JP5624282B2 - 車両用運転支援装置及び車両用運転支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、運転者の運転操作を支援する車両用運転支援装置及び車両用運転支援方法の技術分野に属する。

従来、運転者の操舵負担を軽減するための操舵補助トルクを操舵系に付与するパワーステアリング装置がある。
このようなパワーステアリング装置として、自車両が自車両前方の障害物に接触するまでの余裕時間が短いほど、操舵補助トルクが大きくなるように制御ゲインを設定するものがある（例えば、特許文献１参照）。これにより、運転者は、容易かつ速やかに接触回避のための操舵操作を行うことができる。

特開２０００−４３７４１号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載のパワーステアリング装置のように余裕時間に基づいて操舵補助トルクの大きさを変更するだけでは、十分な運転支援効果が得られない場合がある。
例えば、運転者の操舵角が、自車両前方の障害物を回避するうえで十分な大きさでない場合には、ステアリングホイールを切り増しする方向に操舵操作を支援すべきである。一方、運転者の操舵角が大きすぎて車線逸脱が発生する可能性が高い場合には、ステアリングホイールを切り戻しする方向に操舵操作を支援すべきである。このように、運転者の運転操作に応じた適切な運転支援を行うことが望ましい。
そこで、本発明は、運転者の運転操作に応じて適切に運転支援を行うことができる車両用運転支援装置及び車両用運転支援方法を提供することを課題としている。

上記課題を解決するために、本発明に係る車両用運転支援装置は、運転操作検出手段で運転者の運転操作を検出し、走行環境検出手段で自車両の走行環境を検出する。そして、運転操作検出手段で検出した運転操作が、走行環境検出手段で検出した走行環境に応じた運転目的を達成不可能な運転操作であるとき、運転支援制御手段で、前記運転目的を達成するための運転操作支援力を発生するべく操作支援アクチュエータを駆動する。その際、運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出すると共に、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測する。また、予測した車両状態量について、前記許容状態集合の境界との間の余裕を定量的に示す運転余裕指標を予測する。そして、検出した運転者の運転操作と予測した運転余裕指標とに基づいて、運転支援制御を行う。
ここで、上記運転目的は、前方物体との接触を回避する接触回避および自車両前方の道路区画線の内側を走行する車線逸脱回避の少なくとも一方である。
さらに、自車両が発生可能な最大横加速度と、状態量予測手段で予測した車両状態量が許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度との差を、運転余裕指標として予測する。
また、状態量予測手段で予測した車両状態量が許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度を、運転余裕指標として予測してもよい。
さらにまた、状態量予測手段で予測した車両状態量について、当該車両状態量の予測に用いた運転操作を継続したときの車両状態量が、許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合から逸脱するまでの時間を予測し、これを運転余裕指標としてもよい。

本発明によれば、運転者が運転目的の達成に効果的な操作を行っていない場合に、運転者の運転操作を支援する運転支援制御を行うので、運転者に対して上記効果的な操作を促すことができる。また、運転者が運転目的の達成に効果的な操作を行っている場合には、運転支援制御の介入を抑制して運転者の違和感を抑制することができる。

第１の実施形態における車両用運転支援装置を搭載した車両を示す図である。 第１の実施形態におけるマイクロプロセッサ１０の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態の運転支援制御処理順を示すフローチャートである。 本発明で適用する座標系を示す図である。 第１の実施形態の処理内容判定処理手順を示すフローチャートである。 第１の実施形態における適用場面の一例を示す図である。 障害物回避中の特定の一場面を示す図である。 第１の実施形態の運転余裕指標算出処理手順を示すフローチャートである。 タイヤ横力関数を示す図である。 第１の実施形態の運転余裕指標予測値算出処理手順を示すフローチャートである。 運転余裕指標の関数ｍ＾（θｓ）を示す図である。 操舵補助トルク補正値の制御則を示す図である。 第２の実施形態における車両用運転支援装置を搭載した車両を示す図である。 第２の実施形態におけるマイクロプロセッサ１０の構成を示すブロック図である。 第２の実施形態の運転支援制御処理順を示すフローチャートである。 第２の実施形態の運転余裕指標算出処理手順を示すフローチャートである。 運転余裕指標の関数ｍ＾_c（θｓ，ｐ_B）の断面を示す図である。 第３の実施形態における車両用運転支援装置を搭載した車両を示す図である。 第３の実施形態における適用場面の一例を示す図である。 第３の実施形態の運転支援制御処理順を示すフローチャートである。 第３の実施形態の処理内容判定処理手順を示すフローチャートである。 障害物回避中の特定の一場面を示す図である。 第３の実施形態の運転余裕指標算出処理手順を示すフローチャートである。 本発明の適用場面の他の例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
《第１の実施の形態》
《構成》
図１は、本発明の第１の実施形態における車両用運転支援装置を搭載した車両を示す図である。
この車両は、運転者が操作するステアリングホイール１を備える。ステアリングシャフト（ステアリングコラム）２は、ステアリングホイール１と一体結合している。ステアリングシャフト２上には、操舵角センサ３と操舵トルクセンサ４と補助トルク発生モータ５とを設ける。
モータコントローラ６は、後述するマイクロプロセッサ１０で算出した駆動指令値に基づいて、補助トルク発生モータ５を駆動制御する。これにより、操舵系に操舵補助トルクを付加する。

また、車輪速センサ１６ＦＬ，１６ＦＲは、非駆動輪である前左右輪の車輪速度を検出する。加速度センサ１７は、車両に発生する横加速度を検出する。ヨーレートセンサ１８は、車両に発生するヨーレートを検出する。
さらに、車室内前方には、自車両の走行環境を検出するためのカメラ１９を設置する。カメラ１９は、自車両前方の道路状況を撮影し、自車両前方の物体（障害物等）や道路境界（白線等）を検出する。本実施形態では、カメラ１９を２台設置し、前方物体の方向だけでなく距離も検出可能な構成とする。

マイクロプロセッサ１０は、Ａ／Ｄ変換回路、Ｄ／Ａ変換回路、中央演算処理回路、メモリ等を含む集積回路である。このマイクロプロセッサ１０は、メモリに格納したプログラムに従って各種センサで検出した信号の処理と、補助トルク発生モータ５の駆動指令値の算出処理とを行う。
本実施形態では、運転者による運転操作が、自車両の走行環境に応じた運転目的を達成不可能な運転操作であるとき、当該運転目的を達成するための操舵補助トルク（運転操作支援力）を発生するべく、補助トルク発生モータ５を駆動制御する。ここで、上記運転目的とは、カメラ１９で検出した自車両前方の障害物との接触回避、及び道路境界を逸脱しないように走行する車線逸脱回避である。

（マイクロプロセッサの構成）
図２は、第１の実施形態における１０の構成を示すブロック図である。
この図２に示すように、マイクロプロセッサ１０は、センサ信号処理部２１と、許容状態集合算出部２２と、状態変化算出部２３と、運転余裕算出部２４と、運転支援動作制御部２５とを備える。
マイクロプロセッサ１０は、各種センサ群（操舵角センサ３、操舵トルクセンサ４、車速センサ１６ＦＬ，１６ＦＲ、加速度センサ１７、ヨーレートセンサ１８、カメラ１９）で検出した信号を入力する。

センサ信号処理部２１は、各種センサ群から入力した信号を同一の座標系上に展開した情報へと変換し、車両運動と障害物に関する情報とを一つの状態ベクトルにまとめる。具体的な処理については後述する。
許容状態集合算出部２２は、カメラ１９で検出した障害物との接触を回避できる状態ベクトルの範囲（集合）を算出する。
状態変化算出部２３は、車両運動および障害物の状態が現在の状態からどのような状態へ変化するのかを算出（予測）する。

運転余裕算出部２４は、許容状態集合算出部２２で算出した状態ベクトルの集合と、センサ信号処理部２１で算出した状態ベクトルとの位置関係に基づいて、運転余裕指標を算出する。ここで、運転余裕指標とは、自車両が遭遇している状況が、障害物を回避する上でどれくらいの余裕がある状況であるかを定量的な指標として示すものである。
また、運転余裕算出部２４は、状態変化算出部２３で予測した状態量ついても運転余裕指標を算出（予測）する。

運転支援動作制御部２５は、運転余裕算出部２４で算出した運転余裕指標を入力する。そして、現在の運転余裕および運転余裕の変化予測に基づいて、回避操作支援の必要性を判定する。回避操作支援の必要性がないと判定した場合には、通常の操舵補助制御における操舵補助トルクを付加するための補助トルク発生モータ５の駆動指令値（モータの電流指令値）を算出する。一方、回避操作支援の必要性があると判定した場合には、回避操作支援のための補正を加えた操舵補助トルクを付加するための補助トルク発生モータ５の駆動指令値（モータの電流指令値）を算出する。算出した駆動指令値はモータコントローラ６に入力する。

（運転支援制御処理手順）
次に、マイクロプロセッサ１０で実行する運転支援制御処理順について説明する。
図３は、マイクロプロセッサ１０で実行する運転支援制御処理手順を示すフローチャートである。この運転支援制御処理は、所定の制御周期で繰り返し実行する。
先ずステップＳ１では、マイクロプロセッサ１０は、各種センサ群からの信号を読み込み、車両の運動状態、障害物の状態および道路境界に関する情報を、予め設定した座標系上の値として算出する。ここでは、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軸を設定し、自車両ＭＣの重心位置を原点とした座標系を適用する。

車両の運動状態としては、車両速度ｖ、ヨーレートγ、ヨー角θ、車体すべり角β、前輪の転舵角δを用いる。車両速度ｖは、車輪速センサ１６ＦＬ，１６ＦＲで検出した非駆動輪の車輪速度の平均値とする。ヨーレートγは、ヨーレートセンサ１８により検出する。ヨー角θは、自車走行車線が直線であると仮定し、道路境界と自車両の向いている方向とのなす角を画像処理によって推定したり、適当な初期値を定め、ヨーレートセンサ１８の検出値を積分したりすることで求める。車体すべり角βは、車輪速度、ヨーレート、横加速度等の信号に基づいて推定する。前輪転舵角δは、操舵角センサ３で検出した操舵角θｓと操舵系のギア比Ｋとに基づいて、次式をもとに算出する。
δ＝Ｋ・θｓ ………（１）

また、カメラ１９で自車両前方の障害物Ａを検出している場合には、障害物Ａの状態として、障害物Ａの中心点の位置座標ｘ_P＝（ｘ_P ｙ_P）、および障害物Ａの幅σ_y、奥行きσ_xを算出する。これら各値は、カメラ１９で取得した画像情報を処理することで算出する。奥行きσ_xは、撮影方向によっては測定が困難な場合もあるが、その場合には便宜的に幅σ_yと同じ値を設定する。
なお、カメラ１９で障害物を検出していない場合には、障害物に関する物理量の算出は行わない。

さらに、道路境界に関する情報として、カメラ１９で検出した道路の左端および右端の位置を上記座標系上の値に変換し、それぞれＹ＝ｙ_L, Ｙ＝ｙ_Rを算出する。
次に、ステップＳ２では、マイクロプロセッサ１０は、現在の制御サイクルにおける処理内容を決定するための判定を行う。具体的には、現在の制御サイクルが回避支援制御を実行するサイクルであるか、回避支援制御の制御則を更新するサイクルであるか、或いは回避支援制御を停止するサイクルであるかを判定する。

図５は、図３のステップＳ２で実行する処理内容判定処理手順を示すフローチャートである。
先ず、ステップＳ２０１で、マイクロプロセッサ１０は、現在、回避支援制御を実行しているか否かを判定する。そして、回避支援制御を実行している場合にはステップＳ２０２に移行し、回避支援制御を実行していない場合には後述するステップＳ２０４に移行する。
ステップＳ２０２では、マイクロプロセッサ１０は、回避支援制御の更新時刻であるか否かを判定する。

本実施形態では、将来予測に基づいて回避支援制御のための操舵補助トルク補正値の制御則をリアルタイムで構成し、所定の時間間隔毎に新たな予測に基づいて操舵補助トルク補正値の制御則を更新する構成をとる。そのため、構成した制御則に基づいて操舵補助トルク補正値を算出する制御サイクルと、新たな予測に基づいて操舵補助トルク補正値の制御則を更新する制御サイクルの二つが混在する。ここで、上記所定の時間間隔は、操舵補助制御の制御周期より長い時間に設定する。

このステップＳ２０２では、現在の制御サイクルが、操舵補助トルク補正値の制御則の更新サイクルにあたっているか否かを判定する。そして、更新サイクルにあたっていない場合にはステップＳ２０３に移行し、更新サイクルにあたっている場合には後述するステップＳ２０４に移行する。
ステップＳ２０３では、マイクロプロセッサ１０は、判定フラグを、現在のサイクルが回避支援制御の実行サイクルであることを示す状態にセットし、処理内容判定処理を終了する。

また、ステップＳ２０４では、マイクロプロセッサ１０は、自車両と接触する可能性のある障害物を検出しているか否かを判定する。そして、検出している場合にはステップＳ２０５に移行し、検出していない場合には後述するステップＳ２０６に移行する。
ステップＳ２０５では、マイクロプロセッサ１０は、判定フラグを、現在のサイクルが操舵補助トルク補正値の制御則の更新サイクルであることを示す状態にセットし、処理内容判定処理を終了する。

