JP3882797B2 - 車両用運転操作補助装置および車両用運転操作補助装置を備える車両 - Google Patents

車両用運転操作補助装置および車両用運転操作補助装置を備える車両 Download PDF

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Description

本発明は、運転者の操作を補助する車両用運転操作補助装置に関する。
従来の車両用運転操作補助装置は、先行車と自車両との車間距離に基づき、アクセルペダルの操作反力を変更している(例えば特許文献1)。この装置は、車間距離の減少に伴いアクセルペダルの反力を増加させることによって、運転者の注意を喚起する。
本願発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
特開平10−166889号公報 特開平10−166890号公報 特開2000−54860号公報
このような車両用運転操作補助装置にあっては、自車両周囲の走行環境の変化による運転者のリスク感の変化を考慮して、運転者の感じるリスクに合った反力制御を行うことが望まれている。
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、状況認識手段の検出結果に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、リスクポテンシャル算出手段においてリスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、補正手段によって補正された算出式で算出されるリスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、補正手段は、リスク感変化推定手段の推定結果に基づく補正値を加算することによりリスクポテンシャルの算出式を補正し、補正値は、補正前の算出式で算出されるリスクポテンシャルよりも常に小さい。
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、状況認識手段の検出結果に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、リスクポテンシャル算出手段においてリスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、補正手段によって補正された算出式で算出されるリスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、補正手段は、リスク感変化推定手段の推定結果に基づく補正値を加算することによりリスクポテンシャルの算出式を補正し、補正値は、補正前の算出式で算出されるリスクポテンシャルに応じて変化する。
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、状況認識手段の検出結果に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、リスクポテンシャル算出手段においてリスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、補正手段によって補正された算出式で算出されるリスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、リスク感変化推定手段は、環境変化による運転者のリスク感の変化を推定し、リスク感変化推定手段は、複数の環境変化パラメータを検出し、補正手段は、リスク感変化推定手段による複数の環境変化パラメータの検出結果に基づいて補正値をそれぞれ算出し、算出した複数の補正値のうちの最大値をリスクポテンシャルの算出式に加算して算出式を補正する。
本発明による車両用運転操作補助装置によれば、運転者のリスク感の変化を推定し、その推定結果に基づいてリスクポテンシャルの算出式を補正するので、運転者の感じるリスクに合ったリスクポテンシャルを運転者に伝達することができる。
《第1の実施の形態》
図1は、本発明の第1の実施の形態による車両用運転操作補助装置1の構成を示すシステム図であり、図2は、車両用運転操作補助装置1を搭載する車両の構成図である。
まず、車両用運転操作補助装置1の構成を説明する。レーザレーダ10は、車両の前方グリル部もしくはバンパ部等に取り付けられ、水平方向に赤外光パルスを照射して自車両の前方領域を走査する。レーザレーダ10は、前方にある複数の反射物(通常、先行車の後端)で反射された赤外光パルスの反射波を計測し、反射波の到達時間より、先行車までの車間距離と相対速度を検出する。検出した車間距離及び相対速度はコントローラ50へ出力される。レーザレーダ10によりスキャンされる前方の領域は、自車正面に対して±6deg程度であり、この範囲内に存在する前方物体が検出される。
車速センサ20は、車輪の回転数や変速機の出力側の回転数を計測することにより自車両の車速を検出し、検出した自車速をコントローラ50に出力する。
環境変化検出装置30は、自車両周囲の走行環境を検出し、検出した走行環境に関する情報をコントローラ50へ出力する。第1の実施の形態において、環境変化検出装置30は、例えば自車両前方領域の画像を撮像するCCD等からなる前方カメラを備え、自車両周囲の走行環境として先行車のブレーキランプの点灯状態を検出する。
コントローラ50は、CPUと、ROMおよびRAM等のCPU周辺部品とから構成されており、車両用運転操作補助装置1の全体の制御を行う。コントローラ50は、車速センサ20およびレーザレーダ10から入力される自車速、車間距離および相対速度等の信号から、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出する。また、環境変化検出装置30によって検出される自車両周囲の環境変化に応じて運転者のリスク感の変化を推定し、リスクポテンシャルを補正する。さらに、算出したリスクポテンシャルに基づいてアクセルペダル反力制御を行うために、アクセルペダル反力制御装置60へ反力指令値を出力する。コントローラ50によるリスクポテンシャルの算出およびアクセルペダル反力制御については、後述する。
アクセルペダル反力制御装置60は、コントローラ50からの指令値に応じてアクセルペダル操作反力を制御する。図3に示すように、アクセルペダル80には、リンク機構を介してサーボモータ70およびアクセルペダルストロークセンサ71が接続されている。サーボモータ70は、アクセルペダル反力制御装置60からの指令に応じてトルクと回転角とを制御し、運転者がアクセルペダル80を操作する際に発生する操作反力を任意に制御する。アクセルペダルストロークセンサ71は、リンク機構を介してサーボモータ70の回転角に変換されたアクセルペダル80のストローク量Sを検出する。
なお、アクセルペダル反力制御を行わない場合の通常のアクセルペダル反力特性Fiは、例えば、ストローク量Sが大きくなるほどアクセルペダル反力がリニアに大きくなるよう設定されている(図8参照)。通常のアクセルペダル反力特性Fiは、例えばアクセルペダル80の回転中心に設けられたねじりバネ(不図示)のバネ力によって実現することができる。
次に、本発明の第1の実施の形態における車両用運転操作補助装置1の動作を説明する。まず、その概要を以下に説明する。
コントローラ50は、自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルRPを算出する。そして、算出したリスクポテンシャルRPに応じた操作反力Fをアクセルペダル80に発生させる。ここで、自車両周囲のリスクポテンシャルRPに基づいてアクセルペダル反力制御を行うときは、運転者が実際に感じるリスクをアクセルペダル反力Fとして運転者に伝達することが望ましい。
走行中に運転者が実際に感じるリスクは、自車両周囲の走行状況によって異なる。例えば、ある時点における自車両と先行車両との相対速度vrおよび車間距離dが同じであっても、相対速度vrが0、かつ車間距離dが一定で自車両が先行車に追従する場合、すなわち定常状態と、相対速度vrおよび車間距離dが変動して自車両が先行車に接近していく場合、すなわち過渡状態とでは、運転者が感じるリスクが異なる。さらに、自車両周囲の環境変化によっても、運転者が感じるリスクは変化する。
そこで、第1の実施の形態においては、自車両周囲の走行状況を定常状態とした場合のリスクと過渡状態とした場合のリスクを別々に定義し、運転者の感覚に合ったリスクポテンシャルを算出する。さらに、自車両周囲の環境変化によって運転者が感じるリスク(リスク感)の変化を推定し、運転者のリスク感の変化に応じてリスクポテンシャルを補正する。
