JP2022178815A - 車両制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者の運転能力のレベルに応じて運転支援制御の自動介入を適切に報知する車両制御装置を提供する。【解決手段】車両１の走行環境に起因して車両１に生じる可能性のある走行リスクを推定し、走行リスクの発生を回避するように車両１に対して運転支援制御を実行すると共に、運転支援制御の実行を車両１の運転者に報知する報知処理を実行する車両制御装置１００であって、車両制御装置１００は、運転者の運転能力の大きさを表す運転能力値（ＴＡ、ＴＢ）を推定する運転能力評価処理を実行し、運転支援制御の実行時において、運転能力値（ＴＡ、ＴＢ）が所定閾値より大きい高能力状態（領域Ｂ、Ｃ）のとき報知処理を実行するが、運転能力値（ＴＡ、ＴＢ）が所定閾値以下の低能力状態（領域Ａ）のとき報知処理を実行しない。【選択図】図７

Description

本発明は、車両制御装置に係り、特に運転支援のための車両制御装置に関する。

従来、所定の作動条件が満たされると運転支援制御が自動的に作動するように構成される車両が提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の車両では、運転者の状況（運転者の画像、音声）に応じて、運転者の切替操作なしで自動的に運転支援制御が作動するようになっている。通常、このような運転支援制御の自動介入は運転者に報知される。

特開２０１７－１８８１２７号

しかしながら、高齢者や軽度認知障害（ＭＣＩ）を有する者は、身体機能や知覚機能等の低下により、運転支援制御が必要な機会が多い。このため、運転支援制御の自動介入の頻繁な報知が、運転者に煩わしさや混乱を生じさせるおそれがあった。一方、通常の運転能力を有する健常な運転者に対しては、運転支援制御の自動介入は頻繁に起こらないため、運転能力の維持又は向上を促進するように報知がなされることが好ましい。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、運転者の運転能力のレベルに応じて運転支援制御の自動介入を適切に報知する車両制御装置を提供することを目的としている。

上記の目的を達成するために、本発明は、車両の走行環境に起因して車両に生じる可能性のある走行リスクを推定し、走行リスクの発生を回避するように車両に対して運転支援制御を実行すると共に、運転支援制御の実行を車両の運転者に報知する報知処理を実行する車両制御装置であって、車両制御装置は、運転者の運転能力の大きさを表す運転能力値を推定する運転能力評価処理を実行し、運転支援制御の実行時において、運転能力値が所定閾値より大きい高能力状態のとき報知処理を実行するが、運転能力値が所定閾値以下の低能力状態のとき報知処理を実行しないことを特徴としている。

このように構成された本発明によれば、低い運転能力を有する運転者の場合、運転支援制御の介入が比較的頻繁になるため、報知処理を無効化する。これにより、本発明では、運転者が頻繁な報知処理を煩わしく感じたり、報知処理によって混乱を起こしたりすることを回避することができる。一方、本発明では、中程度又は比較的高い運転能力を有する運転者の場合、運転支援制御の介入を報知することによって、運転能力の自発的な維持及び向上を促進することができる。

また、本発明において好ましくは、運転能力値は、車両の外部の交通参加者を含む対象物を認識する知覚能力の大きさを表す知覚能力値と、車両の車両操作を実行する運動能力の大きさを表す運動能力値と、を含む。このように構成された本発明では、このように構成された本発明では、運転能力を知覚能力と運動能力に区別して、これら能力の大きさの組み合わせに応じて、適切に報知処理を実行することができる。

また、本発明において好ましくは、知覚能力値は、運転者の視線が車両の外部の知覚対象物を捉える確率に応じて計算され、運動能力値は、運転者の車両操作により車両に生じた加速度に応じて計算される。このように構成された本発明では、知覚能力値と運動能力値を比較的容易に計算及び更新することができる。

また、本発明において好ましくは、低能力状態は、知覚能力値が第１知覚閾値以下の場合、又は、運動能力値が第１運動閾値以下の場合、又は、知覚能力値が第１知覚閾値より大きい値に設定された第２知覚閾値以下、且つ、運動能力値が第１運動閾値より大きい値に設定された第２運動閾値以下の場合であり、高能力状態は、知覚能力値が第１知覚閾値を超え、且つ、運動能力値が第２運動閾値を超える場合、又は、知覚能力値が第２知覚閾値を超え、且つ、運動能力値が第１運動閾値を超える場合である。このように構成された本発明では、閾値を設定することにより、各能力の大きさの組み合わせに応じて、より適切に報知処理を実行することができる。

また、本発明において好ましくは、低能力状態において、車両制御装置は、報知処理を実行せず、車両を所定の目的地まで自動的に走行させるように運転支援制御を実行する。このように構成された本発明では、運転能力が低下している運転者を目的地まで自動運転により安全に到達させることができる。

また、本発明において好ましくは、高能力状態において、車両制御装置は、知覚能力値が第１知覚閾値を超えるが第２知覚閾値未満、且つ、運動能力値が第２運動閾値を超える場合、又は、運動能力値が第１運動閾値を超えるが、第２運動閾値より大きい値に設定された第３運動閾値未満、且つ、知覚能力値が第２知覚閾値を超える場合において、報知処理を実行する。このように構成された本発明では、中程度の運転能力を有する運転者に対しては、車両支援制御の実行についての報知処理が実行されるので、運転者は車両支援制御が介入したことを、自らの運転能力を維持又は向上させる動機付けにすることができる。

また、本発明において好ましくは、高能力状態において、車両制御装置は、知覚能力値が第２知覚閾値以上、且つ、運動能力値が第２運動閾値より大きい値に設定された第３運動閾値以上の場合において、報知処理を実行すると共に、車両が走行路上の理想的な走行ラインを走行するための車両操作を運転者に報知する第２報知処理を実行する。このように構成された本発明では、比較的高い運転能力を有する運転者に対しては、車両支援制御の実行についての報知処理に加えて、理想的な車両操作を教示する第２報知処理が実行される。比較的高い運転能力を有する運転者であれば、車両支援制御が介入したときに、第２報知処理の情報を受け取り、自らの車両操作を理想的な車両操作に改善することができる。これにより、本発明では、比較的高い運転能力を有する運転者は、車両支援制御の介入を契機として、運転能力をさらに向上させることができる。

