JP6461042B2 - 運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、自動車等の車両の運転者を支援する運転支援装置の技術分野に関する。

この種の装置として、例えば、自車両がある開始位置から終了位置まで移動するための複数の走行軌道を生成し、自車両と周囲の障害物との相対速度を加味して得られる該障害物との衝突の可能性が低く、且つ自車両の前後方向及び左右方向の夫々において求めた車両挙動のスムーズさを示すパラメータの和が最小となる一の走行軌道を、生成された複数の走行軌道から選択する装置が提案されている（特許文献１参照）。

特開２０１５−０５８８９０号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、例えば障害物の死角から飛び出してくる歩行者等の顕在していないリスク（即ち、潜在リスク）については考慮されておらず、改善の余地がある。

本発明は、上記事実に鑑みてなされたものであり、潜在リスクを考慮した支援を行うことができる運転支援装置を提供することを課題とする。

本発明の運転支援装置は、上記課題を解決するために、自車両の前方道路における障害物を検出する障害物検出手段と、前記障害物の死角に存在し、且つ、前記自車両の前方へ進入すると仮定される仮想的な移動体である潜在リスクを推定する潜在リスク推定手段と、前記自車両の実際の位置及び速度とは無関係に決定され、且つ、互いに異なる複数の前記自車両の仮想的な位置及び速度に夫々対応付けられており、夫々、前記潜在リスクの前記障害物を基準とした位置及び前記自車両の前方へ進入するときの進入速度、並びに、前記自車両と前記潜在リスクとが衝突すると想定される仮想衝突地点での衝突速度に基づく値である、複数のリスク度合いを示すリスク情報を取得するリスク情報取得手段と、前記自車両の位置及び速度と、前記リスク情報とから推定される前記前方道路における前記自車両と前記潜在リスクとの衝突リスクに基づいて、前記自車両の車両軌道を設定する軌道設定手段と、を備える。

本発明の運転支援装置によれば、前方道路における衝突リスクに基づいて、自車両の車両軌道が設定されるので、例えば障害物の死角から自車両の前方に飛び出してくる歩行者等の潜在リスクが考慮された車両軌道を設定することができる。従って、当該運転支援装置によれば、潜在リスクを考慮した支援を行うことができる。

「障害物」は、例えば自車両が走行する車線上に存在する駐車車両等の自車両の走行の障害になる物に限らず、例えば自車両が走行する車線とは異なる車線を走行する車両、フェンス、ブロック塀、街路樹等の自車両の運転者の視界を遮る物も含む概念である。つまり、「障害物」は、死角を作る物を意味する。「障害物の死角」とは、自車両から見た死角（例えば自車両の運転者から見た死角、障害物検出に用いられるセンサ類にとっての死角等）を意味する。

「自車両の仮想的な位置及び速度」とは、実際の自車両の位置及び速度とは無関係に決定された任意の位置及び速度を意味する。「リスク度合い」は、衝突速度そのものであってもよいし、例えば衝突速度を２乗した値（即ち、衝突エネルギーに相当）や、衝突速度から演算されるパラメータ等であってもよい。尚、自車両と潜在リスクとが衝突しない場合、リスク度合いは“０”となる。

「自車両の位置及び速度」は、自車両の現在位置及び現在速度に限らず、自車両の将来の位置及び将来の速度を含む概念である。

本発明の運転支援装置の他の態様では、前記軌道設定手段は、前記自車両の前後ジャークに基づく値及び前記自車両の横ジャークに基づく値、並びに、前記自車両の前後加速度に基づく値及び前記自車両の横加速度に基づく値、の少なくとも一方から、前記前方道路における前記自車両の車両挙動を推定し、前記衝突リスクに加えて、前記推定された車両挙動に基づいて、前記車両軌道を設定する。

この態様によれば、潜在リスクの回避と車両挙動とを両立させる車両軌道を設定することができる。「前後ジャークに基づく値及び横ジャークに基づく値、並びに、前後加速度に基づく値及び横加速度に基づく値、の少なくとも一方」とは、「前後ジャークに基づく値及び横ジャークに基づく値」、「前後加速度に基づく値及び横加速度に基づく値」又は「前後ジャークに基づく値、横ジャークに基づく値、前後加速度に基づく値及び横加速度に基づく値」を意味する。

「前後ジャークに基づく値」は、前後ジャークそのものであってもよいし、例えば前後ジャークを２乗した値や、前後ジャークから演算される物理量若しくはパラメータ等であってもよい。「横ジャークに基づく値」は、横ジャークそのものであってもよいし、例えば横ジャークを２乗した値や、横ジャークから演算される物理量若しくはパラメータ等であってもよい。「前後加速度に基づく値」は、前後加速度そのものであってもよいし、例えば前後加速度を２乗した値や、前後加速度から演算される物理量若しくはパラメータ等であってもよい。「横加速度に基づく値」は、横加速度そのものであってもよいし、例えば横加速度を２乗した値や、横加速度から演算される物理量若しくはパラメータ等であってもよい。

