JP5205997B2 - 車両用運転操作支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両用運転操作支援装置に関する。

従来、対向車との接触を回避するために操舵装置を自動的に操舵するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。そのような操舵装置では、道路の車線数、場所、屈曲度、混雑度等の走行環境に応じて、操舵制御による衝突回避制御における制御開始タイミングや制御の効き方を変更することで、ドライバーが違和感を受けたり、衝突回避制御がドライバーの自発的な衝突回避操作と干渉したりするのを防止している。

特開２０００−６７３９６号公報

ところで、例えば、走行する路面がドライ路面であるかウエット路面であるかは、衝突回避制御が予測された通りに実行されるか否かに大きな影響を与える。しかしながら、上述した従来技術では、路面状態を考慮して制御の変更を行うような構成となっておらず、種々の走行場面において適切な支援を行うのが難しかった。

本発明による車両用運転操作支援装置は、自車両の前方にある障害物を回避するための回避運転情報に基づいて、自車両の操舵制御および制動制御を支援する運転操作支援手段を備えた車両用運転操作支援装置において、自車両が前記障害物を回避するために最低限必要とされる限界路面摩擦係数を取得する限界路面摩擦係数取得手段と、前記限界路面摩擦係数が所定の閾値以上であるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段により前記限界路面摩擦係数が前記所定の閾値以上であると判定された場合には、操舵制御を伴った障害物回避を前記運転操作支援手段に行わせる支援制御手段とを備えたことを特徴とする。

本発明によれば、走行環境の不確定性を考慮した運転操作支援を行うことができ、種々の走行場面において適切な支援を行うことが可能となる。

以下、図を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。
―第１の実施の形態―
本発明の第１の実施の形態を、図１〜１１を参照して説明する。
［装置配置の説明］
図１は、本発明による運転操作支援装置が搭載された車両における、各構成要素の配置を示す模式図である。図１において、一対のカメラ１は車室内前方の左右位置に取り付けられ、自車前方の道路状況を撮影し、障害物、道路境界、白線等を検出する。２台のカメラ１を用いることにより、物体の方向だけでなく物体までの距離も検出可能な構成となっている。

車速センサ２は、例えば、ホイールに取り付けられたロータリーエンコーダ等で構成され、ホイールの回転に比例して発生するパルス信号を検出することで車速を計測する。ヨーレートセンサ３は、水晶振動子や半導体を用いて構成される公知のデバイスを利用して車両に発生するヨーレートを検出するものである。加速度センサ４は、圧電素子等を用いて構成される公知のデバイスを利用して、車両に発生する特定の方向の加速度を検出する。ここでは、特に車両の横方向に発生する加速度を検出するように構成されている。

マイクロプロセッサ５は、A/D変換回路、D/A変換回路、中央演算処理装置、メモリ等から構成される集積回路である。マイクロプロセッサ５は、メモリに格納されたプログラムに従って、車両に設けられた各種センサの検出信号の処理と、後述する衝突回避のための操作量の演算とを行い、その結果を転舵角サーボコントローラ９等に出力する。転舵角サーボコントローラ９は、制御演算のためのマイクロプロセッサと転舵用モータ８を駆動するための昇圧回路等から構成され、上述したマイクロプロセッサ５から出力される転舵角を目標とするサーボ制御を実行する。

操舵角センサ６はステアリングコラム等に取り付けられ、ステアリングシャフトの回転角を検出することでステアリングホイールの操舵角を検出する。本実施例ではステアリングシャフトの途中にクラッチが取り付けられており、クラッチをつないだ状態では運転者の操舵に応じた転舵が行われる。一方、クラッチを切った状態では、転舵角サーボコントローラ９を介して駆動される転舵用モータ８によってピニオンギアを回転させ、ラック−ピニオン方式の前輪操舵機構を運転者の操舵とは独立して制御することが可能な機構となっている。

転舵角センサ７は、ラックストローク量を検出することで実際の転舵角の値を計測する。スピーカー１０は、マイクロプロセッサ５から送られてくる信号をアンプによって増幅して音を出すことで、運転者に警告や情報提供を行う。ブレーキ圧制御系１１は、ブレーキ油圧を制御するためのバルブ等から構成され、マイクロプロセッサ５から出力される制動力指令値が実際に発揮されるようにブレーキを制御する。

［ブロック図の説明］
図２は、図１に示した各構成要素を機能別にまとめたブロック図である。車両状態検出手段１００は自車の運動状態に関する情報を得る機能を有するものであり、図１に示したカメラ１、車速センサ２、転舵角センサ７、ヨーレートセンサ３、加速度センサ４で構成される。カメラ１および各センサで検出した信号をマイクロプロセッサ５で統合的に処理することにより、自車両の運動状態を得ることができる。

カメラ１は、上述した車両状態検出手段１００の構成要素として機能するだけでなく、道路環境認識手段１０１の構成要素としても機能している。マイクロプロセッサ５は、カメラ１で撮像したイメージを画像処理して、障害物や道路境界等の道路環境情報を抽出する。画像処理による障害物や道路境界の検出方法については多数の手法が公知技術として開示されているので、ここではその具体的方法については説明を省略する。

マイクロプロセッサ５は上述したセンサ信号処理および画像処理に加えて、支援内容決定処理部１０３で運転操作支援の内容を決定し、決定した支援内容に基づいて転舵角サーボコントローラ９およびブレーキ圧制御系１１やスピーカー１０などを駆動する信号を生成する。

運転操作支援の内容は、以下に述べる二つの情報に基づいて決定される。第１の情報は、自車の適切な走行の実現に影響を与える一つ以上の要素に注目し、適切な走行の実現のために注目した要素が最低限満たすべき条件である。この条件は、同時最適化演算手段１０２の限界条件取得手段１０２ａによって取得される。第２の情報は、自車の適切な走行を具体的に表現した回避運転情報であり、後述する転舵角時系列や制動力時系列で表される回避操作量がこれに相当し、回避運転情報に応じて走行経路が定まる。この回避運転情報は、同時最適化演算手段１０２の走行経路算出手段１０２ｂにより算出される。

ここでは、自車の適切な走行の実現に影響を与える要素として「路面摩擦係数」に注目する。また、自車の適切な走行としては、「前方の障害物に接触することなく道路境界内を走行すること」と規定する。限界条件取得手段１０２ａと走行経路算出手段１０２ｂはそれぞれを独立した手段として構成することもできるが、本実施の形態では、同時最適化演算手段１０２で限界条件と走行経路を同時に算出するような構成としている。

運転操作支援手段１０４は、支援内容決定処理部１０３で決定された運転操作支援の内容と、走行経路算出手段１０２ｂで算出された走行経路とに基づいて、支援内容を実際の支援として実現するものである。本実施の形態では、支援として「操舵制御」、「制動制御」および「警報」を想定しており、運転操作支援手段１０４は、操舵角センサ６、スピーカー１０、制動系制御手段１０６、操舵系制御手段１０７およびマイクロプロセッサ５の目標操作量算出部１０５で構成される。制動系制御手段１０６はブレーキ圧制御系１１で構成され、操舵系制御手段１０７は舵角センサ７、転舵用モータ８および転舵角サーボコンローラ９で構成される。

運転操作支援手段１０４の目標操作量演算部１０５は、支援内容決定処理部１０３で決定された運転操作支援の内容と、走行経路算出手段１０２ｂで算出された走行経路とに基づいて、実際に実現する転舵角およびブレーキ圧を決定する。詳細は後述するが、例えば、転舵角は、操舵角センサ６で検出した運転者の操舵操作と、走行経路算出手段１０２ｂで算出された走行経路に追従して走行するための転舵量とを、支援内容決定処理部１０３で決められた所定の割合に応じて合成することで得られる。転舵角およびブレーキ圧の各指令値は、転舵角サーボコンローラ９およびブレーキ圧制御系１１へと出力される。目標操作量演算部１０５による演算は、マイクロプロセッサ５に予め格納されているプログラムにより処理される。

操舵系制御手段１０７は、フィードバック制御によって指令された転舵角指令値に追従するように転舵用モータ８を駆動して転舵角を制御する機能を実現する。操舵サーボ系のシステムは、公知技術を利用することで構築することが可能なので、ここでは説明を省略する。

［運転操作支援の説明］
以下では、限界条件取得手段１０２ａによる限界条件の算出および走行経路算出手段１０２ｂによる走行経路の算出に関して説明した後に、フローチャートを用いて運転操作支援の手順について説明する。本実施の形態では、走行している道路上に座標系を設定して自車の運動状態量を定義し、車両モデルを導入することによって自車の未来の運動状態を精度良く予測し、道路上の障害物を回避する走行経路を算出するようにしている。

（状態ベクトルXの算出）
まず、走行経路算出に用いる車両モデルと状態ベクトルXについて説明する。なお、本実施の形態では、説明に具体性を持たせるために、図３に示すような場面を想定して処理内容の説明を行う。図３では、自車が直線道路を走行している時に、歩行者が自車前方の左側から横断を開始し、自車の進路上に飛び出してきた場面を想定している。なお、走行中の道路は、その両側が壁１２０で仕切られていて、道路外への逸脱が物理的に不可能な状況になっている。

本実施の形態では、図４に示すように、道路の進行方向に沿ってＸ軸を、Ｘ軸と垂直方向にＹ軸を設定する。座標原点は任意に選ぶことが可能であるが、例えば自車の現在位置をＸ座標の原点、道路の中心線付近にＹ座標の原点を設定することができる。図４のように座標系を設定することにより、自車（重心点）の位置を（ｘ、ｙ）といった形で表記することができるようになる。また、車両の速度ｖ 、ヨー角 θ、すべり角β を図４に示すように定義する。

