JPWO2018100619A1 - 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム - Google Patents

Abstract

車両制御システムにおいて、車両の操舵または加減速の少なくとも一方を自動で制御する自動運転を実行する自動運転制御部と、前記車両の乗員の状態を判定する乗員状態判定部と、前記自動運転制御部により実行される自動運転制御に伴い発生する前記車両の挙動または前記自動運転制御に関する車両の乗員への情報通知と、前記車両の挙動または前記車両の乗員への情報通知の後に前記乗員状態判定部により判定された乗員の状態との組み合わせに基づいて、前記乗員状態判定部により判定される前記乗員の状態が所定の状態に近づくように前記自動運転制御を学習する学習部と、を備える。

Description

本発明は、車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムに関する。

従来では、車両の乗員の運転状態を判定し、乗員が危険な運転をしている場合に警告等を行う運転支援装置が知られている。これに関連して、車両情報及び環境情報から、予め定めた運転行動判定ルールに基づき乗員の運転行動を判定し、運転行動毎に、乗員の運転状態と車両情報及び環境情報との関係に基づく判定器を構築し、構築した判定器を用いて乗員の状態を判定する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０−２５６９４３号公報

しかしながら、従来技術の手法では、車両が自動運転により走行している場合には、乗員の運転行動自体を取得することができないのであるから、自動運転時において、乗員がどのような自動運転制御のときに快適と感じ、またどのような自動運転のときに不快と感じるのかを把握することができない。この結果、乗員ごとの嗜好に応じた自動運転制御を実行することが困難であった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、乗員ごとの嗜好に応じた自動運転制御を実行することができる車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムを提供することを目的の一つとする。

請求項１に記載の発明は、車両の操舵または加減速の少なくとも一方を自動で制御する自動運転を実行する自動運転制御部（１２１、１２２、１２３、１４１）と、前記車両の乗員の状態を判定する乗員状態判定部（１６０）と、前記自動運転制御部により実行される自動運転制御に伴い発生する前記車両の挙動または前記自動運転制御に関する車両の乗員への情報通知と、前記車両の挙動または前記車両の乗員への情報通知の後に前記乗員状態判定部により判定された乗員の状態との組み合わせに基づいて、前記乗員状態判定部により判定される前記乗員の状態が所定の状態に近づくように前記自動運転制御を学習する学習部（１５０）と、を備える車両制御システムである。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の車両制御システムであって、前記乗員の状態は、前記乗員が快適と感じる状態と不快と感じる状態とを少なくとも含む状態に分類され、前記所定の状態は、前記乗員が快適に感じる状態である。

請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の車両制御システムであって、前記車両の周辺状況を認識する認識部（１２１）を更に備え、前記学習部は、前記乗員状態判定部により判定された前記乗員の状態と、前記認識部により認識された周辺状況との組み合わせに基づいて、前記自動運転制御を学習するものである。

請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の車両制御システムであって、前記学習部は、前記乗員状態判定部により前記乗員が快適と感じる状態であると判定された前に発生した前記車両の挙動または前記自動運転に関する車両の乗員への情報通知に対応する自動運転の制御度合を維持し、前記乗員状態判定部により前記乗員が不快と感じる状態であると判定された前に発生した前記車両の挙動または前記自動運転に関する車両の乗員への情報通知に対応する自動運転の制御度合を変更するように、前記自動運転制御部に指示するものである。

請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の車両制御システムであって、前記学習部は、前記自動運転に関する制御度合を変更する制御パラメータの値をランダムに変更し、変更された制御パラメータに基づく制御度合で、前記自動運転制御部に自動運転を実行させるものである。

請求項６に記載の発明は、請求項１に記載の車両制御システムであって、前記学習部は、前記車両が新しく行えるようになった機能に関する制御度合について、前記車両の挙動または前記自動運転に関する車両の乗員への情報通知を、既存の機能に関する制御度合よりも高くさせるように前記自動運転制御部に指示するものである。

請求項７に記載の発明は、請求項１に記載の車両制御システムであって、前記車両の乗員を撮像する撮像部（９０）と、情報を前記乗員に提示するインターフェース部（３０）と、を更に備え、前記乗員状態判定部は、前記撮像部により撮像された画像から前記車両の乗員の状態を判定し、前記学習部は、前記乗員にオーバーアクションまたは所定のジェスチャーを行うように促すための情報を、前記インターフェース部に提示させるものである。

請求項８に記載の発明は、請求項１に記載の車両制御システムであって、サーバ装置（６００）とデータの送受信を行う通信部（２０）を更に備え、前記学習部は、周辺状況に応じた自動運転の制御度合の学習結果を、前記通信部を用いて前記サーバ装置に送信し、前記通信部により受信した複数車両において共通傾向がある制御パラメータに基づいて、前記自動運転制御部に自動運転を実行させる。

請求項９に記載の発明は、車載コンピュータが、車両の操舵または加減速の少なくとも一方を自動で制御する自動運転を実行し、前記車両の乗員の状態を判定し、実行される自動運転制御に伴い発生する前記車両の挙動または前記自動運転制御に関する車両の乗員への情報通知と、前記車両の挙動または前記車両の乗員への情報通知の後に判定された前記乗員の状態との組み合わせに基づいて、前記乗員の状態が所定の状態に近づくように前記自動運転制御を学習する、車両制御方法である。

