WO2017187605A1

WO2017187605A1 - 制御装置

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Publication number: WO2017187605A1
Application number: PCT/JP2016/063371
Authority: WO
Inventors: 健太前田; 辰也堀口
Original assignee: 株式会社日立製作所
Priority date: 2016-04-28
Filing date: 2016-04-28
Publication date: 2017-11-02

Abstract

操作者の操作傾向変化の予測を適切に行い、操作者にとっての違和感や不安感を低減する制御装置を提供する。制御対象から直接取得可能な情報である内部情報を取得する内部情報取得手段と、前記制御対象に対する操作者の操作量を取得する操作量取得手段と、前記制御対象から直接取得していない情報である外部情報を外部から複数取得し、取得した前記複数の外部情報から前記操作量の変化を説明する外部情報を選択する外部情報選択手段と、前記内部情報と前記操作量の少なくとも一方と、前記外部情報選択手段により選択した前記外部情報とを用いて、前記制御対象の動作を決定する動作決定手段と、を備える。

Description

制御装置

　本発明は、操作者の特性を再現する制御装置に関する。

　従来、操作者の操作入力に応じて制御対象を動作させる操作支援モード、操作者の操作入力によらず制御対象を自動で動作させる自動動作モードの少なくとも一つを備えた制御対象に対し、操作者の操作特性を予め学習して再現し、操作者の違和感や不安感の低減を図る制御装置が知られている。

　車両の走行状態を制御する車両走行制御装置を例にとれば、特許文献１には、手動走行時の車間距離・加速度・減速度から車両制御情報を抽出し、自動車間距離制御において、ドライバの特性に合った走行を実現する技術が開示されている。また、特許文献２には、自車両の走行状態情報、道路状況情報、環境状況情報などの車両関連情報、運転者の車両操作情報、乗員の状態を示す乗員状態情報から、自車両の運転者の意思を推定し、車両関連情報、乗員状態情報、及び操作状況情報の少なくとも一つの情報の示す状態の変化が所定の閾値を超えた場合に、シートバックなどの車載機器の制御開始の判定を行う運転支援技術が開示されている。

特開２００３－１１８４２５号公報特開２００５－３２９８００号公報

　特許文献１に所載の従来技術では、車両搭載センサの情報およびドライバの手動走行時の操作情報を用いて操作特性の学習を行っている。しかし、通信で取得する情報は交通法規違反情報のみで、ドライバの特性学習には用いていない。したがって、車両搭載センサ情報以外の外的要因でドライバの特性が変わる場合に対応できない。また、特許文献２に所載の従来技術では、あらかじめ各種情報と運転者の意思変化の関係をテーブル化しておき、当該情報の変化に対し、車載機器の制御を開始するための閾値を動的に変更することで、運転者の特性変更に対応している。しかしながら、運転者の意思の変化判定に用いる情報は予め決められており、意思変化判定に用いていない、もしくはそもそも取得していない情報はドライバの特性変化に用いられないため、ドライバの特性変化を十分には検出できない可能性がある。

　本発明は、前記事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｏｆ　Ｔｈｉｎｇｓ）社会の進展に従ってクラウドサーバから得られる多数かつ多様な情報を活用し、操作者（ドライバ、乗員など）の操作傾向変化をより適切に予測し、操作者の経験や技能変化に合わせて操作支援や制御方法を変更する制御装置を提供することにある。

　上記目的を達成するために、本発明に係る制御装置は、制御対象から直接取得可能な情報である内部情報を取得する内部情報取得手段と、前記制御対象に対する操作者の操作量を取得する操作量取得手段と、前記制御対象から直接取得していない情報である外部情報を外部から複数取得し、取得した前記複数の外部情報から前記操作量の変化を説明する外部情報を選択する外部情報選択手段と、前記内部情報と前記操作量の少なくとも一方と、前記外部情報選択手段により選択した前記外部情報とを用いて、前記制御対象の動作を決定する動作決定手段と、を備え、前記外部情報選択手段は、前記外部情報の選択を時間経過に従って変更するとともに、選択された前記外部情報と前記操作量取得手段により取得した前記操作量の間の関係式を算出し、前記動作決定手段は、前記外部情報選択手段により算出した前記関係式に従って前記制御対象の動作を決定することを特徴としている。

　本発明によれば、外部情報を用いて操作者の操作傾向の変化をより適切に予測することで、操作者の経験や技能変化に合わせた適切な操作支援・制御方法の変更を行い、操作者の違和感や不安感を低減するとともに、操作者間の操作特性ばらつきを抑え、操作（運転）技能を高レベルに統一させる制御装置を提供することが可能となる。

　上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明に係る制御装置の実施例１の構成を示したブロック図である。本発明に係る制御装置の実施例１の詳細構成を示したブロック図である。操作量または操作傾向と外部情報の分布の一例を示した説明図である。（Ａ）は外部情報の選択の時間推移の一例を示した図、（Ｂ）は相関係数の時間推移の一例を示した図である。操作量または操作傾向と外部情報の関係式算出の一例を示した説明図である。（Ａ）は外部情報の選択の時間推移の一例を示した図、（Ｂ）は相関係数の時間推移の一例を示した図である。外部情報の選択の時間推移が操作者間で異なる例を示した図であり、（Ａ）は操作者Ａにおける外部情報の選択の時間推移の一例を示した図、（Ｂ）は操作者Ｂにおける外部情報の選択の時間推移の一例を示した図である。本発明に係る制御装置の実施例１のシステムフローを示したフロー図である。本発明に係る制御装置の実施例２を搭載した車両の全体構成を示した説明図である。本発明に係る制御装置の実施例２の構成を示したブロック図である。外部情報選択の一例を示した説明図であり、（Ａ）は手動走行時の走行軌跡の一例を示した図、（Ｂ）は自動走行時の走行軌跡の一例を示した図である。外部情報選択の一例を示した説明図であり、（Ａ）は手動走行時の走行軌跡の一例を示した図、（Ｂ）は外部情報の時間推移の一例を示した図である。外部情報選択の一例を示した説明図であり、（Ａ）は外部情報と操作特徴量の相関の一例を示した説明図、（Ｂ）は外部情報と操作特徴量の関係の一例を示した説明図である。外部情報選択の一例を示した説明図である。外部情報選択の時間推移の一例を示した説明図であり、（Ａ）は手動走行時の走行軌跡の一例を示した図、（Ｂ）は外部情報の時間推移の一例を示した図である。外部情報選択の時間推移の一例を示した説明図であり、（Ａ）は外部情報と操作特徴量の相関の一例を示した説明図、（Ｂ）は外部情報と操作特徴量の関係の一例を示した説明図である。外部情報選択の時間推移の一例を示した説明図である。（Ａ）は外部情報選択の時間推移の一例を示した図であり、（Ｂ）は相関係数の時間推移の一例を示した図である。本発明に係る制御装置の実施例３を搭載した建設機械の全体構成を示した説明図である。本発明に係る制御装置の実施例３を搭載した建設機械のシステム構成を示した説明図である。本発明に係る制御装置の実施例３の詳細構成を示したブロック図である。外部情報選択の一例を示した説明図であり、（Ａ）は建設機械による切削作業の外観の一例を示した図、（Ｂ）は建設機械のバケットの爪先高さの時間推移の一例を示した図である。外部情報選択の一例を示した説明図であり、（Ａ）は建設機械のバケットの爪先高さの時間推移の一例を示した図、（Ｂ）は外部情報の時間推移の一例を示した図である。外部情報選択の一例を示した説明図であり、（Ａ）は外部情報と操作特徴量の相関の一例を示した説明図、（Ｂ）は外部情報と操作特徴量の関係の一例を示した説明図である。外部情報選択の一例を示した説明図である。外部情報選択の時間推移の一例を示した説明図であり、（Ａ）は建設機械のバケットの爪先高さの時間推移の一例を示した図、（Ｂ）は外部情報の時間推移の一例を示した図である。外部情報選択の時間推移の一例を示した説明図であり、（Ａ）は外部情報と操作特徴量の相関の一例を示した説明図、（Ｂ）は外部情報と操作特徴量の関係の一例を示した説明図である。外部情報選択の時間推移の一例を示した説明図である。

　以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
（実施例１）
　まず初めに、本発明の制御装置の一例である実施例１について図１乃至図８を用いて説明する。

　図１は、本発明に係る制御装置の実施例１の構成の一部を示すブロック図である。図１に示される実施例１では、制御装置１は、少なくとも、操作量取得手段２、外部情報選択手段３、内部情報取得手段４、動作決定手段５から構成されている。

　制御装置１は、図１に詳細に示していないが、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び入出力装置を有する。上記ＲＯＭには、図１および図２を用いて説明する制御フローが記憶されている。詳細は後述するが、制御装置１は、制御対象１１の動作を決定し、前記動作を実現するように制御対象１１に搭載されたアクチュエータ（不図示）を制御する。あるいは、制御対象１１に搭載された各アクチュエータを制御する制御装置（不図示）に対し、指令値を演算して送信する構成であってもよい。この場合、各アクチュエータの制御装置は、制御装置１の指令値を通信などにより受信し、当該指令値に基づき制御対象１１に搭載された各アクチュエータを制御する。

　アクチュエータは、制御対象１１の種類や構成によって異なる。例えば制御対象１１が車両であれば、エンジンスロットル、ブレーキポンプ、電動パワーステアリングモータなどがアクチュエータとなる（後述する実施例２参照）。また、制御対象１１がショベルカーなどの建設機械であれば、ショベルの動作を決定する油圧系統の油圧ポンプなどがアクチュエータとなる（後述する実施例３参照）。

