JP2010211380A - 運転支援装置および運転支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者の行動意図を適切に推定できる運転支援装置を提供する。
【解決手段】運転者の視線方向を検出する視線方向検出手段と、車両周囲の情報を取得する周囲情報取得手段４０，５０と、車両周囲の情報に基づいて、運転者の操作により車両１が採りうる複数の挙動を予測する挙動候補予測手段と、視線方向検出手段により検出された運転者の視線方向に基づいて、挙動候補予測手段により予測された複数の挙動のうちから運転者が選択する挙動を推定する挙動推定手段と、を有することを特徴とする運転支援装置。
【選択図】 図１

Description

本発明は、運転支援装置および運転支援方法に関するものである。

従来、運転者の視線方向が所定の視線方向領域から逸脱する場合に、当該運転者の視線方向の逸脱に基づいて、運転者の行動意図を推定する技術が知られている（特許文献１）。

特開２００２−３３１８４９号公報

しかしながら、従来技術では、運転者の視線方向が所定の視線方向領域を逸脱するまで大きく動き、かつ、運転者の視線方向が所定の視線方向領域から逸脱した状態が所定時間以上継続した場合に、運転者の行動意図を推定するものであるため、運転者の行動意図の推定に時間がかかり、運転支援を適切にできない場合があった。

本発明が解決しようとする課題は、運転者の行動意図を適切に推定できる運転支援装置を提供することである。

本発明は、車両周囲の状況に応じて、運転者の操作により車両が採りうる挙動を複数予測し、運転者の視線方向に基づき、予測された複数の挙動のうちから運転者が選択する挙動を推定することで、上記課題を解決する。

本発明によれば、運転者の行動意図を適切に推定するため、これにより、運転者の運転を適切に支援することができる。

第１実施形態に係る運転支援システムを搭載する車両の構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る運転支援システムを構築する各構成の相互関係を説明するための図である。 第１実施形態に係る運転支援装置における運転支援処理を示すフローチャートである。 車両が先行車両と接近しており、かつ車両が片側３車線の道路の第２通行帯（中央走行車線）を走行している場面例を示す図である。 運転者の視線方向の分布の一例を示す図である。 車両が直線走行後に右車線に車線変更する一場面例における視線方向の分布の偏移を示す図である。 第１実施形態に係る挙動候補予測処理を示すフローチャートである。 先行車両との接近状態の推定方法を説明するための図である。 第１実施形態に係る場面情報を記録したテーブルの一例を示す図である。 第１実施形態に係る挙動推定処理を示すフローチャートである。 運転者が車両１を右車線に変更させる場面例における横方向（Ｘ軸方向）の偏移量Ｘ_ｄの時系列変化の一例を示す図である。 経路案内左折指示（脇道なし）の場面例において、ナビゲーション装置に備えるディスプレイに表示される経路案内情報の概略図である。 経路案内左折指示（脇道あり）の場面例において、ナビゲーション装置に備えるディスプレイに表示される経路案内情報の概略図である。 第２実施形態に係る運転支援装置における運転支援処理を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る挙動推定処理を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る挙動割合算出処理を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る場面情報を記録したテーブルの一例を示す図である。

≪第１実施形態≫
以下、本発明の第１実施形態を図面に基づいて説明する。
第１実施形態においては、運転者の運転を支援する運転支援システムを有する車両を例示して説明する。ここで、図１は、第１実施形態に係る運転支援システムを搭載する車両１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、車両１は、運転支援装置１０、赤外線照明２０、カメラ３０、車両コントローラ４０、およびナビゲーション装置５０を備える。

図２は、第１実施形態に係る運転支援システムを構築する各構成の相互関係を説明するための図である。図２に示すように、近赤外照明２０は運転者の頭部（顔を含む）を前方から照射し、カメラ３０は近赤外照明２０により照射された運転者の頭部前方を撮影する。このように、近赤外照明２０により運転者の頭部前方を照射することにより、夜間やトンネル内などの暗所においても、カメラ３０は、運転者の頭部前方を適切に撮像することができる。カメラ３０により撮像された画像情報は運転支援装置１０に送信される。

運転支援装置１０は、カメラ３０から送信された画像情報の他に、車両コントローラ４０から車両情報および周囲情報を取得し、また、ナビゲーション装置５０から周囲情報を取得する。車両情報としては、車速、アクセル開度、ブレーキ信号、およびステアリングの操舵角などの各種情報が含まれ、周囲情報としては、先行車両までの車間距離、車両１の現在位置、進行方向などの各種情報が含まれる。そして、運転支援装置１０は、これらの情報に基づいて、運転者が選択する車両１の挙動を推定し、推定した挙動情報を車両コントローラ４０に送信する。車両コントローラ４０は、挙動情報に応じた運転支援を行うように、各種装置を制御する。このように、本実施形態に係る運転支援システムを構築する各構成は上記のように相互に関係することで、推定した挙動情報に基づく適切な運転支援を提供することができる。なお、これらの各構成は、ＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続され、相互に情報の授受を行うことができる。

以下、車両１の各構成について詳細に説明する。

赤外線照明２０およびカメラ３０は、図２に示すように、運転者の正面やや下方のメータパネル内またはステアリングコラム（不図示）の近傍など、運転者の頭部前方を撮像できる位置に設置される。なお、赤外線照明２０およびカメラ３０は、運転者の頭部前方を撮像可能であれば、多少左右にずれて設置してもよい。また、カメラ３０は、可視光から近赤外光までの感度分布を有するＣＣＤ（Charge Coupled Device）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）、その他のイメージセンサを撮像素子として備え、運転者の頭部前方を撮像できるような画角を有するレンズを備える。なお、太陽光の影響を最小限に抑えるため、カメラ３０にフィルタを設置してもよい。

車両コントローラ４０は、車両１に関する各種情報を取得する。具体的には、車両コントローラ４０は、車速センサからの車速情報、車両１の前方領域を検知する前方センサからの先行車両までの車間距離、アクセルセンサからのアクセル開度、ブレーキセンサからのブレーキ信号、および舵角センサからのステアリング操作による操舵角などの各種情報を取得する。そして、車両コントローラ４０は、取得したこれら情報を運転支援装置１０に送信する。また、車両コントローラ４０は、運転者が選択すると推定された車両１の挙動情報を運転支援装置１０から取得し、当該挙動情報に基づいて各種装置を制御することで、運転者の運転を支援する。

ナビゲーション装置５０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）モジュールや通信装置を備え、車両１の現在位置や進行方向などの各種情報を取得する。そして、ナビゲーション装置５０は、取得したこれらの情報を運転支援装置１０に送信する。また、ナビゲーション装置５０は、ナビゲーション装置５０のメモリに記憶した地図情報や道路情報、およびＧＰＳモジュールなどにより取得した情報に基づいて車両１の走行経路を案内する経路案内機能を有する。

運転支援装置１０は、運転者が選択する車両１の挙動を推定するためのプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）と、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）とから構成される。

