JP2019096108A - 運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】次の運転シーンに向けて行われる支援情報の提供を、運転者の情報認識能力に応じて適切に行えるようにする。【解決手段】コントローラＵによって、次の運転シーンに向けての支援情報提供の制御が行われる。すなわち、少なくとも運転者の運転操作に関連する情報から、次の運転シーンに対する運転者の認知行動のタイミングが推定される。推定された認知行動のタイミングよりも前に、次の運転シーンに対応した支援情報が提供される。例えば運転者の運転技量と体調状態と精神状態とに基づいて運転者の情報認識能力（運転パフォーマンスＰ）が推定される。推定された情報認識能力に応じて、支援情報の提供態様（情報量や提供方法）が変更される。交通環境に基づく要求運転能力Ｄが高いほど、支援情報量が減少されるように補正することもできる。また、情報認識能力が高いほど、より遠方へ視線誘導することもできる。【選択図】 図９

Description

本発明は、運転支援装置に関するものである。

車両の運転者は、道路状況の変化に応じて（例えば直進、カーブ走行、右折、左折、合流等）、次の運転シーンにおける各種状況を認知し、この認知に基づいてどのような運転操作を行うべきかを判断し、この判断結果に基づいて運転操作を行うものである。そして、この認知、判断、操作は、走行中に頻繁に行われるものである。

次の運転シーンに向けての認知行動や認知に基づく判断は、運転リソースへの投入量が相当に大きいものである（運転負荷が大きくなる）。特許文献１には、運転シーンが切り替わったときに、切り替わり後の運転シーンに応じた情報提供を行うものが開示されている。

特開２０１３−２５０６３３号公報

ところで、運転者の発揮できる情報認識能力は、運転者毎にかなり相違し、また同一の運転者であってもそのときの体調や精神状態で相違するものである。したがって、次の運転シーンに向けて提供される支援情報が同じであっても、運転者の情報認識能力の相違によって、情報過多となったり情報不足となる場合を生じる。

本発明は以上のような事情を勘案してなされたもので、その目的は、次の運転シーンに向けて行われる支援情報の提供を、運転者の情報認識能力に応じて適切に行えるようにした運転支援装置を提供することにある。

前記目的を達成するため、本発明にあっては次のような解決手法を採択してある。すなわち、請求項１に記載のように、
次の運転シーンに対する運転者の認知行動のタイミングを推定する認知タイミング推定手段と、
前記認知タイミング推定手段で推定された認知行動のタイミングよりも前に、運転者に対して次の運転シーンに応じた支援情報を提供する支援情報提供手段と、
運転者の情報認識能力を推定する情報認識能力推定手段と、
前記情報認識能力推定手段で推定された情報認識能力に応じて、前記支援情報提供手段による支援情報の提供態様を変更する提供態様変更手段と、
を備えているようにしてある。

上記解決手法によれば、運転者の情報認識能力に応じて次の運転シーンに向けての支援情報を適切に提供することができ、情報過多となったり情報不足になってしまうことを防止する上で好ましいものとなる。

上記解決手法を前提とした好ましい態様は、請求項２以下に記載のとおりである。すなわち、
前記提供態様変更手段は、前記情報認識能力推定手段で推定された情報認識能力が高いほど、前記支援情報提供手段が提供する支援情報量を増大させる、ようにしてある（請求項２対応）。この場合、情報認識能力が高いときは、十分に支援情報を提供して、次の運転シーンに向けての心がまえを十分にとり得るようにする上で好ましいものとなる。

前記支援情報提供手段が、運転者の視線を誘導する表示を行うようにされ、
前記提供態様変更手段は、前記情報認識能力推定手段で推定された情報認識能力が高いほど、前記支援情報提供手段が提供する視線誘導の表示をより遠方への視線誘導となるように行わせる、
ようにしてある（請求項３対応）。この場合、情報認識能力が高いときは、遠方へ視線誘導して、遠方の情報までを十分に運転者に認知させる上で好ましいものとなり、また次の運転シーンに向けての認知行動を行う回数を減少させて運転技量を向上させる上でも好ましいものとなる。この一方、情報認識能力が低いときは、近辺への視線誘導とされることから、遠方の情報を不必要に認知させてしまう事態を防止して、運転者が情報処理に混乱してしまう事態を防止する上でも好ましいものとなる。