以下に、第1の実施の形態による車両用運転操作補助装置1の動作を、図4を用いて詳細に説明する。図4は、コントローラ50における運転操作補助制御プログラムの処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔(例えば50msec)毎に連続的に行われる。
ステップS110で、レーザレーダ10および車速センサ20から自車両および車両周囲の走行状態を読み込む。図5に、自車両と自車両前方の先行車との走行状態を模式的に示す。自車両の走行状態を示すパラメータは、自車両の車両前後方向の現在位置x1,自車速v1,および自車加速度a1である。先行車の走行状態を示すパラメータは、先行車の車両前後方向の現在位置x2,先行車速v2,および先行車加速度a2である。自車両と先行車の車間距離dはd=x2−x1、相対速度vrはvr=v2−v1,相対加速度arはar=a2−a1として表される。
ステップS120では、自車両周囲の環境変化による運転者のリスク感の変化を推定する。ここでは、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として先行車のブレーキランプの点灯状態を検出する。具体的には、コントローラ50は、前方カメラ30から入力される自車両前方領域の画像に画像処理を施し、先行車のブレーキランプが点灯しているか消灯しているかを検出する。先行車のブレーキランプが点灯している場合、運転者は先行車が減速すると予測して自車両周囲のリスクを高く感じていると推定できる。
ステップS130では、自車両周囲の走行状況が定常状態である場合のリスクポテンシャル(定常項)RPsteadyと、過渡状態である場合のリスクポテンシャル(過渡項)transientとをそれぞれ算出し、自車両周囲のリスクポテンシャルRPを算出する。定常項RPsteadyと過渡項RPtransientとを算出するために、まず、先行車に対する余裕時間TTCと車間時間THWとを算出する。
余裕時間TTCは、先行車に対する現在の自車両の接近度合を示す物理量である。余裕時間TTCは、現在の走行状況が継続した場合、つまり自車速v1、先行車速v2および相対車速vrが一定の場合に、何秒後に車間距離dがゼロとなり自車両と先行車両とが接触するかを示す値である。余裕時間TTCは、以下の(式1)により求められる。
余裕時間TTC=−d/vr ・・・(式1)
余裕時間TTCの値が小さいほど、先行車への接触が緊迫し、先行車への接近度合が大きいことを意味している。例えば先行車への接近時には、余裕時間TTCが4秒以下となる前に、ほとんどの運転者が減速行動を開始することが知られている。
車間時間THWは、自車両が先行車に追従走行している場合に、想定される将来の先行車の車速変化による余裕時間TTCへの影響度合、つまり相対車速vrが変化すると仮定したときの影響度合を示す物理量である。車間時間THWは、以下の(式2)で表される。
車間時間THW=d/v1 ・・・(式2)
車間時間THWは、車間距離dを自車速v1で除したものであり、先行車の現在位置に自車両が到達するまでの時間を示す。この車間時間THWが大きいほど、周囲の環境変化に対する予測影響度合が小さくなる。つまり、車間時間THWが大きい場合には、もしも将来に先行車の車速が変化しても、先行車までの接近度合には大きな影響を与えず、余裕時間TTCはあまり大きく変化しないことを示す。なお、自車両が先行車に追従し、自車速v1=先行車速v2である場合は、(式2)において自車速v1の代わりに先行車速v2を用いて車間時間THWを算出することもできる。
定常項RPsteadyおよび過渡項RPtransientは、それぞれ(式2)より算出した車間時間THWと(式1)より算出した余裕時間TTCを用いて、以下の(式3)および(式4)のように表される。
RPsteady=1/THW ・・・(式3)
RPtransient=1/TTC ・・・(式4)
さらに、算出した定常項RPsteadyと過渡項RPtransientとを用いて先行車に対するリスクポテンシャルRPを算出する。定常項RPsteadyと過渡項RPtransientから算出されるリスクポテンシャルを、以降、初期リスクポテンシャルRPoriginalと表す。初期リスクポテンシャルRPoriginalは運転者のリスク感の変化に応じた補正を行う前のリスクポテンシャルの値である。
初期リスクポテンシャルRPoriginalは、以下の(式5)を用いて算出することができる。
RPoriginal=A・RPsteady+B・RPtransient ・・・(式5)
ここで、A、Bは、定常項RPsteadyおよび過渡項RPtransientにそれぞれ適切な重み付けをするための定数であり、予め適切な値を設定しておく。定数A、Bは、例えばA=1,B=8(A<B)に設定する。
つづくステップS140では、環境変化による運転者のリスク感の変化に応じて、ステップS130で算出した初期リスクポテンシャルRPoriginalを補正するための補正値RPenvを算出する。具体的には、ステップS120で検出した先行車のブレーキランプの点灯状態およびステップS130で算出した初期リスクポテンシャルRPoriginalに基づいて、補正値RPenvを算出する。
図6(a)に先行車のブレーキランプの点灯状態と補正値RPenvとの関係を示し、図6(b)に、図6(a)に対応する初期リスクポテンシャルRPoriginalと補正値RPenvとの関係を示す。図6(a)(b)に示すように、ブレーキランプが消灯している場合は、補正値RPenv=0とする。一方、ブレーキランプが点灯している場合は、初期リスクポテンシャルRPoriginalが非常に小さい領域では補正値RPenv=0とし、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きくなるほど補正値RPenvを大きくする(0≦RPenv≦1)。なお、先行車のブレーキランプの点灯状態が変化すると、補正値RPenvは不連続に変化する。例えば、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きいときに先行車のブレーキランプが点灯すると、補正値RPenvは0から1に一気に変化する。
ステップS150では、ステップS130で算出した初期リスクポテンシャルRPoriginalと、ステップS140で算出した環境変化に基づく補正値RPenvとから、先行車に対するリスクポテンシャルRPを算出する。リスクポテンシャルRPは、以下の(式6)で算出できる。
RP=RPoriginal+RPenv
=A・RPsteady+B・RPtransient+RPenv ・・・(式6)
(式6)で算出されるリスクポテンシャルRPは、自車両の車両状態および走行環境に基づいて算出されるリスクポテンシャルを、環境変化による運転者のリスク感の変化に応じて補正した値であるといえる。
ステップS160では、ステップS150で算出したリスクポテンシャルRPに基づいて、アクセルペダル反力増加量dFを算出する。図7に、リスクポテンシャルRPとアクセルペダル反力増加量dFとの関係を示す。図7に示すように、アクセルペダル反力増加量dFは、リスクポテンシャルRPが大きくなるほど増加する。リスクポテンシャルRPが最大値RPmaxを超えると、反力増加量は最大値dFmaxに固定される。すなわち、先行車のブレーキランプの点灯状態に応じて補正したリスクポテンシャルRPが最大値RPmaxを超えた場合でも、実際にアクセルペダル80に付加される反力増加量dFは最大値dFmaxに制限される。
これにより、リスクポテンシャルRPが最大値RPmaxに達するまでは、アクセルペダル反力により自車両周囲のリスクポテンシャルRPを運転者に伝達し、リスクポテンシャルRPが最大値RPmaxを超えるような状況では、アクセルペダル反力増加量dFの増加を制限して、運転者の意図により追い越し等の運転操作を行うことができるようにする。なお、リスクポテンシャル最大値RPmaxは、例えばRPmax=3とする。この値は、補正値RPenv=0で、車間時間THW=0.3,余裕時間THW=0のときのリスクポテンシャルRPに相当する。図6(b)においても、初期リスクポテンシャルRPoriginalが0〜3で変化する場合の補正値RPenvの変化を示している。
