JP7469890B2 - 制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、制御装置に関する。

車両において、安全性を向上させるために、ドライバによる誤操作を検知する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、アクセル操作量が閾値以上の場合に、ドライバにより誤操作が行われたと判定する技術が開示されている。

特開２００９－１５６０９２号公報

ところで、車両の運転において行われるアクセル操作等の運転操作の操作量の程度は、ドライバの癖によって様々に異なる。しかしながら、特許文献１等に開示されている従来の技術では、ドライバにより誤操作が行われたか否かの判定（以下、誤操作判定とも呼ぶ）が、個々のドライバに依存しない一律の基準に基づいて、運転操作の操作量を用いて行われていた。ゆえに、ドライバによる誤操作の検知の精度が十分ではなかった。

そこで、本発明は、このような課題に鑑み、ドライバによる誤操作を精度良く検知することが可能な制御装置を提供することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明の制御装置は、車両の運転時におけるドライバの運転操作特性を学習する学習部と、ドライバによる運転操作の操作量が基準範囲外の場合、ドライバにより誤操作が行われたと判定する判定部と、を備え、判定部は、学習部により事前に学習された運転操作特性に基づいて基準範囲を調整し、ドライバが体調不良であると判定した場合、ドライバにより誤操作が行われたと判定されやすくなるように、基準範囲を調整する。

運転操作は、アクセル操作を含み、判定部は、アクセル操作に関する運転操作特性に基づいて、アクセル操作の基準範囲を調整してもよい。

運転操作は、ブレーキ操作を含み、判定部は、ブレーキ操作に関する運転操作特性に基づいて、ブレーキ操作の基準範囲を調整してもよい。

運転操作は、ステアリング操舵を含み、判定部は、ステアリング操舵に関する運転操作特性に基づいて、ステアリング操舵の基準範囲を調整してもよい。

学習部は、車両の運転時におけるドライバの疲労度特性を学習し、判定部は、学習部により事前に学習された疲労度特性に基づいて、ドライバの疲労度の閾値を調整し、ドライバの疲労度が閾値を超えた場合、ドライバが体調不良であると判定してもよい。

本発明によれば、ドライバによる誤操作を精度良く検知することが可能となる。

本発明の実施形態に係る制御装置が搭載される車両の概略構成を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る制御装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る誤操作判定に関する処理の流れの第１の例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る誤操作判定に関する処理の流れの第２の例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る誤操作判定に関する処理の流れの第３の例を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、発明の理解を容易にするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。

<車両の構成>
図１および図２を参照して、本発明の実施形態に係る制御装置１００が搭載される車両１の構成について説明する。

なお、以下で説明する車両１は、本発明に係る制御装置が搭載される車両の一例に過ぎず、本発明に係る制御装置が搭載される車両は、後述するように、車両１に特に限定されない。

図１は、制御装置１００が搭載される車両１の概略構成を示す模式図である。図１に示されるように、車両１は、モータ１１と、インバータ１２と、バッテリ１３と、動力伝達系２１と、車輪２２と、ステアリングホイール３１と、パワーステアリング機構３２と、報知装置４１と、車室カメラ４２と、アクセルセンサ５１と、ブレーキセンサ５２と、操舵角センサ５３と、制御装置１００とを備える。

車両１は、駆動用モータであるモータ１１のみを駆動源として備え、モータ１１から出力される動力を用いて走行する電気車両である。

モータ１１は、車両１の車輪２２に伝達される動力を出力するモータであり、例えば、三相交流式のモータである。モータ１１は、インバータ１２を介してバッテリ１３と接続されており、バッテリ１３の電力を用いて駆動されて動力を出力する。

なお、モータ１１は、車両１の減速時に回生駆動されて車輪２２の運動エネルギを用いて発電可能なモータジェネレータであってもよい。この場合、モータ１１により発電される電力は、インバータ１２を介してバッテリ１３へ供給される。それにより、バッテリ１３がモータ１１により発電される電力によって充電される。

モータ１１の出力軸は、動力伝達系２１を介して車輪２２と接続されており、モータ１１から出力される動力は、動力伝達系２１を介して車輪２２に伝達される。

なお、車両１において、モータ１１から出力される動力が伝達される駆動輪は、前輪であってもよく、後輪であってもよい。また、動力伝達系２１の出力側から出力される動力は、図示しないプロペラシャフトを介して前輪および後輪の双方へ伝達されてもよい。

インバータ１２は、双方向の電力変換を行う電力変換装置である。例えば、インバータ１２は、三相ブリッジ回路を含む。インバータ１２は、バッテリ１３から供給される直流電力を交流電力に変換してモータ１１に供給可能である。また、インバータ１２は、モータ１１により発電された交流電力を直流電力に変換してバッテリ１３に供給可能である。

バッテリ１３は、電力を充放電可能な電池である。バッテリ１３として、例えば、リチウムイオン電池、リチウムイオンポリマー電池、ニッケル水素電池、ニッケルカドミウム電池または鉛蓄電池が用いられるが、これら以外の電池が用いられてもよい。バッテリ１３は、モータ１１に供給される電力を蓄電する。

ステアリングホイール３１は、パワーステアリング機構３２を介して車輪２２（具体的には、前輪）と接続されている。ドライバは、ステアリングホイール３１を操作することによって、タイヤ舵角を調整し、車両１の進行方向を変化させることができる。

