JP2021088230A - 車両安全支援システムおよび車両安全支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の周辺物体への衝突の防止を支援することができる車両安全支援システムおよび車両安全支援方法を提供する。【解決手段】車両安全支援システム１００は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２、距離補正部３３および速度算出部３４を備える。センサ情報取得部３１は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤの物理量を取得する。タイヤ力算出部３２は、タイヤの物理量を演算モデル３２ａに入力してタイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する。距離補正部３３は、外界センサ５０によって認識された周辺物体との間の距離を当該外界センサ５０の信頼度に基づいて補正する。速度算出部３４は、距離補正部３３によって補正された距離に存在する周辺物体に対して急制動または回避可能な安全走行速度をタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、車両安全支援システムおよび車両安全支援方法に関する。

車両の走行を支援するために、路面の摩擦値および車両の制動距離などを推定し、車両におけるアクセル操作、ブレーキ操作、操舵などを運転者に代わって自動的に制御することが検討されている。

特許文献１には従来の摩擦値の決定方法および車両機能の制御方法が記載されている。車両のタイヤと車道の間の接触における摩擦値の決定方法は、処理センサ信号を発生させるために、処理規定を使用してセンサ信号を処理するステップであって、この場合、センサ信号は、少なくとも１つの検出装置により読み取られた、車両のタイヤと車道の間の接触位置を有する周辺領域に関する、摩擦値と相関可能な少なくとも状態データを表わすステップと、前記処理センサ信号を使用して摩擦値を決定するステップと、を有する。車両機能の制御方法は、摩擦値を使用して発生された制御信号を受信するステップと、受信制御信号を使用して車両機能を操作するステップと、を有する。

特表２０１９−０３４７２１号公報

特許文献１に記載の摩擦値の決定方法では、センサ信号の一例として車両の走行データを用い、摩擦値を使用して発生された制御信号により車両機能を操作する。本発明者は、車両の安全走行を支援するために車間距離を確保するような場合に、摩擦値によって制動距離を正確に求めることのほか、外界センサによって認識される周辺物体との間の距離についての信頼度を考慮すべきであることに気付いた。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、車両の周辺物体への衝突の防止を支援することができる車両安全支援システムおよび車両安全支援方法を提供することにある。

本発明のある態様は車両安全支援システムである。車両安全支援システムは、タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報取得部によって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力、およびタイヤと路面との間の最大摩擦係数を算出するタイヤ力算出部と、外界センサによって認識された周辺物体との間の距離を当該外界センサの信頼度に基づいて補正する距離補正部と、前記距離補正部によって補正された距離に存在する周辺物体に対して急制動または回避可能な安全走行速度を前記タイヤ力および前記最大摩擦係数に基づいて算出する速度算出部と、を備える。

本発明の別の態様は車両安全支援方法である。車両安全支援方法は、タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得ステップと、前記センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力、およびタイヤと路面との間の最大摩擦係数を算出するタイヤ力算出ステップと、外界センサによって認識された周辺物体との間の距離を当該外界センサの信頼度に基づいて補正する距離補正ステップと、前記距離補正ステップによって補正された距離に存在する周辺物体に対して急制動または回避可能な安全走行速度を前記タイヤ力および前記最大摩擦係数に基づいて算出する速度算出ステップと、を備える。

本発明によれば、車両の周辺物体への衝突の防止を支援することができる。

実施形態に係る車両安全支援システムの機能構成を示すブロック図である。 演算モデルの学習について説明するための模式図である。 タイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力について説明するための模式図である。 安全支援装置による安全走行速度の算出処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図１から図４を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。

（実施形態）
図１は、実施形態に係る車両安全支援システム１００の機能構成を示すブロック図である。車両安全支援システム１００は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によってタイヤ１０で発生している加速度、空気圧および温度等のタイヤ物理量を車両の走行時に計測する。

