JP7268321B2 - 駐車支援方法及び駐車支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、駐車支援方法及び駐車支援装置に関する。

特許文献１には、各時刻での車両の目標位置を、始点位置から終点位置までの移動距離と、所要時間と、車両の移動に関する物理量とで設定し、目標位置と実位置との偏差を小さくするように車両の駆動機構及び制動機構を制御する駐車支援システムが記載されている。

特開２０１６‐１２０８９６号公報

特許文献１に記載の制御装置は、予め定められた速度プロファイルに基づいて駐車支援制御を行う。このため、駐車経路に沿って走行する自車両の動きが緩慢に感じたり、反対に急激に感じたりするなど、乗員が違和感を感じることがあった。
本発明は、駐車支援中の自車両の速度に対する乗員の違和感を低減することを目的とする。

本発明の一態様によれば、目標駐車位置に至る駐車経路を設定し、駐車経路に基づき自車両の駐車を支援する駐車支援方法が与えられる。駐車支援方法では、乗員の脳活動を計測し、駐車経路に沿って自車両を走行させる際の速度変化に対する乗員の違和感を脳活動に基づき検出し、違和感を検出した場合には、駐車経路に沿って自車両を前記走行させる速度プロファイルを変更する。

本発明によれば、駐車支援中の自車両の速度に対する乗員の違和感を低減できる。
本発明の目的及び利点は、特許請求の範囲に示した要素及びその組合せを用いて具現化され達成される。前述の一般的な記述及び以下の詳細な記述の両方は、単なる例示及び説明であり、特許請求の範囲のように本発明を限定するものでないと解するべきである。

本発明の実施形態に係る駐車支援装置の一例を示すブロック図である。 生体情報センサの電極配置の一例の概略図である。 プロファイル設定部により設定される速度プロファイルの一例の説明図である。 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。 速度変化を大きくする速度プロファイルの変更例の説明図である。 速度変化を小さくする速度プロファイルの変更例の説明図である。 違和感の強度に応じた速度プロファイルの変更例の説明図である。 駐車支援方法の一例のフローチャートである。 駐車支援方法の他の一例のフローチャートである。 周囲環境に応じたプロファイル設定処理の一例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。
（構成）
本発明の実施形態に係る駐車支援装置は、例えば車両に搭載される（以下、本発明の実施形態に係る駐車支援装置が搭載される車両を「自車両」という）。

図１を参照する。本発明の実施形態に係る駐車支援装置１は、周囲センサ２、車両センサ３、生体情報センサ（例えば脳波センサ）４、入力装置５、コントローラ６、及びアクチュエータ７を備える。
コントローラ６と、周囲センサ２、車両センサ３、生体情報センサ４、及びアクチュエータ７とは、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バス等の有線又は無線でデータや信号を送受信可能である。

周囲センサ２は、自車両の周囲環境（周囲状況）を検出するセンサである。周囲センサ２は例えばカメラ、レーダ又は通信機等で構成することができる。カメラとしては、ＣＣＤカメラ等が使用可能であり、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。カメラは、自車両の周囲環境を撮像し、撮像画像から障害物と自車両との相対位置、障害物と自車両との距離、駐車場等の駐車枠を区画する白線や縁石等を含む自車両の周囲環境のデータを検出し、検出された周囲環境のデータをコントローラ６に出力する。障害物には、自車両以外の車両（他車両）、歩行者、壁、柱等が含まれる。

レーダとしては、例えばミリ波レーダやレーザレーダ、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）等が使用可能である。レーダは、障害物と自車両との相対位置、障害物と自車両との距離、障害物と自車両との相対速度を含む自車両の周囲環境のデータを検出し、検出された周囲環境のデータをコントローラ６に出力する。

通信機は、自車両と他車両との間の車車間通信又は自車両と路側機との間の路車間通信等を行うことにより、駐車場や車庫の駐車領域等の周囲環境のデータを受信し、受信された周囲環境のデータをコントローラ６に出力する。なお、周囲センサ２の種類や個数は特に限定されない。

車両センサ３は、自車両の現在位置及び自車両の走行状態を検出するセンサである。車両センサ３は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機、車速センサ、加速度センサ及び角速度センサ等で構成することができる。ＧＮＳＳ受信機は、地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であり、複数の航法衛星から電波を受信して自車両の現在位置を取得し、取得した自車両の現在位置をコントローラ６に出力する。コントローラ６は、ＧＮＳＳ受信機により取得した自車両の現在位置を、コントローラ６の記憶装置等に記憶された地図データと照合して、地図データ上の自車両の現在位置を取得することができる。

車速センサは、自車両の車輪速を検出し、検出された車輪速から車速を検出し、検出された車速をコントローラ６に出力する。加速度センサは、自車両の前後方向及び車幅方向の加速度を検出し、検出された加速度をコントローラ６に出力する。角速度センサは、自車両の角速度を検出し、検出された角速度をコントローラ６に出力する。なお、車両センサ３の種類及び個数は特に限定されない。

生体情報センサ４は、乗員（例えば運転者）の脳活動を計測する。生体情報センサ４は、例えば脳波センサであり、複数の電極を有して、複数の電極が乗員の頭部に取り付けられる。
図２を参照する。例えば、生体情報センサ４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。

また、生体情報センサ４が有する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、例えば複数の電極を設けた装着型の電極キャップやバンドで構成されていてもよい。生体情報センサ４は、乗員の脳波（脳活動）のデータを検出し、検出された脳波のデータをコントローラ６に出力する。

