CN118786057A - 车辆控制装置及车辆控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种考虑了不仅是横向还有前后方向的车辆运动对乘员的头部摆动产生的影响及个人差异、通过前后与横向协作的车辆运动来进一步减少乘员的头部摆动的车辆控制装置及车辆控制方法。本发明的车辆控制装置的特征在于，具备：头部摆动预测模型，其针对第1方向的车辆运动所引起的乘员的第1方向的头部摆动来求与第1方向不一样的第2方向的车辆运动给乘员的第1方向的头部摆动带来的变化；以及车辆运动生成部，其根据头部摆动预测模型来生成车辆运动。

Description

车辆控制装置及车辆控制方法

技术领域

本发明涉及一种对车辆的运动量进行控制的车辆控制装置及车辆控制方法，尤其涉及一种对车辆的姿态进行控制以改善乘员的乘坐舒适性和防止晕动症(晕动病)发作的车辆控制装置及车辆控制方法。

背景技术

作为用于减少导致乘员的晕动症(晕动病)的乘员头部的摆动的、对车辆运动进行控制的以往的车辆控制装置，例如已知有专利文献1记载的技术。

专利文献1的摘要中记载有以下内容：“包含：偏角检测单元，其检测车辆的行进方向与车辆所行驶的目标路线上的前方注视时间后的目标到达点的方向的偏角；目标值运算单元，其以前方注视时间的三分之一的无用时间后的横摆角速度的第1目标值的形式运算与检测到的偏角成比例的横摆角速度；目标值修正单元，其修正横摆角速度的第1目标值来求进行抑制乘员的头部摆动用的前馈控制的情况下的横摆角速度的第2目标值；以及车辆运动控制单元，其以在无用时间后实现横摆角速度的第2目标值的方式控制车辆运动；并且，将无用时间设为第1无用时间或者第1无用时间与第2无用时间的和，所述第1无用时间相当于前馈控制的相位延迟，所述第2无用时间相当于实际舵角到横摆角速度的传递函数的相位延迟”。

此外，专利文献1的权利要求2中记载有以下内容：“将所述前馈控制的传递函数设为包含逆模型的第2传递函数，所述逆模型是将存在于第1传递函数的分子中的不稳定零点的符号颠倒并调换分子与分母得到的，所述第1传递函数是使用人体行为模型来定义的，根据作用于车辆的横向加速度来获得乘员的头部位移”。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利特开2021-62821号公报

发明内容

发明要解决的问题

然而，专利文献1的车辆运动控制方法只提到了乘员的头部的横向(侧倾方向)的控制，从而认为存在以下情况，即，为了进一步抑制乘员的头部摆动而不得不降低过弯时的速度。

此外，专利文献1中没有提到有可能因为乘员而导致人体行为模型不一样，适合某一乘员的前馈控制对于别的乘员而言可能发挥不出什么头部摆动的抑制效果。要在不损害过弯速度的提高也就是到目的地的到达时刻的缩短这一便利性的情况下更有效地减少乘员的晕动病，就需要不仅考虑横向(侧倾方向)还考虑前后(俯仰)方向来实施应对了个人差异的模型的适应。

因此，本发明的目的在于提供一种考虑了不仅是横向(侧倾方向)还有前后(俯仰)方向的车辆运动对乘员的头部摆动产生的影响及个人差异、通过前后与横向协作的车辆运动来进一步减少乘员的头部摆动的车辆控制装置及车辆控制方法。

解决问题的技术手段

根据以上内容，本发明为“一种车辆控制装置，其特征在于，具备：头部摆动预测模型，其针对第1方向的车辆运动所引起的乘员的第1方向的头部摆动，来求与第1方向不一样的第2方向的车辆运动给乘员的第1方向的头部摆动带来的变化；以及车辆运动生成部，其根据头部摆动预测模型来生成车辆运动”。

此外，本发明为“一种车辆控制方法，针对第1方向的车辆运动所引起的乘员的第1方向的头部摆动，来求与第1方向不一样的第2方向的车辆运动给乘员的第1方向的头部摆动带来的变化，以抑制第2方向的车辆运动的方式进行车辆控制”。

此外，本发明为“一种车辆控制方法，针对左右方向的车辆运动所引起的乘员的左右方向的头部摆动，来求前后方向的车辆运动给乘员的所述左右方向的头部摆动带来的变化，以抑制前后方向的车辆运动的方式进行车辆控制”。

发明的效果

根据本发明，可以实现一种在不损害过弯速度的提高也就是到目的地的到达时刻的缩短这一便利性的情况下针对更多的乘员来有效地减少头部摆动、抑制晕动病的车辆控制方法。

由此，能够改善乘员的乘坐舒适性和抑制晕动症(晕动病)发作。

上述以外的课题、构成以及效果将通过以下实施方式的说明来加以明确。

附图说明

图1为表示本发明的实施例1的车辆1的整体构成例的俯视图。

图2为例示实施例1的车辆控制装置2的输入输出信号的概略图。

图3a为以乘员特性获取部的一例的形式来展示车辆呈能够自动驾驶的公共汽车的形状的情况的图。

图3b为以乘员特性获取部的一例的形式来展示车辆呈能够自动驾驶的乘用车的形状的情况的图。

图4为本发明的实施例1的车辆控制装置2的功能框图。

图5为表示晕动病发作率MSI的运算方法的功能框图。

图6a为表示因针对乘员的横向加速度而产生头部侧倾角的情形的图。

图6b为表示物理模型采用弹簧质量阻尼器力学模型的例子的图。

图7为表示作车道变更的车辆1的俯视图和表示这时的车辆1的横向加速度72以及乘员52的头部侧倾角74的变化的一例的图。

图8为概念性地表示实施例1的车辆运动生成部25的功能的一例的图。

图9为表示对GVC下的乘员的头部行为的变化进行测量的方法的图。

图10为表示对GVC下的乘员的头部行为的变化进行测量的结果的图。

图11为表示对GVC下的乘员的头部行为的变化进行测量的结果的图。

图12a为针对乘员的头部来展示前后方向和左右方向的定义的图。

图12b为表示头部摆动预测模型中的左右方向的弹簧61的弹簧系数K65的设定的一例的图。

图13为表示车辆运动生成部25的具体构成例的图。

图14为表示实施例1的由车辆运动生成部25生成的车辆运动的变化的一例的图。

图15为表示进入左弯道的车辆1的俯视图。

图16为表示实施例1的由车辆运动生成部25生成的车辆运动的变化的一例的图。

图17为表示实施例1的由车辆运动生成部25生成的车辆运动的变化的一例的图。

图18为表示实施例1的由车辆运动生成部25生成的车辆运动的变化的一例的图。

图19为本发明的实施例2的车辆控制装置2的功能框图。

图20为表示实施例2的车辆控制装置2的处理的流程图。

图21为表示实施例2的由车辆运动生成部25生成的车辆运动的变化的一例的图。

图22为表示实施例2的由车辆运动生成部25生成的车辆运动的变化的一例的图。

图23为实施例3的车辆控制装置2的功能框图。

图24a为表示信息呈现的方法以及行为的一例的图。

图24b为表示信息呈现的方法以及行为的一例的图。

具体实施方式

下面，使用附图，对本发明的实施例进行说明。再者，各附图中对同一构成标注同一符号，对于重复的部分有时会省略其详细说明。

此处阐明本发明的基本思路：以往是通过左右方向的运动量的抑制控制来谋求减少左右方向的头部摆动造成的晕动病，相对于此，本发明是基于一个新见解的发现，即，前后方向的头部摆动也会对左右方向的头部摆动造成的晕动病产生影响。

本发明的上述见解更详细来说就是“对于第1方向的车辆运动所引起的乘员的第1方向的头部摆动而言，与第1方向不一样的第2方向的车辆运动会对乘员的第1方向的头部摆动产生影响”。