ステップＳ２０６では、マイクロプロセッサ１０は、カメラ１９では障害物を検出していないが、自車両と接触する可能性のある障害物が存在する可能性があるか否かを判定する。これは、前回の制御サイクルで障害物を検出していたが、障害物がセンサの視野角から一時的に外れることで障害物が検出できなくなった状況でも、回避支援制御を継続するための処理である。
このステップＳ２０６で、障害物が存在する可能性が高いと判定した場合にはステップＳ２０７に移行し、障害物が存在する可能性が低いと判定した場合には後述するステップＳ２０８に移行する。

ステップＳ２０７では、マイクロプロセッサ１０は、最後に障害物を検出したときの検出データに基づいて、現在時刻における障害物の状態を外挿演算等によって予測し、前記ステップＳ２０５に移行する。
ステップＳ２０８では、マイクロプロセッサ１０は、判定フラグを、回避支援制御の停止を示す状態にセットして、処理内容判定処理を終了する。

図３に戻って、ステップＳ３では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ２で設定した判定フラグに基づいて処理を分岐する。現在のサイクルが回避支援制御の制御則の更新サイクルであると判定した場合にはステップＳ４に移行し、回避支援制御の実行サイクルであると判定した場合には後述するステップＳ８に移行する。また、現在のサイクルが回避支援制御の停止サイクルであると判定した場合には後述するステップＳ９に移行する。
ステップＳ４では、マイクロプロセッサ１０は、自車両が障害物を回避可能な状態量の集合を表す許容状態集合の算出と、それに基づく現在の状態における運転余裕指標の算出とを行う。
先ず、許容状態集合と運転余裕指標の概念について説明する。

（許容状態集合の概念）
ここでは簡単のため、図６の場面において自車両ＭＣが障害物Ａを回避する方向を右方向に限定し、回避は操舵のみで行うものと仮定する。
許容状態集合を求めるにあたって、自車両が障害物を回避可能な限界条件とその時の回避挙動を明確にする必要がある。以下、限界条件を導出するために、自車両の運動を質点モデルで近似して運動の解析を行う。ここでは、現在時刻をｔ＝０と定義する。

自車両が制動を行わずに走行した場合、図７に示すように、自車両の先端部が障害物の先端部と並ぶ時刻をｔ_x1と定義すると、時刻ｔ_x1は次式のように予測することができる。
ｔ_x1＝（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x ………（２）
ここで、ｖ_xは自車両のＸ軸方向の速度成分、ｌ_xは自車両の先端部と障害物の先端部とが並んだときの自車両と障害物との重心点間のＸ軸方向の距離であり、それぞれ以下の式で表される。
ｖ_x＝ｖｃｏｓ（θ＋β），
ｌ_x＝（σ_x＋ｓ_x）／２ ………（３）
ここで、ｓ_xは自車両の長さである。

次に、自車両が右方向に回避運動を行う場合の限界挙動について考える。
自車両が最も短い時間で最も右方向へ移動する操作は、自車両が出せる最大横加速度α_ymaxを出し続ける操作である。しかし、道路境界が存在する場合には車線逸脱を防止する必要がある。そのため、最初に右方向に最大横加速度で移動した後、左方向に最大横加速度を出して道路境界に到達するまでに車両を直進状態に戻す操作が、限界挙動に相当する操作となる。

自車両が回避開始時点で横方向の速度成分を持たない場合には、自車両が右方向への移動を開始してから直進状態に戻るまでにかかる時間をｔ_cとすると、先ず、最初の時刻ｔ_c／２まで横加速度α_ymaxを出してｙ＝ｙ_R／２まで到達する。そして、その後に時刻ｔ_cまで横加速度−α_ymaxを出してｙ＝ｙ_Rに到達する。したがって、等加速度運動の公式より、次式が成り立つ。
（１／２）α_ymax（ｔ_c／２）²＝ｙ_R／２ ………（４）
上記（４）式より、時間ｔ_cは次式で求められる。
ｔ_c＝２√（ｙ_R／α_ymax） ………（５）

ところで、一般には自車両がｖ_y＝ｖｓｉｎ（θ＋β）という横方向の速度成分を持つ。この場合には、横加速度の方向が切り替わる時間を、回避開始時点での横方向速度成分ｖ_yに応じて補正する必要がある。そこで、自車両の横加速度α_yを以下のように切り替えるものする。
０≦ｔ＜ｔ_y1のとき、 α_y（ｔ）＝α_ymax，
ｔ_y1≦ｔ＜ｔ_y2のとき、α_y（ｔ）＝−α_ymax，
ｔ≧ｔ_y2のとき、 α_y（ｔ）＝０ ………（６）
ここで、時刻ｔ_y1，ｔ_y2は次式で表される。
ｔ_y1＝ｔ_c／２−ｖ_y／α_ymax，
ｔ_y2＝ｔ_c−ｖ_y／α_ymax ………（７）

なお、ここではｔ_y1＞０と仮定する。このとき、前記（６）式を２回積分すると、以下のようになる。
０≦ｔ＜ｔ_y1のとき、 ｙ（ｔ）＝ｖ_yｔ＋（α_ymaxｔ²）／２，
ｔ_y1≦ｔ＜ｔ_y2のとき、ｙ（ｔ）＝−（α_ymaxｔ²）／２＋（α_ymaxｔ_c−ｖ_y）ｔ−α_ymaxｔ_y1 ²，
ｔ≧ｔ_y2のとき、 ｙ（ｔ）＝−（α_ymaxｔ_y2 ²）／２＋（α_ymaxｔ_c−ｖ_y）ｔ_y2−α_ymaxｔ_y1 ² ………（８）

限界条件では、時刻ｔ＝ｔ_y2で自車両が道路境界まで到達するので、上記（８）式の第３式より、以下の関係が成り立つ。
−（１／２）α_ymaxｔ_y2 ²＋（α_ymaxｔ_c−ｖ_y）ｔ_y2−α_ymaxｔ_y1 ²＝ｙ_R ………（９）
上記（９）式をｔ_cについて解くと、上記（５）式に代わって下記（１０）式が得られる。
ｔ_c＝√（４ｙ_R／α_ymax＋２ｖ_y ²／α_ymax ²） ………（１０）

このとき、ｔ_y1＞０という仮定は、上記（７），（１０）式より、以下の条件式に変換される。
ｖ_y ²≦２α_ymaxｙ_R ………（１１）
これは、時刻ｔ＝０の時点で、最大横加速度で左方向に加速すれば車線逸脱を回避できる条件と解釈することができ、車線逸脱しないための必要条件となる。言い換えれば、ｔ_y1＜０となる条件では車線逸脱が不可避である。

以上のように導出した限界運動を用いると、自車両が障害物を回避できる条件は以下のようになる。
ｙ（ｔ_x1）−ｙ_P≧ｌ_y ………（１２）
ここで、ｌ_yは自車両の左端部と障害物の右端部とが接した場合の自車両と障害物との重心点間のＹ軸方向の距離であり、次式で表される。
ｌ_y＝（σ_y＋ｓ_y）／２ ………（１３）
ここで、ｓ_yは自車両の幅である。

上記（１２）式で示す条件式は、上記（８）式を用いることでさらに具体的な条件式に書き下すことができる。このとき、ｔ_x1が上記（８）式のどの区間に属するかによって、以下の３通りの場合分けが生じる。
［１］ｔ_x1＜ｔ_y1の場合
ｖ_y（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x＋（１／２）α_ymax（（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x） ²−ｙ_P≧ｌ_y ………（１４）
［２］ｔ_y1≦ｔ_x1＜ｔ_y2の場合
−（１／２）α_ymax（（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x）²＋（α_ymaxｔ_c−ｖ_y）（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x−α_ymaxｔ_y1 ²≧ｌ_y ………（１５）
［３］ｔ≧ｔ_y2の場合
ｙ_R−ｙ_P≧ｌ_y ………（１６）
このうち、上記（１６）式は、右方向への回避が物理的に可能であるための必要条件になっている。そのため、実質的には上記（１４）式と上記（１５）式とが障害物を右方向に回避可能となるための条件となる。

以上の条件式を見ると、時間の経過とともに変化する変数と、時間が経過しても変化しないパラメータとの二種類の量が混在していることがわかる。前者に該当するのは、ｖ_x，ｖ_y，ｘ_P，ｙ_P，ｙ_Rの５つ、後者に該当するのは、α_ymax，ｌ_x，ｌ_yの３つである。
そこで、車両状態量として、状態ベクトルｘとパラメータベクトルｐとを、次式で定義する。
ｘ＝（ｖ_x ｖ_y ｘ_P ｙ_P ｙ_R），
ｐ＝（α_ymax ｌ_x ｌ_y） ………（１７）

すると、自車両が障害物を回避可能な状態ベクトルの集合である許容状態集合Ｘは、以下のようになる。
Ｘ＝Ｑ∩（（Ｒ₁∩Ｆ₁）∪（Ｒ₂∩Ｆ₂）） ………（１８）
Ｑ＝｛ｘ｜ｑ（ｘ，ｐ）≧０｝ ………（１９）
Ｒ_i＝｛ｘ｜ｒ_i（ｘ，ｐ）≧０｝， ｉ＝１，２ ………（２０）
Ｆ_i＝｛ｘ｜ｆ_i（ｘ，ｐ）≧０｝， ｉ＝１，２ ………（２１）
但し、

ｒ₁（ｘ，ｐ）＝（１／２）√（４ｙ_R／α_ymax＋２ｖ_y ²／α_ymax ²）−ｖ_y／α_ymax−（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x ………（２３）
ｒ₂（ｘ，ｐ）＝−ｒ₁（ｘ，ｐ） ………（２４）
ｆ₁（ｘ，ｐ）＝ｖ_y（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x＋（１／２）α_ymax（（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x）²−ｙ_P−ｌ_y ………（２５）
ｆ₂（ｘ，ｐ）＝−（１／２）α_ymax（（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x）²＋（α_ymaxｔ_c−ｖ_y）（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x−α_ymaxｔ_y1 ²−ｌ_y ………（２６）
である。
このようにして、許容状態集合Ｘを算出することができる。

（運転余裕指標の概念）
各種センサ群の検出信号をもとに構成した状態ベクトルｘが、上記許容状態集合Ｘに含まれているかどうかを判定することで、自車両の障害物回避の可否を判別することができる。
さらに、障害物回避が可能な場合でも、状態ベクトルｘが許容状態集合Ｘ内のどこに位置しているかによって、実際の回避操作の難度を判別できる。すなわち、状態ベクトルｘが許容状態集合Ｘの境界付近に位置している場合には、上述したような最大横加速度を使った限界挙動に近い運動が必要となる。そのため、操作の自由度も小さくなり、実際の回避操作は困難なものとなる。一方、状態ベクトルｘが許容状態集合Ｘの境界よりも離れている場合には、回避操作に比較的大きな自由度が残っていることになる。そのため、それほど大きな横加速度を出さなくても障害物回避が可能であり、回避操作も容易になる。

そこで、上記のような性質に着目し、許容状態集合Ｘに基づいて、現在の状態量ｘが障害物を回避するうえでどの程度の余裕が残っているのかを表す運転余裕指標を算出する。
本実施形態では、許容状態集合Ｘを構成しているパラメータｐに注目して運転余裕指標を構成する。パラメータｐは、状態ベクトルｘとは異なり、基本的には回避運動を行っている間に値が変わらない量であるが、パラメータｐの値が変化した場合には許容状態集合全体の形も変化し、パラメータｐの値によっては状態ベクトルｘが許容状態集合Ｘに属さなくなる場合がある。

許容状態集合Ｘは、パラメータｐに関して連続な式の組み合わせで構成しているので、パラメータｐの連続的な変化に対して許容状態集合Ｘも連続的に変化する。したがって、パラメータｐの現在の値から少しずつ変化させたとき、どこかで状態ベクトルｘが許容状態集合Ｘに属さなくなるようなパラメータｐの値が存在する。そのようなパラメータｐの値と、センサの検出信号から構成したパラメータｐの値との差は、回避運動の余裕を表す指標とみなすことができる。

上述したように、パラメータｐはα_ymax，ｌ_x，ｌ_yの３つの成分から構成している。したがって、運転余裕指標もこの３つの成分の何れか、或いは２つ以上の成分の組み合わせによって定義できる。ここでは、その中の最大横加速度α_ymaxに注目して運転余裕指標を定義する方法を採用する。
最大横加速度α_ymaxは、障害物回避の際に使うことができると想定している車両横加速度の最大値であり、実際には自車両が走行している路面状態によってその値が変わる。一般に、最大横加速度α_ymaxが大きくなれば許容状態集合Ｘも大きくなり、最大横加速度α_ymaxが小さくなれば許容状態集合Ｘも小さくなる。

今、現在の路面状態から推定した最大横加速度α_ymaxに対して構成した許容状態集合をＸ（α_ymax）とし、現在の状態ベクトルｘがＸ（α_ymax）に属していると仮定する。このとき、α_ymaxの値を徐々に小さくしていくと、それ以上値を小さくすると状態ベクトルｘが許容状態集合Ｘに属さなくなるようなα_ymaxの限界値が現れる。その限界値をα￣_ymaxと定義する。
α￣_ymax＝ａｒｇｍｉｎ（ｘ∈Ｘ（α_ymax）） ………（２７）

