特開 2024-95207 車両制御装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024095207

(43)【公開日】2024-07-10

(54)【発明の名称】車両制御装置

(51)【国際特許分類】

   B60G 17/018 20060101AFI20240703BHJP

   A61B 5/11 20060101ALI20240703BHJP

   A61B 5/113 20060101ALI20240703BHJP

   A61B 5/08 20060101ALI20240703BHJP

   A61B 5/0245 20060101ALI20240703BHJP

   B60G 17/015 20060101ALI20240703BHJP

   B60G 21/073 20060101ALI20240703BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240703BHJP

   G06T 7/20 20170101ALI20240703BHJP

   H04N 7/18 20060101ALI20240703BHJP

【ＦＩ】

B60G17/018

A61B5/11 120

A61B5/113

A61B5/08

A61B5/0245 C

A61B5/0245 100B

B60G17/015 A

B60G21/073

G06T7/00 650Z

G06T7/20 300Z

H04N7/18 C

H04N7/18 K

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022212317

(22)【出願日】2022-12-28

(71)【出願人】

【識別番号】000000011

【氏名又は名称】株式会社アイシン

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】山田 一二

(72)【発明者】

【氏名】加藤 彰

【テーマコード（参考）】

3D301

4C017

4C038

5C054

5L096

【Ｆターム（参考）】

3D301AA03

3D301AA04

3D301AA05

3D301AA09

3D301CA01

3D301DA08

3D301DA33

3D301DA38

3D301DB27

3D301EA04

3D301EA10

3D301EA17

3D301EA18

3D301EA19

3D301EA20

3D301EA21

3D301EA24

3D301EA82

3D301EB13

3D301EC01

3D301EC06

3D301EC07

3D301EC37

3D301EC59

4C017AA10

4C017AA14

4C017AB04

4C017AB06

4C017AC28

4C017BC16

4C017EE01

4C017FF05

4C038SS08

4C038SV01

4C038VA04

4C038VB31

4C038VB33

4C038VC05

5C054CA04

5C054CC02

5C054FC12

5C054FC13

5C054FC14

5C054FC15

5C054HA26

5L096BA04

5L096DA02

5L096EA39

5L096HA02

5L096JA16

(57)【要約】

【課題】簡便な構成を用いて乗員に加わる振動を推定し、乗員が不快に感じる振動を抑制することができる車両制御装置を提供する。
【解決手段】実施形態の車両制御装置は、車両の周辺と車室内とを撮影可能なカメラから、車両の周辺画像と車室内の乗員の画像とを取得する取得部と、周辺画像に基づいて、車両に加わる振動であって少なくとも垂直成分を含む振動を推定する第１の推定部と、乗員の画像に基づいて、乗員の車両に対する振動であって少なくとも垂直成分を含む振動を推定する第２の推定部と、車両に加わる振動に乗員の車両に対する振動を加味して、乗員に加わる振動を算出する算出部と、乗員に加わる振動を制御する振動制御装置に出力される信号であって、乗員に加わる振動に基づく信号を生成する生成部と、を備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の周辺と車室内とを撮影可能なカメラから、前記車両の周辺画像と前記車室内の乗員の画像とを取得する取得部と、
前記周辺画像に基づいて、前記車両に加わる振動であって少なくとも垂直成分を含む振動を推定する第１の推定部と、
前記乗員の画像に基づいて、前記乗員の前記車両に対する振動であって少なくとも垂直成分を含む振動を推定する第２の推定部と、
前記車両に加わる前記振動に前記乗員の前記車両に対する前記振動を加味して、前記乗員に加わる振動を算出する算出部と、
前記乗員に加わる振動を制御する振動制御装置に出力される信号であって、前記乗員に加わる振動に基づく信号を生成する生成部と、を備える、
車両制御装置。

【請求項2】

前記第２の推定部は、
前記乗員の前記車両に対する前記振動を推定するとともに、前記乗員の画像に含まれる前記乗員の顔面および胴体の少なくともいずれかを含む身体部位に基づいて前記乗員の属性を推定し、
前記生成部は、
前記乗員に加わる振動に加えて前記乗員の属性に基づく信号を生成する、
請求項１に記載の車両制御装置。

【請求項3】

前記乗員の属性ごとの優先順および前記乗員の身体部位ごとの優先順の少なくともいずれかを含む外部要求の入力を受け付ける入力部を更に備え、
前記生成部は、
前記外部要求に応じて前記乗員の画像から得られる情報の重みづけを変更する、
請求項２に記載の車両制御装置。

【請求項4】

前記第２の推定部は、
前記乗員の前記車両に対する前記振動を推定するとともに、前記乗員の画像に含まれる前記乗員の乗車位置および前記乗員の身体部位の少なくともいずれかに基づいて前記乗員のバイタルサインを含む状態を推定し、
前記生成部は、
前記乗員に加わる振動に加えて前記乗員の状態に基づく信号を生成する、
請求項１に記載の車両制御装置。

【請求項5】

前記第１及び第２の推定部、並びに前記生成部の少なくともいずれかは、
機械学習を用いて構築され、前記周辺画像と前記乗員の画像とから得られる情報が入力されると前記信号を出力する学習済みモデルに基づいて動作する、
請求項２乃至請求項４のいずれか１項に記載の車両制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、車両制御装置に関する。

【背景技術】

【0002】

車両の振動を抑制するため、車両に設けられた加速度センサを用いて乗員に加わる加速度等の状態量を推定する技術が知られている。上述の特許文献１の技術では、乗員の状態量をより正確に把握するために、車室内に設けたインナカメラの画像を利用する。また、上述の特許文献２の技術では、インナカメラの画像情報から乗員の年齢を推定し、それに合わせて運転制御を行う。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－００１５１９号公報

【特許文献2】特開２０２０－０２９２１０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、車載加速度センサは通常、車体に固定されており、スプリングが設けられたシートに着座する乗員の状態量を精度よく推定することは困難である。一方、インナカメラを用いて乗員の状態量を推定する上述の特許文献１では、車両に対する乗員の状態量しか知ることができず、車両の振動も加味した実質的な乗員の振動を把握することはできない。

【0005】

また、乗員の年齢等の属性のみならず、個々の身体部位における共振点、及び特定部位で不快と感じる振動レベルは異なっており、上述の特許文献２では、多くの乗員を満足させるような状態を得ることが困難である。

【0006】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、簡便な構成を用いて乗員に加わる振動を推定し、乗員が不快に感じる振動を抑制することができる車両制御装置を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態の車両制御装置は、車両の周辺と車室内とを撮影可能なカメラから、前記車両の周辺画像と前記車室内の乗員の画像とを取得する取得部と、前記周辺画像に基づいて、前記車両に加わる振動であって少なくとも垂直成分を含む振動を推定する第１の推定部と、前記乗員の画像に基づいて、前記乗員の前記車両に対する振動であって少なくとも垂直成分を含む振動を推定する第２の推定部と、前記車両に加わる前記振動に前記乗員の前記車両に対する前記振動を加味して、前記乗員に加わる振動を算出する算出部と、前記乗員に加わる振動を制御する振動制御装置に出力される信号であって、前記乗員に加わる振動に基づく信号を生成する生成部と、を備える。

