JP4779355B2

JP4779355B2 - 車両用運転操作補助装置用の表示装置および表示方法

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Publication number: JP4779355B2
Application number: JP2004369762A
Authority: JP
Inventors: 健木村
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2004-12-21
Filing date: 2004-12-21
Publication date: 2011-09-28
Anticipated expiration: 2024-12-21
Also published as: JP2006175936A

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用の表示装置に関する。

運転者の操作を補助する装置として、自車両と障害物との接近状態に応じてアクセルペダルの操作反力を制御するとともに自車両に制動力を発生させるものが知られている（例えば特許文献１参照）。この装置は、自車両と障害物との車間距離および相対速度に基づいて検出した接近状態を緩和するように、アクセルペダル反力および制動力を連続的に制御し、自車両周囲のリスク情報の伝達と運転操作の補助を行っている。また、障害物の危険度が所定値を超える場合に、表示により報知を行う装置が知られている（例えば特許文献２参照）。

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２００３−２６７２０１号公報特開２００４−１３４６６号公報

上述した特許文献１に開示された従来の運転操作補助装置では、自車両周囲のリスク情報をアクセルペダル反力と制動力により運転者に伝達することができるが、特にリスクが低い領域では運転者に違和感を与える可能性があるため、アクセルペダル反力や制動力を介して確実な情報伝達を行うことは難しい。そこで、アクセルペダル反力や制動力に加えて表示を用いたわかりやすいリスク情報の伝達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用の表示装置は、自車両前方の障害物を検出する障害物検出手段と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、障害物検出手段および走行状態検出手段による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、リスクポテンシャル算出手段によって算出されるリスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置に発生する操作反力および自車両に発生する制駆動力の少なくともいずれかを制御する車両制御手段とを有する車両用運転操作補助装置用の表示装置において、表示手段と、自車両の前方領域を表す画像と、リスクポテンシャルの要因を強調するシンボルと、車両制御手段による制御作動領域を表す仮想物体とを表示するよう表示手段を制御する表示制御手段とを備え、リスクポテンシャルの要因は、自車両前方の先行車であり、リスクポテンシャルは、先行車に対する接近度合に基づいてリスクポテンシャル算出手段によって算出され、表示制御手段は、自車線前方の先行車を表すシンボルと自車線外の車両を表すシンボルとを異なる色で表示し、リスクポテンシャルの要因である先行車を強調表示する。
本発明による車両用運転操作補助装置用の表示装置は、自車両前方の障害物を検出する障害物検出手段と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、障害物検出手段および走行状態検出手段による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、リスクポテンシャル算出手段によって算出されるリスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置に発生する操作反力および自車両に発生する制駆動力の少なくともいずれかを制御する車両制御手段とを有する車両用運転操作補助装置用の表示装置において、表示手段と、自車両の前方領域を表す画像と、リスクポテンシャルの要因を強調するシンボルと、車両制御手段による制御作動領域を表す仮想物体とを表示するよう表示手段を制御する表示制御手段とを備え、リスクポテンシャルの要因は、自車両前方のカーブであり、リスクポテンシャルは、カーブに対する自車両の速度超過に基づいてリスクポテンシャル算出手段によって算出され、表示制御手段は、前方領域を表す画像中のカーブに、カーブを表すシンボルを重畳して表示することにより、リスクポテンシャルの要因である自車両前方のカーブを強調表示する。
本発明による車両用運転操作補助装置用の表示方法は、自車両前方の障害物を検出する障害物検出手段と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、障害物検出手段および走行状態検出手段による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、リスクポテンシャル算出手段によって算出されるリスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置に発生する操作反力および自車両に発生する制駆動力の少なくともいずれかを制御する車両制御手段とを有する車両用運転操作補助装置用の表示方法において、自車両の前方領域を表す画像と、リスクポテンシャルの要因を強調するシンボルと、車両制御手段による制御作動領域を表す仮想物体とを表示し、リスクポテンシャルの要因は、自車両前方の先行車であり、リスクポテンシャルは、先行車に対する接近度合に基づいてリスクポテンシャル算出手段によって算出され、自車線前方の先行車を表すシンボルと自車線外の車両を表すシンボルとを異なる色で表示し、リスクポテンシャルの要因である先行車を強調表示する。
本発明による車両用運転操作補助装置用の表示方法は、自車両前方の障害物を検出する障害物検出手段と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、障害物検出手段および走行状態検出手段による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、リスクポテンシャル算出手段によって算出されるリスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置に発生する操作反力および自車両に発生する制駆動力の少なくともいずれかを制御する車両制御手段とを有する車両用運転操作補助装置用の表示方法において、自車両の前方領域を表す画像と、リスクポテンシャルの要因を強調するシンボルと、車両制御手段による制御作動領域を表す仮想物体とを表示し、リスクポテンシャルの要因は、自車両前方のカーブであり、リスクポテンシャルは、カーブに対する自車両の速度超過に基づいてリスクポテンシャル算出手段によって算出され、前方領域を表す画像中のカーブに、カーブを表すシンボルを重畳して表示することにより、リスクポテンシャルの要因である自車両前方のカーブを強調表示する。

本発明によれば、自車両前方の障害物と、操作反力および／または制駆動力の制御作動領域を表す仮想物体とを表示し、操作反力および／または制駆動力の制御作動状態に応じて、仮想物体の表示を変化させるので、操作反力及び／または制駆動力がどのような制御作動状態であるかを視覚情報としてわかりやすく運転者に伝えることができる。
本発明によれば、自車両の前方領域を表す画像と、リスクポテンシャルの要因を強調するシンボルと、車両制御の制御作動領域を表す仮想物体とを表示するので、リスクポテンシャルの要因が何であるか、またリスクポテンシャルに応じた車両制御がどのように行われるかを視覚情報として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表示装置を含んだ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る。

まず、車両用運転操作補助装置１の構成を説明する。車両用運転操作補助装置１は、レーダ装置１０，前方カメラ１５、車速センサ２０，舵角センサ３０，障害物検知装置４０，コントローラ５０，駆動力制御装置６０，制動力制御装置７０、アクセルペダル反力発生装置８０および表示装置９０等を備えている。

レーダ装置１０は、例えば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たレーザレーダであり、水平方向に赤外線レーザ光を照射して車両前方領域を走査し、自車両前方の障害物を検出する。具体的には、レーザ光の出射から反射波の受光までの時間差に基づいて自車両から障害物までの距離を計測する。

レーダ装置１０は、スキャニング機構により自車両の前方領域をスキャニングしながら、各スキャニング位置またはスキャニング角度について反射光を受光した場合に障害物までの距離を算出する。さらに、レーダ装置１０は、障害物を検出したときのスキャニング角とその障害物までの距離とに基づいて、自車両に対する障害物の左右方向の位置も算出する。すなわち、レーダ装置１０は、障害物の有無とともに自車両に対する障害物の相対的な位置を検出する。

前方カメラ１５は、フロントウィンドウ上部に取り付けられた小型のＣＣＤカメラ、またはＣＭＯＳカメラ等であり、前方道路の状況を画像として検出する。前方カメラ１５による検知領域は車両の前後方向中心線に対して水平方向に±３０deg程度であり、この領域に含まれる前方道路風景が画像として取り込まれる。前方カメラ１５で撮像した車両前方領域の撮像画像は、コントローラ５０に入力される。

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、検出した自車速を障害物検出装置４０およびコントローラ５０に出力する。

障害物検知装置４０は、レーダ装置１０および車速センサ２０の検出結果に基づいて前方障害物に関する情報を取得する。具体的には、障害物検知装置４０は、レーダ装置１０からスキャニング周期毎またはスキャニング角ごとに出力される検出結果に基づいて、検出した物体の動きを判別するとともに、物体間の近接状態や動きの類似性等に基づいて、検出した物体が同一物体であるか異なる物体であるかを判別する。

そして、障害物検知装置４０は、レーダ装置１０と車速センサ２０からの信号に基づいて、自車両と前方障害物との車間距離と相対速度、および自車両に対する前方障害物の左右方向距離を認識する。なお、障害物検知装置４０は、複数の前方障害物を検知した場合は各障害物についての情報を取得する。障害物検知装置４０は、取得した障害物情報をコントローラ５０へ出力する。

舵角センサ３０は、ステアリングコラムもしくはステアリングホイール（不図示）付近に取り付けられた角度センサ等であり、ステアリングシャフトの回転を操舵角として検出し、コントローラ５０へ出力する。

アクセルペダル６１には、アクセルペダル６１の踏み込み量を検出するアクセルペダルストロークセンサ（不図示）が設けられている。アクセルペダルストロークセンサによって検出されたアクセルペダル操作量はコントローラ５０および駆動力制御装置６０に出力される。ブレーキペダル７１には、その踏み込み量を検出するブレーキペダルストロークセンサ（不図示）が設けられている。ブレーキペダルストロークセンサによって検出されたブレーキペダル操作量は、制動力制御装置７０に出力される。

