JP7367660B2 - 運転支援システム - Google Patents

Description

本発明は、車両の運転を支援する運転支援制御に関する。特に、本発明は、車両の前方の物標との衝突リスクを低減するためのリスク回避制御に関する。

特許文献１は、車両の走行軌道を決定する走行軌道決定装置を開示している。走行軌道決定装置は、リスクポテンシャル領域とベネフィットポテンシャル領域を用いて、車両の走行軌道を決定する。リスクポテンシャル領域は、歩行者や他車両といった障害物が存在する可能性のある領域を表す。ベネフィットポテンシャル領域は、車両が走行すべき理想的な走行領域を表す。このベネフィットポテンシャル領域は、熟練ドライバの走行データに基づいて設定される。

特開２０１８－２０３０３４号公報

車両の前方の物標との衝突リスクを低減するための「リスク回避制御」について考える。特に、リスクポテンシャル場に基づくリスク回避制御について考える。リスクポテンシャル場は、車両走行に関するリスク値を位置の関数として表す。

リスク回避制御は、次のような減速制御を含む。まず、物標の近くの探索範囲の中で、リスクポテンシャル場の極小点（谷）が探索される。その極小点と物標との位置関係に基づいて、減速制御が行われる。ここで、探索範囲の中に複数の極小点が見つかる可能性がある。複数の極小点の中から不適切なものが選択されると、極小点と物標との位置関係も不適切となり、その結果、不適切な減速制御が行われることになる。車両の乗員は、不適切なリスク回避制御に対して違和感を抱く。

本発明の１つの目的は、リスクポテンシャル場に基づくリスク回避制御に対する違和感を抑制することができる技術を提供することにある。

本発明の１つの観点は、車両の運転を支援する運転支援システムに関連する。
運転支援システムは、
車両の運転環境を示す運転環境情報が格納される記憶装置と、
運転環境情報に基づいて、車両の前方の物標との衝突リスクを低減するためのリスク回避制御を実行するプロセッサと
を備える。
リスクポテンシャル場は、リスク値を位置の関数として表す。
障害物ポテンシャル場は、リスク値が物標の位置で最大となり物標から離れるにつれて小さくなるリスクポテンシャル場である。
リスク回避制御は、車両を減速する減速制御を含む。
減速制御のためのリスクポテンシャル場は、少なくとも障害物ポテンシャル場を含む。
探索範囲は、物標の位置と物標から所定のギャップだけ離れた位置との間の範囲である。
プロセッサは、
運転環境情報に基づいて減速制御のためのリスクポテンシャル場を設定し、
探索範囲の中から、減速制御のためのリスクポテンシャル場の極小点を探索し、
極小点と物標との位置関係に基づいて減速制御を行う
ように構成される。
探索範囲の中に複数の極小点が存在する場合、プロセッサは、複数の極小点のうち物標に最も近いものを極小点として選択する。

本発明によれば、リスク回避制御の減速制御には、障害物ポテンシャル場を含むリスクポテンシャル場が適用される。障害物ポテンシャル場は、リスク値が物標の位置で最大となり物標から離れるにつれて小さくなるリスクポテンシャル場である。探索範囲は、物標の位置と物標から所定のギャップだけ離れた位置との間の範囲である。その探索範囲の中で、リスクポテンシャル場の極小点（谷）が探索される。そして、その極小点と物標との位置関係に基づいて、減速制御が行われる。探索範囲の中に複数の極小点が存在する場合、物標に最も近いものが選択される。その結果、極小点と物標との位置関係として妥当なものが得られ、減速制御が適切に行われることになる。すなわち、リスクポテンシャル場に基づくリスク回避制御（減速制御）に対する違和感や不安感を抑制することが可能となる。

本発明の実施の形態に係る運転支援システムの概要を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係るリスク回避制御の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る車両及び運転支援システムの構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態における運転環境情報の例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る障害物ポテンシャル場を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る車両中心ポテンシャル場を説明するための概念図である。 比較例において用いられるレーン中心ポテンシャル場を説明するための概念図である。 リスクポテンシャル場に基づく操舵制御の概要を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御の概要を説明するためのブロック図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御の一例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御に関連する処理を示すフローチャートである。 図１１中のステップＳ１２０における処理例を示すフローチャートである。 物標までの余裕時間を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る複数の第１最小点候補の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る複数の第１最小点候補の中から適切な第１最小点を選択する手法を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る減速制御の概要を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る減速制御において用いられる抑制量を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る減速制御の概要を説明するためのブロック図である。 本発明の実施の形態に係る減速制御の一例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る減速制御に関連する処理を示すフローチャートである。 図２２中のステップＳ２２０における処理例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る減速制御を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る複数の極小点候補の中から適切な極小点を選択する手法を説明するための概念図である。

添付図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。

１．運転支援システム
１－１．概要
図１は、本実施の形態に係る運転支援システム１０の概要を説明するための概念図である。運転支援システム１０は、車両１の運転を支援する「運転支援制御」を実行する。運転支援制御は、自動運転制御に含まれていてもよい。典型的には、運転支援システム１０は、車両１に搭載されている。あるいは、運転支援システム１０の少なくとも一部は、車両１の外部の外部装置に配置され、リモートで運転支援制御を行ってもよい。つまり、運転支援システム１０は、車両１と外部装置とに分散的に配置されてもよい。

運転支援制御は、車両１の前方のリスクを事前に回避する「リスク回避制御」を含む。より詳細には、運転支援システム１０は、車両１の前方の物標５を認識する。そして、運転支援システム１０は、物標５との衝突リスクを事前に低減（回避）するためにリスク回避制御を実行する。そのようなリスク回避制御は、車両１を操舵する操舵制御と車両１を減速する減速制御とのうち少なくとも一方を含む。

例えば、図１において、車両１は、車道２の中のレーンＬＡを走行している。車道２に隣接する路側領域３（路肩、路側帯、歩道、等）には、歩行者５Ａが存在している。その歩行者５Ａは、レーンＬＡに進入してくるかもしれない。従って、路側領域３に存在する歩行者５Ａは、車両１にとってリスクである。運転支援システム１０は、歩行者５Ａとの衝突リスクを低減するために、必要に応じてリスク回避制御を実行する。例えば、運転支援システム１０は、歩行者５Ａから離れる方向へ車両１を自動的に操舵する。図１において、トラジェクトリＴＲ０は、リスク回避制御が実行されない場合の車両１のトラジェクトリを表している。一方、トラジェクトリＴＲ１は、リスク回避制御が実行される場合の車両１のトラジェクトリを表している。

歩行者５Ａは、自転車あるいは二輪車に置き換えられてもよい。また、路側領域３だけでなく、車道２に存在する歩行者、自転車、二輪車、先行車両、等もリスク回避制御の対象となる。

図２は、リスク回避制御の他の例を説明するための概念図である。リスク回避制御の対象は、上述の歩行者５Ａのような“顕在リスク”に限られず、“潜在リスク”も含み得る。例えば、図２において、車両１の前方の路側領域３に駐車車両５Ｂが存在している。駐車車両５Ｂの先の領域は死角であり、その死角から歩行者５Ｃが飛び出してくるかもしれない。従って、車両１の前方の駐車車両５Ｂは、車両１にとってリスクであり、リスク回避制御の対象となる。例えば、運転支援システム１０は、駐車車両５Ｂから離れる方向へ車両１を自動的に操舵する。

このように、リスク回避制御の対象である物標５は、車両１の前方の歩行者、自転車、二輪車、他車両のうち少なくとも１つを含む。

ここで、座標系及び方向について定義する。車両座標系（Ｘ，Ｙ）は、車両１に固定された相対座標系であり、車両１の移動と共に変化する。Ｘ方向は、車両１の前方向（進行方向）である。Ｙ方向は、車両１の横方向である。Ｘ方向とＹ方向は、互いに直交している。ＬＸ方向（レーン長手方向）は、レーンＬＡの延在方向である。ＬＹ方向（レーン幅方向）は、レーンＬＡの幅方向である。ＬＸ方向とＬＹ方向は、互いに直交している。縦距離は、Ｘ方向あるいはＬＸ方向における距離である。横距離は、Ｙ方向あるいはＬＹ方向における距離である。

