JP2015103070A - 走行支援装置及び走行支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ドライバの運転技量が考慮された車間の接近度ＲＦに応じて異なる走行支援情報を提示する。【解決手段】自車両情報取得機能と、他車両情報取得機能と、自車両を運転するドライバの運転技量を含むドライバの運転特性を判断する運転特性判断機能と、取得した運転特性に応じて設定された自車両情報及び／又は他車両情報を用いて、将来の予測タイミングにおける自車両と他車両との接近度ＲＦを算出する接近度算出機能とを実行する走行支援装置１００を提供する。【選択図】 図１

Description

本発明は、車両の走行を支援する走行支援装置及び走行支援方法に関する。

この種の装置に関し、自車両と他車との相対位置及び相対速度から算出される接触までの時間と、自車両の速度、路面摩擦係数と、周囲の視認性とに応じて、将来の自車両の予測位置を表示する技術が知られている（特許文献１）。

特開２００８―７０９９８号公報

しかしながら、ドライバの運転特性が考慮された走行支援情報を提供できないという問題がある。

本発明が解決しようとする課題は、ドライバの運転特性が考慮された走行支援情報を提供することである。

本発明は、取得したドライバの運転特性に応じて設定された自車両情報及び／又は他車両情報を用いて、将来の予測タイミングにおける自車両と他車両との接近度を算出し、算出した接近度に応じた走行支援情報を提示することにより、上記課題を解決する。

本発明によれば、ドライバの運転特性に応じて設定された自車両情報及び／又は他車両情報を用いて異なる接近度を算出し、この接近度に応じた走行支援情報を提示するので、ドライバの運転特性が考慮された走行支援情報を提示できる。

本実施形態に係る走行支援システムのブロック構成図である。 カメラの設置位置の一例を示す図である。 自車両と他車両との接近度を説明するための図である。 本実施形態の走行支援情報の第１の例を示す図である。 本実施形態の走行支援情報の第２の例を示す図である。 本実施形態の走行支援情報の第３の例を示す図である。 本実施形態の走行支援装置の制御手順を示す第１のフローチャートである。 本実施形態の走行支援装置の制御手順を示す第２のフローチャートである。 本実施形態の走行支援装置の制御手順を示す第３のフローチャートである。 本実施形態の走行支援装置の制御手順を示す第４のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本実施形態では、本発明に係る走行支援装置を、自車両と他車両との相対位置に関する情報を提示する走行支援システムに適用した場合を例にして説明する。

図１は、本実施形態に係る走行支援装置１００を備える走行支援システム１のブロック構成を示す図である。走行支援装置１００及びこれを含む走行支援システム１は、車両に搭載されている。走行支援装置１００は、自車両と他車両との接近度に応じた走行支援情報を提示する。

図１に示すように、本実施形態の走行支援システム１は、走行支援装置１００と、車両コントローラ２００と、ナビゲーション装置３００と、情報提供装置４００とを有する。各装置は、相互に情報の授受を行うためにＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続されている。

車両コントローラ２００は、各種センサを備える。各種センサとしては、車両周囲の明るさを検知する照度センサ２２３、現在時刻を計る時計２２４と、降雨の有無を検知する雨滴センサ２２５とを備える。降雨の有無は、ワイパーの動作情報から取得してもよい。これらのセンサは、走行支援装置１００のセンサ２０として備えてもよい。車両コントローラ２００は、自車両の車速を検出する車速センサ２２６と、自車両の加速度を検出する加速度センサ２２７とを備える。

ナビゲーション装置３００は、位置検出装置３３０と、道路リンクの情報を含む地図情報３４０とを備え、自車両の現在位置から目的地までの経路を示してドライバを誘導する。ナビゲーション装置３００は、位置検出装置３３０により検出された自車両の現在位置に基づいて、自車両が走行する道路リンクを特定する。地図情報３４０は、道路リンクごとに走行履歴３４１を記憶する。走行履歴３４１は、車両ごとに記憶できる。走行履歴３４１は、自車両の走行履歴のみならず、他車両の走行履歴を含むことができる。

ナビゲーション装置３００は、取得した情報、演算した情報を提示するディスプレイ３５０を有する。ナビゲーション装置３００の位置検出装置３３０、地図情報３４０、ディスプレイ３５０は、走行支援装置１００の位置検出装置３０、地図情報４０、ディスプレイ５０として備えてもよい。

情報提供装置４００は、外部との通信を行う機能を備える。情報提供装置４００は、通信回線を介して、走行地点の走行履歴４４１、走行地点の日没情報４２４、走行地点の天気情報４２５を取得する。日没情報４２４は、地点に応じた日没時刻を参照し、走行支援装置１００の時計２４から取得した時刻に応じて日没前後を判断した情報である。天気情報４２５は、自車両の現在位置の降雨の有無を示す情報を含む。

情報提供装置４００は、走行地点を位置検出装置３３０又は３０から取得する。情報提供装置４００の走行履歴４４１は、走行支援装置１００の走行履歴４１として備えてもよい。情報提供装置４００の天気情報４２５は、走行支援装置１００の雨滴センサ２５から取得してもよい。

以下、本実施形態の走行支援装置１００について説明する。
図１に示すように、本実施形態の走行支援装置１００は、制御装置１０と、カメラ２１を含むセンサ２０と、位置検出装置３０と、地図情報４０と、ディスプレイ５０とを備える。先述したように、位置検出装置２０、地図情報４０は、ナビゲーション装置３００が備える位置検出装置３２０、地図情報３４０、ディスプレイ３５０を用いることができる。

本実施形態のセンサ２０は、カメラ２１、画像処理装置２６を備える。カメラ２１は、自車両の周囲を撮像し、自車両の周囲に存在する他車両の映像を取得する。本実施形態のカメラ２１は、例えばＣＣＤ等の撮像素子を用いたカメラである。レンズは、遠方の先行車両が撮像可能な視野角の狭い望遠レンズでも良いし、カーブや勾配変化に対応するために視野の広い魚眼レンズや、全周囲を撮像可能な全方位カメラ用のレンズを用いても良い。

