JP7283354B2 - 運転支援装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両等に搭載される運転支援装置に関する。

車両を運転するユーザーには、操作を誤らず運転する注意力が求められる。

これに関連して、特許文献１は、アクセル誤操作警告システムを開示している。このアクセル誤操作警告システムにおいては、カーナビゲーション装置で検出した現在位置と地図データとから走行中路面が下り坂であるか、あるいは上り坂であるかを判定し、下り坂でアクセル開度が所定値より大きい場合、または上り坂でアクセル開度が所定値より小さい場合に、アクセル操作不適と判断する。さらに、少し前から現在に至るまでの車速変化率と現在の車速変化率とを計測し、現在の車速変化率と少し前から現在に至るまでの車速変化率との差の絶対値が所定値以上である場合に、アクセル誤操作と判定してユーザーに警告を発する。

また、特許文献２は、車両運転支援装置を開示している。この車両運転支援装置においては、ユーザーによる車両の運転特性を示す運転特性診断データを生成し、蓄積する。これに基づいて、運転支援メッセージを更新生成し、運転が開始される前に出力する。

また、特許文献３は、ユーザーの運転の仕方を特徴づける方法を開示している。この方法においては、ユーザーが運転する車両の走行距離、走行路の種別、加減速等の情報により、運転者の運転時のリスクを評価する。

特開２００５－２３９１６号公報 特開２０１５－４１１２０号公報 特開２０１３－１６４８３１号公報

車両の運転中にユーザーが注意力を喪失し、ユーザーが通常とは異なる傾向の運転操作をしている場合の判定および対策には検討の余地があった。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、ユーザーが通常と異なる傾向の運転操作をしている場合に、好適な対策を取ることができる運転支援装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一局面は、車両に搭載される運転支援装置であって、車両を運転するユーザーの通常の運転操作における運転特性として、ユーザーの周囲の車両との協調性と、ユーザーの年齢、運転歴、および運転操作の妥当性に基づいて導出した反応性との組を導出する導出部と、車両の走行状態と、車両の現在位置における制限速度、周辺交通流の速度、および車線逸脱量とを、少なくとも含む情報に基づいて、判定に用いる基本閾値を導出し、運転特性を用いて基本閾値を補正し、ユーザーによる運転操作が補正後の基本閾値から外れた運転操作に該当するか否かを判定する判定部と、判定部が、ユーザーによる運転操作が補正後の基本閾値から外れた運転操作に該当すると判定した場合、ユーザーによる運転操作に基づく走行を抑制する制御を行う抑制部とを備える、運転支援装置である。

本発明によれば、ユーザーの運転特性を導出し、運転特性に応じて、運転特性から外れた運転操作を判定し、運転特性から外れた運転操作が発生した場合には、実際にその運転操作による走行を抑制する運転支援装置を提供することができる。

本発明の一実施形態に係る運転支援装置の機能ブロック図 本発明の一実施形態に係る車載ネットワークシステムの構成図 本発明の一実施形態に係る運転特性導出処理を示すフローチャート 本発明の一実施形態に係る判定処理を示すフローチャート 本発明の一実施形態に係る抑制計画処理を示すフローチャート 本発明の一実施形態に係る抑制実行処理を示すフローチャート

（実施形態）
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。本実施形態に係る運転支援装置は、ユーザーの運転特性を導出し、ユーザーの運転操作が運転特性から外れているか否かの判定を行う。とくに運転特性が優れているユーザーほど、運転操作が運転特性から外れていると判定しやすくする。これにより、ユーザーの注意力が通常より低下している状態を、より精度よく検知することができる。また、運転特性から外れた運転操作が行われたときにはユーザーの運転操作による走行を抑制する処理を行う。

＜構成＞
図１に、本実施形態に係る運転支援装置１０の機能ブロックを示す。運転支援装置１０は、運転者であるユーザーの運転特性を導出する導出部１１と、ユーザーの運転操作が運転特性から外れた運転操作に該当するか否かを判定する判定部１２と、判定部１２が運転特性から外れた運転操作に該当すると判定した場合、その運転操作に基づく走行を抑制する制御を行う抑制部１３とを備える。

