(57)【要約】【課題】操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる操舵支援装置方法を提供する。【解決手段】操舵支援方法は、車両の周囲状況及び車両の運転者の脳活動から操舵開始タイミングを予測し、過去の操舵のプロファイルから操舵の予測プロファイルを算出し、操舵開始タイミングより早いタイミングで、予測プロファイルに応じた操舵の制御を開始する。【選択図】図３
2018103859.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の周囲状況及び前記車両の運転者の脳活動から、前記運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを予測し、
前記運転者の過去の操舵のプロファイルから、前記操舵開始タイミングに開始される操舵の予測プロファイルを算出し、
前記操舵開始タイミングより早いタイミングで、前記予測プロファイルに応じた前記車両の操舵の制御を開始することを特徴とする操舵支援方法。
【請求項２】
前記過去の操舵の、開始時刻及び角度と、最大操舵角となる時刻及び角度とに基づいて三次関数近似することにより、前記予測プロファイルを算出することを特徴とする請求項１に記載の操舵支援方法。
【請求項３】
前記過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線の、互いに対応する時刻における曲率の平均を算出することにより、前記予測プロファイルを算出することを特徴とする請求項１に記載の操舵支援方法。
【請求項４】
前記過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線を重畳してなる領域の中心を算出することにより、前記予測プロファイルを算出することを特徴とする請求項１に記載の操舵支援方法。
【請求項５】
前記脳活動を、前記運転者の脳波、脳血流、心拍数、呼吸、発汗量及び顔画像の少なくとも何れか１つに基づいて検出することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の操舵支援方法。
【請求項６】
前記運転者の脳波の運動準備電位から、前記操舵開始タイミングを予測することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の操舵支援方法。
【請求項７】
車両の周囲状況を検出する第１センサと、
前記車両の運転者の脳活動を検出する第２センサと、
前記運転者の過去の操舵のプロファイルを記憶する記憶装置と、
前記車両の操舵を制御するコントローラと
を備え、
前記コントローラは、前記周囲状況及び前記脳活動から、前記運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを予測し、前記プロファイルから、前記操舵開始タイミングに開始される操舵の予測プロファイルを算出し、前記操舵開始タイミングより早いタイミングで、前記予測プロファイルに応じた前記車両の操舵の制御を開始することを特徴とする操舵支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、操舵支援方法及び操舵支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、レーンキープアシスト制御における目標コースと運転者が意図するコースとの乖離に起因する運転者の違和感を低減するために、操舵トルクに関する仕事率と操舵トルクの時間微分に関する仕事率との和を、運転者の操舵意思の強さを示す指標として算出し、指標が所定値以下となるように目標コースを補正する車両制御装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１５１０８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、運転者の操舵により生じる操舵トルクを用いて目標コースを補正するため、操舵開始時において操舵に対する運転者の操作感を向上することが困難であった。
【０００５】
本発明は、上記問題点を鑑み、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる操舵支援方法及び操舵支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る操舵支援方法は、車両の周囲状況及び車両の運転者の脳活動から操舵開始タイミングを予測し、過去の操舵のプロファイルから操舵の予測プロファイルを算出し、操舵開始タイミングより早いタイミングで、予測プロファイルに応じた操舵の制御を開始する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる操舵支援装置方法及び操舵支援装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置の構成を例示的に説明するブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置を搭載された車両が操舵される場面を図示した一例である。
