JP7230717B2 - 車両用通知制御装置及び車両用通知制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、車両用通知制御装置及び車両用通知制御方法に関するものである。

特許文献１には、自動運転による車両の挙動変化が乗員の特性に対応する挙動変化と同程度であって乗員のイメージ通りの場合には、車両の挙動変化の内容を乗員へ通知しない一方、同程度でない場合には、車両の挙動変化の内容を乗員へ通知する技術が開示されている。また、特許文献１には、乗員が脇見又は居眠りをしている場合には、乗員の特性に対応する車両の挙動変化が自動運転による車両の挙動変化と同程度であっても、車両の挙動変化の内容を乗員へ通知する技術が開示されている。つまり、特許文献１に開示の技術では、乗員が脇見又は居眠りをしている場合には、車両の挙動変化の内容を乗員へ通知する条件を緩くしている。

特開２０１６－１４１２２０号公報

特許文献１に開示の技術では、乗員が脇見又は居眠りをしている場合に、車両の挙動変化の内容を乗員へ通知する条件を一律に緩くしている。しかしながら、乗員の状態が、車両の走行に意識を向けていない状態に分類される状態であっても、状態の種類によっては、車両の挙動変化についての通知の必要性が異なる場合がある。例えば、車両の挙動変化による影響を受けにくい状態であれば、車両の走行に意識を向けていない状態に分類される状態であっても、車両の挙動変化についての通知は乗員にとって不要に感じられる可能性が高い。よって、特許文献１に開示の技術では、乗員にとって不要な通知が増加するおそれがある。

この開示のひとつの目的は、自動運転中の将来の挙動変化について乗員に通知することを可能にしつつ、乗員が車両の走行に意識を向けていない状態であっても、乗員にとって不要な通知の増加を抑制することを可能にする車両用通知制御装置及び車両用通知制御方法を提供することにある。

上記目的は独立請求項に記載の特徴の組み合わせにより達成され、また、下位請求項は、開示の更なる有利な具体例を規定する。特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、ひとつの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

上記目的を達成するために、本開示の車両用通知制御装置は、自動運転が可能な車両で用いられ、車両の乗員の複数種類の状態を区別して特定する乗員状態特定部（２１）と、自動運転中の車両の将来の挙動変化を特定する挙動変化特定部（２２）と、車両の自動運転中に、挙動変化特定部で特定する挙動変化が、挙動変化に関する条件である通知条件を満たす場合に、その挙動変化についての通知を行わせる通知処理部（２３）とを備え、通知処理部は、乗員状態特定部で特定する乗員の状態が、車両の走行に意識を向けていない状態に分類される種類の状態であっても、この状態の種類に応じて、通知条件を異ならせる。

上記目的を達成するために、本開示の車両用通知制御方法は、プロセッサにより実行される、自動運転が可能な車両で用いられる車両用通知制御方法であって、車両の乗員の複数種類の状態を区別して特定し、自動運転中の車両の将来の挙動変化を特定し、車両の自動運転中に、特定する挙動変化が、挙動変化に関する条件である通知条件を満たす場合に、その挙動変化についての通知を行わせ、特定する乗員の状態が、車両の走行に意識を向けていない状態に分類される種類の状態であっても、この状態の種類に応じて、通知条件を異ならせる。

これらによれば、自動運転中の車両の将来の挙動変化が、挙動変化に関する条件である通知条件を満たす場合に、その挙動変化についての通知を行わせるので、自動運転中の将来の挙動変化について乗員に通知することが可能になる。また、乗員の状態が、車両の走行に意識を向けていない状態に分類される種類の状態であっても、この状態の種類に応じて、通知条件を異ならせるので、乗員が車両の走行に意識を向けていない状態であっても、乗員の状態の種類に応じて、挙動変化についての通知の有無を切り替えることが可能になる。その結果、自動運転中の将来の挙動変化について乗員に通知することを可能にしつつ、乗員が車両の走行に意識を向けていない状態であっても、乗員にとって不要な通知の増加を抑制することが可能になる。

車両用システム１の概略的な構成の一例を示す図である。 ＨＣＵ２の概略的な構成の一例を示す図である。 自車の周辺車両が自車の走行車線の前方に進入することが予測される場合に必要となる自車の前後方向の減速度の大きさを説明するための図である。 ＨＣＵ２での挙動通知関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。 非走行集中状態時処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１～第４閾値，上限値の大小関係について説明するための図である。

図面を参照しながら、開示のための複数の実施形態を説明する。なお、説明の便宜上、複数の実施形態の間において、それまでの説明に用いた図に示した部分と同一の機能を有する部分については、同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。同一の符号を付した部分については、他の実施形態における説明を参照することができる。

（実施形態１）
＜車両用システム１の概略構成＞
以下、本開示の実施形態１について図面を用いて説明する。図１に示す車両用システム１は、自動運転が可能な車両で用いられるものであり、ＨＣＵ（Human Machine Interface Control Unit）２、ロケータ３、地図データベース（以下、地図ＤＢ）４、周辺監視センサ５、車両制御ＥＣＵ６、車両状態センサ７、自動運転装置８、室内カメラ９、及び通知装置１０を含んでいる。ＨＣＵ２、ロケータ３、地図ＤＢ４、車両制御ＥＣＵ６、車両状態センサ７、及び自動運転装置８は、例えば車内ＬＡＮに接続されているものとする。以下では、車両用システム１を用いる車両を自車と呼ぶ。

自車は、自動運転が可能な車両であればよい。自動運転の度合い（以下、自動化レベル）としては、例えばＳＡＥが定義しているように、複数のレベルが存在し得る。自動化レベルは、例えばＳＡＥの定義では、以下のようにレベル０～５に区分される。

レベル０は、システムが介入せずに運転者が全ての運転タスクを実施するレベルである。運転タスクは、例えば操舵及び加減速とする。レベル０は、いわゆる手動運転に相当する。レベル１は、システムが操舵と加減速とのいずれかを支援するレベルである。レベル２は、システムが操舵と加減速とのいずれをも支援するレベルである。レベル１～２は、いわゆる運転支援に相当する。

