(57)【要約】【課題】ドライバの運転意図を精度よく推定し、ドライバの意図に合った反力制御を行う車両用運転操作補助装置を提供する。【解決手段】車両用運転操作補助装置は、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出し、リスクポテンシャルに基づいてアクセルペダルに発生させる操作反力の指令値を算出する。そして、運転意図推定装置において推定した実際のドライバの運転意図と推定した運転意図状態に基づいて、反力指令値を補正する。実際のドライバの運転意図が車線変更であると推定される場合は、ドライバが車線変更を想起してからの経過時間に基づいてアクセルペダル反力指令値を減衰する。【選択図】  図７
2010049719.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の車両周囲状態を検出する車両周囲状態検出手段と、
実際のドライバによる運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、
運転意図を与えられた複数の異なる仮想のドライバについて、前記車両周囲状態検出手段によって検出される前記自車両の車両周囲状態に基づいて、各仮想ドライバが前記運転意図を遂行するために必要な運転操作量を計算する仮想ドライバ運転操作量計算手段と、
現時点を含む過去の所定時間区間の各時間フレームにおいて前記複数の仮想ドライバの前記運転意図をそれぞれ決定し、前記所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成する運転意図系列生成手段と、
前記所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの前記運転操作量と前記実際のドライバの前記運転操作量との系列的な近似度合（以降、運転操作量系列近似度合とする）を、前記運転意図系列生成手段によって生成された前記運転意図系列毎に計算する運転操作量系列近似度合計算手段と、
前記運転操作量系列近似度合計算手段によって計算された複数の前記運転操作量系列近似度合を比較することによって、前記実際のドライバの運転意図を推定する運転意図推定手段と、
前記運転意図推定手段によって推定された前記実際のドライバの前記運転意図について、前記運転意図の状態を推定する運転意図状態判定手段とを備えることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図状態判定手段は、前記運転意図の状態として、前記運転意図推定手段によって推定された前記運転意図が前記実際のドライバによって想起されてからの経過時間を推定することを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の運転意図推定装置において、
前記複数の仮想ドライバの前記運転意図は、車線維持および車線変更であり、
前記運転意図状態判定手段は、前記実際のドライバが車線変更を想起してからの車線変更意図経過時間を推定することを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項４】
自車両の車両周囲状態を検出する車両周囲状態検出手段と、実際のドライバによる運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、運転意図を与えられた複数の異なる仮想のドライバについて、前記車両周囲状態検出手段によって検出される前記自車両の車両周囲状態に基づいて、各仮想ドライバが前記運転意図を遂行するために必要な運転操作量を計算する仮想ドライバ運転操作量計算手段と、現時点を含む過去の所定時間区間の各時間フレームにおいて前記複数の仮想ドライバの前記運転意図をそれぞれ決定し、前記所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成する運転意図系列生成手段と、前記所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの前記運転操作量と前記実際のドライバの前記運転操作量との系列的な近似度合（以降、運転操作量系列近似度合とする）を、前記運転意図系列生成手段によって生成された前記運転意図系列毎に計算する運転操作量系列近似度合計算手段と、前記運転操作量系列近似度合計算手段によって計算された複数の前記運転操作量系列近似度合を比較することによって、前記実際のドライバの運転意図を推定する運転意図推定手段と、前記運転意図推定手段によって推定された前記実際のドライバの前記運転意図について、前記運転意図の状態を推定する運転意図状態判定手段とを有する運転意図推定装置と、
自車両周囲の障害物状況を検出する障害物検出手段と、
前記障害物検出手段による検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、
前記リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、アクセルペダルの操作反力を計算する操作反力計算手段と、
前記アクセルペダルに前記操作反力を発生させる操作反力発生手段と、
前記運転意図推定装置によって推定された前記運転意図および前記運転意図の状態に基づいて、前記アクセルペダルに発生させる前記操作反力を補正する補正手段とを備えることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項５】
請求項４に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記複数の仮想ドライバの前記運転意図は、車線維持および車線変更であり、
前記運転意図状態判定手段は、前記実際のドライバが車線変更を想起してからの車線変更意図経過時間を推定し、
前記運転意図推定装置によって前記運転意図が車線変更であると推定されると、前記車線変更意図経過時間に基づいて、前記アクセルペダルに発生させる前記操作反力を補正する補正手段とを備えることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項６】
請求項５に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記補正手段は、前記リスクポテンシャルと前記操作反力との関係を補正する操作反力補正手段であり、前記操作反力補正手段は、前記車線変更意図経過時間が長くなるほど前記操作反力を低下することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項７】
請求項６に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記操作反力補正手段は、前記車線変更意図経過時間が所定値以上の場合に、前記リスクポテンシャルと前記操作反力との関係を補正することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項８】
請求項５に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記補正手段は、前記障害物状況と前記リスクポテンシャルとの関係を補正するリスクポテンシャル補正手段であり、前記リスクポテンシャル補正手段は、前記車線変更意図経過時間が長くなるほど前記リスクポテンシャルを低下することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項９】
請求項８に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記リスクポテンシャル補正手段は、前記車線変更意図経過時間が所定値以上の場合に、前記障害物状況と前記リスクポテンシャルとの関係を補正することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１０】
