(57)【要約】      （修正有）【課題】路面摩擦係数とドライバの運転特徴に応じて最適な車両制御を行う。【解決手段】車両前方の路面摩擦係数を推定する路面摩擦係数算出部５２０と、車両の乗員の運転特徴を取得する運転特徴取得部５６２と、路面摩擦係数と運転特徴に基づいて、運転状態の安全性を判定する判定部５３６と、運転状態の安全性の判定結果に基づいて車両を制御する制御部５５６，５５８，５６０と、を備える、車両の制御装置５００が提供される。この構成により、路面摩擦係数とドライバの運転特徴に応じて最適な車両制御を行うことができる。【選択図】図１９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周辺の路面摩擦係数を推定する路面摩擦係数推定部と、
車両の乗員の運転特徴を取得する運転特徴取得部と、
前記路面摩擦係数と前記運転特徴に基づいて、運転状態の安全性を判定する判定部と、
前記運転状態の安全性の判定結果に基づいて車両を制御する制御部と、
を備えることを特徴とする、車両の制御装置。
【請求項２】
前記運転状態が安全でないと判定された場合に、車両の運転を手動運転から自動運転に切り換える自動運転切換部を備え、
前記制御部は、自動運転により車両を制御することを特徴とする、請求項１に記載の車両の制御装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記路面摩擦係数がより高い路面を走行するように車両の操舵を制御する、請求項２に記載の車両の制御装置。
【請求項４】
前記制御部は、自動運転により車両を停止させることを特徴とする、請求項２又は３に記載の車両の制御装置。
【請求項５】
前記運転状態が安全でないと判定された場合に、運転者に運転の助言を実施する助言実施部を備えることを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の車両の制御装置。
【請求項６】
前記制御部は、前記運転状態が安全でないと判定された場合に、判定前よりも車両の駆動力を低減した安全モードで車両を制御することを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の車両の制御装置。
【請求項７】
前記制御部は、前記助言を実施した後に前記運転状態が安全でないと判定された場合に、判定前よりも車両の駆動力を低減した安全モードで車両を制御することを特徴とする、請求項５に記載の車両の制御装置。
【請求項８】
前記制御部は、前記路面摩擦係数に基づいて車両を制御し、前記安全モードでは、判定前よりも小さい路面摩擦係数に基づいて車両を制御することを特徴とする、請求項７に記載の車両の制御装置。
【請求項９】
前記路面摩擦係数と前記運転特徴とに基づいて所定の運転パラメータの許容範囲を算出する許容範囲算出部を備え、
前記判定部は、前記運転パラメータが前記許容範囲内である場合は、前記運転状態が安全であると判定することを特徴とする、請求項１〜８のいずれかに記載の車両の制御装置。
【請求項１０】
許容運転パラメータは、先行車との車間距離又は車両の加速度であることを特徴とする、請求項９に記載の車両の制御装置。
【請求項１１】
前記乗員は、車両を運転する運転者であることを特徴とする、請求項１〜１０のいずれかに記載の車両の制御装置。
【請求項１２】
前記乗員は、車両を運転しない同乗者であることを特徴とする、請求項１〜１１のいずれかに記載の車両の制御装置。
【請求項１３】
前記制御部は、車両の制駆動力の制御若しくは操舵制御を行うことを特徴とする、請求項１〜１２のいずれかに記載の車両の制御装置。
【請求項１４】
車両周辺の路面摩擦係数を推定するステップと、
車両の乗員の運転特徴を取得するステップと、
前記路面摩擦係数と前記運転特徴に基づいて、運転状態の安全性を判定するステップと、
前記運転状態の安全性の判定結果に基づいて車両を制御するステップと、
を備えることを特徴とする、車両の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の制御装置及び車両の制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば下記の特許文献１には、計測された温度及び集音された車両周辺の音から路面摩擦係数を推定する装置が開示されている。また、下記の特許文献２には、計測された地盤の水分率と温度から路面摩擦係数を推定する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−０５５７８７号公報
【特許文献２】特開２００８−２４９５６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１，２に記載された技術によれば、路面摩擦を推定し、推定した路面摩擦係数を車両制御に適用することができる。しかし、車両を運転するドライバの運転特徴は、ドライバ毎に個別に異なっており、路面摩擦係数に基づいて車両を制御したとしても、ドライバ毎の運転特徴の相違に応じて最適な車両制御を行うことが困難である。
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、路面摩擦係数とドライバの運転特徴に応じて最適な車両制御を行うことが可能な、新規かつ改良された車両の制御装置及び車両の制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、車両周辺の路面摩擦係数を推定する路面摩擦係数推定部と、車両の乗員の運転特徴を取得する運転特徴取得部と、前記路面摩擦係数と前記運転特徴に基づいて、運転状態の安全性を判定する判定部と、前記運転状態の安全性の判定結果に基づいて車両を制御する制御部と、を備える、車両の制御装置が提供される。
【０００６】
前記運転状態が安全でないと判定された場合に、車両の運転を手動運転から自動運転に切り換える自動運転切換部を備え、前記制御部は、自動運転により車両を制御するものであっても良い。
【０００７】