つづくステップS170で、ステップS160で算出した反力増加量dFをアクセルペダル反力制御装置60に出力する。アクセルペダル反力制御装置60は、コントローラ50からの指令に応じて、図8に示すように通常の反力特性Fiに反力増加量dFを加算したアクセルペダル反力Fを発生するように、サーボモータ70を制御する。これにより、今回の処理を終了する。
このように、以上説明した第1の実施の形態においては、以下のような作用効果を奏することができる。
(1)コントローラ50は、自車両の車両状態と自車両周囲の走行環境に基づいて自車両周囲のリスクポテンシャルRPを算出する。ここで、コントローラ50は運転者のリスク感の変化を推定し、推定したリスク感の変化に基づいてリスクポテンシャルRPの算出式を補正する。コントローラ50は補正した算出式により算出したリスクポテンシャルRPに基づいて反力増加量dFを算出し、車両操作機器、具体的にはアクセルペダル80に発生させる操作反力を制御する。これにより、推定される運転者のリスク感の変化を加味してリスクポテンシャルRPを算出することができ、運転者が感じるリスクに合ったアクセルペダル反力制御を行うことができる。
(2)コントローラ50は、環境変化による運転者のリスク感の変化を推定し、これに応じてリスクポテンシャルRPの算出式を補正するので、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルRPを算出することができる。
(3)環境変化検出装置30は、環境変化として先行車のブレーキランプの点灯状態を検出する。運転者は先行車のブレーキランプの点灯状態から将来のリスクを予測するので、ブレーキランプの点灯状態に応じてリスクポテンシャルRPの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルRPを算出することできる。
(4)コントローラ50は、環境変化検出装置30によって検出した先行車のブレーキランプの点灯状態に基づいて補正値RPenvを算出し、算出した補正値RPenvを加算することによってリスクポテンシャルRPの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルRPoriginalに、運転者の主観に応じた補正値RPenvを加えることにより、運転者のリスク感に一層合致したリスクポテンシャルRPを算出することができる。
(5)図6(b)に示すように、補正値RPenvは、初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルRPoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルRPが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第2の実施の形態》
以下に、本発明の第2の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第2の実施の形態における車両用運転操作補助装置の構成は、図1および図2に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
第2の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として自車両周囲の交通流密度を検出する。ここで、環境変化検出装置30は、例えばナビゲーションシステムを流用し、VICS情報を取得して自車両周囲の交通流密度を検出する。交通流密度は、単位時間当たりにある地点を走行する車両の数を示しており、交通流密度が高い場合、一般的に各車両の車間距離が短くなる。このように、交通流密度が高い場合、特に渋滞している場合は、運転者は短い車間距離を許容して走行しており、交通流密度が低い場合に比べてリスクを低く感じていると推定できる。そこで、コントローラ50は、交通流密度と、上述したように(式5)を用いて算出した初期リスクポテンシャルRPoriginalとに基づいて、補正値RPenvを算出する。
図9(a)に交通流密度と補正値RPenvとの関係を示し、図9(b)に、図9(a)に対応する初期リスクポテンシャルRPoriginalと補正値RPenvとの関係を示す。ここでは、図9(a)(b)に示すように、交通流密度を大、中、小の3段階に分類し、それぞれの交通流密度毎に、初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じた補正値RPenvを設定する。交通流密度が小さい場合は、初期リスクポテンシャルRPoriginalによらず、補正値RPenv=0とする。交通流密度が小、中、大と変化すると、補正値RPenvを段階的に小さくする。交通流密度が中程度または大きい場合は、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きくなるほど補正値RPenvがそれぞれ小さくなる。交通流密度が大きい場合、補正値RPenvは−1≦RPenv≦0で変化する。なお、交通流密度を3段階に分類するためのしきい値は、予め適切な値を設定しておく。
コントローラ50は、環境変化、すなわち交通流密度に応じて算出した補正値RPenvと、初期リスクポテンシャルRPとから、(式6)により先行車に対するリスクポテンシャルRPを算出する。
このように、以上説明した第2の実施の形態においては、上述した第1の実施の形態の効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)環境変化検出装置30は、環境変化として交通流密度を検出する。混雑している道路では車間距離が自然に短くなるなど、車間距離に対する運転者のリスク感は交通流密度によって変化するため、交通流密度に応じてリスクポテンシャルRPの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルRPを算出することできる。
(2)コントローラ50は、環境変化検出装置30によって検出した交通流密度に基づいて補正値RPenvを算出し、算出した補正値RPenvを加算することによってリスクポテンシャルRPの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルRPoriginalに、運転者の主観に応じた補正値RPenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルRPを算出することができる。
(3)図9(b)に示すように、補正値RPenvは、初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルRPoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、何を主な対象としてリスクポテンシャルRPが算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第3の実施の形態》
以下に、本発明の第3の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第3の実施の形態における車両用運転操作補助装置の構成は、図1および図2に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
第3の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として自車線の道路幅を検出する。ここで、環境変化検出装置30は、例えばナビゲーションシステムの道路地図情報から、あるいは、前方カメラによって取得される自車両前方領域の画像に画像処理を施してレーンマーカを認識することにより、自車両が走行する車線の道路幅を検出する。運転者は、道路幅が狭くなるほどリスクを高く感じ、反対に道路幅が広くなるほどリスクを低く感じると推定される。そこで、コントローラ50は、道路幅と、上述したように(式5)を用いて算出した初期リスクポテンシャルRPとに基づいて、補正値RPenvを算出する。
