(57)【要約】【課題】ドライバの運転特性に応じた走行支援を実現することができる車両制御システムを得ること。【解決手段】本発明の車両制御システム０は、自車両の外界を認識する外界認識センサ２〜５の検知データと、自車両の外界を撮像した画像データまたは自車両の外界からの反射波のデータの何れか一方と、自車両の走行データとを用いて自車両を制御する制御パラメータを算出し、制御パラメータに基づいて自車両の走行を支援する制御を行う車両制御システムであり、画像データから制御パラメータに影響を与える特徴量を抽出し、制御パラメータと特徴量との相関関係を学習する学習部２０３と、学習部で学習した学習モデルと、画像データまたは反射波のデータの何れか一方と、走行データおよび検知データの少なくとも一方とを用いて制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部２０４とを有する。【選択図】図２
2020183152.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の外界を認識する外界認識センサの検知データと、前記自車両の外界を撮像した画像データまたは前記自車両の外界からの反射波のデータの何れか一方と、前記自車両の走行データとを用いて前記自車両を制御する制御パラメータを算出し、該算出した制御パラメータに基づいて前記自車両の走行を支援する制御を行う車両制御システムであって、
前記画像データまたは前記反射波のデータから前記制御パラメータに影響を与える特徴量を抽出し、前記制御パラメータと前記特徴量との相関関係を学習する学習部と、
前記学習部によって学習した学習モデルと、前記画像データまたは前記反射波のデータの何れか一方と、前記走行データおよび前記検知データの少なくとも一方とを用いて前記制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部と、
を有することを特徴とする車両制御システム。
【請求項２】
前記学習部は、前記画像データまたは前記反射波のデータの何れか一方と、前記走行データおよび前記検知データの少なくとも一方とを用いて前記特徴量を抽出することを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項３】
前記制御パラメータに基づいて設定された学習タイミングで、前記走行データと、前記検知データと、前記画像データまたは前記反射波のデータの何れか一方とを取得するデータ選択部を有し、
前記学習部は、前記データ選択部で選択されたデータを用いて前記学習を行うことを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項４】
前記制御パラメータは、目標車間時間、目標横位置のレーン中心線からのオフセット量、および車線変更開始判断の閾値のいずれか一つであることを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項５】
前記自車両のドライバによる操作情報に基づいて前記ドライバのシステムに対する信頼度を算出する信頼度算出部を有し、該信頼度算出部により算出された信頼度に基づき前記制御パラメータを補正することを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項６】
前記信頼度算出部は、前記信頼度が低い場合は、高い場合よりも前記制御パラメータを大きい値にして安全側に補正することを特徴とする請求項５に記載の車両制御システム。
【請求項７】
前記制御パラメータの上限と下限を設定して走行支援部の作動範囲を制限する作動範囲設定部を有することを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ドライバ個々人で異なっている運転行動特性をモデル化し、ドライバの特性に合わせた車両制御や運転支援を行う運転支援装置が提案されており、ドライバモデルにＧＭＭ（ガウス混合モデル）を用いることで、各ドライバのドライバモデルを簡便に生成することができるとしている。以上により、ドライバの運転特徴により近い運転行動を推定することができ、ドライバの運転特性に合った運転支援を実現できるとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１７６３９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の方法では、システムの開発者が選定した複数の特徴量の中からドライバの運転に影響を与える特徴量を学習させるが、そもそもドライバの運転に影響を与える特徴量は多種多様で無限にあるため、特徴量の選定自体が難しく、ドライバの嗜好を精度良く学習させ、走行支援に反映することは難しかった。