JP2017062690A - 危険度指標変換装置 - Google Patents

Abstract

【課題】より適切な危険度指標を設定できるようにした危険度指標設定装置を提供する。
【解決手段】状態取得部１０が車両の状態を取得し、指標計算部１１は状態取得部１０により取得された車両状態に応じて危険度指標を算出する。指標変換部１２は、指標計算部１１により算出される危険度指標を、閾値及び閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値を用いて補正演算して変換する。
【選択図】図１

Description

本発明は、安全運転に用いられる危険度指標を設定する危険度指標設定装置に関する。

近年、車両運転を支援する運転支援装置が開発されている。この種の運転支援装置は、例えば先行車に追従するときに各種のセンサ情報を用いて危険度指標を評価し、この危険度指標に基づいて運転支援（例えば危険度の報知、ブレーキ制御等）を行う。従来、本願に係る出願人は、先行車との接近状態を評価する接近離間状態評価指標を危険度指標として提案している（例えば、特許文献１参照）。この接近離間状態評価指標は、仮想先行車を設定して評価する危険度指標であるため、先行車が存在していなくても違和感のない速度制御を行うことができる。

特開２０１１−２５５８７６号公報

一般に、この種の危険度指標は、例えば車間距離が小さくなり危険度が高くなるほど値が大きくなり先行車との車間距離に応じて連続的に評価される。このため、例えば危険度指標を段階的に評価して運転者に認知させたりするときには不便である。

これは、例えば信号機などのように、赤、黄、緑の色彩を表示することで危険度の高・中・低を段階的に報知する場合などである。例えば、段階的に危険度指標を分けるためには閾値を定めることが望ましいが、危険度指標は運転者による危険度の認知判断、運転感覚、運転技量など様々な要素に応じて変化しやすい。したがって、閾値を定めたときにも、危険度の高・中・低の程度を運転者に係る各種要素等に応じて細かく閾値分割することは困難となる。

他方、運転者が車両を運転しているときには、危険に直面していないものの危険に徐々に近づいている状況もあることが考えられる。これは、例えば先行車との衝突までに時間的な余裕があるときに先行車との車間距離が相対的に短くなり衝突する虞を生じるような場合である。このようなときには、運転者は急激に危険を感じるわけではなく、徐々に危険を感じることになる。このような場合、閾値を用いて段階的に危険度を表現するよりも連続的に危険度を表現することが運転者の感覚に合うことになるため望ましい。このように、運転者の要望に応じて報知形態は様々変化し、より適切な危険度指標を設定できるようにすることが望まれている。

本開示の目的は、より適切な危険度指標を設定できるようにした危険度指標設定装置を提供することにある。

請求項１記載の発明によれば、状態取得部（１０）が車両の状態を取得し、指標計算部（１１）が状態取得部（１０）により取得された車両状態に応じて危険度指標を算出し、指標変換部（１２）が、指標計算部（１１）により算出される危険度指標を、閾値及び閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値を用いて補正演算して変換するようにしているため、連続関数を用いて連続的に変化する値に変換することができ、より適切な危険度指標を設定できる。

第１実施形態に係る電気的構成例を概略的に示すブロック図 動作を概略的に示すフローチャート シグモイド関数を用いたときの適用例の説明図 正規分布を用いたときの適用例の説明図 第２実施形態に係る電気的構成例を概略的に示すブロック図 動作を概略的に示すフローチャート

以下、危険度指標設定装置の幾つかの実施形態について図面を参照しながら説明する。以下に説明する実施形態において同一又は類似機能を備える部分には同一又は類似の符号を付して後の実施形態では説明を省略し、後の実施形態では異なる部分を中心に説明する。

