(57)【要約】【課題】  自車両とレーンマーカとの相対的な関係が検出できない場合でもドライバの運転意図を安定的に推定する運転意図推定装置を提供する。【解決手段】  運転意図推定装置は、レーンマーカを検出できている場合は、自車両とレーンマーカとの相対位置関係に基づいてそれぞれが運転意図を有する複数の仮想ドライバを設定し、実際の運転者の運転操作量と仮想ドライバの運転操作量とを比較して、実際の運転者の運転意図を推定する。レーンマーカが検出できていない場合は、自車両と先行車との相対位置関係に基づいて算出される自車両の車線内横位置を用いて、複数の仮想ドライバを設定する。レーンマーカの検出状況に応じて仮想ドライバの運転操作量の算出方法を選択する。【選択図】  図１
2006151081.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第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段と、
前記第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段で用いられる前記車両周囲状態とは異なる情報に基づいて、運転意図を与えられた複数の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第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段と、
前記第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段で計算された前記複数の仮想ドライバの運転操作量と、前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段で計算された前記複数の仮想ドライバの運転操作量のいずれか一方を選択する仮想ドライバ運転操作量選択手段と、
前記仮想ドライバ運転操作量選択手段によって選択された前記複数の仮想ドライバの前記運転操作量と、前記運転操作量検出手段によって検出された前記実際のドライバの前記運転操作量との近似度合（以降、運転操作量近似度合とする）をそれぞれ計算する運転操作量近似度合計算手段と、
前記運転操作量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近似度合に基づいて、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、
前記運転意図推定手段において前記運転意図を推定する際に用いる運転意図推定基準を変更する運転意図推定基準変更手段をさらに備え、
前記仮想ドライバ運転操作量選択手段によって前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段で計算された前記複数の仮想ドライバの運転操作量が選択されている場合、前記運転意図推定基準変更手段は、前記運転意図推定手段による前記運転意図の推定精度が高くなるように、前記第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段で計算された前記複数の仮想ドライバの運転操作量が選択されている場合よりも前記運転意図推定基準を大きく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１または請求項２に記載の運転意図推定装置において、
前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段は、前記自車両と先行車両との横方向の相対位置関係に基づいて前記複数の仮想ドライバの運転操作量を計算することを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項４】
請求項３に記載の運転意図推定装置において、
前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段で用いる前記相対位置関係は、前記自車両の車幅と前記先行車両の車幅との重複率であることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項５】
請求項２に記載の運転意図推定装置において、
前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段は、前記自車両の車幅と先行車両の車幅との重複率に基づいて前記複数の仮想ドライバの運転操作量を計算し、
前記運転意図推定基準変更手段は、前記仮想ドライバ運転操作量選択手段によって前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段で計算された前記複数の仮想ドライバの運転操作量が選択されている場合、前記重複率が小さいほど前記運転意図推定基準を小さくすることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項６】
請求項３に記載の運転意図推定装置において、
前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段で用いる前記相対位置関係は、前記自車両の前端中心位置と前記先行車両の後端面中心位置との横方向距離であることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項７】
請求項１または請求項２に記載の運転意図推定装置において、
前記自車両の挙動を検出する自車両挙動検出手段をさらに備え、
前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段は、前記仮想ドライバ運転操作量選択手段によって前記第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段で計算される前記複数の仮想ドライバの運転操作量から前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段で計算される前記複数の仮想ドライバの運転操作量に切り換えられた時点において前記車両周囲状態検出手段で検出される前記自車両の車線内横位置と、前記自車両挙動検出手段で検出される前記自車両の挙動に基づいて、前記複数の仮想ドライバの運転操作量を計算することを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項８】
請求項７に記載の運転意図推定装置において、
前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段で用いる前記自車両の挙動は、前記自車両の横方向加速度であることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項９】
請求項４または請求項５に記載の運転意図推定装置において、
前記自車両の横方向加速度を検出する横方向加速度検出手段をさらに備え、
前記運転意図推定手段は、前記横方向加速度検出手段で検出される前記自車両の横方向加速度が所定値以下で、かつ前記重複率の時間変化率が所定値以上の場合には、運転意図推定を中止することを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９のいずれかに記載の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、アクセルペダルに発生する操作反力を算出する操作反力算出手段と、
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る前記運転意図の推定結果に基づいて、前記アクセルペダルに発生す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１１】
請求項１０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算出手段によって算出される前記リスクポテンシャル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１２】
請求項１０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、前記操作反力算出手段によって算出される前記操作反力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１３】
請求項１１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、前記運転意図推定手段の推定結果が車線変更意図である場合に、前記推定結果が車線変更意図でない場合に比べて前記リスクポテンシャルが小さくなるように補正するとともに、前記運転意図推定手段における前記運転意図の推定が前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段の計算結果に基づいて行われている場合に、前記第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段の計算結果に基づいて行われている場合よりも、前記リスクポテンシャルが小さくなるようにさらに補正を行うことを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１４】
