WO2020174789A1 - 運転支援装置、運転支援システム、運転支援方法及びプログラム - Google Patents

運転支援装置、運転支援システム、運転支援方法及びプログラム Download PDF

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WO2020174789A1
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規夫 倉重
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株式会社Ｊｖｃケンウッド
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to a driving support device, a driving support system, a driving support method, and a program.
  • Patent Document 1 a function of switching between a manual driving mode and a driving support mode based on a driver's operation and a function of automatically switching are made to coexist, and the driver can freely perform these functions.
  • Techniques for enabling handling are disclosed.
  • the driver's arousal level is determined, and the automatic driving mode is used when the driver's arousal level is lowered when the driver feels drowsy or falls asleep. Switch to. However, even if the driver's arousal level is high, driving assistance may be necessary.
  • the present embodiment has been made in view of the above background, and an object thereof is to provide a driving support device capable of performing appropriate driving support depending on the situation.
  • the driving assistance apparatus is an environment information acquisition unit that acquires traveling environment information about a vehicle traveling, a safety degree calculation unit that calculates a safety degree of traveling by the vehicle based on the traveling environment information, and And a support degree determining unit that determines the degree of automating the driving based on the safety degree.
  • the driving support system includes a vehicle including an environment information acquisition unit that acquires traveling environment information, a first communication unit that performs wireless communication, and a driving control unit that assists driving in driving the vehicle, A safety degree calculation unit that calculates the degree of safety of traveling by the vehicle based on traveling environment information, a support degree determination unit that determines the degree of automation of driving by the operation control unit based on the safety degree, for performing wireless communication
  • a server having a second communication unit the first communication unit transmits the traveling environment information acquired by the environment information acquisition unit to the second communication unit, and the second communication unit is the second communication unit.
  • the degree of automating the operation determined by the support degree determining unit is transmitted to one communication unit, and the operation control unit performs operation control according to the degree of automating the operation.
  • the driving assistance method includes a step of acquiring traveling environment information in which a vehicle travels, a step of calculating a traveling safety level of the vehicle based on the traveling environment information, and a step of calculating the traveling safety level of the vehicle based on the safety degree. Determining the degree to which the driving of the vehicle is automated.
  • the program according to the present embodiment includes a step of acquiring traveling environment information in which the vehicle travels, a step of calculating a traveling safety level of the vehicle based on the traveling environment information, and a step of calculating the safety level of the vehicle based on the safety degree. Causing the computer to perform a step of determining the degree of automating the operation.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a driving support device according to the first embodiment.
  • 5 is a flowchart showing a flow of processing for determining the degree of automating the driving in the driving support apparatus according to the first embodiment.
  • 7 is a block diagram showing a configuration of a driving support device according to a second embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a driving support device according to a third embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a driving support device according to a fourth embodiment.
  • FIG. 16 is a block diagram showing a configuration of a driving support system according to a fifth embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the driving support device 10 according to the first embodiment.
  • the driving support device 10 includes an environment information acquisition unit 20 and a control unit 30.
  • the environment information acquisition unit 20 acquires traveling environment information in which the vehicle travels.
  • the control unit 30 includes an operation control unit 31, a safety degree calculation unit 32, and a support degree determination unit 33.
  • the driving control unit 31 provides driving assistance in driving the vehicle.
  • the safety degree calculation unit 32 calculates the degree of safety of traveling by the vehicle based on the traveling environment information acquired by the environment information acquisition unit 20. In the present embodiment, the driving control unit 31 may not be included, and the driver may be notified of the degree of assistance determined by the assistance degree determination unit 33.
  • the driving environment information includes at least one of road condition, weather, and time zone.
  • the road conditions include, for example, road-specific conditions such as speed limit, road width, number of lanes, number of curves, traffic congestion, whether there are many pedestrians, and whether an accident has occurred. It is a situation that is attached to the road such as.
  • Information about road conditions can be acquired from, for example, the cloud.
  • the road condition may be acquired, for example, by analyzing an image captured by a front camera installed in front of the vehicle with a learned model. For example, it is possible to acquire a speed limit by recognizing a sign, or by recognizing a vehicle, an inter-vehicle distance with another vehicle traveling around the vehicle.
  • the safety level calculation unit 32 lowers the safety level than when it is determined to be relatively easy to drive. calculate.
  • the situation where it is relatively difficult to drive is, for example, a situation where the road width is narrow, a curve continues, traffic is congested, or there are many pedestrians.
  • the safety degree calculation unit 32 calculates the safety degree lower when the weather is rain than when it is sunny or cloudy.
  • the weather information can be acquired from a point weather forecast such as a cloud.
  • the amount of rainfall should be taken into consideration when calculating the safety level. The amount of rainfall can be estimated from the number of wiper operations, a vehicle-mounted rain detection sensor, and a cloud cloud radar.
