JP3960317B2 - 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た車両 - Google Patents

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１参照）。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２００３−１９１８３０号公報

上述した装置は、現在の車間距離に基づいてアクセルペダル反力を制御しているが、車間距離だけに基づく制御では、自車両が先行車に接近している過渡的な状況であってもその情報を運転者に知らせることは困難である。このような車両用運転操作補助装置にあっては、自車両が先行車に追従するような定常的な状況を知らせるとともに、過渡的な状況をわかりやすく伝えて運転者の適切な運転操作を促す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、自車両前方の障害物を検出する障害物検出手段と、障害物検出手段によって検出される障害物に対して、自車両と障害物との車間距離および自車速に基づいて車両制御の対象物であるかを判断する第１対象物判断手段と、障害物検出手段による検出結果と、第１対象物判断手段からの判断結果に基づいて、対象物であると判断された障害物に対する第１のリスクポテンシャルを算出する第１リスクポテンシャル算出手段と、第１リスクポテンシャル算出手段によって算出される第１のリスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置を操作する際に発生する第１の操作反力を算出する第１操作反力算出手段と、障害物検出手段によって検出される障害物に対して、自車両と障害物との車間距離および相対車速に基づいて車両制御の対象物であるかを判断する第２対象物判断手段と、障害物検出手段による検出結果と、第２対象物判断手段からの判断結果に基づいて、対象物であると判断された障害物に対する第２のリスクポテンシャルを算出する第２リスクポテンシャル算出手段と、第２リスクポテンシャル算出手段によって算出される第２のリスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置を操作する際に発生する第２の操作反力を算出する第２操作反力算出手段と、自車両の周囲環境を認識する周囲環境認識手段と、周囲環境認識手段による認識結果に基づいて、第２のリスクポテンシャルに基づいて算出される第２の操作反力に重み付けをする重み付け手段と、第１のリスクポテンシャルに基づく第１の操作反力と、重み付け手段によって重み付けされた、第２のリスクポテンシャルに基づく第２の操作反力から、絶対値の大きい方の値を選択する操作反力選択手段と、操作反力選択手段によって選択された操作反力を運転操作装置に発生させる操作反力発生手段とを備え、第１対象物判断手段は、車間距離を自車速で除して算出される車間時間が第１の所定値よりも小さくなった場合に、障害物が対象物であると判断し、第２対象物判断手段は、車間距離を相対車速で除して算出される余裕時間が第２の所定値よりも小さくなった場合に、障害物が対象物であると判断する。

第１のリスクポテンシャルと、重み付けされた第２のリスクポテンシャルとから絶対値の大きい方の値を選択して操作反力制御を行うので、車間距離と相対速度に基づいて車両制御の対象物と判断された前方障害物に対するリスクを、早い段階から運転者にわかりやすく伝えることができる。

《第１の実施の形態》
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について、図面を用いて説明する。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を搭載した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車両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、前方車の後端）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、複数の前方車までの車間距離とその存在方向を検出する。検出した車間距離及び存在方向はコントローラ５０へ出力される。なお、本実施の形態において、前方物体の存在方向は、自車両に対する相対角度として表すことができる。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。

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、車両用運転操作補助装置１全体の制御を行う。コントローラ５０は、車速センサ２０から入力される自車速と、レーザレーダ１０から入力される距離情報から、自車両周囲の障害物状況、例えば自車両と各障害物との相対距離および相対速度といった障害物に対する走行状態を認識する。コントローラ５０は、障害物状況に基づいて各障害物に対する自車両のリスクポテンシャルを算出する。さらに、コントローラ５０は、障害物に対するリスクポテンシャルに基づいて、以下のような制御を行う。

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は、アクセルペダル６２，およびブレーキペダル９２の踏み込み操作の際に発生する反力および制駆動力を制御することによって、運転者による自車両の加減速操作を補助し、運転者の運転操作を適切にアシストするものである。そこで、コントローラ５０は、障害物状況から自車前方の障害物に対するリスクポテンシャルを算出し、リスクポテンシャルに基づいて車両前後方向の反力制御量を算出する。さらに、リスクポテンシャルに基づいて制駆動力の補正量を算出する。コントローラ５０は、算出した前後方向の反力制御量をアクセルペダル反力制御装置６０およびブレーキペダル反力制御装置９０へと出力し、制駆動力の補正量を駆動力制御装置６３および制動力制御装置９３にそれぞれ出力する。

アクセルペダル反力制御装置６０は、コントローラ５０から出力される反力制御量に応じて、アクセルペダル６２のリンク機構に組み込まれたサーボモータ６１で発生させるトルクを制御する。サーボモータ６１は、アクセルペダル反力制御装置６０からの指令値に応じて発生させる反力を制御し、運転者がアクセルペダル６２を操作する際に発生する踏力を任意に制御することができる。

アクセルペダルストロークセンサ６４は、リンク機構を介してサーボモータ６１の回転角に変換されたアクセルペダル６２の操作量を検出する。アクセルペダルストロークセンサ６４は、検出したアクセルペダル操作量をコントローラ５０および駆動力制御装置６３にそれぞれ出力する。

ブレーキペダル反力制御装置９０は、コントローラ５０から出力される反力制御量に応じて、ブレーキペダル９２のリンク機構に組み込まれたサーボモータ９１で発生させるトルクを制御する。サーボモータ９１は、ブレーキペダル反力制御装置９０からの指令値に応じて発生させる反力を制御し、運転者がブレーキペダル９２を操作する際に発生する踏力を任意に制御することができる。なお、ここでは、サーボモータ９１によってブレーキペダルの反力を制御しているが、これには限定されず、例えばコンピュータ制御による油圧力を用いてブレーキアシスト力を発生させることもできる。

ブレーキペダルストロークセンサ９４は、リンク機構を介してサーボモータ９１の回転角に変換されたブレーキペダル９２の操作量を検出する。ブレーキペダルストロークセンサ９４は、検出したブレーキペダル操作量をコントローラ５０および制動力制御装置９３にそれぞれ出力する。

駆動力制御装置６３は、エンジンへの制御指令を算出する。図３に、駆動力制御装置６３における駆動力制御のブロック図を示す。図４に、アクセルペダル操作量ＳＡとドライバ要求駆動力Ｆｄａとの関係を定めた特性マップを示す。駆動力制御装置６３は、図４に示すようなマップを用いて、アクセルペダル操作量ＳＡに応じてドライバ要求駆動力Ｆｄａを算出する。そして、駆動力制御装置６３は、ドライバ要求駆動力Ｆｄａに、後述する駆動力補正量ΔＤａを加えて目標駆動力を算出する。駆動力制御装置６３のエンジンコントローラは、目標駆動力に従ってエンジンへの制御指令を算出する。

制動力制御装置９３は、ブレーキ液圧指令を出力する。図５に、制動力制御装置９３における制動力制御のブロック図を示す。図６に、ブレーキペダル操作量ＳＢとドライバ要求制動力Ｆｄｂとの関係を定めた特性マップを示す。制動力制御装置９３は、図６に示すようなマップを用いて、ブレーキペダル操作量ＳＢに応じてドライバ要求制動力Ｆｄｂを算出する。そして、制動力制御装置９３は、ドライバ要求制動力Ｆｄｂに、後述する制動力補正値ΔＤｂを加えて目標制動力を算出する。制動力制御装置９３のブレーキ液圧コントローラは、目標制動力に従ってブレーキ液圧指令を出力する。ブレーキ液圧コントローラからの指令に応じて各車輪に設けられたブレーキ装置９５が作動する。

図７に、コントローラ５０の内部および周辺の構成を示すブロック図を示す。コントローラ５０は、例えばＣＰＵのソフトウェア形態により、第１対象物判断部５１ａ，第２対象物判断部５１ｂ，第１リスクポテンシャル算出部５２ａ、第２リスクポテンシャル算出部５２ｂ、重み付け決定部５３，第１反力算出部５４ａ、第２反力算出部５４ｂ、第１反発力算出部５５ａ、第２反発力算出部５５ｂ、反力選択部５６，反発力選択部５７，および補正量算出部５８を構成する。

第１対象物判断部５１ａは、レーザレーダ１０および車速センサ２０から入力される自車両前方の障害物状況に基づいて、前方の障害物が操作反力制御および制駆動力制御の対象となるか否かを判断する。第１リスクポテンシャル算出部５２ａは、前方障害物を対象物とした場合の定常的なリスクを表すリスクポテンシャルＲＰ１を算出する。第１反力算出部５４ａは、第１リスクポテンシャル算出部５２ａで算出したリスクポテンシャルＲＰ１からアクセルペダル６２の反力制御量、及びブレーキペダル９２の反力制御量を算出する。第１反発力算出部５５ａは、第１リスクポテンシャル算出部５２ａで算出したリスクポテンシャルから、後述するような仮想弾性体の反発力を算出する。

第２対象物判断部５１ｂは、レーザレーダ１０および車速センサ２０から入力される自車両前方の障害物状況に基づいて、前方の障害物が操作反力制御および制駆動力制御の対象となるか否かを判断する。ここで、第２対象物判断部５１ｂにおける対象物の判断基準は、第１対象物判断部５１ａにおける判断基準とは異なっている。第２リスクポテンシャル算出部５２ｂは、前方障害物を対象物とした場合の過渡的なリスクを表すリスクポテンシャルＲＰ２を算出する。

