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JP7725956B2 - Character display method and driving support device - Google Patents
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JP7725956B2 - Character display method and driving support device - Google Patents

Character display method and driving support device

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JP7725956B2 JP2021146228A JP2021146228A JP7725956B2 JP 7725956 B2 JP7725956 B2 JP 7725956B2 JP 2021146228 A JP2021146228 A JP 2021146228A JP 2021146228 A JP2021146228 A JP 2021146228A JP 7725956 B2 JP7725956 B2 JP 7725956B2
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Description

本発明は、キャラクタ表示方法及び走行支援装置に関する。 The present invention relates to a character display method and a driving assistance device.

自車両の周囲環境をセンサで検出し、検出された周囲環境に基づいて自車両の加速度、減速度又は操舵角の少なくとも一つを自動的に制御する走行支援装置が知られている。例えば、特許文献1には、前走車両との車間距離を目標車間距離に近づけるように速度を調整する追従走行制御機能を有する車両制御装置が提案されている。この車両制御装置は、ブレーキフェード状態に至る前に追従走行制御機能を解除する。 Driving assistance devices are known that use sensors to detect the vehicle's surrounding environment and automatically control at least one of the vehicle's acceleration, deceleration, or steering angle based on the detected surrounding environment. For example, Patent Document 1 proposes a vehicle control device with a follow-up cruise control function that adjusts the vehicle speed so that the distance between the vehicle and a leading vehicle approaches a target distance. This vehicle control device disables the follow-up cruise control function before the vehicle reaches a brake fade state.

特開2020-19455号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2020-19455

このように乗員の意図によらずに走行支援機能が解除されると、乗員に不快感を与えてしまう虞がある。また例えば、走行支援機能の結果が乗員の期待に沿わない場合も同様である。
本発明は、自車両の加速度、減速度又は操舵角の少なくとも一つを自動的に制御する走行支援制御に対する乗員の不快感を軽減することを目的とする。
If the driving assistance function is cancelled without the occupant's consent, the occupant may feel uncomfortable. The same applies if the results of the driving assistance function do not meet the occupant's expectations.
The present invention aims to reduce discomfort felt by occupants in response to driving support control that automatically controls at least one of the acceleration, deceleration, and steering angle of the vehicle.

本発明の一態様のキャラクタ表示方法は、自車両の周囲環境を検出する処理と、検出された周囲環境に基づいて、自車両の加速度、減速度又は操舵角の少なくとも一つを自動的に制御する走行支援制御と、走行支援制御に関する自車両の乗員の期待値を推定する処理と、推定された期待値と実際に実行された走行支援制御との差に応じて行動又は表情の少なくとも一つが変化するキャラクタを表すキャラクタ画像を生成して自車両内の表示装置に表示する処理と、をコントローラに実行させる。 One aspect of the character display method of the present invention involves having a controller perform the following processes: detecting the environment surrounding the vehicle; driving assistance control that automatically controls at least one of the acceleration, deceleration, or steering angle of the vehicle based on the detected environment; estimating the expectations of the vehicle's occupants regarding the driving assistance control; and generating and displaying on a display device within the vehicle a character image representing a character whose behavior or facial expression changes depending on the difference between the estimated expectations and the driving assistance control actually executed.

本発明によれば、自車両の加速度、減速度又は操舵角の少なくとも一つを自動的に制御する走行支援制御に対する乗員の不快感を軽減できる。 This invention can reduce the discomfort felt by occupants due to driving assistance control that automatically controls at least one of the vehicle's acceleration, deceleration, or steering angle.

実施形態の走行支援装置を搭載する車両の概略構成の一例を示す図である。1 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of a vehicle equipped with a driving assistance device according to an embodiment. (a)及び(b)は、走行支援制御に関する乗員の期待値と実際の走行支援制御との差に応じて表示されるキャラクタ画像の例を示す図である。10A and 10B are diagrams showing examples of character images displayed according to the difference between the passenger's expectations regarding driving support control and the actual driving support control. 図1のコントローラの機能構成の一例のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of a controller in FIG. 1 . (a)及び(b)は、走行支援制御中に表示されるキャラクタ画像の例を示す図である。10A and 10B are diagrams showing examples of character images displayed during driving support control. (a)は走行支援制御が成功して完了した場合に表示されるキャラクタ画像の一例を示す図であり、(b)は手動運転制御中に表示されるキャラクタ画像の一例を示す図である。FIG. 10A is a diagram showing an example of a character image displayed when driving assistance control is successfully completed, and FIG. 10B is a diagram showing an example of a character image displayed during manual driving control. (a)及び(b)は、空調装置の設定温度と車室内の温度との間の差が大きい時に表示されるキャラクタ画像の例を示す図である。10A and 10B are diagrams showing examples of character images that are displayed when there is a large difference between the temperature setting of the air conditioner and the temperature inside the vehicle cabin. (a)は自車両の周囲の物体をセンサが検出した場合に表示されるキャラクタ画像の例を示す図であり、(b)は自動ブレーキが作動した場合に表示されるキャラクタ画像の例を示す図である。FIG. 10A is a diagram showing an example of a character image that is displayed when a sensor detects an object around the vehicle, and FIG. 10B is a diagram showing an example of a character image that is displayed when the automatic brake is activated. 実施形態のキャラクタ表示方法の第1例のフローチャートである。1 is a flowchart of a first example of a character display method according to an embodiment. 実施形態のキャラクタ表示方法の第2例のフローチャートである。10 is a flowchart of a second example of a character display method according to an embodiment. 実施形態のキャラクタ表示方法の第3例のフローチャートである。10 is a flowchart of a third example of a character display method according to an embodiment.

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付し、重複する説明を省略する。各図面は模式的なものであり、現実のものとは異なる場合が含まれる。以下に示す実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、下記の実施形態に例示した装置や方法に特定するものでない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the description of the drawings, identical or similar parts will be designated by identical or similar reference numerals, and redundant explanations will be omitted. The drawings are schematic and may differ from the actual product. The embodiments shown below exemplify devices and methods that embody the technical concept of the present invention, but the technical concept of the present invention is not limited to the devices and methods exemplified in the following embodiments. The technical concept of the present invention can be modified in various ways within the technical scope described in the claims.

(構成)
図1は、実施形態の走行支援装置を搭載する車両の概略構成の一例を示す図である。自車両1は、自車両1の走行を支援する走行支援装置10を備える。走行支援装置10は、自車両1の周囲の走行環境を検出し、検出した走行環境に基づいて自車両1の走行を自動的に制御することにより、自車両1の乗員(例えば運転者)による自車両1の運転を支援する。
例えば、走行支援装置10による自車両1の走行支援は、少なくとも転舵角を自動制御する操舵支援制御を含んでもよい。例えば、走行支援装置10による走行支援は、車線逸脱防止支援であってもよい。
(composition)
1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of a vehicle equipped with a driving assistance device according to an embodiment. The vehicle 1 is equipped with a driving assistance device 10 that assists driving of the vehicle 1. The driving assistance device 10 detects a driving environment around the vehicle 1 and automatically controls the driving of the vehicle 1 based on the detected driving environment, thereby assisting an occupant (e.g., a driver) of the vehicle 1 in driving the vehicle 1.
For example, the driving assistance provided by the driving assistance device 10 for the host vehicle 1 may include steering assistance control that automatically controls at least the steering angle. For example, the driving assistance provided by the driving assistance device 10 may be lane departure prevention assistance.

また例えば、走行支援装置10による自車両1の走行支援は、自車両の加速度及び減速度の少なくともいずれか一方を自動制御する速度制御を含んでもよい。例えば、走行支援装置10による走行支援は、先行車両との車間距離を所定距離に保つように自車両を走行させる追従制御や、定速走行制御であってもよい。
また例えば、走行支援装置10による走行支援は、乗員が関与せずに自車両1を自動で運転する自律運転制御を含んでもよい。また、走行支援装置10による走行支援は、自車両の加速度、減速度及び操舵角を制御して自車両を目標駐車位置に自動的に駐車させる自動駐車支援であってもよい。
Furthermore, for example, the driving assistance of the host vehicle 1 by the driving assistance device 10 may include speed control that automatically controls at least one of the acceleration and deceleration of the host vehicle. For example, the driving assistance by the driving assistance device 10 may be a following control that causes the host vehicle to drive so as to maintain a predetermined distance from a preceding vehicle, or a constant speed driving control.
Further, for example, the driving assistance provided by the driving assistance device 10 may include autonomous driving control that automatically drives the vehicle 1 without the involvement of a passenger. Furthermore, the driving assistance provided by the driving assistance device 10 may be automatic parking assistance that automatically parks the vehicle at a target parking position by controlling the acceleration, deceleration, and steering angle of the vehicle.

走行支援装置10は、測位装置11と、地図データベース12と、物体センサ13と、車両センサ14と、モード切替スイッチ15と、ヒューマンマシンインタフェース17と、コントローラ18と、アクチュエータ19を備える。なお、図面において、地図データベースを「地図DB」と表記し、モード切替スイッチを「モード切替SW」と表記し、ヒューマンマシンインタフェースを「HMI」と表記する。 The driving assistance device 10 includes a positioning device 11, a map database 12, an object sensor 13, a vehicle sensor 14, a mode selector switch 15, a human-machine interface 17, a controller 18, and an actuator 19. In the drawings, the map database is referred to as "map DB," the mode selector switch as "mode selector SW," and the human-machine interface as "HMI."

測位装置11は、自車両1の現在位置を測定する。測位装置11は、例えば全地球型測位システム(GNSS)受信機を備えてよい。GNSS受信機は、例えば地球測位システム(GPS)受信機等であり、複数の航法衛星から電波を受信して自車両1の現在位置を測定する。測位装置11は、慣性航法装置であってもよい。
地図データベース12は、道路地図データを記憶している。例えば地図データベース12は、自動運転用の地図情報として好適な高精度地図データ(以下、単に「高精度地図」という)を記憶してよい。地図データベース12に記憶される道路地図データは、ナビゲーション用の地図データ(以下、単に「ナビ地図」という)であってもよい。高精度地図は、ナビ地図よりも高精度の地図データである。
The positioning device 11 measures the current position of the vehicle 1. The positioning device 11 may include, for example, a Global Navigation System (GNSS) receiver. The GNSS receiver is, for example, a Global Positioning System (GPS) receiver, and receives radio waves from multiple navigation satellites to measure the current position of the vehicle 1. The positioning device 11 may also be an inertial navigation system.
The map database 12 stores road map data. For example, the map database 12 may store high-precision map data (hereinafter simply referred to as "high-precision map") suitable as map information for autonomous driving. The road map data stored in the map database 12 may also be map data for navigation (hereinafter simply referred to as "navigation map"). The high-precision map is map data with higher precision than the navigation map.

物体センサ13は、自車両1の周囲の走行環境についての様々な情報(周囲環境情報)を取得する。例えば物体センサ13は、自車両1の周囲の物体を検出する。物体センサ13は、自車両1の周囲に存在する物体、自車両1と物体との相対位置、自車両1と物体との距離、物体が存在する方向等の自車両1の周囲環境を検出する。物体センサ13は、検出した周囲環境の情報である周囲環境情報をコントローラ18に出力する。
例えば物体センサ13は、カメラ、LiDAR(Light Detection and Ranging)、レーダ、ミリ波レーダ、レーザレンジファインダ、ソナー等を含んでよい。
The object sensor 13 acquires various information (surrounding environment information) about the driving environment around the host vehicle 1. For example, the object sensor 13 detects objects around the host vehicle 1. The object sensor 13 detects the surrounding environment of the host vehicle 1, such as objects present around the host vehicle 1, the relative position between the host vehicle 1 and the objects, the distance between the host vehicle 1 and the objects, and the direction in which the objects are present. The object sensor 13 outputs the detected surrounding environment information to the controller 18.
For example, the object sensor 13 may include a camera, a LiDAR (Light Detection and Ranging), a radar, a millimeter wave radar, a laser range finder, a sonar, or the like.

車両センサ14は、自車両1から得られる様々な情報(車両情報)を検出する。車両センサ14には、例えば、自車両1の走行速度(車速)Vを検出する車速センサ、自車両1が備える各タイヤの回転速度を検出する車輪速センサ、自車両1の3軸方向の加速度(減速度を含む)を検出する3軸加速度センサ(Gセンサ)、ステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、操向輪の転舵角を検出する転舵角センサ、自車両1に生じる角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレイトを検出するヨーレイトセンサ、自車両1のアクセルペダルの操作を検出するアクセルセンサと、運転者によるブレーキペダルの操作を検出するブレーキセンサ、自車両1の車室内の気温を検出する温度センサが含まれる。車両センサ14は車両情報をコントローラ18に出力する。 The vehicle sensors 14 detect various information (vehicle information) obtained from the host vehicle 1. The vehicle sensors 14 include, for example, a vehicle speed sensor that detects the traveling speed (vehicle speed) V of the host vehicle 1, wheel speed sensors that detect the rotational speed of each tire equipped on the host vehicle 1, a three-axis acceleration sensor (G sensor) that detects the acceleration (including deceleration) of the host vehicle 1 in three axial directions, a steering angle sensor that detects the steering angle of the steering wheel, a turning angle sensor that detects the turning angle of the steered wheels, a gyro sensor that detects the angular velocity generated in the host vehicle 1, a yaw rate sensor that detects the yaw rate, an accelerator sensor that detects operation of the accelerator pedal of the host vehicle 1, a brake sensor that detects operation of the brake pedal by the driver, and a temperature sensor that detects the air temperature inside the cabin of the host vehicle 1. The vehicle sensors 14 output the vehicle information to the controller 18.