請求項４から請求項９のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置を備えることを特徴とする車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中の運転者の運転行動意図を推定する運転意図推定装置、および運転意図に応じて運転者の操作を補助する車両用運転操作補助装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の運転意図推定装置は、運転者の視線行動を用いて運転意図を推定している（例えば特許文献１参照）。この装置は、運転者の視線方向を前方投影平面に投影し、投影平面上の分割された複数の領域における視線方向頻度分布を用いて運転者の運転意図を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−３３１８５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した従来の装置は、運転者の視線方向や視線の注視頻度等を用いて運転者の運転行動意図を推定することができる。ただし、運転者の視線行動は車両走行環境の差異に影響され、さらに運転者の個人差も大きく意図推定の精度が変動してしまうという問題があるため、常に高い精度で運転意図を推定することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による運転意図推定装置は、自車両の車両周囲状態を検出する車両周囲状態検出手段と、実際のドライバによる運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、運転意図を与えられた複数の異なる仮想のドライバについて、車両周囲状態検出手段によって検出される自車両の車両周囲状態に基づいて、各仮想ドライバが運転意図を遂行するために必要な運転操作量を計算する仮想ドライバ運転操作量計算手段と、現時点を含む過去の所定時間区間の各時間フレームにおいて複数の仮想ドライバの運転意図をそれぞれ決定し、所定時間区間における複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成する運転意図系列生成手段と、所定時間区間における複数の仮想ドライバの運転操作量と実際のドライバの運転操作量との系列的な近似度合（以降、運転操作量系列近似度合とする）を、運転意図系列生成手段によって生成された運転意図系列毎に計算する運転操作量系列近似度合計算手段と、運転操作量系列近似度合計算手段によって計算された複数の運転操作量系列近似度合を比較することによって、実際のドライバの運転意図を推定する運転意図推定手段と、運転意図推定手段によって推定された実際のドライバの運転意図について、運転意図の状態を推定する運転意図状態判定手段とを備える。
【０００６】
本発明による車両用運転操作補助装置は、運転意図推定装置と、自車両周囲の障害物状況を検出する障害物検出手段と、障害物検出手段による検出結果に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、リスクポテンシャル算出手段によって算出されるリスクポテンシャルに基づいて、アクセルペダルの操作反力を計算する操作反力計算手段と、アクセルペダルに操作反力を発生させる操作反力発生手段と、運転意図推定装置によって推定された運転意図および運転意図の状態に基づいて、アクセルペダルに発生させる操作反力を補正する補正手段とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明による運転意図推定装置によれば、仮想ドライバの運転操作と実際のドライバの運転操作とを系列的に比較して運転意図を推定し、運転意図の状態を推定するので、精度よく運転意図を推定することができる。
【０００８】
本発明による車両用運転操作補助装置によれば、推定された運転意図および運転意図の状態に基づいてアクセルペダルに発生させる操作反力を補正するので、実際のドライバの期待に合った操作反力制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１の実施の形態による運転意図推定装置のシステム図。
【図２】第１の実施の形態における運転意図推定処理の処理手順を示すフローチャート。
【図３】仮想ドライバの運転操作量の算出方法を説明する図。
【図４】仮想ドライバの動的運転意図系列の例を示す図。
【図５】（ａ）（ｂ）仮想ドライバの動的運転意図系列の設定方法を説明する図。
【図６】動的運転意図系列における運転意図経過時間の算出方法を説明する図。
【図７】第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置のシステム図。
【図８】図７に示す車両用運転操作補助装置を搭載した車両の構成図。
【図９】アクセルペダルおよびその周辺の構成を示す図。
【図１０】第２の実施の形態における運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１１】リスクポテンシャルと反力増加量との関係を示す図。
【図１２】推定運転意図経過時間と時定数との関係を示す図。
【図１３】（ａ）自車両が車線変更を行う様子を示す図、（ｂ）車線変更時のアクセルペダル反力の時間変化を示す図。
【図１４】第２の実施の形態の変形例における運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１５】推定運転意図経過時間と時定数との関係を示す図。
【図１６】第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置のシステム図。
【図１７】第３の実施の形態における運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１８】推定運転意図経過時間と時定数との関係を示す図。
【図１９】（ａ）自車両が車線変更を行う様子を示す図、（ｂ）車線変更時のアクセルペダル反力の時間変化を示す図。
【図２０】第３の実施の形態の変形例における運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。
【図２１】推定運転意図経過時間と時定数との関係を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
《第１の実施の形態》
本発明の第１の実施の形態による運転意図推定装置について、図面を用いて説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態による運転意図推定装置１の構成を示すシステム図である。まず、第１の実施の形態による運転意図推定装置１の構成を説明する。
【００１１】
運転意図推定装置１は、自車両周囲の状態を検出する車両周囲状態検出部１０と、車両状態を検出する車両状態検出部２０と、ドライバの操作による運転操作量を検出する運転操作量検出部３０と、仮想ドライバ運転意図系列動的決定部４０と、仮想ドライバ操作量計算部５０と、仮想ドライバ運転操作量近似度合計算部６０と、運転意図推定部７０と、運転意図状態判定部８０とを備えている。
【００１２】
運転意図推定装置１は、運転意図を有する仮想のドライバを複数設定し、実際のドライバの運転操作と仮想ドライバの運転操作とを比較する。そして、実際のドライバの運転操作と仮想ドライバの運転操作がどれだけ近似しているかに基づいて、例えば車線維持や車線変更といった実際のドライバの運転意図を推定する。運転意図を推定するために、現在から過去の直近の所定時間における仮想ドライバの運転意図系列を動的に決定する。そして、動的に決定した運転意図系列を用いて運転操作の系列的な近似度合を算出し、実際のドライバの運転意図を推定する。さらに、推定した実際のドライバの運転意図の状態を判定する。
【００１３】
車両周囲状態検出部１０は、例えば自車両の前方道路状況を画像として取得する前方カメラおよびヨー角センサ等を備え、自車両の車線内横方向位置、および車線に対する自車両のヨー角等を検出する。なお、車両周囲状態検出部１０は、前方カメラで取得した画像信号を画像処理する画像処理装置も備えている。
【００１４】
車両状態検出部２０は、例えば自車速を検出する車速センサを備えている。運転操作量検出部３０は、例えば操舵系に組み込まれた操舵角センサを備え、自車両の操舵角を検出する。
【００１５】
仮想ドライバ運転意図系列動的決定部４０，仮想ドライバ操作量計算部５０、仮想ドライバ運転操作量近似度合計算部６０、運転意図推定部７０および運転意図状態判定部８０は、例えばそれぞれマイクロコンピュータから構成される。またはＣＰＵと、ＲＯＭおよびＲＡＭ等のＣＰＵ周辺部品とから構成されるコントローラにおいて、ＣＰＵのソフトウェア形態によりそれぞれを構成することもできる。
【００１６】
仮想ドライバ運転意図系列動的決定部４０は、現在から過去の直近の所定時間において、複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に決定する。ここで、仮想ドライバの運転意図系列を動的に決定するとは、時間によって仮想ドライバの運転意図、さらには仮想ドライバすなわち運転意図系列の数が変化することを表している。従って、例えば現在の運転意図が右車線変更であっても、過去の運転意図は車線維持である仮想ドライバが設定される可能性もある。
【００１７】
