(57)【要約】【課題】車両の走行制御装置において、各乗員の車両種別に応じた運転経験度を考慮する。【解決手段】運転嗜好データベース１１は、乗員と車両種別とに応じた運転経験度と運転嗜好データとを記憶している。乗員認識部１２は、車両に搭乗している各乗員を認識する。運転嗜好データ抽出部１３は、乗員認識部１２により認識された各乗員の、搭乗している車両の種別に対応する運転経験度と運転嗜好データとを、運転嗜好データベース１１から抽出する。運転嗜好データ合成部１４は、運転嗜好データ抽出部１３により抽出された各乗員の運転嗜好データを、各乗員の運転経験度で重み付けして合成する。走行指令値算出部１５は、運転嗜好データ合成部１４により合成された運転嗜好データを用いて、車両の走行を制御する走行指令値を算出する。【選択図】図１
2019207544.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗員と車両種別とに応じた運転経験度と運転嗜好データとを記憶している運転嗜好データベースと、
車両に搭乗している各乗員を認識する乗員認識部と、
前記乗員認識部により認識された前記各乗員の、搭乗している前記車両の種別に対応する運転経験度と運転嗜好データとを、前記運転嗜好データベースから抽出する運転嗜好データ抽出部と、
前記運転嗜好データ抽出部により抽出された前記各乗員の運転嗜好データを、前記各乗員の運転経験度で重み付けして合成する運転嗜好データ合成部と、
前記運転嗜好データ合成部により合成された運転嗜好データを用いて、前記車両の走行を制御する走行指令値を算出する走行指令値算出部とを備える走行制御装置。
【請求項２】
前記運転嗜好データ合成部は、運転経験度の値が大きい乗員の運転嗜好データの重みが大きくなるよう調整し、運転経験度の値が小さい乗員の運転嗜好データの重みが小さくなるよう調整し、調整後の前記各乗員の重みのばらつきに応じて当該調整後の前記各乗員の重みを補正することを特徴とする請求項１記載の走行制御装置。
【請求項３】
生体計測用センサにより計測された前記各乗員の計測結果を用いて、前記各乗員の感情評価値を算出する感情評価部を備え、
前記運転嗜好データ合成部は、前記感情評価部により算出された前記各乗員の感情評価値に応じて、前記各乗員の運転嗜好データの重みを調整することを特徴とする請求項１記載の走行制御装置。
【請求項４】
前記車両の走行中に得られた前記車両に関するデータ、前記車両の周辺に関するデータ、及び前記走行指令値に基づいて、前記運転嗜好データベースを更新する学習部を備えることを特徴とする請求項１記載の走行制御装置。
【請求項５】
前記車両の走行内容を採点する採点部を備え、
前記学習部は、前記採点部の採点結果を提示された前記各乗員によって前記運転嗜好データベースの更新を許可する操作が行われた場合、前記運転嗜好データベースを更新することを特徴とする請求項４記載の走行制御装置。
【請求項６】
乗員認識部が、車両に搭乗している各乗員を認識し、
運転嗜好データ抽出部が、乗員と車両種別とに応じた運転経験度と運転嗜好データとを記憶している運転嗜好データベースを参照し、前記乗員認識部により認識された前記各乗員の、搭乗している前記車両の種別に対応する運転経験度と運転嗜好データとを、前記運転嗜好データベースから抽出し、
運転嗜好データ合成部が、前記運転嗜好データ抽出部により抽出された前記各乗員の運転嗜好データを、前記各乗員の運転経験度で重み付けして合成し、
走行指令値算出部が、前記運転嗜好データ合成部により合成された運転嗜好データを用いて、前記車両の走行を制御する走行指令値を算出する走行制御方法。
【請求項７】
車両に搭乗している各乗員を認識する乗員認識手順と、
乗員と車両種別とに応じた運転経験度と運転嗜好データとを記憶している運転嗜好データベースを参照し、前記乗員認識手順により認識された前記各乗員の、搭乗している前記車両の種別に対応する運転経験度と運転嗜好データとを、前記運転嗜好データベースから抽出する運転嗜好データ抽出手順と、
前記運転嗜好データ抽出手順により抽出された前記各乗員の運転嗜好データを、前記各乗員の運転経験度で重み付けして合成する運転嗜好データ合成手順と、
前記運転嗜好データ合成手順により合成された運転嗜好データを用いて、前記車両の走行を制御する走行指令値を算出する走行指令値算出手順とを、コンピュータに実行させる走行制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車両の走行制御装置、走行制御方法、及び走行制御プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に係る運転支援システムは、車両の同乗者の属性を表す同乗者情報を保持しているデータベースから、同乗者の運転の嗜好を表す情報を取得し、取得した情報に基づいて運転支援を行っていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１２１８４２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に係る運転支援システムにおいて、同乗者情報の例として、氏名、年齢、性別、運転歴、及び免許情報が挙げられている。この運転歴は、同乗者が所有する車両、又は同乗者が日頃運転している車両の運転年数である。また、ブルー免許及びゴールド免許等の免許種別を示す免許情報も、同乗者が所有する車両、又は同乗者が日頃運転している車両の運転経験に基づくものである。例えば、日頃トラックを運転している同乗者が、今回セダンに搭乗した場合、上記運転支援システムは、この同乗者のトラック運転年数が長くても、又は免許種別がゴールド免許であっても、この同乗者の同乗者情報をセダンの運転支援に大きく反映すべきではない。トラックとセダンとでは車両の挙動が大きく異なるためである。しかしながら、特許文献１において車両の種別は考慮されていない。また、特許文献１において、同乗者が複数人いる場合に、同乗者全体の満足度を高めるような運転支援方法は考慮されてない。