車両モデルとしては、四輪車両の運動を二輪車両の運動で近似した二輪モデルがよく知られている。車両速度が一定であると仮定した場合、二輪モデルは以下の微分方程式（１）〜（６）で記述される。

ただし、γは車両のヨーレートを表す。ｍ、Ｉ、ｌ_ｆ、ｌ_ｒはそれぞれ車両質量、車両ヨー慣性モーメント、車両重心から前輪軸までの距離、車両重心から後輪軸までの距離を表す。Ｙ_ｆ、Ｙ_ｒ はタイヤ横力をあらわす関数であり、それぞれ前輪すべり角β_ｆ、後輪すべり角β_ｒの関数であると仮定している。なお、β_ｆ、β_ｒは次式（７）、（８）のように計算することができる。ここで、δは前輪舵角である。タイヤ横力関数Ｙ_ｆ、Ｙ_ｒの具体的構成については後述する。

以上のモデルを用いる場合、車両の運動状態を表す状態ベクトルXは、次式（９）で示すような６次元のベクトルとなる。式（１）〜（６）で表現されるモデルは、前輪舵角δを入力とする非線形微分方程式であり、モデルの右辺をまとめてベクトル値関数ｆと表記すれば、式（１０）のような一般的な表現式で表すことができる。

すなわち、状態ベクトルXの値が得られれば、任意の転舵パターン に対して、微分方程式（１０）式を積分することによって自車の未来の運動状態の推移を予測することができる。状態ベクトルXの値を得るためには、座標系の導入によって確定することができる位置情報（ｘ、ｙ）以外に、ヨー角 θ、すべり角β、車両速度ｖ、ヨーレートγの情報が必要であり、以下のようにして求めることができる。

まず、ヨーレートγはヨーレートセンサ３により検出できる。また、車両速度ｖに関しては車両縦方向の速度成分に比べて車両横方向の速度成分が十分に小さいとみなせれば、非駆動輪の車輪速で近似することができる。そのため、非駆動輪にとりつけた車速センサ２の測定値から車両速度ｖを推定することができる。車両ヨー角θは道路が直線であると仮定すれば、道路境界と自車の向いている方向とのなす角をヨー角θと見なすことができ、その角度はカメラ１により得られた画像を画像処理によって推定することで求めることができる。あるいは、適当な初期値を定めて、ヨーレートセンサ３の出力値を積分することで算出してもよい。

すべり角βは、車両縦方向の速度をｖ_ｘ、横方向の速度をｖ_ｙとすれば、次式（１１）により求めることができる。ここで、車両縦方向の速度ｖ_ｘを車両速度ｖで近似し、横方向の速度ｖ_ｙを車両横加速度を測定するように設置された加速度センサ４の出力を積分することによって求めれば、式（１１）によりすべり角βの近似値を得ることができる。これ以外にも、車輪速、ヨーレート、横加速度等の信号からオブザーバによってより精度良くすべり角βを推定する公知技術も知られているので、そのような手法を用いてすべり角βを得てもよい。
β＝arctan（ｖ_ｙ／ｖ_ｘ） （１１）

以上のようにして、道路上に適当な座標系を設定し、各センサの検出値をもとに車両の運動状態を表す状態ベクトルXを算出する。

（回避経路および回避限界パラメータの算出）
次いで、道路上の障害物を回避するための走行経路（回避経路）と、障害物回避が可能な限界条件を表すパラメータの算出方法について説明する。本実施の形態では、操舵系と制動系とを制御して障害物を回避する操作支援を行う構成となっており、状況に応じて操舵系の制御のみを行う支援（後述する操舵回避制御）と、さらに踏み込んで操舵系と制動系の制御を行う支援（後述する複合回避制御）とを使い分ける。

（操舵系の制御のみを行う場合の算出処理）
まず、回避経路を算出するために、任意の回避経路を評価するための評価関数を導入する。評価関数は、歩行者回避という走行要件に照らして回避経路がどの程度適切なものであるかを示すものであり、評価関数の値が小さいほどより適切な回避経路であると判断できる。評価関数を算出する際には、現在時刻ｔ_０から所定時間経過後ｔ_０＋Ｔまでに車両に対して前輪舵角操作量δを加えたと仮定し、そのときの車両状態ベクトルXの予測値に基づいて、評価関数を次式（１２）のように表す。時間Ｔは支援操作をする際の予測区間長であり、詳細は後述する。また、Ψは時刻ｔ_０＋Ｔにおける車両運動状態（車両状態ベクトルX）の望ましさを評価する評価式であり、Ｌは時刻ｔ_０からｔ_０＋Ｔまでの間の各時刻における車両運動状態（車両状態ベクトルX）および操作量（前輪操舵角δ）の望ましさを評価する評価式である。τはｔ_０からｔ_０＋Ｔまで変化する積分変数である。

式（１２）の評価式Ｌは、以下の要請項目（ａ）〜（ｄ）を反映する評価項を組み合わせることで構成する。
（ａ）障害物に近づきすぎない
（ｂ）道路境界に近づきすぎない
（ｃ）前輪舵角δを必要以上に切りすぎない
（ｄ）回避運動終端での車両ヨー角θを道路進行方向に近づける

第１の要請項目（ａ）に関する評価項は、自車と障害物との距離が近くなれば近くなるほど値が大きくなる関数によって表現できる。そのような関数としては、例えば、次式（１３）に示すようなものがある。ただし、σ_ｘ、σ_ｙは関数の形状を決めるパラメータであり、ここでは、それぞれ検出した障害物のＸ軸方向の幅、Ｙ軸方向の幅に応じた値が設定される。奥行き方向であるＸ軸方向の情報が得られない場合には、σ_ｘ＝σ_ｙと設定しておく。なお、障害物の位置（ｘ_ｐ、ｙ_ｐ）の予測には、後述する（３３）、（３４）式を用いる。

第２の要請項目（ｂ）に関する評価項は、自車と道路境界との距離が近くなれば近くなるほど値が大きくなる関数によって表現できる。そのような関数としては、例えば、次式（１４）に示すようなものがある。ただし、Δは道路境界への接近の余裕幅を指定するパラメータであり、Δの値が大きいほど道路境界との接近余裕を大きくとる回避経路が算出される。

評価項Ｌ_Ｐ，Ｌ_Ｒは、道路上に障害物と道路境界との衝突リスクを反映したリスクポテンシャルを定義している。図５は、評価項Ｌ_Ｐと評価項Ｌ_Ｒとを足し合わせた関数を、Ｘ−Ｙ座標上にプロットしたものである。中央の山が障害物に対応する評価項Ｌ_Ｐによって形成されたポテンシャルであり、両側の山が道路境界に対応する評価項Ｌ_Ｒによって形成されたポテンシャルである。回避経路は、図５に示したリスクポテンシャル場の値の低い領域に可能な限り沿うように、生成されることになる。

第３の要請項目（ｃ）に関する評価項は、なるべく小さな舵角で回避操作をとることによって効率的な回避を行うことを要請するために導入したものである。そのような関数としては、例えば、次式（１５）に示すようなものがある。
Ｌ_Ｆ（δ）＝δ^２／２ （１５）

以上の三つの評価項Ｌ_Ｐ，Ｌ_Ｒ，Ｌ_Ｆに適当な重みをつけて足し合わせた関数を、評価式Ｌとして構成する。すなわちｗ_Ｐ，ｗ_Ｒ，ｗ_Ｆをそれぞれ評価項Ｌ_Ｐ，Ｌ_Ｒ，Ｌ_Ｆに対する重みとすると、評価式Ｌは次式（１６）のように表される。
Ｌ＝ｗ_Ｐ・Ｌ_Ｐ＋ｗ_Ｒ・Ｌ_Ｒ＋ｗ_Ｆ・Ｌ_Ｆ （１６）

第４の要請項目（ｄ）に関する評価項は、回避運動後の車両姿勢を立て直すために導入したものである。例えば、直線道路においては、時刻ｔ_０＋Ｔにおける車両ヨー角θを評価する関数として、例えば、式（１７）のような関数Ψ_ｙａｗを用いることができる。この関数に適当な重みパラメータｗ_ｙａｗをつけることで、時刻ｔ_０＋Ｔにおける評価式Ψを式（１８）のように構成することができる。このように定義された評価式Ψ、Ｌを使用し、式（１０）、（１２）で定義される最適制御問題を解くことによって、操舵系の制御のみを行う場合の回避経路を算出することができる。
Ψ_ｙａｗ(θ)＝θ^２／２ （１７）
Ψ＝ｗ_ｙａｗ・Ψ_ｙａｗ （１８）

しかし、上述したように算出された回避経路は、車両が式（１）〜（６）で定義された車両モデルに従って動くことを前提条件とした回避経路である。しかし、現実の車両と車両モデルとの乖離が大きくなった場合には、算出された経路に追従するように走行できない可能性が出てくる。想定した車両モデルと現実の車両との間に大きな乖離が生じる要因の一つとしては、例えば「路面摩擦係数の誤差」があげられる。

上述した式（５）、（６）式に含まれるタイヤ横力関数Ｙ_ｆ、Ｙ_ｒは、より詳細にモデル化すると次式（１９）のように表現でき、路面摩擦係数に依存している。μは路面摩擦係数、Ｗ_ｆは前輪荷重、Ｗ_ｒは後輪荷重であり、関数Ｙ_Ｎは図６に示すような形状を持つ正規化横力関数Ｙ_Ｎである。

路面摩擦係数μは値が大きく変動する可能性があり、一方で、直接計測することが困難な量でもある。そのため、装置側で演算する際には、車両が走行すると想定した路面状態を表す「想定の路面摩擦係数値μ_０」で代用することになる。μ_０としては、例えば、カメラ１の画像に基づいて路面状態を推定し、推定した路面状態に応じて設定しても良いし、一般的な道路状況を想定して予め設定しておいても良い。

