WO2018029758A1 - 自動運転車両の制御方法及び制御装置 - Google Patents

自動運転車両の制御方法及び制御装置 Download PDF

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WO2018029758A1
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driving
manual
controlling
automatic driving
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ファソン ジャン
寸田 剛司
平松 真知子
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日産自動車株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a control method and a control device for an autonomous driving vehicle.
  • Patent Document 1 a technology for switching to automatic driving when an override is detected in switching from manual driving to automatic driving in a control device for an automatic driving vehicle has been proposed.
  • Patent Document 1 does not examine changes in driving characteristics when switching from manual operation to automatic operation. Therefore, there has been a problem that the occupant feels uneasy when switching from manual operation to automatic operation.
  • the present invention has been made in order to solve such a conventional problem, and an object of the present invention is to provide an automatic that can suppress anxiety of an occupant when switching from manual operation to automatic operation.
  • An object is to provide a method and a control device for a driving vehicle.
  • the automatic operation when the manual operation is switched to the automatic operation, the automatic operation is executed while maintaining the manual operation characteristic that is the operation characteristic at the time of the manual operation.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a control device for an autonomous driving vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing changes in maintenance time T1, switching time T2, vehicle speed, and inter-vehicle distance when switching from manual operation to automatic operation.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a detailed configuration of the own vehicle state detection unit.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a detailed configuration of the surrounding state detection unit.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing three learning methods for learning the characteristics of driving behavior by machine learning.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing the flow of learning driving behavior for each detected feature point.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing classification of travel situations.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a control device for an autonomous driving vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing changes in maintenance time T1, switching time T2, vehicle speed, and inter-vehicle distance when switching
  • FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of classifying data of other vehicles into meaningful items.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a procedure for executing machine learning based on input information and acquiring automatic driving characteristics and manual driving characteristics.
  • FIG. 10A is an explanatory diagram when the traveling speed of the host vehicle and the traveling speed of other vehicles traveling around are both 80 [km / h].
  • FIG. 10B is an explanatory diagram when the traveling speed of the host vehicle is 60 [km / h] and the traveling speed of other vehicles traveling around is 80 [km / h].
  • FIG. 11 is a graph showing the relationship between vehicle speed and inter-vehicle distance and perceived amount, relationship between perceived amount and anxiety, and relationship between vehicle speed and inter-vehicle distance and anxiety.
  • FIG. 10A is an explanatory diagram when the traveling speed of the host vehicle and the traveling speed of other vehicles traveling around are both 80 [km / h].
  • FIG. 10B is an explanatory diagram when the traveling speed of the
  • FIG. 12 is an explanatory diagram of processing for obtaining T1 and T2 based on the automatic driving characteristics and the manual driving characteristics stored in the driving characteristics database and the anxiety / physical quantity model.
  • FIG. 13A is a graph showing the relationship between vehicle speed and anxiety.
  • FIG. 13B is a graph showing the relationship between vehicle speed and anxiety when the road width is narrow and wide.
  • FIG. 14A is a graph showing the relationship between the inter-vehicle distance and anxiety.
  • FIG. 14B is a graph showing the relationship between the inter-vehicle distance and the sense of anxiety when other vehicles exist in the adjacent lane and when there are no other vehicles.
  • FIG. 15 is an explanatory diagram showing the relationship between changes in vehicle speed and inter-vehicle distance, and maintenance time T1 and switching time T2.
  • FIG. 16A is a graph showing a jerk section when the vehicle speed is changed.
  • FIG. 16B is a graph showing a change in acceleration when the vehicle speed is changed.
  • FIG. 16C is a graph showing a change in speed when the vehicle speed is changed.
  • FIG. 17A is an explanatory diagram illustrating a situation where the host vehicle is traveling at 40 [km / h].
  • FIG. 17B is a graph showing changes in vehicle speed when the vehicle speed is increased from 40 [km / h] to 60 [km / h].
  • FIG. 17C is an explanatory diagram illustrating a situation where the host vehicle is traveling at 80 km / h.
  • FIG. 17D is a graph showing changes in vehicle speed when the vehicle speed is increased from 80 [km / h] to 100 [km / h].
  • FIG. 18A is an explanatory diagram illustrating a situation in which the host vehicle is traveling at 40 [km / h] on a narrow road.
  • FIG. 18B is a graph showing changes in vehicle speed when the vehicle speed is increased from 40 [km / h] to 60 [km / h] while traveling on a road having a narrow road width.
  • FIG. 18C is an explanatory diagram showing a situation where the host vehicle is traveling at 40 [km / h] on a wide road.
  • FIG. 18A is an explanatory diagram illustrating a situation in which the host vehicle is traveling at 40 [km / h] on a narrow road.
  • FIG. 18B is a graph showing changes in vehicle speed when the vehicle speed is increased from 40 [km / h] to 60 [km / h] while traveling on a road having a narrow road
  • FIG. 18D is a graph showing changes in vehicle speed when the vehicle speed is increased from 40 [km / h] to 60 [km / h] while traveling on a wide road.