図10(a)に交通流密度と補正値RPenvとの関係を示し、図10(b)に、図10(a)に対応する初期リスクポテンシャルRPoriginalと補正値RPenvとの関係を示す。ここでは、図10(a)(b)に示すように、道路幅が中程度の場合、例えば道路幅が3.5mの場合の補正値RPenvを0とする。そして、中程度に対して道路幅が狭くなるほど補正値RPenvを大きくし、道路幅が広くなるほど補正値RPenvを小さくする。また、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きくなるほど、道路幅が狭い場合は補正値RPenvがより大きくなり、道路幅が広い場合は補正値RPenvがより小さくなる。補正値RPenvは、道路幅および初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じて−1≦RPenv≦+1の範囲で連続的に変化する。例えば、道路幅が2.5m以下と狭く、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きい場合(例えばRPoriginal≧2)に、補正値RPenv=+1となり、一方、道路幅が4.5m以上と広く、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きい場合は、補正値RPenv=−1となる。
コントローラ50は、環境変化、すなわち道路幅に応じて算出した補正値RPenvと、初期リスクポテンシャルRPoriginalとから、(式6)により先行車に対するリスクポテンシャルRPを算出する。
このように、以上説明した第3の実施の形態においては、上述した第1の実施の形態の効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)環境変化検出装置30は、環境変化として自車線の道路幅を検出する。自車両が走行する道路の道路幅に応じて運転者のリスク感は変化するため、道路幅に応じてリスクポテンシャルRPの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルRPを算出することできる。
(2)コントローラ50は、環境変化検出装置30によって検出した道路幅に基づいて補正値RPenvを算出し、算出した補正値RPenvを加算することによってリスクポテンシャルRPの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルRPoriginalに、運転者の主観に応じた補正値RPenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルRPを算出することができる。
(3)図10(b)に示すように、補正値RPenvは、初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルRPoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、何を主な対象としてリスクポテンシャルRPが算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第4の実施の形態》
以下に、本発明の第4の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第4の実施の形態における車両用運転操作補助装置の構成は、図1および図2に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
第4の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として隣接車線の有無を検出する。ここで、環境変化検出装置30は、例えばナビゲーションシステムの道路地図情報から、あるいは、前方カメラによって取得される自車両前方領域の画像に画像処理を施すことにより、自車線に隣接する車線が存在するか否かを検出する。隣接車線が存在する場合、運転者は隣接車線からの他車両の割り込み等を予測してリスクを高く感じると推定される。隣接車線が自車線の両側にある場合は、自車線の両側から他車両が割り込みする可能性があるため、運転者は隣接車線が自車線の片側にある場合に比べて、よりリスクを高く感じると推定できる。そこで、コントローラ50は、隣接車線の有無と、上述したように(式5)を用いて算出した初期リスクポテンシャルRPoriginalとに基づいて、補正値RPenvを算出する。
図11(a)に隣接車線の有無と補正値RPenvとの関係を示し、図11(b)に、図11(a)に対応する初期リスクポテンシャルRPoriginalと補正値RPenvとの関係を示す。ここでは、図11(a)(b)に示すように、隣接車線が存在しない場合の補正値RPenvを0とし、自車線の片側に隣接車線が存在する場合、さらに自車線の両側に隣接車線が存在する場合で、補正値RPenvが段階的に大きくなるようにする。また、自車線の片側あるいは両側に隣接車線が存在する場合は、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きくなるほど補正値RPenvがそれぞれ大きくなる。ここでは、補正値RPenvの最大値を、例えば上述したようにブレーキランプの点灯状態または道路幅をパラメータとした場合に比べて小さくなるように設定する(例えば0≦RPenv≦0.5)。
コントローラ50は、環境変化、すなわち隣接車線の有無に応じて算出した補正値RPenvと、初期リスクポテンシャルRPoriginalとから、(式6)により先行車に対するリスクポテンシャルRPを算出する。
このように、以上説明した第4の実施の形態においては、上述した第1の実施の形態の効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)環境変化検出装置30は、環境変化として自車線に隣接する車線の有無を検出する。隣接車線が存在する場合、運転者は隣接車線からの他車両の割り込みを予測してリスクを高く感じる。さらに、隣接車線の本数が多いほど、具体的には自車線の片側に隣接車線がある場合よりも両側に隣接車線がある場合には他車両の割り込みの可能性が高くなるため、よりリスクを高く感じる。従って、隣接車線の有無に応じてリスクポテンシャルRPの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルRPを算出することできる。
(2)コントローラ50は、環境変化検出装置30によって検出した隣接車線の有無に基づいて補正値RPenvを算出し、算出した補正値RPenvを加算することによってリスクポテンシャルRPの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルRPoriginalに、運転者の主観に応じた補正値RPenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルRPを算出することができる。
(3)図11(b)に示すように、補正値RPenvは、初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルRPoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルRPが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第5の実施の形態》
以下に、本発明の第5の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第5の実施の形態における車両用運転操作補助装置の構成は、図1および図2に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
第5の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として自車両の現在位置から分合流までの距離を検出する。ここで、環境変化検出装置30は、例えばナビゲーションシステムの道路地図情報から、分合流、例えば高速道路のインターチェンジ、サービスエリアの出入口、ジャンクション、または一般道路の交差点を検出し、自車両の現在位置から分合流までの距離を検出する。分合流付近では他車両が車線変更する頻度が増加するため、自車両が分合流に接近していくと運転者が感じるリスクは高くなると推定される。そこで、コントローラ50は、分合流までの距離と、上述したように(式5)を用いて算出した初期リスクポテンシャルRPoriginalとに基づいて、補正値RPenvを算出する。
図12(a)に自車両から分合流までの距離と補正値RPenvとの関係を示し、図12(b)に、図12(a)に対応する初期リスクポテンシャルRPoriginalと補正値RPenvとの関係を示す。ここでは、図12(a)(b)に示すように、分合流までの距離が遠い、例えば500m以上の場合は、補正値RPenvを0とする。そして、分合流までの距離が近くなるほど補正値RPenvを大きくする。また、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きくなるほど、補正値RPenvを大きくする。補正値RPenvは、分合流までの距離が近い、例えば200m以下で、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きい場合(例えばRPoriginal≧1.2)に、最大値となるように設定する。ここで、補正値RPenvの最大値は、例えばブレーキランプの点灯状態あるいは道路幅をパラメータとした場合に比べて小さい値となるように設定する(例えば0≦RPenv≦0.5)。
