JP5200926B2 - 運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両を運転する運転者の運転を支援する運転支援装置に関する。

乗用車やトラック、バス等の車両を運転する運転者の負担を軽減し、安全性を向上させるため、運転者を補助するための様々な運転支援技術が提案され、実用化されている。このような運転支援技術の一つとして、車両周辺の情報、例えば、進行方向前方の車線情報に基づき、例えば操舵補助によって車両が車線を逸脱することを抑制する運転支援技術が提案され、実用化されつつある。例えば、特許文献１には、将来の自車両目標軌跡を定め、その目標軌跡に近づくようにアクチュエータを制御する技術が開示されている。

特開２００１−１９２１号公報（０００５、００２２）

ところで、運転支援技術においては、運転者の意思に従って車両の運動制御が行われるべきものなので、運転支援制御において自動的に実行される運動制御は、運転者の意思に合致したものであることが求められる。レーンキープ制御に代表される自動的な車両の運動制御は、これまで、運転者による運転介入があった場合に初めて運動制御が変更されるため、車両の運動制御に運転者の意思が反映されにくく、制御装置で運転者の意思と運転支援制御における運動制御とのぶつかり合いが生じてしまう。

その結果、運転者が違和感を受け、操作フィーリングが低下するおそれがある。特許文献１に開示された技術では、運転支援の最中に、運転者の意思で運転操作を実行した場合、すでに生成されている目標軌跡に沿って車両を走行させようとしている運転支援の制御と、運転者の意思とが相反してしまい、運転者が違和感を受けるおそれがある。その結果、操作フィーリングが低下するおそれがあり、この点に改善の余地がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、車両の運転者を補助する運転支援の実行中に、車両の運転者が受ける違和感を低減することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る運転支援装置は、車両の運転者が運転操作をすることを、前記運転者が前記運転操作をする前に予測する操作予測手段と、前記操作予測手段によって予測された前記運転操作の予測結果を踏まえて、前記運転者が運転する車両が目標とする目標走行軌跡を生成する走行軌跡生成手段と、少なくとも、前記走行軌跡生成手段によって生成された前記目標走行軌跡と前記運転者の実際の運転操作とを調停した結果に基づいて、前記車両の走行機能を制御する走行機能制御手段と、を含み、前記走行軌跡生成手段は、前記車両の周辺環境における情報から第１の走行軌跡を生成し、かつ、前記操作予測手段によって予測された前記運転操作の予測結果に基づいて第２の走行軌跡を生成し、前記第１の走行軌跡と前記第２の走行軌跡との間に、許容できない差が発生している場合には、前記操作予測手段によって予測された前記運転操作の予測結果を用いて前記目標走行軌跡を生成することを特徴とする。

本発明の望ましい態様としては、前記運転支援装置において、前記操作予測手段は、前記運転者の筋骨格状態情報に基づいて、前記運転操作を予測することが好ましい。

本発明の望ましい態様としては、前記運転支援装置において、前記操作予測手段は、人体の関節の可動域から定められる関節の可動域を拘束条件として、前記運転操作を予測することが好ましい。

本発明の望ましい態様としては、前記運転支援装置において、前記操作予測手段は、人体の肘関節の可動域から定められる腕の可動域拘束条件に基づいて、前記運転者が操舵する方向を予測し、前記走行軌跡生成手段は、前記運転者の操舵が予測される場合、前記操舵の方向への前記目標走行軌跡を生成することが好ましい。

本発明の望ましい態様としては、前記運転支援装置において、前記走行機能制御手段は、前記走行軌跡生成手段が生成した前記操舵の方向への前記走行軌跡と、前記運転者による実際の操舵量とを調停し、その調停結果に基づいて前記車両の走行機能を制御することが好ましい。

本発明の望ましい態様としては、前記運転支援装置において、前記操作予測手段は、人体の膝関節及び股関節の可動域から定められる脚の可動域拘束条件に基づいて、前記運転者の制動操作を予測し、前記走行軌跡生成手段は、前記運転者の制動操作が予測される場合、前記車両の左右方向における移動よりも、前記車両の前後方向における動きを優先して、前記車両の走行軌跡を生成することが好ましい。

本発明の望ましい態様としては、前記運転支援装置において、前記走行機能制御手段は、前記走行軌跡生成手段が生成した前記車両の走行軌跡と、前記運転者による実際の制動量とを調停し、その調停結果に基づいて前記車両の走行機能を制御することが好ましい。

本発明に係る運転支援装置は、車両の運転者を補助する運転支援の実行中に、車両の運転者が受ける違和感を低減できる。

以下、本発明につき図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、下記において説明した内容により本発明が限定されるものではない。また、下記における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。

本実施形態は、車両の運転者を補助する運転支援を実行するにあたり、車両の運転者が運転操作をすることを、操作予測手段を用いて前記運転者が前記運転操作をする前に予測し、前記操作予測手段の予測結果を踏まえて、走行軌跡生成手段により前記車両が目標とする目標走行軌跡を生成する点に特徴がある。本実施形態において、走行軌跡とは、車両がこれから走行しようとする経路であって、車両の速度及び加速度の情報も含む。また、運転支援とは、車両の運転者を補助するために、車両の周辺環境の情報や車両の状態等に基づいて、車両の操舵や制駆動力を制御することをいう。

図１は、本実施形態に係る運転支援装置を備える車両の構成例を示す構成概略図である。図１において、車両１は、図１の矢印Ｙ方向に前進するものとする。車両１が前進する方向は、車両１の運転者が座る運転席からステアリングホイール９へ向かう方向である。左右の区別は、車両１の前進する方向（図１の矢印Ｙ方向）を基準とする。すなわち、「左」とは、車両１の前進する方向に向かって左側をいい、「右」とは、車両１の前進する方向に向かって右側をいう。また、車両１の前後は、車両１が前進する方向を前とし、車両１が後進する方向、すなわち車両１が前進する方向とは反対の方向を後とする。また、「下」とは、重力の作用方向側をいい、「上」とは、重力の作用方向とは反対側をいう。

まず、車両１の全体構成を説明する。車両１は、左側前輪５ＦＬ、右側前輪５ＦＲ、左側後輪５ＲＬ及び右側後輪５ＲＲの４個の車輪を備える。車両１は、内燃機関２を動力発生手段としている。本実施形態において、内燃機関２は、車両１の進行方向（図１中の矢印Ｙ方向）前方に搭載される。内燃機関２が発生した動力は、まず変速装置３に入力されて、車両１を走行させるために適した回転数に減速されてから、駆動軸４を介して駆動輪である左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲへ伝達される。これによって、車両１が走行する。なお、本実施形態において、内燃機関２はガソリンを燃料とするレシプロ式の火花点火式内燃機関であるが、内燃機関２はこれに限定されるものではない。また、車両１に対する内燃機関２の搭載位置は、本実施形態に記載したものに限定されるものではない。

また、車両１の動力発生手段は内燃機関に限定されるものではない。例えば、内燃機関と電動機とを組み合わせた、いわゆるハイブリッド方式の動力発生手段を備えていてもよいし、電動機のみを動力発生手段として備えてもよい。電動機のみを動力発生手段とする場合には、各車輪にそれぞれ電動機を備える、いわゆるインホイールモータ方式としてもよい。さらに、変速装置３は、左側前輪５ＦＬの駆動力と、右側前輪５ＦＲの駆動力とを変更することができる機能、いわゆる駆動力配分機能を備えていてもよい。

車両１の左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲは、車両１の駆動輪であるとともに、操舵輪としても機能する。また、左側後輪５ＲＬ及び右側後輪５ＲＲは車両１の従動輪である。このように、車両１は、いわゆるＦＦ（Front engine Front drive）形式の駆動形式を採用する。なお、車両１の駆動形式はＦＦ形式に限られず、いわゆるＦＲ（Front engine Rear drive）形式や、４ＷＤ（４ Wheel Drive：４輪駆動）形式であってもよい。また、車両１は、各駆動輪の駆動力を変更することにより、車両１の旋回性能を制御したり、車両１の走行安定性を向上させたりできる駆動システムを備えていてもよい。

本実施形態に係る車両１では、運転者によるステアリングホイール９の操作は、操舵補助装置７を介して左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲに伝達され、これによって、左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲが操舵される。操舵補助装置７は、操舵力補助機能と操舵特性変更機能とを備える。操舵力補助機能は、電動機等によってステアリング機構に補助操舵力を与えることにより、運転者の操舵力を低減するものである。操舵特性変更機能は、車両１の運転状態（例えば車両１の速度や車両１の周辺環境）に応じて、ステアリングホイール９の操作量に対する左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲの操舵角を変更するものである。ここで、操舵補助装置７は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１０や運転支援装置２０によって制御される。このように、車両１は、ＥＣＵ１０や運転支援装置２０、操舵補助装置７等で構成される、いわゆるステア・バイ・ワイヤシステムを備える。運転支援装置２０は、ＥＣＵ１０に備えられており、本実施形態に係る運転支援方法を実行する。

左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲ及び左側後輪５ＲＬ及び右側後輪５ＲＲには、それぞれブレーキシリンダ６ＦＬ、６ＦＲ、６ＲＬ、６ＲＲ及びブレーキローター７ＦＬ、７ＦＲ、７ＲＬ、７ＲＲが設けられる。それぞれのブレーキシリンダ６ＦＬ、６ＦＲ、６ＲＬ、６ＲＲは、ブレーキ配管ＢＬ１、ＢＬ２、ＢＬ３、ＢＬ４によってブレーキアクチュエータ８と接続されている。ブレーキアクチュエータ８は、車両１の運転者がブレーキペダル８Ｐを踏み込むことにより発生する入力を、ブレーキ配管ＢＬ１、ＢＬ２、ＢＬ３、ＢＬ４内のブレーキ油を介してそれぞれのブレーキシリンダ６ＦＬ、６ＦＲ、６ＲＬ、６ＲＲへ伝達する。そして、ブレーキシリンダ６ＦＬ、６ＦＲ、６ＲＬ、６ＲＲは、伝達された入力によってブレーキパッドを介してブレーキローター７ＦＬ、７ＦＲ、７ＲＬ、７ＲＲを挟み込むことにより、左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲ及び左側後輪５ＲＬ及び右側後輪５ＲＲに制動力を発生させる。

