(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の運転操作量に基づいて車両を制御する車両用制御装置であって、
前記運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、
前記運転操作量検出手段によって検出された運転操作量に基づいて前記車両の被制御量の推定値を算出する被制御量推定手段と、
前記被制御量推定手段によって算出された推定値と前記運転操作量検出手段によって運転操作量が検出された運転操作時に推奨される前記車両の被制御量の推奨値との差が所定値以上の場合、前記車両の被制御量の履歴値と前記推奨値との補間値を前記車両の運転履歴情報に応じて算出する補間値算出手段と、
前記補間値算出手段によって算出された補間値に基づいて前記車両を制御する車両制御手段とを備えることを特徴とする、車両用制御装置。
【請求項２】
前記補間値算出手段は、過去の運転操作の操作履歴に応じて、前記補間値を変更する、請求項１に記載の車両用制御装置。
【請求項３】
前記補間値算出手段は、前記操作履歴と今回の運転操作との差異が小さい場合は大きい場合に比べ前記推奨値との差分が小さくなる方向に前記補間値を算出する、請求項２に記載の車両用制御装置。
【請求項４】
前記補間値算出手段は、前記操作履歴と今回の運転操作との差異が大きい場合は小さい場合に比べ前記推定値との差分が小さくなる方向に前記補間値を算出する、請求項２又は３に記載の車両用制御装置。
【請求項５】
前記補間値算出手段は、前記車両の運転状況に応じて前記補間値の算出を異ならせる、請求項１から４のいずれか一項に記載の車両用制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の運転操作量に基づいて車両を制御する車両用制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、アクセルセンサから読み取られるアクセル開度の変化速度をアクセル開度補正手段でなまし、そのなまされたアクセル開度を基に燃料噴射量を算出する、燃料噴射装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この燃料噴射装置は、アクセル開度の変化速度を学習記憶し、学習した変化速度に基づいてアクセル開度補正手段におけるなまし率を変更させる学習機能を備えるものである。
【特許文献１】特開２００３−３２８８１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述の従来技術では、運転者のアクセル操作の癖に応じたなまし率が設定できるため運転者の運転感覚の齟齬を解消することが期待されるものの、運転者の運転操作が必ずしも最適な運転操作であるとは限らないため、学習結果によっては車両が最適に制御されないことが考えられ得る。一例として、燃費効率の悪い運転操作が学習されることによって、車両の燃費効率が悪くなるおそれがある。
【０００４】
そこで、本発明は、運転者の運転感覚に合わせつつ、車両が最適に制御されるように運転支援をすることができる、車両用制御装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、第１の発明に係る車両用制御装置は、
運転者の運転操作量に基づいて車両を制御する車両用制御装置であって、
前記運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、
前記運転操作量検出手段によって検出された運転操作量に基づいて前記車両の被制御量の推定値を算出する被制御量推定手段と、
前記被制御量推定手段によって算出された推定値と前記運転操作量検出手段によって運転操作量が検出された運転操作時に推奨される前記車両の被制御量の推奨値との差が所定値以上の場合、前記車両の被制御量の履歴値と前記推奨値との補間値を前記車両の運転履歴情報に応じて算出する補間値算出手段と、
前記補間値算出手段によって算出された補間値に基づいて前記車両を制御する車両制御手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
第２の発明は、第１の発明に係る車両用制御装置であって、
前記補間値算出手段は、過去の運転操作の操作履歴に応じて、前記補間値を変更することを特徴とする。
【０００７】
第３の発明は、第２の発明に係る車両用制御装置であって、