本発明の車両制御装置によれば、運転者の運転機能の状態に応じて運転支援の実行を適切に報知することができる。

本発明の実施形態の車両制御の説明図である。 本発明の実施形態の車両制御装置のブロック図である。 本発明の実施形態の車両制御装置の処理の流れを示す説明図である。 本発明の実施形態のヒューマン・マシンシステムの説明図である。 本発明の実施形態のヒューマン・マシンシステムの説明図である。 本発明の実施形態の運転能力と走行リスクに応じた報知処理の説明図である。 本発明の実施形態の運転能力に応じた報知処理の説明図である。 本発明の実施形態の運転者の視野の説明図である。 本発明の実施形態の運転者の注視点の説明図である。 本発明の実施形態のランダム点の説明図である。 本発明の実施形態のサリエンシーＡＵＣの説明図である。 本発明の実施形態の運転者の走行状態の説明図である。 本発明の実施形態の目標走行経路の加速度の説明図である。 本発明の実施形態の合成加速度の説明図である。 本発明の実施形態の運転支援制御のフローチャートである。 本発明の実施形態の運転支援制御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制御装置について説明する。
まず、図１を参照して、本発明の実施形態による車両制御装置が提供する車両制御の概略を説明する。図１は、車両制御の説明図である。

本実施形態の車両制御装置１００（図２参照）は、運転者が主体的に車両１の車両操作を行うことを前提として構成されている。このため、車両制御装置１００は、運転者の状態に応じて、車両１の車両操作を適切なレベルで支援する。すなわち、本実施形態では、原則的に、車両１の運転支援制御は、運転者が実行したい車両操作と運転者が実行可能な車両操作との間の差分を埋めるように提供される。例えば、運転者の低下した運転機能が主に補助される。さらに、車両制御装置１００は、所定時には車両１を自動運転制御に自動的に切り替えるように構成されている。

具体的には、車両制御装置１００は、運転者が通常の運転能力を有する場合、特定時にのみ車両操作に介入して、運転支援制御（自動アクセル、自動ブレーキ、自動ステアリング等）を行う。特定時とは、例えば、運転者の運転能力が一時的に低下したとき（例えば、疲労、眠気）や、走行環境が比較的難しいとき（例えば、周囲交通状況が複雑、道路形状が複雑、周囲が暗い）である。また、車両制御装置１００は、運転者（例えば、高齢者、ＭＣＩ）の運転能力の一部が低下している場合（例えば、ステアリングホイールを操作する筋力が不足している）、低下した運転能力を補う。また、車両制御装置１００は、低下した運転能力を維持又は回復させたり、運転能力をより向上させたりするように支援を行う。

一方、運転者の意識レベルや運転能力が、急激に又は所定時間（数分～数十分）を掛けて低下していく異常予兆が検出された場合（例えば、急性疾患の発症時や、眠気レベルが高いとき）、車両制御装置１００は、安全走行を維持するように運転支援制御を行う。また、運転者の意識や運転能力が喪失した異常時には、事故発生を回避するため、車両制御装置１００は、自動運転制御を実行すると共に、外部へ緊急事態を報知する処理を行う。

次に、図２を参照して、本発明の実施形態による車両制御装置の構成について説明する。図２は、車両制御装置のブロック図である。図２に示すように、車両制御装置１００は、主に、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）などのコントローラ１０と、車載装置２０と、車両制御システム４０と、情報報知装置５０を有する。

車載装置２０には、車内カメラ２１、車外カメラ２２、レーダ２３、車両１の挙動を検出する複数の車両挙動センサ（車速センサ２４、加速度センサ２５、ヨーレートセンサ２６）及び運転者の操作を検出する複数の操作検出センサ（操舵角センサ２７、操舵トルクセンサ２８、アクセル開度センサ２９、ブレーキ踏込量センサ３０）、測位装置３１、ナビゲーション装置３２、情報通信装置３３が含まれる。

また、車両制御システム４０には、車両の走る機能、止まる機能、曲がる機能にそれぞれ対応するエンジン制御システム４１、ブレーキ制御システム４２、ステアリング制御システム４３が含まれる。また、情報報知装置５０には、表示装置５１、音声出力装置５２が含まれる。

コントローラ１０は、プロセッサ１１、プロセッサ１１が実行する各種プログラム及びデータを記憶するメモリ１２、入出力装置等を備えたコンピュータ装置により構成される。コントローラ１０は、車載装置２０から受け取った信号に基づき、車両制御（運転支援制御及び自動運転制御）を行うための制御信号を車両制御システム４０及び情報報知装置５０へ出力するように構成されている。

車内カメラ２１は、車両１の運転者を撮像し画像情報を出力する。コントローラ１０は、この画像情報に基づいて、特に、運転者の顔の表情及び上半身の姿勢を判別する。
車外カメラ２２は、車両１の周囲（典型的には車両１の前方）を撮影し画像情報を出力する。コントローラ１０は、この画像情報に基づいて、車外の対象物及びその位置を特定する。対象物は、少なくとも交通参加者及び走行路の境界を含む。具体的には、対象物は、周囲の移動体（車両、歩行者等）、移動しない構造物（障害物、駐車車両、走行路、区画線、停止線、交通信号、交通標識、交差点等）を含む。

レーダ２３は、車両１の周囲（典型的には車両１の前方）に存在する対象物の位置及び速度を測定する。例えば、レーダ２３は、ミリ波レーダ、レーザレーダ（ＬＩＤＡＲ）、超音波センサ等を用いることができる。

車速センサ２４は、車両１の速度（車速）を検出する。加速度センサ２５は、車両１の加速度を検出する。ヨーレートセンサ２６は、車両１に発生するヨーレートを検出する。操舵角センサ２７は、車両１のステアリングホイール４３ｂの回転角度（操舵角）を検出する。操舵トルクセンサ２８は、ステアリングホイール４３ｂの回動に伴う回転トルクを検出する。アクセル開度センサ２９は、アクセルペダル４１ｂの踏込量を検出する。ブレーキ踏込量センサ３０は、ブレーキペダル４２ｂの踏込量を検出する。

測位装置３１は、ＧＰＳ受信機及び／又はジャイロセンサを含み、車両１の位置（現在車両位置情報）を検出する。ナビゲーション装置３２は、内部に地図情報を格納しており、コントローラ１０に地図情報を提供することができる。コントローラ１０は、地図情報及び現在車両位置情報に基づいて、目的地までの全体走行経路（走行レーン、交差点、交通信号等を含む）を計算することができる。

情報通信装置３３は、外部の通信機器と通信を行う。情報通信装置３３は、例えば、他車両との車車間通信や、車外の通信装置との路車間通信を行い、種々の運転情報や交通情報（交通渋滞情報、制限速度情報など）を受信して、コントローラ１０へ提供する。