重み付け決定部５３は、自車両周囲の状況に基づいて重みを算出する。第２反力算出部５４ｂは、第２リスクポテンシャル算出部５２ｂで算出したリスクポテンシャルＲＰ２および重み付け決定部５３で算出した重みからアクセルペダル６２の反力制御量、及びブレーキペダル９２の反力制御量を算出する。第２反発力算出部５５ｂは、第２リスクポテンシャル算出部５２ｂで算出したリスクポテンシャルＲＰ２から、後述するような仮想弾性体の反発力を算出する。

反力選択部５６は、第１反力算出部５４ａと第２反力算出部５４ｂでそれぞれ算出されたアクセルペダル反力制御量およびブレーキペダル反力制御量から、実際の制御に用いる反力制御量を選択する。反発力選択部５７は、第１反発力算出部５５ａと第２反発力算出部５５ｂでそれぞれ算出された仮想弾性体の反発力から、実際の制御に用いる反発力を選択する。補正量算出部５８は、反発力選択部５７で選択した反発力に基づいて、自車両の制駆動力の補正量を算出する。

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の動作を詳細に説明する。図８に、第１の実施の形態のコントローラ５０における運転操作補助制御処理の処理手順のフローチャートを示す。本処理内容は、一定間隔、例えば５０ｍｓｅｃ毎に連続的に行われる。

まず、ステップＳ１００で走行状態を読み込む。ここで、走行状態は、自車前方の障害物状況を含む自車両の走行状況に関する情報である。そこで、レーザレーダ１０により検出される前方障害物までの車間距離Ｘや存在方向と、車速センサ２０によって検出される自車両の走行車速Ｖｈを読み込む。また、アクセルペダルストロークセンサ６４およびブレーキペダルストロークセンサ９４で検出されるアクセルペダル操作量ＳＡおよびブレーキペダル操作量ＳＢも読み込む。

ステップＳ２００では、ステップＳ１００で読み込み、認識した走行状態データに基づいて、前方障害物の状況を認識する。ここでは、前回の処理周期以前に検出され、コントローラ５０のメモリに記憶されている自車両に対する障害物の相対位置やその移動方向・移動速度と、ステップＳ１００で得られた現在の走行状態データとにより、現在の障害物の自車両に対する相対位置やその移動方向・移動速度を認識する。そして、自車両の走行に対して障害物が、自車両の前方にどのように配置され、相対的にどのように移動しているかを認識する。

ステップＳ３００では、前方の障害物を制御の対象物とするか否かを判断する。ここで行う処理を図９のフローチャートを用いて説明する。
前方障害物が制御の対象物であるかを判断するために、まずステップＳ３０１で車間時間ＴＨＷおよび余裕時間ＴＴＣを算出する。車間時間ＴＨＷは、自車両が前方障害物の現在位置に到達するまでの時間であり、自車両と障害物との車間距離Ｘ、および自車速Ｖｈを用いて以下の（式１）から算出できる。
ＴＨＷ＝Ｘ／Ｖｈ ・・・（式１）

余裕時間ＴＴＣは、自車両が前方障害物に接触するまでの時間であり、自車両と障害物との車間距離Ｘおよび相対速度Ｖｒを用いて以下の（式２）から算出できる。
ＴＴＣ＝−Ｘ／Ｖｒ ・・・（式２）

ステップＳ３０２では、ステップ３０１で算出した車間時間ＴＨＷをしきい値Ｔｈ１と比較する。車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔｈ１（例えば１．５sec）以上の場合（ＴＨＷ≧Ｔｈ１）は、車間時間ＴＨＷに関しては前方障害物を制御の対象物としない（非対象物）と判断して、ステップＳ３０３へ進み、車間時間対象フラグFlg_thwに０をセットする。一方、車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔｈ１よりも小さい場合（ＴＨＷ＜Ｔｈ１）は、前方障害物を制御の対象物であると判断し、ステップＳ３０４へ進んで車間時間対象フラグFlg_thwに１をセットする。

ステップＳ３０５では、ステップ３０１で算出した余裕時間ＴＴＣをしきい値Ｔｈ２と比較する。余裕時間ＴＴＣがしきい値Ｔｈ２（例えば１０sec）以上の場合（ＴＴＣ≧Ｔｈ２）は、余裕時間ＴＴＣに関しては前方障害物を非対象物と判断して、ステップＳ３０６へ進み、余裕時間対象フラグFlg_ttcに０をセットする。一方、余裕時間ＴＴＣがしきい値Ｔｈ２よりも小さい場合（ＴＴＣ＜Ｔｈ２）は、前方障害物を制御の対象物であると判断し、ステップＳ３０７へ進んで余裕時間対象フラグFlg_ttcに１をセットする。
このようにステップＳ３００で前方障害物に対する対象物判断を行った後、ステップＳ４００へ進む。

ステップＳ４００では、障害物に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。障害物に対するリスクポテンシャルＲＰは以下のようにして算出する。
図１０（ａ）に示すように、自車両前方に仮想的な弾性体を設けたと仮定し、この仮想的な弾性体が前方車両に当たって圧縮され、自車両に対する擬似的な走行抵抗を発生するというモデルを考える。ここで、障害物に対するリスクポテンシャルＲＰは、図１０（ｂ）に示すように仮想弾性体が前方車両に当たって圧縮された場合のバネ力と定義する。従ってリスクポテンシャルＲＰは、自車両と前方車両との車間距離Ｘを用いて以下の（式３）で表すことができる。
ＲＰ＝ｋ・（Ｌ−Ｘ） ・・・（式３）

ここで、ｋ：仮想弾性体のバネ定数、Ｌ：仮想弾性体の長さである。これにより、自車両と前方車両との車間距離Ｘが短くなるほどリスクポテンシャルＲＰが大きくなる。また、図１０（ａ）に示すように仮想弾性体が前方車両に接触していない場合は、リスクポテンシャルＲＰ＝０とする。

ステップＳ４００では、車間時間ＴＨＷに基づいて前方障害物を対象物と判定した場合のリスクポテンシャルＲＰ１と、余裕時間ＴＴＣに基づいて対象物と判定した場合のリスクポテンシャルＲＰ２をそれぞれ算出する。そこで、自車両と前方障害物の間に、それぞれ車間時間ＴＨＷおよび余裕時間ＴＴＣに基づく２つの異なる仮想的な弾性体を設け、リスクポテンシャルＲＰ１とＲＰ２をそれぞれ算出する。ここで行う処理を、図１１のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ４０１では、ステップＳ３００で設定した車間時間対象フラグFlg_thwから前方障害物が対象障害物であるか否かを判定する。前方障害物が対象物である場合（Flg_thw＝１）は、ステップＳ４０２へ進む。

ステップＳ４０２では、仮想弾性体の長さを表す基準距離Ｌ１を算出する。基準距離Ｌ１は、ステップＳ３００で用いた車間時間ＴＨＷのしきい値Ｔｈ１と自車速Ｖｈを用いて、以下の（式４）から算出する。
Ｌ１＝Ｔｈ１×Ｖｈ ・・・（式４）

ステップＳ４０３では、ステップＳ４０２で算出した基準距離Ｌ１を用いて、以下の（式５）からリスクポテンシャルＲＰ１を算出する。
ＲＰ１＝ｋ１×（Ｌ１−Ｘ） ・・・（式５）
（式５）においてｋ１は予め設定した仮想弾性体のばね定数である。

一方、ステップＳ４０１で前方障害物が非対象物であると判定された場合は、ステップＳ４０４へ進んでリスクポテンシャルＲＰ１＝０にする。リスクポテンシャルＲＰ１は、自車両と前方障害物との車間時間ＴＨＷに基づいて定常的なリスクを表すものであり、以降、定常リスクポテンシャルと呼ぶ。

ステップＳ４０５では、ステップＳ３００で設定した余裕時間対象フラグFlg_ttcから前方障害物が対象障害物であるか否かを判定する。前方障害物が対象物である場合（Flg_ttc＝１）は、ステップＳ４０６へ進む。

ステップＳ４０６では、仮想弾性体の長さを表す基準距離Ｌ２を算出する。基準距離Ｌ２は、ステップＳ３００で用いた余裕時間ＴＴＣのしきい値Ｔｈ２と、自車両と前方障害物との相対速度Ｖｒを用いて、以下の（式６）から算出する。
Ｌ２＝Ｔｈ２×Ｖｒ ・・・（式６）

ステップＳ４０７では、ステップＳ４０６で算出した基準距離Ｌ２を用いて、以下の（式７）からリスクポテンシャルＲＰ２を算出する。
ＲＰ２＝ｋ２×（Ｌ２−Ｘ） ・・・（式７）
（式７）においてｋ２は予め設定した仮想弾性体のばね定数である。

一方、ステップＳ４０５で前方障害物が非対象物であると判定された場合は、ステップＳ４０８へ進んでリスクポテンシャルＲＰ２＝０にする。リスクポテンシャルＲＰ２は、自車両と前方障害物との余裕時間ＴＴＣに基づいて過渡的なリスクを表すものであり、以降、過渡リスクポテンシャルと呼ぶ。
このようにステップＳ４００でリスクポテンシャルＲＰを算出した後、ステップＳ５００へ進む。

ステップＳ５００では、自車両の走行状況に基づいて、過渡リスクポテンシャルＲＰ２をアクセルペダル６２およびブレーキペダル９２の操作反力として運転者にわかりやすく伝えるための重み付けを算出する。具体的には、後述するように過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づいて算出する反力制御量にかける重み付け乗数Ｋを算出する。ここで行う処理を、図１２のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ５０１では、ステップＳ１００で読み込んだ走行状態から先行車の車速Ｖｔを算出する。ステップＳ５０２では、先行車速Ｖｔから先行車の加減速度ａを算出する。
ステップＳ５０３では、ステップＳ５０１で算出した先行車速Ｖｔから、先行車が移動物であるか否かを判定する。先行車速Ｖｔが所定値Ｖｔ０（例えば５km/h）を超える場合は、先行車が移動物であると判断し、ステップＳ５０４へ進む。ステップＳ５０４では、先行車が移動物である場合の重み付け乗数Ｋ_vtを算出する。図１３に、先行車速Ｖｔと重み付け乗数Ｋ_vtとの関係を示す。図１３に示すように、先行車速Ｖｔ０が所定値Ｖｔ０を上回ると重み付け乗数Ｋ_vtが１から徐々に大きくなる。

