WO2022219884A1 - 運転支援装置 - Google Patents

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WO2022219884A1
WO2022219884A1 PCT/JP2022/003850 JP2022003850W WO2022219884A1 WO 2022219884 A1 WO2022219884 A1 WO 2022219884A1 JP 2022003850 W JP2022003850 W JP 2022003850W WO 2022219884 A1 WO2022219884 A1 WO 2022219884A1
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WO
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assistance
map
driving
vehicle
support
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/003850
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English (en)
French (fr)
Inventor
健人 緒方
秀行 粂
盛彦 坂野
佑一 小森谷
英弘 豊田
Original Assignee
日立Astemo株式会社
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Filing date
Publication date
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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
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection

Definitions

  • the present invention relates to a driving assistance device.
  • Patent Document 1 discloses a system that detects near misses of the driver, records the detected positions on a map, and assists driving.
  • the driving assistance device of the present invention comprises: a first surrounding sensor map indicating a map of the surroundings of a vehicle; Acquiring sensor information indicating information about objects around the vehicle sensed by a sensor, acquiring a second surrounding sensor map based on the sensor information, and a processor for providing driving assistance with the assistance content corresponding to the first ambient sensor map when the ambient sensor map is similar to the first ambient sensor map.
  • driving assistance can be provided when the vehicle travels in a location similar to a location requiring driving assistance.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of a driving support device according to Embodiment 1;
  • FIG. It is a schematic diagram which shows the sensing range of five sensors mounted in the own vehicle. It is a schematic diagram which shows the sensing range of seven sensors mounted in the own vehicle. It is a figure which shows an example of the environment around the own vehicle. It is a figure which shows the sensing result of the sensor mounted in the own vehicle of FIG. 3A. It is a figure which shows the surroundings sensor map acquired by the surroundings sensor map acquisition part.
  • 4 is a flowchart for explaining an operation procedure of a map similarity searching unit; It is a flowchart explaining the operation
  • FIG. 10 is a diagram showing a supported operation list;
  • FIG. 10 is a diagram showing a supported operation list;
  • FIG. 9 is a flowchart for explaining the operation procedure of a support pattern updating unit; 9 is a flow chart showing an update method of a support pattern update unit; FIG. 11 is a flow chart showing another update method of the support pattern update unit; FIG. It is a figure which shows the example which a pedestrian jumped out suddenly and stepped on a sudden brake.
  • FIG. 8B illustrates an ambient sensor map for the example of FIG. 8A;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a sudden decrease in speed while traveling on a narrow road;
  • FIG. 8C shows an ambient sensor map for the example of FIG. 8C;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of running just off a wall when turning at a narrow intersection;
  • FIG. 8E shows an ambient sensor map for the example of FIG. 8E;
  • FIG. 8B illustrates an ambient sensor map for the example of FIG. 8A
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a sudden decrease in speed while traveling on a narrow road
  • FIG. 8C
  • FIG. 7 is a functional block diagram of a driving support device according to Embodiment 2; It is a figure which shows an example of the environment around the own vehicle. It is a figure which shows the sensing range of the camera mounted in the own vehicle of FIG. 10A. It is a figure which shows the pattern recognition of the camera mounted in the own vehicle of FIG. 10A. It is a figure which shows the target recognized by a target recognition part.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example in which a pedestrian suddenly approaches the road while the vehicle is traveling on a narrow road and the driver steps on the brakes suddenly;
  • 11B is a diagram showing the positional relationship between the surrounding sensor map and the target in the example of FIG. 11A;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example in which the terrain is similar but there is no target in front;
  • FIG. 11 is a functional block diagram of a driving support device according to Embodiment 3;
  • FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of contents stored in a table of a pre-pattern storage unit;
  • FIG. 11 is a conceptual diagram showing an example of contents stored in another table of the pre-pattern storage unit;
  • FIG. 11 is a flowchart for explaining another operation procedure of the support pattern updating unit;
  • FIG. FIG. 11 is a functional block diagram of a driving support device according to Embodiment 4; It is a figure which shows the example in which a two-wheeled vehicle and a vehicle exist around self-vehicle.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of contents stored in a table of a pre-pattern storage unit
  • FIG. 11 is a conceptual diagram showing an example of contents stored in another table of the pre-pattern storage unit
  • FIG. 11 is a flow
  • FIG. 10 is a diagram showing an example in which a sensing range is limited by a target;
  • FIG. 10 is a diagram showing surrounding terrain information acquired by a surrounding sensor map acquisition unit; It is a figure which shows the bad intersection of visibility.
  • FIG. 17B is a diagram showing a surrounding sensor map in an example in which the driver steps on the brake suddenly when the vehicle is about to turn left at the intersection of FIG. 17A;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of running at a speed sufficiently lower than the speed limit when going straight on a narrow road;
  • FIG. 17C shows an ambient sensor map for the example of FIG. 17C;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example in which the vehicle has passed the very edge of a wall when turning on a narrow road, or in which it is determined that the vehicle cannot turn as it is and the vehicle is switched to the reverse gear.
  • FIG. 18B shows a surrounding sensor map for the example of FIG. 18A; When turning right at an intersection, when there is an oncoming vehicle and the visibility of the oncoming lane is poor, a two-wheeled vehicle or the like jumps out from behind the oncoming vehicle and suddenly brakes.
  • FIG. 18B is a diagram showing the positional relationship between the surrounding sensor map and targets in the example of FIG. 18C;
  • FIG. 11 is a functional block diagram of a driving support device according to Embodiment 5;
  • FIG. 1 is a block diagram of a driving assistance device 100 according to Embodiment 1. As shown in FIG.
  • the driving support device 100 is incorporated in an integrated controller or the like mounted on a vehicle ( FIG. 2A , host vehicle 10 ), and is for supporting driving.
  • a camera mounted around the vehicle It is set to assist driving based on the sensing results.
  • the driving support device 100 is configured by a computer having a CPU (Central Processing Unit), a memory, an I/O (Input/Output: input/output device), etc., and is programmed with predetermined processing, and is performed at a predetermined cycle. Perform the iterative process on T.
  • the CPU, memory, etc. cooperate to realize the following functions.
  • the driving support device 100 includes a sensor information acquisition unit 101, a surrounding sensor map acquisition unit 102, a map similarity search unit 103, a support instruction unit 104, an operation information acquisition unit 105, a support It has a determination unit 106 , a support pattern update unit 107 , and a support pattern storage unit 108 .
  • the sensor information acquisition unit 101 acquires the distance to objects around the vehicle. For example, as shown in FIGS. 2A and 2B, the sensor information acquisition unit 101 acquires information about the surroundings of the vehicle from sensors such as a camera, radar, LiDAR, and sonar attached at positions where objects around the vehicle 10 can be detected. Get the distance and point cloud to the object. In this embodiment, the distance from the camera attached to the surroundings of the vehicle and the point cloud to the surrounding obstacles are acquired.
  • FIG. 2A is an example in which the vehicle 10 is equipped with five cameras
  • FIG. 2B is an example in which the vehicle 10 is equipped with seven cameras.
  • Distances and point clouds are obtained by computing parallax in the case of a stereo camera. In the case of a monocular camera, it is possible to obtain the distance and point cloud based on the principle of motion stereo as the vehicle moves.
  • c is the ID of the camera
  • p is the ID of the point group
  • X, Y, and Z are the coordinate values in the relative coordinate system from the sensor obtained as a result of the measurement.
  • the surrounding sensor map acquisition unit 102 integrates the point cloud PT[c][p] obtained from the sensors and generates a map MP[x][y] representing the surrounding topography.
  • the map MP[x][y] is two-dimensional data.
  • the distance point group PT[c][p] acquired from each sensor is converted into relative coordinates from the center of the vehicle based on the mounting information (external parameters) of each sensor to the vehicle. It is assumed that the mounting information to the own vehicle has been measured in advance.
  • FIG. 3A if the own vehicle 10 has the sensor configuration shown in FIG. 2A, the sensing result shown in FIG. 3B is obtained. A plot of all point clouds from these sensors is shown in FIG. 3C. Furthermore, a map in which time-series information is accumulated, such as an occupation probability map, may be used.
  • the support pattern storage unit 108 shown in FIG. 1 is a RAM (Random Access Memory) area in which the support pattern PTN[n] is stored.
  • n is an ID for appropriately managing when a plurality of support patterns PTN are stored.
  • the support pattern PTN[n] includes, as a data structure, a validity flag V, a map MP[x][y], a support function ASS, a validity criterion CND, and a priority PR.
  • the map similarity search unit 103 compares the degree of similarity between the map MP[x][y] and the map MP[x][y] in the support pattern PTN[n]. If the map MP has a high degree of similarity with the map MP in any of the support patterns PTN[n], the support instruction unit 104 is notified to implement the corresponding support content. Details of the processing will be described later.
  • the assistance instruction unit 104 instructs another controller in the vehicle to perform driving assistance corresponding to the assistance function ASS in the assistance pattern PTN[n] determined to have a high degree of similarity by the map similarity search unit 103. and actuators.
  • the operation information acquisition unit 105 acquires information on the driver's steering, accelerator, and brake operations. These pieces of information may be obtained by directly inputting sensor signals to the driving assistance device 100 or by performing communication using a LAN (Local Area Network).
  • LAN Local Area Network
  • the assistance determination unit 106 determines whether or not driving assistance is required based on the driving operation acquired from the operation information acquisition unit 105 . Whether or not driving assistance is required is determined in advance by pre-holding a list of what kind of assistance is required for what kind of operation, for example, if an emergency braking operation requires warning assistance. , to judge accordingly. When it is determined that driving assistance is necessary, the surrounding sensor map acquiring unit 102 acquires the map MP generated and notifies the assistance pattern updating unit together with the corresponding assistance contents. Details of the processing will be described later.
  • the support pattern update unit 107 registers the map and the content of support in the support pattern storage unit when notified by the support determination unit 106 . In addition, the effectiveness of the support content is determined, and for the support determined to be less effective, the support pattern in the support pattern storage unit is invalidated. Details of the processing will be described later.
  • FIG. 4 is a flow chart showing the flow of processing by the map similarity searching unit 103. As shown in FIG.
  • step S401 the orientation of the map MP is corrected.
  • this processing is performed when the map MP is generated in a coordinate system in which the direction of the vehicle is fixed. are unified in a predetermined direction so that the degree of similarity between maps can be calculated even if they are in different directions.
  • correction is performed so that the vehicle faces upward on the map MP.
  • the support pattern PTN[n] is acquired from the support pattern storage unit .
  • the support pattern PTN[n] has the validity flag V, the map MP, the support function ASS, the validity criterion CND, and the priority PR as data.
  • step S403 the validity flag V of the support pattern PTN[n] is used to determine whether it is valid.
  • the valid flag V is set by the support pattern updating unit 107, which will be described later. If the support pattern is valid, the process moves to step S404. If the support pattern is invalid, the next support pattern is read in step S404. Return to S402.
  • the similarity SML[n] between the map MP in the support pattern PTN[n] and the surrounding sensor map MP is calculated in step S404. Since the map MP and the surrounding sensor map MP in the support pattern PTN[n] are two-dimensional image patterns, the similarity calculation is performed using a simple image similarity calculation method such as SAD or SSD. .
  • the similarity SML[n] obtained as a result of the calculation is calculated to be closer to 1 as the patterns are more similar and closer to 0 as the patterns are dissimilar. It should be noted that the similarity calculation may be performed using a method such as SIFT, which detects feature points and calculates the similarity between the feature points, in order to deal with minute differences in shape.
  • step S405 it is determined whether or not the similarity SML[n] is equal to or greater than the threshold TH_SML. If the similarity SML[n] is greater than or equal to the threshold value, the process moves to step S406, and the table TBL for notifying the support determination unit 106 to perform the support function ASS in the support pattern PTN[n]. Register content.
  • step S407 the contents registered in the table TBL for notification to the support determination unit 106 are confirmed.
  • the support determination unit 106 is notified to implement the contents with the highest priority.
  • the priority PR is set according to the content of the assistance, and the assistance that intervenes in vehicle control, such as deceleration, has a high priority, and the assistance that only provides a notification, such as an alarm, has a low priority.
  • FIG. 5A is a flow chart showing the flow of processing by the support determination unit 106.
  • FIG. 5B is a flow chart showing the flow of processing by the support determination unit 106.
  • a support target operation list LST for support determination is obtained.
  • the support target operation list LST includes operation criteria TRG (operation information), support function ASS (support content), validity criteria CND, and priority PR.
  • operation criteria TRG operation information
  • support function ASS support content
  • validity criteria CND validity criteria
  • priority PR priority PR
  • step S502 it is determined whether or not an operation matching the operation standard TRG of the support target operation list LST has been detected. If detected, the process proceeds to step S503. If not detected, wait until the next processing cycle.
  • step S503 the peripheral sensor map MP generated by the peripheral sensor map acquisition unit 102 is acquired.
  • step S504 the shape of the surrounding sensor map MP is determined. Shape determination determines complexity within the map MP. For example, if there are no or very few objects in the map, the information in the map MP is reduced, and the map similarity search unit 103 is likely to make false detections.
  • the map MP is quantified based on the ratio of pixels in which objects exist, the degree of complexity used for texture analysis, and the like.
  • the support pattern updating unit 107 is notified as a support pattern PTN in which the MP, the support content ASS described in the support target operation list LST, and the validity determination criterion CND are set.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the flow of processing by the support pattern updating unit 107.
  • FIG. 7A and 7B are flowcharts showing the flow of processing relating to the update method of the support pattern update unit 107.
  • FIG. 7A and 7B are flowcharts showing the flow of processing relating to the update method of the support pattern update unit 107.
  • step S601 the presence or absence of notification from step S506 of the support determination unit 106 is checked, and if there is notification, the process moves to step S602. If there is no notification, the process moves to step S604.
  • step S602 the map MP is acquired and direction correction is performed. This is the same as the processing of step S401 described above.
  • time-series information such as an occupancy probability map
  • the direction of the vehicle can be set in a predetermined direction. This is a process for making it possible to calculate the degree of similarity between maps even if they are in different orientations by unifying them.
  • correction is performed so that the vehicle faces upward on the map MP.
  • step S603 the map MP, the assistance content ASS, and the effectiveness criterion CND are registered in the additional table TBL_A added to the assistance pattern storage unit 108 as the assistance pattern PTN[a].