因此，本发明就是对前后方向的头部摆动进行抑制控制以减少左右方向的头部摆动造成的晕动病，在实施例中对该具体方法进行说明。

实施例1

参考图1至图18，对本发明的实施例1的车辆控制装置进行说明。

图1为表示本发明的实施例的车辆1的整体构成例的俯视图。图1中，2为车辆控制装置，3为外部控制装置，4为联合传感器，11为车轮，12为马达，13为制动机构，14为转向机构，15为悬架，16为加速踏板，17为制动踏板，18为方向盘。

再者，图中，FL为表示是对应于左前的构成这一情况的符号，FR为表示是对应于右前的构成这一情况的符号，RL为表示是对应于左后的构成这一情况的符号，RR为表示是对应于右后的构成这一情况的符号，以车轮11为例，11_FL、11_FR、11_RL、11_RR分别为左前轮、右前轮、左后轮、右后轮。此外，F为表示是对应于前侧的构成这一情况的符号，R为表示是对应于后侧的构成这一情况的符号。

以下，将车辆1的前后方向定义为x轴(以前方向为正)，将左右方向定义为y轴(以左方向为正)，将上下方向定义为z轴(以上方向为正)，在此基础上对各构成的详情依序进行说明。

车辆控制装置2是根据驾驶员的操作、来自外部控制装置3的外部指令以及联合传感器4的检测信号(前后、左右、上下的各加速度以及侧倾率、俯仰率、横摆率这合计六自由度的控制轴相关的检测信号)对马达12、制动机构13、转向机构14、悬架15等各执行器进行统合控制的控制装置。

具体而言，该车辆控制装置2是具备CPU(Central Processing Unit，中央处理器)等运算装置、半导体存储器等主存储装置、辅助存储装置以及通信装置等硬件的ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)。于是，通过由运算装置执行从辅助存储装置加载到主存储装置中的程序来实现后文叙述的各功能，而以下是在酌情省略这样的公知技术的情况下进行说明。

外部控制装置3是经由车辆控制装置2来执行驾驶辅助控制或自动驾驶控制用的上位控制器，根据外界传感器19(摄像机、雷达、LiDAR等)所获取到的外界信息来运算用于实现跟随先行车辆的自适应巡航控制(ACC)的速度指令值和加速指令值或者用于实现维持车道内行驶的车道保持控制(LKC)的横摆指令值等，并将它们作为外部指令输出至车辆控制装置2。

再者，图1中，车辆控制装置2与外部控制装置3为不同个体，但也可由一个ECU来实现两者。

作为外界传感器19，例如可以通过在车辆1的前表面、左右侧面、后表面分别设置具有180゜的视野角的鱼眼摄像机(19_F、19_SL、19_SR、19_R)来检测与存在于车辆1周围的其他车辆、自行车、行人、障碍物等物体的相对距离及相对速度。

再者，本实施例中，传感器构成的一例展示的是上述传感器的组合，但并不限定于此，也可为与超声波传感器、立体摄像机、红外线摄像机等的组合，也可在车辆1的顶棚上搭载能感测周围360゜的激光雷达。上述传感器信号(从上述传感器输出的信号)输入至车辆控制装置2或外部控制装置3。

此处，对车辆1的驱动系统进行说明。车辆1搭载有对各车轮11赋予驱动力的转矩发生装置作为驱动系统的要部。该转矩发生装置的一例为经由差速齿轮和传动轴向左右一对车轮11传递驱动力的发动机或马达。转矩发生装置的另一例为使各车轮11独立驱动的轮毂马达式的马达12。下面，以将轮毂马达式的马达12搭载于各车轮11的图1的车辆结构为前提对本实施例的详情进行说明。

在驾驶员欲使车辆1前进(或后退)的情况下，驾驶员将挡杆设为期望的设定，然后操作加速踏板16。此时，行程传感器16a检测加速踏板16的踩踏量，加速控制装置16b将转换踩踏量得到的加速指令输出至车辆控制装置2。车辆控制装置2将与输入的加速指令相应的电力从未图示的电池供给至各轮的马达12，对各自的马达转矩进行控制。结果，可以根据加速踏板16的操作使车辆1加减速。

此外，在根据来自外部控制装置3的外部指令来实施驾驶辅助或自动驾驶的情况下，车辆控制装置2通过根据输入的外部指令将期望的电力供给至各轮的马达12来控制各自的马达转矩。结果，车辆1得以加减速而执行期望的驾驶辅助或自动驾驶。

接着，对车辆1的制动系统进行说明。车辆1搭载有对各车轮11赋予制动力的轮缸13a作为制动系统的要部。该轮缸13a例如由缸体、活塞、刹车片、刹车盘等构成。该轮缸13a中，活塞被从主缸供给的液压液推动，与活塞连结在一起的刹车片被按压在正与车轮11一起旋转的刹车盘上，由此，作用于刹车盘的制动转矩成为作用于车轮11与路面之间的制动力。

在驾驶员欲使车辆1制动的情况下，驾驶员操作制动踏板17。此时，驾驶员踩踏制动踏板17的踏力因制动助力器(未图示)而增加，由主缸产生与该踏力大致成比例的液压。产生的液压经由制动机构13供给至各轮的轮缸13a_FL、13a_FR、13a_RL、13a_RR，所以根据驾驶员的制动踏板操作将各轮的轮缸13a的活塞按压在刹车盘上而使各轮产生制动力。

再者，搭载有车辆控制装置2的车辆1中也可省略制动助力器和主缸，该情况下可为以下机构：使制动踏板17与制动机构13直接连结，只要驾驶员踩踏制动踏板17，制动机构13便直接进行动作。

此外，在根据来自外部控制装置3的外部指令来实施驾驶辅助或自动驾驶的情况下，车辆控制装置2根据输入的外部指令而经由制动控制装置13b对制动机构13和各轮的轮缸13a进行控制。结果，车辆1得以制动而执行期望的驾驶辅助或自动驾驶。

再者，制动控制装置13b还担负将驾驶员对制动踏板17的操作量转换为制动指令而作为外部指令输出至车辆控制装置2的功能。

接着，对车辆1的操舵系统进行说明。车辆1搭载有对各车轮11赋予操舵力的转向机构14作为操舵系统的要部。图1中展示了对前轮11_F(左前轮11_FL、右前轮11_FR)进行操舵的前侧的转向机构14_F和对后轮11_R(左后轮11_RL、右后轮11_RR)进行操舵的后侧的转向机构14_R，但无须前后都配备转向机构14，例如可省略后侧的转向机构14_R。

在驾驶员欲对车辆1进行操舵的情况下，驾驶员操作方向盘18。此时，驾驶员经由方向盘18输入的“操舵转矩”和“操舵角”由操舵转矩检测装置18a和操舵角检测装置18b加以检测。前侧的操舵控制装置14a_F根据检测到的操舵转矩和操舵角来控制前侧的操舵用马达14b_F而产生对前轮11_F进行操舵用的辅助转矩。同样地，后侧的操舵控制装置14a_R根据检测到的操舵转矩和操舵角来控制后侧的操舵用马达14b_R而产生对后轮11_R进行操舵用的辅助转矩。

此外，在根据来自外部控制装置3的外部指令来实施驾驶辅助或自动驾驶的情况下，车辆控制装置2经由操舵控制装置14a来控制操舵用马达14b的操舵转矩。结果，得以对车辆1进行操舵而执行期望的驾驶辅助或自动驾驶。该情况下可省略方向盘18。

接着，对车辆1的悬架系统进行说明。车辆1搭载有用于吸收各车轮11所产生的振动和冲击而改善车体的稳定性、乘坐舒适性的悬架15作为悬架系统的要部。该悬架15例如为粘性可变的减震器与盘簧组合而成的半主动悬架，或者将长度可调的执行器与减震器和盘簧组合而能够任意变更车体与车轮11的相对距离的全主动悬架。