　操作量取得手段２は、操作者の操作量９を制御装置１に入力し、ＲＡＭに記憶する。図１に詳細は示していないが、例えばレバーの根元に取り付けられたポテンショメータのアナログ電圧を操作量として取得する場合、アナログ電圧をデジタル信号に変換するアナログ－デジタル変換器を備える。また、例えば操作量がハンドル・レバー等の回転数や回転角度であり、ハンドルやレバーの回転部に取り付けられたエンコーダのパルス電圧を操作量として取得する場合、その電圧が閾値未満のときに０、閾値以上のときに１を生成するデジタル入力器を備える。さらに、スイッチやボタン等を備えた制御盤、タッチパネル等の入力デバイスを備える制御対象１１については、当該入力デバイスによる操作者の操作入力を操作量として扱う。

　操作量は、制御対象１１の種類や構成によって異なる。例えば制御対象１１が車両であれば、ハンドルの角度や操舵トルク、アクセルペダルおよびブレーキペダルの角度や踏力などを操作量として取得する（後述する実施例２参照）。また、制御対象１１がショベルカーなどの建設機械であれば、ショベルの上げ下げを指示するレバーの角度などを操作量として取得する（後述する実施例３参照）。

　内部情報取得手段３は、制御対象１１に搭載された各種センサ（不図示）の情報、制御装置１内部で計算されている内部計算情報の一部の少なくとも１つを取得し、ＲＡＭに記憶する。すなわち、制御対象１１から直接取得可能な情報であり、得られる情報は、制御対象１１の種類や構成によって決定される。例えば、制御対象１１が車両であれば、各輪に取り付けられた回転角センサにより取得した回転速度、車体に取り付けられた加速度・ジャイロセンサにより取得した前後加速度やヨーレート、ＧＰＳ受信機により受信した車両の現在位置、カメラ・ミリ波センサ・ソナーなどにより取得した車両周辺の物体認識情報などが内部情報となる（後述する実施例２参照）。また、制御装置１内部で計算している中間変数や、最終的にアクチュエータに指令している制御指令値などの内部計算情報も内部情報に含まれる。

　外部情報選択手段４は、内部情報取得手段３によって取得することができない外部情報１０を、通信などにより外部から取得する。ここで取得する外部情報１０の数は常に（時間に応じて）変化する。そして、外部情報の現在値および過去値、操作量の現在値および過去値から、外部情報と操作量の間の相関係数（あるいは相関値）を算出し、相関係数の絶対値が所定値以上となる外部情報を選択する。さらに、選択した外部情報の現在値および過去値、操作量の現在値および過去値から、外部情報と操作量の間の関係式を算出し、外部情報の現在値および前記関係式から指令操作量を算出し、動作決定手段５に送信する（後で詳述）。指令操作量は、例えば車両の自動車間距離制御システムの場合、先行車との車間距離の設定、最高速度の設定などが該当する。

　内部情報取得手段３により取得した内部情報と操作量の関係から操作者の操作傾向を算出し、前記操作傾向を操作量の代わりに用いても良い。例えば車両の自動車間距離制御システムの場合、カメラ、ミリ波レーダなどにより検出した先行車との車間距離を内部情報として取得し、前記車間距離とアクセル・ブレーキ踏力の関係を操作傾向として算出する。この場合、車間時間（車間距離を自車両の現在速度で割った値）の逆数とアクセル・ブレーキ踏力の間に関係があることが一般に知られており、この関係における係数を操作傾向として用いても良い。

　外部情報選択手段４で取得する外部情報は、専用の端末を用いて受信するものと、インターネットへ接続可能な汎用通信端末を用いて受信するものとに分けられる。例えば車両の場合、ＶＩＣＳ（登録商標）による交通情報の受信、カーナビゲーションシステムによる地図情報の受信などの例がすでに公知となっている。一方、インターネットへ接続可能な汎用通信端末により、従来利用できなかった情報を受信可能である。例えば車両の場合、詳細は後述するが、当該車両が走行中の地域における地域情報（今どの地域にいるか、当該地域の人間特性や運転特性）、天候情報（天気、照度、気温、湿度、路面温度、積雪など）、運転者個人の識別情報や属性（年齢・性別）、当該属性をもつ運転者の一般的な運転特性、当該運転者の当該車両および他車両における運転履歴、当該運転者の車両以外の装置における操作特性、当該運転者の個人スケジュール、当該運転者のインターネットアクセス履歴や前記履歴に基づき推定した嗜好、当該運転者の健康情報や生態情報（病歴、視力、運転前の心拍・血圧・目線等から予め取得した当日の心理状態）など、インターネットを介して取得可能な多様かつ多量な情報を外部情報として受信する。

　情報によっては制御対象１１に備え付けられたセンサから内部情報として取得可能なものも存在しうる。例えば車両の場合、ヘッドライトの自動点灯を行うための照度センサ、ワイパーの自動操作を行うための雨滴センサにより天候情報を取得可能な場合がある。しかしながら、前記照度センサ、前記雨滴センサが搭載されていない車両において、天候情報は外部情報として取得することとなる。

　操作者の操作特性は、当該操作者の心理状態、技能や経験の変化に従って常に変化する。また、インターネットで取得する外部情報も、数、種類ともに日々変化するため、外部情報と操作量の間の相関係数の算出は常に行われ、その結果として、外部情報の選択は時間経過とともに変化する。

　前記外部情報選択手段４による外部情報の選択は、制御装置１の外部に存在する外部記憶装置またはクラウドサーバから、選択すべき外部情報を受信することにより行っても良い。すなわち、前記外部記憶装置またはクラウドサーバに、外部情報の現在値および過去値、操作量の現在値および過去値を記憶し、前記外部記憶装置またはクラウドサーバにおいて外部情報と操作量の間の相関係数を算出し、相関係数が所定値以上となる外部情報を選択する。制御装置１は、前記外部記憶装置またはクラウドサーバから、どの外部情報を選択すべきかを受信する。例えば５つの外部情報Ａ乃至Ｅから、外部情報Ａおよび外部情報Ｄを選択すべきという情報を受信した場合、外部情報選択手段４は、外部情報Ａおよび外部情報Ｄと操作量の間の関係式を算出する。

　さらに、前記外部記憶装置またはクラウドサーバにおいて、選択した外部情報の現在値および過去値、操作量の現在値および過去値から、外部情報と操作量の間の関係式を算出し、制御装置１に対して前記関係式を通信により送信してもよい。この場合、外部情報選択手段４は、受信した関係式をそのまま用いて指令操作量を算出し、その指令操作量を動作決定手段５に送信する。

　動作決定手段５は、外部情報選択手段４が算出した指令操作量に基づき、制御対象１１の動作を決定する。そして、前記動作を実現するように、制御対象１１に搭載された各アクチュエータの制御指令値を算出する。この制御装置１がアクチュエータを直接制御する構成である場合は、各アクチュエータを動作させるための物理量を算出する。例えば車両の自動車間距離制御システムの場合、先行車との車間距離の設定、最高速度の設定などに従って、車両の加速度指令値を算出し、当該加速度指令値を実現するように、エンジンスロットルやブレーキ圧を制御する。

　図２は、本発明に係る制御装置の実施例１の外部情報選択手段４の具体的な構成を示したブロック図である。図２で示すように、外部情報選択手段４は、少なくとも、記憶手段６、相関算出・説明変数選択手段７、操作特徴量算出手段８から構成されている。

　記憶手段６は、操作量の現在値および過去値、外部情報の現在値および過去値を、ＲＡＭまたはＨＤＤ、ＳＳＤなどの補助記憶装置に記憶する。また、記憶された操作量から、操作者の操作傾向を算出する。例えば、車両の場合、ハンドル角の高周波成分を算出することにより、操作者（ドライバ）のふらつき度合いを操作傾向として算出する。あるいは、前述の通り、内部情報取得手段３により取得した内部情報と操作量の関係から操作者の操作傾向を算出し、前記操作傾向を操作量の代わりに用いても良い。さらに、後述する相関算出・説明変数選択手段７に基づく外部情報選択内容、および操作特徴量算出手段８に基づく関係式を記憶し、前記関係式に基づき予測した操作量または操作傾向と、操作者の実際の操作量または操作傾向に差異がなかった場合には、記憶した選択情報をそのまま相関算出・説明変数選択手段７に受け渡す。

　相関算出・説明変数選択手段７は、記憶手段６に記憶された前記操作量または操作傾向と、ある時刻に取得した前記操作量または操作傾向が異なる場合に、前記操作量または操作傾向の変化と、取得した全ての外部情報の変化から、両者の相関係数を算出する。そして、相関係数の絶対値が予め決められた閾値より大きくなった外部情報を選択する。

　図３を用いて、相関算出の一例を説明する。図３において、横軸が外部情報Ｘの値、縦軸がその時の操作量または操作傾向（以下、単に操作量ということがある）Ｕの値を表す。所定の時間サンプルごとに外部情報Ｘおよび操作量Ｕを取得すると、図３に示すような分布図が得られる。ここで、図３中の楕円１２は、分布のおおよその広がりを表している。このとき、相関係数Ｒは、以下の数式１に基づき算出する。
〔式１〕
　　Ｒ＝Σ（Ｘ－Ｘ’）・（Ｕ－Ｕ’）／√Σ（Ｘ－Ｘ’）＾２・√Σ（Ｕ－Ｕ’）＾２

　ここで、Ｘ’は外部情報Ｘの平均値、Ｕ’は操作量Ｕの平均値、Σは全サンプルにおける合計値を表す。本数式１において、外部情報Ｘと操作量Ｕに関係があるほど、すなわち図３に示した楕円１２の長軸方向１３に対して短軸方向１４が小さいほど、相関係数の絶対値は高くなる。また、相関係数が小さいとき、外部情報Ｘと操作量Ｕの間の関係性が小さいことを表す。例えば、図３の例で言えば、外部情報Ｘが大きいほど操作量Ｕが大きいという関係があり、このときの相関係数は０以上１以下の値となる。また、外部情報Ｘが大きいほど操作量Ｕが小さいという関係の場合には、相関係数は－１以上０以下の値となる。そこで、この相関係数の絶対値が所定の閾値より高いときに、外部情報Ｘと操作量Ｕの間に関係があるとして当該外部情報Ｘを選択する。このとき、閾値は、固定であってもよいし、可変であってもよい。また、選択する外部情報の数を固定し、相関係数の高い順に当該数だけ外部情報を選んでもよい。