図２は、カメラの設置位置の一例を示す図である。カメラ２１の取り付け位置は限定されないが、本実施形態では、図２（Ａ）（Ｂ）に示すように、フロントグリルの近傍にカメラ２１Ｆを設けてもよいし、左右のドアミラーの近傍にカメラ２１Ｒ，２２Ｌを設けてもよいし、リアゲートの近傍にカメラ２１Ｂを設けてもよい。カメラ２１は、車両の前後左右の他車両を撮像するために、複数設けることが好ましい。カメラ２１のレンズ歪み、取り付け位置などのパラメータは、画像処理装置２６に記憶させておくことができる。

画像処理装置２６は、カメラ２１の撮像画像に基づいて、自車両の周囲に他車両が存在するか否か、自車両の周囲に存在する他車両との距離、及び距離の経時的な変化に基づく相対速度を検出する。画像処理装置２６は、カメラ２１の撮像画像に基づいて他車両との相対距離、他車両との相対速度、他車両との相対加速度の算出手法は特に限定されず、出願時に知られた技術を用いることができる。

本実施形態の走行支援装置１００は、他車両の存在、自車両との相対距離、相対速度、相対加速度を検出するために、カメラ２１に代えて又はカメラ２１とともにレーダ装置２２を備えることができる。本実施形態のレーダ装置２２は、図２に示すカメラ２１の設置位置に設けることができる。

照度センサ２３は、車両周囲の明るさを検知する。時計２４は現在時刻を計る。雨滴センサ２５は降雨の有無を検知する。本実施形態の走行支援装置１００が備える照度センサ２３、時計２４、雨滴センサ２５は、先述した車両コントローラ２００の照度センサ２２３、時計２２４、雨滴センサ２２５と同様の機能を有する。センサ２０の検出結果は、制御装置１０へ送出される。

位置検出装置３０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を備え、走行中の車両の走行位置（緯度・経度）を検出する。位置情報は、自車両に搭載されたナビゲーション装置３００が備える位置検出装置３３０から取得できる。

地図情報４０は、各地点の緯度・経度情報と道路情報（道路リンク）とが対応づけられた情報を含む。地図情報４０は、道路リンクごとに記憶された走行履歴４１を含む。地図情報４０は、これに代えて、ナビゲーション装置３００が備える地図情報３４０を利用できる。

ディスプレイ５０は、自車両と他車両との接近度に応じた走行支援情報を提示する。本実施形態の走行支援情報は、ドライバが注意を向けるべき領域、他車両が存在する可能性のある領域、自車両が走行可能な領域、自車両が車線変更した場合に進入可能な領域を示す情報を含む。ディスプレイ５０は、これに代えて、ナビゲーション装置３００が備えるディスプレイ３５０を利用できる。

走行支援装置１００の制御装置１０は、自車両と他車両の接近度に応じて異なる走行支援情報を提示させるプログラムが格納されたＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行することで、走行支援装置１００として機能する動作回路としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、を備えるコンピュータである。

本実施形態に係る走行支援装置１００の制御装置１０は、自車両情報取得機能と、他車両情報取得機能と、運転特性判断機能と、接近度算出機能とを有する。本実施形態の制御装置１０は、上記機能を実現するためのソフトウェアと、上述したハードウェアの協働により各機能を実行する。

以下、本実施形態に係る走行支援装置１００の各機能について説明する。
まず、制御装置１０の自車両情報取得機能について説明する。
制御装置１０は、自車両の現在位置を含む自車両情報を検出する。自車両情報は、自車両の車速、加速度を含む。制御装置１０は、自車両の車速を車両コントローラ２００の車速センサ２２６から取得する。制御装置１０は、自車両の加速度を車両コントローラ２００の加速度センサ２２７から取得する。

制御装置１０の他車両情報取得機能について説明する。
制御装置１０は、他車両の現在位置を含む他車両情報を検出する。他車両情報は、他車両の車速、加速度を含む。制御装置１０は、カメラ２１の撮像画像に基づいて、自車両に対する他車両の相対位置に基づいて、自車両から他車両までの距離、自車両と他車両の相対速度、自車両と他車両の相対加速度を算出する。画像情報に基づく自車両と他車両との位置関係及びその経時的な変化量については、本願出願時に知られている手法を適宜に用いることができる。

自車両及び他車両が車車間通信が可能であれば、自車両の制御装置１０は、他車両の車両コントローラ２００の車速センサ２２６から他車両の車速を取得し、他車両の車両コントローラ２００の加速度センサ２２７から他車両の加速度を取得してもよい。もちろん、制御装置１０は、高度道路交通システム（ITS：Intelligent Transport Systems）の路側装置から他車両の車速、加速度などを取得することもできる。

制御装置１０の運転特性判断機能について説明する。
制御装置１０は、自車両を運転するドライバの運転技量を含むドライバの運転特性を判断する。ドライバの運転技量は、ドライバの運転期間、走行距離を含む。ドライバの運転期間が長いほどドライバの運転技量は高く、ドライバの運転頻度が高いほどドライバの運転技量は高く、ドライバの走行距離が長いほどドライバの運転技量は高いと判断する。ドライバの運転技量は、ドライバの車速、加速度などの走行履歴を含む。運転技量の高さに応じて定義した評価用走行履歴と、検出されたドライバの走行履歴とを対比して運転技量を評価する。例えば、車線変更時において、右左折意思を示すウィンカ操作の入力から変更後の車線に入るまでの距離、時間、速度、加速度に基づいてドライバの運転技量を評価する。ウィンカ操作の入力から変更後の車線に入るまでの距離、時間、速度、加速度が所定閾値内である場合に運転技量が高いと判断できる。もちろん、ドライバの自己評価に基づいて入力された運転技量を記憶し、これに基づいてドライバの運転技量を判断してもよい。

ドライバの運転技量は、相対的に低い初心者レベルである第１技量レベルと、第１技量レベルよりも高い中程度の中級レベルである第２技量レベルと、第２技量レベルよりも高い上級レベルである第３技量レベルとに、評価の程度を定義できる。

制御装置１０は、自車両の運転中の運転環境を含むドライバの運転特性を判断する。ドライバの運転特性は、ドライバの運転技量だけによって定まるものではなく、運転中の運転環境の影響を受ける。本実施形態の運転環境は、運転中の明るさ及び／又は運転中の天候を含む。運転中の照度が低い（周囲が暗い）ほど、ドライバにとって負荷の高い運転環境状態（負荷状態）である。本実施形態では、運転中の照度が所定値未満である場合には、ドライバにとって負荷の高い運転環境状態（負荷状態）であると判断する。また、運転中に降雨がある場合にはドライバにとって負荷の高い運転環境状態（負荷状態）であると判断する。また、降雨量が多いほど、ドライバにとって負荷がより高い運転環境状態（負荷状態）であると判断する。