自車両周辺の交通環境に対応して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手段をさらに備え、
前記提供態様変更手段は、前記要求能力推定手段により推定された要求運転能力が高いほど、前記支援情報提供手段が提供する支援情報量を減少させるように補正する、
ようにしてある（請求項４対応）。この場合、要求運転能力が高い状況では、運転者は自車両付近を含む周囲環境等に十分注意しなければならない状況になることから、支援情報量を減少させることにより、運転者は周囲環境の把握に十分に注意を向けることができる。

自車両周辺の交通環境に対応して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手段をさらに備え、
前記提供態様変更手段は、前記要求能力推定手段により推定された要求運転能力が高いほど、前記支援情報提供手段が提供する視線誘導の表示がより近辺への視線誘導となるように補正する、
ようにしてある（請求項５対応）。この場合、要求運転能力が高い状況では、運転者は自車両付近を含む周囲環境等に十分注意しなければならない状況になることから、視線が近辺に向くように視線誘導することにより、不必要に遠方までの情報に気をとられてしまう事態を防止する上で好ましいものとなる。

本発明によれば、次の運転シーンに向けて行われる支援情報の提供を、運転者の情報認識能力に応じて適切に行うことができる。

運転シーンの切り替わる状況例を簡略的に示す図。 運転者が次の運転シーンに向けて行う行動パターンと運転リソース投入量との関係および支援情報提供時期を示す図。 認知行動のタイミングを示す図。 運転者の情報認識能力に応じて地図表示を切換える状況を示す図。 次の運転シーンに向けて提供される支援情報の一例をまとめて示す図。 視線誘導を行っている状況を示す図。 要求運転能力と運転パフォーマンスとの関係を示す図。 本発明の制御系統例を示す図。 本発明の制御例を示すフローチャート。

まず、図１において、運転シーンが切り替わる状況例について説明す。図中、Ｄ１は、出発点としての自宅であり、Ｄ２は目的地である。そして、車両（自車両）は、自宅Ｄ１から目的地Ｄ２までナビゲーション装置で設定された経路に沿って移動するものとされている。移動経路中において、運転シーンが○１〜○７の７通り存在するものとなっている（「○１」は、数字の「１」を「○」印で囲ったものを意味し、○２、○３等も同様）。各運転シーン○１〜○７は、図１の下段にまとめて示すとおりである。

図２は、現在の運転シーンから次の運転シーンへと切換わるときに、次の運転シーンに備えて運転者が行う認知行動とそのときの運転リソース投入量との関係を示す。なお、運転リソース投入量が大きいほど、運転者の運転負荷が大きいものとなる。

運転者は、次の運転シーンとなる前に、まず、認知行動を行う。この認知行動は、例えば、次の運転シーンでの交通量、道路構造（例えば道路幅、道路交差の複雑さ等、天候、交通参加者（例えば歩行者、自転車等）、走行状態（例えば他車両との車間距離）、車両性能（例えばブレーキ性能等）等の各種情報を認知する行動となる。

運転者は、認知に基づいて、どのように自車両を操作するかの判断を行うことになり、この後、判断された運転操作を行うことになる。運転者にとって、次の運転シーンにおける状況をすみやかに知ることができれば、認知のための負担が大幅に軽減されて、その分余裕をもった運転を行うことが可能になる。特に、運転リソース投入量が、認知と判断とを行う領域において大きくなることから、運転者が認知行動を起こす前に次の運転シーンに対する支援情報を知ることができれば極めて好ましいものとなる。

次の運転シーンに向けて提供される支援情報の提供タイミングは、実施形態では次のようにしてある。すなわち、図２において、基本提供タイミングとして、次の運転シーンに向けての運転者の認知行動のタイミング（開始タイミング）から所定時間ｔｂ前（例えば１．５秒前）としてある。そして、提供される支援情報の内容や量、提供方法に応じて、上記基本提供タイミングとしてのｔｂ前からさらに前倒しでもって支援情報を提供することをできる。この場合、支援情報の提供は、認知行動のタイミングから所定時間（例えば２秒）以上前には行わないようにしてある（支援情報の提供が早すぎることにより運転者が煩わしさを感じないようにする）。

