JP2017191502A - 運転支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】統合運転履歴データに基づいて実行される運転支援制御が運転者に違和感を与えることを抑制する。【解決手段】自車両の車速を含む自車両の車両状態量を認識する車両状態量認識部と、車両状態量を含む自車両の運転履歴データを取得する運転履歴取得部と、自車両の運転履歴データを統合運転履歴データの一部として記憶すると共に統合運転履歴データにおける地図上の位置毎の車両状態量の平均値及び標準偏差を記憶する統合運転履歴データベースと、自車両が運転支援制御を実行していない場合に、平均値に対する自車両の車両状態量の乖離度合を地図上の位置に対応付けて演算する乖離度合演算部と、自車両が運転支援制御を実行している場合に、乖離度合に基づいて自車両の目標車両状態量を演算する目標車両状態量演算部と、目標車両状態量に基づいて、車両の運転支援制御を実行する運転支援制御部と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、運転支援システムに関する。

従来、運転支援システムに関する技術文献として、特開２０１２-２１８５４８号公報が知られている。この公報には、地図上の所定領域において運転者がアクセルペダル踏量を閾値以下（ＯＦＦ）としたときの車両の位置の分布に基づいて、当該所定領域における運転支援タイミングを決定する装置が記載されている。

特開２０１２-２１８５４８号公報

ところで、いわゆるビックデータのように、複数の車両から運転者の運転履歴データを集めて統合運転履歴データを作成し、統合運転履歴データに基づいて車両の運転支援制御を行うことが検討されている。この場合において、例えば、統合運転履歴データに含まれる複数の車両の運転者の運転操作の平均値を運転支援制御の支援量とすると、運転支援制御を実行される車両の運転者の操作傾向（個人的な操作傾向）が反映されておらず、運転者に違和感を与えるおそれがある。

そこで、本技術分野では、統合運転履歴データに基づいて実行される運転支援制御が運転者に違和感を与えることを抑制できる運転支援システムを提供することが望まれている。

本発明は、複数の車両から運転履歴データを集めて生成された統合運転履歴データを利用して自車両の運転支援制御を実行する運転支援システムであって、自車両の地図上の位置を認識する車両位置認識部と、自車両の車載センサの検出結果に基づいて、自車両の車速又は加速度の少なくとも一方を含む自車両の車両状態量を認識する車両状態量認識部と、自車両の地図上の位置と自車両の車両状態量とに基づいて、地図上の位置毎の車両状態量を含む自車両の運転履歴データを取得する運転履歴取得部と、自車両の運転履歴データを統合運転履歴データの一部として記憶すると共に、統合運転履歴データにおける地図上の位置毎の車両状態量の平均値及び標準偏差を記憶する統合運転履歴データベースと、自車両が運転支援制御を実行していない場合に、自車両の地図上の位置と自車両の車両状態量と統合運転履歴データとに基づいて、統合運転履歴データにおける車両状態量の平均値に対する自車両の車両状態量の乖離度合を地図上の位置に対応付けて演算する乖離度合演算部と、自車両が運転支援制御を実行している場合に、自車両の地図上の位置と、地図上の位置に対応付けられた乖離度合と、統合運転履歴データにおける地図上の位置毎の車両状態量の平均値及び標準偏差とに基づいて、自車両の目標車両状態量を演算する目標車両状態量演算部と、目標車両状態量に基づいて、車両の運転支援制御を実行する運転支援制御部と、を備える。

以上説明したように、本発明によれば、統合運転履歴データに基づいて実行される運転支援制御が運転者に違和感を与えることを抑制できる。

本実施形態に係る運転支援システムを示すブロック図である。 運転行動の認識を説明するためのグラフである。 統合運転履歴データを示す表である。 運転支援システムの制御を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

図１に示す本実施形態に係る運転支援システム１００は、複数の車両の運転履歴データを集めて生成された統合運転履歴データに基づいて、自車両の運転支援制御を実行する。運転履歴データ及び統合運転履歴データについて詳細は後述する。