コントローラ18は、自車両1の走行支援制御を行う電子制御ユニット(ECU:Electronic Control Unit)である。コントローラ18は、プロセッサ18aと、記憶装置18b等の周辺部品とを含む。プロセッサ18aは、例えばCPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro-Processing Unit)であってよい。
記憶装置18bは、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置18bは、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等のメモリを含んでよい。
以下に説明するコントローラ18の機能は、例えばプロセッサ18aが、記憶装置18bに格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
なお、コントローラ18を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。例えばコントローラ18は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラ18はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA:Field-Programmable Gate Array)等のプログラマブル・ロジック・デバイス(PLD:Programmable Logic Device)等を有していてもよい。
The controller 18 is an electronic control unit (ECU) that performs driving assistance control of the host vehicle 1. The controller 18 includes a processor 18a and peripheral components such as a storage device 18b. The processor 18a may be, for example, a central processing unit (CPU) or a micro-processing unit (MPU).
The storage device 18b may include a semiconductor storage device, a magnetic storage device, an optical storage device, etc. The storage device 18b may include memories such as a register, a cache memory, a ROM (Read Only Memory) used as a main memory device, and a RAM (Random Access Memory).
The functions of the controller 18 described below are realized by, for example, the processor 18a executing a computer program stored in the storage device 18b.
The controller 18 may be formed of dedicated hardware for executing the information processing described below. For example, the controller 18 may include a functional logic circuit configured in a general-purpose semiconductor integrated circuit. For example, the controller 18 may include a programmable logic device (PLD) such as a field-programmable gate array (FPGA).

アクチュエータ19は、コントローラ18からの制御信号に応じて、自車両1のステアリングホイール、アクセル開度及びブレーキ装置を操作して、自車両1の車両挙動を発生させる。アクチュエータ19は、ステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、自車両1のステアリングの操舵方向及び操舵量を制御する。アクセル開度アクチュエータは、自車両1のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、自車両1のブレーキ装置の制動動作を制御する。 Actuator 19 operates the steering wheel, accelerator opening, and brake device of host vehicle 1 in response to control signals from controller 18 to generate vehicle behavior of host vehicle 1. Actuator 19 includes a steering actuator, an accelerator opening actuator, and a brake control actuator. The steering actuator controls the steering direction and amount of steering of host vehicle 1. The accelerator opening actuator controls the accelerator opening of host vehicle 1. The brake control actuator controls the braking operation of the brake device of host vehicle 1.

モード切替スイッチ15は、自車両1の運転モードを切り替える乗員の操作を受け付けるスイッチである。乗員は、モード切替スイッチ15を操作することによって自車両1の運転モードを切り替えることができる。
例えば、モード切替スイッチ15は、自車両1の運転モードを自動運転モードと手動運転モードとの間で切り替えるスイッチであってもよい。
自動運転モードは、コントローラ18が、物体センサ13から出力される周囲環境情報と車両センサ14から出力される車両情報とに基づいてアクチュエータ19を駆動することにより、乗員が関与せずに自車両1を自動で運転する自律運転制御を実行するモードである。
The mode changeover switch 15 is a switch that accepts operation by the occupant to switch the driving mode of the host vehicle 1. The occupant can switch the driving mode of the host vehicle 1 by operating the mode changeover switch 15.
For example, the mode changeover switch 15 may be a switch that switches the driving mode of the vehicle 1 between an automatic driving mode and a manual driving mode.
The autonomous driving mode is a mode in which the controller 18 performs autonomous driving control to automatically drive the vehicle 1 without the involvement of the occupants by driving the actuator 19 based on the surrounding environment information output from the object sensor 13 and the vehicle information output from the vehicle sensor 14.

一方で、手動運転モードは、乗員がステアリングホイール、アクセルペダル及びブレーキペダルを手動で操作することにより自車両1を運転するモードである。
手動運転モードにおいて、コントローラ18は自車両1の加速度、減速度又は操舵角の少なくとも一つを自動的に制御する走行支援制御を実行してもよい。走行支援制御の行う際に、コントローラ18は、アクチュエータ19を駆動することにより加速度、減速度又は操舵角の少なくとも一つを制御する。例えばコントローラ18は、例えば車線逸脱防止制御や、追従制御、定速走行制御を実施してよい。モード切替スイッチ15は、車線逸脱防止制御や、追従制御、定速走行制御の作動と解除とを切り替えるためのスイッチであってもよい。また、例えばモード切替スイッチ15は、自動駐車制御の作動と解除とを切り替えるためのスイッチであってもよい。
On the other hand, the manual driving mode is a mode in which the occupant drives the vehicle 1 by manually operating the steering wheel, accelerator pedal, and brake pedal.
In the manual driving mode, the controller 18 may execute driving assistance control that automatically controls at least one of the acceleration, deceleration, or steering angle of the host vehicle 1. When executing driving assistance control, the controller 18 controls at least one of the acceleration, deceleration, or steering angle by driving the actuator 19. For example, the controller 18 may execute lane departure prevention control, following control, or constant speed cruise control. The mode selector switch 15 may be a switch for switching between activation and deactivation of the lane departure prevention control, following control, or constant speed cruise control. Furthermore, for example, the mode selector switch 15 may be a switch for switching between activation and deactivation of automatic parking control.

ヒューマンマシンインタフェース17は、走行支援装置10と乗員との間で情報を授受するインタフェース装置である。ヒューマンマシンインタフェース17は、走行支援装置10への乗員の操作入力を受け付ける操作子を備える。操作子は、ボタンやスイッチ、レバー、ダイヤル、キーボード等の機械的なインタフェース装置でもよく、タッチパネル上に表示されたボタンやスイッチ、レバー、ダイヤル、キーボード等であってもよい。
また、ヒューマンマシンインタフェース17は、警報音や通知音、音声情報を出力するためのスピーカやブザーを備えてもよい。
さらに、ヒューマンマシンインタフェース17は、自車両1の乗員が視認可能な表示装置(例えば、ナビゲーションシステムの表示画面や、運転席前方のメータ近くに設けられた表示装置)を備える。以下の説明においてヒューマンマシンインタフェース17の表示装置を、単に「表示装置」と記載する。
The human-machine interface 17 is an interface device that exchanges information between the driving assistance device 10 and the occupant. The human-machine interface 17 includes an operator that accepts an operation input by the occupant to the driving assistance device 10. The operator may be a mechanical interface device such as a button, switch, lever, dial, or keyboard, or may be a button, switch, lever, dial, keyboard, or the like displayed on a touch panel.
The human-machine interface 17 may also include a speaker or buzzer for outputting alarm sounds, notification sounds, and audio information.
Furthermore, the human-machine interface 17 includes a display device that can be viewed by the occupants of the vehicle 1 (for example, a display screen of a navigation system or a display device provided near the meter in front of the driver's seat). In the following description, the display device of the human-machine interface 17 will be simply referred to as the "display device."

この表示装置には、走行支援装置10による走行支援機能をキャラクタ化したキャラクタ画像が表示される。図2(a)及び図2(b)は、表示装置に表示するキャラクタ画像20、21の例を示す図である。
上述したように、乗員は、自車両1により実行される走行支援制御に対して不快感を覚えることがある。例えば、乗員の意図によらずに走行支援機能が解除されたり、走行支援機能の結果が乗員の期待に沿わない場合に、乗員は不快感を覚えることがある。
The display device displays character images that characterize the driving support functions of the driving support device 10. Figures 2(a) and 2(b) are diagrams showing examples of character images 20 and 21 displayed on the display device.
As described above, the occupant may feel uncomfortable with the driving assistance control executed by the vehicle 1. For example, the occupant may feel uncomfortable if the driving assistance function is deactivated without the occupant's intention or if the results of the driving assistance function do not meet the occupant's expectations.

そこで、コントローラ18は、走行支援装置10による走行支援制御に関する乗員の期待値を推定する。そして、推定した期待値と実際に実行された走行支援制御との差に応じて、表示装置に表示するキャラクタ2の行動や表情を変化させる。
例えば、実際に実行された走行支援制御が乗員の期待値から外れそうな場合には、図2(a)に示すようにキャラクタ2が懸命に運転しているキャラクタ画像20を表示装置に表示する。
Therefore, the controller 18 estimates the passenger's expectations regarding the driving support control by the driving support device 10. Then, the controller 18 changes the behavior and facial expression of the character 2 displayed on the display device according to the difference between the estimated expectations and the driving support control that is actually executed.
For example, if the actually executed driving support control is likely to deviate from the passenger's expectations, a character image 20 of a character 2 driving hard is displayed on the display device as shown in FIG. 2(a).

また例えば、走行支援制御が乗員の期待値から外れてしまった場合には、図2(b)に示すようにキャラクタ2がうなだれているキャラクタ画像21を表示装置に表示する。その後、図2(a)に示すようにキャラクタ2が懸命に運転しているキャラクタ画像20に切り替えてもよい。
また例えば、乗員の意図によらずに走行支援機能を解除した場合には、図2(b)に示すようにキャラクタ2がうなだれているキャラクタ画像21を表示してもよい。
このように、推定された期待値と実際に実行された走行支援制御との差に応じたキャラクタ2を表示することにより、走行支援制御の結果に対する不快感や、走行支援制御がキャンセルされたことに対する不快感を、キャラクタ2の行動や表情によって軽減できる。
Also, for example, if the driving support control does not meet the expectations of the occupant, a character image 21 of the character 2 with his head down as shown in Fig. 2(b) may be displayed on the display device, followed by a character image 20 of the character 2 driving hard as shown in Fig. 2(a).
Also, for example, when the driving support function is deactivated unintentionally by the driver, a character image 21 of the character 2 with its head down may be displayed as shown in FIG. 2(b).
In this way, by displaying a character 2 according to the difference between the estimated expected value and the driving support control that was actually executed, the discomfort felt by the driver regarding the results of the driving support control or the discomfort felt by the driving support control being canceled can be alleviated by the behavior and facial expression of the character 2.

なお、コントローラ18は、自車両1の車室内の気温と自車両1の空調装置16の設定温度との間の温度差が閾値以上である場合に、キャラクタ2が温度を調整しているキャラクタ画像を表示装置に表示してもよい。設定温度に関する情報は空調装置16から取得してよい。
また、コントローラ18は、物体センサ13が検出した自車両の周囲の物体に応じて、キャラクタ画像を表示装置に表示してもよい。
The controller 18 may display, on the display device, an image of the character 2 adjusting the temperature when the temperature difference between the air temperature inside the vehicle 1 and the set temperature of the air conditioner 16 of the vehicle 1 is equal to or greater than a threshold. Information regarding the set temperature may be acquired from the air conditioner 16.
The controller 18 may also display a character image on the display device in accordance with an object around the vehicle detected by the object sensor 13 .

以下、コントローラ18がキャラクタ画像を生成及び表示する機能をより詳しく説明する。図3は、コントローラ18の機能構成の一例のブロック図である。
コントローラ18は、モード切替部30と、状況認識部31と、操作入力認識部32と、室温認識部33と、自動運転制御部34と、期待値推定部35と、センサ表示判定部36と、室温比較部37と、比較部38と、キャラクタ画像生成部39を備える。
状況認識部31は、自車両1が置かれている現在の状況を認識する。状況認識部31は、走行状態認識部31aと、周囲環境認識部31b、位置認識部31cと、車両状態認識部31dを備える。
The function of the controller 18 to generate and display character images will be described in more detail below. FIG. 3 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the controller 18.
The controller 18 includes a mode switching unit 30, a situation recognition unit 31, an operation input recognition unit 32, a room temperature recognition unit 33, an automatic driving control unit 34, an expected value estimation unit 35, a sensor display determination unit 36, a room temperature comparison unit 37, a comparison unit 38, and a character image generation unit 39.
The situation recognition unit 31 recognizes the current situation of the vehicle 1. The situation recognition unit 31 includes a driving state recognition unit 31a, a surrounding environment recognition unit 31b, a position recognition unit 31c, and a vehicle state recognition unit 31d.

