特許 7708086 車両の制御装置

(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】2025-07-07

(45)【発行日】2025-07-15

(54)【発明の名称】車両の制御装置

(51)【国際特許分類】

   B60W 30/16 20200101AFI20250708BHJP

   B60W 60/00 20200101ALI20250708BHJP

   B60W 40/09 20120101ALI20250708BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20250708BHJP

   G08G 1/00 20060101ALI20250708BHJP

【ＦＩ】

B60W30/16

B60W60/00

B60W40/09

G08G1/16 E

G08G1/00 D

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2022204745

(22)【出願日】2022-12-21

(65)【公開番号】P2024089401

(43)【公開日】2024-07-03

【審査請求日】2024-07-24

(73)【特許権者】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003199

【氏名又は名称】弁理士法人高田・高橋国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】青木 優和

(72)【発明者】

【氏名】高本 聡

(72)【発明者】

【氏名】橋本 洋介

【審査官】吉村 俊厚

(56)【参考文献】

【文献】特開平０５－１３３２５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０６－１７９３３６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－００１６７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１３８９５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－２９１６８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１４／０３６５０８９（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６０Ｗ １０／００ － ６０／００

Ｂ６０Ｔ ７／１２ － ８／１７６９

８／３２ － ８／９６

Ｂ６２Ｄ ６／００ － ６／１０

Ｆ０２Ｄ ２９／００ － ２９／０６

Ｇ０８Ｇ １／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

手動運転と自動運転とを切り替え可能な自車両を制御する制御装置であって、
複数ドライバの運転データに基づいて予め特定され、車間情報及び自車両速度に対する車間嗜好値の関係を示す第１の関数を記憶する記憶装置と、
プロセッサと、
を備え、
前記車間情報は、先行車に対する前記自車両の車間時間又は車間距離であり、
前記車間嗜好値は、前記車間情報についてのドライバの嗜好を示し、
前記プロセッサは、
前記ドライバによる前記手動運転での追従走行中に取得される前記車間情報及び前記自車両速度に応じた前記ドライバの前記車間嗜好値を、前記第１の関数に従って算出し、
算出された前記車間嗜好値に基づいて、前記追従走行中の前記自車両の加速度、減速度、減速タイミング、及び加速タイミングのうちの少なくとも１つについての前記ドライバの嗜好を示す残りの運転嗜好値を算出し、
算出された前記残りの運転嗜好値に基づいて、前記ドライバの乗車中の前記自動運転における前記加速度、前記減速度、前記減速タイミング、及び前記加速タイミングのうちの前記少なくとも１つの制御目標値を算出する目標値算出処理を実行する
車両の制御装置。

【請求項2】

前記記憶装置は、
前記複数ドライバの運転データに基づいて予め特定され、先行車速度と前記自車両速度との相対速度、前記加速度、及び前記車間情報に対する加速度嗜好値の関係を示す第２の関数と、
前記複数ドライバの運転データ、前記第１の関数、及び前記第２の関数に基づいて予め特定され、前記車間嗜好値に対する前記加速度嗜好値の関係を示す第３の関数と、
を記憶し、
前記加速度嗜好値は、前記残りの運転嗜好値の１つであり、
前記プロセッサは、
前記車間嗜好値に応じた前記加速度嗜好値を前記第３の関数に従って算出し、
前記目標値算出処理において、前記第３の関数に従って算出された前記加速度嗜好値と前記相対速度と前記車間情報とに応じた前記加速度の目標値を、前記第２の関数に従って前記制御目標値として算出する
請求項１に記載の車両の制御装置。

【請求項3】

前記記憶装置は、
前記複数ドライバの運転データに基づいて予め特定され、先行車速度と前記自車両速度との相対速度、前記減速度、及び前記車間情報に対する減速度嗜好値の関係を示す第４の関数と、
前記複数ドライバの運転データ、前記第１の関数、及び前記第４の関数に基づいて予め特定され、前記車間嗜好値に対する前記減速度嗜好値の関係を示す第５の関数と、
を記憶し、
前記減速度嗜好値は、前記残りの運転嗜好値の１つであり、
前記プロセッサは、
前記車間嗜好値に応じた前記減速度嗜好値を前記第５の関数に従って算出し、
前記目標値算出処理において、前記第５の関数に従って算出された前記減速度嗜好値と前記相対速度と前記車間情報とに応じた前記減速度の目標値を、前記第４の関数に従って前記制御目標値として算出する
請求項１に記載の車両の制御装置。

【請求項4】

前記記憶装置は、
前記複数ドライバの運転データに基づいて予め特定され、先行車速度と前記自車両速度との相対速度、前記減速タイミング、及び前記車間情報に対する減速タイミング嗜好値の関係を示す第６の関数と、
前記複数ドライバの運転データ、前記第１の関数、及び前記第６の関数に基づいて予め特定され、前記車間嗜好値に対する前記減速タイミング嗜好値の関係を示す第７の関数と、
を記憶し、
前記減速タイミング嗜好値は、前記残りの運転嗜好値の１つであり、
前記プロセッサは、
前記車間嗜好値に応じた前記減速タイミング嗜好値を前記第７の関数に従って算出し、
前記目標値算出処理において、前記第７の関数に従って算出された前記減速タイミング嗜好値と前記相対速度と前記車間情報とに応じた前記減速タイミングの目標値を、前記第６の関数に従って前記制御目標値として算出する
請求項１に記載の車両の制御装置。

