JP2009286279A - 車両の運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】実際の回避走行に沿った目標自車進路を設定して自然な運転支援を行う。
【解決手段】制御ユニット５は、対象物と自車両１との相対速度Ｖｆと対象物の種類に応じて対象物からの横移動量Ｗを設定し、対象物からの横移動量Ｗと距離ｄとに基づいて目標自車進路を推定し、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxを推定する。そして、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが、警報制御閾値Ｃａ以上の場合は警報制御を行ない、ブレーキ制御閾値Ｃｂ以上の場合は警報制御を行うと共にブレーキ制御を行う。また、許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cを設定し、許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cと対象物からの横移動量Ｗと自車速Ｖとに基づいて限界自車進路を推定して必要横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｃを演算し、実横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｒと必要横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｃとに基づいて操舵制御を行う。
【選択図】図２

Description

本発明は、走行環境に存在する対象物に適切なリスクを設定し、このリスクを基に警報制御、ブレーキ制御、操舵制御等の運転支援を行う車両の運転支援装置に関する。

近年、車両においては、カメラやレーザレーダ等を用いた前方認識装置により前方障害物（対象物）を検出し、この対象物との接触を回避すべく、ブレーキ制御や操舵制御を行って運転を支援する様々な技術が提案されている。このような運転支援装置では、対象物を回避するための目標自車進路を推定し、この目標自車進路に基づいてブレーキ制御や操舵制御等の運転支援を行うものがある。

また、特開２００４−１１０３４６号公報では、対象物のリスクを設定する上で、対象物の種類、すなわち、対象物が４輪車、２輪車、歩行者、レーンマーカ等の違いに応じてリスクを可変に設定し、このリスクに応じて運転支援を行う技術が開示されている。
特開２００４−１１０３４６号広報

ところで、上述の目標自車進路に基づいて運転支援を行う際、単に対象物の位置に応じて目標自車進路を設定すると、対象物が、例えば歩行者や２輪車の場合は回避する目標自車進路が対象物に近すぎて設定されたり、或いは、対象物が路上の固定障害物の場合は回避する目標自車進路が対象物から離れすぎて設定されたりして実際の回避走行の感覚と大きく異なる場合がある。目標自車進路は、実際の回避走行に沿って設定することが望ましいが、上述の特許文献１に示すようなリスク設定の場合とは異なり、回避走行での運転操作を考慮して設定する必要が有り、単純に上述の特許文献１を適用することは困難である。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、実際の回避走行に沿った目標自車進路を設定し、実際の回避操作に沿った自然な運転支援を行うことができる車両の運転支援装置を提供することを目的とする。

本発明は、自車両前方の走行環境に存在する対象物を認識し、対象物情報を検出する対象物情報検出手段と、自車両に対する上記対象物の相対速度と上記対象物の種類に応じて、上記対象物を回避するのに必要な上記対象物からの横移動量を設定する回避横移動量設定手段と、上記回避横移動量設定手段で設定した上記横移動量と現在の自車両の走行状態に基づいて走行制御する制御手段とを備えたことを特徴としている。

本発明による車両の運転支援装置によれば、実際の回避走行に沿った目標自車進路を設定し、実際の回避操作に沿った自然な運転支援を行うことが可能となる。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
図１〜図７は本発明の実施の形態を示し、図１は車両に搭載した運転支援装置の概略構成図、図２は制御ユニットの機能ブロック図、図３は運転支援制御プログラムのフローチャート、図４は自車両の目標自車進路と限界自車進路の説明図、図５は対象物の種類毎に設定される対象物と自車両との相対速度と対象物からの横移動量とリスクとの関係の特性図、図６は路面摩擦係数に応じて設定される警報制御閾値とブレーキ制御閾値の説明図、図７は路面摩擦係数に応じて設定される許容最大横加速度の説明図である。

図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）で、この車両１には、運転支援装置２が搭載されている。この運転支援装置２は、ステレオカメラ３、ステレオ画像認識装置４、制御ユニット５等を有して主要に構成されている。