　図４を用いて、外部情報Ｘの選択を時間経過とともに変更する例について説明する。図４は、ある装置を制御対象１１として、制御装置１における外部情報Ｘの選択の時間変化の一例を示したものである。図４（Ａ）が外部情報選択の時間推移の例、図４（Ａ）がその時の相関係数の時間推移の例を表す。

　図４において、この装置では、利用開始時に外部情報Ａ乃至Ｃの計３つの外部情報を取得していた。その中で、操作者の操作量変化との相関係数が閾値以上だった外部情報Ａが選択され、外部情報Ａに基づき装置の動作が決定された。外部情報Ｂおよび外部情報Ｃは、操作量変化との関係が小さい、すなわち相関係数の絶対値が所定値以下であったことから選択されていない。その後、時間経過とともに外部情報Ａとの相関係数は低下し、外部情報Ｂおよび外部情報Ｃとの相関係数は増加し、約０．６年後に外部情報Ｂの相関係数が閾値を超えたために、当該外部情報Ｂが選択されている。

　その後、約１．２年後には外部情報Ａの相関係数が閾値を下回ったためにその選択を取りやめ、ちょうどほぼ同じタイミングで新たに外部情報Ｄの取得を開始し、しばらくしてその相関係数が閾値を超えために当該外部情報Ｄを選択している。一方、初めは高かった外部情報Ｄの相関係数は時間経過とともに低下し、約２．９年後に閾値を下回ったためにその選択を取りやめている。

　外部情報Ｃは当初から取得していたが、当初は閾値未満だった相関係数が徐々に増加し、約２年後に閾値を超えてその選択を開始している。ほぼ同じタイミングで外部情報Ｅの取得を開始し、その相関係数が閾値を越えているために当該外部情報Ｅを選択している。

　このように、相関算出・説明変数選択手段７では、相関係数の値に基づき、外部情報の選択を時間経過とともに変化させている。また、取得する外部情報の種類も時間経過とともに変化するため、外部情報の変化の都度、新たに相関係数を算出して選択の要否を判定している。

　なお、相関係数は、データ数が少ない間は正しく計算されない。したがって、図４（Ｂ）で外部情報Ａ、ＤおよびＥの例で示すように、外部情報を取得開始した直後は閾値以下とし、記憶手段６にデータ数が十分蓄積され、相関係数が閾値を越えた瞬間から、外部情報として選択する。

　操作特徴量算出手段８は、前記相関算出・説明変数選択手段７によって選択した外部情報の現在値および過去値と、操作量または操作傾向の現在値および過去値に基づき、両者の関係式を算出する。また、算出した前記関係式と当該外部情報の現在値に基づき、操作の特徴量を算出する。

　図５を用いて、前記関係式の算出の一例を説明する。図５は、図３と同様、外部情報Ｘと操作量または操作傾向Ｕの分布の一例を示している。このとき、操作特徴量算出手段８は、以下の数式２で示される関係式を導出する。
〔式２〕
　　Ｕ＝ＡＸ＋Ｂ

　ここで、ＡはＸにかかる係数、Ｂは定数である。この関係式は、図５において直線１５のように表される。直線１５で表される関係式の導出は、例えば最小二乗法を用い、以下の数式３を用いて導出する。
〔式３〕
　　[Ａ，Ｂ]＾Ｔ＝（Φ＾Ｔ・Φ）＾－１・Φ＾Ｔ・ｔ

　ここで、Φ＝［Ｘ１，Ｘ２，・・・，ＸＮ］＾Ｔ、ｔ＝［Ｕ１，Ｕ２，・・・，ＵＮ］＾Ｔであり、ＸとＵに添え字ｋを付したＸｋ、Ｕｋはそれぞれ、ｋ番目のデータであることを表す。また、Ｔは転置を表す。

　前述の図４では、記憶手段６にデータ数が十分蓄積されるまで、外部情報を取得開始した直後は、相関係数を閾値以下としていた。しかしながら、データ数が十分蓄積されるまでは外部情報が選択されず、その間は、前記関係式が前記操作者の操作量または操作傾向を十分には反映しない可能性がある。そこで、図６に示すように、同一操作者の他制御対象（別の制御対象）における別制御対象操作情報の外部情報選択情報を取得し、制御対象１１における外部情報選択の初期値（つまり、前記関係式の初期値）としてもよい。図６は、他制御対象において、外部情報Ａ、Ｄ、Ｅを選択していた場合を示す。この時、図４とは異なり、外部情報Ａ、Ｄ、Ｅについては、取得開始直後から相関係数が閾値以上に計算されて、選択されている。

　また、同じ外部情報を取得しても、操作者によって操作量あるいは操作傾向が異なるため、図４（Ａ）で示した外部情報の選択の時間推移は、同じ時刻であっても操作者間で異なる可能性がある。図７は、同一制御対象の同一時刻における外部情報の選択の推移を、操作者Ａと操作者Ｂで比較した一例である。図７（Ａ）は操作者Ａにおける外部情報の選択の時間推移であり、この推移は図４（Ａ）と同一である。一方、図７（Ｂ）は操作者Ｂにおける外部情報の選択の時間推移であり、ここでは、操作者Ａと比較すると、外部情報Ｂが選択されておらず、外部情報Ｄおよび外部情報Ｅの選択時期が異なっている。この場合、同じ制御対象を操作しても、操作者Ａと操作者Ｂの間では異なる動作をすることになる。

　操作特徴量算出手段８は、算出した操作特徴量を動作決定手段５に受け渡し、動作決定手段５は、前述のように、その操作特徴量に基づき、制御対象１１の動作を決定する。

　図８は、本発明に係る制御装置の実施例１のシステムフローを説明するフロー図である。このフローでは、毎計算ステップ毎に外部情報選択の変更の要否を判定し、要変更の場合には所定の手段に従って外部情報選択の変更を行い、操作量または操作傾向と選択した外部情報との関係（相関係数）を算出し、制御対象１１の動作を決定する。

　まず、操作量取得手段２により操作量を、外部情報選択手段４により外部情報を、内部情報取得手段３により内部情報を取得する（Ｓ１０１）。そして、外部情報選択手段４の記憶手段６に記憶された関係式に基づき、現在の操作量、内部情報、外部情報の少なくとも１つを用いて、操作者の操作量または操作傾向を予測する（Ｓ１０２）。予測した操作量または操作傾向と、実際の操作者の操作量または操作傾向に差異があるか否か、すなわち操作者の操作量または操作傾向が変化したか否かを判定する（Ｓ１０３）。前記変化が判定された場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）には、Ｓ１０４に進む。一方、前記変化が判定されなかった場合（Ｓ１０３：ＮＯ）には、Ｓ１１０に進み、操作特徴量を算出する。

　次に、前記変化が判定された場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、操作量または操作傾向と、取得している全ての外部情報との相関係数を算出する（Ｓ１０４）。そして、前記相関係数が予め決められた閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１０５）。前記相関係数が閾値以上である場合（Ｓ１０５：ＹＥＳ）には、Ｓ１０７に進み、閾値未満である場合（Ｓ１０５：ＮＯ）には、当該外部情報は選択しないか、これまで選択していた場合は選択を停止する（Ｓ１０６）。

　次に、前記相関係数が閾値以上であった場合（Ｓ１０５：ＹＥＳ）、当該外部情報を選択する（Ｓ１０７）。そして、記憶手段６に記憶された操作量または操作傾向と当該外部情報との間の関係式を算出する（Ｓ１０８）。全ての外部情報について相関係数を算出したか否かを判定し（Ｓ１０９）、全ての外部情報について相関係数を算出した場合（Ｓ１０９：ＹＥＳ）には、Ｓ１１０に進み、相関係数を算出していない外部情報が残っている場合（Ｓ１０９：ＮＯ）には、Ｓ１０４に戻る。

　前記した外部情報選択（Ｓ１０７）および関係式算出（Ｓ１０８）が終了した後、操作特徴量算出手段８により操作特徴量を算出する（Ｓ１１０）。そして、算出した操作特徴量に基づき、動作決定手段５により制御対象１１の動作を決定する（Ｓ１１１）。

　このように、本実施例１の制御装置１によれば、例えばクラウドサーバから得られる多数かつ多様な外部情報を用いて操作者の操作傾向の変化をより適切に予測することで、操作者の経験や技能変化に合わせた適切な操作支援・制御方法の変更を行い、操作者の違和感や不安感を低減するとともに、操作者間の操作特性ばらつきを抑え、操作（運転）技能を高レベルに統一させることができる。

（実施例２）
　次に、本発明に係る制御装置を車両走行制御装置に適用し、車両の自動運転システムを構成した実施例２について、図９乃至図１８を用いて説明する。なお、前述した実施例１と同様の作用効果を有する部分については、同様の符号を付してその詳細な説明を省略する。

　図９は、本発明に係る制御装置（車両走行制御装置）の実施例２を搭載した制御対象としての車両（自車両と言うことがある）１１の全体構成を示した説明図である。ＦＬ輪は左前輪、ＦＲ輪は右前輪、ＲＬ輪は左後輪、ＲＲ輪は右後輪をそれぞれ意味する。

　車両１１は、外界を認識するセンサ２２、２３、２４、２５の情報に基づき、車両１１の進行方向を制御するためのステアリング制御機構３０、ブレーキ制御機構３３、スロットル制御機構４０への指令値を演算する車両走行制御装置２１を備える。また、当該車両１１は、車両走行制御装置２１からの指令値に基づき上記ステアリング制御機構３０を制御する操舵制御装置２８と、当該指令値に基づき上記ブレーキ制御機構３３を制御し、各輪のブレーキ力配分を調整する制動制御装置３５と、当該指令値に基づきスロットル制御機構４０を制御し、エンジンのトルク出力を調整する加速制御装置３９と、自車両１１の走行計画等を表示する表示装置４４と、を備える。

