(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-03-27
(45)【発行日】2024-04-04
(54)【発明の名称】車両制御装置及び車両制御方法
(51)【国際特許分類】
B60W 50/08 20200101AFI20240328BHJP
B60W 40/08 20120101ALI20240328BHJP
B60W 40/10 20120101ALI20240328BHJP
B60W 30/02 20120101ALI20240328BHJP
【ＦＩ】
B60W50/08
B60W40/08
B60W40/10
B60W30/02
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2020029514
(22)【出願日】2020-02-25
(65)【公開番号】P2021133728
(43)【公開日】2021-09-13
【審査請求日】2022-12-08
(73)【特許権者】
【識別番号】000005463
【氏名又は名称】日野自動車株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100088155
【弁理士】
【氏名又は名称】長谷川 芳樹
(74)【代理人】
【識別番号】100113435
【弁理士】
【氏名又は名称】黒木 義樹
(74)【代理人】
【識別番号】100183438
【弁理士】
【氏名又は名称】内藤 泰史
(72)【発明者】
【氏名】黒田 聡
(72)【発明者】
【氏名】青柳 貴弘
(72)【発明者】
【氏名】加藤 知弥
(72)【発明者】
【氏名】神田 賢志
【審査官】藤村 泰智
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１８－１４４５４４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－０２８１５１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－３２６９６２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－１６５０７０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０１８－５１２３３４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－０２９２１０（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｂ６０Ｗ ３０／００ ～ ６０／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
車室内の一又は複数の乗員の動作に係る情報である乗員動作情報、及び車両の動作に係る情報である車両動作情報を取得する取得部と、第１段階において前記取得部によって取得された前記乗員動作情報及び前記車両動作情報に基づいて、前記第１段階より後の段階である第２段階において前記取得部によって取得された前記車両動作情報が入力されることにより、前記第２段階における前記車両の動作に応じた前記乗員の動作を推定するモデルを生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記モデルの推定結果に基づいて、前記乗員の動作量が減少するように前記車両の制御量を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記制御量に基づいて前記車両を制御する制御部と、を備え、
前記取得部は、複数の前記乗員の動作に係る前記乗員動作情報を取得し、
前記生成部は、前記取得部によって取得された複数の前記乗員の動作に係る前記乗員動作情報のうち、少なくとも２人以上の前記乗員の前記乗員動作情報及び前記車両動作情報に基づいて、前記２人以上の乗員それぞれの動作を推定する前記モデルを生成し、
前記算出部は、前記生成部によって生成された前記２人以上の乗員それぞれの動作を推定する前記モデルの推定結果に基づいて、前記２人以上の乗員の少なくとも１人の動作量が減少するように前記制御量を算出し、
前記車室内の前記乗員の数が所定の乗員数閾値よりも高い場合、前記第１段階において前記取得部によって取得された複数の前記乗員の動作に係る前記乗員動作情報に基づき前記複数の乗員の動作量を算出し、前記車室内を分割した複数のエリアのそれぞれにおいて、最大の前記動作量を有する前記乗員である対象乗員を選択する選択部を更に備え、
前記生成部は、前記複数のエリアのそれぞれにおいて、前記選択部によって選択された前記対象乗員それぞれの動作を推定する前記モデルを生成する、車両制御装置。
【請求項2】
前記算出部は、前記２人以上の乗員の前記動作量の総和が最小となるように前記制御量を算出する、請求項１記載の車両制御装置。
【請求項3】
前記算出部は、前記２人以上の乗員の前記動作量のうち最大の前記動作量が所定の動作量閾値よりも低くなるように前記制御量を算出する、請求項１又は２記載の車両制御装置。
【請求項4】
前記生成部は、前記取得部によって取得された複数の前記乗員の動作に係る前記乗員動作情報の全て、及び前記車両動作情報に基づいて、前記乗員動作情報が取得された全ての乗員それぞれの動作を推定する前記モデルを生成する、請求項１～３のいずれか一項記載の車両制御装置。
【請求項5】
車室内の一又は複数の乗員の動作に係る情報である乗員動作情報、及び車両の動作に係る情報である車両動作情報を取得する第１ステップと、前記第１ステップよりも後に、前記車両動作情報を取得する第２ステップと、
前記第１ステップにおいて取得された前記乗員動作情報及び前記車両動作情報に基づいて、前記第２ステップにおいて取得された前記車両動作情報が入力されることにより、前記第２ステップにおける前記車両の動作に応じた前記乗員の動作を推定するモデルを生成する第３ステップと、
前記第３ステップにおいて生成された前記モデルの推定結果に基づいて、前記乗員の動作量が減少するように前記車両の制御量を算出する第４ステップと、
前記第４ステップにおいて算出された前記制御量に基づいて前記車両を制御する第５ステップと、を備え、
前記第１ステップにおいて、複数の前記乗員の動作に係る前記乗員動作情報を取得し、
前記第３ステップにおいて、前記第１ステップにおいて取得された複数の前記乗員の動作に係る前記乗員動作情報のうち、少なくとも２人以上の前記乗員の前記乗員動作情報及び前記車両動作情報に基づいて、前記２人以上の乗員それぞれの動作を推定する前記モデルを生成し、
前記第４ステップにおいて、前記第３ステップにおいて生成された前記２人以上の乗員それぞれの動作を推定する前記モデルの推定結果に基づいて、前記２人以上の乗員の少なくとも１人の動作量が減少するように前記制御量を算出し、