請求項１２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、前記運転意図推定手段の推定結果が車線変更意図である場合に、前記推定結果が車線変更意図でない場合に比べて前記操作反力が小さくなるように補正するとともに、前記運転意図推定手段における前記運転意図の推定が前記第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段の計算結果に基づいて行われている場合に、前記第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段の計算結果に基づいて行われている場合よりも、前記操作反力が小さくなるようにさらに補正を行うことを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１５】
請求項１０から請求項１４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。
【０００３】
本願発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
【特許文献１】特開２００２−３３１８５０号公報
【発明の開示】
【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。一方、運転者の視線行動には関わらず、自車両周囲の状態に基づいて運転意図を推定することも考えられるが、走行環境の変化等により車両周囲状態が正確に検出されず、運転意図の推定を行えない可能性がある。運転意図を推定する際には、運転意図推定を安定的に実行しながら精度のよい推定結果を得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第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段と、第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段で用いられる車両周囲状態とは異なる情報に基づいて、運転意図を与えられた複数の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第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段と、第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段で計算された複数の仮想ドライバの運転操作量と、第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段で計算された複数の仮想ドライバの運転操作量のいずれか一方を選択する仮想ドライバ運転操作量選択手段と、仮想ドライバ運転操作量選択手段によって選択された複数の仮想ドライバの運転操作量と、運転操作量検出手段によって検出された実際のドライバの運転操作量との近似度合（以降、運転操作量近似度合とする）をそれぞれ計算する運転操作量近似度合計算手段と、運転操作量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運転意図推定手段とを備える。
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、アクセルペダルに発生する操作反力を算出する操作反力算出手段と、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る運転意図の推定結果に基づいて、アクセルペダルに発生する操作反力を補正する補正手段とを備える。
【発明の効果】
【０００６】
本発明による運転意図推定装置によれば、車両周囲状態に基づく複数の仮想ドライバの運転操作量と、前記車両周囲状態とは異なる情報に基づく複数の仮想ドライバの運転操作量とを算出し、いずれか一方を用いて実際のドライバの運転操作量との近似度合を算出して実際のドライバの運転意図を推定するので、前記車両周囲状態が検出できないような状況であっても安定的に運転意図推定を実行することができる。
本発明による車両用運転操作補助装置によれば、運転意図の推定結果に基づいてアクセルペダルに発生する操作反力を補正するので、自車両周囲のリスクポテンシャルを操作反力としてドライバに伝えながら、運転意図に合った反力制御を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
《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。
【０００８】
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、第１の仮想ドライバ操作量計算部４０と、第２の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選択部６０と、仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部７０と、運転意図推定部８０とを備えている。
【０００９】
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運転意図を推定する。このとき、現在から過去の直近の所定時間における運転操作の系列的な近似度合に基づいて運転意図を推定する。
【００１０】
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、ヨー角センサおよびヨーレイトセンサ等を備え、自車両の車線内横方向位置、自車両と車線とのヨー角および自車両に作用するヨーレイト等を検出する。さらに、自車両の前方に存在する先行車の車線内横方向位置も検出する。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。
【００１１】
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および自車両の横方向加速度を検出する横加速度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。
【００１２】
第１の仮想ドライバ操作量計算部４０、第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０、仮想ドライバ運転操作量選択部６０、仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部７０、および運転意図推定部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。
【００１３】
第１の仮想ドライバ運転操作量計算部４０および第２の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。第１の仮想ドライバ運転操作量計算部４０は、車両周囲状態検出部１０によって検出される、自車両が走行する車線のレーンマーカ（車線識別線）と自車両との相対的な関係に基づいて複数の仮想ドライバの運転操作量を算出する。第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０は、車両周囲状態検出部１０によって検出される、自車両と先行車との相対的な関係に基づいて複数の仮想ドライバの運転操作量を算出する。
【００１４】
仮想ドライバ運転操作量選択部６０は、第１の仮想ドライバ運転操作量計算部４０で算出された仮想ドライバの運転操作量、および第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０で算出された仮想ドライバの運転操作量のいずれかを選択する。
【００１５】
仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部７０は、仮想ドライバ運転操作量選択部６０で選択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系列的な近似度合を算出する。運転意図推定部８０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系列的な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。
【００１６】
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。
【００１７】
ステップＳ１０１では、車両周囲状態検出部１０によって自車線のレーンマーカが検出されているか否かを判定する。具体的には、前方カメラで撮像されるカメラ画像に画像処理を施して、自車両前方領域に存在する障害物を検出する。自車両前方領域に存在する障害物は、例えば先行車や自車線のレーンマーカである。そして、自車両前方領域の画像にレーンマーカが含まれているか否かを判定する。
【００１８】
ステップＳ１０１が肯定判定され、レーンマーカが検出されている場合は、ステップＳ１０２へ進み、現在の自車両の車線内横位置ｘと自車両のヨー角ψを検出する。図３に示すように、車線内横位置ｘ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。さらに、レーンマーカが検出されない場合の仮想ドライバの運転操作量の算出に備えて、先行車の車線内横位置ｘｌも検出する。
【００１９】
ステップＳ１０３では、複数の仮想ドライバの運転操作量を算出する。ここで算出する仮想ドライバの運転操作量を、レーンマーカと自車両との相対的な関係に基づいて算出する第１の仮想ドライバ運転操作量Oid_1とする。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_1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_1として算出する。以下に、仮想ドライバの運転操作量Oid_1の算出方法を説明する。