［運転支援システムの構成］
図１に示すように、運転支援システム１００は、自車両に搭載された車載システム１０１と、管理センターに設けられた管理センターサーバ１０２とを備えている。管理センターとは、車両の交通に関する各種の情報を管理する施設である。

車載システム１０１は、外部センサ１、車速センサ２、加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、アクセルセンサ５、ブレーキセンサ６、操舵角センサ７、ＧＰＳ受信部８、地図データベース９、運転履歴データベース１０、通信部１１、及びＥＣＵ[Electronic Control Unit]２０を備えている。外部センサ１、車速センサ２、加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、アクセルセンサ５、ブレーキセンサ６、操舵角センサ７は自車両に搭載された車載センサとなる。

外部センサ１は、自車両の周辺の状況を検出する検出機器である。外部センサ１は、カメラ、レーダセンサのうち少なくとも一つを含む。

カメラは、自車両の外部状況を撮像する撮像機器である。カメラは、自車両のフロントガラスの裏側などに設けられている。カメラは、自車両の外部状況に関する撮像情報をＥＣＵ２０へ送信する。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有している。ステレオカメラの撮像情報には、奥行き方向の情報も含まれている。

レーダセンサは、電波（例えばミリ波）又は光（この場合はライダーに相当）を利用して自車両の周辺の障害物を検出する。レーダセンサは、電波又は光を自車両の周辺に送信し、障害物で反射された電波又は光を受信することで障害物を検出する。レーダセンサは、検出した障害物情報をＥＣＵ２０へ送信する。障害物には、ガードレール、建物等の固定障害物の他、歩行者、自転車、他車両等の移動障害物が含まれる。

車速センサ２は、自車両の速度を検出する検出器である。車速センサ２としては、自車両の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフト等に対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。車速センサ２は、検出した車速情報をＥＣＵ２０に送信する。

加速度センサ３は、自車両の加速度を検出する検出器である。加速度センサ３は、自車両の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、自車両の横加速度を検出する横加速度センサとを含んでいる。加速度センサ３は、自車両の加速度情報をＥＣＵ２０に送信する。

ヨーレートセンサ４は、自車両の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサ４としては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した自車両のヨーレート情報をＥＣＵ２０に送信する。

アクセルセンサ５は、アクセルペダルのシャフト部分に対して設けられ、アクセルペダルの踏込み量（アクセルペダルの位置）を検出する。アクセルセンサ５は、検出したアクセルペダルの踏込み量に関するアクセル操作情報をＥＣＵ２０へ送信する。

ブレーキセンサ６は、ブレーキペダルのシャフト部分に対して設けられ、ブレーキペダルの踏込み量（ブレーキペダルの位置）を検出する。ブレーキセンサ６は、検出したブレーキペダルの踏込み量に関するブレーキ操作情報をＥＣＵ２０へ送信する。

操舵角センサ７は、自車両のステアリングシャフトに対して設けられ、ステアリングホイールの操舵角を検出する。操舵角センサ７は、自車両の操舵角に関する操舵角情報をＥＣＵ２０へ送信する。

ＧＰＳ受信部８は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、自車両の位置（例えば車両の緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部８は、測定した自車両の位置情報をＥＣＵ２０へ送信する。

地図データベース９は、地図情報を記憶するデータベースである。地図データベース９は、例えば、自車両に搭載されたＨＤＤ［Hard Disk Drive］内に形成されている。地図情報には、道路の位置情報、道路形状の情報（例えばカーブ、直線部の種別、カーブの曲率等）、交差点及び分岐点の位置情報、及び建物の位置情報等が含まれる。なお、地図データベースは、自車両と通信可能な管理センター等の施設のコンピュータに記憶されていてもよい。