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、前方カメラ１５から入力される車両前方領域の撮像画像、車速センサ２０から入力される自車速、および障害物検知装置４０から入力される障害物情報から、自車両の走行状況を認識する。コントローラ５０は、走行状況に基づいて自車両と前方障害物との接触の可能性を表す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、自車両に発生する制駆動力を制御するとともに、アクセルペダル６１に発生する操作反力を制御する。また、自車両前方領域のリスク状況および自車両の制御状態を表示するように、前方カメラ１５の撮像画像およびリスクポテンシャル等を用いて表示映像を作成する。なお、コントローラ５０は画像処理機能を有しており、前方カメラ１５の撮像画像に所定の画像処理を施すことにより自車両前方の障害物および走行車線を検出する。

駆動力制御装置６０は、アクセルペダル６１の操作状態に応じた駆動力を発生するようにエンジン（不図示）を制御するとともに、外部からの指令に応じて、発生させる駆動力を変化させる。図２に、駆動力制御装置６０の構成を表すブロック図を示す。図３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６０は、図２に示すようにドライバ要求駆動力算出部６０ａと、加算器６０ｂと、エンジンコントローラ６０ｃとを備えている。

ドライバ要求駆動力算出部６０ａは、図３に示すようなマップを用いて、アクセルペダル６１が踏み込まれたときの操作量（アクセルペダル操作量）ＳＡに応じてドライバが要求する駆動力（ドライバ要求駆動力）Ｆｄａを算出する。加算器６０ｂは、算出された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し、エンジンコントローラ６０ｃへ出力する。エンジンコントローラ６０ｃは、目標駆動力に従ってエンジン制御指令値を算出する。ここで、エンジン制御指令値は例えばスロットルバルブ開度の制御指令値であり、エンジンコントローラ６０ｃは目標駆動力を実現するようにスロットルバルブ開度を制御する。

制動力制御装置７０は、ブレーキペダル７１の操作状態に応じた制動力を発生するようにブレーキ液圧を制御するとともに、外部からの指令に応じて、発生させるブレーキ液圧を変化させる。図４に、制動力制御装置７０の構成を表すブロック図を示す。図５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。図４に示すように、制動力制御装置７０は、ドライバ要求制動力算出部７０ａと、加算器７０ｂと、ブレーキ液圧コントローラ７０ｃとを備えている。

ドライバ要求制動力算出部７０ａは、図５に示すようなマップを用いて、ブレーキペダル９１の踏み込み量（ブレーキペダル操作量）ＳＢに応じてドライバが要求する制動力（ドライバ要求制動力）Ｆｄｂを算出する。加算器７０ｂは、算出された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し、ブレーキ液圧コントローラ７０ｃに出力する。ブレーキ液圧コントローラ７０ｃは、目標制動力に従ってブレーキ液圧指令値を算出する。ブレーキ液圧コントローラ７０ｃからの指令に応じて各車輪に設けられたブレーキ装置７５が作動する。

アクセルペダル反力発生装置８０は、コントローラ５０からの指令に応じて、アクセルペダル６１のリンク機構に組み込まれたサーボモータ（不図示）で発生させるトルクを制御する。アクセルペダル反力発生装置８０からの指令値に応じてサーボモータで発生させる反力を制御することにより、運転者がアクセルペダル６１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、アクセルペダル反力制御を行わない場合の通常の反力特性は、例えばアクセルペダル操作量ＳＡが大きくなるほどリニアに増加するように設定されている。通常の反力特性は、例えばアクセルペダル６１の回動中心に設けられたねじりバネのバネ力により実現することができる。

表示装置９０は、例えば図6に示すように自車両のコックピット周辺に設置された液晶モニタからなる。表示装置９０は、コントローラ５０からの指令に応じて自車両前方領域の画像および車両制御状態等を表示する。

つぎに、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７を用いて詳細に説明する。図７は、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。

まず、ステップＳ１１０で、車速センサ２０によって検出される自車速Ｖｈと、舵角センサ３０によって検出される自車両の操舵角δのデータを読み込む。ステップＳ１２０では、アクセルペダルストロークセンサ（不図示）によって検出されるアクセルペダル操作量ＳＡを読み込む。つづくステップＳ１３０で、レーダ装置１０および車速センサ２０の検出結果に従って障害物検知装置４０で算出した前方障害物に関する情報を読み込む。なお、障害物が複数検出されている場合は各障害物の情報を読み込む。障害物に関する情報は、例えば各障害物までの前後方向の距離（車間距離）Ｘと、自車両に対する障害物の左右方向位置ｘおよび前後方向位置ｙである。

ステップＳ１４０では、ステップＳ１１０で読み込んだ自車速Ｖｈおよび操舵角δに基づいて、自車両の進路を推定する。以下に、予測進路の推定方法を図８および図９を用いて説明する。予測進路を推定するために、図８に示すように自車両が矢印方向に進行している場合の旋回半径Ｒを算出する。まず、自車両の旋回曲率ρ（１／ｍ）を算出する。旋回曲率ρは、自車速Ｖｈおよび操舵角δに基づいて、以下の（式１）で算出できる。
ρ＝１／｛Ｌ（１＋Ａ・Ｖｈ^２）｝×δ／Ｎ・・・（式１）
ここで、Ｌ：自車両のホイールベース、Ａ：車両に応じて定められたスタビリティファクタ（正の定数）、Ｎ：ステアリングギア比である。

旋回半径Ｒは、旋回曲率ρを用いて以下の（式２）で表される。
Ｒ＝１／ρ ・・・（式２）
（式２）を用いて算出した旋回半径Ｒを用いることで、図８に示すように自車両の走行軌道を半径Ｒの円弧として予測することができる。そして、図９に示すように、旋回半径Ｒの円弧を中心線とした幅Ｔｗの領域を、自車両が走行するであろう予測進路として設定する。幅Ｔｗは、自車両の幅に基づいて予め適切に設定しておく。

ステップＳ１５０では、障害物検知装置４０によって検出される複数の障害物から、ステップＳ１４０で設定した自車両の予測進路内にあって自車両に最も近い物体を、制御の対象とする前方障害物として選択する。

つづくステップＳ１６０では、ステップＳ１５０で選択した前方障害物と自車両との車間時間ＴＨＷを、自車両と前方障害物との接触の可能性を表すリスクポテンシャルＲＰとして算出する。車間時間ＴＨＷは、前方障害物の現在位置に自車両が到達するまでの時間を示す物理量であり、自車両と前方障害物の車間距離Ｘと自車速Ｖｈを用いて以下の（式３）から算出される。
ＴＨＷ＝Ｘ／Ｖｈ・・・（式３）
（式３）で算出される車間時間ＴＨＷが小さいほど自車両と前方障害物との接触の可能性が高くなる。

ステップＳ１７０では、ステップＳ１６０で算出した前方障害物との車間時間ＴＨＷに基づいて、制駆動力制御およびアクセルペダル反力制御を行う際に用いる制御反発力Ｆｃを算出する。ここでは、図１０（ａ）に示すように、自車両１００の前方に仮想的な弾性物体３００を設けたと仮定し、この仮想的な物体３００が前方車両２００に当たって圧縮され、自車両１００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。図１０（ｂ）に示すように自車両１００と前方車両２００との車間距離Ｘが小さくなると仮想物体３００が前方車両２００に当たって圧縮され、圧縮された仮想物体３００の反発力（制御反発力Ｆｃ）が走行抵抗として自車両に作用する。

制御反発力Ｆｃの算出方法を、図１１のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップＳ１７０１で、ステップＳ１６０で算出した車間時間ＴＨＷを所定のしきい値Ｔ１と比較する。ＴＨＷ＜Ｔ１の場合はステップＳ１７０２へ進み、以下の（式４）から制御反発力Ｆｃを算出する。
Ｆｃ＝ｋ・（Ｔｈ−Ｘ）・・・（式４）

ここで、ｋは、仮想物体３００のばね定数であり、適切な制御効果が得られるように予め適切に調整される制御パラメータである。しきい値Ｔｈは、仮想物体３００が圧縮されていないときの長さＬを表し、車両制御を開始するか否かを判断するためのしきい値である。しきい値Ｔｈは、例えば以下の（式５）に示すように、ステップＳ１７０１で用いた車間時間ＴＨＷのしきい値Ｔ１に自車速Ｖｈを乗算することにより得られる。
Ｔｈ＝Ｔ１・Ｖｈ・・・（式５）
このように、自車両１００と前方車両２００との車間距離Ｘが短くなるほど反発力Ｆｃが大きくなり、自車両に作用する走行抵抗も大きくなる。

ＴＨＷ≧Ｔ１の場合はステップＳ１７０３へ進み、制御反発力Ｆｃ＝０に設定する。
このようにステップＳ１７０で制御反発力Ｆｃを算出した後、ステップＳ１８０へ進む。

ステップＳ１８０では、ステップＳ１７０で算出した制御用反発力Ｆｃを用いて、制駆動力補正を行う際の駆動力補正量ΔＤａおよび制動力補正量ΔＤｂを算出する。ステップＳ１８０における制駆動力補正量の算出処理を、図１２を用いて説明する。

