(57)【要約】【課題】潜在リスクを考慮した運転支援を行う。【解決手段】運転支援装置（１００）は、死角を生ぜしめる物体が自車両（１）の前方に存在する場合に、物体の死角に存在すると仮定される仮想的な移動体と自車両との衝突を回避するために自車両が採るべき速度である規範速度を演算する演算手段（１３）と、自車両に係る走行環境を示す環境情報に基づいて、自車両が走行している道路に係る危険度を推定する推定手段（１２）と、推定された危険度に基づいて、演算された規範速度を補正する補正手段（１３）と、を備える。【選択図】図２
2019069659.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
死角を生ぜしめる物体が自車両の前方に存在する場合に、前記物体の死角に存在すると仮定される仮想的な移動体と前記自車両との衝突を回避するために前記自車両が採るべき速度である規範速度を演算する演算手段と、
前記自車両に係る走行環境を示す環境情報に基づいて、前記自車両が走行している道路に係る危険度を推定する推定手段と、
前記推定された危険度に基づいて、前記演算された規範速度を補正する補正手段と、
を備えることを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記自車両の速度及び前記演算された規範速度の差分と、前記推定された危険度に応じて変化する係数との積を、前記演算された規範速度に加算することによって、前記演算された規範速度を補正することを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記演算手段は、（ｉ）前記自車両の速度と、（ｉｉ）前記移動体の速度と、（ｉｉｉ）前記自車両の進行方向に沿う方向の前記自車両と前記移動体との間の距離である第１距離と、（ｉｖ）前記沿う方向の前記移動体と前記物体との間の距離である第２距離と、（ｖ）前記進行方向に交わる方向の前記自車両と前記物体との間の距離である第３距離と、（ｖｉ）前記自車両に係る停止距離とに基づいて、前記第１距離に応じた前記規範速度を演算することを特徴とする請求項１又は２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記移動体の速度、前記第２距離、並びに、前記停止距離を決定する反応時間及び路面摩擦係数の少なくとも一つは、前記環境情報に応じて設定されることを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記第３距離を検出する検出手段を備え、
前記演算手段は、前記移動体の速度、前記第２距離、並びに、前記停止距離を決定する反応時間及び路面摩擦係数の組合せ毎に、前記第３距離と前記規範速度との関係を規定する複数のマップを有し、
前記演算手段は、前記検出された第３距離と、前記複数のマップのうち一のマップとに基づいて、前記規範速度を演算する
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記自車両の速度が、前記第１距離において、前記補正された規範速度となるように前記自車両を制御する制御手段を備えることを特徴とする請求項３乃至５のいずれか一項に記載の運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置に関し、特に、車両の減速支援を行う運転支援装置の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の装置として、例えば、対象物と自車両との相対速度と、対象物の種類に応じた対象物を回避するための横移動量とを設定し、該設定された横移動量となるように走行制御を行う装置が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２８６２７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の技術では、カメラにより認識された対象物を回避するための走行制御が行われるが、例えば障害物の死角に存在する歩行者等の顕在化していないリスク（言い換えれば、潜在リスク）については考慮されない。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、潜在リスクを考慮した運転支援を行うことができる運転支援装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る運転支援装置は、死角を生ぜしめる物体が自車両の前方に存在する場合に、前記物体の死角に存在すると仮定される仮想的な移動体と前記自車両との衝突を回避するために前記自車両が採るべき速度である規範速度を演算する演算手段と、前記自車両に係る走行環境を示す環境情報に基づいて、前記自車両が走行している道路に係る危険度を推定する推定手段と、前記推定された危険度に基づいて、前記演算された規範速度を補正する補正手段と、を備えるというものである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に係る車両の要部構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る運転支援システム部の構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態に係る規範速度の算出に用いられるパラメータを示す図である。