ブレーキアクチュエータ８は、ＥＣＵ１０や運転支援装置２０によって制御されて、左側前輪５ＦＬと、右側前輪５ＦＲと、左側後輪５ＲＬと、右側後輪５ＲＲとに発生させる制動力を異ならせることができる。また、例えば、車両１が先行車両や前方の障害物へ急接近したことをＥＣＵ１０や運転支援装置２０が検出した場合、ブレーキアクチュエータ８は、ＥＣＵ１０や運転支援装置２０によって制御されて、運転者によるブレーキに関わらず、左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲ及び左側後輪５ＲＬ及び右側後輪５ＲＲに制動力を発生させる。このように、ＥＣＵ１０や運転支援装置２０、ブレーキアクチュエータ８、ブレーキシリンダ６ＦＬ、６ＦＲ、６ＲＬ、６ＲＲ等で構成される車両１の制動システムは、いわゆるブレーキ・バイ・ワイヤシステムである。

車両１には、車両１の運転者の状態を検出するセンサ類、車両１の周辺環境における情報、例えば、車線を区分する車線区分線に関する情報等を検出するセンサ類、車両１の運転状態を検出するためのセンサ類が備えられる。本実施形態において、車両１の運転者の状態を検出するセンサ類は、上半身状態検出カメラ（第１運転者状態検出手段）４１と、下半身状態検出カメラ（第２運転者状態検出手段）４２と、接触式モーションセンサ（接触式運転者状態検出手段）４８と、非接触式モーションセンサ（非接触式運転者状態検出手段）４９と、ステアリングホイール９の操舵角を検出する操舵角センサ４４と、ステアリングホイール９の操舵トルクを検出する操舵トルクセンサ４５とがある。これらを総称して、運転者状態検出手段という。

上半身状態検出カメラ４１及び下半身状態検出カメラ４２は、運転者の関節位置やその動きをモニタし、関節間リンク長等を測定するための画像情報（動画を含む）を撮像する機能を有している。本実施形態では、上半身状態検出カメラ４１及び下半身状態検出カメラ４２が撮像した運転者の関節位置やその動き、あるいは動きの予兆から、運転支援装置２０が、ステアリングホイール９やブレーキペダル等といった車両１の操作手段に対する運転者の操作の方向や大きさを予測する。ここで、車両１の運転者が車両１の操作手段に対してする操作を、運転操作という。以下においては、単に操作ということもある。

上半身状態検出カメラ４１及び下半身状態検出カメラ４２は、車両１の室内であって、運転者を撮像できる任意の位置（車両であれば、バックミラーやダッシュボードの下等）に設置される。なお、本実施形態においては、一つのカメラ（撮像手段）によって、運転者の上半身及び下半身の状態を撮像して検出してもよい。

上半身状態検出カメラ４１及び下半身状態検出カメラ４２が撮像した運転者の画像情報は、運転支援装置２０が前記画像情報に対して２値化処理等の画像処理を行うことにより、運転者の関節折れ角度を検出するために用いられる。本実施形態において、上半身状態検出カメラ４１は、運転支援装置２０が運転者の各関節位置を観測し、運転者の肩ラインの傾きや胴体の傾斜角度等を検出するために用いる画像情報を撮像する。

上半身状態検出カメラ４１及び下半身状態検出カメラ４２の種類は問わないが、撮像した運転者の画像情報を電気信号として出力できるものが好ましい。また、上半身状態検出カメラ４１及び下半身状態検出カメラ４２は、赤外線カメラを用いてもよい。赤外線カメラは、暗所であっても撮像に照明は不要なので、特に車両１が夜間に走行する場合やトンネルを走行する場合等にも、照明なしで運転者の状態を撮像できる。

接触式モーションセンサ４８は、ステアリングホイール９に取り付けられている。接触式モーションセンサ４８は、運転者の身体の一部と接触することにより、運転者の状態を直接検出する機能を有している。ステアリングホイール９に取り付けられる接触式モーションセンサ４８は、感圧式のセンサであり、ステアリングホイール９を握る運転者の掌の状態（握力や掌を動かす方向等）を検出する。これによって、運転者がステアリングホイール９を操作する際の予兆（例えば、握力の変化や掌の力の入れ具合等）を検出できるので、運転支援装置２０は、運転者がステアリングホイール９を動かす操作の方向や大きさを予測できる。また、操舵トルクセンサ４５は、操舵力補助機能を実現する際に用いられるが、操舵トルクセンサ４５を用いても、運転者がステアリングホイール９を動かす動作やその予兆を検出できる。

また、接触式モーションセンサは、運転者が着座する車両のシートに設けてもよい。これによって、シートの座面における荷重の分布を検出できる。運転者が動作を始める際には、その予兆となる荷重分布の変動を運転者の動作やその予兆として接触式モーションセンサが検出し、その検出値を用いて、運転支援装置２０は運転者が次に行う動作の方向や大きさを予測する。

非接触式モーションセンサ４９は、車両１の操作手段（運転者の操作対象）であるブレーキペダル８Ｐ、ステアリングホイール９、アクセルペダル、シフトレバー等に対する運転者の接近や非接近を検出する機能を有している。非接触式モーションセンサ４９は、車両１の操作手段に設置されるとともに、例えば、静電容量センサや光式センサ等を用いることができる。本実施形態において、非接触式モーションセンサ４９は、ブレーキペダル８Ｐに設置される静電容量式のセンサであり、ブレーキペダル８Ｐに対する運転者の足の接近、非接近を検出する。より具体的には、非接触式モーションセンサ４９は、運転者の足とブレーキペダル８Ｐとの距離が変化することによる静電容量の変動を検出して、足の接近を検出する。

車両１の周辺環境の情報を検出するセンサ（周辺環境情報検出手段）としては、例えば、進行方向情報検出センサ４３がある。進行方向情報検出センサ４３は、車両１の進行方向前方に設けられて、車両１の周辺環境、特に車両１の進行方向における情報、例えば、車両の走行する車線を区分する車線区分線の情報、交差点の有無、車線の増減、前方あるいは斜め前方に存在する車両や物体等を検出する。進行方向情報検出センサ４３は、例えば、カメラやミリ波レーダーが用いられる。なお、進行方向情報検出センサ４３の他に、バックガイドモニターやフロントサイドモニター（カメラや静電容量センサやミリ波レーダー等）を設けてもよい。これによって、運転支援装置２０は、車両１の周辺環境の情報を、より多く収集できる。

また、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いたナビゲーション装置を周辺環境情報検出手段として用いて、車両１の周辺環境における情報を検出してもよい。この場合、ナビゲーション装置により、運転支援装置２０は、自車両の現在位置、及び自車両の現在位置における周辺環境（例えば道路情報）を検出することができる。周辺環境情報検出手段が検出する車両１の周辺環境の情報を運転支援装置２０が取得して本実施形態に係る運転支援方法を実行することにより、車両１の運転者の操作を予測する際の精度を向上させたり、車両１が走行中に目標とする目標走行軌跡の生成精度を向上させたりすることができる。

車両１の運動状態は、加速度センサ４６、ヨーレートセンサ４７によって検出される。これらを総称して、自車両状態検出手段という。車両１の運動状態は、例えば、車両１の前後速度（車両１の前後方向における速度）や前後加速度、車両１の横速度（前後方向に直交する方向における速度）や横加速度、車両１のヨー角、ヨー角速度、ヨー角加速度、車両１のスリップ角、スリップ角速度、スリップ角加速度等によって決定される。なお、上述した運転者検出手段、周辺環境情報検出手段及び自車両状態検出手段は一例であって、上述したセンサ類に限定されるものではない。

図２は、本実施形態に係る運転支援装置の構成を示す説明図である。運転支援装置２０は、図１に示すＥＣＵ１０内に設けられ、ＥＣＵ１０の１機能として、本実施形態に係る運転支援方法を実現するものとして構成される。運転支援装置２０は、いわゆるマイクロコンピュータで構成される処理部２０Ｐを備えており、記憶部１６に格納されている本実施形態に係る運転支援方法を実現するためのコンピュータプログラムに従って、本実施形態に係る運転支援方法を実行する。

処理部２０Ｐと記憶部１６とは、データバス１１ｃによって接続されて、相互に通信できるようになっている。運転支援装置２０は、処理部２０Ｐが、本実施形態に係る運転支援方法に必要な情報を取得するために、入力ポート１２及び入力インターフェース１３を備える。また、運転支援装置２０は制御対象を動作させるため、出力ポート１４及び出力インターフェース１５を備える。処理部２０Ｐと入力ポート１２とは、データバス１１ａによって接続され、また、処理部２０Ｐと出力ポート１４とは、データバス１１ｂによって接続される。

入力ポート１２には、入力インターフェース１３が接続されている。入力インターフェース１３には、車両１を運転する運転者の状態を検出する運転者状態検出手段ＳＤ、車両１の周辺における環境についての情報を検出する周辺環境情報検出手段ＳＡ、車両１の状態を検出する自車両状態検出手段ＳＣその他の、本実施形態に係る運転支援方法に必要な情報を取得する検出手段が接続されている。これらの検出手段から出力される信号は、入力インターフェース１３内のＡ／Ｄコンバータ１３ａやディジタル入力バッファ１３ｂにより、処理部２０Ｐが利用できる信号に変換されて入力ポート１２へ送られる。これにより、運転支援装置２０の処理部２０Ｐは、本実施形態に係る運転支援方法に必要な情報を取得することができる。

出力ポート１４には、出力インターフェース１５が接続されている。出力インターフェース１５には、本実施形態に係る運転支援方法における制御対象として、操舵補助装置７やブレーキアクチュエータ８が接続されている。出力インターフェース１５には、制御回路１５ａ、１５ｂ等が設けられており、処理部２０Ｐで演算された制御信号に基づき、操舵補助装置７やブレーキアクチュエータ８を動作させる。

本実施形態に係る車両１が備える操舵補助装置７は、いわゆるＥＰＳ（Electronic Power Steering：電動パワーステアリング装置）で、かつＶＧＲＳ（Variable Gear Ratio Steering：ステアリングギヤ比可変ステアリング装置）を備える。すなわち、操舵補助装置７は、電動機でステアリングホイール９の操作を補助するとともに、ステアリングホイール９の入力に対する前輪の操舵角や操舵速度等を、自車両状態検出手段ＳＣによって検出される車速や駆動力、あるいは周辺環境情報検出手段ＳＡによって検出される車両１の周辺環境（例えば、道路状況や周囲の他車両等）に応じて変更する。これによって、本実施形態の車両１は、車線をはみ出さずに車線内で走行したり、運転者がステアリングホイール９を切り過ぎた場合にはこれを抑制して安定した姿勢で走行したりできる。

図２に示すように、処理部２０Ｐは、操作予測手段である操作予測部２１と、走行軌跡生成手段である走行軌跡生成部２２と、走行機能制御手段である走行機能制御部２３と、制御条件判定部２４とを含んで構成される。これらが、本実施形態に係る運転支援方法を実行する。なお、本実施形態に係る運転支援方法は、少なくとも操作予測部２１と走行軌跡生成部２２と走行機能制御部２３とによって実現できる。操作予測部２１と走行軌跡生成部２２と走行機能制御部２３と制御条件判定部２４とは、相互に制御データをやり取りしたり、一方に命令を出したりできるように構成されている。