また、特許文献１では、各センサで検出した特徴量に基づきドライバの運転を学習しているため、ドライバの運転に影響を与えるが現行のセンサで検出できない特徴量があった場合に、その特徴量をドライバモデルで考慮することができず、ドライバの意図に合った走行支援が難しいという課題があった。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ドライバの運転特性に応じた走行支援を実現することができる車両制御システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の望ましい態様の一つは次の通りである。
本発明の車両制御システムは、自車両の外界を認識する外界認識センサの検知データと、前記自車両の外界を撮像した画像データまたは前記自車両の外界からの反射波のデータの何れか一方と、前記自車両の走行データとを用いて前記自車両を制御する制御パラメータを算出し、該算出した制御パラメータに基づいて前記自車両の走行を支援する制御を行う車両制御システムであって、前記画像データまたは反射波のデータから前記制御パラメータに影響の与える特徴量を抽出し、前記制御パラメータと前記特徴量との相関関係を学習する学習部と、前記学習部によって学習した学習モデルと、前記画像データまたは前記反射波のデータの何れか一方と、前記走行データおよび前記検知データの少なくとも一方とを用いて前記制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、システムの開発者の選定した特徴量に依存せず、また、現行のセンサの検知性能に依存せずに、制御パラメータに影響のある特徴量を画像データまたは反射波のデータの中から自動的に抽出し、特徴量と制御パラメータの相関関係を自動学習し、学習したモデルに基づいて走行支援を行うことができる。その結果、走行環境に応じてドライバの意図に合った制御パラメータを算出することができ、ドライバの運転特性に応じた走行支援を実現することができる。
【０００８】
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、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。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態におけるシステム構成図。
【図２】第１実施形態における車両制御システムのブロック図。
【図３】第１実施形態における制御パラメータと学習用データとの関係を示す図。
【図４】第１実施形態におけるドライバモデルを説明する図。
【図５】第１実施形態における車両制御システムの動作例を示す図。
【図６】第１実施形態における車両制御システムの効果を説明する図。
【図７】第２実施形態における車両制御システムのブロック図。
【図８】第２実施形態における車両制御システムの動作例を示す図。
【図９】第３実施形態における車両制御システムの効果を説明する図。
【図１０】第４実施形態における車両制御システムの効果を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜第１実施形態＞
以下、車両制御システムについて、図面を用いて説明する。なお、本実施形態は、本発明を自動車に適用した場合を例に説明するが、バスやトラックにも適用することができるものである。
【００１１】
図１は、車両制御システム０のハードウェアを示す図である。
図１において、ＦＬ輪は左前輪、ＦＲ輪は右前輪、ＲＬ輪は左後輪、ＲＲ輪は右後輪を、それぞれ意味する。車両制御システム０は、自車両の外界を認識する外界認識センサ２、３、４、５と、自車両の絶対位置を検出するＧＮＳＳ２７と、外界認識センサ２、３、４、５の情報に基づき自車線内の自動運転、自動車線変更、自動合流などの複数の機能の目標軌道を計算する第１の制御装置１と、外界認識センサ２、３、４、５の情報に基づき第１の制御装置１よりも少ない自動運転機能の目標軌道を計算する第２の制御装置２５と、ステアリング制御機構１０と、ブレーキ制御機構１３と、スロットル制御機構２０と、ＨＭＩ２３と、第１の制御装置１と第２の制御装置２５の目標軌道に基づき各機構１０、１３、２０への指令値を演算する車両運動制御装置２６と、車両運動制御装置２６の指令値に基づきステアリング制御機構１０を制御するステアリング制御装置８と、当該指令値に基づきブレーキ制御機構１３を制御し各輪のブレーキ力配分を調整するブレーキ制御装置１５と、当該指令値に基づきスロットル制御機構２０を制御しエンジンのトルク出力を調整するスロットル制御装置１９と、を備える。
