(57)【要約】【課題】  ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を効率的に実行できる自動運転制御装置を提供する。【解決手段】  自動運転時の走行データである自動走行データＤａを利用して車両１を自動運転制御する自動運転制御装置（ＥＣＵ１０）であって、走行環境に応じたドライバの運転操作を学習して運転操作データＤ１を蓄積する運転操作データ蓄積部１２と、所定の走行環境要素を行列に有するマトリクスＭｘの各セルで、セルに対応する走行環境ごとに運転操作データＤ１及び自動走行データＤａを複数の補正予定項目に分けて比較する補正予定項目比較部１３と、セルに対応する走行環境ごとに比較の結果である乖離量を算出し、乖離量が大きい補正予定項目を、乖離量が大きい他の補正予定項目よりも優先して自動運転時に反映させる自動運転制御部１４と、を具備する。【選択図】  図２
2019064494.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転時の走行データである自動走行データを利用して車両を自動運転制御する自動運転制御装置であって、
走行環境に応じたドライバの運転操作を学習して運転操作データを蓄積する運転操作データ蓄積部と、
所定の走行環境要素を行列に有するマトリクスの各セルで、前記セルに対応する走行環境ごとに前記運転操作データ及び前記自動走行データを複数の補正予定項目に分けて比較する補正予定項目比較部と、
前記セルに対応する走行環境ごとに前記比較の結果である乖離量を算出し、前記乖離量が大きい補正予定項目を、前記乖離量が大きい他の補正予定項目よりも優先して自動運転時に反映させる自動運転制御部と、を具備すること
を特徴とする自動運転制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の自動運転制御装置であって、
前記自動運転制御部が、
前記セルに対応する走行環境に応じて、前記乖離量が所定の閾値未満である補正予定項目は前記自動走行データに基づいて自動運転制御する一方、前記乖離量が前記閾値以上である補正予定項目は前記運転操作データを反映させるように自動運転制御すること
を特徴とする自動運転制御装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の自動運転制御装置であって、
前記補正予定項目が、走行ライン、加減速度、障害物との距離及びブレーキタイミングの少なくともひとつを含んでなること
を特徴とする自動運転制御装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の自動運転制御装置であって、
前記マトリクスが、前記走行環境要素として、
直進路、カーブ、交差点及びトンネルの少なくとも一つを含む走行場面一覧と、
単独走行、追従走行、発進及び停止の少なくとも一つを含む走行状況一覧と、
を行列に有する二次元マトリクスであること
を特徴とする自動運転制御装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４の何れか一項に記載の自動運転制御装置であって、
所定期間の経過ごとに前記運転操作データを更新すること
を特徴とする自動運転制御装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５の何れか一項に記載の自動運転制御装置であって、
ドライバ情報を取得するとともに、前記取得されるドライバ状態に基づいて、ドライバが運転に集中しているか否かを判別するドライバ状態判別部を具備し、
前記運転操作データ蓄積部は、ドライバが運転に集中していると判別されるときに前記学習を行うこと