走行状態認識部31aは、車両センサ14からの車両情報に基づいて自車両1の走行状態を認識する。例えば走行状態認識部31aは、自車両1の速度、加速度、減速度、自車両1に生じる角速度、ヨーレイトを自車両1の走行状態として認識し、それぞれの大きさを走行状態の状態量として検出してよい。
また例えば、走行支援装置10による走行支援制御として自動駐車制御が実行されている場合に、自動駐車制御の開始時刻からの経過時間や切返しの回数を、走行状態の状態量として検出してもよい。
The running state recognition unit 31a recognizes the running state of the host vehicle 1 based on vehicle information from the vehicle sensor 14. For example, the running state recognition unit 31a may recognize the speed, acceleration, deceleration, angular velocity, and yaw rate of the host vehicle 1 as the running state of the host vehicle 1, and detect the magnitude of each as a state quantity of the running state.
Further, for example, when automatic parking control is being executed as driving assistance control by the driving assistance device 10, the time elapsed since the start time of the automatic parking control or the number of turns may be detected as state quantities of the driving state.

位置認識部31cは、測位装置11による測定結果や、車両センサ14からの検出結果を用いたオドメトリに基づいて、自車両1の絶対位置、すなわち、所定の基準点に対する自車両1の位置、姿勢及び速度を計測する。位置認識部31cは、地図データベース12から自車両1の周辺の地図情報を取得する。通信装置により外部の地図データサーバから地図情報を取得してもよい。位置認識部31cは、自車両1の絶対位置と地図情報から、地図上における自車両1の位置及び姿勢を推定する。
位置認識部31cは、自車両1が走行している道路、さらに当該道路のうちで自車両1が走行する走行車線を特定し、走行車線内における自車両1の横方向位置(車幅方向位置、車線内横位置)とその変動量とを、自車両の走行状態の状態量として検出する。
The position recognition unit 31c measures the absolute position of the vehicle 1, i.e., the position, attitude, and speed of the vehicle 1 relative to a predetermined reference point, based on odometry using the measurement results from the positioning device 11 and the detection results from the vehicle sensor 14. The position recognition unit 31c acquires map information about the area around the vehicle 1 from the map database 12. The map information may also be acquired from an external map data server via a communication device. The position recognition unit 31c estimates the position and attitude of the vehicle 1 on the map from the absolute position of the vehicle 1 and the map information.
The position recognition unit 31c identifies the road on which the vehicle 1 is traveling and further the lane on that road in which the vehicle 1 is traveling, and detects the lateral position of the vehicle 1 within the traveling lane (vehicle width position, lateral position within the lane) and the amount of variation thereof as state quantities of the vehicle's traveling state.

周囲環境認識部31bは、物体センサ13の検出結果に基づいて、自車両1の周囲環境を認識する。例えば物体センサ13の検出結果に基づいて、自車両1の周囲の物体、例えば車両(自動車や自動二輪車)、歩行者、障害物などの位置、姿勢、大きさ、速度などを検出する。
そして周囲環境認識部31bは、複数の物体検出センサの各々から得た複数の検出結果を統合して、各物体に対して一つの2次元位置、姿勢、大きさ、速度などを出力する。具体的には、物体検出センサの各々から得られた物体の挙動から、各物体検出センサの誤差特性などを考慮した上で最も誤差が少なくなる最も合理的な物体の挙動を算出する。具体的には、既知のセンサ・フュージョン技術を用いることにより、複数種類のセンサで取得した検出結果を総合的に評価して、より正確な検出結果を得る。
The surrounding environment recognition unit 31b recognizes the surrounding environment of the vehicle 1 based on the detection results of the object sensor 13. For example, based on the detection results of the object sensor 13, it detects the positions, postures, sizes, speeds, etc. of objects around the vehicle 1, such as vehicles (cars and motorcycles), pedestrians, obstacles, etc.
The surrounding environment recognition unit 31b then integrates the multiple detection results obtained from the multiple object detection sensors and outputs a single two-dimensional position, orientation, size, speed, etc. for each object. Specifically, from the object behavior obtained from each object detection sensor, the unit calculates the most reasonable object behavior that minimizes error, taking into account the error characteristics of each object detection sensor. Specifically, by using known sensor fusion technology, the detection results obtained from multiple types of sensors are comprehensively evaluated to obtain more accurate detection results.

さらに周囲環境認識部31bは、統合した検出結果に基づいて、異なる時刻に出力された物体の挙動から、異なる時刻間における物体の同一性の検証(対応付け)を行い、その対応付けに基づいて物体の速度などの挙動を予測する。
周囲環境認識部31bは、自車両1の先行車両を検出した場合、自車両1と先行車両との間の車間距離を走行状態の状態量として検出してもよい。
また周囲環境認識部31bは、物体センサ13のカメラの撮像映像や、自車両1の周辺の地図情報に基づいて、自車両1の走行シーンを認識する。例えば自車両1がカーブ路を走行しているのか否かを走行シーンとして認識してよい。また例えば、自車両1が狭路を走行しているか否かを走行シーンとして認識してもよい。
また例えば、自車両1が合流車線を走行しているのか否かを走行シーンとして認識してよい。また例えば自車両1の前方に停止線や障害物等の停止目標があるか否かを走行シーンとして認識してもよい。
Furthermore, the surrounding environment recognition unit 31b verifies (corresponds) the identity of objects between different times based on the behavior of the objects output at different times based on the integrated detection results, and predicts the behavior of the object, such as its speed, based on this correspondence.
When the surrounding environment recognition unit 31b detects a vehicle ahead of the host vehicle 1, the surrounding environment recognition unit 31b may detect the inter-vehicle distance between the host vehicle 1 and the preceding vehicle as a state quantity of the traveling state.
The surrounding environment recognition unit 31b also recognizes the driving scene of the vehicle 1 based on the image captured by the camera of the object sensor 13 and map information about the area around the vehicle 1. For example, the surrounding environment recognition unit 31b may recognize whether the vehicle 1 is driving on a curved road as the driving scene. Alternatively, the surrounding environment recognition unit 31b may recognize whether the vehicle 1 is driving on a narrow road as the driving scene.
For example, the driving scene may be recognized as whether the vehicle 1 is traveling in a merging lane. For example, the driving scene may be recognized as whether there is a stopping target such as a stop line or an obstacle ahead of the vehicle 1.

車両状態認識部31dは、自車両1のその他の車両状態を認識する。例えば、車両状態認識部31dは、物体センサ13や車両センサ14の健全性や、検出精度、物体センサ13や車両センサ14に生じた異常を認識する。
また例えば車両状態認識部31dは、走行支援装置10による走行支援制御に必要な地図情報が利用可能であるか否かを認識してもよい。例えば、自車両1の自律運転制御に必要な高精度地図が利用可能であるか否かを認識してもよい。例えば自車両1が走行している区間の地図情報が、地図データベース12に記憶されているか否かを認識してよい。
The vehicle state recognition unit 31d recognizes other vehicle states of the host vehicle 1. For example, the vehicle state recognition unit 31d recognizes the soundness and detection accuracy of the object sensor 13 and the vehicle sensor 14, and any abnormalities that have occurred in the object sensor 13 and the vehicle sensor 14.
Furthermore, for example, the vehicle state recognition unit 31d may recognize whether map information necessary for driving assistance control by the driving assistance device 10 is available. For example, the vehicle state recognition unit 31d may recognize whether a high-precision map necessary for autonomous driving control of the vehicle 1 is available. For example, the vehicle state recognition unit 31d may recognize whether map information for the section in which the vehicle 1 is traveling is stored in the map database 12.

操作入力認識部32は、車両センサ14の操舵角センサ、アクセルセンサ、ブレーキセンサの検出結果に基づいて、ステアリングホイールの操舵角、アクセルペダルの操作量、ブレーキ操作量を認識する。
室温認識部33は、車両センサ14の温度センサの検出結果に基づいて自車両1の車室内の気温を認識する。
The operation input recognition unit 32 recognizes the steering angle of the steering wheel, the operation amount of the accelerator pedal, and the operation amount of the brake pedal based on the detection results of the steering angle sensor, accelerator sensor, and brake sensor of the vehicle sensor 14.
The room temperature recognition unit 33 recognizes the temperature inside the vehicle cabin of the vehicle 1 based on the detection result of the temperature sensor of the vehicle sensor 14.

モード切替部30は、乗員によるモード切替スイッチ15の操作に基づいて、自車両1の運転モードを自動運転モードと手動運転モードとの間で切り替える。
また、モード切替部30は、乗員によるオーバライド操作を操作入力認識部32が認識すると、自車両1の運転モードを手動運転モードへ切り替えて、走行支援装置10による走行支援制御を解除する。
オーバライド操作とは、自動運転モードにおいて乗員がステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダルのいずれかを操作して、走行支援制御に介入することをいう。
モード切替スイッチ15の操作又はオーバライド操作による自動運転モードから手動運転モードへの切替は、乗員の意図による走行支援制御の解除の例である。
The mode switching unit 30 switches the driving mode of the vehicle 1 between an automatic driving mode and a manual driving mode based on the operation of the mode switching switch 15 by the occupant.
Furthermore, when the operation input recognition unit 32 recognizes an override operation by the occupant, the mode switching unit 30 switches the driving mode of the vehicle 1 to the manual driving mode and cancels the driving assistance control by the driving assistance device 10 .
An override operation refers to an occupant operating the steering wheel, accelerator pedal, or brake pedal in autonomous driving mode to intervene in driving assistance control.
Switching from the automatic driving mode to the manual driving mode by operating the mode changeover switch 15 or by an override operation is an example of cancellation of the driving assistance control at the driver's discretion.

また、モード切替部30は、周囲環境認識部31bが認識した周囲環境又は車両状態認識部31dが認識した自車両1の車両状態に基づいて、自車両1の運転モードを自動運転モードから手動運転モードに切り替える。すなわち走行支援制御を解除する。周囲環境又は車両状態に基づく走行支援制御の解除は、乗員が意図しない走行支援制御の解除(もしくは乗員の意図によらない走行支援制御の解除)の例である。
例えば、自動運転が困難な区間(以下「自動運転困難区間」と表記することがある)の手前の所定距離の地点に自車両1が到達したことを周囲環境認識部31bが認識した場合、モード切替部30は、自車両1の運転モードを自動運転モードから手動運転モードに切り替えてもよい。自動運転困難区間は、例えば渋滞している車線に合流する合流区間であってよい。
Furthermore, the mode switching unit 30 switches the driving mode of the host vehicle 1 from the autonomous driving mode to the manual driving mode based on the surrounding environment recognized by the surrounding environment recognition unit 31 b or the vehicle state of the host vehicle 1 recognized by the vehicle state recognition unit 31 d. In other words, the driving assist control is canceled. Cancellation of driving assist control based on the surrounding environment or the vehicle state is an example of cancellation of driving assist control unintentionally by the occupant (or cancellation of driving assist control unintentionally by the occupant).
For example, when the surrounding environment recognition unit 31b recognizes that the vehicle 1 has reached a point a predetermined distance before a section where autonomous driving is difficult (hereinafter, may be referred to as a "section where autonomous driving is difficult"), the mode switching unit 30 may switch the driving mode of the vehicle 1 from the autonomous driving mode to the manual driving mode. The section where autonomous driving is difficult may be, for example, a merging section where the vehicle merges into a congested lane.

また例えば、物体センサ13や車両センサ14の健全性や検出精度が許容限界値未満になった場合や、物体センサ13や車両センサ14に異常が生じたことを車両状態認識部31dが認識した場合に、自車両1の運転モードを自動運転モードから手動運転モードに切り替えてもよい。また例えば、走行支援装置10による走行支援制御に必要な地図情報が利用できないことを車両状態認識部31dが認識した場合に、自車両1の運転モードを自動運転モードから手動運転モードに切り替えてもよい。
モード切替部30は、同様に、周囲環境認識部31bが認識した周囲環境又は車両状態認識部31dが認識した自車両1の車両状態に基づいて、車線逸脱防止制御や、追従制御、定速走行制御、自動駐車制御を解除してもよい。
Furthermore, for example, the driving mode of the host vehicle 1 may be switched from the autonomous driving mode to the manual driving mode when the soundness or detection accuracy of the object sensor 13 or the vehicle sensor 14 falls below an allowable limit value or when the vehicle state recognition unit 31d recognizes that an abnormality has occurred in the object sensor 13 or the vehicle sensor 14. Furthermore, for example, when the vehicle state recognition unit 31d recognizes that map information required for driving assistance control by the driving assistance device 10 is unavailable, the driving mode of the host vehicle 1 may be switched from the autonomous driving mode to the manual driving mode.
Similarly, the mode switching unit 30 may cancel lane departure prevention control, following control, constant speed driving control, and automatic parking control based on the surrounding environment recognized by the surrounding environment recognition unit 31b or the vehicle state of the vehicle 1 recognized by the vehicle state recognition unit 31d.

