(57)【要約】      （修正有）【課題】ドライバの運転行動特性を反映した目標コースを設定できる運転支援装置を提供する。【解決手段】運転支援装置は、ドライバが車両の走行経路を決めるように運転しているときにおいて、車両の予測走行経路上において車両から所定距離内に障害物を検知してから一定期間中の車両の走行軌跡を記憶部に保存し、保存された走行軌跡の数が所定数に達すると、その所定数の走行軌跡に基づいて、車両の目標コースを設定するための評価関数に用いられ、その評価関数における車両と障害物間の距離の重みを表す重み係数を含む１以上のパラメータを、各走行軌跡に沿った目標コースが得られるように学習する。そして運転支援装置は、評価関数を用いて車両の目標コースを設定し、車両が設定された目標コースに沿って走行するよう車両の制御情報を生成する。【選択図】図２
2018063476.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（１０）に搭載される運転支援装置であって、
記憶部（４２）と、
ドライバが前記車両（１０）の走行経路を決めるように運転しているときにおいて、前記車両（１０）の予測走行経路上において前記車両（１０）から所定距離内に障害物を検知してから一定期間中の前記車両の走行軌跡を前記記憶部（４２）に保存する走行軌跡収集部（５２）と、
保存された前記走行軌跡の数が所定数に達すると、当該所定数の前記走行軌跡に基づいて、前記車両（１０）の目標コースを設定するための評価関数に用いられ、当該評価関数における前記車両（１０）と前記障害物間の距離の重みを表す重み係数を含む、１以上のパラメータを、各走行軌跡に沿った目標コースが得られるように学習する学習部（５３）と、
前記評価関数を用いて前記車両（１０）の目標コースを設定する目標コース設定部（５４）と、
前記車両（１０）が前記設定された目標コースに沿って走行するよう前記車両（１０）の制御情報を生成する車両制御情報生成部（５５）と、
を有する運転支援装置。
【請求項２】
前記走行軌跡収集部（５２）は、前記車両（１０）が走行中の車線上に位置し、かつ前記車両（１０）の走行に伴って前記車両（１０）と近づく物体を前記障害物とする、請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記記憶部（４２）は、道路上に設定される車線の位置を表す情報を含む地図情報を記憶し、
前記車両（１０）の現在位置と、前記地図情報とに基づいて前記車両（１０）が走行中の車線を検出する走行車線検出部（５１）をさらに有する、
請求項２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記走行軌跡収集部（５２）は、前記一定期間の開始時において前記車両（１０）が走行中の車線と、前記一定期間の終了時において前記車両（１０）が走行中の車線とが一致する場合に限り、当該一定期間中の前記車両の走行軌跡を前記記憶部（４２）に保存する、請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記学習部（５３）は、前記１以上のパラメータを用いて得られる目標コースと前記所定数の走行軌跡との差が小さくなるように、前記１以上のパラメータのうちの前記車両（１０）と前記障害物間の距離の重みを表す重み係数と、他のパラメータとを交互に変化させることで、前記１以上のパラメータを学習する、請求項１〜４の何れか一項に記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記走行軌跡収集部（５２）は、前記車両（１０）の周囲の環境または前記障害物の種類に応じて設定される複数のカテゴリのうち、前記一定期間開始時における前記車両（１０）の周囲の環境または前記障害物の種類に対応するカテゴリと対応付けて前記走行軌跡を前記記憶部（４２）に保存し、
前記学習部（５３）は、前記複数のカテゴリのそれぞれごとに、対応するカテゴリの前記走行軌跡を用いて当該カテゴリの前記パラメータを学習し、
前記目標コース設定部（５４）は、前記複数のカテゴリのうち、現在の前記車両（１０）の周囲の環境または現在検知された前記障害物の種類に対応するカテゴリの前記パラメータを用いて前記目標コースを設定する、請求項１〜５の何れか一項に記載の運転支援装置。
【請求項７】
車両（１０）の運転支援方法であって、
ドライバが前記車両（１０）の走行経路を決めるように運転しているときにおいて、前記車両（１０）の予測走行経路上において前記車両（１０）から所定距離内に障害物を検知してから一定期間中の前記車両（１０）の走行軌跡を記憶部（４２）に保存するステップと、
保存された前記走行軌跡の数が所定数に達すると、当該所定数の前記走行軌跡に基づいて、前記車両（１０）の目標コースを設定するための評価関数に用いられ、当該評価関数における前記車両（１０）と前記障害物間の距離の重みを表す重み係数を含む、１以上のパラメータを、各走行軌跡に沿った目標コースが得られるように学習するステップと、
前記評価関数を用いて前記車両（１０）の目標コースを設定するステップと、
前記車両（１０）が前記設定された目標コースに沿って走行するよう前記車両（１０）の制御情報を生成するステップと、
を含む運転支援方法。
【請求項８】
車両（１０）の運転支援方用コンピュータプログラムであって、
ドライバが前記車両（１０）の走行経路を決めるように運転しているときにおいて、前記車両（１０）の予測走行経路上において前記車両（１０）から所定距離内に障害物を検知してから一定期間中の前記車両（１０）の走行軌跡を記憶部（４２）に保存するステップと、
保存された前記走行軌跡の数が所定数に達すると、当該所定数の前記走行軌跡に基づいて、前記車両（１０）の目標コースを設定するための評価関数に用いられ、当該評価関数における前記車両（１０）と前記障害物間の距離の重みを表す重み係数を含む、１以上のパラメータを、各走行軌跡に沿った目標コースが得られるように学習するステップと、
前記評価関数を用いて前記車両（１０）の目標コースを設定するステップと、
前記車両（１０）が前記設定された目標コースに沿って走行するよう前記車両（１０）の制御情報を生成するステップと、
をコンピュータに実行させるための運転支援用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の運転を支援する運転支援装置、運転支援方法及び運転支援用コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の運転負荷を軽減したり、事故の発生を予防するために、ドライバによる車両の運転を支援する技術が研究されている。このような技術には、車線維持支援（Lane-Keeping Assistance, 以下、LKAと呼ぶ）といった、ステアリングの操作を自動的に行う技術が含まれる。
