WO2011114442A1 - 運転支援装置 - Google Patents

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WO2011114442A1
WO2011114442A1 PCT/JP2010/054433 JP2010054433W WO2011114442A1 WO 2011114442 A1 WO2011114442 A1 WO 2011114442A1 JP 2010054433 W JP2010054433 W JP 2010054433W WO 2011114442 A1 WO2011114442 A1 WO 2011114442A1
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WO
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vehicle
risk
driving support
estimated risk
predicted course
Prior art date
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PCT/JP2010/054433
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English (en)
French (fr)
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純 佐久川
深町　映夫
政行 清水
真一 永田
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トヨタ自動車株式会社
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Priority to PCT/JP2010/054433 priority patent/WO2011114442A1/ja
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Definitions

  • the present invention relates to a driving support device.
  • a risk potential is calculated based on a collision prediction time (TTC: Time To Collision), which is a physical quantity indicating the current degree of proximity of the host vehicle to the preceding vehicle, and braking control, steering control, and the like are performed according to the calculated risk potential.
  • TTC Time To Collision
  • An apparatus that performs support is known (see, for example, Patent Document 1).
  • the TTC used for determining the control content in the conventional apparatus is calculated based on the relative speed between the own vehicle and the object to be determined, the current position of the own vehicle and the object, and the current vehicle and the object are currently It is assumed that the same movement state is maintained. For this reason, the TTC in the prior art can represent a risk that is manifested in the current state.
  • TTC is not defined.
  • the target object is in a motion state different from the current state, there is a risk that the host vehicle will collide with the target object. That is, even if there is no object on the predicted course of the host vehicle, there may be a potential risk. With conventional devices, driving assistance based on such potential risks is not possible.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and an object thereof is to provide a driving support device capable of realizing driving support in consideration of a potential risk.
  • a driving support device is a driving support device that performs driving support for avoiding an object that is a risk target in driving the vehicle for a driver of the vehicle, the target for detecting the target
  • the object detection means, the collision prediction time calculation means for calculating the collision prediction time, which is the time indicating the degree of approach of the vehicle to the object, and the estimated risk indicating the possibility that the object moves on the predicted course of the vehicle are determined.
  • Estimated risk level determining means, and driving support content determining means for determining the content of driving support based on the predicted collision time and the estimated risk level.
  • the driving support device of the present invention when the content of driving support is determined based on the predicted collision time, the estimated risk level indicating the possibility that the object moves on the predicted course of the vehicle is taken into consideration. As a result, even when the target object does not exist on the predicted course of the vehicle and the risk is not manifested, the potential risk related to the target object is considered in the determination of the content of the driving assistance. Therefore, driving support in consideration of the potential risk is possible.
  • the collision prediction time calculation means when the target object is on the predicted course of the vehicle, is a definite collision that is a predicted collision time for the target object existing on the predicted path of the vehicle. If the target time is calculated and the target is located in a place other than the predicted course of the vehicle, it is assumed that the target that exists in a place other than the predicted course of the vehicle has moved on the predicted course A predicted collision prediction time that is a collision prediction time for an object is calculated.
  • the determined collision prediction time is calculated assuming that the risk is actualized.
  • the target object exists in a place other than the predicted course of the vehicle, it is assumed that there is a potential risk, and the target object is assumed to have moved on the predicted path of the vehicle.
  • the expected collision prediction time is calculated based on the location after the movement. As a result, the collision prediction time is appropriately calculated regardless of whether the risk is actualized or not.
  • the driving support device of the present invention further includes traffic environment information acquisition means for acquiring traffic environment information that is information related to the traffic environment in the vicinity of the vehicle and the object, and the estimated risk determination means includes the object that the object is the vehicle.
  • traffic environment information indicating that it is possible to move on the predicted route is acquired
  • the estimated risk may be determined to be larger than when the traffic environment information is not acquired.
  • the object When there is a traffic environment in which the object can move on the predicted course of the vehicle, there is a possibility that the object will move on the predicted path of the vehicle, compared to the case where such a traffic environment does not exist. It is considered high. According to this configuration, when there is a traffic environment in which the object can move on the predicted course of the vehicle, it is determined to be larger than when there is no traffic environment that requires an estimated risk. Driving assistance that takes into account potential risks is possible. Examples of the traffic environment information include information on traffic rules, road shapes, presence / absence of predetermined structures on the road, and the like.
  • the estimated risk level is determined to be larger, so that driving assistance that appropriately considers the risk related to the object is possible.
  • the estimated risk determination means is information indicating a causal relationship between the target object and another target object different from the target object, and is at least one of an attribute, a position, and a speed.
  • the estimated risk is determined based on causal relationship information, which is information based on the relationship between the target object and other target objects.
  • the movement of the object is affected by other objects that are different from the object. For example, the presence of another object may increase the possibility that the object will move on the predicted course of the vehicle. According to this configuration, since the estimated risk level related to the object is determined based on the causal relationship between the target object and other objects, the determination accuracy of the estimated risk level is improved, and appropriate driving support is possible. .
  • the driving support device of the present invention it is possible to realize driving support in consideration of potential risks.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of the driving support apparatus of the present invention.
  • the driving support device 1 is a device that performs driving support for a vehicle driver to avoid an object that is a risk target in driving the vehicle.
  • the driving support apparatus 1 includes an object detection unit 2 (object detection unit), a traffic environment information acquisition unit 3 (traffic environment information acquisition unit), a control ECU (Electronic Control Unit) 4, an HMI ( (Human Machine Interface) 5 and various actuators 6.
  • object detection unit 2 object detection unit
  • traffic environment information acquisition unit 3 traffic environment information acquisition unit
  • control ECU Electronic Control Unit
  • HMI Human Machine Interface
  • the object detection unit 2 is a part that detects an object that is a risk object in driving the vehicle, and can detect the presence / absence, position, and speed of the object.
  • the target objects of risk are pedestrians, vehicles, and other obstacles existing on and around the predicted course of the vehicle.
  • the predicted course is a course of the vehicle when the vehicle maintains the current traveling state.
  • the object detection unit 2 includes, for example, a camera and image recognition processing means.
  • the image recognition processing means is constituted by a computer.
  • the object detection unit 2 may be configured by a radar device.
  • the object detection unit 2 sends the detected position, size, etc. of the object to the control ECU 4 as object information.
  • the objects detected by the object detection unit 2 include, for example, pedestrians, stopped vehicles, vehicles on the opposite lane, obstacles existing on the road, and the like. In other words, not only objects directly subject to risk in driving the vehicle but also objects that may affect the movement of the risk object are included in the objects detected by the object detection unit 2.
  • the traffic environment information acquisition unit 3 is a part that acquires traffic environment information that is information about the traffic environment around the vehicle and the object.
  • the traffic environment information acquisition unit 3 includes, for example, a camera, a radar device, an infrastructure information communication device, and the like.
  • the infrastructure information communication device is a device that receives traffic environment information of a road on which the host vehicle is traveling from the infrastructure, and may be configured as a part of a function of a so-called car navigation device, or a single communication device It is good also as comprising.
