(57)【要約】      （修正有）【課題】運転者の運転技量または熟練度に応じて自動運転を制御可能な自動運転装置および自動運転システムを提供する。【解決手段】自動運転装置は、自車の自動運転を制御する自動運転制御プログラム３００を実行する。自車運転制御プログラム３００は、識別された運転者の運転技術情報を生成する運転技術情報作成部３２０、運転技術情報を分析する運転技術情報分析部３３０、運転技術情報の分析結果に基づき自動運転を制御するためのパラメータを決定するパラメータ決定部３４０、決定されたパラメータに従い自動運転を制御する自動運転制御部３５０を有する。【選択図】図５
2016215658.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の運転技術に関する運転技術情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された運転技術情報を分析する分析手段と、
車両の自動運転を制御する自動運転制御手段とを有し、
前記自動運転制御手段は、前記分析手段の分析結果に基づき自動運転を制御するためのパラメータを決定する、自動運転装置。
【請求項２】
前記パラメータは、車両の上限速度である、請求項１に記載の自動運転装置。
【請求項３】
前記自動運転制御手段は、前記分析手段により分析された速度の上限値を前記パラメータの上限速度に決定する、請求項２に記載の自動運転装置。
【請求項４】
前記パラメータは、前方車両との車間距離である、請求項１に記載の自動運転装置。
【請求項５】
前記自動運転制御手段は、前記分析手段により分析された車間距離を前記パラメータの車間距離に決定する、請求項４に記載の自動運転装置。
【請求項６】
前記パラメータは、車両の走行する車線である、請求項１に記載の自動運転装置。
【請求項７】
前記自動運転制御手段は、前記分析手段により分析された走行車線を前記パラメータの走行車線に決定する、請求項６に記載の自動運転装置。
【請求項８】
前記運転技術情報は、車両の走行履歴に関する走行履歴情報を含む、請求項１に記載の自動運転装置。
【請求項９】
前記運転技術情報は、運転者の発汗量、心拍および視線の少なくとも１つを含む生体情報を含み、前記分析手段は、前記生体情報に基づき前記運転技術情報を分析する、請求項１に記載の自動運転装置。
【請求項１０】
前記分析手段は、ナビゲーション手段から得られた情報に基づき前記運転技術情報を分析する、請求項１に記載の自動運転装置。
【請求項１１】
自動運転装置はさらに、運転者を識別する識別手段を有し、前記取得手段は、前記識別手段により識別された運転者の運転技術情報を取得する、請求項１ないし１０いずれか１つに記載の自動運転装置。
【請求項１２】
請求項１ないし１１いずれか１つに記載の自動運転装置と、前記自動運転装置とネットワークを介して接続された配信装置とを含み、
自動運転装置は、前記運転技術情報を前記配信装置へ送信する第１の送信手段を含み、
前記配信装置は、前記取得手段から取得された前記運転技術情報を記憶する記憶手段と、前記運転技術情報を分析する分析手段と、当該分析手段により分析された分析情報を自動運転装置へ送信する第２の送信手段とを含む、自動運転システム。
【請求項１３】
前記第１の送信手段はさらに、前記識別手段により識別された運転者情報を前記配信装置へ送信し、
前記記憶手段は、運転者毎に運転技術情報を記憶し、前記分析手段は、識別された運転者の運転技術情報を分析し、前記第２の送信手段は、識別された運転者の分析情報を自動運転装置へ送信する、請求項１２に記載の自動運転システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の自動運転制御に関し、特に、運転者の運転熟練度に応じた自動運転制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
将来の自動運転時代の到来に向けて、様々な技術開発が進められている。完全自動化の達成時期や自動運転に関する内容については様々であるが、高速道路における自動運転制御については、構想段階から実現段階に移行しつつある。自動運転技術の実用化にあたっては、手動運転では考慮されなかった課題や問題点を解決していく必要がある。
【０００３】
