(57)【要約】【課題】単一の操作ペダルを第１の種類のペダル及び第２の種類のペダルとして兼用可能な車両を適切に制御する。【解決手段】車両制御装置（１２）は、操作ペダル（１１）の操作情報（Ｓｐ）に基づいて、搭乗者が操作ペダルを第１のペダルとして操作しているか又は第２のペダルとして操作しているか判定する判定手段（１２２）と、搭乗者が操作ペダルを第１のペダルとして操作している場合に車両の駆動力を制御し、搭乗者が操作ペダルを第２のペダルとして操作している場合に車両の制動力を制御する制御手段（１２４）とを備え、判定手段は、操作ペダルが第１及び第２のペダルとして操作される場合の操作内容を学習し、当該学習の結果に基づいて搭乗者が操作ペダルを第１のペダルとして操作しているか又は第２のペダルとして操作しているかを判定する。【選択図】図１
2019012411.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両を運転するために搭乗者が操作可能な操作ペダルの前記搭乗者による操作内容に関する操作情報を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記操作情報に基づいて、前記搭乗者が前記操作ペダルを第１の種類のペダルとして操作しているか又は前記第１の種類のペダルとは異なる第２の種類のペダルとして操作しているかを判定する判定手段と、
前記搭乗者が前記操作ペダルを前記第１の種類のペダルとして操作していると判定される場合には、前記操作情報に基づいて前記車両を第１の制御態様で制御し、前記搭乗者が前記操作ペダルを前記第２の種類のペダルとして操作していると判定される場合には、前記操作情報に基づいて前記車両を前記第１の制御態様とは異なる第２の制御態様で制御する制御手段と
を備え、
前記判定手段は、前記操作ペダルが前記第１の種類のペダルとして操作される場合の操作内容及び前記操作ペダルが前記第２の種類のペダルとして操作される場合の操作内容の少なくとも一方を学習し、前記操作情報に加えて当該学習の結果に基づいて前記搭乗者が前記操作ペダルを前記第１の種類のペダルとして操作しているか又は前記第２の種類のペダルとして操作しているかを判定する
ことを特徴とする車両制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、単一の操作ペダルを第１の種類のペダル及び第２の種類のペダルとして兼用可能な車両を制御するための車両制御装置の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両は、通常、アクセルペダルとブレーキペダルとを別々に備えている。このような車両を制御する車両制御装置の一例が、特許文献１に記載されている。特許文献１には、アクセルペダルの踏力が所定の閾値を超えた場合に、搭乗者がアクセルペダルをブレーキペダルと踏み間違えていると判定する車両制御装置が開示されている。
【０００３】
その他、本発明に関連する先行技術文献として、特許文献２及び３があげられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−０００６２５号公報
【特許文献２】特開２０１２−１４４０５３号公報
【特許文献３】国際公開第２０１６／１７０７８６号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一方で、将来的に、単一の操作ペダルをアクセルペダル及びブレーキペダルとして兼用可能な車両が開発される可能性がある。このような車両を制御する車両制御装置は、搭乗者が操作ペダルをアクセルペダルとして操作しているか又はブレーキペダルとして操作しているかを判定するはずである。
【０００６】
この場合、車両制御装置は、搭乗者がアクセルペダルをブレーキペダルと踏み間違えているか否かを判定するための既存の方法を用いて、上述した判定を行うことも可能である。例えば、車両制御装置は、特許文献１に記載された方法を用いて、搭乗者が操作ペダルをアクセルペダルとして操作しているか又はブレーキペダルとして操作しているかを、アクセルペダルの踏力に基づいて判定することも可能である。しかしながら、操作ペダルの操作内容は、ばらつく可能性がある。例えば、操作ペダルの操作内容は、搭乗者毎にばらつく可能性がある。或いは、例えば、同じ搭乗者の操作ペダルの操作内容であっても、搭乗者の体調や気分等の違い（或いは、その他の要因）によってはばらつく可能性がある。しかしながら、上述した特許文献１に記載された車両制御装置は、このような操作ペダルの操作内容のばらつきを何ら考慮していない。具体的には、上述した特許文献１に記載の車両制御装置では、搭乗者がアクセルペダルをブレーキペダルと踏み間違えているか否かを判定するために用いる閾値は、操作ペダルの操作内容のばらつきを考慮することなく設定されている。このため、特許文献１に記載された方法を単に用いるだけでは、搭乗者が操作ペダルをアクセルペダルとして操作しているか又はブレーキペダルとして操作しているかの判定精度が悪化する可能性があるという技術的問題が生ずる。
【０００７】
尚、このような技術的問題は、単一の操作ペダルをアクセルペダル及びブレーキペダルとして兼用可能な車両を制御する車両制御装置のみならず、単一の操作ペダルを異なる２種類のペダルとして兼用可能な車両を制御する車両制御装置においても同様に生ずる。
【０００８】
