(57)【要約】      （修正有）【課題】ドライバの運転操作により変化する運転操作量を精度よく予測する。【解決手段】操作量予測モデル（モデル）生成装置は、車両前方の道路の所定区間について、第１予測特徴量及び第２予測特徴量を推定する予測特徴量推定部と、特徴量平面において第１及び第２予測特徴量によって特定される特徴量予測点が属するモデルを選択予測モデルとして選択する予測モデル選択部と、選択予測モデルを用いて算出される車両が上記所定区間を通過するときの運転操作量の予測値と、車両が上記所定区間を通過したときの運転操作量の実測値とから乖離値を算出し、モデルの予測精度の高低を判定する予測精度判定部と、予測精度が高い場合に選択予測モデルに対応する特徴量代表点が特徴量予測点に近づくように当該特徴量代表点を更新し、予測精度が低い場合に特徴量予測点を特徴量代表点として追加することでモデルを新たに生成する予測モデル生成部を備える。【選択図】図９
2020104822.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、且つ、それぞれが前記車両のドライバの運転操作により変化する運転操作量の予測値を算出するために選択使用される複数の操作量予測モデルを生成する、操作量予測モデル生成装置であって、
前記操作量予測モデルのそれぞれは、前記車両が走行する道路の特徴を表す第１特徴量と前記車両が前記道路を走行する際の車両状態を表す第２特徴量とによって規定される特徴量平面を当該特徴量平面に配置される複数の特徴量代表点を基準点として分割することにより形成される複数の領域の範囲のそれぞれに対応付けられ、且つ、前記予測値を算出する際に前記操作量予測モデルのそれぞれに対して個別に設定された予測用パラメータを利用するように構成され、
前記操作量予測モデル生成装置は、
前記車両の前方の道路の所定区間についての前記第１特徴量を第１予測特徴量として推定し且つ当該道路の所定区間についての前記第２特徴量を第２予測特徴量として推定する予測特徴量推定部と、
前記複数の操作量予測モデルのうちから、前記特徴量平面において前記第１予測特徴量及び前記第２予測特徴量によって特定される特徴量予測点が属する前記複数の領域の範囲の一つに対応付けられているモデルを選択予測モデルとして選択する予測モデル選択部と、
前記選択予測モデルを用いて前記車両が前記前方の道路の所定区間を通過するときの前記予測値を算出し、前記算出された予測値と、前記車両が前記前方の道路の所定区間を通過したときの前記運転操作量の実測値と、の乖離の程度を示す乖離値を算出し、前記算出された乖離値が前記選択予測モデルの予測精度が良好である場合に満足する精度判定用条件を満たすか否かを判定する予測精度判定部と、
前記精度判定用条件が満たされると判定された場合、前記選択予測モデルに対応する前記特徴量代表点が前記特徴量予測点に近づくように当該特徴量代表点を更新することにより、前記複数の操作量予測モデルのそれぞれが対応する前記特徴量平面における前記領域の範囲を変更し、且つ、
前記精度判定用条件が満たされないと判定された場合、前記車両が前記前方の道路の所定区間を通過したときの前記運転操作量の実測値に基づいて前記予測用パラメータを新たに算出し且つ前記特徴量予測点を前記特徴量代表点として追加することにより、前記特徴量平面を前記追加された特徴量代表点を含む前記複数の特徴量代表点を基準点として分割し直すことにより形成される複数の領域の範囲のうち当該追加された特徴量代表点を含む範囲に対応し且つ前記新たに算出された前記予測用パラメータが設定された操作量予測モデル、を新たに生成する、
予測モデル生成部と、
を備えた操作量予測モデル生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の操作量予測モデル生成装置であって、
前記複数の操作量予測モデルのうち、少なくとも前記予測モデル選択部によって前記選択予測モデルとして選択される頻度が最も低い低頻度選択モデルについての前記特徴量代表点を前記基準点として機能しないように消去することにより、前記低頻度選択モデルを消去する予測モデル消去部を更に備える、
操作量予測モデル生成装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の操作量予測モデル生成装置であって、
前記第１特徴量として前記車両が走行するカーブした道路の曲率半径を採用し、前記第２特徴量として前記車両が前記カーブした道路を走行する場合における速度の平均値である平均車速を採用している、
操作量予測モデル生成装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の操作量予測モデル生成装置であって、
前記特徴量平面の前記特徴量代表点を基準点とする分割をボロノイ分割により行う、
操作量予測モデル生成装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４の何れか一項に記載の操作量予測モデル生成装置において、
前記予測モデル生成部は、
前記精度判定用条件が満たされると判定された場合、前記車両の総走行距離が短いほど前記特徴量代表点が前記特徴量予測点により近づくように、前記特徴量代表点を更新するように構成された、
操作量予測モデル生成装置。
【請求項６】
それぞれが車両のドライバの運転操作により変化する運転操作量の予測値を算出するために選択使用される複数の操作量予測モデルを生成する操作量予測モデル生成方法であって、
前記操作量予測モデルのそれぞれは、前記車両が走行する道路の特徴を表す第１特徴量と前記車両が前記道路を走行する際の車両状態を表す第２特徴量とによって規定される特徴量平面を当該特徴量平面に配置される複数の特徴量代表点を基準点として分割することにより形成される複数の領域の範囲のそれぞれに対応付けられ、且つ、前記予測値を算出する際に前記操作量予測モデルのそれぞれに対して個別に設定された予測用パラメータを利用するように構成され、
前記操作量予測モデル生成方法は、
前記車両の前方の道路の所定区間についての前記第１特徴量を第１予測特徴量として推定し且つ当該道路の所定区間についての前記第２特徴量を第２予測特徴量として推定する予測特徴量推定工程と、
前記複数の操作量予測モデルのうちから、前記特徴量平面において前記第１予測特徴量及び前記第２予測特徴量によって特定される特徴量予測点が属する前記複数の領域の範囲の一つに対応付けられているモデルを選択予測モデルとして選択する予測モデル選択工程と、
前記選択予測モデルを用いて前記車両が前記前方の道路の所定区間を通過するときの前記予測値を算出し、前記算出された予測値と、前記車両が前記前方の道路の所定区間を通過したときの前記運転操作量の実測値と、の乖離の程度を示す乖離値を算出し、前記算出された乖離値が前記選択予測モデルの予測精度が良好である場合に満足する精度判定用条件を満たすか否かを判定する予測精度判定工程と、
前記精度判定用条件が満たされると判定された場合、前記選択予測モデルに対応する前記特徴量代表点が前記特徴量予測点に近づくように当該特徴量代表点を更新することにより、前記複数の操作量予測モデルのそれぞれが対応する前記特徴量平面における前記領域の範囲を変更し、且つ、
前記精度判定用条件が満たされないと判定された場合、前記車両が前記前方の道路の所定区間を通過したときの前記運転操作量の実測値に基づいて前記予測用パラメータを新たに算出し且つ前記特徴量予測点を前記特徴量代表点として追加することにより、前記特徴量平面を前記追加された特徴量代表点を含む前記複数の特徴量代表点を基準点として分割し直すことにより形成される複数の領域の範囲のうち当該追加された特徴量代表点を含む範囲に対応し且つ前記新たに算出された前記予測用パラメータが設定された操作量予測モデル、を新たに生成する、
予測モデル生成工程と、
を備えた操作量予測モデル生成方法。
【請求項７】
車両の運転支援装置であって、
請求項１乃至請求項５の何れか一項に記載された操作量予測モデル生成装置と、
前記ドライバによる運転操作がなされる運転操作子にアシスト力を付与するアシスト力付与装置と、
前記操作量予測モデル生成装置が前記選択予測モデルを用いて算出した前記運転操作量の予測値と、前記運転操作量の実測値と、に基づいて、前記予測値と前記実測値との差分の大きさを低減させるために必要な目標アシスト力を算出し、前記目標アシスト力と等しいアシスト力が前記運転操作子に付与されるように前記アシスト力付与装置を制御するアシスト力制御装置と、
を備える、
運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、操作量予測モデル生成装置、操作量予測モデル生成方法、及び、当該生成装置が搭載された運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ドライバの運転操作を支援する制御として、プリクラッシュブレーキ制御を始めとする種々の運転支援制御が知られている。プリクラッシュブレーキ制御は、車両と衝突する可能性が高い物標が存在する場合に、当該車両に自動的に制動力を発生させる制御である。このような運転支援制御が実行されている場合、当該制御に基く車両の運転がドライバの運転操作による車両の運転よりも優先される。即ち、このようなシステムは、運転支援制御を実行している期間において運転操作の主権を有する。
【０００３】
近年、このような、システムが運転操作の主権を有するタイプの運転支援制御に加え、ドライバが運転操作の主権を有するタイプの運転支援制御である力覚制御の開発が進められている（特許文献１参照）。力覚制御では、ドライバの運転操作により変化する運転操作量を予測し、「予測された運転操作量とドライバの運転操作に基づく実際の運転操作量」との差分に応じたアシスト力を車両に付与することによりドライバの運転操作を支援する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−６３４３０号公報
