(57)【要約】【課題】  性格や技量等によって異なることがある運転者毎の運転傾向に合致する車両制御を行うことが可能な車両制御装置を提供する。【解決手段】  複数種類の自車状態情報を取得する状態情報取得手段３４と、同時に取得された複数種類の自車状態情報を関連付けて記憶する状態情報記憶手段３２と、状態情報記憶手段３２に記憶された自車状態情報に基づいて、自車両２の運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を生成する運転傾向情報生成手段３３と、状態情報取得手段３４により取得された現在の自車状態情報と運転傾向情報とに基づいて、自車両２の状態を運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定手段３５と、制御量決定手段３５により決定された制御量に従って自車両２の制御を行う制御手段１３と、を備える。【選択図】        図１
2006349003.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の進行方向に存在する物体との関係を表す１種類又は２種類以上の関係情報及び自車両の運転状態を表す１種類又は２種類以上の運転情報を含む複数種類の自車状態情報を取得する状態情報取得手段と、
同時に取得された前記複数種類の自車状態情報を関連付けて記憶する状態情報記憶手段と、
前記状態情報記憶手段に記憶された前記自車状態情報に基づいて、自車両の運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を生成する運転傾向情報生成手段と、
前記状態情報取得手段により取得された現在の自車状態情報と前記運転傾向情報とに基づいて、自車両の状態を前記運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定手段と、
前記制御量決定手段により決定された制御量に従って自車両の制御を行う制御手段と、
を備える車両制御装置。
【請求項２】
前記運転傾向情報生成手段は、前記状態情報記憶手段に記憶された過去の前記自車状態情報に対する統計的処理を行い、走行中の自車両の状態として最も頻度が高い状態を表す情報を運転傾向情報として生成する請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項３】
複数種類の運転傾向に従って分けられた分類毎の平均的な運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を、当該複数の分類毎に記憶する運転傾向情報記憶手段と、
前記運転傾向情報記憶手段に記憶された複数分類の運転傾向情報の中から一つの分類の運転傾向情報を選択する選択手段と、
自車両の進行方向に存在する物体との関係を表す１種類又は２種類以上の関係情報及び自車両の運転状態を表す１種類又は２種類以上の運転情報を含む複数種類の自車状態情報を取得する状態情報取得手段と、
前記選択手段により選択された運転傾向情報と前記状態情報取得手段により取得された現在の自車状態情報とに基づいて、自車両の状態を当該選択された運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定手段と、
前記制御量決定手段により決定された制御量に従って自車両の制御を行う制御手段と、
を備える車両制御装置。
【請求項４】
前記自車状態情報は、自車両の周辺の状態を表す１種類又は２種類以上の周辺情報を含む請求項１から３の何れか一項に記載の車両制御装置。
【請求項５】
運転傾向情報は、２種類以上の自車状態情報の関係を表す式、マップ、又はテーブルとして生成される請求項１から４の何れか一項に記載の車両制御装置。
【請求項６】
自車両の速度である自車速、自車両の進行方向に存在する物体との距離である対物距離、自車両と前記物体との相対速度、及び自車両が前記物体に衝突するまでの時間である時間距離のいずれか２つ以上の情報を自車状態情報として取得する状態情報取得手段と、
前記自車速と前記対物距離との関係、前記自車速と前記相対速度との関係、前記相対速度と前記対物距離との関係、前記時間距離と前記対物距離との関係、及び前記時間距離と前記自車速との関係から選択されるいずれか一つ以上の関係により運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を記憶する運転傾向情報記憶手段と、
前記状態情報取得手段により取得された現在の自車状態情報と前記運転傾向情報とに基づいて、自車両の状態を前記運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定手段と、
前記制御量決定手段により決定された制御量に従って自車両の制御を行う制御手段と、
を備える車両制御装置。
【請求項７】
前記制御量決定手段は、複数の前記運転傾向情報のそれぞれについて設定された重み係数と、前記状態情報取得手段により取得された現在の自車状態情報と前記運転傾向情報との差とに基づいて制御量を決定する請求項１から６の何れか一項に記載の車両制御装置。
【請求項８】
前記複数の運転傾向情報のそれぞれについての重み係数は、自車両の運転者の操作に関する１種類又は２種類以上の運転情報で表される運転状態が変化したときの前記自車状態情報と前記各運転傾向情報との差に応じて設定されている請求項７に記載の車両制御装置。
【請求項９】
前記制御量決定手段は、前記制御量として自車両の必要減速度を決定し、前記制御手段は、決定された必要減速度と自車速とに基づいて自動変速機構の変速比を決定し、自動変速機構の制御を行う請求項１から８の何れか一項に記載の車両制御装置。
【請求項１０】
自車両の進行方向に存在する物体との関係を表す１種類又は２種類以上の関係情報及び自車両の運転状態を表す１種類又は２種類以上の運転情報を含む複数種類の自車状態情報を取得する状態情報取得ステップと、
同時に取得された前記複数種類の自車状態情報を関連付けて状態情報記憶手段に記憶する情報記憶ステップと、
前記状態情報記憶手段に記憶された前記自車状態情報に基づいて、自車両の運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を生成する運転傾向情報生成ステップと、
前記状態情報取得ステップにより取得された現在の自車状態情報と前記運転傾向情報とに基づいて、自車両の状態を前記運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定ステップと、
前記制御量決定ステップにより決定された制御量に従って自車両の制御を行う車両制御ステップと、
を備える車両制御方法。
【請求項１１】
複数種類の運転傾向に従って分けられた分類毎の平均的な運転者の運転傾向を表す複数分類の運転傾向情報の中から一つの分類の運転傾向情報を選択する選択ステップと、
自車両の進行方向に存在する物体との関係を表す１種類又は２種類以上の関係情報及び自車両の運転状態を表す１種類又は２種類以上の運転情報を含む複数種類の自車状態情報を取得する状態情報取得ステップと、
前記選択ステップにより選択された運転傾向情報と前記状態情報取得ステップにより取得された現在の自車状態情報とに基づいて、自車両の状態を当該選択された運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定ステップと、
前記制御量決定ステップにより決定された制御量に従って自車両の制御を行う車両制御ステップと、
を備える車両制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者の運転傾向に合致する車両制御を行うための車両制御装置及び車両制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