　外界を認識するセンサ２２、２３、２４、２５として、例えば、前方にカメラ２２、左右側方にレーザレーダ２３、２４、後方にミリ波レーダ２５を備えており、自車両１１と周囲車両の相対距離及び相対速度を検出することができる。また、当該車両１１は、路車間または車車間の通信を行う通信装置４３を備える。尚、本実施例２では、センサ構成の一例として上記センサの組み合わせを示しているが、それに限定するものではなく、超音波センサ、ステレオカメラ、赤外線カメラなどとの組み合わせでもよい。上記センサ信号（上記センサから出力される信号）が、車両走行制御装置２１に入力される。

　車両走行制御装置２１は、図９に詳細に示していないが、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び入出力装置を有する。上記ＲＯＭには、図１０を用いて説明する車両走行制御のフローが記憶されている。詳細は後述するが、車両走行制御装置２１は、生成した走行計画に従って車両走行を制御するための各アクチュエータ（ステアリング制御機構３０、ブレーキ制御機構３３、スロットル制御機構４０）の指令値を演算する。各アクチュエータ３０、３３、４０の制御装置（操舵制御装置２８、制動制御装置３５、加速制御装置３９）は、車両走行制御装置２１の指令値を通信により受信し、当該指令値に基づき各アクチュエータ３０、３３、４０を制御する。

　次に、車両１１のブレーキの動作について説明する。ドライバが車両１１を運転している状態では、ドライバがブレーキペダル３２を踏む踏力を、ブレーキブースタ（不図示）で倍力し、マスタシリンダ（不図示）によって、その力に応じた油圧を発生させる。発生した油圧は、ブレーキ制御機構３３を介して、各輪に設けられたホイルシリンダ３６ＦＬ、３６ＦＲ、３６ＲＬ、３６ＲＲに供給される。ホイルシリンダ３６ＦＬ～３６ＲＲは、不図示のシリンダ、ピストン、パッド、ディスクロータ等から構成されており、マスタシリンダから供給された作動液によってピストンが推進され、ピストンに連結されたパッドがディスクロータに押圧される。尚、ディスクロータは、車輪とともに回転している。そのため、ディスクロータに作用したブレーキトルクは、車輪と路面との間に作用するブレーキ力となる。以上により、ドライバのブレーキペダル操作に応じて、各輪に制動力が発生させることができる。

　制動制御装置３５は、図９に詳細に示していないが、車両走行制御装置２１と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び入出力装置を有する。制動制御装置３５には、前後加速度、横加速度、ヨーレートを検出可能なコンバインセンサ３４と、各輪に設置された車輪速センサ３１ＦＬ、３１ＦＲ、３１ＲＬ、３１ＲＲと、後述する操舵制御装置２８を介したハンドル角検出装置４１からのセンサ信号、上述の車両走行制御装置２１からのブレーキ力指令値などが入力されている。また、制動制御装置３５の出力は、ポンプ（不図示）、制御バルブを有するブレーキ制御機構３３に接続されており、ドライバのブレーキペダル操作とは独立に、各輪に任意の制動力を発生させることができる。制動制御装置３５は、上記情報に基づいて車両１１のスピン、ドリフトアウト、車輪のロック等を推定し、それらを抑制するように該当する車輪の制動力を発生させ、ドライバの操縦安定性を高める役割を担っている。また、車両走行制御装置２１が、制動制御装置３５にブレーキ指令（値）を通信することで、車両１１に任意のブレーキ力を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に制動を行う役割を担っている。但し、本実施例は、上記制動制御装置に限定されるものではなく、ブレーキバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。

　次に、車両１１のステアリングの動作について説明する。ドライバが車両１１を運転している状態では、ドライバがハンドル２６を介して入力した操舵トルクとハンドル角をそれぞれ操舵トルク検出装置２７とハンドル角検出装置４１で検出し、それらの情報に基づいて、操舵制御装置２８は、モータ２９を制御してアシストトルクを発生させる。尚、操舵制御装置２８も、図９に詳細に示していないが、車両走行制御装置２１と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び入出力装置を有する。上記ドライバの操舵トルクとモータ２９によるアシストトルクの合力により、ステアリング制御機構３０が可動し、前輪（ＦＬ輪、ＦＲ輪）が切られる。一方で、前輪の切れ角に応じて、路面からの反力がステアリング制御機構３０に伝わり、路面反力としてドライバに伝わる構成となっている。

　操舵制御装置２８は、ドライバのステアリング操作とは独立に、モータ２９によりトルクを発生させ、ステアリング制御機構３０を制御することができる。従って、車両走行制御装置２１は、操舵制御装置２８に操舵力指令（値）を通信することで、前輪を任意の切れ角に制御することができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に操舵を行う役割を担っている。但し、本実施例は、上記操舵制御装置に限定されるものではなく、ステアバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。

　次に、車両１１のアクセルの動作について説明する。ドライバのアクセルペダル３７の踏み込み量はストロークセンサ３８で検出され、加速制御装置３９に入力される。尚、加速制御装置３９も、図９に詳細に示していないが、車両走行制御装置２１と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び入出力装置を有する。加速制御装置３９は、上記アクセルペダル３７の踏み込み量に応じてスロットル開度を調節し、エンジンを制御する。以上により、ドライバのアクセルペダル操作に応じて車両１１を加速させることができる。また、加速制御装置３９は、ドライバのアクセル操作とは独立にスロットル開度を制御することができる。従って、車両走行制御装置２１は、加速制御装置３９に加速指令（値）を通信することで、車両１１に任意の加速度を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に加速を行う役割を担っている。

　図１０は、本発明に係る制御装置（車両走行制御御装置）の実施例２の構成の一部を示すブロック図である。図１０に示される実施例２では、車両走行制御装置２１は、少なくとも、操作量取得手段２、内部情報取得手段３、外部情報選択手段４、走行制御手段５３から構成されている。

　操作量取得手段２は、ドライバがハンドル２６を介して入力した操舵トルクとハンドル角、ドライバのアクセルペダル３７の踏み込み量、ドライバのブレーキペダル３２を踏む踏力等を検出する。

　内部情報取得手段３は、上記実施例１と同様に、操作者（ドライバ）の操作量を車両走行制御装置２１に入力し、ＲＡＭに記憶する。この内部情報取得手段３は、少なくとも、自車情報検出手段５１、物体検出手段５２から構成されている。

　自車情報検出手段５１は、自車両１１の現在位置特定および動作状態量取得を行う。現在位置特定の処理（自車両１１の位置を特定する処理）は、ＧＰＳ（不図示）、センサ２２乃至２５の少なくとも１つによって取得した外界情報から行う。ＧＰＳによる現在位置取得のほか、例えば、カメラ２２によって自車両１１周辺の画像データを取得し、記憶している外界画像と位置情報を照合して、当該自車両１１の位置を特定しても良い。あるいは、画像などによって特定のランドマークを認識し、そのランドマークと自車両１１の相対位置情報とランドマークの絶対位置情報から、当該自車両１１の位置を特定する方法などもある。また、動作状態量取得処理において取得する動作状態量の具体例としては、コンバインセンサ３４から取得した速度、前後加速度、横方向加速度、ヨーレート、ヨー角等がある。

　一方、物体検出手段５２は、自車両１１に搭載されたセンサ２２乃至センサ２５にて取得した周辺外界情報から、自車両１１周辺の物体（障害物等）の位置情報、大きさ、前記障害物が移動体である場合にはその移動体の位置、速度情報等を求める。カメラ２２の画像データを用いる場合には、複数の物体に対して、同時にその種類を識別して、情報を取得することが可能である。特に、２つのカメラを用いたステレオカメラでは、移動体や障害物の相対距離、相対速度を検出することもできるため、優位である。

　外部情報選択手段４は、実施例１と同様、内部情報取得手段３によって取得することができない外部情報１０を、通信などにより外部から取得する。そして、外部情報１０の現在値および過去値、ドライバの操作量の現在値および過去値から、外部情報と操作量の間の相関係数を算出し、その相関係数の絶対値が所定値以上となる外部情報を選択する。さらに、選択した外部情報の現在値および過去値、操作量の現在値および過去値から、外部情報と操作量の間の関係式を算出し、外部情報の現在値および前記関係式から指令操作量を算出し、走行制御手段５３に送信する。

　外部情報選択手段４は、実施例１と同様に、少なくとも、記憶手段６、相関算出・説明変数選択手段７、操作特徴量算出手段８から構成されている（図２参照）が、ここでは説明を省略する。なお、詳細は後述するが、実施例１と同様、ここでは、操作量の代わりに操作傾向を用いても良い。

　前記外部情報選択手段４は、外部情報１０として、地図情報、交通情報、当該車両が走行中の地域における地域情報、天候情報、運転者個人の識別情報や属性、当該属性をもつ運転者の一般的な運転特性、当該運転者の当該車両および他車両における運転履歴、当該運転者の車両以外の装置における操作特性、当該運転者の個人スケジュール、当該運転者のインターネットアクセス履歴や前記履歴に基づき推定した嗜好、当該運転者の健康情報や生態情報の少なくとも１つを取得する。以下、各外部情報の例について具体的に説明する。

　地図情報は、自車両１１が走行する予定の道路形状、交通法規等に関する情報であり、自車両１１の目標走行軌道を生成する際に利用するものである。例えば、自車両１１がある交差点で右左折動作を行う場合、自車両１１が右左折する交差点に関する情報を取得する。交差点・道路情報としては、例えば、交差点の道路の車線数、道路幅、道路の交差角、車線幅、中央分離帯幅、横断歩道幅、横断歩道の交差点からのセットバック量、信号の有無などが挙げられる。このような地図情報は、予め記憶手段に保有しても良いし、通信装置４３を介して、地図情報データとして取得しても良い。特に、通信装置４３を介してデータセンタ等から地図情報データを取得する場合は、最新の地図情報を取得することができるという効果がある。また、カメラ２２によって取得した画像情報から地図情報を取得しても良い。

