JPWO2018029758A1 - 自動運転車両の制御方法及び制御装置 - Google Patents

Abstract

自動で走行する時の運転特性を設定し、運転特性に基づいて車両を自動で走行させる自動運転と乗員の操作に応じて車両を走行させる手動運転の切り替えが可能な自動運転車両の制御方法である。そして、乗員による手動運転時の手動運転特性を学習し、手動運転から自動運転に切り替わった場合には、予め設定した手動特性維持時間（Ｔ１）だけ、手動運転特性を維持して自動運転を実行する。その結果、乗員の不安感を抑制することができる。

Description

本発明は、自動運転車両の制御方法及び制御装置に関する。

特許文献１に開示されているように、自動運転車両の制御装置において、手動運転から自動運転への切り替えに際し、オーバーライドを検出した場合に自動運転に切り替える技術が提案されている。

特開２０１２−５１４４１号公報

しかしながら、特許文献１に開示された従来例は、手動運転から自動運転への切り替え時に運転特性の変化について検討されていない。従って、手動運転から自動運転への切替時に乗員に不安感を感じさせてしまうという問題があった。
本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、手動運転から自動運転への切り替え時に、乗員の不安感を抑制することが可能な自動運転車両の制御方法及び制御装置を提供することにある。

本発明の一態様は、手動運転から自動運転に切り替わった場合には、手動運転時の運転特性である手動運転特性を維持して自動運転を実行する。

本発明の一態様によれば、手動運転から自動運転への切り替え時に、乗員の不安感を抑制することが可能となる。

図１は、本発明の実施形態に係る自動運転車両の制御装置の構成を示すブロック図である。 図２は、手動運転から自動運転へ切り替える際の、維持時間Ｔ１、切替時間Ｔ２、及び車速、車間距離の変化を示す説明図である。 図３は、自車両状況検出部の詳細な構成を示すブロック図である。 図４は、周囲状況検出部の詳細な構成を示すブロック図である。 図５は、機械学習により運転行動の特徴を学習する３つの学習方法を示す説明図である。 図６は、検出された各特徴点についての、運転行動の学習の流れを示す説明図である。 図７は、走行状況の分類を示す説明図である。 図８は、他車両のデータを意味のある項目に分類する例を示す説明図である。 図９は、入力情報に基づいて機械学習を実行し、自動運転特性及び手動運転特性を取得する手順を示すフローチャートである。 図１０Ａは、自車両の走行速度と周囲を走行する他車両の走行速度が共に８０［ｋｍ／ｈ］である場合の説明図である。 図１０Ｂは、自車両の走行速度が６０［ｋｍ／ｈ］で、周囲を走行する他車両の走行速度が８０［ｋｍ／ｈ］である場合の説明図である。 図１１は、車速及び車間距離と知覚量の関係、知覚量と不安感の関係、車速及び車間距離と不安感の関係を示すグラフである。 図１２は、運転特性データベースに保存された自動運転特性、及び手動運転特性と、不安感・物理量モデルに基づいて、Ｔ１、Ｔ２を求める処理の説明図である。 図１３Ａは、車速と不安感との関係を示すグラフである。 図１３Ｂは、道路幅が狭い場合、及び広い場合での、車速と不安感との関係を示すグラフである。 図１４Ａは、車間距離と不安感との関係を示すグラフである。 図１４Ｂは、隣接車線に他車両が存在する場合、及び存在しない場合での、車間距離と不安感との関係を示すグラフである。 図１５は、車速、車間距離の変化と、維持時間Ｔ１、切替時間Ｔ２との関係を示す説明図である。 図１６Ａは、車速を変更する際の、ジャーク区間を示すグラフである。 図１６Ｂは、車速を変更する際の、加速度の変化を示すグラフである。 図１６Ｃは、車速を変更する際の、速度変化を示すグラフである。 図１７Ａは、自車両が４０［ｋｍ／ｈ］で走行している状況を示す説明図である。 図１７Ｂは、車速を４０［ｋｍ／ｈ］から６０［ｋｍ／ｈ］に増速する場合の、車速の変化を示すグラフである。 図１７Ｃは、自車両が８０［ｋｍ／ｈ］で走行している状況を示す説明図である。 図１７Ｄは、車速を８０［ｋｍ／ｈ］から１００［ｋｍ／ｈ］に増速する場合の、車速の変化を示すグラフである。 図１８Ａは、自車両が道路幅の狭い道路を４０［ｋｍ／ｈ］で走行している状況を示す説明図である。 図１８Ｂは、道路幅が狭い道路を走行中に、車速を４０［ｋｍ／ｈ］から６０［ｋｍ／ｈ］に増速する場合の、車速の変化を示すグラフである。 図１８Ｃは、自車両が道路幅の広い道路を４０［ｋｍ／ｈ］で走行している状況を示す説明図である。 図１８Ｄは、道路幅が広い道路を走行中に、車速を４０［ｋｍ／ｈ］から６０［ｋｍ／ｈ］に増速する場合の、車速の変化を示すグラフである。 図１９Ａは、車間距離が５０［ｍ］で走行している状況を示す説明図である。 図１９Ｂは、車間距離を５０［ｍ］から２０［ｍ］に短くする場合の、車間距離の変化を示すグラフである。 図１９Ｃは、車間距離が１００［ｍ］で走行している状況を示す説明図である。 図１９Ｄは、車間距離を１００［ｍ］から７０［ｍ］に短くする場合の、車間距離の変化を示すグラフである。 図２０Ａは、車間距離が８０［ｍ］であり、隣接車線に他車両が走行している状況を示す説明図である。 図２０Ｂは、隣接車線に他車両が存在する場合に、車間距離を８０［ｍ］から５０［ｍ］に短くする場合の、車間距離の変化を示すグラフである。 図２０Ｃは、車間距離が８０［ｍ］であり、隣接車線に他車両が走行していない状況を示す説明図である。 図２０Ｄは、隣接車線に他車両が存在しない場合に、車間距離を８０［ｍ］から５０［ｍ］に短くする場合の、車間距離の変化を示すグラフである。 図２１は、自車両が維持時間Ｔ１に停車した場合の、運転特性の切り替えを示す説明図である。 図２２は、本発明の実施形態に係る自動運転車両の制御装置の、処理動作を示すフローチャートである。 図２３は、本発明の変形例で実行される手動運転特性、及び自動運転特性を示す説明図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る自動運転車両の制御装置の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る自動運転車両の制御装置は、走行状況検出部１と、個人適合運転特性判定部４と、運転特性データベース７と、自動運転特性判定部８、及び切替パラメータ設定部１１、を備えている。

