JP7216766B2 - 車両制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、自車両の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う車両制御装置に関する。

従来から、自車両の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う技術（自動運転技術又は運転支援技術）が開発されている。例えば、走行予定経路上の障害物に適切に対処する技術が種々提案されている。

特開２０１７－０４３２６２号公報では、自車両の前方にある樹木等の立体物を障害物として認識し、この障害物と接触する可能性が高い場合に、自動ブレーキ及び自動操舵を行う装置が提案されている。

ところで、障害物に対する回避行動の傾向がユーザ（ドライバを含む）毎に異なることが想定される。例えば、しなやかな草木が道路の内側に向かって大きく迫り出している場合、草木に対してどの程度の余裕（距離又は時間）をもって回避すべきか、或いは、草木と接触しながらそのまま通過することを許容するか、各々のユーザによって対応が分かれることがある。

ところが、特開２０１７－０４３２６２号公報で提案された技術では、このような意思決定の相違を何ら考慮していない。その結果、自動運転によりドライバの感覚と異なる回避行動をとった場合、そのドライバが違和感を覚えることがあり得る。

本発明は上記した問題を解決するためになされたものであり、障害物の回避シーンにおける車両の商品性を向上可能な車両制御装置を提供することを目的とする。

本発明に係る車両制御装置は、自車両の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う装置であって、前記自車両の走行予定経路上にある障害物を認識する障害物認識部と、前記障害物認識部により認識された前記障害物に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定し、前記障害物認識部により認識された障害物が特定障害物である場合、前記特定障害物との接触を許容する前記回避行動量を決定する行動量決定部と、前記行動量決定部により決定された前記回避行動量に応じた回避行動を前記自車両に取らせる走行制御を行う走行制御部と、を備え、前記行動量決定部は、前記自車両に関与するユーザの嗜好に応じて前記回避行動量を決定し、前記行動量決定部は、回避行動を取らない場合と比べて小さい接触面積にて接触しながら、前記障害物を通過する前記回避行動量を決定する。

このように、自車両に関与するユーザの嗜好に応じて、障害物に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定するので、ユーザの運転意図を適切に反映させた回避行動が実行可能となり、障害物の回避シーンにおける車両の商品性を向上させることができる。

また、障害物と接触しながらそのまま通過することを許容する回避行動のオプションが追加され、運転の裁量範囲を広げることができる。

また、前記行動量決定部は、さらに、前記障害物との接触による影響度に基づいて前記回避行動量を決定してもよい。これにより、接触による影響度に応じた回避行動を取ることができる。

また、前記行動量決定部は、前記障害物の特性から前記影響度を評価し、得られた前記影響度に基づいて前記回避行動量を決定してもよい。障害物の特性を考慮することで、影響度の評価結果の確度が高まる。

また、前記行動量決定部は、先端側のみが揺れている障害物、道路の外側から内側に向かって斜めに延びる障害物、又は植物の形態的特徴を有する障害物である特定障害物における前記影響度を、前記特定障害物以外の障害物と比べて低く評価し、得られた前記影響度に基づいて前記回避行動量を決定してもよい。これにより、植物である確度が高い特定障害物に対する回避行動を抑制可能となり、この特定障害物の周辺にいる他の交通参加者に与える影響が小さくなる。

また、前記行動量決定部は、前記自車両の物的価値に応じて前記回避行動量を決定してもよい。これにより、障害物と接触することで自車両に擦り傷や凹みが発生する可能性を考慮しつつ、自車両の物的価値に見合った回避行動を選択することができる。

また、当該車両制御装置は、前記回避行動量の決定に供されるパラメータを前記ユーザの操作に応じて入力するパラメータ入力部をさらに備え、前記行動量決定部は、前記パラメータ入力部から入力された前記パラメータを用いて前記回避行動量を決定してもよい。これにより、ユーザによる操作を通じて、当該ユーザの運転意図を確認することができる。

