JP2018092525A - 運転支援装置及び運転支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ドライバーに不快感を与えることを抑制する運転支援技術を提供する。【解決手段】運転支援装置は、判断部と、学習部と、決定部と、を備える。前記判断部は、車両が走行する道路の環境に前記車両の速度を暗黙的に抑制させる暗黙的要素が含まれているか否かを判断する。前記学習部は、前記環境に前記暗黙的要素が含まれている場合に前記暗黙的要素に対するドライバーの運転状況を学習する。前記決定部は、車両制御及び警報出力の少なくとも一つを命ずる命令を生成するか否かを前記学習部の学習結果に基づいて決定する。【選択図】図１

Description

本発明は、運転支援技術に関する。

従来より、制限速度が明記された標識をカメラ映像から認識し、車速と制限速度とを比較して速度超過の有無を判定し、速度超過の場合に減速制御や警報出力を行う運転支援装置が提案されている（例えば特許文献１参照）。

特開２００５−１２８７９０号公報

上述した従来の運転支援装置は、車両が走行する道路の環境に制限速度が明記された標識が含まれていない場合には、安全な走行に資する運転支援を行えなかった。しかしながら、例えばスクールゾーン等のような特定の道路環境では、車両が走行する道路の環境に制限速度が明記された標識が含まれていない場合であっても、安全な走行が確保できる速度を超えると、減速制御や警報出力が行われることが望ましい。

一方、制限速度が明記された標識が含まれていない特定の道路環境において、安全な走行が確保できる速度はドライバーの主観によって異なる。したがって、制限速度が明記された標識が含まれていない特定の道路環境に対して安全な走行が確保できる速度を運転支援装置がどのドライバーに対しても一律に設定すると、ドライバーは十分に安全な運転をしているつもりでも運転支援装置が速度超過であると判断して減速制御や警報出力を行う場合が考えられる。ドライバーの感覚と運転支援装置の判断との乖離が大きいと、ドライバーは運転支援装置による減速制御や警報出力に違和感を抱き不快に感じる。

本発明は、上記の課題に鑑み、ドライバーに不快感を与えることを抑制する運転支援技術を提供することを目的とする。

本発明に係る運転支援装置は、車両が走行する道路の環境に前記車両の速度を暗黙的に抑制させる暗黙的要素が含まれているか否かを判断する判断部と、前記環境に前記暗黙的要素が含まれている場合に前記暗黙的要素に対するドライバーの運転状況を学習する学習部と、車両制御及び警報出力の少なくとも一つを命ずる命令を生成するか否かを前記学習部の学習結果に基づいて決定する決定部と、を備える構成（第１の構成）である。

また、上記第１の構成の運転支援装置において、前記暗黙的要素は、速度制限標識を除く所定の標識を含む構成（第２の構成）であることが望ましい。

また、上記第１又は第２の構成の運転支援装置において、前記暗黙的要素は、所定の気象条件を含む構成（第３の構成）であることが望ましい。

また、上記第１〜第３いずれかの構成の運転支援装置において、前記暗黙的要素は、前記道路の所定の形態を含む構成（第４の構成）であることが望ましい。

また、上記第１〜第４いずれかの構成の運転支援装置において、前記判断部は、前記環境に前記車両の速度を明示的に制限させる明示的要素が含まれているか否かを判断し、前記学習部は、前記環境に前記明示的要素が含まれている場合に、たとえ前記環境に前記暗黙的要素が含まれていても前記暗黙的要素に対する前記ドライバーの運転状況を学習しない構成（第５の構成）であることが望ましい。

また、上記第１〜第５いずれかの構成の運転支援装置において、前記学習部は、前記環境に前記暗黙的要素が含まれており且つ前記決定部が前記命令を生成することを決定した場合にのみ前記暗黙的要素に対する前記ドライバーの運転状況を学習する構成（第６の構成）であることが望ましい。

また、上記第１〜第６いずれかの構成の運転支援装置において、前記学習部は、学習対象の範囲である前記暗黙的要素に対する前記ドライバーの運転状況の範囲を前記環境に基づいて決定する構成（第７の構成）であることが望ましい。

また、上記第１〜第７いずれかの構成の運転支援装置において、前記学習部は、前記暗黙的要素に対する前記ドライバーの運転状況を複数の時間帯で区分して学習する構成（第８の構成）であることが望ましい。

