(57)【要約】【課題】運転者による障害物回避操作をより適切に支援できるようにすること。【解決手段】障害物検出手段が、自車両の周囲の障害物の位置を検出する。また、存在確率分布推定手段が、検出した位置および障害物検出手段の特性により当該位置に含まれる検出誤差の性質に基づいて、自車両の周囲における障害物の存在確率分布を推定する。そして、回避支援手段が、推定した存在確率分布に基づいて、運転者による障害物回避操作を支援する。そのため、例えば、障害物検出手段の特性により検出結果に含まれる検出誤差、つまり、障害物の位置の検出誤差が大きい場合に、障害物の存在確率を低減することができる。そして、障害物回避操作の支援量を低減できる。その結果、運転者による障害物回避操作に当該回避操作の支援が干渉することを抑制できる。したがって、運転者による障害物回避操作をより適切に支援できるようになる。【選択図】  図２
2010173511.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の運動状態を検出する自車両状態検出手段と、
前記自車両の操作状態を検出する操作状態検出手段と、
前記自車両の周囲の障害物の位置を検出する障害物検出手段と、
前記障害物検出手段が検出した前記障害物の位置、および前記障害物検出手段の検出特性により当該位置に含まれる検出誤差の性質に基づいて、前記障害物の存在確率分布を推定する存在確率分布推定手段と、
前記自車両状態検出手段が検出した前記自車両の運動状態、前記操作状態検出手段が検出した前記自車両の操作状態、および前記存在確率分布推定手段が推定した前記障害物の存在確率分布に基づいて、運転者による障害物回避操作を支援する回避支援手段と、を備えることを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項２】
前記存在確率分布推定手段は、前記自車両と前記障害物との間の距離が遠い場合、当該距離が近い場合と比較して、前記障害物の存在確率分布の最高値および当該最高値の周辺の存在確率を低減することを特徴とする請求項１に記載の車両用運転支援装置。
【請求項３】
前記存在確率分布推定手段は、前記自車両の横方向への運動およびヨー方向への運動の少なくとも一方の運動に基づき当該運動が大きい場合、当該運動が小さい場合と比較して、前記自車両の横方向における前記障害物の存在確率分布の最高値および当該最高値の周辺の存在確率を低減することを特徴とする請求項１または２に記載の車両用運転支援装置。
【請求項４】
前記存在確率推定手段は、前記自車両の縦方向への運動およびピッチ方向への運動の少なくとも一方の運動に基づき当該運動が大きい場合、当該運動が小さい場合と比較して、前記自車両の縦方向における前記障害物の存在確率分布の最高値および当該最高値の周辺の存在確率を低減することを特徴とすることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項５】
前記回避支援手段は、前記存在確率分布推定手段が推定した前記障害物の存在確率分布に基づき、前記自車両の将来の走行経路上における前記障害物の存在確率が高い場合、当該存在確率が低い場合と比較して、前記障害物回避操作を支援する支援制御量を増大することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項６】
前記車両操作検出手段は、前記自車両の操舵角および操舵角速度の少なくともいずれかを検出することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項７】
前記存在確率分布推定手段が推定した前記障害物の存在確率分布に基づき、前記障害物の存在確率が設定値よりも低い領域内を通過する回避経路を生成する回避経路生成手段を備え、
前記回避支援手段は、前記自車両に前記回避経路を走行させる舵角パターン、および前記自車両の操作状態に基づいて、前記障害物回避操作を支援する支援制御量を設定することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項８】
前記自車両の周囲の道路境界を検出する道路境界検出手段を備え、
前記回避経路生成手段は、前記回避経路として、前記道路境界内に収まっている経路を生成することを特徴とする請求項７に記載の車両用運転支援装置。
【請求項９】
前記回避経路生成手段は、前記回避経路として、前記回避経路を数値的に評価する評価関数を最大または最小とする経路を生成することを特徴とする請求項７または８のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項１０】
前記回避支援手段は、前記障害物回避操作を支援する支援制御量を逐次演算することを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項１１】
前記回避経路生成手段は、前記自車両のタイヤの摩擦円を考慮した車両モデルを用いて回避経路を生成することを特徴とする請求項７から１０のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項１２】
自車両の周囲の障害物の位置を検出し、検出した位置および前記障害物検出手段の特性により当該位置に含まれる検出誤差の性質に基づいて、前記自車両の周囲における前記障害物の存在確率分布を推定し、推定した存在確率分布、前記自車両の運動状態、および前記自車両の操作状態に基づいて、運転者による障害物回避操作を支援することを特徴とする車両用運転支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者による障害物回避操作を支援する車両用運転支援装置および車両用運転支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の技術としては、例えば、特許文献１に記載の技術がある。
この特許文献１に記載の技術では、まず、自車両の運動状態および他車両の運動状態を検出する。次に、それら自車両の運動状態および他車両の運動状態に基づいて、設定時間後における自車両の予測到達位置と他車両の予測到達位置とを算出する。次に、地図上に、自車両の到達予測位置に自車両の車両サイズに応じた四角形を配置する。同様に、他車両の到達予測位置に他車両の車両サイズに応じた四角形を配置する。そして、各四角形が重複する面積の大きさに応じて、運転者に警報等の情報を提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−６５４８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１に記載の技術では、他車両の走行状態の検出誤差に応じて、地図上に配置した、他車両の車両サイズに応じた四角形を拡大するようになっている。
そのため、例えば、他車両の走行状態の検出誤差が大きい場合には、他車両の車両サイズに応じた四角形が大きくなる。それゆえ、各四角形が重複し易くなり、警報の発生タイミングが早くなる。その結果、運転者に違和感を与える可能性があった。
したがって、運転者による障害物回避操作を適切に支援することが困難であった。
本発明は、上記のような点に着目し、運転者による障害物回避操作をより適切に支援可能とすることを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明は、自車両の周囲の障害物の位置を検出し、検出した位置および障害物検出手段の特性により当該位置に含まれる検出誤差の性質に基づいて、前記障害物の存在確率分布を推定する。そして、推定した存在確率分布に基づいて、運転者による障害物回避操作を支援する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、例えば、障害物検出手段の検出結果に含まれる検出誤差、つまり、障害物の位置の検出誤差が大きい場合に、障害物の存在確率を低減することができる。それゆえ、障害物回避操作の支援量を低減できる。その結果、運転者による障害物回避操作に当該回避操作の支援が干渉することを抑制できる。
したがって、運転者による障害物回避操作をより適切に支援できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１実施形態の車両用運転支援装置を装備した自車両ＳＷの装置構成の概念図である。
【図２】第１実施形態の車両用運転支援装置を示すブロック図である。
【図３】回避支援コントローラ４の処理を示すフローチャートである。
【図４】想定する場面の一例を示す平面図である。
【図５】障害物ＳＭの存在確率分布を示すグラフである。
【図６】障害物ＳＭの存在確率分布を示すグラフである。
【図７】操舵支援トルクを算出する処理を示すフローチャートである。
【図８】自車両ＳＷの状態量を説明するための平面図である。
【図９】第２実施形態の車両用運転支援装置を装備した自車両ＳＷの装置構成の概念図である。
【図１０】第２実施形態の車両用運転支援装置を示すブロック図である。
【図１１】回避支援コントローラ４の処理を示すフローチャートである。
【図１２】想定する場面の一例を示す平面図である。
【図１３】障害物ＳＭの存在確率分布を示すグラフである。
【図１４】操舵支援トルクの特性を示す図である。
【図１５】応用例を示す図である。
【図１６】障害物ＳＭの存在確率分布の算出方法を示すフローチャートである。
【図１７】制御マップのインデックスの抽出方法を示す図である。
【図１８】障害物ＳＭの横方向速度ｖBYの変化状態を示すグラフである。
【図１９】障害物ＳＭの存在確率分布を示すグラフである。
【図２０】障害物ＳＭの存在確率分布を示すグラフである。
【図２１】右回避舵角パターンを算出する処理を示すフローチャートである。
【図２２】舵角パターンδf(t)を示す図である。
【図２３】第３実施形態の車両用運転支援装置を示すブロック図である。
【図２４】回避支援コントローラ４の処理を示すフローチャートである。
【図２５】想定する場面の一例を示す平面図である。
【図２６】操舵支援トルクの特性を示す図である。
【図２７】右回避舵角パターンを算出する処理を示すフローチャートである。
【図２８】第４実施形態の車両用運転支援装置を装備した自車両ＳＷの装置構成の概念図である。
【図２９】第４実施形態の車両用運転支援装置を示すブロック図である。
【図３０】回避支援コントローラ４の処理を示すフローチャートである。
【図３１】右回避舵角パターンδRiを示す図である。
【図３２】操舵支援トルクの特性を示す図である。
【図３３】自車両ＳＷと障害物ＳＭとが干渉する可能性の有無を判定する処理を示すフローチャートである。
【図３４】右回避舵角パターンδRiを算出する処理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】
次に、本発明に係る実施形態について図面を参照して説明する。
（第１実施形態）
図１は、本実施形態の車両用運転支援装置を装備した自車両ＳＷの装置構成の概念図である。
（構成）
図１に示すように、自車両ＳＷは、前輪操舵で且つ前輪駆動の車両である。
自車両ＳＷは、次のような種々のセンサ類を装備する。そのセンサ類は、複数台のカメラ１、車速センサ２、および操舵角センサ３である。これらセンサ類は、検出信号を回避支援コントローラ４に出力する。
【０００９】
カメラ１は、自車両ＳＷの前方の情報を検出する。例えば、車室内前方に取り付けたＣＣＤカメラ等を利用可能である。そして、自車両ＳＷの前方の道路状況を撮影することで、障害物ＳＭの有無および当該障害物ＳＭの位置を検出する。障害物ＳＭとは、自車両ＳＷの走行の障害となる物体である。例えば、歩行者、車両等が挙げられる。また、カメラ１を２台で構成してステレオ形式とすることで、障害物ＳＭとの間の距離も検出する。
【００１０】
車速センサ２は、車輪の回転数を検出する。例えば、後輪５RL、５RRに取り付けたロータリエンコーダ等が利用可能である。そして、後輪５RL、５RRの回転に比例して発生するパルス信号を検出することで、後輪５RL、５RRの回転数を検出する。