【図４】規範速度を規定するマップの一例である。
【図５】リスクポテンシャルの一例を示す図である。
【図６】実施形態に係る運転支援の一例を示すタイミングチャートである。
【図７】実施形態に係る運転支援の他の一例を示すタイミングチャートである。
【図８】実施形態に係る運転支援の他の一例を示すタイミングチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
運転支援装置に係る実施形態について図１乃至図８を参照して説明する。
【０００９】
（構成）
実施形態に係る運転支援装置の構成について図１及び図２を参照して説明する。図１は、実施形態に係る車両の要部構成を示すブロック図である。図２は、実施形態に係る運転支援システム部の構成を示すブロック図である。
【００１０】
図１において、実施形態に係る運転支援装置を備える車両１は、運転支援システム部１０、周辺認識部２１、内界センサ２２、位置検出部２３、データベース（ＤＢ）２４、ブレーキＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）３１及びブレーキアクチュエータ３２を備えて構成されている。運転支援システム部１０、周辺認識部２１、内界センサ２２、位置検出部２３及びデータベース２４により運転支援装置１００が構成されている。尚、周辺認識部２１、内界センサ２２、位置検出部２３及びデータベース２４は、車両１に備えられている他の装置（図示せず）と共有されていてよい。
【００１１】
周辺認識部２１は、例えばカメラ、レーダ、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）、等の外部センサや降雨センサ等を備えて構成されている。周辺認識部２１は、例えば外部センサ及び降雨センサ各々からの出力に基づいて、車両１の周囲に存在する障害物（例えば駐車車両、歩行者、自転車等）や構造物（例えば壁等）に係る情報及び降雨の状況に係る情報を含む周辺状況を認識する。
【００１２】
内界センサ２２には、例えば車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、舵角センサ等が含まれる。
【００１３】
位置検出部２３は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｈｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）受信機、ジャイロセンサ等を備えて構成されている。位置検出部２３は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ衛星からの電波や、ジャイロセンサの出力に基づいて、車両１の位置を検出する。
【００１４】
データベース２４には、地図情報及びヒヤリハットデータベースが格納されている。地図情報には、例えば道路の形状（例えば直線、カーブ、車線数等）や構造（例えば高架等）に係る情報、施設（例えば公園、学校等）に係る情報等が含まれる。ヒヤリハットデータベースは、例えば交通事故等の危険事例に基づいて構築されている。ヒヤリハットデータベースに含まれる複数の情報（即ち、ヒヤリハット事例）各々には、複数種類のタグ情報が付与されている。
【００１５】
タグ情報の具体例としては、自車動作要因に係るもの、対象に係るもの、周囲環境に係るもの、道路形状に係るもの、地図情報に係るもの等がある。自車動作要因に係るものには、例えば発生時期（例えば直進中、交差点直進進入時、交差点直進中、交差点直進後等）や、走行状態（例えば一定速度走行中、発進時、停止時、加速時、減速時、駐停車中等）が含まれる。対象に係るものには、例えば年齢層（例えば高齢者、壮年者、若年者、子供等）や動作（例えば“人／背面通行中／歩道上”、“人／背面通行中／路側帯”、“人／背面通行中／車道”等）、類型（例えば“駐車車両要因の死角からの飛び出し”、“走行車両要因の死角からの飛び出し”、“遮蔽物要因の死角からの飛び出し”等）が含まれる。周辺環境に係るものには、例えば信号の有無、横断歩道の有無、停止線の有無、車線数、時間帯、路面状況（例えば舗装路、非舗装路、線路等）、路面状態（例えば乾燥、湿潤、積雪等）、明るさ、人通り、交通量、駐車車両、標識、天気、優先道路の有無が含まれる。道路形状に係るものには、例えば交差点形状（例えばＴ字路、Ｙ字路、４差路、５差路等）、方向（例えば一方通行、両面通行等）が含まれる。地図情報に係るものには、例えば学校、大学、レストラン、映画館、図書館、バス停、駅、オフィス等が含まれる。