  • Step S604 and subsequent steps are invalidation processing of the registered support pattern.
  • driver operation information is acquired from the operation information acquisition unit 105 .
  • step S605 a surrounding sensor map MP is obtained.
  • step S606 it is determined whether or not the support instruction unit 104 has issued a support instruction. If so, the process moves to step S607. If not, it waits until the next processing cycle.
  • step S607 from the support pattern storage unit 108, the implemented support content ASS and effectiveness criteria CND are acquired. Then, in step S608, the validity of the support instruction is determined based on the validity determination criteria CND.
  • the effectiveness of the support instruction varies depending on the content of the support, but if the warning is given, the support instruction is effective if the brake is stepped on after the timing of the warning, and the brake is stepped on before the timing of the warning. If so, it can be determined that the support instruction is invalid. This may be a binary value of valid/invalid, or may be a continuous value between 0.0 and 1.0, where the closer to 1.0 is, the more effective it is.
  • step S609 the effectiveness of the support instruction is used, and if it is determined that the effectiveness is low, the process moves to step S610. Otherwise, it waits until the next processing cycle.
  • step S610 the map MP of the corresponding support pattern in the support pattern storage unit 108, the support content ASS, and the validity criterion CND are registered in the invalidation table TBL_I as the support pattern PTN[b] to be invalidated.
  • FIGS. 7A and 7B After executing the above processing, it is reflected in the support pattern storage unit 108 according to the method shown in FIGS. 7A and 7B.
  • Figures 7A and B describe different reflection methods.
  • step S701 it is determined whether or not the number of registrations in the addition table TBL_A and the invalidation table TBL_I is equal to or greater than a certain number. Otherwise, it waits until the next processing cycle.
  • step S702 the content of the additional table TBL_A is registered in the support pattern storage unit 108 as a new support pattern. Also, the contents of the invalidation table TBL_I are extracted from the support pattern storage unit 108 and an invalidation flag is added.
  • step S703 it is determined whether or not the number of registrations in the addition table TBL_A and the invalidation table TBL_I is equal to or greater than a certain number. Otherwise, it waits until the next processing cycle.
  • step S704 the content of the additional table TBL_A is registered in the support pattern storage unit 108 as a new support pattern.
  • step S705 the contents of the invalidation table TBL_I are stored in the invalidation pattern storage unit 109.
  • FIG. The invalidation pattern storage unit 109 is a storage area separate from the support pattern storage unit 108 .
  • step S706 clustering using the shape of the map MP is performed in the support pattern storage unit 108 and the invalidation pattern storage unit 109.
  • a group PTG[j] of similar patterns in the support pattern storage unit 108 is generated.
  • a group PTIG[k] of similar patterns in the invalidation pattern storage unit 109 is generated.
  • the similarity between group PTG[j] in support pattern storage unit 108 and group PTIG[k] in invalidation pattern storage unit 109 is also calculated.
  • step S707 it is first determined whether the number of patterns in the group PTG[j] in the support pattern storage unit 108 is equal to or greater than a certain number. If the number is equal to or greater than the fixed number, the process moves to step S708. If the number is less than the fixed number, the process moves to step S710.
  • step S708 the group PTIG[k] in the disabling pattern storage unit 109 that is highly similar to the group PTG[j] in the support pattern storage unit 108 calculated in step S706 is referred to, and the number of patterns is fixed. Determine if it is greater than or equal to the number. If the degree of similarity with the group PTG[j] in the support pattern storage unit 108 is less than a certain level, the number of patterns is assumed to be zero. As a result, if the number is equal to or greater than the fixed number, the process moves to step S710. If the number is less than the fixed number, the process moves to step S709.
  • the number of patterns in the group PTG[j] in the support pattern storage unit 108 is a certain number or more, and the number of patterns in the corresponding group PTIG[k] in the invalidation pattern storage unit 109 is less than a certain number. implemented in some cases.
  • the valid flag V of the support pattern PTN[n] belonging to the group PTG[j] in the support pattern storage unit 108 is set to "valid".
  • step S710 the number of patterns in group PTG[j] in support pattern storage unit 108 is less than a certain number, or the number of patterns in corresponding group PTIG[k] in invalidation pattern storage unit 109 is a certain number or more. implemented in some cases.
  • the valid flag V of the support pattern PTN[n] belonging to the group PTG[j] in the support pattern storage unit 108 is set to "invalid".
  • FIG. 8A is an example of a pedestrian 20 suddenly running out and stepping on the brakes when the own vehicle 10 comes out of an intersection with poor visibility.
  • the map MP at the timing of sudden braking is stored as a support pattern PTN[n] as shown in FIG. 8B. Then, when approaching a similar intersection, a warning can be issued as the support function ASS, so that the driver can be alerted.
  • FIG. 8C is an example of a sudden drop in speed when the driver is traveling on a narrow road.
  • the traveling road speed from the navigation or the sign recognition function of the external recognition sensor, it is compared with the speed of the own vehicle, and it is detected that the speed is below a certain rate, and the map MP is stored as shown in FIG. 8D. Then, when entering a similar road, a warning can be implemented as the support function ASS to call attention to the driver.
  • FIG. 8E is an example in which the driver runs just past the wall when turning at a narrow intersection.
  • a map MP is stored as shown in FIG. 8F by acquiring information of a system that detects the distance to an obstacle and issues an obstacle approach warning if the distance is less than a certain value as driver operation information.
  • an obstacle approach warning is issued earlier than usual as the assistance function ASS, thereby prompting the driver to perform an early turning operation.
  • the driving assistance device includes at least a memory ( FIG. 1 , assistance pattern storage unit 108) and a processor (CPU).
  • the memory stores a first peripheral sensor map (map MP) showing a map of the surroundings of the vehicle (self-vehicle 10); ASS) and support patterns PTN are stored.
  • the processor acquires sensor information indicating information about objects around the vehicle sensed by sensors.
  • the processor acquires a second surrounding sensor map (map MP) based on the sensor information. If the second surrounding sensor map (map MP) is similar to the first surrounding sensor map (map MP), the processor (map similarity searching unit 103, support instruction unit 104) searches for the first surrounding sensor map (map MP). MP) corresponding to the support content (support function ASS) driving support. As a result, driving assistance can be provided when the vehicle travels in a location similar to a location requiring driving assistance.
  • the memory stores a list (assisted operation list LST ).
  • the processor support determination unit 106, support pattern update unit 107) acquires the second surrounding sensor map (map MP) and the operation information (operation reference TRG ), the support pattern PTN is registered/updated as a set with the support content (support function ASS) corresponding to .
  • assistance content is associated with the first surrounding sensor map.
  • the operation state indicated by the operation information is, for example, a state in which a sudden braking operation has been performed (FIG. 5B, row of priority 1).
  • the content of support (support function ASS) corresponding to the operation information (operation reference TRG) is, for example, a warning or control of deceleration or acceleration suppression.
  • the operation state indicated by the operation information is, for example, a state in which the running speed of the vehicle (own vehicle 10) is slower than the speed limit at the vehicle's running position (FIG. 5B, row of priority 2).
  • the content of support (support function ASS) corresponding to the operation information (operation reference TRG) is, for example, a warning or control of deceleration or acceleration suppression.
  • the operation state indicated by the operation information is, for example, a state in which the frequency of driving support is higher than a predetermined value (FIG. 5B, row of priority 3).
  • the assistance content (assistance function ASS) corresponding to the operation information (operation reference TRG) is, for example, a parameter change for adjusting the driving assistance function.
  • the assistance content is associated with the first surrounding sensor map.
  • the driving assistance function is used as driving assistance. (e.g., changing a parameter to issue an approaching obstacle warning earlier) can be made.
  • the processor (surrounding sensor map acquisition unit 102 in FIG. 1) generates a second surrounding sensor map (map MP) based on sensor information.
  • map MP second surrounding sensor map
  • the processor ( FIG. 1 , support pattern update unit 107, map similarity search unit 103, support instruction unit 104) clusters the first surrounding sensor map (map MP) (FIG. 7B, S706), and clusters the first If the number of surrounding sensor maps (map MP) in the cluster is equal to or greater than a certain number (FIG. 7B, S707: YES), the driving assistance of the assistance content (assistance function ASS) corresponding to the first surrounding sensor map (map MP) in the cluster I do. This improves, for example, the accuracy of where driving assistance is required.
  • the list ( FIG. 5B , support target operation list LST) includes criteria (effectiveness criteria CND) for determining validity/invalidity of driving assistance corresponding to assistance content (assistance function ASS).
  • the processor (assistance pattern updating unit 107) determines whether the driving assistance is valid or invalid based on the criterion (effectiveness criterion CND) corresponding to the assistance content (assistance function ASS) for which the driving assistance was performed (Fig. 6, S608).
  • the processor determines that the number of first surrounding sensor maps (map MP) corresponding to the support content determined to be invalid in the cluster is less than a certain number. If there is ( FIG. 7B , S708: NO), driving assistance is performed with assistance content (assistance function ASS) corresponding to the first surrounding sensor map (map MP).
  • the processor (the support pattern update unit 107, the map similarity search unit 103, the support instruction unit 104), when the number of the first surrounding sensor maps corresponding to the support content determined to be invalid in the cluster is equal to or greater than a certain number, (FIG. 7B, S708: YES), the driving assistance of the assistance content corresponding to the first surrounding sensor map is not performed. As a result, only effective driving assistance can be provided to the driver.
  • the system generates a map MP using distance information of objects detected around the vehicle, and provides driving assistance based on the degree of similarity between the map and similar assistance patterns PTN[n], Whether or not driving assistance is necessary is determined from the driver's driving operation, and the map MP when the driving operation satisfying the conditions is performed and the assistance content corresponding to the driving operation are registered as an assistance pattern PTN [n]. , it is possible to provide a system capable of implementing appropriate driving assistance based on the driver's past experience.
  • FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of the driving support device 200 according to the second embodiment.
  • the driving support device 100 in the above-described first embodiment will be described in detail, and the same parts will be given the same reference numerals, and the detailed explanation thereof will be omitted.
  • a characteristic feature of this embodiment is that information on surrounding obstacles obtained from the target object recognition unit 201 is also considered, and information on time, date, and direction obtained from the environment information acquisition unit 202 is considered. .
  • the target recognition unit 201 recognizes targets OBJ[m] such as surrounding vehicles, motorcycles, and pedestrians from the point group PT[c][p] obtained from the sensor.
  • targets OBJ[m] such as surrounding vehicles, motorcycles, and pedestrians from the point group PT[c][p] obtained from the sensor.
  • the target OBJ[m] is assumed to have relative coordinates (X, Y) from the own vehicle and target types (vehicle, pedestrian, two-wheeled vehicle) as a data structure.
  • 10A to 10D are examples of processing contents (detection results) of the target recognition unit 201.
  • FIG. 10A In the environment as shown in FIG. 10A, if a camera is installed to recognize the surroundings of the own vehicle 10 as shown in FIG. 10B, the camera performs pattern recognition as shown in FIG. Get [m].
  • the map similarity search unit 103 calculates the similarity SML in step S404, it is possible to perform processing that takes into account not only the surrounding sensor map information but also the target information.
  • the environmental information acquisition unit 202 acquires information such as date, time, and direction. This information is obtained through communication with other in-vehicle equipment such as navigation, or through wireless communication with the outside of the vehicle. As a result, when the map similarity search unit 103 calculates the similarity SML in step S404, it is possible to perform processing that takes into account not only the information of the surrounding sensor map but also these information.
  • the support pattern PTN[n] includes the positional relationship POS with the target closest to the vehicle among the targets OBJ[m].
  • the positional relationship POS has three values of front, side, and rear as viewed from the own vehicle.
  • the positional relationship POS with the closest target is compared, and a target similarity SML_O is calculated that is 0 if they do not match and 1 if they match.
  • the similarity SML with the surrounding sensor map multiplied by the target similarity SML_O is used as the similarity SML.
  • assistance is executed when the positional relationship with the target is similar.
  • FIG. 11A shows a scene in which a pedestrian is present in front of the vehicle while traveling on a narrow road, and the pedestrian suddenly approaches the road and the driver brakes suddenly.
  • FIG. 11B by storing the positional relationship POS with the target together with the surrounding terrain information in the support pattern PTN[n], the terrain is similar as shown in FIG. Since the degree of similarity is low when no target exists, it is possible to provide more appropriate support.
  • the support pattern PTN[n] includes the time TM at which the support pattern was stored.
  • the map similarity search unit 103 calculates a time similarity SML_T that approaches 1.0 as the difference between the time TM in the support pattern PTN[n] and the current time TM is closer, and approaches 0.0 as the difference is different. .
  • the similarity SML with the surrounding sensor map multiplied by the temporal similarity SML_T is used as the similarity SML.
  • assistance is executed in a time zone close to the timing at which the assistance pattern was registered.
  • the support pattern When the support pattern is stored, by registering the date in the date DT, it can be classified into four patterns, for example, daytime, dawn, dusk, and nighttime together with the time TM.
  • a similarity SML_S is determined that is 1.0 if it matches the classification result of daytime/dawn/dusk/nighttime, and 0.0 if it does not match.
  • the similarity SML with the surrounding sensor map is multiplied by the date and time similarity SML_S to be used as the similarity SML.
  • assistance is executed in a time zone close to the timing at which the assistance pattern was registered.
  • the orientation of the vehicle relative to the position of the sun estimated from the date and time is taken into account, making it possible to provide support in situations where the sun is shining, for example.
  • the support pattern by further registering the azimuth DR with the north as 0, the smaller the absolute difference between the azimuth DR in the support pattern and the current azimuth DR together with the date DT and time TM, the smaller the A direction similarity SML_D is calculated that is 1.0 and becomes 0.0 as the value increases.
  • the distance between the height and direction of the sun estimated from the date DT and time TM in the support pattern and the height and direction of the sun estimated from the current date DT and time TM is calculated, and the absolute difference is A solar position similarity SML_N is calculated, which becomes 1.0 when it is small and 0.0 when it is large.
  • the similarity SML with the surrounding sensor map is multiplied by the azimuth similarity SML_D and the sun position similarity SML_N described above, and this is used as the similarity SML.
  • the support is executed when the position of the sun and the direction of the vehicle are close to the timing at which the support pattern was registered.
  • the weather WT is registered in the support pattern.