レベル３は、高速道路等の特定の場所ではシステムが全ての運転タスクを実施可能であり、緊急時に運転者が運転操作を行うレベルである。レベル３では、システムから運転交代の要求があった場合に、運転手が迅速に対応可能であることが求められる。レベル３は、いわゆる条件付き自動運転に相当する。レベル４は、対応不可能な道路，極限環境等の特定状況下を除き、システムが全ての運転タスクを実施可能なレベルである。レベル４は、いわゆる高度自動運転に相当する。レベル５は、あらゆる環境下でシステムが全ての運転タスクを実施可能なレベルである。レベル５は、いわゆる完全自動運転に相当する。レベル３～５は、いわゆる自動運転に相当する。

自車が可能な自動運転は、例えば自動化レベルがレベル３の自動運転であってもよいし、自動化レベルがレベル４以上の自動運転であってもよい。また、自動化レベルは切り替え可能であってもよい。一例として、自車が、自動化レベル３以上の自動運転と、レベル０の手動運転とに切り替え可能であってもよい。以降では、自車が少なくとも自動化レベル３以上の自動運転を行う場合を例に挙げて説明を行う。

ロケータ３は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機及び慣性センサを備えている。ＧＮＳＳ受信機は、複数の測位衛星からの測位信号を受信する。慣性センサは、例えばジャイロセンサ及び加速度センサを備える。ロケータ３は、ＧＮＳＳ受信機で受信する測位信号と、慣性センサの計測結果とを組み合わせることにより、ロケータ３を搭載した自車の車両位置（以下、自車位置）を逐次測位する。自車位置は、例えば緯度経度の座標で表されるものとする。なお、自車位置の測位には、自車に搭載された車速センサから逐次出力される信号から求めた走行距離を用いる構成としてもよい。

地図ＤＢ４は、不揮発性メモリであって、リンクデータ，ノードデータ，道路形状，構造物等の地図データを格納している。地図データは、道路形状及び構造物の特徴点の点群からなる３次元地図であってもよい。地図データとして、道路形状及び構造物の特徴点の点群からなる３次元地図を用いる場合、ロケータ３は、ＧＮＳＳ受信機を用いずに、この３次元地図と、道路形状及び構造物の特徴点の点群を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection and Ranging）若しくは車外用カメラ等の周辺監視センサ５での検出結果とを用いて、自車位置を特定する構成としてもよい。なお、３次元地図は、ＲＥＭ（Road Experience Management）によって撮像画像をもとに生成されたものであってもよい。

周辺監視センサ５は、自車の周辺環境を監視する自律センサである。一例として、周辺監視センサ５は、歩行者，人間以外の動物，自車以外の車両等の移動する移動物体、及びガードレール，縁石，樹木等の静止している静止物体といった自車周辺の物体の認識に用いられる。他にも、自車周辺の走行区画線等の路面標示の認識にも用いられる。周辺監視センサ５としては、例えば、自車周囲の所定範囲を撮像する車外用カメラ、自車周囲の所定範囲に探査波を送信するミリ波レーダ、ソナー、ＬＩＤＡＲ等の測距センサがある。

車両制御ＥＣＵ６は、自車の走行制御を行う電子制御装置である。走行制御としては、加減速制御及び／又は操舵制御が挙げられる。車両制御ＥＣＵ６としては、操舵制御を行う操舵ＥＣＵ、加減速制御を行うパワーユニット制御ＥＣＵ及びブレーキＥＣＵ等がある。車両制御ＥＣＵ６は、自車に搭載された電子制御スロットル、ブレーキアクチュエータ、ＥＰＳ（Electric Power Steering）モータ等の各走行制御デバイスへ制御信号を出力することで走行制御を行う。

車両状態センサ７は、自車の各種状態を検出するためのセンサ群である。車両状態センサ７としては、車速センサ，操舵センサ，加速度センサ，ヨーレートセンサ等がある。車速センサは、自車の車速を検出する。操舵センサは、自車の操舵角を検出する。加速度センサは、自車の前後加速度，横加速度等の加速度を検出する。加速度センサは負方向の加速度である減速度も検出するものとすればよい。ヨーレートセンサは、自車の角速度を検出する。

自動運転装置８は、例えばプロセッサ、メモリ、Ｉ／Ｏ、これらを接続するバスを備え、メモリに記憶された制御プログラムを実行することで自動運転に関する処理を実行する。ここで言うところのメモリは、コンピュータによって読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に格納する非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。また、非遷移的実体的記憶媒体は、半導体メモリ又は磁気ディスクなどによって実現される。

自動運転装置８は、ロケータ３から取得する自車位置，地図ＤＢ４から取得する地図データ，周辺監視センサ５から取得するセンシング情報等から、自車の走行環境を認識する走行環境認識処理を行う。一例として、走行環境認識処理では、自車の周囲の物体の位置、形状、及び移動状態を認識し、実際の走行環境を再現した仮想空間を生成する。走行環境認識処理では、周辺監視センサ５から取得したセンシング情報から、自車の周辺車両との距離，自車に対する周辺車両の相対速度等も走行環境として認識するものとすればよい。また、走行環境認識処理では、周辺車両の方向指示灯の点灯状態等も認識するものとすればよい。また、通信モジュールを介して周辺車両等の位置情報，速度情報を取得できる場合には、これらの情報も用いて走行環境を認識する構成としてもよい。

自動運転装置８は、走行環境認識処理で認識する走行環境，車両状態センサ７で検出する自車の状態等を用いて、運転者による運転操作の代行に関する処理を行う。つまり、自動運転を行わせる。自動運転装置８は、走行環境認識処理で認識する走行環境を用いて、自動運転によって自車を走行させるための走行計画を生成する。例えば、中長期の走行計画として、経路探索処理を行って、自車位置から目的地へ向かわせるための推奨経路を生成する。また、中長期の走行計画に沿った走行を行うための短期の走行計画として、車線変更のための操舵、速度調整のための加減速、及び障害物回避のための操舵及び制動等の実行が決定される。つまり、将来の挙動変化が決定される。走行計画の生成は、例えば機械学習等によって行う構成としてもよい。