车辆控制装置2对半主动悬架的粘性或者全主动悬架的长度进行控制，由此，不仅改善乘坐舒适性等，还根据环境来恰当地控制车辆1的姿态。

接着，使用图2，对车辆控制装置2的输入输出进行说明。图2为列举车辆控制装置2的输入输出信号的概略图。如图2所示，因驾驶员操作加速踏板16、制动踏板17、方向盘18等而生成的加速指令、制动指令、操舵转矩、操舵角等作为外部指令输入至车辆控制装置2。

此外，从外部控制装置3在驾驶辅助控制中或自动驾驶控制中生成的前后加速指令值、左右加速指令值、上下加速指令值、侧倾指令值、俯仰指令值、横摆指令值当中将最大六自由度的外部指令输入至车辆控制装置2。

进而，前后、左右、上下的各加速度以及侧倾率、俯仰率、横摆率这各个检测值从联合传感器4输入至车辆控制装置2。

继而，车辆控制装置2根据上述的外部指令、检测值来恰当地分配马达12(12_FL～12_RR)、制动机构13(轮缸13a_FL～13a_RR)、转向机构14(操舵用马达14b_F、14b_R)、悬架15(15_FL～15_RR)(后面有时将符号12～15统称为执行器)各自的操作量而实施驱动、制动、操舵、悬架的各控制，由此实现包括姿态控制在内的期望的车辆控制。

再者，图1的车辆1支持手动驾驶，所以图2中还例示有源于驾驶员的外部指令，而本发明也能适应仅支持完全自动驾驶或远程操作的车辆1，在该情况下，设为省略了源于驾驶员的外部指令的构成即可。自动驾驶时，可从外部控制装置3输入最大六自由度的外部指令，也可使用来自外界传感器19的外界信息以及存储于车辆控制装置2内部的地图信息来生成自动行驶用的目标值。本实施例中是在车辆控制装置2内部生成自动驾驶用的目标值的前提下进行说明。

也可对车辆控制装置2还输入乘员特性24(表示乘员的姿态等的信息)。例如，在车辆1的车室内搭载摄像机作为乘员特性获取部23，对乘员的头部的运动进行测量来推断晕动病(晕动症)的易发作程度(感受性)。或者，也可具备从乘员所持有的移动终端获取乘车中的乘员的晕动病(晕动症)感受性相关的信息的结构。

使用图3a及图3b，对乘员特性获取部23相关的一例进行说明。图3a以车辆1a呈能够自动驾驶的公共汽车的形状的情况为例来进行了图示。图3a中，乘员特性获取部23a是安装于顶棚的、具有360゜视野的摄像机。由该摄像机检测乘员52a、52'a的乘坐位置、乘坐方向、姿态、头部的姿态、头部的运动、视线、乘车中任务(读书中、睡眠中等)等作为乘员特性24。再者，摄像机不限定于这样的形状、位置，也可在车室内设置有多台，也可不是360゜的视野。

或者，在像图3b那样车辆1b呈乘用车的形状的情况下，乘员特性获取部23b也可为设置于前挡玻璃与顶棚的连接点附近(通常为装有室内镜的部分)的摄像机。在该情况下，检测正坐在后座上的乘员52b的乘员特性24。

图4为车辆控制装置2的功能框图。图2中例示的是输入源于驾驶员的三种外部指令(加速指令、制动指令、操舵转矩和操舵角)、还输入来自外部控制装置3的最大六种外部指令的车辆控制装置2，而本实施例中是像前文所述那样以在车辆控制装置2内部生成自动驾驶用的目标值的构成为例对本实施例的车辆控制装置2的详情进行说明。

如图4所示，本实施例的车辆控制装置2至少由目标值生成部21、车辆运动生成部25、头部摆动预测模型28构成，最终将车辆运动26输出至执行器12-15。

目标值生成部21将实现自动驾驶中的特定驾驶任务(跟随路径、以与先行车辆相同的速度行驶等)这样的车辆运动目标作为目标值22输出至车辆运动生成部25。目标值22通常为前后加速指令值、左右加速指令值、横摆指令值这三种，另外可加入侧倾角指令值、俯仰角指令值、上下方向加速指令值而生成最大六种指令值。再者，在输入了源于驾驶员的三种外部指令(加速指令、制动指令、操舵转矩和操舵角)的情况下，目标值生成部21将这些外部指令转换为前后加速指令值、左右加速指令值、横摆指令值而作为目标值22输出。

车辆运动生成部25对输入的种类的目标值22进行修正并生成未输入的种类的目标值，输出车辆的最大六自由度的运动及姿态(前后、左右、上下、侧倾、俯仰、横摆)即车辆运动26。此处，车辆运动生成部25起到生成考虑了乘坐舒适性的改善和晕动病减少的车辆运动目标的作用，根据后文叙述的头部摆动预测模型28所算出的乘员的头部摆动特征29来生成对晕动病感受性指数进行优化这样的车辆运动26。具体的生成方法的例子于后文叙述。

头部摆动预测模型28输入作为发生头部摆动的原因因素的车辆运动26'，最终提供乘员的头部摆动特征29。此处，作为对乘员的晕动病感受性进行评价的晕动病感受性指数的一个例子，对晕动病(所谓的“晕车”)的发作率即晕动病发作率MSI进行说明。

通过论文得知，例如可以通过图5所示那样的运算方法来运算晕动病发作率MSI。虽然省略了图5的详细说明，但根据该方法，能作为发生头部摆动的原因因素的车辆运动26'输入三轴头部加速度+重力加速度31、三轴头部角速度32以及三轴头部加速度33而根据图5所示那样的处理来运算晕动病发作率MSI。

再者，图5中的“头部加速度”和“头部角速度”是车辆1中乘坐的乘员的头部所受到的加速度和角速度。晕动病发作率MSI是其值越小便认为是晕动病越不易发作的车辆运动的指标，所以期望生成晕动病发作率MSI减小这样的车辆运动的目标值。我们知道，在弯道行驶时等头部产生了惯性加速度时，尽量减小头部所产生的侧倾或俯仰方向的摆动(或者在与惯性加速度方向相反也就是抵抗惯性的方向上产生侧倾角或俯仰角)会使得MSI减小。

作为晕动病感受性指数的另一例，可列举MSDV(Motion Sickness Dose Value，晕动病剂量值)。这是挑选人体所产生的加速度当中认为特别容易导致晕动病发作的特定频率分量得到的值，通常我们知道，该值越高便越容易导致晕动病发作。因而，在着眼于该感性指标的情况下，生成以避免产生该特定频率分量的方式控制前后、左右、上下的加速度这样的车辆运动的车辆运动。

作为晕动病感受性指数的又一例，可列举生物体信号(例如出汗、心跳等)。通常我们知道，在乘员晕动病发作的情况下，可见心率的增加、掌部或额部的出汗。因而，在着眼于该感性指标的情况下，以该生物体信号改善的方式生成车辆运动的目标值。

头部摆动预测模型28具有物理模型，所述物理模型从车辆运动生成部25接收暂定或最终的车辆运动26'而以跨及将来的方式算出乘车中的乘员有可能因车辆运动26'而产生的头部摆动(乘员头部的六轴的运动量及姿态角)的预测值。

所述物理模型的参数因乘员而异，所以头部摆动预测模型28有存储所述参数的作用。并且，将有可能因车辆运动26'而产生的头部摆动的预测值或者存储的所述参数作为头部摆动特征29发送至车辆运动生成部25，由此提供成为车辆运动生成部25生成最终的车辆运动26用的基准的信息。

使用图6a、图6b以及图7，对头部摆动预测模型28的动作的一例进行说明。图6a展示了因对乘员52的横向加速度72而产生头部侧倾角74的情形。图6b展示了采用一般的弹簧质量阻尼器力学模型作为预测头部摆动的所述物理模型的情况的例子。再者，图6a及图6b中是以侧倾方向为例来进行说明，而俯仰方向也能以同样的模型来表现。此外，如后文所述，特征在于侧倾方向与俯仰方向具有关联性。