  • the safety degree calculation unit 32 calculates the safety degree lower than that in other time zones in the case of the sunset time zone. Further, the safety level in the dark night may be calculated to be lower than the safety level in the bright time zone with solar radiation.
  • the time zone can be obtained from the clock.
  • the support degree determination unit 33 determines the degree of automation of driving by the operation control unit 31 based on the safety degree.
  • the degree of automating driving may correspond to, for example, the level of self-driving defined in the American Society of Automotive Engineers (SAE).
  • SAE American Society of Automotive Engineers
  • the automatic driving level is defined by 6 levels from level 0 to level 5.
  • Level 0 is defined as the driver performing all dynamic driving tasks. That is, the operation is not automated. From level 1 to level 2, the driver is the driver, and the automatic driving system provides driving support for manual driving by the driver.
  • Level 1 is defined as the autonomous driving system continuously executing either longitudinal or lateral vehicle motion control subtasks of a dynamic driving task in a specific limited area. That is, in level 1, the automatic driving system takes charge of only the operation of the accelerator and the brake or the operation of the steering wheel among the dynamic driving tasks.
  • Level 2 is defined as an autonomous driving system that continuously performs both longitudinal and lateral vehicle motion control subtasks of a dynamic driving task in a specific limited area. That is, at Level 2, the automatic driving system is responsible for the operation of the accelerator and the brake, and the operation of the steering wheel.
  • Level 3 to Level 5 are not positioned such that the automatic driving system provides driving assistance to the driver's manual driving, but basically assume that all driving operations are performed by the automatic driving system. is there.
  • Level 3 is defined as the autonomous driving system continuously executing all dynamic driving tasks in a limited area.
  • Level 4 is defined as the autonomous driving system continuously executing all the dynamic driving tasks and the response to the case where it is difficult to continue the operation in the limited area.
  • Level 5 is defined as the driving automation system performing a continuous and unlimited response to all dynamic driving tasks and when it is difficult to keep running.
  • the driving support device 10 targets a vehicle in which manual driving and automatic driving coexist in driving operation.
  • the support degree determination unit 33 determines the degree to which the driving is automated by the driving control unit 31. That is, the support degree determination unit 33 determines, for example, which of the level 0 to level 2 the automatic driving level described above is based on the traveling environment information. The degree of automating the operation by the operation control unit 31 does not have to correspond to the above-described automatic operation level. For example, the support degree determination unit 33 may determine whether to perform only accelerator and brake operations or only handle operation based on traveling environment information. ..
  • the operation control unit 31 performs operation control according to the degree of automating the operation determined by the support degree determination unit 33. For example, when the degree of automating the driving determined by the support degree determining unit 33 is extremely high, the driving control unit 31 controls the operation of the accelerator and the brake and the operation of the steering wheel. On the other hand, for example, when the degree of automating the driving determined by the support degree determining unit 33 is extremely low, the driving control unit 31 does not control the driving operation, and the driving operation is entirely performed by the driver. In other words, when the degree of automating the driving determined by the support degree determining unit 33 is the automatic driving level 0, the driving control unit 31 does not control the driving operation, and the driver performs manual driving.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the flow of processing for determining the degree of automation of driving in the driving assistance device 10 according to the first embodiment.
  • the environment information acquisition unit 20 acquires the travel environment information in which the vehicle travels (step S101).
  • the safety degree calculating unit 32 calculates the degree of safety of traveling by the vehicle based on the traveling environment information (step S102).
  • the support degree determining unit 33 determines the degree of automating the driving of the vehicle based on the safety degree (step S103).
  • the driving control unit 31 performs driving control according to the degree to which the driving of the vehicle is automated (step S104).
  • step S104 the degree of automating the driving of the vehicle may be notified to the driver instead of the driving control, and the determination of the degree of automating the driving may be entrusted to the driver.
  • the notification unit suggests to the driver to set the automation of driving to Level 2. May be.
  • the driving support device 10 allows the driver to voluntarily perform the driving operation when the traveling environment is relatively safe, and the driving control unit 31 when the traveling environment is not safe. Increase the degree of involvement in driving. By doing so, it is possible to achieve both safety and convenience for the driver. That is, the driving support device 10 can provide appropriate driving support depending on the situation.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the driving support device 110 according to the second embodiment.
  • a traveling information acquisition unit 40 is added to the configuration of the driving support device 10 according to the first embodiment shown in FIG. ..
  • a skill level calculation unit 34 is added to the control unit 30 of the driving support device 10 shown in FIG.
  • Other configurations of the driving support device 110 are the same as those of the driving support device 10 shown in FIG.
  • the traveling information acquisition unit 40 acquires traveling information regarding traveling of the vehicle while the driver is driving.