また、自車両１には、自車速Ｖ０を検出する車速センサ６、実際に発生している横加速度（実横加速度）（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｒを検出する横加速度センサ７、路面状態としての路面摩擦係数μを推定する路面摩擦係数推定装置８が設けられており、検出された自車速Ｖ０はステレオ画像認識装置４及び制御ユニット５に入力され、検出された実横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｒ及び推定された路面摩擦係数μは制御ユニット５に入力される。

ステレオカメラ３は、ステレオ光学系として例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）等の固体撮像素子を用いた１組の（左右の）ＣＣＤカメラで構成される。これら左右のＣＣＤカメラは、それぞれ車室内の天井前方に一定の間隔をもって取り付けられ、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、画像データをステレオ画像認識装置４に入力する。

ステレオ画像認識装置４における、ステレオカメラ３からの画像の処理は、例えば以下のように行われる。まず、ステレオカメラ３のＣＣＤカメラで撮像した自車両の進入方向の環境の１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理により距離情報を求める処理を行なって、三次元の距離分布を表す距離画像を生成する。

このデータを基に、周知のグルーピング処理や、予め記憶しておいた３次元的な道路形状データ、側壁データ、立体物データ等と比較し、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、電柱等の固定障害物、４輪車、２輪車、歩行者等の立体物データを抽出する。こうして抽出された白線データ、側壁データ、立体物データは、それぞれのデータの種類毎に異なったナンバーが割り当てられる。

そして、ステレオ画像認識装置４は、各立体物について、立体物の種類（電柱等の固定障害物、４輪車、２輪車、歩行者の種類）、自車両１から立体物までの距離、自車両１との相対速度（自車両１から立体物までの距離の時間的変化量）、自車両１のカメラ位置を中心とするｘ（前後方向）−ｙ（横方向）座標系（図４参照、自車両１の前方を（＋）、左方向を（＋）とする）における立体物位置、立体物の速度等を立体物データとして制御ユニット５に出力する。

また、ステレオ画像認識装置４は、立体物の中から、現在の自車両１の位置を基準に前方に所定に設定する領域上に存在し、最も自車両１に近い立体物を自車両１との接触可能性がある対象物と判定し、この対象物について、対象物の種類、自車両１から対象物までの距離ｄ、自車両１のカメラ位置を中心とするｘ−ｙ座標系における対象物位置、自車両１と対象物の相対速度Ｖｆ、対象物の速度等が対象物情報として制御ユニット５に出力される。尚、図４に示す例では、対象物が自車両１の真正面に存在する例を示しているが、これはあくまでも一例である。

このように、ステレオカメラ３、ステレオ画像認識装置４は、対象物情報検出手段として設けられている。

制御ユニット５は、上述のステレオ画像認識装置４からの対象物に関する情報、対象物以外の立体物位置、白線座標等の情報、車速センサ６からの自車速Ｖ０、横加速度センサ７からの実横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｒ、路面摩擦係数推定装置８からの路面摩擦係数μ等が入力される。

そして、制御ユニット５は、後述の運転支援制御プログラムに従って、対象物と自車両１との相対速度Ｖｆと対象物の種類に応じて対象物を回避するのに必要な対象物からの横移動量Ｗを設定し、対象物からの横移動量Ｗと距離ｄとに基づいて対象物を回避する目標自車進路を推定して、該目標自車進路を走行する上で発生する最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxを推定する。そして、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxと予め設定する警報制御用の閾値Ｃａとを比較して最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが警報制御用の閾値Ｃａ以上の場合は、ディスプレイ９に対して信号出力して警報制御を行う。また、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxと予め設定するブレーキ制御用の閾値Ｃｂとを比較して最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxがブレーキ制御用の閾値Ｃｂ以上の場合は、ディスプレイ９に対して信号出力して警報制御を行うと共に、ブレーキ制御装置１０に信号出力してブレーキ制御を行う。更に、運転に際し、予め許容できる最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cを設定し、該許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cと対象物からの横移動量Ｗと自車速Ｖとに基づいて対象物を横に回避する限界自車進路を推定して該限界自車進路を走行する上で現在必要な横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｃを演算し、現在実際に発生している実横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｒと現在必要な横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｃとに基づいて操舵制御装置１１に信号出力して操舵制御を行う。このように、制御ユニット５は、回避横移動量設定手段、及び、制御手段としての機能を有して構成されている。