首先，如图6a所示，当对乘员52产生横向加速度72时，头部产生惯性加速度，由此产生头部的侧倾角74。此时，我们知道乘员52的颈部(肩部与头部的连接部)通常具有弹簧(产生与位移成比例的反力)和阻尼器(产生与位移的时间变化成比例的反力)的特性。若将该构成简化为头部摆动模型，则如图6b所示，可以表示为惯性63经由弹簧61、阻尼器62而与固定端相连的构成。

向本模型的力学输入为惯性63的重心点上产生的惯性加速度，结果产生的位移64等效于头部侧倾角74。通过设想这样的模型，能够推断以目标值22来设定的横向加速度的时间变化所引起的乘员的头部侧倾角74的时间变化。

认为图6b中展示的弹簧61、阻尼器62的系数因人而异(存在个人差异)，头部摆动预测模型28的参数的一例为该弹簧61、阻尼器62的系数。通常而言，弹簧和阻尼器的系数越大，头部的摆动便越小。现在，若将相当于乘员的头部的侧倾角的位移64设为X，将该时间相关的一阶微分设为X'，将二阶微分设为X”，将弹簧61的弹簧系数设为K，将阻尼器62的阻尼系数设为C，将惯性63的质量设为M，将惯性63的重心点上产生的惯性加速度设为Ax，则在头部摆动预测模型28内部计算式(1)所示那样的运动方程。

[数式1]

MX”＝Max－KX－Cx' (1)

使用图7，对参数(K、C)的差异造成的行为差异的例子进行说明。图7上层展示了车辆的车道变更的情形，中层展示了这时的横向加速度的变动，下层展示了这时的乘员的头部侧倾角。

此处设想的是车辆1在两车道的道路上从左往右作车道变更的情况，像图7中层那样产生横向加速度72。即，首先因朝右方向进行操舵而产生负的横向加速度，接着因朝左方向进行操舵而产生正的加速度。此时，头部不易摆动的乘员a和头部容易摆动的乘员b的对应于相同横向加速度72的头部侧倾角74a、74b不一样。例如图7中，就头部侧倾角的振幅而言，与74a相比74b为大致2倍的大小，所以就所确认的弹簧系数K和阻尼系数C而言，设想与乘员a相比乘员b具有大致一半的大小。

再者，在头部摆动预测模型28中，也可区别于弹簧质量阻尼器而另行追加与横向加速度成比例的输入。这是模拟人体的主动反应，也就是设想以下反映：当头部感知到横向加速度时，会通过在抵抗所产生的横向加速度的方向上产生与横向加速度成比例的力来试图抑制头部摆动。若将该主动动作的比例系数设为L，则在头部摆动预测模型28内部计算式(2)所示那样的运动方程。

[数式2]

MX”＝MAx－KX－CX'－Lax (2)

使用图8至图11，对头部摆动预测模型28中的侧倾方向与俯仰方向的关联性进行说明。图8为表示以实现良好的操舵特性和乘坐舒适性的车辆运动的形式提出的G-Vectoring控制(GVC，加速度矢量控制)的车辆运动的特征的示意图。从上往下展示了横向加速度72、横向加速度的时间微分即横向加加速度76、前后加速度77。本图中设想的是进入左弯道时产生的车辆运动。

展示当车辆进入带有缓和曲线的左弯道而朝左方向进行操舵时横向加速度72从某一时间点起开始增加、当从缓和曲线到达曲率固定的曲线后横向加速度变为固定值这样的时间经过。此时，横向加加速度在正在缓和曲线上行驶(操舵角正逐渐增加)的期间内表现出比0大的某一值。GVC的特征在于在反方向上产生(也就是在横向加加速度的大小正在增加时在减速方向上产生)与该横向加加速度的绝对值成比例的前后加速度。

前后加速度相对于该横向加加速度的绝对值的比例系数(GVC增益66)的设定方法为本发明的特征。

未实施GVC的车辆像前后加速度77a所示那样保持0不变，车辆以固定速度进入弯道，而搭载有GVC的车辆像前后加速度77b所示那样在减速方向上产生与横向加加速度76成比例的大小的前后加速度。

图9至图11展示在产生了图8所示那样的GVC的车辆运动的情况下对乘员的头部摆动如何变化进行测量的结果。首先，车辆像图9那样进行了持续在车道间左右往返的绕桩行驶。此时的乘员的头部侧倾率78(侧倾率为侧倾角的时间微分)的时间变化如图10所示。此处对3位被实验者A、B、C作了测量，虚线表示“无GVC”，实线表示“有GVC”。此处，无GVC相当于图8中的前后加速度77a的运动，有GVC相当于图8中的前后加速度77b的运动。

图10中，可见被实验者A的有GVC时的头部侧倾率78a'的振幅比无GVC时的头部侧倾率78a的振幅大。另一方面，被实验者B及被实验者C的有GVC(78b'、78c')时的头部侧倾率的振幅比无GVC(78b、78c)时的头部侧倾率的振幅小。这表明，通过在操舵时在减速方向上产生与横向加加速度76成比例的大小的前后加速度，乘员的头部摆动有时会减少，以及，该效果存在个人差异。

图11针对有GVC时的头部摆动减少效果最好的被实验者C来展示以车辆所产生的侧倾率为横轴、以头部的侧倾率为纵轴的利萨如波形79。着眼于横轴的值的范围，无GVC的虚线与有GVC的实线的值的范围大致相同。也就是表明，车辆的侧倾率振幅几乎不存在有无GVC带来的差异。其原因在于，GVC只是进行前后方向的控制，给横向(侧倾方向)带来的变化只有些许。另一方面，纵轴上有GVC的值的范围比无GVC的值的范围窄，可见头部侧倾率78的振幅减小。

如此得知，尽管车辆的横向(侧倾方向)的车辆运动几乎没有差异，但通过在前后方向上加入运动的变化，对乘员的头部侧倾率产生了影响。本发明就是利用该现象(原理)而通过前后运动的控制来减少乘员的头部的横向(侧倾方向)摆动。

使用图12a、图12b，对头部摆动预测模型28具有前文所述那样的侧倾方向与俯仰方向的关联性的一例进行说明。图12a为针对乘员52的头部来展示前后(俯仰)方向和左右(侧倾)方向的定义的说明图。本发明中，将乘员52面对的方向定义为前后，将与前后正交的并排方向定义为左右。

图12b展示头部摆动预测模型28中的左右(侧倾)方向的弹簧61的弹簧系数K65的设定的一例。本图中，横轴表示前后加速度或俯仰角的大小(能以车体基准来取大小，也能以乘员的头部基准来取大小)，纵轴表示头部摆动预测模型28中设想的弹簧系数65。再者，此处对于前后方向的车辆运动量是以前后加速度及俯仰角为例来进行说明，但也可为对各自的时间微分即前后加加速度和俯仰率进行控制的构成。在后面的说明中，用“前后加速度”来代表说明前后方向的车辆运动量。

图12b中，乘员A设想的是图10中的被实验者A，展示了没有前后加速度的产生带来的头部摆动的减少效果(或者反过来头部摆动增大)的特性。本图中是描绘成弹簧系数65a不因前后加速度或俯仰角而变化、与横轴平行的特性，但也可将图10中的被实验者A的特性设定成向右下降的特性。此外，也可为在前后加速度足够大的区域内乘员B的弹簧系数K也在超过了某一前后加速度的区域内变为以向右下降的方式变化的特性。

另一方面，乘员B在未产生前后加速度或俯仰角时弹簧系数65b比乘员A小。也就是表明，在作了同样的操舵时，若不产生前后加速度，则乘员B的头部摆动比乘员A的大，也就是容易出现晕动病发作。

另一方面，设定的是在前后加速度的大小比0大的情况下弹簧系数65b以向右上升的方式上升并在某一点超过乘员A的特性。这表明，通过在操舵时赋予前后加速度，头部摆动减少得可能反而比乘员A多，也就是有可能抑制晕动病的易发作程度。