１－２．構成例
図３は、本実施の形態に係る車両１及び運転支援システム１０の構成例を概略的に示すブロック図である。特に、図３は、リスク回避制御に関連する構成例を示している。車両１は、センサ群２０と走行装置３０を備えている。

センサ群２０は、位置センサ２１、車両状態センサ２２、及び認識センサ２３を含んでいる。位置センサ２１は、絶対座標系における車両１の位置及び方位を検出する。位置センサ２１としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサが例示される。車両状態センサ２２は、車両１の状態を検出する。車両状態センサ２２としては、車速センサ、ヨーレートセンサ、横加速度センサ、操舵角センサ、等が例示される。認識センサ２３は、車両１の周囲の状況を認識（検出）する。認識センサ２３としては、カメラ、レーダ、ライダー（LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）、等が例示される。

走行装置３０は、操舵装置３１、駆動装置３２、及び制動装置３３を含んでいる。操舵装置３１は、車両１の車輪を転舵する。例えば、操舵装置３１は、パワーステアリング（EPS: Electric Power Steering）装置を含んでいる。駆動装置３２は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置３２としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置３３は、制動力を発生させる。

運転支援システム１０は、少なくとも制御装置１００を含んでいる。運転支援システム１０は、センサ群２０を含んでいてもよい。運転支援システム１０は、走行装置３０を含んでいてもよい。

制御装置１００は、車両１を制御する。典型的には、制御装置１００は、車両１に搭載されるマイクロコンピュータである。制御装置１００は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）とも呼ばれる。あるいは、制御装置１００は、車両１の外部の情報処理装置であってもよい。その場合、制御装置１００は、車両１と通信を行い、車両１をリモートで制御する。

制御装置１００は、プロセッサ１１０及び記憶装置１２０を備えている。プロセッサ１１０は、各種処理を実行する。記憶装置１２０には、各種情報が格納される。記憶装置１２０としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、等が例示される。プロセッサ１１０がコンピュータプログラムである制御プログラムを実行することにより、プロセッサ１１０（制御装置１００）による各種処理が実現される。制御プログラムは、記憶装置１２０に格納されている、あるいは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されている。

１－３．情報取得処理
プロセッサ１１０（制御装置１００）は、車両１の運転環境を示す運転環境情報２００を取得する「情報取得処理」を実行する。運転環境情報２００は、車両１に搭載されたセンサ群２０による検出結果に基づいて取得される。取得された運転環境情報２００は、記憶装置１２０に格納される。

図４は、運転環境情報２００の例を示すブロック図である。運転環境情報２００は、車両位置情報２１０、車両状態情報２２０、周辺状況情報２３０、地図情報２６０、等を含んでいる。

車両位置情報２１０は、絶対座標系における車両１の位置及び方位を示す情報である。プロセッサ１１０は、位置センサ２１による検出結果から車両位置情報２１０を取得する。

車両状態情報２２０は、車両１の状態を示す情報である。車両１の状態としては、車速、ヨーレート、横加速度、操舵角、等が例示される。プロセッサ１１０は、車両状態センサ２２による検出結果から車両状態情報２２０を取得する。

周辺状況情報２３０は、車両１の周囲の状況を示す情報である。周辺状況情報２３０は、認識センサ２３によって得られた情報を含む。例えば、周辺状況情報２３０は、カメラによって撮像された車両１の周囲の状況を示す画像情報を含む。他の例として、周辺状況情報２３０は、レーダやライダーによって計測された計測情報を含む。更に、周辺状況情報２３０は、道路構成情報２４０及び物標情報２５０を含んでいる。

道路構成情報２４０は、車両１の周囲の道路構成に関する情報である。車両１の周囲の道路構成は、区画線（白線）及び道路端物体を含む。道路端物体は、道路の端を示す立体的な障害物である。道路端物体としては、縁石、ガードレール、壁、中央分離帯、等が例示される。道路構成情報２４０は、区画線や道路端物体の位置（車両１に対する相対位置）を少なくとも示す。

例えば、カメラによって得られた画像情報を解析することによって、区画線を識別し、その区画線の相対位置を算出することができる。画像解析手法としては、セマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）やエッジ検出が例示される。同様に、画像情報を解析することによって、道路端物体を識別し、その道路端物体の相対位置を算出することができる。あるいは、レーダ計測情報から道路端物体の相対位置を取得することもできる。

物標情報２５０は、車両１の周囲の物標５に関する情報である。物標５としては、歩行者、自転車、二輪車、他車両（先行車両、駐車車両）、等が例示される。物標情報２５０は、車両１に対する物標の相対位置及び相対速度を示す。例えば、カメラによって得られた画像情報を解析することによって、物標５を識別し、その物標５の相対位置を算出することができる。また、レーダ計測情報に基づいて、物標５を識別し、その物標５の相対位置と相対速度を取得することもできる。物標情報２５０は、物標５の移動方向や移動速度を含んでいてもよい。物標５の移動方向や移動速度は、物標５の位置を追跡することによって算出することができる。物標情報２５０は、物標５の種類（歩行者、自転車、二輪車、他車両、等）を示していてもよい。

地図情報２６０は、レーン配置、道路形状、等を示す。制御装置１００は、地図データベースから、必要なエリアの地図情報２６０を取得する。地図データベースは、車両１に搭載されている所定の記憶装置に格納されていてもよいし、車両１の外部の管理サーバに格納されていてもよい。後者の場合、プロセッサ１１０は、管理サーバと通信を行い、必要な地図情報２６０を取得する。

１－４．車両走行制御
プロセッサ１１０（制御装置１００）は、車両１の走行を制御する「車両走行制御」を実行する。車両走行制御は、車両１の操舵を制御する操舵制御、車両１の加速を制御する加速制御、及び車両１の減速を制御する減速制御を含む。プロセッサ１１０は、走行装置３０を制御することによって車両走行制御を実行する。具体的には、プロセッサ１１０は、操舵装置３１を制御することによって操舵制御を実行する。また、プロセッサ１１０は、駆動装置３２を制御することによって加速制御を実行する。また、制御装置１００は、制動装置３３を制御することによって減速制御を実行する。

１－５．リスク回避制御
プロセッサ１１０（制御装置１００）は、車両１の運転を支援する運転支援制御を実行する。運転支援制御は、リスク回避制御を含む。リスク回避制御は、車両１の前方の物標５との衝突リスクを低減（回避）するための車両走行制御であり、操舵制御及び減速制御の少なくとも一方を含んでいる。プロセッサ１１０は、上述の運転環境情報２００に基づいて、リスク回避制御を実行する。

以下、本実施の形態に係るリスク回避制御について更に詳しく説明する。

２．リスクポテンシャル場
車両走行に関するリスクを表す値として、「リスク値Ｒ（リスクポテンシャル）」を導入する。リスク値Ｒは、位置毎に定義される。リスク値Ｒが高い位置は、車両１が避けるべき位置である。「リスクポテンシャル場Ｕ」は、リスク値Ｒを位置の関数として表す。言い換えれば、リスクポテンシャル場Ｕは、リスク値Ｒの分布を示す。

尚、“位置”は、車両座標系（Ｘ，Ｙ）における位置であってもよいし、絶対座標系（緯度、経度）における位置であってもよい。車両位置情報２１０に基づいて、絶対座標系と車両座標系との間の座標変換が可能である。以下の説明では、車両座標系における位置と絶対座標系における位置は等価なものとして扱われる。