仮想ドライバ運転操作量計算部５０は、それぞれ異なる運転意図を与えられた複数の仮想ドライバが、それぞれの運転意図を遂行するために必要な運転操作量を計算する。仮想ドライバ運転操作量近似度合計算部６０は、仮想ドライバ運転操作量計算部５０で算出した仮想ドライバの運転操作量と、運転操作量検出部３０で検出された実際のドライバの運転操作量との近似度合を、仮想ドライバ運転意図系列動的決定部４０で決定した運転意図系列毎に算出する。
【００１８】
運転意図推定部７０は、複数の仮想ドライバと実際のドライバについて算出された運転操作量に関する運転意図系列毎の近似度合を比較することにより、実際のドライバの運転意図を推定する。運転意図状態判定部８０は、推定した実際のドライバの運転意図の状態を判定する。
【００１９】
以下に、第１の実施の形態による運転意図推定装置１の動作を、図２〜図６を用いて詳細に説明する。図２は、運転意図推定装置１における運転意図推定処理プログラムの処理手順を示すフローチャートである。図３は、仮想ドライバの運転操作量の算出方法を説明する図、図４および図５（ａ）（ｂ）は、仮想ドライバの動的運転意図系列の設定方法を説明する図、図６は、運転意図の状態判定方法を説明する図である。図２に示す処理の処理内容は、一定間隔（例えば５０msec）毎に連続的に行われる。
【００２０】
ステップＳ１０１では、車両周囲状態検出部１０によって検出される現在の自車両の車線内横位置ｙと自車両のヨー角ψを読み込む。図３に示すように、車線内横位置ｙは、自車線の車線中央線から自車両中心点Ｏまでの左右方向距離であり、ヨー角ψは、自車線の直進方向に対する自車両の回転角である。
【００２１】
ステップＳ１０２では、複数の仮想ドライバの運転操作量Oidを算出する。ここでは、車線維持（ＬＫ）、右車線変更（ＬＣＲ）、および左車線変更（ＬＣＬ）の運転意図を持つ３人の仮想ドライバを設定する。そして、それぞれの仮想ドライバがその運転意図を遂行するために必要な運転操作量Oidを算出する。ここでは、仮想ドライバが行う操舵操作の操舵角θidを、運転操作量Oidとして算出する。以下に、仮想ドライバの運転操作量Oidの算出方法を説明する。
【００２２】
（１）仮想ドライバの運転意図が車線維持の場合
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、まず仮想ドライバの運転意図が車線維持である場合の前方参照点ＬＫ（ｉ）を設定し、前方参照点ＬＫ（ｉ）の横位置p_lkを算出する。前方参照点ＬＫ（ｉ）の個数は任意であるが、ここでは自車両の前後方向中心線上に２つの前方参照点ＬＫ１，ＬＫ２を設定した場合を例として説明する。図３に示すように、自車両中心点Ｏから前方参照点ＬＫ１，ＬＫ２までの距離px(i)は、例えばpx(1)＝１０ｍ、px(2)＝３０ｍに設定する（px＝｛１０ｍ、３０ｍ｝）。距離px(i)は、例えば自車速に応じて設定することもできる。
【００２３】
現在自車両が走行する車線の中央線から前方参照点ＬＫ（ｉ）までの左右方向距離lat_pos(px(i))は、自車両のヨー角ψと前方地点ＬＫ（ｉ）までの距離ｐｘ（ｉ）に依存し、例えば前方カメラからの画像信号に基づいて算出することができる。車線維持の場合の前方参照点ＬＫ（ｉ）の横位置p_lk(px(i))は、以下の（式１）で表すことができる。
p_lk(px(i))=lat_pos(px(i))  i={1,...,n}・・・（式１）
ここで、ｎ＝２である。
【００２４】
前方参照点ＬＫ（ｉ）の横位置p_lk(px(i))を用いて、車線維持の場合の仮想ドライバの操舵角θid_lkを以下の（式２）から算出することができる。  
θid_lk＝Σ｛a(i)×p_lk(px(i))｝  ・・・（式２）
ここで、a(i)は前方参照点ＬＫ（ｉ）における横位置p_lk(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
【００２５】
（２）仮想ドライバの運転意図が右車線変更の場合
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、仮想ドライバの運転意図が右車線変更である場合の前方参照点ＬＣＲ（ｉ）を設定する。図３には、自車両の前方に２つの前方参照点ＬＣＲ１，ＬＣＲ２を設定した場合を例として示している。
【００２６】
右車線変更の場合の前方参照点ＬＣＲ（ｉ）の横位置p_lcr(px(i))は、以下の（式３）で表すように、車線維持の場合の前方参照点ＬＫ（ｉ）の左右方向距離lat_pos(px(i))にオフセット量lc_offset_lcrを加算して算出することができる。
p_lcr(px(i))=lat_pos(px(i))+lc_offset_lcr i={1,...,n}・・・（式３）
ここで、ｎ＝２である。オフセット量lc_offset_lcrは、右車線変更の場合の前方参照点ＬＣＲ（ｉ）の横位置p_lcr(px(i))を設定するために予め適切な値、例えばlc_offset_lcr＝−１．７５に設定する。
【００２７】
前方参照点ＬＣＲ（ｉ）の車線内横位置p_lcr(px(i))を用いて、右車線変更の場合の操舵角θid_lcrを以下の（式４）から算出することができる。  
θid_lcr＝Σ｛a(i)×p_lcr(px(i))｝  ・・・（式４）
ここで、a(i)は前方参照点ＬＣＲ（ｉ）における車線内横位置p_lcr(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
【００２８】
（３）仮想ドライバの運転意図が左車線変更の場合
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、仮想ドライバの運転意図が左車線変更である場合の前方参照点ＬＣＬ（ｉ）を設定する。図３には、自車両の前方に２つの前方参照点ＬＣＬ１，ＬＣＬ２を設定した場合を例として示している。
【００２９】
左車線変更の場合の前方参照点ＬＣＬ（ｉ）の横位置p_lcl(px(i))は、以下の（式５）で表すように、車線維持の場合の前方参照点ＬＫ（ｉ）の左右方向距離lat_pos(px(i))にオフセット量lc_offset_lclを加算して算出することができる。
p_lcl(px(i))=lat_pos(px(i))+lc_offset_lcl i={1,...,n}・・・（式５）
ここで、ｎ＝２である。オフセット量lc_offset_lclは、左車線変更の場合の前方参照点ＬＣＬ（ｉ）の横位置p_lcl(px(i))を設定するために予め適切な値、例えばlc_offset_lcl＝１．７５に設定する。
【００３０】
前方参照点ＬＣＬ（ｉ）の車線内横位置p_lcl(px(i))を用いて、左車線変更の場合の仮想ドライバの操舵角θid_lclを以下の（式６）から算出することができる。  
θid_lcl＝Σ｛a(i)×p_lcl(px(i))｝  ・・・（式６）
ここで、a(i)は前方参照点ＬＣＬ（ｉ）における車線内横位置p_lcl(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
【００３１】
このようにステップＳ１０２で仮想ドライバの運転操作量Oidを算出した後、ステップＳ１０３へ進む。ステップＳ１０３では、運転操作量検出部３０によって検出される現在の操舵角θrdを、実際のドライバの運転操作量Ordとして読み込む。
【００３２】
ステップＳ１０４では、仮想ドライバの動的運転意図系列を生成する。ここでは、図４に示すように、現時点ｔから過去の時点（ｔ−ｍ＋１）までのｍ個の時間フレームにおいて可能性のある運転意図を組み合わせて仮想ドライバの運転意図系列を生成する。例えば、運転意図系列Ｌ１は、過去の時点（ｔ−ｍ＋１）から（ｔ−１）の時点までは車線維持ＬＫの運転意図を有していたが、現時点ｔで運転意図が右車線変更ＬＣＲに変化した仮想ドライバを表している。運転意図系列Ｌ２は、１フレーム前の時点（ｔ−１）で運転意図が車線維持ＬＫから右車線変更ＬＣＲに変化した仮想ドライバを表し、運転意図系列Ｌ３は、過去の時点（ｔ−ｍ＋３）で運転意図が車線維持ＬＫから右車線変更ＬＣＲに変化した仮想ドライバを表している。
【００３３】
以下に、仮想ドライバの動的運転意図系列の設定方法について説明する。過去の時点（ｔ−ｍ＋１）から時間（ｔ−１）までの運転意図系列は、時間（ｔ−１）で設定した運転意図系列を継続して使用する。現時点ｔにおける仮想ドライバの運転意図は、１フレーム前の時間（ｔ−１）における仮想ドライバの運転意図および運転意図系列の生成則に基づいて動的に決定する。
【００３４】
図５（ａ）に示すように、時間（ｔ−１）における仮想ドライバの運転意図が車線維持ＬＫの場合、時間ｔにおいて可能性のある仮想ドライバの運転意図は、車線維持ＬＫ、右車線変更ＬＣＲおよび左車線変更ＬＣＬである。従って、時間（ｔ−１）までは一つであった運転意図系列が、時間ｔにおいて３つに増加する。このとき、３つの運転意図系列は分岐元の時間（ｔ−ｍ＋１）から時間（ｔ−１）までの運転意図系列をそれぞれ継承する。