根据车辆运动所引起的乘员的头部摆动特征相关的上述解析结果，本发明中例如像图13那样构成图4的车辆运动生成部25。图13中，对车辆运动生成部25内的输入部30施加的输入即车辆运动目标22宜设为包含前后加速指令值22a、左右加速指令值22b、横摆指令值22c、进而包含侧倾角指令值22d、俯仰角指令值22e、上下方向加速指令值22f的最大六种指令值。

此外，这些车辆运动目标22作为车辆运动26'被施加至头部摆动预测模型28，使用根据这些来生成的三轴头部加速度+重力加速度31、三轴头部角速度32以及三轴头部加速度33来用于导出图4的MSI。

在车辆运动生成部25中执行对输入的种类的目标值22进行修正、生成未输入的种类的目标值、输出车辆的最大六自由度的运动及姿态(前后、左右、上下、侧倾、俯仰、横摆)即车辆运动26用的各种处理，但图13中仅记载有本发明相关的针对前后加速度的处理部分。因而，虽然图13中没有图示，但可以具备通过左右方向的运动量的抑制控制来减少左右方向的头部摆动造成的晕动病的控制电路。

在针对前后加速度的基本处理中，车辆运动生成部25着眼于输入的指令值当中针对前后加速度的车辆运动目标22即前后加速指令值22a和俯仰角指令值22e而在前后加速度生成部34中获得前后加速度目标77'。前后加速度目标77'经过减法部35中的修正后从车辆运动生成部25作为前后加速度目标77送至执行器12-15。

在针对这一内容的本发明的修正处理中，着眼于横向加速度72相关的左右加速指令值22b和侧倾角指令值22d，在微分电路部31中对其进行微分而获得横向加加速度76，进而在绝对值电路32中求横向加加速度76的大小。在乘法电路33中对横向加加速度76的大小乘以从头部摆动预测模型28给出的GVC增益66，以所得信号在减法部35中对前后加速度目标77'进行修正之后，从车辆运动生成部25作为前后加速度目标77输出。

像对图4与图13进行对比而明确的那样，图4中的来自头部摆动预测模型28的乘员的头部摆动特征29在图13中是以GVC增益66的形式来实现的。

在该情况下，是否给出GVC增益66还有其大小是通过头部摆动预测模型28的判断而按每一乘员来单独设定。GVC增益66通常为1到0这一范围的值。根据头部摆动预测模型28中的处理结果、以如下方式进行调整：对于被判断为容易晕车的乘员，通过将GVC增益66设为大的值来实现减轻前后加速的驾驶，对于不容易晕车的人，通过将GVC增益66设为小的值而将目标值生成部21所决定的前后加速指令直接反映到驾驶中。

使用图14至图18，对车辆运动生成部25生成车辆运动26的具体例进行说明。图14展示在生成了图7中说明过的车道变更的目标值22的情况下车辆运动生成部25生成前后加速度77来作为车辆运动26的例子。此处，以与图12相同的乘员A、乘员B为例来说明行为的差异。

图14上图中可见，乘员A像前后加速度77a那样不产生前后加速度(以固定速度行驶)，另一方面，乘员B在车道变更开始而增加操舵角时以及为了向相邻车道收敛而朝反方向增加操舵角时在减速方向上产生了前后加速度77b。这表示，对于乘员A是将图8中说明过的比例系数(GVC增益66)设定成0，对于乘员B是将图8中说明过的比例系数(GVC增益66)设定成比0大的某一值。

图14下图展示了因上述前后加速度的产生而分别使得乘员A、乘员B的头部侧倾角74如何发生时间变化的一例。现在，在像虚线那样产生乘员A的头部侧倾角74a的情况下，若像77a那样与乘员A同样地以不产生前后加速度(以固定速度行驶)的方式行驶，则像74b所示的单点划线那样以比乘员A大的振幅产生乘员B的头部侧倾角。

另一方面，若像77b那样对乘员B产生前后加速度，则像74b'所示的实线那样以比乘员A小的振幅产生乘员B的头部侧倾角。这是本发明的头部摆动减少效果。

图15为表示进入左弯道的车辆1的俯视图。此处说明的道路形状为左弯道，车辆1进入该左弯道的形状的道路。此处执行的驾驶动作为左转弯。图16至图18中说明的行为例是以图15所示的过左弯时为例来进行说明。

图15所示的道路被分割成曲率0(直线)的第一区间(～A)、曲率逐渐增大(曲率单调递增：左右加速度增加)的第二区间(A～B)、曲率固定(恒定转弯)的第三区间(B～C)、曲率逐渐减小(曲率单调递减：左右加速度减少)的第四区间(C～D)、以及曲率0(直线)的第五区间(D～)。

图16展示以在固定速度下通过图15那样的左弯道的方式生成了目标值22的情况下的车辆1的行为和乘员的头部侧倾角74的时间变化的一例。图16从上往下依序展示了车辆1的速度71、横向加速度72、侧倾角73、乘员的头部侧倾角74的转变，横轴是距即将驶入弯道前的位置的移动距离。单点划线分别对应于图15所示的区间A～D的位置。

首先，速度71展示的是以固定速度通过的情况，所以始终以固定值发生转变。当在这样的速度转变下行驶时，车辆1所产生的横向加速度72在第二区间(A～B)内随着曲率逐渐增大而增加，在曲率固定(恒定转弯)的第三区间(B～C)内以固定值发生转变，在曲率逐渐减小的第四区间(C～D)内逐渐减少。侧倾角73也与横向加速度72大致同样地发生转变。

再者，关于横向加速度72，将车辆1相对于行进方向而朝左方向移动的情况也就是车辆1朝左方向转弯的情况定义为正，此时运算的侧倾角73也为正(相对于行进方向而言为顺时针)，也就是说侧倾是朝向转弯外侧(右侧)方向。

在这样的车辆行为下，乘员的头部侧倾角74的转变的一例见图16的最下层。当车辆1驶入左弯道时，乘员52的头部感知到横向的惯性加速度。此外，因在惯性下朝转弯外侧摆动而产生头部侧倾角74。此时，即便车辆行为(横向加速度、侧倾角)相同，也会因乘员的不同而导致头部的摆动不一样，或者即便乘员相同，也会因乘车中的任务的不同而导致头部的摆动不一样。即，头部不易摆动的乘员A的头部侧倾角像74a那样转变，头部容易摆动的乘员B的头部侧倾角像74b那样转变。根据晕动病感受性指数27之一的MSI的原理，后者即乘员B容易出现晕动病发作。

图17展示了作为车辆运动26变更速度71的例子。从上往下依序展示了车辆1的速度71、横向加速度72、乘员的头部侧倾角74的转变，横轴是距即将驶入弯道前的位置的移动距离。单点划线分别对应于图15所示的区间A～D的位置。

对应于头部不易摆动的乘员A的行为也就是速度71a、横向加速度72a、乘员的头部侧倾角74a的行为与图16相同。相对于此，当头部容易摆动的乘员B在乘车中以同样的速度71a通过左弯道时，头部侧倾角像74b那样变为比74a高的值。因而，车辆运动生成部25生成像71b那样降低速度的车辆运动26。

具体而言，作为车辆运动26生成在驶入弯道前充分减速的前后加速度(未图示)。由此，得以像72b那样减少过弯中的横向加速度，头部侧倾角74b变为与74a同等的74'b。即，对于晕动病的感受性高的乘员B而言，通过降低过弯时的速度来抑制过弯所引起的头部的摆动，由此抑制晕动病的发作。

图18展示了作为车辆运动26产生与横向加速度的时间变化成比例的前后加速度来谋求减少乘员B的头部摆动的例子。从上往下依序展示了车辆1的速度71、横向加速度72、前后加速度77、乘员的头部侧倾角74的转变，横轴是距即将驶入弯道前的位置的移动距离。单点划线分别对应于图15所示的区间A～D的位置。对应于头部不易摆动的乘员A的速度71a、横向加速度72a、乘员的头部侧倾角74a的转变与图17相同，所以省略说明。此外，对应于被实验者A的前后加速度77a与图14一样始终为0，所以省略了图示。

