(57)【要約】【課題】カーブ用アシストトルクの過剰な付与によって運転者に煩わしさを感じさせることを抑制できる運転支援装置を提供する。【解決手段】車両の運転者の運転操作を支援する運転支援装置であって、運転者の操舵量と目標操舵量とに基づいて操舵部にカーブ用アシストトルクを付与するアシストトルク付与部と、運転者の操舵履歴、カーブ情報、及び横位置に基づいて、運転者によるカーブ進入状態が定常であるか非定常であるかを判定する、又は、過去のカーブの走行軌跡及び横位置に基づいて、運転者によるカーブ進入状態が定常であるか非定常であるかを判定するカーブ進入状態判定部と、を備え、アシストトルク付与部は、カーブ進入状態判定部によりカーブ進入状態が非定常であると判定された場合、カーブ進入状態判定部によりカーブ進入状態が定常であると判定された場合と比べて、カーブ用アシストトルクを小さくする。【選択図】図６
2020093587.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転者の運転操作を支援する運転支援装置であって、
前記車両の操舵部に対する前記運転者の操舵量を認識する操舵量認識部と、
前記運転者の前記操舵量の履歴である操舵履歴を記憶する操舵履歴記憶部と、
前記車両がカーブの進入時であるか否かを判定するカーブ進入判定部と、
前記カーブ進入判定部により前記車両がカーブ進入時であると判定された場合に、カーブ情報を取得するカーブ情報取得部と、
前記カーブ進入判定部により前記車両がカーブ進入時であると判定された場合に、前記車両の車線における横位置を認識する横位置認識部と、
前記カーブ情報に基づいて、前記運転者が前記カーブに対応して行う前記操舵量である目標操舵量を予測する目標操舵量予測部と、
前記運転者の前記操舵量と前記目標操舵量とに基づいて前記操舵部にカーブ用アシストトルクを付与するアシストトルク付与部と、
前記運転者の前記操舵履歴、前記カーブ情報、及び前記横位置に基づいて、前記運転者によるカーブ進入状態が定常であるか非定常であるかを判定する、又は、過去の前記カーブの走行軌跡及び前記横位置に基づいて、前記運転者によるカーブ進入状態が定常であるか非定常であるかを判定するカーブ進入状態判定部と、
を備え、
前記アシストトルク付与部は、前記カーブ進入状態判定部により前記カーブ進入状態が非定常であると判定された場合、前記カーブ進入状態判定部により前記カーブ進入状態が定常であると判定された場合と比べて、前記カーブ用アシストトルクを小さくする、運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、運転支援装置に関する技術文献として、特開２００３−０６３４３０号公報が知られている。この公報には、将来において必要な運転操舵量を推定し、運転者に対して必要な運転操舵量を促すように車両の機器の動作を制御する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−０６３４３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、運転者に対して過剰な運転操舵量を促すように操舵干渉が行われると、運転者の運転操舵に対する主体感の低下に繋がり、運転者に煩わしさを感じさせるおそれがある。このため、適切な運転支援を行うことにより運転者に煩わしさを感じさせることを抑制することが求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様は、車両の運転者の運転操作を支援する運転支援装置であって、車両の操舵部に対する運転者の操舵量を認識する操舵量認識部と、運転者の操舵量の履歴である操舵履歴を記憶する操舵履歴記憶部と、車両がカーブの進入時であるか否かを判定するカーブ進入判定部と、カーブ進入判定部により車両がカーブ進入時であると判定された場合に、カーブ情報を取得するカーブ情報取得部と、カーブ進入判定部により車両がカーブ進入時であると判定された場合に、車両の車線における横位置を認識する横位置認識部と、カーブ情報に基づいて、運転者がカーブに対応して行う操舵量である目標操舵量を予測する目標操舵量予