JP7595751B2

JP7595751B2 - 運転支援装置および運転支援方法

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Publication number: JP7595751B2
Application number: JP2023514211A
Authority: JP
Inventors: 光生下谷; 直志宮原; 義典上野
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2021-04-13
Filing date: 2021-04-13
Publication date: 2024-12-06
Anticipated expiration: 2041-04-13
Also published as: JPWO2022219700A1; WO2022219700A1; US20240075867A1

Description

本開示は、運転支援装置および運転支援方法に関する。

車両のヘッドライトによる照明以外に、車両の周辺に文字または図形を投影する技術が開発されている。例えば、特許文献１には、車両の自動走行制御に関する予告情報を、車両の前方の路面または車両のウィンドウに表示する車両用照明装置が開示されている。

国際公開第２０１７／０７３６３６号

車両の走行環境によっては、ドライバは、実際の勾配とは異なる勾配の道路を車両が走行していると錯覚する場合がある。この現象は、勾配錯視と言われる。勾配錯視の発生しやすい道路であっても、ドライバにはその道路の勾配に応じた適切な運転が求められる。

本開示は、上記の課題を解決するため、道路の勾配に関する情報をドライバに対して視覚的に知らせる運転支援装置を提供する。

本開示に係る運転支援装置は、勾配情報取得部および支援制御部を備える。勾配情報取得部は、車両のドライバに勾配錯視が発生すると推定される道路の勾配情報を取得する。支援制御部は、車両に設けられた照射装置に対して、勾配認知パターンを、対象物上に照明装置により投影させる制御を行う。その対象物は、車両の前方に存在しかつ道路に沿って延伸している。勾配認知パターンは、道路の勾配情報に基づく少なくとも１つの図形を含む。その少なくとも１つの図形は、対象物の延伸方向に沿って配置されている。支援制御部は、予め定められた条件に基づいて支援制御方法を決定する。

本開示によれば、道路の勾配に関する情報をドライバに対して視覚的に知らせる運転支援装置が提供される。

本開示の目的、特徴、局面、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白になる。

実施の形態１における運転支援装置の構成を示す機能ブロック図である。勾配錯視が生じ得る状況を示す図である。勾配錯視が生じ得る状況を示す図である。勾配錯視が生じ得る別の状況を示す図である。勾配錯視が生じ得る別の状況を示す図である。勾配錯視が生じ得る別の状況を示す図である。勾配錯視が生じ得る別の状況を示す図である。勾配錯視が生じ得る別の状況を示す図である。勾配認知パターンが投影されていない路面を示す図である。勾配認知パターンが投影されている路面を示す図である。運転支援装置が含む処理回路の構成の一例を示す図である。運転支援装置が含む処理回路の構成の別の一例を示す図である。実施の形態１における運転支援方法を示すフローチャートである。実施の形態２における運転支援装置および運転支援システムの構成を示すブロック図である。勾配認知パターンの一例を示す図である。勾配認知パターンの一例を示す図である。勾配認知パターンの一例を示す図である。勾配認知パターンの一例を示す図である。勾配認知パターンの一例を示す図である。勾配認知パターンの別の一例を示す図である。勾配認知パターンの別の一例を示す図である。勾配認知パターンの別の一例を示す図である。勾配認知パターンの別の一例を示す図である。実施の形態２における運転支援方法を示すフローチャートである。実施の形態３における運転支援装置および運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態４における運転支援装置および運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態５における運転支援装置および運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態６における運転支援装置および運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態６における運転支援方法を示すフローチャートである。勾配認知パターンの一例を示す図である。勾配認知パターンの一例を示す図である。勾配認知パターンの一例を示す図である。勾配認知パターンの一例を示す図である。勾配認知パターンの一例を示す図である。勾配認知パターンの一例を示す図である。実施の形態７における運転支援装置および運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態７における運転支援方法を示すフローチャートである。実施の形態８における運転支援装置およびそれに関連して動作する装置の構成を示す機能ブロック図である。

＜実施の形態１＞
図１は、実施の形態１における運転支援装置１０１の構成を示す機能ブロック図である。図１には、運転支援装置１０１と関連して動作する装置として、測位装置１１０、地図データベース（地図ＤＢ）記憶装置１２０、勾配錯視推定装置１３０および照射装置１４０が示されている。

測位装置１１０は、車両に搭載されており、車両の位置を検出する。測位装置１１０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機、車両センサ等を含む。測位装置１１０は、例えば、ＧＮＳＳ受信機を介して測位データを受信して、車両の位置を検出する。さらに、測位装置１１０は、地図ＤＢ記憶装置１２０から地図情報を取得し、マップマッチングを実行してもよい。測位装置１１０は、各種車両センサによって取得されるセンサ情報を取得して、車両の位置情報を補正してもよい。

地図ＤＢ記憶装置１２０は、高精度地図ＤＢを記憶している。高精度地図ＤＢは、例えば、道路の車線における地点ごとに勾配情報を含む。勾配情報とは、縦断勾配の情報である。高精度地図ＤＢは、勾配錯視発生エリア情報を含んでいてもよい。勾配錯視発生エリア情報とは、過去に、勾配錯視がドライバに発生したエリアに関する情報である。

勾配錯視推定装置１３０は、車両のドライバに対する勾配錯視の発生を推定する。勾配錯視推定装置１３０は、例えば、車両の位置情報と道路の勾配情報とに基づいて、勾配錯視の発生を推定する。具体的には、勾配錯視推定装置１３０は、例えば、車両の走行軌跡における各地点の勾配情報と、車両の進行方向における各地点の勾配情報と、に基づいて、勾配錯視の発生を推定する。勾配錯視推定装置１３０は、車両の位置情報と勾配錯視発生エリア情報とに基づいて、ドライバに対する勾配錯視の発生を推定してもよい。

勾配錯視は、以下に示される状態を含む。図２および図３は、勾配錯視が生じる得る状況を示す図である。図２は現実の状態を示し、図３は勾配錯視の状態を示す。車両１が長い下り坂を走行している場合において、ドライバは勾配のない道路を走行していると錯覚する。図示は省略するが、道路が上り坂である場合も同様である。車両１が長い上り坂を走行している場合、ドライバは勾配のない道路を走行していると錯覚することがある。

図４および図５は、勾配錯視が生じ得る別の状況を示す図である。図４は現実の状態を示し、図５は勾配錯視の状態を示す。図４に示されるように、下り坂の先には、その下り坂よりも勾配が緩やかな道路が続いている。車両１の前方には、勾配が変化する地点（以下、勾配変化地点２と言う。）が存在する。図５に示されるように、ドライバは、現在、勾配のない道路を走行しており、その車両１の前方に上り坂が存在していると錯覚する。図示は省略するが、道路が上り坂である場合も同様である。例えば、車両１が緩やかな上り坂を走行しており、車両１の前方にさらに急な上り坂が続いている場合、ドライバは、現在、勾配のない道路を走行しており、車両１の前方に上り坂が存在すると錯覚することがある。図２から図５に示される勾配錯視は、縦断勾配錯視と言われる。

図６から図８は、勾配錯視が生じ得る別の状況を示す図である。図６は、道路の平面構成を示している。図７および８は、道路の勾配の程度を示している。その勾配の程度に関して、図７は現実の状態を示し、図８は勾配錯視の状態を示す。図６に示されるように、車両１は本線３を走行しており、車両１の前方には分岐車線４が存在する。本線３および分岐車線４ともに下り坂であるが、分岐車線４の勾配は本線３の勾配よりも急である。この場合、図８に示されるように、ドライバは、車両１が現在走行している本線３の勾配と分岐車線４の勾配とが同じであり、分岐点から先に延伸する本線３の勾配が緩やかであると錯覚する。言い換えると、ドライバは、分岐車線４の下り勾配が、現実よりも緩やかであると錯覚する。ここでは、図示は省略するが、本線３および分岐車線４が上り坂である場合も同様である。