本実施の形態に係るリスク回避制御（操舵制御、減速制御）は、リスクポテンシャル場Ｕに基づいて実行される。以下、リスクポテンシャル場Ｕの構成要素を説明する。

２－１．障害物ポテンシャル場
図５は、障害物ポテンシャル場Ｕｏを説明するための概念図である。障害物ポテンシャル場Ｕｏは、車両１が物標５に近づかないためのリスクポテンシャル場Ｕである。従って、障害物ポテンシャル場Ｕｏで示されるリスク値Ｒは、物標５の位置で最大となり、物標５から離れるにつれて小さくなる。

より詳細には、障害物ポテンシャル場Ｕｏは、リスク値Ｒの２次元分布を示す。図５には、２つの主軸方向のそれぞれに沿った分布のプロファイルが示されている。２つの主軸方向は、ＬＸ方向（レーン長手方向）とＬＹ方向（レーン幅方向）である。他の例として、２つの主軸方向は、Ｘ方向とＹ方向であってもよい。物標位置ＰＴは、物標５の位置である。各主軸方向において、リスク値Ｒは、物標位置ＰＴで最大となり、物標位置ＰＴから離れるにつれて小さくなる。つまり、リスク値Ｒの分布は、山形状を有する。

障害物ポテンシャル関数ｆｏは、障害物ポテンシャル場Ｕｏのリスク値Ｒの分布を示す分布関数である。例えば、障害物ポテンシャル関数ｆｏは、ガウス関数である。その場合、分布は、ガウス分布（正規分布）で表される。分布パラメータσｘ、σｙは、それぞれ、２つの主軸方向における分布の拡がり度合いを示すパラメータである。分布がガウス分布である場合、分布パラメータσｘ、σｙは標準偏差である。

分布パラメータσｘ、σｙは、物標５の種類毎に異なっていてもよい。例えば、物標５が歩行者である場合の分布パラメータσｘ、σｙは、物標５が他車両である場合よりも大きい。

分布パラメータσｘ、σｙは、車両１の車速に応じて変動してもよい。例えば、車速が高くなるにつれて、分布パラメータσｘ、σｙは大きくなる。この場合、分布パラメータσｘ、σｙは、マップで与えられる。

ポテンシャル関数情報３００（図３参照）は、障害物ポテンシャル関数ｆｏ及び分布パラメータσｘ、σｙを示す。ポテンシャル関数情報３００は、予め生成され、記憶装置１２０に格納される。

プロセッサ１１０は、物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏを設定する。物標５の位置及び種類は、物標情報２５０から得られる。レーンＬＡの配置は、道路構成情報２４０あるいは地図情報２６０から得られる。ＬＸ方向及びＬＹ方向は、レーンＬＡの配置から得られる。車速は、車両状態情報２２０から得られる。従って、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏを設定することができる。

２－２．車両中心ポテンシャル場
図６は、車両中心ポテンシャル場Ｕｅを説明するための概念図である。車両１が存在するレーンＬＡは、左右のレーン境界ＬＢ（区画線）の間に挟まれた領域である。レーンＬＡ及びレーン境界ＬＢは、ＬＸ方向（レーン長手方向）に延在している。車両中心ポテンシャル場Ｕｅは、車両１がレーンＬＡに沿って走行するためのリスクポテンシャル場Ｕである。従って、車両中心ポテンシャル場Ｕｅで示されるリスク値Ｒの“谷Ｖｅ”は、ＬＸ方向に延在する。

より詳細には、車両中心ポテンシャル場Ｕｅは、リスク値Ｒの２次元分布を示す。図６には、ＬＹ方向（レーン幅方向）に沿った分布のプロファイルが示されている。車両横位置ＰＶは、ＬＹ方向における車両１の位置である。ＬＹ方向において、リスク値Ｒは、車両横位置ＰＶで最小となり、車両横位置ＰＶから離れるにつれて大きくなる。つまり、リスク値の分布は、Ｕ字形状を有する。リスク値Ｒの谷Ｖｅの位置は、車両横位置ＰＶと一致する。谷Ｖｅは、車両１の位置からＬＸ方向に延在する。すなわち、谷Ｖｅの位置は、固定されておらず、車両１の位置と連動して動的に変化する。

車両中心ポテンシャル関数ｆｅは、車両中心ポテンシャル場Ｕｅのリスク値Ｒの分布を示す分布関数である。例えば、車両中心ポテンシャル関数ｆｅは、二次曲線である。分布パラメータσｅは、分布の拡がり度合いを示すパラメータである。ポテンシャル関数情報３００（図３参照）は、更に、これら車両中心ポテンシャル関数ｆｅ及び分布パラメータσｅを示す。

プロセッサ１１０は、車両中心ポテンシャル場Ｕｅを設定する。車両１の位置は、車両位置情報２１０から得られる。レーンＬＡの配置は、道路構成情報２４０あるいは地図情報２６０から得られる。ＬＸ方向及びＬＹ方向は、レーンＬＡの配置から得られる。従って、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、車両中心ポテンシャル場Ｕｅを設定することができる。

２－３．レーン中心ポテンシャル場
図７は、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒを示している。レーン中心ポテンシャル場Ｕｒは、車両１がレーン中心ＬＣに沿って走行するためのリスクポテンシャル場Ｕである。レーン中心ポテンシャル場Ｕｒで示されるリスク値Ｒの“谷Ｖｒ”も、ＬＸ方向に延在している。但し、その谷Ｖｒの位置は、レーン中心位置ＰＬＣ（レーン中心ＬＣの位置）に固定されている。すなわち、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒの谷Ｖｒの位置は、レーンＬＡに固定されており、動的に変化しない。

３．リスクポテンシャル場に基づく操舵制御
３－１．操舵制御の概要
図８は、リスクポテンシャル場Ｕに基づく操舵制御の概要を説明するための概念図である。全体としてのリスクポテンシャル場Ｕは、上述のリスクポテンシャル場Ｕの構成要素を重ね合わせる（足し合わせる）ことにより得られる。物標５が複数存在する場合、物標５毎に設定される障害物ポテンシャル場Ｕｏが重ね合わされる。

リスクポテンシャル場Ｕには、リスク値Ｒの“谷”が存在する。図８に示されるように、リスクポテンシャル場Ｕの谷は、物標５を回避しつつ、全体的にＬＸ方向に延びるように位置している。車両１がリスクポテンシャル場Ｕの谷に追従するように操舵制御を行うことによって、物標５との衝突リスクを軽減しつつ、車両１を走行させることが可能となる。すなわち、リスク回避制御が実現される。

３－２．第１リスクポテンシャル場に基づく操舵制御
図９は、本実施の形態に係る操舵制御の概要を説明するためのブロック図である。第１リスクポテンシャル場Ｕ１は、操舵制御のためのリスクポテンシャル場である。第１リスクポテンシャル場Ｕ１は、縦方向ポテンシャル場Ｕｘと障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和であり、下記式（１）で表される。

障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］は、物標５［ｉ］に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏである（ｉ＝１～ｎ）。ここで、ｎは、リスク回避制御の対象として着目されている物標５の総数であり、１以上の整数である。縦方向ポテンシャル場Ｕｘは、車両中心ポテンシャル場Ｕｅ（図６参照）、あるいは、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒ（図７参照）である。好ましくは、縦方向ポテンシャル場Ｕｘは、車両中心ポテンシャル場Ｕｅである。

第１の谷Ｖ１は、第１リスクポテンシャル場Ｕ１で示されるリスク値Ｒの谷である。プロセッサ１１０は、車両１が第１の谷Ｖ１に追従するように操舵制御を行う。

図１０は、本実施の形態に係る操舵制御の一例を示している。第１の谷Ｖ１は、車両１の位置からＬＸ方向に延び、その後、物標５から離れる方向にシフトする。車両１は、最初ＬＸ方向に走行し、その後、物標５から離れる方向に操舵される（トラジェクトリＴＲ１）。車両１の横位置が変わると、第１の谷Ｖ１の横位置もそれに連動して変わる。その後、第１の谷Ｖ１はＬＸ方向に延び、車両１はＬＸ方向に走行する。車両１は、適切な横距離Ｄｙで物標５の側方を通過する。