本発明が解決しようとする課題には上記のようなものが一例としてあげられる。本発明は、単一の操作ペダルを第１の種類のペダル及び第２の種類のペダルとして兼用可能な車両を適切に制御可能な車両制御装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の車両制御装置の一の態様は、車両を運転するために搭乗者が操作可能な操作ペダルの前記搭乗者による操作内容に関する操作情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記操作情報に基づいて、前記搭乗者が前記操作ペダルを第１の種類のペダルとして操作しているか又は前記第１の種類のペダルとは異なる第２の種類のペダルとして操作しているかを判定する判定手段と、前記搭乗者が前記操作ペダルを前記第１の種類のペダルとして操作していると判定される場合には、前記操作情報に基づいて前記車両を第１の制御態様で制御し、前記搭乗者が前記操作ペダルを前記第２の種類のペダルとして操作していると判定される場合には、前記操作情報に基づいて前記車両を前記第１の制御態様とは異なる第２の制御態様で制御する制御手段とを備え、前記判定手段は、前記操作ペダルが前記第１の種類のペダルとして操作される場合の操作内容及び前記操作ペダルが前記第２の種類のペダルとして操作される場合の操作内容の少なくとも一方を学習し、前記操作情報に加えて当該学習の結果に基づいて前記搭乗者が前記操作ペダルを前記第１の種類のペダルとして操作しているか又は前記第２の種類のペダルとして操作しているかを判定する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本実施形態の車両の構成を示すブロック図である。
【図２】図２（ａ）は、アクセル操作パターンを示すグラフであり、図２（ｂ）は、ブレーキ操作パターンを示すグラフである。
【図３】図３は、操作判定ＥＣＵの構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、特徴抽出器の構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、分類器の構成を示すブロック図である。
【図６】図６（ａ）及び図６（ｂ）は、夫々、特徴抽出器が算出した特徴量ベクトルを、特徴量ベクトルに対する空間上で示すグラフである。
【図７】図７は、特徴抽出器が算出した特徴量ベクトルを２つのクラスに分類する超平面を、特徴量ベクトルに対する空間上で示すグラフである。
【図８】図８は、制御器の構成を示すブロック図である。
【図９】図９（ａ）及び図９（ｂ）の夫々は、搭乗者毎の又は搭乗者の体調等の違いに起因したアクセル操作パターン及びブレーキ操作パターンのばらつきを、特徴量ベクトルを用いて示すグラフであり、図１０（ｃ）は、アクセル操作パターン及びブレーキ操作パターンのばらつきを考慮した分類器の学習（つまり、超平面の学習）の様子を模式的に示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、車両制御装置の実施形態について説明する。以下では、本発明の車両制御装置の一実施形態が適用された車両１について説明する。
【００１２】
（１）車両１の構成
はじめに、図１を参照しながら、本実施形態の車両１の構成について説明する。図１は、本実施形態の車両１の構成を示すブロック図である。
【００１３】
図１に示すように、車両１は、「操作ペダル」の一具体例である兼用ペダル１１と、「車両制御装置」の一具体例である操作判定ＥＣＵ１２と、エンジンＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）１３と、ブレーキＥＣＵ１４と、エンジン１５と、ブレーキ機構１６とを備える。
【００１４】
兼用ペダル１１は、アクセルペダル及びブレーキペダルとして兼用可能な単一の操作ペダルである。搭乗者が兼用ペダル１１をアクセルペダルとして操作する場合には、当該兼用ペダル１１は、車両１の駆動力を調整するために搭乗者が操作可能な操作ペダルとなる。一方で、搭乗者が兼用ペダル１１をブレーキペダルとして操作する場合には、当該兼用ペダル１１は、車両１の制動力を調整するために搭乗者が操作可能な（つまり、踏み込むことが可能な）操作ペダルとなる。
【００１５】
操作判定ＥＣＵ１２は、搭乗者が兼用ペダル１１をアクセルペダルとして操作しているか又はブレーキペダルとして操作しているかを判定するための操作判定動作を行う。本実施形態では、操作判定ＥＣＵ１２は、アクセル操作パターンとブレーキ操作パターンとの間に差があるという前提の下で、兼用ペダル１１の操作内容を示す操作信号Ｓｐに基づいて、操作判定動作を行う。尚、アクセル操作パターンは、兼用ペダル１１をアクセルペダルとして操作する意図を有している搭乗者が兼用ペダル１１を操作した場合に得られる操作信号Ｓｐの時系列パターンである。ブレーキ操作パターンは、兼用ペダル１１をブレーキペダルとして操作する意図を有している搭乗者が兼用ペダル１１を操作した場合に得られる操作信号Ｓｐの時系列パターンである。
【００１６】
以下、図２（ａ）及び図２（ｂ）を参照しながら、アクセル操作パターンとブレーキ操作パターンとの差について説明する。図２（ａ）は、アクセル操作パターンを示すグラフである。一方で、図２（ｂ）は、ブレーキ操作パターンを示すグラフである。尚、図２（ａ）及び図２（ｂ）では、操作信号Ｓｐは、兼用ペダル１１の操作内容を示すパラメータの一例である「兼用ペダル１１のストローク量（つまり、踏み込み量）」を示している。従って、アクセル操作パターンは、アクセルペダルとして操作されている兼用ペダル１１のストローク量の時間軸に沿った変化パターンに相当する。同様に、ブレーキ操作パターンは、ブレーキペダルとして操作されている兼用ペダル１１のストローク量の時間軸に沿った変化パターンに相当する。