照射装置１４０は、車両１に設けられている。照射装置１４０は、例えば、室外照明装置である。室外照明装置は、車両１の室外に取り付けられている。室外照明装置は、ヘッドライトと兼用であってもよいし、ヘッドライトとは別の照明装置であってもよい。照射装置１４０は、ＨＵＤ（Head-Up Display）の光源部であってもよい。ＨＵＤは、車両１の室内に設けられている。

運転支援装置１０１は、勾配情報取得部１０および支援制御部２０を備える。

勾配情報取得部１０は、車両１のドライバに勾配錯視が発生すると推定される道路の勾配情報を取得する。例えば、勾配情報取得部１０は、勾配錯視推定装置１３０によって勾配錯視の発生が推定された場合に、車両１の進行方向における車線の勾配情報を、地図ＤＢ記憶装置１２０から取得する。

支援制御部２０は、照射装置１４０に対して、勾配認知パターンを対象物上に投影させる制御を行う。その対象物は、車両１の前方に存在しかつ道路に沿って延伸している。勾配認知パターンは、道路の勾配情報に基づく少なくとも１つの図形を含む。その少なくとも１つの図形は、対象物の延伸方向に沿って配置されている。対象物は、例えば、その道路の路面、路面に描かれた車線の境界線、または、その道路の側方に設けられた側壁等である。

支援制御部２０は、照射装置１４０に対して、勾配認知パターンを車両１の運転席の前方に設けられた投影面に投影させて、対象物に重畳表示させる制御を行ってもよい。投影面は、ＨＵＤのスクリーンであってもよいし、車両１のフロントウィンドウであってもよい。

照射装置１４０は、支援制御部２０の制御に従い、勾配認知パターンを車両１の前方の対象物上に投影する、または、勾配認知パターンを車両１の前方の投影面に投影する。

図９は、勾配認知パターンが投影されていない路面を示す図である。車両１は道路の右側の車線６を走行しており、車両１の前方の路面はヘッドライトによって照明されている。

図１０は、勾配認知パターン５が投影されている路面を示す図である。ヘッドライトの照明に加え、照射装置１４０による勾配認知パターン５が路面に投影されている。ここでは、勾配認知パターン５は、車両１が走行している右側の車線６の両側端に沿った１対の直線パターンである。なお、照射装置１４０が勾配認知パターン５を投影することを、以下、アシスト照射とも言う。

このように、勾配認知パターン５が路面に投影されることにより、ドライバは、道路の勾配を視覚的に認知する。言い換えると、勾配認知パターン５は、ドライバに道路の勾配を認知させるためのパターンである。例えば、ドライバは勾配認知パターン５によって道路の勾配を認知し、ドライバが勾配錯視の状態であることを認識する、または、勾配錯視の状態に陥りそうであることを予め認識する。

図１１は、運転支援装置１０１が含む処理回路９０の構成の一例を示す図である。勾配情報取得部１０および支援制御部２０の各機能は、処理回路９０により実現される。言い換えると、処理回路９０は、勾配情報取得部１０および支援制御部２０を有する。

処理回路９０が専用のハードウェアである場合、処理回路９０は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化されたプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせた回路等である。勾配情報取得部１０および支援制御部２０の各機能は、複数の処理回路により個別に実現されてもよいし、１つの処理回路によりまとめて実現されてもよい。

図１２は、運転支援装置１０１が含む処理回路の構成の別の一例を示す図である。処理回路は、プロセッサ９１とメモリ９２とを有する。プロセッサ９１がメモリ９２に格納されたプログラムを実行することにより、勾配情報取得部１０および支援制御部２０の各機能が実現される。例えば、プログラムとして記載されたソフトウェアが、プロセッサ９１によって実行されることにより、各機能が実現される。このように、運転支援装置１０１は、プログラムを格納するメモリ９２と、そのプログラムを実行するプロセッサ９１とを有する。

プログラムには、運転支援装置１０１が、車両１のドライバに勾配錯視が発生すると推定される道路の勾配情報を取得する機能が記載されている。さらにプログラムには、運転支援装置１０１が、車両１に設けられた照射装置１４０に対して、勾配認知パターン５を、対象物上に投影させる制御を行う機能が記載されている。または、プログラムには、運転支援装置１０１が、照射装置１４０に対して、勾配認知パターン５を、車両１の運転席の前方に設けられた投影面に投影させて対象物に重畳表示させる制御を行う機能が記載されている。その対象物は、車両１の前方に存在しかつ道路に沿って延伸している。勾配認知パターン５は、道路の勾配情報に基づく少なくとも１つの図形を含む。その少なくとも１つの図形は、対象物の延伸方向に沿って配置されている。プログラムは、勾配情報取得部１０および支援制御部２０の手順または方法をコンピュータに実行させるものである。

プロセッサ９１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等である。メモリ９２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリである。または、メモリ９２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶媒体であってもよい。

上記の勾配情報取得部１０および支援制御部２０の各機能は、一部が専用のハードウェアによって実現され、他の一部がソフトウェアにより実現されてもよい。処理回路は、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによって、上記の各機能を実現する。

図１３は、実施の形態１における運転支援方法を示すフローチャートである。

ステップＳ１にて、勾配情報取得部１０は、車両１のドライバに勾配錯視が発生すると推定される道路の勾配情報を取得する。例えば、勾配情報取得部１０は、勾配錯視推定装置１３０によって勾配錯視の発生が推定された場合に、車両１の進行方向における車線６の勾配情報を、地図ＤＢ記憶装置１２０から取得する。

ステップＳ２にて、支援制御部２０は、照射装置１４０に対して、勾配認知パターン５を対象物上に投影させる制御を行う。または、支援制御部２０は、照射装置１４０に対して、勾配認知パターン５を運転席の前方の投影面に投影させて、対象物に重畳表示させる制御を行う。

照射装置１４０は、支援制御部２０の制御に従ってアシスト照射を行う。すなわち、照射装置１４０は、勾配認知パターン５を対象物上に投影する。または、照射装置１４０は、勾配認知パターン５を投影面に投影する。

以上をまとめると、実施の形態１における運転支援装置１０１は、勾配情報取得部１０および支援制御部２０を備える。勾配情報取得部１０は、車両１のドライバに勾配錯視が発生すると推定される道路の勾配情報を取得する。支援制御部２０は、車両１に設けられた照射装置１４０に対して、勾配認知パターン５を、対象物上に投影させる制御を行う。または、支援制御部２０は、照射装置１４０に対して、勾配認知パターン５を車両１の運転席の前方に設けられた投影面に投影させて対象物に重畳表示させる制御を行う。その対象物は、車両１の前方に存在しかつ道路に沿って延伸している。勾配認知パターン５は、道路の勾配情報に基づく少なくとも１つの図形を含む。その少なくとも１つの図形は、対象物の延伸方向に沿って配置されている。

このような運転支援装置１０１は、道路の勾配に関する情報をドライバに対して視覚的に知らせる。ドライバは、運転支援装置１０１によって道路の勾配を、視覚を通じて認知する。

例えば、上記のように車両の走行環境によっては、ドライバは、実際の勾配とは異なる勾配の道路を車両が走行していると錯覚する。その場合、ドライバは、適切なアクセル操作またはブレーキ操作を行わない可能性がある。しかし、運転支援装置１０１によれば、ドライバは勾配認知パターン５によって実際の勾配を認知することから、アクセルおよびブレーキを適切に操作する。

＜実施の形態２＞
実施の形態２における運転支援装置、運転支援システムおよび運転支援方法を説明する。実施の形態２は実施の形態１の下位概念である。実施の形態２において、実施の形態１と同様の構成要素には、同一の参照符号を付し、それらの詳細な説明は省略する。

図１４は、実施の形態２における運転支援装置１０２および運転支援システム２０２の構成を示すブロック図である。運転支援システム２０２は、運転支援装置１０２、測位装置１１０、地図ＤＢ記憶装置１２０および照射装置１４０を含む。照射装置１４０は、室外照明装置１４１を含む。