【発明の概要】
【０００５】
力覚制御において車両に適切なアシスト力を付与するためには、運転操作量を精度よく予測することが必要とされる。運転操作量の予測には、種々の公知の操作量予測モデルが用いられる。操作量予測モデルには、運転操作量を予測するためのパラメータ（予測用パラメータ）が設定されており、運転操作量は、当該予測用パラメータを用いて算出される。このため、運転操作量を精度よく予測するためには、ドライバの運転傾向、道路の特徴（例えば、カーブした道路の曲率半径）、及び、車両状態（例えば、車速）等の要素を考慮した予測用パラメータが設定された操作量予測モデルを用いることが望ましい。
【０００６】
従来の力覚制御では、予測用パラメータはこのような要素を考慮せずに設定されていた。このため、そのような予測用パラメータが設定された操作量予測モデルを用いて運転操作量を予測する場合、道路の特徴及び車両状態によっては運転操作量を精度よく予測できない可能性があった。
【０００７】
本発明は、上述した問題に対処するためになされたものである。即ち、本発明の目的の一つは、道路の特徴及び車両状態がそれぞれどのような特徴及び状態であっても、ドライバの運転操作により変化する運転操作量を精度よく予測することが可能な技術を提供することにある。
【０００８】
本発明による操作量予測モデル生成装置（以下、「第１発明装置」とも称する。）は、車両（１００）に搭載され、且つ、それぞれが前記車両（１００）のドライバの運転操作により変化する運転操作量の予測値（θｐ）を算出するために選択使用される複数の操作量予測モデル（Ｍ）を生成する。
前記操作量予測モデル（Ｍ）のそれぞれは、前記車両（１００）が走行する道路の特徴を表す第１特徴量（Ｒ）と前記車両（１００）が前記道路を走行する際の車両状態を表す第２特徴量（Ｖａｖｅ）とによって規定される特徴量平面を当該特徴量平面に配置される複数の特徴量代表点（ＰＲ）を基準点として分割することにより形成される複数の領域の範囲のそれぞれに対応付けられ、且つ、前記予測値（θｐ）を算出する際に前記操作量予測モデル（Ｍ）のそれぞれに対して個別に設定された予測用パラメータ（Ｔ，Ｋ）を利用するように構成されている。
【０００９】
第１発明装置は、
前記車両（１００）の前方の道路の所定区間（Ｃｆ）についての前記第１特徴量（Ｒ）を第１予測特徴量（Ｒｐ）として推定し且つ当該道路の所定区間（Ｃｆ）についての前記第２特徴量（Ｖａｖｅ）を第２予測特徴量（Ｖａｖｅｐ）として推定する予測特徴量推定部（１２、１４、１６、Ｓ９０６）と、
前記複数の操作量予測モデル（Ｍ）のうちから、前記特徴量平面において前記第１予測特徴量（Ｒｐ）及び前記第２予測特徴量（Ｖａｖｅ）によって特定される特徴量予測点（Ｐ）が属する前記複数の領域の範囲の一つに対応付けられているモデルを選択予測モデル（ＭＳ）として選択する予測モデル選択部（Ｓ９０８）と、
前記選択予測モデル（ＭＳ）を用いて前記車両（１００）が前記前方の道路の所定区間（Ｃｆ）を通過するときの前記予測値（θｐ）を算出し、前記算出された予測値（θｐ）と、前記車両（１００）が前記前方の道路の所定区間（Ｃｆ）を通過したときの前記運転操作量の実測値（θａ）と、の乖離の程度を示す乖離値（ｄ）を算出し、前記算出された乖離値（ｄ）が前記選択予測モデル（ＭＳ）の予測精度が良好である場合に満足する精度判定用条件を満たすか否かを判定する予測精度判定部（Ｓ９１６）と、
前記精度判定用条件が満たされると判定された場合、前記選択予測モデル（ＭＳ）に対応する前記特徴量代表点（ＰＲＳ）が前記特徴量予測点（Ｐ）に近づくように当該特徴量代表点（ＰＲＳ）を更新することにより、前記複数の操作量予測モデル（Ｍ）のそれぞれが対応する前記特徴量平面における前記領域の範囲を変更し、且つ、
前記精度判定用条件が満たされないと判定された場合、前記車両（１００）が前記前方の道路の所定区間（Ｃｆ）を通過したときの前記運転操作量の実測値（θａ）に基づいて前記予測用パラメータ（ＴＮ，ＫＮ）を新たに算出し且つ前記特徴量予測点（Ｐ）を前記特徴量代表点（ＰＲＮ）として追加することにより、前記特徴量平面を前記追加された特徴量代表点（ＰＲＮ）を含む前記複数の特徴量代表点（ＰＲ）を基準点として分割し直すことにより形成される複数の領域の範囲のうち当該追加された特徴量代表点（ＰＲＮ）を含む範囲に対応し且つ前記新たに算出された前記予測用パラメータ（ＴＮ，ＫＮ）が設定された操作量予測モデル（ＭＮ）、を新たに生成する、
予測モデル生成部（Ｓ９１８、Ｓ９２０）と、
を備える。
【００１０】
第１発明装置は、「特徴量予測点が属する複数の領域の範囲の一つに対応付けられているモデルである選択予測モデル」に設定された予測用パラメータを用いて運転操作量の予測値を算出する。この特徴量予測点は、特徴量平面において「車両の前方に存在する道路の所定区間」に関する２つの特徴量の予測値である第１予測特徴量と第２予測特徴量によって特定される点である。第１発明装置は、このようにして算出された運転操作量の予測値と実測値との乖離の程度を示す乖離値を算出し、当該乖離値が精度判定用条件を満たすか否かを判定する。
【００１１】
具体的には、第１発明装置は、精度判定用条件が満たされると判定された場合、選択予測モデルに対応する特徴量代表点が特徴量予測点に近づくように当該特徴量代表点を更新する。これにより、複数の操作量予測モデルのそれぞれが対応する特徴量平面における領域の範囲が変更される。一方で、精度判定用条件が満たされないと判定された場合、特徴量予測点を特徴量代表点として追加する。これにより、特徴量平面を当該追加された特徴量代表点を含む複数の特徴量代表点を基準点として分割し直すことにより形成される複数の領域の範囲のうち当該追加された特徴量代表点を含む範囲に対応する操作量予測モデルが新たに生成される。当該新たに生成された操作量予測モデルには、車両が前方に存在する道路の所定区間を通過したときの実測値に基づいて新たに算出された予測用パラメータが設定される。
【００１２】
ドライバの運転傾向は実測値に反映される。車両がその前方に存在する道路の所定区間を通過したときの実測値のデータセットの個数が増加するほど、当該道路の所定区間を走行する際のドライバの運転傾向を正確に類推できるようになる。即ち、多数の実測値のデータセットの平均値は、当該ドライバの運転操作に基づく運転操作量の理想値に近くなる。このため、予測値と実測値との乖離の程度を示す乖離値に基づいて特徴量平面における領域の範囲を変更したり、操作量予測モデルを新たに生成したりする処理を繰り返すことにより、多数の実測値の平均値に近い予測値を予測可能な操作量予測モデルを生成することができる。別言すれば、ドライバの運転傾向がより正確に反映された操作量予測モデルを生成することができる。従って、第１発明装置の構成によれば、道路の特徴及び車両状態がそれぞれどのような特徴及び状態であっても、ドライバの運転操作により変化する運転操作量を精度よく予測することが可能となる。
【００１３】
第１発明装置の一側面は、
前記複数の操作量予測モデル（Ｍ）のうち、少なくとも前記予測モデル選択部（Ｓ９０８）によって前記選択予測モデル（ＭＳ）として選択される頻度が最も低い低頻度選択モデルについての前記特徴量代表点（ＰＲ）を前記基準点として機能しないように消去することにより、前記低頻度選択モデルを消去する予測モデル消去部（Ｓ１００８）を更に備える。
【００１４】
予測値は、選択予測モデルに設定された予測用パラメータを用いて算出される。このため、選択予測モデルとしての選択頻度が最も低い低頻度選択モデルにおいては、その予測用パラメータの使用頻度も最も低い。従って、少なくとも低頻度予測モデルについての特徴量代表点を基準点として機能しないように消去することにより、予測値の予測精度を低下させることなく、操作量予測モデルの数が徒に増加することを防ぐことができる。即ち、操作量予測モデルを適切な個数に維持できる。なお、消去される特徴量代表点は低頻度予測モデルについての特徴量代表点に限られない。例えば、「所定の走行距離毎の選択予測モデルとしての選択頻度」が所定の頻度閾値以下である予測モデルについての特徴量代表点が全て消去される構成であってもよい。
【００１５】
第１発明装置の一側面では、
前記第１特徴量として前記車両（１００）が走行するカーブした道路の曲率半径（Ｒ）を採用し、前記第２特徴量として前記車両（１００）が前記カーブした道路を走行する場合における速度の平均値である平均車速（Ｖａｖｅ）を採用している。
【００１６】
この場合、「運転操作量の予測値」は、車両が当該カーブした道路を走行するときの「操舵角の予測値」となり、「運転操作量の実測値」は、車両が当該カーブした道路を走行したときの「操舵角の実測値」となる。この構成によれば、ドライバの運転操作により変化する運転操作量を精度よく予測することが可能となる。
【００１７】
第１発明装置の一側面では、
前記特徴量平面の前記特徴量代表点（ＰＲ）を基準点とする分割をボロノイ分割により行う。
【００１８】
この構成によれば、基準点を母点としてボロノイ分割が行われるため、特徴量平面を複数の領域に適切に分割することができる。
【００１９】
第１発明装置の一側面では、
前記予測モデル生成部（Ｓ９１８、Ｓ９２０）は、
前記精度判定用条件が満たされると判定された場合、前記車両の総走行距離（Ｄ）が短いほど前記特徴量代表点（ＰＲＳ）が前記特徴量予測点（Ｐ）により近づくように、前記特徴量代表点（ＰＲＳ）を更新するように構成されている。
【００２０】
この構成によれば、車両の総走行距離が短いほど特徴量代表点の移動量が大きくなるため、特徴量平面における複数の領域の範囲のそれぞれに対応付けられた操作量予測モデルの分布が大きく（流動的に）変化する。このため、総走行距離が比較的に短くても、予測値の算出により適した操作量予測モデルが選択される可能性が高くなり、予測値の予測精度が向上し易くなる。