まずステップＳ１８０１で、ステップＳ１２０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６１が踏みこまれているか否かを判定する。アクセルペダル６１が踏み込まれていない場合には、ステップＳ１８０２へ進み、アクセルペダル６１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６１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６１がゆっくりと戻されたと判断し、ステップＳ１８０３へ進む。ステップＳ１８０３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Ｓ１８０４で制動力補正量ΔＤｂとして制御用反発力Ｆｃをセットする。

一方、ステップＳ１８０２でアクセルペダル６１が急に戻されたと判定されると、ステップＳ１８０５へ進む。ステップＳ１８０５では駆動力補正量ΔＤａを漸減させ、ステップＳ１８０６で制動力補正量ΔＤｂを制御用反発力Ｆｃまで漸増させる。具体的には、アクセルペダル６１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制御用反発力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、０まで徐々に変化させる。また、アクセルペダル６１が急に戻されてから制動力補正量ΔＤｂを制御用反発力Ｆｃまで徐々に増加させる。このように、アクセルペダル６１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Ｓ１８０１が肯定判定され、アクセルペダル６１が踏み込まれている場合は、ステップＳ１８０７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６０内に記憶されたドライバ要求駆動力算出マップ（図３参照）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Ｓ１８０８で、ステップＳ１８０７で推定したドライバ要求駆動力Ｆｄａと制御用反発力Ｆｃとの大小関係を比較する。Ｆｄａ≧Ｆｃの場合は、ステップＳ１８０９へ進む。ステップＳ１８０９では、駆動力補正量ΔＤａとして−Ｆｃをセットし、ステップＳ１８１０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を制御用反発力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６０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６１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Ｓ１８０８が否定判定され、Ｆｄａ＜Ｆｃの場合は、駆動力制御装置６０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Ｓ１８１１において駆動力補正量ΔＤａに−Ｆｄａをセットし、ステップＳ１８１２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。

このように、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が制御用反発力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が制御用反発力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、制御用反発力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、すなわち仮想物体の反発力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Ｓ１８０で制駆動力補正量を算出した後、ステップＳ１９０へ進む。
ステップＳ１９０では、ステップＳ１７０で算出した制御用反発力Ｆｃに基づいて、アクセルペダル６１に発生させる操作反力の制御量、すなわちアクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。図１３に、制御用反発力Ｆｃとアクセルペダル反力指令値ＦＡとの関係を示す。図１３において、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を破線で示す。ここでは例としてアクセルペダル操作量ＳＡが一定の場合のアクセルペダル反力を示している。

図１３に示すように、制御用反発力Ｆｃが大きくなるほど、通常値に対してアクセルペダル反力指令値ＦＡが増加する。制御用反発力Ｆｃが所定値Ｆｃ１を超えると、アクセルペダル反力指令値ＦＡの増加率が大きくなる。このように、制駆動力の補正量が大きくなるほど、アクセルペダル６１に発生する操作反力が大きくなる。

つづくステップＳ２００では、表示装置９０に表示する画像の作成処理を行う。表示装置９０に表示する画像は、前方カメラ１５で取得される自車両前方領域の動画像に前方の障害物情報および車両の制御状態に関する情報をスーパーインポーズした映像である。ここでの処理を図１４のフローチャートを用いて説明する。

まず、ステップＳ２００１で前方カメラ１５で撮像される自車両前方の撮像画像を読み込む。前方画像の一例を図１５に示す。図１５に示すように、自車両前方領域に存在する障害物２１０，２２０，２３０が検出されている。続くステップＳ２００２では、ステップＳ２００１で読み込んだ前方画像に障害物情報を重畳して表示する。具体的には、ステップＳ１３０でレーザ装置１０から読み込んだ自車両前方の各障害物２１０，２２０，２３０の障害物情報、すなわち自車両に対する障害物の左右方向位置ｘおよび前後方向位置ｙを、座標変換により前方画像上での位置に変換して障害物位置を表示する。座標変換は、例えば特開２００３−２３７５０９号公報に開示された手法を用いることができる。

具体的には、自車両前方に存在する各障害物２１０，２２０，２３０について、自車両に対する各障害物の左右方向位置（車幅方向の距離）ｘおよび前後方向位置（車間距離方向の距離）ｙを、以下の（式６）から画像上の座標値に変換する。（式５）において、左右方向位置ｘおよび前後方向位置ｙを、obj_X,obj_Yと表す。また、disp_obj_**とは、障害物が存在するとして絞り込んだ四角領域の画面上の座標値であって、disp_obj_YAは四角の上側、disp_obj_YBは四角の下側、disp_obj_XLは四角の左側、disp_obj_XRは四角の右側を表している。

disp_obj_YA＝(yo+(focusV*CAM_ｈ2/obj_Y))-pitcｈ_pix
disp_obj_YB＝(yo+(focusV*CAM_ｈ/obj_Y))-pitcｈ_pix
disp_obj_XL＝(xo+(focusH/obj_Y*obj_X))-(focusH*wide/obj_Y)
disp_obj_XR＝(xo+(focusH/obj_Y* obj_X))+(focusH*wide/obj_Y) ・・・（式６）

（式６）において、yoおよびxoは消失点の縦座標[pix]および横座標[pix]であり、カメラ１５の取り付け位置と向きで決まるパラメータである。focusVは画素換算したカメラ１５の鉛直方向の焦点距離[pix]、focusHは画素換算したカメラ１５の水平方向の焦点距離[pix]であり、focusVとfocusHはそれぞれ画角と解像度で決まるパラメータである。受光面が正方格子である場合には、focusV=focusHである。CAM_ｈはカメラ１５の取付高さ[m]、CAM_ｈ2はCAM_ｈから障害物の高さobj_H[m]を減算した値であり、wideはレーダ装置１０の横方向位置の検知精度（標準偏差[m]）と障害物の幅[m]の半分の値を画素換算した値[pix]である。

pitcｈ_pixは、以下の（式７）から算出される自車両の推定ピッチ角P_estを画素換算した値[pix]である。
P_est=G(Z)・ｕ
G(Z)＝(cZ²+dZ+c)/(Z²-aZ+b)ｕ＝func1(Vi_dot) ・・・（式７）

（式７）において、G(Z)は自車両のピッチ角運動に関する公称モデルを表す伝達関数であり、Ｚは進み演算子、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄは正数である。Vi_dotは不図示の加速度センサによって検出される自車両の前後方向の加速度である。ｕはスカラーの値を持つ中間変数であり、物理的には現在の加速度で生じる定常的なピッチ角を意味する。ここで、func1は、加速度Vi_dotの関数である。

以上説明した（式６）を用いて算出した自車両前方の各障害物２１０，２２０，２３０の画像上の座標値に従って、図１６に示すように前方画像上にフレーム２１０Ａ，２２０Ａ，２３０Ａを重ねて表示する。フレーム２１０Ａ、２２０Ａ，２３０Ａは、それぞれ障害物２１０，２２０，２３０の座標値に対応している。自車両が走行する自車線の前方に存在する障害物２１０のフレーム２１０Ａと、自車線外に存在する障害物２２０，２３０のフレーム２２０Ａ，２３０Ａは、異なる色で表示する。例えば、自車線上の障害物２１０に対応するフレーム２１０Ａは黄色（実線で示す）、自車線外の障害物２２０，２３０に対応するフレーム２２０Ａ，２３０Ａは緑色（一点鎖線で示す）で表示する。

ステップＳ２００３では、障害物情報を重畳した前方画像に、ステップＳ１７０で自車両の前方に仮想的に設定した物体３００をさらに重畳して表示する。ここで、仮想物体３００は、図１７に示すように自車両前方のフレーム状の物体として設定する。仮想物体３００は前方障害物に当たると圧縮される。

仮想物体３００の幅は、自車両の車幅と略等しく設定される。仮想物体３００の長さＬは、自車線上の障害物２１０と自車両との車間距離Ｘが上述したしきい値Ｔｈよりも大きく、障害物２１０によって仮想物体３００が圧縮されていない場合は、長さＬ＝しきい値Ｔｈとなる。一方、車間距離Ｘがしきい値Ｔｈ以下で仮想物体３００が障害物２１０によって圧縮される場合は、長さＬ＝車間距離Ｘとなる。

このように設定した仮想物体３００に対して座標変換を行い、仮想物体３００の画像上の位置を算出する。具体的には、仮想物体３００の平面上の位置、すなわち自車両からの前後方向の距離ｙおよび横位置ｘに対して、以下の（式８）を用いた座標変換を行い、画像上の位置、すなわち鉛直位置ＳＹおよび水平位置ＳＸに変換する。
SY＝yo+(focusV*CAM_ｈ)/y
SX＝xo+(focusH/y)*x ・・・（式８）