相对于此，对于头部容易摆动的乘员B而言，当首先与图17同样地像71b所示那样降低速度时，与图17同样地像72b那样降低过弯中的横向加速度，头部侧倾角74b变得与74a相同。此时，像77b所示那样在驶入弯道前(地点A之前)于减速方向上产生前后加速度，在脱离弯道后(地点D之后)于加速方向上产生前后加速度。

另一方面，本发明中使速度像71b'所示那样转变。即，在缓和曲线行驶中的区间A～B内降低速度，在B～C的曲率固定的区间内将速度保持固定，在缓和曲线行驶中的区间C～D内提高速度。此时，与71b相比，71b'在弯道区间(区间B～C)内的通过速度增加，结果，横向加速度也变为比72b高的72b'。观察前后加速度77b'，在区间A～B内产生了与横向加速度72b'的增加成比例的减速方向的前后加速度，在区间C～D内产生了与横向加速度72b'的减少成比例的加速方向的前后加速度。通过作出这样的行为，尽管过弯速度高，头部侧倾角74b'却与74b相同。

以上，以产生与横向加速度72的时间变化成比例的前后加速度77以减少乘员的头部侧倾角74的情况为例来进行了说明，但认为通过借助悬架15等执行器使车辆产生前倾方向的俯仰角而非前后加速度77也能获得同样的效果。因而，也可为车辆运动生成部25作为车辆运动26生成俯仰角的构成。

如以上所说明，根据本实施例的车辆控制装置2，通过生成着眼于前后方向与横向的关联性的车辆运动26，与现有技术相比抑制了过弯时的车辆速度降低，从而在保持到目的地的快速到达性这一便利性的情况下抑制乘员的晕动病发作率。通过具有因乘员而异的头部摆动模型28，可以提供一种应对与乘员的晕动病感受性相关的个人差异、生成有效减少晕动病的车辆运动目标值的车辆控制装置。

再者，实施例1的说明是以进行自动驾驶为前提，已预先知晓到目的地的路径上的运动量的变化(目标值生成)，图4的头部摆动预测模型28是对将来时间点的头部摆动进行预测，但图4的实现也可以是对当前时间点上的应对。也能以如下形式来实现：计算当前时间点的运动量的变化使乘员产生的头部摆动并反映到当前时间点的控制中。

实施例2

参考图19至图22，对本发明的实施例2的车辆控制装置及车辆统合控制方法进行说明。

实施例1中展示了在车辆控制装置2的内部具有头部摆动预测模型28、其内部所存储的参数因乘员而异的构成。另一方面，若考虑通过图3a所示那样的自动驾驶的公共汽车等来实施本发明，则设想不特定数量的乘员(乘客)乘车的情况。若考虑在这样的情况下更有效地减少乘员的晕动病，则理想的是按每一乘员来学习参数。为此，可为头部摆动预测模型28按每一乘员来确认参数的构成构成。

图19为实施例2的车辆控制装置2的功能框图。如图20所示，本实施例的车辆控制装置2至少由目标值生成部21、乘员特性获取部23、车辆运动生成部25、头部摆动预测模型28构成。目标值生成部21与实施例1相同，所以省略说明。

乘员特性获取部23像图3a及图3b中说明过的那样获取乘员特性24(乘员的乘车姿态、头部姿态等)。例如像图3a及图3b那样在车辆1的车室内搭载摄像机作为乘员特性获取部23，对乘员的头部的运动进行测量来推断晕动病(晕动症)的易发作程度(感受性)。或者，也可具备从乘员所持有的移动终端获取乘车中的乘员的晕动病(晕动症)感受性相关的信息的结构。

作为乘员特性24的一例，可列举与车辆1中乘坐的乘员52的头部相关的最大六轴的运动量。此处，尤其需要获取头部的侧倾角和俯仰角中的至少1个。作为获取方法，例如像图3a及图3b所示那样利用车室内搭载的摄像机的影像来拍摄乘员52的头部影像而利用图像来识别侧倾角和俯仰角便为一例。再者，在乘员52在主动活动头部的情况下，将该运动量除外而提取车辆运动所引起的头部运动。

车辆运动生成部25对输入的种类的目标值22进行修正并生成未输入的种类的目标值、输出车辆的最大六自由度的运动及姿态(前后、左右、上下、侧倾、俯仰、横摆)即车辆运动26。生成用于减少乘员的头部摆动的车辆运动26这一点与实施例1相同。除此以外，本实施例的车辆运动生成部25还具有生成供后文叙述的头部摆动预测模型28学习乘员的头部摆动特征用的车辆运动26'的作用。

头部摆动预测模型28具有物理模型，所述物理模型从车辆运动生成部25接收暂定或最终的车辆运动26'而以跨及将来的方式算出乘车中的乘员有可能因车辆运动26'而产生的头部摆动(乘员头部的六轴的运动量及姿态角)的预测值。

该功能与实施例1相同，但除此以外，本实施例的头部摆动预测模型28还具有使用由乘员特性获取部23获取到的乘员特性24和车辆运动26'来使头部摆动模型的参数适合当前乘车中的乘员的功能。

再者，头部摆动预测模型28可使用从联合传感器4获取到的最大六轴的车辆运动(前后、左右、上下的各加速度以及侧倾率、俯仰率、横摆率这各个检测值)来作为车辆运动26'。一般的车辆1中搭载的联合传感器4通常获取前后、左右的各加速度和横摆率这共计三轴。在该情况下，可为通过获取这三轴的车辆运动和速度71、从转向机构14获取操舵角来推断侧倾率及俯仰率或角度的构成。

图20为表示本实施例的车辆控制装置2的处理的流程图。在本处理中，在每一计算步骤中判定是否已针对车辆1中乘坐的乘员52而完成了头部摆动模型的参数的确认，若未完成确认，则一边进行确认一边以一般的系数来预测乘员的头部摆动，若已完成确认，则以确认后的系数来预测乘员的头部摆动。

首先，在步骤S101中，乘员特性获取部23识别乘员52个人。例如，借助摄像机影像来判定该乘员52过去是否乘坐过车辆1。

接着，在步骤S102中，判定头部摆动预测模型28是否已针对该乘员52来完成了头部摆动模型的学习。即，判定头部摆动预测模型28内是否存储有该乘员52的弹簧系数、阻尼系数。

在该乘员52的头部运动模型未完成学习的情况下(否)，在步骤S103中，头部摆动预测模型28获取车辆运动26'。进而在步骤S104中，乘员特性获取部23获取该乘员52的头部摆动。继而，在步骤S105中，头部摆动预测模型28根据获取到的车辆运动26'以及乘员52的头部摆动来确认该乘员52的头部摆动模型参数。其后，在步骤S106中，判定确认是否已完成。此处，确认需要规定时间量的车辆运动以及乘员52的头部摆动的时间序列信息。因而，从学习开始起是否已经过规定时间便成为主要的判定基准。

在步骤S106中判定确认未完成的情况下(否)，在步骤S107中，头部摆动预测模型28使用一般的人体的弹簧系数、阻尼系数来预测乘员52的头部摆动。此时，车辆运动生成部25视需要生成学习所需的特别的车辆运动26'。其详情于后文叙述。

另一方面，在步骤S102中该乘员52的头部摆动模型已完成学习的情况(是)或者步骤S106中判定确认已完成的情况(是)下，在步骤S108中使用确认后的弹簧系数、阻尼系数来预测乘员52的头部摆动。

继而，在步骤S109中，车辆运动生成部25根据确认后的乘员52的头部摆动模型参数来算出车辆运动26。

在图20所示的上述一系列处理中，设想乘员为多人。例如乘员A平常在使用车辆1，因而乘员A的头部学习模型已形成，乘员B、C虽未使用车辆1但对于乘员B迅速完成了短时间内的学习，相对于此，对于乘员C则未能完成短时间内的学习，所以在模型中作为普通人进行推断。根据该例，显然按每一乘员来形成恰当的头部摆动预测模型而实现了反映了个人差异的形式下的驾驶。