運転支援装置１０２は、勾配錯視推定部３０、勾配情報取得部１０および支援制御部２０を含む。勾配錯視推定部３０は、実施の形態１における勾配錯視推定装置１３０に対応する。

勾配錯視推定部３０は、車両１の位置情報と道路の車線６の勾配情報とに基づいて、ドライバに対する勾配錯視の発生を推定する。勾配錯視推定部３０は、ドライバに勾配錯視が既に発生していることを推定してもよいし、ドライバに勾配錯視が発生する可能性を推定してもよい。勾配錯視推定部３０は、例えば、車両１の走行軌跡における各地点の勾配情報と、車両１の進行方向における各地点の勾配情報と、に基づいて、勾配錯視の発生を推定する。以下に、勾配錯視推定手法（ａ）から（ｅ）を例示する。

（ａ）勾配錯視推定部３０は、車両１が予め定められた勾配以上の車線６を予め定められた距離以上走行しており、かつ、その予め定められた勾配以上の車線６が車両１の進行方向に続いている場合、ドライバに勾配錯視が発生する可能性が高いと推定する。下り坂の傾斜がマイナスの値（例えばマイナスの角度）で表され、上り坂の傾斜がプラスの値（例えばプラスの角度）で表される場合、勾配とはそれらの絶対値である。予め定められた距離は、例えば、１００ｍである。その距離は、例えば、車両１の速度が遅いほど短い距離に設定される。予め定められた勾配は、例えば、下り坂および上り坂ともに５％である。上り坂に設定される勾配と下り坂に設定される勾配とは、互いに同一でなくてもよい。車両１の速度は、上り坂よりも下り坂において出やすいことから、下り坂における予め定められた勾配は４％であってもよい。予め定められた勾配は、予め定められた距離における勾配の平均値、中央値、移動平均値など、統計的に算出された値であってもよい。これら予め定められた勾配および距離は、勾配錯視の発生しやすさに応じて、つまり道路ごとに異なっていてもよい。

（ｂ）勾配錯視推定部３０は、車両１が予め定められた勾配以上の車線６を予め定められた時間以上走行しており、かつ、その予め定められた勾配以上の車線６が車両１の進行方向に続いている場合、ドライバに勾配錯視が発生する可能性が高いと推定してもよい。予め定められた時間は、例えば１０秒である。

（ｃ）勾配錯視推定部３０は、車両１が予め定められた勾配以上の車線６を予め定められた距離以上走行しており、かつ、車両１の進行方向において本線３から分かれる分岐車線４の勾配と本線３の勾配とに予め定められた勾配差が存在する場合、ドライバに勾配錯視が発生する可能性が高いと推定してもよい。予め定められた勾配差とは、例えば、４％である。

（ｄ）勾配錯視推定部３０は、車両１が予め定められた勾配以上の車線６を予め定められた距離以上走行しており、かつ、車両１の前方の予め定められた範囲に勾配変化地点２が存在する場合、ドライバに勾配錯視が発生する可能性が高いと推定してもよい。予め定められた範囲とは、例えば、５０ｍ以上１００ｍ以内である。

（ｅ）勾配錯視推定部３０は、刊行物に記載の方法によって、勾配錯視の発生を推定してもよい。刊行物とは、例えば、對梨成一、北岡明佳、「縦断勾配錯視の研究」、Japanese Psychological Review, 2012, Vol. l56, NO.3, p. 400-409、北岡明佳、「坂道錯視はなぜ起きる？どこで見られる？」、VISION, 2020, Vol. 32, No. 2, p. 45-46、である。

勾配情報取得部１０は、勾配錯視推定部３０によって、ドライバに既に勾配錯視が発生している、または、今後ドライバに勾配錯視が発生する可能性が高いと推定された場合に、車両１の進行方向における車線６の勾配情報を、地図ＤＢ記憶装置１２０から取得する。

支援制御部２０は、室外照明装置１４１に対して、勾配認知パターン５を対象物上に投影させる制御を行う。実施の形態２における対象物は路面、または、路面に描画された車線６の境界線（例えば白線）である。勾配認知パターン５は、道路の勾配情報に基づく図形を含み、その図形は、対象物の延伸方向に沿って配置される。支援制御部２０は、例えば、高精度地図ＤＢに含まれる道路形状データに基づいて、勾配認知パターン５の図形を道路の延伸方向に配置してもよい。道路形状データとは、道路リンク、車線リンク等である。

勾配認知パターン５は、車線６の勾配の大きさおよび勾配の方向に応じた図形、つまり勾配の角度に応じた図形を含む。図１５から図１９は、勾配認知パターン５の一例をそれぞれ示す図である。図１５から図１９は、車線６が下り坂である場合の勾配認知パターン５を示している。ただし、図１５から図１９には、車線６の図示を省略している。

図１５に示される勾配認知パターン５は、車線６の両側端の各々に沿って投影される複数の多角形を含む。言い換えると、複数の多角形が車線６の両側端に沿って配置されている。複数の多角形が配置される領域の長さは、例えば、２０ｍである。各多角形は、車両１に近い方に位置する第１辺と、車両１から遠い方に位置する第２辺とを含む。ここでは、車線６が下り坂であることから、各多角形は第１辺が第２辺よりも長い台形である。第１辺の長さと第２辺の長さとの差は、勾配の大きさに対応していてもよい。図示は省略するが、車線６の勾配が水平である場合、支援制御部２０は、第１辺の長さと第２辺の長さとが互いに同じである矩形を勾配認知パターン５として採用する。車線６が上り坂である場合、支援制御部２０は、第１辺が第２辺よりも短い台形を勾配認知パターン５として採用する。また、車線６が下り坂である場合、多角形の大きさが車両１から離れるにつれて小さく投影され、車線６が上り坂である場合、多角形の大きさが車両１から離れるにつれて大きく投影されてもよい。

図１６に示される勾配認知パターン５は、車線６の両側端に沿って投影される１対の細長い台形である。

図１７に示される勾配認知パターン５は、図１６に示される細長い台形に、車線６の勾配に対応する影が付加された態様を有する。

図１８に示される勾配認知パターン５は、車線６の両側端の各々に沿って投影される複数の横線を含む。ここでは、車線６が下り坂であることから、複数の横線のうち、車両１に近い方の第１横線は、車両１から遠い方の第２横線よりも長い。また、第１横線は、第２横線よりも太い。好ましくは、各横線の端部のうち、車線６の内側に位置する端部は車線６の延伸方向に揃っている。車線６の外側に位置する端部は、図１８における破線矢印に示されるように、車両１から離れるにつれて車線６の内側にカーブするように配置される。図示は省略するが、車線６の勾配が水平である場合、第１横線の長さおよび太さは、第２横線の長さおよび太さとそれぞれ同じである。車線６が上り坂である場合、第１横線は第２横線よりも短くかつ細い。

図１９に示される勾配認知パターン５は、図形に加えて、勾配情報に基づく文字パターンを含む。ここでは、文字パターンは、勾配の大きさ「５％」および方向「下り」を示す文字を含む。

図２０から図２３は、勾配認知パターン５の別の一例をそれぞれ示す図である。図２０から図２３は、車両１の前方に勾配変化地点２が存在する場合の勾配認知パターン５を示している。勾配変化地点２よりも手前の第１地点に投影される勾配認知パターン５は、勾配変化地点２よりも先の第２地点に投影される勾配認知パターン５とは異なる。なお、図２０から図２３には、車線６の図示を省略している。

図２０に示される勾配認知パターン５は、図１５と同様に、複数の多角形を含む。図２０においては、車線６の勾配が勾配変化地点２を境に下りから水平に変化している。勾配変化地点２よりも手前の第１地点には台形が投影される。その台形の第１辺の長さは第２辺の長さよりも長い。勾配変化地点２よりも先の第２地点には矩形が投影される。支援制御部２０は、実際の車線６の勾配変化地点２と勾配認知パターン５の投影態様の変化点とが一致するように、室外照明装置１４１を制御する。また、支援制御部２０は、第１地点の台形の色彩と第２地点の矩形の色彩とが互いに異なるように、室外照明装置１４１を制御してもよい。図示は省略するが、第１地点が下り坂であり第２地点がさらに勾配が急な下り坂である場合、または、第１地点が下り坂であり第２地点が上り坂である場合も、多角形の第１辺の長さと第２辺の長さとによって、車線６の勾配の方向および大きさとが表される。