（式８）を用いて座標変換した仮想物体３００の重畳表示例を図１８（ａ）（ｂ）に示す。図１８（ａ）に示すように自車両と障害物２１０との車間距離Ｘがしきい値Ｔｈよりも大きい場合は、仮想物体３００は障害物２１０によって圧縮されていない。この場合は、自車両と障害物２１０との接触のリスクポテンシャルＲＰに応じた制駆動力制御およびアクセルペダル反力制御が行われていない状態であり、仮想物体３００は例えば緑色（一点鎖線で示す）で表示する。なお、仮想物体３００は遠近法により自車両から遠ざかるほど幅が小さく見えるように表示される。

図１８（ｂ）に示すように自車両と障害物２１０との車間距離Ｘがしきい値Ｔｈ以下の場合は、仮想物体３００は障害物２１０によって圧縮される。この場合は接触のリスクポテンシャルＲＰに応じた制駆動力制御およびアクセルペダル反力制御が行われている状態であり、Ｘ＞Ｔｈのときに比べて仮想物体３００を強調表示するように色および太さを変化させる。例えば仮想物体３００を黄色で太く表示する（実線で示す）。

このようにステップＳ２００で表示装置９０に表示する映像作成処理を行った後、ステップＳ２１０へ進む。ステップＳ２１０では、ステップＳ１８０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６０、及び制動力制御装置７０に出力する。駆動力制御装置６０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６０ｃに指令を出力する。また、制動力制御装置７０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７０ｃに指令を出力する。

つづくステップＳ２２０では、ステップＳ１９０で算出したアクセルペダル反力制御指令値ＦＡをアクセルペダル反力発生装置８０に出力する。アクセルペダル反力発生装置８０は、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を制御する。ステップＳ２３０では、ステップＳ２００で作成した映像を表示するような指令を表示装置９０に出力する。表示装置９０は、コントローラ５０からの指令に応じて図１８（ａ）（ｂ）に示すように自車両の前方画像に障害物情報と仮想物体を重畳表示した映像をモニタ上に表示する。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）車両用運転操作補助装置１は、自車両前方の障害物状況および自車両の走行状態に基づいてリスクポテンシャルＲＰを算出し、算出したリスクポテンシャルＲＰに基づいて運転操作装置であるアクセルペダル６１に発生する操作反力および自車両に発生する制駆動力を制御する。車両用運転操作補助装置１用の表示装置９０は、自車両前方の障害物と、操作反力および制駆動力の制御作動領域を表す仮想物体とを表示し、制御作動状態に応じて仮想物体の表示を変化させる。具体的には、操作反力制御および制駆動力制御の制御作動状態に応じて、図１８（ａ）（ｂ）に示すように仮想物体３００の表示を変化させる。自車両と障害物との車間時間ＴＨＷが小さくなり、リスクポテンシャルＲＰが大きくなると、アクセルペダル反力制御および制駆動力制御の作動が開始され、アクセルペダル６１の操作反力が増加するとともに自車両に発生する駆動力が減少方向に補正される。これに加えて、表示装置９０に障害物情報と制御作動領域を表す仮想物体３００が表示されるので、自車両の制御状態をわかりやすく運転者に認識させることができる。
（２）制御作動領域を表す仮想物体３００の車両前後方向の長さＬは、自車速Ｖｈに基づいて設定される。具体的には、上述した（式５）から算出される、制御開始を判断するしきい値Ｔｈを仮想物体３００の長さＬとして設定する。これにより、自車両の走行状態に基づいて設定したしきい値Ｔｈに基づいて制御開始判断を行うことができるとともに、その情報を仮想物体３００の長さＬとして表示することにより、制御開始か否かを視覚情報として運転者にわかりやすく伝えることができる。
（３）操作反力および制駆動力の制御の作動／非作動によって、仮想物体３００の表示形態を変更する。具体的には、操作反力制御および制駆動力制御が非作動の場合は、図１８（ａ）に示すように表示装置９０のモニタ上で仮想物体３００を例えば緑色（一点鎖線で示す）で表示する。操作反力制御および制駆動力制御が作動している場合は、図１８（ｂ）に示すようにモニタ上で仮想物体３００を例えば黄色（実線で示す）。このとき、制御非作動時よりも仮想物体３００を太い線で表示する。これにより、現在制御が作動しているか否かを視覚情報として運転者にわかりやすく伝えることができる。
（４）コントローラ５０は、車両用運転操作補助装置１用の表示装置９０に、自車両の前方領域を表す画像と、リスクポテンシャルＲＰの要因を強調するシンボルと、操作反力制御及び制駆動力制御の制御作動領域を表す仮想物体とを表示するように制御を行う。これにより、操作反力制御および制駆動力制御に関して、自車両前方の領域においてどの物体がリスクポテンシャルＲＰの要因であるか、また制御作動領域がどの範囲であるかを視覚情報として運転者にわかりやすく伝えることができる。
（５）操作反力制御及び制駆動力制御が作動しているとき、制御作動領域を表す仮想物体３００の車両前後方向の長さＬは、図１８（ｂ）に示すように自車両から障害物２１０までの距離に設定される。アクセルペダル反力制御および制駆動力制御は、図１０（ａ）（ｂ）に示したように仮想物体３００の反発力Ｆｃが自車両に作用するというモデルに基づいて行われる。したがって、制御作動中に障害物２１０によって仮想物体３００が圧縮されている状態を表示することにより、運転者は現在の制御状態を感覚的に認識することができる。
（６）コントローラ５０は、自車線前方の先行車をリスクポテンシャルＲＰの要因として認識し、先行車に対する接近度合に基づいてリスクポテンシャルＲＰを算出する。具体的には、自車両と先行車との接近度合を表す車間時間ＴＨＷをリスクポテンシャルＲＰとして算出する。これにより、先行車に対するリスクポテンシャルＲＰに基づいた操作反力制御と制駆動力制御を行うことができるとともに、リスクポテンシャルＲＰの要因である先行車を表示装置９０のモニタ上に強調して表示することができる。
（７）コントローラ５０は、自車線前方の先行車を表すシンボル（図１６におけるフレーム２１０Ａ）と、自車線外の車両を表すシンボル（図１６におけるフレーム２２０Ａ，２３０Ａ）とを異なる色で表示し、リスクポテンシャルＲＰの要因である先行車２１０を強調表示する。これにより、自車両前方に複数の障害物が検出される場合でも、運転者はどの物体がリスクポテンシャルＲＰの要因、すなわち制御の対象となる障害物であるかを容易に判断することができる。

-第１の実施の形態の変形例１-
仮想物体３００の反発力Ｆｃを、自車両と障害物との相対速度Ｖｒを考慮して算出することも可能である。ここでは、相対速度Ｖｒを用いて算出する制御反発力をＦｃｒと表す。この場合は、自車両と障害物との接近度合を表す余裕時間ＴＴＣ（＝Ｘ/Ｖｒ）を、リスクポテンシャルＲＰとして算出する。余裕時間ＴＴＣが所定のしきい値Ｔ２よりも小さい場合に、以下の（式９）から制御反発力Ｆｃｒを算出する。
Ｆｃｒ＝ｋ_ttc・（Ｔｈ_ttc−Ｘ）・・・（式９）

（式９）において、ｋ_ttcは仮想弾性体３００のバネ定数、Ｔｈ_ttcは余裕時間ＴＴＣに関するしきい値である。しきい値Ｔｈ_ttcは、仮想物体３００が圧縮されていないときの長さＬを表し、車両制御を開始するか否かを判断するためのしきい値である。しきい値Ｔｈ_ttcは、例えば以下の（式１０）に示すように余裕時間ＴＴＣのしきい値Ｔ２に相対速度Ｖｒを乗算することにより得られる。
Ｔｈ_ttc＝Ｔ２・Ｖｒ・・・（式１０）

コントローラ５０は、（式９）から算出する制御反発力Ｆｃｒを用いて制駆動力制御およびアクセルペダル反力制御を行う。この場合、表示装置９０に表示する仮想物体３００の長さＬは、車間距離Ｘ≦Ｔｈ_ttcの場合にＬ＝Ｘと設定し、車間距離Ｘ＞Ｔｈ_ttcの場合にＬ＝Ｔｈ_ttcと設定する。

このように余裕時間ＴＴＣをリスクポテンシャルＲＰとして算出し、相対速度Ｖｒを考慮した制御反発力Ｆｃｒを算出する場合でも、仮想物体３００を表示装置９０のモニタ上に表示して運転者に制御状態をわかりやすく伝えることができる。

-第１の実施の形態の変形例２-
上述した第1の実施の形態では、前方カメラ１５で実際に撮像された前方画像に障害物情報および仮想物体を重畳して表示装置９０に表示した。ただし、これには限定されず、検出した障害物情報に基づいてアニメーション映像を作成し、アニメーション映像上に仮想物体を重畳して表示することも可能である。また、自車両前方領域を鳥瞰図として表示することもできる。