  • FIG. 19A is an explanatory diagram illustrating a situation where the vehicle is traveling at an inter-vehicle distance of 50 [m].
  • FIG. 19B is a graph showing a change in the inter-vehicle distance when the inter-vehicle distance is shortened from 50 [m] to 20 [m].
  • FIG. 19C is an explanatory diagram showing a situation where the vehicle is traveling at an inter-vehicle distance of 100 [m].
  • FIG. 19A is an explanatory diagram illustrating a situation where the vehicle is traveling at an inter-vehicle distance of 50 [m].
  • FIG. 19B is a graph showing a change in the inter-vehicle distance when the inter-vehicle distance is shortened from 50 [m] to 20 [m].
  • FIG. 19C is an explanatory diagram
  • FIG. 19D is a graph showing a change in the inter-vehicle distance when the inter-vehicle distance is shortened from 100 [m] to 70 [m].
  • FIG. 20A is an explanatory diagram illustrating a situation where the inter-vehicle distance is 80 [m] and another vehicle is traveling in the adjacent lane.
  • FIG. 20B is a graph showing a change in the inter-vehicle distance when the inter-vehicle distance is shortened from 80 [m] to 50 [m] when another vehicle exists in the adjacent lane.
  • FIG. 20C is an explanatory diagram illustrating a situation where the inter-vehicle distance is 80 [m] and no other vehicle is traveling in the adjacent lane.
  • FIG. 20A is an explanatory diagram illustrating a situation where the inter-vehicle distance is 80 [m] and another vehicle is traveling in the adjacent lane.
  • FIG. 20B is a graph showing a change in the inter-vehicle distance when the inter-veh
  • FIG. 20D is a graph showing a change in the inter-vehicle distance when the inter-vehicle distance is shortened from 80 [m] to 50 [m] when there is no other vehicle in the adjacent lane.
  • FIG. 21 is an explanatory diagram showing switching of driving characteristics when the host vehicle stops at the maintenance time T1.
  • FIG. 22 is a flowchart showing a processing operation of the control device for an autonomous driving vehicle according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 23 is an explanatory diagram showing manual operation characteristics and automatic operation characteristics executed in a modification of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a control device for an autonomous driving vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • the control device for an autonomous driving vehicle includes a traveling state detection unit 1, an individual-compatible driving characteristic determination unit 4, a driving characteristic database 7, an automatic driving characteristic determination unit 8, and A switching parameter setting unit 11 is provided.
  • maintenance time T1 when driving
  • the manual driving characteristics described here are driving characteristics when the occupant is manually driving.
  • the manual driving characteristics include vehicle speed, acceleration, inter-vehicle distance, steering acceleration, yaw rate, and the like.
  • the manual driving characteristics are not limited to those described above, and any manual driving characteristics can be applied as long as they are generally used when indicating the characteristics of the vehicle.
  • the operation characteristic is gradually changed to the automatic operation characteristic during an operation characteristic switching time T2 (hereinafter, abbreviated as “switching time T2”) obtained by a method described later, and is switched to the automatic operation characteristic at time t2.
  • the automatic driving characteristics described here are driving characteristics different from the manual driving characteristics. This automatic driving characteristic may be set by learning the characteristics of the occupant's manual driving or may be set for each driving scene (general road, highway, etc.). Anything can be used.
  • the vehicle speed (curve q11) and the inter-vehicle distance (curve q12) are shown as examples of physical quantities of the autonomous driving vehicle. In FIG.
  • the driving characteristic during the automatic driving is switched from the manual driving characteristic to the automatic driving characteristic.
  • the driving characteristic during the automatic driving is not necessarily limited to the driving characteristic during the manual driving. If the driving characteristic is changed to a different driving characteristic, there is no limitation on the method of changing the driving characteristic.
  • the processing circuit includes a processing device including an electric circuit.
  • Processing devices also include devices such as application specific integrated circuits (ASICs) and conventional circuit components arranged to perform the functions described in the embodiments.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • the traveling state detection unit 1 includes a host vehicle state detection unit 2 that detects the state of the host vehicle and a surrounding state detection unit 3 that detects a surrounding state.
  • the host vehicle state detection unit 2 acquires vehicle speed data detected by the vehicle speed sensor 32, acceleration data detected by the acceleration sensor 33, and steering angle data detected by the steering angle sensor 34. Based on these data, the traveling state of the host vehicle is detected.
  • the data detected by the own vehicle state detection unit 2 is output to the manual driving learning unit 5 and the automatic driving learning unit 9 shown in FIG.
  • the surrounding state detection unit 3 includes a vehicle interval detection unit 35, a non-vehicle detection unit 36, a surrounding vehicle type detection unit 37, a lane detection unit 38, a road type detection unit 39, and traffic.
  • An information detection unit 40 is provided.
  • the vehicle interval detection unit 35 detects the vehicle interval on the front, rear, left and right sides of the host vehicle using a radar or the like.
  • the non-vehicle detection unit 36 detects an object other than a vehicle such as a pedestrian or a bicycle existing around the host vehicle based on an image captured by a camera that captures the surroundings.