前記補間値算出手段は、前記操作履歴と今回の運転操作との差異が小さい場合は大きい場合に比べ前記推奨値との差分が小さくなる方向に前記補間値を算出することを特徴とする。
【０００８】
第４の発明は、第２又は第３の発明に係る車両用制御装置であって、
前記補間値算出手段は、前記操作履歴と今回の運転操作との差異が大きい場合は小さい場合に比べ前記推定値との差分が小さくなる方向に前記補間値を算出することを特徴とする。
【０００９】
第５の発明は、第１から第４のいずれかの発明に係る車両用制御装置であって、
前記補間値算出手段は、前記車両の運転状況に応じて前記補間値の算出を異ならせることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、運転者の運転感覚に合わせつつ、車両が最適に制御されるように運転支援をすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。図１は、本発明に係る車両用制御装置の一実施形態である運転支援装置１００の構成を示すブロック図である。運転支援装置１００は、車両の運転者の運転操作を支援するものである。
【００１２】
運転操作検出部１は、車両の運転者の運転操作を検出するものである。運転操作検出部１は、例えば、運転者の運転操作によって生じた運転操作量を検出するためのセンサやスイッチに相当する。より具体的には、運転者の加速運転操作量・減速運転操作量を検出することを可能にするアクセルポジションセンサ、アクセルスイッチ、ブレーキポジションセンサ及びブレーキスイッチ、運転者の操舵運転操作量を検出することを可能にする操舵角センサ、運転者の変速操作状態量を検出することを可能にするシフトポジションセンサ及びクラッチスイッチ、運転者の進路変更操作状態量を検出することを可能にするウィンカースイッチなどが挙げられる。
【００１３】
アクセルポジションセンサやブレーキポジションセンサは、運転席に着座した運転者の足で操作されるペダル部に設置され、ペダルのストローク（角度）を検出する。その検出値によって運転者のペダルの踏み込み量の算出が可能となる。また、アクセルスイッチは、アクセルペダルの踏み込み動作を検出し、例えば、アクセルペダルが踏まれている状態をオンと検出し、踏まれていない状態をオフと検出する。その検出値によって運転者の加速操作の意思の検出が可能となる。また、ブレーキスイッチは、ブレーキペダルの踏み込み動作を検出し、例えば、ブレーキペダルが踏まれている状態をオンと検出し、踏まれていない状態をオフと検出する。その検出値によって運転者の減速操作の意思の検出が可能となる。また、操舵角センサは、運転席のステアリング部に設置され、ステアリングの操舵角を検出する。その検出値によって運転者のステアリングの操舵量の算出が可能となる。また、シフトポジションセンサは、運転者が操作したシフトポジション（例えば、ＤレンジやＲレンジ、１から６速などの変速ギヤ位置）の検出が可能となる。また、クラッチスイッチは、運転者のクラッチ操作の検出が可能となる。また、ウィンカースイッチは、右左折操作や車線変更操作の検出が可能となる。
【００１４】
被制御量推定部２は、運転操作検出部１によって検出された運転操作量に基づいて、車両の被制御量の推定値を算出するものである。車両は、エンジン制御、ブレーキ制御、操舵制御、車間制御、車線維持制御などの様々な車両制御によって制御され、そのような車両制御を行うための車両制御用コンピュータ（ＥＣＵ（Electronic  Control  Unit：電子制御装置））を備えている。これらのＥＣＵは、自身に入力される入力信号に基づいて所定の車両制御を行うための演算処理を行うことによって、制御対象である車両（エンジン、アクチュエータ、モータ、ディスプレイ等の表示装置、スピーカ等の音声出力装置などの車両部品を含む）を動作させるための制御信号を決定し出力するものである。つまり、被制御量推定部２は、運転操作検出部１によって検出された運転操作量を入力信号とするＥＣＵから出力された制御信号に従って制御された車両の被制御量（車両の運動状態を表す実際の状態量）を推定する。例えば、被制御量推定部２は、アクセルペダルのストローク量（運転操作量）を入力信号とするエンジンＥＣＵ（エンジン制御をするＥＣＵ）から出力された制御信号に従って制御されたエンジンの回転数（被制御量）の推定値を算出する。車両の被制御量の具体例として、エンジン回転数以外にも、車速、車両の加減速度、車両の舵角、周辺車両との車間距離、周辺車両との車間時間、道路区画線との車線間距離などの状態量が挙げられる。