しかし、このように設定された想定値μ_０が現実の路面摩擦係数μよりも大きくなる場合、そのような想定値μ_０を用いて算出された回避経路に追従して走行するためには、現実に発生し得るタイヤ摩擦力以上の力が要求される。その結果、回避経路に追従して走行することが不可能になる恐れがある。逆に言えば、想定値μ_０が現実の路面摩擦係数μよりも小さい場合には、現実のタイヤ摩擦力限界以下の力しか使わない回避経路が算出されるので、経路計算に用いるμ_０が現実のμよりも小さければ小さいほど、回避経路への追従は容易になる。

このように考えると、回避すべき歩行者の位置と速度に応じて、すなわち、得られる回避経路に応じて、その回避経路を実行するために最低限必要な路面摩擦係数の水準があると予想される。例えば、ステアリングを僅かだけ操作すれば回避できるような場合には大きな路面摩擦係数は必要とされないが、大きく迂回するように回避するような場合には大きな路面摩擦係数が必要となる。以下では、この値を限界路面摩擦係数μ_limと称することにする。そして、回避経路とともに限界路面摩擦係数μ_limを求めることができれば、それを車両モデルに用いた路面摩擦係数想定値μ_０と比較することで、算出した回避経路がどの程度路面摩擦係数の変化に対してロバストな回避経路になっているのかを把握する指標とすることができる。

例えば、想定値μ_０の値が限界路面摩擦係数μ_limに対してある程度余裕がある場合には、状況の変化に対して柔軟に対応できるが、想定値μ_０の値が限界路面摩擦係数μ_limにほぼ同程度であった場合、状況の変化に対応できず障害物との衝突を回避することができなくなる。また、そのようにして算出された指標は、装置による運転支援の必要性を判定する基準として活用することもできる。

限界路面摩擦係数μ_limを具体的に算出する方法一つとして、以下に説明する方法がある。式（１２）式で定義された評価関数は操作量（前輪転舵角δ） に関する関数（汎関数）として定義されたが、評価関数をδ だけでなくパラメータ μにも依存する関数とみなし、新たな５番目の要請項目（ｅ）を加える。
（ｅ）路面摩擦係数 は小さいほど良い

要請項目（ｅ）を表現する評価項として次式（２０）に示すものを導入し、新たな評価関数を次式（２１）のように定義する。このように定義することで、式（２１）の評価関数の値を最小にする転舵角時系列と路面摩擦係数の組を算出することができる。

例えば、操舵系の制御のみで操作支援を行う場合、評価重みｗ_μをｗ_Ｐ、ｗ_Ｒに対して十分小さい値に設定しておけば、障害物との接触回避や道路境界外への逸脱防止といった基本的な走行要件は満たしつつ、路面摩擦係数μの値を小さくするような解を最適化計算によって求めることになる。そのため、式（２１）の評価関数を最適化して得られた路面摩擦係数μは、障害物回避に最低限必要な限界路面摩擦係数μ_limとみなすことができる。また、限界路面摩擦係数μ_limと同時に得られる転舵角時系列δ_limは、路面摩擦係数がμ_limだった場合における、障害物を回避するのに最適な転舵角パターンを表している。このようにして、回避限界パラメータとして路面摩擦係数がμ_limおよび転舵角時系列δ_limが算出される。

なお、式（２１）のように予測区間内で一定値をとるパラメータと予測区間内で変化する時系列信号の両方を含む問題の最適化については、種々の手法が知られており（例えば、志水清孝,“最適制御の理論と計算法”,コロナ社, 1994. 等）、それらの手法を用いることにより計算を実行することができる。また、路面摩擦係数μを時不変のパラメータではなく操作量δと同様の時系列制御入力とみなして、δとμの最適操作量を通常の最適制御問題の解として求め、次式（２２）により限界路面摩擦係数μ_lim を算出するようにしても良い。

（操舵系と制動系の制御を行う場合の算出処理）
次に、操舵系だけでなく制動系の制御も行った場合の回避経路の算出方法について説明する。車両モデルについては、操舵系の制御のみを行う場合に使用したモデル式（１）〜（６）のうち、式（４）を、制動操作を考慮できるように次式（２３）で置き換える。ただし、Ｘ_ｆ、Ｘ_ｒは、それぞれ前輪および後輪に発生する制動力である。

ところで、タイヤ横力は制動力の影響を受けるので、式（５）、（６）のタイヤ横力を表す関数Ｙ_ｆ、Ｙ_ｒを、制動力Ｘ_ｆ、Ｘ_ｒの効果が反映されるように変更する必要がある。制動力と横力が組み合わされたタイヤ特性は複雑であり、複雑な特性を記述する様々なタイヤモデルが提案されているが、ここでは以下に説明するごく単純なモデルでタイヤ特性を近似する例を説明する。

タイヤが発生する制動力と横力の合力は、路面摩擦係数と輪荷重の積を超えることはできないので、次式（２４）で表されるような制約式を導入する。これらを、Ｙ_ｆ、Ｙ_ｒについて解くと次式（２５）が得られる。

ここで、図６に示す正規化横力関数Ｙ_Ｎを考えると、Ｙ_Ｎ≦１であるから、式（２５）を満たす横力関数として、式（２６）を考えることができる。ただし、この場合、平方根内はゼロ以上であるから、制動力には次式（２７）のような制約が課せられる。

式（２７）の制約を含む形でタイヤモデルを記述するために、任意の値をとることができる入力変数ｕ_ｆ、ｕ_ｒを導入し、ｕ_ｆ、ｕ_ｒと制動力Ｘ_ｆ、Ｘ_ｒとの間の関係を次式（２８）で関連付けることにより、制約式を含まない形でタイヤモデルを構成することができる。

以上の変更をまとめると、操舵系と制動系の制御を行う場合の車両モデルは、状態ベクトルXは式（９）をそのまま使用に、式（１０）は、制御入力ｕ_ｆ、ｕ_ｒを加えた次式（２９）の形式で記述することができる。一方、評価関数にも制動力の導入に伴う変更が加えられる。

操舵系の制御のみを行う場合には、前述した四つの要請項目（ａ）〜（ｄ）を反映した評価関数を構成したが、操舵系と制動系の制御を行う場合には、さらに下記の二つの要請項目が追加される。
（ｆ）必要以上の制動力をかけない
（ｇ）走行速度を低下させる

制動力を強く発生させすぎると、式（２５）の制約により、発生できる横力が小さくなって横方向の回避運動が妨げられる。そこで、それを抑制するために要請項目（ｆ）を導入する。評価関数は、次式（３０）のような形式で表現することができる。ここで、ｗ_ｂｆとｗ_ｂｒは評価重みである。
Ｌ_Ｂ＝ｗ_ｂｆ・ｕ_ｆ ^２＋ｗ_ｂｒ・ｕ_ｒ ^２ （３０）

要請項目（ｇ）は、不測の事態が発生した結果、回避運動を行っても障害物と接触してしまう事態に陥った場合であっても、走行速度を低下させることで接触に伴う被害を低減することを狙った評価項目である。評価関数は、次式（３１）のような形式で表現することができる。ここで、ｗ_ｖは評価重みである。
Ｌ_Ｖ＝ｗ_ｖ・ｖ^２ （３１）

以上の二つの評価項Ｌ_Ｂ、Ｌ_Ｖが式（１６）の評価式Ｌに追加される。限界条件を求めるための路面摩擦係数に関する評価項はそのまま残るので、同時最適化演算で使用する評価関数の形式は次式（３２）のように表される。ここでは、前輪転舵角δ、正規化前輪制動力ｕ_ｆ、正規化後輪制動力ｕ_ｒ、路面摩擦係数μの四つが最適化の対象となる。そして、最適化計算の結果、限界路面摩擦係数μ_lim、路面摩擦係数がμ_limであった場合の回避操作量の時系列信号であるδ_lim、ｕ_ｆ ^lim、ｕ_ｒ ^limが算出される。さらに、正規化制動力を表すｕ_ｆ ^lim、ｕ_ｒ ^limは、式（２５）の関係を用いて、制動力操作量の時系列信号であるＸ_ｆ ^lim、Ｘ_ｒ ^limに変換される。

（運転操作支援の手順の説明）
次に、マイクロプロセッサ５における運転操作支援の手順について図７のフローチャートに基づいて説明する。なお、ここでも、説明に具体性を持たせるために、上述した図３に示すような場面を想定して処理内容の説明を行う。マイクロプロセッサ５では、図７に示す一連の処理が所定時間間隔ごとに繰り返し実行される。

図７のステップＳ１では、自車に取り付けられた各種センサで検出された信号がマイクロプロセッサ５のメモリ上に読み込まれる。ステップＳ２では、読み込まれたセンサ情報のうち、まずカメラ１で撮像した画像を処理して、自車前方に回避すべき障害物が存在しているかどうかを判定する。図３に示す例では、歩行者が回避すべき障害物として検出されることになる。ステップＳ２において障害物が存在しないと判定された場合には、そのまま図７に示す処理を終了する。一方、障害物が存在すると判定された場合には、ステップＳ３に進む。

ステップＳ３では、図８に示すような最適制御問題への展開処理が実行される。図８のステップＳ３０では、上述した座標系の設定（図４参照）と、設定された座標系上での自車の運動状態量（状態ベクトルX）の算出を行う。

ステップＳ３１では、障害物や道路環境に関する情報の処理が行われる。ここでは、２台のカメラ１で撮影したステレオ画像を画像処理することによって、ステップＳ３０で設定した座標系上における自車と障害物、および自車と道路境界までの各相対位置を検出する。図４に示すように、算出された障害物（ここでは歩行者）の位置を（ｘ_ｐ、ｙ_ｐ）、道路の左端と右端をそれぞれＹ＝ｙ_ｌ、Ｙ＝ｙ_ｒ と表記する。