を特徴とする自動運転制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両用の自動運転制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両用の自動運転技術に関する研究開発が加速しており、種々の技術提案が盛んになされている。例えば、ドライバの好みに応じた自動運転を行うことを目的として、ドライバの運転方法を学習する手段と、学習した結果を記憶する記憶装置と、学習結果に基づいて車両を制御する走行制御手段と、を具備する制御装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０７−１０８８４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１のような制御装置では一般に、制御内容が膨大になる傾向がある。学習結果が反映されるように全ての動作を補正しようとすると、その内容が反映されるまでに時間を要したり、補正の方向が相反する場合があったりして、結局のところ、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を効率的に行うことが困難になる場合があった。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を効率的に実行できる自動運転制御装置を提供することを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決する本発明の第１の態様は、自動運転時の走行データである自動走行データを利用して車両を自動運転制御する自動運転制御装置であって、走行環境に応じたドライバの運転操作を学習して運転操作データを蓄積する運転操作データ蓄積部と、所定の走行環境要素を行列に有するマトリクスの各セルで、前記セルに対応する走行環境ごとに前記運転操作データ及び前記自動走行データを複数の補正予定項目に分けて比較する補正予定項目比較部と、前記セルに対応する走行環境ごとに前記比較の結果である乖離量を算出し、前記乖離量が大きい補正予定項目を、前記乖離量が大きい他の補正予定項目よりも優先して自動運転時に反映させる自動運転制御部と、を具備することを特徴とする自動運転制御装置にある。
【０００７】
第１の態様では、走行環境に応じたドライバの運転操作が運転操作データとして蓄積される。かかる運転操作データは、ドライバの運転特性を根拠とするものであるため、予め記憶された自動走行データに基づいて自動運転したとき、ドライバは、運転操作データ及び自動走行データの乖離量が大きい項目ほど違和感を覚えやすい。そこで、自動運転時、走行環境に応じて、乖離量が大きい補正予定項目を、乖離量が大きい他の補正予定項目よりも優先して自動運転時に反映させるように補正する。これにより、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を効率的に実行できる。
【０００８】
本発明の第２の態様は、第１の態様に記載の自動運転制御装置であって、前記自動運転制御部が、前記セルに対応する走行環境に応じて、前記乖離量が所定の閾値未満である補正予定項目は前記自動走行データに基づいて自動運転制御する一方、前記乖離量が前記閾値以上である補正予定項目は前記運転操作データを反映させるように自動運転制御することを特徴とする自動運転制御装置にある。
【０００９】
第２の態様では、自動運転時、走行環境に応じて、乖離量が閾値未満である項目はあえて補正を割愛する一方、乖離量が閾値以上である項目のみ補正する。これにより、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御をより効率的に実行できる。
【００１０】
本発明の第３の態様は、第１又は第２の態様に記載の自動運転制御装置であって、前記補正予定項目が、走行ライン、加減速度、障害物との距離及びブレーキタイミングの少なくともひとつを含んでなることを特徴とする自動運転制御装置にある。
【００１１】
第３の態様では、上記のような代表的な運転操作内容を含む補正予定項目となるので、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御をより効率的に実行できる。
【００１２】
本発明の第４の態様は、第１から第３の態様の何れか一つに記載の自動運転制御装置であって、前記マトリクスが、前記走行環境要素として、直進路、カーブ、交差点及びトンネルの少なくとも一つを含む走行場面一覧と、単独走行、追従走行、発進及び停止の少なくとも一つを含む走行状況一覧と、を行列に有する二次元マトリクスであることを特徴とする自動運転制御装置にある。
【００１３】
第４の態様では、上記のような代表的な走行環境を要素に含む二次元マトリクスとなるので、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御をより効率的に実行できる。
