WO2023145168A1 - 車両統合制御装置、車両統合制御方法 - Google Patents

車両統合制御装置、車両統合制御方法 Download PDF

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WO2023145168A1
WO2023145168A1 PCT/JP2022/039691 JP2022039691W WO2023145168A1 WO 2023145168 A1 WO2023145168 A1 WO 2023145168A1 JP 2022039691 W JP2022039691 W JP 2022039691W WO 2023145168 A1 WO2023145168 A1 WO 2023145168A1
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WO
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vehicle
occupant
motion
motion sickness
unit
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PCT/JP2022/039691
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ラトル スワラン シン
健太 前田
貴廣 伊藤
健太郎 上野
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日立Astemo株式会社
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B60W50/00Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces

Definitions

  • the present invention relates to the configuration and control of a vehicle integrated control device for controlling the momentum of a vehicle, and in particular, to the posture of the vehicle so as to improve the ride comfort of a plurality of occupants and prevent the onset of motion sickness (motion sickness). It relates to technology to control.
  • Patent Document 1 describes "an automatic driving vehicle capable of automatically driving according to a preset driving plan, and a physical condition detecting means for detecting the state of motion sickness of a passenger of the vehicle, and according to the state of motion sickness of the passenger. and an operation control means for performing automatic operation control”.
  • a motion sickness is calculated by associating a self-reported passenger's self-reported motion sickness (motion sickness) with vehicle motion information at that time to calculate a correlation value between vehicle motion and motion sickness. Learn disease characteristics.
  • the maximum vehicle state correlation value (acceleration, etc.) is extracted and the vehicle behavior upper limit value is set.
  • Patent Document 1 is a learning control based on self-reporting, and predicts the motion sickness of the occupant using a motion sickness estimation model after the occupant has already started to feel motion sickness, and the occupant develops motion sickness. You can't predict before you do.
  • an object of the present invention is to provide a vehicle integrated control apparatus capable of controlling the attitude of a vehicle so as to prevent motion sickness for a plurality of occupants with different susceptibility to motion sickness, and a vehicle integrated control apparatus using the same. It is to provide a control method.
  • the present invention provides an occupant monitoring unit that monitors a plurality of occupants, a vehicle motion acquisition unit that acquires information about current vehicle motion of a vehicle, a result of occupant monitoring by the occupant monitoring unit, and A motion sickness predicting unit for predicting individual susceptibility to motion sickness of each passenger caused by motion of the vehicle based on the information about the vehicle motion acquired by the vehicle motion acquiring unit, and each passenger predicted by the motion sickness predicting unit. motion sickness susceptibility, and determines a control target based on the integration result; and a part.
  • the present invention also includes the steps of: (a) monitoring a plurality of occupants; (b) acquiring information about the current vehicle motion of the vehicle; (c) the result of occupant monitoring in step (a); b) predicting the individual susceptibility of each occupant to motion sickness due to vehicle motion based on the information about vehicle motion obtained in step; (d) the motion sickness of each occupant predicted in step (c); (e) determining details of vehicle motion control based on the control target determined in step (d); and
  • a vehicle integrated control device and a vehicle integrated control method using the same are capable of controlling the posture of a vehicle so as to prevent motion sickness for a plurality of occupants with different susceptibility to motion sickness. can be realized.
  • FIG. 1 shows the interior of an autonomous driving vehicle equipped with reconfigurable seats according to Example 1.
  • FIG. FIG. 3 shows a vehicle interior with multiple occupants performing various activities at various head orientations and gaze angles.
  • 1 is a diagram showing an overall outline of a vehicle integrated control device according to a first embodiment
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a passive occupant monitoring unit and a hybrid occupant monitoring unit according to Embodiment 1
  • FIG. 2 is a diagram conceptually showing an algorithm for motion sickness susceptibility prediction of a plurality of occupants according to Example 1
  • Fig. 10 is a flow chart showing the selection of the motion sickness susceptibility index in the control goal integration unit;
  • FIG. 10 is a flow chart showing formulation of a minimized control cost function in the control goal integration unit;
  • FIG. 10 is a diagram showing a driving scenario of navigating a self-vehicle carrying a plurality of passengers until it reaches a destination according to the second embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing a driving scenario in which a driving action is selected based on motion sickness susceptibility of a plurality of occupants according to Example 3;
  • FIG. 12 is a diagram showing how a plurality of occupants according to Example 4 are performing various activities (tasks) that are not related to driving actions;
  • FIG. 11 is a diagram showing a state in which a plurality of passengers are performing various activities (tasks) unrelated to driving motions according to Example 5;
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an in-vehicle monitor for reducing motion sickness susceptibility with a non-driving occupant according to a sixth embodiment;
  • FIG. 1 A vehicle integrated control device and a vehicle integrated control method according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 1 A vehicle integrated control device and a vehicle integrated control method according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 1 A vehicle integrated control device and a vehicle integrated control method according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 7.
  • Fig. 1 is a diagram showing the interior of an autonomous driving vehicle equipped with reconfigurable (freely adjustable seat positions) seats 101, 103, 107, and 109.
  • the orientation of the seat can be changed according to the passenger's request.
  • the vehicle interior is shown with four seats for four people, but the number of seats varies depending on the model and model of the vehicle 100, and is not necessarily limited to this.
  • FIG. 1 shows three sensors for occupant monitoring as multiple occupant monitoring units, the number of multiple occupant monitoring units can vary according to user requirements.
  • the multiple occupant monitoring units 102, 108, 111 can monitor, for example, the occupant 105 reading a book 115, the occupant 104 listening to music on headphones 112, the occupant 106 using a smartphone 113, the occupant 110 using a mobile Various attributes can be measured, such as using tablet 114 .
  • the main purpose of the multi-occupant monitoring unit is to detect all attributes associated with the occupants necessary to predict the motion sickness (motion sickness) susceptibility of the occupants.
  • the multi-occupant monitoring unit may detect, as an activity of the occupant, that the occupant 105 is reading a book 115, and may detect the movement and orientation of the occupant's head while performing the activity, the occupant's line of sight, etc. Angles can also be detected.
  • a wearable sensor worn by an occupant may be used to detect the occupant's condition.
  • a sensor on the seat belt (not shown) and detecting the tension of the seat belt, it is possible to detect the posture of the occupant. Posture can also be detected.
  • a Human Machine Interface (HMI) unit can be used by the occupant to input their status (activity, posture, head orientation, etc.).
  • FIG. 2 is a diagram showing the interior of a vehicle in which a plurality of occupants 201, 202, 203, and 204 who perform various activities with various head orientations and gaze angles.
  • Figure 2 shows the motion sickness rate ( MSI) sample values are shown. The higher the absolute value of MSI, the more likely it is to develop motion sickness.
  • MSI motion sickness rate
  • the MSIs of crew members 201, 202, 203, and 204 are -10, -5, -11, and -15, respectively. Therefore, the occupant 204 using the smart phone 113 and facing backward (opposite to the traveling direction of the vehicle 200) is most likely to develop motion sickness.
  • FIG. 3 is a diagram showing the overall outline of the vehicle integrated control device of this embodiment.
  • the vehicle integrated control system of this embodiment as shown in FIG. It has three modules: a control target integration unit 302 that integrates various targets, and a vehicle motion control unit 303 that controls vehicle motion based on control targets 309 integrated by the control target integration unit 302 .
  • the multiple occupant monitoring unit 301 corresponds to the multiple occupant monitoring units 102, 108 and 111 of FIGS.
  • the multiple occupant monitoring unit 301 includes an occupant posture and activity determiner 304 that determines occupant posture and activity, a head movement determiner 305 that determines occupant head movement and direction and gaze angle, and a vehicle motion , a motion sickness prediction unit 307 that predicts motion sickness of a plurality of occupants using a sensory mismatch model, etc., and a motion sickness susceptibility index output unit 308.
