JP2014184756A - 運転支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】 周辺車両の走行状態を考慮しつつ、周辺車両を含めた全体の環境コストが最小となる自車両の加速方法を提示することで、省エネルギーを実現する。
【解決手段】
本発明に係る運転支援システムは、自車両情報取得部１１、周辺車両情報取得部１２、地図情報取得部１３、環境コスト推定部１４、自車両最適加速パターン算出部１５、走行シミュレータ１６を備え、自車両及び周辺車両の夫々が消費する単位時間当たりの燃料消費量を所定の環境コストに換算した環境コスト特性を保持する環境コスト特性ＤＢ２２を参照し、特定車両の減速により特定車両が消費する環境コストの増加を考慮したうえで、周辺車両が消費する環境コストを含めた全体の環境コストが最小となる自車両の最適加速パターンを求める。走行シミュレータ１６は、自車両の加速に伴って特定車両の減速が必要になるかを予測する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、自車両と同じまたは交差する道路上を周辺車両が走行し、当該周辺車両の走行状態により自車両の加速ないし減速を必要とする場合に、省エネルギーの観点から運転者に適切な加速方法を提供する運転支援システムに関する。

現在、地球環境問題に関心が高まる中、急な加減速を避ける事、或いはアイドリングストップを実践する事等により燃料消費量、ひいてはＣＯ_２排出量を抑え、環境にやさしい運転を行うことが、所謂「エコドライブ」として認知されている。最近の自動車の中には、燃費等の運転者によるエコドライブの状況をリアルタイムでダッシュボードに表示するものや、最適な加速となるようにアクセル開度や変速のタイミングを自動制御するものがある。

さらに、ガソリン自動車から、より環境負荷の少ないハイブリッド自動車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、或いは燃料電池自動車（ＦＣＶ）への移行が現在進行中である。

一方で、先進安全自動車（ＡＳＶ：Advanced Safety Vehicle）についての研究開発が進められている（例えば、非特許文献１を参照）。かかるＡＳＶは、自動車自身が周囲の障害物や周辺車両、或いは路面の状態等の走行環境を認識して、運転者に情報提供や警報を行ったり、自動で危険回避を行ったり、車間距離維持や車線維持に運転操作の負荷を軽減したりする技術である。とくに、車‐車間で直接、或いは道路を介した車路車間通信を行い、各車両の運転操作状態を情報交換し、車間距離の維持や危険回避に利用する方法の実用化に向けた研究が進められている。

例として、特許文献１では、路車間通信を行い信号の切り替わりタイミングを取得し、信号が青から赤に、又は赤から青に切り替わるタイミングにおいて運転支援を行い、衝突事故を防止することが開示されている。

特開２０１０−２５６９８２号公報

「先進安全自動車（運転負荷軽減技術）に関する特許出願技術動向調査」、特許庁、平成１５年

車両による環境負荷を低減すると言う点では、運輸部門が果たす役割は極めて大きいと考えられる。しかしながら、運輸部門において大多数を占める大型トラックや大型バス等の大型車両においては、ガソリン車（又はディーゼル車）から、より環境負荷の少ないハイブリッド自動車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、或いは燃料電池自動車（ＦＣＶ）への移行は未だ実現が困難な状況である。

一方、非特許文献１及び特許文献１に示すＡＳＶ技術では、周辺車両の走行或いは障害物の存在を検知し、危険を予測し、衝突事故を回避することを主な目的としており、環境負荷の低減は考慮されていない。また、事故回避のために、主として車両を減速させる自動運転制御を行うことが想定されている。

しかしながら、車両全体の環境負荷を考えた場合、各車両が穏やかな加速を行い、エコドライブを実践したとしても、これにより各車両が加える全体の環境負荷が最小にならない場合がある。換言すると、むしろ強い加速を行ったほうが、周辺車両を含めた全体の環境負荷を低減できる場合がある。

例えば、複数の周辺車両が走行している道路上を自車両が左折合流する場合を考える。自車両が穏やかな加速を行って周辺車両の流れに乗るとした場合、周辺車両のうち自車両の後を走行する後続車両との車間距離が一時的に短くなるため、後続車両が減速を強いられる場合がある。この結果、後続車両が加減速を伴うことにより、後続車両が消費する環境負荷が増大する結果となる。

一方、自車両が強い加速を行って周辺車両の流れに乗るとした場合、自車両が消費する環境負荷はこれにより増大するが、後続車両が消費する環境負荷は変化しない。したがって、自車両が強い加速を行ったことにより自車両が消費する環境負荷の増加量が、自車両が穏やかな加速を行った場合に後続車両が消費する環境負荷の増加量よりも小さければ、自車両が強い加速を行ったほうが、周辺車両を含めた全体の環境負荷は最適化される。

具体的には、例えば自車両が電気自動車で、後続車両が大型トラックである場合、大型トラックに減速させないように自車両が加速した方が、自車両が消費する環境負荷は増加するものの、全体としての環境負荷は最少になることがある。

逆に、自車両が大型トラックで、後続車両が電気自動車である場合には、自車両は自己の環境負荷が最小となるような穏やかな加速を行いつつ、後続車両に（急ブレーキにならない範囲で）減速してもらった方が、全体としての環境負荷が最適化される場合も有ると考えられる。

このように、特に加減速に対して環境負荷の少ない優れたハイブリッド自動車、電気自動車、或いは燃料電池自動車と、従来のガソリン車やディーゼル車が混在して走行している現状では、自車両のみを考慮して環境負荷を部分的に最適化しても、それが全体の最適化にならない場合があり、真の省エネルギーに至ってはいない。

上記の状況を鑑み、本発明は、周辺車両の走行状態を考慮しつつ、周辺車両を含めた全体の環境負荷が最適化される自車両の加速方法を提示することで、省エネルギーを実現する運転支援システムを提供することをその目的とする。

上記目的を達成するための本発明に係る運転支援システムは、複数の車両が道路上を走行する場合に、前記複数の車両全体でみて省エネルギーとなる各車両の運転方法を提供する運転支援システムであって、
自車両の現在位置及び速度を取得する自車両情報取得部と、
前記自車両の付近を走行する周辺車両の現在位置、速度、及び車種情報を取得する周辺車両情報取得部と、
前記自車両及び前記周辺車両の夫々が消費する単位時間当たりの燃料消費量を所定の環境コストに換算した環境コスト特性を、前記自車両及び前記周辺車両の車種毎、速度毎、及び、加速度毎に保持する環境コスト特性データベースと、
地図データベースを参照し、前記自車両が走行する道路の地理的情報を取得する地図情報取得部と、
前記地図情報取得部が取得した前記地理的情報、及び、前記環境コスト特性データベースを参照し、前記自車両が初期速度から前記加速度の時間変化を示す加速パターンで加速を行う場合に、前記自車両が前記加速パターンで加速を開始後、前記自車両と前記周辺車両の少なくとも一部の特定車両の全てが定速走行に至るまでに消費する燃料消費量の合計を前記環境コストに換算し、当該換算された前記環境コストの、前記自車両および前記特定車両が所定の走行状態で走行した場合に消費する前記環境コストを基準とした総増加コスト量を推定する環境コスト推定部と、
前記総増加コスト量を最適化し、最適な前記自車両の前記加速パターンである自車両最適加速パターンを算出する自車両最適加速パターン算出部を備え、
前記環境コスト推定部は、
前記地図情報取得部が取得した前記地理的情報を参照し、前記自車両が前記初期速度から前記加速パターンで加速を行う場合に、前記特定車両は減速が必要になるか否かを予測する走行シミュレータを備え、
前記走行シミュレータによる予測結果に基づき、前記自車両が加速を開始後、全ての前記特定車両が加減速を伴い前記定速走行に戻るまでに前記特定車両の夫々が消費する前記環境コストの、全ての前記特定車両が前記所定の走行状態で走行した場合に消費する前記環境コストを基準とした特定車両増加コスト量を算出または前記走行シミュレータを介して取得する第１ステップと、
前記自車両が前記初期速度から前記自車両の前記加速パターンで加速を行い前記定速走行に至るまでに消費する前記環境コストの、前記自車両が前記所定の走行状態で走行した場合に消費する前記環境コストを基準とした自車両増加コスト量を、前記環境コスト特性データベースを参照して算出する第２ステップと、
前記第１ステップにおいて取得または算出された前記特定車両増加コスト量と、前記第２ステップにおいて算出された前記自車両増加コスト量を合計し、前記総増加コスト量を算出する第３ステップと、を実行し、
前記自車両最適加速パターン算出部は、
前記自車両の前記加速パターンを変えながら、前記環境コスト推定部に前記第１〜第３ステップを複数回実行させ、前記自車両最適加速パターンを求める第４ステップを実行することを第１の特徴とする。

