JP6498511B2 - 運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、運転支援装置に関する。

従来の運転支援装置に関する技術として、例えば特許文献１には、前方車両に追従して車両を走行させる際、車両の速度がエンジン停止設定速度以下のときにエンジンを停止してモータで走行させるハイブリッド車両の運行制御システムが記載されている。特許文献１に記載された運行制御システムでは、前方車両の車速が、エンジン停止設定速度より速く且つエンジン停止設定速度に所定の余裕速度を加えた速度より遅い場合、車両の追従速度をエンジン停止設定速度に設定し、燃費向上を優先する。

特開２００７−１８６０６９号公報

ところで、上述したような運転支援装置では、車両の加速度を制限することにより、車両の走行エネルギ（単位距離当たりの走行に必要なエネルギ）の低減を図る場合がある。しかしこの場合、運転者の加速の意図を走行に十分に反映できず、ドライバビリティが悪化する可能性がある。

そこで、本発明は、走行エネルギの低減と高いドライバビリティの確保との両立が可能な運転支援装置を提供することを課題とする。

本発明に係る運転支援装置は、先行車両に対する自車両の車間距離及び相対速度を含む先行車両情報を取得する先行車両情報取得部と、先行車両情報に基づいて、先行車両に自車両を追従させる目標追従トルクを演算する目標追従トルク演算部と、目標追従トルクを発生させるアクセル操作量である目標アクセル操作量よりも、自車両の運転者による実際のアクセル操作量である実アクセル操作量が大きい場合に、目標追従トルクで自車両が走行するように自車両の運転を支援する支援実施部と、目標アクセル操作量と実アクセル操作量との差を成分に含む第１評価関数を算出し、当該第１評価関数に基づいて目標追従トルクを補正する第１補正部と、を備え、目標追従トルクは、先行車両に対する車間距離が目標車間距離又は車間時間が目標車間時間となるように自車両を追従させ、且つ、目標車間距離よりも先行車両に近づくほど相対速度が小さくなるように減速させる特性を有する走行エネルギ低減運転を実現するトルクであり、第１補正部は、目標アクセル操作量よりも実アクセル操作量が大きい場合に、第１評価関数に応じた補正距離だけ目標車間距離を小さく、又は、第１評価関数に応じた補正時間だけ目標車間時間を小さくする。

この運転支援装置では、例えば運転者のアクセル操作量が目標アクセル操作量よりも大きい場合、目標追従トルクで自車両が走行するように運転支援が実施され、これにより、走行エネルギの省力化が可能な（無駄な減速を抑えて損失エネルギを低減可能な）走行エネルギ低減運転で、自車両が先行車両に追従可能となる。加えて、第１評価関数によれば、運転者特性に係るアクセル操作量と運転支援に係るアクセル操作量との乖離度合を表すことができ、この第１評価関数が大きいほど、例えば加速して先行車両側に寄ろうとする運転者の意図が走行に十分に反映されていないと判断できる。よって、目標アクセル操作量よりも実アクセル操作量が大きい場合、第１評価関数に応じた補正距離だけ目標車間距離を小さく、又は、第１評価関数に応じた補正時間だけ目標車間時間を小さくすることにより、当該意図を走行に十分に反映させ、高いドライバビリティを確保できる。すなわち、本発明によれば、走行エネルギの低減と高いドライバビリティの確保との両立が可能となる。

本発明に係る運転支援装置において、支援実施部は、目標アクセル操作量よりも実アクセル操作量が大きい場合に、運転者がアクセル操作を行うアクセル操作部において当該アクセル操作に抗する反力を発生させてもよい。この構成によれば、運転支援を運転者に自然に認識させることができる。また、この構成によれば、運転支援の実施中においても、例えば強い力ではアクセル操作が可能となるため、運転支援に対するオーバーライドが可能となる。

本発明に係る運転支援装置において、支援実施部は、目標アクセル操作量よりも実アクセル操作量が大きい場合に、実アクセル操作量にかかわらず、目標追従トルクに応じて駆動するように自車両の駆動源を制御してもよい。この構成によれば、目標アクセル操作量よりも実アクセル操作量が大きい場合、確実に自車両を目標追従トルクで走行させることができる。

本発明に係る運転支援装置においては、先行車両情報取得部は、自車両の周辺情報に基づいて、自車両に先行する先行他車両を先行車両として認識し、当該先行他車両に対する車間距離及び相対速度を含む先行車両情報を取得する他車両情報取得部と、周辺情報に基づいて先行他車両を認識しない場合に、仮想的に自車両の前方を仮想車速で走行する仮想車両を先行車両として設定し、当該仮想車両に対する車間距離及び相対速度を含む先行車両情報を取得する仮想車両情報取得部と、を含んでいてもよい。この構成によれば、先行他車両が実際には存在しない場合であっても、先行車両として仮想車両を設定し、当該仮想車両に対して追従走行するように運転支援を実施することが可能となる。

本発明に係る運転支援装置は、自車両の車速変化の大きさを成分に含む第２評価関数を算出し、仮想車両情報取得部で仮想車両を先行車両と設定した場合に、第１評価関数及び第２評価関数に基づいて仮想車両の仮想車速を増減又は維持する第２補正部をさらに備えていてもよい。第１評価関数がドライビリティに相関が高く、第２評価関数が走行エネルギに相関が高いことが見出される。そこで、仮想車両を先行車両とした場合において、第１及び第２評価関数に基づき仮想車両を制御することにより、走行エネルギの低減と高いドライバビリティの確保との両立を好適に実現可能となる。

本発明によれば、走行エネルギの低減と高いドライバビリティの確保との両立が可能な運転支援装置を提供することが可能となる。

第１実施形態に係る運転支援装置の構成を示す図である。 走行エネルギ低減運転を説明する図である。 他車両に対する追従走行時の走行エネルギ低減運転を説明する図である。 仮想車両に対する追従走行時の走行エネルギ低減運転を説明する図である。 図１の目標追従トルク演算部のブロック線図である。 駆動源の回転数及びアクセル開度に対する出力トルクの関係を表すマップを例示する図である。 図１の運転支援装置の構成を示す他の図である。 図１の第１補正部における補正時間の一例を示すグラフである。 図１の第２補正部における仮想車速補正量の算出を説明する図である。 図１の第２補正部における仮想車速補正量の算出を説明する他の図である。 図１の運転支援装置のＥＣＵにおける処理を例示するフローチャートである。 図１の運転支援装置のＥＣＵにおける他の処理を例示するフローチャートである。 第２実施形態に係る運転支援装置の構成を示す図である。 図１３の運転支援装置の構成を示す他の図である。 図１３の運転支援装置のＥＣＵにおける処理を例示するフローチャートである。

以下、本発明の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明において同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
［第１実施形態］