車両安全支援システム１００は、取得したタイヤ１０の物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数を算出する。演算モデル３２ａは、例えばニューラルネットワーク等の学習型モデルである。演算モデル３２ａは、タイヤ１０において実際に計測したタイヤ力Ｆ、および学習中に用いられる路面とタイヤ１０との間の最大摩擦係数を教師データとし、演算の実行と演算モデルの更新による学習を繰り返すことによって精度が高められる。

車両安全支援システム１００は、演算モデル３２ａによって算出したタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力を算出する。限界タイヤ力は、タイヤ１０が路面上で滑り始める直前のタイヤ力であり、タイヤ１０の鉛直方向の荷重に、路面との最大摩擦係数を掛けた値である。

車両安全支援システム１００は、外界センサ５０から車両の外部において認識された周辺物体に関する周辺物体情報を取得する。周辺物体情報は、車両の周辺に存在する物体と車両との位置関係を含んでおり、周辺物体の車両からの距離（以下、「周辺物体の距離」という）が判る。車両安全支援システム１００は、周辺物体の距離を外界センサ５０の信頼度によって補正する。外界センサ５０の信頼度は、例えば天候条件によって変化し、降雨や降雪等の場合に低下する。

車両安全支援システム１００は、限界タイヤ力を発揮させて、補正した距離に存在する周辺物体に衝突せずに、車両が急制動または回避可能な安全走行速度を算出する。また、車両安全支援システム１００は、限界タイヤ力に対してマージンを持つタイヤ力を発揮させて、補正した距離に存在する周辺物体に衝突せずに車両が急制動または回避可能な安全走行速度を算出する。

車両安全支援システム１００は、現在の車両の走行速度が安全走行速度を超えている場合に速度超過の旨を報知して注意を喚起する。また、車両安全支援システム１００は、現在の車両の走行速度が安全走行速度を超えている場合に、安全走行速度以下となるように車両を自動制御する。

車両安全支援システム１００は、センサ２０および安全支援装置３０を備える。センサ２０は、加速度センサ２１、圧力センサ２２および温度センサ２３等を有し、加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などタイヤ１０における物理量を計測する。センサ２０は、タイヤ１０に生じる歪を計測するために歪ゲージを有していてもよい。これらのセンサは、タイヤ１０の物理量として、タイヤ１０の変形や動きに関わる物理量を計測している。

加速度センサ２１は、タイヤ１０のゴム材料等で形成されたタイヤ本体部分またはタイヤ１０の一部をなすホイール１５に配設されており、タイヤ１０とともに機械的に運動しつつ、タイヤ１０に生じる加速度を計測する。加速度センサ２１は、タイヤ１０の周方向、軸方向および径方向の３軸における加速度を計測する。圧力センサ２２および温度センサ２３は、例えばタイヤ１０のエアバルブへの装着やホイール１５への固定によって配設されており、それぞれタイヤ１０の空気圧および温度を計測する。また圧力センサ２２および温度センサ２３は、タイヤ１０のインナーライナー等に配設されていてもよい。

センサ２０は、タイヤ１０における加速度および歪、タイヤ空気圧、並びにタイヤ温度などタイヤ１０の物理量を計測しており、計測したデータを安全支援装置３０へ出力する。安全支援装置３０は、センサ２０で計測されたデータに基づいてタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数を推定する。

タイヤ１０は、各タイヤを識別するために、例えば固有の識別情報が付与されたＲＦＩＤ１１等が取り付けられていてもよい。例えば、タイヤ１０に取り付けたＲＦＩＤ１１の固有情報に応じて、演算モデル３２ａを予め用意したデータ群の中から選択して設定してもよいし、またはサーバ装置などで提供されるデータベースから選択するようにしてもよい。また、ＲＦＩＤ１１の固有情報に対してタイヤ１０の仕様が記録され、更にタイヤ１０の仕様に応じた演算モデル３２ａがデータベースで提供されてもよい。ＲＦＩＤ１１の固有情報からタイヤ１０の仕様を呼び出し、演算モデル３２ａを設定してもよいし、呼び出したタイヤ１０の仕様に応じた演算モデル３２ａをデータベースから選択するようにしてもよい。