本発明に係る運転支援方法は、車両が走行する道路の環境に前記車両の速度を暗黙的に抑制させる暗黙的要素が含まれているか否かを判断する判断工程と、前記環境に前記暗黙的要素が含まれている場合に前記暗黙的要素に対するドライバーの運転状況を学習する学習工程と、車両制御及び警報出力の少なくとも一つを命ずる命令を生成するか否かを前記学習工程の学習結果に基づいて決定する決定工程と、を備える構成（第９の構成）である。

本発明の運転支援技術によれば、車両の速度を暗黙的に抑制させる暗黙的要素に対するドライバーの運転状況が学習され、その学習結果が運転支援に反映されるので、ドライバーに不快感を与えることを抑制できる。

運転支援装置の構成例を示す図 運転支援装置の動作例を示すフローチャート 学習結果テーブルの例を模式的に示す図 スクールゾーンに関連する標識を示す図 急カーブに関連する標識及び案内看板を示す図 高速道路の出入口に関連する標識を示す図 急勾配に関連する標識を示す図 踏切に関連する標識を示す図 運転支援装置の他の動作例を示すフローチャート

以下、本発明の例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

＜１．運転支援装置の構成＞
図１は、運転支援装置の一例である運転支援ＥＣＵ（Electric Control Unit）１の構成を示す図である。運転支援ＥＣＵ１は、判断部１１と、学習部１２と、決定部１３と、を備える。

判断部１１は、車両が走行する道路の環境に車両の速度を暗黙的に抑制させる標識（以下、暗黙的な標識という）が含まれているか否かを判断する。学習部１２は、車両が走行する道路の環境に暗黙的な標識が含まれている場合に暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況を学習する。決定部１３は、減速制御を命ずる命令及び警報出力を命ずる命令を生成するか否かを学習部１２の学習結果に基づいて決定する。暗黙的な標識には警戒標識や指示標識が含まれる。警戒標識とは道路上で警戒すべきことや危険をドライバーに知らせ、当該ドライバーに注意深い運転を促す標識である。また、指示標識とは特定の交通方法ができる場所を示す標識である。そのため、暗黙的な標識には特定の交通方法を禁止したり指定する規制標標識は含まれない。具体的には、暗黙標識には「学校、幼稚園、保育所等あり」を示す警戒標識や、「横断歩道」を示す指示標識は含まれるが、最高速度を定める規制標識は含まれない。

運転支援ＥＣＵ１は、フロントカメラ２、画像処理部３、ナビゲーション装置４、ドライバーモニタ装置５、車両ＥＣＵ６、ＨＭＩ（Human Machine Interface）７、路車間通信端末８、及びスイッチ９とともに、車両に搭載される。

フロントカメラ２は、車両の前端に設けられ、車両の前方向を撮影する。フロントカメラ２の取付位置は、車両の左右中央であることが望ましいが、左右中央から左右方向に多少ずれた位置であってもよい。フロントカメラ２で取得された撮影画像のデータはフロントカメラ２から画像処理部３に送出される。

画像処理部３は、フロントカメラ２で取得された撮影画像から標識を検出する。また、画像処理部３は、検出した標識に記載されている数字、文字、図形等も検出する。画像処理部３は、例えばパターンマッチング等の周知の手法により、上述した検出を行う。画像処理部３は、検出した標識に関する情報（以下、標識情報という）を運転支援ＥＣＵ１の判断部１１に送出する。

ナビゲーション装置４は、目的地までの走行経路を案内する装置であって、全国又は一定の広域の道路情報を含む地図情報を記憶する記憶部（不図示）と、車両の現在位置を示す車両位置情報を取得する位置情報取得部（不図示）と、を備える。ナビゲーション装置４は、車両位置情報と、車両の現在位置周辺の道路情報を含む地図情報と、を運転支援ＥＣＵ１の判断部１１に送出する。

ドライバーモニタ装置５は、ドライバーの顔を撮影するドライバー撮影カメラ（不図示）と、ドライバー撮影カメラで取得された撮影画像からドライバーの特定及びドライバーの視線検出を行う画像処理部（不図示）と、を備える。ドライバーモニタ装置５は、ドライバーの特定情報及びドライバーの視線情報を運転支援ＥＣＵ１の学習部１２及び決定部１３に送出する。

車両ＥＣＵ６は、車両の動作を認識するとともに車両の動作を制御する。車両ＥＣＵ６は、車両の速度情報を運転支援ＥＣＵ１の学習部１２及び決定部１３に送出する。また、車両ＥＣＵ６は、運転支援ＥＣＵ１の決定部１３が減速制御命令を出力した場合に、その減速制御命令に従って車両の減速制御を行う。