特許文献１には、ドライバの運転嗜好を考慮した走行制御計画を生成することができる走行制御計画生成装置が開示されている。さらには、ドライバの運転嗜好を手動走行時に学習し、運転嗜好の優先度を求める技術についても開示されている。特許文献２には、車両の半自動運転が中止された場合に、車両の走行状態等を予測し、段階的に報知方法を切り替えて半自動運転が中止されたことを報知する半自動運転システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１８０５９１号公報
【特許文献２】特開２００１−０２３０９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
手動運転では、運転者は、自身の運転熟練度に応じて、走行速度、ギアチェンジ、走行車線、車間距離等を制御する。しかし、自動運転システムが実用化されるにあたり、運転環境の変化や突発的なシステム障害によりシステム上の限界を迎えたとき、自動運転制御が中止され、手動運転に引き継ぐ場面が想定され、その際、運転者の熟練度以上の走行状態で運転を引継がなければならない状況が発生する。例えば、アウトバーン等の高速道路において、前方車両を追い越すために車線を移動し２００ｋｍ／ｈの速度を出した瞬間に突発的要因（例えば、前方トレーラが横転したなど）により自動運転制御が中止されると、時速２００Ｋｍで運転をしたことのない運転初心者は、その状況から運転を引き継がなければならない。
【０００６】
本発明は、このような従来の課題を解決するものであり、運転者の運転技量または熟練度に応じて自動運転を制御可能な自動運転装置および自動運転システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る自動運転装置は、運転者の運転技術に関する運転技術情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された運転技術情報を分析する分析手段と、車両の自動運転を制御する自動運転制御手段とを有し、前記自動運転制御手段は、前記分析手段の分析結果に基づき自動運転を制御するためのパラメータを決定する。
【０００８】
好ましくは前記パラメータは、車両の上限速度であり、前記自動運転制御手段は、前記分析手段により分析された速度の上限値を前記パラメータの上限速度に決定する。好ましくは前記パラメータは、前方車両との車間距離であり、前記自動運転制御手段は、前記分析手段により分析された車間距離を前記パラメータの車間距離に決定する。好ましくは前記パラメータは、車両の走行する車線であり、前記自動運転制御手段は、前記分析手段により分析された走行車線を前記パラメータの走行車線に決定する。好ましくは前記運転技術情報は、車両の走行履歴に関する走行履歴情報を含む。好ましくは前記運転技術情報は、運転者の発汗量、心拍および視線の少なくとも１つを含む生体情報を含み、前記分析手段は、前記生体情報に基づき前記運転技術情報を分析する。好ましくは前記分析手段は、ナビゲーション手段から得られた情報に基づき前記運転技術情報を分析する。好ましくは自動運転装置はさらに、運転者を識別する識別手段を有し、前記取得手段は、前記識別手段により識別された運転者の運転技術情報を取得する。
【０００９】
本発明に係る自動運転システムは、上記構成の自動運転装置と、前記自動運転装置とネットワークを介して接続された配信装置とを含み、自動運転装置は、前記運転技術情報を前記配信装置へ送信する第１の送信手段を含み、前記配信装置は、前記取得手段から取得された前記運転技術情報を記憶する記憶手段と、前記運転技術情報を分析する分析手段と、当該分析手段により分析された分析情報を自動運転装置へ送信する第２の送信手段とを含む。好ましくは前記第１の送信手段はさらに、前記識別手段により識別された運転者情報を前記配信装置へ送信し、前記記憶手段は、運転者毎に運転技術情報を記憶し、前記分析手段は、識別された運転者の運転技術情報を分析し、前記第２の送信手段は、識別された運転者の分析情報を自動運転装置へ送信する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、手動運転時の運転技術情報を取得し、運転者の運転技術の分析結果に基づき自動運転を制御可能にしたので、突発的な要因等により自動運転から手動運転に切り替わっても、運転者は、自身の運転技術に応じた引継ぎを行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例に係る自動運転システムの一例を示す図である。
【図１Ａ】本発明の実施例に係る自動運転装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施例の運転者検出部の構成例を示すブロック図である。