【０００３】
ステアリングの操作を自動的に行う技術では、車両が進むべきコースが予測され、その予測コースに沿って車両が移動するようにステアリングの操作が行われる。そこで、車両が進むべきコースを予測するための技術が提案されている（例えば、非特許文献１及び非特許文献２を参照）。
【０００４】
例えば、非特許文献１に開示された技術では、障害物回避を対象とする運転支援システムに関して、環境がポテンシャル関数を用いたポテンシャル場として表現され、そのポテンシャル場の大きさが最も減少する方向に沿って車両の経路が計画される。その際、この技術では、個人ごとの障害物回避の運転行動データの計測結果に基づいて、回避対象物または環境から個人が感じるリスク感をポテンシャル場として表現することで、個人の運転行動特性を考慮したポテンシャル場が生成され、その結果として、個人の運転行動特性が経路に反映される。
【０００５】
また、非特許文献２に開示された技術では、目標コースに沿った複数の時点のそれぞれにおける車両の推定状態を表す複数のパラメータに基づいて評価関数が設定され、その評価関数の値が最小となるように目標コースが設定される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】佐藤他、「個人適合型ポテンシャル法に基づく障害物回避アシスト制御（第３報）」、自動車技術会２０１５年春季大会学術講演会講演予稿集、No.13-15A、20156059、2015年
【非特許文献２】Julius Ziegler他、「Trajectory planning for Bertha - A local, continuous method」、2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings、pp.450-457、IEEE、2014年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
車両の走行経路上に駐車車両といった障害物が存在する場合、障害物と車両が接触しないよう、車両と障害物間に一定以上の距離が設けられるように車両の目標コースが設定されることが好ましい。ここで、ドライバが障害物を避けるために、車両の進行方向を変更させる位置、及び、車両と障害物間の距離などは、ドライバに応じて異なり得る。これは、ドライバごとに、安全と考える車両と障害物間の距離が異なるためである。そのため、非特許文献２に記載された技術のように、ドライバの意思を反映せずに、運転支援装置が車両の目標コースを設定すると、設定された目標コースとドライバの意思による車両のコースとの間に乖離が生じることがある。このような場合、ドライバは、運転支援装置の動作中に違和感を感じたり、場合によっては、危険を感じることもある。そのため、ドライバは、運転支援装置に逆らって無理にステアリングを操作して、より危険が生じるおそれがある。
【０００８】
また、非特許文献１に開示された技術では、経路設定においてポテンシャル場の関数におけるパラメータ設定の際に、個人ごとの障害物回避の運転行動データを用いることで、その個人の運転行動特性が経路に反映される。しかし、非特許文献１には、ポテンシャル場の関数のパラメータ設定に用いる運転行動データを、ドライビングシミュレータを用いて取得した例しか記載されておらず、実際の車両において、どのようにそのような運転行動データを取得するかは示されていない。
【０００９】
そこで、本発明は、ドライバの運転行動特性を反映した目標コースを設定できる運転支援装置、運転支援方法及び運転支援用コンピュータプログラム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】
【００１０】
請求項１の記載によれば、本発明の一つの形態として、車両（１０）に搭載される運転支援装置が提供される。係る運転支援装置は、記憶部（４２）と、ドライバが車両（１０）の走行経路を決めるように運転しているときにおいて、車両（１０）の予測走行経路上において車両（１０）から所定距離内に障害物を検知してから一定期間中の車両（１０）の走行軌跡を記憶部（４２）に保存する走行軌跡収集部（５２）と、保存された走行軌跡の数が所定数に達すると、その所定数の走行軌跡に基づいて、車両（１０）の目標コースを設定するための評価関数に用いられ、その評価関数における車両（１０）と障害物間の距離の重みを表す重み係数を含む、１以上のパラメータを、各走行軌跡に沿った目標コースが得られるように学習する学習部（５３）と、評価関数を用いて車両（１０）の目標コースを設定する目標コース設定部（５４）と、車両（１０）が設定された目標コースに沿って走行するよう車両（１０）の制御情報を生成する車両制御情報生成部（５５）と、を有する。
本発明に係る運転支援装置は、上記の構成を有することにより、ドライバの運転行動特性を反映した目標コースを設定できる。
【００１１】
また請求項２の記載によれば、走行軌跡収集部（５２）は、車両（１０）が走行中の車線上に位置し、かつ車両（１０）の走行に伴って車両（１０）と近づく物体を障害物とすることが好ましい。
これにより、運転支援装置は、車両と接触する可能性がある障害物を適切に検知できるので、評価関数のパラメータの学習に利用される走行軌跡として適切なものを保存することができる。
【００１２】
さらに、請求項３の記載によれば、記憶部（４２）は、道路上に設定される車線の位置を表す情報を含む地図情報を記憶し、運転支援装置は、車両（１０）の現在位置と、地図情報とに基づいて車両（１０）が走行中の車線を検出する走行車線検出部（５１）をさらに有することが好ましい。
これにより、運転支援装置は、車両が走行中の車線を正確に検出でき、その結果として、車両と接触する可能性がある障害物を適切に検知できる。
【００１３】
さらに、請求項４の記載によれば、走行軌跡収集部（５２）は、一定期間の開始時において車両（１０）が走行中の車線と、一定期間の終了時において車両（１０）が走行中の車線とが一致する場合に限り、その一定期間中の車両（１０）の走行軌跡を記憶部（４２）に保存することが好ましい。
これにより、運転支援装置は、ドライバが車線を極力維持しつつ、障害物を回避する際の走行軌跡に基づいて評価関数のパラメータを学習できるので、運転支援時において、車両が走行中の車線を維持できるような目標コースを設定することが可能となる。
【００１４】
さらに、請求項５の記載によれば、学習部（５３）は、評価関数の１以上のパラメータを用いて得られる目標コースと所定数の走行軌跡との差が小さくなるように、その１以上のパラメータのうちの車両（１０）と障害物間の距離の重みを表す重み係数と、他のパラメータとを交互に変化させることで、その１以上のパラメータを学習することが好ましい。
これにより、運転支援装置は、評価関数のパラメータの学習時における探索次元を小さくして演算量を削減できるとともに、車両と障害物間の距離の重みを表す重み係数をより詳細に調節することができる。