ＨＭＩ７は、運転支援ＥＣＵ１の決定部１３が警報出力命令を出力した場合に、その警報出力命令に従って警報を出力する。ＨＭＩ７としては、例えば警報を画像として出力する表示装置、警報を音声として出力する音声出力装置、警報をドライバーに伝わる振動として出力する振動装置等を単独或いは複数組み合わせて用いることができる。

路車間通信端末８は、道路の傍に設置された通信装置（不図示）との間で無線通信を行う。路車間通信端末８は、無線通信によって速度制限情報を取得した場合に、その速度制限情報を運転支援ＥＣＵ１の判断部１１に送出する。

スイッチ９は、ドライバーの操作に基づいてＯＮ状態とＯＦＦ状態とを切り替える。スイッチ９がＯＮ状態であって且つ運転支援ＥＣＵ１に電源電力が供給されていれば、運転支援ＥＣＵ１は動作状態となる。一方、スイッチ９がＯＮ状態であるが運転支援ＥＣＵ１に電源電力が供給されていなければ、或いは、スイッチ９がＯＦＦ状態であれば、運転支援ＥＣＵ１は動作停止状態となる。

＜２．運転支援装置の動作＞
図２は、運転支援装置の一例である運転支援ＥＣＵ１の動作を示すフローチャートである。スイッチ９がＯＮ状態であるが運転支援ＥＣＵ１に電源電力が供給されていない状況、或いは、スイッチ９がＯＦＦ状態である状況から、スイッチ９がＯＮ状態であって且つ運転支援ＥＣＵ１に電源電力が供給されている状況に遷移すると、図２に示すフローチャートの動作が開始される。

なお、スイッチ９がＯＮ状態であって且つ運転支援ＥＣＵ１に電源電力が供給されている状況から、スイッチ９がＯＮ状態であるが運転支援ＥＣＵ１に電源電力が供給されていない状況、或いは、スイッチ９がＯＦＦ状態である状況に遷移すると、図２に示すフローチャートの動作が直ちに停止する。

図２に示すフローチャートの動作が開始されると、まず初めに判断部１１は、標識情報の取得有無及び標識情報を取得した場合の標識情報の内容に基づいて、車両が走行する道路の環境に速度制限標識が含まれているか否かを判断する（ステップＳ１０）。速度制限標識が含まれていなければ、判断部１１は、速度制限情報を取得したか否かを判断する（ステップＳ２０）。

速度制限標識が含まれている場合或いは速度制限情報を取得した場合、決定部１３は、速度制限標識又は速度制限情報で明示された上限速度を閾値の数値として設定する（ステップＳ３０）。

速度制限標識が含まれておらず且つ速度制限情報を取得していない場合、判断部１１は、標識情報の取得有無及び標識情報を取得した場合の標識情報の内容に基づいて、車両が走行する道路の環境に暗黙的な標識が含まれているか否かを判断する（ステップＳ４０）。

暗黙的な標識が含まれている場合、決定部１３は、閾値の数値を学習結果テーブルの設定に従って更新し（ステップＳ５０）、学習部１２は、暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況に関するデータ収集を開始する。最初の更新前の閾値は、所定の数値となっており、学習部１２により収集された運転状況に関するデータに基づき更新される。また、閾値は更新により更新前よりも大きな数値となる場合があるが、この閾値の上限値が予め定められている。なお、学習結果テーブルの詳細については後述する。

暗黙的な標識が含まれていない場合、決定部１３は、閾値の数値をそのまま保持する（ステップＳ６０）。

上述したステップＳ３０、Ｓ５０、又はＳ６０の後、学習部１２及び決定部１３は、車両の速度情報を取得する（ステップＳ７０）。ただし、ステップＳ３０またはステップＳ５０を一度も経由せずにステップＳ６０に到達した場合、閾値の数値が設定されていない状態であってステップＳ７０以降の処理が無意味になるため、ステップＳ７０ではなくステップＳ１０に移行すればよい。

上述したステップＳ７０の後、決定部１３は、車両の速度と閾値とを比較し（ステップＳ８０）、車両の速度が閾値を超えていれば速度超過であると判断し、車両の速度が閾値を超えていなければ速度超過でないと判断する（ステップＳ９０）。

