(57)【要約】【課題】自動運転に対するドライバの違和感や不安感を抑制すること。【解決手段】運転パラメータは、車両の運転に関連するパラメータである。ドライバ運転パラメータは、ドライバによる手動運転の最中の運転パラメータである。自動運転パラメータは、自動運転制御装置による自動運転の最中の運転パラメータである。安心条件は、自動運転パラメータがドライバにとって安心であることを示す条件であり、ドライバ運転パラメータと自動運転パラメータとの関係で定義される。自動運転制御装置は、自動運転の最中に、ドライバ運転パラメータを示すドライバ運転情報を参照して、自動運転パラメータが安心条件を満たすか否かを判定する。自動運転パラメータが安心条件を満たさない場合、自動運転制御装置は、安心条件を満たすように自動運転パラメータを補正する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載される自動運転システムであって、
ドライバ運転情報を取得するドライバ運転情報取得装置と、
前記車両の自動運転を制御する自動運転制御装置と、
を備え、
運転パラメータは、前記車両の運転に関連するパラメータであり、
ドライバ運転パラメータは、前記車両のドライバによる手動運転の最中の前記運転パラメータであり、
前記ドライバ運転情報は、前記ドライバ運転パラメータを示し、
自動運転パラメータは、前記自動運転制御装置による前記自動運転の最中の前記運転パラメータであり、
安心条件は、前記自動運転パラメータが前記ドライバにとって安心であることを示す条件であり、前記ドライバ運転パラメータと前記自動運転パラメータとの関係で定義され、
前記自動運転制御装置は、前記自動運転の最中に、前記ドライバ運転情報を参照して、前記自動運転パラメータが前記安心条件を満たすか否かを判定し、
前記自動運転パラメータが前記安心条件を満たさない場合、前記自動運転制御装置は、前記安心条件を満たすように前記自動運転パラメータを補正する
自動運転システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載される自動運転システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、車両の運転制御を行う運転制御装置を開示している。ドライバが車両を手動運転している最中、運転制御装置は、道路情報、車両情報、及びドライバ情報を取得し、蓄積する。そして、運転制御装置は、蓄積した道路情報、車両情報、及びドライバ情報を分析して、ドライバの癖、好み、及び傾向を学習する。運転制御を行う際、運転制御装置は、学習データを参照して、ドライバの感覚にマッチした最適な運転制御条件を算出する。
【０００３】
特許文献２は、自動運転システムを開示している。自動運転システムは、車速を設定車速に制御する。自動運転中にドライバによってブレーキ操作が行われた場合、自動運転システムは、設定車速を低くする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−０２０１７７号公報
【特許文献２】特開２０１７−１５４５１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
車両の自動運転を行う際、ドライバの好みを考慮することが望ましい。但し、自動運転においてドライバが好む車両走行は、手動運転における車両走行とは必ずしも一致しない。何故なら、手動運転はドライバのコントロール下に置かれるのに対し、自動運転はドライバのコントロール下には置かれないからである。例えば、自動運転システムが手動運転時と同じタイミングで減速制御を開始したとしても、ドライバは、その減速開始タイミングを遅いと感じる可能性がある。特許文献１のように自動運転においてドライバの手動運転を単純に模擬するだけでは、ドライバは自動運転に対して違和感や不安感を抱く可能性がある。
【０００６】
本発明の１つの目的は、自動運転に対するドライバの違和感や不安感を抑制することができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の１つの観点において、車両に搭載される自動運転システムが提供される。
前記自動運転システムは、
ドライバ運転情報を取得するドライバ運転情報取得装置と、
前記車両の自動運転を制御する自動運転制御装置と、
を備える。
運転パラメータは、前記車両の運転に関連するパラメータである。
ドライバ運転パラメータは、前記車両のドライバによる手動運転の最中の前記運転パラメータである。