【図３】本実施例の自車両情報検出部の構成例を示すブロック図である。
【図４】本実施例の生体情報検出部の構成例を示すブロック図である。
【図５】本実施例の自車運転制御プログラムの機能的な構成例を示す図である。
【図６】本実施例の運転技術情報の一例を説明する図である。
【図７】図６に示す各運転者の運転技術情報の分析結果の一例を説明する図である。
【図８】本発明の実施例に係る自動運転制御の動作フローを示す図である。
【図９】本発明の第３の実施例に係る運転技術情報の分析フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本発明の好ましい態様では、自動運転装置は、車両等の移動体内に搭載される電子装置であることができる。好ましい態様では、自動運転装置は、車両の自動運転を制御する機能を含み、自動運転装置は、撮像カメラ、各種センサおよび車両の走行情報等に基づき、前方車両、自車周辺の障害物、走行車線等を認識し、車両のステアリング、速度、ブレーキ等を制御する。さらに自動運転装置は、ナビゲーション機能を包含することができ、ナビゲーション機能と相俟って自動運転制御を実現することができる。さらに自動運転装置は、ネットワークを介して外部サーバー等と通信する機能を備え、外部サーバーから自動運転制御に必要な情報を得ることもできる。
【実施例】
【００１３】
図１は、本発明の実施例に係る自動運転システムの一例を示す図である。１つの態様では、自動運転システム１０は、自車２０と、自車２０が自動運転をするのに必要な情報を提供するデータ解析配信サイト３０を含む。自車２０は、ネットワークＮＷを介してデータ解析配信サイト３０と通信する機能を含み、自車２０は、自車走行中に得られた運転技術情報（走行履歴を含む）や運転者の生体情報をデータ解析配信サイト３０へ提供することができる。データ解析配信サイト３０は、提供された運転技術情報や生体情報を解析し、運転者の熟練度や運転技術を分析し、分析結果を自車２０へ提供することができる。自車２０は、分析された情報を利用して自動運転を制御することができる。また、他の態様では、自動運転システム１０は、交通情報配信サイト４０からリアルタイムな道路交通情報を得ることができ、この道路交通情報により自動運転に必要な情報が補完される。
【００１４】
なお、ここに例示の自動運転システム１０は、自車２０がデータ解析配信サイト３０からの情報を利用するが、これに限らず、自車２０は、データ解析配信サイト３０を利用することなく、自己完結的に自動運転制御を実施することも可能である。この場合、自車２０は、データ解析配線サイト３０が実施する機能と同等の機能を包含する。
【００１５】
図１Ａは、自車２０に搭載される自動運転装置の構成例を示すブロック図である。本実施例に係る自動運転装置１００は、入力部１１０、ナビゲーション部１２０、画像／音声出力部１３０、撮像部１４０、記憶部１５０、運転者検出部１６０、自車両情報検出部１７０、生体情報検出部１８０、通信部１９０、自動運転実行部２００、および制御部２１０を含んで構成される。
【００１６】
入力部１１０は、入力キーデバイス、音声入力認識装置、タッチパネルなどにより、ユーザーからの指示を受け取り、これを制御部２１０へ提供する。ナビゲーション部１２０は、ＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号、車両に搭載されるジャイロセンサや加速度センサのセンサ出力に基づき自車の現在地を算出し、目的地までの経路を案内したり、自車位置周辺の道路地図を表示させる。画像／音声出力部１３０は、例えば、液晶ディスプレイ等に道路地図等を表示させ、スピーカー等から音声を出力する。撮像部１４０は、撮像カメラにより自車周辺を撮像し、その撮像データを制御部２１０へ提供する。撮像カメラの数は、特に限定されないが、例えば、自車の前方、後方、左右の側方を撮像する。撮像データは、例えば、自車の自動運転制御に利用され、撮像データから抽出された白線内を自車が走行するようにステアリングが制御され、また前方車両との間に一定の車間距離を保つように速度の制御等が行われる。
【００１７】