また、自動運転装置８は、生成する走行計画の安全性を評価する。一例として、自動運転装置８は、走行計画の安全性の評価をより容易にするために、安全運転の概念を数式化した数学的公式モデルを用いて、走行計画の安全性を評価すればよい。数学的公式モデルとしては、例えばＲＳＳ（Responsibility Sensitive Safety）モデルを用いることができる。自動運転装置８は、自車と周辺障害物との距離が、予め設定された数学的公式モデルによって算出される、車両間の安全性を評価するための基準となる距離（以下、安全距離）以上か否かで安全性を評価すればよい。自車と周辺障害物との距離は、自車の前後方向の距離であったり、自車の左右方向の距離であったりしてもよい。周辺障害物としては、例えば自車の周辺車両の他、歩行者，路上落下物等の静止物が挙げられる。

自動運転装置８は、自車と周辺障害物との距離が、安全距離以上の場合に、生成した走行計画の安全性有りと評価すればよい。一方、自動運転装置８は、自車と周辺障害物との距離が、安全距離未満の場合に、生成した走行計画の安全性無しと評価すればよい。自動運転装置８は、安全性有りと評価した走行計画を自動運転に用いればよい。一方、自動運転装置８は、安全性無しと評価した走行計画については、安全性有りと評価される走行計画に修正して自動運転に用いればよい。

自動運転装置８は、安全性有りと評価される走行計画に従い、自車の加減速及び／又は操舵を車両制御ＥＣＵ６に自動で行わせることで、運転者による運転操作の代行を行わせ、自動運転を行わせる。

室内カメラ９は、自車の室内の所定範囲を逐次撮影する。室内カメラ９としては、自車の運転者をモニタリングするＤＳＭ（Driver Status Monitor）のカメラを利用する構成としてもよい。ＤＳＭは、近赤外光源及び近赤外カメラと、これらを制御する制御ユニット等とによって構成されている。室内カメラ９は、自車の運転者のみを撮影対象とする構成としてもよいし、自車の運転者以外の乗員も撮影対象とする構成としてもよい。室内カメラ９で撮影した室内画像はＨＣＵ２に出力される。

通知装置１０は、ＨＣＵ２の指示に従って、自車の乗員に向けて通知を行う。通知装置１０としては、表示によって通知を行うインジケータ，ディスプレイ等の表示器が挙げられる。通知装置１０としては、音声によって通知を行うスピーカ等の音声出力装置が挙げられる。通知装置１０としては、振動によって通知を行う振動子が挙げられる。振動子は、自車のうちの乗員に接触する箇所に設ける構成とすればよい。例えば、自車のシート，ステアリングホイール等に設ける構成とすればよい。通知装置１０として振動子を用いる場合であって、運転者以外の乗員も通知対象とする場合には、例えば振動子をシートに設ければよい。

ＨＣＵ２は、プロセッサ、メモリ、Ｉ／Ｏ、これらを接続するバスを備えるマイクロコンピュータを主体として構成され、メモリに記憶された制御プログラムを実行することで自動運転中の自車の挙動変化についての通知に関する処理（以下、挙動通知関連処理）等の各種の処理を実行する。プロセッサがこの制御プログラムを実行することは、制御プログラムに対応する車両用通知制御方法が実行されることに相当する。ここで言うところのメモリは、コンピュータによって読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に格納する非遷移的実体的記憶媒体（non- transitory tangible storage medium）である。また、非遷移的実体的記憶媒体は、半導体メモリ又は磁気ディスクなどによって実現される。ＨＣＵ２が車両用通知制御装置に相当する。なお、ＨＣＵ２での処理の詳細については以下で述べる。

＜ＨＣＵ２の概略構成＞
続いて、図２を用いて、ＨＣＵ２の概略構成を説明する。図２に示すように、ＨＣＵ２は、乗員状態特定部２１、挙動変化特定部２２、及び通知処理部２３を機能ブロックとして備えている。なお、ＨＣＵ２が実行する機能の一部又は全部を、一つ或いは複数のＩＣ等によりハードウェア的に構成してもよい。また、ＨＣＵ２が備える機能ブロックの一部又は全部は、プロセッサによるソフトウェアの実行とハードウェア部材の組み合わせによって実現されてもよい。

乗員状態特定部２１は、室内カメラ５１で撮影する室内画像を逐次取得する。乗員状態特定部２１は、逐次取得するこの室内画像から、自車の乗員の複数種類の状態を区別して特定する。乗員状態特定部２１は、室内画像から画像認識技術によって、乗員の対象となる状態別の特徴量を抽出することで、自車の乗員の複数種類の状態を区別して特定すればよい。一例として、乗員状態特定部２１は、パターン認識，機械学習等によって、自車の乗員の複数種類の状態を区別して特定することを可能とすればよい。

乗員の状態の分類としては、車両の走行に意識を向けている状態（以下、走行集中状態）と車両の走行に意識を向けていない状態（以下、非走行集中状態）に大別される。走行集中状態としては、例えば自車の前方を乗員が注視している状態が挙げられる。自車の前方を乗員が注視している状態は、例えば乗員の視線が自車の前方から逸れる時間が、注視の有無を区別するための規定時間未満であることをもとに特定する等すればよい。非走行集中状態としては、走行集中状態に該当しない状態が挙げられる。非走行集中状態の例については以下で述べる。

乗員状態特定部２１は、非走行集中状態として、乗員の物体把持中の状態と乗員の物体非把持中の状態とを少なくとも区別して特定することが好ましい。これは、乗員の状態が非走行集中状態に分類される状態であっても、乗員が物体把持中の状態か物体非把持中の状態かで、自車の挙動変化による影響の大きさが異なると考えられるためである。乗員が物体把持中の状態の場合、この物体は手で支えられているため、シートに着座中の乗員の体に比べて、自車の挙動変化によって大きく動きやすいと考えられる。よって、乗員が物体非把持中の状態よりも物体把持中の状態の方が、自車の挙動変化による影響が大きくなると考えられる。

なお、非走行集中状態に分類される乗員の状態のうち、乗員の物体非把持中の状態に該当する状態としては、乗員の会話中の状態，乗員の脇見状態，乗員の眠気状態等がある。乗員状態特定部２１は、乗員が会話中の状態であることを、例えば所定期間内の乗員の開口回数が一定以上となることをもとに特定すればよい。乗員状態特定部２１は、乗員が脇見状態であることを、例えば乗員の視線が自車の前方から逸れる時間が一定時間以上継続することをもとに特定すればよい。乗員状態特定部２１は、乗員が眠気状態であることを、例えば乗員の目の開き具合をもとに特定すればよい。