  • the multiple occupant monitoring unit 301 uses various occupant attributes and vehicle motion to predict motion sickness susceptibility of multiple occupants.
  • the control target integration unit 302 obtains and integrates motion sickness susceptibility indices of individual occupants, calculates various integrated control targets 313, and estimates a final control target 309.
  • Control target integration unit 302 also uses a number of other vehicle performance control targets, such as crash safety and travel time, output from motion sickness susceptibility index output unit 308 to derive control target 309. It can also be integrated with motion sickness susceptibility index to estimate versatile control goals 309 .
  • the vehicle motion control unit 303 obtains the estimated control target 309 and derives a vehicle motion that can limit or reduce the estimated control target 309 based on motion sickness prediction 311 and vehicle motion. Optimized vehicle motion is ultimately used to generate actuator input 310 .
  • the 6-DOF momentum control unit 312 of the vehicle motion control unit 303 controls the 6-axis momentum of the vehicle (roll rate, pitch rate, yaw rate, longitudinal acceleration, lateral acceleration, vertical acceleration) at a position where the control object exists.
  • the attitude angles of the vehicle (roll angle, pitch angle, yaw angle, front-rear angle, left-right angle, and vertical angle) are controlled so as to be minimized.
  • the multi-occupant monitoring unit 301 detects various occupant attributes such as occupant activity, line of sight, gaze angle, head movement, head orientation, posture, vehicle seat orientation, and/or interior configuration. It has one or more sensors that can Sensors used for occupant monitoring may consist, for example, of one or more cameras in a monocular or stereo configuration, or the like. These sensors are not limited to cameras, but can also include LiDAR, seat-embedded pressure/weight sensors, occupant wearable sensors such as smartwatches and smartphones, and seatbelt tension sensors.
  • a camera is used for the multiple occupant monitoring unit 301, it is necessary to have multiple variations such as an infrared camera, a thermal camera capable of detecting heat, a fisheye camera (360-degree camera), a panorama camera, and the like. can be used to detect desired occupant attributes.
  • An occupant monitoring unit equipped with active sensors such as those described above to detect occupant attributes required for motion sickness prediction is called an "active occupant monitoring unit”.
  • occupants can also enter their information via a human-machine interface (HMI) unit provided in the vehicle.
  • HMI human-machine interface
  • Passive occupant monitoring units allow all occupants, individually or in groups, to enter information about the occupant's own status (occupant activity, head movement, head orientation, gaze angle, seat orientation, posture, etc.). can do.
  • an active occupant monitoring unit and a passive occupant monitoring unit may be combined to form a hybrid occupant monitoring unit.
  • the active occupant monitoring unit can detect most of the desired occupant attributes, but not all desired occupant attributes. You can be asked to enter the required attributes for the
  • the multiple occupant monitoring unit 301 can have three variations: an active occupant monitoring unit, a passive occupant monitoring unit, and a hybrid occupant monitoring unit. All the occupant monitoring unit configurations described above can be combined in various ways to meet the needs of the user.
  • Motion sickness prediction unit 307 takes the outputs of occupant posture and activity determiner 304, head motion determiner 305, and vehicle motion determiner 306 to predict an individual occupant's susceptibility to motion sickness.
  • the motion sickness prediction unit 307 may use a learning model such as a 6 DOF subjective vertical competitive motion sickness model or a sensory mismatch model for motion sickness susceptibility prediction of individual occupants.
  • the motion sickness prediction unit 307 also uses detected occupant conditions (occupant activity, head movement, head orientation, gaze angle, seat orientation, posture, etc.) to estimate motion sickness susceptibility.
  • the vehicle motion perceived by each occupant can be estimated for prediction.
  • the motion of the vehicle can be detected and used to predict motion sickness susceptibility.
  • the motion sickness prediction unit 307 may also label each occupant's motion sickness susceptibility in motion sickness symptoms such as nausea, nausea episodes, headaches, headache episodes, vomiting, vomiting episodes.
  • the motion sickness prediction unit 307 may also use one or more detected occupant attributes for motion sickness prediction.
  • the motion sickness susceptibility index output unit 308 converts the individual occupant's susceptibility to motion sickness predicted by the motion sickness prediction unit 307 into a motion sickness susceptibility index, such as a motion sickness incidence (MSI), for the control goal integration unit 302. output to
  • Control target integration unit 302 uses individual occupant motion sickness susceptibility predicted by motion sickness prediction unit 307 to integrate and estimate control targets that can limit or reduce motion sickness susceptibility of multiple occupants. .
  • control target integration unit 302 can select occupants who are likely to develop motion sickness as objects to be controlled.
  • control goal integration unit 302 can use rule-based models to estimate control goals, the predicted occupant susceptibility to motion sickness is If other occupants are in such a state that they feel a slight headache, the occupant who is prone to vomiting is selected as the control target.
  • the average motion sickness susceptibility of all occupants can be considered a control target.
  • occupant motion sickness susceptibility as a control objective can be integrated with vehicle performance control objectives such as crash safety, travel time, etc. to provide a minimized control cost function that can limit occupant motion sickness susceptibility and required vehicle performance. can be formulated.
  • Vehicle motion control unit 303 takes the output of control target integration unit 302 to estimate vehicle motion and reduce or limit the control target.
  • the 6-DOF momentum control unit 312 of the vehicle motion control unit 303 uses the control target 309 to calculate the 6-axis momentum of the vehicle such as roll rate, pitch rate, yaw rate, longitudinal acceleration, lateral acceleration, and vertical acceleration ( heave motion).
  • actuator inputs 310 such as required suspension stroke, brake command, throttle command, steering command, etc. are derived.
  • control goal integration unit 302 can be used to estimate individual occupant posture and limit motion sickness susceptibility.
  • individual active suspensions or seat actuators installed to act specifically on specific occupants can be actuated to mitigate the occupant's likelihood of developing motion sickness.
  • the vehicle motion control unit 303 can notify the occupants to prepare for unpleasant vehicle motion when adverse conditions are assumed for vehicle travel. For example, if the vehicle brakes hard to avoid a collision, the vehicle dynamics control unit 303 notifies all passengers of the sudden dynamics change, as passenger comfort is not guaranteed.
  • An in-vehicle monitor can be used to display the situation outside the vehicle (driving scenario).
  • the control target integration unit 302 can be used to select an automatic mode of operation.
  • FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of the above-described passive occupant monitoring unit and hybrid occupant monitoring unit.
  • the passive occupant monitoring unit allows all occupants to enter the necessary status information to estimate motion sickness susceptibility.
  • the activity prediction input HMI input 406
  • HMI human machine interface
  • information 407 such as occupant activity, head movement, gaze angle, etc.
  • an occupant activity monitoring sensor 401 an on-board vehicle motion sensor 402, and an occupant posture sensor 401 are used to detect the occupant state.
  • Use on-board sensors such as the eye-tracking sensor 405;
  • the hybrid occupant monitoring unit incorporates the measurement output of each active sensor such as the occupant activity monitoring sensor 401, the on-board vehicle motion sensor 402, the occupant posture and eye tracking sensor 405, and the human machine interface based input (HMI input 404).
  • motion sickness prediction unit 307 uses information 403 such as occupant activity, head movement, gaze angle, etc. to estimate the occupant's motion sickness susceptibility.
  • FIG. 5 is a diagram conceptually showing an algorithm 500 for motion sickness susceptibility prediction for multiple occupants.
  • the multiple occupant monitoring unit 501 acquires the measured attributes 511 to 514 of multiple occupants in addition to the vehicle motion 502 with 6 degrees of freedom.
