(57)【要約】【課題】運転者の走行傾向に合うような学習が可能な学習型運転支援装置の提供。【解決手段】走行する自車の走行挙動に関する走行挙動情報を取得する自車走行挙動取得部と、運転者の心身状態に関する心身情報を取得する心身情報取得部と、心身情報から前記運転者の集中度を評価する集中度評価部と、自車走行挙動取得部で取得された走行挙動情報に基づいて運転者の走行挙動を学習する走行挙動学習部と、前記評価された集中度が判定条件以下の場合に学習を禁止する学習禁止部とが備えられる。【選択図】図１
2015099406.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行する自車の走行挙動に関する走行挙動情報を取得する自車走行挙動取得部と、
運転者の心身状態に関する心身情報を取得する心身情報取得部と、
前記心身情報から前記運転者の集中度を評価する集中度評価部と、
前記自車走行挙動取得部で取得された走行挙動情報に基づいて前記運転者の走行挙動を学習する走行挙動学習部と、
前記評価された集中度が判定条件以下の場合前記学習を禁止する学習禁止部と、
を備える運転支援装置。
【請求項２】
前記走行挙動が走行車線を走行する自車の走行車線幅方向の位置であり、前記自車走行挙動取得部は前記走行車線の幅方向の自車横位置を取得する自車横位置取得部として構成されている請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記心身情報は車載カメラによって撮影された運転者の顔撮影画像に基づく情報であり、前記車載カメラによって撮影された運転者の顔撮影画像に基づいて運転者を特定する運転者識別部をさらに備える請求項１または２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記心身情報は前記運転者の視線に関する視線情報または前記運転者の顔向きに関する顔向き情報である請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記走行挙動の基準に対するずれ許容範囲を設定するずれ許容範囲設定部が備えられ、前記走行挙動学習部は、前記走行挙動情報に基づいて前記ずれ許容範囲を修正する請求項１から４のいずれか一項に記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記走行挙動が前記ずれ許容範囲から離脱した場合、当該離脱からの復帰を運転者に促す位置保持促進部が備えられており、前記位置保持促進部が前記運転者に前記ずれ許容範囲からの離脱を報知する報知部または自車がずれ許容範囲に復帰するように車両復帰制御を実行する復帰制御部あるいはその両方である請求項５に記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記走行挙動学習部によって修正可能な自車の目標走行ラインを設定する目標走行ライン設定部が備えられ、当該目標走行ラインを維持するように車両制御が実行される請求項１から５のいずれか一項に記載の運転支援装置。
【請求項８】
カーナビゲーションシステムから取得される走行道路に関する道路情報または車載カメラの撮影画像の処理結果から取得される走行道路に関する道路情報あるいはその両方の道路情報を入力パラメータとして前記ずれ許容範囲を導出する許容範囲導出テーブルが備えられている請求項５または６に記載の運転支援装置。
【請求項９】
前記入力パラメータとして、自車走行速度、走行車線の道路曲率、天候、日時のいずれか一つまたはそれらの組み合わせが用いられている請求項８に記載の運転支援装置。
【請求項１０】
運転者別に前記ずれ許容範囲を設定するために、前記入力パラメータとして運転者を識別する運転者識別部によって生成された運転者特定情報が用いられる請求項８または９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、運転者の走行傾向を学習する学習型運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自車が走行している車線の幅方向の中央点と自車位置との間の横ずれ量に基づいて自車を車線中央に戻す操舵制御装置において、運転者の走行傾向を考慮することで運転者の意に反する強制的な操舵制御を回避する学習型の操舵制御装置が特許文献１から知られている。この学習型の操舵制御装置では、自車位置情報に基づいて運転者が車線幅方向のどの位置を走行する傾向にあるのかを学習する走行傾向学習手段で得られた運転者走行傾向情報に基づいて運転者走行傾向補正量が算出され、この運転者走行傾向情報に基づいて算出された運転者走行傾向補正量を用いて基本車両走行ラインが補正される。このように実際の走行による学習結果としての補正後車両走行ライン上を走行するよう車両の操舵制御が行われることにより、この操舵制御が運転者に与える違和感を低減させようとしている。この操舵制御は所定の曲率以上のカーブの走行に適用されており、車両が所定の曲率以上のカーブを走行している場合に、補正後車両走行ライン上を走行するよう車両の操舵制御が行われ、カーブにおける運転者の走行傾向に合わせた操舵制御が行われている。