操舵角センサ３は、運転者による操舵の回転角度を検出する。例えば、ラック＆ピニオン方式で構成した前輪操舵機構における、ピニオンに取り付けたロータリエンコーダ等が利用可能である。そして、ピニオンの回転に比例して発生するパルス信号を検出することで、ステアリングホイール６の回転角度を検出する。
【００１１】
また、自車両ＳＷは、ステアリングアクチュエータ７を備える。ステアリングアクチュエータ７は、回避支援コントローラ４からの信号に応じて、運転者による障害物回避操作を支援する操舵支援トルクをステアリングコラム８に付与する。例えば、油圧パワーステアリングまたは電動パワーステアリングを利用可能である。
回避支援コントローラ４は、マイクロプロセッサからなる。マイクロプロセッサは、Ａ／Ｄ変換回避、Ｄ／Ａ変換回避、中央演算処理装置およびメモリ等から構成した集積回避を備える。そして、メモリに格納したプログラムに従って、各種センサで検出した信号の処理を行い、その処理結果を、ステアリングアクチュエータ７に出力する。
【００１２】
図２に、以上の装置構成を機能別にまとめたブロック図を示す。
自車両状態検出手段は、車速センサ２によって構成する。そして、車速センサ２で検出した信号を統合的に処理して自車両ＳＷの運動状態に関する情報を得る機能を実現する。
操作状態検出手段は、操舵角センサ３によって構成する。そして、操舵角センサ３で検出した信号を処理して運転者の操作状態に関する情報を得る機能を実現する。
【００１３】
障害物検出手段は、カメラ１によって構成する。そして、カメラ１で撮像したイメージを画像処理して障害物ＳＭの位置に関する情報を抽出する機能を実現する。
存在確率分布推定手段は、回避支援コントローラ４によって構成する。そして、障害物検出手段で得た情報を処理して障害物ＳＭの存在確率を推定する機能を実現する。
回避支援手段は、ステアリングアクチュエータ７によって構成する。そして、自車両状態検出手段、操作状態検出手段、および存在確率分布検出手段で得た情報に基づき、運転者による障害物回避操作を支援する機能をステアリングアクチュエータ７で実現する。
【００１４】
次に、回避支援コントローラ４の処理について図面を参照して説明する。
図３は、回避支援コントローラ４の処理を示すフローチャートである。
図４は、想定する場面の一例を示す平面図である。
ここでは、具体性を持たせて処理を分かりやすくするために、図４に示す場面を想定して説明する。図４に示す場面では、自車両ＳＷが直線道路上を走行しているときに、自車両ＳＷの前方に静止した障害物ＳＭを検出した場面を想定している。なお、障害物ＳＭの左右のいずれにも自車両ＳＷが通り抜け可能なスペースがあるものとする。
【００１５】
なお、図３の処理は、設定したサンプリング周期で繰り返し実行する。
図３に示すように、まず、そのステップＳ１０１では、各種センサが検出した信号をメモリ上に読み込む。そして、自車両ＳＷの運動状態、自車両ＳＷの操作状態、障害物ＳＭの位置、および障害物ＳＭとの間の距離を、統一した座標系上の値として算出する。上記座標系は、適当に設定することが可能である。本実施形態では、図４に示すように、自車両ＳＷの車体の前後方向にＸ軸を、そのＸ軸と垂直である車幅方向にＹ軸を設定する。また、本実施形態の説明では、上記座標系は、Ｘ座標系の原点をカメラ１の取り付け位置に設定し、且つ、Ｙ座標の原点を道路の中心線付近に設定する。
【００１６】
上記座標系を設定することで、自車両ＳＷの位置と速度とを（ＸV、ＹV、ＶVY、ＶVY）＝（０、０、ｖVX、０）といった形式で表記することができるようになる。
また、障害物ＳＭの位置と速度とを（ＸB、ＹB、ＶBX、ＶBY）＝（ｘB、ｙB、０、０）といった形式で表記することができるようになる。
縦方向速度ｖVXは、縦方向速度ｖVXに比べて横方向速度ｖVYが十分に小さいとみなせれば、非駆動輪の車輪速で近似することができる。従って、縦方向速度ｖVXは、非駆動輪にとりつけた車速センサ２の検出値から求めることができる。
【００１７】
また、障害物ＳＭの縦方向位置ｘB、横方向位置ｙBは、カメラ１から取得できる。
また、自車両ＳＷの運動状態を表す状態量として、ヨー角θ、操舵角δfが重要な物理量であると考える。これらの自車両ＳＷの運動状態を記述する物理量は、次に説明するようにセンサの検出信号を処理することによって、具体的な値を取得できる。
すなわち、これらの物理量のうち、ヨー角θに関しては、道路が直線であると仮定すれば、道路境界と自車両ＳＷの向いている方向とのなす角を、カメラ１が撮影した自車両ＳＷの前方の道路状況を画像処理によって推定することで求めることができる。
【００１８】
操舵角δは、操舵角センサ３から取得することができる。
次に、ステップＳ１０２では、自車両ＳＷと障害物ＳＭとが干渉する可能性の有無によって処理を分岐する。障害物ＳＭと干渉する可能性の有無を判定する方法としては、例えば、現在から設定時間ＴCJ後までの間に、自車両ＳＷの走行領域に障害物ＳＭが侵入するか否かによって判定する方法を利用可能である。自車両ＳＷの走行領域とは、現在から設定時間ＴCJ後までの間に、自車両ＳＷが走行する道路上の領域である。
具体的には、まず、自車両ＳＷの縦方向速度ｖVXおよび障害物ＳＭの縦方向位置ｘBに基づき、下記（１）式に従って設定時間ＴCJを算出する。
TCJ=xB/vVX  ………（１）
次に、算出した設定時間ＴCJに基づいて、当該設定時間ＴCJ後における障害物ＳＭの横方向位置ｙB（ＴCJ）を算出する。
【００１９】
次に、算出した横方向位置ｙB（ＴCJ）の絶対値｜ｙB（ＴCJ）｜が設定値ＹTH未満であるか否かを判定する。設定値ＹTHとは、自車両ＳＷの走行領域への障害物ＳＭの侵入を検出するためのしきい値である。例えば、自車両ＳＷ幅と障害物ＳＭ幅の合計値の半分の値よりも大きな値を利用可能である。そして、横方向位置の絶対値｜ｙB（ＴCJ）｜が設定値ＹTH未満であると判定した場合には、自車両ＳＷの走行領域に障害物ＳＭが侵入すると判定し(YES)、ステップＳ１０３に移行する。一方、横方向位置の絶対値｜ｙB（ＴCJ）｜が設定値ＹTH以上であると判定した場合には、自車両ＳＷの走行領域に障害物ＳＭが侵入しない(NO)、つまり、運転者による障害物回避操作を支援する必要がないと判定し、処理を終了する。
【００２０】
次に、ステップＳ１０３では、カメラ１の検出特性により当該カメラ１の検出結果に含まれる検出誤差、つまり、障害物ＳＭの位置座標（ｘB、ｙB）の検出誤差の性質に基づいて、自車両ＳＷの周囲における障害物ＳＭの存在確率分布を推定する。障害物ＳＭの存在確率分布としては、例えば、図５および図６に示すように、（μx、μY）で最高確率となり、（μx、μY）から遠ざかるにつれて存在確率が漸減する２次元の正規分布を利用可能である。μxはＸ軸方向における平均値であり、μYはＹ軸方向における平均値である。
【００２１】
図５および図６は、障害物ＳＭの存在確率分布を示すグラフである。
具体的には、カメラ１には、障害物ＳＭが遠いほど、障害物ＳＭの位置座標（ｘB、ｙB）の検出誤差が増大する特性がある。それゆえ、本実施形態では、障害物ＳＭの縦方向位置ｘBを平均値μXに設定し、横方向位置ｙBを平均値μyに設定し、自車両ＳＷと障害物ＳＭとの間の距離Ｒs（＝（ＸB2＋ＹB2）1/2）に応じて分散値σX2、σY2を設定する。
【００２２】
これにより、自車両ＳＷと障害物ＳＭとの間の距離Ｒsが遠いほど、障害物ＳＭの存在確率分布の最高値および当該最高値の周辺の存在確率が低減する。
ここで、平均値μX、μyおよび分散値σX2、σY2は、（Ｒ、θ）座標系を設定することで、自車両ＳＷと障害物ＳＭとの間の距離Ｒsの関数で表記することができる。それゆえ、障害物ＳＭの存在確率分布ｆ(X,Y,0)は、関数μX(Ｒs)、μY(Ｒs)、σY(Ｒs)2、σX(Ｒs)2に基づき、下記（２）式のように表記することができる。
f(X,Y,0)=N(μX(Rs),μY(Rs),σx(Rs)2,σY(Rs)2)  ………（２）
【００２３】
関数μX(Ｒs)、μY(Ｒs)、σY(Ｒs)2、σX(Ｒs)2は、車両用運転支援装置の設計段階で見積もった、距離Ｒsに対する障害物ＳＭの存在確率の分布を用いて設定する。
次に、ステップＳ１０４では、障害物ＳＭの存在確率分布ｆ(X,Y,0)と自車両ＳＷの将来の走行経路とに基づいて操舵支援トルクを算出する。そして、操舵支援トルクの付与を指示する信号をステアリングアクチュエータ７に出力する。
【００２４】
次に、上記ステップＳ１０４で行う、上記操舵支援トルクの算出方法を、図面を参照して説明する。
図７は、操舵支援トルクを算出する処理を示すフローチャートである。
図７に示すように、まず、そのステップＳ２０１では、自車両ＳＷの将来の走行経路を算出する。
具体的には、まず、自車両ＳＷの将来の走行経路を算出するために、自車両ＳＷの運動を記述するモデルを導入する。ここでは、自車両ＳＷの運動を記述するモデルとして、四輪車両の運動を二輪車両の運動で近似する二輪モデルを使用する。
【００２５】
この二輪モデルは、走行速度が一定で、ヨー角θが十分に小さく、横方向速度ｖVYが縦方向速度ｖVXと比較して十分に小さく、タイヤ横力の飽和特性が顕著に現れない運動状態では、下記（３）式のように近似することができる。
dxV/dt=vcos(β+θ)
dyV/dt=vsin(β+θ) ………(３)
dθ/dt=γ
dβ/dt=-γ+[2Kfαf+2Krαr]/MVV
dγ/dt=[2LfKfαf-2LrKrαr]/I
αf=β+Lfγ/VV-δf/NG
αr=β-Lfγ/VV
【００２６】
図８は、自車両ＳＷの状態量を説明するための平面図である。
ただし、図８に示すように、βはすべり角であり、γはヨーレイトである。また、Ｍは車両質量であり、Ｉは車両ヨー慣性モーメントであり、Ｌfは車両重心から前輪軸までの距離であり、Ｌrは車両重心から後輪軸までの距離である。さらに、Ｋfは前輪コーナリングパワー係数であり、Ｋrは後輪コーナリングパワー係数である。また、αfは前輪５FL、５FRのタイヤすべり角であり、αrは後輪５RL、５RRのタイヤすべり角である。さらに、ＮGは、操舵角δfを前輪５FL、５FRの転舵角に変換する際のギア比である。
【００２７】
また、上記（３）式は、下記（４）式のようにまとめることができる。
dxV/dt=fV(xV、uV)  ………（４）
xV=(xV、yV、θ、β、γ)
uV=(δf)
以上のようにして導入した二輪モデルおよび操舵角δfを用い、現在から設定時間ＴT後までの間の状態ベクトルｘV (t)を予測するものとして、ｔ＝０、Δｔ、２Δｔ、…、ＴT−Δｔ、ＴTまで、上記（４）式に従って状態ベクトルｘV (t)を算出する。算出した状態ベクトルｘV (t)の時系列は、自車両ＳＷの将来の走行経路を表す。
【００２８】
次に、ステップＳ２０２では、前記ステップＳ２０１で算出した自車両ＳＷの将来の走行経路上から、障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐmを抽出する。
具体的には、まず、前記ステップＳ１０３で設定した障害物ＳＭの存在確率分布を参照し、前記ステップＳ２０１で算出した自車両ＳＷの将来の走行経路上の各地点（ｘV (t)、ｙV(t)）に対して、障害物ＳＭの存在確率を算出する。そして、算出した存在確率のうち、最大のものを最大値Ｐm（=maxf(xV(t)、yV(t),t)）として抽出する。
【００２９】
次に、ステップＳ２０３では、算出した障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐmに対して、当該最大値Ｐmが大きいか小さいかを判断するレベリングを行う。最もシンプルな方法として、予め存在確率のレベルを何段階かで設定しておき、最大値Ｐmがどのレベルに属するのかを判別する方法が考えられる。
具体的には、まず、前記ステップＳ２０２で設定した障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐmが、予め設定した複数段階のレベルのいずれに属するかを判別する。
【００３０】