操作予測部２１は、車両１の運転者の筋骨格情報から、運転者が車両１の操作手段（ステアリングホイール９やブレーキペダル８Ｐ等）の操作（運転操作）をすることを、事前、すなわち、前記運転者によって運転操作がされる前に予測する。走行軌跡生成部２２は、前記運転者の運転する車両１が走行する際に、車両１が目標とする走行軌跡（目標走行軌跡）を生成する。走行機能制御部２３は、少なくとも、走行軌跡生成部２２が生成した目標走行軌跡と、前記運転者の実際の運転操作とを調停した結果に基づいて、車両１の走行機能を制御する。ここで、車両１の走行機能とは、車両１が走行するために必要な機能であり、例えば、加速、定速走行、減速、停止、コーナーリング等の機能が含まれる。制御条件判定部２４は、運転支援装置２０が本実施形態に係る運転支援方法を実行するにあたって、制御の分岐条件を判定する。

ここで、例えば、車両１がトラクションコントロールシステムや、ＶＳＣ（Vehicle Stability Control：車両安定性制御システム）、あるいはＶＤＩＭ（Vehicle Dynamics Integrated Management：アクティブステアリング統合制御システム）を備える場合、操舵補助装置７やブレーキアクチュエータ８に対する制御は、これらのシステムの制御を利用して実現してもよい。

記憶部１６には、車両１の制御に用いるコンピュータプログラムやデータベースの他、本実施形態に係る運転支援方法の処理手順を含むコンピュータプログラムやデータベース等が格納されている。本実施形態に係る運転支援方法に用いるデータベースとしては、運転者の操作を予測するのに必要な情報、例えば、人体の関節拘束条件（可動域）や筋肉の拮抗バランス（関節毎の曲げ伸ばしの強さ等）等や、車両１の走行に必要な情報、例えば、直線路、カーブ、登降坂、高速道路等の道路情報等である。

また、本実施形態に係る運転支援方法に用いるデータベースとしては、例えば、人体筋骨格情報データベース１６ａがある。人体筋骨格情報データベース１６ａは、処理部２０Ｐが取得した車両１の運転者の筋骨格状態情報に基づいて、運転者により車両１の操作手段が操作されるか否かを予測する際に用いられる。人体筋骨格情報データベース１６ａは、運転者の関節の可動域に基づいて定められた肢体部分、又は頭部よりも下部の可動域拘束条件を少なくとも含む人体筋骨格情報である。本実施形態において、人体筋骨格情報データベース１６ａは、体の関節の拘束条件（可動域によって決定される）や筋肉の拮抗バランス（関節毎の曲げ伸ばしの強さ等）に関する筋骨格データを人体筋骨格情報に含んでいる。また、人体筋骨格情報データベース１６ａは、可動域拘束条件として、運転者の肘関節の可動域に基づいて定められた肘関節可動域拘束条件、及び運転者の膝関節、及び足関節可動域拘束条件を含んでいる。ここで、足関節可動域拘束条件は、股関節のうち少なくとも１つの足関節の可動域に基づいて定められた可動域拘束条件である。

記憶部１６は、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性のメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような揮発性のメモリ、あるいはこれらの組み合わせにより構成することができる。なお、上述したコンピュータプログラムは、運転支援装置２０が既に備えているコンピュータプログラムと組み合わせることによって、本実施形態に係る運転支援方法の処理手順を実現できるものであってもよい。また、上述したコンピュータプログラムの代わりに専用のハードウェアを用いて運転支援装置２０を構成して、本実施形態に係る運転支援方法を実現するようにしてもよい。次に、本実施形態に係る運転支援方法を説明する。本実施形態に係る運転支援方法は、図２に示す運転支援装置２０によって実現できる。

図３は、本実施形態に係る運転支援方法の手順を示すフローチャートである。図４は、本実施形態において運転者の操舵操作を予測する手順を示すフローチャートである。図５は、本実施形態において運転者の操舵操作を予測する方法の説明図である。図６は、本実施形態において運転者の制動操作を予測する手順を示すフローチャートである。図７−１、図７−２は、本実施形態において運転者の制動操作を予測する方法の説明図である。

車両１に対する運転支援は、車両１の走行中常時実行してもよいが、本実施形態においては、運転者が不要と判断したときや、運転者の操作を優先させるとき等には、実行しない。したがって、本実施形態に係る運転支援方法を実行するにあたり、ステップＳ１において、運転支援装置２０の制御条件判定部２４は、運転支援を実行する状態にあるか否かを判定する。ステップＳ１において、制御条件判定部２４が、運転支援を実行する状態ではないと判定した場合（ステップＳ１：Ｎｏ）、ＳＴＡＲＴに戻り、制御条件判定部２４は、ステップＳ１の判定を実行する。

ステップＳ１において、制御条件判定部２４が、運転支援を実行する状態にあると判定した場合（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、運転支援装置２０の操作予測部２１は、ステップＳ２＿Ａで車両１の運転者の操作を予測するとともに、ステップＳ２＿Ｂで、周辺環境情報検出手段ＳＡから車両１の周辺環境情報を取得する。ここで、ステップＳ２＿ＡとステップＳ２＿Ｂとの順序は問わず、両ステップは同時であってもよい。

ステップＳ２＿Ｂにおいて取得される周辺環境情報は、次のステップＳ３において、運転者の操作意思を運転支援装置２０による運転支援に反映させるか否かを判定する際に用いられる。周辺環境情報は、例えば、進行方向情報検出センサ４３によって検出される車両１の進行方向前方や斜め前方に存在する他の車両や障害物と車両１との距離、車両１が走行している道路の線形、曲率、勾配が含まれる。また周辺環境情報検出手段ＳＡとしてバックガイドモニターやフロントサイドモニター等を備える場合には、車両１の側方や後方の車両等と車両１との距離等が周辺環境情報に含まれる。

次に、図４から図７−２を用いて、ステップＳ２＿Ａにおける、操作予測部２１が車両１の運転者の操作を予測する方法（操作予測方法）を説明する。まず、図４、図５を用いて、運転者の操舵操作を予測する方法（操舵操作予測方法）を説明する。本実施形態に係る運転支援方法においては、運転者状態検出手段ＳＤによって取得された車両１の運転者ＤＲの筋骨格状態情報に基づいて、運転者ＤＲによりステアリングホイール９の操作が行われるか否か、及びステアリングホイール９の操作量が予測される。

まず、操作予測部２１は、ステップＳ１１において、現時点における運転者ＤＲの状態を取得する。例えば、操作予測部２１は、上半身状態検出カメラ４１で撮像された運転者の画像情報から、運転者ＤＲの各関節位置や運転者ＤＲの関節間リンク長等を運転者ＤＲの筋骨格状態情報として取得する。そして、操作予測部２１は、得られた筋骨格状態情報に基づいて、図５に示す、運転者ＤＲの肩ラインＳＬの傾斜度（水平線ＨＬに対する肩ラインＳＬの傾斜角度α）や胴体の傾斜度（鉛直線Ｎ１に対する体幹線Ｂ１の傾斜角度β）等を演算する。

次に、ステップＳ１２において、操作予測部２１は、操舵操作の予測において、図５に示す運転者ＤＲの上半身における関節間リンクの拘束条件を適用する。人体において、関節間リンクは骨格及び筋肉であるが、肢体が動く場合、筋肉は長さや断面積が変化するが、骨格は長さや断面積が変化しない。したがって、ステアリングホイール９の操作方向及び操作量を予測する場合、関節間リンクの長さ及び断面積は変化しないという関節間リンクの拘束条件が適用される。

次に、ステップＳ１３において、操作予測部２１は、図５に示す運転者ＤＲの関節（肘関節、肩関節、手首の関節等）毎の可動域条件、筋力バランス（曲げ、伸ばし）条件を、操舵操作の予測に適用する。このため、操作予測部２１は、記憶部１６に格納されている人体筋骨格情報データベース１６ａから、ステアリングホイール９の操作方向及び操作量を予測する際に必要な関節、例えば、肘関節、肩関節、手首の関節の可動域拘束条件、及びそれぞれの関節周りにおける筋力バランスを取得する。人体の関節は、すべての方向に動かせる訳ではなく、動かせる方向及び動かせる範囲が決まっており、これを超えた動きはできない。したがって、図５に示す運転者ＤＲのそれぞれの関節（例えば肘関節や肩関節）や関節間リンクには、人体の関節の可動域拘束条件による拘束条件が存在する。なお、人体の関節の可動域は個人差があるので、平均的な人体を想定して可動域拘束条件が設定され、人体筋骨格情報データベース１６ａに記述されている。

次に、ステップＳ１４において、操作予測部２１は、運転者ＤＲの状態以外の情報、例えば、周辺環境情報検出手段ＳＡによって取得された周辺環境情報や、自車両状態検出手段ＳＣによって取得された車両１の状態に関する情報等を、操舵操作の予測に適用する。このため、操作予測部２１は、例えば、車両１と、周辺車両との位置関係（車両１と周辺車両との距離や方角等）を示す情報や、車両１が走行している道路の線形や曲率半径等、あるいは、車両１の走行速度等を周辺環境情報検出手段ＳＡや自車両状態検出手段ＳＣから取得する。

そして、ステップＳ１５において、操作予測部２１は、上記手順で取得した情報を用いて、ステアリングホイール９の操作方向及び操作量を予測する。運転者ＤＲが車両１の操作手段（例えばステアリングホイール９）に操作をしようとする場合、その予兆が運転者ＤＲの筋骨格状態情報として現れる。本実施形態に係る運転支援方法では、運転者ＤＲの筋骨格状態情報を取得することにより、車両１の操作手段に対する運転者ＤＲの操作の予兆を検出し、前記操作の方向や操作量を予測する。なお、運転者の視線の動きや、運転者の筋骨格状態情報及び視線の動きの両方を用いて、車両１の操作手段に対する運転者ＤＲの操作の予兆を検出し、前記操作の方向や操作量を予測してもよい。

例えば、運転者ＤＲがステアリングホイール９を操作しようとする場合、その予兆は、例えば、肩や胴体の傾きに現れる。この場合、肩や胴体が傾いた方向にステアリングホイール９が操作されるとともに、肩や胴体の傾きが大きいほど、ステアリングホイール９の操作量も大きくなると考えられる。したがって、操作予測部２１は、ステップＳ１１で演算した運転者ＤＲの肩ラインＳＬの傾斜度や胴体の傾斜度から、ステアリングホイール９の操作方向及び操作量を予測する。