しかしながら、運転者は常に自己の運転傾向に合わせた走行をしているわけではなく、時には走行に集中していない状態で運転することもあり、そのような運転時の走行軌跡はその運転者の走行傾向とは異なってしまう可能性がある。このため、そのような状態での走行を学習させると、通常の運転時には、運転者の意に反する操舵制御が行われてしまうという問題が生じる。また、実際の走行では、特にカーブ走行では、運転者は、その都度の、車速、日時、天候、道路条件などによってもカーブ走行での走行傾向は変わるので、単純にカーブの曲率だけに関連づけて学習すると、やはり運転者の意に反する操舵制御が行われてしまう可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５‐０５９６４３号公報（段落番号〔０００２−０００６〕、図５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記実情に鑑み、運転者の走行傾向に合うような学習が可能な学習型運転支援装置が要望されている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による運転支援装置の特徴は、走行する自車の走行挙動に関する走行挙動情報を取得する自車走行挙動取得部と、運転者の心身状態に関する心身情報を取得する心身情報取得部と、前記心身情報から前記運転者の集中度を評価する集中度評価部と、前記自車走行挙動取得部で取得された走行挙動情報に基づいて前記運転者の走行挙動を学習する走行挙動学習部と、前記評価された集中度が判定条件以下の場合前記学習を禁止する学習禁止部とを備えた点にある。
【０００６】
この構成によると、自車の走行挙動を学習することで運転者の走行傾向に適応した運転支援を行う運転支援装置がその運転者による車両の走行挙動を学習するにあたっては、運転者が正常ないしは通常の運転を行う心身状態であるかどうかが判定される。この判定のために用いられる運転者の集中度は当該運転者の心身状態に関する心身情報から評価される。さらに、正常ないしは通常の運転が行われる状態であると判定された場合のみ、走行挙動学習が実行される。逆に正常ないしは通常の運転が行われない状態であれば、走行挙動学習は実行されない。従って、運転者の走行傾向に合わせるための走行挙動学習がこの運転者が自分らしい運転を行う心身状態の時のみに行われるので、運転者の走行傾向に最適な走行挙動学習が実現する。
【０００７】
運転者の走行傾向に合うような運転支援を行うことに適した走行挙動の１つは、走行車線の幅方向に位置を保持すること、つまりレーンキープである。このため、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記走行挙動が走行車線を走行する自車の走行車線幅方向の位置であり、前記自車走行挙動取得部は前記走行車線の幅方向の自車横位置を取得する自車横位置取得部として構成されている。この構成によれば、運転者の走行傾向に合わせるための走行横位置学習がこの運転者が自分らしい運転を行う心身状態の時のみに行われるので、運転者の走行傾向に最適な自車横位置の学習が実現する。
【０００８】
前記心身情報の好適なものの１つは前記運転者の視線に関する視線情報である。運転中の視線が不自然に動いたり、走行方向からずれたところを注視していたりすると、運転に集中しておらず、正常ないしは通常の運転ができていないとみなすことができる。また、視線情報に代わり顔向き情報、心拍情報、呼吸情報、体動情報、瞼情報、脳波、体温等の生体情報やこれらの経時的な変動の情報を利用してもかまわない。さらに、前記走行挙動や前記運転者の運転挙動（ハンドル操作、ブレーキ操作、アクセル操作）やこれらの経時的な変動の情報を利用することも可能である。
【０００９】
本発明の好適な実施形態の１つでは、前記心身情報は車載カメラによって撮影された運転者の顔撮影画像に基づく情報であり、さらに備えられた運転者識別部は、前記車載カメラによって撮影された運転者の顔撮影画像に基づいて運転者を特定する。この構成によれば、心身情報を作成するために必要な運転者の顔撮影画像と、運転者識別部で利用される運転者を特定するための顔撮影画像は共通の車載カメラから取得することができ、コストの低減をもたらす構成の兼用化が可能となる。
【００１０】
本発明の好適な実施形態の１つでは、前記走行挙動の基準に対するずれ許容範囲を設定するずれ許容範囲設定部が備えられ、前記走行挙動学習部は、前記走行挙動情報に基づいて前記ずれ許容範囲を修正するように構成されている。
この構成によると、自動の操舵制御を通じて自車を導く目標走行ラインの設定や修正が、運転者が正常ないしは通常の運転を行う心身状態であると判定された場合に行われるので、運転者の最適な走行挙動に適応した目標走行ラインの設定が可能となる。