（第１実施形態）
図１は、危険度指標設定装置、運転支援装置としての電子制御装置（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）１の電気的構成を概略的に示している。図１に示すように、電子制御装置１は、例えばＣＰＵを主として構成される制御回路２と、非遷移的実体的記録媒体となる記憶部３と、を備えたマイクロコンピュータを主として構成され、この記憶部３に格納されたプログラムを実行することでプログラムに対応した方法を実行するように構成される。記憶部３は、例えばＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどにより構成される。なお、この電子制御装置１が実行する機能の一部または全部を、１つあるいは複数のＩＣ等によりハードウェア的に構成しても良い。この電子制御装置１は、各種のセンサ群４を接続して構成されている。センサ群４は、例えば、ＧＰＳなどを用いて位置を検出する位置検出器５、パーキングブレーキの動作状態を検出するパーキングブレーキセンサ６、自車両の速度を検出する車速センサ７、車両の周囲に設置され車両の周辺を撮像するカメラ８、車両の加速度を検出する加速度センサ９などである。その他、センサ群４は、運転者の運転負荷を検出するためのウェアラブルセンサを含んでいても良い。車速センサ７は自車の速度を検出可能に構成される。

電子制御装置１の制御回路２は、記憶部３に記憶されるプログラムを実行することで、ハードウェアを主体としてプログラムで動作する機能ブロックとして、状態取得部１０、指標計算部１１、指標変換部１２、他の指標計算部１３、及び、支援方法決定部１４としての機能を備える。状態取得部１０は、センサ群４のセンサ情報から自車の速度Ｖｏ、車間距離Ｄ、相対速度Ｖｒ等の各種情報を算出しこれらを車両状態として取得する。状態取得部１０は、車速センサ７を用いて自車の速度Ｖｏを算出する。状態取得部１０は、例えば車速センサ７、カメラ８、加速度センサ９などのセンサ群４を用いて先行車との間の車間距離Ｄ、先行車との相対速度Ｖｒを算出する。

指標計算部１１は、状態取得部１０により取得された車両状態に応じて危険度指標を算出する。また、指標変換部１２は、指標計算部１１により算出される危険度指標を、閾値及び閾値を基準として連続的に変化する連続関数（例えば、確率密度関数又は累積分布関数）の値、を用いて補正演算して変換する。他の指標計算部１３は、指標計算部１２で計算する指標以外の支援方法を決定するための別の指標について計算し、支援方法決定部１４に出力する。支援方法決定部１４は、指標変換部１２及び他の指標計算部１３により計算された値に基づいて支援方法を決定する。この電子制御装置１には、操作装置１５、表示装置１６、音出力装置１７、及びブレーキ制御部１８が接続されており、支援方法決定部１４はこれらの各装置１５〜１８への支援方法を決定する。

操作装置１５は、例えば表示装置１６の表示画面上に設けられたタッチパネル、その他、メカニカルなスイッチを用いて各種情報を入力するために設けられ、例えば図示しないナビゲーション装置のナビゲーション機能を操作するために設けられる。

表示装置１６は、例えば液晶カラーディスプレイにより構成され、電子制御装置１の制御回路２による指令に基づいて各種情報（例えば、警告情報）を表示する。音出力装置１７は、例えばスピーカにより構成され、電子制御装置１による指令に基づいて各種音（例えば警告音、警告音声）を音出力する。ブレーキ制御部１８は、例えばブレーキオイルの油圧制御を実行するブロックであり、電子制御装置１の制御回路２による指令に基づいてブレーキ制御する。

上記構成の動作について、図２に示すフローチャートを参照して説明する。本実施形態では、閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値、を用いて補正演算して変換した値を、変換後の危険度指標として設定するところに特徴を備える。

図２に示しているが、状態取得部１０は、ステップＳ１において、センサ群４によるセンサ情報に応じて自車の速度Ｖｏ、車間距離Ｄ、先行車との相対速度Ｖｒ、など自車両状態の情報を取得する。この後、指標計算部１１はステップＳ２において、この車両状態に応じて危険度指標を算出する。このステップＳ２で求める危険度指標としては、代表的に下記（１）式に示した衝突リスク認知指標ＫdBを挙げることができる。なお、このリスク認知指標ＫdBは、接近離間状態評価指標としても知られている。

