(57)【要約】【課題】車両の乗員の状態に応じて車両の加減速度を適切に制御し、乗員の安全性および快適性を向上する。【解決手段】通信部６０を有する車両１００の車両制御システム６００は、車両に搭載され、車両を制御する車両制御装置１０と、通信部を介して車両制御装置と接続される外部装置５００と、を備え、車両制御装置は、車両を利用する者に関する予め定められた種類の情報である固定属性情報ＫＩ、ＫＩ１、ＫＩ２、ＫＩ３を外部装置から取得する乗員属性取得部２１と、車両の走行に伴う加減速度であって、車両の少なくとも１軸方向の加減速度を、取得された固定属性情報に応じて決定する加減速度決定部２２と、決定された加減速度以内で車両を走行させる車両制御部２６と、を有し、外部装置は、車両を利用する者から固定属性情報の入力を受け付ける入力受付部５２１を有する。【選択図】図１
2019217904.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信部（６０）を有する車両（１００）の車両制御システム（６００）であって、
前記車両に搭載され、前記車両を制御する車両制御装置（１０）と、
前記通信部を介して前記車両制御装置と接続される外部装置（５００）と、
を備え、
前記車両制御装置は、
前記車両を利用する者に関する予め定められた種類の情報である固定属性情報（ＫＩ、ＫＩ１、ＫＩ２、ＫＩ３）を前記外部装置から取得する乗員属性取得部（２１）と、
前記車両の走行に伴う加減速度であって、前記車両の少なくとも１軸方向の加減速度を、取得された前記固定属性情報に応じて決定する加減速度決定部（２２）と、
決定された前記加減速度以内で前記車両を走行させる車両制御部（２６）と、
を有し、
前記外部装置は、
前記車両を利用する者から前記固定属性情報の入力を受け付ける入力受付部（５２１）を有する、
車両制御システム。
【請求項２】
請求項１に記載の車両制御システムであって、
前記車両は、前記車両に乗車中の乗員の状態を検出するセンサを、さらに備え、
前記車両制御装置は、
前記センサの検出結果を利用して前記乗員の姿勢を特定する姿勢特定部（２４）と、
特定された前記乗員の姿勢の不安定さの度合いである不安定度（ＦＣ１、ＦＣ２）を算出する不安定度算出部（２５）と、
をさらに備え、
前記加減速度決定部は、算出された前記不安定度が高い場合、算出された前記不安定度が低い場合に比べて、前記加減速度を緩める、
車両制御システム。
【請求項３】
請求項２に記載の車両制御システムであって、
前記乗員属性取得部は、前記固定属性情報に加えて、特定された前記乗員の姿勢に関する情報を含む情報を変動属性情報として取得し、
前記変動属性情報は、前記乗員が立位であるか否かを示す情報を含む、
車両制御システム。
【請求項４】
請求項３に記載の車両制御システムであって、
前記センサは、着座センサであり、
前記姿勢特定部は、前記乗員の数と、前記着座センサの検知数と、を利用して、座位である乗員の数を特定する、
車両制御システム。
【請求項５】
請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の車両制御システムであって、
前記加減速度決定部は、前記車両に乗車中の乗員の数がゼロである場合、該乗員の数がゼロでない場合に比べて、前記加減速度を大きくする、
車両制御システム。
【請求項６】
請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の車両制御システムであって、
前記加減速度決定部は、前記車両の左右方向または前記車両の上下方向の前記加減速度に比べて、前記車両の前後方向の前記加減速度を優先して決定する、
車両制御システム。
【請求項７】
通信部（６０）を有する車両（１００）に搭載され、該車両を制御する車両制御装置（１０）であって、
前記車両を利用する者の予め定められた種類の属性情報である固定属性情報（ＫＩ、ＫＩ１、ＫＩ２、ＫＩ３）を、前記通信部を介して、前記車両制御装置とは異なる外部装置（５００）から取得する乗員属性取得部（２１）と、
前記車両の走行に伴う加減速度であって、前記車両の少なくとも１軸方向の加減速度を、取得された前記固定属性情報に応じて決定する加減速度決定部（２２）と、
決定された前記加減速度以内で前記車両を走行させる車両制御部（２６）と、
を備える、車両制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、車両制御システムおよび車両制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両、列車等の移動体における乗客の安全性や快適性の向上を図る技術が種々提案されている。例えば、特許文献１には、列車を停止させる際に、列車の速度および乗客の倒れ角度等を用いて列車の加減速度を制御する技術が提案されている。また、例えば、特許文献２には、エレベータ内の乗客の人数、性別および年齢に応じて、エレベータのドアを閉じる速度等のエレベータの動作を制御する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許２００１−６１２０５号公報
【特許文献２】特開２０１３−１５９４５１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、車両の加減速度の制御として特許文献１に記載の技術を利用する場合、車両の乗員が姿勢を崩して倒れた後に加減速度が調整されることになるので、乗員の転倒を未然に防ぐことができず、乗員の安全性および快適性は低下する。また、車両の加減速度の制御として特許文献２に記載の技術を利用する場合、車両の乗り心地は、エレベータの乗り心地とは異なり、車両の進行方向に加えて、車両の左右方向や上下方向等における運動量（揺れ）も考慮する必要があることから、乗員の快適性を向上できないおそれがある。このため、車両の乗員の状態に応じて車両の加減速度を適切に制御し、乗員の安全性および快適性を向上可能な技術が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、以下の形態として実現することが可能である。
【０００６】