【００１６】
運転支援システム部１０について図２を参照して説明を加える。運転支援システム部１０は、運転支援動作を行うために、その内部に論理的に実現される処理ブロックとして又は物理的に実現される処理回路として、環境認識部１１、危険度推定部１２、規範速度算出部１３、リスクポテンシャル最適化部１４及び指令部１５を備えて構成されている。
【００１７】
（運転支援システム部の動作）
運転支援システム部１０の環境認識部１１は、周辺認識部２１により認識された周辺状況と、内界センサ２２の出力（特に、車両１の速度）と、位置検出部２３により検出された車両１の位置と、データベース２４に含まれる地図情報と、データベース２４に含まれるヒヤリハットデータベースに含まれる情報とを取得する。環境認識部１１は、取得した周辺状況等（以降、適宜“環境認識情報”と称する）を危険度推定部１２及び規範速度算出部１３に出力する。
【００１８】
危険度推定部１２は、環境認識情報に基づいて、車両１の走行に係る危険度を推定する（詳細については後述する）。規範速度算出部１３は、環境認識情報に基づいて、車両１が採るべき速度である規範速度を算出する。規範速度算出部１３は更に、危険度推定部１２により推定された危険度に基づいて規範速度を補正する。
【００１９】
規範速度の算出
規範速度の算出方法について図３を参照して説明する。図３は、実施形態に係る規範速度の算出に用いられるパラメータを示す図である。規範速度は、死角から車両１の前方に仮想移動体（図３では歩行者）が飛び出してくるという前提の元に求められる。また、車両１及び仮想移動体は直進する（言い換えれば、車両１及び仮想移動体は進路変更しない）ことを前提とする。車両１の進路と仮想移動体の進路とが交差する地点を「衝突地点」と称する（図３の“Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ  ｐｏｉｎｔ”参照）。
【００２０】
図３において、“ｄ”、“Ｖｃａｒ”、“Ｙｇａｐ”及び“Ｄｃａｒ”は、夫々、「車両１の車幅」、「車両１の速度」、「車両１と死角を生ぜしめる物体（図３では壁）との間の距離」及び「車両１の位置（厳密には、車両１の前端）から衝突地点までの距離」を表している。“Ｖｐｅｄ”、“Ｄｐｅｄ”及び“Ｙｐｅｄ”は、夫々、「仮想移動体の速度」、「仮想移動体と死角を生ぜしめる物体との間の距離」及び「仮想移動体の位置から衝突地点までの距離」を表している。
【００２１】
図３における破線は、車両１の運転者の視線を表している。図３において黒丸で示される仮想移動体の位置は、車両１の運転者により仮想移動体がはじめて認識される位置（即ち、仮想移動体が、壁により生じた死角から出て、車両１の運転者の視界にはじめて入った位置）である。
【００２２】
規範速度は、図３に示す状況において、車両１の運転者が仮想移動体を認識し急ブレーキをかけた場合に、或いは、仮想移動体が車両１に認識され衝突被害軽減ブレーキが作動した場合に、車両１と仮想移動体との衝突を回避可能な速度を意味する。
【００２３】
規範速度の算出方法について具体的に説明する。先ず、“Ｙｇａｐ”と“Ｙｐｅｄ”との関係は次式（１）により表される。尚、変数“ｔ”は、時間を意味する。
【００２４】
【数１】
2019069659.tif 000003
車両１が衝突地点に到達するまでに要する時間は次式（２）により表される。
【００２５】
【数２】
2019069659.tif 000004
また、仮想移動体が衝突地点に達するまでに要する時間は次式（３）により表される。
【００２６】
【数３】
2019069659.tif 000005
車両１と仮想移動体が衝突する場合は、“Ｔｔｃ＿ｃａｒ＝Ｔｔｃ＿ｐｅｄ”であるから、式（２）及び（３）から“Ｄｃａｒ（ｔ）／Ｖｃａｒ（ｔ）＝Ｙｐｅｄ／Ｖｐｅｄ”と表される。この式と、式（１）とから、“Ｄｃａｒ（ｔ）／Ｖｃａｒ（ｔ）”は、次式（４）と表すことができる。
【００２７】
【数４】
2019069659.tif 000006
車両１と仮想移動体との衝突を回避するために、車両１から衝突地点までの距離がＤｃａｒである位置で（即ち、図３に示す状態で）、仮想移動体が認識され車両１に制動力が付与されるとする。仮想移動体が認識されてから車両１に実際に制動力が付与されるまでの期間（即ち、反応時間又は認識時間）を“τ”とし、制動力による最大減速度を“ａｍａｘ”とする。このとき、車両１の停止距離Ｄｓｔｏｐは、次式（５）により表される。