【００１７】
図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すように、例えば、アクセル操作パターンとブレーキ操作パターンとの間には、アクセルペダルが相対的に緩やかに踏み込まれる一方で、ブレーキペダルが相対的に急激に踏み込まれるという違いがある。つまり、アクセル操作パターンとブレーキ操作パターンとの間には、アクセル操作パターンではストローク量が相対的に緩やかに増加又は減少する一方で、ブレーキ操作パターンではストローク量が相対的に急激に増加又は減少するという違いがある。更に、例えば、アクセル操作パターンとブレーキ操作パターンとの間には、アクセルペダルが相対的に深く踏み込まれにくい一方で、ブレーキペダルが相対的に深く踏み込まれやすいという違いがある。つまり、アクセル操作パターンとブレーキ操作パターンとの間には、アクセル操作パターンではストローク量の最大値が相対的に小さい一方で、ブレーキ操作パターンではストローク量の最大値が相対的に大きいという違いがある。更に、例えば、アクセル操作パターンとブレーキ操作パターンとの間には、アクセルペダルが相対的に長い期間に渡って踏み込まれ続ける一方で、ブレーキペダルが相対的に短い期間だけ踏み込まれるという違いがある。つまり、アクセル操作パターンとブレーキ操作パターンとの間には、アクセル操作パターンではストローク量がゼロより大きくなる期間が相対的に長い一方で、ブレーキ操作パターンではストローク量がゼロより大きくなる期間が相対的に短いという違いがある。
【００１８】
操作判定ＥＣＵ１２は、操作判定ＥＣＵ１２に入力される操作信号Ｓｐが示す実操作パターン（つまり、兼用ペダル１１の操作内容の時系列パターン）が、アクセル操作パターンである（つまり、アクセル操作パターンに相当する例えば、同一である又は類似する）のか又はブレーキ操作パターンであるのかを判定することで、操作判定動作を行う。実操作パターンがアクセル操作パターンである（つまり、アクセル操作パターンに相当する）場合には、操作判定ＥＣＵ１２は、搭乗者が兼用ペダル１１をアクセルペダルとして操作していると判定する。実操作パターンがブレーキ操作パターンである（つまり、ブレーキ操作パターンに相当する）場合には、操作判定ＥＣＵ１２は、搭乗者が兼用ペダル１１をブレーキペダルとして操作していると判定する。
【００１９】
再び図１において、エンジンＥＣＵ１３は、兼用ペダル１１がアクセルペダルとして操作されている場合に、操作信号Ｓｐに基づいて、車両１の駆動力を調整するようにエンジン１５を制御する。ブレーキＥＣＵ１４は、兼用ペダル１１がブレーキペダルとして操作されている場合に、操作信号Ｓｐに基づいて、車両１の制動力を調整するようにブレーキ機構１６を制御する。エンジン１５は、車両１の駆動力を発生する駆動源である。ブレーキ機構１６は、油圧等を用いて車両１の制動力を発生する制動装置である。
【００２０】
本実施形態では特に、操作判定ＥＣＵ１２は、操作判定動作による判定精度を向上させるように、操作信号Ｓｐを学習するための学習動作を行う。以下、操作判定動作及び学習動作を行う操作判定ＥＣＵ１２の構成及び動作について順に説明する。
【００２１】
（２）操作判定ＥＣＵ１２
（２−１）操作判定ＥＣＵ１２の構成
まず、図３を参照しながら、操作判定ＥＣＵ１２の構成について説明する。図３は、操作判定ＥＣＵ１２の構成を示すブロック図である。
【００２２】
図３に示すように、操作判定ＥＣＵ１２は、操作判定ＥＣＵ１２内で論理的に実現される処理ブロック又は操作判定ＥＣＵ１２内に物理的に実現される処理回路として、「取得手段」の一具体例であるコントローラ１２１と、「判定手段」の一具体例であるニューラルネットワーク１２２と、メモリ１２３と、「制御手段」の一具体例である制御器１２４とを備える。コントローラ１２１と、ニューラルネットワーク１２２と、メモリ１２３と、制御器１２４とは、データバス１２５を介して通信可能である。
【００２３】
コントローラ１２１は、操作判定ＥＣＵ１２の動作全体を制御する。特に、コントローラ１２１は、兼用ペダル１１から操作信号Ｓｐを取得する。コントローラ１２１は、取得した操作信号Ｓｐを、ニューラルネットワーク１２２に出力する。コントローラ１２１は、取得した操作信号Ｓｐをメモリ１２３に格納してもよい。
【００２４】
ニューラルネットワーク１２２は、入力された操作信号Ｓｐに基づいて、操作判定動作を行う。具体的には、ニューラルネットワーク１２２は、操作信号Ｓｐが示す実操作パターンがブレーキ操作パターンである確率ｐ（或いは、実操作パターンがアクセル操作パターンである確率）を算出する。言い換えれば、ニューラルネットワーク１２２は、実操作パターンのブレーキ操作パターンに対する類似度（或いは、アクセル操作パターンに対する類似度）を算出する。確率ｐ（言い換えれば、類似度、以下同じ）を算出するために、ニューラルネットワーク１２２は、実操作パターンの特徴を示す特徴量ベクトルＣを算出する特徴抽出器１２６と、特徴量ベクトルＣに基づいて確率ｐを算出する分類器１２７とを備える。尚、特徴抽出器１２６及び分類器１２７の詳細については、操作判定ＥＣＵ１２の動作を説明する際に合わせて説明するため、ここでの説明を省略する。
【００２５】
更に、ニューラルネットワーク１２２は、入力された操作信号Ｓｐを学習する。特に、ニューラルネットワーク１２２は、分類器１２７の特性を規定する複数のパラメータを含むパラメータ群ＰＧを調整して確率ｐの算出精度を向上させるように、入力された操作信号Ｓｐを学習する。調整されたパラメータ群ＰＧは、メモリ１２３に格納される。
【００２６】