測部と、運転者の操舵量と目標操舵量とに基づいて操舵部にカーブ用アシストトルクを付与するアシストトルク付与部と、運転者の操舵履歴、カーブ情報、及び横位置に基づいて、運転者によるカーブ進入状態が定常であるか非定常であるかを判定する、又は、過去のカーブの走行軌跡及び横位置に基づいて、運転者によるカーブ進入状態が定常であるか非定常であるかを判定するカーブ進入状態判定部と、を備え、アシストトルク付与部は、カーブ進入状態判定部によりカーブ進入状態が非定常であると判定された場合、カーブ進入状態判定部によりカーブ進入状態が定常であると判定された場合と比べて、カーブ用アシストトルクを小さくする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の一態様によれば、カーブ用アシストトルクの過剰な付与によって運転者に煩わしさを感じさせることを抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】一実施形態に係る運転支援装置を示すブロック図である。
【図２】（ａ）カーブ進入状態が定常である場合の一例を示す平面図である。（ｂ）カーブ進入状態が非定常である場合の一例を示す平面図である。
【図３】横位置分布モデルの一例を示す図である。
【図４】目標操舵量の演算の一例を説明するためのグラフである。
【図５】（ａ）目標操舵量に対する操舵量の時間変化の一例を示すグラフである。（ｂ）目標操舵量及び操舵量の差分の時間変化の一例を示すグラフである。
【図６】（ａ）ベーストルクと操舵量とを関連付けたテーブルデータの一例を示すグラフである。（ｂ）付与トルクと目標操舵量及び操舵量の差分とを関連付けたテーブルデータの一例を示すグラフである。
【図７】力覚ゲイン設定処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】カーブ用アシストトルク付与処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【０００９】
図１に示す運転支援装置１００は、乗用車などの車両に搭載され、運転者の運転支援を行う装置である。運転支援装置１００は、運転者の操舵をアシストする。
【００１０】
［運転支援装置の構成］
図１に示されるように、運転支援装置１００は、ＥＣＵ[Electronic Control Unit]１０を備えている。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[CentralProcessing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]、ＣＡＮ［Controller AreaNetwork］通信回路等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ１０では、例えば、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。ＥＣＵ１０は、複数の電子ユニットから構成されていてもよい。
【００１１】
ＥＣＵ１０は、ＧＰＳ受信部１、外部センサ２、内部センサ３、運転操作検出部４、地図データベース５、操舵履歴記憶部６、走行軌跡記憶部７、及び操舵アクチュエータ８と接続されている。
【００１２】
ＧＰＳ受信部１は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、車両の位置（例えば車両の緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部１は、測定した車両の位置情報をＥＣＵ１０へ送信する。  
【００１３】
外部センサ２は、車両の周辺の状況を検出する検出機器である。外部センサ２は、カメラ、レーダセンサのうち少なくとも一つを含む。
【００１４】
カメラは、車両の外部状況を撮像する撮像機器である。カメラは、車両のフロントガラスの裏側に設けられている。カメラは、車両の外部状況に関する撮像情報をＥＣＵ１０へ送信する。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。