請求項１０に記載の発明は、車載コンピュータに、車両の操舵または加減速の少なくとも一方を自動で制御する自動運転を実行させ、前記車両の乗員の状態を判定させ、実行される自動運転制御に伴い発生する前記車両の挙動または前記自動運転制御に関する車両の乗員への情報通知と、前記車両の挙動または前記車両の乗員への情報通知の後に判定された前記乗員の状態との組み合わせに基づいて、前記乗員の状態が所定の状態に近づくように前記自動運転制御を学習させる、車両制御プログラムである。

請求項１〜３、９および１０に記載の発明によれば、車両制御システムは、乗員ごとの嗜好に応じた自動運転制御を実行することができる。

請求項４に記載の発明によれば、車両制御システムは、自動運転の実行後の乗員の状態が快適な場合と不快な場合とで、自動運転の制御度合を維持または変更することで、乗員ごとの嗜好に応じた自動運転制御を実行することができる。

請求項５に記載の発明によれば、車両制御システムは、制御度合を変更する制御パラメータの値をランダムに変更することで、様々な車両の挙動、挙動により乗員に提供される内容、乗員への通知条件等に基づく乗員の状態を取得することできる。したがって、車両制御システムは、より高精度に乗員の嗜好を取得することができる。

請求項６に記載の発明によれば、車両制御システムは、所定時間内に、車両が新しく行えるようになった機能に関する学習結果を多く収集することができる。したがって、車両制御システムは、車両が新しく行えるようになった機能に関する乗員の嗜好に沿った自動運転を迅速に実行することができる。

請求項７に記載の発明によれば、車両制御システムは、乗員によるオーバーアクションまたは所定のジェスチャーにより、より正確に乗員の状態を把握することができる。

請求項８に記載の発明によれば、車両制御システムは、サーバ装置により取得した共通傾向がある自動運転を実行することで、複数の乗員が快適と感じる自動運転を乗員に提供することができる。

第１実施形態の車両システム１の構成図である。 自車位置認識部１２２により走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。 推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。 学習部１５０の指示により行動計画生成部１２３により変更される行動計画の一例を示す図である。 自動運転における学習実行時に、ＨＭＩ３０に出力される情報の一例を示す図である。 乗員に動作を促すメッセージ情報の一例を示す図である。 学習データ１８１の一例を示す図である。 第１実施形態の車両制御処理の一例を示すフローチャートである。 自動運転制御ユニット１００を含む交通情報共有システム４００の構成の一例を示す図である。 サーバ装置６００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。 第２実施形態のサーバ装置６００により取得した制御パラメータに対する自動運転制御ユニット１００の処理の流れを示すフローチャートである。

以下、図面を参照し、本発明の車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムの実施形態について説明する。

［第１実施形態］
まず、第１実施形態の車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムについて説明する。

［全体構成］
図１は、第１実施形態の車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ファインダ１４と、物体認識装置１６と、通信装置（通信部）２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）６０と、車両センサ７０と、運転操作子８０と、車室内カメラ（撮像部）９０と、乗員状態検出センサ９５と、自動運転制御ユニット１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。

第１実施形態において「車両制御システム」は、例えば、ＨＭＩ３０と、車両センサ７０と、車室内カメラ９０と、乗員状態検出センサ９５と、自動運転制御ユニット１００とを含む。ＨＭＩ３０は、「インターフェース部」の一例である。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両システム１が搭載される車両（以下、「自車両Ｍ」と称する）の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。後方を撮像する場合、カメラ１０は、リアウインドシールド上部やバックドア等に取り付けられる。側方を撮像する場合、カメラ１０は、ドアミラー等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波等の電波を放射するとともに、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ファインダ１４は、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。

物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御ユニット１００に出力する。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）等を利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示するとともに、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キー等を含む。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ７０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。経路決定部５３により決定された経路は、ＭＰＵ６０に出力される。また、ナビゲーション装置５０は、経路決定部５３により決定された経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。なお、ナビゲーション装置５０は、例えば、ユーザの保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから返信された経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１として機能し、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、経路において分岐箇所や合流箇所等が存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な走行経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報等が含まれてよい。道路情報には、高速道路、有料道路、国道、都道府県道といった道路の種別を表す情報や、道路の車線数、非常駐車帯の領域、各車線の幅員、道路の勾配、道路の位置（経度、緯度、高さを含む３次元座標）、車線のカーブの曲率、車線の合流および分岐ポイントの位置、道路に設けられた標識等の情報が含まれる。第２地図情報６２は、通信装置２０を用いて他装置にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。

車両センサ７０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。加速度センサは、例えば、自車両Ｍの横方向に関する重力加速度（以下、「横加速度」と称する）を検出する横加速度センサを含んでいてもよい。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイールその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御ユニット１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一方または双方に出力される。

車室内カメラ９０は、座席に着座した乗員の顔を中心として上半身を撮像する。座席に着座した乗員とは、運転席に着座した乗員でもよく、助手席や後部座席に着座した乗員でもよい。車室内カメラ９０の撮像画像は、自動運転制御ユニット１００に出力される。

乗員状態検出センサ９５は、例えば、乗員が着座する座席の背もたれ部（シートバック）に設けられ、背もたれ部から乗員の胸部に対して電波を照射し、照射した電波を検知することで、乗員の心拍を検出する心拍センサである。また、乗員状態検出センサ９５は、例えば、ステアリングホイールに設けられ、乗員が把持した手の湿度から発汗量を検出する発汗量検出センサであってもよい。また、乗員状態検出センサ９５は、乗員の脳波を検出する脳波センサ、乗員の脳内の血流を検出する脳内血流センサ、または乗員の血圧等を検出する血圧センサであってもよい。また、乗員状態検出センサ９５は、乗員が着座する座席の荷重を検出する荷重センサであってもよい。乗員状態検出センサ９５は、検出した情報を、自動運転制御ユニット１００に出力する。

