车辆控制系统、车辆控制方法和车辆控制程序与流程
本发明涉及一种车辆控制系统、车辆控制方法和车辆控制程序。
背景技术：
近年来，正在研究以下技术：自动地控制车辆的加减速和方向操纵(steer:操舵)中的至少一方(下面称为自动驾驶)。
现有技术文献
【专利文献】
专利文献1:国际专利公开公报第2011/158347号
技术实现要素：
然而，在现有技术中，使用者对与加减速或方向操纵相关的控制特性的喜好没有被反映于自动驾驶。
本发明是鉴于上述情况而做出的，其目的之一在于，提供一种能够将使用者对与加减速或方向操纵相关的控制特性的喜好反映于自动驾驶的车辆控制系统、车辆控制方法和车辆控制程序。
技术方案1所述的发明是一种车辆控制系统，具有自动驾驶控制部、收集部和驾驶特性推导部，其中，所述自动驾驶控制部执行包含自动驾驶模式和手动驾驶模式的多种驾驶模式中的任一驾驶模式，其中，所述自动驾驶模式为自动地进行车辆的速度控制和方向操纵控制中的至少一方的驾驶模式，所述手动驾驶模式为根据所述车辆乘员的操作来进行所述速度控制和方向操纵控制双方的驾驶模式，所述收集部在由所述自动驾驶控制部执行所述手动驾驶模式的情况下，收集与根据所述车辆乘员的操作而进行的所述速度控制和方向操纵控制中的一方或双方的控制历史记录相关的信息；所述驾驶特性推导部根据由所述收集部收集到的信息，推导出每位所述车辆乘员的驾驶特性，所述自动驾驶控制部执行反映出由所述驾驶特性推导部推导出的每位所述车辆乘员的驾驶特性的所述自动驾驶模式。
技术方案2所述的发明为：在技术方案1所述的车辆控制系统的基础上，所述驾驶特性包含与所述车辆的速度、加速度、急动度(jerk：加加速度)、偏航角速率、横向加速度或者方向操纵角(steerangle:转向角)相关的特性中的至少一部分。
技术方案3所述的发明为：在技术方案1或2所述的车辆控制系统的基础上，所述自动驾驶控制部根据包含使所述车辆行驶的路径的计划，来执行所述多个多种驾驶模式中的任一驾驶模式，所述收集部按照所述车辆所行驶的每一路径类别来收集与所述控制历史记录相关的信息，在所述计划中所述车辆在第1路径上行驶时预定执行所述自动驾驶模式的情况下，所述驾驶特性推导部根据由所述收集部收集到的信息中的、在所述车辆以所述手动驾驶模式在第2路径上行驶时收集到的信息，来推导出所述第2路径上的乘员的驾驶特性，据此使所述第2路径上的驾驶特性反映于所述第1路径上的自动驾驶模式，其中，所述第2路径被设定有限速(限制速度)，该限速与被设定于所述第1路径的限速相比同等或更为严格。
技术方案4所述的发明为：在技术方案3所述的车辆控制系统的基础上，所述驾驶特性推导部根据由所述收集部收集到的信息，分别针对第1速度区域和第2速度区域，推导出所述驾驶特性，并且根据对每个所述速度区域推导出的所述驾驶特性，来推定相当于第3速度区域的所述第1路径上的驾驶特性，其中：所述第2速度区域为速度比所述第1速度区域快且限速在被设定于所述第1路径的限速以下的区域；所述第3速度区域为速度比所述第2速度区域快的区域，其中，所述第2速度区域为速度比所述第1速度区域快并且在所述第1路径被设定的限速以下的区域，所述第3速度区域为速度比所述第2速度区域快的区域，所述自动驾驶控制部在所述第1路径上执行反映出由所述驾驶特性推导部推定出的所述驾驶特性的所述自动驾驶模式。
技术方案5所述的发明为：在技术方案1～4中任一技术方案所述的车辆控制系统的基础上，所述驾驶特性推导部参照由所述收集部收集到的信息中的、收集频度高的信息，来推导出每位所述车辆乘员的驾驶特性。
技术方案6所述的发明为：在技术方案5所述的车辆控制系统的基础上，所述驾驶特性推导部对所推导出的所述驾驶特性设定增益，该增益用于抵消在所述手动驾驶模式下所述车辆乘员所感受到的体感速度、和在所述自动驾驶模式下所述车辆乘员所感受到的体感速度之间的差分。
技术方案7所述的发明为：在技术方案5所述的车辆控制系统的基础上，还具备操作部，该操作部受理由所述车辆乘员进行的、用于对所述增益的设定进行变更的操作，所述驾驶特性推导部根据对所述操作部进行的操作，来变更对所推导出的所述驾驶特性设定的增益。
技术方案8所述的发明为：在技术方案7所述的车辆控制系统的基础上，所述驾驶特性推导部将对所推导出的所述驾驶特性设定的增益变更为变更频度高的设定。
技术方案9所述的发明为一种车辆控制方法，该车辆控制方法使车载计算机执行以下处理：执行包含自动驾驶模式和手动驾驶模式的多种驾驶模式中的任一驾驶模式，其中，所述自动驾驶模式为自动地进行车辆的速度控制和方向操纵控制中的至少一方的驾驶模式，所述手动驾驶模式为根据所述车辆乘员的操作来进行所述速度控制和方向操纵控制双方的驾驶模式；在执行所述手动驾驶模式的情况下，收集与根据所述车辆乘员的操作而进行的所述速度控制和方向操纵控制中的一方或者双方的控制历史记录相关的信息；根据所述收集到的信息，推导出每位所述车辆乘员的驾驶特性；执行反映出所推导出的每位所述车辆乘员的驾驶特性的所述自动驾驶模式。
技术方案10所述的发明为一种车载控制程序，该车载控制程序用于使车载计算机执行以下处理：执行包含自动驾驶模式和手动驾驶模式的多种驾驶模式中的任一驾驶模式，其中，所述自动驾驶模式为自动地进行车辆的速度控制和方向操纵控制中的至少一方的驾驶模式，所述手动驾驶模式为根据所述车辆乘员的操作来进行所述速度控制和方向操纵控制的双方的驾驶模式；在执行所述手动驾驶模式的情况下，收集与根据所述车辆乘员的操作而进行的所述速度控制和方向操纵控制中的一方或者双方的控制历史记录相关的信息；根据所述收集到的信息，推导出每位所述车辆乘员的驾驶特性；执行反映出所推导出的每位所述车辆乘员的驾驶特性的所述自动驾驶模式。
根据各技术方案所述的发明，能够将使用者对与加减速或方向操纵相关的控制特性的喜好反映于自动驾驶。
附图说明
图1是表示本车m的结构要素的图。
图2是以车辆控制系统100为中心的功能结构图。
图3是hmi70的结构图。
图4是表示操作历史记录信息182一例的图。
图5是表示驾驶操作历史记录一例的图。
图6是将驾驶操作历史记录转换为速度分布的图。
图7是表示由本车位置识别部140识别本车m相对于行驶车道l1的相对位置的情形的图。
图8是表示针对某路段生成的行动计划一例的图。
图9是表示轨道生成部146结构一例的图。
图10是表示由候选轨道生成部146b生成的候选轨道一例的图。
图11是表示用轨道点k来表征由候选轨道生成部146b生成的候选轨道的图。
图12是表示车道变更目标位置ta的图。
图13是表示假定3台周围车辆的速度一定时的速度生成模型的图。
图14是用于说明驾驶特性的推导方法的图。
图15是将图14所示的分布图置换为纵向加速度的出现频度的图。
图16是表示各乘员驾驶特性信息186一例的图。
图17是表示各模式操作可否信息185一例的图。
图18是表示要求允许向学习模式转换的画面一例的图。
图19是表示与道路的每个类别对应的学习模式的内容的图。
图20是用于说明学习模式时的车辆控制方法的图。
图21是表示通过第1实施方式中的车辆控制系统100进行的处理流程一例的流程图。