本開示の一実施形態によれば、車両制御システムが提供される。この車両制御システム（６００）は、通信部（６０）を有する車両（１００）の車両制御システムであって；前記車両に搭載され、前記車両を制御する車両制御装置（１０）と；前記通信部を介して前記車両制御装置と接続される外部装置（５００）と；を備え；前記車両制御装置は、前記車両を利用する者に関する予め定められた種類の情報である固定属性情報（ＫＩ、ＫＩ１、ＫＩ２、ＫＩ３）を前記外部装置から取得する乗員属性取得部（２１）と；前記車両の走行に伴う加減速度であって、前記車両の少なくとも１軸方向の加減速度を、取得された前記固定属性情報に応じて決定する加減速度決定部（２２）と；決定された前記加減速度以内で前記車両を走行させる車両制御部（２６）と；を有し；前記外部装置は、前記車両を利用する者から前記固定属性情報の入力を受け付ける入力受付部（５２１）を有する。
【０００７】
この形態の車両制御システムによれば、車両の走行に伴う加減速度であって車両の少なくとも１軸方向の加減速度を取得された固定属性情報に応じて決定し、決定された加減速度以内で車両を走行させるので、車両の乗員の状態に応じて車両の加減速度を適切に制御し、乗員の安全性および快適性を向上できる。
【０００８】
本開示は、種々の形態で実現することも可能である。例えば、車両制御方法、車両制御装置、車両制御装置を搭載した車両、これらの装置や方法を実現するためのコンピュータプログラム、かかるコンピュータプログラムを記憶した記憶媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態としての車両制御システムの概略構成を示すブロック図。
【図２】車両制御処理の概要を説明する説明図。
【図３】車両制御処理の処理手順を示すフローチャート。
【図４】車両制御処理の処理手順を示すフローチャート。
【図５】固定属性情報および不安定度の一例を示す説明図。
【図６】変動属性情報および不安定度の一例を示す説明図。
【図７】固定属性情報および不安定度の他の例を示す説明図。
【図８】変動属性情報および不安定度の他の例を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
Ａ．第１実施形態：
Ａ１．装置構成：
図１に示す車両制御システム６００は、車両制御装置１０と、データセンタ５００とを備える。車両制御装置１０は、車両１００に搭載されて、車両１００の走行を制御する。本実施形態において、車両１００は、予め定められた区間において人を運送するサービス（以下、「移動サービス」とも呼ぶ）の目的に利用される自動運転車両である。車両１００は、人のほか、貨物を搬送する目的の車両であってもよく、連節バスのように互いに接続された複数の車体を備える車両であってもよい。上述の自動運転では、エンジン制御とブレーキ制御と操舵制御とが、運転者に代わって自動的に実行される。車両制御装置１０は、車両１００の走行制御として、上述の自動運転による走行制御を実行する。なお、車両１００は、自動運転と手動運転とが切り替え可能に構成されていてもよい。
【００１１】
車両制御装置１０は、ＣＰＵ２０と、メモリ１２と、入出力インターフェース１１とを備えるＥＣＵ（Electrical Control Unit）により構成されている。ＣＰＵ２０、メモリ１２、および入出力インターフェース１１は、バス１５を介して双方向に通信可能に接続されている。メモリ１２は、ＲＯＭとＲＡＭとを含む。
【００１２】
車両１００は、車両制御装置１０のほか、センサ部３０と、動作制御装置４０と、ナビゲーション装置５０と、無線通信部６０とを備える。
【００１３】
センサ部３０は、車両１００の走行状況および車両１００の乗員の状態を検出する。「走行状況」とは、車両１００の現在位置、車両１００の車速、車両１００が走行中の走路の状態、車両１００の周囲の状況等を意味する。また、「乗員の状態」とは、車両１００に乗車中の乗員の姿勢、覚醒状態、体調等を意味する。本実施形態では、乗員の姿勢として、立位と座位とのうち、いずれの姿勢であるかが検出される。また、覚醒状態として、睡眠中と、覚醒中と、のうちのいずれの状態であるかが検出される。なお、乗員の姿勢および覚醒状態の検出方法についての詳細な説明は、後述する。
【００１４】
センサ部３０は、ＧＮＳＳセンサ３１と、車速センサ３２と、アクセル開度センサ３３と、ヨーレートセンサ３４と、カメラ３５と、着座センサ３６とを備える。
【００１５】
ＧＮＳＳセンサ３１は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satelite System）を構成する人工衛星から受信する電波に基づき、車両１００の現在位置を検出する。車速センサ３２は、車両１００の速度を検出する。アクセル開度センサ３３は、アクセルペダルの踏み込み量をアクセル開度として検出する。ヨーレートセンサ３４は、車両１００のヨーレート（回転角速度）を検出する。
【００１６】
カメラ３５は、車両１００の車室内に搭載され、車両１００の乗員の様子を撮像する。着座センサ３６は、車両１００の座席のシートレールの脚部に設けられた歪みゲージ式のセンサであり、座席に加えられる荷重を検出することにより乗員の有無を検出する。なお、着座センサ３６は、荷重検出方式に代えて、圧力検出方式を採用してもよい。
【００１７】
センサ部３０は、ＧＮＳＳセンサ３１、車速センサ３２、アクセル開度センサ３３、ヨーレートセンサ３４、カメラ３５、および着座センサ３６に代えて、または、加えて、加速度センサ、操舵角センサ、ロール角速度センサ、ミリ波レーダー、ライダー（LIDAR：レーザレーダ）、超音波センサ、および温度センサ等を備えていてもよい。
【００１８】
動作制御装置４０は、車両１００の動作を制御する機能部である。動作制御装置４０は、エンジンＥＣＵ４１と、ブレーキＥＣＵ４２と、操舵ＥＣＵ４３とを備える。エンジンＥＣＵ４１は、図示しないエンジンの動作を制御する。エンジンＥＣＵ４１は、図示しない各種アクチュエータを制御することにより、スロットルバルブの開閉動作や、イグナイタの点火動作や、吸気弁の開閉動作等を制御する。ブレーキＥＣＵ４２は、図示しないブレーキ機構を制御する。ブレーキ機構は、センサ、モータ、バルブおよびポンプ等のブレーキ制御に関わる装置群（アクチュエータ）からなる。ブレーキＥＣＵ４２は、ブレーキをかけるタイミングおよびブレーキ量（制動量）を決定し、決定されたタイミングで決定されたブレーキ量が得られるように、ブレーキ機構を構成する各装置を制御する。
【００１９】
