JP2018167773A

JP2018167773A - 車両運転支援システム

Info

Publication number: JP2018167773A
Application number: JP2017068378A
Authority: JP
Inventors: 由佳峯岸; Yuka Minegishi; 圭一富井; Keiichi Tomii; 孝宏栃岡; Takahiro Tochioka
Original assignee: Mazda Motor Corp
Current assignee: Mazda Motor Corp
Priority date: 2017-03-30
Filing date: 2017-03-30
Publication date: 2018-11-01
Anticipated expiration: 2037-03-30
Also published as: US10558215B2; US20180284766A1; DE102018001369A1; JP6593712B2; CN108706012A; CN108706012B

Abstract

【課題】運転支援を通じて運転者の運転技量を向上させることが可能な運転支援システムを提供する。
【解決手段】車両運転支援システムＳは、車両周囲の交通環境と車両Ｖにより運転者Ｅへ提供されている運転支援とに基づいて、交通環境において車両Ｖを運転するために運転者Ｅに要求される運転ディマンドＤ（要求運転能力）を推定する要求運転能力推定部（Ｄ推定部）２２と、運転者Ｅの運転パフォーマンスＰ（現在運転能力）を推定する現在運転能力推定部（Ｐ推定部）２１と、運転パフォーマンスＰが運転ディマンドＤよりも低い場合に、運転者Ｅによる交通環境の状況把握を促進させる低減処理（情報関連低減処理）を実行することにより運転ディマンドＤを低減する変更部２３と、を備えている。
【選択図】図２

Description

本発明は、車両運転支援システムに係り、特に、運転負荷と運転技量とに応じた運転支援を提供可能な車両運転支援システムに関する。

外部環境により運転者に要求される環境難易度に比べて運転者の運転技量が低い場合に、運転操作のアシスト量（例えば、駐車支援のアシスト量）を増加させる運転支援装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１５−１１０４１７号公報

しかしながら、単に運転支援のアシスト量を増加させるだけでは、運転者の運転技量が向上しないという問題があった。運転技量が向上すれば、車両に対する安心感と信頼感が醸成されると共に、より高いレベルの運転安全性の獲得が期待される。

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、運転支援を通じて運転者の運転技量を向上させることが可能な運転支援システムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明の車両運転支援システムは、車両周囲の交通環境と車両により運転者へ提供されている運転支援とに基づいて、交通環境において車両を運転するために運転者に要求される要求運転能力を推定する要求運転能力推定部と、運転者の現在運転能力を推定する現在運転能力推定部と、現在運転能力が要求運転能力よりも低い場合に、運転者による交通環境の状況把握を促進させる低減処理を実行することにより要求運転能力を低減する変更部と、を備えている。

このように構成された本発明によれば、要求運転能力が現在運転能力を上回っている場合、交通環境の状況把握を促進させる低減処理が実行されるため、運転者は車両周囲の交通環境の状況を把握し易くなる。このため、交通環境の状況を把握するという要求が低減されるので、要求運転能力が低下する。これにより、運転者は、負荷の軽減により、車両運転操作により集中することができる。このため、運転者は、大きい負荷が要求される交通環境において、自動運転支援に頼ることなく、車両運転操作自体を自らがより集中した状態で実行することにより、運転技量を向上させることができる。

また、本発明において好ましくは、低減処理は、車載情報提示装置による運転者への情報提示量を低減する情報量低減処理を含む。
このように構成された本発明によれば、運転者が処理すべき情報量が減少するので、交通環境の状況把握が容易になる。これにより、要求運転能力を低下させることができる。

また、本発明において好ましくは、低減処理は、視線誘導装置により運転者の視線方向を車両前方の所定位置付近へ誘導する視線誘導処理を含む。
このように構成された本発明によれば、視線誘導装置が運転者の視線方向を車両前方の所定位置付近に誘導すると、運転者は車両前方の交通環境を把握し易くなる。これにより、要求運転能力を低下させることができる。

また、本発明において好ましくは、変更部は、現在運転能力が所定閾値よりも低い場合、低減処理のうち、視線誘導装置により運転者の視線方向を車両前方の所定位置付近へ誘導する視線誘導処理を優先的に実行する。
現在運転能力が比較的低い運転者は、視線方向が車両近傍に向いていることが多く、視線方向の誘導が要求運転能力の低減に有効である。そこで本発明では、現在運転能力が低い運転者に対しては、視線誘導処理を優先的に選択する。

また、本発明において好ましくは、変更部は、低減処理を実行しても現在運転能力が要求運転能力よりも低い場合には、１又は複数の自動運転制御システムを作動させて要求運転能力をさらに低減する。
低減処理の実行だけでは要求運転能力が現在運転能力付近まで低減しない場合、要求運転能力が非常に高い状況である。このため、本発明では、運転技量の向上よりも運転者の安心を優先するため、自動運転支援を付加して、要求運転能力を更に低減することができる。

