(57)【要約】【課題】  車両の走行状態を表す走行パラメータが目標値に一致するように運転者が車両を運転する場合に操作する入力装置の操作量を表す入力パラメータを定式化された数式の演算によって逐次決定し、その入力パラメータに基づいて前記車両を運転する車両の自動運転装置において、運転特性を容易に切り替えることが可能な車両の自動運転装置を提供すること。【解決手段】  定式化された数式のパラメータの集合（組合せ）をドライバーモデルとして複数記憶し、自動運転の実行時に記憶された複数のドライバーモデルのうちのいずれかを反映させることによって運転特性を切り替える。【選択図】図６
2017061168.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行状態を表す走行パラメータが目標値に一致するように運転者が前記車両を運転する場合に操作する入力装置の操作量を表す入力パラメータを定式化された数式の演算によって逐次決定する入力パラメータ演算部と、
前記入力パラメータ演算部によって決定された前記入力パラメータに基づいて前記車両を運転する自動運転部と、
を備える車両の自動運転装置であって、
前記定式化された数式のパラメータの集合であるドライバーモデルを複数記憶する記憶部を備え、
前記入力パラメータ演算部は、
前記記憶部に記憶された複数のドライバーモデルのいずれかを前記定式化された数式の演算に反映させることによって前記車両が前記自動運転部により運転されるときの運転特性を変化させる、
ように構成された自動運転装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両の自動運転装置であって、
一連の前記走行パラメータが一連の前記目標値である目標データセットと一致するように運転者が実際に前記入力装置を操作することによって得られた一連の前記入力パラメータである第１データと、一連の前記走行パラメータが前記目標データセットと一致するように前記定式化された数式の演算によって決定された一連の前記入力パラメータである第２データと、の間の差分が最小となるように前記ドライバーモデルを決定し、前記決定されたドライバーモデルを前記記憶部に記憶させるドライバーモデル生成部を備える自動運転装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の車両の自動運転装置において、
前記記憶部は、
少なくとも第１の前記ドライバーモデル及び第２の前記ドライバーモデルを記憶し、
前記第２のドライバーモデルは、
前記自動運転部によって前記車両が運転されるとき、前記第２のドライバーモデルが前記定式化された数式の演算に反映される場合、前記第１のドライバーモデルが反映される場合と比較して、前記入力パラメータのうちの特定入力パラメータの単位時間あたりの変化量が少なくなる、
ように構成された自動運転装置。
【請求項４】
請求項３に記載の車両の自動運転装置において、
前記第２のドライバーモデルは、
前記自動運転部によって前記車両が運転されるとき、前記第２のドライバーモデルが前記定式化された数式の演算に反映される場合、前記第１のドライバーモデルが反映される場合と比較して、前記特定走行パラメータと同特定走行パラメータの目標値との間の差分が大きくなるように構成された自動運転装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行状態を表す走行パラメータが目標値に一致するように運転者が前記車両を運転する場合に操作する入力装置の操作量を表す入力パラメータを定式化された数式の演算によって逐次決定する車両の自動運転装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
運転者が車両を運転するときに記録された車両環境データ及び運転操作データに基づいてドライバーモデルを生成し、そのドライバーモデルに基づいてその運転者の運転操作を推定する運転行動推定装置（以下、「従来装置」とも称呼される。）が特許文献１に記載されている。車両環境データは車速及び車両の前方を走行する他の車両との車間距離を含み、運転操作データはアクセル操作量及びブレーキ操作量を含んでいる。
【０００３】
従来装置は、車両を前方車両に追随して走行させる自動追随運転を実行するとき、その時点の車両環境データ及び「アクセル操作量及びブレーキ操作量以外の運転操作データ」並びにドライバーモデルに基づき、アクセル操作量及びブレーキ操作量を推定する。それらのアクセル操作量及びブレーキ操作量に基づいてアクセル装置（エンジンスロットル）及びブレーキ装置が作動することによってドライバーモデルに対応する運転者の走行パターン（運転の癖／運転特性）を反映した自動追随運転が実現される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１７６３９６号公報
【発明の概要】
【０００５】
従来装置において、複数の運転者のそれぞれに対応する走行パターンを反映するためには車両環境データ及び運転操作データの組合せを使い分ける必要がある。しかしながら、車両環境データ及び運転操作データのそれぞれの情報量が過大となる可能性が高いので、記憶媒体の消費量が増大し、且つ、ドライバーモデルの生成のための工数が増大する可能性が高い。
【０００６】
そこで、本発明の目的の一つは、ドライバーモデルを簡易な手段により切り替えることが可能であり、以て、車両の自動運転時の運転特性を容易に切り替えることができる車両の自動運転装置を提供することである。
【０００７】
上記目的を達成するための本発明に係る車両の自動運転装置（以下、「本発明装置」とも称呼される。）は、入力パラメータ演算部、自動運転部及び記憶部を備える。
前記入力パラメータ演算部は、
車両の走行状態を表す走行パラメータが目標値に一致するように「運転者が前記車両を運転する場合に操作する入力装置」の操作量を表す入力パラメータを定式化された数式の演算によって逐次決定する。
【０００８】
前記自動運転部は、
前記入力パラメータ演算部によって決定された前記入力パラメータに基づいて前記車両を運転する。
前記記憶部は、
前記定式化された数式のパラメータの集合（組合せ）であるドライバーモデルを複数記憶する。
【０００９】
更に、前記入力パラメータ演算部は、
前記記憶部に記憶された複数のドライバーモデルのいずれかを前記定式化された数式の演算に反映させることによって「前記車両が前記自動運転部により運転されるときの運転特性」を変化させる。
【００１０】
前記記憶部に記憶された複数のドライバーモデルのいずれが反映されるかを、前記車両の運転者が選択しても良く、或いは、前記入力パラメータ演算部が「反映されるドライバーモデル」を選択しても良い。
【００１１】
前記自動運転部によって前記車両が運転される際（自動運転の際）、運転者による前記入力装置の操作（即ち、運転操作）が不要であっても良く、或いは、運転者による運転操作の一部が前記自動運転部によって代行されても良い。例えば、自動運転の際、運転者による操舵ハンドル、アクセルペダル、ブレーキペダル及びシフトレバー等の入力装置の操作が全て不要であっても良く、或いは、操舵ハンドルの操作のみが運転者に替わり前記自動運転部によって操作されても良い。