操舵ＥＣＵ４３は、図示しない操舵機構を制御する。操舵機構は、パワーステアリングモータ等操舵に関わる装置群（アクチュエータ）からなる。操舵ＥＣＵ４３は、ヨーレートセンサ３４および図示しない操舵角センサから得られる測定値に基づき操舵量（操舵角）を決定し、決定された操舵量となるように操舵機構を構成する各装置を制御する。なお、動作制御装置４０は、エンジンＥＣＵ４１、ブレーキＥＣＵ４２、および操舵ＥＣＵ４３のほか、空調、ライト、ワイパー等の補機の動作を制御する補機ＥＣＵや、車両１００の運転動作を制御する各種ＥＣＵが含まれていてもよい。
【００２０】
ナビゲーション装置５０は、車両１００の走行予定経路を決定する。ナビゲーション装置５０は、目的地と、ＧＮＳＳセンサ３１により検出される車両１００の現在位置と、に基づいて、自動運転における予定経路を決定する。本実施形態において、上述の目的地は、無線通信部６０を介してデータセンタ５００から取得する移動区間を、ナビゲーション装置５０が参照することによって決定される。なお、予定経路の決定および修正のために、ＧＮＳＳセンサ３１に加えて、ジャイロ等の他のセンサを用いてもよい。
【００２１】
無線通信部６０は、車両１００とデータセンタ５００との間で無線通信を行って、車両１００による移動サービスを利用する者（以下、「利用者」と呼ぶ）に関する予め定められた種類の情報を取得する。本実施形態において、「利用者に関する予め定められた種類の情報」とは、移動サービスの利用前と利用後とで変化し得ない利用者の属性に関する情報（以下、「固定属性情報」と呼ぶ）を意味する。固定属性情報としては、例えば、年齢、性別、傷病の有無、身長、体重、および車酔いの有無あるいは車酔いのしやすさの度合い等の情報が該当する。本実施形態では、固定属性情報には、利用者の移動区間、すなわち、乗車場所（始点）と降車場所（終点）との情報が含まれる。以降の説明において、利用者を「乗員」とも呼ぶ。
【００２２】
車両制御装置１０の内部構成について詳しく説明する。車両制御装置１０が備えるＣＰＵ２０は、乗員属性取得部２１と、加減速度決定部２２と、トルク決定部２３と、姿勢特定部２４と、不安定度算出部２５と、車両制御部２６とを備える。乗員属性取得部２１、加減速度決定部２２、トルク決定部２３、姿勢特定部２４、不安定度算出部２５、および車両制御部２６は、メモリ１２に格納された図示しない制御プログラムを実行することにより実現される。
【００２３】
乗員属性取得部２１は、車両１００の乗員の情報を取得する。本実施形態において、乗員の情報には、上述の固定属性情報に加えて、移動サービスの利用中、すなわち、車両１００に乗車中の利用者の状態に応じて変化し得る利用者の属性に関する情報（以下、「変動属性情報」と呼ぶ）が含まれる。変動属性情報としては、例えば、車両１００内における、利用者の姿勢、覚醒状態および体調等の情報が該当する。本実施形態では、乗員属性取得部２１は、後述の姿勢特定部２４により特定される乗員の姿勢および覚醒状態を変動属性情報として取得する。上述のように、固定属性情報は、無線通信部６０を介してデータセンタ５００から取得される。
【００２４】
加減速度決定部２２は、固定属性情報および変動属性情報に基づき算出される乗員の姿勢の不安定さの度合い（以下、「不安定度」と呼ぶ）に応じて、車両１００の加減速度を決定する。車両１００の加減速度としては、車両１００の前後方向、車両１００の左右方向、車両１００の上下方向、車両１００のピッチ、車両１００のロール、および車両１００のヨーの運動量が該当する。本実施形態では、加減速度決定部２２は、車両１００の進行方向、すなわち、車両１００の前後方向の加減速度を決定する。かかる加減速度は、発進するための加速時の加速度と、停車するための減速時の加速度との両方を含む。加速時の加速度は正の値、減速時の加速度は負の値とし、「加減速度が大きい」とは、絶対値が大きいことを意味する。
【００２５】
加減速度決定部２２は、不安定度算出部２５から各乗員の不安定度を取得し、メモリ１２に格納されている後述の不安定度マップＦＭを参照し、不安定度マップＦＭにおいて取得した不安定度に対応づけられている加減速度を取得する。例えば、不安定度マップＦＭでは、不安定度が高い場合、不安定度が低い場合に比べて、加減速度が緩められるように、すなわち、加減速度が小さくなるように、加減速度が設定されている。なお、車両１００に乗員がいない場合、加減速度決定部２２は、車両１００に乗員がいる場合に比べて大きな加減速度を車両１００の加減速度として決定する。車両１００に乗員がいない場合における加減速度は、予め実験により算出されて、不安定度マップＦＭに格納されている。
【００２６】
トルク決定部２３は、加減速度決定部２２により決定された加減速度以内で車両１００を走行させるために要するトルク発生量を算出する。「加減速度以内」とは、加減速度決定部２２により決定された加減速度を上限値とし、車両１００の現在の車速、車両１００の先行車両との車間距離、および走行中の走路の制限車速等の車両１００の走行状況を考慮した加減速度を意味する。トルク決定部２３は、加減速度決定部２２から加減速度を取得し、メモリ１２に格納されている後述のトルクマップＴＭを参照し、トルクマップＴＭにおいて取得した加減速度に対応づけられているトルク発生量を取得する。
【００２７】
姿勢特定部２４は、車両１００の乗員の姿勢および覚醒状態を特定する。具体的には、姿勢特定部２４は、カメラ３５の撮像画像および着座センサ３６の検出結果を用いて、車両１００の各乗員の姿勢を特定する。例えば、姿勢特定部２４は、入出力インターフェース１１を介して着座センサ３６の検知数を取得し、取得された検知数と乗員の数とが一致する場合、車両１００に乗車中のすべての乗員は座位であると特定する。また、姿勢特定部２４は、入出力インターフェース１１を介してカメラ３５による撮像画像を取得し、かかる撮像画像をパターンマッチング等により解析して、乗員の姿勢が立位であるか、あるいは、座位であるかを特定する。
【００２８】
姿勢特定部２４は、カメラ３５の撮像画像を用いて、車両１００の各乗員の覚醒状態を特定する。例えば、姿勢特定部２４は、撮像画像において乗員のまぶたが閉じている状態を検出した場合、乗員は睡眠中であると特定する。また、例えば、姿勢特定部２４は、撮像画像において所定時間の間、乗員の頭部が鉛直下方を向いている状態を検出した場合、乗員は睡眠中であると特定する。
【００２９】