また、前記制御部は、前記路面摩擦係数がより高い路面を走行するように車両の操舵を制御するものであっても良い。
【０００８】
また、前記制御部は、自動運転により車両を停止させるものであっても良い。
【０００９】
また、前記運転状態が安全でないと判定された場合に、運転者に運転の助言を実施する助言実施部を備えるものであっても良い。
【００１０】
また、前記制御部は、前記運転状態が安全でないと判定された場合に、判定前よりも車両の駆動力を低減した安全モードで車両を制御するものであっても良い。
【００１１】
また、前記制御部は、前記助言を実施した後に前記運転状態が安全でないと判定された場合に、判定前よりも車両の駆動力を低減した安全モードで車両を制御するものであっても良い。
【００１２】
また、前記制御部は、前記路面摩擦係数に基づいて車両を制御し、前記安全モードでは、判定前よりも小さい路面摩擦係数に基づいて車両を制御するものであっても良い。
【００１３】
また、前記路面摩擦係数と前記運転特徴とに基づいて所定の運転パラメータの許容範囲を算出する許容範囲算出部を備え、前記判定部は、前記運転パラメータが前記許容範囲内である場合は、前記運転状態が安全であると判定するものであっても良い。
【００１４】
また、前記運転パラメータは、先行車との車間距離又は車両の加速度であっても良い。
【００１５】
また、前記乗員は、車両を運転する運転者であっても良い。
【００１６】
また、前記乗員は、車両を運転しない同乗者であっても良い。
【００１７】
また、前記制御部は、車両の制駆動力の制御若しくは操舵制御を行うものであっても良い。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、車両周辺の路面摩擦係数を推定するステップと、車両の乗員の運転特徴を取得するステップと、前記路面摩擦係数と前記運転特徴に基づいて、運転状態の安全性を判定するステップと、前記運転状態の安全性の判定結果に基づいて車両を制御するステップと、を備える、車両の制御方法が提供される。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように本発明によれば、路面摩擦係数とドライバの運転特徴に応じて最適な車両制御を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るシステムの構成を示す模式図である。
【図２Ａ】第２の摩擦係数算出部が路面状態を判定する際に使用するマップを示す模式図である。
【図２Ｂ】図２Ａの３次元マップを２次元マップに分解して示す模式図である。
【図２Ｃ】図２Ａの３次元マップを２次元マップに分解して示す模式図である。
【図２Ｄ】図２Ａの３次元マップを２次元マップに分解して示す模式図である。
【図２Ｅ】図２Ａの３次元マップを２次元マップに分解して示す模式図である。
【図３】路面状態と摩擦係数の関係を予め規定したデータベースの例を示す模式図である。
【図４】第１の路面摩擦係数μａを算出する処理を示すフローチャートである。
【図５】路面のノイズの周波数と音量の特性が路面状態によって異なる様子を示す特性図である。
【図６】第２の路面摩擦係数μｂを算出する処理を示すフローチャートである
【図７】制御装置で行われる処理を示すフローチャートである。
【図８】図７のステップＳ１８で加速度Ａの範囲Ｒを決定する際に使用するマップを示す模式図である。
【図９】図７のステップＳ１８で加速度Ａの範囲Ｒを決定する際に使用するマップを示す模式図である。
【図１０】図７のステップＳ１８で加速度Ａの範囲Ｒを決定する際に使用するマップを示す模式図である。
【図１１】図７のステップＳ１８で車間距離Ｌの範囲Ｒを決定する際に使用するマップを示す模式図である。
【図１２】図７のステップＳ１８で車間距離Ｌの範囲Ｒを決定する際に使用するマップを示す模式図である。
【図１３】図７のステップＳ１８で車間距離Ｌの範囲Ｒを決定する際に使用するマップを示す模式図である。
【図１４】最大出力モード、安全モードで行われる制駆動力及び横力の制御を説明するための模式図である。
【図１５】図７のステップＳ３４の処理を詳細に示すフローチャートである。
【図１６】路面摩擦係数と制動距離との関係を示す特性図である。
【図１７】図１５のステップＳ５２の処理を示すフローチャートである。
【図１８】図１７のステップＳ７０において、車両を右に移動させて先行車との衝突を回避した場合を示す模式図である。
【図１９】本発明の第２の実施形態に係るシステムの構成を示す模式図である。
【図２０】第２の実施形態において、制御装置で行われる処理を示すフローチャートである。
【図２１Ａ】運転特徴算出部による運転特徴の算出方法を示す模式図である。
【図２１Ｂ】運転特徴算出部による運転特徴の算出方法を示す模式図である。
【図２１Ｃ】運転特徴算出部による運転特徴の算出方法を示す模式図である。
【図２１Ｄ】運転特徴算出部による運転特徴の算出方法を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２２】
１．第１の実施形態
図１は、本発明の第１の実施形態に係るシステム１０００の構成を示す模式図である。このシステム１０００は、自動車などの車両に搭載される。図１に示すように、システム１０００は、第１の路面摩擦係数センサ１００、第２の路面摩擦係数センサ２００、乗員向けの各種デバイス３００、駆動装置４００、制御装置５００、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）６００を備えている。
【００２３】
第１の路面摩擦係数センサ１００は、車両の車外の環境情報を取得する装置から構成され、カメラ、非接触温度計、近赤外センサ、非接触距離計等を含む。第２の路面摩擦係数センサ２００はマイクロフォンから構成され、車外の音、特に車両走行時に路面からの音を取得する。乗員向けの各種デバイス３００は、スピーカ、ディスプレイ、メータ、振動子、香料散布器、クーラー／ヒーター、打撃器等を含む。駆動装置４００は、ステアリング（操舵装置）、ブレーキ、エンジン、各車輪を駆動するモータ、トランスミッション、車輪等を含む。
