(57)【要約】【課題】操作支援情報の提供を的確に行う。【解決手段】現在の運転行動パターンが普段と比べて、どれほど異なっているかを判断するために、ステアリング・エントロピＲＨｐを算出し（ステップＳ２０４）、ステアリング・エントロピＲＨｐが閾値Ｈｓを超えていれば（ステップＳ５の判定が“Yes”）、ステアリング操作に関する現在の運転行動パターンが普段と異なっていると判断して、注意を喚起するための操作支援情報を作成し提供する。このとき、運転者の焦り度合、道路の混雑度合、及び走行シーンなどの運転状況を考慮して操作支援情報を作成し（ステップＳ６）、自車両の走行シーンを考慮して操作支援情報の報知タイミングを制御する（ステップＳ７）。【選択図】図２
2010097455.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在の運転者の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知する検知手段と、運転者の心理状態、自車両の走行環境、及び自車両の走行シーンの少なくとも一つを含む現在の運転状況を推定する推定手段と、前記検知手段で現在の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知したときに、当該基準状態となる運転行動パターンを促すための操作支援情報を、前記推定手段で推定した現在の運転状況に応じて運転者に報知する報知手段と、を備えることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項２】
前記報知手段は、前記推定手段で推定した現在の運転状況に応じて、前記操作支援情報の報知内容を変更することを特徴とする請求項１に記載の運転操作支援装置。
【請求項３】
前記報知手段は、前記推定手段で推定した現在の運転状況に応じて、前記操作支援情報の報知タイミングを変更する請求項１又は２に記載の運転操作支援装置。
【請求項４】
前記推定手段は、運転者の心理状態として、運転者の焦り度合を推定することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項５】
前記推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、運転者の焦り度合を推定することを特徴とする請求項４に記載の運転操作支援装置。
【請求項６】
前記推定手段は、車両の加減速期間における平均加減速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定することを特徴とする請求項４又は５に記載の運転操作支援装置。
【請求項７】
前記推定手段は、車両の減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置に基づいて、運転者の焦り度合を推定することを特徴とする請求項４〜６の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項８】
前記推定手段は、車両の減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置、及び当該ピーク位置の直後の加速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定する請求項４〜７の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項９】
前記報知手段は、前記推定手段が推定した焦り度合が高いほど、前記操作支援情報の報知内容を、メッセージ性の強いものに変更することを特徴とする請求項４〜８の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項１０】
前記推定手段は、自車両の走行環境として、道路の混雑度合を推定する請求項１〜９の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項１１】
前記推定手段は、道路交通情報に基づいて、道路の混雑度合を推定することを特徴とする請求項１０に記載の運転操作支援装置。
【請求項１２】
前記推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、道路の混雑度合を推定することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の運転操作支援装置。
【請求項１３】
前記報知手段は、前記推定手段が推定した混雑度合が高いほど、前記操作支援情報の報知内容を、メッセージ性の強いものに変更することを特徴とする請求項１０〜１２の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項１４】
前記推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する請求項１〜１３の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項１５】
前記推定手段は、運転者によるアクセル操作、及びブレーキ操作の少なくとも一方の操作頻度に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定することを特徴とする請求項１４に記載の運転操作支援装置。
【請求項１６】
前記推定手段は、運転者がアクセル操作を終了してからブレーキ操作を開始するまでの所要時間、又は運転者がブレーキ操作を終了してからアクセル操作を開始するまでの所要時間に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定することを特徴とする請求項１４又は１５に記載の運転操作支援装置。
【請求項１７】
前記推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定することを特徴とする請求項１４〜１６の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項１８】
前記報知手段は、前記推定手段が、自車両が先行車両に追従走行しており、且つ運転者の焦り度合が所定値以上であると推定している場合には、自車両が加速した時点で、前記操作支援情報の報知を行うことを特徴とする請求項１４〜１７の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項１９】
前記報知手段は、前記推定手段が、自車両が先行車両に追従走行しており、且つ道路の混雑度合が所定値以上であると推定している場合には、自車両が加速走行から定速走行に移行した時点で、前記操作支援情報の報知を行うことを特徴とする請求項１４〜１８の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項２０】
前記推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が車線変更しているか否かを推定する請求項１〜１９の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項２１】