エンジン制御システム４１は、車両１のエンジン装置（内燃エンジン、電気モータ等）の駆動力を制御する。コントローラ１０は、アクセルペダル４１ｂからの入力に基づいて、エンジン制御装置４１ａへ制御信号を送信することにより、エンジン装置を駆動して、車両１を加速又は減速させることができる。

ブレーキ制御システム４２は、車両１のブレーキ装置の駆動力を制御する。ブレーキ制御システム４２は、例えば液圧ポンプやバルブユニットなどのブレーキアクチュエータを含む。コントローラ１０は、ブレーキペダル４２ｂからの入力に基づいて、ブレーキ制御装置４２ａへ制御信号を送信することにより、ブレーキ装置を駆動して、車両１を減速させることができる。

ステアリング制御システム４３は、車両１のステアリング装置の駆動力を制御する。ステアリング制御システム４３は、例えば電動パワーステアリングシステムの電動モータなどを含む。コントローラ１０は、ステアリングホイール４３ｂからの入力に基づいて、ステアリング制御装置４３ａへ制御信号を送信することにより、ステアリング装置を駆動して、車両１の進行方向を変更することができる。

表示装置５１は、運転者に車両操作を支援するための支援情報（視覚情報）を表示領域に視覚表示することができる。具体的には、表示装置５１は、ＨＵＤである。表示領域は、車両１のフロントガラス全体又は一部の大きさに相当し、支援情報が運転者の視界内に表示される。また、ＨＵＤに代えて、液晶ディスプレイを用いてもよい。
音声出力装置５２は、例えば、スピーカであり、運転者に車両操作を支援するための支援情報（聴覚情報）を提供することができる。

次に、図３を参照して、本発明の実施形態による車両制御装置の処理の流れについて説明する。図３は、車両制御装置の処理の流れを示す説明図である。具体的には、図３は、コントローラ１０が車載装置２０からの入力情報を処理することにより、車両制御システム４０及び情報報知装置５０を用いて、種々の車両制御（運転支援制御、自動運転制御）及び報知制御を提供することを示している。

車両制御の内容は、ＡＤＡＳ（先進運転支援システム）、自動アクセル、自動ブレーキ、自動ステアリング、自動車両姿勢安定化制御、自動運転（レベル３以上）、運転者の運転能力向上支援処理を含む。ＡＤＡＳは、少なくとも先行車追従、先行車衝突防止、車線逸脱防止等に対する支援機能を含む。自動車両姿勢安定化制御は、車両１の姿勢、すなわち車両ダイナミクス（ピッチ、ロール、ヨー）を安定化させ、横滑りや横転等を防止するための制御である。

車載装置２０は、取得した情報を継続的にコントローラ１０へ送信する。コントローラ１０は、取得した情報に基づいて、以下の計算又は評価を行う。
コントローラ１０は、車外カメラ２２、レーダ２３、車速センサ２４、加速度センサ２５、測位装置３１、ナビゲーション装置３２（地図情報）等からの入力情報に基づいて、車両１の周囲の走行環境における走行リスクを推定する（走行リスク評価処理）。具体的には、コントローラ１０は、先ず車両１の周囲の対象物（車両、歩行者、境界線、ガードレール、停止線、交通標識等）の位置及び速度や、車両ダイナミクスに影響を及ぼす物理量（例えば、走行路のカーブ半径、路面摩擦係数）等を計算する。

走行リスクは、対象物との衝突や、車両１の姿勢安定性の喪失又は低下（例えば、カーブ路でスピン、横転等）を含む。リスク対象は、交通参加者（他車両、歩行者等）、ガードレール、境界線、交通信号（赤信号）、停止線等を含む。さらに、リスク対象は、走行路のリスク発生部位（カーブ路のクリッピングポイント等）を含む。これら対象物は、現在の車両挙動（車両ダイナミクス）が継続すると近い将来（例えば、１０秒等の所定時間以内）にリスクを生じさせる可能性がある場合に、リスク対象となる。

また、コントローラ１０は、運転者の運転能力を評価する（運転能力評価処理）。本実施形態では、運転能力は、知覚機能に基づく知覚能力と、身体機能に基づく運動能力を含む。まず、コントローラ１０は、運転者の知覚能力を評価する（知覚能力評価処理）。具体的には、コントローラ１０は、車内カメラ２１の画像情報に基づいて、運転者が車両１の外部の知覚対象物（例えば、交通参加者、障害物、ガードレール、境界線、交通信号、停止線、建物等のランドマーク等）を認知する能力を推定する認知能力評価処理を実行する。

また、知覚能力評価のため、コントローラ１０は、アクセル開度センサ２９、ブレーキ踏込量センサ３０、操舵トルクセンサ２８等の情報に基づいて、走行リスク等に対して運転者が判断した車両操作を評価する判断能力評価処理をさらに実行してもよい。また、知覚能力評価において、運転者の覚醒度を用いてもよい。例えば、運転者の眼及び／又は口の開き具合、運転者の上半身の位置又は姿勢により、覚醒度を評価することができる。

また、コントローラ１０は、アクセル開度センサ２９、ブレーキ踏込量センサ３０、操舵トルクセンサ２８、加速度センサ２５、車外カメラ２２等の情報に基づいて、運転者の運動能力を評価する（運動能力評価処理）。運転者の運動能力は、車両１の車両操作を実行する能力である。具体的には、コントローラ１０は、理想的な目標走行経路を走行するための車両操作に基づいて、運転者が実行した車両操作を評価する。

このため、コントローラ１０は、理想的な走行経路である目標走行経路を計算する。目標走行経路は、現在から所定時間後（例えば、１０秒後）までの目標走行軌跡（複数位置の位置情報）及び軌跡上の各位置における速度等の車両ダイナミクスを含む。コントローラ１０は、運転要求（目的地等）、走行リスク評価等の結果を用いて、所定の安全性及び走行効率を有するように目標走行経路を計算する。コントローラ１０は、所定制約条件（例えば、横加速度が所定値以下）を満たす理想的な走行ラインである目標走行経路を計算することができる。

運動能力評価は、例えば、理想的な車両操作によって生じる予想加速度に対する、運転者の車両操作によって生じた実際の加速度に基づいて評価される。すなわち、目標走行経路上の加速度と、実際の走行経路上の加速度が比較される。また、加速度以外にも、目標走行経路と実際の走行経路との位置的な差（距離）、目標走行経路上の速度と実際の走行時の速度との速度差、その他の車両ダイナミクス（速度、加速度、ヨーレート、３軸回転モーメント（ピッチ、ヨー、ロール）等）の差、又はこれらの組み合わせに基づいて、運動能力評価を実行してもよい。