また運転支援装置が自車の走行挙動が走行車線の幅方向のずれ許容範囲内に維持されるように運転支援するように構成されている場合、その運転者による走行挙動に対して設定されるずれ許容範囲を学習するにあたっては、運転者が正常ないしは通常の運転を行う心身状態であるかどうかが判定される。これにより、ずれ許容範囲を運転者の走行傾向に合わせるための走行挙動学習がこの運転者が自分らしい運転を行う心身状態の時のみに行われるので、運転者の走行傾向に最適な走行挙動学習が実現する。
上記したように、走行挙動がずれ許容範囲内に収まるような自車走行を維持するためには、前記走行挙動が前記ずれ許容範囲から離脱した場合、当該離脱からの復帰を運転者に促す位置保持促進部が備えられることが重要である。この位置保持促進部の好適な形態として、本発明では次の２つが提案される。その１つは、前記位置保持促進部が前記運転者に前記ずれ許容範囲からの離脱を報知する報知部として構築されることであり、他の１つは、自車がずれ許容範囲に復帰するように車両復帰制御を実行する復帰制御部として構築されることである。例えば、そのような報知部は種々の運転情報を運転者に報知する報知ＥＣＵに組み込むことができ、復帰制御部は、操舵制御や駆動・制動制御などを行う車両制御ＥＣＵに組み込むことができる。この復帰制御部に代えてあるいは当該復帰制御部と選択的に使用可能な機能部として、設定された目標走行ラインを維持するために常に操舵制御情報を車両制御ＥＣＵに与える車線維持制御部を車両制御ＥＣＵに組み込むことも可能である。その際、前記走行挙動学習部によって修正可能な自車の目標走行ラインを設定する目標走行ライン設定部が備えられ、当該目標走行ラインを維持するように車両制御が実行される。
【００１１】
運転支援装置の支援対象となる道路は無数にあると言えるので、支援対象道路毎のずれ許容範囲の設定を行うためにはこれをすばやく求めて設定する必要がある。この目的のために、本発明の好適な実施形態では、カーナビゲーションシステムから取得される走行道路に関する道路情報または車載カメラの撮影画像の処理結果から取得される走行道路に関する道路情報あるいはその両方の道路情報を入力パラメータとして前記ずれ許容範囲を導出する許容範囲導出テーブルが備えられている。特に普及度の高いカーナビゲーションシステムからの道路情報を入力パラメータ（検索条件）とするずれ許容範囲導出テーブル（ずれ許容範囲データベース）を用いることで迅速にずれ許容範囲を導出することができる。しかしながら、カーナビゲーションシステムを利用せずに、車載カメラの撮影画像の処理結果から取得される走行道路に関する道路情報を生成することが可能であり、この道路情報を入力パラメータとして用いることも好適である。
個々の運転者の走行経路は、走行環境によって、例えば道路種別（高速道、一般道）、天候、季節、日時などによって変化することが少なくない。従って、前記入力パラメータとして、自車走行速度、前記走行車線の天候、日時のいずれか一つまたはそれらの組み合わせを用いると好都合である。
【００１２】
自動車が家族使用や会社使用される場合、複数の人間が運転者となる。このような複数運転者が利用する自動車に本発明の運転支援装置が適用される場合、運転者別に前記ずれ許容範囲を設定するために、前記入力パラメータとして運転者を識別する運転者識別部によって生成された運転者特定情報が用いられるように構成することが好適である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の学習型運転支援装置における学習過程の基本原理を図解する模式図である。
【図２】本発明の学習型運転支援装置における運転支援過程の基本原理を図解する模式図である。
【図３】本発明の学習型運転支援装置を搭載した車両の制御系の一例を示す機能ブロック図である。
【図４】学習型運転支援装置におけるデータの流れを図解する模式図である。
【図５】学習型運転支援装置における制御の流れを示すフローチャート図である。
【図６】走行挙動として車間距離を採用した運転支援装置での学習過程の基本原理を図解する模式図である。
【図７】走行挙動として車間距離を採用した運転支援装置での運転支援過程の基本原理を図解する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明による運転支援装置の具体的な実施形態を説明する前に、この発明の基本原理を説明する。この基本原理では、この運転支援装置によって運転支援が行われる走行挙動は、走行車線の幅方向に位置を保持すること、つまりレーンキープとしている。さらには本発明における学習を分かり易く説明するため、ここでは、運転支援装置は、予め設定された車線の幅方向の目標位置（基準位置）と実際の自車位置との間の横ずれ量を検出して、その横ずれ量に基づいて運転者に必要な情報を与えたり、必要な車両制御を行ったりする。そして、その際に用いられる目標位置を運転者の走行傾向に合うように設定するために、学習が行われるとする。図１には、その学習過程の基本原理が図解されている。運転支援装置による運転支援の対象となる道路は、全ての道路であってもよいし、危険度の高い道路であってもよいし、意識したコーナリングが必要な曲線路（カーブ）であってもよい。以下の説明では、支援対象道路として曲線路を取り上げている。また、横ずれ量の検出としては、自車カメラによる道路撮影画像（センターラインや車線ラインなどの標識を含む画像）の画像処理による位置算定、高精度ＧＰＳによる位置算定、路車間通信による走行位置算定などを採用できるが、本発明では横ずれ量検出の方法は限定していない。