これまでに知られている車両用走行制御装置として、例えば、下記の特許文献１には、以下のような技術が開示されている。この車両用走行制御装置は、図１１に示すように、演算処理部１０１、車間距離検出部１０２、車速センサ１０３、アクセル開度センサ１０４および変速機１０５を有している。車間距離検出部１０２は車間距離を検出し、車速センサ１０３は自車速度を検出し、アクセル開度センサ１０４は、スロットル弁開度を検出する。演算処理部１０１は、車間距離及び自車速度から相対速度および自車加速度を算出し、これらの値に基づいて目標減速度を求め、メモリ１０６に記憶する。そして、スロットル弁開度の変化から、運転者の減速操作を検出すると、目標減速度に応じて変速機１０５の変速比を制御して、減速制御を行う。この際、自車加速度が大きいほど、目標減速度の値を小さくする。
【０００３】
この車両用走行制御装置の技術によれば、車間距離、自車速度、相対速度及び自車加速度の値に基づいて目標減速度を算出して減速制御を行うので、ブレーキ操作が不要な場合を増やして運転者の運転操作量を低減するとともに、不必要な減速制御を抑制することが可能となる。また、自車加速度が大きいほど、目標減速度の値を小さくするので、運転者に与える違和感を少なくすることもできる。
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−１１８３６９号公報（第１−３頁、第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般的に、運転者は、各人の性格や技量等に応じて、適切と感じる車間距離、相対速度、車速等が異なる。しかしながら、上記の車両用走行制御装置では、車間距離、自車速度、相対速度及び自車加速度の値に基づいて、予め定められたテーブル等を用いて画一的に目標減速度を算出して減速制御を行うことから、運転者の運転傾向に合致した車両の制御を行うことが出来ない。したがって、上記の車両用走行制御装置では、運転者によっては、適切な車間距離や相対速度等となるように制御されず、車両制御が行われる度に違和感を感じることがある。
【０００６】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、性格や技量等によって異なることがある運転者毎の運転傾向に合致する車両制御を行うことが可能な車両制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するための本発明に係る車両制御装置の特徴構成は、自車両の進行方向に存在する物体との関係を表す１種類又は２種類以上の関係情報及び自車両の運転状態を表す１種類又は２種類以上の運転情報を含む複数種類の自車状態情報を取得する状態情報取得手段と、同時に取得された前記複数種類の自車状態情報を関連付けて記憶する状態情報記憶手段と、前記状態情報記憶手段に記憶された前記自車状態情報に基づいて、自車両の運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を生成する運転傾向情報生成手段と、前記状態情報取得手段により取得された現在の自車状態情報と前記運転傾向情報とに基づいて、自車両の状態を前記運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定手段と、前記制御量決定手段により決定された制御量に従って自車両の制御を行う制御手段と、を備える点にある。
【０００８】
この特徴構成によれば、複数種類の自車状態情報を記憶することにより、自車両の運転者による運転傾向を学習して運転傾向情報を生成することができる。そして、生成した運転傾向情報に基づいて、当該運転傾向情報に規定されている状態に近づけるように車両制御を行うので、性格や技量等によって異なることがある各運転者の運転傾向に合致する自車両の制御を行うことが可能となる。したがって、車両の制御を行った際に運転者が違和感を感じることを抑制できる。
【０００９】
ここで、前記運転傾向情報生成手段は、前記状態情報記憶手段に記憶された過去の前記自車状態情報に対する統計的処理を行い、走行中の自車両の状態として最も頻度が高い状態を表す情報を運転傾向情報として生成する構成とすると好適である。
これにより、自車両の運転者による運転傾向を適切に反映した運転傾向情報を生成することができる。
【００１０】
本発明に係る車両制御装置のもう一つの特徴構成は、複数種類の運転傾向に従って分けられた分類毎の平均的な運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を、当該複数の分類毎に記憶する運転傾向情報記憶手段と、前記運転傾向情報記憶手段に記憶された複数分類の運転傾向情報の中から一つの分類の運転傾向情報を選択する選択手段と、自車両の進行方向に存在する物体との関係を表す１種類又は２種類以上の関係情報及び自車両の運転状態を表す１種類又は２種類以上の運転情報を含む複数種類の自車状態情報を取得する状態情報取得手段と、前記選択手段により選択された運転傾向情報と前記状態情報取得手段により取得された現在の自車状態情報とに基づいて、自車両の状態を当該選択された運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定手段と、前記制御量決定手段により決定された制御量に従って自車両の制御を行う制御手段と、を備える点にある。
【００１１】
この特徴構成によれば、複数種類の運転傾向に従って分けられた分類毎の平均的な運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を予め用意しておき、それらの複数の分類の中から各運転者の運転傾向に合致する一つの分類の運転傾向情報を選択することができる。そして、選択された運転傾向情報に基づいて、当該運転傾向情報に規定されている状態に近づけるように車両制御を行うので、性格や技量等によって異なることがある各運転者の運転傾向に合致する自車両の制御を行うことが可能となる。したがって、車両の制御を行った際に運転者が違和感を感じることを抑制できる。
【００１２】
ここで、前記自車状態情報は、自車両の周辺の状態を表す１種類又は２種類以上の周辺情報を含む構成とすると好適である。
これにより、自車両の周辺の状態に応じて運転者の運転傾向に差異がある場合においても、それに合わせた車両制御を行うことが可能となる。
【００１３】
また、運転傾向情報は、２種類以上の自車状態情報の関係を表す式、マップ、又はテーブルとして生成される構成とすると好適である。
これにより、状態情報取得手段により取得された現在の自車状態情報と運転傾向情報とを容易に対比することができるので、当該運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する処理を簡略化することができる。
【００１４】
本発明に係る車両制御装置の更なる特徴構成は、自車両の速度である自車速、自車両の進行方向に存在する物体との距離である対物距離、自車両と前記物体との相対速度、及び自車両が前記物体に衝突するまでの時間である時間距離のいずれか２つ以上の情報を自車状態情報として取得する状態情報取得手段と、前記自車速と前記対物距離との関係、前記自車速と前記相対速度との関係、前記相対速度と前記対物距離との関係、前記時間距離と前記対物距離との関係、及び前記時間距離と前記自車速との関係から選択されるいずれか一つ以上の関係により運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を記憶する運転傾向情報記憶手段と、前記状態情報取得手段により取得された現在の自車状態情報と前記運転傾向情報とに基づいて、自車両の状態を前記運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定手段と、前記制御量決定手段により決定された制御量に従って自車両の制御を行う制御手段と、を備える点にある。
【００１５】