図１を参照する。入力装置５は、乗員の指示を受け付け、乗員の指示情報をコントローラ６に出力する。入力装置５としては、例えばマイク等の音声入力装置や、レバー、スイッチ、タッチパネル等が使用可能である。

コントローラ６は、本発明の実施形態に係る駐車支援装置が行う動作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）等の処理回路であり、例えば、プロセッサ、記憶装置及び入出力インターフェースを備えてもよい。
プロセッサには、算術論理演算装置（ＡＬＵ）、制御回路（制御装置）、各種レジスタ等を含む中央演算処理装置（ＣＰＵ）等に等価なマイクロプロセッサ等を対応させることができる。

コントローラ６に内蔵又は外付けされる記憶装置は、半導体メモリやディスクメディア等からなり、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等の記憶媒体を含んでいてもよい。例えば、記憶装置に予め記憶された、本発明の実施形態に係る駐車支援装置の動作に必要な一連の処理を示すプログラム（駐車支援プログラム）をプロセッサが実行し得る。

コントローラ６は、駐車位置検出部１１、駐車経路設定部１２、プロファイル設定部１３、違和感検出部１４、プロファイル変更部１５、車両制御部１６、学習部１７等の論理ブロックを機能的若しくは物理的なハードウェア資源として備える。
これらの論理ブロックを、汎用の半導体集積回路とソフトウェアによって機能的で構成してもよく、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）等で物理的に構成してもよい。

また、コントローラ６を構成する駐車位置検出部１１、駐車経路設定部１２、プロファイル設定部１３、違和感検出部１４、プロファイル変更部１５、車両制御部１６、学習部１７等は、単一のハードウェアから構成されてもよく、それぞれ別個のハードウェアから構成されてもよい。
例えば、コントローラ６は、車載インフォテイメント（ＩＶＩ）システム等のカーナビゲーションシステムと、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）等の運転支援システムとで構成できる。

コントローラ６は、目標駐車位置に至る駐車経路と、この駐車経路に沿って自車両を走行させる速度プロファイルを設定し、この駐車経路及び速度プロファイルに基づいて自車両の駐車を支援する。例えばコントローラ６は、速度プロファイルに従って駐車経路に沿って自車両が走行するように、アクチュエータ７を制御する。
この際に、コントローラ６は、生体情報センサ４により計測された乗員の脳活動に基づき、駐車経路に沿って自車両を走行させる際の速度変化に対する乗員の違和感を検出する。乗員の違和感を検出した場合には、コントローラ６は、速度プロファイルを変更する。

アクチュエータ７は、コントローラ６からの制御信号に応じて自車両の走行を制御する。アクチュエータ７は、アクセルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ又はステアリングアクチュエータにより構成することができる。アクセルアクチュエータは、例えばスロットルバルブからなり、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は、例えば油圧回路からなり、自車両のブレーキの制動動作を制御する。ステアリングアクチュエータは、例えばステアリングシャフトにトルクを伝達可能なモータからなり、ステアリングシャフトの操舵量を制御する。アクチュエータ７の個数及び種類は限定されず、適宜使用可能である。

次に、コントローラ６の駐車位置検出部１１、駐車経路設定部１２、プロファイル設定部１３、違和感検出部１４、プロファイル変更部１５、車両制御部１６、学習部１７の各機能について説明する。
駐車位置検出部１１は、周囲センサ２により検出された周囲環境に基づき、駐車場や車庫等の自車両が駐車可能な領域を、目標駐車位置として検出する。

駐車経路設定部１２は、周囲センサ２により検出された周囲環境に基づき、自車両の現在位置等の初期位置から、駐車位置検出部１１により設定された目標駐車位置に至るまでの駐車経路を算出する。
プロファイル設定部１３は、駐車経路設定部１２により設定された駐車経路に沿って自車両を走行させる速度プロファイルの初期値を設定する。速度プロファイルは、少なくとも加速度を設定するものであればよい。

プロファイル設定部１３は、初期位置から目標駐車位置までの目標距離に応じて、自車両が初期位置から目標駐車位置まで到達するのに要する目標到達時間の初期値を設定する。プロファイル設定部１３により設定される目標到達時間の初期値を「初期目標到達時間ｔｏ０」と表記する。

プロファイル設定部１３は、初期目標到達時間ｔｏ０の間に初期位置から目標駐車位置まで走行する自車両の位置（距離）、速度、加速度、躍度（ジャーク、加加速度）の時間変化が、それぞれ図３の第１段～第４段に示されるような波形になるように、各時刻における自車両の位置（距離）、速度、加速度、躍度の時間関数を設定する。
なお、図３に示すプロファイルは、目標距離を１ｍに正規化し、目標到達時間を１秒に正規化した場合の例を示す。

例えば、自車両の位置、速度、加速度、及び躍度の時間関数Ｘ（ｔ）、Ｖ（ｔ）、Ａ（ｔ）、及びＪ（ｔ）は、以下のように設定できる。
自車両の位置Ｘ（ｔ）は、次式（１）のように時間ｔの７次の多項式関数として設定できる。これにより、速度Ｖ（ｔ）、加速度Ａ（ｔ）、及び躍度Ｊ（ｔ）は、次式（２）～（４）のように、位置Ｘ（ｔ）の時間ｔに関する１階微分、２階微分、及び３階微分として設定できる。式（１）～（４）においてｃ_０～ｃ_７は、係数（定数）である。