尚、縦方向ポテンシャル場Ｕｘがレーン中心ポテンシャル場Ｕｒである場合、そのレーン中心ポテンシャル場Ｕｒにより、車両１をレーン中心ＬＣに引き付ける力が常に発生する。車両１をレーン中心ＬＣに引き付ける力は、レーン逸脱を防止するためには好ましいが、物標回避とは本来無関係である。レーン中心ポテンシャル場Ｕｒが物標回避とは関係ない車両挙動を発生させるため、リスク回避制御としての操舵制御が不必要にあるいは過剰に行われる可能性がある。

その意味では、縦方向ポテンシャル場Ｕｘは車両中心ポテンシャル場Ｕｅであることが好ましい。車両中心ポテンシャル場Ｕｅの谷Ｖｅの位置は、固定されず、車両１の位置と連動して動的に変化する。そのような谷Ｖｅが第１の谷Ｖ１に反映されるため、不要な操舵制御あるいは過剰な操舵制御が抑制される。不要な操舵制御あるいは過剰な操舵制御が抑制されることは、リスク回避のために適切な車両挙動が実現されていることを意味する。従って、車両１の乗員が感じる違和感が抑制される。

３－３．処理フロー
図１１は、本実施の形態に係る操舵制御に関連する処理を示すフローチャートである。図１１に示される処理フローは、一定サイクル毎に繰り返し実行される。

３－３－１．ステップＳ１１０
ステップＳ１１０において、プロセッサ１１０は、上述の情報取得処理を実行する。すなわち、プロセッサ１１０は、センサ群２０による検出結果に基づいて運転環境情報２００を取得する。運転環境情報２００は、記憶装置１２０に格納される。

３－３－２．ステップＳ１２０
ステップＳ１２０において、プロセッサ１１０は、第１リスクポテンシャル場Ｕ１を設定する。第１リスクポテンシャル場Ｕ１は、縦方向ポテンシャル場Ｕｘと障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和である（式（１）参照）。縦方向ポテンシャル場Ｕｘは、例えば、車両中心ポテンシャル場Ｕｅである。プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、車両中心ポテンシャル場Ｕｅを設定する。また、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、物標５［ｉ］毎に障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］を設定する。そして、プロセッサ１１０は、車両中心ポテンシャル場Ｕｅと障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和を第１リスクポテンシャル場Ｕ１として設定する。

図１２は、ステップＳ１２０における処理例を示すフローチャートである。

ステップＳ１２１において、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、車両中心ポテンシャル場Ｕｅを設定する。そして、プロセッサ１１０は、その車両中心ポテンシャル場Ｕｅを第１リスクポテンシャル場Ｕ１に追加する。

ステップＳ１２２において、プロセッサ１１０は、物標情報２５０に基づいて、車両１の前方に物標５が存在するか否かを判定する。言い換えれば、プロセッサ１１０は、車両１の前方の領域において物標５が認識されているか否かを判定する。車両１の前方の物標５が認識された場合（ステップＳ１２２；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１２３に進む。それ以外の場合（ステップＳ１２２；Ｎｏ）、ステップＳ１２０は終了する。

ステップＳ１２３において、プロセッサ１１０は、認識された物標５までの余裕時間Ｔが第１時間閾値Ｔｔｈ１未満であるか否かを判定する。

図１３を参照して、余裕時間Ｔについて説明する。トラジェクトリＴＲ０は、リスク回避制御が実行されない場合の車両１のトラジェクトリを表している。車両１は、現在の車速でＬＸ方向に走行すると仮定される。余裕時間Ｔは、その仮定の下で車両１が物標５に最も接近するまでの時間である。典型的には、車両１が物標５に最も接近するタイミングは、車両１が物標５の側方を通過するタイミングである。車両１の現在の車速は、車両状態情報２２０から得られる。物標５の位置は、物標情報２５０から得られる。レーンＬＡの配置及びＬＸ方向は、道路構成情報２４０あるいは地図情報２６０から得られる。従って、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００に基づいて、余裕時間Ｔを算出することができる。

余裕時間Ｔが第１時間閾値Ｔｔｈ１未満である場合（ステップＳ１２３；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１２４に進む。それ以外の場合（ステップＳ１２３；Ｎｏ）、ステップＳ１２０は終了する。

ステップＳ１２４において、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、認識された物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏを設定する。そして、プロセッサ１１０は、その障害物ポテンシャル場Ｕｏを第１リスクポテンシャル場Ｕ１に追加する。このように、車両１が物標５にある程度近づくと、その物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏが第１リスクポテンシャル場Ｕ１に追加される。

３－３－３．ステップＳ１３０
ステップＳ１３０において、プロセッサ１１０は、車両１の前方の位置に前方注視点ＰＡを設定する。

図１４を参照して、前方注視点ＰＡについて説明する。前方注視点ＰＡは、車両１の進行方向（Ｘ方向）に沿って第１距離Ｓだけ車両１の前方の位置に設定される。車両１の進行方向は、車両位置情報２１０から得られる。第１距離Ｓは、一定値である。あるいは、第１距離Ｓは、車両１の車速に応じて変動してもよい。その場合、車速が高くなるにつれて第１距離Ｓは増加する。車速は、車両状態情報２２０から得られる。

３－３－４．ステップＳ１４０
ステップＳ１４０において、プロセッサ１１０は、第１リスクポテンシャル場Ｕ１の最小点である「第１最小点ＰＭ１」を探索する。特に、プロセッサ１１０は、前方注視点ＰＡの近傍の範囲において第１最小点ＰＭ１を探索する。

より詳細には、プロセッサ１１０は、図１４に示されるような第１探索範囲ＡＳ１を設定する。第１探索範囲ＡＳ１は、前方注視点ＰＡからＬＹ方向（レーン幅方向）に延在する範囲である。第１探索範囲ＡＳ１は、少なくともレーンＬＡのＬＹ方向における範囲をカバーするように設定される。そして、プロセッサ１１０は、第１探索範囲ＡＳ１の中で第１最小点ＰＭ１を探索する。

例えば、プロセッサ１１０は、第１探索範囲ＡＳ１の中に複数のチェック点ＰＣ１を設定する。プロセッサ１１０は、第１リスクポテンシャル場Ｕ１を参照して、各チェック点ＰＣ１でのリスク値Ｒを算出する。第１リスクポテンシャル場Ｕ１を構成するポテンシャル関数（ｆｅ、ｆｏ）に各チェック点ＰＣ１の位置を代入することによって、各チェック点ＰＣ１でのリスク値Ｒを算出することができる。そして、プロセッサ１１０は、リスク値Ｒが最小となるチェック点ＰＣ１を第１最小点ＰＭ１として決定する。

このように、第１最小点ＰＭ１は、前方注視点ＰＡの近傍の第１探索範囲ＡＳ１の中で探索される。レーンＬＡの全体にわたってリスク値Ｒを算出して第１最小点ＰＭ１を探索する必要はない。従って、第１最小点ＰＭ１の探索に要する計算負荷が大幅に削減される。

３－３－５．ステップＳ１５０
ステップＳ１５０において、プロセッサ１１０は、第１偏差Ｄ１を算出する。第１偏差Ｄ１は、前方注視点ＰＡと第１最小点ＰＭ１との間のＬＹ方向における偏差である。

３－３－６．ステップＳ１６０
ステップＳ１６０において、プロセッサ１１０は、第１偏差Ｄ１が減少するように操舵制御を行う。具体的には、プロセッサ１１０は、第１偏差Ｄ１を減少させるために必要な目標操舵角θｔを算出する。典型的には、第１偏差Ｄ１が大きいほど、目標操舵角θｔは大きくなる。第１偏差Ｄ１と目標操舵角θｔとの対応関係を示す関数（例：マップ）は、予め生成される。プロセッサ１１０は、その関数を参照することによって、第１偏差Ｄ１に応じた目標操舵角θｔを算出する。そして、プロセッサ１１０は、目標操舵角θｔに従って操舵制御を行う。車両１の実操舵角は、車両状態情報２２０から得られる。プロセッサ１１０は、目標操舵角θｔが実現されるように、操舵装置３１を制御して車輪を転舵する。