［自動運転制御ユニット］
自動運転制御ユニット１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１４０と、学習部１５０と、乗員状態判定部１６０と、インターフェース制御部１７０と、記憶部１８０とを備える、第１制御部１２０と、第２制御部１４０と、学習部１５０と、乗員状態判定部１６０と、インターフェース制御部１７０とは、それぞれ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。また、以下に説明する第１制御部１２０、第２制御部１４０、学習部１５０、乗員状態判定部１６０、およびインターフェース制御部１７０の各機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、ソフトウェアは、それぞれの機能に応じてモジュール化されていてもよい。第１制御部１２０、第２制御部１４０、および学習部１５０のうち一部または全部は、「自動運転制御部」の一例である。自動運転制御部は、自車両Ｍの操舵または加減速の少なくとも一方を自動で制御する自動運転を実行する。また、記憶部１８０は、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置である。

第１制御部１２０は、例えば、外界認識部（認識部）１２１と、自車位置認識部１２２と、行動計画生成部１２３とを備える。

外界認識部１２１は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、周辺車両の位置および速度、加速度等の状態を認識する。周辺車両の位置は、その周辺車両の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、周辺車両の輪郭で表現された領域で表されてもよい。周辺車両の「状態」とは、周辺車両の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。

また、外界認識部１２１は、周辺車両に加えて、ガードレールや電柱、駐車車両、歩行者その他の物体の位置を認識してもよい。

自車位置認識部１２２は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）、並びに走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢を認識する。自車位置認識部１２２は、例えば、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。

そして、自車位置認識部１２２は、例えば、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。図２は、自車位置認識部１２２により走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。自車位置認識部１２２は、例えば、自車両Ｍの基準点（例えば重心）の走行車線中央ＣＬからの乖離ＯＳ、および自車両Ｍの進行方向の走行車線中央ＣＬを連ねた線に対してなす角度θを、走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識する。なお、これに代えて、自車位置認識部１２２は、走行車線Ｌ１のいずれかの側端部に対する自車両Ｍの基準点の位置等を、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。自車位置認識部１２２により認識される自車両Ｍの相対位置は、推奨車線決定部６１および行動計画生成部１２３に提供される。

［行動計画生成部］
行動計画生成部１２３は、自車両Ｍが目的地等に対して自動運転を行うための行動計画を生成する。例えば、行動計画生成部１２３は、推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行するように、且つ、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自動運転制御において順次実行されるイベントを決定する。第１実施形態の自動運転におけるイベントには、例えば、一定速度で同じ走行車線を走行する定速走行イベント、自車両Ｍの走行車線を変更する車線変更イベント、前走車両を追い越す追い越しイベント、合流地点で自車両Ｍを合流させる合流イベント、道路の分岐地点で自車両Ｍを目的の方向に走行させる分岐イベント、自車両Ｍを緊急停車させる緊急停車イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるための切替イベント（テイクオーバーイベント）等がある。また、これらのイベントの実行中に、自車両Ｍの周辺状況（周辺車両や歩行者の存在、道路工事による車線狭窄等）に基づいて、回避のための行動が計画される場合もある。

行動計画生成部１２３は、自車両Ｍが将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、自車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、所定の走行距離ごとの自車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は、軌道点の間隔で表現される。

図３は、推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。図示するように、推奨車線は、目的地までの経路に沿って走行するのに都合が良いように設定される。行動計画生成部１２３は、推奨車線の切り替わり地点の所定距離手前（イベントの種類に応じて決定されてよい）に差し掛かると、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント等を起動する。各イベントの実行中に、障害物を回避する必要が生じた場合には、図示するように回避軌道が生成される。

行動計画生成部１２３は、例えば、複数の目標軌道の候補を生成し、安全性と効率性の観点に基づいて、その時点で目的地までの経路に適合する最適な目標軌道を選択する。また、行動計画生成部１２３は、学習部１５０からの指示に基づいて、選択した一つの目標軌道の一部または全部を変更しして、学習用の目標軌道を生成する。また、行動計画生成部１２３は、学習部１５０により学習された結果に基づいて、選択した一つの目標軌道を修正する。

第２制御部１４０は、例えば走行制御部１４１を備える。走行制御部１４１は、行動計画生成部１２３によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

［学習部］
学習部１５０は、自動運転に伴い発生する自車両Ｍの挙動または自動運転に関する車両の乗員への情報通知と、自車両Ｍが行った挙動後、または乗員への情報通知後の乗員の状態との組み合わせに基づいて、自車両Ｍの周辺状況に応じた適切な自動運転の制御度合を学習する。

ここで、自車両Ｍが行った挙動とは、例えば、自車両Ｍの横加速度等である。自車両Ｍの挙動とは、例えば、自車両Ｍの前後加速度、ジャーク、速度、角速度等であってもよい。また、乗員への情報通知とは、例えば、自動運転に関してＨＭＩ３０から出力される情報（通知や情報提供等）である。