前記ドライバ運転情報は、前記ドライバ運転パラメータを示す。
自動運転パラメータは、前記自動運転制御装置による前記自動運転の最中の前記運転パラメータである。
安心条件は、前記自動運転パラメータが前記ドライバにとって安心であることを示す条件であり、前記ドライバ運転パラメータと前記自動運転パラメータとの関係で定義される。
前記自動運転制御装置は、前記自動運転の最中に、前記ドライバ運転情報を参照して、前記自動運転パラメータが前記安心条件を満たすか否かを判定する。
前記自動運転パラメータが前記安心条件を満たさない場合、前記自動運転制御装置は、前記安心条件を満たすように前記自動運転パラメータを補正する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、自動運転における自動運転パラメータは、手動運転におけるドライバ運転パラメータと必ずしも一致しない。その代わり、自動運転パラメータがドライバにとって安心であることを示す「安心条件」が用いられる。安心条件は、ドライバ運転パラメータと自動運転パラメータとの関係で定義される。
【０００９】
自動運転の最中、自動運転制御装置は、ドライバ運転パラメータを示すドライバ運転情報を参照して、自動運転パラメータが安心条件を満たすか否かを判定する。自動運転パラメータが安心条件を満たさない場合、自動運転制御装置は、安心条件を満たすように自動運転パラメータを補正する。この補正処理により、ドライバは安心感を覚えやすくなる。つまり、自動運転に対するドライバの違和感や不安感が抑制される。このことは、自動運転システムに対するドライバの信頼の向上に寄与する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係る自動運転システムの概要を説明するための概念図である。
【図２】本発明の実施の形態におけるドライバ運転パラメータの範囲を示す概念図である。
【図３】本発明の実施の形態における安心条件の例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る自動運転システムの構成例を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る自動運転システムにおいて用いられる運転環境情報の例を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る自動運転システムによる処理の第１の例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る自動運転システムによる処理の第２の例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係る自動運転システムによる処理の第２の例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態に係る自動運転システムによる処理の第３の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
添付図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
【００１２】
１．概要
図１は、本実施の形態に係る自動運転システム１０の概要を説明するための概念図である。自動運転システム１０は、車両１に搭載され、車両１の自動運転を制御する。より詳細には、自動運転システム１０は、運転環境情報取得装置２０及び自動運転制御装置３０を備えている。
【００１３】
運転環境情報取得装置２０は、自動運転に必要な情報を取得する。自動運転に必要な情報は、車両１の運転環境を示す情報であり、以下「運転環境情報２００」と呼ばれる。
【００１４】
自動運転制御装置３０は、運転環境情報２００に基づいて、車両１の自動運転を制御する。自動運転制御は、加速制御、減速制御、及び操舵制御を含む。自動運転制御装置３０は、運転環境情報２００に基づいて、車速、加速度、減速度、操舵速度、加速開始タイミング、減速開始タイミング、操舵開始タイミング、車間距離、等を決定する。
【００１５】
ここで、本実施の形態において用いられる用語の定義を行う。車両１の運転に関連するパラメータは、以下「運転パラメータＰｉ」と呼ばれる（ｉは１以上の整数）。運転パラメータＰｉは、加速度、減速度、操舵速度、加速開始タイミング、減速開始タイミング、操舵開始タイミング、制限速度毎の車速、及び車間距離のうち少なくとも１つを含む。また、周囲の物体（例：壁）に対する安全マージンも、運転パラメータＰｉに含まれる。