図２に、車載ネットワークシステム１の構成図を示す。運転支援装置１０の機能は、一例として、中央ＥＣＵ１００およびマネージャＥＣＵ１５０と呼ばれるＥＣＵ（Electronic Control Unit）の各機能の一部として分散して設けられる。例えば導出部１１および判定部１２は、中央ＥＣＵ１００に設けられ、抑制部１３は、中央ＥＣＵ１００およびマネージャＥＣＵ１５０に分散して設けられる。ネットワークシステム１は、中央ＥＣＵ１００およびマネージャＥＣＵ１５０の他に、車外のサーバーや他の車両と無線通信可能な通信部３０、車両や車両の周囲の状態を取得する複数のセンサ４０、エンジン、ブレーキ、パワーステアリング等の複数のアクチュエータ７０をそれぞれ制御する複数のアクチュエータＥＣＵ６０、各種機能を提供する１つ以上のアプリケーションＥＣＵ５０等が含まれ、互いに接続されている。

アプリケーションＥＣＵ５０は、それぞれ、ユーザーからの指示等に応じて駐車支援、衝突回避、車線維持等の各種機能のための制御を個別に行うＥＣＵである。また、中央ＥＣＵ１００は、比較的高機能なＥＣＵであり、アプリケーションＥＣＵ５０より総合的、あるいは共通的、基本的な車両制御を行うことが可能である。アプリケーションＥＣＵ５０および中央ＥＣＵ１００は、通信部３０を介して車外のサーバーや他の車両から受信する情報や、センサ４０等から取得するユーザーの運転操作を含む各種情報に基づいて、アクチュエータ７０を制御するための指示を生成する。

マネージャＥＣＵ１５０は、アプリケーションＥＣＵ５０および中央ＥＣＵ１００が生成した指示を受け取り、指示内容やその指示に対応付けられた優先度等に応じて、いずれの指示に基づいてアクチュエータ７０を制御するかを決定する処理である調停を行う。マネージャＥＣＵ１５０は、また、調停結果に基づいて、アクチュエータＥＣＵ６０への指示を生成する。

アクチュエータＥＣＵ６０は、アクチュエータ７０を個別に制御するＥＣＵであり、マネージャＥＣＵ１５０が生成した指示を受け取って、指示に基づいてアクチュエータ７０を制御する。アクチュエータＥＣＵ６０は、マネージャＥＣＵ１５０が指示を生成する際にアクチュエータ７０の動作状態等、必要な情報があれば、マネージャＥＣＵ１５０に提供することができる。

以上の各ＥＣＵは、典型的にはプロセッサとメモリとを備えたコンピューターである。

＜処理＞
以下に本実施形態に係る、運転支援装置１０の各部が実行する処理を説明する。

＜運転特性導出処理＞
本処理は、導出部１１が実行する、ユーザーの運転の傾向性を表す運転特性の導出やその更新のための処理である。

まず、本処理で用いる主要な変数の概要を説明する。なお各変数の内容は一例であって、これらに限られない。

静的パラメータは、ユーザーの実際の運転操作内容には基づかないが、運転特性と一定の相関があると考えられるユーザーの属性値である。ここでは、一例として、静的パラメータをＰ_ｓ１（ユーザーの年齢）およびＰ_ｓ２（ユーザーの運転歴（運転するようになってからの経過年数））の２つとする。

動的パラメータは、ユーザーの実際の運転操作内容に基づいて導出される値である。ここでは、一例として、動的パラメータをＰ_ｄ１（ユーザーの周囲の車両との協調性を表す値）およびＰ_ｄ２（運転操作の妥当性を表す値）とする。

動的パラメータのうち、協調性Ｐ_ｄ１は、ユーザーの車両の周囲の交通流や歩行者等に影響を与えない程度を表す値である。影響を与える程度が小さいと評価されるほど協調性Ｐ_ｄ１の値が大きくなる。

動的パラメータのうち、妥当性Ｐ_ｄ２は、車両の状態の変化が必要な状況が発生してから、ユーザーがその変化のための運転操作を行うまでの時間に基づいて導出される。車両の状態とは、例えば、車両の速度やステアリングの舵角等である。このような時間の例として車両走行中に前方所定距離内の最も近くの信号機が青から黄に変わって車両の停止が必要となってから、ユーザーが車両の停止のためにブレーキペダル操作を行うまでの時間が挙げられる。このように妥当性Ｐ_ｄ２は走行シーンに応じて咄嗟の運転操作が要求される場合にその操作の俊敏さに基づいて定められる。運転操作が俊敏であると評価されるほど妥当性Ｐ_ｄ２の値が大きくなる。