【００２８】
【数５】
2019069659.tif 000007
停止距離ＤｓｔｏｐがＤｃａｒ以下であれば、車両１と仮想移動体との衝突を回避することができる。このことから、車両１と仮想移動体との衝突を回避するために車両１が採り得る速度Ｖｃａｒの最大値は、停止距離ＤｓｔｏｐがＤｃａｒである場合の速度である。従って、車両１が採り得る速度Ｖｃａｒの最大値は、式（５）の停止距離ＤｓｔｏｐにＤｃａｒを代入して、次式（６）と表すことができる。式（６）により表される速度Ｖｃａｒが規範速度の一例に相当する。
【００２９】
【数６】
2019069659.tif 000008
ところで、式（４）の仮想移動体に係る“Ｖｐｅｄ”及び“Ｄｐｅｄ”は、仮想移動体に応じて変化する値である。この結果、Ｄｃａｒは、Ｄｐｅｄに応じて変化する。式（６）の“τ”及び“ａｍａｘ”は、車両１の運転者やブレーキ装置の仕様に応じて変化する値である。このため、規範速度が求められる際には、“Ｖｐｅｄ”、“Ｄｐｅｄ”、“τ”及び“ａｍａｘ”各々の値は仮定される。他方で、式（４）の“Ｙｇａｐ”は実測可能である。
【００３０】
理論上は、例えば、“Ｖｐｅｄ”、“Ｄｐｅｄ”、“τ”及び“ａｍａｘ”各々の値を様々に仮定して、複数の規範速度候補から適切と考えられる規範速度が選択されることにより、規範速度を求めることができる。しかしながら、実践上の処理負荷を考慮すると現実的ではない。そこで、本実施形態では、実測可能な“Ｙｇａｐ”と規範速度との関係を規定するマップから規範速度が求められる構成とされている。
【００３１】
マップの一例について図４を参照して説明する。図４（ａ）は、“Ｄｐｅｄ”、“τ”及び“ａｍａｘ”各々を一定値（固定値）として、“Ｖｐｅｄ”を変化させた場合の、“Ｙｇａｐ”と規範速度との関係を規定するマップの一例である。図４（ａ）からわかるように、“Ｙｇａｐ”が一定の場合、“Ｖｐｅｄ”が大きいほど規範速度は小さくなる。図４（ｂ）は、“Ｖｐｅｄ”、“τ”及び“ａｍａｘ”各々を一定値（固定値）として、“Ｄｐｅｄ”を変化させた場合の、“Ｙｇａｐ”と規範速度との関係を規定するマップの一例である。図４（ｂ）からわかるように、“Ｙｇａｐ”が一定の場合、“Ｄｐｅｄ”が小さいほど規範速度は小さくなる。
【００３２】
図４（ｃ）は、“Ｖｐｅｄ”、“Ｄｐｅｄ”及び“ａｍａｘ”各々を一定値（固定値）として、“τ”を変化させた場合の、“Ｙｇａｐ”と規範速度との関係を規定するマップの一例である。図４（ｃ）からわかるように、“Ｙｇａｐ”が一定の場合、“τ”（言い換えれば、空走距離）が大きいほど規範速度は小さくなる。車両１の最大減速度“ａｍａｘ”は、路面摩擦係数を“μ”とすると、“ａｍａｘ＝μｇ”と表される。尚“ｇ”は重力加速度である。図４（ｄ）は、“Ｖｐｅｄ”、“Ｄｐｅｄ”及び“τ”各々を一定値（固定値）として、“μ”を変化させた場合の、“Ｙｇａｐ”と規範速度との関係を規定するマップの一例である。図４（ｄ）からわかるように、“Ｙｇａｐ”が一定の場合、“μ”が小さいほど（言い換えれば、制動距離が長いほど）規範速度は小さくなる。
【００３３】
規範速度算出部１３は、“Ｖｐｅｄ”、“Ｄｐｅｄ”、“τ”及び“ａｍａｘ（又はμ）”の様々な組合せに夫々対応する複数のマップ（即ち、“Ｙｇａｐ”と規範速度との関係を規定するマップ）を有している。規範速度算出部１３は、環境認識情報に基づいて、複数のマップから一のマップを選択し、該選択された一のマップと、環境認識情報から得られる“Ｙｇａｐ”とに基づいて規範速度を算出する。
【００３４】
マップの選択について具体例を挙げて説明する。例えば、車両１の前方に横断歩道が存在し、昼頃の住宅街であり、天気が晴れである場合、“Ｄｐｅｄ”は死角を生ぜしめる物体から横断歩道の幅方向の中央までの距離と、“Ｖｐｅｄ”は秒速１メートルと、“τ”は０．７秒と、“μ”は０．８と、仮定される。規範速度算出部１３は、該仮定に該当する一のマップを選択する。尚、「昼頃の住宅街」という条件は、例えばシステム時計により示される時間、並びに、車両１の現在位置及び地図情報（いずれも環境認識情報に含まれる）に基づいて設定されてよい。路面摩擦係数μは、既存の技術を用いて実測されてもよい。
【００３５】
例えば、車両１の前方に横断歩道のない交差点が存在する場合、“Ｄｐｅｄ”は、死角を生ぜしめる物体から、車両１が走行している道路に交差する道路の幅方向の中央までの距離等と仮定されてよい。例えば、車両１が走行している道路の近くに学校が存在し、登下校の時間帯である場合は子供が走って飛び出してくる可能性があるので、“Ｖｐｅｄ”は秒速５メートル等と仮定されてよい。例えば、降雨等により路面が濡れている場合、“μ”は０．５等と仮定されてよい。例えば、車両１の運転者の視界が悪化するほど激しい雨の場合、“τ”は０．９秒等と、“μ”は０．４等と仮定されてよい。