コントローラ50は、環境変化、すなわち分合流までの距離に応じて算出した補正値RPenvと、初期リスクポテンシャルRPoriginalとから、(式6)により先行車に対するリスクポテンシャルRPを算出する。
このように、以上説明した第5の実施の形態においては、上述した第1の実施の形態の効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)環境変化検出装置30は、環境変化として分合流までの距離を検出する。分合流地点では他車両の車線変更の頻度が増えることが予測されるため運転者が感じるリスクが高くなる。従って、分合流までの距離に応じてリスクポテンシャルRPの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルRPを算出することできる。
(2)コントローラ50は、環境変化検出装置30によって検出した分合流までの距離に基づいて補正値RPenvを算出し、算出した補正値RPenvを加算することによってリスクポテンシャルRPの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルRPoriginalに、運転者の主観に応じた補正値RPenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルRPを算出することができる。
(3)図12(b)に示すように、補正値RPenvは、初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルRPoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルRPが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第6の実施の形態》
以下に、本発明の第6の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第6の実施の形態における車両用運転操作補助装置の構成は、図1および図2に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
第6の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として先行車の種別を検出する。ここで、環境変化検出装置30は、例えば前方カメラによって取得される自車両前方領域の画像に画像処理を施すことにより、先行車が普通乗用車、貨物、および大型貨物のいずれであるかを検出する。先行車が大型車両である場合、先行車より前方の交通状況が把握しづらいため、運転者が感じるリスクは高くなると推定できる。そこで、コントローラ50は、先行車の種別と、上述したように(式5)を用いて算出した初期リスクポテンシャルRPとに基づいて、補正値RPを算出する。
図13(a)に先行車種別と補正値RPenvとの関係を示し、図13(b)に、図13(a)に対応する初期リスクポテンシャルRPoriginalと補正値RPenvとの関係を示す。ここでは、図13(a)(b)に示すように、先行車が普通乗用車である場合の補正値RPenvを0とし、先行車が貨物である場合、さらに先行車が大型貨物である場合で、補正値RPenvが段階的に大きくなるようにする。また、先行車が貨物あるいは大型貨物である場合は、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きくなるほど補正値RPenvがそれぞれ大きくなる。ここでは、補正値RPenvは0≦RPenv≦1の範囲で変化する。
コントローラ50は、環境変化、すなわち先行車の種別に応じて算出した補正値RPenvと、初期リスクポテンシャルRPoriginalとから、(式6)により先行車に対するリスクポテンシャルRPを算出する。
このように、以上説明した第6の実施の形態においては、上述した第1の実施の形態の効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)環境変化検出装置30は、環境変化として先行車の種別を検出する。先行車が大型車両である場合、先行車より前方の道路状況を目視することが困難となるため、運転者が感じるリスクは高くなる。従って、先行車の種別に応じてリスクポテンシャルRPの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルRPを算出することできる。
(2)コントローラ50は、環境変化検出装置30によって検出した先行車の種別に基づいて補正値RPenvを算出し、算出した補正値RPenvを加算することによってリスクポテンシャルRPの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルRPoriginalに、運転者の主観に応じた補正値RPenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルRPを算出することができる。
(3)図13(b)に示すように、補正値RPenvは、初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルRPoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルRPが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第7の実施の形態》
以下に、本発明の第7の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第7の実施の形態における車両用運転操作補助装置の構成は、図1および図2に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
第7の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として道路勾配を検出する。ここで、環境変化検出装置30は、例えばナビゲーションシステムの地形情報から道路勾配を検出する。あるいは、加速度センサによって検出される自車加速度またはエンジントルクから道路勾配を推定することもできる。
自車両が坂道に進入する場合、道路勾配に応じて自車速が変動するため、運転者はアクセルペダル80を操作して自車速を調節し、平坦路と同様な車間距離を保って先行車に追従しようとする。例えば、自車両が上り坂に進入する場合、運転者はアクセルペダル80を踏み増すことによって先行車との車間距離を一定に保とうとする。このとき、自車両と先行車の車間距離が同じで運転者が感じるリスクが同じ場合でも、アクセルペダルストローク量が増加するため、アクセルペダル80には平坦路に比べて大きな反力が発生する。
一方、自車両が下り坂を走行する場合、運転者はアクセルペダル80を緩めて車間距離を一定に保とうとするため、アクセルペダル80には平坦路に比べて小さな反力しか発生しない。そこで、第7の実施の形態においては、先行車に対するリスクポテンシャルRPを道路勾配によらずにアクセルペダル反力として運転者に伝達できるように、リスクポテンシャルRPを補正する。すなわち、先行車までの車間距離に変化がなく、運転者が先行車に対して感じるリスクに変化がない場合は、道路勾配によらずに一定のアクセルペダル反力を発生させるようにリスクポテンシャルRPを補正する。このように、第7の実施の形態において環境変化による運転者のリスク感の変化は、道路勾配に応じて変化するアクセルペダル反力に対するリスク感の変化であるといえる。
コントローラ50は、道路勾配と、上述したように(式5)を用いて算出した初期リスクポテンシャルRPとに基づいて、補正値RPを算出する。