そして、本実施形態に係る自動運転車両の制御装置では、図２に示すように、手動運転で走行中に、時刻ｔ０で自動運転へ切り替える場合に、後述する手法により求められる手動特性維持時間Ｔ１（以下、「維持時間Ｔ１」と略す）だけ手動運転特性による自動運転を行う。ここで記述した手動運転特性とは、乗員が手動運転している時の運転特性のことである。この手動運転特性は、車速、加速度、車間距離、ステアリング加速度、ヨーレートなどである。手動運転特性は、上述したものに限らず、車両の特性を示す際に一般的に用いられるものであれば適用可能である。
その後、時刻ｔ１で、後述する手法により求められる運転特性切替時間Ｔ２（以下、「切替時間Ｔ２」と略す）の間に、徐々に自動運転特性に変更し、時刻ｔ２で自動運転特性に切り替える。ここで記述した自動運転特性とは、手動運転特性とは異なる運転特性のことである。この自動運転特性は、乗員の手動運転の特性を学習して設定するものでもよく、また走行シーン（一般道、高速道など）毎に設定されるものでもよく、従来からある自動運転の運転特性であればどのようなものでも構わない。図２では、自動運転車両の物理量として、車速（曲線ｑ１１）、及び車間距離（曲線ｑ１２）を例に挙げて示している。尚、図２においては、自動運転中における運転特性を手動運転特性から自動運転特性に切り替えるように記載したが、必ずしもそれに限らず、自動運転中の運転特性が、手動運転時の運転特性から、それとは異なる運転特性に変更されれば、運転特性の変更する方法は問わない。

本実施形態で示す各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

［走行状況検出部１］
図１に示すように、走行状況検出部１は、自車両の状況を検出する自車両状況検出部２と、周囲状況を検出する周囲状況検出部３を備えている。

自車両状況検出部２は、図３に示すように、車速センサ３２で検出される車速データ、加速度センサ３３で検出される加速度データ、ステア角度センサ３４で検出されるステア角度データを取得して、これらの各データに基づいて自車両の走行状況を検出する。自車両状況検出部２で検出されたデータは、図１に示す手動運転学習部５及び自動運転学習部９に出力される。

周囲状況検出部３は、図４に示すように、車両間隔検出部３５と、非車両検出部３６と、周辺車両種類検出部３７と、車線検出部３８と、道路種類検出部３９、及び交通情報検出部４０を備えている。

車両間隔検出部３５は、レーダー等により、自車両の前後左右の車両間隔を検出する。非車両検出部３６は、周囲を撮影するカメラで撮影された画像に基づいて、自車両の周囲に存在する歩行者、自転車等の車両以外の物体を検出する。

周辺車両種類検出部３７は、カメラで撮影された画像から、自車両の周囲に存在する車両の種類を検出する。例えば、乗用車、トラック、バス、バイク等を検出する。車線検出部３８は、カメラで撮影された画像から、道路の車線を検出する。

道路種類検出部３９は、ナビゲーション装置より得られる情報から道路種類を検出する。交通情報検出部４０は、ナビゲーション装置より得られる情報から交通情報を検出する。なお、各種の情報は、車車間通信、路車間通信、ソナー等により検出することも可能である。周囲状況検出部３で検出されたデータは、図１に示す手動運転学習部５及び自動運転学習部９に出力される。

［個人適合運転特性判定部４、自動運転特性判定部８］
個人適合運転特性判定部４は、手動運転学習部５と、手動運転特性設定部６を備えている。自動運転特性判定部８は、自動運転学習部９と、自動運転特性設定部１０を備えている。

手動運転学習部５、及び自動運転学習部９は、手動運転時に走行状況検出部１で検出された走行状況を示す各データ（図３に示した各センサにより取得したデータ等）から、
車両が走行している道路種別を特定し、道路種別ごとに乗員の運転特性を学習する。運転特性とは、乗員（例えば、運転者）が手動運転を実行する場合の、車速、平均車速、加速度、ヨーレート、ブレーキタイミング、車線変更時のタイミング、高速道路に進入するときの合流点、合流速度等である。そして、学習した運転特性に基づいて自動運転を実行することにより、自動運転が乗員の特徴に沿って実行されることになり、自動運転中に感じる乗員の違和感を抑制することができる。尚、学習された運転特性は、例えば、車速においては、車速５０ｋｍ／ｈといった１つの値としてもよく、３０ｋｍ／ｈ〜６０ｋｍ／ｈといった範囲としても良い。また、運転特性は、確率密度分布などの関数を用いて表されるようにしても良い。尚、乗員が、自動運転中に運転特性の変更を指示した場合に、指示した運転特性を学習して、以降の自動運転の運転特性に反映させるようにしても良い。

運転特性を学習する方法としては、３つの学習方法が知られている。図５は、３つの学習方法を示す説明図である。学習方法「１」では、人間の分析により学習する。学習方法「２」では、人間の知識、経験による仮説を設定し、更に、機械学習により学習する。学習方法「３」では、機械学習による完全自動で学習する。本実施形態では、一例として方法「２」を採用して学習する。

図６は、走行状況検出部１により検出されたデータから特徴を学習する流れを示す説明図である。まず、ステップａ１にて、走行状況検出部１からデータを収集する。自車両の走行状況と周囲状況を、データとして収集する。データを収集した後、ステップａ２において、必要な属性データを抽出する。走行状況検出部１が収集したデータが、運転行動と関連性があるとは限らず、運転行動と関連性の無いデータが学習の材料として使用されると、むしろ学習結果に悪影響を与える場合がある。このため、ステップａ２の処理では必要なデータ（属性データ）のみを抽出する。

ステップａ３において、前述のａ２の処理で抽出した属性データに含まれているノイズ等の学習に悪影響を与える要素を除去して、属性データを修正する。

ステップａ４において、属性データを意味のある項目（パラメータ）に分類する。図８は、他車両のデータを意味のある項目に分類する例を示している。

具体的には、オブジェクト「１」〜オブジェクト「ｎ」の他車両が検出され、更に、各他車両の「種類」、「動き」、「ブレーキランプ」、「自車両との距離」が検出された場合には、これらの各データを再分類して「先行する車両の台数」、「先行するトラックの台数」、「先行する車両との間の距離」、等の各種の項目を取得する。

上述した図６のａ１〜ａ４の処理を前処理と定義し、ステップａ５において、前処理で生成されたパラメータを機械学習の入力とし、機械学習を実行する。機械学習のアルゴリズムとして、例えばＳＯＭ（Self Organizing Map)、ＳＶＣ(Support Vector Machine Classification)、ＳＧＤ(Stochastic Gradient Decent）、ロジスティックス回帰等を用いることができる。

この機械学習により、走行している道路種別が出力される。図７に示すように、各種の道路種別は（例えば、ｂ１〜ｂ８）に分類される。具体的には、高速道路を走行中の場合には「ｂ１．高速道路」とし、一般道路で片側２車線を走行中の場合には「ｂ２．幹線道路」とし、一般道路で片側１車線を走行中の場合には「ｂ３．非幹線道路」とし、一般道路の交差点を走行中の場合には「ｂ４．交差点」とする。また、一般道路または高速道路を走行中で先行車両が存在しない場合には「ｂ５．巡航走行」とし、一般道路または高速道路を走行中で先行車両が存在する場合には「ｂ６．追従走行」とし、一般道路の交差点で停止後再発進した場合には「ｂ７．交差点通過」とし、一般道路の交差点で右折した場合には「ｂ８．右折」に分類する。

ステップａ６において、学習により特定した道路種別と、その道路種別における運転特性を運転特性データベース７に保存する。
図９は、２車線道路を巡航しているシーンを一例に、自動運転学習部９及び手動運転学習部５により自動運転特性、手動運転特性を運転特性データベース７に保存する処理を示す説明図である。図９のステップｃ１において、手動運転学習部５及び自動運転学習部９は、走行状況検出部１より各種の入力情報を取得する。具体的には、他車両との位置関係、制限速度等の道路情報、自車両の走行情報等を取得する。