例えば、操作予測部２１は、運転者ＤＲの肩ラインＳＬが運転者ＤＲの左手側から右手側に向かって下がる場合、ステアリングホイール９の操作方向は左であると予測する。また、水平線ＨＬに対する肩ラインＳＬの傾斜角度αや鉛直線Ｎ１に対する体幹線Ｂ１の傾斜角度βとステアリングホイール９の操作量との関係を実験やシミュレーションで求めて記憶部１６に格納しておき、操作予測部２１は、求められた傾斜角度αやβから、ステアリングホイール９の操作量を予測する。具体的には、操作予測部２１は、運転者ＤＲの筋骨格状態情報に基づき、運転者ＤＲの掌位置の可動方向及び可動量を算出し、現在の状態から予測される運転者ＤＲによるステアリングホイール９の操作方向や操作量を予測する。

このとき、操作予測部２１は、ステップＳ１２における関節間リンクの拘束条件、及びステップＳ１３で取得した肘関節、肩関節、手首の関節の可動域拘束条件、及びそれぞれの関節周りにおける筋力バランス、及びステップＳ１４で取得した運転者ＤＲの状態以外の情報を考慮する。すなわち、操作予測部２１は、関節間リンクの拘束条件を満たし、かつ運転者ＤＲの各関節が、ステップＳ１３で取得されたそれぞれの可動域拘束条件の範囲内に収まるように、運転者ＤＲの筋骨格状態情報からステアリングホイール９の操作方向及び操作量を予測する。このように、本実施形態では、人体の関節の可動域から定められる肢体の可動域拘束条件を拘束条件としてステアリングホイール９の操作方向や操作量を予測するので、より精度の高い予測が可能になる。

なお、運転者ＤＲの操舵動作を予測する場合、少なくとも、肘関節の可動域から定められる腕の可動域拘束条件を考慮することが好ましい。これは、ステアリングホイール９の操作においては他の関節と比較して肘関節の可動域が支配的であるため、肘関節の可動域を考慮すれば、予測精度をある程度確保できるからである。また、肘関節の可動域から定められる腕の可動域拘束条件のみを考慮することにすれば、他の関節の拘束条件を考慮しなくてもよいので、操作予測部２１の処理負担が軽減する。

このとき、例えば、予測された操作方向にステアリングホイール９が操作されると、車線が存在しないところに車両１が移動したり、隣の車線を走行する車両と干渉したりするおそれが運転者ＤＲの状態以外の情報から判明した場合は、その予測された操作方向は不適切である。また、予測された操作量だけステアリングホイール９が操作されると、車両１の挙動が不安定になるおそれがある場合も、その予測された操作量は不適切である。したがって、このような場合、操作予測部２１は、現時点における運転者ＤＲの状態を再度取得して、予測をやり直す。このように、本実施形態では、ステアリングホイール９の操作方向や操作量を予測するにあたって、運転者ＤＲの状態以外の情報、例えば、周辺環境情報や車両１の状態についての情報を考慮するので、より精度の高い予測が可能になる。

次に、図６から図７−２を用いて、運転者の制動操作を予測する方法（制動操作予測方法）を説明する。本実施形態に係る運転支援方法においては、運転者状態検出手段ＳＤによって取得された車両１の運転者ＤＲの筋骨格状態情報に基づいて、運転者ＤＲにより制動操作が行われるか否か、及び制動の操作量（ブレーキペダル８Ｐの操作量）が予測される。

まず、操作予測部２１は、ステップＳ１１ｕにおいて、現時点における運転者ＤＲの状態を取得する。例えば、操作予測部２１は、下半身状態検出カメラ４２で撮像された運転者の画像情報から、運転者ＤＲの各関節位置や運転者ＤＲの関節間リンク長等を運転者ＤＲの筋骨格状態情報として取得する。そして、操作予測部２１は、得られた筋骨格状態情報に基づいて、図７−２に示す、運転者ＤＲの体幹線Ｂ１の傾き（鉛直線Ｎ１に対する体幹線Ｂ１の傾斜角度β）や、運転者ＤＲが着座するシートの座面における荷重ｗの分布（荷重分布）の変化等を演算する。

次に、ステップＳ１２ｕにおいて、操作予測部２１は、操舵操作の予測において、図５に示す運転者ＤＲの下半身における関節間リンクの拘束条件を適用する。関節間リンクの拘束条件については上述した通りである。次に、ステップＳ１３ｕにおいて、操作予測部２１は、図５に示す運転者ＤＲの関節（股関節、膝関節、足首の関節等）毎の可動域条件、筋力バランス（曲げ、伸ばし）条件を、操舵操作の予測に適用する。このため、操作予測部２１は、記憶部１６に格納されている人体筋骨格情報データベース１６ａから、ステアリングホイール９の操作方向及び操作量を予測する際に必要な関節、例えば、股関節、膝関節、足首の関節等の可動域拘束条件、及びそれぞれの関節周りにおける筋力バランスを取得する。下半身の関節の可動域拘束条件については、上半身の関節の可動域拘束条件で説明した通りである。下半身の関節の可動域拘束条件は、平均的な人体を想定した可動域拘束条件が、人体筋骨格情報データベース１６ａに記述されている。

次に、ステップＳ１４ｕにおいて、操作予測部２１は、運転者ＤＲの状態以外の情報を、操舵操作の予測に適用する。ステップＳ１４ｕは、上述したステップＳ１４と同様である。そして、ステップＳ１５ｕにおいて、操作予測部２１は、上記手順で取得した情報を用いて、制動操作の有無及びその操作量を予測する。

例えば、運転者ＤＲがブレーキペダル８Ｐを操作しようとする場合、ブレーキペダル８Ｐの位置に足を移動させるので、その予兆は、例えば、股関節、膝関節、足首の関節といった足の関節や、座面の荷重分布に現れる。例えば、操作予測部２１が、踵を支点として、足首をブレーキペダル８Ｐに向かって捻るような動作を検出したり、座面右側の荷重ｗ１がそれ以前よりも小さくなる荷重分布の変化を検出したりした場合、操作予測部２１は、制動操作が行われると予測できる。また、踵が車両１の床から離れない場合は相対的に制動力が小さく、踵が車両１の床から離れる場合には、相対的に制動力が大きくなる傾向があるので、踵が車両１の床から離れたか否かによって、制動操作の操作量の大小を予測できる。例えば、操作予測部２１は、制動操作が行われると予測した場合に、運転者ＤＲの踵が床から離れた場合は、相対的に制動力は大きく、運転者ＤＲの踵が床から離れない場合は、相対的に制動力は小さいと予想する。

このとき、操作予測部２１は、ステップＳ１２ｕにおける関節間リンクの拘束条件、及びステップＳ１３ｕで取得した肘関節、肩関節、手首の関節の可動域拘束条件、及びそれぞれの関節周りにおける筋力バランス、及びステップＳ１４ｕで取得した運転者ＤＲの状態以外の情報を考慮する。すなわち、操作予測部２１は、関節間リンクの拘束条件を満たし、かつ運転者ＤＲの各関節が、ステップＳ１３ｕで取得されたそれぞれの可動域拘束条件の範囲内に収まるように、運転者ＤＲの筋骨格状態情報から制動操作の有無及びその操作量を予測する。このように、本実施形態では、人体の関節の可動域から定められる肢体の可動域拘束条件を拘束条件として制動操作の有無及びその操作量を予測するので、より精度の高い予測が可能になる。

なお、運転者ＤＲの制動動作を予測する場合、少なくとも、膝関節及び股関節の可動域から定められる脚の可動域拘束条件を考慮することが好ましい。これは、ブレーキペダル８Ｐの操作においては膝関節及び股関節の可動域が支配的であるため、これらの可動域を考慮すれば、予測精度をある程度確保できるからである。また、膝関節及び股関節の可動域から定められる脚の可動域拘束条件のみを考慮することにすれば、他の関節の拘束条件を考慮しなくてもよいので、操作予測部２１の処理負担が軽減する。

このとき、運転者ＤＲの状態以外の情報から、例えば、予測された制動量が小さすぎて、先行車両に接近し過ぎるおそれがある場合等は、その操作方向は不適切である。したがって、このような場合、操作予測部２１は、現時点における運転者ＤＲの状態を再度取得して、予測をやり直す。このように、本実施形態では、制動操作の有無及びその操作量を予測するにあたって、運転者ＤＲの状態以外の情報、例えば、周辺環境情報や車両１の状態についての情報を考慮するので、より精度の高い予測が可能になる。

ステップＳ２＿Ａで運転者の操作が予測され、ステップＳ２＿Ｂで、周辺環境情報が取得されたら、ステップＳ３へ進む。ステップＳ３において、運転支援装置２０の制御条件判定部２４は、予測された運転者の操作意思を運転支援装置２０による運転支援に反映させてよいか否かを判定する。本実施形態に係る運転支援方法では、車両１の運転者の操作を予測するが、車両１の周辺環境によっては、予測された運転者の操作を運転支援装置２０による運転支援に反映させることが適切でない場合がある。例えば、運転者によるステアリングホイール９の操作方向が予測された場合において、その操作方向には道路が存在しない場合や障害物が存在する場合に、予測された操作方向を運転支援装置２０による運転支援に反映させることは好ましくない。

このため、ステップＳ３では、予測された運転者の操作意思を運転支援装置２０による運転支援に反映させてよいか否かが判定される。次の（１）、（２）、（３）の判定条件がすべて成立した場合に予測された運転者の操作意思を運転支援装置２０による運転支援に反映させてよいと判定される。なお、本実施形態において、少なくとも運転者の操舵操作が予測されたときにこの判定が実行される。
（１）運転者に車両１の操作手段（ステアリングホイール９）を操作する意思があること。
（２）周辺環境情報検出手段ＳＡによって検出された周辺環境情報のうち、車両１が走行しようとしている道路の線形が、ステップＳ２＿Ａで予測されたステアリングホイール９の操作方向に向かっていること。
（３）周辺環境情報検出手段ＳＡによって検出された周辺環境情報から判断して、ステップＳ２＿Ａで予測されたステアリングホイール９の操作方向に他の車両や障害物が存在しないこと。

（１）の条件は、ステップＳ２＿Ａにおいて、運転者が車両１の操作手段を操作することが予測された場合に成立するものとする。（２）の条件は、例えば、ステップＳ２＿Ａで予測されたステアリングホイール９の操作方向が左であった場合、車両１がこれから走行しようとする道路の線形が左のカーブであったり、左側の車線が存在する場合等に成立するものとする。（３）の条件は、例えば、ステップＳ２＿Ａで予測されたステアリングホイール９の操作方向が左であった場合、車両１が存在する位置から所定の距離（例えば１０ｍ）における左側に、他の車両や障害物が存在しない場合に成立するものとする。ステップＳ３による判定を設けることにより、十分な安全を確保した上で、予測された運転者の操作意思を運転支援装置２０による運転支援に反映させることができる。