【００３６】
尚、例えば仮想移動体として歩行者と自転車との両方が考えられる場合等、“Ｖｐｅｄ”、“Ｄｐｅｄ”、“τ”及び“ａｍａｘ（又はμ）”の組合せが２以上存在する場合、規範速度算出部１３は、複数のマップから２以上のマップを選択してよい。この場合、規範速度算出部１３は、選択された２以上のマップ各々から求められた２以上の規範速度のうち、最も低い規範速度を選択する。
【００３７】
規範速度算出部１３は、上述の如く、実測可能な情報“Ｙｇａｐ”（更に“μ”）と、仮想移動体に係る仮定情報“Ｄｐｅｄ”及び“Ｖｐｅｄ”と、車両１のブレーキに係る仮定情報“τ”及び“ａｍａｘ”とから、現実に移動体が飛び出したとしても車両１と該移動体との衝突を回避可能な、衝突地点から“Ｄｃａｒ”手前での規範速度を求めることができる。
【００３８】
危険度の推定
危険度の推定方法について説明する。本実施形態では、危険度が「大」、「中」、「小」の３段階で推定される場合を一例として挙げる。尚、危険度は、３段階に限らず、４段階以上又は２段階で推定されてよい。
【００３９】
危険度推定部１２（図２参照）は、環境認識情報に基づいて（特に、地図情報及びヒヤリハットデータベースに基づいて）、車両１が走行している道路に係る危険度を推定する。より具体的には、危険度推定部１２は、地図情報に基づいて、車両１が走行している道路の道路環境を推定する。「道路環境」とは、例えば、道路の形状や種別、横断歩道や信号の有無、歩道又は路側帯の有無等の地図情報から読み取ることができる情報を意味する。危険度推定部１２は、環境認識情報に基づいて、車両１が走行している道路の交通環境を推定する。「交通環境」とは、例えば、走行時刻（又は走行時間帯）、路面状態、交通量の多少、駐車車両の有無、人通りの多少、公園や学校等の人の流れを発生させる施設の有無等の車両１の走行に影響を及ぼす可能性があるものに係る情報を意味する。
【００４０】
危険度推定部１２は、更に、ヒヤリハットデータベースに含まれる複数の情報各々に付与されているタグ情報に基づいて、上記推定された道路環境及び交通環境に対応する一又は複数の情報（即ち、ヒヤリハット事例）を抽出する。危険度推定部１２は、上記推定された道路環境及び交通環境と、抽出された一又は複数の情報とを総合的に考慮して危険度を推定する。
【００４１】
車両１が、例えば登下校の時間帯に生活道路を走行している場合、危険度推定部１２は危険度を「高」と推定する（この場合、登下校する子供の飛び出しの可能性が比較的高いと考えられる）。或いは、車両１が、例えば平日の昼間の時間帯に生活道路を走行している場合、危険度推定部１２は危険度を「中」と推定する（この場合、買い物や昼食のために出歩く、主に大人の飛び出しの可能性が比較的高い）。或いは、車両が、例えば深夜に生活道路ではない道路を走行している場合、危険度推定部１２は危険度を「小」と推定する（この場合、歩行者や自転車の飛び出しの可能性は比較的低い）。
【００４２】
規範速度の補正
規範速度算出部１３は、危険度推定部１２により推定された危険度に基づいて、規範速度を補正する。具体的には、規範速度算出部１３は、危険度に応じた速度補正量を、規範速度に加算することによって、規範速度を補正する。規範速度算出部１３は、典型的には、危険度が大きくなるほど補正後の規範速度が小さくなるように、規範速度を補正する。
【００４３】
ここで、速度補正量を“ｗ”、規範速度を“Ｖｍｉｎ”、補正後の規範速度を“Ｖ´ｍｉｎ”、車両１の初期速度を“Ｖ０”とする。尚、初期速度Ｖ０は、車両１の速度を規範速度Ｖｍｉｎにするために車両１を減速する前の速度である。
【００４４】
危険度が「大」である場合、速度補正量ｗは“０”となる。このため、“Ｖ´ｍｉｎ＝Ｖｍｉｎ”である。危険度が「中」である場合、速度補正量ｗは、“ｗ＝（Ｖ０−Ｖｍｉｎ）／３”となる。この場合、補正後の規範速度Ｖ´ｍｉｎは、“Ｖ´ｍｉｎ＝Ｖｍｉｎ＋ｗ＝Ｖｍｉｎ＋（Ｖ０−Ｖｍｉｎ）／３”となる。危険度が「小」である場合、速度補正量ｗは、“ｗ＝２（Ｖ０−Ｖｍｉｎ）／３”となる。この場合、補正後の規範速度Ｖ´ｍｉｎは、“Ｖ´ｍｉｎ＝Ｖｍｉｎ＋２（Ｖ０−Ｖｍｉｎ）／３”となる。つまり、速度補正量ｗは、危険度に応じて変わる変数（“０（危険度：大）”、“１／３（危険度：中）”、“２／３（危険度：小）”）と、“Ｖ０−Ｖｍｉｎ”との積として表される。
【００４５】
リスクポテンシャルの最適化