そして、上記最大横加速度の限界値α￣_ymaxと、現在の路面状態で自車両が発生可能なα_ymaxとの比較で運転余裕を測る。すなわち、α￣_ymaxとα_ymaxとの差を、回避運動を行う際の運転余裕指標ｍとして定義する。
ｍ＝α_ymax−α￣_ymax ………（２８）
運転余裕指標ｍを実際に算出するためには、先ず許容状態集合Ｘを構成する集合Ｑ，Ｒ，Ｆのそれぞれについて、状態ベクトルｘが含まれる最小のα_ymaxを算出する。次に、各集合に対応するα_ymaxの最小値を比較することで、状態ベクトルｘが許容状態集合Ｘに含まれる最小のα_ymax、すなわち最大横加速度限界値α￣_ymaxを決定する。そして、決定した最大横加速度限界値α￣_ymaxから、上記（２８）式をもとに運転余裕指標ｍを算出する。

図８は、図３のステップＳ４で実行する運転余裕指標算出処理手順を示すフローチャートである。
先ず、ステップＳ４０１で、マイクロプロセッサ１０は、各種センサ群の検出信号に基づいて、上記（１７）式の状態ベクトルｘの値を算出し、ステップＳ４０２に移行する。
ステップＳ４０２では、マイクロプロセッサ１０は、各種センサ群の検出信号に基づいて、上記（１７）式のパラメータｐの値を設定する。このとき、パラメータｌ_x，ｌ_yについてはセンサの検出情報から算出し、パラメータα_ymaxについては予め設定した固定値を用いたり、路面摩擦係数を反映した値を用いたりする。

次にステップＳ４０３では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ４０１で算出した状態ベクトルｘと、前記ステップＳ４０２で設定したパラメータｐと、上記（１９），（２２）式とを用いて、状態ベクトルｘが集合Ｑに属しているか否かを判定する。
そして、状態ベクトルｘが集合Ｑに属していないと判定した場合には、障害物との接触あるいは車線逸脱が回避できない状況であると判断し、直ちに障害物回避の支援を中止して接触被害軽減あるいは車線逸脱被害軽減のための制御へ切り替える。なお、上記被害軽減制御は、多数の公知例の中から適宜適用する。

一方、前記ステップＳ４０３で、状態ベクトルｘが集合Ｑに属していると判定した場合には、ステップＳ４０４に移行する。ステップＳ４０４では、マイクロプロセッサ１０は、状態ベクトルｘが集合Ｒ₁と集合Ｒ₂のどちらに属しているのかを、上記（２０），（２３），（２４）式に基づいて判定する。
次に、ステップＳ４０５に移行して、前記ステップＳ４０４で状態ベクトルｘが集合Ｒ₁に属していると判定した場合には、状態ベクトルｘが集合Ｆ₁に属しているか否かを、上記（２１），（２５）式に基づいて判定する。また、前記ステップＳ４０４で状態ベクトルｘが集合Ｒ₂に属していると判定した場合には、状態ベクトルｘが集合Ｆ₂に属しているか否かを、上記（２１），（２６）式に基づいて判定する。

そして、このステップＳ４０５で、状態ベクトルｘが集合Ｆ_iに属していないと判定した場合には前記被害軽減制御へ切り替え、状態ベクトルｘが集合Ｆ_iに属していると判定した場合にはステップＳ４０６に移行する。
ステップＳ４０６では、マイクロプロセッサ１０は、集合Ｑ，Ｒ_i，Ｆ_iのそれぞれについて、状態ベクトルｘが含まれる最小のα_ymaxを算出する。

次にステップＳ４０７では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ４０６で算出したα_ymaxを比較し、その中の最小値を最大横加速度限界値α￣_ymaxとして算出してステップＳ４０８に移行する。
ステップＳ４０８では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ４０２で設定したα_ymaxと前記ステップＳ４０７で算出したα￣_ymaxとに基づいて、上記（２８）式を用いて運転余裕指標ｍを算出し、運転余裕指標算出処理を終了する。

図３に戻って、ステップＳ５では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ４で算出した運転余裕指標ｍが所定の運転余裕指標閾値ｍ_THよりも大きいか否かを判定する。そして、ｍ＞ｍ_THである場合には後述するステップＳ９に移行し、ｍ≦ｍ_THである場合にはステップＳ６に移行する。ここで、上記運転余裕指標閾値ｍ_THは、障害物を回避する操作を行ううえでの運転余裕の大きさの判定を行うためのものであり、回避支援の要否が判断できる程度の値に設定する。

ステップＳ６では、マイクロプロセッサ１０は、ごく近い将来運転者がとり得る運転操作の予測、それに対応する状態ベクトルの予測、および予測した状態ベクトルに対する運転余裕指標の算出を行う。
回避操作の支援を行うためには、運転者がとり得る操作に対して運転余裕指標がどのように変化するかを予測し、運転余裕指標が現在の状態に対する運転余裕指標より小さくならないような操作を運転者に促す必要がある。

運転余裕指標の変化を予測するためには、先ず運転者がとり得る操作とそれに対応する状態ベクトルの変化とを予測する必要がある。ここでは、運転者の操作と状態ベクトルとを結びつけるために、以下の車両モデル（二輪モデル）を導入する。
ｘ´＝ｖｃｏｓ（β＋θ） ………（２９）
ｙ´＝ｖｓｉｎ（β＋θ） ………（３０）
θ´＝γ ………（３１）
β´＝−γ＋（２／Ｍｖ）（Ｙ_f（β_f）＋Ｙ_r（β_r）） ………（３２）
γ´＝（２ｌ_f／Ｉ）Ｙ_f（β_f）−（２ｌ_r／Ｉ）Ｙ_r（β_r） ………（３３）
ここで、Ｍは車両質量、Ｉは車両ヨー慣性モーメント、ｌ_fは車両重心から前輪軸までの距離、ｌ_rは車両重心から後輪軸までの距離である。また、Ｙ_f，Ｙ_rはタイヤ横力を表す関数であり、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。

前輪すべり角β_fおよび後輪すべり角β_rは、次式により計算することができる。
β_f＝β＋ｌ_fγ／ｖ−δ ………（３４）
β_r＝β−ｌ_rγ／ｖ ………（３５）
また、タイヤ横力関数Ｙ_f（β_f），Ｙ_r（β_r）は、次式で表される。
Ｙ_f（β_f）＝−Ｗ_f・μ・Ｙ￣（β_f） ………（３６）
Ｙ_r（β_r）＝−Ｗ_r・μ・Ｙ￣（β_r） ………（３７）
ここで、Ｗ_fは前輪荷重、Ｗ_rは後輪荷重、μは路面摩擦係数である。また、Ｙ￣は図９に示す非線形関数で表現することができる。

前輪舵角δとステアリングホイールの操舵角θｓとの間には、上記（１）式の関係がある。したがって、操舵角センサ３で検出した操舵角θｓを用いて前輪舵角δを決定できれば、上記（２９）〜（３３）式の微分方程式を積分することで、将来のｘ，ｙ，θ，β，γの値を予測することができる。
例えば、現在時刻ｔ＝０において、ある操舵角θｓ（０）を加えた場合に、時刻ｔ＝Δｔにおける状態予測値ｘ＾（Δｔ），ｙ＾（Δｔ），θ＾（Δｔ），β＾（Δｔ），γ＾（Δｔ）を得たものとする。このとき、ｘ＾（Δｔ），ｙ＾（Δｔ）を座標系の原点に取り直すと、時刻ｔ＝Δｔにおける状態ベクトルの予測値ｘ＾（Δｔ）を図３のステップＳ４の処理と同様にして構成することができる。なお、パラメータｐは時間が経過しても変化しないので、上記ステップＳ４で用いた値を引き継ぐものとする。そして、図８のステップＳ４０３〜Ｓ４０８の処理をｘ＾（Δｔ）に対して適用することで、ｘ＾（Δｔ）に対する運転余裕指標ｍ＾（Δｔ）を得ることができる。

これを、運転者がとり得る複数の操舵角候補θｓ（０）＝θｓ_j（ｊ＝１，２，…，Ｎ）に対して繰り返すと、各操舵角候補θｓ_jを加えた場合の時刻ｔ＝Δｔにおける運転余裕指標予測値ｍ＾（Δｔ；θｓ_j）を得る。ここで、上記Ｎは、操舵角候補の候補数である。
この運転余裕指標予測値ｍ＾（Δｔ；θｓ_j）を算出するのが図３のステップＳ６における処理内容である。

図１０は、図３のステップＳ６で実行する運転余裕指標予測値算出処理手順を示すフローチャートである。
先ず、ステップＳ６０１では、マイクロプロセッサ１０は、操舵角候補θｓ_jをＮ個生成する。ここでは、現在運転者が操作している操舵角（運転操作量）と操舵速度（運転操作量変化）との情報をもとに、運転者がこの後の時刻Δｔの間に実際に取りうる可能性の高い値を、Ｎ個決めることで生成する。

次にステップＳ６０２に移行して、マイクロプロセッサ１０は、反復演算のためのインデックスｊの値を“１”に初期化し、ステップＳ６０３に移行する。
ステップＳ６０３では、マイクロプロセッサ１０は、インデックスｊが“Ｎ”に到達したか否かを判定し、ｊ＝Ｎである場合にはそのまま運転余裕指標予測値算出処理を終了し、ｊ≠Ｎである場合にはステップＳ６０４に移行する。

ステップＳ６０４では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ６０１で生成した操舵角候補θｓ_jを用いて、上記（２９）〜（３３）式を積分した式に基づいて状態予測値ｘ＾（Δｔ），ｙ＾（Δｔ），θ＾（Δｔ），β＾（Δｔ），γ＾（Δｔ）を算出する。
次にステップＳ６０５では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ６０４で算出した状態予測値をもとに、状態ベクトルの予測値ｘ＾（Δｔ；θｓ_j）を算出する。

ステップＳ６０６では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ６０５で算出した状態ベクトルの予測値ｘ＾（Δｔ；θｓ_j）に対して、図８のステップＳ４０３〜Ｓ４０８と同様の処理を実行して、運転余裕指標予測値ｍ＾（Δｔ；θｓ_j）を算出する。なお、ｘ＾（Δｔ；θｓ_j）が許容状態集合Ｘに属さない場合には、運転余裕指標予測値ｍ＾（Δｔ；θｓ_j）を“０”とする。

そして、ステップＳ６０７では、マイクロプロセッサ１０は、インデックスｊをインクリメントして前記ステップＳ６０３に移行する。
図３に戻って、ステップＳ７では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ６で算出した運転余裕指標予測値ｍ＾（Δｔ；θｓ_j）を用いて、回避支援制御のための操舵補助トルク補正値の制御則を構成（更新）する。
前記ステップＳ６で、Ｎ個の操舵角候補それぞれに対してｍ＾（Δｔ；θｓ_j）を算出しているので、補間により操舵角θｓに対する運転余裕指標の関数ｍ＾（θｓ）を定義することができる。

図１１は、運転余裕指標の関数ｍ＾（θｓ）を示す図である。ここではＮ＝５の場合を示している。
回避支援を行うにあたっては、現在の状態に対する運転余裕指標ｍ（０）よりも運転余裕指標が小さくならないような運転操作を運転者が取るように支援することが望ましい。逆に現在の状態に対する運転余裕指標ｍ（０）よりも運転余裕指標が大きくなるような運転操作を運転者が取っている場合には、回避支援を行う必要性は低くなる。
そこで、適当な余裕幅Δｍを設定し、運転余裕指標がｍ（０）−Δｍよりも小さくなる操舵角θｓを運転者が取った場合には、運転余裕指標が小さくならない方向へ操舵補助トルクΔＴ_assistを加えるように、通常の操舵補助トルクを補正する。この操舵補助トルクΔＴ_assistが、運転操作支援力に相当する操舵補助トルク補正値であり、ここでは操舵補助トルク補正値ΔＴ_assistの制御則を構成する。

図１２は、操舵補助トルク補正値ΔＴ_assistの制御則を示す図である。
運転余裕指標の予測値ｍ（０）−Δｍとなる操舵角をθｓ₀₁，θｓ₀₂とすると、θｓ₀₁≦θｓ≦θｓ₀₂であるときは補正を行わないように操舵補助トルク補正値ΔＴ_assistを設定する（ΔＴ_assist＝０）。そして、θｓ＜θｓ₀₁である場合には、操舵角が大きくなる方向に操舵補助トルクが付加するように、操舵補助トルク補正値ΔＴ_assistを設定する（ΔＴ_assist＞０）。一方、θｓ＞θｓ₀₂である場合には、逆に操舵角が小さくなる方向に操舵補助トルクが付加するように、操舵補助トルク補正値ΔＴ_assistを設定する（ΔＴ_assist＜０）。

このとき、運転余裕指標の予測値が小さくなるほど（運転余裕指標が許容水準ｍ（０）−Δｍを大きく下回るほど）、操舵補助トルク補正値ΔＴ_assistが大きい値となるように制御則を構成する。
以上のような回避支援制御則を構成することにより、障害物回避を行う上で運転者の操舵操作が足りない場合には、ステアリングホイール１を切り増しする方向の操舵補助トルクが作用する。一方、運転者の操舵操作が大きすぎて車線逸脱の可能性が高まるような場合では、操舵を抑制する方向の操舵補助トルクが作用する。