次に、判別したレベルが、設定レベルＰmTH以上であるか否かを判定する。設定レベルＰmTHとは、障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐmが大きいか小さいか判定するためのしきい値である。そして、設定レベルＰmTH以上であると判定した場合には、障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐmが大きいと判定する。一方、設定レベルＰmTH未満であると判定した場合には、当該最大値Ｐmが小さいと判定する。
【００３１】
次に、ステップＳ２０４では、レベリング結果に基づいて操舵支援トルクを設定する。
具体的には、まず、前記ステップＳ２０３で障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐmが大きいと判定した場合には、自車両ＳＷが障害物ＳＭの存在確率の高い領域を走行すると判定し、操舵支援トルクの絶対値を比較的大きい値ＴHIGHに設定する。一方、前記ステップＳ２０３で障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐmが小さいと判定した場合には、自車両ＳＷが障害物ＳＭの存在確率の低い領域を走行すると判定し、操舵支援トルクの絶対値を比較的小さい値ＴLOW（＜ＴHIGH）に設定する。
【００３２】
次に、操舵角δfを切り増すことで得られる操舵角δf’を算出する。そして、算出した操舵角δf’に基づいて、上記ステップＳ２０１およびＳ２０２のフローを実行し、障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐm（δf’）を算出する。
次に、算出した最大値Ｐm（δf’）が、障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐm（δf）よりも小さいか否かを判定する。そして、最大値Ｐm（δf）よりも小さい場合には、操舵支援トルクの方向を切り増し方向に設定する。一方、最大値Ｐm（δf）以上である場合には、操舵支援トルクの方向を切り戻し方向に設定する。
次に、設定した操舵支援トルクの付与を指示する信号をステアリングアクチュエータ７に出力する。
【００３３】
（動作）
定期的に、各センサからの信号に基づき、自車両ＳＷの運動状態や障害物情報、道路環境情報を取得し、同一の座標上に展開した情報に変換する。その同一座標に展開した情報によって、自車両ＳＷの周辺における障害物ＳＭの存在確率分布を推定する。
続いて、自車両ＳＷの将来の走行経路を算出する。そして、将来の走行経路のうち、障害物ＳＭの存在確率が最も高くなる位置での当該存在確率の最大値Ｐmを抽出する。
続いて、抽出した最大値Ｐmが大きいか小さいかを判定する。最大値Ｐmが大きいと判定すると、比較的大きい操舵支援トルクＴHIGHの付与を指示する信号をステアリングアクチュエータ７に出力する。一方、最大値Ｐmが小さいと判定すると、比較的小さい操舵支援トルクＴLOWの付与を指示する信号をステアリングアクチュエータ７に出力する。
【００３４】
以上のことが定期的に繰り返される。
これによって、各時刻における操舵支援トルクを算出・制御することができる。この結果、運転者による障害物回避操作の支援を実現することができる。
この実施形態では、自車両ＳＷから遠方に障害物ＳＭを検出した場合には、カメラ１の検出特性により検出誤差が大きくなる。そのため、障害物ＳＭの存在確率分布を平面状に広げて障害物ＳＭの存在確率が低下する。それゆえ、自車両ＳＷと障害物ＳＭとの干渉に余裕があるシーンでは、運転者の操作を妨げない程度の支援量となる。
ここで、本実施形態では、図２の車速センサ２が自車両状態検出手段を構成する。以下同様に、図２の操舵角センサ３が操作状態検出手段を構成する。また、カメラ１が障害物検出手段を構成する。さらに、図２の回避支援コントローラ４が存在確率分布推定手段を構成する。
【００３５】
（本実施形態の効果）
（１）本実施形態では、障害物検出手段が、自車両の周囲の障害物の位置を検出する。また、存在確率分布推定手段が、検出した位置および障害物検出手段の特性により当該位置に含まれる検出誤差の性質に基づいて、自車両の周囲における障害物の存在確率分布を推定する。そして、回避支援手段が、推定した存在確率分布に基づいて、運転者による障害物回避操作を支援する。
【００３６】
そのため、例えば、障害物検出手段の特性により検出結果に含まれる検出誤差、つまり、障害物の位置の検出誤差が大きい場合に、障害物の存在確率を低減することができる。それゆえ、障害物回避操作の支援量を低減できる。その結果、運転者による障害物回避操作に当該回避操作の支援が干渉することを抑制できる。
したがって、運転者による障害物回避操作をより適切に支援できるようになる。
【００３７】
（２）また、存在確率分布推定手段が、自車両と障害物との間の距離が遠い場合、当該距離が近い場合と比較して、障害物の存在確率分布の最高値および当該最高値の周辺の存在確率を低減する。
そのため、例えば、障害物検出手段に、障害物が遠いほど検出結果に含まれる検出誤差が増大するという特性がある場合に、自車両と障害物との間の距離が遠いときに、障害物の存在確率を低減できる。それゆえ、障害物が実際と異なる位置に存在すると誤検出し、誤検出した障害物と自車両との干渉の可能性が高いと誤判断することを防止できる。
【００３８】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記各実施形態と同様な構成などについては同一の符号を使用する。
本実施形態の基本的な車両構成は、図９に示すように上記第１実施形態と同様である。
ただし、ジャイロセンサ９を備えている。ジャイロセンサ９は、自車両ＳＷの重心位置に発生するロールレート、ピッチレイトλおよびヨーレイトγを検出する。例えば、水晶振動子や半導体等を用いて構成したものを利用可能である。そして、検出信号を回避支援コントローラ４に出力する。
【００３９】
図１０に、以上の装置構成を機能別にまとめたブロック図を示す。
本実施形態では、自車両状態検出手段は、車速センサ２およびジャイロセンサ９によって構成する。そして、車速センサ２およびジャイロセンサ９で検出した信号を統合的に処理して、自車両ＳＷの運動状態に関する情報を得る機能を実現する。
回避支援コントローラ４は、回避経路生成手段としての用途を兼ねている。そして、存在確率分布検出手段で得た情報に基づき、回避経路を生成する機能を実現する。
回避支援手段は、操作状態検出手段、および回避経路演算手段で得た情報に基づき、運転者による障害物回避操作を支援する機能をステアリングアクチュエータ７で実現する。
【００４０】
次に、回避支援コントローラ４の処理について図面を参照して説明する。
図１１は、回避支援コントローラ４の処理を示すフローチャートである。
図１２は、想定する場面の一例を示す平面図である。
ここでは、具体性を持たせて処理を分かりやすくするために、図１２に示す場面を想定して説明する。図１２に示す場面では、自車両ＳＷが直線道路上を走行しているときに、自車両ＳＷの前方に左側から横断する歩行者を検出した場面を想定している。なお、障害物ＳＭの左右のいずれにも自車両ＳＷが通り抜け可能なスペースがあるものとする。
なお、図１１の処理は、設定したサンプリング周期で繰り返し実行する。
【００４１】
図１１に示すように、まず、そのステップＳ３０１では、各種センサが検出した信号をメモリ上に読み込む。そして、自車両ＳＷの運動状態、自車両ＳＷの操作状態、障害物ＳＭの位置、および障害物ＳＭとの間の距離を、統一した座標系上の値として算出する。
上記座標系を設定することで、自車両ＳＷの位置と速度とを（ＸV、ＹV、ＶVX、ＶVY）＝（０、０、ｖVX、０）といった形式で表記することができるようになる。
【００４２】
また、障害物ＳＭの位置と速度とを（ＸB、ＹB、ＶBX、ＶBY）＝（ｘB、ｙB、０、ｖBY）といった形式で表記することができるようになる。
障害物ＳＭの横方向速度ｖBYは、カメラ１から得ることができる。
ピッチレイトλおよびヨーレイトγは、ジャイロセンサ９から得ることができる。
次に、ステップＳ３０２では、自車両ＳＷと障害物ＳＭとが干渉する可能性の有無によって処理を分岐する。障害物ＳＭと干渉する可能性の有無を判定する方法としては、例えば、現在から設定時間ＴCJ後までの間に、自車両ＳＷの走行領域に障害物ＳＭが侵入するか否かによって判定する方法を利用可能である。
【００４３】
具体的には、まず、自車両ＳＷの縦方向速度ｖVXおよび障害物ＳＭの縦方向位置ｘBに基づき、前記（１）式に従って設定時間ＴCJを算出する。
次に、算出した設定時間ＴCJに基づいて、当該設定時間ＴCJ後における障害物ＳＭの横方向位置yB(TCJ)+vBY×TCJを算出する。
次に、算出した横方向位置yB(TCJ)+vBY×TCJの絶対値｜yB(TCJ)+vBY×TCJ｜が設定値ＹTH未満であるか否かを判定する。そして、横方向位置の絶対値｜yB(TCJ)+vBY×TCJ｜が設定値ＹTH未満であると判定した場合には、自車両ＳＷの走行領域に障害物ＳＭが侵入すると判定し(YES)、ステップＳ３０３に移行する。一方、横方向位置の絶対値｜yB(TCJ)+vBY×TCJ｜が設定値ＹTH以上であると判定した場合には、自車両ＳＷの走行領域に障害物ＳＭが侵入しない(NO)、つまり、運転者による障害物回避操作を支援する必要がないと判定し、処理を終了する。
【００４４】
次に、ステップＳ３０３では、カメラ１の検出特性により当該カメラ１の検出結果に含まれる検出誤差の性質に基づいて、自車両ＳＷの周囲における障害物ＳＭの存在確率分布を推定する。障害物ＳＭの存在確率分布としては、例えば、図１３（ａ）（ｂ）に示すように、（μx、μY）で最高確率となり、（μx、μY）から遠ざかるにつれて存在確率が漸減する２次元の正規分布を利用可能である。
【００４５】
図１３は、障害物ＳＭの存在確率分布を示すグラフである。
具体的には、カメラ１には、自車両ＳＷのピッチ方向への運動が大きいほど、障害物ＳＭの縦方向位置ｘBの検出誤差が増大する特性がある。それゆえ、本実施形態では、自車両ＳＷがピッチ運動を行っていない場合（λ＝０）には、障害物ＳＭの縦方向位置ｘBを平均値μXに設定する。一方、自車両ＳＷがピッチ運動を行っている場合には（λ≠０）、障害物ＳＭの縦方向位置ｘBと異なる値を平均値μXに設定し、自車両ＳＷがピッチ運動を行っていない場合に比べ、分散値σX2を比較的大きな値に設定する。
【００４６】
これにより、自車両ＳＷのピッチ方向への運動が大きいほど、自車両ＳＷの縦方向における障害物ＳＭの存在確率分布の最高値および当該最高値の周辺の存在確率が低減する。
また、カメラ１には、自車両ＳＷのヨー方向への運動が大きいほど、障害物ＳＭの横方向位置ｙBの検出誤差が増大する特性がある。それゆえ、本実施形態では、自車両ＳＷがヨー運動を行っていない場合（γ＝０）には、障害物ＳＭの横方向位置ｙBを平均値μYに設定する。一方、自車両ＳＷがヨー運動を行っている場合（γ≠０）には、障害物ＳＭの横方向位置ｙBと異なる値を平均値μXに設定し、自車両ＳＷがヨー運動を行っていない場合に比べ、分散値σY2を比較的大きな値に設定する。
【００４７】
これにより、自車両ＳＷのヨー方向への運動が大きいほど、自車両ＳＷの横方向における障害物ＳＭの存在確率分布の最高値および当該最高値の周辺の存在確率が低減する。
なお、本実施形態では、自車両ＳＷのピッチレイトλおよびヨーレイトγに基づいて、障害物ＳＭの存在確率分布を推定する例を示したが、他の構成を採用することもできる。例えば、自車両ＳＷの加速度を検出する加速度センサを装備し、ピッチレイトλおよびヨーレイトγに代えて自車両ＳＷの縦方向の加速度および横方向への加速度を用いて、障害物ＳＭの存在確率分布を推定することもできる。
【００４８】
次に、ステップＳ３０４では、まず、前記ステップＳ３０３で推定した障害物ＳＭの存在確率分布に基づいて、障害物ＳＭの右方向を通過する回避経路を生成する。回避経路とは、自車両ＳＷが障害物ＳＭの存在確率が水準値ＴＨiよりも低い領域内を通過する経路である。各設定水準ＴＨiは、ＴＨ1＞ＴＨ2＞…＞ＴＨNTHとなるように設定する。すなわち、設定水準ＴＨiは、変数ｉが大きいほど小さな値とする。
【００４９】