また、コントローラ１０は、運転者の運転能力に応じて、走行リスクに対して運転支援制御及び他の支援制御を提供する支援選択処理を実行する。具体的には、コントローラ１０は、各運転支援制御の作動条件（例えば、他車両との衝突余裕時間がＸ秒に達したとき）が満たされたとき、その運転支援制御に対応する車両制御システム４０へ制御信号を出力する。また、コントローラ１０は、知覚能力評価の結果と運動能力評価の結果に基づき、運転支援制御の実行時に情報報知装置５０を用いて報知処理及び第２報知処理を実行する。

次に、本発明の実施形態における運転者と車両により構成されるヒューマン・マシンシステムについて説明する。図４及び図５は本実施形態におけるヒューマン・マシンシステムの説明図である。

図４（Ａ）は、運転支援制御及び自動運転制御が介入しない場合を示す。この場合、運転者（ヒューマン）は、車両の運転に関して、少なくとも認知機能、判断機能、及び身体機能を備え、これら運転機能を用いて、認知性能、判断性能、及び運動性能を発揮する。運転者は、認知機能を用いて対象を捕捉し（認知性能）、捕捉した対象に対して判断機能を用いて実行すべき車両操作を選択又は判断し（判断性能）、選択した車両操作を適切な操作量及びタイミングで身体機能を用いて実行する（運動性能）。一方、車両は、少なくとも走る機能、止まる機能、及び曲がる機能を備えている。車両は、これら走行機能が運転者による車両操作により利用されることにより、走行性能、制動性能、及び操縦安定性能を発揮して走行する。

このように、運転者が認知性能、判断性能、及び運動性能を発揮して車両を操作すると、車両が走行性能、制動性能、及び操縦安定性能を発揮する。これにより、ヒューマン・マシンシステムとしての車両は、安全な走行を実現することができる。従来、車両の３つの性能が効率よく発揮されるように、車両には、運転者の機能と車両の機能との間を介在するインターフェースが設けられている。これにより、総合的な車両性能（例えば、制動能力、燃費等）が向上されている。

一方、図４（Ｂ）は、運転者の運転能力が極めて低く、自動運転制御が介入する場合を示す（運転補助支援：自動運転）。この場合、車両が運転者の認知機能、判断機能、身体機能のすべて又はほとんどを代替する。例えば、認知機能は、車載カメラ、加速度センサ、レーダ等が代替する。判断機能は、車両のコンピュータが代替する。身体機能は、車載アクチュエータが代替する。運転者は、例外的に、エンジン始動等の最低限度の指示を行うだけの身体機能さえあればよく、ほとんどの運転機能及び運転能力（運転性能）を備えていなくてもよい。

また、図５（Ａ）は、運転者（例えば、高齢者）の運転能力が中程度であり、運転支援制御が介入する場合を示す（安全担保支援）。車両１は、運転者の運転性能を補助するためのＺ機能を有する。この例では、運転者の知覚性能（認知性能、判断性能）及び運動性能が低く、運転者の低い運転能力を車両１が補助している。これにより、運転者は低い運転能力についての運転機能が車両１によって補償される。このため、運転者は、運転を継続することにより自己の運転能力を維持して、運転寿命を延ばすことができる。

また、図５（Ｂ）は、運転者の運転能力が比較的高いが、運転支援制御が介入する場合を示す（運転能力向上支援）。車両１は、運転者の運転能力をさらに向上させるためのＸ機能を有する。この例では、知覚性能に関する運転支援（例えば、視線誘導制御）が介入しており、車両１は、運転者の運転能力を、より高い運転能力に引き上げるように、運転者が実行すべき運転行動に関するアドバイスを運転者へ提供する。例えば、高い運転能力を有するベテランドライバの推奨車両操作が運転者に教示される。これは、運転者がベテランドライバから運転技能を学習することに相当する。この処理により、運転者は、認知機能、判断機能、身体機能のうち、不得意な機能についての模範的な車両操作を学習して、運転能力の向上を図ることができる。

次に、図６及び図７を参照して、運転支援制御及び自動運転制御が介入した場合の報知処理について説明する。図６は運転能力と走行リスクに応じた報知処理の説明図、図７は運転能力に応じた報知処理の説明図である。図６では、横軸が運転者の運転能力を示し、縦軸が走行リスクを示す。図７では、横軸が知覚能力を示し、縦軸が運動能力を示す。

図６に示すように、本実施形態では、概して運転能力が低い場合（低能力状態の領域Ａ）、運転支援制御が実行されても運転支援制御の介入を運転者へ報知する報知処理は実行されない（運転補助支援）。運転能力の低い運転者の場合、運転支援制御の介入は比較的頻繁に行われる。よって、本実施形態では、運転支援制御が頻繁に介入する運転者に対しては、報知処理を実行しないことにより、運転者の煩わしさや混乱を回避すると共に、運転意欲の減退を抑制する。

一方、概して運転能力が低くない場合（高能力状態の領域Ｂ及びＣ）、運転支援制御の介入を運転者へ報知する報知処理が実行される（安全担保支援、運転能力向上支援）。運転能力が中程度の場合（領域Ｂ）、このような報知処理は、運転者に運転能力を改善するきっかけを与える。さらに、運転能力が比較的高い場合（領域Ｃ）は、運転支援制御の介入を運転者へ報知する報知処理に加えて、運転能力を向上させるための支援（第２報知処理）が実行される。これにより、運転能力が比較的高い運転者は、さらに運転能力を向上させることができる。

報知処理では、情報報知装置５０を用いて視覚情報（ランプの点灯、テキストメッセージ等）及び／又は聴覚情報（音声）により、運転支援制御の介入が運転者へ報知される。また、第２報知処理では、情報報知装置５０を用いて、運転者の実際の車両操作と比較して、車両１が走行路上の理想的な走行ラインを走行するための車両操作についての視覚情報及び／又は聴覚情報を運転者に提供する。例えば、車両１が目標走行経路から逸脱する前の状態において計算された理想的な走行ライン（目標走行経路）を走行するための車両操作が示される。

また、図７に示すように、本実施形態では、知覚能力の大きさと運動能力の大きさに応じて、報知処理が無効化される。本実施形態では、知覚能力について、第１知覚閾値ＴＡ１、第２知覚閾値ＴＡ２が設定され、運動能力について、第１運動閾値ＴＢ１、第２運動閾値ＴＢ２、第３運動閾値ＴＢ３が設定される。第１知覚閾値ＴＡ１は、この閾値以下のとき、運転者が、例えば、脳疾患により視力が極めて低下した状態や極度の眠気により知覚機能が不作動の状態にあるように設定される。第２知覚閾値ＴＡ２は、この閾値以下のとき、運転者が、例えば、視力の低下により意識散逸になり易い状態にあるように設定される。第２知覚閾値ＴＡ２は、運転者の知覚能力が通常レベルよりやや低下した状態に相当するように設定されている。