このように、図３のステップＳ７では、回避支援制御則（操舵補助トルク補正値の制御則）を構成する。なお、既に回避支援制御が起動している場合には、新しく算出した制御則でそれまでの制御則を置き換える処理（更新処理）を行う。
ステップＳ８では、マイクロプロセッサ１０は、操舵角センサ３で検出した操舵角θｓに基づいて、最新の回避支援制御則をもとに操舵補助トルク補正値ΔＴ_assistを算出する。次に、実際に補助トルク発生モータ５が出力する操舵補助トルク指令値Ｔ_assistを算出し、運転支援制御処理を終了する。
Ｔ_assist＝Ｔ_EPS＋ΔＴ_assist（θｓ） ………（３８）
ここで、Ｔ_EPSは通常の操舵補助制御を行うための操舵補助トルク指令値である。

また、ステップＳ９では、マイクロプロセッサ１０は、操舵補助トルク補正値の制御則ΔＴ_assist（θｓ）をメモリから消去し、回避支援制御を行わないような処理を行ってから前記ステップＳ８に移行する。このとき、回避支援制御が起動していない場合には、特に処理は行わずにそのまま前記ステップＳ８に移行する。
したがって、このステップＳ９を通って前記ステップＳ８に移行した場合、ΔＴ_assist＝０となり、Ｔ_EPSがそのまま操舵補助トルク指令値Ｔ_assistとなる。

《動作》
次に、第１の実施形態の動作について説明する。
今、図６に示すように、自車両ＭＣの走行車線前方に障害物Ａが存在するものとする。このとき、カメラ１９で取得した自車両前方の画像情報をもとに、センサ信号処理部２１で、障害物Ａの位置座標ｘ_P，ｙ_P、幅σｙおよび奥行きσｘを算出すると共に、道路の左端の位置ｙ_Lおよび右端の位置ｙ_Rを算出する。また、センサ信号処理部２１は、各種センサ群で検出した信号をもとに、車両の前後方向速度ｖ_x及び横方向速度ｖ_yを算出する（図３のステップＳ１）。

前回の制御サイクルにおいてカメラ１９で障害物Ａを検出していなかった場合、マイクロプロセッサ１０は、現在の制御サイクルから回避支援制御を起動するものと判定する。そして、判定フラグを、現在のサイクルが回避支援制御の起動・更新サイクルであることを示す状態にセットする（ステップＳ２）。これにより、回避支援制御の起動処理（操舵補助トルク補正値の制御則の生成処理）を開始する。
先ず、運転余裕算出部２４は、許容状態集合算出部２２で設定した、上記（１８）〜（２６）に示す許容状態集合Ｘの境界をもとに、現在の車両状態量について運転余裕指標ｍを算出する（ステップＳ４）。算出した運転余裕指標ｍが運転余裕指標閾値ｍ_TH以下であるものとすると、回避支援制御が必要な状態であると判断する（ステップＳ５でＮｏ）。

一方、現在の状態の運転余裕指標ｍが運転余裕指標閾値ｍ_THより大きい場合には、回避支援制御は不要であると判断し（ステップＳ５でＹｅｓ）、通常の操舵補助制御のみを実施する。このように、現在の状態の運転余裕指標ｍが運転余裕指標閾値ｍ_THより大きい場合には、現在の状態ｘは障害物Ａを回避するうえで十分な余裕が残っている状態であると判断し、回避支援制御を作動しない。そのため、必要以上に回避支援制御を介入して運転者に違和感を与えるのを防止することができる。

回避支援制御が必要であると判断すると、状態変化算出部２３は、近い将来に運転者が取りうる操作（操舵角候補θｓ_j）と、それに対して起こりうる車両状態量（状態ベクトルｘ＾（Δｔ））とを予測する。次に、運転余裕算出部２４は、図１１に示すように、複数の操舵角候補θｓ_jをそれぞれ加えた場合の運転余裕指標ｍ＾（Δｔ；θｓ_j）を予測し（ステップＳ６）、補間により操舵角θｓに対する運転余裕指標の関数ｍ＾（θｓ）を定義する。そして、定義した運転余裕指標の関数ｍ＾（θｓ）をもとに、図１２に示すように、操舵補助トルク補正値の制御則を構成する（ステップＳ７）。

この時点では、運転者は運転余裕指標ｍ（０）となる操舵操作を行っており、θｓ₀₁≦θｓ≦θｓ₀₂であるため、運転支援動作制御部２５は、操舵補助トルク補正値ΔＴ_assist（θｓ）＝０に算出する（ステップＳ８）。したがって、操舵角θｓに応じた通常の操舵補助トルク指令値Ｔ_EPSがそのまま操舵補助トルク指令値Ｔ_assistとなり、回避支援制御は介入しない。
その後、運転者が障害物Ａを回避するべく、障害物回避に十分なθｓ＝θｓ₃となる操舵操作を行ったものとする。この場合、予測した運転余裕指標ｍ＾のうち操舵角センサ３で検出した操舵角θｓに対応する運転余裕指標ｍ＾（Δｔ；θｓ₃）は、ｍ（０）−Δｍ以上となる。これは、運転者が運転余裕を大きくする適切な運転操作を行っていることを示す。

そのため、この場合には、運転者による操舵操作だけで障害物Ａを回避する動作を継続するものとして、運転支援動作制御部２５は、図１２をもとに操舵補助トルク補正値ΔＴ_assist（θｓ）＝０に算出する（ステップＳ８）。これにより、操舵角θｓ＝θｓ₃に応じた通常の操舵補助トルク指令値Ｔ_EPSがそのまま操舵補助トルク指令値Ｔ_assistとなり、回避支援制御は介入しない。

一方、運転者が、障害物回避に不十分なθｓ＝θｓ₂となる比較的小さい操舵操作を行ったものとする。この場合には、運転者が運転余裕を悪化させる不適切な運転操作を行っているため、運転支援動作制御部２５は、図１２をもとに操舵補助トルク補正値ΔＴ_assist（θｓ）＞０に算出する（ステップＳ８）。したがって、操舵角θｓ＝θｓ₂に応じた通常の操舵補助トルク指令値Ｔ_EPSに、操舵補助トルク補正値ΔＴ_assist（θｓ）を加算した値が操舵補助トルク指令値Ｔ_assistとなる。その結果、障害物Ａを回避する方向（ステアリングホイール１を切り増しする方向）に操舵操作を支援することができる。
このように、障害物Ａの回避に必要な操舵操作が足りない状態である場合には、運転者の操舵操作を支援する操舵補助トルクを付加するので、適切に運転目的を達成することができる。

また、運転者がθｓ＝θｓ₅となる比較的大きい操舵操作を行った場合には、障害物回避としては十分な操舵操作であるものの、車線逸脱の可能性が高い状態となる。この場合には、運転支援動作制御部２５は、図１２をもとに操舵補助トルク補正値ΔＴ_assist（θｓ）＜０に算出する（ステップＳ８）。したがって、操舵角θｓ＝θｓ₅に応じた通常の操舵補助トルク指令値Ｔ_EPSから、操舵補助トルク補正値ΔＴ_assist（θｓ）分を減算した値が操舵補助トルク指令値Ｔ_assistとなる。その結果、ステアリングホイール１を中立に戻す方向に操舵補助トルクを付加して車線逸脱を防止することができる。

このように、回避支援制御則をもとに操舵補助トルク補正値ΔＴ_assistを算出し、これを付加することで運転者の操舵操作を支援する。この処理は、現在の状態の運転余裕指標ｍに基づいて、運転余裕が十分に残っており回避支援制御が不要である（ステップＳ５でＹｅｓ）と判定するまで継続する。なお、回避支援制御則は所定期間毎に更新を行い、更新後は新たな回避支援制御則をもとに操舵補助トルク補正値ΔＴ_assistを算出することになる。

以上の制御を行うことにより、運転者が運転余裕指標を悪化させないような適切な回避操作を行っている場合には、回避支援制御を停止し、通常の操舵補助制御のみを作動することができる。そのため、運転者に違和感を与えることがない。一方、運転者が運転余裕指標を悪化させるような不適切な回避操作を行っている場合には、悪化が予測される度合に応じた操舵補助トルクを付加することで、回避支援制御を行う。したがって、運転者が適切な回避操作が取れるような支援を行うことができる。
このように、運転者の違和感の抑制と回避支援効果とを両立した制御を実現することができる。

なお、図１において、操舵角センサ３が運転操作検出手段を構成し、カメラ１９が走行環境検出手段を構成し、補助トルク発生モータ５及びモータコントローラ６が操作支援アクチュエータを構成している。
また、図２において、許容状態集合算出部２２が許容状態集合算出手段を構成し、状態変化算出部２３が状態量予測手段を構成し、運転余裕算出部２４が運転余裕指標予測手段を構成している。なお、許容状態集合算出部２２、状態変化算出部２３、運転余裕算出部２４及び運転支援動作制御部２５が運転支援動作制御手段を構成している。
さらに、図３において、ステップＳ５が制御停止手段を構成し、図８において、ステップＳ４０１及びＳ４０２が状態量検出手段を構成し、ステップＳ４０３〜Ｓ４０８が運転余裕指標算出手段を構成している。

《効果》
（１）運転操作検出手段は運転者の運転操作を検出し、走行環境検出手段は自車両の走行環境を検出し、操作支援アクチュエータは、運転者の運転操作を支援する運転操作支援力を発生する。そして、運転支援制御手段は、運転操作検出手段で検出した運転操作が、走行環境検出手段で検出した走行環境に応じた運転目的を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための運転操作支援力を発生するべく操作支援アクチュエータを駆動する。
このように、運転者の運転操作が運転目的の達成に効果的な操作でない場合に、運転者の運転操作を支援する運転支援制御を行うので、運転者に対して効果的な操作を促すことができる。また、運転者が効果的な操作を行っている場合には運転支援制御の介入を抑制することができるので、運転者の操作違和感を抑制することができる。

（２）走行環境検出手段は、走行環境として自車両前方の物体を検出し、前記運転目的は、走行環境検出手段で検出した前方物体との接触を回避する接触回避である。
これにより、効果的に前方物体との接触回避を行う運転操作を取るように、運転者の運転操作を支援することができる。
（３）走行環境検出手段は、走行環境として自車両前方の道路区画線を検出し、前記運転目的は、走行環境検出手段で検出した道路区画線の内側を走行する車線逸脱回避である。これにより、効果的に車線逸脱を防止する運転操作を取るように、運転者の運転操作を支援することができる。

（４）許容状態集合算出手段は、運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出し、状態量予測手段は、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測する。運転余裕指標予測手段は、状態量予測手段で予測した車両状態量について、許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合の境界との間の余裕を定量的に示す運転余裕指標を予測する。そして、操作状態検出手段で検出した運転操作と運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標とに基づいて、運転支援制御を行う。
これにより、運転中の各時刻において、運転者の運転操作が運転目的を達成可能な操作であるか否かを、運転余裕指標の予測値に基づいて評価しながら運転支援制御を作動することができる。したがって、運転者の運転技量の巧拙にかかわらず、効果的な運転操作への誘導と操作違和感の抑制とを両立することができる。

（５）運転余裕指標予測手段は、自車両が発生可能な最大横加速度と、状態量予測手段で予測した車両状態量が許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度との差を、運転余裕指標として予測する。
これにより、操作や制御が難しい車体加速度が大きい運動領域を用いない方向に操作支援を行うことができ、運転目的達成の確実性を高めることができる。

（６）運転支援制御手段は、運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標のうち操作状態検出手段で検出した運転操作に対応する運転余裕指標が、許容水準を下回るとき、運転支援制御を行う。
これにより、一定水準以上の運転余裕を確保するように運転支援制御を行うことができる。一方、運転者が一定水準以上の運転余裕となるような適切な運転操作を行っている場合には、運転操作支援力を弱めたり運転支援制御の介入を停止したりすることができるので、運転者の違和感を効果的に抑制することができる。また、許容水準の設定によって、運転目的達成の確実性と運転支援制御の介入に起因する運転者の違和感の抑制との間のバランスを任意に調整・変更することができる。

（７）運転支援制御手段は、運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標のうち操作状態検出手段で検出した運転操作に対応する運転余裕指標が、許容水準を大きく下回るほど、運転操作支援力を大きく発生する。
これにより、運転操作支援力を段階的あるいは連続的に変化して発生することができるので、より効果的に運転目的達成と運転者の違和感抑制とを実現することができる。

（８）状態量予測手段は、現在の運転者の運転操作量および運転操作量変化に基づいて、運転者が将来取り得る運転操作を予測すると共に、それに対して起こり得る車両状態量を予測する。
これにより、現在の運転者の運転操作に応じて適切な運転支援制御則を構成することができ、運転者に与える違和感を抑制することができる。

（９）状態量検出手段は現在の車両状態量を検出し、運転余裕指標算出手段は、状態量検出手段で検出した車両状態量について、許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合の境界との間の現在の余裕を定量的に示す運転余裕指標を算出する。制御停止手段は、運転余裕指標算出手段で算出した運転余裕指標が、運転支援制御手段による運転支援制御の必要性の有無を判定する運転余裕指標閾値より大きいとき、運転支援制御手段を停止する。
このように、現在の運転余裕指標が十分に大きい場合には運転支援制御を停止するので、運転支援が不要な場面で制御が起動することに起因する運転者の違和感を抑制することができる。

（１０）操作支援アクチュエータは、運転者の操舵操作を支援する運転操作支援力を発生する。これにより、操舵を用いた運転操作を効果的に支援することができる。
（１１）運転者の運転操作と自車両の走行環境とを検出し、運転者の運転操作が自車両の走行環境に応じた運転目的を達成不可能な運転操作であるとき、運転目的を達成するための運転操作支援力を発生するべく、操作支援アクチュエータを駆動制御する。
これにより、運転者の運転技量の巧拙にかかわらず、効果的な運転操作への誘導と操作違和感の抑制とを両立した運転支援制御を行うことができる。