上記第１の特徴の本発明に係る運転支援システムは、更に、
前記環境コスト特性データベースに代えて、又は、前記環境コスト特性データベースと併せて、前記自車両および前記周辺車両の夫々が初期速度から加減速を伴い前記定速走行に至るまでに消費する燃料消費量を前記環境コストに換算した環境コスト消費量を、前記自車両及び前記周辺車両の車種毎、前記初期速度毎、及び、前記加速パターン毎に保持する環境コスト消費量データベースを備え、
前記特定車両増加コスト量、及び、前記自車両増加コスト量が、前記環境コスト特性データベースに代えて、前記環境コスト消費量データベースを参照して算出されることを第２の特徴とする。

上記第１又は第２の特徴の本発明に係る運転支援システムは、更に、
前記走行シミュレータは、
前記自車両が初期速度から前記加速パターンで加速を行う場合に、前記特定車両増加コスト量が最小となる前記特定車両の前記加速パターンである特定車両最適加速パターンを予測し、
前記環境コスト推定部は、前記第１ステップにおいて、前記走行シミュレータに前記特定車両最適加速パターンを予測させ、前記走行シミュレータから前記特定車両増加コスト量を取得することを第３の特徴とする。

上記第１乃至第３の何れかの特徴の本発明に係る運転支援システムは、更に、
前記自車両最適加速パターン算出部は、
前記自車両の前記加速パターンとして前記特定車両が存在しないとした場合に前記自車両が消費する前記環境コストが最適化される標準加速パターンを設定する初期加速パターン設定ステップを、前記第４ステップの前に実行し、
前記第４ステップにおいて、前記標準加速パターンを前記自車両の前記加速パターンとして前記環境コスト算出部に前記第１ステップを実行させた結果、前記走行シミュレータによる予測結果が前記特定車両の減速を伴わないものである場合、前記環境コスト推定部に前記第２及び第３ステップを実行させず、前記標準加速パターンを前記自車両最適加速パターンとすることを第４の特徴とする。

上記第１乃至第４の何れかの特徴の本発明に係る運転支援システムは、更に、
前記走行シミュレータは、
前記特定車両が、同一方向を走行する車両からなる車列であって、その走行が前記自車両の走行により妨げられる車列のうち車間距離が最も近い先頭車両であり、且つ、前記自車両の加速に伴って変化する前記車間距離の最小値が前記特定車両の速度に応じた所定の距離よりも短い場合、当該特定車両は減速が必要であると予測する影響車両判定ステップを実行することを第５の特徴とする。

上記第５の特徴の本発明に係る運転支援システムは、更に、
前記走行シミュレータは、
前記自車両との前記車間距離が前記先頭車両よりは遠く、且つ前記先頭車両と同一方向を走行する前記特定車両に対しては、前記車列の当該特定車両よりも前記先頭車両側に位置し、且つ当該特定車両との距離が最も近い前記特定車両の前記加速パターンを前記自車両の前記加速パターンとみなして前記影響車両判定ステップを再帰的に実行し、当該特定車両は減速が必要であるか否かを予測することを第６の特徴とする。

上記第１乃至第６の何れかの特徴の本発明に係る運転支援システムは、更に、
前記自車両最適加速パターン算出部にて算出された前記自車両最適加速パターンを現実の前記自車両の加速パターンと比較し、比較結果を前記自車両の運転者に通知する通知部を備えることが好ましい。

上記第４の特徴の本発明に係る運転支援システムは、更に、
前記自車両最適加速パターンにおける前記総増加コスト量と、前記自車両が前記標準加速パターンで加速した場合の前記総増加コスト量との差を算出し、前記自車両の運転者に表示する表示部を備えることが好ましい。

上記第１乃至第６の何れかの特徴の本発明に係る運転支援システムは、更に、
前記環境コストが、前記燃料消費量に相当する取得費用であることができる。

上記第１乃至第６の何れかの特徴の本発明に係る運転支援システムは、更に、
前記環境コストが、ＣＯ_２排出量であることができる。

上記第１乃至第６の何れかの特徴の本発明に係る運転支援システムは、更に、
前記環境コスト特性データベースが、少なくとも一車種のガソリン車の前記環境コスト特性と、電気自動車（ＥＶ）、ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）、及び、燃料電池自動車（ＦＣＶ）のうち少なくとも何れかに該当する少なくとも一車種の前記環境コスト特性を保持しているか、又は、
前記環境コスト消費量データベースが、少なくとも一車種のガソリン車の前記環境コスト消費量と、電気自動車（ＥＶ）、ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）、及び、燃料電池自動車（ＦＣＶ）のうち少なくとも何れかに該当する少なくとも一車種の前記環境コスト消費量を保持していることができる。

上記第１乃至第６の何れかの特徴の本発明の運転支援システムによれば、自車両が消費するコスト消費量が最適化される自車両の加速パターンを求めるに際し、加速パターン毎に、自車両がかかる加速パターンで加速する結果、周辺車両である特定車両に減速を伴うかを予測し、特定車両の減速により特定車両が消費する環境コストの増加を考慮したうえで、周辺車両が消費する環境コストを含めた全体の環境コストが最小となる自車両の最適加速パターンを求める。

これにより、道路上を自車両に加えて複数の周辺車両が、例えば加減速に対して環境負荷の少ない車両と環境負荷の多い車両が混在した状態で走行している状況であっても、周辺車両の走行状況を考慮し全体で最適な自車両の加速方法を提示でき、省エネルギーを推進できる。

一般に、車両が走行により消費する環境コストは、車両走行時の速度Ｖおよび加速度Ａに依存すると考えられる。車両の加速度変化をＡ（ｔ）、車両の速度変化をＶ（ｔ）とし、車両走行時に消費する単位時間当たりの環境コストを環境コスト特性Ｆ（Ｖ，Ａ）とすると、時刻ｔ１からｔ２までに車両が消費する環境コスト消費量Ｃは、下記の数１で表すことができる。

ここで、環境コスト特性Ｆ（Ｖ，Ａ）は、車両の環境コスト消費量の加減速に対する依存性を反映し、車種毎に異なる特性を有している。自車両Ｐが、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に、速度Ｖ１からＶ２までに加速したとすれば、自車両Ｐが時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に消費する環境コストＣ（Ｐ）は、自車両Ｐの車種をＭＰ、環境コスト特性をＦ_ＭＰ（Ｖ_Ｐ，Ａ_Ｐ）として、下記の数２で表される。

さらに、周辺車両（特定車両）をＱｉ（ｉ＝１〜Ｎ）とする。周辺車両Ｑｉは、時刻ｔ１から時刻ｓ１までの間、速度Ｖ２で定速走行していたが、自車両Ｐの存在により減速の必要が生じ、時刻ｓ１から時刻ｓ２までの間加減速を行い、時刻ｓ２において速度Ｖ２の定速走行に復帰したとする。この場合、周辺車両Ｑｉが時刻ｔ１から時刻ｓ２までの間に消費する環境コスト消費量Ｃ（Ｑｉ）は、周辺車両Ｑｉの車種をＭＱｉ、環境コスト特性をＦ_ＭＱｉ（Ｖ_Ｑｉ，Ａ_Ｑｉ）として、下記の数３で表される。

本発明では、上記の自車両の環境コスト消費量Ｃ（Ｐ）と周辺車両の環境コスト消費量Ｃ（Ｑｉ）の総和を算出し、かかる総和が最適化される加速度の時間変化（加速パターン）Ａ_Ｐ（ｔ）を求める。ただし、上述の説明において、自車両Ｐが速度Ｖ２の定速走行となる時刻ｓ２は、加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）に依存するため、単純に比較することができない。例えば、ある加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）では時刻ｓ２で速度Ｖ２の定速走行に移行するが、別の加速パターンＡ_Ｐ’（ｔ）では時刻ｓ２’で速度Ｖ２の定速走行に移行するとする。ｓ２’＞ｓ２とすると、環境コストの計算対象とする期間を一致させるため、加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）の場合の環境コスト消費量Ｃ（Ｐ）に、ｓ２からｓ２’までの定速走行している環境コスト消費量Ｆ_Ｐ（Ｖ２，０）・（ｓ２’−ｓ２）を加えたものを、加速パターンＡ_Ｐ’（ｔ）の場合の環境コスト消費量Ｃ’（Ｐ）と比較する必要が生じる。