ステップｃ２において、自動運転学習部９及び手動運転学習部５は、図６で示したように、取得した入力情報に基づいて機械学習アルゴリズムを実行する。これにより、走行している道路種別を特定する。自動運転である場合には、ステップｃ３〜ｃ５において、運転特性データベース７から特定した道路種別に対応した自動運転特性を取得し、自動運転中の運転特性として設定する。手動運転である場合には、ステップｃ６〜ｃ８において、特定した道路種別に合わせて、運転特性を学習する。

自動運転である場合について、ステップｃ３〜ｃ５を説明する。ステップｃ３において、自動運転学習部９は、道路種別に対応した自動運転特性を取得し、自動運転中の運転特性として設定する。例えば、図１０（Ａ）は、２車線道路の左車線を自車両Ｖ１が巡航走行し、右車線を他車両Ｖ２、Ｖ３が走行している状況で、制限速度が８０［ｋｍ／ｈ］、他車両Ｖ２、Ｖ３の走行速度が８０［ｋｍ／ｈ］である場合を示す。その道路種別（シーン）において、学習した運転特性として走行速度が８０［ｋｍ／ｈ］である場合には、つまり、このシーンにおいては、乗員が８０［ｋｍ／ｈ］で走行させる、また走行させる可能性が高い場合には、自車両Ｖ１の走行速度を８０［ｋｍ／ｈ］に設定する。

ステップｃ４において、自動運転学習部９は、自動運転中も運転特性を学習する。乗員が自動運転中に運転特性の変更を指示した場合には、指示した運転特性を学習するようにしてもよい。これにより、以降の自動運転の運転特性において、自動運転中の乗員の指示を反映させることができる。そして、自動運転中の運転特性を運転特性データベース７に保存する。更に、ステップｃ５において、保存するデータは、後に参照しやすいように、走行した道路種別についてラべリングする。

一方、ステップｃ６において、手動運転学習部５は、特定した道路種別に合わせて手動運転特性を取得する。例えば、図１０Ｂに示すように、２車線道路の左車線を自車両Ｖ１が巡航走行し、右車線を他車両Ｖ２、Ｖ３が走行している状況で、制限速度が８０［ｋｍ／ｈ］、他車両Ｖ２、Ｖ３の走行速度が８０［ｋｍ／ｈ］である状況を想定する。この状況で、自車両Ｖ１の走行速度が６０［ｋｍ／ｈ］であった場合には、この乗員は、巡航走行時には制限速度の７５％の速度で走行する傾向が有ると判断する。なお、本実施形態で示す巡航走行とは、先行車両との間の車間時間（車間距離を走行速度で除した数値）が２秒以上である状況が３０秒以上継続することと定義する。

ステップｃ７において、手動運転学習部５は、学習により取得した運転特性を運転特性データベース７に保存する。更に、ステップｃ８において、保存するデータは、後に参照しやすいように、走行した道路種別についてラべリングする。
こうして、自車両が自動運転中の自動運転特性、及び手動運転中の手動運転特性を学習により取得し、運転特性データベース７に保存することができる。

［切替パラメータ設定部１１］
次に、図１に示した切替パラメータ設定部１１について説明する。切替パラメータ設定部１１は、不安感・物理量モデル記憶部１２（モデル記憶部）と、パラメータ制御部１３を備えている。不安感・物理量モデル記憶部１２は、後述する不安感・物理量モデルを記憶する。

パラメータ制御部１３は、自車両の現在の走行状況及び不安感・物理量モデルに基づいて、自車両を手動運転から自動運転に切り替える場合に、乗員が感じる不安感を推定し、推定した不安感に応じて、図２に示した維持時間Ｔ１、及び維持時間Ｔ１が経過した後の自動運転特性に切り替える際に要する切替時間Ｔ２を設定する。

＜不安感・物理量モデル記憶部１２＞
不安感・物理量モデル記憶部１２は、自車両走行時の物理量と、乗員が感じる不安感との関係を示す不安感・物理量モデルを記憶する。図１１は、不安感・物理量モデルを示す説明図である。周知のウィーバー・フェヒナー則によれば、グラフ６１に示すように、車速（又は車間距離）と乗員の車速（又は車間距離）の知覚量は、曲線Ｑ１のように変化することが知られている。グラフ６１の横軸は車速（又は車間距離）、縦軸は車速（又は車間距離）の知覚量を示している。

横軸が車速の場合を例に挙げると、車速が増加するにつれて、同一の車速変化に対する知覚量の変化が低減することが判る。具体的には、車速がｄ１（例えば、２０［ｋｍ／ｈ］からｄ２（例えば、４０ｋｍ／ｈ）に変化するときの知覚量の変化は、ｅ１からｅ２であるのに対し、車速がｄ２からｄ３（例えば、６０［ｋｍ／ｈ］）に変化するときの知覚量の変化は、ｅ２からｅ３である。即ち、どちらも２０［ｋｍ／ｈ］の増速であるにも関わらず、知覚量の変化はｅ１〜ｅ２の方がｅ２〜ｅ３よりも大きい。これは、車両がｄ１からｄ２に増速する場合は、ｄ２からｄ３に増速する場合よりも、乗員は大きな変化が発生しているように感じることを示している。

また、グラフ６１の横軸が先行車両との間の車間距離である場合には、車間距離が短くなるほど、車間距離の変化に対する知覚量の変化が大きくなる。これは、例えば車間距離が１５ｍから５ｍ短くなって１０ｍに変化する場合よりも、車間距離車両が１０ｍから５ｍ短くなって５ｍに変化する場合の方が、乗員が感じる知覚量は大きいことを示している。

グラフ６２は、車速の知覚量と車速の不安感の関係を示しており、曲線Ｑ２は道路幅が狭い場合、曲線Ｑ３は道路幅が広い場合の特性を示している。そして、車速の知覚量が増加するほど車速に対して乗員が感じる不安感が増加すること、及び、道路幅が狭いほど不安感は大きくなることが判る。

曲線Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３に基づいて、グラフ６３に示すように、車速と車速の不安感との関係を示すモデルが作成される。曲線Ｑ４は道路幅が狭い場合、曲線Ｑ５は道路幅が広い場合の、車速に対して乗員が感じる不安感を示している。車速が増大するにつれて乗員が感じる不安感が増大し、且つ、道路幅が狭い場合にはより不安感が増大することが判る。例えば、車速が２０［ｋｍ／ｈ］から４０[ｋｍ／ｈ]に加速するときの不安感の変化は、車速が４０[ｋｍ／ｈ]から６０［ｋｍ／ｈ］に加速するときの不安感の変化よりも大きい。即ち、どちらも２０［ｋｍ／ｈ］の増速であるにも関わらず、不安感の変化は２０［ｋｍ／ｈ］から４０[ｋｍ／ｈ]への加速の方が４０[ｋｍ／ｈ]から６０［ｋｍ／ｈ］への加速よりも大きい。