この態様では、前記軌道設定手段は、前記衝突リスクを示すリスク成分と、前記車両挙動を示す車両挙動成分とを含むコスト関数を最小化する車両軌道を、前記車両軌道として設定してよい。このように構成すれば、比較的容易にして、最適な車両軌道を設定することができる。

コスト関数を用いる態様では、前記リスク成分及び前記車両挙動成分各々には重みが付与されており、前記軌道設定手段は、前記前方道路の道路構造に基づいて、前記重みを変化させてよい。

例えば、歩道及び複数車線を有する幹線道路では、自車両の前方に飛び出してくる歩行者等は殆どないと考えられる。このため、幹線道路では、潜在リスクは比較的小さいとして、リスク成分の重みが、車両挙動成分の重みに比べて小さくされてよい。或いは、歩道がなく路側帯のみ有する比較的狭い道路では、自車両の前方に飛び出してくる歩行者等がある可能性は比較的高いと考えられる。このため、比較的狭い道路では、潜在リスクは比較的大きいとして、リスク成分の重みが、車両挙動成分の重みに比べて大きくされてよい。このように構成すれば、自車両が走行している道路に応じた適切な車両軌道を設定することができる。

本発明の運転支援装置の他の態様では、前記リスク情報は、前記前方道路の路面状態に応じて変化する。この態様によれば、例えば降雨時や降雪時であっても、リスク度合いの分布に基づいて、適切な車両軌道を設定することができる。

本発明の作用及び他の利得は次に説明する実施するための形態から明らかにされる。

実施形態に係る車両の構成を示すブロック図である。 リスク度合いの算出概念を示す概念図である。 リスクフィールドの算出処理を示すフローチャートである。 リスクフィールドの一例を示す図である。 加速度モデルにより生成可能な速度領域及び軌道領域の一例を示す図である。 設定された速度パターン及び車両軌道各々の一例を示す図である。

本発明の運転支援装置に係る実施形態について、図１乃至図６を参照して説明する。以下では、運転支援装置が搭載される車両及び運転支援装置の概要を説明した後に、リスクフィールド及び車両軌道について詳述する。

（車両の構成）
実施形態に係る運転支援装置が搭載される車両の構成について、図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る車両の構成を示すブロック図である。

図１において、車両１は、カメラ１１、レーダ１２、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｈｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）１３、センサ１４、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ：電子制御ユニット）２０、各種アクチュエータ３０及び報知部４０を備えて構成されている。

センサ１４には、例えば車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、操舵角センサ、アクセルペダルセンサ、ブレーキペダルセンサ等が含まれている。各種アクチュエータ３０には、例えばブレーキアクチュエータ、スロットルアクチュエータ、操舵アクチュエータ、アクセルペダルアクチュエータ、ブレーキペダルアクチュエータ等が含まれている。

カメラ１１は、車両１の周囲の映像を撮像可能に構成されている。カメラ１１は、単一のカメラであってもよいし、例えば２台のカメラが水平方向に所定間隔離されて配置されるステレオカメラ等、２台以上のカメラであってもよい。レーダ１２は、例えばミリ波レーダ、赤外線レーザレーダ等であってよい。

本実施形態に係る運転支援装置の一例としての、ＥＣＵ２０は、その内部に実現される論理的な処理ブロック又は物理的な処理回路として、障害物検出部２１、潜在リスク推定部２２、リスクフィールド取得部２３、車両軌道設定部２４及び走行支援部２５を備えて構成されている。

障害物検出部２１は、カメラ１１による撮像画像やレーダ１２による検出結果等に基づいて、車両１の前方道路に存在する障害物を検出する（具体的には例えば、障害物の位置、種類、大きさ等を検出する）。障害物検出部２１は、例えば、カメラ１１及びレーダ１２により車両１の周辺に存在する物体を検出し、該検出された物体を三次元形状にモデリングして三次元デジタル地図を作成することによって、障害物を検出してよい。尚、障害物の検出方法には、既存の技術を適用可能であるので、その詳細についての説明は割愛する。

潜在リスク推定部２２は、障害物検出部２１により検出された障害物の死角に存在すると仮定される仮想的な移動体である潜在リスクを推定する。具体的には例えば、潜在リスク推定部２２は、潜在リスクとしての仮想的な移動体の障害物に対する相対位置や、該仮想的な移動体が車両１の前方道路に進入してくる進入速度を推定する。つまり、本実施形態では、「潜在リスク」として、障害物の死角に存在し、車両１の前方へ進入すると仮定される仮想的な移動体を前提としている。「移動体」としては、例えば歩行者、自転車、他車両等が挙げられる。

潜在リスク推定部２２が、例えば歩行者、自転車、他車両等のうちいずれを潜在リスクとするかは、例えば車両１の周囲の道路構造に基づいて推定されてよい。具体的には例えば、車両１の前方に、車両１が走行している道路と交差する比較的狭い脇道が存在する場合、潜在リスク推定部２２は、車両１の前方に進入する仮想的な自転車を潜在リスクとして推定してよい。或いは、車両１の前方に、商業施設の駐車場の出入口が存在する場合、潜在リスク推定部２２は、車両１の前方に進入する仮想的な他車両を潜在リスクとして推定してよい。