また、第１運動閾値ＴＢ１は、この閾値以下のとき、運転者が、例えば、脳疾患により腕力が極めて低下した状態にあるように設定される。第２運動閾値ＴＢ２は、この閾値以下のとき、運転者が、例えば、腕力の低下が比較的進んだ状態にあるように設定される。第３運動閾値ＴＢ３は、この閾値以下のとき、運転者が、例えば、腕力が低下し始めた状態にあるように設定される。第３運動閾値ＴＢ３は、運転者の運動能力は通常レベルよりやや低下した状態に相当するように設定されている。

図７の領域Ａ（図６の領域Ａに相当）では、報知処理は実行されない。領域Ａは、知覚能力値ＴＡが第１知覚閾値ＴＡ１以下、運動能力値ＴＢが第１運動閾値ＴＢ１以下、又は、知覚能力値ＴＡが第２知覚閾値ＴＡ２以下且つ運動能力値ＴＢが第２運動閾値ＴＢ２以下である。

図７の領域Ｂ（図６の領域Ｂに相当）では、報知処理が実行される。領域Ｂは、知覚能力値ＴＡが第２知覚閾値ＴＡ２を超え、且つ運動能力値ＴＢが第１運動閾値ＴＢ１を超えるが第３運動閾値ＴＢ３未満、又は、運動能力値ＴＢが第２運動閾値ＴＢ２を超え、且つ知覚能力値ＴＡが第１知覚閾値ＴＡ１を超えるが第２知覚閾値ＴＡ２未満である。

図７の領域Ｃ（図６の領域Ｃに相当）では、報知処理及び第２報知処理が実行される。領域Ｃは、知覚能力値ＴＡが第２知覚閾値ＴＡ２以上且つ運動能力値ＴＢが第３運動閾値ＴＢ３以上である。

次に、図８～図１１を参照して、本実施形態の知覚能力評価について説明する。図８は運転者の視野の説明図、図９は運転者の注視点の説明図、図１０はランダム点の説明図、図１１はサリエンシーＡＵＣの説明図である。

本実施形態では、サリエンシーを利用して運転者の知覚能力を評価する。「サリエンシー」は、ボトムアップ性注意を誘引する知覚刺激の程度を示す値であり、色、輝度、方向、動き等の特徴により変化する値である。例えば、画像に含まれる任意の領域とその領域の周囲の領域との間において色、輝度、方向、動き等の特徴の違いが顕著になるに連れて、ボトムアップ性注意を誘引する知覚刺激が強くなり、その任意の領域におけるサリエンシーが高くなる。画像に含まれる任意の点（又は領域）におけるサリエンシーが高くなるほど、その任意の点（又は領域）に人の刺激が惹きつけられ易くなる。

コントローラ１０は、図８（Ａ）に示すように、車外カメラ２２の画像情報を用いて運転者の前方視野画像に相当する前方画像Ｄ１を生成する。前方画像Ｄ１は、車両１の外部の前方領域内の種々の視覚対象物（他車両、建物、木、林、壁、雲、空、白線等）を含む。次に、コントローラ１０は、前方画像Ｄ１をサリエンシーマップ生成処理して、図８（Ｂ）に示すようなサリエンシーマップＤ２を生成する。サリエンシーマップ生成処理は、サリエンシーディテクション等の周知の技術を用いることができる。例えば、コントローラ１０は、色、輝度、方向、動き等の特徴毎にサリエンシーマップを生成し、それらの特徴毎のサリエンシーマップを足し合わせることにより、最終的なサリエンシーマップＤ２を生成する。

図８（Ｂ）に示すように、サリエンシーマップＤ２は、車両１の外部におけるサリエンシーの分布を示す。図８（Ｂ）では、ハッチングの濃度によりサリエンシーの大きさが示されている（ハッチングが濃いほど、サリエンシーが高く誘目性が大きい）。

コントローラ１０は、車内カメラ２１の画像情報から運転者の視線方向を推定し、サリエンシーマップＤ２内の視線方向の注視点Ｐを特定する。サリエンシーマップＤ２及び注視点Ｐは所定時間（例えば、０．１秒）毎に繰り返し計算される。図９（Ａ）に示すように、時間経過に伴い複数のサリエンシーマップＤ２内で注視点Ｐは移動する。

コントローラ１０は、図９（Ｂ）に示すように、各サリエンシーマップＤ２内の注視点Ｐにおけるサリエンシーの大きさの時間推移を所定期間ＴＳ（例えば、１０秒～１０分）にわたって計算する。図９（Ｂ）は、運転者が誘目性の知覚対象物に視線を向ける程度を示す。一方、コントローラ１０は、所定時間ＴＳにおける各サリエンシーマップＤ２内に１つのランダム点を設定し（図１０（Ａ）参照）、各ランダム点におけるサリエンシーの大きさを計算する（図１０（Ｂ）参照）。ランダム点のサリエンシーの大きさは、サリエンシーの基準を与える。

次に、コントローラ１０は、図１１に示すような、ＲＯＣ（Receiver Operating Characteristic）曲線を生成する。ＲＯＣ曲線は、「注視点のサリエンシーが閾値を超える確率」と「ランダム点のサリエンシーが閾値を超える確率」との関係を示す。具体的には、サリエンシーに関する閾値を最小値から最大値まで段階的に変更していき、所定期間ＴＳ内の注視点のうちそのサリエンシーが閾値を超える数を、所定期間ＴＳ内の注視点の総数で除することにより、注視点のサリエンシーが閾値を超える確率を計算する。コントローラ１０は、ランダム点においても同様の確率を計算する。そして、コントローラ１０は、閾値毎に、「注視点のサリエンシーが閾値を超える確率」と「ランダム点のサリエンシーが閾値を超える確率」との組み合わせに基づいて、ＲＯＣ曲線を導出する。

図１１において、曲線Ｃ１は、運転者の視線が高サリエンシー領域に誘引される傾向がある場合のＲＯＣ曲線であり、傾き１の基準直線Ｃ０よりも上側に位置する凸状曲線となる。一方、曲線Ｃ２は、運転者の視線が高サリエンシー領域に向かない傾向がある場合のＲＯＣ曲線であり、基準直線Ｃ０よりも下側に位置する凹状曲線となる。コントローラ１０は、導出したＲＯＣ曲線の下側の面積であるＡＵＣ（Area Under the Curve）値を計算する。図１１では、曲線Ｃ１のＡＵＣ値は、ハッチング領域の面積に相当する。