【００１５】
被制御量推定部２は、例えば、運転操作量と被制御量との関係を定めた推定値算出基準（例えば、マップや演算式）に基づいて、車両の被制御量の推定値を算出することができる。より具体的な例を挙げれば、被制御量推定部２は、アクセルペダルのストローク量とエンジン回転数との関係を定めた推定値算出基準に基づいて、運転操作検出部１によって検出されたアクセルペダルのストローク量（運転操作量）に対するエンジン回転数（被制御量）の推定値を算出する。推定値算出基準については、例えば、シミュレーションや評価試験によって予め設定されたり、学習によって設定されたりするとよい。
【００１６】
また、被制御量推定部２は、車両状態検出部３によって検出された車両状態量と運転操作検出部１によって検出された運転操作量とに基づいて、車両の被制御量の推定値を算出してもよい。車両状態検出部３によって検出される車両状態量は、車両に搭載されるセンサ（スイッチやＥＣＵ）を含む）などによって検出され、車両の走行状態や車両の走行環境などを示す現在の状態量に相当するものである。より具体的には、車速、車両の加減速度、エンジン回転数、操舵角、ロール角、ヨーレート、車両傾斜角、バッテリ状態、車間距離、車間時間、外気温や天気などの気象状態などが挙げられる。被制御量推定部２は、上述と同様に、運転操作量及び車両状態量と被制御量との関係を定めた推定値算出基準（例えば、マップや演算式）に基づいて、車両の被制御量の推定値を算出すればよい。
【００１７】
また、被制御量推定部２は、モデル制御やフィードフォワード制御やカルマンフィルタなどの制御理論を用いて、車両状態検出部３によって検出された車両状態量と運転操作検出部１によって検出された運転操作量とに基づいて、車両の被制御量の推定値を算出してもよい。
【００１８】
また、運転支援装置１００は、運転者が運転操作を行った状況を表す運転状況情報を検出する手段として、運転状況判断部４と地図情報蓄積部５とを有している。運転状況判断部４は、ＧＰＳ衛星からの軌道信号を受信するＧＰＳ受信機から取得した位置信号などに基づいて自車位置を検出する自車位置検出部を備える。一方、地図情報蓄積部５は、高精度の地図情報を記憶している。高精度の地図情報には、例えば、一般道及び有料道路等の道路種類情報、直線路、カーブ、分岐路、交差点、上り坂及び下り坂等の道路形状情報、トンネル、踏切、橋、建物、駐車場、有料道路の料金所及びＥＴＣレーン等の構造物情報などが、それらの各地点の座標データとともに含まれている。また、その地図情報には、例えば、カーブの半径や曲率やカント、路面勾配、道路の車線数、車線幅、停止線の位置、右折／左折レーン、標高、法定速度等の法規情報などの各地点に関する詳細な付属情報が含まれていてもよい。地図情報蓄積部５内の地図情報は、車車間通信や路車間通信や所定の管理センターなどの外部との通信を介してリアルタイムに更新可能にしてもよく、あるいは、ＣＤやＤＶＤなどの媒体を介して更新可能にしてもよい。したがって、運転状況判断部４は、自車位置検出部により検出された自車位置と地図情報蓄積部５内の地図情報とに基づいて、自車が地図上のどのような地点に位置しているのかを把握することができる。つまり、運転状況判断部４は、運転操作検出部１によって運転操作が検出された時の運転状況として、座標データ、道路種類、道路形状などを判断することができる。また、運転状況判断部４は、運転操作検出部１によって運転操作が検出された時の運転状況として、車速や車両の傾斜角といった車両状態量、運転日時、天候状態などを判断するようにしてもよい。
【００１９】
また、運転支援装置１００は、渋滞情報蓄積部６を有してもよい。運転操作検出部１によって運転操作が検出された時の渋滞情報が渋滞情報蓄積部６に記憶される。渋滞情報は、例えば、ＶＩＣＳ（Vehicle  Information  and  Communication  System）やデータ放送から提供され得る。したがって、運転状況判断部４は、運転操作検出部１によって運転操作が検出された時の運転状況として、渋滞状況を判断することができる。
【００２０】
また、運転支援装置１００は、運転者を認証する認証手段として、運転者を特定するための認証情報を運転者側から取得する認証情報取得部７、運転者を照合するための運転者固有の認証用固有情報を記憶する認証情報蓄積部８と、認証情報取得部７によって取得された認証情報と認証情報蓄積部８に記憶された認証用固有情報とに基づいて運転者を特定する運転者特定部９とを有する。運転者特定部９は、例えば、イモビライザ等のキー認証や、虹彩認証、顔認証、声紋認証、指紋認証、静脈認証等の生体認証などによって、運転者を特定すればよい。