【００１５】
まずは、道路走行時において、カーナビゲーションシステムやＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System：道路交通情報通信システム）などから道路情報を取得する（＃０１）。取得した道路情報から次に走行する道路が運転支援の対象となる場合、その道路情報から、道路ＩＤ、道路幅、カーブ曲率半径、傾斜角、曲線路方法（右回り、左回り）などを読み出し、これらの少なくとも１つを入力パラメータとして許容範囲導出テーブルを用いて、走行車線の幅方向のずれ許容範囲を導出する（＃０２）。なお、許容範囲導出テーブルの構造が複雑にはなるが、付加的な入力パラメータとして、自車走行速度、天候や日時や季節などの環境条件を取り入れてもよい。導出されたずれ許容範囲を運転支援の対象となる道路（曲線路）に設定する（＃０３）。このずれ許容範囲の設定のためには、基準となる走行ラインが必要となるが、図１から明らかなように、ここでは、道路幅の中心線を基準走行ラインとし、この基準走行ラインに対してずれ許容範囲をイン側とアウト側とに等しく振り分けている。ずれ許容範囲は曲線路の始めから終わりまで同じ値でもよいが、所定距離毎ないしはずれ許容範囲が変化する位置毎に設定してもよい。図１では、位置Ｐ1からＰ2においてずれ許容範囲が設定されている形態を示している。なお、Ｐ0は、ずれ許容範囲が設定された時の自車位置を示している。
【００１６】
次いで、運転者の心身状態に関する心身情報を取得する。ここではフロントガラス近傍に配置されたカメラで撮影された運転者の顔画像から目を抽出し、その視線に関する情報、視線の方向、経時的な視線の変動などを心身情報としている。この心身情報に含まれるパラメータ及び必要に応じて採用される、運転者の姿勢や挙動等の追加パラメータに基づいて、運転者の集中度を評価し、予め設定された判定条件（しきい値）に基づいて運転者が集中している状態（集中）であるか、集中していない状態（非集中）であるかが判定される（＃０４）。集中している状態とは、その運転者にとって運転が正常にまたは通常通りに行われる心身状態であることを示すものであり、集中していない状態とは、運転が正常にまたは通常通りに行われる心身状態であることを示す。
【００１７】
本発明の特徴は、実際の走行時における自車横位置に基づいて上述したずれ許容範囲を修正する走行位置学習を実行することであり、さらには、その走行位置学習は、その運転が正常にまたは通常通りに運転が行われている時にのみ実行されることである。従って、運転者が非集中状態であると判定された場合には、走行位置学習は禁止される。
【００１８】
運転者が集中状態であると判定された場合には、走行位置学習が実行され、所定時間間隔または所定走行距離毎に学習情報が取得される（＃０５）。学習において取得される情報は、カーナビゲーションシステムから取得される地図座標位置ないしは走行方向の道路位置である自車位置、車載カメラからの撮影画像を画像処理することにより取得できる走行車線の幅方向の自車位置である自車横位置、自車のセンサ系から取得できる自車走行速度や環境条件などの付加データなどである。さらに、許容範囲導出テーブルが運転者別に構築されている場合は、運転者を特定する運転者特定情報も取得される。
【００１９】
学習情報が取得されると、特定された運転者のＩＤや学習した道路の環境条件などの付加情報とともに、走行位置（Ｐ1〜Ｐｎ）ごとの自車横位置ずれ量が記録された学習データが生成される（＃０６）。ここでは、自車横位置ずれ量は、ずれ許容範囲から外れた量であり、＋がアウト方向のずれ、−がイン方向のずれを表している。運転支援の対象となる道路の走行つまり学習走行が終了すると、生成された学習データに基づいて、ずれ許容範囲テーブルの適合箇所が更新される（＃０７）。
【００２０】
次に、ずれ許容範囲からの離脱を抑制する運転支援の基本原理を図２の模式図を用いて説明する。なお、この運転支援制御は上記の学習制御と同時に行うことができる。
まずは、ここでも、カーナビゲーションシステムなどから取得した道路情報から運転支援対象道路の走行に入ることが確認されると、この道路情報や道路環境条件を入力パラメータとして、許容範囲導出テーブルから現在運転中の運転者のためのずれ許容範囲を導出する。さらに導出されたずれ許容範囲に基づいてずれ許容範囲を道路（曲線路）に設定する（図２の（ａ）参照）。
【００２１】