また、本発明において具体的には、現在運転能力推定部は、車両の運転履歴データ、及び、運転者の身体状態及び／又は精神状態に基づいて、運転者の現在運転能力を推定する。

本発明の運転支援制御システムによれば、運転支援を通じて運転者の運転技量を向上させることができる。

本発明の実施形態による交通環境，運転者，運転支援の関係を示す説明図である。本発明の実施形態による運転ディマンドと運転パフォーマンスとの関係を説明するグラフである。本発明の実施形態による運転支援制御システムの構成図である。本発明の実施形態による変更テーブル（運転ディマンド）の説明図である。本発明の実施形態による変更テーブル（運転パフォーマンス）の説明図である。本発明の実施形態によるナビゲーション地図の表示方式の変更の説明図である。本発明の実施形態による視線誘導処理の説明図である。本発明の実施形態による運転支援処理の説明図である。本発明の実施形態による運転支援処理の説明図である。本発明の実施形態による運転支援処理のフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態による車両運転支援システムについて説明する。まず、図１，図２を参照して、車両運転支援システムで用いられる運転ディマンド及び運転パフォーマンスについて説明する。図１は運転者，交通環境，運転支援の関係を示す説明図、図２は運転ディマンドと運転パフォーマンスとの関係を説明するグラフである。

図１に示すように、運転者は交通環境に適応するように車両を運転する必要がある。交通環境は、種々の要素が関係しており、例えば、交通量（交通量の多い交差点等），道路構造（道路幅，道路交差の複雑さ等），天候（濡れた路面等），交通参加者（子供飛び出し等），走行状態（他車両との車間距離等），車両構造（ＡＴ車／ＭＴ車の相違，車両の大きさ等），車両性能（ブレーキの効き易さ等）が関係している。したがって、交通環境の種々の要素に応じて、運転者は、交通環境に適応するだけの運転能力が要求される（慎重なハンドル操作，飛び出しに注意，他車の動きへの注意，死角への注意等）。

また、運転者は、複数の車載装置から種々の運転支援を受ける。運転支援には、大別して情報提示に関する運転支援（「情報関連運転支援」）と、自動運転制御システムによる運転支援（「自動運転支援」）とが含まれる。これらの運転支援は、交通環境により要求される運転能力を軽減する。本実施形態では、運転支援による軽減分を考慮して、実際に交通環境に起因して要求される運転能力を運転ディマンドＤ（要求運転能力）と定義する。
運転ディマンドＤ＝交通環境要因Ｄｔ−運転支援要因Ｄａ
運転支援要因Ｄａ＝情報関連要因Ｄｉ＋自動運転要因Ｄｄ

一方、運転者は、このような交通環境に適応して車両を運転するための運転技量（技）を有している。しかしながら、運転者の身体状態（体）や精神状態（心）に応じて、この運転技量は必ずしも最大限発揮されない。本実施形態では、運転技量，身体状態及び精神状態に基づいて、運転者が実際に現時点で発揮できる運転能力を運転パフォーマンスＰ（現在運転能力）と定義する。
運転パフォーマンスＰ＝運転技量要因Ｐｓ−身体要因Ｐｐ−精神要因Ｐｍ

図２は、運転ディマンドＤと運転パフォーマンスＰとの関係を示している。領域Ａ₁（例えば、点Ｂ₁）では、運転ディマンドＤの方が運転パフォーマンスＰよりも大きい（Ｐ＜Ｄ）。これらの差が大きいほど運転負荷が大きい。このため、運転者は運転を難しいと感じるため、不安感が生じ易くなる。また、領域Ａ₁では、運転者はストレスを受けるため、疲労感が生じ易い。このため、長時間の運転には不向きである。

また、領域Ａ₂（例えば、点Ｂ₂）では、運転パフォーマンスＰの方が運転ディマンドＤよりも大きい（Ｐ＞Ｄ）。これらの差が大きいほど運転負荷が小さい。このため、運転者は運転を易しいと感じるため、物足りなさや退屈感が生じ易くなる。また、退屈さを感じると、運転者はわき見等のセカンドタスクを行ったり、注意散漫になり運転への集中力が低下したり、運転に対する意欲が低下したりして、運転パフォーマンスが低下するおそれがある。

一方、直線Ｌ上及びその周辺領域Ａ₀では（例えば、点Ｂ₀）、運転ディマンドＤと運転パフォーマンスＰとが釣り合った状態となる（理想状態；Ｐ＝Ｄ）。釣り合い状態では、運転操作に対する楽しさや安心感が生じ、車両に対する信頼感を醸成し易くなる。

したがって、本実施形態では、運転パフォーマンスＰと運転ディマンドＤとの関係点（運転者と交通環境との関係）が、領域Ａ₁又は領域Ａ₂に位置すると推定される場合、これを領域Ａ₀内に移動させるようにＤ（要すればＰ）を調整するように構成されている。具体的には、点Ｂ₁（Ｐ₁＜Ｄ₁）の場合は、Ｄを低減する処理及びＰを増加する処理が実行され、点Ｂ₂（Ｐ₂＞Ｄ₂）の場合は、Ｄを増加する処理が実行される。なお、Ｐを減少する処理も可能である。

運転ディマンドＤの低減処理は、主に情報関連要因Ｄｉと自動運転要因Ｄｄを増加する処理である。逆に、運転ディマンドＤの増加処理は、主に情報関連要因Ｄｉと自動運転要因Ｄｄを低減する処理である。運転パフォーマンスＰの増加処理は、身体要因Ｐｐと精神要因Ｐｍによる減少分を低減する処理である（Ｐｐ及びＰｍを小さくする）。

次に、図３を参照して、車両運転支援システムの構成について説明する。図３は車両運転支援システムの構成図である。
図３に示すように、車両運転支援システムＳは、車載コントローラ（ＥＣＵ）１と、車両センサ３と、情報提示装置５と、車両駆動制御システム７を備えている。