【００１２】
加えて、前記自動運転部は、自動運転の際、アクチュエータを制御することによって前記入力装置（例えば、アクセルペダル及び操舵ハンドル等）を操作しても良く、或いは、前記自動運転部は、「入力パラメータを表す信号に応じてアクチュエータ（例えば、スロットル弁及び操舵輪の操舵角度を変更するモーター等）の制御量を決定する電子制御ユニット（ＥＣＵ）」に対して入力パラメータを表す信号を送信しても良い。
【００１３】
本発明装置によれば、ドライバーモデルは数式のパラメータの集合によって構成されるので情報量が小さくなり、以て、ドライバーモデルの切り替えが容易となる。従って、車両が自動運転されるときの運転特性を容易に切り替えることが可能となる。
【００１４】
本発明の一態様において、本発明装置はドライバーモデル生成部を備え、
前記ドライバーモデル生成部は、
一連の前記走行パラメータが「一連の前記目標値である目標データセット」と一致するように運転者が実際に前記入力装置を操作することによって得られた一連の前記入力パラメータである第１データと、
一連の前記走行パラメータが前記目標データセットと一致するように前記定式化された数式の演算によって決定された一連の前記入力パラメータである第２データと、
の間の差分が最小となるように前記ドライバーモデルを決定し、
前記決定されたドライバーモデルを前記記憶部に記憶させる。
【００１５】
この態様によれば、運転者のそれぞれの運転特性をドライバーモデルに反映させることができる。そのため、運転者は、自分の運転に基づいて生成されたドライバーモデルに従った自動運転を本発明装置に実行させることが可能となる。その結果、自動運転中の車両の挙動に運転者の個性（運転パターン）が反映され、以て、自動運転中に運転者が違和感を覚えることを回避できる。
【００１６】
本発明の他の一態様において、
前記記憶部は、
少なくとも第１の前記ドライバーモデル及び第２の前記ドライバーモデルを記憶し、
前記第２のドライバーモデルは、
前記自動運転部によって前記車両が運転されるとき、前記第２のドライバーモデルが前記定式化された数式の演算に反映される場合、前記第１のドライバーモデルが反映される場合と比較して、「前記入力パラメータのうちの特定入力パラメータ」の単位時間あたりの変化量が少なくなるように構成される。
【００１７】
或いは、前記第２のドライバーモデルは、
前記自動運転部によって前記車両が運転されるとき、前記第２のドライバーモデルが前記定式化された数式の演算に反映される場合、前記第１のドライバーモデルが反映される場合と比較して、前記特定走行パラメータと同特定走行パラメータの目標値との間の差分が大きくなるように構成される。
【００１８】
自動運転の際の運転特性の例として、ある走行パラメータと「その走行パラメータの目標値」との間に差分（走行パラメータ誤差）があるとき、走行パラメータ誤差が「０」に近づくように特定入力パラメータを急速に変化させる運転パターンがある。或いは、特定入力パラメータの単位時間あたりの変化量を抑える（即ち、特定入力パラメータが徐々に変化する）運転パターンがある。
【００１９】
自動運転の際の運転特性の他の側面として、走行パラメータ誤差を早期に（急激に）「０」に近づける運転パターンがある。或いは、走行パラメータ誤差を徐々に（穏やかに）「０」に近づける運転パターンがある。
【００２０】
このような運転特性のそれぞれに対応したドライバーモデルを切り替えることができれば、例えば、運転者は自分の運転特性に近いドライバーモデルを選択できるようになる。或いは、運転者は、車両の走行予定経路の特性（例えば、カーブが多い又は直線区間が多い）に応じてドライバーモデルを選択できるようになる。その結果、本発明装置による自動運転の実行中、運転者が快適に過ごせるようになる可能性が高くなる。
【００２１】
本発明は、車両の自動運転装置はもとより、車両の自動運転装置において使用されている方法にも当然に及ぶ。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１実施形態に係る車両の自動運転装置（第１装置）の概略構成を示した図である。
【図２】ＪＣ０８モード燃費の速度パターンを示したグラフである。
【図３】燃費測定走行の実行時に第１装置のディスプレイに表示される目標車速の案内画面を示した図である。
【図４】（Ａ）はアクセル操作量に対する模擬車両Ｃｍ１の加速度を示したグラフであり、（Ｂ）はブレーキ操作量に対する模擬車両Ｃｍ１の加速度を示したグラフである。
【図５】運転者毎の燃費測定走行の結果を示したグラフである。
【図６】運転者毎の燃費測定走行の結果を示したグラフであり、（Ａ）は時刻に対する車速の変化を示し、（Ｂ）は時刻に対する加速度の変化を示している。
【図７】運転者のそれぞれに対応するドライバーモデルの分布を示したグラフである。
【図８】運転者Ａによる燃費測定走行の結果と、運転者Ａの運転に基づくドライバーモデルを用いた自動速度追従処理の結果と、を比較したグラフであり、（Ａ）は時刻に対する車速の変化を示し、（Ｂ）は時刻に対する加速度の変化を示している。
【図９】運転者Ｂによる燃費測定走行の結果と、運転者Ｂの運転に基づくドライバーモデルを用いた自動速度追従処理の結果と、を比較したグラフであり、（Ａ）は時刻に対する車速の変化を示し、（Ｂ）は時刻に対する加速度の変化を示している。
【図１０】第１装置の変形例の概略構成を示した図である。
【図１１】本発明の第２実施形態に係る車両の自動運転装置（第２装置）の模擬車両Ｃｍ２が走行するテストコースを示した図である。
【図１２】模擬車両Ｃｍ２がテストコースを走行するとき、第２装置のディスプレイに表示されるテストコースの案内画面を示した図である。
【図１３】模擬車両Ｃｍ２の二輪車両モデルを示した図である。
【図１４】模擬車両Ｃｍ２の二輪車両モデルについて座標変換が行われることを示した図である。
【図１５】ドライバーモデルのそれぞれの分布を示したグラフである。
【図１６】ドライバーモデルのそれぞれの特性を平面上にマッピングした図である。
【図１７】２つのドライバーモデルに基づく自動車線追従処理の結果を比較したグラフであり、（Ａ）は時刻に対する操舵角度の変化を示し、（Ｂ）は時刻に対する追随誤差の変化を示している。
【図１８】第２装置の変形例の概略構成を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照しながら本発明の各実施形態に係る車両の自動運転装置について説明する。
＜第１実施形態＞
本発明の第１実施形態に係る車両の自動運転装置（以下、「第１装置」とも称呼される。）は、図１に示されるドライブシミュレータ１０に適用される。ドライブシミュレータ１０は、操作部２０及び演算部３０を含んでいる。
操作部２０は、操舵ハンドル２１、アクセルペダル２２、ブレーキペダル２３、シフトレバー（不図示）、ディスプレイ２５及びダッシュボード２６を含んでいる。
【００２４】