運転特性とは、ユーザーの通常の運転操作における、協調性を表す値Ｄ_ｃ１と反応性を表す値Ｄ_ｃ２との組（Ｄ_ｃ１，Ｄ_ｃ２）である。

運転特性のうち、協調性Ｄ_ｃ１は、動的パラメータに含まれる協調性Ｐ_ｄ１をそのまま用いる。

運転特性のうち、反応性Ｄ_ｃ２は、静的パラメータに含まれる年齢Ｐ_ｓ１、運転歴Ｐ_ｓ２と動的パラメータに含まれる妥当性Ｐ_ｄ２とに基づいて導出する。運転操作が俊敏であると評価されるほど反応性Ｄ_ｃ２の値が大きくなる。

動的パラメータ、運転特性の具体的な導出方法は後述する。

図３に示すフローチャートを参照して運転特性導出処理を説明する。本処理は、車両の電源がオンにされ新たなトリップが開始する際に開始される。

（ステップＳ１０１）：導出部１１は、運転者であるユーザーの特定を行う。特定の方法は限定されないが、例えば、ユーザーから、氏名等の指定を受け付け特定してもよく、ユーザーが携帯している電子キーの識別子に基づいて、電子キーに対応付けられたユーザーを特定してもよい。

（ステップＳ１０２）：導出部１１は、ステップＳ１０１で特定したユーザーが、運転特性の導出対象として登録済みのユーザーであるか否かを判定する。例えば、導出部１１は、登録されたユーザーごとのレコードを含むテーブルを保持しておき、特定したユーザーに対応するレコードがテーブル内にあれば、登録済みであると判定することができる。ユーザーが登録済みであれば、ステップＳ１０３に進み、登録済みでなければ、ステップＳ１０５に進む。このテーブルには、各ユーザーのレコードごとに、静的パラメータＰ_ｓ１、Ｐ_ｓ２、動的パラメータＰ_ｄ１、Ｐ_ｄ２が設定可能である。

（ステップＳ１０３）：導出部１１は、ユーザーの静的パラメータＰ_ｓ１、Ｐ_ｓ２を更新する。導出部１１は、静的パラメータが変化するものである場合、更新を行う。本例では、前回更新時からの経過日数に応じて、例えば１年経過するごとに、ユーザーに対応するレコード内の年齢や運転歴を加算して更新する。

（ステップＳ１０４）：導出部１１は、テーブルからユーザーの動的パラメータＰ_ｄ１、Ｐ_ｄ２を前回値として取得する。本処理の後、ステップＳ１０８に進む。なお、動的パラメータＰ_ｄ１、Ｐ_ｄ２の導出方法は後述する。

（ステップＳ１０５）：導出部１１は、ユーザーを登録する。これは、ユーザーに対応する新たなレコードを作成することで行うことができる。

（ステップＳ１０６）：導出部１１は、ユーザーの静的パラメータＰ_ｓ１、Ｐ_ｓ２を設定する。これは、例えば、ユーザーから静的パラメータＰ_ｓ１、Ｐ_ｓ２の入力を受け付け、ユーザーに対応するレコードに設定することで行う。

（ステップＳ１０７）：導出部１１は、ユーザーの動的パラメータＰ_ｄ１、Ｐ_ｄ２を初期化する。これは、例えば、ユーザーに対応するレコードに初期値として定められた値を暫定的に設定することで行う。

（ステップＳ１０８）：導出部１１は、ユーザーの運転特性（Ｄ_ｃ１、Ｄ_ｃ２）を導出する。本ステップで導出した運転特性が、今回のトリップにおける後述の判定処理に用いられる。協調性Ｄ_ｃ１は動的パラメータの協調性Ｐ_ｄ２を用いる。反応性Ｄ_ｃ２の導出方法を以下に説明する。まず、予め定めたマップに基づいて、静的パラメータＰ_ｓ１、Ｐ_ｓ２の組に対応する値Ｍａｐ（Ｐ_ｓ１，Ｐ_ｓ２）を取得する。以下にマップの例を示す。

上述のマップでは、年齢が若いほど、あるいは、運転歴が長いほど、反応性が高いことを示す大きな値が対応付けられている。なお、静的パラメータの種類や数は限定されず、例えば年齢のみでもよく運転歴のみでもよく、あるいは、統計的に有意義であれば、いかなる属性を採用してもよい。