更に、車間距離の知覚量と車間距離の不安感は、グラフ６４の曲線Ｑ６、Ｑ７のように変化する。曲線Ｑ６は、隣接車線に他車両が存在しない場合（隣接車線が空いている場合）、曲線Ｑ７は、隣接車線に他車両が存在する場合（隣接車線が塞がれている場合）の特性を示している。そして、車間距離の知覚量が減少するほど（曲線Ｑ６、Ｑ７の図中左方向に行くほど）車間距離に対して乗員が感じる不安感が増加することが判る。更に、隣接車線に他車両が存在する場合の方が存在しない場合よりも不安感は大きくなることが判る。

曲線Ｑ１、Ｑ６、Ｑ７に基づいて、グラフ６５に示すように、車間距離と車間距離の不安感との関係を示すモデルが作成される。曲線Ｑ８は隣接車線に他車両が存在する場合、曲線Ｑ９は隣接車線に他車両が存在しない場合の、車間距離に対して乗員が感じる不安感を示している。車間距離が減少するにつれて乗員が感じる不安感が増大し、且つ、隣接車線に他車両が存在する場合にはより不安感が増大することが判る。

そして、上述した特性を有するモデルが作成されて、不安感・物理量モデル記憶部１２に記憶されている。例えば、車間距離が１５［ｍ］から１０[ｍ]に減少するときの不安感の変化は、車間距離が１０［ｍ］から５[ｍ]に減少するときの不安感の変化よりも小さい。即ち、どちらも５［ｍ］の車間距離の減少であるにも関わらず、不安感の変化は１５［ｍ］から１０[ｍ]に減少する方が１０［ｍ］から５[ｍ]に減少するよりも小さい。

＜パラメータ制御部１３＞
図１に示すパラメータ制御部１３には、機械学習により特定した道路種別に合わせて、運転特性データベース７に記憶されている手動運転特性、自動運転特性を抽出し、そして、図１２に示すように、不安感・物理量モデルを参照することにより、乗員の不安感が入力される。そして、パラメータ制御部１３は、入力された不安感に基づいて、維持時間Ｔ１、及び手動運転を自動運転に切り替える際に要する切替時間Ｔ２を設定する。尚、本実施形態においては、不安感・物理量モデル記憶部１２に用いる不安感・物理量モデルは、道路種別ごとに設定するようにしても良い。

以下、パラメータ制御部１３で実行される、維持時間Ｔ１、及び切替時間Ｔ２の設定方法について説明する。即ち、パラメータ制御部１３は、手動運転から自動運転へ切り替える制御を行う切替制御部としての機能を備えている。初めに、図１３、図１４を参照して、乗員に不安感を与えることのない車速、車間距離の変化について説明する。

図１３Ａに示すように、車速に応じて一定時間内に増速可能な速度が決められる。曲線ｑ１は、車速と、乗員が感じる不安感との関係を示すグラフである。本実施形態では、一定時間内の不安感の変化量の許容値を「許容変化量Ｘ１（第１閾値）」として設定する。そして、一定時間内での不安感の変化量が許容変化量Ｘ１以下となるように、車速を変化させる。即ち、手動運転から自動運転への切り替えに伴って不安感が増加する場合には、一定時間内の不安感の増加量が第１閾値以下となるように、移行パターンを変更する。

図１３Ａに示す例では、車速が２０［ｋｍ／ｈ］から４０［ｋｍ／ｈ］に増加する場合の不安感変化量が、許容変化量Ｘ１となっている。従って、現在の車速が２０［ｋｍ／ｈ］である場合には、一定時間内に４０［ｋｍ／ｈ］まで加速することが許容される（矢印Ｙ１参照）。

一方、現在の車速が４０［ｋｍ／ｈ］である場合には、一定時間内に１００［ｋｍ／ｈ］まで加速することが許容される（矢印Ｙ２参照）。しかしながら、現在の車速が２０［ｋｍ／ｈ］である場合に一定時間内に１００［ｋｍ／ｈ］までの加速する場合は、不安感の変化量がＸ１＋Ｘ１＝２Ｘ１となり、Ｘ１を超えるため許容されない。
また、図１３Ｂに示すように、車速が同一であっても道路幅に応じて一定時間内に増速可能な速度が決められる。曲線ｑ２は、道路幅が狭い場合、曲線ｑ３は道路幅が広い場合の車速と乗員が感じる不安感との関係を示すグラフである。

曲線ｑ２に示すように、現在の車速が２０［ｋｍ／ｈ］であり道路幅が狭い場合には、一定時間内に４０［ｋｍ／ｈ］まで加速することが許容される（矢印Ｙ３参照）。一方、曲線ｑ３に示すように、現在の車速が２０［ｋｍ／ｈ］であり道路幅が広い場合には、一定時間内に６０［ｋｍ／ｈ］まで加速することが許容される（矢印Ｙ４参照）。

また、図１４Ａに示すように、車間距離に応じて一定時間内に先行車両に接近可能な距離が決められる。曲線ｑ４は、車間距離と、乗員が感じる不安感との関係を示すグラフである。本実施形態では、一定時間内の不安感の変化量の許容値を「許容変化量Ｘ２（第１閾値）」として設定する。そして、一定時間内での不安感の変化量が許容変化量Ｘ２以下となるように、車間距離を変化させる。

図１４Ａに示す例では、車間距離が２０［ｍ］から１０［ｍ］となった場合の不安感変化量が、許容変化量Ｘ２となっている。従って、現在の車間距離が２０［ｍ］である場合には、一定時間内に１０［ｍ］まで短くすることが許容される（矢印Ｙ５参照）。
一方、現在の車間距離が４０［ｍ］である場合には、一定時間内に２０［ｍ］まで短くすることが許容される（矢印Ｙ６参照）。
しかしながら、現在の車間距離が４０［ｍ］である場合に一定時間内に１０［ｍ］までに減少する場合は、不安感の変化量がＸ２＋Ｘ２＝２Ｘ２となり、Ｘ２を超えるため許容されない。

また、図１４Ｂに示すように、隣接車線に他車両が存在するか否かに応じて、一定時間内に短くできる車間距離が決められる。曲線ｑ５は隣接車線に他車両が存在する場合の特性を示し、曲線ｑ６は隣接車線に他車両が存在しない場合の特性を示している。

隣接車線に他車両が存在する場合には、一定時間内に車間距離が２０［ｍ］から１０［ｍ］まで短くすることが許容される（矢印Ｙ７参照）。一方、隣接車線に他車両が存在しない場合には、一定時間内に車間距離が３５［ｍ］から１０［ｍ］まで短くすることが許容される（矢印Ｙ８参照）。

そして、パラメータ制御部１３は、不安感が大きくなるほど、維持時間Ｔ１が長くなるように設定する。また、車速を変化させる場合には、一定時間内の不安感の変化量が許容変化量Ｘ１以下となるように、切替時間Ｔ２の長さを設定する。また、車間距離を変化させる場合には、一定時間内の不安感の変化量が許容変化量Ｘ２（第１閾値）以下となるように、切替時間Ｔ２の長さを設定する。こうすることにより、不安感の急な変化を抑制できるようになる。