また、モード切替部30は、自車両1の運転モードを自動運転モードから手動運転モードに切り替える前に、周囲環境認識部31bが認識した周囲環境又は車両状態認識部31dが認識した自車両1の車両状態に基づいて、自車両1の運転モードを自動運転モードから手動運転モードに切り替えそうであるか否かを判定してもよい。すなわち、走行支援制御を解除しそうであるか否かを判定してもよい。
例えば、自車両1が自動運転困難区間や地図情報が利用できない区間に接近している場合に、自車両1の運転モードを自動運転モードから手動運転モードに切り替えそうであると判定してよい。また、物体センサ13や車両センサ14の健全性や検出精度が許容限界値に近づいた場合に、自車両1の運転モードを自動運転モードから手動運転モードに切り替えそうであると判定してよい。
モード切替部30は、同様に、周囲環境認識部31bが認識した周囲環境又は車両状態認識部31dが認識した自車両1の車両状態に基づいて、車線逸脱防止制御や、追従制御、定速走行制御、自動駐車制御を解除しそうであるか否かを判定してもよい。
Furthermore, before switching the driving mode of the host vehicle 1 from the autonomous driving mode to the manual driving mode, the mode switching unit 30 may determine whether or not the driving mode of the host vehicle 1 is about to be switched from the autonomous driving mode to the manual driving mode, based on the surrounding environment recognized by the surrounding environment recognition unit 31 b or the vehicle state of the host vehicle 1 recognized by the vehicle state recognition unit 31 d. In other words, the mode switching unit 30 may determine whether or not the driving assist control is about to be released.
For example, when the vehicle 1 approaches an area where autonomous driving is difficult or an area where map information is unavailable, it may be determined that the driving mode of the vehicle 1 is likely to be switched from the autonomous driving mode to the manual driving mode. Also, when the soundness or detection accuracy of the object sensor 13 or the vehicle sensor 14 approaches an allowable limit value, it may be determined that the driving mode of the vehicle 1 is likely to be switched from the autonomous driving mode to the manual driving mode.
Similarly, the mode switching unit 30 may determine whether or not lane departure prevention control, following control, constant speed driving control, or automatic parking control is about to be released based on the surrounding environment recognized by the surrounding environment recognition unit 31b or the vehicle state of the vehicle 1 recognized by the vehicle state recognition unit 31d.

自動運転制御部34は、自車両1の運転モードが自動運転モードに設定されている場合、走行状態認識部31aが認識した自車両1の走行状態、位置認識部31cが認識した自車両1の現在位置及び姿勢、周囲環境認識部31bが認識した自車両1の周囲環境に基づいて、自車両1の自律運転制御を実行する。
例えば自動運転制御部34は、自車両1の現在位置及び姿勢と、ナビゲーションシステム等(図示せず)によって設定された目的地までの目標経路と、自車両1の周囲環境とに基づいて、自車両1を走行させる目標走行軌道を算出する。
When the driving mode of the vehicle 1 is set to the autonomous driving mode, the autonomous driving control unit 34 performs autonomous driving control of the vehicle 1 based on the driving state of the vehicle 1 recognized by the driving state recognition unit 31a, the current position and attitude of the vehicle 1 recognized by the position recognition unit 31c, and the surrounding environment of the vehicle 1 recognized by the surrounding environment recognition unit 31b.
For example, the automatic driving control unit 34 calculates a target driving trajectory for the vehicle 1 based on the current position and attitude of the vehicle 1, a target route to the destination set by a navigation system or the like (not shown), and the surrounding environment of the vehicle 1.

例えば、自車両1の周辺の経路や物体の有無を表現する経路空間マップと、走行場の危険度を数値化したリスクマップとを生成し、自車両1の運動特性、経路空間マップと、リスクマップとに基づいて、自車両1を走行させる目標走行軌道を生成する。
自動運転制御部34は、生成した目標走行軌道に沿って自車両1が走行するように、アクチュエータ19を駆動する。
For example, a route space map is generated that shows the route around the vehicle 1 and whether or not there are any objects, and a risk map that quantifies the danger level of the driving area, and a target driving trajectory for the vehicle 1 is generated based on the movement characteristics of the vehicle 1, the route space map, and the risk map.
The automatic driving control unit 34 drives the actuator 19 so that the vehicle 1 travels along the generated target travel trajectory.

また、自車両1の運転モードが手動運転モードに設定され、且つ車線逸脱防止制御が作動している場合には、自動運転制御部34は、自車両1の走行状態と、自車両1の現在の車線内横位置及び姿勢に基づいて、自車両1の車線内横位置を維持するように(例えば車線形状に沿って車線中央を走行するように)自車両1の操舵角を自動制御してよい。
また例えば、追従制御、定速走行制御が作動している場合には、自動運転制御部34は、自車両1の走行状態と周囲環境に基づいて、自車両と先行車両との車間距離を維持するように、又は予め設定された設定速度で走行するように、自車両の加速度と減速度を自動制御してよい。
In addition, when the driving mode of the vehicle 1 is set to manual driving mode and lane departure prevention control is activated, the automatic driving control unit 34 may automatically control the steering angle of the vehicle 1 so as to maintain the lateral position of the vehicle 1 within the lane (for example, so as to drive in the center of the lane in accordance with the lane shape) based on the driving state of the vehicle 1 and the current lateral position and attitude of the vehicle 1 within the lane.
For example, when follow-up control or constant speed driving control is activated, the automatic driving control unit 34 may automatically control the acceleration and deceleration of the vehicle based on the driving state of the vehicle 1 and the surrounding environment, so as to maintain the distance between the vehicle and the preceding vehicle, or so as to drive at a predetermined set speed.

また例えば、自動駐車制御が作動している場合には、自動運転制御部34は、自車両1の周囲環境に基づいて自車両1の現在位置に対する目標駐車位置の相対位置を算出し、自車両1の現在位置から目標駐車位置へ至る目標走行軌道を生成し、生成した目標走行軌道に沿って自車両1が走行するようにアクチュエータ19を駆動する。
また例えば、自動運転制御部34は、周囲環境認識部31bが自車両1の進行方向の前方に位置する障害物を検出した時に、障害物の手前の位置に自車両1を停止させる自動ブレーキ制御(例えば緊急ブレーキ制御)を実施する。
For example, when automatic parking control is activated, the automatic driving control unit 34 calculates the relative position of the target parking position with respect to the current position of the vehicle 1 based on the surrounding environment of the vehicle 1, generates a target driving trajectory from the current position of the vehicle 1 to the target parking position, and drives the actuator 19 so that the vehicle 1 drives along the generated target driving trajectory.
For example, when the surrounding environment recognition unit 31b detects an obstacle located ahead of the vehicle 1 in the direction of travel, the automatic driving control unit 34 performs automatic braking control (e.g., emergency braking control) to stop the vehicle 1 in front of the obstacle.

期待値推定部35は、走行支援装置10による走行支援制御に関する自車両1の乗員の期待値を推定する。
例えば、乗員は走行支援装置10による走行支援制御に対して以下の(A)~(G)を期待していると考えられる。
(A)乗員が意図せずに走行支援制御が解除されないこと。
(B)車線に沿って走行すること(すなわち車線内横位置が変動しないこと)。
(C)急加速、急減速しないことや、加速、減速が緩慢すぎないこと
(D)車速が速すぎたり遅すぎたりしないこと。
(E)先行車両との車間距離が短すぎないこと。
(F)自動駐車時の所要時間が長すぎないこと。
(G)自動駐車時の切返し回数が多すぎないこと。
The expected value estimation unit 35 estimates the expected values of the occupants of the vehicle 1 regarding the driving support control by the driving support device 10 .
For example, it is considered that the passengers expect the following (A) to (G) from the driving support control by the driving support device 10.
(A) The driving assistance control is not released unintentionally by the occupant.
(B) Driving along the lane (i.e., not changing lateral position within the lane).
(C) Do not accelerate or decelerate suddenly, or accelerate or decelerate too slowly. (D) Do not drive too fast or too slow.
(E) The distance between your vehicle and the vehicle ahead is not too short.
(F) The time required for automatic parking should not be too long.
(G) The number of turns during automatic parking should not be too many.

このため、期待値推定部35は、自車両1の走行車線内の車幅方向位置、車幅方向位置の変動量、自車両1の速度、加速度、減速度、自車両1と先行車両との間の車間距離、自動駐車制御が作動している場合の駐車の所要時間、駐車に要する切返しの回数に対する乗員の期待値を推定する。
例えば期待値推定部35は、車幅方向位置、車幅方向位置の変動量、駐車の所要時間、駐車に要する切返しの回数に対する期待値として、乗員が許容する上限値を推定してよい。例えば期待値推定部35は、車間距離に対する期待値として乗員が許容する下限値を推定してよい。
また例えば期待値推定部35は、自車両1の速度、加速度、減速度に対する期待値として、乗員が許容する上限値と下限値を推定してよい。すなわち乗員が許容する加速度、減速度、速度の範囲を推定してよい。これら上限値及び下限値は特許請求の範囲に記載の「限界値」の例である。
For this reason, the expected value estimation unit 35 estimates the occupant's expectations regarding the vehicle width position of the vehicle 1 within the driving lane, the amount of variation in the vehicle width position, the speed, acceleration, and deceleration of the vehicle 1, the distance between the vehicle 1 and the preceding vehicle, the time required for parking when automatic parking control is activated, and the number of turns required for parking.
For example, the expected value estimating unit 35 may estimate upper limits acceptable to the occupant as expected values for the vehicle width direction position, the amount of change in the vehicle width direction position, the time required for parking, and the number of turns required for parking. For example, the expected value estimating unit 35 may estimate lower limits acceptable to the occupant as expected values for the inter-vehicle distance.
For example, the expected value estimation unit 35 may estimate upper and lower limit values acceptable to the occupant as expected values for the speed, acceleration, and deceleration of the vehicle 1. In other words, the expected value estimation unit 35 may estimate the ranges of acceleration, deceleration, and speed acceptable to the occupant. These upper and lower limit values are examples of the "limit values" described in the claims.

例えば、期待値推定部35は、自車両1の走行車線の幅員や、車線形状(曲率など)、自車両の車速等の走行状態に基づいて、自車両1の走行車線内の車幅方向位置や先行車両との間の車間距離に対する期待値を算出してよい。また、幅員や車線形状、走行状態に応じた車幅方向位置や車間距離に対する一般的な運転者の期待値のルックアップテーブルを予め記憶しておき、このルックアップテーブルから読み出してもよい。ルックアップテーブルは、過去に自車両1の乗員が運転したときの車幅方向位置と車間距離の履歴に基づいて作成してもよい。 For example, the expected value estimation unit 35 may calculate expected values for the lateral position of the host vehicle 1 within the lane in which the host vehicle 1 is traveling and the distance between the vehicle and the preceding vehicle based on driving conditions such as the width of the lane in which the host vehicle 1 is traveling, the shape of the lane (such as curvature), and the speed of the host vehicle. Alternatively, a lookup table of typical driver expectations for lateral position and distance between the vehicles depending on the width, shape of the lane, and driving conditions may be stored in advance, and the expected values may be read from this lookup table. The lookup table may also be created based on the history of lateral position and distance between the vehicles when the occupant of the host vehicle 1 was previously driving.

また例えば期待値推定部35は、周囲環境認識部31bが認識した走行シーンに基づいて、自車両1の加速度及び減速度に対する期待値を推定してよい。
例えば、自車両1が合流車線を走行していると周囲環境認識部31bが認識した場合に、合流車線における加速度に対する期待値を推定してもよい。また例えば、周囲環境認識部31bが自車両1の前方の停止目標を認識した場合に、減速度に対する期待値を推定してもよい。例えば期待値推定部35は、走行シーン毎の加速度、減速度に対する期待値を、自車両1の乗員が過去に同様の走行シーンで運転したときの加速度、減速度の履歴に基づいて推定してよい。
Furthermore, for example, the expected value estimation unit 35 may estimate expected values for the acceleration and deceleration of the host vehicle 1 based on the driving scene recognized by the surrounding environment recognition unit 31b.
For example, when the surrounding environment recognition unit 31b recognizes that the host vehicle 1 is traveling in a merging lane, the expected value for acceleration in the merging lane may be estimated. Also, when the surrounding environment recognition unit 31b recognizes a stopping target ahead of the host vehicle 1, the expected value estimation unit 35 may estimate the expected value for deceleration for each driving scene based on the history of acceleration and deceleration when the occupant of the host vehicle 1 previously drove in a similar driving scene.