【００２０】
（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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
（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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
（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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
このようにステップＳ１０３で仮想ドライバの運転操作量Oidを算出した後、ステップＳ１２１へ進む。一方、ステップＳ１０１が否定判定され、車両周囲状態検出部１０によって自車線のレーンマーカが検出されていない場合は、レーンマーカ以外の情報、すなわち先行車と自車両との相対的な関係に基づいて仮想ドライバの運転操作量を算出するように、ステップＳ１１１へ進む。
【００３０】
ステップＳ１１１では、今回周期でレーンマーカのロストが発生したか否かを判定する。前回周期ではレーンマーカが検出されていたが、今回周期でレーンマーカが検出されなくなった場合、すなわちレーンマーカをロストした場合は、ステップＳ１１２へ進む。ステップＳ１１２では、レーンマーカをロストする直前の前回周期で検出された自車両の車線内横位置ｘとヨー角ψ、および先行車の車線内横位置ｘｌをそれぞれ初期値ｘ０、ψ０、ｘｌ０として設定する。ステップＳ１１１が否定判定されると、ステップＳ１１２はスキップしてステップＳ１１３へ進む。
【００３１】
ステップＳ１１３では、自車両と先行車との車幅の重複率（ラップ率）Ｓを算出する。図４を用いてラップ率Ｓの算出方法を説明する。ラップ率Ｓは、先行車の車幅Ｗｌに対して自車両の車幅Ｗｏがどれほど重なっているかを示す値である。まず、図４に示すように先行車の車幅Ｗｌと自車両の車幅Ｗｏの重なり量ｓｌを算出する。そして、以下の（式７）から先行車の車幅Ｗｌに対する重なり量ｓｌの比率ｓｘを算出する。
ｓｘ＝ｓｌ/Ｗｌ  ・・・(式７)
【００３２】
ラップ率Ｓは、比率ｓｘを用いて以下の(式８)から算出する。
Ｓ＝sgn（ｄｘ）×（ｓｘ）          ・・・(式８)
(式８)において、ｄｘは自車両の車幅方向中心位置と先行車の車幅方向中心位置のオフセット方向を示す値である。図４に示すように先行車後端面の車幅方向中心位置Ｐｌに対して自車両前端の車幅方向中心位置Ｐｏが右方向にオフセットしている場合はｄｘ＝+１とし、左方向にオフセットしている場合はｄｘ＝-１とする。sgn（ｄｘ）は、ｄｘ＝+１の場合に+１を示し、ｄｘ＝-１のときに-１を示す。
【００３３】
ステップＳ１１４では、ステップＳ１１３で算出したラップ率Ｓを用いて自車両の車線内横位置ｘを算出する。図５に、自車両と先行車とのラップ率Ｓと自車両の車線内横位置ｘとの関係を示す。車線内横位置ｘは車線中央に対して右方向をプラス、左方向をマイナスの値で表す。図５に示すようにラップ率Ｓに基づく車線内横位置ｘは、-（Ｗｌ/２+Ｗｏ/２）≦ｘ≦（Ｗｌ/２+Ｗｏ/２）の範囲で算出される。
【００３４】
図５に示すようにラップ率Ｓ＝±１で自車両の車幅Ｗｏと先行車の車幅Ｗｌが完全に重なっている場合は、車線内横位置ｘ＝０とする。ラップ率Ｓが+１から０に近づき、図４に示すように自車両が先行車に対して右方向にオフセットしていくと、自車両の車線内横位置ｘがプラス方向に大きくなる。一方、ラップ率Ｓが-１から０に近づき、自車両が先行車に対して左方向にオフセットしていくと、自車両の車線内横位置ｘがマイナス方向に大きくなる。
【００３５】
つづくステップＳ１１５では、車線に対する自車両のヨー角ψを算出する。具体的には、ステップＳ１１２で設定したヨー角初期値ψ０に、ヨーレイトセンサで検出されるヨーレイトψdotの積分値を加算することにより、ヨー角ψを算出する。
【００３６】
ステップＳ１１６では、横加速度センサで検出される自車両の横方向加速度Ｘｇと、ステップＳ１１４で算出されたラップ率Ｓの変化率Ｓｖを、それぞれ所定値Ｘｇ０，Ｓｖ０と比較する。横方向加速度Ｘｇ≦Ｘｇ０かつ、ラップ率変化率Ｓｖ≧Ｓｖ０の場合は、車幅方向の自車両の移動に対して先行車が大きく動いているため、自車両の車線内横位置ｘの算出が正確に行えないと判断する。そこで、ステップＳ１１７へ進んで運転意図の推定中止に対応する値を、運転意図の推定結果として設定する。
【００３７】
一方、ステップＳ１１６が否定判定されるとステップＳ１１８へ進み、ラップ率Ｓに基づいて車線変更意図推定しきい値Ｔを設定する。車線変更意図推定しきい値Ｔは、実際のドライバの運転意図を車線変更と推定するために、後述する車線変更意図スコアＳとの比較に用いるしきい値である。車線変更意図推定しきい値Ｔを大きくすると、車線維持中に車線変更と誤って推定することを低減できるが、車線変更の意図を持っている場合に車線変更意図であると正確に推定する頻度も減少してしまう。一方、車線変更意図推定しきい値Ｔを小さくすると、車線変更の意図を持っているときに車線変更意図と正確に推定する頻度が増加する反面、車線維持中に車線変更と誤推定する頻度も増加してしまう。
【００３８】
車線変更意図推定しきい値Ｔは、車線維持中に車線変更と誤って推定してしまう頻度と、車線変更意図を正しく推定する頻度のバランスを考慮して設定される。レーンマーカが検出されている場合は、車線変更意図推定しきい値Ｔ＝Ｔ０，例えばＴ０＝０．５に設定する。
【００３９】
先行車に対するラップ率Ｓに基づいて車線内横位置ｘを算出し、仮想ドライバの運転操作量を算出する場合は、前方カメラによって検出されるレーンマーカに基づいて仮想ドライバの運転操作量を算出する場合よりも算出精度が劣ると考えられる。そこで、誤った車線変更意図の推定を低減するために、車線変更意図推定しきい値ＴをＴ０よりも大きく設定する。
【００４０】
図６に、ラップ率Ｓとしきい値Ｔとの関係を示す。図６に示すように、先行車とのラップ率Ｓ＝±１で自車両と先行車とが車幅方向に完全にラップしている場合は、車線変更の可能性が低いと考えられるので、しきい値Ｔを所定値Ｔ１に設定する。自車両が先行車に対して右方向にオフセットすると、ラップ率Ｓが小さくなるほど右車線変更意図に対するしきい値Ｔを小さくする。このとき、左車線変更意図に対するしきい値Ｔは、自車両が先行車に対して右方向にオフセットしており左車線変更する可能性が低いと考えられるので、所定値Ｔ１に固定する。
【００４１】
一方、自車両が先行車に対して左方向にオフセットすると、ラップ率Ｓが０に近づくほど左車線変更に対するしきい値Ｔを小さくする。このとき、右車線変更に対するしきい値Ｔは、自車両が先行車に対して左方向にオフセットしており、右車線変更する可能性が低いと考えられるので、所定値Ｔ１に固定する。
【００４２】
先行車とのラップ率Ｓ＝０で自車両と先行車とが車幅方向に全くラップしていない場合は、車線変更の可能性が高いと考えられるのでしきい値Ｔを所定値Ｔ２に設定する。なお、Ｔ０＜Ｔ２＜Ｔ１である。ここで、左車線変更に対するしきい値を用いるか、右車線変更に対するしきい値を用いるかは、後述する(式１１)において右車線変更の場合の系列近似度合Pids_lcrおよび左車線変更の場合の系列近似度合Pids_lclのいずれを選択するかに基づいて決定する。
【００４３】
ステップＳ１１９では、ステップＳ１１４で算出した自車両の車線内横位置ｘとステップＳ１１５で算出したヨー角ψに基づいて、仮想ドライバの運転操作量を算出する。ここで算出する仮想ドライバの運転操作量を、先行車との相対的な関係に基づいて算出する第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2とする。第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2の算出方法は、上述したステップＳ１０３で説明した第１の仮想ドライバの運転操作量Oid_1の算出方法と同様である。
【００４４】
つづくステップＳ１２１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。
【００４５】
ステップＳ１２２では、各運転意図における仮想ドライバの運転操作量と、ステップＳ１２１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。仮想ドライバの運転操作量は、ステップＳ１０３で算出されたレーンマーカとの相対位置関係に基づく第１の仮想ドライバの運転操作量Oid_1およびステップＳ１１９で算出された第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2のうち、いずれか一方を用いる。すなわち、前方カメラによってレーンマーカが検出されている場合は第１の仮想ドライバの運転操作量Oid_1を選択し、レーンマーカが検出されていない場合は第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2を選択する。
【００４６】
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。
【００４７】
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９）から算出することができる。