【００１６】
自動運転制御装置３０による自動運転の最中の運転パラメータＰｉは、以下「自動運転パラメータＰｉ＿Ａ」と呼ばれる。一方、ドライバによる手動運転の最中の運転パラメータＰｉは、以下「ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄ」と呼ばれる。ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄは、ドライバの好みを反映していると言える。
【００１７】
車両の自動運転を行う際、ドライバの好み、すなわち、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄを考慮することが望ましい。そのために、本実施の形態に係る自動運転システム１０は、図１に示されるように、ドライバ運転情報取得装置４０を更に備えている。
【００１８】
ドライバ運転情報取得装置４０は、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄを示すドライバ運転情報３００を取得する。例えば、ドライバ運転情報取得装置４０は、ドライバが車両１の手動運転を行っているときに、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄを収集し、ドライバ運転情報３００を生成する。あるいは、ドライバ運転情報取得装置４０は、予め作成されているドライバ運転情報３００を外部装置から取得してもよい。
【００１９】
図２は、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄの範囲を示す概念図である。ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄの範囲の上限値と下限値は、それぞれ、Ｐｉ＿ＭＡＸとＰｉ＿ＭＩＮで表されている。減速度等のドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄの場合、上限値Ｐｉ＿ＭＡＸは最も高い値であり、下限値Ｐｉ＿ＭＩＮは最も低い値である。減速開始タイミング等の運転パラメータＰｉの場合、上限値Ｐｉ＿ＭＡＸは最も遅いタイミングであり、下限値Ｐｉ＿ＭＩＮは最も早いタイミングである。尚、ドライバ運転情報３００は、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄの範囲を示していてもよいし、その範囲の中の代表値を示していてもよい。
【００２０】
ドライバ運転情報取得装置４０は、取得したドライバ運転情報３００を自動運転制御装置３０に送る。自動運転制御装置３０は、ドライバ運転情報３００を参照することによって、ドライバの好みを考慮して自動運転を制御することができる。
【００２１】
但し、自動運転においてドライバが好む車両走行は、手動運転における車両走行とは必ずしも一致しない。何故なら、手動運転はドライバのコントロール下に置かれるのに対し、自動運転はドライバのコントロール下には置かれないからである。例えば、自動運転制御装置３０が手動運転時と同じタイミングで減速制御を開始したとしても、ドライバは、その減速開始タイミングを遅いと感じる可能性がある。自動運転においてドライバの手動運転を単純に模擬するだけでは、ドライバは自動運転に対して違和感や不安感を抱く可能性がある。言い換えれば、自動運転パラメータＰｉ＿Ａをドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄに単純に一致させるだけでは、ドライバは自動運転に対して違和感や不安感を抱く可能性がある。
【００２２】
従って、本実施の形態によれば、自動運転パラメータＰｉ＿Ａをドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄに単純に一致させるような処理は行われない。その代わり、自動運転の最中の自動運転パラメータＰｉ＿Ａがドライバにとって安心であることを示す「安心条件」が用いられる。
【００２３】