このようにして、車両１が第１最小点ＰＭ１に近づくように操舵制御が行われる。第１リスクポテンシャル場Ｕ１の第１の谷Ｖ１は、時間的に連続する第１最小点ＰＭ１の集合に相当する。車両１が第１最小点ＰＭ１に近づくように操舵制御を行うことによって、車両１を第１リスクポテンシャル場Ｕ１の第１の谷Ｖ１に追従させることが可能となる。すなわち、リスク回避制御が実現される。

図１５を参照して、本実施の形態において車線逸脱が防止される理由を説明する。上述の通り、前方注視点ＰＡは、車両１の進行方向（Ｘ方向）の位置に設定される。タイミングｔａにおいて、車両１の前方の第１最小点ＰＭ１は、物標５を避ける方向にシフトしている。このタイミングｔａにおいて、前方注視点ＰＡは、第１の谷Ｖ１の左側に位置する。第１偏差Ｄ１を減少させる操舵方向は、右方向である。従って、車両１は右旋回する。車両１が右旋回することにより、前方注視点ＰＡも右旋回する。

車両１が右旋回した後のタイミングｔｂにおいて、前方注視点ＰＡは、第１の谷Ｖ１の右側に位置する。第１偏差Ｄ１を減少させる操舵方向は、左方向である。従って、車両１の進行方向を元に戻す復帰操舵力が発生する。これにより、車両１は、レーンＬＡを逸脱することなく、レーンＬＡに平行な走行状態に復帰する。このように、前方注視点ＰＡが車両１の進行方向（Ｘ方向）の位置に設定されるため、車両１がレーンＬＡから逸脱することが防止される。

３－４．複数の第１最小点候補が存在する場合の処理
上述の通り、操舵制御のための第１リスクポテンシャル場Ｕ１の第１最小点ＰＭ１は、第１探索範囲ＡＳ１の中で探索される。このとき、リスク値Ｒの有効桁数によっては、第１探索範囲ＡＳ１の中に第１最小点ＰＭ１の候補が複数見つかる可能性がある。第１探索範囲ＡＳ１の中の第１最小点ＰＭ１の候補を、以下、「第１最小点候補ＣＭ１」と呼ぶ。例えば、図１６に示される例では、縦方向ポテンシャル場Ｕｘと障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の重ね合わせの結果、２つの第１最小点候補ＣＭ１が第１探索範囲ＡＳ１の中に存在する。

複数の第１最小点候補ＣＭ１の中から不適切なものが第１最小点ＰＭ１として選択されると、不適切な操舵制御が行われることになる。車両１の乗員（典型的にはドライバ）は、不適切なリスク回避制御に対して違和感を抱く。違和感の少ないリスク回避制御を実現するためには、複数の第１最小点候補ＣＭ１の中から適切な第１最小点ＰＭ１を選択することが重要である。

図１７は、複数の第１最小点候補ＣＭ１の中から適切な第１最小点ＰＭ１を選択する手法を説明するための概念図である。図１７には、今回サイクル（時刻ｔ）の探索処理における複数の第１最小点候補ＣＭ１の一例が示されている。本例では、第１探索範囲ＡＳ１の中に３つの第１最小点候補ＣＭ１＿ａ，ＣＭ１＿ｂ，ＣＭ１＿ｃが存在している。

また、図１７には、過去（時刻ｔ－３，ｔ－２，ｔ－１）の探索処理において決定された第１最小点ＰＭ１の履歴の例が示されている。特に、前サイクルにおける第１最小点ＰＭ１［ｔ－１］を、「前回最小点」と呼ぶ。最手前物標５Ｎは、車両１の前方に存在する物標５のうち車両１に最も近いものである。つまり、最手前物標５Ｎは、直近のリスク回避制御の対象となる物標５である。第１操舵方向ＤＳは、最手前物標５Ｎから離れる操舵方向である。

まず、第１最小点候補ＣＭ１＿ａは、前回最小点ＰＭ１［ｔ－１］から見て最手前物標５Ｎに近づく方向に存在している。仮に、第１最小点候補ＣＭ１＿ａが今回の第１最小点ＰＭ１［ｔ］として選択されると、車両１が最手前物標５Ｎの方に近づくように操舵制御が行われてしまう。そのような操舵制御は不適切であり、車両１の乗員に違和感及び不安感をもたらす。

第１最小点候補ＣＭ１＿ｂ，ＣＭ１＿ｃは共に、前回最小点ＰＭ１［ｔ－１］から見て、最手前物標５Ｎから離れる第１操舵方向ＤＳに存在している。このうち、第１最小点候補ＣＭ１＿ｂは前回最小点ＰＭ１［ｔ－１］に近く、第１最小点候補ＣＭ１＿ｃは前回最小点ＰＭ１［ｔ－１］から遠い。仮に、第１最小点候補ＣＭ１＿ｃが今回の第１最小点ＰＭ１［ｔ］として選択されると、操舵制御が過剰に行われることになる。そのような過剰な操舵制御に対し、車両１の乗員は違和感を覚えるおそれがある。

従って、プロセッサ１１０は、第１最小点候補ＣＭ１＿ｂを今回の第１最小点ＰＭ１［ｔ］として選択する。一般化すれば、プロセッサ１１０は、前回最小点ＰＭ１［ｔ－１］から見て最手前物標５Ｎから離れる第１操舵方向ＤＳに存在し、且つ、前回最小点ＰＭ１［ｔ－１］に最も近い第１最小点候補ＣＭ１を、今回の第１最小点ＰＭ１［ｔ］として選択する。これにより、不適切な操舵制御や過剰な操舵制御が抑制される。すなわち、第１リスクポテンシャル場Ｕ１に基づくリスク回避制御（操舵制御）に対する違和感を抑制することが可能となる。

３－５．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、リスク回避制御の操舵制御には第１リスクポテンシャル場Ｕ１が適用される。具体的には、第１リスクポテンシャル場Ｕ１の第１の谷Ｖ１に追従するように操舵制御が行われる。

第１の谷Ｖ１は、時間的に連続する第１最小点ＰＭ１の集合である。第１最小点ＰＭ１は、前方注視点ＰＡの近傍の第１探索範囲ＡＳ１の中で探索される。レーンＬＡの全体にわたってリスク値Ｒを算出して第１最小点ＰＭ１を探索する必要はない。従って、第１最小点ＰＭ１の探索に要する計算負荷が大幅に削減される。

第１探索範囲ＡＳ１の中に複数の第１最小点候補ＣＭ１が存在する場合、前回最小点ＰＭ１［ｔ－１］から見て最手前物標５Ｎから離れる第１操舵方向ＤＳに存在し、且つ、前回最小点ＰＭ１［ｔ－１］に最も近い第１最小点候補ＣＭ１が、今回の第１最小点ＰＭ１［ｔ］として選択される。これにより、不適切な操舵制御や過剰な操舵制御が抑制される。すなわち、第１リスクポテンシャル場Ｕ１に基づくリスク回避制御（操舵制御）に対する違和感を抑制することが可能となる。

第１リスクポテンシャル場Ｕ１は、車両１がレーンＬＡに沿って走行するための縦方向ポテンシャル場Ｕｘを含んでいる。縦方向ポテンシャル場Ｕｘは、車両中心ポテンシャル場Ｕｅであることが好ましい。車両中心ポテンシャル場Ｕｅの谷Ｖｅの位置は、固定されず、車両１の位置と連動して動的に変化する。そのような谷Ｖｅが第１最小点ＰＭ１に反映されるため、不要な操舵制御あるいは過剰な操舵制御が抑制される。不要な操舵制御あるいは過剰な操舵制御が抑制されることは、リスク回避のために適切な車両挙動が実現されていることを意味する。従って、車両１の乗員が感じる違和感が抑制される。