ＲＯＣ曲線がＣ１の場合、運転者は注意力がなく集中していない状態で運転しており、誘目性が高い知覚対象物に注意を奪われ易い状態である。このときのＡＵＣ値は基準値よりも大きくなる。一方、ＲＯＣ曲線がＣ２の場合、運転者は外部の知覚対象物に注意を向けていない状態で運転しており、居眠り又は失神状態を含む覚醒度が低い状態である。このときのＡＵＣ値は基準値よりも小さくなる。これらに対して、ＲＯＣ曲線がＣ０の場合、注視点のサリエンシーの大きさとランダム点のサリエンシーの大きさが一致しており、運転者は外部視野領域を万遍なく適切に視認している状態である。基準直線Ｃ０のＡＵＣ値が基準値である。

本実施形態では、知覚能力値ＴＡは、運転者の視線が車両１の外部の知覚対象物を捉える確率に基づいて推定される。具体的には、基準値（基準直線Ｃ０のＡＵＣ値：基準ＡＵＣ値）に対する運転者のＡＵＣ値の乖離度（面積差の割合）によって、運転者の知覚能力値ＴＡが計算される。例えば、知覚能力値ＴＡは、（ＡＵＣ値－基準ＡＵＣ値）の絶対値の基準ＡＵＣ値に対する割合（％）を１００から減じた値である（ＴＡ＝１００－ＡＢＳ｜ＡＵＣ値－基準ＡＵＣ値｜／基準ＡＵＣ値×１００）。運転者のＡＵＣ値が基準値から乖離していなければ、知覚能力値ＴＡは「１００」である（ＴＡ＝１００）。また、本実施形態では、例えば、第１知覚閾値ＴＡ１は「３０」、第２知覚閾値ＴＡ２は「５０」に設定される。

次に、図１２～図１４を参照して、本実施形態の運動能力評価について説明する。図１２は運転者の走行状態の説明図、図１３は目標走行経路の加速度の説明図、図１４は合成加速度の説明図である。

図１２は、車両１がカーブ路３を走行しているときの各位置における実際の加速度をベクトル表示している。このように、加速度ベクトルは時間変化する。加速度情報は、加速度センサ２５により検出される。一方、コントローラ１０は、カーブ路３を走行する際に目標走行経路、及び目標走行経路を走行する際の目標車両ダイナミクス（目標加速度等）を計算している。図１３には、目標走行経路における理想的な加速度の時間変化（線Ｅ０）が示されている。目標走行経路では、前後方向加速度（線Ｅ１）の最大値の２倍の値が、横方向加速度（Ｅ２）の最大値となるように、速度及び操舵角が計算される。

図１４には、実際の走行経路上の各位置における合成加速度ベクトルＧｋ（ｋ＝１～ｎ）が重ね合わせて示されている。合成加速度ベクトルは、大きさ及び方向を有し、前後方向加速度と横方向加速度を合成して計算される。また、図１４には、目標走行経路における理想的な目標加速度ベクトルの範囲（破線ＧＴ：ベクトル先端が連結された範囲）が示されている。

本実施形態では、運動能力値ＴＢは、運転者の車両操作により車両１に生じた加速度に基づいて推定される。具体的には、所定時間ＴＭの走行において、目標走行経路の目標加速度に対する実際の加速度の乖離度によって、運転者の運動能力の大きさが計算される。具体的には、コントローラ１０は、運転者の速度操作（アクセルペダル及びブレーキペダル）と操舵操作（ステアリングハンドル）により生じた実際の加速度と、目標加速度（理想加速度）との加速度差（絶対値）を所定時間ＴＭにわたって積算し、運動能力値ＴＢを算出する。例えば、加速度差の目標加速度の大きさに対する割合（％）の平均値を１００から減じて運動能力値ＴＢが計算される（ＴＢ＝１００－ＡＶＥ［加速度差（絶対値）／目標加速度］×１００）。加速度差がない場合の運動能力は「１００」となる。また、本実施形態では、例えば、第１運動閾値ＴＢ１は「３０」、第２運動閾値ＴＢ２は「５０」、第３運動閾値ＴＢ３は「７０」に設定される。

次に、本発明の実施形態による車両制御装置の運転支援制御の処理フローを説明する。図１５及び図１６は運転支援制御のフローチャートである。コントローラ１０は、車両１のエンジン作動開始時から運転終了まで図１５の処理フローを時間的に繰返し行う（例えば、０．１秒毎）。

まず、図１５に示すように、コントローラ１０は、所定時間毎（例えば、０．１秒毎）に車載装置２０から現在の情報を取得し（Ｓ１）、現在までの所定時間にわたる情報を用いて運転能力を推定する（Ｓ２）。この処理では、コントローラ１０は、取得した情報に基づいて、走行リスク評価、知覚能力評価、運動能力評価等の処理を実行し、運転能力値（知覚能力値ＴＡ、及び運動能力値ＴＢ）を算出する。

コントローラ１０は、運転者の知覚能力値ＴＡ及び運動能力値ＴＢと閾値との比較処理（Ｓ３～Ｓ６）を実行する。知覚能力値ＴＡが第１知覚閾値ＴＡ１以下の場合（Ｓ３：Ｙｅｓ）、運動能力値ＴＢが第１運動閾値ＴＢ１以下の場合（Ｓ４：Ｙｅｓ）、知覚能力値ＴＡが第２知覚閾値ＴＡ２以下、且つ運動能力値ＴＢが第２運動閾値ＴＢ２以下の場合（Ｓ５：Ｙｅｓ）、コントローラ１０は、支援フラグＦを「１」に設定する（Ｓ７）。すなわち、図７の領域Ａでは支援フラグＦが「１」に設定される。

また、知覚能力値ＴＡが第２知覚閾値ＴＡ２以上、且つ運動能力値ＴＢが第３運動閾値ＴＢ３以上の場合（Ｓ６：Ｙｅｓ）、コントローラ１０は、支援フラグＦを「３」に設定する（Ｓ９）。すなわち、図７の領域Ｃでは支援フラグＦが「３」に設定される。

また、知覚能力値ＴＡが第２知覚閾値ＴＡ２以上、且つ運動能力値ＴＢが第３運動閾値ＴＢ３以上でない場合（Ｓ６：Ｎｏ）、コントローラ１０は、支援フラグＦを「２」に設定する（Ｓ８）。すなわち、図７の領域Ｂでは支援フラグＦが「２」に設定される。