【００２１】
また、運転支援装置１００は、運転者の癖や運転技術などの運転傾向を解析する手段として、運転状況や運転操作に関する運転履歴情報を運転者毎に記憶する運転履歴蓄積部１０と、運転履歴蓄積部１０に記憶された運転履歴情報を解析する運転履歴解析部１１とを有する。運転履歴蓄積部１０には、運転履歴情報の一つとして、運転操作検出部１によって検出された運転操作量が運転状況毎に記憶されている。
【００２２】
例えば、運転操作検出部１によって検出された運転操作量の運転状況毎の平均値などの統計値が運転履歴情報として運転履歴蓄積部１０に記憶されている場合、運転履歴解析部１１は、運転操作量の運転状況毎の平均値などの統計値を参照することによって、運転状況毎に運転者がどのような運転操作をするのかを把握することができる。すなわち、運転状況毎の運転者の運転傾向を解析することができる。例えば、停車中や坂道発進時におけるアクセルストローク量の平均値が所定の基準値より大きければ、車両を運転操作している運転者は停車中や坂道発進時にアクセルをふかしすぎる運転傾向を有すると解析することができる。
【００２３】
また、運転履歴解析部１１は、運転操作検出部１によって今回の運転操作量が検出された時の運転状況と同一又は類似の運転状況に対応する運転操作量の平均値を運転履歴蓄積部１０から読み出し、読み出された運転操作量の平均値と今回の運転操作量との比較をすることによって、今回の運転操作が運転者の癖や運転技術などの運転傾向に起因するものなのか否かを判断することができる。当該比較によって、同一又は類似の運転状況における運転操作量の平均値と今回の運転操作量との差が所定の基準範囲内である場合には、今回の運転操作が過去の履歴から推測される運転操作の傾向に近いとして、今回の運転操作は運転者の癖などの運転傾向に起因する運転操作であると判断することができる。一方、同一又は類似の運転状況における運転操作量の平均値と今回の運転操作量との差が所定の基準範囲外である場合には、今回の運転操作が過去の履歴から推測される運転操作の傾向に近くはないとして、今回の運転操作は運転者の癖などの運転傾向に起因しない運転操作であると判断することができる。運転者の運転傾向に起因しない運転操作とは、事故回避時や緊急時などの臨時的な運転操作であることが想定され得る。
【００２４】
また、運転履歴蓄積部１０には、運転操作検出部１によって運転操作が検出された運転状況において推奨される被制御量の推奨値が運転状況毎に記憶されてもよい。被制御量の推奨値は、推奨目的や被制御量の種類などに応じて異なる。被制御量の推奨値は、例えば、その被制御量がエンジン回転数や車速や車両の加減速度である場合にはその運転状況においてエネルギー効率や燃費効率が最適となる値に設定され、その被制御量が車両の舵角である場合にはその運転状況において最適な舵角となる値に設定され、その被制御量が車間距離や車間時間である場合にはその運転状況において最適な車間距離や車間時間となる値に設定されるとよい。被制御量の推奨値については、例えば、シミュレーションや評価試験によって予め設定されたり、学習によって設定されたりするとよい。
【００２５】
また、運転履歴蓄積部１０には、運転履歴情報として、詳細は後述するが、運転操作検出部１によって検出された運転操作量と運転支援判断部１２からの運転支援指令とに基づいて運転支援実行部１３から出力された制御信号に従って制御された時の被制御量の実測値が運転状況毎に記憶されている。
【００２６】
運転支援判断部１２は、被制御量推定部２によって算出された被制御量の推定値と、運転状況判断部４によって判断された運転状況と、運転者特定部９によって特定された運転者情報と、運転履歴蓄積部１０に記憶された運転履歴情報とに基づいて、運転者の運転操作を支援する支援制御内容を決定し、その決定に応じた運転支援指令を運転支援実行部１３に出力する。
【００２７】
運転支援実行部１３は、運転支援判断部１２からの運転支援指令に基づいて、車両を制御する。運転支援実行部１３は、上述の車両制御を行うためのＥＣＵや、そのＥＣＵから出力された制御信号に従って動作する車両部品である。
【００２８】
続いて、運転支援装置１００の動作について説明する。図２は、運転支援装置１００の動作を示すフローチャートである。
【００２９】