次に、車両の支援対象道路部分への進入とともに、この道路における走行車線の幅方向の自車横位置が検出される。各走行位置（Ｐ1〜Ｐn）における自車横位置と、先に設定されたずれ許容範囲とを比較し、自車がずれ許容範囲から離脱していないかどうかチェックされる。例えば、図２の（ｂ）では、走行位置Ｐ３においてずれ許容範囲からアウト方向の離脱が検知されている。ずれ許容範囲からの離脱が検知されると、ずれ許容範囲内への復帰を運転者に促すために、運転者にずれ許容範囲からの離脱が、視覚的または聴覚的あるいはその両方で報知される。さらに、その離脱情報が車両制御系に送られることにより、離脱側へのハンドル操作が重くなるようにステアリング操作系の操作トルクを変更させたり（離脱側への操向規制制御）、オーバーステアリング気味になるようにスタビライザ機構などの制御定数を変更させたり（離脱逆方向への車両走行制御）する。
【００２２】
この運転支援においては、予め当該運転者の同一または同類の道路の走行時の学習を通じて修正または新規作成されたずれ許容範囲が用いられた場合には、設定されたずれ許容範囲がこの運転者の走行傾向に合わせてアウト側又はイン側に修正されていることから、運転者の走行傾向に合わせた運転支援が行われる。例えば、アウト側に膨らむ傾向のある運転者に対しては、その傾向の範囲内であれば、基準よりアウト側に膨らむ走行を行って基準のずれ許容範囲からの離脱があったとしても、警告や車両制御は実行されない。
【００２３】
以下、本発明による運転支援装置の具体的な実施形態を説明する。この運転支援装置は、自動車に搭載されており、図３で示すような機能ブロックで表すことができる。この自動車の制御系で本発明に関係する電子制御ユニット（以下単にＥＣＵと称する）は、カメラＥＣＵ２、画像処理ＥＣＵ３、運転支援ＥＣＵ４、車載センサＥＣＵ５、車両制御ＥＣＵ６、報知ＥＣＵ７、カーナビゲーションＥＣＵ８である。
【００２４】
この実施形態で取り扱われるカメラ１０には、運転者を撮影する運転者撮影カメラ１０ａと、車線ラインなどを含む走行車線の幅方向の基準となりうる標識を撮影する横位置検出用カメラ１０ｂが含まれる。カメラＥＣＵ２は各カメラ１０から送られてくる撮影画像を所定のタイミングでその目的別に区分けして、画像処理ＥＣＵ３に転送する。画像処理ＥＣＵ３は、運転者撮影カメラ１０ａによる運転者撮影画像を用いて運転者識別を行うための顔検出や顔特徴情報生成を行うとともに、検出された顔における瞳の動きから運転者の視線に関する情報を運転者の心身情報として生成する。さらに、同じ運転者撮影カメラ１０ａからの運転者撮影画像は運転者を識別することにも利用される。また、画像処理ＥＣＵ３は、道路撮影画像を用いて車線ラインのエッジ画像などの横位置検出用画像を生成する。
なお、運転者撮影カメラ１０ａを含めカメラ１０とカメラＥＣＵ２との形態は、別ユニットでもよいが、カメラ１０とカメラＥＣＵ２を一体化してもよい。その際、カメラ毎に１つのカメラＥＣＵ２と一体化することも可能である。さらには、画像処理ＥＣＵ３もカメラ１０やカメラＥＣＵ２と一体化してもよい。
【００２５】
車載センサＥＣＵ５は、車両に搭載されている各種駆動機器の制御量を検出するセンサからの信号を処理して、その信号を必要とするＥＣＵに転送する。車両制御ＥＣＵ６は、車載センサＥＣＵ５から送られてきたセンサ信号や運転操縦信号などに基づいて、各種駆動機器に制御信号を送って駆動制御する。例えば、ステアリング系の駆動機器に制御信号を与えて、一方方向へのステアリングが重くなるような制御や、スタビライザ機構の制御定数を調整してオーバーステアリングまたやアンダーステアリングを実現することができる。
報知ＥＣＵ７は、液晶パネルなどで構成されるモニタに表示データを出力して、運転者に種々の情報を視覚的に与えるとともに、スピーカを通じて音声やブザー音を与える。
【００２６】
カーナビゲーションＥＣＵ８は、自車位置を算定し、この自車位置を地図データベースから抽出した地図上の道路に当てはめる機能を有する。カーナビゲーションＥＣＵ８は走行道路を特定する機能とその道路における走行方向での自車位置を算定する機能を有するので、本発明の運転支援装置は、これらの機能を利用する。カーナビゲーションＥＣＵ８は、よく知られているように、自車位置を算定するためにＧＰＳによる位置算定及び推測航法による位置算定を用いているが、場合によっては路車間通信などにより自車位置の精度を高めることも可能である。推測航法のためには車両の車速や移動距離を検出するセンサである距離センサや、車両のドライブシャフトやホイール等が一定量回転する毎にパルス信号を出力する車速パルスセンサ、自車両Ｃの加速度を検知するヨー・Ｇセンサ及び検知された加速度を積分する回路等により構成される方位センサが用いられる。カーナビゲーションＥＣＵ８は、これから走行する道路に関する情報である道路情報を出力することができる。この道路情報には、例えば、曲線路の曲率半径や道幅などが含まれている。
【００２７】