図３は、図１に示すように運転シーンが変化する場合に、認知行動を行うタイミングの基本設定を示す。すなわち、経路情報（ルート情報）から、あらかじめ運転者が認知行動を行うであろうタイミングが自動的に予測され、この自動予測のタイミングが図中白抜きの星印で示される。

次の運転シーンに向けて提供される支援情報としては、少なくとも次の運転シーン（の初期時点）での地図表示が含まれるようにしてある（次の運転シーンの走行経路となる例えば図４のような（Ａ）〜（Ｃ）のいずれかの地図表示）。

図４の地図表示は、支援情報となるものであるが、図中（Ｂ）で示す表示が通常時の表示とすると、図中（Ａ）で示す表示はより広い範囲に渡っての俯瞰的な表示であり、情報量が増大する表示となる。また、図中（Ｃ）で示す表示は、（Ｂ）で示す表示よりも狭い範囲となる局所的な表示であり、情報量が減少する表示となる。

支援情報としては、地図表示の他に、例えば図５に示すような情報をも提供するようにしてある。すなわち、それぞれ次の運転シーンに対応したもので、経路周辺にある店舗情報（実施形態では、運転者があらかじめ提供することを選択した種類の店舗に限定）、制限速度情報、事故多発区間情報、路肩の駐車車両（の有無）に関する情報、歩行者（特に次の運転シーンにおける道路に向かう歩行者）に関する情報とされている。勿論、支援情報としては、これに限るものではない。

図６は、アイカメラやヘッドアップディスプレイの車両への配設例が示される。図中、Ｐは運転者であり、その前上方位置（例えばバックミラー付近）に、運転者Ｐの目の位置に指向されたアイカメラＳ３が配設される。アイカメラＳ３によって、運転者の精神状態や体調状態をも検出される。なお、運転者の体調や精神状態を検出するために、後述するように、別途心拍を検出センサや発汗を検出するセンサを用いる等、適宜の手法によりなし得る。なお、アイカメラＳ３が、運転者のＰの顔をも撮影するものとして、運転者の顔の表情に基づいて、体調状態や精神状態を推定することもできる。

インストルメントパネル１０の上面には、ヘッドアップディスプレイにおける投影器１１が配設されている。投影器１１によってフロントウインドガラス１２に表示（投影）された支援情報が符号αで示される。支援情報αの高さ位置を変更することにより、運転者Ｐの視線方向が誘導される。特に、支援情報αの表示位置が高くなるほど、より遠方への視線誘導となる。支援情報αは、フロントウインドガラス１２の前方に表示（前方空間に虚像表示）することもできる。また、支援情報αは、視線誘導のみを行うためのドット表示や点滅表示等とすることもできるが、次の運転シーンに向けての支援情報の表示（例えば制限速度情報の表示）とすることもできる。

次に、要求運転能力と運転パフォーマンスとについて説明する。まず、要求運転能力について説明すると、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、道路構造（例えば道路幅、道路交差の複雑さ等）、天候、交通参加者（例えば歩行者、自転車等）、走行状態（例えば他車両との車間距離）、車両構造（ＡＴ車／ＭＴ車の相違、車両の大きさ等）、車両性能（例えばブレーキ性能等）等が関係している。したがって、運転者は、交通環境の種々の要素に応じて、交通環境に適応するだけの運転能力が要求される（例えば、慎重なハンドル操作、飛び出し注意、他車の動きへの注意、死角への注意等）。実際の交通環境に起因して要求される運転能力を要求運転能力と定義する。すなわち、要求運転能力Ｄ＝交通環境要因Ｄｔとして把握することができる。

一方、運転者は、交通環境に適応して車両を運転するための運転技量を有している。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、運転技量は必ずしも最大限発揮されない。運転技量、身体状態（体調）およ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と定義すると、運転パフォーマンスは次式で示される。

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
前述した運転パフォーマンスＰは、運転者の情報認識能力として把握することが可能である。すなわち、運転パフォーマンスＰが大きいほど、情報認識能力が高いと判断することができる。