記憶部１５０は、種々のデータやソフトウエア等を記憶することができる。例えば、ナビゲーション部１２０に必要な道路地図データを記憶したり、後述する自車両情報検出部１７０によって検出された自車の走行履歴情報を含む運転技術情報などを記憶する。運転者検出部１６０は、自車２０を運転する運転者を検出する。図２は、運転者検出部１６０の構成例を示すブロック図である。運転者検出部１６０は、例えば、車内に取り付けられた撮像カメラ等の撮像データから運転者の顔を検出する顔検出部１６２、顔検出部１６２によって検出された顔に基づき運転者を識別する運転者識別部１６４を含む。運転者識別部１６４は、例えば、予め登録された複数の運転者の顔画像の中から一致する運転者を識別する。また、運転者の顔情報に関連付けして運転者の属性情報を登録しておくことも可能であり、これにより、識別された運転者の属性（例えば、年齢、性別、運転歴など）を得ることができる。なお、運転者の識別方法は、これに限らず、他の方法を用いてもよい。例えば、運転者検出部１４０は、運転者が有するスマートフォン、タブレット型端末等が自動運転装置１００に接続されているとき、スマートフォン等に含まれる個人の識別情報（例えば、ＳＩＭ情報等）を抽出することで運転者の識別を行うようにしてもよい。
【００１８】
自車両情報検出部１７０は、自車の走行状態や自車周辺の障害物等の情報を検出する。図３は、自車両情報検出部１５０の構成例を示すブロック図である。自車両情報検出部１７０は、例えば、加速度センサ１７１、ジャイロセンサ１７２、横加速度センサ１７３、速度センサ１７４、ＧＰＳセンサ１７５、ステアリングセンサ１７６、ブレーキセンサ１７７、ミリ波レーダー１７８などを含んで構成される。加速度センサ１７１は、自車の進行方向の加速度の時間変化を検出する。ジャイロセンサ１７２は、自車の角速度を検出する。横加速度センサ１７３は、自車の進行方向に対して垂直方法に働く加速度の時間変化を検出する。速度センサ１７４は、車速パルス等に基づき自車の速度を検出する。ＧＰＳセンサ１７５は、自車の位置を検出する。ステアリングセンサ１７６は、自車のハンドルの舵角を検出する。ブレーキセンサ１７７は、自車のブレーキの有無を検出する。ミリ波レーダー１７８は、自車周囲の障害物との距離、方向、大きさ等を検出する。これらの検出結果は、制御部２１０へ提供され、制御部２１０は、例えば、自車両情報検出部１７０で検出された自車両情報等に基づき自車の自動運転を制御する。さらに制御部２１０は、自車両情報検出部１７０で検出された自車両情報等に基づき運転者の運転技量や熟練度を分析する。なお、図３に示す自車両情報検出部１７０の構成は一例であり、他の検出手段を包含するものであってもよい、例えば、アクセルワークに関する情報などを検出するセンサを含むことができる。
【００１９】
生体情報検出部１８０は、走行中における運転者の生体情報を検出する。図４は、生体情報検出部１８０の構成例を示すブロック図である。発汗量検出部１８２は、運転者の発汗量を検出し、心拍検出部１８４は、運転者の心拍数を検出する。発汗量検出部１８２や心拍検出部１８４は、例えばウエアラブル端末であることができる。視線検出部１８６は、車内の視線カメラ等を用いて運転者の視線を検出する。これらの検出結果は、制御部２１０へ提供され、制御部２１０は、検出された生体情報に基づき運転者が正常に運転をしているか否か（わき見等をしていなか否か）を監視したり、運転のストレスの有無を判定することができる。例えば、交差点を右折するときに、運転者が追い越し車線を跨いで右折車線へ移動したときに、急激に心拍数や発汗量が大きくなるようであれば、そのような車線変更にストレスを感じ、運転者はそのような走行が苦手であるか熟練度が低いとみることができる。なお、本実施例で検出する生体情報は一例であり、他の生体情報、例えば、血圧などを検出するようにしても良い。
【００２０】
通信部１９０は、図１に示すネットワークＮＷやその他の外部機器との間で、無線または有線によるデータ通信を行うことを可能にする。自動運転実行部２００は、自車２０の自動運転が行われるとき、自車の速度、ステアリング、車間距離、走行車線、ブレーキなどを自動制御する。制御部２１０は、好ましい態様では、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含むマイクロコントローラ等から構成され、ＲＯＭまたはＲＡＭは、自動運転装置１００の各部の動作を制御するための種々のプログラムを格納することができる。
【００２１】
本実施例では、制御部２１０は、自車の自動運転実行部２００を制御するための自車運転制御プログラムを実行する。図５は、自車運転制御プログラム３００の機能的な構成例を示す図である。自車運転制御プログラム３００は、運転者情報取得部３１０、運転技術情報生成部３２０、運転技術情報分析部３３０、パラメータ決定部３４０、自動運転制御部３５０を含んで構成される。なお、本実施例では、自車２０が自己完結的に運転者の熟練度を分析する例を示すが、図１に示すように、データ解析配信サイト３０を利用して運転者の熟練度を分析することも可能である。