図３は、安心条件の例を示している。図３に示されるように、安心条件は、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄと自動運転パラメータＰｉ＿Ａとの関係で定義される。安心条件におけるドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄは、図２で示されたドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄの範囲の中の代表値である。代表値の選択方法は、設計次第である。例えば、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄの平均値あるいは最頻値が代表値として選択される。あるいは、車両走行が最もソフトな下限値Ｐｉ＿ＭＩＮが代表値として選択されてもよい。
【００２４】
例えば、減速開始タイミングに関する安心条件は、「自動運転パラメータＰｉ＿Ａがドライバ運転パラメータＰｉ＿ＤよりもＸｉ以上早いこと」である。よって、安心条件を満たす自動運転パラメータＰｉ＿Ａは、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄとは必ずしも一致しない。
【００２５】
自動運転の最中、自動運転制御装置３０は、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄを示すドライバ運転情報３００を参照して、自動運転パラメータＰｉ＿Ａが安心条件を満たすか否かを判定する。自動運転パラメータＰｉ＿Ａが安心条件を満たさない場合、自動運転制御装置３０は、安心条件を満たすように自動運転パラメータＰｉ＿Ａを補正（調整）する「補正処理」を行う。例えば、減速開始タイミングが安心条件を満たさない場合、自動運転制御装置３０は、安心条件を満たすように減速開始タイミングを早める。
【００２６】
補正処理の結果、自動運転による車両走行はよりソフトになり、ドライバは安心感を覚えやすくなる。つまり、自動運転に対するドライバの違和感や不安感が抑制される。このことは、自動運転システム１０に対するドライバの信頼の向上に寄与する。
【００２７】
以下、本実施の形態に係る自動運転システム１０について更に詳しく説明する。
【００２８】
２．自動運転システム
２−１．構成例
図４は、本実施の形態に係る自動運転システム１０の構成例を示すブロック図である。自動運転システム１０は、制御装置１００、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置１１０、地図データベース１２０、周囲認識センサ１３０、車両状態センサ１４０、ドライバ操作センサ１５０、ドライバ状態センサ１６０、通信装置１７０、及び走行装置１８０を備えている。
【００２９】
制御装置１００は、プロセッサ１０１及び記憶装置１０２を備えるマイクロコンピュータである。制御装置１００は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）とも呼ばれる。プロセッサ１０１が記憶装置１０２に格納された制御プログラムを実行することにより、制御装置１００による各種処理が実現される。
【００３０】
ＧＰＳ装置１１０は、複数のＧＰＳ衛星から送信される信号を受信し、受信信号に基づいて車両１の位置及び方位を算出する。
【００３１】
地図データベース１２０には、地図情報が記録されている。地図情報は、レーン配置、レーン属性、制限速度等の情報を含んでいる。地図データベース１２０は、記憶装置によって実現される。
【００３２】
周囲認識センサ１３０は、車両１の周囲の状況を認識する。周囲認識センサ１３０としては、ライダー（LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダー、カメラ（撮像装置）等が例示される。ライダーは、光を利用して車両１の周囲の物標を検出する。レーダーは、電波を利用して車両１の周囲の物標を検出する。カメラは、車両１の周囲の状況を撮像する。
【００３３】
車両状態センサ１４０は、車両１の状態を検出する。例えば、車両状態センサ１４０は、車速センサ、横加速度センサ、ヨーレートセンサ、等を含んでいる。車速センサは、車両１の速度、つまり、車速を検出する。横加速度センサは、車両１の横加速度を検出する。ヨーレートセンサは、車両１のヨーレートを検出する。
【００３４】
ドライバ操作センサ１５０は、ドライバによる運転操作（以下、「ドライバ操作」と呼ばれる）を検出する。ドライバ操作としては、操舵操作、アクセル操作、及びブレーキ操作が挙げられる。例えば、ドライバ操作センサ１５０は、舵角センサ、トルクセンサ、アクセルセンサ、及びブレーキセンサを含んでいる。舵角センサは、ステアリングホイールの操舵角を検出する。トルクセンサは、操舵トルクを検出する。アクセルセンサは、アクセルペダルのストローク量を検出する。ブレーキセンサは、ブレーキペダルのストローク量を検出する。