図７は、情報認識能力となる運転パフォーマンスＰと要求運転能力Ｄとをパラメータとして設定された図である。図中Ｂ１とＢ２とは、要求運転能力Ｄが同一で、Ｂ２の方がＢ１よりも運転パフォーマンスＰが高い状態である。このＢ１とＢ２と比較した場合、Ｂ２では情報認識能力が高いことから、Ｂ１に比して、次の運転シーンに向けての支援情報量が増大され、また運転者がより遠方へ視線誘導される。

一方、Ｂ１１とＢ１２とは、運転パフォーマンスＰが同一であるが、Ｂ１２の方がＢ１１よりも要求運転能力Ｄが高い状態である。このＢ１１とＢ１２と比較した場合、Ｂ１２では要求運転能力Ｄが高いことから、Ｂ１１に比して、次の運転シーンに向けての支援情報量が減少され、また運転者がより近辺へ視線誘導される。

なお、図７中、Ｌ線およびその周辺領域では、運転パフォーマンスＰと要求運転能力Ｄとが釣り合った状態であり、要求運転能力Ｄに応じて適切に運転パフォーマンスＰを発揮できる状況ともなり、運転に際しての安心感や信頼感を感じさせる上で好ましい領域となる。

図８は、本発明の制御系統例を示すものでる。図中、Ｕは、マイクロコンピュータを利用して構成されたコントローラである。コントローラＵは、記憶部Ｍと制御部Ｃとを有する。記憶部Ｍは、運転履歴を記憶する運転履歴部Ｄ１と、変更データ部Ｄ２とを有する。制御部Ｃは、運転パフォーマンスＰを推定する推定部Ｄ３と、要求運転能力Ｄを推定する推定部Ｄ４と、変更部Ｄ５と、を有する。

推定部Ｄ３では、運転履歴データに基づいて、現在の運転パフォーマンスＰを推定する。推定部Ｄ４では、運転履歴データに基づいて、要求運転能力Ｄを推定する。変更部Ｄ５は、変更テーブルＤ２に基づいて、要求運転能力Ｄおよび運転パフォーマンスＰを増減する処理を行う。

運転パフォーマンスＰを推定する推定部Ｄ３は、原則的に、運転履歴データに基づいて、運転者によるアクセル操作、ブレーキ操作、ステアリング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、これらの差分を運転パフォーマンスＰとして出力する。

運転技量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Ｍに別途記憶されている運転操作理想モデル（お手本データ）と照合されて評価され、点数化される。記憶部Ｍは、センサデータを常時取得して、運転履歴２４を更新している。これに伴い、推定部Ｄ３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。

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。推定部Ｄ３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）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）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。

推定部Ｄ３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。

要求運転能力Ｄを推定する推定部Ｄ４は、センサデータに基づいて、現在の交通環境を評価して（Ｄｔの取得）、点数化した要求運転能力Ｄを出力する。交通環境要因Ｄｔの算出のために、推定部Ｄ４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）に関する評価基礎情報を得ることができる。推定部Ｄ４は、これ評価基礎情報に基づき、記憶部Ｍ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。

コントローラＵには、ナビゲーション装置Ｓ１（地図データ、経路情報、ＧＰＳの位置情報）、車車間通信や路車間通信を行う通信機器Ｓ２（次の運転シーンで存在する歩行者や路肩駐車車両の情報入手）、運転者の眼の動き等を検出するアイカメラＳ３からの信号が入力される。また、コントローラＵには、運転履歴を取得するための各種情報（例えば、アクセル開度、ブレーキ操作量、ハンドル操作量）や、各推定部Ｄ３、Ｄ４での推定のために、前方カメラで取得された前方映像からの各種情報（特に交通環境に関する情報）や、アイカメラＳ３以外に別途設けた発汗センサ、心拍センサ等からの生体情報や精神情報も入力されるようになっており、これらの入力源をまとめて符号Ｓ４で示してある。

そして、コントローラＵは、支援情報の提供のために、表示画面Ｓ１１（ナビゲーション用の表示画面）とスピーカＳ１２とヘッドアップディスプレイＳ１３を制御する。なお、支援情報を画面表示する場合は、例えばナビゲーション装置用の表示画面を利用してもよく（地図情報と合わせて支援情報を表示）、この他、ナビゲーション装置用の表示画面とは別途設けた表示画面を利用してもよく、さらに運転者前方にあるフロントウインドガラス１２を表示画面として利用したもの（ヘッドアップディスプレイ）等、適宜のものを採択できる。