速度超過であれば、決定部１３は、減速制御を命ずる命令及び警報出力を命ずる命令を生成し、減速制御を命ずる命令を車両ＥＣＵ６に送出し、警報出力を命ずる命令をＨＭＩ７に送出する（ステップＳ１００）。なお、減速制御を命ずる命令と警報出力を命ずる命令とは別々の信号にしてもよいが、図１に示すように減速制御を命ずる命令と警報出力を命ずる命令とを共通の信号とし、当該共通の信号を車両ＥＣＵ６は減速制御を命ずる命令として認識し、ＨＭＩ７は警報出力を命ずる命令として認識することが望ましい。また、本実施形態では、速度超過であれば、決定部１３は車両ＥＣＵ６に減速制御を命じているが、例えば加速禁止制御などの他の車両制御を命じてもよい。また、速度超過であれば、決定部１３は車両制御及び警報出力の両方を命じているが、車両制御又は警報出力のいずれか一方のみを命じてもよい。

上述したステップＳ１００の後、学習部１２は、閾値の数値が学習結果テーブルの設定に更新されたままである場合には、収集していた暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況に関するデータを用いて学習処理を行い（ステップＳ１１０）、その後ステップＳ１２０に移行する。なお、学習処理の詳細については後述する。

速度超過でなければ、上述したステップＳ１００及びＳ１１０を経由することなく、ステップＳ９０から直接ステップＳ１２０に移行する。

ステップＳ１２０では、判断部１１は、閾値の数値が学習結果テーブルの設定に更新されたままである場合には、更新した閾値の数値を更新前の閾値の数値に復元すべき道路環境になっているか否かを判断する（ステップＳ１２０）。例えば、暗黙的な標識が急カーブを示す警戒標識である場合、急カーブ区間が終わっていれば、更新した閾値の数値を更新前の閾値の数値に復元すべき道路環境になっていると判断すればよい。更新した閾値の数値を更新前の閾値の数値に復元すべき道路環境になっているか否かの判断は、例えば、フロントカメラ２で取得された撮影画像を画像処理部３が解析することで得られる道路環境の情報、ナビゲーション装置４から送出される車両位置情報及び車両の現在位置周辺の道路情報を含む地図情報を判断部１１が解析することで得られる道路環境の情報等に基づいて実施すればよい。

更新した閾値の数値を更新前の閾値の数値に復元すべき道路環境になっていれば、決定部１３は、更新した閾値の数値を更新前の閾値の数値に復元し（ステップＳ１３０）、学習部１２は、暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況に関するデータ収集を終了し、その後ステップＳ１０に戻る。

更新した閾値の数値を更新前の閾値の数値に復元すべき道路環境になっていなければ、上述したステップＳ１３０を経由することなく、ステップＳ１２０から直接ステップＳ１０に戻る。

運転支援ＥＣＵ１が上述した図２に示すフローチャートの動作を行うことにより、道路環境に暗黙的な標識が含まれてから、更新した閾値の数値を更新前の閾値の数値に復元すべき道路環境になるまでの間に、速度超過が発生すると、暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況が学習され、その学習結果が運転支援に反映される。これにより、ドライバーに不快感を与えることを抑制できる。

また、上述した図２に示すフローチャートの動作では、道路環境に速度制限標識を除く所定の標識である暗黙的な標識が含まれている場合に、学習部１２が、暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況を学習する。暗黙的な標識は、標識の大きさや形状が法令によって定められているため、車両の速度を暗黙的に抑制させる他の暗黙的要素に比べて画像処理による検出が容易である。

また、上述した図２に示すフローチャートの動作では、道路環境に車両の速度を明示的に制限させる速度制限標識や速度制限情報を含む場合に、たとえ道路環境に暗黙的な標識が含まれていても、学習部１２が、暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況を学習しない。速度制限標識や速度制限情報に基づかない車両制御や警報出力が行われると、速度制限標識や速度制限情報をドライバーが認識している場合にドライバーに多大な不快感を与えるおそれがある。このため、上述した実施形態のように速度制限標識や速度制限情報を優先することが望ましい。なお、速度制限情報は、例えばナビゲーション装置４が路車間通信端末８から速度制限情報を取得し、ナビゲーション装置４による画像表示や音声出力によってドライバーに認識される場合がある。

また、上述した図２に示すフローチャートの動作では、道路環境に暗黙的な標識が含まれており且つ減速制御を命ずる命令及び警報出力を命ずる命令が生成された場合にのみ、学習部１２が、暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況を学習する。これにより、減速制御及び警報出力が行われた際の暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況のみが学習され、運転支援に反映されるので、減速制御及び警報出力の発生を抑える方向のみに学習が進めることができる。すなわち、ドライバーに不快感を与えることを学習の進行によって確実に抑制することができる。