【請求項5】

前記記憶装置は、
前記複数ドライバの運転データに基づいて予め特定され、先行車速度と前記自車両速度との相対速度、前記加速タイミング、及び前記車間情報に対する加速タイミング嗜好値の関係を示す第８の関数と、
前記複数ドライバの運転データ、前記第１の関数、及び前記第８の関数に基づいて予め特定され、前記車間嗜好値に対する前記加速タイミング嗜好値の関係を示す第９の関数と、
を記憶し、
前記加速タイミング嗜好値は、前記残りの運転嗜好値の１つであり、
前記プロセッサは、
前記車間嗜好値に応じた前記加速タイミング嗜好値を前記第９の関数に従って算出し、
前記目標値算出処理において、前記第９の関数に従って算出された前記加速タイミング嗜好値と前記相対速度と前記車間情報とに応じた前記加速タイミングの目標値を、前記第８の関数に従って前記制御目標値として算出する
請求項１に記載の車両の制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、手動運転と自動運転とを切り替え可能な車両の制御装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、車両の自動走行制御装置を開示している。自動走行制御装置は、ドライバによる手動運転中に、車両の運転方法に関するドライバの嗜好をドライバ毎に学習する。そして、自動走行制御装置は、当該学習の結果に基づいて車両走行を制御する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開平０７－１０８８４９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

自動運転での追従走行に対してドライバの運転嗜好をより適切に反映させるためには、より多くの自動運転パラメータ（車間時間、及び加速度など）を対象として複数の運転嗜好値を取得することが望ましい。そして、運転嗜好の取得対象のドライバの手動運転中に、そのような複数の運転嗜好値を簡便に学習して取得できることが求められる。

【0005】

本開示は、上述のような課題に鑑みてなされたものであり、先行車に対する自車両の追従走行に関するドライバの運転嗜好値を簡便かつ適切に取得できるようにした車両の制御装置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】

本開示に係る車両の制御装置は、手動運転と自動運転とを切り替え可能な自車両を制御する制御装置であって、第１の関数を記憶する記憶装置と、プロセッサと、を備える。第１の関数は、複数ドライバの運転データに基づいて予め特定され、車間情報及び自車両速度に対する車間嗜好値の関係を示す。車間情報は、先行車に対する自車両の車間時間又は車間距離である。車間嗜好値は、車間情報についてのドライバの嗜好を示す。プロセッサは、ドライバによる手動運転での追従走行中に取得される車間情報及び自車両速度に応じたドライバの車間嗜好値を、第１の関数に従って算出する。プロセッサは、算出された車間嗜好値に基づいて、追従走行中の自車両の加速度、減速度、減速タイミング、及び加速タイミングのうちの少なくとも１つについてのドライバの嗜好を示す残りの運転嗜好値を算出する。そして、プロセッサは、算出された残りの運転嗜好値に基づいて、ドライバの乗車中の自動運転における加速度、減速度、減速タイミング、及び加速タイミングのうちの少なくとも１つの制御目標値を算出する目標値算出処理を実行する。付け加えると、第１の関数は、機械学習を用いて特定されてもよい。

【発明の効果】

【0007】

本開示によれば、先行車に対する自車両の追従走行に関するドライバの運転嗜好値を簡便かつ適切に取得できるようになる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施の形態に係る車両の構成の一例を概略的に示す図である。

【図2】実施の形態で用いられる車間情報を説明するための図である。

【図3】各運転嗜好値ＰＶの関係をドライバ毎に表したグラフである。

【図4】実施の形態に係る車両走行制御に関連する処理の一例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】

【0009】

添付図面とともに、本開示の実施の形態について説明する。

【0010】

１．車両の構成
図１は、実施の形態に係る車両１の構成の一例を概略的に示す図である。車両１は、車両制御システム１０を備えている。車両制御システム１０は、車両１に搭載され、車両１の走行を制御する。車両制御システム１０は、車両状態センサ１２、認識センサ１４、位置センサ１６、通信装置１８、走行装置２０、電子制御ユニット（ＥＣＵ）２２、運転切替スイッチ２４、及びドライバモニタ２６を含む。

【0011】

車両状態センサ１２は、車両１の状態を検出する。車両状態センサ１２は、例えば、車速センサ、前後加速度センサ、アクセルペダルセンサ、ブレーキペダルセンサ、及び操舵角センサを含む。認識センサ１４は、車両１の周囲の状況を認識（検出）する。認識センサ１４は、例えば、カメラを含む。位置センサ１６は、車両１の位置及び方位を検出する。位置センサ１６は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機を含む。