次に、生成した回避経路を走行させる操舵角δfの集合（以下、「右回避舵角パターン」とも呼ぶ）δRi（ｉ＝１〜ＮTH）を算出する。ここで、設定水準ＴＨiは、変数ｉが大きいほど小さな値となるので、設定水準ＴＨiに応じて生成する右回避舵角パターンδRiは、変数ｉが大きいほど大きな値となる。具体的な算出方法については後述する。
次に、ステップＳ３０５では、まず、前記ステップＳ３０３で推定した障害物ＳＭの在確率分布に基づいて、障害物ＳＭの左方向を通過する回避経路を生成する。
【００５０】
次に、生成した回避経路を走行させる操舵角δfの集合（以下、「左回避舵角パターン」とも呼ぶ）δLiを算出する。
なお、左回避舵角パターンδLiも変数ｉが大きいほど大きな値となる。
次に、ステップＳ３０６では、前記ステップＳ３０４で算出した右回避舵角パターンδRiおよび前記ステップＳ３０５で算出した左回避舵角パターンδLiに基づいて、操舵支援トルクの特性を設定する。
【００５１】
図１４は、ＮTHを２とした場合の操舵支援トルクの特性を示す図である。
具体的には、まず、前記ステップＳ３０４で算出した右回避舵角パターンδRiに基づいて、第１の支援トルク特性図を設定する。第１の支援トルク特性図とは、操舵角δfと操舵支援トルクとの関係を示す図である。例えば、図１４（ａ）に示すように、操舵角δfに応じて、ステアリングコラム８に付与する操舵支援トルクを表す図を利用できる。第１の操舵支援トルク特性図は、右回避舵角パターンδRiと当該右回避舵角パターンδRiに対応した操舵支援トルクＴRiからなる点（δRi、ＴRi）を２次元平面上にプロットし、プロットした各点（δRi、ＴRi）の間を直線で結ぶことによって生成する。操舵支援トルクＴRiとは、右回避舵角パターンδRiに対応づけて設定した操舵支援トルクである。各操舵支援トルクＴRiは、ＴR1＞ＴR2＞…＞ＴRNTH（＝０）となるように設定する。
【００５２】
次に、前記ステップＳ３０５で算出した左回避舵角パターンδLiに基づいて、第２の支援トルク特性図を設定する。第２の支援トルク特性図とは、操舵角δfと操舵支援トルクとの関係を示す図である。例えば、図１４（ｂ）に示すように、左回避舵角パターンδLiと当該左回避舵角パターンδLiに対応した操舵支援トルクＴLiからなる点（δLi、ＴLi）を平面上にプロットし、プロットした各点（δLi、ＴLi）の間を直線で結ぶことによって生成する。操舵支援トルクＴLiとは、左回避舵角パターンδRiに対応づけて設定した操舵支援トルクである。各左回避舵角パターンδLiに対応した操舵支援トルクＴLiは、ＴL1＜ＴL2＜…＜ＴLNTH（＝０）となるように設定する。
【００５３】
次に、設定した第１および第２の支援トルク特性図をもとに、操舵角δfに対応する操舵支援トルクを算出する。そして、算出した操舵支援トルクの付与を指示する信号をステアリングアクチュエータ７に出力する。
以上のように、ステップＳ３０６では、自車両ＳＷが障害物ＳＭの存在確率の低い領域を走行するように、運転者が操舵を行っている場合には、操舵支援トルクを弱くする。これにより、操舵意志のある運転者に対しては、操舵操作を邪魔しない程度の操舵トルクを付与する。そのため、運転者の操作が主体となった支援を行うことができる。
【００５４】
図１５は、応用例を示す図である。
なお、本実施形態では、操舵角δfと操舵支援トルクとの関係に基づいて、操舵支援トルクを算出する例を示したが、他の構成を採用することもできる。例えば、図１５（ａ）（ｂ）に示すように、操舵角速度ｄδf/ｄｔ（＝δvf）と操舵支援トルクとの関係に基づいて、操舵支援トルクを算出することもできる。これにより、操舵角速度ｄδf/ｄｔから運転者の操舵意思を図って、運転者にトルク支援を行うこともできる。
また、操舵角δfおよび操舵角速度ｄδf /ｄｔの両方を用いて、運転者の操舵意思を図ることで、より運転者の回避意図を正確に把握することも可能である。
【００５５】
次に、上記ステップＳ３０３で行う、上記障害物ＳＭの存在確率分布の推定方法を、図面を参照して説明する。
図１６は、障害物ＳＭの存在確率分布の算出方法を示すフローチャートである。
本実施形態では、障害物ＳＭの存在確率分布を算出方法として、縦距離、横距離、ピッチレイト、ヨーレイトの４軸でマップ化する方法と、縦距離、横距離、ピッチレイト、ヨーレイトの関数として平均値と分散値とを表現する方法を併せたものを用いる。
図１６に示すように、まず、そのステップＳ４０１では、制御マップを参照し、障害物ＳＭの位置座標（ｘB、ｙB）に対応するインデックスを抽出する。制御マップとは、位置座標（Ｘ'B、Ｙ'B）をインデックスとし、自車両ＳＷと位置座標（Ｘ'B、Ｙ'B）との間の距離をＲsとした場合の分散値σx(Ｒs)2、σY(Ｒs)2を表すマップである。例えば、予めメモリに格納したマップデータ等が利用可能である。
【００５６】
図１７は、制御マップのインデックスの抽出方法を示す図である。
具体的には、図１７に示すように、制御マップのインデックス（Ｘ'B、Ｙ'B）から、障害物ＳＭの位置座標（ｘB、ｙB）に最も近いものを抽出する。
次に、ステップＳ４０２では、制御マップを参照し、抽出したインデックス（Ｘ'B、Ｙ'B）に対応する分散値σX2、σY2を取得する。
【００５７】
また、インデックス（Ｘ'B、Ｙ'B）のＸ成分Ｘ'Bを平均値μXとし、インデックス（Ｘ'B、Ｙ'B）のＹ成分Ｙ'Bを平均値μYに設定する。
次に、ステップＳ４０３では、ピッチレイトλおよびヨーレイトγに基づき、前記ステップＳ４０２で取得した分散値σX2、σY2および平均値μX、μYを補正する。
具体的には、ピッチレイトλおよびヨーレイトγに基づき、下記（５）式に従って平均値μX、μYおよび分散値σX2、σY2を補正する。
μX→μX+ΔμX(λ)
μY→μY+ΔμY(γ)
σX2→σX2+ΔσX2(λ)
σY2→σY2+ΔσY2(γ)  ………（５）
０≦ΔσX2（λ）、ΔσY2（γ）≦１
【００５８】
ただし、ΔμX（λ）は、ピッチレイトλに応じて、障害物ＳＭの縦方向位置ｘBと平均値μXとのオフセットを表す関数である。また、ΔσX2（λ）は、ピッチレイトλに応じて分散値σX2の増大量を表す関数である。同様に、ΔμY（λ）は、ヨーレイトγに応じて、障害物ＳＭの横方向位置ｙBと平均値μYのオフセットを表す関数である。また、ΔσY2（γ）は、ヨーレイトγに応じて分散値σY2の増大量を表す関数である。
なお、関数ΔμX（λ）、ΔμY（γ）、ΔσX2（λ）およびΔσY2（γ）は、車両用運転支援装置の設計段階で見積もった、ピッチ方向およびヨー方向への運動時における障害物ＳＭの存在確率の分布を用いて設定する。
【００５９】
また、補正後のμX、μY、σx2、σY2に基づき、ｔ＝０における障害物ＳＭの存在確率分布ｆX(X、0)、ｆY(Y、0)は、下記（６）式のように表記することができる。
fX(X、0)=N(μX、σx2)
fY(Y、0)=N(μY、σY2)  ………（６）
ただし、Ｎ(μX、σx2）は、平均値μX、分散値σX2の１次元の正規分布であり、Ｎ(μY、σY2)は、平均値μY、分散値σY2の１次元の正規分布である。
ここまでの処理で、静止している障害物ＳＭの検出誤差に基づいた存在確率が求まる。
【００６０】
次に、ステップＳ４０４では、障害物ＳＭが移動しているか否かを判定する。
前記ステップＳ４０３で説明した静止している障害物ＳＭに対する存在確率は、確率密度関数として算出したが、これに移動速度の確率分布を併せて数学的な定義に基づいて導出しようとすると、数式表現が複雑になる。そのため、前記ステップＳ４０３に関する以下の説明では、数学的に導出した確率密度関数ではなく、実用上の観点で定義したものを、移動している障害物ＳＭに対する存在確率として使用する。
【００６１】
具体的には、まず、障害物ＳＭの縦方向速度ｖBXおよび横方向速度ｖBYがいずれも設定値ｖTH未満であるか否かを判定する。設定値ｖTHとは、障害物ＳＭが移動しているか否かを判定するためのしきい値である。例えば、「０」近傍の比較的小さな値を利用可能である。そして、障害物ＳＭの縦方向速度ｖBXおよび横方向速度ｖBYがいずれも設定値ｖTH未満であると判定した場合には、障害物ＳＭが静止していると判定し(YES)、処理を終了して復帰する。一方、縦方向速度ｖBXおよび横方向速度ｖBYの少なくともいずれかが設定値ｖTH以上であると判定した場合には、障害物ＳＭが移動していると判定し(NO)、ステップＳ４０５に移行する。
【００６２】
なお、図１２に示す場面では、障害物ＳＭである歩行者が道路を横断しているので、ステップＳ４０４の判定は「ＮＯ」となり、ステップＳ４０５に移行する。
次に、ステップＳ４０５では、障害物ＳＭの横方向速度ｖBYに含まれる検出誤差を考慮して、障害物ＳＭの存在確率分布を修正する。
ここでは、障害物ＳＭが等速移動していると仮定し、現在以前の速度情報も使用して移動速度の最大見積もり分ｖ'BYmaxおよび最小見積もり分ｖ'BYminを算出する。
【００６３】
図１８は、障害物ＳＭの横方向速度ｖBYの変化状態を示すグラフである。
図１８に示すように、障害物ＳＭの移動速度は、検出誤差を含んだ形で所定時間間隔ごとに取得する。そして、現在から設定時間ＴCJ前までの間における障害物ＳＭの横方向速度ｖBYのうち、最大値ｖBYmaxおよび最小値ｖBYminをメモリ上に記録しておく。そして、記録した最大値ｖBYmaxおよび最小値ｖBYminに基づき、下記（７）式に従って移動速度の最大見積もり分ｖ'BYmaxおよび最小見積もり分ｖ'BYminを算出する。
v'BYmax=(vBYmax+vBYmin)/2+κ[vBYmax-(vBYmax+vBYmax)/2]
v'BYmax=(vBYmax+vBYmin)/2-κ[vBYmax-(vBYmax+vBYmax)/2]  ………（７）
0≦κ≦1
ただし、κは、設計パラメータである。κが１の場合には、Ｖ'BXmax＝ＶBXmax、Ｖ'Bymax＝ｖBYmaxとなり、そのままメモリ内の値を使用することになる。
【００６４】
図１９および図２０は、障害物ＳＭの存在確率分布を示すグラフである。
図１９（ａ）に示すように、障害物ＳＭが最大見積もり分ｖ'BYmaxで移動した場合には、現在からｔ秒後の障害物ＳＭの存在確率分布の平均値μYmaxは、前記ステップＳ４０３で補正した平均値μYに基づき、下記（８）式のように表記することができる。
μYmax=μY+t×vBYmax  ………（８）
【００６５】
また、障害物ＳＭが、横方向速度ＶBYの最小見積もり分ｖ'BYminで移動した場合には、現在からｔ秒後の障害物ＳＭの存在確率分布の平均値μYminは、前記ステップＳ４０３で補正した平均値μYに基づき、下記（９）式のように表記することができる。
μYmin=μY+t×vBYmin  ………（９）
ここで、分散値σx2、σY2は、障害物ＳＭが移動しても変動しないものとする。
【００６６】
次に、算出した平均値μYmin、分散値σY2の１次元の正規分布ｆmin、および算出した平均値μYmax、分散値σY2の１次元の正規分布ｆmaxを設定する。
次に、図１９（ｂ）に示すように、設定した両正規分布ｆmin、ｆmaxの最大値の間が直線で結ばれるように当該両正規分布の最大値の間を補完する。補完後の障害物ＳＭの存在確率分布ｆY(Y,t)は、下記（１０）式のように表記することができる。
fY(Y,t)=N(μYmin、σY2)、Y≦μYmin
fY(Y,t)=max[fY(μYmin、TCJ)、fY(μYmax、TCJ)]、μYmin<Y<μYmax
fY(Y,t)=N(μYmax、σY2)、μYmin≦Y  ………（１０）
【００６７】
障害物ＳＭがＹ軸方向に移動している場合には上記（１０）式で存在確率を推定する。
図１２に示す場面では、障害物ＳＭはＸ軸方向には移動していないので、上記（１０）式は、下記（１１）式のように表記することができる。
fY(X,TCJ)=N(μX、σX2)  ………（１１）
【００６８】
また、上記（１０）式および（１１）式をまとめると、障害物ＳＭの存在確率分布は、下記（１２）式のように表記することができる。
f(X,Y,t)=N(μX、μYmin、σX2、σY2)/KNow、Y≦μYmin