この特徴構成によれば、状態情報取得手段により取得される自車状態情報に対応する、前記自車速と前記対物距離との関係、前記自車速と前記相対速度との関係、前記相対速度と前記対物距離との関係、前記時間距離と前記対物距離との関係、及び前記時間距離と前記自車速との関係から選択されるいずれか一つ以上の関係により運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を用いて、当該運転傾向情報に規定されている状態に近づけるように車両制御を行う。これらの５つの関係は、最も良好に運転状態を代表できる関係であるため、これらのいずれか一つ以上の関係により表される運転傾向情報に規定されている状態に近づける車両制御を行うことにより、運転者が違和感を感じ難い車両制御を行うことができる。
【００１６】
ここで、前記制御量決定手段は、複数の前記運転傾向情報のそれぞれについて設定された重み係数と、前記状態情報取得手段により取得された現在の自車状態情報と前記運転傾向情報との差とに基づいて制御量を決定する構成とすると好適である。
【００１７】
これによれば、複数の運転傾向情報がある場合に各運転傾向情報に重みをつけて用いることにより、複数の運転傾向情報を適切に組み合わせて、それらの運転傾向情報に規定されている状態に近づけるように車両の制御量を決定することができる。したがって、より一層、運転者の運転傾向に合致する自車両の制御を行うことが可能となる。
【００１８】
ここで、前記複数の運転傾向情報のそれぞれについての重み係数は、自車両の運転者の操作に関する１種類又は２種類以上の運転情報で表される運転状態が変化したときの前記自車状態情報と前記各運転傾向情報との差に応じて設定されている構成とすると好適である。
【００１９】
これによれば、運転者が車両の状態を変化させる操作を行ったときにおける自車状態情報との差に応じて各運転傾向情報の重み係数を設定するので、運転者の運転傾向をより適切に表している運転傾向情報の重み係数が大きくなるように設定することができる。したがって、複数の運転傾向情報がある場合において、より一層、運転者の運転傾向に合致する自車両の制御を行うことが可能となる。
【００２０】
ここで、前記制御量決定手段は、前記制御量として自車両の必要減速度を決定し、前記制御手段は、決定された必要減速度と自車速とに基づいて自動変速機構の変速比を決定し、自動変速機構の制御を行う構成とすると好適である。
【００２１】
これにより、運転者の運転傾向に合致するように自動変速機構の制御を行うことができる。したがって、自動変速機構を用いた車両の減速制御等も、運転者の運転傾向に合わせて適切に行うことが可能となる。
【００２２】
また、本発明に係る車両制御方法の特徴構成は、自車両の進行方向に存在する物体との関係を表す１種類又は２種類以上の関係情報及び自車両の運転状態を表す１種類又は２種類以上の運転情報を含む複数種類の自車状態情報を取得する状態情報取得ステップと、同時に取得された前記複数種類の自車状態情報を関連付けて状態情報記憶手段に記憶する情報記憶ステップと、前記状態情報記憶手段に記憶された前記自車状態情報に基づいて、自車両の運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を生成する運転傾向情報生成ステップと、前記状態情報取得ステップにより取得された現在の自車状態情報と前記運転傾向情報とに基づいて、自車両の状態を前記運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定ステップと、前記制御量決定ステップにより決定された制御量に従って自車両の制御を行う車両制御ステップと、を備える点にある。
【００２３】
この特徴構成によれば、複数種類の自車状態情報を記憶することにより、自車両の運転者による運転傾向を学習して運転傾向情報を生成することができる。そして、生成した運転傾向情報に基づいて、当該運転傾向情報に規定されている状態に近づけるように車両制御を行うので、性格や技量等によって異なることがある各運転者の運転傾向に合致する自車両の制御を行うことが可能となる。したがって、車両の制御を行った際に運転者が違和感を感じることを抑制できる。
【００２４】
本発明に係る車両制御方法のもう一つの特徴構成は、複数種類の運転傾向に従って分けられた分類毎の平均的な運転者の運転傾向を表す複数分類の運転傾向情報の中から一つの分類の運転傾向情報を選択する選択ステップと、自車両の進行方向に存在する物体との関係を表す１種類又は２種類以上の関係情報及び自車両の運転状態を表す１種類又は２種類以上の運転情報を含む複数種類の自車状態情報を取得する状態情報取得ステップと、前記選択ステップにより選択された運転傾向情報と前記状態情報取得ステップにより取得された現在の自車状態情報とに基づいて、自車両の状態を当該選択された運転傾向情報に規定されている状態に近づけるための制御量を決定する制御量決定ステップと、前記制御量決定ステップにより決定された制御量に従って自車両の制御を行う車両制御ステップと、を備える点にある。
【００２５】
この特徴構成によれば、複数種類の運転傾向に従って分けられた分類毎の平均的な運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を予め用意しておき、それらの複数の分類の中から各運転者の運転傾向に合致する一つの分類の運転傾向情報を選択することができる。そして、選択された運転傾向情報に基づいて、当該運転傾向情報に規定されている状態に近づけるように車両制御を行うので、性格や技量等によって異なることがある各運転者の運転傾向に合致する自車両の制御を行うことが可能となる。したがって、車両の制御を行った際に運転者が違和感を感じることを抑制できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
〔第一の実施形態〕
以下に、本発明の第一の実施形態について図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態に係る車両制御装置１及びこれが搭載される自車両２の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る車両制御装置１は、制御量として自車両２の必要減速度を決定し、それに従って自動変速機構３の変速制御を行う。以下に、この図１に従って、本実施形態に係る車両制御装置１の各部の構成について説明する。なお、この車両制御装置１の各機能部は、ＣＰＵ等の演算処理装置を中核部材として、入力されたデータに対して種々の処理を行うための機能部がハードウエア又はソフトウエア（プログラム）或いはその両方で実装されて構成されている。
【００２７】
レーダ４は、例えば図２に示すように、自車両２の進行方向に存在する先行車両５を検出するとともに、この先行車両５との間の距離、すなわち車間距離Ｌａを検出するために設けられている。このようなレーダ４としては、例えば、レーザレーダ、ミリ波レーダ、赤外線レーダ等を用いることができる。レーダ４からの出力信号はレーダ情報処理部６に入力される。レーダ情報処理部６は、レーダ４からの出力信号を処理して、先行車両５の有無、及び先行車両５との間の車間距離Ｌａを検出し、その情報を演算処理部７へ出力する。本実施形態においては、この先行車両５が、本発明における自車両の進行方向に存在する物体の一例である。
【００２８】
ロケーション部８は、ＧＰＳ受信機９、方位センサ１０、及び距離センサ１１からの情報を取得する。ここで、ＧＰＳ受信機９は、図示しないＧＰＳ衛星からの信号を受信する装置であり、受信した信号に基づいてＧＰＳ受信機９の位置（緯度及び経度）や日時等の各種情報を取得する。方位センサ１０は、地磁気センサやジャイロセンサ、或いは、ハンドルの回転部に取り付けた光学的な回転センサや回転型の抵抗ボリューム、車輪部に取り付ける角度センサ等により構成され、自車両２の方位を検知する。距離センサ１１は、車輪の回転数を検知する車速センサや自車両２の加速度を検知するヨー・Ｇセンサと、検知された加速度を２回積分する回路との組み合わせ等により構成され、自車両の移動距離を検知する。そして、ロケーション部８は、これらのＧＰＳ受信機９、方位センサ１０及び距離センサ１１から取得した情報に基づいて、公知の方法により自車両２の位置及び方位を特定する演算を行う。
【００２９】