図１は、運転支援装置１００の構成を示す図である。図１に示すように、運転支援装置１００は、駆動源２０を有する自車両５０に搭載されている。駆動源２０は、自車両５０を駆動するものである。適用される駆動源２０としては、例えば、ディーゼルエンジン又はガソリンエンジン等のエンジン、及び／又は、モータが挙げられる。自車両５０としては、例えばトラックやバス等の商用車が挙げられる。なお、自車両５０としては、特に限定されず、例えば大型車両や中型車両、普通乗用車、小型車両又は軽車両等の何れであってもよい。自車両５０は、ハイブリッド車両、エンジン車両、電気自動車又は燃料電池車等の何れであってもよい。

運転支援装置１００は、自車両５０の前方を実際に走行している先行他車両又は自車両５０の前方に設定した仮想車両を先行車両とし、この先行車両に追従するように自車両５０の運転を支援する。運転支援装置１００は、車速センサ１、周辺監視センサ２、ＧＰＳ［Global Positioning System］受信部３、反力アクチュエータ４、及びＥＣＵ［Electronic Control Unit］１０、を備えている。

車速センサ１は、自車両５０の速度を検出する検出器である。車速センサ１としては、例えば、自車両５０の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフト等に対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。車速センサ１は、検出した車速情報をＥＣＵ１０に送信する。

周辺監視センサ２は、自車両５０の周辺情報を検出する検出機器である。周辺監視センサ２は、カメラ、レーダー、及びレーザレーダのうち少なくとも一つを含む。カメラは、自車両５０の周辺情報を撮像する撮像機器である。カメラは、例えば、自車両５０のフロントガラスの裏側に設けられている。カメラは、撮像情報を周辺情報としてＥＣＵ１０へ送信する。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。

レーダーは、電波（例えばミリ波）を利用して自車両５０の外部の障害物を検出する。レーダーは、電波を自車両５０の周囲に発信し、障害物で反射された電波を受信することで障害物を検出する。レーダーは、検出した障害物情報を周辺情報としてＥＣＵ１０へ送信する。レーザレーダは、光を利用して自車両５０の外部の障害物を検出する。レーザレーダは、光を自車両５０の周囲に出射し、障害物で反射された光を受光することで反射点までの距離を計測し、障害物を検出する。レーザレーダは、検出した障害物情報を周辺情報としてＥＣＵ１０へ送信する。なお、周辺監視センサ２としてのカメラ、ライダー及びレーダーは、必ずしも重複して備える必要はない。

ＧＰＳ受信部３は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信して、自車両５０の現在位置を示す位置情報を取得する。位置情報には、例えば緯度及び経度が含まれる。ＧＰＳ受信部３は、測定した自車両５０の位置情報をＥＣＵ１０へ出力する。なお、ＧＰＳ受信部３に代えてもしくは加えて、自車両５０の位置情報を取得できる他の手段を用いてもよい。

反力アクチュエータ４は、運転者がアクセル操作を行うアクセルペダル（アクセル操作部）５において、そのアクセル操作に抗する反力を発生させる。反力は、運転者によるアクセルペダル５の踏込を妨げるように当該踏込に対して抵抗となる力である。反力アクチュエータ４は、アクセルペダル５に接続されている。例えば反力アクチュエータ４は、電動モータと電動モータの出力軸に連結されたアームとを有し、電動モータがアームに回転トルクを加えることによりアクセルペダル５に反力を付与する。反力アクチュエータ４は、ＥＣＵ１０からの制御信号に基づき動作制御され、後述するように、目標アクセル操作量よりも実アクセル操作量が大きい場合にアクセルペダル５において反力を発生させる。

ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ１０では、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行することで、各種の制御を実行する。ＥＣＵ１０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。

ＥＣＵ１０は、走行履歴記憶部Ｄ、先行車両情報取得部１１、目標追従トルク演算部１２、目標アクセル開度演算部１３、実アクセル開度取得部１４、反力算出部１５、反力アクチュエータ制御部１６、駆動制御部１７、第１補正部１８、及び第２補正部１９を有する。なお、以下においては、Ｖ_ｆを自車両５０の車速、Ｘ_distを先行車両との車間距離、Ｖ_ｐを先行他車両の車速、Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}を仮想車両の車速として説明する。

走行履歴記憶部Ｄは、自車両５０の過去における位置、時間及び車速Ｖ_ｆに関する走行履歴を記憶して蓄積する。具体的には、走行履歴記憶部Ｄは、車速センサ１から出力された自車両５０の車速情報を、ＧＰＳ受信部３から出力された位置情報と関連付けて記憶する。

先行車両情報取得部１１は、先行車両に対する自車両５０の車間距離Ｘ_dist及び相対速度を含む先行車両情報を取得する。先行車両情報取得部１１は、他車両情報取得部１１ａ及び仮想車両情報取得部１１ｂを含む。先行車両情報取得部１１は、周辺監視センサ２の周辺情報に基づいて、自車両５０の前方を実際に走行する先行他車両が存在するか否かを判定する。先行他車両が存在する場合、他車両情報取得部１１ａにより当該先行他車両との車間距離Ｘ_dist及び相対速度を先行車両情報として取得する。一方、先行他車両が存在しない場合、自車両５０の前方を仮想的に走行する仮想車両との車間距離Ｘ_dist及び相対速度を先行車両情報として取得する。

他車両情報取得部１１ａは、先行他車両が存在する場合、周辺監視センサ２の周辺情報に基づいて先行他車両を先行車両として認識する。他車両情報取得部１１ａは、周辺監視センサ２の周辺情報に基づいて、先行車両との車間距離Ｘ_distを取得する。他車両情報取得部１１ａは、車間距離Ｘ_distの微分値を先行車両との相対速度として取得する。

仮想車両情報取得部１１ｂは、先行他車両が存在せず、周辺監視センサ２の周辺情報から先行他車両を認識しない場合に、仮想的に自車両の前方を仮想車速Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}で走行する仮想車両を設定する。仮想車速Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}としては、ＧＰＳ受信部３からの位置情報及び走行履歴記憶部Ｄからの走行履歴に基づいて、過去に現在地点付近を走行したときの自車両５０の車速Ｖ_ｐが設定される。例えば、仮想車速Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}としては、過去において、現在地点を走行した時点を含む一定時間内における自車両５０の平均車速が設定される。例えば一定時間は、実験、過去の実績及び経験、並びにシミュレーション等に基づき定めることができ、固定値又は変動値であってもよい。

仮想車両情報取得部１１ｂは、自車両５０の車速Ｖ_ｆ及び仮想車速Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}から、仮想車両に対する相対速度を算出して取得する。仮想車両情報取得部１１ｂは、下式（１）により、仮想車両に対する車間距離Ｘ_distを取得する。下式（１）における時間ｔは、仮想車両に追従走行を開始してからの時間である。