パワーステアリング機構３２は、ドライバによるステアリングホイール３１の操作（つまり、操舵）に必要な力をアシストする。

報知装置４１は、ドライバに対して各種情報を報知する。例えば、報知装置４１は、情報を視覚的に表示する機能である表示機能を有していてもよい。表示機能は、具体的には、ディスプレイまたはランプ等によって実現される。また、例えば、報知装置４１は、情報を音として出力する機能である音出力機能を有していてもよい。音出力機能は、具体的には、マイクロフォン等によって実現される。

車室カメラ４２は、車両１の車室内を撮像するカメラであり、具体的には、ドライバの顔を撮像する。

アクセルセンサ５１は、ドライバによるアクセル操作（具体的には、アクセルペダルを踏み込む操作）の操作量であるアクセル操作量を検出し、検出結果を制御装置１００に出力する。

ブレーキセンサ５２は、ドライバによるブレーキ操作（具体的には、ブレーキペダルを踏み込む操作）の操作量であるブレーキ操作量を検出し、検出結果を制御装置１００に出力する。

操舵角センサ５３は、ドライバによるステアリング操舵（具体的には、ステアリングホイール３１を回す操作）の操作量であるステアリング操舵角を検出し、検出結果を制御装置１００に出力する。

制御装置１００は、演算処理装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＣＰＵが使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する記憶素子であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、および、ＣＰＵの実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する記憶素子であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。

図２は、制御装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。例えば、図２に示されるように、制御装置１００は、記憶部１１０と、取得部１２０と、制御部１３０と、学習部１４０とを有する。

記憶部１１０は、制御部１３０が行う処理において用いられる各種情報を記憶する。例えば、記憶部１１０は、学習部１４０による学習結果（具体的には、後述するドライバの運転操作特性および疲労度特性）を記憶する。

取得部１２０は、制御部１３０および学習部１４０が行う処理において用いられる各種情報を取得し、制御部１３０および学習部１４０へ出力する。例えば、取得部１２０は、車室カメラ４２、アクセルセンサ５１、ブレーキセンサ５２および操舵角センサ５３から出力される各種情報を取得する。

制御部１３０は、車両１内の各装置の動作を制御する。例えば、制御部１３０は、判定部１３１と、モータ制御部１３２と、報知制御部１３３とを含む。

判定部１３１は、取得した情報を用いて各種判定を行う。特に、本実施形態では、判定部１３１は、ドライバによる運転操作の操作量に基づいて、ドライバにより誤操作が行われたか否かを判定する。以下では、ドライバにより誤操作が行われたか否かの判定を、誤操作判定とも呼ぶ。

モータ制御部１３２は、モータ１１の動作を制御する。具体的には、モータ制御部１３２は、インバータ１２のスイッチング素子の動作を制御することによって、バッテリ１３とモータ１１との間の電力の供給を制御する。それにより、モータ制御部１３２は、モータ１１による動力の生成および発電を制御することができる。

報知制御部１３３は、報知装置４１の動作を制御することによって、ドライバに対する各種情報の報知を報知装置４１に行わせることができる。

学習部１４０は、車両１の運転時におけるドライバの運転操作特性を学習する。運転操作特性は、車両１の運転時におけるドライバの運転操作の特性（換言すると、当該ドライバ特有の運転操作の癖）である。また、学習部１４０は、車両１の運転時におけるドライバの疲労度特性を学習する。疲労度特性は、車両１の運転時におけるドライバの疲労度の特性（換言すると、当該ドライバ特有の疲労度の傾向）である。疲労度は、ドライバの疲労の程度を示す指標であり、後述されるように、種々の値が用いられる。学習部１４０による学習結果は、判定部１３１により行われる誤操作判定（つまり、ドライバにより誤操作が行われたか否かの判定）に関する処理において利用される。

制御装置１００は、上述したように、車両１に搭載される各装置と通信を行う。制御装置１００と各装置との通信は、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信を用いて実現される。

なお、本実施形態に係る制御装置１００が有する機能は複数の制御装置により分割されてもよく、複数の機能が１つの制御装置によって実現されてもよい。制御装置１００が有する機能が複数の制御装置により分割される場合、当該複数の制御装置は、ＣＡＮ等の通信バスを介して、互いに接続されてもよい。

本実施形態では、上述したように、制御装置１００の学習部１４０は、車両１の運転時におけるドライバの運転操作特性を学習する。また、制御装置１００の判定部１３１は、ドライバによる運転操作の操作量に基づいて誤操作判定を行う。判定部１３１は、誤操作判定において、具体的には、ドライバによる運転操作の操作量が基準範囲（具体的には、当該運転操作の種類に応じた範囲）外の場合、ドライバにより当該運転操作の誤操作が行われたと判定する。ここで、判定部１３１は、学習部１４０により事前に学習されたドライバの運転操作特性に基づいて上記の基準範囲を調整する。それにより、ドライバによる誤操作を精度良く検知することが可能となる。なお、制御装置１００により行われる誤操作判定に関する処理の詳細については、後述する。