図１９（ａ）（ｂ）には、自車両前方領域を上方から見て模式的に表す場合の表示例を示す。図１９（ａ）（ｂ）では、表示画面中央下方に自車両１００の前端部が表示されており、自車線前方の障害物２１０、自車線外の障害物２２０、および自車両１００と障害物２１０との間にフレーム状の仮想物体３００が表示されている。自車線前方の障害物２１０と自車線外の障害物２２０は、異なる色で表示する。例えば障害物２１０を黄色、障害物２２０を緑色で表示する。なお、二点鎖線の間の領域は、前方カメラ１５による自車両前方の撮像領域を表している。

自車両１００と障害物２１０との車間距離Ｘ＞しきい値Ｔｈの場合は、図１９（ａ）に示すように仮想物体３００を例えば緑色（一点鎖線で示す）で表示する。車間距離Ｘ≦Ｔｈの場合は、図１９（ｂ）に示すように仮想物体３００の表示色を黄色（実線で示す）に切り換えるとともに仮想物体３００を点滅表示する。この場合、仮想物体３００の長さＬ＝車間距離Ｘとなる。

-第１の実施の形態の変形例３-
上述した第１の実施の形態では仮想物体３００の幅を自車両の車幅と略同等とするとして説明したが、これには限定されない。例えば、他車両の側方を通過する場合には速度がより高くなることから、自車速Ｖｈまたは前方障害物との相対速度Ｖｒ（＝自車速―先行車速）に基づいて、仮想物体３００の幅を設定することも可能である。

図２０に、自車速Ｖｈまたは相対速度Ｖｒと、仮想物体３００の幅との関係の一例を示す。仮想物体３００の幅は、自車幅を基準として自車速Ｖｈまたは相対速度Ｖｒが大きくなるほど大きくなるように設定される。仮想物体３００の幅を変更することにより、車両左右方向にもリスクがあることを運転者に直感的に認識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の実施の形態によ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。

第２の実施の形態においては、図２１に示すように自車両の前方に２つの異なる仮想物体（第１の仮想物体３１０と第２の仮想物体３２０）を設けたと仮定し、それぞれの仮想物体３１０，３２０について制御反発力Ｆｃ１、Ｆｃ２を算出する。第２の実施の形態における制御反発力算出処理を、図２２のフローチャートを用いて説明する。この処理は、図７に示したフローチャートのステップＳ１７０で実行される。

ステップＳ１７１１では、ステップＳ１６０で算出した自車両と前方障害物との車間時間ＴＨＷをしきい値Ｔ１１と比較する。車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔ１１（例えば１．５sec）より小さい場合（ＴＨＷ＜Ｔ１１）は、ステップＳ１７１２へ進み、第１の仮想物体３１０についての制御反発力Ｆｃ１を算出する。第１の仮想物体３１０による制御反発力Ｆｃ１は、以下の（式１１）から算出する。
Ｆｃ１＝ｋ１・（Ｔｈ１−Ｘ）・・・（式１１）

（式１１）において、ｋ１は第１の仮想物体３１０のばね定数であり、Ｔｈ１は第１の仮想物体３１０の長さＬ１と第２の仮想物体３２０の長さＬ２とを加算した値を表すしきい値である。しきい値Ｔｈ１は、例えばステップＳ１７１１で用いた車間時間ＴＨＷのしきい値Ｔ１１に自車速Ｖｈを乗算することにより得られる。一方、ステップＳ１７１１においてＴＨＷ≧Ｔ１１と判定されると、ステップＳ１７１３に進んで制御反発力Ｆｃ１＝０とする。

つづくステップＳ１７１４では、自車両と前方障害物との車間時間ＴＨＷをしきい値Ｔ１２と比較する。ここで用いるしきい値Ｔ１２は、ステップＳ１７１１で用いたしきい値Ｔ１１よりも小さい値である。車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔ１２（例えば１sec）より小さい場合（ＴＨＷ＜Ｔ１２）は、ステップＳ１７１５へ進み、第２の仮想物体３２０についての制御反発力Ｆｃ２を算出する。第２の仮想物体３２０による制御反発力Ｆｃ２は、以下の（式１２）から算出する。
Ｆｃ２＝ｋ２・（Ｔｈ２−Ｘ）・・・（式１２）

（式１２）において、ｋ２は第２の仮想物体３２０のばね定数であり、Ｔｈ２は第２の仮想物体３２０の長さＬ２を表すしきい値である。しきい値Ｔｈ２は、例えばステップＳ１７１４で用いた車間時間ＴＨＷのしきい値Ｔ１２に自車速Ｖｈを乗算することにより得られる。一方、ステップＳ１７１４においてＴＨＷ≧Ｔ１２と判定されると、ステップＳ１７１６に進んで制御反発力Ｆｃ２＝０とする。

図２３に、上述したように算出した反発力Ｆｃ１およびＦｃ２と車間距離Ｘとの関係を示す。自車両が前方障害物に接近し、車間距離Ｘがしきい値Ｔｈ１を下回ると第１の仮想物体３１０による制御反発力Ｆｃ１が増加し始める。さらに自車両が前方障害物に接近し、車間距離Ｘがしきい値Ｔｈ２を下回ると第２の仮想物体３２０による制御反発力Ｆｃ２が増加し始める。なお、第１の仮想物体３１０のバネ定数ｋ１および第２の仮想物体３２０のばね定数ｋ２は、ｋ１＜ｋ２となるように設定されており、制御反発力Ｆｃ２の増加率の方が制御反発力Ｆｃ１の増加率よりも大きい。

つづくステップＳ１７１７では、第１の仮想物体３１０による制御反発力Ｆｃ１と第２の仮想物体３２０による制御反発力Ｆｃ２を比較し、大きい方の値を実際に制御に用いる制御反発力Ｆｃとして選択する。

コントローラ５０は、以上説明したように選択した制御反発力Ｆｃを用いて制駆動力制御およびアクセルペダル反力制御を行うとともに、表示装置９０に表示する映像を作成する。以下に、映像作成処理について説明する。なお、前方カメラ１５から取り込んだ前方画像に障害物情報を重畳して表示する方法は、上述した第１の実施の形態と同様である。

自車線前方に存在する障害物と自車両との車間距離Ｘがしきい値Ｔｈ１よりも大きい場合、第１の仮想物体３１０の前端までの距離（Ｌ１+Ｌ２）＝Ｔｈ１、第２の仮想物体３２０の前端までの距離（Ｌ２）＝Ｔｈ２となる。車間距離Ｘがしきい値Ｔｈ１以下で、かつしきい値Ｔｈ２よりも大きい場合は、第１の仮想物体３１０の前端までの距離（Ｌ１+Ｌ２）＝Ｘ，第２の仮想物体３２０の前端までの距離（Ｌ２）＝Ｔｈ２となる。車間距離Ｘがしきい値Ｔｈ２以下の場合、第１の仮想物体３１０は表示しないようにＬ１＝０となり、第２の仮想物体３２０の長さＬ２＝Ｘとなる。

Ｘ＞Ｔｈ１の場合は、第１の仮想物体３１０も第２の仮想物体３２０も障害物２１０に圧縮されていないので、制駆動力制御およびアクセルペダル反力制御を行わない。この場合は図２４（ａ）に示すように、障害物２１０のフレーム２１０Ａと第１の仮想物体３１０とは接触しておらず、第１の仮想物体３１０と第２の仮想物体３２０を同じ太さおよび同じ色、例えば緑色（一点鎖線で示す）で表示する。

Ｔｈ２＜Ｘ≦Ｔｈ１の場合は、第１の仮想物体３１０が障害物２１０により圧縮されており、第１の仮想物体３１０の制御反発力Ｆｃ１に基づく制駆動力制御およびアクセルペダル反力制御を行う。この場合は図２４（ｂ）に示すように、第１の仮想物体３１０を点滅表示する。Ｘ≦Ｔｈ２の場合は、第１の仮想物体３１０および第２の仮想物体３２０がともに障害物２１０によって圧縮される。この場合は図２４（ｃ）に示すように第２の仮想物体３２０のみが表示される。第２の仮想物体３２０は、障害物２１０との接触のリスクポテンシャルＲＰが高いことを運転者に報知するように、太さおよび色を変更して重畳表示される。例えば、第２の仮想物体３２０を太い黄色の線（実線で示す）で表示する。

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、障害物に対するリスクポテンシャルＲＰを低リスク領域と高リスク領域とに分割する。具体的には、図２３に示すように自車両と先行車との車間距離Ｘが、Ｔｈ２＜Ｘ≦Ｔｈ１の場合を低リスク領域、Ｘ≦Ｔｈ２の場合を高リスク領域として設定する。そして、図２１に示すように、低リスク領域に応じた制御作動領域を表す第１の仮想物体３１０と高リスク領域に応じた制御作動領域を表す第２の仮想物体３２０とを設定する。第１の仮想物体３１０と第２の仮想物体３２０とを設定して図２４（ａ）〜（ｃ）に示すように表示することにより、効果的な制駆動力制御およびアクセルペダル反力制御を行うことができるとともに、その制御状態を視覚情報として運転者にわかりやすく伝えることができる。