上述した（１）から（３）の条件がすべて成立する場合、制御条件判定部２４は、運転者の操作意思を運転支援装置２０による運転支援に反映させてよいと判定する。この場合、ステップＳ４へ進み、運転支援装置２０の走行軌跡生成部２２は、車両１が目標とする目標走行軌跡を生成する。ここで、ステップＳ４において目標走行軌跡を生成する方法を、目標走行軌跡生成方法Ａとする。一方、上述した（１）から（３）の条件のうち成立しないものが一つでも存在する場合、制御条件判定部２４は、運転者の操作意思を運転支援装置２０による運転支援に反映させないと判定する。この場合、ステップＳ５へ進み、運転支援装置２０の走行軌跡生成部２２は、車両１が目標とする目標走行軌跡を生成する。ここで、ステップＳ５において目標走行軌跡を生成する方法を目標走行軌跡生成方法Ｂとする。次に、目標走行軌跡生成方法Ａを説明する。

図８は、目標走行軌跡生成方法Ａの手順を示すフローチャートである。図９から図１１は、目標走行軌跡生成方法Ａにおいて、第１の走行軌跡を生成する方法を説明する図である。図１２は、目標走行軌跡生成方法Ａにおいて、第２の走行軌跡を生成する方法の説明図である。目標走行軌跡生成方法Ａでは、ステップＳ４１Ａにおいて、走行軌跡生成部２２は、車両１の周辺の情報（周辺環境情報）から、第１の走行軌跡ＴＲ１を生成する。また、走行軌跡生成部２２は、ステップＳ４１Ｂにおいて、操作予測部２１によって予測された運転者の運転操作（この場合はステアリングホイール９の操作）の予測結果に基づいて、第２の走行軌跡ＴＲ２を生成する。ここで、ステップＳ４１ＡとステップＳ４１Ｂとの順序は問わず、これらが同時に実行されてもよい。また、第１の走行軌跡ＴＲ１及び第２の走行軌跡ＴＲ２は、いずれも、車両１がこれから走行しようとする経路であって、速度及び加速度の情報も含む。まず、第１の走行軌跡ＴＲ１を生成する方法を説明する。

第１の走行軌跡ＴＲ１は、車両１の周辺環境情報、及び車両１の状態量、及び車両１やその周辺環境の拘束条件のみを用いて、数学的、力学的に最適となるようにして得られた車両１の走行軌跡である。第２の走行軌跡ＴＲ２は、ステップＳ２＿Ａで予測された操作対象（この例ではステアリングホイール９）の操作方向及び操作量から推定した車両１の走行軌跡である。車両１の周辺環境情報は、車両１がこれから走行しようとする道路の道路線形、曲率、勾配についての情報である。また、車両１の状態量は、現時点における車両１の状態を表す物理量で、例えば、現時点における車両１の走行速度、走行抵抗、質量、内燃機関２の出力、駆動輪と路面との摩擦係数等である。

第１の走行軌跡ＴＲ１は、例えば、次に説明する方法で生成される。この方法は、最適化問題を解くことにより第１の走行軌跡ＴＲ１を生成するものである（以下、最適化手法という）。例えば、優先したい車両１の特性を評価関数（目的関数）化し、車両１を運動力学的にモデル化した車両モデルを用いて、例えば、非線形計画法やＳＣＧＲＡ（Sequential Conjugate Gradient Restoration Algorithm）等で最適化問題を解くことで、前記評価関数を最大又は最小にするような車両１の走行軌跡を得るものである。

この方法において、図９に示すように、車両モデル１Ｍは、例えば図１に示す車両１を運動力学的にモデル化したものであり、本実施形態では質点モデルとする。そして、車両１の駆動輪（車両１では左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲ）と路面との間の摩擦係数μ、内燃機関２の出力Ｐ、走行抵抗ｒを考慮に入れる。車両モデル１Ｍの運動方程式は、ｘｙ座標系においては式（Ａ）から（Ｄ）で表される。
ｍ×ｖｘ’’＝ｆｘ−ｒｘ・・・（Ａ）
ｍ×ｖｙ’’＝ｆｙ−ｒｙ・・・（Ｂ）
ｘ’＝ｖｘ・・・（Ｃ）
ｙ’＝ｖｙ・・・（Ｄ）

ここで、ｘ、ｙは車両モデル１Ｍの位置、ｍは車両モデル１Ｍの質量（車両１の質量に相当）、ｆｘ、ｆｙは車両モデル１Ｍの車輪が発生するタイヤ力、ｒｘ、ｒｙは車両モデル１Ｍの走行抵抗（車両１の走行抵抗に相当）、ｖｘ、ｖｙは車両モデル１Ｍの速度である。なお、ｘ、ｙが他の文字とともに用いられる場合、ｘはｘ方向の成分を、ｙはｙ方向の成分を意味する。また、「’」は時間微分を意味し、その個数で微分の階数を表す。すなわち、ｘ’’、ｙ’’は、それぞれｘ方向の加速度、ｙ方向の加速度を表す。

タイヤ力の拘束条件（制約条件）は式（Ｅ）で、内燃機関２の出力の拘束条件は式（Ｆ）で、走行抵抗は式（Ｇ）、（Ｈ）で表される。
ｆｘ^２＋ｆｙ^２≦（μ×ｍ＿ｎ）・・・（Ｅ）
ｆｘ×ｖｘ＋ｆｙ×ｖｙ≦Ｐｍａｘ・・・（Ｆ）
ｒｘ＝（Ｃｄ×ｖ^２＋ｄ０）×（ｖｘ／ｖ）・・・（Ｇ）
ｒｙ＝（Ｃｄ×ｖ^２＋ｄ０）×（ｖｙ／ｖ）・・・（Ｈ）
ここで、ｍ＿ｎは車両モデル１Ｍの垂直荷重、Ｐｍａｘは内燃機関２の最大出力、Ｃｄは抗力係数、ｄ０はｖ＝０における走行抵抗、ｖは、√（ｖｘ^２＋ｖｙ^２）である。

また、車両モデル１Ｍが走行する、モデル化された道路１０２は、２本の車線区分線１０３Ｌ、１０３Ｒで仕切られた内側である。車両モデルは、道路１０２内を走行するという拘束条件があり、これは、式（Ｉ）、式（Ｊ）で表される。なお、式（Ｉ）は曲線の道路に対応し、式（Ｊ）は直線の道路に対応する。
Ｒｉ^２≦ｘ^２＋ｙ^２≦Ｒｏ^２・・・（Ｉ）
ｈ１≦ｘ≦ｈ２・・・（Ｊ）
ここで、Ｒｉは曲線道路の内側における車両区分線の半径であり、図１０ではＩからｉ１までの区間におけるＲ１と、ｉ１からｉ２までの区間におけるＲ４である。Ｒｏは曲線道路の外側における車両区分線の半径であり、図１０ではｉ１までの区間におけるＲ２と、ｉ１からｉ２までの区間におけるＲ３である。また、ｈ１は、直線道路において、一方の車両区分線のｘ座標であり、ｈ２は他方の車両区分線のｘ座標である。したがって、ｈ２＝ｈ１＋Ｗとなる。Ｗは、モデル化された道路１０２の幅（道幅）である。

例えば、図１０に示すような道路１０２の所定区間（ＩからＥまでの区間）を車両モデル１Ｍが走行するときに、駆動輪の負担率を最も小さくしたい場合、タイヤ力ｆ＝√（ｆｘ^２＋ｆｙ^２）の総和Σｆ：（Ｉ→Ｅ）を評価関数Ｆとする。そして、非線形計画法やＳＣＧＲＡ等を用いて、上述した拘束条件の下においてこの評価関数Ｆを最小にする最適化問題を解くことにより得られた軌跡、すなわち各時間における座標（ｘ、ｙ）の集まりが、第１走行軌跡となる。なお、初期条件としては、所定区間Ｉに車両モデル１Ｍが進入するときにおける車両モデル１Ｍの状態量を用いる。また、各時間における座標（ｘ、ｙ）は、速度ｖｘ、ｖｙをそれぞれ積分することで得られる。

評価関数Ｆは、最適化したい車両１の特性に応じて作成し、評価関数Ｆの特性に応じて、評価関数Ｆを最大又は最小にする最適化問題を解く。最適化したい車両１の特性は、例えば、車両１の燃料消費率（最小が目標）、所定区間における車両１の通過速度（最大が目標）、車両１の安定性（例えば、ロールモーメントを最小とする）等がある。最適化したい特性は、予め一つに設定しておいてもよいし、車両１の走行条件に応じて変更してもよい。例えば、経済走行モードで車両１が走行している場合、走行軌跡生成部２２は、第１の走行軌跡ＴＲ１として、車両１の燃料消費率を最小にするような走行軌跡を生成し、スポーツ走行モードで車両１が走行している場合、走行軌跡生成部２２は、第１の走行軌跡ＴＲ１として、所定区間における車両１の通過速度を最大にするような走行軌跡を生成する。このようにして、走行軌跡生成部２２は、設定された車両１の特性を最適化できる走行軌跡を生成する。この最適化手法によれば、車両１の諸特性（例えば、燃料消費率や走行速度等）を最適化した走行軌跡が得られるので、最適化した特性については、高い性能が得られる。

次に、図１１を用いて、第１の走行軌跡ＴＲ１を生成する他の方法（幾何学的手法という）を説明する。図１１に示すように、車両１が走行する道路１０２Ａの中央を、第１の走行軌跡ＴＲ１としてもよい。すなわち、道路１０２Ａを仕切るための２本の車線区分線１０３Ｌ、１０３ＲのいずれからもＷａ／２離れた位置における座標を、道路１０２Ａが延在する方向に向かってつなげて得られる軌跡が、第１の走行軌跡ＴＲ１となる。２本の車線区分線１０３Ｌ、１０３Ｒ及び道幅Ｗａは、車両１が備える進行方向情報検出センサ４３にカメラを用いて、このカメラから得られる車両１の進行方向に存在する道路の情報を取得し、得られた画像に対してフィルタリング処理やエッジ抽出処理等の画像処理を施すことにより得られる。このように、車両１が走行する道路１０２Ａの中央を、第１の走行軌跡ＴＲ１としてもよく、幾何学的手法は、最適化手法と比較して、コンピュータで構成される運転支援装置２０（ＥＣＵ１０）の処理負荷が小さくなるので、比較的簡単に、かつ迅速に第１の走行軌跡ＴＲ１が得られる。次に、図１２を用いて、ステップＳ４１Ｂにおいて、第２の走行軌跡ＴＲ２を生成する方法の一例を説明する。