図14(a)に道路勾配と補正値RPenvとの関係を示し、図14(b)に、図14(a)に対応する初期リスクポテンシャルRPoriginalと補正値RPenvとの関係を示す。ここでは、図14(a)(b)に示すように、自車線が平坦路である場合の補正値RPenvを0とする。そして、上り坂で勾配が急になるほど補正値RPenvを小さくし、下り坂で勾配が急になるほど補正値RPenvを大きくする。また、上り坂の場合は初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きくなるほど補正値RPenvを小さくし、一方、下り坂の場合は初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きくなるほど補正値RPenvを大きくする。上り坂の勾配が例えば5%以上で、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きい場合(例えばRPoriginal≧0.8)に、補正値RPenvを最小値とし、下り坂の勾配が例えば−5%以上で、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きい場合に、補正値RPenvを最大値とする。ここでは、補正値RPenvの最大値および最小値を、例えば上述したように道路幅をパラメータとした場合に比べて小さくなるように設定する(例えば−0.6≦RPenv≦0.6)。
コントローラ50は、環境変化、すなわち道路勾配に応じて算出した補正値RPenvと、初期リスクポテンシャルRPoriginalとから、(式6)により先行車に対するリスクポテンシャルRPを算出する。
このように、以上説明した第7の実施の形態においては、上述した第1の実施の形態の効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)環境変化検出装置30は、環境変化として道路勾配を検出する。自車両が坂道を走行する場合、平坦路を走行するときと同様な車間距離を保って先行車に追従走行するためにはアクセルペダル80の踏み込み量を調節する必要がある。道路勾配によってリスクポテンシャルRPの算出式を補正することにより、先行車までの車間距離など、運転者が周囲の走行環境から感じるリスクと、アクセルペダル反力Fとして伝達されるリスクとを合致させるようにすることができる。
(2)コントローラ50は、環境変化検出装置30によって検出した道路勾配に基づいて補正値RPenvを算出し、算出した補正値RPenvを加算することによってリスクポテンシャルRPの算出式を補正する。これにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルRPに応じたアクセルペダル反力制御を行うことができる。
(3)図14(b)に示すように、補正値RPenvは、初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルRPoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルRPが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第8の実施の形態》
以下に、本発明の第8の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第8の実施の形態における車両用運転操作補助装置の構成は、図1および図2に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
第8の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として天候を検出する。ここで、環境変化検出装置30は、例えばワイパーの作動速度から天候を検出する。具体的には、環境変化検出装置30は、ワイパーの作動が停止している場合は降雨なし、ワイパーが間欠作動している場合は小雨、またワイパーが連続作動している場合は降雨(小雨よりも降雨量が多い)と判断する。雨天の場合は視界が悪く路面が滑りやすいため、運転者は晴天の場合に比べてリスクを高く感じると推定できる。そこで、コントローラ50は、ワイパー作動速度から推定される天候と、上述したように(式5)を用いて算出した初期リスクポテンシャルRPoriginalとに基づいて、補正値RPenvを算出する。
図15(a)に天候と補正値RPenvとの関係を示し、図15(b)に、図15(a)に対応する初期リスクポテンシャルRPoriginalと補正値RPenvとの関係を示す。ここでは、図15(a)(b)に示すように、降雨なしの場合の補正値RPenvを0とし、小雨が降っている場合(ワイパー間欠作動)、さらに小雨よりも降雨量が多い場合(ワイパー連続作動)で、補正値RPが段階的に大きくなるようにする。また、小雨または降雨の場合は、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きくなるほど補正値RPenvがそれぞれ大きくなる。ここでは、補正値RPenvの最大値を、例えば上述したようにブレーキランプの点灯状態または道路幅をパラメータとした場合に比べて小さくなるように設定する(例えば0≦RPenv≦0.4)。
コントローラ50は、環境変化、すなわち天候に応じて算出した補正値RPenvと、初期リスクポテンシャルRPoriginalとから、(式6)により先行車に対するリスクポテンシャルRPを算出する。
このように、以上説明した第8の実施の形態においては、上述した第1の実施の形態の効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)環境変化検出装置30は、環境変化として天候、具体的にはワイパーの作動状態を検出する。天候に応じて運転者のリスク感は変化するため、天候に応じてリスクポテンシャルRPの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルRPを算出することできる。
(2)コントローラ50は、環境変化検出装置30によって検出した天候に基づいて補正値RPenvを算出し、算出した補正値RPenvを加算することによってリスクポテンシャルRPの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルRPoriginalに、運転者の主観に応じた補正値RPenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルRPを算出することができる。
(3)図15(b)に示すように、補正値RPenvは、初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルRPoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルRPが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第9の実施の形態》
以下に、本発明の第9の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第9の実施の形態における車両用運転操作補助装置の構成は、図1および図2に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
第9の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として路面状態を検出する。ここで、環境変化検出装置30は、路面状態、すなわち路面摩擦の度合を例えば車輪の回転数および自車速から算出する。例えば路面が非常に滑りやすい圧雪路を走行する場合、運転者はリスクを高く感じていると推定される。そこで、コントローラ50は、路面摩擦の度合と、上述したように(式5)を用いて算出した初期リスクポテンシャルRPoriginalとに基づいて、補正値RPenvを算出する。
図16(a)に路面摩擦の度合と補正値RPenvとの関係を示し、図16(b)に、図16(a)に対応する初期リスクポテンシャルRPoriginalと補正値RPenvとの関係を示す。ここでは、図16(a)(b)に示すように、路面摩擦の度合が高い乾燥路面(路面摩擦係数μ=1.0に相当)の場合、補正値RPenvを0とする。そして、路面摩擦の度合が低くなり路面が滑りやすくなるほど、補正値RPenvを大きく、またその増加率を大きくする。また、初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きくなるほど補正値RPenvを大きくする。路面摩擦の度合が非常に低く(μ=0.1程度に相当)初期リスクポテンシャルRPoriginalが大きい場合(例えばRPoriginal≧1)に、補正値RPenvを最大値とする。ここでは、補正値RPenvの最大値を、例えば上述したようにブレーキランプの点灯状態または道路幅をパラメータとした場合に比べて小さくなるように設定する(例えば0≦RPenv≦0.8)。
