CN102934150B

CN102934150B - 行驶模型生成装置及驾驶辅助装置

Info

Publication number: CN102934150B
Application number: CN201080067253.0A
Authority: CN
Inventors: 山田友希
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2010-06-08
Filing date: 2010-06-08
Publication date: 2015-07-22
Anticipated expiration: 2030-06-08
Also published as: JPWO2011155030A1; DE112010005654T5; JP5447662B2; WO2011155030A1; US9283968B2; US20130066611A1; CN102934150A

Abstract

本发明提供一种即使以行驶实际情况为基础来生成行驶模型也能够在实用上生成更优选的行驶模型的行驶模型生成装置、及能够进行基于行驶模型的更适当的驾驶辅助的驾驶辅助装置。行驶模型生成装置生成表示车辆（10）的行驶状态的行驶模型。行驶模型生成装置基于车辆（10）的行驶环境所相关的信息即道路信息及由于驾驶员的驾驶操作而变化的车辆的行驶状态所相关的信息即驾驶信息，生成行驶模型。而且，行驶模型生成装置根据道路信息而改变驾驶信息相对于生成的行驶模型的贡献率。

Description

行驶模型生成装置及驾驶辅助装置

技术领域

本发明涉及在对车辆的驾驶员的驾驶操作进行辅助的驾驶辅助中使用而生成适宜的车辆的行驶模型的行驶模型生成装置、及基于行驶模型进行驾驶辅助的驾驶辅助装置。

背景技术

存在一种通过将车辆的行驶环境例如道路状况等信息向车辆的驾驶员进行通知等而对驾驶员进行的车辆的驾驶操作进行辅助的驾驶辅助装置。并且，作为通过这种驾驶辅助装置进行的驾驶辅助的一种，已知有例如对与位于前方的转弯处相关的信息或警报进行通知的驾驶辅助。

然而，对与这种转弯处相关的信息或警报进行通知的驾驶辅助若不能对应于不断变化的行驶环境而适当地提供，则这种辅助反而可能会给驾驶员带来烦扰。因此，以往提出了各种用于适当地提供这种驾驶辅助的技术。例如在专利文献1记载的驾驶辅助装置中，基于车辆的当前位置、车辆前方的转弯处信息及当前的车辆状态来推定通过车辆前方转弯处时的车辆状态，并从存储的过去的通过转弯处时的车辆状态中，将例如以最大加速度在转弯处上转弯时的车辆状态设为驾驶员的通过转弯处时的允许车辆状态（行驶模型）。并且，基于所述通过车辆前方转弯处时的推定车辆状态和所述驾驶员的通过转弯处时的允许车辆状态（行驶模型）判定是否进行该前方转弯处的驾驶辅助，由此将驾驶辅助适当地向驾驶员提供。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2008-74231号公报

发明内容

然而，上述专利文献1记载的驾驶辅助装置中，是否进行前方转弯处的驾驶辅助的判定基于驾驶员的过去的通过转弯处时的允许车辆状态（行驶模型）来进行，因此不可否认的是该选择的驾驶员的通过转弯处时的允许车辆状态（行驶模型）的适当与否会对判定结果造成影响。即，在过去的通过转弯处时的车辆状态中包括例如基于特殊的行驶状态的车辆状态时，若该特殊的行驶状态被选择作为驾驶员的通过转弯处时的允许车辆状态（行驶模型），则上述判定可能不适当。如此，为了成为对应于复杂的行驶环境而进行的驾驶辅助，在实用上还存在改良的余地。

本发明鉴于这种实际情况而作出，其目的在于提供一种尽管是以行驶实际情况为基础来生成行驶模型但在实用上还能够生成更优选的行驶模型的行驶模型生成装置、及能够进行基于行驶模型的更适当的驾驶辅助的驾驶辅助装置。

为了解决上述课题，本发明的主旨在于，提供一种生成表示车辆的行驶状态的行驶模型的行驶模型生成装置，行驶模型生成装置基于与所述车辆的行驶环境相关的信息即道路信息和与由于驾驶员的驾驶操作而变化的车辆的行驶状态相关的信息即驾驶信息，生成所述行驶模型，并根据所述道路信息来改变所述驾驶信息相对于所述生成的行驶模型的贡献率即“驾驶信息的模型贡献率”。

根据这种结构，基于道路信息和对应于该道路信息而模型贡献率可变的驾驶信息，生成行驶模型。由此，在例如判断为驾驶员的驾驶操作中变动大因而不适合行驶模型的生成的行驶环境下，能够不向要生成的行驶模型反映驾驶信息，或虽然反映但降低驾驶信息相对于行驶模型的贡献率从而减少驾驶信息的影响的程度。即，作为与车辆的行驶环境对应的更适当的模型，能够生成行驶模型。而且，若将如此生成的行驶模型用于驾驶辅助，则能够进行更适当的驾驶辅助。

所述行驶模型生成装置还可以构成为，使所述道路信息中不含有与路面的道路标志相关的信息时的所述驾驶信息的模型贡献率小于所述道路信息中含有与所述道路标志相关的信息时的所述驾驶信息的模型贡献率。

在路面有道路标志时，通常，驾驶员以道路标志为基准，进行车辆的驾驶操作。因此，车辆的行驶状态也具有稳定的倾向，作为与行驶状态相关的信息的驾驶信息也反映稳定的行驶状态。反之，在路面没有道路标志时，驾驶员主要基于自己的感觉来进行车辆的驾驶操作。因此，车辆的行驶状态也具有不稳定的倾向，作为与行驶状态相关的信息的驾驶信息也反映不稳定的行驶状态。

关于这一点，根据上述的结构，在路面没有道路标志时，以减小驾驶信息相对于行驶模型的贡献率即影响的方式生成行驶模型。由此，也能提高生成的行驶模型的精度、可靠性。需要说明的是，通过这样将可靠性高的行驶模型用于驾驶辅助，能够进行更适当的驾驶辅助。

所述行驶模型生成装置还可以构成为，在所述道路信息表示为驾驶员进行的转向操作的自由度小的行驶环境，并且作为对应于该行驶环境的行驶模型而被选择的行驶模型与所述驾驶信息之间的差小时，减小所述驾驶信息的模型贡献率。

例如在道路宽度窄等转向操作的自由度小的情况下，通常，驾驶员在有限的转向操作范围内进行车辆的驾驶操作，因此车辆的驾驶操作具有稳定的倾向。即，在作为与行驶状态相关的信息的驾驶信息彼此之间，每次驾驶操作产生的差别小。

因此，如该结构那样，在转向操作的自由度小且在作为对应于该行驶环境的行驶模型而选择的行驶模型与所述驾驶信息之间的差小时，减小驾驶信息产生的模型贡献率而生成行驶模型。由此，不会对原本维持精度等的行驶模型造成必要以上的驾驶信息的影响。由此，能维持生成的行驶模型的精度、可靠性。通过将这种可靠性高的行驶模型用于驾驶辅助，而能够进行适当的驾驶辅助。

另外，尤其在设驾驶信息的模型贡献率为“0（零）”时，不使驾驶信息对行驶模型的生成作出贡献。因此，能实现行驶模型的生成耗费的运算处理的削减。而且，若原本未生成基于驾驶信息的行驶模型，则也能实现用于存储生成的行驶模型的存储区域的削减等。

所述道路信息可以是与交叉路口相关的信息。

根据这种结构，在各种道路环境中，对于因驾驶员的驾驶操作而车辆的行驶状态的稳定性或不稳定性较大变动的可能性高的交叉路口，都能适当地生成实用性高的行驶模型。例如，在道路信息不含有与路面的道路标志相关的信息时，通过减小驾驶信息的模型贡献率，能够提高对于该交叉路口而生成的行驶模型的精度及可靠性。而且，通过将表示驾驶员进行的转向操作的自由度小时的驾驶信息的模型贡献率设定为可变，能够维持对于该交叉路口的行驶模型的精度及可靠性，并能够实现行驶模型的生成耗费的运算等的削减。

并且，若将如此生成的行驶模型对于交叉路口使用，则能够进行与每个交叉路口的行驶环境适应的适当的驾驶辅助。

另外，为了解决上述课题，本发明的主旨在于提供一种基于表示车辆的行驶状态的行驶模型而对车辆的驾驶员的驾驶操作进行辅助的驾驶辅助装置，该驾驶辅助装置使用通过上述记载的模型生成装置生成的模型作为所述行驶模型。

根据这种结构，能进行使用了适当生成的行驶模型的驾驶辅助。由此，能够进行适当的驾驶辅助。

另外，为了解决上述课题，本发明的主旨在于提供一种基于表示车辆的行驶状态的行驶模型而对车辆的驾驶员的驾驶操作进行辅助的驾驶辅助装置，所述行驶模型基于由于驾驶员的驾驶操作而变化的所述车辆的行驶状态而生成，所述驾驶辅助装置基于表示所述车辆的行驶环境的信息即道路信息来改变所述行驶模型相对于所述驾驶辅助的贡献率即“行驶模型的辅助贡献率”。

根据这种结构，基于表示车辆的行驶环境的信息即道路信息，来改变依赖于驾驶员的驾驶操作的行驶模型的辅助贡献率，因此对应于道路信息即车辆的行驶环境也能变更驾驶辅助的方式。因此，例如若是由于没有停止线或交叉路口标记而驾驶员的负担容易变大的行驶环境、即驾驶辅助的必要性大的行驶环境，则可以增大行驶模型的辅助贡献率，若是驾驶辅助的必要性小的行驶环境，则可以减小行驶模型的辅助贡献率。由此，对应于车辆的行驶环境，能够变更驾驶辅助中的行驶模型的影响度，尽管是基于行驶模型进行驾驶辅助的情况，也能实现其自由度的提高。