制御器１２４は、ニューラルネットワーク１２２が算出した確率ｐに基づいて、エンジンＥＣＵ１３及びブレーキＥＣＵ１４を制御する。尚、制御器１２４の動作の詳細については、操作判定ＥＣＵ１２の動作を説明する際に合わせて説明するため、ここでの説明を省略する。
【００２７】
（２−２）操作判定ＥＣＵ１２の動作
（２−２−１）ニューラルネットワーク１２２の初期学習
まず、操作判定ＥＣＵ１２を車両１に実装する際に（言い換えれば、車両１が市場に出荷される前に）、ニューラルネットワーク１２２の初期学習が行われる。具体的には、まず、コントローラ１２１によって複数のアクセル操作パターン及びブレーキ操作パターンが収集される。アクセル操作パターンは、テストドライバが実際に兼用ペダル１１をアクセルペダルとして操作することで収集されてもよい。アクセル操作パターンは、アクセルペダルを備える車両においてテストドライバが実際にアクセルペダルを操作することで収集されてもよい。アクセル操作パターンは、アクセルペダルを踏み込む搭乗者の動きを模擬するシミュレーションモデルから収集されてもよい。ブレーキ操作パターンは、テストドライバが実際に兼用ペダル１１をブレーキペダルとして操作することで収集されてもよい。ブレーキ操作パターンは、ブレーキペダルを備える車両においてテストドライバが実際にブレーキペダルを操作することで収集されてもよい。ブレーキ操作パターンは、ブレーキペダルを踏み込む搭乗者の動きを模擬するシミュレーションモデルから収集されてもよい。
【００２８】
コントローラ１２１は、収集された複数のアクセル操作パターン及び複数のブレーキ操作パターンを、各操作パターンがアクセル操作パターンであるのか又はブレーキ操作パターンであるのかを示す正解データと関連付ける。具体的には、例えば、コントローラ１２１は、複数のアクセル操作パターン（ｘａ１、ｘａ２、・・・、ｘａＮ）の夫々に対して、これらがアクセル操作パターンであることを示す正解データ（ｔａ１、ｔａ２、・・・、ｔａＮ）を関連付ける。尚、Ｎは、収集されたアクセル操作パターンの総数を示し、ｘａｎ（但し、ｎは１≦ｎ≦Ｎを満たす整数）は、ｎ番目のアクセル操作パターン（つまり、ストローク量の時系列データ）を示し、ｔａｎは、アクセル操作パターンｘａｎがアクセル操作パターンであることを示す正解データを示す。更に、コントローラ１２１は、例えば、複数のブレーキ操作パターン（ｘｂ１、ｘｂ２、・・・、ｘｂＭ）の夫々に対して、これらがブレーキ操作パターンであることを示す正解データ（ｔｂ１、ｔｂ２、・・・、ｔｂＭ）を関連付ける。尚、Ｍは、収集されたブレーキ操作パターンの総数を示し、ｘｂｍ（但し、ｍは１≦ｍ≦Ｍを満たす整数）は、ｍ番目のブレーキ操作パターン（つまり、ストローク量の時系列データ）を示し、ｔｂｍは、ブレーキ操作パターンｘｂｍがブレーキ操作パターンであることを示す正解データを示す。
【００２９】
その後、コントローラ１２１は、複数のアクセル操作パターン（ｘａ１、ｘａ２、・・・、ｘａＮ）、正解データ（ｔａ１、ｔａ２、・・・、ｔａＮ）、複数のブレーキ操作パターン（ｘｂ１、ｘｂ２、・・・、ｘｂＭ）及び正解データ（ｔｂ１、ｔｂ２、・・・、ｔｂＭ）が連結された行列（ｘ、ｔ）を生成する。尚、ｘは、複数のアクセル操作パターン（ｘａ１、ｘａ２、・・・、ｘａＮ）と複数のブレーキ操作パターン（ｘｂ１、ｘｂ２、・・・、ｘｂＭ）とを連結することで得られる行列であり、（ｘａ１、ｘａ２、・・・、ｘａＮ、ｘｂ１、ｘｂ２、・・・、ｘｂＭ）という行列で表現される。同様に、ｔは、正解データ（ｔａ１、ｔａ２、・・・、ｔａＮ）と正解データ（ｔｂ１、ｔｂ２、・・・、ｔｂＭ）とが連結されることで得られる行列であり、（ｔａ１、ｔａ２、・・・、ｔａＮ、ｔｂ１、ｔｂ２、・・・、ｔｂＭ）という行列で表現される。従って、行列（ｘ、ｔ）は、行列ｘの各行列成分（つまり、操作パターン）がアクセル操作パターンであるのか又はブレーキ操作パターンであるのかを示す行列となる。
【００３０】
その後、コントローラ１２１の制御下で、行列（ｘ、ｔ）を用いて、ニューラルネットワーク１２２の学習が行われる。具体的には、行列ｘを構成する行列成分ｘａ１が特徴抽出器１２６に入力される。特徴抽出器１２６は、行列成分ｘａ１の特徴量を示す特徴量ベクトルＣａ１を算出する。特徴抽出器１２６は、特徴量を抽出するための既存のアルゴリズムを用いて、特徴量ベクトルＣａ１を算出する。但し、説明の便宜上、本実施形態では、特徴抽出器１２６は、行列成分ｘａ１に畳み込み処理を行うことで特徴量ベクトルＣａ１を算出する。つまり、本実施形態では、ニューラルネットワーク１２２は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。
【００３１】
この場合、特徴抽出器１２６は、図４に示すように、入力インタフェース１２６１と、畳み込み処理部１２６２と、プーリング処理部１２６３とを備える。尚、畳み込み処理部１２６２が行う畳み込み処理は既存の畳み込み処理と同一であってもよく、プーリング処理部１２６３が行うプーリング処理は既存のプーリング処理と同一であってもよい。このため、説明の簡略化のために、畳み込み処理及びプーリング処理の詳細な説明は省略するが、以下のその概要について簡単に説明する。行列成分ｘａ１（つまり、アクセル操作パターンに相当する操作信号Ｓｐ）は、入力インタフェース１２６１に入力される。入力インタフェース１２６１は、シリアルなデータ配列である行列成分ｘａ１を、パラレルなデータ配列に変換する。入力インタフェース１２６１は、パラレルなデータ配列である行列成分ｘａ１を、畳み込み処理部１２６２に入力する。畳み込み処理部１２６２は、行列成分ｘａ１に対して、所望のフィルタ特性を有する畳み込みフィルタを用いた畳み込み処理を行う。このとき、畳み込み処理部１２６２は、行列成分ｘａ１に対して、異なるフィルタ特性を有する複数の畳み込みフィルタを夫々用いた複数の畳み込み処理を行ってもよいし、単一の畳み込みフィルタを用いた畳み込み処理を行ってもよい。畳み込み処理の結果得られるデータ（いわゆる、特徴マップ）は、プーリング処理部１２６３に入力される。プーリング処理部１２６３は、特徴マップに対して、プーリング処理を行う。その結果、プーリング処理部１２６３は、行列成分ｘａ１の特徴を示すＤ（但し、Ｄは１以上の整数）次元の特徴量ベクトルＣａ１を出力する。