コントローラ50は、環境変化、すなわち路面摩擦の度合に応じて算出した補正値RPと、初期リスクポテンシャルRPとから、(式6)により先行車に対するリスクポテンシャルRPを算出する。
このように、以上説明した第9の実施の形態においては、上述した第1の実施の形態の効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)環境変化検出装置30は、環境変化として自車線の路面摩擦の度合を検出する。滑りやすい路面では慎重な運転を行うなど、路面摩擦の度合に応じて運転者のリスク感は変化する。従って、路面摩擦の度合に応じてリスクポテンシャルRPの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルRPを算出することできる。
(2)コントローラ50は、環境変化検出装置30によって検出した路面摩擦の度合に基づいて補正値RPenvを算出し、算出した補正値RPenvを加算することによってリスクポテンシャルRPの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルRPoriginalに、運転者の主観に応じた補正値RPenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルRPを算出することができる。
(3)図16(b)に示すように、補正値RPenvは、初期リスクポテンシャルRPoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルRPoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルRPが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第10の実施の形態》
以下に、本発明の第10の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第10の実施の形態における車両用運転操作補助装置の構成は、図1および図2に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、上述した第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
第10の実施の形態においては、上述した第1から第9の実施の形態において運転者のリスク感の変化を推定するために検出した走行環境をパラメータとして、それぞれの環境変化に対する補正値RPenvを算出する。そして、算出したそれぞれの補正値RPenvのうち、最も大きな補正値RPenvを代表値として選択する。
以下に、第10の実施の形態による車両用運転操作補助装置1の動作を、図17を用いて詳細に説明する。図17は、コントローラ50における運転操作補助制御プログラムの処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔(例えば50msec)毎に連続的に行われる。
ステップS210では、レーザレーダ10および車速センサ20から自車両および車両周囲の走行状態を読み込む。ステップS220では、運転者のリスク感の変化を推定するために、上述した各走行環境を検出する。具体的には、環境変化検出装置30によって以下の項目を検出する。
(1)先行車のブレーキランプ点灯状態
(2)交通流密度
(3)道路幅
(4)隣接車線の有無
(5)分合流までの距離
(6)先行車種別
(7)道路勾配
(8)天候
(9)路面摩擦の度合
ステップS230では、自車両の車両状態および走行環境から定常項RPsteadyと過渡項RPtransientを算出し、初期リスクポテンシャルRPoriginalを算出する。
ステップS240では、ステップS220で検出した各走行環境に応じて、図6(a)(b)、図9(a)(b)〜図16(a)(b)に示す関係に従って補正値RPenvをそれぞれ算出する。ここで、各環境変化のパラメータ(1)〜(9)に対して算出される補正値RPenvを、それぞれRPenv1〜RPenv9とする。ステップS250では、ステップS240で算出した各補正値RPenv1〜RPenv9の中から、最も大きな値を代表値RPenvとして選択する。
ステップS260では、ステップS230で算出した初期リスクポテンシャルRPoriginalと、ステップS250で選択した代表値RPenvとから、上述した(式6)を用いてリスクポテンシャルRPを算出する。ステップS270およびS280における処理は、第1の実施の形態で説明した図4のフローチャートのステップS160およびS170における処理と同様である。
このように、以上説明した第10の実施の形態においては以下のような作用効果を奏することができる。
コントローラ50は、検出された複数の環境変化パラメータに基づいて補正値RPenv1〜RPenv9をそれぞれ算出し、算出した複数の補正値のうちの最大値を初期リスクポテンシャルRPoriginalに加算してリスクポテンシャル算出式を補正する。これにより、運転者が感じるリスクが最も大きくなる環境変化パラメータによる補正値RPenvをリスクポテンシャルRPに組み込むことができる。また、環境変化から運転者が感じるリスクが大きい場合に、運転者のリスク感に合ったアクセルペダル反力Fを発生させることができる。
なお、第10の実施の形態においては、(1)〜(9)に示す全ての環境変化のパラメータに対する補正値RPenv1〜RPenv9を算出し、それらの中から代表値を選択したが、これには限定されない。例えば環境変化のパラメータ(1)〜(9)のうち、数個のパラメータに対する補正値RPenvを算出し、それらの中から代表値を選択することもできる。
また、上述した(1)〜(9)以外の環境変化パラメータを検出し、それに応じた補正値RPenvを算出することもできる。すなわち、環境変化パラメータは上述したものには限定されず、環境変化によって運転者のリスク感が変化すると推定されるものを用いることができる。
上述した第1から第10の実施の形態においては、図7に示すようにリスクポテンシャルRPに対して反力増加量dFが比例するように設定したが、これには限定されず、例えばリスクポテンシャルRPの増加に対して反力増加量dFが指数関数的に増加するように設定することもできる。
なお、本発明による車両用運転操作補助装置は、状況認識手段としてレーザレーダ10および車速センサ20を用い、リスクポテンシャル算出手段および補正手段としてコントローラ50を用いた。また、リスク感変化推定手段として環境変化検出装置30およびコントローラ50を用い、操作反力制御手段として、コントローラ50およびアクセルペダル反力制御装置60を用いた。しかし、これらには限定されず、例えば状況認識手段としてレーザレーダ10の代わりに別方式のミリ波レーダ等を用いたり、CCDカメラあるいはCMOSカメラを用いることもできる。また、操作反力制御手段としてブレーキペダル反力制御装置を用い、リスクポテンシャルRPに応じた操作反力をブレーキペダルに発生させることもできる。
本発明による車両用運転操作補助装置のシステム図。 図1に示す車両用運転操作補助装置を搭載した車両の構成図。 アクセルペダル周辺の構成図。 第1の実施の形態のコントローラによる運転操作補助制御プログラムの処理手順を示すフローチャート。 自車両と先行車の走行状態を示す模式図。 (a)ブレーキランプ点灯状態と補正値との関係、(b)初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 リスクポテンシャルと反力増加量との関係を示す図。 アクセルペダルストローク量に対するアクセルペダル反力特性を示す図。 (a)交通流密度と補正値との関係、(b)初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 (a)道路幅と補正値との関係、(b)初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 (a)隣接車線の有無と補正値との関係、(b)初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 (a)分合流までの距離と補正値との関係、(b)初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 (a)先行車の種別と補正値との関係、(b)初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 (a)道路勾配と補正値との関係、(b)初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 (a)天候と補正値との関係、(b)初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 (a)路面摩擦の度合と補正値との関係、(b)初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 第10の実施の形態のコントローラによる運転操作補助制御プログラムの処理手順を示すフローチャート。