【００１５】
さらに、請求項６の記載によれば、走行軌跡収集部（５２）は、車両（１０）の周囲の環境または障害物の種類に応じて設定される複数のカテゴリのうち、一定期間開始時における車両（１０）の周囲の環境または障害物の種類に対応するカテゴリと対応付けて走行軌跡を記憶部（４２）に保存し、学習部（５３）は、複数のカテゴリのそれぞれごとに、対応するカテゴリの走行軌跡を用いてそのカテゴリの評価関数のパラメータを学習し、目標コース設定部（５４）は、複数のカテゴリのうち、現在の車両（１０）の周囲の環境または現在検知された障害物の種類に対応するカテゴリの評価関数のパラメータを用いて目標コースを設定することが好ましい。
これにより、運転支援装置は、車両の周囲の環境または障害物の種類に応じてドライバが運転行動特性を変化させる場合でも、適切な目標コースを設定することができる。
【００１６】
請求項７の記載によれば、本発明の他の形態として、車両（１０）の運転支援方法が提供される。この運転支援方法は、ドライバが車両（１０）の走行経路を決めるように運転しているときにおいて、車両（１０）の予測走行経路上において車両（１０）から所定距離内に障害物を検知してから一定期間中の車両（１０）の走行軌跡を記憶部（４２）に保存するステップと、保存された走行軌跡の数が所定数に達すると、その所定数の走行軌跡に基づいて、車両（１０）の目標コースを設定するための評価関数に用いられ、その評価関数における車両（１０）と障害物間の距離の重みを表す重み係数を含む、１以上のパラメータを、各走行軌跡に沿った目標コースが得られるように学習するステップと、評価関数を用いて車両（１０）の目標コースを設定するステップと、車両（１０）が設定された目標コースに沿って走行するよう車両（１０）の制御情報を生成するステップとを含む。
本発明に係る運転支援方法は、上記の各ステップを有することにより、ドライバの運転行動特性を反映した目標コースを設定できる。
【００１７】
請求項８の記載によれば、本発明の他の形態として、車両（１０）の運転支援用コンピュータプログラムが提供される。この運転支援方用コンピュータプログラムは、ドライバが車両（１０）の走行経路を決めるように運転しているときにおいて、車両（１０）の予測走行経路上において車両（１０）から所定距離内に障害物を検知してから一定期間中の車両（１０）の走行軌跡を記憶部（４２）に保存するステップと、保存された走行軌跡の数が所定数に達すると、その所定数の走行軌跡に基づいて、車両（１０）の目標コースを設定するための評価関数に用いられ、その評価関数における車両（１０）と障害物間の距離の重みを表す重み係数を含む、１以上のパラメータを、各走行軌跡に沿った目標コースが得られるように学習するステップと、評価関数を用いて車両（１０）の目標コースを設定するステップと、車両（１０）が設定された目標コースに沿って走行するよう車両（１０）の制御情報を生成するステップとをコンピュータに実行させるための命令を含む。
本発明に係る運転支援用コンピュータプログラムは、上記の各ステップを有することにより、ドライバの運転行動特性を反映した目標コースを設定できる。
【００１８】
上記各部に付した括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一つの実施形態に係る運転支援装置の概略構成図である。
【図２】運転支援装置の制御部の機能ブロック図である。
【図３】学習データとして収集される、車両が走行軌跡の一例を示す図である。
【図４】学習処理の動作フローチャートである。
【図５】運転支援処理の動作フローチャートである。
【図６】（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、学習に使用された走行軌跡と求められた目標コースの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図を参照しつつ、運転支援装置について説明する。
この運転支援装置は、目標コースに沿った複数の時点のそれぞれにおける車両の推定状態を表す複数のパラメータに基づいて評価関数を設定し、その評価関数の値が最小となるように目標コースを設定する。その際、この運転支援装置は、複数のパラメータのうちの一つとして、車両と障害物間の距離の重みを表すパラメータを設定する。そしてこの運転支援装置は、各パラメータを、運転支援装置が運転支援を行わないようにオフとなっているときの車両の走行軌跡に基づいて最適化することで、ドライバの運転行動特性を反映した目標コースを設定する。またこの運転支援装置は、オフにされている間に、車両の予測走行経路と周囲の物体間の位置関係などに基づいて、走行軌跡をパラメータの学習に利用される学習データとして収集するか否かを判定する。
【００２１】
なお、本実施形態では、運転支援装置は、LKAに適用され、走行中の車線から車両が極力はみ出さないように目標コースを設定し、その目標コースに沿って車両が走行するように、車両の電子制御ユニットに対して制御信号を出力する。
【００２２】
図１は、一つの実施形態による運転支援装置の概略構成図である。図１に示すように、運転支援装置１は、車両１０に搭載され、距離センサ２と、カメラ３と、コントローラ４とを有する。距離センサ２及びカメラ３と、コントローラ４とは、コントロールエリアネットワーク（以下、ＣＡＮという）５によって互いに接続されている。
なお、図１では、説明の都合のため、運転支援装置１の各構成要素及び車両１０の形状、サイズ及び配置は、実際のものとは異なっている。
【００２３】
距離センサ２は、車両１０と、車両１０の周囲に存在する物体間の距離を測定するセンサであり、例えば、レーダセンサ、レーザスキャナ、あるいは、ステレオカメラとすることができる。距離センサ２は、例えば、車室内に車両１０の前方へ向けて設置され、所定の周期（例えば、30msec〜100msec）ごとに、車両１０と、車両１０の周囲に存在する物体間の距離及びその物体の路面からの高さの測定値を求め、その測定値をＣＡＮ５を介してコントローラ４へ出力する。
【００２４】
例えば、距離センサ２がレーダセンサを有する場合、距離センサ２は、所定の周期で、所定間隔（例えば、1°）の方位ごとに距離センサ２から物体までの距離を測定し、その測定値とともに、その測定値に対応する物体の路面からの高さを含む測距信号をコントローラ４へ出力する。
【００２５】