【0008】

この構成によれば、簡便な構成を用いて乗員に加わる振動を推定し、乗員が不快に感じる振動を抑制することができる。

【0009】

また、上述の車両制御装置において、前記第２の推定部は、前記乗員の前記車両に対する前記振動を推定するとともに、前記乗員の画像に含まれる前記乗員の顔面および胴体の少なくともいずれかを含む身体部位に基づいて前記乗員の属性を推定し、前記生成部は、前記乗員に加わる振動に加えて前記乗員の属性に基づく信号を生成する。この構成によれば、乗員の属性によって不快に感じる振動特性が異なるところ、乗員の属性に合わせた振動制御を行うことができる。

【0010】

また、上述の車両制御装置において、前記乗員の属性ごとの優先順および前記乗員の身体部位ごとの優先順の少なくともいずれかを含む外部要求の入力を受け付ける入力部を更に備え、前記生成部は、前記外部要求に応じて前記乗員の画像から得られる情報の重みづけを変更する。この構成によれば、乗員が外部要求を入力することで、車両制御装置に所望の制御を行わせることができる。

【0011】

また、上述の車両制御装置において、前記第２の推定部は、前記乗員の前記車両に対する前記振動を推定するとともに、前記乗員の画像に含まれる前記乗員の乗車位置および前記乗員の身体部位の少なくともいずれかに基づいて前記乗員のバイタルサインを含む状態を推定し、前記生成部は、前記乗員に加わる振動に加えて前記乗員の状態に基づく信号を生成する。この構成によれば、乗員の状態によって不快に感じる振動特性が異なるところ、乗員の状態に合わせた振動制御を行うことができる。

【0012】

また、上述の車両制御装置において、前記第１及び第２の推定部、並びに前記生成部の少なくともいずれかは、機械学習を用いて構築され、前記周辺画像と前記乗員の画像とから得られる情報が入力されると前記信号を出力する学習済みモデルに基づいて動作する。この構成によれば、機械学習を用いて構築された学習済みモデルを用いるので、より高精度に振動制御を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】図１は、実施形態にかかる車両制御装置が搭載された車両の上面図である。

【図2】図２は、実施形態にかかる車両制御装置が搭載された車両の車室内を上面から見た透視図である。

【図3】図３は、実施形態にかかる車両制御システムの全体構成の一例を示すブロック図である。

【図4】図４は、実施形態にかかる車両制御装置の機能構成の一例を示すブロック図である。

【図5】図５は、実施形態にかかる車両制御装置が、車両に加わる振動と、車両に対する乗員の振動とから、乗員に加わる振動を算出する例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態にかかるインナカメラの撮像画像から推定可能な乗員の状態の幾つかの例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態にかかる車両制御装置がしたがうアルゴリズムを強化学習により構築する場合の例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態にかかる車両制御装置に予め与えられる振動特性データの一例を示す図である。

【図9】図９は、実施形態にかかる車両制御装置による車両制御処理の手順の一例を示すフロー図である。

【図10】図１０は、実施形態の変形例にかかる車両制御装置のモニタ装置に表示される外部要求入力画面の一例を示す図である。

【図11】図１１は、実施形態の変形例にかかる車両制御装置のモニタ装置に表示される外部要求入力画面の一例を示す図である。

【図12】図１２は、実施形態の変形例にかかる車両制御装置による車両制御処理の手順の一例を示すフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下の例示的な実施形態等の同様の構成要素には共通の符号を付与して、重複する説明を適宜省略する。

【0015】

（車両の構成例）
図１は、実施形態にかかる車両制御装置２０が搭載された車両１０の上面図である。なお、図１においては、図２において後述する幾つかの構成の図示および説明を省略する。また、図１及び後述の図２における車両１０の前後左右は、車両１０の運転席から見た場合の方向を示す。

【0016】

実施形態の車両１０は、例えば内燃機関を駆動源とする内燃機関自動車であってもよいし、電動機を駆動源とする電気自動車または燃料電池自動車等であってもよいし、それらの双方を駆動源とするハイブリッド自動車であってもよい。

【0017】

また、車両１０は、種々の変速装置を搭載することができ、内燃機関または電動機を駆動するために必要な種々のシステム、部品等の装置を搭載することができる。また、車両１０における車輪１３の駆動に関わる装置の方式、個数、及びレイアウト等は、種々に設定することができる。

【0018】

図１に示すように、車両１０は、車体１２、複数の車輪１３、及び複数のアウタカメラ１６ａ～１６ｄを備える。なお、個々のアウタカメラ１６ａ～１６ｄを区別する必要がない場合には単にアウタカメラ１６と記載する。

【0019】

車体１２は、乗員が乗車する車室を構成する。車体１２には、複数の車輪１３、及び複数のアウタカメラ１６が取り付けられている。図１の例では、車体１２は、４個の車輪１３と、４個のアウタカメラ１６とを備えている。ただし、車体１２に取り付けられるアウタカメラ１６の個数は任意である。

【0020】

４個の車輪１３は、車体１２の前後左右に設けられている。前側の２個の車輪１３は例えば転舵輪として機能し、後側の２個の車輪１３は例えば駆動輪として機能する。

【0021】

アウタカメラ１６は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）、またはＣＩＳ（ＣＭＯＳ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｎｓｏｒ）等の撮像素子を内蔵するデジタルカメラである。アウタカメラ１６は、所定のフレームレートで撮影される複数のフレーム画像を含む動画、または静止画の撮像画像を生成する。

【0022】

アウタカメラ１６は、車体１２の外周部に設けられ、それぞれ広角レンズまたは魚眼レンズを有しており、例えば水平方向の１４０°～１９０°の範囲を撮影することができる。アウタカメラ１６の光軸は、斜め下方に向けて設定されている。

【0023】

これにより、アウタカメラ１６は、路面を含む車両１０の周辺を撮像した周辺画像を収集して車両制御装置２０に出力する。車両制御装置２０は、アウタカメラ１６が収集した周辺画像に基づいて、路面等を走行中の車両１０に加わる振動を検出することができる。

【0024】

アウタカメラ１６ａは、車体１２の前端部の左右方向の中央部であって、例えばフロントバンパーに設けられている。アウタカメラ１６ａは、車両１０の前方を撮像した撮像画像を周辺画像として収集する。アウタカメラ１６ｂは、車体１２の後端部の左右方向の中央部であって、例えばリアバンパーに設けられている。アウタカメラ１６ｂは、車両１０の後方を撮像した撮像画像を周辺画像として収集する。