  • the weather WT has four patterns, for example, sunny, cloudy, rainy, and snowy. Then, the weather similarity SML_W is calculated, which is 1.0 when the weather WT in the support pattern and the current weather WT match, and 0.0 otherwise.
  • the similarity SML with the surrounding sensor map is multiplied by the weather similarity SML_W to be used as the similarity SML.
  • the support is executed when the weather is close to the timing at which the support pattern was registered.
  • the processor acquires environment information indicating the environment around the vehicle (own vehicle 10 ) including at least time.
  • the processor (support pattern update unit 107) includes environment information in the support pattern.
  • the processor determines that the second surrounding sensor map (map MP) is similar to the first surrounding sensor map (map MP) and that the environment indicated by the environment information is detected. In this case, driving assistance is performed with assistance content (assistance function ASS) corresponding to the first surrounding sensor map (map MP). Accordingly, when the vehicle travels in a place similar to a place requiring driving assistance, it is possible to determine whether or not to perform driving assistance according to the environment.
  • assistance function ASS assistance content
  • the environmental information includes, for example, azimuth information indicating the azimuth of the vehicle (own vehicle 10) (Fig. 9). As a result, for example, it is possible to determine whether or not to perform driving assistance according to the time and direction in which the sun is dazzling (backlit).
  • the processor ( FIG. 9 , target recognition unit 201) recognizes targets OBJ around the vehicle (own vehicle 10) based on the sensor information.
  • the processor (support pattern update unit 107) includes positional relationship information indicating the positional relationship between the vehicle and the target in the support pattern.
  • the processor (map similarity search unit 103, support instruction unit 104) determines that the second surrounding sensor map (map MP) is similar to the first surrounding sensor map (map MP) and that the positional relationship indicated by the positional relationship information is When detected, driving assistance is performed with the assistance content (assistance function ASS) corresponding to the first surrounding sensor map (map MP). Accordingly, when the vehicle travels in a place similar to a place requiring driving assistance, it is possible to determine whether or not to perform driving assistance according to the positional relationship between the vehicle and the target.
  • assistance function ASS assistance content
  • FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the driving support device 300 according to the third embodiment.
  • the driving support device 100 in the first embodiment and the driving support device 200 in the second embodiment will be described in detail, and the same numbers will be given to the same parts and the detailed description will be given. omitted.
  • a characteristic feature of this embodiment is that the driver's selection obtained from the driver input unit 301 is taken into consideration.
  • FIGS. 13A and 13B explain the process of registering the selection result of the driver input unit 301 in the assistance pattern storage unit 108.
  • FIG. A preliminary pattern storage unit 302 is prepared in the driving support device 300, and tables as shown in FIGS. 13A and 13B are stored.
  • the table shown in FIG. 13B contains information necessary for registration such as the map MP, the positional relationship POS with the target, the time TM, the date DT, and the azimuth DR as support pattern information. includes the name of the weak scene verbalized and the need for support. Note that in the examples of FIGS. 13A and 13B, the records of both tables are linked by the value of the "No" field.
  • the names of difficult scenes and whether or not assistance is required are displayed at the first start-up or from the vehicle's setting screen (display), etc., and the need for assistance can be switched by input from the driver. As a result of this selection, the contents of the pre-pattern storage unit 302 are registered in the support pattern storage unit 108 .
  • FIG. 14 is a processing flow when the input of the driver input unit 301 is used for the assistance pattern updating unit 107.
  • FIG. 14 is a processing flow when the input of the driver input unit 301 is used for the assistance pattern updating unit 107.
  • step S1401 it is determined whether or not the vehicle has been driven. If the operation has ended, the process proceeds to step S1402. If it is in operation, it waits until the next processing cycle.
  • step S1402 it is determined whether or not the number of registrations in the additional table TBL_A and the invalidation table TBL_I is equal to or greater than a fixed number, and if the number is equal to or greater than the fixed number, step S1403 is performed. Otherwise, it waits until the next processing cycle.
  • step S1403 the support patterns PTN registered in the additional table TBL_A and the invalidation table TBL_I are verbalized or visualized.
  • Verbalization uses, for example, a machine learning method in which combinations of patterns and languages are learned in advance.
  • the map MP within the support pattern PTN is displayed as visualization.
  • step S1404 for the support pattern PTN on the additional table TBL_A visualized in step S1403, the driver input unit 301 is used to instruct whether or not the driver desires the support.
  • step S1405 to register the additional pattern in the support pattern storage unit . If not desired, the process of step S1404 is performed for the support pattern PTN on the next additional table TBL_A. When all the support patterns PTN in the additional table TBL_A have been processed, the process advances to step S1406.
  • step S1406 for the support pattern PTN on the disabling table TBL_I visualized in step S1403, the driver input unit 301 is used to instruct whether or not the driver wishes to disable the support.
  • step S1407 If the user desires to invalidate the support as a result of the input, the process proceeds to step S1407, and the valid flag V of the corresponding support pattern in the support pattern storage unit 108 is set to invalid, or the invalidation pattern storage unit 109 sign up. If not desired, the process of step S1406 is performed for the next support pattern PTN on the invalidation table TBL_I. When all the support patterns PTN in the invalidation table TBL_I have been processed, the process ends.
  • the driving support device 300 includes an input unit (driver input unit 301) that receives the driver's selection as an input.
  • the memory preliminary pattern storage unit 302 stores a first surrounding sensor map (map MP) and support contents (support function ASS) and pre-assistance patterns are stored.
  • the processor support pattern update unit 107) registers/updates the support pattern with the preliminary support pattern selected by the driver. This allows the driver to register the necessary assistance patterns in advance.
  • the processor (assistance pattern update unit 107) presents the driver with a set of the second surrounding sensor map (map MP) and the assistance contents (assistance function ASS) corresponding to the operation information (FIG. 14, S1402 ), registering/updating assistance patterns in the set selected by the driver.
  • the driver can select a location (bad scene) that requires driving assistance from the proposed set.
  • the driver it is possible for the driver to select the support pattern that is automatically detected at the time of the first startup, or the support pattern that should be disabled, and it is possible to provide more appropriate support for the driver.
  • FIG. 15 is a block diagram showing the configuration of the driving support device 400 according to the fourth embodiment.
  • the driving support device 100 in the first embodiment the driving support device 200 in the second embodiment
  • the driving support device 300 in the third embodiment will be described in detail. They are numbered and their detailed description is omitted.
  • Characteristic features of this embodiment are a map position estimating unit 401 that has a sensor map storage unit 403 and estimates a position on the sensor map in the sensor map storage unit, and a surrounding sensor map at the estimated position in the sensor map. It is to have the surrounding sensor map acquisition part 402 which extracts.
  • the sensor map storage unit 403 is an area that stores a sensor map MP_G that is created by connecting sensor maps MP generated at various locations.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • the sensor information acquired by the sensor information acquisition unit 101 may be connected using a technique such as SLAM.
  • the sensor map MP_G is stored in association with the location information.
  • the sensor map MP_G is generated by connecting surrounding sensor maps MP generated when the vehicle has traveled in the past.
  • driving assistance can be provided in situations where the vehicle is usually used.
  • the sensor map of the main environment may be stored in the initial stage, or may be obtained from the outside through communication. In this case, driving assistance is possible even at a place where the vehicle is traveling for the first time.
  • the in-map position estimation unit 401 acquires the position information of the vehicle and estimates the position LCL of the vehicle within the sensor map MP_G.
  • Positional information of the own vehicle is obtained by combining methods such as GNSS, which acquires the absolute position of the own vehicle, and dead reckoning, which calculates the relative position of the own vehicle.
  • GNSS can acquire the absolute position within the sensor map MP_G, but the processing cycle is slow, and it cannot be acquired with sufficient accuracy when the radio wave condition is poor. Therefore, dead reckoning, which can be processed at a relatively high frequency, is used together. During the GNSS reception cycle or when the radio wave condition is bad, the relative position is calculated by dead reckoning from the last received GNSS position, and the sensor Estimate the position on the map MP_G. Alternatively, it is also possible to generate a temporary surrounding sensor map MP_T using the sensor information acquired from the sensor information acquisition unit 101, and perform estimation by map matching on the temporary surrounding sensor map MP_T and the sensor map MP_G.
  • the peripheral sensor map acquisition unit 402 extracts the sensor map MP_G around the vehicle position LCL from the vehicle position LCL and the sensor map MP_G, and uses it as the peripheral sensor map MP.
  • the surrounding sensor map MP the sensor map MP_G cut out near the vehicle position LCL may be used as the surrounding sensor map MP as it is.
  • the surrounding sensor map MP_T is used for the vicinity, and information extracted from the sensor map MP_G is preferably used for the area outside the sensing range of the surrounding sensor map MP_T.
  • FIGS. 16A, 16B, and 16C are schematic diagrams explaining the effects of the surrounding sensor map acquisition unit 402.
  • FIG. 16A when a two-wheeled vehicle 22 or a vehicle 21 exists around the own vehicle, the provisional surrounding sensor map MP_T generated using the sensor information acquired from the sensor information acquisition unit 101 is as shown in FIG. 16B.
  • the sensing range is limited by the target, and terrain information behind the two-wheeled vehicle 22 and the vehicle 21 cannot be obtained.
  • the dotted circle or ellipse in FIG. 16B indicates a blind spot due to the target.
  • the sensor map storage unit 403 it is possible to use a map of a wider range than the temporary surrounding sensor map MP_T generated using the sensor information acquired from the sensor information acquisition unit 101.
  • . 17A to 17D are schematic diagrams for explaining the contents.
  • the travel route PTH may be obtained, for example, from navigation, etc., and may be used by being superimposed on the surrounding sensor map MP_G.
  • Fig. 17A is a scene of passing through an intersection with poor visibility.
  • the surrounding sensor map MP and the like are stored in the support pattern storage unit 108 as shown in FIG. 17B.
  • the warning as shown in the first and second embodiments can be used. Instead, it is possible to provide assistance such as temporarily stopping before an intersection and suppressing acceleration when starting in the vicinity.
  • FIG. 17C is a scene of passing through a narrow road.
  • the surrounding sensor map MP and the like are stored in the support pattern storage unit 108 as shown in FIG. 17D.
  • FIG. 18A is a scene of turning on a narrow road.
  • the surrounding sensor map MP and the like are stored in the support pattern. It is stored in the unit 108 as shown in FIG. 18B.
  • the warning as shown in Embodiments 1 and 2 alone Instead, it is possible to assist by moving the steering wheel from the position where the turn should be started, and by suppressing the acceleration at the time of starting in the vicinity of that position.
  • FIG. 18C is a scene of turning right at an intersection.
  • the surrounding sensor map MP and the positional relationship POS with the target are the support patterns. It is stored in the storage unit 108 as shown in FIG. 18D.
  • the memory ( FIG. 15 , sensor map storage unit 403) stores a sensor map MP_G that connects a plurality of second peripheral sensor maps (map MP).
  • the processor (intra-map position estimation unit 401) estimates the position LCL of the vehicle (self-vehicle 10) on the sensor map MP_G based on the sensor information.
  • the processor (surrounding sensor map acquisition unit 402) acquires a second surrounding sensor map (map MP) from the sensor map MP_G at the estimated vehicle position LCL. Thereby, for example, it is possible to utilize the second surrounding sensor map (map MP) of the place traveled in the past. Also, the travel route PTH of the vehicle can be obtained from the position LCL of the vehicle (the vehicle 10) on the sensor map MP_G.
  • the operation state indicated by the operation information is, for example, a state in which a backward operation is performed while the vehicle (own vehicle 10) is turning (Fig. 18A).
  • the assistance content (assistance function ASS) corresponding to the operation information (operation reference TRG) is, for example, vehicle turning control.
  • FIG. 19 is a block diagram showing the configuration of a driving support device 500 according to Embodiment 5. As shown in FIG. In the following description, only parts that differ from the driving support device 100 in the first embodiment, the driving support device 200 in the second embodiment, the driving support device 300 in the third embodiment, and the driving support device 400 in the fourth embodiment are described in detail. However, the same numbers are given to the same parts, and the detailed description thereof is omitted.
  • a characteristic feature of this embodiment is that the degree of similarity with the pattern in the support pattern storage unit 108 is calculated and registered in advance in the sensor map MP_G in the sensor map storage unit 403, and the support content acquisition unit 501 , directly refers to the support contents from the sensor map MP_G based on the own vehicle position LCL, and notifies the support instruction unit 104 .
  • the alarm is not limited to a simple sound alarm, but also an alarm by illumination using LEDs, a display on a monitor in the vehicle, and a sensor mounted on the vehicle is a camera. includes methods such as displaying a camera image on a monitor.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • each of the above configurations, functions, etc. may be realized by hardware, for example, by designing a part or all of them with an integrated circuit.
  • each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function.
  • Information such as programs, tables, and files that implement each function can be stored in memory, hard disks, SSD (Solid State Drives), and other recording devices, or IC cards, SD cards, DVDs, and other recording media.
  • a sensor information acquisition unit that acquires information from an external recognition sensor mounted around the vehicle, a surrounding sensor map acquisition unit that acquires a sensor map around the vehicle based on the sensor information, and a sensor that should perform driving support control.
  • a support pattern storage unit that stores a support pattern including a map shape and support content corresponding to the sensor map shape; and a map similarity that calculates a similarity between the acquired sensor map and the registered support pattern.
  • a search unit wherein the map similarity search unit determines that the sensor map has a high degree of similarity with the shape of the sensor map on which the driving support control should be performed, and is a location on which the driving support control should be performed.
  • a support instructing unit that instructs to execute driving support with support content corresponding to the sensor map shape having a high degree of similarity with the sensor map.
  • the driving assistance device further comprising a driving operation information acquisition unit that acquires driving operation information of the driver, and an assistance determination unit that determines whether or not driving assistance is required based on the driving operation information and the sensor map.
  • a driving operation information acquisition unit that acquires driving operation information of the driver
  • an assistance determination unit that determines whether or not driving assistance is required based on the driving operation information and the sensor map.
  • the driving assistance device has a sensor map storage unit that stores the sensor map, and a map position estimation unit that estimates the position of the vehicle within the sensor map based on the sensor information.
  • the driving support device wherein the sensor map acquisition unit acquires a sensor map around the vehicle from the map stored in the sensor map storage unit based on the estimated position of the vehicle in the map.