次に、制御装置１０の接近度算出機能について説明する。
制御装置１０は、取得した運転特性に応じて設定された自車両情報及び／又は他車両情報を用いて、現在から所定時間経過後の将来の予測タイミングにおける自車両と他車両との接近度を算出する。接近度は、自車両と他車両の距離、距離の変化量、距離の変化の速さである。接近度としては、本願出願時において利用されているTTC(Time to Collision)とTHW（Time Head way)を用いることができる。

図３は、自車両と他車両との接近度を説明するための図である。図３に示すＶＸは自車両を示し、ＶＹ２は自車両の前方を走行する他車両である。Ｘoth，Ｘmyは、自車両の進行方向に沿う位置である。Ｖoth，Ｖmyは、自車両の進行方向に沿う速度である。本実施形態において、自車両と他車両とが図３に示す位置関係にある場合に、TTC(Time to Collision)とTHW（Time Head way)を以下の数１、数２のように定義すると、接近度ＲＦは数３により求めることができる。ただし、α、βは設計変数である。

自車両が、現在、速度Ｖmy、加速度αｍｙで走行している場合に、ｔ秒後の速度は数４により求めることができる。

同様に、数５により、他車両の予測速度Ｖoth(t)を求めることができる。

これらの予測速度を用いて、TTC、THWは、数６，数７により求めることができる。

数６、数７を数３に代入することで、速度予測を含む接近度ＲＦを求めることができる。
ここで、予測に用いる設計変数は予測時間ｔと加速度αである。これらの設計変数を経験的なデータベースに基づいて設定することにより、ドライバの運転特性を考慮した走行支援情報を提示できる。

本実施形態における自車両の加速度αは、自車両の平均加速度とすることができる。一般に、車両が異なると、走行中の加速度の差は大きくなる傾向がある。他方、同一の車両であれば、走行中の加速度の差は小さくなる傾向がある。さらに、ドライバも同一であれば、走行中の加速度の差はいっそう小さくなる傾向がある。車両が共通し、本実施形態では、自車両の運転特性と他車両の運転特性とが異なる点を考慮して、自車両の平均加速度を用いて自車両の速度を予測し、予測された速度に基づいて接近度ＲＦを算出する。本実施形態において、自車両の平均加速度は、ドライバごとに整理しておくことが好ましい。これにより、車両ごと、ドライバごとに異なる運転特性を考慮した接近度ＲＦを求めることができる。その結果、車両ごと、ドライバごとによって異なる運転特性を考慮した走行支援情報を提示できる。

本実施形態における自車両の加速度αmy及び／又は他車両の加速度αothは、自車両が走行している走行道路の平均加速度とすることができる。走行中における加速度は、道路の環境によって異なる場合がある。加減速が多い道路となるか又は加減速が少ない道路となるかは、通行量、交差点の位置や数などの道路の環境の影響を受ける場合がある。本実施形態では、走行道路の違いによって運転特性が異なる点を考慮して、車両が走行する走行道路ごとに求められた平均加速度を用いて接近度ＲＦを算出する。これにより、走行道路に応じて異なる運転特性を考慮した接近度ＲＦを求めることができる。その結果、走行道路によって異なる運転特性を考慮した走行支援情報を提示できる。

走行道路の平均加速度は、自車両の加速度のみならず、他車両の加速度として用いることができる。速度や加速度は、走行道路の環境、込み具合などによって決まることがあるので、走行道路ごとに求められた平均加速度は、自車両の加速度及び他車両の加速度として利用できる。

本実施形態における自車両の加速度αは、自車両の運転開始から現在までの平均加速度とすることができる。運転開始は、イグニッションオンにより判断する。同一のドライバであっても、その日の体調や気分によって加速度が異なる場合があるが、一つのトリップ（出発点から目的地に至るまでの間）であれば運転特性が変化しない傾向が見られる。本実施形態では、一つのトリップ（出発点から目的地に至るまでの間）では運転特性が変化しない点を考慮して、一つのトリップごとに求められた平均加速度を用いて接近度ＲＦを算出する。これにより、現在のトリップにおける運転特性を考慮した接近度ＲＦを求めることができる。その結果、現在の運転特性を考慮した走行支援情報を提示できる。

本実施形態の制御装置１０は、ドライバの運転特性を考慮した接近度ＲＦを算出する。具体的に、制御装置１０は、ドライバの運転特性に評価結果に応じて、接近度ＲＦを算出するために用いられる速度、加速度を変化させる。この結果、ドライバの運転特性に応じて異なる接近度ＲＦを得る。

本実施形態の制御装置１０は、ドライバの運転技量が低い第１技量レベルであると評価された場合には、他車両情報に含まれる他車両の加速度αothを値の高い第１加速度に設定し、その第１加速度αoth1を用いて、予測タイミングにおける接近度ＲＦを算出する。第１技量レベルは、初心者の運転技量レベルを想定して設定される。

本実施形態の制御装置１０は、自車両のドライバの運転技量が第１技量レベル（初心者レベル）であると評価された場合には、接近度ＲＦを算出する際に用いられる他車両の加速度を高く変更する。制御装置１０は、実際の加速度に所定値を加算して第１加速度を得てもよいし、実際の加速度に１より大きい所定係数を乗じて第１加速度を得てもよい。車両にとって可能な最大加速度を第１加速度としてもよい。制御装置１０は、車車間通信により他車両の車種を取得し、車種に応じた最大加速度を得て、それを第１加速度としてもよい。

このように、他車両の加速度αothを高い値にすると、ｔ秒後の予測タイミングにおける予測速度は高い値になる（数５参照）。つまり、接近度ＲＦの一態様であるＴＴＣは小さい値になり（数６参照）、自車両と他車両が接近する度合（接近度ＲＦ）は高くなる。このように、ドライバの運転技量が低い場合には、高い接近度ＲＦを導出して、この高い接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示する。本実施形態では、接近度ＲＦが高いほど広い範囲に渡ってドライバの注意を強く喚起する走行支援情報を提示する。