前記第３ステップの前に、前記車室内の前記乗員の数が所定の乗員数閾値よりも高い場合、前記第１ステップにおいて取得された複数の前記乗員の動作に係る前記乗員動作情報に基づき前記複数の乗員の動作量を算出し、前記車室内を分割した複数のエリアのそれぞれにおいて、最大の前記動作量を有する前記乗員である対象乗員を選択する第６ステップを更に備え、
前記第３ステップにおいては、前記複数のエリアのそれぞれにおいて、前記第６ステップにおいて選択された前記対象乗員それぞれの動作を推定する前記モデルを生成する、車両制御方法。
【請求項6】
前記第４ステップにおいて、前記２人以上の乗員の前記動作量の総和が最小となるように前記制御量を算出する、請求項５記載の車両制御方法。
【請求項7】
前記第４ステップにおいて、前記２人以上の乗員の前記動作量のうち最大の前記動作量が所定の動作量閾値よりも低くなるように前記制御量を算出する、請求項５又は６記載の車両制御方法。
【請求項8】
前記第３ステップにおいて、前記第１ステップにおいて取得された複数の前記乗員の動作に係る前記乗員動作情報の全て、及び前記車両動作情報に基づいて、前記乗員動作情報が取得された全ての乗員それぞれの動作を推定する前記モデルを生成する、請求項５～７のいずれか一項記載の車両制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、車両制御装置及び車両制御方法に関する。
【背景技術】
【0002】
自動走行モード時の車両において、車室内の乗員の動作を検出し、当該乗員の動作に応じて車両の加速度等の制御量を決定することにより、車両の乗り心地を向上させる車両制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開平１０－２６４６８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上述したような車両制御装置では、検出した乗員の動作に基づいて車両の制御量が決定される。しかしながら、車両の走行時における乗員の動作は、車両の動作に限らず、車室内の乗員の状況、体型等によっても影響されるため、検出された乗員の動作が必ずしも車両の動作と連動しているとは限られない。そのため、車両の動作に連動していない乗員の動作に基づいて車両の制御量が決定された場合、車両の乗り心地が向上しないおそれがある。
【0005】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、車両の乗り心地の向上を図ることができる車両制御装置及び車両制御方法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】
【0006】
本発明の一態様に係る車両制御装置は、車室内の一又は複数の乗員の動作に係る情報である乗員動作情報、及び車両の動作に係る情報である車両動作情報を取得する取得部と、第１段階において取得部によって取得された乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、第１段階より後の段階である第２段階において取得部によって取得された車両動作情報が入力されることにより、第２段階における車両の動作に応じた乗員の動作を推定するモデルを生成する生成部と、生成部によって生成されたモデルの推定結果に基づいて、乗員の動作量が減少するように車両の制御量を算出する算出部と、算出部によって算出された制御量に基づいて車両を制御する制御部と、を備える。
【0007】
また、本発明の一態様に係る車両制御方法は、車室内の一又は複数の乗員の動作に係る情報である乗員動作情報、及び車両の動作に係る情報である車両動作情報を取得する第１ステップと、第１ステップよりも後に、車両動作情報を取得する第２ステップと、第１ステップにおいて取得された乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、第２ステップにおいて取得された車両動作情報が入力されることにより、第２ステップにおける車両の動作に応じた乗員の動作を推定するモデルを生成する第３ステップと、第３ステップにおいて生成されたモデルの推定結果に基づいて、乗員の動作量が減少するように車両の制御量を算出する第４ステップと、第４ステップにおいて算出された制御量に基づいて車両を制御する第５ステップと、を備える。
【0008】
これらの装置及び方法では、第１段階又は第１ステップにおける乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、車室内の乗員の動作を推定するモデルを生成する処理が実施され、第２段階又は第２ステップにおける車両動作情報が入力されたモデルの推定結果に基づいて、乗員の動作量が減少するように車両の制御量を算出する処理が実施される。これにより、車両の動作と連動した乗員の動作に基づいて車両の制御量が算出されるため、乗員の動作量を適切に減少させる車両の制御が可能となる。以上のように、これらの装置及び方法によれば、車両の乗り心地の向上を図ることができる。
【0009】
上記車両制御装置において、取得部は、複数の乗員の動作に係る乗員動作情報を取得し、生成部は、取得部によって取得された複数の乗員の動作に係る乗員動作情報のうち、少なくとも２人以上の乗員の乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、２人以上の乗員それぞれの動作を推定するモデルを生成し、算出部は、生成部によって生成された２人以上の乗員それぞれの動作を推定するモデルの推定結果に基づいて、２人以上の乗員の少なくとも１人の動作量が減少するように制御量を算出してもよい。
【0010】
また、上記車両制御方法では、第１ステップにおいて、複数の乗員の動作に係る乗員動作情報を取得し、第３ステップにおいて、第１ステップにおいて取得された複数の乗員の動作に係る乗員動作情報のうち、少なくとも２人以上の乗員の乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、２人以上の乗員それぞれの動作を推定するモデルを生成し、第４ステップにおいて、第３ステップにおいて生成された２人以上の乗員それぞれの動作を推定するモデルの推定結果に基づいて、２人以上の乗員の少なくとも１人の動作量が減少するように制御量を算出してもよい。
【0011】
例えば、路線バス等の車両の車室内では、座った状態、立った状態等様々な姿勢の乗員が存在し得る。これらの装置及び方法によれば、乗員の姿勢が反映されて生成されたモデルに基づいて車両の制御量が算出されるため、複数の乗員それぞれに対して車両の乗り心地の向上を図ることができる。
【0012】
上記車両制御装置において、算出部は、２人以上の乗員の動作量の総和が最小となるように制御量を算出してもよい。
【0013】
また、上記車両制御方法では、第４ステップにおいて、２人以上の乗員の動作量の総和が最小となるように制御量を算出してもよい。
【0014】