先ず、リスクポテンシャルは、次式（７）により表される。式（７）において、“Ｕｒｉｓｋ”、“ｋｐｅｄ”、“Ｘｅ”及び“Ｘｓｔ”は、夫々、「リスクポテンシャル」、「ばね定数」、「車両１のＸ軸方向の位置」及び「車両１の初期位置」を表している。
【００４６】
【数７】
2019069659.tif 000009
上述の補正された規範速度Ｖ´ｍｉｎは、バネ定数ｋｐｅｄに反映される。具体的には、バネ定数ｋｐｅｄは、次式（８）により表される。式（８）において、“ｍ”、“ｌｍａｘ”及び“ｌ（ｔ）”は、夫々、「車両１の質量」、「衝突地点（図３参照）から、車両１の速度を補正された規範速度Ｖ´ｍｉｎにするために車両１に制動力の付与が開始される位置までの距離」及び「衝突地点から車両１までの距離」を表している。
【００４７】
【数８】
2019069659.tif 000010
リスクポテンシャル最適化部１４（図２参照）は、式（７）及び（８）を用いて、車両１に係るリスクポテンシャルを最適化する。ここで、最適化されたリスクポテンシャルの一例を図５に示す。図５（ａ）に示すように、危険度が「大」である場合、リスクポテンシャルは交差点近傍で比較的大きくなる。他方、図５（ｃ）に示すように、危険度が「小」である場合、リスクポテンシャルは、それほど大きくは変動しない。図５（ｂ）に示すように、危険度が「中」である場合、リスクポテンシャルは、図５（ａ）に示すリスクポテンシャルと、図５（ｃ）に示すリスクポテンシャルとの中間になる。
【００４８】
ブレーキ制御
指令部１５（図２参照）は、リスクポテンシャル最適化部１４により最適化されたリスクポテンシャルに基づいて、ブレーキＥＣＵ３１（図１参照）に出力すべき指令値を算出する。ここで、指令部１５は、ポテンシャル法（即ち、ポテンシャル場を利用した方法）に基づいて、車両１に付与すべき制動力を求め指令値を算出する。この結果、ブレーキＥＣＵ３１によりブレーキアクチュエータ３２が制御され、車両１の速度が、補正された規範速度Ｖ´ｍｉｎまで自動的に減速される。尚、ポテンシャル法による指令値の算出方法については、既存の技術を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。
【００４９】
（車両の動作例）
次に、上述の如く構成された運転支援装置１００の作用による車両１の動作の具体例について、図６乃至図８のタイミングチャートを参照して説明する。尚、図７及び図８について、図６と重複する説明は省略する。
【００５０】
危険度：大
図６の時刻ｔ１において、例えば車両１の前方に駐車車両が検知されると、又は、車両１の前方に交差点が存在することが検知されると、運転支援システム部１０による運転支援の実行の有無を示すシーンフラグがＯＮ状態（即ち、“１”）となる。また、車両１の運転者に対し、音声又は文字により注意喚起を行う注意喚起支援に係るフラグもＯＮ状態（即ち、“１”）となる。尚、注意喚起支援については、既存の技術を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。
【００５１】
時刻ｔ１においてシーンフラグがＯＮ状態となった後、危険度推定部１２により危険度が推定される（ここでは、危険度は“大”であるとする）。また、規範速度算出部１３により規範速度Ｖｍｉｎが算出され、該算出された規範速度Ｖｍｉｎが危険度に応じた速度補正量ｗにより補正される。尚、危険度が「大」であるので、“ｗ＝０”であり、規範速度Ｖｍｉｎが補正後の規範速度となる。
【００５２】
その後、リスクポテンシャル最適化部１４によりリスクポテンシャルが最適化され、指令部１５からブレーキＥＣＵ３１に指令値が出力される。図６の時刻ｔ２において、指令部１５から指令値（図６では“減速度指令値”）が出力されると、ブレーキ制御支援フラグがＯＮ状態（即ち、“１”）となる。この結果、車両１に制動力が付与され、時刻ｔ３に、車両１の速度が規範速度Ｖｍｉｎとなる。
【００５３】
車両１の速度が規範速度Ｖｍｉｎとなると、シーンフラグ、注意喚起支援に係るフラグ及びブレーキ制御支援フラグ各々はＯＦＦ状態（即ち、“０”）となる。尚、図６の時刻ｔ２の車両１の位置は、衝突地点（図３参照）から“ｌｍａｘ”（式（８）参照）手前の位置である。図６の時刻ｔ３の車両１の位置は、衝突地点から“Ｄｃａｒ”手前の位置である。
【００５４】
危険度：中
図７では、危険度推定部１２により危険度が「中」であると推定される。この場合、速度補正量ｗは、“ｗ＝（Ｖ０−Ｖｍｉｎ）／３”となる。規範速度算出部１３は、規範速度Ｖｍｉｎに速度補正量ｗを加算した値を、補正後の規範速度Ｖ´ｍｉｎとする。この場合、補正後の規範速度Ｖ´ｍｉｎは、規範速度Ｖｍｉｎより“（Ｖ０−Ｖｍｉｎ）／３”だけ大きな値となる。図７の時刻ｔ２において、指令部１５から指令値が出力されると、車両１に制動力が付与され、時刻ｔ３に、車両１の速度が規範速度Ｖ´ｍｉｎとなる。