【００１４】
本発明の第５の態様は、第１から第４の態様の何れか一つに記載の自動運転制御装置であって、所定期間の経過ごとに前記運転操作データを更新することを特徴とする自動運転制御装置にある。
【００１５】
第５の態様では、所定期間の経過ごとに運転操作データを更新するので、ドライバの運転特性の変化に対しても、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御をより効率的に実行できる。
【００１６】
本発明の第６の態様は、第１から第５の態様の何れか一つに記載の自動運転制御装置であって、ドライバ情報を取得するとともに、前記取得されるドライバ状態に基づいて、ドライバが運転に集中しているか否かを判別するドライバ状態判別部を具備し、前記運転操作データ蓄積部は、ドライバが運転に集中していると判別されるときに前記学習を行うことを特徴とする自動運転制御装置にある。
【００１７】
第６の態様では、ドライバが運転に集中していると判別されるときに学習を行うので、ノイズとなるデータの蓄積を回避できる。これにより、ドライバの運転特性に応じた自動走行制御をより効率的に実行できる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の自動運転制御装置によれば、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を効率的に実行できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施形態１に係る車両の構成例を示す図。
【図２】実施形態１に係る自動運転制御装置の構成例を示すブロック図。
【図３】走行ラインに注目したドライバの運転特性の一例を説明するための図。
【図４】実施形態１に係るマトリクスの一例を示す図。
【図５】実施形態１に係る自動運転制御装置での制御例を示すフロー図。
【図６】実施形態２に係る自動運転制御装置の構成例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本実施形態に係る自動運転制御装置（以下「ＥＣＵ」と称することがある）について、図面を参照して説明する。以下の実施形態は、本発明の一態様であり、本発明の範囲内で任意に変更可能である。各図や説明中、同一の部材は同じ符号が付され、適宜説明が省略されている。
【００２１】
（実施形態１）
図１は、本実施形態に係る車両１の構成例を示している。
【００２２】
車両１は、ドライバの運転操作一般を実現する駆動装置やブレーキ装置を具備して構成されている。ドライバがアクセルペダルやブレーキペダルを踏み込むと、その踏み込み量に関する情報がＥＣＵ１０に送信され、駆動装置やブレーキ装置が駆動して初期の加速力や制動力が得られる。
【００２３】
また、車両１には、車両１がどのような場所を走行しているか、車両１がどのような走行状況にあるか、等の走行環境を把握するため超音波センサ２、車外カメラ３及びミリ波レーダ４が搭載されている。これらで検知された情報もＥＣＵ１０に送信され、自動運転等の車両１の制御に利用される。
【００２４】
超音波センサ２は、フロントバンパー５やリアバンパー６の近傍にそれぞれ複数設けられている。超音波センサ２により、車両周辺の範囲の情報を取得できるので、例えば自動運転時、走行中の車線に入ってくる他車両等、周辺車両を検知するのに役立つ。また、超音波センサ２は、駐車時のサポート役としても機能する。
【００２５】
車外カメラ３（フォワードカメラ３ａ）は、フロントガラス７の上部（例えば、バックミラー下）に設けられている。フォワードカメラ３ａにより、前方広範囲の視野を確保できるので、例えば自動運転時、信号機、割り込み車両、前方近距離にある障害物等を捉えることができ、都心部での低速運転等に役立つ。また、フォワードカメラ３ａは視野の調整が可能であり、遠くの障害物に焦点を合わせて長距離の視界を取得できるので、例えば、高速での自動運転時にも役立つ。
【００２６】
フォワードカメラ３ａとは別に、サイドカメラ３ｂが車両１の側部に、リアカメラ３ｃが車両１の後部に設けられていて、これらのカメラも視野の調整が可能である。サイドカメラ３ｂにより、側方広範囲の視野を確保できるので、例えば自動運転時、走行中に予期せぬ形で進入してくる他車両を検知でき、死角の多い交差点を通過するのに役立つ。リアカメラ３ｃにより、後方広範囲の視野を確保できるので、例えば自動運転時、車両１の車線変更や高速道路での合流等に役立つ。