  • the surrounding vehicle type detection unit 37 detects the type of vehicle existing around the host vehicle from the image taken by the camera. For example, passenger cars, trucks, buses, motorcycles, etc. are detected.
  • the lane detector 38 detects a road lane from an image taken by a camera.
  • the road type detection unit 39 detects the road type from information obtained from the navigation device.
  • the traffic information detection unit 40 detects traffic information from information obtained from the navigation device.
  • Various types of information can also be detected by vehicle-to-vehicle communication, road-to-vehicle communication, sonar, and the like.
  • Data detected by the ambient condition detection unit 3 is output to the manual driving learning unit 5 and the automatic driving learning unit 9 shown in FIG.
  • the personally-suitable driving characteristic determination unit 4 includes a manual driving learning unit 5 and a manual driving characteristic setting unit 6.
  • the automatic driving characteristic determination unit 8 includes an automatic driving learning unit 9 and an automatic driving characteristic setting unit 10.
  • the manual driving learning unit 5 and the automatic driving learning unit 9 are based on each piece of data (data acquired by each sensor shown in FIG. 3) indicating the driving state detected by the driving state detection unit 1 during manual driving.
  • the type of road on which the vehicle is traveling is specified, and the driving characteristics of the occupant are learned for each type of road.
  • the driving characteristics are vehicle speed, average vehicle speed, acceleration, yaw rate, brake timing, timing when changing lanes, merging point when entering the highway, merging when the occupant (for example, driver) performs manual driving. Speed, etc.
  • the learned driving characteristics may be a single value such as a vehicle speed of 50 km / h or a range of 30 km / h to 60 km / h, for example, at the vehicle speed.
  • the operating characteristics may be expressed using a function such as a probability density distribution.
  • indicates the change of a driving characteristic during automatic driving
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing three learning methods.
  • learning method “1” learning is performed by human analysis.
  • learning method “2” a hypothesis based on human knowledge and experience is set, and further learning is performed by machine learning.
  • learning method “3” learning is performed fully automatically by machine learning. In the present embodiment, learning is performed by employing the method “2” as an example.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing a flow of learning features from the data detected by the traveling state detection unit 1.
  • data is collected from the traveling state detection unit 1. Collect the data on the driving situation and surroundings of the vehicle. After collecting the data, necessary attribute data is extracted in step a2.
  • the data collected by the driving situation detection unit 1 is not necessarily related to driving behavior, and if data unrelated to driving behavior is used as learning material, the learning result may be adversely affected. is there. For this reason, only necessary data (attribute data) is extracted in the process of step a2.
  • step a3 elements that adversely affect learning such as noise included in the attribute data extracted in the process of a2 are removed, and the attribute data is corrected.
  • step a4 the attribute data is classified into meaningful items (parameters).
  • FIG. 8 shows an example of classifying data of other vehicles into meaningful items.
  • each of these data is reclassified to acquire various items such as “the number of preceding vehicles”, “the number of preceding vehicles”, and “distance between the preceding vehicles”.
  • pre-processing 6 is defined as pre-processing, and in step a5, the parameters generated by the pre-processing are used as input for machine learning, and machine learning is executed.
  • machine learning for example, SOM (Self-Organizing-Map), SVC (Support Vector-Machine Classification), SGD (Stochastic-Gradient-Decent), logistics regression, or the like can be used.
  • ⁇ ⁇ This machine learning outputs the type of road that is running.
  • various road types are classified into (for example, b1 to b8). Specifically, when driving on a highway, “b1. Highway” is set, and when driving on two roads on one side of a general road, “b2. Main road” is set. “B3. Non-trunk road” when traveling, and “b4. Intersection” when traveling on a general road intersection. Further, when traveling on a general road or highway and no preceding vehicle is present, “b5. Cruise traveling” is set. When traveling on a general road or highway and a preceding vehicle is present, “b6. If the vehicle restarts after stopping at the intersection of general roads, it is classified as “b7. Crossing the intersection”, and if it turns right at the intersection of general roads, it is classified as “b8.
  • step a6 the road type specified by learning and the driving characteristics of the road type are stored in the driving characteristic database 7.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing a process of storing the automatic driving characteristics and the manual driving characteristics in the driving characteristics database 7 by the automatic driving learning section 9 and the manual driving learning section 5 by taking a scene cruising on a two-lane road as an example. is there.
  • step c ⁇ b> 1 of FIG. 9 the manual driving learning unit 5 and the automatic driving learning unit 9 obtain various input information from the traveling state detection unit 1. Specifically, road information such as positional relationship with other vehicles, speed limit, and traveling information of the host vehicle are acquired.
  • step c2 the automatic driving learning unit 9 and the manual driving learning unit 5 execute a machine learning algorithm based on the acquired input information as shown in FIG. This identifies the type of road on which the vehicle is traveling.
  • steps c3 to c5 the automatic driving characteristic corresponding to the identified road type is acquired from the driving characteristic database 7 and set as the driving characteristic during automatic driving.
  • driving characteristics are learned in steps c6 to c8 according to the specified road type.
  • Steps c3 to c5 will be described for the case of automatic operation.