次に以下の（式１）により、反応性を表す値Ｄ_ｃ２を導出する。

ここでＷ_ｓ、Ｗ_ｄは、それぞれ正の重みづけ係数である。反応性は、静的なパラメータとの関連性があると考えられ、これに基づいて導出される部分がＭａｐ（Ｐ_ｓ１，Ｐ_ｓ２）である。このように、本例では、運転特性として、協調性Ｄ_ｃ１は、動的パラメータの協調性Ｐ_ｄ１をそのまま用いるのに対し、反応性Ｄ_ｃ２は、静的パラメータＰ_ｓ１、Ｐ_ｓ２で定まるＭａｐ（Ｐ_ｓ１，Ｐ_ｓ２）と、動的パラメータの妥当性Ｐ_ｄ２とを、重みづけ加算することにより組み合わせて導出する。

（ステップＳ１０９）：導出部１１は、車両が走行を開始すると、次回のトリップにおいて利用するために、動的パラメータＰ_ｄ１、Ｐ_ｄ２を更新するための情報を取得する。具体的には、まず、導出部１１は、通信部３０を介して、サーバーや他の車両から、周辺交通流情報を取得する。周辺交通流とは、ユーザーの車両の周辺の一定範囲内の、ユーザーの車両と同じ道路を走行中の車両である周辺車両の走行状態等を表す情報である。

また、導出部１１は、センサ４０のうち車速センサ等から自車両の速度を取得する。導出部１１は、自車両の速度と、周辺交通情報から得られる周辺車両の速度の平均値である周辺交通流速度との組を例えば定期的に記憶する。なお、通信状態の一時的な悪化等により周辺交通流情報が取得できない場合は、自車両の速度と周辺交通流速度との組の記憶を行わなくてよい。

また、導出部１１は、咄嗟の運転操作が要求される走行シーンの開始を検出する。例えば、車両走行中に前方第１距離内の最も近くの信号機が青から黄に変わった場合は、ブレーキペダル操作によって、車両が停止すべきシーンである。また、車両走行中に前方第２距離内で隣接車線から他の車両が割り込んできた場合は、ブレーキペダル操作によって、車両が減速すべきシーンである。このようなシーンの検出は、センサ４０のうちカメラや、光あるいは電磁波を用いた距離センサ等によって行うことができる。導出部１１は、シーン開始からそのシーンに応じてユーザーに要求される運転操作として定められた運転操作が行われるまでの時間である反応時間を測定して記憶する。ユーザーの運転操作の検出は、センサ４０のうちブレーキペダルセンサやアクセル開度センサ等によって行うことができる。

自動運転や各種の運転支援機能の実行中には、ユーザーの運転操作の評価を行うのは必ずしも好適ではないと考えられるので、このような各種情報の取得、測定や記憶は行わなくてもよい。

（ステップＳ１１０）：導出部１１は、トリップが終了したか否かを判定する。例えば、車両の電源がオフとなったことを検出することでトリップが終了したと判定することができる。トリップが終了した場合は、ステップＳ１１１に進み、終了していない場合は、ステップＳ１０９に進む。

（ステップＳ１１１）：導出部１１は、ステップＳ１０９で記憶した情報に基づいて、新たに動的パラメータＰ_ｄ１、Ｐ_ｄ２を導出する。本ステップで導出した動的パラメータＰ_ｄ１、Ｐ_ｄ２によって、前回値が更新され次のトリップの判定処理に用いられる。ここで、動的パラメータＰ_ｄ１、Ｐ_ｄ２の導出方法を説明する。

まず、動的パラメータのうち、協調性Ｐ_ｄ１の導出方法を説明する。導出部１１は、記憶している複数組の自車両の速度および周辺交通流速度のサンプルに基づいて、自車両の速度および周辺交通流速度の相関係数を求める。この相関係数を協調性Ｐ_ｄ１とする。すなわちＰ_ｄ１は－１以上１以下の値を取り、値が大きいほど、自車両の加減速と周辺車両の加減速の傾向が一致しており、ユーザーの運転における協調性が高いと判断することができる。なお、協調性Ｐ_ｄ１として、自車両の速度および周辺交通流速度の相関係数ではなく、自車両と前後左右の車両との車間距離、および、各周辺車両とその前後左右の車両との車間距離の相関係数を用いてもよい。このように協調性Ｐ_ｄ１は、自車両と周辺車両との何らかの類似度によって導出される。