【0025】

アウタカメラ１６ｃは、車体１２の左端部の前後方向の中央部であって、例えば左側のサイドミラーに設けられている。アウタカメラ１６ｃは、車両１０の左方を撮像した撮像画像を周辺画像として収集する。アウタカメラ１６ｄは、車体１２の右端部の前後方向の中央部であって、例えば右側のサイドミラーに設けられている。アウタカメラ１６ｄは、車両１０の右方の周辺を撮像した撮像画像を周辺画像として収集する。

【0026】

図２は、実施形態にかかる車両制御装置２０が搭載された車両１０の車室内を上面から見た透視図である。なお、図２においては、図１において上述した幾つかの構成の図示を省略する。

【0027】

図２に示すように、車両１０の車室内には、複数の座席２ａ～２ｅ及び複数のインナカメラ１４ａ，１４ｂが設けられている。なお、個々の座席２ａ～２ｅを区別する必要がない場合には単に座席２と記載し、個々のインナカメラ１４ａ，１４ｂ区別する必要がない場合には単にインナカメラ１４と記載する。

【0028】

複数の座席２ａ～２ｅのうち、車室内の前方側には運転席２ａ及び助手席２ｂが設けられ、後方側には複数の後部座席２ｃ～２ｅが設けられる。図２の例では、このように、合計５人分の座席２ａ～２ｅが車室内に設けられている。ただし、車室内に設けられる座席２の個数は任意である。

【0029】

複数の後部座席２ｃ～２ｅのうち、後部座席２ｃは、運転席２ａの後方に設けられ、後部座席２ｄは、助手席２ｂの後方に設けられ、後部座席２ｅは、後部座席２ｃと後部座席２ｄとの間に設けられる。図２の例では、複数の後部座席２ｃ～２ｅは、互いに座面が連続するいわゆるベンチシートタイプの座席である。しかし、後部座席２ｃ～２ｅが、例えば運転席２ａ及び助手席２ｂと同様、個々に独立して設けられていてもよい。

【0030】

インナカメラ１４は、上述のアウタカメラ１６と同様、例えばＣＣＤ、またはＣＩＳ等の撮像素子を内蔵するデジタルカメラである。インナカメラ１４もまた、所定のフレームレートで撮影される複数のフレーム画像を含む動画、または静止画の撮像画像を生成する。

【0031】

インナカメラ１４は、車室内に設けられ、車室内の乗員を撮像した乗員画像を収集して車両制御装置２０に出力する。車両制御装置２０は、インナカメラ１４が収集した乗員画像に基づいて、車両１０に対する乗員の振動を検出することができる。

【0032】

インナカメラ１４ａ，１４ｂのうち、インナカメラ１４ａは、車室の前側の乗員を撮像することが可能な位置に設置されている。インナカメラ１４ａは、少なくとも運転席２ａに着座する乗員、及び助手席２ｂに着座する乗員の撮像画像を乗員画像として収集する。

【0033】

インナカメラ１４ａ，１４ｂのうち、インナカメラ１４ｂは、車室の後ろ側の乗員を撮像することが可能な位置に設置されている。インナカメラ１４ｂは、少なくとも後部座席２ｃ～２ｅに着座する乗員の撮像画像を乗員画像として収集する。

【0034】

図２の例では、このように、２個のインナカメラ１４ａ，１４ｂが車室内に設けられている。ただし、車室内に設けられるインナカメラ１４の個数は任意である。

【0035】

また、図２の例によらず、車両１０が、大人数の乗員の移送が可能なバス型の車両等である場合には、いずれかの座席に座っている乗員のみならず、立って乗車している乗員、あるいは、車椅子等に腰掛けた状態の乗員等を、インナカメラ１４によって撮像可能であることとする。

【0036】

実施形態の車両制御装置２０は、上述のアウタカメラ１６、及びインナカメラ１４の撮像画像に基づいて、車両１０の乗員に加わる正味の振動を算出する。また、車両制御装置２０は、算出した正味の振動に基づいて車両１０の各部を制御して、乗員が不快に感じる振動を抑制する。

【0037】

（車両制御システムの構成例）
図３は、実施形態にかかる車両制御システム２００の全体構成の一例を示すブロック図である。

【0038】

図３に示すように、車両制御システム２００は、車両制御装置２０、モニタ装置３０、振動制御システム４０、横揺れ制御システム５０、操舵システム６０、インナカメラ１４、及びアウタカメラ１６を備える。これらの構成は、車内ネットワークＮＴによって互いに情報の送受信が可能に接続されている。

【0039】

車内ネットワークＮＴは、例えばＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）及びＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を含んで構成される。車内ネットワークＮＴを車両制御システム２００の一部に含めてもよい。

【0040】

車両制御装置２０は、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）等のマイクロコンピュータとして構成されており、振動制御を含む車両１０の各部の制御を行う。

【0041】

車両制御装置２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２１、表示制御回路２３、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔaｔｅ Ｄｒｉｖｅ）２４、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２５、及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２６を備える。ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２５、及びＲＡＭ２６は同一パッケージ内に集積されていてもよい。

【0042】

ＣＰＵ２１は、ハードウェアプロセッサの一例であって、ＲＯＭ２５等の不揮発性の記憶装置に記憶されたプログラムを読み出し、このプログラムにしたがって各種の演算処理および制御を実行する。

【0043】

ＲＯＭ２５は、各種プログラム及びプログラムの実行に必要なパラメータ等を記憶する。ＲＡＭ２６は、ＣＰＵ２１による演算で用いられる各種のデータを一時的に記憶する。ＳＳＤ２４は、書き換え可能な不揮発性の記憶装置であって、車両制御装置２０の電源がオフされた場合にあってもデータを維持する。

【0044】

表示制御回路２３は、モニタ装置３０が備える後述の表示部３１に表示させる各種データを生成する。

【0045】

振動制御システム４０は、サスペンション４１、サスペンション制御部４２、及びバネセンサ４３を有し、主に車両１０の垂直成分の振動を抑制する。振動制御システム４０は、振動制御装置の一例である。

【0046】

サスペンション４１は、例えば車軸を支えるサスペンションアーム、車輪１３等に加わる衝撃を吸収するバネ、及びバネの伸縮による車体１２の揺れを減衰させるショックアブゾーバ等を含む装置であり、車両１０の振動を緩和する。サスペンション制御部４２は、例えば、ＣＰＵ等のハードウェアプロセッサを有するマイクロコンピュータである。サスペンション制御部４２は、バネセンサ４３の検出結果等に基づいて、サスペンション４１に含まれるバネのバネ定数、及びショックアブゾーバの減衰力等を制御する。バネセンサ４３は、例えばサスペンション４１に含まれるバネの伸縮等を検出する。