  • the automatic driving learning unit 9 acquires the automatic driving characteristic corresponding to the road type, and sets it as the driving characteristic during the automatic driving.
  • FIG. 10A shows a situation where the host vehicle V1 cruises on the left lane of a two-lane road and other vehicles V2 and V3 travel on the right lane, and the speed limit is 80 [km / h].
  • the case where the traveling speeds of the other vehicles V2, V3 are 80 [km / h] is shown.
  • the travel speed is 80 [km / h] as a learned driving characteristic, that is, in this scene, the occupant travels at 80 [km / h] or travels. If the possibility is high, the traveling speed of the host vehicle V1 is set to 80 [km / h].
  • step c4 the automatic driving learning unit 9 learns driving characteristics even during automatic driving.
  • the instructed driving characteristics may be learned.
  • operation can be reflected in the driving
  • the driving characteristics during automatic driving are stored in the driving characteristics database 7.
  • step c5 the data to be stored is labeled for the type of road that has been traveled so that it can be easily referred to later.
  • the manual driving learning unit 5 acquires the manual driving characteristics according to the identified road type. For example, as shown in FIG. 10B, in a situation where the host vehicle V1 cruises in the left lane of a two-lane road and other vehicles V2 and V3 travel in the right lane, the speed limit is 80 [km / h], A situation is assumed in which the traveling speeds of the other vehicles V2, V3 are 80 [km / h]. In this situation, when the traveling speed of the host vehicle V1 is 60 [km / h], it is determined that the occupant tends to travel at a speed that is 75% of the speed limit during cruise traveling. Note that the cruise traveling shown in the present embodiment is defined as a situation in which an inter-vehicle time (a numerical value obtained by dividing the inter-vehicle distance by the traveling speed) with the preceding vehicle continues for 30 seconds or more.
  • an inter-vehicle time a numerical value obtained by dividing the inter-vehicle distance by the traveling speed
  • step c7 the manual driving learning unit 5 stores the driving characteristics acquired by learning in the driving characteristics database 7. Further, in step c8, the data to be stored is labeled for the type of road that has been traveled so that it can be easily referred to later. In this way, the automatic driving characteristic during automatic driving of the host vehicle and the manual driving characteristic during manual driving can be acquired by learning and stored in the driving characteristic database 7.
  • the switching parameter setting unit 11 includes an anxiety / physical quantity model storage unit 12 (model storage unit) and a parameter control unit 13.
  • the anxiety / physical quantity model storage unit 12 stores an anxiety / physical quantity model to be described later.
  • the parameter control unit 13 estimates the feeling of anxiety felt by the occupant when switching the own vehicle from manual driving to automatic driving based on the current driving situation and anxiety / physical quantity model of the own vehicle. Accordingly, the maintenance time T1 shown in FIG. 2 and the switching time T2 required for switching to the automatic driving characteristics after the maintenance time T1 has elapsed are set.
  • the anxiety / physical quantity model storage unit 12 stores an anxiety / physical quantity model indicating a relationship between a physical quantity when the host vehicle is traveling and anxiety felt by the occupant.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing an anxiety / physical quantity model. According to the well-known Weaver-Fechner rule, as shown in the graph 61, it is known that the perceived amount of the vehicle speed (or inter-vehicle distance) and the occupant's vehicle speed (or inter-vehicle distance) changes as shown by the curve Q1. .
  • the horizontal axis of the graph 61 indicates the perceived amount of the vehicle speed (or the inter-vehicle distance) and the vertical axis indicates the vehicle speed (or the inter-vehicle distance).
  • the horizontal axis is the vehicle speed as an example
  • the change in the perceived amount with respect to the same vehicle speed change decreases.
  • the change in the perceived amount is from e1 to e2
  • the vehicle speed is from d2.
  • the change of the perceptual amount when changing to d3 is from e2 to e3, that is, the perceptual amount despite the increase of 20 [km / h].
  • the change of e1 to e2 is larger than e2 to e3 because when the vehicle accelerates from d1 to d2, the occupant undergoes a greater change than when the vehicle accelerates from d2 to d3. It shows that you feel like you are.
  • the change in the perceived amount with respect to the change in the inter-vehicle distance increases as the inter-vehicle distance decreases. This indicates that the perceived amount perceived by the occupant is greater when the inter-vehicle distance is reduced from 10 m to 5 m than when the inter-vehicle distance is reduced from 10 m to 15 m, for example. ing.
  • the graph 62 shows the relationship between the perceived amount of the vehicle speed and the anxiety of the vehicle speed.
  • the curve Q2 shows the characteristic when the road width is narrow and the curve Q3 shows the characteristic when the road width is wide. It can be seen that as the perceived amount of the vehicle speed increases, the anxiety felt by the occupant with respect to the vehicle speed increases, and that the anxiety increases as the road width decreases.
  • Curve Q4 indicates anxiety that the occupant feels with respect to vehicle speed when the road width is narrow and curve Q5 when the road width is wide. It can be seen that as the vehicle speed increases, the anxiety felt by the occupant increases, and that the anxiety increases more when the road width is narrow.