リスクフィールド取得部２３は、本発明に係る「リスク情報」の一例としての、リスクフィールドを取得する。リスクフィールドの詳細については後述する。リスクフィールド取得部２３は、車両１の走行中に、車両１の前方道路において、車両１と潜在リスクとが衝突すると想定される仮想衝突地点での衝突速度に基づく値であるリスク度合いを算出してリスクフィールドを生成することにより取得してもよいし、予め生成され、ＥＣＵ２０のメモリ（図示せず）に格納された複数のリスクフィールドから一のリスクフィールドを選択することにより取得してもよい。

車両軌道設定部２４は、例えばＧＰＳ１３の出力に基づく車両１の位置、及びセンサ１４に含まれる車速センサの出力に基づく車両１の速度、並びにリスクフィールドから推定される、車両１の前方道路における車両１と潜在リスクとの衝突リスクに基づいて、潜在リスクを考慮しつつ、障害物検出部２１により検出された障害物を回避可能な車両軌道を設定する。車両軌道設定の詳細については後述する。

走行支援部２５は、車両１の実際の軌道が、車両軌道設定部２４により設定された車両軌道に近づくように、各種アクチュエータ３０を制御して、支援制御を行う。或いは、走行支援部２５は、車両１の運転者が、上記設定された車両軌道に沿って車両１を走行させるように、例えばディスプレイによる画像表示報知又は、スピーカ若しくはブザー等による音声報知を行う報知部４０を制御する。尚、支援制御及び報知部４０の制御には、既存の技術を適用可能であるので、その詳細についての説明は割愛する。

走行支援部２５は、更に、カメラ１１による撮像画像やレーダ１２による検出結果等に基づいて、各種アクチュエータ３０に含まれるブレーキアクチュエータを自動的に制御して車両１を減速・停止させる、所謂自動緊急ブレーキ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｂｒａｋｉｎｇ：ＡＥＢ）機能を有している。

（リスクフィールド）
リスクフィールドについて、図２乃至図４を参照して説明を加える。ここでは、潜在リスクとして、障害物の死角から車両１の前方へ進入する（又は飛び出す）可能性が最も高い仮想的な歩行者を一例として挙げる。図２は、リスク度合いの算出概念を示す概念図である。図３は、リスクフィールドの算出処理を示すフローチャートである。図４は、リスクフィールドの一例である。

図２に示すように、潜在リスクとしての歩行者は、障害物（ここでは、駐車車両）からｘ軸方向に１．５ｍ（メートル）だけ離れた位置から、進入路に沿って秒速１．５ｍで車両１の前方に進入する（例えば飛び出す）ものとする。

車両１が、ある地点（図２では、ｘ軸方向の位置が“ｘ_ｉ”、ｙ軸方向の位置が“ｙ_ｉ”である地点）に到達した際に、運転者が駐車車両の死角に存在する歩行者に時間遅れなく気付いたと仮定して、運転者の視線と歩行者の進入路とが交わる位置を、歩行者のｙ軸方向の初期位置とする。このとき、車両１と駐車車両とのｙ軸方向の間隔は“ｄ_ｌａｔ”であり、車両１の前端から歩行者の進入路までのｘ軸方向の距離は“ｄ_ｌｏｎ”であるとする（図２参照）。

このような条件において、先ず、車両１が速度ｖ_ｉで等速運動を続けると仮定して、車両１と歩行者とが衝突するか否かが判定される。車両１と歩行者とが衝突しないと判定された場合（具体的には、歩行者が車両１の進路上に進入する前に車両１が通過する場合、又は、車両１が図２の進入路に到達する前に歩行者が通過する場合）、リスク度合いは“０”とされる。

車両１と歩行者とが衝突すると判定された場合、次に、車両１が減速すると仮定して、車両１と歩行者とが衝突するか否かが判定される。具体的には、車両１が上述のある地点に達してから減速が開始されるまでの遅れ時間をτ秒、平均減速度をａＧ（重力加速度）として、車両１と歩行者とが衝突するか否かが判定される。

尚、遅れ時間は、運転者による減速では、「認知・判断・操作（即ち、ブレーキペダルの踏み込み）」による遅れに相当し、ＡＥＢによる減速では、システム遅れに相当する。運転者による減速とＡＥＢによる減速との両方の可能性がある場合には、「認知・判断・操作」による遅れとシステム遅れとの大きいほうの値を遅れ時間とすればよい。

車両１の減速により車両１と歩行者とが衝突しないと判定された場合（具体的には、車両１が図２の進入路に到達する前に停止する場合、又は、車両１が図２の進入路に到達する前に歩行者が通過する場合）、リスク度合いは“０”とされる。他方、車両１と歩行者とが衝突すると判定された場合、例えば衝突速度の大きさがリスク度合いとされる。