【００３５】
ドライバ状態センサ１６０は、ドライバの状態を検出する。例えば、ドライバ状態センサ１６０は、ステアリングタッチセンサ、生体センサ、及びドライバモニタを含んでいる。ステアリングタッチセンサは、ドライバがステアリングホイールを把持しているか否かを検出する。生体センサは、ドライバの脈拍、脳波等の生体情報を検出する。ドライバモニタは、ドライバの顔を撮像できるような位置に設置された撮像装置を含んでいる。ドライバモニタは、撮像装置によって得られる画像を解析することによって、ドライバの顔の向き、目線、眼の開閉度、等を検出する。
【００３６】
通信装置１７０は、外部装置との間で通信を行う。例えば、通信装置１７０は、ドライバが所持するスマートフォン等の携帯端末と通信を行う。
【００３７】
走行装置１８０は、操舵装置、駆動装置、制動装置を含んでいる。操舵装置は、車輪を転舵する。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、電動機やエンジンが例示される。制動装置は、制動力を発生させる。
【００３８】
２−２．運転環境情報取得装置２０
制御装置１００は、自動運転に必要な運転環境情報２００を取得する運転環境情報取得処理を行う。運転環境情報２００は、記憶装置１０２に格納され、適宜読み出されて利用される。
【００３９】
図５は、本実施の形態における運転環境情報２００の例を示している。運転環境情報２００は、位置方位情報２１０、地図情報２２０、認識結果情報２３０、車両状態情報２４０、ドライバ操作情報２５０、及びドライバ状態情報２６０を含んでいる。
【００４０】
位置方位情報２１０は、車両１の位置及び方位を示す。制御装置１００は、ＧＰＳ装置１１０から位置方位情報２１０を取得する。
【００４１】
地図情報２２０は、レーン配置、レーン属性、制限速度等の情報を含んでいる。制御装置１００は、位置方位情報２１０と地図データベース１２０に基づいて、必要な地域の地図情報２２０を取得する。
【００４２】
認識結果情報２３０は、周囲認識センサ１３０による認識結果を示す。認識結果情報２３０は、車両１の周囲の物標に関する物標情報を含んでいる。車両１の周囲の物標としては、周辺車両、白線、路側物、標識などが例示される。物標情報は、車両１から見た物標の相対位置、相対速度等を含んでいる。特に、車両１と周辺車両との間の距離は、車間距離として認識される。
【００４３】
車両状態情報２４０は、車両１の状態を示す。例えば、車両状態情報２４０は、車速、加速度、減速度、ヨーレート等を示す。制御装置１００は、車両状態センサ１４０による検出結果から車両状態情報２４０を取得する。
【００４４】
ドライバ操作情報２５０は、ドライバ操作の内容を示す。ドライバ操作は、操舵操作、アクセル操作、及びブレーキ操作を含む。制御装置１００は、ドライバ操作センサ１５０による検出結果からドライバ操作情報２５０を取得する。
【００４５】
ドライバ状態情報２６０は、ドライバ状態を示す。例えば、ドライバ状態情報２６０は、ドライバがステアリングホイールを把持しているか否かを示す。また、ドライバ状態情報２６０は、ドライバの脈拍、脳波等の生体情報を含んでいてもよい。また、ドライバ状態情報２６０は、ドライバの顔の向き、目線、眼の開閉度、等の外観情報を含んでいてもよい。制御装置１００は、ドライバ状態センサ１６０による検出結果からドライバ状態情報２６０を取得する。
【００４６】
制御装置１００、ＧＰＳ装置１１０、地図データベース１２０、周囲認識センサ１３０、車両状態センサ１４０、ドライバ操作センサ１５０、及びドライバ状態センサ１６０は、図１で示された「運転環境情報取得装置２０」を構成していると言える。
【００４７】
２−３．自動運転制御装置３０
制御装置１００は、運転環境情報２００に基づいて、自動運転制御を行う。具体的には、制御装置１００は、運転環境情報２００に基づいて、走行プランを作成する。走行プランは、位置方位情報２１０及び地図情報２２０から決定される、目的地までの走行ルートを含む。また、走行プランは、車線レベルの目標パス（目標軌跡）を含む。目標パスは、位置方位情報２１０、地図情報２２０、認識結果情報２３０、及び車両状態情報２４０から決定される。
【００４８】