本実施形態の制御装置１０は、ドライバの運転技量が低い第１技量レベルであると評価された場合には、所定の予測タイミングまでの時間ｔを延長する。そして、制御装置１０は、延長されたされた第１予測タイミングにおける接近度ＲＦを算出する。制御装置１０は、所定の予測タイミングまでの時間ｔに所定時間を加算して第１予測タイミングを得てもよいし、所定の予測タイミングまでの時間ｔに１より大きい所定係数を乗じて第１予測タイミングを得てもよい。

一般に、初心者レベルのドライバーの運転操作は緩慢であり、上級レベルのドライバが同じ操作をする場合と比べて時間がかかる。本実施形態では、予測タイミングまでの時間ｔを延長することにより、予測を行うタイミングを先に繰り延べる。このように、ドライバの運転技量が低い場合には、予測を行うタイミングを遅延させることにより、初心者レベルのドライバの操作タイミングに合ったタイミングにおける走行支援情報を提示できる。

本実施形態の制御装置１０は、ドライバの運転技量が第１技量レベルよりも高い第２技量レベルであると評価された場合には、他車両情報に含まれる他車両の実際の加速度αoth2を用いて、予測タイミングにおける接近度ＲＦを算出する。第２技量レベルは、初心者よりも運転技量の高い中級の運転技量レベルを想定して設定される。

本実施形態の制御装置１０は、自車両のドライバの運転技量が第２技量レベル（中級レベル）であると判断された場合には、他車両の実際の加速度を用いて接近度ＲＦを算出する。制御装置１０は、自車両のカメラ２１の撮像画像の経時的な変化から他車両の実際の加速度を求めてもよいし、車車間通信を介して他車両の加速度を取得してもよいし、ＩＴＳの路側装置から他車両の加速度を取得してもよい。

このように、他車両の加速度αothを用いることにより、ｔ秒後の予測タイミングにおける予測速度は現実の状態に即した値になる。ドライバの運転技量が中程度の場合には、現実の状態に即した接近度ＲＦを求め、この接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示する。

本実施形態の制御装置１０は、ドライバの運転技量が第１技量レベルよりも高い第２技量レベルであると評価された場合には、所定の予測タイミングまでの時間が第１予測タイミングまでの時間よりも短縮された第２予測タイミングを求める。制御装置１０は、この第２予測タイミングにおける接近度ＲＦを算出する。第２予測タイミングまでの時間ｔ２は、第１予測タイミングまでの時間ｔ１よりも短い。制御装置１０は、予測タイミングまでの時間ｔから所定時間を差し引いて第２予測タイミングｔ２までの時間を得てもよいし、予測タイミングまでの時間ｔに１未満の所定係数を乗じて第２予測タイミングｔ２までの時間を得てもよい。

一般に、第２技量レベル（中級レベル）のドライバの運転操作は第１技量レベル（初心者レベル）のドライバよりも早い。制御装置１０は、予測タイミングまでの時間ｔを第１技量レベルのそれよりも短くする。このように、ドライバの運転技量が中程度の場合には、予測を行うタイミングを早めることにより、中級レベルのドライバの操作タイミングに合ったタイミングにおける走行支援情報を提示できる。

本実施形態の制御装置１０は、ドライバの運転技量が第２技量レベルよりも高い第３技量レベルであると評価した場合には、他車両の実際の加速度を用いることなく、他車両情報に含まれる他車両の速度を用いて、予測タイミングにおける接近度ＲＦを算出する。第３技量レベルは、上級者の運転技量レベルを想定して設定される。

本実施形態の制御装置１０は、自車両のドライバの運転技量が第３技量レベル（上級レベル）であると評価された場合には、接近度ＲＦを算出する際に用いられる他車両の加速度を用いることなく、速度のみを考慮する。

このように、他車両の加速度αothを考慮しないと、ｔ秒後の予測タイミングにおける予測速度は相対的に低い値になる（数５参照）。つまり、接近度ＲＦの一態様であるＴＴＣは大きい値になり（数６参照）、自車両と他車両が接近する度合（接近度ＲＦ）は低くなる。運転技量の高いドライバは、他車両の速度から自車両の運転操作を適切に判断できる。本実施形態では、ドライバの運転技量が高い場合には、相対的に低い接近度ＲＦを導出して、この相対的に低い接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示する。これにより、運転技量の高いドライバに、過剰に広い範囲を示して注意を喚起することを抑制できる。運転技量の高いドライバに煩わしさを感じさせないようにできる。

本実施形態の制御装置１０は、ドライバの運転技量が第２技量レベルよりも高い第３技量レベルであると評価した場合には、所定の予測タイミングまでの時間が第２予測タイミングまでの時間よりも短縮された第３予測タイミングにおける接近度ＲＦを算出する。第３予測タイミングまでの時間ｔ３は第２予測タイミングまでの時間ｔ２よりも短い。制御装置１０は、所定の予測タイミングまでの時間ｔから所定時間を差し引いて第３予測タイミングを得てもよいし、所定の予測タイミングまでの時間ｔに１未満の所定係数を乗じて第３予測タイミングを得てもよい。

一般に、第３技量レベル（上級レベル）のドライバの運転操作は第２技量レベル（中級レベル）のドライバよりも早い。制御装置１０は、予測タイミングまでの時間ｔを第２技量レベルのそれよりも短くする。このように、ドライバの運転技量が上級の場合には、予測を行うタイミングを早めることにより、上級レベルのドライバの操作タイミングに合ったタイミングにおける走行支援情報を提示できる。

以上、ドライバにとって有用な走行支援情報は、ドライバの運転技量によって異なるという観点から、運転技量に応じた接近度ＲＦを求め、その接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示する手法について説明した。

さらに、本実施形態では、ドライバにとって有用な走行支援情報は、運転中の環境によって異なるという観点から、運転環境に応じた接近度ＲＦを求め、その接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示する手法を提案する。本実施形態において、運転中の環境とは、運転中の自車両の周囲の明るさや、運転中の自車両の周囲の天候である。