前記推定手段は、運転者による方向指示操作に基づいて、自車両が車線変更しているか否かを推定する請求項２０に記載の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項２２】
前記報知手段は、自車両が車線変更していると前記推定手段が判断している間は、前記操作支援情報の報知を抑制し、自車両が車線変更をしていないと前記推定手段が推定してから、前記操作支援情報の報知を行うことを特徴とする請求項２０又は２１に記載の運転操作支援装置。
【請求項２３】
前記推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が都市高速道路を走行しているか否かを推定することを特徴とする請求項１〜２２に記載の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
【請求項２４】
前記推定手段は、自車両の現在位置情報、及び道路地図情報に基づいて、自車両が都市高速道路を走行しているか否かを推定することを特徴とする請求項２３に記載の運転操作支援装置。
【請求項２５】
前記報知手段は、自車両が都市高速道路を走行していると前記推定手段が判断している間は、前記操作支援情報の報知を抑制し、自車両が都市高速道路を走行していないと前記推定手段が推定してから、前記操作支援情報の報知を行うことを特徴とする請求項２３又は２４に記載の運転操作支援装置。
【請求項２６】
現在の運転者の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知したときに、当該基準状態となる運転行動パターンを促すための操作支援情報を運転者に報知するものであって、
運転者の心理状態、自車両の走行環境、及び自車両の走行シーンの少なくとも一つを含む現在の運転状況を推定し、推定した運転状況に応じて前記操作支援情報を報知することを特徴とする運転操作支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行状態に応じて運転者に操作支援情報を与える運転操作支援装置、及び運転操作支援方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
運転者によって異なる固有の運転行動パターンを予め学習しておくことで、現在の運転行動パターンが普段と異なっているか否かを判断し、必要な操作支援情報を提供するものがあった（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００５−３０１８３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記特許文献１に記載された従来技術にあっては、現在の運転行動パターンが普段と異なっているか否かを判断する際に、そのときの運転状況を考慮していないので、操作支援情報の提供を的確に行えない可能性がある。
本発明の課題は、操作支援情報の提供を的確に行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明に係る運転操作支援装置は、現在の運転者の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知したときに、基準状態となる運転行動パターンを促すための操作支援情報を運転者に報知するものであって、運転者の心理状態、自車両の走行環境、及び自車両の走行シーンの少なくとも一つを含む現在の運転状況を推定し、推定した運転状況に応じて前記操作支援情報を報知する。
【発明の効果】
【０００５】
本発明に係る運転操作支援装置によれば、運転者の心理状態、自車両の走行環境、及び自車両の走行シーンの少なくとも一つを含む現在の運転状況を推定し、推定した運転状況に応じて操作支援情報を報知することで、この操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
《第１実施形態》
《構成》
図１は、運転操作支援装置の概略構成である。
アクセルセンサ１は、アクセルペダルのストローク量を検出し、ブレーキセンサ２は、ブレーキペダルのストローク量を検出し、車速センサ３は、自車両の車速を検出し、加速度センサ４は、自車両の加速度を検出し、舵角センサ５は、操舵角を検出する。各検出信号は、コントローラ１０に入力される。
【０００７】
コントローラ１０は、入力された各検出信号に基づいて、運転者に必要な警報やアドバイス等の操作支援情報を作成し、これを表示ユニット６やスピーカ７を介して運転者に提供する。表示ユニット６には、ナビゲーションシステムの表示モニタや、コンビネーションメータ、またフロントウィンドウガラスの所定範囲に表示光線を投影して画像を映し出すヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ）などを利用する。
【０００８】
ここで、コントローラ１０で所定時間（例えば５０msec）毎に実行される操作支援処理を、図２のフローチャートに従って説明する。
ステップＳ１では、各種データを読込む。
続くステップＳ２では、後述する図３のステアリング・エントロピ算出処理を実行し、推定誤差の頻度分布に基づいて、ステアリング操作の不安定さを定量化したステアリング・エントロピＲＨｐを算出する。
続くステップＳ３では、後述する図４の運転状況推定処理を実行し、運転者の焦り度合と道路の混雑度合を推定する。
【０００９】
続くステップＳ４では、後述する図８の走行シーン推定処理を実行し、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する。
続くステップＳ５では、ステアリング・エントロピＲＨｐが閾値Ｈｓ（例えば０.１５）より大きいか否かを判定する。判定結果がＲＨｐ≦Ｈｓであれば、現在の運転行動パターンが基準状態に合致していると判断し、そのまま所定のメインプログラムに復帰する。一方、判定結果がＲＨｐ＞Ｈｓであれば、現在の運転行動パターンが基準状態とは異なっていると判断してステップＳ６に移行する。
【００１０】
続くステップＳ６では、図１０のマップを参照し、焦り度合の確信度、及び混雑度合の確信度に応じて、運転者に報知する操作支援情報を作成する。このマップは、横軸を焦り度合の確信度、縦軸を混雑度合の確信度とし、ａ〜ｅの領域に区分し、各領域に対応して例えば下記のような操作支援情報を作成する。
ａ：前方注意！  車間距離を長めにとりましょう。
ｂ：随分と慌てていませんか？  前方も交通量は多いですよ。
ｃ：慌てていますね。車間距離を十分に保ち、落ち着いて運転しましょう。
ｄ：道が混雑しているようですね。
先行車両の急ブレーキなどに気をつけて引き続き安全運転を心がけて下さい。
ｅ：混雑していますね。
運転が大変だと思いますが引き続き安全運転を心がけて下さい。
続くステップＳ７では、図１１の報知タイミング制御処理を実行し、自車両の走行シーンに応じて、操作支援情報を運転者に報知してから所定のメインプログラムに復帰する。
【００１１】
次に、前記ステップＳ２で実行されるステアリング・エントロピ算出処理を、図３のフローチャートに従って説明する。
ステップＳ２０１では、下記（１）式に示すように、ステアリング操作が滑らかに行われると仮定したときの現在の操舵角を推定する。θ(n-1)は１回前の検出値、θ(n-2)は２回前の検出値、θ(n-3)は３回前の検出値である。