Ｘ_{０_img}は、仮想車両に追従走行を開始した時点（瞬間）の仮想車間距離である。仮想車間距離Ｘ_{０_img}は、目標車間時間Ｔ_{h_opt}と、仮想車両に追従走行を開始した時点の車速Ｖ_ｆ（０）との積（＝Ｔ_{h_opt}・Ｖ_ｆ（０））で表される。車間距離Ｘ_distは、その飽和を防止するため、下式（２）とする。車間距離Ｘ_distは、追従走行として意味を成す範囲の距離を有しており、車間距離の最大値Ｘ_{dist_max}は１００［ｍ］〜２００［ｍ］とされる。

目標追従トルク演算部１２は、先行車両情報取得部１１で取得した先行車両情報に基づいて、先行車両に自車両５０を追従させる目標追従トルクを演算する。目標追従トルクは、先行車両に対する車間時間が目標車間時間Ｔ_{h_opt}となるように自車両５０を追従させる、又は、車間距離Ｘ_distが目標車間距離（＝Ｔ_{h_opt}・Ｖ_ｆ）となるように自車両５０を追従させるトルクである。加えて、目標追従トルクは、走行エネルギ低減運転を実現するトルクである。ここで、走行エネルギ低減運転について、以下に説明する。

図２は、走行エネルギ低減運転を説明するためのグラフである。走行エネルギ低減運転とは、単位距離当たりの走行に必要なエネルギ［Ｗｈ／ｋｍ］を低減させる運転である。走行エネルギ低減運転は、省燃費運転とも称される。走行エネルギ低減運転は、加速度を制御量とするのではなく、車速を制御量としており、極力、減速させない運転操作（つまり、投入したエネルギを捨てない運転操作）の実現を図るものである。

図２に示すように、車速パターンＡと車速パターンＢとは、発進から停車までに同一距離を走行している。一方で、車速パターンＡは、車速パターンＢと比較して、加速度が小さいものの、同一距離を走行後は損失エネルギが大きい（走行エネルギが大きい）運転になる。これは、自車両５０の運動エネルギが車速Ｖ_ｆの二乗に比例することから、車速Ｖ_ｆを過剰に上昇させると二次関数的に投入エネルギが増加することに起因する。そこで、走行エネルギ低減運転においては、予め減速が見込まれるような場面では、速度を制限することで損失エネルギを減すことが図られる。車速Ｖ_ｆの振動に関しても同様に、車速Ｖ_ｆが３０［ｋｍ／ｈ］±１０［ｋｍ／ｈ］で波状走行するよりも、車速が１００［ｋｍ／ｈ］±５［ｋｍ／ｈ］で走行するほうが損失エネルギは大きくなることから、この場合には、例えば１００［ｋｍ／ｈ］で車速Ｖ_ｆが制限される。これにより、無駄な減速が抑えられて損失エネルギの低減が可能である。

図３は、走行エネルギ低減運転により先行他車両に追従するシチュエーションを例示する図である。図３（ａ）は、走行エネルギ低減運転モデルの概略図であり、図３（ｂ）は、車速パターンを例示するグラフである。図３（ａ）に示すように、先行他車両６１を先行車両６０として追従する走行エネルギ低減運転は、先行他車両６１との間にバネ６ａ及びダンパ６ｂを有するバネ減衰系モデル６を用いて表すことができる。このような走行エネルギ低減運転は、目標車間距離よりも先行他車両６１に近づくほど相対速度が小さくなるように減速させる特性を有する。換言すると、本実施形態の走行エネルギ低減運転は、バネ６ａ及びダンパ６ｂの作用によって、車速変化が鈍感となって先行他車両６１に近づき難く、且つ、近づくほど遠ざけるような特性を有する。

図３（ｂ）に示すように、一般的な追従運転による車速Ｖ_０は、先行他車両６１の車速Ｖ_ｐを大きく超える場合がある。また、車速Ｖ_０では、無駄な加減速のために波状走行となる部分を有する。これに対して、走行エネルギ低減運転による車速Ｖ_ｆは、車速制限を有しており、無駄な加減速が抑制されるように制御される。

図４は、走行エネルギ低減運転により仮想車両に追従するシチュエーションを例示する図である。図４（ａ）は、走行エネルギ低減運転モデルの概略図であり、図４（ｂ）は、車速パターンを例示するグラフである。図４（ａ）に示すように、仮想車両６２を先行車両６０として追従する走行エネルギ低減運転は、図３（ａ）に示す概略図と同様に、仮想車両６２との間にバネ６ａ及びダンパ６ｂを有するバネ減衰系モデル６を用いて表すことができる。このような走行エネルギ低減運転は、目標車間距離よりも仮想車両６２に近づくほど相対速度が小さくなるように減速させる特性を有する。換言すると、本実施形態の走行エネルギ低減運転は、バネ６ａ及びダンパ６ｂの作用によって、車速変化が鈍感となって仮想車両６２に近づき難く、且つ、近づくほど遠ざけるような特性を有する。

図４（ｂ）に示すように、一般的な運転による車速Ｖ_０では、速度の出し過ぎによるエネルギロスが生じる場合がある。また、車速Ｖ_０では、無駄な加減速のために波状走行となる部分を有する。これに対して、走行エネルギ低減運転による車速Ｖ_ｆは、車速制限を有している。走行エネルギ低減運転による車速Ｖ_ｆは、速度の出し過ぎによるエネルギロスを抑制し且つ無駄な加減速が抑制されるように制御される。図示する例では、仮想車速Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}をスピードリミッタとして自車両５０の走行に作用させることが可能である。なお、図示するように、本実施形態の走行エネルギ低減運転では、制限された車速範囲内であれば、運転者は任意に車速Ｖ_ｆを設定することが可能である。

図５は、目標追従トルク演算部１２のブロック線図である。目標追従トルク演算部１２は、図５に示すブロック線図に基づく演算を実行し、目標追従トルクＴ_{drv_ref}を取得する。具体的には、目標追従トルク演算部は、下式（３）に従い、先行車両情報取得部１１で取得した先行車両情報及び自車両５０の車速情報に基づいて、目標追従トルクＴ_{drv_ref}を演算する。但し、駆動源２０の制約条件により、目標追従トルクＴ_{drv_ref}は下式（４）とする。

ここで、Ｇ_{X_opt}は、先行車両６０との車間距離Ｘ_distに対する規範ゲインである。Ｇ_{V_opt}は、先行車両６０との相対速度に対する規範ゲインである。Ｔ_{ｈ_opt}は、先行車両との目標車間時間（規範車間時間）である。Ｔ_{ｈ_opt}・Ｖ_ｆは、目標車間時間Ｔ_{ｈ_opt}に車速Ｖ_ｆを乗算してなる目標車間距離である。換言すると、目標車間距離は、目標車間時間Ｔ_{ｈ_opt}に車速Ｖ_ｆを乗算することにより算出される。Ｔ_{ref_max}は、駆動源２０の加速性能に応じたトルクであり、例えば、エンジン及び／又はモータの最大出力トルクに対応する。Ｔ_{ref_min}は、主制動装置以外の減速性能に応じたトルクであり、例えば、エンジンブレーキとモータとリターダとにおける最大出力トルクに対応する。