Pid＝log｛Probn（（θid−θrd）／ρrd）｝        ・・・（式９）
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。
【００４８】
このように、ステップＳ１２２では、（式９）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。これらは、現時点ｔにおける仮想ドライバ運転操作量近似度合であるので、以降の処理においてPid(t)と表す。
【００４９】
ステップＳ１２３では、現在から過去の所定時間までの系列的な運転操作量近似度合Pidsを算出する。具体的には、過去の時点（ｔ−ｍ＋１）から現時点ｔまでに算出され、不図示のメモリに記憶されているｍ個の仮想ドライバ運転操作量近似度合Pidを用いて、各運転意図における運転操作量系列近似度合Pids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運転操作量系列近似度合Pids_lk, Pids_lcr, Pids_lclをまとめてPidsで表す。運転操作量系列近似度合Pidsは、以下の（式１０）から算出することができる。
【数１】
2006151081.tif 000003
ここで、Πは、現時点ｔでの仮想ドライバ運転操作量近似度合Pid(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(t-m+1)までを全て積算した積和を表す。
【００５０】
なお、図７に示すように、車線維持の場合の運転操作量系列近似度合Pids_lkを算出する場合は、現時点ｔから過去の時点（ｔ−ｍ＋１）の間に算出された車線維持の近似度合Pid_lk(t)〜Pid_lk(t-m+1)を用いる。同様に、右車線変更の場合の運転操作量系列近似度合Pids_lcrを算出する場合は、現時点ｔから過去の時点（ｔ−ｍ＋１）の間に算出された右車線変更の近似度合Pid_lcr(t)〜Pid_lcr(t-m+1)を用い、左車線変更の場合の運転操作量系列近似度合Pids_lclを算出する場合は、左車線変更の近似度合Pid_lcl(t)〜Pid_lcl(t-m+1)を用いる。
【００５１】
このように、ステップＳ１２３で（式１０）を用いて車線維持の場合の運転操作量系列近似度合Pids_lk、右車線変更の場合の運転操作量系列近似度合Pids_lcr、および左車線変更の場合の運転操作量系列近似度合Pids_lclをそれぞれ算出する。ここで、（式１１）に示すように、右車線変更の場合の系列近似度合Pids_lcrおよび左車線変更の場合の系列近似度合Pids_lclの最大値を、車線変更の場合の系列近似度合Pids_lcとして設定する。
Pids_lc＝max{Pids_lcr, Pids_lcl}        ・・・（式１１）
【００５２】
なお、車線維持の場合の系列近似度合Pids_lkは、実際のドライバが車線維持をする尤度（車線維持尤度Pr（LK））を表し、車線変更の場合の系列近似度合Pids_lcは、実際のドライバが車線変更をする尤度（車線変更尤度Pr（LC））を表す。このようにして実際のドライバの運転意図尤度を算出した後、ステップＳ１２４へ進む。
【００５３】
ステップＳ１２４では、実際のドライバの運転意図を推定する。まず、ステップＳ１２３で算出した車線維持尤度Ｐｒ（ＬＫ）および車線変更尤度Ｐｒ（ＬＣ）を用いて、以下の（式１２）から車線変更意図スコアＳｃを算出する。
【数２】
2006151081.tif 000004
（式１２）で算出される車線変更意図スコアＳｃは、０〜１の間で連続的に変化し、車線変更の確信度（確率）が車線維持の確信度よりも相対的に高いほど大きな値をとる。例えば車線変更と車線維持の確信度が５０：５０のときに、スコアＳｃ＝０．５となり、車線変更の確信度が１００％のときに、スコアＳｃ＝１となる。
【００５４】
つぎに、車線変更意図スコアＳｃを車線意図推定しきい値Ｔと比較する。ここで、ステップＳ１２２で仮想ドライバの運転操作近似度合Pidを算出する際に第１の仮想ドライバの運転操作量Oid_1を使用した場合は、車線変更意図推定しきい値Ｔ＝Ｔ０に設定し、第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2を使用した場合は、ステップＳ１１８で設定した車線変更意図推定しきい値Ｔを用いる。
【００５５】
スコアＳｃが車線変更意図推定しきい値Ｔよりも大きければ運転意図が車線変更であると推定し、スコアＳｃがしきい値Ｔ以下であれば運転意図が車線維持であると推定する。
【００５６】
ステップＳ１２５では、ステップＳ１２４で推定した実際のドライバの運転意図の推定結果を出力する。また、ステップＳ１１７で運転意図推定中止と決定されている場合は、その結果を出力する。これにより、今回の処理を終了する。
【００５７】
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）第１の仮想ドライバ運転操作量計算部４０は、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、車両周囲状態に基づいて各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Oid_1を算出する。第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０は、第１の仮想ドライバ運転操作量計算部４０で用いる車両周囲状態とは異なる情報に基づいて、複数の異なる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Oid_2を算出する。仮想ドライバ運転操作量選択部６０は、仮想ドライバの運転操作量Oid_1,Oid_2のうち、いずれか一方を選択する。仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部７０は、選択された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Pidsを算出し、運転意図推定部８０は、算出された系列近似度合Pidsに基づいて実際のドライバの運転意図を推定する。これにより、第1の仮想ドライバ運転操作量計算部４０で用いる車両周囲状態が検出できないような状況でも、規範的な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の系列的な近似度合Pidsに基づいて、実際のドライバの運転意図を安定的に推定することができる。
（２）仮想ドライバ運転操作量選択部６０によって第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０で計算された仮想ドライバの運転操作量Oid_2が選択されると、運転意図推定部８０で運転意図を推定する際に用いる運転意図推定基準が大きくなるように設定する。具体的には、第１の仮想ドライバ運転操作量計算部４０で計算された仮想ドライバの運転操作量Oid_1を用いる場合は車線変更推定しきい値Ｔを所定値Ｔ０に設定し、第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０で計算された仮想ドライバの運転操作量Oid_2を用いる場合は、車線変更意図の推定精度が高くなるように、車線変更推定しきい値Ｔを所定値Ｔ０よりも大きく設定する。これにより、車両周囲状態が検出できず、仮想ドライバの運転操作量Oidの算出精度が劣ると考えられるような状況で、車線変更意図の誤推定を低減することができる。
（３）第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０は、自車両と先行車との横方向の相対位置関係に基づいて仮想ドライバの運転操作量Oid_2を算出する。これにより、車線維持意図や車線変更意図を有する仮想ドライバが先行車に対して相対的にどのような動きをするかを考慮して仮想ドライバの運転操作量Oid_2を算出することができる。
（４）第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０は、自車両の車幅と先行車両の車幅との重複率(ラップ率)Ｓに基づいて仮想ドライバの運転操作量Oid_2を算出する。これにより、異なる運転意図をもった仮想ドライバが先行車に対してどのような動きをするかを考慮して仮想ドライバの運転操作量Oid_2を算出することができる。
（５）第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０で算出される仮想ドライバの運転操作量Oid_2が選択されている場合、図６に示すように先行車とのラップ率Ｓの絶対値が小さいほどしきい値Ｔを小さくする。これにより、ラップ率Ｓが小さく車線変更の可能性が高いと考えられる場合に、早いタイミングで車線変更意図を推定することができる。
（６）運転意図推定部８０は、自車両の横方向加速度Ｘｇが所定値Ｘｇ０よりも小さく、かつラップ率Ｓの時間変化率Ｓｖが所定値よりも大きい場合は、運転意図の推定を中止する。これにより、自車両の横方向の移動に対して先行車の移動が大きく、自車両と先行車両との相対位置関係に基づいて仮想ドライバの運転操作量Oid_2を正確に算出できない場合は、運転意図の推定を中止することにより、誤った運転意図の推定を避けることができる。
【００５８】
《第２の実施の形態》
本発明の第２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。第２の実施の形態による運転意図推定装置の基本構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様である。ここでは、第１の実施の形態との相違点を主に説明する。