【図３】図３は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置による操舵支援方法の一例を説明するフローチャートである。
【図４】図４は、車両の操舵角と本発明の実施形態に係る操舵支援装置による操舵に対するアシスト力とを、ＭＲＰが検出された時刻に関して一致させて示す図である。
【図５】図５は、ＭＲＰの検出時刻から実際の操舵開始までの遅延時間と、予測された操舵開始タイミングからアシスト開始タイミングまで早めた時間との関係を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置が予測プロファイルを算出する方法の一例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置が予測プロファイルを算出する方法の一例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置により操舵開始から終了までの時間が低減されることを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付し、重複する説明を省略する。但し、以下に示す実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、下記の実施形態に例示した装置や方法に特定するものでない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
【００１０】
（操舵支援装置）
本発明の実施形態に係る操舵支援装置は、図１に示すように、コントローラ１と、周囲状況センサ２と、走行状態センサ３と、生体情報センサ４と、アクチュエータ群５とを備える。本実施形態に係る操舵支援装置は、例えば図２に示すように、車両Ｐに搭載され、車両Ｐの周囲の他車両Ｑや道路構造等の周囲状況に応じて、車両Ｐの操舵を制御することにより車両Ｐの操舵を支援する。
【００１１】
周囲状況センサ２は、車両Ｐの周囲状況を検出する。周囲状況センサ２は、検出する周囲状況を示す情報を逐次コントローラ１に出力する。周囲状況センサ２は、例えば、車両Ｐの周囲状況の情報をそれぞれ取得する複数のセンサから構成される。周囲状況センサ２は、例えば、レーダ２１と、カメラ２２と、地図データベース（ＤＢ）２３と、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機２４と、通信機２５とを備える。
【００１２】
レーダ２１は、車両Ｐの周囲の所定の範囲を走査し、周囲の三次元距離データを取得する。三次元距離データは、レーダ２１からの相対的な三次元上の位置を示す点群データである。レーダ２１は、取得した三次元距離データから車両Ｐの周囲に存在する物体の情報を検出する。レーダ２１は、例えば、他車両Ｑの相対位置、速度、加減速度、大きさ、他車両Ｑまで距離を検出する。レーダ２１は、例えば、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）や、ミリ波や超音波を用いた測距レーダを採用可能である。
【００１３】
カメラ２２は、車両Ｐの周囲の所定の範囲を撮像し、周囲の画像を取得するイメージセンサである。カメラ２２は、取得した画像から、周囲に存在する対象の情報を検出する。車両Ｐの周囲に存在する対象は、例えば、車両Ｐが走行する道路及び道路周辺の構造物、道路標示、標識、他車両Ｑ、歩行者等である。カメラ２２は、他車両Ｑの相対位置、速度、加減速度、大きさ、ブレーキランプの状態、ウインカーランプの状態や、他車両Ｑとの車間距離を検出するようにしてもよい。カメラ２２は、ステレオカメラや全方位カメラであってもよく、複数のイメージセンサを含むようにしてもよい。
【００１４】
地図ＤＢ２３は、地図データを格納する記憶装置である。地図ＤＢ２３は、例えば、半導体メモリやディスクメディア等の記憶媒体から構成される。地図ＤＢ２３は、曲率や幅を含む道路形状、道路種別、車線数等の一般的なカーナビゲーション装置における地図データに加えて、車線境界線の位置、通行帯区分、道路周辺の地物の位置及び形状等に関する情報を含む高精細な地図データを格納する。
【００１５】