  • the driving support device further comprising an environment information acquisition unit that acquires environment information including at least time, and adds the environment information to the support pattern and registers the environment information in the support pattern storage unit.
  • An environment information acquisition unit that acquires environment information including at least time, and adds the environment information to the support pattern and registers the environment information in the support pattern storage unit.
  • the driving support device further comprising a direction information acquiring unit for acquiring direction information of the own vehicle, and adding the direction information to the support pattern and registering it in the support pattern storage unit.
  • a driving support device characterized by:
  • a driving assistance device comprising a target object recognition unit for recognizing a relationship, and adding positional relationship information of the target object to the assistance pattern and registering the information in the assistance pattern storage unit.
  • the support pattern update unit corresponds to the corresponding sensor map shape when the support determination unit detects a sudden braking operation based on the input of the operation information acquisition unit.
  • a driving support device characterized by registering and updating an alarm as driving support in a form that causes
  • the support pattern updating unit obtains the speed limit information at the vehicle traveling position by the support determination unit, and the driving of the own vehicle obtained from the operation information obtaining unit.
  • a driving assistance device characterized in that, when detecting that the speed is slower than the speed limit, an alarm is registered/updated as driving assistance in a manner corresponding to the corresponding sensor map shape.
  • the assistance pattern update unit operates the driving assistance function provided to the own vehicle based on the information that the assistance determination unit acquires from the operation information acquisition unit. is detected, the driver assistance device registers/updates the parameter adjustment of the driver assistance function provided in the own vehicle as driving assistance in a manner corresponding to the corresponding sensor map shape.
  • the support pattern update unit corresponds to the corresponding sensor map shape when the support determination unit detects a sudden braking operation based on the input of the operation information acquisition unit.
  • a driving support device characterized by registering and updating control of warning, deceleration support or acceleration suppression as driving support in a form that causes
  • the support pattern updating unit obtains speed limit information at the vehicle traveling position, and the speed obtained from the operation information obtaining unit is the speed limit.
  • a driving support device characterized by detecting that the vehicle is slower than the speed, and registering/updating an alarm, deceleration support, or acceleration suppression control as driving support in a manner corresponding to the corresponding sensor map shape.
  • the assistance pattern assistance determination unit detects a backward operation during turning from the operation information acquisition unit, and performs turning assistance in a manner corresponding to the corresponding sensor map shape.
  • a driving support device characterized by registering and updating control as driving support.
  • the support pattern update unit classifies the sensor map shapes in the support pattern based on the pattern similarity, and as a result of the classification, the number of similar sensor map shapes is equal to or greater than a certain number.
  • the driving support device which includes an input unit for input by the driver, and the support pattern storage unit stores a sensor map shape stored in advance based on the input from the driver.
  • a driving assistance device characterized by registering assistance content in the assistance pattern storage unit.
  • the driving assistance device comprising an input unit for input by the driver, presenting the sensor map shape determined by the system as requiring assistance and the content of assistance to the driver,
  • a driving assistance device characterized in that, when a driver inputs a request for assistance to the input section, the corresponding sensor map shape is set as a search target of the map similarity searching section.
  • REFERENCE SIGNS LIST 100 driving support device 101: sensor information acquisition unit 102: surrounding sensor map acquisition unit 103: map similarity search unit 104: support instruction unit 105: operation information acquisition unit 106: support determination unit 107: support pattern update unit 108: support Pattern storage unit 109 Invalidation pattern storage unit 200 Driving assistance device 201 Target recognition unit 202 Environment information acquisition unit 300 Driving assistance device 301 Driver input unit 302 Prior pattern storage unit 400 Driving assistance device 401 In-map position estimation unit 402 Surrounding sensor map acquisition unit 403 Sensor map storage unit 406 Sensor map storage unit 500 Driving assistance device 501 Assistance content acquisition unit

Landscapes

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Abstract

メモリは、車両の周囲の地図を示す第１の周囲センサ地図と、第１の周囲センサ地図に対応する車両の運転支援の支援内容とを含む支援パターンを記憶する。プロセッサ（センサ情報取得部１０１）は、センサによってセンシングされた車両の周囲の物体の情報を示すセンサ情報を取得する。プロセッサ（周囲センサ地図取得部１０２）は、センサ情報に基づいて第２の周囲センサ地図を取得する。プロセッサ（地図類似性探索部１０３、支援指示部１０４）は、第２の周囲センサ地図が第１の周囲センサ地図と類似する場合、第１の周囲センサ地図に対応する支援内容の運転支援を行う。

Description

運転支援装置
　本発明は、運転支援装置に関する。
　自動車の安全を支援する技術として、カーナビ等の地図情報に基づいて、登録位置や所定道路条件下で警報などの運転支援を行うシステムがある。
　特許文献１には、ドライバのヒヤリハットを検出して、検出された位置を地図上に記録し、運転支援を行うシステムが開示されている。
特開2007-047914号公報
　しかしながら、ドライバのヒヤリハットが発生したシーンにおける運転支援は、その場所だけではなく、類似した場所でも実施されるべきである。
　本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、運転支援を要する場所と類似する場所を車両が走行する場合に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。
　上記目的を達成するために、本発明の運転支援装置は、車両の周囲の地図を示す第１の周囲センサ地図と、前記第１の周囲センサ地図に対応する前記車両の運転支援の支援内容とを含む支援パターンを記憶するメモリと、センサによってセンシングされた車両の周囲の物体の情報を示すセンサ情報を取得し、前記センサ情報に基づいて第２の周囲センサ地図を取得し、前記第２の周囲センサ地図が前記第１の周囲センサ地図と類似する場合、前記第１の周囲センサ地図に対応する前記支援内容の運転支援を行うプロセッサと、を備える。
　本発明によれば、運転支援を要する場所と類似する場所を車両が走行する場合に運転支援を行うことができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