規範ゲインＧ_{X_opt}，Ｇ_{V_opt}及び目標車間時間Ｔ_{ｈ_opt}は、例えば走行エネルギが小さい（燃費の良い）運転の運転データを用いて、上記（３）式で示したモデル構造に対して同定を行うことにより取得できる。これに加えて、規範ゲインＧ_{X_opt}，Ｇ_{V_opt}及び目標車間時間Ｔ_{ｈ_opt}は、制御工学的観点から、図５に示す系の安定性（減衰）を向上させるように調整を行う。定性的には、規範ゲインＧ_{X_opt}を小さくし、規範ゲインＧ_{V_opt}を大きくし、目標車間時間Ｔ_{ｈ_opt}を大きくすることで、走行エネルギの低減に対して有利になる。

規範ゲインＧ_{X_opt}，Ｇ_{V_opt}及び目標車間時間Ｔ_{ｈ_opt}は、走行エネルギ低減運転を適切に実現するために、予め設定されて記憶された値である。規範ゲインＧ_{X_opt}，Ｇ_{V_opt}及び目標車間時間Ｔ_{ｈ_opt}は、実験、過去の実績及び経験、並びにシミュレーション等に基づいて定めてもよい。規範ゲインＧ_{X_opt}，Ｇ_{V_opt}及び目標車間時間Ｔ_{ｈ_opt}は、固定値であってもよいし、変動値であってもよい。

図６は、駆動源２０の回転数及びアクセル開度に対する出力トルクの関係を表すマップＭの一例を示すグラフである。図６中において、Ｌ１はアクセル全開時のエンジンブレーキトルクであり、Ｌ２はモータ負側（回生）トルクである。図示するように、自車両５０がハイブリッド車両の場合、減速側のトルクには、モータ負側トルクＬ２が含まれてもよい。

目標アクセル開度演算部１３は、予め設定され記憶されたマップＭを参照して、目標追従トルク演算部１２で得られた目標追従トルクＴ_{drv_ref}を発生させるアクセル操作量である目標アクセル開度（目標アクセル操作量）Ａ_{ccp_ref}を演算する。具体的には、目標アクセル開度演算部１３は、目標追従トルク演算部１２で目標追従トルクＴ_{drv_ref}が取得されると、マップＭにおいて、そのときの駆動源２０の回転数で目標追従トルクＴ_{drv_ref}が発生するアクセル開度を探索し、そのアクセル開度を目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}として取得する。なお、目標追従トルクＴ_{drv_ref}から目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}を取得する手法及び／又は構成としては、特に限定されず、公知の手法を採用することができる。

図７は、運転支援装置１００の構成を示す他の図である。図１及び図７に示すように、実アクセル開度取得部１４は、自車両５０の運転者７による実際のアクセル操作量である実アクセル開度（実アクセル操作量）Ａ_ccpを取得する。例えば実アクセル開度取得部１４は、アクセルペダル５の変位量を検出するセンサの検出結果に基づいて、実アクセル開度Ａ_ccpを取得する。実アクセル開度Ａ_ccpを取得する手法及び／又は構成としては、特に限定されず、公知の手法を採用することができる。

反力算出部１５は、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きい場合に、反力アクチュエータ４によりアクセルペダル５で発生させる反力Ｆ_Pedalを算出する。反力算出部１５は、下式（５）に例示するように実アクセル開度Ａ_ccp及び目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}の関数として、反力Ｆ_Pedalを算出する。反力Ｆ_Pedalは、運転者７によるアクセルペダル５の踏込を完全には阻止せずに、一定以上の踏込力に対しては当該踏込を許容する力とされる。

反力アクチュエータ制御部１６は、反力アクチュエータ４の動作を制御する。反力アクチュエータ制御部１６は、反力算出部１５で算出した反力Ｆ_Pedalに応じた制御信号を、反力アクチュエータ４に出力する。これにより、反力アクチュエータ制御部１６は、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きい場合に、反力アクチュエータ４を介してアクセルペダル５において反力Ｆ_Pedalを発生させる。

駆動制御部１７は、実アクセル開度取得部１４で取得した実アクセル開度に応じて駆動するように、駆動源２０の駆動を制御する。例えば駆動制御部１７は、予め設定されて記憶されたマップを参照し、実アクセル開度取得部１４で取得した実アクセル開度に対応する回転数及び出力トルクとなるように、駆動源２０の駆動を制御する。

図８は、第１補正部１８により補正する補正時間ΔＴ_{h_opt}の一例を示すグラフである。第１補正部１８は、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}と実アクセル開度Ａ_ccpとの差を成分に含む第１評価関数Ｊ_１を算出し、その第１評価関数Ｊ_１に基づいて目標追従トルクＴ_{drv_ref}を補正する。具体的には、第１補正部１８は、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きい場合、下式（６）により、所定時間ｔ_wにおける第１評価関数Ｊ_１を算出する。第１評価関数Ｊ_１によれば、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}と実アクセル開度Ａ_ccpとの乖離を評価できる。第１評価関数Ｊ_１は、ドライビリティに相関が高いパラメータである。

下式（７）に示すように、所定時間ｔ_wは、所定の時間域であり、第１時点ｔ_{w_stt}から第２時点ｔ_{w_end}までの時間窓で表すことができる。所定時間ｔ_wは、現時点の直近の時間域としてもよく、この場合、第２時点ｔ_{w_end}を現時点とすることができる。所定時間ｔ_w、第１時点ｔ_{w_stt}及び第２時点ｔ_{w_end}は、第１評価関数Ｊ_１を適切に算出するために、予め設定された値である。所定時間ｔw、第１時点ｔ_{w_stt}及び第２時点ｔ_{w_end}は、例えば実験、過去の実績及び経験、並びにシミュレーション等に基づいて定めてもよく、固定値又は変動値であってもよい。

第１補正部１８は、下式（８）に示すように、第１評価関数Ｊ_１に応じた補正時間ΔＴ_{h_opt}だけ、目標追従トルクＴ_{drv_ref}を演算する上式（３）の目標車間時間Ｔ_{h_opt}を小さくする。補正時間ΔＴ_{h_opt}は、第１評価関数Ｊ_１の関数で表される。図８に示す例では、補正時間ΔＴ_{h_opt}は、第１評価関数Ｊ_１が所定値以下の場合には第１評価関数Ｊ_１に比例するように増大し、所定値よりも大きい場合には一定となる値である。なお、補正後の目標車間時間Ｔ_{h_opt}は、下式（９）に示すように、下限時間Ｔ_{h_optlim}以上とされる。下限時間Ｔ_{h_optlim}は、人間が先行車両６０に対して追突せずに停車できる運転操作の実施に必要な最低限の時間である。下限時間Ｔ_{h_optlim}は、例えば０．８［ｓ］〜１．０［ｓ］程度とされる。