この衝突リスク認知指標ＫdBは、車間距離Ｄ及び相対速度Ｖｒを使用して算出される。このとき、先行車への衝突リスク認知指標ＫdBは、車間距離Ｄが短くなればなるほど高くなり、危険度指標の値が大きくなる。このステップＳ２で算出される危険度指標としては、個人の感じ方による指標を数式化した値であれば衝突リスク認知指標ＫdBに限られるものではない。このリスク認知指標ＫdBに代えて、例えば車間距離Ｄをそのまま用いても良いし、ウェアラブルセンサなどから検出される運転者の運転負荷度の算出値、ＴＴＣ（Time To Collision）を用いることもできるし、これらの指標を例えば所定の規則に応じて組み合わせた複合的な指標を用いても良い。また、危険度指標として例えば先行車の速度Ｖp、相対速度Ｖｒ、及び車間距離Ｄから求められるブレーキ判別式を用いても良い。

また、危険度指標には危険域などを示す境界となる閾値が予め定められており、この閾値は記憶部３に記憶されている。ここで閾値の概念を説明する。ここでいう閾値は、例えば運転者が車両を運転しているときに、運転者が危険と感じるか否かの判断基準となる閾値を示すものであり、例えば段階的に危険度を表示装置１６に表示したり、又は、音出力装置１７から警告音を段階的に出力したり、操作装置１５の操作、ブレーキ制御部１８によるプレーキ制御を段階的に規制したりするための基準となる閾値を示すものである。

なお、個々の運転者は熟練度が異なるため、この閾値も個々に異なることが想定されるが、このような場合、個人に応じて変化する閾値を記憶部３に予め記憶させておいても良い。また、このような個人の特性に応じて変化する分散などの各種パラメータを記憶部３に予め記憶させても良い。

従来、危険度指標をａとし閾値をａtとした場合、危険度指標ａが閾値ａt以上となるときに危険度のステップを１段階上昇させることが考えられる。このようなシステムを考慮した場合、例えばステップ関数を用いて数式表現可能である。すなわち、ａ≧ａtのときに１、ａ＜ａtのときに０、を満たす関数を用いることができる。しかし、このような設定を行うと、個々人に応じて異なることが想定される閾値ａtの影響を直接受けてしまうことになり、この危険度指標をそのまま採用してしまうと、危険度が非常に高いにも関わらず個々人の性格等に応じて楽観的に判断してしまうことも考えられる。

そこで本実施形態においては、指標変換部１２が、ステップＳ２において算出された危険度指標について、ステップＳ３において、閾値を基準として連続的に変化する連続関数を用いて補正演算して変換する。この連続関数としては、ガウス分布とも称される正規分布、対数正規分布などの確率密度関数、又は、それらの累積密度関数やこの累積密度関数に類似した性質を有するシグモイド関数を累積分布関数として用いると良い。一般に運転者は、危険度をより慎重に判断したり雑に判断したりする場合など多種多様に分かれるためであり、平均的に運転者が感じる感覚に合わせることを主として考慮する場合に都合が良い方法である。

また、数式的に加工処理を容易とし、コンピュータ処理を容易とするため微分可能な関数を用いることが望ましい。個々人に応じて特性が異なることがあるため、変曲点が存在する関数を用いて各種パラメータを変化させることで特性を変化させるようにしても良い。この関数としては、連続的に変化する連続関数であればどのような関数を用いても良い。

図３、図４には閾値を基準として変化する連続関数ｆ１（ｘ）〜ｆ３（ｘ）、ｇ１（ｘ）〜ｇ３（ｘ）（以下、例えばｆ１（ｘ）をｆ１と略す）の一例を挙げている。図３には標準シグモイド関数ｆ１〜ｆ３を累積分布関数として用いる例を示している。図４にはガウス分布となる正規分布関数ｇ１〜ｇ３を確率密度関数として用いる例を示している。これらの図３、図４においては閾値ｘ１、ｘ２、ｘ３を複数備えており、各連続関数ｆ１〜ｆ３、ｇ１〜ｇ３が隣接する関数同士でオーバーラップするように設定される。