符号の説明
10:レーザレーダ
20:車速センサ
30:環境変化検出装置
50:コントローラ
60:アクセルペダル反力制御装置
70:サーボモータ
71:ストロークセンサ
80:アクセルペダル

Claims (14)

  1. 自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、
    前記状況認識手段の検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、
    運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、
    前記リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、前記リスクポテンシャル算出手段において前記リスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、
    前記補正手段によって補正された算出式で算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え
    前記補正手段は、前記リスク感変化推定手段の推定結果に基づく補正値を加算することにより前記リスクポテンシャルの算出式を補正し、前記補正値は、補正前の算出式で算出されるリスクポテンシャルよりも常に小さいことを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  2. 自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、
    前記状況認識手段の検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、
    運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、
    前記リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、前記リスクポテンシャル算出手段において前記リスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、
    前記補正手段によって補正された算出式で算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、
    前記補正手段は、前記リスク感変化推定手段の推定結果に基づく補正値を加算することにより前記リスクポテンシャルの算出式を補正し、前記補正値は、補正前の算出式で算出されるリスクポテンシャルに応じて変化することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  3. 請求項1または請求項2に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、環境変化による前記運転者の前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  4. 請求項3に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として先行車のブレーキランプの点灯状態を検出し、前記ブレーキランプの点灯状態による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  5. 請求項3に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として交通流密度を検出し、前記交通流密度による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  6. 請求項3に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として自車線の道路幅を検出し、前記道路幅による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  7. 請求項3に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として自車線に隣接する車線の有無を検出し、隣接車線の有無による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  8. 請求項3に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として前記自車両から分合流までの距離を検出し、前記分合流までの距離による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  9. 請求項3に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として道路勾配を検出し、前記道路勾配による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  10. 請求項3に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として先行車の種別を検出し、前記先行車の種別による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  11. 請求項3に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として天候を検出し、前記天候による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  12. 請求項3に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として自車線の路面摩擦の度合を検出し、前記路面摩擦の度合による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  13. 自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、
    前記状況認識手段の検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、
    運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、
    前記リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、前記リスクポテンシャル算出手段において前記リスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、
    前記補正手段によって補正された算出式で算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、
    前記リスク感変化推定手段は、環境変化による前記運転者の前記リスク感の変化を推定し、
    リスク感変化推定手段は、複数の環境変化パラメータを検出し、
    前記補正手段は、前記リスク感変化推定手段による前記複数の環境変化パラメータの検出結果に基づいて補正値をそれぞれ算出し、算出した複数の補正値のうちの最大値を前記リスクポテンシャルの算出式に加算して前記算出式を補正することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  14. 請求項1から請求項13のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置を備えることを特徴とする車両。
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