また、当該車両制御装置は、前記ユーザとしての前記自車両のドライバによる過去の運転に関する運転履歴情報を用いて、前記ドライバの運転の傾向を解析する運転傾向解析部をさらに備え、前記行動量決定部は、前記運転傾向解析部により解析された前記ドライバの運転の傾向に応じて前記回避行動量を決定してもよい。これにより、ドライバが特別な操作を行うことなく、当該ドライバの運転意図を自動的に反映させることができる。

また、前記運転傾向解析部は、前記ドライバが手動運転を行う場合のみにおける運転の傾向を解析してもよい。ドライバの運転操作のみを抽出して解析することで、当該ドライバによる運転の傾向を高い精度で把握することができる。

本発明に係る車両制御装置によれば、障害物の回避シーンにおける車両の商品性を向上させることができる。

本発明の一実施形態における車両制御装置の構成を示すブロック図である。 図１に示す演算装置の機能ブロック図である。 図２に示す演算装置の動作説明に供されるフローチャートである。 自車両の周囲における走行シーンの一例を示す図である。 図５Ａは、植物の一種である草を撮像して得られたカメラ画像を示す図である。図５Ｂは、植物の一種である樹木を撮像して得られたカメラ画像を示す図である。 図６Ａは、影響度情報のデータ構造の一例を示す図である。図６Ｂは、嗜好情報のデータ構造の一例を示す図である。 障害物に対する回避行動のバリエーションを示す図である。 変形例における演算装置の機能ブロック図である。

以下、本発明に係る車両制御装置について好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら説明する。

［車両制御装置１０の構成］
図１は、本発明の一実施形態における車両制御装置１０の構成を示すブロック図である。車両制御装置１０は、車両（図４等の自車両１００）に組み込まれており、かつ、自動又は手動により車両の運転制御を行う。この「自動運転」は、車両の走行制御をすべて自動で行う「完全自動運転」のみならず、走行制御を部分的に自動で行う「部分自動運転」を含む概念である。

車両制御装置１０は、車両の運転制御を統括する制御系装置群１２と、制御系装置群１２の入力機能を担う装置群（以下、入力系装置群１４）と、制御系装置群１２の出力機能を担う装置群（以下、出力系装置群１６）と、を備える。

＜入力系装置群１４の具体的構成＞
入力系装置群１４には、車両の周囲（外界）の状態を検出する外界センサ１８と、車両の外部にある各種通信機器と情報の送受信を行う通信装置２０と、高精度地図を示す地図情報を取得する高精度地図データベース（以下、地図情報ＤＢ２２）と、目的地までの走行経路を生成すると共に車両の走行位置を計測するナビゲーション装置２４と、車両の状態を検出する車両センサ２６とが含まれる。

外界センサ１８には、外界を撮像する１つ以上のカメラ３０と、車両と他物体の間の距離及び相対速度を検出する１つ以上のレーダ３１と、１つ以上のＬＩＤＡＲ３２（Light Detection and Ranging；光検出と測距／Laser Imaging Detection and Ranging；レーザ画像検出と測距）と、が含まれる。

通信装置２０には、他車両との間で車車間通信を行う第１通信装置３４と、路側装置との間で路車間通信を行う第２通信装置３６と、が含まれる。ナビゲーション装置２４には、衛星航法システム及び自立航法システムが含まれる。車両センサ２６には、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、傾斜センサ等、車両の挙動を検出する各種センサ、車両の操作状態を検出する各種センサ、ドライバの状態を検出する各種センサが含まれる。

なお、ナビゲーション装置２４は、ユーザの操作に応じて、後述する回避行動量の決定に供されるパラメータを入力可能なＨＭＩ（Human Machine Interface；パラメータ入力部）として機能する。