更に、操作部２０は、操舵角センサ、アクセルペダルセンサ、ブレーキペダルセンサ及びシフトレバーセンサを含んでいる（いずれも不図示）。操舵角センサは、操舵ハンドル２１の操舵角度δを表す信号を出力する。操舵ハンドル２１が左に回転させられているときに操舵角度δは正の値となり、操舵ハンドル２１が右に回転させられているときに操舵角度δは負の値となる。アクセルペダルセンサは、アクセルペダル２２の操作量（踏み込み量）であるアクセル操作量Ａｐを表す信号を出力する。ブレーキペダルセンサは、ブレーキペダル２３の操作量（踏み込み量）であるブレーキ操作量Ｂｐを表す信号を出力する。シフトレバーセンサは、シフトレバーのシフトポジション（レバー位置）Ｐｓを表す信号を出力する。
【００２５】
演算部３０は、汎用コンピュータであり、ＣＰＵ３５、ＣＰＵが実行するプログラム及びマップ等を記憶するハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３６、データを一時的に記憶するＲＡＭ３７並びにインタフェース３８を含んでいる。インタフェース３８は、上述した各センサと接続されており、操舵角度δ、アクセル操作量Ａｐ、ブレーキ操作量Ｂｐ及びシフトポジションＰｓを受信する。加えて、インタフェース３８は、ディスプレイ２５及びダッシュボード２６に表示される内容（画像）を表す信号を操作部２０へ送信する。
【００２６】
運転者がドライブシミュレータ１０によって模擬される車両（模擬車両）Ｃｍ１の走行状態を制御（変更）するために操作する操舵ハンドル２１、アクセルペダル２２、ブレーキペダル２３、シフトレバーは、便宜上「入力装置」とも称呼される。一方、入力装置の操作量を表す操舵角度δ、アクセル操作量Ａｐ、ブレーキ操作量Ｂｐ及びシフトポジションＰｓは、便宜上「入力パラメータ」とも称呼される。加えて、模擬車両Ｃｍ１の走行状態を表すヨー角θ、機関回転速度ＮＥ及び車速Ｖは、便宜上「走行パラメータ」とも称呼される。
【００２７】
演算部３０は、入力パラメータを反映した走行パラメータを逐次算出する。より具体的に述べると、演算部３０は、「現在の時刻ｔにおける入力パラメータ」及び「時刻ｔよりも所定の演算周期Δｔだけ以前の時刻（ｔ−Δｔ）における走行パラメータ」に基づいて時刻ｔにおける走行パラメータを算出する。演算部３０は、走行パラメータの算出にあたり、所定の車両モデル（車両重量、エンジン性能、ブレーキ性能及びシフトポジションＰｓ毎のギア比等の車両性能データ）を参照する。演算部３０は。走行パラメータを算出する処理を演算周期Δｔ毎に繰り返し実行する。
【００２８】
加えて、演算部３０は、ディスプレイ２５に模擬車両Ｃｍ１の前方の風景を表示させると共にダッシュボード２６に機関回転速度ＮＥ及び車速Ｖを表示する。
【００２９】
（燃費測定走行の実行）
演算部３０は、模擬車両Ｃｍ１の燃費ＦＥを測定（推定）する燃費測定走行を実行することができる。燃費測定走行の実行時、演算部３０は、時間の経過と共に変化する車速Ｖの目標値である目標車速Ｖｔをディスプレイ２５の一部に表示させる。本例において、目標車速Ｖｔは、図２の曲線Ｌ１に示される国土交通省によって定められたＪＣ０８モード燃費の走行速度パターンに従って変化する。模擬車両Ｃｍ１が図２の曲線Ｌ１に表される走行速度パターンに従って走行すると、模擬車両Ｃｍ１の走行距離は８．１７２ｋｍとなる。
【００３０】
ディスプレイ２５の一部に表示される目標車速Ｖｔの表示の例が図３に示される。図３において、横軸は速度を表し、縦軸は時間を表している。図３の太線Ｌ２は目標車速Ｖｔを表し、太線Ｌ２は時間の経過と共に上から下へ向けてスクロールする。太線Ｌ２の両側の細線Ｌ３及び細線Ｌ４は、ＪＣ０８モード燃費の測定時に許容される誤差である±２ｋｍ／ｈ及び±１秒を表している。図３の黒丸Ｃｒは、模擬車両Ｃｍ１の現時点の車速Ｖを表している。点線Ｌ６は、過去の車速Ｖの変化（即ち、車速Ｖの履歴）を表している。
【００３１】
燃費測定走行の実行時、運転者は、操舵ハンドル２１を中立位置（即ち、操舵角度δが「０」となる状態）に維持し、シフトポジションＰｓをドライブ（Ｄ）レンジに維持する。即ち、模擬車両Ｃｍ１は直線上を前進する。走行中、運転者は、アクセルペダル２２及びブレーキペダル２３を操作し（即ち、アクセル操作量Ａｐ及びブレーキ操作量Ｂｐを調整し）、車速Ｖを制御する。ＪＣ０８モード燃費の走行速度パターンに従った走行が終了すると、演算部３０は、模擬車両Ｃｍ１の燃費ＦＥを算出し、その燃費ＦＥを表す数値をディスプレイ２５に表示させる。
【００３２】
（自動速度追従処理）
更に、演算部３０は、燃費測定走行を自動的に行うことができる。即ち、運転者がアクセルペダル２２及びブレーキペダル２３を操作することなく、演算部３０は、車速Ｖが目標車速Ｖｔに一致するように入力パラメータ（この場合、アクセル操作量Ａｐ及びブレーキ操作量Ｂｐ）を決定し、その入力パラメータに従って模擬車両Ｃｍ１を走行させる。演算部３０が自動的に行う燃費測定走行は、「自動速度追従処理」とも称呼される。
【００３３】
より具体的に述べると、演算部３０は、車速Ｖが目標車速Ｖｔに一致するように加速度Ａｓの目標値である目標加速度Ａｔを決定する。次いで、演算部３０は、加速度Ａｓが目標加速度Ａｔと一致するようにアクセル操作量Ａｐ及びブレーキ操作量Ｂｐを決定する。先ず、加速度Ａｓが目標加速度Ａｔと一致するようにアクセル操作量Ａｐ及びブレーキ操作量Ｂｐを決定するために演算部３０が実行する処理について説明し、次いで、車速Ｖが目標車速Ｖｔに一致するように加速度Ａｓの目標値である目標加速度Ａｔを決定するために演算部３０が実行する処理について説明する。
【００３４】
図４（Ａ）は、機関回転速度ＮＥ及びアクセル操作量Ａｐと、加速度Ａｓと、の間の関係を表している。一方、図４（Ｂ）は、ブレーキ操作量Ｂｐと、加速度Ａｓと、の間の関係を表している。図４（Ｂ）及び図４（Ｂ）に表される関係はルックアップテーブルの形式にてＨＤＤ３６に記憶されている。
【００３５】
目標加速度Ａｔが「０」より大きいとき、演算部３０は、図４（Ａ）のルックアップテーブルにその時点の目標加速度Ａｔ及び機関回転速度ＮＥを適用することによってアクセル操作量Ａｐを決定する。この場合、ブレーキ操作量Ｂｐは「０」となる。一方、目標加速度Ａｔが「０」以下のとき、演算部３０は、図４（Ｂ）のルックアップテーブルにその時点の目標加速度Ａｔを適用することによってブレーキ操作量Ｂｐを決定する。この場合、アクセル操作量Ａｐは「０」となる。
【００３６】
演算部３０は、目標加速度Ａｔを決定するため、モデル予測制御（ＭＰＣ）を実行する。モデル予測制御は、以下の（ａ１）〜（ａ３）の処理を演算周期Δｔ毎に繰り返すことによって実行される。以下、「ｔ＝０，Δｔ，２Δｔ，３Δｔ，…」のように、演算周期Δｔ毎に演算が実行される時刻は、単に、「ｔ＝０，１，２，３，…」と表記される。即ち、時刻ｔは０以上の整数として表される。
【００３７】
（ａ１）演算部３０は、時刻ｔ＝ｋであるときの走行パラメータを取得する。
（ａ２）演算部３０は、時刻ｋから時刻（ｋ＋予測ステップ数Ｎ）までの期間を考慮した評価関数の出力値Ｊが最少となる入力パラメータを算出する。
（ａ３）演算部３０は、算出された時刻ｋから時刻（ｋ＋予測ステップ数Ｎ）までの期間における各時刻に対応する入力パラメータのうち、時刻ｋに対応する入力パラメータを採用する。
【００３８】