不安定度算出部２５は、固定属性情報および変動属性情報に基づき、不安定度を算出する。本実施形態において、「不安定度」とは、乗員の性別、年齢、傷病の有無、立位であるか否か、および覚醒状態に応じて定められる各乗員の姿勢の不安定さの度合いを意味する。例えば、乗員の年齢が高くなればなるほど、あるいは、乗員の年齢が低くなればなるほど、不安定度は高く算出される。また、例えば、乗員が女性である場合、乗員が男性である場合に比べて、不安定度は高く算出される。また、例えば、乗員に傷病がある場合、乗員に傷病がない場合に比べて、不安定度は高く算出される。また、例えば、乗員の姿勢が立位である場合、乗員の姿勢が座位である場合に比べて、不安定度は高く算出される。また、例えば、乗員が睡眠中である場合、乗員が覚醒中である場合に比べて、不安定度は高く算出される。本実施形態では、不安定度は、「小」、「中」、および「大」の３段階で算出される。
【００３０】
不安定度算出部２５は、メモリ１２に予め格納されている後述の不安定度マップＦＭを参照し、不安定度マップＦＭにおいて乗員の性別、年齢、傷病の有無、立位であるか否か、および覚醒状態ごとにそれぞれ定められている不安定度を取得し、取得された各不安定度の平均値を該乗員の不安定度として算出する。
【００３１】
車両制御部２６は、動作制御装置４０を制御して、車両１００の自動運転を実現する。このとき、車両制御部２６は、加減速度決定部２２により決定された加減速度以内で車両１００が走行するようにエンジンＥＣＵ４１およびブレーキＥＣＵ４２を制御する。
【００３２】
メモリ１２には、上述の各機能部の機能を実現する制御プログラムのほか、不安定度マップＦＭと、トルクマップＴＭとが格納されている。不安定度マップＦＭには、固定属性情報および変動属性情報の各情報と不安定度とが対応づけられて格納されている。かかる不安定度は、予め実験により算出されている。トルクマップＴＭには、加減速度とトルク発生量とが対応づけられて格納されている。かかるトルク発生量は、予め実験により算出されている。
【００３３】
データセンタ５００は、図示しないサーバ装置と通信装置とを備え、移動サービスの運行管理、固定属性情報の取得および管理、車両１００との間でのデータのやりとりを行う。データセンタ５００では、移動サービスの運行管理システムが稼働しており、かかるシステム内において、車両１００の移動区間、車両１００の利用者の固定属性情報等の取得、および取得した各情報の管理等が行われる。データセンタ５００は、無線通信が可能であり、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ｐや、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の規格に準拠した無線通信を行う。本実施形態において、データセンタ５００は、利用者から送信された固定属性情報を受信すると共に、受信した固定属性情報を車両１００に送信する。本開示において、データセンタ５００は、課題を解決するための手段における外部装置の下位概念に相当する。
【００３４】
入力受付部５２１は、図示しない情報端末装置を介して、利用者の固定属性情報の入力を受け付ける。情報端末装置としては、スマートフォン、タブレット端末、専用の入力装置等が該当する。入力受付部５２１は、各利用者からの固定属性情報の入力を受け付けると、データセンタ５００の図示しないメモリに利用者ごとに固定属性情報を格納する。図１に示す例では、利用者が所望する移動区間、年齢、性別および傷病の有無の各情報が利用者Ａ、ＢおよびＣごとに固定属性情報ＫＩとして格納されている。
【００３５】
Ａ２．車両制御処理：
車両制御処理は、車両１００における移動サービスの実行中において、車両１００に乗車中の利用者（乗員）の不安定度を算出し、算出された不安定度に応じて車両１００の前後方向の加減速度を調整する処理である。先ず、車両制御処理の概要を簡単に説明する。
【００３６】
図２に示すように、本実施形態では、車両１００による移動サービスを、３人の利用者Ａ、ＢおよびＣが利用する場合を想定して説明する。利用者Ａおよび利用者Ｂは、乗降地１（始点）から乗降地３（終点）まで車両１００に乗車し、利用者Ｃは、乗降地２（始点）から乗降地３（終点）まで車両１００に乗車する。車両１００において後述の車両制御処理が実行されると、車両１００は、現在位置から乗降地１に向かって走行する。乗降地１において、利用者Ａおよび利用者Ｂが車両１００に乗車すると、車両１００は、乗降地２に向かって走行する。このとき、車両１００では、乗員Ａおよび乗員Ｂの不安定度の算出と、加減速度の調整とが繰り返し実行される。そして、車両１００が乗降地２に到着すると、利用者Ａおよび利用者Ｂに加えて、利用者Ｃが車両１００に乗車し、車両１００は、乗降地３に向かって走行をする。このとき、車両１００では、乗員Ａ、ＢおよびＣの不安定度の算出と、加減速度の調整とが繰り返し実行される。その後、車両１００が乗降地３に到着して、乗員Ａ、ＢおよびＣが車両１００から降車すると、車両１００は、車庫に向かって走行する。
【００３７】
図３および図４に示す車両制御処理は、車両制御装置１０において実行される。車両制御処理は、ＣＰＵ２０が各機能部２１〜２６を制御することにより実現される。車両制御処理は、例えば、車両１００のイグニッションスイッチがオンにされると開始される。図３に示すように、ＣＰＵ２０は、乗員属性取得部２１に、無線通信部６０を介してデータセンタ５００から固定属性情報ＫＩを取得したか否かを判定させる（ステップＳ１０５）。固定属性情報ＫＩを取得したと判定された場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は、移動区間をナビゲーション装置５０の目的地として反映する（ステップＳ１１０）。具体的には、乗員属性取得部２１が取得した各乗員の固定属性情報から移動区間の情報を抽出し、抽出した各移動区間のうち現在地に最も近い始点および終点をナビゲーション装置５０に設定する。ステップＳ１１０が最初に実行される場合には、始点として現在地が、終点として現在地に最も近い始点が設定される。図２に示す例では、始点として現在位置が、終点として乗降地１が、それぞれ設定されることになる。ナビゲーション装置５０では、移動区間における走行予定ルートが決定される。
【００３８】