图22是表示与道路的每个类别对应的学习模式的内容的图。
图23是用于说明驾驶特性的推导方法的图。
图24是表示通过第2实施方式中的车辆控制系统100进行的处理流程一例的流程图。
图25是表示增益变更画面一例的图。
图26是表示增益的设定频度一例的图。
附图标记说明
20：取景器；30：雷达；40：摄像头；dd：检测设备；50：导航装置；60：车辆传感器；70：hmi；100：车辆控制系统；105：车辆信息收集部；110：目标车道确定部；120：自动驾驶控制部；130：自动驾驶模式控制部；140：本车位置识别部；142：外界识别部；144：行动计划生成部；146：轨道生成部；146a：行驶方式确定部；146b：候选轨道生成部；146c：评价选择部；150：切换控制部；160：行驶控制部；170：hmi控制部；180：存储部；200：行驶驱动力输出装置；210：转向装置；220：制动装置；m：本车。
具体实施方式
下面，参照附图来对本发明的车辆控制系统、车辆控制方法和车辆控制程序的实施方式进行说明。
＜共同结构＞
图1是表示搭载有各实施方式的车辆控制系统100的车辆(下面称为本车m)的结构要素的图。搭载有车辆控制系统100的车辆例如为两轮或三轮、四轮等的机动车，包括以柴油发动机和汽油发动机等内燃机为动力源的机动车、以电动机为动力源的电动汽车、兼具内燃机和电动机的混合动力汽车等。电动汽车例如使用蓄电池、氢燃料电池、金属燃料电池、乙醇燃料电池等电池放电所产生的电力来驱动。
如图1所示，本车m搭载有取景器20-1至20-7、雷达30-1至30-6和摄像头40等传感器、导航装置50、车辆控制系统100。
取景器20-1至20-7例如为通过测定相对于照射光的散射光来测定到对象物的距离的lidar(lightdetectionandranging或laserimagingdetectionandranging)。例如，取景器20-1被安装于前格栅等，取景器20-2和20-3被安装于车身的侧面或外后视镜、前照灯内部、侧方灯附近等。取景器20-4被安装于后备箱盖等，取景器20-5和20-6被安装于车身的侧面或尾灯内部等。上述取景器20-1至20-6例如在水平方向上具有150度左右的检测区域。另外，取景器20-7被安装于车顶等。取景器20-7例如在水平方向上具有360度的检测区域。
雷达30-1和30-4例如为纵深方向(远近方向)的检测区域比其他雷达广的长距离毫米波雷达。另外，雷达30-2、30-3、30-5、30-6为比雷达30-1和30-4的纵深方向的检测区域窄的中距离毫米波雷达。
以下，在不特别区分取景器20-1至20-7的情况下，仅记载为“取景器20”，在不特别区分雷达30-1至30-6的情况下，仅记载为“雷达30”。雷达30例如通过fm-cw(frequencymodulatedcontinuouswave)方式检测物体。
摄像头40例如为利用ccd(chargecoupleddevice)或cmos(complementarymetaloxidesemiconductor)等固体摄像元件的数码摄像头。摄像头40被安装于前挡风玻璃上部或内后视镜背面等。摄像头40例如周期性地反复拍摄本车m的前方。摄像头40也可以为包括多个摄像头的立体摄像头。
另外，图1所示的结构只不过是一个例子，可以省略一部分结构，也可以进一步添加其他结构。
＜第1实施方式＞
图2是以第1实施方式所涉及的车辆控制系统100为中心的功能结构图。本车m上搭载有包括取景器20、雷达30和摄像头40等的检测设备dd、导航装置50、通信装置55、车辆传感器60、hmi(humanmachineinterface)70、车辆控制系统100、行驶驱动力输出装置200、转向装置210和制动装置220。这些装置和设备通过can(controllerareanetwork)通信线等复用通信线或串行通信线、无线通信网等相互连接。另外，权利要求书中的车辆控制系统不是仅指“车辆控制系统100”，而是还可以包括车辆控制系统100以外的结构(检测部dd和hmi70等)。
导航装置50具有gnss(globalnavigationsatellitesystem)接收机和地图信息(导航地图)、作为用户接口发挥作用的触摸屏式显示装置、扬声器、话筒等。导航装置50通过gnss接收机来确定本车m的位置，导出从该位置到用户所指定的目的地的路径。由导航装置50导出的路径被提供给车辆控制系统100的目标车道确定部110。本车m的位置也可以通过利用车辆传感器60的输出的ins(inertialnavigationsystem)来确定或增补。另外，导航装置50在车辆控制系统100正在执行手动驾驶模式时，通过语音或导航显示来引导到目的地的路径。此外，用于确定本车m位置的结构也可以独立于导航装置50来设置。另外，导航装置50例如也可以通过用户持有的智能机或平板终端等终端装置的功能来实现。在这种情况下，在终端装置和车辆控制系统100之间，通过无线或有线通信来进行信息收发。
通信装置55例如利用蜂窝网和wifi网、bluetooth(注册商标)、dsrc(dedicatedshortrangecommunication)等进行无线通信。
车辆传感器60包括检测车速的车速传感器、检测加速度的加速度传感器、对由加速度传感器检测到的加速度进行微分运算来推导出急动度的急动度运算电路(该运算也可以由车辆控制系统100来进行)、检测绕铅直轴旋转的角速度的偏航角速率传感器和检测本车m的朝向的方位传感器等。
图3是hmi70的结构图。hmi70例如具有驾驶操作系统结构和非驾驶操作系统结构。其界限并不明确，也可以使驾驶操作系统结构具有非驾驶操作系统的功能(或与此相反)。
hmi70作为驾驶操作系统结构，例如包括：加速踏板71、加速器开度传感器72和加速踏板反力输出装置73；制动踏板74和制动器踩踏量传感器(或主缸液压传感器等)75；换挡杆76和挡位传感器77；方向盘78、转向操纵角传感器79和转向扭矩传感器80；和其他驾驶操作设备81。
加速踏板71是用于受理车辆乘员的加速指示(或基于恢复操作的减速指示)的操作构件。加速器开度传感器72检测对加速踏板71的踩踏量，将表示该踩踏量的加速器开度信号输出给车辆控制系统100。另外，也可以替代输出给车辆控制系统100，而直接输出给行驶驱动力输出装置200、转向装置210或制动装置220。以下说明的其他驾驶操作系统结构也同样如此。加速踏板反力输出装置73例如按照来自于车辆控制系统100的指示，对加速踏板71输出与操作方向相反方向的力(操作反力)。
制动踏板74是用于受理车辆乘员的减速指示的操作构件。制动器踩踏量传感器75检测对制动踏板74的踩踏量(或踩踏力)，将表示该检测结果的制动信号输出给车辆控制系统100。
换挡杆76是用于受理车辆乘员的挡位变更指示的操作构件。挡位传感器77检测由车辆乘员指示的挡位，将表示该检测结果的挡位信号输出给车辆控制系统100。