【0047】

ただし、サスペンション４１のバネセンサ４３を上述のアウタカメラ１６で代用することも可能である。アウタカメラ１６の撮像画像によれば、車体１２の傾きを検出可能であるので、サスペンション４１において幾何学的に配置されるバネの伸縮量をアウタカメラ１６の画像から推定することもできる。

【0048】

横揺れ制御システム５０は、スタビライザ５１、スタビライザ制御部５２、及び横揺れセンサ５３を有し、主に車両１０の水平成分の振動を抑制する。横揺れ制御システム５０は、振動制御装置の一例である。

【0049】

スタビライザ５１は、例えばサスペンション４１に追加された接続部品等を含む装置であり、車両１０の車軸の傾きを補正する。スタビライザ制御部５２は、例えばＣＰＵ等のハードウェアプロセッサを有するマイクロコンピュータである。スタビライザ制御部５２は、横揺れセンサ５３の検出結果等に基づいてスタビライザ５１を制御する。横揺れセンサ５３は、例えば加速度センサ等の位置センサであって、車両１０の横揺れを検出する。

【0050】

ただし、スタビライザ５１の横揺れセンサ５３を上述のアウタカメラ１６で代用することも可能である。アウタカメラ１６の撮像画像によれば、車体１２の横揺れを検出することも可能である。

【0051】

操舵システム６０は、操舵部６１、操舵制御部６２、及び操舵センサ６３を有し、車両１０の進行方向を制御する。操舵システム６０は、振動制御装置の一例である。

【0052】

操舵部６１は、例えばハンドルまたはステアリングホイール等を含む装置であり、車両１０の転舵輪を転舵させて、車両１０の進行方向を操舵する。操舵制御部６２は、例えばＣＰＵ等のハードウェアプロセッサを有するマイクロコンピュータである。操舵制御部６２は、運転者によるハンドルまたはステアリングホイール等の操作に基づいて車両１０の進行方向を制御する。操舵センサ６３は、例えばホール素子等を含む角度センサであって、操舵部６１の回転角である操舵角を検出する。

【0053】

モニタ装置３０は、車両１０の車室内のインストルメントパネル等に設けられ、表示部３１及び入力部３２を有する。

【0054】

表示部３１は、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、または有機ＥＬディプレイ（ＯＥＬＤ：Ｏｒｇａｎｉｃ Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）等の表示装置である。表示部３１は、例えば車両制御装置２０がアウタカメラ１６から取得した画像データに基づく画面、乗員への情報提示を行う画面、及び乗員から各種の操作指示を受け付ける画面等を表示する。

【0055】

入力部３２は、例えば表示部３１の表示画面に設けられているタッチパネルである。入力部３２は、表示部３１が表示画面に表示する内容を透過可能に構成されている。これにより、入力部３２は、表示部３１の表示内容を乗員に視認させることができる。

【0056】

入力部３２は、表示部３１の表示内容に対応した位置を運転者等が触れることによって入力した指示を受け付けて、車内ネットワークＮＴを介して車両制御装置２０へ送信する。なお、入力部３２は、タッチパネルに限らず、押しボタン式等のハードスイッチであってもよい。

【0057】

図４は、実施形態にかかる車両制御装置２０の機能構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、車両制御装置２０は、表示制御部２０１、振動算出部２０２、信号生成部２０３、取得部２０４、車両状態推定部２０５、乗員状態推定部２０６、及び出力部２０７を機能部として備える。

【0058】

これらの機能部は、例えば上述のＣＰＵ２１がＲＯＭ２５等の記憶装置に記憶されたプログラムを読み出して、それを実行することにより実現される。または、プログラムにしたがうＣＰＵ２１の制御下で、表示制御回路２３等が動作することにより実現される。

【0059】

なお、これらの機能部の一部または全部は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｏｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）を含む回路等のハードウェアによって構成されてもよい。

【0060】

表示制御部２０１は、モニタ装置３０の表示部３１に表示する内容を生成し、表示部３１に表示させる。

【0061】

取得部２０４は、車両１０の周辺画像として、アウタカメラ１６から車両１０周辺の撮像画像を取得する。また、取得部２０４は、車室内の乗員画像として、インナカメラ１４から車室内の撮像画像を取得する。

【0062】

第１の推定部としての車両状態推定部２０５は、取得部２０４によって取得された周辺画像に基づいて、路面等を走行中の車両１０に加わる振動を推定する。

【0063】

路面状況等から車両１０に加わる振動には、例えば垂直成分の振動である上下動（ピッチ）、水平成分の振動である横揺れ（ロール）、及び車体１２の浮き上がり（ヒーブ）等がある。車両状態推定部２０５は、これらのうち少なくとも垂直成分の振動を特定する。ただし、車両状態推定部２０５が、垂直成分のみならず、水平成分その他の各方向における振動全般を特定可能であることが好ましい。

【0064】

車両状態推定部２０５は、このような車両１０の振動を、周辺画像に写る路面の起伏および段差、並びに周囲の景色との対比から推定することが可能である。ここで、車両状態推定部２０５により推定される振動は、振動加速度と言い換えることもできる。

【0065】

なお、車両状態推定部２０５は、複数のアウタカメラ１６ａ～１６ｄから取得したそれぞれの撮像画像に基づいて、アウタカメラ１６ａ～１６ｄのそれぞれの設置位置における車両１０の振動を推定してもよい。

【0066】

第２の推定部としての乗員状態推定部２０６は、取得部２０４によって取得された乗員画像に基づいて、乗員の乗車位置、乗員の属性、乗員の状態、及び車両１０に対する乗員の振動を推定する。

【0067】

具体的には、乗員状態推定部２０６は、インナカメラ１４ａ，１４ｂによる撮像画像内に映る乗員の位置から、車室内における乗員の乗車位置を推定することができる。なお、車両１０が、大人数の乗員の移送が可能なバス型の車両等である場合には、乗員が立っているのか座っているのか、あるいは、車椅子等に腰掛けた状態であるのか等を、乗員状態推定部２０６が推定可能であってもよい。

【0068】

また、乗員状態推定部２０６は、インナカメラ１４ａ，１４ｂに映る乗員の顔面画像および全身画像等から、乗員の性別、年代、体格等の属性を推定することができる。

【0069】

また、乗員状態推定部２０６は、インナカメラ１４ａ，１４ｂに映る乗員の胸部の動き等から、その乗員の心拍および呼吸等を検出することができる。また、乗員状態推定部２０６は、検出した心拍および呼吸、並びにインナカメラ１４ａ，１４ｂに映る乗員の瞬き等の挙動から、その乗員の疲労度および不快度等の乗員の状態を推定可能である。