【００１２】
外界認識センサとして、自車両の前方にステレオカメラ２を備え、自車両の左右側方にレーザレーダ３、４を備え、自車両の後方にミリ波レーダ５を備えており、自車両と周囲車両との相対距離及び相対速度を検出することができる。ステレオカメラ２は、自車両から前方の外界を撮像し、その画像データを第１の制御装置１と第２の制御装置２５に送信する。ステレオカメラ２は、自車両前方の先行車両や歩行者を検出することができる。また、前方のステレオカメラ２は、自車両が走行している車線のレーンマーカの横位置を検出することができる。
【００１３】
本実施形態では、外界認識センサのうち、自車両から前方の外界を認識するセンサの例として、ステレオカメラ２を用いる場合を例に説明するが、この構成に限定されるものではない。例えば、ステレオカメラ２の代わりにLidarまたはミリ波レーダなどを用いてもよく、画像データの代わりに自車両の外界からの反射波のデータを入力してもよい。また、本実施形態では、センサ構成の一例として上記したセンサの組み合わせを示しているが、センサ構成は上述のものに限定されるものではなく、超音波センサ、単眼カメラ、赤外線カメラなどとの組み合わせでもよい。ＧＮＳＳ２７は、自車両の絶対位置を検出する。外界認識センサ２、３、４、５及びＧＮＳＳ２７の情報は、第１の制御装置１および第２の制御装置２５に入力される。
【００１４】
第１の制御装置１と第２の制御装置２５は、図１に詳細に示していないが、例えば、CPU、ROM、RAM及び入出力装置を有する。ROMには、ACCやLKAS、あるいは自動車線変更や交差点での自動運転を実現するための認知、判断のプログラムが記憶されており、車両運動制御装置２６への目標軌道や目標加速度などを生成し、車両運動制御装置２６へ送信する。車両運動制御装置２６は、車両が目標軌道や目標加速度に追従するように各機構１０、１３、２０の指令値を演算し、各機構１０、１３、２０の制御装置８、１５、１９に通信する。各機構１０、１３、２０の制御装置８、１５、１９は、第１の制御装置１の指令値を通信により受信し、当該指令値に基づき各機構を制御する。
【００１５】
次に、ブレーキの動作について説明する。ブレーキは、ドライバのブレーキペダル１２を踏む踏力を、ブレーキブースタ（不図示）で倍力し、マスタシリンダ（不図示）によって、その力に応じた油圧を発生させる。マスタシリンダで発生した油圧は、ブレーキ制御機構１３を介して、ホイルシリンダ１６に供給される。ホイルシリンダ１６ＦＬ〜１６ＲＲは、シリンダ（不図示）、ピストン、パッド、等から構成されており、マスタシリンダから供給された作動液によってピストンが推進され、ピストンに連結されたパッドがディスクロータに押圧される。なお、ディスクロータは、車輪（不図示）とともに回転している。そのため、ディスクロータに作用したブレーキトルクは、車輪と路面との間に作用するブレーキ力となる。以上により、ドライバのブレーキペダル操作に応じて、各輪に制動力が発生させることができる。
【００１６】
ブレーキ制御装置１５は、図１に詳細に示していないが、第１の制御装置１と同様に例えばCPU、ROM、RAM及び入出力装置を有する。ブレーキ制御装置１５には、前後加速度、横加速度、ヨーレートを検出可能なコンバインセンサ１４と、各輪に設置された車輪速センサ８ＦＬ〜８ＲＲと、上述のブレーキ制御装置１５からのブレーキ力指令と、後述するステアリング制御装置８を介しハンドル角検出装置２１からのセンサ信号が入力される。また、ブレーキ制御装置１５の出力は、ポンプ（不図示）、制御バルブを有するブレーキ制御機構１３に接続されており、ドライバのブレーキペダル操作とは独立に、各輪に任意の制動力を発生させることができる。ブレーキ制御装置１５は、入力されるセンサ信号の情報に基づいて車両のスピン、ドリフトアウト、車輪のロックを推定し、それらを抑制するように該当輪の制動力を発生させ、ドライバの操縦安定性を高める役割を担っている。また、第１の制御装置１が、ブレーキ制御装置１５にブレーキ指令を通信することで、車両に任意のブレーキ力を発生させることができる。但し、ブレーキ制御装置１５の構成は、上述の構成に限定されるものではなく、ブレーキバイワイヤ等の他の機構を用いてもよい。
【００１７】