そこで、時刻ｔ１（＝０）から十分な時間が経過後、任意の加速パターンについて自車両Ｐが定速走行に移行している時刻Ｔを想定する。そして、加速完了後は、時刻Ｔまで自車両Ｐが定速走行を維持しているとして、下記の数４に示すように、時刻ｔ１から時刻Ｔまでに自車両が消費する環境コスト消費量Ｃ（Ｐ）を求める。

或いは、より好ましくは、下記数４に示す環境コスト消費量Ｃ（Ｐ）に対し、時刻ｔ１から時刻Ｔまでずっと定速走行を仮定した場合に消費する環境コストを基準とした自車両の増加コスト量ΔＣ（Ｐ）を算出すればよい。ΔＣ（Ｐ）は、下記の数５で表される。

周辺車両Ｑｉについても同様に、周辺車両Ｑｉが減速を行う期間ｓ１〜ｓ２は、自車両の加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）に依存する。さらに、周辺車両Ｑｉが加減速を行う期間ｓ１〜ｓ２は、他の周辺車両Ｑｊ（ｉ≠ｊ）の加速パターンＡ_Ｑｊ（ｔ）にも依存しうる。したがって、周辺車両Ｑｉが消費する環境コスト消費量Ｃ（Ｑｉ）についても、全ての周辺車両Ｑｉが定速走行に復帰している時刻Ｔを想定し、下記の数６に示すように、時刻ｔ１から時刻Ｔまでに周辺車両が消費する環境コスト消費量Ｃ（Ｑｉ）を求める必要がある。さらに、より好ましくは、下記数６に示す環境コスト消費量Ｃ（Ｑｉ）に対し、時刻ｔ１から時刻Ｔまでずっと定速走行を維持していた場合に消費する環境コストを基準とした周辺車両毎の増加コスト量ΔＣ（Ｑｉ）を算出すればよい。ΔＣ（Ｑｉ）は、下記の数７で表される。

なお、上記数４に示す環境コスト消費量Ｃ（Ｐ）、及び数６に示す環境コスト消費量Ｃ（Ｑｉ）は、夫々、自車両又は周辺車両が時刻ｔ１から時刻Ｔまで停止していた場合に消費する環境コストを基準とした増加コスト量とみなせる。

本発明の一実施形態では、上記数４〜数７に基づき、上記数４に示すＣ（Ｐ）と数６に示すＣ（Ｑｉ）を合計した総増加コスト量Ｃ（Ｐ）＋Σ_ｉＣ（Ｑｉ）が最小となる加速パターンＡ_Ｐ ^opt（ｔ）を求める。或いは、上記数４に示すＣ（Ｐ）を数５に示すΔＣ（Ｐ）で、又は、上記数６に示すＣ（Ｑｉ）を数７に示すΔＣ（Ｑｉ）で置き換えた総増加コスト量が最小となる加速度パターンＡ_Ｐ ^opt（ｔ）を求めてもよい。本発明では、環境コスト算出部が、走行シミュレータと連携し、加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）の最適化処理を行う。

走行シミュレータは、本発明の一実施形態において、自車両Ｐが加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）で加速する場合に、周辺車両Ｑｉに減速が必要になるか否かを予測する。減速が必要でない場合、Ｖ_Ｑｉ（ｔ）＝Ｖ２、Ａ_Ｑｉ（ｔ）＝０であり、数７のΔＣ（Ｑｉ）は０となる。一方、減速が必要であると予測された場合、与えられた自車両Ｐの加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）に対して、周辺車両Ｑｉの増加コスト量Σ_ｉＣ（Ｑｉ）又はΣ_ｉΔＣ（Ｑｉ）が最小となる周辺車両の加速パターンＡ_Ｑｉ ^opt（ｔ）を求める。環境コスト特性データベースには、環境コスト特性Ｆ_Ｍ（Ｖ、Ａ）が、速度Ｖ、加速度Ａ、及び、車種Ｍ毎に保持されており、走行シミュレータは、環境コスト特性データベースを参照して上記数４〜数７に示す積分計算を行う。

このような構成により、自車両Ｐにとって最適な加速パターンＡ_Ｐ ^opt（ｔ）を、周辺車両の走行状態を反映しつつ求めることが可能となる。

上述の通り、本発明では、加速パターンＡ（ｔ）を変分関数とし、加速前後の速度差、つまりＡ（ｔ）を積分した値が与えられている拘束条件で、総増加コスト量が最小となる加速パターンを求める変分問題を解くことになる。さらに、運転者（同乗者を含む）が急加速又は急減速を感じないように、加速パターンＡ（ｔ）は、加速度の最大値に上限が、および加速度の最小値に下限が存在するとする。最適化処理を行うにあたって、例えば、加速パターンＡ（ｔ）を、微小時間Δｔ毎に細分化し、加速度の時系列｛Ａ（ｔ_１）、Ａ（ｔ_２）、…、Ａ（ｔ_ｎ−１）、Ａ（ｔ_ｎ）｝（ｔ_ｎ−ｔ_ｎ−１＝Δｔ）に対して、Ａ（ｔ_１）…Ａ（ｔ_ｎ）を夫々変化させながら、総増加コスト量を求め、総増加コスト量が最小となる最適加速パターンの時系列Ａ^ｏｐｔ（ｔ_１）…Ａ^ｏｐｔ（ｔ_ｎ）を探索することができる。しかしながら、この方法では、最適加速パターンの算出にかなりの計算量を必要とする。

周辺車両の走行状態は時々刻々と変化するものであるため、上記の自車両の最適加速パターンＡ_Ｐ ^opt（ｔ）の算出はリアルタイム処理が必要であり、短時間（例えば、１秒以内）に算出することが要求される。このため、最適加速パターンＡ_Ｐ ^opt（ｔ）の算出にあっては、予め自車両の加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）、及び周辺車両の加速パターンＡ_Ｑｉ（ｔ）を複数設定しておき、有限個の加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）、Ａ_Ｑｉ（ｔ）の中から、最も総コスト量または総増加コスト量が最小となる加速パターンを選択するとよい。加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）、Ａ_Ｑｉ（ｔ）に対し、予め上記数４〜数７に示す積分計算を行った結果を環境コスト消費量データベースに保持しておくことで、計算量を大幅に低減できる。

また、周辺車両の選択にあっては、環境コストＣ（Ｑｉ）を考慮する車両を、周辺車両の一部の特定車両に制限することができる。例えば、かかる特定車両に、最大車両数を設定してもよい。或いは、自車両との距離に基づいて、自車両との距離が設定範囲内にある周辺車両を特定車両として設定することもできる。

あるいは、自車両および特定車両の加減速方法について、等加速度による加減速を仮定した加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）、Ａ_Ｑｉ（ｔ）を設定することも好ましい。

さらに、周辺車両の加速パターンＡ_Ｑｉ（ｔ）を最適化する代わりに、周辺車両の減速が必要な場合には、常にある一定の標準加速パターンを割り当て、環境コストＣ（Ｑｉ）を算出することも可能である。この場合、減速が必要と予測された周辺車両Ｑｉに対しては、数６のＣ（Ｑｉ）又は数７のΔＣ（Ｑｉ）は、周辺車両（特定車両）の加速パターンに依らず、速度Ｖ２に応じた所定値を割り当てることとなる。

このようにして算出された最適加速パターンＡ_Ｐ ^opt（ｔ）に基づき、自車両の運転を自動制御することができる。或いは、最適加速パターンＡ_Ｐ ^opt（ｔ）に基づき評価値を算出し、評価結果を運転者に通知することで、最適な加速方法を運転者に提示することができる。

このとき、さらに、実際に運転者が行った加速方法と、最適加速パターンを比較評価し、比較結果を運転者に通知することで、運転者は、アクセルを踏み込んでより強い加速を行うべきか、それとも、アクセルを緩めて加速の程度を緩めるべきかを、加速しながら知ることができる。これにより、本発明の運転支援システムは、運転者が最適加速パターンに合わせた加速を行うことを支援できる。