式（１）～（４）は、時間ｔに関する７次以下の多項式関数であり、これらの式には、８個の係数ｃ_０～ｃ_７が含まれている。係数ｃ_０～ｃ_７は、式（１）～（４）による８個の相異なる制約条件（境界条件）を与えることによって求めることができ、これにより、各関数Ｘ（ｔ）、Ｖ（ｔ）、Ａ（ｔ）、及びＪ（ｔ）を設定できる。

制約条件は、例えば異なる２つの時刻における位置（距離）、速度、加速度、及び躍度を用いることがであってよい。例えば、自車両の走行を制御する期間の開始時刻ｔ_ｓ及び終了時刻ｔ_ｅにおける位置（距離）、速度、加速度、及び躍度であってよい。
いま、開始時刻ｔ_ｓでの位置（距離）Ｘ（ｔ_ｓ）、速度Ｖ（ｔ_ｓ）、加速度Ａ（ｔ_ｓ）、及び躍度Ｊ（ｔ_ｓ）と、終了時刻ｔ_ｅでの位置（距離）Ｘ（ｔ_ｅ）、速度Ｖ（ｔ_ｅ）、加速度Ａ（ｔ_ｅ）、及び躍度Ｊ（ｔ_ｅ）に関する８個の式を行列式で表すと、次の式（５）が得られる。

そして、式（５）中の行列の逆行列を用いて係数ｃ_０～ｃ_７を求めると、位置の関数Ｘ（ｔ）は次式（６）で与えられる。

上式（６）において、ｘ_ｓ＝Ｘ（ｔ_ｓ）、ｘ_ｅ＝Ｘ（ｔ_ｅ）、ｖ_ｓ＝Ｖ（ｔ_ｓ）、ｖ_ｅ＝Ｖ（ｔ_ｅ）、ａ_ｓ＝Ａ（ｔ_ｓ）、ａ_ｅ＝Ａ（ｔ_ｅ）、ｊ_ｓ＝Ｊ（ｔ_ｓ）、ｊ_ｅ＝Ｊ（ｔ_ｅ）である。
図３を参照する。プロファイル設定部１３は、初期位置及び目標駐車位置における自車両の状態と、目標距離と、初期目標到達時間ｔｏ０とに基づいて、関数Ｘ（ｔ）が、図３の第１段に示されるような自車両の位置変化となるように、上式（６）の変数ｘ_ｓ、ｘ_ｅ、ｖ_ｓ、ｖ_ｅ、ａ_ｓ、ａ_ｅ、ｊ_ｓ、ｊ_ｅ、及びｔ_ｅを設定する。

具体的には、プロファイル設定部１３は、ｘ_ｓ＝０、ｘ_ｅ＝目標距離、ｖ_ｓ＝ｖ_ｅ＝ａ_ｓ＝ａ_ｅ＝ｊ_ｓ＝ｊ_ｅ＝０、ｔ_ｅ＝ｔｏ０を設定して、自車両の位置の時間関数Ｘ（ｔ）を得る。
プロファイル設定部１３は、得られた関数Ｘ（ｔ）を時間ｔに関して１階微分して速度の関数Ｖ（ｔ）を得ることにより速度プロファイルを設定する。

図１を参照する。車両制御部１６は、プロファイル設定部１３が設定した速度プロファイルに従って、駐車経路設定部１２により設定された駐車経路に沿って自車両が移動し、目標駐車位置に駐車するように、アクチュエータ７を制御するための制御信号を出力する。車両制御部１６は、例えば加速、操舵及び制動の全てを自動で制御してもよく、操舵のみを自動で制御すると共に、加速及び制動は手動操作で行ってもよい。

違和感検出部１４は、生体情報センサ４により計測された乗員の脳活動に基づいて、駐車経路に沿って自車両を走行させる際の速度変化に対する乗員の違和感を検出する。
例えば違和感検出部１４は、自車両が停車している状態から発進する期間において発生した違和感を、この期間における自車両の速度変化（例えば加速度や躍度）に対する違和感として検出する。

ここで、自車両が初期位置で停車した状態から走行を開始し目標駐車位置で停車するまでの動作を「全駐車動作」と表記する。例えば違和感検出部１４は、自車両が停車している状態から発進する期間として、駐車開始時刻（すなわち初期位置で停車した状態から走行を開始する時刻）から全駐車動作のα％が完了する時点までの間に生じる乗員の違和感を検出する。
「全駐車動作のα％が完了する時点」は、例えば、初期目標到達時間ｔｏ０のα％が経過した時刻でもよく、目標距離のα％を走行した時刻でもよい。閾値αは、例えば約２５％程度であってよい。

図４を参照する。違和感検出部１４は、生体情報センサ４により検出され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、コントローラ６の記憶装置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、生体情報センサ４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１４は、例えば図４に示すように、駐車経路に沿った自車両の旋回動作の開始後の時刻ｔ１から時刻ｔ２までの所定時間Ｔ１（例えば５００ミリ秒）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２０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。

乗員が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、乗員が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、乗員が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、乗員が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。