＜出力系装置群１６の具体的構成＞
出力系装置群１６には、駆動力出力装置４０と、操舵装置４２と、制動装置４４と、報知装置４６とが含まれる。

駆動力出力装置４０には、駆動力出力ＥＣＵ（電子制御装置；Electronic Control Unit）と、エンジンや駆動モータ等の駆動源と、が含まれる。駆動力出力装置４０は、ドライバが行うアクセルペダルの操作、又は制御系装置群１２から出力される駆動の制御指示に応じて駆動力を発生させる。

操舵装置４２には、ＥＰＳ（電動パワーステアリングシステム）－ＥＣＵと、ＥＰＳアクチュエータと、が含まれる。操舵装置４２は、ドライバが行うステアリングホイールの操作、又は制御系装置群１２から出力される操舵の制御指示に応じて操舵力を発生させる。

制動装置４４には、ブレーキＥＣＵと、ブレーキアクチュエータと、が含まれる。制動装置４４は、ドライバが行うブレーキペダルの操作、又は制御系装置群１２から出力される制動の制御指示に応じて制動力を発生させる。

報知装置４６には、報知ＥＣＵと、情報伝達装置（例えば、表示装置、音響装置、触覚装置等）と、が含まれる。報知装置４６は、制御系装置群１２又は他のＥＣＵから出力される報知指示に応じて、ドライバに対する報知（例えば、視聴覚を含む五感を通じた情報提供）を行う。

＜制御系装置群１２の具体的構成＞
制御系装置群１２は、１つ又は複数のＥＣＵにより構成され、プロセッサ等の演算装置５０と、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶装置５２と、を備える。制御系装置群１２は、演算装置５０が記憶装置５２に記憶されるプログラムを実行することにより各種機能を実現する。

図２は、図１に示す演算装置５０の機能ブロック図である。この演算装置５０は、外界認識部６０と、自車位置認識部６２と、行動計画作成部６４と、軌道生成部６６と、車両制御部６８と、運転モード切替部７０の各種機能を実行可能に構成されている。

外界認識部６０は、外界センサ１８から出力される情報に基づいて、車両の周囲における状況及び物体を認識する。この外界認識部６０には、障害物認識部７２と、外界状態認識部７４とが含まれる。

自車位置認識部６２は、地図情報ＤＢ２２及びナビゲーション装置２４から出力される情報に基づいて、車両の絶対位置、又は高精度地図上の相対位置（以下、自車位置ともいう）を認識する。

行動計画作成部６４は、外界認識部６０及び自車位置認識部６２の認識結果に基づいて、車両の状況に応じた行動計画（走行区間毎のイベントの時系列）を作成し、必要に応じて行動計画の内容を更新する。行動計画作成部６４には、行動量決定部７６と、回避実行判断部７８とが含まれる。なお、行動計画作成部６４は、さらに、運転嗜好パラメータと、影響度情報Ｉ１と、嗜好情報Ｉ２とを入力可能に構成される。

軌道生成部６６は、外界認識部６０及び自車位置認識部６２の認識結果に基づいて、行動計画作成部６４により作成された行動計画に従う走行軌道（目標挙動の時系列）を生成する。

車両制御部６８は、行動計画作成部６４の作成結果又は軌道生成部６６の生成結果に基づいて、出力系装置群１６（図１）に対して動作の指示をする。車両制御部６８には、車両の走行制御を行う走行制御部８０と、ドライバに対する報知制御を行う報知制御部８２とが含まれる。

運転モード切替部７０は、ドライバによる所定の行動（例えば、モード選択スイッチ、ステアリングホイールを含む入力デバイスの操作）に応じて、「自動運転モード」と「手動運転モード」を含む複数の運転モードを切り替え可能に構成される。

［車両制御装置１０の動作］
本実施形態における車両制御装置１０は、以上のように構成される。続いて、特定障害物１０８（図４等）の回避時における車両制御装置１０の動作について、図３のフローチャートを主に参照しながら説明する。ここでは、車両制御装置１０を搭載した自車両１００が、自動運転により走行する場合を想定する。