【0070】

また、インナカメラ１４は、車室内にある車体１２の一部構造に取り付けられている。このため、車両１０の振動とインナカメラ１４の振動とは略同期していると言える。したがって、インナカメラ１４からの撮像画像を解析することで、車両１０に加わる振動を差し引いた、車両１０を基準とする乗員の振動が推定される。ここで、乗員状態推定部２０６により推定される振動は、振動加速度と言い換えることもできる。

【0071】

なお、乗員状態推定部２０６は、複数のインナカメラ１４ａ，１４ｂに映る乗員のそれぞれについて、それらの乗員の車両１０に対する振動を推定してもよい。また、乗員状態推定部２０６は、個々の乗員の頭部、胸部、腹部、及び脚部等の少なくともいずれかを含む複数部位について、それらの身体部位の車両１０に対する振動を推定してもよい。

【0072】

以上のように、乗員状態推定部２０６は、インナカメラ１４の画像から、車両１０に対する乗員の振動だけでなく、車室内における乗員の３次元的な位置、及び乗員のバイタルサイン等を含む状態をも推定することが可能である。

【0073】

振動算出部２０２は、車両状態推定部２０５が推定した車両１０の振動と、乗員状態推定部２０６が推定した乗員の振動と、に基づいて、乗員に加わる振動を算出する。すなわち、乗員に加わる振動は、車両１０に加わる振動に車両１０に対する乗員の振動を加味したものであり、乗員に実質的に加わる正味の振動である。ここで、振動算出部２０２により算出される振動は、振動加速度と言い換えることもできる。

【0074】

なお、振動算出部２０２は、車両１０の乗員のそれぞれに加わる振動を算出してもよい。このとき、振動算出部２０２は、アウタカメラ１６ａ～１６ｄのそれぞれの設置位置における車両１０の振動と、複数のインナカメラ１４ａ，１４ｂに映る乗員のそれぞれの乗車位置とを対応付けて、個々の乗員に加わる振動をそれぞれ算出することができる。

【0075】

また、振動算出部２０２は、乗員の頭部、胸部、腹部、及び脚部等の少なくともいずれかを含む複数部位について、それらの身体部位に加わる振動を個々に算出してもよい。

【0076】

信号生成部２０３は、乗員に加わる振動に基づいて、振動制御システム４０、横揺れ制御システム５０、及び操舵システム６０の少なくともいずれかに、乗員が不快に感じる振動を抑制する制御を行わせる信号を生成する。

【0077】

すなわち、例えば振動制御システム４０に対する信号は、振動制御システム４０のサスペンション制御部４２に、サスペンション４１に含まれるバネのバネ定数、及びショックアブゾーバの減衰力の少なくともいずれかを制御させる制御信号でありうる。

【0078】

また例えば、横揺れ制御システム５０に対する信号は、横揺れ制御システム５０のスタビライザ制御部５２に、スタビライザ５１を制御させる制御信号でありうる。

【0079】

また例えば、操舵システム６０に対する信号は、操舵システム６０の操舵制御部６２に、複数の車輪１３のうち駆動輪である後輪を制御させる制御信号でありうる。

【0080】

なお、信号生成部２０３は、複数の乗員のそれぞれについて、それらの乗員に加わる振動が算出されている場合において、乗員全員の平均的な不快感を低減させる制御を行わせる信号を生成してもよい。あるいは、信号生成部２０３は、複数の乗員のうち、不快に感じる振動が最も大きく加わっている乗員の振動を抑制する信号を生成してもよい。

【0081】

また、信号生成部２０３は、個々の乗員の複数の身体部位について、それらの身体部位に加わる振動が算出されている場合において、各身体部位の平均的な不快感を低減させる制御を行わせる信号を生成してもよい。

【0082】

あるいは、信号生成部２０３は、複数の部位のうち、頭部または腹部等、より不快感を受けやすい身体部位の振動を抑制する信号を生成してもよい。この場合、乗員の頭部位置としては、例えばヘッドレスト位置の振動を制御すればよい。また、乗員の胸部および腹部位置等としては、例えばシート位置の振動を制御すればよい。また、乗員の脚部としては、例えばフロア位置の振動を制御すればよい。

【0083】

以上のように、乗員全員、あるいは優先すべき乗員もしくは身体部位等、いずれをターゲットとして不快な振動を抑制する制御を行うかは、車両制御部２０に予め設定されていてもよい。

【0084】

ここで、どのような周波数および強度の振動を不快と感じるかは、乗員の属性および身体部位によって異なり得る。乗員が男性か女性か、あるいは、幼児か高齢者か、またあるいは、体格が良いかやせ型か等によって、身体を支える筋力、筋繊維あたりの体重、身体全体における共振周波数等が異なるためである。同様に、乗員の頭部、胸部、腹部、及び脚部等の身体部位のそれぞれを支える筋力、筋繊維あたりのこれらの部位の質量、並びに身体部位のそれぞれにおける共振周波数等が異なるため、不快と感じる振動周波数および振動強度等は、身体部位によっても異なる。

【0085】

そこで、信号生成部２０３は、上述の乗員状態推定部２０６が推定した乗員の属性、及び複数の身体部位それぞれに加わる振動に基づいて、個々の乗員ごと、及び乗員の個々の身体部位ごとに、振動による不快度を勘案し、それを軽減するような制御を行わせる信号を生成してよい。

【0086】

このような信号の生成は、例えば乗員の属性および身体部位ごとに、不快と感じる振動周波数等の振動特性のデータを予め保持しておくことで可能となる。すなわち、信号生成部２０３が、この振動特性データを参照することで、乗員に加わる振動周波数等が適正な状態に近づくよう制御信号を生成することができる。

【0087】

出力部２０７は、信号生成部２０３が生成した信号を、振動制御システム４０、横揺れ制御システム５０、及び操舵システム６０のうち、対象となるシステムに出力する。

【0088】

振動制御システム４０、横揺れ制御システム５０、及び操舵システム６０は、車両制御装置２０からの信号にしたがって、システム内の各部の制御を行う。これにより、乗員が不快に感じる車両１０の振動が抑制される。

【0089】

（車両制御装置の機能例）
次に、図５～図８を用いて、実施形態の車両制御装置２０のより詳細の機能例について説明する。

【0090】

図５は、実施形態にかかる車両制御装置２０が、車両１０に加わる振動と、車両１０に対する乗員の振動とから、乗員に加わる振動を算出する例を示す図である。

【0091】

図５に示すように、車両制御装置２０の車両状態推定部２０５は、アウタカメラ１６から取得した周辺画像に基づいて、車両１０に加わる振動を推定する。車両１０に加わる振動は、例えば振動の大きさの継時的な変化を示すグラフとして得られる。

【0092】

図５の例では、車両１０に加わる振動のうち、垂直成分の振動の振幅が描かれたグラフを示す。ただし、上述のように、垂直成分の振動に加え、他の様々な方向の振動が推定されてもよい。