また、ロケーション部８は、上記のようにして特定された自車両２の位置及び方位に基づいて、地図データベース１２から地図情報を取得する。そして、ロケーション部８は、取得された地図情報に基づいて、公知の手法によるマップマッチングを行い、自車両２の位置が地図情報に含まれる道路上に位置し、自車両２の方位が当該道路に沿った方向となるように修正を行う。このようにしてロケーション部８により特定された自車両２の位置及び方位は、自車位置情報及び自車方位情報として演算処理部７に出力される。
【００３０】
地図データベース１２には、地図情報が格納されている。この地図情報には、例えば、道路ネットワーク情報、道路詳細情報、背景情報等が含まれている。すなわち、地図データベース１２には、地図情報として、道路の位置（座標）、道路形状、道路種別（高速道路、有料道路、国道、県道等の種別）、道路上や道路周辺に設けられた各種地物や背景等の情報が格納されている。この地図データベース１２は、例えば、ハードディスクドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭを備えたＤＶＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭを備えたＣＤドライブ等のように、情報を記憶可能な記録媒体とその駆動手段とを有する装置をハードウエア構成として備えている。
【００３１】
変速機制御部１３は、後述する演算処理部７において決定された必要減速度αに従って、自動変速機構３の変速制御を行う制御部である。すなわち、変速機制御部１３は、演算処理部７において決定された必要減速度αを得ることができる変速比を演算して決定し、その変速比に従って自動変速機構３の制御を行う。この変速機制御部１３による自動変速機構３の変速制御については、後に具体例に従って詳細に説明する。本実施形態においては、この変速機制御部１３が、本発明における「制御手段」を構成する。
【００３２】
自動変速機構３は、その入力軸３ａが、トルクコンバータやクラッチ等の駆動力伝達機構１４を介してエンジン１５に接続されている。また、自動変速機構３は、その出力軸３ｂが、ディファレンシャルギヤ１６を介して駆動輪１７に接続されている。したがって、駆動力伝達機構１４を介してエンジン１５により回転駆動される入力軸３ａの回転は、自動変速機構３により変速されて出力軸３ｂから出力され、ディファレンシャルギヤ１６を介して駆動輪１７に伝達される。本実施形態においては、自動変速機構３として無段変速機構を用いることとする。この無段変速機構としては、例えばベルト式ＣＶＴ（Continuously Variable Transmission）やトロイダル型ＣＶＴ等が用いられる。
【００３３】
車速センサ１８は、自動変速機構３の出力軸３ｂの回転数を検出し、これに基づいて自車両２の速度である自車速Ｖａを検出するセンサである。アクセルセンサ１９は、アクセルペダル２０の踏み込み量を検出することによりアクセル開度Ａｆを検出するセンサである。ブレーキセンサ２１は、ブレーキペダル２２の踏力であるブレーキ踏力Ｂｆを検出するセンサである。そして、これらの車速センサ１８、アクセルセンサ１９、及びブレーキセンサ２１は、その検出結果としての自車速Ｖａ、アクセル開度Ａｆ、及びブレーキ踏力Ｂｆの情報を演算処理部７へ出力する。
【００３４】
演算処理部７は、ナビゲーション用演算処理部２３、関係情報取得処理部２４、運転情報取得処理部２５、運転傾向情報生成部２６、重み係数設定部２７、制御係数算出部２８、及び必要減速度決定部２９を備えている。ここで、関係情報取得処理部２４及び運転情報取得処理部２５は、自車両２の走行中に常時動作して関係情報Ｄ１及び運転情報Ｄ２を取得し、自車状態情報データベース３２に記憶する処理を行う。そして、運転傾向情報生成部２６及び重み係数設定部２７は、所定のタイミングで自車状態情報データベース３２に記憶された関係情報Ｄ１及び運転情報Ｄ２に従って、後述するように、運転傾向情報としての５つの運転傾向マップＭｉ（Ｍｉ＝Ｍ１〜Ｍ５）を生成し、及び各運転傾向マップＭｉのそれぞれについての重み係数Ｗｉ（Ｗｉ＝Ｗ１〜Ｗ５）を設定する処理を行う。この際の所定のタイミングとしては、例えば、走行時間や走行距離等により定まるタイミングや、自車両２のエンジン始動時やエンジン停止時等のタイミングとすることができる。制御係数算出部２８及び必要減速度決定部２９は、自車両２を減速させる制御を行う際に動作して、後述するように、制御係数Ｙ及び必要減速度αを決定する処理を行う。以下、これらの各部について詳細に説明する。
【００３５】
ナビゲーション用演算処理部２３は、誘導経路の探索、自車位置表示、地図表示、経路案内等のナビゲーション装置としての処理を行う。すなわち、ナビゲーション用演算処理部２３は、ロケーション部８から自車位置情報及び自車方位情報を取得するとともに、この自車位置情報及び自車方位情報に基づいてロケーション部８を介して地図データベース１２から地図情報を取得する。そして、ナビゲーション用演算処理部２３は、これらの自車位置情報、自車方位情報、及び地図情報を用いて、地図上に自車マークを重ねて表示する自車位置表示、地図表示、自車位置と目的地とを結ぶ誘導経路の探索、探索された誘導経路に従った経路案内等を行うための演算処理を行う。ここでは、ナビゲーション用演算処理部２３は、液晶表示ディスプレイ等の表示装置３０やスピーカ及びアンプ等の音声出力装置３１等に接続されており、これらを用いて演算結果の表示や音声出力等を行う構成となっている。また、目的地の設定や検索等の入力操作は、表示装置３０と一体的に設けられたタッチパネルや図示しないリモートコントローラ等により行われる。
【００３６】
関係情報取得処理部２４は、自車両２と、自車両２の進行方向に存在する先行車両５との関係を表す１種類又は２種類以上の関係情報Ｄ１を取得する処理を行う。図３に示すように、本実施形態においては、関係情報Ｄ１は、車間距離Ｌａ、相対速度Ｒｓ、及び車間時間Ｔａである。すなわち、関係情報取得処理部２４は、上記の通り、レーダ情報処理部６から車間距離Ｌａの情報を取得する。そして、関係情報取得処理部２４は、この車間距離Ｌａの情報に基づいて、車間距離Ｌａの時間に従った変化量から自車両２と先行車両５との相対速度Ｒｓを算出する演算処理を行う。また、関係情報取得処理部２４は、車間距離Ｌａの情報と、後述する運転情報取得処理部２５により取得される自車速Ｖａの情報とに基づいて、車間時間Ｔａを算出する演算処理を行う。すなわち、車間距離Ｌａを自車速Ｖａにより除算することにより車間時間Ｔａを算出する。このようにして、関係情報取得処理部２４は、関係情報Ｄ１としての車間距離Ｌａ、相対速度Ｒｓ、及び車間時間Ｔａの情報を取得する。
【００３７】
運転情報取得処理部２５は、自車両２の運転状態を表す１種類又は２種類以上の運転情報Ｄ２を取得する処理を行う。図３に示すように、本実施形態においては、運転情報Ｄ２は、自車速Ｖａ、アクセル開度Ａｆ、及びブレーキ踏力Ｂｆである。すなわち、運転情報取得処理部２５は、車速センサ１８から自車速Ｖａの情報を、アクセルセンサ１９からアクセル開度Ａｆの情報を、ブレーキセンサ２１からブレーキ踏力Ｂｆの情報を、それぞれ取得する。
【００３８】
本実施形態においては、上記のとおり、関係情報Ｄ１を取得するための関係情報取得処理部２４、レーダ４、及びレーダ情報処理部６、並びに、運転情報Ｄ２を取得するための運転情報取得処理部２５、車速センサ１８、アクセルセンサ１９、及びブレーキセンサ２１が、本発明における「状態情報取得手段３４」を構成する。また、この状態情報取得手段３４により取得される関係情報Ｄ１としての車間距離Ｌａ、相対速度Ｒｓ、及び車間時間Ｔａの情報、並びに運転情報Ｄ２としての自車速Ｖａ、アクセル開度Ａｆ、及びブレーキ踏力Ｂｆの情報のそれぞれが、本発明における「自車状態情報Ｄ」に相当する。
【００３９】