車載コントローラ１は、制御部１１，記憶部１３，通信部（図示せず）等を備え、車両センサ３から取得したセンサデータに基づいて、情報提示装置５及び車両駆動制御システム７を制御するように構成されている。例えば、車載コントローラ１は、アクセル開度（センサデータ）に基づき、車両駆動制御システム７を介してエンジン出力を制御する。

車両センサ３は、種々の情報取得装置からなる。車両センサ３には、車内カメラ，生体センサ，マイク，車外カメラ，レーダ，ナビゲーション装置，車両挙動センサ，運転者操作検知センサ，車車間通信器，車両−インフラ間通信器等が含まれる。

車内カメラは、車両内の運転者や他の乗員を撮像し、車内画像データを出力する。
生体センサは、運転者の心拍，脈拍，発汗，脳波等を計測し、生体データを出力する。
マイクは、運転者や他の乗員の音声を取集し、音声データを出力する。
車外カメラは、車両の前方，側方，後方の画像を撮像し、車外画像データを出力する。

レーダは、車両の前方，側方，後方に向けて電波，音波又はレーザ光を照射し、車両の周囲の車外物体（先行車，他車両，歩行者，地上固定物，障害物等）からの反射波を受信し、物体の相対位置，相対速度等（例えば、先行車位置，先行車相対速度等）の車外物体データを出力する。
ナビゲーション装置は、車両位置情報を取得し、内部地図情報，外部から取得した交通渋滞情報，入力情報（目的地，経由地等）と組み合わせて、ナビゲーションデータ（複数のルート情報，運転者により選択されたルート情報等）を出力する。

車両挙動センサ及び運転者操作検知センサには、速度センサ，前後加速度センサ，横加速度センサ，ヨーレートセンサ，アクセル開度センサ，エンジン回転数センサ，ＡＴギアポジションセンサ，ブレーキスイッチセンサ，ブレーキ油圧センサ，ステアリング角センサ，ステアリングトルクセンサ，ウインカースイッチ位置センサ，ワイパースイッチ位置センサ，ライトスイッチ位置センサ，車内外温度センサ等が含まれる。

車車間通信器，車両−インフラ間通信器は、それぞれ他車両からの通信データ，交通インフラからの交通データ（交通渋滞情報，制限速度情報等）を取得し、これらを出力する。

情報提示装置５は、複数の装置を含む。情報提示装置５は、ナビゲーション装置５Ａ，インストルメントパネル内の情報表示モニター５Ｂ，ダッシュボード上のＨＵＤ（ヘッドアップディスプレイ）５Ｃ，スピーカ５Ｄ，視線誘導装置５Ｅ，メータ等に設けられたランプ等を含む。情報表示モニター５Ｂは、警告情報，運転操作コーチング情報，運転操作アドバイス情報等を表示する。ＨＵＤ５Ｃは、ウインドシールドに速度やその他の情報を投影して表示する。スピーカ５Ｄは、車載コントローラ１やオーディオ装置の出力信号に応じて音声案内を出力する。視線誘導装置５Ｅは、運転者の視線方向を車両前方の遠方領域へ誘導するように機能する。

車両駆動制御システム７は、エンジン，ブレーキ，ステアリング駆動装置をそれぞれ制御するシステムである。各種の自動運転支援モードでは、車両駆動制御システム７を介して、エンジン，ブレーキ，ステアリングの自動操作が実行される。
自動運転支援モードは、代表的には、レーンキープアシストモード，自動速度制御モード，先行車追従モード等を含む。
レーンキープアシストモードでは、車両が車線を逸脱することを防止するように、ステアリング駆動装置が自動的に制御される。
自動速度制御モードでは、車両が設定速度での走行を維持するように、エンジン駆動装置が自動的に制御される。
先行車追従モードでは、所定の車間距離を維持した状態で先行車に追従するように、エンジン駆動装置が自動的に制御される。なお、このモードでは、車線中央を走行するように、ステアリング駆動装置も自動的に制御される。

次に、図３〜図７を参照して、車載コントローラの運転支援機能について説明する。図４及び図５は変更テーブルの説明図、図６はナビゲーション地図の表示方式の変更の説明図、図７は視線誘導処理の説明図である。

制御部１１は、現在運転能力推定部（Ｐ推定部）２１と、要求運転能力推定部（Ｄ推定部）２２と、変更部２３とを備えている。記憶部１３には、運転履歴データ２４と変更テーブル２５が記憶されている。運転履歴データ２４は、センサデータの蓄積データである。

Ｐ推定部２１は、運転履歴データ２４に基づいて、現在の運転パフォーマンスＰ（現在運転能力）を推定する。Ｄ推定部２２は、運転履歴データ２４に基づいて、運転ディマンドＤ（要求運転能力）を推定する。変更部２３は、変更テーブル２５に基づいて、運転ディマンドＤ及び運転パフォーマンスＰを増減する処理を実行する。

Ｐ推定部２１は、原則的に、運転履歴データ２４に基づいて、運転者によるアクセル，ブレーキ，ステアリングの操作をそれぞれ評価して運転技量要因Ｐｓを算出すると共に、運転者の状態（身体状態，精神状態）に応じた低下分（Ｐｐ，Ｐｍ）を算出して、これらの差分値を運転パフォーマンスＰとして出力する。各要因の算出法の概略は以下の通りである。