  • the travel information is, for example, the operation status of the accelerator, the brake, the steering wheel, and the winker in the travel of the vehicle when the driver is driving and operating.
  • the traveling information may be, for example, traveling conditions such as vehicle speed and vehicle acceleration during traveling of the vehicle while the driver is driving and operating the vehicle.
  • These pieces of information are acquired from the vehicle via an in-vehicle network such as a CAN (Controller Area Network).
  • Various sensors such as a vehicle speed sensor and an acceleration sensor may be provided and acquired from these sensors.
  • the accelerator operation status for example, depending on the rate of increase in acceleration, it is possible to know whether the driver tends to perform sudden acceleration or gradually accelerates.
  • the operation state of the brake it can be known, for example, whether the driver has a tendency to suddenly brake or to gradually decelerate, depending on the rate of decrease in acceleration.
  • the operation state of the steering wheel it is possible to know whether the driver tends to operate the steering wheel suddenly or to operate the steering wheel with a margin, depending on the time from when the turn signal is output to when the steering wheel is turned.
  • the skill level calculation unit 34 calculates the skill level of the driver based on the travel information. For example, for a driver who often performs sudden acceleration, sudden braking, sudden steering operation, etc., the skill level calculation unit 34 calculates the driver's skill level relatively low.
  • the flow of the process for determining the degree of automating the driving in the drive assist device 110 is basically the same as the flow of the process for determining the degree of automating the drive in the drive assist device 10 according to the first embodiment shown in FIG. Is.
  • the assistance degree determination unit 33 determines the degree of safety to be calculated by the safety degree calculation unit 32 in the determination of the degree of automating the driving by the operation control unit 31, and the skill level calculation unit. The determination is made in consideration of the skill level calculated by 34. That is, when the degree of skill of the driver is calculated to be relatively low, the degree of automating the driving by the operation control unit 31 is increased as compared with the case where it is calculated to be relatively high. By doing so, the safety in driving the vehicle can be further enhanced.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the driving support device 210 according to the third embodiment.
  • a travel information acquisition unit 40 is added to the configuration of the driving support device 10 according to the first embodiment shown in FIG. ..
  • a driving tendency estimation unit 35 is added to the control unit 230 of the driving support device 210 illustrated in FIG. 4 in addition to the control unit 30 of the driving support device 10 illustrated in FIG. 1.
  • Other configurations of the driving support device 210 are the same as those of the driving support device 10 shown in FIG. 1.
  • the traveling information acquisition unit 40 is as described in the second embodiment.
  • the travel information acquired by the travel information acquisition unit 40 is, for example, the operation state of the accelerator, the brake, the steering wheel, the vehicle speed, the vehicle acceleration, or the like in the traveling of the vehicle while the driver is driving and operating the vehicle. Is the driving situation.
  • the driving tendency estimation unit 35 estimates the driving tendency of the driver, that is, the driver's preference or habit in the driving operation, based on the traveling information.
  • the flow of the process for determining the degree of automating the driving in the drive assist device 210 is basically the same as the flow of the process for determining the degree of automating the drive in the drive assist device 10 according to the first embodiment shown in FIG. Is.
  • the driving control unit 31 adds the driving tendency of the driver estimated by the driving tendency estimation unit 35 to the way of automatic driving when automating the driving.
  • the automatic driving is performed in which the timing and the amount of operation of the accelerator, brake, and steering wheel are changed. By doing so, the automatic driving by the driving control unit 31 can be made more comfortable for the driver.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the driving support device 310 according to the fourth embodiment.
  • a biometric information acquisition unit 50 is added to the configuration of the driving support device 10 according to the first embodiment shown in FIG. .
  • Other configurations of the driving support device 310 are the same as those of the driving support device 10 shown in FIG. 1.
  • the biometric information acquisition unit 50 acquires the biometric information of the driver.
  • the biological information includes at least one of a driver's facial expression, heart rate, pulse, body temperature, and electroencephalogram.
  • the biometric information acquisition unit 50 acquires driver information from, for example, an in-vehicle camera that captures an image of the driver, various wristbands worn by the driver, and various sensors incorporated in the smartwatch.
  • the flow of the process of determining the degree of automating the driving in the drive assist device 310 is basically the same as the flow of the process of determining the degree of automating the drive in the drive assist device 10 according to the first embodiment shown in FIG. Is.
  • the support degree determination unit 33 considers the biometric information acquired by the biometric information acquisition unit 50 in the determination of the degree of automating the drive by the drive control unit 31.
  • the support degree determination unit 33 takes the biometric information acquired by the biometric information acquisition unit 50 into consideration in the degree of safety calculated by the safety degree calculation unit 32 in determining the degree of automating the driving by the operation control unit 31. Make the decision you made.
  • the degree of automating the operation is increased by the operation control unit 31. By doing so, the safety in driving the vehicle can be further enhanced.
  • FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of the driving support system 410 according to the fifth embodiment.
  • the driving support system 410 includes a vehicle 420 and a server 430.
  • the vehicle 420 includes an environment information acquisition unit 20, a driving control unit 31, and a first communication unit for performing wireless communication.
  • the server 430 includes a safety degree calculation unit 32, a support degree determination unit 33, and a second communication unit 36 for performing wireless communication.
  • the vehicle 420 and the server 430 exchange information by wireless communication via the first communication unit 21 and the second communication unit 36.
  • the flow of processing for determining the degree of automation of driving in the driving support system 410 is basically the same as the flow of processing for determining the degree of automation of driving in the driving assistance apparatus 10 according to the first embodiment shown in FIG. Is.
  • the first communication unit 21 transmits the traveling environment information acquired by the environment information acquisition unit to the second communication unit 36 in step S101 of FIG.
  • the second communication unit 36 transmits to the first communication unit 21 the degree of automating the driving determined by the support degree determination unit 33. In this way, the processing load on the computer mounted on the vehicle 420 can be reduced by allowing the server to perform the processing of determining the degree of automating the driving.
  • the processing in each part of the driving support device can be realized by causing a computer or the like to execute a program. More specifically, the program stored in the program memory for executing the process in each unit of the driving support device is loaded into the main storage device, and the program is executed by the control of the CPU.
  • the program can be stored using various types of non-transitory computer-readable medium (non-transitory computer readable medium), and can be supplied to the computer.
  • Non-transitory computer-readable media include various types of tangible storage media, such as tangible storage media.
  • non-transitory computer readable media are magnetic recording media (eg flexible disk, magnetic tape, hard disk drive), magneto-optical recording media (eg magneto-optical disk), CD-ROM (Read Only Memory), CD-R, Includes CD-R/W and semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (Random Access Memory)).
  • the program may be supplied to the computer by various types of transitory computer-readable mediums (transmission computer readable medium). Examples of transitory computer-readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves.
  • the transitory computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.
  • a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.