この一連の処理の結果得られたリスク度合いが、上述のある地点での車両１の状態（即ち、ｘ_ｉ、ｙ_ｉ及びｖ_ｉ）についてのリスク度合いとされる。車両１の状態を変更しつつ、上述した処理が繰り返し実行されることにより、リスク度合いの分布であるリスクフィールドが算出される。ここで、「車両１の状態（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｖ_ｉ）」は、車両１の実際の状態に限らず、車両１の実際の状態とは無関係に決定された任意の状態（即ち、仮想的な状態）であってよい。

上述したリスクフィールドの算出処理について、図３のフローチャートを参照して説明を加える。図３のフローチャートは、ＡＥＢによる車両１の減速を前提とした算出処理の一例であるが、運転者による車両１の減速が前提とされてもよい。

尚、リスクフィールドは、上述したように、予め算出されてもよいし、車両１の走行中に算出されてもよい。リスクフィールドが予め算出される場合には、リスクフィールド取得手段２３により算出されるとは限られない。このため、図３の説明では、原則、処理主体の記載は割愛する。

図３において、先ず、車両１が減速する場合の遅れ時間及び平均減速度が設定される（ステップＳ１０１）。ここでは、ＡＥＢ性能に起因する遅れ時間及び平均減速度が設定される。リスクフィールドが予め算出される場合には、車両１に搭載予定のＡＥＢの、例えばカタログ値等に基づいて遅れ時間及び平均減速度が設定されてよい。

次に、潜在リスク（ここでは、歩行者）の状態、具体的には、潜在リスクの位置及び進入速度（図２では、駐車車両からｘ軸方向に１．５ｍ、秒速１．５ｍ）、が設定される（ステップＳ１０２）。リスクフィールドが車両１の走行中に算出される場合には、潜在リスク推定部２２により推定された値が用いられる。他方で、リスクフィールドが予め算出される場合には、予め設定された（又は仮定された）障害物の位置及び大きさや、潜在リスクの種類及び状態が用いられる。

次に、車両１の状態（即ち、ｘ_ｉ、ｙ_ｉ及びｖ_ｉ）が取得・設定される（ステップＳ１０３）。ここで、「車両１の状態を取得」とは、実際に車両１の状態を検出することに限らず、予め構成された車両１の状態を示すデータセットから一のデータセットを取得することを含む概念である。

次に、車両１が等速運動を続けると仮定して車両１と歩行者とが衝突するか否かが判定される（ステップＳ１０４）。この判定において、車両１と歩行者とが衝突しないと判定された場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、リスク度合いは“０”とされる（非衝突状態）（ステップＳ１０５）。

他方、ステップＳ１０４の判定において、車両１と歩行者とが衝突すると判定された場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、ＡＥＢにより車両１が減速すると仮定して車両１と歩行者とが衝突するか否かが判定される（ステップＳ１０６）。この判定において、車両１と歩行者とが衝突しないと判定された場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、リスク度合いは“０”とされる（停止可能状態）（ステップＳ１０７）。

他方、ステップＳ１０６の判定において、車両１と歩行者とが衝突すると判定された場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、衝突発生状態であるので、例えば衝突速度の大きさがリスク度合いとされる（ステップＳ１０８）。

ステップＳ１０５、Ｓ１０７又はＳ１０８の処理の後、リスク度合いを算出すべき車両１の状態全てにおいてリスク度合いの算出が終了したか否かが判定される（ステップＳ１０９）。この判定において、リスク度合いの算出が終了していないと判定された場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、再びステップＳ１０３の処理において、車両１の新たな状態が取得・設定され、ステップＳ１０４以降の処理が実施される。他方、リスク度合いの算出が終了したと判定された場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、当該算出処理が終了される。

リスクフィールドは、図４に示すように、例えば車両１の速度ｖ、車両１の前後方向の縦位置ｘ及び車両１の横方向の横位置ｙを座標軸とする座標空間におけるリスク度合いの分布として表される。図４において、座標空間の底面の黒四角は障害物を示しており、各黒点は衝突発生状態と判定された車両１の状態を示している。

尚、図４では明記されていないが、各黒点は、リスク度合いの値（ここでは、衝突速度）を有している。黒点のない領域は、リスク度合いが“０”である領域である。リスクフィールドにおいて、リスク度合いと、車両１の状態（即ち、車両１の速度ｖ、縦位置ｘ及び横位置ｙ）とは互いに対応付けられているといえる。

本実施形態では、歩行者が潜在リスクの場合を一例として挙げたが、自転車や他車両が潜在リスクの場合のリスクフィールドも、上述した算出処理により求めることができる。また、車両１が減速する場合の平均減速度を変更することにより、例えば降雨時や降雪時におけるリスクフィールドを求めることができる。或いは、車両１が減速する場合の遅れ時間を変更することにより、例えば濃霧発生時等、視界不良時におけるリスクフィールドを求めることができる。

本実施形態では、車両１と潜在リスクとが衝突する場合のリスク度合いを、衝突速度の大きさとしているが、例えば衝突速度を２乗した値や、衝突速度から演算されるパラメータ等がリスク度合いとされてよい。