【００２４】
制御装置５００は、車両情報取得部５１０、路面摩擦係数算出部（路面摩擦係数推定部）５２０、データベース５２５，５３３、運転技量レベル算出部（運転特徴取得部）５３０、Ｌ（Ａ）範囲算出部５３２、Ｌ（Ａ）範囲許容データベース５３４、Ｌ（Ａ）判定部５３６、助言時間・助言回数計測部５３８、助言文面決定部５４０、助言データベース５４１、音声・声色決定部５４２、助言実施部５４４、最大出力モード決定部５４６、安全モード決定部５４８、自動運転切換部５５０、最大出力／安全モード切換部５５２、操舵制御部５５４、制動力制御部５５６、駆動力制御部５５８、横力制御部５６０、を有して構成されている。
【００２５】
システム１０００は、外部のサーバ７００と通信可能とされている。通信方法として、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＦｉ、４Ｇ等の方法を用いることができる。なお、通信方式は特に限定されるものではない。
【００２６】
システム１０００が備えるデータベースに蓄積されたデータは、外部のサーバ７００と通信を行うことにより、サーバ７００からダウンロードされたものであっても良い。
【００２７】
また、これらのデータベースに蓄積されたデータは、サーバ７００（クラウド）側で保持していても良い。その場合、システム１０００は、データを使用する際にサーバ７００にアクセスし、データを取得する。
【００２８】
路面摩擦係数算出部５２０は、第１の路面摩擦係数算出部（μａ算出部）５２２、第２の路面摩擦係数算出部（μｂ算出部）５２４、騒音・摩擦係数対応データベース５２５、データベース５３３、μｍ算出部５２６、μｍａｘ算出部５２８、μｍｉｎ算出部５２９を有している。第１の路面摩擦係数算出部５２２は、第１の路面摩擦係数センサ１００が取得した情報に基づいて第１の路面摩擦係数μａを算出する。また、第２の路面摩擦係数算出部５２４は、第２の路面摩擦係数センサ２００であるマイクロフォンが取得した情報に基づいて第２の路面摩擦係数μｂを算出する。
【００２９】
第１の路面摩擦係数センサ１００は、具体的には、車両前方を撮像するカメラ、温度センサ（外気温センサ、路面温度センサ）、近赤外線センサ、レーザ光センサ（ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）センサ）等の非接触式センサを備えるハイブリッドタイプのセンサであり、車両前方の画像、温度、路面状態等を検出する。なお、第１の路面摩擦係数センサ１００による路面状態の判別の際に、例えば特開２００６−４６９３６号公報に記載されている方法を採用しても良い。
【００３０】
制御装置５００の第１の路面摩擦係数算出部５２２は、第１の路面摩擦係数センサ１００により車両前方の画像、温度等が検出されると、これに基づいて路面の摩擦係数をリアルタイムに算出する。
【００３１】
具体的に、第１の路面摩擦係数算出部５２２は、第１の路面摩擦係数センサ１００のカメラの画像から車両前方の路面の色、路面粗さ等を取得する。また、第１の路面摩擦係数算出部５２２は、第１の路面摩擦係数センサ１００の非接触式温度計から、外気温、路面温度を取得する。
【００３２】
また、第１の路面摩擦係数算出部５２２は、第１の路面摩擦係数センサ１００の近赤外線センサの検出値から、路面の水分量を取得する。近赤外線を路面に照射した際に、路面に水分が多いと近赤外線の反射量が少なくなり、路面に水分が少ないと近赤外線の反射量が多くなる。従って、第１の路面摩擦係数算出部５２２は、近赤外線センサの検出値に基づいて、路面の水分量を取得することができる。
【００３３】
また、第１の路面摩擦係数算出部５２２は、第１の路面摩擦係数センサ１００のレーザ光センサから、路面の粗さを取得する。より詳細には、レーザ光を照射してからその反射光が検出されるまでの時間に基づいて、車両前方の路面の粗さ（凹凸）を取得することができる。なお、第１の路面摩擦係数算出部５２２は、車両速度に基づいて、車両走行に伴う路面の移動分を考慮して、車両前方の領域の路面の粗さを取得する。
【００３４】
第１の路面摩擦係数算出部５２２は、第１の路面摩擦係数センサ１００から取得したこれらの情報から、路面状態がドライ（Ｄ）、ウェット（Ｗ）、雪（Ｓ）、氷（Ｉ）であるかを判定する。図２Ａは、第１の路面摩擦係数算出部５２２が路面状態を判定する際に使用するマップを示す模式図である。図２Ａに示すマップは、路面温度、路面凹凸、及び路面の水分量のそれぞれを正規化した値をパラメータとする、３次元マップとされている。図２Ｂ〜図２Ｅは、図２Ａのマップ３次元マップを２次元マップに分解して示す模式図である。図２Ｂは、路面温度（Ｚ軸）、路面凹凸（Ｘ軸）、及び路面の水分量（Ｙ軸）の座標系を、図２Ｃは図２Ｂの（１）面の２次元マップを、図２Ｄは図２Ｂの（２）面の２次元マップを、図２Ｅは図２Ｂの（３）面の２次元マップを、それぞれ示している。第１の路面摩擦係数算出部５２２は、第１の路面摩擦係数センサ１００による検出値から取得した路面温度、路面凹凸、路面水分量を図２Ａのマップに当てはめて、路面状態を判定する。
【００３５】
そして、第１の路面摩擦係数算出部５２２は、図２Ａのマップから判定した路面状態を、路面状態と路面摩擦係数の関係を予め規定したデータベースに反映させることで、第１の路面摩擦係数μａを算出する。図３は、路面状態と摩擦係数の関係を予め規定したデータベースの例を示す模式図である。図３に示す路面状態と摩擦係数との関係として、例えば（株）日本交通事故鑑識研究所のホームページ（http://weekend.nikkouken.com/week47/409/）に記載された摩擦係数表を用いることができる。図３に示すデータベースでは、縦方向では、路面状況である「アスファルト」、「コンクリート」、「砂利」、「氷」、「雪」に応じた摩擦係数が示されている。また、横方向では、路面状況として、乾（ドライ（Ｄ））、濡（ウェット（Ｗ））に応じた摩擦係数が示されている。
【００３６】