これらの装置及び方法によれば、モデル生成の対象である乗員それぞれの動作量の総和が減少するように車両の制御量が算出されるため、様々な種別の複数の乗員が乗車する車両においても、複数の乗員に対して車両の乗り心地の向上を図ることができる。
【0015】
上記車両制御装置において、算出部は、２人以上の乗員の動作量のうち最大の動作量が所定の動作量閾値よりも低くなるように制御量を算出してもよい。
【0016】
また、上記車両制御方法では、第４ステップにおいて、２人以上の乗員の動作量のうち最大の動作量が所定の動作量閾値よりも低くなるように制御量を算出してもよい。
【0017】
これらの装置及び方法によれば、例えば、様々な種別の複数の乗員が乗車する車両のいずれの走行状態においても、車両における一定の乗り心地の良さを確保することができる。
【0018】
上記車両制御装置において、生成部は、取得部によって取得された複数の乗員の動作に係る乗員動作情報の全て、及び車両動作情報に基づいて、乗員動作情報が取得された全ての乗員それぞれの動作を推定するモデルを生成してもよい。
【0019】
また、上記車両制御方法では、第３ステップにおいて、第１ステップにおいて取得された複数の乗員の動作に係る乗員動作情報の全て、及び車両動作情報に基づいて、乗員動作情報が取得された全ての乗員それぞれの動作を推定するモデルを生成してもよい。
【0020】
これらの装置及び方法によれば、車室内にいる全ての乗員に対して車両の乗り心地の向上を図ることができる。
【0021】
上記車両制御装置において、車室内の乗員の数が所定の乗員数閾値よりも高い場合、第１段階において取得部によって取得された複数の乗員の動作に係る乗員動作情報に基づき複数の乗員の動作量を算出し、車室内を分割した複数のエリアのそれぞれにおいて、最大の動作量を有する乗員である対象乗員を選択する選択部を更に備え、生成部は、複数のエリアのそれぞれにおいて、選択部によって選択された対象乗員それぞれの動作を推定するモデルを生成してもよい。
【0022】
また、上記車両制御方法では、第３ステップの前に、車室内の乗員の数が所定の乗員数閾値よりも高い場合、第１ステップにおいて取得された複数の乗員の動作に係る乗員動作情報に基づき複数の乗員の動作量を算出し、車室内を分割した複数のエリアのそれぞれにおいて、最大の動作量を有する乗員である対象乗員を選択する第６ステップを更に備え、第３ステップにおいては、複数のエリアのそれぞれにおいて、第６ステップにおいて選択された対象乗員それぞれの動作を推定するモデルを生成してもよい。
【0023】
例えば、車両に多数の乗員が乗車している場合、多数の乗員の動作を推定するモデルに基づいた車両の制御が困難となるおそれがある。そこで、車室内にいる乗員のうち一部の乗員の動作に基づいて車両の制御量を算出することが考えられるが、例えば車両前方と車両後方とでは車両の動作に対する乗員の動作が異なる。このため、当該一部の乗員の動作に基づいて算出された車両の制御量に基づいて車両が制御されても、車室内の他の乗員に対して車両の乗り心地の向上が図れないおそれがある。これに対し、本発明の装置及び方法によれば、各エリアで最大の動作量を有する対象乗員のモデルに基づいて車両の制御量を算出するため、多数の乗員が乗車している車両においても、車室内の位置によらず、多数の乗員のそれぞれに対して車両の乗り心地を向上させることができる。
【発明の効果】
【0024】
本発明によれば、車両の乗り心地の向上を図ることができる車両制御装置及び車両制御方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0025】
【図1】第１実施形態に係る車両制御装置の概略構成を示す図である。
【図2】第１実施形態に係る車両制御装置の利用シーンの一例を模式的に示す図である。
【図3】車両の動作を示す図である。
【図4】乗員の動作を示す図である。
【図5】乗員モデルに係る状態方程式を示す図である。
【図6】第１実施形態の乗員モデル算出処理を示すフローチャートである。
【図7】第１実施形態の車両制御処理を示すフローチャートである。
【図8】第２実施形態に係る車両制御装置の利用シーンの一例を模式的に示す図である。
【図9】第２実施形態に係る車両制御装置の概略構成を示す図である。
【図10】第２実施形態においてＥＣＵが実行する処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0026】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。図面の説明において、同一又は同等の要素には同一符号を用い、重複する説明を省略する。
［第１実施形態］
［第１実施形態］
【0027】
本実施形態に係る車両制御システム１は、車両Ｍに乗車した乗員Ｐの動作量を減少させるように車両Ｍの制御量を算出するシステムである。車両Ｍは、例えば、一又は複数の乗員Ｐが乗車する路線バスである。乗員Ｐの動作量とは、乗員Ｐの移動量、回転量、及びそれらの速度である。図２は、第１実施形態に係る車両制御システム１の利用シーンの一例を模式的に示す図である。車両Ｍの車室内には、乗員Ｐが行き来する通路及び複数の乗員Ｐが座るための複数の座席が配置されている。以下、本実施形態では、性別、年齢等を問わず子供から年配者まで様々な種別の複数の乗員Ｐが車室内にいる場合の車両制御システム１の動作について説明するが、一の乗員Ｐのみが車室内にいる場合でも車両制御システム１の動作は同様に実行される。
【0028】
車両制御システム１では、ＥＣＵ１０（車両制御装置）が、複数の乗員Ｐそれぞれの動作及び車両Ｍの動作を把握し、車両Ｍの動作と連動した複数の乗員Ｐそれぞれの動作を推定し、複数の乗員Ｐの動作量が減少するように車両Ｍの制御を実現する。
【0029】
図１に示されるように、車両制御システム１は、ＥＣＵ１０（車両制御装置）と、複数のカメラ２０と、内部センサ３０と、アクチュエータ４０と、を備えている。車両制御システム１の各構成は、車両Ｍに搭載されている。
【0030】
ＥＣＵ１０は、車室内の複数の乗員Ｐの動作量を減少させるように車両Ｍの制御量を算出する。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]、及びＣＡＮ［Controller Area Network］通信回路等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ１０では、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。なお、ＥＣＵ１０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。ＥＣＵ１０には、ＣＡＮ通信回路を介して、複数のカメラ２０、内部センサ３０、及びアクチュエータ４０が接続されている。
【0031】
複数のカメラ２０は、車両Ｍの車室内にいる複数の乗員Ｐを撮像する。図２に示されるように、複数のカメラ２０は、車室内にいる複数の乗員Ｐがいずれの場所にいても複数の乗員Ｐそれぞれの位置及び姿勢をいずれかのカメラ２０により撮像可能であるように、車室内に配置されている。複数のカメラ２０は、例えば、互いに間隔を空けて車室内の上部に設けられている。各カメラ２０は、所定の周期で撮像した画像情報をＥＣＵ１０に入力する。