図４は、自車両１００の周囲における走行シーンの一例を示す図である。自車両１００は、破線矢印で示す走行予定経路１０２に沿って、道路１０４を直進しようとする。ここで、走行予定経路１０２とは、自車両１００が走行しようとする経路を意味する。

本図は、自動車が「左側」走行する旨の取決めがなされている地域の道路１０４を示す。道路１０４は、連続線状のレーンマーク１０６により２車線に区画されている。この道路１０４は、自車両１００が走行している走行レーン１０４ｄと、走行レーン１０４ｄに対向する対向レーン１０４ｏとから構成される。

走行レーン１０４ｄ上であって自車両１００の前方には、道路１０４の外側から植物（以下、特定障害物１０８という）が迫り出している。また、他車両１１０は、自車両１００と対面した状態にて対向レーン１０４ｏ上を走行している。

図３のステップＳ１において、外界認識部６０は、外界センサ１８から出力される情報に基づいて、自車両１００の周囲における状況及び物体を認識する。

障害物認識部７２は、例えば、カメラ３０、レーダ３１又はＬＩＤＡＲ３２から出力される情報に基づいて、自車両１００の周囲で移動又は停止する障害物１１２の存否、位置、大きさ、種別、動き等を認識する。

外界状態認識部７４は、例えば、カメラ３０の画像情報、又は地図情報ＤＢ２２から読み出した地図情報（高精度地図）に基づいて、道路環境全般、例えば、道路形状、道路幅、レーンマーク１０６の位置、レーン数、レーン幅、信号機の点灯状態、遮断機の開閉状態等を認識する。

ステップＳ２において、障害物認識部７２は、自車両１００の走行予定経路１０２上にある障害物１１２（図４の例では、植物）を認識したか否かを確認する。障害物１１２が認識されない場合（ステップＳ２：ＮＯ）、図３のフローチャートをそのまま終了する。一方、自車両１００が認識位置１１４に到達した時点において障害物１１２を初めて認識した場合（ステップＳ２：ＹＥＳ）、次のステップＳ３に進む。

ステップＳ３において、障害物認識部７２は、ステップＳ１で認識された障害物１１２が「植物の属性」を有するか否かを判定する。障害物認識部７２は、例えば、［１］先端側のみが揺れている場合、［２］道路１０４の外側から内側に向かって斜めに延びている場合、又は［３］植物の種別（例えば、ススキ）に対応付けられたテンプレート画像との一致度が高い場合に、障害物１１２が「植物の属性」を有する（つまり、特定障害物１０８である）と判定する。

図５Ａは、植物の一種である草１０８ａを撮像して得られたカメラ画像を示す図である。この草１０８ａは、具体的には、［１］背が相対的に低く、［２］幹が相対的に細く、［３］枝が緑色であり、［４］道路１０４の外側から内側に向かって斜め上方に延びている等の形態的特徴を有する。

図５Ｂは、植物の一種である樹木１０８ｂを撮像して得られたカメラ画像を示す図である。この樹木１０８ｂは、具体的には、［１］背が相対的に高く、［２］幹が相対的に太く、［３］枝が茶色であり、［４］道路１０４の外側から内側に向かって横方向に延びている等の形態的特徴を有する。

障害物１１２が「植物の属性」を有しないと判定された場合（ステップＳ３：ＮＯ）、ステップＳ４に進む。

ステップＳ４において、行動量決定部７６は、障害物１１２との接触を禁止するような自車両１００の回避行動量を決定し、後述するステップＳ８に進む。ここで、「回避行動量」とは、障害物１１２に対する回避行動の程度を示す行動量、又は当該行動量を実現するための制御量を意味する。

一方、ステップＳ３に戻って、図５Ａ及び図５Ｂの例では、障害物１１２が「植物の属性」を有すると判定されるので（ステップＳ３：ＹＥＳ）、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５において、行動量決定部７６は、障害物１１２との接触により自車両１００が受ける影響度を評価する。具体的には、行動量決定部７６は、上記の「植物の属性」及び影響度情報Ｉ１を用いて、障害物１１２の硬度レベルを推定する。なお、硬度レベルが高いほど影響度が高くなる一方、硬度レベルが低いほど影響度が低くなる関係がある。