【００２１】
本発明による操作量予測モデル生成方法（以下、「第１発明方法」とも称する。）は、それぞれが車両（１００）のドライバの運転操作により変化する運転操作量の予測値（θｐ）を算出するために選択使用される複数の操作量予測モデル（Ｍ）を生成する。
前記操作量予測モデル（Ｍ）のそれぞれは、前記車両（１００）が走行する道路の特徴を表す第１特徴量（Ｒ）と前記車両（１００）が前記道路を走行する際の車両状態を表す第２特徴量（Ｖａｖｅ）とによって規定される特徴量平面を当該特徴量平面に配置される複数の特徴量代表点（ＰＲ）を基準点として分割することにより形成される複数の領域の範囲のそれぞれに対応付けられ、且つ、前記予測値（θｐ）を算出する際に前記操作量予測モデル（Ｍ）のそれぞれに対して個別に設定された予測用パラメータ（Ｔ，Ｋ）を利用するように構成されている。
【００２２】
第１発明方法は、
前記車両（１００）の前方の道路の所定区間（Ｃｆ）についての前記第１特徴量（Ｒ）を第１予測特徴量（Ｒｐ）として推定し且つ当該道路の所定区間（Ｃｆ）についての前記第２特徴量（Ｖａｖｅ）を第２予測特徴量（Ｖａｖｅｐ）として推定する予測特徴量推定工程（Ｓ９０６）と、
前記複数の操作量予測モデル（Ｍ）のうちから、前記特徴量平面において前記第１予測特徴量（Ｒｐ）及び前記第２予測特徴量（Ｖａｖｅ）によって特定される特徴量予測点（Ｐ）が属する前記複数の領域の範囲の一つに対応付けられているモデルを選択予測モデル（ＭＳ）として選択する予測モデル選択工程（Ｓ９０８）と、
前記選択予測モデル（ＭＳ）を用いて前記車両（１００）が前記前方の道路の所定区間（Ｃｆ）を通過するときの前記予測値（θｐ）を算出し、前記算出された予測値（θｐ）と、前記車両（１００）が前記前方の道路の所定区間（Ｃｆ）を通過したときの前記運転操作量の実測値（θａ）と、の乖離の程度を示す乖離値（ｄ）を算出し、前記算出された乖離値（ｄ）が前記選択予測モデル（ＭＳ）の予測精度が良好である場合に満足する精度判定用条件を満たすか否かを判定する予測精度判定工程（Ｓ９１６）と、
前記精度判定用条件が満たされると判定された場合、前記選択予測モデル（ＭＳ）に対応する前記特徴量代表点（ＰＲＳ）が前記特徴量予測点（Ｐ）に近づくように当該特徴量代表点（ＰＲＳ）を更新することにより、前記複数の操作量予測モデル（Ｍ）のそれぞれが対応する前記特徴量平面における前記領域の範囲を変更し、且つ、
前記精度判定用条件が満たされないと判定された場合、前記車両（１００）が前記前方の道路の所定区間（Ｃｆ）を通過したときの前記運転操作量の実測値（θａ）に基づいて前記予測用パラメータ（ＴＮ，ＫＮ）を新たに算出し且つ前記特徴量予測点（Ｐ）を前記特徴量代表点（ＰＲＮ）として追加することにより、前記特徴量平面を前記追加された特徴量代表点（ＰＲＮ）を含む前記複数の特徴量代表点（ＰＲ）を基準点として分割し直すことにより形成される複数の領域の範囲のうち当該追加された特徴量代表点（ＰＲＮ）を含む範囲に対応し且つ前記新たに算出された前記予測用パラメータ（ＴＮ，ＫＮ）が設定された操作量予測モデル（ＭＮ）、を新たに生成する、
予測モデル生成工程（Ｓ９１８、Ｓ９２０）と、
を備える。
【００２３】
第１発明方法によれば、道路の特徴及び車両状態がそれぞれどのような特徴及び状態であっても、ドライバの運転操作により変化する運転操作量を精度よく予測することが可能となる。
【００２４】
本発明による車両の運転支援装置（以下、「第２発明装置」とも称する。）は、
上記の操作量予測モデル生成装置と、
前記ドライバによる運転操作がなされる運転操作子にアシスト力を付与するアシスト力付与装置（２２）と、
前記操作量予測モデル生成装置が前記選択予測モデル（ＭＳ）を用いて算出した前記運転操作量の予測値（θｐ）と、前記運転操作量の実測値（θａ）と、に基づいて、前記予測値（θｐ）と前記実測値（θａ）との差分の大きさを低減させるために必要な目標アシスト力を算出し、前記目標アシスト力と等しいアシスト力が前記運転操作子に付与されるように前記アシスト力付与装置を制御するアシスト力制御装置と、
を備える。
【００２５】
上述したように、操作量予測モデル生成装置は、ドライバの運転傾向を踏まえた操作量予測モデルを生成する。このため、このような操作量予測モデルに設定された予測用パラメータを用いて算出される運転操作量の予測値は、このドライバにとって理想的な値となる。第２発明装置では、アシスト力制御装置が、このようにして算出された予測値と実測値との差分の大きさを低減させるために必要な目標アシスト力を算出し、目標アシスト力と等しいアシスト力が運転操作子に付与されるようにアシスト力付与装置を制御する（即ち、力覚制御を行う。）。この構成によれば、運転操作の主権をドライバに残しながら、実測値を予測値（即ち、このドライバにとって理想的な運転操作量）に近づけることができるため、よりスムースな走行が可能となる。
【００２６】
上記説明においては、発明の理解を助けるために、実施形態に対応する発明の構成要件に対して、実施形態で用いた符号を括弧書きで添えているが、発明の各構成要件は、前記符号によって規定される実施形態に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の第１実施形態に係る操作量予測モデル生成装置（以下、「第１実施装置」とも称する。）の概略構成図である。
【図２】前方注視モデルの概要を説明するために用いられる図である。
【図３Ａ】特徴量平面に、あるドライバが複数のカーブした道路を走行した際の当該道路の曲率半径と当該道路の走行時の平均車速とによって特定される点をプロットしたグラフである。
【図３Ｂ】初期予測モデルとしての操作量予測モデルの設定方法を説明するために用いられる図である。
【図４】特徴量予測点が属する領域の範囲に対応付けられた操作量予測モデルの選択方法を説明するために用いられる図である。
【図５】カーブした道路の始点から終点までの操舵角の予測値及び実測値の時間推移を表したグラフであり、乖離値の算出方法を説明するために用いられる図である。
【図６Ａ】操作量予測モデルの更新方法を説明するために用いられる図であり、特徴量代表点を特徴量予測点に接近させた様子を示す図である。
【図６Ｂ】操作量予測モデルが更新された状態を示す図である。
【図７Ａ】操作量予測モデルの生成（追加）方法を説明するために用いられる図であり、特徴量予測点を特徴量代表点として追加した様子を示す図である。
【図７Ｂ】操作量予測モデルが生成（追加）された状態を示す図である。
【図８】特徴量平面上の操作量予測モデルの個数が増加した様子を示す図である。
【図９】第１実施装置の操作量予測モデル生成ＥＣＵのＣＰＵが実行するルーチンを示すフローチャートである。
【図１０】第１実施装置の操作量予測モデル生成ＥＣＵのＣＰＵが実行する別のルーチンを示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第２実施形態に係る運転支援装置の概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
（第１実施形態）
ドライバの運転操作により変化する運転操作量には、例えば、操舵角、アクセルペダル踏み込み量又はブレーキペダル踏み込み量等が挙げられる。本実施形態では、これらの運転操作量のうちの操舵角を予測する際に用いられる予測モデルである操舵角予測モデルを生成する装置（操舵角予測モデル生成装置。以下、「第１実施装置」とも称する。）について、図１乃至図１０を参照しながら説明する。
【００２９】
第１実施装置は、車両に適用され、図１に示すように、操舵角予測モデル生成ＥＣＵ１０と、当該ＥＣＵ１０に接続されたＧＰＳ受信機１２、地図データベース１４、車速センサ１６、及び、操舵角センサ１８と、を備える。以下では、操舵角予測モデル生成ＥＣＵ１０を単に「ＥＣＵ１０」とも称する。
【００３０】
ＥＣＵは、エレクトリックコントロールユニットの略称であり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリ及びインターフェース等を含むマイクロコンピュータを主要構成部品として有する電子制御回路である。ＣＰＵは、メモリ（ＲＯＭ）に格納されたインストラクション（ルーチン）を実行することにより、後述する各種機能を実現する。
【００３１】
ＧＰＳ受信機１２は、車両の現在位置を検出するためのＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号をＥＣＵ１０に送信する。
地図データベース１４は、地図情報を記憶している。この地図情報は、道路情報を含んでいる。この道路情報は、区間毎の道路の形状を示すパラメータ（別言すれば、道路の特徴）を含んでいる。パラメータは、例えば、カーブした道路（以下、単に「カーブ」とも称する。）の曲率半径、カーブの距離、カーブの道幅、緩和曲線距離、及び、隣接するカーブ間の直線路の距離等である。なお、カーブとは、曲率半径が所定値（例えば、１０００[ｍ]）未満の道路を表す。
【００３２】
車速センサ１６は、車両の走行速度（以下、「車速」と称する。）を検出し、検出した車速を表す信号をＥＣＵ１０に送信する。
操舵角センサ１８は、操舵角を検出し、検出した操舵角を表す信号をＥＣＵ１０に送信する。本実施形態では、操舵ハンドルが反時計回りに回転されたときの操舵角の符号を正と規定する。
【００３３】