−第２の実施の形態の変形例−
ここでは、第１の仮想物体３１０を、複数の横線を用いて表示する。具体的には、図２５に示すように、第２の仮想物体３２０よりも遠方（前方）に第１の仮想物体３１０の長さＬ１を３等分する３本の横線３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃを、第１の仮想物体３１０として設定する。第１の仮想物体３１０および第２の仮想物体３２０の長さＬ１，Ｌ２の算出方法は上述したとおりである。

Ｘ＞Ｔｈ１の場合は、図２６（ａ）に示すように障害物２１０のフレーム２１０Ａと第１の仮想物体３１０とは接触しておらず、第１の仮想物体３１０を表す横線３１０ａ，３１０ｂ，３１０ｃと第２の仮想物体３２０を同じ太さおよび同じ色、例えば緑色（一点鎖線で示す）で表示する。

Ｔｈ２＜Ｘ≦Ｔｈ１の場合は第１の仮想物体３１０が障害物２１０により圧縮されるので、図２６（ｂ）に示すように第１の仮想物体３１０を表す横線３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃの車間距離方向の間隔が短くなる。横線３１０ａ，３１０ｂ，３１０ｃは点滅表示される。Ｘ≦Ｔｈ２の場合は、第１の仮想物体３１０および第２の仮想物体３２０がともに障害物２１０によって圧縮されるので、図２６（ｃ）に示すように第２の仮想物体３２０のみが、例えば太い黄色の線（実線で示す）で表示される。

このように第１の仮想物体３１０として複数の横線３１０ａ〜３１０ｃを表示することによっても、制御作動状態を運転者にわかりやすく知らせることができる。なお、第１の仮想物体３１０を表す横線の数は、３本には限定されず、２本や４本とすることも可能である。

−第２の実施の形態の変形例−
自車両と前方障害物との車間距離Ｘがしきい値Ｔｈ２よりも小さく、接触のリスクが高い場合には、図２７に示すように自車両の前方画像にさらに三角形のシンボル４００を重畳して表示することもできる。三角形のシンボル４００は、自車両と障害物２１０との間、すなわち仮想物体３００上に、例えば黄色（実線で示す）で点滅表示する。これにより、自車両前方の障害物２１０との接触のリスクが高い場合に、運転者にわかりやすく情報を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。図２８に、第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置２の構成を示すシステム図を示す。図２８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。

第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置２は、図２８に示すように、レーダ装置１０および障害物検知装置４０の代わりにナビゲーション装置１５０を備えている。ナビゲーション装置１５０は経路探索や経路案内を行う装置であり、車両の位置情報を検出するためのＧＰＳ（Global Positioning System）と、地図情報を記憶した記憶媒体とを備えている。記憶媒体は、自車両が走行している前方の走行路の情報、走行路の形状情報（例えばカーブ路の半径）、走行路の勾配等の地形情報、交差点やトンネル等の環境情報等を保持している。

第３の実施の形態のコントローラ５０Ａは、自車両と障害物との接触のリスクポテンシャルＲＰの代わりに、自車両がカーブを走行する際にカーブから逸脱するリスクポテンシャルＲＰｃを算出する。そして、逸脱リスクポテンシャルＲＰｃに基づいて制駆動力制御およびアクセルペダル反力制御を行うとともに車両の制御状態を表すような映像を作成して表示装置９０に表示する。

以下に、車両用運転操作補助装置２の動作を、図２９を用いて説明する。図２９は、第３の実施の形態のコントローラ５０Ａ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。まず、ステップＳ３１０では、自車速Ｖｈと操舵角δのデータを読み込み、ステップＳ３２０ではアクセルペダル操作量ＳＡを読み込む。

ステップＳ３３０では、ナビゲーション装置２５０から自車線前方に存在するカーブの情報を読み込み、自車両が最も減速すべき目標地点での道路の曲率半径Ｒｎおよび目標地点までの距離Ｘｃを検出する。ステップＳ３４０では、自車両がカーブを走行する際にカーブから逸脱しないための目標車速、すなわち目標地点を走行する際の目標旋回速度Ｖｔを算出する。具体的には、目標地点の曲率半径Ｒｎと予め設定した許容横加速度Ｙｇlimitを用いて、以下の（式１３）から目標旋回速度Ｖｔを算出する。
Ｖｔ＝（Ｙｇlimit・｜Ｒｎ｜）^０．５・・・（式１３）

ステップＳ３５０では，カーブを走行する際に自車両がカーブから逸脱するリスクポテンシャルＲＰｃを算出する。逸脱リスクポテンシャルＲＰｃは、図３０に示すように、自車速Ｖｈから目標旋回速度Ｖｔを減算して目標地点までの距離Ｘｃで割った値（（Ｖｈ−Ｖｔ）／Ｘｃ）に基づいて算出する。図３０に示すように（（Ｖｈ−Ｖｔ）／Ｘｃ）が所定値ＴＨ＿Ｃを超えて大きくなるほど、逸脱リスクポテンシャルＲＰｃが徐々に大きくなる。

ステップＳ３６０では、制駆動力制御およびアクセルペダル反力制御を行うための制御反発力Ｆｃｃを、ステップＳ３５０で算出した逸脱リスクポテンシャルＲＰｃに基づいて算出する。制御反発力Ｆｃｃは逸脱リスクポテンシャルＲＰに比例した値として算出する。ステップＳ３７０では、上述した第１の実施の形態と同様に図１２に示すフローチャートに従って制駆動力補正量ΔＤａ，ΔＤｂを算出する。ここでは、ステップＳ３６０で算出した制御反発力Ｆｃｃを用いる。ステップＳ３８０では、図１３に示すマップに従って制御反発力Ｆｃｃに基づくアクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。

ステップＳ３９０では、表示装置９０に表示する画像の作成処理を行う。ここでの処理を図３１のフローチャートを用いて説明する。

まず、ステップＳ３９０１で前方カメラ１５で撮像される自車両前方の撮像画像を読み込む。前方画像の一例を図３２に示す。図３２に示すように、自車両前方領域には左カーブが存在している。続くステップＳ３９０２では、ステップＳ３９０１で読み込んだ前方画像に、ナビゲーション装置１５０から取得されるカーブ情報を重畳して表示する。図３３にカーブ情報を重畳した前方画像の一例を示す。図３３において、領域４５０が自車線前方に存在するカーブ、すなわちカーブ入口から遠方のカーブ領域を表している。実際に表示装置９０に表示する場合は領域４５０を例えば緑色で表示する。

ステップＳ３９０３では、カーブ情報を重畳した前方画像に、自車両の前方に仮想的に設定した物体をさらに重畳して表示する。図３４に、仮想物体３３０を重畳した前方画像の一例を示す。仮想物体３３０は、上述した第１の実施の形態と同様に自車両前方のフレーム状の物体として設定する。

仮想物体３３０の長さ、すなわち自車両前端から仮想物体３３０の前端までの距離は、逸脱リスクポテンシャルＲＰｃが発生し始めるカーブまでの距離（（Ｖｈ―Ｖｔ）/ＴＨ＿Ｃ）として設定される。したがって、目標旋回速度Ｖｔに対する自車速Ｖｈの超過量が大きいほど、仮想物体３３０の長さが長くなる。仮想物体３３０は、例えばカーブ情報を表す領域４５０と同様に緑色（一点鎖線で示す）で表示する。

目標旋回速度Ｖｔに対する自車速の超過量が大きくなり、仮想物体３３０の長さがカーブ入口までの距離以上となると、図３５に示すようにカーブ入口までの距離を仮想物体３３０の長さとして設定する。このとき、仮想物体３３０は黄色（実線で示す）で点滅表示される。

このようにステップＳ３９０で表示装置９０に表示する映像を作成した後、ステップＳ４００へ進む。ステップＳ４００ではステップＳ３７０で算出した制駆動力補正量ΔＤａ，ΔＤｂを駆動力制御装置６０および制動力制御装置７０にそれぞれ出力する。ステップＳ４１０では、ステップＳ３８０で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡをアクセルペダル反力発生装置８０に出力する。ステップＳ４２０では、ステップＳ３９０で作成した映像を表示するように表示装置９０に信号を出力する。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３の実施の形態においては、上述した第１および第２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５０Ａは、自車両前方のカーブをリスクポテンシャルＲＰｃの要因として認識し、カーブに対する自車両の超過速度に基づいてリスクポテンシャルＲＰｃを算出する。具体的には、自車両がカーブを走行する際の目標旋回速度Ｖｔを算出し、目標旋回速度Ｖｔに対する自車速Ｖｈの超過速度に基づいて図３０のマップに従ってリスクポテンシャルＲＰｃを算出する。これにより、自車両前方のカーブに対するリスクポテンシャルＲＰｃに基づいた操作反力制御と制駆動力制御を行うことができるとともに、リスクポテンシャルＲＰｃの要因であるカーブの情報を表示装置９０のモニタ上に強調して表示することができる。