【００２７】
ミリ波レーダ４は、フロントバンパー５の上部にあるフロントグリル周辺に設けられている。ミリ波レーダ４によれば、視界や照度に関わらず前方範囲の視野を確保できるので、例えば自動運転時、悪天候時や低光量時に前方の障害物を検知するのに役立つ。
【００２８】
車両１には、上記以外にも、アクセルペダルの踏み込みに応じたスロットル開度を検知するスロットル開度センサ、ブレーキペダルの踏み込みに応じたブレーキ圧を検知するブレーキ圧センサ、車両１の鉛直軸回りの回転角速度（ヨートレート）を検知するヨートレートセンサ、車両１の加速度を検知する加速度センサ、各車輪の回転速度を検知する車輪速センサ等、各種の検出器が設けられている。これらの検出器で得られた情報はＥＣＵ１０に送信され、車両１の制御に利用される。
【００２９】
また、車両１には車内カメラ８が設けられている。車内カメラ８によれば、ドライバの状態を取得でき、ドライバの認証にも役立つ。超音波センサ２、車外カメラ３及びミリ波レーダ４で得られた情報や、上記の各種の検出器で得られた情報と同様に、車内カメラ８で得られた情報もＥＣＵ１０に送信され、車両１の制御に利用される。
【００３０】
更に、車両１のステアリングの近傍には、自動運転制御をオンオフするためのスイッチ９が設けられている。ドライバがスイッチ９をオンにすることで、ＥＣＵ１０による自動運転制御が開始され、スイッチ９をオフにすることで、自動運転制御が解除される。
【００３１】
ＥＣＵ１０には、走行環境に応じた標準的な走行データである自動走行データが予め記憶されている。スイッチ９のオンにより開始される自動運転時、基本的には、この自動走行データに基づいて車両１が制御される。ただ、ドライバの運転特性によっては、全てが自動走行データによる自動運転であると違和感を覚えることがある。
【００３２】
そこでＥＣＵ１０では、ドライバにより手動運転時にドライバの運転操作を学習し、ドライバの運転特性が根拠となる所定の運転操作データＤ１を蓄積する。そして、自動運転時に、この運転操作データＤ１と、上記の自動走行データと、を走行環境等に応じて適宜使い分けて車両１を制御することで、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を実行するようになっている。
【００３３】
図２は、車両１に搭載されるＥＣＵ１０の構成例を機能的なブロックで示す図である。
【００３４】
ＥＣＵ１０は、公知の構成からなるマイクロコンピュータを中心に構成されており、マイクロコンピュータによるプログラムの実行によって各部が実現されている。ＥＣＵ１０には、種々の制御プログラムやデータ情報が予め記憶されたＲＯＭや、タイマカウンタ等が備えられている。
【００３５】
また、ＥＣＵ１０は、超音波センサ２、車外カメラ３及びミリ波レーダ４で得られる情報をはじめ、スロットル開度センサ、ブレーキ圧センサ、ヨートレートセンサ、加速度センサ及び車輪速センサ及び車内カメラ８等、各種の検出器で得られる情報を読み込み可能に構成されている。また、ＥＣＵ１０は、自動運転制御をオンオフするためのスイッチ９による信号も読み込み可能に構成されている。
【００３６】
ＥＣＵ１０は、記憶部１１と、運転操作データ蓄積部１２と、補正予定項目比較部１３と、自動運転制御部１４と、を具備して構成されている。
【００３７】
記憶部１１には、各部による制御結果や演算結果が記憶される。また記憶部１１には、自動運転時の標準的な走行データである自動走行データＤａが記憶されている。
【００３８】
運転操作データ蓄積部１２は、車内カメラ８で取得される情報に基づいてドライバの照会し、そのドライバに対応する運転操作データＤ１が既に蓄積（記憶）されているか否かを判別する。運転操作データＤ１が既に記憶されている場合には、自動運転時にそれが利用できるため、かかる所定のデータを記憶部１１から読み出す。
【００３９】
一方、運転操作データ蓄積部１２は、運転操作データＤ１が記憶されていない場合、まずはそのドライバの運転特性を把握すべく、該ドライバの運転操作の学習を開始する。なお、運転操作データ蓄積部１２は、運転操作データＤ１が既に記憶されている場合であっても、最終記憶時点から所定期間が経過しているときにはドライバの運転操作を再学習し、運転操作データＤ１を更新する。