被制御量推定部２は、少なくとも運転操作検出部１によって検出された運転操作量に基づいて（ステップ１０）、車両の被制御量の推定値を算出する（ステップ１２）。例えば、被制御量推定部２は、アクセルペダルのストローク量（運転操作量）に基づいて、エンジン回転数（被制御量）の推定値を算出する。
【００３０】
運転状況判断部４は、少なくとも地図情報蓄積部５内の地図情報を用いて、運転操作検出部１によって運転操作量が今回検出された時の運転状況を判断する（ステップ１４）。例えば、運転状況判断部４は、地図情報蓄積部５内の地図情報と渋滞情報蓄積部５内の渋滞情報とを用いて、運転地点の座標データ、道路種類（一般道か否か）、道路形状（上り坂か否か）、渋滞状況（渋滞中か否か）など、運転操作検出部１によって運転操作量が今回検出された時の運転状況を判断し特定する。
【００３１】
運転者特定部９は、認証情報取得部７によって取得された認証情報と認証情報蓄積部８に記憶された認証用固有情報とに基づいて、運転操作検出部１によって今回検出された運転操作を行った運転者を特定する（ステップ１６）。これにより、運転操作を運転者毎に区別することができる。
【００３２】
運転支援判断部１２は、ステップ１６で特定された運転者に関して、ステップ１４で特定された今回の運転状況において推奨される被制御量の推奨値を運転履歴蓄積部１０から読み出し、当該被制御量の推奨値とステップ１２で算出された車両の被制御量の推定値とに基づいて、ステップ１０で検出された運転操作を支援する支援制御内容を決定する（ステップ１８）。
【００３３】
運転支援判断部１２は、今回の運転状況における被制御量の推奨値と推定値との差の絶対値が所定値εより小さい場合には（ステップ１８，Ｙｅｓ）、今回検出された運転操作は最適な車両制御を行うことができる運転操作であるとして、被制御量の推奨値（又は被制御量の推定値）を運転支援の目標指令値として運転支援実行部１３に送信する（ステップ２０）。例えば、坂道発進時におけるエンジン回転数（被制御量）の推奨値が３０００ｒｐｍの場合、その推定値が３０００ｒｐｍ又はその近似値である場合には、３０００ｒｐｍ又はその近似値を目標指令値として送信する。
【００３４】
運転支援実行部１３は、運転支援判断部１２からの目標指令値になるようにエンジンなどの車両部品を作動させることにより車両を制御する（ステップ２２）。例えば、エンジンＥＣＵは、目標指令値が３０００ｒｐｍの場合、３０００ｒｐｍとなるようにエンジン回転数を制御する。
【００３５】
運転履歴解析部１１は、ステップ１０で検出された運転操作を起因とする今回の運転パターンを、ステップ１６で特定された運転者に関する運転履歴蓄積部１０の記憶領域に反映する（ステップ２４）。例えば、運転履歴解析部１１は、今回の運転パターンとして、運転操作検出部１によって検出された運転操作量と、その運転操作量が検出された時の運転状況と、その運転状況においてその運転操作量に基づき運転支援実行部１３から出力された制御信号に従って制御された時の被制御量の実測値とを、運転履歴蓄積部１０に反映し保存する。例えば、運転操作量としてアクセルペダルのストローク量と、運転状況としてそのストローク量が検出された時の運転地点の座標データ、運転日時、車速などの運転状態量と、一般道などの道路種別、上り坂などの道路形状と、被制御量の実測値としてエンジン回転数の実測値とが反映され保存される。なお、個々の運転操作量が保存されるとデータ量が膨大となるため、過去の運転操作量との平均値などの統計値で保存されると好ましい。
【００３６】
一方、運転支援判断部１２は、今回の運転状況における被制御量の推奨値と推定値との差の絶対値が所定値ε以上の場合には（ステップ１８，Ｎｏ）、今回検出された運転操作は最適な車両制御を行うことができる運転操作ではないと判断する。運転支援判断部１２によって最適な車両制御を行うことができる運転操作ではないと判断された場合、運転履歴解析部１１は、今回検出された運転操作を過去の運転パターンと比較することにより運転支援の支援制御内容を決定するため、過去の運転パターンを運転履歴蓄積部１０から読み出す（ステップ３０）。そして、運転履歴解析部１１は、上述のように、今回の運転操作が運転者の癖や運転技術などの運転傾向に起因するものなのか否かを判断する（ステップ３２）。
【００３７】