ＥＣＵ１０は、これらの信号及び道路情報に基づいて、操舵角予測モデルの更新及び生成を行う。操舵角予測モデルは、ドライバの操舵操作（操舵ハンドル操作）に基づく現在の操舵角（ドライバの操舵操作により変化する操舵角）を予測する際に用いられるモデルであり、本実施形態では前方注視モデル（後述）を利用している。ＥＣＵ１０は、車両の進行方向前方にカーブが存在すると判定した場合、当該カーブの曲率半径及び当該カーブを走行する際の推定平均車速に基づく前方注視モデルを使用して、カーブの始点から終点までの操舵角の予測値を算出する。そして、ＥＣＵ１０は、操舵角の予測値と、ドライバの操舵操作に基づく実際の操舵角（実測値。即ち、操舵角センサ１８により検出される値。）と、に基づいて操舵角の予測値の予測精度の高低を判定し、予測精度が高い場合には操舵角予測モデルを更新し、予測精度が低い場合には操舵角予測モデルを新たに生成（追加）する。以下では、操舵角予測モデルを単に「予測モデル」とも称する。本実施形態では、予測モデルを「更新」する処理も広義には予測モデルを「生成」する処理に含まれることから、予測モデルを更新又は生成することを「予測モデルを生成する」とも総称する。
【００３４】
＜制御処理の詳細＞
次に、第１実施装置のＥＣＵ１０が行う制御処理の詳細について説明する。ＥＣＵ１０は、初期予測モデル設定処理と、予測特徴量推定処理と、予測モデル選択処理と、予測精度判定処理と、予測モデル生成処理と、予測モデル消去処理と、を実行する。まず、これらの処理について説明する前に、第１実施装置が使用する予測モデルについて説明する。
【００３５】
ＥＣＵ１０は、予測モデルとして周知の前方注視モデルを使用する。図２を参照して前方注視モデルの概要を説明する。車両１００は、車速Ｖ［ｋｍ／ｈ］でカーブを走行している。車両１００は、カーブ上の目標コースＣｔに沿ってカーブを走行すると予測されている。この目標コースＣｔの曲率半径はＲ［ｍ］である。前方注視モデルは、ドライバが前方Ｌ［ｍ］先の地点である前方注視点Ｐｆを注視し、車両１００が現在の車両姿勢（典型的には、ヨー角）を維持したまま現在の車速Ｖで前方注視点Ｐｆに到達したときの目標コースＣｔからの横方向（車幅方向）のズレ量ε［ｍ］を算出し、操舵ゲインＫ［ｄｅｇ／ｍ］のフィードバック操作でドライバが操舵操作を行うと仮定して現在の操舵角θを予測するモデルである。ドライバの現在位置から前方注視点Ｐｆまでの距離Ｌは「前方注視距離Ｌ」と称され、車両１００が現在の車速Ｖで前方注視距離Ｌを進むのに要する時間は「前方注視時間Ｔ」と称される。即ち、現時点における操舵角θは、操舵ゲインＫとズレ量εとの積として算出される（θ＝Ｋ・ε）。
【００３６】
本実施形態の前方注視モデルでは、上記の車速Ｖに対応する車速として、車両１００がカーブを走行する際に出すと推定される車速の平均値である平均車速Ｖａｖｅが用いられる。平均車速Ｖａｖｅの算出方法については後述する。
【００３７】
上述したズレ量εは、目標コースＣｔの座標及び前方注視点Ｐｆの座標に基づいて算出され得る。目標コースＣｔの座標は、地図データベース１４の道路情報から取得され得る。前方注視点Ｐｆの座標は、車両１００の現在位置の座標、ヨー角度、及び、前方注視距離Ｌ（＝Ｖａｖｅ・Ｔ）に基づいて算出され得る。車両１００の現在位置の座標は、ＧＰＳ信号及び地図データベース１４の地図情報により取得され得る。ヨー角度は、図示しない車載カメラで取得した画像に基づいて、車両１００の進行方向と白線の接線方向との角度差を算出することにより取得され得る。なお、ヨー角度を算出する際は、図示しないヨーレートセンサが車載カメラに加えて、又は、車載カメラの代わりに用いられてもよい。平均車速Ｖａｖｅは、後述する方法により算出され得る。このため、操舵角θは、前方注視時間Ｔ及び操舵ゲインＫが判明すれば算出され得る値であることが分かる。以下、パラメータＴ及びＫを「予測用パラメータ」又は「予測用パラメータ（Ｔ，Ｋ）」とも称する。
【００３８】
従来の前方注視モデルでは、ＥＣＵはこの予測用パラメータ（Ｔ，Ｋ）を一種類しか有していなかった。即ち、ＥＣＵは、カーブの曲率半径Ｒ及び平均車速Ｖａｖｅによらず予め設定された予測用パラメータ（Ｔ，Ｋ）を用いて操舵角を予測していた。このため、カーブの形状（道路の特徴を示す値の一つ）及び／又は当該カーブ走行時の車速Ｖ（車両状態を示す値の一つ）によっては、当該予測用パラメータ（Ｔ，Ｋ）を用いて予測される操舵角の予測精度が低い場合があり、予測モデルの信頼性が低いという問題があった。
【００３９】
本願発明者が検討した結果、カーブの曲率半径Ｒ及び平均車速Ｖａｖｅに応じて予測用パラメータを異ならせることにより操舵角の予測精度が向上する（即ち、予測モデルの予測精度が向上する）ことが分かった。より具体的に述べると、まず、予測モデルの特徴量としてカーブの曲率半径Ｒと平均車速Ｖａｖｅとを選択し、これらの特徴量によって規定される平面である特徴量平面を複数の領域に分割する。そして、その複数の領域のそれぞれに予測モデルを割り当てることにより、予測モデル毎に異なる予測用パラメータを設定する。これにより、操舵角の予測精度が向上することが分かった。しかしながら、特徴量平面に予測モデルがどのように分布するかはドライバの運転傾向に依存しておりドライバ毎に異なるため、特徴量平面に予測精度の高い予測モデルを予め分布させることは困難である。別言すれば、予測精度の高い予測モデルは、各ドライバがある程度の距離を運転してドライバ毎の運転傾向が明確になってから初めて分布させることができる。
【００４０】
そこで、第１実施装置では、ＥＣＵ１０が上述した各処理のうち「予測特徴量推定処理、予測モデル選択処理、予測精度判定処理及び予測モデル生成処理」からなる一連の処理を繰り返し行うことにより、ドライバの運転傾向を踏まえた予測モデル（即ち、予測精度の高い予測モデル）を生成する。以下、ＥＣＵ１０が実行する上述した各処理について順に説明する。
【００４１】
［初期予測モデル設定処理］
図３Ａは、本願発明者が検討の際に作成したグラフの一例である。このグラフでは、特徴量平面（即ち、カーブの曲率半径Ｒと、当該カーブを走行する際の平均車速Ｖａｖｅと、によって規定される平面）に、あるドライバが複数のカーブを走行した際のカーブの曲率半径Ｒと当該カーブ走行時の平均車速Ｖａｖｅとによって特定される点（以下、「特徴量点」と称する。）がプロットされている。グラフから明らかなように、特徴量点は、特徴量平面に一様に分布するのではなく、領域Ａ１では疎に分布しており、領域Ａ２では密に分布している。ＥＣＵ１０は、領域Ａ１と領域Ａ２とを区画する境界Ｂを表す数式（即ち、特徴量点の密度が高い領域と低い領域とに区画するための数式）をそのＲＯＭに予め格納している。この数式は、実験及びシミュレーション等により算出される。なお、カーブの曲率半径Ｒは「第１特徴量」の一例に相当し、平均車速Ｖａｖｅは「第２特徴量」の一例に相当する。カーブの曲率半径Ｒと平均車速Ｖａｖｅとは、互いに一次独立の関係にある。
【００４２】
初期予測モデル設定処理では、ＥＣＵ１０は、図３Ａ及び図３Ｂに示すように、領域Ａ１の重心位置の特徴量点を特徴量代表点ＰＲ１として設定し、領域Ａ２の重心位置の特徴量点を別の特徴量代表点ＰＲ２として設定する。そして、ＥＣＵ１０は、特徴量代表点ＰＲ１と特徴量代表点ＰＲ２とを母点として特徴量平面をボロノイ分割することにより、特徴量平面を２つの領域に分割し、特徴量代表点ＰＲ１が属する領域を「初期予測モデルとしての予測モデルＭ１が占める領域」として設定し、特徴量代表点ＰＲ２が属する領域を「初期予測モデルとしての予測モデルＭ２が占める領域」として設定する。即ち、特徴量平面は、ボロノイ境界Ｂｖにより、予測モデルＭ１に対応する領域と予測モデルＭ２に対応する領域とに分割されている。
【００４３】
各予測モデルＭ１、Ｍ２には、互いに異なる予測用パラメータ（Ｔ，Ｋ）が設定されて（割り当てられて）いる。この予測用パラメータは、実験及び／又はシミュレーションにより算出され得る。このように、予測モデルＭ１、Ｍ２は特徴量代表点ＰＲ１、ＰＲ２を母点として特徴量平面をボロノイ分割することにより設定されるため、予測モデルＭ１と予測モデルＭ２との境界（即ち、ボロノイ境界Ｂｖ）の位置は、特徴量代表点ＰＲ１、ＰＲ２の位置によって決定される。以下では、特徴量代表点ＰＲを、単に「代表点ＰＲ」とも称する。加えて、後述するように、特徴量代表点ＰＲの位置及び予測モデルＭが占める領域の範囲は、所定の演算周期が経過する毎に変化し得るため、以下では、演算時刻ｔにおける特徴量代表点ＰＲ及び予測モデルＭをそれぞれ「特徴量代表点ＰＲｔ」及び「予測モデルＭｔ」とも表記する。ＥＣＵ１０は、各特徴量代表点ＰＲ１、ＰＲ２の座標を、対応する予測モデルＭ１、Ｍ２に関連付けてそのＲＡＭに格納する。なお、ＥＣＵ１０は、各特徴量代表点ＰＲ１、ＰＲ２の座標と、対応する予測モデルＭ１、Ｍ２と、を予めＲＯＭに格納しておき、初期予測モデル設定処理においてこれらをＲＯＭから読み出してＲＡＭに格納してもよい。
【００４４】
［予測特徴量推定処理］
予測特徴量推定処理では、ＥＣＵ１０は、車両１００の前方にカーブＣｆが存在する場合、当該カーブＣｆに関する２つの特徴量（曲率半径Ｒ及び平均車速Ｖａｖｅ）の予測値（Ｒｐ及びＶａｖｅｐ）を推定する。具体的には、ＥＣＵ１０は、ＧＰＳ信号に基づいて現時点の車両１００の位置を特定し、地図データベース１４に記憶されている地図情報に当該位置をマッピングする。そして、車両１００の位置がマッピングされた地図情報に基づいて、車両１００の前方にカーブＣｆが存在するか否かを判定する。なお、例えば、車両１００の現時点の位置からカーブＣｆまでの距離が所定の距離閾値以下となった場合に「車両１００の前方にカーブＣｆが存在する」と判定されてもよい。車両１００の前方にカーブＣｆが存在すると判定した場合、ＥＣＵ１０は、道路情報（地図情報に含まれる情報）に含まれる当該カーブＣｆの曲率半径Ｒｐを第１特徴量の予測値として推定し、そのＲＡＭに格納する。
【００４５】