【0012】

通信装置１８は、車両１の外部と通信を行う。通信装置１８は、例えば、外部システムと通信を行い、様々な情報を取得する。当該情報は、例えば、地図情報及び交通情報を含む。地図情報は、道路勾配等の道路情報を含む。交通情報は、例えば、渋滞に関する情報を含む。

【0013】

走行装置２０は、車両１を動作させる装置である。例えば、走行装置２０は、駆動装置、制動装置、及び操舵装置を含む。駆動装置は、例えば、車両１の駆動（加速）のための電動機及び内燃機関の少なくとも一方を含む。制動装置は、車両１の制動（減速）のためのブレーキアクチュエータを含む。操舵装置は、例えば、車両１の操舵のためのステアリングモータを含む。

【0014】

ＥＣＵ２２は、車両１を制御するコンピュータであり、本開示に係る「車両の制御装置」の一例に相当する。ＥＣＵ２２は、プロセッサ２８と記憶装置３０とを含んでいる。プロセッサ２８は、各種処理を実行する。各種処理は、後述の車両走行制御に関する処理を含む。記憶装置３０は、プロセッサ２８による処理に必要な各種情報を格納する。プロセッサ２８がコンピュータプログラムを実行することにより、ＥＣＵ２２による各種処理が実現される。コンピュータプログラムは、記憶装置３０に格納されている。あるいは、コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。なお、ＥＣＵ２２は、複数のＥＣＵを組み合わせて構成されていてもよい。

【0015】

車両制御システム１０は、車両１の自動運転を制御する自動運転制御を実行可能に構成されている。この自動運転制御は、先行車に対する車両（自車両）１の車間時間Ｔ又は車間距離Ｄを制御しつつ当該先行車に追従するように車両１を走行させる追従走行機能を有する。より詳細には、ここでいう自動運転は、例えば、米国の自動車技術会（ＳＡＥ）の定義におけるレベル３以上の自動運転に相当するが、必ずしもレベル３以上の自動運転に限られない。すなわち、当該自動運転制御は、上記の追従走行機能を有するものであればよく、例えば、アダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）であってもよい。このような自動運転制御には、公知の技術が適用される。このため、自動運転制御の詳細に関する説明は省略される。

【0016】

運転切替スイッチ２４は、ドライバ２によって操作され、ドライバ２による手動運転と自動運転との間で車両１の運転を切り替えるために用いられる。すなわち、車両１は、手動運転と自動運転とを切り替え可能に構成されている。手動運転は、ドライバ２が自らの意思でアクセルペダル、ブレーキペダル、及びステアリングホイールを操作することによって行われる。

【0017】

ドライバモニタ２６は、例えば、ドライバ２を撮像するように車両１の室内に設置されたカメラを含む。このカメラによって得られる画像を解析することによって、ドライバ２（個人）を特定したり、ドライバ２の状態及び動作を検出したりすることができる。

【0018】

２．車両走行制御
本実施形態では、自動運転での追従走行に対してドライバ２の運転嗜好をより適切に反映させるために、ＥＣＵ２２は、後述の「第１の嗜好値算出処理ＰＲ１」、「第２の嗜好値算出処理ＰＲ２」、及び「目標値算出処理ＰＲ３」を実行する。

【0019】

より具体的には、ドライバ２の運転嗜好を評価するために、ドライバ２の運転嗜好を示す運転嗜好値ＰＶが用いられる。運転嗜好値ＰＶは、例えば、追従走行中のドライバ２の運転の特性を示す。より詳細には、一例として、運転嗜好値ＰＶは、追従走行中の運転の特性に応じた数値（例えば、パーセンタイル値）によって特定される（例えば、後述の図３参照）。

【0020】

本実施形態では、運転嗜好値ＰＶとして、車間嗜好値ＰＶ１、加速度嗜好値ＰＶ２、減速度嗜好値ＰＶ３、減速タイミング嗜好値ＰＶ４、及び加速タイミング嗜好値ＰＶ５が用いられる。各運転嗜好値ＰＶ１～ＰＶ５は、ドライバ２による手動運転中に、後述の各関数ｆ１～ｆ９を利用して算出される。関数ｆ１～ｆ９のそれぞれは、複数ドライバによる手動運転での追従走行中に収集された運転データＤＤ（いわゆる、ビッグデータ）に基づいて予め特定されている。算出された各運転嗜好値ＰＶ１～ＰＶ５は、当該ドライバ２の乗車中に行われる自動運転での追従走行中の自動運転制御に反映される。

【0021】

２－１．第１の嗜好値算出処理ＰＲ１
第１の嗜好値算出処理（又は、単に算出処理）ＰＲ１では、ＥＣＵ２２は、関数ｆ１（第１の関数）を利用して車間嗜好値ＰＶ１を算出する。車間嗜好値ＰＶ１は、「車間情報」についてのドライバ２の嗜好を示す値である。図２は、実施の形態で用いられる車間情報を説明するための図である。ここでいう車間情報とは、図２に示されるように、追従走行中における先行車に対する自車両１の車間時間Ｔ又は車間距離Ｄである。以下の説明は、車間時間Ｔを例に挙げて行われるが、車間距離Ｄについても同様に当てはまる。