方向盘78是用于受理车辆乘员的转弯指示的操作构件。转向操纵角传感器79检测方向盘78的操作角，将表示该检测结果的转向操纵角信号输出给车辆控制系统100。转向扭矩传感器80检测方向盘78被施加的扭矩，将表示该检测结果的转向扭矩信号输出给车辆控制系统100。
其他驾驶操作设备81例如是控制杆、按钮、拨盘开关、gui(graphicaluserinterface)开关等。其他驾驶操作设备81接收加速指示、减速指令、转弯指示等，输出给车辆控制系统100。
hmi70作为非驾驶操作系统结构，例如包括：显示装置82、扬声器83、接触操作检测装置84和内容播放装置85；各种操作开关86；座椅88和座椅驱动装置89；车窗玻璃90和车窗驱动装置91；和车厢内摄像头92。hmi70的非驾驶操作系统的结构是“操作部”一例。
显示装置82例如是lcd(liquidcrystaldisplay)或有机el(electroluminescence)显示装置等，被安装于仪表板的各部、与副驾驶座或后部座椅相向的任意位置等。另外，显示装置82也可以是将图像投影于前挡风玻璃或其他挡风玻璃的hud(headupdisplay)。扬声器83输出语音。在显示装置82是触摸屏的情况下，接触操作检测装置84检测显示装置82的显示画面中的接触位置(触摸位置)，输出给车辆控制系统100。另外，在显示装置82不是触摸屏的情况下，也可以省略接触操作检测装置84。
内容播放装置85例如包括dvd(digitalversatiledisc)播放装置、cd(compactdisc)播放装置、电视接收机、各种引导图像生成装置等。也可以为如下结构：显示装置82、扬声器83、接触操作检测装置84和内容播放装置85中的一部分或全部与导航装置50共用。
各种操作开关86被配置于车厢内的任意位置。各种操作开关86包括自动驾驶切换开关87，该自动驾驶切换开关87用于对自动驾驶的开始(或将来的开始)和停止作出指示。自动驾驶切换开关87可以是gui(graphicaluserinterface)开关、机械式开关中的任意一种。另外，各种操作开关86也可以包括用于驱动座椅驱动装置89或车窗驱动装置91的开关。
座椅88是供车辆乘员就坐的座椅。座椅驱动装置89自如地驱动座椅88的靠背倾角、前后方向位置、横摆角等。车窗玻璃90例如被设置于各车门。车窗驱动装置91驱动车窗玻璃90开闭。
车厢内摄像头92是利用ccd或cmos等固体摄像元件的数码摄像头。车厢内摄像头92被安装于后视镜或方向盘轮毂部、仪表板等、至少能够对进行驾驶操作的车辆乘员的头部进行拍摄的位置。摄像头40例如周期性地反复拍摄车辆乘员。
在说明车辆控制系统100之前，先对行驶驱动力输出装置200、转向装置210和制动装置220进行说明。
行驶驱动力输出装置200将用于使车辆行驶的行驶驱动力(扭矩)输出给驱动轮。例如，在本车m是以内燃机为动力源的机动车的情况下，行驶驱动力输出装置200具有发动机、变速器和用于控制发动机的发动机ecu(electroniccontrolunit)；在本车m是以电动机为动力源的电动汽车的情况下，行驶驱动力输出装置200具有行驶用马达和用于控制行驶用马达的马达ecu；在本车m是混合动力车辆的情况下，行驶驱动力输出装置200具有发动机、变速器、发动机ecu、行驶用马达和马达ecu。在行驶驱动力输出装置200仅具有发动机的情况下，发动机ecu按照从后述的行驶控制部160输入的信息，来调整发动机的节气门开度和挡位等。在行驶驱动力输出装置200仅具有行驶用马达的情况下，马达ecu按照从行驶控制部160输入的信息，来调整给予行驶用马达的pwm信号的占空比。在行驶驱动力输出装置200具有发动机和行驶用马达的情况下，发动机ecu和马达ecu按照从行驶控制部160输入的信息，彼此协作来控制行驶驱动力。
转向装置210例如具有转向ecu和电动马达。电动马达例如对齿条小齿轮机构产生作用力来变更转向轮的朝向。转向ecu按照从车辆控制系统100输入的信息或输入的转向操纵角或转向扭矩的信息，来驱动电动马达，而变更转向轮的朝向。
制动装置220例如为电动伺服制动装置，具有制动钳、用于将液压传递给制动钳的气缸、用于使气缸产生液压的电动马达和制动控制部。电动伺服制动装置的制动控制部按照从行驶控制部160输入的信息来控制电动马达，而将与制动操作相应的制动扭矩输出给各车轮。电动伺服制动装置还可以具有作为备用的、将通过制动踏板操作产生的液压通过主缸传递给气缸的机构。另外，制动装置220不局限于上面说明的电动伺服制动装置，也可以是电子控制式液压制动装置。电子控制式液压制动装置按照从行驶控制部160输入的信息来控制执行器，而将主缸的液压传递给气缸。另外，制动装置220也可以包括再生制动器，该再生制动器利用可包含于行驶驱动力输出装置200的行驶用马达实现。
[车辆控制系统]
下面对车辆控制系统100进行说明。车辆控制系统100例如由一个以上的处理器或具有同等功能的硬件来实现。车辆控制系统100也可以采用cpu等处理器、存储装置和通信接口通过内部总线连接的ecu(electroniccontrolunit)、或mpu(micro-processingunit)等组合而成的结构。
返回到图2，车辆控制系统100例如具有车辆信息收集部105、目标车道确定部110、自动驾驶控制部120、行驶控制部160、hmi控制部170和存储部180。自动驾驶控制部120例如具有自动驾驶模式控制部130、本车位置识别部140、外界识别部142、行动计划生成部144、轨道生成部146、切换控制部150和驾驶特性推导部155。
车辆信息收集部105、目标车道确定部110、自动驾驶控制部120的各部、行驶控制部160、hmi控制部170中的一部分或全部通过由处理器执行程序(软件)来实现。另外，其中的一部分或全部也可以由lsi(largescaleintegration)和asic(applicationspecificintegratedcircuit)等硬件来实现，还可以由软件和硬件的组合来实现。
存储部180中例如存储高精度地图信息181、操作历史记录信息182、目标车道信息183、行动计划信息184、各模式操作可否信息185、各乘员驾驶特性信息186等信息。存储部180用rom(readonlymemory)或ram(randomaccessmemory)、hdd(harddiskdrive)、闪存等来实现。处理器所执行的程序可以预先存储于存储部180，也可以通过车载网络设备等从外部装置下载。另外，程序也可以通过将存储有该程序的便携式存储媒介安装于未图示的驱动装置来安装到存储部180。另外，车辆控制系统100也可以是由多个计算机装置分担功能的结构。
车辆信息收集部105测定hmi70的驾驶操作系统被操作时的操作量。例如，车辆信息收集部105按照规定的周期，从对应的传感器收集(取得)由加速器开度传感器72检测到的加速踏板71的踩踏量、由制动器踩踏量传感器75检测到的制动踏板74的踩踏量、由转向操纵角传感器79检测到的方向盘78的操作角等各种操作量。另外，车辆信息收集部105按照规定的周期从车辆传感器60收集各种检测值。并且，车辆信息收集部105在从各种传感器收集信息时，将车厢内摄像头92拍摄就坐于驾驶座的座椅88的乘员得到的图像、和从各种传感器收集到的信息建立对应。该建立对应后的信息作为操作历史记录信息182被存储于存储部180。