図３に示すように、ＣＰＵ２０は、乗員属性取得部２１に、車両１００に乗員がいるか否かを判定させる（ステップＳ１１５）。具体的には、乗員属性取得部２１は、カメラ３５の撮像画像において乗員が検出されるか否かを判定する。車両１００に乗員がいないと判定された場合（ステップＳ１１５：ＮＯ）、ＣＰＵ２０は、加減速度決定部２２に、予め定められた加減速度を設定させる（ステップＳ１２０）。本実施形態において、「予め定められた加減速度」とは、車両１００に乗員がいる場合に比べて大きな加減速度を意味し、不安定度マップＦＭに予め格納されている。ステップＳ１２０では、加減速度決定部２２は、不安定度マップＦＭを参照して、車両１００に乗員がいない場合における加減速度を車両１００の加減速度として設定する。
【００３９】
ＣＰＵ２０は、車両制御部２６に、車両１００を走行させる（ステップＳ１２５）。このとき、車両１００は、動作制御装置４０の制御にしたがって、上述のステップＳ１２０で設定された加速度を上限にして発進し、決定された走行ルートを走行して移動区間の始点に向かう。ＣＰＵ２０は、車両１００が次の乗降地に到着したか否かを判定する（ステップＳ１７０）。具体的には、ＣＰＵ２０は、車両１００の現在位置が、上述のステップＳ１１０においてナビゲーション装置５０に設定された目的地であるか否かを判定する。
【００４０】
車両１００が次の乗降地に到着した判定された場合（ステップＳ１７０：ＹＥＳ）、図４に示すように、ＣＰＵ２０は、車両制御部２６に、車両１００を停止させる（ステップＳ１７５）。このとき、車両１００は、動作制御装置４０の制御にしたがって、上述の予め定められた減速度で減速し、次の乗降地（図２に示す例では乗降地１）で停車する。そして、ＣＰＵ２０は、車両制御処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１８０）。具体的には、移動サービスを提供する期間における終了時刻の経過や、車両１００のイグニッションスイッチをオフにされた場合、ＣＰＵ２０は、車両制御処理を終了すると判定する（ステップＳ１８０）。車両制御処理を終了すると判定された場合（ステップＳ１８０：ＹＥＳ）、図３に示すように、上述のステップＳ１０５に戻る。
【００４１】
他方、車両制御処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ１８０：ＮＯ）、図３に示すように、上述のステップＳ１１０に戻る。ステップＳ１１０では、始点として乗降地１が、終点として乗降地２が、それぞれ設定される。ステップＳ１１０の実行後、利用者Ａおよび利用者Ｂが車両１００に乗車する。その後、上述のステップＳ１１５が実行されて、車両１００に乗員がいると判定されて（ステップＳ１１５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は、不安定度算出部２５に、固定属性情報に基づき不安定度を算出させる（ステップＳ１３０）。具体的には、不安定度算出部２５は、メモリ１２に格納されている不安定度マップＦＭを用いて、上述のステップＳ１０５において取得した固定属性情報に基づき、乗員Ａ、Ｂの不安定度をそれぞれ算出する。そして、算出された各乗員Ａ、Ｂの各不安定度のうち最も高い不安定度を車両１００の乗員の不安定度とする。
【００４２】
図５の上段に示すように、乗員Ａの固定属性情報ＫＩ１として、年齢が３８歳、性別が女性、傷病がなしという情報が取得されている。また、乗員Ｂの固定属性情報ＫＩ２として、年齢が７歳、性別が男性、傷病がなしという情報が取得されている。上述のステップＳ１３０において、不安定度算出部２５は、メモリ１２に格納されている不安定度マップＦＭを参照して、年齢、性別および傷病の有無に対応する不安定度をそれぞれ取得し、取得した各不安定度の平均値を算出することにより、各乗員Ａ、Ｂの固定属性情報ＫＩ１、ＫＩ２に基づく不安定度を算出する。図５の下段に示す例では、乗員Ａの固定属性情報ＫＩ１に基づく不安定度ＦＫ１として不安定度「小」が、乗員Ｂの固定属性情報ＫＩ２に基づく不安定度ＦＫ２として不安定度「中」が、それぞれ算出されている。これは以下の理由による。乗員Ａの年齢は、高すぎず、また、低すぎず、乗員Ａは、傷病がないことから、乗員Ａの不安定度ＦＫ１は比較的小さく算出される。他方、乗員Ｂの年齢は、比較的低く、乗員Ｂは、傷病がないことから、乗員Ｂの不安定度ＦＫ２は、乗員Ａの不安定度ＦＫ１に比べて大きく算出される。
【００４３】
図３に示すように、ＣＰＵ２０は、加減速度決定部２２に、加減速度を決定させる（ステップＳ１３５）。具体的には、加減速度決定部２２は、メモリ１２に格納されている不安定度マップＦＭを参照し、上述のステップＳ１３０において算出された不安定度に対応づけられている加減速度を取得し、取得された加減速度を車両１００の前後方向の加減速度として決定する。
【００４４】
次に、ＣＰＵ２０は、トルク決定部２３に、トルク発生量を決定させる（ステップＳ１４０）。具体的には、トルク決定部２３は、メモリ１２に格納されているトルクマップＴＭを参照して、上述のステップＳ１３５において決定された加減速度に対応するトルク発生量を取得する。そして、ＣＰＵ２０は、車両制御部２６に、次の乗降地に向かって車両１００を走行させる（ステップＳ１４５）。このとき、車両制御部２６は、エンジンＥＣＵ４１およびブレーキＥＣＵ４２を制御して上述のステップＳ１４０で決定されたトルク発生量で車両１００を走行させることにより、上述のステップＳ１３５で決定された加減速度で車両１００を走行させる。これにより、車両１００は、車両１００の乗員（乗員Ａ、乗員Ｂ）の固定属性情報に応じた加減速度で加速または減速される。
【００４５】
ＣＰＵ２０は、乗員属性取得部２１に、変動属性情報を取得させる（ステップＳ１５０）。上述のように、本実施形態では、変動属性情報として、乗員の姿勢および覚醒状態が取得される。乗員の姿勢および覚醒状態は、姿勢特定部２４が以下の処理を実行することにより取得される。具体的には、姿勢特定部２４は、カメラ３５の撮像画像および着座センサ３６の検出結果を利用して、乗員の姿勢を特定する（ステップＳ１５２）。例えば、姿勢特定部２４は、入出力インターフェース１１を介して、着座センサ３６の検出結果を取得し、車両１００の乗員の数と、着座センサ３６の検知数とが一致した場合には、すべての乗員の姿勢は座位であると特定する。また、例えば、姿勢特定部２４は、入出力インターフェース１１を介してカメラ３５による撮像画像を取得し、かかる撮像画像をパターンマッチング等により解析して、乗員の姿勢が立位であるか、あるいは、座位であるかを特定する。