【0022】

関数ｆ１は、下記の式（１）に示すように、車間時間Ｔ及び自車両速度（車速Ｖ）に対する車間嗜好値ＰＶ１の関係を示している。関数ｆ１は、複数ドライバの運転データＤＤに含まれる車間時間Ｔ及び車速Ｖのデータに基づいて予め特定されている。関数ｆ１は、例えば、式（１）のように関係式として記憶装置３０に記憶されている。あるいは、関数ｆ１は、マップ（表）として記憶されていてもよい。
ＰＶ１＝ｆ１（Ｔ，Ｖ） ・・・（１）

【0023】

車間嗜好値ＰＶ１は、追従走行中の車間時間Ｔについてのドライバ２の運転の特性を示す。より具体的には、例えば、車間嗜好値ＰＶ１は、複数ドライバを対象として収集された車間時間Ｔ及び車速Ｖのデータ（ビッグデータ）に基づく各車速Ｖでの車間時間Ｔのパーセンタイル値である。すなわち、車間嗜好値ＰＶ１は、０～１００の値をとる。ここでは、一例として、車間嗜好値ＰＶ１は、各車速Ｖでの車間時間Ｔのデータを数値の大きい順に並べたときのパーセンタイル値であるものとする。このため、車間時間Ｔが短いほど、パーセンタイル値（すなわち、車間嗜好値ＰＶ１）が大きくなる。したがって、車間嗜好値ＰＶ１は、その値が大きいほど、車間時間Ｔの設定（選択）に関してドライバがよりアグレッシブであることを示す。関数ｆ１によれば、このように特定される車間嗜好値ＰＶ１を、車間時間Ｔと車速Ｖから算出できる。

【0024】

算出処理ＰＲ１は、ドライバ２による手動運転での追従走行中に実行される。算出処理ＰＲ１では、ＥＣＵ２２は、当該追従走行中に取得される車間時間Ｔ及び車速Ｖに応じた当該ドライバ２の車間嗜好値ＰＶ１を関数ｆ１に従って算出する。算出処理ＰＲ１によれば、車間時間Ｔについてのドライバ２の運転嗜好の学習値として、車間嗜好値ＰＶ１が算出される。

【0025】

２－２．第２の嗜好値算出処理ＰＲ２
第２の嗜好値算出処理（又は、単に算出処理）ＰＲ２は、残りの運転嗜好値ＰＶ２～ＰＶ５を算出する処理に相当する。

【0026】

（加速度嗜好値ＰＶ２）
まず、加速度嗜好値ＰＶ２は、追従走行中の自車両１の加速度Ｇｘａについてのドライバ２の嗜好を示す。より詳細には、加速度Ｇｘａは、追従走行中に先行車の加速に応じて自車両１を加速させる際の加速度に相当する。算出処理ＰＲ２では、ＥＣＵ２２は、算出処理ＰＲ１によって算出された車間嗜好値ＰＶ１に基づいて加速度嗜好値ＰＶ２を算出する。記憶装置３０は、加速度嗜好値ＰＶ２に関連する関数ｆ２及びｆ３のそれぞれを、関係式又はマップとして記憶している。

【0027】

関数ｆ２は、下記の式（２）に示すように、相対速度ΔＶ、加速度Ｇｘａ、及び車間時間Ｔに対する加速度嗜好値ＰＶ２の関係を示す。相対速度ΔＶは、先行車の速度に対する自車両速度（車速Ｖ）の差に相当する。関数ｆ２は、複数ドライバの運転データＤＤに含まれる相対速度ΔＶ、加速度Ｇｘａ、及び車間時間Ｔのデータに基づいて予め特定されている。
ＰＶ２＝ｆ２（ΔＶ，Ｇｘａ，Ｔ） ・・・（２）

【0028】

加速度嗜好値ＰＶ２は、追従走行中の加速度Ｇｘａについてのドライバ２の運転の特性を示している。より具体的には、例えば、加速度嗜好値ＰＶ２は、複数ドライバを対象として収集された相対速度ΔＶ、加速度Ｇｘａ、及び車間時間Ｔのデータ（ビッグデータ）に基づく各相対速度ΔＶ及び各車間時間Ｔでの加速度Ｇｘａのパーセンタイル値である。すなわち、加速度嗜好値ＰＶ２は、０～１００の値をとる。ここでは、一例として、加速度嗜好値ＰＶ２は、各相対速度ΔＶ及び各車間時間Ｔでの加速度Ｇｘａのデータを数値の小さい順に並べたときのパーセンタイル値であるものとする。このため、加速度Ｇｘａが高いほど、パーセンタイル値（すなわち、加速度嗜好値ＰＶ２）が大きくなる。したがって、加速度嗜好値ＰＶ２は、その値が大きいほど、加速度Ｇｘａの要求（選択）に関してドライバがよりアグレッシブであることを示す。関数ｆ２によれば、このように特定される加速度嗜好値ＰＶ２を、相対速度ΔＶ、加速度Ｇｘａ、及び車間時間Ｔから算出できる。