《第２の実施の形態》
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
この第２の実施形態は、前述した第１の実施形態において、回避支援制御として操舵操作を支援する制御を行っているのに対し、制動操作を支援するようにしたものである。
《構成》
図１３は、第２の実施形態における車両用運転支援装置を搭載した車両を示す図である。
この車両の基本的な構成は、図１に示す第１の実施形態の車両と同様であるが、各輪のブレーキ圧をマイクロプロセッサ１０から制御できる点が異なる。

各輪は、それぞれ制動力を発生するブレーキアクチュエータ（以下、単にブレーキと称す）７ＦＬ〜７ＲＲを備える。ブレーキ圧センサ・コントローラ８は、ブレーキ７ＦＬ〜７ＲＲのブレーキ圧を検出してマイクロプロセッサ１０に入力すると共に、マイクロプロセッサ１０で算出したブレーキ圧の目標値に基づいて、各輪のブレーキ圧を制御する。
図１４は、マイクロプロセッサ１０の構成を示すブロック図である。
この図１４に示すように、本実施形態のマイクロプロセッサ１０は、ブレーキ制御系（ブレーキ圧センサ・コントローラ８）にも指令値を伝達する構成となっていることを除いては、図２に示す第１の実施形態のマイクロプロセッサ１０と同様の構成を有する。

（運転支援制御処理手順）
次に、マイクロプロセッサ１０で実行する運転支援制御処理順について説明する。
図１５は、マイクロプロセッサ１０で実行する運転支援制御処理手順を示すフローチャートである。この運転支援制御処理は、図３に示す運転支援制御処理において、ステップＳ１をステップＳ１１に、ステップＳ４をステップＳ４１に、ステップＳ６をステップＳ６１に、ステップＳ７をステップＳ７１に置換し、ステップＳ１０を追加したことを除いては、図３と同様の処理を行う。したがって、図３との対応部分には同一符号を付し、処理の異なる部分を中心に説明する。

ステップＳ１１では、マイクロプロセッサ１０は、図３のステップＳ１で説明した各信号の処理に加えて、加速度センサ１７の検出信号から車体に発生している加速度αを算出する処理、及びブレーキ圧センサ・コントローラ８の検出信号からブレーキ圧Ｐ_Bを算出する処理を行う。
ステップＳ４１では、現在の状態の運転余裕指標を算出する。
図１６は、ステップＳ４１で実行する運転余裕指標算出処理手順を示すフローチャートである。

先ず、ステップ４１１では、マイクロプロセッサ１０は、状態ベクトルｘを構成する。本実施形態では、第１の実施形態で用いた５成分に加えて、加速度センサ１７で検出した自車両の減速度のＸ軸方向成分ｄ_xを加えた６成分で状態ベクトルｘを構成する。
ｘ＝（ｖ_x ｖ_y ｘ_P ｙ_P ｙ_R ｄ_x） ………（３９）
なお、ｄ_xは、−αで近似できるものとする。
ステップＳ４１２では、マイクロプロセッサ１０は、パラメータｐの設定を行う。本実施形態では、第１の実施形態で用いた３つのパラメータに加えて、自車両の前後減速度の最大値α_xmaxを加えた４つのパラメータでｐを構成する。
ｐ＝（α_xmax α_ymax ｌ_x ｌ_y） ………（４０）

ステップＳ４１３では、マイクロプロセッサ１０は、運転者が障害物回避のための操舵操作を行っているかどうかを判定する。ここでは、例えば、障害物を所定距離以内の場所に検出しており、且つ操舵角θが予め設定した操舵角閾値よりも大きい場合に、回避のための操舵を行っているという判定を下すといった方法を用いる。そして、回避のための操舵操作を行っていると判定した場合には後述するステップＳ４１８へ移行し、回避のための操舵操作を行っていないと判定した場合にはステップＳ４１４へ移行する。

ステップＳ４１４では、マイクロプロセッサ１０は、ブレーキ操作だけで障害物を回避することを前提とした許容状態集合Ｘ_bを算出する。ブレーキ操作だけで障害物を回避するには、障害物の手前で自車両が停止する必要がある。したがって、回避が可能となる条件は以下のようになる。
ｖ_x ²≦２α_xmax（ｘ_P−ｌ_x） ………（４１）
すなわち、ブレーキ操作だけで障害物を回避可能な車両状態量の集合を示す制動回避許容状態集合Ｘ_bは、以下のようになる。
Ｘ_b＝｛ｘ｜２α_xmax（ｘ_P−ｌ_x）−ｖ_x ²≧０｝ ………（４２）

ステップＳ４１５では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ４１１で構成した現在の状態ベクトルｘが、上記（４２）式の制動回避許容状態集合Ｘ_bに属しているか否かを判定する。そして、属している場合にはステップＳ４１６へ移行し、属していない場合には後述するステップＳ４１８に移行する。
ステップＳ４１６では、マイクロプロセッサ１０は、制動回避許容状態集合Ｘ_bに対応する制動回避運転余裕指標ｍ_bを算出する。ここでは、運転余裕指標ｍ_bとして、自車両が現在の運転操作を継続したときの状態ベクトルｘが制動回避許容状態集合Ｘ_bに属さなくなるまでの予測時間を用いる。自車両が減速度ｄ_xで運動を続けた場合、自車両のＸ方向の運動は、
ｘ＝ｖ_xｔ−（１／２）ｄ_xｔ² ………（４３）
と予測できる。また、制動回避許容状態集合Ｘ_bとの境界に到達する時刻をｔ_mとすると、
２α_xmax（ｘ_P−ｖ_xｔ_m＋（１／２）ｄ_xｔ_m ²−ｌ_x）−ｖ_x ²＝０ ………（４４）
が成り立つ。

したがって、上記（４４）式を解くと、以下の式が得られる。
ｄ_x＞α_xmaxｖ_x ²／（２α_xmax（ｘ_P−ｌ_x）−ｖ_x ²）のとき、 ｔ_m＝∞，
ｄ_x＝０のとき、 ｔ_m＝（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x−ｖ_x／２α_xmax，
上記以外のとき、 ｔ_m＝（α_xmax ²ｖ_x ²−√（α_xmax ²ｖ_x ²−ｄ_xα_xmax（２α_xmax（ｘ_P−ｌ_x）−ｖ_x ²）））／ｄ_xα_xmax ………（４５）
ここで、ｔ_mは運転余裕指標として用いることができるので、ｍ_b＝ｔ_mと定める。
ステップＳ４１７では、マイクロプロセッサ１０は、運転余裕指標ｍ_bが所定の閾値ｍ_b0より大きいか否かを判定する。上記閾値ｍ_b0は、操舵による回避支援の必要性の有無を判断できる程度に設定する。

そして、ｍ_b＞ｍ_b0であると判定した場合には、現在の減速度を維持しても障害物の手前で止まれるか、或いは減速度を強める必要がある場合でもブレーキの踏み増しを行わなければならない時間余裕が十分にあるため、操舵による回避が不要であると判断する。そのため、後述の操舵も考慮した運転余裕指標の算出を行うことなく運転余裕指標算出処理を終了する。

一方、前記ステップＳ４１７で、ｍ_b≦ｍ_b0であると判定した場合には、ステップＳ４１８に移行する。
ステップＳ４１８では、マイクロプロセッサ１０は、制動と操舵を両方用いて障害物回避を行う場合の複合回避許容状態集合Ｘ_cを算出する。複合回避許容状態集合Ｘ_cを算出する基本的な考え方は、第１の実施形態で説明した許容状態集合Ｘと同じであるが、自車両の減速を考慮した修正を加える必要がある。先ず、自車両の先端部が障害物の先端部と並ぶ時刻ｔ_x1を、上記（２）式から下記（４６）式に変更する。
ｔ_x1＝（ｖ_x−√（ｖ_x ²−２ｄ_x（ｘ_P−ｌ_x）））／ｄ_x ………（４６）

なお、ｄ_x＝０のときは、上記（２）式を用いてｔ_x1を定める。それ以外の箇所は、基本的に第１の実施形態と同じ手順で集合を定義していくことができるが、ｔ_x1が上記（４６）式に置き換わったことに対応して、上記（２３）〜（２６）式をそれぞれ以下のように変更する。
ｒ₁（ｘ，ｐ）＝（１／２）√（４ｙ_R／α_ymax＋２ｖ_y ²／α_ymax ²）−（ｖ_x−√（ｖ_x ²−２ｄ_x（ｘ_P−ｌ_x）））／ｄ_x ………（４７）
ｒ₂（ｘ，ｐ）＝−ｒ₁（ｘ，ｐ） ………（４８）
ｆ₁（ｘ，ｐ）＝ｖ_y（ｖ_x−√（ｖ_x ²−２ｄ_x（ｘ_P−ｌ_x）））／ｄ_x＋（１／２）α_ymax（（ｖ_x−√（ｖ_x ²−２ｄ_x（ｘ_P−ｌ_x）））／ｄ_x）²−ｙ_P−ｌ_y ………（４９）
ｆ₂（ｘ，ｐ）＝−（１／２）α_ymax（（ｖ_x−√（ｖ_x ²−２ｄ_x（ｘ_P−ｌ_x）））／ｄ_x）²＋（α_ymaxｔ_c−ｖ_y）（ｖ_x−√（ｖ_x ²−２ｄ_x（ｘ_P−ｌ_x）））／ｄ_x−α_ymaxｔ_y1 ²−ｌ_y ………（５０）
以上の置き換えを行うことにより、複合回避許容状態集合Ｘ_cは、上記（１８）式と同じ式で構成することができる。

ステップＳ４１９では、マイクロプロセッサ１０は、状態ベクトルｘが複合回避許容状態集合Ｘ_cに属しているかどうかを判定する。そして、属していると判定した場合にはステップＳ４２０に移行する。
ステップＳ４２０では、マイクロプロセッサ１０は、第１の実施形態における運転余裕指標ｍの算出と同じ要領で運転余裕指標ｍ_cを算出し、運転余裕指標算出処理を終了する。ここでは、図８のステップＳ４０６〜Ｓ４０８の手順をそのまま踏襲することでｍ_cを算出する。

一方、前記ステップＳ４１９で、状態ベクトルｘが複合回避許容状態集合Ｘ_cに属していないと判定した場合には、運転余裕指標算出処理を終了して被害軽減制御への切替を行う。
図１５に戻って、ステップＳ６１では、マイクロプロセッサ１０は、将来の予測状態の運転余裕指標を算出する。
本実施形態では減速も考慮しているので、第１の実施形態で用いた上記（２９）〜（３３）式のモデルに減速のダイナミクスを表す次式を加えたモデルを、状態ベクトルの予測に用いる。
ｖ´＝−ｄ_x ………（５１）
また、減速度ｄ_xとブレーキ圧ｐ_Bとの間には、以下のような関係式を規定することができる。
ｄ_x＝ｇ（ｐ_B） ………（５２）

したがって、操舵角θｓとブレーキ圧ｐ_Bとを決定すれば、車両モデルを積分することで、将来のｘ、ｙ、θ、β、γ、ｖを予測することができる。そこで、第１の実施形態と同様に、運転者が取りうる複数の操舵角候補θｓ（０）＝θｓ_jを生成すると共に、ブレーキ制御系で補正可能な複数のブレーキ圧候補ｐ_B（０）＝ｐ_Bkを生成する。ここで、ｋ＝１，２，…，Ｍ（Ｍは候補数）である。

各候補に対して状態予測と運転余裕指標算出とを繰り返すと、操舵角候補θｓ_jおよびブレーキ圧候補ｐ_Bkを加えた場合の時刻ｔ＝Δｔにおける運転余裕指標の予測値ｍ＾_c（Δｔ；θｓ_j，ｐ_Bk）が得られる。
なお、前記ステップ４１において制動回避運転余裕指標だけを算出している場合には、θｓ_jの生成は行わずにｐ_Bkのみを生成し、制動回避運転余裕指標の予測値ｍ＾_b（Δｔ；ｐ_Bk）を算出する。

次にステップＳ７１では、マイクロプロセッサ１０は、回避支援制御のための操舵補助トルク補正値の制御則の構成と、ブレーキ圧目標値の制御則の構成とを行う。本実施形態では、操舵角θｓとブレーキ圧ｐ_Bとの二変数について運転余裕指標を算出しているので、補間により運転余裕指標に関する二変数関数ｍ＾_c（θｓ，ｐ_B）が定義できる。操舵補助トルク補正値の制御則の構成については第１の実施形態と同様であるため、ここではブレーキ圧目標値の制御速の構成について説明する。

図１７は、運転余裕指標の関数ｍ＾_c（θｓ，ｐ_B）の断面を示す図である。ここでは、操舵角θｓをある値に固定したｍ＾_c（θｓ，ｐ_B）の断面を、Ｍ＝３としてプロットした図を示している。
この図１７に示すように、ブレーキ圧ｐ_Bを大きくするほど運転余裕指標は大きくなる。本実施形態では、ブレーキ圧目標値の制御則として、ブレーキ圧候補ｐ_Bkのうち最も運転余裕指標が大きくなるブレーキ圧（ここでは、ｐ_B3）を、ブレーキ圧目標値ｐ_B ^*として用いる制御則を構成する。