f(X,Y,t)=max[fYa(μX、μYmin、σX2、σY2)、fYa(μX、μYmax、σX2、σY2)]/KNow、μYmin<Y<μYmax
f(X,Y,t)=N(μX、μYmax、σX2、σY2)/KNow、μYmin≦Y  ………（１２）
ただし、ＫNOWは、障害物ＳＭの存在確率分布を正規化するための係数である。
なお、ここでは図１２に示す場面に基づいて、障害物ＳＭがＹ軸方向に移動している場合について説明したが、障害物ＳＭがＸ軸方向に移動している場合にも、同様の手法で将来における障害物ＳＭの存在確率分布の推定を行うことができる。
【００６９】
次に、上記ステップＳ３０４で行う、上記右回避舵角パターンδRiの算出方法を、図面を参照して説明する。
図２１は、右回避舵角パターンδfを算出する処理を示すフローチャートである。
図２１に示すように、まず、そのステップＳ５０１では、変数ｉが設定値ＮTHであるか否かを判定する。変数ｉは、後述するステップＳ５０２からＳ５０５までのフローの実行回数をカウントするための変数であり、この処理の開始時に１に設定する。そして、変数ｉが設定値ＮTHであると判定した場合には(YES)処理を終了して復帰する。一方、変数ｉが設定値ＮTHではないと判定した場合には(NO)ステップＳ５０２に移行する。
【００７０】
次に、ステップＳ５０２では、舵角パターンδf(t)を設定する。舵角パターンδf(t)としては、例えば、図２２に示すように、切り増し動作および切り戻し動作が存在するような舵角パターンや一定舵角を利用可能である。図２２のような操舵パターンを利用する例は後述するとし、ここでは、一定舵角での説明を行う。
具体的には、まず、舵角パターンδf(t)として、小さい正の一定値Δδを設定する。舵角パターンδf(t)の符号は、前輪５FL、５FRを右方向に転舵する操舵角を正値とし、前輪５FL、５FRを左方向に転舵する操舵角を負値とする。
【００７１】
次に、ステップＳ５０３では、前記ステップＳ５０２で設定した舵角パターンδf(t)で操舵した場合に、自車両ＳＷが障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも低い領域のみを走行することが可能か否かを判別する。
具体的には、まず、舵角パターンδf(t)に基づき、上記（４）式のように定義した二輪モデルに従って、自車両ＳＷの将来の走行経路（ｘV(t)、ｙV(t)）を算出する。
【００７２】
次に、前記ステップＳ３０３で設定した障害物ＳＭの存在確率分布を参照し、算出した自車両ＳＷの将来の走行経路（ｘV(t)、ｙV(t)）上の各地点に対して、障害物ＳＭの存在確率を算出する。そして、算出した存在確率から、最大のものを最大値Ｐm（=maxf(xV(t)、yV(t),t)）として抽出する。
次に、算出した障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐmが設定水準ＴＨiより小さいか否かを判定する。そして、設定水準ＴＨiよりも小さいと判定した場合には、障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも低い領域のみを走行することが可能な回避経路を生成したと判定し(YES)、ステップＳ５０５に移行する。一方、設定水準ＴＨi以上であると判定した場合には、障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも高い領域を通過する回避経路であると判定し(NO)、ステップＳ５０４に移行する。
【００７３】
次に、ステップＳ５０４では、障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも低い領域のみを走行ことができる回避経路を生成するように、下記（１３）式に従って舵角パターンδf(t)を再設定する。その後、前記ステップＳ５０３に移行する。
δf(t)=δf(t)+Δδ  ………（１３）
一方、ステップＳ５０５では、前記ステップＳ５０２で設定した舵角パターンδf(t)を、右回避舵角パターンδRiとしてメモリに格納する。また、変数ｉに「１」を加算した値を、新しい変数ｉとする。その後、前記ステップＳ５０１に移行する。
なお、ステップＳ３０５で行う、上記左回避舵角パターンδLiの算出方法も、上記右回避舵角パターンδRiの算出方法と同様である。
ただし、Δδを負の値に設定する。また、前記ステップＳ５０２で設定した舵角パターンδf(t)は、左回避舵角パターンδLiとしてメモリに格納する。
【００７４】
（動作）
以上の処理を所定の制御周期毎に繰り返すことで、各時刻における操舵支援トルクを算出・制御できる。この結果、運転者による障害物回避操作の支援を実現できる。
この実施形態では、自車両ＳＷがヨー運動またはピッチ運動を行っている場合には、カメラ１の検出特性により検出誤差が大きくなる。そのため、障害物ＳＭの存在確率分布を平面状に広げて障害物ＳＭの存在確率を低減する。それゆえ、自車両ＳＷと障害物ＳＭとの干渉に余裕があるシーンでは、運転者の操作を妨げない程度の支援量となる。
ここで、本実施形態では、図１０の車速センサ２が自車両状態検出手段を構成する。以下同様に、図１０の操舵角センサ３が操作状態検出手段を構成する。また、カメラ１が障害物検出手段を構成する。さらに、図１０の回避支援コントローラ４が存在確率分布推定手段および回避経路生成手段を構成する。また、操舵支援トルクが支援制御量を構成する。
【００７５】
（本実施形態の効果）
（１）本実施形態では、存在確率分布推定手段が、自車両の横方向への運動およびヨー方向への運動の少なくとも一方の運動に基づき当該運動が大きい場合、当該運動が小さい場合と比較して、自車両の横方向における障害物の存在確率分布の最高値および当該最高値の周辺の存在確率を低減する。
そのため、例えば、障害物検出手段に、自車両の横方向への運動が大きいほど検出結果に含まれる検出誤差が増大するという特性がある場合に、自車両の横方向への運動が大きいときに、障害物の存在確率を低減できる。同様に、自車両のヨー方向への運動が大きいほど検出結果に含まれる検出誤差が増大するという特性がある場合に、自車両のヨー方向への運動が大きいときに、障害物の存在確率を低減できる。それゆえ、障害物が実際と異なる位置に存在すると誤検出し、誤検出した障害物と自車両との干渉の可能性が高いと誤判断することを防止できる。その結果、運転者に違和感を与えることを防止できる。
【００７６】
（２）また、存在確率推定手段が、自車両の縦方向への運動およびピッチ方向への運動の少なくとも一方の運動に基づき当該運動が大きい場合、当該運動が小さい場合と比較して、自車両の縦方向における障害物の存在確率分布の最高値および当該最高値の周辺の存在確率を低減する。
そのため、例えば、障害物検出手段に、自車両の縦方向への運動が大きいほど検出結果に含まれる検出誤差が増大するという特性がある場合、自車両の縦方向への運動が大きいときに、障害物の存在確率を低減できる。同様に、自車両のピッチ方向への運動が大きいほど検出結果に含まれる検出誤差が増大するという特性がある場合、自車両のピッチ方向への運動が大きいときに、障害物の存在確率を低減できる。それゆえ、障害物が実際よりも近い位置に存在すると誤検出し、誤検出した障害物と自車両との干渉の可能性が高いと誤判断することを防止できる。その結果、運転者に違和感を与えることを防止できる。
【００７７】
（３）さらに、回避支援手段が、自車両の将来の走行経路上における障害物の存在確率が高い場合、当該存在確率が低い場合と比較して、障害物回避操作を支援する支援制御量を増大する。
そのため、例えば、障害物の存在確率が高い領域に車両が侵入する場合には、回避操作に対する支援量を増大できる。その結果、自車両が障害物と干渉する可能性を低減でき、自車両と障害物との干渉をより適切に回避できる。
【００７８】
（４）また、車両操作検出手段が、自車両の操舵角および操舵角速度の少なくともいずれかを検出する。
そのため、操舵角および操舵速度の少なくともいずれかに基づいて、運転者による障害物回避操作を支援することができる。それゆえ、例えば、操舵角または操舵速度により、運転者の操舵意思を図ることで、障害物回避操作をより適切に支援できるようになる。
【００７９】
（５）さらに、回避経路生成手段が、障害物の存在確率が設定値よりも低い領域内を通過する回避経路を生成する。また、回避支援手段が、自車両に回避経路を走行させる舵角パターンおよび自車両の操作状態に基づいて障害物回避操作を支援する支援制御量を設定する。
そのため、例えば、自車両が回避経路に沿って走行するように支援量を算出することで、自車両が障害物の存在確率が低い領域のみを走行するように、運転者による回避操作を支援することができる。その結果、将来において自車両と障害物とが干渉する可能性を考慮した、より的確な支援を行うことができる。
【００８０】
（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記各実施形態と同様な構成などについては同一の符号を使用する。
（構成）
本実施形態の基本的な車両構成は、図９に示すように上記第２実施形態と同様である。
ただし、カメラ１は、自車両ＳＷの前方の道路境界を検出する役割も果たす。道路境界とは、自車両ＳＷが走行している道路または走行車線の両脇を区切る境界線である。
図２３に、以上の装置構成を機能別にまとめたブロック図を示す。
【００８１】
本実施形態では、カメラ１は、道路境界検出手段としての用途も兼ねている。そして、カメラ１で撮像したイメージを画像処理して自車両ＳＷの前方の道路境界に関する情報を抽出する機能を実現する。
回避経路生成手段は、自車両状態検出手段、障害物検出手段、存在確率分布検出手段、および道路境界検出手段で得た情報に基づき、回避経路を生成する機能を実現する。
【００８２】
次に、回避支援コントローラ４の処理について図面を参照して説明する。
図２４は、回避支援コントローラ４の処理を示すフローチャートである。
図２５は、想定する場面の一例を示す平面図である。
ここでは、具体性を持たせて処理を分かりやすくするために、図２５に示す場面を想定して説明する。図２５に示す場面では、自車両ＳＷが片側１車線の直線道路上を走行しているときに、自車両ＳＷの前方に左側から横断する歩行者を検出した場面を想定している。なお、第１実施形態および第２実施形態では、障害物ＳＭの左右のいずれにも自車両ＳＷが通り抜け可能なスペースがあるものとしたが、図２５に示す場面では、道路境界により、自車両ＳＷが通り抜け可能なスペースが限られているものとする。
【００８３】
なお、図２４の処理は、設定したサンプリング周期で繰り返し実行する。
図２４に示すように、まず、そのステップＳ６０１では、各種センサが検出した信号をメモリ上に読み込む。そして、自車両ＳＷの運動状態、自車両ＳＷの操作状態、障害物ＳＭの位置、および障害物ＳＭとの間の距離を、統一した座標系上の値として算出する。
上記座標系を設定することで、道路の左端の道路境界の位置をＹ＝ＹL、道路の右端の道路境界の位置をＹ＝ＹRといった形式で表記することができる。
【００８４】
道路の左端および右端の位置は、カメラ１による道路境界検出によって検出する。
次に、ステップＳ６０２では、自車両ＳＷと障害物ＳＭとが干渉する可能性の有無によって処理を分岐する。例えば、第１実施形態のステップＳ１０２と同様の処理や、第２実施形態のステップＳ３０２と同様の処理を利用できる。そして、自車両ＳＷと障害物ＳＭとが干渉する可能性があると判定した場合には(YES)ステップＳ６０３に移行する。一方、有無によって処理を分岐する。一方、自車両ＳＷと障害物ＳＭとが干渉する可能性がないと判定した場合には(NO)処理を終了する。
【００８５】
次に、ステップＳ６０３では、カメラ１の検出特性により当該カメラ１の検出結果に含まれる検出誤差の性質に基づいて、自車両ＳＷの周囲における障害物ＳＭの存在確率分布を推定する。例えば、第１実施形態のステップＳ１０３と同様の処理や、第２実施形態のステップＳ３０３と同様の処理を利用できる。
次に、ステップＳ６０４では、まず、前記ステップＳ６０３で算出した障害物ＳＭの存在確率分布に基づいて、障害物ＳＭの右方向を通過する回避経路を生成する。
【００８６】