また、本実施の形態によれば、第１リスクポテンシャル場Ｕ１から車両１の目標操舵角θｔ（トラジェクトリＴＲ１）が一意に決まる。比較例として、複数種類の目標トラジェクトリを生成して、その中から最適な目標トラジェクトリを選択する手法を考える。この比較例の場合、評価関数を用いることによって各目標トラジェクトリを評価する必要があるため、計算負荷が増大する。特に、複数の物標５が存在する状況では、評価関数が複雑となり、計算負荷が著しく増大する。一方、本実施の形態によれば、そのような評価関数は不要であるため、計算負荷が軽減される。物標５の数が増えるほど、計算負荷の軽減効果はより顕著となる。

４．リスクポテンシャル場に基づく減速制御
４－１．減速制御の概要
図１８は、リスクポテンシャル場Ｕに基づく減速制御を説明するための概念図である。図１８には、車両１の前方の２つの物標５［１］、５［２］が示されている。それら２つの物標５［１］、５［２］は、比較的近くに位置している。このような状況では、上述の操舵制御が作動したとしても、車両１は物標５［１］、５［２］の比較的近くを通過する。その結果、物標５［１］との衝突リスクが十分に軽減されず、車両１の乗員は不安感を覚えるおそれがある。

そこで、図１８で例示されるような状況においては、操舵制御に代えて、あるいは、操舵制御と共に、減速制御を行うことが考えられる。どのような状況で減速制御を行うか、また、どの程度の減速度で減速制御を行うかを判断する基準として、「抑制量」という概念を導入する。

図１９は、減速制御において用いられる抑制量を説明するための概念図である。

まず、物標５［ｉ］に関する単体ギャップＧｓ［ｉ］について説明する。単体ギャップＧｓ［ｉ］は、車両１と物標５［ｉ］との間の横距離であって、車両１が物標５［ｉ］の側方を通過する際に乗員が不安感を覚えないような横距離である。つまり、単体ギャップＧｓ［ｉ］は、目標横距離である。単体ギャップＧｓ［ｉ］は、物標５［ｉ］毎に予め定められる。単体ギャップＧｓ［ｉ］は、物標５の種類毎に異なる所定値であってもよい。例えば、物標５が歩行者である場合の単体ギャップＧｓ（例：３ｍ）は、物標５が駐車車両である場合の単体ギャップＧｓ（例：２ｍ）よりも大きい。単体ギャップＧｓ［ｉ］は、障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の分布パラメータσｙ（図５参照）に基づいて設定されてもよい。単体ギャップＧｓ［ｉ］の情報は、例えば、上述のポテンシャル関数情報３００に含まれる。

次に、物標５［ｉ］に関する修正ギャップＧｍ［ｉ］について説明する。修正ギャップＧｍ［ｉ］は、物標５［ｉ］とリスクポテンシャル場Ｕの谷との間の横距離である。物標５［ｉ］の位置とリスクポテンシャル場Ｕに基づいて、修正ギャップＧｍ［ｉ］を算出することができる。

物標５［ｉ］に関する抑制量ΔＧ［ｉ］は、単体ギャップＧｓ［ｉ］と修正ギャップＧｍ［ｉ］との間の差分である。つまり、抑制量ΔＧ［ｉ］は、式：ΔＧ［ｉ］＝Ｇｓ［ｉ］－Ｇｍ［ｉ］で表される。

修正ギャップＧｍ［ｉ］が単体ギャップＧｓ［ｉ］よりも小さい場合、それは、物標５［ｉ］の近くに他の物標５［ｊ］が存在しており、単体ギャップＧｓ［ｉ］が確保できないことを意味する。つまり、修正ギャップＧｍ［ｉ］が単体ギャップＧｓ［ｉ］よりも小さい状況は、図１８で示されたような状況に相当する。そのような状況では、衝突リスク及び乗員の不安感を軽減するために、減速制御を行うことが好ましい。従って、抑制量ΔＧ［ｉ］は、減速制御の必要性を表していると言える。

本実施の形態によれば、抑制量ΔＧ［ｉ］に基づいて、減速制御を行うか否かが判定される。具体的には、抑制量ΔＧ［ｉ］が閾値Ｇｔｈより大きい場合、減速制御が行われる。減速制御における目標減速度Ａｔが、抑制量ΔＧ［ｉ］に基づいて設定されてもよい。例えば、抑制量ΔＧ［ｉ］が大きくなるほど、目標減速度Ａｔ（絶対値）は高くなるように設定される。

このように、リスクポテンシャル場Ｕに基づく減速制御では、抑制量ΔＧ［ｉ］が判断基準として用いられる。減速制御を適切に行うためには、抑制量ΔＧ［ｉ］を適切に算出することが必要である。

４－２．第２リスクポテンシャル場に基づく減速制御
図２０は、本実施の形態に係る減速制御の概要を説明するためのブロック図である。第２リスクポテンシャル場Ｕ２は、減速制御のためのリスクポテンシャル場である。第２リスクポテンシャル場Ｕ２は、少なくとも、物標５［ｉ］毎に設定される障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和を含む。例えば、第２リスクポテンシャル場Ｕ２は、次の式（２）で表される。

プロセッサ１１０は、第２リスクポテンシャル場Ｕ２に基づいて、修正ギャップＧｍ［ｉ］及び抑制量ΔＧ［ｉ］を算出する。より詳細には、第２の谷Ｖ２は、第２リスクポテンシャル場Ｕ２で表されるリスク値Ｒの谷である。修正ギャップＧｍ［ｉ］は、物標５［ｉ］と第２の谷Ｖ２との間の横距離である。抑制量ΔＧ［ｉ］は、単体ギャップＧｓ［ｉ］と修正ギャップＧｍ［ｉ］との間の差分である。

図２１は、本実施の形態に係る減速制御の一例を示している。２つの物標５［１」、５［２］の位置関係は、既出の図１８の場合と同じである。簡単のため、物標５［１］に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏ［１］と物標５［２］に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏ［２］は、同じ大きさを有するとする。また、物標５［１］に関する単体ギャップＧｓ［１］と物標５［２］に関する単体ギャップＧｓ［２］は、同じであるとする。第２リスクポテンシャル場Ｕ２は障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］だけを含んでいるため、第２リスクポテンシャル場Ｕ２の第２の谷Ｖ２の位置は、２つの物標５［１］、５［２］の中間点と一致する。従って、抑制量ΔＧ［１］、ΔＧ［２」は共に、物標５［１］、５［２］の近接状況を反映した妥当な値となる。言い換えれば、抑制量ΔＧ［１］、ΔＧ［２］の過大評価あるいは過小評価が抑制される。その結果、不要な減速制御あるいは過剰な減速制御が抑制される。

変形例として、第２リスクポテンシャル場Ｕ２は、上記式（１）で表される第１リスクポテンシャル場Ｕ１と同じであってもよい。但し、この変形例の場合、抑制量ΔＧが過剰となるおそれがある。抑制量ΔＧが過剰である場合、減速制御が不必要に作動する、あるいは、減速制御における目標減速度Ａｔが過剰となる。そのような不要な減速制御あるいは過剰な減速制御に対して、車両１の乗員（典型的にはドライバ）は違和感を覚えるおそれがある。その意味で、第２リスクポテンシャル場Ｕ２は、障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］だけを含んでいることが好ましい。

尚、第２リスクポテンシャル場Ｕ２は、抑制量ΔＧ［ｉ］の算出に用いられるだけであり、操舵制御に用いられるわけではないことに留意されたい。

４－３．処理フロー
図２２は、本実施の形態に係る減速制御に関連する処理を示すフローチャートである。図２２に示される処理フローは、一定サイクル毎に繰り返し実行される。