【００５５】
危険度：小
図８では、危険度推定部１２により危険度が「小」であると推定される。この場合、速度補正量ｗは、“ｗ＝２（Ｖ０−Ｖｍｉｎ）／３”となる。規範速度算出部１３は、規範速度Ｖｍｉｎに速度補正量ｗを加算した値を、補正後の規範速度Ｖ´ｍｉｎとする。この場合、補正後の規範速度Ｖ´ｍｉｎは、規範速度Ｖｍｉｎより“２（Ｖ０−Ｖｍｉｎ）／３”だけ大きな値となる。図８の時刻ｔ２において、指令部１５から指令値が出力されると、車両１に制動力が付与され、時刻ｔ３に、車両１の速度が規範速度Ｖ´ｍｉｎとなる。
【００５６】
（技術的効果）
運転支援装置１００では、環境認識情報に基づいて、車両１と衝突地点との間の距離が“Ｄｃａｒ”である場合の（図３参照）、車両１と仮想移動体との衝突を回避可能な速度である規範速度Ｖｍｉｎが算出される。また、環境認識情報に基づいて危険度が推定され、該推定された危険度に基づいて規範速度Ｖｍｉｎが補正される。そして、車両１の速度が、補正後の規範速度Ｖ´ｍｉｎとなるようにブレーキ制御が行われる。従って、当該運転支援装置１００によれば、潜在リスク（即ち、仮想移動体）を考慮した運転支援を行うことができる。
【００５７】
当該運転支援装置１００では特に、推定された危険度に基づいて規範速度Ｖｍｉｎが補正される。具体的には、推定された危険度が小さくなるほど、規範速度Ｖｍｉｎが大きくなるように補正される。このため、当該運転支援装置１００に係るブレーキ制御により、車両１が必要以上に減速されることを抑制することができる。
【００５８】
＜変形例＞
上述の実施形態では、危険度推定部１２により危険度が推定されるが、運転支援装置１００の運転支援システム部１０は、危険度推定部１２を備えていなくてもよい（即ち、規範速度算出部１３により算出された規範速度が補正されなくてもよい）。このような構成においても、潜在リスクを考慮した運転支援を行うことができる。
【００５９】
以上に説明した実施形態及び変形例から導き出される発明の各種態様を以下に説明する。
【００６０】
発明の一態様に係る運転支援装置は、死角を生ぜしめる物体が自車両の前方に存在する場合に、前記物体の死角に存在すると仮定される仮想的な移動体と前記自車両との衝突を回避するために前記自車両が採るべき速度である規範速度を演算する演算手段と、前記自車両に係る走行環境を示す環境情報に基づいて、前記自車両が走行している道路に係る危険度を推定する推定手段と、前記推定された危険度に基づいて、前記演算された規範速度を補正する補正手段と、を備えるというものである。
【００６１】
当該運転支援装置によれば、仮想的な移動体を考慮した規範速度が求められる。この規範速度に基づいた運転支援を行うことにより、当該運転支援装置は、潜在リスク（即ち、仮想的な移動体）を考慮した運転支援を行うことができる。当該運転支援装置では特に、自車両が走行している道路に係る危険度に基づいて規範速度が補正される。この結果、危険度に基づいて規範速度が補正されない場合に比べて、自車両が走行している道路により適した規範速度を求めることができる。
【００６２】
「環境情報」には、例えば、（ｉ）道路の形状や種別、横断歩道や信号の有無、歩道又は路側帯の有無等の地図情報から読み取ることができる情報、（ｉｉ）走行時刻（又は走行時間帯）、路面状態、交通量の多少、駐車車両の有無、人通りの多少、公園や学校等の人の流れを発生させる施設の有無等の自車両の走行に影響を及ぼす可能性があるものに係る情報、（ｉｉｉ）気象情報等が含まれる。尚、上述の実施形態においては、「規範速度算出部１３」が演算手段及び補正手段の一例に相当し、「危険度推定部１２」が推定手段の一例に相当する。
【００６３】
上述の運転支援装置の一態様では、前記補正手段は、前記自車両の速度及び前記演算された規範速度の差分と、前記推定された危険度に応じて変化する係数との積を、前記演算された規範速度に加算することによって、前記演算された規範速度を補正する。この態様によれば、比較的容易にして、危険度に応じて規範速度を補正することができる。尚、「自車両の速度」は、典型的には、当該運転支援装置により規範速度が求められる際の自車両の速度を意味する。上述の実施形態における“Ｖ０”は「自車両の速度」の一例に相当する。この態様によれば、より適切な規範速度を算出することができる。
【００６４】
上述の運転支援装置の他の態様では、前記演算手段は、（ｉ）前記自車両の速度と、（ｉｉ）前記移動体の速度と、（ｉｉｉ）前記自車両の進行方向に沿う方向の前記自車両と前記移動体との間の距離である第１距離と、（ｉｖ）前記沿う方向の前記移動体と前記物体との間の距離である第２距離と、（ｖ）前記進行方向に交わる方向の前記自車両と前記物体との間の距離である第３距離と、（ｖｉ）前記自車両に係る停止距離とに基づいて、前記第１距離に応じた前記規範速度を演算する。