運転履歴データベース１０は、自車両の運転履歴データを記憶するデータベースである。運転履歴データには、地図上の位置に関連付けられた自車両の運転者の運転操作及び車両状態量が含まれている。運転者の運転操作とは、アクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、及びステアリングホイールの操舵などである。車両状態量とは、自車両の走行状態に関する各種の物理量である。車両状態量には、車速、加速度、ジャーク（加加速度）、ヨーレート、操舵角、先行車又は後続車との車間距離、先行車又は後続車との相対速度などが含まれる。車両状態量には、少なくとも自車両の車速又は加速度の一方が含まれる。

通信部１１は、自車両に搭載され、管理センターと無線通信を行う。通信部１１は、道路に設けられた路側送受信機（光ビーコン、ＤＳＲＣ[Dedicated Short Range Communications]、電波ビーコン、エッジサーバなど）との路車間通信を行ってもよく、他車両と車車間通信を行ってもよい。

ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]、ＣＡＮ［Controller Area Network］通信回路等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ２０では、例えば、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。ＥＣＵ２０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。また、以下に説明するＥＣＵの機能の一部は、自車両と通信可能な管理センターなどの施設のコンピュータにおいて実行される態様であってもよい。

次に、ＥＣＵ２０の機能的構成について説明する。ＥＣＵ２０は、車両位置認識部２１、車両状態量認識部２２、運転操作認識部２３、運転行動認識部２４、運転履歴取得部２５、乖離度合演算部２６、目標車両状態量演算部２７、及び運転支援制御部２８を有している。

車両位置認識部２１は、ＧＰＳ受信部８の測定した自車両の位置情報及び地図データベース９の地図情報に基づいて、自車両の地図上の位置を認識する。車両位置認識部２１は、地図データベース９の地図情報に含まれた電柱等の固定障害物の位置情報及び外部センサ１の検出結果を利用して、ＳＬＡＭ［Simultaneous Localization and Mapping］技術により車両の位置を認識してもよい。

車両状態量認識部２２は、外部センサ１の検出した情報（撮像情報や障害物情報）、車速センサ２の車速情報、加速度センサ３の加速度情報、ヨーレートセンサ４のヨーレート情報に基づいて、車速、加速度、ヨーレートなどの自車両の車両状態量を認識する。

運転操作認識部２３は、アクセルセンサ５のアクセル操作情報（アクセル開度に関する情報）、ブレーキセンサ６のブレーキ操作情報（ブレーキ油圧に関する情報）、操舵角センサ７の操舵角情報に基づいて、運転者の運転操作を認識する。

運転行動認識部２４は、加速度センサ３の加速度情報などに基づいて、自車両の運転行動を認識する。運転行動とは、定常走行、旋回、制動、加速などの車両の行動である。ここで、図２は、運転行動の認識を説明するためのグラフである。図２の縦軸は加速度、横軸は時間である。図２では、自車両がＵ字コースを走行したときの運転行動を示している。図２に、定常走行の運転行動λ１、制動の運転行動λ２、旋回の運転行動λ３、加速の運転行動λ４、前後加速度Ｇｘ、及び横加速度Ｇｙを示す。

図２に示すように、運転行動は、例えば、前後加速度Ｇｘ及び横加速度Ｇｙから判別することができる。定常走行の運転行動λ１では、前後加速度Ｇｘ及び横加速度Ｇｙがほぼゼロである。制動の運転行動λ２では、横加速度Ｇｙがあまり変化せず前後加速度Ｇｘが大きく減少する。旋回の運転行動λ３では、前後加速度Ｇｘがあまり変化せず横加速度Ｇｙが大きく変化する。加速の運転行動λ４では、横加速度Ｇｙがあまり変化せず前後加速度Ｇｘが増加する。このように、運転行動認識部２４は、例えば、加速度センサ３の加速度情報に基づいて運転行動を認識する。なお、運転行動認識部２４は、更に車速情報やヨーレート情報を利用して運転行動を認識してもよい。