加えて、ＥＣＵ１０は、このようにして推定された曲率半径Ｒｐに基づいて、当該曲率半径Ｒｐを有するカーブＣｆを走行する際に車両１００が出すと推定される平均車速Ｖａｖｅｐを算出する。具体的には、ＥＣＵ１０は、車両１００がカーブを走行するたびに、当該カーブを走行したときの車速Ｖ（実測値）を当該カーブの曲率半径Ｒに関連付けてそのＲＡＭに格納するように構成されている。ＥＣＵ１０は、ＲＡＭに格納されているこれらの曲率半径Ｒと車速Ｖとの組み合わせの履歴と、曲率半径Ｒｐと、に基づいて、車両１００の前方に存在するカーブＣｆを走行する際に車両１００が出すと推定される平均車速Ｖａｖｅｐを第２特徴量の予測値として算出し、そのＲＡＭに格納する。但し、車両１００の総走行距離が比較的に短いために平均車速Ｖａｖｅｐを算出するほど十分な履歴がＲＡＭに格納されていない場合には、予めＲＯＭに格納されている曲率半径Ｒと車速Ｖとの組み合わせと曲率半径Ｒｐとを用いて平均車速Ｖａｖｅを取得してもよい。なお、カーブの曲率半径Ｒｐは「第１予測特徴量」の一例に相当し、平均車速Ｖａｖｅｐは「第２予測特徴量」の一例に相当する。
【００４６】
［予測モデル選択処理］
予測モデル選択処理では、ＥＣＵ１０は、特徴量平面において、曲率半径Ｒｐ及び平均車速Ｖａｖｅｐによって特定される特徴量点Ｐ（以下、「特徴量予測点Ｐ」と称する。）が属する領域に対応する予測モデルＭを選択する。以下、このようにして選択された予測モデルを「予測モデルＭＳ」と称し、予測モデルＭＳに対応する特徴量代表点ＰＲを「特徴量代表点ＰＲＳ」と称する。図４の例では、特徴量予測点Ｐは、２つの予測モデルＭ１、Ｍ２のうち、予測モデルＭ２が設定されている領域に位置している。即ち、特徴量予測点Ｐは、予測モデルＭ２に対応している（属している。）。このため、ＥＣＵ１０は、予測モデルＭ２を予測モデルＭＳとして選択し、そのＲＡＭに格納する。なお、厳密には、この処理は、特徴量予測点Ｐと特徴量代表点ＰＲ１又はＰＲ２との距離をそれぞれ算出し、距離が小さいほうの特徴量代表点ＰＲに対応する予測モデルＭを予測モデルＭＳとして選択することにより行われる。なお、予測モデルＭＳは、「選択予測モデル」の一例に相当する。
【００４７】
［予測精度判定処理］
予測精度判定処理では、ＥＣＵ１０は、予測モデルＭＳを用いて車両１００がカーブＣｆを走行する際の操舵角の予測値θｐを算出し、算出された予測値θｐの予測精度を判定（評価）する。具体的には、ＥＣＵ１０は、予測モデルＭＳに設定された予測用パラメータ（ＴＳ，ＫＳ）を用いて、カーブＣｆの始点から終点までの操舵角の予測値θｐを演算周期が経過する毎に算出し、現在の演算時刻、予測用パラメータ（ＴＳ，ＫＳ）及びズレ量εＳに関連付けてそのＲＡＭに格納する。なお、本実施形態では、カーブＣｆの始点及び終点は操舵角の実測値θａに基づいて決定される。この点については後で詳述する。この予測値θｐは、上述した「現在の（現時点における）操舵角θ」に相当する値である（θｐ＝ＫＳ・εＳ）。
加えて、ＥＣＵ１０は、カーブＣｆの始点から終点までの操舵角の実測値θａ（ドライバの操舵操作に基づく現時点における実際の操舵角であり、操舵角センサ１８により検出される値。）を演算周期が経過する毎に取得し、現在の演算時刻に関連付けてそのＲＡＭに格納する。
図４の例では、ＥＣＵ１０は、予測モデルＭＳとして選択された予測モデルＭ２が有する予測用パラメータ（Ｔ２，Ｋ２）を用いて操舵角の予測値θｐを算出する（θｐ＝Ｋ２・ε２）。そして、ＥＣＵ１０は、その予測値θｐを、現在の演算時刻、予測用パラメータ（Ｔ２，Ｋ２）及びズレ量ε２に関連付けてそのＲＡＭに格納する。
【００４８】
ここで、カーブＣｆの始点及び終点は、操舵角の実測値θａに基づいて決定される。具体的には、上述した予測特徴量推定処理において車両１００の前方にカーブＣｆが存在すると判定した場合、ＥＣＵ１０は、操舵角の実測値θａの絶対値が５°以上であるか否かの判定を開始する。そして、ＥＣＵ１０は、実測値θａの絶対値が５°以上になったと判定した場合、車両１００がカーブＣｆに進入した（カーブＣｆの始点を通過した）と判定し、実測値θａの絶対値が５°未満になったと判定した場合、車両１００がカーブＣｆから退出した（カーブＣｆの終点を通過した）と判定する。なお、カーブＣｆの始点及び終点は地図情報に基づいて決定されてもよい。
【００４９】
ＥＣＵ１０は、カーブＣｆの走行（退出）後、同一の演算時刻における操舵角の予測値θｐと操舵角の実測値θａとを用いて、当該演算時刻における「操舵角の実測値θａに対する予測値θｐの差分の絶対値（|θｐ−θａ|）」を算出する。|θｐ−θａ|は、ＲＡＭに格納されている操舵角の予測値θｐの個数と同じ個数だけ算出される。ＥＣＵ１０は、算出された差分の絶対値（|θｐ−θａ|）のうち、その最大値を「当該カーブＣｆ走行時の操舵角の乖離値ｄ」として算出し、そのＲＡＭに格納する。図５は、カーブＣｆの始点から終点までの操舵角の予測値θｐ及び実測値θａの時間推移を表したグラフである。このカーブＣｆは、車両１００の進行方向に対して左側に湾曲しているカーブ（左カーブ）である。グラフの時刻ｔ１が車両１００がカーブＣｆに進入した時点に相当し、時刻ｔ２が車両１００がカーブＣｆから退出した時点に相当する。図５の例では、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間において、時刻ｔＭにおける差分の絶対値|θｐ−θａ|が最大であるため、当該時刻ｔＭにおける差分の絶対値|θｐ−θａ|が「カーブＣｆ走行時の操舵角の乖離値ｄ」として算出される。
【００５０】
ＥＣＵ１０は、このようにして算出した操舵角の乖離値ｄが、所定の乖離閾値ｄｔｈ未満であるか否かを判定することにより、操舵角の予測値θｐの予測精度が高いか否かを判定する。
【００５１】
［予測モデル生成処理］
予測モデル生成処理（厳密には、予測モデル更新・生成処理）では、ＥＣＵ１０は、操舵角の予測値θｐの予測精度の高低によって予測モデルＭＳの更新又は予測モデルＭＮ（後述）の生成を行う。具体的には、乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ未満であると判定した場合ＥＣＵ１０は、操舵角の予測値θｐの予測精度は比較的に高いと判定し、予測モデルＭＳ（厳密には、予測モデルＭＳ及びこれに隣接する予測モデルＭ）を更新する。一方、乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ以上であると判定した場合、ＥＣＵ１０は、操舵角の予測値θｐの予測精度は比較的に低いと判定し、予測モデルＭＳとは別の予測用パラメータ（ＴＮ，ＫＮ）を有する予測モデルＭＮを新たに生成する。以下、予測モデルＭＳの更新方法及び予測モデルＭＮの生成方法について詳細に説明する。
【００５２】
（予測モデルＭＳの更新）
ＥＣＵ１０は、操舵角の乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ未満であると判定した場合、予測モデルＭＳの特徴量代表点ＰＲＳが以下の式（１）に則って特徴量予測点Ｐに近づくように代表点ＰＲＳを更新する。ここで、式（１）中のＰＲＳ、Ｐはそれぞれ特徴量平面における座標を表す。αは０以上１未満の値であり、以下の式（２）により定義される。Ｃは０より大きく１以下の定数である。Ｄｍａｘは最大走行距離であり、本実施形態では３００００［ｋｍ］に設定されている。Ｄは車両１００の総走行距離（典型的には、納車時又は工場出荷時からの総走行距離）である。但し、総走行距離Ｄが最大走行距離Ｄｍａｘを超えた場合にはＤ＝Ｄｍａｘとなるように設定されている。なお、ｔ＋１が付された値は今回の（更新直後）の値を表し、ｔが付された値は前回の（更新直前）の値を示す。式（１）及び式（２）から理解されるように、代表点ＰＲＳは、総走行距離が短いほど特徴量予測点Ｐの重みが重くなり且つ代表点ＰＲＳの重みが軽くなる、代表点ＰＲＳと特徴量予測点Ｐとの加重平均処理によって更新される。
ＰＲＳｔ＋１＝ＰＲＳｔ＋α（Ｐ−ＰＲＳｔ）      …（１）
α＝Ｃ（１−Ｄ／Ｄｍａｘ）  （０≦α＜１）      …（２）
【００５３】
選択された予測モデルＭＳの特徴量代表点ＰＲＳを更新すると、ＥＣＵ１０は、当該更新後の特徴量代表点ＰＲＳと、選択されなかった予測モデルＭに対応する既存の特徴量代表点ＰＲと、を母点として特徴量平面を再度ボロノイ分割する。これにより、予測モデルＭＳ及びこれに隣接する予測モデルＭがそれぞれ占める領域の範囲が変化し、予測モデルＭの分布が変化する。以下では、代表点ＰＲＳを更新することにより予測モデルＭＳ及びこれに隣接する予測モデルＭがそれぞれ占める領域の範囲が変化することを、「予測モデルＭＳを更新する」とも称する。ＥＣＵ１０は、更新後の特徴量代表点ＰＲＳを予測モデルＭＳに関連付けてそのＲＡＭに格納する。
【００５４】
図６Ａ及び図６Ｂは、操舵角の乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ未満であると判定された場合における予測モデルＭＳの更新方法の一例を示す。この例では、時刻ｔにおいて特徴量予測点Ｐは予測モデルＭ２ｔに属しているため、ＥＣＵ１０は、予測モデルＭ２ｔを予測モデルＭＳとして選択する。そして、ＥＣＵ１０は、時刻ｔから時刻ｔ＋１にかけて、その代表点ＰＲ２ｔを上記式（１）、（２）に則って代表点ＰＲ２ｔ＋１に移動させる（代表点ＰＲ２ｔを代表点ＰＲ２ｔ＋１に更新する）。一方、ＥＣＵ１０は、特徴量予測点Ｐが属していない予測モデルＭ１ｔの代表点ＰＲ１ｔは移動させない（即ち、ＰＲ１ｔ＋１＝ＰＲ１ｔ）。ＥＣＵ１０は、更新後（時刻ｔ＋１）の代表点ＰＲ１ｔ＋１、ＰＲ２ｔ＋１を母点として特徴量平面を再度ボロノイ分割する。これにより、予測モデルＭ２及びこれに隣接する予測モデルＭ１が占める領域の範囲がそれぞれ変化し（即ち、予測モデルＭ２が更新され）、予測モデルＭの分布が変化する。別言すれば、隣接する２つの予測モデルＭ１、Ｍ２のボロノイ境界の位置がＢｖ１（図６Ａ）からＢｖ２（図６Ｂ）に変化する。
【００５５】