θｐ＝θ(n-1)＋（θ(n-1)−θ(n-2)）
＋１／２｛（θ(n-1)−θ(n-2)）−（θ(n-2)−θ(n-3)）｝           
………（１）
続くステップＳ２０２では、下記（２）式に示すように、今回の検出値θ(n)から推定値θｐを減じて、推定誤差ＰＥを算出する。
ＰＥ＝θ(n)−θｐ                     ………（２）
【００１２】
続くステップＳ２０３では、異なる二つの所定期間ＴＬ１及びＴＬ２における推定誤差ＰＥの頻度分布を演算する。所定期間ＴＬ１は、普段の運転行動パターンを把握（学習）するのに必要な期間であり、例えば２１６０secに設定される。所定期間ＴＬ２は、直近の運転行動パターンを把握するのに必要な期間であり、例えば６０secに設定される。
頻度分布は、推定誤差ＰＥの大きさに応じてｍ１〜ｍ９に分けた区間頻度であり、区間幅を規定するα値は、一般的なドライバの平均値（例えば０.６４）を用いて設定する。
頻度分布は、推定誤差の新しいデータを取得する度に更新する。
先ず、全体のサンプル数をＮｐとしたとき、新しいデータが該当する小区間ｍｉの頻度ｐｉは、下記（３）式で算出する。
ｐｉ＝（ｐｉ＋１／Ｎｐ）÷（１＋１／Ｎｐ）              ………（３）
また、新しいデータが入らない小区間ｍｉの頻度ｔｐｉは、下記（４）式で算出する。
ｐｉ＝ｐｉ÷（１＋１／Ｎｐ）                            ………（４）
【００１３】
続くステップＳ２０４では、下記（５）式に示すように、推定誤差ＰＥの頻度分布に基づいて、ステアリング操作の不安定さを定量化したステアリング・エントロピＲＨｐを算出してから本ステアリング・エントロピ算出処理を終了する。ここで、ｐｉは所定期間ＴＬ１における推定誤差分布、ｑｉは所定期間ＴＬ２における推定誤差分布である。なお、平均的な運転者の推定誤差分布データを初期値として設定しておく。
ＲＨｐ＝Σｑｉ・log9（ｑｉ／ｐｉ）        ………（５）
【００１４】
一般に、運転に集中していない状態では、運転に集中しているときよりも、ステアリング操作されない時間が長くなるため、それだけ修正操舵も増加し、操舵角の推定誤差が大きくなる。ステアリング・エントロピＲＨｐは、この特性に着目したものであり、現在の運転行動パターンが普段（基準状態）と比べて、どれほど異なっているかを表す指標となる。したがって、ステアリング操作が滑らかで安定している場合には、ステアリング・エントロピＲＨｐが小さくなり、一方、ステアリング操作が不安定（雑）な場合には、ステアリング・エントロピＲＨｐが増加する。
【００１５】
次に、前記ステップＳ３で実行される運転状況推定処理を、図４のフローチャートに従って説明する。
ステップＳ３０１では、アクセル操作があるか否かを判定する。アクセル操作が無ければ、そのまま運転状況推定処理を終了する。一方、アクセル操作があれば、ステップＳ３０２に移行する。
ステップＳ３０２では、図５に示すように、加速度の累積頻度分布を更新する。
ステップＳ３０３では、図５の累積頻度分布を参照し、現在の加速度における累積頻度ＣＦＤを算出する。
【００１６】
続くステップＳ３０４では、図６のマップを参照し、累積頻度ＣＦＤに応じて、運転者の焦り度合を算出する。このマップは、累積頻度ＣＦＤが７５％未満であるときには、焦り度合が０を維持し、累積頻度ＣＦＤが７５％以上になると、累積頻度ＣＦＤの値がそのまま焦り度合となるように設定されている。
続くステップＳ３０５では、図７のマップを参照し、累積頻度ＣＦＤに応じて、道路の混雑度合を算出してから運転状況推定処理を終了する。このマップは、累積頻度ＣＦＤが５０％未満のときには、混雑度合が０.５を維持し、累積頻度ＣＦＤが５０％以上になると、混雑度合が０を維持するように設定されている。
【００１７】
次に、前記ステップＳ４で実行される走行シーン推定処理を、図８のフローチャートに従って説明する。
ステップＳ４０１では、アクセルペダルの操作周期を演算する。具体的には、アクセルペダルのストローク量を観測し、アクセル操作ごとにストローク量がピークに達する時点を検出し、これに基づいてアクセルペダルの操作周期を演算する。
続くステップＳ４０２では、アクセル操作の周期分布を更新する。
【００１８】
続くステップＳ４０３では、アクセル操作周期に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定してから走行シーン推定処理を終了する。
先ず、操作頻度（周波数）が所定値以上であるときには、自車両が先行車両に追従走行していると推定する。一方、操作頻度（周波数）が所定値未満であるときには、先行車両が存在しない、又は先行車両が存在していても追従走行してはいないと推定する。なお、所定値は、アクセル操作の周期分布に応じて変更される。
【００１９】
次に、前記ステップＳ７で実行される報知タイミング制御処理を、図１１のフローチャートに従って説明する。
先ずステップＳ７０１では、運転状況と走行シーンに基づいて、操作支援情報の報知タイミングが適切であるか否かを判断する。
先ず、焦り度合が所定値（例えば０.７５）以上であり、自車両が先行車両に追従走行している場合には、車両が加速したときにステップＳ７０２に移行する。一方、車両が加速していなければ、そのまま報知タイミング制御処理を終了する。
【００２０】
また、混雑度合が所定値（例えば０.５）以上であり、自車両が先行車両に追従走行している場合には、自車両が加速走行から定速走行に移行したときにステップＳ７０２に移行する。一方、車両が加速走行から定速走行に移行していなければ、そのまま報知タイミング制御処理を終了する。
ステップＳ７０２では、表示ユニット６及びスピーカ７を介して、操作支援情報を報知してから報知タイミング制御処理を終了する。
【００２１】
《作用》
先ず、運転者の普段の運転行動パターンを予め学習しておき、現在の運転行動パターンが普段（基準状態）と異なっているときに、運転者に必要な操作支援情報を与える。
ここでは、運転者のステアリング操作に関する習慣、つまり操作の滑らかさを、推定誤差ＰＥの頻度分布として学習する（ステップＳ２０１〜Ｓ２０３）。普段の運転行動パターンについては、ある程度の長さとなる所定期間ＴＬ１に渡ってサンプリングしたデータに基づいて把握し、現在の運転行動パターンについては、直近の所定期間ＴＬ２に渡ってサンプリングしたデータに基づいて把握する。
【００２２】
そして、現在の運転行動パターンが普段と比べて、どれほど異なっているかを判断するために、ステアリング・エントロピＲＨｐを算出し（ステップＳ２０４）、ステアリング・エントロピＲＨｐが閾値Ｈｓを超えていれば（ステップＳ５の判定が“Yes”）、ステアリング操作に関する現在の運転行動パターンが普段と異なっていると判断して、注意を喚起するための操作支援情報を作成し提供する。
このとき、運転者の運転状況を考慮して操作支援情報を作成し（ステップＳ６）、自車両の走行シーンを考慮して操作支援情報の報知タイミングを制御する（ステップＳ７）。
【００２３】