【0029】

関数ｆ３は、下記の式（３）に示すように、車間嗜好値ＰＶ１に対する加速度嗜好値ＰＶ２の関係を示す。
ＰＶ２＝ｆ３（ＰＶ１） ・・・（３）

【0030】

関数ｆ３は、複数ドライバの運転データＤＤと関数ｆ１及びｆ２とに基づいて予め特定されている。図３は、各運転嗜好値ＰＶの関係をドライバ毎に表したグラフである。図３では、車間嗜好値ＰＶ１に対する加速度嗜好値ＰＶ２及び減速度嗜好値ＰＶ３の関係が、一例として９人のドライバ毎に表されている。図３中の各運転嗜好値ＰＶ１～ＰＶ３は、当該９人のドライバの運転データＤＤに基づいて、上述の関数ｆ１及びｆ２と後述の関数ｆ４に従ってドライバ毎に算出されたものである。なお、以下のことは、他の減速タイミング嗜好値ＰＶ４及び加速タイミング嗜好値ＰＶ５についても同様にいえる。

【0031】

図３より、ドライバ毎に各運転嗜好値ＰＶを見た場合、運転嗜好値ＰＶ２及びＰＶ３は、同じドライバの車間嗜好値ＰＶ１に近い値をとっていることが分かる。すなわち、運転データＤＤの解析結果より、車間嗜好値ＰＶ１と他の運転嗜好値ＰＶ２及びＰＶ３との間に高い相関性が認められることが分かる。本実施形態では、この知見に基づき、複数ドライバの運転データＤＤを利用して関数ｆ１及びｆ２からそれぞれ得られる車間嗜好値ＰＶ１と加速度嗜好値ＰＶ２との関係から、近似関数が関数ｆ３として予め特定されている。

【0032】

上述した関数ｆ３の利用により、追従走行中にある車間時間Ｔとある車速Ｖの下でドライバ２の車間嗜好値ＰＶ１を一度算出（取得）してさえおけば、車間嗜好値ＰＶ１及び関数ｆ３から加速度嗜好値ＰＶ２を算出できるようになる。すなわち、ドライバ２による追従走行中に、関数ｆ２の引数に相当する相対速度ΔＶ及び加速度Ｇｘａ（関数ｆ１の引数として取得される車間時間Ｔを除く）を取得する必要なしに、車間嗜好値ＰＶ１から加速度嗜好値ＰＶ２を算出できる。このように、関数ｆ３によれば、あるドライバの車間嗜好値ＰＶ１の値が分かれば、当該ドライバの加速度Ｇｘａの嗜好を車間嗜好値ＰＶ１から把握できるようになる。このことは、後述される他の運転嗜好値ＰＶ３～ＰＶ５についても同様である。このように、本実施形態によれば、手動運転での追従走行中の運転嗜好の学習のための処理を簡便化しつつ、各運転嗜好値ＰＶを取得できるようになる。

【0033】

（減速度嗜好値ＰＶ３）
次に、減速度嗜好値ＰＶ３は、追従走行中の自車両１の減速度Ｇｘｂについてのドライバ２の嗜好を示す。より詳細には、減速度Ｇｘｂは、追従走行中に先行車の減速に応じて自車両１を減速させる際の減速度に相当する。算出処理ＰＲ２では、ＥＣＵ２２は、算出処理ＰＲ１によって算出された車間嗜好値ＰＶ１に基づいて減速度嗜好値ＰＶ３を算出する。記憶装置３０は、減速度嗜好値ＰＶ３に関連する関数ｆ４及びｆ５のそれぞれを、関係式又はマップとして記憶している。

【0034】

関数ｆ４は、下記の式（４）に示すように、相対速度ΔＶ、減速度Ｇｘｂ、及び車間時間Ｔに対する減速度嗜好値ＰＶ３の関係を示す。関数ｆ４は、複数ドライバの運転データＤＤに含まれる相対速度ΔＶ、減速度Ｇｘｂ、及び車間時間Ｔのデータに基づいて予め特定されている。
ＰＶ３＝ｆ４（ΔＶ，Ｇｘｂ，Ｔ） ・・・（４）

【0035】

減速度嗜好値ＰＶ３は、追従走行中の減速度Ｇｘｂについてのドライバ２の運転の特性を示している。減速度嗜好値ＰＶ３の詳細は、加速度Ｇｘａに代えて減速度Ｇｘｂを対象としている点を除き、加速度嗜好値ＰＶ２の詳細と同様である。このため、その詳細な説明は省略されるが、例えば、減速度嗜好値ＰＶ３は、その値が大きいほど、減速度Ｇｘｂの要求（選択）に関してドライバがよりアグレッシブであることを示す。

【0036】

関数ｆ５は、下記の式（５）に示すように、車間嗜好値ＰＶ１に対する減速度嗜好値ＰＶ３の関係を示している。車間嗜好値ＰＶ１と減速度嗜好値ＰＶ３との間の相関性については、図３とともに説明した通りである。本実施形態では、この知見に基づき、複数ドライバの運転データＤＤを利用して関数ｆ１及びｆ４からそれぞれ得られる車間嗜好値ＰＶ１と減速度嗜好値ＰＶ３との関係から、近似関数が関数ｆ５として予め特定されている。
ＰＶ３＝ｆ５（ＰＶ１） ・・・（５）