【００１５】
レーダセンサは、電波（例えばミリ波）又は光を利用して車両の周辺の物体を検出する検出機器である。レーダセンサには、例えば、ミリ波レーダ又はライダー［LＩDAR：LightDetection and Ranging］が含まれる。レーダセンサは、電波又は光を車両の周辺に送信し、物体で反射された電波又は光を受信することで物体を検出する。レーダセンサは、検出した物体情報をＥＣＵ１０へ送信する。
【００１６】
内部センサ３は、車両の走行状態を検出する検出機器である。内部センサ３は、車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサを含む。車速センサは、車両の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、例えば、車両の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフト等に対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。車速センサは、検出した車速情報（車輪速情報）をＥＣＵ１０に送信する。
【００１７】
加速度センサは、車両の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、車両の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、車両の横加速度を検出する横加速度センサとを含んでいる。加速度センサは、例えば、車両の加速度情報をＥＣＵ１０に送信する。ヨーレートセンサは、車両の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した車両のヨーレート情報をＥＣＵ１０へ送信する。
【００１８】
運転操作検出部４は、運転者による車両の操舵部の操舵を検出する。車両の操舵部とは、例えばステアリングホイールである。操舵部は、ホイール状である場合に限られず、ハンドルとして機能する構成であればよい。運転操作検出部４は、運転者による操舵部の操舵量を検出する操舵センサを有している。操舵部の操舵量には、操舵角が含まれる。操舵部の操舵量には、操舵トルクが含まれてもよい。運転操作検出部４は、検出した運転者の操舵量に関する操舵量情報をＥＣＵ１０に送信する。
【００１９】
地図データベース５は、地図情報を記憶するデータベースである。地図データベース５は、例えば車両に搭載されたＨＤＤ［Hard Disk Drive］内に構成されている。地図情報には、道路の位置情報、道路形状の情報（例えばカーブ、直線部の種別、カーブの曲率等）、交差点及び分岐点の位置情報、及び構造物の位置情報などが含まれる。地図情報には、位置情報と関連付けられた法定速度などの交通規制情報も含まれていてもよい。なお、地図データベース５は、車両に搭載されている必要はなく、車両と通信可能なサーバに形成されていてもよい。
【００２０】
操舵履歴記憶部６は、運転者の操舵履歴を記憶するデータベースである。運転者の操舵履歴とは運転者の操舵の履歴である。操舵履歴記憶部６は、例えば車両に搭載されたＨＤＤ内に構成されている。
【００２１】
操舵履歴記憶部６は、車両の走行してからの運転者の操舵履歴を記憶している。操舵履歴記憶部６は、車両のトリップ毎に分けて運転者の操舵履歴を記憶していてもよい。操舵履歴記憶部６は、車両に運転者の個人認証の機能が搭載されている場合には、個人認証された運転者ごとに過去の操舵履歴を記憶していてもよい。操舵履歴記憶部６は、個人認証することなく車両を運転した全ての運転者の操舵履歴（運転者を個人ごとに区別しない操舵履歴）を記憶していてもよい。また、操舵履歴記憶部６は、運転者の操舵履歴と、操作時における車両の外部環境及び車両状態とを関連付けて記憶していてもよい。外部環境及び車両状態について詳しくは後述する。なお、操舵履歴記憶部６は、車両に搭載されている必要はなく、車両と通信可能なサーバに形成されていてもよい。
【００２２】
走行軌跡記憶部７は、車両の走行軌跡を記憶するデータベースである。走行軌跡とは、車両が過去に通過した地図上の位置の履歴である。走行軌跡記憶部７は、車両と通信可能なサーバに形成されていてもよい。