すなわち、制御ユニット５は、図２に示すように、回避横移動量演算部５ａ、最大横加速度演算部５ｂ、警報制御閾値設定部５ｃ、ブレーキ制御閾値設定部５ｄ、警報制御判断部５ｅ、ブレーキ制御判断部５ｆ、許容最大横加速度演算部５ｇ、回避操作必要開始距離演算部５ｈ、必要横加速度演算部５ｉ、操舵制御判断部５ｊから主要に構成されている。

回避横移動量演算部５ａは、ステレオ画像認識装置４からの対象物に関する情報（対象物の種類（固定障害物、４輪車、２輪車、歩行者の種類）、自車両１と対象物の相対速度Ｖｆ）が入力される。

そして、予め対象物の種類毎に設定しておいた、対象物と自車両１との相対速度Ｖｆと対象物からの横移動量ＷとリスクＲとの関係を示すマップ（図５に示す）を参照して、該当する対象物の種類の予め設定した許容できるリスクにおける対象物と自車両１との相対速度Ｖｆと対象物からの横移動量Ｗの関係から対象物からの横移動量（回避横移動量）Ｗを設定する。

例えば、対象物が歩行者、或いは、２輪車の場合は、図５（ａ）を参照し、対象物が歩行者、或いは、２輪車の場合の予め設定されている許容できるリスクＲｈにおける対象物と自車両１との相対速度Ｖｆを参照して対象物からの横移動量Ｗを求める。すなわち、対象物からの横移動量Ｗは、図５（ａ）中のＷh1〜Ｗh2の間で設定される。

同じく対象物が４輪車の場合は、図５（ｂ）を参照し、対象物が４輪車の場合の予め設定されている許容できるリスクＲｃにおける対象物と自車両１との相対速度Ｖｆを参照して対象物からの横移動量Ｗを求める。すなわち、対象物からの横移動量Ｗは、図５（ｂ）中のＷc1〜Ｗc2の間で設定される。

また対象物が固定障害物の場合は、図５（ｃ）を参照し、対象物が固定障害物の場合の予め設定されている許容できるリスクＲｂにおける対象物と自車両１との相対速度Ｖｆを参照して対象物からの横移動量Ｗを求める。すなわち、対象物からの横移動量Ｗは、図５（ｃ）中のＷb1〜Ｗb2の間で設定される。

これら、歩行者、或いは、２輪車用の図５（ａ）のマップ、４輪車用の図５（ｂ）のマップ、及び、固定障害物用の図５（ｃ）のマップは、それぞれ一定の対象物と自車両１との相対速度Ｖｆの基では対象物からの横移動量Ｗが小さくなるほどリスクＲが大きくなり、一定の対象物からの横移動量Ｗの基では対象物と自車両１との相対速度Ｖｆが高くなるほどリスクＲが大きくなる特性に設定されている。

更に、歩行者や２輪車は、横に移動する可能性も高く、また、歩行者や２輪車は、車両が近くを通過する際、恐怖感を持ちやすいことから、図５（ａ）のマップに示すように、対象物からの横移動量Ｗが他の種類の対象物よりも大きく設定される特性となっている。更に、相対速度Ｖｆが高くなるほどこの傾向も強まるので、これを反映するべく、相対速度Ｖｆが高くなるほど対象物からの横移動量Ｗもより大きな値に設定される特性となっている。

上述の歩行者や２輪車と比較すると、４輪車の場合は、相対速度Ｖｆも小さく横に動く可能性も低いため、図５（ｂ）のマップに示すように、対象物からの横移動量Ｗが歩行者や２輪車の場合の対象物からの横移動量Ｗよりも小さく設定される特性となっている。