乗員状態特定部２１は、非走行集中状態として、乗員の液体把持中の状態と乗員の固体非把持中の状態とを少なくとも区別して特定することが好ましい。これは、乗員の状態が非走行集中状態に分類される状態であっても、乗員が液体把持中の状態か固体把持中の状態かで、自車の挙動変化による影響の大きさが異なると考えられるためである。乗員が液体把持中の状態の場合、液体は固体よりも自車の挙動変化によって大きく動きやすいので、乗員が固体把持中の状態よりも液体把持中の状態の方が、自車の挙動変化による影響が大きくなると考えられる。液体把持中とは、例えば容器に入った液体を乗員が把持していることを示している。液体把持中の状態と固体把持中の状態とは、物体把持中の状態を細分化して区分した状態とすればよい。

なお、非走行集中状態に分類される乗員の状態のうち、乗員の液体把持中の状態に該当する状態としては、乗員が飲み物を手に持っている状態等がある。乗員状態特定部２１は、乗員が飲み物を手に持っている状態であることを、飲み物の容器に特徴的な形状，表示物等をもとに特定すればよい。

また、非走行集中状態に分類される乗員の状態のうち、乗員の固体把持中の状態に該当する状態としては、乗員がスマートフォン，ノートＰＣ，タブレット端末等の携帯端末を手に持っている状態，紙媒体を手に持っている状態，固形の食べ物を手に持っている状態等がある。乗員状態特定部２１は、携帯端末を手に持っている状態であることを、携帯端末に特徴的な形状，表示物等をもとに特定すればよい。乗員状態特定部２１は、紙媒体を手に持っている状態であることを、紙媒体に特徴的な形状，表示物等をもとに特定すればよい。乗員状態特定部２１は、固形の食べ物を手に持っている状態であることを、固形の食べ物に特徴的な形状，表示物等をもとに特定すればよい。

挙動変化特定部２２は、自動運転中の自車の将来の挙動変化を特定する。挙動変化特定部２２は、自動運転装置８で決定された短期の走行計画を取得し、この短期の走行計画を自車の将来の挙動変化として特定すればよい。挙動変化特定部２２は、自動運転装置８で安全性有りと評価された短期の走行計画を自車の将来の挙動変化として特定すればよい。自動運転装置８で安全性有りと評価された短期の走行計画には、自動運転装置８で安全性有りと評価される走行計画に修正されたものも含む構成とすればよい。つまり、挙動変化特定部２２は、自動運転中の自車と自車の周辺障害物との対象間の距離を、予め設定された数学的公式モデルによって算出されるその対象間の安全性を評価するための基準となる安全距離に保つのに必要となる自車の挙動変化を、自動運転中の自車の将来の挙動変化として特定すればよい。また、挙動変化特定部２２は、自動運転装置８で決定された短期の走行計画をもとに、この走行計画に含まれていない自車の将来の挙動変化を予測する構成としてもよい。

挙動変化特定部２２で特定する挙動変化は、例えば挙動変化の大きさとすればよい。挙動変化の大きさとしては、例えば自車の前後方向の加減速度である前後加減速度，自車の左右方向（つまり、横方向）の加減速度である横加減速度，自車の上下方向の加減速度である上下加減速度，自車の角速度等がある。なお、挙動変化特定部２２で特定する挙動変化は、特許文献１に記載されている、乗員の特性に対応する車両の挙動変化と自動運転による車両の挙動変化との差であってもよい。以降では、挙動変化特定部２２で特定する挙動変化は、挙動変化の大きさである場合を例に挙げて説明を続ける。

例えば、自車の周辺車両が自車の走行車線の前方に進入することが予測される場合に、自車とその周辺車両との距離が近いほど、その周辺車両との安全距離を保つために前後方向の減速が必要となる。図３は、自車の周辺車両が自車の走行車線の前方に進入することが予測される場合に必要となる自車の前後方向の減速度の大きさを説明するための図である。図３のＨＶが自車を示しており、ＯＶが自車の走行車線の前方に進入しようとする周辺車両を示している。図３のＦａの場合よりもＮｅの方が自車ＨＶと周辺車両ＯＶとの距離が近い。自車ＨＶと周辺車両ＯＶとの距離が近いほど、自車ＨＶと周辺車両ＯＶとの安全距離を保つために前後方向の減速が必要となる。よって、自動運転装置８で短期の走行計画を生成する際、図３のＦａの場合よりも図３のＮｅの場合の方が、自車の前後方向の減速度が大きくなるように短期の走行計画が生成されることになる。従って、挙動変化特定部２２は、自車の周辺車両が自車の走行車線に進入することが予測される場合に、自車と自車の周辺車両との距離が近いほど挙動変化の大きさとして、前後減速度を大きく特定することになる。

なお、自車の周辺車両が自車の走行車線の前方に進入することは、その周辺車両の方向指示灯のうち、自車の走行車線側の方向指示灯が点滅している走行環境を認識していることから予測する構成とすればよい。

また、自車の前方のカーブ路の曲率が大きいほど、進入前の減速が必要となるとともに、カーブ路を走行中の横加速度が大きくなる。よって、自動運転装置８で短期の走行計画を生成する際、自車の前方のカーブ路の曲率が大きいほど、自車の前後方向の減速度が大きくなるように短期の走行計画が生成されることになる。従って、挙動変化特定部２２は、自車の前方のカーブ路の曲率が大きいほど挙動変化の大きさとして、前後減速度を大きく特定することになる。カーブ路を走行中の横加速度については、走行制御によって意図して発生させるものでなく、短期の走行計画に含まれないので、挙動変化特定部２２が、自車の前方のカーブ路の曲率が大きいほど大きくなると予測して特定すればよい。

他にも、自車の前方の凹凸の段差が大きいほど、その段差を越える際の自車の上下加速度が大きくなる。この段差を越える際の上下加速度については、走行制御によって意図して発生させるものでなく、短期の走行計画に含まれない。よって、挙動変化特定部２２が、自車の前方の凹凸の段差が大きいほど上下加速度が大きくなると予測して挙動変化の大きさを特定すればよい。自車の前方の凹凸の段差は、自動運転装置８での走行環境認識処理によって認識した結果を用いればよい。他にも、自動運転装置８での走行環境認識処理によって認識した自車の先行車のピッチ方向の変化率から、自車の前方の凹凸の段差を越える際の自車の上下加速度を推定して挙動変化の大きさを特定する構成としてもよい。