また、上述した図２に示すフローチャートの動作では、更新した閾値の数値を更新前の閾値の数値に復元すべき道路環境になっていれば、学習部１２は、暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況に関するデータ収集を終了している。すなわち、学習部１２は、学習対象の範囲である暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況の範囲を道路環境に基づいて決定している。これにより、例えば暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況に関するデータ収集を開始してから一定時間経過後に暗黙的な標識に対するドライバーの運転状況に関するデータ収集を終了するような構成に比べて、学習対象の範囲を適切にすることができる。

＜３．学習結果テーブル、暗黙的な標識、及び学習処理の例＞
次に、学習結果テーブル、暗黙的な標識、及び学習処理の例について説明する。学習部１２は、暗黙的な標識の種類に応じた道路環境の種類で分類された学習結果テーブルを学習により更新し、不揮発的に記憶する。

図３は、学習結果テーブルの例を模式的に示す図である。図３に示す学習結果テーブルは、登録しているドライバーＡ〜Ｃ毎に作成される複数のデータテーブルによって構成されている。本実施形態では、学習部１２が更新し決定部１３が使用するデータテーブルは、ドライバーモニタ装置５から送出されるドライバーの特定情報によって決定される。なお、本実施形態とは異なり、ドライバーがＨＭＩ７に対してドライバーの特定情報を入力する操作を行い、学習部１２及び決定部１３がＨＭＩ７からドライバーの特定情報を取得するようにしてもよい。また、学習結果テーブルに登録可能なドライバーは単数であってもよい。学習結果テーブルに登録可能なドライバーが単数である場合、登録されているドライバーはスイッチ９をＯＮ状態にし、登録されていないドライバーはスイッチ９をＯＦＦ状態にすることで、正しい学習が行われる。

＜３−１．スクールゾーン＞
例えば図４（ａ）に示す警戒標識、図４（ｂ）に示す指示標識、又は図４（ｃ）に示す補助標識が道路環境に含まれている場合、図２のフローチャートのステップＳ５０において、図３に示す学習結果テーブルのスクールゾーンでの設定速度が閾値の数値として設定される。

図２のフローチャートのステップＳ１１０において、学習部１２は、スクールゾーンでの設定速度を、スクールゾーンでの初期設定以上、スクールゾーンでの上限速度以下の範囲で、スクールゾーンを走行中に速度超過が発生したときの学習結果に応じて更新する。例えば、学習部１２は、ドライバーが正常な状態（わき見運転や居眠り運転等の異常な運転を行っていない状態）であって略一定速度で一定時間以上スクールゾーンを走行しているときの平均車両速度Ｖａ１を用いて、スクールゾーンでの設定速度Ｖｓ１を更新する。例えば、下記の関係式に基づいてスクールゾーンでの設定速度Ｖｓ１を更新すればよい。

新たな設定速度Ｖｓ１＝現在の設定速度Ｖｓ１×（１−α）＋平均車両速度Ｖａ１×α

なお、αは０より大きく１より小さい重み係数であって、αが大きいほどスクールゾーンでのドライバーの運転状況がスクールゾーンでの設定速度Ｖｓ１に反映され易くなる。なお、αの値は任意に設定でき、αの値は例えば0.6である。また、上記の関係式から求まるスクールゾーンでの新たな設定速度Ｖｓ１がスクールゾーンでの上限速度を超える場合には、スクールゾーンでの新たな設定速度Ｖｓ１をスクールゾーンでの上限速度と同一にする。また、スクールゾーンでの設定速度Ｖｓ１のデータを簡略化する観点から、例えば、上記の関係式から求まるスクールゾーンでの新たな設定速度Ｖｓ１は、０．５単位で切り上げ処理を行い、小数点第一位を０又は５とするとよい。

図２のフローチャートのステップＳ４０では、道路環境に暗黙的な標識が含まれているか否かが判断されたが、暗黙的な標識に加えて、又は、暗黙的な標識の代わりに、車両の速度を暗黙的に抑制させる道路の形態が道路環境に含まれているか否かが判断されてもよい。これにより、暗黙的な標識が道路環境に含まれていない場合であっても、車両の速度を暗黙的に抑制させる暗黙的要素に対するドライバーの運転状況が学習され、その学習結果が運転支援に反映される。

例えば、「文」、「スクールゾーン」等と描かれた道路標示が存在する道路、又は、路側帯が緑色にカラー舗装されている道路が道路環境に含まれていれば、図２のフローチャートのステップＳ５０において、図３に示す学習結果テーブルのスクールゾーンでの設定速度が閾値の数値として設定されるようにしてもよい。