所述驾驶辅助装置还可以构成为，使所述道路信息中不含有与路面的道路标志相关的信息时的所述行驶模型的辅助贡献率小于所述道路信息中含有与所述道路标志相关的信息时的所述行驶模型的辅助贡献率。

在路面有道路标志时，通常，驾驶员以道路标志为基准进行车辆的驾驶操作。因此车辆的行驶状态也具有稳定的倾向，表示车辆的行驶状态的行驶模型也基于驾驶员的驾驶操作而生成，因此反映稳定的行驶状态。反之，在路面没有道路标志时，驾驶员主要基于自己的感觉而进行车辆的驾驶操作。因此，车辆的行驶状态也具有不稳定的倾向，表示车辆的行驶状态的行驶模型也基于驾驶员的驾驶操作而生成，因此反映了不稳定的行驶状态。

关于这一点，根据上述的结构，在没有路面的道路标志时，以减小行驶模型的辅助贡献率即减小影响的方式进行驾驶辅助。由此，能提高驾驶辅助的稳定性，并能够进行更适当的驾驶辅助。

所述驾驶辅助装置还可以构成为，在所述道路信息中不含有与路面的道路标志相关的信息时，基于预先准备的标准的行驶模型来进行所述驾驶辅助。

根据该结构，在路面没有道路标志时，通过基于预先准备的标准的行驶模型进行驾驶辅助，而能进行维持了规定的稳定性的驾驶辅助。由此，能良好地维持驾驶辅助的稳定性。

所述驾驶辅助装置还可以构成为，使所述道路信息表示为驾驶员进行的转向操作的自由度小的行驶环境时的所述行驶模型的辅助贡献率小于所述道路信息表示所述转向操作的自由度大的行驶环境时的所述行驶模型的辅助贡献率。

在例如道路宽度窄等转向操作的自由度小时，通常，驾驶员在有限的转向操作范围内进行车辆的驾驶操作。因此，车辆的驾驶操作具有稳定的倾向，因此在每次驾驶操作中车辆的行驶状态产生的差别小。反之，例如在道路宽度宽等转向操作的自由度大时，驾驶员能在大的转向操作范围内自由地进行车辆的驾驶操作。因此，车辆的行驶状态也具有不稳定的倾向，因此在每次驾驶操作中车辆的行驶状态产生大的差别的可能性高。

因此，根据该结构，在转向操作的自由度小的情况下，以减小此时的行驶模型产生的辅助贡献率即减小行驶模型产生的影响的方式进行驾驶辅助。由此，在转向操作的自由度小因而驾驶员对车辆的驾驶操作稳定时，对于驾驶员的驾驶操作能以不会感到烦扰的方式进行驾驶辅助。即，对于驾驶员能进行适当的驾驶辅助。

所述驾驶辅助装置还可以构成为，在所述道路信息表示为驾驶员进行的转向操作的自由度小的行驶环境时，基于预先准备的标准的行驶模型来进行所述驾驶辅助。

根据该结构，在转向操作的自由度小时，即在每次驾驶操作中行驶状态产生的差别小时，基于预先准备的标准的行驶模型而进行驾驶辅助，由此能提供没有驾驶员固有的特性等的稳定的驾驶辅助。

所述道路信息可以是与交叉路口相关的信息。

根据这种结构，在各种道路信息中，即使是因驾驶员的驾驶操作而车辆的行驶状态的稳定性较大变动的可能性高的交叉路口，也能够适当地提供基于依赖于驾驶员的驾驶操作的行驶模型的驾驶辅助。

附图说明

图1是表示对本发明的驾驶辅助装置进行了具体化的第一实施方式的系统结构的框图。

图2是示意性地表示该实施方式的装置中使用的包含多个交叉路口的地图信息的俯视图。

图3是表示该实施方式的地图信息中包含的对交叉路口的信息进行例示的明细表的图。

图4是表示在该实施方式的装置中进行行驶模型的学习的第一交叉路口的例子的俯视图。

图5是表示该实施方式的地图信息中包含的对交叉路口的状况信息进行例示的明细表的图。

图6是表示该实施方式的地图信息包含的对与交叉路口对应的车辆状态（行驶模型）进行例示的明细表的图，（a）是表示对该交叉路口例示学习的行驶模型的明细表的图，（b）是表示对该交叉路口例示规范的行驶模型的明细表的图，（c）是表示对该交叉路口例示一般的行驶模型的明细表的图，（d）是表示示出根据该交叉路口的信息而算出的行驶模型的明细表的图。

图7是表示在该实施方式的装置中学习行驶模型的处理步骤的流程图。

图8是表示对于在该实施方式的装置中已经学习过的行驶模型再进行学习的方式进行例示的明细表的图。

图9是例示在该实施方式的装置中进行基于行驶模型的驾驶辅助的第二交叉路口的俯视图。

图10是表示在该实施方式的装置中基于行驶模型进行的驾驶辅助的处理步骤的流程图。

图11是表示对本发明的驾驶辅助装置进行了具体化的第二实施方式的驾驶辅助的处理步骤的流程图。

图12是表示上述驾驶辅助中的判定转向自由度的处理步骤的流程图。

图13中，（a）是例示转向自由度的方式的第三交叉路口的俯视图，（b）是例示转向自由度的方式的第四交叉路口的俯视图。

图14是表示上述驾驶辅助中的减速辅助的处理步骤的流程图。

图15是例示在对本发明的驾驶辅助装置进行了具体化的第三实施方式中进行驾驶辅助的第五交叉路口的俯视图。

图16是表示在该实施方式中判定转向自由度的处理步骤的流程图。

图17是表示对本发明的驾驶辅助装置进行了具体化的另一实施方式的驾驶辅助的处理步骤的流程图。

具体实施方式

（第一实施方式）

以下，参照图1~图10，说明对本发明的驾驶辅助装置进行了具体化的第一实施方式。图1是通过各框表示驾驶辅助装置的结构的图。

如图1所示，在车辆10设有进行各种控制等的驾驶辅助控制计算机（驾驶辅助ECU）11，该各种控制用于对驾驶该车辆10的驾驶员的驾驶操作进行辅助。驾驶辅助ECU11以微型计算机为中心构成，该微型计算机具备执行各种运算处理的CPU、存储各种控制程序的ROM、作为数据存储或程序执行用的工作区域而被利用的RAM、输入输出接口、及存储器等。

在驾驶辅助ECU11设有驾驶信息处理部110、个人行驶模型生成处理部111、驾驶辅助实施部112。驾驶信息处理部110进行用于临时保存驾驶信息的处理，该驾驶信息由表示伴随车辆10的行驶而检测出的该行驶的状态的速度、加速度等信息构成。个人行驶模型生成处理部111执行个人行驶模型的生成处理，该个人行驶模型是在驾驶辅助中使用的行驶模型，是基于学习与驾驶员的驾驶操作对应的车辆的行驶状态的情况而生成的行驶模型。个人行驶模型生成处理部111通过选择是否将车辆的行驶状态使用于学习的处理、及通过公知的学习方法来学习选择为学习用的车辆的行驶状态并向个人行驶模型反映的学习处理，而对个人行驶模型进行生成处理。驾驶辅助实施部112执行驾驶辅助、尤其是车辆10在交叉路口进行右转弯时实施的右转弯辅助涉及的各种控制。驾驶辅助包括通过音响、声音、图像等进行的信息提供、警告、预备制动或辅助制动等制动控制等各种方式。由此，执行从这些方式选择的一个或多个方式的驾驶辅助。

即，在驾驶辅助ECU11中预先存储有用于临时保存驾驶信息或进行个人行驶模型的生成处理或执行驾驶辅助的各种程序、及在所述各种程序的运算处理中使用的各种参数等。

进行车辆10的制动器的控制等的制动控制计算机（制动ECU）12、进行车辆10的发动机的控制等的发动机控制计算机（发动机ECU）13经由CAN（Control Area Network）等车载网络分别以能够通信的方式与驾驶辅助ECU11连接。而且，进行车辆10的转向的控制等的转向控制计算机（转向ECU）14也经由CAN等车载网络以能够通信的方式连接。需要说明的是，上述各ECU12~14与上述驾驶辅助ECU11同样地分别以微型计算机为中心构成，该微型计算机具备执行各种运算处理的CPU、存储各种控制程序的ROM、作为数据存储或程序执行用的工作区域而利用的RAM、输入输出接口、及存储器等。

制动ECU12是进行车辆10的制动装置的控制的ECU，连接有车速传感器40或制动传感器43等各种传感器，并基于来自各种传感器的信号来控制车辆10的制动装置，由此使该车辆10产生制动力。具体而言，通过算出基于来自车速传感器40的信号而把握的车辆10的速度、基于制动传感器43的制动器踏入量的信号等而要求的制动力，来控制制动装置。需要说明的是，在本实施方式中，制动ECU12基于从驾驶辅助ECU11传递的驾驶辅助用的减速辅助信号，进行用于对车辆10的减速或停止进行辅助的制动控制、进行例如预备制动或辅助制动的控制等。

发动机ECU13是进行车辆10的发动机的驾驶控制的ECU，连接有检测油门踏入量的油门传感器44和检测吸入空气量的传感器等，并且连接有节气门的驱动电路、燃料喷射阀的驱动电路等各种设备的驱动电路。并且，发动机ECU13检测基于从上述各传感器输入的检测信号而把握的发动机的驾驶状态等，并输出上述各种设备的驱动电路的指令信号。如此，发动机的驾驶控制通过发动机ECU13来实施。

转向ECU14是进行车辆10的转向的控制的ECU，与陀螺仪42、转向角传感器45等各种传感器连接，并基于来自各种传感器的信号，进行基于电动辅助控制等的转向的控制。