安全支援装置３０は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２、距離補正部３３、速度算出部３４、報知部３５および通信部３６を有する。安全支援装置３０は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の情報処理装置である。安全支援装置３０における各部は、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろな形態で実現できることは、当業者には理解されるところである。

センサ情報取得部３１は、無線通信等によりセンサ２０で計測された加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度等のタイヤ物理量を取得する。タイヤ力算出部３２は、演算モデル３２ａおよび補正処理部３２ｂを有する。タイヤ力算出部３２は、センサ情報取得部３１から入力されたタイヤ物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する。

図１に示すように、タイヤ力Ｆは、タイヤ１０の前後方向の前後力Ｆｘ、横方向の横力Ｆｙ、および鉛直方向の荷重Ｆｚの３軸方向成分を有する。タイヤ力算出部３２は、これら３軸方向成分のすべてを算出してもよいし、少なくともいずれか１成分の算出または任意の組合せによる２成分の算出を行うようにしてもよい。

演算モデル３２ａは、ニューラルネットワーク等の学習型モデルを用いる。演算モデル３２ａは、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network）型であり、その原型であるいわゆるＬｅＮｅｔで使用された畳み込み演算およびプーリング演算を備える学習型モデルなどを用いる。演算モデル３２ａは、入力層に入力されたデータに対して畳み込み演算およびプーリング演算などを用いて特徴量を抽出して中間層の各ノードへ伝達し、中間層の各ノードに対して線形演算等を実行して全結合し、出力層の各ノードへ結び付ける。全結合では、線形演算に加えて、活性化関数などを用いて非線形演算を実行するようにしてもよい。演算モデル３２ａの出力層の各ノードには、３軸方向のタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数が出力される。

図２は演算モデル３２ａの学習について説明するための模式図である。演算モデル３２ａへの入力データは、センサ情報取得部３１によって取得されたタイヤ物理量のほか、外部領域情報等を用いることができる。タイヤ物理量には、加速度、タイヤ空気圧、タイヤ温度およびタイヤに生じる歪などを用いる。外部領域情報としては、天候、気温および降水量などの気象情報、並びに、路面の凹凸、温度および凍結状態等の路面情報を用いる。入力データは、これらの他、車両に搭載されたデジタルタコグラフのデータによる車重、速度などを用いてもよい。

演算モデル３２ａの学習の際には、演算結果としてのタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数と、教師データとを比較して演算モデル３２ａの更新を繰り返すことによって演算モデル３２ａの精度が高められる。タイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数の教師データは、学習中に用いられる種々の路面について既知であるものとする。演算モデル３２ａは、タイヤ１０とタイヤ１０を接地させる接地面の最大摩擦係数を変えて回転試験を行って学習させるとよい。さらには、実際の車両にタイヤ１０を装着し、該車両を最大摩擦係数の異なる路面を試験走行させて演算モデル３２ａの学習を実行することもできる。

演算モデル３２ａは、基本的にタイヤ１０の仕様に応じて例えばモデル内の全結合部における階層数等の構成や重みづけが変わるが、各仕様のタイヤ１０（ホイールを含む）での回転試験において演算モデル３２ａの学習を実行することができる。

但し、厳密にタイヤ１０の仕様ごとに演算モデル３２ａの学習を実行する必要性はない。例えば乗用車用タイヤ、トラック用タイヤなどのタイプ別に演算モデル３２ａを学習させて構築し、タイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数が一定の誤差範囲内で推定されるようにすることで、複数の仕様に含まれるタイヤ１０に対して１つの演算モデル３２ａを共用し、演算モデル数を低減してもよい。また演算モデル３２ａは、実際の車両にタイヤ１０を装着し、該車両を試験走行させて演算モデル３２ａの学習を実行することもできる。タイヤ１０の仕様には、例えばタイヤサイズ、タイヤ幅、扁平率、タイヤ強度、タイヤ外径、ロードインデックス、製造年月日など、タイヤの性能に関する情報が含まれる。