また、対象物が固定障害物の場合は、図５（ｃ）のマップに示すように、上述の歩行者や２輪車、及び、４輪車の場合と比較して、直ぐ近くを通過しても問題がないことから対象物からの横移動量Ｗは小さく設定される。更に、相対速度Ｖｆが変化しても近くを通過できると考えられるため、相対速度Ｖｆが高くなっても対象物からの横移動量Ｗは、上述の２例と比較してあまり大きくならない特性となっている。

こうして、図５（ａ）、図５（ｂ）、図５（ｃ）の何れかで設定された対象物からの横移動量Ｗは、最大横加速度演算部５ｂ、回避操作必要開始距離演算部５ｈ、必要横加速度演算部５ｉに入力される。

最大横加速度演算部５ｂは、ステレオ画像認識装置４からの対象物に関する情報（自車両１から対象物までの距離ｄ）が、車速センサ６から車速Ｖ０が、回避横移動量演算部５ａから対象物からの横移動量Ｗが入力される。

本実施の形態では、図４に示すように、自車両１からの距離がｄである対象物を、横にＷ移動して回避する進路を目標自車進路として設定するものとし、この目標自車進路は、例えば、以下の（１）式で表現される。
ｙ＝Ｗ・（６・（ｘ／ｄ）^５−１５・（ｘ／ｄ）^４＋１０・（ｘ／ｄ）^３）…（１）
そして、この（１）式で表現される目標自車進路上で最大となる横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxは、以下の（２）式により得られる。
（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max＝５．７７・（Ｗ／ｄ^２）・Ｖ０^２ …（２）

従って、上述の（２）式に、対象物までの距離ｄ、車速Ｖ０、対象物からの横移動量Ｗを代入することにより最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxを演算し、警報制御判断部５ｅ、及び、ブレーキ制御判断部５ｆに出力する。

警報制御閾値設定部５ｃは、路面摩擦係数推定装置８から路面摩擦係数μが入力される。そして、予め設定しておいた路面摩擦係数μと警報制御閾値Ｃａの関係のマップ（図６）を参照して、警報制御閾値Ｃａを設定し、警報制御判断部５ｅに出力する。

警報制御閾値Ｃａは、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが警報制御閾値Ｃａ以上となった場合に警報制御を行わせるものであり、路面摩擦係数μが大きくなるほど大きく設定され、警報する領域が小さく設定されるようになっている。

ブレーキ制御閾値設定部５ｄは、路面摩擦係数推定装置８から路面摩擦係数μが入力される。そして、予め設定しておいた路面摩擦係数μとブレーキ制御閾値Ｃｂの関係のマップ（図６）を参照して、ブレーキ制御閾値Ｃｂを設定し、ブレーキ制御判断部５ｆに出力する。

ブレーキ制御閾値Ｃｂは、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxがブレーキ制御閾値Ｃｂ以上となった場合にブレーキ制御を行わせるものであり、路面摩擦係数μが大きくなるほど大きく設定され、ブレーキを作動させる領域が小さく設定されるようになっている。また、Ｃａ＜Ｃｂの関係になっており、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが増加していくと、先に警報制御が行われ、次いで、警報制御とブレーキ制御とが共に行われるようになっている。

警報制御判断部５ｅは、最大横加速度演算部５ｂから最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが入力され、警報制御閾値設定部５ｃから警報制御閾値Ｃａが入力される。そして、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxと警報制御閾値Ｃａとを比較して、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが警報制御閾値Ｃａ以上となった場合にディスプレイ９に信号出力して警報を行わせる。尚、このディスプレイ９による警報と共に、音声、チャイム等の警報を行っても良い。

ブレーキ制御判断部５ｆは、最大横加速度演算部５ｂから最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが入力され、ブレーキ制御閾値設定部５ｄからブレーキ制御閾値Ｃｂが入力される。そして、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxとブレーキ制御閾値Ｃｂとを比較して、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxがブレーキ制御閾値Ｃｂ以上となった場合にブレーキ制御装置１０に信号出力してブレーキ制御を行う。ブレーキ制御部１０は、ブレーキ制御判断部５ｆからブレーキ制御を行う信号が入力されると、所定のブレーキ力を付加して減速させる。