  • the traffic environment information acquisition unit 3 acquires information regarding traffic rules, road shapes, presence / absence of predetermined structures on the road, and the like as traffic environment information. More specifically, the traffic environment information includes information related to all traffic environments around the vehicle, around the predicted course of the vehicle, and around the object detected by the object detection unit 2. It includes information such as signs on the roads and the presence or absence of guardrails that warn of the existence of guardrails. Furthermore, the predetermined structure detected as traffic environment information includes a store existing on the roadside. The traffic environment information acquisition unit 3 sends the acquired traffic environment information to the control ECU 4. In addition, although the driving assistance apparatus 1 of this embodiment is provided with the traffic environment information acquisition part 3, it is good also as not providing the traffic environment information acquisition part 3 as a minimum structure of the driving assistance apparatus of this invention.
  • the control ECU 4 controls the HMI 5 and the various actuators 6 based on the information acquired from the object detection unit 2 and the traffic environment information acquisition unit 3, thereby implementing driving support for avoiding the object that is a risk target.
  • a computer having a storage device such as a CPU, ROM, and RAM, an input / output interface, and the like.
  • the control ECU 4 includes a collision prediction time calculation unit 10 (collision prediction time calculation unit), an estimated risk determination unit 11 (estimated risk determination unit), a driving support content determination unit 12 (driving support content determination unit), and a driving support control unit. 13 is provided.
  • the collision prediction time calculation unit 10 is a part that calculates a collision prediction time that is a time indicating the degree of approach of the vehicle to the object.
  • the collision prediction time is calculated by dividing the distance from the vehicle to the object by the relative speed between the vehicle and the object.
  • the collision prediction time calculation unit 10 calculates a confirmed collision prediction time when the object is present on the predicted course of the vehicle, and the target is present at a place other than the predicted course of the vehicle.
  • the expected collision prediction time is calculated.
  • the definite collision prediction time is a collision prediction time for an object existing on the predicted course of the vehicle.
  • the predicted collision prediction time is a collision prediction time for an object when it is assumed that an object that exists at a place other than the predicted track of the vehicle has moved on the predicted track.
  • the collision prediction time calculation unit 10 sends the calculated collision prediction time to the driving assistance content determination unit 12. With reference to FIG. 2, the confirmed collision prediction time and the expected collision prediction time will be described in detail.
  • FIG. 2A is a diagram showing the positional relationship between the vehicle C and the parked vehicle T that is the object.
  • the parked vehicle T exists on the predicted course of the vehicle C.
  • the collision prediction time calculation unit 10 determines the distance from the vehicle C to the parked vehicle T relative to the vehicle C and the parked vehicle T.
  • the definite collision prediction time is calculated by dividing by the speed.
  • FIG. 2B is a diagram showing the positional relationship between the vehicle C and the pedestrian P that is the object.
  • the pedestrian P is on a sidewalk, and therefore exists in a place other than the predicted course of the vehicle C. Even if the vehicle C travels in this state, the vehicle C does not collide with the pedestrian P. However, when the pedestrian P moves on the start of the vehicle C, the vehicle C may collide with the pedestrian P. Therefore, the pedestrian P is an object of potential risk in driving the vehicle C.
  • the collision prediction time calculation unit 10 determines the distance from the vehicle C to the position Px of the pedestrian P when the pedestrian P has moved on the predicted course of the vehicle C. The expected collision prediction time is calculated by dividing by the relative speed with the person P.
  • the estimated collision prediction time is calculated as the risk is manifested, and the vehicle If there is an object in a place other than the predicted course of the vehicle, it is assumed that there is a potential risk, and the object has been moved on the predicted course of the vehicle.
  • the expected collision prediction time is calculated based on the location. As a result, the collision prediction time is appropriately calculated regardless of whether the risk is actualized or not.
  • the estimated risk level determination unit 11 is a part that determines an estimated risk level that indicates a possibility that an object that is not on the predicted course of the vehicle C moves on the predicted path of the vehicle. That is, the estimated danger level indicates the degree of danger related to an object that is a target of potential risk.
  • the estimated risk determination unit 11 sends the determined estimated risk to the driving assistance content determination unit 12.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an estimated risk determination process in the estimated risk determination unit 11.
  • FIGS. 4A to 4D are diagrams showing examples of objects and traffic environment conditions for each estimated risk level.
  • the estimated risk is determined in any one of four stages of R0 to R3.
  • the estimated risk degree R0 has the smallest risk degree among the four stages of estimated risk degrees
  • the estimated risk degree R3 has the largest degree of danger among the four stages of estimated risk degrees.
  • the estimated risk level is determined in four stages, but it is shown as an example of the embodiment of the present invention and is not limited to this.
  • step S10 the estimated risk determination unit 11 determines whether or not the collision time can be determined based on the relative speed and the relative distance between the vehicle C and the object. That is, the estimated risk determination unit 11 determines that the collision time can be determined when the movement of the object on the predicted course of the vehicle C is detected. If it is determined that the time of the collision can be determined, the processing procedure proceeds to step S11. On the other hand, if it is not determined that the collision time can be determined, the processing procedure proceeds to step S12.
  • step S11 the estimated risk determination unit 11 determines that the estimated risk is R3.
  • FIG. 4 (d) the estimated risk is a diagram showing an example of a condition of the vehicle C and the pedestrian P 3 in the case where it is determined in R3.
  • the pedestrian P 3 is are on the sidewalk not on the predicted course of the vehicle C, and starts to move in the direction indicated by the arrow r. In this case, it can be considered that the collision risk related to the target object has been actualized. Therefore, the estimated risk determining unit 11, when detecting the movement of the pedestrian P 3 onto the predicted course of the vehicle C determines the estimated risk and R3.
  • step S12 the estimated risk determination unit 11 determines whether or not the object is movable.
  • the processing procedure proceeds to step S13.
  • step S13 since there is no risk related to the target object, the estimated risk determination unit 11 determines the target object as a non-danger target object, determines the estimated risk level related to the target object, and determines the target object. The driving support process for avoiding it is terminated.
  • step S 14 the estimated risk determination unit 11 determines whether there is a traffic environment in which the object can enter the predicted course of the vehicle C.
  • the traffic environment includes, for example, a traffic rule. If it is not determined that there is a traffic environment in which the object can enter the predicted course of the vehicle C, the processing procedure proceeds to step S15.
  • step S15 the estimated risk determination unit 11 determines that the estimated risk is R0.
  • FIG. 4A is a diagram illustrating an example of the situation of the vehicle C and the pedestrian P 0 when the estimated risk is determined to be R0. As shown in FIG. 4 (a), the pedestrian P 0 is present on the trail not on the predicted course of the vehicle C, and, for example, as illustrated in crosswalk pedestrian P 0 is the vehicle C There is no traffic environment that can move on the predicted course. In this case, the predicted collision time calculation unit 10 calculates a predicted collision prediction time for the target object.
  • step S16 the estimated risk determination unit 11 may cause the determination target object to enter the predicted course of the vehicle C due to a relationship with another object or obstacle different from the determination target object. Determine if it is high. If it is not determined that the object is likely to enter the predicted course of the vehicle C, the processing procedure proceeds to step S17. On the other hand, when it is determined that there is a high possibility that the object will enter the predicted course of the vehicle C, the processing procedure proceeds to step S18.
  • step S17 the estimated risk determination unit 11 determines the estimated risk as R1.
  • FIG. 4 (b) the estimated risk is a diagram showing an example of a condition of the vehicle C and the pedestrian P 1 when it is determined to R1.