ステップＳ５０５では、ステップＳ５０２で算出した先行車の加減速度ａから先行車が減速中であるか否かを判定する。先行車が減速中（ａ＜０）の場合は、ステップＳ５０６へ進んで減速中の重み付け乗数Ｋ_aを算出する。図１４に、先行車加減速度ａと重み付け乗数Ｋ_aとの関係を示す。図１４に示すように、先行車加減速度ａが小さくなるほど、すなわち減速度が大きくなるほど重み付け乗数Ｋ_aが１から徐々に大きくなる。

ステップＳ５０７では、ステップＳ５０４で算出した重み付け乗数Ｋ_vtとステップＳ５０６で算出した重み付け乗数Ｋ_aとから、重み付け乗数Ｋを算出する。重み付け乗数Ｋは、以下の（式８）で表される。
Ｋ＝Ｋ_vt×Ｋ_a ・・・（式８）
一方、ステップＳ５０３またはＳ５０５が否定判定されるとステップＳ５０８へ進み、重み付け乗数Ｋを１に設定する。
このようにステップＳ５００で重み付け乗数Ｋを算出した後、ステップＳ６００へ進む。

ステップＳ６００では、ステップＳ４００で算出したリスクポテンシャルＲＰ１，ＲＰ２およびステップＳ５００で算出した重み付け乗数Ｋから、アクセルペダル６２の反力制御指令値ＦＡとブレーキペダル９２の反力制御指令値ＦＢとを算出する。ここでは、定常リスクポテンシャルＲＰ１および過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づいて、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡ１，ＦＡ２およびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢ１，ＦＢ２をそれぞれ算出する。ここでの処理を図１５のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ６０１では、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づいてアクセルペダル反力制御指令値ＦＡ１を算出する。ここでは、図１６に示すリスクポテンシャルＲＰとアクセルペダル反力制御指令値ＦＡとの関係に従って、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡ１を算出する。図１６に示すように、リスクポテンシャルＲＰが所定値ＲＰｍａｘよりも小さい場合、リスクポテンシャルＲＰが大きいほど、大きなアクセルペダル反力を発生させるようにアクセルペダル反力制御指令値ＦＡを算出する。リスクポテンシャルＲＰが所定値ＲＰｍａｘより大きい場合には、最大のアクセルペダル反力を発生させるように、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡを最大値ＦＡｍａｘに固定する。

ステップＳ６０２では、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づいてアクセルペダル反力制御指令値Ｆａ２を算出する。ここでは、上述した図１６の関係に従ってアクセルペダル反力制御指令値Ｆａ２を算出する。

ステップＳ６０３では、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づいてブレーキペダル反力制御指令値ＦＢ１を算出する。ここでは、図１７に示すリスクポテンシャルＲＰとブレーキペダル反力制御指令値ＦＢとの関係に従って、ブレーキペダル反力制御指令値ＦＢ１を算出する。図１７に示すようにリスクポテンシャルＲＰが大きいほど、小さなブレーキペダル反力、すなわち大きなブレーキアシスト力を発生させるようにブレーキペダル反力制御指令値ＦＢを算出する。リスクポテンシャルＲＰが所定値ＲＰmaxより大きくなると、最小のブレーキペダル反力を発生させるように反力制御指令値ＦＢをＦＢｍｉｎに固定する。

ステップＳ６０４では、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づいてブレーキペダル反力制御指令値Ｆｂ２を算出する。ここでは、上述した図１７の関係に従ってブレーキペダル反力制御指令値Ｆｂ２を算出する。

図１６，図１７に示すように、リスクポテンシャルＲＰが所定値ＲＰｍａｘより小さい場合は、アクセルペダル反力特性を変更し、リスクポテンシャルＲＰの大きさをアクセルペダル操作反力として運転者に知らせる。一方、リスクポテンシャルＲＰが所定値ＲＰｍａｘより大きい場合は、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡを最大として、運転者がアクセルペダル６２を解放するように促す。さらに、ブレーキペダル反力制御指令値ＦＢを小さくして、運転者がブレーキ操作に移行した際にブレーキペダル９２を踏み込みやすいように制御する。

ステップＳ６０５では、ステップＳ６０２で算出した過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づくアクセルペダル反力制御指令値Ｆａ２と、ステップＳ６０４で算出した過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づくブレーキペダル反力制御指令値Ｆｂ２に、ステップＳ５００で算出した重み付け乗数Ｋをかける。重み付け後の反力制御指令値ＦＡ２，ＦＢ２は、それぞれ以下の（式９）（式１０）で表される。
ＦＡ２＝Ｋ×Ｆａ２ ・・・（式９）
ＦＢ２＝Ｋ×Ｆｂ２ ・・・（式１０）
このようにステップＳ６００で運転操作反力を算出した後、ステップＳ７００へ進む。

ステップＳ７００では、ステップＳ４００で算出した定常リスクポテンシャルＲＰ１および過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づいて、仮想的に設定した弾性体からの反発力Ｆｃを算出する。ここでの処理を図１８のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ７０１では、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づいて反発力Ｆｃ１を算出する。ここでは、図１９に示すリスクポテンシャルＲＰと反発力Ｆｃとの関係に従って、反発力Ｆｃ１を算出する。図１９に示すように、リスクポテンシャルＲＰが大きくなるほど反発力Ｆｃが大きくなる。リスクポテンシャルＲＰが所定値ＲＰmax1を超えると、反発力Ｆｃを最大値Ｆｃmaxに固定する。

ステップＳ７０２では、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づいて反発力Ｆｃ２を算出する。ここでは、図１９に示すリスクポテンシャルＲＰと反発力Ｆｃとの関係に従って、反発力Ｆｃ２を算出する。
このようにステップＳ７００において反発力Ｆｃを算出した後、ステップＳ８００へ進む。

ステップＳ８００では、ステップＳ６００で算出した反力制御指令値ＦＡ１，ＦＡ２，ＦＢ１，ＦＢ２から、実際の操作反力制御に用いる反力指令値ＦＡ、ＦＢを選択する。ここでの処理を図２０のフローチャートを用いて説明する。

ステップ８０１では、定常リスクポテンシャルＲＰ１から算出したアクセルペダル反力制御指令値ＦＡ１が、過渡リスクポテンシャルＲＰ２から算出した重み付け後のアクセルペダル反力制御指令値ＦＡ２以上であるか否かを判定する（ＦＡ１≧ＦＡ２？）。ステップＳ８０１が肯定判定されるとステップＳ８０２へ進む。ステップＳ８０２では、セレクトハイにより反力制御指令値ＦＡ１を制御用のアクセルペダル反力指令値ＦＡとして選択する。一方、ステップＳ８０１が否定判定されるとステップＳ８０３へ進み、セレクトハイにより反力制御指令値ＦＡ２を制御用のアクセルペダル反力指令値ＦＡとして選択する。

ステップＳ８０４では、定常リスクポテンシャルＲＰ１から算出したブレーキペダル反力制御指令値ＦＢ１が、過渡リスクポテンシャルＲＰ２から算出した重み付け後のブレーキペダル反力制御指令値ＦＢ２以上であるか否かを判定する（ＦＢ１≧ＦＢ２？）。ステップＳ８０４が肯定判定されるとステップＳ８０５へ進む。ブレーキペダル反力制御指令値ＦＢは負の値で表されるため、ステップＳ８０５では、セレクトローにより反力制御指令値ＦＢ２を制御用のブレーキペダル反力指令値ＦＢとして選択する。一方、ステップＳ８０４が否定判定されるとステップＳ８０６へ進み、セレクトローにより反力制御指令値ＦＢ１を制御用のブレーキペダル反力指令値ＦＢとして選択する。

このようにステップＳ８００において反力指令値の選択処理を行った後、ステップＳ９００へ進む。ステップＳ９００では、ステップＳ７００で算出した反発力Ｆｃ１，Ｆｃ２から、制駆動力補正量を算出するための反発力Ｆｃを選択する。ここでの処理を図２１のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ９０１では、定常リスクポテンシャルＲＰ１から算出した反発力Ｆｃ１が、過渡リスクポテンシャルＲＰ２から算出した反発力Ｆｃ２以上であるか否かを判定する（Ｆｃ１≧Ｆｃ２？）。ステップＳ９０１が肯定判定されるとステップＳ９０２へ進む。ステップＳ９０２では、セレクトハイにより反発力Ｆｃ１を補正量算出用の反発力Ｆｃとして選択する。一方、ステップＳ９０１が否定判定されるとステップＳ９０３へ進み、セレクトハイにより反発力Ｆｃ２を補正量算出用の反発力Ｆｃとして選択する。

このようにステップＳ９００において反発力の選択処理を行った後、ステップＳ１０００へ進む。ステップＳ１０００では、ステップＳ９００で選択した反発力Ｆｃに基づいて、制駆動力の補正量を算出する。ここで行う処理を図２２のフローチャートに従って説明する。