【0032】
内部センサ３０は、車両Ｍの走行状況に関する各種の情報を検出する。内部センサ３０は、車速を検出する車速センサ、加減速度を検出する加減速度センサ、及びステアリングの操舵角を検出する操舵角センサを少なくとも含んでいる。内部センサ３０は、各センサの検出値を検出値情報としてＥＣＵ１０に入力する。
【0033】
アクチュエータ４０は、車両Ｍの走行制御を実行する装置である。アクチュエータ４０は、エンジンアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータを少なくとも含む。エンジンアクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてエンジンに対する空気の供給量（スロットル開度）を制御し、車両Ｍの駆動力を制御する。なお、車両Ｍがハイブリッド車（ハイブリッドバス）である場合には、エンジンに対する空気の供給量の他に、動力源としてのモータにＥＣＵ１０からの制御信号が入力されて当該駆動力が制御される。車両Ｍが電気自動車（電気バス）である場合には、動力源としてのモータにＥＣＵ１０からの制御信号が入力されて当該駆動力が制御される。ブレーキアクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてブレーキシステムを制御し、車両Ｍの車輪へ付与する制動力を制御する。ブレーキシステムとしては、液圧ブレーキシステムを用いることができる。操舵アクチュエータは、電動パワーステアリングシステムのうち操舵トルクを制御するアシストモータの駆動を、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じて制御する。これにより、操舵アクチュエータは、車両Ｍの操舵トルクを制御する。
【0034】
次に、図１を参照して、ＥＣＵ１０の機能的構成について説明する。ＥＣＵ１０は、取得部１１と、生成部１２と、算出部１３と、制御部１４と、記憶部１５と、を備えている。
【0035】
取得部１１は、車室内の複数の乗員Ｐの動作に係る情報である乗員動作情報、及び、車両Ｍの動作に係る情報である車両動作情報を取得する。本実施形態では、取得部１１は、車室内に存在する全ての乗員Ｐの乗員動作情報を取得する。本実施形態では、乗員動作情報は、複数のカメラ２０により複数の乗員Ｐそれぞれの位置及び姿勢が撮像された画像情報である。また、本実施形態では、車両動作情報は、内部センサ３０により取得された検出値情報のうち車両Ｍの操舵角情報及び速度情報である。取得部１１は、第１段階において乗員動作情報及び車両動作情報を取得する。第１段階とは、例えば、バス停、バスターミナル等で停止している車両Ｍに複数の乗員Ｐが乗車した後、車両Ｍが発車して数十秒後等、車両Ｍの走行状態が安定した期間における１又は複数のタイミングである。第１段階が１つのタイミングである場合には、取得部１１は、１つのタイミングで取得された乗員動作情報及び車両動作情報のみを取得する。第１段階が複数のタイミングである場合には、取得部１１は、複数のタイミングそれぞれで取得された乗員動作情報及び車両動作情報を取得する。また、取得部１１は、第１段階より後の段階である第２段階において、例えば所定の周期で、車両動作情報を取得する。第２段階は、第１段階より後の段階且つ生成部１２によって乗員モデル（詳細は後述）が生成された後の段階である。具体的には、第２段階は、例えば、乗員モデルが生成された直後である。
【0036】
生成部１２は、第１段階において取得部１１によって取得された乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、乗員モデル（モデル）を生成する。乗員モデルは、第２段階において取得部１１によって取得された車両動作情報が入力されることにより、第２段階における車両Ｍの動作に応じた乗員Ｐの動作を推定するモデルである。本実施形態では、生成部１２は、取得部１１によって取得された複数の乗員Ｐの動作に係る乗員動作情報の全てと車両動作情報とに基づいて、乗員動作情報が取得された全ての乗員Ｐ（すなわち、車室内に存在する全ての乗員Ｐ）それぞれの動作を推定する乗員モデルを生成する。
【0037】
ここで、生成部１２による乗員モデルの生成方法について詳細に説明する。まず、生成部１２は、複数のカメラ２０により複数の乗員Ｐそれぞれの位置及び姿勢が撮像された画像情報（乗員動作情報）に基づいて、例えばニューラルネットワーク等の機械学習の手法を用いて、複数の乗員Ｐそれぞれの位置及び姿勢を認識する。生成部１２は、認識した各乗員Ｐの位置及び姿勢、並びに車両Ｍの操舵角情報及び速度情報（車両動作情報）に基づいて、乗員モデルを生成する。このように、乗員モデルは、車両の動作（挙動）に対する乗員Ｐの動作（挙動）の実績を考慮して生成されるものである。生成部１２は、第１段階において複数のタイミングの乗員動作情報及び車両動作情報が取得されている場合には、例えば車両動作情報の変化に応じた乗員動作情報の変化を考慮して、乗員モデルを生成してもよい。また、生成部１２は、第１段階において１つのタイミングの乗員動作情報及び車両動作情報のみが取得されている場合には、例えば基準となる姿勢と乗員動作情報から認識される姿勢（車両動作情報に応じた乗員動作情報）との差異を考慮して、乗員モデルを生成してもよい。
【0038】
乗員モデルは、下記式（１）及び式（２）の物理モデルによって構成される。
［Ｘ］’＝Ａ［Ｘ］＋Ｂｕ・・・ （１）
［Ｙ］ ＝Ｃ［Ｘ］ ・・・ （２）
［Ｘ］’＝Ａ［Ｘ］＋Ｂｕ・・・ （１）
［Ｙ］ ＝Ｃ［Ｘ］ ・・・ （２）
【0039】
上記式（１）は、車両Ｍの動作の状態及び複数の乗員Ｐそれぞれの動作の状態を表す状態方程式であって、上記式（２）は、上記式（１）の出力方程式である。上記式（１）中、［Ｘ］は、６個の状態変数からなる６次元のベクトル量である車両状態量の項、及び１０個の状態変数からなる１０次元のベクトル量である乗員状態量の項を示す。Ａ及びＢは、関数、係数等を要素とする行列式を示す。ｕは乗員モデルへの入力（すなわち、車両動作情報）を示す。Ａ、Ｂ、及びｕの詳細な説明については後述する。［Ｘ］’の記号「’」は、［Ｘ］の時間微分を示す。上記式（２）中、［Ｙ］は、乗員モデルからの出力を表すベクトル量（すなわち、モデルの推定結果）を示す。Ｃは、関数、係数等を要素とする行列式であって、本実施形態では単位行列である。生成部１２は、複数の乗員Ｐそれぞれについて、第１段階における乗員動作情報及び車両動作情報に基づき、Ａ及びＢのパラメータ（係数等の値）を決定する。生成部１２の「乗車モデルを生成する」とは、すなわち、複数の乗員Ｐ毎のＡ及びＢのパラメータを決定することである。後述する算出部１３は、第２段階における車両動作情報であるｕを入力として上記式（１）を満たすように、各乗員Ｐについて［Ｘ］の１０次元の乗員状態量の項を導出し、上記式（２）に基づき乗員モデルの推定結果である［Ｙ］を導出し、各乗員Ｐの動作量が減少するように車両Ｍの制御量を算出する（詳細は後述）。