  • the processing in each unit of the driving support device is not limited to being realized by software by a program, and may be realized by any combination of hardware, firmware, and software.
  • the present application can be used as a driving support device for supporting driving in a vehicle.
  • Driving assistance device 10
  • Environment information acquisition unit 21 First communication unit 30, 130, 230 Control unit 31
  • Driving control unit 32
  • Safety degree calculation unit 33
  • Support degree determination unit 34
  • Skill level calculation unit 35
  • Driving tendency estimation Part 36
  • Running information acquisition part 50
  • Biological information acquisition part 410
  • Driving assistance system 420

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Abstract

状況に応じて適切な運転支援を行うことができる運転支援装置（１０）を提供する。運転支援装置（１０）は、車両が走行する走行環境情報を取得する環境情報取得部（２０）と、走行環境情報に基づいて車両による走行の安全度合いを算出する安全度合い算出部（３２）と、安全度合いに基づいて運転を自動化する程度を決定する支援程度決定部（３３）と、を備える。走行環境情報は、例えば、道路状況、天候、時間帯のうちの少なくとも１つを含む。

Description

運転支援装置、運転支援システム、運転支援方法及びプログラム
　本発明は、運転支援装置、運転支援システム、運転支援方法及びプログラムに関する。
　近年、車両の走行に係る運転操作を運転者に代わって自動的に行う運転支援に関する技術の開発が進められている。特許文献１には、手動運転モードと運転支援モードとの切換えを運転者の操作に基づいて行う機能と、自動で切換えを行う機能とを共存させ、かつ、これらの機能を運転者が自在に扱えるようにする技術が開示されている。
特開２０１７－０２４５２１号公報
　特許文献１に開示された技術では、運転者の覚醒度を判断し、運転者が眠気を感じているときや居眠りしている等で運転者の覚醒度が低下している場合に自動運転モードに切替える。しかしながら、運転者の覚醒度が高い場合であっても運転支援が必要な場合があった。
　本実施形態は、以上の背景に鑑みなされたものであり、状況に応じて適切な運転支援を行うことができる運転支援装置を提供することを目的とする。
　本実施形態に係る運転支援装置は、車両が走行する走行環境情報を取得する環境情報取得部と、前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出する安全度合い算出部と、前記安全度合いに基づいて運転を自動化する程度を決定する支援程度決定部と、を備える。
　本実施形態に係る運転支援システムは、走行環境情報を取得する環境情報取得部、無線通信を行うための第１通信部、前記車両の運転において運転支援する運転制御部、を備える車両と、前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出する安全度合い算出部、前記安全度合いに基づいて前記運転制御部により運転を自動化する程度を決定する支援程度決定部、無線通信を行うための第２通信部を備えるサーバと、を有し、前記第１通信部は前記第２通信部に前記環境情報取得部により取得された走行環境情報を送信し、前記第２通信部は前記第１通信部に前記支援程度決定部により決定された運転を自動化する程度を送信し、前記運転制御部は、前記運転を自動化する程度に応じた運転制御を行う。
　本実施形態に係る運転支援方法は、車両が走行する走行環境情報を取得するステップと、前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出するステップと、前記安全度合いに基づいて前記車両の運転を自動化する程度を決定するステップと、を備える。
　本実施形態に係るプログラムは、車両が走行する走行環境情報を取得するステップと、前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出するステップと、前記安全度合いに基づいて前記車両の運転を自動化する程度を決定するステップと、をコンピュータに実行させる。
　本実施形態によれば、状況に応じて適切な運転支援を行うことができる。
実施の形態１に係る運転支援装置の構成について示すブロック図である。 実施の形態１に係る運転支援装置における運転を自動化する程度を決定する処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態２に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態３に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態４に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態５に係る運転支援システムの構成について示すブロック図である。
　以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲に係る発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。
［実施の形態１］
　まず、図１を参照して実施の形態１に係る運転支援装置の構成について説明する。
　図１は、実施の形態１に係る運転支援装置１０の構成について示すブロック図である。図１に示すように、運転支援装置１０は、環境情報取得部２０と、制御部３０と、を備えている。環境情報取得部２０は、車両が走行する走行環境情報を取得する。
　制御部３０は、運転制御部３１と、安全度合い算出部３２と、支援程度決定部３３と、を有している。運転制御部３１は、車両の運転において、運転支援を行う。安全度合い算出部３２は、環境情報取得部２０が取得した走行環境情報に基づいて車両による走行の安全度合いを算出する。本実施の形態は、運転制御部３１を含まずに、支援程度決定部３３が決定した支援の程度を、運転者に通知する形態であってもよい。