まずステップＳ１００１で、ステップＳ１００で読み込んだアクセルペダル操作量ＳＡに基づいて、アクセルペダル６２が踏みこまれているか否かを判定する。アクセルペダル６２が踏み込まれていない場合には、ステップＳ１００２へ進み、アクセルペダル６２が急に解放されたか否かを判定する。例えば、アクセルペダル操作量ＳＡから算出するアクセルペダル６２の操作速度が所定値未満であった場合は、アクセルペダル６２がゆっくりと戻されたと判断し、ステップＳ１００３へ進む。ステップＳ１００３では、駆動力補正量ΔＤａとして０をセットし、つづくステップＳ１００４で制動力補正量ΔＤｂとして反発力Ｆｃをセットする。

一方、ステップＳ１００２でアクセルペダル６２が急に戻されたと判定されると、ステップＳ１００５へ進む。ステップＳ１００５では駆動力補正量ΔＤａを漸減させ、ステップＳ１００６で制動力補正量ΔＤｂを反発力Ｆｃまで漸増させる。具体的には、アクセルペダル６２が急に戻された場合は、アクセルペダル操作中には駆動力を反発力Ｆｃ分だけ減少させるように設定していた駆動力補正量ΔＤａ（＝−Ｆｃ）を、図２３（ａ）に示すように０まで徐々に変化させる。また、図２３（ｂ）に示すようにアクセルペダル６２が急に戻されてから制動力補正量ΔＤｂを反発力Ｆｃまで徐々に増加させる。このように、アクセルペダル６２が急に戻された場合は、最終的に駆動力補正量ΔＤａが０に、制動力補正量ΔＤｂがＦｃになるように変化させる。

一方、ステップＳ１００１が肯定判定され、アクセルペダル６２が踏み込まれている場合は、ステップＳ１００７へ進んでドライバ要求駆動力Ｆｄａを推定する。コントローラ５０内には、駆動力制御装置６３内に記憶されたドライバ要求駆動力算出マップ（図４）と同一のものが用意されており、アクセルペダル操作量ＳＡに従って、ドライバ要求駆動力Ｆｄａを推定する。

つづくステップＳ１００８で、ステップＳ１００７で推定したドライバ要求駆動力Ｆｄａと反発力Ｆｃとの大小関係を比較する。ドライバ要求駆動力Ｆｄａが反発力Ｆｃ以上（Ｆｄａ≧Ｆｃ）の場合は、ステップＳ１００９へ進む。ステップＳ１００９では、駆動力補正量ΔＤａとして−Ｆｃをセットし、ステップＳ１０１０で制動力補正量ΔＤｂに０をセットする。すなわち、Ｆｄａ−Ｆｃ≧０であることから、駆動力Ｆｄａを反発力Ｆｃにより補正した後も正の駆動力が残る。従って、補正量の出力は駆動力制御装置６３のみで行うことができる。この場合、車両の状態としては、ドライバがアクセルペダル６２を踏んでいるにも関わらず期待した程の駆動力が得られない状態となる。補正後の駆動力が走行抵抗より大きい場合には、加速が鈍くなる挙動としてドライバに感じられ、補正後の駆動力が走行抵抗より小さい場合には、減速する挙動としてドライバに感じられる。

一方、ステップＳ１００８が否定判定され、ドライバ要求駆動力Ｆｄａが反発力Ｆｃより小さい場合（Ｆｄａ＜Ｆｃ）は、駆動力制御装置６３のみでは目標とする補正量を出力できない。そこで、ステップＳ１０１１において駆動力補正量ΔＤａに−Ｆｄａをセットし、ステップＳ１０１２で制動力補正量ΔＤｂとして、補正量の不足分（Ｆｃ−Ｆｄａ）をセットする。この場合、車両の減速挙動としてドライバには察知される。

図２４に、駆動力および制動力の補正方法を説明する図を示す。図２４の横軸はアクセルペダル操作量ＳＡおよびブレーキペダル操作量ＳＢを示しており、原点０から右へ進むほどアクセルペダル操作量ＳＡが大きく、左へ進むほどブレーキペダル操作量ＳＢが大きいことを示している。図２４の縦軸は駆動力および制動力を示し、原点０から上へ進むほど駆動力が大きく、下へ進むほど制動力が大きいことを示している。

図２４において、アクセルペダル操作量ＳＡに応じた要求駆動力Ｆｄａ、およびブレーキペダル操作量ＳＢに応じた要求制動力Ｆｄｂをそれぞれ一点差線で示す。また、反発力Ｆｃに基づいて補正した駆動力および制動力を実線で示す。

アクセルペダル操作量ＳＡが大きく、アクセルペダル操作量ＳＡに応じた要求駆動力Ｆｄａが反発力Ｆｃ以上の場合は、駆動力を補正量ΔＤａに応じて減少方向に補正する。一方、アクセルペダル操作量ＳＡが小さく、アクセルペダル操作量ＳＡに応じた要求駆動力Ｆｄａが反発力Ｆｃよりも小さい場合は、駆動力を発生しないような補正量ΔＤａを設定して駆動力を補正する。さらに、反発力Ｆｃと要求駆動力Ｆｄａとの差を補正量ΔＤｂとして設定する。これにより、アクセルペダル操作量ＳＡに応じた緩制動を行う。

ブレーキペダル９２が踏み込まれると、補正量ΔＤｂに基づいて制動力を増大方向に補正する。これにより、全体として車両の走行抵抗を補正量、すなわち仮想弾性体の反発力Ｆｃに相当して増大させるように制駆動力の特性を補正している。

このようにステップＳ１０００で制駆動力補正量を算出した後、ステップＳ１１００へ進む。ステップＳ１１００では、ステップＳ８００で選択したアクセルペダル反力指令値ＦＡ、及びブレーキペダル反力指令値ＦＢを、それぞれアクセルペダル反力制御装置６０およびブレーキペダル反力制御装置９０へ出力する。アクセルペダル反力制御装置６０およびブレーキペダル反力制御装置９０は、それぞれコントローラ５０から入力される指令値に応じてアクセルペダル反力およびブレーキペダル反力を制御する。

ステップＳ１２００では、ステップＳ１０００で算出した駆動力補正量ΔＤａ、及び制動力補正量ΔＤｂをそれぞれ駆動力制御装置６３、及び制動力制御装置９３に出力する。駆動力制御装置６３は、駆動力補正量ΔＤａと要求駆動力Ｆｄａとから目標駆動力を算出し、算出した目標駆動力を発生するようにエンジンコントローラを制御する。また、制動力制御装置９３は、制動力補正量ΔＤｂと要求制動力Ｆｄｂとから目標制動力を算出し、目標制動力を発生するようにブレーキ液圧コントローラを制御する。

以下、図面を用いて一実施の形態による車両用運転操作補助装置１の作用を説明する。
図２５は、自車両と前方車両との間に仮想的に設定する２つの弾性体の様子を表している。第１の実施の形態においては、長さＬ１、バネ定数ｋ１の仮想弾性体が前方車両に当たって圧縮されると、車間時間ＴＨＷに基づく定常リスクポテンシャルＲＰ１が発生する。また、長さＬ２，ばね定数ｋ２の仮想弾性体が前方車両に当たって圧縮されると、余裕時間ＴＴＣに基づく過渡リスクポテンシャルＲＰ２が発生する。

図２６（ａ）〜（ｆ）に、自車両が先行車に接近していく場合の自車速Ｖｈ、相対速度Ｖｒ、車間距離Ｘ、リスクポテンシャルＲＰ１，ＲＰ２，反発力Ｆｃ、および反力指令値ＦＡの時系列変化をそれぞれ示す。

自車両が遠くから先行車に接近していく場合は、図２６（ａ）〜（ｃ）に示すように車速Ｖｈおよび車間距離Ｘは徐々に減少し、相対速度Ｖｒは徐々に増加する。相対速度Ｖｒがついているため、図２６（ｄ）に示すように余裕時間ＴＴＣに基づく過渡リスクポテンシャルＲＰ２が発生している。その後、車間距離Ｘが所定値を下回ると車間時間ＴＨＷに基づく定常リスクポテンシャルＲＰ１が発生し始める。

図２６（ｅ）に示すように、反発力Ｆｃに関しては、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく値Ｆｃ２と定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づく値Ｆｃ２から、常にセレクトハイによって補正量算出用の反発力Ｆｃを選択する。図２６（ｆ）に示すように操作反力ＦＡについては、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値に自車両の走行状況に応じて重み付けした値ＦＡ２と、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づく反力指令値ＦＡ１から、セレクトハイにより制御用の反力指令値ＦＡを選択する。

なお、ブレーキペダル反力については図示を省略するが、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値に自車両の走行状況に応じて重み付けした値ＦＢ２と、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づく反力指令値ＦＢ１から、セレクトローにより制御用の反力指令値ＦＢを選択する。

このように、遠くから先行車に接近していくような過渡的な状況では、先行車の減速度等に応じて重み付けされた、余裕時間ＴＴＣに基づく操作反力が発生し、自車両が先行車に追従しているような定常的な状況では、車間時間ＴＨＷに基づく操作反力が発生する。これにより、定常的なリスクに対して過渡的なリスクを早い段階からわかりやすく運転者に伝えることができ、運転者に早い段階での適切な運転操作を促すことができる。また、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反発力Ｆｃ２には重み付けをしないので、先行車に遠くから接近していくような状況において、不必要に大きな制駆動力制御を行うことがない。

また、自車両が先行車に追従走行しているときに、自車速Ｖｈや先行車速Ｖｔが変化して相対速度Ｖｒが大きくなると、その情報が重み付けされて操作反力として運転者に伝達されるので、運転者に過渡的な走行状況を素早く伝えることができる。