【００２２】
運転者情報取得部３１０は、運転者検出部１６０により識別された運転者の識別情報を取得する。運転者の識別情報は、運転技術情報生成部３２０、運転技術情報分析部３３０、パラメータ決定部３４０、および自動運転制御部３５０に提供され、運転者毎の運転技術が分析され、運転者の熟練度に応じた自動運転制御が実施可能になる。
【００２３】
運転技術情報生成部３２０は、自車両情報検出部１７０により検出された自車両情報、および生体情報検出部１８０で検出された生体情報を取得し、取得された情報に基づき運転技術情報を生成する。つまり、運転技術情報は、自車２０の加速度情報、角速度情報、横加速度情報、自車周囲の障害物までの距離、方向、大きさ、ハンドルの操舵角、ブレーキのオン／オフ、運転者の発汗量情報、心拍情報、視線情報などに基づき構成される。さらに、運転技術情報生成部３２０は、自車両情報検出部１７０等以外のソースから運転者の運転に関する情報、例えば、ナビゲーション部１２０から自車が走行している道路や交差点に関する情報を取得し、この取得された情報に基づき運転技術情報を生成することができる。この場合、自車両情報検出部１７０で検出された自車両情報は、ナビゲーション部１２０の道路や交差点の情報と関連付けして取得される。例えば、自車が一般道路を走行しているとき、自車両情報は、当該一般道路のリンクデータに関連付けされ、自車が高速道路を走行しているとき、自車両情報は、当該高速道路のリンクデータに関連付けされる。また、自車が交差点を右左折するとき、当該交差点のノードデータが関連付けされる。リンクデータには、道路の属性情報として、道路種別、制限速度、車線情報などが含まれており、自車両情報に関連付けして運転技術情報が生成される。同様にノードデータには、交差点の属性情報として、車線数、右左折専用レーンの有無等の情報が含まれており、これも自車両情報に関連付けして運転技術情報が生成される。これ以外にも、運転技術情報生成部２３０は、例えば、車内バスを介して取得可能な速度情報、ギアチェンジ情報などを取得し、取得した情報を利用して運転技術情報を生成することができる。
【００２４】
運転技術情報生成部３２０は、生成された運転技術情報を運転者毎に記憶部１５０等に蓄積する。図６は、記憶部１５０に記憶される運転技術情報の一例を説明する図である。同図の例では、４人の運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの一般道路の平均走行速度、高速道路の平均走行速度、２車線以上を跨ぐ右折、１カ月あたりの急ブレーキ回数が記憶されている。
【００２５】
一般道路または高速道路の平均速度は、例えば、走行中に一定のサンプリング周期で得られた速度情報の平均を算出したり、あるいは、過去に走行した平均速度に今回の平均速度を累積しその平均を算出することにより得られる。一般道路または高速道路を走行中か否かは、上記したようにナビゲーション部１２０から得られる情報により判定される。２車線以上を跨ぐ右折は、例えば、ナビゲーション部１２０によりルート案内をしているときに、その案内の指示にどの程度従ったかにより算出される。交差点に進入する車線が複数であるとき、通常、ナビゲーション部１２０による案内は、交差点の手前の一定距離に到達したときに右折車線への案内を行うため、当該案内に従い車線変更すれば、２車線以上を跨ぐような右折にはならない。従って、交差点への車線が２車線以上であって、右折のための車線案内が成されてか一定時間以内に車線変更がされなかった場合には、案内の指示に従わなかったと判定される。この際、車線変更したか否かは、ステアリングの角度、横加速度などから判定される。割合が１００％であれば、ナビゲーションの案内の指示に１００％従ったことを意味する。急ブレーキの回数は、例えば、１月に何回行われたかが記憶される。急ブレーキか否かは、自車の速度が減少するときの加速度に基づき判定される。なお、図６は一例であり、これ以外にも、例えば自車の前方車両があるときの平均的な車間距離なども生成される。
【００２６】