【0040】
［Ｘ］において車両状態量を表す６個の状態変数は、車両Ｍの位置、姿勢及びそれらの変化を表す車両Ｍの動作に係る変数であって、Ｘｇ，Ｙｇ，Ψ，Ｖｘ，Ｖｙ，ωΨからなる。図３に示されるように、車両Ｍは、剛体モデルとして近似することができる。そして、車両Ｍの前後方向の軸をＸ軸とし、車両Ｍの左右方向の軸をＹ軸とし、車両Ｍの上下方向の軸をＺ軸とし、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸が互いに直交し且つ車両Ｍの重心を通る場合、Ｘｇは、Ｘ軸方向における車両Ｍの運動量である。また、Ｙｇは、Ｙ軸方向における車両Ｍの運動量であって、Ψは、Ｚ軸を中心とした車両Ｍの回転角度（言い換えれば、車両Ｍの姿勢角）である。また、Ｖｘは、Ｘｇの速度であって、Ｖｙは、Ｙｇの速度であって、ωΨは、Ψの角速度である。
【0041】
［Ｘ］において乗員状態量を表す１０個の状態変数は、乗員Ｐの位置、姿勢、及びそれらの変化を表す乗員Ｐの動作に係る変数であって、ｘｇ，ｙｇ，ψ，φ，θ，ｖｘ，ｖｙ，ωψ，ωφ，ωθからなる。図４に示されるように、車両Ｍの動作に応じて変化する乗員Ｐの動作は、大きく下半身部ＰＢの動作と上半身部ＰＵの動作とに分けて捉えることができる。すなわち、乗員Ｐの下半身部ＰＢは、車両Ｍの動作に応じて、乗員Ｐの前後方向及び左右方向に動作しやすい。一方、乗員Ｐの上半身部ＰＵにおける下端部分は下半身部ＰＢに固定されているが、頭部は動きやすいため、上半身部ＰＵは、乗員Ｐの前後方向及び左右方向に回転するように、及び上半身部ＰＵにおける上下方向に沿った軸を中心としてひねるように動作しやすい。
【0042】
これらの車両Ｍの動作に応じた乗員Ｐの動作に着目することにより、乗員Ｐの下半身部ＰＢは、剛体モデルとして近似することができ、乗員Ｐの上半身部ＰＵは、上半身部ＰＵの下端部の中心を支点Ｌとし且つ頭部を錘とした倒立振り子モデルとして近似することができる。そして、乗員Ｐの重心を中心とした乗員Ｐの前後方向の軸をｘ軸とし、ｘ軸と直交した乗員Ｐの左右方向の軸をｙ軸とし、ｘ軸及びｙ軸と直交する軸をｚ軸とした場合、乗員Ｐの下半身部ＰＢに相当する剛体モデルは、前後方向（ｘ軸方向）及び左右方向（ｙ軸方向）に動作すると仮定することができる。上述したｘｇは、ｘ軸方向における乗員Ｐの運動量であって、ｙｇは、ｙ軸方向における乗員Ｐの運動量である。また、ｖｘは、ｘｇの速度であって、ｖｙは、ｙｇの速度である。
【0043】
以上のように、車両Ｍ及び乗員Ｐの下半身部ＰＢを剛体モデルとし、乗員Ｐの上半身部ＰＵを倒立振り子モデルとして近似した場合、車両状態量における各状態変数と、複数の乗員Ｐそれぞれの乗員状態量の各状態変数との物理的関係は、幾何的な位置関係を表す方程式、及び１階の微分方程式によって表され、上記式（１）の状態方程式、及び上記式（２）の出力方程式を得ることができる。
【0044】
ここで、乗員モデルを構成する状態方程式について、具体例を用いて詳細に説明する。図５に示される式は、Ａ、［Ｘ］、Ｂ、及びｕの変数等が具体的に表された状態方程式（上記式（１））の一例である。Ａは、車両状態量の各状態変数、及び、複数の乗員Ｐそれぞれの乗員状態量の各状態変数に係る関数、係数等を要素とする行列式である。
【0045】
［Ｘ］では、車両Ｍの６個の状態変数（Ｘｇ，Ｙｇ，Ψ，Ｖｘ，Ｖｙ，ωΨ）が１番目の項として定義され、次に車室内で認識された１人目の乗員Ｐの１０個の状態変数（ｘｇ，ｙｇ，ψ，φ，θ，ｖｘ，ｖｙ，ωψ，ωφ，ωθ）の項が配列され、次に２人目の乗員Ｐの１０個の状態変数（ｘｇ，ｙｇ，ψ，φ，θ，ｖｘ，ｖｙ，ωψ，ωφ，ωθ）の項が配列されるといったように、車両Ｍの状態変数、及び車室内にいる乗員Ｐ全員の状態変数の項が配列されている。［Ｘ］の各状態変数は、後述する算出部１３によって算出される。
【0046】
Ｂは、車両Ｍの状態変数に係る関数、係数等を要素とする行列式である。ｕは、車両Ｍの２個の状態変数（Ｆ，δ）である。Ｆは、車両Ｍのアクセル、ブレーキ等のトルクであって、δは、車両Ｍのステアリングの操舵角である。ｕの各状態変数は、後述する算出部１３によって算出される。
【0047】
生成部１２は、以上説明した上記式（１）、及び式（２）の物理モデルによって構成される乗員モデルを生成する。具体的には、生成部１２は、複数の乗員Ｐそれぞれについて、上記式（１）のＡ及びＢのパラメータを決定する。具体的には、生成部１２は、Ａにおけるτ，Ｋ１～Ｋ５を含む各変数を、第１段階における車両動作情報及び乗員動作情報に基づいて、複数の乗員Ｐ毎に算出する。また、生成部１２は、Ｂにおける変数ｍ及びｃを含む各変数を、第１段階における車両動作情報に基づいて算出する。ｍは、車両Ｍの重量であって、ｃは、車両Ｍのステアリングの操舵角から車両Ｍの角速度ωΨへ変換する定数である。
【0048】
なお、車両Ｍの６個の状態変数（Ｘｇ，Ｙｇ，Ψ，Ｖｘ，Ｖｙ，ωΨ）は、後述する算出部１３によって、第２段階における車両動作情報に基づいて算出される。また、複数の乗員Ｐそれぞれの１０個の状態変数は、後述する算出部１３によって、生成部１２が生成した乗員モデルの上記（１）式を満たすように、第２段階にける車両動作情報に基づいて算出される。生成部１２は、生成した乗員モデルを記憶部１５に格納する。記憶部１５は、生成部１２が生成した乗員モデルを記憶する。
【0049】
算出部１３は、生成部１２によって生成された乗員モデルの推定結果に基づいて、複数の乗員Ｐの動作量が減少するように車両Ｍの制御量を算出する。乗員モデルの推定結果は、第２段階における車両Ｍの動作に応じた複数の乗員Ｐそれぞれの状態変数である。算出部１３は、第２段階における車両動作情報に基づいて車両Ｍの６個の状態変数（Ｘｇ，Ｙｇ，Ψ，Ｖｘ，Ｖｙ，ωΨ）を算出する。
【0050】
ここで、推定結果の求め方について説明する。まず、取得部１１により第２段階における車両動作情報が取得されると、算出部１３は、当該車両動作情報に基づいて車両Ｍの入力変数（Ｆ，δ）を算出し、当該状態変数を乗員モデルの上記式（１）のｕに入力する。また、算出部１３は、当該車両動作情報に基づいて車両Ｍの状態変数（Ｘｇ，Ｙｇ，Ψ，Ｖｘ，Ｖｙ，ωΨ）を算出し、当該状態変数を乗員モデルの上記式（１）の［Ｘ］の各項のうち車両Ｍの状態変数の項に入力する。そして、算出部１３は、上記式（１）を満たすように（各データが相互に最も整合するように）複数の乗員Ｐそれぞれの状態変数の値を推定演算する。乗員モデルに対してこのような推定演算を実行することにより、推定結果である複数の乗員Ｐそれぞれの１０個の状態変数を求めることができる。
【0051】
算出部１３は、推定結果である各状態変数に基づいて、複数の乗員Ｐそれぞれの動作量を推定する。本実施形態では、複数の乗員Ｐそれぞれの動作量は、各状態変数の値によって表される乗員の移動量、回転量、及びそれらの速度である。複数の乗員Ｐそれぞれの動作量は、１０個の状態変数の値に基づいて算出された指数値等であってもよい。