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）第１対象物判断部５１ａは、自車両前方の障害物に対して、自車両と障害物との車間距離Ｘおよび自車速Ｖｈに基づいて車両制御の対象物であるかを判断し、第１リスクポテンシャル算出部５２ａは、前方障害物が対象物である場合の定常リスクポテンシャルＲＰ１（第１のリスクポテンシャル）を算出する。そして、第１反力算出部５４ａは、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づいて、運転操作装置を操作する際に発生する反力指令値ＦＡ１、ＦＢ１（第１の操作反力）を算出する。一方、第２対象物判断部５１ｂは、自車両前方の障害物に対して、自車両と障害物との車間距離Ｘおよび相対車速Ｖｒに基づいて車両制御の対象物であるかを判断し、第２リスクポテンシャル算出部５２ｂは、前方障害物が対象物である場合の過渡リスクポテンシャルＲＰ２（第２のリスクポテンシャル）を算出する。そして、第２反力算出部５４ｂは、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づいて、運転操作装置を操作する際に発生する反力指令値ＦＡ２、ＦＢ２（第２の操作反力）を算出する。また、重み付け決定部５３は、自車両の周囲環境に基づいて過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２に重み付けをする。反力選択部５６は、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づく反力指令値ＦＡ１，ＦＢ１と、重み付けされた過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２とから、絶対値の大きい方の値を選択する。コントローラ５０は、選択された反力指令値を運転操作装置に発生するように制御を行う。これにより、自車両と前方障害物の車間距離Ｘと相対速度Ｖｒから算出される過渡的なリスクを、車間距離Ｘと自車速Ｖｈから算出される定常的なリスクに比べて早い段階から運転者にわかりやすく伝えることができる。
（２）第１反発力算出部５５ａは、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づいて、自車両に発生する駆動トルクを減少するための反発力Ｆｃ１（第１の補正量）を算出する。第２反発力算出部５５ｂは、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づいて、自車両に発生する駆動トルクを減少するための反発力Ｆｃ２（第２の補正量）を算出する。反発力算出部５７は、反発力Ｆｃ１と反発力Ｆｃ２から、大きい方の値を選択する。コントローラ５０は、選択された反発力Ｆｃに基づいて駆動トルクを減少するように制御を行う。これにより、自車両の加減速度を制御して運転者の運転操作を適切に補助することができる。また、反発力Ｆｃに関しては自車両の周囲環境に基づく重み付けを行わないので、不必要に大きな駆動力制御を行うことがない。
（３）駆動力制御装置６３は、アクセルペダル操作量ＳＡに応じた駆動トルクを発生させるようエンジンを制御する。コントローラ５０は、図２４に示すように、アクセルペダル操作量ＳＡに対する駆動トルクの関係を、選択された反発力Ｆｃに基づいて減少方向に補正する。接触の可能性が高くなると駆動トルクが大きく減少するので、運転者に自車両の加速の鈍化または減速感を与えて注意を喚起することができる。
（４）制動力制御装置９３は、ブレーキペダル操作量ＳＢに応じた制動トルクを発生させる。コントローラ５０は、図２４に示すようにブレーキペダル操作量ＳＢに対する制動トルクの関係を、選択された反発力Ｆｃに基づいて増大方向に補正する。具体的には、障害物との接触の可能性が高い場合に運転者がブレーキペダル操作を行うと、制動力補正量ΔＤｂだけ増大した制動力が発生し、運転者の減速操作を適切に補助することができる。
（５）コントローラ５０は、少なくとも定常リスクポテンシャルＲＰ１と過渡リスクポテンシャルＲＰ２がともに所定値以上の場合に、反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２に重み付けをする。具体的には、図２６（ｄ）において定常リスクポテンシャルＲＰ１と過渡リスクポテンシャルＲＰ２がともに所定値０以上の場合（時間ｔ＝ｔａ〜ｔｂ）に、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２に重み付けをする。従って、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づく反力指令値ＦＡ１，ＦＢ１に対して、重み付けされた過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２が優先的に選択され、過渡的なリスクをわかりやすく運転者に伝えることができる。
（６）コントローラ５０は、少なくとも定常リスクポテンシャルＲＰ１と過渡リスクポテンシャルＲＰ２がともに所定値以上で、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づく反力指令値ＦＡ１，ＦＢ２よりも過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２が大きい場合に、反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２に重み付けをする。具体的には、図２６（ｆ）における時間ｔ＝ｔａ〜ｔｃに、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２に重み付けをする。従って、過渡的なリスクを強調してわかりやすく運転者に伝えることができる。
（７）コントローラ５０は、定常リスクポテンシャルＲＰ１と過渡リスクポテンシャルＲＰ２がともに所定値以上で、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づく反力指令値ＦＡ１，ＦＢ１よりも重み付けをした反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２が大きくなる場合に、反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２に重み付けをする。具体的には、図２６（ｄ）における時間ｔ＝ｔａ〜ｔｄ）に、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２に重み付けをする。従って、定常リスクポテンシャルＲＰ１に基づく反力指令値ＦＡ１，ＦＢ１に対して、重み付けされた過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２が優先的に選択され、過渡的なリスクをわかりやすく運転者に伝えることができる。
（８）コントローラ５０は、前方障害物が移動物であるか停止物であるかを認識し、移動物である場合には停止物である場合に比べて反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２が大きくなるように重み付けをする。これにより、先行車が移動してリスクが高くなっていることを運転者に知らせることができる。
（９）コントローラ５０は、前方障害物が減速中の場合は減速中でない場合に比べて反力指令値ＦＡ２，ＦＢ２が大きくなるように重み付けをする。これにより、先行車が減速してリスクが高くなっていることを運転者に知らせることができる。
（１０）第１対象物判断部５１ａは、車間距離Ｘを自車速Ｖｈで除して算出される車間時間ＴＨＷが所定値Ｔｈ１よりも小さくなった場合に、障害物が対象物であると判断し、第２対象物判断部５１ｂは、車間距離Ｘを相対車速Ｖｒで除して算出される余裕時間ＴＴＣが所定値Ｔｈ２よりも小さくなった場合に、障害物が対象物であると判断する。これにより、異なる判断基準に基づいて効果的な対象物判断を容易に行うことができる。
（１１）コントローラ５０は、運転操作装置の操作反力としてアクセルペダル６２に発生するアクセルペダル反力を制御する。運転者が触れる機会の多いアクセルペダル６２の操作反力を制御することにより、リスクポテンシャルＲＰを確実に運転者に知らせることができる。
（１２）コントローラ５０は、運転操作装置の操作反力としてブレーキペダル９２に発生するブレーキペダル反力を制御する。リスクポテンシャルＲＰが大きくなるほどブレーキペダル操作反力を小さくするので、運転者がブレーキペダル操作を行う際に運転者の減速操作を補助することができる。

《第２の実施の形態》
以下に、本発明の第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置２について説明する。図２７に、第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置２の構成を示す。図２７において、図１に示した第１の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第１の実施の形態との相違点を主に説明する。

図２７に示すように、車両用運転操作補助装置２は、自車両周囲の環境を検出する環境認識装置３０を備えている。環境認識装置３０は、例えばナビゲーションシステムであり、自車両が走行する車線にトンネルやカーブが存在するかを検出する。環境認識装置３０からの信号は、コントローラ５０Ａに入力される。

図２８は、コントローラ５０Ａの内部および周辺の構成を示すブロック図である。コントローラ５０Ａは、環境認識装置３０で検出された周囲環境に基づいて、重み付け決定部５３Ａにおいて重み付け乗数Ｋを算出する。このように、第２の実施の形態においては、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値Ｆａ２，Ｆｂ２を、周囲環境に基づいて重み付けする。

以下に、コントローラ５０Ａにおける重み付け決定処理（図８のステップＳ５００の処理）を図２９を用いて説明する。
ステップＳ５１１では、環境認識装置３０からの信号に基づいて、自車線の前方にトンネルやカーブが存在するかを判定する。ステップＳ５１１が肯定判定されると、ステップＳ５１２へ進む。トンネルやカーブが存在する場合は、これらが存在しない場合に比べて先行車に対する運転者の注意が散漫になる傾向にあるので、重み付け乗数Ｋを１よりも大きい所定値Ｋ０（例えばＫ０＝１．４）まで徐々に増加させる。そこで、ステップＳ５１２において、前回周期で設定した重み付け乗数Ｋ_zに所定の変化量ΔＫを加算した値（Ｋ_z＋ΔＫ）が、所定値Ｋ０以下であるか否かを判定する。

ステップＳ５１２が肯定判定されると、ステップＳ５１３へ進んで前回の重み付け乗数Ｋ_zに所定の変化量ΔＫを加算した値（Ｋ_z＋ΔＫ）を、今回の重み付け乗数Ｋとして設定する。一方、ステップＳ５１２が否定判定されると、ステップＳ５１４ヘ進んで所定値Ｋ０を重み付け乗数Ｋとして設定する。また、ステップＳ５１１が否定判定された場合は、ステップＳ５１５へ進んで重み付け乗数Ｋを１に設定する。
以上説明したように算出した重み付け乗数Ｋを用いて、過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づく反力指令値Ｆａ２，Ｆｂ２に重み付けを行う。

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の実施の形態による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。
コントローラ５０は、自車線前方にトンネルまたはカーブがあるかを認識し、トンネルまたはカーブがある場合は、ない場合に比べて反力指令値ＦＡ２、ＦＢ２が大きくなるように重み付けをする。これにより、運転者の先行車に対する注意力が低下するような状況において、過渡的なリスクを運転者にわかりやすく伝えることができる。