運転支援装置１０は、ＲＯＭに格納したプログラムをＣＰＵにより実行することにより、視線方向検出機能、挙動候補予測機能、挙動推定機能、運転者識別機能、および運転履歴学習機能の各機能を実現する。以下に、運転支援装置１０が備える各機能について説明する。

運転支援装置１０の視線方向検出機能は、カメラ３０から送信された画像情報から運転者の視線方向を検出する。視線方向検出機能により視線方向を検出する手法は、特に限定されない。例えば、視線方向検出機能は、カメラ３０により時系列に撮像した運転者の頭部前方の画像情報を取得し、取得した画像情報を画像処理し、運転者の顔の複数の特徴部位を検出する。そして、視線方向検出機能は、検出された複数の特徴部位の位置関係に基づいて、運転者の顔向きを推定するとともに、画像情報から運転者の目領域を切りだして画像処理を行い、少なくても瞳の位置を含む目の特徴点を検出する。さらに、視線方向検出機能は、推定した運転者の顔向きと検出した目の特徴点とに基づいて、カメラ３０を基準とした運転者の視線方向を推定する。そして、視線方向検出機能は、推定した運転者の視線方向の時系列変化に基づいて、運転者が正面と認識していると仮定される論理正面を推定し、推定した論理正面を用いて、運転者の視線方向を補正する。これにより、視線方向検出機能は、カメラ３０の設置位置が運転者の正面でない場合であっても、運転者ごとの正面方向を自動で取得し、運転者の視線方向を適切に検出することができる。なお、運転者の視線方向の検出方法は、上記の例に限られず、例えば、距離計測機能を備えるステレオカメラなどを複数用いて運転者の視線方向を検出してもよい。

視線方向検出機能は、このような運転者の視線方向を、例えば、運転者の論理正面を中心とした座標データとして検出する。そして、視線方向検出機能は、検出した視線方向の座標データを運転支援装置１０のＲＡＭに記憶する。なお、運転支援装置１０のＲＡＭには、検出された順に一定時間分の視線方向の座標データが保持（記憶）される。

運転支援装置１０の挙動候補予測機能は、車両コントローラ４０から取得した車両情報および周囲情報や、ナビゲーション装置５０から取得した周囲情報に基づいて、車両状態を推定するとともに、車両コントローラ４０およびナビゲーション装置５０から取得した周囲情報に基づいて、周囲状況を推定する。ここで、車両状態としては、例えば、先行車両との接近状態、直進状態、加速状態、または減速状態などが挙げられる。また、周囲状況としては、例えば、車両１が走行している道路状況、車両１周辺の脇道の有無の状況などが挙げられる。そして、挙動候補予測機能は、推定した車両状態および周囲状況において、運転者の操作により車両１が採りうる複数の挙動を予測する。

運転支援装置１０の挙動推定機能は、視線方向検出機能により検出した一定時間分の視線方向の座標データに基づいて、所定の時刻における視線方向の座標データの分布の重心座標を初期重心として算出し、算出した初期重心と初期重心算出後の視線方向の座標データの分布の重心座標との差を偏移量として求める。そして、挙動推定機能は、当該偏移量に基づいて、挙動候補予測機能により予測した複数の挙動のうち運転者が選択する挙動を推定する。

運転支援装置１０の運転者識別機能は、カメラ３０から送信された運転者の画像情報に基づいて、運転者の識別を行う。なお、運転者識別機能により識別された運転者の運転者情報を用いることで、運転者が設定したタイミング、頻度、または方法で、推定した車両１の挙動に基づく情報を運転者に提示できる。

運転支援装置１０の運転履歴学習機能は、所定の車両状態および周囲状況において運転者が選択した車両１の挙動を判断する。そして、運転履歴学習機能は、車両状態および周囲状況ごと、運転者ごとに、運転者が選択した車両１の挙動を運転履歴として記憶する。また、運転履歴学習機能は、後述するように、記憶した運転履歴に基づいて、所定の車両状態および周囲状況において運転者が選択した車両１の挙動の割合を挙動割合として算出する。

続いて、第１実施形態に係る運転支援装置１０における運転支援処理を、図３に示すフローチャートに沿って説明する。図３は、第１実施形態に係る運転支援装置１０における運転支援処理を示すフローチャートである。また、図４は、車両１が先行車両と接近しており、かつ車両１が片側３車線の道路の第２通行帯（中央走行車線）を走行している場面例を示す図である。以下においては、図４に示すように、車両１が先行車両と接近しており、かつ車両１が片側３車線の道路の第２通行帯（中央走行車線）を走行している場面例を想定して説明する。なお、以下に説明する運転支援処理は、運転支援装置１０により実行される。

まず、ステップＳ１では、運転支援装置１０の視線方向検出機能により、カメラ３０から送信された運転者の頭部前方を撮像した画像情報が取得され、取得された画像情報に基づいて、運転者の視線方向の座標データが検出される。検出された座標データは、運転支援装置１０に備えるＲＡＭに記憶される。

ここで、図５は、視線方向検出機能により検出された視線方向の分布の一例を示す図であり、図６は、車両１が直進走行後に右車線に車線変更する一場面例における運転者の視線方向の分布の偏移を示す図である。車両１の直進走行時においては、図５に示すように、運転者の視線方向は、運転者が正面と認識していると仮定される論理正面の付近に分布する。また、図６に示すように、直進走行後、車両１が前方車両と接近したことにより、運転者が車両１を右車線に車線変更させようとする場合、運転者の視線方向は、直進走行時の視線方向よりも車線変更方向である右方向に分布する。視線方向検出機能は、これらの運転者の視線方向を座標データとして時系列に検出し、運転支援装置１０に備えるＲＡＭに記憶する。

次に、ステップＳ２では、運転支援装置１０の挙動候補予測機能により車両１が採りうる複数の挙動が予測される。具体的には、車両コントローラ４０から取得した車両情報および周囲情報や、ナビゲーション装置５０から取得した周囲情報に基づいて、車両１の車両状態が推定され、また、車両コントローラ４０またはナビゲーション装置５０から取得した周囲情報に基づいて、周囲状況が推定される。さらに、推定した車両状態および周囲状況において、運転者の操作により車両１が採りうる複数の挙動が予測される。ここで、図７は、ステップＳ２の挙動候補予測処理を示すフローチャートである。図７のフローチャートに沿って、ステップＳ２の挙動候補予測処理の内容について以下に説明する。

まず、ステップＳ２０１では、車両コントローラ４０から取得した車両情報および周囲情報や、ナビゲーション装置５０から取得した周囲情報に基づいて、車両１の車両状態が推定される。ここで、図８は、先行車両との接近状態の推定方法を説明するための図である。例えば、車両状態の一例である先行車両との接近状態は、図８に示すように、時系列における車速情報と車間距離との変化に基づいて推定することができる。具体的には、図８に示すように、時間の経過とともに車両１の車速が増加し、または時間の経過に伴う車両１の車速の変化（増減）が小さい場合であって、かつ、時間の経過とともに車両１と先行車両との車間距離が減少している場合には、車両１は先行車両に接近している状態であると推定される。なお、挙動候補予測機能により推定される車両状態は先行車両との接近状態に限られず、また先行車両との接近状態の推定方法は上記の方法に限定されない。例えば、ナビゲーション装置５０が有する通信装置であって、他の車両と車車間通信を行う通信装置を用いることで、先行車両との接近状態を推定することができる。