次に、動的パラメータのうち、妥当性Ｐ_ｄ２の導出方法を説明する。導出部１１が記憶している反応時間をＮ個とすると、Ｐ_ｄ２を、Ｎ個のサンプルｔ_１，ｔ_２，…，ｔ_Ｎに基づいて、以下の（式２）により、導出する。

ここで、ｖａｌ_ｍａｘ（＞０）およびＴ（＞０）を定数として、各ｉ（＝１，２，…，Ｎ）につき、ｖａｌ_ｉは、以下の（式３）により導出される。

Ｐ_ｄ２は－ｖａｌ_ｍａｘ以上ｖａｌ_ｍａｘ以下の値を取り、値が大きいほど、ユーザーの運転における反応性が高いと判断することができる。

導出部１１は、動的パラメータの前回値と今回導出した値とに基づいて、レコードを更新する。Ｐ_ｄ１の前回値、今回の導出値を、それぞれ、Ｐ_{ｄ１＿ｐｒｅｖ}、Ｐ_{ｄ１＿ｃｔ}とすると、更新後の値Ｐ_{ｄ１＿ｕｄ}は、Ｗ_１を正の重みづけ係数として、以下の（式４）により導出される。

また、Ｐ_ｄ２の前回値、今回の導出値を、それぞれ、Ｐ_{ｄ２＿ｐｒｅｖ}、Ｐ_{ｄ２＿ｃｔ}とすると、更新後の値Ｐ_{ｄ２＿ｕｄ}は、Ｗ_２を正の重みづけ係数として、以下の（式５）により導出される。

このように動的パラメータの更新を、前回値と今回の導出値との両方を用いて行うことで過去の値を活用しつつ最近の変化を反映した動的パラメータを生成することができる。以上で運転特性導出処理を終了する。

＜判定処理＞
本処理は、判定部１２が実行する、ユーザーの運転操作が、運転特性から外れた運転操作に該当するか否かを判定するための処理である。図４に示すフローチャートを参照して本処理を説明する。本処理は、ユーザーによる運転操作が行われている場合に、上述の運転特性導出処理とは独立的に実行され、ユーザーの運転特性と、ユーザーの運転操作に基づく自車両の走行状態とに基づいて判定を行う。

（ステップＳ２０１）：判定部１２は、自車両の位置情報を取得する。位置情報は、センサ４０のうちＧＰＳセンサ等によって取得することができる。

（ステップＳ２０２）：判定部１２は、周辺交通流情報を取得する。

（ステップＳ２０３）：判定部１２は、交通ルール情報を取得する。交通ルール情報は、センサ４０のうちカメラ等を用いた標識の読み取りや、自車両の位置情報に応じて、ナビゲーションシステムが記憶する地図情報や、サーバー等から受信する規制情報を参照することで取得することができる。

（ステップＳ２０４）：判定部１２は、上述の運転特性導出処理のステップＳ１０８で導出された運転特性を取得する。なお、運転特性が導出されていない場合は、導出されるまで待機する。

（ステップＳ２０５）：判定部１２は、車両情報を取得する。本例では、車両情報として、各種センサ４０から、自車両の速度、加速度、ヨー角等の走行状態や、自車両が走行中であるか停車中であるか、発進または停止の操作中であるか等の走行シーンや、車線の逸脱量を取得する。

（ステップＳ２０６）：判定部１２は、判定に用いる基本閾値を導出する。基本閾値は交通ルール情報から得られる制限速度に基づいて定められる車速Ｘ、周辺交通流情報から得られる周辺交通流速度に基づいて定められる車速Ｙ、車線幅に基づいて定められる車線逸脱量Ｚ、第１継続時間Ｔ_１、第２継続時間Ｔ_２である。また、これらの基本閾値は、さらに走行シーンにも基づいて定められてもよい。

（ステップＳ２０７）：判定部１２は、基本閾値をユーザーの運転特性を用いて補正する。補正の一例を説明する。

判定部１２は、車速Ｘを、運転特性の協調性Ｄ_ｃ１を用いて補正する。具体的には、補正後の車速Ｘ’は、正の補正係数Ａと、反応性の標準値Ｄ_{ｃ２＿ｓｔ}を用いて以下の（式６）により導出される。