【０００５】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、各乗員の車両種別に応じた運転経験度を考慮することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る走行制御装置は、乗員と車両種別とに応じた運転経験度と運転嗜好データとを記憶している運転嗜好データベースと、車両に搭乗している各乗員を認識する乗員認識部と、乗員認識部により認識された各乗員の、搭乗している車両の種別に対応する運転経験度と運転嗜好データとを、運転嗜好データベースから抽出する運転嗜好データ抽出部と、運転嗜好データ抽出部により抽出された各乗員の運転嗜好データを、各乗員の運転経験度で重み付けして合成する運転嗜好データ合成部と、運転嗜好データ合成部により合成された運転嗜好データを用いて、車両の走行を制御する走行指令値を算出する走行指令値算出部とを備えるものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、各乗員の車両種別に応じた運転嗜好データを、各乗員の車両種別に応じた運転経験度で重み付けして合成するようにしたので、乗員全体の満足度を高めた走行制御を実現できる。また、各乗員の運転嗜好データを合成する際に、各乗員の車両種別に応じた運転経験度を考慮した重み付けを行うようにしたので、信頼性の低い運転嗜好データの寄与を低くし、信頼性の高い運転嗜好データの寄与を高くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る走行制御装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１の運転嗜好データ合成部が用いる各乗員の重みの一例を示し、図２Ａは正規化前の重み、図２Ｂは正規化後の重みである。
【図３】実施の形態１の運転嗜好データ合成部が用いる各乗員の重みの別の例を示し、図３Ａは正規化前の重み、図３Ｂは正規化後の重み、図３Ｃは補正及び正規化後の重みである。
【図４】実施の形態１に係る走行制御装置の動作例を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態２に係る走行制御装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】実施の形態２に係る走行制御装置の動作例を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態３に係る走行制御装置の構成例を示すブロック図である。
【図８】実施の形態３に係る走行制御装置の動作例を示すフローチャートである。
【図９】各実施の形態に係る走行制御装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る走行制御装置１０の構成例を示すブロック図である。図１に示される走行制御装置１０は、車両に搭載されるものであり、運転嗜好データベース１１、乗員認識部１２、運転嗜好データ抽出部１３、運転嗜好データ合成部１４、及び走行指令値算出部１５を備える。また、この走行制御装置１０には、車内カメラ１、入出力装置２、及び車両周辺計測装置３が接続される。
【００１０】
車内カメラ１は、車両に搭乗している各乗員を撮像し、撮像画像を乗員認識部１２へ出力する。
【００１１】
入出力装置２は、車両に搭乗している各乗員に情報を提示する表示装置又は音声出力装置と、各乗員による操作入力等を受け付ける入力装置とを有する。実施の形態１の入出力装置２は、車両の目的地、到着予定時間、及び走行経路等のデータ（以下、目的地データと称する）を走行指令値算出部１５へ出力する。また、実施の形態１の入出力装置２は、車両に搭乗している乗員のうちの１人によって選択操作された運転モードの情報を運転嗜好データ抽出部１３へ出力する。
【００１２】
車両周辺計測装置３は、車両の速度、加速度、車間距離、及び渋滞状況等の、車両及び当該車両周辺に関するデータ（以下、車両及び周辺データと称する）を計測し、車両及び周辺データを走行指令値算出部１５へ出力する。
【００１３】
運転嗜好データベース１１は、乗員と車両種別とに応じた運転経験度と運転嗜好データとを記憶している。運転経験度は、例えば、乗員ごとの、車両種別ごとの乗車回数である。運転嗜好データは、例えば、運転パターンの項目を要素とする実数の多次元ベクトルである。以下に、ある乗員の、ある車両種別の運転嗜好データの一例を示す。前後加速度、左右加速度、アクセル踏込量、ブレーキ踏込量、及び車間距離は、運転パターンの項目である。
【００１４】
運転嗜好データ
＝（前後加速度、左右加速度、アクセル踏込量、ブレーキ踏込量、車間距離、…）
【００１５】
運転モードが４つある場合、運転嗜好データベース１１に記憶されている、Ｙさんのある車両種別に応じた運転嗜好データは、以下の４つである。「ゆっくり」及び「急ぎ」の運転モードは、速度又は時間を重視したモードであり、「安全」の運転モードは安全性を重視したモードであり、「アクティブ」の運転モードはアグレッシブな乗車感を重視したモードである。多次元ベクトルの各要素の値は、前後加速度、左右加速度、アクセル踏込量、ブレーキ踏込量、及び車間距離の実際の値ではなく、例えば１０段階で表される値等である。
【００１６】
Ｙさんの「ゆっくり」データ  ＝（３，３，２，６，５，…）
Ｙさんの「急ぎ」データ      ＝（７，５，８，５，４，…）
Ｙさんの「安全」データ      ＝（３，３，２，５，６，…）
Ｙさんの「アクティブ」データ＝（８，６，８，５，５，…）
【００１７】
このように、運転嗜好データベース１１には、Ｙさんについて、１つの車両種別に対して４つの運転モードの運転嗜好データが記憶されている。Ｎさんの運転嗜好データは、Ｎさんの運転嗜好が反映されたものとなり、Ｙさんの運転嗜好データとは異なるものになる。ここでは、運転モードが複数ある例を説明したが、運転モードは１つでもよい。