運転技量要因Ｐｓの算出のため、速度，前後加速度，横加速度，ヨーレート，アクセル開度，エンジン回転数，ＡＴギアポジション，ブレーキスイッチ，ブレーキ油圧，ステアリング角，ステアリングトルク等のセンサデータが用いられる。例えば、加速度の安定性，ステアリング角の安定性，速度の安定性，ブレーキタイミング等がそれぞれ記憶部１３に格納された運転操作理想モデルと評価され、点数化される。記憶部１３は、センサデータを常時取得して、運転履歴データ２４を更新している。これに伴い、Ｐ推定部２１は、運転技量要因Ｐｓを更新する。なお、運転技量要因Ｐｓの評価は、上述のような評価法に限らず、他の評価法を適用してもよい。

また、身体要因Ｐｐ，精神要因Ｐｍの算出のため、算出時点における車内画像データ，生体データ，音声データの少なくとも１つが用いられる。Ｐ推定部２１は、例えば、車内画像データにより、運転者の表情・姿勢分析等を行うことができる。また、生体データ（脈拍，心拍，発汗等）により、運転者のストレス，緊張状態，疲労状態等を分析することができる。また、音声データにより内分泌モデルを用いて感情分析を行うことができる。これらの分析により、運転者の身体状態（眠気，疲労度，健康状態等）及び精神状態（注意状態，覚醒度，感情，ストレス度，運転モチベーション，感動，緊張度等）を評価することにより、身体要因Ｐｐ，精神要因Ｐｍを算出することができる。なお、身体要因Ｐｐ，精神要因Ｐｍの評価は、上述のような評価法に限らず、他の評価法を適用してもよい。

Ｐ推定部２１は、例えば、画像データから瞼の動きを検出し、瞼の位置から眠気の有無を判定することができる。眠気がある場合、身体要因Ｐｐが所定値に設定される。また、音声データによる感情分析により、運転者が緊張状態にあると判定されると、精神要因Ｐｍが所定値に設定される。

Ｄ推定部２２は、センサデータに基づいて現在の交通環境を評価すると共に（Ｄｔ）、現在のアクティブな運転支援による減少分（Ｄａ）を評価して、点数化した運転ディマンドＤを出力する。
交通環境要因Ｄｔの算出のため、Ｄ推定部２２は、交通環境について、上述の交通量，道路構造，天候，交通参加者，走行状態，車両構造，車両性能をそれぞれ分析し、評価値を算出する。

例えば、車両−インフラ間通信器による交通データから、交通量に関する評価基礎情報を得ることができる。車外カメラによる車外画像データから、道路構造（車線幅等），交通参加者（有無，数，種類）に関する評価基礎情報を得ることができる。ナビゲーション装置による地図情報から、道路構造に関する評価基礎情報を得ることができる。レーダによる車外物体データから、走行状態（車間距離等）に関する評価基礎情報を得ることができる。Ｄ推定部２２は、これら評価基礎情報に基づき、記憶部１３に格納された交通環境換算テーブルを利用して、交通環境を評価し、点数化することができる。

また、運転支援要因Ｄａのうち情報関連要因Ｄｉの算出のため、Ｄ推定部２２は、情報提示装置５の各々による情報提示（提示の有無，提示方式，提示内容，提示タイミング，提示頻度，提示判定閾値等）を評価し、点数化した情報関連要因Ｄｉを算出する。記憶部１３は、各情報提示装置５による情報提示を点数化した情報換算テーブルを記憶している。Ｄ推定部２２は、情報関連要因Ｄｉの評価のため、この情報換算テーブルを参照する。

また、運転支援要因Ｄａのうち自動運転要因Ｄｄの算出のため、Ｄ推定部２２は、複数の自動運転支援モードのうち、作動中の自動運転支援モードをそれぞれ評価し、点数化した自動運転要因Ｄｄを算出する。記憶部１３は、各自動運転支援モードを点数化した自動運転換算テーブルを記憶している。Ｄ推定部２２は、自動運転要因Ｄｄの評価のため、この自動運転換算テーブルを参照する。

なお、このようにして算出された運転パフォーマンスＰと運転ディマンドＤが等しい値であるときに、運転に対する楽しさや安心感が生じ、車両に対する信頼感を醸成するように、運転操作理想モデル，交通環境換算テーブル，情報換算テーブル，自動運転換算テーブルが設定されている。

変更部２３は、Ｐ推定部２１から運転パフォーマンスＰを取得し、Ｄ推定部２２から運転ディマンドＤを取得し、変更テーブル２５に基づいて、運転ディマンドＤを増減する処理（及び運転パフォーマンスＰを増加する処理）を実行する。具体的には、情報提示装置５，車両駆動制御システム７等へ各処理に応じた指令信号を出力する。変更テーブル２５は、運転ディマンド増減テーブル２５Ａ（図４）と、運転パフォーマンス増減テーブル２５Ｂ（図５）を有する。

図４に示すように、運転ディマンド増減テーブル２５Ａは、運転ディマンドＤの増加処理（「Ｄ増」）と低減処理（「Ｄ減」）に分かれている。各分類は、「情報関連」，「自動運転」，「その他」に関する中分類処理を更に含む。