上述した第２の実施の形態においては、環境認識装置３０で自車線にトンネルやカーブがあるか否かを検出し、重み付け乗数Ｋを自車線の道路状況に基づいて設定した。重み付け乗数Ｋを算出するための周囲環境の他の例を、以下に示す。
・夜間／昼間
・明るさ
・天候（晴れ／雨または雪）

夜間か昼間であることは、例えばナビゲーションシステムやＧＰＳ受信機から得られる時刻信号に基づいて検出する。夜間であると認識された場合は重み付け乗数Ｋを昼間の場合よりも大きくすることにより、過渡的なリスクを運転者にわかりやすく伝えることができる。明るさは、例えば光りセンサや、前照灯のオン／オフによって検出する。前照灯がオンされている場合、すなわち暗い場合は、明るい場合よりも重み付け乗数Ｋを大きくすることにより、過渡的なリスクを運転者にわかりやすく伝えることができる。天候は、例えば雨滴センサや、ワイパーのオン／オフによって検出する。ワイパーがオンされている場合、すなわち晴れていない場合は、晴れている場合に比べて重み付け乗数Ｋを大きくすることにより、過渡的なリスクを運転者にわかりやすく伝えることができる。

《第３の実施の形態》
以下に、本発明の第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、図１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。

上述した第１の実施の形態においては、前方障害物が制御の対象物であるか否かを判定し、対象物である場合に操作反力制御および制駆動力制御を行った。第３の実施の形態では、これに加えて、制御の対象となっている前方障害物と自車両との接触の可能性を判断し、接触可能性が高い場合に、その可能性を低くするような操作反力制御および制駆動力制御を行う。

図３０に、第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置のコントローラ５０Ｂの構成を示す。図３に示すように、コントローラ５０Ｂは、第１接触可能性判断部５１ｃ、第２接触可能性判断部５１ｄ，第３リスクポテンシャル算出部５２ｃ、第４リスクポテンシャル算出部５２ｄ、第３反力算出部５４ｃ、第４反力算出部５４ｄ、第３反発力算出部５５ｃ、および第４反発力算出部５５ｄをさらに備えている。

第１接触可能性判断部５１ｃは、レーザレーダ１０および車速センサ２０から入力される自車両前方の障害物状況に基づいて、自車両が前方の障害物と接触する可能性が高いか否かを予測する。第３リスクポテンシャル算出部５２ｃは、障害物との接触の可能性が高い場合の定常的なリスクポテンシャルＲＰ３を算出する。第３反力算出部５４ｃは、第３リスクポテンシャル算出部５２ｃで算出した定常リスクポテンシャルＲＰ３からアクセルペダル６２の反力制御量、及びブレーキペダル９２の反力制御量を算出する。第３反発力算出部５５ｃは、第３リスクポテンシャル算出部５２ｃで算出した定常リスクポテンシャルＲＰ３から、仮想弾性体の反発力を算出する。

第２接触可能性判断部５１ｄは、レーザレーダ１０および車速センサ２０から入力される自車両前方の障害物状況に基づいて、自車両が前方の障害物と接触する可能性が高いか否かを予測する。ここで、第２接触可能性判断部５１ｄにおける接触可能性の判断基準は、第１接触可能性判断部５１ｃにおける判断基準とは異なっている。第４リスクポテンシャル算出部５２ｄは、接触可能性が高い場合の過渡的なリスクポテンシャルＲＰ４を算出する。第４反力算出部５４ｄは、第４リスクポテンシャル算出部５２ｄで算出した過渡リスクポテンシャルＲＰ４からアクセルペダル６２の反力制御量、及びブレーキペダル９２の反力制御量を算出する。第４反発力算出部５５ｄは、第４リスクポテンシャル算出部５２ｄで算出した過渡リスクポテンシャルＲＰ４から、仮想弾性体の反発力を算出する。

反力選択部５６は、第１反力算出部５４ａ〜第４反力算出部５４ｄでそれぞれ算出されたアクセルペダル反力制御量およびブレーキペダル反力制御量から、実際の制御に用いる反力制御量を選択する。反発力選択部５７は、第１反発力算出部５５ａ〜第４反発力算出部５５ｄでそれぞれ算出された仮想弾性体の反発力から、実際の制御に用いる反発力を選択する。補正量算出部５８は、反発力選択部５７で選択した反発力に基づいて、自車両の制駆動力の補正量を算出する。

以下に、第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置の動作を詳細に説明する。図３１に、第３の実施の形態のコントローラ５０Ｂにおける運転操作補助制御処理の処理手順のフローチャートを示す。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Ｓ１００〜Ｓ３００での処理は、図８に示した第１の実施の形態のフローチャートと同様であるので説明を省略する。

ステップＳ３５０では、障害物と自車両が接触する可能性があるか否かを判断する。ここで行う処理を図３２のフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ３５１では、ステップ３００で算出した車間時間ＴＨＷをしきい値Ｔｈ３と比較する。車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔｈ３（Ｔｈ３＜Ｔｈ１）以上の場合（ＴＨＷ≧Ｔｈ３）は、自車両が前方障害物と接触する可能性が低いと判断して、ステップＳ３５２へ進み、車間時間ＴＨＷに基づく接触可能性フラグFlg_thw1に０をセットする。一方、車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔｈ３よりも小さい場合（ＴＨＷ＜Ｔｈ３）は、自車両が前方障害物と接触する可能性が高いと判断し、ステップＳ３５３へ進んで車間時間ＴＨＷに基づく接触可能性フラグFlg_thw1に１をセットする。

ステップＳ３５４では、ステップ３００で算出した余裕時間ＴＴＣをしきい値Ｔｈ４と比較する。余裕時間ＴＴＣＷがしきい値Ｔｈ４（Ｔｈ４＜Ｔｈ２）以上の場合（ＴＴＣ≧Ｔｈ４）は、自車両が前方障害物と接触する可能性が低いと判断して、ステップＳ３５５へ進み、余裕時間ＴＴＣに基づく接触可能性フラグFlg_ttc1に０をセットする。一方、余裕時間ＴＴＣがしきい値Ｔｈ４よりも小さい場合（ＴＴＣ＜Ｔｈ４）は、自車両が前方障害物と接触する可能性が高いと判断し、ステップＳ３５６へ進んで余裕時間ＴＴＣに基づく接触可能性フラグFlg_ttc1に１をセットする。

このようにステップＳ３５０で接触可能性を予測した後、ステップＳ４５０へ進む。
ステップＳ４５０では、車間時間ＴＨＷに基づいて前方障害物を対象物と判定した場合のリスクポテンシャルＲＰ１と、余裕時間ＴＴＣに基づいて対象物と判定した場合のリスクポテンシャルＲＰ２をそれぞれ算出する。さらに、車間時間ＴＨＷに基づいて前方障害物との接触可能性が高いと判断した場合のリスクポテンシャルＲＰ３と、余裕時間ＴＴＣに基づいて前方障害物との接触可能性が高いと判断した場合のリスクポテンシャルＲＰ４を算出する。ここでは、自車両と前方障害物の間に車間時間ＴＨＷに基づく仮想弾性体と余裕時間ＴＴＣに基づく仮想弾性体をそれぞれ２つずつ設け、リスクポテンシャルＲＰ１〜ＲＰ４を算出する。ここで行う処理を、図３３のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ４０１〜Ｓ４０８における処理は、図１１のフローチャートにおける処理と同様であるので説明を省略する。
ステップＳ４０９では、ステップＳ３５０で設定した車間時間ＴＨＷに基づく接触の可能性が高いか否かを判定する。車間時間ＴＨＷに基づく接触可能性が高い場合（Flg_thw1＝１）は、ステップＳ４１０へ進む。ステップＳ４１０では、仮想弾性体の長さを表す基準距離Ｌ３を算出する。基準距離Ｌ３は、ステップＳ３５０で用いた車間時間ＴＨＷのしきい値Ｔｈ３と自車速Ｖｈを用いて、以下の（式１１）から算出する。
Ｌ３＝Ｔｈ３×Ｖｈ ・・・（式１１）

ステップＳ４１１では、ステップＳ４１０で算出した基準距離Ｌ３を用いて、以下の（式１２）から車間時間ＴＨＷに基づく定常的なリスクポテンシャルＲＰ３を算出する。
ＲＰ３＝ｋ３×（Ｌ３−Ｘ） ・・・（式１２）
（式１２）においてｋ３は予め設定した仮想弾性体のばね定数である。

一方、ステップＳ４０９で前方障害物との接触可能性が低いと判定された場合は、ステップＳ４１２へ進んで定常リスクポテンシャルＲＰ３＝０にする。
ステップＳ４１３では、ステップＳ３５０で設定した余裕時間ＴＴＣに基づく接触可能性フラグFlg_ttc1から自車両が前方障害物に接触する可能性が高いか否かを判定する。余裕時間ＴＴＣに基づく接触可能性が高い場合（Flg_ttc1＝１）は、ステップＳ４１４へ進む。

ステップＳ４１４では、仮想弾性体の長さを表す基準距離Ｌ４を算出する。基準距離Ｌ４は、ステップＳ３５０で用いた余裕時間ＴＴＣのしきい値Ｔｈ４と、自車両と前方障害物との相対速度Ｖｒを用いて、以下の（式１３）から算出する。
Ｌ４＝Ｔｈ４×Ｖｒ ・・・（式１３）

ステップＳ４１５では、ステップＳ４１４で算出した基準距離Ｌ４を用いて、以下の（式１４）から余裕時間ＴＴＣに基づく過渡的なリスクポテンシャルＲＰ４を算出する。
ＲＰ４＝ｋ４×（Ｌ４−Ｘ） ・・・（式１４）
（式１４）においてｋ４は予め設定した仮想弾性体のばね定数である。