　走行環境情報は、道路状況、天候、時間帯のうちの少なくとも１つを含む。ここで、道路状況とは、例えば、制限速度、道幅、車線数、カーブの多少、などの道路固有の状況や、渋滞状況はどうか、歩行者が多いか少ないか、事故は発生していないか、などの道路に付帯する状況である。道路状況に関する情報は、例えばクラウドより取得することができる。また、道路状況は、例えば車両の前方に設置された前方カメラによる撮影画像を、学習済モデルによって分析することで取得するようにしてもよい。例えば標識認識による制限速度の取得や、車両を認識することで車両周囲を走行する他車両との車間距離などを取得できる。安全度合い算出部３２は、取得した道路状況が、相対的に運転し難い状況であると判断される場合には、相対的に運転しやすい状況であると判断される場合よりも安全度合いを低く算出する。ここで、相対的に運転し難い状況とは、例えば、道幅が狭い、カーブが続く、渋滞している、歩行者が多い、といった状況である。
　天候について、例えば雨の日は、路面が濡れていてスリップしやすく、視界も悪い。よって、安全度合い算出部３２は、天候が雨の場合には、晴れ、曇りの場合よりも安全度合いを低く算出する。なお、天候情報は、クラウド等の地点天気予報より取得することができる。また、天候が雨の場合、雨量の大小も安全度合いの算出に考慮すべきである。雨量については、ワイパーの動作回数、車載用の雨感知センサ、クラウド等の雨雲レーダーなどから推定できる。
　時間帯について、例えば日没の時間帯は、視界が悪く交通事故の発生比率が特に高い。よって、安全度合い算出部３２は、日没の時間帯である場合には他の時間帯よりも安全度合いを低く算出する。また暗い夜間の安全度合いは、日射のある明るい時間帯の安全度合よりも低く算出してもよい。時間帯は、時計から取得することができる。
　支援程度決定部３３は、安全度合いに基づいて運転制御部３１により運転を自動化する程度を決定する。運転を自動化する程度は、例えば、アメリカの自動車技術会（ＳＡＥ）において定義されている、自動運転化レベルに対応するものであってもよい。自動運転化レベルは、レベル０からレベル５まで６段階で定義される。
　レベル０は、運転者が、全ての動的運転タスクを実行する、と定義される。すなわち、運転を自動化しない。レベル１からレベル２は、運転を担う主体は運転者であり、自動運転システムは運転者による手動運転に対する運転支援を行う。レベル１は、自動運転システムが動的運転タスクの縦方向又は横方向のいずれか一方の車両運動制御のサブタスクを特定の限定領域において持続的に実行する、と定義される。つまり、レベル１では、動的運転タスクのうちで、アクセルとブレーキの操作のみ、もしくは、ハンドルの操作のみを自動運転システムが担う。レベル２は、自動運転システムが動的運転タスクの縦方向及び横方向両方の車両運動制御のサブタスクを特定の限定領域において持続的に実行する、と定義される。つまり、レベル２では、アクセルとブレーキの操作、及び、ハンドルの操作を自動運転システムが担う。
　レベル３からレベル５は、運転を担う主体は自動運転システムである。つまり、レベル３からレベル５は、運転者による手動運転に対し自動運転システムが運転支援を行う、という位置づけではなく、基本的に運転操作は全て自動運転システムが行う自動運転車両を想定したものである。レベル３は、自動運転システムが全ての動的運転タスクを限定領域において持続的に実行する、と定義される。レベル３では、緊急時にのみ運転手が運転操作を担う。レベル４は、自動運転システムが全ての動的運転タスク及び作動継続が困難な場合への応答を限定領域において持続的に実行する、と定義される。レベル５は、運転自動化システムが全ての動的運転タスク及び作動継続が困難な場合への応答を持続的かつ無制限に実行する、と定義される。
　本実施の形態に係る運転支援装置１０では、運転操作において、手動運転と自動運転が併存する車両を対象とする。上述したように、支援程度決定部３３が、運転制御部３１による運転操作において運転を自動化する程度を決定する。すなわち、支援程度決定部３３は、走行環境情報に基づいて、例えば、上述した自動運転化レベルをレベル０からレベル２のいずれにするかを決定する。なお、運転制御部３１による運転を自動化する程度は、上述した自動運転化レベルに対応するものでなくてもよい。支援程度決定部３３は、例えば、走行環境情報に基づいて、アクセルとブレーキの操作のみ、または、ハンドルの操作のみ、のいずれにするかを決定してもよい。　
　運転制御部３１は、支援程度決定部３３が決定した運転を自動化する程度に応じた運転制御を行う。例えば、支援程度決定部３３によって決定された運転を自動化する程度が極めて高い場合には、運転制御部３１は、アクセルとブレーキの操作、及び、ハンドルの操作を制御する。これに対し、例えば、支援程度決定部３３によって決定された運転を自動化する程度が極めて低い場合には、運転制御部３１による運転操作の制御は行わず、運転操作は全て運転者が行う。言い換えると、支援程度決定部３３によって決定された運転を自動化する程度が自動運転化レベル０である場合、運転制御部３１による運転操作の制御を行わない、運転者による手動運転となる。
　次に、運転支援装置１０において、運転を自動化する程度を決定する処理について説明する。なお、以下の説明では、図１についても適宜参照する。
　図２は、実施の形態１に係る運転支援装置１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れを示すフローチャートである。
　図２に示すように、まず、環境情報取得部２０において、車両が走行する走行環境情報を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、安全度合い算出部３２において、走行環境情報に基づいて車両による走行の安全度合いを算出する（ステップＳ１０２）。続いて、支援程度決定部３３において、安全度合いに基づいて車両の運転を自動化する程度を決定する（ステップＳ１０３）。続いて、運転制御部３１において、車両の運転を自動化する程度に応じた運転制御を行う（ステップＳ１０４）。ステップS１０４は、運転制御に代えて、車両の運転を自動化する程度を運転者に通知し、運転を自動化する程度の決定を運転者に委ねてもよい。例えば、支援程度決定部３３が、運転の自動化レベル２に相応する運転の自動化が好ましいと決定したとき、図示しない通知部が運転の自動化をレベル２にするよう、運転者に提案する形態であってもよい。
　以上より、本実施の形態に係る運転支援装置１０は、走行環境が比較的安全である場合には運転者による自主的な運転操作に任せ、走行環境が安全ではない場合には運転制御部３１が運転操作に関与する程度を高める。このようにすることで、安全性と運転者の利便性とを両立することができる。すなわち、状況に応じて、運転支援装置１０は、適切な運転支援を行うことができる。