图4是表示操作历史记录信息182一例的图。如图所示，操作历史记录信息182将通过车厢内摄像头92拍摄到的图像(人物确定用图像)、表示从各种传感器收集到的信息的驾驶操作历史记录同用于识别被任意地决定的乘员的识别信息(乘员id)建立对应。通过车厢内摄像头92拍摄到的图像在后述的处理中，被用于按照乘员来切换信息的读取。
图5是表示驾驶操作历史记录一例的图。如图所示，驾驶操作历史记录将速度、纵向加速度或横向加速度、急动度(jerk：加加速度)、方向操纵角等传感器信息与按照规定周期收集到的各次数n建立对应。被建立对应的传感器信息可以是峰值(最大值)信息，也可以是检测值与频度建立对应的直方图那样的信息，也可以是进行统计处理的结果，如平均值、中间值和众数等。纵向加速度是相对于本车m的行进方向的加速度，横向加速度是相对于本车m的行进方向，在本车m的车宽方向受到的加速度。另外，急动度可以是纵向加速度的每单位时间的变化量，也可以是横向加速度的每单位时间的变化量。方向操纵角可以是基于由转向操纵角传感器79检测到的方向盘78操作角的角，也可以是根据纵向加速度和横向加速度等信息间接地推导出的角。
图6是将驾驶操作历史记录转换为速度分布的图。图中横轴表示收集传感器信息时的本车m的速度，作为一例纵轴表示纵向加速。即，是将速度和纵向加速度作为两个变量的分布图。在下面的说明中，在后述的驾驶特性推导部155进行的处理中，使用图示那样的分布图。
目标车道确定部110例如由mpu实现。目标车道确定部110将由导航装置50提供的路径分割成多个区段(例如，在车辆前进方向上按照100[m]进行分割)，且参照高精度地图信息181按照区段来确定目标车道。目标车道确定部110例如确定在从左侧开始的第几个车道行驶。例如，在路径中存在分支位置和汇合位置等的情况下，目标车道确定部110确定目标车道，以使本车m能够在用于向分支道路前进的合理行驶路径内行驶。由目标车道确定部110确定的目标车道作为目标车道信息183被存储于存储部180。
高精度地图信息181是比导航装置50所具有的导航地图的精度高的地图信息。高精度地图信息181例如包括车道的中央的信息或车道的界线的信息等。另外，高精度地图信息181中也可以包括道路信息、交通管制信息、地址信息(地址、邮编)、设施信息和电话号码信息等。道路信息中包括：表示高速道路、收费道路、国道、都道府县(日本行政区划)道路等道路类别的信息；道路的车道数、各车道的宽度、道路的坡度、道路的位置(包括经度、纬度、高度的3维坐标)、车道转弯处的曲率，车道的汇合和分支点的位置、设置于道路的标识等的信息。另外，道路信息中也可以包含与每个道路、或者道路中的每条车道的限速(例如法定速度)相关的信息。交通管制信息中包括由于施工或交通事故、交通堵塞等而导致车道被封锁等信息。
自动驾驶模式控制部130确定自动驾驶控制部120所执行的自动驾驶模式。本实施方式中的自动驾驶的模式包括下面的模式。另外，下面的模式仅仅是一个例子，自动驾驶的模式数量可以任意确定。
[模式a]
模式a是自动驾驶程度最高的模式。在正在实施模式a的情况下，复杂的汇合控制等所有车辆控制均自动地进行，因此，车辆乘员不需要监视本车m的周围和状态。
[模式b]
模式b是在模式a之下的自动驾驶程度较高的模式。在正在实施模式b的情况下，原则上所有车辆控制均自动地进行，但根据场景的不同，可能会需要车辆乘员进行本车m的驾驶操作。因此，车辆乘员需要监视本车m的周围和状态。
[模式c]
模式c是在模式b之下的自动驾驶程度较高的模式。在正在实施模式c的情况下，车辆乘员需要根据场景来对hmi70进行确认操作。在模式c下，例如向车辆乘员通知车道变更的时间，且车辆乘员对hmi70进行了指示车道变更的操作的情况下，进行自动的车道变更。因此，车辆乘员需要监视本车m的周围和状态。
自动驾驶模式控制部130根据车辆乘员对hmi70的操作、通过行动计划生成部144确定的项目、通过轨道生成部146确定的行驶方式等，来确定自动驾驶模式。自动驾驶模式被通知给hmi控制部170。另外，自动驾驶模式中也可以设置与本车m的检测设备dd的性能等对应的极限。例如，在检测设备dd的性能低的情况下，可以不实施模式a。在任一模式中，均能够通过对hmi70中的驾驶操作系统的结构的操作，而切换为手动驾驶模式(手动驾驶操作优先)。
自动驾驶控制部120的本车位置识别部140根据被存储于存储部180的高精度地图信息181、从取景器20、雷达30、摄像头40、导航装置50或车辆传感器60输入的信息，来识别本车m正在行驶的车道(行驶车道)和本车m相对于行驶车道m的相对位置。
本车位置识别部140例如比较根据高精度地图信息181识别出的道路标线的图案(例如实线和虚线的排列)、和根据由摄像头40拍摄的图像识别出的本车m周围的道路标线的图案，据此来识别行驶车道。在该识别中，也可以考虑从导航装置50获取的本车m的位置和ins的处理结果。
图7是表示由本车位置识别部140识别本车m相对于行驶车道l1的相对位置的情形的图。本车位置识别部140例如识别本车m的基准点(例如重心)从行驶车道中央cl的偏离os、和本车m的前进方向相对于连接行驶车道中央cl的线的夹角θ,来作为本车m相对于行驶车道l1的相对位置。另外，也可以替代偏离os和夹角θ的识别，本车位置识别部140识别本车m的基准点相对于本车道l1的任一侧端部的位置等，来作为本车m相对于行驶车道的相对位置。由本车位置识别部140识别的本车m的相对位置被提供给目标车道确定部110。
外界识别部142根据从取景器20、雷达30、摄像头40等输入的信息，来识别周围车辆的位置和速度、加速度等状态。周围车辆例如是在本车m周围行驶的车辆，是与本车m向同一方向行驶的车辆。周围车辆的位置可以由其他车辆的重心或角部等代表点来表示，也可以由用其他车辆的轮廓表征的区域来表示。周围车辆的“状态”也可以包括根据上述各种设备的信息掌握的、周围车辆的加速度、是否正在变更车道(或是否正要变更车道)。另外，外界识别部142除周围车辆外，还可以识别护栏和电线杆、驻车车辆、行人等其他物体的位置。
行动计划生成部144设定自动驾驶的开始地点和/或自动驾驶的目的地。自动驾驶的开始地点可以是本车m的当前位置，也可以是做出了指示自动驾驶的操作的地点。行动计划生成部144生成在该开始地点和自动驾驶目的地之间的路段的行动计划。另外，不局限于此，行动计划生成部144也可以对任意路段生成行动计划。