【0093】

また、車両制御装置２０の乗員状態推定部２０６は、インナカメラ１４から取得した乗員画像に基づいて、車両１０に対する乗員の振動を推定する。車両１０に対する乗員の振動は、車両１０に加わる振動と同様、例えば振動の大きさの継時的な変化を示すグラフとして得られる。

【0094】

図５の例では、車両１０に対する乗員の振動のうち、乗員の頭部、胸部、腹部、及び脚部に加わる垂直成分の振動の振幅が描かれたグラフを示す。ただし、上述のように、垂直成分の振動に加え、他の様々な方向の振動が推定されてもよい。

【0095】

車両制御装置２０の振動算出部２０２は、車両状態推定部２０５が推定した車両１０に加わる振動と、乗員状態推定部２０６が推定した車両１０に対する乗員の各部位の振動とをそれぞれ足し合わせる。

【0096】

すなわち、車両１０に加わる振動と、車両１０に対する乗員の頭部の振動とが足し合わされて、乗員の頭部に実質的に加わる振動が算出される。また、車両１０に加わる振動と、車両１０に対する乗員の胸部の振動とが足し合わされて、乗員の胸部に実質的に加わる振動が算出される。また、車両１０に加わる振動と、車両１０に対する乗員の腹部の振動とが足し合わされて、乗員の腹部に実質的に加わる振動が算出される。また、車両１０に加わる振動と、車両１０に対する乗員の脚部の振動とが足し合わされて、乗員の脚部に実質的に加わる振動が算出される。

【0097】

このとき、１人の乗員につき、各部位の振動に加味される車両１０の振動は全て共通である。

【0098】

車両制御装置２０は、図５に示す乗員の身体部位ごとの実質的な振動を、車室内の乗員のそれぞれについて算出することができる。このとき、車両状態推定部２０５が、乗員の乗車位置ごとに、その乗車位置に加わる車両１０の振動を推定している場合には、個々の乗員について、その乗員の乗車位置に対応する車両１０の振動をそれぞれ加味することができる。

【0099】

ところで、実施形態の乗員状態推定部２０６は、上述のように、車両１０に対する乗員の振動に加え、乗員の属性および状態を推定する。また、信号生成部２０３は、例えば乗員の属性および身体部位ごとの振動特性のデータに基づいて、乗員が不快に感じる振動を抑制する信号を生成する。

【0100】

このような複雑な制御を可能とするアルゴリズムは、例えば機械学習を用いて構築することができる。また、このようなアルゴリズムの構築には、機械学習の種々の手法のうち、例えば強化学習が用いられることが好ましい。以下、実施形態の車両制御装置２０がしたがうアルゴリズムを構築する手法の一例として、強化学習アルゴリズムにアクター・クリティック（Ａｃｔｏｒ－Ｃｒｉｔｉｃ）方式を用いる場合を例に説明を進める。

【0101】

このような強化学習においては、インナカメラ１４の乗員画像からは、例えば心拍、呼吸、脈拍、及び瞬き等の各種バイタルサイン及び挙動等の検出が可能であり、また、これらのバイタルサイン及び挙動に基づいて、乗員の各種状態の推定が可能であることを前提とすることができる。

【0102】

図６は、実施形態にかかるインナカメラ１４の撮像画像から推定可能な乗員の状態の幾つかの例を示す図である。

【0103】

図６に示すように、心拍には低周波（ＬＦ：Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）と高周波（ＨＦ：Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）とがあり、ヒトが快適であるときには、これらの比ＬＨ／ＨＦが低下することが知られている。なお、ＬＨ／ＨＦは、脈拍からも得ることができる。また、ヒトが疲労していたり、不快であったりすると、一般的に、呼吸および瞬きが増加する。

【0104】

図７は、実施形態にかかる車両制御装置２０がしたがうアルゴリズムを強化学習により構築する場合の例を示す図である。

【0105】

図７に示すように、アクター・クリティック方式の強化学習では、意思決定者であるエージェント８０が意思決定と学習とを行う環境９０が設定される。この環境９０に対して、行動器とも呼ばれるアクター８２が、方策に基づき行動を選択して実行する。評価器とも呼ばれるクリティック８１は、環境９０から得られる状態および報酬に基づきアクター８２の取った行動を評価し、アクター８２に通知する。アクター８２は評価に基づき方策の更新を行う。これらのサイクルを繰り返すことにより、最適な方策が獲得される。

【0106】

車両制御装置２０がしたがうアルゴリズムを構築する場合、状態ｘ（ｔ）を、インナカメラ１４の撮像画像から得られる心拍、呼吸、脈拍、及び瞬きと、インナカメラ１４及びアウタカメラ１６から得られる乗員の各部位に加わる実質的な振動と、定めることができる。

【0107】

また、例えば図６に示す心拍、呼吸、脈拍、及び瞬き等の指標から導き出される乗員の快／不快、疲労度等の状態を点数化して報酬関数ｒ（ｔ）とすることができる。このような点数化は、例えば乗員の快／不快、疲労度等の状態と、乗員の状態を推測可能なドーパミン、セロトニン等の分泌量との関係を実験式によって導き出すことで可能となる。

【0108】

また、アクター８２が行動を実行する環境９０を、振動制御システム４０、横揺れ制御システム５０、及び操舵システム６０と定めることができる。

【0109】

以上の設定により、アクター８２は、価値関数Ｖ（ｘ）から求まる報酬の目標値と現状とのＴＤ（Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）誤差を最小化して、状態量によって得られる報酬を最大化するために、方策関数μ（ｘ）の改善を図って行動ｕ（ｔ）を選択していく。

【0110】

上記のような強化学習を、乗員の性別、年代、体格等の属性と、乗員の頭部、胸部、腹部、脚部等の身体部位と、をそれぞれ組み合わせた複数の状態ｘ（ｔ）について繰り返していくことで、乗員の属性ごと及び身体部位ごとに、適正な振動制御を実行可能な学習済みモデルを構築することができる。また、このような学習済みモデルによれば、状態ｘ（ｔ）には、乗員の心拍、呼吸、脈拍、及び瞬き等の乗員の疲労度および不快度を推定可能な状態量も加味されているので、このような乗員の状態も勘案したうえで振動制御の適正化を図ることが可能である。

【0111】

以上のように構築された、乗員の属性ごと及び身体部位ごとの学習済みモデルをアルゴリズムとして組み込んだプログラムをインストールすることで、車両制御装置２０に、上述のような複雑な制御を行わせることが可能となる。

【0112】

また、乗員の性別、年代、体格等の属性と、乗員の頭部、胸部、腹部、脚部等の身体部位とのそれぞれの組み合わせを状態ｘ（ｔ）と定めて強化学習を繰り返すことで、乗員の属性ごと及び身体部位ごとに、不快な振動周波数、快適な振動周波数等の振動特性が得られる。このような強化学習によって取得され、車両制御装置２０に予め与えられる振動特性データを図８に示す。