図２のフローチャートでは、速度超過か否かが判断され、速度超過に関する学習結果テーブルの設定速度が学習により更新されたが、加速超過や減速超過に関しても速度超過と同様に、超過か否かが判断され学習結果テーブルの設定加速度や設定減速度が学習により更新されるようにしてもよい。これにより、ドライバーの運転状況を反映した加減速が可能となり、特に運転支援装置を自動運転の支援に用いた場合に、ドライバーに違和感を与えない加減速を実現することができる。

＜３−２．急カーブ＞
例えば、車両が自動車専用道路を走行中において、図５（ａ）に示す警戒標識又は図５（ｂ）に示す補助標識が道路環境に含まれている場合、図２のフローチャートのステップＳ５０において、図３に示す学習結果テーブルの急カーブでの設定速度が閾値の数値として設定される。なお、車両が自動車専用道路を走行中であるか否かは、例えばナビゲーション装置４から送出される車両位置情報及び車両の現在位置周辺の道路情報を含む地図情報を用いて判断することが可能である。

図２のフローチャートのステップＳ１１０において、学習部１２は、急カーブでの設定速度を、急カーブでの初期設定以上、急カーブでの上限速度以下の範囲で、急カーブを走行中に速度超過が発生したときの学習結果に応じて更新する。例えば、学習部１２は、ドライバーが正常な状態（わき見運転や居眠り運転等の異常な運転を行っていない状態）であってステアリングを一定角度以上回して急カーブを走行しているときの平均車両速度Ｖａ２を用いて、急カーブでの設定速度Ｖｓ２を更新する。例えば、下記の関係式に基づいて急カーブでの設定速度Ｖｓ２を更新すればよい。

新たな設定速度Ｖｓ２＝現在の設定速度Ｖｓ２×（１−α）＋平均車両速度Ｖａ２×α

αの範囲や設定速度の上限及び切り上げ処理に関しては、スクールゾーンの場合と同様であるため説明を省略する。

例えば、車両が自動車専用道路を走行中において、図５（ｃ）に示す案内看板が道路の傍に設置されていれば、図２のフローチャートのステップＳ５０において、図３に示す学習結果テーブルの急カーブでの設定速度が閾値の数値として設定されるようにしてもよい。

なお、路面が濡れている場合や凍結している場合には、タイヤのグリップ力が低下するので、図３に示す学習結果テーブルの急カーブでの設定速度を一時的に初期値に戻すことが望ましい。路面が濡れていたり凍結したりしているか否かは、例えば路車間通信端末８が天気情報を取得し、その天気情報を用いて判断することが可能である。

＜３−３．高速道路の出入口＞
例えば、図６（ａ）に示す案内標識が道路環境に含まれている場合、決定部１３は、速度超過の代わりに、図６（ａ）に示す案内標識から一般道合流ポイントまでの車速の遷移を監視する。この場合、学習部１２は、速度超過か否かを判断するための閾値ではなく、車速の遷移パターンを学習する。なお、一般道合流ポイントに関する情報は、例えばナビゲーション装置４から送出される地図情報を利用すればよい。

決定部１３は、監視している車速の遷移パターンが学習結果によって得られた車速の遷移パターンに対して所定レベル以上に乖離した場合に、警報出力を命ずる命令を生成する。そして、学習部１２は、警報出力を命ずる命令を生成した場合の車速の遷移パターンを、学習結果によって得られた車速の遷移パターンに反映させて、学習結果によって得られた車速の遷移パターンを更新する。なお、ドライバーが正常な状態でない場合、一般道合流ポイントで法定速度を超過している場合、又は急減速を実施した場合には、たとえ決定部１３が警報出力を命ずる命令を生成しても、学習部１２が学習を実施しないことが望ましい。

例えば、図６（ｂ）に示す案内標識が道路環境に含まれている場合、決定部１３は、速度超過の代わりに、図６（ｂ）に示す案内標識から高速道路の本線合流ポイントまでの車速の遷移を監視する。この場合、学習部１２は、速度超過か否かを判断するための閾値ではなく、車速の遷移パターンを学習する。なお、高速道路の本線合流ポイントに関する情報は、例えばナビゲーション装置４から送出される地図情報を利用すればよい。

決定部１３は、監視している車速の遷移パターンが学習結果によって得られた車速の遷移パターンに対して所定レベル以上に乖離した場合に、警報出力を命ずる命令を生成する。そして、学習部１２は、警報出力を命ずる命令を生成した場合の車速の遷移パターンを、学習結果によって得られた車速の遷移パターンに反映させて、学習結果によって得られた車速の遷移パターンを更新する。なお、ドライバーが正常な状態でない場合、高速道路の本線合流ポイントで所定の速度に達していない場合、又は急加速を実施した場合には、たとえ決定部１３が警報出力を命ずる命令を生成しても、学習部１２が学習を実施しないことが望ましい。