【００１８】
なお、乗員の運転経験度及び運転嗜好データが運転嗜好データベース１１に記憶されていない場合、例えば、当該乗員が入出力装置２を操作することによって自身の運転経験度及び運転嗜好データを運転嗜好データベース１１に登録してもよい。
【００１９】
乗員認識部１２は、車内カメラ１が撮像した画像を用いて、車両に搭乗している各乗員を認識する。乗員認識部１２は、認識した各乗員の情報を、運転嗜好データ抽出部１３へ出力する。
【００２０】
運転嗜好データ抽出部１３は、乗員認識部１２により認識された各乗員の運転経験度と運転嗜好データとを、運転嗜好データベース１１から抽出する。このとき、運転嗜好データ抽出部１３は、各乗員が搭乗している車両と同一の車両種別の運転経験度と運転嗜好データ、又は、各乗員が搭乗している車両に類似する車両種別の運転経験度と運転嗜好データを、運転嗜好データベース１１から抽出する。また、運転嗜好データ抽出部１３は、運転モードが複数ある場合、車両に搭乗している乗員のうちの１人が入出力装置２を操作して選択した運転モードに対応する運転嗜好データを、運転嗜好データベース１１から抽出する。運転嗜好データ抽出部１３は、運転嗜好データベース１１から抽出した各乗員の運転経験度と運転嗜好データとを、運転嗜好データ合成部１４へ出力する。
【００２１】
運転嗜好データ合成部１４は、運転嗜好データ抽出部１３により抽出された各乗員の運転嗜好データを、同じく運転嗜好データ抽出部１３により抽出された各乗員の運転経験度で重み付けして合成する。運転嗜好データ合成部１４は、合成後の運転嗜好データを走行指令値算出部１５へ出力する。
【００２２】
例えば、Ｙさんの運転嗜好データがベクトルＶＹであり、Ｎさんの運転嗜好データがベクトルＶＮである場合、合成された運転嗜好データのベクトルＶは、式（１）で表される。ωＹ及びωＮは、重みである。
Ｖ＝ωＹＶＹ＋ωＮＶＮ      （１）
【００２３】
運転嗜好データ合成部１４は、重みに係数を乗じることによって当該重みを調整する。ただし、運転嗜好データ合成部１４は、式（１）の計算に用いる最終的な各乗員の重みを、各乗員の重みの和が「１」になるように正規化することとする。
【００２４】
運転嗜好データ合成部１４は、各乗員の重みの調整に、各乗員の運転経験度を用いる。上述したように、運転経験度は、各乗員が搭乗している車両の乗車回数、又は各乗員が搭乗している車両に類似する車両の乗車回数である。乗車回数が少なく、その車両に慣れていない乗員がいる場合、その乗員の運転嗜好データは信頼性が低いと考えられる。例えば、後部座席に座る乗員が、その車両に初めて搭乗する人であり、それゆえ運転に不安を感じる場合、運転嗜好データ合成部１４は、その乗員の運転嗜好データの重みが小さくなるように調整することで、信頼性の低い運転嗜好データの走行制御に対する寄与を低くする。反対に、乗車回数が多い乗員の運転嗜好データは、信頼性が高いと考えられるため、運転嗜好データ合成部１４は、その乗員の運転嗜好データの重みが大きくなるように調整することで、信頼性の高い運転嗜好データの走行制御に対する寄与を高くする。
【００２５】
なお、運転席に座る乗員の乗車回数が極端に多く、運転席に座る乗員を除く乗員すべての乗車回数が少ない場合、運転席に座る乗員の運転嗜好データを過度に重視しすぎると、乗員全体の満足度を考えた場合に必ずしも適切とは言えず、他の乗員とのバランスを考慮した方がよい。このように各乗員の乗車回数のばらつきが大きい場合、運転嗜好データ合成部１４は、ばらつきが小さくなるように各乗員の重みを補正することで、乗車回数が極端に多い又は少ない乗員の運転嗜好データの走行制御に対する寄与を低くする。
【００２６】
運転嗜好データ合成部１４は、例えば、乗車回数が１回〜１０回である乗員の重みに係数「０．４」を乗じ、乗車回数が１１回〜５０回である乗員の重みに係数「０．８」を乗じ、乗車回数が５１回以上である乗員の重みに係数「１．２」を乗じることにより、重みを調整する。上記係数は、各乗員の重みの初期値（例えば、「１．０」）に乗じるものである。運転嗜好データ合成部１４は、各乗員の重みの初期値に上記係数を乗じて調整した後、各乗員の重みの和が「１」になるように正規化する。
【００２７】
図２は、実施の形態１の運転嗜好データ合成部１４が用いる各乗員の重みの一例を示し、図２Ａは正規化前の重み、図２Ｂは正規化後の重みである。運転席の乗員は乗車回数が５０回以上であるため、重みの係数が「１．２」であり、その他の各乗員は乗車回数が１１回〜５０回であるため、重みの係数が「０．８」である。各乗員の重みの初期値が「１．０」である場合、運転嗜好データ合成部１４は、各乗員の重みの初期値に上記係数を乗じることによって、各乗員の重みを図２Ａに示される値に調整する。運転嗜好データ合成部１４は、調整後の各乗員の重みのばらつきが予め定められた閾値未満であるものと判断し、調整後の各乗員の重みに対する補正を行わない。そして、運転嗜好データ合成部１４は、各乗員の重みの和が「１」になるように調整後の各乗員の重みを正規化し、図２Ｂに示される値にする。
【００２８】
図３は、実施の形態１の運転嗜好データ合成部１４が用いる各乗員の重みの別の例を示し、図３Ａは正規化前の重み、図３Ｂは正規化後の重み、図３Ｃは補正及び正規化後の重みである。図３Ａに示されるように、運転席の乗員の重み「１．２」に対して、その他の各乗員の重みが「０．４」と小さく、運転席の重みの１／３に過ぎない。そこで、運転嗜好データ合成部１４は、図３Ａに示される調整後の各乗員の重みのばらつきが上記閾値以上であるものと判断し、調整後の各乗員の重みに対する補正を行う。
【００２９】
ここで、調整後の各乗員の重みに対する補正方法の一例を説明する。例えば、運転嗜好データ合成部１４は、調整後の各乗員の重みのうちの最も大きい重みと最も小さい重みとの値の比が理想の値以下になるように、各重みを補正する。図３Ａの例では、運転席の乗員とその他の各乗員との重みの比は、１．２／０．４＝３倍になっているため、運転嗜好データ合成部１４は、この比が２倍以下になるように補正する。