【００２３】
操舵アクチュエータ８は、車両の操舵部のトルクをコントロールする。操舵アクチュエータ８は、例えばステアリングシャフトに設けられ、ステアリングシャフトを通じて操舵部にトルクを付与する電動モータである。操舵アクチュエータ８としては、ＥＰＳ［Electric Power Steering］モータを用いてもよい。操舵アクチュエータ８としては、操舵部のステアバイワイヤシステムにおけるアクチュエータを用いてもよい。
【００２４】
次に、ＥＣＵ１０の機能的構成について説明する。ＥＣＵ１０は、車両位置認識部１１、外部環境認識部１２、車両状態認識部１３、カーブ進入判定部１４、カーブ情報取得部１５、横位置認識部１６、カーブ進入状態判定部１７、操舵量認識部１８、目標操舵量予測部１９、及びアシストトルク付与部２０を有している。なお、以下に説明するＥＣＵ１０の機能の一部は、車両と通信可能なサーバにおいて実行される態様であってもよい。
【００２５】
車両位置認識部１１は、ＧＰＳ受信部１の位置情報及び地図データベース５の地図情報に基づいて、車両の地図上の位置を認識する。車両位置認識部１１は、内部センサ３の検出結果を利用して、いわゆるオドメトリにより車両の地図上の位置を認識してもよい。車両位置認識部１１は、地図データベース５の地図情報に含まれた電柱等の固定障害物の位置情報及び外部センサ２の検出結果を利用して、ＳＬＡＭ［Simultaneous Localization and Mapping］技術により車両の位置を認識してもよい。その他、車両位置認識部１１は、周知の手法により車両の地図上の位置を認識してもよい。
【００２６】
外部環境認識部１２は、外部センサ２の検出結果（カメラの撮像画像及び／又はレーダセンサの物体情報）及び車両位置認識部１１の認識した車両の地図上の位置及び地図情報に基づいて、車両の外部環境を認識する。外部環境には、車両の周囲の道路状況及び車両の周囲の物体状況が含まれる。
【００２７】
道路状況には、車両が走行する走行道路の曲率が含まれる。道路状況には、勾配が含まれてもよく、車線幅が含まれてもよく、車線数が含まれてもよい。外部環境認識部１２は、地図情報及び／又は外部センサ２の検出結果から道路状況を認識することができる。物体状況には、車両に対する物体の位置が含まれる。物体状況には、車両に対する物体の移動方向及び車両に対する物体の相対速度が含まれていてもよい。外部環境認識部１２は、外部センサ２の検出結果から物体状況を認識することができる。
【００２８】
車両状態認識部１３は、内部センサ３の検出結果に基づいて、走行中の車両の状態を認識する。車両状態には、車両の車速、車両の加速度、車両のヨーレートのうち少なくとも一つが含まれる。車両状態認識部１３は、車速センサの車速情報に基づいて、車両の車速を認識することができる。車両状態認識部１３は、加速度センサの加速度情報に基づいて、車両の加速度（前後加速度及び横加速度）を認識することができる。車両状態認識部１３は、ヨーレートセンサのヨーレート情報に基づいて、車両のヨーレートを認識することができる。
【００２９】
カーブ進入判定部１４は、車両がカーブの進入時であるか否かを判定する。カーブ進入判定部１４は、例えば外部環境認識部１２の認識した車両の前方の走行道路の曲率に基づいて、車両がカーブの進入時であるか否かを判定する。
【００３０】
具体的に、カーブ進入判定部１４は、車両の前方の走行道路の曲率からカーブ開始点を認識する。カーブ開始点は、例えば車両の前方の走行道路の曲率がカーブ開始閾値以上となる位置である。カーブ開始閾値は予め設定された値の閾値である。カーブ進入判定部１４は、車両とカーブ開始点との距離が判定距離未満になった場合、車両がカーブの進入時であると判定する。判定距離は予め設定された距離である。車両とカーブ開始点との距離が判定距離未満になった場合とは、車両とカーブ開始点との距離が判定距離以上から判定距離未満になったときである。
【００３１】
なお、カーブ進入判定部１４は、外部環境認識部１２の認識結果ではなく、車両状態認識部１３の認識した車両の地図上の位置と地図データベース５の地図情報とに基づいて、車両とカーブ開始点との距離を求めてもよい。