  • the vehicle motion acquisition unit 503 extracts vehicle motion attributes with six degrees of freedom, such as longitudinal acceleration a x , left-right (lateral) direction acceleration a y , vertical acceleration (heave motion) a z , yaw rate, roll rate, and pitch rate. are integrated with the attributes of the occupants (information 510 such as occupant activity, head movement, gaze angle, posture, etc.) acquired by the multi-occupant monitoring unit 501, and the vehicle motion 504 perceived by the occupants is estimated.
  • vehicle motion attributes with six degrees of freedom, such as longitudinal acceleration a x , left-right (lateral) direction acceleration a y , vertical acceleration (heave motion) a z , yaw rate, roll rate, and pitch rate.
  • a motion sickness prediction unit 505 estimates and outputs individual motion sickness susceptibility indices 506-509 for all occupants based on vehicle motion 504 perceived by the occupants.
  • FIG. 6 is a flow chart showing the selection of the motion sickness susceptibility index as a control target given the motion sickness susceptibility indices of all occupants in the control target integration unit 302 .
  • step S602 the multiple occupant monitoring unit 301 collects information about the status of the occupants, such as occupant activity, gaze angle, head orientation, seating orientation, and information about vehicle motion. get.
  • the multi-occupant monitoring unit 301 uses a motion sickness prediction model (learning model), such as a 6-DOF subjective vertical competition motion sickness model or a sensory mismatch model, to monitor motion sickness of multiple passengers. Predict susceptibility.
  • a motion sickness prediction model such as a 6-DOF subjective vertical competition motion sickness model or a sensory mismatch model
  • step S604 the control target integration unit 302 searches for occupants who are likely to develop motion sickness based on the motion sickness susceptibility indices of all the occupants provided by the multi-occupant monitoring unit 301. If an occupant likely to develop motion sickness is found (Yes), the occupant most susceptible to motion sickness is selected as the control target (step S607).
  • step S605 determines whether or not all the occupants have the same degree of susceptibility to motion sickness. If it is determined that all the crew members have the same degree of motion sickness susceptibility (Yes), the motion sickness susceptibility of all the crew members is averaged and the average motion sickness susceptibility is selected as the control target (step S608).
  • step S606 If it is determined that the motion sickness susceptibility of each occupant is different (not the same) (No), the process proceeds to step S606, in which it is determined that there is no clear trend in motion sickness susceptibility of all the occupants, and the occupants are notified. , ask for assistance in entering information about the occupant, such as through a human-machine interface (HMI) unit. Then, the control target is estimated based on the information input from the HMI unit or the like (step S609).
  • HMI human-machine interface
  • step S610 it is determined whether or not the movement by the vehicle has been completed, that is, whether or not the vehicle has reached the destination set by the occupant. is terminated (step S611). If it is determined that the movement has not been completed (No), the process returns to step S602 to repeat the processes after step S602.
  • FIG. 7 is a flow chart showing formulation of a minimized control cost function that can achieve the control target.
  • control target integration unit 302 When the control target integration unit 302 detects the switch-on signal of the vehicle, it starts the process of formulating the minimized control cost function (step S701).
  • step S702 a plurality of control targets such as travel time, collision safety, and selected motion sickness susceptibility index are obtained.
  • step S703 all the acquired control targets are integrated to estimate a minimized control cost function.
  • step S704 the estimated minimization control cost function is used to determine the 6-degree-of-freedom vehicle motion (longitudinal acceleration a x , left-right (lateral) direction acceleration a y , vertical acceleration Estimate cost function values for (heave motion) a z , yaw rate, roll rate, pitch rate).
  • step S705 the vehicle motion profile with the lowest cost is selected.
  • step S706 it is determined whether or not the movement by the vehicle has been completed, that is, whether or not the vehicle has reached the destination set by the occupant. is terminated (step S707). If it is determined that the movement has not been completed (No), the process returns to step S702 to repeat the processes after step S702.
  • FIG. 8 is a diagram showing a driving scenario in which a vehicle 801 carrying multiple passengers navigates until it reaches its destination.
  • the own vehicle 801 needs to travel within the driving lane defined by the lane boundaries 803, 804, 806. Also, there is a possibility that an oncoming vehicle 802 is present, and the own vehicle 801 needs to avoid colliding with the oncoming vehicle 802 and an obstacle 805 .
  • control target integration unit 302 of this embodiment further includes a route planning unit 810 that plans the route of the own vehicle 801 to the destination.
  • a route planning unit 810 generates multiple route candidates 807-809 based on motion sickness susceptibility of multiple occupants.
  • Route planning unit 810 also checks the feasibility of all route candidates for each occupant's motion sickness susceptibility and outputs feasible route candidates as route candidate table 811 . Then, the route that minimizes the motion sickness susceptibility (motion sickness incidence: MSI) of multiple crew members is selected.
  • route candidate 808 is the route with the lowest motion sickness susceptibility (MSI) for multiple occupants.
  • the vehicle motion control unit 303 controls the attitude angle of the vehicle so that the 6-axis momentum of the vehicle (roll rate, pitch rate, yaw rate, longitudinal acceleration, lateral acceleration, vertical acceleration) is minimized, and selects The vehicle 801 is navigated according to the route candidate 808 until it reaches the destination.
  • FIG. 9 is a diagram showing a driving scenario in which a driving action is selected based on motion sickness susceptibility of multiple occupants.
  • the own vehicle 901 must stop in front of the obstacle 902 by braking.
  • Vehicle motions such as braking influence the development of occupant motion sickness.
  • control target integration unit 302 of this embodiment further includes a driving behavior selection unit 903 that selects the driving behavior of the own vehicle 901 .
  • a driving action selection unit 903 generates a plurality of candidate driving actions based on motion sickness susceptibility of a plurality of occupants.
  • the driving action selection unit 903 also checks the feasibility of all driving action candidates for each occupant's motion sickness susceptibility and outputs the feasible driving action candidates as a driving action selection table 904 . Then, the driving behavior that minimizes the motion sickness susceptibility (motion sickness incidence: MSI) of the plurality of passengers is selected.
  • smooth braking is the driving behavior that minimizes motion sickness susceptibility (MSI) for multiple occupants.
  • the vehicle motion control unit 303 controls the attitude angle of the vehicle so that the 6-axis momentum of the vehicle (roll rate, pitch rate, yaw rate, longitudinal acceleration, lateral acceleration, vertical acceleration) is minimized, and selects The vehicle 901 is stopped in front of the obstacle 902 by smooth braking.
  • FIG. 10 is a diagram showing a plurality of occupants 1001-1004 performing various activities (tasks) unrelated to driving actions. As in Example 1 (FIG. 2), all occupants are assigned a motion sickness susceptibility index (motion sickness incidence: MSI) for motion sickness susceptibility.
  • MSI motion sickness susceptibility index
  • the occupant 1004 with the largest MSI absolute value is considered to be most likely to develop motion sickness.
  • the vehicle motion control unit 303 operates the active suspension 1006, which is closest to the occupant 1004 who is most likely to develop motion sickness among the active suspensions 1005 to 1008, to reduce the shaking acting on the occupant 1004. It provides local relief and reduces the likelihood of occupant 1004 developing motion sickness.
  • FIG. 11 is a diagram showing a plurality of occupants 1101-1104 performing various activities (tasks) unrelated to driving actions. As in Example 1 (FIG. 2), all occupants are assigned a motion sickness susceptibility index (motion sickness incidence: MSI) for motion sickness susceptibility.
  • MSI motion sickness susceptibility index
  • Example 4 by activating the active suspension 1006 near the passenger 1004 who is most likely to develop motion sickness, the shaking acting on the passenger 1004 is locally reduced.
  • active seats 1105-1108 can also be used to change the posture of the occupant.
  • the active suspension 1006 close to the occupant 1104 is operated, and the active seat 1106 on which the occupant 1104 is seated is operated to change the posture of the occupant 1104. This further reduces the effects of motion sickness on the occupant 1104 .