図１２に示すように、車両１が右車線１０２Ｒａから左車線１０２Ｌａへレーンチェンジする場合を考える。この場合、車両１の操舵輪、すなわち左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲが操舵された場合、車両１は、左側前輪５ＦＬの車軸と、右側前輪５ＦＲの車軸と、左側後輪５ＲＬ及び右側後輪５ＲＲの車軸との交点Ｃ３を中心として旋回する。第２の走行軌跡ＴＲ２を生成するにあたり、走行軌跡生成部２２は、上述したステップＳ２＿Ａで予測された運転者によるステアリングホイール９の操作量から、車両１の操舵輪、すなわち左側前輪５ＦＬ及び右側前輪５ＦＲの操舵角度θ１、θ２を求める。

図１２に示すように、車両１が旋回するときの左側前輪５ＦＬの旋回半径はＲ＿ＬＴ、右側前輪５ＦＲの旋回半径はＲ＿ＲＴとなる。したがって、車両１の重心の旋回半径は、（Ｒ＿ＬＴ＋Ｒ＿ＲＴ）／２となる。ここで、左側前輪５ＦＬの旋回半径Ｒ＿ＬＴは、車両１のホイールベース（前後車軸間の距離）をＬＷとすると、ＬＷ／ｓｉｎθ１となる。また、右側前輪５ＦＲの旋回半径Ｒ＿ＲＴは、ＬＷ／ｓｉｎθ２となる。本実施形態においては、第２の走行軌跡ＴＲ２は、車両１の重心の旋回半径（車両重心旋回半径）にあるとする。そして、走行軌跡生成部２２は、車両重心旋回半径（Ｒ＿ＬＴ＋Ｒ＿ＲＴ）／２を求めて、その軌跡を第２の走行軌跡ＴＲ２として生成する。なお、車両１の旋回特性を考慮して車両重心旋回半径を補正してもよい。

ステップＳ４１Ａ及びステップＳ４１Ｂで、第１の走行軌跡ＴＲ１及び第２の走行軌跡ＴＲ２が生成されたら、ステップＳ４２へ進む。ステップＳ４２において、制御条件判定部２４は、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とが合致するか否かを判定する。これによって、運転者の操作意思が、車両１の周辺環境情報や車両１の状態量に基づいて得られた第１の走行軌跡ＴＲ１と合致することを判定する。運転者の操作意思が第１の走行軌跡ＴＲ１と合致していれば、運転支援装置２０は、第１の走行軌跡ＴＲに基づいて運転支援を行う。一方、運転者の操作意思が第１の走行軌跡ＴＲ１と合致していない場合、運転支援装置２０は、運転者の操作意思を考慮した走行軌跡を生成し、これに基づいて運転支援を行う。

制御条件判定部２４が、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とは合致すると判定した場合、ステップＳ４３に進み、走行軌跡生成部２２は、第１の走行軌跡ＴＲ１を、車両１が目標とする目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに設定する。ここで、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とが合致するか否かは、両者が完全に同一であることのみならず、両者の違いが許容範囲であればよい。許容範囲内の違いとは、例えば、車両１が走行しようとする道路の同じ位置において、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２との差が所定の距離（例えば０．５ｍ）以内であれば、両者の違いは許容範囲内であるとする。そして、この場合には、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とが合致していると判定する。

制御条件判定部２４が、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とは合致しないと判定した場合、ステップＳ４４に進む。ステップＳ４４において、制御条件判定部２４は、運転者の操作意思を尊重できるか否かを判定する。上述したステップＳ３における判定条件（２）、（３）の両方を満たす場合に、制御条件判定部２４は、運転者の操作意思を尊重できると判定する。このように、ステップＳ３における運転者の操作意思の確認に加え、目標走行軌跡生成方法Ａにおいても運転者の操作意思を確認することで、運転者の操作意思を尊重した運転支援を実行した場合の安全性がさらに向上する。

ステップＳ４４において、制御条件判定部２４が、運転者の操作意思は尊重できないと判定した場合、すなわち、上述した判定条件（２）、（３）の少なくとも一方が成立しない場合には、ステップＳ４３に進む。この場合、走行軌跡生成部２２は、第１の走行軌跡ＴＲ１を、車両１が目標とする目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに設定する。これは、運転者の操作意思を反映させて運転支援を実行することが好ましくないため、車両１の周辺環境情報や車両１の状態量に基づいて得られた第１の走行軌跡ＴＲ１を車両１の目標走行軌跡ＴＲ＿ｔとして、運転支援装置２０が運転支援を実行する。これによって、運転支援装置２０による運転支援においては、十分な安全性が確保される。

ステップＳ４４において、制御条件判定部２４が、運転者の操作意思は尊重できると判定した場合、すなわち、上述した判定条件（２）、（３）の両方が成立する場合には、ステップＳ４５に進む。この場合、走行軌跡生成部２２は、車両１の周辺環境情報、及び車両１の状態量、及び車両１の拘束条件及び運転者の操作意思（予測された操作量）を用いて、数学的、力学的に最適となるように目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する。

図１３から図１６は、走行軌跡を示す図である。例えば、図１３から図１５に示すように、右車線１０２Ｒを車両１が走行しており、左車線１０２Ｌには他の車両１０１が走行している場合において、上述した最適化手法により第１の走行軌跡ＴＲ１を生成したり、第２の走行軌跡生成方法によって第２の走行軌跡ＴＲ２を生成する場合を考える。上述したステップＳ４１Ａにおいて、最適化手法を用いて第１の走行軌跡ＴＲ１を生成する場合、車両１が走行している道路において、これから車両１が走行しようとしている所定の領域を仮想道路８０として、最適化手法における拘束条件に設定する。

例えば、図１３に示す例では、車両１の車端前方から車両１の進行方向に向かって所定の距離ＬＲに、仮想道路８０を設定する。仮想道路８０は、車両１の車端前方から所定の距離ＬＲ１までは道幅Ｗ１（ほぼ右車線１０２Ｒの道幅）とし、ＬＲ２（ＬＲ１）からＬＲまでは道幅Ｗ２（ほぼ左車線１０２Ｌと右車線１０２Ｒとを合わせた道幅）とし、ＬＲ１からＬＲ２までは道幅をＷ１からＷ２に徐変させたものである。そして、走行軌跡生成部２２は、上述した車両モデル１Ｍが仮想道路８０を進行した場合に車両１の所定の特性を最適化するという条件で最適化問題を解き、走行軌跡を生成する。このようにして生成した走行軌跡が、第１の走行軌跡ＴＲ１となる。

図１４に示す例は、第１の走行軌跡ＴＲ１と、ステップＳ４１Ｂで生成された第２の走行軌跡ＴＲ２とが合致せず、かつ運転者の操作意思を尊重できる場合（ステップＳ４２：ＮｏかつステップＳ４４：Ｙｅｓ）において、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する例を示している。図１４に示す例では、第１の走行軌跡ＴＲ１は右車線１０２Ｒの直進であるが、右車線１０２Ｒから左車線１０２Ｌへレーンチェンジするという車両１の運転者の操作意思が予測されている。この操作意思に基づいて生成された第２の走行軌跡ＴＲ２は、車両１をレーンチェンジさせるものであるため、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とは合致しない。

したがって、ステップＳ４５で、走行軌跡生成部２２は、上述した最適化手法に、運転者の操作意思（予測された操作量）を加えて、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する。本実施形態においては、車両１が走行している道路において、これから車両１が走行しようとしている所定の領域に設定される仮想道路を運転者の操作意思に応じて変更することによって、運転者の操作意思を目標走行軌跡ＴＲ＿ｔの生成に反映させる。

上述した例では、ステップＳ４２で、第１の走行軌跡ＴＲ１と、ステップＳ４１Ｂにおいて簡易的に生成された第２の走行軌跡ＴＲ２とが合致するかが判定される。この場合、ステップＳ４４で、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とが合致しない場合には、運転者の操作意思を反映した目標走行軌跡ＴＲ＿ｔは生成されない。ここで、ステップＳ４５において運転者の操作意思を反映した目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する場合、最適化手法を用いるため運転支援装置２０の処理負担が比較的大きい。しかし、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とが合致するかは簡易な手法で生成した第２の走行軌跡ＴＲ２を用いることで、運転者の操作意思を尊重できない場合には、運転者の操作意思を反映した目標走行軌跡ＴＲ＿ｔは作成しないので、常に運転者の操作意思を反映した目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する場合と比較して、運転支援装置２０の処理負担を軽減できる。

一方、ステップＳ４１Ｂにおいて、最適化手法により、運転者の操作意思を反映した第２の走行軌跡ＴＲ２を生成し、ステップＳ４２で、第１の走行軌跡ＴＲ１と、第２の走行軌跡ＴＲ２とが合致するかを判定するようにしてもよい。この場合、目標走行軌跡生成方法Ａを実行する毎に、最適化手法を用いて運転者の操作意思を反映した第２の走行軌跡ＴＲ２を生成する必要があるので、運転支援装置２０の処理負担は大きくなる。しかし、第２の走行軌跡ＴＲ２は、最適化手法を用いて生成されるため、簡易な手法を用いるよりも高い精度で生成される。このため、ステップＳ４２やステップＳ４４においては、より精度の高い判定が実現できる。

図１４に示すように、仮想道路８１は、車両１の車端前方から車両１の進行方向に向かって所定の距離ＬＲに設定される。仮想道路８１は、車両１の車端前方から所定の距離ＬＲ１までは道幅Ｗ１（ほぼ右車線１０２Ｒの道幅）として右車線１０２Ｒ内に形成し、ＬＲ２（＞ＬＲ１）からＬＲまでは道幅Ｗ２（ほぼ左車線１０２Ｌの道幅）として左車線１０２Ｌ内へ形成する。そして、仮想道路８１のＬＲ１からＬＲ２までの領域は、右車線１０２Ｒから左車線１０２Ｌへ徐々に移行する車線移行部分となる。なお、仮想道路８１の道幅は、例えば、運転者の操作の予測精度に応じて任意に設定してもよい。

走行軌跡生成部２２は、上述した車両モデル１Ｍが仮想道路８１を進行した場合に車両１の所定の特性を最適化するという条件で最適化問題を解き、走行軌跡を生成する。このようにして走行軌跡を生成すると、仮想道路８１が右車線１０２Ｒから左車線１０２Ｌへ切り替わるので、車両モデル１Ｍは右車線１０２Ｒを直進し続けるという条件が排除される。これによって、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔは、右車線１０２Ｒから左車線１０２Ｌへレーンチェンジするものとなる。その結果、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔは、運転者の運転操作の予測結果に基づいて生成された第２の走行軌跡ＴＲ２と近くなり、運転者の操作意思が目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに反映させられることになる。