另外，车载导航仪20、以可读写的方式保持道路地图信息或行驶模型等各种信息的数据库21经由CAN等车载网络而分别以能够通信的方式与驾驶辅助ECU11连接。

车载导航仪20利用全球定位系统（GPS：Global PositioningSystem）等来检测车辆的当前位置，并参照预先存储的道路地图信息，从而对驾驶员进行直至行驶目的地的车辆10的行驶路径等的引导。在车载导航仪20设有未图示的显示装置、输入装置及声音装置。

显示装置例如由液晶显示器构成，设置在车室内的副仪表板附近。在该显示装置上显示与从车载导航仪20输入的图像数据等对应的图像。由此，例如车载导航仪20通过输出将车辆10的当前位置与其周边的地图组合后的图像数据，而将组合了车辆10的位置与其周边的地图的图像显示在显示装置上。需要说明的是，地图显示的图像数据、为了对驾驶员唤起注意而从驾驶辅助ECU11输入的信息（驾驶辅助信号）所对应的警告显示等图像数据也从车载导航仪20向显示装置输入。

输入装置例如使用与显示装置成为一体的触摸开关或机械开关等，而在各种输入操作中使用。需要说明的是，在本实施方式中，经由该输入输出装置而能够向驾驶辅助ECU11设定驾驶员。而且，也可以从多个行驶模型中选择设定取代个人行驶模型而采用的标准的行驶模型。

声音装置是产生声响或声音的装置，输出与从车载导航仪20输入的声响·声音数据等对应的声响或声音。作为声响·声音数据，将路径引导或交通信息等声音信息、或来自驾驶辅助ECU11的信息所对应的声音信息等从车载导航仪20向声音装置输入。

本实施方式的车载导航仪20取得并利用预先存储于数据库21的道路地图信息。而且，车载导航仪20将与车辆10的位置相关的位置信息或作为当前位置周边的信息而提取的道路地图信息等向驾驶辅助ECU11发送。

数据库21是存储有在导航处理中使用的道路地图信息（地图数据库）或各种行驶模型等各种信息的装置，作为存储装置，使用不挥发性的存储装置即HDD（Hard Disk Drive）。

道路地图信息是与地图相关的信息，由用于显示道路或道路地图的背景的数据、交叉路口的名称等形成的数据等构成。而且，道路地图信息包括道路的形状、道路的交叉路口或人行横道的信息等道路附属信息。道路附属信息包括对于交叉路口的数据即交叉路口数据，交叉路口数据包括位置、信号灯的有无、停止线的位置、交叉的道路的道路形状、人行横道、路面的道路标志等信息。道路地图信息中存储有包含例如图2所示的交叉路口C1~C6的行驶环境即道路地图信息和与这些交叉路口相关的交叉路口数据。

在此，参照图4，说明第一交叉路口C1的概略结构。

如图4所示，第一交叉路口C1成为该图4中沿着上下方向延伸的第一道路R1与该图4中沿着左右方向延伸的第二道路R2这两条道路交叉的结构。在上下方向的第一道路R1设有从上向下的第一上下行驶带和由从下向上的一条车道La1构成的第二上下行驶带，并且在左右方向的第二道路R2设有从右向左的第一左右行驶带和具有从左向右的两条车道Ls1、Ls2的第二左右行驶带。即第二左右行驶带具有靠路边的车道Ls1和靠中央的车道Ls2。而且，在该第一交叉路口C1设有多个道路标志。即在第一交叉路口C1的中央部设有交叉路口标记51，且从第一道路R1的车道La1朝向第二道路R2的两条车道Ls1、Ls2设有右转弯辅助线52。而且，在第一道路R1的车道La1设有中央线53和停止线54，且在第二道路R2设有对人行横道55、中央线（实线）56及各车道Ls1、Ls2进行相互区分的车道边界线57。

并且，在道路地图信息中，对于上述结构的第一交叉路口C 1，设定有图5所示的交叉路口数据51A。在交叉路口数据51A中，设定有确定第一交叉路口C1的地图上的位置的位置信息A10、表示信号灯的有无等的信号灯信息B10、表示各道路R1、R2的车道数等的车道信息C10、表示停止线54的位置等的停止线信息D10。而且，在交叉路口数据51A中设定有表示交叉路口的交叉路口标记51的有无等的中央标记信息E10、表示人行横道55的有无等的人行横道信息F10、表示右转弯辅助线52的有无的右转弯辅助线信息G10。而且，在交叉路口数据51A中也可以设定各道路R1、R2中的中央线53（56）、车道边界线57的有无等。

由此，在从车载导航仪20向驾驶辅助ECU11发送的道路地图信息中也包含上述的道路附属信息等。

另外，如图3所示，道路地图信息中，交叉路口明细表50被建立关联。交叉路口明细表50相对于交叉路口而将交叉路口分类和行驶模型建立关联，通过交叉路口明细表50而将各交叉路口C1~C6与交叉路口分类和个人行驶模型等建立对应。交叉路口分类表示根据基于同一行驶模型的驾驶辅助的可能性而分类的区分。即，交叉路口分类是为了通过形状、结构等对交叉路口进行区分而被赋予值的数据，因此对于形状或结构等类似的交叉路口赋予相同的值。由此，交叉路口分类的值相同的交叉路口能够进行基于同一行驶模型的驾驶辅助。个人行驶模型是在驾驶辅助时作为车辆10的行驶状态的基准而采用的数据，对应于作为行驶环境的各交叉路口C1~C6而分别设置。

例如，在交叉路口明细表50中，将交叉路口分类的值CT1和个人行驶模型MC1分别与第一交叉路口C1建立对应。同样地，交叉路口分类的值CT2和个人行驶模型MC2与第二交叉路口C2建立对应，交叉路口分类的值CT1和个人行驶模型MC3与第三交叉路口C3建立对应，交叉路口分类的值CT3和个人行驶模型MC4与第四交叉路口C4建立对应。而且，交叉路口分类的值CT3和个人行驶模型MC5与第五交叉路口C5建立对应，交叉路口分类的值CT1和个人行驶模型MC6与第六交叉路口C6建立对应。

在本实施方式中，在数据库21中设有驾驶信息存储部210和行驶模型存储部211。驾驶信息存储部210用于临时存储驾驶信息，该驾驶信息由在车辆10的行驶中检测出的值等构成。行驶模型存储部211用于存储在驾驶辅助中使用的各种行驶模型。行驶模型具有与根据行驶环境而决定的驾驶信息对应的数据。行驶状态包含车辆10的速度、加减速度、转向装置的转向角、位置等要素。并且，驾驶信息包括行驶状态中包含的前述的各要素的值作为时间序列数据等。由此，驾驶辅助ECU11能够选择与成为驾驶辅助的对象的行驶环境对应的行驶模型，并能够基于选择的行驶模型中包含的驾驶信息而实施驾驶辅助。

在本实施方式中，作为将行驶环境与第一交叉路口C1对应的行驶模型，如图6所示，除了在交叉路口明细表50中建立关联的个人行驶模型MC1（图6（a））之外，还设有规范行驶模型MCs（图6（b））、一般行驶模型MCu（图6（c））、计算行驶模型MCx（图6（d））。需要说明的是，规范行驶模型MCs、一般行驶模型MCu、计算行驶模型MCx具有与个人行驶模型MC1同样的项目。

在此，说明行驶模型的详细情况。需要说明的是，在此，对于与第一交叉路口C1对应的个人行驶模型MC1进行说明，而省略对于其他的交叉路口C2~C6的个人行驶模型的重复的说明。

个人行驶模型MC1是对各驾驶员分别生成的行驶模型，是通过公知的学习方法来学习对象驾驶员的驾驶信息后的行驶模型。规范行驶模型MCs是预先准备的行驶模型，例如是根据基于职业驾驶员等驾驶员进行的模范性的驾驶操作的驾驶信息而生成的行驶模型。一般行驶模型MCu是预先准备的行驶模型，是通过对根据基于预先取得的多个一般的驾驶员的驾驶操作而得到的多个驾驶信息进行平均化等来生成的行驶模型。计算行驶模型MCx是预先准备的行驶模型，是通过基于表示行驶环境的道路结构等的数据进行的规定的运算而算出的行驶模型。

在本实施方式中，在交叉路口进行右转弯时的行驶状态的要素、尤其是由于驾驶员的驾驶操作而变化的车辆的行驶状态的要素所对应的项目设定在行驶模型中。即，行驶模型具有车辆10为了进行右转弯而开始减速的位置即减速开始位置、结束该减速的减速结束位置、开始右转弯用的加速的加速开始位置、结束该加速的加速结束位置。而且，行驶模型具有为了右转弯而将转向装置开始向右转动的转向装置转动开始位置、使该向右转动的转向装置开始返回的转向装置返回开始位置、以及转向装置返回结束的转向装置返回结束位置。此外，行驶模型具有右转弯时的减速度（减速加速度）的平均值、右转弯时的加速度的平均值、右转弯时的横G（横向加速度）的平均值、向交叉路口进入时的速度即进入速度。

由此，在个人行驶模型MC1（图6（a））中，作为与设定在行驶模型中的各项目对应的值，设定有减速开始位置DC11、减速结束位置DC21、加速开始位置AC11、加速结束位置AC21、转向装置转动开始位置ST11、转向装置返回开始位置ST21、转向装置返回结束位置ST31。而且，设定有减速度的平均DA1、加速度的平均AA1、横向加速度的平均CA1及进入速度SP1。

另外，在规范行驶模型MCs（图6（b））中，将下标设为“s”，作为与设定在行驶模型中的各项目对应的值，设定有减速开始位置DC1s、减速结束位置DC2s、加速开始位置AC1s、加速结束位置AC2s、转向装置转动开始位置ST1s、转向装置返回开始位置ST2s、转向装置返回结束位置ST3s。而且，设定有减速度的平均DAs、加速度的平均AAs、横向加速度的平均CAs及进入速度SPs。