制御装置１００は、走行プランに従って車両１が走行するように自動運転制御を行う。自動運転制御は、加速制御、減速制御、及び操舵制御を含む。制御装置１００は、車速、加速度、減速度、操舵速度、加速開始タイミング、減速開始タイミング、操舵開始タイミング、車間距離等を決定する。そして、制御装置１００は、走行装置１８０（駆動装置、制動装置、操舵装置）を適宜作動させて、加速制御、減速制御、及び操舵制御を行う。
【００４９】
制御装置１００及び走行装置１８０は、図１で示された「自動運転制御装置３０」を構成していると言える。
【００５０】
２−４．ドライバ運転情報取得装置４０
制御装置１００は、ドライバ運転情報３００を取得するドライバ運転情報取得処理を行う。上述の通り、ドライバ運転情報３００は、ドライバによる手動運転の最中のドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄを示す。
【００５１】
例えば、制御装置１００は、ドライバが車両１の手動運転を行っているときに、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄを収集する。加速度、減速度、操舵速度、加速開始タイミング、減速開始タイミング、操舵開始タイミング、及び車速は、車両状態情報２４０及びドライバ操作情報２５０から得られる。制限速度は、地図情報２２０から得られる。車間距離及び安全マージンは、認識結果情報２３０から得られる。制御装置１００は、収集したドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄからドライバ運転情報３００を生成する。生成されたドライバ運転情報３００は、記憶装置１０２に格納される。
【００５２】
他の例として、制御装置１００は、予め作成されているドライバ運転情報３００を、通信装置１７０を介して取得してもよい。例えば、ドライバ運転情報３００は、ドライバが所持するスマートフォン等の携帯端末に予め記録されている。ドライバは、車両１に乗車した際、携帯端末を用いて自動運転システム１０と通信を行う。制御装置１００は、通信装置１７０を介して携帯端末と通信を行い、携帯端末からドライバ運転情報３００を取得する。取得されたドライバ運転情報３００は、記憶装置１０２に格納される。
【００５３】
制御装置１００、地図データベース１２０、周囲認識センサ１３０、車両状態センサ１４０、ドライバ操作センサ１５０、及び通信装置１７０は、図１で示された「ドライバ運転情報取得装置４０」を構成していると言える。
【００５４】
３．自動運転システムによる処理フロー
３−１．第１の例
図６は、本実施の形態に係る自動運転システム１０による処理の第１の例を示すフローチャートである。
【００５５】
ステップＳ１０において、自動運転制御装置３０は、記憶装置１０２からドライバ運転情報３００を読み出す。
【００５６】
ステップＳ２０において、運転環境情報取得装置２０は、運転環境情報２００を取得する。運転環境情報取得装置２０は、取得した運転環境情報２００を自動運転制御装置３０に送る。その後、処理はステップＳ４０に進む。
【００５７】
ステップＳ４０において、自動運転制御装置３０は、運転環境情報２００に基づいて自動運転制御を行う。この自動運転制御における運転パラメータＰｉが、自動運転パラメータＰｉ＿Ａである。
【００５８】
ステップＳ５０において、自動運転制御装置３０は、自動運転パラメータＰｉ＿Ａが安心条件を満たすか否かを判定する。図３で例示されたように、安心条件は、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄと自動運転パラメータＰｉ＿Ａとの関係で定義される。ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄは、ステップＳ１０で読み出したドライバ運転情報３００から得られる。自動運転パラメータＰｉ＿Ａが安心条件を満たす場合（ステップＳ５０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ７０に進む。一方、自動運転パラメータＰｉ＿Ａが安心条件を満たさない場合（ステップＳ５０；Ｎｏ）、処理はステップＳ６０に進む。
【００５９】
ステップＳ６０において、自動運転制御装置３０は、補正処理を行う。具体的には、自動運転制御装置３０は、安心条件を満たすように自動運転パラメータＰｉ＿Ａを補正（調整）する。これにより、ドライバは安心感を覚えやすくなる。つまり、自動運転に対するドライバの違和感や不安感が抑制される。その後、処理はステップＳ７０に進む。