第２補正部１９は、自車両５０の車速変化の大きさを成分に含む第２評価関数Ｊ_２を算出する。具体的には、第２補正部１９は、走行履歴記憶部Ｄの走行履歴に基づいて、下式（１０）により、所定時間ｔ_ｗにおける走行距離Ｄ_twを算出する。第２補正部１９は、走行履歴記憶部Ｄの走行履歴及び算出した走行距離Ｄ_twに基づいて、下式（１１）により、所定時間ｔ_ｗにおける第２評価関数Ｊ_２を算出する。Ｖ_actは、走行履歴に記憶された自車両５０の車速である。第２評価関数Ｊ_２によれば、自車両５０の車速Ｖ_ｆの変化度合（加減速頻度）を評価できる。第２評価関数Ｊ_２は、走行エネルギに相関が高いパラメータである。

第２補正部１９は、仮想車両情報取得部１１ｂで仮想車両６２を先行車両６０と設定した場合に、第１評価関数Ｊ_１及び第２評価関数Ｊ_２に基づいて仮想車速Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}を増減又は維持する。第２補正部１９は、第１評価関数Ｊ_１及び第２評価関数Ｊ_２から、ファジー推論（ファジー制御）に基づいて仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を算出し、この仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}だけ仮想車速Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}を補正する。

ファジー推論は、人間の経験的操作を制御則に反映する手法である。ファジー推論によれば、性質と具体的な数値を結びつける推論を可能となる。第２補正部１９におけるファジー推論は、第１評価関数Ｊ_１及び第２評価関数Ｊ_２に関する各メンバシップ関数を前件部とし、仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}に関するメンバシップ関数を後件部する。第２補正部１９は、第１〜第４ファジールールを定義し、これら第１〜第４ファジールールに基づいて第１評価関数Ｊ_１及び第２評価関数Ｊ_２に対する適合度を求め、仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}に関するメンバシップ関数に重心法を適用することで、非ファジー化（仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を決定）する。以下に詳説する。

第２補正部１９は、第１ファジールールとして、「第１評価関数Ｊ_１が小さく第２評価関数Ｊ_２が小さい場合に仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を維持する」という条件を定義する。これは、第２評価関数Ｊ_２が小さいので加減速頻度が少ない、すなわち燃費の良い（エネルギ損失の少ない）走り方をしていることになる。さらに第１評価関数Ｊ_１が小さいため、運転者７は現在の走り方に対してフラストレーションを抱いていないことになる。したがって、仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}は妥当な設定となっていると推測でき、値を変化させずに仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}＝０とすることによる。

第２補正部１９は、第２ファジールールとして、「第１評価関数Ｊ_１が小さく第２評価関数Ｊ_２が大きい場合に仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を減少させる」という条件を定義する。これは、第２評価関数Ｊ_２が大きいので加減速頻度が多い、すなわち燃費の悪い（エネルギ損失の多い）走り方をしていることになる。これに対して、第１評価関数Ｊ_１は小さいため、運転者７は現在の走り方に対してフラストレーションを抱いていないことになる。したがって、仮想車速Ｖ_{p_img}が過剰な設定となっている（運転者７を自由にさせすぎており、もう少し低エネルギ走行に移行できる状態である）と推測できるため、値を減少させて仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}＜０とすることによる。

第２補正部１９は、第３ファジールールとして、「第１評価関数Ｊ_１が大きく第２評価関数Ｊ_２が小さい場合に仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を増加させる」という条件を定義する。これは、第２評価関数Ｊ_２が小さいので加減速頻度が少ない、すなわち燃費の良い（エネルギ損失の少ない）走り方をしていることになる。これに対して、第１評価関数Ｊ_１が大きいため、運転者７は現在の走り方に対してフラストレーションを抱いていることになる。したがって、仮想車速Ｖ_{p_img}が過小な設定（運転者７の運転操作を走行エネルギ低減運転寄りに規制し過ぎている状態）となっていると推測できるため、値を増加させて仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}＞０とすることによる。

第２補正部１９は、第４ファジールールとして、「第１評価関数Ｊ_１が大きく第２評価関数Ｊ_２が大きい場合に仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を増加させる」という条件を定義する。これは、第２評価関数Ｊ_２が大きいので加減速頻度が多い、すなわち燃費の悪い（エネルギ損失の多い）走り方をしていることになる。さらに、第１評価関数Ｊ_１が大きいため、運転者７は現在の走り方に対してフラストレーションを抱いていることになる。したがって、仮想車速Ｖ_{p_img}が過小な設定（運転者７の運転操作を走行エネルギ低減運転寄りに規制し過ぎている状態）となっていると推測できるため、値を増加させて仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}＞０とすることによる。

なお、第４ファジールールでは、第２評価関数Ｊ_２が大きいため、本来は「運転操作を走行エネルギ低減運転寄りに規制」を継続すべきであるとも考えられる。しかし、第１評価関数Ｊ_１が高止まりする状態が継続すると、運転者７は運転支援に不満を持つ。このことは、運転支援自体の使用を拒絶させる最も大きな要因となる。したがって、本実施形態では、第４ファジールールにおいて、第２評価関数Ｊ_２によらず第１評価関数Ｊ_１が大きい場合に、運転者７の意思を尊重する選択を採っている。各メンバシップ関数は、目標となる走行エネルギ、及び、例えば実際の交通環境下で取得したデータ等の統計データに基づいて、適合して設定することができる。

図９は、第２補正部１９における仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}の算出を説明するグラフである。図１０は、第２補正部１９における仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}の算出を説明する他のグラフである。仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}の算出の一例について、図９及び図１０を参照して説明する。各図において縦軸は適合度を示す。以下の例では、第１評価関数Ｊ_１として値Ｚ１が算出され、第２評価関数Ｊ_２として値Ｚ２が算出されたとして説明する。

図９（ａ）に示すように、まず第１ファジールールに基づく適合度を求める。具体的には、第１評価関数Ｊ_１に関して小さい（ドライビリティ良）を表すメンバシップ関数において、値Ｚ１の適合度Ｏ１Ａを求める。第２評価関数Ｊ_２に関して小さい（損失小）を表すメンバシップ関数において、値Ｚ２の適合度Ｏ２Ａを求める。適合度Ｏ１Ａ及び適合度Ｏ２ＡにＭＩＮ演算を施す。そして、仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}に関して維持を表すメンバシップ関数において、適合度Ｏ１Ａ及び適合度Ｏ２Ａのうち小さい適合度Ｏ２Ａについての値を頂部とする台形領域（ファジー集合）を、後件部の値Ｏ３Ａとする。