此外，在一般行驶模型MCu（图6（c））中，将下标设为“u”，作为与设定在行驶模型中的各项目对应的值，设定有减速开始位置DC1u、减速结束位置DC2u、加速开始位置AC1u、加速结束位置AC2u、转向装置转动开始位置ST1u、转向装置返回开始位置ST2u、转向装置返回结束位置ST3u。而且，设定有减速度的平均DAu、加速度的平均AAu、横向加速度的平均CAu及进入速度SPu。

另外，在计算行驶模型MCx（图6（d））中，将下标设为“x”，作为与设定在行驶模型中的各项目对应的值，设定有减速开始位置DC1x、减速结束位置DC2x、加速开始位置AC1x、加速结束位置AC2x、转向装置转动开始位置ST1x、转向装置返回开始位置ST2x、转向装置返回结束位置ST3x。而且，设定有减速度的平均DAx、加速度的平均AAx、横向加速度的平均CAx及进入速度SPx。

由此，在从车载导航仪20向驾驶辅助ECU11发送的道路地图信息中也包含上述的各种行驶模型。

在驾驶辅助ECU11上电连接有用于输出驾驶辅助有关的警报等各种信息的输出装置（人机接口），例如扬声器25。该输出装置是基于驾驶辅助有关的警报而产生用于对驾驶员唤起注意的警报音的装置，输出与来自驾驶辅助ECU11的信号对应的警报音等。需要说明的是，输出装置并不局限于上述的扬声器。

另外，在驾驶辅助ECU11上分别电连接有车车间通信装置30、基础设施通信装置31、全球定位系统（GPS）32、车载摄像机33、及车载雷达34等各种信息取得装置。

车车间通信装置30是将车辆的位置信息和行驶信息等各种信息在与位于车辆10的周边的其他车辆之间利用无线通信相互传递的、进行所谓车车间通信的通信装置。在该车车间通信中，在与能够通信的区域内的多个车辆彼此之间定期地收发车辆信息。

基础设施通信装置31是利用设置在道路上的光信标装置（未图示）和红外线信号等光信号进行通信的通信装置。并且，基础设施通信装置31接收从光信标装置发送的基础设施信息信号，并将该接收到的基础设施信息信号向驾驶辅助ECU11发送。由此，驾驶辅助ECU11能够把握基础设施信息。例如，基础设施通信装置31经由光信标装置，作为基础设施信息，接收从VICS（Vehicle Information andCommunication System）中心发来的道路交通信息。而且，基础设施信息也包含设置有光信标装置的周围的道路的道路状况（包括交叉路口形状、曲率、坡度、车道数）等附随于该道路的附随信息、通过地面设备等检测到的周边的其他车辆的移动体信息等。而且，在基础设施信息中也可以包含从能够将信息向外部通知的交叉路口的管制装置等通知的交叉路口数据。即，驾驶辅助ECU11可以经由基础设施通信装置31而取得交叉路口数据。

GPS32为了检测车辆10的绝对位置而接收GPS卫星信号，并基于接收到的GPS卫星信号来检测车辆10的位置。而且，GPS32将检测到的车辆10的位置信息向驾驶辅助ECU11发送。由此，驾驶辅助ECU11能够把握车辆10的位置。

车载摄像机33通过设置在车室内后视镜的背侧的光学式的CCD摄像机等来拍摄车辆10前方的规定范围，并将基于拍摄的拍摄图像的图像信号向驾驶辅助ECU11发送。驾驶辅助ECU11基于通过该车载摄像机33拍摄到的图像信号，提取前方的信号的状态（信号的颜色等）或前方的道路标志（停止线或中央线等）。然后，基于提取的前方的信号状态或前方的道路标志而能够进行车辆10的驾驶辅助。

车载雷达34使用激光，来检测与对该激光进行反射的前方车辆等反射物体之间的距离、相对速度、方位等。这些检测结果对于每个各反射物体向驾驶辅助ECU11发送。由此，驾驶辅助ECU11能够判别位于车辆10前方的其他车辆等移动体或障碍物等的有无或种类，把握间隔距离。

此外，在驾驶辅助ECU11上分别电连接有车速传感器40、加速度传感器41、陀螺仪42、制动传感器43、油门传感器44、及转向角传感器45等各种传感器。

车速传感器40检测车轮的转速，并将与该检测到的转速对应的信号向驾驶辅助ECU11发送。

加速度传感器41检测车辆的加速度，并将与该检测到的加速度对应的信号向驾驶辅助ECU11发送。

陀螺仪42检测车辆行进方向，并将与该检测到的行进方向对应的信号向驾驶辅助ECU11发送。

制动传感器43检测驾驶员对制动踏板的操作的有无或踏板的踏入量，并将与该检测到的操作的有无或踏入量对应的信号向驾驶辅助ECU11发送。

油门传感器44检测驾驶员对油门踏板的操作的有无或踏板的踏入量，并将与该检测到的操作的有无或踏板的踏入量对应的信号向驾驶辅助ECU11发送。

转向角传感器45基于检测到的转向装置的转向角的变化量而算出转向角，并将与该算出的转向角对应的信号向驾驶辅助ECU11发送。

来自上述各传感器的各种信号分别以规定的周期向驾驶辅助ECU11发送，因此驾驶辅助ECU11基于上述传递的各种信号，能够依次把握车辆10的位置、速度、方向等车辆状况。

接下来，参照图7和图8，说明本实施方式的驾驶辅助装置进行的个人行驶模型的生成处理。图7是表示个人行驶模型的生成处理的顺序的流程图，图8是表示生成的个人行驶模型的一例的明细表的图。

需要说明的是，个人行驶模型的生成处理根据道路地图信息和车辆10的当前位置等，在成为行驶模型生成处理的对象的行驶环境例如各交叉路口C1~C6中行驶时适当实施。需要说明的是，为了便于说明，以下，说明对于第一交叉路口C1的个人行驶模型的生成处理，而省略对于其他的交叉路口C2~C6的个人行驶模型的生成处理的说明。

另外，个人行驶模型由于对每个驾驶员分别生成，因此生成的个人行驶模型自然而然地成为适合于各驾驶员的驾驶特性的模型。需要说明的是，以下，说明与一个驾驶员对应的个人行驶模型的生成处理，为了便于说明，省略与其他的驾驶员对应的个人行驶模型的生成的说明。

如图7所示，当个人行驶模型的生成处理开始时，驾驶辅助ECU11开始车辆10的驾驶信息的存储（图7的步骤S10）。即驾驶信息按照时间序列临时存储于驾驶辅助ECU11的存储器及数据库21的驾驶信息存储部210。并且，驾驶辅助ECU11判断车辆10是否在第一交叉路口C1进行右转弯（图7的步骤S11）。车辆10在第一交叉路口C1进行右转弯的判断根据车载导航仪20的路径引导为右转弯的情况、方向指示器表示右转弯的情况、为平常进行右转弯的路径的情况、在不需要减速的行驶环境中开始减速的情况、驾驶员的驾驶操作的方式类似于右转弯操作时的标准的模型的情况等来判定。需要说明的是，上述不需要减速的行驶环境基于车载摄像机33、车载雷达34、基础设施信息、道路地图信息、通过车车间通信取得的各种信息来判断。换言之，需要减速的行驶环境例如根据黄信号或红信号点亮的情况、为临时停止交叉路口的情况、前方车辆进行了减速的情况、与前方车辆之间的车间距离变短的情况等来判断。

当判断为车辆10在第一交叉路口C1未进行右转弯时（图7的步骤S11为否），驾驶辅助ECU11结束行驶状态的记录，并将记录的行驶状态废弃（图7的步骤S13），结束个人行驶模型的生成处理。

另一方面，当判断为车辆10在第一交叉路口C1进行右转弯时（图7的步骤S 11为是），驾驶辅助ECU11判断在第一交叉路口C1是否有作为道路标识的交叉路口标记51（图7的步骤S12）。在第一交叉路口C1是否有交叉路口标记51的情况基于通过车载摄像机33、基础设施信息、道路地图信息取得的各种信息来判断。在判断为在第一交叉路口C1没有交叉路口标记51时（图7的步骤S 12为否），驾驶辅助ECU11结束行驶状态的记录并将记录的行驶状态废弃（图7的步骤S13），结束个人行驶模型的生成处理。

另外，当判断为在第一交叉路口C1有交叉路口标记时（图7的步骤S12为是），驾驶辅助ECU11判断车辆10是否退出了交叉路口（图7的步骤S14）。车辆10是否退出了交叉路口的判断根据车辆10的位置与基于道路地图信息或基础设施信息的第一交叉路口C1的位置的比较、车辆10的转向装置的转向角、车辆10的速度、基于车载摄像机33的识别等来进行。当判断为车辆10未退出交叉路口时（图7的步骤S14为否），驾驶辅助ECU11定期地反复进行车辆10是否退出了交叉路口的判断（图7的步骤S14）。