＜３−４．路面凍結、濃霧＞
例えば、道路の傍に設置されている電子掲示板に「路面凍結」、「濃霧」等の所定の気象条件であることを示す用語が表示されている場合、又は、路車間通信端末８が天気情報を取得し、その天気情報に「路面凍結」、「濃霧」等の所定の気象条件が含まれている場合、図２のフローチャートのステップＳ５０において、学習結果テーブルの所定の気象条件での設定速度が閾値の数値として設定されることが望ましい。学習部１２は、上述したスクールゾーンと同じように「路面凍結環境」、「濃霧環境」それぞれで速度超過か否かを判断するための閾値に関する学習を実行する。これにより、暗黙的な標識が道路環境に含まれていない場合であっても、車両の速度を暗黙的に抑制させる暗黙的要素に対するドライバーの運転状況が学習され、その学習結果が運転支援に反映される。

電子掲示板の表示内容は、例えば画像処理部３による文字認識によって認識するようにすればよい。なお、所定の気象条件が発生する時々で路面凍結状態や視界状態等が大きく異なるので、車両のイグニッションキーがＯＦＦになる度に学習内容がリセットされ、速度超過か否かを判断するための閾値が初期値に戻ることが望ましい。

＜３−５．急勾配＞
例えば、図７（ａ）に示す警戒標識が道路環境に含まれている場合、図２のフローチャートのステップＳ５０において、学習結果テーブルの下り坂での設定速度が閾値の数値として設定されることが望ましい。学習部１２は、上述したスクールゾーンと同じように「下り坂」で速度超過か否かを判断するための閾値に関する学習を実行する。

例えば、図７（ｂ）に示す警戒標識が道路環境に含まれている場合、図２のフローチャートのステップＳ５０において、学習結果テーブルの上り坂での設定速度が閾値の数値として設定されることが望ましい。学習部１２は、「上り坂」で所定の速度に未達か否かを判断するための閾値に関する学習を実行する。所定の速度に未達である場合に、加速制御及び警報出力が行われるようにすればよい。この場合、上述したスクールゾーンや上述した「下り坂」とは異なり、学習結果テーブルにおいて上限速度ではなく下限速度が定められている。

なお、「上り坂」の道路環境においては、アクセルが全開である場合も、学習部１２が学習を実施しないことが望ましい。アクセルが全開である場合は、車両速度にドライバーの意思が十分に反映されておらず、車両の性能によって車両速度が制限されていると考えられるからである。

＜３−６．踏切＞
例えば、図８に示す警戒標識が道路環境に含まれている場合、決定部１３は、速度超過の代わりに、踏切から所定の距離だけ手前である地点から踏切の直前である地点までの車速の遷移を監視する。この場合、学習部１２は、速度超過か否かを判断するための閾値ではなく、車速の遷移パターンを学習する。なお、踏切から所定の距離だけ手前である地点に関する情報及び踏切の直前である地点に関する情報は、例えばナビゲーション装置４から送出される地図情報を利用すればよい。

決定部１３は、監視している車速の遷移パターンが学習結果によって得られた車速の遷移パターンに対して所定レベル以上に乖離した場合に、警報出力を命ずる命令を生成する。そして、学習部１２は、警報出力を命ずる命令を生成した場合の車速の遷移パターンを、学習結果によって得られた車速の遷移パターンに反映させて、学習結果によって得られた車速の遷移パターンを更新する。なお、ドライバーが正常な状態でない場合又は急減速を実施した場合には、たとえ決定部１３が警報出力を命ずる命令を生成しても、学習部１２が学習を実施しないことが望ましい。

＜３−７．生活道路＞
例えば、「ゾーン３０」等と描かれた道路標示等のように生活道路と推定できる道路標示、道路標識、看板などが道路環境に含まれていれば、図２のフローチャートのステップＳ５０において、学習結果テーブルの生活道路での設定速度が閾値の数値として設定されるようにしてもよい。

また、道路標示、道路標識、看板などの代わりにナビゲーション装置４から送出される地図情報を利用して生活道路であるか否かを判断してもよい。

また、例えば道路幅が所定値（例えば５．５ｍ）より狭い道路やハンプが設置されている道路などであれば、生活道路であると判断してもよい。

学習結果テーブルの設定速度については、スクールゾーンの場合と同様の手法によって設定することができるため説明を省略する。

＜４．変形例＞
上記実施形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきであり、本発明の技術的範囲は、上記実施形態の説明ではなく、特許請求の範囲によって示されるものであり、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内に属する全ての変更が含まれると理解されるべきである。