【００３５】
一方、時間（ｔ−１）における仮想ドライバの運転意図が車線変更の場合、時間ｔにおいて可能性のある仮想ドライバの運転意図は同一方向の車線変更のみである。図５（ｂ）に示すように、時間（ｔ−１）における仮想ドライバの運転意図が右車線変更ＬＣＲの場合、時間ｔにおいて可能性のある仮想ドライバの運転意図は右車線変更ＬＣＲのみである。具体的には、時間ｔにおいて自車両が右車線変更を継続していると判定される場合は運転意図を右車線変更ＬＣＲとし、その運転意図系列を存続させる。一方、例えば右隣接車線への車線変更を完了し、時間ｔでは車線変更を実行していない場合は、その運転意図系列自体を消滅させる。
【００３６】
車線変更継続判定方法としては、例えば自車両の横位置および走行車線検出結果を用いて、時間（ｔ−１）の運転意図が右車線変更ＬＣＲの場合、時間ｔにおいて自車両がまだ同じ車線内を走行しているときは車線変更継続中であると判断する。一方、時間ｔにおいて時間（ｔ−１）とは異なる車線を走行している場合は、車線変更の実行中ではないと判断する。時間（ｔ−１）の運転意図が左車線変更ＬＣＬの場合も、同様にして時間ｔの運転意図を設定する。
【００３７】
このように、ステップＳ１０４では、時間（ｔ−１）の仮想ドライバの運転意図および現時点ｔでの自車両の車両周囲状態に基づいて運転意図系列を新たに形成または消滅して、現時点ｔから過去の時点（ｔ−ｍ＋１）の間の複数の運転意図系列を生成する。
【００３８】
なお、運転意図系列を生成する際のｍ個の時間フレームは、常に現在までの直近のｍ個の時間フレームであり、次周期（ｔ＋１）において運転意図系列を生成する時は、時間（ｔ＋１）から過去の時間（ｔ−ｍ＋２）までのｍ個の時間フレームを用いる。
【００３９】
ステップＳ１０５では、ステップＳ１０２で算出した各運転意図における仮想ドライバの運転操作量Oidと、ステップＳ１０３で検出した実際のドライバの運転操作量Ordとを用いて、仮想ドライバの運転操作量近似度合Pidを算出する。ここでは、運転意図が車線維持の場合、右車線変更の場合、および左車線変更の場合の近似度合Pid_lk, Pid_lcr, Pid_lclをまとめてPidで表す。同様に、運転意図が車線維持の場合、右車線変更の場合、および左車線変更の場合の仮想ドライバの操舵角θid_lk, θid_lcr, θid_lclをまとめてθidで表す。
【００４０】
仮想ドライバ運転操作量近似度合Pidは、実際のドライバの操舵角θrdを平均値、所定値ρrdを標準偏差とする正規分布に対して、仮想ドライバの操舵角θidの正規化（規準化）値の対数確率として、以下の（式７）から算出することができる。
Pid＝log｛Probn（（θid−θrd）／ρrd）｝ ・・・（式７）
ここで、Probnは、与えられた標本が、正規分布で表される母集団から観測される確率を計算するための確率密度変換関数である。
【００４１】
このように、ステップＳ１０５では、（式７）を用いて車線維持の場合の近似度合Pid_lk、右車線変更の場合の近似度合Pid_lcr、および左車線変更の場合の近似度合Pid_lclをそれぞれ算出する。その後、ステップＳ１０６へ進む。
【００４２】
つづくステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で生成した複数の仮想ドライバの動的運転意図系列について、それぞれ仮想ドライバ運転操作量系列近似度合Pidsを算出する。ここでは、図６に示すように、各動的運転意図系列ｊに属する過去の時点（ｔ−ｍ＋１）から現時点ｔまでのｍ個の運転操作量近似度合Pid(j)(t-m+1)〜Pid(j)(t)を用いて、動的運転意図系列ｊの系列的な近似度合P(j)idsを算出する。なお、過去の運転操作量近似度合Pidは不図示のメモリに記憶されているとする。動的仮想ドライバ運転操作量系列近似度合P(j)idsは、以下の（式８）から算出することができる。
Ｐ（ｊ）ｉｄｓ＝ΠPid（ｊ）（ｔ−ｉ＋１） ・・・（式８）
ここで、Πは、動的運転意図系列ｊにおける現時点ｔでの仮想ドライバ運転操作量近似度合Pid(j)(t)から過去の時点（ｔ−ｍ＋１）での仮想ドライバ運転操作量近似度合Pid(j)(t-m+1)までを全て積算した積和を表す。
【００４３】
このように、ステップＳ１０６で、（式８）を用いて各動的運転意図系列ｊの近似度合P(j)idsをそれぞれ算出した後、ステップＳ１０７へ進む。
ステップＳ１０７では、以下の（式９）に表すように、ステップＳ１０６で算出した動的仮想ドライバ運転操作量系列近似度合P(j)idsの最大値を有する仮想ドライバの運転意図系列ｊを、最大の尤度を持つ運転意図系列Ｌmaxとして選択する。そして、運転意図系列Ｌmaxを持つ仮想ドライバの現在の運転意図を、実際のドライバの運転意図λrdとして選択する。
λrd＝max{Pids_lk, Pids_lcr, Pids_lcl}    ・・・（式９）
【００４４】
ステップＳ１０８以降では、ステップＳ１０７で推定した実際のドライバの運転意図λrdの状態を判定する。例えば現時点ｔで運転意図が車線変更であると推定された場合でも、実際のドライバがどれだけの期間車線変更を想起していたかは、運転意図系列ｊによって異なる。
【００４５】
具体的には、図４の系列Ｌ１に示すように現時点ｔで運転意図が右車線変更ＬＣＲに変化した場合と、系列Ｌ２に示すように１フレーム前の時点（ｔ−１）で右車線変更ＬＣＲに変化した場合、また、系列Ｌ３に示すように過去の時点（ｔ−ｍ＋３）から右車線変更ＬＣＲを想起していた場合では、実際のドライバが右車線変更ＬＣＲを想起してからの時間が異なり、推定された運転意図λrdの状態が異なる。そこで、実際のドライバが運転意図λrdを想起してから現時点ｔまでの経過時間etlcを推定し、ステップＳ１０７で推定した運転意図λrdの状態を判定する。
【００４６】
まず、ステップＳ１０８では、運転意図λrdが出現してからの経過時間etlcを現時点ｔから後ろ向きに検索するための変数ｋとして、現在の時間ｔを代入する。ステップＳ１０９では、最大の尤度をもつ仮想ドライバの運転意図系列Ｌmaxを参照し、時間ｋにおける運転意図系列Ｌmaxの運転意図λdid(k)が、以下の（式１０）で表すように、ステップＳ１０７で推定された運転意図λrdであるか否かを判定する。
λrd＝Ｌmax（λdid(k)）     ・・・（式１０）
【００４７】
ステップＳ１０９が肯定判定され、時間ｋにおける運転意図系列Ｌmaxの運転意図λdid(k)が、推定された運転意図λrdと同じ場合は、ステップＳ１１０へ進む。ステップＳ１１０では、運転意図系列Ｌmaxのｍ個の運転意図λdid(k)を全て検索したか否かを判定する。ステップＳ１１０が否定判定されると、ステップＳ１１１へ進む。ステップＳ１１１では、時間ｋとして１フレーム前の時間（ｋ−１）をセットする。その後ステップＳ１０９へ戻り、時間ｋにおける運転意図系列Ｌmaxの運転意図λdid(k)が運転意図λrdであるか否かを再び判定する。
【００４８】
ステップＳ１０９が否定判定され、時間ｋにおける運転意図系列Ｌmaxの運転意図λdid(k)が、ステップＳ１０７で推定された運転意図λrdでない場合は、ステップＳ１１２へ進む。例えば、運転意図λrdが右車線変更ＬＣＲである場合は、時間ｋにおける運転意図系列Ｌmaxの運転意図λdid(k)が車線維持ＬＫとなると、ステップＳ１０９が否定判定されてステップＳ１１２へ進む。また、ステップＳ１１０が肯定判定され、運転意図系列Ｌmaxの先頭の時間フレーム（ｔ−ｍ＋１）まで運転意図λdid(k)の検索を行った場合も、ステップＳ１１２へ進む。
【００４９】
ステップＳ１１２では、運転意図系列Ｌmaxにおいて初めて運転意図λrdが出現してから現在までの経過時間、すなわち実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcを、以下の（式１１）から算出する。
etlc＝（ｔ−ｋ）×ΔＴ      ・・・（式１１）
（式１１）において、ΔＴは運転意図系列生成処理のサンプリング周期であり、例えば現時点ｔと、１フレーム前の時間（ｔ−１）との時間間隔である。また、時間ｋは、運転意図系列Ｌmaxにおいて運転意図λrdが出現したときの時間を用いる。
【００５０】
図６に示すように、系列Ｌ１では現時点ｔで右車線変更ＬＣＲの運転意図が出現しているので、（式１１）の変数ｋに時間ｔを代入する。これにより、系列Ｌ１における推定運転意図経過時間etlcは０secと推定される。系列Ｌ２では１フレーム前の時点（ｔ−１）で右車線変更ＬＣＲの運転意図が出現しているので（式１１）に時間（ｔ−１）を代入し、推定運転意図経過時間etlcをΔＴsecと推定する。同様に、系列Ｌ３では、過去の時点（ｔ−ｍ＋３）から右車線変更ＬＣＲの意図が出現しているので、推定運転意図経過時間etlcをΔＴ×（ｍ−３）secと推定する。