また、距離センサ２がステレオカメラを有する場合、所定の周期ごとに車両１０の前方を撮影して、互いに対して視差のある２枚の画像（以下、左画像及び右画像）を生成する。そして距離センサ２は、左画像と右画像の一方について、例えば、コーナー検出フィルタなどを用いて特徴点を検出し、特徴点ごとに、左画像と右画像の他方において最も一致する対応点を、例えば、特徴点を含む部分領域をテンプレートとしたテンプレートマッチングにより検出する。距離センサ２は、特徴点ごとに、その特徴点と、他方の画像上の対応点とから、三角測量の原理に従って、その特徴点に相当する物体までの距離を測定する。また、距離センサ２は、画像上での特徴点の位置と、距離センサ２の光軸方向とに基づいて、その特徴点に対応する物体の方向を求める。さらに、距離センサ２は、その方向と、距離の測定値と、距離センサ２の路面からの高さとに基づいて、その物体の路面からの高さを測定する。そして距離センサ２は、特徴点ごとに、その特徴点に対応する物体の方向、その物体までの距離及びその物体の路面からの高さの測定値をコントローラ４へ出力する。
【００２６】
カメラ３は、例えば、車室内に車両１０の前方を撮影可能なように設置される。そしてカメラ３は、所定の周期ごとに車両１０の前方を撮影して、車両１０の前方領域が表された画像を生成する。カメラ３は、画像を生成する度に、生成した画像をＣＡＮ５を介してコントローラ４へ送信する。
【００２７】
なお、距離センサ２がステレオカメラを有する場合には、カメラ３は省略されてもよい。この場合、距離センサ２は、撮影を行う度に、左画像及び右画像のうちの少なくとも一方をコントローラ４へ送信してもよい。あるいは、車両１０が走行中の車線及び道路の区画線などの認識に画像が利用されない場合も、カメラ３は省略されてもよい。
【００２８】
コントローラ４は、通信部４１と、記憶部４２と、制御部４３とを有する。
【００２９】
通信部４１は、距離センサ２、カメラ３、Global Positioning System(GPS)受信機（図示せず）、ジャイロセンサ（図示せず）、及びオドメトリ装置（図示せず）などの各種センサ及び車両１０の電子制御ユニット（ＥＣＵ）１１とＣＡＮ５を通じて通信する通信インターフェース及びその制御回路を有する。そして通信部４１は、距離センサ２から受信した距離の測定値、カメラ３から受信した画像など、各種センサから受信したセンサ情報を制御部４３へわたす。
【００３０】
さらに、通信部４１は、車室内、例えば、ステアリングに設けられる、運転支援をオンにするかオフにするかを切り替えるスイッチ（図示せず）からのスイッチ信号をＣＡＮ５を通じて受信して、制御部４３へわたす。また通信部４１は、運転支援装置１が運転支援を行っている間、制御部４３から受け取った車両制御信号をＥＣＵ１１へ出力する。
【００３１】
記憶部４２は、例えば、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリ及び揮発性メモリなどの半導体メモリを有する。そして記憶部４２は、運転支援装置１を制御するための各種プログラムを記憶する。また記憶部４２は、運転支援装置１による運転支援処理で使用される各種のデータ、例えば、車両１０の現在位置、速度、操舵角、車両１０の周囲の物体までの距離の測定値及び地図情報などを記憶する。なお、地図情報には、道路に設定される車線に関する情報、例えば、車線の境界を表す区画線の位置などの情報も含まれる。さらに、記憶部４２は、ドライバによる走行軌跡を表す学習データ、及び、制御部４３による一時的な演算結果などを記憶する。
【００３２】
制御部４３は、一個もしくは複数個の図示していないプロセッサ及びその周辺回路を有する。そして制御部４３は、運転支援装置１全体を制御する。
図２は、制御部４３の機能ブロック図である。制御部４３は、走行車線検出部５１と、走行軌跡収集部５２と、学習部５３と、目標コース設定部５４と、車両制御情報生成部５５とを有する。制御部４３が有するこれらの各部は、例えば、制御部４３が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールとして実装される。
【００３３】
また、制御部４３が有するこれらの各部のうち、走行軌跡収集部５２及び学習部５３は、運転支援がオフとなっている間、すなわち、ドライバが車両（１０）の走行経路を決めるように運転しているときにおいて、目標コースの設定に利用される評価関数のパラメータを学習する学習処理において使用される。一方、目標コース設定部５４及び車両制御情報生成部５５は、運転支援がオンとなっている間において、目標コースの設定及び目標コースに従った車両制御信号の生成を行う運転支援処理において使用される。そして走行車線検出部５１は、学習処理と運転支援処理の両方において使用される。
【００３４】
（学習処理）
以下、学習処理に関連する部分について説明する。
走行車線検出部５１は、所定の周期ごとに、車両１０が走行中の車線を検出する。そのために、走行車線検出部５１は、例えば、特開２０１５−１９４３７３号公報、または特開２０１５−１９４３９７号公報に記載されているように、車両１０の周囲の画像から検出した線分と、地図情報とのマッチングにより車両１０の現在位置及び向きを正確に検出する。そして走行車線検出部５１は、車両１０の現在位置と、地図情報に示される、車線に関する情報とから、車両１０が走行中の車線を特定する。
【００３５】
あるいは、走行車線検出部５１は、車両が走行中の車線を検出する他の様々な技術の何れかに従って、車両１０が走行中の車線を検出してもよい。例えば、走行車線検出部５１は、カメラ３により得られた画像から、テンプレートマッチングまたは線特徴を抽出することで区画線を検出する。そして走行車線検出部５１は、検出した区画線に基づいて車両１０の現在位置及び向きを特定してもよい。
【００３６】
走行車線検出部５１は、車両１０の現在位置を検出する度に、その現在位置の座標（例えば、地図情報において設定される座標系と同じ座標系での座標）、車両１０の向き及び車両１０が走行中の車線を走行軌跡収集部５２へ通知する。
【００３７】
走行軌跡収集部５２は、車両１０の予測走行経路と車両１０の周囲にある物体との位置関係に基づいて、車両１０の走行軌跡を学習データとして収集するか否かを判定し、収集すると判定した走行軌跡を記憶部４２に保存する。
【００３８】
学習データは、運転支援の実行時において、車両１０が走行中の車線に駐車車両などの障害物がある場合の目標コースを適切にできるよう、評価関数のパラメータを最適化するために用いられる。そのため、学習データとしては、車両１０の走行経路上に存在する障害物を避けるようにドライバが車両１０を運転したときの車両１０の走行軌跡が用いられることが好ましい。本実施形態では、目標コースは、LKAが適用される場合に設定されることが想定されているので、車両１０が走行中の車線が、車両１０の予測走行経路を表すと考えられる。
【００３９】
そこで、走行軌跡収集部５２は、車両１０が走行中の車線上において車両１０から所定の距離内に物体が存在すれば、車両１０の走行軌跡の記録を開始する。そのために、走行軌跡収集部５２は、例えば、距離センサ２から距離の測定値を取得する度に、その測定値に基づいて、車両１０から所定距離以内に位置する物体が有るか否か判定する。なお、所定距離は、予め設定されてもよく（例えば、10m〜50m）、あるいは、車両１０の車速が速いほど大きくなるように設定されてもよい。