そして、関係情報取得処理部２４により取得された関係情報Ｄ１としての車間距離Ｌａ、相対速度Ｒｓ、及び車間時間Ｔａの情報、並びに、運転情報取得処理部２５より取得された運転情報Ｄ２としての自車速Ｖａ、アクセル開度Ａｆ、及びブレーキ踏力Ｂｆの情報は、自車状態情報データベース３２に記憶される。図３は、この自車状態情報データベース３２の内容の一例を示す図である。この図に示すように、自車状態情報データベース３２には、同時に取得された複数種類の自車状態情報Ｄが関連付けて記憶される。すなわち、同時に取得された関係情報Ｄ１としての車間距離Ｌａ、相対速度Ｒｓ、及び車間時間Ｔａの情報、並びに、運転情報Ｄ２としての自車速Ｖａ、アクセル開度Ａｆ、及びブレーキ踏力Ｂｆの情報が、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３・・・を基準に関連付けられた状態で、自車状態情報データベース３２に記憶される。自車両２を運転する運転者が複数人存在する場合には、運転者毎に異なるデータベースを構成するように自車状態情報Ｄを記憶するとよい。この場合の運転者の認識は、例えば、表示装置３０に備えられたタッチパネル等からの入力に従って行うことができる。本実施形態においては、この自車状態情報データベース３２が、本発明における「状態情報記憶手段」を構成する。
【００４０】
運転傾向情報生成部２６は、自車状態情報データベース３２に記憶された自車状態情報Ｄに基づいて、自車両２の運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を生成する処理を行う。したがって、本実施形態においては、この運転傾向情報生成部２６が、本発明における「運転傾向情報生成手段」を構成する。
【００４１】
図４（ａ）〜（ｅ）は、本実施形態に係る運転傾向情報としての５つの運転傾向マップＭｉ（Ｍｉ＝Ｍ１〜Ｍ５）の例を示す図である。この図に示すように、ここでは、第一運転傾向マップＭ１は自車速Ｖａと車間距離Ｌａとの関係を表し（図４（ａ））、第二運転傾向マップＭ２は相対速度Ｒｓと自車速Ｖａとの関係を表し（図４（ｂ））、第三運転傾向マップＭ３は相対速度Ｒｓと車間距離Ｌａとの関係を表し（図４（ｃ））、第四運転傾向マップＭ４は車間距離Ｌａと車間時間Ｔａとの関係を表し（図４（ｄ））、第五運転傾向マップＭ５は自車速Ｖａと車間時間Ｔａとの関係を表している（図４（ｅ））。なお、ここでは相対速度Ｒｓは正の方向が車間距離Ｌａの短くなる方向を示している。
【００４２】
これら５つの運転傾向マップＭｉは、自車状態情報データベース３２に記憶された過去の自車状態情報Ｄに対する統計的処理を行い、走行中の自車両２の状態として最も頻度が高い状態を表すマップとなるように生成される。具体的には、自車状態情報データベース３２に記憶されている過去の自車状態情報Ｄに基づいて、同時に取得された自車速Ｖａと車間距離Ｌａとの関係をグラフ上に全てプロットし、プロットされた点の密度が最も高い位置を結ぶ線ｍｉ（ｍｉ＝ｍ１〜ｍ５）を引くことにより第一運転傾向マップＭ１を生成する。第二から第五運転傾向マップＭ２〜Ｍ５についても同様にして生成する。これらの各運転傾向マップＭｉ上の線ｍｉが、自車両２の運転者の運転傾向を表している。このようにして生成された運転傾向情報としての５つの運転傾向マップＭｉは、運転傾向情報データベース３３に記憶される。そして、運転傾向マップＭｉは、新たな自車状態情報Ｄが取得される度に、或いは定期的に、当該新たな自車状態情報Ｄを考慮するように更新される。なお、自車両２を運転する運転者が複数人存在する場合には、運転傾向マップＭｉは、それぞれの運転者毎に生成される。
【００４３】
重み係数設定部２７は、運転傾向情報としての５つの運転傾向マップＭｉのそれぞれについての重み係数Ｗｉ（Ｗｉ＝Ｗ１〜Ｗ５）を設定する処理を行う。この重み係数Ｗｉは、後述する式（１）に示されるように、制御係数算出部２８による制御係数Ｙの算出の際に用いる係数である。ここでは、重み係数Ｗｉは、自車両２の運転者の操作に関する１種類又は２種類以上の運転情報Ｄ２に表される運転状態が変化したときの自車状態情報Ｄと各運転傾向マップＭｉとの差Ｚｉ（Ｚｉ＝Ｚ１〜Ｚ５、図４参照）に応じて設定する。本実施形態においては、自車両２の運転者の操作に関する１種類又は２種類以上の運転情報Ｄ２としては、アクセル開度Ａｆ及びブレーキ踏力Ｂｆが該当する。また、差Ｚｉは、図４に示すように、各運転傾向マップＭｉ上において、各運転傾向マップＭｉに示される運転傾向を表す線ｍｉと、それらに対応する現在の自車状態情報Ｄを表す点との距離により表される。例えば、差Ｚ１は、運転傾向マップＭ１上における線ｍ１と現在の自車速Ｖａと車間距離Ｌａとの関係を表す点との距離により表される。この際、差Ｚ１〜Ｚ５を互いに比較可能な値とするため、ここでは、各運転傾向マップＭｉ上において、想定される差Ｚｉの上限距離を「１」とし、この上限距離に対する差Ｚｉの距離の割合を差Ｚｉの値としている。例えば、差Ｚｉの上限距離が１００であって、現在の差Ｚｉの距離が４０であった場合には、差Ｚｉの値は「０．４」とする。
【００４４】
重み係数Ｗｉを上記のように設定することにより、重み係数Ｗｉに、５つの運転傾向マップＭｉのいずれがより適切に運転者の運転傾向を表しているかを代表させることができる。すなわち、アクセル開度Ａｆ及びブレーキ踏力Ｂｆに表される運転状態が変化したときは、自車両２の運転者が現在の自車両２の状態（自車両２と先行車両５との関係を含む）を修正する意思を持っている状態、すなわち運転者の運転傾向に沿っていない状態にあると推測できる。そして、ある運転傾向マップＭｉが運転者の運転傾向を適切に表している場合には、当該運転傾向マップＭｉと現在の自車状態情報Ｄとの差Ｚｉが大きくなれば、それを修正しようとする運転操作が運転者により行われ、逆に差Ｚｉが小さい場合にはそのような運転操作は行われないはずである。したがって、アクセル開度Ａｆ及びブレーキ踏力Ｂｆに表される運転状態が変化した際に、そのときの自車状態情報Ｄとの差Ｚｉが大きい値となる傾向のある運転傾向マップＭｉほど、運転者の運転傾向（自車両２の状態を修正したい意思）をより適切に表していると推測することができる。そこで、アクセル開度Ａｆ及びブレーキ踏力Ｂｆに表される運転状態が変化したときの現在の自車状態情報Ｄと各運転傾向マップＭｉとの差Ｚｉを算出して記憶しておき、差Ｚｉの値が大きい傾向のある運転傾向マップＭｉほど重み係数Ｗｉの値を大きく設定する。例えば、重み係数Ｗｉの値は、差Ｚｉの値に比例する値に設定することができる。
【００４５】
制御係数算出部２８は、関係情報取得処理部２４及び運転情報取得処理部２５により取得された現在の自車状態情報Ｄと運転傾向マップＭｉとに基づいて、自車両２の状態を運転傾向マップＭｉに規定されている状態に近づけるために用いる制御係数Ｙを算出する。ここでは、制御係数Ｙは、５つの運転傾向マップＭ１〜Ｍ５のそれぞれについて設定された重み係数Ｗ１〜Ｗ５と、現在の自車状態情報Ｄと各運転傾向マップＭ１〜Ｍ５との差Ｚ１〜Ｚ５とに基づいて算出される。ここで、差Ｚ１〜Ｚ５については、既に説明したとおりである。本実施形態においては、制御係数Ｙは、以下の式（１）に従って算出する。
Ｙ＝Ｗ１×Ｚ１＋Ｗ２×Ｚ２＋Ｗ３×Ｚ３＋Ｗ４×Ｚ４＋Ｗ５×Ｚ５・・・（１）
すなわち、制御係数Ｙは、現在の自車状態情報Ｄと各運転傾向マップＭ１〜Ｍ５との差Ｚ１〜Ｚ５を重み係数Ｗ１〜Ｗ５により重み付けして加算した値としている。
【００４６】
必要減速度決定部２９は、車両２と先行車両５との相対速度Ｒｓが正の場合すなわち車両２と先行車両５とが接近しつつある場合であって、なおかつアクセル開度Ａｆがゼロである場合に、制御係数Ｙを用いて、自車両２の状態を運転傾向マップＭｉに規定されている状態に近づけるように自車両２を減速させるための必要減速度αを決定する処理を行う。本実施形態においては、自車両２と先行車両５との関係に基づいて定まる基本減速度α０をまず算出する。具体的には、基本減速度α０は、自車両２と先行車両５との車間距離を基本車間距離Ｌ０とし、かつ、そのときの自車速を先行車両５の車速Ｖｂに一致させるために必要な自車両２の減速度であり、以下の式（２）に従って算出する。
α０＝（Ｖａ−Ｖｂ）／{２（Ｌａ−Ｌ０）}・・・（２）
ここで、Ｖａは現在の自車速、Ｌａは現在の自車両２と先行車両５との車間距離である。基本車間距離Ｌ０は、自車速Ｖａにしたがって一律に定まる値を用いることができ、例えば、自車速Ｖａに比例する値を用いることができる。