  • the change in anxiety when the vehicle speed accelerates from 20 [km / h] to 40 [km / h] is anxiety when the vehicle speed accelerates from 40 [km / h] to 60 [km / h]. Greater than change. That is, although both are increased by 20 [km / h], the change in anxiety is 40 [km / h] from 20 [km / h] to 40 [km / h]. It is larger than the acceleration from 60 km / h.
  • the perceived amount of the inter-vehicle distance and the anxiety about the inter-vehicle distance change as shown by the curves Q6 and Q7 in the graph 64.
  • Curve Q6 shows the characteristics when there is no other vehicle in the adjacent lane (when the adjacent lane is empty), and curve Q7 shows the characteristic when there is another vehicle in the adjacent lane (when the adjacent lane is blocked). Show. It can be seen that as the perceived amount of the inter-vehicle distance decreases (in the left direction of the curves Q6 and Q7 in the figure), the anxiety felt by the occupant with respect to the inter-vehicle distance increases. Furthermore, it can be seen that the anxiety is greater when there is another vehicle in the adjacent lane than when there is no other vehicle.
  • a curve Q8 indicates anxiety that the occupant feels with respect to the inter-vehicle distance when there is another vehicle in the adjacent lane
  • a curve Q9 indicates that there is no other vehicle in the adjacent lane. It can be seen that the anxiety felt by the occupant increases as the inter-vehicle distance decreases, and that the anxiety increases when there is another vehicle in the adjacent lane.
  • the change in anxiety when the inter-vehicle distance decreases from 15 [m] to 10 [m] is smaller than the change in anxiety when the inter-vehicle distance decreases from 10 [m] to 5 [m]. That is, in both cases, the change in anxiety decreased from 15 [m] to 10 [m] from 10 [m] to 5 [m], despite the decrease in inter-vehicle distance of 5 [m]. Smaller than you do.
  • the parameter control unit 13 shown in FIG. 1 extracts manual driving characteristics and automatic driving characteristics stored in the driving characteristic database 7 in accordance with the road type specified by machine learning, and as shown in FIG.
  • the parameter control unit 13 sets the maintenance time T1 and the switching time T2 required for switching the manual operation to the automatic operation based on the input anxiety.
  • the anxiety / physical quantity model used in the anxiety / physical quantity model storage unit 12 may be set for each road type.
  • the parameter control unit 13 has a function as a switching control unit that performs control to switch from manual operation to automatic operation.
  • the speed that can be increased within a certain time is determined according to the vehicle speed.
  • a curve q1 is a graph showing the relationship between the vehicle speed and the feeling of anxiety felt by the occupant.
  • the allowable value of the change amount of anxiety within a certain time is set as “allowable change amount X1 (first threshold)”. Then, the vehicle speed is changed so that the amount of change in anxiety within a certain time is equal to or less than the allowable change amount X1. That is, when the anxiety increases with the switching from the manual operation to the automatic operation, the transition pattern is changed so that the increased amount of the anxiety within a certain time is equal to or less than the first threshold value.
  • the anxiety change amount when the vehicle speed increases from 20 [km / h] to 40 [km / h] is the allowable change amount X1. Therefore, when the current vehicle speed is 20 [km / h], acceleration to 40 [km / h] within a certain time is allowed (see arrow Y1).
  • a distance that can approach the preceding vehicle within a predetermined time is determined according to the inter-vehicle distance.
  • a curve q4 is a graph showing the relationship between the inter-vehicle distance and the feeling of anxiety felt by the occupant.
  • the allowable value of the change amount of anxiety within a certain time is set as “allowable change amount X2 (first threshold)”. Then, the inter-vehicle distance is changed so that the amount of change in anxiety within a certain time is equal to or less than the allowable change amount X2.
  • the anxiety change amount when the inter-vehicle distance is changed from 20 [m] to 10 [m] is the allowable change amount X2. Therefore, when the current inter-vehicle distance is 20 [m], it is allowed to shorten to 10 [m] within a certain time (see arrow Y5). On the other hand, when the current inter-vehicle distance is 40 [m], it is allowed to shorten to 20 [m] within a predetermined time (see arrow Y6).
  • the inter-vehicle distance that can be shortened within a predetermined time is determined according to whether or not there is another vehicle in the adjacent lane.
  • a curve q5 indicates a characteristic when another vehicle exists in the adjacent lane
  • a curve q6 indicates a characteristic when no other vehicle exists in the adjacent lane.
  • the inter-vehicle distance is allowed to be shortened from 20 [m] to 10 [m] within a certain time (see arrow Y7).
  • the inter-vehicle distance is allowed to be reduced from 35 [m] to 10 [m] within a certain time (see arrow Y8).
  • the parameter control unit 13 sets the maintenance time T1 to be longer as the anxiety increases.
  • the length of the switching time T2 is set so that the amount of change in anxiety within a certain time is equal to or less than the allowable change amount X1.
  • the length of the switching time T2 is set so that the amount of change in anxiety within a certain time is equal to or less than the allowable change amount X2 (first threshold). By doing so, sudden changes in anxiety can be suppressed.