ＧＰＳ受信機２４は、人工衛星から受信する電波に基づいて、車両Ｐの緯度、経度及び高度を算出し、地図ＤＢ２３に格納される地図データと整合させることにより、地図データにおける車両Ｐの現在位置を取得する。即ち、ＧＰＳ受信機２４は、地図ＤＢ２３と共に、地図データにおける車両Ｐの現在位置を検出する測位装置を構成する。測位装置は、レーダ２１やカメラ２２から取得される情報と地図データとを照合することにより、地図データにおける車両Ｐの詳細な現在位置を検出し得る。周囲状況センサ２は、現在位置における車両Ｐの周囲状況の情報を地図データから検出する。
【００１６】
通信機２５は、無線通信により外部から車両Ｐの周囲状況を取得する通信インターフェースである。通信機２５は、例えば、車線単位の渋滞情報、交通規制情報等の交通情報や、天気情報等をリアルタイムに送信する高度道路交通システム（ＩＴＳ）から種々の情報を受信し得る。ＩＴＳは、車々間通信、路車間通信、ＶＩＣＳ（登録商標）（Vehicle Information and Communication System）、テレマティクス等を含む。通信機２５は、例えば、車々間通信により、車両Ｐの周囲の他車両の加減速度、車両Ｐに対する相対位置等を検出し得る。
【００１７】
走行状態センサ３は、車両Ｐの走行状態を検出する。走行状態センサ３は、検出する走行状態を示す情報を逐次コントローラ１に出力する。走行状態センサ３は、例えば、車両Ｐの走行状態の情報をそれぞれ取得する複数のセンサから構成される。走行状態センサ３は、例えば、車速センサ３１と、加速度センサ３２と、ヨーレートセンサ３３と、アクセル開度センサ３４と、ブレーキスイッチ３５と、ステアリング操作量センサ３６とを備える。
【００１８】
車速センサ３１は、例えば車両Ｐの車輪速から車両Ｐの速度を検出する。加速度センサ３２は、前後方向及び左右方向の車両Ｐの加速度を検出する。ヨーレートセンサ３３は、車両Ｐのヨーレート、即ち鉛直方向を回転軸とする車両Ｐの角速度を検出する。アクセル開度センサ３４は、例えば車両Ｐのアクセルペダルの踏み込み量から車両Ｐのアクセル開度を検出する。ブレーキスイッチ３５は、運転者による車両Ｐのブレーキの操作状態、即ちブレーキの作動状態を検出する。ステアリング操作量センサ３６は、車両Ｐのステアリングホイールの操作角又は操向輪の操舵角を検出する。
【００１９】
生体情報センサ４は、車両Ｐの運転者の脳活動を検出する。運転者の脳活動は、運転者が操舵動作を行おうとする意思（操舵意思）の発生を推定可能な生体情報である。即ち、脳活動は、車両Ｐの運転者の脳波、脳血流、心拍数、呼吸、発汗量及び顔画像の少なくとも何れか１つに基づいて検出され得る。生体情報センサ４は、例えば、脳波センサ４１と、撮像装置４２とを備える。生体情報センサ４は、検出する生体情報を逐次コントローラ１に出力する。
【００２０】
脳波センサ４１は、車両Ｐの運転者の脳波を検出する。脳波センサ４１は、運転者の頭部に取り付けられる複数の電極により運転者の脳において生じる電気活動を検出し、検出される信号を周波数解析することにより、運動準備電位を検出する。運動準備電位は、手や脚等を動かそうとする時に発生する電位であり、ここでは特に、操舵のために手又は腕を動かそうとする電位であることを意味する。脳波センサ４１の複数の電極は、例えば、運転者の頭部に配置しやすいように装着型の電極帽子で構成されてもよく、ヘッドレストに設けられた複数の電極で構成されてもよい。
【００２１】
撮像装置４２は、車両Ｐの車室内において、運転者の顔を正面から撮影する位置に配置されたイメージセンサである。撮像装置４２は、例えばＣＣＤカメラや、近赤外ＬＥＤと赤外線カメラとの組み合わせ等が使用可能である。撮像装置４２は、運転者の視線、表情、動作等を検出するために運転者の画像を撮像する。
【００２２】
アクチュエータ群５は、コントローラ１からの制御信号に応じて車両Ｐの走行を制御する駆動装置である。アクチュエータ群５は、ステアリングアクチュエータ５１と、アクセル開度アクチュエータ５２と、ブレーキ制御アクチュエータ５３とを備える。ステアリングアクチュエータ５１は、例えばステアリングシャフトにトルクを伝達可能なモータからなり、ステアリングシャフトの操舵角を制御する。ステアリングアクチュエータ５１は、運転者の操舵トルクに対して反力を付与する反力モータを含み得る。アクセル開度アクチュエータ５２は、例えばスロットルバルブからなり、自車両のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータ５３は、例えば油圧回路からなり、自車両のブレーキの制動動作を制御する。
【００２３】