なお、ここでは、運転余裕指標が最も大きくなるブレーキ圧をブレーキ圧目標値ｐ_B ^*としているが、ブレーキ圧候補ｐ_Bkのうち運転余裕指標が許容水準を上回るブレーキ圧を選定し、これをブレーキ圧目標値ｐ_B ^*として用いる制御則を構成することもできる。
また、このステップＳ７１では、制動回避運転余裕指標の予測値ｍ＾_b（Δｔ；ｐ_Bk）だけを算出している場合、第１の実施形態で示した操舵に関する制御則（操舵補助トルク補正値の制御則）の構成は行わない。
また、ステップＳ１０では、実際にブレーキ圧制御系に指令する増圧指令値を算出する。前記ステップＳ７１でブレーキ圧目標値ｐ_B ^*を設定しているので、現在のブレーキ圧がｐ_B ^*よりも小さければｐ_B ^*まで増圧する指令値を生成・出力する。一方、現在のブレーキ圧がｐ_B ^*以上である場合には、増圧指令値を“０”とする。

《動作》
次に、第２の実施形態の動作について説明する。
今、図６に示すように、自車両ＭＣの走行車線前方に障害物Ａが存在するものとする。このとき、カメラ１９で取得した自車両前方の画像情報をもとに、センサ信号処理部２１で、障害物Ａの位置座標ｘ_P，ｙ_P、幅σｙおよび奥行きσｘを算出すると共に、道路の左端の位置ｙ_Lおよび右端の位置ｙ_Rを算出する。また、センサ信号処理部２１は、各種センサ群で検出した信号をもとに、車両の前後方向速度ｖ_x、横方向速度ｖ_y及び前後方向減速度ｄ_xを算出する（図１５のステップＳ１１）。

前回の制御サイクルにおいてカメラ１９で障害物Ａを検出していなかった場合、マイクロプロセッサ１０は、現在の制御サイクルから回避支援制御を起動するものと判定する。そして、判定フラグを、現在のサイクルが回避支援制御の起動・更新サイクルであることを示す状態にセットする（ステップＳ２）。これにより、回避支援制御の起動処理を開始する。

運転者が障害物回避のための操舵操作を行っていないものとすると、運転余裕算出部２４は、許容状態集合算出部２２で設定した、上記（４２）式に示す制動回避許容状態集合Ｘ_bに対応する運転余裕指標ｍ_bを算出する（ステップＳ４１）。このとき、運転者の制動操作が、操舵による回避が不要な程度である場合には、運転余裕指標ｍ_bが閾値ｍ_b0より大きくなり、操舵を考慮した運転余裕指標ｍ_cの算出は行わない。
そして、上記運転余裕指標ｍ_bが運転余裕指標閾値ｍ_bTH以下であるものとすると、回避支援制御が必要な状態であると判断する（ステップＳ５でＮｏ）。

すると、状態変化算出部２３は、近い将来に運転者が取りうる操作（ブレーキ圧候補ｐ_Bk）と、それに対応する車両状態量（状態ベクトルｘ＾（Δｔ））とを予測する。次に、運転余裕算出部２４は、図１７に示すように、複数のブレーキ圧候補ｐ_Bkをそれぞれ加えた場合の運転余裕指標ｍ＾_b（Δｔ；ｐ_Bk）を予測し（ステップＳ６１）、補間によりブレーキ圧候補ｐ_Bに対する運転余裕指標の関数ｍ＾_b（ｐ_B）を定義する。そして、定義した運転余裕指標の関数ｍ＾_b（ｐ_B）をもとに、最も運転余裕指標が大きくなるブレーキ圧をブレーキ圧の目標値ｐ_B ^*として用いる制御則を構成する（ステップＳ７１）。

このとき、運転者は操舵操作を行っていないため、通常の操舵補助トルク指令値Ｔ_EPS＝０となる。また、操舵による回避は不要な状態であるため、操舵による回避支援のための操舵補助トルク補正値ΔＴ_assist＝０となる。そのため、運転支援動作制御部２５は、操舵補助トルク指令値Ｔ_assist＝０に算出し（ステップＳ８）、操舵補助制御は行わない。

また、このとき運転者は運転余裕指標ｍ_b（０）となる制動操作を行っており、このときのブレーキ圧ｐ_B（０）はブレーキ圧の目標値ｐ_B ^*（＝ｐ_B3）より小さい。そのため、運転支援動作制御部２５は、現在のブレーキ圧をブレーキ圧の目標値ｐ_B ^*まで増圧するための指令値を生成し、ブレーキ圧センサ・コントローラ８に出力する（ステップＳ１０）。これにより、障害物Ａの手前で自車両が確実に停止するように制動操作を支援することができる。

その後、運転者が障害物Ａとの接触を回避するべく、ブレーキペダルを大きく踏み込んだものとする。このときのブレーキ圧がブレーキ圧の目標値ｐ_B ^*（＝ｐ_B3）以上であるものとする。この場合には、運転者による制動操作だけで障害物との接触回避が可能な状態であると判断し、運転支援動作制御部２５は、ブレーキ圧の増圧指令値を出力しない。したがって、制動による回避支援制御が介入するのを防止して、必要以上に制動力を付加するのを抑制することができ、運転者の違和感を抑制することができる。

このように、運転者が制動操作だけを行っており、なおかつ制動操作だけで障害物との接触を回避できると予想される状況では、必要に応じてブレーキ圧の増圧制御を行うことで、運転者のブレーキ操作を支援する。これにより、運転者の違和感の抑制と運転目的の達成との両立を実現することができる。
一方、制動回避運転余裕指標ｍ_bが閾値ｍ_b0以下であり制動操作だけでは障害物回避が困難な場合や、運転者が操舵操作も行っている場合には、制動と操舵とを両方用いて回避支援を行う。このとき、運転余裕算出部２４は、許容状態集合算出部２２で設定した、複合回避許容状態集合Ｘ_cに対応する運転余裕指標ｍ_cを算出する（ステップＳ４１）。

そして、上記運転余裕指標ｍ_cが運転余裕指標閾値ｍ_cTH以下であるものとすると、回避支援制御が必要な状態であると判断する（ステップＳ５でＮｏ）。
すると、状態変化算出部２３は、近い将来に運転者が取りうる操作（操舵角候補θｓ_j，ブレーキ圧候補ｐ_Bk）と、それに対応する状態（状態ベクトルｘ＾（Δｔ））とを予測する。次に、運転余裕算出部２４は、操舵角候補θｓ_j及びブレーキ圧候補ｐ_Bkをそれぞれ加えた場合の運転余裕指標ｍ＾_c（Δｔ；θｓ_j，ｐ_Bk）を予測し（ステップＳ６１）、補間により運転余裕指標に関する二変数関数ｍ＾_c（θｓ，ｐ_B）を定義する。そして、定義した運転余裕指標の関数ｍ＾_c（θｓ，ｐ_B）をもとに、回避支援制御則を構成する（ステップＳ７１）。すなわち、ここでは操舵補助トルク補正値の制御則と、ブレーキ圧目標値の制御則とを構成する。

そして、運転支援動作制御部２５は、構成した回避支援制御則をもとに、運転者の操舵操作（操舵角θｓ）及び制動操作（ブレーキ圧ｐ_B）に応じた操舵補助トルク補正値ΔＴ_assist及びブレーキ圧の目標値ｐ_B ^*を算出する（ステップＳ８，Ｓ９）。
これにより、運転者が制動操作だけを行っており、なおかつ制動操作だけでは障害物の回避が困難であると予想される状況では、制動による回避支援制御に加えて、操舵による回避支援制御を行うことができる。また、運転者が操舵操作を行っている場合には、必要に応じて制動と操舵の両方による回避支援制御を行うことができる。このように、制動と操舵を組み合わせた適切な回避支援制御を提供できる。

なお、図１３において、補助トルク発生モータ５、モータコントローラ６、ブレーキアクチュエータ７ＦＬ〜７ＲＲ及びブレーキ圧センサ・コントローラ８が操作支援アクチュエータを構成している。
また、図１６において、ステップＳ４１１及びＳ４１２が状態量検出手段を構成し、ステップＳ４１５，Ｓ４１６，Ｓ４１９，Ｓ４２０が運転余裕指標算出手段を構成している。

《効果》
（１２）運転余裕指標予測手段は、状態量予測手段で予測した車両状態量について、当該車両状態量の予測に用いた運転操作を継続したときの車両状態量が、許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合から逸脱するまでの時間を予測し、これを運転余裕指標とする。
これにより、装置側からの運転者への働きかけに対する運転者の反応速度を考慮した上で、適切なタイミングで運転支援制御を開始することができる。
（１３）運転支援制御手段は、運転者が将来取り得る運転操作のうち、運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標が最も大きくなる運転操作を実現するための運転操作支援力を発生する。これにより、運転目的達成の確実性をより高めることができる。
（１４）操作支援アクチュエータは、運転者の制動操作を支援する運転操作支援力を発生する。これにより、制動を用いた運転操作を効果的に支援することができる。

《第３の実施の形態》
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
この第３の実施形態は、前述した第１の実施形態において、静止している障害物を回避する場面を想定しているのに対し、移動している障害物を回避する場面を想定したものである。
《構成》
図１８は、第３の実施形態における車両用運転支援装置を搭載した車両を示す図である。
この車両の基本的な構成は、図１に示す第１の実施形態の車両と同様であるが、前輪操舵系の自動制御システムが組み込まれている点で異なる。
すなわち、この車両は、前輪操舵系の自動制御システムに関係する要素として、クラッチ３１、転舵角センサ３２、転舵モータ３３及び転舵角サーボコントローラ３４を備える。

障害物の回避支援が必要であると判断した場合、クラッチ３１を切ってステアリングホイール１と転舵機構とを切り離す。そして、マイクロプロセッサ１０からの転舵角指令をもとに、転舵角サーボコントローラ３４が転舵角センサ３２と転舵モータ３３とを用いて操舵系のサーボ制御を行うことで、操向輪の転舵角を自動制御して障害物回避モードに移行する。
なお、転舵モータ３３は、クラッチ３１を締結しているときには、前述した第１の実施形態と同様の通常の操舵補助機能を実現する。

本実施形態のマイクロプロセッサ１０のブロック図は、図２におけるモータコントローラ６と補助トルク発生モータ５とを、転舵角サーボコントローラ３４と転舵モータ３３にそれぞれ置き換える点を除いては、図２に示すマイクロプロセッサ１０と同様である。
本実施形態では、図１９に示すように、障害物がＹ軸方向に移動する場面で回避支援を行うことを想定し、障害物の移動を想定した許容状態集合および運転余裕指標を算出する。

（運転支援制御処理手順）
次に、マイクロプロセッサ１０で実行する運転支援制御処理手順について説明する。
図２０は、マイクロプロセッサ１０で実行する運転支援制御処理手順を示すフローチャートである。
先ず、ステップＳ１２では、マイクロプロセッサ１０は、図３のステップＳ１で説明した各信号の処理に加えて、障害物のＹ軸方向の移動速度ｖ_Pを算出する処理を行う。
ステップＳ２２では、マイクロプロセッサ１０は、現在の制御サイクルにおける処理内容を決定するための判定を行う。

図２１は、ステップＳ２２で実行する処理内容判定処理手順を示すフローチャートである。
先ずステップＳ２２１で、マイクロプロセッサ１０は、回避対象となる障害物を検出しているか否かを判定する。そして、障害物を検出している場合にはステップＳ２２２へ移行し、障害物を検出していない場合には後述するステップＳ２２５へ移行する。
ステップＳ２２２では、マイクロプロセッサ１０は、現在、回避支援制御を実行しているか否かを判定する。そして、回避支援制御を実行していない場合にはステップＳ２２３に移行し、クラッチ開放指令を出力してから、ステップＳ２２４へ移行する。一方、回避支援制御を実行している場合には、そのままステップＳ２２４に移行する。

ステップＳ２２４では、マイクロプロセッサ１０は、判定フラグを、現在のサイクルが回避支援制御実行サイクルであることを示す状態にセットし、処理内容判定処理を終了する。
また、ステップＳ２２５では、マイクロプロセッサ１０は、図５のステップＳ２０６と同様に、自車両と接触する可能性のある障害物が存在するか否かの判定を行う。そして、障害物が存在する可能性が高い場合にはステップＳ２２６に移行し、障害物が存在する可能性が低い場合には後述するステップＳ２２７に移行する。
ステップＳ２２６では、マイクロプロセッサ１０は、最後に障害物を検出したときの検出データから現在時刻における障害物情報を外挿演算等によって予測する処理を行い、前記ステップＳ２２２に移行する。

ステップＳ２２７では、マイクロプロセッサ１０は、回避支援制御の実行によりクラッチ３１が開放状態になっているか否かを判定する。そして、クラッチ３１が開放中である場合にはステップＳ２２８へ移行し、クラッチを締結して通常の運転モードに復帰する制御を実行してからステップＳ２２９に移行する。このステップＳ２２８では、運転者の操舵角と前輪操舵角とが上記（１）式の関係を満たすように前輪舵角を調整する制御を行い、上記（１）式の関係が満たされたところでクラッチを締結するという制御シーケンスを実行する。
一方、前記ステップＳ２２７でクラッチ３１が締結状態にあると判定した場合には、そのままステップＳ２２９に移行する。
ステップＳ２２９では、マイクロプロセッサ１０は、判定フラグを、現在のサイクルが回避支援制御停止サイクルであることを示す状態にセットし、処理内容判定処理を終了する。