本発明の一実施形態に係る運転支援システムの一例を示す構成ブロック図 本発明の一実施形態に係る運転支援システムにおいて、自車両最適加速パターンの算出方法を示すフローチャート 自車両最適加速パターンの算出に用いる加速パターンの例 自車両最適加速パターンの算出に用いる加速パターンの例 自車両最適加速パターンの算出に用いる加速パターンの例 走行シミュレータによる特定車両の減速予測方法を説明するための図であり、周辺車両が走行する道路上に自車両が合流する様子を示す 走行シミュレータによる特定車両の減速予測方法を説明するための自車両と特定車両の走行距離と時間の関係を示すグラフ 自車両及び特定車両の加速パターンの一例を示す 自車両最適加速パターンを運転者に表示する一例

〈第１実施形態〉
以下に、本発明の一実施形態に係る運転支援システム（以降、適宜「本発明システム１」と称す）につき、図面を参照して説明する。図１は、本発明システム１の構成の一例を示す図である。図１に示すように、本発明システム１は、自車両情報取得部１１、周辺車両情報取得部１２、地図情報取得部１３、環境コスト推定部１４、自車両最適加速パターン算出部１５、走行シミュレータ１６、環境コスト消費量ＤＢ（データベース）１７、通知部１８、及び、表示部１９を備えてなる。

ここで、環境コスト消費量ＤＢ１７は、車内（自車両内）に設置され、コンピュータ内に設けられた、或いはローカルネットワークを介してアクセス可能な記憶装置の所定の記憶領域に構築されている。また、自車両情報取得部１１、周辺車両情報取得部１２、地図情報取得部１３、環境コスト推定部１４、自車両最適加速パターン算出部１５、走行シミュレータ１６、通知部１８、及び、表示部１９は、夫々、かかる車内に設置されたコンピュータのハードウェア資源（ＣＰＵや各種記憶装置等、及び、ダッシュボード内に設けられた表示装置）及びソフトウェア資源（ＯＳ、各種ドライバ、データベース管理ソフト等）を使用して演算処理を行う機能的手段であり、当該演算処理の実行が、ＣＰＵによりその実行が制御されるプログラムを実行することによりソフトウェア的に実現される。また、当該演算処理を行うに際して必要な情報を一時的に保持するための記憶手段を適宜備えている。

一方、環境コスト消費量登録部２１、及び、環境コスト特性ＤＢ（データベース）２２が、車外に設けられた別のコンピュータ３０のハードウェア資源（ＣＰＵや各種記憶装置等）及びソフトウェア資源（ＯＳ、各種ドライバ、データベース管理ソフト等）を用いて構築されている。環境コスト消費量登録部２１、及び、環境コスト特性ＤＢ（データベース）２２は、本発明システム１とネットワークを介して接続している。環境コスト消費量登録部２１、及び、環境コスト特性ＤＢ２２は、本発明システム１と同様、車内に設けても構わない。環境コスト消費量登録部２１は、上記のハードウェア資源及びソフトウェア資源を使用して演算処理を行う機能的手段であり、当該演算処理の実行が、ＣＰＵによりその実行が制御されるプログラムを実行することによりソフトウェア的に実現される。

自車両情報取得部１１は、自車両（本発明システム１が搭載されている車両）の現在位置及び速度（走行方向を含む）を取得する。かかる現在位置及び速度は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を介して取得することが可能である。その後、かかる取得した自車両の現在位置、速度、及び車種情報を外部に設けられた車両情報サーバ２０に送信し、車両情報サーバ２０に登録しておく。

周辺車両情報取得部１２は、自車両の付近を走行する周辺車両の現在位置、速度、及び車種情報を取得する。具体的には、例えば、車両情報サーバ２０にアクセスし、自車両からの距離が一定範囲内にある車両を周辺車両として抽出し、周辺車両が送信した周辺車両の現在位置、速度、及び車種情報を取得する。

或いは、現在研究開発が進められている先進安全自動車（ＡＳＶ）では、車両同士で直接通信（車車間通信）、又は道路を介して通信（車路車間通信）を行い、車両の運転状態を情報交換し、危険回避に利用する。かかる車車間通信、或いは車路車間通信により、周辺車両の現在位置、速度、及び車種情報を取得することが可能となる。

地図情報取得部１３は、地図ＤＢ（データベース）（図示せず）を参照し、自車両が走行する道路の地理的情報を取得する。ここで、地図ＤＢは、自車両内の記憶装置内に設けられているが、車外に設けられ、無線通信等を介してアクセス可能に構成されていても構わない。

環境コスト特性ＤＢ２２には、自車両及び周辺車両の夫々が消費する単位時間当たりの燃料消費量を所定の環境コストに換算した環境コスト特性Ｆ_Ｍ（Ｖ，Ａ）を、自車両及び周辺車両の車種Ｍ毎、速度Ｖ毎、及び、加速度Ａ毎に保持している。環境コストとは、例えば、燃料消費に伴って発生するＣＯ_２の排出量である。例えば電気自動車（ＥＶ）の場合、走行中にＣＯ_２が排出されることはないが、走行で消費する電力量の生産に必要な発電コストをＣＯ_２排出量に換算したものを用いる。或いは、燃料消費に必要な燃料の取得費用を金額に換算したものであってもよい。ガソリン車であれば、燃料消費量に燃料価格を乗じて、電気自動車であれば、消費した電力量を電力会社が提示する標準的な電気料金表に従って、取得費用に換算する。環境コスト特性ＤＢ２２は、少なくとも一車種のガソリン車の環境コスト特性と、電気自動車（ＥＶ）、ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）、及び、燃料電池自動車（ＦＣＶ）のうち少なくとも何れかに該当する少なくとも一車種の環境コスト特性を保持している。

環境コスト消費量登録部２１は、自車両、又は、周辺車両の少なくとも一部の特定車両に対し、ある加速度の時間変化パターン（加速パターン）Ａ_Ｐ（ｔ）又はＡ_Ｑｉ（ｔ）が与えられたときに、環境コスト特性ＤＢ２２から対応する車種の環境コスト特性Ｆ_Ｍ（Ｖ，Ａ）を読み出し、自車両の場合上記数５の右辺第１項、特定車両の場合上記数７の右辺第１項に示す積分計算を行い、初期速度から加減速を伴い定速走行に至るまでに消費する環境コスト消費量を算出する。そして、算出された環境コスト消費量を、車種、加速直前の初期速度、及び、加速パターンとともに環境コスト消費量ＤＢ１７に予め登録しておく。

この結果、環境コスト消費量ＤＢ１７には、かかる環境コスト消費量が、自車両及び周辺車両の車種毎、初期速度毎、及び、加速パターン毎に保持される。環境コスト消費量ＤＢ１７は、少なくとも一車種のガソリン車の前記環境コスト消費量と、電気自動車（ＥＶ）、ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）、及び、燃料電池自動車（ＦＣＶ）のうち少なくとも何れかに該当する少なくとも一車種の環境コスト消費量を保持している。

環境コスト推定部１４は、地図情報取得部１３が取得した地理的情報を参照し、自車両が初期速度から出発してある加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）で加速を行うとき、加速開始後、自車両と周辺車両の少なくとも一部の特定車両の全てが定速走行に至るまでに消費する燃料消費量の合計を環境コストに換算し、当該換算された環境コストの、自車両および特定車両が所定の走行状態で走行した場合に消費する環境コストを基準とした総増加コスト量を推定する。つまり、上記数４及び数６における環境コスト消費量を合計した環境コスト消費量Ｃ（Ｐ）＋Σ_ｉＣ（Ｑｉ）の、自車両および特定車両が所定の走行状態で走行した場合に消費する環境コストとの差を求める。本実施形態では、かかる所定の走行状態として、特定車両が減速せずに定速走行を維持しており、自車両も特定車両と同様の定速走行をしていた場合を想定する。この場合、環境コスト推定部１４は、上記数５及び数７における環境コスト消費量を合計した環境コスト消費量ΔＣ（Ｐ）＋Σ_ｉΔＣ（Ｑｉ）を、総増加コスト量として推定する。

なお、所定の走行状態として、自車両及び特定車両が停止していた場合を想定することもできる。その場合には、環境コスト推定部１４は、上記のＣ（Ｐ）＋Σ_ｉＣ（Ｑｉ）を、総増加コスト量として推定する。

また、環境コスト推定部１４は、走行シミュレータ１６を備えており、地図情報取得部１３が取得した地理的情報を参照し、自車両が初期速度から出発してある加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）で加速を行う場合に、特定車両は減速が必要になるか否かを予測する。なお、かかる減速予測方法については、後述する。