　交通情報は、自車両１１がいる場所の周辺の道路情報を取得することにより得られる情報である。例えば、公知の技術としては、ＶＩＣＳ（登録商標）で渋滞情報や工事情報を受信し、走行予定ルート（軌道）を変更する技術が広く普及している。あるいは、事故や渋滞が多発する地点、多くのドライバが速度を落としやすい地点などをデータセンタ等に蓄積し、通信装置４３を介してその情報を受信してもよい。さらに、他車両が検出した渋滞、路上障害物、工事などの情報をデータセンタ等に集積し、通信装置４３を介してその情報を受信してもよい。

　また、前記交通情報には信号情報も含まれる。信号情報は、自車両１１に搭載されたセンサ２２乃至２５を用いて自車両１１近傍の交差点における現在の信号表示を取得しても良いし、あるいは、通信装置４３を用いて、路車間通信により現在および将来の信号表示を取得してもよい。

　地図情報、交通情報はいずれも、自車両１１に搭載したセンサ２２～２５で取得する場合には内部情報であり、通信で外部から取得する場合は外部情報となる。

　当該車両１１が走行中の地域における地域情報は、自車両１１が現在どの地域、あるいはどの国を走行しているかを表す情報である。また、当該地域における交通法規や運転の特徴を表す情報を併せて受容する。例えば、地域Ａでは、右折専用レーンの存在しない信号のある交差点において、信号が青になった瞬間、先頭車両が右折車の場合は対向する直進車がその右折車を先に行かせるという運転が一般的であるとする。一方、地域Ｂでは、いかなる場合も直進車が優先であるような運転が一般的であるとする。この場合、例えば「右折レーンのない信号のある交差点では右折優先」という外部情報を、地域Ａでは１（当てはまる）、地域Ｂでは０（当てはまらない）として取得する。あるいは、前述のような右折優先の運転行動をとるドライバの割合に応じて、０～１の間の連続値で取得してもよい。

　天候情報は、当該車両１１が走行中の地点における天気、照度、気温、湿度、路面温度、積雪、風向、風速などを取得することにより得られる情報である。これらの情報は、例えば専用の通信端末を設置し、道路側に設置された送信装置から直接取得する。あるいは、インターネットを介して気象情報提供サービスから取得しても良いし、近隣の観測地点の気象情報を直接取得してもよい。これらの情報は、照度センサ、気温センサ、湿度センサ、雨滴センサ等を搭載した車両では内部情報として取得できるが、これらセンサを搭載していない車両では、外部情報として取得することになる。

　運転者個人の識別情報および属性は、運転者個人に関する情報であり、年齢、性別、運転歴、運転頻度などが該当する。例えば、自車両１１にＩＤカード読取端末を設置し、車両を使用する際に毎回ＩＤカードによる個人認証を行うことで、運転者個人の識別情報および属性を取得する。このＩＤカードは、運転免許証や個人所有の携帯電話など、個人が常に携帯するものが望ましい。もしくは、個人所有の携帯電話と自車両１１を有線または無線（例えば（登録商標）ｔｏｏｔｈ通信など）で接続して個人認証を行ってもよい。また、運転者個人の属性は、ＩＤカード内に記録しても良いし、運転者個人の識別情報と紐付けてクラウドサーバに保存し、インターネットを通じて取得してもよい。

　当該属性をもつ運転者の一般的な運転特性は、当該運転者個人の属性と同様の属性をもつ運転者が一般的に行う操作量または操作傾向を表す。詳細は後述するが、例えば本実施例２として、自車両１１が障害物回避走行を行う場合、障害物近傍での速度、障害物からのクリアランス等を操作傾向として取得する。

　当該運転者の当該車両および他車両における運転履歴は、当該運転者が当該車両および他車両を過去に運転した際の操作量または操作傾向を表す。例えば本実施例２として、自車両１１が障害物回避走行を行う場合、障害物近傍での速度、障害物からのクリアランスを操作傾向として取得する。これらの情報は、車種、車格、トランスミッションの種類など、車両の属性に関する情報と紐付けて取得することが望ましい。これらの情報は、例えば、当該運転者が当該車両をあまり運転していない場合に、別車両における操作量または操作傾向を用いて当該車両における操作量または操作傾向を推定するためなどに用いられる。

　当該運転者の車両以外の装置における操作特性は、当該運転者が車両以外の装置、例えば建設機械、鉄道、工場の生産ラインの制御盤などを操作した際の操作量または操作傾向を表す。これらの情報は、当該運転者がある特定の操作に慣れているか否かを示唆するものであり、例えば当該運転者の運転技能の予測などに用いられる。

　当該運転者の個人スケジュールは、当該運転者がクラウド上のスケジュールサービスに登録したスケジュール情報を、個人識別情報と紐付けてインターネットから取得することにより得られる情報である。このスケジュール情報には、例えば、現在の当該運転者の移動が、通勤または通学中か、普段よく通る道か、旅行で初めて訪れている道路か、後の予定が詰まっているか（又は、時間的に余裕があるか）などの情報が含まれる。

　当該運転者のインターネットアクセス履歴や前記履歴に基づき推定した嗜好は、当該運転者のこれまでのウェブサイト閲覧履歴をインターネット上から取得ことにより得られる情報であり、前記閲覧履歴に基づき推定した当該運転者の興味対象や嗜好を表す。例えば、自動車関連のサイトの閲覧回数が多い、あるいは自動車レース動画の視聴回数が多い場合、当該運転者が車両の運転に興味を持っている可能性が示唆される。インターネットアクセス履歴による嗜好推定技術は、広告サービスにおいて公知であり、個人のアカウントに紐付けられてクラウドサーバ側に保存されている当該嗜好情報を、インターネットで直接取得してもよい。

　当該運転者の健康情報や生体情報は、当該運転者の視力、身長などの個人情報、心拍、血圧、目線、瞳孔の直径等から予測した（取得した）当日の心理状態、持病や病歴など、当該運転者の安全な運転を妨げうる健康情報などを含む。これらの情報は、車両に生体情報が計測可能な各種センサが搭載されていれば内部情報として取得可能であるが、これらセンサが搭載されていない車両では、外部情報としてインターネット等で取得する。例えば、当該運転者が自宅に健康状態を毎朝計測する装置を保有し、その健康情報をクラウドサーバに保存してライフログにしている場合、当該情報をクラウドサーバからインターネットを通じて取得するなどの方法がある。

　以上述べた各種外部情報は、予め車両走行制御装置２１内の補助記憶装置に記憶して取得しても良いし、運転者個人の識別情報と紐付けてクラウドサーバに保存し、インターネットを通じて取得してもよい。車両走行制御装置２１内に搭載可能な補助記憶装置の容量は限られていること、インターネットから取得した場合に常に最新の情報が得られるという点から、当該情報は、インターネットにより取得することが望ましい。

　なお、外部情報は、以上述べた内容に限ったものではなく、インターネット等を通じて外部から取得可能なあらゆる情報が外部情報となりうる。

　走行制御手段５３は、操作量取得手段２により取得したドライバの操作量、自車情報検出手段５１で取得した自車情報、物体検出手段５２で検出した物体、外部情報選択手段４により算出した指令操作量に基づき、自車両１１の走行計画を行い、前記走行計画に基づき操舵角指令値および加減速指令値を生成し、操舵制御装置２８、加速制御装置３９、制動制御装置３５にそれぞれ通信でその指令値を伝送する。この時、自車両１１の走行計画等の情報を表示装置４４に表示してもよい。

　図１１乃至１４を用いて、本実施例２の車両走行制御装置２１（の外部情報選択手段４）において外部情報を選択する具体的な動作の一例を説明する。

　図１１（Ａ）は、ある日付Ａにおいて、運転者の手動運転により自車両１１が２車線道路を走行中、自車両１１の走行車線左側に駐車車両６１が存在したという走行シーンの例を示している。自車両１１に搭載された車両走行制御装置２１は、物体検出手段５２により駐車車両６１を検出し、操作量取得手段２によってドライバのハンドル角、アクセルストローク、ブレーキ踏力などの各種操作量を取得し、内部情報取得手段３によって自車両１１の車両速度、位置、ヨー角、ヨーレート、前後左右加速度などの各種内部情報を取得する。

　いま、運転者による手動運転の結果、駐車車両６１を回避するような走行軌道６２が得られたとする。この時、外部情報選択手段４の記憶手段６には、その走行軌道６２が記憶される。また、車両走行制御装置２１（の外部情報選択手段４）は、走行軌道６２と、物体検出手段５２により取得した駐車車両６１の位置を用いて、駐車車両６１と走行軌道６２の間のクリアランス６３を、当該運転者の操作傾向として算出する。同時に、車両走行制御装置２１（の外部情報選択手段４）は、外部情報１０を通信装置４３によって取得し、前記記憶手段６に蓄積する。

　自動走行時においては、操作特徴量算出手段８により算出された目標クリアランス６５に従い、車両走行制御装置２１の走行制御手段５３が自動走行時の目標走行軌道６４を算出する。そして、走行制御手段５３は、目標走行軌道６４に追従するように、操舵目標値を算出し、操舵制御装置２８に対して指令する。

　日付Ａにおいて、自車両１１が走行を始めてから間もない、あるいは、当該運転者が自車両１１の運転を始めてから間もないとすると、外部情報１０と操作傾向との相関が正しく計算されない。そのため、外部情報は選択されていない状態である。したがって、操作特徴量算出手段８は、当該運転者のクリアランス６３と同じ値の目標クリアランス６５を算出する。よって、この時の自動走行時の目標軌道６４は、図１１（Ｂ）に示すように、運転者の走行軌跡６２に一致するように生成される。