このような乗員が違和感を感じていないときの特徴ベクトルＰ１及び乗員が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２０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１４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１４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１４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１４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１４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を検出してもよい。例えば、違和感検出部１４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２０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２１を定義できる。判別平面２１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２１よりも上に位置すれば、違和感検出部１４は、乗員が違和感を感じていないと判定し、判別平面２１よりも下に位置すれば、違和感検出部１４は、乗員が違和感を感じていると判定してよい。

図５Ｂを参照する。違和感検出部１４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１４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１４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１４は、距離比（Ｄｅ／Ｄｃ）が大きい程、強い違和感を検出してよい。

自車両が停車している状態から発進する期間（例えば、駐車開始時点から全駐車動作のα％が完了する時点までの期間）において違和感が検出された場合、プロファイル変更部１５は、プロファイル設定部１３が設定した速度プロファイルを変更する。自車両が停車している状態から発進する期間に違和感が検出しない場合には、プロファイル変更部１５は、現在の速度プロファイルを維持する。
車両制御部１６は、プロファイル変更部１５により変更された速度プロファイルに従って、自車両の速度を制御する。

プロファイル変更部１５は、プロファイル設定部１３が比較的遅い速度プロファイルを設定している場合に、自車両が停車している状態から発進する期間における自車両の速度変化が小さいことに対して乗員が違和感を感じているか否かを判断する。
例えば、プロファイル設定部１３が設定した速度プロファイルにおいて、自車両が停車している状態から発進する期間における速度変化が比較的小さく（例えば、加速度の最大値や躍度の最大値が比較的小さく）、かつ比較的小さな第１所定値未満の速度変化（例えば加速度や躍度）に対して違和感を検出した場合に、速度変化が小さいことに対して乗員が違和感を感じていると判断する。

速度変化が小さいことに対して乗員が違和感を感じていると判断した場合、プロファイル変更部１５は、速度変化がより大きくなるように（例えば加速度の最大値や躍度の最大値が大きくなるように）速度プロファイルを変更する。なお、速度プロファイルは、加減速度、許容する速度範囲を設定するだけでもよい。停車位置に対して、加減速度、許容する速度範囲で、自車両の速度を制御することができる。
例えばプロファイル変更部１５は、目標到達時間を変更することによって速度プロファイルの速度変化を大きくする。

図６を参照する。図６の第２段の実線の曲線は、プロファイル設定部１３が設定した速度プロファイルを示し、破線の曲線は、速度変化がより大きくなるように変更された速度プロファイルを示す。
図６の第１段は、図６の第２段の速度プロファイルに従って加減速した場合の自車両の位置の時間変化を示し、図６の第３段及び第４段は、自車両の加速度及び躍度の時間変化を示す。それぞれ実線の曲線はプロファイル変更前の時間変化を示し、破線の曲線はプロファイル変更後の時間変化を示す。

例えばプロファイル変更部１５は、目標到達時間を初期目標到達時間ｔｏ０からｔｏ１へ短縮することによって、速度変化が増大するように変更開始時刻ｔｓｔ以降の速度プロファイルを変更してよい。
変更開始時刻ｔｓｔは、例えば、全駐車動作のα％が完了する時点であってもよく、違和感を検出した時刻であってもよい。

プロファイル変更部１５は、上式（６）の開始時刻ｔ_ｓにおける位置ｘ_ｓ、速度ｖ_ｓ、加速度ａ_ｓ、及び躍度ｊ_ｓを、変更開始時刻ｔｓｔにおける位置、速度、加速度、及び躍度に変更し、終了時刻ｔ_ｅにおける位置ｘ_ｅを、変更開始時刻ｔｓｔにおける位置（距離）を目標距離から減算した差分へ変更し、終了時刻ｔ_ｅを、変更開始時刻ｔｓｔと目標到達時間ｔｏ１との差分に変更することにより、変更開始時刻ｔｓｔ以降の速度プロファイルを算出する。

このときプロファイル変更部１５は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できるか否かを判断してよい。例えばプロファイル変更部１５は、所定の変更ステップΔｔだけ目標到達時間を変更しても以下の条件（Ａ）～（Ｄ）が満たされるか否かを判断してよい。

（Ａ）変更後の速度プロファイルの変曲点の数と、プロファイル設定部１３が設定した速度プロファイルの変曲点の数とが等しい。
（Ｂ）目標位置を通り過ぎない。
（Ｃ）変更後の目標到達時間がシステムにより定まる範囲内を超えない。
（Ｄ）速度プロファイルの滑らかさを損ねない（例えば、躍度が不連続でない）。

上式（６）により生成した変更開始時刻ｔｓｔ以降の速度プロファイルが条件（Ａ）～（Ｄ）を満たしつつ目標到達時間を変更できる範囲は、変更開始時刻ｔｓｔによって変化する。変更開始時刻ｔｓｔが遅れるほど速度プロファイルを変更できる余地が小さくなり目標到達時間を変更できる範囲が狭くなるからである。
例えば、次の表１は、目標到達時間はそのままで乗り心地を損なわずに（すなわち条件（Ａ）～（Ｄ）を満足して）目標距離を変更できる範囲を示す。

定数βは、システムで定められた条件、例えば速度、加速度、及び躍度の上限を超えない範囲で設定される。
表１と同様に、目標距離はそのままで乗り心地を損なわずに（すなわち条件（Ａ）～（Ｄ）を満足して）目標到達時間を変更できる範囲も、変更開始時刻ｔｓｔに応じて決定できる。
プロファイル変更部１５は、目標到達時間の変更量が、変更開始時刻ｔｓｔに応じて定めた許容範囲を超えない場合には、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できると判定する。反対に、許容範囲を超える場合には、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できないと判定する。