また、運転行動認識部２４は、隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model）に基づいて運転行動を認識することができる。隠れマルコフモデルを用いた運転行動の認識には周知の技術を用いることができる。概念的に下記の式（１）を用いることができる。式（１）においてＲは運転行動の認識結果、λは運転記号を示す隠れマルコフモデルのパラメータ集合、Ｎは運転記号の総数、Ｏは車速、加速度、ジャーク、ヨーレート、アクセル開度、及びブレーキ油圧などの入力データである。なお、入力データに路面状態を含めてもよい。路面状態はカメラによる路面の撮像画像から認識することができる。

運転履歴取得部２５は、車両位置認識部２１の認識した自車両の地図上の位置、車両状態量認識部２２の認識した車両状態量、及び運転操作認識部２３の認識した運転者の運転操作に基づいて、自車両の運転履歴データを取得する。運転履歴取得部２５は、自車両の地図上の位置と関連付けた車両状態量及び運転操作の情報を含む自車両の運転履歴データを取得する。

また、運転履歴取得部２５は、運転行動認識部２４の認識した運転行動と自車両の運転履歴データとを関連付ける。運転履歴取得部２５は、通信部１１を通じて、運転行動と関連付けた自車両の運転履歴データを管理センターサーバ１０２に送信する。運転履歴データは、管理センターサーバ１０２の通信部３１を通じて統合運転履歴データベース３２に記憶される。統合運転履歴データベース３２では、自車両の運転履歴データを統合運転履歴データの一部として記憶する。

統合運転履歴データとは、複数の車両から運転履歴データを集めて生成されたデータである。統合運転履歴データベース３２には、複数の車両の車両状態量、車両状態量の平均値、車両状態量の標準偏差が地図上の位置毎に記憶されている。図３は、統合運転履歴データを示す表である。図３に、自車両の車両状態量の観測値ｘ、平均値μ、標準偏差σを示す。観測値ｘは、車両状態量認識部２２の認識した自車両の車両状態量に相当する。また、地図上の位置を１、２、…Ｋとして示す。なお、運転操作も同様に記憶されている。統合運転履歴データベース３２を含む管理センターサーバ１０２について、詳しくは後述する。

乖離度合演算部２６は、自車両が運転支援制御を実行していない場合に、統合運転履歴データにおける車両状態量の平均値に対する自車両の車両状態量（運転履歴取得部２５の取得した自車両の運転履歴データの車両状態量）の乖離度合を演算する。

乖離度合演算部２６は、車両位置認識部２１の認識した自車両の地図上の位置と、車両状態量認識部２２の認識した自車両の車両状態量と、統合運転履歴データベース３２の記憶する統合運転履歴データとに基づいて、地図上の位置に対応付けて乖離度合を演算する。ここでは、地図上の位置毎に乖離度合ｚを演算する。乖離度合演算部２６は、統合運転履歴データにおける車両状態量を確率密度関数の正規分布とし、乖離度合ｚ（確率密度関数のｚ値）を演算する。

乖離度合演算部２６は、演算した乖離度合ｚを管理センターサーバ１０２に送信する。管理センターサーバ１０２は、統合運転履歴データベース３２において地図上の位置に対応付けられた乖離度合ｚを車両の区別と共に記憶する。なお、統合運転履歴データベース３２とは別のデータベースで車両毎の乖離度合を管理（記憶）してもよい。乖離度合演算部２６は、管理センターサーバ１０２に設けられていてもよい。乖離度合ｚは、下記の式（２）によって表わされる。すなわち，平均を0，標準偏差を１になるよう標準化変換した値である。