【００３２】
カーブ情報取得部１５は、カーブ進入判定部１４により車両がカーブ進入時であると判定された場合に、カーブ情報を取得する。カーブ情報には、カーブ曲率Ｒ、カーブ長さＤ、緩和曲線長Ｃ、及び道路幅Ｗが含まれている。緩和曲線長Ｃとは、カーブにおける緩和区間の長さである。緩和区間とは、車両の走行を円滑ならしめるために車道の屈曲部（カーブ）に設けられる一定の区間を意味する。緩和区間は、例えば道路構造令第１４条及び第１８条に記載の「緩和区間」とすることができる。緩和曲線長Ｃは、地図情報に含めて記憶されていてもよく、道路の曲率から求められてもよい。
【００３３】
カーブ情報取得部１５は、地図データベース５の地図情報からカーブ情報を取得する。なお、カーブ情報取得部１５は、過去のカーブの走行履歴（走行軌跡や外部環境の認識結果）などからカーブ情報を取得してもよい。
【００３４】
横位置認識部１６は、カーブ進入判定部１４により車両がカーブ進入時であると判定された場合に、カーブ進入時の車両の横位置を認識する。車両の横位置とは、車両の走行車線の車線幅方向における車両の位置である。横位置認識部１６は、外部センサ２の検出結果を用いて白線認識を行うことにより車両の横位置を認識する。
【００３５】
カーブ進入状態判定部１７は、運転者によるカーブ進入状態が定常であるか非定常であるかを判定する。カーブ進入状態が定常であるとは、例えば車両がカーブ手前において車線幅方向で走行車線の中央付近を走行している場合である。カーブ進入状態が非定常であるとは、例えば車両がカーブ手前において車線幅方向で走行車線の中央付近から外れた位置を走行している場合である。具体的な判定内容については後述する。
【００３６】
ここで、図２（ａ）は、カーブ進入状態が定常である場合の一例を示す平面図である。図２（ａ）に、カーブ開始点Ｐ、判定距離Ｘ、車両Ｍ、車両Ｍの走行軌跡Ｃｐ、車両Ｍの目標走行軌跡Ｃｓを示す。判定距離Ｘは、カーブ進入判定部１４における判定で用いた距離である。すなわち、車両Ｍがカーブの進入時と判定された状況を示している。図２（ａ）において、車両Ｍは、カーブ手前において車線幅方向で走行車線の中央付近を走行している。車両Ｍの走行軌跡Ｃｐのふらつきも少ない。
【００３７】
図２（ｂ）は、カーブ進入状態が非定常である場合の一例を示す平面図である。図２（ｂ）に示す車両Ｍは、カーブ手前において車線幅方向で走行車線の中央付近から外れた位置を走行している。車両Ｍの走行軌跡Ｃｐのふらつきも大きい。
【００３８】
以下、カーブ進入状態の判定について説明する。カーブ進入状態判定部１７は、操舵履歴記憶部６に記憶された運転者の操舵履歴及びカーブ情報に基づいて、当該カーブの横位置分布モデルを生成する。まず、カーブ進入状態判定部１７は、操舵履歴記憶部６に記憶された運転者の操舵履歴に基づいてドライバ属性を推定する。ドライバ属性には、運転者の運転傾向が含まれる。ドライバ属性には、例えばカーブ進入時に運転者がカーブ外側から進入する傾向があるか、カーブ内側から進入する傾向があるかなどの情報を含むことができる。このようなドライバ属性は、操舵履歴から周知の技術を用いて推定することができる。
【００３９】
カーブ進入状態判定部１７は、ドライバ属性及びカーブ情報の道路幅Ｗに基づいて、カーブ進入時の横位置分布モデルを生成する。図３は、横位置分布モデルの一例を示す図である。図３の縦軸は頻度ｐ、横軸はカーブ進入時の横位置ｙを示している。頻度ｐは、ドライバ属性から推定される運転者が当該横位置を通る頻度である。図３に示す横位置分布モデルＤｙは、運転者がカーブ進入時に最も通る横位置が頂点となる山なりのグラフとなる。
【００４０】
なお、カーブ進入状態判定部１７は、過去のカーブの走行軌跡に基づいて、当該カーブの横位置分布モデルＤｙを生成してもよい。カーブ進入状態判定部１７は、走行軌跡記憶部７に記憶された当該カーブの過去の走行軌跡から、頻度ｐ及び横位置ｙの関係を演算して横位置分布モデルＤｙを生成する。
【００４１】
カーブ進入状態判定部１７は、横位置分布モデルＤｙと横位置認識部１６の認識したカーブ進入時の車両Ｍの横位置（実際の横位置）とに基づいて、運転者によるカーブ進入状態が定常であるか非定常であるかを判定する。