なお、上述したように、代表点ＰＲＳｔから代表点ＰＲＳｔ＋１への更新幅は、αが１に近づくにつれて大きくなり、αが０に近づくにつれて小さくなる。別言すれば、総走行距離Ｄが少ないほど更新幅が大きくなり（代表点ＰＲＳｔ＋１が特徴量予測点Ｐにより接近し）、総走行距離Ｄが最大走行距離Ｄｍａｘに近づくほど小さくなる（式（１）を参照。）。加えて、総走行距離Ｄが最大走行距離Ｄｍａｘ以上になった場合、代表点ＰＲＳが移動しなくなるため、予測モデルＭＳの更新は停止される。
【００５６】
（予測モデルＭＮの生成）
ＥＣＵ１０は、操舵角の乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ以上であると判定した場合、特徴量予測点Ｐを特徴量代表点ＰＲＮとして追加し（別言すれば、特徴量予測点Ｐの位置に特徴量代表点ＰＲＮを新たに設定し）、その後、当該追加された代表点ＰＲＮと、既存の特徴量代表点ＰＲと、を母点として特徴量平面を再度ボロノイ分割する。これにより、代表点ＰＲＮをその領域内に含む予測モデルＭＮが新たに生成され、予測モデルＭの分布が変化する。別言すれば、予測モデルＭの個数が１つだけ増加する。ＥＣＵ１０は、代表点ＰＲＮを予測モデルＭＮに関連付けてそのＲＡＭに格納する。
【００５７】
予測モデルＭＮには、操舵角の実測値θａに基づいて算出された新たな予測用パラメータ（ＴＮ，ＫＮ）が設定される（割り当てられる）。以下、具体的に説明する。
ＥＣＵ１０のＲＡＭには、車両１００が、曲率半径Ｒｐを有するカーブＣｆを走行した際の車両位置座標、車両ヨー角度、車線中央座標が演算周期毎に格納されている。ＥＣＵ１０は、ＲＡＭに格納されているこれらのデータから、前方注視モデルに基づいて、車両１００が、ある前方注視時間ＴＳでカーブＣｆを走行した場合のズレ量εＳを演算してそのＲＡＭに格納する。続いて、ＥＣＵ１０は、ズレ量εと操舵角の実測値θａとにより規定される平面に、ズレ量εＳと操舵角の実測値θａとを含むデータセット（εＳ，θａ）をプロットし、最小２乗法による単回帰により操舵ゲインＫの最適値ＫＯを算出する。この操舵ゲインの最適値ＫＯは、前方注視時間ＴＳに対応する値である。加えて、ＥＣＵ１０は、前方注視時間ＴＳと、決定係数Ｑ（後述）とを含むデータセット（ＴＳ，Ｑ２）を作成してそのＲＡＭに格納する。ここで、決定係数Ｑはデータに対する回帰式の当てはまりの良さを表した値であり、最小２乗法により算出され得る。
ＥＣＵ１０は、全ての想定される前方注視時間ＴＳのデータセット（例えば、0.1, 0.2，…，5.0等）に対応する操舵ゲインの最適値ＫＯを算出し、これらを含むデータセット（ＴＳ，ＫＯ）を作成してそのＲＡＭに格納する。即ち、これらのデータセット（ＴＳ，ＫＯ）及び（ＴＳ，Ｑ２）は、前方注視時間ＴＳのデータセットの個数だけ作成される。ＥＣＵ１０は、「横軸に前方注視時間Ｔが設定され、縦軸に操舵ゲインＫ及び決定係数Ｑ２が設定された座標平面」にこれらのデータセット（ＴＳ，ＫＯ）及び（ＴＳ，Ｑ２）をプロットし、決定係数Ｑ２の最大値に対応する前方注視時間Ｔ及び操舵ゲインＫを、新たな予測用パラメータの前方注視時間ＴＮ及び操舵ゲインＫＮとして算出する。このようにして、予測モデルＭＮに新たな予測用パラメータ（ＴＮ，ＫＮ）が設定される。
【００５８】
図７Ａ及び図７Ｂは、操舵角の乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ以上であると判定された場合における予測モデルＭＮの生成方法の一例を示す。この例では、ＥＣＵ１０は、時刻ｔから時刻ｔ＋１にかけて、特徴量予測点Ｐの位置に新たな特徴量代表点ＰＲ３ｔ＋１を設定する。即ち、特徴量代表点ＰＲの個数を１つだけ増加させる。その後、ＥＣＵ１０は、時刻ｔ＋１における代表点ＰＲ１ｔ＋１（＝ＰＲ１ｔ）、ＰＲ２ｔ＋１（＝ＰＲ２ｔ）、ＰＲ３ｔ＋１を母点として特徴量平面を再度ボロノイ分割する。これにより、代表点ＰＲ３ｔ＋１をその領域内に含む予測モデルＭ３ｔ＋１が予測モデルＭＮとして新たに生成され、当該予測モデルＭ３ｔ＋１に隣接する予測モデルＭ１ｔ＋１及びＭ２ｔ＋１が占める領域の範囲がそれぞれ変化し、予測モデルＭの分布が変化する。別言すれば、特徴量平面に予測モデルＭ３ｔ＋１が追加されることにより、ボロノイ境界の位置がＢｖ３（図７Ａ）からＢｖ４及びＢｖ５（図７Ｂ）に変化する。新たに生成された予測モデルＭ３には、上記の方法で算出された予測用パラメータの最適値（Ｔ３，Ｋ３）が（ＴＮ，ＫＮ）として新たに設定される。
【００５９】
［予測モデル消去処理］
ＥＣＵ１０は、初期予測モデル設定処理の終了後、カーブＣｆを走行するたびに予測特徴量推定処理から予測モデル生成処理までの一連の処理を行い、予測モデルＭを更新又は生成する。カーブＣｆの走行実績が比較的に少ない場合、ドライバの運転傾向はまだ明確になっていないため、操舵角の予測値θｐの予測精度は比較的に低いと考えられる。従って、このような場合には予測モデルＭの更新ではなく生成（追加）が行われる。これにより、図８に示すように予測モデルＭの個数が増加していく。このように予測モデルＭの個数が増加すると、予測モデル選択処理において複数の予測モデルＭのそれぞれが選択される頻度にばらつきが生じる。そこで、予測モデル消去処理では、ＥＣＵ１０は、予測モデル選択処理における選択頻度が比較的に低い予測モデルＭを特徴量平面から消去する。
【００６０】
具体的には、ＥＣＵ１０は、予測モデルＭが予測モデルＭＳとして選択される回数を予測モデルＭ毎にカウントする。そして、所定の走行距離（即ち、後述する規定値ＤＯ）毎に、選択された回数が所定の回数閾値以下である予測モデルＭの特徴量代表点ＰＲを特徴量平面から消去し、消去後に残存している特徴量代表点ＰＲを母点として特徴量平面を再度ボロノイ分割する。これにより、消去した特徴量代表点ＰＲの個数だけ予測モデルＭが消去されるため、結果として予測モデルＭの分布が変化する。ＥＣＵ１０は、残存している特徴量代表点ＰＲを、対応する予測モデルＭに関連付けてそのＲＡＭに格納する。このとき、消去された予測モデルＭのそれぞれに設定されていた予測パラメータ（Ｔ，Ｋ）も併せて消去される。
【００６１】
なお、車両１００の走行距離は、以下のように計測又はリセットされる。即ち、ＥＣＵ１０には、ドライバによるリセット操作が不能なトリップメータ（図示省略）が接続されている。このトリップメータは、車両１００の走行距離ＤＴを計測し、その計測値を表す信号をＥＣＵ１０に送信する。ＥＣＵ１０は、トリップメータから取得した走行距離ＤＴが所定の規定値ＤＯに到達したか否かを演算周期が経過する毎に判定する。走行距離ＤＴが規定値ＤＯに到達していないと判定した場合、ＥＣＵ１０は、走行距離ＤＴの計測を継続する。一方、走行距離ＤＴが規定値ＤＯに到達したと判定した場合、ＥＣＵ１０は、走行距離ＤＴをリセット（初期化）する。走行距離ＤＴのリセット後、トリップメータは、再度走行距離ＤＴの計測を開始する。なお、ＥＣＵ１０は、走行距離ＤＴをリセットする際は、各予測モデルＭの選択回数も併せてリセット（初期化）する。
【００６２】
ところで、ＥＣＵ１０が予測モデル選択処理から予測モデル生成処理までの何れかの処理を実行している場合、予測モデル生成処理が終了した時点で、予測モデルＭＳの更新又は新たな予測モデルＭＮの生成が行われる。即ち、予測モデルＭの分布が変化する。このため、予測モデル選択処理から予測モデル生成処理までの何れかの処理が実行されている期間（即ち、予測モデルＭの分布が変化し得る期間）に予測モデル消去処理が実行されると、予測モデル生成処理が適切に行われない可能性がある。そこで、ＥＣＵ１０は、当該期間中に走行距離ＤＴが規定値ＤＯに到達した場合には、当該期間が終了するまで（即ち、予測モデル生成処理が終了するまで）予測モデル消去処理を行わないように構成されている。
【００６３】
＜具体的な制御ルーチン＞
ＥＣＵ１０のＣＰＵは、車両１００のイグニッションスイッチがオンされると、図９にフローチャートにより示したルーチンと、図１０にフローチャートにより示したルーチンと、を演算周期が経過する毎に並行して実行するようになっている。以下では、図９のルーチンについて先に説明し、その後、図１０のルーチンについて説明する。
【００６４】
ＣＰＵは、イグニッションスイッチがオンされて図９のステップＳ９００から処理を開始すると、ステップＳ９０２において、特徴量平面の領域Ａ１に特徴量代表点ＰＲ１を設定し、領域Ａ２に特徴量代表点ＰＲ２を設定し、これらの代表点ＰＲ１、ＰＲ２を母点として特徴量平面をボロノイ分割することにより、初期予測モデルとしての予測モデルＭ１、Ｍ２を設定する（図３Ａ、図３Ｂ参照）。
【００６５】
なお、ＣＰＵは、ステップＳ９０２の処理を車両１００の工場出荷直後又は納車直後にのみ（或いは、ＥＣＵ１０に付設された図示しないリセットボタンが操作された直後にのみ）行う。別言すると、ＣＰＵは、ステップＳ９０２の処理を実行する直前に、現時点が工場出荷直後又は納車直後であるか否かを判定し、そのような時点であるときのみステップＳ９０２の処理を実行し、そのような時点でなければステップＳ９０２の処理を実行することなくステップＳ９０４に進む。
【００６６】
その後、ＣＰＵは、ステップＳ９０４に進み、ＧＰＳ受信機１２から送信されるＧＰＳ信号及び地図データベース１４に記憶されている地図情報に基づいて、車両１００の前方にカーブＣｆが存在するか否かを判定する。車両１００の前方にカーブＣｆが存在しないと判定した場合（Ｓ９０４：Ｎｏ）、ＣＰＵは、再度ステップＳ９０４の処理を行う。
【００６７】
こうした処理を演算周期が経過する毎に繰り返し、その途中で、車両１００の前方にカーブＣｆが存在すると判定した場合（Ｓ９０４：Ｙｅｓ）、ＣＰＵは、以下のステップＳ９０６及びＳ９０８の処理を順に実行する。
【００６８】
ステップＳ９０６では、ＣＰＵは、道路情報に基づいて当該カーブＣｆの曲率半径Ｒｐを推定する。加えて、ＣＰＵは、複数のカーブの走行履歴（即ち、各カーブの曲率半径Ｒと車速Ｖとの組み合わせ）に基づいて、曲率半径Ｒｐを有するカーブ（カーブＣｆ）を走行する際に車両１００が出すと推定される平均車速Ｖａｖｅｐを算出する。曲率半径Ｒｐ及び平均車速Ｖａｖｅｐは、カーブＣｆに関する特徴量の予測値である。