并且，在判断为车辆10退出了交叉路口时（图7的步骤S14为是），驾驶辅助ECU11结束车辆10的行驶状态的记录（图7的步骤S15），并进行个人行驶模型的学习（图7的步骤S16）。个人行驶模型的学习基于记录的车辆10的驾驶信息来进行。通过个人行驶模型的学习而向个人行驶模型MC1（图6（a））的各项目反映车辆10的驾驶信息。即，该学习的结果反映到该学习前的个人行驶模型MC1中，而各项目的值例如图8所示设定为该学习后的个人行驶模型MC1a的各项目所示的值。具体而言，关于通过学习而个人行驶模型MC1的各项目的值，将减速开始位置DC11设定为减速开始位置DC11a，将减速结束位置DC21设定为减速结束位置DC21a，将加速开始位置AC11设定为加速开始位置AC11a，将加速结束位置AC21设定为加速结束位置AC21a。而且，将转向装置转动开始位置ST11设定为转向装置转动开始位置ST11a，将转向装置返回开始位置ST21设定为转向装置返回开始位置ST21a，将转向装置返回结束位置ST31设定为转向装置返回结束位置ST31a。此外，将减速度的平均DA1设定为减速度的平均DA1a，将加速度的平均AA1设定为加速度的平均AA1a，将横向加速度的平均CA1设定为横向加速度的平均CA1a，将进入速度SP1设定为进入速度SP1a。

接下来，参照图9和图10，说明通过本实施方式的驾驶辅助装置实施的驾驶辅助。图9是表示第二交叉路口C2的俯视图。图10是表示驾驶辅助的辅助步骤的流程图。

需要说明的是，驾驶辅助根据道路地图信息和车辆10的当前位置等，在成为驾驶辅助的对象的行驶环境中行驶时、即车辆10在准备了行驶模型的行驶环境中行驶时适当实施。需要说明的是，在本实施方式中，车辆10在作为具有交叉路口标记的交叉路口的一例的图4所示的第一交叉路口C1，从车道La1向靠中央车道Ls2如第一轨迹Tr1那样进行右转弯，并且在作为没有交叉路口标记的交叉路口的一例的图9所示的第二交叉路口C2，从第一道路La11向第二道路Ls11如第二轨迹Tr2那样进行右转弯。

如图10所示，当驾驶辅助开始时，驾驶辅助ECU11判断车辆10在交叉路口是否进行右转弯（图10的步骤S20）。车辆10在交叉路口进行右转弯的判断与图7的步骤S11同样地进行判断。即，根据车载导航仪20的路径引导为右转弯的情况、方向指示器表示右转弯的情况、为平常进行右转弯的路径的情况、在不需要减速的行驶环境中开始减速的情况、驾驶员的驾驶操作的方式类似于平常的右转弯操作时的标准的模型的情况等进行判断。并且，当判断为在交叉路口未进行右转弯时（图10的步骤S20为否），驾驶辅助ECU11结束驾驶辅助。

当判断为在交叉路口进行右转弯时（图10的步骤S20为是），驾驶辅助ECU11判断在交叉路口是否有交叉路口标记（51）（图10的步骤S21）。在交叉路口是否有交叉路口标记（51）的情况与图7的步骤S12同样地进行判断，基于通过车载摄像机33、基础设施信息、道路地图信息而取得的各种信息来判断。并且，在根据行驶环境为第一交叉路口C1的情况等而判断为在交叉路口有交叉路口标记51时（图10的步骤S21为是），驾驶辅助ECU11结束驾驶辅助。

另一方面，在根据行驶环境为第二交叉路口C2的情况等而判断为在交叉路口没有交叉路口标记（51）时（图10的步骤S21为否），驾驶辅助ECU11判断与该第二交叉路口C2对应的个人行驶模型MC2是否学习过（图10的步骤S22）。个人行驶模型MC2是否学习过的情况根据与该行驶环境对应的个人行驶模型是否保持在数据库21中来判断。

在判断为个人行驶模型MC2学习过时（图10的步骤S22为是），驾驶辅助ECU11将驾驶员固有的行驶模型即个人行驶模型MC2设为在驾驶辅助中使用的行驶模型（图10的步骤S23）。另一方面，在判断为个人行驶模型MC2未学习过时（图10的步骤S22为否），驾驶辅助ECU11将作为在该行驶环境中能够利用的行驶模型而预先准备的一般行驶模型（MCu）设为标准的行驶模型，并将该标准的行驶模型决定为在驾驶辅助中使用的行驶模型（图10的步骤S24）。需要说明的是，在本实施方式中，也预先准备了规范行驶模型（MCs）和计算行驶模型（MCx），因此也可以通过经由车载导航仪20的标准的行驶模型的选择设定等，取代一般行驶模型（MCu），而将这些行驶模型设为标准的行驶模型。

当使用的行驶模型被决定时，驾驶辅助ECU11判断右转弯控制辅助开始条件是否成立（图10的步骤S25）。在右转弯控制辅助开始条件的判断中，使用从驾驶辅助开始经过了规定的时间的情况、车辆10的速度成为一定值以下的情况、油门未踏入的情况、到第二交叉路口C2的距离成为一定值以下的情况等各条件。即，在从上述的各条件中采用的一个或多个条件成立时，判断为右转弯控制辅助开始条件成立。

在判断为右转弯控制辅助开始条件成立时（图10的步骤S25为是），驾驶辅助ECU11实施右转弯控制辅助（图10的步骤S26）。当实施右转弯控制辅助时，驾驶辅助ECU11判断右转弯控制辅助结束条件是否成立（图10的步骤S27）。另一方面，在判断为右转弯控制辅助开始条件未成立时（图10的步骤S25为否），驾驶辅助ECU11不实施右转弯控制辅助，而判断右转弯控制辅助结束条件是否成立（图10的步骤S27）。右转弯控制辅助结束条件是否成立以退出了第二交叉路口C2的情况、将油门踏入规定值以上的情况、车辆10的速度超过了规定值的情况等为条件来判断。即，在根据上述的各条件采用的一个或多个条件成立时，判断为右转弯控制辅助结束条件成立。

并且，无论是何种情况都判断为右转弯控制辅助结束条件未成立时（图10的步骤S27为否），驾驶辅助ECU11返回图10的步骤S25，判断右转弯控制辅助开始条件是否成立，并重复进行其以后的处理。另一方面，在判断为右转弯控制辅助结束条件成立时（图10的步骤S27为否），驾驶辅助ECU11结束驾驶辅助。

由此，能够根据行驶环境来提供驾驶辅助，具体而言能够在由于没有交叉路口标记（51）而行驶状态变得不稳定的第二交叉路口C2等行驶时提供驾驶辅助，并且能够适当地提供基于选择的行驶模型的驾驶辅助。

如以上说明那样，根据本实施方式的驾驶辅助装置，能得到以下列举的效果。

（1）驾驶辅助装置在交叉路口存在作为道路标志的交叉路口标记51时，基于交叉路口数据和驾驶信息来生成个人行驶模型（反映学习结果），而在没有交叉路口标记51时，不基于驾驶信息而生成（学习）个人行驶模型。即，根据交叉路口数据，使驾驶信息相对于个人行驶模型的生成的贡献率即“驾驶信息的模型贡献率”变化。例如，在有交叉路口标记51时，“驾驶信息的模型贡献率”为100%，在没有交叉路口标记51时，“驾驶信息的模型贡献率”为0%。由此，能够使例如因驾驶员的驾驶操作存在大变动而判断为不适合个人行驶模型的生成的行驶环境下的驾驶信息（没有交叉路口标记51时的驾驶信息）等不反映到要生成的个人行驶模型中。即，能够将个人行驶模型生成为与车辆的行驶环境对应的更适当的模型。而且，若将如此生成的个人行驶模型用于驾驶辅助，则能够进行更适当的驾驶辅助。

（2）通常在像第一交叉路口C1那样在交叉路口有道路标志（交叉路口标记51）时，驾驶员以道路标志为基准而进行车辆10的驾驶操作。因此，车辆10的行驶状态也具有稳定的倾向，作为与行驶状态相关的信息的驾驶信息也反映了稳定的行驶状态。反之，在像第二交叉路口C2那样在交叉路口没有道路标志（交叉路口标记51）时，驾驶员主要凭自己的感觉来进行车辆10的驾驶操作。因此，车辆10的行驶状态也具有不稳定的倾向，作为与行驶状态相关的信息的驾驶信息也反映了不稳定的行驶状态。

关于这一点，根据上述的结构，在像第二交叉路口C2那样没有交叉路口的道路标志（交叉路口标记51）时，以消除此时的驾驶信息的贡献即消除影响（驾驶信息的模型贡献率减小）的方式生成个人行驶模型。由此，作为生成的个人行驶模型的精度、可靠性也升高。需要说明的是，通过将这样高可靠性的个人行驶模型用于驾驶辅助，而能够进行更适当的驾驶辅助。

（3）根据上述的结构，对于通过驾驶员的驾驶操作而车辆10的行驶状态的稳定性或不稳定性较大变动的可能性高的第二交叉路口C2那样的交叉路口，也能适当地生成高实用性的个人行驶模型。例如，在交叉路口数据不含有与交叉路口标记51相关的信息时，消除驾驶信息对个人行驶模型的贡献（减小驾驶信息的模型贡献率），由此能提高对于第二交叉路口C2生成的个人行驶模型的精度及可靠性。

（4）基于表示车辆10的行驶环境的信息即道路地图信息，改变依赖于驾驶员的驾驶操作的个人行驶模型对驾驶辅助的贡献率即“行驶模型的辅助贡献率”。因此，对应于道路地图信息即车辆10的行驶环境，驾驶辅助的方式也被变更。因此，若为例如因没有停止线54或交叉路口标记51而驾驶员的负担容易增大的行驶环境、即驾驶辅助的必要性大的行驶环境（例如，第二交叉路口C2），则可以增大行驶模型的辅助贡献率，若为驾驶辅助的必要性小的行驶环境（例如，第一交叉路口C1），则可以减小行驶模型的辅助贡献率。由此，对应于车辆10的行驶环境，能够变更驾驶辅助中的行驶模型的影响度。因此，即使是基于行驶模型进行驾驶辅助的情况，也能实现其自由度的提高。