次に、ステアリングの動作について説明する。ドライバがハンドル６を介して入力した操舵トルクとハンドル角をそれぞれ操舵トルク検出装置７とハンドル角検出装置２１で検出し、それらの情報に基づいてステアリング制御装置８はモータ９を制御しアシストトルクを発生させる。なお、ステアリング制御装置８も、図１に詳細に示していないが、第１の制御装置１と同様に例えばCPU、ROM、RAM及び入出力装置を有する。上記ドライバの操舵トルクと、モータ９によるアシストトルクの合力により、ステアリング制御機構１０が可動し、前輪が切れる。一方で、前輪の切れ角に応じて、路面からの反力がステアリング制御機構１０に伝わり、路面反力としてドライバに伝わる構成となっている。
【００１８】
ステアリング制御装置８は、ドライバのステアリング操作とは独立に、モータ９によりトルクを発生し、ステアリング制御機構１０を制御することができる。従って、第１の制御装置１は、ステアリング制御装置８に目標操舵トルクを通信することで、前輪を任意の切れ角に制御することができる。但し、本実施形態では、上記ステアリング制御装置に限定するものではなく、ステアバイワイヤ等の他の機構を用いてもよい。
【００１９】
次に、アクセルについて説明する。ドライバのアクセルペダル１７の踏み込み量はストロークセンサ１８で検出され、スロットル制御装置１９に入力される。なお、スロットル制御装置１９も、図１に詳細に示していないが、第１の制御装置１と同様に例えばCPU、ROM、RAM及び入出力装置を有する。スロットル制御装置１９は、上記アクセルペダル１７の踏み込み量に応じてスロットル開度を調節し、エンジンを制御する。以上により、ドライバのアクセルペダル操作に応じて車両を加速させることができる。また、スロットル制御装置１９はドライバのアクセル操作とは独立にスロットル開度を制御することができる。従って、第１の制御装置１は、スロットル制御装置１９に目標加速度を通信することで、車両に任意の加速度を発生させることができる。
【００２０】
以上により、車両制御システム０は、周囲車両の状況に応じてブレーキ、スロットルを調整することで車両の速度を適切に制御するとともに、ステアリングを制御し自動的にACCやLKAS、自動車線変更、交差点での自動運転を実現することができる。
【００２１】
図２に、車両制御システム０の機能ブロックを示す。
外界認識センサ２、３、４、５の各種検知結果および走行データが、データ選択部２０１及び制御パラメータ算出部２０４に入力される。外界認識センサ２、３、４、５の検知結果には、自車両の外界を認識する外界認識センサの検知データおよび自車両の外界を撮像した画像データが含まれている。自車両の走行データは、ハンドル角検出装置２１など、車両の状態を検出する内界センサにより検出される。ステレオカメラ２の画像データは、データ選択部２０１及び制御パラメータ算出部２０４に入力される。
【００２２】
車両制御システム０には、学習モードと走行支援モードがあり、学習モードでは、データ選択部２０１、データ記憶部２０２、および学習部２０３によりドライバの運転特性を学習する処理が実行され、走行支援モードでは、制御パラメータ算出部２０４において学習モデルを用いて制御パラメータを算出する処理が実行される。
【００２３】
学習モードでは、データ選択部２０１が、制御パラメータに基づいて設定された学習タイミングで走行データと検知データと画像データを取得する。学習モードでステレオカメラ２から取得される画像データは、ステレオカメラ２で撮像されたデータに対して補正などの処理を何も加えていない、いわゆる生データである。データ選択部２０１は、例えば図３に示すように、外界認識センサ２、３、４、５の検知データと、画像データと、走行データとから、学習に必要な学習用データを選択する。本実施形態では、制御パラメータとしてACCの目標車間時間を学習するので、目標車間時間の上限値（例えば３秒）の前後のデータのみを学習用データとして選択する。この学習モードのデータ選択により、学習に適さないデータを排除し、学習データに適したデータのみを学習に利用することが可能となる。
【００２４】
データ選択部２０１で選択されたデータは、データ記憶部２０２に記憶される。学習部２０３は、データ記憶部２０２に記憶されている学習中に取得された学習用データに基づき、制御パラメータを算出する。そして、生データである画像データから制御パラメータに影響を与える特徴量を抽出し、制御パラメータと特徴量との相関関係を学習する。
【００２５】
本実施形態の制御パラメータは、目標車間時間であるため、学習部２０３は、自車両の速度と、先行車との車間距離および相対速度に基づいて、学習中の目標車間時間を算出する。そして、画像データから目標車間時間に影響を与える特徴量を抽出し、目標車間時間と特徴量との相関関係を学習する。学習部２０３は、センサの生データである画像データと、走行データおよび検知データの少なくとも一方とを用いて特徴量を抽出する。
【００２６】