【００３２】
図４に示す例では、特徴抽出器１２６は、畳み込み処理部１２６２及びプーリング処理部１２６３を含む処理ユニットを１つだけ備えている。しかしながら、特徴抽出器１２６は、畳み込み処理部１２６２及びプーリング処理部１２６３を含む処理ユニットを複数備えていてもよい。この場合、ある処理ユニットのプーリング処理部１２６３が出力する特徴量ベクトルＣａ１が、次の段の処理ユニットの畳み込み処理部１２６２に入力される。つまり、畳み込み処理及びプーリング処理が繰り返し行われる。
【００３３】
特徴抽出器１２６が算出した特徴量ベクトルＣａ１は、分類器１２７に入力される。分類器１２７は、特徴量ベクトルＣａ１に基づいて、行列成分ｘａ１が示す操作パターンを２つのクラスのいずれかに分類する。つまり、分類器１２７は、行列成分ｘａ１が示す操作パターンが２つのクラスのうちのいずれに属するかを決定する。従って、分類器１２７は、２クラス分類型の分類器である。ここで、上述したように、ニューラルネットワーク１２２は、入力されるアクセル操作信号Ｓｐａが示す実操作パターンがブレーキ操作パターンである確率ｐを算出する。このため、分類器１２７は、行列成分ｘａ１が示す操作パターンがブレーキ操作パターンである確率ｐａ１を算出するように構成されている。つまり、分類器１２７は、確率ｐａ１を算出することで、行列成分ｘａ１が示す操作パターンが、アクセル操作パターンに対応するクラス及びブレーキ操作パターンに対応するクラスのいずれかに分類する。
【００３４】
このような分類器１２７は、例えば、図５に示すように、Ｄ次元の特徴量ベクトルＣを構成するＤ個の入力値（ｄ１、ｄ２、ｄ３、・・・、ｄＤ）が入力される全結合層１２７１と、全結合層１２７１からの出力に基づいて確率ｐを出力する出力層１２７２とを備えている。
【００３５】
以上説明した確率ｐの算出動作が、行列ｘを構成するその他の行列成分ｘａ２、・・・、ｘａＮ、ｘｂ１、ｘｂ２、・・・、及びｘｂＭに対しても行われる。その結果、行列成分ｘａ２が示す操作パターンがブレーキ操作パターンである確率ｐａ２、・・・、行列成分ｘａＮが示す操作パターンがブレーキ操作パターンである確率ｐａＮ、行列成分ｘｂ１が示す操作パターンがブレーキ操作パターンである確率ｐｂ１、・・・、行列成分ｘｂＭが示す操作パターンがブレーキ操作パターンである確率ｐｂＭが算出される。
【００３６】
その後、コントローラ１２１は、分類器１２７が算出した確率ｐ（＝（ｐａ１、ｐａ２、・・・、ｐａＮ、ｐｂ１、・・・、ｐｂＭ））と正解データｔ（＝（ｔａ１、ｔａ２、・・・、ｔａＮ、ｔｂ１、・・・、ｔｂＭ））の誤差を示す誤差関数Ｅ（ｐ、ｔ）を算出する。その後、コントローラ１２１は、誤差関数Ｅ（ｐ、ｔ）が最小になるように、特徴抽出器１２６及び分類器１２７を学習させる。つまり、コントローラ１２１は、教師あり学習のアルゴリズムを用いて、特徴抽出器１２６及び分類器１２７を学習させる。この場合、特徴抽出器１２６及び分類器１２７がニューラルネットワーク１２２を構成していることから、コントローラ１２１は、誤差逆伝搬法を用いて、特徴抽出器１２６及び分類器１２７に学習させてもよい。但し、コントローラ１２１は、その他のアルゴリズムを用いて、特徴抽出器１２６及び分類器１２７に学習させてもよい。尚、ある操作パターンがブレーキ操作パターンである確率が確率ｐであることから、正解データｔａ１、ｔａ２、・・・、ｔａＮの夫々が「０（＝０％）」を示し、正解データｔｂ１、ｔｂ２、・・・、ｔｂＭの夫々が「１（＝１００％）」を示す。また、誤差関数Ｅ（ｐ、ｔ）として、既存の誤差関数（言い換えれば、損失関数又は目的関数）が用いられてもよいため、誤差関数Ｅ（ｐ、ｔ）の詳細な説明を省略する。
【００３７】
特徴抽出器１２６の学習は、特徴抽出器１２６が用いる畳み込みフィルタのフィルタ特性の調整を含んでいてもよい。調整されたフィルタ特性を示す情報は、パラメータ群ＰＧを構成するパラメータとしてメモリ１２３に格納される。但し、特徴抽出器１２６の学習は、特徴抽出器１２６の任意の特性（特に、特徴量ベクトルＣの算出に関連する特性）の調整を含んでいてもよい。分類器１２７の学習は、全結合層１２７１を構成する複数のノードＮの重みの調整を含んでいてもよい。分類器１２７の学習は、出力層１２７２が用いる活性化関数（いわゆる、ソフトマックス関数）の調整を含んでいてもよい。調整されたノードＮの重み及び活性化関数を示す情報は、パラメータ群ＰＧを構成するパラメータとしてメモリ１２３に格納される。但し、分類器１２７の学習は、分類器１２７の任意の特性（特に、確率ｐの算出に関連する特性）の調整を含んでいてもよい。
【００３８】