目標車両状態量演算部２７は、自車両が運転支援制御を実行している場合、車両位置認識部２１の認識した自車両の地図上の位置と、乖離度合演算部２６の演算した乖離度合ｚ（地図上の位置に対応付けられた過去の乖離度合ｚ）と、統合運転履歴データベース３２における地図上の位置毎の車両状態量の平均値及び標準偏差とに基づいて、自車両の目標車両状態量Ｘを演算する。目標車両状態量演算部２７は、例えば、下記の式（３）を用いて目標車両状態量Ｘを演算する。目標車両状態量Ｘは、地図上の位置毎に演算される。目標車両状態量Ｘの例としては、先行車又は後続車との車間距離、先行車又は後続車との相対速度などがある。

運転支援制御部２８は、目標車両状態量演算部２７の演算した自車両の目標車両状態量Ｘに基づいて、運転支援制御を実行する。運転支援制御部２８は、例えば、目標車両状態量Ｘに応じて自車両の車速や操舵角を制御することにより運転支援制御を実行する。

なお、目標車両状態量Ｘの連続性を考慮すると、地図上の位置毎の乖離度合ｚに代えてセグメント毎の乖離度合ｚの平均値Ｄを用いることが考えられる。セグメントは、地図上の位置を自車両の運転行動で分けた区分である。セグメントは地図上の位置に対応付けられているので、セグメント毎の乖離度合ｚの平均値Ｄも地図上の位置に対応づけられている。この場合において、乖離度合演算部２６は、セグメント毎の乖離度合ｚの平均値Ｄを下記の式（４）から求めることができる。ｉは運転記号である。

目標車両状態量演算部２７は、セグメント毎の乖離度合ｚの平均値Ｄから、下記の式（５）を用いて、地図上の位置毎の目標車両状態量Ｘを演算する。すなわち、地図上の位置が異なっても、同じセグメント内である場合には同じＤの値を用いて目標車両状態量Ｘが演算される。

なお、自車両の運転行動が変化する位置では、車両状態量が急変することが考えられるため、目標車両状態量Ｘは移動平均フィルタなどで連続性を向上することが好ましい。また、セグメントは運転行動による区分に限定されない。セグメントは距離や時間によって分けてもよい。セグメントは、道路区間（ナビ等に定義されている「リンク」）単位によって分けてもよい。

次に、管理センターサーバ１０２について説明する。管理センターサーバ１０２は、車両の交通に関する情報を管理する管理センターに設けられたサーバである。管理センターサーバ１０２は、通信部３１、統合運転履歴データベース３２、及びデータ演算部３３を有している。通信部３１は、通信機能を備えた車両と無線通信を行う部位である。通信部３１は、例えば、管理センターの外部アンテナと接続されている。

統合運転履歴データベース３２は、統合運転履歴データを記憶するデータベースである。統合運転履歴データベース３２には、複数の車両の運転履歴データが集められ、統合運転履歴データが形成される。

データ演算部３３は、統合運転履歴データにおける車両状態量の地図上の位置毎の平均値及び標準偏差を演算する。演算された地図上の位置毎の平均値及び標準偏差は、統合運転履歴データベース３２に記憶される。

なお、車両状態量は正規分布で仮定してもよく、カーネル密度推定手法を用いてパラメータ推定を行ってもよい。例えば、地図上で信号機付近の位置における自車両の車速（車両状態量）の分布は、青信号通過時と赤信号停車時を区別して統合運転履歴データベース３２に記憶してもよい。

［運転支援システムの制御］
次に、本実施形態に係る運転支援システム１００の制御について説明する。図４は、運転支援システム１００の制御を示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、自車両が走行中である場合に実行される。

図４に示すように、運転支援システム１００の車載システム１０１のＥＣＵ２０は、Ｓ１０として、車両位置認識部２１により自車両の地図上の位置を認識する。車両位置認識部２１は、ＧＰＳ受信部８の測定した自車両の位置情報及び地図データベース９の地図情報に基づいて、自車両の地図上の位置を認識する。また、Ｓ１０において、ＥＣＵ２０は、車両状態量認識部２２により自車両の車両状態量を認識する。同様に、ＥＣＵ２０は、運転操作認識部２３により自車両の運転者の運転操作を認識する。その後、ＥＣＵ２０は、Ｓ１２に移行する。