第１の路面摩擦係数算出部５２２は、図２Ａのマップから判定した路面状態を図３のデータベースに当てはめ、第１の路面摩擦係数μａを算出する。この際、「アスファルト」、「コンクリート」、「砂利」の判定については、第１の路面摩擦係数センサ１００のカメラから取得した路面の画像と、予め取得しておいた「アスファルト」、「コンクリート」、「砂利」の各画像との類似度を判定した結果から、車両前方の路面が「アスファルト」、「コンクリート」、「砂利」のいずれであるかを判定する。
【００３７】
更に、第１の路面摩擦係数算出部５２２は、車両前方の路面が「アスファルト」であると判定した場合に、第１の路面摩擦係数センサ１００のカメラから取得した路面の画像と、予め取得しておいた「新舗装」、「普通舗装」、「舗装摩減」、「タール過剰」の各画像との類似度を判定した結果から、車両前方の路面が「アスファルト」であり、「新舗装」、「普通舗装」、「舗装摩減」、「タール過剰」のいずれであるかを判定する。第１の路面摩擦係数算出部５２２は、車両前方の路面が「コンクリート」、「砂利」であると判定した場合も同様に、更に細分化した判定を行うことができる。
【００３８】
以上により、第１の路面摩擦係数算出部５２２は、路面状況と車両速度に基づいて、図３のデータベースから、車両前方の第１の路面摩擦係数μａを算出する。例えば、第１の路面摩擦係数センサ１００のカメラの画像から、路面が「アスファルト」の「新舗装」であることが判定され、車速センサから検出される車両速度が４０ｋｍ／ｈであり、図２Ａのマップから路面状況が乾（ドライ（Ｄ））と判定された場合、第１の路面摩擦係数μａの値は０．８〜１．０として算出される。なお、図２Ａ〜図２Ｅに示すマップ、図３のデータベースの情報は、データベース５３３に格納されていても良い。
【００３９】
図４は、第１の路面摩擦係数μａを算出する処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１００では、第１の路面摩擦係数センサ１００により車両前方の路面状態を判別する。次のステップＳ１０２では、ＣＡＮ６００を介して、車輪速センサから車輪速情報を取得する。次のステップＳ１０４では、図３のデータベースに基づき、第１の路面摩擦係数μａを算出する。
【００４０】
第２の路面摩擦係数センサ２００は、路面左側の音声を取得する路面左側用のマイクロフォンと、路面右側の音声を取得する路面右側用のマイクロフォンとから構成される。車両が走行する際に発生する路面によるノイズは、車両速度や路面状態によって異なることが知られている。図５は、路面のノイズの周波数と音量の特性が路面状態によって異なる様子を示す特性図である。図５では、「コンクリート路」、「修復路」、「高速道路」、「ウェット路」、「雪路」のそれぞれにおいて、周波数（横軸）と音量（縦軸）が異なる様子を示している。
【００４１】
騒音・摩擦係数対応データベース５２５は、機械学習によって生成された、「路面からのマイク入力音の特徴量と車速」と、「路面状態と摩擦係数」との関係を示すデータベースである。第２の路面摩擦係数算出部５２４は、走行時のマイク入力音とデータベースを比較し、第２の路面摩擦係数μｂを算出する。マイクロフォンを車両の左右両側に設置することにより、車両の左右のいずれの側の路面摩擦係数が高いかを判定することもできる。
【００４２】
図６は、第２の路面摩擦係数μｂを算出する処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１１０では、第２の路面摩擦係数センサ２００により車両前方の路面状態を判別する。次のステップＳ１２０では、車輪速センサにより車輪速情報を取得する。次のステップＳ１３０では、騒音・摩擦係数対応データベース５２５に基づき、第２の路面摩擦係数μｂを算出する。
【００４３】
μｍ算出部５２６、μｍａｘ算出部５２８、μｍｉｎ算出部５２９は、第１の路面摩擦係数μａ、第２の路面摩擦係数μｂに基づいて、μｍ、μｍａｘ、μｍｉｎをそれぞれ算出する。ここで、μｍは、第１の路面摩擦係数μａ及び第２の路面摩擦係数μｂに基づいて算出される最も確からしい路面摩擦係数である。また、μｍａｘは誤差も含めた路面摩擦係数の上限値であり、μｍｉｎは誤差も含めた路面摩擦係数の下限値である。
【００４４】
一例として、μｍａｘ算出部５２８は、第１の路面摩擦係数μａと第２の路面摩擦係数μｂのそれぞれが誤差範囲を含めて上限値と下限値を有している場合、第１の路面摩擦係数μａの上限値と第２の路面摩擦係数μｂの上限値のうち値が大きいものをμｍａｘとして算出する。また、μｍｉｎ算出部５２９は、第１の路面摩擦係数μａと第２の路面摩擦係数μｂのそれぞれが誤差範囲を含めて上限値と下限値を有している場合、第１の路面摩擦係数μａの下限値と第２の路面摩擦係数μｂの下限値のうち値が小さいものをμｍｉｎとして算出する。また、μｍ算出部５２６は、第１の路面摩擦係数μａと第２の路面摩擦係数μｂのそれぞれが誤差範囲を含めて上限値と下限値を有している場合、第１の路面摩擦係数μａの中央値と第２の路面摩擦係数μｂの中央値の平均をμｍとして算出する。以上のように、第１の路面摩擦係数μａと第２の路面摩擦係数μｂに基づいて路面摩擦係数を算出することで、路面摩擦係数を高精度に算出することが可能である。
【００４５】
本実施形態では、３種類のμｍ、μｍａｘ、μｍｉｎを取捨選択して各種制御に最適に適用する。例えば、車間距離や加速度の判定にはμｍを用いる。また、通常運転時にはμｍａｘを用いて制駆動力を制御する最大出力モードを適用する。また、車間距離や加速度が安全でない範囲に入った場合には、安全マージンを勘案して安全運転を支援するために、μｍｉｎを用いて制駆動力を制御する安全モードに切り換える。
【００４６】
図７は、制御装置５００で行われる処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１０では、車両の運転モードが最大出力モードに設定される。最大出力モードでは、μｍａｘに基づいて車両の制駆動力、横力が制御される。
【００４７】