図２０に戻って、ステップＳ３２では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ２で設定した判定フラグに基づいて処理を分岐する。そして、現在のサイクルが回避支援制御の実行サイクルであると判定した場合にはステップＳ４２に移行し、回避支援制御の停止サイクルであると判定した場合にはそのまま運転支援制御処理を終了する。
ステップＳ４２では、マイクロプロセッサ１０は、障害物が移動することを想定した許容状態集合の構成と運転余裕指標の算出とを行う。ここでは、簡単のためにｖ_P＞０の場合に限定して説明を行う。

具体的な処理内容を説明する前に、自車両が移動する障害物を回避するための条件を整理する。障害物が静止している場合には、図７に示す時刻ｔ_x1において自車両と障害物とが接触していなければ、それ以降の時刻において自車両と障害物とが接触する可能性はないとみなすことができる。しかし、障害物が移動している場合には、自車両が障害物の横を通過している間に自車両と障害物とが接触する可能性がある。そのため、自車両の後端部が障害物の後端部を通過するまで、自車両と障害物とが接触しないことを条件として追加する必要がある。

そこで、自車両の後端部が障害物の後端部を通過する時刻を新たにｔ_x2と定義する。
図２２は、障害物回避中の特定の一場面を示す図であり、時刻ｔ_x1および時刻ｔ_x2における自車両と障害物との位置関係を示している。
自車両のＸ軸方向の速度成分がほぼ一定であると仮定すると、時刻ｔ_x2は次式のように予測することができる。
ｔ_x2＝（ｘ_P＋ｌ_x）／ｖ_x ………（５３）
ここで、障害物の動きが等速直線運動であると仮定すると、自車両が障害物を回避する条件は、
ｙ（ｔ_x1）−（ｙ_P＋ｖ_Pｔ_x1）≧ｌ_y ………（５４）
ｙ（ｔ_x2）−（ｙ_P＋ｖ_Pｔ_x2）≧ｌ_y ………（５５）
と書き直すことができる。

前述した第１の実施形態と同様、これらの条件は、ｔ_x1、ｔ_x2とｔ_y1、ｔ_y2との大小関係によって以下の場合分けが生じる。
［１］ｔ_x1＜ｔ_y1かつｔ_x2＜ｔ_y1
［２］ｔ_x1＜ｔ_y1かつｔ_y1≦ｔ_x2＜ｔ_y2
［３］ｔ_x1＜ｔ_y1かつｔ_x2≧ｔ_y2
［４］ｔ_y1≦ｔ_x1＜ｔ_y2かつｔ_y1≦ｔ_x2＜ｔ_y2
［５］ｔ_y1≦ｔ_x1＜ｔ_y2かつｔ_x2≧ｔ_y2
［６］ｔ_x1≧ｔ_y2かつｔ_x2≧ｔ_y2
これらの場合分けのうち、ｔ_x1≧ｔ_y2とｔ_x2≧ｔ_y2に対応する条件を書き下すと、
ｙ_R−（ｙ_P＋ｖ_Pｔ_x1）≧ｌ_y ………（５６）
ｙ_R−（ｙ_P＋ｖ_Pｔ_x2）≧ｌ_y ………（５７）
となる。

これらは右方向に回避経路が存在するための必要条件になっている。さらに、上記（５７）式は（５６）式を含むので、上記（５７）式を第１の実施形態の上記（１６）式に相当する必要条件とみなすことができる。そこで、上記（１１）式とあわせて、右方向への回避が可能となる共通の必要条件を定める上記（１９）式の集合Ｑを、

で表現することができる。

場合分け［６］に該当する条件はすべて上記（５８）式の集合Ｑに含まれるので、［６］については考察の対象から外すことができる。
ここで、以下の集合を定義する。
Ｒ_ij＝｛ｘ｜ｒ_ij（ｘ，ｐ）｝， ｉ＝１，２， ｊ＝１，２ ………（５９）
ｒ₁₁（ｘ，ｐ）＝ｒ₁（ｘ，ｐ） ………（６０）
ｒ₁₂（ｘ，ｐ）＝ｒ₁₁（ｘ，ｐ） ………（６１）
ｒ₂₁（ｘ，ｐ）＝（１／２）√（４ｙ_R／α_ymax＋２ｖ_y ²／α_ymax ²）−ｖ_y／α_ymax−（ｘ_P＋ｌ_x）／ｖ_x ………（６２）
ｒ₂₂（ｘ，ｐ）＝−ｒ₂₁（ｘ，ｐ） ………（６３）
Ｆ_ij＝｛ｘ｜ｆ_ij（ｘ，ｐ）≧０｝， ｉ＝１，２， ｊ＝１，２ ………（６４）
ｆ₁₁（ｘ，ｐ）＝（ｖ_y−ｖ_P）（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x＋（１／２）α_ymax（ｘ_P−ｌx）／ｖ_x−ｙ_P−ｌ_y ………（６５）
ｆ₁₂（ｘ，ｐ）＝−（１／２）α_ymax（（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x）²＋（α_ymaxｔ_c−ｖ_y−ｖ_P）（ｘ_P−ｌ_x）／ｖ_x−α_ymaxｔ_y1 ²−ｙ_P−ｌ_y ………（６６）
ｆ₂₁（ｘ，ｐ）＝（ｖ_y−ｖ_P）（ｘ_P＋ｌ_x）／ｖ_x＋（１／２）α_ymax（ｘ_P＋ｌ_x）／ｖ_x−ｙ_P−ｌ_y ………（６７）
ｆ₂₂（ｘ，ｐ）＝−（１／２）α_ymax（（ｘ_P＋ｌ_x）／ｖ_x）²＋（α_ymaxｔ_c−ｖ_y−ｖ_P）（ｘ_P＋ｌ_x）／ｖ_x−α_ymaxｔ_y1 ²−ｙ_P−ｌ_y ………（６８）

このとき、許容状態集合Ｘは以下のように構成される。
Ｘ＝Ｑ∩（（Ｒ₁₁₂₁∩Ｆ₁₁₂₁）∪（Ｒ₁₁₂₂∩Ｆ₁₁₂₂）∪（Ｒ₁₁∩Ｆ₁₁）∪（Ｒ₁₂₂₂∩Ｆ₁₂₂₂）∪（Ｒ₁₂∩Ｆ₁₂）） ………（６９）
ただし、
Ｒ₁₁₂₁＝（Ｒ₁₁∩Ｒ₂₁），Ｒ₁₁₂₂＝（Ｒ₁₁∩Ｒ₂₂），Ｒ₁₂₂₂＝（Ｒ₁₂∩Ｒ₂₂） ………（７０）
Ｆ₁₁₂₁＝（Ｆ₁₁∩Ｆ₂₁），Ｆ₁₁₂₂＝（Ｆ₁₁∩Ｆ₂₂），Ｆ₁₂₂₂＝（Ｆ₁₂∩Ｆ₂₂） ………（７１）
である。表現形式は複雑になっているが、基本的には集合Ｑ、Ｒ_ij、Ｆ_ijの組み合わせで構成した集合であり、運転余裕指標の算出に関しては第１の実施形態と同様のアルゴリズムで算出することができる。

図２３は、ステップＳ４２で実行する運転余裕指標算出処理手順を示すフローチャートである。
先ずステップＳ４２１では、マイクロプロセッサ１０は、状態ベクトルｘを構成する。本実施形態では、第１の実施形態で用いた５成分に加えて、障害物の移動速度ｖ_Pを加えた６成分で状態ベクトルを構成する。
ｘ＝（ｖ_x ｖ_y ｘ_P ｙ_P ｙ_R ｖ_P） ………（７２）

ステップＳ４２２では、マイクロプロセッサ１０は、図８のステップＳ４０２と同様にパラメータｐを構成し、ステップＳ４２３に移行する。
ステップＳ４２３では、マイクロプロセッサ１０は、図８のステップＳ４０３と同様に、状態ベクトルｘが集合Ｑに属しているか否かを判定する。そして、ｘが集合Ｑに属していないと判定した場合には被害軽減制御への切替を行い、ｘが集合Ｑに属していると判定した場合にはステップＳ４２４に移行する。

ステップＳ４２４では、マイクロプロセッサ１０は、状態ベクトルｘが４つの集合Ｒ_ij（ｉ＝１，２，ｊ＝１，２）のどれに属しているかを上記（６０）〜（６３）式に基づいて判定する。上述した第１の実施形態と異なり、複数の集合に属している可能性もあるので、属している集合のインデックスの組み合わせをすべて記憶しておく。
次にステップＳ４２５では、マイクロプロセッサ１０は、状態ベクトルｘが４つの集合Ｆ_ij（ｉ＝１，２，ｊ＝１，２）のどれに属しているかを上記（６５）〜（６８）式に基づいて判定する。こちらも複数の集合に属している可能性もあるので、属している集合のインデックスの組み合わせをすべて記憶しておく。

次にステップＳ４２６では、マイクロプロセッサ１０は、上記（６９）式に基づいて、状態ベクトルｘが許容状態集合Ｘに属しているかどうかを判定する。これは、ｘが上記（６９）式を構成している各集合Ｒ_****、Ｆ_****（****は任意のインデックス）に属しているかどうかを判定したうえで、Ｒ_****とＦ_****について同じ組み合わせのインデックスの集合にｘが属しているかどうかをチェックすることで判定することができる。そして、状態ベクトルｘが許容状態集合Ｘに属していない場合には被害軽減制御への切替を行い、属している場合にはステップＳ４２７に移行する。

ステップＳ４２７では、マイクロプロセッサ１０は、集合Ｑ，Ｒ_ij，Ｆ_ijのそれぞれについてｘが含まれる最小のα_ymaxを算出する。
次にステップＳ４２８では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ４２７で算出したα_ymaxを比較し、その中の最小値を最大横加速度限界値α￣_ymaxとして算出してステップＳ４２９に移行する。
ステップＳ４２９では、上記（２８）式に基づいて運転余裕指標ｍの値を算出してから、運転余裕指標算出処理を終了する。

図２０に戻って、ステップＳ５２では、マイクロプロセッサ１０は、前記ステップＳ４２で算出した運転余裕指標ｍが所定の運転余裕指標閾値ｍ_THよりも大きいか否かを判定する。そして、ｍ＞ｍ_THである場合には、回避支援制御が不要であると判断してそのまま運転支援制御処理を終了する。一方、ｍ≦ｍ_THである場合にはステップＳ６２に移行する。
ステップＳ６２では、マイクロプロセッサ１０は、将来の予測状態の運転余裕指標を算出する。ここでの処理は、基本的には図３のステップＳ６と同じであるが、操舵角候補θｓ_jのかわりに前輪舵角候補δ_jを生成し、運転余裕指標ｍと前輪舵角候補δ_jとの対応関係を算出する点で異なる。

そして、ステップＳ７２では、マイクロプロセッサ１０は、前輪舵角目標値の算出と出力とを行う。先ず、前記ステップＳ６２で算出した運転余裕指標ｍと前輪舵角候補δ_jとの対応関係に基づいて、前輪舵角候補δ_jに関する運転余裕指標ｍの関数ｍ（δ）を構成する。次に、生成した前輪舵角候補δ_jの範囲内で運転余裕指標ｍが最大となる前輪舵角δを、前輪舵角の目標値δ^*として算出する。算出した結果は、転舵角サーボコントローラ３４に出力する。
以上の回避制御を行うことにより、運転余裕指標を大きく保つように前輪舵角を自動制御することができ、運転者の操作技量によらない確実性の高い回避運動を実現することができる。

《効果》
（１５）運転目的を達成するための目標とすべき操作量を実現するように、自車両の操舵系を自動制御するので、運転目的達成の確実性をより高めることができる。
《変形例》
（１）上記第１の実施形態においては、最大横加速度の限界値α￣_ymaxと自車両が発生可能な最大横加速度α_ymaxとの差を運転余裕指標ｍとして定義する場合について説明したが、最大横加速度の限界値α￣_ymaxをそのまま運転余裕指標ｍとして用いることもできる。最大横加速度限界値α￣_ymaxが小さいほど回避運動を行う場合の余裕が大きいと考えられる。したがって、この場合にも適切に運転余裕指標ｍを算出することができる。

（２）上記第１の実施形態においては、運転者が運転余裕を大きくする操舵操作を行っているとき（運転余裕指標がｍ（０）−Δｍ以上のとき）、回避支援制御を行わないように操舵補助トルク補正値ΔＴ_assist＝０とする場合について説明したが、運転者に違和感を与えない程度であれば操舵補助トルク補正値ΔＴ_assistを付加することもできる。

（３）上記各実施形態においては、いずれも自車両前方の障害物を回避する操作を支援することを目的としているが、本発明は必ずしも障害物回避だけを想定した装置への適用に留まらない。例えば、図２４に示すように、道路の幅が減少している場面にも適用可能である。この場面では障害物は存在していないが、道路幅が広い区間から狭い区間に移行するために操舵操作が必要となる。このとき、図２４の点線で示した道路幅が変化する領域を仮想的に障害物が存在しているものとみなせば、上記各実施形態で示したアルゴリズムを用いて運転支援を提供することができる。