実施形態１に係る運転支援装置の機能ブロック図である。 自車に搭載されている５つのセンサのセンシング範囲を示す模式図である。 自車に搭載されている７つのセンサのセンシング範囲を示す模式図である。 自車の周囲の環境の一例を示す図である。 図３Ａの自車に搭載されるセンサのセンシング結果を示す図である。 周囲センサ地図取得部によって取得される周囲センサ地図を示す図である。 地図類似性探索部の動作手順を説明するフローチャートである。 支援判断部の動作手順を説明するフローチャートである。 支援対象操作リストを示す図である。 支援パターン更新部の動作手順を説明するフローチャートである。 支援パターン更新部の更新方法を示すフローチャートである。 支援パターン更新部の別の更新方法を示すフローチャートである。 歩行者が急に飛び出してきて急ブレーキを踏んだ例を示す図である。 図８Ａの例における周囲センサ地図を示す図である。 狭路を走行する際に、急に速度が落ちた例を示す図である。 図８Ｃの例における周囲センサ地図を示す図である。 狭い交差点で旋回する際に、壁ぎりぎりを走行した例を示す図である。 図８Ｅの例における周囲センサ地図を示す図である。 実施形態２に係る運転支援装置の機能ブロック図である。 自車の周囲の環境の一例を示す図である。 図１０Ａの自車に搭載されるカメラのセンシング範囲を示す図である。 図１０Ａの自車に搭載されるカメラのパターン認識を示す図である。 物標認識部によって認識される物標を示す図である。 狭路走行時に歩行者が急に道路に寄ってきてドライバが急ブレーキを踏んだ例を示す図である。 図１１Ａの例における周囲センサ地図と物標との位置関係を示す図である。 地形は類似しているが前方に物標が存在しない例を示す図である。 実施形態３に係る運転支援装置の機能ブロック図である。 事前パターン記憶部のテーブルの保存内容の例を表す概念図である。 事前パターン記憶部の別のテーブルの保存内容の例を表す概念図である。 支援パターン更新部の別の動作手順を説明するフローチャートである。 実施形態４に係る運転支援装置の機能ブロック図である。 自車周囲に二輪車や車両が存在する例を示す図である。 物標によりセンシング範囲が限られる例を示す図である。 周囲センサ地図取得部によって取得された周囲の地形情報を示す図である。 見通しの悪い交差点を示す図である。 図１７Ａの交差点で自車が左折しようとする際にドライバが急ブレーキを踏んだ例における周囲センサ地図を示す図である。 狭路を直進する際に制限速度より十分低い速度で走行した例を示す図である。 図１７Ｃの例における周囲センサ地図を示す図である。 狭路で旋回する際に壁ギリギリを通過した場合や、旋回の途中でこのままでは旋回ができないと判断しバックギアに切り替えた例を示す図である。 図１８Ａの例における周囲センサ地図を示す図である。 交差点を右折する際に、対向車が存在し対向車線の見通しが悪い場合に対向車の陰から二輪車等が飛び出して急ブレーキを踏んだ例を示す図である。 図１８Ｃの例における周囲センサ地図と物標との位置関係を示す図である。 実施形態５に係る運転支援装置の機能ブロック図である。
　＜実施形態１＞
　以下、本発明の実施形態１について図面を用いて詳細に説明する。図１は、実施形態１における運転支援装置１００のブロック図である。
　運転支援装置１００は、車両（図２Ａ、自車１０）に搭載された統合コントローラ内等に組み込まれ、運転を支援するためのものであり、本実施形態では、車両周囲に取り付けられたカメラによりセンシングした結果に基づき運転を支援するよう設定されている。
　運転支援装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、Ｉ／Ｏ（Input/Output：入出力装置）等を有するコンピュータによって構成されており、所定の処理がプログラミングされて、あらかじめ定められた周期Ｔで繰り返し処理を実行する。なお、本実施形態では、ＣＰＵとメモリ等が協働して以下に示す機能を実現している。
　運転支援装置１００は、図１に示すように、センサ情報取得部１０１と、周囲センサ地図取得部１０２と、地図類似性探索部１０３と、支援指示部１０４と、操作情報取得部１０５と、支援判断部１０６と、支援パターン更新部１０７と、支援パターン記憶部１０８と、を有する。
　センサ情報取得部１０１は、自車周囲の物体までの距離を取得する。例えば、センサ情報取得部１０１は、図２Ａ、２Ｂに示すように、自車１０の周囲の物体を検出可能な位置に取り付けられたカメラ、レーダ、ＬｉＤＡＲ、ソナー等のセンサから、自車周囲の物体までの距離と点群を取得する。本実施形態においては、自車周囲に取り付けられたカメラから周囲の障害物までの距離と点群を取得する。
　図２Ａは自車１０にカメラが５つ搭載された例、図２Ｂは自車１０にカメラが７つ搭載された例である。距離と点群は、ステレオカメラの場合は視差を演算することにより得られる。単眼カメラの場合は、自車が動くことによりモーションステレオの原理により距離と点群を取得することが可能である。以下、点群をＰＴ［ｃ］［ｐ］＝（Ｘ、Ｙ、Ｚ）で表すものとする。ここでｃはカメラのＩＤ，ｐは点群のＩＤ、Ｘ，Ｙ，Ｚはそれぞれ計測の結果得られるセンサからの相対座標系における座標値である。
　周囲センサ地図取得部１０２は、センサより得られる点群ＰＴ［ｃ］［ｐ］を統合し、周囲の地形を表す地図ＭＰ［ｘ］［ｙ］を生成する。本実施形態では、地図ＭＰ［ｘ］［ｙ］は２次元のデータとする。まず、各センサから取得した距離点群ＰＴ［ｃ］［ｐ］を、各センサの自車への取り付け情報（外部パラメータ）に基づき自車中心からの相対座標に変換する。自車への取り付け情報は、事前に計測されているものとする。
　つぎに、変換された距離点群ＰＴＲ［ｃ］［ｐ］のうち、路面より高い位置に存在する点群情報を抽出し、抽出された点群の高さを除く相対座標（Ｘ，Ｙ）を一定の縮尺にて変換した（ｘ、ｙ）の位置にプロットした２値画像パターンＭＰ［ｘ］［ｙ］として取り扱うものとする。図３Ａ、３Ｂ、３Ｃはこの処理を表したものである。図３Ａの環境において、自車１０が図２Ａのセンサ構成であった場合、図３Ｂのようなセンシング結果が得られる。これらセンサから得られるすべての点群をプロットしたものが、図３Ｃとなる。さらに、占有確率マップのように、時系列の情報を蓄積した地図を用いても良い。
　図１に示す支援パターン記憶部１０８は、支援パターンＰＴＮ［ｎ］が格納されているＲＡＭ（Random Access Memory）領域である。ここでｎは支援パターンＰＴＮが複数格納されている場合に適切に管理するためのＩＤである。支援パターンＰＴＮ［ｎ］は、データ構造として有効フラグＶ，地図ＭＰ［ｘ］［ｙ］、支援機能ＡＳＳ、有効性判定基準ＣＮＤ、優先度ＰＲを含むものとする。
　地図類似性探索部１０３は、地図ＭＰ［ｘ］［ｙ］と、支援パターンＰＴＮ［ｎ］内の地図ＭＰ［ｘ］［ｙ］との類似度を比較する。地図ＭＰといずれかの支援パターンＰＴＮ［ｎ］内の地図ＭＰとの類似度が高い場合は、対応する支援内容を実施するように、支援指示部１０４に通知する。処理の詳細は後述する。
　支援指示部１０４は、地図類似性探索部１０３にて類似度が高いと判定された支援パターンＰＴＮ［ｎ］内の支援機能ＡＳＳに対応する運転支援を実施するように、車両内の別のコントローラやアクチュエータに指示する。
　操作情報取得部１０５は、ドライバのハンドル、アクセル、ブレーキの操作に関する情報を取得する。これらの情報はセンサの信号を運転支援装置１００に直接入力してもよいし、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いた通信を行うことによって取得しても良い。
　支援判断部１０６は、操作情報取得部１０５より取得した運転操作から、運転支援が必要であるかどうかの判断を行う。運転支援が必要であるかどうかは、例えば急ブレーキ操作が行われた場合には警報支援が必要、といったふうに、どういう操作を行った場合はどういう支援が必要かというリストをあらかじめ保持しておき、それに従い判断する。運転支援が必要であると判断された場合、周囲センサ地図取得部１０２にて生成している地図ＭＰを取得し、対応する支援内容と合わせて支援パターン更新部へ通知する。処理の詳細は後述する。
　支援パターン更新部１０７は、支援判断部１０６から通知があった場合に、地図と支援内容を支援パターン記憶部へ登録する。また、支援内容の有効性を判断し、有効性が低いと判断された支援については、支援パターン記憶部内の当該支援パターンを無効とする処理も行う。処理の詳細は後述する。
　[地図類似性探索部１０３の処理説明]
　図４を用いて地図類似性探索部１０３における処理の内容について説明する。図４は、地図類似性探索部１０３の処理の流れを示したフローチャートである。
　最初に、ステップＳ４０１にて、地図ＭＰの方位補正を行う。この処理は、占有確率マップのように時系列情報を蓄積する際に、処理時間を短縮させるために自車の方位を固定した座標系で地図ＭＰが生成されている場合に、自車の方位を所定の方向に統一することで、異なる向きであっても地図同士の類似度が算出できるようにするための処理である。本実施形態では、地図ＭＰの上方向を自車が向くように補正を行う。
　つぎに、支援パターンＰＴＮ［ｎ］のすべてのｎ＝１からＮに対して、ステップＳ４０２からＳ４０５を実施する。まず、ステップＳ４０２にて、支援パターン記憶部１０８より支援パターンＰＴＮ［ｎ］を取得する。前述したように支援パターンＰＴＮ［ｎ］はデータとして有効フラグＶ，地図ＭＰ、支援機能ＡＳＳ、有効性判定基準ＣＮＤ、優先度ＰＲを有する。
　さらに、ステップＳ４０３にて、支援パターンＰＴＮ［ｎ］の有効フラグＶを用いて、有効であるかを判定する。有効フラグＶは後述する支援パターン更新部１０７にて設定され、有効な支援パターンであった場合にはステップＳ４０４に移動し、無効な支援パターンであった場合には次の支援パターンを読み込むためステップＳ４０２に戻る。
　有効な支援パターンであった場合は、ステップＳ４０４にて支援パターンＰＴＮ［ｎ］内の地図ＭＰと周囲センサ地図ＭＰの類似度ＳＭＬ［ｎ］を算出する。類似度算出は、支援パターンＰＴＮ［ｎ］内の地図ＭＰと周囲センサ地図ＭＰが２次元画像パターンであることから、ＳＡＤやＳＳＤ等の単純な画像の類似度を算出する手法を用いて実施する。
　算出結果として得られる類似度ＳＭＬ［ｎ］は、両パターンが類似しているほど１に近く、類似していないほど０に近い値となるようなものを算出する。なお、類似度算出は、細かな形状の違いに対応するためにＳＩＦＴ等の特徴点を検出し、特徴点同士の類似度を算出する手法などを用いてもよい。
　ステップＳ４０５にて類似度ＳＭＬ［ｎ］が閾値ＴＨ＿ＳＭＬ以上であるか否かを判定する。類似度ＳＭＬ［ｎ］が閾値以上であった場合は、ステップＳ４０６に移動し、支援パターンＰＴＮ［ｎ］内の支援機能ＡＳＳを実施するように支援判断部１０６に通知するためのテーブルＴＢＬに支援内容を登録する。
　すべてのｎ＝１からＮに対してステップＳ４０２からＳ４０６を実施した後、ステップＳ４０７にて、支援判断部１０６に通知するためのテーブルＴＢＬの登録内容を確認する。複数の支援内容が登録されている場合には、支援内容の優先度ＰＲに基づいて、最も優先度が高い内容を実施するように支援判断部１０６に通知する。優先度ＰＲは、支援の内容に応じて設定され、減速など車両の制御に介入するものは優先度が高く、警報などの通知のみのものは優先度が低く設定されているものとする。
　[支援判断部１０６の処理説明]
　図５Ａ、５Ｂを用いて支援判断部１０６における処理の内容について説明する。図５Ａは、支援判断部１０６の処理の流れを示したフローチャートである。
　まず、ステップＳ５０１にて、支援判断の対象とする支援対象操作リストＬＳＴを取得する。支援対象操作リストＬＳＴには、操作基準ＴＲＧ（操作情報）、支援機能ＡＳＳ（支援内容）、有効性判定基準ＣＮＤ、優先度ＰＲが記載されている。本実施形態では、図５Ｂに示すように、支援対象操作リストＬＳＴの操作基準として急ブレーキ操作、制限速度より低い速度での走行、障害物接近警報の反応頻度が一定値以上、が登録されているものとする。
　つぎに、ステップＳ５０２にて、支援対象操作リストＬＳＴの操作基準ＴＲＧに合致した操作が検出されたか否かを判定する。検出された場合には、ステップＳ５０３に進む。検出されなかった場合には、次の処理周期まで待機する。
　ステップＳ５０３にて、周囲センサ地図取得部１０２にて生成した周囲センサ地図ＭＰを取得する。つぎに、ステップＳ５０４にて、周囲センサ地図ＭＰの形状判定を行う。形状判定は、地図ＭＰ内の複雑さを判定する。例えば、地図内に全く物体が存在しない、もしくはあまり存在しない場合、地図ＭＰの情報が少なくなってしまい、地図類似性探索部１０３で誤検知が発生しやすくなる。
　そのため、地図ＭＰに対して、物体が存在する画素の割合、テクスチャ解析に用いられる複雑度、等により数値化を行い、ステップＳ５０５にてこの値が一定値以上であればステップＳ５０６に進み、地図ＭＰ、支援対象操作リストＬＳＴに記載されている支援内容ＡＳＳおよび有効性判定基準ＣＮＤをセットとする支援パターンＰＴＮとして、支援パターン更新部１０７へ通知する。
　[支援パターン更新部１０７の処理説明]
　図６、図７Ａ、７Ｂを用いて支援パターン更新部１０７における処理の内容について説明する。図６は、支援パターン更新部１０７の処理の流れを示したフローチャートである。図７Ａ、７Ｂは、支援パターン更新部１０７の更新方法に関する処理の流れを示したフローチャートである。
　まず、ステップＳ６０１にて、支援判断部１０６のステップＳ５０６からの通知有無を確認し、通知があった場合にはステップＳ６０２に移動する。通知が無かった場合には、ステップＳ６０４に移動する。
　ステップＳ６０２では、地図ＭＰを取得し、方位補正を行う。これは、前述したステップＳ４０１の処理と同様である。占有確率マップのように時系列情報を蓄積する際に、処理時間を短縮させるために自車の方位を固定した座標系で地図ＭＰが生成されている場合に、自車の方位を所定の方向に統一することで、異なる向きであっても地図同士の類似度が算出できるようにするための処理である。本実施形態では、地図ＭＰの上方向を自車が向くように補正を行う。
　つぎに、ステップＳ６０３にて、地図ＭＰと支援内容ＡＳＳおよび有効性判定基準ＣＮＤを支援パターンＰＴＮ［ａ］として、支援パターン記憶部１０８に追加する追加テーブルＴＢＬ＿Ａに登録する。
　ステップＳ６０４以降は、登録された支援パターンの無効化処理である。まず、ステップＳ６０４にて、操作情報取得部１０５からドライバの操作情報を取得する。つぎに、ステップＳ６０５にて、周囲センサ地図ＭＰを取得する。
　ステップＳ６０６にて、支援指示部１０４にて支援指示が行われたかどうかを判定する。行われた場合にはステップＳ６０７に移動する。行われなかった場合には次の処理周期まで待機する。
　ステップＳ６０７では、支援パターン記憶部１０８から、実施された支援内容ＡＳＳおよび有効性判定基準ＣＮＤを取得する。そして、ステップＳ６０８にて、有効性判定基準ＣＮＤに基づき支援指示の有効性を判定する。
　支援指示の有効性は支援内容ごとに異なるが、警報を行うものであれば、警報のタイミング以降にブレーキが踏まれた場合、支援指示は有効であり、警報のタイミングより前にブレーキが踏まれたのであれば支援指示は無効であると判定できる。これは有効／無効の2値であってもよいし、例えば０．０～１．０の連続値であり１．０に近いほど有効であることを表すようなものでも良い。
　ステップＳ６０９では、支援指示有効性を用いて、有効性が低いと判定された場合にはステップＳ６１０に移動する。そうでない場合には次の処理周期まで待機する。
　ステップＳ６１０では、該当する支援パターン記憶部１０８内の支援パターンの地図ＭＰ、支援内容ＡＳＳおよび有効性判定基準ＣＮＤを、無効化する支援パターンＰＴＮ［ｂ］として、無効化テーブルＴＢＬ＿Ｉに登録する。
　以上の処理を実行した後、図７Ａ、７Ｂに示す方法に従い、支援パターン記憶部１０８に反映する。図７ＡとＢは、それぞれ異なる反映方法を記している。
　最初の登録方法について図７Ａを用いて説明する。まず、ステップＳ７０１にて、追加テーブルＴＢＬ＿Ａおよび無効化テーブルＴＢＬ＿Ｉの登録数が一定数以上であるかどうかを判定し、一定数以上であった場合にはステップＳ７０２を行う。そうでない場合には次の処理周期まで待機する。
　ステップＳ７０２では、追加テーブルＴＢＬ＿Ａの内容を新しい支援パターンとして支援パターン記憶部１０８に登録する。また、無効化テーブルＴＢＬ＿Ｉの内容を支援パターン記憶部１０８内から抽出し、無効化フラグを付与する。
　つぎに、異なる登録方法について、図７Ｂを用いて説明する。まず、ステップＳ７０３にて、追加テーブルＴＢＬ＿Ａおよび無効化テーブルＴＢＬ＿Ｉの登録数が一定数以上であるかどうかを判定し、一定数以上であった場合にはステップＳ７０４を行う。そうでない場合には次の処理周期まで待機する。
　ステップＳ７０４では、追加テーブルＴＢＬ＿Ａの内容を新しい支援パターンとして支援パターン記憶部１０８に登録する。つぎに、ステップＳ７０５にて、無効化テーブルＴＢＬ＿Ｉの内容を、無効化パターン記憶部１０９に記憶する。無効化パターン記憶部１０９は、支援パターン記憶部１０８とは別の記憶領域である。