【００４７】
そして、必要減速度決定部２９は、以下の式（３）に示すように、このようにして算出した基本減速度α０に制御係数Ｙを乗算することにより、必要減速度αを算出する。
α＝Ｙ×α０・・・（３）
このようにして算出された必要減速度αの情報は、演算処理部７から変速機制御部１３へ出力される。
本実施形態においては、この必要減速度αが、本発明における「制御量」に相当する。また、制御係数算出部２８及び必要減速度決定部２９が、本発明における「制御量決定手段３５」を構成する。
【００４８】
そして、変速機制御部１３は、まず、必要減速度αと現在の自車速Ｖａとに基づいて自動変速機構３の入力軸３ａの推奨回転数である推奨入力軸回転数を決定する。そして、変速機制御部１３は、この推奨入力軸回転数と、車速センサ１８により検出される自動変速機構３の出力軸３ｂの回転数である実出力軸回転数とから目標変速比を決定し、自動変速機構３の制御を行う。
【００４９】
図５は、推奨入力軸回転数を決定するためのマップを示す図である。このマップにおいて、直線γmaxは自動変速機構３の変速比を最大に設定した場合（最も低速側の変速比に設定した場合）の自動変速機構３の入力軸回転数と車速との関係を示している。直線γminは自動変速機構３の変速比を最小に設定した場合（最も高速側の変速比に設定した場合）の自動変速機構３の入力軸回転数と車速との関係を示している。また、線γ１は必要減速度αが１〔Ｇ〕である場合の車速と推奨入力軸回転数との関係を示しており、線γ２は必要減速度αが０．２〔Ｇ〕である場合の車速と推奨入力軸回転数との関係をしている。必要減速度αが０．２〔Ｇ〕から１〔Ｇ〕の間にある場合には、適宜線γ１と線γ２との間の値が選択される。したがって、このマップによれば、必要減速度αと現在の自車速Ｖａとに応じた推奨入力軸回転数が決定される。この際、必要減速度αが大きいほど、推奨入力軸回転数は高くなる。そして、推奨入力軸回転数が高いほど、後述するように、自動変速機構３の変速比が大きくなり、アクセル閉状態におけるエンジンブレーキが強く作用して大きく減速することになる。なお、この図９のマップにおいて、横軸の自車速Ｖａ及び縦軸の推奨入力軸回転数として示される数値は、一例であり、適宜設定することが可能である。
【００５０】
そして、変速機制御部１３は、必要減速度αに応じてエンジンブレーキによる減速を行うべく、前記推奨入力軸回転数と、車速センサ１８により検出される自動変速機構３の出力軸３ｂの回転数である実出力軸回転数とから、目標変速比を決定する。具体的には、次の式（４）により算出する。
（目標変速比）＝（推奨入力軸回転数）／（実出力軸回転数）・・・（４）
そして、変速機制御部１３は、このように決定した目標変速比に従って、自動変速機構３の変速比が目標変速比と一致するように自動変速機構３の変速制御を行う。
【００５１】
次に、本実施形態に係る車両制御装置１による車両制御方法について説明する。図６は、本実施形態に係る車両制御装置１の全体の制御方法を示すフローチャートである。図７は、図６のステップ＃０１の自車状態情報Ｄを取得・記憶する処理の詳細を示すフローチャートである。図８は、図６のステップ＃０４の制御係数Ｙを算出する処理の詳細を示すフローチャートである。以下、これらのフローチャートに従って説明する。
【００５２】
図６に示すように、本実施形態に係る車両制御装置１は、自車状態情報Ｄを取得し、自車状態情報データベース３１に記憶する処理を行う（ステップ＃０１）。このステップ＃０１の処理については、図７のフローチャートに基づいて後に詳細に説明する。本実施形態では、ステップ＃０１の自車状態情報Ｄを取得・記憶する処理は、自車両２の走行中に所定の時間間隔で繰り返し行われる。そして、車両制御装置１は、運転傾向情報生成部２６において、運転傾向情報としての５つの運転傾向マップＭｉ（Ｍｉ＝Ｍ１〜Ｍ５）を生成する処理を行う（ステップ＃０２）。また、車両制御装置１は、重み係数設定部２７において、運転傾向マップＭｉのそれぞれについての重み係数Ｗｉ（Ｗｉ＝Ｗ１〜Ｗ５）を設定する処理を行う（ステップ＃０３）。これらのステップ＃０２の運転傾向マップＭｉの生成及びステップ＃０３の重み係数Ｗｉの設定の処理は、ここでは、走行時間や走行距離等により定まる所定のタイミングで繰り返し行われる。次に、車両制御装置１は、制御係数算出部２８において、制御係数Ｙを算出する処理を行う（ステップ＃０４）。このステップ＃０４の処理については、図８のフローチャートに基づいて後に詳細に説明する。このステップ＃０４の制御係数Ｙを算出する処理は、自車両２の走行中に所定の時間間隔で繰り返し行われる。そして、車両制御装置１は、自車両２が先行車両５に接近し、かつアクセルオフ状態であるか否かを、関係情報取得処理部２４により取得された相対速度Ｒｓ及び運転情報取得処理部２５により取得されたアクセル開度Ａｆの情報に基づいて判断する。自車両２が先行車両５に接近し、かつアクセルオフ状態である場合には（ステップ＃０５：ＹＥＳ）、車両制御装置１は、必要減速度決定部２９において、必要減速度αを決定する処理を行う（ステップ＃０６）。そして、車両制御装置１は、変速機制御部１３において、自動変速機構３の目標変速比を決定し、自動変速機構３の制御を行う（ステップ＃０７）。
【００５３】
図７に示すように、ステップ＃０１の自車状態情報Ｄを取得・記憶する処理では、まず、車両制御装置１は、演算処理部７がレーダ情報処理部６を介してレーダ４と正常に通信しているか否かについて判断する（ステップ＃１１）。レーダ４と正常に通信している場合には（ステップ＃１１：ＹＥＳ）、演算処理部７は、レーダ４からの出力信号に基づいて、先行車両５が存在するか否かについて判断する（ステップ＃１２）。そして、先行車両５が存在する場合には（ステップ＃１２：ＹＥＳ）、処理はステップ＃１３以降に進む。レーダ４と正常に通信していない場合（ステップ＃１１：ＮＯ）又は先行車両５が存在しない場合（ステップ＃１２：ＮＯ）には、処理はそのまま終了し、自車状態情報Ｄは取得されない。
【００５４】
先行車両５が存在する場合には（ステップ＃１２：ＹＥＳ）、演算処理部７は、レーダ情報を取得する（ステップ＃１３）。ここで、レーダ情報は、レーダ情報処理部６が、レーダ４からの出力信号を処理して得た、先行車両５との間の車間距離Ｌａの情報である。その後、演算処理部７は、運転情報取得処理部２５により、運転情報Ｄ２（自車速Ｖａ、アクセル開度Ａｆ、及びブレーキ踏力Ｂｆ）を取得する（ステップ＃１４）。この際、自車速Ｖａの情報は車速センサ１８から、アクセル開度Ａｆの情報はアクセルセンサ１９から、ブレーキ踏力Ｂｆの情報はブレーキセンサ２１から、それぞれ取得される。次に、演算処理部７は、関係情報取得処理部２４により、関係情報Ｄ１（車間距離Ｌａ、相対速度Ｒｓ、及び車間時間Ｔａ）を取得する（ステップ＃１５）。この際、車間距離Ｌａの情報は上記レーダ情報から取得され、相対速度Ｒｓの情報は車間距離Ｌａの情報に基づいて算出され、車間時間Ｔａの情報は車間距離Ｌａの情報と自車速Ｖａの情報とに基づいて算出される。
【００５５】
その後、演算処理部７は、ステップ＃１４及びステップ＃１５で取得された関係情報Ｄ１及び運転情報Ｄ２を関連付けて、自車状態情報データベース３１に記憶する（ステップ＃１６）。以上のステップ＃１１〜＃１６の処理は、所定の時間間隔で繰り返し行われている。ここでは、ステップ＃１１〜＃１６の１回のサイクル内で取得された関係情報Ｄ１及び運転情報Ｄ２を、同時に取得された自車状態情報Ｄとして関連付けて記憶している。これにより、自車状態情報Ｄは、自車両２の走行中は常時取得され、自車状態情報データベース３１に蓄積されることになる。なお、このステップ＃１１〜＃１６の処理が繰り返し行われる所定の時間間隔は、例えば、１０〜５０ｍｓ程度とすることができる。
【００５６】