運転支援ＥＣＵ４は、検索条件としての入力パラメータに基づいてずれ許容範囲を導出する許容範囲導出テーブルとして機能するずれ許容範囲データベース９を備えている。許容範囲データベース９に格納されているずれ許容範囲は、カーナビゲーションＥＣＵ８から送られる道路情報に含まれる各種パラメータ以外にも車走行速度、前記走行車線の天候、日時などの環境条件や運転者ＩＤとリンクしているので、これらを入力パラメータとしてずれ許容範囲が抽出される。
【００２８】
運転支援ＥＣＵ４には、本発明に関係する機能部として、ずれ許容範囲設定部４１、走行挙動取得部（この実施形態では自車横位置取得部として機能する）４２、心身情報取得部４３、集中度評価部４４、走行挙動学習部（この実施形態では走行位置学習部として機能する）４５、学習禁止部４６、運転者識別部４７が含まれている。これらの各機能部で生成され、各機能部に転送される制御データの流れが図４で模式的に示されている。
【００２９】
運転者識別部４７は、画像処理ＥＣＵ３から送られてくる、運転席に座って運転している運転者の顔撮影画像から運転者を特定し、その特定された運転者の運転者ＩＤを現在運転者として所定のメモリに記録しておく。このために、この自動車を運転する可能性のある人の顔写真または顔特徴情報が予め作成されている。もちろん、このような顔認証に代えて、識別コードの入力や指紋入力によって運転者を特定する方法を採用してもよい。
【００３０】
ずれ許容範囲設定部４１は、カーナビゲーションＥＣＵ８から送られる道路情報に含まれるパラメータ及び車載センサＥＣＵ５などから送られる環境条件、さらには運転者識別部４７から送られてくる運転者を特定する運転者ＩＤなどの運転者識別情報を検索条件として、ずれ許容範囲データベース９にアクセスして、これから走行する道路（曲線路）に対する特定された運転者のためのずれ許容範囲を抽出する。ずれ許容範囲設定部４１は、抽出されたずれ許容範囲を支援対象となる道路に割り当てることで、これから走行する道路に対するずれ許容範囲の設定を行う。
【００３１】
自車横位置取得部（走行挙動取得部）４２は、画像処理ＥＣＵ３から送られてくる車線ラインのエッジ画像などの横位置検出用画像から前記走行車線の幅方向の自車横位置を取得する。
心身情報取得部４３は、運転者の心身状態に関する心身情報として画像処理ＥＣＵ３から送られてくる視線情報を入力する。なお、この心身情報取得部４３が画像処理ＥＣＵ３から送られてくる顔撮影画像に基づいて視線情報を生成してもよい。
【００３２】
集中度評価部４４は、視線情報、特に視線方向や経時的な視線方向の変動などに基づいて、運転者が正常ないし通常の運転が可能な集中している状態であるか、あるいは正常ないし通常の運転が不可能な集中していない状態であるかを判定する集中度を算定する。集中度評価部４４によって運転者が集中していると判定されれば、走行位置学習部（走行挙動学習部）４５に学習命令が与えられる。集中度評価部４４によって運転者が集中していないと判定されれば、学習禁止部４６が走行位置学習部４５における走行学習を禁止する。
【００３３】
走行位置学習部４５は、カーナビゲーションＥＣＵ８から取得する自車走行位置（道路延び方向での自車位置）と、自車横位置取得部４２から与えられる自車横位置（道路幅方向での自車位置）と、ずれ許容範囲設定部４１によって設定されたずれ許容範囲とに基づいて自車の横ずれを算定し、その算定値を学習データとして生成する。さらに、生成された学習データを用いてずれ許容範囲データベース９の該当データを修正する。
【００３４】
上述したように構成された運転支援装置における運転支援の処理の流れを図５のフローチャートを用いて説明する。図５には、運転支援ルーチンの一例が示されており、この運転支援ルーチンは自車が走行している道路に設定された許容範囲に入るように運転支援する制御の実行が命じられている限り、繰り返し実行される。
【００３５】
この運転支援ルーチンの前処理として、運転者を特定する運転者識別処理が運転者識別部４７によって行われ、運転者を特定する運転者ＩＤが記憶される（＃１１）。この運転支援ルーチンが起動する前に運転者識別が行われており、その運転者ＩＤが所定のアドレスに記憶されている場合には、この運転者識別処理は省略される。
この運転支援ルーチンの実行中は所定間隔で道路情報がカーナビゲーションＥＣＵ８または運転支援ＥＣＵ４から取得される（＃１２）。取得した道路情報からこれから走行しようとする道路がこの運転支援の対象となる道路であるかどうかチェックされる（＃１３）。支援対象道路でなければ（＃１３No分岐）、ステップ＃１２に戻って、次の道路情報を待つ。支援対象道路であれば（＃１３Yes分岐）、道路情報、環境条件、運転者ＩＤなどを検索条件としてずれ許容範囲データベース９にアクセスして、該当するずれ許容範囲を抽出し、その内容を読み出す（＃１４）。ずれ許容範囲設定部４１は、支援対象道路に対して読み出したずれ許容範囲を設定する（＃１５）。ここでのずれ許容範囲の設定とは、支援対象道路の走行にともなう車両位置に応じてその位置でのずれ許容範囲が呼び出せるようにマップ化することである。次に、心身情報取得部４３と集中度評価部４４との上述した連係により、運転者の集中度を算定する（＃１６）。
【００３６】