コントローラ１は、本実施形態に係る操舵支援装置が行う動作に必要な処理を演算し、演算結果に応じてアクチュエータ群５を制御することにより、車両Ｐの駆動を制御する制御回路である。コントローラ１は、例えば、プロセッサ１１と、記憶装置１２と、入出力インターフェースとを備える電子制御ユニット（ＥＣＵ）である。プロセッサ１１は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）等の処理回路である。記憶装置１２は、半導体メモリやディスクメディア等の記憶装置からなり、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを含んでいてもよい。例えば、予め記憶装置１２に記憶された、本実施形態に係る操舵支援装置の動作に必要な一連の処理を示すプログラム（操舵支援プログラム）をプロセッサ１１が実行し得る。
【００２４】
コントローラ１は、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）等を有していてもよく、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路等でも構わない。コントローラ１を構成する各部は、単一のハードウェアから構成されてもよく、それぞれ別個のハードウェアから構成されてもよい。
【００２５】
コントローラ１は、周囲状況センサ２により検出された車両Ｐの周囲状況と、生体情報センサ４により検出された車両Ｐの運転者の脳活動とから、運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを予測する。コントローラ１は、例えば、脳波センサ４１により検出された運転者の脳波の運動準備電位（ＭＲＰ）から、操舵開始タイミングを予測する。コントローラ１は、例えば、ＭＲＰが検出された時刻から所定の時間経過した時刻を操舵開始タイミングとして予測する。
【００２６】
コントローラ１は、記憶装置１２に予め記憶された、運転者の過去の操舵のプロファイルから、操舵開始タイミングに開始されると予測される操舵のプロファイルである予測プロファイルを算出する。記憶装置１２に記憶される操舵のプロファイルは、対象シーンにおいて運転者が行った操舵操作を示す情報又は操舵操作により発生した車両挙動を示す情報の少なくとも何れかである。即ち、予測プロファイルは、対象シーンにおいて運転者が行うと予測される操舵操作を示す情報又は操舵操作により発生すると予測される車両挙動を示す情報の少なくとも何れかである。操舵のプロファイルは、対象シーンにおいて運転者が行った操舵操作を示す時間関数であってもよい。記憶装置１２は、運転者の操舵のプロファイルを走行状態センサ３から取得し、過去のプロファイルを蓄積する。
【００２７】
コントローラ１は、操舵開始タイミングより早いタイミングで、予測プロファイルに応じた車両Ｐの操舵の制御を開始することにより、運転者の操舵を支援する。具体的には、コントローラ１は、予測プロファイルを実現するためのステアリングアクチュエータ５１の制御量を算出し、予測した操舵開始タイミングより所定の時間早いタイミングで、算出した制御量に応じてステアリングアクチュエータ５１の制御を開始する。
【００２８】
（操舵支援方法）
図３に示すフローチャートを用いて、本実施形態に係る操舵支援装置を用いた操舵支援方法の一例を説明する。
【００２９】
ステップＳ１において、周囲状況センサ２は、車両Ｐの周囲環境を監視して、車両Ｐの周囲状況を検出する。周囲状況センサ２は、車両Ｐの現在位置、車両Ｐが走行する道路が有する車線の数、車両Ｐの前方の所定の距離範囲における道路状態、カーナビゲーション装置に設定された走行経路における道路状態、車両Ｐの周囲に存在する他車両Ｑの状態等の周囲状況を検出し、逐次コントローラ１に出力する。
【００３０】
ステップＳ２において、コントローラ１は、周囲状況センサ２から取得した周囲状況から、車両Ｐの運転者が、車両Ｐの前方（進行方向）における所定の距離範囲において操舵する可能性があるか否かをプロセッサ１１により判断する。具体的には、コントローラ１は、取得した周囲状況から実行すると推測される操舵行動が存在する場合、その操舵行動の種別を特定すると共に、操舵する可能性があると判断する。操舵行動の種別は、車線変更、右折又は左折、カーブ、合流、分岐等である。
【００３１】
例えば、コントローラ１は、図２に示すように、ナビゲーション装置に設定された走行車線が分岐後の車線Ｌであり、分岐点までの距離が所定値以下になったとき、車両Ｐは車線変更の必要があるため、車両Ｐが操舵する可能性があると判断する。その他、コントローラ１は、設定された走行経路が、右折又は左折、車線変更等の操舵を要する経路であるとき、車両Ｐが走行する道路が前方においてカーブを有するとき、先行する他車両Ｑが接近しつつあるとき等に、車両Ｐが操舵する可能性があると判断する。操舵可能性がないと判断する場合、ステップＳ１の処理を繰り返し、操舵可能性があると判断する場合、ステップＳ３に処理を進める。