図２１に示される勾配認知パターン５は、第１地点の下り坂を表す台形と、第２地点の上り坂を表す台形とを含む。各台形は、車線６の勾配に応じた色または模様で表示される。図２０の勾配認知パターン５は、グラディエーションの強弱および変化の方向によって、勾配の大きさおよび方向を表している。

図２２に示される勾配認知パターン５は、図１８と同様に、複数の横線を含む。以下、勾配変化地点２よりも手前の領域つまり第１地点を含む領域を第１領域、勾配変化地点２よりも先の領域つまり第２地点を含む領域を第２領域と言う。図２２のいては、車線６の勾配が勾配変化地点２を境に下りから水平に変化している。第１領域に投影される複数の横線の長さは、車両１から離れるにつれて短くなる。第２領域に投影される複数の横線の長さは、一定である。

図２３に示される勾配認知パターン５は、車線６の両側端の各々に沿って延伸する複数の線分を含む。図２３においては、車線６の勾配が勾配変化地点２を境に下りから水平に変化している。第１領域に投影される複数の線分の間隔は、車両１から離れるにつれて狭くなる。第２領域に投影される複数の線分は、互いに平行である。図示は省略するが、車線６が上り坂である場合、複数の線分の間隔は車両１から離れるにつれて広くなる。

実施の形態２における支援制御部２０は、勾配認知パターン５が車線６における予め定められた忌避範囲を避けて投影されるように、室外照明装置１４１を制御する。

忌避範囲は、例えば、車線６の両側端よりも内側の領域、つまり車線６の中央部である。支援制御部２０は、例えば、車両１が車線６の中央を走行していると仮定して、勾配認知パターン５の図形が車線６の両側端の境界線（例えば白線）に沿って投影されるように、各図形の投影位置を決定する。この場合、図１０に示されるように、勾配認知パターン５は車線６の中央部には投影されない。支援制御部２０は、高精度地図ＤＢに含まれる道路形状データと、高精度のＧＮＳＳ情報とに基づいて、車両１の車線６における横方向の位置を検出して、勾配認知パターン５を投影する位置を決定してもよい。例えば、支援制御部２０は、道路形状データとＧＮＳＳ情報とに基づいて、勾配認知パターン５を投影する道路上の境界線の位置を認識してもよい。

忌避範囲は、車両１の前端から予め定められた忌避距離以内の領域であってもよい。忌避距離は、例えば、５０ｍである。この場合、図１０に示されるように、勾配認知パターン５は、車両１の前端に近い領域には投影されない。その結果、ドライバは、車両１の前方を認識しやすくなる。

図１５から図１９は、直線の車線６の路面に対して投影される勾配認知パターン５をそれぞれ示している。車線６がカーブしている場合であっても、支援制御部２０はその車線６のカーブに沿って勾配認知パターン５が投影されるように、室外照明装置１４１を制御する。

勾配認知パターン５は、車線６の両側端に沿って投影される図形に限定されるものではない。勾配認知パターン５は、車線６の中央部に投影される１つの図形であってもよい。勾配認知パターン５は、車線６の両側端のうちいずれか一方の側端に投影されてもよい。勾配認知パターン５は、複数の図形が１列または２列に配置されたパターンに限定されるものではなく、複数の図形が３列以上に配置されたパターンであってもよい。勾配認知パターン５を構成する図形は多角形に限定されるものではなく、円形であってもよい。勾配認知パターン５の図形には、種々の形状が適用可能である。支援制御部２０は、車両１の走行環境等に応じて、ドライバに視覚的に認知されやすい勾配認知パターン５を採用することが好ましい。

以上の勾配錯視推定部３０、勾配情報取得部１０および支援制御部２０の機能は、図１１または図１２に示される処理回路によって実現される。

図２４は、実施の形態２における運転支援方法を示すフローチャートである。

ステップＳ１０にて、勾配錯視推定部３０は、測位装置１１０で検出された車両１の位置情報を取得する。

ステップＳ２０にて、勾配錯視推定部３０は、車両１の位置情報に基づいて、地図ＤＢ記憶装置１２０から勾配情報を取得する。

ステップＳ３０にて、勾配錯視推定部３０は、ドライバに勾配錯視が発生する可能性が高いか否かを推定する。勾配錯視が発生する可能性が高いと推定された場合、ステップＳ４０が実行される。勾配錯視が発生する可能性が高くないと推定された場合、ステップＳ６０が実行される。

ステップＳ４０にて、勾配情報取得部１０は、ドライバに勾配錯視が発生すると推定される道路の勾配情報を取得する。勾配情報取得部１０は、地図ＤＢ記憶装置１２０または勾配錯視推定部３０から車両１の進行方向における車線６の勾配情報を取得する。

ステップＳ５０にて、支援制御部２０は、室外照明装置１４１に対して、勾配認知パターン５を路面上に投影させる制御を行う。この際、支援制御部２０は、勾配認知パターン５と、その勾配認知パターン５を投影する位置および範囲を決定する。例えば、支援制御部２０は、図１５から図１９に示される勾配認知パターン５のうちいずれかを選択し、その投影位置を車線６の両側端の境界線（例えば白線）上に決定する。室外照明装置１４１は、支援制御部２０の制御に従ってアシスト照射を行う。つまり、室外照明装置１４１は、勾配認知パターン５を、車線６の境界線上に投影する。

ステップＳ６０にて、支援制御部２０は、室外照明装置１４１つまり照射装置１４０が既にアシスト照射を行っているか否かを判定する。照射装置１４０が既にアシスト照射を行っている場合、ステップＳ７０が実行される。照射装置１４０がアシスト照射を行っていない場合、ステップＳ８０が実行される。

ステップＳ７０にて、支援制御部２０は、照射装置１４０に対して、アシスト照射を終了するように、つまり、勾配認知パターン５の投影を終了するように制御する。

ステップＳ８０にて、支援制御部２０は、車両１の走行が終了したか否かを判定する。車両１の走行が終了していない場合、再びステップＳ１０が実行される。車両１の走行が終了している場合、運転支援方法は終了する。

（実施の形態２の変形例１）
地図ＤＢ記憶装置１２０に記憶される高精度地図ＤＢは、過去に、複数の車両のドライバに勾配錯視が発生したことを示す勾配錯視発生エリア情報を含む。その複数の車両のドライバには、勾配認知パターン５を投影する車両１のドライバが含まれていてもよいし、含まれていなくてもよい。言い換えると、勾配錯視発生エリア情報は、過去に、不特定のドライバに勾配錯視が発生したことを示す情報である。勾配錯視発生エリア情報は、不特定のドライバに対する勾配錯視の発生に応じて、適宜更新される。地図ＤＢ記憶装置１２０は、サーバに設けられていてもよいし、車両１に設けられていてもよい。勾配錯視発生エリア情報は、例えば、勾配錯視が発生しやすい道路の区間の情報を含む。高精度地図ＤＢは、例えば、勾配錯視発生エリア情報を道路リンクデータに格納する。勾配錯視発生エリア情報は、勾配錯視発生確率のデータを含んでいてもよい。

勾配錯視推定部３０は、車両１の位置情報と勾配錯視発生エリア情報とに基づいて、ドライバに対する勾配錯視の発生を推定する。勾配錯視推定部３０は、例えば、勾配錯視発生確率が予め定められた値以上である場合、ドライバに勾配錯視が発生する確率が高いと推定する。

勾配錯視推定部３０は、勾配錯視発生確率のデータに基づいて、勾配錯視の発生についての推定基準を変更してもよい。例えば、実施の形態２に記載された勾配錯視推定手法において、勾配錯視推定部３０は、勾配錯視の発生確率に応じて、予め定められた勾配、距離、時間、勾配差、範囲等を変更する。