  • a vehicle integrated control device and a vehicle integrated control method according to a sixth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
  • FIG. 12 is a diagram showing an occupant 1201 who does not participate in driving actions and an in-vehicle monitor 1202 for reducing motion sickness susceptibility.
  • the occupant 1201 may not be able to look outside to perceive the movement of the vehicle. Under such circumstances, it is feared that the unexpected vehicle motion increases the susceptibility of the occupant 1201 to motion sickness and makes the passenger more likely to develop motion sickness.
  • the movement of the vehicle estimated as the driving scenario of the vehicle is displayed on the in-vehicle monitor 1202 .
  • the occupant 1201 can take a posture in preparation for future vehicle motion by checking the vehicle driving scenario displayed on the on-vehicle monitor 1202 and the future motion of the vehicle. This can reduce the possibility that the occupant 1201 will develop motion sickness.
  • audio signals may be used to allow the occupant 1201 to more accurately predict the movement of the vehicle.
  • the multi-occupant monitoring unit 301 can also learn the regular actions of the passenger.
  • the control target integration unit 302 uses the occupant behavior data for a particular vehicle motion to generate a correlation function for presetting the vehicle driving mode, and based on the correlation function, the vehicle motion Vehicle motion can be controlled by the control unit 303 to reduce the effects of motion sickness on the occupants.
  • control target integration unit 302 may use the recorded travel time history of the occupant to determine the control target.
  • the vehicle motion control unit 303 can easily switch between various operation modes.
  • the vehicle motion control unit 303 can also preset the vehicle motion when a normal passenger is using the vehicle.
  • control goal integration unit 302 operates in normal mode to predict motion sickness susceptibility of each occupant and estimate control goals for deriving vehicle motion. .
  • the vehicle motion control unit 303 may warn the occupant most likely to develop motion sickness before the occupant develops motion sickness.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • it is possible to replace part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment.
  • Vehicle motion control Unit 304 Passenger posture/activity determination unit 305 Head motion determination unit 306 Vehicle motion determination unit 307, 505 Motion sickness prediction unit 308 Motion sickness susceptibility index output unit 309 Control target 310 Actuator input, 311 motion sickness prediction, 312 6-DOF momentum controller, 313 integrated various control targets, 401 occupant activity monitoring sensor, 402 on-board vehicle motion sensor, 403, 407, 510...Information such as occupant's activity, head movement, gaze angle, etc.

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Abstract

動揺病への感受性が異なる複数の乗員に対して動揺病を未然に防ぐように車両の姿勢を制御することが可能な車両統合制御装置を提供する。複数の乗員をモニタリングする乗員監視部と、車両の現在の車両運動に関する情報を取得する車両運動取得部と、前記乗員監視部による乗員モニタリングの結果および前記車両運動取得部により取得した車両運動に関する情報に基づいて、車両の動きに起因する各乗員の動揺病に対する個々の感受性を予測する動揺病予測部と、前記動揺病予測部により予測した各乗員の動揺病感受性を統合し、当該統合結果に基づいて制御目標を決定する制御目標決定部と、前記制御目標決定部で決定した制御目標に基づいて、車両運動制御の内容を決定する車両運動制御部と、を備えることを特徴とする。

Description

車両統合制御装置、車両統合制御方法
 本発明は、車両の運動量を制御する車両統合制御装置の構成とその制御に係り、特に、複数の乗員の乗り心地の改善や乗り物酔い(動揺病)発症の防止をするように車両の姿勢を制御する技術に関する。
 未来型の再構成可能な乗車スペースを備え、ドライバによるアクティブ制御の必要のない自動運転車は、人類の新しい生活空間として進化することが期待されている。自動運転車の急速な進化は、道路輸送を変化させ、時間あたりの生産性と生活の質の向上につながる。自動運転車の乗員は、例えば、車内での読書や、スマートフォンの利用、車載モニタでのテレビや映画の視聴、他の乗員との会話など、車内での様々な活動(タスク)を行うことが予想される。
 一方、自動運転車の乗員は、上記のような車内での活動を行っている場合、運転状況や走行シナリオを明確に把握し難いため、車両の挙動を予測できず、乗り物酔いの影響を非常に受けやすくなる。また、車両運動の方向と大きさ、回転と並進振動の周波数、乗員の座席方向、路面の状態等も乗員に不快感をもたらす要因となり、乗り物酔いにつながる可能性がある。
 乗員が運転以外のより多くの活動を実行するにつれて、自動運転車における乗り物酔いの重症度と頻度が増加することが予想される。乗り物酔いの重症度と頻度の増加は、自動車運転技術の普及の妨げになる可能性がある。
 本技術分野の背景技術として、例えば、特許文献1のような技術がある。特許文献1には「予め設定された走行計画に従って自動運転走行可能な自動運転車両であって、車両の搭乗者の車酔い状態を検出する体調検出手段と、前記搭乗者の車酔い状態に応じた自動運転制御を行う運転制御手段と、を備えた自動運転車両」が開示されている。