【００４２】
カーブ進入状態判定部１７は、横位置分布モデルＤｙから求められる範囲内（最大値と最小値の間）に車両Ｍの横位置が含まれる場合、運転者によるカーブ進入状態が定常であると判定する。具体的に、カーブ進入状態判定部１７は、例えば、カーブ進入時の車両Ｍの横位置が下記の式（１）を満たす場合に、運転者によるカーブ進入状態が定常であると判定する。カーブ進入状態判定部１７は、例えば、カーブ進入時の車両Ｍの横位置が下記の式（１）を満たさない場合、運転者によるカーブ進入状態が非定常であると判定する。下記の式（１）において実際の横位置をｙｇ、最小値をｙｍｉｎ、最大値をｙｍａｘとして示す。また、下記の式（２）、（３）におけるμは横位置分布モデルＤｙにおける横位置の平均値、σは横位置分布モデルＤｙにおける標準偏差である。
【数１】
2020093587.tif 000003
【００４３】
ｙｍｉｎは上記の式（２）に限定されない。ｙｍｉｎは例えばμ−２σ、μ−３σ、μ−０．５σであってもよい。同様に、ｙｍａｘは上記の式（３）に限定されない。ｙｍａｘは例えばμ＋２σ、μ＋３σ、μ＋０．５σであってもよい。横位置分布モデルＤｙも正規分布に限定されない。また、カーブ進入状態判定部１７は、分布近似ではなく、走行履歴の累積確率の上下限や最大、最小を用いてカーブ進入状態を判定してもよい。
【００４４】
操舵量認識部１８は、運転操作検出部４の操舵量情報に基づいて、車両Ｍの操舵部に対する運転者の操舵量を認識する。操舵量認識部１８は、運転者の操舵量の認識結果を操舵履歴記憶部６に記憶させてもよい。
【００４５】
目標操舵量予測部１９は、カーブ情報取得部１５の取得したカーブ情報に基づいて、カーブ走行時における目標操舵量を予測する。ここで、図２（ａ）に示す車両Ｍの目標走行軌跡Ｃｓは、目標操舵量予測部１９の予測する目標操舵量に応じた軌跡である。図２（ａ）に示すようなカーブに対する目標操舵量について、例えば図４のグラフのように求めることができる。図４のＴ１〜Ｔ４は、それぞれ目標操舵量の変化態様が変わるまでの時間である。θｍａｘは、目標操舵量の最大値である。Ｔ１〜Ｔ４及びθｍａｘは、カーブ曲率Ｒ、カーブ長さＤ、緩和曲線長Ｃを説明変数とする一次式である下記の式（４）から求めることができる。
【数２】
2020093587.tif 000004
【００４６】
なお、目標操舵量予測部１９は、カーブ情報に基づいてカーブの車線幅方向の中央（又は中央から一定量偏った位置）を車両Ｍが通るように目標操舵量を予測してもよい。目標操舵量予測部１９は、ドライバ属性を考慮して目標操舵量を予測してもよい。
【００４７】
アシストトルク付与部２０は、操舵量及び目標操舵量に基づいて車両Ｍの操舵部にカーブ用アシストトルクを付与する。アシストトルク付与部２０は、カーブ進入状態判定部１７によりカーブ進入状態が非定常であると判定された場合、カーブ進入状態判定部１７によりカーブ進入状態が定常であると判定された場合と比べて、カーブ用アシストトルクを小さくする。
【００４８】
ここで、図５（ａ）は、目標操舵量θｔに対する操舵量θの時間変化の一例を示すグラフである。図５（ａ）では、カーブに応じた目標操舵量θｔの増加に対して操舵量θが追い付いた後に操舵量θが目標操舵量θｔを追い越して増加した状況が示されている。
【００４９】
図５（ｂ）は、目標操舵量θｔ及び操舵量θの差分Δθの時間変化の一例を示すグラフである。図５（ｂ）に示す差分Δθは、図５（ａ）の目標操舵量θｔ及び操舵量θの差分に対応している。
【００５０】
アシストトルク付与部２０は、カーブ用アシストトルクに用いるため、ベーストルクＴｂａｓｅと付与トルクＴａｄｄとを計算する。ベーストルクＴｂａｓｅは、運転者の操舵量θに基づいて値が決まるトルクである。付与トルクＴａｄｄは、目標操舵量θｔ及び操舵量θの差分Δθと力覚ゲインｋとに基づいて値が決まるトルクである。力覚ゲインｋについては後述する。
【００５１】