図３に示す標準シグモイド関数ｆ１〜ｆ３を用いたときには、危険度指標をａとし閾値がａtとなる時点を基準としたシグモイド関数を用いることができ、この場合、下記の（２）式のように表すことができる。ここでλはゲインを示す。

なお、図３中では閾値ａt＝ｘ１、ｘ２、ｘ３として表している。このとき、閾値ａtやゲインλを調整することでステップ関数に近い関数形から直線に近い関数形まで危険度指標ａの変化に伴う増加方法を表現可能であり、その他、（２）式に係数を乗ずることで勾配を調整することも可能となる。また、閾値ａtにバイアスを設定することで変曲点をずらすこともできる。したがって、このシグモイド関数ｆ１〜ｆ３の設定を適宜調整することで個々人の差を吸収するように構成することも可能となる。また、このシグモイド関数ｆ１〜ｆ３を用いることで、０から１に徐々に変化する特性を生かしつつ連続値として表現できる。

ここで、複数のシグモイド関数ｆ１、ｆ２、ｆ３が特に大きく重なりあう領域ではこれらの関数の係数を乗じて加算することで最終的な値とすると良い。例えば、シグモイド関数ｆ１には閾値ａt1＝３０＝ｘ１が設定され、シグモイド関数ｆ２には閾値ａt2＝３２＝ｘ２が設定されているとき、（２）式のａ＝３１のときには、例えばλ＝０．５のときにｙ１＝０．６２２、λ＝１のときにｙ２＝０．２６９という値を得る。このようなとき、最終的な補正演算後の危険度指標ｙとしては、ｙ＝ｂ１×０．６２２＋ｂ２×０．２６９を得ることができる。ここで、ｂ１、ｂ２は各閾値ａt1、ａt2に対応して予め定められる危険度指標のスコアを示すものであり、閾値ａt1におけるスコアをｂ１とすると共に、閾値at2におけるスコアをｂ２としている。このステップＳ３では、これらの危険度指標のスコアに重み付けをして補正することを示している。これにより、危険度指標が閾値ａt1、ａt2を境界とした何れの領域に属しているかを、危険度指標の補正後の数値に反映させることができる。

また、図４に示す正規分布のような確率密度関数を適用した場合には、危険度指標ａ≒３１で閾値ａt1を超えたと感じる人の発生確率をｐ１とし、閾値ａt2を超えたと感じる人の発生確率をｐ２として取得できる。この確率に前述の危険度指標のスコアｂ１、ｂ２を乗じて加算することでｙ＝ｂ１×ｐ１＋ｂ２×ｐ２を最終的な値として求めることができる。なお、確率密度関数は、累積確率密度関数の微分関数として考慮することも可能である。

危険度指標ａが閾値ａt1を下回っている状態をＡ、閾値ａt1〜閾値ａt2の範囲の状態をＢ、閾値ａt2を上回っている状態をＣとすると、この最終的な値は各状態Ａ〜Ｃに存在している確率として定義できる。すなわち確率密度関数を適用した場合には、閾値ａt1、ａt2で分割した領域を状態Ａ、Ｂ、Ｃとして捉えることができる。正規分布の関数を定義する分散を調整することにより個々人の差を吸収するように構成することもできる。

電子制御装置１の支援方法決定部１４は、このステップＳ３で補正演算され変換処理された危険度指標に基づいて危険度の段階（例えば、安全状態、普通状態、危険状態などの段階）を判断し、ステップＳ４において支援方法を決定する。なお、このステップＳ４において実際に支援方法を決定するときには、他の指標計算部１３により計算された他の指標を組み合わせて支援方法を決定しても良い。