４－３－１．ステップＳ２１０
ステップＳ２１０において、プロセッサ１１０は、上述の情報取得処理を実行する。すなわち、プロセッサ１１０は、センサ群２０による検出結果に基づいて運転環境情報２００を取得する。運転環境情報２００は、記憶装置１２０に格納される。尚、ステップＳ２１０は、図１１中のステップＳ１１０と同じであってもよい。

４－３－２．ステップＳ２２０
ステップＳ２２０において、プロセッサ１１０は、第２リスクポテンシャル場Ｕ２を設定する。第２リスクポテンシャル場Ｕ２は、障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和を含んでいる（式（２）参照）。プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、物標５［ｉ］毎に障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］を設定する。そして、プロセッサ１１０は、物標５［ｉ］に設定される障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］を重ね合わせることによって、第２リスクポテンシャル場Ｕ２を設定する。

図２３は、ステップＳ２２０における処理例を示すフローチャートである。

ステップＳ２２１において、プロセッサ１１０は、物標情報２５０に基づいて、車両１の前方に物標５が存在するか否かを判定する。言い換えれば、プロセッサ１１０は、車両１の前方の領域において物標５が認識されているか否かを判定する。車両１の前方の物標５が認識された場合（ステップＳ２２１；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２２２に進む。それ以外の場合（ステップＳ２２１；Ｎｏ）、ステップＳ２２０は終了する。尚、ステップＳ２２１は、図１２中のステップＳ１２２と同じであってもよい。

ステップＳ２２２において、プロセッサ１１０は、認識された物標５までの余裕時間Ｔが第１時間閾値Ｔｔｈ１未満であるか否かを判定する。余裕時間Ｔが第１時間閾値Ｔｔｈ１未満である場合（ステップＳ２２２；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２２３に進む。それ以外の場合（ステップＳ２２２；Ｎｏ）、ステップＳ２２０は終了する。尚、ステップＳ２２２は、図１２中のステップＳ１２３と同じであってもよい。

ステップＳ２２３において、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、認識された物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏを設定する。そして、プロセッサ１１０は、その障害物ポテンシャル場Ｕｏを第２リスクポテンシャル場Ｕ２に追加する。このように、車両１が物標５にある程度近づくと、その物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏが第２リスクポテンシャル場Ｕ２に追加される。

４－３－３．ステップＳ２３０
ステップＳ２３０において、プロセッサ１１０は、余裕時間Ｔが第２時間閾値Ｔｔｈ２未満であるか否かを判定する。第２時間閾値Ｔｔｈ２（例：４～５秒程度）は、上記の第１時間閾値Ｔｔｈ１よりも小さい。余裕時間Ｔが第２時間閾値Ｔｔｈ２未満である場合（ステップＳ２３０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２４０に進む。それ以外の場合（ステップＳ２３０；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。尚、「余裕時間Ｔが第２時間閾値Ｔｔｈ２未満であること」は、減速制御の第１作動条件である。

４－３－４．ステップＳ２４０
ステップＳ２４０において、プロセッサ１１０は、第２リスクポテンシャル場Ｕ２の極小点ＰＭ２を探索する。特に、プロセッサ１１０は、物標５［ｉ］の近傍の範囲において極小点ＰＭ２を探索する。

図２４を参照して、極小点ＰＭ２の探索について説明する。プロセッサ１１０は、図２４に示されるような第２探索範囲ＡＳ２を設定する。第２探索範囲ＡＳ２は、物標５［ｉ］の位置と物標５［ｉ］から単体ギャップＧｓ［ｉ］だけ離れた位置との間の範囲である。物標５［ｉ］の位置は、物標情報２５０から得られる。単体ギャップＧｓ［ｉ］は、ポテンシャル関数情報３００から得られる。プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、第２探索範囲ＡＳ２を設定する。

更に、プロセッサ１１０は、第２探索範囲ＡＳ２の中に複数のチェック点ＰＣ２を設定する。プロセッサ１１０は、第２リスクポテンシャル場Ｕ２を参照して、各チェック点ＰＣ２でのリスク値Ｒを算出する。第２リスクポテンシャル場Ｕ２を構成する障害物ポテンシャル関数ｆｏに各チェック点ＰＣ２の位置を代入することによって、各チェック点ＰＣ２でのリスク値Ｒを算出することができる。極小点ＰＭ２は、リスク値Ｒが極小となるチェック点ＰＣ２である。

このように、極小点ＰＭ２は、物標５［ｉ］の近傍の第２探索範囲ＡＳ２の中で探索される。レーンＬＡの全体にわたってリスク値Ｒを算出して極小点ＰＭ２を探索する必要はない。従って、極小点ＰＭ２の探索に要する計算負荷が大幅に削減される。

４－３－５．ステップＳ２５０
ステップＳ２５０において、プロセッサ１１０は、第２探索範囲ＡＳ２の中に極小点ＰＭ２（つまり、第２の谷Ｖ２）が存在するか否かを判定する。第２探索範囲ＡＳ２の中に極小点ＰＭ２が存在しない場合（ステップＳ２５０；Ｎｏ）、それは、物標５［ｉ］と他の物標５［ｊ］との間に十分な距離が存在していることを意味する。この場合、プロセッサ１１０は、減速制御を行う必要はないと判断し、今回のサイクルにおける処理を終了する。

一方、第２探索範囲ＡＳ２の中に極小点ＰＭ２が存在する場合（ステップＳ２５０；Ｙｅｓ）、それは、物標５［ｉ］の近くに他の物標５［ｊ］が存在しており、単体ギャップＧｓ［ｉ］が確保できないことを意味する。この場合、処理は、ステップＳ２６０に進む。尚、「第２探索範囲ＡＳ２の中に極小点ＰＭ２が存在すること」は、減速制御の第２の作動条件である。

４－３－６．ステップＳ２６０
ステップＳ２６０において、プロセッサ１１０は、物標５［ｉ］に関する抑制量ΔＧ［ｉ］を算出する。具体的には、プロセッサ１１０は、物標５［ｉ］と極小点ＰＭ２との間の横距離を修正ギャップＧｍ［ｉ］として算出する。そして、プロセッサ１１０は、単体ギャップＧｓ［ｉ］と修正ギャップＧｍ［ｉ］との間の差分を抑制量ΔＧ［ｉ］として算出する。

４－３－７．ステップＳ２７０
ステップＳ２７０において、プロセッサ１１０は、抑制量ΔＧ［ｉ］が閾値Ｇｔｈより大きいか否かを判定する。抑制量ΔＧ［ｉ］が閾値Ｇｔｈより大きい場合（ステップＳ２７０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２８０に進む。それ以外の場合（ステップＳ２７０；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。「抑制量ΔＧ［ｉ］が閾値Ｇｔｈより大きいこと」は、減速制御の第３作動条件である。

４－３－８．ステップＳ２８０
ステップＳ２８０において、プロセッサ１１０は、減速制御を行う。例えば、プロセッサ１１０は、抑制量ΔＧ［ｉ］に基づいて目標減速度Ａｔを設定する。その場合、抑制量ΔＧ［ｉ］が大きくなるほど、目標減速度Ａｔ（絶対値）は高くなるように設定される。抑制量ΔＧと目標減速度Ａｔとの対応関係を示す関数（例：マップ）は、予め生成される。プロセッサ１１０は、その関数を参照することによって、抑制量ΔＧ［ｉ］に応じた目標減速度Ａｔを算出する。

そして、プロセッサ１１０は、目標減速度Ａｔに従って減速制御を行う。車両１の速度は、車両状態情報２２０から得られる。プロセッサ１１０は、目標減速度Ａｔが実現されるように、制動装置３３を制御する。

４－４．複数の極小点が存在する場合の処理
上述の通り、減速制御のための第２リスクポテンシャル場Ｕ２の第２の谷Ｖ２（極小点ＰＭ２）は、第２探索範囲ＡＳ２の中で探索される。このとき、第２探索範囲ＡＳ２の中に複数の極小点ＰＭ２が見つかる可能性がある。便宜上、第２探索範囲ＡＳ２の中の複数の極小点ＰＭ２を、「極小点候補ＣＭ２」と呼ぶ。