【００４０】
最終記憶時点から運転操作データＤ１を更新するまでの期間は、例えば１５日程度であるが、これより長くても短くてもよい。運転操作データＤ１を更新するようにすることで、ドライバの運転特性の変化に対しても、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御をより効率的に実行できる。
【００４１】
運転操作データ蓄積部１２で学習される内容は、走行環境に応じたドライバの運転操作である。ドライバの運転操作としては、アクセルペダルやブレーキペダルの踏み込み量、車両１のヨートレート、車両１の走行ライン等がある。これに、直進路、カーブ、交差点及びトンネル等の走行場面や、単独走行、追従走行、発進及び停止等の走行状況といった走行環境を紐付けて、運転操作データＤ１として蓄積する。
【００４２】
上記のような走行環境は、超音波センサ２、車外カメラ３及びミリ波レーダ４等に基づいて検出される。このようにして蓄積される運転操作データＤ１は、ドライバごとに蓄積されるものであり、ドライバの運転特性を根拠とするものである。
【００４３】
図３は、走行ラインに注目したドライバの運転特性の一例を説明するための図である。図中、ドライバによる手動運転であって、直進路、カーブ、交差点及びトンネルを単独走行する車両１の走行ラインを実線で表してある。比較のため、記憶部１１に予め記憶されている、自動運転時の走行データである自動走行データＤａに基づいた走行ラインも点線で表してある。
【００４４】
車両１を運転するドライバは、トンネルＴｎを走行中（トンネルＴｎを単独走行する走行環境）に対向車線より離れる運転特性が見て取れる。直進路やカーブ、交差点での走行ラインは、概ね、自動走行データＤａの通りである。従って、仮に、自動走行データＤａに基づいて全ての自動運転制御が行われると、ドライバは、特にトンネルにおいて違和感を覚えることとなる。勿論、図中は単独走行であるが、追従走行になると、また異なる運転特性が表れるものと予想される。
【００４５】
運転操作データ蓄積部１２は、ドライバによる上記のような運転操作を学習する。ただし、図中、トンネルＴｎを走行中に一時点で対向車線にはみだしている。このような運転操作は、安全領域外として学習を除外する。同様に、急停車や急発進、極端な蛇行等は、安全領域外として学習を除外する。
【００４６】
補正予定項目比較部１３は、所定の走行環境要素を行列に有するマトリクスＭｘを格納している。マトリクスＭｘは、走行環境要素として、直進路、カーブ、交差点及びトンネルからなる走行場面一覧（行）と、単独走行、追従走行、発進及び停止からなる走行状況一覧（列）と、を行列に有する二次元マトリクスである。走行場面一覧や走行状況一覧は、他の要素を含んでいてもよいし、何れかの要素が欠けていてもよい。両者の行列は逆でもよい。
【００４７】
走行場面一覧（行）の要素としては、直進路、カーブ、交差点及びトンネルが代表的であり、走行状況一覧（列）の要素としては、単独走行、追従走行、発進及び停止が代表的である。そのため、走行場面一覧（行）が、直進路、カーブ、交差点及びトンネルの少なくとも一つを含み、また、走行状況一覧（列）が、単独走行、追従走行、発進及び停止の少なくとも一つを含むことが好ましい。
【００４８】
マトリクスＭｘを構成する行列は、多くなればなるほど将来的な補正項目が膨大となる可能性が増す。ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を効率的に実行する観点からは、走行場面一覧（行）や走行状況一覧（列）の要素は、それぞれ、５つ以内とすることができる。
【００４９】
このようなマトリクスＭｘでは、セルごとに、そのセルに対応する走行環境が意味される。例えば、走行場面一覧（行）が「交差点」であり、走行状況一覧（列）が「発進」であるセルでは、車両１が交差点で発進する走行環境が意味される。また、走行場面一覧（行）が「トンネル」であり、走行状況一覧（列）が「単独走行」であるセルでは、車両１がトンネル内を単独走行する走行環境が意味される。
【００５０】