上記（ａ２）の処理について説明する。時刻ｔ＝ｋであるときの車速Ｖをｘ（ｋ）で表し、時刻ｔ＝ｋであるときの加速度Ａｓをｕ（ｋ）で表すと、状態方程式は下式（１）によって表される。
ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）    ……（１）
ここで、初期状態はｘ（０）＝０である。
加えて、行列Ａ＝［１］であり、行列Ｂ＝［Δｔ］である。
【００３９】
加えて、時刻ｔ＝ｋであるときの目標車速Ｖｔをｘｒｅｆ（ｋ）で表すと、評価関数は下式（２）によって表される。
【数１】
2017061168.tif 000003
ここで、Ｎは、予測ステップ数、
Ｓｆは、評価関数における終端重み、
Ｑは、現在値と目標値との間の誤差に関する誤差評価重み、
Ｒは、入力値に関する入力値評価重みである。
予測ステップ数Ｎ、終端重みＳｆ、誤差評価重みＱ及び入力値評価重みＲの決定方法については後述される。
【００４０】
なお、演算を簡素化するため、本例において、Ｓｆは固定値「１００」である。加えて、本例において、下式（３）によって表される拘束条件は割愛される。
Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）−ｘ（ｋ＋１）＝０    ……（３）
【００４１】
上記式（１）の状態方程式を行列式で表すと、下式（４）が得られる。
Ｘ＝Ａｘ（ｋ）＋ＢＵ    ……（４）
加えて、上記式（２）の評価関数を行列式で表すと、下式（５）が得られる。
【数２】
2017061168.tif 000004
ここで、Ｘ、Ｘｒｅｆ、行列Ａ及び行列Ｂは、（Ｎ＋１）行×１列の実数行列、
Ｕは、Ｎ行×１列の実数行列、
行列Ｑは（Ｎ＋１）行×（Ｎ＋１）列の実数行列、
行列Ｒは、Ｎ行×Ｎ列の実数行列である。
加えて、記号diagにより表される行列Ｑ及び行列Ｒは、括弧（[]）内の要素を
対角に並べた対角行列（或いは、ブロック対角行列）である。
【００４２】
上記式（５）の評価関数に上記式（４）の状態方程式を代入すると、下式（６）が得られる。
【数３】
2017061168.tif 000005
【００４３】
評価関数の出力値Ｊを最小化する行列Ｕを求めるので、∂Ｊ／∂Ｕ＝０とすることにより、下式（７）及び下式（８）が得られる。
【数４】
2017061168.tif 000006
従って、時刻ｔ＝ｋであるときの加速度ｕ（ｋ）は、行列Ｕの１行目の値として得られる。
【００４４】
上記モデル予測制御については、例えば、
Jan M. Maciejowski（著）足立 修一, 管野 政明（訳）「モデル予測制御  制約のもとでの最適制御」  東京電機大学出版局  (2005) （参考文献１）、及び、
大塚敏之「非線形最適制御入門」  コロナ社  (2011) （参考文献２）
に、より詳細に記載されている。
【００４５】
（ドライバーモデルの生成）
演算部３０は、モデル予測制御により目標加速度Ａｔを決定するに際して制御パラメータである予測ステップ数Ｎ、誤差評価重みＱ及び入力値評価重みＲを予め決定しておく必要がある。本例において、予測ステップ数Ｎは１〜５０の整数であり、誤差評価重みＱ及び入力値評価重みＲは実数である。
【００４６】
これらの制御パラメータの組合せ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）を決定するため、演算部３０は、運転者が燃費測定走行を実行したときの加速度Ａｓをｕｈ（ｋ）として記憶する。ただし、運転者による燃費測定走行の開始時刻をｔ＝１とし、燃費測定走行の終了時刻をｔ＝Ｔｅｎｄとする。上述したように、説明の簡略化のために時刻ｔが０以上の整数として表されているので、終了時刻Ｔｅｎｄは正の整数として表される。従って、ｋは「１」から終了時刻Ｔｅｎｄまでの範囲に含まれる整数である。
【００４７】
演算部３０は、ある制御パラメータの組合せ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）に対応するモデル予測制御によって決定される一連の加速度Ａｓであるｕｍｐｃ（ｋ）と、ｕｈ（ｋ）と、の間の差分に相関を有する評価関数の出力値Ｊ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）が最少となる（Ｎ，Ｑ，Ｒ）の組合せを採用する。
【００４８】
先ず、ｕｍｐｃ（ｋ）を算出するために演算部３０が実行する処理について説明し、次いで、評価関数Ｊ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）について説明する。
演算部３０は、ｕｍｐｃ（ｋ）を算出するため、以下の（ｂ１）〜（ｂ５）の処理を実行する。
（ｂ１）演算部３０は、運転者による燃費測定走行の開始時刻をｔ＝１とし、燃費測定走行の開始時刻ｔ＝１における加速度は「０」とする（即ち、ｘ（１）＝０）。
（ｂ２）上記式（７）に基づいて、ある制御パラメータの組合せ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）に対応する時刻ｔから時刻（ｔ＋予測ステップ数Ｎ×演算周期Δｔ）までの期間のＮ個のｕ（ｋ）の集合を要素とする行列Ｕ（ｔ，Ｎ，Ｑ，Ｒ）を算出する。行列Ｕ（ｔ，Ｎ，Ｑ，Ｒ）は、下式（９）のように表すことができる。
【数５】
2017061168.tif 000007
（ｂ３）行列Ｕ（ｔ，Ｎ，Ｑ，Ｒ）の要素のうち、時刻ｔに対応する値ｕ（ｔ，Ｎ，Ｑ，Ｒ）をモデル予測制御によって決定されたｕ（ｋ）であるｕｍｐｃ（ｔ，Ｎ，Ｑ，Ｒ）とする（即ち、ｕｍｐｃ（ｔ，Ｎ，Ｑ，Ｒ）＝ｕ（ｔ，Ｎ，Ｑ，Ｒ））。
（ｂ４）上記式（１）に基づいて、時刻（ｔ＋Δｔ）のときの車速Ｖであるｘｍｐｃ（ｔ＋１，Ｎ，Ｑ，Ｒ）を算出する。即ち、下式（１０）の演算を実行する。
ｘｍｐｃ（ｔ＋１，Ｎ，Ｑ，Ｒ）＝Ａｘｍｐｃ（ｔ，Ｎ，Ｑ，Ｒ）
＋Ｂｕｍｐｃ（ｔ，Ｎ，Ｑ，Ｒ）    ……（１０）
（ｂ５）時刻ｔが解析終了時刻Ｔｔｅｒであれば、演算部３０は、処理を終了する。一方、時刻ｔが解析終了時刻Ｔｔｅｒに達していなければ、時刻を演算周期Δｔだけ進め、上記処理（ｂ２）に戻る。ここで、解析終了時刻Ｔｔｅｒは、燃費測定走行の終了時刻Ｔｅｎｄよりも（予測ステップ数Ｎ×演算周期Δｔ）だけ前の時刻である（即ち、Ｔｔｅｒ＝Ｔｅｎｄ−Ｎ）。
【００４９】
上記（ｂ１）〜（ｂ５）の処理を実行することによって、ある制御パラメータの組合せ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）の対応する一連のｕｍｐｃ（ｋ）が得られる。ｕｍｐｃ（ｋ）とｕｈ（ｋ）との差分に相関を有する評価関数Ｊ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）は、下式（１１）によって表される。
【数６】
2017061168.tif 000008
【００５０】