【0037】

（減速タイミング嗜好値ＰＶ４）
次に、減速タイミング嗜好値ＰＶ４は、追従走行中の自車両１の減速タイミングＴＭｂについてのドライバ２の嗜好を示す値である。より詳細には、減速タイミングＴＭｂは、例えば、追従走行中に先行車の減速に応じて自車両１を減速させる際の当該先行車の減速開始時点から自車両１の減速開始時点までの時間（応答時間）に相当する。算出処理ＰＲ２では、ＥＣＵ２２は、算出処理ＰＲ１によって算出された車間嗜好値ＰＶ１に基づいて減速タイミング嗜好値ＰＶ４を算出する。記憶装置３０は、減速タイミング嗜好値ＰＶ４に関連する関数ｆ６及びｆ７のそれぞれを、関係式又はマップとして記憶している。

【0038】

関数ｆ６は、下記の式（６）に示すように、相対速度ΔＶ、減速タイミングＴＭｂ、及び車間時間Ｔに対する減速タイミング嗜好値ＰＶ４の関係を示す。関数ｆ６は、複数ドライバの運転データＤＤに含まれる相対速度ΔＶ、減速タイミングＴＭｂ、及び車間時間Ｔのデータに基づいて予め特定されている。
ＰＶ４＝ｆ６（ΔＶ，ＴＭｂ，Ｔ） ・・・（６）

【0039】

減速タイミング嗜好値ＰＶ４は、追従走行中の減速タイミングＴＭｂについてのドライバ２の運転の特性を示している。減速タイミング嗜好値ＰＶ４の詳細は、加速度Ｇｘａに代えて減速タイミングＴＭｂを対象としている点を除き、加速度嗜好値ＰＶ２の詳細と同様である。このため、その詳細な説明は省略されるが、例えば、減速タイミングＴＭｂが早いほど、すなわち、上記応答時間が短いほど、減速タイミングＴＭｂの設定（選択）に関してドライバがよりアグレッシブであることを示す。

【0040】

関数ｆ７は、下記の式（７）に示すように、車間嗜好値ＰＶ１に対する減速タイミング嗜好値ＰＶ４の関係を示している。図３に示す関係と同様に、車間嗜好値ＰＶ１と減速タイミング嗜好値ＰＶ４との間にも高い相関性が認められる。本実施形態では、この知見に基づき、複数ドライバの運転データＤＤを利用して関数ｆ１及びｆ６からそれぞれ得られる車間嗜好値ＰＶ１と減速タイミング嗜好値ＰＶ４との関係から、近似関数が関数ｆ７として予め特定されている。
ＰＶ４＝ｆ７（ＰＶ１） ・・・（７）

【0041】

（加速タイミング嗜好値ＰＶ５）
次に、加速タイミング嗜好値ＰＶ５は、追従走行中の自車両１の加速タイミングＴＭａについてのドライバ２の嗜好を示す値である。より詳細には、加速タイミングＴＭａは、例えば、追従走行中に先行車の加速に応じて自車両１を加速させる際の当該先行車の加速開始時点から自車両１の加速開始時点までの時間（応答時間）に相当する。算出処理ＰＲ２では、ＥＣＵ２２は、算出処理ＰＲ１によって算出された車間嗜好値ＰＶ１に基づいて加速タイミング嗜好値ＰＶ５を算出する。記憶装置３０は、加速タイミング嗜好値ＰＶ５に関連する関数ｆ８及びｆ９のそれぞれを、関係式又はマップとして記憶している。

【0042】

関数ｆ８は、下記の式（８）に示すように、相対速度ΔＶ、加速タイミングＴＭａ、及び車間時間Ｔに対する加速タイミング嗜好値ＰＶ５の関係を示す。関数ｆ９は、複数ドライバの運転データＤＤに含まれる相対速度ΔＶ、加速タイミングＴＭａ、及び車間時間Ｔのデータに基づいて予め特定されている。
ＰＶ５＝ｆ８（ΔＶ，ＴＭａ，Ｔ） ・・・（８）

【0043】

加速タイミング嗜好値ＰＶ５は、追従走行中の加速タイミングＴＭａについてのドライバ２の運転の特性を示している。加速タイミング嗜好値ＰＶ５の詳細は、加速度Ｇｘａに代えて加速タイミングＴＭａを対象としている点を除き、加速度嗜好値ＰＶ２の詳細と同様である。このため、その詳細な説明は省略されるが、例えば、加速タイミングＴＭａが早いほど、すなわち、上記応答時間が短いほど、加速タイミングＴＭａの設定（選択）に関してドライバがよりアグレッシブであることを示す。