行动计划例如由依次执行的多个项目构成。项目中例如包括：使本车m减速的减速项目；使本车m加速的加速项目；使本车m不脱离行驶车道来行驶的车道保持项目；变更行驶车道的车道变更项目；使本车m超越前行车辆的超车项目；使本车m在分支点向所希望的车道变更或不脱离当前行驶车道来行驶的分支项目；在用于与干线汇合的汇合车道使本车m加减速来变更车道的汇合项目；在自动驾驶的开始地点从手动驾驶模式向自动驾驶模式切换，或在自动驾驶的预定结束地点从自动驾驶模式向手动驾驶模式切换的切换项目等。行动计划生成部144在由目标车道确定部110确定的、目标车道发生转换的位置，设定车道变更项目、分支项目或汇合项目。表示由行动计划生成部144生成的行动计划的信息作为行动计划信息184被存储于存储部180。
图8是表示针对某路段生成的行动计划一例的图。如图所示，行动计划生成部144生成本车m在目标车道信息183所表示的目标车道上行驶所需的行动计划。另外，行动计划生成部144也可以根据本车m的状况变化来动态地变更行动计划，而不拘泥于目标车道信息183。例如，行动计划生成部144在车辆行驶中由外界识别部142识别出的周围车辆速度超过阈值，或在与本车道相邻的车道行驶的周围车辆的移动方向朝向本车道方向的情况下，变更在本车m预定行驶的驾驶路段所设定的项目。例如，在项目被设定为在车道保持项目之后执行车道变更项目的情况下，当根据外界识别部142的识别结果而判明在该车道保持项目中车辆从车道变更目标的车道后方以阈值以上的速度行驶过来时，行动计划生成部144可以将车道保持项目之后的下一项目从车道变更项目变更为减速项目或车道保持项目等。其结果，车辆控制系统100即使在外界状态发生了变化的情况下，也能够安全地使本车m自动行驶。
图9是表示轨道生成部146结构一例的图。轨道生成部146例如具有行驶方式确定部146a、候选轨道生成部146b和评价选择部146c。
行驶方式确定部146a例如在实施车道保持项目时，从恒速行驶、跟随行驶、低速跟随行驶、减速行驶、转弯行驶、避开障碍物行驶等行驶方式中确定任意一种行驶方式。此时，在本车m前方不存在其他车辆的情况下，行驶方式确定部146a将行驶方式确定为恒速行驶。另外，在跟随前行车辆行驶这样的情况下，行驶方式确定部146a将行驶方式确定为跟随行驶。另外，在交通堵塞等场景下，行驶方式确定部146a将行驶方式确定为低速跟随行驶。另外，在由外界识别部142识别出前行车辆减速的情况下、或实施停车和驻车等项目的情况下，行驶方式确定部146a将行驶方式确定为减速行驶。另外，在由外界识别部142识别出本车m临近转弯路的情况下，行驶方式确定部146a将行驶方式确定为转弯行驶。另外，在由外界识别部142识别出本车m前方存在障碍物的情况下，行驶方式确定部146a将行驶方式确定为避开障碍物行驶。另外，在实施车道变更项目、超车项目、分支项目、汇合项目、切换项目等项目的情况下，行驶方式确定部146a分别确定与各项目对应的行驶方式。
候选轨道生成部146b根据由行驶方式确定部146a确定的行驶方式来生成候选轨道。图10是表示由候选轨道生成部146b生成的候选轨道一例的图。图7表示本车m从车道l1向车道l2进行车道变更的情况下所生成的候选轨道。
候选轨道生成部146b确定图10所示的轨道，该轨道例如为按照将来的规定时间的、本车m的基准位置(例如重心或后轮轴中心)应到达的目标位置(轨道点k)的集合。图11是表示用轨道点k来表征由候选轨道生成部146b生成的候选轨道的图。轨道点k的间隔越宽，则本车m的速度越快，轨道点k的间隔越窄，则本车m的速度越慢。因此，候选轨道生成部146b在想要加速的情况下使轨道点k的间隔逐渐变宽，在想要减速的情况下使轨道点的间隔逐渐变窄。
如此，轨道点k包含速度分量，因此候选轨道生成部146b需要分别对各轨道点k赋予目标速度。目标速度按照由行驶方式确定部146a确定的行驶方式来确定。
在此，说明进行车道变更(包括分支)时的目标速度确定方法。候选轨道生成部146b首先设定车道变更目标位置(或汇合目标位置)。车道变更目标位置被设定为与周围车辆的相对位置，用于确定“向哪个周围车辆间进行车道变更”。候选轨道生成部146b以车道变更目标位置为基准而注目于3台周围车辆，来确定进行车道变更时的目标速度。图12是表示车道变更目标位置ta的图。图中l1表示本车道，l2表示相邻车道。在此，将与本车m在同一车道且在本车m正前方行驶的周围车辆定义为前行车辆ma，将在车道变更目标位置ta的正前方行驶的周围车辆定义为前方基准车辆mb，将在车道变更目标位置ta的正后方行驶的周围车辆定义为后方基准车辆mc。为了移动到车道变更目标位置ta的侧方,本车m需要进行加减速，但此时必须避免与前行车辆ma发生追尾。因此，候选轨道生成部146b预测3台周围车辆将来的状态，设定不会与各周围车辆相干涉的目标速度。
图13是表示假定3台周围车辆的速度一定时的速度生成模型的图。图中，从ma、mb和mc延伸出来的直线分别表示在假定各周围车辆恒速行驶的情况下前进方向上的位移。本车m在车道变更完成的地点cp,位于前方基准车辆mb和后方基准车辆mc之间，且在此之前必须位于前行车辆ma后方。在这样的制约下，候选轨道生成部146b导出多个到车道变更完成为止的目标速度的时序模式(temporalpattern)。而且，通过将目标速度的时序模式适用于样条曲线等模型，来导出图11所示的多个候选轨道。另外，3台周围车辆的运动模式不局限于图13所示的恒速(constantspeed)，也可以以恒加速度(constantacceleration)、恒加加速度(constantjerk)为前提来进行预测。
评价选择部146c对由候选轨道生成部146b生成的候选轨道，例如从计划性和安全性这两个观点进行评价，来选择输出给行驶控制部160的轨道。从计划性的观点，例如在与已生成的方案(例如行动计划)的一致性高且轨道全长短的情况下，轨道为高评价。例如，在希望向右方进行车道变更的情况下，暂且向左方进行车道变更再返回这样的轨道为低评价。从安全性的观点，例如在各轨道中，本车m和物体(周围车辆等)之间的距离越远，加减速度或方向操纵角的变化量等越小时，评价越高。
切换控制部150根据从自动驾驶切换开关87输入的信号，来使自动驾驶模式和手动驾驶模式相互切换。另外，切换控制部150根据对hmi70中的驾驶操作系统结构进行的、指示加速、减速或方向操纵的操作，来从自动驾驶模式切换至手动驾驶模式。例如，在从hmi70中的驾驶操作系统结构输入的信号所示的操作量超过阈值的状态持续了基准时间以上的情况下，切换控制部150从自动驾驶模式切换至手动驾驶模式(手动驾驶操作优先)。另外，切换控制部150也可以在向手动驾驶操作优先的手动驾驶模式切换之后，在规定时间的期间没有检测到对hmi70中的驾驶操作系统结构的操作的情况下，恢复自动驾驶模式。
驾驶特性推导部155根据操作历史记录信息182，推导出每位车辆乘员的驾驶特性。对于车辆乘员的判别在后面进行叙述。驾驶特性是指，将手动驾驶模式时对hmi70的驾驶操作系统的操作特性模型化为函数等。一般而言，对加速踏板71和制动踏板74的踩踏、或者对方向盘78的操作按照嗜好等而存在个人差异。因此，驾驶特性推导部155按照乘员，将针对这些各操作系统的操作特性置换为函数或代表值等来进行模型化。作为模型化对象的驾驶特性中，例如包含与本车m的速度、纵向加速度、横向加速度、急动度、偏航角速率或者方向操纵角相关的特性中的至少一部分。下面，注目于上述驾驶特性中的纵向加速度，对具体的模型化方法进行说明，但该方法并不只限定于纵向加速度，也同样适用于除此之外的横向加速度、急动度、偏航角速率和方向操纵角。