【００３０】
まず、運転嗜好データ合成部１４は、各乗員の重みωｉを大きさ順に並べ、小さいものからω１とする。即ち、重み最小値＝ω１≦ω２≦…≦ωｎ＝重み最大値である（ｎは乗員の総数）。
続いて、運転嗜好データ合成部１４は、α＝ωｎ／ω１とし、αが「理想とする最大重みと最小重みの比」であるβを超えていた場合（上記例ではβ＝２）、γ＝β／αとする。
続いて、運転嗜好データ合成部１４は、「ωｉ（補正前）」が重み最小値である場合に式（２）を用いて補正を行い、「ωｉ（補正前）」が重み最小値以外である場合に式（３）を用いて補正を行う。
ωｉ（補正後）＝ωｉ（補正前）        （２）
ωｉ（補正後）＝γ・ωｉ（補正前）    （３）
最後に、運転嗜好データ合成部１４は、各乗員の重み「ωｉ（補正後）」に対して正規化を実施し、最終的な重みを得る。
【００３１】
上記の補正方法により得られた、補正後及び正規化後の各乗員の重みは、図３Ｃのようになる。図３Ｃにおいて、正規化後の各乗員の重みは、運転席の乗員が「０．４」、他の乗員が「０．２」となっており、その比は２倍以下に補正されている。これに対し、図３Ｂに示されるように、補正されていない正規化後の各乗員の重みは、運転席の乗員が「０．５」、他の乗員が「０．１６」となっており、その比は２倍を超えている。
【００３２】
なお、上記例では、運転嗜好データ合成部１４は、運転経験度が高い乗員の運転嗜好データを優先するべく、その乗員の重みを大きくしたが、反対に、運転経験度が低い乗員の運転嗜好データを優先するべく、その乗員の重みを大きくしてもよい。
【００３３】
また、運転嗜好データ合成部１４は、ある乗員の運転経験度の値が、他の乗員の運転経験度の値と大きく異なる場合、その乗員の重みを「０」に補正してもよい。これにより、その乗員の運転嗜好データは、合成対象から外れ、走行制御に寄与しなくなる。
【００３４】
また、運転嗜好データ合成部１４は、運転嗜好データの値を参照して、重みを補正してもよい。例えば、ある乗員の運転嗜好データの値が、他の乗員の運転嗜好データの値と大きく異なる場合、運転嗜好データ合成部１４は、その乗員の重みを「０」に補正する。これにより、その乗員の運転嗜好データは、合成対象から外れ、走行制御に寄与しなくなる。
【００３５】
走行指令値算出部１５は、運転嗜好データ合成部１４により合成された運転嗜好データと、入出力装置２から出力される目的地データと、車両周辺計測装置３から出力される車両及び周辺データとを用いて、車両の走行を制御する走行指令値を算出する。走行指令値は、例えば、速度、加速度、及びブレーキ時間である。走行指令値算出部１５は、算出した走行指令値を、図示しない車載ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）等へ出力する。図示しない車載ＥＣＵは、走行指令値に従って車両の走行を制御することにより、自動運転を実現する。
【００３６】
なお、走行指令値算出部１５は、目的地データと、車両及び周辺データと、走行指令値とを用いて、運転嗜好データを逆算することもできる。即ち、運転嗜好データと走行指令値とは双方向に変換可能である。逆算した運転嗜好データの用途については、実施の形態３で詳述する。
【００３７】
走行指令値算出部１５による走行指令値の算出方法は、例えば、特開２００７−２６１４８６号に記載された技術により実現される。特開２００７−２６１４８６号には、車両の運動性能に関する複数の物理パラメータと、当該運動性能に関する乗員の感性評価値を示す複数の心理パラメータとを変換する方法が記載されている。車両の運動性能に関する複数の物理パラメータは、走行指令値に相当し、乗員の感性評価値を示す複数の心理パラメータは、運転嗜好パラメータに相当する。
【００３８】
次に、走行制御装置１０の動作を説明する。
図４は、実施の形態１に係る走行制御装置１０の動作例を示すフローチャートである。走行制御装置１０は、車両が走行を開始する前に、図４のフローチャートに示される動作を開始する。
【００３９】
ステップＳＴ１１において、乗員認識部１２は、車内カメラ１の撮像画像を用いて、車両に搭乗している各乗員を認識する。これは、搭乗している乗員の運転嗜好データを運転嗜好データベース１１から抽出するための前処理である。
【００４０】
ステップＳＴ１２において、入出力装置２は、車両に搭乗している乗員のうちの１人による、運転モードの選択操作を受け付ける。運転嗜好データ抽出部１３は、選択操作された運転モードの情報を、入出力装置２から受け取る。上述したように、運転モードは、「急ぎ」、「ゆっくり」、「安全」、及び「アクティブ」等のモードである。乗員は、これらの運転モードのうちの１つを乗車時に選択する。選択された運転モードは、後述するステップＳＴ１５における自動運転時の走行制御の基本となる。
【００４１】
ステップＳＴ１３において、運転嗜好データ抽出部１３は、乗員認識部１２による各乗員の認識結果と、入出力装置２からの運転モードの情報と、車両の種別とに該当する運転嗜好データと運転経験度とを、運転嗜好データベース１１から抽出する。例えば、車両にＹさんとＮさんが搭乗しており、運転モードとして「ゆっくり」モードが選択されている場合、この車両と同じ車両種別又は類似する車両種別のＹさんの「ゆっくり」データとＮさんの「ゆっくり」データと、この車両と同じ車両種別又は類似する車両種別のＹさんの運転経験度とＮさんの運転経験度とが抽出される。
【００４２】
ステップＳＴ１４において、運転嗜好データ合成部１４は、運転嗜好データ抽出部１３により抽出された各乗員の運転嗜好データを、各乗員の運転経験度で重み付けして合成し、新しい１つの運転嗜好データを生成する。
【００４３】