ドライバモデルは、図４に示すようにConvolutional neural network(CNN)で構成されており、目標車間時間に影響の与える特徴量を、画像データと、外界認識センサ２、３、４、５の検知データおよび走行データの少なくとも一方とから自動的に抽出し、目標車間時間と特徴量の相関関係を自動的に学習することができる。ただし、ドライバモデルは、CNNに限定せずRecurrent neural network(RNN)や他のモデルでもよい。
【００２７】
学習済みのドライバモデルは、走行支援モードで実行される制御パラメータ算出部２０４へ書き込まれる。制御パラメータ算出部２０４は、学習部２０３で学習したモデルに、走行データおよび検知データの少なくとも一方と、画像データを入力することで、走行シーンに応じてドライバの嗜好に適合した目標車間時間を算出する。
【００２８】
作動範囲設定部２０５は、目標車間時間の上限と下限を設定して走行支援部２０６の作動範囲を制限する。走行支援部２０６の作動範囲を制限することで、AIで制御パラメータを自動変更しても安全性を担保することができる。走行支援部２０６には、ACCが実装されており、目標車間時間と、図示しない先行車との車間距離、相対速度、自車両の速度等に基づき、目標前後加速度を算出する。なお、本学習モードは、マニュアル運転中だけでなく、ACCの走行支援中に実行されてもよく、ドライバがスイッチ入力やアクセル介入で走行した目標車間時間で、学習してもよい。
【００２９】
以上説明したドライバの嗜好の学習および制御パラメータ算出の処理は、自車両を運転するドライバ毎（ドライバＡ、Ｂ、Ｃ）に実施される。そのために、ドライバモニタ２０７の情報に基づき、ドライバ特定部２０８がドライバを特定し、該ドライバ情報に基づきデータ選択部２０１、データ記憶部２０２、学習部２０３、制御パラメータ算出部２０４が切り替える。
【００３０】
こうすることで、例えばドライバが交代した場合に、ドライバ毎にドライバの嗜好に合った運転を学習し、ドライバの運転特性に応じた走行支援を実施することができる。なお、ドライバを特定する手段は、ドライバモニタに限定されるものではなく、指紋認証やドライバによる入力などの他の手段でもよい。また、学習、支援する単位も、ドライバ毎ではなくアグレッシブ、エコなどのグループに分けて行ってもよい。
【００３１】
図５は、第１実施形態における車両制御システムで学習したドライバモデルによって算出した目標車間時間の算出例を示す図である。
制御パラメータである目標車間時間は、図５に示すように、画像データと、速度などの走行データと、白線の横位置などの検知結果に基づき、ドライバモデルによって算出される。従来は、図５に破線で示すように、目標車間時間が一定であったのに対し、本実施形態では、シーンに応じてドライバの嗜好に合った目標車間時間を設定することができる。
【００３２】
図６は、第１実施形態における車両制御システムの効果を説明する図である。
本実施形態によれば、車両制御システム０で学習したドライバモデルによって、図６に示すような効果を得ることが可能である。例えば、見通しが良い道路では、見通しが悪い道路よりも目標車間時間が短く設定される。視界が良い状況では、視界が悪い状況よりも目標車間距離が短く設定される。先行車の種類がトラックの場合は目標車間時間が長く、小型車の場合は目標車間時間が短く設定される。自車両の積載量が多い場合は、少ない場合に比べて目標車間時間が長く設定される。
【００３３】
これらは一例であり、本実施形態で説明した車両制御システム０により、システムの開発者の選定した特徴量に依存せず、また、現行のセンサの検知性能に依存せずに、目標車間時間に影響のある特徴量を画像データの中から自動的に抽出し、該特徴量と目標車間時間の相関関係を自動学習し、学習したモデルに基づいて走行支援を行うことができる。その結果、走行環境に応じてドライバの意図に合った目標車間時間を算出することができ、ドライバの運転特性に応じた走行支援を実現することができる。
【００３４】
なお、本実施形態では、センサの生データとして、ステレオカメラ２で自車両の外界を撮像した画像データを用いているが、例えばステレオカメラ２の代わりにLidarやミリ波レーダを用いた場合には、自車両の外界からの反射波のデータを用いてもよい。かかる構成の場合、ドライバモデルは、目標車間時間に影響の与える特徴量を、反射波のデータと、外界認識センサ２、３、４、５の検知データおよび走行データの少なくとも一方とから自動的に抽出し、目標車間時間と特徴量の相関関係を自動的に学習する。そして、制御パラメータ算出部２０４は、学習部２０３で学習したドライバモデルに、走行データおよび検知データの少なくとも一方と、反射波のデータを入力することで、走行シーンに応じてドライバの嗜好に適合した目標車間時間を算出する。