また、障害物が歩行者のような移動障害物である場合には、障害物の移動速度も算出される。移動速度は障害物の将来の移動軌跡の予測のために重要な情報であり、例えば、障害物のそれまでの位置検出履歴の差分を取ることによって移動速度を推定することができる。ここでは、そのような方法で障害物の移動速度も得られるものとし、障害物の移動速度を（ｖ^ｘ _ｐ、ｖ^ｙ _ｐ）と表記する。例えば、障害物が等速度運動を続けるものと仮定できる場合には、任意の時刻ｔにおける障害物の位置の推定値は、現在時刻をｔ_０とすると次式（３３）、（３４）によって得ることができる。
ｘ_ｐ（ｔ）＝ｘ_ｐ＋ｖ^ｘ _ｐ・（ｔ−ｔ_０） （３３）
ｙ_ｐ（ｔ）＝ｙ_ｐ＋ｖ^ｙ _ｐ・（ｔ−ｔ_０） （３４）

ステップＳ３２では、支援内容決定処理部１０３で支援内容を決定するにあたって、どれくらい先の未来の事象まで考慮するかを決定する。本実施の形態では、図３に示すように自車前方に飛び出してくる歩行者に対する回避支援を想定しているので、将来予測としては、自車が歩行者と道路境界の間を通過し、さらに回避に伴う車両姿勢の乱れを通常の走行状態まで戻すくらいまでの時間幅を考えれば十分である。

ここで、車両速度ｖを一定とみなせる場合には、自車が歩行者と道路境界の間を通過するまでの時間Ｔ_Ａは次式（３５）によって推定することができる。

そして、通常走行から回避運動を開始して障害物回避までにかかる時間と、障害物を回避した後から通常走行に戻るまでの時間がおおよそ同じであると仮定すれば、予測区間長は式（３６）のような設定となる。
Ｔ＝２Ｔ_Ａ （３６）

図８に示す一連の処理が終了したならば、図７のステップＳ４へ進む。ステップＳ４では、上述した回避経路と回避限界パラメータの算出が行われる。本実施の形態では、前述したように操舵系と制動系とを制御して操作支援を行うが、状況に応じて操舵系の制御のみを行う支援（後述する操舵回避制御）と、さらに踏み込んで操舵系と制動系の制御を行う支援（後述する複合回避制御）とを使い分ける。

そのため、ステップＳ４の算出処理を行うにあたっては、それ以前の処理サイクルにおいて制動制御と操舵制御とを行う回避支援まで踏み込んで実施しているかどうかによって、その算出方法が切り替わる構成としている。具体的な処理方法としては、制動制御と操舵制御とを行う回避が行われた場合にフラグの値をONにする制動制御フラグを用意しておき、演算処理を行う前に制動制御フラグの値を調べることで算出方法を切り替える。

ステップＳ５以下の処理では、支援内容の決定と分岐の処理が行われるが、本実施例では、限界路面摩擦係数μ_limに関する図９に示す支援内容決定則に基づいて、支援内容の決定が行われる。図９において横軸は算出される限界路面摩擦係数μ_limの大きさを表しており、μ_０は路面摩擦係数の想定値である。算出された限界路面摩擦係数μ_limが想定値μ_０に近付くほど、回避操作の必要性が高まる。また、μ_０よりも小さな値μ_Ｗ、μ_Ｓ、μ_Ｂは、図に示す各動作の開始タイミングを決めるための閾値である。図８に示す一連の処理が行われる毎に算出されるμ_limの大きさを、閾値μ_０、μ_Ｗ、μ_Ｓ、μ_Ｂと比較することにより分岐処理を行う。

ステップＳ５では、算出された限界路面摩擦係数μ_limが第一の閾値μ_Ｗより小さいか否かを判定する。μ_limがμ_Ｗよりも小さいと判定された場合には、障害物回避を開始するまでにまだ十分な余裕があると判断し、支援を行うことなく処理を終了する。一方、μ_lim≧μ_Ｗと判定された場合には、ステップＳ６へ進む。

ステップＳ６では、限界路面摩擦係数μ_limが第二の閾値μ_Ｓより小さいか否かを判定する。そして、μ_limがμ_Ｓよりも小さい場合には、障害物回避を開始するべきだが回避操作自体は比較的容易であると判断して、警報発令処理を行うステップＳ１１へ進む。ステップＳ１１の警報発令処理では、運転者に警告を与えるために、スピーカー１０を駆動する信号の生成を行う処理を実施する。処理自体は、あらかじめ用意された音響データから警報として適したものを選択してスピーカーアンプに伝達するだけであるが、障害物の検出方向と同じ側に設けられたスピーカー１０の音を強く出したり、あるいはμ_limがμ_Ｓに近づけば近づくほど発生音量を大きくしたりするというような補正処理を施しても良い。

一方、ステップＳ６においてμ_lim≧μ_Ｓと判定された場合には、ステップＳ７へ進む。ステップＳ７では、制動制御フラグがOFFであるか否かを判定するとともに、限界路面摩擦係数μ_limが第三の閾値μ_B以下か否かを判定する。そして、μ_lim≦μ_Bであって、かつ、制動制御フラグがOFFであると判定されると、操舵によって余裕のある回避が可能であると判定し、操舵回避のための制御演算処理を行うステップＳ１２へと進む。

ステップＳ１２では、運転者の操舵操作に対して装置側で何らかの補正を加えて制御を行う操舵回避制御演算処理を実行する。ここでは、運転者の操作量（δ_Ｄ）と、装置側で算出した回避操舵時系列の先頭値δ_lim (t₀)を重ね合わせることで、転舵角制御の目標値を算出する。δ_Ｄは、ステアリングシャフトに取り付けられたクラッチを締結した状態で運転者がステアリングホイールをθ_Ｓだけ操舵した場合の、前輪転舵角δ_Ｄである。すなわち、前輪の目標転舵角δ^＊を次式（３７）で算出し、転舵角サーボコントローラ９へ指令値として転送する。
δ^＊＝δ_lim (t₀)＋δ_Ｄ （３７）

一方、ステップＳ７においてμ_lim＞μ _Ｂ と判定された場合には、ステップＳ８に進んで制動制御フラグをONにしてから、ステップＳ９へと進む。また、ステップＳ７で制動制御フラグが既にONになっていると判定された場合にも、ステップＳ８を経由してステップＳ９へと進む。

ステップＳ９では、限界路面摩擦係数μ_limが路面摩擦係数の想定値μ_０以下か否かを判定する。ステップＳ９でμ_lim≦μ_０と判定されると、障害物回避はまだ可能であるが、回避の余裕が小さいので操舵に加えて制動制御も実施して自車の走行速度を下げる必要があると判断し、ステップＳ１３へ進んで制動・操舵複合回避制御処理を実行する。一方、ステップＳ９でμ_lim＞μ_０と判定されると、障害物回避は困難であると判断して、ステップＳ１０へと進んで接触被害軽減制御演算処理を実行する。

ステップＳ１０の接触被害軽減制御演算処理では、障害物と接触したり、道路の走行範囲を逸脱するように壁１２０と接触したりすることを前提に、接触したときの被害を軽減することを目的とした制御を実行する。接触被害を軽減するための制御としては、例えば自動的に制動力を発生させて走行車速を低減する制御や、特許第３７３８５７５号公報に開示されているような車両の特定部位で接触するように車両姿勢を調整する制御などが知られており、ステップＳ１０では、それらの公知技術を活用した制御演算を実施する。処理の詳細についてはここでは説明を省略する。

ステップＳ１３では、操舵と制動を組み合わせた回避挙動を実現するための制御演算が実施される。このうち、操舵制御に関しては、ステップＳ１２と同様に式（３７）に従って制御目標値が算出される。また、制動制御に関しては、運転者のブレーキペダルの操作によって発生するブレーキ圧をP_D 、同時最適化演算で算出された制動力時系列の先頭値をＸ_ｆ ^lim(t₀)、Ｘ_ｒ ^lim(t₀)とするとき、まずＸ_ｆ ^lim(t₀)、Ｘ_ｒ ^lim(t₀)を実現するために必要なブレーキ圧P_ｆ ^lim、P_ｒ ^limを算出する。これは、ブレーキ圧と制動力との関係をマイクロプロセッサ５からアクセス可能な記録媒体に記録しておくことで容易に算出できる。そして、前後輪に作用させるブレーキ圧指令値P_ｆ ^＊、P_ｒ ^＊を、次式（３８）、（３９）により算出する。そして、このように算出された指令値をブレーキ圧制御系１１のコントローラに伝達することで、ブレーキ制御を行う。

以上がマイクロプロセッサ５における支援処理の内容である。図１０は、本実施の形態を図３に示す場面に適用した場合の、装置の動作（図１０（ａ））と車両挙動（図１０（ｂ））の一例を示したものである。図１０（ａ）の上側のグラフは限界路面摩擦係数μ_limの変化を示し、図１０（ａ）の下側のグラフは自車速度ｖの変化を示す。

時刻ｔ_１において前方の歩行者の飛び出しを検知して装置が作動し、そのとき算出された限界路面摩擦係数μ_limが第一の閾値μ_Ｗを超えているため、最初に警報が発令される。ここで、警報の発令にも関わらず運転者が回避のための操作を行わない場合には、歩行者との車間距離が短くなるにつれて限界路面摩擦係数μ_limの値が上昇する。そして、時刻ｔ_２において限界路面摩擦係数μ_limが第二の閾値μ_Ｓに到達した時点で転舵制御が起動されて車両が旋回運動を開始する。