図８に示すように、ステップ＃０４の制御係数Ｙを算出する処理では、まず、車両制御装置１は、演算処理部７において現在の自車状態情報Ｄを取得する処理を行う（ステップ＃２１〜＃２５）。このステップ＃２１〜＃２５の処理は、図７のステップ＃１１〜ステップ＃１５の処理と同様であるので、説明は省略する。演算処理部７は、現在の自車状態情報Ｄとして、運転情報Ｄ２（自車速Ｖａ、アクセル開度Ａｆ、及びブレーキ踏力Ｂｆ）及び関係情報Ｄ１（車間距離Ｌａ、相対速度Ｒｓ、及び車間時間Ｔａ）を取得した後（ステップ＃２４及び＃２５）、ステップ＃０２において生成された自車両２の運転者の５つの運転傾向マップＭｉを取得する（ステップ＃２６）。次に、ステップ＃０３において設定された５つの運転傾向マップＭｉのそれぞれについての重み係数Ｗｉを取得する（ステップ＃２７）。その後、各運転傾向マップＭ１〜Ｍ５と現在の自車状態情報Ｄとの差Ｚ１〜Ｚ５を算出する（ステップ＃２８）。そして、現在の自車状態情報Ｄと各運転傾向マップＭ１〜Ｍ５との差Ｚ１〜Ｚ５と、重み係数Ｗ１〜Ｗ５とに基づいて制御係数Ｙを算出する（ステップ＃２９）。
【００５７】
〔第二の実施形態〕
次に、本発明の第二の実施形態に係る車両制御装置１について説明する。図９は、本実施形態に係る車両制御装置１及びこれが搭載される自車両２の構成を示すブロック図である。この図に示すように、本実施形態に係る車両制御装置１は、その最大の特徴として、運転傾向情報データベース３３に、複数種類の運転傾向に従って分けられた運転傾向分類Ｃｉ毎の平均的な運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を、当該複数の運転傾向分類Ｃｉ毎に記憶している点において上記第一の実施形態とは異なる。また、本実施形態に係る車両制御装置１は、運転傾向情報生成部２６に代えて、複数の運転傾向分類Ｃｉの中から一つの分類の運転傾向情報を選択するための運転傾向情報選択部３６を備えている点、重み係数設定部２７を備えていない点、及び過去の自車状態情報Ｄを記憶して蓄積するための自車状態情報データベース３１を備えていない点においても上記第一の実施形態とは異なる。
【００５８】
運転傾向分類Ｃｉは、本実施形態においては、普通分類Ｃ１、せっかち分類Ｃ２、のんびり分類Ｃ３、ベテラン分類Ｃ４、初心者分類Ｃ５の５つに分類されている。各運転傾向分類Ｃｉ（Ｃｉ＝Ｃ１〜Ｃ５）には、分類毎の平均的な運転者の運転傾向を表す運転傾向情報が記憶されている。ここで、各運転傾向分類Ｃｉに属する運転傾向情報は、上記第一の実施形態と同様に、５つの運転傾向マップＭｉ（Ｍｉ＝Ｍ１〜Ｍ５）とする。したがって、本実施形態においては、５つの運転傾向分類Ｃｉ毎に５つの運転傾向マップＭｉがあり、合計で２５個の運転傾向マップＭｉが運転傾向情報データベース３３に記憶されていることになる。
【００５９】
各運転傾向分類Ｃｉに属する運転傾向マップＭｉは、運転傾向分類Ｃｉ毎に、各分類に属する運転者による車両の走行時の自車状態情報Ｄに相当するデータを多数取得し、これに対して統計的処理を行うことにより、運転傾向分類Ｃｉ毎の平均的な運転者の運転傾向を表すマップとなるように生成する。この際の統計的処理の方法は、上記第一の実施形態と同様とすることができる。本実施形態においては、運転傾向情報データベース３３が本発明における「運転傾向情報記憶手段」を構成する。
【００６０】
運転傾向情報選択部３６は、運転傾向情報データベース３３に記憶された５つの運転傾向分類Ｃ１〜Ｃ５の中から一つの分類に属する運転傾向マップＭｉを選択する処理を行う。本実施形態においては、運転傾向情報選択部３６は、自車両２のエンジン１５の始動時等に、表示装置３０に「普通」、「せっかち」、「のんびり」、「ベテラン」、「初心者」という５つの運転傾向分類Ｃｉを表す画像を表示する。そして、運転傾向情報選択部３６は、表示装置３０に備えられたタッチパネルや図示しないリモートコントローラ等による運転者からの選択入力を受け付け、いずれかの運転傾向分類Ｃｉを表す画像が選択されたときに、当該運転傾向分類Ｃｉを選択する処理を行う構成としている。
したがって、本実施形態においては、この運転傾向情報選択部３６が本発明における「選択手段」を構成する。
【００６１】
本実施形態においては、関係情報取得処理部２４及び運転情報取得処理部２５は、現在の自車状態情報Ｄとして、関係情報Ｄ１としての車間距離Ｌａ、相対速度Ｒｓ、及び車間時間Ｔａの情報、並びに、運転情報取得処理部２５より取得された運転情報Ｄ２としての自車速Ｖａ、アクセル開度Ａｆ、及びブレーキ踏力Ｂｆの情報を取得する。したがって、本実施形態においても、関係情報取得処理部２４、レーダ４、及びレーダ情報処理部６、並びに、運転情報取得処理部２５、車速センサ１８、アクセルセンサ１９、及びブレーキセンサ２１が、本発明における「状態情報取得手段３４」を構成する。また、この状態情報取得手段３４により取得される関係情報Ｄ１としての車間距離Ｌａ、相対速度Ｒｓ、及び車間時間Ｔａの情報、並びに運転情報Ｄ２としての自車速Ｖａ、アクセル開度Ａｆ、及びブレーキ踏力Ｂｆの情報のそれぞれが、本発明における「自車状態情報Ｄ」に相当する。
【００６２】
そして、制御係数算出部２８は、運転傾向情報選択部３６により選択された一つの運転傾向分類Ｃｉに属する運転傾向マップＭｉと、関係情報取得処理部２４及び運転情報取得処理部２５により取得された現在の自車状態情報Ｄとに基づいて、自車両２の状態を運転傾向マップＭｉに規定されている状態に近づけるために用いる制御係数Ｙを算出する。この制御係数Ｙの算出方法は上記第一の実施形態と同様であるが、この際に用いる重み係数Ｗｉ（Ｗｉ＝Ｗ１〜Ｗ５）は、本実施形態においては、運転傾向マップＭｉ毎に予め設定された固定値を用いることとする。
【００６３】
また、必要減速度決定部２９は、車両２と先行車両５との相対速度Ｒｓが正の場合、すなわち車両２と先行車両５とが接近しつつある場合であって、なおかつアクセル開度Ａｆがゼロである場合に、制御係数Ｙを用いて、自車両２の状態を選択された運転傾向マップＭｉに規定されている状態に近づけるように自車両２を減速させるための必要減速度αを決定する処理を行う。この必要減速度αの決定方法は上記第一の実施形態と同様である。
したがって、本実施形態においても、この必要減速度αが、本発明における「制御量」に相当する。また、制御係数算出部２８及び必要減速度決定部２９が、本発明における「制御量決定手段３５」を構成する。
【００６４】
本実施形態に係る車両制御装置１のその他の構成については、上記第一の実施形態と同様とすることができる。
【００６５】
次に、本実施形態に係る車両制御装置１による車両制御方法について説明する。図１０は、本実施形態に係る車両制御装置１の全体の制御方法を示すフローチャートである。この図１０に示すように、本実施形態に係る車両制御装置１は、まず、５つの運転傾向分類Ｃ１〜Ｃ５の中から一つの分類が選択されたか否かの判断を行う（ステップ＃５１）。そして、一つの運転傾向分類Ｃｉが選択された場合には（ステップ＃５１：ＹＥＳ）、運転傾向情報選択部３６は、当該選択された運転傾向分類Ｃｉに属する運転傾向マップＭｉを運転傾向情報データベース３３から取得する（ステップ＃５２）。次に、車両制御装置１は、現在の自車状態情報Ｄを取得する（ステップ＃５３）。このステップ＃５３の処理は、図７のフローチャートのステップ＃１１〜＃１５と同様とすることができる。次に、車両制御装置１は、制御係数算出部２８において、制御係数Ｙを算出する処理を行う（ステップ＃５４）。このステップ＃５４の処理については、図８のフローチャートと同様とすることができる。その後、車両制御装置１は、自車両２が先行車両５に接近し、かつアクセルオフ状態であるか否かを、関係情報取得処理部２４により取得された相対速度Ｒｓ及び運転情報取得処理部２５により取得されたアクセル開度Ａｆの情報に基づいて判断する。そして、自車両２が先行車両５に接近し、かつアクセルオフ状態である場合には（ステップ＃５５：ＹＥＳ）、車両制御装置１は、必要減速度決定部２９において、必要減速度αを決定する処理を行う（ステップ＃５６）。そして、車両制御装置１は、変速機制御部１３において、自動変速機構３の目標変速比を決定し、自動変速機構３の制御を行う（ステップ＃５７）。
【００６６】
〔第三の実施形態〕