リスクフィールドが予め算出される場合には、障害物の位置及び大きさ、潜在リスク、車両１の減速時の遅れ時間及び平均減速度、等を様々に変更して、複数のリスクフィールドが算出されることが望ましい。この場合、リスクフィールド取得部２３は、障害物検出部２１により検出された障害物の位置及び大きさ、潜在リスク推定部２２により推定された潜在リスク、車両１の速度及び位置、等の条件を満たすリスクフィールドを複数のリスクフィールドから選択すればよい。

（車両軌道の設定）
次に、車両軌道設定部２４による車両軌道の設定について、図５及び図６を参照して説明する。図５は、加速度モデルにより生成可能な速度領域及び軌道領域の一例を示す図である。図６は、設定された速度パターン及び車両軌道各々の一例を示す図である。

車両軌道設定部２４は、リスクフィールド取得部２３により取得されたリスクフィールドと、ＧＰＳ１３の出力に基づく車両１の現在位置と、センサ１４に含まれる車速センサの出力に基づく車両１の現在速度と、下記の評価関数（例えば、コスト関数）とから、該評価関数を最小化する車両１の位置及び速度の集合を、車両１の車両軌道として設定する。

車両１の現在位置及び現在速度は、評価関数における（ｘ_０，ｙ_０，ｖ_０）、つまり初期値に相当する。評価関数におけるｗ_１及びｗ_２は、重みである。この「車両軌道の設定」では、重みｗ_１及びｗ_２（更には、後述する重みｗ_３）には言及せず、車両軌道の設定についての概要を説明する。重みについては、後述する「重みの意義」において説明する。

上記評価関数において、車両１のある状態（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｖ_ｉ）についてのリスク成分“Ｒｉｓｋ”の値は、リスクフィールドにおいて、上記状態（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｖ_ｉ）に相当する状態のリスク度合いに等しい。リスク成分“Ｒｉｓｋ”の総和が、本発明に係る「衝突リスク」の一例に相当する。

ここで特に、上記評価関数には、リスク成分“Ｒｉｓｋ”に加えて、車両挙動成分“Ｍｏｒｔｉｏｎ”が含まれている。このため、上記評価関数を最小化することにより得られる車両軌道は、障害物や、潜在リスクと車両１との衝突を回避可能なだけでなく、比較的良好な車両挙動を実現することができる。

本実施形態に係る車両軌道設定部２４は、上記評価関数を直接最小化するのではなく、加速度モデルから、複数の軌道候補を生成し、該複数の軌道候補から最適な車両軌道を選択することにより、上記評価関数を間接的に最小化する。

ここで、加速度モデルを導入するためには操作周期Ｔを予め設定する必要がある。本実施形態では、車両１の前端から、潜在リスクの進入位置（図２における進入路）までの距離を“ｄｉｓｔ”、車両１の現在速度を“ｖ_ｘ（０）”、車両１の前後加速度（即ち、縦加速度）の振幅を“Ａ_ｘ”として、操作周期Ｔを下記のように定義する。

また、車両１の横加速度の振幅を“Ａ_ｙ”として、縦加速度及び横加速度各々の時間変化を下記のように定義する。

縦加速度及び横加速度が定義されたことにより、車両１のジャーク（加加速度）、速度及び位置は、夫々下記のように表せる。

加速度モデルを用いると、上記評価関数は、下記のように表せる（以降、下記式を、適宜“変形された評価関数”と称する）。車両軌道設定部２４は、この変形された評価関数を最小化することにより、上記評価関数を間接的に最小化する。

ここで、上記評価関数における車両挙動成分“Ｍｏｔｉｏｎ”が、縦ジャーク成分“ｊ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２”及び横ジャーク成分“ｊ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２”の組合せにより置換されていることに注目されたい。つまり、“ｗ_２・Ｍｏｒｔｉｏｎ（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｖ_ｉ）”＝“ｗ_２・ｊ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２＋ｗ_３・ｊ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２”＝“ｗ_２・｛ｊ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２＋ｒ_１・ｊ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２｝”である。尚、“ｗ_３＝ｗ_２×ｒ_１”（ここで、“ｒ_１”は任意の実数）とする。

縦ジャーク成分の大きさは、主に、車両１の加速又は減速に起因して変化する。横ジャーク成分の大きさは、主に、車両１の転舵に起因して変化する。例えば車両１の比較的急な減速は、縦ジャーク成分の増加をもたらし、車両１の比較的急な転舵は、主に横ジャーク成分の増加をもたらす。従って、変形された評価関数を最小化するためには、車両１の比較的ゆるやかな加減速及び転舵が求められる。

車両軌道設定部２４は、先ず、振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”各々の値を様々に変化させ、複数の軌道候補を生成する。上述の如く、振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”が決定されると、自ずと、操作周期、縦加速度、横加速度、縦ジャーク、横ジャーク、縦速度、横速度、縦位置及び横位置が決定される。このため、振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”各々の値が変化されると、軌道候補（更には、速度パターン候補）が生成されるのである。