許容最大横加速度演算部５ｇは、路面摩擦係数推定装置８から路面摩擦係数μが入力される。そして、予め設定しておいた路面摩擦係数μと許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cの関係のマップ（図７）を参照して、許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cを設定し、回避操作必要開始距離演算部５ｈに出力する。

許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cは、例えば、該当する路面摩擦係数μにおける路面に対し、グリップ力を十分に維持できると予想される最大の値であり、路面摩擦係数μが大きくなるほど大きな値に設定される。

回避操作必要開始距離演算部５ｈは、車速センサ６から車速Ｖ０が入力され、回避横移動量演算部５ａから対象物からの横移動量Ｗが入力され、許容最大横加速度演算部５ｇから許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cが入力される。

そして、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cとなってしまう目標自車進路の障害物からの距離、すなわち、回避操作の必要な開始距離（回避操作必要開始距離）ｄｃを以下の（３）式から逆算し、必要横加速度演算部５ｉに出力する。
ｄｃ＝（５．７７・Ｗ・（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_c）^１／２・Ｖ０ …（３）

必要横加速度演算部５ｉは、ステレオ画像認識装置４からの対象物に関する情報（自車両１から対象物までの距離ｄ）が入力され、車速センサ６から車速Ｖ０が入力され、回避横移動量演算部５ａから対象物からの横移動量Ｗが入力される。

そして、上述の回避操作必要開始距離ｄｃと対象物からの横移動量Ｗとで推定される、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cとなってしまう自車進路を限界自車進路（図４参照）として、この限界自車進路を現在走行していると仮定し、限界自車進路上の現在位置をｘｃ（＝ｄ−ｄｃ）として、現在発生すべき必要な横加速度（必要横加速度）（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｃを、以下の（４）式から演算し、操舵制御判断部５ｊに出力する。
（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｃ＝（１２０・（ｘｃ／ｄｃ）^３−１８０・（ｘｃ／ｄｃ）^２
＋６０・（ｘｃ／ｄｃ））・（Ｗ／ｄｃ^２）・Ｖ０^２ …（４）

操舵制御判断部５ｊは、横加速度センサ７から実横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｒが入力され、必要横加速度演算部５ｉから必要横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｃが入力される。そして、これら横加速度の偏差Δ（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）を演算し、この横加速度偏差の絶対値｜Δ（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）｜が、予め設定しておいた閾値Ｇyc以上の場合は、操舵支援制御を行わせるべく操舵制御装置１１に、横加速度偏差Δ（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）の値と共に信号を出力する。

操舵制御装置１１は、操舵制御判断部５ｊから操舵支援制御実行の信号が入力されると、例えば、横加速度偏差Δ（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）に応じて操舵力変更、或いは、付加舵角の制御を実行する。

次に、制御ユニット５で実行される運転支援制御プログラムについて、図３のフローチャートで説明する。まず、ステップ（以下、「Ｓ」と略称）１０１で必要なパラメータの読み込みが行われる。

次いで、Ｓ１０２に進み、回避横移動量演算部５ａで、予め対象物の種類毎に設定しておいた、対象物と自車両１との相対速度Ｖｆと対象物からの横移動量ＷとリスクＲとの関係を示すマップ（図５に示す）を参照して、該当する対象物の種類の予め設定した許容できるリスクにおける対象物と自車両１との相対速度Ｖｆと対象物からの横移動量Ｗの関係から対象物からの横移動量（回避横移動量）Ｗを設定する。

次に、Ｓ１０３に進み、最大横加速度演算部５ｂで、目標自車進路上で最大となる横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxを、前述の（２）式により演算する。