  • the transition pattern is set so that the time required for the speed increase (switching time T2) becomes longer as the vehicle speed becomes lower, and the time required for the speed increase (switching time T2) becomes longer as the road width becomes narrower.
  • the transition pattern is set so that the shorter the inter-vehicle distance is, the longer the approach time to the preceding vehicle (switching time T2) is. If there is another vehicle in the adjacent lane, the approach time to the preceding vehicle (switching) The transition pattern is set so that time T2) becomes longer.
  • the transition pattern such that the rate of decrease in anxiety is greater than or equal to a preset threshold (second threshold). That is, when the anxiety decreases with the switching from the manual operation to the automatic operation, the transition pattern is changed so that the amount of decrease in the anxiety within a certain time is equal to or greater than the second threshold value.
  • the amount of decrease in anxiety within a certain time period can be reduced by decelerating the vehicle speed from 100 [km / h] to 40 [km / h] or less within a certain time period. Is made larger than X1.
  • the amount of decrease in anxiety within a certain time is made larger than X1. That is, by controlling the anxiety reduction rate to be equal to or greater than the second threshold, control is performed to quickly remove the anxiety felt by the occupant.
  • the amount of decrease is made larger than X2.
  • the amount of decrease in anxiety within the certain time is made larger than X2.
  • the transition pattern is set so that the time required for deceleration (switching time T2) is shortened as the vehicle speed is high, and the transition pattern is set so that the time required for deceleration (switching time T2) is shortened as the road width is wide. Set. Furthermore, the transition pattern is set so that the longer the inter-vehicle distance is, the shorter the departure time from the preceding vehicle (switching time T2) is. When there is no other vehicle in the adjacent lane, the departure time (switching from the preceding vehicle) The transition pattern is set so that the time T2) is shortened.
  • the parameter control unit 13 calculates the maintenance time T1 when switching from the manual operation to the automatic operation, and further calculates the switching time T2 until the automatic operation is executed. Furthermore, a transition pattern of operation characteristics at the switching time T2 is set.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of setting the maintenance time T1 and the switching time T2.
  • the control parameter that feels anxiety is the vehicle speed, and the T1 setting method when the vehicle speed is increased and the T1 setting method when the control parameter is the inter-vehicle distance and the inter-vehicle distance is shortened are shown.
  • T1 When the current vehicle speed is low, T1 is set short and the switching time T2 is lengthened to avoid a sudden speed increase from a low speed and reduce anxiety of the occupant.
  • the speed When the current vehicle speed is high, the speed is quickly increased by setting T1 long and setting the switching time T2 short. Thereby, a passenger's anxiety is reduced.
  • the road width is narrow, by setting T1 to be long and T2 to be long, the inter-vehicle distance is gradually shortened to reduce the passenger's anxiety.
  • the speed is quickly increased by setting T1 short and T2 short.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram showing a method for setting the switching time T2 when the vehicle speed is changed.
  • a curve q21 in which a jerk interval is set and the maximum jerk and the minimum jerk in the jerk interval are set is determined.
  • the maximum jerk interval, the minimum jerk interval, and the zero jerk interval be the same.
  • a curve q22 indicating acceleration is obtained as shown in FIG. 16B.
  • a curve q23 indicating the speed is obtained as shown in FIG. 16C.
  • the curve q23 is set so that the speed from the current speed to the target speed becomes a smooth S-curve.
  • the time until the target speed is reached from the current speed is set as the switching time T2.
  • FIG. 17 is an explanatory diagram showing a method for setting the switching time T2 when the vehicle speed is increased by 20 [km / h].
  • 17A and 17B show a case where the vehicle speed is increased from 40 [km / h] to 60 [km / h].
  • the switching time T2 is lengthened.
  • FIGS. 17C and 17D show a case where the vehicle speed is increased from 80 [km / h] to 100 [km / h].
  • the switching time T2 is shortened. By doing so, it is possible to reduce the anxiety felt by the occupant. That is, when switching from manual operation to automatic operation, when the automatic operation is started, the vehicle speed is 80 [km / h] than the vehicle speed is 40 [km / h]. I feel a great sense of anxiety. Further, after switching to automatic driving, while changing from manual driving characteristics to automatic driving characteristics, the occupant increases anxiety due to changes in driving characteristics.
  • the passenger's anxiety before starting to change the driving characteristics from the manual driving characteristics.
  • the occupant's anxiety can be stabilized by the end of the maintenance time by increasing the maintenance time T1 as the vehicle speed increases, the occupant's anxiety until the driving characteristic changes to the automatic driving characteristic. Can be prevented from increasing excessively.
  • the speed increase from 40 [km / h] to 60 [km / h] is from 80 [km / h] to 100 [km / h].
  • the anxiety felt by the occupant is greater than the speed increase, so that the anxiety is reduced by setting the switching time T2 to be relatively long.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram showing a method for setting the switching time T2 when the vehicle speed is increased from 40 [km / h] to 60 [km / h].
  • FIG. 18A shows a case where the host vehicle V1 is traveling on a road having a narrow road width H1.
  • FIG. 18B when the road width is narrow, in addition to lengthening the maintenance time T1, the switching time T2 is lengthened.