次に、本発明の第三の実施形態に係る車両制御装置１について説明する。本実施形態に係る車両制御装置１は、自車状態情報Ｄとして、上記の各実施形態において説明した関係情報Ｄ１（車間距離Ｌａ、相対速度Ｒｓ、及び車間時間Ｔａ）並びに運転情報Ｄ２（自車速Ｖａ、アクセル開度Ａｆ、及びブレーキ踏力Ｂｆ）に加えて、自車両２の周辺の状態を表す１種類又は２種類以上の周辺情報を取得する点で、上記の各実施形態とは異なる。ここで、自車両２の周辺情報としては、運転者の運転傾向に影響を与える可能性がある自車両２の周辺の情報であり、例えば、乗用車、トラック、二輪車等の先行車両５の種別を示す先行車両種別情報、高速道路、有料道路、国道、県道等の道路の種別を示す道路種別情報、晴れ、曇り、雨、雪等の天候情報、朝、昼、夕方、夜等の時間帯情報、湿潤、凍結、乾燥等の路面状況情報、アスファルト、コンクリート、未舗装等の路面種別情報、風力、風向等の風情報等が含まれる。
【００６７】
これらの周辺情報のうち、先行車両種別情報、天候情報及び路面状況情報は、例えば、ＣＣＤカメラ等の撮像装置により撮像した自車両２の周囲の画像情報を解析することにより取得することができる。また、道路種別情報及び路面種別情報は、地図データベース１２に格納されている地図情報と、ロケーション部８により取得される自車位置情報とに基づいて、自車位置が存在する道路の種別の情報を取得することができる。時間帯情報は、時計等の時刻情報を取得することができる装置等から取得することができる。風情報は風力センサ等から取得することができる。
【００６８】
本実施形態においては、演算処理部７は、取得した周辺情報に基づいて、上記の各実施形態における運転傾向マップＭｉ上の線ｍｉの位置を移動させ、或いは線ｍｉの形状を変更する補正を行う構成とすることができる。また、演算処理部７は、自車両２の周辺情報に示される内容毎に異なる運転傾向マップＭｉを運転傾向情報生成部２６において生成し、又は、自車両２の周辺情報に示される内容毎に異なる運転傾向マップＭｉを運転傾向情報データベース３３に記憶しておく構成とすることができる。このようにすることにより、自車両の周辺の状態に応じて運転者の運転傾向に差異がある場合においても、それに合わせた車両制御を行うことが可能となる。
【００６９】
〔その他の実施形態〕
（１）上記第二の実施形態においては、複数種類の運転傾向に従って分けられた運転傾向分類Ｃｉ毎の平均的な運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を予め用意して運転傾向情報データベース３３に記憶させておき、運転者の選択等により１つの運転傾向分類Ｃｉに属する運転傾向情報を選択して用いる構成について説明した。しかし、このような複数の運転傾向分類Ｃｉを有さず、最も標準的な運転者の運転傾向を表す運転傾向情報を運転傾向情報データベース３３に記憶させておき、この運転傾向情報を用いて上記第二の実施形態と同様に自車両２の制御を行う構成とすることも好適な実施形態の一つである。
【００７０】
（２）上記の各実施形態においては、運転傾向情報は、２種類の自車状態情報Ｄの関係を表すマップである場合について説明した。しかし、運転傾向情報の形式はこれに限定されない。例えば、３種類以上の自車状態情報Ｄの関係を表す多次元のマップとすることも好適な実施形態の一つである。また、運転傾向情報をマップとせず、２種類以上の自車状態情報Ｄの関係を表す式又はテーブル等とすることも好適な実施形態の一つである。
【００７１】
（３）上記の各実施形態においては、自車両２と先行車両５とが接近し、かつアクセルオフ状態である接近しつつある場合に自車両２を減速させるための必要減速度αを決定し、それに従って自動変速機構３の変速制御を行う場合について説明した。しかし、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではなく、例えば、自車両２と先行車両５とが離間しつつある場合に、運転傾向情報に従って先行車両５との車間距離Ｌａを維持するための制御量としての必要加速度を決定し、それに従って自車両２を加速させる制御を行うことも好適な実施形態の一つである。この際、自動変速機構３だけでなく、アクセル開度等の制御を行うことも好適な実施形態の一つである。また、ブレーキの制御、ステアリングの制御等、車両の各部の制御を行うことも好適な実施形態の一つである。
【００７２】
（４）上記の各実施形態においては、自車両２の進行方向に存在する先行車両５を対象と、これとの関係に応じて車両制御を行う場合について説明した。しかし、自車両２の進行方向に存在する物体としては先行車両５に限定されるものではなく、路肩に停車中の車両、自転車や歩行者、道路上の障害物等、自車両２の進行方向に存在する様々な物体を対象とすることができる。
【００７３】
（５）上記実施形態においては、レーダ４により先行車両５との車間距離Ｌａを検出し、関係情報取得処理部２４において、この車間距離Ｌａの時間に従った変化量から自車両２と先行車両５との相対速度Ｒｓを算出する場合の例について説明した。しかし、ドップラー効果を利用し、レーダ４から放射するレーザやミリ波等の振動数と先行車両５からの反射波の振動数との差に基づいて、相対速度Ｒｓを算出する構成とすることも好適な実施形態の一つである。また、相対速度Ｒｓを算出する機能は、レーダ４自身に備えても、関係情報取得処理部２４に備えてもよい。
【００７４】
（６）上記実施形態においては、演算処理部７は、ナビゲーション装置としての演算処理を行うためのナビゲーション用演算処理部２３を備える場合について説明した。しかし、本発明に係る車両制御装置１の演算処理部７は、ナビゲーション装置とは独立して設けることも当然に可能である。
【００７５】
（７）上記実施形態においては、自動変速機構３として無段変速機構を用いる場合について説明したが、自動変速機構３の構成はこれに限定されるものではなく、有段の変速機構を用いることも好適な実施形態の一つである。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の第一の実施形態に係る車両制御装置及びこれが搭載される自車両の構成を示すブロック図
【図２】自車両と先行車両との関係を示す説明図
【図３】本発明の第一の実施形態に係る車両制御装置における自車状態情報データベースの内容の一例を示す図
【図４】本発明の第一の実施形態に係る運転傾向情報としての５つの運転傾向マップの例を示す図
【図５】本発明の第一の実施形態に係る車両制御装置における推奨入力軸回転数を決定するためのマップを示す図
【図６】本発明の第一の実施形態に係る車両制御装置の全体の制御方法を示すフローチャート
【図７】図６のステップ＃０１の処理の詳細を示すフローチャート
【図８】図６のステップ＃０４の処理の詳細を示すフローチャート
【図９】本発明の第二の実施形態に係る車両制御装置及びこれが搭載される自車両の構成を示すブロック図
【図１０】本発明の第二の実施形態に係る車両制御装置の全体の制御方法を示すフローチャート
【図１１】背景技術に係る車両用走行制御装置の構成を示すブロック図
【符号の説明】
【００７７】
１：車両制御装置
２：自車両
３：自動変速機構
５：先行車両（自車両の進行方向に存在する物体）
１３：変速機制御部（制御手段）
２６：運転傾向情報生成部（運転傾向情報生成手段）
３２：自車状態情報データベース（状態情報記憶手段）
３３：運転傾向情報データベース（運転傾向情報記憶手段）
３４：状態情報取得手段
３５：制御量決定手段
３６：運転傾向情報選択部
Ｄ：自車状態情報
Ｄ１：関係情報
Ｄ２：運転情報
Ｌａ：車間距離
Ｒｓ：相対速度
Ｔａ：車間時間
Ｖａ：自車速
Ｍｉ：運転傾向マップ
Ｗｉ：重み係数
Ｚｉ：自車状態情報と運転傾向情報との差
α：必要減速度
Ｃｉ：運転傾向分類
【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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【図１１】
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