１平均値ＸＳａ、第２平均値ＸＬａを用いることで、各時間区間の評価値データＤａに基づく乗員の反応を的確に具現化できる。

（２）実施の形態１の車両挙動制御方法は、
計測する時系列データは、乗員の心理状態を数値化したデータと、乗員の生理状態を数値化したデータとの少なくとも一方を含む。

したがって、乗員の乗車品質を低下させる指標となる心理状態や生理状態に基づいて、乗員の反応を高精度で評価することができる。なお、心理状態としては、不快、疲労、車酔い等が含まれる。生理状態としては、心拍変動性、心拍、血圧、心臓の電位、胃の電位、体温、顔の温度、眼球の動き（覚醒度）等が含まれる。特に、本実施の形態１では、乗員の主観的な心理状態をデータ化した評価値データＤａを含むため、乗員の感覚に応じた車両挙動制御を行うことができる。

（３）実施の形態１の車両挙動制御方法は、
車両ＭＶの挙動の制御は、第１統計値としての第１累積値ＡＸＳａに基づいて第１制御量としての加速度や加加速度を調整し、第２統計値としての第２累積値ＡＸＬａに基づいて第２制御量としての車速を調整することで乗員の反応を抑制する。

したがって、第２制御量としての車速の調整により時間累積的な要因による乗員の反応を抑制し、第１制御量としての加速度や加加速度の調整により瞬時要因による乗員の反応を抑制することができる。これにより、異なる影響要因に応じた異なる制御量を調整して乗員の反応を適切に抑制することができる。

（４）実施の形態１の車両挙動制御方法は、
第１データ群ＳＤａは、第２データ群ＬＤａにおける相対的に変化量が大きなデータを有する短い時間区間ＴＷａのデータにより生成する。

したがって、乗員に瞬間的な刺激を与えるデータを抽出し、瞬時要因による乗員の反応を高精度に評価することができる。

（５）実施の形態１の車両挙動制御方法は、
乗員を乗せて移動する車両ＭＶの挙動を調整可能なアクチュエータ１４０と、
乗員の反応を時系列データとして計測する乗員反応検出記録装置１１５と、
乗員反応検出記録装置１１５が計測した時系列データに基づいて、アクチュエータ１４０を駆動させて車両ＭＶの挙動を調整する制御ユニット１３０と、
を備え、
制御ユニット１３０は、
乗員反応検出記録装置１１５が計測した時系列データの中から、短い時間区間の第１データ群と、長い時間区間の第２データ群を抽出する処理と、
第１データ群の統計値である第１統計値としての第１平均値ＸＳａ及び第１累積値ＡＸＳａを演算し、かつ、第２データ群の統計値である第２統計値としての第２平均値ＸＬａ及び第２累積値ＡＸＬａを演算する処理と、
第１累積値ＡＸＳａ及び第２累積値ＡＸＬａに基づいて、乗員の反応を抑制するようにアクチュエータ１４０を駆動させて車両ＭＶの挙動を制御する処理とを実行する。

したがって、時間累積的な要因による乗員の反応のみならず、瞬時要因による乗員の反応を評価して、車両の乗員の反応を高精度で評価することができる。そして、この高精度の乗員の反応の評価に基づいて、車両の挙動を制御して乗員の不快な反応を軽減することができる。

以上、本開示の車両挙動制御方法及び車両挙動制御装置を実施の形態に基づいて説明してきたが、具体的な構成については、この実施の形態に限られず、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加などは許容される。

例えば、実施の形態１では、移動体として車両を示したが、これに限定されず、車両以外の列車、船、飛行機等にも適応することができる。

また、実施の形態では、乗員の反応として、心理量（不快感）を時系列データとして計測する例を示したが、これに限定されるものではない。心理量としては、不快感以外にも、疲労感や乗り物酔い感をデータ化したものが含まれる。また、乗員の反応としては、心理量以外にも生理量を用いることができ、生理量としては、心拍変動性、心拍、血圧、心臓の電位、胃の電位、体温、顔の温度、眼球の動き（覚醒度）等を用いることができる。

また、長い時間区間、短い時間区間としては、相対的なものであり、実施の形態で示した時間区間に限定されるものではない。

また、第１統計値、第２統計値としても、実施の形態で示した平均値、累積値に限定されるものではない。要は、時間的な累積値だけではなく、短時間の瞬間的な刺激による反応のデータによる統計値であれば、平均値以外の値、例えば、変化量や変化率等を用いることもできる。

また、第１統計値に基づく第１制御量として、加速度、加加速度を示し、第２制御量として車速を用いたがこれに限定されない。要は、第１制御量として瞬間的な影響要因による乗員の反応を抑制する制御量を用い、第２制御量として時間累積的な影響要因による乗員の反応を抑制する制御量を用いればよい。例えば、第２制御量として加速度を用い、第１制御量として加加速度を用いてもよい。この場合、前後、横、上下の方向は問わない。

また、実施の形態では、乗員の時系列データとして、走行により生じる制御対象の乗員の実際に得られるデータを用い、各統計値も、このデータから演算した値を用いた例を示したがこれに限定されない。例えば、短時間のデータ群及びその第１の統計値としては、過去のデータや、制御対象となる乗員以外の乗員のデータを用いることも可能である。