  • FIG. 18C and FIG. 18D show a case where the road width H2 of the road on which the vehicle travels is wide.
  • the switching time T2 is shortened. By doing so, it is possible to reduce the anxiety felt by the occupant. That is, even if the speed is increased from 40 [km / h] to 60 [km / h], the feeling of anxiety that passengers feel is greater when the road width is narrow, so T1 and T2 are set relatively long. To reduce anxiety.
  • FIG. 19 is an explanatory diagram showing a method for setting the switching time T2 when the inter-vehicle distance is shortened by 30 [m].
  • 19A and 19B show a case where the inter-vehicle distance is set to 50 [m] to 20 [m].
  • the switching time T2 is lengthened.
  • FIGS. 19C and 19D show the case where the inter-vehicle distance is set to 100 [m] to 70 [m].
  • the switching time T2 is shortened. By doing so, it is possible to reduce the anxiety felt by the occupant. In other words, even if there is the same 30 [m] approach, the approach from 50 [m] to 20 [m] is more anxious than the approach from 100 [m] to 70 [m]. Anxiety is reduced by setting T1 and T2 relatively long.
  • FIG. 20 is an explanatory diagram showing a method for setting the switching time T2 when the inter-vehicle distance is shortened from 80 [m] to 50 [m].
  • 20A and 20B show a case where there is another vehicle in the adjacent lane. As shown in FIG. 20B, when there is another vehicle in the adjacent lane, in addition to lengthening the maintenance time T1, the switching time T2 is lengthened.
  • FIG. 20C and FIG. 20D show a case where there is no other vehicle in the adjacent lane.
  • the switching time T2 is shortened. By doing so, it is possible to reduce the anxiety felt by the occupant. That is, even if there is an approach from the same 80 [m] to 50 [m], there is a greater sense of anxiety that the occupant feels when there is another vehicle in the adjacent lane, so T1 and T2 should be set relatively long. To reduce anxiety.
  • the parameter control unit 13 shown in FIG. 1 performs an anxiety / physical quantity model when the host vehicle stops by a signal or the like before the total time (T1 + T2) of the maintenance time T1 and the switching time T2 elapses. Switch to automatic driving characteristics when restarting after stopping without using. That is, as shown in FIG. 21, when the own vehicle V1 passes the point P1 and is switched from manual operation to automatic operation, the manual operation characteristic is maintained thereafter. And when the own vehicle V1 stops at the point P2, it switches to an automatic driving characteristic after that. In this way, unnecessary switching of operating characteristics can be avoided.
  • step S11 the surrounding state detection unit 3 detects the surrounding state of the host vehicle.
  • step S12 the automatic driving learning unit 9 statistically learns the detected surrounding situation, and further classifies the current traveling situation in step S13. That is, as shown in FIG. 7, traveling conditions such as traveling on a highway and traveling on a general road are classified.
  • step S14 the automatic driving characteristic setting unit 10 sets the automatic driving characteristic with reference to the driving characteristic database 7 based on the current traveling state.
  • step S15 the host vehicle status detection unit 2 detects the current host vehicle status as shown in FIG.
  • step S ⁇ b> 16 the manual driving learning unit 5 statistically learns the driving characteristics of the occupant, and in step S ⁇ b> 17 sets the manual driving characteristics according to the driving situation.
  • the driving characteristics learned by the manual driving learning unit 5 are stored in the driving characteristics database 7.
  • step S18 the parameter control unit 13 determines whether or not a switching operation (override) from manual operation to automatic operation has occurred.
  • step S19 it is determined whether or not the manual operation characteristic set in step S17 is different from the automatic operation characteristic set in step S14. If they are not different (NO in step S19), the occupant does not feel uneasy at the time of switching, and the process proceeds to automatic driving control with automatic driving characteristics.
  • step S20 the parameter control unit 13 refers to the anxiety / physical quantity model storage unit 12, and in step S21, the maintenance time T1 and switching are performed by the method described above. Time T2 is set. Thereafter, in step S22, the parameter control unit 13 executes automatic operation control using manual operation characteristics.
  • step S23 the parameter control unit 13 determines whether or not T1 has elapsed. If it has elapsed (YES in step S23), the parameter control unit 13 gradually switches from manual operation characteristics to automatic operation characteristics in step S24.
  • step S25 the parameter control unit 13 determines whether or not T2 has elapsed, and when it has elapsed (YES in step S25), executes automatic operation control.
  • the automatic operation when switching from manual operation to automatic operation, the automatic operation is executed while maintaining the manual operation characteristic that is the operation characteristic at the time of the manual operation, so that the passengers feel uneasy. Can be avoided.
  • the maintenance time T1 (manual operation maintenance time) is set and the manual operation characteristics are maintained for the maintenance time T1, the automatic operation characteristics are switched, so that it is possible to avoid making the passenger feel uneasy.
  • the maintenance time T1 is set based on the relationship between the physical quantity of the autonomous driving vehicle (vehicle speed, distance between vehicles, etc.) and the occupant's anxiety, an appropriate maintenance time T1 corresponding to the traveling state of the autonomous driving vehicle is set. It becomes possible to do.