即ち、車速が高いほど、維持時間Ｔ１を長くし、道路幅が狭いほど、維持時間Ｔ１を長くする。また、車間距離が短いほど、維持時間Ｔ１を長くし、隣接車線に他車両が存在する場合には、維持時間Ｔ１を長くする。

また、車速が低いほど、増速に要する時間（切替時間Ｔ２）が長くなるように移行パターンを設定し、道路幅が狭いほど、増速に要する時間（切替時間Ｔ２）が長くなるように移行パターンを設定する。更に、車間距離が短いほど、先行車両への接近時間（切替時間Ｔ２）が長くなるように移行パターンを設定し、隣接車線に他車両が存在する場合には、先行車両への接近時間（切替時間Ｔ２）が長くなるように移行パターンを設定する。

一方、これとは反対に、例えば車速を低減するように運転特性が切り替わる場合や、車間距離を長くするように運転特性が切り替わる場合等、乗員の感じる不安感が低減する方向に制御する場合には、不安感の減少率が予め設定した閾値（第２閾値）以上となるように移行パターンを設定する。即ち、手動運転から自動運転への切り替えに伴って不安感が減少する場合には、一定時間内の不安感の減少量が第２閾値以上となるように、移行パターンを変更する。

例えば、図１３Ａに示すグラフで、一例として一定時間内に自車両の車速を１００［ｋｍ／ｈ］から４０［ｋｍ／ｈ］以下まで減速させることにより、一定時間内での不安感の減少量をＸ１よりも大きくする。或いは、一定時間内に自車両の車速を４０［ｋｍ／ｈ］から２０［ｋｍ／ｈ］以下まで減速させることにより、一定時間内での不安感の減少量をＸ１よりも大きくする。即ち、不安感の減少率が第２閾値以上となるように制御することにより、素早く乗員が感じる不安感を取り除くように制御する。

また、車間距離の場合においても同様に、図１４Ａに示すグラフで、一例として一定時間内に車間距離を１０［ｍ］から２０［ｍ］以上まで広げることにより、一定時間内での不安感の減少量をＸ２よりも大きくする。或いは、一定時間内に車間距離を２０［ｍ］から４０［ｍ］以上まで広げることにより、一定時間内での不安感の減少量をＸ２よりも大きくする。

即ち、車速が高いほど、減速に要する時間（切替時間Ｔ２）が短くなるように移行パターンを設定し、道路幅が広いほど、減速に要する時間（切替時間Ｔ２）が短くなるように移行パターンを設定する。更に、車間距離が長いほど、先行車両からの離脱時間（切替時間Ｔ２）が短くなるように移行パターンを設定し、隣接車線に他車両が存在しない場合には、先行車両からの離脱時間（切替時間Ｔ２）が短くなるように移行パターンを設定する。

このように、パラメータ制御部１３は、手動運転から自動運転への切り替え時には、維持時間Ｔ１を演算し、更に、自動運転を実行するまでの切替時間Ｔ２を演算する。更に、切替時間Ｔ２での、運転特性の移行パターンを設定する。

図１５は、維持時間Ｔ１、及び切替時間Ｔ２を設定する例を示す図である。不安感を感じる制御パラメータが車速であり、増速する場合のＴ１の設定方法、及び制御パラメータが車間距離であり車間を短くする場合のＴ１の設定方法について示している。

現在の車速が低い場合には、Ｔ１を短く設定し、且つ切替時間Ｔ２を長くすることにより、低速からの急激な増速を回避して乗員の不安感を低減させる。現在の車速が高い場合には、Ｔ１を長く設定し、且つ切替時間Ｔ２を短く設定することにより、素早く増速する。これにより、乗員の不安感を低減させる。また、道路幅が狭い場合には、Ｔ１を長く設定し、且つＴ２を長く設定することにより、徐々に車間距離を短くして乗員の不安感を低減させる。道路幅が広い場合には、Ｔ１を短く設定し、且つＴ２を短く設定することにより、素早く増速する。

また、現在の車間距離が短い場合には、Ｔ１を長く設定し、且つＴ２を長く設定することにより、車間距離を短くする際の時間が長くなり、先行車両への急激な接近を回避して乗員の不安感を低減させる。また、現在の車間距離が長い場合には、Ｔ１を短く設定し、且つＴ２を短く設定することにより、素早く車間距離を狭める。また、隣接車線に他車両が存在する場合には、Ｔ１を長く設定し、且つＴ２を長く設定することにより、乗員の不安感を低減させる。隣接車線に他車両が存在しない場合には、Ｔ１を短く設定し、且つＴ２を短く設定することにより、素早く車間距離を狭める。
上述のように、維持時間Ｔ１、切替時間Ｔ２を設定することにより、乗員が感じる不安感を低減した運転特性の切り替えが可能となる。その結果、不安感を感じさせることを回避できる。

次に、切替時間Ｔ２の他の設定方法について説明する。図１６は、車速を変更する場合の、切替時間Ｔ２の設定方法を示す説明図である。増速する場合には、乗員に不安感を感じさせないために、ジャーク（加速度の変化率）が一定値を超えないようにすることが必要である。従って、図１６Ａに示すように、ジャーク区間を設定し、且つこのジャーク区間での最大ジャーク、最小ジャークを設定した曲線ｑ２１を決定する。この際、最大ジャークの区間、最小ジャークの区間、及びジャークがゼロの区間を同一とすることが望ましい。

そして、曲線ｑ２１を積分することにより、図１６Ｂに示すように、加速度を示す曲線ｑ２２を取得する。更に、曲線ｑ２２を積分することにより、図１６Ｃに示すように、速度を示す曲線ｑ２３を取得する。曲線ｑ２３は、現在の速度から目標速度に達するまでの速度が、滑らかなＳ字カーブとなるように設定される。また、現在速度から目標速度に達するまでの時間が切替時間Ｔ２に設定される。
このような方法で、切替時間Ｔ２を設定することにより、乗員に過大な加速度を感じさせることなく増速することが可能となる。

図１７は、車速を２０［ｋｍ／ｈ］だけ速める場合の、切替時間Ｔ２の設定方法を示す説明図である。図１７Ａ、図１７Ｂは、車速を４０［ｋｍ／ｈ］から６０［ｋｍ／ｈ］まで増速する場合を示している。図１７Ｂに示すように、現在車速が低い場合には、維持時間Ｔ１を短くすることに加え、切替時間Ｔ２を長くする。

一方、図１７Ｃ、図１７Ｄは、車速を８０［ｋｍ／ｈ］から１００［ｋｍ／ｈ］まで増速する場合を示している。図１７Ｄに示すように、現在車速が高い場合には、維持時間Ｔ１を長くすることに加え、切替時間Ｔ２を短くする。こうすることにより、乗員が感じる不安感を低減することが可能となる。即ち、手動運転から自動運転に切り替わった場合において、自動運転が開始された当初は、車速が４０［ｋｍ／ｈ］の場合よりも車速が８０［ｋｍ／ｈ］の場合の方が、乗員の感じる不安感は大きい。また、自動運転に切り替わった後、手動運転特性から自動運転特性に変更する間は、運転特性の変化により、乗員は不安感を増大させてしまう。そのため、手動運転特性からの運転特性の変更を開始するまでに、乗員の不安感を安定させる方が好ましい。つまり、車速が高いほど維持時間Ｔ１を長くすることにより、維持時間の終了までに乗員の不安感を安定させることができるため、自動運転特性へ運転特性が変化するまでの間、乗員の不安感が余計に増加することを抑制することができる。
また、同じ２０［ｋｍ／ｈ］の増速であっても、４０［ｋｍ／ｈ］から６０［ｋｍ／ｈ］への増速は、８０［ｋｍ／ｈ］から１００［ｋｍ／ｈ］への増速よりも乗員の感じる不安感が大きいので、切替時間Ｔ２を相対的に長く設定することにより、不安感を低減する。