図６Ａは、影響度情報Ｉ１のデータ構造の一例を示す図である。この影響度情報Ｉ１は、「植物の属性」及び「影響度」の対応関係を示すリスト形式の情報である。

植物の属性は、例えば、種類（樹木、草、ススキ、その他）、形態的特徴（具体的には、背の高さ、幹の太さ、曲率、色、その他）、動き（具体的には、揺れの程度）を含んで構成される。影響度は、例えば、「高」「中」「低」の３つのレベルからなる。

ここで、行動量決定部７６は、記憶装置５２（図１）から影響度情報Ｉ１を読み出して参照することで、障害物１１２が有する「植物の属性」に対応する影響度（高／中／低のいずれか）を取得する。なお、障害物１１２が複数の属性を有する場合、行動量決定部７６は、多数決（最頻値）を含む統計的手法を用いて影響度を評価してもよい。

ステップＳ６において、行動量決定部７６は、自車両１００に関与するユーザの嗜好情報Ｉ２を取得する。具体的には、行動量決定部７６は、ナビゲーション装置２４（図１）を介して予め設定されたパラメータ（運転嗜好パラメータ）から行動タイプを特定し、該行動タイプに対応する嗜好情報Ｉ２を記憶装置５２（図１）から読み出して取得する。この「ユーザ」には、ドライバのみならず、自車両１００の所有者（個人又は法人）が含まれる。

図６Ｂは、嗜好情報Ｉ２のデータ構造の一例を示す図である。この嗜好情報Ｉ２は、「影響度」、「行動の属性」及び「回避行動量」の対応関係を示すリスト形式の情報である。この嗜好情報Ｉ２は、異なる行動タイプ別にそれぞれ準備されている。

影響度は、図６Ａで既に述べた「高」「中」「低」の３つのレベルの他、「不明」のカテゴリーからなる。行動の属性は、例えば、「余裕をもって回避」、「通常の回避」、「接触を許容」を含んで構成される。回避行動量は、行動の属性に対応付けられたパラメータ（本図の例では、「Ｘ」「Ｙ」「Ｚ」の３種類）から構成される。この回避行動量は、実行開始位置１１６から実行終了位置１１８までの回避経路Ｐ１－Ｐ３（図７）を特定するための各種パラメータ、具体的には、車幅方向の移動量、舵角速度又は減速量であってもよい。

ステップＳ７において、行動量決定部７６は、ステップＳ６で取得された嗜好情報Ｉ２を用いて、ユーザの嗜好を反映させた回避行動量を決定する。具体的には、行動量決定部７６は、嗜好情報Ｉ２を参照し、障害物１１２による影響度に対応するパラメータを、自車両１００の回避行動量として決定する。

図６Ｂの例では、ユーザの行動タイプが「Ａ」であり、影響度が「高」と評価された障害物１１２に対して、回避行動量は、余裕をもった回避行動を示す「Ｘ」と決定される。また、影響度が「中」と評価された障害物１１２に対して、回避行動量は、通常の回避行動を示す「Ｙ」と決定される。

また、影響度が「低」と評価された障害物１１２に対して、回避行動量は、障害物１１２との接触を許容する「Ｚ」と決定される。また、影響度が「不明」と評価された障害物１１２に対して、回避行動量は、通常の回避行動を示す「Ｙ」と決定される。

ステップＳ８において、回避実行判断部７８は、自車両１００が、回避行動を開始する実行開始位置１１６に到達したか否かを判断する。まだ到達していない場合（ステップＳ８：ＮＯ）、自車両１００が実行開始位置１１６に到達するまでステップＳ８に留まる。一方、自車両１００が実行開始位置１１６に到達した場合（ステップＳ８：ＹＥＳ）、次のステップＳ９に進む。