  • the maintenance time T1 is lengthened when the vehicle speed is high and it is easy to feel anxiety, it is possible to set a more appropriate maintenance time T1, thereby avoiding the occupant feeling anxiety.
  • the maintenance time T1 is lengthened, so that a more appropriate maintenance time T1 can be set, and it can be avoided that the passenger feels anxiety.
  • the maintenance time T1 is increased when the inter-vehicle distance is short and it is easy to feel anxiety, it is possible to set a more appropriate maintenance time T1 and avoid making the occupant feel anxiety.
  • the maintenance time T1 is lengthened, so that a more appropriate maintenance time T1 can be set, and it is possible to avoid making the passenger feel anxiety.
  • the maintenance time T1 is set based on the feeling of anxiety felt by the occupant, it is possible to maintain manual driving characteristics without causing the occupant to feel a great anxiety.
  • automatic driving is performed with automatic driving characteristics that are different from manual driving characteristics after maintaining the driving characteristics during manual driving, so automatic driving characteristics can be improved without causing the passengers to feel uneasy. Switching is possible.
  • the anxiety given to the occupant can be suppressed.
  • the amount of increase in anxiety within a certain time is set to be equal to or less than the first threshold value, so that anxiety due to sudden fluctuations in driving characteristics is suppressed. Can do.
  • the shift from the manual driving characteristic to the automatic driving characteristic is performed so that the time required for the speed increase (driving characteristic switching time T2) becomes long. Setting becomes possible and can suppress sudden change of anxiety.
  • the shift from the manual driving characteristic to the automatic driving characteristic is performed so that the time required for the speed increase (driving characteristic switching time T2) becomes long. Can be set, and sudden changes in anxiety can be suppressed.
  • the manual driving characteristic shifts to the automatic driving characteristic so that the approach time to the preceding vehicle (driving characteristic switching time T2) becomes long.
  • T2 can be set, and a sudden change in anxiety can be suppressed.
  • driving characteristic switching time T2 when there is another vehicle in the adjacent lane and it is easy to feel anxiety, the shift from the manual driving characteristic to the automatic driving characteristic is made so that the approach time to the preceding vehicle (driving characteristic switching time T2) becomes longer.
  • the driving characteristic switching time T2 can be set, and a sudden change in anxiety can be suppressed.
  • the amount of decrease in anxiety within a certain time is set to be equal to or greater than the second threshold value, so that the driving characteristics can be switched quickly.
  • the driving characteristic switching time T2 shifts from the manual driving characteristic to the automatic driving characteristic so that the time required for deceleration can be quickly switched, and the driving characteristic switching time T2 is appropriately set. It becomes possible to set.
  • driving characteristic switching time T2 the time required for deceleration (driving characteristic switching time T2) is shifted from the manual driving characteristic to the automatic driving characteristic so that the road width is wider, quick switching is possible and the driving characteristic switching time T2 is appropriately set. It becomes possible to set to.
  • the shift from the manual driving characteristic to the automatic driving characteristic is shortened so that the departure time (driving characteristic switching time T2) from the preceding vehicle is shortened, so that quick switching is possible and the driving characteristic switching time T2 Can be set appropriately.
  • the shift from the manual driving characteristic to the automatic driving characteristic is performed so that the departure time (driving characteristic switching time T2) from the preceding vehicle is shortened, so that quick switching is possible.
  • driving characteristic switching time T2 the departure time from the manual driving characteristic to the automatic driving characteristic
  • the vehicle when the vehicle is switched from manual operation to automatic operation, it is determined whether or not the vehicle has stopped. If it is determined that the vehicle has stopped, it is automatically determined from the manual operation characteristics without setting the maintenance time T1 and the switching time T2. Since the operation characteristic is shifted, unnecessary calculation can be avoided.
  • FIG. 23 is an explanatory diagram showing a modification.
  • a brake operation is performed before the curve.
  • the timing of the brake operation may differ between traveling by manual driving and traveling by automatic driving characteristics.
  • reference numerals x1 to x5 indicate brake operation timings based on automatic driving characteristics.
  • Reference numerals w1 to w5 indicate actual brake operation timings. In this case, the timing of the brake operation is the physical quantity of the host vehicle.
  • the brake operation is performed at the symbol w1, which is the brake operation timing based on the manual operation characteristics.
  • the time difference ⁇ t1 is maintained during the maintenance time T1. That is, the time difference between the symbols w2 and x2 is ⁇ t1.
  • the time difference is gradually shortened like the time difference ⁇ t2 ( ⁇ t1) and ⁇ t3 ( ⁇ t2). Then, after the elapse of the switching time T2, the signs w5 and x5 are made to coincide. By doing so, it is possible to switch from manual driving to driving with automatic driving characteristics without causing the occupant to feel uneasy.
  • control method and control apparatus of the autonomous driving vehicle of this invention were demonstrated based on embodiment of illustration, this invention is not limited to this,
  • the structure of each part is arbitrary which has the same function. It can be replaced with a configuration one.

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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

自動運転車両の制御方法及び制御装置
 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)

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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