図１５に示す例は、第１の走行軌跡ＴＲ１と、ステップＳ４１Ｂで生成された第２の走行軌跡ＴＲ２とが合致せず、かつ運転者の操作意思を尊重できない場合（ステップＳ４２：ＮｏかつステップＳ４４：Ｎｏ）において、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する例を示している。図１５に示す例では、運転者の運転操作の予測結果に基づいて生成された第２の走行軌跡ＴＲ２を採用すると、隣の車線を走行している他の車両１０１と車両１とが干渉するおそれがある。したがって、走行軌跡生成部２２は、運転者の操作意思を尊重せず、ステップＳ４１Ａで生成された第１の走行軌跡ＴＲ１を、車両１の目標とする目標走行軌跡ＴＲ＿ｔとする。

図１６に示す例は、右車線１０２Ｒから左車線１０２Ｌへレーンチェンジした車両１が、左車線１０２Ｌを先行する他の車両１０１に追い付いたときを示している。この例において、車両１の運転者は、制動操作により他の車両１０１に追従して走行したいものとする。すなわち、車両１が制動されて減速して、左車線１０２Ｌを直進する走行軌跡が、運転者の運転操作の予測結果に基づいて生成された第２の走行軌跡ＴＲ２となる。一方、ステップＳ４１Ａで生成された第１の走行軌跡ＴＲ１は、再び右車線１０２Ｒへレーンチェンジする走行軌跡であるとする。この場合、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とは合致しないので、運転者の操作意思を尊重できる場合、走行軌跡生成部２２は、運転者の操作意思を反映させて目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する。

この場合、図１６に示すように、仮想道路８３は、車両１の車端前方から車両１の進行方向に向かって所定の距離ＬＲに設定される。そして、仮想道路８３は、車両１の車端前方から所定の距離ＬＲ１までの領域は、右車線１０２Ｒから左車線１０２Ｌへ徐々に移行する車線移行部分となり、ＬＲ１からＬＲまでは道幅Ｗ２（ほぼ左車線１０２Ｌの道幅）として左車線１０２Ｌ内へ形成される。

走行軌跡生成部２２は、上述した車両モデル１Ｍが仮想道路８３を進行した場合に車両１の所定の特性を最適化するという条件で最適化問題を解き、走行軌跡を生成する。このとき、先行する他の車両１０１へ車両１が接近し過ぎないように、車両１の運転者は制動する。したがって、車両モデル１Ｍが、通常の拘束条件よりも大きな制動力を発生できるように、制動の拘束条件を変更する。このようにして走行軌跡を生成すると、仮想道路８３が右車線１０２Ｒから左車線１０２Ｌへ切り替わり、かつ、制動の拘束条件が変更されているので、車両モデル１Ｍは右車線１０２Ｒを直進し続けるという条件が排除される。

これによって、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔは、右車線１０２Ｒから左車線１０２Ｌへレーンチェンジし、かつ、先行する他の車両１０１の後方で車両１に制動を与えて、車両１を他の車両１０１へ追従させるものとなる。その結果、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔは、運転者の運転操作の予測結果に基づいて生成された第２の走行軌跡ＴＲ２と近くなり、運転者の操作意思が目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに反映させられることになる。

図１６に示す例は、車両１に対する運転者の制動操作が予測される場合である。車両１の運転においては、制動の優先度が最も高くなるので、このような場合、走行軌跡生成部２２は、車両１の左右方向（横方向）における移動（操舵操作により発生する移動であり、例えばレーンチェンジ）よりも、車両１の前後方向における動き（制動操作によって発生する動き）を優先して、車両１の目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する。このように、本実施形態では、運転者の制動操作が予測される場合には、車両１の最適な走行軌跡（すなわち、第１の走行軌跡ＴＲ１）が車両１の左右方向であっても、車両１の前後方向における移動（制動によって発生する移動）のみとする。

ステップＳ４３又はステップＳ４５のいずれかで目標走行軌跡ＴＲ＿ｔが生成されたら、目標走行軌跡生成方法Ａは終了し、図３のステップＳ６に移行する。なお、ステップＳ５の目標走行軌跡生成方法Ｂによって目標走行軌跡ＴＲ＿ｔが生成された場合も、ステップＳ６へ移行する。ここで、ステップＳ５における目標走行軌跡生成方法Ｂは、目標走行軌跡生成方法Ａにおいて説明した第１の走行軌跡ＴＲ１を生成する方法と同じである。

ステップＳ６において、制御条件判定部２４は、車両１の運転者が、車両１の操作手段を操作したか否かを判定する。制御条件判定部２４が、車両１の運転者は、車両１の操作手段を操作していると判定した場合、ステップＳ７に進む。本実施形態では、ステップＳ２＿Ａで運転者の操舵操作を予測しているが、運転者の実際の操作によって、車両１は、ステップＳ４又はステップＳ５で生成された目標走行軌跡ＴＲ＿ｔとは異なる走行軌跡を走行する場合もある。このような場合、走行機能制御部２３は、走行軌跡生成部２２が生成した目標走行軌跡ＴＲ＿ｔ（運転者の操舵の方向への目標走行軌跡あるいは制動操作による目標走行軌跡）と、運転者による実際の運転操作（操舵量あるいは制動量）とを調停し、その調停結果に基づいて車両１の走行機能を制御する。これによって、運転支援の制御と運転者の実際の操作とのぶつかり合い（コンフリクト）を回避する。ここで、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔと、運転者による実際の運転操作との調停とは、運転支援装置２０が、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに沿った運転支援を実行することにより車両１を走行させたときにおいて、運転者による実際の運転操作が介入した場合、いずれか一方を優先させるように調整することをいう。

ステップＳ７においては、運転支援の制御と運転者の実際の操作とのぶつかり合いが判定される。制御条件判定部２４は、車両１の運転者による実際の操作量（実操作量）Ｍｄと、運転支援装置２０による運転支援を中止することを判定する制御中止判定閾値Ｍｄｃとを比較する。操舵操作の場合には、例えば、予め定めた所定のトルクを制御中止判定閾値Ｍｄｃとしておき、運転者が、制御中止判定閾値Ｍｄｃよりも大きいトルク（操作量Ｍｄに相当する）でステアリングホイール９を操作した場合には、運転支援の制御と運転者の実際の操作とがぶつかり合うと判定される。また、制動制御の場合には、例えば、予め定めた所定のマスターシリンダ圧力を制御中止判定閾値Ｍｄｃとしておき、運転者の操作によって、制御中止判定閾値Ｍｄｃよりも大きいマスターシリンダ圧力（操作量Ｍｄに相当する）が発生した場合には、運転支援の制御と運転者の実際の操作とがぶつかり合うと判定される。

ステップＳ７において、制御条件判定部２４が、Ｍｄ＜Ｍｄｃであると判定した場合、運転支援の制御と運転者の実際の操作とのぶつかり合いは許容範囲なので、ステップＳ８に進む。そして、ステップＳ８において、運転支援装置２０は、運転支援を実行する。具体的には、運転支援装置２０の走行機能制御部２３が、ステップＳ４又はステップＳ５で走行軌跡生成部２２によって生成された目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを車両１が走行するように、操舵補助装置７のアクチュエータ（例えば電動モータ）や、ブレーキアクチュエータ８、あるいは車両１のスロットルを制御する。これによって、車両１は、ステップＳ４又はステップＳ５で生成された目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに沿って走行する。

ステップＳ７において、制御条件判定部２４が、Ｍｄ≧Ｍｄｃであると判定した場合、運転支援の制御と運転者の実際の操作とはぶつかり合うので、ステップＳ９に進み、運転支援装置２０は運転支援を中止する。具体的には、走行機能制御部２３は、ステップＳ４又はステップＳ５で生成された目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに沿うように車両１を走行させるという内容の制御を実行しない。これによって、自分で操作手段を操作して車両１を運転したいという運転者の意思を車両１の運転に反映できるので、運転者の意図に沿って車両１を走行させることができる。その結果、操作フィーリング及びドライバビリティの低下を抑制できる。

上述したステップＳ６において、制御条件判定部２４が、車両１の運転者は、車両１の操作手段を操作していないと判定した場合、ステップＳ８に進み、運転支援装置２０は、運転支援を実行する。これによって、車両１は、ステップＳ４又はステップＳ５で生成された目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに沿って走行する。

本実施形態に係る運転支援方法では、運転者の操作を予測し、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔの生成に反映させるので、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに従って車両１を走行させる運転支援が行われている場合には、車両１は運転者の意思を反映して走行するようになる。したがって、運転支援の制御と運転者の意思との乖離が抑制されるので、運転者は、運転支援装置２０の運転支援による違和感を受けにくくなる。また、運転支援の制御と運転者の意思との乖離が発生する機会も低減されるので、両者を調停する機会も低減される。その結果、調停に要する運転支援装置２０の処理負担も低減される。

また、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに従って車両１を走行させる運転支援が行われている場合、仮に運転者の操作があったとしても、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔには運転者の操作意思が反映されているので、運転者が受ける違和感は低減される。また、この場合、運転者が自分の操作意思に沿わせるための操作量も少なくて済み、さらには、運転者が違和感を覚える機会自体が低減されるので、運転者が車両１の操作手段を操作する機会も低減される。

なお、本実施形態では、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成した後に運転者の操作があったか否かを判定してから運転支援を実行する（図３のステップＳ６、ステップＳ７）。しかし、本実施形態はこれに限定されるものではなく、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成した後、運転支援を実行してから、運転者の操作の有無を判定し、その上で、運転支援の制御と運転者の意思との乖離を調停してもよい。

（変形例）
図１７から図１９は、本実施形態の変形例に係る運転支援方法の説明図である。この変形例は、運転者が車両１の操作手段を操作した履歴から、運転者の操作の傾向を予測し、これに基づいて目標走行軌跡を生成する点が異なる。図１７に示すように、車両１が、２本の車線区分線１０３Ｌ、１０３Ｒで仕切られる道路１０２Ｂを走行している場合、車両１の運転者が道路１０２Ｂの左側に寄って走行する傾向があるとする。車両１の運転時における運転者の傾向を考慮しない場合、上述した目標走行軌跡生成方法において生成される目標走行軌跡ＴＲ＿ｔと、車両１の実際の走行軌跡ＴＲ＿Ａとの間には、図１７に示すようにずれ（ΔＷ）が発生する。そして、運転支援装置２０が、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを用いて運転支援を実行した場合、前記ずれに起因して、車両１の運転者は、常に定常的な違和感を受けることになる。また、例えば、車両１の運転時における運転者の傾向を考慮しないと、車両１がカーブへ進入するために車両１を減速させるための制動ポイントＢＰがずれてしまい、車両１の運転者は違和感を覚えることになる。