一方、ステップＳ４１３で接触可能性が低いと判定された場合は、ステップＳ４１６へ進んで過渡リスクポテンシャルＲＰ４＝０にする。
このようにステップＳ４５０でリスクポテンシャルＲＰを算出した後は、ステップＳ５００へ進んで重み付け乗数Ｋを算出する。

ステップＳ６５０では、ステップＳ４５０で算出したリスクポテンシャルＲＰ１〜ＲＰ４およびステップＳ５００で算出した重み付け乗数Ｋから、アクセルペダル６２の反力制御指令値ＦＡ１〜ＦＡ４およびブレーキペダル９２の反力制御指令値ＦＢ１〜ＦＢ４を算出する。ここでの処理を図３４のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ６０１およびＳ６０２では、上述した第１の実施の形態と同様に、図１６に示す関係に従って定常リスクポテンシャルＲＰ１および過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づくアクセルペダル反力制御指令値ＦＡ１、Ｆａ２を算出する。つづくステップＳ６１１およびＳ６１２では、ステップＳ４５０で算出した接触可能性が高い場合の定常リスクポテンシャルＲＰ３および過渡リスクポテンシャルＲＰ４に基づいて、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡ３，ＦＡ４を算出する。

つづくステップＳ６０３およびＳ６０４では、上述した第１の実施の形態と同様に、図１７に示す関係に従って定常リスクポテンシャルＲＰ１および過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づくブレーキペダル反力制御指令値ＦＢ１、Ｆｂ２を算出する。ステップＳ６１３およびＳ６１４では、ステップＳ４５０で算出した接触可能性が高い場合の定常リスクポテンシャルＲＰ３および過渡リスクポテンシャルＲＰ４に基づいて、ブレーキペダル反力制御指令値ＦＢ３，ＦＢ４を算出する。

つづくステップＳ６０５では、ステップＳ６０２で算出した過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づくアクセルペダル反力制御指令値Ｆａ２と、ステップＳ６０４で算出した過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づくブレーキペダル反力制御指令値Ｆｂ２に、ステップＳ５００で算出した重み付け乗数Ｋをかけ、重み付け後の反力制御指令値ＦＡ２，ＦＢ２を算出する。

このようにステップＳ６５０で運転操作反力を算出した後、ステップＳ７５０へ進む。
ステップＳ７５０では、ステップＳ４５０で算出した定常リスクポテンシャルＲＰ１，ＲＰ３および過渡リスクポテンシャルＲＰ２，ＲＰ４に基づいて、仮想的に設定した弾性体からの反発力Ｆｃを算出する。ここでの処理を図３５のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ７０１およびＳ７０２では、上述した第１の実施の形態と同様に、図１９に示すリスクポテンシャルＲＰと反発力Ｆｃとの関係に従って、定常リスクポテンシャルＲＰ１および過渡リスクポテンシャルＲＰ２に基づいて反発力Ｆｃ１，Ｆｃ２をそれぞれ算出する。つづくステップＳ７０３およびＳ７０４では、接触可能性が高い場合の定常リスクポテンシャルＲＰ３および過渡リスクポテンシャルＲＰ４に基づいて、反発力Ｆｃ３，Ｆｃ４をそれぞれ算出する。

このようにステップＳ７５０において反発力Ｆｃを算出した後、ステップＳ８５０へ進む。ここでは、図３６のフローチャートに示すように、まずステップＳ８１１においてステップＳ６５０で算出したアクセルペダル反力制御指令値ＦＡ１〜ＦＡ４から、セレクトハイにより制御用のアクセルペダル反力制御指令値ＦＡを選択する（ＦＡ＝max（ＦＡ１，ＦＡ２，ＦＡ３，ＦＡ４））。つづくステップＳ８１２では、ステップＳ６５０で算出したブレーキペダル反力制御指令値ＦＢ１〜ＦＢ４から、セレクトローにより制御用のブレーキペダル反力制御指令値ＦＢを選択する（ＦＢ＝max（ＦＢ１，ＦＢ２，ＦＢ３，ＦＢ４））。

ステップＳ９５０では、ステップＳ７５０で算出した反発力Ｆｃ１〜Ｆｃ４から、セレクトハイにより補正量算出用の反発力Ｆｃを選択する（Ｆｃ＝max（Ｆｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３，Ｆｃ４）、図３７のステップＳ９１１）。
以降、ステップＳ１０００〜Ｓ１２００における処理は、図８のフローチャートにおける処理と同様であるので説明を省略する。

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の実施の形態による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。
第１接触可能性判断部５１ｃは、前方障害物に対して車間距離Ｘと自車速Ｖｈに基づいて自車両との接触の可能性を判断する。第３リスクポテンシャル算出部５２ｃは、自車両と障害物との接触可能性が高い場合の定常リスクポテンシャルＲＰ３（第３のリスクポテンシャル）を算出し、第３反力算出部５４ｃは、定常リスクポテンシャルＲＰ３に基づいて反力指令値ＦＡ３，ＦＢ３（第３の操作反力）を算出する。一方、第２接触可能性判断部５１ｄは、前方障害物に対して車間距離Ｘと相対車速Ｖｒに基づいて自車両との接触の可能性を判断する。第４リスクポテンシャル算出部５２ｄは、自車両と障害物との接触可能性が高い場合の過渡リスクポテンシャルＲＰ４（第４のリスクポテンシャル）を算出し、第４反力算出部５４ｄは、過渡リスクポテンシャルＲＰ４に基づいて反力指令値ＦＡ４，ＦＢ４（第４の操作反力）を算出する。反力選択部５６は、反力指令値ＦＡ１〜ＦＡ４、ＦＢ１〜ＦＢ４から、絶対値の最も大きい値を制御用の反力指令値ＦＡ、ＦＢとして選択する。これにより、前方障害物との接触の可能性が高くなった場合での操作反力制御を行うことにより運転者の適切な運転操作を促すことができる。

同様に、定常リスクポテンシャルＲＰ３に基づく反発力Ｆｃ３，および過渡リスクポテンシャルＲＰ４に基づく反発力Ｆｃ４をさらに算出し、反発力選択部５７において反発力Ｆｃ１〜Ｆｃ４から最も大きい値を選択して制駆動力制御を行う。これにより、前方障害物との接触の可能性が高くなった場合に、接触可能性を低くするような制駆動力制御を行うことができる。

なお、以上説明した第１から第３の実施の形態においては、リスクポテンシャルＲＰに応じた操作反力制御と制駆動力制御とを行ったが、いずれか一方の制御のみを行うこともできる。また、制動力制御は行わず、駆動力制御のみを行うこともできる。

上述した一実施の形態においては、自車両周囲の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およびブレーキペダル反力制御をそれぞれ行った。ただし、これには限定されず、アクセルペダル反力制御のみ、またはブレーキペダル反力制御のみを行うこともできる。

以上説明した第１から第３の実施の形態においては、障害物検出手段として、レーザレーダ１０を用いた。第１対象物判断手段、第１リスクポテンシャル算出手段、第１操作反力算出手段、第２対象物判断手段、第２リスクポテンシャル算出手段、第２操作反力算出手段、重み付け手段、操作反力選択手段、第１補正量算出手段、第２補正量算出手段、補正量選択手段、駆動トルク補正手段および制動トルク補正手段として、コントローラ５０、５０Ａを用いた。周囲環境認識手段として、レーザレーダ１０，および環境認識装置３０を用いた。また第１接触可能性判断手段、第３リスクポテンシャル算出手段、第３操作反力算出手段、第２接触可能性反断手段、第４リスクポテンシャル算出手段、および第４操作反力算出手段として、コントローラ５０Ｂを用いた。さらに、操作反力発生手段としてアクセルペダル反力制御装置６０およびブレーキペダル反力制御装置９０を用い、エンジン制御手段として駆動力制御装置６３を用い、ブレーキ制御手段として制動力補正装置９３を用いた。アクセルペダル操作量検出手段としてアクセルペダルストロークセンサ６４を用い、ブレーキペダル操作量検出手段としてブレーキペダルストロークセンサ９４を用いた。ただし、これらには限定されず、障害物検出手段として、レーザレーダ１０の代わりに例えば別方式のミリ波レーダを用いることもできる。

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。 駆動力制御の概要を説明する図。 アクセルペダル操作量と要求駆動力との関係を示す図。 制動力制御の概要を説明する図。 ブレーキペダル操作量と要求制動力との関係を示す図。 コントローラの内部の構成を示すブロック図。 第１の実施の形態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。 対象物判断処理を説明するフローチャート。 （ａ）（ｂ）制駆動力制御の概念を説明する図。 リスクポテンシャル算出処理を説明するフローチャート。 重み付け決定処理を説明するフローチャート。 先行車速と重み付け乗数との関係を示す図。 先行車加速度と重み付け乗数との関係を示す図。 操作反力算出処理を説明するフローチャート。 リスクポテンシャルとアクセル反力制御指令値との関係を示すマップ。 リスクポテンシャルとブレーキ反力制御指令値との関係を示すマップ。 反発力算出処理を説明するフローチャート。 リスクポテンシャルと反発力との関係を示すマップ。 操作反力選択処理を説明するフローチャート。 反発力選択処理を説明するフローチャート。 制駆動力補正量算出処理を説明するフローチャート。 （ａ）（ｂ）駆動力補正量および制動力補正量の変化をそれぞれ説明する図。 駆動力補正および制動力補正の特性を説明する図。 第１の実施の形態の作用を説明する図。 （ａ）〜（ｆ）自車両が先行車に接近する場合の自車速、相対速度、車間距離、リスクポテンシャル、反発力およびアクセルペダル反力の時系列変化を示す図。 第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置のシステム図。 コントローラの内部の構成を示すブロック図。 重み付け決定処理を説明するフローチャート。 第３の実施の形態によるコントローラ内部の構成を示すブロック図。 第３の実施の形態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。 接触可能性判断処理を説明するフローチャート。 リスクポテンシャル算出処理を説明するフローチャート。 操作反力算出処理を説明するフローチャート。 反発力算出処理を説明するフローチャート。 操作反力選択処理を説明するフローチャート。 反発力選択処理を説明するフローチャート。