算定された集中度が正常ないし通常の運転が期待できるものであれば（＃２１Yes分岐）、学習フラグに「ＯＮ」が設定され（＃２３）、正常ないし通常の運転が期待できないものであれば（＃２１No分岐）、学習フラグに「ＯＦＦ」が設定される（＃２２）。
【００３７】
次に、カーナビゲーションＥＣＵ８から自車走行位置が取得され（＃３１）、自車横位置取得部４２によって自車横位置が算定される（＃３２）。次いで、自車走行位置に基づいて設定されるずれ許容範囲と自車横位置とが比較され、自車の車線幅方向のずれ量が算定される（＃３３）。ここで学習フラグの内容がチェックされる（＃３４）。学習フラグが「ＯＮ」であれば（＃３４Yes分岐）、この支援対象道路の走行を学習することになるので、支援対象道路における自車走行位置とずれ量とを組み合わせて学習データを作成する（＃３５）。この学習データは、この運転支援ルーチンの終了後、又は並列処理として、許容範囲データベース９ｍｐ該当許容範囲を更新するために用いられる。
【００３８】
学習フラグが「ＯＦＦ」であれば（＃３４No分岐）、現状の運転者の状態が学習にふさわしくないということから、この支援対象道路の走行学習は禁止する。
【００３９】
いずれにせよ、ずれ量が算定されると、そのずれ量が無視できるものであるかどうかを判定するために予め設定されている判定値と比較される（＃３６）。ずれ量が判定値以上であれば（＃３６Yes分岐）、スピーカやモニタを通じてずれ許容範囲から離脱していることを運転者に警告する（＃４１）。さらに、ずれ量に応じてこの離脱を抑制するために、ステアリング系やスタビライザ系の制御定数を調整するような車両制御が車両制御ＥＣＵ６を介して行われる（＃４２）。つまり、この場合、車両制御ＥＣＵ６は自車がずれ許容範囲に復帰するように車両復帰制御を実行する復帰制御部として機能する。ずれ量が判定値を下回っていれば（＃３６No分岐）、もちろんずれ許容範囲からの離脱を抑制するような制御は行われない。このステップ＃３１からステップ＃４２までの処理は、当該支援対象道路を走行し終わるまで続けられる（＃４３No分岐）。当該支援対象道路を走行してしまうと（＃４３Yes分岐）、次の支援対象道路を待つべく、ステップ＃１２に戻る。
【００４０】
次に図６と図７とを用いて、走行挙動として車間距離を採用した実施形態での運転支援装置を説明する。図６には、その学習過程の基本原理を図解する模式図が示されており、図７には、その運転支援過程の基本原理を図解する模式図が示されている。この実施形態でも、運転支援の対象となる道路は、全ての道路であってもよいし、危険度の高い道路、高速道路や坂道などに限定してもよい。車間距離の取得としては、ミリ波レーダやレーザレーダなどの車載センサからの信号に基づく車間距離算定、車載カメラ１０による前方撮影画像を用いた画像処理による車間距離算定、車車間通信にもとづく車間距離算定などを採用できるが、本発明では車間距離取得の方法は限定していない。なお、この実施形態では、走行挙動取得部４２は車間距離取得部として機能し、走行挙動学習部４５は車間距離学習部として機能する。
【００４１】
まずは、道路走行時において、カーナビゲーションシステムや運転支援ＥＣＵ４やＶＩＣＳなどから道路情報や環境情報、車載センサＥＣＵ５から車速情報を取得する（＃１０１）。取得した道路情報から次に走行する道路が運転支援の対象となる場合、その道路情報から道路ＩＤや道路幅など道路特性、環境情報から天候や日時、車速情報から車速などを読み出し、これらの少なくとも１つを入力パラメータとして許容範囲導出テーブルを用いて、車間距離のずれ許容範囲を導出する（＃１０２）。導出されたずれ許容範囲を設定する（＃１０３）。こここでのずれ許容範囲は、標準車間距離：Ｌに対するプラスマイナスのずれ許容範囲として＋ΔＬと−ΔＬで設定されている。
【００４２】
次いで、運転者の心身状態に関する心身情報を取得する。この心身情報に含まれるパラメータ及び必要に応じて採用される、運転者の姿勢や挙動等の追加パラメータに基づいて、運転者の集中度を評価し、予め設定された判定条件（しきい値）に基づいて運転者が集中している状態（集中）であるか、集中していない状態（非集中）であるかが判定される（＃１０４）。集中している状態とは、その運転者にとって運転が正常にまたは通常通りに行われる心身状態であることを示すものであり、集中していない状態とは、運転が正常にまたは通常通りに行われる心身状態であることを示す。
【００４３】
運転者が集中状態であると判定された場合には、走行挙動学習が実行され、所定時間間隔または所定走行距離毎に学習情報が取得される（＃１０５）。学習において取得される情報は、車間距離以外には、地図座標位置ないしは道路位置である自車位置、自車走行速度、環境条件などの付加データである。ここでも、ずれ許容範囲導出テーブルが運転者別に構築されている場合は、運転者を特定する運転者特定情報も取得される。
【００４４】