［実施の形態２］
　図３を参照して実施の形態２に係る運転支援装置の構成について説明する。
　図３は、実施の形態２に係る運転支援装置１１０の構成を示すブロック図である。図３に示す、実施の形態２に係る運転支援装置１１０の構成では、図１に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０の構成に対して、走行情報取得部４０が追加されている。また、図３に示す運転支援装置１１０の制御部１３０には、図１に示す運転支援装置１０の制御部３０に対して、熟練度算出部３４が追加されている。運転支援装置１１０のその他の構成は、図１に示す運転支援装置１０と同じである。
　走行情報取得部４０は、運転者が運転操作しているときの車両の走行に関する走行情報を取得する。ここで、走行情報は、例えば、運転者が運転操作しているときの車両の走行における、アクセル、ブレーキ、ハンドル、ウインカーの操作状況である。また走行情報は、例えば、運転者が運転操作しているときの車両の走行における、車両速度、車両加速度、などの走行状況であってもよい。これらの情報は、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）などの車載ネットワークを介して、車両から取得する。車速センサや加速センサなどの各種センサを備えて、これらのセンサから取得してもよい。
　アクセルの操作状況については、例えば、加速度の増加率がどの程度か、によって、運転者が、急加速をする傾向があるのか、徐々に加速する傾向があるのか、が分かる。ブレーキの操作状況については、例えば、加速度の減少率がどの程度か、によって、運転者が、急ブレーキをする傾向があるのか、徐々に減速する傾向があるのか、が分かる。ハンドルの操作状況については、ウインカーを出してからハンドルをきるまでの時間により、運転者が、急ハンドル操作をする傾向があるのか、余裕を持ってハンドル操作をする傾向があるのか、が分かる。熟練度算出部３４は、これらの走行情報に基づいて運転者の熟練度を算出する。例えば、急加速、急ブレーキ、急ハンドル操作などが多い運転者については、熟練度算出部３４は、運転者の熟練度を相対的に低く算出する。
　運転支援装置１１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れは、図２に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れと基本的に同じである。運転支援装置１１０では、図２のステップＳ１０３で、支援程度決定部３３が、運転制御部３１により運転を自動化する程度の決定において、安全度合い算出部３２が算出した安全度合に、熟練度算出部３４が算出した熟練度を加味した決定を行う。つまり、運転者の熟練度が、相対的に低いと算出された場合には、相対的に高いと算出された場合に対し、運転制御部３１により運転を自動化する程度を高くする。このようにすることで、車両の運転における安全性をより高めることができる。
［実施の形態３］
　図４を参照して実施の形態３に係る運転支援装置の構成について説明する。
　図４は、実施の形態３に係る運転支援装置２１０の構成を示すブロック図である。図４に示す、実施の形態３に係る運転支援装置２１０の構成では、図１に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０の構成に対して、走行情報取得部４０が追加されている。また、図４に示す運転支援装置２１０の制御部２３０には、図１に示す運転支援装置１０の制御部３０に対して、運転傾向推定部３５が追加されている。運転支援装置２１０のその他の構成は、図１に示す運転支援装置１０と同じである。
　走行情報取得部４０は、実施の形態２において述べた通りである。走行情報取得部４０が取得する走行情報は、上述したように、例えば、運転者が運転操作しているときの車両の走行における、アクセル、ブレーキ、ハンドルの操作状況または車両速度、車両加速度、などの走行状況である。
　アクセルの操作状況については、例えば、加速度の増加率がどの程度か、によって、運転者が、どのような加速を好むのか、が分かる。ブレーキの操作状況については、例えば、加速度の減少率がどの程度か、によって、運転者が、どのような減速を好むのか、が分かる。運転傾向推定部３５は、これらの走行情報に基づいて、運転者の運転傾向、すなわち、運転操作における運転者の好みや癖を推定する。
　運転支援装置２１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れは、図２に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れと基本的に同じである。運転支援装置２１０では、図２のステップＳ１０４で、運転制御部３１は、運転を自動化する際の自動運転の仕方に、運転傾向推定部３５によって推定された運転者の運転傾向を加味する。言い換えると、運転者の運転傾向に合わせて、アクセル、ブレーキ、ハンドルを操作するタイミングや操作量を変更した自動運転を行う。このようにすることで、運転制御部３１による自動運転が運転者にとってより快適になるようにすることができる。
［実施の形態４］
　図５を参照して実施の形態４に係る運転支援装置の構成について説明する。
　図５は、実施の形態４に係る運転支援装置３１０の構成を示すブロック図である。図５に示す、実施の形態４に係る運転支援装置３１０の構成では、図１に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０の構成に対して、生体情報取得部５０が追加されている。運転支援装置３１０のその他の構成は、図１に示す運転支援装置１０と同じである。生体情報取得部５０は、運転者の生体情報を取得する。ここで、生体情報は、運転者の表情、心拍数、脈拍、体温、脳波のうちの少なくとも１つを含む。生体情報取得部５０は、例えば、運転者を撮影する車内撮影カメラや、運転者が装着するリストバンドやスマートウォッチが内蔵する各種のセンサなどから運転者の情報を取得する。
　運転支援装置３１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れは、図２に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れと基本的に同じである。運転支援装置３１０では、図２のステップＳ１０３で、支援程度決定部３３が、運転制御部３１により運転を自動化する程度の決定において、生体情報取得部５０が取得した生体情報を考慮する。