自車両最適加速パターン算出部１５は、上述の総増加コスト量ΔＣ（Ｐ）＋Σ_ｉΔＣ（Ｑｉ）またはＣ（Ｐ）＋Σ_ｉＣ（Ｑｉ）が最小となる自車両の加速パターンを、自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）として算出する。

通知部１８は、自車両最適加速パターン算出部１５で算出された自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）を現実の自車両の加速パターンと比較し、比較結果を自車両の運転者に通知する。例えば、自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）を数値評価し、評価値を算出する。同様に、現実の自車両の加速パターンを数値評価し、評価値を算出することができる。双方の評価値の比較結果を運転者に通知することで、運転者は、更に加速するためアクセルを踏み込むべきであるのか、減速するためアクセルを緩めるべきであるのかを加速しながら知ることができる。

なお、かかる評価結果の通知方法は、車両のダッシュボード等に視覚的に表示する場合に限られるものではなく、音により聴覚的な方法で知らせても構わない。

表示部１９は、自車両が自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）で加速した場合に消費する総増加コスト量と、後述する標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）で加速した場合に消費する総増加コスト量との差を算出し、運転者に表示する。標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）は、後述するが、自車両だけを考慮した場合に環境コスト消費量が最適化される加速パターンである。かかる総増加コスト量の差を表示することで、むしろ標準加速パターンよりも強い加速を行うことで、周辺車両を含めた全体としてどれだけの環境コスト消費を削減できるのかを運転者に伝えることができる。

以下に、本発明システム１の自車両最適加速パターン算出部１５による自車両最適加速パターンの算出方法について、詳細に説明する。図２は、本発明システム１の自車両最適加速パターンの算出方法を示すフローチャートである。

《１．加速パターンの設定》
先ず、自車両最適加速パターンの算出に先立って、本発明システム１では、複数の自車両の加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）、複数の特定車両の加速パターンＡ_Ｑｉ（ｔ）を予め設定しておく。自車両最適加速パターン算出部１５は、かかる自車両の加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）と特定車両の加速パターンＡ_Ｑｉ（ｔ）の複数の組み合わせの中から、総増加コスト量が最小となる加速パターンの組み合わせを探索し、自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）を算出する。図３〜図５に、かかる加速パターンの例を示す。

図３（ａ）〜図３（ｄ）は、車両が初期速度Ｖ１からＶ２に加速する場合の加速パターンであり、自車両の加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）に用いる。図のｔ１からｔ２までを積分した値が、加速の前と後における速度差Ｖ２−Ｖ１となる。このうち図３（ａ）は、自車両が等加速度で加速するとした場合の加速パターンである。

図３（ｂ）〜図３（ｄ）は、夫々Ｖ１からＶ２まで加速するのに必要な加速時間（ｔ２−ｔ１）が異なっている。図３（ｂ）は、強い加速を行う場合、図３（ｄ）は、穏やかな加速を行う場合、図３（ｃ）は、その中間の場合である。一般に、図３（ｂ）よりも図３（ｃ）の方が、図３（ｃ）よりの図３（ｄ）の方が、環境にかける負担は小さいと考えられる。

特に、図３（ｄ）は、他の車両の存在を考慮しない場合に環境コスト消費量が最適化される加速パターンであり、標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）と呼ぶことにする。図３（ｂ）及び図３（ｃ）についても、加速前後の速度差（Ｖ２−Ｖ１）、及び加速時間（ｔ２−ｔ１）を一定とした条件下で、他の車両の存在を考慮しない場合に環境コスト消費量が最適化される加速パターンを予め求めておき、加速パターンに設定しておくことが好ましい。

また、図４（ａ）〜図４（ｄ）は、図３と逆に、車両が初期速度Ｖ２からＶ３に減速する場合の加速パターン（減速パターン）であり、図のｔ１からｔ２までを積分した値の絶対値が、減速の前と後における速度差Ｖ２−Ｖ３となる。このうち図４（ａ）は、自車両が等加速度で加速するとした場合の加速パターン（減速パターン）である。

図４（ｂ）〜図４（ｄ）は、夫々Ｖ２からＶ３まで減速するのに必要な減速時間（ｔ４−ｔ３）が異なっている。図４（ｂ）は、強い減速を行う場合、図４（ｄ）は、穏やかな減速を行う場合、図４（ｃ）は、その中間の場合である。一般に、図４（ｂ）よりも図４（ｃ）の方が、図４（ｃ）よりの図４（ｄ）の方が、環境にかける負担は小さいと考えられる。

特に、図４（ｄ）は、他の車両の存在を考慮しない場合に環境コスト消費量が最適化される加速パターン（標準減速パターン）であり、ブレーキを踏まずに所謂エンジンブレーキをかけた場合に相当する。図４（ｂ）及び図４（ｃ）についても、減速前後の速度差、及び減速時間を一定とした条件下で、他の車両の存在を考慮しない場合に環境コスト消費量が最適化される加速度の時間変化を予め求めておき、加速パターン（減速パターン）に設定しておくことが好ましい。

図５（ａ）〜図５（ｃ）は、図３と図４に示す加速パターンを組み合わせたものであり、初期速度Ｖ２で走行していた車両が一旦速度Ｖ３まで減速後、再び加速して速度Ｖ２の定速走行に戻る場合の加速パターンであり、特定車両の加速パターンＡ_Ｑｉ（ｔ）に用いることができる。図５（ａ）〜図５（ｃ）に示す加速パターンは、時刻ｔ３〜ｔ４までの減速部分の加速パターンと、時刻ｔ５からｔ６までの加速部分の加速パターンからなり、かかる部分の面積は、共にＶ２−Ｖ３で等しい。

なお、図３〜図５において、加速パターンの夫々は、急加速または急減速とならないように、その加速度の絶対値の最大値が所定値以内に収まるように設定されている。

環境コスト消費量登録部２１は、上述の通り、このようして予め設定された加速パターンに従って加減速を行うとした場合に消費する環境コスト消費量を算出する。算出された環境コスト消費量は、車種、加速直前の初期速度、及び、加速パターンとともに環境コスト消費量ＤＢ１７に予め登録されている。

《２．初期加速パターンの設定》
図２に戻って、自車両最適加速パターン算出部１５は、先ず上記図３（ｄ）に示す標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）を加速パターンに設定する（ステップＳ１０１：初期加速パターン設定ステップ）。その後、自車両最適加速パターン算出部１５は、かかる標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）を加速パターンとして、総増加コスト量を算出するよう、環境コスト推定部１４に指示する。

環境コスト推定部１４は、走行シミュレータ１６に、自車両が加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）で加速を行った場合に、特定車両の減速が必要になるか否かを予測させる。

《３．走行シミュレータによる影響車両判定》
以下に、走行シミュレータ１６による特定車両の減速予測方法について、具体的に説明する。具体例として、図６に示すように、自車両Ｐが複数の周辺車両Ｑ_１〜Ｑ_６が走行する道路上を左折により合流する場合を考える。図６において、周辺車両Ｑ_１〜Ｑ_５が左車線を共に一定速度Ｖ２で走行している。このとき、自車両が速度Ｖ１で道路上に進入し、車両Ｑ_１〜Ｑ_３からなる車列と車両Ｑ_４、Ｑ_５からなる車列の間に合流する場合を考える。

ここで、周辺車両Ｑ_４、Ｑ_５については、自車両との車間距離が自車両が加速しないとした場合に遠ざかる方向にあるため、自車両の加速に伴って周辺車両Ｑ_４、Ｑ_５に減速が必要になることはない。また、反対車線を走行する周辺車両Ｑ_６については、自車両の加速により周辺車両Ｑ_６の走行が妨げられることはなく、当然に自車両の影響を受けない。一方、周辺車両Ｑ_１〜Ｑ_３は、自車両との車間距離が自車両が加速しないとした場合に近づく方向にあり、自車両との車間距離次第では、自車両の加速に伴って周辺車両Ｑ_１〜Ｑ_３に減速が必要になる場合がある。走行シミュレータ１６は、周辺車両Ｑ_１〜Ｑ_５のうち、Ｑ_１〜Ｑ_３を特定車両として、自車両が加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）で加速を行った場合に、特定車両Ｑ_１〜Ｑ_３の減速が必要になるか否かを予測する。