  • the pedestrian P 1 as an object is present on a sidewalk not on the predicted course of the vehicle C.
  • the pedestrian P 1 due to the presence of the crosswalk S 1, is likely to move as compared with the case where crosswalk S 1 is not present on the predicted course of the vehicle C.
  • the estimated risk determining unit 11 when the pedestrian P 1 detects the presence of a crosswalk S1 as a traffic-related information indicating that it is possible to move on the predicted course of the vehicle C is the The estimated risk is determined to be larger than when the traffic environment information is not acquired (S14, S15).
  • the predicted collision time calculation unit 10 calculates a predicted collision prediction time for the target object.
  • the estimated risk determination unit 11 determines the estimated risk as R2.
  • FIG. 4 (c) the estimated risk is a diagram showing an example of a condition of the vehicle C and the pedestrian P 2 in the case where it is determined in R2.
  • the pedestrian P 2 as an object is present on a sidewalk not on the predicted course of the vehicle C.
  • the crosswalk S 1 is present, the vehicle T 2 is present that is stopped on the opposite lane.
  • This situation where the pedestrian P 2 is about to cross the crosswalk S 2, since this is where the vehicle T 2 is stopped, the possibility of pedestrian P 2 is moved over the predicted path of the vehicle C, 4 ( Higher than the situation shown in b). That is, there is a high possibility that the pedestrian P 2 moves on the predicted course of the vehicle C based on the causal relationship among the pedestrian P 2 , the pedestrian crossing S 2 , and the vehicle T 2 stopped in the opposite lane. It is possible to judge.
  • the estimated risk determination unit 11 includes a pedestrian P 2 that is a risk object, another object that is different from the risk object, a pedestrian crossing S 2 that is a traffic environment, and a vehicle that is stopped in an oncoming lane. based on the causal relationship information indicating the causal relationship between T 2, it is possible to determine the estimated risk.
  • the causal relationship information is information based on a mutual relationship regarding at least one of the risk object, another object different from the risk object, and the attribute, position, and speed of the traffic environment.
  • the estimated risk determination unit 11 has a database (not shown) in which various causal information is stored in advance. The determination process shown in step S16 is performed by referring to the database and determining whether or not the detected event corresponds to the stored causal relationship information.
  • the target object of risk is a pedestrian
  • the target object has a causal relationship on the sidewalk that faces the sidewalk where the target object exists, such as a pedestrian crossing, a vehicle in the opposite lane, a roadside store
  • a pedestrian or the like is exemplified.
  • the accuracy of determination of the estimated risk is improved and appropriate driving support is provided. Is possible.
  • the driving assistance content determination unit 12 is a part that determines the content of driving assistance based on the predicted collision time and the estimated risk. Specifically, the driving assistance content determination unit 12 refers to the driving assistance content determination table 12T based on the estimated collision time acquired from the estimated collision time calculation unit 10 and the estimated risk acquired from the estimated risk determination unit 11. Determine the driving assistance content.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the driving support content determination table 12T.
  • the driving assistance content determination unit 12 determines the obtained collision prediction time in three stages T1 to T3 (T1: 2.5 to 3.5 sec, T2: 1.8 to 2.5 sec, T3: less than 1.8 sec). Determine either.
  • the driving support content determination unit 12 extracts the driving support content based on the predicted collision time (T1 to T3) and the estimated risk (R0 to R3).
  • the driving support content determination unit 12 sends information regarding the extracted driving support content to the driving support control unit 13.
  • driving support such as information provision, alerting, avoidance guidance, avoidance control, and alarm generation is performed.
  • the driving support control unit 13 is a part that performs driving support by controlling the HMI 5 and various actuators 6 based on the information regarding the driving support content acquired from the driving support content determination unit 12.
  • the driving support control unit 13 includes an information providing control unit 14, an avoidance guidance control unit 15, an avoidance control unit 16, and an alarm control unit 17 in order to implement various types of driving support.
  • the driving support control unit 13 gives driving support such as “information provision”, “attention”, “avoidance guidance”, “avoidance control”, and “alarm generation” to the various control units 14 to 17. Let it be implemented.
  • the object is highlighted on the display of the HMI 5 in order to make the driver recognize the presence of the object.
  • the object is displayed on the display of the HMI 5 with emphasis more strongly than in the case of “information provision”, and an alarm sound is generated by the HMI 5.
  • sensor tracking is to continue capturing an object by various sensors (not shown) of the driving support device 1.
  • the driving assistance apparatus 1 performs the process which determines the driving assistance content for every target object which becomes a risk object
  • the driving assistance content determination part 12 determines the driving assistance content for every several target object simultaneously.
  • the driving support control unit 13 arbitrates a plurality of driving support contents. For example, the driving support control unit 13 can perform arbitration so that priority is given to a thing with a short distance to the target object or a value with a small predicted collision time among a plurality of driving support contents.
  • the driving assistance control part 13 is good also as implementing all the several driving assistance contents.
  • the information provision control part 14, the avoidance guidance control part 15, the avoidance control part 16, the alarm control part 17, and various driving assistance contents are demonstrated.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a display example of the display of the HMI 5 when “information provision” is performed as driving support.
  • a parked vehicle R 1 , a preceding vehicle R 2 , a pedestrian R 3 , and a counter vehicle R 4 are displayed as objects while overlapping frames of a predetermined color.
  • the information provision control unit 14 displays an object on the display of the HMI 5 while superimposing a frame of a color different from “information provision”. Can do.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a risk map and a target route based on the risk map.
  • the avoidance guidance control unit 15 includes information related to the object transmitted from the object detection unit 2, traffic environment information transmitted from the traffic environment information acquisition unit 3, a collision prediction time calculated by the collision prediction time calculation unit 10, and A risk map is generated based on information such as the estimated risk determined by the estimated risk determination unit 11.
  • the risk map represents an area where the risk of collision with each target object (electric pole G, oncoming vehicle E, and preceding vehicle F) is high as an elliptical collision risk area, and these collision risk areas. It is a map for generating the recommended course of vehicles which avoided.
  • the collision risk area is set according to the risk calculated from the TTC and the estimated risk for each obstacle.
  • the risk degree is an index indicating a collision risk, and becomes a larger value as the TTC is smaller, that is, the time until the vehicle collides with an obstacle is smaller. Further, the risk level increases as the risk level indicated in the estimated risk level increases.
  • the collision risk area is composed of a plurality of layers according to the degree of risk.
  • the collision risk area of the utility pole G is composed of three layers of a low risk degree area L, a medium risk degree area M, and a high risk degree area H.
  • the avoidance guidance control unit 15 generates the target route information of the vehicle and the optimum vehicle speed information when traveling on the target route by the arithmetic processing based on the created risk map.
  • the avoidance guidance control unit 15 uses the generated target route information and optimum vehicle speed information for avoidance guidance.
  • the HMI 5 is an interface for exchanging information between the device and the driver, and includes a display and a speaker.
  • the HMI 5 displays an image and outputs a sound and a warning sound based on the control by the driving support control unit 13.
  • the various actuators 6 drive the steering, the brake pedal, and the accelerator pedal based on the control by the driving support control unit 13.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the contents of the driving support process in the driving support device 1.