<制御装置の動作>
続いて、図３～図５を参照して、本発明の実施形態に係る制御装置１００の動作について説明する。

以下では、制御装置１００により行われる誤操作判定に関する処理の流れの第１の例、第２の例および第３の例をこの順に説明する。なお、誤操作判定の対象となる運転操作の種類は、後述されるように、第１の例、第２の例および第３の例に限定されない。

［第１の例］
まず、図３を参照して、誤操作判定に関する処理の流れの第１の例について説明する。

第１の例では、判定部１３１により行われる誤操作判定において、ドライバによるアクセル操作の誤操作が行われたか否かが判定される。第１の例の誤操作判定（具体的には、後述する図３中のステップＳ１０５）では、判定部１３１は、アクセル操作量がアクセル操作量上限値を超えた場合に、アクセル操作量が基準範囲外であるとして、アクセル操作の誤操作が行われたと判定する。つまり、第１の例の誤操作判定におけるアクセル操作量の基準範囲は、０からアクセル操作量上限値までの範囲である。

図３は、誤操作判定に関する処理の流れの第１の例を示すフローチャートである。図３に示される第１の例に係る制御フローは、具体的には、繰り返し実行される。

図３に示される第１の例に係る制御フローが開始されると、まず、ステップＳ１０１において、制御部１３０の判定部１３１は、前走車（つまり、車両１の前方を走行する車両）が存在するか否かを判定する。前走車が存在すると判定された場合（ステップＳ１０１／ＹＥＳ）、ステップＳ１０２に進む。一方、前走車が存在しないと判定された場合（ステップＳ１０１／ＮＯ）、図３に示される制御フローは終了する。

例えば、車両１には、車両前方を撮像するカメラが搭載されており、判定部１３１は、当該カメラにより撮像される画像に対して画像処理を施すことによって、前走車が存在するか否かを判定することができる。

ステップＳ１０１でＹＥＳと判定された場合、ステップＳ１０２において、判定部１３１は、アクセル操作量上限値をドライバのアクセル操作特性に基づいて調整する。アクセル操作特性は、車両１のドライバの運転操作特性のうち、アクセル操作に関する運転操作特性であり、学習部１４０により事前に学習される。

具体的には、アクセル操作量上限値の基準値として、平均的なドライバが意図的にアクセル操作を行った場合に想定されるアクセル操作量の最大値と同程度の値が予め設定されている。つまり、アクセル操作量上限値の基準値は、平均的なドライバが車両１を運転している場合にアクセル操作の誤操作が行われたか否かを判定するための値である。ステップＳ１０２では、判定部１３１は、アクセル操作量上限値の基準値をアクセル操作特性に基づいて調整する。

例えば、車両１のドライバが平均的なドライバと比較してアクセル操作においてアクセルペダルを強く踏み込む癖を有する場合、このような癖がアクセル操作特性として学習部１４０により事前に学習される。学習部１４０は、例えば、過去の所定期間におけるアクセル操作量の平均値をアクセル操作特性として学習する。例えば、車両１のドライバが平均的なドライバと比較してアクセル操作においてアクセルペダルを強く踏み込む癖を有する場合、判定部１３１は、誤操作判定で用いられるアクセル操作量上限値として、アクセル操作量上限値の基準値より大きな値を設定する。一方、車両１のドライバが平均的なドライバと比較してアクセル操作においてアクセルペダルを弱く踏み込む癖を有する場合、判定部１３１は、誤操作判定で用いられるアクセル操作量上限値として、アクセル操作量上限値の基準値より小さな値を設定する。

次に、ステップＳ１０３において、判定部１３１は、車両１のドライバが体調不良であるか否かを判定する。車両１のドライバが体調不良であると判定された場合（ステップＳ１０３／ＹＥＳ）、ステップＳ１０４に進む。一方、車両１のドライバが体調不良でないと判定された場合（ステップＳ１０３／ＮＯ）、ステップＳ１０４が行われずに、ステップＳ１０５に進む。

例えば、判定部１３１は、ドライバの疲労度が閾値を超えた場合、ドライバが体調不良であると判定する。上記の疲労度は、上述したように、ドライバの疲労の程度を示す指標である。上記の閾値は、平均的なドライバが体調不良である場合に想定される程度の値に設定される。

判定部１３１は、具体的には、車室カメラ４２により得られる画像（つまり、ドライバの顔を映す画像）に対して画像処理を施すことによって得られる各種情報を疲労度として用いる。なお、上記の閾値は、疲労度として用いられる情報に応じて適宜設定される。

例えば、判定部１３１は、ドライバが単位時間あたりに欠伸を行った回数を取得し、当該回数を疲労度として用いてもよい。また、例えば、判定部１３１は、ドライバが単位時間あたりに目を閉じた回数を取得し、当該回数を疲労度として用いてもよい。また、例えば、判定部１３１は、ドライバの瞼の閉じ率（例えば、全開状態を０％とし、全閉状態を１００％とした場合の比率）の単位時間での平均値を取得し、当該閉じ率の平均値を疲労度として用いてもよい。また、例えば、判定部１３１は、ドライバの瞳が単位時間あたりに動いた回数を取得し、当該回数を疲労度として用いてもよい。また、例えば、判定部１３１は、機械学習により得られる予測モデルを用いて、ドライバの顔を映す画像から疲労度を特定してもよい。