−第３の実施の形態の変形例−
自車両の前方画像にカーブ情報と仮想物体３３０を重畳して表示する場合の別の表示例を図３６（ａ）〜（ｃ）に示す。図３６（ａ）に示すように、カーブに沿った複数の円形のシンボル４６０を用いてカーブ情報を重畳表示する。円形のシンボル４６０は、例えば緑色で表示する。さらに、図３６（ｂ）に示すように仮想物体３３０を例えば緑色（一点鎖線で示す）で表示する。

目標旋回速度Ｖｔに対する自車速の超過量が大きくなり、仮想物体３３０の長さがカーブまでの距離以上となると、図３６（ｃ）に示すようにカーブまでの距離を仮想物体３３０の長さとして設定して、仮想物体３３０を黄色（実線で示す）で点滅表示する。

このように円形のシンボル４６０を用いてもカーブ情報をわかりやすく表示することができる。なお、カーブ情報を表す円形のシンボル４６０は図３６（ａ）〜（ｃ）に示すように３つには限定されず、２つや４つとすることも可能である。

《第４の実施の形態》
以下に、本発明の第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図３７に、第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置３の構成を示すシステム図を示す。図３７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。

第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置３は、図３７に示すように、レーダ装置１０および障害物検知装置４０に加えてナビゲーション装置１５０を備えている。第４の実施の形態においてコントローラ５０Ｂは、自車両と前方障害物との接触のリスクと自車両がカーブから逸脱するリスクをそれぞれ第１のリスクポテンシャルＲＰ，第２のリスクポテンシャルＲＰｃとして算出する。そして、第１のリスクポテンシャルＲＰに基づく第１の制御反発力Ｆｃと第２のリスクポテンシャルＲＰｃに基づく第２の制御反発力Ｆｃｃのうち、大きいほうの値を実際の制御に用いる制御反発力として選択する。

以下に、車両用運転操作補助装置３の動作を、図３８を用いて説明する。図３８は、第４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Ｓ５１０〜Ｓ５５０における処理は、図７に示したフローチャートのステップＳ１１０〜Ｓ１５０での処理と同様である。また、ステップＳ５６０、Ｓ５７０での処理は、図２９に示したフローチャートのステップＳ３３０、Ｓ３４０と同様である。したがって、これらの処理についての説明は省略する。

ステップＳ５８０では、自車両と前方障害物との接触リスクポテンシャルＲＰと、カーブからの逸脱リスクポテンシャルＲＰｃをそれぞれ第１および第２のリスクポテンシャルとして算出する。接触リスクポテンシャルＲＰは、上述したように自車両と前方障害物との車間時間ＴＨＷを用いる。逸脱リスクポテンシャルＲＰｃは、上述したように図３０のマップに従って算出する。

ステップＳ５９０では、ステップＳ５８０で算出した接触リスクポテンシャルＲＰと逸脱リスクポテンシャルＲＰｃに基づいて、第１の制御反発力Ｆｃと第２の制御反発力Ｆｃｃとをそれぞれ算出する。接触リスクポテンシャルＲＰに基づく第１の制御反発力Ｆｃの算出方法、および逸脱リスクポテンシャルＲＰｃに基づく第２の制御反発力Ｆｃｃの算出方法は、上述した通りである。ここでは、第１の制御反発力Ｆｃおよび第２の制御反発力Ｆｃｃのうち、大きいほうの値を実際に制御に用いる制御反発力として選択する。

つづくステップＳ６００では、ステップＳ５９０で選択した制御反発力を用いて制駆動力補正量ΔＤａ，ΔＤｂを算出し、ステップＳ６１０ではアクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。

ステップＳ６２０では、ステップＳ５９０で選択した制御反発力がどのようなリスクに起因するかに従って表示装置９０に表示する映像を作成する。具体的には、接触リスクポテンシャルＲＰに基づく制御反発力Ｆｃを選択した場合は、例えば図１８（ａ）（ｂ）に示すように前方画像に障害物情報と仮想物体３００を重畳した画像を作成する。一方、逸脱リスクポテンシャルＲＰｃに基づく制御反発力Ｆｃｃを選択した場合は、例えば図３４、図３５に示すように前方画像にカーブ情報と仮想物体３３０を重畳した画像を作成する。

ステップＳ６３０ではステップＳ６００で算出した制駆動力補正量ΔＤａ，ΔＤｂを駆動力制御装置６０および制動力制御装置７０にそれぞれ出力する。ステップＳ６４０では、ステップＳ６１０で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡをアクセルペダル反力発生装置８０に出力する。ステップＳ６５０では、ステップＳ６２０で作成した映像を表示するように表示装置９０に信号を出力する。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４の実施の形態においては、上述した第１〜第３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。
（１）コントローラ５０Ｂは、自車線前方の先行車およびカーブをリスクポテンシャルの要因として認識し、先行車に対する接近度合およびカーブに対する速度超過に基づいてリスクポテンシャルを算出する。具体的には、自車両と先行車との接近度合を表す車間時間ＴＨＷを第１のリスクポテンシャルＲＰとして算出するとともに、自車両がカーブを走行する際の目標旋回速度Ｖｔに対する自車速Ｖｈの超過速度に基づいて第２のリスクポテンシャルＲＰｃを算出する。このように自車両周囲の複数のリスク要因を認識してリスクポテンシャルを算出することにより、自車両周囲の状況にあった操作反力制御と制駆動力制御を行うことができる。また、リスクポテンシャルの要因を表示装置９０のモニタ上に強調して表示することにより、現在どのリスク要因を対象として制御を行っているかを運転者に容易に認識させることができる。
（２）コントローラ５０Ｂは、先行車に対する接近度合に基づく第１のリスクポテンシャルＲＰと、カーブに対する速度超過に基づく第２のリスクポテンシャルＲＰｃのうち、リスクポテンシャル値が高いほうを選択し、選択されたリスクポテンシャルの要因を表示装置９０に表示させる。これにより、自車両周囲の複数のリスク要因のうち最もリスクが高いものを対象とした操作反力制御および制駆動力制御を行うことができるとともに、現在どのリスク要因を対象として制御を行っているかを運転者に容易に認識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の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図３９に、第５の実施の形態による車両用運転操作補助装置４の構成を示すシステム図を示す。図３９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。

第５の実施の形態による車両用運転操作補助装置４は、図３９に示すように、アクセルペダル６１に発生する操作反力を制御するアクセルペダル反力発生装置８０を備えていない。したがって、第５の実施の形態では、自車両と障害物との接触リスクポテンシャルＲＰに基づいて制駆動力制御を行うとともに、制駆動力制御の作動状態を表示装置９０に表示する。

車両用運転操作補助装置４の動作を、図４０を用いて説明する。図４０は、第５の実施の形態のコントローラ５０Ｃ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Ｓ７１０〜Ｓ７８０での処理は、図７に示したフローチャートのステップＳ１１０〜Ｓ１８０での処理と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ７９０では図１４に示したフローチャートに従って表示装置９０に表示する映像を作成する。ステップＳ８００では制駆動力補正量ΔＤａ，ΔＤｂを駆動力制御装置６０および制動力制御装置７０にそれぞれ出力し。ステップＳ８１０では作成した映像を表示するように表示装置９０に信号を出力する。これにより、今回の処理を終了する。

このように、障害物に対するリスクポテンシャルＲＰに基づいて制駆動力のみを制御し、制御作動状態を表示装置９０に表示することによっても、運転者にとってわかりやすい車両制御を行うことができる。なお、上述した第２から第４の実施の形態と第５の実施の形態とを組み合わせることも、もちろん可能である。

上述した第１〜第４の実施の形態においては、リスクポテンシャルＲＰ、ＲＰｃに応じたアクセルペダル反力制御を行ったが、これに加えてブレーキペダル７１に発生する操作反力を制御することも可能である。また、リスクポテンシャルＲＰに応じて駆動力を減少方向に補正し、制動力を増加方向に補正したが、これには限定されず、例えば駆動力のみを補正するように制御を行うことも可能である。

上述した第１〜第５の実施の形態では、アクセルペダル反力制御および制駆動力制御が作動していない場合は仮想物体３００，３１０，３２０，３３０を緑色で表示し、作動開始されると黄色で表示したが、表示色はこれらに限定されない。また、自車線前方の先行車２１０のフレーム２１０Ａを黄色で表示し、自車線外の車両２２０，２３０のフレーム２２０Ａ，２３０Ａを緑色で表示したが、これらの表示色には限定されない。制御の対象となる障害物とそれ以外の障害物とを容易に識別できるような各種の表示色を用いることができる。また、表示装置９０のモニタ上でのフレーム２１０Ａ，２２０Ａ，２３０Ａおよび仮想物体３００，３１０，３２０，３３０の形状も上述した実施の形態には限定されず、フレーム２１０Ａ，２２０Ａ，２３０Ａを車両の形状と同様にしたり、仮想物体３００，３１０，３２０，３３０の角を丸めることも可能である。