「情報関連」処理は、「情報関連運転支援」である。「情報関連」処理による増加処理は、「俯瞰的情報提示」，「情報量増加」，「視線誘導」に関する小分類処理を含む。「情報関連」処理による低減処理は、「局所的情報提示」，「情報量低減」，「視線誘導」に関する小分類処理を含む。これらの各小分類処理には、複数の処理が含まれる。各処理は、運転ディマンドＤ（情報関連要因Ｄｉ又は自動運転要因Ｄｄ）の増加度合い又は減少度合いが点数化されている（図示せず。目安を中分類に記載）。複数の処理の実行により、これらの合計点数に相当する低下分だけ運転ディマンドが低減される。

「情報関連」処理では、運転者による交通状況の把握を促進又は抑制する処理を実行する。これにより、運転者による交通環境の状況把握の難易度が制御され、運転ディマンドＤが増減される。即ち、運転中には運転者は必要な情報を瞬間的に処理しなければならない。したがって、当座の運転操作に必要な情報に絞って情報提示すると、状況把握が容易となるため運転ディマンドＤは低下する（状況把握促進による低減処理）。一方、詳細な情報を情報提示すると、状況把握が難しくなるため運転ディマンドＤは増加する（状況把握抑制による増加処理）。

「俯瞰的情報提示」処理は、ナビゲーション画面において俯瞰的な提示方式により地図を表示するようにナビゲーション装置５Ａを制御する処理を含む。一方、「局所的情報提示」処理は、ナビゲーション地図を局所的に表示するようにナビゲーション装置５Ａを制御する処理を含む。例えば、図６に示すように、現在の地図表示が中程度の表示スケールであったとすると（図６（Ｂ）参照）、運転ディマンドＤを増加するには表示スケールを縮小して広域な範囲を表示させ（俯瞰的表示；図６（Ａ）参照）、逆に運転ディマンドＤを減少するには表示スケールを拡大して局所的な範囲を表示させる（局所的表示；図６（Ｃ）参照）。即ち、地図の縮尺度合いが俯瞰的表示（詳細）から局所的表示（簡略）になるに従って、運転支援量が増大すると評価される。運転ディマンド増減テーブル２５Ａでは、表示スケールの変更に応じた運転ディマンドＤの増減量（点数）が規定されている。

また、「俯瞰的情報提示」処理の他の例は、以下のように情報を俯瞰的に表示させるようにナビゲーション装置５Ａや他の情報提示装置を制御する処理を含む。ルート案内において案内交差点を曲がった先の走行レーンの案内；右左折のルート案内で交差点拡大図の不表示；レーンリストへの走行レーン案内表示；案内表示への一時停止案内表示／踏切案内表示／合流案内表示／減少レーン案内表示／事故多発点表示；道路渋滞情報の音声案内；複数カーブ情報の音声案内等。これらの処理により、運転者が処理すべき情報量が増加し、状況把握というディマンドが増加する。なお、増加された情報には、優先度が低い情報も含まれることになる（渋滞情報等）。

一方、「局所的情報提示」処理の他の例は、以下の情報を表示させるようにナビゲーション装置５Ａや他の情報提示装置を制御する処理を含む。右左折のルート案内で交差点拡大図表示；難交差点拡大図表示；立体交差点拡大図表示；細路案内表示；高速道路入口イメージ図表示等。これらの処理により、交差点や道路形状の把握が容易になり、状況把握（形状把握）というディマンドが低下する。

また、「俯瞰的情報提示」処理の他の例は、ナビゲーション画面による設定時間後の予想到達地点までの区間に対する交通情報（例えば、各通過地点の渋滞状況，通過予想時間等）の提示方式を変更するようにナビゲーション装置５Ａを制御する処理を含む。具体的には、現在の設定時間をより長い設定時間に変更する処理である。例えば、６０分後までの交通情報の提示が、２時間後までの交通情報の提示に変更される。「局所的情報提示」処理の他の例は、上記とは逆により短い区間の交通情報の提示処理である。例えば、６０分後までの交通情報の提示が、３０分後までの交通情報の提示に変更される。

「情報量増加」処理は、以下の処理を実行させるように情報提示装置５を制御する処理を含む。例えば、所定の表示ランプの点灯，所定の表示装置の表示方式の切替え（簡易表示から詳細表示へ），連続するカーブの表示数の増加（２つ目のカーブまで表示），運転支援警報作動の閾値引下げ等の処理である。これらの処理により、運転者が処理すべき情報量や確認動作（判断，操作等）の回数が増加する。運転支援警報は、例えば、運転者の疲労や注意力の低下を画像データから判断して運転者に休憩を促す警報（疲労や注意力低下の判定閾値を下げる）、後方からの車両の接近を知らせる警報（接近判定閾値距離を長くする）である。

一方、「情報量低減」処理は、運転者への情報提示量を低減する処理であり、以下の処理を実行させるように情報提示装置５を制御する処理を含む。例えば、所定の表示ランプの不点灯（例えば、運転技能評価装置の作動ランプ），メータパネルでの情報表示をＨＵＤ５Ｃでの情報表示に変更，所定の表示装置の表示方式の切替え（詳細表示から簡易表示へ），運転支援警報作動の閾値引上げ等の処理である。なお、表示方式の切替えは、情報表示自体を停止すること、表示情報項目の低減等も含む。これらの処理により、優先度の低い情報の表示が停止され、運転者が処理すべき情報量が減少する。また、メータパネルからＨＵＤ５Ｃへの表示変更により、メータパネルへの視線移動（目線を下げる）というディマンドが低下する。