本変形例では、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する際に、運転者の操作の履歴をＥＣＵ１０の記憶部１６へ格納しておき、操作の履歴から運転者の操作の傾向を予測する。そして、例えば、図８に示す目標走行軌跡生成方法のステップＳ４５では、予測された運転者の操作の傾向を用いて、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する。これによって、運転者の操作傾向を考慮した目標走行軌跡ＴＲ＿ｔが生成できるので、これを用いて運転支援を実行すれば、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔと、車両１の実際の走行軌跡ＴＲ＿Ａとの間のずれが低減される。その結果、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを用いた運転支援の制御において、運転者の受ける違和感が低減されるので、運転者の修正操作も低減される。次に、運転者の操作の傾向を目標走行軌跡ＴＲ＿ｔの生成に反映させる方法を説明する。

図１８は、車両１の運転者が、道路１０２Ｂの中央を走行する場合を示している。一方、図１９は、車両１の運転者が、道路１０２Ｂの左寄りを走行する場合を示している。本実施形態における目標走行軌跡生成方法では、車両１が走行している道路１０２Ｂにおいて、これから車両１が走行しようとしている所定の領域に設定される仮想道路を運転者の操作の傾向に応じて変更することによって、運転者の操作の傾向を目標走行軌跡ＴＲ＿ｔの生成に反映させる。

図１８に示す例では、仮想道路８４は、車両１の車端前方から車両１の進行方向に向かって所定の距離ＬＲに設定される。仮想道路８４は、車両１の車端前方から所定の距離ＬＲまで道幅Ｗ３（ほぼ道路１０２Ｂの道幅）として、車線区分線１０３Ｌ、１０３Ｒの間に形成する。走行軌跡生成部２２は、上述した車両モデル１Ｍが仮想道路８４を進行した場合に車両１の所定の特性を最適化するという条件で最適化問題を解き、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する。このようにすると、道路１０２Ｂの中央を走行する運転者の傾向を反映した目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成できる。

一方、運転者の操作履歴から、その運転者が道路１０２Ｂの左側を走行する傾向がある場合、図１９に示すように、仮想道路８５は、車両１の車端前方から車両１の進行方向に向かって所定の距離ＬＲ、かつ左側の車線区分線１０３Ｌ寄りに設定される。この場合、仮想道路８５と左側の車線区分線１０３Ｌとの距離は、仮想道路８５と右側の車線区分線１０３Ｒとの距離よりも小さく設定される。そして、仮想道路８４の道幅はＷ４であり、道路１０２Ｂの道幅よりも小さくなる。

このように、走行軌跡生成部２２は、上述した車両モデル１Ｍが。道路１０２Ｂの左寄りに設定された仮想道路８５を進行した場合に車両１の所定の特性を最適化するという条件で最適化問題を解き、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する。このようにすると、道路１０２Ｂの左寄りを走行する運転者の傾向を反映した目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成できる。運転支援装置２０は、この目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを用いて運転支援を実行することにより、道路１０２Ｂの左寄りを走行する運転者が運転支援の実行中に受ける違和感が低減される。上記例では、道路１０２Ｂの幅方向において、運転者はどの位置を走行するかの傾向を予測したが、この他にも、例えば、アクセルペダルの操作傾向や制動の操作傾向についても、これまでの操作履歴を用いて予測して、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔの生成に反映させることができる。

運転者の操作の傾向を予測するにあたって、運転支援装置２０は、例えば、図１に示す進行方向情報検出センサ４３にカメラを用いて車線区分線１０３Ｌ、１０３Ｒを取得して、車両１が走行する道路１０２Ｂを特定する。そして、運転支援装置２０は、道路１０２Ｂの中央（車線区分線１０３Ｌ、１０３Ｒの中央）から車両１が道路１０２Ｂの幅方向にどの程度ずれているかを画像処理によって求め、そのずれ（車両オフセット）を記憶部１６に格納しておく。そして、例えば、車両オフセットの履歴を平均化処理して得られた値を、運転者の操作の傾向とする。この場合、道路１０２Ｂの幅方向において、運転者が走行する位置の傾向を予測することができる。

本変形例においては、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する際に、当初から運転者の操作傾向を反映させているが、これに限定されるものではない。例えば、図８に示すステップＳ４１Ｂにおいて、走行軌跡生成部２２は、運転者の操作傾向を反映させて第２の走行軌跡ＴＲ２を生成し、制御条件判定部２４は、ステップＳ４２で第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とを比較する。その結果、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２とが合致しなかった場合、すなわち、第１の走行軌跡ＴＲ１と第２の走行軌跡ＴＲ２との間に、許容できない差が発生している場合には、ステップＳ４５に進む。ステップＳ４５において、走行軌跡生成部２２は、上述した最適化手法に、運転者の操作傾向を加えて、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔを生成する。

以上、本実施形態及びその変形例では、運転者の操作を予測し、あるいは運転者の操作傾向を予測して、少なくとも一方を目標走行軌跡の生成に反映させる。そして、このようにして生成された目標走行軌跡に従って車両を走行させる運転支援が行われる。これによって、本実施形態及びその変形例では、目標走行軌跡ＴＲ＿ｔに、運転者が次にこういった操作をするだろうという情報を既に盛り込むことができるので、運転支援装置の運転支援による車両の走行と、運転者の意図している車両の走行との乖離が抑制される。その結果、運転者は、運転支援装置の運転支援による違和感を受けにくくなるとともに、運転者が自分の操作意思に車両の挙動を従わせるための操作も少なくて済む。

以上のように、本発明に係る運転支援装置及び運転支援方法は、車両を運転する運転者を補助する車両の運転支援に有用である。

本実施形態に係る運転支援装置を備える車両の構成例を示す構成概略図である。 本実施形態に係る運転支援装置の構成を示す説明図である。 本実施形態に係る運転支援方法の手順を示すフローチャートである。 本実施形態において運転者の操舵操作を予測する手順を示すフローチャートである。 本実施形態において運転者の操舵操作を予測する方法の説明図である。 本実施形態において運転者の制動操作を予測する手順を示すフローチャートである。 本実施形態において運転者の制動操作を予測する方法の説明図である。 本実施形態において運転者の制動操作を予測する方法の説明図である。 目標走行軌跡生成方法Ａの手順を示すフローチャートである。 目標走行軌跡生成方法Ａにおいて、第１の走行軌跡を生成する方法を説明する図である。 目標走行軌跡生成方法Ａにおいて、第１の走行軌跡を生成する方法を説明する図である。 目標走行軌跡生成方法Ａにおいて、第１の走行軌跡を生成する方法を説明する図である。 目標走行軌跡生成方法Ａにおいて、第２の走行軌跡を生成する方法の説明図である。 走行軌跡を示す図である。 走行軌跡を示す図である。 走行軌跡を示す図である。 走行軌跡を示す図である。 本実施形態の変形例に係る運転支援方法の説明図である。 本実施形態の変形例に係る運転支援方法の説明図である。 本実施形態の変形例に係る運転支援方法の説明図である。

符号の説明

１ 車両
１Ｍ 車両モデル
２ 内燃機関
７ 操舵補助装置
８ ブレーキアクチュエータ
８Ｐ ブレーキペダル
９ ステアリングホイール
１６ 記憶部
１６ａ 人体筋骨格情報データベース
２０ 運転支援装置
２０Ｐ 処理部
２１ 操作予測部
２２ 走行軌跡生成部
２３ 走行機能制御部
２４ 制御条件判定部
４１ 上半身状態検出カメラ
４２ 下半身状態検出カメラ
４３ 進行方向情報検出センサ
４４ 操舵角センサ
４５ 操舵トルクセンサ
４６ 加速度センサ
４７ ヨーレートセンサ
４８ 接触式モーションセンサ
４９ 非接触式モーションセンサ
８０、８１、８３、８４、８５ 仮想道路
１０１ 車両
１０２Ｒ、１０２Ｒａ 右車線
１０２Ｌ、１０２Ｌａ 左車線
１０２、１０２Ａ、１０２Ｂ 道路
１０３Ｌ、１０３Ｒ 車線区分線
ＳＡ 周辺環境情報検出手段
ＳＣ 自車両状態検出手段
ＳＤ 運転者状態検出手段

Claims (7)

1. 車両の運転者が運転操作をすることを、前記運転者が前記運転操作をする前に予測する操作予測手段と、
   前記操作予測手段によって予測された前記運転操作の予測結果を踏まえて、前記運転者が運転する車両が目標とする目標走行軌跡を生成する走行軌跡生成手段と、
   少なくとも、前記走行軌跡生成手段によって生成された前記目標走行軌跡と前記運転者の実際の運転操作とを調停した結果に基づいて、前記車両の走行機能を制御する走行機能制御手段と、
   を含み、
   前記走行軌跡生成手段は、
   前記車両の周辺環境における情報から第１の走行軌跡を生成し、かつ、前記操作予測手段によって予測された前記運転操作の予測結果に基づいて第２の走行軌跡を生成し、
   前記第１の走行軌跡と前記第２の走行軌跡との間に、許容できない差が発生している場合には、前記操作予測手段によって予測された前記運転操作の予測結果を用いて前記目標走行軌跡を生成することを特徴とする運転支援装置。
2. 前記操作予測手段は、
   前記運転者の筋骨格状態情報に基づいて、前記運転操作を予測することを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記操作予測手段は、
   人体の関節の可動域から定められる関節の可動域を拘束条件として、前記運転操作を予測することを特徴とする請求項２に記載の運転支援装置。
4. 前記操作予測手段は、
   人体の肘関節の可動域から定められる腕の可動域拘束条件に基づいて、前記運転者が操舵する方向を予測し、
   前記走行軌跡生成手段は、
   前記運転者の操舵が予測される場合、前記操舵の方向への前記目標走行軌跡を生成することを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
5. 前記走行機能制御手段は、
   前記走行軌跡生成手段が生成した前記操舵の方向への前記目標走行軌跡と、前記運転者による実際の操舵量とを調停し、その調停結果に基づいて前記車両の走行機能を制御することを特徴とする請求項４に記載の運転支援装置。
6. 前記操作予測手段は、
   人体の膝関節及び股関節の可動域から定められる脚の可動域拘束条件に基づいて、前記運転者の制動操作を予測し、
   前記走行軌跡生成手段は、
   前記運転者の制動操作が予測される場合、前記車両の左右方向における移動よりも、前記車両の前後方向における動きを優先して、前記車両の走行軌跡を生成することを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
7. 前記走行機能制御手段は、
   前記走行軌跡生成手段が生成した前記車両の走行軌跡と、前記運転者による実際の制動量とを調停し、その調停結果に基づいて前記車両の走行機能を制御することを特徴とする請求項６に記載の運転支援装置。

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