使用图21，对车辆运动生成部25生成头部摆动预测模型28中的学习用的车辆运动26'的一例进行说明。与图16一样，图21展示设想了图15所示的以固定速度通过左弯道的情况下的、车辆运动生成部25所生成的车辆运动26'以及车辆1的行为和乘员的头部侧倾角74的时间变化的一例。图21从上往下依序展示了车辆1的横向加速度72、横向加加速度76、前后加速度77(车辆运动26')、乘员的头部侧倾角74的转变，横轴是距即将驶入弯道前的位置的移动距离。单点划线分别对应于图15所示的区间A～D的位置。

图21中，横向加速度72的转变与图16相同。此时，横向加速度72的时间微分即横向加加速度呈76那样的转变。在头部摆动预测模型28尚未完成学习的情况下，车辆运动生成部25以车辆运动26'的形式生成图21所示的前后加速度77。与图8中叙述过的GVC的车辆运动特征一样，是与横向加加速度76的绝对值成比例的前后加速度。将作为比例系数的GVC增益66设定为契合乘员的最佳值为本发明的特征，但此处为学习前，所以GVC增益66是设定初始值。

所述初始值的设定可以运用各种方法。例如，在以数据库的形式保有针对大量乘员的头部摆动模型的学习结果的情况下，将适合最容易发生头部摆动的乘员的GVC增益66设定为初始值便为一例。或者选择设定为适合各乘员的GVC增益66的平均值，或者选择设定为最大值等。为了更有效地进行头部摆动模型的学习，通常理想的是将GVC增益66设定得较大。此外，在由于某些原因而无法进行学习的情况例如未能获取到乘员特性24的情况或者不存在乘员特性获取部23而没有确定乘员个人的手段的情况下，GVC增益66是持续设定初始值。

通过获得图21中的横向加速度72、前后加速度77以及乘员的头部侧倾角74的时间转变，头部摆动预测模型28对物理参数进行确认。具体而言，对数式2中展示的K、C、L这各个参数和图12中展示的前后加速度带来的K、C、L的变化的特征进行确认。例如越是像图7中展示的那样对应于横向加速度72而出现小的头部侧倾角74的振幅的乘员，所述参数便越容易被确认为大的值。此外，对于GVC增益66越大头部侧倾角74的振幅便越小的乘员，前后加速度带来的K、C、L的变化的特征容易被确认为向右上升的特性。

使用图22，对设定成适合各乘员的GVC增益66的最大值作为GVC增益66的初始值的情况下的、学习带来的GVC增益66的转变的例子进行说明。图22展示在高速公路这样的直线道路上反复发生图7所示那样的车道变更的情况下的、车辆运动生成部25所生成的车辆运动26以及车辆1的行为和乘员的头部侧倾角74的时间变化的一例。图22从上往下依序展示了车辆1的横向加速度72、前后加速度77(车辆运动26)、乘员的头部侧倾角74、GVC增益66的转变，横轴是距头部摆动模型28针对乘车中的乘员来开始学习的时间点的经过距离。此处在反复发生车道变更，为方便说明，从左往右每当发生车道变更时便依序进行符号A～G的标注。横向加速度72的振幅和周期是按每一车道变更而每次都相同。再者，设想车道变更D与E之间经过了长时间，并且设想这一期间内也发生多次车道变更。此外，各符号间也可发生多次车道变更，在该情况下，符号间的各时间转变是重复与位于其左方的符号的时间转变相同的转变，或者以增补两符号间的时间变化的方式作时间转变。

首先，在车道变更A的时间点，头部摆动预测模型28才刚开始学习，车辆运动生成部25中的GVC增益66以初始值的形式设定为可能适合各乘员的增益的最大值。此时，相对于横向加速度72的振幅，前后加速度在负方向上达到最大的大小。并且，于同时刻像74那样产生乘员的头部侧倾角。

接着，在车道变更B的时间点，为了头部摆动预测模型28的学习，车辆运动生成部25使GVC增益66减少一级。结果，前后加速度的负方向的大小也减少一级。此时，在像图示那样乘员的头部侧倾角的振幅比车道变更A时间点上小的情况下，头部摆动预测模型28对K、C、L这各个参数进行确认，同时前后加速度带来的K、C、L的变化的特征被确认为接近水平(不怎么向右上升)的特性。结果，学习完成后的车道变更C及D中，GVC增益66进一步减少一级，也不怎么产生前后加速度。其后，在规定时间内维持该GVC增益66来作为适合该乘员的参数。

另一方面，在该乘员于车辆1中持续乘坐了某一时间的情况下，有可能因为掌握了该车辆的行为的特征而使得头部的摆动的表现随时间而变化。发生该现象的原因在于，由于习惯了长时间的乘车而使得该乘员的晕动病感受性降低，或者因为掌握了前后和左右的运动的特征而在产生前后加速度时更容易作出抑制头部的摆动这样的主动运动。因此，也可为在经过规定时间后头部摆动预测模型28执行再学习过程的构成。

图22的车道变更E之后展示了所述再学习的行为。首先，在车道变更E的时间点，车辆运动生成部25中的GVC增益66以初始值的形式再次设定为可能适合各乘员的增益的最大值。此时，对于横向加速度72的振幅，前后加速度77在负方向上达到最大的大小。并且，于同时刻像74那样产生乘员的头部侧倾角。

接着，在车道变更F的时间点，为了头部摆动预测模型28的学习，车辆运动生成部25使GVC增益66减少一级。结果，前后加速度的负方向的大小也减少一级。此时，在像图示那样乘员的头部侧倾角的振幅比车道变更E时间点上大的情况下(与车道变更B时间点相反的变化)，头部摆动预测模型28对K、C、L这各个参数进行确认，同时前后加速度带来的K、C、L的变化的特征被确认为向右上升的特性。结果，学习完成后的车道变更G中，GVC增益66再次增加，积极地产生前后加速度。其后，在规定时间内维持该GVC增益66来作为适合该乘员的参数。

如此，在头部摆动的特征尚不确定的新乘员乘车时，可以产生学习所需的特定的车辆运动而供头部摆动预测模型28根据这时的横向加速度72、前后加速度77以及乘员的头部侧倾角74的关系来学习该乘员的头部摆动特征。

如以上所说明，根据本实施例的车辆控制装置2，将个人差异也包含在内来预测不特定数量的乘员52的头部摆动如何发生并变更车辆运动，由此能更有效地减少乘员52的晕动病。

实施例3

参考图23及图24，对本发明的实施例3的车辆控制装置及车辆统合控制方法进行说明。

实施例1及实施例2中是车辆控制装置2输出车辆运动26、根据车辆运动26来决定各执行器12～15或下位控制器的操作量的构成，而在手动驾驶而且是缺乏能接受控制指令的执行器的车辆的情况下，可为以下构成：以由驾驶员53通过手动操作来实现与实施例1及2中说明过的车辆运动26同等的车辆运动而非车辆运动26的方式对驾驶员53进行辅助。

图23为实施例3的车辆控制装置2的功能框图。如图23所示，本实施例的车辆控制装置3至少由目标值生成部21、信息呈现生成部81、头部摆动模型28构成。目标值生成部21、头部摆动模型28与实施例1及2相同，所以省略说明。

信息呈现生成部81呈现督促驾驶员生成考虑了乘坐舒适性的改善和晕动病减少的车辆运动的信息。与实施例1和2一样，根据头部摆动预测模型28所算出的乘员的头部摆动特征29来生成对晕动病感受性指数27进行优化这样的车辆运动的目标，并以督促遵循该目标的驾驶行动的方式向驾驶员呈现信息。