次いで、Ｓ１０４に進み、警報制御閾値設定部５ｃで、予め設定しておいた路面摩擦係数μと警報制御閾値Ｃａの関係のマップ（図６）を参照して、警報制御閾値Ｃａを設定し、ブレーキ制御閾値設定部５ｄで、同じく、予め設定しておいた路面摩擦係数μとブレーキ制御閾値Ｃｂの関係のマップ（図６）を参照して、ブレーキ制御閾値Ｃｂを設定する。

そして、Ｓ１０５に進み、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxとブレーキ制御閾値Ｃｂとを比較して、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxがブレーキ制御閾値Ｃｂ以上（（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max≧Ｃｂ）の場合は、Ｓ１０６に進んで、ディスプレイ９に信号出力して警報を行わせると共に、ブレーキ制御装置１０に信号出力してブレーキ制御を行わせ、Ｓ１０９へと進む。

一方、Ｓ１０５で、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxがブレーキ制御閾値Ｃｂよりも小さい（（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max＜Ｃｂ）場合は、Ｓ１０７に進み、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxと警報制御閾値Ｃａとを比較する。

そして、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが警報制御閾値Ｃａ以上（（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max≧Ｃａ）の場合は、Ｓ１０８に進んで、ディスプレイ９に信号出力して警報のみを行わせ、Ｓ１０９へと進む。また、最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）maxが警報制御閾値Ｃａよりも小さい（（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max＜Ｃａ）場合は、そのままＳ１０９に進む。

Ｓ１０９に進むと、許容最大横加速度演算部５ｇで、予め設定しておいた路面摩擦係数μと許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cの関係のマップ（図７）を参照して、許容最大横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）max_cが設定される。

次いで、Ｓ１１０に進み、回避操作必要開始距離演算部５ｈで、回避操作必要開始距離ｄｃが、前述の（３）式から演算される。

次に、Ｓ１１１に進み、必要横加速度演算部５ｉで、回避操作必要開始距離ｄｃを基準とする自車位置ｘｃが演算される。

次いで、Ｓ１１２に進み、必要横加速度演算部５ｉで、前述の（４）式により、限界自車進路での必要横加速度（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）ｃが演算される。

次に、Ｓ１１３に進み、操舵制御判断部５ｊで、横加速度偏差Δ（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）が演算される。

そして、Ｓ１１４に進み、横加速度偏差の絶対値｜Δ（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）｜と予め設定しておいた閾値Ｇycとが比較され、横加速度偏差の絶対値｜Δ（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）｜が、予め設定しておいた閾値Ｇyc以上（｜Δ（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）｜≧Ｇyc）の場合は、Ｓ１１５に進んで操舵支援制御を行わせてプログラムを抜ける。また、横加速度偏差の絶対値｜Δ（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）｜が、予め設定しておいた閾値Ｇycより小さい（｜Δ（ｄ^２ｙ／ｄｔ^２）｜＜Ｇyc）場合は、そのままプログラムを抜ける。

このように本発明の実施形態によれば、自車両１に対する対象物の相対速度Ｖｆと対象物の種類に応じて対象物を回避するのに必要な対象物からの横移動量Ｗを設定し、対象物からの横移動量Ｗと距離ｄとに基づいて対象物を回避する目標自車進路を推定して運転支援制御を行うので、対象物の種類の差異やその時の対象物との相対的な関係等を考慮した、実際の回避操作に沿った自然な運転支援を行うことができる。

また、目標自車進路を走行する上で、常に、路面状態を示す路面摩擦係数μを考慮して各閾値（警報制御、ブレーキ制御、操舵支援制御の各閾値）を設定するようになっているので、実際の回避操作を最適かつ安全に実行させることが可能となっている。

尚、本実施の形態では、前述の（１）式により目標自車進路を演算する例で説明したが、目標自車進路は、上述の（１）式に限るものではなく、他の演算式により表現されるものであっても良い。また、目標自車進路を演算する際に、障害物に最も近づいた時の距離と相対速度に応じたリスク値の特性と、横移動量と最大横加速度の関係に基づき、減速制御も含めた最適化演算によって目標自車進路と目標速度を同時に求めるようにしても良い。更に、本実施の形態では、警報制御、ブレーキ制御、操舵支援制御の３つを行うようにしているが、何れか１つ、或いは、何れか２つの組合せで運転支援制御を行うようにしても良い。