本実施形態の制御装置１０は、ドライバの運転環境が運転に負荷をかける第１状態であると評価した場合には、他車両情報に含まれる他車両の加速度を大きく補正して、予測タイミングにおける接近度ＲＦを算出する。運転に負荷をかける運転環境の第１状態とは、車両の周囲の照度が所定値未満である状態や、車両の周囲の天候が降雨状態であることである。

一般に、周囲が暗かったり、雨が降っている状態では、運転にかかる負荷は大きくなる。本実施形態の制御装置１０は、運転環境がドライバの運転に負荷がかかる第１状態であると評価された場合には、他車両情報に含まれる他車両の加速度を大きく補正して、予測タイミングにおける接近度ＲＦを算出する。他車両の加速度αothを高い値にすると、ｔ秒後の予測タイミングにおける予測速度は高い値になる（数５参照）。つまり、接近度ＲＦの一態様であるＴＴＣは小さい値になり（数６参照）、自車両と他車両が接近する度合（接近度ＲＦ）は高くなる。このように、ドライバの運転に負荷がかかる運転環境下においては、高い接近度ＲＦを導出して、この高い接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示できる。そして、本実施形態では、接近度ＲＦが高いほど広い範囲に渡ってドライバの注意を強く喚起する走行支援情報を提示する。

同様に、本実施形態の制御装置１０は、運転環境がドライバの運転に負荷がかかる第１状態であると評価された場合には、所定の予測タイミングまでの時間を延長して接近度ＲＦを算出する。予測タイミングまでの時間を延長する手法としては、先述の手法を用いることができる。

一般に、周囲が暗い又は雨が降っている状況においては、ドライバの運転は慎重となる。同一のドライバの運転操作に係る時間を比較すると、周囲が明るい又は晴れている状況よりも周囲が暗い又は雨が降っている状況におけるドライバーの運転操作は緩慢になる傾向がある。本実施形態では、予測タイミングまでの時間ｔを延長することにより、予測を行うタイミングを先に繰り延べる。このように、運転環境がドライバの運転に負荷をかける状況である場合には、予測を行うタイミングを遅延させることにより、運転負荷のかかる状況下におけるドライバの操作タイミングに合ったタイミングにおける走行支援情報を提示できる。

最後に、本実施形態の制御装置１０の提示機能について説明する。制御装置１０は、算出された接近度ＲＦに応じて異なる走行支援情報を提示する。本実施形態の走行支援情報は、他車両が存在する可能性のある注意喚起領域を含む。

図４Ａ〜図４Ｃは、走行支援情報の一例を示す図である。走行支援情報の一例として、図４Ａに、他車両ＶＹ１，ＶＴ２が存在する可能性のある注意喚起領域Ｒ１，Ｒ２を示す。注意喚起領域Ｒ１，Ｒ２は、存在する可能性の高さに応じて異なる態様で示されている。例えば、他車両ＶＹ２が存在する確率が高い内側の注意喚起領域を赤色で示し、他車両ＶＹ２が存在する確率が相対的に低い外側の注意喚起領域を黄色で示すようにしてもよい。また、走行支援情報の一態様として、自車両ＶＸが車線変更をしたときに進入可能な領域Ｑ１を提示してもよい。

本実施形態の制御装置１０は、算出された接近度ＲＦが高いほど、自車両の走行方向に沿う長さを長く設定した注意喚起領域を提示する。図４Ａ〜図４Ｃのうち、図４Ａは相対的に接近度ＲＦが低い場合の注意喚起領域Ｒ１，Ｒ２の提示例を示す。図４Ｂは接近度ＲＦが中程度の注意喚起領域Ｒ１，Ｒ２の提示例を示す。図４Ｃは接近度ＲＦが相対的に高い注意喚起領域Ｒ１，Ｒ２の提示例を示す。図４Ｃに示す例では、自車両及び他車両間の接近度ＲＦが最も高いので、注意喚起領域Ｒ１，Ｒ２の車両の走行方向（図中矢印で示す）に沿う長さが最も長い。図４Ｃに示す走行支援情報は、広い範囲に注意を向けるべき状況であることをドライバに伝える情報である。

図４Ａ〜図４Ｃまでの自車両及び他車両の速度等が同じであると仮定すると、本実施形態において、図４Ａの例はドライバの運転技量が上級レベル（第３技量レベル）であり、図４Ｂの例はドライバの運転技量が中級レベル（第２技量レベル）であり図４Ｃの例はドライバの運転技量が初心者レベル（第１技量レベル）である。つまり、図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃの順に運転技量が高くなる。本実施形態の走行支援装置１００は、速度などの条件が同じであれば、運転技量が低くなるほど高い接近度ＲＦを算出する。それゆえに、図４Ａの例、図４Ｂの例、図４Ｃの例の順に接近度ＲＦが高くなる。このため、注意喚起領域Ｒ１，Ｒ２の車両の走行方向に沿う長さも、図４Ａの例、図４Ｂの例、図４Ｃの例の順に長くなる。

このように、本実施形態の走行支援装置１００は、運転特性に応じて異なる走行支援情報を提示できる。

続いて、本実施形態の走行支援装置１００の制御手順を、図５〜図８のフローチャートに基づいて説明する。なお、各ステップでの処理の詳細は、上述したとおりであるため、ここでは処理の流れを中心に説明する。

まず、図５に基づいて、ドライバの運転技量に応じた接近度ＲＦを算出し、算出された接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示する制御手順について説明する。

ステップＳ１０１において、制御装置１０の自車両情報取得機能は、自車両の位置、自車両の車速・加速度を含む自車両の情報を取得する。

ステップＳ１０２において、制御装置１０の他車両情報取得機能は、自車両の周囲を走行する他車両の存否、車速・加速度を取得する。

ステップＳ１０３において、制御装置１０の運転技量判断機能は、自車両を運転するドライバの運転技量を含むドライバの運転特性を判断する。本実施形態の制御装置１０は、ドライバの車両の運転操作履歴に基づいて、ドライバの運転技量を判断する。本例では、上級者の運転の特徴点、初心者の運転の特徴点を定義し、各ドライバの運転が、定義された特徴点を満たす程度を評価する。例えば、車線変更時の運転において、ウィンカ操作から最初の操舵までの時間が短いことが上級者の運転の特徴点であると定義し、ウィンカ操作から最初の操舵までの時間が長いほど初心者の運転の特徴点であると定義する。さらに、ウィンカ操作から最初の操舵までの時間を３段階（初心者、中級、上級）に分け定義する。ドライバの実際の運転におけるウィンカ操作から最初の操舵までの時間に基づいて、そのドライバの運転が初心者、中級又は上級のいずれの段階であるかを評価する。