【００５９】
第２の実施の形態においては、前方カメラによってレーンマーカが検出されていない場合に、自車両の車線内横位置ｘを先行車後端面の中心位置と自車両前端の中心位置との車幅方向の距離ｘｖに基づいて算出する。
【００６０】
第２の実施の形態による運転意図推定装置の動作を、図８を用いて詳細に説明する。図８は、運転意図推定装置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８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。ステップＳ２０１〜Ｓ２０３での処理は、図２のフローチャートのステップＳ１０１〜Ｓ１０３における処理と同様であるので説明を省略する。
【００６１】
ステップＳ２０１でレーンマーカが検出されていないと判定されると、ステップＳ２１１へ進んで今回周期でレーンマーカをロストしたか否かを判定する。今回周期でレーンマーカのロストが発生した場合は、ステップＳ２１２へ進んでレーンマーカをロストする直前、すなわち前回周期で検出した自車両の車線内横位置ｘ、ヨー角ψ、先行車の車線内横位置ｘｌを、それぞれ初期位置ｘ０、ψ０、ｘｌ０として設定する。
【００６２】
ステップＳ２１３では、図９に示すように、先行車後端面の中心位置Ｐｌと自車両前端の中心位置Ｐｏとの間の車幅方向の距離ｘｖを算出する。距離ｘｖは、例えば自車両前方領域の画像信号に基づいて算出することができる。
【００６３】
ステップＳ２１４では、自車両の車線内横位置ｘを算出する。具体的には、以下の(式１３)に示すように、ステップＳ２１２で保存したレーンマーカのロスト直前の先行車の車線内横位置ｘｌ０に、ステップＳ２１３で算出した自車両と先行車との中心位置間距離ｘｖを加えた値を、自車両の車線内横位置ｘとする。
ｘ＝ｘｌ０+ｘｖ  ・・・(式１３)
【００６４】
ステップＳ２１５では、ステップＳ２１２で設定したヨー角初期値ψ０に、ヨーレイトセンサで検出されるヨーレイトψdotの積分値を加算することにより、ヨー角ψを算出する。つづくステップＳ２１６では、上述した第１の実施の形態と同様に自車両と先行車とのラップ率Ｓを算出し、ラップ率Ｓの時間変化Ｓｖと、横方向加速度Ｘｇを、それぞれ所定値Ｓｖ０，Ｘｇ０と比較する。横方向加速度Ｘｇ≦Ｘｇ０かつ、ラップ率Ｓの時間変化率Ｓｖ≧Ｓｖ０と判定されると、ステップＳ２１７へ進んで運転意図の推定中止に対応する値を、運転意図の推定結果として設定する。ここで、ラップ率Ｓの時間変化率Ｓｖの代わりに中心位置間距離ｘｖの時間変化率を用いることも可能である。
【００６５】
ステップＳ２１６が否定判定されるとステップＳ２１８へ進み、車線変更意図推定しきい値Ｔを設定する。自車両と先行車との中心位置間距離ｘｖに基づいて車線内横位置ｘを算出し、仮想ドライバの運転操作量を算出する場合は、前方カメラによって検出されるレーンマーカに基づいて仮想ドライバの運転操作量を算出する場合よりも算出精度が劣ると考えられる。そこで、誤った車線変更意図の推定を低減するために、車線変更意図推定しきい値Ｔを所定値Ｔ０よりも大きく設定する。
【００６６】
図１０に、ステップＳ２１４で算出した自車両の車線内横位置ｘと車線変更意図推定しきい値Ｔとの関係を示す。図１０に示すように、車線内横位置ｘ＝０で、自車両が車線中央にいる場合はしきい値Ｔを所定値Ｔ１に設定する。また、自車両が車線右側領域にいる場合の左車線変更意図に対するしきい値Ｔ、および自車両が車線左側領域にいる場合の右車線変更意図に対するしきい値Ｔも、所定値Ｔ１に設定する。
【００６７】
自車両がレーン右端に接近していくと、右車線変更を行う可能性が高くなると考えられるので、右車線変更意図に対するしきい値Ｔを小さくする。同様に、自車両がレーン左端に接近していくと、左車線変更を行う可能性が高くなると考えられるので、左車線変更に対するしきい値Ｔを小さくする。なお、ステップＳ２１３で算出した中心位置間距離ｘｖに基づいてしきい値Ｔを設定することも可能である。この場合は、例えば中心位置間距離ｘｖが大きくなるほど、車線変更を行う可能性が高いと考えられるのでしきい値Ｔが小さくなるように設定する。
【００６８】
ステップＳ２１９では、ステップＳ２１４で算出した自車両の車線内横位置ｘとステップＳ２１５で算出したヨー角ψに基づいて、第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2を算出する。
【００６９】
ステップＳ２２１以降での処理は、図２のステップＳ１２１以降での処理と同様であるので説明を省略する。
【００７０】
このように、以上説明した第２の実施の形態においては、上述した第１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。
（１）第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０は、自車両の前端中心位置Ｐｏと先行車両の後端面中心位置Ｐｌとの横方向距離ｘｖに基づいて仮想ドライバの運転操作量Oid_2を算出する。これにより、異なる運転意図をもった仮想ドライバが先行車に対してどのような動きをするかを考慮して仮想ドライバの運転操作量Oid_2を算出することができる。
（２）第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０で算出される仮想ドライバの運転操作量Oid_2が選択されている場合、自車両と先行車との相対位置関係に基づいて算出された自車両の車線内横位置ｘが大きくなるほどしきい値Ｔを小さくする。これにより、斜線ない横位置ｘが大きく車線変更の可能性が高いと考えられる場合に、早いタイミングで車線変更意図を推定することができる。
【００７１】
《第３の実施の形態》
本発明の第３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。第３の実施の形態による運転意図推定装置の基本構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様である。ここでは、第１の実施の形態との相違点を主に説明する。
【００７２】
第３の実施の形態においては、前方カメラによってレーンマーカが検出されていない場合に、レーンマーカをロストした時点での自車両の車線内横位置ｘ０と、自車両の横方向（車幅方向）に関する挙動に基づいて算出する。
【００７３】
第３の実施の形態による運転意図推定装置の動作を、図１１を用いて詳細に説明する。図１１は、運転意図推定装置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１１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。ステップＳ３０１〜Ｓ３０３での処理は、図２のフローチャートのステップＳ１０１〜Ｓ１０３における処理と同様であるので説明を省略する。
【００７４】
ステップＳ３０１でレーンマーカが検出されていないと判定されると、ステップＳ３１１へ進んで今回周期でレーンマーカをロストしたか否かを判定する。今回周期でレーンマーカのロストが発生した場合は、ステップＳ３１２へ進んでレーンマーカをロストする直前、すなわち前回周期で検出した自車両の車線内横位置ｘ、ヨー角ψ、先行車の車線内横位置ｘｌを、それぞれ初期位置ｘ０、ψ０、ｘｌ０として設定する。
【００７５】
ステップＳ３１３では、横加速度センサおよびヨーレイトセンサによって自車両の横方向加速度Ｘｇとヨーレイトψdotをそれぞれ検出する。ステップＳ３１４では、自車両の車線内横位置ｘを算出する。まず、ステップＳ３１３で検出した自車両の横方向加速度Ｘｇを２階積分して横方向移動量を算出する。算出した横方向移動量に、ステップＳ３１２で保存したレーンマーカのロスト直前の自車両の車線内横位置ｘ０をオフセット量として加えた値を、自車両の車線内横位置ｘとする。
【００７６】
ステップＳ３１５では、ステップＳ３１２で設定したヨー角初期値ψ０に、ヨーレイトセンサで検出されるヨーレイトψdotの積分値を加算することにより、ヨー角ψを算出する。つづくステップＳ３１６では、上述した第１の実施の形態と同様に自車両と先行車とのラップ率Ｓを算出し、ラップ率Ｓの時間変化Ｓｖと、横方向加速度Ｘｇを、それぞれ所定値Ｓｖ０，Ｘｇ０と比較する。横方向加速度Ｘｇ≦Ｘｇ０かつ、ラップ率Ｓの時間変化率Ｓｖ≧Ｓｖ０と判定されると、ステップＳ３１７へ進んで運転意図の推定中止に対応する値を、運転意図の推定結果として設定する。
【００７７】
ステップＳ３１６が否定判定されるとステップＳ３１８へ進み、車線変更意図推定しきい値Ｔを設定する。自車両の横方向の挙動、すなわち横加速度Ｘｇに基づいて車線内横位置ｘを算出し、仮想ドライバの運転操作量を算出する場合は、前方カメラによって検出されるレーンマーカに基づいて仮想ドライバの運転操作量を算出する場合よりも算出精度が劣ると考えられる。そこで、誤った車線変更意図の推定を低減するために、車線変更意図推定しきい値Ｔを所定値Ｔ０よりも大きく設定する。具体的には、上述した図１０を用いて自車両の車線内横位置ｘに応じたしきい値Ｔを設定する。
【００７８】
ステップＳ３１９では、ステップＳ３１４で算出した自車両の車線内横位置ｘとステップＳ３１５で算出したヨー角ψに基づいて、第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2を算出する。
【００７９】
ステップＳ３２１以降での処理は、図２のステップＳ１２１以降での処理と同様であるので説明を省略する。