【００４６】
次に、姿勢特定部２４は、カメラ３５の撮像画像を利用して、乗員の覚醒状態を特定する（ステップＳ１５４）。例えば、姿勢特定部２４は、入出力インターフェース１１を介してカメラ３５による撮像画像を取得し、かかる撮像画像において乗員のまぶたが閉じている状態を検出した場合や、乗員の頭部が鉛直下方を向いている状態を検出した場合に、乗員が睡眠中であると特定する。
【００４７】
ＣＰＵ２０は、不安定度算出部２５に、変動属性情報に基づき不安定度を算出させる（ステップＳ１５５）。具体的には、不安定度算出部２５は、メモリ１２に格納されている不安定度マップＦＭを用いて、上述のステップＳ１５０において取得した変動属性情報に基づき、乗員Ａ、Ｂの不安定度をそれぞれ算出する。そして、各乗員Ａ、Ｂの各不安定度のうち最も高い不安定度が車両１００の乗員の不安定度として算出する。
【００４８】
図６において、上段は乗員Ａおよび乗員Ｂの姿勢の経時的変化を示し、中段は乗員Ａおよび乗員Ｂの覚醒状態の経時的変化を示し、下段は乗員Ａおよび乗員Ｂの姿勢と覚醒状態とに基づく不安定度の経時的変化を示している。図６の上段に示すように、乗員Ａおよび乗員Ｂの姿勢は、車両１００に乗車してからステップＳ１５２が実行されるまでの間、座位の状態である。図６の中段に示すように、乗員Ａおよび乗員Ｂの覚醒状態は、車両１００に乗車してからステップＳ１５２が実行されるまでの間、覚醒中の状態である。
【００４９】
上述のステップＳ１５５において、不安定度算出部２５は、メモリ１２に格納されている不安定度マップＦＭを参照して、乗員の姿勢および覚醒状態に対応する不安定度をそれぞれ取得し、取得した各不安定度の平均値を算出することにより、各乗員Ａ、Ｂの変動属性情報に基づく不安定度を算出する。図６の下段に示す例では、乗員Ａおよび乗員Ｂの変動属性情報に基づく不安定度ＦＣ１として不安定度「小」が算出される。これは、立位の姿勢に比べて座位の姿勢は安定しており、また、睡眠中の状態に比べて覚醒中の状態は姿勢が安定していることから、不安定度が小さく算出されるという理由による。なお、乗員Ａと乗員Ｂとで変動属性情報に基づく不安定度が同じであるので、車両１００の乗員の不安定度は、不安定度ＦＣ１（不安定度「小」）となる。
【００５０】
図３に示すように、ＣＰＵ２０は、不安定度算出部２５に、不安定度が変化したか否かを判定させる（ステップＳ１６０）。具体的には、不安定度算出部２５は、上述のステップＳ１３０において算出した不安定度と、上述のステップＳ１５５において算出した不安定度とを比較して、不安定度の変化の有無を判定する。不安定度が変化したと判定された場合（ステップＳ１６０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は、加減速度決定部２２に、加減速度を変更させる（ステップＳ１６５）。具体的には、加減速度決定部２２は、不安定度マップＦＭを用いて、変化後の不安定度に対応する加減速度を取得して、車両１００の前後方向の加減速度を取得された加減速度に変更して、車両１００の走行を継続する。他方、上述のステップＳ１６０において、不安定度が変化していないと判定された場合（ステップＳ１６０：ＮＯ）、加減速度を変更せずに車両１００の走行を継続する。図３および図４に示すように、次の乗降地に到着したと判定されるまでの間、上述のステップＳ１１５〜ステップＳ１７０が繰り返し実行される。
【００５１】
図２に示すように、次の乗降地である乗降地２において、図３に示す上述のステップＳ１７０が実行され、車両１００が停車して（ステップＳ１７５）、乗員Ｃが車両１００に乗車する。その後、上述のステップＳ１１５、ステップＳ１３０が実行されて、乗員Ｃの固定属性情報に基づく不安定度が算出されて、算出された各乗員Ａ、Ｂ、Ｃの各不安定度のうち最も高い不安定度が車両１００の乗員の不安定度となる。
【００５２】
図７の上段に示すように、乗員Ｃの固定属性情報ＫＩ３として、年齢が８２歳、性別が女性、傷病がありという情報が取得されている。上述のように、乗員Ｃの固定属性情報ＫＩ３に基づく不安定度として、乗員Ｃの年齢、性別および傷病の有無に対応する各不安定度が不安定度マップＦＭを用いて取得され、各不安定度の平均値が算出される。図７の下段に示す例では、乗員Ｃの固定属性情報ＫＩ３に基づく不安定度ＦＫ３として不安定度「大」が算出されている。これは、乗員Ｃは、年齢が比較的高く、女性であり、傷病を有しているために、不安定度ＦＫ３が比較的大きく算出されるからである。図５と図７とを比較して理解できるように、乗員Ｃの不安定度ＦＫ３は、乗員Ａの不安定度ＦＫ１および乗員Ｂの不安定度ＦＫ２に比べて大きい。
【００５３】
したがって、上述のステップＳ１３０では、乗員Ｃの不安定度ＦＫ３が車両１００の乗員の不安定度として算出されることになる。その後、上述のステップＳ１３５〜ステップＳ１４５が実行されて、車両１００は、乗員Ｃの不安定度ＦＫ３に対応する加減速度で走行する。このように、車両１００では、姿勢を含めた乗員の状態の安定度が最も低い乗員に合わせて加減速度が調整されるので、より多くの乗員の安全性の低下を抑制できる。図３に示すように、その後、上述のステップＳ１５０およびステップＳ１５５が実行されて、乗員Ａ、乗員Ｂおよび乗員Ｃの変動属性情報に基づく不安定度が算出される。
【００５４】
図８において、上段は乗員Ｃの姿勢の経時的変化を示し、中段は乗員Ｃの覚醒状態の経時的変化を示し、下段は乗員Ｃの姿勢と覚醒状態とに基づく不安定度の経時的変化を示している。図８の上段に示すように、乗員Ｃの姿勢は、車両１００に乗車してから時刻ｔ１までの間、立位の状態であり、時刻ｔ１後、ステップＳ１５２が実行されるまでの間、座位の状態である。図８の中段に示すように、乗員Ｃの覚醒状態は、車両１００に乗車してから時刻ｔ１よりも後の時刻ｔ２までの間、覚醒中の状態である、時刻ｔ２後、ステップＳ１５２が実行されるまでの間、睡眠中の状態である。図８の下段に示すように、乗員Ｃの変動属性情報に基づく不安定度ＦＣ２は、車両１００に乗車してから時刻ｔ１までの間「大」が、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間「小」が、時刻ｔ２以降「中」が、それぞれ算出されている。