ステップＳＴ１５において、走行指令値算出部１５は、運転嗜好データ合成部１４により合成された運転嗜好データと、入出力装置２からの目的地データと、車両周辺計測装置３からの車両及び周辺データとを用いて、車両の走行を制御する走行指令値を算出する。図示しない車載ＥＣＵは、走行指令値に従い、車両の自動運転を開始する。走行指令値算出部１５は、車両が走行を開始してから目的地に到着するまでの間、走行指令値の算出を繰り返す。
【００４４】
以上のように、実施の形態１に係る走行制御装置１０は、運転嗜好データベース１１と、乗員認識部１２と、運転嗜好データ抽出部１３と、運転嗜好データ合成部１４と、走行指令値算出部１５とを備える。運転嗜好データベース１１は、乗員と車両種別とに応じた運転経験度と運転嗜好データとを記憶している。乗員認識部１２は、車両に搭乗している各乗員を認識する。運転嗜好データ抽出部１３は、乗員認識部１２により認識された各乗員の、搭乗している車両の種別に対応する運転経験度と運転嗜好データとを、運転嗜好データベース１１から抽出する。運転嗜好データ合成部１４は、運転嗜好データ抽出部１３により抽出された各乗員の運転嗜好データを、各乗員の運転経験度で重み付けして合成する。走行指令値算出部１５は、運転嗜好データ合成部１４により合成された運転嗜好データを用いて、車両の走行を制御する走行指令値を算出する。走行制御装置１０は、各乗員の運転嗜好データを重み付け合成して車両走行に反映させるので、乗員全体としての満足度を高めた走行制御を実現できる。また、走行制御装置１０は、各乗員の運転嗜好データを合成する際に、搭乗している車両の運転経験度を考慮して重み付け合成した運転嗜好データを生成するので、信頼性の低い運転嗜好データの寄与を低くし、信頼性の高い運転嗜好データの寄与を高くすることができ、安定した走行制御を実現できる。
【００４５】
また、実施の形態１の運転嗜好データ合成部１４は、運転経験度の値が大きい乗員の運転嗜好データの重みが大きくなるよう調整し、運転経験度の値が小さい乗員の運転嗜好データの重みが小さくなるよう調整する。そして、運転嗜好データ合成部１４は、調整後の各乗員の重みのばらつきに応じて当該調整後の各乗員の重みを補正する。これにより、走行制御装置１０は、運転経験度の値が他の乗員とは極端に異なる乗員の運転嗜好データに過度に影響されない走行制御であって、乗員全体の満足度が高く安定した走行制御を実現できる。
【００４６】
実施の形態２．
図５は、実施の形態２に係る走行制御装置１０の構成例を示すブロック図である。実施の形態２に係る走行制御装置１０は、図１に示された実施の形態１の走行制御装置１０に対して感情評価部１６が追加された構成である。また、走行制御装置１０に対して赤外線センサ４及び心拍数センサ５が接続される。なお、図５において、図１と同一又は相当する部分は、同一の符号を付し説明を省略する。
【００４７】
赤外線センサ４は、車両に搭乗している各乗員の体温を計測し、体温データを感情評価部１６へ出力する。心拍数センサ５は、車両に搭乗している各乗員の心拍数を計測し、心拍数データを感情評価部１６へ出力する。車内カメラ１は、車両に搭乗している各乗員を撮像し、撮像画像を乗員認識部１２に加えて感情評価部１６にも出力する。赤外線センサ４、心拍数センサ５、及び車内カメラ１は、生体計測用センサに相当する。なお、生体計測用センサは、赤外線センサ４、心拍数センサ５、及び車内カメラ１に限定されない。
【００４８】
感情評価部１６は、車内カメラ１が撮像した画像を用いて、車両に搭乗している各乗員の表情を認識する。感情評価部１６は、車内カメラ１の撮像画像から認識した表情、赤外線センサ４が計測した体温データ、及び心拍数センサ５が計測した心拍数データ等を用いて、車両に搭乗している各乗員の感情を評価する。具体的には、感情評価部１６は、車両走行中の各乗員のプラスの感情及びマイナスの感情を数値化した感情評価値を算出する。プラスの感情とは、快適又は満足といった感情である。マイナスの感情とは、不快、不満、又は不安といった感情である。感情評価部１６は、算出した感情評価値を運転嗜好データ合成部１４へ出力する。ここでは、乗員の感情評価値が低いほど、その乗員が現行の運転を不快に感じており、乗員の感情評価値が高いほど、その乗員が現行の運転を快適に感じているものとする。
【００４９】
運転嗜好データ合成部１４は、車両の走行中、定期的に運転嗜好データを再合成し、走行指令値算出部１５へ出力する。その際、運転嗜好データ合成部１４は、各乗員の運転経験度に応じて調整された各乗員の重みを、感情評価部１６により算出された各乗員の感情評価値に応じて再調整し、再調整後の各乗員の重みの和が「１」になるように正規化する。
【００５０】
例えば、車両走行中に乗員が現行の運転を不快に感じている場合、運転嗜好データ合成部１４が合成した運転嗜好データの妥当性が疑われる。即ち、現行の運転が、乗員の運転嗜好に合っていないことが想定される。そのため、運転嗜好データ合成部１４は、感情評価値が低い乗員の運転嗜好データの重みが大きくなるように再調整した上で、各乗員の運転嗜好データを再合成する。これにより、不快感をもつ乗員の運転嗜好データが走行指令値に大きく反映され、その乗員の運転嗜好データの走行制御に対する寄与が高まり、結果としてその乗員の満足度が高まる。
【００５１】
ただし、感情評価値は、それ自体が計測ノイズを多く含むものであり、また、走行中に先行車両が急ブレーキをかけたことによる自車両の各乗員の感情の乱れ等の不可避の感情が反映される可能性があるものである。そのため、感情評価値を用いた運転嗜好データの再合成には注意を払う必要がある。
【００５２】
例えば、感情評価部１６は、感情評価値に含まれる計測ノイズに関しては、スパイクノイズを除去する目的で、感情評価値の時系列データを用いて予め定められた時間長の移動平均を算出して運転嗜好データ合成部１４へ出力してもよい。この場合、運転嗜好データ合成部１４は、ある乗員の感情評価値の移動平均が、予め定められた時間低い値を維持した場合にのみ、重みを再調整して運転嗜好データを再合成する。
【００５３】