乗員の状態は、例えば、良い状態と良くない状態とを少なくとも含む状態に分類される。良い状態とは、例えば、乗員が快適と感じる状態である。良くない状態とは、乗員が不快と感じる状態である。快適な状態または不快な状態は、例えば、後述する乗員状態判定部１６０によって、車室内カメラ９０の撮像画像から得られる乗員の顔の表情（口や目、眉の傾き）や顔色を予め登録された所定のパターンと比較し、パターンに対する差分が所定値以内であるか否かに基づき判定されてもよく、また乗員状態検出センサ９５から得られる心拍または発汗量等から判定されてもよい。

より具体的には、乗員状態判定部１６０は、乗員の顔の表情パターンが笑顔に近い表情であったり、通常時の表情であったりするときや、心拍または発汗量が所定の基準値未満であるときに、乗員が快適と感じる状態であると判定してもよい。また、乗員状態判定部１６０は、乗員の顔の表情パターンが顔をしかめた状態に近い表情となったとき、単位時間当たりの眼球運動や顔向きの変化が所定の頻度よりも多いとき、または心拍または発汗量が所定の基準値以上であるとき等に、乗員が不快と感じる状態であると判定してもよい。また、乗員状態判定部１６０は、首をかしげる等の所定のジェスチャーを検知したときに乗員が不快と感じる状態であると判定してもよい。

また、乗員状態判定部１６０は、乗員状態検出センサ９５により検出された乗員の脳波から、予め定義された所定の脳波パターンが観測されたときに、その乗員が快適と感じる状態、或いは不快と感じる状態であると判定してもよい。また、乗員状態判定部１６０は、声の高さが通常時よりも高くなった場合に乗員が不快と感じる状態であると判定してもよい。

また、乗員状態判定部１６０は、自車両Ｍの乗員への情報通知を行った後の乗員の反射行動に基づいて、乗員が不快と感じる状態であると判定してもよい。反射行動としては、例えば、運転操作子８０のブレーキペダルに足を移動させようとした、或いはブレーキペダルを操作した、ステアリングホイールに手を伸ばした、或いはステアリングホイールを把持した等の行動である。これらの行動は、車室内カメラ９０の画像から検出してもよく、運転操作子８０による操作入力が受け付けられたか否かにより検出してもよい。

また、乗員状態判定部１６０は、自車両Ｍの乗員への情報通知を行った後に、乗員状態検出センサ９５により検出された座席の荷重が変化した場合には、乗員が情報通知を受け入れて身構える行動を取ったと推定し、その乗員が快適と感じる状態であると判定してもよい。

また、適切な自動運転の制御度合を学習するとは、例えば、外界認識部１２１により認識された車両の周辺状況を、例えば任意のシーンや条件等によりパターン化して有限のパターンにしたものに対応させて、自車両Ｍが今後どのような自動運転制御を実行すべきかを制御度合によって学習することである。

また、どのような自動運転制御を実行すべきかを制御度合によって学習するとは、例えば、自動運転中に、後述する乗員状態判定部１６０により乗員が快適と感じる状態であると判定された前に発生した自車両Ｍの挙動または自動運転に関する車両の乗員への情報通知に対応する自動運転の制御度合を維持することである。また、どのような自動運転制御を実行すべきかを制御度合によって学習するとは、乗員が不快と感じる状態であると判定された前に発生した自車両Ｍの挙動または自動運転に関する自車両Ｍの乗員への情報通知に対応する自動運転の制御度合を変更するように、第１制御部１２０に指示することである。制御度合を変更するとは、例えば、乗員状態判定部１６０により判定される乗員の状態が所定の状態に近づくように変更することである。所定の状態とは、例えば、乗員が快適と感じる状態である。

学習部１５０は、行動計画生成部１２３により生成される行動計画に対して、自車両Ｍの挙動、挙動により乗員に提供される内容、乗員への通知条件等を変更する制御パラメータを生成し、生成した制御パラメータとともに、行動計画の変更指示を第１制御部１２０に出力する。制御パラメータとは、例えば、自動運転において、操作する対象（シーン）に応じた制御度合の変更幅のことである。

図４は、学習部１５０の指示により行動計画生成部１２３により変更される行動計画の一例を示す図である。図４の例では、自車両Ｍが行動計画生成部１２３により生成された行動計画に基づいて、走行車線Ｌ１から走行車線Ｌ２に車線変更する例を示している。

学習部１５０は、行動計画生成部１２３により生成される最適な目標軌道を基準として、その変更幅を±１０％した目標軌道を走行させるような制御パラメータを生成し、生成した制御パラメータと目標軌道の変更指示を行動計画生成部１２３に出力する。この変更幅は、例えば予め設定される乗員が不安に感じない平均的なレベルよりもわずかに不安に感じるレベルの変更幅である。

また、学習部１５０は、例えば、制御パラメータの値をランダムに変更し、変更された制御パラメータに基づく制御度合で、行動計画生成部１２３が生成する目標軌道を変更させてもよい。これにより、様々な自車両Ｍの挙動、挙動により乗員に提供される内容、乗員への通知条件等に基づく乗員の状態を取得することできる。したがって、学習部１５０は、より高精度に乗員の嗜好を取得することができる。

また、学習部１５０が使用する制御パラメータの値は、予め設定されてもよく、乗員が任意に指定してもよい。また、学習部１５０は、制御パラメータの値を、通信装置２０を用いて他車両やサーバ装置等から取得してもよい。また、学習部１５０は、学習後の制御パラメータの値を、他車両やサーバ装置等に提供してもよい。なお、学習部１５０は、制御パラメータにより変更させた目標軌道に対する走行後の乗員の状態から制御度合を学習するだけでなく、行動計画生成部１２３により生成された目標軌道に沿った走行後の乗員の状態から制御度合を学習してもよい。