（実施の形態２の変形例２）
勾配錯視推定部３０は、車両１に設けられた傾斜センサ（図示せず）によって検出される勾配データを、車線６の勾配情報として取得してもよい。勾配錯視推定部３０は、車両１の位置情報とその勾配データとに基づいて、車両１が予め定められた勾配以上の車線６を予め定められた距離以上走行したか否かを判定してもよい。

勾配錯視推定部３０は、後述する周辺情報検出装置が画像処理によって認識した車両１の前方の道路の勾配情報に基づいて、勾配錯視の発生を推定してもよい。

＜実施の形態３＞
実施の形態３における運転支援装置、運転支援システムおよび運転支援方法を説明する。実施の形態３は実施の形態１の下位概念である。実施の形態３において、実施の形態１または２と同様の構成要素には、同一の参照符号を付し、それらの詳細な説明は省略する。

図２５は、実施の形態３における運転支援装置１０３および運転支援システム２０３の構成を示すブロック図である。運転支援システム２０３は、運転支援装置１０３、測位装置１１０、地図ＤＢ記憶装置１２０、周辺情報検出装置１５０および照射装置１４０を含む。照射装置１４０は、室外照明装置１４１を含む。

周辺情報検出装置１５０は、車両１の周辺情報を検出する。周辺情報検出装置１５０は、例えば、車両１に搭載されたカメラ、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）等である。周辺情報検出装置１５０は、例えば、画像処理によって境界線（例えば白線）の位置および車線６の領域を車両１の周辺情報として検出する。または、周辺情報検出装置１５０は、車両１の周辺を走行する他車両との相対位置を車両１の周辺情報として検出する。他車両とは、車両１の前方を走行する車両、隣接車線を走行する車両、反対車線を走行する車両等である。周辺情報検出装置１５０は、他車両に代えて、車両１の周辺に存在する歩行者との相対位置を検出してもよい。

支援制御部２０は、車両１の周辺情報に基づいて、勾配認知パターン５が車線６における予め定められた忌避範囲を避けて投影されるように、室外照明装置１４１を制御する。

例えば、支援制御部２０は、車線６の白線の位置情報を取得し、勾配認知パターン５を投影する位置を決定する。支援制御部２０は、車線６の両側端の白線上に、勾配認知パターン５が投影されるように室外照明装置１４１を制御する。この場合、忌避範囲は、車線６の両側端よりも内側の領域、つまり車線６の中央部である。

支援制御部２０は、他車両との相対位置の情報を取得し、勾配認知パターン５が他車両を避けて投影されるように、室外照明装置１４１を制御してもよい。この場合、忌避範囲は、他車両の周辺の領域である。

支援制御部２０は、歩行者との相対位置の情報を取得し、勾配認知パターン５が歩行者を避けて投影されるように、室外照明装置１４１を制御してもよい。この場合、忌避範囲は、歩行者の周辺の領域である。

このような支援制御部２０の機能は、図１１または図１２に示される処理回路によって実現される。

＜実施の形態４＞
実施の形態４における運転支援装置、運転支援システムおよび運転支援方法を説明する。実施の形態４は実施の形態１の下位概念である。実施の形態４において、実施の形態１から３のいずれかと同様の構成要素には、同一の参照符号を付し、それらの詳細な説明は省略する。

図２６は、実施の形態４における運転支援装置１０４および運転支援システム２０４の構成を示すブロック図である。運転支援システム２０４は、運転支援装置１０４、測位装置１１０、地図ＤＢ記憶装置１２０、周辺情報検出装置１５０および照射装置１４０を含む。照射装置１４０は、室外照明装置１４１である。

周辺情報検出装置１５０は、画像処理等によって、車両１の周辺の地物を検出する。地物とは、道路以外の動産または不動産であり、例えば、樹木、道路設置物、建物などである。

勾配錯視推定部３０は、車両１の位置情報および道路の勾配情報に加えて、車両１の周辺の地物情報に基づいて、勾配錯視の発生を推定する。より詳細には、勾配錯視推定部３０は、地物情報に基づいて、車両１の前方に基準地物が存在するか否かを判定する。基準地物とは、その外形に垂直または水平の線分を含む地物である。

車両１の前方に存在する基準地物が少ない場合、勾配錯視の発生する可能性が高い。勾配錯視推定部３０は、基準地物の個数が予め定められた個数よりも少ない場合、実施の形態２に示された勾配錯視推定手法における予め定められた距離を、より短い距離に変更する、または、予め定められた勾配を、より小さな勾配に変更する。勾配錯視推定部３０は、基準地物が予め定められた個数よりも少ない場合、実施の形態２に示された勾配錯視推定手法における勾配錯視発生エリアを、より広いエリアに変更してもよい。つまり、勾配錯視推定部３０は、勾配錯視が発生しやすい区間をより長い区間に変更してもよい。

周辺情報検出装置１５０によって、（１）車両１が上り坂を走行しており車両１の前方の大部分には空が検出される場合、（２）車両１がトンネルを走行している場合、または、（３）走行時間帯が夜間であり車線６が検出されにくい場合、勾配錯視推定部３０は、基準値物が存在しないと判断してもよい。

地図ＤＢ記憶装置１２０が、地物情報を含む高精度地図ＤＢを格納している場合、勾配錯視推定部３０は、地物情報を、周辺情報検出装置１５０に代えて、高精度地図ＤＢから取得してもよい。

このような勾配錯視推定部３０の機能は、図１１または図１２に示される処理回路によって実現される。

＜実施の形態５＞
実施の形態５における運転支援装置、運転支援システムおよび運転支援方法を説明する。実施の形態５は実施の形態１の下位概念である。実施の形態５において、実施の形態１から４のいずれかと同様の構成要素には、同一の参照符号を付し、それらの詳細な説明は省略する。

図２７は、実施の形態５における運転支援装置１０５および運転支援システム２０５の構成を示すブロック図である。運転支援システム２０５は、運転支援装置１０５、測位装置１１０、地図ＤＢ記憶装置１２０、ドライバ状態検出装置１６０および照射装置１４０を含む。照射装置１４０は、室外照明装置１４１を含む。

ドライバ状態検出装置１６０は、ドライバの状態を検出する。ドライバの状態は、生理状態、心理状態などを含む。生理状態は、例えば、ドライバの覚醒度に基づいている。心理状態は、例えば、ドライバの注意力および慌て具合に関連する。

勾配錯視推定部３０は、車両１の位置情報と道路の勾配情報とドライバの状態とに基づいて、ドライバに対する勾配錯視の発生を推定する。または、勾配錯視推定部３０は、車両１の位置情報と勾配錯視発生エリア情報とドライバの状態とに基づいて、ドライバに対する勾配錯視の発生を推定する。より詳細には、勾配錯視推定部３０は、ドライバの状態が予め定められた状態よりも悪くなるほど、勾配錯視が発生しやすいと推定する。例えば、勾配錯視推定部３０は、ドライバの覚醒度が予め定められた程度以下に低下した場合に、または、ドライバの疲労度が予め定められた程度以上に上昇した場合に、勾配錯視が発生しやすいと推定する。勾配錯視推定部３０は、ドライバの覚醒度の低下程度が予め定められた低下程度以上である場合に、勾配錯視が発生しやすいと推定してもよい。言い換えると、勾配錯視推定部３０は、ドライバの状態に応じて、勾配錯視の発生を推定するための判定条件を変更する。

（実施の形態５の変形例）
ドライバ状態検出装置１６０は、ドライバの運転履歴情報を記憶している。運転履歴情報は、ドライバの年齢、運転操作履歴等を含む。運転操作履歴は、誤発進、逆走、迷走等の誤操作の履歴情報を含む。誤操作とは、ドライバによる勘違いの運転操作を含む。