Ｓ１２において、ＥＣＵ２０は、運転行動認識部２４により自車両の運転行動を認識する。運転行動認識部２４は、加速度センサ３の加速度情報などに基づいて、自車両の運転行動を認識する。その後、ＥＣＵ２０は、Ｓ１４に移行する。

Ｓ１４において、ＥＣＵ２０は、運転履歴取得部２５により自車両の運転履歴データを取得する。運転履歴取得部２５は、自車両の地図上の位置、車両状態量、及び運転者の運転操作に基づいて、自車両の運転履歴データを取得する。その後、ＥＣＵ２０は、Ｓ１６に移行する。なお、Ｓ１２とＳ１４の順番は逆であってもよく、同時に行われてもよい。

Ｓ１６において、ＥＣＵ２０は、運転支援制御部２８により運転支援制御中であるか否かを判定する。ＥＣＵ２０は、運転支援制御中ではないと判定された場合（Ｓ１６：ＮＯ）、Ｓ１８に移行する。ＥＣＵ２０は、運転支援制御中であると判定された場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、Ｓ２２に移行する。

Ｓ１８において、ＥＣＵ２０は運転履歴データを管理センターサーバ１０２に送信し、管理センターサーバ１０２は自車両の運転履歴データを統合運転履歴データの一部として統合運転履歴データベース３２に記憶させる。その後、管理センターサーバ１０２は、Ｓ２０に移行する。

Ｓ２０において、管理センターサーバ１０２は、データ演算部３３により統合運転履歴データにおける地図上の位置毎の車両状態量の平均値及び標準偏差を演算する。一方、ＥＣ２０は、乖離度合演算部２６により自車両の乖離度合を演算する。乖離度合演算部２６は、自車両の地図上の位置と自車両の車両状態量と統合運転履歴データとに基づいて、地図上の位置に対応付けて乖離度合を演算する。乖離度合演算部２６は、演算した乖離度合を管理センターサーバ１０２に送信し、管理センターサーバ１０２は、統合運転履歴データベース３２において地図上の位置に対応付けられた乖離度合ｚを車両の区別と共に記憶する。その後、運転支援システム１００は、今回の処理を終了し、所定時間の経過後に再びＳ１０から処理を開始する。

Ｓ２２において、ＥＣＵ２０は、目標車両状態量演算部２７により自車両の目標車両状態量Ｘを演算する。目標車両状態量演算部２７は、自車両の地図上の位置と、地図上の位置に対応付けられた過去の乖離度合ｚと、統合運転履歴データベース３２における地図上の位置毎の車両状態量の平均値及び標準偏差とに基づいて、自車両の目標車両状態量Ｘを演算する。その後、ＥＣＵ２０は、Ｓ２４に移行する。

Ｓ２４において、ＥＣＵ２０は、運転支援制御部２８により運転支援制御を実行する。運転支援制御部２８は、目標車両状態量Ｘに基づいて、自車両の運転支援制御を実行する。その後、運転支援システム１００は、今回の処理を終了し、所定時間の経過後に再びＳ１０から処理を開始する。

［運転支援システムの作用効果］
以上説明した本実施形態に係る運転支援システム１００によれば、統合運転履歴データを利用した自車両の運転支援制御を行う際に、統合運転履歴データにおける平均値からの自車両の車両状態量の乖離度合（平均値に対する運転者の操作傾向の乖離度合）を用いて目標車両状態量を演算するので、運転者の操作傾向を考慮せずに統合運転履歴データに基づいて運転支援制御を実行する場合と比べて、運転支援制御が運転者に違和感を与えることを抑制できる。