　取得された運転者の生体情報において、例えば、怒った表情をしている、心拍数が通常時より高い、脈拍が通常時より速い、体温が通常時より高い、眠気が強いことを示す脳波が出ている、といった、運転に好ましくない状態が見られたとする。このような場合、支援程度決定部３３は、運転制御部３１により運転を自動化する程度の決定において、安全度合い算出部３２が算出した安全度合に、生体情報取得部５０が取得した生体情報を加味した決定を行い。運転制御部３１により運転を自動化する程度を高くする。このようにすることで、車両の運転における安全性をより高めることができる。
［実施の形態５］
　図６を参照して実施の形態５に係る運転支援システムの構成について説明する。
　図６は、実施の形態５に係る運転支援システム４１０の構成について示すブロック図である。図６に示すように、運転支援システム４１０は、車両４２０と、サーバ４３０と、を備えている。
　車両４２０は、環境情報取得部２０、運転制御部３１及び無線通信を行うための第１通信部を備えている。サーバ４３０は、安全度合い算出部３２、支援程度決定部３３及び無線通信を行うための第２通信部３６を備えている。車両４２０とサーバ４３０は、第１通信部２１と第２通信部３６を介して、無線通信により情報のやり取りを行う。
　運転支援システム４１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れは、図２に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れと基本的に同じである。運転支援システム４１０では、図２のステップＳ１０１で、第１通信部２１が、第２通信部３６に環境情報取得部により取得された走行環境情報を送信する。また、運転支援システム４１０では、図２のステップＳ１０３で、第２通信部３６が、第１通信部２１に支援程度決定部３３により決定された運転を自動化する程度を送信する。このようにサーバに運転を自動化する程度を決定する処理を担わせることで、車両４２０に搭載されたコンピュータにおける処理負担を軽減することができる。
　なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。以上で説明した複数の例は、適宜組み合わせて実施されることもできる。
　本発明にかかる運転支援装置の各部における処理は、コンピュータなどにプログラムを実行させることによって実現できる。より具体的には、プログラムメモリに格納された、運転支援装置の各部における処理を実行させるためのプログラムを主記憶装置にロードし、ＣＰＵの制御によって当該プログラムを実行して実現する。ここで、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。また、運転支援装置の各部における処理は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせ等により実現しても良い。
　この出願は、２０１９年２月２５日に出願された日本出願特願２０１９－０３１３２２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本願は、車両において運転を支援するための運転支援装置として利用可能である。
１０、１１０、２１０、３１０　運転支援装置
２０　環境情報取得部
２１　第１通信部
３０、１３０、２３０　制御部
３１　運転制御部
３２　安全度合い算出部
３３　支援程度決定部
３４　熟練度算出部
３５　運転傾向推定部
３６　第２通信部
４０　走行情報取得部
５０　生体情報取得部
４１０　運転支援システム
４２０　車両
４３０　サーバ

Claims (8)

  1. 　車両が走行する走行環境情報を取得する環境情報取得部と、
    　前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出する安全度合い算出部と、
    　前記安全度合いに基づいて運転を自動化する程度を決定する支援程度決定部と、を備える、運転支援装置。
  2. 　運転者が運転操作しているときの車両の走行に関する走行情報を取得する走行情報取得部と、
    　前記走行情報に基づいて運転者の熟練度を算出する熟練度算出部と、をさらに備え、
    　前記支援程度決定部は、運転を自動化する程度の決定において前記熟練度を加味した決定を行う、請求項１に記載の運転支援装置。
  3. 　運転者の生体情報を取得する生体情報取得部をさらに備え、
    　前記支援程度決定部は、運転を自動化する程度の決定において前記生体情報を加味した決定を行う、請求項２に記載の運転支援装置。
  4. 　前記生体情報は、運転者の表情、心拍数、脈拍、体温、脳波のうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の運転支援装置。
  5. 　前記走行情報に基づいて運転者の運転傾向を推定する運転傾向推定部と、
    前記車両の運転において運転支援する運転制御部と、をさらに備え、
    　前記運転制御部は、運転を自動化する際の自動運転の仕方に、前記運転傾向推定部によって推定された運転者の運転傾向を加味した制御を行う、請求項２から４のいずれか一項に記載の運転支援装置。
  6. 　走行環境情報を取得する環境情報取得部、無線通信を行うための第１通信部、運転支援する運転制御部、を備える車両と、
    　前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出する安全度合い算出部、前記安全度合いに基づいて前記運転制御部により運転を自動化する程度を決定する支援程度決定部、無線通信を行うための第２通信部を備えるサーバと、を有し、
    　前記第１通信部は前記第２通信部に前記環境情報取得部により取得された走行環境情報を送信し、
    　前記第２通信部は前記第１通信部に前記支援程度決定部により決定された運転を自動化する程度を送信し、
    　前記運転制御部は、前記運転を自動化する程度に応じた運転制御を行う、運転支援システム。
  7. 　車両が走行する走行環境情報を取得するステップと、
    　前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出するステップと、
    　前記安全度合いに基づいて前記車両の運転を自動化する程度を決定するステップと、を備える、運転支援方法。
  8. 　車両が走行する走行環境情報を取得するステップと、
    　前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出するステップと、
    　前記安全度合いに基づいて前記車両の運転を自動化する程度を決定するステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
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