補正処理部３２ｂは、タイヤ１０の状態に基づいて演算モデル３２ａを補正する。タイヤ１０は、車両への装着時にアライメント誤差が生じ、経時的にゴム硬度等の物性値が変化し、走行することによって摩耗が進行する。アライメント誤差、物性値や摩耗等の要素を含むタイヤ１０の状態が使用状況によって変化し、演算モデル３２ａによるタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数の算出に誤差が生じる。補正処理部３２ｂは、演算モデル３２ａの誤差を低減するためにタイヤ１０の状態に応じた補正項を演算モデル３２ａに付加する処理を行う。

距離補正部３３は、通信部３６を介して外界センサ５０から周辺物体情報を取得する。また距離補正部３３は通信部３６を介して外部装置５１から車両周辺の天候情報を取得する。通信部３６は、ＣＡＮ等の通信方式に基づいて車両に搭載された外界センサ５０、後述する車載制御装置６０との間で通信し、通信ネットワークを介して外部装置５１との間で通信する。外界センサ５０は、例えばＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、カメラ、ミリ波レーダなどによって構成され車両と車両の周辺に存在する周辺物体との位置関係を認識する。外部装置５１は、天候情報を保有するサーバ装置である。

距離補正部３３は、外界センサ５０から取得した周辺物体情報から周辺物体の距離を求める。距離補正部３３は、外部装置５１から取得した天候情報、外界センサ特性および周辺物体検知エラー情報などに基づいて外界センサ５０の信頼度を評価し、周辺物体の距離を補正する。外界センサ５０は、車両周辺の天候が降雨、降雪および霧などである場合に物体の認識性が低下することに対応して信頼度が低く評価される。外界センサ５０の信頼度は、降雨および降雪の量、霧の濃さ、外界センサ特性、周辺物体検知エラー情報などに基づいて、信頼度を連続的または段階的な数値（例えば０〜１の数値）で評価し、当該数値に応じて周辺物体の距離を補正する。

距離補正部３３は、例えば外界センサ５０から取得した周辺物体情報から周辺物体の距離が３０ｍであるときに、降雨等の量から信頼度に関する数値の評価を０．８とし、当該数値を周辺物体の距離に乗算して、補正した周辺物体の距離を２４ｍなどとする。また、例えば晴天の場合には、外界センサ５０の信頼度が非常に高いとして、信頼度に関する数値の評価を１とし、当該数値を周辺物体の距離に乗算して、補正した周辺物体の距離を元のままの３０ｍとする。

速度算出部３４は、タイヤ力算出部３２によって算出したタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力を算出する。限界タイヤ力は、タイヤ力Ｆの鉛直成分の荷重Ｆｚを最大摩擦係数に掛けて求められる。図３は、タイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力について説明するための模式図である。図３では、横軸にタイヤ力Ｆの前後力Ｆｘ、縦軸にタイヤ力Ｆの横力Ｆｙをとり、原点を中心とする円で限界タイヤ力を示している。図３に示すタイヤ力Ｆ１では、限界タイヤ力よりも小さく、タイヤ１０がスリップすることなく車両が走行できる。図３に破線で示す円は、限界タイヤ力に対してマージンを持つタイヤ力Ｆの範囲であり、マージンの値、例えば０．５以上１未満の範囲の値によって定まる。尚、マージンの値は、例示の範囲に限られるものではない。

速度算出部３４は、限界タイヤ力を発揮させて、距離補正部３３によって補正した距離に存在する周辺物体に衝突せずに、車両が急制動または回避可能な安全走行速度を算出する。また、速度算出部３４は、限界タイヤ力に対してマージンを持つタイヤ力Ｆを発揮させて、距離補正部３３によって補正した距離に存在する周辺物体に衝突せずに、車両が急制動または回避可能な安全走行速度を算出する。