次のステップＳ１２では、運転技量レベル算出部５３０が、ドライバの運転技量レベルＮを取得する。ドライバの運転技量レベルＮは、例えば、左右力差ステアが発生した場合にそれを打ち消すための操舵が速やかに行われるか、停止ショックの大きさ、信号や一時停止無視をしたか、速度違反をしたか、急ハンドル、急発進、急減速等の頻度、等を判定することによって取得できる。これらの判定による運転技量レベルの判定は、例えば特開平３−２１７３６２号公報、特開平５−１９６６３２号公報、特許第３０３６２６８号公報等に記載されている手法を適宜適用して行うことができる。
【００４８】
一例として、運転技量レベル算出部５３０は、ドライバの運転技量レベルＮを３段階に分けて取得することができる。運転技量レベルＬ１は技量が低く、運転技量レベルＬ２は技量が中程度であり、運転技量レベルＬ３は技量が高い。運転技量レベルＬ１の場合は安全マージンがより必要であるから、必要な車間距離を例えば一律１．２倍にし、運転技量レベルＬ３の場合は必要車間距離を０．８倍にする。
【００４９】
次のステップＳ１４では、車両速度Ｖを取得する。次のステップＳ１６では、上述した方法によりμｍ、μｍａｘ、μｍｉｎを算出する。次のステップＳ１８では、運転技量Ｎ、路面摩擦係数、車両速度Ｖに基づいて、Ｌ（Ａ）範囲算出部５３２が、車両を安全に運転できる加速度Ａ（または車間距離Ｌ）の範囲Ｒを決定する。
【００５０】
図８〜図１０は、ステップＳ１８で加速度Ａの範囲Ｒを決定する際に使用するマップを示す模式図であって、車両速度Ｖと加速度Ａの絶対値の関係を示している。図８〜図１０に示すように、加速度Ａは、ドライバの運転技量レベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３が高いほど大きな値に設定される。図８〜図１０のマップから求まる加速度Ａから加速度０までの加速度が範囲Ｒとなる。
【００５１】
図８は、低μの場合（摩擦係数μｌ）を示しており、図９は、中μの場合（摩擦係数＝μｍｉｄ）を示しており、図１０は高μの場合（摩擦係数＝μｈ）を示している。一例として、μｌ＜０．４、０．４≦μｍｉｄ＜０．７、０．７≦μｈである。図８〜図１０に示すように、低μの場合ほど、加速度Ａの値は小さくなる。従って、車両が滑り易い場合ほど、加速度Ａは小さく設定される。
【００５２】
また、図１１〜図１３は、ステップＳ１８で車間距離Ｌの範囲Ｒを決定する際に使用するマップを示す模式図であって、車両速度Ｖと車間距離Ｌの関係を示している。図１１〜図１３に示すように、車間距離Ｌは、ドライバの運転技量レベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３が高いほど小さい値に設定される。図１１〜図１３のマップから求まる車間距離Ｌ以上の車間距離が範囲Ｒとなる。
【００５３】
図１１は、低μの場合（摩擦係数μｌ）を示しており、図１２は、中μの場合（摩擦係数＝μｍｉｄ）を示しており、図１３は高μの場合（摩擦係数＝μｈ）を示している。一例として、μｌ＜０．４、０．４≦μｍｉｄ＜０．７、０．７≦μｈである。図１１〜図１３に示すように、低μの場合ほど、車間距離Ｌの値は大きくなる。従って、車両が滑り易い場合ほど、車間距離が長めに設定される。図８〜図１３に示すマップは、Ｌ（Ａ）許容範囲データベース５３４に格納されている。
【００５４】
次のステップＳ２０では、Ｌ（Ａ）判定部５３６が、車両の実際の加速度Ａ（または車間距離Ｌ）がステップＳ１８で決定した範囲Ｒに収まっているか否かを判定し、車両の実際の加速度Ａ（または車間距離Ｌ）が範囲Ｒに収まっている場合はステップＳ１２に戻る。
【００５５】
ここで、車両の実際の加速度Ａは、車両が備える加速度センサにより計測され、ＣＡＮ６００を介して車両情報取得部５１０により取得される。また、先行車との間の実際の車間距離は、カメラで撮像した撮像画像から取得することができる。カメラとして、第１の路面摩擦係数センサ１００のカメラを用いても良いし、車間距離計測用にカメラを別途設けても良い。具体的には、ステレオカメラの左右１組のカメラによって撮像した左右１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理によって対象物までの距離情報を生成して取得することができる。これにより、車両情報取得部５１０は、自車と先行車との車間距離を取得できる。同時に、車両情報取得部５１０は、画像情報から被写体の位置情報を取得することができる。なお、車両情報取得部５１０は、三角測量の原理によって生成した距離情報に対して、周知のグルーピング処理を行い、グルーピング処理した距離情報を予め設定しておいた三次元的な立体物データ等と比較することにより、立体物データや白線データ等を検出する。これにより、車両情報取得部５１０は、人物、他車両、一時停止の標識、停止線、ＥＴＣゲートなどを認識することもできる。
【００５６】
また車両情報取得部５１０は、三角測量の原理によって生成した人物、他車両との距離情報を用いて、人物や他車両との距離の変化量、相対速度を算出することができる。距離の変化量は、単位時間ごとに検知されるフレーム画像間の距離を積算することにより求めることができる。また、相対速度は、単位時間ごとに検知される距離を当該単位時間で割ることにより求めることができる。このように、車両情報取得部５１０は、カメラから得られる車両外の画像情報を取得して画像分析処理を行い、画像情報を分析して車両外の環境情報を取得することができる。
【００５７】
また、ステップＳ２０で車両の実際の加速度Ａ（または車間距離Ｌ）がステップＳ１８で決定した範囲Ｒに収まっていない場合は、ステップＳ２２へ進む。ステップＳ２２では、助言実施部５４４が、各種デバイス３００を動作させ、ドライバに対する助言を実施する。助言は、例えば「急にアクセル、ブレーキを踏まないでください」、「車間距離を大きくしてください」等の文言をディスプレイ、またはメータに表示し、またはスピーカから発音することによって行う。また、振動子、香料散布器、打撃器等によりドライバに警告を行うようにしても良い。
【００５８】