図１８は、車速を４０［ｋｍ／ｈ］から６０［ｋｍ／ｈ］まで増速する場合の、切替時間Ｔ２の設定方法を示す説明図である。図１８Ａは、自車両Ｖ１が狭い道路幅Ｈ１の道路を走行している場合を示している。図１８Ｂに示すように、道路幅が狭い場合には、維持時間Ｔ１を長くすることに加え、切替時間Ｔ２を長くする。

一方、図１８Ｃ、図１８Ｄは、自車両が走行する道路の道路幅Ｈ２が広い場合を示している。図１７Ｄに示すように、道路幅が広い場合には、維持時間Ｔ１を短くすることに加え、切替時間Ｔ２を短くする。こうすることにより、乗員が感じる不安感を低減することが可能となる。即ち、同じ４０［ｋｍ／ｈ］から６０［ｋｍ／ｈ］への増速であっても、道路幅が狭い方が乗員の感じる不安感が大きいので、Ｔ１、Ｔ２を相対的に長く設定することにより、不安感を低減する。

図１９は、車間距離を３０［ｍ］だけ短くする場合の、切替時間Ｔ２の設定方法を示す説明図である。図１９Ａ、図１９Ｂは、車間距離を５０［ｍ］から２０［ｍ］とする場合を示している。図１９Ｂに示すように、現在の車間距離が短い場合には、維持時間Ｔ１を長くすることに加え、切替時間Ｔ２を長くする。

一方、図１９Ｃ、図１９Ｄは、車間距離を１００［ｍ］から７０［ｍ］とする場合を示している。図１９Ｄに示すように、現在の車間距離が長い場合には、維持時間Ｔ１を短くすることに加え、切替時間Ｔ２を短くする。こうすることにより、乗員が感じる不安感を低減することが可能となる。即ち、同じ３０［ｍ］の接近あっても、５０［ｍ］から２０［ｍ］への接近は、１００［ｍ］から７０［ｍ］への接近よりも乗員の感じる不安感が大きいので、Ｔ１、Ｔ２を相対的に長く設定することにより、不安感を低減する。

図２０は、車間距離を８０［ｍ］から５０［ｍ］まで短くする場合の、切替時間Ｔ２の設定方法を示す説明図である。図２０Ａ、図２０Ｂは、隣接車線に他車両が存在する場合を示している。図２０Ｂに示すように、隣接車線に他車両が存在する場合には、維持時間Ｔ１を長くすることに加え、切替時間Ｔ２を長くする。

一方、図２０Ｃ、図２０Ｄは、隣接車線に他車両が存在しない場合を示している。図２０Ｄに示すように、隣接車線に他車両が存在しない場合には、維持時間Ｔ１を短くすることに加え、切替時間Ｔ２を短くする。こうすることにより、乗員が感じる不安感を低減することが可能となる。即ち、同じ８０［ｍ］から５０［ｍ］への接近あっても、隣接車線に他車両が存在する方が、乗員の感じる不安感が大きいので、Ｔ１、Ｔ２を相対的に長く設定することにより、不安感を低減する。

また、図１に示したパラメータ制御部１３は、維持時間Ｔ１と切替時間Ｔ２との合計の時間（Ｔ１＋Ｔ２）の経過前に、信号等で自車両が停止する場合には、不安感・物理量モデルを使用せずに、停止後の再発進時に自動運転特性に切り替える。
即ち、図２１に示すように、自車両Ｖ１が地点Ｐ１を通過した時点で手動運転から自動運転に切り替えられた場合には、その後手動運転特性を維持する。そして、地点Ｐ２で自車両Ｖ１が停止した場合には、その後、自動運転特性に切り替える。こうすることにより、不要な運転特性の切り替えを回避できる。

［処理動作の説明］
次に、本実施形態に係る自動運転車両の制御装置の処理動作の一例を、図２２に示すフローチャートを参照して説明する。
初めに、ステップＳ１１において、周囲状況検出部３は、自車両の周囲状況を検出する。ステップＳ１２において、自動運転学習部９は、検出した周囲状況を統計的に学習し、更に、ステップＳ１３において、現在の走行状況を分類する。即ち、図７に示したように、高速道路走行中、一般道路走行中等の走行状況を分類する。

ステップＳ１４において、自動運転特性設定部１０は、現在の走行状況に基づき、運転特性データベース７を参照して自動運転特性を設定する。
これと同時に、ステップＳ１５において、自車両状況検出部２は、図３に示したように、現在の自車両状況を検出する。ステップＳ１６において、手動運転学習部５は、乗員の運転特性を統計的に学習し、ステップＳ１７において、走行状況に応じた手動運転特性を設定する。また、手動運転学習部５で学習した運転特性を、運転特性データベース７に記憶する。

ステップＳ１８において、パラメータ制御部１３は、手動運転から自動運転への切り替え操作（オーバライド）が発生したか否かを判断する。

ステップＳ１９において、ステップＳ１７の処理で設定された手動運転特性と、ステップＳ１４の処理で設定された自動運転特性とが異なっているか否かを判断する。異なっていない場合には（ステップＳ１９でＮＯ）、切り替え時に乗員に不安感を感じさせることはないので、そのまま自動運転特性での自動運転制御に移行する。

異なっている場合には（ステップＳ１９でＹＥＳ）、ステップＳ２０において、パラメータ制御部１３は、不安感・物理量モデル記憶部１２を参照し、ステップＳ２１において、前述した方法により、維持時間Ｔ１、及び切替時間Ｔ２を設定する。
その後、ステップＳ２２において、パラメータ制御部１３は、手動運転特性を用いて自動運転制御を実行する。

ステップＳ２３において、パラメータ制御部１３は、Ｔ１が経過したか否かを判断し、経過した場合には（ステップＳ２３でＹＥＳ）、ステップＳ２４において、手動運転特性から自動運転特性へ徐々に切り替える。
ステップＳ２５において、パラメータ制御部１３は、Ｔ２が経過したか否かを判断し、経過した場合には（ステップＳ２５でＹＥＳ）、自動運転制御を実行する。

こうして、手動運転から自動運転への切り替え操作が発生した場合には、維持時間Ｔ１、及び切替時間Ｔ２を適切に設定することにより、乗員に不安感を感じさせることなく運転の切替が可能となる。

このようにして、本実施形態では、手動運転から自動運転に切り替わった場合に、手動運転時の運転特性である手動運転特性を維持して自動運転を実行するので、乗員に不安感を与えることを回避できる。