また、歩行者の飛び出し等の突発的な事象に対しては、猶予時間が非常に短くなるので、制動で回避する場合に前後減速度が非常に大きくなる。従って、挙動変化特定部２２は、歩行者の飛び出し等の突発的な事象に対して、前後減速度を非常に大きく特定することになる。

なお、挙動変化特定部２２は、自車が自動運転と手動運転とを切り替え可能である場合、例えば手動運転時には処理を行わない構成とすることで無駄な処理を抑制することが好ましい。

通知処理部２３は、自車の自動運転中に、挙動変化特定部２２で特定する挙動変化が、その挙動変化に関する条件（以下、通知条件）を満たす場合に、その挙動変化についての通知を通知装置１０から行わせる。以降では、挙動変化特定部２２で特定する挙動変化が挙動変化の大きさである場合を例に挙げて説明するので、通知条件は、通知の有無を挙動変化の大きさによって区別するための閾値である。なお、挙動変化特定部２２で特定する挙動変化が前述した挙動変化の差である場合には、通知条件は、通知の有無を挙動変化の差によって区別するための閾値とすればよい。

通知処理部２３は、挙動変化特定部２２で特定する挙動変化の大きさが、通知条件としての閾値以上である場合に、その挙動変化についての通知を行わせる一方、その閾値未満である場合に、その挙動変化についての通知を行わせない。これによれば、挙動変化の大きさに応じて、その挙動変化についての通知の有無を切り替えることが可能になる。通知条件としての閾値は、例えば前後減速度，横加速度，上下加速度のそれぞれについて設定されているといったように、挙動変化の種類ごとに設定されている構成とすればよい。

挙動変化についての通知は、挙動変化の発生を知らせる通知であってもよいし、挙動変化の発生だけでなく挙動変化の内容までも知らせる通知であってもよい。挙動変化の発生を知らせる通知の場合には、通知を開始させることで挙動変化の発生を知らせる構成とすればよい。挙動変化の内容を知らせる通知の場合には、表示，音声等で挙動変化の内容を知らせればよい。通知装置１０として振動子を用いる場合には、シートの異なる箇所に配置された複数の振動子を動作させる箇所，大きさを切り替えることで、挙動変化の方向，大きさを知らせる構成とすればよい。挙動変化についての通知を振動で行わせる場合には、自車の乗員のうちの一部の乗員にのみ通知を行うことが必要な状況において、対象とする乗員に絞って通知を行うことが容易になる。また、挙動変化についての通知を音声で行わせる場合であっても、音声に指向性を持たせることで、対象とする乗員に絞って通知を行うことが可能になる。

通知処理部２３は、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態の種類に応じて、通知条件を異ならせることが好ましい。例えば、通知処理部２３は、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態が、非走行集中状態である場合よりも、走行集中状態に分類される種類の状態である場合の方が、通知条件が厳しくなっていることが好ましい。通知条件が厳しくなっているとは、通知条件としての閾値が高めに設定されていることを示す。以下では、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態が、走行集中状態である場合の通知条件としての閾値を第１閾値とする。また、非走行集中状態である場合の通知条件としての閾値は後述する第２～第４閾値とする。

走行集中状態である場合は、非走行集中状態である場合に比べ、乗員が自車の走行に意識を向けている。よって、非走行集中状態である場合に比べ、より大きな挙動変化であっても、挙動変化への対応が遅れて体勢を崩す状況が発生しにくくなる。従って、非走行集中状態である場合に比べ、挙動変化についての通知が行われると煩わしく感じる挙動変化の大きさは大きくなる。これに対して、非走行集中状態である場合よりも走行集中状態である場合の方が、通知条件が厳しくなっていることで、乗員にとって不要な通知の増加を抑制することが可能になる。

通知処理部２３は、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態が、非走行集中状態に分類される種類の状態である場合に、この状態の種類に応じて、通知条件を異ならせる。乗員の状態が、非走行集中状態に分類される状態であっても、状態の種類によっては、自車の挙動変化についての通知の必要性が異なる場合がある。例えば、自車の挙動変化による影響を受けにくい状態であれば、非走行集中状態に分類される状態であっても、自車の挙動変化についての通知は乗員にとって不要に感じられる可能性が高い。これに対して、非走行集中状態に分類される種類の状態である場合に、この状態の種類に応じて、通知条件を異ならせることで、乗員にとって不要な通知の増加を抑制することが可能になる。

例えば、通知処理部２３は、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態が、非走行集中状態に分類される状態のうちの、乗員の物体把持中の状態である場合よりも、乗員の物体非把持中の状態である場合の方が、通知条件が厳しくなっていることが好ましい。以下では、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態が、物体非把持中の状態である場合の通知条件としての閾値を第２閾値とする。また、物体把持中の状態である場合の通知条件としての閾値は後述する第３～第４閾値とする。

乗員の物体把持中の状態である場合は、乗員の物体非把持中の状態である場合に比べ、前述したように、自車の挙動変化による影響が大きくなると考えられる。従って、物体非把持中の状態である場合には、物体把持中の状態である場合に比べ、挙動変化についての通知が行われると煩わしく感じる挙動変化の大きさは大きくなる。これに対して、物体把持中の状態である場合よりも物体非把持中の状態である場合の方が、通知条件が厳しくなっていることで、乗員にとって不要な通知の増加を抑制することが可能になる。

例えば、通知処理部２３は、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態が、非走行集中状態に分類される状態のうちの、乗員の液体把持中の状態である場合よりも、乗員の物体非把持中の状態である場合の方が、通知条件が厳しくなっていることが好ましい。以下では、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態が、固体把持中の状態である場合の通知条件としての閾値を第３閾値とする。また、液体把持中の状態である場合の通知条件としての閾値は第４閾値とする。