アシストトルク付与部２０は、例えばベーストルクＴｂａｓｅと操舵量θとを予め関連付けたテーブルデータを用いて、運転者の操舵量θからベーストルクＴｂａｓｅを算出する。ここで、図６（ａ）はベーストルクＴｂａｓｅと操舵量θとを関連付けたテーブルデータの一例を示すグラフである。図６（ａ）の縦軸はベーストルクＴｂａｓｅ、横軸は操舵量θである。図６（ａ）に示すテーブルデータにおいては、例えば運転者の操舵量θがθ１である場合に、ベーストルクＴｂａｓｅの値としてＴｂ１が出力される。
【００５２】
また、アシストトルク付与部２０は、例えば、目標操舵量θｔ及び操舵量θの差分Δθに力覚ゲインｋを乗じた値を付与トルクＴａｄｄとして算出する（Ｔａｄｄ＝ｋΔθ）。力覚ゲインｋは、付与トルクＴａｄｄの量を調整する係数として機能する。
【００５３】
図６（ｂ）は付与トルクＴａｄｄと目標操舵量θｔ及び操舵量θの差分Δθとを関連付けたテーブルデータの一例を示すグラフである。図６（ｂ）の縦軸は付与トルクＴａｄｄ、横軸は差分Δθである。図６（ｂ）に示すテーブルデータにおいては、例えば運転者の差分ΔθがΔθ１である場合に、付与トルクＴａｄｄの値としてＴａ１が出力される。図６（ｂ）に示す直線の傾きが力覚ゲインｋに対応する。このように、アシストトルク付与部２０は、演算式ではなく、テーブルデータの切り換えによってカーブ進入状態に応じた付与トルクＴａｄｄの算出を行ってもよい。
【００５４】
アシストトルク付与部２０は、カーブ進入状態に応じて力覚ゲインｋの値を設定する。アシストトルク付与部２０は、カーブ進入状態判定部１７によりカーブ進入状態が非定常であると判定された場合、カーブ進入状態判定部１７によりカーブ進入状態が定常であると判定された場合と比べて、力覚ゲインｋを小さい値とする。具体的に、アシストトルク付与部２０は、カーブ進入状態が定常であるとき、力覚ゲインｋとして第１の値ｋ１を設定する。アシストトルク付与部２０は、カーブ進入状態が非定常であるとき、力覚ゲインｋとして第２の値ｋ２を設定する。第１の値ｋ１は、第２の値ｋ２より大きい値である。
【００５５】
アシストトルク付与部２０は、ベーストルクＴｂａｓｅと付与トルクＴａｄｄとの和をカーブ用アシストトルクとして車両Ｍの操舵部に付与する。アシストトルク付与部２０は、操舵アクチュエータ８に制御信号を送信することにより、カーブ用アシストトルクの付与を行う。
【００５６】
［運転支援装置の処理］
次に、本実施形態に係る運転支援装置１００の処理について図面を参照して説明する。図７は、力覚ゲイン設定処理の一例を示すフローチャートである。力覚ゲイン設定処理は、車両Ｍの運転支援がオンになっているときに実行される。
【００５７】
図７に示すように、運転支援装置１００のＥＣＵ１０は、Ｓ１０として、カーブ進入判定部１４により車両Ｍがカーブの進入時であるか否かを判定する。カーブ進入判定部１４は、例えば外部環境認識部１２の認識した車両Ｍの前方の走行道路の曲率に基づいて、車両Ｍがカーブの進入時であるか否かを判定する。ＥＣＵ１０は、車両Ｍがカーブの進入時であると判定された場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、Ｓ１２に移行する。ＥＣＵ１０は、車両Ｍがカーブの進入時ではないと判定された場合（Ｓ１０：ＮＯ）、今回の処理を終了する。その後、ＥＣＵ１０は一定時間の経過後に再びＳ１０から処理を繰り返す。
【００５８】
Ｓ１２において、ＥＣＵ１０は、カーブ情報取得部１５によりカーブ情報を取得する。カーブ情報取得部１５は、地図データベース５の地図情報などからカーブ情報を取得する。その後、ＥＣＵ１０はＳ１４に移行する。
【００５９】
Ｓ１４において、ＥＣＵ１０は、カーブ進入状態判定部１７により横位置分布モデルＤｙの生成を行う。カーブ進入状態判定部１７は、例えばドライバ属性及びカーブ情報の道路幅Ｗに基づいて、カーブ進入時の横位置分布モデルを生成する。その後、ＥＣＵ１０はＳ１６に移行する。
【００６０】
Ｓ１６において、ＥＣＵ１０は、横位置認識部１６により車両Ｍの横位置を認識する。横位置認識部１６は、外部センサ２の検出結果を用いて白線認識を行うことにより車両Ｍの横位置を認識する。その後、ＥＣＵ１０はＳ１８に移行する。
【００６１】