例えば、運転支援ＥＣＵ１が図２に示すフローチャートの動作の代わりに図９に示すフローチャートの動作を行ってもよい。図９に示すフローチャートは、図２に示すフローチャートからステップＳ１１０を取り除き、ステップＳ１１０と同一処理内容のステップＳ８５をステップＳ８０とステップＳ９０との間に設けたものである。

図９に示すフローチャートは、安全な走行が確保できる速度が例えばドライバーの加齢によって低下した場合や、ドライバーの所定期間における運転の頻度が所定の頻度と比べて低い場合等に、速度超過か否かを判断するための閾値を学習によって小さくできるという利点を有する。

上述した図２に示すフローチャートに対する種々の変形は、図９に示すフローチャートに対しても適用することができる。

上述した実施形態及びその変形例では、学習結果テーブルを時間帯によって区別していなかったが、学習部１２が、暗黙的な標識等に対するドライバーの運転状況を複数の時間帯で区分して学習して、学習結果テーブルの各データテーブルを時間帯によって区別してもよい。これにより、学習に道路を走行する時間帯の情報も反映されるので、実際の道路環境により適合した学習が可能となる。

例えば、安全な走行が確保できる速度は、同一の道路であっても昼間と夜間とで異なる場合が多いと考えられるので、学習部１２が昼間用のデータテーブルと夜間用のデータテーブルを作成するようにしてもよい。また、スクールゾーンでは同じ昼間でも通学時間帯とそれ以外の時間帯それぞれで安全な走行が確保できる速度が異なると考えられる。したがって、学習部１２は、スクールゾーンでは同じ昼間でも通学時間帯とそれ以外の時間帯とを区別して学習するようにしてもよい。

１ 運転支援ＥＣＵ
２ フロントカメラ
３ 画像処理部
４ ナビゲーション装置
５ ドライバーモニタ装置
６ 車両ＥＣＵ
７ ＨＭＩ
８ 路車間通信端末
９ スイッチ
１１ 判断部
１２ 学習部
１３ 決定部

Claims (9)

1. 車両が走行する道路の環境に前記車両の速度を暗黙的に抑制させる暗黙的要素が含まれているか否かを判断する判断部と、
   前記環境に前記暗黙的要素が含まれている場合に前記暗黙的要素に対するドライバーの運転状況を学習する学習部と、
   車両制御及び警報出力の少なくとも一つを命ずる命令を生成するか否かを前記学習部の学習結果に基づいて決定する決定部と、
   を備えることを特徴とする運転支援装置。
2. 前記暗黙的要素は、速度制限標識を除く所定の標識を含むことを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記暗黙的要素は、所定の気象条件を含むことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の運転支援装置。
4. 前記暗黙的要素は、前記道路の所定の形態を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の運転支援装置。
5. 前記判断部は、前記環境に前記車両の速度を明示的に制限させる明示的要素が含まれているか否かを判断し、
   前記学習部は、前記環境に前記明示的要素が含まれている場合に、たとえ前記環境に前記暗黙的要素が含まれていても前記暗黙的要素に対する前記ドライバーの運転状況を学習しないことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の運転支援装置。
6. 前記学習部は、前記環境に前記暗黙的要素が含まれており且つ前記決定部が前記命令を生成することを決定した場合にのみ前記暗黙的要素に対する前記ドライバーの運転状況を学習することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の運転支援装置。
7. 前記学習部は、学習対象である前記暗黙的要素に対する前記ドライバーの運転状況の範囲を前記環境に基づいて決定する請求項１〜６のいずれか一項に記載の運転支援装置。
8. 前記学習部は、前記暗黙的要素に対する前記ドライバーの運転状況を複数の時間帯で区分して学習する請求項１〜７のいずれか一項に記載の運転支援装置。
9. 車両が走行する道路の環境に前記車両の速度を暗黙的に抑制させる暗黙的要素が含まれているか否かを判断する判断工程と、
   前記環境に前記暗黙的要素が含まれている場合に前記暗黙的要素に対するドライバーの運転状況を学習する学習工程と、
   車両制御及び警報出力の少なくとも一つを命ずる命令を生成するか否かを前記学習工程の学習結果に基づいて決定する決定工程と、
   を備えることを特徴とする運転支援方法。