また例えば期待値推定部35は、周囲環境認識部31bが認識した走行シーンに基づいて、自車両1の車速に対する期待値を推定してよい。
例えば、自車両1がカーブ路や狭路を走行していると周囲環境認識部31bが認識した場合に、これらの区間を走行する自車両1の車速に対する期待値を推定してもよい。例えば期待値推定部35は、走行シーン毎の車速に対する期待値を、自車両1の乗員が過去に同様の走行シーンで運転したときの車速の履歴に基づいて推定してよい。
Furthermore, for example, the expected value estimation unit 35 may estimate an expected value for the vehicle speed of the host vehicle 1 based on the driving scene recognized by the surrounding environment recognition unit 31b.
For example, when the surrounding environment recognition unit 31b recognizes that the vehicle 1 is traveling on a curved road or a narrow road, the expected value estimation unit 35 may estimate an expected value for the vehicle speed of the vehicle 1 traveling on these sections. For example, the expected value estimation unit 35 may estimate an expected value for the vehicle speed for each traveling scene based on a history of vehicle speeds when the occupant of the vehicle 1 drove in similar traveling scenes in the past.

また例えば期待値推定部35は、自動駐車制御が作動している場合に、周囲環境認識部31bが認識した自車両1の周囲の障害物や、自動運転制御部34が算出した自車両1の現在位置に対する目標駐車位置の相対距離に基づいて、駐車の所要時間と、駐車に要する切返しの回数に対する期待値を推定してもよい。
例えば、自車両1の周囲の障害物の配置パターンと相対距離とに応じた所要時間と切返し回数に対する一般的な運転者の期待値のルックアップテーブルを予め記憶しておき、このルックアップテーブルから読み出してもよい。ルックアップテーブルは、自車両1の乗員が過去に駐車したときの所要時間と切返し回数の履歴に基づいて作成してもよい。
For example, when automatic parking control is activated, the expected value estimation unit 35 may estimate the expected value for the time required for parking and the number of turns required for parking based on obstacles around the vehicle 1 recognized by the surrounding environment recognition unit 31b and the relative distance between the current position of the vehicle 1 and the target parking position calculated by the automatic driving control unit 34.
For example, it is possible to pre-store and read from a lookup table of typical driver expectations for the time required and the number of turns required depending on the arrangement pattern and relative distance of obstacles around the vehicle 1. The lookup table may be created based on the history of the time required and the number of turns required when the occupant of the vehicle 1 previously parked.

比較部38は、走行状態認識部31a、周囲環境認識部31b、位置認識部31cが認識した自車両1の走行状態と、期待値推定部35が推定した期待値とを比較して、走行支援装置10の走行支援制御により発生した自車両の走行状態が、期待値推定部35が推定した期待値から外れたか否かを判定する。また、比較部38は、走行支援制御により発生した自車両の走行状態が期待値から外れそうであるか否かを判定する。
例えば比較部38は、走行状態認識部31a、周囲環境認識部31b、位置認識部31cが検出した自車両1の走行状態の状態量が、期待値推定部35により期待値として推定された限界値(すなわち上限値や下限値)を超えた場合に、自車両の走行状態が期待値から外れたと判定してよい。
なお、以下の説明において走行状態認識部31a、周囲環境認識部31b、位置認識部31cが検出した自車両1の走行状態の状態量を「検出状態量」と表記することがある。
The comparison unit 38 compares the driving states of the host vehicle 1 recognized by the driving state recognition unit 31 a, the surrounding environment recognition unit 31 b, and the position recognition unit 31 c with the expected values estimated by the expected value estimation unit 35, and determines whether the driving states of the host vehicle generated by the driving support control of the driving support device 10 deviate from the expected values estimated by the expected value estimation unit 35. The comparison unit 38 also determines whether the driving states of the host vehicle generated by the driving support control are likely to deviate from the expected values.
For example, the comparison unit 38 may determine that the driving state of the vehicle 1 deviates from the expected value when the state quantities of the driving state of the vehicle 1 detected by the driving state recognition unit 31a, the surrounding environment recognition unit 31b, and the position recognition unit 31c exceed the limit values (i.e., upper and lower limit values) estimated as expected values by the expected value estimation unit 35.
In the following description, the state quantities of the running state of the vehicle 1 detected by the running state recognition unit 31a, the surrounding environment recognition unit 31b, and the position recognition unit 31c may be referred to as "detected state quantities."

また例えば、検出状態量が、推定された限界値に近づいた場合に自車両1の走行状態が期待値から外れそうであると判定してよい。
例えば、検出状態量と推定された限界値との間の差分が所定閾値以下であるか否かを判定し、差分が所定値以下である場合に検出状態量が限界値に近づいたと判定してよい。
また例えば、期待値として上限値が推定されている場合には、期待値として推定された上限値に対する検出状態量の比(検出状態量/上限値)が所定値以上であるか否かを判定してよい。比(検出状態量/上限値)が所定値以上である場合に検出状態量が限界値に近づいたと判定してよい。
また例えば、期待値として下限値が推定されている場合には、期待値として推定された下限値に対する検出された検出状態量の比(検出状態量/下限値)が所定値以下であるか否かを判定してよい。比(検出状態量/下限値)が所定値以下である場合に検出状態量が限界値に近づいたと判定してよい。
Also, for example, when the detected state quantity approaches an estimated limit value, it may be determined that the running state of the host vehicle 1 is likely to deviate from the expected value.
For example, it may be determined whether the difference between the detected state quantity and the estimated limit value is equal to or less than a predetermined threshold, and if the difference is equal to or less than the predetermined value, it may be determined that the detected state quantity has approached the limit value.
Furthermore, for example, when an upper limit value is estimated as an expected value, it may be determined whether the ratio of the detected state quantity to the upper limit value estimated as the expected value (detected state quantity/upper limit value) is equal to or greater than a predetermined value, and when the ratio (detected state quantity/upper limit value) is equal to or greater than the predetermined value, it may be determined that the detected state quantity has approached the limit value.
Furthermore, for example, when a lower limit value is estimated as an expected value, it may be determined whether or not the ratio of the detected state quantity to the estimated lower limit value (detected state quantity/lower limit value) is equal to or less than a predetermined value. If the ratio (detected state quantity/lower limit value) is equal to or less than the predetermined value, it may be determined that the detected state quantity has approached the limit value.

センサ表示判定部36は、物体センサ13が検出した自車両の周囲の物体に応じてキャラクタ画像を生成するために、周囲環境認識部31bにより自車両の周囲の物体が認識されたか否かを判定する。さらにセンサ表示判定部36は、認識した物体の方向の情報を周囲環境認識部31bから取得する。例えば、物体センサ13のソナーによって自車両の周囲の物体が検出されたか否かを判定し、検出された物体の方向の情報を周囲環境認識部31bから取得する。
室温比較部37は、室温認識部33が認識した自車両1の車室内の気温と、空調装置16の設定温度との間の温度差を検出する。室温比較部37は、検出した温度差が所定の閾値以上であるか否かを判定する。すなわち、車室内の気温が設定温度よりも高すぎるか否か、及び車室内の気温が設定温度よりも低すぎるか否かを判定する。
The sensor display determination unit 36 determines whether an object around the vehicle has been recognized by the surrounding environment recognition unit 31b in order to generate a character image in accordance with an object around the vehicle detected by the object sensor 13. Furthermore, the sensor display determination unit 36 acquires information on the direction of the recognized object from the surrounding environment recognition unit 31b. For example, the sensor display determination unit 36 determines whether an object around the vehicle has been detected by the sonar of the object sensor 13, and acquires information on the direction of the detected object from the surrounding environment recognition unit 31b.
The room temperature comparison unit 37 detects the temperature difference between the air temperature inside the vehicle 1 recognized by the room temperature recognition unit 33 and the set temperature of the air conditioner 16. The room temperature comparison unit 37 determines whether the detected temperature difference is equal to or greater than a predetermined threshold value. In other words, it determines whether the air temperature inside the vehicle is too high or too low compared to the set temperature.

キャラクタ画像生成部39は、自車両1の走行モードと、比較部38及び室温比較部37の比較結果と、センサ表示判定部36の判定結果に基づいて、表示装置に表示するキャラクタ画像を生成する。
例えばキャラクタ画像生成部39は、自車両1の走行モードが自動運転モードである場合(すなわち自車両1の走行支援制御が実行されている場合)には、車両の運転に関係する行動を行うキャラクタのキャラクタ画像を生成する。例えば、図4(a)に示すようなキャラクタ2が自車両1を運転しているキャラクタ画像22を生成してよい。
キャラクタ画像生成部39は、矢印22aで表すように、自車両1の実際の操舵角に応じてキャラクタ2が把持しているステアリングホイール3やキャラクタ2の体を傾けてもよい。図2(a)のキャラクタ画像20や図4(b)のキャラクタ画像23においても同様に、矢印20a、23aで表すように自車両1の実際の操舵角に応じてキャラクタ2が把持しているステアリングホイール3やキャラクタ2の体を傾けてもよい。
また例えば、自動駐車制御が作動しており、自車両が後退している場合には、図4(b)に示すようにキャラクタ2が後ろを向いて自車両1を運転しているキャラクタ画像22を生成する。
The character image generating unit 39 generates a character image to be displayed on the display device based on the driving mode of the vehicle 1, the comparison results of the comparing unit 38 and the room temperature comparing unit 37, and the determination result of the sensor display determining unit 36.
For example, when the driving mode of the host vehicle 1 is the automatic driving mode (i.e., when driving assistance control of the host vehicle 1 is being executed), the character image generation unit 39 generates a character image of a character performing an action related to driving the vehicle. For example, the character image generation unit 39 may generate a character image 22 in which the character 2 is driving the host vehicle 1 as shown in FIG. 4( a).
As indicated by arrow 22a, the character image generation unit 39 may tilt the steering wheel 3 held by the character 2 or the body of the character 2 in accordance with the actual steering angle of the host vehicle 1. Similarly, as indicated by arrows 20a and 23a, the character image 20 in Fig. 2(a) and the character image 23 in Fig. 4(b) may tilt the steering wheel 3 held by the character 2 or the body of the character 2 in accordance with the actual steering angle of the host vehicle 1.
Also, for example, when automatic parking control is activated and the vehicle is reversing, a character image 22 is generated in which the character 2 is driving the vehicle 1 while facing backward, as shown in FIG. 4(b).

キャラクタ画像生成部39は、期待値推定部35が推定した期待値と、走行状態認識部31a、周囲環境認識部31b、位置認識部31cが認識した自車両1の走行状態(すなわち走行支援装置10の走行支援制御により発生した自車両1の走行状態)と、の間の差に応じて、行動や表情が変化するキャラクタ2のキャラクタ画像を生成する。
具体的には、自車両1の走行状態が期待値から外れそうであると比較部38が判定した場合には、キャラクタ画像生成部39は、図2(a)に示すようにキャラクタ2が懸命に運転しているキャラクタ画像20を生成する。これに代えてキャラクタ2が焦っている、又は汗をかいているキャラクタ画像を生成してもよい。
The character image generation unit 39 generates a character image of the character 2 whose behavior and expression change depending on the difference between the expected value estimated by the expected value estimation unit 35 and the driving state of the vehicle 1 recognized by the driving state recognition unit 31a, the surrounding environment recognition unit 31b, and the position recognition unit 31c (i.e., the driving state of the vehicle 1 generated by the driving assistance control of the driving assistance device 10).
Specifically, when the comparison unit 38 determines that the driving state of the vehicle 1 is likely to deviate from the expected value, the character image generation unit 39 generates a character image 20 in which the character 2 is driving hard, as shown in Fig. 2(a). Alternatively, a character image in which the character 2 is impatient or sweating may be generated.

また、自車両1の走行状態が期待値から外れた場合には、図2(b)に示すようにキャラクタ2がうなだれて申し訳なさを表しているキャラクタ画像21を生成する。これに代えて、キャラクタ2が謝罪する、謝罪の意を示す、残念がる又は顔色が悪くなるキャラクタ画像してもよい。
またキャラクタ画像生成部39は、モード切替部30が乗員の意図によらずに走行支援機能を解除した場合にも、図2(b)に示すようにキャラクタ2がうなだれて申し訳なさを表しているキャラクタ画像21を生成する。これに代えて、キャラクタ2が謝罪する、謝罪の意を示す、残念がる又は顔色が悪くなるキャラクタ画像してもよい。
またキャラクタ画像生成部39は、モード切替部30が乗員の意図によらずに走行支援機能を解除しそうであると判定した場合にも、図2(a)に示すようにキャラクタ2が懸命に運転しているキャラクタ画像20を生成する。これに代えてキャラクタ2が焦っている、又は汗をかいているキャラクタ画像を生成してもよい。
Furthermore, when the running state of the vehicle 1 deviates from the expected value, a character image 21 is generated in which the character 2 hangs its head and expresses regret, as shown in Fig. 2(b). Alternatively, a character image of the character 2 apologizing, expressing apologetic feelings, feeling regretful, or with a pale face may be generated.
Furthermore, even when the mode switching unit 30 cancels the driving support function unintentionally by the occupant, the character image generating unit 39 generates a character image 21 in which the character 2 hangs its head and expresses regret, as shown in Fig. 2(b). Alternatively, a character image in which the character 2 apologizes, expresses apologetic intent, feels regret, or has a pale face may be used.
Furthermore, even when the mode switching unit 30 determines that the driving support function is likely to be deactivated unintentionally by the occupant, the character image generating unit 39 generates a character image 20 in which the character 2 is driving hard, as shown in Fig. 2(a). Alternatively, a character image in which the character 2 is impatient or sweating may be generated.