次に、ステップＳ２０２では、車両コントローラ４０やナビゲーション装置５０から取得した周囲情報に基づいて、車両１の周囲状況が推定される。図４に示す場面例においては、例えば、ナビゲーション装置５０から送信される道路情報に基づいて、車両１が走行している道路は片側３車線の道路であると推定される。また、例えば、路側機などと通信するナビゲーション装置５０に備える通信装置から情報を取得することで、車両１は片側３車線のうち第２通行帯（中央走行車線）を走行していると推定される。なお、ステップＳ２０１および２０２を並行して行ってもよく、またステップＳ２０２を先に行ってもよい。また、挙動候補予測機能により周囲状況を推定する方法は特に限定されず、例えば、車両１のフロントウィンドウ上部に設置したカメラを用いて車両１が走行する車線の車線端を検出し、車両１が複数の車線を有する道路のいずれの通行帯を走行しているかを推定してもよい。

ステップＳ２０３では、挙動候補予測機能により、推定した車両状態および周囲状況において運転者の操作により車両１が取りうる複数の挙動が予測される。当該複数の挙動の予測は、推定した車両状態および周囲状況において運転者の操作により車両１が取りうる複数の挙動に基づいた場面情報に基づいて行われる。

ここで、図９は、第１実施形態に係る場面情報を記録したテーブルの一例を示す図である。図９に示すテーブルには、車両状態・周囲状況ごとに、運転者により左方向への移動が選択される可能性に応じた値と、運転者により右方向への移動が選択される可能性に応じた値とが設定されている。例えば、図４に示す場面例のように、車両１が先行車両と接近している状態であって、かつ、車両１が片側３車線の道路の第２通行帯（中央走行車線）を走行している場合には、運転者の操作により車両１は、左車線に車線変更するか、右車線に車線変更するか、または、そのどちらでもない先行車両を追従するかの３つの挙動のいずれかを採りうると予測される。また、図４に示す場面例において、車両１は片側３車線の道路の第２通行帯（中央走行車線）を走行しているため、運転者が車両１を左車線に車線変更させる可能性と、運転者が車両１を右車線に車線変更させる可能性は同程度であると予測される。そのため、図９に示すテーブルには、車両１が「先行車両接近」の車両状態であり、かつ車両１が「片側３車線、第２通行帯」を走行している周囲状況においては、運転者により左方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．５」と、運転者により右方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．５」とが設定されている。

このように、図９に示すテーブルには、車両状態・周囲状況ごとに、各挙動が選択される可能性に応じた値が設定されているため、挙動候補予測機能は、図９に示すテーブルに設定された場面情報を参照することで、推定した車両状態および周囲状況において、運転者の操作により車両１が取りうる複数の挙動を予測することができる。例えば、車両状態「先行車両接近」かつ周囲状況「片側３車線、第２通行帯」における運転者により左方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．５」と、運転者により右方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．５」との場面情報を取得することで、運転者の操作により車両１は左車線に車線変更するか、右車線に車線変更するか、または先行車両を追従するかの３つの挙動のいずれかを採りうると予測することができる。

また、車両１が先行車両と接近している状態であって、かつ、車両１が片側２車線または片側１車線の道路の第１通行帯（左側走行車線）を走行している場合には、運転者が車両１を左方向へ移動（左車線へ車線変更）させるものとは想定されない。そのため、図９に示すテーブルの車両状態「先行車両接近」、かつ、周囲状況「片側２車線、第１通行帯」または「片側１車線、第１通行帯」においては、運転者により左方向への移動が選択される可能性に応じた値は「０」に設定されている。これにより、挙動候補予測機能は、車両状態「先行車両接近」、かつ、周囲状況「片側２車線、第１通行帯」または「片側１車線、第１通行帯」における運転者により左方向への移動が選択される可能性に応じた値「０」と、運転者により右方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．５」との場面情報を取得することで、運転者の操作により車両１は右車線に車線変更するか、または先行車両を追従するかの２つの挙動のいずれかを採りうると予測する。

なお、場面情報として取得される運転者の左右方向への移動の選択可能性に応じた値は、後述するように、車両１の挙動を推定するための判断基準となる閾値を算出する際の重みとして用いられる。また、図９に示すテーブルは一例であって、例えば、車両状態または周囲状況の一方から、運転者の操作により車両１が採りうる挙動が決定できるようなテーブル構成としてもよい。

ステップＳ２０３において、挙動候補予測機能により車両１が採りうる複数の挙動を予測した後は、ステップＳ２の挙動候補予測処理を終了する。なお、推定した車両状態および周囲状況から、運転者の操作により車両１が採りうる複数の挙動を予測できない場合は、図３の運転支援装置１０における運転支援処理を終了する。

次に、ステップＳ３の挙動推定処理について説明する。ステップＳ３では、運転支援装置１０の挙動推定機能により、運転者の操作により車両１が採りうると予測される複数の挙動のうち運転者が選択する挙動が推定される。ここで、図１０は、ステップＳ３の挙動推定処理を示すフローチャートである。図１０のフローチャートに沿って、ステップＳ３の挙動推定処理の内容について以下に説明する。

まず、ステップＳ３０１では、視線方向検出機能により検出された一定時間分の視線方向の座標データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）の分布の重心座標（Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ）が算出される。

ここで、挙動推定機能による重心座標（Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ）の算出方法について説明する。図５に示すように、視線方向検出機能により検出された視線方向の座標データは、運転者が正面と認識していると仮定される論理正面を中心とした座標系において表現される。また、上述したように、視線方向の座標データは、検出された順に一定時間分だけ運転支援装置１０に備えるＲＡＭに記憶されている。挙動推定機能は、運転支援装置１０に備えるＲＡＭに記憶された一定時間分の視線方向の座標データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）の列から、視線方向の座標データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）の分布の重心座標（Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ）を下記式（１）および下記式（２）に基づいて求める。なお、挙動推定機能は、視線方向の座標データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）の分布の重心座標（Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ）を、所定の周期で算出する。

ここで、式（１）および式（２）における“ｎ”は一定時間分の視線方向の座標データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）の数を示している。

次に、ステップＳ３０２では、ステップＳ３０１で算出した重心座標（Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ）に基づいて、運転者の視線方向の偏移の大きさである偏移量が算出される。ここで、重心座標（Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ）は、挙動候補予測機能により車両１が採りうる複数の挙動が予測される前から、所定の周期で算出されている。ステップＳ３０２において、挙動推定機能は、挙動候補予測機能により車両１が採りうる複数の挙動が予測された時点において算出された重心座標（Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ）を初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）として求める。また、挙動推定機能は、初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）の算出後において算出された視線方向の重心座標（Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ）と初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）との差を偏移量Ｘ_ｄ，Ｙ_ｄとして求める。