　図１２（Ａ）は、日付Ａからしばらくの日数が経過した日付Ｂにおいて、記憶手段６に蓄積された当該運転者の操作傾向に基づく目標走行軌道６４および目標クリアランス６５と、実際の当該運転者の走行軌道６２およびクリアランス６３が異なる結果となった場面を示している。この時、記憶手段６に記録された外部情報１０の中で、天気情報が図１２（Ｂ）に示すような時間経過をしていたとする。すなわち、日付Ａでは晴れだった天気が、日付Ｂにおいては雨となっているとする。この時、相関算出・説明変数選択手段７は、図１３（Ａ）に示すように、天気情報とクリアランスの分布から、相関係数を算出する。ここでは、データのおおよその分布を示す楕円１２の長軸方向１３に対して短軸方向１４が短い分布となっており、予め決められた閾値以上の相関係数が算出されたため、この天気情報を外部情報として選択する。

　次に、操作特徴量算出手段８は、選択した外部情報である天気情報とクリアランスの関係から、図１３（Ｂ）に示すように、関係式を表す直線１５を算出する。そして、天気が晴れのときの目標クリアランス６５（Ａ）および天気が雨のときの目標クリアランス６５（Ｂ）をそれぞれ得る。

　その後、操作特徴量算出手段８は、自動走行時には外部情報として天気情報を選択し、算出した関係式（直線１５）に基づいて操作特徴量として目標クリアランス６５を算出し、その目標クリアランス６５に基づき、走行制御手段５３が自動走行時の目標走行軌道６４を算出する。従って、図１４に示すように、天気情報が晴れのとき（Ａ）は、目標クリアランス６５（Ａ）に対応する目標走行軌道６４（Ａ）が算出され、天気情報が雨のとき（Ｂ）は、目標クリアランス６５（Ｂ）に相当する目標走行軌道６４（Ｂ）が算出される。

　ここで、前記天気情報は、例えば、近隣の気象台から通信装置４３によって直接取得し、自車両１１が走行する地域において晴れ＝１、曇り＝０、雨＝－１に設定し、１～０の間は雲の割合に応じて設定し、０～－１の間は降水量に応じて設定する。この場合、天気情報は、１～－１の間をとる連続値として取得される。あるいは、１、０、－１の３値からなる離散値であっても良いし、インターネット上から文章ベースの天気ニュースを取得し、「晴れ」「曇り」「雨」などの文字に対応する数値を定義してもよい。

　次に、図１５乃至１７を用いて、本実施例２の車両走行制御装置２１（の外部情報選択手段４）において外部情報の選択を時間変化に従って変更する具体的な動作の一例を説明する。

　図１５（Ａ）は、日付Ｂからしばらくの日数が経過した日付Ｄにおいて、操作特徴量算出手段８が天気情報に従って算出した目標走行軌道６４および目標クリアランス６５と、実際の当該運転者の走行軌道６２およびクリアランス６３が異なる結果となった場面を示している。この時、外部情報１０として、日付Ｂと日付Ｄの間の日付Ｃにおいて、新たに当該運転者の個人スケジュールの取得が開始されており、この時、当該運転者は次の予定の時間が迫っていることから「急いでいる」という状況であったとする。また、記憶手段６に蓄積された個人スケジュールの時間推移は、図１５（Ｂ）に示される通りであった。

　この時、相関算出・説明変数選択手段７は、図１６（Ａ）に示すように、外部情報としての天気情報および個人スケジュールについて、それぞれクリアランスとの分布から、相関係数を算出する。ここでは、天気情報は、図１６（Ａ）左図に示すように、データのおおよその分布を示す楕円１２の長軸方向１３に対して短軸方向１４がほぼ同じとなっており、両者の関係は小さい、すなわち、相関係数が閾値未満となった。したがって、天気情報は、外部情報としては選択されなくなった。

　一方、個人スケジュールとクリアランスとの分布は、図１６（Ａ）右図に示すように、データのおおよその分布を示す楕円１２の長軸方向１３に対して短軸方向１４が小さく、相関係数が閾値以上となった。したがって、個人スケジュールが、（天気情報に代えて）新たに外部情報として選択されるようになった。

　次に、操作特徴量算出手段８は、新たに選択した外部情報である個人スケジュールとクリアランスの関係から、図１６（Ｂ）に示すように、関係式を表す直線１５を算出する。そして、次の予定が迫っている、すなわち当該運転者が急いでいる（α）ときの目標クリアランス６５（α）、および、次の予定まで時間があり、当該運転者の気持ちに余裕がある場合（β）の目標クリアランス６５（β）をそれぞれ得る。

　その後、操作特徴量算出手段８は、自動走行時には外部情報として個人スケジュールを選択し、算出した関係式（直線１５）に基づいて操作特徴量として目標クリアランス６５を算出し、その目標クリアランス６５に基づき、走行制御手段５３が自動走行時の目標走行軌道６４を算出する。従って、図１７に示すように、個人スケジュールについて、次の予定が迫っている、すなわち当該運転者が急いでいる（α）ときは、目標クリアランス６５（α）に対応する目標走行軌道６４（α）が算出され、次の予定まで時間があり、当該運転者の気持ちに余裕がある場合（β）は、目標クリアランス６５（β）に相当する目標走行軌道６４（β）が算出される。

　図１８を用いて、以上説明した車両走行制御装置２１（の外部情報選択手段４）による外部情報選択の変更の時間推移を説明する。

　自車両１１が走行を始めてから間もない、あるいは、当該運転者が自車両１１の運転を始めてから間もない日付Ａにおいて、外部情報として天気情報は取得されていたが、個人スケジュールは取得されていなかった。この時、日付Ａから日付Ｂの間では、天気情報とクリアランス（駐車車両６１の横を自車両１１が通過する際の駐車車両６１と自車両１１との距離）の間の相関係数が予め決められた閾値より低く、天気情報は選択されていない。次に、日付Ｂにおいて天気情報とクリアランスの間の相関係数が前記閾値より高くなり、天気情報の選択が開始された。

　その後、日付Ｃにおいて個人スケジュールが新たに外部情報として取得開始された。この時の個人スケジュールとクリアランスの間の相関係数は低く、外部情報として個人スケジュールは選択されていない。その後、日付Ｄにおいて、天気情報とクリアランスの間の相関係数が次第に減少して前記閾値より低くなり、天気情報は外部情報として選択されなくなった。一方、個人スケジュールとクリアランスの間の相関係数は次第に増加して前記閾値を超え、新たに個人スケジュールが外部情報として選択されるようになった。

　以上の時間推移は、例えば、当該車両１１の運転者が初めは運転に慣れておらず、雨天で視界が悪いときにはクリアランスを多くとっていたところ、時間経過とともに運転に慣れ、天候に関わらず同じように運転するようになった、というような場合に発生しうる時間推移である。同時に、当初は運転に慣れていなかったためにスケジュールに余裕がなくても運転行動を変えていなかったところ、時間経過とともに運転に慣れ、スケジュールに余裕がないときは、駐車車両６１を回避する際にあまり減速しなくて済むように、クリアランスを多くとるようになった、というような場合に発生しうる時間推移である。

　なお、ここで、天気情報および個人スケジュールはあくまで外部情報１０の一例であり、選択する外部情報はこれらに限定されるものではない。

　このように、本実施例２の車両走行制御装置２１においても、上記実施例１の制御装置１と同様の作用効果が得られることは言うまでも無い。

　なお、以上の実施例２では、車両走行制御装置２１により自動走行を行う場合について述べたが、本実施例の車両走行制御装置２１は、運転者の運転操作を支援する運転支援システムに対しても適用可能である。この場合、運転者の過去の操作傾向から、運転者の将来の運転行動を予測し、その予測から逸脱した場合には運転者が危険な運転行動をしていると判定して制御介入をする、というような運転支援が可能となる。一方で、運転者に制御介入に対するオーバーライドの機会を与え、オーバーライド時には操作傾向が変化したと判定して、外部情報の選択内容を変更する、という動作が可能となる。これにより、ドライバにとって更に違和感の少ない運転支援システムを実現することができる。

（実施例３）
　次に、本発明に係る制御装置を建設機械制御装置に適用した実施例３について、図１９乃至図２８を用いて説明する。なお、前述した実施例１あるいは実施例２と同様の作用効果を有する部分については、同様の符号を付してその詳細な説明を省略する。

　図１９は、本発明に係る制御装置（建設機械制御装置）の実施例３を搭載した制御対象としての建設機械１１の外観を示した説明図である。本実施例では、建設機械１１は、図１９に示すように、油圧制御装置が搭載される油圧ショベルであり、主に、走行体２００、運転席等を有する旋回体２０１、フロント作業機２０２を有する。走行体２００は、左右の走行モータ２１０ａ、２１０ｂで左右のクローラ２００ａ、２００ｂを駆動することにより走行するようになっており、旋回体２０１は、内蔵された旋回モータ２１１により走行体２００上で旋回するようになっている。また、旋回体２０１の上などに通信装置４３が搭載されている。

　フロント作業機２０２は、旋回体２０１側から、ブーム２０３、アーム２０４、地面の掘削するためのバケット２０５からなる多関節構造であり、それぞれアクチュエータとしての、ブームシリンダ２０６、アームシリンダ２０７、バケットシリンダ２０８により垂直面内で回転駆動される。なお、制御対象である建設機械１１が油圧ショベルである場合には、走行モータ２１０ａ、２１０ｂ、旋回モータ２１１、ブームシリンダ２０６、アームシリンダ２０７、バケットシリンダ２０８のそれぞれに対応する弁装置が備えられているが、これらの弁装置は、本発明の要旨と直接関係しないので、ここではその説明は割愛する。また、これらのアクチュエータ２０６乃至２０８は、例えば電動リニアアクチュエータなどの電動式であってもよい。

　図２０は、本発明に係る制御装置（建設機械制御装置）の実施例３を搭載した建設機械の構成の一部を示すブロック図である。図示するように、アクチュエータとしての、ブームシリンダ２０６、アームシリンダ２０７、バケットシリンダ２０８、走行モータ２１０ａ、２１０ｂ、旋回モータ２１１は、それぞれブーム制御装置２３１、アーム制御装置２３２、バケット制御装置２３３、走行モータ制御装置２３４、旋回モータ制御装置２３５により駆動される。各制御装置２３１乃至２３５および各アクチュエータ２０６乃至２０８、２１０ａ、２１０ｂ、２１１は、原動機２２１によって発電機２２２を回転させて発電した電力を、各制御装置２３１乃至２３５および各アクチュエータ２０６乃至２０８、２１０ａ、２１０ｂ、２１１へ供給することにより駆動される。なお、発電機２２２と各制御装置２３１乃至２３５とを接続する線は、電力線２２３である。