また、「視線誘導」処理は、運転者の視認方向の変更を促す視線誘導装置の作動／不作動を制御する処理である。視線誘導装置を作動させることにより、運転者による交通状況の把握が促進される。なお、「視線誘導」処理は、運転ディマンドＤを低下させると共に、運転パフォーマンスＰを増加させる効果を有する。

図７に示すように、視線誘導装置５Ｅは、車両Ｖのダッシュボードに設けられており、上方へスポット光９ａを照射することにより、ウインドシールド９に視線誘導点（アイポイント）９ｂを生成する。運転者Ｅは、視線誘導点９ｂを通して車外を視認することにより、視線方向Ｃが車両前方の所定位置付近（車両前方１５０〜２５０ｍ付近、又は２００ｍ付近）に誘導される。視線誘導点９ｂの生成位置は、運転者Ｅの眼球の位置に合わせて予め設定される。また、車載コントローラ１が車内カメラ３ａによる運転者Ｅの画像データから眼球位置を推定して、適切な位置に視線誘導点９ｂを生成するように指令信号を出力してもよい。この場合、視線誘導装置５Ｅは、この指令信号に基づいてスポット光９ａの照射角度を調整する。

一般に、運転技量が低い運転者は、車両近傍（車両前方５０ｍ以内）に視線方向を向けており、交通状況の把握力が低く、交通状況の変化に対応する余裕度が低い。一方、運転技量が高い運転者は、車両遠方（車両前方１５０〜２５０ｍ付近）に視線方向を向けていることが知られている。この視線方向では、交通状況を把握し易く、運転者は交通状況の変化に余裕をもって対応することができる。

なお、車載コントローラ１は、車内カメラ３ａによる運転者Ｅの画像データから視線方向を算出してもよい。この場合、運転者Ｅの視線方向が車両近傍に向けられていることが検知されると、車載コントローラ１は、視線誘導装置５Ｅにスポット光９ａを照射させる。また、視線方向を段階的に遠方へ誘導するため、スポット光９ａの照射方向が段階的に変更可能となるように視線誘導装置５Ｅが構成されていてもよい。

「自動運転」処理は、「自動運転支援」である。「自動運転」処理は、車載コントローラ１により、複数の自動運転支援モード（レーンキープアシストモード，自動速度制御モード，先行車追従モード）のうち、１つ又は複数を選択的に実行する処理を含む。これにより、運転ディマンドＤが低下する。一方、作動中の自動運転支援モードを不作動にすることにより、運転ディマンドＤを増加させることができる。一般に、「自動運転」処理は、「情報関連」処理及び「その他」処理に比べて、運転ディマンドＤの増加及び減少に対する効果が大きく、変化度合い（点数）が大きい。

なお、自動運転支援モードに、坂道発進補助モード（坂道発進時における後退を防止）を含めてもよい。また、例えば、自動速度制御モードにおいて、自動的に設定速度を増加させることにより運転ディマンドＤを増加させ、自動的に設定速度を低下させることにより運転ディマンドＤを低下させることができる。また、例えば、車両が車線から遠い位置で車線逸脱防止制御が作動するように判定閾値を変更することにより運転ディマンドＤを低下させ、逆に車線に近い位置で作動するように判定閾値を変更することにより運転ディマンドＤを増加させることができる。

「その他」処理は、ルート検索処理において、難ルート（例えば、カーブが多い）が優先的に選択されるようにナビゲーション装置５Ａを制御する処理を含む。これにより、運転ディマンドＤが増加する。また、車線変更のタイミングを音声案内する処理や、適宜に休憩を促す案内を提示する処理を情報提示装置５に実行させることにより、運転ディマンドＤを低下することができる。

また、図５に示すように、運転パフォーマンス増減テーブル２５Ｂは、運転パフォーマンスＰの増加処理（「Ｐ増」）と低減処理（「Ｐ減」）に分かれている。増加処理は、例えば、運転者がリラックスする音楽をスピーカから出力するようにオーディオ装置を制御する処理，リラックスする香を含む空気流を放出するように空調装置を制御する処理，休憩を促すメッセージを表示又は音声出力するように情報提示装置５を制御する処理，疲労し難いシート位置への変更するようにシート装置を制御する処理等である。低減処理は、特に設定されていない。運転パフォーマンスＰの増加は、身体要因Ｐｐと精神要因Ｐｍによる減少分を小さくすることにより達成される。

次に、図８〜図１０を参照して、車両運転支援システムの処理について説明する。図８，図９は運転支援処理の説明図、図１０は運転支援処理のフローチャートである。
図８は、運転パフォーマンスＰ及び運転ディマンドＤの推定値が、それぞれＰ₃，Ｄ₃（Ｐ₃＜Ｄ₃）であった場合に、運転ディマンドの低減処理（「Ｄ減」処理）が実行された状況を示している。制御部１１は、Ｐ₃とＤ₃を釣り合わせるように、低減処理を実行する。このとき、「自動運転」処理よりも「情報関連」処理が優先して実行される。なお、「情報関連」処理に含まれる可能な組合せの複数の処理によって、十分に運転ディマンドを低下させられない場合は、「自動運転」処理に含まれる１又は複数の処理が選択される。

