[发明专利]车辆驾驶支援系统以及车辆驾驶支援方法

说明书

本发明提供车辆驾驶支援系统以及车辆驾驶支援方法，车辆驾驶支援系统具备：共有服务器(1)，基于多个驾驶者的驾驶数据，学习一般驾驶员模型(Ma)；个人服务器(3)，基于特定驾驶者的驾驶数据，学习个人驾驶员模型(Mb)；以及车载控制器(5)，设置于驾驶者的车辆(A)，执行规定的车辆控制处理，个人服务器(3)具备基于一般驾驶员模型(Ma)以及个人驾驶员模型(Mb)使车载控制器(5)更新车辆控制处理的参数更新引擎(32)，参数更新引擎(32)取得一般驾驶员模型(Ma)以及个人驾驶员模型(Mb)，按照规定条件并基于一般驾驶员模型(Ma)和个人驾驶员模型(Mb)中的任一个来判断是否更新车辆控制处理。

技术领域

本发明涉及车辆驾驶支援系统以及车辆驾驶支援方法，尤其涉及利用了驾驶员模型的车辆驾驶支援系统以及车辆驾驶支援方法。

背景技术

近年来，为了对车辆控制进行支援，而提出了利用驾驶员模型(例如，参照专利文献1)。专利文献1特别记载了与驾驶操作相关的驾驶员模型。在专利文献1的驾驶员模型处理装置中，使用为了用于该车辆而制作的个人驾驶员模型、以及通过车外的驾驶员模型服务器制作的最佳驾驶员模型。在该装置中，以基于来自多台车辆的数据制作的最佳驾驶员模型为基准，在个人驾驶员模型与最佳驾驶员模型之间产生差分的情况下，与差分对应地向驾驶者提供建议。

此外，提出了车辆用的学习系统(参照专利文献2)。在专利文献2的学习系统中，从车辆向学习服务器发送用于图像识别处理的数据，使用该数据在学习服务器中执行学习处理。由此，生成用于图像识别处理的参数的更新数据，通过该更新数据在车辆中更新参数。

专利文献1：日本特开2009-237937号公报

专利文献2：日本特开2015-135552号公报

如专利文献2所记载的那样，为了确保更良好的车辆控制，优选能够基于外部的机械学习系统中的学习来逐次更新车辆控制处理。尤其是，如果能够以适合于驾驶者个人的驾驶特性的方式更新车辆控制处理，则更优选。但是，例如，当假定外的极端驾驶被反复进行时，车辆控制处理会与此相匹配地被更新，因此有可能导致车辆的提早性能劣化、驾驶者的疲劳增大等不良影响。

发明内容

本发明是为了解决这样的课题而完成的，其目的在于提供车辆驾驶支援系统以及车辆驾驶支援方法，能够更适当地执行基于外部学习系统中的学习的、车辆中的车辆控制处理的更新。

为了实现上述目的，本发明的车辆驾驶支援系统的特征在于，具备：一般驾驶员模型学习部，基于多个驾驶者的驾驶数据，学习用于对多个驾驶者进行应用的一般驾驶员模型；个人驾驶员模型学习部，基于特定驾驶者的驾驶数据，学习特定驾驶者所固有的个人驾驶员模型；以及车载控制器，设置于驾驶者的车辆，执行规定的车辆控制处理，个人驾驶员模型学习部具备车辆控制更新部，该车辆控制更新部基于一般驾驶员模型以及个人驾驶员模型，使车载控制器更新车辆控制处理，车辆控制更新部取得一般驾驶员模型以及个人驾驶员模型，按照规定条件且基于一般驾驶员模型与个人驾驶员模型中的任一个，判断是否更新车辆控制处理。

根据如此构成的本发明，从一般驾驶员模型以及个人驾驶员模型中按照规定条件选择适当的模型，基于所选择的模型来更新在车辆中执行的车辆控制处理。个人驾驶员模型是基于该车辆的驾驶数据来学习的，另一方面，一般驾驶员模型是基于多个驾驶者的驾驶数据来学习的。因此，根据适当的条件选择个人驾驶员模型以及一般驾驶员模型中的任一个，由此能够更适当地更新车辆控制处理。

此外，在本发明中优选为，车辆控制更新部判断一般驾驶员模型与个人驾驶员模型之差，在差为规定阈值以上的情况下，基于一般驾驶员模型使车辆控制处理更新。

根据如此构成的本发明，在一般驾驶员模型与个人驾驶员模型之差为规定阈值以上的情况下，个人驾驶员模型有可能是通过极端驾驶操作的反复进行而生成的，因此使用一般驾驶员模型来更新车辆控制处理。由此，能够抑制车辆的安全降低的风险。