图14是用于说明驾驶特性的推导方法的图。如图所示，例如，驾驶特性推导部155分别在速度的阈值vth1至vth2的低速区域、vth2至vth3的中速区域、vth3以上的高速区域中应用聚类方法等，将表示纵向加速度的点分类为组。图中gp1表示低速区域中的纵向加速度的组，gp2表示中速区域中的纵向加速度的组，gp3表示高速区域中的纵向加速度的组。驾驶特性推导部155按照分类得到的组，推导出纵向加速度的重心点g。图中g1表示组gp1的重心点，g2表示组gp2的重心点，g3表示组gp3的重心点。驾驶特性推导部155将与所推导出的重心点g对应的纵向加速度设定为代表该速度区域的纵向加速度。如图所示，纵向加速度的代表值在低速区域中被设定为α1，在中速区域中被设定为α2，在高速区域被设定为α3。
另外，驾驶特性推导部155也可以将针对hmi70的驾驶操作系统的操作特性模型化为近似曲线，该近似曲线通过所推导出的各速度区域中的组gp的重心点g(在图示的例子中为3点)。
另外，驾驶特性推导部155也可以参照上述的图14的分布图，按照速度区域推导出纵向加速度的出现频度，将出现频度最大的纵向加速度设定为该速度区域中的代表值。图15是将图14所示的分布图置换为纵向加速度的出现频度的图。图中ln1所示的曲线表示低速区域中的纵向加速度的出现频度的倾向，ln2所示的曲线表示中速区域中的纵向加速度的出现频度的倾向，ln3所示的曲线表示高速区域中的纵向加速度的出现频度的倾向。在这种情况下，驾驶特性推导部155可以将与曲线ln1的峰值对应的纵向加速度α1设定为低速区域中的代表值，将与曲线ln2的峰值对应的纵向加速度α2设定为中速区域中的代表值，将与曲线ln3的峰值对应的纵向加速度α3设定为高速区域中的代表值。
驾驶特性推导部155将用代表值和近似式等函数来模型化的驾驶特性按照乘员，并且按照驾驶路段的道路建立对应。这些被建立对应的信息作为各乘员驾驶特性信息186而被存储在存储部180。图16是表示各乘员驾驶特性信息186一例的图。如图所示，各乘员驾驶特性信息186与操作历史记录信息182同样，针对由车厢内摄像头92拍摄到的图像(人物确定用图像)，各乘员驾驶特性信息186使按照实际上行驶的每一驾驶路段的道路类别来模型化的驾驶特性与用于识别任意确定的乘员的识别信息(乘员id)建立对应(关系)。例如，在相当于低速区域或中速区域的普通道路的情况下，纵向加速度表征为α1或α2等代表值(一个值)、或者表示通过任意点的直线或曲线的函数来存储。另外，在相当于高速区域的高速道路的情况下，纵向加速度表征为α3等代表值(一个值)、或者表示通过任意点的直线或者曲线的函数来存储。
在通过自动驾驶控制部120执行自动驾驶模式的情况下，行驶控制部160控制行驶驱动力输出装置200、转向装置210和制动装置220，以使本车m按照预定的时刻通过由轨道生成部146生成的轨道。此时，行驶控制部160参照各乘员驾驶特性信息186，进行基于反映出手动驾驶模式的驾驶特性的自动驾驶模式的控制。下面，将反映出手动驾驶模式的驾驶特性的自动驾驶模式特别地称为“学习模式”来进行说明。
当被自动驾驶控制部120通知自动驾驶模式的信息时，hmi控制部170参照各模式操作可否信息185来按照自动驾驶模式的类别对hmi70进行控制。
图17是表示各模式操作可否信息185一例的图。图17所示的各模式操作可否信息185具有作为驾驶模式的条目的“手动驾驶模式”和“自动驾驶模式”。另外，“自动驾驶模式”具有上述的“模式a”、“模式b”和“模式c”等。另外，各模式操作可否信息185具有作为非驾驶操作系统的条目的“导航操作”、“内容播放操作”、“仪表板操作”等，其中，“导航操作”是对导航装置50的操作，“内容播放操作”是对内容播放装置85的操作，“仪表板操作”是对显示装置82的操作。在图17所示的各模式操作可否信息185的例子中，按照上述的驾驶模式设定了车辆乘员可否操作非驾驶操作系统，但作为设定对象的接口装置不局限于此。
hmi控制部170根据从自动驾驶控制部120获取到的模式信息并参照各模式操作可否信息185，据此，来判断被允许使用的装置(导航装置50和hmi70的一部分或全部)和不被允许使用的装置。另外，hmi控制部170根据判断结果，来控制可否受理车辆乘员对非驾驶操作系统的hmi70或导航装置50的操作。
例如，在车辆控制系统100执行的驾驶模式为手动驾驶模式的情况下，车辆乘员操作hmi70的驾驶操作系统的结构(例如加速踏板71、制动踏板74、换挡杆76和方向盘78等)。另外，在车辆控制系统100执行的驾驶模式为自动驾驶模式的模式b、模式c等的情况下，车辆乘员有监视本车m周围的义务。在这种情况下，为了防止由于车辆乘员的驾驶以外的行动(例如hmi70的操作等)而导致注意力涣散(driverdistraction：驾驶员分心)，hmi控制部170进行控制而不受理对hmi70的非驾驶操作系统的一部分或全部的操作。此时，hmi控制部170也可以为了促使驾驶员对本车m的周围进行监视，而将由外界识别部142识别出的本车m周围车辆的存在和该周围车辆的状态用图像等显示于显示装置82，并且，使hmi70受理与本车m行驶时的场景对应的确认操作。
另外，在驾驶模式为自动驾驶模式的模式a的情况下，hmi控制部170可以进行如下控制：放宽对驾驶员分心的限制，受理车辆乘员对没有受理操作的非驾驶操作系统的结构的操作。例如，hmi控制部170使显示装置82显示影像，或使扬声器83输出语音，或使内容播放装置85从dvd等播放内容。另外，内容播放装置85播放的内容除存储于dvd等的内容外，例如还可以包括涉及电视节目等娱乐、演艺的各种内容。另外，图17所示的“内容播放操作”的意思也可以是涉及这种娱乐、演艺的内容操作。
另外，hmi控制部170分别对车厢内摄像头92的拍摄图像、和驾驶特性推导部155所包含的人物确定用图像进行特征提取处理，并且进行图像间的特征点匹配等，来确定当前就坐于驾驶座的座椅88的乘员。并且，hmi控制部170判定是否存在与所确定的乘员对应的驾驶特性。在存在与所确定的乘员对应的驾驶特性的情况下，hmi控制部170使用显示装置82，来显示要求允许向反映出该驾驶特性的学习模式转换的画面。
图18是表示要求允许向学习模式转换的画面一例的图。如图所示，在显示装置82的画面中，显示有允许向学习模式转换的按钮b1、和禁止向学习模式转换的按钮b2。例如，在按钮b1通过触摸操作等被选择的情况下，行驶控制部160按照学习模式，来控制行驶驱动力输出装置200、转向装置210和制动装置220。另外，在按钮b2通过触摸操作等被选择的情况下，行驶控制部160进行基于不反映手动驾驶模式的驾驶特性的自动驾驶模式的控制。