【００６０】
ステップＳ７０において、自動運転制御装置３０は、終了条件が成立したか否かを判定する。例えば、終了条件は、自動運転スイッチがＯＦＦされたことである。終了条件が成立していない場合（ステップＳ７０；Ｎｏ）、処理はステップＳ２０に戻る。終了条件が成立した場合（ステップＳ７０；Ｙｅｓ）、自動運転制御装置３０による自動運転は終了する。
【００６１】
３−２．第２の例
安心条件は、状況に依って異なり得る。例えば、車両１が直線路を走行中の場合、車速が多少高くても、ドライバは不安感を覚えにくい。一方、車両１がカーブ路を走行中の場合、車速が高いと、ドライバは不安感を覚えやすい。そこで、第２の例では、安心条件は一定ではなく、状況に応じてフレキシブルに変更される。
【００６２】
図７は、第２の例を示すフローチャートである。第１の例と重複する説明は、適宜省略される。第１の例の場合と比較して、ステップＳ２０とステップＳ４０の間にステップＳ３０が追加されている。その他は、第１の例の場合と同じである。
【００６３】
ステップＳ３０において、自動運転制御装置３０は、運転環境情報２００に応じて安心条件をフレキシブルに設定する。図８は、ステップＳ３０の一例を示すフローチャートである。
【００６４】
ステップＳ３１において、自動運転制御装置３０は、車両１の走行状態の「安全度」を算出する。例えば、安全度は、道路形状に依存する。具体的には、車両１が直線路を走行する際の安全度は比較的高い。一方、車両１がカーブ路や交差点を走行する際の安全度は比較的低い。従って、自動運転制御装置３０は、位置方位情報２１０と地図情報２２０に基づいて、道路形状に応じた安全度を算出することができる。
【００６５】
他の例として、安全度は、周辺車両との関係に依存する。具体的には、周辺車両が少ない場合の安全度は、周辺車両が多い場合の安全度よりも高い。また、車間距離が大きい場合の安全度は、車間距離が小さい場合の安全度よりも高い。従って、自動運転制御装置３０は、認識結果情報２３０（物標情報）に基づいて、周辺車両との関係に応じた安全度を算出することができる。
【００６６】
更に他の例として、安全度は、天候に依存する。具体的には、晴天時の安全度は、雨天時の安全度よりも高い。従って、自動運転制御装置３０は、認識結果情報２３０（カメラ撮像情報）に基づいて、天候に応じた安全度を算出することができる。
【００６７】
ステップＳ３２において、自動運転制御装置３０は、安全度と閾値とを対比する。安全度が閾値以上の場合（ステップＳ３２；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３５に進む。一方、安全度が閾値未満の場合（ステップＳ３２；Ｎｏ）、処理はステップＳ３６に進む。
【００６８】
ステップＳ３５において、自動運転制御装置３０は、安心条件を緩い側に設定する。例えば、図３で例示された安心条件におけるパラメータＸｉを小さくすることによって、安心条件を緩くすることができる。あるいは、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄの代表値を上限値Ｐｉ＿ＭＡＸ（図２参照）の方に近づけることによって、安心条件を緩くすることができる。
【００６９】
ステップＳ３６において、自動運転制御装置３０は、安心条件を厳しい側に設定する。例えば、図３で例示された安心条件におけるパラメータＸｉを大きくすることによって、安心条件を厳しくすることができる。あるいは、ドライバ運転パラメータＰｉ＿Ｄの代表値を下限値Ｐｉ＿ＭＩＮ（図２参照）の方に近づけることによって、安心条件を厳しくすることができる。
【００７０】
尚、図８に示される例では安心条件は２段階で切り替えられるが、安心条件の可変設定はそれに限定されない。安全度が高くなるにつれて安心条件をより緩くし、安全度が低くなるにつれて安心条件をより厳しくしてもよい。
【００７１】
以上に説明されたように、第２の例によれば、安心条件は一定ではなく、安全度に応じてフレキシブルに変更される。安全度が高い場合は、ドライバは不安感を覚えにくいため、安心条件はより緩くなるように設定される。安心条件が緩くなることにより、車速、加減速度、操舵速度等は高くなる。すなわち、車両１の挙動はより俊敏になる。一方、安全度が低い場合は、安心条件が厳しくなるため、ドライバは確実に安心感を得ることができる。このように、第２の例によれば、安心感と俊敏性の両立が可能となる。
【００７２】
３−３．第３の例