【００３２】
ステップＳ３において、コントローラ１は、ステップＳ２で操舵する可能性があると判断されたシーンについて、生体情報センサ４から取得した運転者の脳活動から、操舵開始タイミングの予測を試み、操舵開始タイミングが予測されたか否かをプロセッサ１１により判断する。操舵開始タイミングは、車両Ｐの運転者が操舵を開始するタイミングである。操舵開始タイミングが予測されたと判断する場合、ステップＳ４に処理を進め、操舵開始タイミングが予測されないと判断する場合、ステップＳ７に処理を進める。
【００３３】
例えば、図４に示すように、時刻t０において、車両Ｐの運転者の脳波からＭＲＰが検出された場合、時刻t０から遅延時間Ａ１が経過した時刻ｔddにおいて、運転者により操舵が開始される。コントローラ１は、時刻t０から、記憶装置１２に蓄積される操舵のプロファイルにおける遅延時間Ａ１の平均の時間が経過した時刻ｔdaを、操舵開始タイミングとして予測する。
【００３４】
ステップＳ４において、コントローラ１は、ステップＳ３で予測した操舵開始タイミングから、ステアリングアクチュエータ５１を制御することにより操舵支援を開始するタイミングであるアシスト開始タイミングをプロセッサ１１により演算する。図４に示す例において、コントローラ１は、操舵開始タイミングとして予測された時刻ｔdaから所定の時間Ａ２早めた時刻Ｔｆを、アシスト開始タイミングとして算出する。
【００３５】
図５は、本実施形態に係る操舵支援装置による操舵支援制御毎の、ＭＲＰの検出から操舵までの遅延時間Ａ１と、予測された操舵開始タイミングからアシスト開始タイミングまで早めた時間Ａ２（負数）との関係を示す図である。領域Ｂ１は、運転者が操舵支援に気付いた操舵支援制御であることを意味し、領域Ｂ２は、運転者が操舵支援制御に気付かなかった操舵支援制御であることを意味する。なお、領域Ｂ３は、操舵支援制御が運転者に対する操舵支援とならなかったことを意味する。
【００３６】
図５に示すように、操舵開始タイミングとなる時刻ｔdaから早める時間Ａ２が、４００ｍｓを超えると、運転者が操舵支援制御に気付き、違和感を覚える可能性がある。したがって、時間Ａ２が４００ｍｓ以内であることにより、運転者は、自然で滑らかな操舵を行っていると感じることができ、操舵に対する操作感が向上される。
【００３７】
一方、ステップＳ３で操舵開始タイミングが予測されない場合、ステップＳ７において、コントローラ１は、ステアリング操作量センサ３６により、運転者の操舵が検知されたか否かをプロセッサ１１により判断する。運転者による操舵が検知されないと判断する場合、ステップＳ１に処理を戻し、運転者による操舵が検知されたと判断する場合、ステップＳ８に処理を進める。
【００３８】
ステップＳ８において、コントローラ１は、ステップＳ７で検知された運転者による操舵のプロファイル（操舵パターン）をステアリング操作量センサ３６から取得し、記憶装置１２に記憶させることにより、操舵パターンを学習する。コントローラ１は、例えば、操舵のプロファイルを、車線変更、右折又は左折、カーブ、合流、分岐等の操舵行動の種別毎に分類して記憶装置１２に記憶させることにより、操舵パターン行動の種別毎のプロファイルを学習する。操舵パターンが新たに学習されると、処理はステップＳ１に戻る。
【００３９】
ステップＳ４でアシスト開始タイミングが算出された後、ステップＳ５において、コントローラ１は、アクチュエータ群５により実行させるアシストパターンを演算する。即ち、コントローラ１は、記憶装置１２に記憶される運転者の過去の操舵のプロファイルから、ステップＳ３で予測された操舵開始タイミングに開始されると予測される操舵のプロファイル（予測プロファイル）を算出する。具体的には、コントローラ１は、ステップＳ２で特定された種別に関連付けられたプロファイルを記憶装置１２から読み出し、読み出したプロファイルから予測プロファイルを算出する。
【００４０】
例えば、図６に示すように、コントローラ１は、過去の操舵のプロファイルを示す曲線Ｃ１について、操舵の開始時刻及び角度と、最大操舵角となる時刻及び角度とに基づいて三次関数近似することにより、予測プロファイルを算出する。即ち、図６に示す曲線Ｃ１において、操舵の開始時刻及び角度を示す点Ｄ１と、正側の最大操舵角（極大）となる時刻及び角度を示す点Ｄ２と、負側の最大操舵角（極小）となる時刻及び角度を示す点Ｄ３とを通る曲線を近似法等により算出することにより、予測プロファイルが算出可能である。
【００４１】