符号の説明

１０：レーザレーダ
２０：車速センサ
５０：コントローラ
６０：アクセルペダル反力制御装置
６３：駆動力制御装置
６４：アクセルペダルストロークセンサ
９０：ブレーキペダル反力制御装置
９３：制動力制御装置
９４：ブレーキペダルストロークセンサ

Claims (17)

1. 自車両前方の障害物を検出する障害物検出手段と、
   前記障害物検出手段によって検出される前記障害物に対して、前記自車両と前記障害物との車間距離および自車速に基づいて車両制御の対象物であるかを判断する第１対象物判断手段と、
   前記障害物検出手段による検出結果と、前記第１対象物判断手段からの判断結果に基づいて、前記対象物であると判断された前記障害物に対する第１のリスクポテンシャルを算出する第１リスクポテンシャル算出手段と、
   前記第１リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記第１のリスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置を操作する際に発生する第１の操作反力を算出する第１操作反力算出手段と、
   前記障害物検出手段によって検出される前記障害物に対して、前記自車両と前記障害物との前記車間距離および相対車速に基づいて前記車両制御の対象物であるかを判断する第２対象物判断手段と、
   前記障害物検出手段による検出結果と、前記第２対象物判断手段からの判断結果に基づいて、前記対象物であると判断された前記障害物に対する第２のリスクポテンシャルを算出する第２リスクポテンシャル算出手段と、
   前記第２リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記第２のリスクポテンシャルに基づいて、前記運転操作装置を操作する際に発生する第２の操作反力を算出する第２操作反力算出手段と、
   前記自車両の周囲環境を認識する周囲環境認識手段と、
   前記周囲環境認識手段による認識結果に基づいて、前記第２のリスクポテンシャルに基づいて算出される前記第２の操作反力に重み付けをする重み付け手段と、
   前記第１のリスクポテンシャルに基づく前記第１の操作反力と、前記重み付け手段によって重み付けされた、前記第２のリスクポテンシャルに基づく前記第２の操作反力から、絶対値の大きい方の値を選択する操作反力選択手段と、
   前記操作反力選択手段によって選択された操作反力を前記運転操作装置に発生させる操作反力発生手段とを備え、
   前記第１対象物判断手段は、前記車間距離を前記自車速で除して算出される車間時間が第１の所定値よりも小さくなった場合に、前記障害物が前記対象物であると判断し、
   前記第２対象物判断手段は、前記車間距離を前記相対車速で除して算出される余裕時間が第２の所定値よりも小さくなった場合に、前記障害物が前記対象物であると判断することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
2. 請求項１に記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記第１のリスクポテンシャルに基づいて、前記自車両に発生する駆動トルクを減少するための第１の補正量を算出する第１補正量算出手段と、
   前記第２のリスクポテンシャルに基づいて、前記駆動トルクを減少するための第２の補正量を算出する第２補正量算出手段と、
   前記第１補正量算出手段によって算出される前記第１の補正量と、前記第２補正量算出手段によって算出される前記第２の補正量から、大きい方の値を選択する補正量選択手段と、
   前記補正量選択手段によって選択された補正量に基づいて前記駆動トルクを減少する駆動トルク補正手段とをさらに備えることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
3. 請求項２に記載の車両用運転操作補助装置において、
   アクセルペダルの操作量を検出するアクセルペダル操作量検出手段と、
   前記アクセルペダル操作量に応じた駆動トルクを発生するようエンジンを制御するエンジン制御手段とをさらに備え、
   前記駆動トルク補正手段は、前記アクセルペダル操作量に対する前記駆動トルクの関係を、前記補正量に基づいて減少方向に補正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、
   ブレーキペダルの操作量を検出するブレーキペダル操作量検出手段と、
   前記ブレーキペダル操作量に応じた制動トルクを発生するブレーキ制御手段と、
   前記補正量選択手段によって選択された前記補正量に基づいて、前記ブレーキペダル操作量に対する前記制動トルクの関係を増大方向に補正する制動トルク補正手段とをさらに備えることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記重み付け手段は、少なくとも前記第１のリスクポテンシャルと前記第２のリスクポテンシャルがともに所定値以上の場合に、前記第２の操作反力に重み付けを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１から請求項４のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記重み付け手段は、少なくとも前記第１のリスクポテンシャルと前記第２のリスクポテンシャルがともに所定値以上で、前記第１のリスクポテンシャルに基づく前記第１の操作反力よりも前記第２のリスクポテンシャルに基づく前記第２の操作反力が大きい場合に、前記第２の操作反力に重み付けを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１から請求項４のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記重み付け手段は、少なくとも前記第１のリスクポテンシャルと前記第２のリスクポテンシャルがともに所定値以上で、前記第１のリスクポテンシャルに基づく前記第１の操作反力よりも重み付けをした前記第２の操作反力が大きくなる場合に、前記第２の操作反力に重み付けを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１から請求項７のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記周囲環境認識手段は、前記障害物が移動物であるか停止物であるかを認識し、
   前記重み付け手段は、前記周囲環境認識手段によって前記障害物が前記移動物であると認識された場合に、前記障害物が前記停止物である場合に比べて前記第２の操作反力が大きくなるように重み付けを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１から請求項７のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記周囲環境認識手段は、前記障害物が減速中であるかを認識し、
   前記重み付け手段は、前記周囲環境認識手段によって前記障害物が減速中であると認識された場合、前記障害物が減速中でない場合に比べて前記第２の操作反力が大きくなるように重み付けを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１から請求項７のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記周囲環境認識手段は、自車線前方にトンネルまたはカーブがあるかを認識し、
    前記重み付け手段は、前記周囲環境認識手段によって前記トンネルまたは前記カーブがあると認識された場合、前記トンネルまたは前記カーブがない場合に比べて前記第２の操作反力が大きくなるように重み付けを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１から請求項７のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記周囲環境認識手段は、昼間であるか夜間であるかを認識し、
    前記重み付け手段は、前記周囲環境認識手段によって夜間であると認識された場合、昼間の場合に比べて前記第２の操作反力が大きくなるように重み付けを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１から請求項７のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記周囲環境認識手段は、自車両周囲の明るさを認識し、
    前記重み付け手段は、前記周囲環境認識手段による認識結果から、暗い場合は明るい場合に比べて前記第２の操作反力が大きくなるように重み付けをすることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
13. 請求項１から請求項７のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記周囲環境認識手段は、天候を認識し、
    前記重み付け手段は、前記周囲環境認識手段による認識結果から、晴れていない場合は晴れている場合に比べて前記第２の操作反力が大きくなるように重み付けを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において、
    前記運転操作装置は、アクセルペダルを含むことを特徴とする車両用運転操作補助装置。
15. 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において、
    前記運転操作装置は、ブレーキペダルを含むことを特徴とする車両用運転操作補助装置。
16. 請求項１から請求項１５のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記障害物検出手段によって検出される前記障害物に対して、前記自車両と前記障害物との前記車間距離および前記自車速に基づいて前記自車両と前記障害物との接触の可能性を判断する第１接触可能性判断手段と、
    前記障害物検出手段による検出結果と、前記第１接触可能性判断手段からの判断結果に基づいて、前記自車両と前記障害物との接触可能性が高い場合の前記障害物に対する第３のリスクポテンシャルを算出する第３リスクポテンシャル算出手段と、
    前記第３リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記第３のリスクポテンシャルに基づいて、前記運転操作装置を操作する際に発生する第３の操作反力を算出する第３操作反力算出手段と、
    前記障害物検出手段によって検出される前記障害物に対して、前記自車両と前記障害物との前記車間距離および前記相対車速に基づいて前記自車両と前記障害物との接触の可能性を判断する第２接触可能性判断手段と、
    前記障害物検出手段による検出結果と、前記第２接触可能性判断手段からの判断結果に基づいて、前記自車両と前記障害物との接触可能性が高い場合の前記障害物に対する第４のリスクポテンシャルを算出する第４リスクポテンシャル算出手段と、
    前記第４リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記第４のリスクポテンシャルに基づいて、前記運転操作装置を操作する際に発生する第４の操作反力を算出する第４操作反力算出手段とをさらに備え、
    前記操作反力選択手段は、前記第１のリスクポテンシャルに基づく前記第１の操作反力と、前記重み付け手段によって重み付けされた、前記第２のリスクポテンシャルに基づく前記第２の操作反力と、前記第３のリスクポテンシャルに基づく前記第３の操作反力と、前記第４のリスクポテンシャルに基づく前記第４の操作反力から、絶対値の最も大きい値を選択し、
    前記第１接触可能性判断手段は、前記車間時間が、前記第１の所定値よりも小さい第３の所定値よりも小さくなった場合に、前記障害物との接触可能性が高いと判断し、
    前記第２接触可能性判断手段は、前記余裕時間が、前記第２の所定値よりも小さい第４の所定値よりも小さくなった場合に、前記障害物との接触可能性が高いと判断することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
17. 請求項１から請求項１６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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