【００５５】
上述のように、立位の姿勢は、座位の姿勢に比べて不安定度が高く、睡眠中の状態は、覚醒中の状態に比べて不安定度が高い。したがって、図８の下段に示すように、立位の姿勢で覚醒している状態（時刻ｔ１までの間）は、座位の姿勢で覚醒している状態（時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間）に比べて、姿勢が立位である点において不安定度が高く算出される。また、座位の姿勢で覚醒している状態（時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間）は、座位の姿勢で睡眠している状態（時刻ｔ２以降）に比べて、睡眠中の状態である点において不安定度が高く算出される。
【００５６】
図６と図８とを比較して理解できるように、時刻ｔ１までの間と、時刻ｔ２以降と、において、乗員Ｃの不安定度ＦＣ２が最も高く、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間において、乗員Ａ、乗員Ｂおよび乗員Ｃの不安定度ＦＣ１およびＦＣ２が同じである。このため、上述のステップＳ１５５では、乗員Ｃの変動属性情報に基づく不安定度ＦＣ２が車両１００の乗員の不安定度として算出される。その後、上述のステップＳ１６０〜ステップＳ１７０が実行されて、変動属性情報に基づく不安定度に応じて車両１００の加減速度が調整されつつ、車両１００は、次の乗降地である乗降地３に向かって走行する。
【００５７】
そして、乗降地３に到着したと判定されると（ステップＳ１７０：ＹＥＳ）、上述のステップＳ１７５が実行されて、車両１００は停止して、図２に示すように、乗員Ａ、乗員Ｂおよび乗員Ｃが車両１００から降車する。その後、車両１００は、車庫に向かって走行する。このとき、車両１００には乗員がいないため、上述のステップＳ１２０およびステップＳ１２５が実行されて、車両１００に乗員Ａ、乗員Ｂおよび乗員Ｃが乗車している場合に比べて、加減速度が大きく調整される。車両１００が次の乗降地である車庫に到着すると、上述のステップＳ１８０が実行されて、車両制御処理が終了する。
【００５８】
以上の構成を有する第１実施形態の車両制御システムによれば、車両１００の走行に伴う加減速度であって車両１００の前後方向の加減速度を取得された固定属性情報ＫＩ１、ＫＩ２、ＫＩ３に応じて決定し、決定された加減速度以内で車両１００を走行させるので、車両１００の乗員Ａ、乗員Ｂおよび乗員Ｃの状態に応じて車両１００の加減速度を適切に制御し、乗員Ａ、乗員Ｂおよび乗員Ｃの安全性および快適性を向上できる。また、不安定度マップＦＭでは、不安定度が高い場合、不安定度が低い場合に比べて、加減速度を緩めるように加減速度が設定されているので、車両１００の乗員の不安定度に応じて車両１００の加減速度を適切に制御できる。
【００５９】
また、固定属性情報ＫＩ１、ＫＩ２およびＫＩ３に基づく不安定度に加えて、変動属性情報に基づく不安定度に応じて加減速度を変更するので、車両１００への乗車時のみならず、乗車中においても、車両１００の乗員の状態に応じて車両１００の加減速度を適切に制御できる。加えて、変動属性情報には、乗員が立位であるか否かを示す情報を含むので、乗員の姿勢に応じて車両１００の加減速度を適切に制御できる。また、乗員の数と、着座センサ３６の検知数とを利用して、座位である乗員の数を特定するので、乗員の姿勢を容易に特定できる。
【００６０】
加えて、車両１００に乗車中の乗員の数がゼロである場合、すなわち、車両１００に乗員が一人も乗車していない場合、車両１００の乗員の数がゼロでない場合に比べて、加減速度を大きくするので、車両１００に乗員が乗車していない場合には、車両１００の揺れを抑制することに比べて、車両１００の次の乗降地までの移動時間を短縮することを優先させることができる。
【００６１】
Ｂ．他の実施形態：
（１）上記実施形態において、乗員属性取得部２１は、変動属性情報として、乗員の姿勢および覚醒状態に代えて、あるいは、乗員の姿勢および覚醒状態に加えて、乗員の体調、頭の傾き、体を支えているか否か等の情報を取得してもよい。例えば、乗員の体調は、カメラ３５の撮像画像において乗員の顔色を検出することにより取得できる。乗員の顔色が青白い場合には乗員の体調が優れないとして、加減速度決定部２２は、車両１００の加減速度を比較的小さな加減速度に決定してもよい。また、例えば、乗員の頭の傾きは、車両１００がブレーキをかけた際におけるカメラ３５の撮像画像において、乗員が前のめりになる様子を検出することにより取得できる。乗員の頭の傾きが予め定められた角度よりも大きい場合には、加減速度決定部２２は、車両１００の加減速度を比較的小さな加減速度に決定してもよい。また、例えば、体を支えているか否かは、カメラ３５の撮像画像において、乗員がつり革につかまっている様子や、杖をついている様子を検出することにより取得できる。乗員が体を支えている場合には、加減速度決定部２２は、車両１００の加減速度を比較的小さな加減速度に決定してもよい。このような構成においても、上記実施形態と同様な効果を奏する。
【００６２】
（２）上記各実施形態において、不安定度算出部２５は、ステップＳ１５０〜ステップＳ１６５を省略してもよい。すなわち、不安定度算出部２５は、変動属性情報に基づく不安定度の算出を省略して、固定属性情報にのみ基づいて不安定度を算出し、算出された不安定度に応じて加減速度を調整してもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００６３】
（３）上記各実施形態において、ステップＳ１３０の実行時に車両１００に乗員が乗車中の場合には、固定属性情報に加えて、既に乗車中の乗員の変動属性情報を取得して、取得した変動属性情報に基づき不安定度を算出してもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００６４】
（４）上記各実施形態において、姿勢特定部２４は、乗員の姿勢を特定する際に着座センサ３６の検出結果を利用しなくてもよい。例えば、姿勢特定部２４は、車両１００に搭載された図示しないシートベルトセンサの検出結果を利用して、シートベルトの着用有無により、座位の姿勢であるか、あるいは、立位の姿勢であるかを特定してもよい。また、姿勢特定部２４は、カメラ３５の撮像画像を解析することにより乗員の姿勢を特定してもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００６５】