使用图24a、图24b，对信息呈现的方法以及行为的一例进行说明。图24a为表示设想手动驾驶的汽车作为车辆1、驾驶员53踩踏加速踏板16来控制车辆1的加减速的情形的示意图。此时，信息呈现的方法的一例是对该加速踏板16主动产生反力(抵抗驾驶员的踩踏力的力)。

图24b展示行为的一例。本图展示了以与图16同样的车辆行为在图15中展示的左弯道上行驶的情况。横向加速度72的行为与图16相同。此时，若将对加速踏板16的反力的时间转变作为信息呈现83、以抵抗驾驶员的踩踏力的力为正方向，则像图24b的下图那样进行描绘。即，与GVC一样，在正在缓和曲线上行驶时的地点A与地点B之间于正方向上产生反力。由此，督促驾驶员松开加速踏板而促使产生发动机制动带来的前后加速度。反过来，在地点C与地点D之间使反力减少(在负方向上产生反力)，促使产生前后加速度。但是，根据道路状况的不同，督促驾驶员加速有可能带来风险，因此能以仅在减速侧(地点A与地点B之间)发生的方式来实施本信息呈现。

再者，此处说明的是改变对加速踏板16的反力的例子，但也可以运用这以外的信息呈现方法。例如也可改变对制动踏板的反力。在该情况下，可以通过在正在缓和曲线上行驶时的地点A与地点B之间减少反力(在负方向上增加反力)来督促制动。除此以外，也可以通过语音来呈现等。

如以上所说明，根据本实施例的车辆控制装置2，在手动驾驶而且是缺乏能接受控制指令的执行器的车辆中也能以让驾驶员生成发挥实施例1及2中叙述过的效果的车辆运动的方式进行辅助。

以上，实施例1～3中针对乘坐有1位乘员的情况来进行了叙述，而在相同车辆1的车室内有多位乘员的情况下，须以如下方式生成车辆运动：在实现对于容易出现晕动病的人而言有效果的车辆运动的同时，注意避免反过来让不容易出现晕动病的人出现晕动病。例如在同时乘坐有图12所示的乘员A和乘员B的情况(图3a那样的状况)下，以下操作为一例：乘员A有可能因为前后加速度的产生反而使得头部的侧倾刚性(弹簧常数K)减小，因此以进行车辆运动后两人的头部摆动(侧倾角的振幅)变得大致相同的方式决定GVC增益。

以上，实施例1～3中针对乘员朝前乘车的情况来进行了叙述，但也可能存在像图3a那样朝后乘车的情况或者侧向乘车的情况。尤其是在乘员朝向侧方时，也可能存在对于乘员而言的前后(俯仰)方向的头部摆动与车辆的横向(侧倾方向)的运动存在关系的情况。因而，本发明不仅是对乘员的横向的头部摆动与前后方向的车辆运动的关系、对乘员的前后方向的头部摆动与横向的车辆运动等其他组合也有效。

再者，本发明包含各种变形例，并不限定于上述实施例。

例如，上述实施例是为了以易于理解的方式说明本发明所作的详细说明，并非一定限定于具备说明过的所有构成。此外，可以将某一实施例的构成的一部分替换为其他实施例的构成，此外，也可以对某一实施例的构成加入其他实施例的构成。此外，可以对各实施例的构成的一部分进行其他构成的追加、删除、替换。

符号说明

1…车辆、11…车轮、12…马达、13…制动机构、13a…轮缸、13b…制动控制装置、14…转向机构、14a…操舵控制装置、14b…操舵用马达、15…悬架、16…加速踏板、16a…行程传感器、16b…加速控制装置、17…制动踏板、18…方向盘、18a…操舵转矩检测装置、18b…操舵角检测装置、18d…操舵用马达、19…外界传感器、2…车辆控制装置、21…目标值生成部、22…目标值、23…乘员特性获取部、24…乘员特性、25…车辆运动生成部、26…车辆运动、27…晕动病感受性指数、28…头部摆动预测模型、29…头部摆动特征、3…外部控制装置、4…联合传感器、51…座位、52…乘员、53…驾驶员、61…头部摆动模型的弹簧、62…头部摆动模型的阻尼、63…头部摆动模型的惯性、64…头部摆动模型的惯性的位移、65…头部摆动模型的弹簧系数K、66…GVC增益、71…速度、72…横向加速度、73…侧倾角、74…乘员的头部侧倾角、75…行驶轨迹、76…横向加加速度、77…前后加速度、78…乘员的头部侧倾率、79…利萨如波形(车辆侧倾率和乘员头部侧倾率)、81…信息呈现生成部、82…信息呈现。

Claims (16)

1.一种车辆控制装置，其特征在于，具备：头部摆动预测模型，其针对第1方向的车辆运动所引起的乘员的所述第1方向的头部摆动，来求与所述第1方向不一样的第2方向的车辆运动给所述乘员的所述第1方向的头部摆动带来的变化；以及车辆运动生成部，其根据所述头部摆动预测模型来生成车辆运动。

2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其特征在于，

在产生了前后或俯仰方向的车辆运动时，所述头部摆动预测模型求所述头部摆动中的左右或侧倾方向的摆动的减少。

3.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其特征在于，

在产生车辆的横向加速度时，所述车辆运动生成部产生前后方向的车辆运动。

4.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其特征在于，

在所述头部摆动预测模型中具备头部摆动特性学习部，所述头部摆动特性学习部对与所述车辆运动相对应的每一乘员的头部摆动的特性进行学习。

5.根据权利要求4所述的车辆控制装置，其特征在于，

所述头部摆动特性学习部根据产生了预先定下的规定的车辆运动时获取的头部姿态来学习乘员的头部摆动的特性。

6.根据权利要求5所述的车辆控制装置，其特征在于，

所述车辆运动生成部生成车辆的前后方向及俯仰方向中的至少一者与侧倾方向组合而成的车辆运动，作为所述头部摆动特性学习部中的所述规定的车辆运动。

7.根据权利要求4所述的车辆控制装置，其特征在于，

所述头部摆动特性学习部以按乘员可能采取的乘车姿态的每一模式进行区分的方式来学习与所述车辆运动相对应的乘员的头部摆动的特性。

8.根据权利要求4所述的车辆控制装置，其特征在于，

所述头部摆动特性学习部在学习前设定预先定下的参数，通过学习而按每一乘员来修正预先定下的参数。

9.根据权利要求8所述的车辆控制装置，其特征在于，

设定大的参数值作为预先定下的参数，通过学习将所述大的参数值朝小的方向修正。

10.根据权利要求9所述的车辆控制装置，其特征在于，

设定所述大的参数值作为预先定下的参数，通过学习将所述大的参数值朝小的方向修正来完成学习之后，将所述修正后的参数值再次朝大的方向修正。

11.根据权利要求8所述的车辆控制装置，其特征在于，

设定以统计方式获得的参数的平均值来作为预先定下的参数。

12.根据权利要求8所述的车辆控制装置，其特征在于，

修正预先定下的参数来完成学习，根据修正后的参数来行驶规定时间之后，对所述修正后的参数再次进行修正。

13.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其特征在于，

具备显示装置，即对操作装置的反力生成单元，所述显示装置督促驾驶员作所述第2方向的车辆运动。

14.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其特征在于，

在有多个乘员的情况下，选择按每一乘员来预测的头部运动的最大产生量达到最小的车辆运动。

15.一种车辆控制方法，其特征在于，

针对第1方向的车辆运动所引起的乘员的所述第1方向的头部摆动，来求与所述第1方向不一样的第2方向的车辆运动给所述乘员的所述第1方向的头部摆动带来的变化，以抑制所述第2方向的车辆运动的方式进行车辆控制。

16.一种车辆控制方法，其特征在于，

针对左右方向的车辆运动所引起的乘员的所述左右方向的头部摆动，来求前后方向的车辆运动给所述乘员的所述左右方向的头部摆动带来的变化，以抑制所述前后方向的车辆运动的方式进行车辆控制。