一方で、またキャラクタ画像生成部39は、走行支援装置10の走行支援制御が成功して完了したか否かを判定する。例えば、モード切替部30が乗員の意図により走行支援機能を解除した場合には、走行支援制御が成功して完了したと判定してよい。また例えば、自動駐車制御が実行されている場合には駐車が完了した場合も、走行支援制御が成功して完了したと判定してよい。
また、走行支援制御の完了時に、乗員が違和感を覚えているか否かに応じて走行支援制御が成功して完了したか否かを判定してもよい。例えば車内カメラにより乗員を撮影した撮像画像から乗員の表情を画像認識し、乗員の表情が「驚き」の表情や「怒り」の表情に分類される場合に乗員が違和感を覚えていると判定してよい。
走行支援制御が成功して完了した場合、またキャラクタ画像生成部39は、図5(a)に示すようなキャラクタ2が喜んでいるキャラクタ画像24を生成してよい。
Meanwhile, the character image generation unit 39 also determines whether the driving assistance control of the driving assistance device 10 has been successfully completed. For example, if the mode switching unit 30 cancels the driving assistance function at the driver's discretion, the character image generation unit 39 may determine that the driving assistance control has been successfully completed. Also, for example, if automatic parking control is being executed, the character image generation unit 39 may determine that the driving assistance control has been successfully completed even if parking is completed.
Furthermore, when the driving support control is completed, it may be determined whether the driving support control has been successfully completed depending on whether the occupant feels uncomfortable. For example, the facial expression of the occupant may be recognized from an image captured by an in-vehicle camera, and it may be determined that the occupant feels uncomfortable if the facial expression is classified as a "surprise" or "anger" expression.
If the driving support control is successfully completed, the character image generating unit 39 may generate a character image 24 of the character 2 looking happy, as shown in FIG. 5( a ).

一方で、自車両1の走行モードが手動運転モードである場合(例えば、自車両1の走行支援制御が実行されていない場合)には、キャラクタ画像生成部39は、キャラクタ2の幼さ又は頼りなさを表す行動を行うキャラクタ2のキャラクタ画像を生成する。
幼さ又は頼りなさを表す行動を行うキャラクタ2のキャラクタ画像として、例えば車両の運転と無関係な行動を行うキャラクタ2のキャラクタ画像を生成してよい。例えば、車両を運転せずにうろうろ歩き回っているキャラクタ2のキャラクタ画像や、小動物、玩具、ボールなどの他の物体の像がキャラクタ2と同時に描画されて、キャラクタ2が他の物体に気を取られているキャラクタ画像を生成してもよい。
また更に、幼さ又は頼りなさを表す行動を行うキャラクタ2として、車両の運転と無関係な行動に失敗する動作を行うキャラクタ2のキャラクタ画像を生成してもよい。例えば、例えば図5(b)に示すように、うろうろ歩き回っていたキャラクタ2が転ぶキャラクタ画像24や、車両の運転と無関係な行動を失敗することで車両の運転に関係する行動に時間がかかるキャラクタ2のキャラクタ画像24や、車両の運転と無関係な行動の途中に周囲に気がとられたり、注意散漫になるキャラクタ2のキャラクタ画像24を生成してもよい。
このように、キャラクタ2の幼さ又は頼りなさを表すキャラクタ画像24を乗員に提示することにより、走行支援装置10の走行支援制御に対する乗員の期待値を下げることができる。このため、乗員の意図によらずに走行支援機能が解除されたり、走行支援機能の結果が乗員の期待に沿わない場合における乗員の不快感を軽減できる。
On the other hand, when the driving mode of the vehicle 1 is a manual driving mode (for example, when driving assistance control of the vehicle 1 is not being executed), the character image generation unit 39 generates a character image of the character 2 performing an action that shows the immaturity or unreliability of the character 2.
As a character image of character 2 performing an action that shows immaturity or unreliability, for example, a character image of character 2 performing an action unrelated to driving a vehicle may be generated. For example, a character image of character 2 wandering around without driving a vehicle, or a character image in which images of other objects such as small animals, toys, or balls are drawn simultaneously with character 2, and character 2 is distracted by other objects may be generated.
Furthermore, a character image of a character 2 failing to perform an action unrelated to driving a vehicle may be generated as a character 2 performing an action that indicates immaturity or unreliability. For example, as shown in Fig. 5(b), a character image 24 of a character 2 wandering around and falling, a character image 24 of a character 2 failing to perform an action unrelated to driving a vehicle and therefore taking a long time to perform an action related to driving a vehicle, or a character image 24 of a character 2 becoming distracted or distracted by the surroundings while performing an action unrelated to driving a vehicle may be generated.
In this way, by presenting the occupant with the character image 24 that represents the childishness or unreliability of the character 2, it is possible to lower the occupant's expectations regarding the driving support control of the driving support device 10. This reduces the discomfort felt by the occupant when the driving support function is cancelled without the occupant's intention or when the results of the driving support function do not meet the occupant's expectations.

またキャラクタ画像生成部39は、車室内の気温と空調装置16の設定温度との間の温度差が閾値以上であると室温認識部33が判定した場合に、キャラクタ2が車室内の温度を調整しているキャラクタ画像を生成する。
例えば、車室内の気温が設定温度よりも高すぎる場合には、キャラクタ2が必死で車室内を冷やすキャラクタ画像を生成する。例えば図6(a)に示すようにキャラクタ2が必死で団扇26aを扇いでいるキャラクタ画像26を生成してよい。
例えば、車室内の気温が設定温度よりも低すぎる場合には、キャラクタ2が必死で車室内を暖めているキャラクタ画像を生成する。例えば図6(b)に示すようにキャラクタ2が必死で焚き火27aを起こしているキャラクタ画像27を生成してよい。
In addition, when the room temperature recognition unit 33 determines that the temperature difference between the air temperature inside the vehicle cabin and the set temperature of the air conditioning unit 16 is greater than or equal to a threshold value, the character image generation unit 39 generates a character image in which character 2 is adjusting the temperature inside the vehicle cabin.
For example, if the temperature inside the vehicle is higher than the set temperature, a character image of the character 2 desperately trying to cool the vehicle interior may be generated. For example, as shown in Fig. 6(a), a character image 26 of the character 2 desperately fanning himself with a fan 26a may be generated.
For example, if the temperature inside the vehicle is lower than the set temperature, a character image of the character 2 frantically trying to warm up the vehicle may be generated. For example, as shown in FIG. 6B, a character image 27 of the character 2 frantically starting a bonfire 27a may be generated.

またキャラクタ画像生成部39は、周囲環境認識部31bにより自車両の周囲の物体が認識された(すなわち物体センサ13により自車両の周囲の物体が検出された)とセンサ表示判定部36が判定した場合に、図7(a)に示すようにキャラクタ2が不安な表情で物体の検出方向を向くキャラクタ画像28を生成する。例えば、物体センサ13のソナーによって検出された物体の検出方向を向くキャラクタ画像28を生成する。
またキャラクタ画像生成部39は、自動運転制御部34が障害物の手前の位置に自車両1を停止させる自動ブレーキ制御(例えば緊急ブレーキ制御)を実施した場合に、図7(b)に示すようにキャラクタ2が怖がっているキャラクタ画像29を生成する。
キャラクタ画像生成部39は、これらのキャラクタ画像を表示装置上に表示する。
Furthermore, when the sensor display determination unit 36 determines that an object around the vehicle has been recognized by the surrounding environment recognition unit 31b (i.e., that an object around the vehicle has been detected by the object sensor 13), the character image generation unit 39 generates a character image 28 in which the character 2 looks anxious and faces in the direction in which the object has been detected, as shown in Fig. 7(a). For example, the character image generation unit 39 generates a character image 28 in which the character looks in the direction in which the object has been detected by the sonar of the object sensor 13.
In addition, when the automatic driving control unit 34 performs automatic braking control (e.g., emergency braking control) to stop the vehicle 1 in front of an obstacle, the character image generation unit 39 generates a character image 29 in which the character 2 is scared, as shown in Figure 7 (b).
The character image generating unit 39 displays these character images on a display device.

(動作)
図8は、実施形態のキャラクタ表示方法の第1例のフローチャートである。
ステップS1においてキャラクタ画像生成部39は、自車両1の運転モードが自動運転モードであるか否かを判定する。自車両1の運転モードが自動運転モードである場合(ステップS:Y1)に処理はステップS2へ進む。自車両1の運転モードが自動運転モードでない場合(ステップS1:N)に処理はステップS8へ進む。
ステップS2においてキャラクタ画像生成部39は、図4(a)に示すようなキャラクタ2が自車両1を運転しているキャラクタ画像22を生成して表示装置に表示する。
(operation)
FIG. 8 is a flowchart of a first example of a character display method according to an embodiment.
In step S1, the character image generation unit 39 determines whether the driving mode of the vehicle 1 is the automatic driving mode. If the driving mode of the vehicle 1 is the automatic driving mode (step S: Y1), the process proceeds to step S2. If the driving mode of the vehicle 1 is not the automatic driving mode (step S1: N), the process proceeds to step S8.
In step S2, the character image generating unit 39 generates a character image 22 of the character 2 driving the vehicle 1 as shown in FIG. 4(a), and displays it on the display device.

ステップS3において比較部38は、走行支援装置10の走行支援制御(運転制御)が、期待値推定部35が推定した期待値から外れたか否かを判定する。走行支援制御が期待値から外れた場合(ステップS3:Y)に処理はステップS4へ進む。走行支援制御が期待値から外れていない場合(ステップS3:N)に処理はステップS6へ進む。
ステップS4においてキャラクタ画像生成部39は、図2(b)に示すようなキャラクタ2が申し訳なさを表すキャラクタ画像21を生成して表示装置に表示する。
その後、ステップS5においてキャラクタ画像生成部39は、図2(a)に示すようなキャラクタ2が懸命に運転しているキャラクタ画像20を生成して表示装置に表示する。その後に処理は終了する。
In step S3, the comparison unit 38 determines whether the driving support control (driving control) of the driving support device 10 deviates from the expected value estimated by the expected value estimation unit 35. If the driving support control deviates from the expected value (step S3: Y), the process proceeds to step S4. If the driving support control does not deviate from the expected value (step S3: N), the process proceeds to step S6.
In step S4, the character image generating unit 39 generates a character image 21 in which the character 2 expresses regret as shown in FIG. 2(b), and displays it on the display device.
Thereafter, in step S5, the character image generating unit 39 generates a character image 20 of the character 2 driving hard as shown in Fig. 2(a) and displays it on the display device, after which the process ends.

ステップS6において比較部38は、走行支援装置10の走行支援制御(運転制御)が、期待値推定部35が推定した期待値から外れそうか否かを判定する。走行支援制御が期待値から外れそうである場合(ステップS6:Y)に処理はステップS7へ進む。走行支援制御が期待値から外れそうでない場合(ステップS6:N)に処理は終了する。
ステップS7においてキャラクタ画像生成部39は、図2(a)に示すようなキャラクタ2が懸命に運転しているキャラクタ画像20を生成して表示装置に表示する。その後に処理は終了する。
In step S6, the comparison unit 38 determines whether the driving support control (driving control) of the driving support device 10 is likely to deviate from the expected value estimated by the expected value estimation unit 35. If the driving support control is likely to deviate from the expected value (step S6: Y), the process proceeds to step S7. If the driving support control is unlikely to deviate from the expected value (step S6: N), the process ends.
In step S7, the character image generating unit 39 generates a character image 20 of the character 2 driving hard as shown in Fig. 2(a) and displays it on the display device, after which the process ends.

ステップS8においてキャラクタ画像生成部39は、自車両1の運転モードが前回の制御周期では自動運転モードであったか否かを判定する。自車両1の運転モードが自動運転モードでなかった場合(ステップS8:N)、すなわち前回の制御周期でも自車両1の運転モードが手動運転モードであった場合に処理はステップS9へ進む。
自車両1の運転モードが前回の制御周期では自動運転モードであった場合(ステップS8:Y)、すなわち今回の制御周期で運転モードが自動運転モードから手動運転モードに切り替わった場合に処理はステップS10へ進む。
ステップS9においてキャラクタ画像生成部39は、図5(b)に示すような頼りなさを感じるキャラクタ画像24を生成して表示装置に表示する。その後に処理は終了する。
In step S8, the character image generation unit 39 determines whether the driving mode of the host vehicle 1 was the automatic driving mode in the previous control cycle. If the driving mode of the host vehicle 1 was not the automatic driving mode (step S8: N), that is, if the driving mode of the host vehicle 1 was the manual driving mode in the previous control cycle, the process proceeds to step S9.
If the driving mode of the vehicle 1 was the automatic driving mode in the previous control cycle (step S8: Y), that is, if the driving mode has switched from the automatic driving mode to the manual driving mode in the current control cycle, the processing proceeds to step S10.
In step S9, the character image generating unit 39 generates an unreliable character image 24 as shown in Fig. 5(b) and displays it on the display device, after which the process ends.