今回の運転状況で検出された運転操作が運転履歴解析部１１によって運転傾向に起因するものと判断された場合、運転支援判断部１２は、被制御量の推奨値（又は、被制御量の推定値）を運転支援の目標指令値としてそのまま用いずに、その運転状況においてその運転操作量に基づき運転支援実行部１３から出力された制御信号に従って制御された時の過去の被制御量の実測値（履歴値）と今回の被制御量の推奨値とを補間することによって得られる補間値を運転支援の目標指令値として運転支援実行部１３に送信する（ステップ３４）。これにより、運転者の運転操作に対して被制御量の推奨値が目標指令値に設定されることによる、運転者の運転操作の違和感を抑えることができる。
【００３８】
図３は、各運転状況におけるエンジン回転数の推奨値と履歴値との関係を示した図である。運転状況Ａでは、エンジン回転数の推奨値が３０００ｒｐｍであり、エンジン回転数の過去の平均値が５０００ｒｐｍであることを示している。他の運転状況についても同様である。運転支援判断部１２は、過去の運転操作と今回の運転操作との差異が所定の基準範囲内の場合、被制御量の推奨値と補間値との差分が小さくなる方向にその補間値を算出する。図３の運転状況Ａの場合であれば、被制御量の推奨値と履歴値との中心値（４０００ｒｐｍ）が補間値として算出される。補間方法は、被制御量の推奨値と履歴値との補間を繰り返すことによってその補間値が被制御量の推奨値に漸近するような任意の適切な方法を用いればよい。また、補間される間隔を変えることによって、運転者が運転支援制御になじむ速度を調整することができる。
【００３９】
一方、今回の運転状況で検出された運転操作が運転履歴解析部１１によって運転傾向に起因しないものと判断された場合、運転支援判断部１２は、臨時的な運転操作であるとして運転者の意思を尊重し、ステップ１２で算出された被制御量の推定値を運転支援の目標指令値として運転支援実行部１３に送信する（ステップ４０）。なお、過去の運転操作と今回の運転操作との差異が所定の基準範囲外の場合に、ステップ４０のように被制御量の推定値をそのまま目標指令値に設定するのではなく、上述と同様に運転者の運転操作の違和感を抑えるために、被制御量の推定値と補間値との差分が小さくなる方向にその補間値を算出してもよい。このときの補間方法も、被制御量の推定値と履歴値との補間を繰り返すことによってその補間値が被制御量の推奨値に漸近するような任意の適切な方法を用いればよい。
【００４０】
ステップ３４又はステップ４０の後、上述と同様に、運転支援実行部１３はステップ２２の動作を実行し、運転履歴解析部１１はステップ２４の動作を実行する。
【００４１】
したがって、上述の実施例によれば、補間値は段階的に推奨値に近づくのでその補間値に基づき車両が制御されることによって、運転者の運転感覚に合わせつつ、車両が最適に制御されるように運転支援をすることができる。つまり、同じ運転操作量でも次第に上述の推奨値に近づくので、推奨的な運転操作を行うことが苦手な運転者であっても、普段の運転操作の仕方を変更することなく、燃費改善などに効果のある推奨的な被制御量になるように自動的に調整され得る。
【００４２】
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
【００４３】
例えば、運転傾向の解析などにデータの平均値を利用したが、標準偏差や回帰曲線を利用してもよい。
【００４４】
また、運転支援判断部１２は、運転状況毎の運転操作の操作回数を保存し、その操作回数が多くなるにつれて被制御量の推奨値と補間値との差分が小さくなる方向にその補間値を算出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明に係る車両用制御装置の一実施形態である運転支援装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】運転支援装置１００の動作を示すフローチャートである。
【図３】各運転状況におけるエンジン回転数の推奨値と履歴値との関係を示した図である。
【符号の説明】
【００４６】
１  運転操作検出部
２  被制御量推定部
３  車両状態検出部
４  運転状況判断部
５  地図情報蓄積部
６  渋滞情報蓄積部
７  認証情報取得部
８  認証情報蓄積部
９  運転者特定部
１０  運転履歴蓄積部
１１  運転履歴解析部
１２  運転支援判断部
１３  運転支援実行部
【図１】
0005056192.tif 000002
【図２】
0005056192.tif 000003
【図３】
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