また、学習部１５０は、インターフェース制御部１７０に、自動運転に関する乗員への通知や情報提供の内容を変更させる制御パラメータを出力してもよい。通知や情報提供の内容の変更とは、例えば、表示される文字の大きさ、画面の色、音量の大きさ、表示する内容（コンテンツ等）等を変更することである。また、この場合の制御パラメータとは、例えば、文字の大きさに関する変更幅や音量の大きさに関する変更幅である。また、制御パラメータは、画面の色を現在の色から所定の色に変えるため値や、変更して表示される内容に関する情報等であってもよい。また、学習部１５０は、乗員への通知や情報提供の量を、所定の頻度よりも多くなるようにインターフェース制御部１７０に制御パラメータを出力してもよい。

図５は、自動運転における学習実行時に、ＨＭＩ３０に出力される情報の一例を示す図である。図５の例では、ＨＭＩ３０の表示装置３１に車線変更を行う画面が表示されている。

例えば、学習部１５０は、行動計画に基づいて目的地方面に走行している自車両Ｍに対して、車線変更の学習用のテスト走行を実行させる。この場合、学習部１５０は、車線変更の学習用のテスト走行を実行するための制御パラメータを、行動計画生成部１２３に出力する。また、インターフェース制御部１７０は、学習部１５０の指示により、学習用の車線変更を実行することを示すメッセージ情報３１０や、学習用の自動運転実行時の目標軌道３２０を、表示装置３１を用いて表示する。また、インターフェース制御部１７０は、表示装置３１を用いて表示した内容と同内容の音声を、ＨＭＩ３０のスピーカを用いて出力してもよい。これにより、乗員は、自動運転に関する学習を行っていることを容易に把握することができる。したがって、もし、乗員が学習用の自動運転において、不快に感じたとしても、その挙動が学習用の自動運転であるため、安心感を得ることができる。

なお、図５に示すように、学習用の自動運転であることを乗員に通知することで、乗員が身構えたり、実際の感情とは異なる表情を作ったりする場合がある。このような場合には、実際の結果を取得できずに間違った学習を行う可能性がある。したがって、学習部１５０は、一部の学習については、学習中であることを表示させないようにしてもよい。一部の学習とは、例えば、車間距離や音声出力等のように、車線変更や追い越し等の制御内容に比して制御内容（変更幅）が低い挙動や内容、条件に関する学習である。また、一部の学習とは、例えば車線変更等において、最適な目標軌道からの変更幅が、閾値より小さい僅かな変更である場合の学習である。このような学習において、乗員に、学習中であることを通知しないようにすることで、乗員のより正確な状態を取得することができる。また、変更幅が大きくないため、乗員は、自動運転に対して不快に感じることを軽減することができる。

また、学習部１５０は、自動運転制御ユニット１００のソフトウェアのアップデート等で、自車両Ｍが新しく行えるようになった機能に関する制御度合について、自車両Ｍの挙動または自動運転に関する自車両Ｍの乗員への情報通知を、既存の機能に関する制御度合よりも高くさせるように第１制御部１２０に指示してもよい。なお、制御度合を高くするとは、例えば、挙動に対する制御の大きさを大きくすることや、通知に対する頻度を高くすることを含む。

これにより、学習部１５０は、自車両Ｍが新しく行えるようになった機能に関する学習結果を多く収集することができる。また、学習部１５０は、自車両Ｍが新しく行えるようになった機能に関する乗員の嗜好に基づく自動運転を、迅速に反映させることができる。

また、学習部１５０は、オーバーアクションまたは所定のジェスチャーを行うように、乗員に動作を促すメッセージ等をＨＭＩ３０から出力させる指示をインターフェース制御部１７０に出力してもよい。図６は、乗員に動作を促すメッセージ情報の一例を示す図である。図６の例では、上述した図５の例と同様に、学習用の車線変更を行う場合に、表示装置３１に表示される画面例を示している。

例えば、学習部１５０は、行動計画に基づいて目的地方面に走行している自車両Ｍに対して、学習用の車線変更を行うように、行動計画生成部１２３に指示を出力する。また、学習部１５０は、学習用の車線変更の目標軌道３２０や、オーバーアクションまたは所定のジェスチャーを等の動作を促すメッセージ情報３３０を、表示装置３１により表示させる指示を、インターフェース制御部１７０に出力する。

所定のジェスチャーとは、例えば、不快と感じた場合に手を振る動作や、快適と感じた場合に笑顔になるといった動作等である。また、所定のジェスチャーは、例えば、予め工場出荷時等に自車両Ｍに定義されてよい。これにより、乗員の状態の判定の認識を向上させることができる。

また、学習部１５０は、複数の制御パラメータを組み合わせて実行された自動運転の結果に対する学習を行ってもよい。複数の制御パラメータの組み合わせとは、例えば、車線変更に関する変更を行った後に、音声出力に関する変更を行い、その後の乗員の状態に基づいて、自動運転の制御度合を学習する等である。

また、学習部１５０は、乗員状態判定部から得られる乗員の状態と、行動計画生成部１２３またはインターフェース制御部１７０に指示した制御パラメータとの情報とを対応付けて、学習データ１８１に記憶させる。

図７は、学習データ１８１の一例を示す図である。図７の例において、学習データ１８１は、例えば、自車両Ｍの乗員の識別情報に対応付けて記憶部１８０に記憶される。また、学習データは、例えば、車両の識別情報ごとに記憶部１８０に記憶されてよい。