（5）在没有交叉路口的道路标志（交叉路口标记51）时，根据此时适当生成的（学习的）个人行驶模型的有无，来选择用于驾驶辅助的行驶模型，即，使个人行驶模型的辅助贡献率变化。具体而言，在没有适当生成的（学习的）个人行驶模型时，在驾驶辅助中使用标准的行驶模型，即消除个人行驶模型的贡献。由此，能提高驾驶辅助的稳定性，并且能够进行更适当的驾驶辅助。

（6）在没有交叉路口的道路标志（交叉路口标记51）时，若基于预先准备的标准的行驶模型来进行驾驶辅助，则可进行规定的稳定的驾驶辅助，因而能良好地维持驾驶辅助的稳定性。

（第二实施方式）

参照图11~图14，说明将本发明的驾驶辅助装置具体化的第二实施方式。需要说明的是，本实施方式的驾驶辅助装置与前面的第一实施方式在个人行驶模型的生成处理及驾驶辅助的处理步骤上存在差别，但其他的结构相同，因此这里主要说明差别点，为了便于说明，对于同样的结构等标注同样的标号而省略其说明。

图11是表示本实施方式的驾驶辅助的处理步骤的流程图。图12是表示驾驶辅助中的转向自由度的判定处理的流程图。需要说明的是，在本实施方式中，作为驾驶辅助，尤其以右转弯有关的减速辅助为例进行说明。车辆10在作为转向自由度小的交叉路口的一例的第一交叉路口C1或图13（b）所示的第四交叉路口C4进行右转弯。而且，车辆10在作为转向自由度大的交叉路口的一例的图13（a）所示的第三交叉路口C3，从第一道路La12朝向第二道路Ls12如第三轨迹Tr3那样进行右转弯。即第三交叉路口C3在交叉路口的4个角部60a~60c分别将角修圆而成为圆弧状，因此例如从第三交叉路口C3的中心到角部60d的道路宽度比角部为直角的情况宽。因此，车辆10在进行右转弯时可选取的第三轨迹Tr3的自由度大。即这种情况下，驾驶员的驾驶操作的选择的范围变宽，即转向自由度大。另一方面，就第四交叉路口C4而言，在车辆10从第一道路La13向第二道路进行右转弯时，会发生进入目的地被第二道路的靠路边车道Ls13或靠中央车道Ls14限制的情况。即，在第四交叉路口C4中进行右转弯时可选取的第四轨迹Tr4自然受到限定时，转向的自由度减小，但在进入目的地的车道未被限定时，限制不严，因此转向的自由度增大。

本实施方式的驾驶辅助根据道路地图信息和车辆10的当前位置等，当车辆10在作为驾驶辅助的对象的行驶环境中行驶时，即在准备有行驶模型的行驶环境中行驶时适当实施。

即，如图11所示，当作为驾驶辅助的减速辅助开始时，驾驶辅助ECU11判断是否能够进行减速辅助（图11的步骤S30）。是否能够进行减速辅助以进入交叉路口之前的从车辆10的当前位置到交叉路口为止的距离处于一定范围内的情况、车辆10的速度处于一定范围内的情况等为条件来判断。即，根据从上述的条件选择的一个或多个条件成立，判断为能够进行减速辅助。并且，在判断为不能进行减速辅助时（图11的步骤S30为否），驾驶辅助ECU11结束驾驶辅助。

另一方面，在判断为能够进行减速辅助时（图11的步骤S30为否），驾驶辅助ECU11开始驾驶信息的临时存储，并判断个人行驶模型是否学习过（图11的步骤S31）。个人行驶模型是否学习过通过与该行驶环境对应的个人行驶模型是否保持在数据库21等中来判断。并且，在判断为个人行驶模型学习过时（图11的步骤S31为是），驾驶辅助ECU11将生成的个人行驶模型（MC1）确定为用于驾驶辅助的行驶模型（图11的步骤S32）。

在判断为个人行驶模型未学习过时（图11的步骤S31为否），驾驶辅助ECU11进行转向自由度判定处理（图11的步骤S33）。

在转向自由度判定处理中，驾驶辅助ECU11根据需要分别判断行驶计划是否进行右转弯（图12的步骤S40），进入/退出道路的车道是否为多条（图12的步骤S41）、转弯处的曲率/退出道路的驶出角是否小（图12的步骤S42）这些各个条件。而且，驾驶辅助ECU11根据需要分别判断退出/进入道路宽度是否宽（图12的步骤S43）、路边是否没有突起物（图12的步骤S44）、路边是否宽（图12的步骤S45）、转角是否小（图12的步骤S46）这些各个条件。即，在上述多个条件中的任一个条件判断为正确时，在判断为正确的任一个步骤S40（S41、…、S46）中，推进按照“是”的处理，而驾驶辅助ECU11设定为“转向自由度大”（图12的步骤S48）。然后，结束图11的步骤S33的转向自由度判定处理。

另一方面，在判断为上述多个条件中的全部条件不正确时，即推进按照全部步骤S40~S46的“否”的处理时，驾驶辅助ECU11设定为“转向自由度小”（图12的步骤S47）。然后，结束图11的步骤S33的转向自由度判定处理。

当转向自由度判定处理结束时，驾驶辅助ECU11判断转向自由度是否小（图11的步骤S34）。转向自由度是否小通过在转向自由度判定处理中设定的转向自由度来判断。即，在转向自由度判定处理中设定为“转向自由度小”时，判断为转向自由度小，反之在设定为“转向自由度大”时，判断为转向自由度不小。

在判断为转向自由度不小时（图11的步骤S34为否），驾驶辅助ECU11中止驾驶信息的临时存储，并废弃存储的驾驶信息，然后结束驾驶辅助处理。

另一方面，在判断为转向自由度小时（图11的步骤S34为是），驾驶辅助ECU11将预先准备的一般行驶模型（MCu）确定为作为用于驾驶辅助的行驶模型的标准的行驶模型（图11的步骤S35）。需要说明的是，在本实施方式中，也预先准备规范行驶模型（MCs）和计算行驶模型（MCx），因此通过经由车载导航仪20的标准的行驶模型的选择设定，也可以取代一般行驶模型（MCu），而将这些行驶模型确定为标准的行驶模型。

当用于减速辅助的行驶模型被确定时，进行减速辅助处理（图11的步骤S36）。

在减速辅助处理中，驾驶辅助ECU11将表示减速辅助的结果的标志清零，并判断减速辅助开始条件是否成立（图14的步骤S50）。减速辅助开始条件是否成立根据到交叉路口的到达预想时间为规定时间T[秒]以下的情况、到停止线为止使速度减速至规定的速度所需的减速度（减速G）为规定值X[G]（其中，1G=9.8kg·m/s²）以上的情况、到交叉路口为止的距离为规定距离L[m]以下的情况等来判断。需要说明的是，规定时间T[秒]、规定值X[G]、规定距离L[m]既可以预先设定在数据库21中，也可以根据需要利用驾驶辅助ECU11来算出。即，由于从上述各条件中选择的一个或多个条件成立而减速辅助开始条件成立。

在判断为减速辅助开始条件不成立时（图14的步骤S50为否），驾驶辅助ECU11判断是否能够进行减速辅助（图14的步骤S51）。是否能够进行减速辅助与图11的步骤S30同样地，以到交叉路口的距离为一定范围内的情况、车辆10的速度为一定范围内的情况等为条件来判断。在判断为能够进行减速辅助时（图14的步骤S51为是），驾驶辅助ECU11返回图14的步骤S50，重复进行减速辅助开始条件是否成立的判断以后的处理。另一方面，在判断为不能进行减速辅助时（图14的步骤S51为否），结束图11的步骤S36的减速辅助处理。

另一方面，在判断为减速辅助开始条件成立时（图14的步骤S50为是），驾驶辅助ECU11实施减速辅助（图14的步骤S53），并判断辅助结束条件是否成立（图14的步骤S54）。辅助结束条件是否成立根据通过了交叉路口的情况、车辆10的速度为恒定速度以下的情况、使转向装置向左转动规定的角度以上的情况等来判断。即，由于从上述各条件中选择的一个或多个条件成立而辅助结束条件成立。

在判断为辅助结束条件不成立时（图14的步骤S54为否），驾驶辅助ECU11返回图14的步骤S53，重复进行实施减速辅助以后的处理。另一方面，在判断为辅助结束条件成立时（图14的步骤S54为是），驾驶辅助ECU11在表示辅助结果的标志中设定表示减速辅助完成的值例如“1”而结束减速辅助，并结束图11的步骤S36的减速辅助处理。

当减速辅助处理结束时，驾驶辅助ECU11结束驾驶信息的临时存储，并判断减速辅助是否完成（图11的步骤S37）。减速辅助是否完成根据表示减速辅助的结果的标志是否被设定为完成了减速控制的值即“1”来判断。即，当将表示减速辅助的结果的标志设定为完成了减速辅助的值“1”时，判断为减速辅助完成。

在判断为减速辅助完成时（图11的步骤S37为是），驾驶辅助ECU11判断使用的行驶模型与车辆10的驾驶信息之差是否大（图11的步骤S38为是）。使用的行驶模型与车辆10的驾驶信息之差是否大可以根据车辆10的减速时刻（位置、到交叉路口为止的到达时间等）/减速度是否存在规定的阈值以上的差、车辆10的加速时刻（位置、到交叉路口为止的到达时间等）/加速度是否存在规定的阈值以上的差这些各条件来判断。而且，使用的行驶模型与车辆10的驾驶信息之差是否大可以根据进入速度是否具有规定的阈值以上的差、转向操作位置（转向装置的转动开始、返回开始、返回结束）、转向操作量是否存在规定的阈值以上的差这些各条件来判断。而且，使用的行驶模型与车辆10的驾驶信息之差是否大可以根据是否进行加减速操作（制动踏板、油门踏板的二次踏入操作等）、转向操作（转向装置的转动返回等）是否进行了多次这些各条件来判断。即，根据从上述各条件中选择的一个或多个条件成立，判断为使用的行驶模型与车辆10的驾驶信息之差大。