プロファイル変更部１５は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できる場合に速度プロファイルを変更し、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できない場合には速度プロファイルを変更せず、現在の速度プロファイルを維持する。
なお、変更開始時刻ｔｓｔに応じて定めた許容範囲を超えない程度に目標到達時間の変更量を制限して速度プロファイルを変更してもよい。

一方で、プロファイル変更部１５は、プロファイル設定部１３が比較的速い速度プロファイルを設定している場合に、自車両が停車している状態から発進する期間における自車両の速度変化が大きいことに対して乗員が違和感を感じているか否かを判断する。
例えば、プロファイル設定部１３が設定した速度プロファイルにおいて、自車両が停車している状態から発進する期間における速度変化が比較的大きく（例えば、加速度の最大値や躍度の最大値が比較的大きく）、かつ比較的大きな第２所定値以上の速度変化（例えば加速度や躍度）に対して違和感を検出した場合に、速度変化が大きいことに対して乗員が違和感を感じていると判断する。

速度変化が大きいことに対して乗員が違和感を感じていると判断した場合、プロファイル変更部１５は、速度変化がより小さくなるように（例えば加速度の最大値や躍度の最大値が小さくなるように）速度プロファイルを変更する。
例えばプロファイル変更部１５は、目標到達時間を変更することによって速度プロファイルの速度変化を小さくする。

図７を参照する。図７の第２段の実線の曲線は、プロファイル設定部１３が設定した速度プロファイルを示し、破線の曲線は、速度変化がより小さくなるように変更された速度プロファイルを示す。
図７の第１段は、図７の第２段の速度プロファイルに従って加減速した場合の自車両の位置の時間変化を示し、図７の第３段及び第４段は、自車両の加速度及び躍度の時間変化を示す。それぞれ実線の曲線はプロファイル変更前の時間変化を示し、破線の曲線はプロファイル変更後の時間変化を示す。

例えばプロファイル変更部１５は、目標到達時間を初期目標到達時間ｔｏ０からｔｏ２へ延長することによって、速度変化が減少するように変更開始時刻ｔｓｔ以降の速度プロファイルを変更してよい。
プロファイルの変更方法は、速度変化が小さいことに対する違和感を検出した場合と同様である。

プロファイル変更部１５は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できるか否かを判断してよい。プロファイル変更部１５は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できる場合に速度プロファイルを変更し、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できない場合には速度プロファイルを変更せず、現在の速度プロファイルを維持する。
プロファイル変更部１５は、変更開始時刻ｔｓｔに応じて定めた許容範囲を超えない程度に目標到達時間の変更量を制限して速度プロファイルを変更してもよい。

プロファイル変更部１５は、検出された違和感の強度に応じて速度プロファイルの変更の度合いを異ならせてもよい。例えば、検出された違和感がより強い場合に速度プロファイルをより大きく変更し、検出された違和感がより弱い場合に速度プロファイルをより小さく変更してもよい。

図８を参照する。図８の第２段は、速度変化が大きいことに対する違和感を検出した場合に速度変化がより小さくなるように速度プロファイルを変更する例を示す。実線の曲線は、プロファイル設定部１３が設定した速度プロファイルの初期値を示し、破線は目標到達時間を１．２倍に延長した速度プロファイルを示し、一点鎖線は目標到達時間を１．４倍に延長した速度プロファイルを示す。
図８の第１段は、図８の第２段の速度プロファイルのそれぞれに従って加減速した場合の自車両の位置の時間変化を示し、図８の第３段及び第４段は、自車両の加速度及び躍度の時間変化を示す。

例えばプロファイル変更部１５は、検出された違和感がより強い場合には、変更開始時刻ｔｓｔ以降の速度プロファイルを、目標到達時間の延長量がより大きな一点鎖線の速度プロファイルへ変更し、検出された違和感がより弱い場合には、目標到達時間の延長量がより小さな破線の速度プロファイルへ変更してよい。
速度変化が小さいことに対する違和感を検出した場合にも、同様に検出した違和感の強度に応じて目標到達時間の短縮量を変更してよい。例えば検出された違和感がより強い場合には目標到達時間の短縮量がより大きくし、検出された違和感がより弱い場合には、目標到達時間の短縮量をより小さくしてよい。

図１を参照する。学習部１７は、違和感検出部１４が検出した違和感のデータ（例えば、速度変化が小さいことに対する違和感か、速度変化が大きいことに対する違和感か）と、違和感が検出されたときの速度プロファイルとを関連付けて、乗員毎に記憶することにより、乗員の好みの速度プロファイルを学習する。
プロファイル設定部１３は、速度プロファイルの初期値を設定する際に、学習部１７による学習結果に基づいて速度プロファイルの速度変化の大きさを変更する。

例えば、速度変化が小さいことに対する違和感が検出された場合には、プロファイル設定部１３は、違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルの初期目標到達時間ｔｏ０を短縮することにより、より速度変化が大きな速度プロファイルを設定してよい。
速度変化が小さいことに対する違和感のデータの学習と初期目標到達時間ｔｏ０の短縮を繰り返すことにより、乗員が違和感を感じない速度変化の下限を学習できる。