車両に搭載した運転支援装置の概略構成図 制御ユニットの機能ブロック図 運転支援制御プログラムのフローチャート 自車両の目標自車進路と限界自車進路の説明図 対象物の種類毎に設定される対象物と自車両との相対速度と対象物からの横移動量とリスクとの関係の特性図 路面摩擦係数に応じて設定される警報制御閾値とブレーキ制御閾値の説明図 路面摩擦係数に応じて設定される許容最大横加速度の説明図

符号の説明

１ 自車両
２ 運転支援装置
３ ステレオカメラ
４ ステレオ画像認識装置（対象物情報検出手段）
５ 制御ユニット（回避横移動量設定手段、制御手段）
５ａ 回避横移動量演算部
５ｂ 最大横加速度演算部
５ｃ 警報制御閾値設定部
５ｄ ブレーキ制御閾値設定部
５ｅ 警報制御判断部
５ｆ ブレーキ制御判断部
５ｇ 許容最大横加速度演算部
５ｈ 回避操作必要開始距離演算部
５ｉ 必要横加速度演算部
５ｊ 操舵制御判断部
６ 車速センサ
７ 横加速度センサ
８ 路面摩擦係数推定装置
９ ディスプレイ
１０ ブレーキ制御装置
１１ 操舵制御装置

Claims (9)

1. 自車両前方の走行環境に存在する対象物を認識し、対象物情報を検出する対象物情報検出手段と、
   自車両に対する上記対象物の相対速度と上記対象物の種類に応じて、上記対象物を回避するのに必要な上記対象物からの横移動量を設定する回避横移動量設定手段と、
   上記回避横移動量設定手段で設定した上記横移動量と現在の自車両の走行状態に基づいて走行制御する制御手段と、
   を備えたことを特徴とする車両の運転支援装置。
2. 上記回避横移動量設定手段は、上記対象物の相対速度と上記対象物からの横移動量とリスクとの関係を予め上記対象物の種類毎に設定し、該当する対象物の種類の予め設定した許容できるリスクにおける上記対象物の相対速度と上記対象物からの横移動量の関係から上記対象物からの横移動量を設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
3. 上記対象物の相対速度と上記対象物からの横移動量と上記リスクとの関係は、一定の上記対象物の相対速度の基では上記対象物からの横移動量が小さくなるほど上記リスクが大きくなり、一定の上記対象物からの横移動量の基では上記対象物の相対速度が高くなるほど上記リスクが大きくなる特性に設定されていることを特徴とする請求項２記載の車両の運転支援装置。
4. 上記制御手段は、上記対象物からの横移動量と距離とに基づいて上記対象物を回避する目標自車進路を推定し、該目標自車進路に基づき走行制御することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
5. 上記制御手段は、上記目標自車進路を走行する上で発生する最大横加速度を推定し、該最大横加速度と予め設定する閾値とを比較して走行制御することを特徴とする請求項４記載の車両の運転支援装置。
6. 上記予め設定する閾値は、ブレーキ制御を行うためのブレーキ制御用の閾値と警報制御を行うための警報制御用の閾値の少なくとも一方であることを特徴とする請求項５記載の車両の運転支援装置。
7. 上記ブレーキ制御用の閾値と上記警報制御用の閾値の少なくとも一方は、路面状態に応じて可変に設定することを特徴とする請求項６記載の車両の運転支援装置。
8. 上記制御手段は、予め許容できる最大横加速度を設定し、該許容最大横加速度と上記対象物からの横移動量と自車速とに基づいて上記対象物を横に回避する限界自車進路を推定して該限界自車進路を走行する上で現在必要な横加速度を演算し、現在実際に発生している横加速度と上記現在必要な横加速度とに基づいて操舵制御を行うことを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
9. 上記許容最大横加速度は、路面状態に応じて可変に設定することを特徴とする請求項８記載の車両の運転支援装置。

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