演算部３０は、この評価関数Ｊ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）の値が最小となる制御パラメータの組合せ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）を取得する。演算量を削減するため、演算部３０は、予測ステップ数Ｎ＝１〜５０のそれぞれに対して誤差評価重みＱ及び入力値評価重みＲのそれぞれの値を「１」から変化させながら評価関数Ｊ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）の極小値を求める滑降シンプレックス法を用いて評価関数Ｊ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）の値が最小となる制御パラメータの組合せ（Ｎ＊，Ｑ＊，Ｒ＊）を推定する。
【００５１】
上記滑降シンプレックス法については、例えば、
J. A. Nelder and R. Mead, "A simplex method for function minimization," Computer Journal, Vol. 7 308-313 (1965) （参考文献３）
に、より詳細に記載されている。
【００５２】
制御パラメータの組合せ（Ｎ＊，Ｑ＊，Ｒ＊）は、運転者による燃費測定走行によって得られたｕｈ（ｋ）に基づいて取得されるので、「ドライバーモデル」とも称呼される。ドライバーモデルは対応する運転者のアクセルペダル２２及びブレーキペダル２３に対する操作パターン（即ち、運転者の運転特性）が反映されると考えられる。そこで、２人の運転者による燃費測定走行の結果に基づいて、２つのドライバーモデルを取得し、それぞれのドライバーモデルを用いて演算部３０が自動速度追従処理を実行した場合の燃費測定走行の結果と、元々の運転者による燃費測定走行の結果と、を比較する。
【００５３】
図５は運転者Ａ及び運転者Ｂがドライブシミュレータ１０を用いて燃費測定走行を行ったときの速度追従誤差Ｖｅ及び模擬車両Ｃｍ１の燃費ＦＥを示している。ここで、速度追従誤差Ｖｅは、下式（１２）により算出される。
【数７】
2017061168.tif 000009
【００５４】
図６（Ａ）は、運転者Ａ及び運転者Ｂの燃費測定走行時の車速Ｖの変化並びに目標車速Ｖｔの速度パターンを示したグラフである。太破線Ｌ７は運転者Ａの燃費測定走行時の車速Ｖの変化の一部を表し、太実線Ｌ８は運転者Ｂの燃費測定走行時の車速Ｖの変化の一部を表している。細破線Ｌ９は目標車速Ｖｔの変化の一部を表している。
【００５５】
一方、図６（Ｂ）は、運転者Ａ及び運転者Ｂの燃費測定走行時の加速度Ａｓの変化並びに目標車速Ｖｔの変化（即ち、加速度Ａｓ）を示したグラフである。太破線Ｌ１０は運転者Ａの燃費測定走行時の加速度Ａｓの変化の一部を表し、太実線Ｌ１１は運転者Ｂの燃費測定走行時の加速度Ａｓの変化の一部を表している。細破線Ｌ１２は目標加速度Ａｔの変化の一部を表している。
【００５６】
図６（Ａ）から理解されるように、運転者Ａが運転した場合の車速Ｖと目標車速Ｖｔとの差分は、運転者Ａが運転した場合と比較して小さい。そのため、図５に示されるように、「運転者Ａに関する速度追従誤差Ｖｅである誤差Ｖｅａ」は「運転者Ｂに関する速度追従誤差Ｖｅである誤差Ｖｅｂ」よりも値が小さい。即ち、運転者Ａの運転特性は、運転者Ｂの運転特性と比較して、車速Ｖが目標車速Ｖｔにより追随できているといえる。
【００５７】
一方、図６（Ｂ）から理解されるように、運転者Ａの運転特性は、運転者Ｂの運転特性と比較して加速度Ａｓの変化が激しい。この加速度Ａｓの変化の激しさは、図５に示されるように、運転者Ａが運転した場合の燃費Ｆｅａが、運転者Ｂが運転した場合の燃費Ｆｅｂと比較して小さいことの原因となっていると考えられる。
【００５８】
図６（Ａ）に示される運転者Ａ及び運転者Ｂのそれぞれの車速Ｖの変化に対して上記式（１１）のＪ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）を最小にする予測ステップ数Ｎ、誤差評価重みＱ及び入力値評価重みＲの組合せを図７に示す。ただし、誤差評価重みＱ及び入力値評価重みＲのそれぞれの値のＪ（Ｎ，Ｑ，Ｒ）への影響は、それらの比であるＱ／Ｒに関連（依存）していたので、図７ではＱ／Ｒの値が示される。
【００５９】
図７から理解されるように、運転者Ａに対応する予測ステップ数ＮであるＮａは、運転者Ｂに対応する予測ステップ数ＮであるＮｂよりも小さい。加えて、運転者Ａに対応するＱ／ＲであるＱＲａは、運転者Ｂに対応するＱ／ＲであるＱＲｂよりも小さい。
【００６０】
図８（Ａ）は、運転者Ａのドライバーモデルが反映された状態で演算部３０が自動速度追従処理を実行した場合の車速Ｖの変化と、運転者Ａによる燃費測定走行時の車速Ｖの変化と、を示したグラフである。実線Ｌ１３は演算部３０による自動速度追従処理の実行時の車速Ｖの変化の一部を表し、破線Ｌ１４は運転者Ａの燃費測定走行時の車速Ｖの変化の一部を表している。
【００６１】
一方、図８（Ｂ）は、加速度Ａｓの変化を示したグラフである。実線Ｌ１５は演算部３０による自動速度追従処理の実行時の加速度Ａｓの変化の一部を表し、破線Ｌ１６は運転者Ａの燃費測定走行時の加速度Ａｓの変化の一部を表している。
【００６２】
図８（Ａ）から理解されるように、実線Ｌ１３と破線Ｌ１４とは概ね一致している。加えて、図８（Ｂ）から理解されるように、破線Ｌ１６が急激に変化する箇所以外は実線Ｌ１５と破線Ｌ１６とは概ね一致している。即ち、運転者Ａのドライバーモデルによって演算部３０は、運転者Ａの運転特性を再現できているといえる。
【００６３】
図９（Ａ）は、運転者Ｂのドライバーモデルが反映された状態で演算部３０が自動速度追従処理を実行した場合の車速Ｖの変化と、運転者Ｂによる燃費測定走行時の車速Ｖの変化と、を示したグラフである。実線Ｌ１７は演算部３０による自動速度追従処理の実行時の車速Ｖの変化の一部を表し、破線Ｌ１８は運転者Ｂの燃費測定走行時の車速Ｖの変化の一部を表している。
【００６４】
一方、図９（Ｂ）は、加速度Ａｓの変化を示したグラフである。実線Ｌ１９は演算部３０による自動速度追従処理の実行時の加速度Ａｓの変化の一部を表し、破線Ｌ２０は運転者Ｂの燃費測定走行時の加速度Ａｓの変化の一部を表している。
【００６５】
図８（Ａ）及び（Ｂ）と同様に、図９（Ａ）の実線Ｌ１７と破線Ｌ１８とは概ね一致し、図９（Ｂ）においては、破線Ｌ２０が急激に変化する箇所以外は実線Ｌ１９と破線Ｌ２０とは概ね一致している。即ち、運転者Ｂのドライバーモデルによって演算部３０は、運転者Ｂの運転特性を再現できているといえる。
【００６６】
上述したように、運転者Ａの運転特性は、運転者Ｂの運転特性と比較して加速度Ａｓの変化が激しい。換言すれば、運転者Ａによる運転時、運転者Ｂによる運転と比較して、車速Ｖが「車速Ｖの目標値であるＪＣ０８モード燃費の速度パターン」へ早期に近づくようにアクセル操作量Ａｐが急速に変化している。即ち、運転者Ｂによる運転時、運転者Ａによる運転と比較して、アクセル操作量Ａｐの単位時間あたりの変化量が小さくなっている。そのため、運転者Ｂによる運転時、運転者Ａによる運転と比較して、車速ＶとＪＣ０８モード燃費の速度パターンとの間の差分が大きくなっている。
【００６７】
加えて、運転者Ａのドライバーモデルは運転者Ａの運転特性を再現し、運転者Ｂのドライバーモデルは運転者Ｂの運転特性を再現しているので、運転者Ｂのドライバーモデルによる自動運転時、運転者Ａのドライバーモデルによる自動運転時と比較して、アクセル操作量Ａｐの単位時間あたりの変化量が小さくなる。更に、運転者Ｂのドライバーモデルによる自動運転時、運転者Ａのドライバーモデルによる自動運転時と比較して、車速ＶとＪＣ０８モード燃費の速度パターンとの間の差分が大きくなる。