ドライバが自動運転制御装置３０による自動運転に慣れてくると、ドライバは不安感を覚えにくくなる。つまり、安心条件は、自動運転に対するドライバの“慣れ”に依っても変わり得る。そこで、第３の例では、安全条件は、自動運転に対するドライバの慣れに応じてフレキシブルに変更される。
【００７３】
第３の例は、上記の第２の例と比較して、ステップＳ３０の内容が異なる。ステップＳ３０以外は第２の例と同じである。図９は、第３の例の場合のステップＳ３０を示すフローチャートである。
【００７４】
ステップＳ３３において、自動運転制御装置３０は、自動運転に対するドライバの慣れを表すパラメータとして、「リラックス度」を算出する。リラックス度は、ドライバがリラックスしている度合いを示すパラメータである。リラックス度が高いほど、ドライバは自動運転に対して慣れてきたと言える。
【００７５】
例えば、リラックス度は、ドライバによるオーバーライドの頻度から算出される。オーバーライドの頻度が高いほど、リラックス度は低い。オーバーライドの頻度が低いほど、リラックス度は高い。オーバーライドは、ドライバによる操舵操作、アクセル操作、ブレーキ操作、及びステア保持のうち少なくとも１つを含む。自動運転制御装置３０は、ドライバ操作情報２５０に基づいて、オーバーライドの有無を判定し、リラックス度を算出することができる。
【００７６】
他の例として、リラックス度は、脈拍、脳波等の生体情報から算出される。脈拍数が適正値から増加するほど、リラックス度は低い。脈拍数が適正値に近づくほど、リラックス度は高い。自動運転制御装置３０は、ドライバ状態情報２６０（生体情報）に基づいて、リラックス度を算出することができる。
【００７７】
更に他の例として、リラックス度は、ドライバ挙動から算出される。ドライバに落ち着きが無い場合、リラックス度は低い。ドライバに落ち着きが有る場合、リラックス度は高い。ドライバに落ち着きが有るか否かは、ドライバの顔の向き、目線、眼の開閉度、等の外観情報から判定可能である。自動運転制御装置３０は、ドライバ状態情報２６０（外観情報）に基づいて、リラックス度を算出することができる。
【００７８】
ステップＳ３４において、自動運転制御装置３０は、リラックス度と閾値とを対比する。リラックス度が閾値以上の場合（ステップＳ３４；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３５に進む。一方、リラックス度が閾値未満の場合（ステップＳ３４；Ｎｏ）、処理はステップＳ３６に進む。ステップＳ３５及びＳ３６は、第２の例の場合と同じである。
【００７９】
尚、図９に示される例では安心条件は２段階で切り替えられるが、安心条件の可変設定はそれに限定されない。リラックス度が高くなるにつれて安心条件をより緩くし、リラックス度が低くなるにつれて安心条件をより厳しくしてもよい。
【００８０】
第３の例によれば、安心条件は一定ではなく、リラックス度に応じてフレキシブルに変更される。リラックス度が高い場合は、ドライバは自動運転に対して慣れてきたと考えられるため、安心条件はより緩くなるように設定される。安心条件が緩くなることにより、車速、加減速度、操舵速度等は高くなる。すなわち、車両１の挙動はより俊敏になる。一方、リラックス度が低い場合は、安心条件が厳しくなるため、ドライバは確実に安心感を得ることができる。このように、第３の例によれば、安心感と俊敏性の両立が可能となる。
【符号の説明】
【００８１】
１    車両
１０    自動運転システム
２０    運転環境情報取得装置
３０    自動運転制御装置
４０    ドライバ運転情報取得装置
１００    制御装置
１１０    ＧＰＳ装置
１２０    地図データベース
１３０    周囲認識センサ
１４０    車両状態センサ
１５０    ドライバ操作センサ
１６０    ドライバ状態センサ
１７０    通信装置
１８０    走行装置
２００    運転環境情報
２１０    位置方位情報
２２０    地図情報
２３０    認識結果情報
２４０    車両状態情報
２５０    ドライバ操作情報
２６０    ドライバ状態情報
３００    ドライバ運転情報
【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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【図９】
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