Ｓ１８において、ＥＣＵ１０は、カーブ進入状態判定部１７によりカーブ進入状態が定常であるか非定常であるかを判定する。カーブ進入状態判定部１７は、横位置分布モデルＤｙから求められる範囲内に車両Ｍの横位置が含まれる場合、運転者によるカーブ進入状態が定常であると判定する。ＥＣＵ１０は、カーブ進入状態が定常であると判定された場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、Ｓ２０に移行する。ＥＣＵ１０は、カーブ進入状態が非定常であると判定された場合（Ｓ１８：ＮＯ）、Ｓ２２に移行する。
【００６２】
Ｓ２０において、ＥＣＵ１０は、アシストトルク付与部２０において力覚ゲインｋとして第１の値ｋ１を設定する。その後、ＥＣＵ１０はＳ２４に移行する。Ｓ２２において、ＥＣＵ１０は、アシストトルク付与部２０において力覚ゲインｋとして第２の値ｋ２を設定する。その後、ＥＣＵ１０はＳ２４に移行する。
【００６３】
Ｓ２４において、ＥＣＵ１０は、アシストトルク付与部２０によりカーブ用アシストトルクの付与処理を開始する。以下、カーブ用アシストトルク付与処理について図８を参照して説明する。
【００６４】
図８は、カーブ用アシストトルク付与処理の一例を示すフローチャートである。図８に示すように、ＥＣＵ１０は、カーブ用アシストトルク付与処理が開始されると、Ｓ３０として、目標操舵量予測部１９による目標操舵量θｔの予測を行う。目標操舵量予測部１９は、カーブ情報取得部１５の取得したカーブ情報に基づいて、カーブ走行時における目標操舵量を予測する。その後、ＥＣＵ１０はＳ３２に移行する。
【００６５】
Ｓ３２において、ＥＣＵ１０は、アシストトルク付与部２０により運転者の操舵量θと目標操舵量θｔとの差分Δθの演算を行う。その後、Ｓ３４において、ＥＣＵ１０は、アシストトルク付与部２０により付与トルクＴａｄｄの演算を行う。ＥＣＵ１０は、差分Δθに力覚ゲインｋを乗じた値を付与トルクＴａｄｄとして算出する。また、ＥＣＵ１０は、テーブルデータを用いて、運転者の操舵量θからベーストルクＴｂａｓｅを算出する。
【００６６】
Ｓ３６において、アシストトルク付与部２０は、カーブ用アシストトルクの付与を行う。アシストトルク付与部２０は、ベーストルクＴｂａｓｅと付与トルクＴａｄｄとの和をカーブ用アシストトルクとして車両Ｍの操舵部に付与する。アシストトルク付与部２０は、操舵アクチュエータ８に制御信号を送信することにより、カーブ用アシストトルクの付与を行う。
【００６７】
以上説明した本実施形態に係る運転支援装置１００によれば、カーブ進入状態が非定常である場合には、カーブ進入状態が定常である場合と比べて、カーブ用アシストトルクを小さくするので、カーブ用アシストトルクが非定常な形でカーブに進入した車両Ｍの体勢を整えようとする運転者の操舵の妨げとなる可能性を減らすことができ、カーブ用アシストトルクの過剰な付与によって運転者に煩わしさを感じさせることを抑制できる。
【００６８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。
【００６９】
例えば、カーブ進入状態の判定において必ずしも横位置分布モデルも生成する必要はなく、テーブルデータなどを用いて判定してもよい。カーブ進入状態の判定には、操舵履歴と走行軌跡の何れかを用いればよく、操舵履歴記憶部６及び走行軌跡記憶部７の両方を備える必要はない。また、カーブ用アシストトルクの演算方法は、上述した方法に限られない。
【符号の説明】
【００７０】
１…ＧＰＳ受信部、２…外部センサ、３…内部センサ、４…運転操作検出部、５…地図データベース、６…操舵履歴記憶部、７…走行軌跡記憶部、８…操舵アクチュエータ、１０…ＥＣＵ、１１…車両位置認識部、１２…外部環境認識部、１３…車両状態認識部、１４…カーブ進入判定部、１５…カーブ情報取得部、１６…横位置認識部、１７…カーブ進入状態判定部、１８…操舵量認識部、１９…目標操舵量予測部、２０…アシストトルク付与部、１００…運転支援装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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