運転技術情報分析部３３０は、運転技術情報生成部３２０によって生成された運転技術情報を分析する。分析は、運転技術情報の全てを対象とすることができるが、ここでは、図６に示す運転技術情報の分析例を説明する。図７は、図６の運転技術情報の分析結果の例示である。例えば、運転者Ａ、Ｂは、高速道路の平均速度が１００ｋｍ／ｈであるため、自動運転の実動作においては、高速自動を運転するときの最高速度は、１００ｋｍ／ｈが適切であると分析する。一方、運転者Ｃ、Ｄは、高速道路の平均速度は１２５ｋｍ／ｈであるが、運転者Ｃの１カ月あたりの急ブレーキ回数が閾値よりも大きいため、高速自動運転時の最高速度は、１１０ｋｍ／ｈが適切であると分析し、運転者Ｄは、急ブレーキ回数が閾値よりも小さいため、高速自動運転時の最高速度は、１２０ｋｍ／ｈが適切と分析する。運転情報分析部３３０の分析結果は、運転者毎に記憶部１５０に記憶され、運転技術情報が更新される都度、分析結果も更新される。
【００２７】
また、運転者Ａは、２車線以上を跨ぐ右折の頻度が小さいため、自動運転時に追い越し車線は使うが、３車線以上の場合、２車線を跨がないような車線が適切であると分析される。運転者Ｂは、２車線を跨ぐ右折の頻度が大きいため、自動運転時の巡航速度が８０〜９０ｋｍ／ｈが一定時間（例えば、３分）以上続く場合、追い越し車線は極力使わないと分析する。運転者Ｃ，Ｄは、２車線を間が右折の頻度が非常に小さいため、自動運転時に追い越し車線は使うが１２５ｋｍ／ｈを越えた速度にしないと分析する。また、運転技術情報の分析から、巡航時の運転者Ａ〜Ｄに適切な車間距離を分析する。
【００２８】
パラメータ決定部３４０は、運転技術情報分析部３３０の分析結果に基づき自動運転を制御するためのパラメータを決定する。自動運転を制御するパラメータは、特に制限されるものではないが、好ましい態様では、パラメータは、自車の速度、巡航時に走行する車線、および前方車両との車間距離である。パラメータ決定部３４０は、運転技術情報分析部３３０の分析結果に従い、高速道路の最高速度の上限を決定する。例えば、運転者Ａ、Ｂであれば、自動運転時の高速道路の最高速度は１００ｋｍ／ｈであり、運転者Ｃであれば、最高速度が１１０ｋｍ／ｈ、運転者Ｄであれば、最高速度が１２０ｋｍ／ｈに決定される。また、パラメータ決定部３４０は、図７に示す分析結果に従い、高速道路の巡航時の走行車線、および車間距離を決定する。
【００２９】
自動運転制御部３５０は、パラメータ決定部３４０で決定されたパラメータに基づき自動運転実行部２００による自動運転を制御する。自動運転では、自車両情報検出部１７０、撮像部１４０の情報に利用しながら、走行速度、ステアリング等が制御される。
【００３０】
次に、本実施例の自動運転装置の動作について説明する。図８は、本発明の実施例に係る自動運転制御の動作フローである。まず、運転者が座席に着座すると、運転者検出部１６０によって運転者が識別される（Ｓ１００）。運転者の識別情報は、自動運転制御プログラム３００へ提供される。次に、自車２０の走行が開始されるに伴い（Ｓ１０２）、自車両検出部１７０等によって自車両情報が逐次検出され、運転技術情報生成部３２０は、識別された運転者の運転技術情報を生成し、これを記憶部１５０に蓄積させる（Ｓ１０４）。
次に、自動運転制御プログラム３００は、自動運転制御が実行されるか否かを判定する（Ｓ１０６）。どのような状況下において自動運転制御が実行されるかは任意であり、ユーザー等は、自動運転制御が実施される状況を適宜設定または変更することができる。好ましい態様では、自車２０が高速道路を走行するときに自動運転制御が実行される。この場合、自動運転制御プログラム３００は、ナビゲーション部１２０の自車位置情報等を参照し、自車が高速道路の走行を開始したとき、自動運転制御を実行すると判定する。
【００３１】
自動運転制御が実行されると判定されると、運転技術情報分析部３３０は、生成、蓄積された運転技術情報を分析し（Ｓ１０８）、その分析結果に基づきパラメータ決定部３４０が自動運転制御のためのパラメータを決定し（Ｓ１１０）、その決定に従い自動運転制御部３５０による自動運転が開始される（Ｓ１１２）。自動運転中、自動運転制御プログラム３００は、運転制御の限界を迎えたとき（例えば、渋滞など）、自動運転を解除し（Ｓ１１４）、そのときマニュアル運転に切り替えられる（Ｓ１１６）。運転者は、自分自身の運転技量ないし熟練度に応じた自動運転からマニュアル運転を引き継ぐことになるので、運転操作に支障やストレスを感じることがない。
【００３２】