乗員の液体把持中の状態である場合は、乗員の固体把持中の状態である場合に比べ、前述したように、自車の挙動変化による影響が大きくなると考えられる。従って、固体把持中の状態である場合には、液体把持中の状態である場合に比べ、挙動変化についての通知が行われると煩わしく感じる挙動変化の大きさは大きくなる。これに対して、液体把持中の状態である場合よりも固体把持中の状態である場合の方が、通知条件が厳しくなっていることで、乗員にとって不要な通知の増加を抑制することが可能になる。

なお、上述した例に限らず、通知処理部２３は、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態が、挙動変化による影響を受けにくい状態であるほど、通知条件が厳しくなっていることが好ましい。例えば、乗員の固体把持中の状態に分類される状態であっても、固体の種類によって通知条件が異なっている構成であってもよい。例えば、把持中の固体が携帯端末の場合には、入力操作が挙動変化による影響を受けやすいため、把持中の固体が紙媒体の場合の方が、挙動変化による影響を受けにくいと考えられる。よって、把持中の固体が紙媒体の場合の方が、把持中の固体が携帯端末の場合よりも通知条件を厳しくすればよい。また、把持中の固体がこぼれやすい食べ物の場合には、把持中の固体がこぼれにくい食べ物よりも挙動変化による影響を受けやすい。よって、把持中の固体がこぼれにくい食べ物の方が、把持中の固体がこぼれやすい食べ物の場合よりも通知条件を厳しくすればよい。他にも、乗員の状態が、高齢者，子供等の挙動変化に対して体勢が崩れやすい状態である場合に、通知条件を緩くしてもよい。

通知処理部２３は、挙動変化特定部２２で特定する挙動変化の大きさが、予め規定される上限値以上の場合には、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態の種類にかかわらず、その挙動変化についての通知を行わせることが好ましい。ここで言うところの上限値とは、乗員の状態が走行集中状態であっても身構えることが好ましいと考えられる挙動変化の大きさであって、任意に設定可能な値である。上限値は、少なくとも前述した通知条件としての閾値よりも大きい値であるものとする。一方、挙動変化特定部２２で特定する挙動変化の大きさが、この上限値未満の場合には、前述したように、乗員状態特定部２１で特定する乗員の状態の種類とその挙動変化の大きさとに応じて、その挙動変化についての通知の有無を切り替えることが好ましい。

これによれば、乗員の状態の種類に応じて通知の有無を切り替えることが好ましい大きさの挙動変化については、乗員の状態の種類に応じて通知の有無を切り替えつつ、乗員の状態の種類にかかわらず身構えることが好ましい挙動変化については、乗員の状態の種類にかかわらず、その挙動変化についての通知を行わせることが可能になる。

＜ＨＣＵ２での挙動通知関連処理＞
ここで、図４，図５のフローチャートを用いて、ＨＣＵ２での挙動通知関連処理の流れの一例について説明を行う。図４のフローチャートは、自車の内燃機関又はモータジェネレータを始動させるためのスイッチ（以下、パワースイッチ）がオンになった場合に開始する構成とすればよい。他にも、自車の手動運転と自動運転とを切り替えることができる構成の場合には、自車の自動運転を行う設定となっていることも条件に加える構成とすればよい。

また、前述した第１～第４閾値，上限値の大小関係については、図６に示すように、大きいものから順に、上限値、第１閾値、第２閾値、第３閾値、第４閾値であるものとする。

まず、ステップＳ１では、挙動変化特定部２２が、自動運転中の自車の将来の挙動変化の大きさを特定する。ステップＳ２では、Ｓ１で特定した挙動変化の大きさが上限値以上であった場合（Ｓ２でＹＥＳ）には、ステップＳ３に移る。一方、Ｓ１で特定した挙動変化の大きさが上限値未満であった場合（Ｓ２でＮＯ）には、ステップＳ５に移る。挙動変化特定部２２で前後減速度，横加速度，上下加速度といった複数種類の挙動変化の大きさを特定する場合には、挙動変化の種類ごとに設定された上限値とそれぞれ比較すればよい。そして、一種類でも上限値以上であった場合に、挙動変化の大きさが上限値以上であったものとし、全種類で上限値未満であった場合に、挙動変化の大きさが上限値未満であったものとすればよい。

ステップＳ３では、通知処理部２３が、Ｓ２で大きさが上限値以上であった挙動変化についての通知を通知装置１０から行わせる。この通知は、通知装置１０によって通知を受けることが可能な全乗員を対象とすればよい。

ステップＳ４では、挙動通知関連処理の終了タイミングであった場合（Ｓ４でＹＥＳ）には、挙動通知関連処理を終了する。一方、挙動通知関連処理の終了タイミングでなかった場合（Ｓ４でＮＯ）には、Ｓ１に戻って処理を繰り返す。挙動通知関連処理の終了タイミングの一例としては、自車のパワースイッチがオフになった場合，手動運転に切り替わった場合等がある。

ステップＳ５では、乗員状態特定部２１が乗員の状態を特定する。ステップＳ６では、乗員状態特定部２１が特定した乗員の状態が、走行集中状態であった場合（Ｓ６でＹＥＳ）には、ステップＳ７に移る。一方、乗員状態特定部２１が特定した乗員の状態が、非走行集中状態に分類される状態であった場合（Ｓ６でＮＯ）には、ステップＳ１０に移る。

ステップＳ７では、Ｓ１で特定した挙動変化の大きさが第１閾値以上であった場合（Ｓ７でＹＥＳ）には、ステップＳ８に移る。一方、Ｓ１で特定した挙動変化の大きさが第１閾値未満であった場合（Ｓ７でＮＯ）には、ステップＳ９に移る。挙動変化特定部２２で前後減速度，横加速度，上下加速度といった複数種類の挙動変化の大きさを特定する場合には、挙動変化の種類ごとに設定された閾値とそれぞれ比較すればよい。そして、一種類でも閾値以上であった場合に、挙動変化の大きさが閾値以上であったものとし、全種類で閾値未満であった場合に、挙動変化の大きさが閾値未満であったものとすればよい。以降の通知条件としての第２～第４閾値との比較についても同様である。

ステップＳ８では、通知処理部２３が、Ｓ５で走行集中状態と特定した乗員に対して、Ｓ７で大きさが第１閾値以上であった挙動変化についての通知を通知装置１０から行わせ、ステップＳ４に移る。ステップＳ９では、通知処理部２３が、Ｓ５で走行集中状態と特定した乗員に対して、Ｓ７で大きさが第１閾値未満であった挙動変化についての通知を通知装置１０から行わせず、ステップＳ４に移る。