学習データ１８１は、例えば、自車両Ｍが自動運転時に実行する項目ごとに、実行日時と、場所と、挙動／内容／条件と、乗員状況とが、対応付けられている。

項目とは、例えば、自車両Ｍが自動運転の学習時に操作する対象（シーン）である。実行日時とは、例えば、自車両Ｍが実際に学習部１５０により指示された情報で、行動計画生成部１２３またはインターフェース制御部１７０により実行された情報である。場所とは、例えば、学習部１５０により指示された情報で、行動計画生成部１２３またはインターフェース制御部１７０の指示により学習用の自動運転に関する処理が実行された場所である。場所は、例えば、走行車線に関する概略的な情報でもよく、位置情報等でもよい。

挙動／内容／条件とは、例えば、行動計画生成部１２３により生成された各シーンの目標軌道に対する自車両Ｍの挙動、挙動により乗員に提供される内容、乗員への通知条件等である。例えば、項目が車線変更の場合には、横加速度、前走車両との最小車間距離に関する情報が格納される。また、項目が自動運転に関する乗員への音声出力である場合には、注意喚起、音量＋１０％等の情報が格納される。

乗員状況とは、例えば、表情判定や心拍、発汗量等である。これらの情報は、後述する乗員状態判定部１６０により取得される。

また、学習部１５０は、例えば、学習データ１８１から次の自動運転時の自車両Ｍの挙動、挙動により乗員に提供される内容、乗員への通知条件等に関する制御パラメータを設定して、行動計画生成部１２３またはインターフェース制御部１７０に出力する。

このように、学習部１５０は、行動計画生成部１２３により生成された最適な行動計画で走行するのではなく、その行動計画を制御パラメータで変更して自動運転させ、その運転後の乗員の状態を判定することで、乗員ごとに、自動運転に関する許容範囲や運転嗜好等に迅速に学習することができる。

［乗員状態判定部］
乗員状態判定部１６０は、車室内カメラ９０からの撮像画像から、自動運転における各イベント等が実行されたときの乗員の表情や顔色に基づいて、自車両Ｍの挙動、挙動により乗員に提供される内容、乗員への通知条件等に対して、乗員の状態が快適であるかまたは不快であるかを判定する。

具体的には、乗員状態判定部１６０は、車室内カメラ９０からの撮像画像に基づいて、顔の目や鼻、口等の特徴部分の位置、形状、所定時間における特徴部分の移動量等により、乗員の表情を判定する。表情を判定する場合、乗員状態判定部１６０は、例えば、予め表情ごとに設定された特徴量の位置、形状、移動量等のデータとマッチングを行うことで、表情を推定することができる。

また、乗員状態判定部１６０は、乗員の表情が乗員の表情が笑っていると推定された場合、乗員がその運転を快適に感じたと判定する。また、乗員状態判定部１６０は、乗員が怒っていたり、びっくりした顔をしていると推定された場合、乗員はその運転を不快に感じたと判定する。また、乗員状態判定部１６０は、顔色が青白っぽい色をしていると推定された場合に、乗員はその運転を不快に感じたと判定する。また、乗員状態判定部１６０は、予め設定された手を振る等の動作を行っていると判定された場合に、不快に感じていると判定してもよい。

また、乗員状態判定部１６０は、乗員状態検出センサ９５により得られる心拍や発汗量を、予め測定された安定時の心拍や発汗量、または予め基準値として設定した心拍や発汗量と比較することで、心拍や発汗量が多いかまたは少ないかを判定してもよい。乗員状態判定部１６０は、判定された乗員の状態に関する情報を、学習部１５０に出力する。

インターフェース制御部１７０は、行動計画生成部１２３により実行中のシーンやイベント等に関連して、自動運転における学習が実行中であること等を示す情報を、画面表示や音声出力等の態様でＨＭＩ３０に提示させる。

走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備える。ＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。また、ブレーキ装置２１０は、安全面を考慮して複数系統のブレーキ装置を備えていてもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

［車両制御処理］
以下、車両システム１による各種車両制御について説明する。図８は、第１実施形態の車両制御処理の一例を示すフローチャートである。図８の処理は、例えば、自動運転実行時に所定周期で繰り返し実行される。

まず、外界認識部１２１は、自車両Ｍの周辺状況を認識する（ステップＳ１００）。次に、学習部１５０は、行動計画生成部１２３により学習用の行動計画を生成させるための制御パラメータを生成する（ステップＳ１０２）。次に、行動計画生成部１２３は、学習部１５０により生成された制御パラメータに基づいて、最適な目標軌道を変更する（ステップＳ１０６）。次に、走行制御部１４１は、変更された目標軌道に基づく自動運転を実行する（ステップＳ１０６）。

次に、乗員状態判定部１６０は、自動運転中の乗員の状態を判定する（ステップＳ１０８）。次に、学習部１５０は、自動運転における車両の挙動または乗員への情報通知と、乗員の状態とに基づいて、周辺状況に応じた自動運転の制御度合を学習する（ステップＳ１１０）。これにより、本フローチャートの処理を終了する。