ステップS10においてキャラクタ画像生成部39は、自車両1の運転モードが乗員の意図によらずに自動運転モードから手動運転モードに切り替わったか否かを判定する。自車両1の運転モードが乗員の意図によって手動運転モードに切り替わった場合(ステップS10:N)に処理はステップS11へ進む。乗員の意図によらずに手動運転モードに切り替わった場合(ステップS10:Y)に処理はステップS12へ進む。
ステップS11においてキャラクタ画像生成部39は、図5(a)に示すようなキャラクタ2が喜んでいるキャラクタ画像24を生成して表示装置に表示する。その後に処理は終了する。
ステップS12においてキャラクタ画像生成部39は、図2(b)に示すようなキャラクタ2が申し訳なさを表すキャラクタ画像21を生成して表示装置に表示する。その後に処理は終了する。
In step S10, the character image generation unit 39 determines whether the driving mode of the vehicle 1 has switched from the automatic driving mode to the manual driving mode without the intention of the occupant. If the driving mode of the vehicle 1 has switched to the manual driving mode without the intention of the occupant (step S10: N), the process proceeds to step S11. If the driving mode has switched to the manual driving mode without the intention of the occupant (step S10: Y), the process proceeds to step S12.
In step S11, the character image generating unit 39 generates a character image 24 of the character 2 looking happy, as shown in Fig. 5(a), and displays it on the display device, after which the process ends.
In step S12, the character image generating unit 39 generates a character image 21 in which the character 2 expresses regret, as shown in Fig. 2(b), and displays it on the display device, after which the process ends.

図9は、実施形態のキャラクタ表示方法の第2例のフローチャートである。
ステップS20において室温認識部33は、空調装置16の設定温度に比べて車室内の温度が著しく高いか否かを判定する。設定温度に比べて車室内の温度が著しく高い場合(ステップS20:Y)に処理はステップS21へ進む。設定温度に比べて車室内の温度が著しく高くない場合(ステップS20:N)に処理はステップS22へ進む。
ステップS21においてキャラクタ画像生成部39は、図6(a)に示すようにキャラクタ2が必死で車室内を冷やすキャラクタ画像26を生成して表示装置に表示する。その後に処理は終了する。
FIG. 9 is a flowchart of a second example of the character display method according to the embodiment.
In step S20, the room temperature recognition unit 33 determines whether the temperature inside the vehicle cabin is significantly higher than the set temperature of the air conditioner 16. If the temperature inside the vehicle cabin is significantly higher than the set temperature (step S20: Y), the process proceeds to step S21. If the temperature inside the vehicle cabin is not significantly higher than the set temperature (step S20: N), the process proceeds to step S22.
In step S21, the character image generating unit 39 generates a character image 26 of the character 2 desperately trying to cool the interior of the vehicle, as shown in Fig. 6(a), and displays it on the display device, after which the process ends.

ステップS22において室温認識部33は、空調装置16の設定温度に比べて車室内の温度が著しく低いか否かを判定する。設定温度に比べて車室内の温度が著しく低い場合(ステップS22:Y)に処理はステップS23へ進む。設定温度に比べて車室内の温度が著しく低くない場合(ステップS22:N)に処理は終了する。
ステップS23においてキャラクタ画像生成部39は、図6(b)に示すようにキャラクタ2が必死で車室内を暖めるキャラクタ画像27を生成して表示装置に表示する。その後に処理は終了する。
In step S22, the room temperature recognition unit 33 determines whether the temperature inside the vehicle cabin is significantly lower than the set temperature of the air conditioner 16. If the temperature inside the vehicle cabin is significantly lower than the set temperature (step S22: Y), the process proceeds to step S23. If the temperature inside the vehicle cabin is not significantly lower than the set temperature (step S22: N), the process ends.
In step S23, the character image generating unit 39 generates a character image 27 showing the character 2 desperately trying to warm the interior of the vehicle, as shown in Fig. 6(b), and displays it on the display device, after which the process ends.

図10は、実施形態のキャラクタ表示方法の第3例のフローチャートである。
ステップS30においてセンサ表示判定部36は、物体センサ13(例えばソナー)により自車両の周囲の物体が検出されたか否かを判定する。物体が検出された場合(ステップS30:Y)に処理はステップS31へ進む。物体が検出されない場合(ステップS30:N)に処理はステップS32へ進む。
ステップS31においてキャラクタ画像生成部39は、図7(a)に示すようにキャラクタ2が不安な表情で物体の検出方向を向くキャラクタ画像28を生成して表示装置に表示する。その後に処理は終了する。
FIG. 10 is a flowchart of a third example of the character display method according to the embodiment.
In step S30, the sensor display determination unit 36 determines whether an object has been detected around the vehicle by the object sensor 13 (e.g., sonar). If an object has been detected (step S30: Y), the process proceeds to step S31. If an object has not been detected (step S30: N), the process proceeds to step S32.
In step S31, the character image generating unit 39 generates a character image 28 in which the character 2 looks in the direction of the detected object with an anxious expression, as shown in Fig. 7(a), and displays it on the display device. Thereafter, the process ends.

ステップS32においてキャラクタ画像生成部39は、自動運転制御部34が自動ブレーキ制御(例えば緊急ブレーキ制御)を実施したか否かを判定する。自動ブレーキ制御を実施した場合(ステップS32:Y)に処理はステップS33へ進む。自動ブレーキ制御を実施しない場合(ステップS32:N)に処理は終了する。
ステップS33においてキャラクタ画像生成部39は、図7(b)に示すようにキャラクタ2が怖がっているキャラクタ画像29を生成して表示装置に表示する。その後に処理は終了する。
In step S32, the character image generation unit 39 determines whether the automatic driving control unit 34 has performed automatic braking control (e.g., emergency braking control). If automatic braking control has been performed (step S32: Y), the process proceeds to step S33. If automatic braking control has not been performed (step S32: N), the process ends.
In step S33, the character image generating unit 39 generates a character image 29 of the character 2 that is scared, as shown in Figure 7(b), and displays it on the display device, after which the process ends.

(実施形態の効果)
(1)コントローラ18は、自車両1の周囲環境を検出する処理と、検出された周囲環境に基づいて、自車両1の加速度、減速度又は操舵角の少なくとも一つを自動的に制御する走行支援制御と、走行支援制御に関する自車両1の乗員の期待値を推定する処理と、推定された期待値と実際に実行された走行支援制御との差に応じて行動又は表情の少なくとも一つが変化するキャラクタを表すキャラクタ画像を生成する処理と、キャラクタ画像を自車両1内の表示装置に表示する処理を実行する。
これにより、実際に実行された走行支援制御と乗員の期待値との差に起因する乗員の不快感を、キャラクタの表情や動作で軽減できる。
(Effects of the embodiment)
(1) The controller 18 performs the following processes: detecting the surrounding environment of the vehicle 1; driving assistance control that automatically controls at least one of the acceleration, deceleration, or steering angle of the vehicle 1 based on the detected surrounding environment; estimating the expectations of the occupants of the vehicle 1 regarding the driving assistance control; generating a character image representing a character whose behavior or facial expression changes depending on the difference between the estimated expectations and the driving assistance control actually executed; and displaying the character image on a display device within the vehicle 1.
This allows the character's facial expressions and movements to mitigate the discomfort felt by the occupant due to the difference between the actually executed driving support control and the occupant's expectations.

(2)コントローラ18は、走行支援制御により発生した自車両1の走行状態を示す状態量を検出する処理を実行し、推定された期待値と検出された状態量との間の差分に応じて行動又は表情の少なくとも一つが変化するキャラクタ画像を生成してよい。
これにより、実際に実行された走行支援制御と乗員の期待値とを比較して、比較結果に応じたキャラクタ画像を生成できる。
(3)コントローラ18は、検出された状態量が期待値として推定された限界値を超えた場合に、キャラクタが謝罪する、謝罪の意を示す、うなだれる、残念がる又は顔色が悪くなるキャラクタ画像を生成してよい。
これにより、走行支援制御が期待値から外れた場合の乗員の不快感を軽減できる。
(2) The controller 18 may execute a process for detecting a state quantity indicating the driving state of the vehicle 1 generated by the driving assistance control, and may generate a character image in which at least one of the behaviors or facial expressions changes depending on the difference between the estimated expected value and the detected state quantity.
This makes it possible to compare the actually executed driving support control with the passenger's expectations, and generate a character image according to the comparison result.
(3) When the detected state quantity exceeds a limit value estimated as an expected value, the controller 18 may generate a character image in which the character apologizes, expresses an apologetic attitude, hangs its head, looks disappointed, or turns pale.
This reduces the discomfort felt by the occupants when the driving support control deviates from the expected value.

(4)コントローラ18は、検出された状態量が期待値として推定された限界値に近づいた場合に、キャラクタが焦っている、懸命に運転している又は汗をかいているキャラクタ画像を生成してよい。
これにより、走行支援制御が期待値から外れそうな場合の乗員の不快感を軽減できる。
(5)検出された状態量は、自車両1の走行車線内の車幅方向位置、車幅方向位置の変動量、自車両1の速度、加速度、減速度、自車両1と先行車両との間の車間距離、走行支援制御が自動駐車制御である場合の自動駐車制御の開始時刻からの経過時間、又は自動駐車制御で発生した切返しの回数であってよい。
これにより、走行支援制御の結果を定量化して期待値と比較できる。
(4) When the detected state quantity approaches a limit value estimated as an expected value, the controller 18 may generate a character image in which the character appears to be in a hurry, driving hard, or sweating.
This reduces the discomfort felt by the occupants when the driving support control is likely to deviate from the expected value.
(5) The detected state quantity may be the widthwise position of the vehicle 1 within the driving lane, the amount of change in the widthwise position, the speed, acceleration, deceleration of the vehicle 1, the distance between the vehicle 1 and the preceding vehicle, the elapsed time from the start time of automatic parking control when the driving assistance control is automatic parking control, or the number of turns that occurred during automatic parking control.
This allows the results of driving assistance control to be quantified and compared with expected values.

(6)コントローラ18は、周囲環境又は自車両1の状態に基づいて走行支援制御が解除されたか否かを判定し、周囲環境又は自車両1の状態に基づいて走行支援制御が解除された場合に、キャラクタが謝罪する、謝罪の意を示す、うなだれる、残念がる又は顔色が悪くなるキャラクタ画像を生成してよい。
これにより、走行支援制御が解除された場合の乗員の不快感を軽減できる。
(7)コントローラ18は、
周囲環境又は自車両1の状態に基づいて走行支援制御が解除されそうであるか否かを判定し、周囲環境又は自車両1の状態に基づいて走行支援制御が解除されそうである場合に、キャラクタが焦っている、懸命に運転している又は汗をかいているキャラクタ画像を生成してよい。
これにより、走行支援制御が解除されそうであることを乗員に知らせることができる。また、その後に走行支援制御が解除された場合の乗員の不快感を軽減できる。
(6) The controller 18 may determine whether the driving assistance control has been released based on the surrounding environment or the state of the vehicle 1, and if the driving assistance control has been released based on the surrounding environment or the state of the vehicle 1, may generate a character image in which the character apologizes, expresses an apologetic attitude, hangs its head, looks disappointed, or looks pale.
This reduces the discomfort felt by the occupants when the driving support control is cancelled.
(7) The controller 18
It is determined whether or not the driving support control is likely to be released based on the surrounding environment or the state of the vehicle 1, and if it is determined that the driving support control is likely to be released based on the surrounding environment or the state of the vehicle 1, a character image may be generated in which the character is in a hurry, driving hard, or sweating.
This makes it possible to notify the occupants that the driving support control is about to be released, and also to reduce the discomfort felt by the occupants when the driving support control is subsequently released.