ここで、挙動推定機能による偏移量の算出方法について説明する。挙動推定機能は、初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）の算出後において運転支援装置１０のＲＡＭに記憶されている一定時間分の視線方向の座標データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）の重心座標と初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）との差を偏移量Ｘ_ｄ，Ｙ_ｄとして算出する。具体的には、挙動推定機能は、下記式（３）および下記式（４）に基づいて、偏移量Ｘ_ｄ，Ｙ_ｄを算出する。

例えば、図４に示す場面例において、運転者が車両１を右車線に車線変更させようとする場合、運転者は実際に車両１を右車線に車線変更する前に、右方向の安全を確認する。そのため、図６に示すように、直進走行時における運転者の視線方向の分布の重心座標を初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）とすると、車両１が右車線へ車線変更する前の運転者の視線方向は初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）よりも右方向に分布する。すなわち、車両１が右車線へ車線変更する前における視線方向の分布の重心座標は初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）の右方向に偏移する。そこで、挙動推定機能は、図６に示すように、初期重心の算出後の視線方向の分布の重心座標と初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）との差を偏移量Ｘ_ｄ，Ｙ_ｄとして算出する。なお、本実施形態においては、偏移量Ｘ_ｄ，Ｙ_ｄのうち横方向（Ｘ軸方向）の偏移量Ｘ_ｄは、初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）の算出後の視線方向の分布の重心座標が初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）の右方向に偏移する場合はプラスの値をとり、初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）の算出後の視線方向の分布の重心座標が初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）の左方向に偏移する場合はマイナスの値をとるものとする。このように、横方向（Ｘ軸方向）の偏移量Ｘ_ｄを用いることで、運転者の視線方向に変化が少なく偏移量Ｘ_ｄが０に近い場合は、挙動推定機能は、車両１は直進するものと推定できる。一方、運転者の視線方向が右方向に偏移し、偏移量Ｘ_ｄがプラス方向に増加する場合は、挙動推定機能は、運転者は車両１を右方向に車線変更または右折させるものと推定できる。さらに運転者の視線方向が左方向に偏移し、偏移量Ｘ_ｄがマイナス方向に減少する場合は、挙動推定機能は、運転者は車両１を左方向に車線変更または左折させるものと推定できる。

ステップＳ３０３では、挙動推定機能は、算出した偏移量Ｘ_ｄと閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌとを比較して、偏移量Ｘ_ｄが所定の閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌを越えたか否かを判断することで、運転者が選択する車両１の挙動を推定する。ここで、本実施形態においては、閾値ｔ_ｒは車両１の右方向への移動を推定するために用いられるプラスの値であり、閾値ｔ_ｌは車両１の左方向への移動を推定するために用いられるマイナスの値であるものとする。具体的には、挙動推定機能は、偏移量Ｘ_ｄ，Ｙ_ｄのうち横方向（Ｘ軸方向）の偏移量Ｘ_ｄと閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌとをそれぞれ比較して、横方向（Ｘ軸方向）の偏移量Ｘ_ｄが右方向に対応する閾値ｔ_ｒよりも大きい場合には、車両１は右方向に移動するものと推定し、偏移量Ｘ_ｄが左方向に対応する閾値ｔ_ｌよりも小さい場合には、車両１は左方向に移動するものと推定する。また、挙動推定機能は、偏移量Ｘ_ｄがどちらの閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌも越えない場合は、車両１は直進するものと推定する。

ここで、運転者が選択する車両１の挙動を推定する際の判断基準となる閾値ｔ_ｒ,ｔ_ｌの算出方法について説明する。挙動推定機能は、右方向に対応する閾値ｔ_ｒを下記式（５）に基づいて算出し、左方向に対応する閾値ｔ_ｌを下記式（６）に基づいて算出する。

変化幅ｓは偏移量Ｘ_ｄ，Ｙ_ｄが採りうる変化幅であり、実験などにより決定される任意の値である。また、重みｗ_ｒ，ｗ_ｌは、推定した車両状態および周囲状況において運転者により選択される車両１の挙動に対応しており、推定した車両状態および周囲状況おいて運転者に選択される可能性に応じて設定される値である。すなわち、右方向に対応する重みｗ_ｒは、推定した車両状態および周囲状況において、運転者が右方向への移動を選択する可能性に応じて設定され、左方向に対応する重みｗ_ｌは、推定した車両状態および周囲状況において、運転者が左方向への移動を選択する可能性に応じて設定される。なお、重みｗ_ｒ，ｗ_ｌは、図９に示すテーブルに設定されているため、挙動推定機能は、ステップＳ２において取得した場面情報を参照して、重みｗ_ｒ，ｗ_ｌを取得することができる。

上記式（５）,（６）に示すように、右方向に対応する閾値ｔ_ｒと左方向に対応する閾値ｔ_ｌとは、重みｗ_ｒ，ｗ_ｌを考慮しなければ、絶対値において同じ値となるように設定されているため、選択可能性に応じた重みｗ_ｒ，ｗ_ｌを用いて閾値ｔ_ｒ,ｔ_ｌを算出することで、選択可能性に応じた車両１の挙動を推定することができる。これにより、推定した車両状態および周囲状況おいて選択される可能性の低い挙動が、運転者により誤って選択されることを軽減することができる。

ここで、図１１は、運転者が車両１を右車線に変更させる場面例における横方向（Ｘ軸方向）の偏移量Ｘ_ｄの時系列変化の一例を示す図である。図１１に示すように、挙動推定機能により、初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）を算出した時刻Ｔ１から所定の周期で偏移量Ｘ_ｄが算出される。図１１に示す場面例においては、運転者は車両１を右車線に車線変更させようとしており、時間の経過とともに、偏移量Ｘ_ｄはプラス方向（右方向）に増加している。そして、時刻Ｔ２において、偏移量Ｘ_ｄが右方向に対応する閾値ｔ_ｒを超えたことが検出される。これにより、挙動推定機能は、運転者が選択する車両１の挙動は右車線への車線変更であると推定する。

このように、挙動推定機能により運転者が選択する車両１の挙動を推定する際に、偏移量Ｘ_ｄを用いることにより、視線方向の移動が少ない運転者の選択行動の早期においても、運転者が選択する車両１の挙動を推定することができる。例えば、従来は、運転者の視線方向が所定の視線方向領域から逸脱し、かつ、その逸脱状態が所定の時間以上継続した時刻（本発明における偏移量Ｘ_ｄの変化（絶対値）が大きくなる時刻）でなければ運転者の操作による車両１の挙動を推定することができなかったが、本実施形態によれば、図１１に示すように、偏移量Ｘ_ｄの変化（絶対値）が比較的小さい時刻Ｔ２において、運転者の操作による車両１の挙動を推定することができる。