勾配錯視推定部３０は、車両１の位置情報と道路の勾配情報とドライバの運転履歴情報とに基づいて、ドライバに対する勾配錯視の発生を推定する。または、勾配錯視推定部３０は、車両１の位置情報と勾配錯視発生エリア情報とドライバの運転履歴情報とに基づいて、ドライバに対する勾配錯視の発生を推定する。より詳細には、勾配錯視推定部３０は、ドライバの誤操作の回数が予め定められた基準よりも多いほど、勾配錯視が発生しやすいと判断する。言い換えると、勾配錯視推定部３０は、ドライバの運転履歴情報に応じて、勾配錯視の発生を推定するための判定条件を変更する。

＜実施の形態６＞
実施の形態６における運転支援装置、運転支援システムおよび運転支援方法を説明する。実施の形態６は実施の形態１の下位概念である。実施の形態６において、実施の形態１から５のいずれかと同様の構成要素には、同一の参照符号を付し、それらの詳細な説明は省略する。

図２８は、実施の形態６における運転支援装置１０６および運転支援システム２０６の構成を示すブロック図である。運転支援システム２０６は、運転支援装置１０６、測位装置１１０、地図ＤＢ記憶装置１２０、周辺情報検出装置１５０および照射装置１４０を含む。照射装置１４０は、室外照明装置１４１を含む。

周辺情報検出装置１５０は、道路に沿って設けられた側壁を検出する。周辺情報検出装置１５０は、例えば、画像処理によって側壁の大きさおよび位置を認識する。側壁は、例えば、防音壁、トンネルの側壁、切り通しの山肌等、道路構造物である。側壁は、勾配認知パターン５が投影可能な地物であればよい。周辺情報検出装置１５０または支援制御部２０は、その側壁に勾配認知パターン５を投影可能であるか否かを判定する。

支援制御部２０は、周辺情報検出装置１５０から、側壁の情報を取得する。支援制御部２０は、室外照明装置１４１に対して、勾配認知パターン５を、側壁上に投影させる制御を行う。勾配認知パターン５は、図１５から図２３に示されるパターンと同様である。ただし、実施の形態６においては、１対のパターンのうち一方のパターンが側壁に投影される。例えば、側壁が車両１の左側に検出された場合、支援制御部２０は、左側の列のパターンを側壁に投影するよう、室外照明装置１４１を制御する。対象物がトンネルの側壁である場合、支援制御部２０は、トンネル内の照明の色に対して目立つ色調で、勾配認知パターン５を側壁に投影するように、室外照明装置１４１を制御する。支援制御部２０は、側壁だけでなく、路面にも勾配認知パターン５を投影するように、室外照明装置１４１を制御してもよい。支援制御部２０は、他車両との相対位置の情報に基づいて、勾配認知パターン５が他車両に投影されないように、室外照明装置１４１を制御してもよい。

図２９は、実施の形態６における運転支援方法を示すフローチャートである。ステップＳ１０からＳ４０までは、実施の形態２のそれらと同様である。ステップＳ４０の後に、ステップＳ４２が実行される。

ステップＳ４２にて、支援制御部２０は、側壁の情報に基づいて、側壁に勾配認知パターン５を投影可能であるか否かを判定する。勾配認知パターン５が投影可能でない場合、ステップＳ５０が実行される。勾配認知パターン５が投影可能である場合、ステップＳ５２が実行される。

ステップＳ５０にて、支援制御部２０は、室外照明装置１４１に対して、勾配認知パターン５を路面上に投影させる制御を行う。このステップＳ５０は、実施の形態２におけるステップＳ５０と同様である。

ステップＳ５２にて、支援制御部２０は、室外照明装置１４１に対して、勾配認知パターン５を側壁上に投影させる制御を行う。この際、支援制御部２０は、勾配認知パターン５と、その勾配認知パターン５を投影する位置および範囲を決定する。室外照明装置１４１は、支援制御部２０の制御に従ってアシスト照射を行う、つまり勾配認知パターン５を側壁上に投影する。

ステップＳ６０からＳ８０は、実施の形態２のそれらと同様である。

地図ＤＢ記憶装置１２０が、側壁の情報を含む高精度地図ＤＢを格納している場合、支援制御部２０は、側壁の位置情報を、周辺情報検出装置１５０に代えて、高精度地図ＤＢから取得してもよい。

（実施の形態６の変形例）
側壁に対する勾配認知パターン５は、路面に対する勾配認知パターン５とは異なっていてもよい。例えば、側壁に対する勾配認知パターン５は、路面の勾配よりも水平線に近い線分を含む。その線分の傾きは、好ましくは、道路の勾配の半分以下である。例えば、道路の勾配が下り５％である場合、勾配認知パターン５の線分の傾斜は０以上２．５％以下である。図３０から図３２は、勾配認知パターン５の一例をそれぞれ示す図である。図３０および図３２は、道路が下り坂である場合の勾配認知パターン５を示している。図３１は、道路が上り坂である場合の勾配認知パターン５を示している。

図３０および図３１に示される勾配認知パターン５は、路面の勾配よりも水平線に近い線分を含む。図３２に示される勾配認知パターン５は、その線分に加えて道路勾配線５Ａを含む。道路勾配線５Ａは、路面に平行な線分からなる。また、勾配認知パターン５は、勾配情報に基づく文字パターンを含んでいてもよい。図３２においては、「傾斜１０％」の文字が側壁に投影されている。

側壁に対する勾配認知パターン５は、例えば、路面に対する垂線の傾きよりも鉛直線に近い線分を含んでいてもよい。鉛直線とは、重力方向を示す線である。その線分の傾斜は、好ましくは、垂線と鉛直線とがなす角度の半分以下である。図３３から図３５は、勾配認知パターン５の一例をそれぞれ示す図である。いずれの図においても、車両１は下り坂を走行している。

図３３に示される勾配認知パターン５は、鉛直線に近い複数の矢印を含む。複数の矢印の始端は、路面に平行な基準線７に沿っている。矢印の向きは、勾配の方向を示す。道路が下り坂である場合、矢印は下向きであり、道路が上り坂である場合、矢印は上向きである。勾配認知パターン５の図形は、複数の矢印に限定されるものではなく、１本の矢印であってもよい。矢印の外形は、鉛直線に近い線分を含んでいる限り、図３３に示される外形に限定されるものではない。

図３４に示される勾配認知パターン５は、図３３と同様に、鉛直線に近い複数の矢印を含む。複数の矢印の始端は、路面の勾配よりも水平線に近い基準線７に沿っている。図３４においては、複数の矢印の始端は、水平方向に揃っている。道路が下り坂であることから、車両１から遠い矢印ほど、矢印の長さは長い。そのため、道路が下り坂であることが強調される。道路が上り坂である場合、車両１から遠い矢印ほど、矢印の長さは短い。同様に、道路が上り坂であることが強調される。

図３５に示される勾配認知パターン５は、複数の樹木がデフォルメされた図形を含む。勾配認知パターン５は、複数の樹木図形に限定されるものではなく、１本の樹木図形であってもよい。複数の樹木図形は、互いに同一であってもよいし、異なっていてもよい。例えば、複数の樹木図形は、高さおよび大きさが互いに異なっていてもよい。

図示は省略するが、勾配認知パターン５は、樹木のような自然物ではなく、街灯など人工物がデフォルメされた図形を含んでもよい。デフォルメされる図形は、鉛直線に近い線分を含んでいればよい。

支援制御部２０は、道路が下り坂の場合には、警告色で勾配認知パターン５を投影し、道路が上り坂の場合には、警告色とは異なる色で勾配認知パターン５を投影するよう、室外照明装置１４１を制御してもよい。警告色とは、赤色、橙色など目立つ色である。警告色とは異なる色とは、青色、緑色など警告色の補色である。勾配変化地点２の前後で、投影態様が異なってもよい。例えば、勾配変化地点２から先の車線６には、ドライバに警告を想起させるような図形またはアニメーションが投影されてもよい。ドライバに警告を想起させるような図形とは、勾配変化地点２の手前の図形よりも大きな図形、鋭角を含む図形等である。