次に、生成した回避経路を走行させる右回避舵角パターンδRiを算出する。
回避経路などの具体的な生成方法については後述する。
次に、ステップＳ６０５では、まず、前記ステップＳ６０３で推定した障害物ＳＭの在確率分布に基づいて、障害物ＳＭの左方向を通過する回避経路を生成する。
次に、生成した回避経路を走行させる左回避舵角パターンδLiを算出する。
次に、ステップＳ６０６では、前記ステップＳ６０４で算出した右回避舵角パターンδRi、および前記ステップＳ６０５で算出した左回避舵角パターンδLiに基づいて、操舵支援トルクの特性を設定する。
【００８７】
図２６は、ＮTHを４とした場合の操舵支援トルクの特性を示す図である。
具体的には、まず、前記ステップＳ６０４で算出した右回避舵角パターンδRiに基づいて第１の支援トルク特性図を設定する。第１の支援トルク特性図は、図２６（ａ）に示すように、例えば、右回避舵角パターンδRiと当該右回避舵角パターンδRiに対応した操舵支援トルクＴRiからなる点（δRi、ＴRi）を２次元平面上にプロットし、プロットした各点（δRi、ＴRi）の間を直線で結ぶことによって生成する。操舵支援トルクＴRiは、ＴR1＞ＴR2＞…＞ＴRNTHとなるように設定する。ここで、ｋ番目の右回避舵角パターンδRkに対応する回避経路は道路境界内に収まるが、k+1番目の右回避舵角パターンδRk+1に対応する回避経路は道路境界内に収まらないとする。その場合、操舵支援トルクＴRkを「０」とし、操舵支援トルクＴRk+1、…、ＴRNTHを負の値とする。すなわち、操舵支援トルクＴiは、ＴR1＞ＴR2＞…＞ＴRk（＝０）＞…＞ＴRNTHとなるように設定する。操舵支援トルクＴiの符号は、前輪５FL、５FRを右方向に転舵する操舵支援トルクを正値とし、前輪５FL、５FRを左方向に転舵する操舵支援トルクを負値とする。
【００８８】
次に、前記ステップＳ６０５で算出した左回避舵角パターンδLiに基づいて第２の支援トルク特性図を設定する。第２の支援トルク特性図は、例えば、図２６（ｂ）に示すように、左回避舵角パターンδLiと当該左回避舵角パターンδLiに対応した操舵支援トルクＴLiからなる点（δLi、ＴLi）を平面上にプロットし、プロットした各点（δLi、ＴLi）の間を直線で結ぶことによって生成する。操舵支援トルクＴLiは、ＴL1＜ＴL2＜…＜ＴLNTHとなるように設定する。ここで、ｋ番目の左回避舵角パターンδLkに対応する回避経路は道路境界内に収まるが、k+1番目の左回避舵角パターンδLk+1に対応する回避経路は道路境界内に収まらないとする。その場合、操舵支援トルクＴLkを「０」とし、操舵支援トルクＴLk+1、…、ＴLNTHを正の値とする。すなわち、操舵支援トルクＴLiは、ＴL1＜ＴL2＜…＜ＴLk（＝０）＜…＜ＴLNTHとなるように設定する。
次に、設定した第１および第２の支援トルク特性図をもとに、操舵角δfに対応する操舵支援トルクを算出する。そして、算出した操舵支援トルクの付与を指示する信号をステアリングアクチュエータ７に出力する。
【００８９】
以上のように、ステップＳ６０６では、回避経路が道路境界内に収まるか否かを考慮して操舵支援トルクの特性を設定する。例えば、図２５および図２６に示すように、障害物ＳＭの左側のスペースが狭く、３番目の左回避舵角パターンδL3に対応する回避経路が道路境界内に収まらないとする。この場合、操舵角δfが左回避舵角パターンδL3に近いほど、自車両ＳＷが道路境界内から逸脱する可能性が高くなる。そのため、操舵角δfが左回避舵角パターンδL3に近い場合には、操舵の切りすぎを知らせるための逆方向トルク、つまり、切り戻し方向への操舵支援トルクを付与する。また、４番目の右回避舵角パターンδR4に対応する回避経路が道路境界内に収まらないとする。とする。この場合、操舵角δfが右旋回経路δR4に近いほど、自車両ＳＷが道路境界内から逸脱する可能性が高くなる。そのため、操舵角δfが右旋回経路δR4に近い場合には、逆方向トルク、つまり、切り戻し方向への操舵支援トルクを発生する。
なお、本実施形態では、操舵角δfに基づいて、操舵支援トルクを算出する例を示したが、他の構成を採用することもできる。例えば、操舵角δfおよび操舵角速度ｄδf/ｄｔに基づいて、自車両ＳＷの逸脱可能性をより適切に算出することもできる。
【００９０】
次に、上記ステップＳ６０４で行う、上記右回避舵角パターンδRiの算出方法を、図面を参照して説明する。
図２７は、右回避舵角パターンを算出する処理を示すフローチャートである。
図２７に示すように、まず、ステップＳ７０１では、変数ｉが設定値ＮTHであるか否かを判定する。変数ｉは、後述するステップＳ７０２からＳ７０６までのフローの実行回数をカウントするための変数であり、この処理の開始時に１に設定する。そして、変数ｉが設定値ＮTHであると判定した場合には(YES)処理を終了して復帰する。一方、変数ｉが設定値ＮTHではないと判定した場合には(NO)ステップＳ７０２に移行する。
【００９１】
次にステップＳ７０２では、障害物回避のための舵角パターンδf'(k)を設定する。
本実施形態では、予め設定した舵角パターンδf(t)に、障害物回避操作の調整を行うためのゲインＫδ設定を行うことで、舵角パターンδf'(k)を設定する。
舵角パターンδf(t)としては、操舵の切り返しから切り戻しまでの操作を行うことを踏まえて、図２２に示すように、サイン状、三角状、台形状の舵角パターンδf(t)を利用可能である。切り返しを行うタイミングは、ＴCJを基準とし、ΔＴXのパラメータを事前に調整することで設定する。
【００９２】
この舵角パターンδf(t)を適当なステップ数Ｎで分割して離散化を行い、各ステップ時点における舵角パターンδf(t)の値を算出する。これにより、以下に示すような、Ｎ個の時系列データを得ることができる。
δf(k)=[δf(0*2×(TCJ+ΔTX)N)、δf(1*2×(TCJ+ΔTX)N)、…、δf((N-1)*2×(TCJ+ΔTX)N)]
また、上記Ｎ個の時系列データに基づき、舵角パターンδf'(k)は、下記（１４）式のように表記することができる。
δf'(k)=Kδ×δf(k)  ………（１４）
ただし、ゲインＫδは、この処理の開始時に小さい正の値ΔＫδに設定する。
【００９３】
次に、ステップＳ７０３では、前記ステップＳ７０２で設定した舵角パターンδf'(k)で走行可能な経路表す経路が、道路境界内に収まっている経路であるか否かによって処理を分岐する。道路境界内に収まっている経路であるか否かによって処理を分岐する方法としては、例えば、舵角パターンδf'(k)によって自車両ＳＷを操舵した場合に、現在から2×(TCJ+ΔTX)後までの間に、自車両ＳＷが道路境界内から逸脱するか否かを判定する。
【００９４】
具体的には、まず、舵角パターンδf'(k)に基づき、上記（４）式に従って、自車両ＳＷの将来の走行経路（ｘV(t)、ｙV(t)）を算出する。そして、算出した将来の走行経路（ｘV(t)、ｙV(t)）を回避経路（ｘV(t)、ｙV(t)）とする。
次に、算出した回避経路（ｘV(t)、ｙV(t)）上から、Ｙ成分ｙV(k)の最小値ｙmin（=min(yV(k))）を抽出する。なお、逸脱の可能性があるのは道路の右端の道路境界であるので、最小値ｙminを抽出は、現在から2×(TCJ+ΔTX)後までのＹ成分ｙV* (k)を対象として行う。
【００９５】
次に、抽出した最小値ｙminが設定値ＹRより小さいか否かを判定する。設定値ＹRとは、道路の右端の道路境界の位置である。そして、設定値ＹRよりも小さいと判定した場合には、回避経路が道路境界内に収まっていると判定し(YES)、処理を終了して復帰する。一方、設定値ＹR以上であると判定した場合には、回避経路が道路境界内に収まっておらず、道路境界内から逸脱していると判定し(NO)、ステップＳ７０４に移行する。
【００９６】
次に、ステップＳ７０４では、前記ステップＳ７０２で設定した舵角パターンδf'(k)で操舵した場合に、自車両ＳＷが障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも低い領域のみを走行することが可能か否かを判別する。
具体的には、まず、前記ステップＳ６０３で設定した障害物ＳＭの存在確率分布を参照し、前記ステップＳ７０３で設定した回避経路（ｘV(t)、ｙV(t)）上の各地点に対して、障害物ＳＭの存在確率を算出する。そして、算出した存在確率のうち、最大のものを最大値Ｐm（=maxf(xV(t)、yV(t),t)）として抽出する。
【００９７】
次に、抽出した障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐmが設定水準ＴＨiより小さいか否かを判定する。そして、設定水準ＴＨiよりも小さいと判定した場合には、障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも低い領域のみを走行することが可能な回避経路を生成したと判定し(YES)、ステップＳ７０６に移行する。一方、設定水準ＴＨi以上であると判定した場合には、障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも高い領域を通過する回避経路であると判定し(NO)、ステップＳ７０５に移行する。
【００９８】
次に、ステップＳ７０５では、障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも低い領域のみを走行ことができる回避経路を生成するように、下記（１５）式に従ってゲインＫδを再設定する。その後、前記ステップＳ７０３に移行する。
Kδ=Kδ+ΔKδ  ………（１５）
一方、ステップＳ７０６では、前記ステップＳ７０２で設定した舵角パターンδf'(k)を、右回避舵角パターンδRiとしてメモリに格納する。また、変数ｉに「１」を加算した値を、新しい変数ｉとする。その後、前記ステップＳ７０１に移行する。
【００９９】
なお、ステップＳ６０５で行う、上記左回避舵角パターンδLiの算出方法も、上記右回避舵角パターンδRiの算出方法と同様である。
ただし、ΔＫδを負の値に設定する。また、前記ステップＳ７０２で設定した舵角パターンδf'(k)は、左回避舵角パターンδLiとしてメモリに格納する。
ここで、本実施形態では、図２３の車速センサ２およびジャイロセンサ９が自車両状態検出手段を構成する。以下同様に、図２３の操舵角センサ３が操作状態検出手段を構成する。また、カメラ１が障害物検出手段を構成する。さらに、図２３の回避支援コントローラ４が存在確率分布推定手段および回避経路生成手段を構成する。
【０１００】
（本実施形態の効果）
（１）本実施形態では、回避経路生成手段が、回避経路として、道路境界内に収まっている経路を生成する。
そのため、自車両が道路境界内から逸脱しない回避経路を生成することができる。それゆえ、例えば、生成した回避経路に沿って自車両が走行するように支援量を算出することで、自車両が道路境界内に留るように運転者による回避操作を支援することができる。その結果、運転者が障害物を回避するために必要以上の操舵をした場合にも、自車両が道路境界内から逸脱することを防止することができる。
【０１０１】
（第４実施形態）
次に、本発明の第４実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記各実施形態と同様な構成などについては同一の符号を使用する。
図２８は、第４実施形態の車両用運転支援装置を装備した自車両ＳＷの装置構成の概念図である。
本実施形態の基本的な車両構成は図２８に示すように上記第２実施形態と同様である。
ただし、加速度センサ１０を備えている。加速度センサ１０は、自車両ＳＷに発生する特定の方向の加速度を検出する。例えば、圧電素子等を用いて構成したものを利用可能である。そして、検出信号を回避支援コントローラ４に出力する。
図２９に、以上の装置構成を機能別にまとめたブロック図を示す。
本実施形態では、自車両状態検出手段は、車速センサ２、ジャイロセンサ９および加速度センサ１０によって構成する。そして、各センサで検出した信号を統合的に処理して、自車両ＳＷの運動状態に関する情報を得る機能を実現する。
【０１０２】
次に、回避支援コントローラ４の処理について図面を参照して説明する。