　そして、ステップＳ７０６にて、支援パターン記憶部１０８内、および無効化パターン記憶部１０９内にて地図ＭＰの形状を用いたクラスタリングを実施する。クラスタリングの結果、支援パターン記憶部１０８内の類似したパターンのグループＰＴＧ［ｊ］が生成される。同様に、無効化パターン記憶部１０９内の類似したパターンのグループＰＴＩＧ［ｋ］が生成される。また、支援パターン記憶部１０８内のグループＰＴＧ［ｊ］および無効化パターン記憶部１０９内のグループＰＴＩＧ［ｋ］間の類似度についても算出しておく。
　ステップＳ７０７では、まず支援パターン記憶部１０８内のグループＰＴＧ［ｊ］のパターン数が一定数以上であるかどうかを判定する。一定数以上である場合は、ステップＳ７０８に移動する。一定数未満である場合は、ステップＳ７１０に移動する。
　ステップＳ７０８では、ステップＳ７０６にて算出された支援パターン記憶部１０８内のグループＰＴＧ［ｊ］と類似度が高い無効化パターン記憶部１０９内のグループＰＴＩＧ［ｋ］を参照し、そのパターン数が一定数以上であるかどうかを判定する。支援パターン記憶部１０８内のグループＰＴＧ［ｊ］との類似度が一定に満たない場合は、パターン数は０であるとする。その結果、一定数以上である場合は、ステップＳ７１０に移動する。一定数未満である場合は、ステップＳ７０９に移動する。
　ステップＳ７０９は、支援パターン記憶部１０８内のグループＰＴＧ［ｊ］のパターン数が一定数以上、かつ、対応する無効化パターン記憶部１０９内のグループＰＴＩＧ［ｋ］のパターン数が一定数未満である場合に実施される。支援パターン記憶部１０８内のグループＰＴＧ［ｊ］に属する支援パターンＰＴＮ［ｎ］の有効フラグＶを「有効」に設定する。
　ステップＳ７１０は、支援パターン記憶部１０８内のグループＰＴＧ［ｊ］のパターン数が一定数未満、もしくは、対応する無効化パターン記憶部１０９内のグループＰＴＩＧ［ｋ］のパターン数が一定数以上である場合に実施される。支援パターン記憶部１０８内のグループＰＴＧ［ｊ］に属する支援パターンＰＴＮ［ｎ］の有効フラグＶを「無効」に設定する。
　ここまで説明してきた実施形態１の具体的な例について、図８Ａ～８Ｆを用いて説明する。図８Ａは、自車１０が見通しの悪い交差点に出る際に、歩行者２０が急に飛び出してきて急ブレーキを踏んだ例である。急ブレーキを踏んだタイミングにおける地図ＭＰを図８Ｂのように支援パターンＰＴＮ［ｎ］として記憶する。そして、類似した交差点に差し掛かった際に、支援機能ＡＳＳとして警報を実施することができ、ドライバに注意を促すことができる。
　また、図８Ｃは、ドライバが狭路を走行する際に、急に速度が落ちた例である。走行路の速度をナビゲーションや外界認識センサの標識認識機能から取得することで、自車速と比較し、その速度が一定割合以下であることを検出し、地図ＭＰを図８Ｄのように記憶する。そして、類似した道路に進入する際に、支援機能ＡＳＳとして警報を実施することができ、ドライバに注意を促すことができる。
　また、図８Ｅは、ドライバが狭い交差点で旋回する際に、壁ぎりぎりを走行した例である。障害物との距離を検出し、距離が一定以下であれば障害物接近の警報を行うシステムの情報をドライバの操作情報として取得することにより、地図ＭＰを図８Ｆのように記憶する。そして、類似した道路に進入する際に、支援機能ＡＳＳとして、通常より早めに障害物接近警報を実施することにより、ドライバに早めの旋回操作を促すことができる。
　本実施形態の特徴は、次のようにまとめることもできる。
　運転支援装置は、少なくとも、メモリ（図１、支援パターン記憶部１０８）と、プロセッサ（ＣＰＵ）とを備える。メモリは、車両（自車１０）の周囲の地図を示す第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）と、第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）に対応する車両の運転支援の支援内容（支援機能ＡＳＳ）とを含む支援パターンＰＴＮを記憶する。
　プロセッサ（センサ情報取得部１０１）は、センサによってセンシングされた車両の周囲の物体の情報を示すセンサ情報を取得する。プロセッサ（周囲センサ地図取得部１０２）は、センサ情報に基づいて第２の周囲センサ地図（地図ＭＰ）を取得する。プロセッサ（地図類似性探索部１０３、支援指示部１０４）は、第２の周囲センサ地図（地図ＭＰ）が第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）と類似する場合、第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）の運転支援を行う。これにより、運転支援を要する場所と類似する場所を車両が走行する場合に運転支援を行うことができる。
　メモリは、運転支援を要する操作状態を示す操作情報（図５Ｂ、操作基準ＴＲＧ）と、操作情報（操作基準ＴＲＧ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）とを含むリスト（支援対象操作リストＬＳＴ）を記憶する。プロセッサ（支援判断部１０６、支援パターン更新部１０７）は、操作情報（操作基準ＴＲＧ）が示す操作状態が検出された場合、第２の周囲センサ地図（地図ＭＰ）と、操作情報（操作基準ＴＲＧ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）とのセットで、支援パターンＰＴＮを登録/更新する。これにより、運転支援を要する操作状態が検出されたことを契機として、第１の周囲センサ地図に支援内容が対応付けられる。
　操作情報（操作基準ＴＲＧ）が示す操作状態は、例えば、急ブレーキ操作が行われた状態である（図５Ｂ、優先度１の行）。操作情報（操作基準ＴＲＧ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）は、例えば、警報又は、減速もしくは加速抑制の制御である。これにより、急ブレーキ操作が検出されたことを契機として、第１の周囲センサ地図に支援内容が対応付けられる。そして、過去に急ブレーキ操作が検出された場所と類似する場所を車両が走行する場合に運転支援として警報又は、減速もしくは加速抑制の制御を行うことができる。
　また、操作情報（操作基準ＴＲＧ）が示す操作状態は、例えば、車両（自車１０）の走行速度が車両の走行位置における制限速度より遅い状態である（図５Ｂ、優先度２の行）。操作情報（操作基準ＴＲＧ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）は、例えば、警報又は、減速もしくは加速抑制の制御である。これにより、制限速度より遅い状態が検出されたことを契機として、第１の周囲センサ地図に支援内容が対応付けられる。そして、過去に制限速度より遅い状態が検出された場所（苦手なシーン）と類似する場所を車両が走行する場合に運転支援として警報（速度を落とす提案）又は、減速もしくは加速抑制の制御を行うことができる。
　さらに、操作情報（操作基準ＴＲＧ）が示す操作状態は、例えば、運転支援の頻度が所定値より高い状態である（図５Ｂ、優先度３の行）。操作情報（操作基準ＴＲＧ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）は、例えば、運転支援の機能を調整するパラメータの変更である。これにより、運転支援の頻度が所定値より高い状態が検出されたことを契機として、第１の周囲センサ地図に支援内容が対応付けられる。そして、過去に運転支援（例えば、障害物すれすれを走行することによる障害物接近警報）の頻度が高い状態が検出された場所と類似する場所を車両が走行する場合に運転支援として運転支援の機能を調整するパラメータの変更（例えば、障害物接近警報をより早く発するようにパラメータを変更）を行うことができる。
　本実施形態では、プロセッサ（図１、周囲センサ地図取得部１０２）は、センサ情報に基づいて第２の周囲センサ地図（地図ＭＰ）を生成する。これにより、例えば、道路の形状、障害物等に変更があった場合にも、必要な運転支援を行うことができる。
　プロセッサ（図１、支援パターン更新部１０７、地図類似性探索部１０３、支援指示部１０４）は、第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）をクラスタリングし（図７Ｂ、Ｓ７０６）、クラスタ内の第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）が一定数以上である場合（図７Ｂ、Ｓ７０７：ＹＥＳ）、クラスタ内の第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）の運転支援を行う。これにより、例えば、運転支援を要する場所の確度が向上する。
　本実施形態では、リスト（図５Ｂ、支援対象操作リストＬＳＴ）は、支援内容（支援機能ＡＳＳ）に対応する運転支援の有効／無効を判定する判定基準（有効性判定基準ＣＮＤ）を含む。プロセッサ（支援パターン更新部１０７）は、運転支援を行った支援内容（支援機能ＡＳＳ）に対応する判定基準（有効性判定基準ＣＮＤ）に基づいて運転支援の有効／無効を判定する（図６、Ｓ６０８）。
　プロセッサ（支援パターン更新部１０７、地図類似性探索部１０３、支援指示部１０４）は、クラスタ内の無効と判定された支援内容に対応する第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）が一定数未満である場合（図７Ｂ、Ｓ７０８：ＮＯ）、第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）の運転支援を行う。
　一方、プロセッサ（支援パターン更新部１０７、地図類似性探索部１０３、支援指示部１０４）は、クラスタ内の無効と判定された支援内容に対応する第１の周囲センサ地図が一定数以上である場合（図７Ｂ、Ｓ７０８：ＹＥＳ）、第１の周囲センサ地図に対応する支援内容の運転支援を行わない。これにより、運転者に有効な運転支援のみを行うことができる。
　以上説明したように、自車周囲で検出した物体の距離情報を用いた地図ＭＰを生成し、その地図と類似した支援パターンＰＴＮ［ｎ］との類似度に基づく運転支援を行うシステムであり、運転支援の実施要否はドライバの運転操作から判断し、条件を満たす運転操作が実施された際の地図ＭＰ、および、運転操作に対応する支援内容を支援パターンＰＴＮ［ｎ］として登録することで、ドライバの過去の経験に基づいて適切な運転支援を実施することが可能なシステムを提供可能である。
　＜実施形態２＞
　つぎに、本発明の車載用運転支援装置の実施形態２について、以下に図面を用いて説明する。
　図９は、実施形態２における運転支援装置２００の構成を示すブロック図である。なお、以下の説明では、上述の実施形態１における運転支援装置１００と異なる箇所のみ詳述し、同様の箇所には同一の番号を付してその詳細な説明を省略する。
　本実施形態において特徴的なことは、物標認識部２０１より得られる周囲障害物の情報も考慮する点と、環境情報取得部２０２より得られる時間、日付、方位の情報を考慮する点である。
　物標認識部２０１は、センサより得られる点群ＰＴ［ｃ］［ｐ］から、周囲の車両、二輪車、歩行者といった物標ＯＢＪ［ｍ］を認識する。物標ＯＢＪ［ｍ］は、データ構造として自車からの相対座標（Ｘ，Ｙ）、および物標の種類（車両、歩行者、二輪車）を有するものとする。
　本実施形態では、センサとしてカメラを用いているため、カメラのパターン認識の結果を取得し、車両、二輪車、歩行者として識別された点群を物標ＯＢＪ［ｍ］として認識する。図１０Ａ～１０Ｄは物標認識部２０１の処理内容（検出結果）の例である。図１０Ａのような環境において、図１０Ｂに示すように自車１０の周囲を認識するカメラを搭載している場合、図１０Ｃのようにカメラがパターン認識を行い、図１０Ｄのような物標ＯＢＪ［ｍ］を取得する。その結果、地図類似性探索部１０３のステップＳ４０４の類似度ＳＭＬの算出時に、周囲センサ地図の情報だけではなく、物標の情報を加味した処理が可能となる。
　環境情報取得部２０２は、年月日、時間、方位といった情報を取得する。これらの情報は、ナビゲーションなどの他の車載機器との通信や、車両外部との無線通信を通じて入手する。その結果、地図類似性探索部１０３のステップＳ４０４の類似度ＳＭＬの算出時に、周囲センサ地図の情報だけではなく、これらの情報を加味した処理が可能となる。
　この効果について、まず、物標を用いた効果について説明する。本実施形態では、支援パターンＰＴＮ［ｎ］に、物標ＯＢＪ［ｍ］のうち、自車に最も近い物標との位置関係ＰＯＳを含むものとする。位置関係ＰＯＳは、自車から見て正面、側面、後方の３値とし、地図類似性探索部１０３では、支援パターンＰＴＮ［ｎ］内の位置関係ＰＯＳと、検出された物標ＯＢＪ［ｌ］のうち最も近い物標との位置関係ＰＯＳを比較し、一致しない場合は０、一致する場合は１となる物標類似度ＳＭＬ＿Ｏを算出する。
　そして、周囲センサ地図との類似度ＳＭＬに、物標類似度ＳＭＬ＿Ｏを乗じたものを類似性ＳＭＬとして用いる。これにより、物標との位置関係が同様の場合に支援が実行されるようになる。
　図１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃを用いてその効果を説明する。図１１Ａは、狭路走行時に前方に歩行者が存在するシーンであり、歩行者が急に道路に寄ってきてドライバが急ブレーキを踏んだ例である。このとき、図１１Ｂに示すように、周囲の地形情報と共に物標との位置関係ＰＯＳも支援パターンＰＴＮ［ｎ］に記憶することにより、図１１Ｃのように地形は類似しているが前方に物標が存在しない場合には類似度が低くなるため、より適切な支援を実施することが可能となる。
　また、環境情報を用いた効果について説明する。本実施形態では、支援パターンＰＴＮ［ｎ］に、支援パターンを記憶した時間ＴＭを含むものとする。地図類似性探索部１０３では、支援パターンＰＴＮ［ｎ］内の時間ＴＭと、現在の時間ＴＭとの差が近いほど１．０、異なるほど０．０に近づくような時間類似度ＳＭＬ＿Ｔを算出する。そして、周囲センサ地図との類似度ＳＭＬに、時間類似度ＳＭＬ＿Ｔを乗じたものを類似性ＳＭＬとして用いる。これにより、支援パターンを登録したタイミングと近い時間帯の場合に支援が実行されるようになる。
　さらに、日付を用いることで、日の出日の入りの時間の特定が可能となり、単純に時間が近いかどうか、ではなく、運転者の視認性が低下すると言われている明け方や夕暮れの時間帯での支援や、夜間のみの支援といった機能が実現できる。
　支援パターンを記憶する際に、さらに日付ＤＴに日付を登録することにより、時間ＴＭとあわせてたとえば昼間・明け方・夕暮れ・夜間の４パターンに分類することができ、現在の日付ＤＴおよび時間ＴＭの昼間・明け方・夕暮れ・夜間の分類結果と一致する場合には１．０、一致しない場合には０．０となる類似度ＳＭＬ＿Ｓを決定する。
　そして、周囲センサ地図との類似度ＳＭＬに、日時類似度ＳＭＬ＿Ｓを乗じたものを類似性ＳＭＬとして用いる。これにより、支援パターンを登録したタイミングと近い時間帯の場合に支援が実行されるようになる。
　さらに加えて、自車の方位を用いることで、日付及び時間から推測される太陽の位置に対する自車の向きが考慮され、たとえば逆光になっている状況での支援の実現が可能となる。支援パターンを記憶する際に、さらに北を０とする方位ＤＲを登録することにより、日付ＤＴ、時間ＴＭと合わせて、たとえば支援パターン内の方位ＤＲと、現在の方位ＤＲの絶対差が小さいほど１．０に、大きいほど０．０となる方位類似度ＳＭＬ＿Ｄを算出する。
　また、支援パターン内の日付ＤＴと時間ＴＭから推測された太陽の高さおよび方位と、現在の日付ＤＴと時間ＴＭから推測された太陽の高さおよび方位の距離を算出し、その絶対差が小さいほど１．０に、大きいほど０．０となる太陽位置類似度ＳＭＬ＿Ｎを算出する。
　そして、周囲センサ地図との類似度ＳＭＬに、前述した方位類似度ＳＭＬ＿Ｄおよび太陽位置類似度ＳＭＬ＿Ｎを乗じたものを類似性ＳＭＬとして用いる。これにより、支援パターンを登録したタイミングと近い太陽の位置と自車の向きの場合に支援が実行されるようになる。
　さらに、天候情報を取得することで、天候も考慮した支援の実現が可能となる。同様に、支援パターン内に天候ＷＴを登録する。天候ＷＴは、例えば、晴れ、曇り、雨、雪、の４パターンとする。そして、支援パターン内の天候ＷＴと現在の天候ＷＴが一致する場合は１．０、そうでない場合には０．０となる天候類似度ＳＭＬ＿Ｗを算出する。