この段階に至っても運転者が回避のための自発的操作を行わない場合には、限界路面摩擦係数μ_limの値はさらに上昇を続け、時刻ｔ_３において第三の閾値μ_Bに到達する。この段階で、操舵制御から制動操舵複合制御へと回避制御が切り替わり、操舵による横旋回運動が続けられるとともに、ブレーキがかかって車両が減速を始め、時刻ｔ_４に至る。

このような車両挙動を実現する理由について、図１１に基づいて説明する。図１１は、制動のみによる回避運動、操舵のみによる回避運動、制動と操舵の最適な組み合わせに基づいて複合回避運動のそれぞれに関して、自車速度と回避可能な障害物までの距離との関係を示したものである。図１１において、横軸は障害物を検出した時点の自車速度を表し、縦軸は自車から障害物までの距離を表す。ここでは、簡単のため障害物は固定障害物とし、路面摩擦係数も正確な値がわかっているものと仮定して図を作成している。

図１１より、自車速度がある程度高い領域では、制動のみによる回避よりも操舵による回避の方が回避可能な条件が広い。すなわち、制動よりも操舵の方が効率的に障害物を回避できることを示している。また、回避に成功すれば車速を落とすことなく走行を続けられるので、運転者の感じる煩わしさも制動回避よりも小さい。本実施の形態で最初に操舵制御が起動する構成となっているのは、このような理由による。

操舵制御は、確実に障害物を回避できる条件下では効率的な回避方法であるが、確実性が疑問視される条件になると次のような欠点がある。すなわち、もし何らかの要因によって回避に失敗して障害物に接触してしまった場合には、走行速度が高い状態で接触することになり、予想される接触被害もまた大きくなってしまう。本実施の形態で述べた、算出される限界路面摩擦係数μ_limと路面摩擦係数の想定値μ_０が接近している場面は、まさにそのような場面に対応している。そのような場合には、操舵と制動を組み合わせることが望ましい。

制動操舵複合回避は、操舵と制動とを適切に配分することができれば、図１１に示すように操舵のみの回避の場合よりも回避限界を広げることができる。さらに、制動によって車速も低下するので、結果として接触が避けられなくなった場合でも接触被害を低減することができる。そのため、本実施の形態では、操舵回避の次の段階として制動操舵複合回避制御を起動する構成としている。

以上説明したように、第１の実施の形態では、車両−道路環境モデルの中のパラメータについて、測定値や推定値とは別に、所定の走行要件を満たすために必要な値を限界条件取得手段１０２ａで求める構成となっているので、車両−道路環境モデルの中のパラメータの不確定性として記述できる様々な走行環境の不確定性を考慮することが可能である。また、測定値（推定値）と限界値を比較することで操作支援の内容と強度を決定する構成となっているので、測定値（推定値）と限界値とを比較することで、考慮している対象の不確定性が所定の走行要件の達成に影響する度合いを定量的に把握することができる。そのため、多くの場面において装置が提供する支援の内容と強さを適切に決定することができる。

また、想定値と限界値の差が大きく走行要件を満たす走行が実現できる可能性が高く見込める場合には操舵による走行を実現し、想定値と限界値の差が小さくなり走行要件を満たす走行が実現できる可能性が小さくなってきた場合には操舵に加えて制動を含む走行経路演算に切り替えている。そのため、走行要件の実現見込みが高い場合には制動に伴う煩わしさを低減する一方で、実現見込みが低い場合には車速を低下させることで走行要件が実現しなかった場合の不都合を小さくして、走行要件の実現見込みにあわせた適切な支援を提供することができる。

さらに、ステップＳ１１の警報発令処理のように、運転者に聴覚的な情報を提示することで運転者に走行経路への追従を促す構成としたので、運転者自身の操作だけで所定の走行要件を満たす運動を実現しなければいけない場合に、運転者に注意の喚起と有益な示唆を与えることができる。

―第２の実施の形態―
本発明の第２の実施の形態を、図１２〜１６を参照して説明する。なお、以下では、主に第１の実施の形態と異なる部分を中心に説明する。上述した第１の実施の形態では、操舵系と制動系とを制御して障害物の回避を行うようにしたが、第２の実施の形態では操舵系のみを制御して回避支援を行うようにした。前述したように、確実に障害物を回避できる条件下においては、効率的な回避を行うことができる。例えば、図１１に示すように、自車速度が低速である場合には、操舵回避の方が制動回避よりも有効に機能する。

図１２は、第２の実施の形態におけるブロック図を示したものであり、第１の実施の形態の図２に対応するものである。マイクロプロセッサ５には、図２に示した目標操作量算出部１０５に代えて目標転舵角算出部２００が設けられている。そして、運転操作支援手段１０４は、操舵角センサ６、スピーカー１０、操舵系制御手段１０７およびマイクロプロセッサ５の目標転舵角算出部２００で構成される。操舵系制御手段１０７は、転舵角センサ７、転舵用モータ８および転舵角サーボコンローラ９で構成される。

目標転舵角算出部２００は、操舵角センサ６で検出した運転者の操舵操作と、走行経路算出手段１０２ｂで算出された走行経路に追従して走行するための転舵量とを支援内容決定処理部１０３で決められた所定の割合に応じて合成する。そして、実際に実現する転舵角を決定して、転舵角サーボコントローラ９に指令値を出す処理を行う。目標転舵角算出部２００によるこれらの処理は、マイクロプロセッサ５に格納されたプログラムに従って行われる。操舵系制御手段１０７は、フィードバック制御によって指令された転舵角指令値に追従するように転舵用モータ８を駆動して、転舵角を制御する機能を実現する。

図１３は、第２の実施の形態における運転操作支援の手順を示すフローチャートである。マイクロプロセッサ５では、図１３に示す一連の処理が所定時間間隔毎に繰り返し実行される。図１３のステップＳ１０１、Ｓ１０２の処理は、第１の実施の形態で説明した図７のステップＳ１、Ｓ２で行われる処理と同様なので、説明を省略する。また、ステップＳ１０３、Ｓ１０４およびＳ１０５５の各処理は、図８に示したステップＳ３０、Ｓ３１およびＳ３２で行われる処理と同様なので、説明を省略する。

ステップＳ１０６の処理は回避経路と回避限界パラメータを算出する処理であるが、第２の実施の形態では、前述した操舵系の制御のみを行う場合の回避経路および限界路面摩擦係数μ_limの算出が行われる。ここでは、算出処理の説明は省略する。

ステップＳ１０７からステップＳ１０９までの処理では、ステップＳ１０６で得られた限界路面摩擦係数μ_limの値と、路面摩擦係数として想定しているμ_０の値を比較することで支援の内容を決定し、決定された内容に応じた処理へと分岐する比較演算が行われる。支援内容は、図１４に示すグラフに基づいて決定される。

まず、ステップＳ１０７では、限界路面摩擦係数μ_limが第一の閾値μ_Ｗより小さいか否かを判定する。μ_limがμ_Ｗよりも小さいと判定された場合には、障害物回避を開始するまでにまだ十分な余裕があると判断し、支援を行うことなく処理を終了する。一方、μ_lim≧μ_Ｗと判定された場合には、ステップＳ１０８へと進む。

ステップＳ１０８では、限界路面摩擦係数μ_limが第二の閾値μ_Ｃより小さいか否かを判定する。μ_limがμ_Ｃよりも小さいと判定された場合には、障害物回避を開始するべきだが回避操作自体は比較的容易であると判断して、警報発令処理を行うステップＳ１１１へ進む。ステップＳ１１１における警報発令処理は、前述した図８のステップＳ１１における警報発令処理と同一の処理であり、説明を省略する。

ステップＳ１０９では、限界路面摩擦係数μ_limが路面摩擦係数の想定値μ_０以下か否かを判定する。ステップＳ１０９でμ_lim≦μ_０と判定されると、障害物回避はまだ可能であるが、回避の余裕は小さいため、タイヤ摩擦力を効率的に活用する精密な操作が必要であると判断して、運転者の運転操作に対する介入を実施するための処理であるステップＳ１１２へと進む。また、限界路面摩擦係数μ_limが想定値μ_０を超えている場合には、障害物回避は困難であると判断して、障害物と接触することを前提に、接触したときの被害を軽減する処理であるステップＳ１１０へと進む。なお、ステップＳ１１０の処理は図８のステップＳ１０の処理と同一であるので、説明を省略する

ステップＳ１１２では、運転者の操作に対して装置側で何らかの補正を加えて制御を行う介入制御を実行するための制御演算が行われる。介入制御においては、介入率αの値を算出する。介入率αは、運転者の操作に対して、装置側で算出した回避経路を実現する操作量をどの程度優先するかを決めるためのパラメータである。第２の実施の形態では、μ_lim＝μ_０の場合には、算出した回避経路に厳密に沿って走行しないと回避が不可能な場面とみなし、介入率αをα＝１．０と設定する。すなわち、完全自動回避となるように制御する。また、μ_lim＝μ_Ｃからμ_lim＝μ_０までは、限界路面摩擦係数μ_limが大きくなるにつれて、介入率αが０．０から１．０まで大きくなるようにαを設定する。例えば、次式（４０）に従って介入率αを算出すれば良い。

介入率αを算出したならば、次に、運転者の操作量と装置側で算出した操作量とを介入率αに基づいて重み付けし、合成操作量を算出する。前述したように、ステアリングシャフトに取り付けられたクラッチを締結した状態で、運転者がステアリングホイールをθ_Ｓだけ操舵した場合の前輪の転舵角をδ_Ｄとする。介入制御時の目標転舵角δ^＊は、算出された回避操舵時系列の先頭値δ_lim (t₀)と転舵角δ_Ｄとの重みつき和である次式（４１）で算出する。この目標転舵角δ^＊が転舵角サーボコントローラへ指令値として送られることになる。あるいは、次式（４２）のように、運転者の操舵による重みだけを変更するという設定方法も考えられる。
δ^＊＝α・δ_lim (t₀)＋（１−α）・δ_Ｄ （４１）
δ^＊＝δ_lim (t₀)＋（１−α）・δ_Ｄ （４２）