判定部１２は、車速Ｙを、運転特性の反応性Ｄ_ｃ２を用いて補正する。具体的には、補正後の車速Ｙ’は、正の補正係数Ｂと、協調性の標準値Ｄ_{ｃ１＿ｓｔ}とを用いて以下の（式７）により導出される。

判定部１２は、車線逸脱量Ｚを、運転特性の反応性Ｄ_ｃ２を用いて補正する。具体的には、補正後の車線逸脱量Ｚ’は、正の補正係数Ｃと、反応性の標準値Ｄ_{ｃ２＿ｓｔ}とを用いて以下の（式８）により導出される。

判定部１２は、第１継続時間Ｔ_１を、運転特性の反応性Ｄ_ｃ２を用いて補正する。具体的には、補正後の第１継続時間Ｔ’_１は、正の補正係数Ｄと、反応性の標準値Ｄ_{ｃ２＿ｓｔ}とを用いて以下の（式９）により導出される。

判定部１２は、第２継続時間Ｔ_２を、運転特性の反応性Ｄｃ_２を用いて補正する。具体的には、補正後の第２継続時間Ｔ’_２は、正の補正係数Ｅと、反応性の標準値Ｄ_{ｃ２＿ｓｔ}とを用いて以下の（式１０）により導出される。

以上の各補正は、いずれも、運転特性の協調性や反応性が高いユーザーほど、補正後の値が小さくなるように行われる。なお、同様の傾向の補正ができればよく、導出式は上述のものに限定されない。上述の補正方法では、協調性や反応性が、それぞれ標準値と同じであれば、補正の前後で値は変わらないので基本閾値として標準値に対応したものを設定すればよい。

（ステップＳ２０８）：判定部１２は、自車両の速度が補正後の車速Ｘ’より大きい状態または補正後の車速Ｙ’より大きい状態が、補正後の第１継続時間Ｔ’_１以上継続しているか否かを判定する。判定結果が肯定であればステップＳ２１０に進み、否定であればステップＳ２０９に進む。

（ステップＳ２０９）：判定部１２は、自車両の車線逸脱量が補正後の車線逸脱量Ｚ’より大きい状態が、補正後の第２継続時間Ｔ’_２以上継続しているか否かを判定する。判定結果が肯定であれば、ステップＳ２１０に進み、否定であれば、ステップＳ２０１に進む。

（ステップＳ２１０）：判定部１２は、ユーザーの運転操作が、運転特性から外れた運転操作であると判定する。以上で判定処理を終了する。

なお、運転特性導出処理および判定処理における、マップ、重みづけ係数、基本閾値、補正係数、標準値等の実際の値は、例えば、多数かつ多様な被験者を対象に測定や実験を行い、その結果に基づく統計処理等によって、ユーザーの運転特性がどのようであっても、運転操作が運転特性から外れていると判定されることによって、ユーザーが運転に求められる注意力を喪失していることが検知できるよう設定される。

また、上述の判定方法においては、協調性や反応性が高くなるほど、運転操作が運転特性から外れていると判定されやすくなるよう閾値が補正される。これにより、ユーザーの注意力が通常より低下している状態を、さらに精度よく判定することができる。

なお、上述の運転特性導出の方法や判定の方法は、例示であって、適宜変更あるいは省略してもよい。例えば、運転特性導出に用いる静的パラメータ、動的パラメータおよびこれらの組み合わせ方は、上述したもの以外であっても有用であれば採用すればよい。

＜抑制計画処理＞
本処理は、抑制部１３が実行する、運転特性から外れた運転操作による走行を抑制するための退避走行を計画する処理である。図５に示すフローチャートを参照して本処理を説明する。本処理は、上述の判定処理で、運転特性から外れた運転操作が発生したと判定された場合に実行される。なお、本処理を実行する機能は、例えば図２に示す中央ＥＣＵ１００に実装される。

（ステップＳ３０１～Ｓ３０４）：抑制部１３は、上述の判定処理のステップＳ２０１～Ｓ２０３、Ｓ２０５と同様に、自車両の位置情報、周辺交通流情報、交通ルール情報は、車両情報を取得する。