なお、走行場面は重複する場面が想定される。例えば、トンネル内の直進路を走行するとき、「トンネル」及び「直進路」に該当し得る。従って、優先的に適用される走行場面を予め定めておくとよい。本実施形態では、走行場面に「トンネル」又は「交差点」が含まれている場合、これらが優先的に適用されるように設定されている。上記の例でいうと、トンネル内の直進路を走行するときは、「トンネル」に該当するようになっている。
【００５１】
補正予定項目比較部１３は、上記のようなマトリクスＭｘの各セルで、該セルに対応する走行環境ごとに、ドライバの運転特性を根拠とする運転操作データＤ１と、記憶部に予め記憶された自動走行データＤａと、を複数の補正予定項目に分けて比較する。
【００５２】
補正予定項目は、例えば、走行ラインＳ、加減速度Ａ、障害物との距離Ｄ及びブレーキタイミングＢからなる。走行ラインＳは、車両１の走行ラインであり、加減速度Ａは、車両１の加減速度である。障害物との距離Ｄは、先行車両をはじめとする障害物との距離であり、ブレーキタイミングＢは、車両１に制動力を付与するタイミングである。
【００５３】
補正予定項目としては、走行ラインＳ、加減速度Ａ、障害物との距離Ｄ及びブレーキタイミングＢが代表的であるので、補正予定項目がこれらの少なくとも一つを含むことで、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御をより効率的に行うことができる。ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を効率的に実行する観点からは、補正予定項目は５つ以内とした方がよい。
【００５４】
従って、補正予定項目比較部１３は、マトリクスＭｘの各セルに対応する走行環境ごとに、走行ラインＳ、加減速度Ａ、障害物との距離Ｄ及びブレーキタイミングＢといった補正予定項目を運転操作データＤ１から抽出する。自動走行データＤａからも同様、マトリクスＭｘの各セルに対応する走行環境ごとに、これらの補正予定項目を抽出する（図４（ａ）参照）。
【００５５】
そして、補正予定項目比較部１３は、マトリクスＭｘのセルごとに、運転操作データＤ１による走行ラインＳ、加減速度Ａ、障害物との距離Ｄ及びブレーキタイミングＢと、自動走行データＤａによる走行ラインＳ、加減速度Ａ、障害物との距離Ｄ及びブレーキタイミングＢと、をそれぞれ比較する。
【００５６】
自動運転制御部１４は、上記の比較の結果に基づいて両者の乖離量をそれぞれ導出し、その乖離量が閾値以上である補正予定項目を、セルに対応する走行環境ごとに求める。そして、セルに対応する走行環境に応じて、乖離量が大きい補正予定項目を、乖離量が大きい他の補正予定項目よりも優先して自動運転時に反映させるように、自動運転時の制御を補正する。例えば、乖離量が最も大きい補正項目のみを補正するようにしたり、乖離量が大きい順から２つの補正項目を補正するようにしたりできる。
【００５７】
運転操作データＤ１は、ドライバの運転特性を根拠とするものであるため、予め記憶された自動走行データＤａに基づいて自動運転したとき、ドライバは、運転操作データＤ１及び自動走行データＤａの乖離量が大きい項目ほど違和感を覚えやすい。そこで、自動運転時、走行環境に応じて、乖離量が大きい補正予定項目を、乖離量が大きい他の補正予定項目よりも優先して自動運転時に反映させるように補正する。これにより、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を効率的に実行できる。
【００５８】
ここで、本実施形態に係る自動運転制御部１４は、走行ラインＳの乖離量ΔＳ、加減速度Ａの乖離量ΔＡ、障害物との距離Ｄの乖離量ΔＤ及びブレーキタイミングＢの乖離量ΔＢを、それぞれ閾値ΔＳ１、閾値ΔＡ１、閾値ΔＤ１及び閾値ΔＢ１と比較する。そして、セルに対応する走行環境に応じて、乖離量が閾値未満である補正予定項目は自動走行データＤａに基づいて自動運転制御する一方、乖離量が閾値以上である補正予定項目は運転操作データＤ１を反映させるように自動運転制御する。
【００５９】
図４（ｂ）は、乖離量が閾値以上である補正予定項目が表されている。このマトリクスＭｘに表される通り、例えば、「トンネル」で「単独走行」するとき、運転操作データＤ１及び自動走行データＤａの走行ラインＳの乖離量ΔＳが閾値ΔＳ１以上であり、他の補正項目（加減速度Ａ、障害物との距離Ｄ及びブレーキタイミングＢ）は閾値未満である。
【００６０】