【００６８】
演算部３０は、ＨＤＤ３６に運転者Ａのドライバーモデル及び運転者Ｂのドライバーモデルを含む複数のドライバーモデルを記憶することができる。シミュレータ１０の操作者は、自動速度追従処理の開始に先立ち、演算部３１がいずれのドライバーモデルに基づいて入力パラメータを決定するかを選択することができる。
【００６９】
以上説明したように、本発明に係る第１装置（シミュレータ１０）は、
車両（模擬車両Ｃｍ１）の走行状態を表す走行パラメータ（ヨー角θ、機関回転速度ＮＥ及び車速Ｖ）が目標値に一致するように運転者が前記車両を運転する場合に操作する入力装置の操作量を表す入力パラメータ（操舵角度δ、アクセル操作量Ａｐ、ブレーキ操作量Ｂｐ及びシフトポジションＰｓ）を定式化された数式の演算（式（７））によって逐次決定する入力パラメータ演算部（演算部３０）と、
前記入力パラメータ演算部によって決定された前記入力パラメータに基づいて前記車両を運転する自動運転部（演算部３０）と、
を備え、
前記定式化された数式のパラメータの集合であるドライバーモデル（運転者Ａのドライバーモデル及び運転者Ｂのドライバーモデル）を複数記憶する記憶部（ＨＤＤ３６）を備え、
前記入力パラメータ演算部は、
前記記憶部に記憶された複数のドライバーモデルのいずれかを前記定式化された数式の演算に反映させることによって前記車両が前記自動運転部により運転されるときの運転特性を変化させる（図８及び図９）、ように構成されている。
【００７０】
加えて、第１装置は、
一連の前記走行パラメータが一連の前記目標値である目標データセット（ｘｒｅｆ（ｋ））と一致するように運転者が実際に前記入力装置を操作することによって得られた一連の前記入力パラメータである第１データ（ｕｈ（ｋ））と、一連の前記走行パラメータが前記目標データセットと一致するように前記定式化された数式の演算によって決定された一連の前記入力パラメータである第２データ（ｕｍｐｃ（ｋ））と、の間の差分が最小となるように前記ドライバーモデルを決定し、前記決定されたドライバーモデルを前記記憶部に記憶させるドライバーモデル生成部を備えている。
【００７１】
加えて、前記記憶部は、
少なくとも第１の前記ドライバーモデル（運転者Ａのドライバーモデル）及び第２の前記ドライバーモデル（運転者Ｂのドライバーモデル）を記憶し、
前記第２のドライバーモデルは、
前記自動運転部によって前記車両が運転されるとき、前記第２のドライバーモデルが前記定式化された数式の演算に反映される場合、前記第１のドライバーモデルが反映される場合と比較して、前記入力パラメータのうちの特定入力パラメータの単位時間あたりの変化量が少なくなる（図６、図８及び図９）、ように構成されている。
【００７２】
加えて、前記第２のドライバーモデルは、
前記自動運転部によって前記車両が運転されるとき、前記第２のドライバーモデルが前記定式化された数式の演算に反映される場合、前記第１のドライバーモデルが反映される場合と比較して、前記特定走行パラメータと同特定走行パラメータの目標値との間の差分が大きくなる（図６、図８及び図９）ように構成されている。
【００７３】
第１装置によれば、車両の自動運転に係るドライバーモデルを容易に切り替えることができる。加えて、運転者による実際の運転に基づいてドライバーモデルを生成することができる。
【００７４】
＜実施形態１の変形例＞
次に、第１装置の変形例について説明する。上述した第１装置は、ドライブシミュレータ１０に適用されていた。これに対し、本変形例は実際の車両Ｃｒ１に適用される点において第１装置と相違する。従って、以下、この相違点を中心に説明する。
【００７５】
本変形例に係る演算部３１のインタフェース３８は、図１０に示される車両Ｃｒ１が備えるＥＣＵ（電子制御ユニット／Electronic Control Unit）４１及び車両Ｃｒ１の車室内のセンターコンソールに配設された車載ディスプレイ４２と接続されている。
【００７６】
車両Ｃｒ１は、路面を走行する替わりにダイナモメータシステム５０上で駆動輪である左右の前輪４３を回転させる。ダイナモメータシステム５０は、車両Ｃｒ１が路面を走行しているときと同様の負荷を前輪４３に与える。
【００７７】
ダイナモメータシステム５０は、シャシーダイナモメータ５１、電動機５２及び計測制御ユニット５３を含んでいる。シャシーダイナモメータ５１の外周面が前輪４３と接し、互いにトルク伝達が可能となっている。電動機５２はトルクＴｒを発生させ、トルクＴｒをシャシーダイナモメータ５１に伝達する。計測制御ユニット５３は、電動機５２が発生させるトルクＴｒを決定する。
【００７８】
車両Ｃｒ１に運転者が乗車して燃費測定走行を行うとき、演算部３１は、図３に示された目標車速Ｖｔの運転者に対する案内を車載ディスプレイ４２に表示させる。燃費測定走行の実行中、演算部３１は、ＥＣＵ４１から車速Ｖ、アクセル操作量Ａｐ、ブレーキ操作量Ｂｐ及びシフトポジションＰｓを入力パラメータとして受信する。演算部３１は、受信した入力パラメータに基づいてドライバーモデルを生成する。
【００７９】
演算部３１が自動速度追従処理を実行するとき、ドライバーモデルに基づいて入力パラメータを決定し、ＥＣＵ４１へ送信する。ＥＣＵ４１は受信した入力パラメータに基づいて車両Ｃｒ１が備える各種アクチュエータを作動させる。その結果、車両Ｃｒ１が走行する（具体的には、前輪４３がシャシーダイナモメータ５１を回転させる）。
【００８０】
加えて、演算部３１は、ＨＤＤ３６に複数のドライバーモデルを記憶することができる。車両Ｃｒ１の操作者は、自動速度追従処理の開始に先立ち、演算部３１がいずれのドライバーモデルに基づいて入力パラメータを決定するかを選択することができる。
【００８１】
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２実施形態に係る車両の自動運転装置（以下、「第２装置」とも称呼される。）について説明する。第１装置は、燃費測定走行を自動的に実行することが可能であった。これに対し、第２装置は、テストコース上のセンターラインを自動的に追尾して走行することが可能である点において第１装置と相違する。従って、以下、この相違点を中心に説明する。
【００８２】
第２装置に係るシミュレータ１１の演算部３０は、図１１に示されるテストコース６０上に模擬車両Ｃｍ２を疑似的に走行させる経路走行を実行することができる。図１１の点Ｐａがテストコース６０の出発地点である。
【００８３】
経路走行の実行中、運転者は、操舵ハンドル２１、アクセルペダル２２、ブレーキペダル２３及びシフトレバーを操作して模擬車両Ｃｍ２の進行方向を表すヨー角θ及び車速Ｖを制御する。経路走行の実行中、図１２に示されるように、演算部３０は、ヨー角θ及び車速Ｖに応じてディスプレイ２５に模擬車両Ｃｍ２の前方の風景を表示させる。
【００８４】
図１２に示されるセンターライン６１は、模擬車両Ｃｍ２が追従すべきコースを運転者が容易に認識できるように表示されている。センターライン６１に沿って模擬車両Ｃｍ２がテストコース６０を始点Ｐａから後述する点Ｐｂを経て終点Ｐｃまで走行すると、模擬車両Ｃｍ２の走行距離はｆｔとなる。