【００５１】
以上説明したように推定運転意図経過時間etlcを算出した後、ステップＳ１１３へ進む。
ステップＳ１１３では、ステップＳ１０７で推定した実際のドライバの運転意図λrd、およびステップＳ１１２で算出した推定運転意図経過時間etlcを出力する。これにより、今回の処理を終了する。
【００５２】
このように、以上説明した第１の実施の形態においては、以下のような作用効果を奏することができる。
（１）運転意図推定装置１は、現時点ｔを含む過去の所定時間区間における複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成し、運転意図系列ｊ毎に、仮想ドライバの運転操作量Oidと実際のドライバの運転操作量Ordとの系列的な近似度合を表す運転操作量系列近似度合P(j)idsを算出する。そして、複数の運転操作量系列近似度合P(j)idsを比較することによって実際のドライバの運転意図λrdを推定し、推定した運転意図λrdについてその状態を推定する。このように、運転意図λrdの状態を推定することにより、運転意図推定部７０において実際のドライバの意図がλrdであると推定したときの、実際のドライバの状態を判定することができる。
（２）運転意図状態判定部８０は、運転意図λrdの状態として、推定された運転意図λrdが実際のドライバによって想起されてからの経過時間etlcを推定する。これにより、運転意図λrdの状態、すなわち実際のドライバがどれだけの間その運転行動を意図していたかを的確に推定することができる。
（３）運転意図状態判定部８０において、実際のドライバが車線変更を想起してからの経過時間（車線変更意図経過時間）etlcを推定することにより、運転意図推定部７０で推定した車線変更意図がどれほど確実であるかを知るすることができる。なお、上述した第１の実施の形態においては、推定された運転意図λrdについて推定運転意図経過時間etlcを算出したが、車線変更意図が推定された場合のみに推定運転意図経過時間etlcを算出することも可能である。
【００５３】
なお、上述した第１の実施の形態においては、実際のドライバの運転操作量Ordと仮想ドライバの運転操作量Oidとして、操舵角θrd、θidを用いた。ただし、これには限定されず、例えば運転操作量としてアクセルペダルの操作量を用いることもできる。この場合、仮想ドライバのペダル操作量Sidは、例えば自車両と先行車との車間距離および車間時間ＴＨＷ等で表される先行車に対する接近度合に基づいて算出することができる。そして、実際のドライバのペダル操作量Srdと仮想ドライバのペダル操作量Sidとの近似度合に基づいて、実際のドライバの運転意図を推定する。
【００５４】
上述した第１の実施の形態においては、仮想ドライバの運転操作量Oidを算出するために、図３に示すように各運転意図において２つの前方参照点を設定したが、前方車参照点の数は任意に設定することができる。
【００５５】
《第２の実施の形態》
本発明の第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置について、図面を用いて説明する。図７は、本発明の第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置１００の構成を示すシステム図であり、図８は、車両用運転操作補助装置１００を搭載した車両の構成図である。
【００５６】
まず、車両用運転操作補助装置１００の構成を説明する。
レーザレーダ１１０は、車両の前方グリル部もしくはバンパ部等に取り付けられ、水平方向に赤外光パルスを照射して自車両の前方領域を走査する。レーザレーダ１１０は、前方にある複数の反射物（通常、先行車の後端）で反射された赤外光パルスの反射波を計測し、反射波の到達時間より、先行車までの車間距離と相対速度を検出する。検出した車間距離及び相対速度はコントローラ１５０へ出力される。レーザレーダ１１０によりスキャンされる前方の領域は、自車正面に対して±６deg 程度であり、この範囲内に存在する前方物体が検出される。
【００５７】
前方カメラ１２０は、フロントウィンドウ上部に取り付けられた小型のＣＣＤカメラ、またはＣＭＯＳカメラ等であり、前方道路の状況を画像として検出する。前方カメラ１２０からの画像信号は画像処理装置１３０で画像処理を施され、コントローラ１５０へと出力される。前方カメラ１２０による検知領域は車両の前後方向中心線に対して水平方向に±３０deg程度であり、この領域に含まれる前方道路風景が画像として取り込まれる。
【００５８】
車速センサ１４０は、車輪の回転数や変速機の出力側の回転数を計測することにより自車両の車速を検出し、検出した自車速をコントローラ１５０に出力する。
さらに、上述した第１の実施の形態の運転意図推定装置１によって推定された実際のドライバの運転意図λrdおよび運転意図経過時間etlcがコントローラ１５０へ入力される。
【００５９】
コントローラ１５０は、ＣＰＵと、ＲＯＭおよびＲＡＭ等のＣＰＵ周辺部品とから構成される。コントローラ１５０は、例えばＣＰＵのソフトウェア形態により、リスクポテンシャル計算部１５１，アクセルペダル反力指令値計算部１５２，およびアクセルペダル反力指令値補正部１５３を構成する。
【００６０】
リスクポテンシャル計算部１５１は、レーザレーダ１１０および車速センサ１４０から入力される自車速、車間距離および先行車両との相対車速と、画像処理装置１３０から入力される車両周辺の画像情報とから、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。アクセルペダル反力指令値計算部１５２は、リスクポテンシャル計算部１５１で算出されたリスクポテンシャルＲＰに基づいて、アクセルペダル１６０に発生させるアクセルペダル反力の指令値ＦＡを算出する。
【００６１】
アクセルペダル反力指令値補正部１５３は、運転意図推定装置１から入力される運転意図推定結果および運転意図経過時間etlcに基づいて、アクセルペダル反力指令値計算部１５２で算出されたアクセルペダル反力指令値ＦＡを補正する。アクセルペダル反力指令値補正部１５３で補正されたアクセルペダル反力指令値ＦＡｃは、アクセルペダル反力制御装置１７０へ出力される。
【００６２】
アクセルペダル反力制御装置１７０は、コントローラ１５０からの指令値に応じてアクセルペダル操作反力を制御する。図９に示すように、アクセルペダル１６０には、リンク機構を介してサーボモータ１８０およびアクセルペダルストロークセンサ１８１が接続されている。サーボモータ１８０は、アクセルペダル反力制御装置１７０からの指令に応じてトルクと回転角とを制御し、運転者がアクセルペダル１６０を操作する際に発生する操作反力を任意に制御する。アクセルペダルストロークセンサ１８１は、リンク機構を介してサーボモータ１８０の回転角に変換されたアクセルペダル１６０のストローク量Ｓを検出する。
【００６３】
なお、アクセルペダル反力制御を行わない場合の通常のアクセルペダル反力特性は、例えば、ストローク量Ｓが大きくなるほどアクセルペダル反力がリニアに大きくなるよう設定されている。通常のアクセルペダル反力特性は、例えばアクセルペダル１６０の回転中心に設けられたねじりバネ（不図示）のバネ力によって実現することができる。
【００６４】
次に、第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置１００の動作を、図１０を用いて詳細に説明する。図１０は、コントローラ１５０における運転操作補助制御プログラムの処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔（例えば５０msec）毎に連続的に行われる。
【００６５】
ステップＳ２０１で、レーザレーダ１１０、前方カメラ１２０および車速センサ１４０によって検出される自車両周囲の走行環境を表す環境状態量を読み込む。具体的には、自車両と先行車との車間距離Ｄ、先行車速Ｖ２および自車速Ｖ１を読み込む。ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で読み込んだ走行環境に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。ここでは、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出するために、先行車に対する余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷとを算出する。
【００６６】
余裕時間ＴＴＣは、先行車に対する現在の自車両の接近度合を示す物理量である。余裕時間ＴＴＣは、現在の走行状況が継続した場合、つまり自車速Ｖ１、先行車速Ｖ２および相対車速Ｖｒ（Ｖｒ＝Ｖ２−Ｖ１）が一定の場合に、何秒後に車間距離Ｄがゼロとなり自車と先行車両とが接触するかを示す値である。余裕時間ＴＴＣは、以下の（式１２）により求められる。