加速度モデルを導入したことにより、例えば図５に示すように、車両１が取り得る速度領域及び軌道領域が限定される（図５の網かけ部参照）。つまり、振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”各々が取り得る値が制限される。従って、複数の速度パターン候補及び複数の軌道候補は、該速度領域及び軌道領域に含まれる。

車両軌道設定部２４は、次に、様々に変化させた複数の振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”の組合せから、変形された評価関数を最小化する振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”の組合せを選択する。そして、車両軌道設定部２４は、選択された振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”の組合せ（即ち、変形された評価関数を最小化する振幅“ハット付のＡ_ｘ”及び“ハット付のＡ_ｙ”）を用いて、最適軌道、更には最適速度パターンを求める。この一連の処理は、車両軌道設定部２４が、複数の軌道候補及び複数の速度パターン候補から、最適軌道及び最適速度パターンを求めることと同義である。

ここで、リスク成分“Ｒｉｓｋ”の値は、振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”が決定されたときに自ずと決定される縦速度、縦位置及び横位置から複数のサンプリング点（ここでは、Ｎ個のサンプリング点）各々における車両１の状態（即ち、ｘ_０，ｙ_０，ｖ_０〜ｘ_Ｎ，ｙ_Ｎ，ｖ_Ｎ）を求め、該複数の車両１の状態と、リスクフィールド取得部２３により取得されたリスクフィールドとから求められる。

最適軌道及び最適速度パターンの一例を図６に示す。図６に示す最適速度パターン及び最適軌道は、夫々、下記のように表される。

上述の如く、変形された評価関数を最小化するためには、車両１の比較的ゆるやかな加減速及び転舵が求められる。このため、車両軌道設定部２４により求められた最適速度パターン及び最適軌道パターンに従う車両１の走行は、該車両１の運転者等の搭乗者に違和感を与えない又は搭乗者の違和感を抑制することができる。

（重みの意義）
先ず、［数１］における評価関数の重みｗ_１及びｗ_２の意義について説明する。本実施形態に係るリスクフィールドの算出では、潜在リスク（図２では歩行者）が、必ず車両１の前方に進入する（例えば飛び出す）と仮定されている。しかしながら、現実では、例えばガードレールの有無等の道路構造によって、潜在リスクが車両１の前方に進入する可能性は変化する。具体的には、歩道と車道との境界にガードレールが存在する道路では、路側帯のみが設けられた道路に比べて、障害物の死角から車両１の前方に進入する歩行者は少ないと考えられる。

全ての道路においてリスク成分“Ｒｉｓｋ”及び車両挙動成分“Ｍｏｒｔｉｏｎ”の重みが一律であるとすると（即ち、ｗ_１及びｗ_２が常に１であるとすると）、例えばガードレールが存在し、障害物の死角から歩行者が車両１の前方に進入する可能性が比較的小さい道路を車両１が走行している場合に、リスク成分が過大に評価されてしまうおそれがある。そこで、重みｗ_１及びｗ_２を可変値とすれば、リスク成分の過大評価を防止することができる。

車両軌道設定部２４は、例えばＧＰＳ１３の出力や、既存のナビゲーション装置（図示せず）等から車両１が現在走行している道路の構造に係る情報（例えば車線数、歩車分離状況）を取得し、該取得された情報に基づいて、重みｗ_１及びｗ_２の少なくとも一方を変更する（ｗ_１及びｗ_２の一方の重みを大きくすることは、ｗ_１及びｗ_２の他方の重みを小さくすることと同義なので）。具体的には例えば、車両軌道設定部２４は、車両１が現在走行している道路の車線数に基づいて、重みｗ_１の初期値を該車線数で除する又は重みｗ_２の初期値を該車線数倍する。

次に、［数５］における変形された評価関数の重みｗ_２及びｗ_３の意義について説明する。上述の如く、“ｗ_２・Ｍｏｒｔｉｏｎ（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｖ_ｉ）”＝“ｗ_２・｛ｊ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２＋ｒ_１・ｊ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２｝”であり、重みｗ_２は、縦ジャーク成分及び横ジャーク成分に共通の値である。ここでは、重みｗ_２及びｗ_３の意義として、値ｒ_１を変更することの意義について説明する。

車両１と潜在リスクとの衝突を回避する方法として、車両１を減速させることと、潜在リスクがある側とは反対側に比較的大きくふくらむように車両１を転舵させることと、が挙げられる。車両１の減速は、縦ジャークの変化をもたらし、車両１の転舵は、主に横ジャークの変化をもたらす。