次に、コントローラ１０は、支援フラグＦをメモリ１２内の支援フラグデータベースに記録する（Ｓ１０）。また、コントローラ１０は、運転終了時（エンジンオフ時、又は、車速ゼロ時）に、支援フラグデータベースに記録された支援フラグＦのうち、最も数が多かった支援フラグＦ（「１」、「２」、又は「３」）を選択して、推奨支援フラグＦＲに設定する。

次に、コントローラ１０は、車両１の走行中に図１６の処理フローを時間的に繰返し行う（例えば、０．１秒毎）。まず、コントローラ１０は、各運転支援制御の作動条件が成立したか否かを判定し（Ｓ１１）、いずれの運転支援制御の作動条件も成立していない場合（Ｓ１１：Ｎｏ）、処理を終了する。一方、いずれかの運転支援制御の作動条件が成立した場合（Ｓ１１：Ｙｅｓ）、コントローラ１０は、推奨支援フラグＦＲが「１」、「２」、「３」のいずれであるかを判定する（Ｓ１２、Ｓ１３）。

推奨支援フラグＦＲが「１」の場合（Ｓ１２：Ｙｅｓ）、コントローラ１０は、運転補助支援処理を実行し（Ｓ１４）、処理を終了する。コントローラ１０は、運転補助支援処理において、作動条件が成立した運転支援制御を実行する（Ｓ１４ａ）。このため、コントローラ１０は、車両制御システム４０へ必要な制御信号を送出する。一方、コントローラ１０は、運転支援制御が実行されたことを運転者へ報知する報知処理は実行しない。運転者は、運転支援制御についての視覚情報及び／又は聴覚情報を情報報知装置５０から受け取らないが、車両１の挙動により運転支援制御が実行されたことを認識可能である。

なお、代替的に、この運転補助支援処理は、作動条件が成立した車両支援制御に加えて、目的地までの自動運転制御であってよい。目的地は、例えば、運転者が車両制御装置１００に入力した目的地であってよい。また、目的地は、緊急停止するための走行路の道路脇であってもよい。この場合、車両１は、運転者の状態にかかわらず、目的地まで自動運転制御により安全に走行する。

また、推奨支援フラグＦＲが「２」の場合（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、コントローラ１０は、安全担保支援処理を実行し（Ｓ１５）、処理を終了する。コントローラ１０は、安全担保支援処理において、作動条件が成立した運転支援制御（Ｓ１５ａ）を実行すると共に、運転支援制御の介入についての報知処理（Ｓ１５ｂ）を実行する。運転者は、報知処理により、運転支援制御が介入したことを知ることができる。

また、推奨支援フラグＦＲが「３」の場合（Ｓ１３：Ｎｏ）、コントローラ１０は、運転能力向上支援処理を実行し（Ｓ１６）、処理を終了する。コントローラ１０は、運転能力向上支援処理において、作動条件が成立した運転支援制御（Ｓ１６ａ）を実行すると共に、運転支援制御の介入についての報知処理（Ｓ１６ｂ）を実行する。さらに、コントローラ１０は、車両１が走行路上の理想的な走行ラインを走行するための車両操作を運転者に報知する第２報知処理（Ｓ１６ｃ）を実行する。走行路上の理想的な走行ラインは、目標走行経路である。第２報知処理において、コントローラ１０は、例えば、操作部（アクセルペダル４１ｂ、ブレーキペダル４２ｂ、ステアリングホイール４３ｂ等）の理想的な操作量と、運転者による操作量を示す情報を、情報報知装置５０を用いて運転者に提供する。

なお、図１５の処理フローにおいて、走行中において、支援フラグＦの値で推奨支援フラグＦＲを繰り返し更新してもよい。この場合、走行中に推奨支援フラグＦＲが変化する。そして、コントローラ１０は、走行中において、図１６の処理フローを、時間的に変化する推奨支援フラグＦＲを用いて実行してよい。

以下に本発明の実施形態による車両制御装置１００の作用について説明する。
本実施形態は、車両１の走行環境に起因して車両１に生じる可能性のある走行リスクを推定し、走行リスクの発生を回避するように車両１に対して運転支援制御（１４ａ、１５ａ、１６ａ）を実行すると共に、運転支援制御の実行を車両１の運転者に報知する報知処理（１５ｂ、１６ｂ）を実行する車両制御装置１００であって、車両制御装置１００は、運転者の運転能力の大きさを表す運転能力値（ＴＡ、ＴＢ）を推定する運転能力評価処理（Ｓ２）を実行し、運転支援制御の実行時において、運転能力値（ＴＡ、ＴＢ）が所定閾値より大きい高能力状態（領域Ｂ、Ｃ）のとき報知処理（１５ｂ、１６ｂ）を実行するが、運転能力値（ＴＡ、ＴＢ）が所定閾値以下の低能力状態（領域Ａ）のとき報知処理を実行しないことを特徴としている。

このように構成された本実施形態では、低い運転能力を有する運転者の場合、運転支援制御の介入が比較的頻繁になるため、報知処理を無効化する。これにより、本実施形態では、運転者が頻繁な報知処理を煩わしく感じたり、報知処理によって混乱を起こしたりすることを回避することができる。一方、本実施形態では、中程度又は比較的高い運転能力を有する運転者の場合、運転支援制御の介入を報知することによって、運転能力の自発的な維持及び向上を促進することができる。

また、本実施形態において好ましくは、運転能力値は、車両１の外部の交通参加者を含む知覚対象物を認識する知覚能力の大きさを表す知覚能力値ＴＡと、車両１の車両操作を実行する運動能力の大きさを表す運動能力値ＴＢと、を含む。このように構成された本実施形態では、運転能力を知覚能力と運動能力に区別して、これら能力の大きさの組み合わせに応じて、適切に報知処理を実行することができる。

また、本実施形態において好ましくは、知覚能力値ＴＡは、運転者の視線が車両１の外部の知覚対象物を捉える確率に応じて計算され、運動能力値ＴＢは、運転者の車両操作により車両１に生じた加速度に応じて推定される。このように構成された本実施形態では、知覚能力値と運動能力値を比較的容易に計算及び更新することができる。