ＴＴＣ＝−Ｄ／Ｖｒ            ・・・（式１２）
【００６７】
余裕時間ＴＴＣの値が小さいほど、先行車への接触が緊迫し、先行車への接近度合が大きいことを意味している。例えば先行車への接近時には、余裕時間ＴＴＣが４秒以下となる前に、ほとんどの運転者が減速行動を開始することが知られている。
【００６８】
車間時間ＴＨＷは、自車両が先行車に追従走行している場合に、想定される将来の先行車の車速変化による余裕時間ＴＴＣへの影響度合、つまり相対車速ｖｒが変化すると仮定したときの影響度合を示す物理量である。車間時間ＴＨＷは、以下の（式１３）で表される。
ＴＨＷ＝Ｄ／Ｖ１                ・・・（式１３）
【００６９】
車間時間ＴＨＷは、車間距離Ｄを自車速Ｖ１で除したものであり、先行車の現在位置に自車両が到達するまでの時間を示す。この車間時間ＴＨＷが大きいほど、周囲の環境変化に対する予測影響度合が小さくなる。つまり、車間時間ＴＨＷが大きい場合には、もしも将来に先行車の車速が変化しても、先行車までの接近度合には大きな影響を与えず、余裕時間ＴＴＣはあまり大きく変化しないことを示す。なお、自車両が先行車に追従し、自車速Ｖ１＝先行車速Ｖ２である場合は、（式１３）において自車速Ｖ１の代わりに先行車速Ｖ２を用いて車間時間ＴＨＷを算出することもできる。
【００７０】
そして、算出した余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷとを用いて先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。先行車に対するリスクポテンシャルＲＰは、以下の（式１４）を用いて算出することができる。
ＲＰ＝ａ／ＴＨＷ＋ｂ／ＴＴＣ        ・・・（式１４）
【００７１】
（式１４）に示すように、リスクポテンシャルＲＰは、余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷとから連続的に表現される物理量である。ここで、ａ、ｂは、車間時間ＴＨＷおよび余裕時間ＴＴＣにそれぞれ適切な重み付けをするための定数であり、予め適切な値を設定しておく。定数ａ、ｂは、例えばａ＝１，ｂ＝８（ａ＜ｂ）に設定する。
【００７２】
ステップＳ２０３では、アクセルペダルストロークセンサ１８１によって検出されるアクセルペダル１６０のストローク量Ｓを読み込む。ステップＳ２０４では、ステップＳ２０２で算出したリスクポテンシャルＲＰに基づいて、アクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。まず、リスクポテンシャルＲＰに応じた反力増加量ΔＦを算出する。
【００７３】
図１１に、先行車に対するリスクポテンシャルＲＰと反力増加量ΔＦとの関係を示す。図１１に示すように、リスクポテンシャルＲＰが最小値ＲＰmin以下の場合は、反力増加量ΔＦを０とする。これは、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰが非常に小さいときにアクセルペダル反力ＦＡを増加することによって、運転者に煩わしさを与えてしまうことを避けるためである。最小値ＲＰminは、予め適切な値を設定しておく。
【００７４】
リスクポテンシャルＲＰが最小値ＲＰminを超える領域では、リスクポテンシャルＲＰに応じて反力増加量ΔＦが指数関数的に増加するように設定する。反力増加量ΔＦは、以下の（式１５）で表される。
ΔＦ＝ｋ・ＲＰｎ     ・・・（式１５）
ここで、定数ｋ、ｎはそれぞれ車種等によって異なり、ドライブシミュレータや実地試験によって取得される結果に基づいて、リスクポテンシャルＲＰを効果的に反力増加量ΔＦに変換できるように予め適切に設定しておく。
【００７５】
さらに、（式１５）に従って算出した反力増加量ΔＦを、アクセルペダルストローク量Ｓに応じた通常の反力特性に加算することにより、アクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。
【００７６】
ステップＳ２０５では、運転意図推定装置１によって推定された運転意図λrdを読み込み、ステップＳ２０６で推定された運転者の運転意図λrdが車線変更であるか否かを判定する。運転者の運転意図λrdが車線変更の場合は、ステップＳ２０７へ進む。ステップＳ２０７では、運転意図推定装置１によって算出された推定運転意図経過時間etlcを読み込む。
【００７７】
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０７で入力した推定運転意図経過時間etlc、すなわち実際のドライバが車線変更を想起してからの経過時間etlcに基づいて、ステップＳ２０４で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡを補正する。具体的には、ステップＳ２０４で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡにローパスフィルタ等のフィルタ処理を施して減衰させる。
【００７８】
補正後のアクセルペダル反力指令値ＦＡは、以下の（式１６）を用いて表すことができる。なお、（式１６）において補正後の反力指令値ＦＡを制御用の反力指令値としてＦＡｃで表す。
ＦＡｃ＝ｇｆ（ＦＡ）
＝ｋｆ・｛１／（１＋Ｔsf_etlc）｝・ＦＡ           ・・・（式１６）
ここで、ｋｆは適切に設定された定数、Ｔsf_etlcはローパスフィルタの時定数である。なお、時定数Ｔsf_etlcは、以下の（式１７）に示すように実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcの関数として設定される。
Ｔsf_etlc＝ｆ（etlc）       ・・・（式１７）
【００７９】
図１２に、推定運転意図経過時間etlcと時定数Ｔsf_etlcとの関係を示す。図１２に示すように、経過時間etlcが長くなるほど時定数Ｔsf_etlcが小さくなるように設定する。このように、実際のドライバが運転意図を想起してからの経過時間etlcが長いほど時定数Ｔsf_etlcを小さくすることにより、アクセルペダル反力を速やかに減衰させることができる。
【００８０】
一方、ステップＳ２０６において運転意図推定装置１によって推定された運転意図λrdが車線維持であると判定された場合は、ステップＳ２０９へ進み、ステップＳ２０４で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡをそのまま制御用の指令値ＦＡｃとして設定する。
【００８１】
ステップＳ２１０では、ステップＳ２０８またはＳ２０９で設定したアクセルペダル反力指令値ＦＡｃを、アクセルペダル反力制御装置１７０へ出力する。アクセルペダル反力制御装置１７０は、コントローラ１５０から入力された指令に従ってサーボモータ１８０を制御する。これにより、今回の処理を終了する。
【００８２】
図１３（ａ）（ｂ）を用いて、車両用運転操作補助装置１００の作用を説明する。図１３（ａ）は自車両が走行車線から左側の追い越し車線に車線変更を行っていく様子を表し、図１３（ｂ）は車線変更を行うときのアクセルペダル反力指令値ＦＡｃの時間変化を示している。時間ｔ＝ｔａで運転者の車線変更意図が検出されると、アクセルペダル反力指令値ＦＡｃが徐々に低下していく。
【００８３】
ここで、実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcがｔ１の場合、図１３（ｂ）に実線で示すようにアクセルペダル反力指令値ＦＡｃが緩やかに低下していく。一方、推定運転意図経過時間etlcが、ｔ１よりも長いｔ２の場合（図１２参照）、破線で示すようにアクセルペダル反力指令値ＦＡｃが大きく低下する。
【００８４】
このように、実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcに応じてアクセルペダル反力指令値ＦＡｃを低下させる。ドライバが車線変更を意図してからドライバの運転意図が車線変更であると推定されるまでの時間経過時間etlcが長いほど、アクセルペダル反力指令値ＦＡｃを速やかに低下させるので、ドライバのペダル操作を妨げることなくドライバの期待に合致したアクセルペダル反力制御を行うことが可能となる。
【００８５】
このように、以上説明した第２の実施の形態においては、以下のような作用効果を奏することができる。