上述した第１〜第５の実施の形態においては、表示装置９０が液晶モニタを備え、自車両のコックピット周辺に設置されるとして説明した。ただし、これには限定されず、表示装置９０をヘッドアップディスプレイとして構成し、リスクポテンシャルの要因を強調するシンボル、例えばフレーム２１０Ａまたは領域４５０と、仮想物体３００，３１０，３２０，３３０をフロントウィンドウ上に表示することも可能である。

以上説明した第１から第５の実施の形態においては、レーダ装置１０、障害物検知装置４０および前方カメラ１５が障害物検出手段として機能し、車速センサ２０が走行状態検出手段として機能し、コントローラ５０，５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃがリスクポテンシャル算出手段および表示制御手段として機能し、コントローラ５０，５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃ，駆動力制御装置６０，制動力制御装置７０およびアクセルペダル反力発生装置８０が車両制御手段として機能し、表示装置９０がひょ時手段として機能することができる。なお、第１〜第５の実施の形態においては、レーザレーダをレーダ装置１０として用いる例を説明したが、レーザレーダの代わりにミリ波レーダ等の別方式のレーダ装置を用いることももちろん可能である。なお、以上の説明はあくまで一例であり、発明を解釈する際、上記の実施形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項の対応関係になんら限定も拘束もされない。

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。駆動力制御装置の構成を示す図。アクセルペダル操作量と要求駆動力との関係を示す図。制動力制御装置の構成を示す図。ブレーキペダル操作量と要求制動力との関係を示す図。表示装置が設置されたコックピット周辺を示す図。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。自車両の予測進路の算出方法を説明する図。自車両の予測進路の算出方法を説明する図。（ａ）（ｂ）制駆動力制御の概念を説明する図。制御反発力算出処理を示すフローチャート。制駆動力補正量算出処理の処理手順を示すフローチャート。制御反発力とアクセルペダル反力指令値との関係を示す図。映像作成処理の処理手順を示すフローチャート。自車両の前方画像の一例を示す図。自車両の前方画像に障害物情報を重畳した画像の一例を示す図。自車両前方の仮想物体を説明する図。（ａ）（ｂ）自車両の前方画像に障害物情報と仮想物体を重畳した画像の一例を示す図。（ａ）（ｂ）自車両の前方画像に障害物情報と仮想物体を重畳した画像の別の一例を示す図。自車速または相対速度と仮想物体の幅との関係を示す図。第２の実施の形態において設定する自車両前方の仮想物体を説明する図。第２の実施の形態における制駆動力補正量算出処理の処理手順を示すフローチャート。車間距離と制御反発力との関係を示す図。（ａ）〜（ｃ）自車両の前方画像に障害物情報と仮想物体を重畳した画像の一例を示す図。第２の実施の形態の変形例において設定する自車両前方の仮想物体を説明する図。（ａ）〜（ｃ）自車両の前方画像に障害物情報と仮想物体を重畳した画像の他の一例を示す図。自車両の前方画像に障害物情報と仮想物体に加えて三角形のシンボルを重畳した画像の一例を示す図。第３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。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。逸脱リスクポテンシャルの算出マップを示す図。映像作成処理の処理手順を示すフローチャート。自車両の前方画像の一例を示す図。自車両の前方画像にカーブ情報を重畳した画像の一例を示す図。自車両の前方画像にカーブ情報と仮想物体を重畳した画像の一例を示す図。自車両の前方画像にカーブ情報と仮想物体を重畳した画像の一例を示す図。（ａ）〜（ｃ）自車両の前方画像にカーブ情報と仮想物体を重畳した画像の別の一例を示す図。第４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。第４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。第５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。第５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。

符号の説明

１０：レーダ装置
１５：前方カメラ
２０：車速センサ
３０：舵角センサ
４０：障害物検知装置
５０，５０Ａ，５０Ｂ、５０Ｃ：コントローラ
６０：駆動力制御装置
６１：アクセルペダル
７０：制動力制御装置
７１：ブレーキペダル
８０：アクセルペダル反力発生装置
９０：表示装置
１５０：ナビゲーション装置

Claims

自車両前方の障害物を検出する障害物検出手段と、前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、前記障害物検出手段および前記走行状態検出手段による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、前記リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置に発生する操作反力および前記自車両に発生する制駆動力の少なくともいずれかを制御する車両制御手段とを有する車両用運転操作補助装置用の表示装置において、
表示手段と、
前記自車両の前方領域を表す画像と、前記リスクポテンシャルの要因を強調するシンボルと、前記車両制御手段による制御作動領域を表す仮想物体とを表示するよう前記表示手段を制御する表示制御手段とを備え、
前記リスクポテンシャルの要因は、前記自車両前方の先行車であり、
前記リスクポテンシャルは、前記先行車に対する接近度合に基づいて前記リスクポテンシャル算出手段によって算出され、
前記表示制御手段は、自車線前方の前記先行車を表すシンボルと自車線外の車両を表すシンボルとを異なる色で表示し、前記リスクポテンシャルの要因である前記先行車を強調表示することを特徴とする車両用運転操作補助装置用の表示装置。
自車両前方の障害物を検出する障害物検出手段と、前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、前記障害物検出手段および前記走行状態検出手段による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、前記リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置に発生する操作反力および前記自車両に発生する制駆動力の少なくともいずれかを制御する車両制御手段とを有する車両用運転操作補助装置用の表示装置において、
表示手段と、
前記自車両の前方領域を表す画像と、前記リスクポテンシャルの要因を強調するシンボルと、前記車両制御手段による制御作動領域を表す仮想物体とを表示するよう前記表示手段を制御する表示制御手段とを備え、
前記リスクポテンシャルの要因は、前記自車両前方のカーブであり、
前記リスクポテンシャルは、前記カーブに対する前記自車両の速度超過に基づいて前記リスクポテンシャル算出手段によって算出され、
前記表示制御手段は、前記前方領域を表す画像中のカーブに、前記カーブを表すシンボルを重畳して表示することにより、前記リスクポテンシャルの要因である前記自車両前方のカーブを強調表示することを特徴とする車両用運転操作補助装置用の表示装置。
自車両前方の障害物を検出する障害物検出手段と、前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、前記障害物検出手段および前記走行状態検出手段による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、前記リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置に発生する操作反力および前記自車両に発生する制駆動力の少なくともいずれかを制御する車両制御手段とを有する車両用運転操作補助装置用の表示方法において、
前記自車両の前方領域を表す画像と、前記リスクポテンシャルの要因を強調するシンボルと、前記車両制御手段による制御作動領域を表す仮想物体とを表示し、
前記リスクポテンシャルの要因は、前記自車両前方の先行車であり、
前記リスクポテンシャルは、前記先行車に対する接近度合に基づいて前記リスクポテンシャル算出手段によって算出され、
自車線前方の前記先行車を表すシンボルと自車線外の車両を表すシンボルとを異なる色で表示し、前記リスクポテンシャルの要因である前記先行車を強調表示することを特徴とする車両用運転操作補助装置用の表示方法。
自車両前方の障害物を検出する障害物検出手段と、前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、前記障害物検出手段および前記走行状態検出手段による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、前記リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置に発生する操作反力および前記自車両に発生する制駆動力の少なくともいずれかを制御する車両制御手段とを有する車両用運転操作補助装置用の表示方法において、
前記自車両の前方領域を表す画像と、前記リスクポテンシャルの要因を強調するシンボルと、前記車両制御手段による制御作動領域を表す仮想物体とを表示し、
前記リスクポテンシャルの要因は、前記自車両前方のカーブであり、
前記リスクポテンシャルは、前記カーブに対する前記自車両の速度超過に基づいて前記リスクポテンシャル算出手段によって算出され、
前記前方領域を表す画像中のカーブに、前記カーブを表すシンボルを重畳して表示することにより、前記リスクポテンシャルの要因である前記自車両前方のカーブを強調表示することを特徴とする車両用運転操作補助装置用の表示方法。
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用の表示装置において、
前記表示制御手段は、前記車両制御手段による制御作動状態に応じて前記仮想物体の表示を変化させることを特徴とする車両用運転操作補助装置用の表示装置。
請求項１に記載の車両用運転操作補助装置用の表示装置において、
前記制御作動領域を表す前記仮想物体は、前記リスクポテンシャルを低リスク領域と高リスク領域とに分割した場合に、前記低リスク領域に応じた前記制御作動領域を表す第１の仮想物体と、前記高リスク領域に応じた前記制御作動領域を表す第２の仮想物体とからなることを特徴とする車両用運転操作補助装置用の表示装置。
請求項１、請求項２、請求項５または請求項６に記載の車両用運転操作補助装置用の表示装置を備えることを特徴とする車両。