先ず、加速度の頻度分布に基づいて、運転者の焦り度合と道路の混雑度合を推定する（ステップＳ３０２〜Ｓ３０５）。一般に、加速度の累積頻度ＣＦＤが高いほど、運転者の焦り度合は高く、道路の混雑度合は低いと考えられ、逆に加速度の累積頻度ＣＦＤが低いほど、運転者の焦り度合は低く、道路の混雑度合は高いと考えられる。したがって、例えば累積頻度ＣＦＤが７５％を超えたときには、焦り運転であると推定し、累積頻度ＣＦＤが５０％未満であれば、渋滞運転であると推定する。これにより、運転者の焦り度合と道路の混雑度合を容易に推定することができる。
【００２４】
そして、運転者の焦り度合、及び道路の混雑度合に応じて、運転者に報知する操作支援情報を作成する。このとき、運転者の焦り度合が高いほど、また道路の混雑度合が高いほど、操作支援情報の報知内容を、メッセージ性の強いものにする。これにより、運転者に対して効果的に注意を喚起することができる。
一方、アクセルペダルの操作周期に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する（ステップＳ４０１〜Ｓ４０３）。車間時間と操作周期との関係を図９に示すように、一般に、先行車両に追従しているときほど、操作周期が短くなると考えられる。したがって、操作周期が短いときには、先行車両に追従していると推定する。これにより、レーダ装置を使うことなく、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを、容易に推定することができる。
【００２５】
そして、先行車両に追従しており、且つ焦り運転であると推定した場合には、図１２に示すように、車両が加速した時点で、操作支援情報を報知する。したがって、車両が定速走行しているとき、又は減速している間は、操作支援情報の報知を控え、加速するまで操作支援情報の報知を延期する。これにより、的確なタイミングで操作支援情報が報知されるので、運転者に対して効果的に注意を喚起することができる。
【００２６】
一方、道路が混雑している状態で、先行車両に追従しようと注意を集中して加速しているときには、運転者が操作支援情報を的確に受け入れられるとは限らない。そこで、先行車両に追従しており、且つ渋滞運転であると推定した場合には、図１３に示すように、車両が加速走行から定速走行に移行した時点で、操作支援情報を報知する。したがって、車両が減速しているとき、又は加速している間は、操作支援情報の報知を控え、定速走行に移行するまで操作支援情報の報知を延期する。これにより、的確なタイミングで操作支援情報が報知されるので、運転者に対して効果的に注意を喚起することができる。
このように、運転者の心理状態（焦り度合）、自車両の走行環境（混雑度合）、及び走行シーン（追従シーン）を含む現在の運転状況に応じて操作支援情報を報知することで、この操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
【００２７】
《応用例》
なお、本実施形態では、操作支援情報の一例について説明したが、これに限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で、他の内容に変更してもよい。
また、本実施形態では、加速度の頻度分布に基づいて、運転者の焦り度合を推定しているが、これに限定されるものではなく、減速度の頻度分布に基づいて、運転者の焦り度合を推定してもよい。
また、本実施形態では、加速度の頻度分布に基づいて、道路の混雑度合を推定しているが、これに限定されるものではなく、減速度の頻度分布に基づいて、道路の混雑度合を推定してもよい。
また、本実施形態では、運転者によるアクセル操作の操作頻度に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定しているが、これに限定されるものではなく、運転者によるブレーキ操作の操作頻度に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定してもよい。
【００２８】
《効果》
以上より、図２において、ステップＳ２、Ｓ５の処理が「検知手段」に対応し、ステップＳ３、Ｓ４の処理が「推定手段」に対応し、ステップＳ６、Ｓ７の処理が「報知手段」に対応する。
（１）現在の運転者の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知する検知手段と、運転者の心理状態、自車両の走行環境、及び自車両の走行シーンの少なくとも一つを含む現在の運転状況を推定する推定手段と、検知手段で現在の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知したときに、基準状態となる運転行動パターンを促すための操作支援情報を、推定手段で推定した現在の運転状況に応じて運転者に報知する報知手段とを備える。
これにより、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
【００２９】
（２）報知手段は、推定手段で推定した現在の運転状況に応じて、操作支援情報の報知内容を変更する。
これにより、運転状況に適した内容の操作支援情報を報知することができる。
（３）報知手段は、推定手段で推定した現在の運転状況に応じて、操作支援情報の報知タイミングを変更する。
これにより、運転状況に適したタイミングで操作支援情報を報知することができる。
（４）推定手段は、運転者の心理状態として、運転者の焦り度合を推定する。
運転者の焦り度合は、運転者の運転行動パターンに大きな影響を及ぼす。したがって、運転者の焦り度合を把握することで、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
【００３０】
（５）推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、運転者の焦り度合を推定する。
これにより、運転者の焦り度合を、容易に推定することができる。
（６）報知手段は、推定手段が推定した焦り度合が高いほど、操作支援情報の報知内容を、メッセージ性の強いものに変更する。
これにより、運転者に対して効果的に注意を喚起することができる。
（７）推定手段は、自車両の走行環境として、道路の混雑度合を推定する。
道路の混雑度合は、運転者の運転行動パターンに大きな影響を及ぼす。したがって、道路の混雑度合を把握することで、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
（８）推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、道路の混雑度合を推定する。
これにより、道路の混雑度合を、容易に推定することができる。
【００３１】
（９）報知手段は、推定手段が推定した混雑度合が高いほど、操作支援情報の報知内容を、メッセージ性の強いものに変更する。
これにより、運転者に対して効果的に注意を喚起することができる。
（１０）推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する。
自車両の走行シーンは、運転者の運転行動パターンに大きな影響を及ぼす。したがって、自車両の走行シーンを把握することで、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
【００３２】
（１１）推定手段は、運転者によるアクセル操作、及びブレーキ操作の少なくとも一方の操作頻度に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する。