(8)コントローラ18は、走行支援制御を実行しない場合に、走行支援制御を実行する場合に車両の運転に関係する行動を行うキャラクタのキャラクタ画像を生成し、走行支援制御を実行しない場合に車両の運転と無関係な行動を行うキャラクタのキャラクタ画像を生成してもよい。
例えばコントローラ18は、走行支援制御を実行しない場合に、車両の運転と無関係な行動に失敗する動作を行うキャラクタのキャラクタ画像を生成してもよい。
これにより、走行支援装置10の走行支援制御に対する乗員の期待値を下げることができる。このため、乗員の意図によらずに走行支援機能が解除されたり、走行支援機能の結果が乗員の期待に沿わない場合における乗員の不快感を軽減できる。
(9)コントローラ18は、走行支援制御が成功して完了した場合に、キャラクタが喜んでいるキャラクタ画像を生成してもよい。
このように乗員の意図どおりの結果を得た際の喜びを表現することで乗員の共感を得ることにより、反対に意図どおりとならない場合の乗員の受容性を高めることができる。
(10)コントローラ18は、自車両1の周囲に存在する物体をセンサで検出する処理を実行し、物体が検出された場合に、キャラクタが不安な表情で物体の検出方向を向くキャラクタ画像を生成してもよい。
これにより、自車両1の周囲に障害物となりうる物体が存在する方向を乗員に知らせることができる。
(11)コントローラ18は、空調装置16の設定温度と自車両1の車室内の温度との間の温度差を検出する処理を実行し、温度差が閾値以上である場合に、キャラクタが温度を調整しているキャラクタ画像を生成してよい。これにより、自車両1の車室内の温度が空調装置16の設定温度が異なることに対する乗員の不快感を軽減できる。
(8) When driving assistance control is not executed, the controller 18 may generate a character image of a character that performs an action related to driving the vehicle when driving assistance control is executed, and may generate a character image of a character that performs an action unrelated to driving the vehicle when driving assistance control is not executed.
For example, when the controller 18 does not execute driving assistance control, the controller 18 may generate a character image of a character that performs an action that is unrelated to driving the vehicle and fails.
This can lower the occupant's expectations regarding the driving support control of the driving support device 10. This can reduce the discomfort felt by the occupant when the driving support function is cancelled without the occupant's intention or when the results of the driving support function do not meet the occupant's expectations.
(9) When the driving assistance control is successfully completed, the controller 18 may generate a character image showing a happy character.
In this way, by expressing the joy of the passengers when the results are as intended, the passengers can empathize with the vehicle, and conversely, the passengers can be more receptive when the results are not as intended.
(10) The controller 18 may execute a process of detecting objects present around the vehicle 1 using a sensor, and when an object is detected, may generate a character image in which the character faces the direction in which the object is detected with an anxious expression.
This allows the occupant to be informed of the direction in which an object that could be an obstacle exists around the vehicle 1.
(11) The controller 18 may execute a process to detect a temperature difference between the set temperature of the air conditioner 16 and the temperature inside the vehicle 1, and if the temperature difference is equal to or greater than a threshold, may generate a character image of a character adjusting the temperature. This can reduce discomfort felt by occupants due to the temperature inside the vehicle 1 differing from the set temperature of the air conditioner 16.

1…自車両、10…走行支援装置、11…測位装置、12…地図データベース、13…物体センサ、14…車両センサ、15…モード切替スイッチ、16…空調装置、17…ヒューマンマシンインタフェース、18…コントローラ、18a…プロセッサ、18b…記憶装置、19…アクチュエータ、20…キャラクタ画像、30…モード切替部、31…状況認識部、31a…走行状態認識部、31b…周囲環境認識部、31c…位置認識部、31d…車両状態認識部、32…操作入力認識部、33…室温認識部、34…自動運転制御部、35…期待値推定部、36…センサ表示判定部、37…室温比較部、38…比較部 1...Own vehicle, 10...Driving assistance device, 11...Positioning device, 12...Map database, 13...Object sensor, 14...Vehicle sensor, 15...Mode switch, 16...Air conditioning device, 17...Human-machine interface, 18...Controller, 18a...Processor, 18b...Storage device, 19...Actuator, 20...Character image, 30...Mode switching unit, 31...Situation recognition unit, 31a...Driving state recognition unit, 31b...Surrounding environment recognition unit, 31c...Position recognition unit, 31d...Vehicle state recognition unit, 32...Operation input recognition unit, 33...Room temperature recognition unit, 34...Autonomous driving control unit, 35...Expected value estimation unit, 36...Sensor display determination unit, 37...Room temperature comparison unit, 38...Comparison unit

Claims (13)

自車両の周囲環境を検出する処理と、
検出された前記周囲環境に基づいて、前記自車両の加速度、減速度又は操舵角の少なくとも一つを自動的に制御する走行支援制御と、
前記自車両の走行車線の幅員若しくは車線形状、前記自車両の走行状態、又は前記周囲環境の検出結果に基づいて、前記走行支援制御に関する前記自車両の乗員の期待値を推定する処理と、
推定された前記期待値と実際に実行された前記走行支援制御との差に応じて行動又は表情の少なくとも一つが変化するキャラクタを表すキャラクタ画像を生成する処理と、
前記キャラクタ画像を前記自車両内の表示装置に表示する処理と、
をコントローラに実行させることを特徴とするキャラクタ表示方法。
A process of detecting the surrounding environment of the vehicle;
a driving support control that automatically controls at least one of an acceleration, a deceleration, or a steering angle of the host vehicle based on the detected surrounding environment;
a process of estimating an expectation value of an occupant of the host vehicle regarding the driving assist control based on a width or a shape of a lane in which the host vehicle is traveling, a driving state of the host vehicle, or a result of detecting the surrounding environment;
generating a character image representing a character whose behavior or facial expression changes according to a difference between the estimated expected value and the actually executed driving support control;
a process of displaying the character image on a display device in the host vehicle;
A character display method characterized by causing a controller to execute the above.
前記コントローラは、
前記走行支援制御により発生した前記自車両の走行状態を示す状態量を検出する処理を実行し、
前記推定された期待値と検出された前記状態量との間の差分に応じて前記キャラクタの行動又は表情の少なくとも一つが変化する前記キャラクタ画像を生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載のキャラクタ表示方法。
The controller
executes a process of detecting a state quantity that indicates a traveling state of the host vehicle generated by the traveling assist control;
generating the character image in which at least one of the behavior or facial expression of the character changes according to the difference between the estimated expected value and the detected state quantity;
2. The character display method according to claim 1.
前記コントローラは、前記検出された状態量が前記期待値として推定された限界値を超えた場合に、前記キャラクタが謝罪する、謝罪の意を示す、うなだれる、残念がる又は顔色が悪くなる前記キャラクタ画像を生成することを特徴とする請求項2に記載のキャラクタ表示方法。 The character display method described in claim 2, characterized in that the controller generates the character image in which the character apologizes, expresses an apologetic attitude, hangs its head, looks disappointed, or becomes pale when the detected state quantity exceeds the limit value estimated as the expected value. 前記コントローラは、前記検出された状態量が前記期待値として推定された限界値に近づいた場合に、前記キャラクタが焦っている、懸命に運転している又は汗をかいている前記キャラクタ画像を生成することを特徴とする請求項3に記載のキャラクタ表示方法。 The character display method described in claim 3, characterized in that the controller generates a character image in which the character appears impatient, driving hard, or sweating when the detected state quantity approaches a limit value estimated as the expected value. 前記検出された状態量は、前記自車両の走行車線内の車幅方向位置、前記車幅方向位置の変動量、前記自車両の速度、加速度、減速度、前記自車両と先行車両との間の車間距離、前記走行支援制御が自動駐車制御である場合の自動駐車制御の開始時刻からの経過時間、又は前記自動駐車制御で発生する切返しの回数であることを特徴とする請求項2~4のいずれか一項に記載のキャラクタ表示方法。 The character display method of any one of claims 2 to 4, characterized in that the detected state quantity is the vehicle width position of the host vehicle within the driving lane, the amount of change in the vehicle width position, the vehicle speed, acceleration, deceleration, the distance between the host vehicle and a preceding vehicle, the elapsed time from the start of automatic parking control when the driving assistance control is automatic parking control, or the number of turns occurring during the automatic parking control. 前記コントローラは、前記周囲環境又は前記自車両の状態に基づいて前記走行支援制御が解除されたか否かを判定し、前記周囲環境又は前記自車両の状態に基づいて前記走行支援制御が解除された場合に、前記キャラクタが謝罪する、謝罪の意を示す、うなだれる、残念がる又は顔色が悪くなる前記キャラクタ画像を生成することを特徴とする請求項1~5のいずれか一項に記載のキャラクタ表示方法。 The character display method described in any one of claims 1 to 5, characterized in that the controller determines whether the driving assistance control has been released based on the surrounding environment or the state of the host vehicle, and if the driving assistance control has been released based on the surrounding environment or the state of the host vehicle, generates the character image in which the character apologizes, expresses an apologetic attitude, hangs its head, looks disappointed, or becomes pale. 前記コントローラは、前記周囲環境又は前記自車両の状態に基づいて前記走行支援制御が解除されそうであるか否かを判定し、前記周囲環境又は前記自車両の状態に基づいて前記走行支援制御が解除されそうである場合に、前記キャラクタが焦っている、懸命に運転している又は汗をかいている前記キャラクタ画像を生成することを特徴とする請求項1~6のいずれか一項に記載のキャラクタ表示方法。 The character display method of any one of claims 1 to 6, characterized in that the controller determines whether the driving assistance control is likely to be released based on the surrounding environment or the state of the host vehicle, and if the driving assistance control is likely to be released based on the surrounding environment or the state of the host vehicle, generates a character image in which the character appears impatient, driving hard, or sweating. 前記コントローラは、前記走行支援制御を実行する場合に車両の運転に関係する行動を行う前記キャラクタの前記キャラクタ画像を生成し、前記走行支援制御を実行しない場合に車両の運転と無関係な行動を行う前記キャラクタの前記キャラクタ画像を生成することを特徴とする請求項1~7のいずれか一項に記載のキャラクタ表示方法。 The character display method described in any one of claims 1 to 7, characterized in that the controller generates the character image of the character that performs an action related to vehicle driving when the driving assistance control is executed, and generates the character image of the character that performs an action unrelated to vehicle driving when the driving assistance control is not executed. 前記コントローラは、前記走行支援制御を実行しない場合に車両の運転と無関係な前記行動に失敗する動作を行う前記キャラクタの前記キャラクタ画像を生成することを特徴とする請求項8に記載のキャラクタ表示方法。 The character display method described in claim 8, characterized in that the controller generates the character image of the character performing an action that fails to perform the action unrelated to vehicle driving when the driving assistance control is not executed. 前記コントローラは、前記走行支援制御が成功して完了した場合に、前記キャラクタが喜んでいる前記キャラクタ画像を生成することを特徴とする請求項1~9のいずれか一項に記載キャラクタ表示方法。 The character display method described in any one of claims 1 to 9, characterized in that the controller generates the character image showing the character in a happy state when the driving assistance control is successfully completed. 前記コントローラは、
前記自車両の周囲に存在する物体をセンサで検出する処理を実行し、
前記物体が検出された場合に、前記キャラクタが不安な表情で前記物体の検出方向を向く前記キャラクタ画像を生成する、
ことを特徴とする請求項1~10のいずれか一項に記載のキャラクタ表示方法。
The controller
Execute a process of detecting an object present around the vehicle by a sensor;
When the object is detected, the character image is generated in which the character looks in the direction in which the object is detected with an anxious expression.
11. The character display method according to claim 1.
前記コントローラは、
前記自車両の空調装置の設定温度と前記自車両の車室内の温度との間の温度差を検出する処理を実行し、
前記温度差が閾値以上である場合に、前記キャラクタが温度を調整しているキャラクタ画像を生成する、
ことを特徴とする請求項1~11のいずれか一項に記載のキャラクタ表示方法。
The controller
Execute a process of detecting a temperature difference between a set temperature of an air conditioning device of the host vehicle and a temperature inside the vehicle interior;
If the temperature difference is equal to or greater than a threshold, a character image is generated in which the character is adjusting the temperature.
12. The character display method according to claim 1, wherein the character display method is a character display method for displaying a character.
自車両の周囲の物体を検出するセンサと、
前記自車両内に配置される表示装置と、
前記センサの出力信号に基づいて自車両の周囲環境を検出する処理と、検出された前記周囲環境に基づいて、前記自車両の加速度、減速度又は操舵角の少なくとも一つを自動的に制御する走行支援制御と、前記自車両の走行車線の幅員若しくは車線形状、前記自車両の走行状態、又は前記周囲環境の検出結果に基づいて、前記走行支援制御に関する前記自車両の乗員の期待値を推定する処理と、推定された前記期待値と実際に実行された前記走行支援制御との差に応じて行動又は表情の少なくとも一つが変化するキャラクタを表すキャラクタ画像を生成する処理と、前記キャラクタ画像を前記表示装置に表示する処理と、を実行するコントローラと、
を備えることを特徴とする走行支援装置。
a sensor that detects objects around the vehicle;
a display device disposed in the vehicle;
a controller that executes the following processes: detecting the surrounding environment of the host vehicle based on an output signal of the sensor; driving support control that automatically controls at least one of the acceleration, deceleration, or steering angle of the host vehicle based on the detected surrounding environment; estimating an expectation value of an occupant of the host vehicle regarding the driving support control based on the detection result of the width or shape of the lane in which the host vehicle is traveling, the driving state of the host vehicle, or the surrounding environment ; generating a character image representing a character whose behavior or facial expression changes depending on the difference between the estimated expectation value and the driving support control actually performed; and displaying the character image on the display device;
A driving assistance device comprising:
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