【００３５】
＜第２実施形態＞
本実施形態は、ドライバの車両制御システムに対する信頼度を算出し、信頼度に応じて制御パラメータを変更する車両制御システムである。第１の実施形態と同一の機能を有する部分については、説明を省略する。
【００３６】
図７に本実施形態の機能ブロック図を示す。信頼度算出部７０１は、ドライバ毎の車両制御システムの累計使用時間やブレーキやハンドルの介入頻度等の操作情報に基づき、ドライバの車両制御システムに対する信頼度を算出する。例えば、累計使用時間が長ければ、短い場合よりもドライバの車両制御システムに対する信頼度が高いと判断する。ブレーキやハンドルの介入頻度が少なければ、介入頻度が多いよりもドライバの車両制御システムに対する信頼度が高いと判断する。なお、上記、累計使用時間やブレーキやハンドルの介入頻度以外の情報を用いて、信頼度を算出してもよい。
【００３７】
制御パラメータ算出部２０４は、信頼度に基づき、目標車間時間を補正する。具体的には、信頼度が高い場合は、学習したドライバモデルで算出した目標車間時間を算出し、信頼度が低い場合は、学習したドライバモデルで算出した目標車間時間よりも安全側、すなわち目標車間時間が長い側（制御パラメータを大きな値）に補正をする。これにより、ドライバの車両制御システムに対する信頼度に応じて走行支援をすることが可能となる。
【００３８】
図８は、本実施形態における車両制御システムの動作例を示す図であり、本実施形態で算出した目標車間時間の算出例が示されている。
画像データと、速度などの走行データと、白線の横位置などの検知結果に基づき、ドライバモデルにより目標車間時間が算出される。信頼度に基づいて目標車間時間を補正することで、信頼度が低い場合は、信頼度が高いよりも目標車間時間を長め（安全側）に設定し、信頼度が高い場合にはドライバの嗜好に合った走行支援を行うことができる。その結果、特に車両制御システムに不慣れなドライバのシステムに対する不安感を軽減することができる。
【００３９】
＜第３実施形態＞
本実施形態の車両制御システムは、LKASシステムの目標横位置のレーン中心線からのオフセット量を制御パラメータとするものである。第１の実施形態と同一の部分については、説明を省略する。
【００４０】
本実施形態では、図２に示す車両制御システムのブロック図の学習部２０３および制御パラメータ算出部２０４の出力が、目標車間時間ではなく、目標横位置のレーン中心線からのオフセット量となる。走行支援部２０６は、ACCではなく、LKASとなる。本実施形態では、図３、４、５に示す制御パラメータは、目標車間時間ではなく、レーン中心線からのオフセット量となる。
【００４１】
図９は、第３実施形態における車両制御システムの効果を説明する図である。
本実施形態により、図９に示す効果を得ることが可能である。例えば、Ｓ字のレーン形状では、レーン中心線を通るよりも曲率半径が小さくショートカットした経路が作られる。そのＳ字カーブがきつい道路では、ゆるい道路よりもレーン中心線からのオフセットが大きく設定される。となり車線の車両が大型の場合は、小型の車両よりも距離をとってレーンキープする。雨や霧などで視界が悪い場合は、良い場合よりもレーン中心線からのオフセットが小さく設定される。路面状態が、ドライの場合は、ウェットや雪の場合よりも、レーン中心線からのオフセットが大きく設定される。
【００４２】
なお、図９であげた例は一例であり、本実施形態で説明した車両制御システムにより、システムの開発者の選定した特徴量に依存せず、また、現行のセンサの検知性能に依存せずに、目標横位置のレーン中心線からのオフセット量に影響のある特徴量を画像データの中から自動的に抽出し、該特徴量と目標横位置のレーン中心線からのオフセット量との相関関係を自動学習し、学習したモデルに基づいて走行支援を行うことができる。その結果、走行環境に応じてドライバの意図に合った目標横位置のレーン中心線からのオフセット量を算出することができ、ドライバの運転特性に応じた走行支援を実現することができる。
【００４３】
＜第４実施形態＞
本実施形態の車両制御システムは、自動車線変更システムの車線変更の判断基準を制御パラメータとするものである。第１の実施形態と同一の部分については、説明を省略する。
【００４４】
本実施形態では、図２に示す車両制御システムのブロック図の学習部２０３および制御パラメータ算出部２０４の出力が、目標車間時間ではなく、自動車線変更の開始フラグとなる。走行支援部２０６は、ACCではなく、自動車線変更となる。図３、４、５の制御パラメータは、目標車間時間ではなく、自動車線変更の開始判断（車線変更開始判断）の閾値となる。
【００４５】