次に、コントローラＵによる制御例について、図９のフローチャートを参照しつつ説明するが、以下の説明でＱはステップを示す。なお、実施形態では、運転者の情報認識能力を、基本的に運転パフォーマンスＰとして把握する一方、要求運転能力Ｄが大きいほど実質的に運転パフォーマンスＰ（つまり情報認識能力）が小さくなる方向に補正するようにしてある。

以上のことを前提として、まず、図９のＱ１において、運転パフォーマンスＰが推定される。次いで、Ｑ２において要求運転能力Ｄが推定される。

Ｑ２の後、Ｑ３において、地図情報および経路情報（例えば図１に示す自宅Ｄ１から目的地Ｄ２までの経路）が読み込まれる。Ｑ４では、経路情報から自動的に認知行動のタイミングが設定される。この後、Ｑ５において、認知行動のタイミングに近づいたか否かが判別される。このＱ５の判別でＮＯのときは、Ｑ５の処理が繰り返される。Ｑ５の判別でＹＥＳのときは、Ｑ６において、次の運転シーンに向けて提供可能な全ての支援情報が読み込まれる（検出される）。

Ｑ７では、Ｑ６で読み込まれた支援情報のうち、運転パフォーマンスＰに応じた支援情報Ｊが設定される。支援情報量Ｊは、運転パフォーマンスＰが大きいほど増大される。また、Ｑ７では、運転パフォーマンスＰに応じて、運転者を視線誘導するための前方目標位置までの距離Ｌが設定される。距離Ｌは、運転パフォーマンスＰが大きいほど大きくされる（より遠方への視線誘導とされる）。

Ｑ８では、Ｑ７で設定された支援情報量Ｊが、要求運転能力Ｄに応じて支援情報量ＪＡとして補正される。すなわち、要求運転能力Ｄが高いほど、支援情報量Ｊの減少度合いが大きくなるように補正される。また、Ｑ８では、Ｑ７で設定された距離Ｌが、要求運転能力Ｄに応じて距離ＬＡとして補正される。すなわち、要求運転能力Ｄが高いほど、距離Ｌの減少度合いが大きくなるように補正される。

Ｑ８の後は、Ｑ９において、支援情報量ＪＡが表示される。また、前方距離ＬＡの位置に視線誘導されるように情報表示αがフロントウインドガラス１２に表示される。

ここで、支援情報量の増減に際しては、あらかじめ各支援情報のそれぞれに優先順位付けを行って（安全や危険に関する情報の優先順位を高くする）、通常時は優先順位の高い方から中間の優先順位までの支援情報を表示し、情報認識能力が高いときは表示する支援情報を優先順位順に増加させ、情報認識能力が低いときは優先順位の低い順に支援情報を減少させこともできる。また、情報認識能力の高低の度合いをよりきめ細かく設定して、例えば図５に示すような支援情報の表示を、１つづつ増加あるいは１つづつ減少させることもできる。

支援情報の提供は、表示画面への表示という態様ではなく、音声により行うこともできる（聴覚での支援情報の提供）。特に、情報認識能力が低いときは、安全や危険に関する支援情報については音声により行う一方、その他の支援情報は表示画面での表示（視覚での支援情報の提供）とすることができる。そして、情報認識能力に応じた支援情報量の増減を、視覚的に提供される支援情報に限定することもできる。

ここで、視線誘導をより遠方に行う場合は、２回分の運転シーンに相当する距離分を目標位置として設定することができる。例えば、図１において、運転シーン○２に向けての認知行動のタイミングの直前に行われる支援情報の提供に際して、通常であれば次の運転シーン○２で走行される距離Ｌ１（例えば１５０ｍ）を目標位置とすればよいが、その次の運転シーン○３で走行される距離Ｌ２（例えば５０ｍ）を加算した距離（＝Ｌ１＋Ｌ２で例えば１５０ｍ）を、視線誘導のための目標位置とすることができる。特に、運転パフォーマンスが例えばあらかじめ設定されたしきい値以上となる高いときに、視線誘導する距離をより遠方とすることにより、次の運転シーンに向けて行われる認知行動の回数を減少することともなり、運転技量を向上させることも可能である。