図９（ｂ）に示すように、第２ファジールールに基づく適合度を求める。具体的には、第１評価関数Ｊ_１に関して小さい（ドライビリティ良）を表すメンバシップ関数において、値Ｚ１の適合度Ｏ１Ｂを求める。第２評価関数Ｊ_２に関して大きい（損失大）を表すメンバシップ関数において、値Ｚ２の適合度Ｏ２Ｂを求める。適合度Ｏ１Ｂ及び適合度Ｏ２ＢにＭＩＮ演算を施す。そして、仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}に関して減少を表すメンバシップ関数において、適合度Ｏ１Ｂ及び適合度Ｏ２Ｂのうち小さい適合度Ｏ２Ｂについての値を頂部とする台形領域を、後件部の値Ｏ３Ｂとする。

図１０（ａ）に示すように、第３ファジールールに基づく適合度を求める。具体的には、第１評価関数Ｊ_１に関して大きい（ドライビリティ悪）を表すメンバシップ関数において、値Ｚ１の適合度Ｏ１Ｃを求める。第２評価関数Ｊ_２に関して小さい（損失小）を表すメンバシップ関数において、値Ｚ２の適合度Ｏ２Ｃを求める。適合度Ｏ１Ｃ及び適合度Ｏ２ＣにＭＩＮ演算を施す。そして、仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}に関して増加を表すメンバシップ関数において、適合度Ｏ１Ｃ及び適合度Ｏ２Ｃのうち小さい適合度Ｏ１Ｃについての値を頂部とする台形領域を、後件部の値Ｏ３Ｃとする。

図１０（ｂ）に示すように、第４ファジールールに基づく適合度を求める。具体的には、第１評価関数Ｊ_１に関して大きい（ドライビリティ悪）を表すメンバシップ関数において、値Ｚ１の適合度Ｏ１Ｄを求める。第２評価関数Ｊ_２に関して大きい（損失大）を表すメンバシップ関数において、値Ｚ２の適合度Ｏ２Ｄを求める。適合度Ｏ１Ｄ及び適合度Ｏ２ＤにＭＩＮ演算を施す。そして、仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}に関して増加を表すメンバシップ関数において、適合度Ｏ１Ｄ及び適合度Ｏ２Ｄのうち小さい適合度Ｏ１Ｄについての値を頂部とする台形領域を、後件部の値Ｏ３Ｄとする。

その後、得られた後件部の値Ｏ３Ａ〜Ｏ３Ｄを合成するＭＡＸ演算を施し、合成した値Ｏ３Ａ〜Ｏ３Ｄに重心法を適用し、仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を算出する。具体的には、後件部の値Ｏ３Ａ〜Ｏ３Ｄを重ね合わせ、重ね合わせた領域の重心位置の横軸の値を、仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}をとして算出する。

なお、仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}は、ＥＣＵ１０の演算サイクルに依存する。仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}は、急激な変化がドライバビリティの面から望ましくないとして、例えば０．５［ｋｍ／ｈ／ｓ］〜１［ｋｍ／ｈ／ｓ］程度とされる。ドライバビリティは、運転のしやすさであり、運転性とも称される。ドライバビリティは、例えば、運転者７の意図どおりの加速走行、定常走行又は減速走行ができることの評価をいう。

次に、運転支援装置１００で実行される処理について、図１１及び図１２のフローチャートを参照しつつ説明する。

図１１は、運転支援装置１００のＥＣＵ１０における処理の一例を示すフローチャートである。運転支援装置１００では、例えば運転者７の操作により運転支援（追従走行）の実行が要求された場合、ＥＣＵ１０において以下の処理を所定処理周期で繰り返し実行する。

図１１に示すように、まず、車速センサ１から、自車両５０の車速に関する車速情報を取得する。周辺監視センサ２から周辺情報を取得する。ＧＰＳ受信部３から自車両５０の位置情報を取得する（Ｓ１）。また、取得した自車両５０の車速情報及び位置情報を、走行履歴記憶部Ｄに記憶して蓄積する。自車両５０の車速が、予め設定された最低基準速度よりも大きいか否かを判定する（Ｓ２）。最低基準速度は、それ以下の場合には追従走行が想定されない速度であって、例えば５［ｋｍ／ｈ］〜１０［ｋｍ／ｈ］とされる。

上記Ｓ２でＹｅｓの場合、先行車両情報取得部１１により先行他車両６１が存在するか否かを判定する（Ｓ３）。上記Ｓ３でＹｅｓの場合、他車両情報取得部１１ａにより、先行他車両６１に対する車間距離Ｘ_dist及び相対速度を先行車両情報として取得する（Ｓ４）。上記Ｓ３でＮｏの場合、仮想車両情報取得部１１ｂにより仮想車両６２を設定する（Ｓ５）。そして、仮想車両情報取得部１１ｂにより、仮想車両６２に対する車間距離Ｘ_dist及び相対速度を先行車両情報として取得する（Ｓ６）。

上記Ｓ４又は上記Ｓ６の後、目標追従トルク演算部１２により、先行車両情報及び自車両５０の車速情報に基づいて目標追従トルクＴ_{drv_ref}を演算し取得する（Ｓ７）。目標アクセル開度演算部１３により、目標追従トルクＴ_{drv_ref}及びマップＭに基づいて目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}を演算し取得する（Ｓ８）。実アクセル開度取得部１４により、実アクセル開度Ａ_ccpを取得する（Ｓ９）。上記Ｓ２でＮＯの場合又は上記Ｓ９の後、次周期の処理へ移行する。

図１２（ａ）は、運転支援装置１００のＥＣＵ１０におけるペダル反力制御処理の一例を示すフローチャートである。運転支援装置１００では、例えば目標アクセル開度演算部１３により目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}を演算した場合、図１１に示す一連の上記処理に併せて、以下の処理を所定周期で繰り返し実行する。

図１２（ａ）に示すように、まず、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きいか否かを判定する（Ｓ１１）。上記Ｓ１１でＹｅｓの場合、反力算出部１５により反力Ｆ_Pedalを算出する（Ｓ１２）。反力アクチュエータ制御部１６により反力アクチュエータ４を制御し、アクセルペダル５にて反力Ｆ_Pedalを発生させる（Ｓ１３）。これにより、運転者７によるアクセルペダル５の踏込が、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}以上踏み込まないように反力Ｆ_Pedalによって規制されることになる。

上記Ｓ１１でＮｏの場合、又は、上記Ｓ１３の後、駆動制御部１７により、実アクセル開度取得部１４で取得した実アクセル開度Ａ_ccpに対応する回転数及び出力トルクとなるように駆動源２０の駆動を制御する。そして、次周期の処理へ移行する。

図１２（ｂ）は、運転支援装置１００のＥＣＵ１０における補正制御処理の一例を示すフローチャートである。運転支援装置１００では、例えば目標アクセル開度演算部１３により目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}を演算した場合、図１１及び図１２（ａ）に示す一連の上記処理に併せて、以下の処理を所定周期で繰り返し実行する。