【0113】

図８は、実施形態にかかる車両制御装置２０に予め与えられる振動特性データの一例を示す図である。

【0114】

図８に示すように、実施形態の車両制御装置２０は、乗員の性別および年代等の属性と、乗員の頭部、胸部、腹部、脚部等の身体部位とのそれぞれの組み合わせによって、異なる振動特性Ａ～Ｐのデータを保有している。車両制御装置２０の信号生成部２０３は、上述のように、このような振動特性データを参照して、個々の乗員の属性ごと、及び身体部位ごとに、適正な振動制御を行うことが可能な信号を生成する。

【0115】

また、信号生成部２０３は、乗員の属性の１つとして、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）等で示される乗員の体格に応じて、例えば幼児を除く成人の個々の振動特性Ａ～Ｌに所定の係数をかけ合わせることなどにより、乗員の体格差を振動特性Ａ～Ｌに反映させてもよい。

【0116】

（車両制御装置の処理例）
次に、図９を用いて、実施形態の車両制御装置２０による車両制御処理の例について説明する。図９は、実施形態にかかる車両制御装置２０による車両制御処理の手順の一例を示すフロー図である。

【0117】

図９に示すように、車両制御装置２０の取得部２０４は、アウタカメラ１６から車両１０の周辺を撮像した周辺画像を取得し、また、インナカメラ１４から車室内の乗員を撮像した乗員画像を取得する（ステップＳ１１０）。

【0118】

車両状態推定部２０５は、アウタカメラ１６からの周辺画像に基づいて、路面の起伏および段差等によって車両１０に加わる振動を推定する。乗員状態推定部２０６は、インナカメラ１４からの乗員画像に基づいて、車両１０に対する乗員の頭部、胸部、腹部、脚部等の各部位の振動を推定する。また、乗員状態推定部２０６は、車室内の乗員の性別、年代、体格等の属性を推定する。また、乗員状態推定部２０６は、乗員の心拍、呼吸、脈拍、瞬き等を検出し、これらに基づいて乗員の疲労度および不快度等の状態を推定する（ステップＳ１２０）。

【0119】

振動算出部２０２は、車両状態推定部２０５が推定した車両１０に加わる振動、及び乗員状態推定部２０６が推定した車両１０に対する乗員の振動に基づいて、乗員の各身体部位に実質的に加わる振動を算出する（ステップＳ１３０）。

【0120】

信号生成部２０３は、乗員状態推定部２０６が推定した乗員の属性および状態、並びに振動算出部２０２が算出した乗員に加わる振動に基づいて、振動特性データを参照しつつ、振動制御システム４０、横揺れ制御システム５０、及び操舵システム６０の少なくともいずれかを、乗員が不快に感じる振動を抑制するよう制御する信号を生成する（ステップＳ１４０）。

【0121】

出力部２０７は、信号生成部２０３が生成した信号を、対象となる振動制御システム４０、横揺れ制御システム５０、及び操舵システム６０にそれぞれ出力する（ステップＳ１５０）。

【0122】

以上により、実施形態の車両制御装置２０による車両制御処理が終了する。

【0123】

（概括）
車両の振動を抑制するため、車両に設けられた加速度センサを用いて乗員に加わる加速度等の状態量を推定する技術が知られている。また、上述の特許文献１の技術のように、インナカメラを用いて乗員の状態量を推定する技術もある。

【0124】

しかしながら、上述のように、車載加速度センサは、剛性を備えた形で車体に固定されるのが一般的であり、スプリングを備えたシートに着座する乗員の状態量を正確に推定することは困難である。別途、乗員向けの加速度センサを追加することも考えられるが、車両パーツが増加してしまうほか、コスト高となってしまう。

【0125】

また、上述のように、インナカメラもまた車体に固定され、車両と同期して振動するため、乗員に加わる振動のうち、インナカメラの画像からは車両を基準とした、車両の振動が加味されない振動しか検出することができない。

【0126】

実施形態の車両制御装置２０によれば、アウタカメラ１６からの周辺画像に基づいて、車両１０に加わる振動であって少なくとも垂直成分を含む振動を推定する。また、インナカメラ１４からの乗員画像に基づいて、乗員の車両１０に対する振動であって少なくとも垂直成分を含む振動を推定する。また、車両１０に加わる振動に、乗員の車両１０に対する振動を加味して、乗員に加わる振動を算出する。

【0127】

これにより、専らカメラ映像を用いて、車両１０の振動を加味した乗員の振動を高精度に推定することができる。したがって、例えば乗員向けの加速度センサ等、高価なパーツを新規に車両１０に取り付ける必要も生じない。よって、簡便な構成を用いて乗員に加わる振動を推定し、乗員が不快に感じる振動を抑制することができる。

【0128】

実施形態の車両制御装置２０によれば、乗員状態推定部２０６は、乗員の車両１０に対する振動を推定するとともに、乗員画像に含まれる乗員の顔面および胴体の少なくともいずれかを含む身体部位に基づいて乗員の属性を推定する。インナカメラ１４の画像から乗員の属性を推定し、それを振動制御に用いるので、それぞれの乗員の属性に応じていっそう細やかな振動制御が可能となり、より多くの乗員、あるいは個々の乗員の快適度を向上させることができる。

【0129】

実施形態の車両制御装置２０によれば、乗員状態推定部２０６は、乗員の車両１０に対する振動を推定するとともに、乗員画像に含まれる乗員の乗車位置および乗員の身体部位の少なくともいずれかに基づいて乗員のバイタルサインを含む状態を推定する。インナカメラ１４の画像から乗員の状態を推定し、それを振動制御に用いるので、それぞれの乗員の状態に応じていっそう細やかな振動制御が可能となり、より多くの乗員、あるいは個々の乗員の快適度を向上させることができる。

【0130】

実施形態の車両制御装置２０によれば、車両状態推定部２０５、乗員状態推定部２０６、及び信号生成部２０３の少なくともいずれかは、機械学習を用いて構築され、周辺画像と乗員画像とから得られる情報が入力されると振動制御の信号を出力する学習済みモデルに基づいて動作する。このように、機械学習を用いて構築された学習済みモデルをアルゴリズムとしてプログラムに組み込むことで、上記のように複雑な各種制御を高精度に行うことが可能となる。

【0131】

（変形例）
次に、図１０～図１２を用いて、実施形態の変形例の車両制御装置について説明する。変形例の車両制御装置は、乗員等による外部要求を受け付け可能である点が、上述の実施形態とは異なる。