言い換えると、運転支援システム１００によれば、統合運転履歴データの車速状態量の平均値を目標車両状態量Ｘとする場合（上述した式（３）でＸ＝μとする場合）と比べて、乖離度合を考慮することで運転者の運転特性を運転支援制御に反映することができる。統合運転履歴データの平均値に自車両を追従させる運転支援制御を行うと、初心者と比較して高速で走行することを望む熟練ドライバが運転者の場合であっても、一律同じ目標車両状態量の車速で走行する運転支援制御となるため、初心者にとっては速く、熟練ドライバにとっては遅く感じて違和感を与えてしまう。運転支援システム１００によれば、運転者の操作傾向が反映された乖離度合を考慮することでこのような違和感を抑制することができる。

なお、運転者の操作傾向を考慮するため、統合運転履歴データの車速状態量の平均値に一定のゲインを乗じて目標車両状態量Ｘを求める場合（上述した式（４）でＤ＝一定とする場合）が考えられる。しかしながら、運転者は全ての操作に対して一律の感度を有しているわけではないため、例えば加速時は素早く加速することを望む一方、定常走行時は抑えて走りたいと言う運転者も存在することが考えられる。このような運転者に対し、一律のＤで目標車両状態量Ｘを演算すると、運転者の要求を満足しない場合が発生する。これに対し、運転支援システム１００によれば、地図上の位置に対応付けられた乖離度合を用いて目標車両状態量Ｘを演算するので、乖離度合を一律とする場合と比べて、運転者の要求を満足させやすい。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。

例えば、運転支援システム１００において、運転行動の認識は必須ではなく、運転行動認識部２４を備えなくてもよい。また、車両の位置認識に利用するためナビゲーションシステムを備えていてもよい。

１…外部センサ、２…車速センサ、３…加速度センサ、４…ヨーレートセンサ、５…アクセルセンサ、６…ブレーキセンサ、７…操舵角センサ、８…ＧＰＳ受信部、９…地図データベース、１０…運転履歴データベース、１１…通信部、２０…ＥＣＵ、２１…車両位置認識部、２２…車両状態量認識部、２３…運転操作認識部、２４…運転行動認識部、２５…運転履歴取得部、２６…乖離度合演算部、２７…目標車両状態量演算部、２８…運転支援制御部、３１…通信部、３２…統合運転履歴データベース、３３…データ演算部、１００…運転支援システム、１０１…車載システム、１０２…管理センターサーバ。

Claims (1)

1. 複数の車両から運転履歴データを集めて生成された統合運転履歴データを利用して自車両の運転支援制御を実行する運転支援システムであって、
   前記自車両の地図上の位置を認識する車両位置認識部と、
   前記自車両の車載センサの検出結果に基づいて、前記自車両の車速又は加速度の少なくとも一方を含む前記自車両の車両状態量を認識する車両状態量認識部と、
   前記自車両の地図上の位置と前記自車両の前記車両状態量とに基づいて、前記地図上の位置毎の前記車両状態量を含む前記自車両の運転履歴データを取得する運転履歴取得部と、
   前記自車両の前記運転履歴データを前記統合運転履歴データの一部として記憶すると共に、前記統合運転履歴データにおける前記地図上の位置毎の前記車両状態量の平均値及び標準偏差を記憶する統合運転履歴データベースと、
   前記自車両が前記運転支援制御を実行していない場合に、前記自車両の地図上の位置と前記自車両の前記車両状態量と前記統合運転履歴データとに基づいて、前記統合運転履歴データにおける前記車両状態量の前記平均値に対する前記自車両の前記車両状態量の乖離度合を前記地図上の位置に対応付けて演算する乖離度合演算部と、
   前記自車両が前記運転支援制御を実行している場合に、前記自車両の地図上の位置と、前記地図上の位置に対応付けられた前記乖離度合と、前記統合運転履歴データにおける前記地図上の位置毎の前記車両状態量の前記平均値及び前記標準偏差とに基づいて、前記自車両の目標車両状態量を演算する目標車両状態量演算部と、
   前記目標車両状態量に基づいて、前記車両の運転支援制御を実行する運転支援制御部と、
   を備える、運転支援システム。

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