複数の極小点候補ＣＭ２の中から不適切なものが極小点ＰＭ２として選択されると、抑制量ΔＧ［ｉ］も不適切となり、その結果、不適切な減速制御が行われることになる。車両１の乗員（典型的にはドライバ）は、不適切なリスク回避制御に対して違和感を抱く。違和感の少ないリスク回避制御を実現するためには、複数の極小点候補ＣＭ２の中から適切な極小点ＰＭ２を選択することが重要である。

図２５は、複数の極小点候補ＣＭ２の中から適切な極小点ＰＭ２を選択する手法を説明するための概念図である。図２５に示される例では、第２探索範囲ＡＳ２の中に２つの極小点候補ＣＭ２＿ａ，ＣＭ２＿ｂが存在している。物標５［ｉ］は、減速制御の対象となる物標５である。極小点候補ＣＭ２＿ａは物標５［ｉ］に近く、極小点候補ＣＭ２＿ｂは物標５［ｉ］から遠い。

物標５［ｉ］に近い極小点候補ＣＭ２＿ａが存在するにもかかわらず物標５［ｉ］から遠い極小点候補ＣＭ２＿ｂが極小点ＰＭ２として選択されると、修正ギャップＧｍ［ｉ］が大きくなり過ぎる。言い換えれば、抑制量ΔＧ［ｉ］が過小評価される。抑制量ΔＧ［ｉ］が過小評価されると、減速制御が十分に行われない。不十分な減速制御に対し、車両１の乗員は違和感や不安感を覚える。

従って、プロセッサ１１０は、極小点候補ＣＭ２＿ａを極小点ＰＭ２として選択する。一般化すれば、プロセッサ１１０は、複数の極小点候補ＣＭ２のうち物標５［ｉ］に最も近いものを極小点ＰＭ２として選択する。その結果、妥当な抑制量ΔＧ［ｉ］が得られ、減速制御が適切に行われることになる。すなわち、第２リスクポテンシャル場Ｕ２に基づくリスク回避制御（減速制御）に対する違和感や不安感を抑制することが可能となる。

４－５．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、リスク回避制御の減速制御には第２リスクポテンシャル場Ｕ２が適用される。具体的には、第２リスクポテンシャル場Ｕ２の極小点ＰＭ２（第２の谷Ｖ２）が探索され、その極小点ＰＭ２と物標５［ｉ］との位置関係に基づいて抑制量ΔＧ［ｉ］が算出される。そして、その抑制量ΔＧ［ｉ］が、減速制御を行うか否かの判断基準として用いられる。

極小点ＰＭ２は、物標５［ｉ］の近傍の第２探索範囲ＡＳ２の中で探索される。第２探索範囲ＡＳ２の中に極小点ＰＭ２が存在しない場合、減速制御を行う必要がないため、修正ギャップＧｍ［ｉ］や抑制量ΔＧ［ｉ］の算出は行われない。これにより、計算負荷が軽減される。

第２探索範囲ＡＳ２の中に複数の極小点候補ＣＭ２が存在する場合、複数の極小点候補ＣＭ２のうち物標５［ｉ］に最も近いものが極小点ＰＭ２として選択される。その結果、妥当な抑制量ΔＧ［ｉ］が得られ、減速制御が適切に行われることになる。すなわち、第２リスクポテンシャル場Ｕ２に基づくリスク回避制御（減速制御）に対する違和感や不安感を抑制することが可能となる。

第２リスクポテンシャル場Ｕ２は障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］だけを含んでいることが好ましい。この場合、極小点ＰＭ２の位置は、物標５［ｉ］の位置関係だけに基づいて定められる。そのような極小点ＰＭ２に基づいて抑制量ΔＧ［ｉ］が算出されるため、物標５［ｉ］の近接状況を反映した適切な抑制量ΔＧ［ｉ］が得られる。その結果、不要な減速制御あるいは過剰な減速制御が抑制される。これにより、車両１の乗員が感じる違和感が抑制される。

５．操舵制御と減速制御の組み合わせ
操舵制御と減速制御の組み合わせも可能である。操舵制御には第１リスクポテンシャル場Ｕ１が適用され、減速制御には第２リスクポテンシャル場Ｕ２が適用される。これにより、セクション３で説明された効果とセクション４で説明された効果の両方が得られる。

１ 車両
５ 物標
１０ 運転支援システム
２０ センサ群
３０ 走行装置
１００ 制御装置
１１０ プロセッサ
１２０ 記憶装置
２００ 運転環境情報
２１０ 車両位置情報
２２０ 車両状態情報
２３０ 周辺状況情報
２４０ 道路構成情報
２５０ 物標情報
２６０ 地図情報
３００ ポテンシャル関数情報
ＡＳ１ 第１探索範囲
ＡＳ２ 第２探索範囲
ＣＭ１ 第１最小点候補
ＣＭ２ 極小点候補
Ｇｓ 単体ギャップ
Ｇｍ 修正ギャップ
ΔＧ 抑制量
ＰＡ 前方注視点
ＰＭ１ 第１最小点
ＰＭ２ 極小点
ＰＴ 物標位置
ＰＶ 車両横位置
Ｕ リスクポテンシャル場
Ｕ１ 第１リスクポテンシャル場
Ｕ２ 第２リスクポテンシャル場
Ｕｅ 車両中心ポテンシャル場
Ｕｏ 障害物ポテンシャル場
Ｕｒ レーン中心ポテンシャル場
Ｕｘ 縦方向ポテンシャル場
Ｖ１ 第１の谷
Ｖ２ 第２の谷

Claims (3)

1. 車両の運転を支援する運転支援システムであって、
   前記車両の運転環境を示す運転環境情報が格納される記憶装置と、
   前記運転環境情報に基づいて、前記車両の前方の物標との衝突リスクを低減するためのリスク回避制御を実行するプロセッサと
   を備え、
   リスクポテンシャル場は、リスク値を位置の関数として表し、
   障害物ポテンシャル場は、前記リスク値が前記物標の位置で最大となり前記物標から離れるにつれて小さくなる前記リスクポテンシャル場であり、
   縦方向ポテンシャル場は、前記リスク値の谷がレーン長手方向に延在する前記リスクポテンシャル場であり、
   前記リスク回避制御は、前記車両を減速する減速制御を含み、
   前記減速制御のための前記リスクポテンシャル場は、少なくとも前記障害物ポテンシャル場を含み、
   探索範囲は、前記物標の位置と前記物標から所定のギャップだけ離れた位置との間の範囲であり、
   前記プロセッサは、
   前記運転環境情報に基づいて、前記縦方向ポテンシャル場を用いることなく、前記物標毎に設定される前記障害物ポテンシャル場だけを重ね合わせることによって前記減速制御のための前記リスクポテンシャル場を設定し、
   前記探索範囲の中から、前記減速制御のための前記リスクポテンシャル場の極小点を探索し、
   前記極小点と前記物標との位置関係に基づいて前記減速制御を行う
   ように構成され、
   前記探索範囲の中に複数の極小点が存在する場合、前記プロセッサは、前記複数の極小点のうち前記物標に最も近いものを前記極小点として選択する
   運転支援システム。
2. 請求項１に記載の運転支援システムであって、
   前記物標と前記極小点との間の横距離である修正ギャップが前記所定のギャップよりも小さく、且つ、前記所定のギャップと前記修正ギャップとの間の差分が閾値より大きい場合、前記プロセッサは、前記減速制御を行う
   運転支援システム。
3. 請求項２に記載の運転支援システムであって、
   前記プロセッサは、前記所定のギャップと前記修正ギャップとの間の前記差分が大きくなるほど高くなるように目標減速度を設定し、前記目標減速度に従って前記減速制御を行う
   運転支援システム。

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