  • step S ⁇ b> 1 the object detection unit 2 detects an object that is a risk object in driving the vehicle, and sends information related to the detected object to the control ECU 4. Subsequently, in step S2, the traffic environment information acquisition unit 3 acquires the traffic environment information and sends the detected traffic environment information to the control ECU 4.
  • step S4 the collision prediction time calculation unit 10 calculates a confirmed collision prediction time when the object is on the predicted course of the vehicle, and the target is present at a place other than the predicted course of the vehicle. The expected collision prediction time is calculated. Then, the collision prediction time calculation unit 10 sends the calculated confirmed / probable collision prediction time to the driving assistance content determination unit 12.
  • step S5 the driving support content determination unit 12 determines the content of driving support based on the confirmed / probable collision prediction time and the estimated risk.
  • step S ⁇ b> 6 the driving support control unit 13 performs driving support by controlling the HMI 5 and the various actuators 6 based on the information regarding the driving support content acquired from the driving support content determination unit 12. The processes in steps S1 to S6 described above are performed for each target object that is a risk target.
  • the driving support device 1 of the present embodiment described above when the content of the driving support is determined based on the predicted collision time, the estimated risk level indicating the possibility that the object moves on the predicted course of the vehicle C is considered. Is done. Thereby, even when the target object does not exist on the predicted course of the vehicle C and the risk is not manifested, the potential risk related to the target object is considered in the determination of the content of the driving assistance. . Therefore, driving support in consideration of the potential risk is possible.
  • the embodiment described above is an example of the driving support apparatus according to the present invention, and the driving support apparatus according to the present invention is not limited to the one described in the present embodiment.
  • the driving assistance apparatus according to the present invention may be a modification of the driving assistance apparatus 1 according to the embodiment or application to other things without changing the gist described in each claim.
  • SYMBOLS 1 Driving assistance device, 2 ... Object detection part, 3 ... Traffic environment information acquisition part, 4 ... Control ECU, 6 ... Various actuators, 10 ... Collision prediction time calculation part, 11 ... Estimated risk degree determination part, 12 ... Driving Support content determination unit, 12T ... driving support content determination table, 13 ... driving support control unit, 14 ... information provision control unit, 15 ... avoidance guidance control unit, 16 ... avoidance control unit, 17 ... alarm control unit.

Abstract

　本発明は、潜在的なリスクを考慮した運転支援を実現すること可能な運転支援装置を提供することを目的とする。運転支援装置は、車両の運転者に対して、車両の運転におけるリスクの対象となる対象物を回避するための運転支援を実施する装置であって、対象物を検出する対象物検出部と、対象物に対する車両の接近度合を示す時間である衝突予測時間を算出する衝突予測時間算出部と、対象物が車両の予測進路上に移動する可能性を示す推定危険度を判定する推定危険度判定部と、衝突予測時間及び推定危険度に基づき運転支援の内容を判定する運転支援内容判定部とを備える。これにより、車両の予測進路上に対象物が存在しない場合であってリスクが顕在化していない場合でも、その対象物に関する潜在的なリスクが運転支援の内容の判定において考慮されることとなる。従って、潜在的なリスクを考慮した運転支援が可能となる。

Description

運転支援装置
　本発明は、運転支援装置に関するものである。