側壁に投影される勾配認知パターン５は、上記の図形に限定されるものではない。勾配認知パターン５を構成する図形は、路面の勾配よりも水平線に近い線分、および、路面に対する垂線の傾きよりも鉛直線に近い線分のうち、少なくとも一方を含んでいればよい。

＜実施の形態７＞
実施の形態７における運転支援装置、運転支援システムおよび運転支援方法を説明する。実施の形態７は実施の形態１の下位概念である。実施の形態７において、実施の形態１から６のいずれかと同様の構成要素には、同一の参照符号を付し、それらの詳細な説明は省略する。

図３６は、実施の形態７における運転支援装置１０７および運転支援システム２０７の構成を示すブロック図である。運転支援システム２０７は、運転支援装置１０７、測位装置１１０、地図ＤＢ記憶装置１２０、周辺情報検出装置１５０および照射装置１４０を含む。

周辺情報検出装置１５０は、照度センサ１５１を含む。照度センサ１５１は、車両１に搭載されており、車両１の周辺情報として、車両１の周辺の照度を検出する。

照射装置１４０は、室外照明装置１４１およびＨＵＤの光源部１４２を含む。ＨＵＤは、車両１の室内に設けられる。ＨＵＤの光源部１４２は、表示オブジェクトを投影面に投影する。投影面は、ＨＵＤのスクリーンであってもよいし、車両１のフロントウィンドウであってもよい。

支援制御部２０は、ＨＵＤの光源部１４２に対して、勾配認知パターン５を車両１の運転席の前方に設けられた投影面に投影させる制御を行う。勾配認知パターン５が投影面に投影される場合、勾配認知パターン５を構成する図形を表示オブジェクトと言う。支援制御部２０は、表示オブジェクトが投影面を介して対象物に重畳表示されるように、投影面における表示オブジェクトの位置を決定する。つまり、支援制御部２０は、ＨＵＤの光源部１４２に対して、勾配認知パターン５を対象物に重畳表示させる制御を行う。

実施の形態７における支援制御部２０は、予め定められた条件に基づいて、室外照明装置１４１によって勾配認知パターン５を対象物上に投影するか、ＨＵＤの光源部１４２によって勾配認知パターン５を投影面に投影するかを決定する。その条件は、例えば、車両１の周辺の照度に関する条件である。

図３７は、実施の形態７における運転支援方法を示すフローチャートである。ステップＳ１０からＳ４０までは、実施の形態２のそれらと同様である。ステップＳ４０の後に、ステップＳ４４が実行される。

ステップＳ４４にて、支援制御部２０は、車両１の周辺の照度が予め定められた基準照度以上であるか否かを判定する。基準照度は、例えば、車両１のヘッドライトによる照明が必要となる照度であり、１００ルクス程度ある。

基準照度は、室外照明装置１４１によって投影される勾配認知パターン５の輝度に応じた照度である。例えば、勾配認知パターン５の輝度が高いほど、上記判定に用いられる基準照度は高い値に設定される。すなわち、車両１の周辺の照度が高くても、高い輝度で投影される勾配認知パターン５はドライバに明確に認知されることから、上記判定に用いられる基準照度は高い値に設定される。

基準照度は、室外照明装置１４１によって投影される勾配認知パターン５の投影位置に応じた照度であってもよい。例えば、投影位置が車両１に近いほど、上記判定に用いられる基準照度は高い値に設定される。すなわち、車両１の周辺の照度が高くても、車両１の近くに投影される勾配認知パターン５はドライバに明確に認知されることから、上記判定に用いられる基準照度は高い値に設定される。

このステップＳ４４において、車両１の周辺の照度が基準照度未満である場合、ステップＳ５０が実行される。車両１の周辺の照度が基準照度以上である場合、ステップＳ５４が実行される。

ステップＳ５４にて、支援制御部２０は、ＨＵＤの光源部１４２に対して、勾配認知パターン５を投影面に投影させて、対象物に重畳表示させる制御を行う。この際、支援制御部２０は、勾配認知パターン５と、その勾配認知パターン５を投影する位置および範囲を決定する。ＨＵＤの光源部１４２は、支援制御部２０の制御に従ってアシスト照射を行う。例えば、図１０および図１５から図２３に示される勾配認知パターン５のうち、いずれかのパターンが投影面に投影される。その投影面上の勾配認知パターン５の図形、すなわち表示オブジェクトは、ドライバの前方の車線６の境界線（例えば白線）上に重畳表示される。

（実施の形態７の変形例１）
支援制御部２０は、室外照明装置１４１に対して、勾配認知パターン５を対象物上に投影させる制御を行い、かつ、ＨＵＤの光源部１４２に対して、勾配認知パターン５を投影面に投影させる制御を行ってもよい。車両１の前方の対象物および運転席の前方の投影面の両方に、勾配認知パターン５が投影される。

（実施の形態７の変形例２）
予め定められた条件は、車両１のヘッドライトのオンオフに関する条件であってもよい。ヘッドライトがオンの場合、支援制御部２０は、室外照明装置１４１に対して、アシスト照射の実行を制御する。ヘッドライトがオフの場合、支援制御部２０は、ＨＵＤの光源部１４２に対して、アシスト照射の実行を制御する。

予め定められた条件は、ユーザによって設定された条件であってもよい。言い換えると、ドライバは、室外照明装置１４１によるアシスト照射を実行するか、ＨＵＤの光源部１４２によるアシスト照射を実行するか、選択可能である。

（実施の形態７の変形例３）
勾配認知パターン５が投影面に投影される場合、支援制御部２０は、勾配認知パターン５の表示オブジェクトの虚像距離が、対象物の実像距離と一致するように制御する。虚像距離とは、ドライバの眼から表示オブジェクトの虚像までの距離である。実像距離とは、ドライバの眼から対象物の実像までの距離である。ドライバの眼の位置は、例えば、ドライバモニタリングシステムのような検出装置によって検出される。または、ドライバの眼の位置は、運転席のシートの位置およびシートの傾きの情報に基づいて推定される運転席上の１つの点であってもよい。

このような制御により、勾配認知パターン５の表示オブジェクトが、車両１の外部に存在する対象物に重畳されるように、投影面に表示される。

（実施の形態７の変形例４）
ＨＵＤは、３次元立体表示機能を有する。支援制御部２０は、ＨＵＤの光源部１４２に対して、勾配認知パターン５を、３次元立体表示で投影面に投影させる制御を行う。ＨＵＤは、例えば、図３０から図３５に示されるような線分、矢印、樹木図形等を、３次元表示オブジェクトとして投影面に投影する。ドライバは、表示オブジェクトの奥行きを知覚する。その結果、必ずしも道路の側壁が存在しなくても、ドライバは、表示オブジェクトの奥行きを知覚し、空間の水平または垂直を認識する。

（実施の形態７の変形例５）
図３６に示されるように、周辺情報検出装置１５０は、カメラ１５２を含む。周辺情報検出装置１５０は、カメラ１５２の画像を処理して、車両１とその周辺の他車両との相対位置、または、車両１とその周辺の歩行者との相対位置を、車両１の周辺情報として検出する。カメラ１５２に代えて、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ等が、周辺情報検出装置１５０として車両１に搭載されていてもよい。

支援制御部２０は、それら相対位置の情報に基づいて、勾配認知パターン５が他車両または歩行者に投影されるか否か判定する。勾配認知パターン５が他車両または歩行者に投影される場合、支援制御部２０は、ＨＵＤの光源部１４２による勾配認知パターン５の投影を決定する。

（実施の形態７の変形例６）
支援制御部２０は、勾配認知パターン５が予め定められた忌避範囲を避けて投影されるように、ＨＵＤの光源部１４２を制御する。忌避範囲とは、車両１の前端から予め定められた忌避距離以内の範囲である。忌避範囲内においては、表示オブジェクトは対象物に重畳表示されないため、ドライバは車両１の前方を認識しやすくなる。