【００６９】
ステップＳ９０８では、ＣＰＵは、特徴量平面において特徴量予測点Ｐ（Ｓ９０６で取得した曲率半径Ｒｐ及び平均車速Ｖａｖｅｐによって特定される特徴量点）が属する領域に対応する予測モデルＭＳを選択する（図４参照）。更に、ＣＰＵは、予測モデルＭｓの選択回数Ｎ（Ｍｓ）を「１」だけ増大する。
【００７０】
その後、ＣＰＵは、ステップＳ９１０に進み、操舵角センサ１８から送信される操舵角（即ち、実測値θａ）の絶対値に基づいて車両１００がカーブＣｆに進入したか否かを判定する。操舵角の実測値θａの絶対値が５°未満であると判定した場合、ＣＰＵは、車両１００はまだカーブＣｆに進入していないと判定し（Ｓ９１０：Ｎｏ）、再度ステップＳ９１０の処理を行う。
【００７１】
こうした処理を演算周期が経過する毎に繰り返し、その途中で、操舵角の実測値θａの絶対値が５°以上になったと判定した場合、ＣＰＵは、車両１００がカーブＣｆに進入したと判定し（Ｓ９１０：Ｙｅｓ）、以下のステップＳ９１２の処理を実行する。
【００７２】
ステップＳ９１２では、ＣＰＵは、ステップＳ９０８で選択した予測モデルＭＳが有する予測用パラメータ（ＴＳ，ＫＳ）を用いて操舵角の予測値θｐを算出する（θｐ＝ＫＳ・εＳ）。加えて、ＣＰＵは、操舵角センサ１８から送信される操舵角の実測値θａを取得する。
【００７３】
その後、ＣＰＵは、ステップＳ９１４に進み、車両１００がカーブＣｆを退出したか否かを判定する。操舵角センサ１８から送信される操舵角の実測値θａの絶対値が５°以上であると判定した場合、ＣＰＵは、車両１００はまだカーブＣｆを退出していない（まだカーブＣｆを走行している）と判定し（Ｓ９１４：Ｎｏ）、ステップＳ９１２に戻る。
【００７４】
こうした処理を演算周期が経過する毎に繰り返し、その途中で、操舵角の実測値θａの絶対値が５°未満になったと判定した場合、ＣＰＵは、車両１００がカーブＣｆを退出したと判定し（Ｓ９１４：Ｙｅｓ）、以下のステップＳ９１６に進む。
【００７５】
ステップＳ９１６では、ＣＰＵは、ステップＳ９１２で算出（取得）された操舵角の予測値θｐ及び実測値θａに基づいてカーブＣｆの始点から終点までの各地点に対応した演算時刻における差分の絶対値|θｐ−θａ|を算出し、これらのうち、その最大値を「カーブＣｆ走行時の操舵角の乖離値ｄ」として算出する（図５参照）。そして、当該操舵角の乖離値ｄが所定の乖離閾値ｄｔｈ未満であるか否かを判定する。操舵角の乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ未満であると判定した場合（Ｓ９１６：Ｙｅｓ）、ＣＰＵは、操舵角の予測値θｐの予測精度は比較的に高いと判定し、以下のステップＳ９１８の処理を実行する。
【００７６】
ステップＳ９１８では、ＣＰＵは、予測モデルＭＳの特徴量代表点ＰＲＳを上記の式（１）及び式（２）に則って特徴量予測点Ｐに接近するように移動させることにより代表点ＰＲＳの位置を更新する。そして、更新後に特徴量平面を再度ボロノイ分割することにより予測モデルＭＳを更新する（図６Ａ及び図６Ｂ参照）。実際には、ＣＰＵは、更新後の特徴量代表点ＰＲＳを予測モデルＭＳに関連付けてそのＲＡＭに格納する。
【００７７】
一方、ステップＳ９１６にて操舵角の乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ以上であると判定した場合（Ｓ９１６：Ｎｏ）、ＣＰＵは、操舵角の予測値θｐの予測精度は比較的に低いと判定し、以下のステップＳ９２０の処理を実行する。
【００７８】
ステップＳ９２０では、ＣＰＵは、特徴量予測点Ｐの位置に特徴量代表点ＰＲＮを新たに設定（追加）し、設定後に特徴量平面を再度ボロノイ分割することにより当該代表点ＰＲＮをその領域内に含む予測モデルＭＮを新たに生成（追加）する（図７Ａ及び図７Ｂ参照）。このとき、ＣＰＵは、上述した方法を用いて操舵角の実測値θａに基づく予測用パラメータの最適値（ＴＮ，ＫＮ）を算出し、予測モデルＭＮに当該予測用パラメータ（ＴＮ，ＫＮ）を設定する（割り当てる）。実際には、ＣＰＵは、更新後の特徴量ＰＲＮを予測モデルＭＮに関連付けてそのＲＡＭに格納する。
【００７９】
ステップＳ９１８又はＳ９２０の終了後、ＣＰＵは、ステップＳ９０４に戻る。ＣＰＵは、イグニッションスイッチがオフされるまで、ステップＳ９０４〜Ｓ９２０までの処理を演算周期が経過する毎に繰り返す。なお、ＣＰＵは、イグニッションスイッチがオフされた時点において、特徴量代表点ＰＲと当該特徴量代表点ＰＲに対応する予測モデルＭ（特に、予測用パラメータ）を不揮発性メモリに格納し、次にイグニッションスイッチがオンに変更された時点で、不揮発性メモリに格納しておいた特徴量代表点ＰＲと当該特徴量代表点ＰＲに対応する予測モデルＭをＲＡＭに移行して、ステップＳ９０４から処理を開始する。
【００８０】
続いて、図１０のルーチンについて説明する。ＣＰＵは、イグニッションスイッチがオンされて図１０のステップＳ１０００から処理を開始すると、ステップＳ１００２において、トリップメータから現在の演算周期における車両１００の走行距離ＤＴを取得し、当該走行距離ＤＴが規定値ＤＯに到達したか否かを判定する。走行距離ＤＴがまだ規定値ＤＯに達していないと判定した場合（Ｓ１００２：Ｎｏ）、ＣＰＵは、再度ステップＳ１００２の処理を行う。
【００８１】
こうした処理を演算周期が経過する毎に繰り返し、その途中で、走行距離ＤＴが規定値ＤＯに到達したと判定した場合（Ｓ１００２：Ｙｅｓ）、ＣＰＵは、以下のステップＳ１００４に進む。
【００８２】
ステップＳ１００４では、ＣＰＵは、図９のルーチンのステップＳ９０８〜Ｓ９２０の何れかの処理を実行中であるか否かを判定する。実行中ではないと判定した場合（Ｓ１００４：Ｎｏ）、ＣＰＵは、後述するステップＳ１００６に進む。
【００８３】
一方、実行中であると判定した場合（Ｓ１００４：Ｙｅｓ）、ＣＰＵは、再度ステップＳ１００４の処理を行う。こうした処理を演算周期が経過する毎に繰り返し、その途中で、ステップＳ９１８又はステップＳ９２０の処理を終了したと判定した場合（Ｓ１００４：Ｎｏ）、ＣＰＵは、以下のステップＳ１００６に進む。
【００８４】
ステップＳ１００６では、ＣＰＵは、現在の演算周期において特徴量平面上に分布している全ての予測モデルＭのそれぞれについて、予測モデルＭの選択回数Ｎ（Ｍ）が回数閾値以下であるか否かを判定する。選択回数が回数閾値以下の予測モデルＭが存在すると判定した場合（Ｓ１００６：Ｙｅｓ）、ＣＰＵは、以下のステップＳ１００８の処理を実行する。
【００８５】
ステップＳ１００８では、ＣＰＵは、ステップＳ１００６にて選択回数が回数閾値以下と判定された全ての予測モデルＭの特徴量代表点ＰＲをＲＡＭから消去する。そして、消去後に特徴量平面を再度ボロノイ分割することにより、選択頻度が比較的に低い予測モデルＭを特徴量平面から消去する。その後、ＣＰＵは、後述するステップＳ１０１０の処理を実行する。
【００８６】
一方、ステップＳ１００６にて選択回数Ｎ（Ｍ）が回数閾値以下の予測モデルが存在しないと判定した場合（Ｓ１００６：Ｎｏ）、ＣＰＵは、ステップＳ１００８の処理を経ずに以下のステップＳ１０１０の処理を実行する。
【００８７】
ステップＳ１０１０では、ＣＰＵは、トリップメータの計測値である走行距離ＤＴをリセット（初期化）するとともに、各予測モデルＭの選択回数Ｎ（ｍ）をリセット（初期化）する。その後、ＣＰＵはステップＳ１０１２に進み本ルーチンを一旦終了する。ＣＰＵは、イグニッションスイッチがオフされるまで、ステップＳ１０００〜Ｓ１０１２までの処理を演算周期が経過する毎に繰り返す。
【００８８】
第１実施装置の作用効果について説明する。第１実施装置は、特徴量予測点Ｐが属する予測モデルＭＳに設定された予測用パラメータ（ＴＳ，ＫＳ）を用いて操舵角の予測値θｐを算出する。この特徴量予測点Ｐは、特徴量平面において、車両１００の前方のカーブＣｆに関する２つの特徴量の予測値であるカーブＣｆの曲率半径Ｒｐと平均車速Ｖａｖｅｐによって特定される点である。第１実施装置は、このようにして算出された操舵角の予測値θｐと実測値θａとに基づいて、実測値θａに対する予測値θｐの乖離値ｄを算出し、乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ未満であるか否かを判定する。
【００８９】
具体的には、第１実施装置は、乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ未満と判定した場合、予測モデルＭＳに対応する特徴量代表点ＰＲＳが特徴量予測点Ｐに近づくように代表点ＰＲＳを更新することにより予測モデルＭＳを更新し、乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ以上と判定した場合、特徴量予測点Ｐを特徴量代表点ＰＲＮとして追加することにより予測モデルＭＮを新たに生成する。この予測モデルＭＮには、車両１００がカーブＣｆを通過したときの実測値θａに基づいて新たに算出された予測用パラメータ（ＴＮ，ＫＮ）が設定される。
【００９０】
ドライバの運転傾向は実測値θａに反映される。車両１００が前方のカーブＣｆを通過したときの実測値θａのデータセットの個数が増加するほど、当該カーブＣｆを走行する際のドライバの運転傾向を正確に類推できるようになる。即ち、多数の実測値θａのデータセットの平均値は、当該ドライバの操舵操作に基づく操舵角の理想値に近くなる。このため、実測値θａに対する予測値θｐの乖離値ｄに基づいて予測モデルＭを更新したり新たに生成したりする処理を繰り返すことにより、多数の実測値θａの平均値に近い予測値θｐを予測可能な予測モデルＭを生成することができる。別言すれば、ドライバの運転傾向がより正確に反映された予測モデルＭを生成することができる。従って、第１実施装置の構成によれば、道路の特徴及び車両状態がそれぞれどのような特徴及び状態であっても、予測値θｐ（ドライバの操舵操作により変化する操舵角）を精度よく予測することが可能となる。