　そして、周囲センサ地図との類似度ＳＭＬに、天候類似度ＳＭＬ＿Ｗを乗じたものを類似性ＳＭＬとして用いる。これにより、支援パターンを登録したタイミングと近い天候の場合に支援が実行されるようになる。
　本実施形態の特徴は、次のようにまとめることもできる。
　プロセッサ（図９、環境情報取得部２０２）は、少なくとも時間を含む車両（自車１０）の周囲の環境を示す環境情報を取得する。プロセッサ（支援パターン更新部１０７）は、支援パターンＰＴＮを登録/更新する場合、環境情報を支援パターンに含める。プロセッサ（地図類似性探索部１０３、支援指示部１０４）は、第２の周囲センサ地図（地図ＭＰ）が第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）と類似し、かつ環境情報が示す環境が検出された場合、第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）の運転支援を行う。これにより、運転支援を要する場所と類似する場所を車両が走行する場合に、その環境に応じて運転支援を行うかどうかを決めることができる。
　環境情報は、例えば、車両（自車１０）の方位を示す方位情報を含む（図９）。これにより、例えば、日差しが眩しい（逆光となる）時間と方位に応じて、運転支援を行うかどうかを決めることができる。
　プロセッサ（図９、物標認識部２０１）は、センサ情報に基づいて車両（自車１０）の周囲の物標ＯＢＪを認識する。プロセッサ（支援パターン更新部１０７）は、支援パターンを登録/更新する場合、車両と物標との間の位置関係を示す位置関係情報を前記支援パターンに含める。プロセッサ（地図類似性探索部１０３、支援指示部１０４）は、第２の周囲センサ地図（地図ＭＰ）が第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）と類似し、かつ位置関係情報が示す位置関係が検出された場合、第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）の運転支援を行う。これにより、運転支援を要する場所と類似する場所を車両が走行する場合に、車両と物標との間の位置関係に応じて運転支援を行うかどうかを決めることができる。
　＜実施形態３＞
　つぎに、本発明の車載用運転支援装置の実施形態３について、以下に図面を用いて説明する。
　図１２は、実施形態３における運転支援装置３００の構成を示すブロック図である。なお、以下の説明では、上述の実施形態１における運転支援装置１００および実施形態２における運転支援装置２００と異なる箇所のみ詳述し、同様の箇所には同一の番号を付してその詳細な説明を省略する。
　本実施形態において特徴的なことは、運転手入力部３０１より得られるドライバの選択を考慮する点である。
　図１３Ａ、１３Ｂは、運転手入力部３０１の選択の結果を支援パターン記憶部１０８に登録する処理を説明するものである。運転支援装置３００内に事前パターン記憶部３０２を用意し、図１３Ａ、１３Ｂに示すようなテーブルを保存しておく。
　図１３Ｂに示すテーブル内には、支援パターンの情報として地図ＭＰ、物標との位置関係ＰＯＳ、時間ＴＭ、日付ＤＴ、方位ＤＲ等の登録に必要な情報が含まれ、図１３Ａに示すテーブル内には、これを言語化した苦手シーン名、および支援要否が含まれる。なお、図１３Ａ、１３Ｂの例では、「Ｎｏ」フィールドの値によって両テーブルのレコードがリンクされている。
　苦手シーン名および支援要否は、初回起動時、もしくは、自動車の設定画面（ディスプレイ）等から表示されるようになっており、さらに支援要否に関してはドライバからの入力により切り替えられるようにする。この選択の結果、支援パターン記憶部１０８に、事前パターン記憶部３０２の内容を登録する。
　また、支援パターン更新部１０７についても、運転手入力部３０１との連携を行う。図１４は支援パターン更新部１０７に運転手入力部３０１の入力を用いた場合の処理フローである。
　まず、ステップＳ１４０１にて、自車の運転が完了しているかどうかを判定する。運転が終了している場合にはステップＳ１４０２へ進む。運転中の場合は、次の処理周期まで待機する。
　つぎに、ステップＳ１４０２にて、追加テーブルＴＢＬ＿Ａおよび無効化テーブルＴＢＬ＿Ｉの登録数が一定数以上であるかどうかを判定し、一定数以上であった場合にはステップＳ１４０３を行う。そうでない場合には次の処理周期まで待機する。
　ステップＳ１４０３にて、追加テーブルＴＢＬ＿Ａおよび無効化テーブルＴＢＬ＿Ｉに登録されている支援パターンＰＴＮの言語化、もしくは可視化を行う。言語化は例えばパターンと言語の組み合わせを事前学習した機械学習による方法等を用いる。本実施形態では、可視化として支援パターンＰＴＮ内の地図ＭＰを表示するものとする。
　ステップＳ１４０４では、ステップＳ１４０３にて可視化した追加テーブルＴＢＬ＿Ａ上の支援パターンＰＴＮについて、運転手入力部３０１を用いて、ドライバがその支援を希望しているか否かの入力を指示する。
　入力の結果支援を希望している場合は、ステップＳ１４０５に進み、追加パターンを支援パターン記憶部１０８に登録する。希望しない場合は、次の追加テーブルＴＢＬ＿Ａ上の支援パターンＰＴＮについて、ステップＳ１４０４の処理を行う。追加テーブルＴＢＬ＿Ａ内の支援パターンＰＴＮに対してすべて処理が完了したら、ステップＳ１４０６へ進む。
　ステップＳ１４０６では、ステップＳ１４０３にて可視化した無効化テーブルＴＢＬ＿Ｉ上の支援パターンＰＴＮについて、運転手入力部３０１を用いて、ドライバがその支援の無効化を希望しているか否かの入力を指示する。
　入力の結果支援の無効化を希望している場合は、ステップＳ１４０７に進み、支援パターン記憶部１０８内の該当する支援パターンの有効フラグＶを無効に設定する、もしくは、無効化パターン記憶部１０９に登録する。希望しない場合は、次の無効化テーブルＴＢＬ＿Ｉ上の支援パターンＰＴＮについて、ステップＳ１４０６の処理を行う。無効化テーブルＴＢＬ＿Ｉ内の支援パターンＰＴＮに対してすべて処理が完了したら、処理を終了する。
　本実施形態の特徴は、次のようにまとめることもできる。
　運転支援装置３００（図１２）は、運転者の選択を入力として受け付ける入力部（運転手入力部３０１）を備える。メモリ（事前パターン記憶部３０２）は、第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）と、第１の周囲センサ地図（地図ＭＰ）に対応する車両（自車１０）の運転支援の支援内容（支援機能ＡＳＳ）とを含む事前支援パターンを記憶する。プロセッサ（支援パターン更新部１０７）は、運転者によって選択された事前支援パターンで、支援パターンを登録/更新する。これにより、運転者は必要な支援パターンを事前に登録することができる。
　また、プロセッサ（支援パターン更新部１０７）は、第２の周囲センサ地図（地図ＭＰ）と、操作情報に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）とのセットを運転者に提示し（図１４、Ｓ１４０２）、運転者に選択されたセットで、支援パターンを登録/更新する。これにより、運転者は提案されたセットから運転支援を要する場所（苦手シーン）を選択することができる。
　以上により、初回起動時、もしくは、自動で検出した支援パターンや無効化すべき支援パターンをドライバが選択することが可能となり、ドライバにとってより適切な支援を実施することが可能となる。
　＜実施形態４＞
　つぎに、本発明の車載用運転支援装置の実施形態４について、以下に図面を用いて説明する。
　図１５は、実施形態４における運転支援装置４００の構成を示すブロック図である。なお、以下の説明では、上述の実施形態１における運転支援装置１００、実施形態２における運転支援装置２００、実施形態３における運転支援装置３００と異なる箇所のみ詳述し、同様の箇所には同一の番号を付してその詳細な説明を省略する。
　本実施形態において特徴的なことは、センサ地図記憶部４０３を有し、センサ地図記憶部内のセンサ地図における位置を推定する地図内位置推定部４０１、およびセンサ地図内の推定位置における周囲センサ地図の抽出を行う周囲センサ地図取得部４０２を有することである。
　センサ地図記憶部４０３は、周囲センサ地図ＭＰの生成を様々な場所で実施しつなぎ合わせたセンサ地図ＭＰ＿Ｇを記憶する領域である。つなぎ合わせには、自車の絶対位置を取得するＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）と、自車の相対位置を算出するデッドレコニングなどの方法を組み合わせて結合する。センサ情報取得部１０１で取得したセンサ情報から、ＳＬＡＭ等の技術を用いてつなぎ合わせてもよい。
　この結果、センサ地図ＭＰ＿Ｇは位置情報と紐づけられて記憶される。本実施形態においては、センサ地図ＭＰ＿Ｇは、自車が過去に走行した際に生成した周囲センサ地図ＭＰをつなぎ合わせて生成したものを記憶する。この場合は、普段利用する道路についてあらかじめ地図が生成されるため、普段使いのシチュエーションにおいて、運転支援を行うことができる。また、初期段階で主要な環境のセンサ地図を記憶しておいても良いし、通信により外部から取得してもよい。この場合は、初めて走行する場所においても運転支援が可能となる。
　地図内位置推定部４０１は、自車の位置情報を取得し、センサ地図ＭＰ＿Ｇ内における自車の位置ＬＣＬを推定する。自車の位置情報は、自車の絶対位置を取得するＧＮＳＳと、自車の相対位置を算出するデッドレコニングなどの方法を組み合わせて行う。
　ＧＮＳＳはセンサ地図ＭＰ＿Ｇ内における絶対位置を取得可能であるが処理周期が遅く、また、電波状況が悪い場合には十分な精度で取得できない。そのため、比較的高周期で処理が可能なデッドレコニングを併用し、ＧＮＳＳ受信周期の間や、電波状況が悪い場合は、最後に受信したＧＮＳＳの位置から、デッドレコニングによる相対位置算出を行い、センサ地図ＭＰ＿Ｇ上での位置を推定する。もしくは、センサ情報取得部１０１から取得したセンサ情報を用いて暫定の周囲センサ地図ＭＰ＿Ｔを生成し、暫定の周囲センサ地図ＭＰ＿Ｔとセンサ地図ＭＰ＿Ｇ上でのマップマッチングにより推定することも可能である。
　周囲センサ地図取得部４０２は、自車の位置ＬＣＬと、センサ地図ＭＰ＿Ｇから、自車位置ＬＣＬ周辺のセンサ地図ＭＰ＿Ｇを抽出し、周囲センサ地図ＭＰとする。周囲センサ地図ＭＰは、自車位置ＬＣＬ付近から切り出したセンサ地図ＭＰ＿Ｇをそのまま周辺センサ地図ＭＰとしても良いが、暫定の周囲センサ地図ＭＰ＿Ｔと、自車位置ＬＣＬ付近から切り出したセンサ地図ＭＰ＿Ｇを統合し、近傍は周囲センサ地図ＭＰ＿Ｔを利用し、周囲センサ地図ＭＰ＿Ｔのセンシング範囲外についてはセンサ地図ＭＰ＿Ｇから切り出した情報を用いることが好ましい。
　図１６Ａ、１６Ｂ、１６Ｃは、周囲センサ地図取得部４０２の効果を説明する模式図である。図１６Ａに示すように、自車周囲に二輪車２２や車両２１が存在する場合、センサ情報取得部１０１から取得したセンサ情報を用いて生成した暫定の周囲センサ地図ＭＰ＿Ｔは図１６Ｂに示すように、物標によりセンシング範囲が限られてしまい、二輪車２２や車両２１の奥の地形情報が得られない。なお、図１６Ｂの点線の円又は楕円は物標による死角を示す。
　しかし、本実施形態に示す周囲センサ地図取得部４０２の処理を行うことにより、二輪車２２や車両２１によりセンシング範囲が限られていたとしても、図１６Ｃに示すように周囲の地形情報が取得可能となる。
　以上、センサ地図記憶部４０３を用いることにより、センサ情報取得部１０１から取得したセンサ情報を用いて生成した暫定の周囲センサ地図ＭＰ＿Ｔよりも広い範囲の地図を用いることができる。
　また、センサ地図記憶部４０３上に、過去に走行した走行路であれば自車の走行経路ＰＴＨを持つことが可能であり、走行経路ＰＴＨを利用することでより適切な運転支援が可能となる。図１７Ａ～１７Ｄはその内容を説明するための模式図である。走行経路ＰＴＨは、たとえばナビゲーション等から取得し、周囲センサ地図ＭＰ＿Ｇ上に重ねて用いても良い。
　図１７Ａは、見通しの悪い交差点を通過するシーンである。このような交差点から自車が左折しようとする際にドライバが急ブレーキを踏んだ場合、その周囲センサ地図ＭＰ等が支援パターン記憶部１０８に図１７Ｂのように記憶される。
　そして、類似した環境を走行する際に、センサ地図ＭＰ＿Ｇ上で自車の走行経路ＰＴＨを持つことにより、見通しの悪い交差点を通過するシーンにおいて、実施形態１や２で示したような警報だけではなく、交差点の手前でいったん停車する、その近辺では発進の際の加速を抑制する、といった支援が可能となる。
　また、図１７Ｃは、狭路を通過するシーンである。このような狭路を直進する際にドライバが制限速度より十分低い速度で走行した場合、その周囲センサ地図ＭＰ等が支援パターン記憶部１０８に図１７Ｄのように記憶される。
　そして、類似した環境を走行する際に、センサ地図ＭＰ＿Ｇ上で自車の走行経路ＰＴＨを持つことにより、このような狭路において、実施形態１や２で示したような警報だけではなく、まっすぐ走る走行経路から逸脱した場合にステアリングの反力を生成させる、その近辺では発進の際の加速を抑制する、といった支援（車両制御）が可能となる。
　また、図１８Ａは、狭路を旋回するシーンである。このような狭路で旋回する際にドライバが壁ギリギリを通過した場合や、旋回の途中でこのままでは旋回ができないと判断しバックギアに切り替えた場合に、その周囲センサ地図ＭＰ等が支援パターン記憶部１０８に図１８Ｂのように記憶される。そして、類似した環境を走行する際に、センサ地図ＭＰ＿Ｇ上で自車の走行経路ＰＴＨを持つことにより、このような狭路での旋回において、実施形態１や２で示したような警報だけではなく、旋回を開始すべき位置からステアリングを動かす、その近辺では発進の際の加速を抑制する、といった支援が可能となる。
　また、図１８Ｃは、交差点を右折するシーンである。対向車が存在し対向車線の見通しが悪い場合に対向車の陰から二輪車等が飛び出して急ブレーキを踏んでしまった場合に、その周囲センサ地図ＭＰおよび物標との位置関係ＰＯＳ等が支援パターン記憶部１０８に図１８Ｄのように記憶される。
　そして、類似した環境を走行する際に、センサ地図ＭＰ＿Ｇ上で自車の走行経路ＰＴＨを持つことにより、交差点での右折において、ドライバの視点よりも早いタイミングで対向車線の車両や二輪車を見ることができるセンサ情報を駆使して、接近状態に応じた警報、加速抑制、制動などを実施することができる。
　本実施形態の特徴は、次のようにまとめることもできる。
　メモリ（図１５、センサ地図記憶部４０３）は、複数の第２の周囲センサ地図（地図ＭＰ）をつなぎ合わせたセンサ地図ＭＰ＿Ｇを記憶する。プロセッサ（地図内位置推定部４０１）は、センサ情報に基づいてセンサ地図ＭＰ＿Ｇにおける車両（自車１０）の位置ＬＣＬを推定する。プロセッサ（周囲センサ地図取得部４０２）は、推定された車両の位置ＬＣＬにおけるセンサ地図ＭＰ＿Ｇから、第２の周囲センサ地図（地図ＭＰ）を取得する。これにより、例えば、過去に走行した場所の第２の周囲センサ地図（地図ＭＰ）を活用することができる。また、センサ地図ＭＰ＿Ｇにおける車両（自車１０）の位置ＬＣＬから自車の走行経路ＰＴＨを取得することができる。
　操作情報（操作基準ＴＲＧ）が示す操作状態は、例えば、車両（自車１０）の旋回中に後退操作が行われた状態である（図１８Ａ）。操作情報（操作基準ＴＲＧ）に対応する支援内容（支援機能ＡＳＳ）は、例えば、車両の旋回の制御である。これにより、車両の旋回中に後退操作が行われた状態が検出されたことを契機として、第１の周囲センサ地図に支援内容が対応付けられる。そして、旋回中に後退操作が行われた場所と類似する場所を車両が走行する場合に運転支援として車両の旋回の制御を行うことができる。
　以上説明したように、センサ地図記憶部４０３を有し、センサ地図ＭＰ＿Ｇを用いることにより、自車の走行経路ＰＴＨが参照できるため、走行経路ＰＴＨを用いた停車支援、操舵支援といった支援が可能となる。