上述したように第１実施形態によれば、乗員ごとの嗜好に応じた自動運転制御を実行することができる。具体的には、第１実施形態によれば、自動運転の実行後の乗員の状態が快適な場合と不快な場合とで、自動運転の制御度合を維持または変更することで、乗員ごとの嗜好に応じた自動運転制御を実行することができる。また、第１実施形態によれば、制御度合を変更する制御パラメータの値をランダムに変更することで、様々な車両の挙動、挙動により乗員に提供される内容、乗員への通知条件等に基づく乗員の状態を取得することできる。また、第１実施形態によれば、所定時間内に、車両が新しく行えるようになった機能に関する学習結果を多く収集することができ、車両が新しく行えるようになった機能に関する乗員の嗜好に沿った自動運転を迅速に実行することができる。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態の車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムについて説明する。第２実施形態では、自動運転制御ユニット１００は、通信装置２０を用いて学習データ１８１をサーバ装置に送信し、サーバ装置から取得する統計処理後の制御パラメータに基づいて、自動運転を実行する。なお、以下の説明において、第１実施形態と同様の構成については、同様の名称および符号を付するものとし、ここでの具体的な説明は省略する。

［交通情報共有システム］
図９は、自動運転制御ユニット１００を含む交通情報共有システム４００の構成の一例を示す図である。交通情報共有システム４００は、自動運転制御ユニット１００を搭載した複数の車両Ｍ−１〜Ｍ−ｋ（ｋは任意の自然数）と、基地局装置５００と、サーバ装置６００とを含む。例えば、自車両Ｍは、車両Ｍ−１〜Ｍ−ｋに含まれる。

基地局装置５００と、各車両Ｍ−１〜Ｍ−ｋとの間では、例えば、携帯電話網やＷｉ−Ｆｉ網等を利用した無線通信が行われる。また、基地局装置５００とサーバ装置６００との間では、ネットワークＮＷを介した通信が行われる。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）等である。また、各車両は、基地局装置５００を介してサーバ装置６００と通信する。

サーバ装置６００は、サーバ側通信部６１０と、データベース６２０と、サーバ側処理部６３０とを備える。サーバ側通信部６１０は、基地局装置５００を介して、各車両により送信された情報を取得する。サーバ側通信部６１０は、サーバ装置６００により保持される情報を所定の車両へ送信する。

データベース６２０には、例えば各車両Ｍ−１〜Ｍ−ｋから取得した学習データ１８１に関する情報等が記憶される。サーバ側処理部６３０は、各車両Ｍ−１〜Ｍ−ｋから取得した情報、またはデータベース６２０に記憶された情報に対して統計処理等を行う。

図１０は、サーバ装置６００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図１０の処理は、例えば、所定周期で繰り返し実行される。サーバ側通信部６１０は、各車両Ｍ−１〜Ｍ−ｋから送信された学習データを受信する（ステップＳ２００）。この学習データは、乗員ごとに対応付けられている。また、学習データは、車両の識別情報等に対応付けられていてもよい。受信した学習データは、データベース６２０に格納される。

次に、サーバ側処理部６３０は、受信した学習データから、ある一定の共通傾向を抽出する（ステップＳ２０２）。ある一定の共通傾向とは、例えば、条件と結果に関して、高確率で同じものが出現する組み合わせである。共通傾向とは、例えば、車線変更において、所定の時間帯や場所等で、横加速度が閾値以下の場合に、乗員が快適に感じる確率が８０％以上になるといった傾向である。共通傾向は、乗員が快適に感じる傾向でもよく、乗員が不快に感じる傾向でもよい。

次に、サーバ側処理部６３０は、共通傾向が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０４）。共通傾向がある場合、サーバ側処理部６３０は、抽出した共通傾向に基づいて、自動運転用の制御パラメータを生成し（ステップＳ２０６）、生成した制御パラメータをサーバ側通信部６１０によって各車両Ｍ−１〜Ｍ−ｋに出力させる（Ｓ２０８）。また、サーバ側処理部６３０は、共通傾向がない場合に、乗員ごとの学習データとして管理する（ステップＳ２１０）。これにより、本フローチャートの処理を終了する。

図１１は、第２実施形態のサーバ装置６００により取得した制御パラメータに対する自動運転制御ユニット１００の処理の流れを示すフローチャートである。図１１の処理は、例えば、所定周期で繰り返し実行される。図１１の例において、通信装置２０を用いてサーバ装置６００から送信された制御パラメータを受信すると（ステップＳ３００）、学習部１５０は、受信した制御パラメータに基づき、自動運転時における行動計画生成部１２３またはインターフェース制御部１７０の制御を、共通傾向に基づく制御パラメータに変更するか否かを判定する（ステップＳ３０２）。ステップＳ３０２の処理において、例えば、乗員により変更しない旨の指示を受けていた場合、または、すでに共通傾向に基づく制御パラメータに変更している場合、学習部１５０は、共通傾向の制御パラメータに変更しないと判定する。また、それ以外の場合、学習部１５０は、共通傾向の制御パラメータに変更する。

供給傾向の制御パラメータに変更する場合、学習部１５０は、自動運転における自車両Ｍの挙動、挙動により乗員に提供される内容、および乗員への通知条件等を共通傾向の内容に変更する（ステップＳ３０４）。また、行動計画生成部１２３は、変更された自車両Ｍの挙動、挙動により乗員に提供される内容、乗員への通知条件等に基づいて、行動計画生成部１２３およびインターフェース制御部１７０の指示により、自動運転に関する各種処理を実行させる（ステップＳ３０６）。また、供給傾向の制御パラメータに変更しない場合、学習部１５０は、既存の挙動、挙動により乗員に提供される内容、乗員への通知条件等に基づいて、行動計画生成部１２３およびインターフェース制御部１７０の指示により、自動運転に関する各種処理を実行させる（ステップＳ３０８）。これにより、本フローチャートの処理を終了する。