そして、電子制御装置１の支援方法決定部１４は、この決定された支援方法を操作装置１５、表示装置１６、音出力装置１７、ブレーキ制御部１８などに行わせる。例えば、表示装置１６は、補正演算され変換された危険度指標に応じて、色彩、インジケータを段階的に変化させることによる警告表示を行う。また、音出力装置１７は、補正演算され変換された危険度指標に応じて、段階的な音質や音量、音声内容の変化による警告音の出力を行う。さらに、操作装置１５は、補正演算され変換された危険度指標に応じてナビゲーション装置の操作規制を行う。ブレーキ制御部１８は補正演算され変換された危険度指標に応じてブレーキ制御を行う。

本実施形態によれば、状態取得部１０が車両の状態を取得し、指標計算部１１が状態取得部１０により取得された車両状態に応じて危険度指標を算出し、指標変換部１２が、指標計算部１１により算出される危険度指標を、閾値及び閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値を用いて補正演算して変換するようにした。このため、連続関数を用いて連続的に変化する値に変換できるようになり、より適切な危険度指標を設定できるようになる。

（第２実施形態）
図５及び図６は第２実施形態の追加説明図を示す。電子制御装置１に代わる電子制御装置１０１は、制御回路２に代わる制御回路１０２を備える。制御回路１０２は、記憶部３に記憶されたプログラムを実行することで、ハードウェアを主体としてプログラムで動作する機能ブロックとして、状態取得部１０、指標計算部１１、指標変換部１２、他の指標計算部１３、予測部１９、及び、支援方法決定部１４としての機能を備える。電子制御装置１０１が電子制御装置１と異なるところは、予測部１９を備えるところであるため、予測部１９の説明を行い、他ブロックの構成説明を省略する。

予測部１９は、ある時点における自車の速度Ｖｏ、加速度情報、先行車との相対速度Ｖｒなどの車両状態と、指標変換部１２により補正処理され変換された危険度指標から、次の支援タイミングの時刻においてどの状態に遷移するかを予測するものであり、次の支援タイミングの時刻における補正演算を予測するように構成される。この予測部１９は、指標変換部１２により指標変換された値を用いて次回の時刻における状態を予測し補正演算する。このとき予測部１９は、例えばベイズ分類器などのロジックを適用した学習手法を用いて効率的な訓練を行い過去の状態をも考慮に入れた値を予測する。

状態Ａが安全状態、状態Ｂが警戒状態、状態Ｃが危険状態である場合の例を挙げる。この場合、警戒状態Ｂであると認識していたとしても、安全状態Ａから警戒状態Ｂに移行したときには危険に近づいていると推定されるが、危険状態Ｃから警戒状態Ｂに移行したときには安全に近づいていると推定される。したがって、ある時点の状態が警戒状態Ｂであっても、危険状態Ｃに近づく場合と危険状態Ｃから遠ざかる場合とで支援方法を変化させることが望ましい。すなわち、過去の状態をも考慮に入れて危険度指標の値を算出することにより、さらに有用な指標になる。

以下、図６を参照しながら、この処理を実現した内容について動作説明を行う。この図６に示すフローチャートは、図５に示す各機能ブロックが連携して実行する処理内容を概略的に示している。図６に示すように、まず状態取得部１０が、ステップＴ１において、センサ群４によるセンサ情報に応じて、自車の速度Ｖｏの情報、加速度情報、先行車との車間距離Ｄ、相対速度Ｖｒなどの自車の車両状態の情報を前車両状態として取得する。ここでは、時刻ｔ１の車両状態を取得したと仮定する。そして状態取得部１０は、ステップＴ２において、この時刻ｔ１における自車の車両状態の情報、すなわち前車両状態を記憶部３に記憶させる。

この後、指標計算部１１は、ステップＴ３において、時刻ｔ１における自車の車両状態の情報に応じて危険度指標を前危険度指標として算出する。ここでの危険度指標は、例えば前述の（１）式に示したリスク認知指標ＫdB、車間距離Ｄ、運転負荷度の算出値、ＴＴＣ、又は、ブレーキ判別式など様々な指標を適用できる。