一方で、速度変化が大きいことに対する違和感が検出された場合には、プロファイル設定部１３は、違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルの初期目標到達時間ｔｏ０を延長することにより、より速度変化が小さな速度プロファイルを設定してよい。
速度変化が大きいことに対する違和感のデータの学習と初期目標到達時間ｔｏ０の延長を繰り返すことにより、乗員が違和感を感じない速度変化の上限を学習できる。

さらに学習部１７は、違和感が検出された時の自車両の周囲環境のデータを記憶してもよい。周囲環境のデータを記憶することにより、学習部１７は、周囲環境によって異なる乗員の好みの速度プロファイルを学習する。
周囲環境のパラメータは、例えば、駐車開始位置に対する相対的な目標駐車位置及び目標駐車姿勢、前向き駐車であるか後ろ向き駐車であるか、切り替えしの位置及び姿勢、安全余裕、周囲障害物の配置を含んでよい。

乗員は、例えば入力装置５を操作することによって、どのようなパラメータの周囲環境のデータを学習部１７が学習するかを選択してよい。
プロファイル設定部１３は、周囲センサ２が検出した周囲環境のデータから、乗員によって選択されたパラメータの周囲環境を検出する。プロファイル設定部１３は、検出した周囲環境に関連付けて学習した違和感のデータを読み出す。
プロファイル設定部１３は、読み出した違和感のデータと、この違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルに基づいて、速度プロファイルの初期値を設定する。

（動作）
次に、図９、図１０、及び図１１を参照して、駐車支援装置１の動作を説明する。図９は、プロファイル設定部１３が比較的遅い速度プロファイルを設定している場合の駐車支援装置１の動作を説明するフローチャートである。
ステップＳ１において駐車位置検出部１１は、周囲センサ２により検出された周囲環境に基づき目標駐車位置を検出する。駐車経路設定部１２は、周囲センサ２により検出された周囲環境に基づき、初期位置から目標駐車位置に至る駐車経路を算出する。

ステップＳ２においてプロファイル設定部１３は、プロファイル設定処理を行う。プロファイル設定処理において、プロファイル設定部１３は初期位置から目標駐車位置までの目標距離に応じて、初期目標到達時間ｔｏ０を設定する。プロファイル設定部１３は、初期目標到達時間ｔｏ０の間に初期位置から目標駐車位置まで自車両を走行させる速度プロファイルの初期値を生成する。図９の例では、乗員が違和感を感じる速度変化の下限を判定するために、駐車位置検出部１１は比較的遅い速度プロファイルを生成する。

ステップＳ３において車両制御部１６は、プロファイル設定部１３が設定した速度プロファイルに従って、駐車経路設定部１２により設定された駐車経路に沿って自車両が移動するように自車両の駐車を開始する。
ステップＳ４においてプロファイル変更部１５は、全駐車動作のα％が完了したか否かを判断する。全駐車動作のα％が完了した場合（ステップＳ４：Ｙ）に処理はステップＳ１２へ進む。全駐車動作のα％が完了していない場合（ステップＳ４：Ｎ）に処理はステップＳ５へ進む。

ステップＳ５においてプロファイル変更部１５は、自車両の速度変化が第１所定値未満であるか否かを判断する。自車両の速度変化が第１所定値未満である場合（ステップＳ５：Ｙ）に処理はステップＳ６へ進む。自車両の速度変化が第１所定値未満でない場合（ステップＳ５：Ｎ）に処理はステップＳ１１へ進む。

ステップＳ６においてプロファイル変更部１５は、違和感検出部１４が乗員の違和感を検出したか否かを判断する。違和感が検出された場合（ステップＳ６：Ｙ）に処理はステップＳ７へ進む。違和感が検出されない場合（ステップＳ６：Ｎ）に処理はステップＳ１１へ進む。

ステップＳ７においてプロファイル変更部１５は、現在の速度プロファイルにおける最大速度及び最大加速度が上限値であるか否かを判断する。最大速度及び最大加速度が上限値である場合（ステップＳ７：Ｙ）に処理はステップＳ１１へ進む。最大速度及び最大加速度が上限値でない場合（ステップＳ７：Ｎ）に処理はステップＳ８へ進む。

ステップＳ８においてプロファイル変更部１５は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できるか否かを判断する。乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できる場合（ステップＳ８：Ｙ）に処理はステップＳ９へ進む。乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できない場合（ステップＳ８：Ｎ）に処理はステップＳ１１へ進む。

ステップＳ９においてプロファイル変更部１５は、速度変化を増やすように（例えば最大加速度や最大躍度を増加するように）速度プロファイルを変更する。例えば、プロファイル変更部１５は目標到達時間を短縮して、変更開始時刻ｔｓｔ以降の速度プロファイルを再生成する。
ステップＳ１０において学習部１７は、違和感検出部１４が検出した違和感のデータと、違和感が検出されたときの速度プロファイルとを学習する。また学習部１７は、違和感が検出された時の自車両の周囲環境のデータを学習してよい。その後に処理はステップＳ４へ戻る。

ステップＳ１１においてプロファイル変更部１５は、速度プロファイルを変更せず現在の速度プロファイルを維持する。その後に処理はステップＳ４へ戻る。
全駐車動作のα％が完了した後（ステップＳ４：Ｙ）は、ステップＳ１２において車両制御部１６は、直前に設定又は変更された速度プロファイルに従って残りの駐車動作を実行する。全駐車動作が完了すると処理は終了する。