【００４０】
車両１０から所定距離以内に位置する物体がある場合、走行軌跡収集部５２は、その物体に対応する距離の測定方向と、車両１０の現在位置、車両１０の向き及び走行中の車線と、地図情報とに基づいて、その物体が車両１０の走行中の車線上に位置するか否かを判定する。例えば、走行軌跡収集部５２は、車両１０の現在位置から、車両１０の向き及び測定方向から求められる、その物体の方向へ向けて測定された距離だけ離れた位置の座標を算出し、その座標が車両１０の走行中の車線上に位置していれば、その物体が車両１０が走行中の車線上に位置すると判定する。
【００４１】
車両１０が走行中の車線上に位置する物体が検出された場合、走行軌跡収集部５２は、車両１０の走行軌跡の収集を開始する。すなわち、走行軌跡収集部５２は、走行軌跡の収集開始後、一定期間の間、車両１０の現在位置が更新される度に、車両１０の現在位置の座標、向き、物体の位置の座標についての測定値及び測定時刻の組を求め、その一定期間中に得られた測定値及び測定時刻の組の集合を、一つの走行軌跡を表す学習データとして記憶部４２に保存する。なお、物体の位置の座標は、車両１０の向き及び距離の測定方向から求められる、その物体の方向に沿って測定された距離だけ車両１０の現在位置から離れた位置として算出される。また、車両１０が走行中の車線上の物体に相当する測定点が複数存在する場合には、走行軌跡収集部５２は、車両１０からの距離の最小値となる測定点の座標を測定値の組に含めればよい。
【００４２】
また、一定期間は、予め設定された固定の期間（例えば、5〜10秒間）でもよく、収集開始時の車両１０の車速が速いほど、短くなるように設定されてもよい。あるいはまた、一定期間は、走行軌跡の収集を開始した後、車両１０が走行中の車線上の物体が検出されなくなってから所定のオフセット時間（例えば、1〜3秒）が経過した時点で終了するように設定されてもよい。
【００４３】
車両１０が走行中の車線上の物体が、車両１０の前方を走行している他の車両であることがある。このような場合、ドライバは、回避行動を行わないので、得られた車両１０の走行軌跡を学習データとして使用しないことが好ましい。またこのような場合、継続して車両１０が走行中の車線上に位置する物体が検出されることになる。そこで、走行軌跡の収集を開始してから、すなわち、最初に物体が検出されてから、その物体までの距離に所定のオフセット距離（例えば、1〜5m）を加えた距離を車両１０が移動するまでの間、継続して車両１０が走行中の車線上に位置する物体が検出され、かつ、最初に検知されたときからの距離変化が一定値以下である場合には、走行軌跡収集部５２は、その走行軌跡を表す測定値及び測定時刻の組の集合を保存せずに廃棄してもよい。すなわち、検出されている物体が車両１０の走行に伴って近づく場合に、その物体が障害物として検知され、その際の走行軌跡が保存されることになる。
また、一定期間の開始時と終了時とで、車両１０が走行している車線が異なっている場合も、走行軌跡収集部５２は、その走行軌跡を表す測定値及び測定時刻の組の集合を保存せずに廃棄してもよい。これにより、車線変更が行われたときの走行軌跡が学習データとしては用いられなくなるので、LKAを達成できる目標コースが得られるように、評価関数のパラメータが学習される。
【００４４】
図３は、学習データとして収集される、車両１０が走行軌跡の一例を示す図である。この例では、車両１０が走行中の車線３０１に、障害物となる駐車車両３０２が存在している。そのため、ドライバは、車両１０が駐車車両３０２と衝突しないように車両１０を運転する。したがって、点線で示される車両１０の走行軌跡３０３は、駐車車両３０２に対してある程度の距離を空ける軌跡となる。このような走行軌跡３０３が学習データとして保存される。
【００４５】
学習部５３は、目標コースを設定するための評価関数のパラメータを、学習データを用いて最適化する。
【００４６】
本実施形態では、目標コースを設定するための評価関数として、次式が用いられる。
【数１】
2018063476.tif 000003
ここで、ti{i=1, 2, ..., N}は、目標コースの設定開始からi番目の離散時刻を表す。またNは、目標コース上に設定される位置の総数であり、例えば、10〜100に設定される。hは、連続する二つの離散時刻間の差、すなわち、サンプリング周期（例えば、100msec〜1sec）を表す。Xiは、時刻tiにおける、目標コース上の位置の座標(xi,yi)を表す。Xdiは、Xiの微分を表し、Xddiは、Xiの２回微分を表す。また(xq,yq)は、車両１０が走行中の車線上に位置する物体（以下、障害物と呼ぶ）の座標であり、学習データに含まれる、その物体の位置の座標値とすることができる。また、dleft(Xi)及びdright(Xi)は、それぞれ、位置Xiから車線の左端までの距離及び車線の右端までの距離を表す。Vdes(Xi)は、位置Xiにおける、道路に設定された目標速度である。なお、目標速度は、例えば、その道路における制限速度とすることができる。またΨdは、車両１０のヨー角の微分値である。さらに、woffs、wvel、wacc、wyawr、wobsは、それぞれ、重み係数である。そしてjoffs(Xi)は、車線中央からの距離に関する項であり、jvel(Xi)は、目標速度との差に関する項である。また、jacc(Xi)は、加速度に関する項であり、jyawr(Xi)は、ヨーレートに関する項である。そしてjobs(Xi)は、障害物までの距離に関する項である。
【００４７】
学習部５３は、目標コースを設定するための評価関数のパラメータとして、重み係数woffs、wvel、wacc、wyawr、wobsを、学習データを用いて最適化する。これにより、評価関数に、ドライバの運転行動特性が反映されるようになり、ドライバの運転行動特性に合わせた目標コースの設定が可能となる。
【００４８】
本実施形態では、学習部５３は、進化的プログラミングの手法を用いて各重み係数を最適化する。すなわち、学習部５３は、以下の手順に従って、各重み係数を最適化する。
（１）重み係数ごとに初期解を設定する。そして重み係数ごとに、その重み係数の初期解に乱数を加算することで、μ個（ただしμは、2以上の整数であり、例えば、100〜1000）の重み係数の組（なお、一つの重み係数の組には、woffs、wvel、wacc、wyawr、wobsが含まれる）を生成する。生成した重み係数の組の集合を、便宜上、親集団と呼ぶ。
（２）親集団の各重み係数にさらに乱数を加えることで、さらにμ個の重み係数の組を生成する。親集団に基づいて生成した重み係数の組の集合を、便宜上、子集団と呼ぶ。