そして、指標変換部１２は、ステップＴ４において、ここで算出された前危険度指標を閾値及び関数により補正演算して変換する。ここでの変換処理は、第１実施形態のステップＳ３における補正演算処理と同様であるためその説明を省略する。関数はシグモイド関数などの累積分布関数や正規分布のような確率密度関数を適用すると良い。そして、指標変換部１２は、ステップＴ５において、ステップＴ４で補正演算して変換された処理後の値を記憶部３に記憶させる。

そして予測部１９は、ステップＴ６において、時刻ｔ１において取得された自車の速度Ｖｏの情報、自車の加速度情報、先行車との相対速度Ｖｒなどの前車両状態と、指標変換部１２により変換されステップＴ５にて記憶部３に記憶された危険度指標の値とから、後時点としての時刻ｔ２における状態を予測して補正演算し、これにより次の支援タイミングの時刻ｔ２においてどの状態に遷移するかを予測する。この補正演算処理は、例えば確率密度関数を用いたときには、ある時刻ｔ１における走行状況に基づいて、次の支援タイミングの時刻ｔ２において、どの状態（例えば安全状態Ａ、警戒状態Ｂ、危険状態Ｃ）に、どのような確率で遷移するかを算出する。すなわち、３つの状態Ａ〜Ｃが予め割り振られている場合には、時刻ｔ１の時点において時刻ｔ２でどのような確率でどの状態Ａ〜Ｃに移行するか、いわゆる状態遷移確率を予測できる。

その後、次の支援タイミングである時刻ｔ２に達すると、ステップＴ１〜Ｔ６の処理を同様に繰り返す。すなわち、状態取得部１０は、ステップＴ７において、センサ群４によるセンサ情報に応じて、自車の速度Ｖｏの情報、加速度情報、車間距離Ｄ、先行車との相対速度Ｖｒ、などの自車の車両状態の情報を後車両状態として取得し、ステップＴ８において記憶部３に記憶させる。そして指標計算部１１は、ステップＴ９において、時刻ｔ２における自車の車両状態の情報に応じて危険度指標を後危険度指標として算出する。指標変換部１２は、ステップＴ１０において、ここで算出された後危険度指標を閾値及び閾値を基準として連続的に変化する連続関数により補正演算して変換し、ステップＴ１１において変換後の値を記憶部３に記憶させる。ここで算出される変換後の値は、例えば確率密度関数を用いた場合には、その状態Ａ、Ｂ、Ｃに存在する状態確率となる。

そして指標変換部１２は、ステップＴ１２において、ステップＴ６で予測される状態となる補正演算に応じてステップＴ１１の変換後の値を補正演算する。このとき例えば確率密度関数を適用した場合、指標変換部１２は、時刻ｔ１において状態Ａ、Ｂ、Ｃに移行する状態遷移確率を、後危険度指標の変換後の値に反映させることができる。この手法を用いることで、既知の指標（例えばリスク認知指標ＫdB）を用いて変換した変換値を導出できる。そして指標変換部１２は、各状態Ａ，Ｂ、Ｃに応じたスコアを乗算して加算して統合することで最終的に１つの数値とする。この１つの数値の算出方法は第１実施形態と同様である。

この結果、時刻ｔ１の時点で各状態Ａ〜Ｃに移行する状態遷移確率と、時刻ｔ２の時点で各状態Ａ〜Ｃに存在する状態確率と、を反映して、後危険度指標を変換した数値を求めることができ、さらに前車両状態及び後車両状態を反映させた１つの数値を求めることができる。そして支援方法決定部１４は、このステップＴ１２で補正演算され変換処理された危険度指標に基づいて危険度の段階（例えば、安全、普通、危険などの段階）を判断し、ステップＴ１３において支援方法を決定する。そして支援方法決定部１４は、この決定された支援方法を操作装置１５、表示装置１６、音出力装置１７、ブレーキ制御部１８などに行わせる。このとき、これらの装置１５〜１８は、補正演算され変換された危険度指標に応じて、段階的な警告表示や警告音の出力、ナビゲーション装置の操作規制、又は、ブレーキ制御を行う。