これにより、レーダ装置を使うことなく、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを、容易に推定することができる。
（１２）報知手段は、推定手段が、自車両が先行車両に追従走行しており、且つ運転者の焦り度合が所定値以上であると推定している場合には、自車両が加速した時点で、操作支援情報の報知を行う。
これにより、走行シーンに適したタイミングで操作支援情報を報知することができる。
【００３３】
（１３）報知手段は、推定手段が、自車両が先行車両に追従走行しており、且つ道路の混雑度合が所定値以上であると推定している場合には、自車両が加速走行から定速走行に移行した時点で、操作支援情報の報知を行う。
これにより、走行シーンに適したタイミングで操作支援情報を報知することができる。
（１４）現在の運転者の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知したときに、基準状態となる運転行動パターンを促すための操作支援情報を運転者に報知するものであって、運転者の心理状態、自車両の走行環境、及び自車両の走行シーンの少なくとも一つを含む現在の運転状況を推定し、推定した運転状況に応じて操作支援情報を報知する。
これにより、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
【００３４】
《第２実施形態》
《構成》
第２実施形態は、車両の減速期間における平均減速度に基づいて、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを推定すると共に、運転者がアクセル操作を終了してからブレーキ操作を開始するまでの所要時間に基づいて、車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定するものである。
図１４は、運転操作支援装置の概略構成であり、前述した第１実施形態において、ナビゲーションシステム８を追加したものである。なお、ナビゲーションシステム８は、道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ：Vehicle Information and Communication System）を利用してＦＭ多重放送や光・電波ビーコンから車両周囲の交通情報を受信する。
図１５は、運転状況推定処理であり、図１７は、走行シーン推定処理である。
【００３５】
先ず、前記ステップＳ３で実行される運転状況推定処理を、図１４のフローチャートに従って説明する。
ステップＳ３１１では、ブレーキ操作があるか否かを推定する。ブレーキ操作がなければ、そのまま運転状況推定処理を終了する。一方、ブレーキ操作があれば、ステップＳ３１２に移行する。
ステップＳ３１２では、減速期間（ブレーキ操作がなされている期間）における平均減速度を算出する。なお、減速期間が終了してから算出してもよい。
続くステップＳ３１３では、図１６に示すように、平均減速度の累積頻度分布を更新する。
【００３６】
続くステップＳ３１４では、図１６の累積頻度分布を参照し、今回の平均減速度における累積頻度ＣＦＤを算出する。
続くステップＳ３１５では、累積頻度ＣＦＤをそのまま運転者の焦り度合として算出する。
続くステップＳ３１６では、下記に示すように、ナビゲーションシステム８から取得した交通情報に基づいて、混雑度合の補正量を算出する。
渋滞あり：補正量＝０
渋滞なし：補正量＝０.２
続くステップＳ３１７では、下記（８）式に示すように、運転者の焦り度合、及び累積頻度ＣＦＤに応じて、道路の混雑度合を算出してから運転状況推定処理を終了する。
混雑度合＝１−（焦り度合＋補正量）
【００３７】
次に、前記ステップＳ４で実行される運転状況推定処理を、図１７のフローチャートに従って説明する。
ステップＳ４１１では、アクセル操作からブレーキ操作への踏み替えがあったときに、アクセル操作が終了してからブレーキ操作を開始するまでの所要時間を計測する。
続くステップＳ４１２では、踏み替え時間の累積頻度分布を更新する。
続くステップＳ４１３では、踏み替え時間の累積度数に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定してから走行シーン推定処理を終了する。
先ず、踏み替え時間の累積度数が所定値（例えば２０パーセンタイル）以上であるときには、自車両が先行車両に追従走行していると推定する。一方、踏み替え時間の累積度数が所定値未満であるときには、先行車両が存在しない、又は先行車両が存在していても追従走行してはいないと推定する。
【００３８】
《作用》
本実施形態では、車両の減速期間における平均減速度の累積頻度分布を演算し（ステップＳ３１２〜Ｓ３１４）、この平均減速度の頻度分布に基づいて、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを推定する（ステップＳ３１５、Ｓ３１６）。一般に、平均減速度の累積度数ＣＦＤが高いほど、運転者の焦り度合は高く、道路の混雑度合が低いと考えられ、逆に平均減速度の累積頻度ＣＦＤが低いほど、運転者の焦り度合は低く、道路の混雑度合は高いと考えられる。したがって、平均減速度の累積度数ＣＦＤをそのまま焦り度合として推定し、１から平均減速度の累積度数ＣＦＤを減じた値を混雑度合として推定する。これにより、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを容易に推定することができる。
このとき、ナビゲーションシステム８から取得した交通情報に基づいて、混雑度合を補正する。これにより、より正確に道路の混雑度合を推定することができる。
【００３９】
一方、ペダル踏み替え時間の累積頻度分布を演算し（ステップＳ４１１、Ｓ４１２）、この累積度数に基づいて、車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する（ステップＳ４１３）。踏み替え時間と頻度の関係を図１８に示すように、一般に、先行車両に追従走行しているときほど、踏み替え時間が短くなると考えられる。したがって、踏み替え時間が短いときには、先行車両に追従していると推定する。これにより、レーダ装置を使うことなく、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを、容易に推定することができる。
その他の作用効果は、前述した第１実施形態と同様である。
【００４０】
《応用例》
なお、本実施形態では、車両の減速期間における平均減速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定しているが、これに限定されるものではなく、車両の加速期間における平均化速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定してもよい。
また、本実施形態では、平均減速度に基づいて推定した混雑度合を、道路交通情報に基づいて補正しているが、これに限定されるものではなく、初めから道路交通情報に基づいて混雑度合を推定してもよい。