当判断为使用的行驶模型与车辆10的驾驶信息之差大时（图11的步骤S38为是），驾驶辅助ECU11进行基于本次的车辆10的驾驶信息的个人行驶模型的学习（图11的步骤S39）。由此，将学习了本次的驾驶信息的值反映到个人行驶模型的各项目的值中。并且，将临时存储的驾驶信息废弃，并结束驾驶辅助。

另一方面，在判断为减速辅助未完成时（图11的步骤S37为否）或判断为使用的行驶模型与车辆10的驾驶信息之差不大时（图11的步骤S38为否），驾驶辅助ECU11不进行个人行驶模型的学习处理而将临时存储的驾驶信息废弃，并结束驾驶辅助。

由此，能进行适当的驾驶辅助的提供、及用于驾驶辅助的个人行驶模型的高效的学习。

如以上说明那样，通过本实施方式的驾驶辅助装置，能得到与前面的第一实施方式的所述（4）的效果相同或以其为基准的效果，并能得到如下的效果。

（7）以交叉路口数据、基于该交叉路口数据所判断的转向自由度、用于驾驶辅助的行驶模型与此时的车辆10的驾驶信息之差为条件，生成个人行驶模型（反映学习结果）。即，根据交叉路口数据及用于辅助的行驶模型与存储的驾驶信息之差，使驾驶信息相对于个人行驶模型的生成的模型贡献率变化。由此，例如在由于驾驶员的驾驶操作中变动小而学习效果低时，可以不将该驾驶信息反映到个人行驶模型中。即，能够高效率地生成个人行驶模型。

（8）通常，例如在道路宽度窄等转向操作的自由度小时，驾驶员在有限的转向操作范围内进行车辆的驾驶操作，因此车辆的驾驶操作具有稳定的倾向。即，作为与行驶状态相关的信息的驾驶信息按照各驾驶操作产生的差别小。

因此，根据该结构，在转向操作的自由度小并且与作为该行驶环境的交叉路口对应而选择的行驶模型与所述驾驶信息之差小时，消除驾驶信息产生的贡献（减小驾驶信息的模型贡献率）而生成个人行驶模型（反映学习结果）。由此，对于原本由于维持精度等而学习效果低的个人行驶模型不会造成必要以上的驾驶信息的影响。由此，能维持生成的个人行驶模型的精度、可靠性。若将这种高可靠性的个人行驶模型用于驾驶辅助，则能够进行适当的驾驶辅助。

另外，尤其是没有贡献（驾驶信息的模型贡献率为“0（零）”）时，避免驾驶信息对个人行驶模型的生成造成贡献，因而能实现学习效果低的个人行驶模型的生成有关的运算处理、用于存储生成的个人行驶模型的存储区域的削减等，能实现个人行驶模型的生成处理的效率的提高。

（9）对于通过驾驶员的驾驶操作而车辆10的行驶状态的稳定性或不稳定性较大变动的可能性高的交叉路口，能适当地生成高实用性的个人行驶模型。例如，通过使表示驾驶员进行的转向操作的自由度小这一情况时的驾驶信息不产生贡献（改变驾驶信息的模型贡献率），而能够维持对于该交叉路口的行驶模型的精度及可靠性，并且能够实现行驶模型的生成有关的运算等的削减。

（10）如上所述，通常例如在道路宽度窄等转向操作的自由度小时，驾驶员在有限的转向操作范围内进行车辆的驾驶操作，因此车辆的驾驶操作具有稳定的倾向，因此车辆的行驶状态按照各驾驶操作产生的差别小。反之，例如在道路宽度宽等转向操作的自由度大的情况下，驾驶员在大的转向操作范围内自由地进行车辆的驾驶操作，因此车辆的行驶状态也具有不稳定的倾向，因此车辆的行驶状态按照各驾驶操作产生大差别的可能性高。

因此，在转向操作的自由度小时，在个人行驶模型未学习过的条件下，使用标准的行驶模型，即进行由个人行驶模型产生的辅助贡献率小的驾驶辅助。由此，在转向操作的自由度小因而驾驶员进行的车辆的驾驶操作稳定时，在对于驾驶员的驾驶操作不使驾驶员感到烦扰的方式下进行驾驶辅助。即，对驾驶员进行适当的驾驶辅助。

（11）在转向操作的自由度小、即行驶状态按照各驾驶操作产生的差别小时，在个人行驶模型未学习过的条件下，基于预先准备的标准的行驶模型进行驾驶辅助，由此能提供没有驾驶员固有的特性等的稳定的驾驶辅助。

（第三实施方式）

参照图15~图16，说明将本发明的驾驶辅助装置具体化的第三实施方式。需要说明的是，本实施方式的驾驶辅助装置虽然相对于前面的第二实施方式在转向自由度判定处理上存在差别，但其他的结构相同，因此这里主要说明差别点，为了便于说明，对于同样的结构等标注同样的标号而省略其说明。需要说明的是，本实施方式的驾驶辅助不仅在进行右转弯有关的减速辅助等的情况下能够适用，而且在进行左转弯有关的减速辅助等的情况下也能够适用。

在转向自由度判定处理中，判断车辆10的从当前的前进道路开始的退出方向是否为右（图16的步骤S60）。车辆10在交叉路口是否进行右转弯的判断与图7的步骤S11同样地判断。即，根据车载导航仪20的路径引导为右转弯的情况、方向指示器表示右转弯的情况、为平常进行右转弯的路径的情况、在不需要减速的行驶环境下开始减速的情况、驾驶员的驾驶操作的方式类似于右转弯操作时的标准的模型的情况等进行判断。

在判断为车辆10的退出方向为右时（图16的步骤S60为是），驾驶辅助ECU11判断退出道路的单侧车道数是否为2以上（图16的步骤S61）。退出道路的单侧车道数是否为2以上根据交叉路口数据来判断。在判断为如第四交叉路口C4（参照图13（b））那样，退出道路（包括靠路边车道Ls13和靠中央车道Ls14）的单侧车道数为2以上时（图16的步骤S61为是），驾驶辅助ECU11判断为转向自由度大，例如，结束图11的步骤S33的转向自由度判定处理。

反之，在判断为退出道路的单侧车道数小于2、即为1个车道时（图16的步骤S61为否），驾驶辅助ECU11判断为转向自由度小，例如，结束图11的步骤S33的转向自由度判定处理。

另一方面，在判断为如图15所示的第五交叉路口C5那样，车辆10的退出方向不是右（右转弯）、即为左（左转弯）时（图16的步骤S60为否），驾驶辅助ECU11判断退出道路的退出车道位置是否为靠近退出道路的中央线（里侧），例如为退出道路的靠中央车道Ls16（图16的步骤S64）。在判断为退出车道靠近中央线，即为靠中央车道Ls16时（图16的步骤S64为是），驾驶辅助ECU11判断为转向自由度大，例如结束图11的步骤S33的转向自由度判定处理。

反之，在判断为退出车道不靠近退出道路的中央线，即为靠路边车道Ls15时（图16的步骤S64为否），与靠中央车道Ls16的情况相比不大幅操作转向装置则不能进入靠路边车道Ls15，因此驾驶辅助ECU11判断为转向自由度小。并且，结束图11的步骤S33的转向自由度判定处理。

如以上说明那样，根据本实施方式的驾驶辅助装置，也能得到与前面的第一及第二实施方式的所述（4）、（7）~（11）的效果同等或以其为基准的效果，并能得到如下的效果。

（12）在交叉路口进行右转弯或左转弯时的车辆10的转向自由度的判断能适当进行。由此，基于转向自由度进行的驾驶辅助能适当进行。

需要说明的是，上述各实施方式可以通过例如以下的方式进行实施。

·在上述各实施方式中，例示了用于导航处理的道路地图信息等存储于HDD的情况。然而并不局限于此，道路地图信息等也可以不存储于HDD，或在存储于HDD的同时，存储在CD-ROM（Compact DiskROM）或DVD（Digital Versatile Disk）等存储介质中。存储在这些存储介质中的道路地图信息等可以经由驱动装置（未图示）来读取，因此通过将记录介质安置于驱动装置，能得到与需要对应的道路地图信息。

·在上述各实施方式中，例示了车载导航仪20在与数据库21之间进行地图信息等的收发的情况。不过，并不局限于此，车载导航系统也可以具有存储地图信息等的数据库。而且车载导航仪20与数据库21也可以直接通信。

·在上述各实施方式中，例示了基础设施通信装置31与光信标装置进行光通信的情况。不过，并不局限于此，基础设施通信装置也可以与其他的信标装置或VICS中心等进行无线通信。而且，基础设施通信装置也可以分别设置为信标装置用和VICS中心用，只要能取得必要的信息，则也可以仅设置在信标装置用和VICS中心用的任一方。

·在上述各实施方式中，例示了驾驶辅助ECU11执行个人行驶模型的生成处理和驾驶辅助的情况。不过，并不局限于此，驾驶辅助装置也可以仅进行个人行驶模型的生成处理及驾驶辅助有关的各种控制中的任一方。例如，驾驶辅助ECU仅进行个人行驶模型的生成处理时，成为能够生成与行驶环境对应的适当的个人行驶模型的行驶模型生成装置。而且例如，驾驶辅助ECU在进行基于行驶模型的驾驶辅助有关的各种控制时，成为根据行驶环境而能够提供基于行驶模型的适当的驾驶辅助的驾驶辅助装置。由此，个人行驶模型的生成处理和基于行驶模型的驾驶辅助各自的实施的自由度升高。