【0052】
そして、算出部１３は、例えば、複数の乗員Ｐそれぞれの動作量の総和である合計動作量が最小となるように車両Ｍの制御量を算出する。更に、算出部１３は、複数の乗員Ｐの動作量のうち最大の動作量が、所定の動作閾値よりも低くなるように、制御量を算出してもよい。この場合、算出部１３は、最大の動作量が動作閾値よりも低い場合に限り、当該制御量を後述する制御部１４に入力してもよい。動作閾値は、例えば、予め定められた値であって、車室内にいる乗員が不快に感じない動作量の許容限界値である。算出部１３は、複数の乗員Ｐの動作量のうち最大の動作量が、動作閾値よりも低くないと判定した場合には、合計動作量が最小となる車両Ｍの制御量を再算出する。ここでいう合計動作量は、既に算出した合計動作量とは異なる動作量である。なお、本実施形態では、車両Ｍの制御量は、車両Ｍの速度及び操舵角である。算出部１３は、上述した最大の動作量が動作閾値よりも低くなるまで車両Ｍの制御量の算出を繰り返す。
【0053】
制御部１４は、算出部１３によって算出された制御量に基づいて車両Ｍを制御する。具体的には、例えば、制御部１４は、算出された制御量に基づいてアクチュエータ４０のエンジンアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータを制御することにより、車両Ｍの速度及び操舵角を制御する。
【0054】
次に、図６を参照して、第１実施形態のＥＣＵ１０が実行する乗員モデル生成処理を説明する。図６は、本実施形態に係る車両制御方法に係る方法のフローチャートである。乗員モデル生成処理は、例えば、バス停、バスターミナル等で停止している車両Ｍに複数の乗員Ｐが乗車した後、車両Ｍが発車して数十秒後等、車両Ｍの走行状態が安定したタイミングでＥＣＵ１０が実行する処理である。
【0055】
まず、Ｓ１１において、ＥＣＵ１０が、複数のカメラ２０により複数の乗員Ｐそれぞれの位置及び姿勢が撮像された画像情報（乗員動作情報）を取得し、Ｓ１２において、車両Ｍの操舵角情報及び速度情報（車両動作情報）を取得する（第１ステップ）。Ｓ１１及びＳ１２の処理は、互いに同じタイミングに実施されてもよい。また、Ｓ１１及びＳ１２の処理は、それぞれ所定の期間内において１度のみ実施されてもよいし複数回実施されてもよい。続いて、Ｓ１３において、ＥＣＵ１０が、Ｓ１１にて取得された乗員動作情報、及びＳ１２にて取得された車両動作情報に基づいて、乗員モデルを生成する（第３ステップ）。乗員モデルは、上記式（１）の状態方程式及び上記式（２）の出力方程式から構成される物理モデルである。本実施形態では、ＥＣＵ１０は、車室内にいる全ての乗員Ｐそれぞれの動作を推定するモデルを生成する。続いて、Ｓ１４において、ＥＣＵ１０が、Ｓ１３にて生成された乗員モデルを記憶する。以上が、乗員モデル生成処理である。
【0056】
次に、図７を参照して、ＥＣＵ１０が実行する車両制御処理を説明する。図７は、本実施形態に係る車両制御方法に係る方法のフローチャートである。車両制御処理は、乗員モデル生成処理の後にＥＣＵ１０が実行する処理であって、例えば乗員モデル生成処理の終了直後に実行される。
【0057】
まず、Ｓ２１において、ＥＣＵ１０が、車両動作情報を取得する（第２ステップ）。続いて、Ｓ２２において、ＥＣＵ１０が、Ｓ１３にて生成された乗員モデルの推定結果に基づいて、複数の乗員Ｐそれぞれの動作量を推定し、Ｓ２３において複数の乗員Ｐの動作量が減少するように車両Ｍの制御量を算出する（第４ステップ）。具体的には、ＥＣＵ１０は、Ｓ２２において、Ｓ２１にて取得された車両動作情報に基づいて、車両Ｍの動作の状態変数（Ｘｇ，Ｙｇ，Ψ，Ｖｘ，Ｖｙ，ωΨ）及び入力変数（Ｆ，δ）を算出し、Ｓ１３において生成された乗員モデルのうち上記式（１）の［Ｘ］における車両Ｍの状態変数の項に車両Ｍの動作の状態変数を入力し、ｕに車両Ｍの動作の入力変数を入力する。次に、ＥＣＵ１０は、各データが相互に最も整合するように複数の乗員Ｐそれぞれの状態変数（ｘｇ，ｙｇ，ψ，φ，θ，ｖｘ，ｖｙ，ωψ，ωφ，ωθ）を推定演算することにより、Ｓ２１における車両Ｍの動作に応じた複数の乗員Ｐそれぞれの動作量を推定する。
【0058】
続いて、Ｓ２３において、ＥＣＵ１０が、複数の乗員Ｐそれぞれの動作量の総和である合計動作量が最小となるように車両Ｍの制御量を算出する。本実施形態では、車両Ｍの制御量は、車両Ｍの速度及び操舵角である。続いて、Ｓ２４において、ＥＣＵ１０が、複数の乗員Ｐそれぞれの動作量のうち最大の動作量が、所定の動作量閾値よりも低いか否かを判定する。ＥＣＵ１０は、複数の乗員Ｐの動作量のうち最大の動作量が動作量閾値よりも低いと判定した場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、Ｓ２５において、Ｓ２３にて算出された制御量に基づいて車両Ｍを制御する。具体的には、ＥＣＵ１０は、算出された制御量に基づいてアクチュエータ４０のエンジンアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータを制御することにより、車両Ｍの速度及び操舵角を制御する。
【0059】
一方、ＥＣＵ１０は、複数の乗員Ｐの動作量のうち最大の動作量が動作量閾値よりも低くないと判定した場合（Ｓ２４：ＮＯ）、Ｓ２６において、複数の乗員Ｐそれぞれの動作量の総和が最小となる車両Ｍの制御量を再算出し、Ｓ２４の処理に戻る。
【0060】
続いて、Ｓ２７において、ＥＣＵ１０が、車両Ｍが停止したか否かを判定する。ここでいう車両Ｍが停止したとは、車両Ｍの速度がゼロになったことを意味する。ＥＣＵ１０は、車両Ｍが停止したと判定した場合（Ｓ２７：ＹＥＳ）、車両制御処理を終了する。一方、ＥＣＵ１０は、車両Ｍが停止していないと判定した場合、処理をＳ２１に戻す。
【0061】
第１実施形態に係るＥＣＵ１０は、車両制御装置であって、車室内の一又は複数の乗員Ｐの動作に係る情報である乗員動作情報、及び車両Ｍの動作に係る情報である車両動作情報を取得する取得部１１と、第１段階において取得部１１によって取得された乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、第１段階より後の段階である第２段階において取得部１１によって取得された車両動作情報が入力されることにより、第２段階における車両Ｍの動作に応じた乗員Ｐの動作を推定するモデルを生成する生成部１２と、生成部１２によって生成されたモデルの推定結果に基づいて、乗員Ｐの動作量が減少するように車両Ｍの制御量を算出する算出部１３と、算出部１３によって算出された制御量に基づいて車両Ｍを制御する制御部１４と、を備える。
【0062】