また、本実施形態では、アクセル操作を終了してからブレーキ操作を開始するまでの所要時間に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定しているが、これに限定されるものではなく、ブレーキ操作を終了してからアクセル操作を開始するまでの所要時間に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定してもよい。
【００４１】
《効果》
以上より、図１５の運転状況推定処理、及び図１７の走行シーン推定処理が「推定手段」に含まれる。
（１）推定手段は、車両の加減速期間における平均加減速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定する。
これにより、運転者の焦り度合を、容易に推定することができる。
（２）推定手段は、道路交通情報に基づいて、道路の混雑度合を推定する。
これにより、より正確に道路の混雑度合を推定することができる。
（３）推定手段は、運転者がアクセル操作を終了してからブレーキ操作を開始するまでの所要時間、又は運転者がブレーキ操作を終了してからアクセル操作を開始するまでの所要時間に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する。
これにより、レーダ装置を使うことなく、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを、容易に推定することができる。
【００４２】
《第３実施形態》
《構成》
第３実施形態は、車両の減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置に基づいて、運転者の焦り度合を推定すると共に、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定するものである。
図１９は、運転状況推定処理であり、図２１は、走行シーン推定処理である。
先ず、前記ステップＳ３で実行される運転状況推定処理を、図１９のフローチャートに従って説明する。
ステップＳ３２１では、ブレーキ操作があるか否かを推定する。ブレーキ操作がなければ、そのまま運転状況推定処理を終了する。一方、ブレーキ操作があれば、ステップＳ３２２に移行する。
ステップＳ３２２では、図２０（ａ）に示すように、減速期間（ブレーキ操作がなされている期間）における平均減速度を算出する。なお、減速期間が終了してから算出してもよい。
【００４３】
続くステップＳ３２３では、図２０（ｂ）に示すように、平均減速度に対する減速度の差分を算出する。
続くステップＳ３２４では、平均減速度に対する減速度の差分のピーク位置が、減速期間のどこに位置しているかに基づいて、運転者の焦り度合、及び道路の混雑度合を算出してから運転状況推定処理を終了する。
先ず、平均減速度と減速度との差分のピーク位置が減速期間の後半にあれば、運転者の焦り度合を０.５に設定すると共に、道路の混雑度合を０に設定する。一方、平均減速度と減速度との差分のピーク位置が減速期間の前半にあれば、運転者の焦り度合を０に設定すると共に、道路の混雑度合を０.５に設定する。
【００４４】
次に、前記ステップＳ４で実行される走行シーン推定処理を、図２１のフローチャートに従って説明する。
ステップＳ４２１では、加減速度の頻度分布を更新する。
続くステップＳ４２２では、頻度分布に対する現在の加減速度のばらつき度合に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定してから走行シーン推定処理を終了する。
先ず、頻度分布に対する現在の加減速度のばらつきが大きいときには、自車両が先行車両に追従走行していると推定する。一方、頻度分布に対する現在の加減速度のばらつきが小さいときには、先行車両が存在しない、又は先行車両が存在していても追従走行してはいないと推定する。
【００４５】
《作用》
本実施形態では、減速期間における平均減速度と減速度との差分を算出し、この差分のピーク位置に基づいて、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを推定する（ステップＳ３２２〜Ｓ３２４）。一般に、運転者の焦り度合が高いほど、減速期間の後半に大きな減速度が発生し、逆に混雑度合が高いほど、減速期間の前半に大きな減速度が発生すると考えられる。したがって、平均減速度と減速度との差分のピーク位置が、減速期間の後半にあれば、焦り運転であると推定し、逆に減速期間の前半にあれば、渋滞運転であると推定する。これにより、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを容易に推定することができる。
【００４６】
一方、加減速度の頻度分布を演算し（ステップＳ４２１）、この累積頻度に基づいて、車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する（ステップＳ４２２）。加減速度と頻度の関係を図２２に示すように、一般に、先行車両に追従走行しているときほど、自車両の加減速度にばらつきが生じると考えられる。したがって、加減速度にばらつきが生じているときには、先行車両に追従走行していると推定する。これにより、レーダ装置を使うことなく、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを、容易に推定することができる。
その他の作用効果は、前述した第１実施形態と同様である。
【００４７】
《効果》
以上より、図１９の運転状況推定処理、及び図２１の走行シーン推定処理が「推定手段」に含まれる。
（１）推定手段は、車両の減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置に基づいて、運転者の焦り度合を推定する。
これにより、運転者の焦り度合を、容易に推定することができる。
（２）推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する。
これにより、レーダ装置を使うことなく、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを、容易に推定することができる。
【００４８】
《第４実施形態》
《構成》
第４実施形態は、減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置、及び当該ピーク位置の直後の加速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定するものである。
先ず、前記ステップＳ３で実行される運転状況推定処理を、図２３のフローチャートに従って説明する。
ステップＳ３３１では、ブレーキ操作があるか否かを推定する。ブレーキ操作がなければ、そのまま運転状況推定処理を終了する。一方、ブレーキ操作があれば、ステップＳ３３２に移行する。
ステップＳ３３２では、図２４（ａ）に示すように、減速期間（ブレーキ操作がなされている期間）における平均減速度を算出する。なお、減速期間が終了してから算出してもよい。
【００４９】
続くステップＳ３３３では、図２４（ｂ）に示すように、平均減速度に対する減速度の差分を算出する。