図１０は、プロファイル設定部１３が比較的速い速度プロファイルを設定している場合の駐車支援装置１の動作を説明するフローチャートである。
ステップＳ２１において駐車位置検出部１１は、初期位置から目標駐車位置に至る駐車経路を算出する。
ステップＳ２２においてプロファイル設定部１３は、プロファイル設定処理を行う。図１０の例では、乗員が違和感を感じる速度変化の上限を判定するために、駐車位置検出部１１は比較的速い速度プロファイルを生成する。

ステップＳ２３において車両制御部１６は、自車両の駐車を開始する。
ステップＳ２４においてプロファイル変更部１５は、全駐車動作のα％が完了したか否かを判断する。全駐車動作のα％が完了した場合（ステップＳ２４：Ｙ）に処理はステップＳ３２へ進む。全駐車動作のα％が完了していない場合（ステップＳ２４：Ｎ）に処理はステップＳ２５へ進む。

ステップＳ２５においてプロファイル変更部１５は、自車両の速度変化が第２所定値以上であるか否かを判断する。自車両の速度変化が第２所定値以上である場合（ステップＳ２５：Ｙ）に処理はステップＳ２６へ進む。自車両の速度変化が第２所定値以上でない場合（ステップＳ２５：Ｎ）に処理はステップＳ３１へ進む。

ステップＳ２６においてプロファイル変更部１５は、違和感検出部１４が乗員の違和感を検出したか否かを判断する。違和感が検出された場合（ステップＳ２６：Ｙ）に処理はステップＳ２７へ進む。違和感が検出されない場合（ステップＳ２６：Ｎ）に処理はステップＳ３１へ進む。

ステップＳ２７においてプロファイル変更部１５は、現在の速度プロファイルにおける最大速度及び最大加速度が下限値であるか否かを判断する。最大速度及び最大加速度が下限値である場合（ステップＳ２７：Ｙ）に処理はステップＳ３１へ進む。最大速度及び最大加速度が下限値でない場合（ステップＳ２７：Ｎ）に処理はステップＳ２８へ進む。

ステップＳ２８においてプロファイル変更部１５は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できるか否かを判断する。乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できる場合（ステップＳ２８：Ｙ）に処理はステップＳ２９へ進む。乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できない場合（ステップＳ２８：Ｎ）に処理はステップＳ３１へ進む。

ステップＳ２９においてプロファイル変更部１５は、速度変化を減らすように（例えば最大加速度や最大躍度を低減するように）速度プロファイルを変更する。例えば、プロファイル変更部１５は目標到達時間を延長して、変更開始時刻ｔｓｔ以降の速度プロファイルを再生成する。
ステップＳ３０において学習部１７は、違和感検出部１４が検出した違和感のデータと、違和感が検出されたときの速度プロファイルとを学習する。また学習部１７は、違和感が検出された時の自車両の周囲環境のデータを学習してよい。その後に処理はステップＳ２４へ戻る。

ステップＳ３１においてプロファイル変更部１５は、速度プロファイルを変更せず現在の速度プロファイルを維持する。その後に処理はステップＳ２４へ戻る。
全駐車動作のα％が完了した後（ステップＳ２４：Ｙ）は、ステップＳ３２において車両制御部１６は、直前に設定又は変更された速度プロファイルに従って残りの駐車動作を実行する。全駐車動作が完了すると処理は終了する。

図１１は、学習部１７が周囲環境のデータを学習している場合のプロファイル設定部１３によるプロファイル設定処理（図９のステップＳ２、図１０のステップＳ２２）の一例のフローチャートである。プロファイル設定部１３は、周囲環境に応じて速度プロファイルの初期値を設定する。
ステップＳ４１において学習部１７は、乗員により選択された周囲環境のパラメータを受け付ける。乗員は、例えば入力装置５を操作することによって、周囲環境のパラメータを選択して良い。受け付けたパラメータは、違和感を検出したときに学習部１７が記憶する周囲環境の選択に使用される。

ステップＳ４２においてプロファイル設定部１３は、周囲センサ２が検出した周囲環境のデータから、乗員によって選択されたパラメータの周囲環境を検出する。
ステップＳ４３においてプロファイル設定部１３は、検出した周囲環境に関連付けて学習した違和感のデータを読み出す。

ステップＳ４３においてプロファイル設定部１３は、読み出した違和感のデータと、この違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルに基づいて、速度プロファイルの初期値を設定する。
具体的には、プロファイル設定部１３は、検出した周囲環境に関連付けて学習した違和感のデータにもとづいて、速度変化が小さいことに対して乗員が違和感を感じたのか、速度変化が大きいことに対して乗員が違和感を感じたのかを判断する。

速度変化が小さいことに対して乗員が違和感を感じた場合には、プロファイル設定部１３は、違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルの初期目標到達時間ｔｏ０を短縮して、より速度変化が大きな速度プロファイルを設定する。
速度変化が大きいことに対して乗員が違和感を感じた場合には、プロファイル設定部１３は、違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルの初期目標到達時間ｔｏ０を延長して、より速度変化が小さな速度プロファイルを設定する。