なお、たとえ、挙動推定機能が、図１１に示すように、運転者が選択する車両１の挙動を時刻Ｔ２のように早期に推定できない場合であっても、通常、運転者は車線変更を行う直前に車線変更を行う方向を確認するため、挙動推定機能は、運転者の操作により車両１が右車線に車線変更する時刻Ｔ４の前（例えば、約０．５秒前から約１秒前）の時刻Ｔ３において、運転者が選択する車両１の挙動を推定することができる。

また、挙動候補予測機能により車両１が採りうると予測されなかった挙動、すなわち、場面情報において選択される可能施に応じた値が０に設定された挙動については、ステップＳ３０３において判断されない。

ステップＳ３０３において、挙動推定機能により運転者が選択する車両１の挙動を推定した後は、運転支援装置１０は、推定した車両１の挙動情報を車両コントローラ４０に送信し、運転支援装置１０における運転支援処理を終了する。

このように推定した車両１の挙動情報を用いることにより、運転支援装置１０は、車両コントローラ４０を介して、運転者の操作に備えた準備動作を行うように車両１を制御し、または運転者に情報を早期に提示することで、運転者の運転を支援することができる。例えば、推定した車両１の挙動から車両１が右車線に車線変更するものと予測した場合、運転支援装置１０から挙動情報を取得した車両コントローラ４０は、図４に示すように、車両１の右後方から接近する他の車両を検出するように車両周囲の障害物を検出する検出装置を制御し、または運転者の死角を補助するためのモニタにより運転者の死角を自動に表示することにより、運転者に右後方から接近する他の車両の存在を認識させることができる。

加えて、例えば、推定した車両１の挙動から運転者のブレーキ操作が予測される場面では、運転支援装置１０から挙動情報を取得した車両コントローラ４０は、運転者のブレーキ操作に前もって、ブレーキ液圧を上昇させておくことで、運転者のブレーキ操作を支援することができる。また、推定した車両１の挙動から運転者のステアリング操作が予測される場面では、運転支援装置１０から挙動情報を取得した車両コントローラ４０は、運転者のステアリング操作に前もって、サスペンションを車両１が曲がる方向に応じて変化させることで、運転者のステアリング操作を支援することができる。

次に、第１実施形態に係る運転支援装置１０における運転支援処理を、図１２に示すように、ビゲーション装置５０から左折指示の経路案内情報が提示された状況において、本来の経路の手前または奥に運転者に誤って選択される可能性のある左折方向の経路（脇道）がない場面例（脇道なし）を想定して説明する。図１２は、経路案内左折指示（脇道なし）の場面例において、ナビゲーション装置５０に備えるディスプレイに表示される経路案内情報の概略図である。

まず、ステップＳ１では、上述した場面例と同様に、視線方向検出機能により、運転者の視線方向の座標データが検出される。検出された座標データは運転支援装置１０に備えるＲＡＭに記憶される。

次に、ステップＳ２の挙動候補予測処理では、挙動候補予測機能により車両１が採りうる複数の挙動が予測される。まず、ステップＳ２０１では、車両コントローラ４０から取得した車速、操舵角などの車両情報に基づいて、車両１が直進状態であると推定される。

次に、ステップＳ２０２では、挙動候補予測機能により、ナビゲーション装置５０から送信された「この先の道路を左折」との左折指示の経路案内情報が取得される。左折指示の経路案内情報を取得した場合、挙動候補予測機能は、同じくナビゲーション装置５０から取得した自車位置情報、地図情報、および道路情報に基づいて、本来の誘導経路の手前または奥に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）が存在するかを推定する。図１２に示す場面例においては、本来の誘導経路の手前または奥に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）は存在しないため、挙動候補予測機能は、自車位置情報、地図情報、および道路情報に基づいて、本来の誘導経路の手前または奥に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）はないと推定する。なお、挙動候補予測機能により本来の誘導経路の手前または奥に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）が存在するかを推定する際には、適宜設定した閾値などを用いて判断すればよく、例えば、本来の誘導経路から所定の範囲内において他の脇道があるかなどを判断することで、運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）が存在するかを推定してよい。

図１２に示す場面例においては、車両１が直進しており、かつ本来の誘導経路の手前または奥に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）がないものと推定されている。そこで、ステップＳ２０３において、挙動候補予測機能は、図９に示すテーブルを参照して、車両状態「直進」、周囲状況「経路案内左折指示（脇道なし）」における場面情報、すなわち、運転者により左方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．７」と、運転者により右方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．１」とを取得する。これにより、挙動候補予測機能は、運転者の操作により車両１は左折するか、右折するか、または直進するかの３つの挙動のいずれかを採りうると予測する。

次に、ステップＳ３の挙動推定処理では、上述した図６に示す場面例と同様に、運転支援装置１０の挙動推定機能は、運転者の視線方向に基づいて偏移量Ｘ_ｄを求め、算出した偏移量Ｘ_ｄと閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌとを比較して、運転者が選択する車両１の挙動を推定する。

図１２に示す場面例のように、ナビゲーション装置５０から左折指示の経路案内情報が提示された状況において、運転者の操作により車両１が右折する可能性は低いため、上述したように、右方向への移動（右折）に対応する重みｗ_ｒは「０．１」と低く設定されている。そのため、運転者が車両１を右折させると推定するための閾値ｔ_ｒは小さな値として算出される。その結果、運転者により選択される可能性の低い車両１の右折を、右方向への運転者の視線方向の小さな偏移で推定することができるため、推定結果に基づく運転支援を早期に行うことができる。その結果、運転者により可能性の低い車両１の右折が誤って選択されることを軽減することができる。このように、運転者の操作により車両１が採りうる挙動に、運転者により選択される可能性に応じた重みを設定することで、運転者が選択する車両１の挙動を適切に推定することができる。

例えば、図１２に示す場面例のようにナビゲーション装置５０により左折指示の経路案内情報が提示されている状況において、推定した車両１の挙動から車両１の右折を予測した場合には、運転支援装置１０から挙動情報を取得した車両コントローラ４０は、再度、左折指示の経路案内情報を提示するように提示装置（不図示）を制御する。これにより、運転支援装置１０は、運転者に左折指示の経路案内情報を認識させることができる。

次に、第１実施形態に係る運転支援装置１０における運転支援処理を、図１３に示すように、ナビゲーション装置５０から左折指示の経路案内情報が提示された状況において、図１２に示す場面例とは異なり、本来の経路の手前または奥に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）がある場面例（脇道あり）を想定して説明する。図１３は、経路案内左折指示（脇道あり）の場面例において、ナビゲーション装置５０に備えるディスプレイに表示される経路案内情報の概略図である。

まず、ステップＳ１では、上述した場面例と同様に、運転支援装置１０の視線方向検出機能は、運転者の視線方向の座標データを検出し、検出した座標データを運転支援装置１０に備えるＲＡＭに記憶する。