　従来、先行車両に対する現在の自車両の接近度合を示す物理量である衝突予測時間（ＴＴＣ：Ｔｉｍｅ　Ｔｏ　Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）に基づきリスクポテンシャルを算出し、算出されたリスクポテンシャルに応じて制動制御、操舵制御といった運転支援を行う装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００４－１０６６７３号公報
　従来の装置で制御内容の判定に用いられるＴＴＣは、自車両と判定の対象物との相対速度、自車両及び対象物の現在位置に基づき算出されるものであり、自車両及び対象物が現在と同様の運動状態を維持することを前提としている。このため、先行技術におけるＴＴＣは、現在の状態において顕在化しているリスクを表すことはできる。一方、例えば自車両の予測進路上に対象物が存在しないような場合には、自車両が対象物に衝突することが想定されないので、ＴＴＣが定義されない。しかしながら、対象物が現在の状態とは異なる運動状態となった場合には、自車両が対象物に衝突するリスクが発生する。即ち、自車両の予測進路上に対象物が存在しない場合であっても、潜在的なリスクが存在する場合がある。従来の装置では、かかる潜在的リスクに基づく運転支援は不可能である。
　そこで、本発明は、上記問題点を解消するためになされたものであり、潜在的なリスクを考慮した運転支援を実現すること可能な運転支援装置を提供することを目的とする。
　本発明の運転支援装置は、車両の運転者に対して、車両の運転におけるリスクの対象となる対象物を回避するための運転支援を実施する運転支援装置であって、対象物を検出する対象物検出手段と、対象物に対する車両の接近度合を示す時間である衝突予測時間を算出する衝突予測時間算出手段と、対象物が車両の予測進路上に移動する可能性を示す推定危険度を判定する推定危険度判定手段と、衝突予測時間及び推定危険度に基づき運転支援の内容を判定する運転支援内容判定手段と、を備える。
　本発明の運転支援装置では、衝突予測時間に基づき運転支援の内容が判定される際に、対象物が車両の予測進路上に移動する可能性を示す推定危険度が考慮される。これにより、車両の予測進路上に対象物が存在しない場合であってリスクが顕在化していない場合でも、その対象物に関する潜在的なリスクが運転支援の内容の判定において考慮されることとなる。従って、潜在的なリスクを考慮した運転支援が可能となる。
　また、本発明の運転支援装置では、衝突予測時間算出手段は、対象物が車両の予測進路上に存在する場合には、車両の予測進路上に存在する対象物に対する衝突予測時間である確定衝突予測時間を算出し、対象物が車両の予測進路上以外の場所に存在する場合には、車両の予測進路上以外の場所の存在する対象物が予測進路上に移動したと仮定した場合における対象物に対する衝突予測時間である見込み衝突予測時間を算出する。
　この構成によれば、車両の予測進路上に対象物が存在する場合には、リスクが顕在化しているものとして確定衝突予測時間が算出される。一方、車両の予測進路上以外の場所に対象物が存在する場合には、潜在的なリスクが存在するものとして、当該対象物が車両の予測進路上に移動したと仮定した上で、対象物の移動後の場所に基づき見込み衝突予測時間が算出される。これにより、リスクが顕在化している場合及び顕在化していない場合のいずれの場合であっても、衝突予測時間が適切に算出される。
　また、本発明の運転支援装置は、車両及び対象物の周辺における交通環境に関する情報である交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段を更に備え、推定危険度判定手段は、対象物が車両の予測進路上に移動することが可能であることを示す交通環境情報を取得した場合には、当該交通環境情報を取得しなかった場合と比較して推定危険度を大きく判定することとしてもよい。
　対象物が車両の予測進路上に移動可能であるような交通環境が存在する場合には、かかる交通環境が存在しない場合と比較して、対象物が車両の予測進路上に移動する可能性が高いと考えられる。この構成によれば、対象物が車両の予測進路上に移動可能であるような交通環境が存在する場合には、推定危険度がかかる交通環境が存在しない場合より大きく判定されるので、適切に潜在的リスクが考慮された運転支援が可能となる。なお、交通環境情報として、交通規則、道路形状、道路上における所定の構造物の有無等に関する情報が例示される。
　また、本発明の運転支援装置では、推定危険度判定手段は、車両の予測進路上への対象物の移動を示す情報を取得した場合には、当該情報を取得しなかった場合と比較して推定危険度を大きく判定する。
　対象物が車両の予測進路上に向かって移動した場合には、当該対象物に関する衝突リスクが顕在化した状態にあるとみなすことができる。この構成によれば、かかる場合において、推定危険度がより大きく判定されるので、対象物に関するリスクを適切に考慮した運転支援が可能となる。
　また、本発明の運転支援装置では、推定危険度判定手段は、対象物と、対象物とは異なる他の対象物との因果関係を示す情報であって、属性、位置及び速度の少なくとも１つに関する対象物と他の対象物との関係に基づく情報である因果関係情報に基づき推定危険度を判定する。
　対象物の移動は、当該対象物とは異なる他の対象物の影響を受ける。例えば、他の対象物の存在によって、対象物が車両の予測進路上に移動する可能性が高くなる場合がある。この構成によれば、対象物に関する推定危険度が、対象物と他の対象物との因果関係に基づき判定されるので、推定危険度の判定精度が向上し、適切な運転支援が可能となる。
　本発明の運転支援装置によれば、潜在的なリスクを考慮した運転支援を実現すること可能となる。
本発明の実施形態に係る運転支援装置の構成図である。 車両及び対象物である駐車車両の位置関係を示す図、及び車両及び対象物である歩行者の位置関係を示す図である。 推定危険度判定部における推定危険度判定処理を示すフローチャートである。である。 推定危険度ごとの対象物及び交通環境の状況の例を示す図である。 運転支援内容判定テーブルの例を示す図である。 運転支援として情報提供が実施されているときにおける、ＨＭＩのディスプレイの表示例を示す図である。 リスクマップ及びリスクマップに基づく目標経路の例を示す図である。 運転支援装置における運転支援処理の内容を示すフローチャートである。
　以下、図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明は省略する。
　図１は、本発明の運転支援装置の実施形態を示す構成図である。運転支援装置１は、車両の運転者に対して、車両の運転におけるリスクの対象となる対象物を回避するための運転支援を実施する装置である。
　運転支援装置１は、図１に示すように、対象物検出部２（対象物検出手段）、交通環境情報取得部３（交通環境情報取得手段）、制御ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）４、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）５、及び各種アクチュエータ６を備える。
　対象物検出部２は、車両の運転におけるリスクの対象となる対象物を検出する部分であり、対象物の有無、位置及び速度を検出できる。リスクの対象となる対象物は、車両の予測進路上及び予測進路周辺に存在する歩行者、車両、及びその他の障害物等である。なお、予測進路は、車両が現在の走行状態を維持した場合における車両の進路である。
　対象物検出部２は、例えば、カメラ及び画像認識処理手段により構成される。画像認識処理手段はコンピュータにより構成される。また、対象物検出部２は、レーダ装置により構成されることとしてもよい。対象物検出部２は、検出した対象物の位置や大きさ等を対象物情報として制御ＥＣＵ４に送出する。対象物検出部２により検出される対象物には、例えば、歩行者、停止車両、対向車線の車両、道路上に存在する障害物等が含まれる。即ち、車両の運転における直接のリスク対象となる物だけでなく、リスク対象物の動きに影響を及ぼす可能性のある対象物も、対象物検出部２に検出される対象物に含まれる。