（ステップＳ３０５）：抑制部１３は、退避トラジェクトリを導出する。すなわち抑制部１３は、ナビゲーションシステムが記憶する地図情報や、センサ４０のうちカメラ等から取得する情報等に基づいて、自車両の位置の近くの例えば路側帯等の退避可能なエリアを選択する。そして、自車両の位置から、選択した退避エリアへ安全に走行するための走行経路や走行速度等を表す退避トラジェクトリを、周辺交通流情報や交通ルール情報に基づいて導出する。以上で処理は終了となる。

＜抑制実行処理＞
本処理は、抑制部１３が実行する、退避走行を実行する処理である。図６に示すフローチャートを参照して本処理を説明する。本処理は、上述の抑制計画処理に引き続き実行される。なお、本処理を実行する機能は、例えば図２に示すマネージャＥＣＵ１５０に実装される。マネージャＥＣＵ１５０は、退避トラジェクトリに基づく指示を中央ＥＣＵ１００から取得すると、取得した指示に応じて後述の処理を行う。なお、退避走行のための指示には高い優先度が対応付けられているため、マネージャＥＣＵ１５０の上述の調停において、原則的には、この指示に従ってアクチュエータ７０を制御することが決定される。しかし、例えば、衝突回避の機能を実行するアプリケーションＥＣＵ５０が、車両前方への人の飛び出しを検出し、マネージャＥＣＵ１５０がアプリケーションＥＣＵ５０から、より優先度が高い指示として停止の指示を取得した場合等には、この停止の指示に従う。

（ステップＳ４０１）：抑制部１３は退避トラジェクトリに基づいて、車両の加速度あるいは減速度、ヨーレート等の制御目標値を導出する。

（ステップＳ４０２）：抑制部１３は、制御目標値の各アクチュエータ７０への指示値を導出する。例えば、制御目標の加速度を発生させるための駆動力（＝加速度×車両重量）は、エンジンとＥＣＴ（Electronic Controlled Transmission）とによって実現される。抑制部１３は、この駆動力を実現しつつ、エンジンの回転数および負荷が、好適な燃焼領域におさまるよう、エンジンの回転数とＥＣＴのギア比を導出する。例えば、ＥＣＴのギア比は、エンジンの回転数および駆動力の組に対して予めギア比を対応付けたマップに基づいて導出することができる。

また、例えば、制御目標の減速度を発生させるための制動力は、エンジンのエンジンブレーキ発生トルクとＥＣＴとブレーキとによって実現される。抑制部１３は、まず、例えば、ＥＣＴのギア比を、エンジンの回転数およびエンジンブレーキ発生トルクの組に対して予めギア比を対応付けたマップに基づいて導出する。抑制部１３は、次に、エンジンおよびＥＣＴによって、制御目標の減速度を発生させるには制動力が不足している場合、不足分の制動力を発生させるために必要なブレーキの制御量を導出する。

また、制御目標のヨーレートは、パワーステアリング装置によって実現される。抑制部１３は、ヨーレートに相当する舵角を導出する。

（ステップＳ４０３）：抑制部１３は、ステップＳ４０２で導出した各アクチュエータ７０への指示値を、それぞれのアクチュエータ７０を制御するアクチュエータＥＣＵ６０に指示する。各アクチュエータＥＣＵ６０は、指示値に基づいてアクチュエータ７０を制御する。

（ステップＳ４０４）：抑制部１３は、退避トラジェクトリに基づく退避走行が終了したか否かを判定する。退避走行が終了したと判定した場合は、本抑制実行処理を終了し、そうでない場合は、ステップＳ４０１に進む。

以上の抑制計画処理、抑制実行処理において、退避トラジェクトリは、カメラ等のセンサ４０からの情報や最新の周辺交通流等に基づいて随時更新してもよい。

＜効果＞
本実施形態においては、ユーザーの運転特性を導出し、運転特性と、ユーザーの運転操作による車両の走行状態とに基づいて、運転操作がユーザーの運転特性から外れているか否かの判定を行う。これにより、個人差を反映した高精度な判定を行うことができる。とくに運転特性が優れているユーザーの運転操作ほど、運転特性から外れた運転操作であると判定されやすくなる。これにより、ユーザーの注意力が通常より低下している状態を、より精度よく検知することができる。