また、運転パフォーマンスＰの推定値が所定閾値Ｐ_thよりも低い場合（図８，図９参照）、制御部１１は、「情報関連」処理のうち、「局所的情報提示」処理や「情報量低減」処理よりも「視線誘導」処理を優先して選択する。「視線誘導」処理だけでは運転ディマンドの低下が不十分な場合には、他の処理が付加的に選択される。閾値Ｐ_thは、例えば、標準的な運転者が有する運転パフォーマンスの値に設定することができる。運転技量が低い運転者は、視線方向が車両近傍に向いていることが多い。このため、情報提示装置５による情報の提示方式を変更する処理（「局所的情報提示」処理，「情報量低減」処理）よりも、運転者の視線方向を遠方の所定位置付近に誘導する処理（「視線誘導」処理）の方が、運転ディマンドの低減に有効である。

一方、運転パフォーマンスＰの推定値が所定閾値Ｐ_th以上である場合、運転者は、標準以上の運転技量を有すると推定される。このため、制御部１１は、「視線誘導」処理を優先することなく、適宜に「情報関連」処理の処理を選択する。

また、図９は、推定値Ｐ₄，Ｄ₄（Ｐ₄＜Ｄ₄）の差が大きい場合に、運転ディマンドの低減処理が実行された状況を示している。制御部１１は、Ｐ₄とＤ₄を釣り合わせるように低減処理を実行するが、「情報関連」処理の低減幅だけでは、Ｐ₄に釣り合わせるまでＤ₄を低減させることができない。したがって、この場合、制御部１１は、「自動運転」処理を追加的に実行することにより、更に運転ディマンドを低下させて、Ｄ₄をＰ₄に釣り合わせる。したがって、図９の状況では、「視線誘導」処理が優先的に選択され、次に「局所的情報提示」処理及び「情報量低減」処理が選択され、最後に「自動運転」処理が選択される。

車載コントローラ１（制御部１１）は、図１０に示す運転支援処理を繰返し実行する。まず、制御部１１は、車両センサ３からセンサデータを取得し（Ｓ１１）、センサデータに基づいて、現在の運転パフォーマンスＰと運転ディマンドＤを推定する（Ｓ１２）。推定したＰとＤが釣り合っていた場合（Ｓ１３；Ｙｅｓ）、制御部１１は処理を終了する。なお、ＰとＤが釣り合う場合というのは、ＰとＤとの差が所定値以下であることを含む。例えば、推定値Ｐ，Ｄが図２に示す領域Ａ₀内に含まれる場合に、制御部１１はＰとＤが釣り合うと判定してもよい。

一方、ＰとＤが釣り合っていなかった場合（Ｓ１３；Ｎｏ）、ＰがＤよりも小さいか否かが判定される（Ｓ１４）。ＰがＤよりも小さい場合（Ｓ１４；Ｙｅｓ）、制御部１１は、運転ディマンドの低減処理（「Ｄ減」処理）から適切な処理を選択し実行する（Ｓ１５）。この場合、「情報関連」処理が、「自動運転」処理よりも優先的に選択される。更には、「情報関連」処理のうち、「視線誘導」処理が「局所的情報提示」処理や「情報量低減」処理よりも優先的に選択される。ただし、「視線誘導」処理が既に実行されている場合には、「局所的情報提示」処理、及び「情報量低減」処理のうち現在実行されていない処理が所定の優先度に応じて選択される。

選択された低減処理の実行によりＤがＰと釣り合うまで低下するか否かが判定され（Ｓ１６）、ＰがＤと釣り合う場合（Ｓ１６；Ｙｅｓ、図８参照）、制御部１１は処理を終了する。一方、「情報関連」処理（及び「その他」処理）だけではＤをＰに釣り合わせるまで下げきれない場合（Ｓ１６；Ｎｏ）、制御部１１は、ＤがＰに釣り合うように、「自動運転」処理から１又は複数の適宜な処理を選択し実行する（図９参照）。

また、ＰがＤよりも大きい場合（Ｓ１４；Ｎｏ）、制御部１１は、運転ディマンドの増加処理（「Ｄ増」処理）から１又は複数の適宜な処理を選択し実行する（Ｓ１８）。この場合、「情報関連」処理（「俯瞰的情報提示」処理、及び「情報量増加」処理）が、「自動運転」処理よりも優先的に選択される。ただし、「俯瞰的情報提示」処理、及び「情報量増加」処理のうち現在選択可能な処理が所定の優先度に応じて選択される。

選択された増加処理の実行によりＤがＰと釣り合うまで増大するか否かが判定され（Ｓ１９）、ＰがＤと釣り合う場合（Ｓ１９；Ｙｅｓ）、制御部１１は処理を終了する。一方、「情報関連」処理（及び「その他」処理）だけではＤをＰに釣り合わせるまで上げきれない場合（Ｓ１９；Ｎｏ）、制御部１１は、ＤがＰに釣り合うように、「自動運転」処理から１又は複数の適宜な処理を選択し実行する。

このようにして、本実施形態では、交通環境や運転者の状況（運転技量，身体状態，精神状態）の変化に応じて、運転ディマンドＤと運転パフォーマンスＰが釣り合うように、運転ディマンドＤ（及び運転パフォーマンスＰ）が増減される。