なお、判定部１３１は、上記で説明した方法以外の方法によって、ドライバが体調不良であると判定してもよい。ドライバが体調不良であるか否かの判断の方法は、公知の各種方法をとり得る。具体的には、判定部１３１は、ドライバの顔を映す画像に基づいて得られる情報を用いる方法以外の方法により疲労度を特定してもよい。例えば、判定部１３１は、ドライバの発汗量または心拍数等の生体情報に基づいて疲労度を特定してもよい。また、例えば、判定部１３１は、ドライバの頭または腕の動きを示す情報に基づいて疲労度を特定してもよい。また、例えば、判定部１３１は、ドライバによるステアリングホイール３１の把持力を示す情報に基づいて疲労度を特定してもよい。

ここで、ドライバが体調不良であるか否かの判定精度を向上させる観点では、判定部１３１は、ドライバの疲労度特性に基づいてステップＳ１０３の判定処理の閾値を調整することが好ましい。疲労度特性は、学習部１４０により事前に学習される。

例えば、車両１のドライバが平均的なドライバと比較して疲労度が高くなりやすい特性を有する場合、このような特性が疲労度特性として学習部１４０により事前に学習される。学習部１４０は、例えば、過去の所定期間における疲労度の平均値を疲労度特性として学習する。例えば、車両１のドライバが平均的なドライバと比較して疲労度が高くなりやすい特性を有する場合、判定部１３１は、ステップＳ１０３の判定処理で用いられる閾値として、平均的なドライバに対して用いられる閾値より高い値を設定する。一方、車両１のドライバが平均的なドライバと比較して疲労度が低くなりやすい特性を有する場合、判定部１３１は、ステップＳ１０３の判定処理で用いられる閾値として、平均的なドライバに対して用いられる閾値より低い値を設定する。

ステップＳ１０３でＹＥＳと判定された場合、ステップＳ１０４において、判定部１３１は、アクセル操作量上限値を小さくする。

上述したように、第１の例の誤操作判定では、アクセル操作量がアクセル操作量上限値を超えた場合に、アクセル操作の誤操作が行われたと判定される。ゆえに、アクセル操作量上限値を小さくすることによって、ドライバにより誤操作が行われたと判定されやすくすることができる。ドライバが体調不良である場合には、誤操作が行われやすくなる。ゆえに、ドライバによる誤操作をより精度良く検知する観点では、図３の制御フローのように、判定部１３１は、ドライバが体調不良であると判定した場合、ドライバにより誤操作が行われたと判定されやすくなるように、基準範囲を調整することが好ましい。

次に、ステップＳ１０５において、判定部１３１は、アクセル操作量がアクセル操作量上限値を超えるか否かを判定する。アクセル操作量がアクセル操作量上限値を超える（つまり、基準範囲外である）場合（ステップＳ１０５／ＹＥＳ）、ドライバによりアクセル操作の誤操作が行われたと判定され、ステップＳ１０６に進む。一方、アクセル操作量がアクセル操作量上限値を超えていない（つまり、基準範囲内である）場合（ステップＳ１０５／ＮＯ）、ドライバによりアクセル操作の誤操作が行われていないと判定され、図３に示される制御フローは終了する。

ステップＳ１０５でＹＥＳと判定された場合、ステップＳ１０６において、報知制御部１３３は、ドライバによりアクセル操作の誤操作が行われた旨を報知装置４１に警告させる。それにより、ドライバによりアクセル操作の誤操作が行われた場合に、その旨をドライバに認知させることができる。

例えば、報知制御部１３３は、ドライバによりアクセル操作の誤操作が行われた旨を示す文字、図形もしくは記号、または、これらの組み合わせ等のオブジェクトを報知装置４１に表示させる。また、例えば、報知制御部１３３は、ドライバによりアクセル操作の誤操作が行われた旨を示す音声を報知装置４１に出力させる。なお、報知制御部１３３は、上記以外の他の方法によって誤操作が行われた旨をドライバに認知させてもよい。例えば、報知制御部１３３は、車両１内の空調装置の動作を制御し、車室内の温度を変化させることによって、誤操作が行われた旨をドライバに認知させてもよい。

次に、ステップＳ１０７において、モータ制御部１３２は、トルクダウンを実行し、図３に示される制御フローは終了する。トルクダウンは、モータ１１により出力されるトルクを低下させる制御である。

ここで、ドライバによりアクセル操作の誤操作が行われた場合には、ドライバによる車両１の運転を継続させることが望ましくない状況（例えば、ドライバが体調不良となっている状況）が生じている可能性がある。このような状況では、車両１の運転を中断するために、車両１を一旦停車させることが望ましい。そこで、ドライバによりアクセル操作の誤操作が行われた場合に、トルクダウンを実行することによって、車両１を円滑に、かつ、安全に停車させることができる。

なお、上記で説明した図３に示される制御フローでは、前走車が存在するとの条件が満たされた場合にアクセル操作の誤操作判定が行われるが、アクセル操作の誤操作判定は、他の実行条件（つまり、当該誤操作判定を実行するトリガとなる条件）が満たされた場合に実行されてもよい。ここで、アクセル操作の誤操作判定の実行条件に応じて、アクセル操作量上限値の基準値が異なっていてもよい。