ステップＳ９において、車両制御部６８は、実行開始位置１１６を起点とする回避走行制御を行う。この制御に先立ち、車両制御部６８は、行動計画作成部６４により作成された行動計画のイベント内容と、軌道生成部６６により生成された走行軌道をそれぞれ取得する。

その後、走行制御部８０は、障害物１１２の回避行動を示す走行軌道を実現するための制御信号を生成し、各々の制御信号を駆動力出力装置４０、操舵装置４２、制動装置４４に対して出力する。一方、報知制御部８２は、回避行動を支援する報知内容（例えば、障害物１１２との接触による影響度）を示す報知信号を生成し、この報知信号を報知装置４６に対して出力する。

図７に示すように、自車両１００は、実行開始位置１１６にて回避行動を開始し、複数の回避経路Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のうちいずれかに沿って、障害物１１２を回避しながら移動した後、実行終了位置１１８にて回避行動を終了する。

回避経路Ｐ１は、レーンマーク１０６を一時的に跨ぐことを許容する、回避行動量が最も大きい経路である。一方、回避経路Ｐ３は、障害物１１２との接触を許容する、回避行動量が最も小さい経路である。なお、回避経路Ｐ２は、回避経路Ｐ１、Ｐ３に対して中間的な回避行動を示す経路である。

＜回避行動量の好ましい決定例＞
このようにして、図３のフローチャートが終了する。以下、回避行動量の好ましい決定例（ステップＳ７）について詳しく説明する。

行動量決定部７６は、回避行動を取らない場合と比べて小さい接触面積にて接触しながら、障害物１１２を通過する回避行動量を決定してもよい。これにより、障害物１１２と接触しながらそのまま通過することを許容する回避行動のオプションが追加され、運転の裁量範囲を広げることができる。

行動量決定部７６は、障害物１１２との接触による影響度に基づいて回避行動量を決定してもよい。これにより、接触による影響度に応じた回避行動を取ることができる。

行動量決定部７６は、障害物１１２の特性（例えば、形態的特性、機械的特性又は物理的特性）から影響度を評価し、得られた影響度に基づいて回避行動量を決定してもよい。障害物１１２の特性を考慮することで、影響度の評価結果の確度が高まる。

行動量決定部７６は、先端側のみが揺れている障害物、道路１０４の外側から内側に向かって斜めに延びる障害物、又は植物の形態的特徴を有する障害物である特定障害物１０８における影響度を、特定障害物１０８以外の障害物１１２と比べて低く評価し、得られた影響度に基づいて回避行動量を決定してもよい。これにより、植物である確度が高い特定障害物１０８に対する回避行動を抑制可能となり、この特定障害物１０８の周辺にいる他の交通参加者（例えば、他車両１１０）に与える影響が小さくなる。

行動量決定部７６は、自車両１００の物的価値に応じて回避行動量を決定してもよい。この「物的価値」には、自車両１００の金銭的価値や希少価値のみならず、この価値に相関する項目（例えば、通算走行距離、通算保有時間）が含まれる。これにより、障害物１１２と接触することで自車両１００に擦り傷や凹みが発生する可能性を考慮しつつ、自車両１００の物的価値に見合った回避行動を選択することができる。

［車両制御装置１０による効果］
以上のように、車両制御装置１０は、自車両１００の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う装置であって、［１］自車両１００の走行予定経路１０２上にある障害物１１２を認識する障害物認識部７２と、［２］認識された障害物１１２に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定する行動量決定部７６と、［３］決定された回避行動量に応じた回避行動を自車両１００に取らせる走行制御を行う走行制御部８０と、を備える。［４］行動量決定部７６は、自車両１００に関与するユーザの嗜好に応じて回避行動量を決定する。