　交通環境情報取得部３は、車両及び対象物の周辺における交通環境に関する情報である交通環境情報を取得する部分である。交通環境情報取得部３は、例えば、カメラ、レーダ装置、インフラ情報通信装置等により構成される。インフラ情報通信装置は、自車両が走行中の道路の交通環境情報をインフラから受信する装置であって、いわゆるカーナビゲーション装置の機能の一部として構成されることとしてもよいし、単独の通信装置として構成されることとしてもよい。
　交通環境情報取得部３は、交通環境情報として、交通規則、道路形状、道路上における所定の構造物の有無等に関する情報を取得する。より具体的には、交通環境情報は、車両周辺、車両の予測進路周辺、対象物検出部２により検出された対象物周辺のあらゆる交通環境に関する情報を含み、例えば、横断歩道の有無、横断歩道の存在を予告する道路上の標識、ガードレールの有無といった情報を含む。さらに、交通環境情報として検出される所定の構造物には、路側に存在する店なども含まれる。交通環境情報取得部３は、取得した交通環境情報を制御ＥＣＵ４に送出する。なお、本実施形態の運転支援装置１は、交通環境情報取得部３を備えるが、本発明の運転支援装置の最低限の構成としては、交通環境情報取得部３を備えないこととしてもよい。
　制御ＥＣＵ４は、対象物検出部２及び交通環境情報取得部３から取得した情報に基づき、ＨＭＩ５及び各種アクチュエータ６を制御することにより、リスクの対象となる対象物を回避するための運転支援を実施する装置であり、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭといった記憶装置及び入出力インターフェース等を備えたコンピュータにより構成される。制御ＥＣＵ４は、衝突予測時間算出部１０（衝突予測時間算出手段）、推定危険度判定部１１（推定危険度判定手段）、運転支援内容判定部１２（運転支援内容判定手段）及び運転支援制御部１３を備える。
　衝突予測時間算出部１０は、対象物に対する車両の接近度合を示す時間である衝突予測時間を算出する部分である。衝突予測時間は、車両から対象物までの距離を、車両と対象物との相対速度で除することにより算出される。本実施形態の衝突予測時間算出部１０は、対象物が車両の予測進路上に存在する場合には、確定衝突予測時間を算出し、対象物が車両の予測進路上以外の場所に存在する場合には、見込み衝突予測時間を算出する。確定衝突予測時間は、車両の予測進路上に存在する対象物に対する衝突予測時間である。また、見込み衝突予測時間は、車両の予測進路上以外の場所の存在する対象物が予測進路上に移動したと仮定した場合における対象物に対する衝突予測時間である。衝突予測時間算出部１０は、算出した衝突予測時間を運転支援内容判定部１２に送出する。図２を参照して、確定衝突予測時間及び見込み衝突予測時間を詳細に説明する。
　図２（ａ）は、車両Ｃ及び対象物である駐車車両Ｔの位置関係を示す図である。図２（ａ）に示すように、駐車車両Ｔは、車両Ｃの予測進路上に存在する。この場合には、駐車車両Ｔは車両Ｃにとって顕在化したリスクの対象であるので、衝突予測時間算出部１０は、車両Ｃから駐車車両Ｔまでの距離を、車両Ｃと駐車車両Ｔとの相対速度で除することにより確定衝突予測時間を算出する。
　図２（ｂ）は、車両Ｃ及び対象物である歩行者Ｐの位置関係を示す図である。図２（ｂ）に示すように、歩行者Ｐは、歩道上にいるので、車両Ｃの予測進路上以外の場所に存在する。車両Ｃがこの状態のまま走行しても、車両Ｃは、歩行者Ｐに衝突しない。しかしながら、歩行者Ｐが車両Ｃの起動上に移動した場合には、車両Ｃが歩行者Ｐに衝突する可能性がある。従って、歩行者Ｐは、車両Ｃの運転における潜在的なリスクの対象物である。この場合には、衝突予測時間算出部１０は、車両Ｃから、歩行者Ｐが車両Ｃの予測進路上に移動したと仮定した場合における歩行者Ｐの位置Ｐｘまでの距離を、車両Ｃと歩行者Ｐとの相対速度で除することにより見込み衝突予測時間を算出する。
　図２（ａ）及び（ｂ）を参照して説明したように、車両の予測進路上に対象物が存在する場合には、リスクが顕在化しているものとして確定衝突予測時間が算出され、車両の予測進路上以外の場所に対象物が存在する場合には、潜在的なリスクが存在するものとして、当該対象物が車両の予測進路上に移動したと仮定した上で、対象物の移動後の場所に基づき見込み衝突予測時間が算出される。これにより、リスクが顕在化している場合及び顕在化していない場合のいずれの場合であっても、衝突予測時間が適切に算出される。
　推定危険度判定部１１は、車両Ｃの予測進路上にない対象物が車両の予測進路上に移動する可能性を示す推定危険度を判定する部分である。即ち、推定危険度は、潜在的なリスクの対象となる対象物に関する危険性の度合いを示す。推定危険度判定部１１は、判定した推定危険度を運転支援内容判定部１２に送出する。
　さらに具体的には、推定危険度判定部１１は、対象物が車両Ｃの予測進路上に移動することが可能であることを示す交通環境情報を取得した場合には、当該交通環境情報を取得しなかった場合と比較して推定危険度を大きく判定する。また、推定危険度判定部１１は、車両Ｃの予測進路上への対象物の移動を示す情報を取得した場合には、当該情報を取得しなかった場合と比較して推定危険度を大きく判定する。さらに、推定危険度判定部１１は、対象物と、対象物とは異なる他の対象物との因果関係を示す情報であって、属性、位置及び速度の少なくとも１つに関する対象物と他の対象物との関係に基づく情報である因果関係情報に基づき推定危険度を判定する。
　図３及び図４を参照し、推定危険度判定部１１における推定危険度判定処理を説明する。図３は、推定危険度判定部１１における推定危険度判定処理を示すフローチャートである。また、図４（ａ）～（ｄ）は、推定危険度ごとの対象物及び交通環境の状況の例を示す図である。本実施形態では、例として、推定危険度は、Ｒ０～Ｒ３の４段階のいずれかに判定されるものとする。推定危険度Ｒ０は、４段階の推定危険度のうち危険性の度合いが最も小さく、推定危険度Ｒ３は、４段階の推定危険度のうち危険性の度合いが最も大きい。なお、本実施形態では、推定危険度を４段階で判定することとしたが、本発明の実施形態の一例として示すものであり、これには限定されない。
　ステップＳ１０において、推定危険度判定部１１は、車両Ｃと対象物との相対速度及び相対距離に基づき衝突時間を確定可能か否かを判定する。即ち、推定危険度判定部１１は、車両Ｃの予測進路上への対象物の移動を検出した場合に、衝突時間を確定可能であると判断する。衝突時が確定可能であると判断された場合には、処理手順はステップＳ１１に進められる。一方、衝突時が確定可能であると判断されなかった場合には、処理手順はステップＳ１２に進められる。
　ステップＳ１１において、推定危険度判定部１１は、推定危険度をＲ３と判定する。図４（ｄ）は、推定危険度がＲ３に判定される場合における車両Ｃ及び歩行者Ｐ３の状況の例を示す図である。図４（ｄ）に示すように、歩行者Ｐ３は、車両Ｃの予測進路上ではない歩道上にいるが、矢印ｒに示される方向に移動し始めている。この場合には、当該対象物に関する衝突リスクが顕在化した状態にあるとみなすことができる。従って、推定危険度判定部１１は、車両Ｃの予測進路上への歩行者Ｐ３の移動を検出した場合には、推定危険度をＲ３と判定する。即ち、推定危険度判定部１１は、車両Ｃの予測進路上への歩行者Ｐ３の移動を示す情報を取得した場合には、当該情報を取得しなかった場合と比較して推定危険度を大きく判定する。なお、この場合には、衝突予測時間算出部１０は、当該対象物に対する確定衝突予測時間を算出する。
　ステップＳ１２において、推定危険度判定部１１は、対象物が移動可能であるか否かを判定する。車両Ｃの予測進路上にない対象物が移動可能な物ではない場合には、当該対象物が車両Ｃの予測進路上に移動する可能性はない。従って、対象物が移動可能であると判定されなかった場合には、処理手順はステップＳ１３に進められる。ステップＳ１３において、当該対象物に関するリスクは存在しないので、推定危険度判定部１１は、当該対象物を危険対象外の物として判定し、当該対象物に関する推定危険度の判定、及び当該対象物を回避するための運転支援の処理を終了させる。