【００８０】
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１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。
（１）第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０は、仮想ドライバ運転操作量選択部６０によって第１の仮想ドライバ運転操作量Oid_1から第２の仮想ドライバ運転操作量Oid_2に切り換えられた時点において検出された自車両の車線内横位置ｘ０と、自車両の挙動に基づいて、仮想ドライバ運転操作量Oid_2を算出する。これにより、レーンマーカが検出されなくなっても、自車両の挙動から仮想ドライバの運転操作量Oid_2を算出することができる。
（２）第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０は、自車両の挙動として自車両の横方向加速度Ｘｇを用いるので、レーンマーカが検出されなくなってからも仮想ドライバの運転操作量Oid_2を算出することができる。
【００８１】
《第４の実施の形態》
つぎに、本発明の第４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１２は、本発明の第４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１３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。車両用運転操作補助装置１００は、第１から第３の実施の形態で説明した運転意図推定装置１の運転意図推定結果に基づいて、実際のドライバの運転操作を補助するものである。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
【００８５】
さらに、上述した運転意図推定装置１によって推定された実際のドライバの運転意図推定結果および運転意図の推定過程がコントローラ１５０へ入力される。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
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推定過程に基づいて、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。
【００８９】
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。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（図１４参照）。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(操作量)ＡＳを検出する。
【００９０】
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ＡＳ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。
【００９１】
つぎに、第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置１００の動作を説明する。まず、その概要を説明する。
コントローラ１５０は、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰ、具体的には先行車に対するリスクポテンシャルに基づいて、アクセルペダル１６０に発生するアクセルペダル反力を制御する。ここで、ドライバが車線変更する意図を持って先行車に接近する場合、リスクポテンシャルＲＰの増加に応じてアクセルペダル反力を増加すると、ドライバの運転操作を妨げたりドライバに違和感を与える可能性がある。そこで、運転意図推定装置１によってドライバの車線変更意図が推定される場合は、車線変更意図が推定されない場合に比べてアクセルペダル反力を小さくする。さらに、レーンマーカが検出されない状態で車線変更意図が推定されたか否かに基づいてアクセルペダル反力を調整する。
【００９２】
上述したように、レーンマーカが検出されない状態では車線変更推定しきい値Ｔを所定値Ｔ０よりも大きい値に設定しており、車線維持中に車線変更であると誤推定される頻度は低減する。しかし、車線変更意図の推定精度が高くなる反面、車線変更の意図を推定するタイミングが遅くなってしまう。そこで、レーンマーカが検出されない状態でドライバの運転意図が車線変更であると推定された場合は、車線変更推定タイミングの遅れを補償するようにアクセルペダル反力を調整する。
【００９３】
以下に、車両用運転操作補助装置１００の動作を、図１５のフローチャートを用いて詳細に説明する。図１５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。
【００９４】
ステップＳ４０１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Ｓ４０２では、ステップＳ４０１で読み込んだ走行環境データに基づいて、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。
【００９５】
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１４）により求められる。
ＴＴＣ＝−Ｄ／Ｖｒ            ・・・（式１４）
【００９６】
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。
【００９７】
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１５）で表される。
ＴＨＷ＝Ｄ／Ｖ１                ・・・（式１５）
【００９８】
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１５）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。
【００９９】
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１６）を用いて算出することができる。
ＲＰ＝ａ／ＴＨＷ＋ｂ／ＴＴＣ        ・・・（式１６）
【０１００】
（式１６）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。
【０１０１】
ステップＳ４０３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の操作量ＡＳを読み込む。ステップＳ４０４では、ステップＳ４０２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。
【０１０２】
図１６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１６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。
【０１０３】
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１７）で表される。
ΔＦ＝ｋ・ＲＰｎ  ・・・（式１７）
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。
【０１０４】
さらに、（式１７）に従って算出した反力増加量ΔＦを、アクセルペダル操作量ＡＳ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。
【０１０５】
ステップＳ４０５では、運転意図推定装置１による運転意図の推定結果を読み込み、推定結果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が車線変更であると推定された場合は、ステップＳ４０６へ進む。ステップＳ４０６では、ステップＳ４０４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Ｓ４０４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。
【０１０６】
補正後のアクセルペダル反力指令値ＦＡｃは、以下の（式１８）を用いて表すことができる。
ＦＡｃ＝ｇｆ（ＦＡ）
＝ｋ・｛１／（１＋ａ・Ｔsf）｝・ＦＡ・・・（式１８）
ここで、ｋ，ａは適切に設定された定数、Ｔsfは反力指令値ＦＡを減衰させる際の時定数である。
【０１０７】
つづくステップＳ４０７では、運転意図推定装置１によって車線変更意図が推定された際に、レーンマーカが非検出であったか否かを判定する。レーンマーカが検出されておらず、自車両と先行車との相対位置関係、すなわち自車両と先行車とのラップ率Ｓに基づいて仮想ドライバの運転操作量を算出した場合は、ステップＳ４０８へ進み、アクセルペダル反力指令値ＦＡを再度補正する。
【０１０８】
再補正後のアクセルペダル反力指令値ＦＡｃｃは、以下の（式１９）を用いて表すことができる。
ＦＡｃｃ＝ｇｆ２（ＦＡ、Ｓ）
＝ｋ・｛１／（１＋Ｋｆｄｘ・ａ・Ｔsf）｝・ＦＡ・・・（式１９）
時定数Ｔsfにかかる係数Ｋｆｄｘは、図１７に示すように車線変更意図が推定されたときの先行車とのラップ率Ｓに応じて設定される。
【０１０９】