上述したような操作支援を、図３に示す場面に適用した場合について説明する。図１５は、路面摩擦係数の違いが回避経路・走行経路に及ぼす影響の一例を示す図である。図１５の回避経路(1)は、実際の路面摩擦係数μが回避限界である限界路面摩擦係数μ_limと一致していた場合に、転舵角時系列δ_limに従って走行した場合の走行経路を示している。前述したように、限界路面摩擦係数μ_limと同時に得られる転舵角時系列δ_limは、路面摩擦係数がμ_limだった場合における、障害物を回避するのに最適な転舵角パターンを表している。この場合、図１５からもわかるように、歩行者とかなり接近した位置で歩行者の前を通過することになる。

一方、回避経路(2)は、路面摩擦係数が想定値μ_０であった場合に、式（１２）の評価関数を最適化して得られる前輪転舵角時系列δに従って走行した場合の走行経路である。回避経路(2)は、回避経路(1) に比べて大きなタイヤ摩擦力を利用可能な条件で計算を行っているので、回避経路(1) よりも余裕をもって歩行者を回避している。

回避経路(3)は、実際の路面摩擦係数がμ_limであったときに、回避経路(2)の場合と同じ前輪転舵角時系列で走行した場合の走行経路である。この場合、実際の路面摩擦係数よりも大きな路面摩擦係数を想定した操舵パターンで走行することになり、想定値μ_０よりも小さな路面摩擦係数の条件においては、そのような操舵パターンではタイヤの摩擦限界を超えてしまう。その結果、回避経路(3)ではスリップ状態になって、発生する横力が減少し、効果的な回避運動が実現できない。

一般に、低い路面摩擦係数を前提として算出した回避経路(1)の方が、路面摩擦係数の不確定性に対するロバスト性は高い。しかし、その反面、実際の路面摩擦係数がより大きな値の場合には、発揮しうるタイヤ力を効果的に活用できないため、必要以上に歩行者と接近した回避経路を辿ってしまうという欠点がある。

そこで、式（４１）のような介入制御の仕組みを導入することによって、必要最低限の回避制御を装置側で提供する一方で、運転者の操作によって回避効果を上積みする構成としている。すなわち、運転者が何もしなければ図１５の回避経路(1)のような走行経路を辿る一方で、運転者が右方向に操舵を行えば、より回避経路(2)に近い走行経路を辿ることも可能になる。

図１６は、装置による介入制御に加えて運転者の操舵も加わった場合の、装置の動作と車両挙動の一例を示したものである。図１６（ａ）は装置の動作を示したものであり、上側のグラフは限界路面摩擦係数μ_limの変化を、下側のグラフは運転者による操舵角δ_Ｄを示す。また、図１６（ｂ）は車両挙動を示す。なお、図１６では、実際の路面摩擦係数μと想定値μ_０とがほぼ等しいという状況を想定している。

時刻ｔ_１において前方の歩行者の飛び出しを検知して装置が作動し、算出された限界路面摩擦係数μ_limが閾値μ_Ｃを超えたために介入制御が開始される。装置の作動よりも遅れて時刻ｔ_２において運転者が回避操舵を開始するが、介入制御が開始されたため、この時点で車両は既に右旋回を始めた状態にある。時刻ｔ_２以降、装置の自律的制御に加えて運転者の操舵が加わるので、算出した限界回避経路よりも余裕を持って回避する方向に車両が動き、それに伴って限界路面摩擦係数μ_limの算出値が減少し始める。

時刻ｔ_３で限界路面摩擦係数μ_limの値が閾値μ_Ｃを下回った時点で介入制御は停止され、以後、運転者の操作通りに車両が動く状態に戻る。時刻ｔ_４で回避が完了したと判定されると、すなわち、図１３のステップＳ１０２で障害物が検出されないと判定されると、限界路面摩擦係数μ_limの算出も停止される。

このように、第２の実施の形態では、回避限界条件に対応する走行経路を実現する運転操作と、運転者が操作している操作量を、車両−道路環境モデルの想定値と限界値の差に基づいて定義される介入度に応じて重み付けされた合成操作量を算出し、合成操作量を実際の車両操作量として用いている。そして、想定値と限界値が離れている余裕のある場面では運転者の操作を尊重し、想定値と限界値が接近しており走行要件を満たす走行経路の自由度が狭まるにつれて、装置側で算出した操作を優先する制御方策をとるようにした。その結果、支援装置による確実で迅速な回避動作の開始と運転者の自発的操作による状況対応の柔軟性とを両立した回避支援制御を実現することができる。

―第３の実施の形態―
本発明の第３の実施の形態を、図１７〜１９を参照して説明する。第２の実施の形態では、支援内容の決定にあたって限界路面摩擦係数μ_limと比較の対象になるのはあらかじめ設定された路面摩擦係数の想定値μ_０であった。しかし、実際に走行する道路の路面摩擦係数が正確にμ_０であったり、路面摩擦係数が一定値をとる条件が続くといったことは現実にはあまり期待できない。従って、μ_０を固定された一定値として扱った場合には、不都合が生じる場面も予想される。そこで第３の実施の形態では、上述したμ_０の代わりに、推定された路面摩擦係数μ^＊を用いて支援内容の決定を行うようにした。

図１７は、第３の実施の形態におけるブロック図を示したものである。上述した第２の実施の形態の図１２のブロック図と比較すると、路面摩擦係数推定手段３００が設けられている点が異なる。路面摩擦係数推定手段３００は、車両状態検出手段１００で得られた自車両の運動状態に関する情報に基づいて路面摩擦係数μ^＊を推定する。路面摩擦係数μ^＊の推定方法については、車両の運動モデルに基づいてオブザーバを構成して推定値を得る公知技術が多数公開されており（例えば、特許第３２７１９５２号公報、特許第３６１７３０９号公報など）、それらの公知技術を用いて構成することができる。あるいは、より単純な方法としては、特許第３６１２１９４号公報に開示されているように、ワイパーの作動状態や外気温センサの情報を用いて路面状態を大まかに推定して路面摩擦係数の概略値を得るという方法もある。

支援内容決定処理部１０３では、路面摩擦係数推定手段３００で推定された路面摩擦係数μ^＊を用いて、または、路面摩擦係数の想定値μ_０を推定された推定結果に基づいて補正したものを用いて、上述した図１３のステップＳ１０７以降の決定と分岐の処理が行われる。このように、支援内容決定処理部１０３で推定された路面摩擦係数μ^＊を用いることにより、路面状態が大きく異なる道路を走行することが予想される場面でも、適切な支援の選択ができるようになる。

ところで、上述したオブザーバを使用する手法は、自車両の運動状態に関する情報に基づいて路面摩擦係数を推定するものなので、現在走行している路面摩擦係数は推定できたとしても、前方の路面摩擦係数を推定することは原理的に不可能である。また、ワイパーや外気温センサの情報を利用して路面摩擦係数を推定するものでは、対象となる路面と直接には関係しない情報に基づいて推定を行っているので、高い推定精度を期待することはできない。そこで、以下に述べるように推定値のばらつきを考慮することによって、より適切な路面摩擦係数を推定することが可能となる。

一般に、パラメータの推定においては、推定値のばらつきを正規分布型の確率分布としてモデル化する定式化がよく知られている。そこで、そのような定式化を利用し、路面摩擦係数の推定においては推定値μ^＊を算出するだけでなく、分散σ^２とセットで求めるようにする。もちろん、分散σ^２の厳密に正確な値を求めることは困難であるが、ここでは、推定値μ^＊の信頼度に応じて適当な値を設定することにすれば十分である。すなわち、推定値μ^＊の信頼性が高いと思われる場面ではσを小さな値に、信頼性が低いと思われる場面ではσを大きな値に設定する。いずれの場合も、路面摩擦係数の分布は図１８に示すような確率分布として定式化される。このとき、μの確率密度関数は、次式（４３）のように表すことができる。

支援内容を選択する際には、路面摩擦係数の推定値μ^＊を用いるのではなく、ばらつきの分だけ推定値を保守的（小さめに）に見積もった値μ^＊−ｎσと限界路面摩擦係数μ_limとを比較する。ここで、ｎは判断の保守性の度合いを表すパラメータであり、ｎが大きいほど保守的な見積もりとなる。このように保守的な見積もりをした場合、実際には回避できない場面で回避可能と間違えて判定する確率を、次式（４４）のように定量的に見積もることができる。そのため、確保しておきたい信頼度の水準に応じてｎを決めることができる。

また、別の方法として、限界路面摩擦係数μ_limと推定値μ^＊とを比較して支援内容を決定する代わりに、以下のような確率に基づいた処理方法を導入しても良い。回避のための支援においては、μ＜μ_limで表される原理的に回避不可能な状況となる確率、すなわち、図１９のハッチングを施した部分の面積が大きいほど、回避余裕の小さい切迫した状況であると判定できる。そこで、支援内容の決定パラメータとして、次式（４５）で算出される量α^＊を考える。そして、α^＊の値に応じて非作動、警報、介入制御、接触被害軽減制御の範囲を定義することで、支援内容の決定則を構成することができる。

このように、第３の実施の形態では、パラメータのばらつき度合いを確率分布で表現しているため、パラメータのばらつき度合いに関する事前知識を盛り込むことができるようになり、パラメータに関する事前知識を反映した支援内容を選択・実行することができる。