つまり、値ｒ_１を変更することにより、減速（即ち、速度）及び転舵のいずれを優先して、車両１と潜在リスクとの衝突を回避するかを決定することができる。具体的には、値ｒ_１を１よりも大きくすると（即ち、重みｗ_３の値を重みｗ_２の値より大きくすると）、縦ジャーク及び横ジャークが同じだけ変化しても、縦ジャーク成分“ｊ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２”の値は、横ジャーク成分“ｒ_１・ｊ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２”の値より小さくなるので、縦ジャークを比較的大きく変化させることができる。この結果として、主に車両１の速度を変更することにより、車両１と潜在リスクとの衝突が回避される。他方、値ｒ_１を１よりも小さくすると（即ち、重みｗ_３の値を重みｗ_２の値より小さくすると）、縦ジャーク及び横ジャークが同じだけ変化しても、横ジャーク成分“ｒ_１・ｊ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２”の値は、縦ジャーク成分“ｊ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２”の値より小さくなるので、横ジャークを比較的大きく変化させることができる。この結果として、主に車両１が転舵することにより、車両１と潜在リスクとの衝突が回避される。

車両軌道設定部２４は、例えばＧＰＳ１３の出力や、既存のナビゲーション装置等から車両１が現在走行している道路の構造に係る情報を取得し、該取得された情報に基づいて、値ｒ_１を変更する。具体的には例えば、車両軌道設定部２４は、車両１がセンターラインのない道路を走行している場合には、車両１が主に減速することにより、車両１と潜在リスクとの衝突を回避するように、値ｒ_１を１よりも大きくする（この結果として、重みｗ_３の値が重みｗ_２の値より大きくなる）。

（技術的効果）
本実施形態では、車両１の車両軌道が設定される際に、車両１と潜在リスクとの衝突速度に基づくリスク度合いの分布であるリスクフィールドが考慮される。このため、障害物の死角に存在する潜在リスクが考慮された車両軌道を設定することができる。加えて、車両軌道を求めるための評価関数には、リスク成分“Ｒｉｓｋ”に加えて、車両挙動成分“Ｍｏｒｔｉｏｎ”が含まれている。このため、本実施形態に係る運転支援装置は、障害物や潜在リスクを回避可能な安全性と、車両１の運転者等の違和感を抑制可能な車両挙動の滑らかさとを両立する車両軌道を設定することができる。

本実施形態に係る「ＥＣＵ２０」、「障害物検出部２１」、「潜在リスク推定部２２」、「リスクフィールド取得部２３」、「車両軌道設定部２４」は、夫々、本発明に係る「運転支援装置」、「障害物検出手段」、「潜在リスク推定手段」、「リスク情報取得手段」及び「軌道設定手段」の一例である。

＜第１変形例＞
上述した実施形態に係る運転支援装置の第１変形例について説明する。本変形例では、リスクフィールド取得部２３は、車両１の前方道路の路面状態に応じてリスクフィールドを変更する。路面状態は、リスクフィールドを算出する際の車両１の平均減速度に影響を与える。具体的には例えば、ブレーキアクチュエータの動作量が同じであっても、濡れた道路上で車両１が減速する場合の平均減速度は、乾いた道路上で車両１が減速する場合の平均減速度よりも小さい。そして、車両１の平均減速度が変化すれば、リスクフィールドにおけるリスク度合いの分布も変化する。

従って、リスクフィールド取得部２３により、車両１の前方道路の路面状態に応じてリスクフィールドが変更されれば、車両軌道設定部２４により、該路面状態も反映された、より適切な車両軌道が設定されることとなる。このように構成すれば、例えば晴天時だけでなく、降雨時や降雪時であっても、適切な車両軌道を設定することができる。

ここで、「リスクフィールドを変更する」とは、リスクフィールドが車両１の走行中に算出される場合には、前方道路の路面状態から推定される車両１の平均減速度を用いて、障害物検出部２１により検出された障害物の位置及び大きさ、潜在リスク推定部２２により推定された潜在リスク、車両１の速度及び位置、等に基づいてリスクフィールドを算出することを意味する。他方、リスクフィールドが予め算出される場合には、前方道路の路面状態から推定される車両１の平均減速度、障害物検出部２１により検出された障害物の位置及び大きさ、潜在リスク推定部２２により推定された潜在リスク、車両１の速度及び位置、等の条件を満たすリスクフィールドを選択することを意味する。

尚、前方道路の路面状態の検出方法には、既存の技術を適用可能であるので、その詳細についての説明は割愛する。

＜第２変形例＞
上述した実施形態に係る運転支援装置の第２変形例について説明する。本変形例では、［数５］における変形された評価関数に代えて、下記の評価関数が用いられる。車両軌道設定部２４は、下記式を最小化することにより、［数１］における評価関数を間接的に最小化する。

下記の評価関数では、［数１］における評価関数の車両挙動成分“Ｍｏｔｉｏｎ”が、縦ジャーク成分“ｊ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２”、横ジャーク成分“ｊ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２”、縦加速度成分“ａ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２”及び横加速度成分“ａ_ｙ（ｉ，Δｔ）^２”の組合せにより置換されている。

つまり、“ｗ_２・Ｍｏｒｔｉｏｎ（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｖ_ｉ）”＝“ｗ_２・ｊ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２＋ｗ_３・ｊ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２＋ｗ_４・ａ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２＋ｗ_５・ａ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２”＝“ｗ_２・｛ｊ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２＋ｒ_１・ｊ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２＋ｒ_２・ａ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２＋ｒ_３・ａ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２｝”である。尚、“ｗ_３＝ｗ_２×ｒ_１”、“ｗ_４＝ｗ_２×ｒ_２”及び“ｗ_５＝ｗ_２×ｒ_３”（ここで、“ｒ_１”、“ｒ_２”及び“ｒ_３”は任意の実数）とする。