このような誤差関数Ｅ（ｐ、ｔ）が最小になるように特徴抽出器１２６の学習が行われた結果、特徴抽出器１２６は、図６（ａ）に示すように、特徴量ベクトルＣに対応するＤ次元の空間内において、アクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとが明確に分離されるように、特徴量ベクトルＣを算出可能となる。逆に言えば、アクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとが明確に分離可能な特徴量ベクトルＣを算出できるように、特徴抽出器１２６の学習が行われる。その結果、学習前の特徴抽出器１２６によって算出された特徴量ベクトルＣでは図６（ｂ）に示すようにアクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとが少なくとも部分的に重複してしまう場合であっても、学習によって、特徴量ベクトルＣとブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとが明確に分離されるように特徴量ベクトルＣが算出可能となる。
【００３９】
更に、このような誤差関数Ｅ（ｐ、ｔ）が最小になるように分類器１２７が学習した結果、分類器１２７は、図７に示すように、特徴量ベクトルＣに対応するＤ次元の空間内において、アクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとを分離するための決定境界である超平面（或いは、超曲面、以下同じ）を特定可能である。つまり、分類器１２７の学習（つまり、上述した全結合層１２７１を構成する複数のノードＮの重みの調整や、出力層１２７２が用いる活性化関数の調整）は、実操作パターンがブレーキ操作パターンである確率ｐを算出する際の算出基準に相当する超平面の調整と等価である。従って、メモリ１２３に格納されているパラメータ群ＰＧは、このような超平面を規定するパラメータを実質的に含んでいると言える。特に、特徴抽出器１２６の学習によってアクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとが明確に分離されるため、分類器１２７は、アクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣのいずれからも離れた位置に規定される超平面を特定可能である。このため、分類器１２７が出力する確率ｐは、０に近い値又は１に近い値になる可能性が高い（言い換えれば、０．５に近い値になる可能性が低い）。
【００４０】
（２−２−２）操作判定ＥＣＵ１２による操作判定動作
続いて、再び図３を参照しながら、車両１が実際に走行している期間（つまり、搭乗者が兼用ペダル１１を実際に操作している期間）中に操作判定ＥＣＵ１２が行う操作判定動作について説明する。
【００４１】
この場合、操作信号Ｓｐが逐次特徴抽出器１２６に入力される。その後、特徴抽出器１２６は、操作信号Ｓｐの特徴を示す特徴量ベクトルＣ（つまり、実操作パターンの特徴を示す特徴量ベクトルＣ）を算出する。操作判定動作における特徴量ベクトルＣの算出動作は、初期学習における特徴量ベクトルＣの算出動作と同じである。
【００４２】
その後、分類器１２７は、特徴量ベクトルＣに基づいて、入力された操作信号Ｓｐが示す実操作パターンがブレーキ操作パターンである確率ｐを算出する。操作判定動作における確率ｐの算出動作は、初期学習における確率ｐの算出動作と同じである。
【００４３】
搭乗者が兼用ペダル１１をアクセルペダルとして操作している場合には、実操作パターンは、アクセル操作パターンとなるはずである。この場合、分類器１２７は、特徴抽出器１２６が算出した特徴量ベクトルＣを、アクセル操作パターンに対応するクラスに分類する。つまり、分類器１２７は、０に近い確率ｐを算出する。従って、分類器１２７は、０に近い確率ｐを算出することで、実質的には、搭乗者が兼用ペダル１１をアクセルペダルとして操作していると判定している。一方で、搭乗者が兼用ペダル１１をブレーキペダルとして操作している場合には、実操作パターンは、ブレーキ操作パターンとなるはずである。この場合、分類器１２７は、特徴抽出器１２６が算出した特徴量ベクトルＣを、ブレーキ操作パターンに対応するクラスに分類する。つまり、分類器１２７は、１に近い確率ｐを算出する。従って、分類器１２７は、１に近い確率ｐを算出することで、実質的には、搭乗者が兼用ペダル１１をブレーキペダルとして操作していると判定している。
【００４４】
分類器１２７が算出した確率ｐ（つまり、実質的には、搭乗者が兼用ペダル１１をアクセルペダルとして操作しているか又はブレーキペダルとして操作しているかの判定結果）は、制御器１２４に入力される。
【００４５】
確率ｐが０に近い（例えば、第１所定閾値（例えば、０．５以下の値であり、０．３、０．２、０．１等）よりも小さい）場合には、制御器１２４は、エンジンＥＣＵ１３に操作信号Ｓｐを出力する一方で、ブレーキＥＣＵ１４に操作信号Ｓｐを出力しない。この場合、エンジンＥＣＵ１３は、操作信号Ｓｐに応じた駆動力を供給するようにエンジン１５を制御する。一方で、ブレーキ機構１６は、兼用ペダル１１の操作内容に応じた制動力を車両１に付与することはない。
【００４６】
他方で、制御器１２４は、確率ｐが１に近い（例えば、第１所定閾値（例えば、０．５以上の値であり、０．７、０．８、０．９等）以上となる）場合には、制御器１２４は、ブレーキＥＣＵ１４に操作信号Ｓｐを出力する一方で、エンジンＥＣＵ１３に操作信号Ｓｐを出力しない。この場合、ブレーキＥＣＵ１４は、操作信号Ｓｐに応じた制動力を車両１に付与するように、ブレーキ機構１６を制御する。一方で、エンジン１５は、操作信号Ｓｐに応じた駆動力を供給することはない。
【００４７】