特開2012-59274号公報
 上記特許文献1では、特定の搭乗者の乗り物酔い(動揺病)を発症した旨の自己申告と、その際の車両運動情報とを関連付けて、車両運動と動揺病との相関値を算出する動揺病特性学習を行う。(特許文献1の段落[0084]-[0086]等)
 また、複数乗員の場合には、最大の車両状態相関値(加速度等)を抽出し、車両挙動上限値を設定する。(特許文献1の段落[0095]-[0096]等)
 しかしながら、特許文献1は、自己申告に基づく学習制御であり、乗員がすでに乗り物酔いを感じ始めた後に、乗り物酔い推定モデルを用いて乗員の乗り物酔いを予測しており、乗員が乗り物酔いを発症する前に予測することはできない。
 また、自己申告していない乗員に対しては、乗り物酔いを予測することができない。
 そこで、本発明の目的は、動揺病への感受性が異なる複数の乗員に対して動揺病を未然に防ぐように車両の姿勢を制御することが可能な車両統合制御装置及びそれを用いた車両統合制御方法を提供することにある。
 上記課題を解決するために、本発明は、複数の乗員をモニタリングする乗員監視部と、車両の現在の車両運動に関する情報を取得する車両運動取得部と、前記乗員監視部による乗員モニタリングの結果および前記車両運動取得部により取得した車両運動に関する情報に基づいて、車両の動きに起因する各乗員の動揺病に対する個々の感受性を予測する動揺病予測部と、前記動揺病予測部により予測した各乗員の動揺病感受性を統合し、当該統合結果に基づいて制御目標を決定する制御目標決定部と、前記制御目標決定部で決定した制御目標に基づいて、車両運動制御の内容を決定する車両運動制御部と、を備えることを特徴とする。
 また、本発明は、(a)複数の乗員をモニタリングするステップ、(b)車両の現在の車両運動に関する情報を取得するステップ、(c)前記(a)ステップでの乗員モニタリングの結果および前記(b)ステップで取得した車両運動に関する情報に基づいて、車両の動きに起因する各乗員の動揺病に対する個々の感受性を予測するステップ、(d)前記(c)ステップで予測した各乗員の動揺病感受性を統合し、当該統合結果に基づいて制御目標を決定するステップ、(e)前記(d)ステップで決定した制御目標に基づいて、車両運動制御の内容を決定するステップ、を有することを特徴とする。
 本発明によれば、動揺病への感受性が異なる複数の乗員に対して動揺病を未然に防ぐように車両の姿勢を制御することが可能な車両統合制御装置及びそれを用いた車両統合制御方法を実現することができる。
 これにより、全ての乗員の動揺病を未然に防ぎつつ、各乗員がニーズに応じたタスクを実行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。
実施例1に係る再構成可能な座席を装備した自動運転車室内を示す図である。 様々な頭部の向きと注視角度で様々な活動を行う複数の乗員が乗車している車室内の様子を示す図である。 実施例1に係る車両統合制御装置の全体概要を示す図である。 実施例1に係るパッシブ乗員監視ユニットとハイブリッド乗員監視ユニットの構成例を示す図である。 実施例1に係る複数の乗員の動揺病感受性予測のアルゴリズムを概念的に示す図である。 制御目標統合ユニットにおける動揺病感受性指数の選択を示すフローチャートである。 制御目標統合ユニットにおける最小化制御コスト関数の定式化を示すフローチャートである。 実施例2に係る複数の乗員を乗せた自車両を目的地に到達するまでナビゲートする運転シナリオを示す図である。 実施例3に係る複数の乗員の動揺病感受性に基づいて運転動作を選択する運転シナリオを示す図である。 実施例4に係る複数の乗員が運転動作に関連しない様々な活動(タスク)を実行している様子を示す図である。 実施例5に係る複数の乗員が運転動作に関連しない様々な活動(タスク)を実行している様子を示す図である。 実施例6に係る運転動作に関与しない乗員と動揺病感受性を軽減するための車載モニタを示す図である。
 以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。なお、各図面において同一の構成については同一の符号を付し、重複する部分についてはその詳細な説明は省略する。
 図1から図7を参照して、本発明の実施例1に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。
 図1は、再構成可能な(シートポジションを自在に調整可能な)座席101,103,107,109を装備した自動運転車室内を示す図である。座席の向きは、乗員の要求に応じて変更することができる。図1では、車室内は4席4人乗りで示しているが、座席数は車両100のモデルと型式によって異なり、必ずしもこれに限定されるものではない。
 車室内には、複数乗員監視ユニット102,108,111も設置されている。図1では、複数乗員監視ユニットとして乗員モニタリングのための3つのセンサを示しているが、複数乗員監視ユニットの数は、ユーザの要求に応じて変更可能である。
 複数乗員監視ユニット102,108,111は、例えば、乗員105が本115を読んでいる、乗員104がヘッドホン112で音楽を聴いている、乗員106がスマートフォン113を使用している、乗員110が携帯タブレット114を使用しているなど、様々な属性を測定することができる。
 複数乗員監視ユニットの主な目的は、乗員の乗り物酔い(動揺病)感受性を予測するために必要な乗員に関連する全ての属性を検出することである。例えば、複数乗員監視ユニットは、乗員の活動として、乗員105が本115を読んでいることを検出することができ、活動を実行している間の乗員の頭部の動きや向き、乗員の視線角度も検出することができる。
 なお、上記で説明した乗員の属性や手段は、例示であり、これらに限定されない。例えば、乗員が装着したウェアラブルセンサを使用して、乗員の状態を検出することもできる。また、シートベルト(図示せず)にセンサを設置し、シートベルトの張力を検出することで、乗員の姿勢を検出することもでき、座席に内蔵した圧力センサ等を使用して、乗員の着座姿勢を検出することもできる。さらに、ヒューマン・マシン・インターフェース(Human Machine Interface:HMI)ユニットを使用して、乗員が自分の状態(活動,姿勢,頭部の向きなど)を入力することも可能である。
 図2は、様々な頭部の向きと注視角度で様々な活動を行う複数の乗員201,202,203,204が乗車している車室内の様子を示す図である。図2には、各乗員の予測される乗り物酔い(以降、「動揺病」と呼ぶ)を理解するために、動揺病の発症しやすさ(動揺病感受性)の例として、動揺病発症率(MSI)のサンプル値を示している。MSIは、その絶対値が大きいほど、動揺病を発症しやすくなる。
 図2に示すように、乗員201,202,203,204のMSIは、それぞれ-10,-5,-11,-15である。したがって、スマートフォン113を使用して後方(車両200の進行方向とは反対方向)を向いている乗員204は、最も動揺病を発症しやすい。
 図3は、本実施例の車両統合制御装置の全体概要を示す図である。本実施例の車両統合制御装置は、図3に示すように、主要な構成として、各乗員の動揺病感受性を予測する複数乗員監視ユニット301と、複数の乗員にとって最適な制御目標を見つけるために様々な目標を統合する制御目標統合ユニット302と、制御目標統合ユニット302により統合された制御目標309に基づいて車両運動を制御する車両運動制御ユニット303の3つのモジュールを備えている。複数乗員監視ユニット301は、図1及び図2の複数乗員監視ユニット102,108,111に相当する。
 複数乗員監視ユニット301は、乗員の姿勢及び活動を判定する乗員の姿勢・活動判定部304と、乗員の頭部の動きと方向及び注視角度を判定する頭部運動判定部305と、車両の運動を判定する車両運動判定部306と、感覚の不一致モデルなどを用いて複数の乗員の動揺病を予測する動揺病予測ユニット307と、動揺病感受性指数出力ユニット308の5つのサブユニットを有している。
 複数乗員監視ユニット301は、様々な乗員属性と車両の動きを利用して、複数の乗員の動揺病感受性を予測する。
 制御目標統合ユニット302は、個々の乗員の動揺病感受性指数を取得し統合することで、統合された様々な制御目標313を算出し、最終的な制御目標309を推定する。また、制御目標統合ユニット302は、制御目標309を導出するために、衝突安全性や移動時間など、他の複数の車両性能制御目標を使用して、動揺病感受性指数出力ユニット308から出力された動揺病感受性指数と統合し、多目的な制御目標309を推定することもできる。
 車両運動制御ユニット303は、推定された制御目標309を取得し、動揺病予測311及び車両運動に基づいて推定された制御目標309を制限または低減することができる車両運動を導出する。最適化された車両運動は、最終的にアクチュエータ入力310を生成するために使用される。
 車両運動制御ユニット303の6自由度運動量制御部312は、制御対象が存在する位置で、車両の6軸運動量(ロールレート,ピッチレート,ヨーレート,前後方向加速度,左右方向加速度,上下方向加速度)が最小となるように車両の姿勢角(ロール角,ピッチ角,ヨー角,前後方向の角度,左右方向の角度,上下方向の角度)を制御する。