ステップＳ１０４において、制御装置１０は、ドライバの運転技量が初心者レベル（第１技量レベル）であるか否かを判断する。ドライバの運転技量が初心者レベルである場合には、ステップＳ１０５へ進み、他車両の加速度を値の高い第１加速度に設定する。そして、所定時間後の予測タイミングにおける他車両の速度を予測する。後に、この予測された速度を用いて接近度ＲＦが算出される。これにより、ドライバが初心者レベルであることが考慮された接近度ＲＦを得ることができる。

ステップＳ１０６において、制御装置１０は、ドライバの運転技量が中級レベル（第２技量レベル）であるか否かを判断する。ドライバの運転技量が中級レベルである場合には、ステップＳ１０７へ進み、他車両の現在加速度がそのまま継続すると仮定して、現在の他車両の実際の加速度を値に基づいて、所定時間後の予測タイミングにおける他車両の速度を予測する。後に、この予測された速度を用いて接近度ＲＦが算出される。これにより、ドライバが中級レベルであることが考慮された接近度ＲＦを得ることができる。

ステップＳ１０８において、制御装置１０は、ドライバの運転技量が上級レベル（第３技量レベル）であるか否かを判断する。ドライバの運転技量が上級レベルである場合には、ステップＳ１０９へ進み、他車両の加速度を用いることなく、他車両の速度に基づいて、所定時間後の予測タイミングにおける他車両の速度を予測する。後に、この予測された速度を用いて接近度ＲＦが算出される。これにより、ドライバが上級レベルであることが考慮された接近度ＲＦを得ることができる。

その後ステップＳ１１０において、制御装置１０は、得られた自車両の情報（加速度、速度）及び他車両の情報（加速度、速度）に基づいて、接近度ＲＦを算出する。本処理において、予測タイミングを定義する所定時間ｔは所定の値である。

ステップＳ１１１において、制御装置１０は、接近度ＲＦに基づいて、他車両の注意喚起領域Ｒ１，Ｒ２を走行支援情報としてディスプレイ５０に提示する。

ステップＳ１１２において、制御装置１０は、自車両の運転技量情報１２１のデータベースを更新する。

次に、図６に基づいて、ドライバの運転技量に応じて接近度ＲＦを予測するタイミングを調整し、ドライバの運転技量に応じたタイミングにおける走行支援情報を提示する制御手順について説明する。

図６のステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理、ステップＳ１０４，Ｓ１０６，Ｓ１０８の処理は、図５に示す同符号のステップの処理と共通するので、重複した説明を避けるため、図６の説明を援用する。

ステップＳ１０４において、ドライバの運転技量が初心者レベルであると判断された場合には、ステップＳ１２１へ進む。ステップＳ１２１において、所定の予測タイミングまでの時間が時間Ｔ１以上に延長された第１予測タイミングに設定する。

ステップＳ１０６において、ドライバの運転技量が中級レベルであると判断された場合には、ステップＳ１２２へ進む。ステップＳ１２２において、所定の予測タイミングまでの時間が時間Ｔ１未満、Ｔ２以上の長さの第２予測タイミングに設定する。

ステップＳ１０８において、ドライバの運転技量が上級レベルであると判断された場合には、ステップＳ１２３へ進む。ステップＳ１２３において、所定の予測タイミングまでの時間が時間Ｔ２未満の長さの第３予測タイミングに設定する。

ステップＳ１２１〜Ｓ１２３により、運転技量が低いほど予測タイミングが将来に繰り延べられる。言い換えると、運転技量が高いほど、予測タイミングが早くなる。

続くステップＳ１２４において、制御装置１０は、自車両の走行中の走行道路の平均加速度を用いて、他車両の加速度を推測する。推測した他車両の加速度を用いて、ステップＳ１２１〜Ｓ１２３のいずれかの予測タイミングにおける他車両の速度を推測する。

続くステップＳ１２５において、制御装置１０は、自車両が走行中の走行道路における自車両の平均加速度を用いて自車両の加速度を推測する。推測した自車両の加速度を用いて、ステップＳ１２１〜Ｓ１２３のいずれかの予測タイミングにおける自車両の速度を推測する。

ステップＳ１１０において、ステップＳ１２４で求めた他車両の速度、ステップＳ１２５で求めた自車両の速度を用いて、ステップステップＳ１２１〜Ｓ１２３のいずれかの予測タイミングにおける接近度ＲＦを算出する。なお、ステップＳ１１０〜Ｓ１１２は、図５に示す処理と共通するので、重複した説明を避けるため、図６に係る説明をここに援用する。

次に、図７に基づいて、予測時間の調整と加速度の加減とを組み合わせた処理例を説明する。図７に示す処理手順は、図６の処理手順の変形例である。図６の処理と異なる処理についてのステップを太枠で示す。図７に示すように、ステップＳ１２１において予測タイミングまでの時間をＴ１以上に設定した後、ステップＳ１３１において他車両の加速度を増加補正する処理を行う。この処理は、図５のステップＳ１０５に対応する処理である。つまり、図７に示す処理例では、ドライバが初心者レベルである場合に、予測タイミングまでの時間ｔを長く調整するとともに、他車両の加速度を高い値に設定する。

同様に、ステップＳ１２３において、予測タイミングまでの時間をＴ２未満に設定した後、ステップＳ１３２において他車両の加速度を減少補正する処理を行う。この処理は、図５のステップＳ１０７に対応する処理である。図５の処理においては、加速度の減少補正は、ドライバの運転技能が中級レベルである場合に行われる処理であるが、図７に示すように、ドライバの運転技能が上級レベルである場合において行ってもよい。図７に示す処理例では、ドライバが上級レベルである場合に、予測タイミングまでの時間ｔを短く調整するとともに、他車両の加速度を低い値に設定する。