具体的には、図５では、実験的に周回路Ｒｏｕｔを周回することで、同一の各地点Ｐ１、Ｐ２で同じような値の評価値データＤａ（第１データ群ＳＤａ１、ＳＤａ２）が得られている。したがって、同一地点では、制御対象の乗員以外でも、短時間の刺激によりある程度共通した反応が生じる。そこで、このような乗員の反応及びその第１統計値として、自車の過去のデータや他車の乗員のデータを用いることもできる。例えば、自車が過去に通過した地点で得られた第１統計値としての第１平均値ＸＳａに基づいて、その後にその地点を通過する際に、乗員の反応を抑えるように、第１制御量としての加速度、加加速度等を調整することが可能である。さらに、自車の過去のデータに限らず、外部との通信で得られた他車の乗員の過去の第１データ群ＳＤａや第１統計値に基づいて、第１制御量を調整することもできる。

１１０ 検出装置（計測装置）
１１５ 乗員反応検出記録装置
１３０ 制御ユニット（コントローラ）
１４０ アクチュエータ
Ａ 車両挙動制御装置
ＡＸＬａ 第２累積値（第２統計値）
ＡＸＳａ 第１累積値（第２統計値）
ＭＶ 車両
ＬＤａ 第２データ群
ＳＤａ 第１データ群
ＸＬａ 第２平均値（第２統計値）
ＸＳａ 第１平均値（第１統計値）

Claims (6)

1. 乗員を乗せて移動する移動体の挙動をコントローラにより制御する移動体挙動制御方法において、
   前記乗員の反応を時系列データとして計測し、
   前記時系列データの中から、短い時間区間の第１データ群と、長い時間区間の第２データ群とを抽出し、
   前記第１データ群の統計値である第１統計値を演算し、かつ、前記第２データ群の統計値である第２統計値を演算し、
   前記第１統計値及び前記第２統計値に基づいて、前記乗員の反応を抑制するように前記移動体の挙動を制御し、
   前記移動体の挙動の制御は、前記第１統計値に基づいて第１制御量を調整し、前記第２統計値に基づいて前記第１制御量とは異なる第２制御量を調整することで前記乗員の反応を抑制する移動体挙動制御方法。
2. 請求項１に記載の移動体挙動制御方法において、
   前記第１制御量は、加減速度であり、前記第２制御量は、速度である移動体挙動制御方法。
3. 請求項１又は請求項２に記載の移動体挙動制御方法において、
   前記計測する前記時系列データは、前記乗員の心理状態を数値化したデータと、前記乗員の生理状態を数値化したデータとの少なくとも一方を含む移動体挙動制御方法。
4. 乗員を乗せて移動する移動体の挙動をコントローラにより制御する移動体挙動制御方法において、
   前記乗員の反応を時系列データとして計測し、
   前記時系列データの中から、短い時間区間の第１データ群と、長い時間区間の第２データ群とを抽出し、
   前記第１データ群の統計値である第１統計値を演算し、かつ、前記第２データ群の統計値である第２統計値を演算し、
   前記第１統計値及び前記第２統計値に基づいて、前記乗員の反応を抑制するように前記移動体の挙動を制御し、
   前記第１データ群は、前記第２データ群における相対的に変化量が大きなデータを有する前記短い時間区間のデータにより生成する移動体挙動制御方法。
5. 乗員を乗せて移動する移動体の挙動を調整可能な挙動アクチュエータと、
   前記乗員の反応を時系列データとして計測する計測装置と、
   前記計測装置が計測した前記時系列データに基づいて、前記挙動アクチュエータを駆動させて前記移動体の挙動を調整するコントローラと、
   を備え、
   前記コントローラは、
   前記計測装置が計測した前記時系列データの中から、短い時間区間の第１データ群と、長い時間区間の第２データ群を抽出する処理と、
   前記第１データ群の統計値である第１統計値を演算し、かつ、前記第２データ群の統計値である第２統計値を演算する処理と、
   前記第１統計値及び前記第２統計値に基づいて、前記乗員の反応を抑制するように前記挙動アクチュエータを駆動させて前記移動体の挙動を制御する処理と、
   を実行し、
   前記移動体の挙動を制御する処理は、前記第１統計値に基づいて第１制御量を調整し、前記第２統計値に基づいて前記第１制御量とは異なる第２制御量を調整することで前記乗員の反応を抑制する移動体挙動制御装置。
6. 乗員を乗せて移動する移動体の挙動を調整可能な挙動アクチュエータと、
   前記乗員の反応を時系列データとして計測する計測装置と、
   前記計測装置が計測した前記時系列データに基づいて、前記挙動アクチュエータを駆動させて前記移動体の挙動を調整するコントローラと、
   を備え、
   前記コントローラは、
   前記計測装置が計測した前記時系列データの中から、短い時間区間の第１データ群と、長い時間区間の第２データ群を抽出する処理と、
   前記第１データ群の統計値である第１統計値を演算し、かつ、前記第２データ群の統計値である第２統計値を演算する処理と、
   前記第１統計値及び前記第２統計値に基づいて、前記乗員の反応を抑制するように前記挙動アクチュエータを駆動させて前記移動体の挙動を制御する処理と、
   を実行し、
   前記第１データ群は、前記第２データ群における相対的に変化量が大きなデータを有する前記短い時間区間のデータにより生成する移動体挙動制御装置。
   

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