図１２（ｂ）に示すように、まず、第１補正部１８により、第１評価関数Ｊ_１を演算する（Ｓ２１）。第１補正部１８により、第１評価関数Ｊ_１に応じた補正時間ΔＴ_{h_opt}だけ目標車間時間Ｔ_{h_opt}を小さくする（Ｓ２２）。第２補正部１９により、先行車両６０が仮想車両６２か否か、すなわち、仮想車両情報取得部１１ｂで仮想車両６２を先行車両６０と設定したか否かを判定する（Ｓ２３）。

上記Ｓ２３でＹｅｓの場合、第２補正部１９により、第２評価関数Ｊ_２を演算する（Ｓ２４）。第２補正部１９により、第１評価関数Ｊ_１及び第２評価関数Ｊ_２から、ファジー推論に従って仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を算出し、この仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}だけ仮想車速Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}を補正する（Ｓ２５）。上記Ｓ２３でＮｏの場合、又は上記Ｓ２５の後、次周期の処理へ移行する。

以上、運転支援装置１００では、運転者７による実アクセル開度Ａ_ccpが目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも大きい場合、目標追従トルクＴ_{drv_ref}で自車両５０が走行するように運転が支援される。これにより、走行エネルギの省力化が可能な（無駄な減速を抑えて損失エネルギを低減可能な）走行エネルギ低減運転で、自車両５０が先行車両６０に追従可能となる。

加えて、第１評価関数Ｊ_１は、運転者特性に係るアクセル開度と運転支援に係るアクセル開度との乖離度合を表すことができる。第１評価関数Ｊ_１が大きいほど、運転者７のアクセル操作を走行エネルギ低減運転寄りに規制し過ぎており、加速して先行車両６０側に寄ろうとする運転者７の意図が走行に十分に反映されていないと判断できる。よって、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きい場合、第１評価関数Ｊ_１に応じた補正時間ΔＴ_{h_opt}だけ目標車間時間Ｔ_{h_opt}を小さくすることにより、当該意図を走行に十分に反映させ、高いドライバビリティを確保できる。したがって、運転支援装置１００によれば、走行エネルギの低減と高いドライバビリティの確保との両立が可能となる。

運転支援装置１００では、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きい場合、アクセル開度が目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}となるように物理的に制御される。すなわち、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きい場合に、アクセルペダル５においてアクセル操作に抗する反力Ｆ_Pedalを発生させる。これにより、運転支援を運転者７に自然に認識させることができる。また、反力Ｆ_Pedalが生じている場合においても、例えば強い踏込力ではアクセルペダル５を踏むことが可能であるため、運転支援に対するオーバーライドが可能となる。

運転支援装置１００では、先行車両情報取得部１１が他車両情報取得部１１ａと仮想車両情報取得部１１ｂとを含んでいる。他車両情報取得部１１ａは、先行他車両６１を先行車両６０として認識し、先行他車両６１に対する先行車両情報を取得する。一方で、先行他車両６１を認識しない場合、仮想車両情報取得部６１ｂは、仮想車両６２を先行車両６０として設定し、仮想車両６２に対する先行車両情報を取得する。これにより、先行他車両６１が実際には存在しない場合であっても、先行車両６０として設定した仮想車両６２に対して追従走行するように運転支援を実施できる。

ところで、第１評価関数Ｊ_１がドライビリティに相関が高く、第２評価関数Ｊ_２が走行エネルギに相関が高いことが見出される。そこで、運転支援装置１００では、仮想車両６２を先行車両６０とした場合（先行他車両６１が存在しない状態での走行時）において、第１評価関数Ｊ_１及び第２評価関数Ｊ_２に基づき仮想車両Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}を制御することにより、走行エネルギの低減と高いドライバビリティの確保との両立を好適に実現可能となる。

また、運転支援装置１００の第２補正部１９では、第１評価関数Ｊ_１及び第２評価関数Ｊ_２からファジー推論に基づき仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を算出し、この仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}だけ仮想車速Ｖ_{ｐ_ｉｍｇ}を補正する。ファジー推論を利用することにより、「ドライビリティ」という定性的な制御目標を、「車速」という定量値に置き換えることができる。
［第２実施形態］

次に、第２実施形態について説明する。本実施形態の説明では、第１実施形態と異なる点について説明する。

図１３は、運転支援装置２００の構成を示す図である。図１４は、運転支援装置２００の構成を示す他の図である。図１３及び図１４に示すように、運転支援装置２００が第１実施形態と異なる点は、反力アクチュエータ４を備えず、ＥＣＵ１０が反力算出部１５及び反力アクチュエータ制御部１６を有さず、ＥＣＵ１０が駆動制御部１７に代えて駆動制御部２７を有する点である。

駆動制御部２７は、実アクセル開度Ａ_ccpが目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}以下の場合、実アクセル開度Ａ_ccpに応じて駆動するように駆動源２０の駆動を制御する。例えば駆動制御部２７は、実アクセル開度Ａ_ccpが目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}以下と判定すると、予め設定されて記憶されたマップを参照し、実アクセル開度取得部１４で取得した実アクセル開度Ａ_ccpに対応する回転数及び出力トルクとなるように駆動源２０の駆動を制御する。

一方、駆動制御部２７は、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きい場合、目標追従トルクＴ _{drv_ref} に応じて駆動するように駆動源２０の駆動を制御する。

図１５は、運転支援装置２００のＥＣＵ１０におけるアクセル開度リミット制御処理の一例を示すフローチャートである。運転支援装置２００では、図１２（ａ）に示す上記ペダル反力制御処理に代えて、以下の処理を所定周期で繰り返し実行する。

図１５に示すように、まず、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きいか否かを判定する（Ｓ３１）。上記Ｓ３１でＹｅｓの場合、駆動制御部２７により、実アクセル開度Ａ_ccpにかかわらず、目標追従トルクＴ _{drv_ref} に応じて駆動源２０の駆動を制御する（Ｓ３２）。上記Ｓ３１でＮｏの場合、駆動制御部２７により、実アクセル開度Ａ_ccpに対応する回転数及び出力トルクとなるように駆動源２０の駆動を制御する（Ｓ３３）、上記Ｓ３２又は上記Ｓ３３の後、次周期の処理へ移行する。

以上、運転支援装置２００においても、走行エネルギの低減と高いドライバビリティの確保との両立が可能となる。また、運転支援装置２００では、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きい場合、実アクセル開度Ａ_ccpにかかわらず、目標追従トルクＴ _{drv_ref} に応じて駆動するように駆動源０を制御する。これにより、確実に自車両５０を目標追従トルクＴ_{drv_ref}で走行させることができる。

ちなみに、本実施形態の運転支援装置２００は、上記第１実施形態と同様に、反力アクチュエータ４と反力算出部１５と反力アクチュエータ制御部１６とをさらに備え、目標アクセル開度Ａ_{ccp_ref}よりも実アクセル開度Ａ_ccpが大きい場合、アクセルペダル５において反力Ｆ_Pedalを発生させてもよい。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用してもよい。