ステップＳ１０では、非走行集中状態時処理を行って、ステップＳ４に移る。ここで、図５のフローチャートを用いて、非走行集中状態時処理の流れの一例について説明を行う。

ステップＳ１０１では、Ｓ５で特定した乗員の状態が、非走行集中状態に分類される状態のうちの物体把持中の状態であった場合（Ｓ１０１でＹＥＳ）には、ステップＳ１０５に移る。一方、Ｓ５で特定した乗員の状態が、非走行集中状態に分類される状態のうちの物体非把持中の状態であった場合（Ｓ１０１でＮＯ）には、ステップＳ１０２に移る。

ステップＳ１０２では、Ｓ１で特定した挙動変化の大きさが第２閾値以上であった場合（Ｓ１０２でＹＥＳ）には、ステップＳ１０３に移る。一方、Ｓ１で特定した挙動変化の大きさが第２閾値未満であった場合（Ｓ１０２でＮＯ）には、ステップＳ１０４に移る。

ステップＳ１０３では、通知処理部２３が、Ｓ５で物体非把持中の状態と特定した乗員に対して、Ｓ１０２で大きさが第２閾値以上であった挙動変化についての通知を通知装置１０から行わせ、ステップＳ４に移る。ステップＳ１０４では、通知処理部２３が、Ｓ５で物体非把持中の状態と特定した乗員に対して、Ｓ１０２で大きさが第２閾値未満であった挙動変化についての通知を通知装置１０から行わせず、ステップＳ４に移る。

ステップＳ１０５では、Ｓ５で特定した乗員の状態が、非走行集中状態に分類される物体把持中の状態のうちの液体把持中の状態であった場合（Ｓ１０５でＹＥＳ）には、ステップＳ１０７に移る。一方、Ｓ５で特定した乗員の状態が、非走行集中状態に分類される物体把持中の状態のうちの固体把持中の状態であった場合（Ｓ１０５でＮＯ）には、ステップＳ１０６に移る。

ステップＳ１０６では、Ｓ１で特定した挙動変化の大きさが第３閾値以上であった場合（Ｓ１０６でＹＥＳ）には、ステップＳ１０７に移る。一方、Ｓ１で特定した挙動変化の大きさが第３閾値未満であった場合（Ｓ１０６でＮＯ）には、ステップＳ１０８に移る。

ステップＳ１０７では、通知処理部２３が、Ｓ５で固体把持中の状態と特定した乗員に対して、Ｓ１０６で大きさが第３閾値以上であった挙動変化についての通知を通知装置１０から行わせ、ステップＳ４に移る。ステップＳ１０８では、通知処理部２３が、Ｓ５で固体把持中の状態と特定した乗員に対して、Ｓ１０６で大きさが第３閾値未満であった挙動変化についての通知を通知装置１０から行わせず、ステップＳ４に移る。

ステップＳ１０９では、Ｓ１で特定した挙動変化の大きさが第４閾値以上であった場合（Ｓ１０９でＹＥＳ）には、ステップＳ１１０に移る。一方、Ｓ１で特定した挙動変化の大きさが第４閾値未満であった場合（Ｓ１０９でＮＯ）には、ステップＳ１１１に移る。

ステップＳ１１０では、通知処理部２３が、Ｓ５で液体把持中の状態と特定した乗員に対して、Ｓ１０９で大きさが第４閾値以上であった挙動変化についての通知を通知装置１０から行わせ、ステップＳ４に移る。ステップＳ１１１では、通知処理部２３が、Ｓ５で固体把持中の状態と特定した乗員に対して、Ｓ１０９で大きさが第４閾値未満であった挙動変化についての通知を通知装置１０から行わせず、ステップＳ４に移る。

なお、ここでは、自車の将来の挙動変化として、挙動変化の大きさと通知条件とを比較して挙動変化についての通知の有無を切り替える構成を示したが、必ずしもこれに限らない。自車の将来の挙動変化として、挙動変化の大きさ以外を用いる場合にも、挙動変化による影響を受けにくい状態であるほど、通知条件を厳しくして、挙動変化についての通知の有無を切り替える構成とすればよい。

＜実施形態１のまとめ＞
例えば、自車の前後方向及び横方向における周辺車両との距離を前述した安全距離に保つように自動運転を行う場合、交通量が多くなると割り込み車両等が増え、急な制動，操舵が増加すると考えられる。自動運転時には、運転手を含む乗員が車両の走行に意識を向けていない非走行集中状態となる頻度も増えると考えられる。乗員が非走行集中状態において、急な制動，操舵が生じれば、乗員が体勢を崩してしまうこともある。

これに対して、実施形態１の構成によれば、自動運転中の車両の将来の挙動変化が、挙動変化に関する条件である通知条件を満たす場合に、その挙動変化についての通知を行わせるので、自動運転中の将来の挙動変化について乗員に通知することが可能になる。よって、将来の挙動変化に乗員が備えることで、乗員が体勢を崩しにくくなる。

また、実施形態１の構成によれば、乗員が車両の走行に意識を向けていない状態であっても、一律に通知条件を緩めるのでなく、乗員の状態の種類に応じて、挙動変化についての通知の有無を切り替えることが可能になる。例えば、非走行集中状態に分類される種類の状態であっても、挙動変化による影響を受けにくい状態であるほど、通知条件が厳しくなっている。よって、より大きな挙動変化になって通知が必要となる乗員の状態ほど、より大きな挙動変化になってはじめて通知されるようにすることが可能になる。その結果、自動運転中の将来の挙動変化について乗員に通知することを可能にしつつ、乗員が車両の走行に意識を向けていない状態であっても、乗員にとって不要な通知の増加を抑制することが可能になる。

（実施形態２）
実施形態１では、挙動変化特定部２２が、予め設定された数学的公式モデルによって算出される自車と自車の周辺障害物との間の安全性を評価するための基準となる安全距離に保つのに必要となる自車の挙動変化を、自動運転中の自車の将来の挙動変化として特定する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、安全距離を、数学的公式モデル以外を用いて算出する構成としてもよい。また、自動運転装置８で生成する走行計画の安全性を評価せずに、この走行計画に沿って走行する際の自車の挙動変化を、自動運転中の自車の将来の挙動変化として特定する構成としてもよい。