次に、本実施形態の車両運転支援システムの作用について説明する。
本実施形態の車両運転支援システムＳは、車両周囲の交通環境と車両Ｖにより運転者Ｅへ提供されている運転支援とに基づいて、交通環境において車両Ｖを運転するために運転者Ｅに要求される運転ディマンドＤ（要求運転能力）を推定する要求運転能力推定部（Ｄ推定部）２２と、運転者Ｅの運転パフォーマンスＰ（現在運転能力）を推定する現在運転能力推定部（Ｐ推定部）２１と、運転パフォーマンスＰが運転ディマンドＤよりも低い場合に、運転者Ｅによる交通環境の状況把握を促進させる低減処理（情報関連低減処理）を実行することにより運転ディマンドＤを低減する変更部２３と、を備えている。

本実施形態では、運転ディマンドＤが運転パフォーマンスＰを上回っている場合、交通環境の状況把握を促進させる低減処理が実行されるため、運転者Ｅは車両周囲の交通環境の状況を把握し易くなる。このため、交通環境の状況を把握するというディマンドが低減されるので、運転ディマンドＤが低下する。これにより、運転者Ｅは、負荷の軽減により、車両運転操作により集中することができる。このため、運転者Ｅは、大きい負荷が要求される交通環境において、車両運転操作自体を自らがより集中した状態で実行することにより、運転技量を向上させることができる。

また、本実施形態では、低減処理は、車載情報提示装置５（ナビゲーション装置５Ａ，情報表示モニター５Ｂ，ＨＵＤ５Ｃ，スピーカ５Ｄ等）による運転者Ｅへの情報提示量を低減する情報量低減処理を含む。本実施形態では、運転者Ｅが処理すべき情報量が減少するので、交通環境の状況把握が容易になる。これにより、運転ディマンドＤを低下させることができる。

また、本実施形態では、低減処理は、視線誘導装置５Ｅにより運転者Ｅの視線方向を車両前方の所定位置付近（車両前方１５０ｍ〜２５０ｍ付近、又は２００ｍ付近）へ誘導する視線誘導処理を含む。本実施形態では、視線誘導装置５Ｅが運転者Ｅの視線方向を車両前方の所定位置付近に誘導すると、運転者Ｅは車両前方の交通環境を把握し易くなる。これにより、運転ディマンドＤを低下させることができる。

また、本実施形態では、変更部２３は、運転パフォーマンスＰが所定閾値Ｐ_thよりも低い場合、低減処理のうち、視線誘導装置５Ｅにより運転者Ｅの視線方向を車両前方の所定位置付近へ誘導する視線誘導処理を優先的に実行する。運転パフォーマンスＰが比較的低い運転者Ｅは、視線方向が車両近傍（車両前方５０ｍ以内）に向いていることが多く、視線方向の誘導が運転ディマンドＤの低減に有効である。そこで本実施形態では、運転パフォーマンスＰが低い運転者Ｅに対しては、視線誘導処理を優先的に選択する。

また、本実施形態では、変更部２３は、低減処理を実行しても運転パフォーマンスＰが運転ディマンドＤよりも低い場合には、１又は複数の自動運転制御システム（自動運転支援モード）を作動させて運転ディマンドＤをさらに低減する。低減処理の実行だけでは運転ディマンドＤが運転パフォーマンスＰ付近まで低減しない場合、運転ディマンドＤが非常に高い状況である。このため、本実施形態では、運転技量の向上よりも運転者の安心を優先するため、自動運転支援を付加して、運転ディマンドＤを更に低減することができる。

また、本実施形態において具体的には、Ｐ推定部２１は、車両の運転履歴データ、及び、運転者の身体状態及び／又は精神状態に基づいて、運転者Ｅの運転パフォーマンスＰを推定する。

１車載コントローラ
３車両センサ
５情報提示装置
５Ｅ視線誘導装置
７車両駆動制御システム
９ウインドシールド
９ａスポット光
９ｂ視線誘導点
１１制御部
１３記憶部
２１現在運転能力推定部
２２要求運転能力推定部
２３変更部
Ｃ視線方向
Ｄ運転ディマンド
Ｐ運転パフォーマンス
Ｓ車両運転支援システム
Ｖ車両

Claims

車両周囲の交通環境と車両により運転者へ提供されている運転支援とに基づいて、前記交通環境において前記車両を運転するために前記運転者に要求される要求運転能力を推定する要求運転能力推定部と、
前記運転者の現在運転能力を推定する現在運転能力推定部と、
前記現在運転能力が前記要求運転能力よりも低い場合に、前記運転者による前記交通環境の状況把握を促進させる低減処理を実行することにより前記要求運転能力を低減する変更部と、を備えた車両運転支援システム。
前記低減処理は、車載情報提示装置による前記運転者への情報提示量を低減する情報量低減処理を含む、請求項１に記載の車両運転支援システム。
前記低減処理は、視線誘導装置により前記運転者の視線方向を車両前方の所定位置付近へ誘導する視線誘導処理を含む、請求項１に記載の車両運転支援システム。
前記変更部は、前記現在運転能力が所定閾値よりも低い場合、前記低減処理のうち、視線誘導装置により前記運転者の視線方向を車両前方の所定位置付近へ誘導する視線誘導処理を優先的に実行する、請求項１又は２に記載の車両運転支援システム。
前記変更部は、前記低減処理を実行しても前記現在運転能力が前記要求運転能力よりも低い場合には、１又は複数の自動運転制御システムを作動させて前記要求運転能力をさらに低減する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両運転支援システム。
前記現在運転能力推定部は、前記車両の運転履歴データ、及び、前記運転者の身体状態及び／又は精神状態に基づいて、前記運転者の現在運転能力を推定する、請求項１〜５いずれか１項に記載の車両運転支援システム。