図１７に示すように、時定数Ｔｓｆにかかる係数Ｋｆｄｘは、０＜Ｋｆｄｘ＜１の間で、先行車とのラップ率Ｓの絶対値｜Ｓ｜が小さいほど小さくなるように設定する。これにより、車線変更意図推定時の先行車とのラップ率Ｓの絶対値が小さいほど時定数項（Ｋｆｄｘ・ａ・Ｔｓｆ）が小さくなり、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。なお、先行車とのラップ率Ｓに応じて時定数Ｔｓｆを直接設定することももちろん可能である。
【０１１０】
ステップＳ４０７で、車線変更意図推定時にレーンマーカが検出されていたと判定され、レーンマーカの情報に基づいて仮想ドライバの運転操作量を算出した場合は、ステップＳ４０９へ進む。ステップＳ４０９では、ステップＳ４０６で算出した補正値ＦＡｃを、再補正値ＦＡｃｃとして設定する。
【０１１１】
一方、ステップＳ４０５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が車線維持であると判定された場合は、ステップＳ４１０へ進み、ステップＳ４０４で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡをそのまま再補正値ＦＡｃｃとして設定する。
【０１１２】
ステップＳ４１１では、ステップＳ４０８、Ｓ４０９またはＳ４１０で算出したアクセルペダル反力再補正値ＦＡｃｃ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。
【０１１３】
レーンマーカが検出されない場合に、自車両と先行車との中心位置間距離ｘｖに基づいて仮想ドライバの運転操作量を算出した場合は、(式１９)において時定数Ｔｓｆにかかる係数Ｋｆｄｘを、図１８に示すように設定する。係数Ｋｆｄｘは、０＜Ｋｆｄｘ＜１の間で、中心位置間距離ｘｖが大きくなるほど小さくなるように設定される。
【０１１４】
また、レーンマーカが検出されない場合に、自車両の横方向加速度Ｘｇに基づいて仮想ドライバの運転操作量を検出した場合は、時定数Ｔｓｆにかかる係数Ｋｆｄｘを、図１９に示すように設定する。係数Ｋｆｄｘは、０＜Ｋｆｄｘ＜１の間で、横方向加速度Ｘｇが大きくなるほど小さくなるように設定される。
【０１１５】
このように、以上説明した第４の実施の形態においては、上述した第１から第３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。
（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、運転意図推定装置１による推定結果に基づいてアクセルペダル１６０に発生す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を車両操作機器であるアクセルペダル１６０の操作反力としてドライバに伝えながら、ドライバの運転意図に合った操作反力制御を行うことができる。
（２）コントローラ１５０は、運転意図推定結果に基づいて、アクセルペダル１６０に発生する操作反力、すなわちアクセルペダル反力指令値ＦＡを補正する。具体的には、運転意図推定装置１によってドライバの運転意図が車線変更であると推定されると、車線変更意図以外であると推定される場合に比べてアクセルペダル反力指令値ＦＡを低下する。運転意図が車線変更である場合にアクセルペダル反力指令値ＦＡを低下することにより、車線変更を行おうとするドライバの運転操作を妨げることがない。
（３）運転意図推定装置１による運転意図の推定が、第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2に基づいて行われている場合は、第１の仮想ドライバの運転操作量Oid_1に基づいて行われている場合よりも、アクセルペダル反力指令値ＦＡが小さくなるようにさらに補正を行う。第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2に基づいて運転意図推定が実行されている場合は、しきい値Ｔが所定値Ｔ０よりも大きい値に設定されているので、車線変更意図の推定精度が高くなり誤推定が減少する反面、車線変更意図の推定タイミングが遅くなる。そこで、例えば図１７に示すように時定数Ｔｓｆにかかる係数Ｋｆｄｘを１よりも小さい値に設定し、車線変更意図が推定されてからアクセルペダル操作反力が速やかに減衰するようにする。これにより、車線変更意図の誤推定の低減と、アクセルペダル反力制御の性能の確保を両立させることができる。
【０１１６】
《第５の実施の形態》
本発明の第５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２０は、本発明の第５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２０において、図１２に示す第４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４の実施の形態との相違点を主に説明する。
【０１１７】
第５の実施の形態においては、運転意図推定装置１によってドライバの車線変更意図が推定された場合に、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。
【０１１８】
次に、第５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２１を用いて詳細に説明する。図２１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）ごとに連続的に行われる。ステップＳ５０１およびＳ５０２での処理は、図１５のフローチャートのステップＳ４０１およびＳ４０２での処理と同様であるので説明を省略する。
【０１１９】
ステップＳ５０３では、運転意図推定装置１による運転意図の推定結果を読み込み、推定結果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が車線変更であると推定された場合は、ステップＳ５０４へ進む。ステップＳ５０４では、ステップＳ５０２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Ｓ５０２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。
【０１２０】
補正後のリスクポテンシャルＲＰｃは、以下の(式２０)を用いて表すことができる。
ＲＰｃ＝ｇｒ（ＲＰ）
＝ｋ・｛１／（１＋ａ・Ｔsｒ）｝・ＲＰ        ・・・（式２０）
ここで、ｋ，ａは適切に設定された定数、ＴsrはリスクポテンシャルＲＰを減衰させる際の時定数である。
【０１２１】
つづくステップＳ５０５では、運転意図推定装置１によって車線変更意図が推定された際に、レーンマーカが非検出であったか否かを判定する。レーンマーカが検出されておらず、自車両と先行車との相対位置関係、すなわち自車両と先行車とのラップ率Ｓに基づいて仮想ドライバの運転操作量を算出した場合は、ステップＳ５０６へ進み、リスクポテンシャルＲＰを再度補正する。
【０１２２】
再補正後のリスクポテンシャルＲＰｃｃは、以下の（式２１）を用いて表すことができる。
ＲＰｃｃ＝ｇｒ２（ＲＰ、Ｓ）
＝ｋ・｛１／（１＋Ｋｒｄｘ・ａ・Ｔsｒ）｝・ＲＰ・・・（式２１）
時定数Ｔsｒにかかる係数Ｋｒｄｘは、図２２に示すように車線変更意図が推定されたときの先行車とのラップ率Ｓに応じて設定される。
【０１２３】
図２２に示すように、時定数Ｔｓｒにかかる係数Ｋｒｄｘは、０＜Ｋｒｄｘ＜１の間で、先行車とのラップ率Ｓの絶対値｜Ｓ｜が小さいほど小さくなるように設定する。これにより、車線変更意図推定時の先行車とのラップ率Ｓの絶対値が小さいほど時定数項（Ｋｒｄｘ・ａ・Ｔｓｒ）が小さくなり、リスクポテンシャルＲＰが速やかに減衰する。なお、先行車とのラップ率Ｓに応じて時定数Ｔｓｒを直接設定することももちろん可能である。
【０１２４】
ステップＳ５０５で、車線変更意図推定時にレーンマーカが検出されていたと判定され、レーンマーカの情報に基づいて仮想ドライバの運転操作量を算出した場合は、ステップＳ５０７へ進む。ステップＳ５０７では、ステップＳ５０４で算出した補正値ＲＰｃを、再補正値ＲＰｃｃとして設定する。
【０１２５】
一方、ステップＳ５０３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が車線維持であると判定された場合は、ステップＳ５０８へ進み、ステップＳ５０２で算出したリスクポテンシャルＲＰをそのまま再補正値ＲＰｃｃとして設定する。
【０１２６】
ステップＳ５０９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ＡＳを読み込む。ステップＳ５１０では、ステップＳ５０６、Ｓ５０７またはステップＳ５０８で算出したリスクポテンシャル再補正値ＲＰｃｃに基づいてアクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。ここでは、上述した第４の実施の形態と同様に、例えば図１５のマップにしたがってアクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。ただし、ＲＰ→ＲＰｃｃとする。ステップＳ５１１では、ステップＳ５１０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。
【０１２７】
レーンマーカが検出されない場合に、自車両と先行車との中心位置間距離ｘｖに基づいて仮想ドライバの運転操作量を算出した場合は、(式２１)において時定数Ｔｓｒにかかる係数Ｋｒｄｘを、図２３に示すように設定する。係数Ｋｒｄｘは、０＜Ｋｒｄｘ＜１の間で、中心位置間距離ｘｖが大きくなるほど小さくなるように設定される。