（実施形態の効果）
（１）駐車経路設定部１２は、目標駐車位置に至る駐車経路を設定し、車両制御部１６は、駐車経路に基づき自車両の駐車を支援する。生体情報センサ４は、乗員の脳活動を計測する。違和感検出部１４は、駐車経路に沿って自車両を走行させる際の速度変化に対する乗員の違和感を脳活動に基づき検出する。違和感が検出された場合には、プロファイル変更部１５は駐車経路に沿って自車両を走行させる速度プロファイルを変更する。
このため、生体情報センサ４が計測した乗員の脳活動に基づいて、駐車支援中の自車両の速度に対する乗員の違和感が低減するように速度プロファイルを変更できる。この結果、乗員が追加操作することなく駐車支援装置１の動作中に乗員の好む車両の速度変化に近づけることができる。

（２）プロファイル変更部１５は、自車両が停車している状態から発進する期間の加速に対する乗員の違和感に基づいて速度プロファイルを変更する。
これにより、発進直後に、乗員の好む車両の速度変化に近づけることができるので乗員が違和感を感じる頻度が減る。また、乗員が違和感を感じる期間が短縮される。

（３）速度変化が小さいことに対して乗員が感じる違和感を検出した場合には、プロファイル変更部１５は、速度変化がより大きくなるように速度プロファイルを変更する。これにより、速度変化が小さいと乗員が感じた場合に、乗員の好む車両の速度変化となるように速度変化を増加できる。

（４）速度変化が大きいことに対して乗員が感じる違和感を検出した場合には、プロファイル変更部１５は、速度変化がより小さくなるように速度プロファイルを変更する。これにより、速度変化が大きいと乗員が感じた場合に、乗員の好む車両の速度変化となるように速度変化を低減できる。

（５）学習部１７は、検出された違和感のデータを記憶する。プロファイル設定部１３は、記憶した違和感のデータに基づいて、駐車経路に沿って自車両を走行させる速度プロファイルを設定する。
これにより、駐車支援装置１を使用する度に、プロファイル設定部１３が設定する速度プロファイルの初期値を乗員の好みに近付けることができるので、同じ駐車シーンにおいて２回目以降に乗員が感じる違和感を低減できる。

（６）学習部１７は、乗員の違和感を検出した時の自車両の周囲環境のデータを記憶し、プロファイル設定部１３は、記憶した周囲環境のデータと記憶した違和感のデータとに基づいて、自車両を走行させる速度プロファイルを設定する。
これにより、周囲環境に適合した速度プロファイルを設定できるので、より複雑な環境下における違和感の発生を低減できる。

１…駐車支援装置、２…周囲センサ、３…車両センサ、４…生体情報センサ、５…入力装置、６…コントローラ、７…アクチュエータ、１１…駐車位置検出部、１２…駐車経路設定部、１３…プロファイル設定部、１４…違和感検出部、１５…プロファイル変更部、１６…車両制御部、１７…学習部

Claims (7)

1. 目標駐車位置に至る駐車経路を設定し、前記駐車経路に基づき自車両の駐車を支援する駐車支援方法であって、
   乗員の脳活動をセンサにより計測し、
   コントローラが、前記駐車経路に沿って前記自車両を走行させる際における前記自車両が停車している状態から発進する期間の加速に対する前記乗員の違和感を前記脳活動に基づき検出し、前記違和感を検出した場合には、前記駐車経路に沿って前記自車両を前記走行させる速度プロファイルを変更する、
   ことを特徴とする駐車支援方法。
2. 前記速度変化が小さいことに対して前記乗員が感じる違和感を検出した場合には、前記コントローラが、前記速度変化がより大きくなるように前記速度プロファイルを変更することを特徴とする請求項１に記載の駐車支援方法。
3. 前記速度変化が大きいことに対して前記乗員が感じる違和感を検出した場合には、前記コントローラが、前記速度変化がより小さくなるように前記速度プロファイルを変更することを特徴とする請求項１又は２に記載の駐車支援方法。
4. 前記コントローラが、前記検出された違和感のデータを記憶し、前記記憶した違和感のデータに基づいて、前記駐車経路に沿って前記自車両を走行させる速度プロファイルを設定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駐車支援方法。
5. 前記コントローラが、前記乗員の違和感を検出した時の前記自車両の周囲環境のデータを記憶し、前記記憶した周囲環境のデータと前記記憶した違和感のデータとに基づいて、前記自車両を走行させる速度プロファイルを設定し、前記周囲環境のデータは、駐車開始位置に対する相対的な前記目標駐車位置及び目標駐車姿勢、前向き駐車であるか後ろ向き駐車であるか、切り替えしの位置及び姿勢、安全余裕、又は周囲障害物の配置のデータであることを特徴とする請求項４に記載の駐車支援方法。
6. 目標駐車位置に至る駐車経路を設定し、前記駐車経路に基づき自車両の駐車を支援する駐車支援装置であって、
   乗員の脳活動を計測するセンサと、
   前記駐車経路に沿って前記自車両を走行させる際における前記自車両が停車している状態から発進する期間の加速に対する前記乗員の違和感を前記センサが計測した前記脳活動に基づいて検出し、前記違和感を検出した場合には、前記駐車経路に沿って前記自車両を前記走行させる速度プロファイルを変更するコントローラと、
   を備えることを特徴とする駐車支援装置。
7. 前記コントローラは、前記速度変化が小さいことに対して前記乗員が感じる違和感を検出した場合には、前記速度変化がより大きくなるように前記速度プロファイルを変更することを特徴とする請求項６に記載の駐車支援装置。

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