―第４の実施の形態―
本発明の第４の実施の形態を、図１９〜２１を参照して説明する。第４の実施の形態は、図１に示した第１の実施の形態と同じ装置構成を有し、状況に応じて操舵回避と制動操舵複合回避を適切に選択するものであるが、制御演算の方法と装置の動作の点で異なっている。図１９は、第４の実施の形態における機能別のブロック図を示したものである。第１の実施の形態のブロック図２と比較すると、限界条件取得手段１０２ａと走行経路算出手段１０２ｂとが独立に構成されている点や、路面摩擦係数推定手段３００を備える点が異なっている。

第４の実施の形態では、第１の実施の形態のように最適化演算を行って限界路面摩擦係数μ_limを求めるのではなく、限界条件取得手段１０２ａは、予め用意しておいたマップを参照することで限界路面摩擦係数μ_limを取得する。そして、取得した限界路面摩擦係数μ_limと路面摩擦係数推定手段３００で推定した路面摩擦係数μ^＊との比較を行うことで支援内容を決定し、その支援内容に沿った走行経路を算出して経路追従制御を実行する。

図２１は、本実施の形態で想定している典型的な適用シーンの一例を示す図であり、自車が直線道路を走行している時に、自車前方に停車している車両を検出した場面を示している。走行中の道路はその両側を壁で仕切られていて、道路外への逸脱が物理的に不可能な状況になっている。ここでは、自車の走行速度をｖ、自車と停車車両との間の道路進行方向に沿った距離をＲ_ｘ、停車車両を回避するのに必要な横移動量をＲ_ｙと表記する。

図２２は、マイクロプロセッサ５の処理内容を示すフローチャートである。ステップＳ３０１、Ｓ３０２の処理は、第１の実施の形態で説明した図７のステップＳ１、Ｓ２で行われる処理と同様なので、説明を省略する。ステップＳ３０３では、路面摩擦係数推定手段３００において路面摩擦係数の推定値μ^＊を算出する。なお、路面摩擦係数の推定は上述した第３の実施形態に説明した方法により行う。

ステップＳ３０４では、現在の障害物と自車状態に該当する限界路面摩擦係数μ_limを、記録媒体に記憶されているマップから読み出す。装置に設けられた記録媒体には、限界路面摩擦係数μ_limが予めマップとして記憶されている。マップは、自車速度ｖ、障害物までの距離Ｒ_ｘ、回避に必要な横移動量Ｒ_ｙの三つの引数から読み出される。このようなマップを用いる利点は、各変数を組み合わせた条件設定のもと、第１の実施の形態で説明したような最適化演算をオフラインで繰り返し行うことにより、各条件におけるμ_limを求めてマップ化しておくことで、オンライン計算を実行することなく限界路面摩擦係数μ_limを得ることができることである。

ステップＳ３０５では、第１の実施の形態と同様に、図９に示した支援内容決定則に従って、支援内容を決定する。ステップＳ３０６以降では、決定された支援内容に従って処理を分岐し、該当する支援を実現する処理を実行することになる。ステップＳ３０６では、限界路面摩擦係数μ_limが図９のμ_Ｓ以上か否か、すなわち、回避制御が必要か否かを判定する。ステップＳ３０６でＮＯと判定されるとステップＳ３０７へ進んで警報が必要か否かを判定する。ステップＳ３０７ではμ_limが図９の警報を行う範囲か否かを判定し、ＹＥＳと判定されるとステップＳ３０８へ進み、ＮＯと判定されると処理を終了する。なお、ステップＳ３０８の処理は、第１の実施の形態の図７に示すステップＳ１１の警報発令処理と同一なので、ここでは説明を省略する。

一方、ステップＳ３０６で制御必要と判定されると、ステップＳ３０９へ進んで回避不可能か否か、すなわち、μ_limが図９のμ_０を超えるか否かを判定する。ステップＳ３０９で回避不可能と判定されると、ステップＳ３１０へ進んで接触被害軽減制御演算処理を実行し、逆に、回避可能と判定されるとステップＳ３１１へと進む。ステップＳ３１０の処理は、第１の実施の形態の図７に示すステップＳ１０の処理と同一なので、説明を省略する。

ステップＳ３０９で回避可能と判定されてステップＳ３１１に進んだ場合、すなわち、μ_S≦μ_lim≦μ_０となった場合について説明する。ステップＳ３１１では、第１の実施の形態における図７のステップＳ３と同様の処理を行う。ただし、第１の実施の形態の場合と同様に、操作支援が操舵回避である場合と制動操舵複合回避である場合とでは、構成される評価関数が異なることになる。また、本実施例では既に限界路面摩擦係数μ_limが算出されているので、第１の実施の形態の式（２０）で表される路面摩擦係数μに関する評価項は導入せず、評価関数は式（１２）の形のものがそのまま使用される。また、車両モデル中の路面摩擦係数は、ここでは限界値μ_limではなく、ステップＳ３０３で得られた推定値μ^＊を用いる。

ステップＳ３１２では、以上のような条件設定のもとで通常の最適制御問題を解いて、操舵回避の場合であれば前輪転舵角の時系列δ、制動操舵複合回避の場合であればδに加えて制動力操作量の時系列Ｘ_ｆ、Ｘ_ｒが算出される。さらに、算出されたδ、Ｘ_ｆ、Ｘ_ｒを用いて車両モデルの式（２９）を積分し、車両の状態ベクトルXの時系列を算出し、回避経路を車両の位置（ｘ、ｙ）に関する時系列という明示的な形に変換する処理までを行う。

ステップＳ３１３では、ステップＳ３１２で得られた回避経路である（ｘ、ｙ）の時系列に追従して走行するために必要な前輪転舵角および前後輪制動力を算出し、転舵角サーボコントローラ９とブレーキ圧制御系１１に出力する処理を行う。このような位置座標の形で明示的に示された走行経路に追従して走行するための制御則は種々の公知技術を利用して設計することが可能である。

なお、ここでは、ステップＳ３１２で算出した操作量δ、Ｘ_ｆ、Ｘ_ｒを直接使わずに、一度（ｘ、ｙ）の形に変換してから経路追従制御を実施したが、それは次のような理由による。回避経路演算と経路追従制御とを機能として分離し、外乱やモデル化誤差に対する補償を経路追従制御の側で分担させることで、回避経路演算で使用する車両モデルが複雑化するのを抑制し、演算負荷を低減するためである。

上述した第４の実施の形態は、運転者の操作を前提とせずに自動で障害物を回避することも想定した構成となっている。そのため、これまでの実施の形態のように限界値μ_limを前提とした最低限の回避挙動を装置側で実行するのではなく、路面摩擦係数推定手段３００の推定値μ^＊に基づく最適な回避挙動を装置側で実行する構成とし、回避挙動として操舵のみで回避を行うか制動と操舵を複合した回避を行うかの判断にμ_limの情報を用いる構成となっている。

―第５の実施の形態―
本発明の第５の実施の形態を、図２３〜２５を参照して説明する。これまでの実施の形態では、回避経路演算を行う際の不確実な要素として路面摩擦係数に注目し、その路面摩擦係数の不確実性に対応し得る装置構成について説明してきた。しかし、回避制御を行う際の不確実要素は路面摩擦係数に限らない。第５の実施の形態では、障害物の移動速度の不確実性に注目し、それに対応し得る装置構成について説明する。車両装置の配置については、第１の実施の形態で示した図１と同じ構成を想定する。また、各装置の機能分担についても、基本的には図２のブロック図と同様とするが、限界条件の取得対象となるパラメータと、実現する支援の内容が異なる。以下、それらの変更点について説明する。

本実施の形態では、不確実性を伴うパラメータとして、式（３４）における歩行者のＹ軸方向の移動速度ｖ^ｙ _ｐ に注目する。歩行者の位置は車両に搭載されたカメラ１によって測定されるが、歩行者の移動速度は画像情報から直接測定することは困難であり、測定された位置情報に何らかの微分的な処理を加えて推定することになる。しかし、もともとの位置情報の誤差に加えて処理の過程で発生する誤差が加わるために、速度推定値に高い精度が期待できない場面が考えられる。

また、仮に精度の高い推定値が得られたとしても、歩行者の移動速度は必ずしも一定ではなく、将来的に変化してしまう可能性もある。一方、歩行者のＹ軸方向の移動速度は、回避の成否や適切な回避方向の選択に大きな影響を与える情報である。従って、回避制御の実行にあたっては、歩行者の移動速度の不確実性を適切に考慮できる仕組みを備えていることが望ましい。

以下、第１の実施の形態との相違点であるマイクロプロセッサ５における処理内容を、図２３に示すフローチャートに沿って説明する。ステップＳ４０１およびステップＳ４０２は、第１の実施の形態のステップＳ１，Ｓ２と同じ処理であり、説明を省略する。ステップＳ４０３では、回避制御を行う必要があるかどうかの判定を行う。ここの判定方法の一例としては、次式（４６）、（４７）で表される二つの不等式が両方とも成立した場合に、回避制御を行う必要があると判定する方法がある。ただし、TTC_min は判定閾値であって、正の値をとるパラメータである。例えば、３〜４秒程度の値を設定しておく。Ｗ_Ｖは車両幅であり、Ｗ_Ｐは障害物の幅である。なお、障害物Ｗ_Ｐには、回避余裕として確保する距離も含まれる。

ステップＳ４０４では、障害物のＹ軸方向の速度ｖ^ｙ _ｐの推定値ｖ^＊ｙ _ｐ を算出するとともに、推定値算出の信頼度に基づいて推定値のばらつき度合いも推定し、ｖ^ｙ _ｐに関する確率分布を構成する。値のばらつきを正規分布で表現するとすれば、分散をσ^２として、確率密度関数を次式（４８）のように構成することができる。