上記実施形態において、目標車間距離は目標車間時間Ｔ_{h_opt}と車速Ｖ_ｆとの積であることから、車間時間が目標車間時間Ｔ_{h_opt}となるように追従させることは、車間距離Ｘ_distが目標車間距離となるように追従させることと同義である。つまり、車間時間が目標車間時間となるように追従制御してもよいし、車間距離が目標車間距離となるように追従制御してもよい。

上記実施形態において、目標車間距離は目標車間時間Ｔ_{h_opt}と車速Ｖ_ｆとの積であることから、第１補正部１８により第１評価関数Ｊ_１に応じた補正時間ΔＴ_{h_opt}だけ目標車間時間Ｔ_{h_opt}を小さくすることは、第１評価関数Ｊ_１に応じた補正距離（＝ΔＴ_{h_opt}・Ｖ_ｆ）だけ目標車間距離（＝Ｔ_{h_opt}・Ｖ_ｆ）を小さくすることと同義である。つまり、第１補正部１８は、第１評価関数Ｊ_１に応じた補正時間ΔＴ_{h_opt}だけ目標車間時間Ｔ_{h_opt}を小さくしてもよいし、第１評価関数Ｊ_１に応じた補正距離だけ目標車間距離を小さくしてもよい。

上記実施形態では、第２補正部１９によってファジー推論に基づき仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を算出したが、第２補正部１９における仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}の算出は、ファジー推論に基づく算出に限定されない。例えば第２補正部１９は、予め定められたマップを用いて仮想車速補正量ΔＶ_{p_img}を算出してもよい。

上記実施形態において、走行エネルギ低減運転は、上記の運転に限定されない。要は、走行エネルギ低減運転は、目標車間距離よりも先行車両６０に近づくほど相対速度が小さくなるように減速させる特性を有していればよい。上記第１実施形態では、運転者７によるアクセルペダル５の踏込が一定以上の踏込力を有する場合に当該踏込を許容する力を反力Ｆ_Pedalとしたが、踏込を完全に阻止する力を反力Ｆ_Pedalとしてもよい。

上記実施形態において、ＥＣＵ１０の各機能の一部、すなわち、先行車両情報取得部１１、他車両情報取得部１１ａ、仮想車両情報取得部１１ｂ、目標追従トルク演算部１２、目標アクセル開度演算部１３、実アクセル開度取得部１４、反力算出部１５、反力アクチュエータ制御部１６、駆動制御部１７，２７、第１補正部１８、第２補正部１９及び走行履歴記憶部Ｄの一部は、自車両５０と通信可能な情報処理センター等の施設のコンピュータにおいて実行されてもよい。

上記実施形態では、ファジー推論のルールとして第１〜第４ファジールールを設定したが、ルール数及びルール内容は特に限定されず、例えば推論の精度によって適宜設定してもよい。上記実施形態では、ファジー推論にＭＩＮ−ＭＡＸ法を採用したが、これに限定されず、例えば代数積-加算重心法及び簡略化推論法等を採用してもよい。

なお、上記第１実施形態において、反力アクチュエータ４と反力算出部１５と反力アクチュエータ制御部１６とが支援実施部を構成する。上記第２実施形態において、駆動制御部２７が支援実施部を構成する。

４…反力アクチュエータ（支援実施部）、５…アクセルペダル（アクセル操作部）、１１…先行車両情報取得部、１１ａ…他車両情報取得部、１１ｂ…仮想車両情報取得部、１２…目標追従トルク演算部、１５…反力算出部（支援実施部）、１６…反力アクチュエータ制御部（支援実施部）、１８…第１補正部、１９…第２補正部、２７…駆動制御部（支援実施部）、５０…自車両、６０…先行車両、６１…先行他車両、６２…仮想車両、１００，２００…運転支援装置。

Claims (5)

1. 先行車両に対する自車両の車間距離及び相対速度を含む先行車両情報を取得する先行車両情報取得部と、
   前記先行車両情報に基づいて、前記先行車両に前記自車両を追従させる目標追従トルクを演算する目標追従トルク演算部と、
   前記目標追従トルクを発生させるアクセル操作量である目標アクセル操作量よりも、前記自車両の運転者による実際のアクセル操作量である実アクセル操作量が大きい場合に、前記目標追従トルクで前記自車両が走行するように前記自車両の運転を支援する支援実施部と、
   前記目標アクセル操作量と前記実アクセル操作量との差を成分に含む第１評価関数を算出し、当該第１評価関数に基づいて前記目標追従トルクを補正する第１補正部と、を備え、
   前記目標追従トルクは、
   前記先行車両に対する車間距離が目標車間距離又は車間時間が目標車間時間となるように前記自車両を追従させ、且つ、前記目標車間距離よりも前記先行車両に近づくほど相対速度が小さくなるように減速させる特性を有する走行エネルギ低減運転を実現するトルクであり、
   前記第１補正部は、
   前記目標アクセル操作量よりも前記実アクセル操作量が大きい場合に、前記第１評価関数に応じた補正距離だけ前記目標車間距離を小さく、又は、前記第１評価関数に応じた補正時間だけ前記目標車間時間を小さくし、
   前記走行エネルギ低減運転は、前記先行車両との間にバネ及びダンパを有するバネ減衰系モデルを用いて表され、車速変化が鈍感となって前記先行車両に近づき難く、且つ、近づくほど遠ざけるような特性を有する、運転支援装置。
2. 前記支援実施部は、前記目標アクセル操作量よりも前記実アクセル操作量が大きい場合に、前記運転者がアクセル操作を行うアクセル操作部において当該アクセル操作に抗する反力を発生させる、請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記支援実施部は、前記目標アクセル操作量よりも前記実アクセル操作量が大きい場合に、前記実アクセル操作量にかかわらず、前記目標追従トルクに応じて駆動するように前記自車両の駆動源を制御する、請求項１又は２に記載の運転支援装置。
4. 前記先行車両情報取得部は、
   前記自車両の周辺情報に基づいて、前記自車両に先行する先行他車両を前記先行車両として認識し、当該先行他車両に対する前記車間距離及び前記相対速度を含む前記先行車両情報を取得する他車両情報取得部と、
   前記周辺情報に基づいて前記先行他車両を認識しない場合に、仮想的に前記自車両の前方を仮想車速で走行する仮想車両を前記先行車両として設定し、当該仮想車両に対する前記車間距離及び前記相対速度を含む前記先行車両情報を取得する仮想車両情報取得部と、を含む、請求項１〜３の何れか一項に記載の運転支援装置。
5. 前記自車両の車速変化の大きさを成分に含む第２評価関数を算出し、前記仮想車両情報取得部で前記仮想車両を前記先行車両と設定した場合に、前記第１評価関数及び前記第２評価関数に基づいて前記仮想車両の前記仮想車速を増減又は維持する第２補正部をさらに備える、請求項４に記載の運転支援装置。

Images