車両１の車両軌道が設定される際は、上述した実施形態と同様に、車両軌道設定部２４が、様々に変化させた複数の振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”の組合せから、上記の評価関数を最小化する振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”の組合せを選択する。そして、車両軌道設定部２４は、選択された振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”の組合せ（即ち、上記の評価関数を最小化する振幅“ハット付のＡ_ｘ”及び“ハット付のＡ_ｙ”）を用いて、最適軌道、更には最適速度パターンを求める。

尚、上記の評価関数の重みｗ_４及びｗ_５の値を“０”とすると、［数５］における変形された評価関数と等しくなる。

＜第３変形例＞
上述した実施形態に係る運転支援装置の第３変形例について説明する。本変形例では、［数５］における変形された評価関数に代えて、下記の評価関数が用いられる。車両軌道設定部２４は、下記の評価関数を最小化することにより、［数１］における評価関数を間接的に最小化する。

下記式では、［数１］における評価関数の車両挙動成分“Ｍｏｔｉｏｎ”が、縦加速度成分“ａ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２”及び横加速度成分“ａ_ｙ（ｉ，Δｔ）^２”の組合せにより置換されている。

つまり、“ｗ_２・Ｍｏｒｔｉｏｎ（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｖ_ｉ）”＝“ｗ_４・ａ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２＋ｗ_５・ａ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２”＝“ｗ_２・｛ｒ_２・ａ_ｘ（ｉ・Δｔ）^２＋ｒ_３・ａ_ｙ（ｉ・Δｔ）^２｝”である。尚、“ｗ_４＝ｗ_２×ｒ_２”及び“ｗ_５＝ｗ_２×ｒ_３”（ここで、“ｒ_２”及び“ｒ_３”は任意の実数）とする。

車両１の車両軌道が設定される際は、上述した実施形態と同様に、車両軌道設定部２４が、様々に変化させた複数の振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”の組合せから、上記の評価関数を最小化する振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”の組合せを選択する。そして、車両軌道設定部２４は、選択された振幅“Ａ_ｘ”及び“Ａ_ｙ”の組合せ（即ち、上記の評価関数を最小化する振幅“ハット付のＡ_ｘ”及び“ハット付のＡ_ｙ”）を用いて、最適軌道、更には最適速度パターンを求める。

尚、［数８］における評価関数の重みｗ_２及びｗ_３の値を“０”とすると、上記の評価関数と等しくなる。

本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う運転支援装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。本発明は、更に、運転支援装置に限らず、車両の自動運転技術の分野にも適用可能である。

１…車両、１１…カメラ、１２…レーダ、１３…ＧＰＳ、１４…センサ、２０…ＥＣＵ、２１…障害物検出部、２２…潜在リスク推定部、２３…リスクフィールド取得部、２４…車両軌道設定部、２５…走行支援部、３０…各種アクチュエータ、４０…報知部

Claims (5)

1. 自車両の前方道路における障害物を検出する障害物検出手段と、
   前記障害物の死角に存在し、且つ、前記自車両の前方へ進入すると仮定される仮想的な移動体である潜在リスクを推定する潜在リスク推定手段と、
   前記自車両の実際の位置及び速度とは無関係に決定され、且つ、互いに異なる複数の前記自車両の仮想的な位置及び速度に夫々対応付けられており、夫々、前記潜在リスクの前記障害物を基準とした位置及び前記自車両の前方へ進入するときの進入速度、並びに、前記自車両と前記潜在リスクとが衝突すると想定される仮想衝突地点での衝突速度に基づく値である、複数のリスク度合いを示すリスク情報を取得するリスク情報取得手段と、
   前記自車両の位置及び速度と、前記リスク情報とから推定される前記前方道路における前記自車両と前記潜在リスクとの衝突リスクに基づいて、前記自車両の車両軌道を設定する軌道設定手段と、
   を備えることを特徴とする運転支援装置。
2. 前記軌道設定手段は、
   前記自車両の前後ジャークに基づく値及び前記自車両の横ジャークに基づく値、並びに、前記自車両の前後加速度に基づく値及び前記自車両の横加速度に基づく値、の少なくとも一方から、前記前方道路における前記自車両の車両挙動を推定し、
   前記衝突リスクに加えて、前記推定された車両挙動に基づいて、前記車両軌道を設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記軌道設定手段は、前記衝突リスクを示すリスク成分と、前記車両挙動を示す車両挙動成分とを含むコスト関数を最小化する車両軌道を、前記車両軌道として設定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. 前記リスク成分及び前記車両挙動成分各々には重みが付与されており、
   前記軌道設定手段は、前記前方道路の道路構造に基づいて、前記重みを変化させる
   ことを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
5. 前記リスク情報は、前記前方道路の路面状態に応じて変化することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の運転支援装置。