ドライバに対する助言は、助言文面決定部５４０により決定される。音声・音色決定部５４２は、助言を行う際の音声、音色を決定する。また、助言時間・助言回数計測部５３８は、助言を行ってからの経過時間、助言を行った回数を計測する。
【００５９】
次のステップＳ２４では、一定時間が経過したか否かを判定し、一定時間が経過した場合はステップＳ２６へ進む。ステップＳ２６では、車両の実際の加速度Ａ（または車間距離Ｌ）がステップＳ１８で決定した範囲Ｒに収まっているか否かを判定し、車両の実際の加速度Ａ（または車間距離Ｌ）が範囲Ｒに収まっている場合はステップＳ１２に戻る。
【００６０】
また、ステップＳ２６で車両の実際の加速度Ａ（または車間距離Ｌ）がステップＳ１８で決定した範囲Ｒに収まっていない場合は、ステップＳ２８へ進む。ステップＳ２８では、最大出力／安全モード切換部５５２が最大出力モードから安全モードへの切り換えを行う。
【００６１】
上述したように、最大出力モードでは、μｍａｘに基づいて車両の制駆動力、横力が制御される。ステップＳ２８で最大出力モードから安全モードへの切り換えが行われると、μｍｉｎに基づいて車両の制駆動力、横力が制御される。これにより、車両の制駆動力、横力をより抑制することができる。
【００６２】
図１４は、最大出力モード、安全モードで行われる制駆動力及び横力の制御を説明するための模式図であって、最大出力モードと安全モードで摩擦円の大きさが変化する様子を示している。図１４に示すように、破線の摩擦円１０は、最大出力モードの摩擦円を示している。最大出力モードでは、破線で示す摩擦円１０の範囲内で車両の制駆動力及び横力が制御される。摩擦円１０は、μｍａｘに基づいて設定される。
【００６３】
なお、制動力の制御は制動力制御部５５６によって行われ、駆動力の制御は駆動力制御部５５８によって行われ、横力の制御は横力制御部５６０によって行われる。最大出力モード決定部５４６は、μｍａｘ算出部５２８が算出したμｍａｘに基づいて制動力、駆動力、横力の許容値を決定する。制動力制御部５５６、駆動力制御部５５８、横力制御部５６０は、最大出力モード決定部５４６が決定した制動力、駆動力、横力の許容値の範囲内で制動力、駆動力、横力を制御する。最大出力モードでは、制動力制御部５５６、駆動力制御部５５８、横力制御部５６０が、駆動装置４００のステアリング、ブレーキ、エンジン、モータ等を制御することで、車両の制駆動力及び横力が摩擦円１０の範囲に収まるように制御を行う。
【００６４】
また、図１４に示すように、一点鎖線の摩擦円２０は、安全モードの摩擦円を示している。安全モードでは、一点鎖線で示す摩擦円２０の範囲内で車両の制駆動力及び横力が制御される。摩擦円２０は、μｍｉｎに基づいて設定される。安全モード決定部５４８は、μｍｉｎ算出部５２９が算出したμｍｉｎに基づいて制動力、駆動力、横力の許容値を決定する。制動力制御部５５６、駆動力制御部５５８、横力制御部５６０は、安全モード決定部５４８が決定した制動力、駆動力、横力の許容値の範囲内で制動力、駆動力、横力を制御する。安全モードでは、制動力制御部５５６、駆動力制御部５５８、横力制御部５６０が、駆動装置４００のステアリング、ブレーキ、エンジン、モータ等を制御することで、車両の制駆動力及び横力が摩擦円２０の範囲に収まるように制御を行う。
【００６５】
なお、制動力、駆動力、横力の制御方法は特に限定されるものではないが、例えばハブユニットセンサ等によりタイヤにかかる制動力、駆動力、横力を計測し、フィードバック制御により制動力、駆動力、横力を制御しても良い。以上のように、制動力制御部５５６、駆動力制御部５５８、横力制御部５６０により、車両を制御する制御部が構成されている。また、後述する操舵制御部５５４も車両を制御する制御部を構成する。
【００６６】
以上のように、第１の摩擦係数算出部５５２及び第２の摩擦係数算出部５２４で算出した摩擦係数は誤差等を含んでおり、算出した摩擦係数は最大値（μｍａｘ）と最小値（μｍｉｎ）の間の範囲で規定される。このため、μｍａｘを最大出力モードとし、μｍｉｎを安全モードとすることで、路面摩擦係数の最大値及び最小値に基づいて摩擦円を設定することができる。そして、現在のモードに応じた摩擦円の範囲に収まるように車両の制駆動力及び横力が制御される。従って、例えばドライバがアクセルペダルまたはブレーキペダルを踏み込むことで要求する制駆動力が摩擦円の範囲を逸脱する場合は、ドライバが要求する制駆動力を出力しないように駆動力の制御が行われ、車両の制駆動力を摩擦円の範囲に収める制御が実行される。
【００６７】
ステップＳ２８の後はステップＳ３０へ進む。ステップＳ３０では、安全モードに切り換えてから一定時間が経過したか否かを判定し、一定時間が経過した場合はステップＳ３２へ進む。ステップＳ３２では、車両の実際の加速度Ａ（または車間距離Ｌ）がステップＳ１８で決定した範囲Ｒに収まっているか否かを判定し、車両の実際の加速度Ａ（または車間距離Ｌ）が範囲Ｒに収まっている場合はステップＳ１２に戻る。
【００６８】
また、ステップＳ３２で車両の実際の加速度Ａ（または車間距離Ｌ）がステップＳ１８で決定した範囲Ｒに収まっていない場合は、ステップＳ３４へ進む。ステップＳ３４では、車両を安全な場所に自動停止させる。
【００６９】
図１５は、図７のステップＳ３４の処理を詳細に示すフローチャートである。先ず、ステップＳ４０では、自動運転切換部５５０が、手動運転から自動運転への切り換えを行う。次のステップＳ４２では、カメラで先行車との車間距離を検出し、前方の路面の状態を検出する。次のステップＳ４４では、操舵を行わずに先行車と衝突することなく停止可能であるか否かを判定し、操舵を行わずに先行車と衝突することなく停止可能な場合は、ステップＳ４６へ進む。ステップＳ４６では、制動力制御部５５８がブレーキを制御し、車両を減速させる。
【００７０】
次のステップＳ４８では、車両が停止しているか否かを判定し、車両が停止している場合はステップＳ５０へ進む。ステップＳ５０では、自動運転を停止する。ステップＳ５０の後は処理を終了する。ステップＳ４８で車両が停止していない場合は、ステップＳ４２へ戻る。