また、維持時間Ｔ１（手動運転維持時間）を設定し、手動運転特性を維持時間Ｔ１だけ維持した後、自動運転特性に切り替えるので、乗員に不安感を感じさせることを回避できる。

また、自動運転車両の物理量（車速、車間距離等）と乗員の不安感との関係に基づいて、維持時間Ｔ１を設定するので、自動運転車両の走行状況に応じた適切な維持時間Ｔ１を設定することが可能となる。

更に、車速が高く不安感を感じ易い場合に、維持時間Ｔ１を長くするので、より適切な維持時間Ｔ１の設定が可能になり、乗員に不安感を感じさせることを回避できる。

また、道路幅が狭く不安感を感じ易い場合に、維持時間Ｔ１を長くするので、より適切な維持時間Ｔ１の設定が可能になり、乗員に不安感を感じさせることを回避できる。

更に、車間距離が短く不安感を感じ易い場合に、維持時間Ｔ１を長くするので、より適切な維持時間Ｔ１の設定が可能になり、乗員に不安感を感じさせることを回避できる。

また、隣接車線に他車両が存在し不安感を感じ易い場合に、維持時間Ｔ１を長くするので、より適切な維持時間Ｔ１の設定が可能になり、乗員に不安感を感じさせることを回避できる。

更に、乗員が感じる不安感に基づいて、維持時間Ｔ１を設定するので、乗員に大きな不安感を感じさせることなく手動運転特性を維持することが可能となる。

また、手動運転時の運転特性を維持して自動運転を実行した後、手動運転特性とは異なる自動運転特性により自動運転を実行するので、乗員に不安感を感じさせることなく自動運転特性への切り替えが可能となる。

更に、手動運転特性から自動運転特性への切り替えを徐々に行うので、乗員に与える不安感を抑制することができる。

また、手動運転特性から自動運転特性へ移行する際には、不安感の一定時間内の増加量が第１閾値以下となるようにするので、運転特性の急な変動による不安感を抑制することができる。

更に、車速が低く不安感を感じ易い場合に、増速に要する時間（運転特性切替時間Ｔ２）が長くなるように手動運転特性から自動運転特性に移行するので、適切な運転特性切替時間Ｔ２の設定が可能になり、不安感の急な変化を抑制できる。

また、道路幅が狭く不安感を感じ易い場合に、増速に要する時間（運転特性切替時間Ｔ２）が長くなるように手動運転特性から自動運転特性に移行するので、適切な運転特性切替時間Ｔ２の設定が可能になり、不安感の急な変化を抑制できる。

更に、車間距離が短く不安感を感じ易い場合に、先行車両への接近時間（運転特性切替時間Ｔ２）が長くなるように手動運転特性から自動運転特性に移行するので、適切な運転特性切替時間Ｔ２の設定が可能になり、不安感の急な変化を抑制できる。

また、隣接車線に他車両が存在し不安感を感じ易い場合に、先行車両への接近時間（運転特性切替時間Ｔ２）が長くなるように手動運転特性から自動運転特性に移行するので、適切な運転特性切替時間Ｔ２の設定が可能になり、不安感の急な変化を抑制できる。

更に、手動運転特性から自動運転特性へ移行する際には、不安感の一定時間内の減少量が第２閾値以上となるようにするので、運転特性を素早く切り替えることができる。

また、車速が高いほど、減速に要する時間（運転特性切替時間Ｔ２）が短くなるように手動運転特性から自動運転特性に移行するので、素早い切り替えが可能になり、運転特性切替時間Ｔ２を適切に設定することが可能となる。

更に、道路幅が広いほど、減速に要する時間（運転特性切替時間Ｔ２）が短くなるように手動運転特性から自動運転特性に移行するので、素早い切り替えが可能になり、運転特性切替時間Ｔ２を適切に設定することが可能となる。

また、車間距離が長いほど、先行車両からの離脱時間（運転特性切替時間Ｔ２）が短くなるように手動運転特性から自動運転特性に移行するので、素早い切り替えが可能になり、運転特性切替時間Ｔ２を適切に設定することが可能となる。

更に、隣接車線に他車両が存在しない場合には、先行車両からの離脱時間（運転特性切替時間Ｔ２）が短くなるように手動運転特性から自動運転特性に移行するので、素早い切り替えが可能になり、運転特性切替時間Ｔ２を適切に設定することが可能となる。

また、車両が手動運転から自動運転に切り替わる場合に、車両が停車したか否かを判定し、停車したと判定した場合は、維持時間Ｔ１、切替時間Ｔ２を設定せずに手動運転特性から自動運転特性に移行するので、不要な演算を回避することができる。

［変形例の説明］
次に、本実施形態の変形例について説明する。図２３は、変形例を示す説明図である。図２３に示すように、自車両Ｖ１が連続するカーブ路を通行する場合には、カーブの手前でブレーキ操作を行う。ブレーキ操作のタイミングは、手動運転による走行と自動運転特性による走行で異なる場合がある。図２３において、符号ｘ１〜ｘ５は自動運転特性によるブレーキ操作のタイミングを示す。また、符号ｗ１〜ｗ５は、実際のブレーキ操作のタイミングを示す。この場合、ブレーキ操作のタイミングが自車両の物理量である。

時刻ｔ０で手動運転から自動運転への切替操作が行われた場合には、手動運転特性によるブレーキ操作タイミングである符号ｗ１にてブレーキ操作が行われる。この場合、自動運転特性によるタイミングである符号ｘ１に対して、時間差Δｔ１が生じている。また、維持時間Ｔ１の間は、時間差Δｔ１を維持する。即ち、符号ｗ２とｘ２の時間差はΔｔ１である。

切替時間Ｔ２の間は、時間差Δｔ２（＜Δｔ１）、Δｔ３（＜Δｔ２）のように、徐々に時間差を短くする。そして、切替時間Ｔ２の経過後は、符号ｗ５とｘ５を一致させる。こうすることにより、乗員に不安感を感じさせることなく、手動運転から自動運転特性の運転へと切り替えることができる。

以上、本発明の自動運転車両の制御方法及び制御装置を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。

１ 走行状況検出部
２ 自車両状況検出部
３ 周囲状況検出部
４ 個人適合運転特性判定部
５ 手動運転学習部
６ 手動運転特性設定部
７ 運転特性データベース
８ 自動運転特性判定部
９ 自動運転学習部
１０ 自動運転特性設定部
１１ 切替パラメータ設定部
１２ 不安感・物理量モデル記憶部（モデル記憶部）
１３ パラメータ制御部
３２ 車速センサ
３３ 加速度センサ
３４ ステア角度センサ
３５ 車両間隔検出部
３６ 非車両検出部
３７ 周辺車両種類検出部
３８ 車線検出部
３９ 道路種類検出部
４０ 交通情報検出部
Ｔ１ 手動特性維持時間（維持時間）
Ｔ２ 運転特性切替時間（切替時間）

特許文献１に開示されているように、自動運転車両の制御装置において、手動運転から自動運転への切り替えに際し、オーバーライドを検出しなかった場合に自動運転に切り替える技術が提案されている。