（３）2μ個の重み係数の組のそれぞれについて目標コースを設定し、設定した目標コースと、学習データとして保存されている、車両１０の走行軌跡との差を重み係数の組の評価値として算出する。その際、例えば、Xiごとに、走行軌跡との距離を算出し、Xiごとの距離の総和を、目標コースと走行軌跡との差とする。なお、目標コースと走行軌跡とを、互いに対して時間方向にずらしながら距離の総和をそれぞれ算出し、算出された距離の総和のうちの最小値を、目標コースと走行軌跡との差としてもよい。さらに、学習データが複数保存されている場合には、学習データごとに、目標コースと走行軌跡との差を求め、その差の総和または平均値を、重み係数の組の評価値としてもよい。
（４）重み係数の組のそれぞれの評価値に基づいて、μ個の重み係数の組を選択する。その際、例えば、トーナメント法を用いて重み係数の組を選択する。あるいは、評価値が小さい方から順に、μ個の重み係数の組を選択してもよい。
（５）選択した重み係数の組を、次世代の親集団として、（２）−（４）の手順を繰り返す。
（６）重み係数の組の評価値が所定の収束判定閾値以下となった場合、その評価値に対応する重み係数の組に含まれる各重み係数を、最適化された重み係数として学習を終了する。あるいは、（２）−（４）の手順の繰り返し回数が所定回数に達したときに、評価値が最小となる重み係数の組に含まれる各重み係数を、最適化された重み係数として学習を終了してもよい。
【００４９】
なお、学習部５３は、他の最適化手法、例えば、シミュレーティッドアニーリング、遺伝的アルゴリズム、あるいはボルツマンマシンに従って、各重み係数を最適化してもよい。
【００５０】
また、学習部５３は、どの最適化手法を用いて各重み係数を最適化する場合でも、各重み係数を用いて得られる目標コースと学習データの走行軌跡との差を表す評価値が小さくなるように、障害物までの距離に関する項の重み係数wobsと、他の項の重み係数とを交互に変化させてもよい。例えば、上記の進化的プログラミングを用いる例では、学習部５３は、（２）−（４）の手順の組を一つの回として、（２）の手順において重み係数wobsのみを変化させて子集団を生成する回と、その他の重み係数を変化させて子集団を生成する回とを交互に実行すればよい。
これにより、同時に全ての重み係数を変化させるよりも、１回当たりの重み係数の組の探索次元が小さくなるので、演算量が削減される。さらに、学習部５３は、障害物までの距離に関する項の重み係数wobsについて、より詳細に調節することができる。
【００５１】
学習部５３は、上記のパラメータの最適化処理を、例えば、保存された学習データの数が所定数に達したときに実行する。所定数は、例えば、10〜100とすることができる。あるいは、学習部５３は、重み係数の組の評価値の最小値が予め設定された学習完了閾値以下となるまで、保存された学習データの数が、所定数の整数倍に達する度にパラメータの最適化処理を実行してもよい。そして重み係数の組の評価値の最小値が学習完了閾値以下となった以降、制御部４３は、学習処理を行わないようにしてもよい。この場合、学習完了閾値は、上記の収束判定閾値以下の値に設定されることが好ましい。
【００５２】
学習部５３は、最適化された各重み係数を記憶部４２に保存する。
【００５３】
図４は、学習処理の動作フローチャートである。
走行軌跡収集部５２は、走行車線検出部５１により検出された、車両１０が走行中の車線において車両１０から所定距離内に障害物があるか否か判定する（ステップＳ１０１）。障害物が無ければ（ステップＳ１０１−Ｎｏ）、制御部４３は、ステップＳ１０１の処理を繰り返す。
【００５４】
一方、障害物があれば（ステップＳ１０１−Ｙｅｓ）、走行軌跡収集部５２は、それ以降の一定期間に測定される車両１０の走行軌跡を学習データとして記憶部４２に保存する（ステップＳ１０２）。
【００５５】
学習部５３は、保存されている学習データの数が所定数に達したか否か判定する（ステップＳ１０３）。学習データの数が所定数に達していなければ（ステップＳ１０３−Ｎｏ）、制御部４３は、ステップＳ１０１以降の処理を繰り返す。
【００５６】
一方、学習データの数が所定数に達していれば（ステップＳ１０３−Ｙｅｓ）、学習部５３は、学習データを用いて、目標コース設定に用いられる評価関数のパラメータを最適化する（ステップＳ１０４）。そして学習部５３は、最適化されたパラメータを記憶部４２に保存し、学習処理を終了する。
【００５７】
（運転支援処理）
次に、運転支援処理に関連する部分について説明する。
走行車線検出部５１は、車室内のスイッチ（図示せず）を介して運転支援処理がオンとなっている間、学習処理の時と同様の処理を行って、車両１０の現在位置、向き及び車両１０が走行中の車線を検出する。そして走行車線検出部５１は、車両１０の現在位置、向き及び車両１０が走行中の車線を目標コース設定部５４へ通知する。
【００５８】
目標コース設定部５４は、車両１０の現在位置、向き及び車両１０が走行中の車線と、目標コース設定のための評価関数とに基づいて、目標コースを設定する。
【００５９】
本実施形態では、目標コース設定部５４は、評価関数として（１）式を使用する。そして目標コース設定部５４は、評価関数J(X)が最小値となるように、目標コース、すなわち、{Xi|i=1,2,...,N}を設定する。
【００６０】
例えば、目標コース設定部５４は、目標コースの初期解として、車両１０が走行中の車線の中央に沿って各時刻tiにおける位置Xiを設定する。ただし、起点X1は、車両１０の現在位置とする。また、位置XiとXi+1の間隔は、例えば、車両１０の現在の車速とサンプリング周期の積とすればよい。なお、初期設定される位置Xiの何れかにおいて、障害物と重なる場合、目標コース設定部５４は、障害物と重ならないようにその位置を車線の延伸方向と直交する方向にずらしてもよい。この場合、目標コース設定部５４は、初期設定される位置Xiごとに、車両１０の現在位置から位置Xiへの方向における、距離センサ２による距離の測定値と、位置Xiと車両１０の現在位置間の距離とを比較する。そして目標コース設定部５４は、距離の測定値と位置Xiと車両１０の現在位置間の距離の差が所定のオフセット値以下であれば、その位置Xiは、障害物と重なると判定する。
【００６１】
なお、２回目以降の目標コースの設定の際には、目標コース設定部５４は、例えば、直前に設定された目標コース上の位置のうち、車両１０の現在位置と最も近い位置を、次の目標コースの設定の際の目標コースの初期解における起点とする。さらに、目標コース設定部５４は、直前に設定された目標コースの終点よりも後に、上記の起点と直前の目標コースの起点間の位置の数だけ初期設定される位置を追加することで、目標コースの初期解を設定すればよい。その際、目標コース設定部５４は、上記と同様に、各位置を設定すればよい。
【００６２】
また、目標コース設定部５４は、学習処理の実行時と同様に、障害物の位置(xq,yq)を設定すればよい。