【0044】

関数ｆ９は、下記の式（９）に示すように、車間嗜好値ＰＶ１に対する加速タイミング嗜好値ＰＶ５の関係を示している。図３に示す関係と同様に、車間嗜好値ＰＶ１と加速タイミング嗜好値ＰＶ５との間にも高い相関性が認められる。本実施形態では、この知見に基づき、複数ドライバの運転データＤＤを利用して関数ｆ１及びｆ８からそれぞれ得られる車間嗜好値ＰＶ１と加速タイミング嗜好値ＰＶ５との関係から、近似関数が関数ｆ９として予め特定されている。
ＰＶ５＝ｆ９（ＰＶ１） ・・・（９）

【0045】

２－３．目標値算出処理ＰＲ３
目標値算出処理（又は、単に算出処理）ＰＲ３では、ＥＣＵ２２は、ドライバ２の乗車中の自動運転での追従走行中に用いられる加速度Ｇｘａ、減速度Ｇｘｂ、減速タイミングＴＭｂ、及び加速タイミングＴＭａのそれぞれの制御目標値を算出する。

【0046】

具体的には、ＥＣＵ２２は、算出処理ＰＲ２によって算出された加速度嗜好値ＰＶ２に基づいて、加速度Ｇｘａの目標値Ｇｘａｔを制御目標値として算出する。より詳細には、目標値Ｇｘａｔの算出のために、上述の関数ｆ３に従って算出された加速度嗜好値ＰＶ２と、現在の相対速度ΔＶ及び車間時間Ｔとが用いられる。そして、当該加速度嗜好値ＰＶ２と現在の相対速度ΔＶ及び車間時間Ｔとに応じた目標値Ｇｘａｔが、関数ｆ２に従って算出される。

【0047】

また、算出処理ＰＲ３では、減速度Ｇｘｂ、減速タイミングＴＭｂ、及び加速タイミングＴＭａのそれぞれの目標値Ｇｘｂｔ、ＴＭｂｔ、及びＴＭａｔについても、目標値Ｇｘａｔと同様に算出される。すなわち、減速度嗜好値ＰＶ３に応じた目標値Ｇｘｂｔの算出のために関数ｆ４及びｆ５が用いられる。減速タイミング嗜好値ＰＶ４に応じた目標値ＴＭｂｔの算出のために関数ｆ６及びｆ７が用いられる。そして、加速タイミング嗜好値ＰＶ５に応じた目標値ＴＭａｔの算出のために関数ｆ８及びｆ９が用いられる。

【0048】

２－４．処理の流れ
図４は、実施の形態に係る車両走行制御に関連する処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、車両制御システム１０の起動中に繰り返し実行される。付け加えると、車両制御システム１０が起動する時に、ＥＣＵ２２は、ドライバモニタ２６を用いて、車両１に現在搭乗しているドライバ２を特定する処理を実行する。あるいは、ドライバ２の特定は、例えば、車両制御システム１０の起動中に手動運転と自動運転との間で運転が切り替わる度に実行されてもよい。

【0049】

ステップＳ１００において、ＥＣＵ２２（プロセッサ２８）は、車両１が手動運転中か自動運転中かを判定する。この判定は、例えば、運転切替スイッチ２４の操作状態に基づいて行うことができる。

【0050】

車両１が手動運転中である場合（ステップＳ１００；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０２に進む。ステップＳ１０２では、ＥＣＵ２２は、車間嗜好学習条件が成立するか否かを判定する。車間嗜好学習条件は、現在特定されているドライバ２の車間嗜好値ＰＶ１の算出（学習）を実行する条件である。当該学習条件は、例えば、先行車が存在すること、所定期間（例えば、５秒）の相対速度ΔＶの移動平均値の絶対値が所定の閾値（例えば、２ｋｍ／ｈ）以内であること、自車両１の車速Ｖが所定の閾値（例えば、１ｋｍ／ｈ）より高いこと、自車両１の前後加速度Ｇｘの絶対値が所定の閾値（例えば、０．２ｍ／ｓ^２）未満であること、及び、これら４つの条件が所定時間（例えば、４秒）以上成立することを含む。

【0051】

車間嗜好学習条件が成立しない場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、処理はリターンに進む。一方、車間嗜好学習条件が成立する場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０４に進む。

【0052】

ステップＳ１０４において、ＥＣＵ２２は、現在の車間時間Ｔ、及び現在の車速Ｖを取得する。車速Ｖは、車両状態センサ１２を用いて検出される。車間時間Ｔは、検出された車速Ｖと、例えば認識センサ１４を用いて取得される車間距離Ｄとに基づいて算出される。その後、処理はステップＳ１０６に進む。

【0053】

ステップＳ１０６において、ＥＣＵ２２は、現在追従走行を行っているドライバ２の車間嗜好値ＰＶ１を学習値として算出する。車間嗜好値ＰＶ１は、ステップＳ１０４にて取得された車間時間Ｔ及び車速Ｖと関数ｆ１から算出される。算出された車間嗜好値ＰＶ１は、記憶装置３０に記憶される。なお、関数ｆ１を用いて車間嗜好値ＰＶ１を算出するために用いられる車間時間Ｔ及び車速Ｖのそれぞれは、例えば、車間嗜好学習条件が成立する度にステップＳ１０４において複数回取得された値の平均値又は中央値であってもよい。図４では、ステップＳ１０４及びＳ１０６の処理が「第１の嗜好値算出処理ＰＲ１」に相当する。