続くステップＳ３３４では、平均減速度に対する減速度の差分のピーク位置が、減速期間のどこに位置しているか、そしてピーク位置の直後に加速があるか否かに基づいて、運転者の焦り度合、及び道路の混雑度合を算出してから運転状況推定処理を終了する。
先ず、差分のピーク位置が減速期間の後半にあり、且つ直後に加速すれば、運転者の焦り度合を０.８に設定すると共に、道路の混雑度合を０に設定する。一方、差分のピーク位置が減速期間の前半にあれば、運転者の焦り度合を０に設定すると共に、道路の混雑度合を０.５に設定する。
【００５０】
《作用》
本実施形態では、平均減速度と減速度との差分のピーク位置と、その直後の加速度に基づいて、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを推定する（ステップＳ３３２〜Ｓ３３４）。一般に、運転者の焦り度合が高いほど、減速期間の後半に大きな減速度が発生し、且つその直後に加速すると考えられる。したがって、平均減速度と減速度との差分のピーク位置が減速期間の後半に発生し、且つその直後に自車両が加速するときに、焦り運転であると推定する。これにより、運転者の焦り度合を容易に推定することができる。
その他の作用効果は、前述した第１実施形態と同様である。
【００５１】
《効果》
以上より、図２３の運転状況推定処理が「推定手段」に含まれる。
（１）推定手段は、車両の減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置、及びピーク位置の直後の加速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定する。
これにより、運転者の焦り度合を、容易に推定することができる。
【００５２】
《第５実施形態》
《構成》
第５実施形態は、車両の走行シーンとして、自車両が車線変更しているか否か、及び自車両が都市高速道路を走行しているか否かを推定するものである。
図２５は、運転操作支援装置の概略構成であり、前述した第２実施形態において、ウィンカスイッチ９を追加したものである。
次に、前記ステップＳ７で実行される報知タイミング制御処理を、図２６のフローチャートに従って説明する。
ステップＳ７１１では、運転状況と走行シーンに基づいて、操作支援情報の報知タイミングが適切であるか否かを判断する。
【００５３】
先ず、自車両が車線変更しておらず、且つ都市高速道路を走行していなければステップＳ７１２に移行する。一方、自車両が車線変更している、又は都市高速道路を走行しているときには、そのまま報知タイミング制御処理を終了する。ここで、自車両が車線変更しているか否かは、ウィンカスイッチ９の作動状態に基づいて推定する。また、自車両が車線変更しているか否かは、ナビゲーションユニット８から取得する現在位置情報、及び道路地図情報に基づいて推定する。
ステップＳ７１２では、表示ユニット６及びスピーカ７を介して、操作支援情報を報知してから報知タイミング制御処理を終了する。
【００５４】
《作用》
自車両が車線変更しているときや、都市高速道路を走行しているときには、運転に集中することが更に求められる。そこで、本実施形態では、車両が車線変更している間、及び都市高速道路を走行している間は、操作支援情報の報知を抑制し、車両の車線変更が完了したり、都市高速道路を抜けてから、操作支援情報を報知する（ステップＳ７１１、Ｓ７１２）。これにより、運転者にとって受け入れやすい的確なタイミングで、操作支援情報が報知されるので、運転者に対して効果的に注意を喚起することができる。
その他の作用効果は、前述した第２実施形態と同様である。
【００５５】
《効果》
以上より、図２６の報知タイミング制御処理が「報知手段」に含まれる。
（１）推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が車線変更しているか否かを推定する。
自車両が車線変更しているときは、運転への注意が特に求められる。したがって、車線変更しているか否かを把握することで、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
（２）推定手段は、運転者による方向指示操作に基づいて、自車両が車線変更しているか否かを推定する。
これにより、車線変更しているか否かを、容易に推定することができる。
【００５６】
（３）報知手段は、自車両が車線変更していると前記推定手段が判断している間は、操作支援情報の報知を抑制し、自車両が車線変更をしていないと推定手段が推定してから、操作支援情報の報知を行う。
これにより、走行シーンに適したタイミングで操作支援情報を報知することができる。
（４）推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が都市高速道路を走行しているか否かを推定する。
自車両が都市高速道路を走行しているときは、運転への注意が特に求められる。したがって、都市高速道路を走行しているか否かを把握することで、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
【００５７】
（５）推定手段は、自車両の現在位置情報、及び道路地図情報に基づいて、自車両が都市高速道路を走行しているか否かを推定する。
これにより、都市高速道路を走行しているか否かを、容易に推定することができる。
（６）報知手段は、自車両が都市高速道路を走行していると推定手段が判断している間は、操作支援情報の報知を抑制し、自車両が都市高速道路を走行していないと推定手段が推定してから、操作支援情報の報知を行う。
これにより、走行シーンに適したタイミングで操作支援情報を報知することができる。
【００５８】
《第６実施形態》
《構成》
第６実施形態は、先行車両に対する車間時間の頻度分布を演算し、この車間時間の頻度分布に基づいて、現在の運転行動パターンが普段（基準状態）と比べて、どれほど異なっているかを判断するものである。
図２７は、運転操作支援装置の概略構成であり、前述した第１実施形態において、レーザレーダ１１を追加したものであり、図２８の操作支援処理を実行する。
【００５９】
これは、前述した第１実施形態において、前記ステップＳ２を新たなステップＳ６１〜Ｓ６３に変更すると共に、前記ステップＳ５を新たなステップＳ６４に変更したものである。
ステップＳ６１では、下記（９）式に示すように、自車両と先行車両との車間時間ＴＨＷを算出する。車間時間ＴＨＷとは、車間距離Ｄを車速Ｖで除したものであり、先行車両の現在位置に自車両が到達するまでの所要時間を指す。
ＴＨＷ＝Ｄ／Ｖ                     ………（９）
続くステップＳ６２では、車間時間ＴＨＷの頻度分布を演算する。
【００６０】
車間時間ＴＨＷの頻度分布は、異なる二つの所定期間ＴＬ１及びＴＬ２における車間時間ＴＨＷの累積頻度分布である。但し、自車両及び先行車両の何れか一方が加速するなどして相対速度Ｖｒが変化しているような状況を除外するために、相対速度Ｖｒが例えば±５ｋｍ／ｈ以内で、且つ車間時間ＴＨＷが例えば４sec以内となるような条件でサンプリングを行う。所定期間ＴＬ１は、普段の運転行動パターンを把握（学習）するのに必要な期間であり、例えば２１６０secに設定される。所定期間ＴＬ２は、直近の運転行動パターンを把握するのに必要な期間であり、例えば６０secに設定される。
【００６１】