【００６３】
目標コース設定部５４は、目標コースの初期解を設定すると、所定の最適化手法に従って評価関数を最小化する目標コースを探索する。例えば、目標コース設定部５４は、所定の最適化手法として、最急降下法あるいはシミュレーティッドアニーリング法を利用できる。
【００６４】
目標コース設定部５４は、評価関数が最小値となるときの目標コースを、最終的に得られる目標コースとする。これにより、ドライバの運転行動特性に応じた目標コースが設定される。そして目標コース設定部５４は、目標コース上の各位置の座標を記憶部４２に保存する。
【００６５】
車両制御情報生成部５５は、設定された目標コースに沿って車両１０が走行するように、車両の制御情報を生成する。その際、車両制御情報生成部５５は、目標コースに沿って車両が走行するための操舵角、アクセル開度及びブレーキの制動量といった車両の制御情報を自動的に設定する様々な技術の何れかに従って車両の制御情報を算出すればよい。例えば、車両制御情報生成部５５は、次式に従って、操舵角を決定してもよい。
【数２】
2018063476.tif 000004
ここでεpは、車両１０の現在位置（すなわち、時刻t1における車両１０の位置）と目標コースとの最短距離を表し、εfは、現在の操舵角及び車両１０の向きが維持された場合の所定時刻経過後の車両１０の位置と目標コース間の最短距離を表す。そしてkp、kfは、それぞれ、重み係数である。そしてuは、現在の操舵角からの変更量である。なお、車両１０が目標コースよりも右側に位置している場合には、得られる操舵角の変更量は車両１０のヨー角が左向きとなるように設定され、逆に、車両１０が目標コースよりも左側に位置している場合には、得られる操舵角の変更量は車両１０のヨー角が右向きとなるように設定される。また、アクセル開度及びブレーキの制動量は、例えば、現在の車速が維持されるように設定される。あるいは、車両制御情報生成部５５は、アクセル開度及びブレーキの制動量を、目標速度に近づくように設定してもよい。
【００６６】
車両制御情報生成部５５は、車両制御情報を算出する度に、その車両制御情報を通信部４１及びＣＡＮ５を介してＥＣＵ１１へ出力する。そしてＥＣＵ１１は、その車両制御情報にしたがって、操舵角、アクセル開度またはブレーキの制動量などを調節することで、車両１０を目標コースに沿って走行させる。
【００６７】
図５は、運転支援処理の動作フローチャートである。
制御部４３は、一定周期ごとに、下記の動作フローチャートに従って運転支援処理を実行する。
【００６８】
目標コース設定部５４は、評価関数が最小値となるように目標コースを設定する（ステップＳ２０１）。車両制御情報生成部５５は、目標コースに沿って車両１０が走行するように車両制御情報を算出する（ステップＳ２０２）。そして車両制御情報生成部５５は、算出した車両制御情報をＥＣＵ１１へ出力する（ステップＳ２０３）。そして制御部４３は、運転支援処理を終了する。
【００６９】
図６（ａ）及び図６（ｂ）は、それぞれ、学習に使用された走行軌跡と求められた目標コースの一例を示す図である。図６（ａ）は、障害物からの距離が相対的に大きくなるように走行したときの走行軌跡及び対応する目標コースを表す。一方、図６（ｂ）は、障害物からの距離が相対的に小さくなるように走行したときの走行軌跡及び対応する目標コースを表す。図６（ａ）及び図６（ｂ）のそれぞれにおいて、線６０１は、車両１０が走行した車線の左端を表し、線６０２は、車両１０が走行した車線の右端を表す。点６０３は、目標コースの生成に利用された障害物の位置を表す。また軌跡６１１及び軌跡６１２は、それぞれ、車両１０の走行軌跡を表す。そして軌跡６２１及び軌跡６２２は、それぞれ、運転支援処理により算出された目標コースを表す。図６（ａ）及び図６（ｂ）に示されるように、障害物６０３からの距離が相対的に大きくなるように走行したときの走行軌跡６１１に基づいて学習された評価関数により得られた目標コース６２１の方が、障害物６０３からの距離が相対的に小さくなるように走行したときの走行軌跡６１２に基づいて学習された評価関数により得られた目標コース６２２よりも、障害物６０３から離れている。このように、ドライバの運転行動特性に応じて目標コースが設定されることが分かる。
【００７０】
以上説明してきたように、この運転支援装置は、目標コースの設定に利用される評価関数に、障害物までの距離に関する項を含めることで、障害物を避けるように目標コースを設定できる。さらに、この運転支援装置は、実際の車両の走行軌跡に基づいて評価関数のパラメータ、特に、車両と障害物間の距離の重み係数を最適化することで、目標コースと障害物までの距離、障害物の回避を開始するタイミングなどに関して、ドライバの運転行動特性に応じた目標コースを設定できる。その際、この運転支援装置は、車両が走行中の車線上において、車両から所定距離内で障害物を検知したときに、評価関数を学習するための学習データとなる走行軌跡を収集するので、学習データを適切に収集できる。そのため、この運転支援装置は、ドライバにとって違和感の少ない目標コースを設定できる。
【００７１】
なお、変形例によれば、目標コースの設定に利用される評価関数のパラメータとして、車両の周囲の環境または障害物の種類に応じて異なるものが用いられてもよい。特に、障害物との距離に関する項の重み係数wobsについて、車両の周囲の環境または障害物の種類に応じて異なるものが用いられてもよい。
【００７２】
例えば、障害物がトラックまたはバスといった背の高い車両であった場合、車両の陰から人の飛び出しを、ドライバは確認し難い。そのため、ドライバによっては、障害物が相対的に背の高い物体である場合の方が、障害物が相対的に背の低い物体である場合よりも、車両と障害物間の距離を大きくとることがある。
【００７３】
また、雨天、霧または夜間などで見通しが悪い場合、ドライバによっては、晴天などで見通しが良い場合よりも、車両と障害物間の距離を大きくとることがある。
【００７４】
あるいは、障害物が人（例えば、歩行者、あるいは、自転車の運転者）である場合、ドライバによっては、障害物が駐車車両といった物である場合よりも、車両と障害物間の距離を大きくすることがある。同様に、障害物である人がふらついている場合、すなわち、その人の移動ベクトルの向きまたは大きさが所定の閾値以上変化する場合、ドライバによっては、障害物である人がふらついていない場合よりも、車両と障害物間の距離を大きくとることがある。
【００７５】
さらに、車両が繁華街を走行している場合のように、障害物として人の集団がいる場合、ドライバによっては、障害物が人の集団でない場合よりも、車両と障害物間の距離を大きくとることがある。
【００７６】