このように確率ｐの値に応じてエンジンＥＣＵ１３及びブレーキＥＣＵ１４のいずれか一方に操作信号Ｓｐを出力可能な制御器１２４の一例について、図８を参照しながら説明する。図８に示すように、制御器１２４は、２値化処理部１２４１と、スイッチ１２４２とを備える。２値化処理部１２４１は、確率ｐを２値化する。例えば、２値化処理部１２４１は、０に近い（例えば、上述した第１所定閾値以下となる）確率ｐを０に変換し、１に近い（例えば、上述した第２所定閾値以上となる）確率ｐを１に変換する。スイッチ１２４２には、コントローラ１２１から操作信号Ｓｐが入力される。スイッチ１２４２は、２値化処理部１２４１の出力に基づいて、スイッチ１２４２に入力された操作信号Ｓｐの出力先を、エンジンＥＣＵ１３及びブレーキＥＣＵ１４のいずれか一方に設定する。具体的には、スイッチ１２４２は、２値化処理部１２４１の出力が０である場合には、操作信号Ｓｐの出力先をエンジンＥＣＵ１３に設定する。一方で、スイッチ１２４２は、２値化処理部１２４１の出力が１である場合には、操作信号Ｓｐの出力先をブレーキＥＣＵ１４に設定する。
【００４８】
（２−２−３）ニューラルネットワーク１２２のオンライン学習
本実施形態では更に、車両１が実際に走行している期間（つまり、搭乗者が兼用ペダル１１を実際に操作している期間）中にコントローラ１２１に入力された操作信号Ｓｐを用いて、操作判定ＥＣＵ１２によるニューラルネットワーク１２２の学習が行われる。つまり、ニューラルネットワーク１２２のオンライン学習（言い換えれば、リアルタイム学習）が行なわれる。具体的には、操作信号Ｓｐがニューラルネットワーク１２２に入力される都度、ニューラルネットワーク１２２の学習が行なわれる。但し、操作信号Ｓｐが一定量メモリ１２３に格納される都度、ニューラルネットワーク１２２の学習が行なわれてもよい。
【００４９】
ニューラルネットワーク１２２のオンライン学習は、分類器１２７の学習を含む。この場合、コントローラ１２１は、教師あり学習のアルゴリズムを用いて、分類器１２７を学習させてもよい。つまり、コントローラ１２１は、初期学習と同様の学習態様で分類器１２７を学習させてもよい。この場合、正解データは、例えば搭乗者によって入力されてもよい。或いは、コントローラ１２１は、教師なし学習のアルゴリズムを用いて、分類器１２７を学習させてもよい。教師なし学習のアルゴリズムの一例として、ＥＭ（Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  Ｍａｘｉｍａｚａｔｉｏｎ）法等があげられる。ニューラルネットワーク１２２のオンライン学習は、分類器１２７の学習に加えて又は代えて、特徴抽出器１２６の学習を含んでいてもよい。この場合も、コントローラ１２１は、教師あり学習のアルゴリズム及び／又は教師なし学習のアルゴリズムを用いて、特徴抽出器１２６を学習させてもよい。但し、特徴抽出器１２６の学習に要する処理負荷は、分類器１２７の学習に要する処理負荷よりも大きくなる可能性があることから、学習に要する処理負荷を低減させることを目的に、特徴抽出器１２６の学習（つまり、オンライン学習）が行なわれなくてもよい。
【００５０】
ニューラルネットワーク１２２のオンライン学習は、操作判定ＥＣＵ１２内で行われてもよい。或いは、ニューラルネットワーク１２２のオンライン学習は、車両１の外部のデータセンタによって行われてもよい。この場合、操作信号Ｓｐは、ネットワーク網を介して車両１からデータセンタに送信される。データセンタには、ニューラルネットワーク１２２と等価な計算モデルが構築されている。データセンタは、操作信号Ｓｐと計算モデルとを用いて、ニューラルネットワーク１２２の学習をシミュレートする。データセンタによる学習結果は、ネットワーク網を介してデータセンタから操作判定ＥＣＵ１２に送信される。操作判定ＥＣＵ１２は、データセンタによる学習結果に基づいて、ニューラルネットワーク１２２の特性（つまり、パラメータ群ＰＧ）を調整する。
【００５１】
（３）技術的効果
以上説明した操作判定ＥＣＵ１２によれば、アクセル操作パターン及びブレーキ操作パターンを用いたニューラルネットワーク１２２の学習が行われる。つまり、操作判定ＥＣＵ１２は、アクセル操作パターン及びブレーキ操作パターンの学習結果を用いて、実操作パターンがアクセル操作パターンであるか又はブレーキ操作パターンであるか（つまり、搭乗者が兼用ペダル１１をアクセルペダルとして操作しているか又はブレーキペダルとして操作しているか）を判定することができる。このため、アクセル操作パターン及びブレーキ操作パターンを学習しない比較例の操作判定ＥＣＵと比較して、操作判定動作による判定精度が向上する。
【００５２】
特に、本実施形態では、車両１が走行している間もニューラルネットワーク１２２のオンライン学習が行われる。つまり、搭乗者による兼用ペダル１１の実際の操作内容に合わせてニューラルネットワーク１２２が最適化される。このため、兼用ペダル１１の操作内容が運転の習熟度等に起因して搭乗者毎にばらつく場合であっても、操作判定ＥＣＵ１２は、操作判定動作を適切に行うことができる。或いは、兼用ペダル１１の操作内容が搭乗者の体調や気分等の違い（或いは、その他の要因）によってばらつく場合であっても、操作判定ＥＣＵ１２は、操作判定動作を適切に行うことができる。
【００５３】