图19是表示与道路的各类别对应的学习模式的内容的图。如图所示，在普通道路上的驾驶特性为“a”的情况下，在普通道路上，反映出驾驶特性a的自动驾驶模式被作为学习模式来执行。另外，在高速道路上的驾驶特性为“b”的情况下，在高速道路上，反映出驾驶特性b的自动驾驶模式被作为学习模式来执行。
图20是用于说明学习模式时的车辆控制方法的图。图中k(i)表示各个上述轨道点。另外，距离dk(i)-k(i+1)表示轨道点k(i)与轨道点k(i+1)之间的距离，其中，轨道点k(i+1)相当于本车m在轨道点k(i)之后下一个到达的预定目标位置。另外，轨道点k(i)中包含有转向角
行驶控制部160例如根据轨道点间距dk(i)-k(i+1)和每个轨道点k的预定到达时刻来确定轨道点间的速度，按照该速度来确定行驶驱动力输出装置200和制动装置220的控制量。另外，行驶控制部160例如根据与各轨道点k(i)对应的转向角
例如，在驾驶特性值比基准值大，进行比较快速(sporty)的驾驶的乘员就坐于驾驶座的情况下，作为学习模式，行驶控制部160以与没有反映手动驾驶模式的驾驶特性的情况相比较放宽对本车m行为(举动)的限制的方式，来控制行驶驱动力输出装置200、转向装置210和制动装置220。基准值例如可以通过对多位乘员的驾驶特性进行平均等来推导出。例如，行驶控制部160扩大可取得的轨道点间距dk(i)-k(i+1)，并且增大转向角
另外，在驾驶特性值比基准值小，进行平稳驾驶的乘员就坐于驾驶座的情况下，作为学习模式，行驶控制部160以与没有反映手动驾驶模式的驾驶特性的情况相比较使本车m行为变小的方式，来控制行驶驱动力输出装置200、转向装置210和制动装置220。例如，行驶控制部160缩小可取得的轨道点间距dk(i)-k(i+1)，并且减小转向角
另外，也可以代替上述驾驶特性的反映方法，在轨道点k的生成时间反映驾驶特性。例如，也可以为：在驾驶特性值比基准值大，进行比较快速的驾驶的乘员就坐于驾驶座的情况下，候选轨道生成部146b通过增大轨道点k的配置间隔来增大本车m的速度；在驾驶特性值比基准值小，进行平稳驾驶的乘员就坐于驾驶座的情况下，候选轨道生成部146b通过缩小轨道点k的配置间隔来减小本车m的速度。
图21是表示通过第1实施方式中的车辆控制系统100进行的处理流程一例的流程图。本流程图的处理例如以规定的周期反复进行。
首先，车辆控制系统100判定所执行的驾驶模式是否为手动驾驶模式(步骤s100)。在所执行的驾驶模式不是手动驾驶模式的情况下，车辆控制系统100进入后述的s112的处理。
另一方面，在所执行的驾驶模式是手动驾驶模式的情况下，车辆信息收集部105从各种传感器收集信息(步骤s102)。接着，车辆信息收集部105将收集到的传感器信息、和通过车厢内摄像头92拍摄到的乘员的图像建立对应，作为操作历史记录信息182存储于存储部180(步骤s104)。
接着，车辆信息收集部105判定传感器信息的收集次数n是否达到规定次数(步骤s106)。在传感器信息的收集次数n没有达到规定次数的情况下，车辆信息收集部105使处理返回到上述的s100，反复传感器信息的收集，直到收集次数n达到规定次数。
另一方面，在传感器信息的收集次数n达到规定次数的情况下，驾驶特性推导部155根据操作历史记录信息182，推导出每位车辆乘员的驾驶特性(步骤s108)。接着，驾驶特性推导部155将所推导出的驾驶特性按照乘员并且按照驾驶路段的道路建立对应，作为各乘员驾驶特性信息186存储于存储部180(步骤s110)。
接着，行驶控制部160判定所执行的驾驶模式是否为自动驾驶模式(步骤s112)。在所执行的驾驶模式不是自动驾驶模式的情况下，行驶控制部160结束本流程图的处理。
另外，在所执行的驾驶模式为自动驾驶模式的情况下，行驶控制部160判定反映出手动驾驶模式时的驾驶特性的学习模式是否被允许(步骤s114)，在学习模式不被允许的情况下，以不反映手动驾驶模式时的驾驶特性的通常的自动驾驶模式来控制行驶驱动力输出装置200、转向装置210和制动装置220(步骤s116)。
另一方面，在学习模式被允许的情况下，行驶控制部160参照各乘员驾驶特性信息186，提取与当前就坐于驾驶座的乘员对应的驾驶特性(步骤s118)，以反映出所提取的驾驶特性的学习模式来控制行驶驱动力输出装置200、转向装置210和制动装置220(步骤s120)。据此，本流程图的处理结束。
根据以上说明的第1实施方式，根据执行手动驾驶模式时所收集到的传感器信息，推导出每位车辆乘员的驾驶特性，执行反映出所推导出的每位车辆乘员的驾驶特性的自动驾驶模式，因此，能够将使用者对与加减速或方向操纵相关的控制特性的喜好反映于自动驾驶。
＜第2实施方式＞
下面，对第2实施方式进行说明。在第2实施方式中，针对没有推导出驾驶特性的驾驶路段，根据其他驾驶路段的驾驶特性来推定该路段的驾驶特性，在该点与第1实施方式不同。下面，以该不同点为中心进行说明。
第2实施方式中的驾驶特性推导部155在行动计划中预定本车m在高速道路上行驶时执行自动驾驶模式情况下，根据由车辆信息收集部105收集到的传感器信息中的、在本车m以手动驾驶模式在普通道路上行驶时收集到的传感器信息，来推导出普通道路上的乘员的驾驶特性，使该推导出的普通道路上的乘员的驾驶特性反映于高速道路上的自动驾驶模式，其中，普通道路与高速道路被设定的限速相比被设定了同等或更严格的限速。
图22是表示与道路的各类别对应的学习模式的内容的图。在图示的例子中，在高速道路中，由于没有通过车辆信息收集部105收集到传感器信息、或者传感器信息的收集次数n不足规定次数而使得驾驶特性推导的可靠性变低等理由，驾驶特性的数据没有被存储。在这种情况下，第2实施方式中的驾驶特性推导部155使在普通道路中推导出的驾驶特性a反映于在普通道路和高速道路双方的自动驾驶模式。
图23是用于说明驾驶特性的推导方法的图。例如，驾驶特性推导部155分别在低速区域和中速区域中，应用聚类方法等，将表示纵向加速度的点分类为组。驾驶特性推导部155按照分类得到的组，推导出纵向加速度的重心点g，并且推导出通过这些重心点g的拟合直线或曲线lnfit。并且，对所推导出的拟合直线lnfit外插表示规定的纵向加速度的点g3#。例如，关于表示所外插的纵向加速度的点g3#的速度(横轴上的坐标)，可以按照重心点g1和g2各自的速度的差分来设定。例如，从重心点g2的速度(vth3-vth2)/2，增加了重心点g1的速度(vth2-vth1)/2与重心点g2的速度(vth3-vth2)/2的差分δv的点，与表示所外插的纵向加速度的点g3#的速度对应。驾驶特性推导部155将与所推导出的外插点g3#对应的纵向加速度设置为代表该速度区域的纵向加速度。如图所示，纵向加速度的代表值在高速区域被设置为α3#。据此，驾驶特性推导部155根据其他驾驶路段的驾驶特性，来推定没有推导出驾驶特性的驾驶路段的驾驶特性。换言之，驾驶特性推导部155根据其他速度区域的驾驶特性，来推定没有推导出驾驶特性的速度区域的驾驶特性。
另外，在上述例子中，说明了没有推导出高速区域的驾驶特性的情况，但并不限于此，也可以是没有推导出低速区域或中速区域的驾驶特性。例如，在没有推导出中速区域的驾驶特性的情况下，可以进行内插等插补处理来推导出没有推导出驾驶特性的速度区域的驾驶特性。