そこで、車両の周囲の環境または障害物の種類に応じた複数のカテゴリが設定される。そしてカテゴリごとに、評価関数のパラメータが設定される。例えば、学習処理において、走行軌跡収集部５２は、走行軌跡を学習データとして収集すると判定したときに、例えば、車両１０に設けられた各種センサからの情報、カメラ３から得られた画像、または、距離センサ２から得られた距離の測定値などに基づいて、その学習データが属するカテゴリを判定する。そして走行軌跡収集部５２は、その学習データを、対応するカテゴリと関連付けて記憶部４２に保存する。
【００７７】
例えば、走行軌跡収集部５２は、車両１０の走行車線上にある障害物に対応する、距離センサ２からの距離の測定値に関して、路面から所定の高さよりも高い位置から得られたものである場合、背の高い障害物に相当するカテゴリと判定し、一方、その距離の測定値が所定の高さ以下の位置から得られたものである場合、背の低い障害物に相当するカテゴリと判定する。
【００７８】
また、走行軌跡収集部５２は、車両１０に設けられた雨滴センサによる雨量の測定値が所定量以上となる場合、または、車両１０に設けられた照度センサによる照度が所定の照度閾値以下である場合、見通しが不良であることに相当するカテゴリと判定し、一方、雨量の測定値が所定値未満、かつ、照度が所定の閾値よりも高い場合、見通しが良好であることに相当するカテゴリと判定してもよい。
【００７９】
さらに、走行軌跡収集部５２は、カメラ３により得られた画像上で、検知された障害物の方向に対応する範囲に人が写っているか否かを判定し、人が写っていれば、障害物が人であることに相当するカテゴリと判定し、一方、人が写っていなければ、障害物が物であることに相当するカテゴリと判定してもよい。なお、走行軌跡収集部５２は、画像上で人が写っているか否かを判定するために、例えば、人検出用に予め学習された、adaBoostなどの識別器を用いることができる。
【００８０】
さらにまた、走行軌跡収集部５２は、障害物が人である場合、カメラ３からの画像、または、その人についての距離センサ２からの距離の測定値に対してトラッキング処理を実行することで、所定時間ごとのその人の移動ベクトルを算出してもよい。そして走行軌跡収集部５２は、移動ベクトルの向きまたは大きさが所定の閾値以上変化する場合、人がふらついていることに相当するカテゴリと判定してもよい。
【００８１】
さらにまた、走行軌跡収集部５２は、地図情報を参照して、車両１０の現在位置が予め設定された要注意領域（例えば、繁華街など）内に位置していれば、要注意領域に相当するカテゴリと判定してもよい。
【００８２】
そして学習部５３は、カテゴリごとに、そのカテゴリに属する学習データの数が所定値に達したときに、そのカテゴリの学習データを用いて、そのカテゴリのパラメータを最適化すればよい。
【００８３】
同様に、運転支援処理の実行時において、目標コース設定部５４は、車両１０に設けられた各種センサからの情報、カメラ３から得られた画像、または、距離センサ２から得られた距離の測定値などに基づいて、現在の状況に対応するカテゴリを決定する。そして目標コース設定部５４は、現在の状況に対応するカテゴリのパラメータを用いて、目標コースを算出すればよい。
【００８４】
このように、制御部４３は、車両の周囲の環境または障害物の種類に応じたカテゴリごとに、目標コース設定に利用される評価関数のパラメータを最適化し、目標コース設定時の車両の周囲の環境または障害物の種類に対応するカテゴリのパラメータを用いて目標コースを設定することで、車両の周囲の環境または障害物の種類に対応する、より適切な目標コースを設定できる。
【００８５】
なお、カテゴリによっては、評価関数のパラメータを最適化するために十分な学習データが得られないことが想定される。そこで学習部５３は、このようなカテゴリのパラメータを、他のカテゴリのパラメータに対して所定の係数を乗じたり、あるいは、所定のオフセット値を加算することで算出してもよい。例えば、他のカテゴリよりも車両と障害物間の距離を大きくとることが想定されるカテゴリについて、学習部５３は、評価関数の車両と障害物間の距離に関する項の重み係数wobsを、他のカテゴリの重み係数wobsに1より大きい係数、例えば、1.2を乗じた値に設定する。
【００８６】
さらに他の変形例によれば、車両１０を複数のドライバが運転する可能性がある場合、ドライバごとに、評価関数のパラメータが設定されてもよい。この場合、走行軌跡収集部５２及び目標コース設定部５４は、例えば、スマートキーの識別情報をＥＣＵ１１から取得することにより、ドライバを識別できる。あるいは、走行軌跡収集部５２及び目標コース設定部５４は、車室内を撮影するために設置された車内カメラ（図示せず）により生成された画像に対して顔認識処理を行ってドライバの顔を認識することで、ドライバを識別してもよい。そして走行軌跡収集部５２は、ドライバごとに、学習データを収集する。また、目標コース設定部５４は、識別したドライバに応じた評価関数のパラメータを用いて目標コースを設定すればよい。
この変形例によれば、車両１０を複数のドライバが運転する可能性がある場合でも、運転支援装置１は、ドライバに応じた適切な目標コースを設定できる。
【００８７】
さらに他の変形例によれば、目標コース設定に利用される評価関数のパラメータの最適化が行われるまでは、運転支援装置は、運転支援処理をオンにできないようにしてもよい。これにより、運転支援装置は、不適切なパラメータに基づく、不適切な目標コースが設定されることを防止できる。あるいは、目標コース設定に利用される評価関数のパラメータの最適化が行われるまでは、運転支援装置は、デフォルトのパラメータを用いて、目標コースを設定してもよい。なお、デフォルトのパラメータは、例えば、複数のドライバの走行軌跡を用いて学習され、予め記憶部４２に保存される。
【００８８】
また、上記の制御部４３で実行される各部の処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムは、光記録媒体あるいは磁気記録媒体といった記録媒体に記録されて配布されてもよい。
【００８９】
以上のように、当業者は、本発明の範囲内で、実施される形態に合わせて様々な変更を行うことができる。
【符号の説明】
【００９０】
１    運転支援装置
２    距離センサ
３    カメラ
４    コントローラ
５    ＣＡＮ
１０    車両
１１    電子制御ユニット（ＥＣＵ）
４１    通信部
４２    記憶部
４３    制御部
５１    走行車線検出部
５２    走行軌跡収集部
５３    学習部
５４    目標コース設定部
５５    車両制御情報生成部
【図１】
2018063476.tif 000005
【図２】
2018063476.tif 000006
【図３】
2018063476.tif 000007
【図４】
2018063476.tif 000008
【図５】
2018063476.tif 000009
【図６】
2018063476.tif 000010