【００８５】
（自動車線追従処理）
更に、演算部３０は、経路走行を自動的に行うことができる。即ち、運転者が操舵ハンドル２１及びアクセルペダル２２等を操作することなく、演算部３０は、模擬車両Ｃｍ２にセンターライン６１上を走行させる。演算部３０が自動的に行う経路走行は、「自動車線追従処理」とも称呼される。
【００８６】
演算部３０は、自動車線追従処理を実行するため、模擬車両Ｃｍ２を内部的にモデル化し、そのモデルに対する入力パラメータ（操舵角度δ及びアクセル操作量Ａｐ等）に基づいて走行パラメータ（ヨー角θ及び車速Ｖ等）を決定する。先ず、模擬車両Ｃｍ２のモデル化処理について説明し、次いで、入力パラメータに基づいて走行パラメータを決定する処理について説明する。
【００８７】
模擬車両Ｃｍ２は四輪車両であるが、演算部３０の処理を簡素化するため、自動車線追従操作に関する処理においては二輪車両モデルが用いられる。模擬車両Ｃｍ２の二輪車両モデルの模式図が図１３に示される。図１３の点Ｐｇは、模擬車両Ｃｍ２の重心位置を表している。
【００８８】
加えて、二輪車両モデルにおいて用いられるパラメータが以下に示される。
β：車体滑り角
ｒ：ヨーレート
ｖｘ：前後方向速度
ｖｙ：左右方向速度
Ｙｆ：前輪横力
Ｙｒ：後輪横力
βｆ：前輪スリップ角
βｒ：後輪スリップ角
Ｋｆ：前輪コーナリングスティッフネス
Ｋｒ：後輪コーナリングスティッフネス
ｍ：車両質量
Ｉｚ：車体ヨー慣性モーメント
Ｌｆ：車体重心から前輪軸までの距離
Ｌｒ：車体重心から後輪軸までの距離
【００８９】
模擬車両Ｃｍ２の車体の横方向（左右方向）の力の釣り合いに着目すると下式（１３）が得られる。
【数８】
2017061168.tif 000010
一方、車体の旋回（ヨー方向）のモーメントの釣り合いに着目すると下式（１４）が得られる。
【数９】
2017061168.tif 000011
【００９０】
後輪の進行方向は車体の前後方向と一致する一方、前輪の方向は車両の前後方向に対して操舵角度δの変位を有するので、前輪及び後輪のスリップ角に着目すると下式（１５）及び下式（１６）が得られる。
【数１０】
2017061168.tif 000012
通常、前輪スリップ角βｆ及び後輪スリップ角βｒは微小な値であるので、前輪横力Ｙｆの大きさは前輪スリップ角βｆの大きさに比例し且つ方向が逆である。同様に、後輪横力Ｙｒの大きさは後輪スリップ角βｒの大きさに比例し且つ方向が逆である。そこで、下式（１７）及び下式（１８）が得られる。
【数１１】
2017061168.tif 000013
【００９１】
以上より、下式（１９）及び下式（２０）の運動方程式が得られる。
【数１２】
2017061168.tif 000014
ここで、車体滑り角βが微小な値であるとすれば、下式（２１）が得られる。
【数１３】
2017061168.tif 000015
【００９２】
以上より、下式（２２）の状態方程式が得られる。
【数１４】
2017061168.tif 000016
ただし、ｃｆ＝２Ｋｆ、ｃｒ＝２Ｋｒである。
【００９３】
更に、「模擬車両Ｃｍ２とセンターライン６１との距離である追随誤差ｙｅ」及び「模擬車両Ｃｍ２の進行方向とセンターライン６１の方向との角度誤差θｅ」を定式化するため、センターライン６１の接線方向Ｔｘと、接線と垂直な垂線方向Ｔｙと、からなる座標系が用いられる。この座標係は図１４に示される。図１４の点Ｐｖは点Ｐｇからセンターライン６１に伸ばした垂線と、センターライン６１と、の交点である。
【００９４】
車体滑り角βが微小であるとすれば、下式（２３）及び下式（２４）が得られる。
【数１５】
2017061168.tif 000017
追随誤差ｙｅの単位時間あたりの変化量は車速ＶのＴｙ方向成分に等しい。加えて、車速Ｖの方向とＴｘ方向とのなす角は、車体滑り角βと角度誤差θｅとの和に等しい。従って、車体滑り角β及び角度誤差θｅが微小であるとすれば、下式（２５）が得られる。更に、式（２５）の両辺を時刻ｔに関して微分すれば、下式（２６）が得られる。
【数１６】
2017061168.tif 000018
【００９５】
一方、θ＝θｅ＋θｄであるから、下式（２７）が得られる。ここで、ρは、センターライン６１の曲率半径である。更に、車速Ｖの単位時間あたりの変化量は微小であるとすれば、下式（２８）が得られる。
【数１７】
2017061168.tif 000019
【００９６】
上記式（２３）〜（２８）を上記式（２２）に代入することによって、下式（２９）の状態方程式が得られる。
【数１８】
2017061168.tif 000020
【００９７】
上記二輪車両モデルについては、例えば、
安部正人「自動車の運動と制御」  東京電機大学出版局  (2012) （参考文献４）
に、より詳細に記載されている。
【００９８】
（状態方程式及び評価関数）
上記式（２９）を離散化された時刻ｋに関する方程式に変換すると下式（３０）の状態方程式が得られる。
【数１９】
2017061168.tif 000021
【００９９】
一方、評価関数として下式（３１）が得られる。
【数２０】
2017061168.tif 000022
【０１００】
更に、予測ステップ数Ｎ先（即ち、時刻（ｋ＋１））の出力値を算出できるように上記式（３０）を拡大すると、下式（３２）が得られる。
【数２１】
2017061168.tif 000023
【０１０１】
一方、上記式（３１）の評価関数は下式（３３）のように表される。
【数２２】
2017061168.tif 000024
【０１０２】
更に、上記式（３１）の評価関数に上記式（３３）の状態方程式を代入すると、下式（３４）が得られる。
【数２３】
2017061168.tif 000025
【０１０３】
∂Ｊ／∂Ｕ＝０であるから上記式（３４）から下式（３５）及び下式（３６）が得られる。
【数２４】
2017061168.tif 000026
【０１０４】
従って、時刻ｔ＝ｋであるときの入力パラメータｕ（ｋ）（操舵角度δ）は、行列Ｕの１行目の値として得られる。
【０１０５】
（ドライバーモデルの生成）
演算部３０は、ＨＤＤ３６上に９個のドライバーモデルを記憶している。ドライバーモデルのそれぞれは、図１５の点Ｐ１〜Ｐ４及び点Ｑ１〜Ｑ５によって示される。図１５の横軸は予測ステップ数Ｎであり、縦軸は入力値評価重みＲに対する誤差評価重みＱの比（即ち、Ｑ／Ｒ）である。縦軸のＱ／Ｒは、常用対数によって表されている。本例において、誤差評価重みＱ及び終端重みＳｆは固定値であり、Ｑ＝１且つ＝Ｓｆ１０００である。従って、予測ステップ数Ｎ及び入力値評価重みＲの組合せがドライバーモデルを構成している。
【０１０６】
演算部３０がいずれのドライバーモデルを採用するかによって運転特性を使い分けることができる。ここで、運転特性を評価する指標を導入し、ドライバーモデル毎の運転特性を評価する。評価指標は、操舵角度δの変化量ｄ、及び、走行パラメータと目標値の誤差の標準偏差σである。
【０１０７】