　＜実施形態５＞
　つぎに、本発明の車載用運転支援装置の実施形態５について、以下に図面を用いて説明する。
　図１９は、実施形態５における運転支援装置５００の構成を示すブロック図である。なお、以下の説明では、上述の実施形態１における運転支援装置１００、実施形態２における運転支援装置２００、実施形態３における運転支援装置３００、実施形態４における運転支援装置４００と異なる箇所のみ詳述し、同様の箇所には同一の番号を付してその詳細な説明を省略する。
　本実施形態において特徴的なことは、支援パターン記憶部１０８内のパターンとの類似度を、あらかじめセンサ地図記憶部４０３内のセンサ地図ＭＰ＿Ｇにて算出・登録しておき、支援内容取得部５０１は、自車位置ＬＣＬに基づきセンサ地図ＭＰ＿Ｇから支援内容を直接参照し、支援指示部１０４へ通知を行う。
　これにより、支援パターンＰＴＮに該当する場所をあらかじめセンサ地図記憶部４０３内のセンサ地図ＭＰ＿Ｇに登録しておくことにより、自車走行中の地図類似性探索部の処理を省略でき、処理負荷の低減が可能である。
　以上のような支援において、警報は、単純な音による警報に限らず、ＬＥＤを用いた照明による警報、車両内のモニタへの表示、さらには、車両に搭載されたセンサがカメラであった場合にはカメラ映像をモニタに表示する、等の方法が含まれる。
　なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、上記の各構成、機能等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記録装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。
　なお、本発明の実施形態は、以下の態様であってもよい。
　（1）．自車周囲に搭載された外界認識センサから情報を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報に基づき自車周囲のセンサ地図を取得する周囲センサ地図取得部と、運転支援制御を実施すべきセンサ地図の形状と、前記センサ地図形状に対応する支援内容とを含む支援パターンを記憶する支援パターン記憶部と、取得した前記センサ地図と、登録された前記支援パターンの類似度を算出する地図類似性探索部とを備え、前記地図類似性探索部において、前記センサ地図が運転支援制御を実施すべき前記センサ地図形状と類似度が高く、前記運転支援制御を実施すべき箇所であると判断されたとき、前記センサ地図と類似度の高い前記センサ地図形状に対応する支援内容の運転支援を実行するように指示する支援指示部と、を有する運転支援装置。
　（2）．（1）に記載の運転支援装置において、運転者の運転操作情報を取得する運転操作情報取得部と、前記運転操作情報と前記センサ地図に基づき運転支援要否を判断する支援判断部とをさらに有し、前記支援判断部が支援要と判断した場合には、該当のセンサ地図形状を運転支援すべき状況であるとして、前記センサ地図形状と支援内容をセットで、前記支援パターン記憶部へ登録/更新する支援パターン更新部とを有する運転支援装置。
　（3）．（2）に記載の運転支援装置であって、前記周囲センサ地図取得部は、前記外界認識センサが取得したセンサ情報に基づいて前記自車周囲のセンサ地図を生成することを特徴とする運転支援装置。
　（4）．（2）に記載の運転支援装置は、前記センサ地図を記憶するセンサ地図記憶部と、前記センサ情報に基づきセンサ地図内での自車位置を推定する地図内位置推定部とを有し、周囲センサ地図取得部は、前記地図内の自車推定位置に基づいて前記センサ地図記憶部に記憶された地図から自車周囲のセンサ地図を取得することを特徴とする運転支援装置。
　（5）．（2）に記載の運転支援装置であって、少なくとも時間を含む環境情報を取得する環境情報取得部をさらに有し、前記支援パターンに前記環境情報を加えて、前記支援パターン記憶部へ登録することを特徴とする運転支援装置。
　（6）．（2）に記載の運転支援装置であって、自車の方位情報を取得する方位情報取得部をさらに有し、前記支援パターンに前記方位情報を加えて、前記支援パターン記憶部へ登録することを特徴とする運転支援装置。
　（7）．（2）に記載の運転支援装置であって、前記センサ情報に基づき自車周囲の動的な物体情報から構成される物標の相互の位置関係及び、前記物標と前記自車との位置関係を認識する物標認識部を有し、前記支援パターンに前記物標の位置関係情報を加えて、前記支援パターン記憶部へ登録することを特徴とする運転支援装置。
　（8）．（3）に記載の運転支援装置であって、前記支援パターン更新部は、前記支援判断部が、前記操作情報取得部の入力に基づき急ブレーキ操作を検出したとき、該当のセンサ地図形状に対応させる形で警報を運転支援として登録・更新することを特徴とする運転支援装置。
　（9）．（3）に記載の運転支援装置であって、前記支援パターン更新部は、前記支援判断部が自車走行位置における制限速度情報を取得し、前記操作情報取得部より取得した前記自車の走行速度が前記制限速度より遅いことを検出したとき、該当のセンサ地図形状に対応させる形で警報を運転支援として登録・更新することを特徴とする運転支援装置。
　（10）．（3）に記載の運転支援装置であって、前記支援パターン更新部は、前記支援判断部が前記操作情報取得部より取得した情報に基づき前記自車が備える運転支援機能の動作頻度が高いことを検出したとき、該当のセンサ地図形状に対応させる形で、前記自車に備える運転支援機能のパラメータ調整することを運転支援として登録・更新する運転支援装置。
　（11）．（4）に記載の運転支援装置であって、前記支援パターン更新部は、前記支援判断部が、前記操作情報取得部の入力に基づき急ブレーキ操作を検出したとき、該当のセンサ地図形状に対応させる形で、警報、減速支援もしくは加速抑制の制御を運転支援として登録・更新することを特徴とする運転支援装置。
　（12）．（4）に記載の運転支援装置であって、前記支援パターン更新部は、前記支援判断部が、自車走行位置における制限速度情報を取得し、前記操作情報取得部より取得した速度が前記制限速度より遅いことを検出し、該当のセンサ地図形状に対応させる形で、警報、減速支援もしくは加速抑制の制御を運転支援として登録・更新することを特徴とする運転支援装置。
　（13）．（4）に記載の運転支援装置であって、前記支援パターン前記支援判断部が、前記操作情報取得部より旋回中の後退操作を検出し、該当のセンサ地図形状に対応させる形で、旋回支援制御を運転支援として登録・更新することを特徴とする運転支援装置。
　（14）．（2）に記載の運転支援装置であって、支援パターン更新部は、前記支援パターン内のセンサ地図形状をパターン類似度に基づき分類し、前記分類の結果、類似したセンサ地図形状が一定数以上集まっている支援パターンについてのみ、前記地図類似性探索部の探索対象とする運転支援装置。
　（15）．（14）に記載の運転支援装置であって、支援パターン更新部は、前記支援指示部にて指示された運転支援の有効性を観測し、前記分類の結果類似したセンサ地図形状が一定数以上集まっている支援パターンのうち無効な支援パターンが一定割合より多い支援パターンは、前記地図類似性探索部の探索対象としないことを特徴とする運転支援装置。
　（16）．（2）に記載の運転支援装置であって、前記運転者が入力する入力部を備え、支援パターン記憶部は、前記運転者からの入力に基づいて、事前に記憶されているセンサ地図形状と支援内容を前記支援パターン記憶部へ登録することを特徴とする運転支援装置。
　（17）．（2）に記載の運転支援装置であって、前記運転者が入力する入力部を備え、支援が必要であるとシステムが判定した前記センサ地図形状および前記支援内容を運転者へ提示し、前記運転者が支援希望を前記入力部へ入力したとき、該当のセンサ地図形状を前記地図類似性探索部の探索対象とすることを特徴とする運転支援装置。
　（1）～（17）によれば、ドライバが運転支援を必要としている状況を自動で検出し、その状況を周囲の地形や障害物の情報を記憶することで、類似した状況において適切な運転支援を実施することが可能となる。
１００…運転支援装置
１０１…センサ情報取得部
１０２…周囲センサ地図取得部
１０３…地図類似性探索部
１０４…支援指示部
１０５…操作情報取得部
１０６…支援判断部
１０７…支援パターン更新部
１０８…支援パターン記憶部
１０９…無効化パターン記憶部
２００…運転支援装置
２０１…物標認識部
２０２…環境情報取得部
３００…運転支援装置
３０１…運転手入力部
３０２…事前パターン記憶部
４００…運転支援装置
４０１…地図内位置推定部
４０２…周囲センサ地図取得部
４０３…センサ地図記憶部
４０６…センサ地図記憶部
５００…運転支援装置
５０１…支援内容取得部

Claims (15)

  1. 　車両の周囲の地図を示す第１の周囲センサ地図と、前記第１の周囲センサ地図に対応する前記車両の運転支援の支援内容とを含む支援パターンを記憶するメモリと、
    　センサによってセンシングされた車両の周囲の物体の情報を示すセンサ情報を取得し、
    　前記センサ情報に基づいて第２の周囲センサ地図を取得し、
    　前記第２の周囲センサ地図が前記第１の周囲センサ地図と類似する場合、前記第１の周囲センサ地図に対応する前記支援内容の運転支援を行うプロセッサと、
    　を備える運転支援装置。
  2. 　請求項１に記載の運転支援装置であって、
    　前記メモリは、
    　運転支援を要する操作状態を示す操作情報と、前記操作情報に対応する前記支援内容とを含むリストを記憶し、
    　前記プロセッサは、
    　前記操作情報が示す前記操作状態が検出された場合、前記第２の周囲センサ地図と、前記操作情報に対応する前記支援内容とのセットで、前記支援パターンを登録/更新する
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  3. 　請求項２に記載の運転支援装置であって、
    　前記プロセッサは、
    　前記センサ情報に基づいて前記第２の周囲センサ地図を生成する
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  4. 　請求項２に記載の運転支援装置であって、
    　前記メモリは、
    　複数の前記第２の周囲センサ地図をつなぎ合わせたセンサ地図を記憶し、
    　前記プロセッサは、
    　前記センサ情報に基づいて前記センサ地図における前記車両の位置を推定し、
    　推定された前記車両の位置における前記センサ地図から、前記第２の周囲センサ地図を取得する
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  5. 　請求項２に記載の運転支援装置であって、
    　前記プロセッサは、
    　少なくとも時間を含む前記車両の周囲の環境を示す環境情報を取得し、
    　前記支援パターンを登録/更新する場合、前記環境情報を前記支援パターンに含め、
    　前記第２の周囲センサ地図が前記第１の周囲センサ地図と類似し、かつ前記環境情報が示す環境が検出された場合、前記第１の周囲センサ地図に対応する前記支援内容の運転支援を行う
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  6. 　請求項５に記載の運転支援装置であって、
    　前記環境情報は、
    　前記車両の方位を示す方位情報を含む
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  7. 　請求項２に記載の運転支援装置であって、
    　前記プロセッサは、
    　前記センサ情報に基づいて前記車両の周囲の物標を認識し、
    　前記支援パターンを登録/更新する場合、前記車両と前記物標との間の位置関係を示す位置関係情報を前記支援パターンに含め、
    　前記第２の周囲センサ地図が前記第１の周囲センサ地図と類似し、かつ前記位置関係情報が示す位置関係が検出された場合、前記第１の周囲センサ地図に対応する前記支援内容の運転支援を行う
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  8. 　請求項３に記載の運転支援装置であって、
    　前記操作情報が示す操作状態は、急ブレーキ操作が行われた状態であり、
    　前記操作情報に対応する前記支援内容は、警報又は、減速もしくは加速抑制の制御である
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  9. 　請求項３に記載の運転支援装置であって、
    　前記操作情報が示す操作状態は、前記車両の走行速度が前記車両の走行位置における制限速度より遅い状態であり、
    　前記操作情報に対応する前記支援内容は、警報又は、減速もしくは加速抑制の制御である
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  10. 　請求項３に記載の運転支援装置であって、
    　前記操作情報が示す操作状態は、前記運転支援の頻度が所定値より高い状態であり、
    　前記操作情報に対応する前記支援内容は、前記運転支援の機能を調整するパラメータの変更である
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  11. 　請求項４に記載の運転支援装置であって、
    　前記操作情報が示す操作状態は、前記車両の旋回中に後退操作が行われた状態であり、
    　前記操作情報に対応する前記支援内容は、前記車両の旋回の制御である
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  12. 　請求項２に記載の運転支援装置であって、
    　前記プロセッサは、
    　前記第１の周囲センサ地図をクラスタリングし、
    　クラスタ内の前記第１の周囲センサ地図が一定数以上である場合、前記クラスタ内の前記第１の周囲センサ地図に対応する前記支援内容の運転支援を行う
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  13. 　請求項１２に記載の運転支援装置であって、
    　前記リストは、前記支援内容に対応する前記運転支援の有効／無効を判定する判定基準を含み、
    　前記プロセッサは、
    　前記運転支援を行った前記支援内容に対応する判定基準に基づいて前記運転支援の有効／無効を判定し、
    　前記クラスタ内の無効と判定された前記支援内容に対応する前記第１の周囲センサ地図が一定数未満である場合、前記第１の周囲センサ地図に対応する前記支援内容の運転支援を行い、
    　前記クラスタ内の無効と判定された前記支援内容に対応する前記第１の周囲センサ地図が一定数以上である場合、前記第１の周囲センサ地図に対応する前記支援内容の運転支援を行わない
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  14. 　請求項２に記載の運転支援装置であって、
    　運転者の選択を入力として受け付ける入力部を備え、
    　前記メモリは、
    　前記第１の周囲センサ地図と、前記第１の周囲センサ地図に対応する前記車両の運転支援の支援内容とを含む事前支援パターンを記憶し、
    　前記プロセッサは、
    　前記運転者によって選択された前記事前支援パターンで、前記支援パターンを登録/更新する
    　ことを特徴とする運転支援装置。
  15. 　請求項２に記載の運転支援装置であって、
    　運転者の選択を入力として受け付ける入力部を備え、
    　前記プロセッサは、
    　前記第２の周囲センサ地図と、前記操作情報に対応する前記支援内容との前記セットを運転者に提示し、
    　前記運転者に選択された前記セットで、前記支援パターンを登録/更新する
    　ことを特徴とする運転支援装置。
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