【0054】

ステップＳ１０６に続くステップＳ１０８において、ＥＣＵ２２は、関数ｆ３、ｆ５、ｆ７、及びｆ９を用いて、算出された車間嗜好値ＰＶ１から残りの運転嗜好値ＰＶ２～ＰＶ５をそれぞれ算出する。すなわち、ＥＣＵ２２は、第２の嗜好値算出処理ＰＲ２を実行する。算出された運転嗜好値ＰＶ２～ＰＶ５は、記憶装置３０に記憶される。

【0055】

一方、車両１が自動運転中である場合（ステップＳ１００；Ｎｏ）、ＥＣＵ２２は、上述の自動運転制御を実行するとともに、処理はステップＳ１１０に進む。ステップＳ１１０では、ＥＣＵ２２は、嗜好学習が完了したか否かを判定する。具体的には、ステップＳ１１０では、ＥＣＵ２２は、手動運転中に処理がステップＳ１０８にまで進み、現在のドライバ２の各運転嗜好値ＰＶ２～ＰＶ５が車間嗜好値ＰＶ１とともに取得及び記憶されているか否かを判定する。

【0056】

ステップＳ１１０の判定結果がＮｏの場合には、処理はリターンに進む。一方、当該判定結果がＹｅｓの場合には、処理はステップＳ１１２に進む。ステップＳ１１２では、ＥＣＵ２２は、追従走行の各制御目標値に各運転嗜好値ＰＶ１～ＰＶ５を反映させる。具体的には、ＥＣＵ２２は、ステップＳ１０６にて算出された車間嗜好値ＰＶ１と現在の車速Ｖと関数ｆ１から、車間時間Ｔの目標値Ｔｔを算出する。また、ＥＣＵ２２は、上述の目標値算出処理ＰＲ３を実行し、残りの運転嗜好値ＰＶ２～ＰＶ５のそれぞれの目標値Ｇｘａｔ、Ｇｘｂｔ、ＴＭｂｔ、及びＴＭａｔを算出する。

【0057】

３．効果
以上説明したように、本実施形態によれば、ドライバ２による手動運転での追従走行中に、車間時間Ｔ（車間情報）と車速Ｖから当該ドライバ２の車間嗜好値ＰＶ１が算出される。そして、車間嗜好値ＰＶ１から残りの運転嗜好値ＰＶ２～ＰＶ５が算出（導出）される。つまり、車間時間Ｔと車速Ｖからドライバ２の各運転嗜好値ＰＶ１～ＰＶ５を算出できる。このように、本実施形態によれば、追従走行に関するドライバ２の運転嗜好値ＰＶ１～ＰＶ５を簡便かつ適切に取得できるようになる。そして、各運転嗜好値ＰＶ１～ＰＶ５が反映された追従走行を自動運転中に行えるようになる。

【0058】

ところで、上述した実施の形態においては、各運転嗜好値ＰＶ１～ＰＶ５の算出のために、複数ドライバの運転データＤＤを用いて統計学的手法に従って予め特定された関数ｆ１～ｆ９が用いられている。このような例に代え、関数ｆ１～ｆ９は、複数ドライバの運転データＤＤを用いた機械学習を利用して予め特定されてもよい。

【0059】

また、上述したステップＳ１０８においては、関数ｆ３、ｆ５、ｆ７、及びｆ９を用いて、車間嗜好値ＰＶ１から運転嗜好値ＰＶ２～ＰＶ５がそれぞれ算出される。このような例に代え、図３とともに説明された知見に基づき、車間嗜好値ＰＶ１と同じ値が各運転嗜好値ＰＶ２～ＰＶ５として算出（設定）されてもよい。

【0060】

また、車間嗜好値ＰＶ１から算出される残りの運転嗜好値ＰＶは、加速度嗜好値ＰＶ２、減速度嗜好値ＰＶ３、減速タイミング嗜好値ＰＶ４、及び加速タイミング嗜好値ＰＶ５のうちの何れか１つ又は全部ではない複数であってもよい。

【0061】

上述した実施の形態においては、本開示に係る「記憶装置」及び「プロセッサ」の一例である記憶装置３０及びプロセッサ２８は、車両１に搭載されている。他の例として、本開示に係る「記憶装置」の少なくとも一部は、車両１と通信可能な外部システムに備えられていてもよい。外部システムは、例えば、クラウド上の管理サーバである。同様に、本開示に係る「プロセッサ」による処理の少なくとも一部は、当該外部システムに備えられたプロセッサによって実行されてもよい。

【符号の説明】

【0062】

１ 車両、 ２ ドライバ、 １０ 車両制御システム、 １２ 車両状態センサ、 １４ 認識センサ、 １６ 位置センサ、 １８ 通信装置、 ２０ 走行装置、 ２２ 電子制御ユニット（ＥＣＵ）、 ２４ 運転切替スイッチ、 ２６ ドライバモニタ、 ２８ プロセッサ、 ３０ 記憶装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】