また、感情評価部１６は、先行車両の挙動に応じた自車両の乗員の感情の乱れ等に関しては、自車両の速度が大きく変化しない場合に先行車両との車間距離が狭まっていること等を車両周辺計測装置３の車両及び周辺データを用いて判断してもよい。そして、感情評価部１６は、車両及び周辺データを用いて先行車両との車間距離が狭まっていること等を判断した場合、感情評価値が変動したとしても、その変動は運転嗜好データ起因ではなく他責によるものとして感情評価値の運転嗜好データ合成部１４への出力を一時停止してもよい。運転嗜好データ合成部１４は、感情評価部１６からの感情評価値の出力が停止している間、運転嗜好データの再合成を停止する。
【００５４】
また、運転嗜好データ合成部１４は、感情評価部１６から出力される感情評価値が変動した場合、変動した感情評価値を用いて重みを一度に大きく変更せずに、時間の経過に伴って徐々に変更するようにしてもよい。
【００５５】
図６は、実施の形態２に係る走行制御装置１０の動作例を示すフローチャートである。図６に示されるステップＳＴ１１〜ＳＴ１３の動作は、図４に示されるステップＳＴ１１〜ＳＴ１３と同じである。
【００５６】
ステップＳＴ２１において、感情評価部１６は、車内カメラ１、赤外線センサ４、又は心拍数センサ５等の生体計測用センサにより計測された各乗員の計測データを用いて、各乗員の感情評価値を算出する。
【００５７】
ステップＳＴ２２において、運転嗜好データ合成部１４は、運転嗜好データ抽出部１３により抽出された各乗員の運転嗜好データを、各乗員の運転経験度及び感情評価部１６により算出された各乗員の感情評価値で重み付けして合成し、新しい１つの運転嗜好データを生成する。
【００５８】
ステップＳＴ２３において、走行指令値算出部１５は、運転嗜好データ合成部１４により合成された運転嗜好データと、入出力装置２からの目的地データと、車両周辺計測装置３からの車両及び周辺データとを用いて、車両の走行を制御する走行指令値を算出する。図示しない車載ＥＣＵは、走行指令値に従い、車両の自動運転を開始する。感情評価部１６、運転嗜好データ合成部１４、及び走行指令値算出部１５は、車両が走行を開始してから目的地に到着するまでの間、感情評価値の算出、運転嗜好データの再合成、及び走行指令値の算出を繰り返す。
【００５９】
以上のように、実施の形態２に係る走行制御装置１０は、生体計測用センサにより計測された各乗員の計測結果を用いて、各乗員の感情評価値を算出する感情評価部１６を備える。運転嗜好データ合成部１４は、感情評価部１６により算出された各乗員の感情評価値に応じて、各乗員の運転嗜好データの重みを調整する。これにより、走行制御装置１０は、各乗員の現行の運転に対する感情の度合いに応じた、よりきめ細かい走行制御を実現でき、乗員全体の満足度を向上させることができる。
【００６０】
なお、実施の形態２では、感情評価部１６は、各乗員の感情評価値を算出したが、感情評価値に加えて発熱等の病状を検出してもよい。例えば、感情評価部１６は、赤外線センサ４の体温データに基づいて病人を検出し、病人の情報を運転嗜好データ合成部１４へ出力する。運転嗜好データ合成部１４は、感情評価部１６により検出された病人の運転嗜好データの重みが大きくなるように調整する。または、運転嗜好データ合成部１４は、感情評価部１６により病人が検出された場合、運転嗜好データの合成を一時停止し、その病人の運転嗜好データをそのまま走行指令値算出部１５へ出力してもよい。
【００６１】
実施の形態３．
図７は、実施の形態３に係る走行制御装置１０の構成例を示すブロック図である。実施の形態３に係る走行制御装置１０は、図５に示された実施の形態２の走行制御装置１０に対して採点部１７及び学習部１８が追加された構成である。なお、図７において、図１及び図５と同一又は相当する部分は、同一の符号を付し説明を省略する。
【００６２】
採点部１７は、車両の走行中に入出力装置２から出力される目的地データ、車両周辺計測装置３から出力される車両及び周辺データ、並びに感情評価部１６から出力される感情評価値を記憶する。そして、採点部１７は、記憶済みのこれらのデータを用いて、車両の走行後に走行内容を採点する。または、採点部１７は、車両の走行中にその時点までの走行内容を採点してもよい。なお、採点部１７は、車両に搭乗している乗員ごとに採点結果を生成してもよいし、車両に搭乗している全乗員に対して１つの採点結果を生成してもよい。
【００６３】
採点部１７は、目的地への実施の到着時間と到着予定時間との差、走行中の急ブレーキ及び急発進の回数、又は、各乗員の感情評価値の大小等の項目について採点する。採点部１７は、目的地への実際の到着時間と到着予定時間との差が小さいほど、加点を増やす。また、採点部１７は、走行中の急ブレーキの回数、又は急発進の回数が少ないほど、加点を増やす。また、採点部１７は、走行中の感情評価値が継続して高い値（即ち、プラスの感情）を維持していれば加点し、逆に低い値（即ち、マイナスの感情）を維持していれば減点する。
【００６４】
また、採点部１７は、各乗員の運転嗜好データの内容を反映して、各乗員に適した採点の重み付け又は加点をしてもよい。例えば、Ｙさんがスピードを好むことが運転嗜好データから読み取れる場合、採点部１７は、スピードに関係する採点項目について加点を増やす。
【００６５】
なお、実施の形態２で述べたように、感情評価値は、計測ノイズを多く含む。そのため、感情評価部１６は、感情評価値の時系列データを用いて予め定められた時間長の移動平均を算出して採点部１７へ出力してもよい。この場合、採点部１７は、ある乗員の感情評価値の移動平均が、予め定められた時間高い値又は低い値を維持した場合に加点又は減点する。また、感情評価部１６は、先行車両の挙動に応じた自車両の乗員の感情の乱れ等が生じている場合、感情評価値の採点部１７への出力を一時停止することによって、採点部１７の採点対象から外してもよい。
【００６６】