また、運転特性から外れた運転操作が発生した場合は、退避走行のように、実際に確実に運転特性から外れた運転操作に基づく走行を抑制する処理を行うことができる。

本発明は、車両の運転支援装置だけでなく、プロセッサとメモリとを備えた運転支援装置が実行する運転支援方法、運転支援プログラム、運転支援プログラムを記憶したコンピューター読み取り可能な非一時的な記憶媒体、運転支援装置を備えた車両等として捉えることが可能である。

本発明は、車両等に搭載される運転支援装置に有用である。

１ 車載ネットワークシステム
１０ 運転支援装置
１１ 導出部
１２ 判定部
１３ 抑制部
３０ 通信部
４０ センサ
５０ アプリケーションＥＣＵ
６０ アクチュエータＥＣＵ
７０ アクチュエータ
１００ 中央ＥＣＵ
１５０ マネージャＥＣＵ

Claims (7)

1. 車両に搭載される運転支援装置であって、
   前記車両を運転するユーザーの通常の運転操作における運転特性として、前記ユーザーの周囲の車両との協調性と、前記ユーザーの年齢、運転歴、および運転操作の妥当性に基づいて導出した反応性との組を導出する導出部と、
   前記車両の走行状態と、前記車両の現在位置における制限速度、周辺交通流の速度、および車線逸脱量とを、少なくとも含む情報に基づいて、判定に用いる基本閾値を導出し、前記運転特性を用いて前記基本閾値を補正し、前記ユーザーによる運転操作が前記補正後の基本閾値から外れた運転操作に該当するか否かを判定する判定部と、
   前記判定部が、前記ユーザーによる運転操作が前記補正後の基本閾値から外れた運転操作に該当すると判定した場合、前記ユーザーによる運転操作に基づく走行を抑制する制御を行う抑制部とを備える、運転支援装置。
2. 前記導出部は、少なくとも、前記車両の走行状態と前記周辺交通流の状態との類似度に基づいて、前記運転特性を導出する、請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記類似度は、前記車両の速度と前記周辺交通流の速度との相関係数である、請求項２に記載の運転支援装置。
4. 前記導出部は、少なくとも、前記車両の状態の変化が必要な状況が発生してから、前記ユーザーが前記変化のための運転操作を行うまでの時間に基づいて、前記運転特性を導出する、請求項１～３のいずれかに記載の運転支援装置。
5. 前記抑制部は、前記ユーザーの運転操作による走行を抑制する制御として、前記ユーザーの運転操作によらず前記車両を退避可能な場所まで走行させる制御を行う、請求項１～４のいずれかに記載の運転支援装置。
6. 車両に搭載される運転支援装置が実行する運転支援方法であって、
   前記車両を運転するユーザーの通常の運転操作における運転特性として、前記ユーザーの周囲の車両との協調性と、前記ユーザーの年齢、運転歴、および運転操作の妥当性に基づいて導出した反応性との組を導出するステップと、
   前記車両の走行状態と、前記車両の現在位置における制限速度、周辺交通流の速度、および車線逸脱量とを、少なくとも含む情報に基づいて、判定に用いる基本閾値を導出するステップと、
   前記運転特性を用いて前記基本閾値を補正するステップと、
   前記ユーザーによる運転操作が前記補正後の基本閾値から外れた運転操作に該当するか否かを判定するステップと、
   前記ユーザーによる運転操作が前記補正後の基本閾値から外れた運転操作に該当すると判定した場合、前記ユーザーによる運転操作に基づく走行を抑制する制御を行うステップとを含む、運転支援方法。
7. 車両に搭載される運転支援装置に実行させる運転支援プログラムであって、
   前記車両を運転するユーザーの通常の運転操作における運転特性として、前記ユーザーの周囲の車両との協調性と、前記ユーザーの年齢、運転歴、および運転操作の妥当性に基づいて導出した反応性との組を導出するステップと、
   前記車両の走行状態と、前記車両の現在位置における制限速度、周辺交通流の速度、および車線逸脱量とを、少なくとも含む情報に基づいて、判定に用いる基本閾値を導出するステップと、
   前記運転特性を用いて前記基本閾値を補正するステップと、
   前記ユーザーによる運転操作が前記補正後の基本閾値から外れた運転操作に該当するか否かを判定するステップと、
   前記ユーザーによる運転操作が前記補正後の基本閾値から外れた運転操作に該当すると判定した場合、前記ユーザーによる運転操作に基づく走行を抑制する制御を行うステップとを含む、運転支援プログラム。

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