［第２の例］
次に、図４を参照して、誤操作判定に関する処理の流れの第２の例について説明する。

第２の例では、判定部１３１により行われる誤操作判定において、ドライバによるブレーキ操作の誤操作が行われたか否かが判定される。第２の例の誤操作判定（具体的には、後述する図４中のステップＳ２０６）では、判定部１３１は、ブレーキ操作量がブレーキ操作量上限値を超えた場合に、ブレーキ操作量が基準範囲外であるとして、ブレーキ操作の誤操作が行われたと判定する。つまり、第２の例の誤操作判定におけるブレーキ操作の基準範囲は、０からブレーキ操作量上限値までの範囲である。

図４は、誤操作判定に関する処理の流れの第２の例を示すフローチャートである。図４に示される第２の例に係る制御フローは、具体的には、繰り返し実行される。

図４に示される第２の例に係る制御フローが開始されると、まず、ステップＳ２０１において、制御部１３０の判定部１３１は、前走車が存在するか否かを判定する。前走車が存在すると判定された場合（ステップＳ２０１／ＹＥＳ）、ステップＳ２０２に進む。一方、前走車が存在しないと判定された場合（ステップＳ２０１／ＮＯ）、図４に示される制御フローは終了する。なお、ステップＳ２０１の処理は、図３のステップＳ１０１の処理と同様である。

ステップＳ２０１でＹＥＳと判定された場合、ステップＳ２０２において、判定部１３１は、ブレーキ操作量上限値の基準値を設定する。

具体的には、ブレーキ操作量上限値の基準値は、平均的なドライバが意図的にブレーキ操作を行った場合に想定されるブレーキ操作量の最大値と同程度の値である。つまり、ブレーキ操作量上限値の基準値は、平均的なドライバが車両１を運転している場合にブレーキ操作の誤操作が行われたか否かを判定するための値である。例えば、判定部１３１は、車両１から前走車までの間の車間距離、および、前走車に対する車両１の相対速度に基づいて、ブレーキ操作量基準値を設定する。

次に、ステップＳ２０３において、判定部１３１は、ブレーキ操作量上限値をドライバのブレーキ操作特性に基づいて調整する。ブレーキ操作特性は、車両１のドライバの運転操作特性のうち、ブレーキ操作に関する運転操作特性であり、学習部１４０により事前に学習される。

例えば、車両１のドライバが平均的なドライバと比較してブレーキ操作においてブレーキペダルを強く踏み込む癖を有する場合、このような癖がブレーキ操作特性として学習部１４０により事前に学習される。学習部１４０は、例えば、過去の所定期間におけるブレーキ操作量の平均値をブレーキ操作特性として学習する。例えば、車両１のドライバが平均的なドライバと比較してブレーキ操作においてブレーキペダルを強く踏み込む癖を有する場合、判定部１３１は、誤操作判定で用いられるブレーキ操作量上限値として、ブレーキ操作量上限値の基準値より大きな値を設定する。一方、車両１のドライバが平均的なドライバと比較してブレーキ操作においてブレーキペダルを弱く踏み込む癖を有する場合、判定部１３１は、誤操作判定で用いられるブレーキ操作量上限値として、ブレーキ操作量上限値の基準値より小さな値を設定する。

次に、ステップＳ２０４において、判定部１３１は、車両１のドライバが体調不良であるか否かを判定する。車両１のドライバが体調不良であると判定された場合（ステップＳ２０４／ＹＥＳ）、ステップＳ２０５に進む。一方、車両１のドライバが体調不良でないと判定された場合（ステップＳ２０４／ＮＯ）、ステップＳ２０５が行われずに、ステップＳ２０６に進む。なお、ステップＳ２０４の処理は、図３のステップＳ１０３の処理と同様である。

ステップＳ２０４でＹＥＳと判定された場合、ステップＳ２０５において、判定部１３１は、ブレーキ操作量上限値を小さくする。

上述したように、第２の例の誤操作判定では、ブレーキ操作量がブレーキ操作量上限値を超えた場合に、ブレーキ操作の誤操作が行われたと判定される。ゆえに、ブレーキ操作量上限値を小さくすることによって、ドライバにより誤操作が行われたと判定されやすくすることができる。よって、図３の制御フローと同様に、ドライバが体調不良であるか否かの判定結果に基づいて、ドライバによる誤操作（第２の例では、ブレーキ操作の誤操作）をより精度良く検知することができる。

次に、ステップＳ２０６において、判定部１３１は、ブレーキ操作量がブレーキ操作量上限値を超えるか否かを判定する。ブレーキ操作量がブレーキ操作量上限値を超える（つまり、基準範囲外である）場合（ステップＳ２０６／ＹＥＳ）、ドライバによりブレーキ操作の誤操作が行われたと判定され、ステップＳ２０７に進む。一方、ブレーキ操作量がブレーキ操作量上限値を超えていない（つまり、基準範囲内である）場合（ステップＳ２０６／ＮＯ）、ドライバによりブレーキ操作の誤操作が行われていないと判定され、図４に示される制御フローは終了する。