また、本実施形態において好ましくは、低能力状態（領域Ａ）は、
・知覚能力値ＴＡが第１知覚閾値ＴＡ１以下の場合、又は、
・運動能力値ＴＢが第１運動閾値ＴＢ１以下の場合、又は、
・知覚能力値ＴＡが第１知覚閾値ＴＡ１より大きい値に設定された第２知覚閾値ＴＡ２以下、且つ、運動能力値ＴＢが第１運動閾値ＴＢ１より大きい値に設定された第２運動閾値ＴＢ２以下の場合であり、高能力状態（領域Ｂ、Ｃ）は、
・知覚能力値ＴＡが第１知覚閾値ＴＡ１を超え、且つ、運動能力値ＴＢが第２運動閾値ＴＢ２を超える場合、又は、
・知覚能力値ＴＡが第２知覚閾値ＴＡ２を超え、且つ、運動能力値ＴＢが第１運動閾値ＴＢ１を超える場合である。
このように構成された本実施形態では、閾値を設定することにより、各能力の大きさの組み合わせに応じて、より適切に報知処理（１５ｂ、１６ｂ）を実行することができる。

また、本実施形態において好ましくは、低能力状態（Ｓ１２：Ｙｅｓ）において、車両制御装置１００は、報知処理を実行せず、車両１を所定の目的地まで自動的に走行させるように運転支援制御（Ｓ１４ａ）を実行する。このように構成された本実施形態では、運転能力が低下している運転者を目的地まで自動運転により安全に到達させることができる。

また、本実施形態において好ましくは、高能力状態（Ｓ１３：Ｙｅｓ）において、車両制御装置１００は、
・知覚能力値ＴＡが第１知覚閾値ＴＡ１を超えるが第２知覚閾値ＴＡ２未満、且つ、運動能力値ＴＢが第２運動閾値ＴＢ２を超える場合、又は、
・運動能力値ＴＢが第１運動閾値ＴＢ１を超えるが、第２運動閾値ＴＢ２より大きい値に設定された第３運動閾値ＴＢ３未満、且つ、知覚能力値ＴＡが第２知覚閾値ＴＡ２を超える場合において、報知処理（Ｓ１５ｂ）を実行する。このように構成された本実施形態では、中程度の運転能力を有する運転者に対しては、車両支援制御の実行についての報知処理（Ｓ１５ｂ）が実行されるので、運転者は車両支援制御が介入したことを、自らの運転能力を維持又は向上させる動機付けにすることができる。

また、本実施形態において好ましくは、高能力状態（Ｓ１３：Ｎｏ）において、車両制御装置１００は、知覚能力値ＴＡが第２知覚閾値ＴＡ２以上、且つ、運動能力値ＴＢが第２運動閾値ＴＢ２より大きい値に設定された第３運動閾値ＴＢ３以上の場合において、報知処理（Ｓ１６ｂ）を実行すると共に、車両１が走行路上の理想的な走行ラインを走行するための車両操作を運転者に報知する第２報知処理（Ｓ１６ｃ）を実行する。このように構成された本実施形態では、比較的高い運転能力を有する運転者に対しては、車両支援制御の実行についての報知処理（Ｓ１６ｂ）に加えて、理想的な車両操作を教示する第２報知処理（Ｓ１６ｃ）が実行される。比較的高い運転能力を有する運転者であれば、車両支援制御が介入したときに、第２報知処理の情報を受け取り、自らの車両操作を理想的な車両操作に改善することができる。これにより、本実施形態では、比較的高い運転能力を有する運転者は、車両支援制御の介入を契機として、運転能力をさらに向上させることができる。

１ 車両
１０ コントローラ
２０ 車載装置
４０ 車両制御システム
５０ 情報報知装置
１００ 車両制御装置
ＴＡ 知覚能力値
ＴＡ１ 第１知覚閾値
ＴＡ２ 第２知覚閾値
ＴＢ 運動能力値
ＴＢ１ 第１運動閾値
ＴＢ２ 第２運動閾値
ＴＢ３ 第３運動閾値

Claims (7)

1. 車両の走行環境に起因して前記車両に生じる可能性のある走行リスクを推定し、前記走行リスクの発生を回避するように前記車両に対して運転支援制御を実行すると共に、前記運転支援制御の実行を前記車両の運転者に報知する報知処理を実行する車両制御装置であって、
   前記車両制御装置は、前記運転者の運転能力の大きさを表す運転能力値を推定する運転能力評価処理を実行し、前記運転支援制御の実行時において、前記運転能力値が所定閾値より大きい高能力状態のとき前記報知処理を実行するが、前記運転能力値が前記所定閾値以下の低能力状態のとき前記報知処理を実行しない、車両制御装置。
2. 前記運転能力値は、前記車両の外部の交通参加者を含む知覚対象物を認識する知覚能力の大きさを表す知覚能力値と、前記車両の車両操作を実行する運動能力の大きさを表す運動能力値と、を含む、請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記知覚能力値は、前記運転者の視線が前記車両の外部の知覚対象物を捉える確率に応じて計算され、
   前記運動能力値は、前記運転者の車両操作により前記車両に生じた加速度に応じて計算される、請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記低能力状態は、
   前記知覚能力値が第１知覚閾値以下の場合、又は、
   前記運動能力値が第１運動閾値以下の場合、又は、
   前記知覚能力値が前記第１知覚閾値より大きい値に設定された第２知覚閾値以下、且つ、前記運動能力値が前記第１運動閾値より大きい値に設定された第２運動閾値以下の場合であり、
   前記高能力状態は、
   前記知覚能力値が前記第１知覚閾値を超え、且つ、前記運動能力値が前記第２運動閾値を超える場合、又は、
   前記知覚能力値が前記第２知覚閾値を超え、且つ、前記運動能力値が前記第１運動閾値を超える場合である、請求項２に記載の車両制御装置。
5. 前記低能力状態において、前記車両制御装置は、前記報知処理を実行せず、前記車両を所定の目的地まで自動的に走行させるように前記運転支援制御を実行する、請求項１～４のいずれか１項に記載の車両制御装置。
6. 前記高能力状態において、前記車両制御装置は、
   前記知覚能力値が前記第１知覚閾値を超えるが前記第２知覚閾値未満、且つ、前記運動能力値が前記第２運動閾値を超える場合、又は、
   前記運動能力値が前記第１運動閾値を超えるが、前記第２運動閾値より大きい値に設定された第３運動閾値未満、且つ、前記知覚能力値が前記第２知覚閾値を超える場合において、
   前記報知処理を実行する、請求項４に記載の車両制御装置。
7. 前記高能力状態において、前記車両制御装置は、
   前記知覚能力値が前記第２知覚閾値以上、且つ、前記運動能力値が前記第２運動閾値より大きい値に設定された第３運動閾値以上の場合において、前記報知処理を実行すると共に、前記車両が走行路上の理想的な走行ラインを走行するための車両操作を前記運転者に報知する第２報知処理を実行する、請求項４に記載の車両制御装置。

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