また、この車両制御方法では、１つ又は複数のコンピュータが、［１］自車両１００の走行予定経路１０２上にある障害物１１２を認識し（ステップＳ１）、［２］認識された障害物１１２に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定し（ステップＳ４、Ｓ７）、［３］決定された回避行動量に応じた回避行動を自車両１００に取らせる走行制御を行う（ステップＳ９）。［４］ステップＳ７では、自車両１００に関与するユーザの嗜好に応じて回避行動量を決定する。

このように、自車両１００に関与するユーザの嗜好に応じて、障害物１１２に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定するので、ユーザの運転意図を適切に反映させた回避行動が実行可能となり、障害物１１２の回避シーンにおける車両の商品性を向上させることができる。

特に、車両制御装置１０は、回避行動量の決定に供されるパラメータをユーザの操作に応じて入力するパラメータ入力部（ナビゲーション装置２４）をさらに備え、行動量決定部７６は、入力されたパラメータを用いて回避行動量を決定してもよい。これにより、ユーザによる操作を通じて、当該ユーザの運転意図を確認することができる。

［変形例］
続いて、上記した実施形態の変形例における演算装置１３０の構成について、図８を参照しながら説明する。なお、図２の演算装置５０と同様の構成又は機能に関しては、同一の参照符号を付与すると共にその説明を割愛する場合がある。

＜演算装置１３０の具体的構成＞
図８は、変形例における演算装置１３０の機能ブロック図である。この演算装置１３０は、外界認識部６０、自車位置認識部６２、行動計画作成部６４、軌道生成部６６、車両制御部６８、及び運転モード切替部７０の他、さらに、運転傾向解析部１３２の各種機能を実行可能に構成されている。

行動計画作成部６４には、回避実行判断部７８の他、図２とは機能が異なる行動量決定部１３４とが含まれる。なお、行動計画作成部６４は、外界認識部６０及び自車位置認識部６２の認識結果の他、影響度情報Ｉ１と、嗜好情報Ｉ２とを入力可能に構成される。

＜演算装置１３０の動作＞
この演算装置１３０を含む車両制御装置１０は、基本的には、図３のフローチャートに沿って動作を行う。以下、演算装置５０（図２）の場合と異なるステップＳ６、Ｓ７について説明する。

ステップＳ６において、行動量決定部１３４は、自車両１００に関与するユーザの嗜好情報Ｉ２を取得する。この取得に先立ち、運転傾向解析部１３２は、自車両１００のドライバによる過去の運転に関する情報（以下、運転履歴情報という）を用いて運転の傾向を解析し、その解析結果として嗜好情報Ｉ２を生成しておく。ここで、運転履歴情報とは、入力系装置群１４による入力情報と、出力系装置群１６による出力情報（ドライバによる操作量を含む）を時間で紐付けした情報であり、各々の走行シーンにおける自車両１００の運転履歴を特定可能であればよい。

具体的には、運転傾向解析部１３２は、公知の人工知能技術（例えば、ニューラルネットワーク、機械学習、深層学習）を用いて、［１］「影響度」と「行動の特性」の関係、［２］「行動の特性」と「回避行動量」の関係をそれぞれ定めることで、ドライバ毎にカスタマイズされた嗜好情報Ｉ２を生成する。

ステップＳ７において、行動量決定部１３４は、ステップＳ６で取得された嗜好情報Ｉ２を用いて、ユーザの嗜好を反映させた回避行動量を決定する。具体的には、行動量決定部１３４は、嗜好情報Ｉ２を参照し、障害物１１２による影響度に対応するパラメータを、自車両１００の回避行動量として決定する。

＜演算装置１３０による効果＞
このように構成しても、上記した実施形態（図２の演算装置５０）の場合と同じ作用効果が得られる。つまり、自車両１００に関与するユーザの嗜好に応じて、障害物１１２に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定するので、ユーザの運転意図を適切に反映させた回避行動が実行可能となり、障害物１１２の回避シーンにおける車両の商品性を向上させることができる。