図７のステップＳ１３３は、自車両の速度を推測する処理である。本処理において、制御装置１０は、自車両の運転開始から現在までの一のトリップにおける平均加速度を用いて、予測タイミングにおける接近度ＲＦを算出する。これにより、ドライバの気分や体調が共通する一のトリップにおける平均加速度を用いて自車両の速度を推測できる。これらの処理以外は、図６に示す処理内容を実行する。

次に、図８に基づいて、運転環境に応じた走行支援情報を提示する処理例を説明する。図８に示す処理手順は図７の変形例である。図７の処理と異なる処理についてのステップを太枠で示す。図８に示すように、ステップＳ１３１の後に、ステップＳ１４１において、運転環境を示す情報を取得する。運転環境を示す情報とは、降雨の有無又は周囲が暗いか否かである。降雨の有無は雨滴センサ２５，２２５の検出信号や、外部から取得可能な天気情報４２５により判断できる。周囲が暗いか否かは、照度センサ２３、２２３の検出信号、時計２４，２２４が日没以降の時刻であるか否かの判断、ナビゲーション装置３００のトンネル通過中であるか否かの判断に基づいて行われる。

ステップＳ１４２において、車両周囲が降雨中又は車両周囲が暗い場合には、ステップＳ１４３へ進む。ステップＳ１４３において、制御装置１０は他車両の加速度を大きく補正する。又は、同ステップＳ１４３において、制御装置１０は、予測タイミングまでの時間ｔを延長する。この処理以外は、図７と同じように処理内容を実行する。

本発明の実施形態の走行支援装置１００は、以上のように構成され動作するので、以下の効果を奏する。

［１］本実施形態の走行支援装置１００によれば、ドライバの運転特性に応じて設定された自車両情報及び／又は他車両情報を用いて、将来の予測タイミングにおける自車両と他車両との接近度ＲＦを算出し、算出した接近度ＲＦに応じた走行情報を提示する。ドライバの運転特性に応じて設定された自車両情報及び／又は他車両情報を用いて求められる接近度ＲＦは、ドライバの運転特性に応じて異なる値となる。これにより、ドライバの運転特性を考慮した接近度ＲＦを求め、これに応じた走行支援情報を提示できる。つまり、ドライバの運転特性に適した走行支援情報を提示できる。

［２］本実施形態の走行支援装置１００によれば、ドライバの運転技量が低い第１技量レベルであると評価された場合には、他車両の加速度を値を高くして接近度ＲＦを算出するので、ドライバの運転技量が低い場合に接近度ＲＦを高く算出できる。その結果、初心者レベルのドライバに、高い接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示できる。

［３］本実施形態の走行支援装置１００によれば、ドライバの運転技量が第１技量レベルよりも高い第２技量レベルであると評価された場合には、他車両情報に含まれる他車両の実際の加速度を用いて接近度ＲＦを算出するので、運転技量が中程度のドライバに、現実の状態に即した接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示できる。

［４］本実施形態の走行支援装置１００によれば、ドライバの運転技量が第２技量レベルよりも高い第３技量レベルであると評価された場合には、他車両の実際の加速度を用いることなく、他車両の速度を用いて接近度ＲＦを算出するので、上級のドライバに、相対的に低い接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示できる。運転技量の高いドライバに不要な走行支援情報を提示しないようにする。これにより、上級ドライバに、煩わしさを感じさせないようにできる。

［５］本実施形態の走行支援装置１００によれば、ドライバの運転技量が相対的に低い第１技量レベルであると評価された場合には、予測タイミングまでの時間を延長して接近度ＲＦを算出する。これにより、初心者レベルのドライバの操作タイミングに合ったタイミングにおける走行支援情報を提示できる。

［６］本実施形態の走行支援装置１００によれば、ドライバの運転技量が中程度の第２技量レベルであると評価された場合には、予測タイミングまでの時間を中程度に設定して接近度ＲＦを算出する。これにより、中級レベルのドライバの操作タイミングに合ったタイミングにおける走行支援情報を提示できる。

［７］本実施形態の走行支援装置１００によれば、ドライバの運転技量が上級の第３技量レベルであると評価された場合には、予測タイミングまでの時間を短縮して接近度ＲＦを算出する。これにより、上級レベルのドライバの操作タイミングに合ったタイミングにおける走行支援情報を提示できる。

［８］本実施形態の走行支援装置１００によれば、運転環境が運転に負荷がかかる第１状態であると評価された場合には、他車両の加速度を大きく補正して接近度ＲＦを算出する。これにより、ドライバの運転に負荷がかかる運転環境下においては、高い接近度ＲＦを導出して、この高い接近度ＲＦに応じた走行支援情報を提示できる。

［９］本実施形態の走行支援装置１００によれば、運転環境が運転に負荷がかかる第１状態であると評価された場合には、所定の予測タイミングまでの時間を延長して接近度ＲＦを算出する。これにより、ドライバの運転に負荷がかかる運転環境下においては、ドライバの操作タイミングに合ったタイミングにおける走行支援情報を提示できる。

［１０］本実施形態の走行支援装置１００によれば、自車両の周囲の明るさが暗いときに、他車両の加速度を大きく補正する又は所定の予測タイミングまでの時間を延長する。これにより、周囲が暗いときに適当に注意を喚起する走行支援情報提示できる。

［１１］本実施形態の走行支援装置１００によれば、降雨状態であるときに、他車両の加速度を大きく補正する又は所定の予測タイミングまでの時間を延長する。これにより、降雨のときに適当に注意を喚起する走行支援情報を提示できる。

［１２］本実施形態の走行支援装置１００によれば、自車両の平均加速度を用いて接近度ＲＦを算出するので、自車両と他車両との運転特性の違いに応じた走行支援情報を提示できる。

［１３］本実施形態の走行支援装置１００によれば、自車両が走行している走行道路における平均加速度を用いて接近度ＲＦを算出するので、走行道路によって異なる運転特性の違いに応じた走行支援情報を提示できる。

［１４］本実施形態の走行支援装置１００によれば、自車両の運転開始から現在までの一つのトリッブにおける平均加速度を用いて接近度ＲＦを算出するので、ドライバの体調や気分によって異なる運転特性の違いに応じた走行支援情報を提示できる。

［１５］本実施形態の走行支援装置１００によれば、接近度ＲＦが高いほど、自車両の走行方向に沿う長さを長く設定した注意喚起領域を提示するので、運転特性に応じて異なる走行支援情報を提示できる。