＜実施の形態８＞
以上の各実施の形態に示された運転支援装置は、車両１に搭載されたナビゲーション装置と、通信端末と、サーバと、これらにインストールされるアプリケーションの機能とを適宜に組み合わせて構築されるシステムにも適用することができる。ここで、ナビゲーション装置とは、例えば、ＰＮＤ（Portable Navigation Device）などを含む。通信端末とは、例えば、携帯電話、スマートフォンおよびタブレットなどの携帯端末を含む。

図３８は、実施の形態８における運転支援装置１０１およびそれに関連して動作する装置の構成を示す機能ブロック図である。

運転支援装置１０１、勾配錯視推定装置１３０、地図ＤＢ記憶装置１２０および通信装置１７０がサーバ３００に設けられている。勾配錯視推定装置１３０は、測位装置１１０で検出される車両１の位置情報と、地図ＤＢ記憶装置１２０に格納された道路の勾配情報とに基づいて、ドライバに対する勾配錯視の発生を推定する。運転支援装置１０１は、ドライバに勾配錯視が発生すると推定される道路の勾配情報を、例えば、地図ＤＢ記憶装置１２０から取得する。運転支援装置１０１は、車両１の照射装置１４０に対して、勾配認知パターン５を対象物上に投影させる制御を、通信装置１７０および通信装置１８０を介して行う。または、運転支援装置１０１は、車両１の照射装置１４０に対して、勾配認知パターン５を車両１の運転席の前方に設けられた投影面に投影させて、対象物に重畳表示させる制御を、通信装置１７０および通信装置１８０を介して行う。

運転支援装置１０１がサーバ３００に配置されることにより、車載装置の構成が簡素化される。

また、運転支援装置１０１の機能あるいは構成要素の一部がサーバ３００に設けられ、他の一部が車両１に設けられるなど、それらは分散して配置されてもよい。

本開示は、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

本開示は、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。

１車両、２勾配変化地点、３本線、４分岐車線、５勾配認知パターン、５Ａ道路勾配線、６車線、７基準線、１０勾配情報取得部、２０支援制御部、３０勾配錯視推定部、９０処理回路、９１プロセッサ、９２メモリ、１０１～１０７運転支援装置、１１０測位装置、１２０地図ＤＢ記憶装置、１３０勾配錯視推定装置、１４０照射装置、１４１室外照明装置、１４２光源部、１５０周辺情報検出装置、１５１照度センサ、１５２カメラ、１６０ドライバ状態検出装置、１７０通信装置、１８０通信装置、２０２～２０７運転支援システム、３００サーバ。

Claims

車両のドライバに勾配錯視が発生すると推定される道路の勾配情報を取得する勾配情報取得部と、
前記車両に設けられた照射装置に対して、前記道路の前記勾配情報に基づく少なくとも１つの図形であって、前記車両の前方に存在しかつ前記道路に沿って延伸する対象物の延伸方向に沿って配置される前記少なくとも１つの図形を含む勾配認知パターンを、前記対象物上に照明装置により投影させる制御を行う支援制御部と、を備え、
前記支援制御部は、予め定められた条件に基づいて支援制御方法を決定する、運転支援装置。
前記照射装置は、
前記勾配認知パターンを前記対象物上に直接投影する前記照明装置と、
前記勾配認知パターンを前記車両の運転席の前方に設けられた投影面に投影するＨＵＤ（Head-Up Display）の光源部と、を含み、
前記支援制御部は、予め定められた条件に基づいて、前記照明装置によって前記勾配認知パターンを前記対象物上に投影するか、前記ＨＵＤの前記光源部によって前記勾配認知パターンを前記投影面に投影するかを決定する、請求項１に記載の運転支援装置。
前記ＨＵＤは、３次元立体表示が可能であり、
前記支援制御部は、前記ＨＵＤの前記光源部に対して、前記勾配認知パターンとしての前記３次元立体表示を前記投影面に投影させる前記制御を行う、請求項２に記載の運転支援装置。
前記対象物は、前記道路の路面を含み、
前記勾配認知パターンは、前記車両の車線領域に基づく予め定められた忌避範囲を避けて投影される、請求項１に記載の運転支援装置。
前記支援制御部は、前記車両である第１車両の周辺情報に基づいて、前記勾配認知パターンが前記第１車両の周辺の第２車両に投影されないように、前記照射装置に対して前記制御を行う、請求項１に記載の運転支援装置。
前記対象物は、前記道路に沿って設けられた側壁を含み、
前記支援制御部は、前記照明装置に対して前記側壁上に投影させる制御を行う、請求項１に記載の運転支援装置。
前記側壁は、トンネルの側壁である、請求項６に記載の運転支援装置。
前記対象物は、前記道路の路面を含み、
前記側壁に対する前記勾配認知パターンは、前記路面に対する前記勾配認知パターンとは異なる、請求項６に記載の運転支援装置。
前記側壁に対する前記勾配認知パターンは、前記少なくとも１つの図形として、前記道路の路面の勾配よりも水平線に近い線分を含む、請求項６に記載の運転支援装置。
前記側壁に対する前記勾配認知パターンは、前記少なくとも１つの図形として、前記道路の路面に対する垂線の傾きよりも重力方向を示す鉛直線に近い線分を含む、請求項６に記載の運転支援装置。
前記勾配認知パターンの前記少なくとも１つの図形は、前記道路の勾配の角度に応じた図形を含む、請求項１に記載の運転支援装置。
前記道路の勾配が変化する勾配変化地点よりも手前の第１地点に投影される前記勾配認知パターンは、前記勾配変化地点よりも先の第２地点に投影される前記勾配認知パターンとは異なる、請求項１に記載の運転支援装置。
前記対象物は、前記道路の路面を含み、
前記勾配認知パターンは、前記少なくとも１つの図形として、前記道路の車線の両側端の各々に沿って延伸する複数の線分を含み、
前記道路が水平である場合、前記複数の線分は互いに平行であり、
前記道路が下り勾配である場合、前記複数の線分の間隔は前記車両から離れるにつれて狭くなり、
前記道路が上り勾配である場合、前記複数の線分の間隔は前記車両から離れるにつれて広くなる、請求項１に記載の運転支援装置。
前記対象物は、前記道路の路面を含み、
前記勾配認知パターンは、前記少なくとも１つの図形として、前記道路の車線の両側端の各々に沿って投影される多角形を含み、
前記多角形は、前記車両から近い方に位置する第１辺と前記車両に遠い方に位置する第２辺とを含み、
前記道路が水平である場合、前記第１辺の長さは前記第２辺の長さと同じであり、
前記道路が下り勾配である場合、前記第１辺は前記第２辺よりも長く、
前記道路が上り勾配である場合、前記第１辺は前記第２辺よりも短い、請求項１に記載の運転支援装置。
前記車両の位置情報と前記道路の前記勾配情報とに基づいて、前記ドライバに対する前記勾配錯視の発生を推定する勾配錯視推定部を、さらに備える、請求項１に記載の運転支援装置。
前記車両の位置情報と過去に勾配錯視が発生したことを示す勾配錯視発生エリア情報とに基づいて、前記ドライバに対する前記勾配錯視の発生を推定する勾配錯視推定部を、さらに備える、請求項１に記載の運転支援装置。
前記車両の位置情報と前記道路の前記勾配情報と前記ドライバの生理状態または心理状態とに基づいて、または、前記車両の位置情報と勾配錯視発生エリア情報と前記ドライバの状態とに基づいて、前記ドライバに対する前記勾配錯視の発生を推定する勾配錯視推定部を、さらに備える、請求項１に記載の運転支援装置。
車両のドライバに勾配錯視が発生すると推定される道路の勾配情報を取得し、
前記車両に設けられた照射装置に対して、前記道路の前記勾配情報に基づく少なくとも１つの図形であって、前記車両の前方に存在しかつ前記道路に沿って延伸する対象物の延伸方向に沿って配置される前記少なくとも１つの図形を含む勾配認知パターンを、前記対象物上に照明装置により投影させる制御を行い、
予め定められた条件に基づいて支援制御方法を決定する、運転支援方法。