また、運転傾向解析部１３２は、ユーザとしての自車両１００のドライバによる過去の運転に関する運転履歴情報を用いて、ドライバの運転の傾向を解析し、行動量決定部１３４は、運転傾向解析部１３２により解析されたドライバの運転の傾向に応じて回避行動量を決定してもよい。これにより、ドライバが特別な操作を行うことなく、当該ドライバの運転意図を自動的に反映させることができる。

また、運転傾向解析部１３２は、ドライバが手動運転を行う場合のみにおける運転の傾向を解析してもよい。ドライバの運転操作のみを抽出して解析することで、当該ドライバによる運転の傾向を高い精度で把握することができる。

［補足］
なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。或いは、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせてもよい。

Claims (8)

1. 自車両（１００）の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う車両制御装置（１０）であって、
   前記自車両（１００）の走行予定経路（１０２）上にある障害物（１１２）を認識する障害物認識部（７２）と、
   前記障害物認識部（７２）により認識された前記障害物（１１２）に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定し、前記障害物認識部（７２）により認識された障害物（１１２）が特定障害物（１０８）である場合、前記特定障害物（１０８）との接触を許容する前記回避行動量を決定する行動量決定部（７６、１３４）と、
   前記行動量決定部（７６、１３４）により決定された前記回避行動量に応じた回避行動を前記自車両（１００）に取らせる走行制御を行う走行制御部（８０）と、
   を備え、
   前記行動量決定部（７６、１３４）は、前記自車両（１００）に関与するユーザの嗜好に応じて前記回避行動量を決定し、
   前記行動量決定部（７６、１３４）は、回避行動を取らない場合と比べて小さい接触面積にて接触しながら、前記障害物（１１２）を通過する前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置（１０）。
2. 請求項１に記載の車両制御装置（１０）において、
   前記行動量決定部（７６、１３４）は、さらに、前記障害物（１１２）との接触による影響度に基づいて前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置（１０）。
3. 請求項２に記載の車両制御装置（１０）において、
   前記行動量決定部（７６、１３４）は、前記障害物（１１２）の特性から前記影響度を評価し、得られた前記影響度に基づいて前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置（１０）。
4. 請求項３に記載の車両制御装置（１０）において、
   前記行動量決定部（７６、１３４）は、先端側のみが揺れている障害物、道路（１０４）の外側から内側に向かって斜めに延びる障害物、又は植物の形態的特徴を有する障害物である特定障害物（１０８）における前記影響度を、前記特定障害物（１０８）以外の障害物（１１２）と比べて低く評価し、得られた前記影響度に基づいて前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置（１０）。
5. 請求項１～４のいずれか１項に記載の車両制御装置（１０）において、
   前記行動量決定部（７６、１３４）は、前記自車両（１００）の物的価値に応じて前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置（１０）。
6. 請求項１～５のいずれか１項に記載の車両制御装置（１０）において、
   前記回避行動量の決定に供されるパラメータを前記ユーザの操作に応じて入力するパラメータ入力部（２４）をさらに備え、
   前記行動量決定部（７６）は、前記パラメータ入力部（２４）から入力された前記パラメータを用いて前記回避行動量を決定する
   ことを特徴とする車両制御装置（１０）。
7. 請求項１～５のいずれか１項に記載の車両制御装置（１０）において、
   前記ユーザとしての前記自車両（１００）のドライバによる過去の運転に関する運転履
   歴情報を用いて、前記ドライバの運転の傾向を解析する運転傾向解析部（１３２）をさらに備え、
   前記行動量決定部（１３４）は、前記運転傾向解析部（１３２）により解析された前記ドライバの運転の傾向に応じて前記回避行動量を決定する
   ことを特徴とする車両制御装置（１０）。
8. 請求項７に記載の車両制御装置（１０）において、
   前記運転傾向解析部（１３２）は、前記ドライバが手動運転を行う場合のみにおける運転の傾向を解析することを特徴とする車両制御装置（１０）。

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