まず、走行シミュレータ１６は、特定車両Ｑ_１〜Ｑ_３のうち最も自車両との車間距離が近い先頭車両Ｑ_１を選択し（ステップＳ１０２）、特定車両Ｑ_１に対して、自車両が初期速度Ｖ１から標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）で加速を行った場合に、自車両と特定車両Ｑ_１の車間距離の時間変化を求める。そして、かかる車間距離の最小値が所定の安全を考慮して必要な車間距離よりも短くなる場合に、特定車両Ｑ_１の減速が必要であると予測する（ステップＳ１０３：影響車両判定ステップ）。

図７に、自車両Ｐと特定車両Ｑ_１の走行距離の時間変化を示す。自車両Ｐの走行距離の時間変化を示す曲線をＬ_Ｐで、自車両Ｐを考慮しない場合に特定車両Ｑ_１の走行距離の時間変化を示す直線をＬ_Ｑで示す。時刻ｔ１において、自車両Ｐが特定車両Ｑ_１〜Ｑ_３が走行する道路に進入し、時刻ｔ２に至るまで自車両は加速を行って、時刻ｔ２で速度Ｖ２の定速走行に至るとする。速度Ｖ２で定速走行している特定車両Ｑ_１に対し、安全上必要な自車両Ｐの車間距離をＤ（Ｖ２）とする。

自車両Ｐの走行曲線Ｌ_ＰをＤ（Ｖ２）だけ特定車両Ｑ_１側に平行移動させた曲線を、図７の破線で示す曲線Ｌ_Ｐ’に示す。時刻ｔ１〜ｔ２の間に、自車両は、下記の数８に示すｄ１だけ進む。したがって、時刻ｔ１における自車両Ｐと特定車両Ｑ_１との車間距離ｄ０が、Ｄ（Ｖ２）＋Ｖ２（ｔ２−ｔ１）−ｄ１以上であれば、曲線Ｌ_Ｐ’と曲線Ｌ_Ｑが交差しないから、時刻ｔ１以降において車間距離ｄ０がＤ（Ｖ２）未満となることはない。したがって、特定車両Ｑ_１は減速の必要はないと予測できる。

なお、ここで、車間距離ｄ０は、自車両Ｐと特定車両Ｑ_１間の直線距離ではなく、道路の曲率等を考慮した道路に沿った距離であり、地図情報取得部１３を介して取得した地理的情報を参照して算出される。

特定車両Ｑ_１の減速の必要がなければ、特定車両Ｑ_２、Ｑ_３についても減速の必要はない。走行シミュレータ１６は、自車両Ｐが標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）で加速するに際し、特定車両Ｑ_１〜Ｑ_３の減速は必要でないと予測する。かかる走行シミュレータ１６による予測結果に基づき、環境コスト推定部１４は、標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）が自車両最適加速パターンであるとして、自車両最適加速パターン算出部１５に送信する。

一方、時刻ｔ１における自車両Ｐと特定車両Ｑ_１との車間距離ｄ０が、Ｄ（Ｖ２）＋Ｖ２（ｔ２−ｔ１）−ｄ１未満の場合、曲線Ｌ_Ｐ’と曲線Ｌ_Ｑが交差し、時刻ｔ１以降において車間距離ｄ０がＤ（Ｖ２）未満となることがある。したがって、特定車両Ｑ_１は減速の必要があると予測される。

この場合において、走行シミュレータ１６は、特定車両Ｑ_１に対し、速度Ｖ２から一旦減速後、再度加速して、速度Ｖ２の定速走行に戻る図５の例に示す加減速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）を割り当てる（ステップＳ１０４）。

ここで、特定車両Ｑ_１の加減速については、例えば、以下の条件（１）−（４）を満足するように加減速を行うと仮定し、条件を満たす加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）を割り当てることができる。
（１）時刻ｔ３（＞ｔ１）において、特定車両Ｑ_１は減速を開始する。このとき、自車両Ｐと特定車両Ｑ_１との車間距離はＤ（Ｖ２）よりも離れている。
（２）その後、時刻ｔ４まで減速を行い、特定車両Ｑ_１は速度Ｖ３（Ｖ１＜Ｖ３＜Ｖ２）まで減速する。その後、時刻ｔ５まで、特定車両Ｑ_１は速度Ｖ３の定速走行を維持する。
（３）時刻ｔ５（＜ｔ２）において、自車両Ｐの速度がＶ３に達するとともに、自車両Ｐと特定車両Ｑ_１の車間距離がＤ（Ｖ２）になる。特定車両Ｑ_１は、自車両Ｐとの車間距離としてＤ（Ｖ２）を維持したまま、自車両Ｐに追随し、自車両Ｐと同じ加速パターンで加速を開始する。
（４）その後、時刻ｔ２において、自車両Ｐ及び特定車両Ｑ_１ともに、速度Ｖ２の定速走行に移行する。

上記（１）−（４）を満たす特定車両Ｑ_１の走行距離の時間変化を、図７の曲線Ｌ_Ｑ’に示す。上記の速度Ｖ３は、加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）の減速部分のパターンを時間積分した値がＶ３−Ｖ２になっているから、容易に求まる。自車両の速度がＶ３となる時刻ｔ５、及び、時刻ｔ５における自車両Ｐの走行距離ｄ２を下記数９より求めると、時刻ｔ１〜ｔ５までに特定車両Ｑ_１が走行する距離ｄ３は、ｄ３＝ｄ０＋ｄ２−Ｄ（Ｖ２）となる。同様に、時刻ｔ３〜ｔ４の期間に特定車両Ｑ_１が走行する距離ｄ４を、加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）から求めると、これに時刻ｔ１〜ｔ３の間に特定車両Ｑ_１が走行する距離Ｖ２（ｔ３−ｔ１）、及び、時刻ｔ４〜ｔ５の間に特定車両Ｑ_１が走行する距離Ｖ３（ｔ５−ｔ４）を合計したものがｄ３に一致する。ｔ４−ｔ３は、加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）から与えられているので、これにより、ｔ３とｔ４が一意に定まる。

この場合の自車両と特定車両の加速パターンを図８に示す。図８の斜線部分に示す特定車両Ｑ_１の加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）は、ｔ３〜ｔ４までの減速部分のパターンと、ｔ５〜ｔ２までの加速部分のパターンからなり、加速部分のパターンについては、図８の点線に示す自車両の加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）の一部と一致する。

特定車両Ｑ_１の加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）を割り当てると、走行シミュレータ１６は、次に、特定車両Ｑ_１の後方を走行する特定車両Ｑ_２を選択し（ステップＳ１０６）、特定車両Ｑ_１が加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）で加減速を行った場合に、特定車両Ｑ_２の減速が必要であるかを予測する。具体的には、特定車両Ｑ_１とＱ_２間の車間距離の時間変化を求め、かかる車間距離の最小値が安全上必要な車間距離Ｄ（Ｖ２）よりも短くなると、特定車両Ｑ_２の減速が必要であると予測する（ステップＳ１０７：影響車両判定ステップ）。

そして、特定車両Ｑ_２は減速の必要があると予測された場合（ステップＳ１０７でＹＥＳ分枝）、走行シミュレータ１６は、特定車両Ｑ_２に対し、同様に速度Ｖ２から一旦減速後、再度加速して、速度Ｖ２の定速走行に戻る加速パターンＡ_Ｑ２（ｔ）を割り当てる（ステップＳ１０８）。このとき、特定車両Ｑ_２については、特定車両Ｑ_１を自車両Ｐとみなして、上記の条件（１）−（４）を満たす加速パターンＡ_Ｑ２（ｔ）を割り当てることができる。換言すると、これは、特定車両Ｑ_１の加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）を自車両Ｐの加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）とみなして、上記の影響車両判定ステップを再帰的に実行していることと同じである。

あるいは、時刻ｔ１における自車両Ｐと特定車両Ｑ_２との車間距離が、２＊Ｄ（Ｖ２）＋Ｖ２（ｔ２−ｔ１）−ｄ１以上であれば、特定車両Ｑ_２の減速は必要ないと予測してもよい。自車両Ｐから数えてＮ台目の後方にいる特定車両については、時刻ｔ１における自車両Ｐとの車間距離が、Ｎ＊Ｄ（Ｖ２）＋Ｖ２（ｔ２−ｔ１）−ｄ１以上であれば、特定車両の減速は必要ないと予測できる。