　各制御装置２３１乃至２３５に対する制御は、建設機械制御装置２４１が司る。この建設機械制御装置２４１は、オペレータ（操作者）の操作レバー２４２および操作ペダル２４３による操作量から、動作指令値を算出し、各制御装置２３１乃至２３５へ伝達する。なお、建設機械制御装置２４１と各制御装置２３１乃至２３５とを接続する線は信号線２４４であり、その信号線２４４を介して建設機械制御装置２４１から各制御装置２３１乃至２３５へ動作指令値を送信するとともに、各制御装置２３１乃至２３５から各アクチュエータの内部情報（位置、角度、速度など）を建設機械制御装置２４１へ送信する。また、建設機械制御装置２４１は、通信装置４３を介して外部情報１０を受信する。

　図２１は、本発明に係る制御装置（建設機械制御装置２４１）の実施例３の構成の一部を示すブロック図である。図２１に示される実施例３では、建設機械制御装置２４１は、少なくとも、操作量取得手段２、内部情報取得手段３、外部情報選択手段４、掘削制御手段２５１から構成されている。操作量取得手段２、内部情報取得手段３および外部情報選択手段４の動作は、実施例１あるいは実施例２とほぼ同様であるため、詳細な説明を省略し、以下にその概要のみを述べる。

　操作量取得手段２は、オペレータの操作レバー２４２および操作ペダル２４３による操作量を取得し、ＲＡＭに記憶する。例えば、操作レバー２４２の根元に取り付けられたポテンショメータのアナログ電圧を操作量として取得する場合、アナログ電圧をデジタル信号に変換するアナログ－デジタル変換器を備える。

　内部情報取得手段３は、各制御装置２３１乃至２３５から、各アクチュエータのセンサ情報および各制御装置２３１乃至２３５内の計算値を、信号線２４４を介して受信する。もしくは、装置に加速度計などのセンサが搭載されている場合、そのセンサにより検出されるセンサ値を内部情報として取得する。例えば走行モータ制御装置２３４であれば、アクチュエータのセンサ情報および制御装置内の計算値として、走行モータ２１０ａ、２１０ｂの回転角、回転速度、指令トルク、電流値などの情報を取得する。また、例えばバケット制御装置２３３であれば、バケットシリンダ２０８のシリンダ圧や垂直方向の推進力などの情報を取得する。

　外部情報選択手段４は、内部情報取得手段３によって取得することができない外部情報１０を、通信などにより外部から取得する。そして、指令操作量を算出し、掘削制御手段２５１に送信する。外部情報選択手段４は、実施例１および２と同様に、少なくとも、記憶手段６、相関算出・説明変数選択手段７、操作特徴量算出手段８から構成されている（図２参照）が、ここでは説明を省略する。外部情報選択手段４は、指令操作量として、例えば掘削する土砂の量、掘削力の最大値、操作レバー２４２による操作入力に対する掘削力の係数などを算出する。

　掘削制御手段２５１は、操作量取得手段２により取得した操作者（オペレータ）の操作量、内部情報取得手段３で取得した内部情報、外部情報選択手段４により算出した指令操作量に基づき、建設機械１１の掘削を制御するための目標掘削操作を決定する。そして、前記目標掘削操作に基づき、各アクチュエータ２０６乃至２０８、２１０ａ、２１０ｂ、２１１に対する制御指令値を生成し、各制御装置２３１乃至２３５にそれぞれ通信でその指令値を伝送する。ここでは、目標掘削操作として、例えばバケット２０５先端の爪先中心位置の軌道を生成する。

　図２２乃至図２５を用いて、本実施例３の建設機械制御装置２４１（の外部情報選択手段４）において外部情報を選択する具体的な動作の一例を説明する。

　図２２（Ａ）は、ある日付Ａにおいて、建設機械制御装置２４１を用いて掘削支援を行っている場面を示している。この建設機械１１は、フロント作業機２０２の先端に設けられたバケット２０５を用いて地面を掘削し、掘削面２６１を生成する。この地面の掘削作業におけるバケット２０５の爪先高さ２６２が、図２２（Ｂ）のような時間推移となった場合について、建設機械制御装置２４１の動作を説明する。

　図２２（Ｂ）において、実線２６４は熟練操作者が操作した場合の爪先高さの時間推移、破線２６５は経験の浅い操作者（当該操作者）が操作した場合の爪先高さの時間推移を表す。実線２６４に比べて破線２６５は高さが安定しておらず、例えば、十分な掘削量が得られない、掘削に時間がかかる、過剰な掘削力の発生による建設機械１１の部品磨耗の進展などの影響が生じる。したがって、外部情報選択手段４を構成する記憶手段６に、予め熟練者の操作量を理想目標操作量２６４として記憶しておく。建設機械制御装置２４１は、前記理想目標操作量２６４と当該操作者の操作量２６５の間に操作量の差異（偏差）２６６がある場合に制御介入を行い、当該操作者の操作量を熟練者の操作量に近づけるような操作支援を行う。

　ただし、過剰な制御介入は当該操作者に対して違和感を覚えさせる可能性があり、また、自分の思い通りに操作できないという不快感につながる恐れもある。そこで、その制御介入量には制限（制御介入可能範囲）を設け、前記差異２６６がその制御介入可能範囲を超えて生じている場合は、制御介入量を制御介入可能範囲以内とするか、もしくは制御介入を停止する（つまり、当該操作者の操作量２６５に一致するようにバケット２０５の爪先高さ２６２を制御する）。そして、過度な差異が生じないように、記憶手段６に記憶している理想目標操作量２６４の一部を変更する。

　図２３（Ａ）は、日付Ａからしばらくの日数が経過した日付Ｂにおいて、記憶手段６に蓄積された理想目標操作量２６４と実際の当該操作者の操作量２６５との差異２６６が、前記制御介入範囲を超えて大きくなった場面を示している。この時、記憶手段６に記録された外部情報１０の中で、天気情報が図２３（Ｂ）に示すような時間経過をしていたとする。すなわち、日付Ａでは晴れだった天気が、日付Ｂにおいては雨となっているとする。この時、相関算出・説明変数選択手段７は、図２４（Ａ）に示すように、天気情報と差異の分布から、相関係数を算出する。ここでは、データのおおよその分布を示す楕円１２の長軸方向１３に対して短軸方向１４が短い分布となっており、予め決められた閾値以上の相関係数が算出されたため、差異の説明変数として、天気情報を選択する。

　次に、操作特徴量算出手段８は、選択した外部情報である天気情報と差異の関係から、図２４（Ｂ）に示すように、関係式を表す直線１５を算出する。そして、天気が晴れのときの差異２６６（Ａ）および天気が雨のときの差異２６６（Ｂ）をそれぞれ得る。

　その後、操作特徴量算出手段８は、操作支援時には外部情報として天気情報を選択し、算出した関係式（直線１５）に基づいて差異を算出し、算出した差異の分だけ理想目標操作量２６４を変更する。従って、図２５に示す理想目標操作量２６４の推移のように、天気情報が晴れのとき（Ａ）は、理想目標操作量２６４は２６４（Ａ）の通り算出され、天気情報が雨のとき（Ｂ）は、理想目標操作量２６４は２６４（Ｂ）の通り算出される。

　なお、このような差異は、実際の場面においては、雨が降って土壌が柔らかいと予測して操作者が掘削量を増やそうとした場合に生じうる。

　次に、図２６乃至２８を用いて、本実施例３の建設機械制御装置２４１（の外部情報選択手段４）において外部情報の選択を時間変化に従って変更する具体的な動作の一例を説明する。

　図２６（Ａ）は、日付Ｂからしばらくの日数が経過した日付Ｄにおいて、操作特徴量算出手段８が天気情報に従って算出した理想目標操作量２６４と、実際の当該操作者の操作量２６５に差異２６６が生じた場面を示している。この時、外部情報１０として、日付Ｂと日付Ｄの間の日付Ｃにおいて、新たに当該操作者の直前の操作機に関する情報の取得が開始されており、当該操作者は、普段はよく機械Ｂを操作するが、この時は当該建設機械１１の前に機械Ａを操縦していた、という状況であったとする。また、記憶手段６に蓄積された当該操作者の直前の操作機に関する情報の時間推移は、図２６（Ｂ）に示される通りであった。

　この時、相関算出・説明変数選択手段７は、図２７（Ａ）に示すように、外部情報としての当該操作者の直前の操作機に関する情報と差異との分布から、相関係数を算出する。ここでは、データのおおよその分布を示す楕円１２の長軸方向１３に対して短軸方向１４が小さく、相関係数が閾値以上となった。したがって、当該操作者の直前の操作機に関する情報が、新たに外部情報として選択されるようになった。

　次に、操作特徴量算出手段８は、新たに選択した外部情報である当該操作者の直前の操作機に関する情報と差異の関係から、図２７（Ｂ）に示すように、関係式を表す直線１５を算出する。そして、当該操作者が直前に操作していた機械が機械Ａである（α）ときの差異２６６（α）、および、当該操作者が直前に操作していた機械が機械Ｂである（β）ときの差異２６６（β）をそれぞれ得る。

　その後、操作特徴量算出手段８は、操作支援時には外部情報として当該操作者の直前の操作機に関する情報を選択し、算出した関係式（直線１５）に基づいて差異を算出し、算出した差異の分だけ理想目標操作量２６４を変更する。従って、図２８に示す理想目標操作量２６４の推移のように、直前の操作機が機械Ａである（α）ときは、理想目標操作量２６４は２６４（α）の通り算出され、直前の操作機が機械Ｂである（β）ときは、理想目標操作量２６４は２６４（Ｂ）の通り算出される。