 以下、上述した各ユニットについて詳細に説明する。
 [複数乗員監視ユニット301]
 複数乗員監視ユニット301は、乗員の活動、視線、注視角度、頭部運動、頭部の向き、姿勢などの様々な乗員の属性、車両の座席の向き、車室内構成の少なくともいずれかを検出することができる1つまたは複数のセンサを備えている。乗員モニタリングに使用されるセンサは、例えば、単眼構成またはステレオ構成の1つまたは複数のカメラ等から構成することができる。これらのセンサには、カメラのみに限らず、LiDAR、座席埋め込み式の圧力/重量センサ、スマートウォッチやスマートフォン等の乗員装着型のウェアラブルセンサ、シートベルト張力センサ等も使用できる。
 また、複数乗員監視ユニット301にカメラを使用する場合でも、例えば赤外線カメラ、熱を検知することができるサーマルカメラ、魚眼カメラ(360度カメラ)、パノラマカメラ等のように複数のバリエーションを持つことができ、必要な乗員の属性を検出するために使用することができる。
 動揺病の予測に必要とされる乗員の属性を検出するために、上記のようなアクティブ・センサを備える乗員監視ユニットは、「アクティブ乗員監視ユニット」と呼ばれる。
 但し、場合によっては、乗員は、車両に設けられたヒューマン・マシン・インターフェース(HMI)ユニットを介して自分の情報を入力することもできる。このようなシステムは、「パッシブ乗員監視ユニット」と呼ばれる。パッシブ乗員監視ユニットでは、全ての乗員が、個々にまたはグループで、乗員自身の状態(乗員の活動、頭部の動き、頭部の向き、注視角度、座席の方向、姿勢等)に関する情報に入力することができる。
 或いは、場合によっては、アクティブ乗員監視ユニットとパッシブ乗員監視ユニットとを組み合わせて、ハイブリッド乗員監視ユニットを構成することもできる。
 ハイブリッド乗員監視ユニットの場合、アクティブ乗員監視ユニットが必要な乗員属性の大部分を検出することはできるが、一部の必要な乗員属性が検出できないような場合に、乗員監視ユニットは、必要な乗員に必要な属性を入力するように求めることができる。
 したがって、複数乗員監視ユニット301は、アクティブ乗員監視ユニット、パッシブ乗員監視ユニット、ハイブリッド乗員監視ユニットの3つのバリエーションを有することができる。上述した全ての乗員監視ユニットの構成は、ユーザの要求を満たすために、様々に組み合わせることができる。
 [動揺病予測ユニット307]
 動揺病予測ユニット307は、乗員の姿勢・活動判定部304、頭部運動判定部305、車両運動判定部306の各出力を取得して、動揺病に対する個々の乗員の感受性を予測する。動揺病予測ユニット307では、個々の乗員の動揺病感受性予測のために、6自由度の主観的垂直競合動揺病モデルや感覚の不一致モデル等の学習モデルを使用することができる。
 また、動揺病予測ユニット307は、検出された乗員の状態(乗員の活動、頭部の動き、頭部の向き、注視角度、座席の方向、姿勢等)を使用して、動揺病の感受性を予測するために各乗員が知覚する車両運動を推定することができる。乗員が知覚する車両運動の推定が困難な場合には、自車の動きを検出して、動揺病感受性の予測に用いることができる。
 また、動揺病予測ユニット307は、吐き気、吐き気の発症、頭痛、頭痛の発症、嘔吐、嘔吐の発症等の動揺病の症状における各乗員の動揺病の感受性にラベル付けすることもできる。
 また、動揺病予測ユニット307は、動揺病予測のために1つまたは複数の検出された乗員属性を使用することもできる。
 [動揺病感受性指数出力ユニット]
 動揺病感受性指数出力ユニット308は、動揺病予測ユニット307で予測した動揺病に対する個々の乗員の感受性を、動揺病発症率(MSI)等の動揺病感受性指数に変換して、制御目標統合ユニット302に出力する。
 [制御目標統合ユニット302]
 制御目標統合ユニット302は、動揺病予測ユニット307で予測した個々の乗員の動揺病感受性を使用して、複数の乗員の動揺病感受性を制限または低減することができる制御目標を統合し、推定する。
 また、制御目標統合ユニット302は、動揺病を発症しやすい乗員を制御対象として選択することができる。
 また、制御目標統合ユニット302は、制御目標を推定するためにルールベースのモデルを使用することができるため、予測された乗員の動揺病感受性が、ある乗員が嘔吐を起こしやすい状態である一方で、他の乗員が軽度の頭痛を感じる程度の状態である場合には、嘔吐を起こしやすい乗員が制御目標として選択される。
 場合によっては、全ての乗員が同程度の動揺病を感じている場合は、全ての乗員の動揺病感受性の平均値を制御目標と見なすこともできる。
 さらに、制御目標としての乗員の動揺病感受性を、衝突安全性、移動時間等のような車両性能制御目標と統合して、乗員の動揺病感受性及び必要な車両性能を制限できる最小化制御コスト関数を定式化することができる。
 [車両運動制御ユニット303]
 車両運動制御ユニット303は、制御目標統合ユニット302の出力を取得して、車両運動を推定し、制御目標を低減または制限する。
 車両運動制御ユニット303の6自由度運動量制御部312は、制御目標309を使用して、車両の6軸運動量であるロールレート、ピッチレート、ヨーレート、前後方向加速度、左右方向加速度、上下方向加速度(ヒーブ運動)を推定する。
 これら推定した車両運動を用いて、必要なサスペンションストローク、ブレーキコマンド、スロットルコマンド、ステアリングコマンド等のアクチュエータ入力310を導出する。
 場合によっては、制御目標統合ユニット302の出力を使用して、個々の乗員の姿勢を推定し、動揺病感受性を制限することもできる。このような場合、特定の乗員に限定して作用するように設置された個々のアクティブ・サスペンションまたはシートアクチュエータを作動させて、乗員が動揺病を発症する可能性を緩和することができる。
 また、車両運動制御ユニット303は、車両の走行に対して悪条件が想定される場合、不快な車両動作に備えるように乗員に通知することができる。例えば、衝突を避けるために急ブレーキをかけた場合、乗員の快適性は保証されないため、車両運動制御ユニット303は、急激な運動変化について全ての乗客に通知する。
 同様に、乗員が運転に関係のないタスクに関与しており、複数乗員監視ユニット301が動揺病につながる動きを正しく認識できないような場合には、意図した動きである車両運転挙動に加えて、車載モニタを使用して車外の状況(運転シナリオ)を表示することができる。
 また、自動運転車が、車線変更運転モード、自律車線維持転モード、アダプティブクルーズコントロール、渋滞運転モード、高速道路運転モード等の複数の運転モードに対応している場合は、制御目標統合ユニット302の出力を用いて自動運転モードを選択することができる。
 図4は、上述したパッシブ乗員監視ユニットとハイブリッド乗員監視ユニットの構成例を示す図である。
 図4の左図に示すように、パッシブ乗員監視ユニットでは、全ての乗員は、動揺病感受性を推定するために必要な状態情報を入力することができる。各乗員がヒューマン・マシン・インターフェース(HMI)を用いて入力(HMI入力406)した活動予測に基づいて、乗員の活動・頭部運動・注視角度等の情報407を利用して、全ての乗員の動揺病感受性を推定する。
 一方、図4の右図に示すように、アクティブ乗員監視ユニットを含むハイブリッド乗員監視ユニットでは、乗員の状態を検出するために、乗員の活動監視センサ401,車載型車両運動センサ402,乗員の姿勢・眼追跡センサ405等の車載センサを使用する。ハイブリッド乗員監視ユニットは、乗員の活動監視センサ401,車載型車両運動センサ402,乗員の姿勢・眼追跡センサ405等の各アクティブ・センサの測定出力とヒューマン・マシン・インターフェース・ベースの入力(HMI入力404)の両方で構成される。
これら全ての情報に基づいて、動揺病予測ユニット307は、乗員の活動・頭部運動・注視角度等の情報403を利用して、乗員の動揺病感受性を推定する。
 図5は、複数の乗員の動揺病感受性予測のアルゴリズム500を概念的に示す図である。
 複数乗員監視ユニット501は、6自由度車両運動502に加えて、測定した複数の乗員の属性511~514を取得する。
 車両運動取得部503は、前後方向加速度a,左右(横)方向加速度a,上下方向加速度(ヒーブ運動)a,ヨーレート,ロールレート,ピッチレート等の6自由度車両運動属性を抽出して、複数乗員監視ユニット501により取得した乗員の属性(乗員の活動・頭部運動・注視角度・姿勢等の情報510)と統合し、乗員が知覚する車両動作504を推定する。
 動揺病予測ユニット505は、乗員が知覚する車両動作504に基づいて、全ての乗員の個々の動揺病感受性指数506~509を推定し、出力する。
 図6は、制御目標統合ユニット302での全ての乗員の動揺病感受性指数が与えられた場合の制御目標としての動揺病感受性指数の選択を示すフローチャートである。
 車両のスイッチがオンになると(ステップS601)、ステップS602において、複数乗員監視ユニット301は、乗員の活動・注視角度・頭部の向き・着座方向等の乗員の状態に関する情報及び車両運動に関する情報を取得する。