ステップＳ４０５では、回避限界速度と回避経路の算出を、第１の実施の形態と同様の同時最適化演算に基づいて行う。使用する車両モデルおよび評価関数とも、第１の実施の形態の場合と同じ式を利用することができるが、式（３２）で表される評価関数のパラメータ評価項Ψ_μ(μ) は、歩行者のＹ軸方向速度を評価する評価項Ψ_ｖｙ(ｖ^ｙ _ｐ) に置き換えられる。すなわち、次式（４９）が最適化すべき評価関数となる。

ところで、評価関数を最適化する最適化演算では、その初期解の設定によって得られる解が変わってくる場合がある。例えば、図３のような歩行者回避の場面では、大きく分けて歩行者の右側を通過する回避経路と左側を通過する回避経路の二通りの回避方法が考えられる。初期解として右方向の回避経路を設定した場合には、たとえ左方向へ回避した方が良い評価関数値が得られる場合でも、最適化計算を行った後で得られる回避経路も右方向への回避になる場合がある。すなわち、初期解の設定によっては、大域的な最適解が得られないという欠点を有している。しかし、得られた解が局所最適解であったとしても、回避制御を実行する上において十分に有用な回避経路が得られる場合もあることを考慮すれば、初期解の設定次第で探索する回避方向を指定することができるという利点もある。

本実施の形態では、このような性質を利用して、初期解探索の方向を指定するフラグｄをプログラム上で確保しておき、ｄ＝１ならば右方向の初期解を設定し、ｄ＝０ならば左方向の初期解を設定するようにプログラムを構成し、必要に応じてフラグの値を切り替えながら制御を実施する構成としている。フラグの切替方法については後述する。そして、このフラグの値によって、評価項Ψ_ｖｙ(ｖ^ｙ _ｐ) の形状を図２３のように左右で切り替えるようにする。

すなわち、右方向に回避する場合には歩行者の右方向に進む速度ｖ^ｙ _ｐが高ければ高いほど評価値が良くなる（小さくなる）関数を構成して、右方向の回避に不利な歩行者速度の限界値を算出する構成とする。ただし、現実にはあり得ない速度域まで探索範囲とすることがないように、ｖ^ｙ _ｐの存在範囲を概ねｖ^＊ｙ _ｐ±３σの範囲内にあると想定して、その外側では評価値が飽和するような関数とする。

以上のような評価関数を設定することで、フラグｄで指定された回避方向への回避を行う場合に、回避が可能な条件の範囲内で最も不利な歩行者速度ｖ^ｙ＋ _ｐとその時の回避経路（回避操作量）である前輪転舵角δ_lim、正規化前輪制動力ｕ_ｆ ^lim、正規化後輪制動力ｕ_ｒ ^limの時系列信号が得られる。以上がステップＳ４０５の処理である。

ステップＳ４０６では、ステップＳ４０５で算出された回避経路に沿って走行した場合の回避成功確率を算出する。ステップＳ４０５で算出された回避経路は、例えば、右方向への回避の場合、実際のｖ^ｙ _ｐよりもｖ^ｙ＋ _ｐの方が小さければ回避可能ということになる。ｖ^ｙ _ｐ確率分布は式（４７）のように構成されているので、回避成功確率Ｐ_Ｓは、次式（５０）によって算出することができる。図２５の曲線は確率密度関数を示しており、ハッチングを施した部分の面積が回避成功確率Ｐ_Ｓである。

ステップＳ４０７では、回避成功確率Ｐ_Ｓに基づいて処理を分岐する。例えば、回避成功確率Ｐ_Ｓに関する所定の大きさの閾値Ｐ０を予め設定しておき、回避成功確率Ｐ_ＳがＰ０以上の場合にはステップＳ４０８に進み、算出した回避経路に沿って走行するような回避制御を実行する。一方、Ｐ_ＳがＰ０よりも小さい場合には、回避方向が不適切であるか、そもそもどちらの方向に回避しても接触を避けることが難しい状況にあることを示している。ここでは、後者の可能性を考慮し、ステップＳ４０９に進んで接触速度を下げるための制御を実行するとともに、さらにステップＳ４１０へ進んでフラグｄを反転し、次の制御サイクルにおける回避経路探索方向を切り替えるようにする。

第５の実施の形態では、複数の回避経路探索方向を、回避成功率に基づいて切り替える構成となっているので、より回避成功率の高い回避方向の走行経路を得ることが可能になり、回避成功率を高めることができる。例えば、歩行者が急に立ち止まったり進行方向を変えたりするなど、当初の予想外の挙動をとって適切な回避方向が変わってしまうような場面にも柔軟に対応することができる。ここでは、回避経路は二通り可能な場合について説明したが、三通り以上の場合にも同様に適用することができる。

なお、上述した実施の形態では、警報発令処理としてスピーカー１０を介して警報音を発生したが、運転者の見える位置に表示装置を設けて、その表示装置に警報表示を表示するようにしても良い。また、警報音と警報表示の両方を実行するようにしても良い。また、本発明の特徴を損なわない限り、本発明は上記実施の形態に何ら限定されるものではない。

本発明の第１の実施に形態における装置の配置状態を示す模式図である。 第１の実施に形態における装置のブロック図である。 操作支援を行う場合の具体的な一場面を示す図である。 座標系の設定を説明する図である。 評価項Ｌ_Ｐと評価項Ｌ_Ｒとを足し合わせた関数を説明する図である。 車両運動モデルにおけるタイヤ横力の関数形状の一例を示すグラフである。 第１の実施の形態における操作支援の手順を説明するフローチャートである。 図７のステップＳ３の詳細処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態における運転操作支援内容の決定方法の一例を示す図である。 操作支援の一例を示す図であり、（ａ）は限界路面摩擦係数μ_limおよび自車速度ｖの変化を示し、（ｂ）は車両挙動を示す。 制動回避、操舵回避および複合回避の各回避方法における、回避限界条件の一例を示す図である。 第２の実施の形態における装置のブロック図である。 第２の実施の形態における操作支援の手順を説明するフローチャートである。 第２の実施の形態における、運転操作支援内容の決定方法の一例を示す図である。 異なる路面摩擦係数に対する回避経路の違いを示す図である。 第２の実施の形態における装置の動作と車両挙動の一例を示す図であり、（ａ）は限界路面摩擦係数μ_limおよび操舵角δ_Ｄの変化を示し、（ｂ）は車両挙動を示す。 第３の実施の形態における装置のブロック図である。 限界路面摩擦係数の比較対象となる値の構成方法の一例を示す図である。 路面摩擦係数推定値の確率分布に基づいて介入率を決定する方法を説明する図である。 第４の実施の形態における装置のブロック図である。 第４の実施の形態における典型的な装置作動場面の一例を示す図である。 第４の実施の形態における操作支援の手順を説明するフローチャートである。 第５の実施の形態における操作支援の手順を説明するフローチャートである。 パラメータ評価項の構成方法の一例を示す図である。 回避成功確率の算出方法の一例を示す図である。

符号の説明

１：カメラ、２：車速センサ、３：ヨーレートセンサ、４：加速度センサ、５：マイクロプロセッサ、６：操舵角センサ、７：転舵角センサ、８：転舵用モータ、９：転舵角サーボコントローラ、１０：スピーカー、１１：ブレーキ圧制御系、１００：車両状態検出手段、１０１：道路環境認識手段、１０２：同時最適化演算手段、１０２ａ：限界条件取得手段、１０２ｂ：走行経路算出手段、１０３：支援内容決定処理部、１０４：運転操作支援手段、１０５：目標操作量演算部、１０６：制動系制御手段、１０７：操舵系制御手段、２００：目標転舵角算出部、３００：路面摩擦係数推定手段

Claims (4)

1. 自車両の前方にある障害物を回避するための回避運転情報に基づいて、自車両の操舵制御および制動制御を支援する運転操作支援手段を備えた車両用運転操作支援装置において、
   自車両が前記障害物を回避するために最低限必要とされる限界路面摩擦係数を取得する限界路面摩擦係数取得手段と、
   前記限界路面摩擦係数が所定の閾値以上であるか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段により前記限界路面摩擦係数が前記所定の閾値以上であると判定された場合には、操舵制御を伴った障害物回避を前記運転操作支援手段に行わせる支援制御手段とを備えたことを特徴とする車両用運転操作支援装置。
2. 請求項１に記載の車両用運転操作支援装置において、
   制動制御および操舵制御の併用による障害物回避が行われたか否かを示すフラグを設定するフラグ設定手段をさらに備え、
   前記フラグにより制動制御および操舵制御の併用による障害物回避が行われていないことが示されている場合には、前記判定手段により前記限界路面摩擦係数が第１の閾値以上であり且つ第２の閾値以下であると判定されたとき、操舵制御のみによる障害物回避を前記運転操作支援手段により行うことを特徴とする車両用運転操作支援装置。
3. 請求項１または２に記載の車両用運転操作支援装置において、
   自車両が走行している道路の想定路面摩擦係数を設定する道路状態設定手段をさらに備え、
   前記判定手段により前記限界路面摩擦係数が前記第２の閾値を越えており、且つ前記想定路面摩擦係数以下であると判定された場合には、制動制御および操舵制御の併用による障害物回避を前記運転操作支援手段により行うことを特徴とする車両用運転操作支援装置。
4. 請求項１〜３のいずれか一項に記載の車両用運転操作支援装置において、
   前記限界路面摩擦係数取得手段は、所定の要請項目に適合させた評価関数を最適化することにより、前記限界路面摩擦係数を取得することを特徴とする車両用運転操作支援装置。
   

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