图24是表示通过第2实施方式中的车辆控制系统100进行的处理流程一例的流程图。本流程图的处理构成为：对上述的图21所示的流程图的处理，追加了判定是否存在与预定行驶的驾驶路段对应的驾驶特性的处理(s218)。
首先，车辆控制系统100判定所执行的驾驶模式是否为手动驾驶模式(步骤s200)。在所执行的驾驶模式不是手动驾驶模式的情况下，车辆控制系统100进入后述的s212的处理。
另一方面，在所执行的驾驶模式为手动驾驶模式的情况下，车辆信息收集部105从各种传感器来收集信息(步骤s202)。接着，车辆信息收集部105将收集到的传感器信息和通过车厢内摄像头92拍摄到的乘员图像建立对应，作为操作历史记录信息182存储于存储部180(步骤s204)。
接着，车辆信息收集部105判定传感器信息的收集次数n是否达到规定次数(步骤s206)。在传感器信息的收集次数n未达到规定次数的情况下，车辆信息收集部105使处理返回上述的s200，反复传感器信息的收集，直到收集次数n达到规定次数。
另一方面，在传感器信息的收集次数n达到规定次数的情况下，驾驶特性推导部155根据操作历史记录信息182，推导出每位车辆乘员的驾驶特性(步骤s208)。接着，驾驶特性推导部155将所推导出的驾驶特性按照乘员并且按照驾驶路段的道路建立对应，作为各乘员驾驶特性信息186存储于存储部180(步骤s210)。
接着，行驶控制部160判定所执行的驾驶模式是否是自动驾驶模式(步骤s212)。在所执行的驾驶模式不是自动驾驶模式的情况下，行驶控制部160结束本流程图的处理。
另一方面，在所执行的驾驶模式为自动驾驶模式的情况下，行驶控制部160判定反映出手动驾驶模式时的驾驶特性的学习模式是否被允许(步骤s214)，在学习模式不被允许的情况下，以没有反映手动驾驶模式时的驾驶特性的通常的自动驾驶模式来控制行驶驱动力输出装置200、转向装置210和制动装置220(步骤s216)。
另一方面，在学习模式被允许的情况下，行驶控制部160判定是否存在与预定行驶的驾驶路段的速度区域对应的驾驶特性(步骤s218)。在不存在与驾驶路段的速度区域对应的驾驶特性的情况下，驾驶特性推导部155根据其他速度区域的驾驶特性，来推定不存在驾驶特性的速度区域的驾驶特性(步骤s220)。
在存在与驾驶路段的速度区域对应的驾驶特性的情况下，行驶控制部160参照各乘员驾驶特性信息186，提取与目前就坐于驾驶座的乘员对应的驾驶特性(步骤s222)。并且，行驶控制部160以反映出由驾驶特性推导部155推定出的驾驶特性、或者提取出的驾驶特性的学习模式，来控制行驶驱动力输出装置200、转向装置210和制动装置220(步骤s224)。据此，本流程图的处理结束。
根据以上说明的第2实施方式，与第1实施方式同样，根据在执行手动驾驶模式的情况下收集到的传感器信息，推导出每位车辆乘员的驾驶特性，执行反映出所推导出的每位车辆乘员的驾驶特性的自动驾驶模式，因此，能够将使用者对与加减速或方向操纵相关的控制特性的喜好反映于自动驾驶。
另外，根据上述的第2实施方式，针对没有推导出驾驶特性的驾驶路段，根据其他驾驶路段的驾驶特性来推定该路段的驾驶特性，因此，即使在驾驶特性的数据不足的情况下，也能够将使用者对控制特性的喜好反映于自动驾驶。
＜第3实施方式＞
下面，对第3实施方式进行说明。在第3实施方式中，使手动驾驶模式时的驾驶特性反映于自动驾驶模式时，对驾驶特性设定增益，该增益用于抵消在手动驾驶模式中车辆乘员所感受到的体感速度、和在自动驾驶模式中车辆乘员所感受到的体感速度的差分，在该点与第1实施方式和第2实施方式不同。下面，以该不同点为中心进行说明。
第3实施方式中的驾驶特性推导部155在反映出手动驾驶模式时的驾驶特性的学习模式时，对从手动驾驶模式时的速度学习到的本车m的目标速度施加增益。一般情况下，在手动驾驶模式中车辆乘员主观地进行驾驶，因此，体感速度易于增加，与此相对，在自动驾驶模式中车辆乘员不进行驾驶，因此感觉体感速度降低。因此，例如在手动驾驶模式时，在本车m以70km/h左右的速度行驶时，驾驶特性推导部155在自动驾驶模式时不仅反映手动驾驶模式时的速度之外，还对70km/h乘以规定的倍率来将目标速度设定为70km/h以上的速度。据此，在从手动驾驶模式切换为自动驾驶模式的情况下，不容易感觉到本车m的速度降低。
另外，驾驶特性推导部155可以根据乘员的操作来变更上述增益。例如，hmi控制部170使用显示装置82来显示增益变更画面。图25是表示增益变更画面一例的图。如图所示，在增益变更画面中，例如显示有按钮b3、按钮b4和按钮b5，其中，按钮b3表示不变更增益，维持当前的设定，按钮b4表示降低增益，优先考虑耗油量，按钮b5表示提高增益而尽可能使到达时刻提前。驾驶特性推导部155按照这些按钮中任一按钮操作来变更增益的大小。即，驾驶特性推导部155变更对手动驾驶模式时的速度乘以的倍率(系数)值。据此，能够实现更加反映出车辆乘员的喜好的自动驾驶。
另外，驾驶特性推导部155还可以根据对增益变更画面进行的增益的变更频度来确定增益的值。图26是表示增益的设定频度一例的图。图中ln6是表示增益的设定频度相对于增益值的变化倾向的曲线。如图所示，驾驶特性推导部155例如将增益的设定频度最大的增益值确定为增益设定值。
根据以上说明的第3实施方式，与第1实施方式和第2实施方式同样，根据与第1实施方式同样在执行手动驾驶模式时所收集到的传感器信息来推导出每位车辆乘员的驾驶特性，且执行反映出所推导出的每位车辆乘员的驾驶特性的自动驾驶模式，因此，能够使使用者对与加减速或方向操纵相关的控制特性的喜好反映于自动驾驶。
另外，根据上述的第3实施方式，对反映于自动驾驶模式的驾驶特性设置增益，据此，能够缓和自动驾驶中车辆乘员感受到的不适感。
根据以上说明的实施方式，车辆控制系统100具有自动驾驶控制部120、车辆信息收集部105和驾驶特性推导部155，自动驾驶控制部120执行包括自动驾驶模式和手动驾驶模式的多种驾驶模式中的任一驾驶模式，其中，自动驾驶模式为自动地进行车辆的速度控制和方向操纵控制中的至少一方的驾驶模式；手动驾驶模式为根据车辆乘员的操作来进行速度控制和方向操纵控制双方的驾驶模式，车辆信息收集部105在通过自动驾驶控制部120执行手动驾驶模式的情况下，收集与根据车辆乘员进行的操作而进行的速度控制和方向操纵控制中的一方或双方的控制历史记录相关的信息，驾驶特性推导部155根据由车辆信息收集部105收集到的信息，推导出每位车辆乘员的驾驶特性，自动驾驶控制部120执行反映出由驾驶特性推导部155推导出的每位车辆乘员的驾驶特性的自动驾驶模式，因此，能够将使用者对与加减速或方向操纵相关的控制特性的喜好反映于自动驾驶。
以上,使用实施方式对用于实施本发明的方式进行了说明，但本发明并不局限于这些实施方式，能够在不脱离本发明主旨的范围内进行各种变形和置换。
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