【0132】

なお、以下においては、実施形態の図４を援用し、実施形態の車両制御装置２０の種々の構成とそれぞれ対応する構成に同じ符号を付して説明する。

【0133】

図１０及び図１１は、実施形態の変形例にかかる車両制御装置のモニタ装置３０に表示される外部要求入力画面の一例を示す図である。図１０及び図１１に示すように、車両制御装置の表示制御部２０１は、乗員等による画面操作にしたがって、外部要求入力画面をモニタ装置３０に表示させることができる。

【0134】

図１０の例では、外部要求入力画面は、例えば乗員の属性、及び乗員の身体部位等のうち、優先させたい事項を外部要求として選択可能な画面となっている。

【0135】

乗員等は、モニタ装置３０に表示される外部入力画面から、例えば乗員の属性のうち、高齢者、幼児等の優先させたい属性を選択することが可能である。また、乗員等は、モニタ装置３０の外部入力画面から、例えば乗員の身体部位のうち、頭部、胸部等の優先させたい部位を選択することができる。

【0136】

変形例の車両制御装置は、乗員等により選択された優先順にしたがって、所定の属性を有する乗員にとって、あるいは、乗員の所定の身体部位にとって不快に感じる振動を優先的に抑制するよう制御する。

【0137】

乗員の属性および身体部位等において優先させたい項目が無い場合、乗員は、これらについて全体平均を選択することも可能である。また、乗員等による優先順の入力操作が特に行われない場合、車両制御装置は、初期値として全体平均にしたがって振動制御を行うよう設定されていてもよい。

【0138】

図１１の例では、外部要求入力画面は、例えば個々の乗員の体調等の状態に関わる事項を外部要求として選択可能な画面となっている。

【0139】

乗員等は、モニタ装置３０に表示される外部入力画面から、例えば個々の乗員Ａ，Ｂ，Ｃ・・・等について、体調の良／不良、並びに頭痛、めまい、車酔い等の具体的な不調があるか否かを入力することが可能である。

【0140】

変形例の車両制御装置は、乗員等により選択された個々の乗員の状態にしたがって、よりケアの必要な乗員にとって不快に感じる振動を優先的に抑制するよう制御する。

【0141】

図１２は、実施形態の変形例にかかる車両制御装置による車両制御処理の手順の一例を示すフロー図である。

【0142】

なお、図１２の処理に先駆けて、乗員等は種々の外部要求をモニタ装置３０等から入力可能であり、上述の表示制御部２０１が外部要求の入力を受け付けた場合には、車両制御装置のメモリ等に入力情報を格納しておくものとする。

【0143】

図１２に示す処理のうち、ステップＳ１１０～Ｓ１３０の処理は、上述の実施形態の図９に示すステップＳ１１０～Ｓ１３０の処理と同様である。

【0144】

すなわち、インカメラ１４及びアウタカメラ１６からそれぞれ取得した画像に基づいて（ステップＳ１１０）、車両１０に加わる振動と、車両１０に対する乗員の振動とを推定し、また、乗員の属性および状態を推定する（ステップＳ１２０）。また、これらの推定結果から、乗員に実質的に加わる振動を算出する（ステップＳ１３０）。

【0145】

変形例の車両制御装置において、信号生成部２０３は、車両制御装置のメモリ等を参照して、乗員等による外部要求の入力があったか否かを確認する（ステップＳ１３１）。所定の属性を有する乗員、乗員の所定の身体部位、あるいは、個々の乗員の体調等に関わる状態等の外部要求が入力されていた場合（ステップＳ１３１：Ｙｅｓ）、信号生成部２０３は、例えば上述の図８に示す振動特性データ等を参照し、外部要求に応じた属性、身体部位、状態に適する振動特性を選択する（ステップＳ１３２）。

【0146】

乗員等による外部要求の入力がなかった場合（ステップＳ１３１：Ｎｏ）、信号生成部２０３は、ステップＳ１３２の処理をスキップする。これにより、変形例の車両制御装置による振動制御は、例えば全体平均にしたがう等の初期設定に応じて行われることとなる。

【0147】

図１２に示す処理のうち、以降のステップＳ１４０～Ｓ１５０の処理もまた、上述の実施形態の図９に示すステップＳ１４０～Ｓ１５０の処理と同様である。

【0148】

すなわち、乗員状態推定部２０６による推定結果、及び振動算出部２０２による算出結果に基づいて、また、外部要求があるときはこれに対応する振動特性に基づいて、振動制御の信号が生成され（ステップＳ１４０）、振動制御システム４０、横揺れ制御システム５０、及び操舵システム６０へと出力される（ステップＳ１５０）。

【0149】

以上により、変形例の車両制御装置による車両制御処理が終了する。

【0150】

変形例の車両制御装置によれば、乗員の属性ごとの優先順および乗員の身体部位ごとの優先順の少なくともいずれかを含む外部要求の入力を受け付ける入力部３２を更に備え、入力された外部要求に応じて、乗員の属性および身体部位等に関わる情報等の、乗員画像から得られる情報の重みづけを変更する。これにより、乗員の要望に応じていっそう細やかな振動制御が可能となり、より多くの乗員、あるいは個々の乗員の快適度を向上させることができる。

【0151】

なお、上述の実施形態および変形例では、車両制御システム２００が、車両１０の外装に設けられるアウタカメラ１６と、車室内に設けられるインナカメラ１４とを備えることとした。しかし、車両１０の周辺画像を撮像するカメラが、インナカメラ１４と同様、車室内に設けられていてもよい。

【0152】

また、広角レンズまたは魚眼レンズを有する少なくとも１つのカメラを例えば車室内等に設置して、この１つのカメラで車両１０の周辺と車室内の乗員とが共に映り込んだ画像を撮像してもよい。この場合、上述の車両状態推定部２０５及び乗員状態推定部２０６は、それぞれ同じ画像から、車両１０に加わる振動、車両１０に対する乗員の振動、乗員の属性、その他の状態等を推定してもよい。

【0153】

これにより、車載カメラの台数を減らして、よりいっそうコストを削減することができる。

【0154】

あるいは、乗員を撮像するインナカメラ１４の台数を増やすなどして、個々の乗員ごと、あるいは、乗員の所定の身体部位ごとに画像を得て、乗員状態推定部２０６がそれらの画像に基づいて、上記に述べたような各種の推定を行ってもよい。

【0155】

これにより、個々の乗員の属性、身体部位、状態等をより正確に把握することが可能となり、よりいっそう適切な振動制御が可能となる。

【符号の説明】

【0156】

１０…車両
１４…インナカメラ
１６…アウタカメラ
２０…車両制御装置
３０…モニタ装置
３１…表示部
３２…入力部
４０…振動抑制システム
５０…横揺れ抑制システム
６０…操舵システム
２０１…表示制御部
２０２…振動算出部
２０３…信号生成部
２０４…取得部
２０５…車両状態推定部
２０６…乗員状態推定部
２０７…出力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】