【００６５】
この態様によれば、比較的容易にして、規範速度を演算することができる。「第１距離に応じた規範速度」とは、規範速度が第１距離に応じて変化することを意味する。具体的には、第１距離（即ち、自車両と仮想的な移動体との間の距離）が短いほど、規範速度は小さくなる。なぜなら、第１距離が短いほど、自車両の停止距離を短くしなければ、自車両と仮想的な移動体との衝突を回避できないからである。尚、上述の実施形態における“Ｄｃａｒ”、“Ｄｐｅｄ”及び“Ｙｇａｐ”は、夫々、「第１距離」、「第２距離」及び「第３距離」の一例に相当する。
【００６６】
この態様では、前記移動体の速度、前記第２距離、並びに、前記停止距離を決定する反応時間及び路面摩擦係数の少なくとも一つは、前記環境情報に応じて設定されてよい。このように構成すれば、自車両の走行環境に適切な規範速度を算出することができる。
【００６７】
この態様では、前記第３距離を検出する検出手段を備え、前記演算手段は、前記移動体の速度、前記第２距離、並びに、前記停止距離を決定する反応時間及び路面摩擦係数の組合せ毎に、前記第３距離と前記規範速度との関係を規定する複数のマップを有し、前記演算手段は、前記検出された第３距離と、前記複数のマップのうち一のマップとに基づいて、前記規範速度を演算してよい。このように構成すれば、当該運転支援装置の処理負荷を軽減しつつ、規範速度を演算することができる。尚、上述の実施形態においては、「環境認識部１１」が検出手段の一例に相当する。
【００６８】
この態様では、前記自車両の速度が、前記第１距離において、前記補正された規範速度となるように前記自車両を制御する制御手段を備えてよい。このように構成すれば、比較的容易にして、自車両の速度を規範速度とすることができる。上述の実施形態においては「指令部１５」が制御手段の一例に相当する。
【００６９】
発明の他の態様に係る運転支援装置は、死角を生ぜしめる物体が自車両の前方に存在する場合に、（ｉ）前記自車両の速度と、（ｉｉ）前記物体の死角に存在すると仮定される仮想的な移動体の速度と、（ｉｉｉ）前記自車両の進行方向に沿う方向の前記自車両と前記移動体との間の距離である第１距離と、（ｉｖ）前記沿う方向の前記移動体と前記物体との間の距離である第２距離と、（ｖ）前記進行方向に交わる方向の前記自車両と前記物体との間の距離である第３距離と、（ｖｉ）前記自車両に係る停止距離とに基づいて、前記移動体と前記自車両との衝突を回避するために前記自車両が採るべき速度である、前記第１距離に応じた規範速度を演算する演算手段を備えるというものである。当該運転支援装置によれば、仮想的な移動体を考慮した規範速度が求められる。この規範速度に基づいた運転支援を行うことにより、当該運転支援装置は、潜在リスクを考慮した運転支援を行うことができる。
【００７０】
上述の運転支援装置の一態様では、前記移動体の速度、前記第２距離、並びに、前記停止距離を決定する反応時間及び路面摩擦係数の少なくとも一つは、前記環境情報に応じて設定される。この態様によれば、自車両の走行環境に適切な規範速度を算出することができる。
【００７１】
上述の運転支援装置の他の態様では、前記第３距離を検出する検出手段を備え、前記演算手段は、前記移動体の速度、前記第２距離、並びに、前記停止距離を決定する反応時間及び路面摩擦係数の組合せ毎に、前記第３距離と前記規範速度との関係を規定する複数のマップを有し、前記演算手段は、前記検出された第３距離と、前記複数のマップのうち一のマップとに基づいて、前記規範速度を演算する。この態様によれば、当該運転支援装置の処理負荷を軽減しつつ、規範速度を演算することができる。
【００７２】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う運転支援装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７３】
１…車両、１０…運転支援システム部、１１…環境認識部、１２…危険度推定部、１３…規範速度算出部、１４…リスクポテンシャル最適化部、１５…指令部、２１…周辺認識部、２２…内界センサ、２３…位置検出部、２４…データベース、３１…ブレーキＥＣＵ、３２…ブレーキアクチュエータ、１００…運転支援装置
【図１】
2019069659.tif 000011
【図２】
2019069659.tif 000012
【図３】
2019069659.tif 000013
【図４】
2019069659.tif 000014
【図５】
2019069659.tif 000015
【図６】
2019069659.tif 000016
【図７】
2019069659.tif 000017
【図８】
2019069659.tif 000018