速度算出部３４は、現在の車両の走行速度が安全走行速度を超えている場合には、速度超過の旨を報知部３５へ出力する。報知部３５は、例えばスピーカによる音声出力や、ディスプレイ装置等での表示出力によって、速度超過の旨を報知し、運転者に対して注意を喚起する。

また速度算出部３４は、通信部３６を介して安全走行速度の情報を車載制御装置６０へ送出する。車載制御装置６０は、車両の走行速度が安全走行速度以下となるように車両を制御する。

次に車両安全支援システム１００の動作を説明する。図４は、安全支援装置３０による安全走行速度の算出処理の手順を示すフローチャートである。安全支援装置３０のセンサ情報取得部３１は、センサ２０で計測されたタイヤ１０における加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などのタイヤ物理量の取得を開始する（Ｓ１）。

タイヤ力算出部３２は、タイヤ物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する（Ｓ２）。距離補正部３３は、外界センサ５０から取得した周辺物体情報に基づき周辺物体の距離を算出する（Ｓ３）。距離補正部３３は、外界センサ５０の信頼度を天候状態に基づいて評価し、周辺物体の距離を外界センサ５０の信頼度に基づいて補正する（Ｓ４）。

速度算出部３４は、タイヤ力算出部３２によって算出したタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて、タイヤ力Ｆの鉛直方向の荷重Ｆｚに最大摩擦係数を掛けて限界タイヤ力を算出する（Ｓ５）。速度算出部３４は、限界タイヤ力を発揮させて、距離補正部３３によって補正した距離に存在する周辺物体に衝突せずに車両が急制動または回避可能な安全走行速度を算出し（Ｓ６）、処理を終了する。ステップＳ６において、速度算出部３４は、限界タイヤ力に対してマージンを持つタイヤ力Ｆを発揮させて、距離補正部３３によって補正した距離に存在する周辺物体に衝突せずに、車両が急制動または回避可能な安全走行速度を算出するようにしてもよい。

車両安全支援システム１００は、タイヤ１０で計測されるタイヤ物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を精度良く算出し、タイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力を算出する。車両安全支援システム１００は、限界タイヤ力を発揮させて、外界センサ５０の信頼度に基づいて補正した距離に存在する周辺物体に衝突せずに車両が急制動または回避可能な安全走行速度を算出することで、車両の周辺物体への衝突の防止を支援する。

また、車両安全支援システム１００は、限界タイヤ力に対してマージンを持つタイヤ力Ｆを発揮させて、周辺物体に衝突せずに車両が急制動または回避可能な安全走行速度を算出することで、より安全側に安全走行速度を算出することができる。

また、車両安全支援システム１００は、現在の車両の走行速度が安全走行速度を超えている場合に報知部３５によって速度超過の旨を報知し、運転者に対して注意を喚起することができる。また車両安全支援システム１００は、車載制御装置６０によって車両の走行速度が安全走行速度以下となるように車両を制御することで、車両の周辺物体への衝突の防止を支援することができる。

次に実施形態および変形例に係る車両安全支援システム１００の特徴について説明する。
実施形態に係る車両安全支援システム１００は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２、距離補正部３３および速度算出部３４を備える。センサ情報取得部３１は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤの物理量を取得する。タイヤ力算出部３２は、センサ情報取得部３１によって取得したタイヤの物理量を演算モデル３２ａに入力してタイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する。距離補正部３３は、外界センサ５０によって認識された周辺物体との間の距離を当該外界センサ５０の信頼度に基づいて補正する。速度算出部３４は、距離補正部３３によって補正された距離に存在する周辺物体に対して急制動または回避可能な安全走行速度をタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて算出する。これにより、車両安全支援システム１００は、外界センサ５０の信頼度に基づいて周辺物体の距離を補正し、車両の周辺物体への衝突の防止を支援することができる。