次に、ステップＳ２０１では、上述した図１２に示す左折指示経路案内（脇道なし）の場面例と同様に、運転支援装置１０の挙動候補予測機能は、車両コントローラ４０から取得した車速、操舵角などの車両情報に基づいて、車両１は直進状態であると推定する。

次に、ステップＳ２０２において、挙動候補予測機能により、ナビゲーション装置５０から送信された「この先の道路を左折」との左折指示の経路案内情報が取得される。左折指示の経路案内情報が取得された場合、挙動候補予測機能は、同じくナビゲーション装置５０から取得した自車位置情報、地図情報、および道路情報に基づいて、本来の誘導経路の手前または奥に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）が存在するかを推定する。ここで、図１３に示す場面例においては、本来の誘導経路の手前に、運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）が存在するため、挙動候補予測機能は、自車位置情報、地図情報、および道路情報に基づいて、本来の誘導経路の手前または奥に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）があると推定する。

図１３に示す場面例においては、車両１が直進しており、かつ、本来の誘導経路の手前または奥に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）があると推定されている。そこで、ステップＳ２０３において、挙動候補予測機能は、図９に示すテーブルを参照して、車両状態「直進」、周囲状況「経路案内左折指示（脇道あり）」における場面情報、すなわち、運転者により左方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．５」と、運転者により右方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．１」とを取得する。これにより、挙動候補予測機能は、運転者の操作により車両１は左折するか、右折するか、または直進するかの３つの挙動のいずれかを採りうると予測する。

ここで、ナビゲーション装置５０から左折指示の経路案内情報が提示された状況において、運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）がある場合は、運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）がない場合と比べて、運転者の操作により車両１が本来の誘導経路を左折する可能性は低くなる。そのため、図９に示すように、車両状態が「直進」であり、周囲状況が「左折指示経路案内（脇道あり）」の場合は、左折指示経路案内（脇道なし）の場合と比べて、左方向への移動（左折）に対応する重みｗ_ｌは「０．５」と低く設定され、運転者が車両１を左折させると推定するための閾値ｔ_ｒも、左折指示経路案内（脇道なし）の場合と比べて、小さな値として算出される。その結果、左折指示経路案内（脇道あり）の場合では、左折指示経路案内（脇道なし）の場合と比べて、運転者の操作による車両１の左折を、運転者の視線方向の比較的小さな偏移で推定することができるため、推定結果に基づく運転支援を早期に行うことができる。これにより、運転者が本来の誘導経路とは異なる経路（脇道）を誤って選択することを軽減することができる。

ステップＳ３の挙動推定処理においては、上述した場面例と同様に、挙動推定機能が、運転者の視線方向に基づいて偏移量Ｘ_ｄを求め、算出した偏移量Ｘ_ｄと閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌとを比較して、運転者が選択する車両１の挙動を推定する。

例えば、図１３に示す場面例のように、ナビゲーション装置５０により一つ先の交差点を左折するよう経路案内情報が提示されている状況において、推定した車両１の挙動から車両１が手前の交差点を左折すると予測した場合には、運転支援装置１０から挙動情報を取得した車両コントローラ４０は、「もう少し先の交差点を左折してください。」などの音声ガイダンスを行うように提示装置（不図示）を制御する。これにより、運転支援装置１０は、運転者が誘導経路を移動するように運転者の運転を支援することができる。

なお、図１３に示す場面例において、ステップＳ２０２において周囲状況を推定する際に、本来の誘導経路の手前のみに、運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）があるかを推定するようにしてもよい。この場合、車両１が運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）よりも手前を走行している時点においては、ステップＳ２０２において、本来の誘導経路の手前に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）があると推定されるため、ステップＳ２０３においては、車両状態「直進」、周囲状況「経路案内左折指示（脇道あり）」における場面情報、すなわち、運転者により左方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．５」と、運転者により右方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．１」とが取得される。一方、車両１が運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）を越えた時点（図１３の本来の誘導経路の手前であって、運転者に誤って選択される可能性のある脇道の奥の位置を走行している時点）においては、ステップＳ２０２において、本来の誘導経路の手前に運転者に誤って選択される可能性のある経路（脇道）がないと推定されるため、ステップＳ２０３においては、車両状態「直進」、周囲状況「経路案内左折指示（脇道なし）」における場面情報、すなわち、運転者により左方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．７」と、運転者により右方向への移動が選択される可能性に応じた値「０．１」とが取得される。

以上のように、第１実施形態においては、運転者の視線方向の偏移に基づいて運転者が選択する挙動を推定するため、運転者の視線方向の小さな変化を検出するができ、運転者が車両１の挙動を選択する一連の行動のうち、視線方向の移動が小さい早期において車両１の挙動を推定することができる。特に、第１実施形態では、推定した車両状態・周囲状況において運転者の操作により車両１が採りうる複数の挙動を予測し、予測した複数の挙動のうち運転者が選択する車両１の挙動を推定する。そのため、運転者の選択が必要とされる場面、特に、運転者が判断に迷うような場面を特定して、運転者が選択する車両１の挙動を推定することができるため、運転者の視線方向の小さな移動に基づいて運転者が選択する車両１の挙動を推定する場合にも、車両１の挙動を適切に推定することができる。

加えて、本実施形態によれば、車両状態および周囲状況ごとの運転者の操作により車両１が採りうると予測される複数の挙動それぞれに、各挙動が選択される可能性に応じた重みが設定されており、運転者が選択する車両１の挙動を推定するための閾値を各挙動に設定された重みを用いて算出する。特に、本実施形態によれば、選択される可能性の低い挙動に対応する重みは小さい値に設定されている。そのため、運転者の視線方向の偏移が少ない早期においても、選択される可能性の低い車両１の挙動を推定することができ、推定した挙動に応じた車両１の制御や情報提示を早期に行える。この結果、選択される可能性の低い挙動が、運転者により誤って選択されることを減らすことができる。

なお、本実施形態においては、横方向（Ｘ軸方向）の偏移量Ｘ_ｄのみを用いて、運転者が選択する車両１の挙動を推定しているが、横方向（Ｘ軸方向）の偏移量Ｘ_ｄに加え縦方向（Ｙ軸方向）の偏移量Ｙ_ｄをも用いて、運転者が選択する車両１の挙動を推定してもよい。具体的には、挙動推定機能は、偏移量ｌと角度θとを下記式（７），（８）に基づいて求める。

ここで、算出される偏移量ｌは正の値となるため、挙動推定機能は、角度θを用いて、算出された偏移量ｌが何れの方向を示しているかを区別する。例えば、角度θが−４５°〜＋４５°である場合には右方向、角度θが＋４５°〜＋１３５°である場合には上方向、角度θが＋１３５°〜―１３５°である場合には左方向、角度θが−１３５°〜−４５°である場合には下方向への偏移を示していると判断する。

また、この場合、挙動推定機能は、閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌを下記式に基づいて算出する。