（５）上記各実施形態において、加減速度決定部２２は、車両１００の前後方向の加減速度を調整していたが、本開示はこれに限定されない。例えば、車両１００の前後方向に代えて、または、加えて、車両１００の左右方向の加減速度を調整してもよいし、車両１００の上下方向の加減速度を調整してもよい。また、例えば、車両１００のヨーの運動量を調整してもよい。かかる構成では、操舵ＥＣＵ４３を制御して車両１００のヨーレートを制御してもよい。また、例えば、また、例えば、車両１００のヨーの運動量に代えて、または、加えて、車両１００のピッチ、車両１００のロールの運動量を調整してもよい。すなわち、一般には、
車両１００の走行に伴う加減速度であって、車両１００の少なくとも１軸方向の加減速度を調整する構成であればよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００６６】
（６）上記他の実施形態（５）において、車両１００の運動量のうちの複数の運動量を同時に調整する構成において、加減速度決定部２２は、車両１００の乗り心地に影響しやすい運動量を優先させて調整してもよい。具体的には、加減速度決定部２２は、車両１００の左右方向の加減速度に比べて、車両１００の前後方向の加減速度を優先させて加減速度を決定してもよい。また、例えば、加減速度決定部２２は、車両１００の上下方向の加減速度に比べて、車両１００の前後方向の加減速度を優先させて加減速度を決定してもよい。また、例えば、加減速度決定部２２は、車両１００のロールに比べて、車両１００のピッチの運動量を優先させて加減速度を決定してもよい。また、例えば、加減速度決定部２２は、車両１００のヨーに比べて、車両１００のピッチの運動量を優先させて加減速度を決定してもよい。好ましくは、車両１００の前後方向、車両１００のピッチ、車両１００の左右方向、車両１００のロール、車両１００のヨー、車両１００の上下方向の順番に優先させてもよい。かかる構成によれば、車両１００の乗り心地に影響しやすい運動量を優先的に調整することができ、車両１００における乗員の快適性の低下を抑制できる。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００６７】
（７）上記各実施形態において、不安定度算出部２５は、各乗員Ａ、ＢおよびＣの各不安定度のうち最も高い不安定度を車両１００の乗員の不安定度としていたが、本開示はこれに限定されない。例えば、各乗員Ａ、ＢおよびＣの各不安定度の平均値を車両１００の乗員の不安定度としてもよい。また、例えば、各乗員Ａ、ＢおよびＣの各不安定度の最頻値を車両１００の乗員の不安定度としてもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００６８】
（８）上記各実施形態において、不安定度算出部２５は、不安定度が変化したか否かの判定（ステップＳ１６０）を、変動属性情報に基づく不安定度を算出した後に実行していたが、本開示はこれに限定されない。例えば、ステップＳ１３０の実行後、すなわち、固定属性情報に基づく不安定度を算出した後に実行してもよい。かかる構成では、固定属性情報に基づく不安定度が変化している場合に、車両１００の加減速度を決定してもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００６９】
（９）上記各実施形態において、不安定度算出部２５を省略してもよい。かかる構成では、乗員の性別、年齢、傷病の有無、立位であるか否か、および覚醒状態等と、加減速度とをそれぞれマップに対応づけて、かかるマップをメモリ１２に格納しておく。加減速度決定部２２は、かかるマップ参照して、固定属性情報および変動属性情報に対応する加減速度を取得して、取得された加減速度を車両１００の加減速度に設定してもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００７０】
（１０）上記各実施形態において、車両１００は、エンジンを搭載した車両であったが、電気モータで走行する電気自動車であってもよいし、エンジンとモータとで走行するハイブリッド車であってもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００７１】
（１１）上記各実施形態において、ソフトウェアによって実現された機能及び処理の一部又は全部は、ハードウェアによって実現されてもよい。また、ハードウェアによって実現された機能及び処理の一部又は全部は、ソフトウェアによって実現されてもよい。ハードウェアとしては、例えば、集積回路、ディスクリート回路、または、それらの回路を組み合わせた回路モジュールなど、各種回路を用いてもよい。また、本開示の機能の一部または全部がソフトウェアで実現される場合には、そのソフトウェア（コンピュータプログラム）は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された形で提供することができる。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種のＲＡＭやＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスク等のコンピュータに固定されている外部記憶装置も含んでいる。すなわち、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、データパケットを一時的ではなく固定可能な任意の記録媒体を含む広い意味を有している。
【００７２】
本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。
【符号の説明】
【００７３】
１０  車両制御装置、２１  乗員属性取得部、２２  加減速度決定部、２６  車両制御部、６０  無線通信部、１００  車両、５００  データセンタ、５２１  入力受付部、６００  車両制御システム、ＫＩ  固定属性情報
【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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