また、第１実施形態に係る車両制御方法は、車室内の一又は複数の乗員Ｐの動作に係る情報である乗員動作情報、及び車両Ｍの動作に係る情報である車両動作情報を取得する第１ステップと、第１ステップよりも後に、車両動作情報を取得する第２ステップと、第１ステップにおいて取得された乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、第２ステップにおいて取得された車両動作情報が入力されることにより、第２ステップにおける車両Ｍの動作に応じた乗員Ｐの動作を推定するモデルを生成する第３ステップと、第３ステップにおいて生成されたモデルの推定結果に基づいて、乗員Ｐの動作量が減少するように車両Ｍの制御量を算出する第４ステップと、第４ステップにおいて算出された制御量に基づいて車両Ｍを制御する第５ステップと、を備える。
【0063】
第１実施形態に係るこれらの装置及び方法では、第１段階又は第１ステップにおける乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、車室内の乗員Ｐの動作を推定する乗員モデルを生成する処理が実施され、第２段階又は第２ステップにおける車両動作情報が入力された乗員モデルの推定結果に基づいて、乗員Ｐの動作量が減少するように車両Ｍの制御量を算出する処理が実施される。これにより、車両Ｍの動作と連動した乗員Ｐの動作に基づいて車両Ｍの制御量が算出されるため、乗員Ｐの動作量を適切に減少させる車両Ｍの制御が可能となる。よって、第１実施形態に係るこれらの装置及び方法によれば、車両Ｍの乗り心地の向上を図ることができる。
【0064】
上記車両制御装置において、取得部１１は、複数の乗員Ｐの動作に係る乗員動作情報を取得し、生成部１２は、取得部１１によって取得された複数の乗員Ｐの動作に係る乗員動作情報のうち、少なくとも２人以上の乗員Ｐの乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、２人以上の乗員Ｐそれぞれの動作を推定する乗員モデルを生成し、算出部１３は、生成部１２によって生成された２人以上の乗員Ｐそれぞれの動作を推定する乗員モデルの推定結果に基づいて、２人以上の乗員Ｐの少なくとも１人の動作量が減少するように制御量を算出する。
【0065】
また、上記車両制御方法では、第１ステップにおいて、複数の乗員Ｐの動作に係る乗員動作情報を取得し、第３ステップにおいて、第１ステップにおいて取得された複数の乗員Ｐの動作に係る乗員動作情報のうち、少なくとも２人以上の乗員Ｐの乗員動作情報及び車両動作情報に基づいて、２人以上の乗員Ｐそれぞれの動作を推定する乗員モデルを生成し、第４ステップにおいて、第３ステップにおいて生成された２人以上の乗員Ｐそれぞれの動作を推定する乗員モデルの推定結果に基づいて、２人以上の乗員Ｐの少なくとも１人の動作量が減少するように制御量を算出する。
【0066】
例えば、路線バス等の車両Ｍの車室内では、座った状態、立った状態等様々な姿勢の乗員Ｐが存在し得る。これらの装置及び方法によれば、乗員Ｐの姿勢が反映されて生成された乗員モデルに基づいて車両Ｍの制御量が算出されるため、複数の乗員Ｐのそれぞれに対して車両Ｍの乗り心地の向上を図ることができる。
【0067】
上記車両制御装置において、算出部１３は、２人以上の乗員Ｐそれぞれの動作量の総和が最小となるように制御量を算出する。
【0068】
また、上記車両制御方法では、第４ステップにおいて、２人以上の乗員Ｐそれぞれの動作量の総和が最小となるように制御量を算出する。
【0069】
これらの装置及び方法によれば、複数の乗員Ｐの動作量の総和が減少するように車両Ｍの制御量が算出されるため、様々な条件下にある多数の乗員Ｐが乗車する路線バスである車両Ｍにおいても、当該多数の乗員Ｐに対して車両Ｍの乗り心地の向上を図ることができる。
【0070】
上記車両制御装置において、算出部１３は、２人以上の乗員Ｐの動作量のうち最大の動作量が所定の動作量閾値よりも低くなるように制御量を算出する。
【0071】
また、上記車両制御方法では、第４ステップにおいて、２人以上の乗員Ｐの動作量のうち最大の動作量が所定の動作量閾値よりも低くなるように制御量を算出する。
【0072】
これらの装置及び方法によれば、例えば、様々な条件下にある多数の乗員Ｐが乗車する路線バスである車両Ｍのいずれの走行状態においても、車両Ｍにおける一定の乗り心地の良さを確保することができる。
【0073】
上記車両制御装置において、生成部１２は、取得部１１によって取得された複数の乗員Ｐの動作に係る乗員動作情報の全て、及び車両動作情報に基づいて、乗員動作情報が取得された全ての乗員Ｐそれぞれの動作を推定する乗員モデルを生成する。
【0074】
上記車両制御方法では、第３ステップにおいて、第１ステップにおいて取得された複数の乗員Ｐの動作に係る乗員動作情報の全て、及び車両動作情報に基づいて、乗員動作情報が取得された全ての乗員Ｐそれぞれの動作を推定する乗員モデルを生成する。
【0075】
これらの装置及び方法によれば、車室内にいる全ての乗員Ｐに対して車両Ｍの乗り心地の向上を図ることができる。
［第２実施形態］
［第２実施形態］
【0076】
次に、本発明の第２実施形態について説明する。第２実施形態では、第１実施形態と異なる点について主に説明する。
【0077】
図８は、第２実施形態に係る車両制御システム１の利用シーンの一例を模式的に示す図である。車両Ｍの車室内には、多数の乗員Ｐがいる。このような場合においては、複数の乗員Ｐそれぞれの動作を推定する乗員モデルを生成し、乗員モデルの推定結果に基づいて複数の乗員Ｐの動作量が減少するように車両Ｍの制御量を算出することが困難なおそれがある。そこで、本実施形態に係る車両制御システム１は、路線バスである車両Ｍに多数の乗員Ｐが乗車している場合に、複数の乗員Ｐの中から特定の乗員Ｐを選択し、特定の乗員Ｐの動作を推定する乗員モデルの推定結果に基づいて、車両Ｍの制御量を算出する。
【0078】
図９に示されるように、ＥＣＵ１０は、選択部１６を更に備えている。選択部１６は、車室内の乗員Ｐの数が所定の乗員数閾値よりも高い場合、第１段階において取得部１１によって取得された複数の乗員Ｐの動作に係る乗員動作情報に基づき複数の乗員Ｐの動作量を算出し、車室内を分割した複数のエリアＲそれぞれにおいて、最大の動作量を有する対象乗員Ｐｔを選択する。
【0079】
ここで、対象乗員Ｐｔの選択方法について説明する。まず、選択部１６は、第１段階において取得部１１によって取得された乗員動作情報に基づいて、車室内にいる乗員Ｐの数を推定する。そして、選択部１６は、推定された乗員Ｐの数が所定の乗員数閾値よりも高いか否かを判定する。乗員数閾値は、例えば、乗員モデルの推定結果に基づいて複数の乗員Ｐの動作量が減少するように車両Ｍの制御量を算出することが可能な乗員Ｐの許容限界人数に設定されている。
【0080】