ステップＳ２０６でＹＥＳと判定された場合、ステップＳ２０７において、報知制御部１３３は、ドライバによりブレーキ操作の誤操作が行われた旨を報知装置４１に警告させる。それにより、ドライバによりブレーキ操作の誤操作が行われた場合に、その旨をドライバに認知させることができる。なお、ステップＳ２０７では、図３のステップＳ１０６と同様に、例えば、表示による報知が行われてもよく、音出力による報知が行われてもよい。

次に、ステップＳ２０８において、モータ制御部１３２は、トルクダウンを実行し、図４に示される制御フローは終了する。なお、ステップＳ２０８の処理は、図３のステップＳ１０７の処理と同様である。

なお、上記で説明した図４に示される制御フローでは、前走車が存在するとの条件が満たされた場合にブレーキ操作の誤操作判定が行われるが、ブレーキ操作の誤操作判定は、他の実行条件（つまり、当該誤操作判定を実行するトリガとなる条件）が満たされた場合に実行されてもよい。ここで、ブレーキ操作の誤操作判定の実行条件に応じて、ブレーキ操作量上限値の基準値が異なっていてもよい。

［第３の例］
次に、図５を参照して、誤操作判定に関する処理の流れの第３の例について説明する。

第３の例では、判定部１３１により行われる誤操作判定において、ドライバによるステアリング操舵の誤操作が行われたか否かが判定される。第３の例の誤操作判定（具体的には、後述する図５中のステップＳ３０６）では、判定部１３１は、ステアリング操舵角が操舵角上限値から操舵角下限値までの範囲外である場合に、ステアリング操舵角が基準範囲外であるとして、ステアリング操舵の誤操作が行われたと判定する。つまり、第３の例の誤操作判定におけるステアリング操舵の基準範囲は、操舵角上限値から操舵角下限値までの範囲である。

図５は、誤操作判定に関する処理の流れの第３の例を示すフローチャートである。図５に示される第３の例に係る制御フローは、具体的には、繰り返し実行される。

図５に示される第３の例に係る制御フローが開始されると、まず、ステップＳ３０１において、制御部１３０の判定部１３１は、車両１がカーブ路を走行中であるか否かを判定する。車両１がカーブ路を走行中であると判定された場合（ステップＳ３０１／ＹＥＳ）、ステップＳ３０２に進む。一方、車両１がカーブ路を走行中でないと判定された場合（ステップＳ３０１／ＮＯ）、図５に示される制御フローは終了する。

例えば、車両１には、当該車両１が走行している走行経路の地図上の形状および当該車両１の現在位置を特定可能なナビゲーション装置が搭載されており、判定部１３１は、当該ナビゲーション装置から出力される情報を利用することによって、車両１がカーブ路を走行中であるか否かを判定することができる。なお、ナビゲーション装置は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）信号を取得すること等によって車両１の現在位置を特定することができ、地図データを予め記憶している。

ステップＳ３０１でＹＥＳと判定された場合、ステップＳ３０２において、判定部１３１は、操舵角上限値および操舵角下限値の各基準値を設定する。

具体的には、操舵角上限値の基準値は、平均的なドライバが意図的にステアリング操舵を行った場合に想定されるステアリング操舵角の最大値と同程度の値である。操舵角下限値の基準値は、平均的なドライバが意図的にステアリング操舵を行った場合に想定されるステアリング操舵角の最小値と同程度の値である。つまり、操舵角上限値の基準値および操舵角下限値の基準値は、平均的なドライバが車両１を運転している場合にステアリング操舵の誤操作が行われたか否かを判定するための値である。例えば、判定部１３１は、車両１が走行しているカーブ路の曲率、および、車両１の車速に基づいて、操舵角上限値の基準値および操舵角下限値の基準値を設定する。

次に、ステップＳ３０３において、判定部１３１は、操舵角上限値および操舵角下限値をドライバのステアリング操舵特性に基づいて調整する。ステアリング操舵特性は、車両１のドライバの運転操作特性のうち、ステアリング操舵に関する運転操作特性であり、学習部１４０により事前に学習される。

例えば、車両１のドライバが平均的なドライバと比較してステアリング操舵においてステアリングホイール３１を大きく回す癖を有する場合、このような癖がステアリング操舵特性として学習部１４０により事前に学習される。学習部１４０は、例えば、過去の所定期間におけるステアリング操舵角の平均値をステアリング操舵特性として学習する。例えば、車両１のドライバが平均的なドライバと比較してステアリング操舵においてステアリングホイール３１を大きく回す癖を有する場合、判定部１３１は、誤操作判定で用いられる操舵角上限値および操舵角下限値として、それぞれ操舵角上限値の基準値および操舵角下限値の基準値より大きな値を設定する。一方、車両１のドライバが平均的なドライバと比較してステアリング操舵においてステアリングホイール３１を小さく回す癖を有する場合、判定部１３１は、誤操作判定で用いられる操舵角上限値および操舵角下限値として、それぞれ操舵角上限値の基準値および操舵角下限値の基準値より小さな値を設定する。

次に、ステップＳ３０４において、判定部１３１は、車両１のドライバが体調不良であるか否かを判定する。車両１のドライバが体調不良であると判定された場合（ステップＳ３０４／ＹＥＳ）、ステップＳ３０５に進む。一方、車両１のドライバが体調不良でないと判定された場合（ステップＳ３０４／ＮＯ）、ステップＳ３０５が行われずに、ステップＳ３０６に進む。なお、ステップＳ３０４の処理は、図３のステップＳ１０３の処理と同様である。