学習情報が取得されると、特定された運転者のＩＤや環境条件などの付加情報とともに、所定道路区域ごとの車間距離の標準車間距離に対するずれ量が記録された学習データが生成される（＃１０６）。運転支援の対象となる道路の走行つまり学習走行が終了すると、生成された学習データに基づいて、ずれ許容範囲テーブルの適合箇所が更新される（＃１０７）。
【００４５】
次に、ずれ許容範囲からの離脱を抑制する運転支援の基本原理を図７の模式図を用いて説明する。なお、この運転支援制御は上記の学習制御と同時に行うことができる。
まずは、ここでも、カーナビゲーションシステムなどから取得した道路情報から運転支援対象道路の走行に入ることが確認されると、この道路情報や車速情報や環境情報を入力パラメータとして、許容範囲導出テーブルから現在運転中の運転者のための車間距離に関するずれ許容範囲を導出する。さらに導出されたずれ許容範囲に基づいてずれ許容範囲を設定する（図７の（ａ）参照）。
【００４６】
次に、車両の支援対象道路部分への進入とともに、この道路での走行における車間距離が検出される。実際の車間距離と、先に設定されたずれ許容範囲とを比較し、自車がずれ許容範囲から離脱していないかどうかチェックされる。例えば、図７の（ｂ）では実際の車間距離が短くなっており、ずれ許容範囲からの離脱が検知されている。ずれ許容範囲からの離脱が検知されると、ずれ許容範囲内への復帰を運転者に促すために、運転者にずれ許容範囲からの離脱が、視覚的または聴覚的あるいはその両方で報知される。さらに、その離脱情報が車両制御ＥＣＵ６を介して車両制御系に送られることにより、車間距離を大きくするためのブレーキング制御、車間距離が大きくなるようにアクセルペダルの踏み込む側への操作への反力を大きくするアクセル制御などの車両走行制御が行われる。
【００４７】
〔別実施の形態〕
（１）上述した実施形態では、許容範囲導出テーブルを、道路情報、環境条件、運転者ＩＤなどを検索条件としてずれ許容範囲をずれ許容範囲データベース９として構築していた。しかしながら、検索条件を少なくしたより簡単なずれ許容範囲導出テーブルを利用することも可能である。
そのような簡単なずれ許容範囲導出テーブルとして、曲線路の曲率半径と車速とをパラメータとしてずれ許容範囲が導出されるものが挙げられる。つまり、道路情報から曲線路の曲率半径を読み取り、車載センサＥＣＵ５から車速だけを取得し、曲線路の曲率半径と車速とからずれ許容範囲を求める。その際、曲率半径は５００ｍ単位で、速度は３０ｋｍ／ｈ単位で区分けすれば、ずれ許容範囲導出テーブルは小さな容量となり、その管理も簡単となる。
【００４８】
（２）上述した実施形態では、運転支援ＥＣＵ４の機能を分かりやすく説明するため、図３に示すように、その構成を機能別にブロック化しているが、この機能ブロックは説明目的であり、本発明がこのように区画された機能ブロックに限定されるわけではない。例えば、各機能部のいずれかを組み合わせて構築してもよいし、逆に、各機能部をさらに分割してもよい。また、運転支援ＥＣＵ４自体もその全ての機能あるいはその一部の機能を他のＥＣＵに組み込んでもよい。
【００４９】
（３）上述した実施形態では、走行挙動として自車横位置と車間距離とを個別に取り上げたが、両者を同時に採用してもよい。また、一時停止位置までの距離、信号までの距離、交差点までの距離や、その他の運転特性を走行挙動として採用してもよい。
【００５０】
（４）上述した実施形態の運転支援装置では、カーナビゲーションＥＣＵ８からの情報が利用されていたが、カーナビゲーションＥＣＵ８の存在は本発明の必須条件ではない。カーナビゲーションＥＣＵ８から得られる情報は、車両に塔載されている各種センサからの信号を処理する車載センサＥＣＵ５の情報、カメラ１０による撮影画像に対する画像処理情報、その他外部施設や外部機器との通信によって取得される情報によって、置き換えることができる。
（５）
車両制御ＥＣＵ６に、設定された目標走行ラインを維持するように車両制御を行う車両維持支援システムの機能が構築されている場合、自車の目標走行ラインを設定する目標走行ライン設定部が車両制御ＥＣＵ６または運転支援ＥＣＵ４あるいは別構成で構築されてもよい。目標走行ライン設定部によって設定される目標走行ラインは、目標走行ラインを学習する走行挙動学習部４５によって修正可能である。
【００５１】
本発明は、目標からの離脱を抑制する学習型の運転支援装置に利用することができる。
【符号の説明】
【００５２】
１０：カメラ
２：カメラＥＣＵ
３：画像処理ＥＣＵ
４：運転支援ＥＣＵ
４１：ずれ許容範囲設定部
４２：走行挙動取得部（自車横位置取得部：車間距離取得部）
４３：心身情報取得部
４４：集中度評価部
４５：走行挙動学習部（走行位置学習部：車間距離学習部）
４６：学習禁止部
４７：運転者識別部
５：車載センサＥＣＵ
６：車両制御ＥＣＵ（目標走行ライン設定部）
７：報知ＥＣＵ
９：許容範囲データベース
８：カーナビゲーションＥＣＵ
【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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