具体的には、例えば、図９（ａ）は、第１の搭乗者が兼用ペダル１１を操作した場合に算出される特徴量ベクトルＣを示すグラフである。一方で、図９（ｂ）は、第１の搭乗者とは異なる第２の搭乗者が兼用ペダル１１を操作した場合に算出される特徴量ベクトルＣを示すグラフである。また、図９（ａ）及び図９（ｂ）に示す超平面は、ニューラルネットワーク１２２の初期学習によって特定された超平面である。図９（ａ）及び図９（ｂ）に示すように、兼用ペダル１１の操作内容は、運転の習熟度等に起因して搭乗者毎にばらつく可能性がある。この場合、初期学習によって特定された超平面は、第１の搭乗者のアクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣと第１の搭乗者のブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとは明確に分離可能である。一方で、初期学習によって特定された超平面は、第２の搭乗者のアクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣと第２の搭乗者のブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとを明確に分離可能であるとは言えない。このような状況において第２の搭乗者が車両１を操作している間にニューラルネットワーク１２２のオンライン学習が行われると、図９（ｃ）に示すように、第２の搭乗者のアクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣと第２の搭乗者のブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとを明確に分離可能な、第２の搭乗者に最適化された超平面が規定される。その結果、兼用ペダル１１の操作内容が運転の習熟度等に起因して搭乗者毎にばらつく場合であっても、操作判定ＥＣＵ１２は、操作判定動作を適切に行うことができる。
【００５４】
或いは、例えば、図９（ａ）は、体調が良好なある搭乗者が兼用ペダル１１を操作した場合に算出される特徴量ベクトルＣを示すグラフであってもよい。一方で、図９（ｂ）は、体調がよくない同じ搭乗者が兼用ペダル１１を操作した場合に算出される特徴量ベクトルＣを示すグラフであってもよい。つまり、図９（ａ）及び図９（ｂ）は、兼用ペダル１１の操作内容が搭乗者の体調等の違いによってばらつく可能性があることを示していてもよい。この場合、初期学習によって特定された超平面は、体調が良好な搭乗者のアクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣと体調が良好な搭乗者のブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとは明確に分離可能である。一方で、初期学習によって特定された超平面は、体調がよくない搭乗者のアクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣと体調がよくない搭乗者のブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとを明確に分離可能であるとは言えない。このような状況において体調がよくない搭乗者が車両１を操作している間にニューラルネットワーク１２２のオンライン学習が行われると、図９（ｃ）に示すように、体調がよくない搭乗者のアクセル操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣと体調がよくない搭乗者のブレーキ操作パターンに対応する特徴量ベクトルＣとを明確に分離可能な、体調がよくない搭乗者に最適化された超平面が規定される。その結果、兼用ペダル１１の操作内容が搭乗者の体調等の違いによってばらつく場合であっても、操作判定ＥＣＵ１２は、操作判定動作を適切に行うことができる。
【００５５】
上述した説明では、ニューラルネットワーク１２２は、畳み込みニューラルネットワークである。しかしながら、ニューラルネットワーク１２２は、その他の種類のニューラルネットワークであってもよい。例えば、ニューラルネットワーク１２２は、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよい。例えば、ニューラルネットワーク１２２は、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）であってもよい。
【００５６】
上述した説明では、兼用ペダル１１は、アクセルペダル及びブレーキペダルとして兼用可能である。しかしながら、兼用ペダル１１は、任意の２種類のペダルとして兼用可能であってもよい。この場合、操作判定ＥＣＵ１２は、搭乗者が兼用ペダル１１を第１の種類のペダルとして操作しているか又は第１の種類のペダルとは異なる第２の種類のペダルとして操作しているかを判定するための操作判定動作を行う。兼用ペダル１１が第１の種類のペダルとして操作されている場合に、操作信号Ｓｐに基づいて、車両１が第１の制御態様で制御される。兼用ペダル１１が第２の種類のペダルとして操作されている場合に、操作信号Ｓｐに基づいて、車両１が第１の制御態様とは異なる第２の制御態様で制御される。
【００５７】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う車両制御装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５８】
１  車両
１１  兼用ペダル
１２  操作判定ＥＣＵ
１２１  コントローラ
１２２  ニューラルネットワーク
１２３  メモリ
１２４  制御器
１２６  特徴抽出器
１２７  分類器
１３  エンジンＥＣＵ
１４  ブレーキＥＣＵ
１５  エンジン
１６  ブレーキ機構
【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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