図１０は、第４実施形態における車両制御システムの効果を説明する図である。
本実施形態により、図１０に示す効果を得ることが可能である。例えば、カーブがゆるい道路では、きつい道路よりも自動車線変更の開始判断の閾値が小さく設定される。すなわち、となり車線の車両との車間距離や相対速度が所定値よりも大きい場合に車線変更を開始すると判断するが、その所定値が小さく設定される。つまり、より車間距離や相対速度が小さい状態で車線変更の開始判断をする。見通しが悪い道路では、良い道路よりも自動車線変更の開始判断の閾値が大きく設定される。霧や雨などで、視界が良い条件では、悪い条件よりも自動車線変更の開始判断の閾値が小さく設定される。路面状態が、ドライの場合は、ウェットや雪よりも自動車線変更の開始判断の閾値が小さく設定される。
【００４６】
なお、図１０であげた例は一例であり、本実施形態で説明した車両制御システムにより、システムの開発者の選定した特徴量に依存せず、また、現行のセンサの検知性能に依存せずに、車線変更の開始判断の閾値に影響のある特徴量を画像データの中から自動的に抽出し、該特徴量と車線変更の開始判断の閾値の相関関係を自動学習し、学習したモデルに基づいて走行支援を行うことができる。その結果、走行環境に応じてドライバの意図に合った車線変更の開始判断の閾値を算出することができ、ドライバの意図にあった走行支援を実現することができる。
【００４７】
上述の各実施形態における車両制御システム０は、自車両の外界を認識する外界認識センサ２、３、４、５の検知データと、自車両の外界を撮像した画像データまたは自車両の外界からの反射波のデータの何れか一方と、自車両の走行データとを用いて自車両を制御する制御パラメータを算出し、算出した制御パラメータに基づいて自車両の走行を支援する制御を行う車両制御システムである。そして、画像データまたは反射波のデータから制御パラメータに影響を与える特徴量を抽出し、制御パラメータと特徴量との相関関係を学習する学習部と、学習部によって学習した学習モデルと、画像データまたは反射波のデータの何れか一方と、走行データおよび前記検知データの少なくとも一方とを用いて制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部と、を有することを特徴とする。
【００４８】
上述の各実施形態における車両制御システム０によれば、システムの開発者の選定した特徴量に依存せず、また、現行のセンサの検知性能に依存せずに、制御パラメータに影響のある特徴量を画像データまたは反射波のデータの中から自動的に抽出する。そして、特徴量と制御パラメータの相関関係を自動学習し、学習したモデルに基づいて走行支援を行うことができる。したがって、走行環境に応じてドライバの意図に合った制御パラメータを算出することができ、ドライバの運転特性に応じた走行支援を実現することができる。
【００４９】
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態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、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態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。
【符号の説明】
【００５０】
０・・・車両制御システム、１・・・第１の制御装置、２・・・ステレオカメラ（外界認識センサ）、３、４・・・レーザレーダ（外界認識センサ）、５・・・ミリ波レーダ（外界認識センサ）、６・・・ハンドル、７・・・操舵トルク検出装置、８・・・ステアリング制御装置、８ＦＬ〜８ＲＲ・・・車輪速センサ、９・・・モータ、１０・・・ステアリング制御機構、１２・・・ブレーキペダル、１３・・・ブレーキ制御機構、１４・・・コンバインセンサ、１５・・・ブレーキ制御装置、１６ＦＬ〜１６ＲＲ・・・ホイルシリンダ、１７・・・アクセルペダル、１８・・・ストロークセンサ、１９・・・スロットル制御装置、２０・・・スロットル制御機構、２１・・・ハンドル角検出装置、２３・・・ＨＭＩ 、２５・・・第２の制御装置、 ２６・・・車両運動制御装置、２７・・・ＧＮＳＳ、２０１ ・・・データ選択部、２０２・・・データ記憶部、２０３・・・学習部、２０４・・・制御パラメータ算出部、２０５・・・作動範囲設定部、２０６・・・走行支援部、７０１・・・信頼度算出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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