　一方、対象物が移動可能であると判定された場合には、処理手順はステップＳ１４に進められる。ステップＳ１４において、推定危険度判定部１１は、対象物が車両Ｃの予測進路上に進入できる交通環境が存在するか否かを判定する。なお、交通環境には、例えば交通ルールが含まれる。対象物が車両Ｃの予測進路上に進入できる交通環境が存在すると判定されなかった場合には、処理手順はステップＳ１５に進められる。
　ステップＳ１５において、推定危険度判定部１１は、推定危険度をＲ０と判定する。図４（ａ）は、推定危険度がＲ０に判定される場合における車両Ｃ及び歩行者Ｐ０の状況の例を示す図である。図４（ａ）に示すように、歩行者Ｐ０は、車両Ｃの予測進路上ではない歩道上に存在し、且つ、例えば横断歩道に例示されるような、歩行者Ｐ０が車両Ｃの予測進路上に移動可能な交通環境は存在しない。なお、この場合には、衝突予測時間算出部１０は、当該対象物に対する見込み衝突予測時間を算出する。
　一方、対象物が車両Ｃの予測進路上に進入できる交通環境が存在すると判定されなかった場合には、処理手順はステップＳ１６に進められる。ステップＳ１６において、推定危険度判定部１１は、判定対象の対象物とは異なる他の対象物や障害物との関係から、判定対象の対象物が車両Ｃの予測進路上に進入する可能性が高いか否かを判定する。対象物が車両Ｃの予測進路上に進入する可能性が高いと判定されなかった場合には、処理手順はステップＳ１７に進められる。一方、対象物が車両Ｃの予測進路上に進入する可能性が高いと判定された場合には、処理手順はステップＳ１８に進められる。
　ステップＳ１７において、推定危険度判定部１１は、推定危険度をＲ１と判定する。図４（ｂ）は、推定危険度がＲ１に判定される場合における車両Ｃ及び歩行者Ｐ１の状況の例を示す図である。図４（ｂ）に示すように、対象物である歩行者Ｐ１は、車両Ｃの予測進路上ではない歩道上に存在する。また、交通環境として、横断歩道Ｓ１が存在する。この場合には、歩行者Ｐ１は、横断歩道Ｓ１の存在に起因して、横断歩道Ｓ１が存在しない場合と比較して車両Ｃの予測進路上に移動する可能性が高い。従って、推定危険度判定部１１は、歩行者Ｐ１が車両Ｃの予測進路上に移動することが可能であることを示す交通環境情報である横断歩道Ｓ１の存在を検出した場合には、当該交通環境情報を取得しなかった場合（Ｓ１４，Ｓ１５）と比較して推定危険度を大きく判定する。なお、この場合には、衝突予測時間算出部１０は、当該対象物に対する見込み衝突予測時間を算出する。
　図４（ｂ）を参照して説明したように、対象物が車両Ｃの予測進路上に移動可能であるような交通環境が存在する場合には、かかる交通環境が存在しない場合と比較して推定危険度が大きく判定されるので、適切に潜在的リスクが考慮された運転支援が可能となる。
　ステップＳ１８において、推定危険度判定部１１は、推定危険度をＲ２と判定する。図４（ｃ）は、推定危険度がＲ２に判定される場合における車両Ｃ及び歩行者Ｐ２の状況の例を示す図である。図４（ｃ）に示すように、対象物である歩行者Ｐ２は、車両Ｃの予測進路上ではない歩道上に存在する。また、交通環境として、横断歩道Ｓ１が存在すると共に、対向車線に停止している車両Ｔ２が存在する。この状況は、歩行者Ｐ２が横断歩道Ｓ２を渡ろうとしたところ、車両Ｔ２が停止したところであるので、歩行者Ｐ２が車両Ｃの予測進路上に移動する可能性は、図４（ｂ）に示す状況と比較して高い。即ち、歩行者Ｐ２、横断歩道Ｓ２、及び対向車線に停止している車両Ｔ２の相互間における因果関係に基づき、歩行者Ｐ２が車両Ｃの予測進路上に移動する可能性の高さを判断することが可能である。
　推定危険度判定部１１は、リスクの対象物である歩行者Ｐ２と、リスクの対象物とは異なる他の対象物や交通環境である横断歩道Ｓ２、及び対向車線に停止している車両Ｔ２との因果関係を示す因果関係情報に基づき、推定危険度を判定することができる。因果関係情報は、リスクの対象物、リスクの対象物とは異なる他の対象物、及び交通環境の属性、位置及び速度の少なくとも１つに関する相互の関係に基づく情報である。また、推定危険度判定部１１は、種々の因果関係情報を予め記憶したデータベース（図示せず）を有している。ステップＳ１６に示す判定処理は、そのデータベースを参照し、検出された事象が、記憶された因果関係情報に該当するか否かを判定することにより行われる。リスクの対象となる対象物が歩行者である場合には、対象物が因果関係を有する対象として、横断歩道、対向車線の車両、路側の店舗、対象物が存在する歩道に対向する歩道に存在する歩行者等が例示される。図４（ｃ）を参照して説明したように、対象物と他の対象物との因果関係に基づき推定危険度が判定されるので、推定危険度の判定精度が向上し、適切な運転支援が可能となる。
　運転支援内容判定部１２は、衝突予測時間及び推定危険度に基づき運転支援の内容を判定する部分である。具体的には、運転支援内容判定部１２は、衝突予測時間算出部１０から取得した衝突予測時間及び推定危険度判定部１１から取得した推定危険度に基づき、運転支援内容判定テーブル１２Ｔを参照し、運転支援内容を判定する。図５は、運転支援内容判定テーブル１２Ｔの例を示す図である。運転支援内容判定部１２は、取得した衝突予測時間を、Ｔ１～Ｔ３の３段階（Ｔ１：２．５～３．５ｓｅｃ、Ｔ２：１．８～２．５ｓｅｃ、Ｔ３：１．８ｓｅｃ未満）のいずれかに判定する。そして、運転支援内容判定部１２は、衝突予測時間（Ｔ１～Ｔ３）及び推定危険度（Ｒ０～Ｒ３）に基づき、運転支援内容を抽出する。運転支援内容判定部１２は、抽出した運転支援内容に関する情報を運転支援制御部１３に送出する。本実施形態では、図５に示されるように、例えば、情報提供、注意喚起、回避誘導、回避制御、警報発生といった運転支援が実施される。
　運転支援制御部１３は、運転支援内容判定部１２から取得した運転支援内容に関する情報に基づき、ＨＭＩ５及び各種アクチュエータ６を制御することによって、運転支援を実施する部分である。運転支援制御部１３は、各種の運転支援を実施するために、情報提供制御部１４、回避誘導制御部１５、回避制御部１６及び警報制御部１７を含む。本実施形態では、運転支援制御部１３は、例えば、「情報提供」、「注意喚起」、「回避誘導」、「回避制御」、「警報発生」といった運転支援を、各種制御部１４～１７に実施させる。
　運転支援としての「情報提供」では、対象物の存在を運転者に認識させるために、ＨＭＩ５のディスプレイに対象物が強調表示される。運転支援としての「注意喚起」では、「情報提供」の場合より強く強調してＨＭＩ５のディスプレイに対象物が表示されると共に、ＨＭＩ５により警報音が発せられる。
　運転支援としての「回避誘導」では、車両Ｃが対象物を回避する方向に車両Ｃのハンドル、ブレーキペダル、及びアクセルペダルが駆動される。運転支援としての「回避制御」では、車両が強制的に減速又は進路変更される。運転支援としての「警報発生」では、ＨＭＩ５のスピーカから警報音が出力される。
　また、運転者に対する運転支援が実施されない場合であっても、センサトラッキングが実施されることとしてもよい。センサトラッキングは、運転支援装置１が有する各種センサ（図示せず）により、対象物の捕捉を継続することである。
　また、運転支援装置１は、リスクの対象となる対象物ごとに運転支援内容を判定する処理を実施するので、同時に複数の対象物ごとの運転支援内容が運転支援内容判定部１２により判定される場合がある。この場合には、運転支援制御部１３は、複数の運転支援内容の調停を行う。運転支援制御部１３は、例えば、複数の運転支援内容のうち、対象物までの距離が近いもの、又は衝突予測時間の値が小さいものを優先させるように調停することができる。また、運転支援制御部１３は、複数の運転支援内容に関する情報を運転支援内容判定部１２から取得した場合であっても、複数の運転支援内容の全てを実施することとしてもよい。次に、情報提供制御部１４、回避誘導制御部１５、回避制御部１６及び警報制御部１７並びに各種運転支援内容を説明する。
　情報提供制御部１４は、リスクの対象となる対象物の画像をＨＭＩ５のディスプレイに強調表示させる。図６は、運転支援として「情報提供」が実施されているときにおける、ＨＭＩ５のディスプレイの表示例を示す図である。図６における、ＨＭＩ５のディスプレイには、対象物として駐車車両Ｒ１、先行車両Ｒ２、歩行者Ｒ３、対抗車両Ｒ４が、所定の色の枠が重畳されながら表示されている。また、運転支援として「注意喚起」が実施される場合には、情報提供制御部１４は、ＨＭＩ５のディスプレイに、「情報提供」とは異なる色の枠を重畳させながら、対象物を表示させることができる。