次に、本発明の第２の実施例に係る自動運転システムについて説明する。第２の実施例では、自車２０は、ネットワークＮＷを介してデータ解析配信サイト３０、交通情報配信サイト４０等のクラウドサーバーに接続される（図１を参照）。自車２０は、運転者検出部１６０によって識別された運転者情報、自車両情報検出部１７０によって検出された自車両情報、生体情報検出部１８０によって検出された生体情報、自車２０の位置情報などをデータ解析配信サイト３０へ送信する。データ解析配信サイト３０は、提供された情報に基づき運転者の運転技術情報の生成、蓄積、分析を行い、その分析結果を自車２０へ送信する。自車２０は、データ解析配信サイト３０の分析結果に基づき、自動運転の制御のためのパラメータを決定し、自動運転を制御する。あるいは、データ解析配信サイト３０において、自動運転の制御のためのパラメータを決定し、決定されたパラメータを自車２０へ送信するようにしてもよい。
【００３３】
次に、本発明の第３の実施例について説明する。上記実施例では、運転技術情報分析部３３０は、自車両情報検出部１７０により検出された自車両情報の分析を主に行うものであるが、運転技術情報分析部３３０は、生体情報検出部１８０で検出された生体情報をさらに利用することも可能である。好ましくは、運転技術情報分析部３３０は、発汗量検出部１８２により検出さられた発汗量、心拍検出部１８４により検出された心拍数と閾値とを比較し、閾値を越えた場合には、当該運転動作にストレスを感じていると判定する。言い換えれば、ストレスがあるということは、そのような運転が苦手であるか、やむを得ずにそのような運転をしたことを意味する。従って、運転技術情報分析部３３０は、そのようなストレスを判定した分析をすることが望ましい。好ましい例では、生体情報に基づきストレスが判定されたとき、その運転技術情報の蓄積がキャンセルされるか、あるいは運転技術情報の重み付けが軽くなるような蓄積を行う。
【００３４】
図９は、第３の実施例の動作フローを示す図である。自車の走行開始に伴い、自車両情報および生体情報が検出され、検出された情報が運転技術情報生成部３２０へ提供される（Ｓ２００）。運転技術情報生成部３２０は、生体情報と閾値とを比較し（Ｓ２０２）、その比較結果に基づき運転者が当該運転にストレスを感じているか否かを判定する（Ｓ２０４）。ストレスを感じていると判定した場合には、運転技術情報生成部３２０は、当該自車両情報による運転技術情報を累積しない（Ｓ２０６）。これにより、ストレスを感じているときの運転が分析に反映されないようにする。一方、ストレスを感じていないと判定された場合には、通常通り、自車両情報に基づく運転技術情報が累積され、それが分析に反映されるようにする。このように、第３の実施例によれば、運転者の本来の運転と異なる運転を除外するか軽視することが可能になり、運転者の運転技量または熟練度を適切に判定することができる。
【００３５】
以上、本発明の好ましい実施の形態について詳述したが、本発明は、特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の要旨の範囲において、種々の変形、変更が可能である。
【符号の説明】
【００３６】
１０：自動運転システム                  ２０：自車
３０：データ解析配信サイト              ４０：交通情報配信サイト
１００：自動運転装置                    １１０：入力部
１１０：ナビゲーション部                １２０：画像／音声出力部
１３０：撮像部                          １４０：撮像部
１５０：記憶部                          １６０：運転者検出部
１７０：自車両情報検出部                １８０：生体情報検出部
１９０：通信部                          ２００：自動運転実行部
２１０：制御部                          ３００：自車運転制御プログラム
２１０：運転者情報取得部                ３２０：運転技術情報生成部
３３０：運転技術情報分析部              ３４０：パラメータ決定部
３５０：自動運転制御部
【図１】
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【図１Ａ】
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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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