その後、特定車両Ｑ_２の減速が必要な場合は、さらに後方を走行する特定車両Ｑ_３を選択し、特定車両Ｑ_２が加速パターンＡ_Ｑ２（ｔ）で加減速を行った場合に、特定車両Ｑ_３の減速が必要であるかを予測する。走行シミュレータ１６は、かかる予測処理を、全ての特定車両について（ステップＳ１０５でＹＥＳ分枝）、あるいは、減速の必要がない特定車両が予測されるまで（ステップＳ１０７でＮＯ分枝）繰り返し、減速の必要な特定車両については、加速パターンを割り当てる処理を行う。

《４．特定車両最適加速パターンの導出》
このようにして得られた特定車両の加速パターンの組み合わせ｛Ａ_Ｑｉ（ｔ）｝に対し、走行シミュレータ１６は、環境コスト消費量ＤＢ１７を参照し、数７に示すΔＣ（Ｑｉ）を特定車両毎に求め、その和をとり、特定車両増加コスト量Σ_ｉΔＣ（Ｑｉ）を算出する（ステップＳ１０９）。

ここで、上記の例では、特定車両の加速パターンＡ_Ｑｉ（ｔ）は、加速部分のパターンについては、自車両Ｐの加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）の一部と一致する。この場合、加速部分による環境コスト消費量は、Ｖ１からＶ２まで加速する場合の加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）と、かかる加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）と同じ加速度の立ち上がりパターンでＶ１からＶ３まで加速する加速パターンの２つを考え、両方の加速パターンに対して、特定車両がかかる加速パターンで加速した場合の環境コスト消費量を、夫々、特定車両の車種を考慮し、環境コスト消費量ＤＢ１７を参照して求め、両者の差をとることで算出できる。

その後、走行シミュレータ１６は、異なる特定車両の加速パターンの組み合わせ｛Ａ_Ｑｉ（ｔ）｝を割り当て（ステップＳ１１０）、同様に特定車両増加コスト量Σ_ｉΔＣ（Ｑｉ）を算出する。そして、複数の特定車両の加速パターンの組み合わせ｛Ａ_Ｑｉ（ｔ）｝から、特定車両増加コスト量Σ_ｉΔＣ（Ｑｉ）が最小となる組み合わせを探し、特定車両最適加速パターンを予測する（ステップＳ１１１）。

なお、上記特定車両Ｑ_１〜Ｑ_３の影響車両判定（ステップＳ１０３、Ｓ１０７）にあっては、走行シミュレータ１６は、先ず特定車両Ｑ_１の加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）として図４（ｄ）に示す標準減速パターンを減速部分に含む加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）を仮設定し、上記の条件（１）−（４）を満たすことができるかを判断し、条件を満たす場合に、かかる標準減速パターンを含む加速パターンを特定車両Ｑ_１の加速パターンＡ_Ｑ１（ｔ）に設定して、特定車両Ｑ_２〜Ｑ_３の影響車両判定を行うことが好ましい。ステップＳ１０７において特定車両Ｑ_２の減速が必要でないと予測された加速パターンがあれば、このうち最も減速時の速度Ｖ３が大きいものが特定車両最適加速パターンであると予測できる。

《５．特定車両による増加コスト消費量の取得》
その後、環境コスト推定部１４は、走行シミュレータ１６が予測した特定車両最適加速パターンにおける特定車両増加コスト量Σ_ｉΔＣ（Ｑｉ）を走行シミュレータ１６から取得する（ステップＳ１１２：環境コスト推定の第１ステップ）。

《６．自車両による増加コスト消費量の算出》
次に、環境コスト推定部１４は、自車両の標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）について、
上記数５に基づいて、自車両の増加コスト量ΔＣ（Ｐ）を、環境コスト消費量ＤＢ１７を参照して算出する（ステップＳ１１３：環境コスト推定の第２ステップ）。

《７．自車両および特定車両による総増加コスト消費量の算出》
次に、環境コスト推定部１４は、上記の第１及び第２ステップで算出した増加コスト量を合計し、自車両の標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）における総増加コスト量ΔＣ（Ｐ）＋Σ_ｉΔＣ（Ｑｉ）を算出する（ステップＳ１１４：環境コスト推定の第３ステップ）。

このようにして、自車両最適加速パターン算出部１５は、自車両の標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）における総増加コスト量を、環境コスト推定部１４から取得する。

《８．総増加コスト消費量の最適化・自車両最適加速パターンの導出》
その後、自車両最適加速パターン算出部１５は、標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）とは異なる複数の自車両の加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）を設定し（ステップＳ１１５）、走行シミュレータ１６に上述の影響車両判定ステップ、環境コスト推定部１４に上述の第１〜第３ステップを実行させ（即ち、ステップＳ１０２〜Ｓ１１４を実行し）、夫々の加速パターンＡ_Ｐ（ｔ）における総増加コスト量を算出・取得する（ステップＳ１１６）。そして、最も総増加コスト量の小さい加速パターンを、自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）として選択する（ステップＳ１１７）。

なお、上記の説明において、走行シミュレータ１６が、先頭車両である特定車両Ｑ_１の減速は必要ないと予測した場合（ステップＳ１０３でＮＯ分枝）は、標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）が自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）となる。この場合、特定車両増加コスト量Σ_ｉΔＣ（Ｑｉ）はゼロである。

このようにして算出された自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）を運転者に表示する構成とすることで、周辺車両の走行状況を考慮し全体で最適な自車両の加速方法を運転者に提示でき、この結果、省エネルギーを推進できる。

《９．自車両最適加速パターンの表示方法》
図９に、通知部１８及び表示部１９による自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）の表示の様子を示す。なお、図９は車内のダッシュボード内に設けられた表示画面の一部を示している。

通知部１８により現実の自車両の加速パターンを数値評価した値が、図９の右方向に伸びる棒グラフ、及び図中の▲印で示されている。同様に、通知部１８により自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）を数値評価した値が▼印で、標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）を数値評価した値が▽印で示されている。棒グラフの右隣には、自車両が自車両最適加速パターンＡ_Ｐ ^ｏｐｔ（ｔ）で加速した場合に消費する総増加コスト量と、標準加速パターンＡ_Ｐ ^ｓｔｄ（ｔ）で加速した場合に消費する総増加コスト量との差（ここでは、ＣＯ_２排出量の差）がｇ（グラム）単位で表示されている。運転者は、図９の▼印が▲印よりも左側にあることから、現実の加速が自車両最適加速パターンよりも弱いことが分かる。

これにより、運転者は、省エネルギーのためには今よりも加速すべきか、それとも減速すべきかを知ることができるとともに、削減可能な環境コスト消費量を知ることができることにより、周辺車両を含めた全体の省エネルギーを推進できる。

以上、本発明システム１に依れば、道路上を自車両に加えて複数の周辺車両が走行している状況において、周辺車両の走行状況を考慮して全体で最適な自車両の加速方法を運転者に提示でき、省エネルギーを推進できる。

〈別実施形態〉
以下に、別実施形態について説明する。

〈１〉上記実施形態の本発明システム１では、自車両の加速に伴って特定車両が加減速を行うに際し、速度Ｖ２から減速後の再加速については、図９に示すように、自車両の加速パターンと一部一致するような条件で加速すると走行シミュレータ１６が予測しているが、本発明はこれに限られるものではなく、例えば図５に示すような減速部分及び加速部分を有する加速パターンを割り当て、最適な特定車両の加速パターンを予測してもよい。

〈２〉上記実施形態の本発明システム１では、走行シミュレータ１６が、自車両の加速に伴って自車両と特定車両との車間距離の最小値が所定の安全上必要な車間距離Ｄ（Ｖ２）よりも短くなる場合に、特定車両は減速の必要があると予測し、かかる安全上必要な車間距離は特定車両の速度Ｖ２に依存するとしている。しかしながら、特定車両の速度Ｖ２のほか、走行する道路の状態、例えばアルファルト道か砂利道かの違いや、雨で濡れているか、凍結又は積雪しているかの違い、下り坂か否かの違い（傾斜情報）、見通しが良いか否か、又は車体重量によっても必要な車間距離は変化すると考えられる。

このため、上記の道路状態、傾斜情報、地理的情報、又は車両重量に応じて安全上必要な車間距離Ｄを変化させることが好ましい。道路状態については例えば車両情報サーバ２０を介して、下り坂か否か、或いは見通しが良いか否かについては地図情報取得部１３が取得した地理的情報から知ることができる。車両重量については、車種毎に車両重量を保持する車体重量ＤＢを備えることで、特定車両の車種から車体重量を知ることができる。必要車間距離ＤＢを備え、速度に加えて、道路状態、傾斜情報、地理的情報毎に必要車間距離を保持することにより、安全上必要な車間距離を状況に応じて変化させることができる。