【００７１】
また、ステップＳ４４で操舵を行わずに先行車と衝突することなく停止可能でない場合は、ステップＳ５２へ進む。この場合、操舵を行わないと先行車に衝突するため、ステップＳ５２では回避アルゴリズムを適用する。ステップＳ５２の後はステップＳ４２へ戻る。
【００７２】
図１６は、路面摩擦係数と制動距離との関係を示す特性図である。図１６は、所定の車両速度の場合の特性を示しており、車両速度毎に複数の特性が予め取得されている。図１６に示すように、現在の車速において、制動距離は路面摩擦係数によって変化する。図１６に示すように、路面摩擦係数が大きいほど制動距離の許容範囲は大きくなる。図１５のステップＳ４４では、車両速度Ｖ、路面摩擦係数μｍ、及び、先行車との距離を図１６の特性に当てはめ、先行車との距離が図１６の制動距離の許容範囲よりも長い場合は、操舵を行わずに衝突することなく停止可能であると判定する。
【００７３】
図１７は、図１５のステップＳ５２の処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ６０では、第１の路面摩擦係数センサ１００のカメラで前方の左右の路面の画像を取得する。次のステップＳ６２では、左右の路面の画像に基づいて、左右の路面の種別が異なるか否かを判定し、左右の路面の種別が異なる場合はステップＳ６４へ進む。ステップＳ６４では、左右路面のそれぞれの摩擦係数を取得する。
【００７４】
一方、ステップＳ６２で左右の路面の種別が同じであると判定した場合は、ステップＳ６６へ進む。ステップＳ６６では、第２の路面摩擦係数センサ２００の検出に基づき、左右の路面のそれぞれの摩擦係数を取得する。
【００７５】
ステップＳ６４，Ｓ６６の後はステップＳ６８へ進む。ステップＳ６８では、右路面の摩擦係数が左路面の摩擦係数よりも高いか否かを判定し、右路面の摩擦係数が左路面の摩擦係数よりも高い場合はステップＳ７０へ進む。ステップＳ７０では、操舵制御部５５４によりステアリングを操舵し、車両を右に移動させて先行車との衝突を回避する。
【００７６】
また、ステップＳ６８で右路面の摩擦係数が左路面の摩擦係数以下の場合はステップＳ７２へ進む。ステップＳ７２では、操舵制御部５５４によりステアリングを操舵し、車両を左に移動させて先行車との衝突を回避する。
【００７７】
図１８は、図１７のステップＳ７０において、車両２０００を右に移動させて先行車２０１０との衝突を回避した場合を示す模式図である。車間距離が規定値を下回った場合、自動運転に切り替え停止を試みるが、前方の摩擦係数に応じて、停止できない車間距離の場合は、左右の摩擦係数を取得し、図１８に示すように、摩擦係数が高い方へステアリングを操作する。
【００７８】
以上説明したように第１の実施形態によれば、路面摩擦係数とドライバの運転技量レベルＮに応じて定まる範囲Ｒに加速度又は車間距離が収まっているか否かを判定し、加速度又は車間距離が範囲Ｒから逸脱している場合は、ドライバに助言を与え、安全モードへの切り換えを行うようにした。これにより、加速度又は車間距離を範囲Ｒ内に確実に収めることが可能となる。
【００７９】
また、加速度又は車間距離が範囲Ｒから逸脱している場合は、自動運転に切り換えて車両を停止させるようにした。更に、操舵を行わずに先行車との衝突を回避できない場合は、左右の路面摩擦係数を推定し、摩擦係数の高い方に操舵を行うようにした。これにより、安全に車両を停止させることが可能となる。
【００８０】
２．第２の実施形態
図１９は、本発明の第２の実施形態に係るシステム１０００の構成を示す模式図である。第２の実施形態に係るシステム１０００では、第１の実施形態のシステム１０００におけるドライバの運転技量レベルを算出する運転技量レベル算出部５３０に代えて、同乗者の運転特徴を算出する運転特徴算出部５６２が設けられている。また、第２の実施形態に係るシステム１０００は、同乗者運転特徴取得部（運転特徴取得部）５６４、運転特徴データベース５６６を備えている。第２の実施形態に係るシステム１０００の他の構成は、第１の実施形態に係るシステム１０００の構成と同様である。
【００８１】
第１の実施形態では、運転者の運転技量レベルに基づいて設定される範囲Ｒに加速度Ａ（または車間距離Ｌ）が収まっているか否かを判定した。第２の実施形態では、車両のドライバではない同乗者の運転特徴に基づいて設定される範囲Ｒに加速度Ａ（または車間距離Ｌ）が収まっているか否かを判定する。同乗者の運転特徴に基づいて設定される範囲Ｒに加速度Ａ（または車間距離Ｌ）を収めることで、同乗者が安心して車両に同乗することができる。
【００８２】
このため、第２の実施形態では、事前に特定の人が車両を運転した際に、運転特徴取得部５６２が運転特徴を予め取得し、運転特徴データベース５６６に蓄積しておく。その後、運転特徴が取得された人が助手席などに同乗し、他のドライバが車両を運転した際に、同乗者運転特徴取得部５６４が、運転特徴データベース５６６から、運転特徴が事前に取得された人（同乗者）の運転特徴を取得する。そして、同乗者の運転特徴に基づき、範囲算出部５３２により範囲Ｒが算出される。以降の処理は第１の実施形態と同様である。すなわち、範囲Ｒに加速度Ａ（または車間距離Ｌ）が収まるように助言が行われ、更に自動運転による車両の停止制御が行われる。なお、同乗者運転特徴取得部５６４が運転特徴データベース５６６から同乗者の運転特徴を取得する際には、同乗者を識別するための識別情報（氏名等）を取得し、識別情報に基づいて該当する同乗者の運転特徴を取得する。また、同乗者の認証を行い、認証により得られた情報に基づいて該当する同乗者の運転特徴を取得しても良い。
【００８３】
図２０は、第２の実施形態において、制御装置５００で行われる処理を示すフローチャートである。図２０に示すフローチャートでは、図７のフローチャートに対して、ステップＳ８０の処理が追加され、ステップＳ１８の代わりにステップＳ８２の処理が行われる。以下では、図７のフローチャートと異なる点を中心に処理の流れを説明する。
【００８４】