【０１２８】
また、レーンマーカが検出されない場合に、自車両の横方向加速度Ｘｇに基づいて仮想ドライバの運転操作量を検出した場合は、時定数Ｔｓｒにかかる係数Ｋｒｄｘを、図２４に示すように設定する。係数Ｋｒｄｘは、０＜Ｋｒｄｘ＜１の間で、横方向加速度Ｘｇが大きくなるほど小さくなるように設定される。
【０１２９】
このように、以上説明した第５の実施の形態においては、第６の実施の形態による効果加えて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１５０Ａは、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。具体的には、運転意図推定装置１によってドライバの運転意図が車線変更であると推定されると、車線変更以外であると推定される場合に比べてリスクポテンシャルＲＰを低下する。運転意図が車線変更である場合にリスクポテンシャルＲＰを低下することによりアクセルペダル反力指令値ＦＡが低下し、車線変更を行おうとするドライバの運転操作を妨げることがない。
（２）運転意図推定装置１による運転意図の推定が、第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2に基づいて行われている場合は、第１の仮想ドライバの運転操作量Oid_1に基づいて行われている場合よりも、リスクポテンシャルＲＰが小さくなるようにさらに補正を行う。第２の仮想ドライバの運転操作量Oid_2に基づいて運転意図推定が実行されている場合は、しきい値Ｔが所定値Ｔ０よりも大きい値に設定されているので、車線変更意図の推定精度が高くなり誤推定が減少する反面、車線変更意図の推定タイミングが遅くなる。そこで、例えば図２２に示すように時定数Ｔｓｒにかかる係数Ｋｒｄｘを１よりも小さい値に設定し、車線変更意図が推定されてからリスクポテンシャルＲＰが速やかに減衰するようにする。これにより、車線変更意図の誤推定の低減と、リスクポテンシャルＲＰに応じたアクセルペダル反力制御の性能の確保を両立させることができる。
【０１３０】
上述した第１から第３の実施の形態においては、仮想ドライバと実際のドライバの現在から過去の所定時間までの系列的な運転操作量近似度合Pidsを算出し、系列近似度合Pidsに基づいて、(式１２)から車線変更意図スコアＳｃを算出した。ただし、これには限定されず、仮想ドライバと実際のドライバの現時点での仮想ドライバの運転操作量近似度合Pidに基づいて車線変更意図スコアＳｃを算出し、運転意図の推定を行うことも可能である。
【０１３１】
また、車線変更意図尤度のスコアＳｃを算出する代わりに、車線変更意図尤度Ｐｒ（ＬＣ）と車線維持意図尤度Ｐｒ（ＬＫ）から車線維持意図尤度のスコアを算出し、これをしきい値と比較して車線維持意図を推定することも可能である。
【０１３２】
上述した第４および第５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。また、リスクポテンシャルＲＰと反力増加量ΔＦとの関係は図１５に示すものには限定されず、リスクポテンシャルＲＰが大きくなるほど反力増加量ΔＦが増加するような種々のマップを用いることができる。
【０１３３】
上述した第４の実施の形態においては、リスクポテンシャルＲＰに応じた反力増加量ΔＦを通常の反力特性に加算した反力指令値ＦＡを補正および再補正したが、これには限定されず、反力増加量ΔＦを再補正してから通常の反力特性に加算して反力指令値ＦＡの再補正値ＦＡｃｃを算出することも可能である。
【０１３４】
以上説明した第１から第５の実施の形態においては、車両周囲状態検出部１０が車両周囲状態検出手段として機能し，運転操作量検出部３０が運転操作量検出手段として機能し、第１の仮想ドライバ運転操作量計算部４０が第１の仮想ドライバ運転操作量計算手段として機能し，第２の仮想ドライバ運転操作量計算部５０が第２の仮想ドライバ運転操作量計算手段として機能し、仮想ドライバ運転操作量選択部６０が仮想ドライバ運転操作量選択手段として機能し、仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部７０が運転操作量近似度合計算手段として機能し，運転意図推定部８０が運転意図推定手段として機能することができる。また，仮想ドライバ運転操作量選択部６０が運転意図推定基準変更手段として機能し、車両状態検出部２０が自車両挙動検出手段として機能することができる。さらに、レーザレーダ１１０，前方カメラ１２０および車速センサ１４０が障害物検出手段として機能し、リスクポテンシャル計算部１５１がリスクポテンシャル算出手段として機能し，アクセルペダル反力指令値計算部１５２，１５５が操作反力計算手段として機能し、アクセルペダル反力制御装置１７０が操作反力発生手段として機能することができる。アクセルペダル反力指令値補正部１５２およびリスクポテンシャル補正部１５４は補正手段として機能することができる、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。
【図面の簡単な説明】
【０１３５】
【図１】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】先行車と自車両との相対位置関係を示す図。
【図５】先行車とのラップ率と自車両の車線内横位置との関係を示す図。
【図６】先行車とのラップ率と車線変更意図推定しきい値との関係を示す図。
【図７】仮想ドライバの運転操作量系列近似度合の算出方法を説明する図。
【図８】第２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９】先行車と自車両との相対位置関係を示す図。
【図１０】自車両の車線内横位置と車線変更意図推定しきい値との関係を示す図。
【図１１】第３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１２】第４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１３】図１２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１４】アクセルペダルおよびその周辺の構成を示す図。
【図１５】第４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１６】リスクポテンシャルと反力増加量との関係を示す図。
【図１７】先行車とのラップ率とアクセルペダル反力指令値再補正に用いる係数との関係を示す図。
【図１８】先行車と自車両との中心位置間距離とアクセルペダル反力指令値再補正に用いる係数との関係を示す図。
【図１９】自車両の横方向加速度とアクセルペダル反力指令値再補正に用いる係数との関係を示す図。
【図２０】第５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２１】第５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２２】先行車とのラップ率とリスクポテンシャル再補正に用いる係数との関係を示す図。
【図２３】先行車と自車両との中心位置間距離とリスクポテンシャル再補正に用いる係数との関係を示す図。
【図２４】自車両の横方向加速度とリスクポテンシャル再補正に用いる係数との関係を示す図。
【符号の説明】
【０１３６】
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：第１の仮想ドライバ運転操作量計算部
５０：第２の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選択部
７０：仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部
８０：運転意図推定部
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】
2006151081.tif 000005
【図２】
2006151081.tif 000006
【図３】
2006151081.tif 000007
【図４】
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【図５】
2006151081.tif 000009
【図６】
2006151081.tif 000010
【図７】
2006151081.tif 000011
【図８】
2006151081.tif 000012
【図９】
2006151081.tif 000013
【図１０】
2006151081.tif 000014
【図１１】
2006151081.tif 000015
【図１２】
2006151081.tif 000016
【図１３】
2006151081.tif 000017
【図１４】
2006151081.tif 000018
【図１５】
2006151081.tif 000019
【図１６】
2006151081.tif 000020
【図１７】
2006151081.tif 000021
【図１８】
2006151081.tif 000022
【図１９】
2006151081.tif 000023
【図２０】
2006151081.tif 000024
【図２１】
2006151081.tif 000025
【図２２】
2006151081.tif 000026
【図２３】
2006151081.tif 000027
【図２４】
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