（１）コントローラ１５０は、自車両周囲の障害物状況に基づいてリスクポテンシャルＲＰを算出し、リスクポテンシャルＲＰに基づいてアクセルペダル操作反力制御を行う。このとき、推定された運転意図λrdおよび運転意図λrdの状態に基づいて、アクセルペダル１６０に発生させる操作反力を補正する。これにより、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを操作反力としてドライバに知らせながら、実際のドライバの運転意図を反映し、ドライバの期待に合ったアクセルペダル反力制御を行うことができる。
（２）コントローラ１５０は、推定された運転意図λrdが車線変更である場合に、車線変更意図経過時間etlcに基づいて、アクセルペダル１６０に発生させる操作反力を補正する。これにより、車線変更を行おうとしているときにドライバの意図に合ったアクセルペダル反力制御を行うことができる。
（３）コントローラ１５０は、リスクポテンシャルＲＰと操作反力との関係を補正するアクセルペダル反力指令値補正部１５３を備えている。アクセルペダル反力指令値補正部１５３は、車線変更意図経過時間etlcが長くなるほど操作反力を低下させる。これにより、実際のドライバが長い間車線変更を意図し、アクセルペダル反力の速やかな減少を期待しているときに、ドライバの期待に合ったアクセルペダル反力制御を行うことができる。
【００８６】
−第２の実施の形態の変形例−
ここでは、実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcが所定値etlcoを上回る場合のみ、アクセルペダル反力指令値ＦＡを補正する。以下に、アクセルペダル反力指令値ＦＡをどのように補正するかを、図１４を用いて説明する。図１４は、コントローラ１５０における運転操作補助制御プログラムの処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔（例えば５０msec）毎に連続的に行われる。ステップＳ３０１〜Ｓ３０７での処理は、図１０のフローチャートで説明したステップＳ２０１〜Ｓ２０７での処理と同様であるので説明を省略する。
【００８７】
ステップＳ３０８では、ステップＳ３０７で読み込んだ実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcが所定値etlcoを上回るか否かを判定する。ステップＳ３０８が肯定判定され、経過時間etlcが所定値etlcoを上回る場合は、ステップＳ３０９へ進んでステップＳ３０４で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡを推定運転意図経過時間etlcに基づいて補正する。
【００８８】
具体的には、以下の（式１８）により制御用の反力指令値ＦＡｃを算出する。
ＦＡｃ＝ｇｆ（ＦＡ）
＝ｋｆ・｛１／（１＋Ｋsf×Ｔsf_etlc）｝・ＦＡ     ・・・（式１８）
（式１８）において、Ｋsfは時定数Ｔsf_etlcにかかる係数である。係数Ｋsfは、以下の（式１９）に示すように実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcの関数として設定される。
Ｋsf＝ｆ（etlc）            ・・・（式１９）
【００８９】
図１５に、推定運転意図経過時間etlcと係数Ｋsfとの関係を示す。図１５に示すように、係数Ｋsfは、所定値etlcoを上回る領域で推定運転意図経過時間etlcが大きくなるほど小さくなる。なお、所定値etlcoのときに係数Ｋsf＝１である。これにより、推定運転意図経過時間etlcが長くなるほど時定数項（Ｋsf×Ｔsf_etlc）が小さくなる。
【００９０】
一方、ステップＳ３０８が否定判定されると、ステップＳ３１０へ進んでステップＳ３０４で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡをそのまま制御用の反力指令値ＦＡｃとして設定する。つづくステップＳ３１１では、ステップＳ３０９またはステップＳ３１０で設定した反力指令値ＦＡｃをアクセルペダル反力制御装置１７０へ出力する。これにより、今回の処理を終了する。
【００９１】
以上説明したように、推定運転意図経過時間etlcに応じてアクセルペダル反力指令値ＦＡｃを補正することにより、上述した第２の実施の形態と同様に実際のドライバの車線変更意図が検出された場合に、アクセルペダル反力を減衰させてドライバの意図に合った反力制御を行うことができる。さらに、推定運転意図経過時間etlcが所定値etlco以下の場合、すなわち実際のドライバが車線変更を想起してから運転意図が車線変更であると推定されるまでの経過時間etlcが短い場合は、アクセルペダル反力指令値ＦＡを補正しない。これにより、誤った運転意図推定結果に基づいて反力指令値ＦＡを補正する確率を低下し、ドライバの意図に反する不要なペダル反力減衰を行ってドライバに煩わしさを与えてしまうことを軽減することが可能となる。
【００９２】
なお、上述した第２の実施の形態において、予め設定した時定数Ｔsf_etlcに係数Ｋsfを掛け、係数Ｋsfを推定運転意図経過時間etlcに応じて設定することも可能である。
【００９３】
《第３の実施の形態》
本発明の第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置について、図面を用いて説明する。図１６は、本発明の第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置２００の構成を示すシステム図である。図１６において、上述した第２の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第２の実施の形態との相違点を説明する。
【００９４】
第３の実施の形態においては、運転意図推定装置１によって運転者の車線変更意図が検出された場合に、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを補正する。そこで、車両用運転操作補助装置２００のコントローラ１５０Ａは、リスクポテンシャル計算部１５１，リスクポテンシャル補正部１５４，およびアクセルペダル反力指令値計算部１５５を備えている。
【００９５】
次に、第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置２００の動作を、図１７を用いて詳細に説明する。図１７は、コントローラ１５０Ａにおける運転操作補助制御プログラムの処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔（例えば５０msec）毎に連続的に行われる。ステップＳ４０１およびＳ４０２での処理は、図１０のフローチャートで説明したステップＳ２０１およびＳ２０２での処理と同様であるので説明を省略する。
【００９６】
ステップＳ４０３では、運転意図推定装置１で推定した実際のドライバの運転意図λrdを読み込む。ステップＳ４０４では、推定されたドライバの運転意図λrdが車線変更であるか否かを判定する。ドライバの運転意図λrdが車線変更の場合は、ステップＳ４０５へ進む。ステップＳ４０５では、運転意図推定装置１によって算出された推定運転意図経過時間etlcを読み込む。
【００９７】
ステップＳ４０６では、ステップＳ４０５で入力した推定運転意図経過時間etlc、すなわち実際のドライバが車線変更を想起してからの経過時間etlcに基づいて、ステップＳ４０２で算出したリスクポテンシャルＲＰを補正する。具体的には、ステップＳ４０２で算出したリスクポテンシャルＲＰにローパスフィルタ等のフィルタ処理を施して減衰させる。
【００９８】
補正後のリスクポテンシャルＲＰは、以下の（式２０）を用いて表すことができる。なお、（式２０）において実際に制御に用いる補正後のリスクポテンシャルをＲＰｃで表す。
ＲＰｃ＝ｇｐ（ＲＰ）
＝ｋｐ・｛１／（１＋Ｔsp_etlc）｝・ＲＰ    ・・・（式２０）
ここで、ｋｐは適切に設定された定数、Ｔsp_etlcはローパスフィルタの時定数である。なお、時定数Ｔsp_etlcは、以下の（式２１）に示すように実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcの関数として設定される。
Ｔsp_etlc＝ｆ（etlc）       ・・・（式２１）
【００９９】
図１８に、推定運転意図経過時間etlcと時定数Ｔsp_etlcとの関係を示す。図１８に示すように、経過時間etlcが長くなるほど時定数Ｔsp_etlcが小さくなるように設定する。このように、実際のドライバが運転意図を想起してからの経過時間etlcが長いほど時定数Ｔsf_etlcを小さくすることにより、リスクポテンシャルＲＰを低下してアクセルペダル反力を速やかに減衰させることができる。
【０１００】
一方、ステップＳ４０４において運転意図推定装置１によって推定された運転意図λrdが車線維持であると判定された場合は、ステップＳ４０７へ進み、ステップＳ４０２で算出したリスクポテンシャルＲＰをそのまま制御用のリスクポテンシャルＲＰｃとして設定する。