　なお、このような差異は、実際の場面においては、例えば機械Ａが機械Ｂより大きく、機械Ａで慣らされた操作感のままに当該建設機械１１を操作した結果、掘削量がいつもより多くなる傾向にある、というような場合に生じうる。

　このように、本実施例３の建設機械制御装置２４１においても、上記実施例１の制御装置１あるいは実施例２の車両走行制御装置２１と同様の作用効果が得られる。すなわち、操作者の違和感を低減しながら、操作者による操作傾向のばらつきを押さえ、操作効率を高レベルに統一するような建設機械の操作支援システムを実現することが可能となる。

　なお、以上の実施例３では、建設機械制御装置２４１により操作支援を行う場合について述べたが、本実施例３の建設機械制御装置２４１は、操作者によるマニュアル操作モードと自動動作モードの両方を備えた建設機械に対しても適用可能である。この場合、操作者の過去の操作傾向を学習し、自動動作モードにおいてその操作傾向を再現することで、操作者にとって違和感の少ない自動動作が実現可能である。

　また、以上の実施例３では、建設機械の中でもパワーショベルを例にとって説明したが、他の建設機械、例えばダンプカー、クレーン車、ブルドーザ、油圧ブレーカ、Ｚホークなどにも適用可能であることは勿論である。

　更に、以上の実施例２および実施例３では、自動車と建設機械を例にとって説明したが、本発明は、人の操作が関わるあらゆる装置に適用可能である。例えば、産業機械（加工機、成型機、圧延機など）、小型モビリティ（一人乗り小型自動車、バイク、倒立振子型モビリティなど）、鉄道などへも適用可能である。

　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

　１　　制御装置（実施例１）
　２　　操作量取得手段
　３　　内部情報取得手段
　４　　外部情報選択手段
　５　　動作決定手段
　６　　記憶手段
　７　　相関算出・説明変数選択手段
　８　　操作特徴量算出手段
　９　　操作量
　１０　外部情報
　１１　制御対象（車両、建設機械）
　２１　車両走行制御装置（実施例２）
　２２～２５　センサ
　２６　ハンドル
　２８　操舵制御装置
　３２　ブレーキペダル
　３５　制動制御装置
　３７　アクセルペダル
　３９　加速制御装置
　４３　通信装置
　４４　表示装置
　５１　自車情報検出手段
　５２　物体検出手段
　５３　走行制御手段
　２００　走行体
　２０１　旋回体
　２０６　ブームシリンダ
　２０７　アームシリンダ
　２０８　バケットシリンダ
　２１０ａ、２１０ｂ　走行モータ
　２１１　旋回モータ
　２３１　ブーム制御装置
　２３２　アーム制御装置
　２３３　バケット制御装置
　２３４　走行モータ制御装置
　２３５　旋回モータ制御装置
　２４１　建設機械制御装置（実施例３）
　２５１　掘削制御手段

Claims

　制御対象から直接取得可能な情報である内部情報を取得する内部情報取得手段と、
　前記制御対象に対する操作者の操作量を取得する操作量取得手段と、
　前記制御対象から直接取得していない情報である外部情報を外部から複数取得し、取得した前記複数の外部情報から前記操作量の変化を説明する外部情報を選択する外部情報選択手段と、
　前記内部情報と前記操作量の少なくとも一方と、前記外部情報選択手段により選択した前記外部情報とを用いて、前記制御対象の動作を決定する動作決定手段と、を備え、
　前記外部情報選択手段は、前記外部情報の選択を時間経過に従って変更するとともに、選択された前記外部情報と前記操作量取得手段により取得した前記操作量の間の関係式を算出し、
　前記動作決定手段は、前記外部情報選択手段により算出した前記関係式に従って前記制御対象の動作を決定することを特徴とする制御装置。
　前記外部情報選択手段は、前記外部情報を選択するための情報である選択情報を外部から取得し、前記選択情報に基づき前記複数の外部情報から前記操作量の変化を説明する前記外部情報を選択することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
　前記外部情報選択手段は、前記複数の外部情報について、前記外部情報の変化と前記操作量の変化から、前記外部情報と前記操作量の間の相関係数を算出し、前記相関値係数が所定値以上である外部情報を選択することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
　前記外部情報選択手段は、前記外部情報と前記操作量の間の相関係数と、選択された前記外部情報と前記操作量の間の関係式を記憶する記憶手段をさらに備え、
　前記動作決定手段は、前記操作量が変化しなかった場合には、前記記憶手段に記憶された前記相関係数および前記関係式を用いて、前記制御対象の動作を決定することを特徴とする請求項３に記載の制御装置。
　前記外部情報選択手段は、前記操作量が変化しなかった場合には、前記外部情報の選択を変更しないことを特徴とする請求項３に記載の制御装置。
　前記外部情報選択手段は、選択していた前記外部情報と前記操作量の間の相関係数が予め決められた閾値より低下した場合には、前記外部情報の選択を停止することを特徴とする請求項３に記載の制御装置。
　前記外部情報選択手段は、同一の制御対象を操作する複数の操作者間で異なる外部情報を選択し、
　前記動作決定手段は、前記外部情報選択手段により選択した前記外部情報に基づき、同一の制御対象を操作する複数の操作者間で異なる動作を決定することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
　前記外部情報選択手段は、前記操作者が前記制御対象を初めて操作する場合に、前記操作者の別の制御対象における操作情報である別制御対象操作情報を外部情報として取得し、取得した前記外部情報と前記操作量の間の関係式の初期値を算出し、
　前記動作決定手段は、前記関係式の初期値に基づき、前記制御対象の動作を決定することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
　前記外部情報選択手段は、前記外部情報として、地図情報、交通情報、前記制御対象が動作中である地域における地域情報、天候情報、操作者の個人識別情報、前記操作者の属性、前記属性をもつ操作者の操作特性、前記操作者の当該制御対象および別の制御対象における操作履歴、前記操作者の個人スケジュール、前記操作者のインターネットアクセス履歴、前記インターネットアクセス履歴に基づき推定した前記操作者の嗜好、前記操作者の健康情報、前記操作者の生態情報の少なくとも一つを選択し、
　前記動作決定手段は、選択した前記外部情報に基づき、前記制御対象の動作を決定することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
　自車両に取り付けられたセンシング装置から直接取得可能な情報である内部情報を取得する内部情報取得手段と、
　前記自車両に対するドライバの操作量を取得する操作量取得手段と、
　前記センシング装置から取得できない情報である外部情報を外部から複数取得し、取得した前記複数の外部情報から前記操作量の変化を説明する外部情報を選択する外部情報選択手段と、
　前記内部情報と前記操作量の少なくとも一方と、前記外部情報選択手段により選択した前記外部情報とを用いて、前記自車両の走行を制御する走行制御手段と、を備え、
　前記外部情報選択手段は、前記外部情報の選択を時間経過に従って変更するとともに、選択された前記外部情報と前記操作量取得手段により取得した前記操作量の間の関係式を算出し、
　前記走行制御手段は、前記外部情報選択手段により算出した前記関係式に従って前記自車両の走行を制御することを特徴とする車両走行制御装置。
　前記内部情報取得手段は、前記自車両の周辺に存在する物体を検出する物体検出手段を備え、
　前記外部情報選択手段は、前記物体検出手段により検出した前記物体の横を前記自車両が通過する際の前記物体と前記自車両との距離を操作特徴量として取得し、前記複数の外部情報について、前記操作特徴量と前記外部情報の間の相関係数が予め決められた閾値以上であるような前記外部情報を選択し、前記操作特徴量と選択した前記外部情報の間の関係式を算出し、
　前記走行制御手段は、算出した前記関係式および選択した前記外部情報に基づき目標操作特徴量を算出し、前記目標操作特徴量を満たすように前記物体の横を通過する目標走行軌道を算出し、前記目標走行軌道に追従するように前記自車両の走行を制御することを特徴とする請求項１０に記載の車両走行制御装置。
　バケットを操作して地面の掘削作業を行う建設機械の掘削を制御する建設機械制御装置であって、
　前記建設機械に取り付けられたセンシング装置から直接取得可能な情報である内部情報を取得する内部情報取得手段と、
　前記建設機械に対するオペレータの操作レバーと操作ペダルの少なくとも一方の操作量を取得する操作量取得手段と、
　前記センシング装置から取得できない情報である外部情報を外部から複数取得し、取得した前記複数の外部情報から前記操作量の変化を説明する外部情報を選択する外部情報選択手段と、
　前記内部情報と前記操作量の少なくとも一方と、前記外部情報選択手段により選択した前記外部情報とを用いて、前記建設機械の掘削を制御する掘削制御手段と、を備え、
　前記外部情報選択手段は、前記外部情報の選択を時間経過に従って変更するとともに、選択された前記外部情報と前記操作量取得手段により取得した前記操作量の間の関係式を算出し、
　前記掘削制御手段は、前記外部情報選択手段により算出した前記関係式に従って前記建設機械の掘削を制御することを特徴とする建設機械制御装置。
　前記外部情報選択手段は、前記バケットの爪先高さの時間推移を適切に行うための操作量である理想目標操作量を記憶する記憶手段を備え、
　前記掘削制御手段は、前記理想目標操作量と前記操作量との偏差に基づき、前記バケットの爪先高さを前記理想目標操作量に近づけるように制御することを特徴とする請求項１２に記載の建設機械制御装置。
　前記掘削制御手段は、前記理想目標操作量と前記操作量との偏差に制限領域を設定し、前記偏差が前記制限領域の範囲を超えた場合には、前記操作量に一致するように前記バケットの爪先高さを制御することを特徴とする請求項１３に記載の建設機械制御装置。
　前記外部情報選択手段は、前記理想目標操作量と前記操作量との偏差が前記制限領域を超えた場合に、前記操作量の変化が生じたと判定して、前記外部情報の選択の変更を行うことを特徴とする請求項１４に記載の建設機械制御装置。