その他、コントローラ１は、過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線を重畳してなる領域の中心を算出することにより、予測プロファイルを算出するようにしてもよい。例えば、図６に示すように、過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線を重畳してなる領域Ｅの中心を通る曲線Ｃ２を予測プロファイルとして算出可能である。領域Ｅは、例えば、過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線のうち、各時刻において最大となる操舵角により表される曲線Ｅ１と、各時刻において最小となる操舵角により表される曲線Ｅ２とに囲まれた領域である。曲線Ｃ２は、領域Ｅの各時刻における操舵角の中心を結ぶ曲線であってもよく、曲線Ｅ１の各点に関して、曲線Ｅ２との距離が最短となるときの曲線Ｅ１と曲線Ｅ２との中点を結ぶ曲線であってもよい。
【００４２】
その他、図７に示すように、コントローラ１は、過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線の、互いに対応する時刻における曲率の平均を算出することにより、予測プロファイルを算出するようにしてもよい。即ち、過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線の各時刻０ｓ，０．２ｓ，０．４ｓ，０．６ｓのときの曲率の平均を算出し、各時刻０ｓ，０．２ｓ，０．４ｓ，０．６ｓにおいて算出された平均の曲率を有する曲線Ｃ３を算出することにより、予測プロファイルが算出されるようにしてもよい。
【００４３】
ステップＳ６において、コントローラ１は、ステップＳ３で予測された操舵開始タイミングより早いタイミングで、ステップＳ５で算出された予測プロファイルに応じた車両Ｐの操舵の制御を開始し、操舵アシストを実行する。具体的には、コントローラ１は、予測プロファイルを実現するためのステアリングアクチュエータ５１の制御量を算出し、ステップＳ４で算出した、操舵開始タイミングより所定の時間Ａ２早いアシスト開始タイミングで、制御量に応じてステアリングアクチュエータ５１の制御を開始する。
【００４４】
以上説明したように、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、車両Ｐの周囲状況及び運転者の脳活動から操舵開始タイミングを予測し、過去の操舵のプロファイルから予測プロファイルを算出し、操舵開始タイミングより早いタイミングで操舵の制御を開始する。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、運転者が実行すると予測される操舵の予測プロファイルを、操舵の実行に先立って算出するため、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。
【００４５】
図８は、本実施形態に係る操舵支援装置による操舵支援が実行された場合の時間と操舵角との関係を示す曲線Ｃａと、操舵支援がない場合の曲線Ｃｂとを、ＭＲＰの検出された時刻ｔ０に関して一致するように示した図である。曲線Ｃａは曲線Ｃｂに比べて、操舵開始から終了までの時間が約１．５ｓ以上短いことが理解される。このように、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、操舵開始タイミングより早いタイミングで操舵の制御を開始するため、操舵開始から終了までの時間を低減することができる。
【００４６】
また、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、予測プロファイルが、運転者の過去の操舵の、開始時刻及び角度と、最大操舵角となる時刻及び角度とに基づいて三次関数近似することにより算出される。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、過去の操舵のプロファイルから精度良く予測プロファイルを算出することができ、操舵支援に対する運転者の違和感を低減すると共に、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。
【００４７】
また、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、予測プロファイルが、運転者の過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線の、互いに対応する時刻における曲率の平均に基づいて算出される。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、過去の操舵のプロファイルから精度良く予測プロファイルを算出することができ、操舵支援に対する運転者の違和感を低減すると共に、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。