（実施形態３）
実施形態１では、自動運転装置８とＨＣＵ２とが別体である構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、自動運転装置８とＨＣＵ２との両方の機能を担う電子制御装置を用いる構成としてもよい。この場合、挙動変化特定部２２は、実施形態１の自動運転装置８と同様にして短期の走行計画を生成することで、自車の将来の挙動変化を特定する構成としてもよい。また、自動運転装置８と車両制御ＥＣＵ６とが別体である構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、自動運転装置８が車両制御ＥＣＵ６の機能も担う構成としてもよい。他にも、自動運転装置８がロケータ３の機能も担う構成としてもよい。

なお、本開示は、上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。また、本開示に記載の制御部及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサを構成する専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の装置及びその手法は、専用ハードウェア論理回路により、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の装置及びその手法は、コンピュータプログラムを実行するプロセッサと一つ以上のハードウェア論理回路との組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

１ 車両用システム、２ ＨＣＵ（車両用通知制御装置）、５ 周辺監視センサ、８ 自動運転装置、９ 室内カメラ、１０ 通知装置、２１ 乗員状態特定部、２２ 挙動変化特定部、２３ 通知処理部

Claims (10)

1. 自動運転が可能な車両で用いられ、
   前記車両の乗員の複数種類の状態を区別して特定する乗員状態特定部（２１）と、
   前記自動運転中の前記車両の将来の挙動変化を特定する挙動変化特定部（２２）と、
   前記車両の自動運転中に、前記挙動変化特定部で特定する前記挙動変化が、前記挙動変化に関する条件である通知条件を満たす場合に、その挙動変化についての通知を行わせる通知処理部（２３）とを備え、
   前記通知処理部は、前記乗員状態特定部で特定する前記乗員の状態が、前記車両の走行に意識を向けていない状態に分類される種類の状態であっても、この状態の種類に応じて、前記通知条件を異ならせる車両用通知制御装置。
2. 前記通知処理部は、前記車両の自動運転中であって、且つ、前記車両の走行中に、前記挙動変化特定部で特定する前記挙動変化が、前記挙動変化に関する条件である通知条件を満たす場合に、その挙動変化についての通知を行わせる請求項１に記載の車両用通知制御装置。
3. 前記乗員状態特定部は、前記車両の走行に意識を向けていない状態に分類される種類の前記乗員の状態として、前記乗員の物体把持中の状態と前記乗員の物体非把持中の状態とを少なくとも区別して特定するものであって、
   前記通知処理部は、前記乗員状態特定部で特定する前記乗員の状態が、前記乗員の物体把持中の状態である場合よりも、前記乗員の物体非把持中の状態である場合の方が、前記通知条件が厳しくなっている請求項１又は２に記載の車両用通知制御装置。
4. 前記乗員状態特定部は、前記車両の走行に意識を向けていない状態に分類される種類の前記乗員の状態として、前記乗員の液体把持中の状態と前記乗員の固体把持中の状態とを少なくとも区別して特定するものであって、
   前記通知処理部は、前記乗員状態特定部で特定する前記乗員の状態が、前記乗員の液体把持中の状態である場合よりも、前記乗員の物体非把持中の状態である場合の方が、前記通知条件が厳しくなっている請求項１～３のいずれか１項に記載の車両用通知制御装置。
5. 前記通知処理部は、
   前記乗員状態特定部で特定する前記乗員の状態が、前記車両の走行に意識を向けている状態に分類される種類の状態である場合にも、前記挙動変化についての通知を行わせることが可能なものであって、
   前記乗員状態特定部で特定する前記乗員の状態が、前記車両の走行に意識を向けていない状態に分類される種類の状態である場合よりも、前記車両の走行に意識を向けている状態に分類される種類の状態である場合の方が、前記通知条件が厳しくなっている請求項１～４のいずれか１項に記載の車両用通知制御装置。
6. 前記挙動変化特定部は、前記自動運転中の前記車両と前記車両の周辺障害物との対象間の距離を、予め設定された数学的公式モデルによって算出されるその対象間の安全性を評価するための基準となる安全距離に保つのに必要となる前記車両の挙動変化を、前記自動運転中の前記車両の将来の挙動変化として特定する請求項１～５のいずれか１項に記載の車両用通知制御装置。
7. 前記通知条件は、前記通知の有無を前記挙動変化の大きさによって区別するための閾値であって、
   前記通知処理部は、前記挙動変化特定部で特定する前記挙動変化の大きさが、前記通知条件以上である場合に、その挙動変化についての通知を行わせる一方、前記通知条件未満である場合に、その挙動変化についての通知を行わせない請求項１～６のいずれか１項に記載の車両用通知制御装置。
8. 前記通知処理部は、前記挙動変化特定部で特定する前記挙動変化の大きさが、予め規定される上限値以上の場合には、前記乗員状態特定部で特定する前記乗員の状態の種類にかかわらず、その挙動変化についての通知を行わせる一方、前記挙動変化特定部で特定する前記挙動変化の大きさが、予め規定される上限値未満の場合には、前記乗員状態特定部で特定する前記乗員の状態の種類とその挙動変化の大きさとに応じて、その挙動変化についての通知の有無を切り替える請求項７に記載の車両用通知制御装置。
9. 前記挙動変化特定部は、前記車両の周辺車両が前記車両の走行車線の前方に進入することが予測される場合に、前記車両と前記周辺車両との距離が近いほど前記挙動変化の大きさを大きく特定する請求項７又は８に記載の車両用通知制御装置。
10. プロセッサにより実行される、
    自動運転が可能な車両で用いられる車両用通知制御方法であって、
    前記車両の乗員の複数種類の状態を区別して特定し、
    前記自動運転中の前記車両の将来の挙動変化を特定し、
    前記車両の自動運転中に、特定する前記挙動変化が、前記挙動変化に関する条件である通知条件を満たす場合に、その挙動変化についての通知を行わせ、
    特定する前記乗員の状態が、前記車両の走行に意識を向けていない状態に分類される種類の状態であっても、この状態の種類に応じて、前記通知条件を異ならせる車両用通知制御方法。

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