採点部１７は、各乗員の採点結果を入出力装置２へ出力し、運転嗜好データベース１１を更新するか否かを各乗員に問い合わせる。そして、採点部１７は、運転嗜好データベース１１の更新可否の回答を入出力装置２から受け取る。採点部１７は、運転嗜好データベース１１を更新すると回答した乗員の運転嗜好データを、走行指令値等から逆算するよう、走行指令値算出部１５に指示し、逆算結果である運転嗜好データを走行指令値算出部１５から受け取り、学習部１８へ出力する。
【００６７】
入出力装置２は、採点部１７による各乗員の採点結果を各乗員に提示する。また、入出力装置２は、採点結果を提示した各乗員による、運転嗜好データベース１１の更新可否の回答操作を受け付け、更新可否の情報を採点部１７へ出力する。
【００６８】
走行指令値算出部１５は、採点部１７からの指示に従い、採点部１７に記憶されている、車両の走行中に得られた目的地データ、車両及び周辺データ、並びに自身が算出した走行指令値を用いて、運転嗜好データベース１１を更新すると回答した乗員の運転嗜好データを逆算する。逆算した運転嗜好データは、学習部１８に学習させるべき教師データである。この教師データは、採点部１７を介して学習部１８へ出力される。
【００６９】
学習部１８は、運転嗜好データベース１１を更新すると回答した乗員の運転嗜好データベース１１に格納されている運転嗜好データを、走行指令値算出部１５により逆算されたその乗員の教師データに近づけるように学習させる。これにより、運転嗜好データベース１１を更新すると回答した乗員の、運転嗜好データベース１１に格納されている運転嗜好データが更新される。
【００７０】
学習部１８による学習方法は、例えば、ニューラルネットの１つであるＫｏｈｏｎｅｎのＬＶＱ２ネットを応用した方法がある。ＬＶＱ２ネットを応用した学習方法では、運転嗜好データベース１１に格納されている運転嗜好データが、教師データに近づくように変更される。なお、学習部１８は、学習後の運転嗜好データと教師データとの差分値に応じて、運転嗜好データを教師データに近づける度合いを示す係数を変更してもよい。これにより、同じ教師データを用いて学習させた場合でも、各乗員の運転嗜好データに応じた学習結果が得られる。
【００７１】
また、学習部１８は、ＬＶＱ２ネットに限らずニューラルネットを用いて学習させる場合、１つの運転モードに対して複数の教師データを記憶していき、学習時には過去に記憶しておいた当該複数の教師データと今回の教師データとを用いて運転嗜好データベース１１の運転嗜好データを学習させてもよい。複数の教師データを用いることで、学習の精度が向上する。
【００７２】
図８は、実施の形態３に係る走行制御装置１０の動作例を示すフローチャートである。走行制御装置１０は、車両が目的地に到着した後、図８のフローチャートに示される動作を開始する。
【００７３】
ステップＳＴ３１において、採点部１７は、記憶済みの目的地データ、車両及び周辺データ、並びに各乗員の感情評価値を読み出す。
【００７４】
ステップＳＴ３２において、採点部１７は、ステップＳＴ３１で読み出したデータを用いて、走行内容を乗員ごとに採点する。
【００７５】
ステップＳＴ３３において、採点部１７は、入出力装置２を用いて、各乗員の採点結果を各乗員に提示し、今回の走行内容に基づいて運転嗜好データベース１１を更新するか否かを問い合わせる。採点部１７による採点結果に納得できない乗員が更新を許可しないことにより、その乗員にとって好ましくない走行内容がその乗員の運転嗜好データに反映されることが防止され、運転嗜好データの信頼性の低下が防止される。
【００７６】
ステップＳＴ３４において、採点部１７は、各乗員による、運転嗜好データベース１１の更新可否の回答を、入出力装置２から受け取る。採点部１７は、車両に搭乗している乗員のうちの少なくとも１人が運転嗜好データベース１１を更新すると回答した場合（ステップＳＴ３４“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３５へ進む。一方、採点部１７は、車両に搭乗している全乗員が運転嗜好データベース１１を更新しないと回答した場合（ステップＳＴ３４“ＮＯ”）、図８のフローチャートに示される動作を終了する。
【００７７】
ステップＳＴ３５において、採点部１７は、運転嗜好データベース１１を更新すると回答した乗員のそれぞれについて教師データを生成するよう、走行指令値算出部１５に指示する。この指示を受けた走行指令値算出部１５は、採点部１７に記憶されている、車両の走行中に得られた目的地データ、車両及び周辺データ、並びに自身が算出した走行指令値を用いて、運転嗜好データベース１１を更新すると回答した乗員の運転嗜好データ（即ち、教師データ）を逆算し、採点部１７へ出力する。
【００７８】
ステップＳＴ３６において、採点部１７は、走行指令値算出部１５により生成された各乗員の教師データを、学習部１８へ出力する。学習部１８は、運転嗜好データベース１１を更新すると回答した乗員の運転嗜好データベース１１に格納されている運転嗜好データを、走行指令値算出部１５により逆算されたその乗員の教師データに近づけるように学習させる。
【００７９】
学習部１８が更新する運転嗜好データは、車両の走行中に選択されていた運転モードに対応する運転モードの運転嗜好データのみである。例えば、車両の走行中に選択されていた運転モードが「ゆっくり」の場合、かつ、Ｙさんが運転嗜好データベース１１を更新すると回答した場合、学習部１８は、運転嗜好データベース１１に格納されているＹさんの当該車両種別の「ゆっくり」データのみ更新し、それ以外の運転嗜好データは更新しない。
【００８０】
なお、走行制御装置１０は、車両の走行中に、図８のフローチャートに示される動作を開始してもよい。その場合、採点部１７は、現時点までの走行内容について採点を行う。また、採点部１７は、車両の走行中に繰り返し採点を行い、採点結果が著しく低い場合に、現在選択されている運転モードと実際の走行内容との乖離が大きいことを、入出力装置２を用いて各乗員に警告し、各乗員に対して運転モードを変更するか否かを確認してもよい。走行制御装置１０は、車両の走行中に運転モードを変更する指示を乗員から受けた場合、図４のフローチャートに示されるステップＳＴ１２〜ＳＴ１５、又は、図６のフローチャートに示されるステップＳＴ１２，ＳＴ１３，ＳＴ２１〜ＳＴ２３の動作を行う。