 次に、ステップS603において、複数乗員監視ユニット301は、6自由度の主観的垂直競合動揺病モデルや感覚の不一致モデル等の動揺病予測モデル(学習モデル)を用いて、複数の乗員の動揺病感受性を予測する。
 続いて、ステップS604において、制御目標統合ユニット302は、複数乗員監視ユニット301から与えられた全ての乗員の動揺病感受性指数に基づいて、動揺病を発症しやすい乗員を探索する。動揺病を発症しやすい乗員が見つかった場合(Yes)は、動揺病感受性が最も悪い乗員を制御目標として選択する(ステップS607)。
 一方、動揺病を発症しやすい乗員が見つからなかった場合(No)は、ステップS605に進み、乗員全員が同程度の動揺病感受性を持っているか否かを判定する。乗員全員が同程度の動揺病感受性を持っていると判定された場合(Yes)は、乗員全員の動揺病感受性を平均化し、平均的な動揺病感受性を制御目標として選択する(ステップS608)。
 各乗員の動揺病感受性が異なる(同程度ではない)と判定された場合(No)は、ステップS606に進み、全ての乗員の動揺病感受性に明確な傾向がないと判断し、乗員に報知し、ヒューマン・マシン・インターフェース(HMI)ユニット等を介して乗員に関する情報を入力するよう支援を求める。そして、HMIユニット等から入力された情報に基づいて制御目標を推測する(ステップS609)。
 最後に、ステップS610において、車両による移動が完了したか否か、すなわち乗員によって設定された目的地に到達したか否かを判定し、移動が完了したと判定された場合(Yes)は、処理を終了する(ステップS611)。移動が完了していないと判定された場合(No)は、ステップS602に戻り、ステップS602以降の処理を繰り返す。
 図7は、制御目標を達成することができる最小化制御コスト関数の定式化を示すフローチャートである。
 制御目標統合ユニット302は、車両のスイッチオン信号を検出すると、最小化制御コスト関数の定式化の処理を開始する(ステップS701)。
 先ず、ステップS702において、移動時間、衝突安全性、選択した動揺病感受性指数等の複数の制御目標を取得する。
 次に、ステップS703において、取得した全ての制御目標を統合し、最小化制御コスト関数を推定する。
 続いて、ステップS704において、推定した最小化制御コスト関数を用いて、車両運動取得部503で取得した6自由度車両運動(前後方向加速度a,左右(横)方向加速度a,上下方向加速度(ヒーブ運動)a,ヨーレート,ロールレート,ピッチレート)に対するコスト関数値を推定する。
 次に、ステップS705において、最小コストの車両運動プロファイルが選択される。
 最後に、ステップS706において、車両による移動が完了したか否か、すなわち乗員によって設定された目的地に到達したか否かを判定し、移動が完了したと判定された場合(Yes)は、処理を終了する(ステップS707)。移動が完了していないと判定された場合(No)は、ステップS702に戻り、ステップ702以降の処理を繰り返す。
 図8を参照して、本発明の実施例2に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。
 図8は、複数の乗員を乗せた自車両801を目的地に到達するまでナビゲートする運転シナリオを示す図である。
 図8に示す運転シナリオでは、自車両801は、車線境界803,804,806で規定された走行車線内を走行する必要がある。また、対向車802が存在する可能性があり、自車両801は対向車802や障害物805との衝突を回避する必要がある。
 そのため、本実施例の制御目標統合ユニット302は、目的地までの自車両801の経路を計画する経路計画ユニット810をさらに備えている。
 経路計画ユニット810は、複数の乗員の動揺病感受性に基づいた複数の経路候補807~809を生成する。また、経路計画ユニット810は、各乗員の動揺病感受性に関する全ての経路候補の実現可能性をチェックし、実現可能な経路候補を、経路候補テーブル811として出力する。そして、複数の乗員の動揺病感受性(動揺病発症率:MSI)が最小となる経路を選択する。図8の経路候補テーブル811の例では、経路候補808が複数の乗員の動揺病感受性(MSI)が最小となる経路となる。
 車両運動制御ユニット303は、車両の6軸運動量(ロールレート,ピッチレート,ヨーレート,前後方向加速度,左右方向加速度,上下方向加速度)が最小となるように車両の姿勢角を制御しつつ、選択した経路候補808に従って、自車両801を目的地に到達するまでナビゲートする。
 図9を参照して、本発明の実施例3に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。
 図9は、複数の乗員の動揺病感受性に基づいて運転動作を選択する運転シナリオを示す図である。
 図9に示す運転シナリオでは、自車両901は、ブレーキングにより障害物902の前で停止しなければならない。例えば、自車両901が時速70マイルで走行しており、障害物902の前で停止しようとした場合、急ブレーキにより制動距離60mで停止する運転動作と、スムースブレーキにより制動距離70mで停止する運転動作等が考えられる。ブレーキングのような車両動作は、乗員の動揺病の発症に影響を与える。
 そのため、本実施例の制御目標統合ユニット302は、自車両901の運転動作を選択する運転動作選択ユニット903をさらに備えている。
 運転動作選択ユニット903は、複数の乗員の動揺病感受性に基づいた複数の運転動作候補を生成する。また、運転動作選択ユニット903は、各乗員の動揺病感受性に関する全ての運転動作候補の実現可能性をチェックし、実現可能な運転動作候補を、運転動作選択テーブル904として出力する。そして、複数の乗員の動揺病感受性(動揺病発症率:MSI)が最小となる運転動作を選択する。図9の運転動作選択テーブル904の例では、スムースブレーキが複数の乗員の動揺病感受性(MSI)が最小となる運転動作となる。
 車両運動制御ユニット303は、車両の6軸運動量(ロールレート,ピッチレート,ヨーレート,前後方向加速度,左右方向加速度,上下方向加速度)が最小となるように車両の姿勢角を制御しつつ、選択したスムースブレーキにより、自車両901を障害物902の前で停止させる。
 図10を参照して、本発明の実施例4に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。
 図10は、複数の乗員1001~1004が運転動作に関連しない様々な活動(タスク)を実行している様子を示す図である。実施例1(図2)と同様に、全ての乗員に対して、動揺病感受性として動揺病感受性指数(動揺病発症率:MSI)が割り当てられている。
 図10の例では、MSIの絶対値が最も大きい乗員1004が最も動揺病を発症しやすいと考えられる。
 そこで、本実施例では、車両運動制御ユニット303は、アクティブ・サスペンション1005~1008の内、動揺病を最も発症しやすい乗員1004に近いアクティブ・サスペンション1006を作動させて、乗員1004に作用する揺れを局所的に軽減し、乗員1004の動揺病発症の可能性を低減する。
 図11を参照して、本発明の実施例5に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。
 図11は、複数の乗員1101~1104が運転動作に関連しない様々な活動(タスク)を実行している様子を示す図である。実施例1(図2)と同様に、全ての乗員に対して、動揺病感受性として動揺病感受性指数(動揺病発症率:MSI)が割り当てられている。
 実施例4(図10)では、動揺病を最も発症しやすい乗員1004に近いアクティブ・サスペンション1006を作動させることで、乗員1004に作用する揺れを局所的に軽減しているが、本実施例では、アクティブ・サスペンション1006の作動に加えて、さらにアクティブ・シート1105~1108も、乗員の姿勢を変えるために使用することができる。
 したがって、動揺病を最も発症しやすい乗員1104に対して、乗員1104に近いアクティブ・サスペンション1006を作動させ、なおかつ、乗員1104が着座しているアクティブ・シート1106を作動させて乗員1104の姿勢を変えることで、乗員1104への動揺病の影響をさらに抑制する。
 これにより、他の乗員1101~1103に影響を及ぼすことなく、乗員1104の動揺病発症の可能性を低減することができる。
 図12を参照して、本発明の実施例6に係る車両統合制御装置及び車両統合制御方法について説明する。
 図12は、運転動作に関与しない乗員1201と動揺病感受性を軽減するための車載モニタ1202を示す図である。
 乗員の活動内容や車両の状態によっては、乗員1201は、車両の動きを知覚するために外を見ることができない可能性がある。そのような状況下では、予想しない車両運動によって、乗員1201の動揺病感受性が大きくなり、動揺病を発症しやすくなることが懸念される。
 そこで、本実施例では、乗員1201に将来の車両の動きを認識させるために、車載モニタ1202に車両の運転シナリオと推定される車両の動きを表示する。
 乗員1201は、車載モニタ1202に表示された車両の運転シナリオと将来の車両の動きを確認することで、将来の車両運動に備えた姿勢を取ることができる。これにより、乗員1201の動揺病発症の可能性を低減することができる。