［１６］本実施形態の走行支援方法１００が制御装置１０により実行されることにより、上記走行支援装置１００と同様の作用を奏し、同様の効果を奏する。

なお、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、本明細書では、本発明に係る走行支援装置の一態様として、車両コントローラ２００と、ナビゲーション装置３００と、情報提供装置４００ともに、走行支援システム１を構成する走行支援装置１００を例にして説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。

本明細書では、自車両情報取得手段と、他車両情報取得手段と、運転特性判断手段と、接近度算出手段と、を備える走行支援装置の一例として、自車両情報取得機能と、他車両情報取得機能と、運転特性判断機能と、接近度算出機能とを実行する制御装置１０を備える走行支援装置１００を例にして説明するが、これに限定されるものではない。

１…走行支援システム
１００…走行支援装置
１０…制御装置
１１…ＣＰＵ
１２…ＲＯＭ
１３…ＲＡＭ
２０…センサ
２１…カメラ
２２…レーダ装置
２３…照度センサ
２４…時計
２５…画像処理装置
３０…位置検出装置
４０…地図情報
５０…ディスプレイ
２００…ナビゲーション装置
７０…車両コントローラ
２００…車両コントローラ
３００…ナビゲーション装置
３３０…位置検出装置
３４０…地図情報
３５０…ディスプレイ
４００…情報提供装置

Claims (16)

1. 自車両の位置を含む自車両情報を取得する自車両情報取得手段と、
   前記自車両周囲の他車両の位置を含む他車両情報を取得する他車両情報取得手段と、
   前記自車両を運転するドライバの運転技量を含むドライバの運転特性を判断する運転特性判断手段と、
   前記取得した運転特性に応じて設定された前記自車両情報及び／又は前記他車両情報を用いて、将来の予測タイミングにおける前記自車両と前記他車両との接近度を算出する接近度算出手段と、
   前記算出された接近度に応じた走行支援情報を提示する提示手段と、を有することを特徴とする走行支援装置。
2. 前記接近度算出手段は、前記ドライバの運転技量が低い第１技量レベルであると評価された場合には、前記他車両情報に含まれる前記他車両の加速度を値の高い第１加速度に設定し、当該第１加速度を用いて、前記予測タイミングにおける前記接近度を算出することを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
3. 前記接近度算出手段は、前記ドライバの運転技量が前記第１技量レベルよりも高い第２技量レベルであると評価された場合には、前記他車両情報に含まれる前記他車両の実際の加速度を用いて、前記予測タイミングにおける前記接近度を算出することを特徴とする請求項２に記載の走行支援装置。
4. 前記接近度算出手段は、前記ドライバの運転技量が前記第２技量レベルよりも高い第３技量レベルであると評価された場合には、前記他車両の実際の加速度を用いることなく、前記他車両情報に含まれる前記他車両の速度を用いて、前記予測タイミングにおける前記接近度を算出することを特徴とする請求項３に記載の走行支援装置。
5. 前記接近度算出手段は、前記ドライバの運転技量が相対的に低い第１技量レベルであると評価された場合には、前記予測タイミングまでの時間が延長された第１予測タイミングにおける前記接近度を算出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走行支援装置。
6. 前記接近度算出手段は、前記ドライバの運転技量が前記第１技量レベルよりも高い第２技量レベルであると評価された場合には、前記予測タイミングまでの時間が前記第１予測タイミングまでの時間よりも短縮された第２予測タイミングにおける前記接近度を算出することを特徴とする請求項５に記載の走行支援装置。
7. 前記接近度算出手段は、前記ドライバの運転技量が前記第２技量レベルよりも高い第３技量レベルであると評価された場合には、前記予測タイミングまでの時間が前記第２予測タイミングまでの時間よりも短縮された第３予測タイミングにおける前記接近度を算出することを特徴とする請求項６に記載の走行支援装置。
8. ドライバの運転特性は、前記運転中の運転環境を含み、
   前記接近度算出手段は、前記運転環境が前記ドライバの運転に負荷がかかる第１状態であると評価された場合には、前記他車両情報に含まれる前記他車両の加速度を大きく補正して、前記予測タイミングにおける前記接近度を算出することを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の走行支援装置。
9. ドライバの運転特性は、運転中の運転環境を含み、
   前記接近度算出手段は、前記運転環境が前記ドライバの運転に負荷がかかる第１状態であると評価された場合には、前記予測タイミングまでの時間を延長して前記接近度を算出することを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の走行支援装置。
10. 前記運転中の運転環境は、運転中における前記自車両の周囲の明るさであり、
    前記運転に負荷をかける状態は、前記車両の周囲の照度が所定値未満であることを特徴とする請求項８又は９に記載の走行支援装置。
11. 前記運転中の運転環境は、運転中における前記自車両の周囲の天候であり、
    前記運転に負荷をかける状態は、前記車両の周囲の天候が降雨状態であることを特徴とする請求項８又は９に記載の走行支援装置。
12. 前記接近度算出手段は、前記自車両の平均加速度を用いて、前記予測タイミングにおける前記接近度を算出することを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載の走行支援装置。
13. 前記接近度算出手段は、前記自車両が走行している走行道路における平均加速度を用いて、前記予測タイミングにおける前記接近度を算出することを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載の走行支援装置。
14. 前記接近度算出手段は、前記自車両の運転開始から現在までの平均加速度を用いて、前記予測タイミングにおける前記接近度を算出することを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載の走行支援装置。
15. 前記走行支援情報は、前記他車両が存在する可能性のある注意喚起領域であり、
    前記提示手段は、前記算出された接近度が高いほど、前記自車両の走行方向に沿う長さを長く設定した注意喚起領域を提示することを特徴とする請求項１〜１４の何れか一項に記載の走行支援装置。
16. 車載の制御装置が、
    自車両の位置を含む自車両情報と、前記自車両周囲の他車両の位置を含む他車両情報を取得するステップと、
    前記自車両を運転するドライバの運転技量を含むドライバの運転特性に応じて設定された前記自車両情報及び／又は前記他車両情報を用いて、将来の予測タイミングにおける前記自車両と前記他車両との接近度を算出するステップと、
    前記算出された接近度に応じて設定した注目領域を表示するステップと、を実行する走行支援方法。

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