【００９１】
加えて、第１実施装置では、車両１００の走行距離ＤＴが規定値ＤＯに到達する毎に、選択回数Ｎ（Ｍ）が回数閾値以下である予測モデルＭを特徴量平面から消去する。即ち、使用回数Ｎ（Ｍ）が回数閾値以下である予測用パラメータ（Ｔ，Ｋ）を有する予測モデルＭを消去する。この構成によれば、予測値θｐの予測精度を低下させることなく、予測モデルＭの個数が徒に増加することを防ぐことができる。即ち、予測モデルＭを適切な個数に維持できる。従って、ＣＰＵによる予測値θｐの計算に係る負荷を低減でき、且つ、ＲＭＡの要領が不足してしまう事態の発生を防止できる。
【００９２】
更に、第１実施装置では、特徴量平面上の複数の予測モデルＭは、これら複数の予測モデルＭのそれぞれの特徴量代表点ＰＲを母点とするボロノイ分割により区画された領域に対応付けられている。この構成によれば、特徴量平面において複数の予測モデルＭ（予測モデルＭが占める領域の範囲）を適切に区画できる。
【００９３】
更に、第１実施装置では、乖離値ｄが乖離閾値ｄｔｈ未満の場合、車両１００の総走行距離Ｄが短いほど特徴量代表点ＰＲＳが特徴量予測点Ｐにより近づくように代表点ＰＲＳを更新する。この構成によれば、車両１００の総走行距離Ｄが短いほど代表点ＰＲＳの移動量が大きくなるため、予測モデルＭＳ（厳密には、予測モデルＭＳ及びこれに隣接する予測モデルＭ）の分布が大きく（流動的に）変化する。このため、総走行距離Ｄが比較的に短くても、予測値θｐの算出により適した予測モデルＭが選択される可能性が高くなり、予測値θｐの予測精度が向上し易くなる。
【００９４】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態に係る運転支援装置（以下、「第２実施装置」とも称する。）について説明する。なお、第１実施形態と同様の構成については同一の符号を用い、その詳細な説明は省略する。図１１に示すように、第２実施装置は、第１実施装置（操舵角予測モデル生成装置）と、運転支援ＥＣＵ２０と、モータ２２と、を備える。以下では、運転支援ＥＣＵ２０を単に「ＥＣＵ２０」とも称する。
【００９５】
ＥＣＵ２０は、第１実施装置のＥＣＵ１０に接続されている。ＥＣＵ１０は、車両１００がカーブＣｆを走行中であると判定している間、演算周期が経過する毎に、ＥＣＵ２０に、操舵角の予測値θｐ及び実測値θａを表す信号をそれぞれ送信する。ＥＣＵ２０は、送信された操舵角の予測値θｐと実測値θａとに基づいて、予測値θｐに対する実測値θａの差分を算出し、当該差分の大きさを低減するために必要な目標アシスト力を算出する。ＥＣＵ２０にはモータ２２が接続されている。モータ２２は、操舵ハンドル２４の図示しないステアリングシャフトに取り付けられている。ＥＣＵ２０は、当該算出された目標アシスト力と等しいアシスト力が操舵ハンドル２４（のステアリングシャフト）に付与されるようにモータ２２を制御する。
【００９６】
モータ２２は、アシスト力の符号に応じて正方向又は逆方向に回転する。これにより、操舵ハンドル２４が従動的に回転する。即ち、操舵角センサ１８は、「ドライバの操舵操作による操舵ハンドル２４の回転量」に、「アシスト力による操舵ハンドル２４の回転量」が付加された値を操舵角の実測値θａとして検出する。なお、「アシスト力による操舵ハンドル２４の回転量」は「ドライバの操舵操作による操舵ハンドル２４の回転量」に比べて大幅に小さいため、ドライバがアシスト力による操舵ハンドル２４の回転量を認識することはない。
【００９７】
第２実施装置の作用効果について説明する。第１実施装置は、ドライバの運転傾向を踏まえた予測モデルＭを生成する。このため、このような予測モデルＭに設定された予測用パラメータ（Ｔ，Ｋ）を用いて算出される操舵角（即ち、予測値θｐ）は、当該ドライバにとって理想的な値となる。第２実施装置は、このようにして算出（予測）された予測値θｐに対する実測値θａの差分の大きさを低減するために必要な目標アシスト力を算出し、当該算出された目標アシスト力に等しいアシスト力が操舵ハンドル２４に付与されるようにモータ２２を制御する（即ち、力覚制御を行う。）。この構成によれば、運転操作の主権をドライバに残しながら（別言すれば、ドライバが操舵ハンドル２４にアシスト力が付与されていることに気付かないまま）、実測値θａを予測値θｐ（即ち、当該ドライバにとって理想的な操舵角）に近づけることができるため、よりスムースな走行が可能となる。
【００９８】
以上、本実施形態に係る操作量予測モデル生成装置、操作量予測モデル生成方法、及び、当該生成装置が搭載された運転支援装置について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。
【００９９】
例えば、第１実施形態では、カーブＣｆの特徴量として、カーブＣｆの曲率半径Ｒ及び当該カーブＣｆを走行する際の平均車速Ｖａｖｅを選択し、これら２つの特徴量によって特徴量平面を規定したが、この構成に限られない。例えば、カーブＣｆの特徴量としては、カーブＣｆの距離、カーブＣｆの道幅、緩和曲線距離、及び、隣接するカーブ間の直線路の距離等が選択されてもよい。そして、これらの特徴量によって特徴量平面が規定されてもよい。加えて、特徴量の数は２つに限られず、上に列記した特徴量の中から３つ以上の特徴量が選択されてもよい。例えば、３つの特徴量が選択される場合、これら３つの特徴量によって特徴量空間が規定され、当該空間内に予測モデルＭが設定される。即ち、選択される特徴量の個数が特徴量平面又は特徴量空間の次元の数に一致する。
【０１００】
加えて、第１実施形態では、予測モデルとして前方注視モデルが採用されたが、採用される予測モデルはこれに限られず、例えば、多項式、微分方程式、及び、ニューラルネットワーク等が採用されている予測モデルでもよい。即ち、予測用パラメータを利用して運転操作量を予測することが可能な予測モデルであればその種類を問わない。
【０１０１】
更に、第１実施形態では、ＧＰＳ信号及び地図情報に基づいて車両１００の前方に存在するカーブＣｆの曲率半径Ｒｐを第１特徴量の予測値として取得したが、車両１００の前方のカーブＣｆの曲率半径Ｒｐの取得方法はこれに限られない。例えば、ＥＣＵ１０に接続されている図示しないカメラで車両１００の前方領域を撮像し、撮像画像に基づいてカーブＣｆの曲率半径Ｒｐを取得してもよい。
【０１０２】
更に、第１実施形態では、ＲＡＭに格納されている複数のカーブの曲率半径Ｒと当該カーブを走行したときの車速Ｖとの組み合わせの履歴に基づいて、曲率半径Ｒｐを有するカーブＣｆを走行する際に車両１００が出すと推定される平均車速Ｖａｖｅｐを第２特徴量の予測値として算出したが、平均車速Ｖａｖｅｐの算出方法はこれに限られない。例えば、複数のカーブの曲率半径Ｒと、これら複数のカーブのそれぞれを複数のドライバが走行したときの車速Ｖの平均値と、を含む統計データから、車両１００のドライバがカーブＣｆを走行する際に出すと推定される平均車速Ｖａｖｅｐを算出してもよい。或いは、カーブＣｆに進入する際の車速に基づいて平均車速Ｖａｖｅｐを推定してもよい。或いは、道路情報から取得したカーブＣｆの法定速度を平均車速Ｖａｖｅｐとして取得してもよい。
【０１０３】
更に、第１実施形態では、カーブＣｆの始点から終点までの「操舵角の実測値θａに対する予測値θｐの差分の絶対値|θｐ−θａ|」のうちの最大値を「当該カーブＣｆ走行時の操舵角の乖離値ｄ」として算出したが、乖離値ｄの算出方法はこれに限られない。例えば、カーブＣｆの始点から終点までの全ての差分の絶対値|θｐ−θａ|の平均値を乖離値ｄとして算出してもよい。或いは、乖離値ｄは、実測値θａに対する予測値θｐの比（＝θｐ／θａ（又はその逆数））であってもよい。この場合、乖離値ｄが１−δ≦ｄ≦１＋δ（δは所定値）を満たす場合に予測値θｐの予測精度が高いと判定してもよい。
【０１０４】
更に、第１実施形態では、総走行距離Ｄは納車後からの走行距離の積算値として定義されたが、この定義に限られない。例えば、総走行距離Ｄは、予測モデルＭＮが新たに生成（追加）されるたびにリセットされてもよい。
【０１０５】
更に、第１実施形態では、走行距離ＤＴが規定値ＤＯに到達するたびに、選択回数が回数閾値以下の予測モデルＭが特徴量平面から消去されたが、予測モデルＭの消去方法はこれに限られない。例えば、走行距離ＤＴに関わらず、所定の期間（例えば、６か月間）選択されていない予測モデルＭが消去される構成であってもよい。或いは、所定の走行距離（例えば、１０００［ｋｍ］）を走行する間、一度も選択されなかった予測モデルＭが消去される構成であってもよい。或いは、ＥＣＵ１０に接続されている図示しないタッチパネル（ドライバによって操作可能な表示画面）に消去候補の予測モデルＭが表示され、ドライバがタッチパネル上で選択した予測モデルＭが消去される構成であってもよい。加えて、車両１００の売却時には全ての予測モデルが消去されてもよい。更に、特徴量平面はドライバのＩＤに関連付けてＥＣＵ１０のＲＡＭに格納できる構成であってもよい。この構成によれば、ドライバが別のドライバに交代した場合には交代後のドライバの予測モデルを別途生成できるため、各ドライバの運転傾向を反映した操舵角の予測値θｐを予測することが可能となる。
【符号の説明】
【０１０６】
１０：操舵角予測モデル生成ＥＣＵ、１２：ＧＰＳ受信機、１４：地図データベース、１６：車速センサ、１８：操舵角センサ、２０：運転支援ＥＣＵ、２２：モータ、２４：操舵ハンドル
【図１】
2020104822.tif 000003
【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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