〈３〉上記実施形態の本発明システム１では、自車両が周辺車両を走行する道路上に左折合流する場合を例として、自車両最適加速パターンを算出する場合を説明したが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、本発明は、対向車線を周辺車両が走行している道路上を右折する場合にも適用可能である。或いは、図６において、交差点に信号が設けられていない場合に、周辺車両Ｑ_１〜Ｑ_６が走行する道路を横切って直進する場合にも適用可能である。

本発明は、周辺車両の走行状態を考慮しつつ、周辺車両を含めた全体の環境コストが最小となる自車両の加速方法を提示し、これにより省エネルギーを実現する運転支援システムとしての利用が可能である。

１： 本発明に係る運転支援システム（本発明システム）
１１： 自車両情報取得部
１２： 周辺車両情報取得部
１３： 地図情報取得部
１４： 環境コスト推定部
１５： 自車両最適加速パターン算出部
１６： 走行シミュレータ
１７： 環境コスト消費量ＤＢ
１８： 通知部
１９： 表示部
２０： 車両情報サーバ
２１： 環境コスト消費量登録部
２２： 環境コスト特性ＤＢ
３０： コンピュータ

Claims (11)

1. 複数の車両が道路上を走行する場合に、前記複数の車両全体でみて省エネルギーとなる各車両の運転方法を提供する運転支援システムであって、
   自車両の現在位置及び速度を取得する自車両情報取得部と、
   前記自車両の付近を走行する周辺車両の現在位置、速度、及び車種情報を取得する周辺車両情報取得部と、
   前記自車両及び前記周辺車両の夫々が消費する単位時間当たりの燃料消費量を所定の環境コストに換算した環境コスト特性を、前記自車両及び前記周辺車両の車種毎、速度毎、及び、加速度毎に保持する環境コスト特性データベースと、
   地図データベースを参照し、前記自車両が走行する道路の地理的情報を取得する地図情報取得部と、
   前記地図情報取得部が取得した前記地理的情報、及び、前記環境コスト特性データベースを参照し、前記自車両が初期速度から前記加速度の時間変化を示す加速パターンで加速を行う場合に、前記自車両が前記加速パターンで加速を開始後、前記自車両と前記周辺車両の少なくとも一部の特定車両の全てが定速走行に至るまでに消費する燃料消費量の合計を前記環境コストに換算し、当該換算された前記環境コストの、前記自車両および前記特定車両が所定の走行状態で走行した場合に消費する前記環境コストを基準とした総増加コスト量を推定する環境コスト推定部と、
   前記総増加コスト量を最適化し、最適な前記自車両の前記加速パターンである自車両最適加速パターンを算出する自車両最適加速パターン算出部を備え、
   前記環境コスト推定部は、
   前記地図情報取得部が取得した前記地理的情報を参照し、前記自車両が前記初期速度から前記加速パターンで加速を行う場合に、前記特定車両は減速が必要になるか否かを予測する走行シミュレータを備え、
   前記走行シミュレータによる予測結果に基づき、前記自車両が加速を開始後、全ての前記特定車両が加減速を伴い前記定速走行に戻るまでに前記特定車両の夫々が消費する前記環境コストの、全ての前記特定車両が前記所定の走行状態で走行した場合に消費する前記環境コストを基準とした特定車両増加コスト量を算出または前記走行シミュレータを介して取得する第１ステップと、
   前記自車両が前記初期速度から前記自車両の前記加速パターンで加速を行い前記定速走行に至るまでに消費する前記環境コストの、前記自車両が前記所定の走行状態で走行した場合に消費する前記環境コストを基準とした自車両増加コスト量を、前記環境コスト特性データベースを参照して算出する第２ステップと、
   前記第１ステップにおいて取得または算出された前記特定車両増加コスト量と、前記第２ステップにおいて算出された前記自車両増加コスト量を合計し、前記総増加コスト量を算出する第３ステップと、を実行し、
   前記自車両最適加速パターン算出部は、
   前記自車両の前記加速パターンを変えながら、前記環境コスト推定部に前記第１〜第３ステップを複数回実行させ、前記自車両最適加速パターンを求める第４ステップを実行することを特徴とする運転支援システム。
2. 前記環境コスト特性データベースに代えて、又は、前記環境コスト特性データベースと併せて、前記自車両および前記周辺車両の夫々が初期速度から加減速を伴い前記定速走行に至るまでに消費する燃料消費量を前記環境コストに換算した環境コスト消費量を、前記自車両及び前記周辺車両の車種毎、前記初期速度毎、及び、前記加速パターン毎に保持する環境コスト消費量データベースを備え、
   前記特定車両増加コスト量、及び、前記自車両増加コスト量が、前記環境コスト特性データベースに代えて、前記環境コスト消費量データベースを参照して算出されることを特徴とする請求項１に記載の運転支援システム。
3. 前記走行シミュレータは、
   前記自車両が初期速度から前記加速パターンで加速を行う場合に、前記特定車両増加コスト量が最小となる前記特定車両の前記加速パターンである特定車両最適加速パターンを予測し、
   前記環境コスト推定部は、前記第１ステップにおいて、前記走行シミュレータに前記特定車両最適加速パターンを予測させ、前記走行シミュレータから前記特定車両増加コスト量を取得することを特徴とする請求項１又は２に記載の運転支援システム。
4. 前記自車両最適加速パターン算出部は、
   前記自車両の前記加速パターンとして前記特定車両が存在しないとした場合に前記自車両が消費する前記環境コストが最適化される標準加速パターンを設定する初期加速パターン設定ステップを、前記第４ステップの前に実行し、
   前記第４ステップにおいて、前記標準加速パターンを前記自車両の前記加速パターンとして前記環境コスト算出部に前記第１ステップを実行させた結果、前記走行シミュレータによる予測結果が前記特定車両の減速を伴わないものである場合、前記環境コスト推定部に前記第２及び第３ステップを実行させず、前記標準加速パターンを前記自車両最適加速パターンとすることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の運転支援システム。
5. 前記走行シミュレータは、
   前記特定車両が、同一方向を走行する車両からなる車列であって、その走行が前記自車両の走行により妨げられる車列のうち車間距離が最も近い先頭車両であり、且つ、前記自車両の加速に伴って変化する前記車間距離の最小値が前記特定車両の速度に応じた所定の距離よりも短い場合、当該特定車両は減速が必要であると予測する影響車両判定ステップを実行することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の運転支援システム。
6. 前記走行シミュレータは、
   前記自車両との前記車間距離が前記先頭車両よりは遠く、且つ前記先頭車両と同一方向を走行する前記特定車両に対しては、前記車列の当該特定車両よりも前記先頭車両側に位置し、且つ当該特定車両との距離が最も近い前記特定車両の前記加速パターンを前記自車両の前記加速パターンとみなして前記影響車両判定ステップを再帰的に実行し、当該特定車両は減速が必要であるか否かを予測することを特徴とする請求項５に記載の運転支援システム。
7. 前記自車両最適加速パターン算出部にて算出された前記自車両最適加速パターンを現実の前記自車両の加速パターンと比較し、比較結果を前記自車両の運転者に通知する通知部を備えることを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の運転支援システム。
8. 前記自車両最適加速パターンにおける前記総増加コスト量と、前記自車両が前記標準加速パターンで加速した場合の前記総増加コスト量との差を算出し、前記自車両の運転者に表示する表示部を備えることを特徴とする請求項４に記載の運転支援システム。
9. 前記環境コストが、前記燃料消費量に相当する取得費用であることを特徴とする請求項１〜８の何れか一項に記載の運転支援システム。
10. 前記環境コストが、ＣＯ_２排出量であることを特徴とする請求項１〜８の何れか一項に記載の運転支援システム。
11. 前記環境コスト特性データベースが、少なくとも一車種のガソリン車の前記環境コスト特性と、電気自動車（ＥＶ）、ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）、及び、燃料電池自動車（ＦＣＶ）のうち少なくとも何れかに該当する少なくとも一車種の前記環境コスト特性を保持しているか、又は、
    前記環境コスト消費量データベースが、少なくとも一車種のガソリン車の前記環境コスト消費量と、電気自動車（ＥＶ）、ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）、及び、燃料電池自動車（ＦＣＶ）のうち少なくとも何れかに該当する少なくとも一車種の前記環境コスト消費量を保持していることを特徴とする請求項１〜１０の何れか一項に記載の運転支援システム。