·在上述各实施方式中，例示了通过使用车载导航仪20设定驾驶员来确定驾驶员的情况。不过，并不局限于此，也可以基于电子钥匙的信息等来确定驾驶员。即，也可以在驾驶辅助ECU中使用基于预先设定的信息而通过电子钥匙的ID确定的驾驶员的信息。由此，个人行驶模型的生成处理、使用个人行驶模型的驾驶辅助所需的驾驶员的确定作业变得容易。

·在上述各实施方式的图5中，例示了交叉路口数据51A的项目，但交叉路口数据的项目若不妨碍个人行驶模型的生成处理、驾驶辅助的实施，则可以去掉例示的项目中的一部分，也可以包含其他项目。由此，交叉路口数据的设计自由度提高。

·在上述各实施方式的图3中，例示了按照各交叉路口C1~C6生成个人行驶模型MC1~MC6的情况。不过，并不局限于此，也可以灵活利用交叉路口分类，对于通过交叉路口分类而分类为同一交叉路口的各个交叉路口共用同一个人行驶模型。由此，能够减少个人行驶模型的数目，从而实现数据库的存储容量的削减等。

·同样地，对图6的规范行驶模型MCs、一般行驶模型Mcu、计算行驶模型MCx而言，对于通过交叉路口分类而分类为同一交叉路口的各个交叉路口，也可以使用同一行驶模型。由此，能够减少个人行驶模型的数目，从而实现数据库的存储容量的削减等。

·在上述实施方式中，例示了将规范行驶模型MCs等设为预先准备的行驶模型的情况。不过，并不局限于此，作为预先准备的行驶模型，也可以包括用于低燃耗行驶、即所谓生态保护用的驾驶辅助的行驶模型。由此，用于驾驶辅助的行驶模型的种类增加，驾驶辅助的自由度或便利性提高。

·在上述各实施方式的图3中，例示了交叉路口明细表50含有交叉路口分类的情况，但并不局限于此，也可以不包括交叉路口分类。

·在上述各实施方式中，例示了对于交叉路口进行个人行驶模型的生成处理及驾驶辅助的提供的情况。不过，并不局限于此，对于车辆的驾驶信息的变动增多的行驶环境即转弯处等，也可以进行个人行驶模型的生成处理或进行驾驶辅助的提供。由此，车辆的行驶环境下的个人行驶模型的生成处理、驾驶辅助的提供的适用可能性升高。由此，作为驾驶辅助装置而适用的对象物扩大，由此其便利性和自由度提高。

·在上述各实施方式中，例示了选择个人行驶模型或标准的行驶模型的任一个而用于驾驶辅助的情况。不过，并不局限于此，也可以在驾驶辅助中同时使用个人行驶模型及标准的行驶模型。例如，可以将个人行驶模型及标准的行驶模型以规定的比例合成后的行驶模型用于驾驶辅助。这种情况下，在设定使用于驾驶辅助的行驶模型时，如图17所示，分别算出个人行驶模型的辅助贡献率和标准的行驶模型的辅助贡献率（图17的步骤S70）。并且，也可以生成将与算出的辅助贡献率对应的比例的标准的行驶模型（图17的步骤S71）和与算出的辅助贡献率对应的比例的个人行驶模型（图17的步骤S72）合成后的行驶模型（图17的步骤S73）。

需要说明的是，行驶模型的辅助贡献率可以在个人行驶模型的学习度低时减小，或在个人行驶模型的学习度高时增大。而且，可以将行驶模型的辅助贡献率在标准的行驶模型相对于行驶环境的类似度低时减小，或在类似度高时增大。只要能够算出适合于驾驶辅助的行驶模型，各行驶模型的辅助贡献率就可以在任意条件下算出。即，行驶模型的辅助贡献率可以较细地变更为0%~100%的任意的值。

由此，用于驾驶辅助的行驶模型的设定的自由度显著提高，能够更适当地提供驾驶辅助。

·根据上述第一实施方式，例示了有交叉路口标记51时学习行驶模型的情况。不过，并不局限于此，行驶模型的学习处理可以以交叉路口标记、右转弯辅助线、中央线、停止线、车道边界线及人行横道等道路标志的任一个或其中的两个以上的任意组合为条件来实施。由此，行驶模型的学习处理的设计自由度提高。

·另外，在行驶模型的学习处理使用多个条件时，可以基于成立的条件数、各条件的权重等，将反映到学习中的驾驶信息的比例即驾驶信息的模型贡献率变更为更细的数值（0%~100%的任意的值）。例如，也可以在满足多个条件时，增大驾驶信息的模型贡献率，而在满足的条件少时，减小驾驶信息的模型贡献率。可以将行驶模型的辅助贡献率较细地变更为0%~100%的任意的值。

由此，根据作为道路信息的交叉路口数据中包含的道路标志的信息，生成驾驶信息的模型贡献率可改变的个人行驶模型。由此，对于由于驾驶员的驾驶操作的变动大而判断为不适合于个人行驶模型的生成的行驶环境下的驾驶信息等，可以对驾驶信息的模型贡献率也设定细微的数值并使其减小，而减少其影响的程度。即，能够将个人行驶模型生成为与车辆的行驶环境对应的更适当的模型，并且能够对该个人行驶模型进行更适当的驾驶辅助。

标号说明

10…车辆，11…驾驶辅助控制计算机（驾驶辅助ECU），12…制动控制计算机（制动ECU），13…发动机控制计算机（发动机ECU），14…转向控制计算机（转向ECU），20…车载导航仪，21…数据库，25…扬声器，30…车车间通信装置，31…基础设施通信装置，32…全球定位系统（GPS），33…车载摄像机，34…车载雷达，40…车速传感器，41…加速度传感器，42…陀螺仪，43…制动传感器，44…油门传感器，45…转向角传感器，50…交叉路口明细表，51…交叉路口标记，51A…交叉路口数据，52…右转弯辅助线，53…中央线，54…停止线，55…人行横道，56…中央线，57…车道边界线，60a~60d…角部，110…驾驶信息处理部，111…个人行驶模型生成处理部，112…驾驶辅助实施部，210…驾驶信息存储部，211…行驶模型存储部，C1~C6…交叉路口，R1…道路，R2…道路，MC1~MC6…个人行驶模型，MC1a…个人行驶模型，MCs…规范行驶模型，MCu…一般行驶模型，MCx…计算行驶模型。

Claims

1.一种行驶模型生成装置，生成表示车辆的行驶状态的行驶模型，

基于与所述车辆的行驶环境相关的信息即道路信息和与由于驾驶员的驾驶操作而变化的车辆的行驶状态相关的信息即驾驶信息，生成所述行驶模型，并根据所述道路信息来改变所述驾驶信息相对于所述生成的行驶模型的贡献率即驾驶信息的模型贡献率，

所述行驶模型生成装置的特征在于，

所述行驶模型生成装置构成为，使所述道路信息中不含有与路面的道路标志相关的信息时的所述驾驶信息的模型贡献率小于所述道路信息中含有与所述道路标志相关的信息时的所述驾驶信息的模型贡献率。

2.一种行驶模型生成装置，生成表示车辆的行驶状态的行驶模型，

所述行驶模型生成装置的特征在于，

所述行驶模型生成装置构成为，在所述道路信息表示为驾驶员进行的转向操作的自由度小的行驶环境，并且作为对应于该行驶环境的行驶模型而被选择的行驶模型与所述驾驶信息之间的差小时，减小所述驾驶信息的模型贡献率。

3.根据权利要求1或2所述的行驶模型生成装置，其中，

所述道路信息是与交叉路口相关的信息。

4.一种驾驶辅助装置，基于表示车辆的行驶状态的行驶模型，对车辆的驾驶员的驾驶操作进行辅助，其特征在于，

使用通过权利要求1或2所述的模型生成装置生成的模型作为所述行驶模型。

5.一种驾驶辅助装置，基于表示车辆的行驶状态的行驶模型，对车辆的驾驶员的驾驶操作进行辅助，其特征在于，

所述行驶模型基于由于驾驶员的驾驶操作而变化的所述车辆的行驶状态而生成，

基于表示所述车辆的行驶环境的信息即道路信息来改变所述行驶模型相对于所述驾驶辅助的贡献率即行驶模型的辅助贡献率，

所述驾驶辅助装置构成为，使所述道路信息中不含有与路面的道路标志相关的信息时的所述行驶模型的辅助贡献率小于所述道路信息中含有与所述道路标志相关的信息时的所述行驶模型的辅助贡献率。

6.一种驾驶辅助装置，基于表示车辆的行驶状态的行驶模型，对车辆的驾驶员的驾驶操作进行辅助，其特征在于，

所述驾驶辅助装置构成为，在所述道路信息中不含有与路面的道路标志相关的信息时，基于预先准备的标准的行驶模型来进行所述驾驶辅助。

7.一种驾驶辅助装置，基于表示车辆的行驶状态的行驶模型，对车辆的驾驶员的驾驶操作进行辅助，其特征在于，

所述驾驶辅助装置构成为，使所述道路信息表示为驾驶员进行的转向操作的自由度小的行驶环境时的所述行驶模型的辅助贡献率小于所述行驶模型的辅助贡献率表示为所述转向操作的自由度大的行驶环境时的所述行驶模型的辅助贡献率。

8.一种驾驶辅助装置，基于表示车辆的行驶状态的行驶模型，对车辆的驾驶员的驾驶操作进行辅助，其特征在于，

在所述道路信息表示为驾驶员进行的转向操作的自由度小的行驶环境时，基于预先准备的标准的行驶模型来进行所述驾驶辅助。

9.根据权利要求5～8中任一项所述的驾驶辅助装置，其中，

所述道路信息是与交叉路口相关的信息。