ステップＳ８０では、同乗者運転特徴取得部５６４が、運転特徴データベース５６６から、同乗者の運転特徴を取得する。ステップＳ８２では、同乗者の運転特徴、路面摩擦係数、車両速度Ｖに基づいて、車両を安全に運転できる加速度Ａ（または車間距離Ｌ）の範囲Ｒを決定する。
【００８５】
また、図２０に示すフローチャートでは、図７のフローチャートに対して、再助言を行うステップＳ８４と、再助言を行ってから一定時間が経過したか否かを判定するステップＳ８６が追加されている。このため、図７のフローチャートにおけるステップＳ２８の処理は行われない。ステップＳ２６で車両の実際の加速度Ａ（または車間距離Ｌ）がステップＳ８２で決定した範囲Ｒに収まっていない場合は、ステップＳ８４へ進み、ドライバへの再助言が行われる。この際、ステップＳ２２で既に助言を行っているため、ステップＳ８４で行われる助言は、ドライバに対する警告の度合いがより強いものとなる。このため、助言文面決定部５４０が、助言時間・助言回数計測部５３８が計測した助言時間、助言回数に基づき、既に行われた助言時間が長いほど、または既に行われた助言回数が多いほど、ドライバに対する警告の度合いを強めた助言の文面を作成する。また、音声・声色決定部５４２は、既に行われた助言時間が長いほど、または既に行われた助言回数が多いほど、ドライバに対する警告の度合いを強めた音声、声色を決定する。助言実施部５４４は、助言文面決定部５４０が決定した助言の文面、音声・声色決定部５４２が決定した音声、声色により、ドライバに対する助言を実施する。
【００８６】
なお、図２０の処理においても、例えばステップＳ３２の後に図７のステップＳ２８〜Ｓ３２の処理を行うこともできる。また、図７の処理においても、図２０と同様に、１回目の助言を行った後、再助言を行うこともできる。
【００８７】
図２１Ａ〜図２１Ｄは、運転特徴算出部５６２による運転特徴の算出方法を示す模式図である。運転特徴算出部５６２は、任意の人が車両を運転した際に、各運転状況での車両速度と車間距離（又は加速度）の関係をプロットし、その人の車間距離または加速度の許容範囲を運転特徴として算出する。
【００８８】
図２１Ａ及び図２１Ｂは、高速道路の走行時に車両速度（横軸）と車間距離との関係をプロットした図である。図２１Ａは雨天時（μ＝０．５）を示しており、図２１Ｂは晴天時（μ＝０．６）を示している。
【００８９】
また、図２１Ｃ及び図２１Ｄは、高速道路の走行時に車両速度（横軸）と加速度との関係をプロットした図である。図２１Ｃは雨天時（μ＝０．５）を示しており、図２１Ｄは晴天時（μ＝０．６）を示している。
【００９０】
運転特徴算出部５６２が図２１Ａ〜図２１Ｄに示す運転特徴を算出すると、この運転特徴は運転特徴データベース５６６に保存される。
【００９１】
図２１Ａ〜図２１Ｄに示す運転特徴を有する人が同乗者として運転席以外に乗り込むと、同乗者運転特徴取得部５６４が、運転特徴データベース５６６から図２１Ａ〜図２１Ｄに示す運転特徴を取得する。そして、同乗者の運転特徴に基づき、範囲算出部５３２により車間距離または加速度の範囲Ｒが算出される。例えば、図２１Ａに示す同乗者の運転特徴によれば、雨天時に高速道路を８０ｋｍ／ｈで走行すると、車間距離を５０ｍ〜８２ｍの範囲に保つことが判る。従って、８０ｋｍ／ｈ走行時の車間距離の範囲Ｒは５０ｍ〜８２ｍに設定される。これにより、５０ｍ〜８２ｍの範囲に車間距離が収まるように助言が行われ、安全モードへの切り換えが行われ、更に自動運転による車両の停止制御が行われる。
【００９２】
以上説明したように第２の実施形態によれば、路面摩擦係数と同乗者の運転特徴に応じて定まる範囲Ｒに加速度又は車間距離が収まっているか否かを判定し、加速度又は車間距離が範囲Ｒから逸脱している場合は、ドライバに助言を与え、安全モードへの切り換えを行うようにした。これにより、加速度又は車間距離を範囲Ｒ内に確実に収めることが可能となり、同乗者に安心感を与えることが可能となる。
【００９３】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００９４】
５００    制御装置
５２０    路面摩擦係数算出部
５３０    運転技量レベル算出部
５３２    Ｌ（Ａ）範囲算出部
５５６    制動力制御部
５５８    駆動力制御部
５６０    横力制御部
５６２    運転特徴算出部
【図１】
2019189069.tif 000003
【図２Ａ】
2019189069.tif 000004
【図２Ｂ】
2019189069.tif 000005
【図２Ｃ】
2019189069.tif 000006
【図２Ｄ】
2019189069.tif 000007
【図２Ｅ】
2019189069.tif 000008
【図３】
2019189069.tif 000009
【図４】
2019189069.tif 000010
【図５】
2019189069.tif 000011
【図６】
2019189069.tif 000012
【図７】
2019189069.tif 000013
【図８】
2019189069.tif 000014
【図９】
2019189069.tif 000015
【図１０】
2019189069.tif 000016
【図１１】
2019189069.tif 000017
【図１２】
2019189069.tif 000018
【図１３】
2019189069.tif 000019
【図１４】
2019189069.tif 000020
【図１５】
2019189069.tif 000021
【図１６】
2019189069.tif 000022
【図１７】
2019189069.tif 000023
【図１８】
2019189069.tif 000024
【図１９】
2019189069.tif 000025
【図２０】
2019189069.tif 000026
【図２１Ａ】
2019189069.tif 000027
【図２１Ｂ】
2019189069.tif 000028
【図２１Ｃ】
2019189069.tif 000029
【図２１Ｄ】
2019189069.tif 000030