ここで、変化幅ｌ_ｓは、偏移量ｌが採りうる変化幅であり、実験などにより設定される任意の値である。これにより、挙動推定機能は、算出した角度θが−４５°〜＋４５°までの角度である場合には、偏移量ｌと右方向に対応する閾値ｔ_ｒとを比較して、偏移量ｌが閾値ｔ_ｒを超える場合には、車両１が右車線に車線変更するものと推定する。同様に、挙動推定機能は、算出した角度θが＋１３５°〜―１３５°までの角度である場合には、偏移量ｌと左方向に対応する閾値ｔ_ｌとを比較して、偏移量ｌが閾値ｔ_ｌを超えた場合には、車両１が左車線に車線変更するものと推定する。

≪第２実施形態≫
続いて、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、図１に示す第１実施形態と同様の車両１において、以下に説明するとおり、図１４に示すフローチャートに従って運転支援装置１０における運転支援処理を行う。ここで、図１４は、第２実施形態に係る運転支援装置１０における運転支援処理を示すフローチャートである。以下においては、運転者Ａが、第１実施形態と同様に、車両１が先行車両と接近しており、かつ車両１が片側３車線の道路の第２通行帯（中央走行車線）を走行している図４に示す場面例を想定して説明する。なお、第２実施形態に係る運転支援処理も、第１実施形態と同様に、運転支援装置１０により実行される。

まず、ステップＳ１０では、第１実施形態のステップＳ１と同様に、視線方向検出機能により、運転者の視線方向が検出される。

また、ステップＳ２０では、第１実施形態のステップＳ２と同様に、運転支援装置１０の挙動候補予測機能により、車両状態および周囲状況が推定され、推定された車両状態および周囲状況において、運転者の操作により車両１が採りうる複数の挙動が予測される。

次に、ステップＳ２１では、運転支援装置１０の運転者識別機能により、カメラ３０から送信された画像情報に基づいて、運転者が識別される。本実施形態においては、運転者識別機能により、運転者が、運転者Ａであると識別される。

次に、ステップＳ３０の挙動推定処理について説明する。ステップＳ３０では、運転者の視線方向の座標データに加えて、識別した運転者の運転者情報および後述する挙動割合に基づいて、運転者の操作により車両１が採りうると予測された複数の挙動のうち運転者が選択する挙動が推定される。ここで、図１５は、第２実施形態に係るステップＳ３０の挙動推定処理を示すフローチャートである。図１５のフローチャートに沿って、ステップＳ３０の挙動推定処理の内容について以下に説明する。

まず、ステップＳ３１１では、第１実施形態のステップＳ３０１と同様に、挙動推定機能により、視線方向検出機能により検出された一定時間分の視線方向の座標データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）の分布の重心座標（Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ）が算出される。

そして、ステップＳ３１２では、第１実施形態のステップＳ３０２と同様に、挙動候補予測機能により複数の挙動が予測された時点の重心座標（Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ）が初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）として算出される。また、初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）の算出後においては、初期重心算出後の視線方向の座標データの重心座標と初期重心（Ｘ_０，Ｙ_０）との差が偏移量Ｘ_ｄ，Ｙ_ｄとして求められる。

次に、ステップＳ３１３では、挙動推定機能により、算出した偏移量Ｘ_ｄと閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌとが比較され、運転者が選択する車両１の挙動が推定される。ただし、第２実施形態においては、第１実施形態とは異なり、挙動推定機能は、下記式（１１），（１２）に基づいて閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌを算出する。

ここで、挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌは、運転者により選択される車両１の挙動に対応しており、推定した車両状態および周囲状況において、識別された運転者が過去に選択した車両１の挙動の割合に応じて算出される値である。

ここで、挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌの算出方法を、図１６に示すフローチャートに沿って説明する。図１６は、挙動割合算出処理を示すフローチャートである。なお、挙動割合算出処理は、図１４に示す運転支援装置１０による運転支援処理とは別に、運転者により車両１の挙動が選択されたタイミングで行われる。

図１６に示すように、ステップＳ４０では、運転支援装置１０の運転履歴学習機能は、場面情報、車両情報、および周囲情報に基づいて、推定した車両状態および周囲状況において運転者が選択した車両１の挙動を判断し、車両状態および周囲状況ごとの運転者の選択結果を運転履歴として取得する。具体的には、運転履歴学習機能は、車両コントローラ４０から取得した方向指示器の点灯信号、ステアリング操作による操舵角、またはブレーキ信号などの車両情報や、ナビゲーション装置５０から取得した車両１の位置情報や車両進行方向などの周囲情報に基づいて、運転者が選択した車両１の挙動を判断する。例えば、運転者が車両１を車線変更する場合、一般的に、運転者による方向指示器の操作に続いてステアリングの操作が行われるため、この一連の操作をパターンとして認識することで、車両１が車線変更したか否かを判断してもよい。また、ナビゲーション装置５０から取得した道路情報および車両１の進行方向に基づいて、車両１が右左折したのかそれとも車線変更したのかを判断してもよい。

次に、ステップＳ５０において、運転履歴学習機能は、ステップＳ４０で取得した運転履歴を、ステップＳ２０で識別した運転者の運転者情報と関連付けて運転支援装置１０のＲＡＭに記憶する。なお、運転履歴学習機能は、運転者が車両１の挙動を選択した際の偏移量Ｘ_ｄを運転履歴と関連させて記憶してもよい。これにより、例えば、後述する挙動割合の算出の際に、運転者が車両１の挙動を選択した際の偏移量Ｘ_ｄを加味した挙動割合を算出することができる。

さらに、ステップＳ５０において、運転履歴学習機能は、ステップＳ４０で取得した運転履歴を含む過去の運転履歴を集計して、推定した車両状態および周囲状況において、識別した運転者が過去に選択した各挙動の割合を算出する。ここで、図１７は、第２実施形態に係る場面情報を記録したテーブルの一例を示す図である。運転履歴学習機能は、算出した挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを基本の重みｗ_ｒ，ｗ_ｌにそれぞれ乗じ、運転者ごとの挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを考慮した重みｗ_ｒｐ_ｒ，ｗ_ｌｐ_ｌを図１７のテーブルに設定する。これにより、ステップＳ３１３において、図１７に示すテーブルを参照することにより、重みｗ_ｒ，ｗ_ｌおよび挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを取得することができる。なお、挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌは、所定の車両状態および周囲状況において、所定の運転者が選択した挙動の割合であるため、図１７に示すテーブルでは、挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを考慮した重みｗ_ｒｐ_ｒ，ｗ_ｌｐ_ｌは、車両状態・周囲状況ごと、および運転者ごとに設定されている。