【０１０１】
つづくステップＳ４０８では、アクセルペダルストロークセンサ１８１によって検出されるアクセルペダルストローク量Ｓを読み込む。ステップＳ４０９では、ステップＳ４０６またはＳ４０７で設定したリスクポテンシャルＲＰｃに基づいてアクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。アクセルペダル反力指令値ＦＡの算出処理は、図１０のステップＳ２０４における処理と同様である。
【０１０２】
ステップＳ４１０では、ステップＳ４０９で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡをアクセルペダル反力制御装置１７０へ出力する。これにより、今回の処理を終了する。
【０１０３】
図１９（ａ）（ｂ）を用いて、車両用運転操作補助装置２００の作用を説明する。図１９（ａ）は自車両が走行車線から左側の追い越し車線に車線変更を行っていく様子を表し、図１９（ｂ）は車線変更を行うときのアクセルペダル反力指令値ＦＡの時間変化を示している。時間ｔ＝ｔａで運転者の車線変更意図が検出されると、アクセルペダル反力指令値ＦＡが徐々に低下していく。
【０１０４】
ここで、実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcがｔ１の場合、図１９（ｂ）に実線で示すようにアクセルペダル反力指令値ＦＡが緩やかに低下していく。一方、推定運転意図経過時間etlcが、ｔ１よりも長いｔ２の場合（図１８参照）、破線で示すようにアクセルペダル反力指令値ＦＡが大きく低下する。
【０１０５】
このように、実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcに応じてリスクポテンシャルＲＰを減衰し、アクセルペダル反力指令値ＦＡを低下させる。ドライバが車線変更を意図してからドライバの運転意図が車線変更であると推定されるまでの時間経過時間etlcが長いほど、リスクポテンシャルＲＰを速やかに減衰してアクセルペダル反力指令値ＦＡｃを低下させるので、ドライバのペダル操作を妨げることなくドライバの期待に合致したアクセルペダル反力制御を行うことが可能となる。
【０１０６】
このように、以上説明した第３の実施の形態においては、上述した第２の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
コントローラ１５０Ａは、障害物状況とリスクポテンシャルＲＰとの関係を補正するリスクポテンシャル補正部１５４を備えている。リスクポテンシャル補正部１５４は、車線変更意図経過時間etlcが長くなるほどリスクポテンシャルを低下させる。これにより、実際のドライバが長い間車線変更を意図し、アクセルペダル反力の速やかな減少を期待しているときに、ドライバの期待に合ったアクセルペダル反力制御を行うことができる。
【０１０７】
−第３の実施の形態の変形例−
ここでは、実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcが所定値etlcoを上回る場合のみ、リスクポテンシャルＲＰを補正する。以下に、リスクポテンシャルＲＰをどのように補正するかを、図２０を用いて説明する。図２０は、コントローラ１５０Ａにおける運転操作補助制御プログラムの処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔（例えば５０msec）毎に連続的に行われる。ステップＳ５０１〜Ｓ５０５での処理は、図１７のフローチャートで説明したステップＳ４０１〜Ｓ４０５での処理と同様であるので説明を省略する。
【０１０８】
ステップＳ５０６では、ステップＳ５０５で読み込んだ実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcが所定値etlcoを上回るか否かを判定する。ステップＳ５０６が肯定判定され、経過時間etlcが所定値etlcoを上回る場合は、ステップＳ５０７へ進む。ステップＳ５０７では、ステップＳ５０２で算出したリスクポテンシャルＲＰを推定運転意図経過時間etlcに基づいて補正する。
【０１０９】
具体的には、以下の（式２２）により制御用のリスクポテンシャルＲＰｃを算出する。
ＲＰｃ＝ｇｐ（ＲＰ）
＝ｋｐ・｛１／（１＋Ｋsp×Ｔsp_etlc）｝・ＲＰ     ・・・（式２２）
（式２２）において、Ｋspは時定数Ｔsp_etlcにかかる係数である。係数Ｋspは、以下の（式２３）に示すように実際のドライバの推定運転意図経過時間etlcの関数として設定される。
Ｋsp＝ｆ（etlc）            ・・・（式２３）
【０１１０】
図２１に、推定運転意図経過時間etlcと係数Ｋspとの関係を示す。図２１に示すように、係数Ｋspは、所定値etlcoを上回る領域で推定運転意図経過時間etlcが大きくなるほど小さくなる。なお、所定値etlcoのときに係数Ｋsp＝１である。これにより、推定運転意図経過時間etlcが長くなるほど時定数項（Ｋsp×Ｔsp_etlc）が小さくなる。
【０１１１】
一方、ステップＳ５０６が否定判定されると、ステップＳ５０８へ進んでステップＳ５０２で算出したリスクポテンシャルＲＰをそのまま制御用のリスクポテンシャルＲＰｃとして設定する。つづくステップＳ５０９〜Ｓ５１１での処理は、図１７のステップＳ４０８〜Ｓ４１０での処理と同様である。
【０１１２】
以上説明したように、推定運転意図経過時間etlcに応じてリスクポテンシャルＲＰを補正することにより、上述した第３の実施の形態と同様に、実際のドライバの車線変更意図が検出された場合に、アクセルペダル反力を減衰させてドライバの意図に合った反力制御を行うことができる。さらに、推定運転意図経過時間etlcが所定値etlco以下の場合、すなわち実際のドライバが車線変更を想起してから運転意図が車線変更であると推定されるまでの経過時間etlcが短い場合は、リスクポテンシャルＲＰを補正しない。これにより、誤った運転意図推定結果に基づいてリスクポテンシャルＲＰを補正する確率を低下し、ドライバの意図に反する不要なペダル反力減衰を行ってドライバに煩わしさを与えてしまうことを軽減することが可能となる。
【０１１３】
なお、上述した第３の実施の形態において、予め設定した時定数Ｔsp_etlcに係数Ｋspを掛け、係数Ｋspを推定運転意図経過時間etlcに応じて設定することも可能である。
【０１１４】
上述した第２および第３の実施の形態においては、自車両と先行車との余裕時間ＴＴＣおよび車間時間ＴＨＷとを用いてリスクポテンシャルＲＰを算出した。ただしこれには限定されず、例えば余裕時間ＴＴＣの逆数をリスクポテンシャルとして用いることもできる。
【０１１５】
以上説明した第１から第３の実施の形態においては、車両周囲状態検出手段として車両周囲状態検出部１０，運転操作量検出手段として運転操作量検出部３０、仮想ドライバ運転操作量計算手段として仮想ドライバ運転操作量計算部５０，運転意図系列生成手段として仮想ドライバ運転意図系列動的決定部４０，運転操作量系列近似度合計算手段として仮想ドライバ運転操作量近似度合計算部６０，運転意図推定手段として運転意図推定部７０，運転意図状態判定手段として運転意図状態判定部８０を用いた。また、障害物検出手段としてレーザレーダ１１０，前方カメラ１２０および車速センサ１４０を用い、リスクポテンシャル算出手段としてリスクポテンシャル計算部１５１，操作反力計算手段としてアクセルペダル反力指令値計算部１５２，１５５を用い、操作反力発生手段としてアクセルペダル反力制御装置１７０を用いた。さらに、補正手段としてコントローラ１５０，１５０Ａを用い、操作反力補正手段としてアクセルペダル反力指令値補正部１５３，リスクポテンシャル補正手段としてリスクポテンシャル補正部１５４を用いた。ただし、これらには限定されず、障害物検出手段として、別方式のミリ波レーダ等を用いることもできる。また、操作反力発生手段として操舵反力を発生させる操舵反力制御装置を用いることも可能である。
【符号の説明】
【０１１６】
１：運転意図推定装置
１０：車両周囲状態検出部
２０：車両状態検出部
３０：運転操作量検出部
４０：仮想ドライバ運転意図系列動的決定部
５０：仮想ドライバ運転操作量計算部
６０：仮想ドライバ運転操作量近似度合計算部
７０：運転意図推定部
８０：運転意図状態判定部
１００，２００：車両用運転操作補助装置
１５０，１５０Ａ：コントローラ
１７０：アクセルペダル反力制御装置
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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