操舵角度δの変化量ｄは、操舵ハンドル２１の操作の滑らかさを反映する指標値として用いられる。図１１に示されるテストコース６０上の点Ｐｂは、テストコース６０において最も曲率半径ρの変化の激しい地点である。テストコース６０上の開始地点Ｐａからの距離をｆとすれば、点Ｐｂはｆ＝ｆｐの地点である。この点Ｐｂ近傍の区間を通過する際の操舵角度δの変化量に運転特性がより顕著に表れると考えられるので、変化量ｄはその変化量に相関を有する。
【０１０８】
点Ｐｂの直前の区間は右カーブであり且つ点Ｐｂの直後の区間は左カーブであるので、模擬車両Ｃｍ２が点Ｐｂの近傍を走行するときに操舵角度δが「０」となる地点Ｐｎが存在する。「地点Ｐｎの開始地点Ｐａからの距離ｆ０」の小数点を切り捨てた値をｆａとし、距離ｆ０の小数点を切り上げた値をｆｂとする。ガウス記号（［ ］）を用いて表すと、ｆａ＝［ｆ０］であり、ｆｂ＝［ｆ０］＋１である。
【０１０９】
開始地点Ｐａからの距離がｆａであるときの操舵角度δであるδ（ｆａ）とし、開始地点Ｐａからの距離がｆｂであるときの操舵角度δであるδ（ｆｂ）とすると、変化量ｄは下式（３７）により表される。
ｄ＝（δ（ｆｂ）−δ（ｆａ））／（ｆｂ−ｆａ）
＝δ（ｆｂ）−δ（ｆａ）                        ……（３７）
【０１１０】
一方、標準偏差σは、模擬車両Ｃｍ２のセンターライン６１への追随の正確さを反映する指標として用いられる。標準偏差σは下記式（３８）により求められる。
【数２５】
2017061168.tif 000027
ただし、ｅ（ｉ）は、距離ｆ＝１，２，…ｆｔに対する模擬車両Ｃｍ２
の位置とセンターライン６１との間の距離
ｅｖは、距離ｆ＝１，２，…ｆｔに対するｅ（ｆ）の平均値
【０１１１】
図１５に表されたドライバーモデルＰ１〜Ｐ４及びドライバーモデルＱ１〜Ｑ５のそれぞれの変化量ｄと標準偏差σとの組合せを平面上にプロットすることにより図１６が得られる。図１６から理解されるように、ドライバーモデルＰ１〜Ｐ４は、ドライバーモデルＱ１〜Ｑ５と比較して変化量ｄが小さく且つ標準偏差σが大きい。即ち、ドライバーモデルＰ１〜Ｐ４はドライバーモデルＱ１〜Ｑ５と比較して操舵角度δの単位時間あたりの変化量が少なく且つ誤差ｅ（ｉ）が大きくなっている。
【０１１２】
例えば、ドライバーモデルＰ１及びドライバーモデルＱ１の距離ｆに対する操舵角度δ及び誤差ｅの変化のグラフが図１７（Ａ）及び（Ｂ）に示される。図１７（Ａ）から理解されるように、ドライバーモデルＰ１はドライバーモデルＱ１と比較して操舵角度δの変化が緩慢になっている。一方、ドライバーモデルＱ１は、操舵角度δが大きく変化するとき、増加しすぎた操舵角度δの絶対値が小さくなるように修正されるオーバーシュートが発生している。一方、図１７（Ｂ）から理解されるように、ドライバーモデルＱ１はドライバーモデルＰ１と比較して誤差ｅが小さくなっている。
【０１１３】
演算部３０は、ＨＤＤ３６にドライバーモデルＰ１〜Ｐ４及びドライバーモデルＱ１〜Ｑ５に対応するパラメータを記憶することができる。シミュレータ１１の操作者は、自動車線追従操作の開始に先立ち、演算部３０がいずれのドライバーモデルに基づいて入力パラメータを決定するかを選択することができる。
【０１１４】
以上説明したように、第２装置（シミュレータ１１の演算部３０）は、
前記記憶部（ＨＤＤ３６）は、
少なくとも第１の前記ドライバーモデル（ドライバーモデルＱ１）及び第２の前記ドライバーモデル（ドライバーモデルＰ１）を記憶し、
前記第２のドライバーモデルは、
前記自動運転部（演算部３０）によって前記車両が運転されるとき、前記第２のドライバーモデルが前記定式化された数式の演算に反映される場合、前記第１のドライバーモデルが反映される場合と比較して、前記入力パラメータのうちの特定入力パラメータの単位時間あたりの変化量が少なくなる（図１７（Ａ）及び（Ｂ））、
ように構成されている。
【０１１５】
前記第２のドライバーモデルは、
前記自動運転部によって前記車両が運転されるとき、前記第２のドライバーモデルが前記定式化された数式の演算に反映される場合、前記第１のドライバーモデルが反映される場合と比較して、前記特定走行パラメータと同特定走行パラメータの目標値との間の差分が大きくなる（図１７（Ａ）及び（Ｂ））ように構成されている。
【０１１６】
第２装置によれば、運転特性が互いに異なる複数のドライバーモデルを使い分けることが可能となる。
【０１１７】
＜実施形態２の変形例＞
次に、第２装置の変形例について説明する。上述した第２装置は、ドライブシミュレータ１１に適用されていた。これに対し、本変形例は実際の車両Ｃｒ２に適用される点において第２装置と相違する。従って、以下、この相違点を中心に説明する。
【０１１８】
本変形例に係る車両Ｃｒ２が図１８に示される。車両Ｃｒ２は前方の光景を捉えるカメラ４４を備えている。本変形例に係る演算部３０のインタフェース３８は、カメラ４４によって撮影された前方画像Ｍｖを受信する。演算部３０は、前方画像Ｍｖに基づいて経路上に付されたセンターライン６１のようなセンターラインを認識（抽出）する。演算部３０は、抽出されたセンターラインを自動的に追従する自動車線追従操作を実行することができる。
【０１１９】
演算部３０は、ＨＤＤ３６にドライバーモデルＰ１〜Ｐ４及びドライバーモデルＱ１〜Ｑ５に対応するパラメータを記憶している。シミュレータ１１の操作者は、自動車線追従操作の開始に先立ち、演算部３０がいずれのドライバーモデルに基づいて入力パラメータを決定するかを選択することができる。
【０１２０】
以上、本発明に係る車両の自動運転装置の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。例えば、第１実施形態に係る第１装置は、入力パラメータとしてアクセル操作量Ａｐ及びブレーキ操作量Ｂｐ等を決定していた。しかし、第１装置は、更に、操舵角度δを決定しても良い。同様に、第２装置は、操舵角度δに加えて、アクセル操作量Ａｐ及びブレーキ操作量Ｂｐ等を決定しても良い。
【０１２１】
加えて、各実施形態に係る車両の自動運転装置を構成するハードウェアは適宜変更されても良い。例えば、ＨＤＤ３６は、ハードディスクドライブ以外の不揮発性記憶装置（例えば、フラッシュメモリを含んだソリッドステートドライブ（ＳＤＤ））によって構成されても良い。
【０１２２】
加えて、第１実施形態に係る第１装置及び第２実施形態に係る第２装置に関して、運転者による入力装置の操作に基づいてドライバーモデルを生成する装置と、ドライバーモデルに基づいて自動運転を実行する装置と、が同一であった。しかし、ドライバーモデルを生成する装置と、自動運転を実行する装置と、は互いに異なっていても良い。更に、ドライバーモデルを生成する装置がドライブシミュレータあり、自動運転を実行する装置が車両に搭載された演算部であっても良い。
【符号の説明】
【０１２３】
ドライブシミュレータ…１０、操作部…２０、操舵ハンドル…２１、アクセルペダル…２２、ブレーキペダル…２３、ディスプレイ…２５、ダッシュボード…２６、演算部…３０。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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