 車載モニタ1202以外にも、例えば音声信号を使用して、乗員1201が車両の動きをより正確に予測できるようにしても良い。
 なお、車両が、特定の乗員が定期的に使用する自家用車であるような場合、複数乗員監視ユニット301は定期的な乗員の行動を学習することもできる。この場合、制御目標統合ユニット302は、特定の車両の動きに関する乗員の行動データを使用して、車両の運転モードを事前に設定するための相関関数を生成し、その相関関数に基づいて車両運動制御ユニット303が乗員への動揺病の影響を抑制するように車両運動を制御することができる。
 また、制御目標統合ユニット302は、記録された乗員の移動時間履歴を使用して、制御目標を決定するようにしても良い。
 また、車両運動制御ユニット303は、様々な動作モードを容易に切り替えることができる。通常使用する乗員が車両を使用している場合、車両運動制御ユニット303は、車両運動を事前に設定することもできる。
 また、新しい乗員や以前の履歴が利用できない乗員の場合、制御目標統合ユニット302は、通常モードで動作し、各乗員の動揺病感受性を予測し、車両運動を導出するための制御目標を推定する。
 また、制御目標に基づいて、車両運動制御ユニット303が、動揺病を最も発症しやすい乗員が動揺病を発症する前に当該乗員に警告するようにしても良い。
 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。
 100,200,1000,1100…車両、101,103,107,109…座席、102,108,111,301,501…複数乗員監視ユニット、104,105,106,110,201,202,203,204,1001,1002,1003,1004,1101,1102,1103,1104,1201…乗員、112…ヘッドホン、113…スマートフォン、114…携帯タブレット、115…本、302…制御目標統合ユニット、303…車両運動制御ユニット、304…乗員の姿勢・活動判定部、305…頭部運動判定部、306…車両運動判定部、307,505…動揺病予測ユニット、308…動揺病感受性指数出力ユニット、309…制御目標、310…アクチュエータ入力、311…動揺病予測、312…6自由度運動量制御部、313…統合された様々な制御目標、401…乗員の活動監視センサ、402…車載型車両運動センサ、403,407,510…乗員の活動・頭部運動・注視角度等の情報、404,406…HMI入力、405…乗員の姿勢・眼追跡センサ、500…動揺病感受性予測アルゴリズム、502…6自由度車両運動、503…車両運動取得部、504…乗員が知覚する車両動作、506~509…動揺病感受性指数、511~514…乗員の属性、801,901…自車両、802…対向車、803,804,806…車線境界、805、902…障害物、807~809…経路候補、810…経路計画ユニット、811…経路候補テーブル、903…運転動作選択ユニット、904…運転動作選択テーブル、1005~1008…アクティブ・サスペンション、1105~1108…アクティブ・シート、1202…車載モニタ

Claims (15)

  1.  複数の乗員をモニタリングする乗員監視部と、
     車両の現在の車両運動に関する情報を取得する車両運動取得部と、
     前記乗員監視部による乗員モニタリングの結果および前記車両運動取得部により取得した車両運動に関する情報に基づいて、車両の動きに起因する各乗員の動揺病に対する個々の感受性を予測する動揺病予測部と、
     前記動揺病予測部により予測した各乗員の動揺病感受性を統合し、当該統合結果に基づいて制御目標を決定する制御目標決定部と、
     前記制御目標決定部で決定した制御目標に基づいて、車両運動制御の内容を決定する車両運動制御部と、を備える車両統合制御装置。
  2.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     前記車両運動制御部は、前記車両の6軸運動量であるロールレート、ピッチレート、ヨーレート、前後方向加速度、左右方向加速度、上下方向加速度が最小となるように前記車両の姿勢角を制御する車両統合制御装置。
  3.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     前記乗員監視部は、1つまたは複数のセンサを備え、
     乗員の活動、視線、注視角度、頭部運動、頭部の向き、姿勢、座席の向き、車室内構成の少なくともいずれかを検出する車両統合制御装置。
  4.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     前記制御目標決定部は、前記動揺病予測部により予測した動揺病感受性が最も悪い乗員の動揺病感受性を選択し、当該選択した動揺病感受性に基づいて制御目標を決定する車両統合制御装置。
  5.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     前記制御目標決定部は、前記動揺病予測部により予測した各乗員の動揺病感受性を平均化し、当該平均化した動揺病感受性に基づいて制御目標を決定する車両統合制御装置。
  6.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     乗員に関する情報を入力するヒューマン・マシン・インターフェース・ユニットを備え、
     前記制御目標決定部は、前記ヒューマン・マシン・インターフェース・ユニットから入力された情報に基づいて制御目標を決定する車両統合制御装置。
  7.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     前記制御目標決定部は、前記動揺病予測部により予測した各乗員の動揺病感受性に加え、衝突安全性および移動時間の少なくともいずれかを選択して統合することで前記制御目標を決定する車両統合制御装置。
  8.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     前記制御目標決定部は、記録された乗員の移動時間履歴を使用して、前記制御目標を決定する車両統合制御装置。
  9.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     前記車両運動制御部は、前記制御目標に基づいて、車線変更運転モード、自律車線維持転モード、アダプティブクルーズコントロール、渋滞運転モード、高速道路運転モードの少なくともいずれかを含む運転モードを選択する車両統合制御装置。
  10.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     前記車両運動制御部は、前記制御目標に基づいて、動揺病を最も発症しやすい乗員の近傍のアクティブ・サスペンションまたは当該乗員が着座しているアクティブ・シートを作動させることで、前記動揺病を最も発症しやすい乗員の動揺病発症の可能性を緩和する車両統合制御装置。
  11.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     前記車両運動制御部は、前記制御目標に基づいて、動揺病を最も発症しやすい乗員が動揺病を発症する前に当該乗員に警告する車両統合制御装置。
  12.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     特定の乗員が前記車両を定期的に使用する場合、前記乗員監視部は、前記車両の動きに関する当該乗員の行動を学習し、
     前記制御目標決定部は、前記学習した乗員の行動データを使用して、前記車両の運転モードを事前に設定するための相関関数を生成し、
     前記車両運動制御部は、前記相関関数に基づいて前記車両の車両運動を制御する車両統合制御装置。
  13.  請求項1に記載の車両統合制御装置であって、
     車両の運転シナリオおよび推定される車両の動きを表示する車載モニタ、または車両の運転シナリオおよび推定される車両の動きを音声信号で出力する音声出力装置を備える車両統合制御装置。
  14.  以下のステップを有する車両統合制御方法;
     (a)複数の乗員をモニタリングするステップ、
     (b)車両の現在の車両運動に関する情報を取得するステップ、
     (c)前記(a)ステップでの乗員モニタリングの結果および前記(b)ステップで取得した車両運動に関する情報に基づいて、車両の動きに起因する各乗員の動揺病に対する個々の感受性を予測するステップ、
     (d)前記(c)ステップで予測した各乗員の動揺病感受性を統合し、当該統合結果に基づいて制御目標を決定するステップ、
     (e)前記(d)ステップで決定した制御目標に基づいて、車両運動制御の内容を決定するステップ。
  15.  請求項14に記載の車両統合制御方法であって、
     (f)前記(e)ステップで決定した車両運動制御の内容に基づいて、前記車両の6軸運動量であるロールレート、ピッチレート、ヨーレート、前後方向加速度、左右方向加速度、上下方向加速度が最小となるように前記車両の姿勢角を制御するステップ、を有する車両統合制御方法。
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