例えば、識別された運転者Ａが運転する車両１が、先行車両と接近した状態で、片側３車線の道路の第２通行帯（中央走行車線）を走行している図４に示す場面例では、運転履歴学習機能は、車両１が先行車両との接近状態であり、かつ、車両１が片側３車線の道路の第２通行帯（中央走行車線）を走行している状況において、運転者Ａが過去に選択した各挙動の運転履歴を集計して挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを算出する。そして、挙動推定機能は、車両状態「先行車両と接近」かつ周囲状況「片側３車線、第２通行帯」の基本の重みｗ_ｒ，ｗ_ｌに挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを乗じた重みｗ_ｒｐ_ｒ，ｗ_ｌｐ_ｌを図１７のテーブルに設定する。ここで、車両状態「先行車両と接近」かつ周囲状況「片側３車線、第２通行帯」において、運転者Ａが車両１を右車線に車線変更した回数が、車両１を左車線に車線変更した回数よりも多い場合は、右方向に対応する挙動割合ｐ_ｒは、左方向に対応する挙動割合ｐ_ｌより大きい値として算出される。これにより、図１７のテーブルでは、右方向に対応する重み（ｗ_ｒｐ_ｒ）は、例えば、基本の重みｗ_ｒ「０．５」よりも大きい「０．８」に設定され、一方、左方向に対応する重み（ｗ_ｌｐ_ｌ）は、基本の重みｗ_ｌ「０．５」よりも小さい「０．２」に設定されている。

なお、本実施形態のように、運転者が選択した挙動の割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌに基づいて閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌを算出する場合、運転者が過去に選択した車両１の挙動の情報がある程度蓄積されていないと、閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌが適切に運転者の傾向を反映できない場合があり、このような閾値に基づいて運転支援を行うと運転者に違和感を与える場合がある。そこで、運転履歴が所定数以上蓄積されるまでは、挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを１に設定するのが好適である。これにより、運転履歴が所定数以上蓄積されるまでは、挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌが閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌに反映されず、少なくとも第１実施形態と同様の効果を奏することができる。

ステップＳ３１３で運転者が選択する車両１の挙動を推定した後は、運転支援装置１０による運転支援処理を終了する。運転支援装置１０は、第１実施形態と同様に、推定した車両１の挙動情報を車両コントローラ４０に送信し、挙動情報を取得した車両コントローラ４０は、運転者の操作に備えた準備動作を行うように車両１を制御し、または運転者に情報を早期に提示することで、運転者の運転を支援する。また、本実施形態においては、運転者識別機能により識別された運転者の運転者情報を用いることで、運転者が設定したタイミング、頻度、または方法で、推定した車両１の挙動に基づく情報を提示できる。

以上のように、第２実施形態においては、挙動推定機能は、運転者ごとの運転履歴、すなわち、推定された車両状態および周囲状況において各運転者が過去に選択した挙動の割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを加味した重み（ｗ_ｒｐ_ｒ，ｗ_ｌｐ_ｌ）を用いて閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌを算出する。そして、算出した閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌと横方向（Ｘ軸方向）の偏移量Ｘ_ｄとを比較し、偏移量Ｘ_ｄが閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌのどちらかを超える場合は、超えた閾値に対応する方向に車両１が移動するものと推定し、また、偏移量Ｘ_ｄが閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌを超えない場合には、車両１は直進すると推定する。このように、第２実施形態では、重みｗ_ｒ，ｗ_ｌに加えて、推定された車両状態および周囲状況において識別された運転者が過去に選択した挙動の割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌに基づいて閾値ｔ_ｒ，ｔ_ｌを算出することにより、運転者の視線方向の偏移が少ない早期においても、運転者が過去に選択した割合の低い車両１の挙動を推定することができ、推定した挙動に応じた車両１の制御や情報提示を早期に行える。この結果、識別された運転者が過去に選択した割合の低い挙動が、運転者により誤って選択されることを減らすことができる。このように、第２実施形態においては、第１実施形態の効果に加え、運転者の傾向に合わせて、運転者が選択する車両１の挙動を適切に推定することができる。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

すなわち、本発明は、上述した実施形態に限られず、また、以上で説明した実施形態を組み合わせてもよい。

例えば、第２実施形態においては、推定した車両状態および周囲状況において運転者が過去に選択した挙動の割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを求めたが、これに限らず、運転者を識別せずに車両１を運転した運転者の運転履歴に基づいて挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを求めてもよい。また、運転者が挙動割合ｐ_ｒ，ｐ_ｌを設定できるようにしてもよい。

なお、上述した実施形態の視線方向検出機能は本発明の視線方向検出手段に、車両コントローラ４０およびナビゲーション装置５０は本発明の周囲情報取得手段に、挙動候補予測機能は本発明の挙動候補予測手段に、挙動推定機能は本発明の挙動推定手段に、運転者識別機能は本発明の運転者識別手段に、運転履歴学習機能は本発明の記憶手段にそれぞれ相当する。

１…車両
１０…運転支援装置
２０…赤外線照明
３０…カメラ
４０…車両コントローラ
５０…ナビゲーション装置

Claims (8)

1. 運転者の視線方向を検出する視線方向検出手段と、
   車両周囲の情報を取得する周囲情報取得手段と、
   前記車両周囲の情報に基づいて、運転者の操作により前記車両が採りうる複数の挙動を予測する挙動候補予測手段と、
   前記視線方向検出手段により検出された前記運転者の視線方向に基づいて、前記挙動候補予測手段により予測された前記複数の挙動のうちから運転者が選択する挙動を推定する挙動推定手段と、を有することを特徴とする運転支援装置。
2. 請求項１に記載の運転支援装置であって、
   前記挙動推定手段は、前記運転者の視線方向の分布に基づいて算出した前記運転者の視線方向の偏移量に基づいて、予測した前記複数の挙動のうちから運転者が選択する挙動を推定することを特徴とする運転支援装置。
3. 請求項２に記載の運転支援装置であって、
   前記挙動推定手段は、所定の時間において検出した前記運転者の視線方向の分布の重心を初期重心として算出し、前記初期重心と前記運転者の視線方向の分布の重心との差を前記偏移量として算出することを特徴とする運転支援装置。
4. 請求項２または３に記載の運転支援装置であって、
   前記挙動推定手段は、前記偏移量が、前記予測された複数の挙動のうち所定の挙動に対応する閾値を越えるかを判断することにより、運転者が選択する挙動を推定することを特徴とする運転支援装置。
5. 請求項４に記載の運転支援装置であって、
   前記所定の挙動に対応する閾値は、該挙動の選択可能性に応じて設定されることを特徴とする運転支援装置。
6. 請求項４または５に記載の運転支援装置であって、
   運転者を識別する運転者識別手段をさらに有し、
   前記所定の挙動に対応する閾値は、前記運転者識別手段により識別した運転者に応じて設定されることを特徴とする運転支援装置。
7. 請求項６に記載の運転支援装置であって、
   運転者の運転履歴を運転者ごとに記憶する記憶手段をさらに有し、
   前記所定の挙動に対応する閾値は、前記記憶手段により記憶した前記運転者の運転履歴に基づいて、設定されることを特徴とする運転支援装置。
8. 車両周囲の情報に基づいて、運転者の操作により車両が採りうる挙動を複数予測し、運転者の視線方向に基づいて、予測された前記複数の挙動のうちから運転者が選択する挙動を推定することを特徴とする運転支援方法。

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