【００４８】
また、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、予測プロファイルが、運転者の過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線を重畳してなる領域の中心に基づいて算出される。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、過去の操舵のプロファイルから精度良く予測プロファイルを算出することができ、操舵支援に対する運転者の違和感を低減すると共に、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。
【００４９】
また、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、運転者の脳活動を、運転者の脳波、脳血流、心拍数、呼吸、発汗量及び顔画像の少なくとも何れか１つに基づいて検出する。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを操舵の実行に先立って精度良く算出することができ、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。
【００５０】
また、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを、運転者の脳波の運動準備電位に基づいて予測する。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを操舵の実行に先立って精度良く算出することができ、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。
【００５１】
（その他の実施形態）
上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【００５２】
例えば、既に述べた実施形態において、操舵開始タイミングは、運転者の脳活動に加えて、記憶装置１２に記憶された過去の操舵のプロファイルから予測されるようにしてもよい。このため、過去の操舵のプロファイルは、運転者が行った操舵操作を示す時間関数に関連付けられた地図データにおける道路情報等を含み得る。その他、操舵のプロファイルは、対象シーンにおいて運転者により行われたアクセル操作量、ブレーキペダルの操作量等を含むようにしてもよい。
【００５３】
また、既に述べた実施形態において、予測プロファイルは、過去の操舵のプロファイルに関する確率密度関数に基づいて算出されてもよく、記憶装置１２に予め設定された、運転スキルの高い仮想の運転者の操舵のプロファイルに基づいて算出されてもよい。また、予測プロファイルは、水平方向に沿う車両Ｐの加速度、躍度、角速度がそれぞれ所定値以内となるように算出されてもよく、これにより、車両Ｐの乗員の快適さを向上することができる。
【００５４】
また、既に述べた実施形態において、アシスト開始タイミングは、運転者の運転スキルに応じて算出されてもよい。例えば、コントローラ１は、操舵開始タイミングから、運転者の運転スキルが高いほど大きくなるように設定された時間Ａ２を早めることにより、アシスト開始タイミングを算出するようにしてもよい。これにより、操舵開始から終了までの時間を低減することができる。なお、上述の通り、時間Ａ２は４００ｍｓ以内であることが望ましい。
【００５５】
また、既に述べた実施形態において、生体情報センサ４が、運転者の筋電位を検出する筋電センサを備え、コントローラ１が、筋電センサにより検出された筋電位の変化から操舵意思の発生を推定するようにしてもよい。
【００５６】
その他、上記の実施形態において説明される各構成を任意に応用した構成等、本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【００５７】
１  コントローラ
２  周囲状況センサ（第１センサ）
３  走行状態センサ
４  生体情報センサ（第２センサ）
５  アクチュエータ群
１１  プロセッサ
１２  記憶装置
Ｐ  車両
【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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