（４）上記各実施形態においては、現在又は将来の車両状態量に基づいて自車両が接触回避し得る障害物の大きさの最大値を予測し、予測した最大値とカメラ１９で検出した障害物の実際の大きさとの差を、運転余裕指標として算出することもできる。このように、障害物の大きさに基づいて運転余裕指標を算出することで、運転目的達成のために必要な車両運動の位置精度を直接的に反映した評価指標に基づいた運転支援を行うことができる。

１ ステアリングホイール
２ ステアリングシャフト
３ 操舵角センサ
４ 操舵トルクセンサ
５ 補助トルク発生モータ
６ モータコントローラ
７ＦＬ〜７ＲＲ ブレーキ
８ ブレーキセンサ・コントローラ
１０ マイクロプロセッサ
１６ＦＬ〜１６ＲＲ 車輪速センサ
１７ 加速度センサ
１８ ヨーレートセンサ
１９ カメラ

Claims (20)

1. 運転者の運転操作を検出する運転操作検出手段と、
   自車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
   運転者の運転操作を支援する運転操作支援力を発生する操作支援アクチュエータと、
   前記運転操作検出手段で検出した運転操作が、前記走行環境検出手段で検出した走行環境に応じた運転目的を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための前記運転操作支援力を発生するべく前記操作支援アクチュエータを駆動する運転支援制御を行う運転支援制御手段と、を備え、
   前記運転支援制御手段は、
   前記運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出する許容状態集合算出手段と、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測する状態量予測手段と、前記状態量予測手段で予測した車両状態量について、前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標を予測する運転余裕指標予測手段と、を備え、前記運転操作検出手段で検出した運転操作と前記運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行い、
   前記走行環境検出手段は、前記走行環境として自車両前方の物体を検出し、
   前記運転目的は、前記走行環境検出手段で検出した前方物体との接触を回避する接触回避であり、
   前記運転余裕指標予測手段は、自車両が発生可能な最大横加速度と、前記状態量予測手段で予測した車両状態量が前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度との差を、前記運転余裕指標として予測することを特徴とする車両用運転支援装置。
2. 運転者の運転操作を検出する運転操作検出手段と、
   自車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
   運転者の運転操作を支援する運転操作支援力を発生する操作支援アクチュエータと、
   前記運転操作検出手段で検出した運転操作が、前記走行環境検出手段で検出した走行環境に応じた運転目的を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための前記運転操作支援力を発生するべく前記操作支援アクチュエータを駆動する運転支援制御を行う運転支援制御手段と、を備え、
   前記運転支援制御手段は、
   前記運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出する許容状態集合算出手段と、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測する状態量予測手段と、前記状態量予測手段で予測した車両状態量について、前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標を予測する運転余裕指標予測手段と、を備え、前記運転操作検出手段で検出した運転操作と前記運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行い、
   前記走行環境検出手段は、前記走行環境として自車両前方の物体を検出し、
   前記運転目的は、前記走行環境検出手段で検出した前方物体との接触を回避する接触回避であり、
   前記運転余裕指標予測手段は、前記状態量予測手段で予測した車両状態量が前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度を、前記運転余裕指標として予測することを特徴とする車両用運転支援装置。
3. 運転者の運転操作を検出する運転操作検出手段と、
   自車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
   運転者の運転操作を支援する運転操作支援力を発生する操作支援アクチュエータと、
   前記運転操作検出手段で検出した運転操作が、前記走行環境検出手段で検出した走行環境に応じた運転目的を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための前記運転操作支援力を発生するべく前記操作支援アクチュエータを駆動する運転支援制御を行う運転支援制御手段と、を備え、
   前記運転支援制御手段は、
   前記運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出する許容状態集合算出手段と、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測する状態量予測手段と、前記状態量予測手段で予測した車両状態量について、前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標を予測する運転余裕指標予測手段と、を備え、前記運転操作検出手段で検出した運転操作と前記運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行い、
   前記走行環境検出手段は、前記走行環境として自車両前方の物体を検出し、
   前記運転目的は、前記走行環境検出手段で検出した前方物体との接触を回避する接触回避であり、
   前記運転余裕指標予測手段は、前記状態量予測手段で予測した車両状態量について、当該車両状態量の予測に用いた運転操作を継続したときの車両状態量が、前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合から逸脱するまでの時間を予測し、これを前記運転余裕指標とすることを特徴とする車両用運転支援装置。
4. 運転者の運転操作を検出する運転操作検出手段と、
   自車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
   運転者の運転操作を支援する運転操作支援力を発生する操作支援アクチュエータと、
   前記運転操作検出手段で検出した運転操作が、前記走行環境検出手段で検出した走行環境に応じた運転目的を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための前記運転操作支援力を発生するべく前記操作支援アクチュエータを駆動する運転支援制御を行う運転支援制御手段と、を備え、
   前記運転支援制御手段は、
   前記運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出する許容状態集合算出手段と、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測する状態量予測手段と、前記状態量予測手段で予測した車両状態量について、前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標を予測する運転余裕指標予測手段と、を備え、前記運転操作検出手段で検出した運転操作と前記運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行い、
   前記走行環境検出手段は、前記走行環境として自車両前方の道路区画線を検出し、
   前記運転目的は、前記走行環境検出手段で検出した道路区画線の内側を走行する車線逸脱回避であり、
   前記運転余裕指標予測手段は、自車両が発生可能な最大横加速度と、前記状態量予測手段で予測した車両状態量が前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度との差を、前記運転余裕指標として予測することを特徴とする車両用運転支援装置。
5. 運転者の運転操作を検出する運転操作検出手段と、
   自車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
   運転者の運転操作を支援する運転操作支援力を発生する操作支援アクチュエータと、
   前記運転操作検出手段で検出した運転操作が、前記走行環境検出手段で検出した走行環境に応じた運転目的を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための前記運転操作支援力を発生するべく前記操作支援アクチュエータを駆動する運転支援制御を行う運転支援制御手段と、を備え、
   前記運転支援制御手段は、
   前記運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出する許容状態集合算出手段と、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測する状態量予測手段と、前記状態量予測手段で予測した車両状態量について、前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標を予測する運転余裕指標予測手段と、を備え、前記運転操作検出手段で検出した運転操作と前記運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行い、
   前記走行環境検出手段は、前記走行環境として自車両前方の道路区画線を検出し、
   前記運転目的は、前記走行環境検出手段で検出した道路区画線の内側を走行する車線逸脱回避であり、
   前記運転余裕指標予測手段は、前記状態量予測手段で予測した車両状態量が前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度を、前記運転余裕指標として予測することを特徴とする車両用運転支援装置。
6. 運転者の運転操作を検出する運転操作検出手段と、
   自車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
   運転者の運転操作を支援する運転操作支援力を発生する操作支援アクチュエータと、
   前記運転操作検出手段で検出した運転操作が、前記走行環境検出手段で検出した走行環境に応じた運転目的を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための前記運転操作支援力を発生するべく前記操作支援アクチュエータを駆動する運転支援制御を行う運転支援制御手段と、を備え、
   前記運転支援制御手段は、
   前記運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出する許容状態集合算出手段と、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測する状態量予測手段と、前記状態量予測手段で予測した車両状態量について、前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標を予測する運転余裕指標予測手段と、を備え、前記運転操作検出手段で検出した運転操作と前記運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行い、
   前記走行環境検出手段は、前記走行環境として自車両前方の道路区画線を検出し、
   前記運転目的は、前記走行環境検出手段で検出した道路区画線の内側を走行する車線逸脱回避であり、
   前記運転余裕指標予測手段は、前記状態量予測手段で予測した車両状態量について、当該車両状態量の予測に用いた運転操作を継続したときの車両状態量が、前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合から逸脱するまでの時間を予測し、これを前記運転余裕指標とすることを特徴とする車両用運転支援装置。
7. 前記走行環境検出手段は、前記走行環境として更に自車両前方の物体を検出し、
   前記運転目的は、前記車線逸脱回避と前記走行環境検出手段で検出した前方物体との接触を回避する接触回避とであることを特徴とする請求項４〜６の何れか１項に記載の車両用運転支援装置。
8. 前記運転支援制御手段は、前記運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標のうち前記運転操作検出手段で検出した運転操作に対応する運転余裕指標が、許容水準を下回るとき、前記運転支援制御を行うことを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の車両用運転支援装置。
9. 前記運転支援制御手段は、前記運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標のうち前記運転操作検出手段で検出した運転操作に対応する運転余裕指標が、前記許容水準を大きく下回るほど、前記運転操作支援力を大きく発生することを特徴とする請求項８に記載の車両用運転支援装置。
10. 前記運転支援制御手段は、運転者が将来取り得る運転操作のうち、前記運転余裕指標予測手段で予測した運転余裕指標が最も大きくなる運転操作を実現するための前記運転操作支援力を発生することを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の車両用運転支援装置。
11. 前記状態量予測手段は、現在の運転者の運転操作量および運転操作量変化に基づいて、運転者が将来取り得る運転操作を予測すると共に、それに対して起こり得る車両状態量を予測することを特徴とする請求項１〜１０の何れか１項に記載の車両用運転支援装置。
12. 現在の車両状態量を検出する状態量検出手段と、
    前記状態量検出手段で検出した車両状態量について、前記許容状態集合算出手段で算出した許容状態集合の境界との間の現在の余裕を定量的に示す運転余裕指標を算出する運転余裕指標算出手段と、
    前記運転余裕指標算出手段で算出した運転余裕指標が、前記運転支援制御手段による運転支援制御の必要性の有無を判定する運転余裕指標閾値より大きいとき、前記運転支援制御手段を停止する制御停止手段と、を備えることを特徴とする請求項１〜１１の何れか１項に記載の車両用運転支援装置。
13. 前記操作支援アクチュエータは、運転者の操舵操作を支援する前記運転操作支援力を発生するように構成されていることを特徴とする請求項１〜１２の何れか１項に記載の車両用運転支援装置。
14. 前記操作支援アクチュエータは、運転者の制動操作を支援する前記運転操作支援力を発生するように構成されていることを特徴とする請求項１〜１３の何れか１項に記載の車両用運転支援装置。
15. 運転者の運転操作と自車両前方の物体とを検出し、前記運転操作が運転目的である前記自車両前方の物体との接触を回避する接触回避を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための運転操作支援力を発生するべく操作支援アクチュエータを駆動制御する運転支援制御を行う際、
    運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出すると共に、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測し、予測した車両状態量について、前記許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標として、自車両が発生可能な最大横加速度と、前記車両状態量が前記許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度との差を予測し、検出した運転者の運転操作と予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行うことを特徴とする車両用運転支援方法。
16. 運転者の運転操作と自車両前方の物体とを検出し、前記運転操作が運転目的である前記自車両前方の物体との接触を回避する接触回避を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための運転操作支援力を発生するべく操作支援アクチュエータを駆動制御する運転支援制御を行う際、
    運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出すると共に、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測し、予測した車両状態量について、前記許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標として、前記車両状態量が前記許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度を予測し、検出した運転者の運転操作と予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行うことを特徴とする車両用運転支援方法。
17. 運転者の運転操作と自車両前方の物体とを検出し、前記運転操作が運転目的である前記自車両前方の物体との接触を回避する接触回避を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための運転操作支援力を発生するべく操作支援アクチュエータを駆動制御する運転支援制御を行う際、
    運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出すると共に、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測し、予測した車両状態量について、前記許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標として、前記車両状態量について、当該車両状態量の予測に用いた運転操作を継続したときの車両状態量が、前記許容状態集合から逸脱するまでの時間を予測し、検出した運転者の運転操作と予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行うことを特徴とする車両用運転支援方法。
18. 運転者の運転操作と自車両前方の道路区画線とを検出し、前記運転操作が運転目的である前記道路区画線の内側を走行する車線逸脱回避を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための運転操作支援力を発生するべく操作支援アクチュエータを駆動制御する運転支援制御を行う際、
    運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出すると共に、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測し、予測した車両状態量について、前記許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標として、自車両が発生可能な最大横加速度と、前記車両状態量が前記許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度との差を予測し、検出した運転者の運転操作と予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行うことを特徴とする車両用運転支援方法。
19. 運転者の運転操作と自車両前方の道路区画線とを検出し、前記運転操作が運転目的である前記道路区画線の内側を走行する車線逸脱回避を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための運転操作支援力を発生するべく操作支援アクチュエータを駆動制御する運転支援制御を行う際、
    運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出すると共に、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測し、予測した車両状態量について、前記許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標として、前記車両状態量が前記許容状態集合に属するために最低限必要な自車両の最大横加速度を予測し、検出した運転者の運転操作と予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行うことを特徴とする車両用運転支援方法。
20. 運転者の運転操作と自車両前方の道路区画線とを検出し、前記運転操作が運転目的である前記道路区画線の内側を走行する車線逸脱回避を達成不可能な運転操作であるとき、前記運転目的を達成するための運転操作支援力を発生するべく操作支援アクチュエータを駆動制御する運転支援制御を行う際、
    運転目的を達成可能な車両状態量の集合である許容状態集合を算出すると共に、運転者が将来取り得る複数の運転操作に対して、それぞれ起こり得る車両状態量を予測し、予測した車両状態量について、前記許容状態集合の境界との間の余裕を示す運転余裕指標として、前記車両状態量について、当該車両状態量の予測に用いた運転操作を継続したときの車両状態量が、前記許容状態集合から逸脱するまでの時間を予測し、検出した運転者の運転操作と予測した運転余裕指標とに基づいて、前記運転支援制御を行うことを特徴とする車両用運転支援方法。

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