従って、このドライバでは、走行ラインＳは運転操作データＤ１の値を用いて自動運転制御を行う。一方、他の補正予定項目（加減速度Ａ、障害物との距離Ｄ及びブレーキタイミングＢ）は、たとえ補正しなくても違和感を覚えるレベルに達していないため、補正を割愛し、自動走行データＤａに基づいて自動運転制御する。
【００６１】
自動運転時、走行環境に応じて、乖離量が閾値未満である項目はあえて補正を割愛する一方、乖離量が閾値以上である項目のみ補正することで、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御をより効率的に実行できる。
【００６２】
以降、セルに対応する走行環境に応じて、乖離量が閾値未満である補正予定項目は自動走行データＤａに基づいて自動運転制御する一方、乖離量が閾値以上である補正予定項目は、運転操作データＤ１を反映させるように自動運転制御する。
【００６３】
完成されたマトリクスＭｘは、ドライバごとに記憶部１１に記憶される。上記の通り、ＥＣＵ１０は、運転操作データＤ１が既に記憶されている場合（ドライバに対応するマトリクスＭｘが既に記憶されている場合）、そのドライバに紐付けられたデータを記憶部１１から読み出し、自動運転制御に利用する。運転操作データＤ１が既に記憶されている場合であっても、最終記憶時点から所定期間が経過しているときにはドライバの運転操作を再学習し、運転操作データＤ１を更新する。
【００６４】
図５は、ＥＣＵ１０による自動運転制御の一例を示すフローを示している。
【００６５】
ステップＳ１で自動運転制御が実行されると、ステップＳ２ではドライバの情報を照会し、ステップＳ３では、ドライバに対応する運転操作データＤ１が記憶されていないか否かを判別する。ステップＳ３において運転操作データＤ１が記憶されていないと判別される場合は、そのドライバについてマトリクスＭｘを完成させるべく、次のステップＳ４に進む。一方、ステップＳ３において運転操作データＤ１が既に記憶されていると判別される場合は、ステップＳ８に進む。
【００６６】
ステップＳ４では、走行環境に応じたドライバの運転操作を学習して運転操作データＤ１を蓄積する。その後、ステップＳ５では、マトリクスＭｘのセルごとに、運転操作データＤ１による走行ラインＳ、加減速度Ａ、障害物との距離Ｄ及びブレーキタイミングＢと、自動走行データＤａによる走行ラインＳ、加減速度Ａ、障害物との距離Ｄ及びブレーキタイミングＢと、をそれぞれ比較して、乖離量を算出する。
【００６７】
ステップＳ６では、ステップＳ５において算出された走行ラインＳの乖離量ΔＳ、加減速度Ａの乖離量ΔＡ、障害物との距離Ｄの乖離量ΔＤ及びブレーキタイミングＢの乖離量ΔＢを、それぞれ閾値ΔＳ１、閾値ΔＡ１、閾値ΔＤ１及び閾値ΔＢ１と比較して、乖離量が閾値以上である補正予定項目を導出する。これにより、ドライバに応じたマトリクスＭｘが完成することとなる。次のステップＳ７では、運転操作データＤ１（マトリクスＭｘ）をドライバに紐付けて記憶し、ステップＳ１０に進む。
【００６８】
なお、ステップＳ３において、運転操作データＤ１が既に記憶されていると判別されて進んだステップＳ８では、前回の運転操作データＤ１の記憶タイミングを読み出し、ステップＳ９では、ステップＳ８において読み出したタイミングから所定の期間（例えば１５日）が経過しているか否かを判別する。ステップＳ８において所定期間が経過していると判別される場合には、運転操作データＤ１の更新のため、ステップＳ４に戻り、以降、マトリクスＭｘを再度完成させるステップを踏む。ステップＳ９において所定の間隔が経過していると判別される場合には、ステップＳ１０に進む。
【００６９】
ステップＳ１０では、セルに対応する走行環境に応じて、乖離量が閾値未満である補正予定項目は自動走行データＤａに基づいて自動運転制御する一方、乖離量が閾値以上である補正予定項目は運転操作データＤ１を反映させるように自動運転制御する。ステップＳ１１で自動運転制御が終了すると、本制御を終了する。
【００７０】
以上説明した自動運転制御装置によれば、自動運転時、走行環境に応じて、運転操作データ及び自動走行データの乖離量が大きい補正予定項目を、乖離量が大きい補正予定項目よりも優先して自動運転時に反映させる。これにより、ドライバの運転特性が顕著に表れる項目に絞って、その運転特性を反映させるように自動運転制御を補正することができる。よって、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を効率的に実行できる。