第２実施形態によれば、サーバ装置６００は、各車両Ｍ−１〜Ｍ−ｋの学習データを、プローブデータとして収集し、収集した学習データの統計処理を行い、ある一定以上の快適さを感じる共通傾向がある場合に、その制御パラメータを各車両Ｍ−１〜Ｍ−ｋに配信することで、複数の乗員が快適と感じる自動運転を提供することができる。また、第２実施形態によれば、乗員の設定等により、共通傾向の制御パラメータを反映させないようにすることができ、乗員ごとにカスタマイズされた自動運転を実行することができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１…車両システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１４…ファインダ、１６…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、５０…ナビゲーション装置、６０…ＭＰＵ、７０…車両センサ、８０…運転操作子、９０…車室内カメラ、９５…乗員状態検出センサ、１００…自動運転制御ユニット、１２０…第１制御部、１２１…外界認識部、１２２…自車位置認識部、１２３…行動計画生成部、１４０…第２制御部、１４１…走行制御部、１５０…学習部、１６０…乗員状態判定部、１７０…インターフェース制御部、１８０…記憶部、２００…走行駆動力出力装置、２１０…ブレーキ装置、２２０…ステアリング装置、４００…交通情報共有システム、５００…基地局装置、６００…サーバ装置、６１０…サーバ側通信部、６２０…データベース、６３０…サーバ側処理部、Ｍ…自車両

Claims (10)

1. 車両の操舵または加減速の少なくとも一方を自動で制御する自動運転を実行する自動運転制御部と、
   前記車両の乗員の状態を判定する乗員状態判定部と、
   前記自動運転制御部により実行される自動運転制御に伴い発生する前記車両の挙動または前記自動運転制御に関する車両の乗員への情報通知と、前記車両の挙動または前記車両の乗員への情報通知の後に前記乗員状態判定部により判定された乗員の状態との組み合わせに基づいて、前記乗員状態判定部により判定される前記乗員の状態が所定の状態に近づくように前記自動運転制御を学習する学習部と、
   を備える車両制御システム。
2. 前記乗員の状態は、前記乗員が快適と感じる状態と不快と感じる状態とを少なくとも含む状態に分類され、
   前記所定の状態は、前記乗員が快適に感じる状態である、
   請求項１に記載の車両制御システム。
3. 前記車両の周辺状況を認識する認識部を更に備え、
   前記学習部は、前記乗員状態判定部により判定された前記乗員の状態と、前記認識部により認識された周辺状況との組み合わせに基づいて、前記自動運転制御を学習する、
   請求項１に記載の車両制御システム。
4. 前記学習部は、前記乗員状態判定部により前記乗員が快適と感じる状態であると判定された前に発生した前記車両の挙動または前記自動運転に関する車両の乗員への情報通知に対応する自動運転の制御度合を維持し、前記乗員状態判定部により前記乗員が不快と感じる状態であると判定された前に発生した前記車両の挙動または前記自動運転に関する車両の乗員への情報通知に対応する自動運転の制御度合を変更するように、前記自動運転制御部に指示する、
   請求項２に記載の車両制御システム。
5. 前記学習部は、前記自動運転に関する制御度合を変更する制御パラメータの値をランダムに変更し、変更された制御パラメータに基づく制御度合で、前記自動運転制御部に自動運転を実行させる、
   請求項１に記載の車両制御システム。
6. 前記学習部は、前記車両が新しく行えるようになった機能に関する制御度合について、前記車両の挙動または前記自動運転に関する車両の乗員への情報通知を、既存の機能に関する制御度合よりも高くさせるように前記自動運転制御部に指示する、
   請求項１に記載の車両制御システム。
7. 前記車両の乗員を撮像する撮像部と、
   情報を前記乗員に提示するインターフェース部と、を更に備え、
   前記乗員状態判定部は、前記撮像部により撮像された画像から前記車両の乗員の状態を判定し、
   前記学習部は、前記乗員にオーバーアクションまたは所定のジェスチャーを行うように促すための情報を、前記インターフェース部に提示させる、
   請求項１に記載の車両制御システム。
8. サーバ装置とデータの送受信を行う通信部を更に備え、
   前記学習部は、周辺状況に応じた自動運転の制御度合の学習結果を、前記通信部を用いて前記サーバ装置に送信し、前記通信部により受信した複数車両において共通傾向がある制御パラメータに基づいて、前記自動運転制御部に自動運転を実行させる、
   を備える請求項１に記載の車両制御システム。
9. 車載コンピュータが、
   車両の操舵または加減速の少なくとも一方を自動で制御する自動運転を実行し、
   前記車両の乗員の状態を判定し、
   実行される自動運転制御に伴い発生する前記車両の挙動または前記自動運転制御に関する車両の乗員への情報通知と、前記車両の挙動または前記車両の乗員への情報通知の後に判定された前記乗員の状態との組み合わせに基づいて、前記乗員の状態が所定の状態に近づくように前記自動運転制御を学習する、
   車両制御方法。
10. 車載コンピュータに、
    車両の操舵または加減速の少なくとも一方を自動で制御する自動運転を実行させ、
    前記車両の乗員の状態を判定させ、
    実行される自動運転制御に伴い発生する前記車両の挙動または前記自動運転制御に関する車両の乗員への情報通知と、前記車両の挙動または前記車両の乗員への情報通知の後に判定された前記乗員の状態との組み合わせに基づいて、前記乗員の状態が所定の状態に近づくように前記自動運転制御を学習させる、
    車両制御プログラム。

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