また速度算出部３４は、最大摩擦係数で生じる限界タイヤ力に対して発生するタイヤ力Ｆがマージンを有するように安全走行速度を算出する。これにより、車両安全支援システム１００は、より安全側に安全走行速度を算出することができる。

車両の走行速度が、速度算出部３４によって算出された安全走行速度を超えている場合に、速度超過の旨を報知する報知部３５を更に備える。これにより、車両安全支援システム１００は、運転者に対して注意を喚起することができる。

車両の走行速度が、速度算出部３４によって算出された安全走行速度以下となるように車両を制御する車両制御部としての車載制御装置６０を更に備える。これにより、車両安全支援システム１００は、車両を制御して周辺物体への衝突の防止を支援することができる。

車両安全支援方法は、センサ情報取得ステップ、タイヤ力算出ステップ、距離補正ステップおよび速度算出ステップを備える。センサ情報取得ステップは、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤの物理量を取得する。タイヤ力算出ステップは、センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデル３２ａに入力してタイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する。距離補正ステップは、外界センサ５０によって認識された周辺物体との間の距離を当該外界センサ５０の信頼度に基づいて補正する。速度算出ステップは、距離補正ステップによって補正された距離に存在する周辺物体に対して急制動または回避可能な安全走行速度をタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて算出する。この車両安全支援方法によれば、外界センサ５０の信頼度に基づいて周辺物体の距離を補正し、車両の周辺物体への衝突の防止を支援することができる。

以上、本発明の実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、いろいろな変形および変更が本発明の特許請求範囲内で可能なこと、またそうした変形例および変更も本発明の特許請求の範囲にあることは当業者に理解されるところである。従って、本明細書での記述および図面は限定的ではなく例証的に扱われるべきものである。

１０ タイヤ、 ２０ センサ、 ３１ センサ情報取得部、
３２ タイヤ力算出部、 ３２ａ 演算モデル、 ３３ 距離補正部、
３４ 速度算出部、 ３５ 報知部、 ５０ 外界センサ、
６０ 車載制御装置（車両制御部）、 １００ 車両安全支援システム。

Claims (5)

1. タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得部と、
   前記センサ情報取得部によって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力、およびタイヤと路面との間の最大摩擦係数を算出するタイヤ力算出部と、
   外界センサによって認識された周辺物体との間の距離を当該外界センサの信頼度に基づいて補正する距離補正部と、
   前記距離補正部によって補正された距離に存在する周辺物体に対して急制動または回避可能な安全走行速度を前記タイヤ力および前記最大摩擦係数に基づいて算出する速度算出部と、
   を備えることを特徴とする車両安全支援システム。
2. 前記速度算出部は、前記最大摩擦係数で生じる限界タイヤ力に対して発生するタイヤ力がマージンを有するように安全走行速度を算出することを特徴とする請求項１に記載の車両安全支援システム。
3. 車両の走行速度が、前記速度算出部によって算出された安全走行速度を超えている場合に、速度超過の旨を報知する報知部を更に備えることを特徴とする請求項１または２に記載の車両安全支援システム。
4. 車両の走行速度が、前記速度算出部によって算出された安全走行速度以下となるように車両を制御する車両制御部を更に備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の車両安全支援システム。
5. タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得ステップと、
   前記センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力、およびタイヤと路面との間の最大摩擦係数を算出するタイヤ力算出ステップと、
   外界センサによって認識された周辺物体との間の距離を当該外界センサの信頼度に基づいて補正する距離補正ステップと、
   前記距離補正ステップによって補正された距離に存在する周辺物体に対して急制動または回避可能な安全走行速度を前記タイヤ力および前記最大摩擦係数に基づいて算出する速度算出ステップと、
   を備えることを特徴とする車両安全支援方法。

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