また、グラフ６１の横軸が先行車両との間の車間距離である場合には、車間距離が短くなるほど、車間距離の変化に対する知覚量の変化が大きくなる。これは、例えば車間距離が１５ｍから５ｍ短くなって１０ｍに変化する場合よりも、車間距離車両が１０ｍから５ｍ短くなって５ｍに変化する場合の方が、乗員が感じる知覚量の変化は大きいことを示している。

更に、車間距離の知覚量と車間距離の不安感は、グラフ６４の曲線Ｑ６、Ｑ７のように変化する。曲線Ｑ７は、隣接車線に他車両が存在しない場合（隣接車線が空いている場合）、曲線Ｑ６は、隣接車線に他車両が存在する場合（隣接車線が塞がれている場合）の特性を示している。そして、車間距離の知覚量が減少するほど（曲線Ｑ６、Ｑ７の図中左方向に行くほど）車間距離に対して乗員が感じる不安感が増加することが判る。更に、隣接車線に他車両が存在する場合の方が存在しない場合よりも不安感は大きくなることが判る。

このように、パラメータ制御部１３は、手動運転から自動運転への切り替え時には、維持時間Ｔ１を演算し、更に、自動運転特性に基づく自動運転を実行するまでの切替時間Ｔ２を演算する。更に、切替時間Ｔ２での、運転特性の移行パターンを設定する。

一方、図１８Ｃ、図１８Ｄは、自車両が走行する道路の道路幅Ｈ２が広い場合を示している。図１８Ｄに示すように、道路幅が広い場合には、維持時間Ｔ１を短くすることに加え、切替時間Ｔ２を短くする。こうすることにより、乗員が感じる不安感を低減することが可能となる。即ち、同じ４０［ｋｍ／ｈ］から６０［ｋｍ／ｈ］への増速であっても、道路幅が狭い方が乗員の感じる不安感が大きいので、Ｔ１、Ｔ２を相対的に長く設定することにより、不安感を低減する。

Claims (22)

1. 自動で走行する時の運転特性を設定し、前記運転特性に基づいて車両を自動で走行させる自動運転と乗員の操作に応じて車両を走行させる手動運転の切り替えが可能な自動運転車両の制御方法であって、
   手動運転から自動運転に切り替わった場合、手動運転時の運転特性である手動運転特性を維持して自動運転を実行すること
   を特徴とする自動運転車両の制御方法。
2. 請求項１に記載の自動運転車両の制御方法において、
   手動運転から自動運転に切り替わった場合、予め設定した手動特性維持時間だけ前記手動運転特性を維持して自動運転を実行すること
   を特徴とする自動運転車両の制御方法。
3. 請求項２に記載の自動運転車両の制御方法において、
   前記自動運転時の物理量を検出し、
   前記物理量に基づいて、前記手動特性維持時間を設定すること
   を特徴とする自動運転車両の制御方法。
4. 請求項３に記載の自動運転車両の制御方法において、
   前記物理量として車速を検出し、
   前記車速が高いほど、前記手動特性維持時間を長くすることを特徴とする自動運転車両の制御方法。
5. 請求項３または４に記載の自動運転車両の制御方法において、
   前記物理量として道路幅を検出し、
   前記道路幅が狭いほど、前記手動特性維持時間を長くすることを特徴とする自動運転車両の制御方法。
6. 請求項３〜５のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
   前記物理量として車間距離を検出し、
   前記車間距離が短いほど、前記手動特性維持時間を長くすることを特徴とする自動運転車両の制御方法。
7. 請求項３〜６のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
   前記物理量として、隣接車線に他車両が存在するか否か検出し、
   前記他車両が存在する場合は、前記手動特性維持時間を長くすることを特徴とする自動運転車両の制御方法。
8. 請求項２〜７のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
   前記自動運転時の乗員の不安感を検出し、
   前記不安感に基づいて、前記手動特性維持時間を設定すること
   を特徴とする自動運転車両の制御方法。
9. 請求項１〜８のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
   手動運転時の運転特性を維持して自動運転を実行した後、手動運転特性とは異なる自動運転特性により自動運転を実行すること
   を特徴とする自動運転車両の制御方法。
10. 請求項９に記載の自動運転車両の制御方法において、
    手動運転特性から自動運転特性に徐々に移行すること
    を特徴とする自動運転車両の制御方法。
11. 請求項９または１０に記載の自動運転車両の制御方法において、
    乗員の不安感の一定時間内の増加量が予め設定した第１閾値以下となるように、手動運転特性から自動運転特性に移行すること
    を特徴とする自動運転車両の制御方法。
12. 請求項９〜１１のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
    車速を検出し、
    前記車速が低いほど、増速に要する時間が長くなるように、手動運転特性から自動運転特性に移行する
    ことを特徴とする自動運転車両の制御方法。
13. 請求項９〜１２のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
    道路幅を検出し、
    前記道路幅が狭いほど、増速に要する時間が長くなるように、手動運転特性から自動運転特性に移行する
    ことを特徴とする自動運転車両の制御方法。
14. 請求項９〜１３のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
    車間距離を検出し、
    前記車間距離が短いほど、先行車両への接近時間が長くなるように、手動運転特性から自動運転特性に移行する
    ことを特徴とする自動運転車両の制御方法。
15. 請求項９〜１４のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
    隣接車線に他車両が存在するか否か検出し、
    前記隣接車線に他車両が存在する場合には、先行車両への接近時間が長くなるように、手動運転特性から自動運転特性に移行する
    ことを特徴とする自動運転車両の制御方法。
16. 請求項９〜１５のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
    乗員の不安感の一定時間内の減少量が予め設定した第２閾値以上となるように、手動運転特性から自動運転特性に移行すること
    を特徴とする自動運転車両の制御方法。
17. 請求項９〜１６のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
    車速を検出し、
    前記車速が高いほど、減速に要する時間が短くなるように、手動運転特性から自動運転特性に移行すること
    を特徴とする自動運転車両の制御方法。
18. 請求項９〜１７のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
    道路幅を検出し、
    前記道路幅が広いほど、減速に要する時間が短くなるように、手動運転特性から自動運転特性に移行すること
    を特徴とする自動運転車両の制御方法。
19. 請求項９〜１８のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
    車間距離を検出し、
    前記車間距離が長いほど、先行車両からの離脱時間が短くなるように、手動運転特性から自動運転特性に移行すること
    を特徴とする自動運転車両の制御方法。
20. 請求項９〜１９のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
    隣接車線に他車両が存在するか否か検出し、
    前記隣接車線に他車両が存在しない場合には、先行車両からの離脱時間が短くなるように、手動運転特性から自動運転特性に移行すること
    を特徴とする自動運転車両の制御方法。
21. 請求項９〜２０のいずれか１項に記載の自動運転車両の制御方法において、
    手動運転から自動運転に切り替わる場合に、車両が停車したか否か判定し、
    停車したと判定した場合は、手動運転特性から自動運転特性に移行すること
    を特徴とする自動運転車両の制御方法。
22. 自動で走行する時の運転特性を設定し、前記運転特性に基づいて車両を自動で走行させる自動運転と乗員の操作に応じて車両を走行させる手動運転の切り替えが可能な自動運転車両の制御装置であって、
    手動運転から自動運転に切り替わった場合、手動運転の運転特性である手動運転特性を維持して自動運転を実行する構成を備えた自動運転車両の制御装置。

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