なお、これらの時刻ｔ１、ｔ２のステップＴ１〜Ｔ１３の処理を繰り返すことで連続的に予測して危険度指標の値を補正でき、支援処理を継続的に行うことができる。なお、直前の時刻ｔ１の危険度指標を用いて時刻ｔ２の危険度指標を算出する形態を示しているが、このように継続的に行うことで直前の時刻ｔ１のタイミングに限らず、直前時刻ｔ１よりも前のタイミングの危険度指標を用いて支援方法を決定することも可能である。すなわち少なくとも１以上の車両状態、及びこれらの車両状態に応じて算出される危険度指標を用いて支援方法を決定しても良いことになる。

以上説明したように、本実施形態によれば、時刻ｔ２における後危険度指標を閾値及び関数を用いて補正演算して変換し、この後危険度指標を補正演算して変換された値を、予測部１９により予測される補正演算に応じて補正演算するようにした。この結果、時刻ｔ１の時点で各状態Ａ〜Ｃに移行する状態遷移確率と、時刻ｔ２の時点で各状態Ａ〜Ｃに存在する状態確率と、を反映して、後危険度指標を変換した数値を求めることができ、さらに前車両状態及び後車両状態を反映させた１つの数値を危険度指標として設定することができ、この数値に基づいて支援方法を決定できるようになる。これにより、より適切な危険度指標を設定できる。

（他の実施形態）
本発明は、前述実施形態に係る技術に限定されるものではなく、例えば、以下に示す変形又は拡張が可能である。
第２実施形態では、前時点ｔ１における状態遷移確率と時点ｔ２で観測された状態確率とに基づいて危険度指標の補正処理後の値を算出した形態を示したが、これに限らず、時点ｔ１における状態遷移確率、現時点ｔ２で観測した状態確率に基づいて、過去の時点ｔ１の状態を考慮した状態確率を求めた後、危険度指標の補正処理後の値を求めても良い。

図面中、１、１０１は電子制御装置（危険度指標設定装置）、３は記憶部、１０は状態取得部、１１は指標計算部、１２は指標変換部、１３は他の指標変換部、１９は予測部、を示す。

Claims (3)

1. 運転支援に用いられる危険度指標を設定するための危険度指標設定装置（１、１０１）であって、
   車両の状態を取得する状態取得部（１０）と、
   前記状態取得部により取得された車両状態に応じて危険度指標を算出する指標計算部（１１）と、
   前記指標計算部により算出される危険度指標を、閾値及び前記閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値、を用いて補正演算して変換する指標変換部（１２）と、
   を備える危険度指標設定装置。
2. 請求項１記載の危険度指標設定装置において、
   前記状態取得部により取得される車両状態を記憶する記憶部（３）、をさらに備え、
   前記状態取得部は、時刻に応じて変化する車両状態を、少なくとも１以上の前車両状態、及び、前記前車両状態の後のタイミングで後車両状態を取得して記憶部に記憶させ、
   前記指標計算部は、前記記憶部に記憶される前車両状態に応じて前危険度指標を算出し、前記記憶部に記憶される前記後車両状態に応じて後危険度指標を算出するものであり、
   前記指標計算部により算出される前危険度指標と前記記憶部の前車両状態とに応じて前記後時点における状態を予測するように補正演算する予測部（１９）をさらに備え、
   前記指標変換部は、
   後危険度指標を前記閾値及び前記閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値、を用いて補正演算して変換し、前記後危険度指標を補正演算して変換された値を、前記予測部により予測される補正演算に応じて補正演算する危険度指標設定装置。
3. 請求項１または２記載の危険度指標設定装置において、
   前記連続関数として確率密度関数又は累積分布関数を用いる危険度指標設定装置。

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