【００８１】
以上のように、実施の形態３に係る走行制御装置１０は、車両の走行中に得られた車両に関するデータ、車両の周辺に関するデータ、及び走行指令値に基づいて、運転嗜好データベース１１を更新する学習部１８を備える。これにより、走行制御装置１０は、運転嗜好データベース１１に格納されている運転嗜好データの精度を高めることができ、その結果、より満足度の高い走行制御を実現できる。
【００８２】
また、実施の形態３に係る走行制御装置１０は、車両に走行内容を採点する採点部１７を備える。学習部１８は、採点部１７の採点結果を提示された各乗員によって運転嗜好データベース１１の更新を許可する操作が行われた場合、運転嗜好データベース１１を更新する。これにより、走行制御装置１０は、乗員の運転嗜好に合わない走行内容に基づく誤った学習を行わないようにできる。よって、走行制御装置１０は、運転嗜好データベース１１に格納されている運転嗜好データの精度を高めることができ、より満足度の高い走行制御を実現できる。
【００８３】
なお、実施の形態３の走行制御装置１０は、実施の形態２の走行制御装置１０に対して採点部１７及び学習部１８が追加された構成であったが、実施の形態１の走行制御装置１０に対して採点部１７及び学習部１８が追加された構成であってもよい。
【００８４】
最後に、各実施の形態に係る走行制御装置１０のハードウェア構成を説明する。
図９は、各実施の形態に係る走行制御装置１０のハードウェア構成例を示す図である。走行制御装置１０における運転嗜好データベース１１は、メモリ１０２である。また、採点部１７は、目的地データ等をメモリ１０２に記憶する。走行制御装置１０における乗員認識部１２、運転嗜好データ抽出部１３、運転嗜好データ合成部１４、走行指令値算出部１５、感情評価部１６、採点部１７、及び学習部１８の機能は、処理回路により実現される。即ち、走行制御装置１０は、上記機能を実現するための処理回路を備える。処理回路は、メモリ１０２に格納されるプログラムを実行するプロセッサ１０１である。
【００８５】
乗員認識部１２、運転嗜好データ抽出部１３、運転嗜好データ合成部１４、走行指令値算出部１５、感情評価部１６、採点部１７、及び学習部１８の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ１０２に格納される。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に格納されたプログラムを読みだして実行することにより、各部の機能を実現する。即ち、走行制御装置１０は、プロセッサ１０１により実行されるときに、図４等のフローチャートで示されるステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１０２を備える。また、このプログラムは、乗員認識部１２、運転嗜好データ抽出部１３、運転嗜好データ合成部１４、走行指令値算出部１５、感情評価部１６、採点部１７、及び学習部１８の手順又は方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。
【００８６】
ここで、プロセッサ１０１とは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、処理装置、演算装置、又はマイクロプロセッサ等のことである。
メモリ１０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、又はフラッシュメモリ等の不揮発性もしくは揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスク又はフレキシブルディスク等の磁気ディスクであってもよいし、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）又はＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等の光ディスクであってもよい。
【００８７】
なお、本発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、各実施の形態の任意の構成要素の変形、又は各実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【００８８】
上記では、運転嗜好データベース１１が車両に搭載される構成であったが、運転嗜好データベース１１がネットワーク上に構築される構成であってもよい。この場合、走行制御装置１０は、ネットワーク上に構築された運転嗜好データベース１１との間で無線通信を行う無線通信装置を備える。または、走行制御装置１０は、車両に持ち込まれたスマートフォン等を利用して、ネットワーク上に構築された運転嗜好データベース１１との間で無線通信を行ってもよい。
【符号の説明】
【００８９】
１  車内カメラ、２  入出力装置、３  車両周辺計測装置、４  赤外線センサ、５  心拍数センサ、１０  走行制御装置、１１  運転嗜好データベース、１２  乗員認識部、１３  運転嗜好データ抽出部、１４  運転嗜好データ合成部、１５  走行指令値算出部、１６  感情評価部、１７  採点部、１８  学習部、１０１  プロセッサ、１０２  メモリ。
【図１】
2019207544.tif 000003
【図２】
2019207544.tif 000004
【図３】
2019207544.tif 000005
【図４】
2019207544.tif 000006
【図５】
2019207544.tif 000007
【図６】
2019207544.tif 000008
【図７】
2019207544.tif 000009
【図８】
2019207544.tif 000010
【図９】
2019207544.tif 000011