頻度分布は、車間時間ＴＨＷの新しいデータを取得する度に更新する。例えば、０〜４secの全区間を、０.２sec毎の小区間ｍ１〜ｍ２０に細分化し、新しいデータを取得した際に、各小区間の頻度ｔｐ１〜ｔｐ２０を更新して行う。
先ず、全体のサンプル数をＮｔとしたとき、新しいデータが該当する小区間ｍｉの頻度ｔｐｉは、下記（１０）式で算出する。
ｔｐｉ＝（ｔｐｉ＋１／Ｎｔ）÷（１＋１／Ｎｔ）          ………（１０）
また、新しいデータが入らない小区間ｍｉの頻度ｔｐｉは、下記（１１）式で算出する。
ｔｐｉ＝ｔｐｉ÷（１＋１／Ｎｔ）                        ………（１１）
【００６２】
なお、平均的な運転者の頻度分布データを初期値として設定し、車間時間ＴＨＷの平均値を１.４sec程度、分散を０.５sec程度とした正規分布とする。
続くステップＳ６３では、車間時間ＴＨＷの頻度分布に基づき、現在の運転行動パターンが普段（基準状態）と比べて、どれほど異なっているかを表す非定常度合ＤＤｆを算出する。
【００６３】
先ず、図２９に示すように、異なる所定期間ＴＬ１及びＴＬ２の夫々で、車間時間ＴＨＷが所定値Ｌｏ以下の累積頻度Ｓ１及びＳ２を算出する。そして、下記（１２）式に示すように、累積頻度Ｓ１及びＳ２の差分を、非定常度合ＤＤｆとして算出する。下記（１２）式によれば、車間時間ＴＨＷが所定値Ｌｏ以下となる累積頻度Ｓ２が大きいほど、非定常度合ＤＤｆが大きくなる。
ＤＤｆ＝Ｓ２−Ｓ１                 ………（１２）
【００６４】
一方、ステップＳ６４では、非定常度合ＤＤｆが所定の閾値Ｓｆｏを上回るか否かを判定する。この判定結果が、ＤＤｆ≦Ｓｆｏであるときには、現在の運転行動パターンが普段どおりであると判断し、そのまま所定のメインプログラムに復帰する。一方、判定結果がＤＤｆ＞Ｓｆｏであるときには、現在の運転行動パターンが普段と比べて大きく異なっていると判断して前記ステップＳ６に移行する。
【００６５】
《作用》
本実施形態では、運転者の運転行動パターンとして、先行車両との車間距離に関する習慣、つまり先行車両に対する車間の取り方や接近の仕方を、車間時間ＴＨＷの頻度分布として学習する（ステップＳ６１、Ｓ６２）。この普段の運転行動パターンについては、ある程度の長さとなる所定期間ＴＬ１に渡ってサンプリングしたデータに基づいて把握し、現在の運転行動パターンについては、直近の所定期間ＴＬ２に渡ってサンプリングしたデータに基づいて把握する。
【００６６】
そして、現在の運転行動パターンが普段と比べて、どれほど異なっているかを判断するために、前記（１２）式に従って、車間時間ＴＨＷの頻度分布に基づいて非定常度合ＤＤｆを算出する（ステップＳ６３）。
ここで、非定常度合ＤＤｆが閾値Ｓｆｏを超えていれば（ステップＳ６４の判定が“Yes”）、先行車両との車間距離や相対速度に関する現在の運転行動パターンが普段と異なっていると判断して、先行車両に対する注意を喚起するための操作支援情報を提供する。
その他の作用効果は、前述した第１実施形態と同様である。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の概略構成を示すブロック図である。
【図２】操作支援処理を示すフローチャートである。
【図３】ステアリング・エントロピ算出処理を示すフローチャートである。
【図４】運転状況推定処理を示すフローチャートである。
【図５】累積頻度の算出に用いるマップである。
【図６】焦り度合の算出に用いるマップである。
【図７】混雑度合の算出に用いるマップである。
【図８】走行シーン推定処理を示すフローチャートである。
【図９】車間時間と操作頻度の関係を示す。
【図１０】操作支援情報の作成に用いるマップである。
【図１１】報知タイミング制御処理を示すフローチャートである。
【図１２】焦り運転時のタイムチャートである。
【図１３】渋滞運転時のタイムチャートである。
【図１４】第２実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図１５】第２実施形態の運転状況推定処理を示すフローチャートである。
【図１６】平均減速度の累積頻度分布である。
【図１７】第２実施形態の走行シーン推定処理を示すフローチャートである。
【図１８】踏み替え時間と頻度の関係を示す。
【図１９】第３実施形態の運転状況推定処理を示すフローチャートである。
【図２０】減速期間のタイムチャートである。
【図２１】第３実施形態の走行シーン推定処理を示すフローチャートである。
【図２２】加減速度と頻度の関係を示す。
【図２３】第４実施形態の運転状況推定処理を示すフローチャートである。
【図２４】減速期間のタイムチャートである。
【図２５】第５実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２６】第５実施形態の報知タイミング制御処理を示すフローチャートである。
【図２７】第６実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２８】第６実施形態の操作支援処理を示すフローチャートである。
【図２９】車間時間の頻度分布図である。
【符号の説明】
【００６８】
１  アクセルセンサ
２  ブレーキセンサ
３  車速センサ
４  加速度センサ
５  舵角センサ
６  表示ユニット
７  スピーカ
８  ナビゲーションユニット
９  ウィンカスイッチ
１０  コントローラ
１１  レーザレーダ
【図１】
2010097455.tif 000003
【図２】
2010097455.tif 000004
【図３】
2010097455.tif 000005
【図４】
2010097455.tif 000006
【図５】
2010097455.tif 000007
【図６】
2010097455.tif 000008
【図７】
2010097455.tif 000009
【図８】
2010097455.tif 000010
【図９】
2010097455.tif 000011
【図１０】
2010097455.tif 000012
【図１１】
2010097455.tif 000013
【図１２】
2010097455.tif 000014
【図１３】
2010097455.tif 000015
【図１４】
2010097455.tif 000016
【図１５】
2010097455.tif 000017
【図１６】
2010097455.tif 000018
【図１７】
2010097455.tif 000019
【図１８】
2010097455.tif 000020
【図１９】
2010097455.tif 000021
【図２０】
2010097455.tif 000022
【図２１】
2010097455.tif 000023
【図２２】
2010097455.tif 000024
【図２３】
2010097455.tif 000025
【図２４】
2010097455.tif 000026
【図２５】
2010097455.tif 000027
【図２６】
2010097455.tif 000028
【図２７】
2010097455.tif 000029
【図２８】
2010097455.tif 000030
【図２９】
2010097455.tif 000031