図３０は、回避支援コントローラ４の処理を示すフローチャートである。
ここでは、具体性を持たせて処理を分かりやすくするために、図２５に示す場面を想定して説明する。図２５に示す場面では、自車両ＳＷが片側１車線の直線道路上を走行しているときに、自車両ＳＷの前方に左側から横断する歩行者を検出した場面を想定している。なお、第１実施形態および第２実施形態では、障害物ＳＭの左右のいずれにも自車両ＳＷが通り抜け可能なスペースがあるものとしたが、図２５に示す場面では、道路境界により、自車両ＳＷが通り抜け可能なスペースが限られているものとする。また、自車両ＳＷの運転者は、障害物ＳＭの存在を認識し、制動操作を行っているものとする。
【０１０３】
なお、図３０の処理は、設定したサンプリング周期で繰り返し実行する。
図３０に示すように、まず、そのステップＳ８０１では、各種センサが検出した信号をメモリ上に読み込む。そして、自車両ＳＷの運動状態、自車両ＳＷの操作状態、障害物ＳＭの位置、および障害物ＳＭとの間の距離を、統一した座標系上の値として算出する。
自車両ＳＷの減速度ａVXは、加速度センサ１０から得ることができる。
【０１０４】
次に、ステップＳ８０２では、現在から設定時間後までの間に、自車両ＳＷと障害物ＳＭとが干渉する可能性の有無を判別する。具体的な判別方法については後述する。
次に、ステップＳ８０３では、カメラ１の検出特性により当該カメラ１の検出結果に含まれる検出誤差の性質に基づいて、自車両ＳＷの周囲における障害物ＳＭの存在確率分布を推定する。例えば、第１実施形態のステップＳ１０３と同様の処理や、第２実施形態のステップＳ３０３と同様の処理を利用できる。
【０１０５】
例えば、図１９に示すように、障害物ＳＭが等速移動している場合には、障害物ＳＭの存在確率ｆc（Ｘ、Ｙ、ｔ）は、下記（１６）式のように表記できる。
fc(X,Y,t)=N(μX、μYC、σX2、σY2)  ………（１６）
また、障害物ＳＭが加速移動している場合には、障害物ＳＭの存在確率ｆa（Ｘ、Ｙ、ｔ）は、下記（１７）式のように表記できる。
fa(X,Y,t)=N(μX、μYC、σX2、σY2)、Y≦μYC
fa(X,Y,t)=max[fYa(μX、μYC、σX2、σY2)、fYa(μX、μYA、σX2、σY2)]、μYC<Y<μYA
fa(X,Y,t)=N(μX、μYA、σX2、σY2)、μYA≦Y  ………（１７）
【０１０６】
さらに、障害物ＳＭが減速移動している場合には、障害物ＳＭの存在確率ｆd（Ｘ、Ｙ、ｔ）は、下記（１８）式のように表記できる。
fd(X,Y,t)=N(μX、μYD、σX2、σY2)、Y≦μYD
fd(X,Y,t)=max[fYa(μX、μYD、σX2、σY2)、fYa(μX、μYC、σX2、σY2)]、μYD<Y<μYC
fd(X,Y,t)=N(μX、μYD、σX2、σY2)、μYC≦Y  ………（１８）
ここで、上記（１８）式は、連続な関数であり、Ｘ、Ｙに関して微分可能である。
また、上記（１６）〜（１８）式に基づき、障害物ＳＭの移動を考慮した場合の障害物ＳＭの存在確率は、下記（１９）式のようにまとめることができる。
f(X,Y,t)=[Kd×fd(X,Y,t)+fc(X,Y,t)+Ka×fa(X,Y,t)]/[KNow(1+Kd+ Ka)]  ………（１９）
【０１０７】
次に、ステップＳ８０４では、まず、前記ステップＳ８０３で算出した障害物ＳＭの存在確率分布に基づいて、障害物ＳＭの右方向を通過する回避経路を生成する。
次に、生成した回避経路を走行させる右回避舵角パターンδRiを算出する。
回避経路などの具体的な生成方法については後述する。
次に、ステップＳ８０５では、まず、前記ステップＳ８０３で推定した障害物ＳＭの在確率分布に基づいて、障害物ＳＭの左方向を通過する回避経路を生成する。
次に、生成した回避経路を走行させる左回避舵角パターンδLiを算出する。
次に、ステップＳ８０６では、前記ステップＳ８０４で算出した右回避舵角パターンδRiおよび前記ステップＳ８０５で設定した左回避舵角パターンδLiに基づいて、操舵支援トルクの特性を設定する。
【０１０８】
図３１は、ＮTHを４とした場合の右回避舵角パターンδRiを示す図である。
図３２は、操舵支援トルクの特性を示す図である。
図３１に示すように、現在時刻ｔ0における右回避舵角パターンδRi(t0)はいずれも同じ値となる。そのため、本実施形態では、現在時刻ｔ0からΔｔ秒後の右回避舵角パターンδRi(t0+Δt)を利用して、操舵支援トルクの特性を設定する。
【０１０９】
具体的には、まず、前記ステップＳ８０４で算出した右回避舵角パターンδRi(t0+Δt)に基づいて第１の支援トルク特性図を設定する。第１の支援トルク特性図は、図３２に示すように、例えば、右回避舵角パターンδRi(t0+Δt)と当該右回避舵角パターンδRi(t0+Δt)に対応する操舵支援トルクＴRiからなる点（δRi(t0+Δt)、ＴRi）を２次元平面上にプロットし、プロットした各点（δRi(t0+Δt)、ＴRi）の間を直線で結ぶことによって生成する。操舵支援トルクＴRiは、ＴR1＞ＴR2＞…＞ＴRNTHとなるように設定する。ここで、ｋ番目の右回避舵角パターンδRk(t0+Δt)に対応する回避経路は道路境界内に収まるが、k+1番目の右回避舵角パターンδRk+1(t0+Δt)に対応する回避経路は道路境界内に収まらないとする。その場合、操舵支援トルクＴRkを「０」とし、操舵支援トルクＴRk+1、…、ＴRNTHを負の値とする。すなわち、操舵支援トルクＴiは、ＴR1＞ＴR2＞…＞ＴRk（＝０）＞…＞ＴRNTHとなるように設定する。
【０１１０】
次に、前記ステップＳ８０５で算出した左回避舵角パターンδLi(t0+Δt)に基づいて第２の支援トルク特性図を設定する。第２の支援トルク特性図は、例えば、左回避舵角パターンδLi(t0+Δt)と当該左回避舵角パターンδLi(t0+Δt)に対応した操舵支援トルクＴLiからなる点（δLi(t0+Δt)、ＴLi）を平面上にプロットし、プロットした各点（δLi(t0+Δt)、ＴLi）の間を直線で結ぶことによって生成する。操舵支援トルクＴLiは、ＴL1＜ＴL2＜…＜ＴLNTHとなるように設定する。ここで、ｋ番目の左回避舵角パターンδLk(t0+Δt)に対応する回避経路は道路境界内に収まるが、k+1番目の左回避舵角パターンδLk+1(t0+Δt)に対応する回避経路は道路境界内に収まらないとする。その場合、操舵支援トルクＴLkを「０」とし、操舵支援トルクＴLk+1、…、ＴLNTHを正の値とする。すなわち、ＴL1＜ＴL2＜…＜ＴLk（＝０）＜…＜ＴLNTHとなるように設定する。
【０１１１】
次に、設定した第１および第２の支援トルク特性図をもとに、操舵角δfに対応する操舵支援トルクを算出する。そして、算出した操舵支援トルクの付与を指示する信号をステアリングアクチュエータ７に出力する。
この処理をサンプリング周期ごとに逐次行うことで、運転者の不確定性に対して逐次補正をかけることが可能となり、予測のずれに対する信頼性を向上することができる。
【０１１２】
次に、上記ステップＳ８０２で行う、上記自車両ＳＷと障害物ＳＭとが干渉する可能性の有無の判定方法を、図面を参照して説明する。
図３３は、自車両ＳＷと障害物ＳＭとが干渉する可能性の有無を判定する処理を示すフローチャートである。
図３３に示すように、まず、そのステップＳ９０１では、自車両ＳＷの減速度ａVXを維持することで、障害物ＳＭの手前で自車両ＳＷを停止できるか否かを判定する。
【０１１３】
具体的には、ｖVX2が(-2×aVX×xB)未満であるか否かを判定する。そして、(-2×aVX×xB)未満であると判定した場合には、自車両ＳＷの減速度ａVXを維持することで、障害物ＳＭの手前で自車両ＳＷを停止できると判定し(YES)、処理を終了して復帰する。この復帰により、ステップＳ８０１に移行する。一方、(-2×aVX×xB)以上であると判定した場合には、自車両ＳＷの減速度ａVXを維持しても、自車両ＳＷと障害物ＳＭとが干渉する可能性があると判定し(NO)、ステップＳ９０２に移行する。
【０１１４】
次に、ステップＳ９０２では、自車両ＳＷが障害物ＳＭの位置に到達するまでの到達時間ＴCJ'を算出する。
具体的には、自車両ＳＷの減速度ａVX、自車両ＳＷの縦方向速度ｖVXおよび障害物ＳＭの縦方向位置ｘBに基づき、下記（２０）式を満たす正の値ｔを算出する。そして、算出した値ｔを到達時間ＴCJ'とする。
0.5×aVX×t2+VVX×t=XB  ………（２０）
次に、ステップＳ９０３では、現在から到達時間ＴCJ'後までの間に、自車両ＳＷの走行領域に障害物ＳＭが侵入するか否かを判定する。
具体的には、まず、前記ステップＳ９０２で算出した到達時間ＴCJ'に基づいて、当該到達時間ＴCJ'後における障害物ＳＭの横方向位置yB+vBY×TCJ'を算出する。
【０１１５】
次に、算出した横方向位置yB+vBY×TCJ'の絶対値｜yB+vBY×TCJ'｜が設定値ＹTH未満であるか否かを判定する。そして、横方向位置の絶対値｜yB+vBY×TCJ'｜が設定値ＹTH未満であると判定した場合には、自車両ＳＷの走行領域に障害物ＳＭが侵入すると判定し(YES)、処理を終了して復帰する。一方、横方向位置の絶対値｜yB+vBY×TCJ'｜が設定値ＹTH以上であると判定した場合には、自車両ＳＷの走行領域に障害物が侵入しない(NO)、つまり、運転者による障害物回避操作を支援する必要がないと判定し、処理を終了して復帰する。この復帰により、ステップＳ８０１に移行する。
【０１１６】
次に、上記ステップＳ８０４で行う、上記右回避舵角パターンδRiの算出方法を、図面を参照して説明する。
図３４は、右回避舵角パターンδRiを算出する処理を示すフローチャートである。
図３４に示すように、まず、そのステップＳ１００１では、変数ｉが設定値ＮTHであるか否かを判定する。変数ｉは、後述するステップＳ１００２〜Ｓ１００７のフローの実行回数をカウントするための変数であり、この処理の開始時に１に設定する。そして、変数ｉが設定値ＮTHであると判定した場合には(YES)処理を終了して復帰する。一方、変数ｉが設定値ＮTHではないと判定した場合には(NO)ステップＳ１００２に移行する。
【０１１７】
次に、ステップＳ１００２では、障害物回避のための評価関数Ｊ(ｕ)を設定する。
本実施形態では、車両モデル、評価関数Ｊ(ｕ)を使用した最適化計算によって、障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも低い領域内を通過する回避経路を生成する。
具体的には、まず、自車両ＳＷの将来の走行経路を算出するために、自車両ＳＷの運動を記述する二輪モデルとして、自車両ＳＷの減速を考慮した二輪モデルを使用する。
【０１１８】
この二輪モデルは、走行速度が一定で、ヨー角θが十分に小さく、横方向速度ｖVYが縦方向速度ｖVXと比較して十分に小さく、タイヤ横力の飽和特性が顕著に現れない運動状態では、下記（２１）式のように近似することができる。
dxV/dt=vcos(β+θ)
dyV/dt=vsin(β+θ) ………(２１)
dθ/dt=γ
dv/dt=aVX
dβ/dt=-γ+[2Kf(αf、aVX)+2Yr(αr、aVX)]/MVV
dγ/dt=[2LfKf(αf、aVX)-2LrYr(αf、aVX)]/I
dδf/dt=-δf/Ts-δf/Ts
【０１１９】
ただし、Ｙf（αf、αVX）、Ｙr（αr、αVX）は、タイヤ特性をモデル化した関数を簡略化したものである。例えば、"Bakker,E.,Nyborg,L.and Pacejka,H.B.:Tyre Modeling for Use in Vehicle Dynamics Studies,SAE Tech. Pap.Ser.,No.870495 (1987)"に記載のものを利用可能である。Ｙf（αf、αVX）、Ｙr（αr、αVX）では、タイヤが発生する力は摩擦円拘束を有し、同じタイヤすべり角αf、αrでも、縦方向に力が発生していると横力が減少する。
【０１２０】
また、タイヤすべり角αf、αrが上記（３）式のものと同様とすると、上記（２１）式は、下記（２２）式のようにまとめることができる。