ステップＳ３０４でＹＥＳと判定された場合、ステップＳ３０５において、判定部１３１は、操舵角上限値を小さくし、操舵角下限値を大きくする。

上述したように、第３の例の誤操作判定では、ステアリング操舵角が操舵角上限値から操舵角下限値までの範囲外である場合に、ステアリング操舵の誤操作が行われたと判定される。ゆえに、操舵角上限値を小さくし、操舵角下限値を大きくすることによって、ドライバにより誤操作が行われたと判定されやすくすることができる。よって、図３の制御フローと同様に、ドライバが体調不良であるか否かの判定結果に基づいて、ドライバによる誤操作（第３の例では、ステアリング操舵の誤操作）をより精度良く検知することができる。

次に、ステップＳ３０６において、判定部１３１は、ステアリング操舵角が操舵角上限値から操舵角下限値までの範囲外であるか否かを判定する。ステアリング操舵角が操舵角上限値から操舵角下限値までの範囲外である（つまり、基準範囲外である）場合（ステップＳ３０６／ＹＥＳ）、ドライバによりステアリング操舵の誤操作が行われたと判定され、ステップＳ３０７に進む。一方、ステアリング操舵角が操舵角上限値から操舵角下限値までの範囲内である（つまり、基準範囲内である）場合（ステップＳ３０６／ＮＯ）、ドライバによりステアリング操舵の誤操作が行われていないと判定され、図５に示される制御フローは終了する。

ステップＳ３０６でＹＥＳと判定された場合、ステップＳ３０７において、報知制御部１３３は、ドライバによりステアリング操舵の誤操作が行われた旨を報知装置４１に警告させる。それにより、ドライバによりステアリング操舵の誤操作が行われた場合に、その旨をドライバに認知させることができる。なお、ステップＳ３０７では、図３のステップＳ１０６と同様に、例えば、表示による報知が行われてもよく、音出力による報知が行われてもよい。

次に、ステップＳ３０８において、モータ制御部１３２は、トルクダウンを実行し、図５に示される制御フローは終了する。なお、ステップＳ３０８の処理は、図３のステップＳ１０７の処理と同様である。

なお、上記で説明した図５に示される制御フローでは、車両１がカーブ路を走行中であるとの条件が満たされた場合にステアリング操舵の誤操作判定が行われるが、ステアリング操舵の誤操作判定は、他の実行条件（つまり、当該誤操作判定を実行するトリガとなる条件）が満たされた場合に実行されてもよい。ここで、ステアリング操舵の誤操作判定の実行条件に応じて、ステアリング操舵角上限値およびステアリング操舵角下限値の各基準値が異なっていてもよい。

なお、上記では、車両１を運転するドライバが変更される場合について言及していないが、例えば、車両１が複数のドライバにより共有されている場合、乗車するドライバが変更される場合が考えられる。ゆえに、乗車するドライバが変更された場合であってもドライバによる誤操作を精度良く検知する観点では、学習部１４０は、乗車するドライバごとに運転操作特性の学習を分けて行い、学習した運転操作特性をドライバと紐づけて記憶部１１０に記憶させることが好ましい。なお、いずれのドライバが乗車しているかの認識は、例えば、特定の入力装置を用いたドライバによる入力操作、または、いずれのドライバが乗車しているかを検出する装置（例えば、車室カメラ４２により撮像されるドライバの顔を映す画像を画像処理可能な装置）を用いること等によって実現され得る。

<制御装置の効果>
続いて、本発明の実施形態に係る制御装置１００の効果について説明する。

本実施形態に係る制御装置１００は、車両１の運転時におけるドライバの運転操作特性を学習する学習部１４０と、ドライバによる運転操作の操作量が基準範囲外の場合、ドライバにより誤操作が行われたと判定する判定部１３１と、を備える。判定部１３１は、学習部１４０により事前に学習された運転操作特性に基づいて基準範囲を調整する。それにより、個々のドライバに依存しない一律の基準ではなく、個々のドライバの運転操作特性を加味して誤操作判定を行うことができる。ゆえに、ドライバによる誤操作を精度良く検知することができる。

ここで、制御装置１００の記憶部１１０に記憶されている学習部１４０による学習結果（つまり、ドライバの行動特性）を車両１と異なる他の車両の制御装置に移動させることによって、ドライバが車両１から他の車両に乗り換えた後においても、当該学習結果を活用して誤操作判定を行うことができる。ゆえに、学習部１４０による学習結果は、車両間で移動可能であることが好ましい。

また、本実施形態に係る制御装置１００では、誤操作の判定対象となる運転操作は、アクセル操作を含み、判定部１３１は、アクセル操作特性（つまり、アクセル操作に関する運転操作特性）に基づいて、アクセル操作の基準範囲を調整することが好ましい。それにより、ドライバのアクセル操作特性を加味してアクセル操作の誤操作判定を行うことができる。ゆえに、ドライバによるアクセル操作の誤操作を精度良く検知することができる。