【００７１】
（実施形態２）
本実施形態に係るＥＣＵは、ドライバが運転に集中していると判別されるときに運転操作の学習を行う点が実施形態１と異なる。以下、本実施形態について説明する。
【００７２】
図６は、本実施形態に係るＥＣＵ１０ａの構成例を機能的なブロックで示している。ＥＣＵ１０ａは、記憶部１１と、運転操作データ蓄積部１２ａと、補正予定項目比較部１３と、自動運転制御部１４と、を具備して構成されている。
【００７３】
運転操作データ蓄積部１２ａは、ドライバ状態判別部１５を具備して構成されている。ドライバ状態判別部１５は、車内カメラ８により取得される情報等に基づいてドライバ情報を取得するとともに、取得されるドライバ状態に基づいて、ドライバが運転に集中しているか否かを判別する。
【００７４】
ここでは、ドライバが前方を向きながら良好な状態で運転しているときに、ドライバが運転に集中していると判別する。一方、ドライバが側方を向いているときや、前方を向いていても状態が良好でないとき（飲食しているときやタバコを吸っているとき等）は、ドライバが運転に集中していないと否かを判別する。
【００７５】
そして、運転操作データ蓄積部１２ａは、ドライバが運転に集中していると判別されるときに学習を行う。これによれば、ドライバが運転に集中していると判別されるときに学習を行うので、学習するのにノイズとなるデータの蓄積を回避できる。よって、ＥＣＵ１０ａによれば、ドライバの運転特性に応じた自動走行制御をより効率的に行うことができる。
【００７６】
（他の実施形態）
以上、自動運転制御装置の一態様について説明したが、本発明は上記の実施形態１〜２の何れかに限定されるものではない。上記の実施形態１〜２は本発明の範囲内で互いに組み合わせることが可能である。
【００７７】
上記の実施形態では、マトリクスＭｘは二次元マトリクスであったが、例えば、走行環境要素として、更に天候、渋滞及び交通規制の少なくとも一つを含むイベント一覧を配列してなる、三次元以上の多次元トリクスを用いることもできる。多次元トリクスを用いることで、ドライバの運転特性に応じた自動運転制御を更に効率的に実行できる。
【００７８】
応用例としては、ドライバに紐付けて記憶した運転操作データＤ１を、他のドライバが利用して自動運転することで、例えば、高齢者の運転感覚を体験したり、互いの運転特性を把握しあったりでき、運転者同士で運転特性の理解を深めることができる。また自身の運転操作データＤ１を他人のものと比較することで、ゲーム感覚も交えて、自身の運転操作データＤ１の良し悪しを客観的に評価できる。これらは、ゆとりある譲り合いの運転につながり、交通事故の低減にもつながる。
【００７９】
更なる応用例としては、自動運転制御部が、取得されるドライバの状態に基づいて、自動運転時に運転操作データＤ１を反映させる程度を調節するように構成されていてもよい。これによれば、例えば自動運転時、ドライバが飲食しているときにより緩やかな走行ラインを取ったり、ドライバが寝ているときに障害物との距離（車間距離）を更に詰めるようにしたりすることができる。これにより、ドライバの車両に対する愛着度を向上させることができ、ひいては交通事故の低減にもつながる。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本発明は、車両の自動運転に関する産業分野で利用することができる。
【符号の説明】
【００８１】
１  車両
２  超音波センサ
３  車外カメラ
３ａ  フォワードカメラ
３ｂ  サイドカメラ
３ｃ  リアカメラ
４  ミリ波レーダ
５  フロントバンパー
６  リアバンパー
７  フロントガラス
８  車内カメラ
９  スイッチ
１０，１０ａ  自走運転制御装置（ＥＣＵ）
１１  記憶部
１２，１２ａ  運転操作データ蓄積部
１３  補正予定項目比較部
１４  自動運転制御部
１５  ドライバ状態判別部
Ｄ１  運転操作データ
Ｄａ  自動走行データ
Ｍｘ  マトリクス
【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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