　回避誘導制御部１５は、運転支援としての「回避誘導」が実施される時に、各種アクチュエータ６を制御することにより、車両Ｃが対象物を回避する方向に車両Ｃのハンドル、ブレーキペダル、及びアクセルペダルを駆動する。また、回避誘導制御部１５は、車両Ｃの誘導のための目標経路を得るために、リスクマップを生成する。リスクマップの生成を以下に簡単に説明する。
　図７は、リスクマップ及びリスクマップに基づく目標経路の例を示す図である。回避誘導制御部１５は、対象物検出部２から送出された対象物に関する情報、交通環境情報取得部３から送出された交通環境情報、衝突予測時間算出部１０により算出された衝突予測時間、及び推定危険度判定部１１により判定された推定危険度等の情報に基づき、リスクマップを生成する。図７に示すように、リスクマップは、各対象物（電柱Ｇ、対向車両Ｅ、及び先行車両Ｆ）と衝突するリスクが高くなる領域を楕円状の衝突リスク領域として表し、これらの衝突リスク領域を避けた車両の推奨進路を生成するためのマップである。衝突リスク領域は、各障害物に対するＴＴＣ及び推定危険度から算出されたリスク度に応じて設定されている。リスク度は、衝突リスクを示す指標であり、ＴＴＣが小さいほどすなわち車両が障害物と衝突するまでの時間が少ないほど大きい値となる。また、リスク度は、推定危険度に示される危険の度合いが大きいほど大きい値となる。
　図７に示すように、衝突リスク領域は、リスク度に応じた複数の階層から構成されている。例えば電柱Ｇの衝突リスク領域は、低リスク度領域Ｌ、中リスク度領域Ｍ、及び高リスク度領域Ｈの３つの階層から構成されている。回避誘導制御部１５は、作成したリスクマップに基づく演算処理により、車両の目標経路情報、及び目標経路を走行する際の最適車速情報を生成する。回避誘導制御部１５は、生成した目標経路情報及び最適車速情報を回避誘導に用いる。
　回避制御部１６は、運転支援としての「回避制御」が実施される時に、各種アクチュエータ６を制御することにより、車両を強制的に減速又は進路変更させる。また、警報制御部１７は、運転支援としての「注意喚起」及び「警報発生」が実施される時に、ＨＭＩ５のスピーカから警報音を出力する。
　ＨＭＩ５は、装置と運転者との間において情報をやり取りするためのインターフェースであり、ディスプレイ及びスピーカを含む。ＨＭＩ５は、運転支援制御部１３による制御に基づき、画像の表示、音声及び警告音の出力を行う。各種アクチュエータ６は、運転支援制御部１３による制御に基づき、ステアリング、ブレーキペダル、及びアクセルペダルを駆動する。
　次に、図８を参照して、運転支援装置１において実施される処理内容を説明する。図８は、運転支援装置１における運転支援処理の内容を示すフローチャートである。
　まず、ステップＳ１において、対象物検出部２は、車両の運転におけるリスクの対象となる対象物を検出し、検出した対象物に関する情報を制御ＥＣＵ４に送出する。続いて、ステップＳ２において、交通環境情報取得部３は、交通環境情報を取得し、検出した交通環境情報を制御ＥＣＵ４に送出する。
　次に、ステップＳ３において、推定危険度判定部１１は、推定危険度を判定する。推定危険度判定処理の内容は、図３のフローチャートを参照して説明したとおりである。推定危険度判定部１１は、判定した推定危険度を運転支援内容判定部１２に送出する。
　ステップＳ４において、衝突予測時間算出部１０は、対象物が車両の予測進路上に存在する場合には、確定衝突予測時間を算出し、対象物が車両の予測進路上以外の場所に存在する場合には、見込み衝突予測時間を算出する。そして、衝突予測時間算出部１０は、算出した確定／見込み衝突予測時間を運転支援内容判定部１２に送出する。
　ステップＳ５において、運転支援内容判定部１２は、確定／見込み衝突予測時間及び推定危険度に基づき運転支援の内容を判定する。そして、ステップＳ６において、運転支援制御部１３は、運転支援内容判定部１２から取得した運転支援内容に関する情報に基づき、ＨＭＩ５及び各種アクチュエータ６を制御することによって、運転支援を実施する。以上説明したステップＳ１～Ｓ６の処理は、リスク対象となる対象物ごとに実施される。
　以上説明した本実施形態の運転支援装置１では、衝突予測時間に基づき運転支援の内容が判定される際に、対象物が車両Ｃの予測進路上に移動する可能性を示す推定危険度が考慮される。これにより、車両Ｃの予測進路上に対象物が存在しない場合であってリスクが顕在化していない場合でも、その対象物に関する潜在的なリスクが運転支援の内容の判定において考慮されることとなる。従って、潜在的なリスクを考慮した運転支援が可能となる。
　なお、上述した実施形態は、本発明に係る運転支援装置の一例を説明したものであり、本発明に係る運転支援装置は、本実施形態に記載したものに限定されるものではない。本発明に係る運転支援装置は、各請求項に記載した要旨を変更しないように実施形態に係る運転支援装置１を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
　本発明によれば、潜在的なリスクを考慮した運転支援を実現することが可能となる。
　１…運転支援装置、２…対象物検出部、３…交通環境情報取得部、４…制御ＥＣＵ、６…各種アクチュエータ、１０…衝突予測時間算出部、１１…推定危険度判定部、１２…運転支援内容判定部、１２Ｔ…運転支援内容判定テーブル、１３…運転支援制御部、１４…情報提供制御部、１５…回避誘導制御部、１６…回避制御部、１７…警報制御部。

Claims (5)

  1. 　車両の運転者に対して、前記車両の運転におけるリスクの対象となる対象物を回避するための運転支援を実施する運転支援装置であって、
    　前記対象物を検出する対象物検出手段と、
    　前記対象物に対する前記車両の接近度合を示す時間である衝突予測時間を算出する衝突予測時間算出手段と、
    　前記対象物が前記車両の予測進路上に移動する可能性を示す推定危険度を判定する推定危険度判定手段と、
    　前記衝突予測時間及び前記推定危険度に基づき前記運転支援の内容を判定する運転支援内容判定手段と、
    を備える運転支援装置。
  2. 　前記衝突予測時間算出手段は、前記対象物が前記車両の予測進路上に存在する場合には、前記車両の予測進路上に存在する前記対象物に対する前記衝突予測時間である確定衝突予測時間を算出し、前記対象物が前記車両の予測進路上以外の場所に存在する場合には、前記車両の予測進路上以外の場所の存在する前記対象物が予測進路上に移動したと仮定した場合における前記対象物に対する前記衝突予測時間である見込み衝突予測時間を算出する、
    請求項１に記載の運転支援装置。
  3. 　前記車両及び前記対象物の周辺における交通環境に関する情報である交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段を更に備え、
    　前記推定危険度判定手段は、前記対象物が前記車両の予測進路上に移動することが可能であることを示す前記交通環境情報を取得した場合には、当該交通環境情報を取得しなかった場合と比較して前記推定危険度を大きく判定する、
    請求項１又は２に記載の運転支援装置。
  4. 　前記推定危険度判定手段は、前記車両の予測進路上への前記対象物の移動を示す情報を取得した場合には、当該情報を取得しなかった場合と比較して前記推定危険度を大きく判定する、
    請求項１～３のいずれか１項に記載の運転支援装置。
  5. 　前記推定危険度判定手段は、前記対象物と、前記対象物とは異なる他の対象物との因果関係を示す情報であって、属性、位置及び速度の少なくとも１つに関する前記対象物と前記他の対象物との関係に基づく情報である因果関係情報に基づき前記推定危険度を判定する、
    請求項１～４のいずれか１項に記載の運転支援装置。
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