また、本実施形態に係る制御装置１００では、誤操作の判定対象となる運転操作は、ブレーキ操作を含み、判定部１３１は、ブレーキ操作特性（つまり、ブレーキ操作に関する運転操作特性）に基づいて、ブレーキ操作の基準範囲を調整することが好ましい。それにより、ドライバのブレーキ操作特性を加味してブレーキ操作の誤操作判定を行うことができる。ゆえに、ドライバによるブレーキ操作の誤操作を精度良く検知することができる。

また、本実施形態に係る制御装置１００では、誤操作の判定対象となる運転操作は、ステアリング操舵を含み、判定部１３１は、ステアリング操舵特性（つまり、ステアリング操舵に関する運転操作特性）に基づいて、ステアリング操舵の基準範囲を調整することが好ましい。それにより、ドライバのステアリング操舵特性を加味してステアリング操舵の誤操作判定を行うことができる。ゆえに、ドライバによるステアリング操舵の誤操作を精度良く検知することができる。

また、本実施形態に係る制御装置１００では、判定部１３１は、ドライバが体調不良であると判定した場合、ドライバにより誤操作が行われたと判定されやすくなるように、基準範囲を調整することが好ましい。それにより、ドライバが体調不良であるか否かの判定結果に基づいて、ドライバによる誤操作をより精度良く検知することができる。

また、本実施形態に係る制御装置１００では、学習部１４０は、車両１の運転時におけるドライバの疲労度特性を学習し、判定部１３１は、学習部１４０により事前に学習された疲労度特性に基づいて、ドライバの疲労度の閾値を調整し、ドライバの疲労度が閾値を超えた場合、ドライバが体調不良であると判定することが好ましい。それにより、ドライバが体調不良であるか否かの判定精度を向上させることができる。

以上、添付図面を参照しつつ本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されないことは勿論であり、特許請求の範囲に記載された範疇における各種の変更例または修正例についても、本発明の技術的範囲に属することは言うまでもない。

例えば、上記では、図１を参照して、車両１の構成について説明したが、本発明に係る車両の構成は、このような例に限定されない。本発明に係る車両は、例えば、図１に示される車両１に対して一部の構成要素の削除、追加または変更を加えたものであってもよい。また、本発明に係る車両は、例えば、駆動源として駆動用モータおよびエンジンを備えるハイブリッド車両であってもよく、駆動源としてエンジンのみを備えるエンジン車両であってもよい。また、本発明に係る車両は、例えば、各車輪に対してそれぞれモータが設けられる（つまり、４つのモータが設けられる）車両であってもよい。

例えば、上記では、図３～図５を参照して、誤操作判定の対象となる運転操作がアクセル操作、ブレーキ操作またはステアリング操舵である例（具体的には、上述した第１の例、第２の例および第３の例）を説明したが、誤操作判定の対象となる運転操作の種類は、上記の例に限定されない。例えば、誤操作判定の対象となる操作は、クラッチペダルを踏み込む操作であるクラッチ操作等であってもよい。

また、例えば、本明細書においてフローチャートを用いて説明した処理は、必ずしもフローチャートに示された順序で実行されなくてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。

本発明は、制御装置に利用できる。

１ 車両
１１ モータ
１２ インバータ
１３ バッテリ
２１ 動力伝達系
２２ 車輪
３１ ステアリングホイール
３２ パワーステアリング機構
４１ 報知装置
４２ 車室カメラ
５１ アクセルセンサ
５２ ブレーキセンサ
５３ 操舵角センサ
１００ 制御装置
１１０ 記憶部
１２０ 取得部
１３０ 制御部
１３１ 判定部
１３２ モータ制御部
１３３ 報知制御部
１４０ 学習部

Claims (5)

1. 車両の運転時におけるドライバの運転操作特性を学習する学習部と、
   前記ドライバによる運転操作の操作量が基準範囲外の場合、前記ドライバにより誤操作が行われたと判定する判定部と、
   を備え、
   前記判定部は、
   前記学習部により事前に学習された前記運転操作特性に基づいて前記基準範囲を調整し、
   前記ドライバが体調不良であると判定した場合、前記ドライバにより誤操作が行われたと判定されやすくなるように、前記基準範囲を調整する、
   制御装置。
2. 前記運転操作は、アクセル操作を含み、
   前記判定部は、前記アクセル操作に関する前記運転操作特性に基づいて、前記アクセル操作の前記基準範囲を調整する、
   請求項１に記載の制御装置。
3. 前記運転操作は、ブレーキ操作を含み、
   前記判定部は、前記ブレーキ操作に関する前記運転操作特性に基づいて、前記ブレーキ操作の前記基準範囲を調整する、
   請求項１または２に記載の制御装置。
4. 前記運転操作は、ステアリング操舵を含み、
   前記判定部は、前記ステアリング操舵に関する前記運転操作特性に基づいて、前記ステアリング操舵の前記基準範囲を調整する、
   請求項１～３のいずれか一項に記載の制御装置。
5. 前記学習部は、前記車両の運転時における前記ドライバの疲労度特性を学習し、
   前記判定部は、
   前記学習部により事前に学習された前記疲労度特性に基づいて、前記ドライバの疲労度の閾値を調整し、
   前記ドライバの疲労度が前記閾値を超えた場合、前記ドライバが体調不良であると判定する、
   請求項１～４のいずれか一項に記載の制御装置。

Images