選択部１６は、乗員Ｐの数が乗員数閾値よりも高いと判定した場合、各エリアＲにおいて対象乗員Ｐｔを選択する。まず、選択部１６は、第１段階において取得部１１によって取得された乗員動作量に基づき複数の乗員Ｐの動作量（例えば全ての乗員Ｐの動作量）を算出する。そして、図８に示されるように、選択部１６は、車両Ｍの車室内を、複数のエリアＲとして認識する。本実施形態では、複数のエリアＲは、例えば、予め設定されており、車室内が分割された仮想的な領域であって、本実施形態では、車室内が６つに等分割された仮想的な領域である。選択部１６は、各エリアＲそれぞれにおいて複数の乗員Ｐの動作量のうち最大の動作量を有する乗員Ｐを推定し、当該乗員Ｐを対象乗員Ｐｔとして選択する。
【0081】
選択部１６によって対象乗員Ｐｔが選択された場合、生成部１２は、各エリアＲにおいて、選択部１６によって選択された対象乗員Ｐｔそれぞれの動作を推定する乗員モデルである対象乗員モデル（モデル）を生成する。算出部１３は、対象乗員モデルに基づいて推定された対象乗員Ｐｔそれぞれの動作量から、例えば合計動作量が最小となるように車両Ｍの制御量を算出する。そして、算出部１３は、例えば対象乗員Ｐｔそれぞれの動作量のうち最大の動作量が、所定の動作量閾値よりも低い場合には、当該制御量を後述する制御部１４に入力する。一方、算出部１３は、対象乗員Ｐｔそれぞれの動作量のうち最大の動作量が、所定の動作量閾値よりも低くないと判定した場合には、合計動作量が最小となる車両Ｍの制御量を再算出する。なお、選択部１６は、乗員Ｐの数が乗員数閾値よりも高くないと判定した場合、対象乗員Ｐｔを選択しない。
【0082】
次に、図１０を参照して、第２実施形態のＥＣＵ１０が実行する対象乗員モデル生成処理を説明する。Ｓ３１及びＳ３２の処理は、Ｓ１１及びＳ１２の処理と同様である。Ｓ３３において、ＥＣＵ１０は、車室内の乗員Ｐの数が所定の乗員数閾値よりも高いか否かを判定する。ＥＣＵ１０は、車室内の乗員Ｐの数が乗員数閾値よりも高いと判定した場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）、Ｓ３４において、各エリアＲにおいて対象乗員Ｐｔを選択する（第６ステップ）。
【0083】
続いて、Ｓ３５において、ＥＣＵ１０は、各エリアＲについて、Ｓ３４にて選択された対象乗員Ｐｔそれぞれの動作を推定する対象乗員モデルを生成する。続いて、Ｓ３６において、ＥＣＵ１０は、Ｓ３５にて生成された対象乗員モデルを記憶部１５に格納する。以上が、対象乗員モデル生成処理である。
【0084】
なお、ＥＣＵ１０は、車室内の乗員Ｐの数が乗員数閾値よりも高くないと判定した場合（Ｓ３３：ＮＯ）、Ｓ３７において、通常の処理を実行する。ここでいう通常の処理は、Ｓ１３～Ｓ１４の処理に相当する処理を意味する。
【0085】
次に、本実施形態の作用効果について説明する。
【0086】
第２実施形態に係るＥＣＵ１０は、車両制御装置であって、車室内の乗員Ｐの数が所定の乗員数閾値よりも高い場合、第１段階において取得部１１によって取得された複数の乗員Ｐの動作に係る乗員動作情報に基づき複数の乗員Ｐの動作量を算出し、車室内を分割した複数のエリアＲのそれぞれにおいて、最大の動作量を有する乗員Ｐである対象乗員Ｐｔを選択する選択部１６を更に備え、生成部１２は、複数のエリアＲのそれぞれにおいて、選択部１６によって選択された対象乗員Ｐｔそれぞれの動作を推定する乗員モデルを生成する。
【0087】
また、第２実施形態に係る車両制御方法では、第３ステップの前に、車室内の乗員Ｐの数が所定の乗員数閾値よりも高い場合、第１ステップにおいて取得された複数の乗員Ｐの動作に係る乗員動作情報に基づき複数の乗員Ｐの動作量を算出し、車室内を分割した複数のエリアＲのそれぞれにおいて、最大の動作量を有する乗員Ｐである対象乗員Ｐｔを選択する第６ステップを更に備え、第３ステップにおいては、複数のエリアＲのそれぞれにおいて、第６ステップにおいて選択された対象乗員Ｐｔそれぞれの動作を推定する乗員モデルを生成する。
【0088】
例えば、混雑時の路線バス等の車両Ｍに多数の乗員Ｐが乗車している場合、多数の乗員Ｐの動作を推定する乗員モデルに基づいた車両Ｍの制御が困難となるおそれがある。そこで、車室内にいる乗員Ｐのうち一部の乗員Ｐの動作に基づいて車両Ｍの制御量を算出することが考えられるが、例えば車両前方と車両後方とでは車両Ｍの動作に対する乗員Ｐの動作が異なる。このため、当該一部の乗員Ｐの動作に基づいて算出された車両Ｍの制御量に基づいて車両Ｍが制御されても、車室内の他の乗員Ｐに対して車両Ｍの乗り心地の向上が図れないおそれがある。これに対し、これらの装置及び方法によれば、各エリアＲで最大の動作量を有する対象乗員Ｐｔの対象乗員モデルに基づいて車両Ｍの制御量を算出するため、多数の乗員Ｐが乗車している車両Ｍにおいても、車室内の位置によらず、多数の乗員Ｐのそれぞれに対して車両Ｍの乗り心地を向上させることができる。
［変形例］
［変形例］
【0089】
本発明は、上述した実施形態に限定されない。例えば、車両Ｍは、路線バスに限られず、他の周類の大型バス、普通乗用車等であってもよい。また、上述した車両制御装置及び車両制御方法の対象は、車両Ｍの車室内にいる乗客全員に限らず、例えば所定の条件を満たす複数の乗員Ｐであってもよく、また、例えば、車室内に一の乗員のみがいる場合は、当該一の乗員Ｐであってもよい。
【0090】
また、取得部１１が取得する乗員動作情報は、複数のカメラ２０から取得されるものに限られず、例えば、単数のカメラ２０から取得されてもよい。また、乗員動作情報は、例えば、車室内に設けられたモーションセンサ等の他のセンサでもあってもよく、或いは複数種類のセンサの組合せから取得されたものであってもよい。また、車両動作情報は、車両Ｍの加速度情報等、他の情報であってもよい。
【0091】
また、第１段階及び乗員モデル生成処理のタイミングは、上述した実施形態に限定されない。第１段階及び乗員モデル生成処理のタイミングは、例えば、停止している車両Ｍが発車した直後、すなわち、車両Ｍの速度がゼロから変化したタイミングであってもよく、また、例えば、車両制御システム１が有する入力部等を介して、車両Ｍの運転手によってＥＣＵ１０に入力設定されたタイミングであってもよい。また、第２段階及び車両制御処理のタイミングも、上述した実施形態に限定されない。第２段階及び車両制御処理のタイミングは、例えば、カーブの多い形状の道路を車両Ｍが通過する時等、乗員Ｐの動作量が大きくなりやすい道路を車両Ｍが走行していることを内部センサ３０等によって検知したタイミングであってもよく、また、例えば、車両制御システム１が有する入力部等を介して、車両Ｍの運転手によってＥＣＵ１０に入力設定されたタイミングであってもよい。
【0092】
また、乗員モデルは、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、乗員モデルを構成する状態方程式では、乗員Ｐの全身を剛体モデルとして近似し、ｘｇ，ｙｇ，ｖｘ，ｖｙのみを乗員Ｐの動作の状態変数としてもよい。
【符号の説明】
【0093】
１０…ＥＣＵ（車両制御装置）、１１…取得部、１２…生成部、１３…算出部、１４…制御部、１６…選択部、Ｍ…車両、Ｐ…乗員、Ｐｔ…対象乗員、Ｒ…エリア。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】