ここで、支援情報の提供は、要求運転能力Ｄを低減する要因であると想定することが考えられる。このような考えを採択する場合は、支援情報量が多くなることにより要求運転能力Ｄが小さくなることから、その分情報認識能力が高まると考えることもできる。つまり、情報認識能力となる運転パフォーマンスＰを、支援情報が提供されることにより小さくなると想定された後の要求運転能力Ｄでもって補正することも考えられる。換言すれば、図７において、Ｌ線よりも上の領域となる運転パフォーマンスＰ＞要求運転能力Ｄのとき、あるいはＬ線よりも上の領域となる運転パフォーマンスＰ＜要求運転能力Ｄのときは、支援情報量を変更して極力Ｌ線に近づけさせるような制御を行うこともできる。

以上実施形態について説明したが、本発明は、実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載された範囲において適宜の変更が可能である。例えば、認知行動のタイミングの推定は、走行経路に応じて自動設定する一方、運転者が認知行動のために行う視線移動やまばたき等の検出時点でもって補正して、補正後の認知行動のタイミングを最終的な認知行動のタイミングとして、走行経路と対応づけて記憶更新することもできる（その後に同じ経路を走行する際に、認知行動のタイミングをより精度よく推定できる）。運転者の情報認識能力は、適宜の手法により推定することができ、例えば要求運転能力Ｄに応じた補正を行わないようにすることもできる。勿論、本発明の目的は、明記されたものに限らず、実質的に好ましいあるいは利点として表現されたものを提供することをも暗黙的に含むものである。

本発明は、運転者の負担軽減の上で好ましいものとなる。

Ｕ：コントローラ
Ｍ：記憶部
Ｃ：制御部
Ｄ３：推定部（運転パフォーマンス）
Ｄ４：推定部（要求運転能力）
Ｓ１：ナビゲーション装置
Ｓ２：通信機器
Ｓ３：アイカメラ
Ｓ４：各種センサ類
Ｓ１１：表示画面
Ｓ１２：スピーカ
Ｓ１３：ヘッドアップディスプレイ
Ｐ：運転者
１０：インストルメントパネル
１１：投影器
α：支援情報（視線誘導用）

Claims (5)

1. 次の運転シーンに対する運転者の認知行動のタイミングを推定する認知タイミング推定手段と、
   前記認知タイミング推定手段で推定された認知行動のタイミングよりも前に、運転者に対して次の運転シーンに応じた支援情報を提供する支援情報提供手段と、
   運転者の情報認識能力を推定する情報認識能力推定手段と、
   前記情報認識能力推定手段で推定された情報認識能力に応じて、前記支援情報提供手段による支援情報の提供態様を変更する提供態様変更手段と、
   を備えていることを特徴とする運転支援装置。
2. 請求項１において、
   前記提供態様変更手段は、前記情報認識能力推定手段で推定された情報認識能力が高いほど、前記支援情報提供手段が提供する支援情報量を増大させる、ことを特徴とする運転支援装置。
3. 請求項１または請求項２において、
   前記支援情報提供手段が、運転者の視線を誘導する表示を行うようにされ、
   前記提供態様変更手段は、前記情報認識能力推定手段で推定された情報認識能力が高いほど、前記支援情報提供手段が提供する視線誘導の表示をより遠方への視線誘導となるように行わせる、
   ことを特徴とする運転支援装置。
4. 請求項２において、
   自車両周辺の交通環境に対応して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手段をさらに備え、
   前記提供態様変更手段は、前記要求能力推定手段により推定された要求運転能力が高いほど、前記支援情報提供手段が提供する支援情報量を減少させるように補正する、
   ことを特徴とする運転支援装置。
5. 請求項３において、
   自車両周辺の交通環境に対応して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手段をさらに備え、
   前記提供態様変更手段は、前記要求能力推定手段により推定された要求運転能力が高いほど、前記支援情報提供手段が提供する視線誘導の表示がより近辺への視線誘導となるように補正する、
   ことを特徴とする運転支援装置。

Images