dxV /dt=fV(xV、uV) ………(２２)
xV=(xV、yV、θ、v、β、γ、δf)
uV=(δf*)
そして、上記（２２）式をもとに、現在時刻ｔ0から推定時刻t0+Tfまでの間に、自車両ＳＷに加えた操作量ｕに対する車両状態ベクトルｘVの予測値に基づき、評価関数Ｊ(ｕ)は、下記（２３）式のように表記することができる。
【０１２１】
【数１】
2010173511.tif 000003
【０１２２】
ここで、上記（２３）式の右辺の第１項は、推定時刻t0+Tfにおける車両運動状態を評価するための終端評価式である。終端評価式は、第１の評価項目Ψ1（t0+Tf）を有する。第１の終端評価項目Ψ1（t0+Tf）は、推定時刻t0+Tf後に、自車両ＳＷの車両姿勢が道路の進行方向に向くようにするための項目である。
【０１２３】
また、右辺の第２項は、現在時刻ｔ0から推定時刻t0+Tfまでの間における車両運動状態を評価する区間評価式である。区間評価式は、第１〜第３の区間評価項目を有する。第１の区間評価項目Ｌ2（τ）は、現在時刻ｔ0から推定時刻t0+Tfまでの間、自車両ＳＷが障害物ＳＭに近づかないようにするための項目である。第２の区間評価項目Ｌ3（τ）は、現在時刻ｔ0から推定時刻t0+Tfまでの間、自車両ＳＷが道路境界内から逸脱しないようにするための項目である。第３の区間評価項目Ｌ4（τ）は、現在時刻ｔ0から推定時刻t0+Tfまでの間、自車両ＳＷの操作量ｕvを小さくするための評価式である。
【０１２４】
さらに、ｗ1、ｗ2、ｗ3、ｗ4は重みパラメータである。
次に、ステップＳ１００３では、前記ステップＳ１００２で設定した評価関数Ｊ(ｕ)に基づいて、当該評価関数Ｊ(ｕ)を最小にする最適化計算を行う。
評価関数Ｊ(ｕ)を最小にする操作量を求める問題は、一般に最適制御問題と呼び、その数値解を求めるために様々なアルゴリズムが公知の技術として考えられている。
公知の技術の一例としては、例えば、T.Ohtsuka,"A continuation /GMRES method for fastcomputation of nonlinear receeding horizon control",Automatica, vol,40, 563/574, 2004.が挙げられる。
また、右回避舵角パターンδRiを得るためには、最適化計算の初期解として、前輪５FL、５FRを右方向に転舵する舵角パターンを読み込む必要がある。この初期解は、予め速度および障害物ＳＭとの間の距離Ｒs等の条件に応じたものをメモリに格納しておく。
【０１２５】
本実施形態の場合、操作量ｕvは操舵角δfであるので、最適化計算によって得られる数値解は、現在時刻ｔ0から時刻t0+Tfまでの間の操舵量の時系列となる。
なお、実際の計算では、評価区間ｔ0〜t0+Tfを適当なステップ数Ｎで分割して離散化を行い、各ステップ時点における操作量の値を算出する。これにより、以下に示すような、Ｎ個の時系列操作量δf*を得ることができる。
δf*=(δf*(t0)、δf*(t0+Tf/N)、…、δf*(t0+(N-1)×Tf/N))
【０１２６】
ここで、ステップ数Ｎは大きいほどサンプル時間間隔が短縮し、精度の高い予測操作量δf*を算出できる。しかし、ステップ数Ｎが大きくなると、算出するデータの数が大幅に増加するため、回避支援コントローラ４の計算負荷が高くなる。そのため、ステップ数Ｎは、予測操作量δf*の精度と回避支援コントローラ４の計算付加とが適切となるように設定する。例えば、サンプル時間間隔が１０〜１００msec.となるように決定する。
【０１２７】
次に、ステップＳ１００４では、前記ステップＳ１００３で設定した予測操作量（以下、「舵角パターンδf*」とも呼ぶ）によって自車両ＳＷを操舵した場合に、自車両ＳＷが走行する将来の走行経路（ｘV*(t)、ｙV*(t)）を算出する。そして、算出した将来の走行経路（ｘV*(t)、ｙV*(t)）を回避経路（ｘV*(t)、ｙV*(t)）とする。
具体的には、舵角パターンδf*に基づき、上記（２１）式および（２２）式のように定義した二輪モデルに従って、自車両ＳＷの将来の走行経路（ｘV*(t)、ｙV*(t)）を算出する。これにより、以下に示すような、Ｎ個の時系列データを得ることができる。
xV*=(xV* (t0)、xV* (t0+Tf/N)、…、xV* (t0+Tf))
yV*=(yV* (t0)、yV* (t0+Tf/N)、…、yV* (t0+Tf))
【０１２８】
次に、ステップＳ１００５では、前記ステップＳ１００３で設定した舵角パターンδf* (t)で操舵した場合に、自車両ＳＷが道路境界内から逸脱するか否かを判定する。
具体的には、まず、前記ステップＳ１００４で算出した自車両ＳＷの将来の走行経路（ｘV*(t)、ｙV*(t)）上から、Ｙ成分ｙV* (k)の最小値ｙminを抽出する。なお、逸脱の可能性があるのは道路の右端の道路境界であるので、最小値ｙminを抽出は、現在から2×(TCJ+ΔTX)後までのＹ成分ｙV* (k)を対象として行う。
【０１２９】
次に、抽出した最小値ｙminが設定値ＹRより小さいか否かを判定する。そして、設定値ＹRよりも小さいと判定した場合には、舵角パターンδf* (k)で操舵しても、回避経路が道路境界内に収まっていると判定し(YES)、処理を終了して復帰する。一方、設定値ＹR以上であると判定した場合には、回避経路が道路境界内に収まっておらず、道路境界内から逸脱していると判定し(NO)、ステップＳ１００６に移行する。
【０１３０】
次に、ステップＳ１００６では、前記ステップＳ１００３で設定した舵角パターンδf* (t)で操舵した場合に、自車両ＳＷが障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも低い領域のみを走行することが可能か否かを判別する。
具体的には、前記ステップＳ８０３で設定した障害物ＳＭの存在確率分布を参照し、前記ステップＳ１００４で算出した回避経路（ｘV*(t)、ｙV*(t)）上の各地点に対して、障害物ＳＭの存在確率を算出する。そして、算出した存在確率から、最大のものを最大値Ｐm（=maxf(xV*(t)、yV*(t),t)）として抽出する。
【０１３１】
次に、抽出した障害物ＳＭの存在確率の最大値Ｐmが設定水準ＴＨiより小さいか否かを判定する。そして、設定水準ＴＨiよりも小さいと判定した場合には、障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも低い領域のみを走行することが可能な回避経路を生成したと判定し(YES)、ステップＳ１００８に移行する。一方、設定水準ＴＨi以上であると判定した場合には、障害物ＳＭの存在確率が設定水準ＴＨiよりも高い領域を通過する回避経路であると判定し(NO)、ステップＳ１００７に移行する。
【０１３２】
次に、ステップＳ１００７では、重みｗ4をより低い値に再設定する。
一方、ステップＳ１００８では、前記ステップＳ１００３で設定した舵角パターンδf*を、右回避舵角パターンδRiとしてメモリに格納する。また、変数ｉに「１」を加算した値を、新しい変数ｉとする。その後、前記ステップＳ１００１に移行する。
なお、ステップＳ８０５で行う、上記左回避舵角パターンδLiの算出方法も、上記右回避舵角パターンδRiの算出方法と同様である。
【０１３３】
ただし、左回避舵角パターンδLiを得るためには、最適化計算の初期解として、前輪５FL、５FRを左方向に転舵する舵角パターンを読み込む必要がある。また、設定した舵角パターンδf*は、左回避舵角パターンδLiとしてメモリに格納する。
ここで、本実施形態では、図２９の車速センサ２、ジャイロセンサ９および加速度センサ１０が自車両状態検出手段を構成する。以下同様に、図２９の操舵角センサ３が操作状態検出手段を構成する。また、カメラ１が障害物検出手段を構成する。さらに、図２９の回避支援コントローラ４が存在確率分布推定手段および回避経路生成手段を構成する。また、操舵支援トルクが支援制御量を構成する。
【０１３４】
（本実施形態の効果）
（１）本実施形態では、回避経路として、回避経路を数値的に評価する評価関数を最大または最小とする経路を生成する。
そのため、評価関数を最大または最小とする回避経路を算出することができる。それゆえ、例えば、評価関数として、関数値が大きくまたは小さくなると、回避時の評価項目の評価が高くなる関数を設定することで、評価項目の評価が高い回避経路、つまり、より適切な経路を算出することができる。その結果、算出した回避経路に沿って自車両が走行するように回避操作を支援することで、より適切な支援を行うことができる。
【０１３５】
（２）また、回避支援手段が、障害物回避操作を支援する支援制御量を逐次演算する。
そのため、最新の自車両の運動状態、自車両の操作状態、および障害物の存在確率分布に応じた支援制御量を算出することができる。それゆえ、例えば、障害物の動きの予測が外れ、自車両の将来の走行経路上における障害物の存在確率分布が変動した場合、新しい自車両の運動状態に応じて支援制御量を算出することで、支援制御量を適宜修正することができる。その結果、より適切な支援を行うことができる。
【０１３６】
（３）さらに、回避経路生成手段が、自車両のタイヤの摩擦円を考慮した車両モデルを用いて回避経路を生成する。
そのため、例えば、運転者が操舵とともに、制動操作も行っている場合には、制動操作により、自車両が発生する横力が減少することを考慮して回避経路を生成できる。その結果、より適切な回避経路を生成することができる。
【符号の説明】
【０１３７】
１はカメラ（障害物検出手段、道路境界検出手段）、２は車速センサ（自車両状態検出手段）、３は操舵角センサ（操作状態検出手段）、４は回避支援コントローラ（存在確率分布推定手段、回避経路生成手段）、７はステアリングアクチュエータ（ステアリングアクチュエータ）、８はステアリングコラム、９はジャイロセンサ（自車両状態検出手段）、１０は加速度センサ（自車両状態検出手段）、ＳＷは自車両、ＳＭは障害物、操舵支援トルクは支援制御量
【図１】
2010173511.tif 000004
【図２】
2010173511.tif 000005
【図３】
2010173511.tif 000006
【図４】
2010173511.tif 000007
【図５】
2010173511.tif 000008
【図６】
2010173511.tif 000009
【図７】
2010173511.tif 000010
【図８】
2010173511.tif 000011
【図９】
2010173511.tif 000012
【図１０】
2010173511.tif 000013
【図１１】
2010173511.tif 000014
【図１２】
2010173511.tif 000015
【図１３】
2010173511.tif 000016
【図１４】
2010173511.tif 000017
【図１５】
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【図１６】
2010173511.tif 000019
【図１７】
2010173511.tif 000020
【図１８】
2010173511.tif 000021
【図１９】
2010173511.tif 000022
【図２０】
2010173511.tif 000023
【図２１】
2010173511.tif 000024
【図２２】
2010173511.tif 000025
【図２３】
2010173511.tif 000026
【図２４】
2010173511.tif 000027
【図２５】
2010173511.tif 000028
【図２６】
2010173511.tif 000029
【図２７】
2010173511.tif 000030
【図２８】
2010173511.tif 000031
【図２９】
2010173511.tif 000032
【図３０】
2010173511.tif 000033
【図３１】
2010173511.tif 000034
【図３２】
2010173511.tif 000035
【図３３】
2010173511.tif 000036
【図３４】
2010173511.tif 000037