(57)【要約】【課題】  障害物を検出する検出器の検出精度が低下する状況でも、適切な車両制御を行う車両用運転操作補助装置を提供する。【解決手段】  レーダ装置の検知範囲の端部に障害物が存在して検出精度が低下するような状況においては、制駆動力の補正量を算出する際の制御パラメータを変更する。これにより、検出精度が低下する状況では、制駆動力制御の制御タイミングを遅らせるとともに、制駆動力の補正量の増加の傾きを大きくする。レーダ装置１０の検出精度が低下する状況において制駆動力制御の制御方法を変更することにより、検出精度の低下によるシステムの性能低下を補償する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、
前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
前記障害物検出手段および前記走行状態検出手段による検出結果に基づいて、前記障害物に対する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、運転操作装置に発生する操作反力、前記自車両に発生する駆動力、および前記自車両に発生する制動力の中から少なくとも２つの力を制御する制御手段と、
前記障害物検出手段による前記障害物の検出状況を監視する監視手段と、
前記監視手段によって前記障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、前記制御手段による制御方法を変更して前記検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更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２】
請求項１に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記制御方法変更手段は、前記制御手段による前記力の制御タイミングおよびゲインを変更することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項３】
請求項１に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記制御方法変更手段は、前記制御手段によって前記力を制御する際の最大制御量を変更することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項４】
請求項１に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記制御方法変更手段は、前記制御手段からの制御出力値に対するフィルタ特性を変更することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項５】
請求項２に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記制御方法変更手段は、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下する状況において、前記検出精度が低下しない状況に対して前記制御タイミングを遅延させるとともに、前記リスクポテンシャルに対する前記力の制御量の変化率を増大させることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項６】
請求項３に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記制御方法変更手段は、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下する状況において、前記検出精度が低下しない状況に比べて前記最大制御量を低下することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項７】
請求項４に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記制御方法変更手段は、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下する状況において、前記検出精度が低下しない状況に比べて前記制御出力値に対する前記フィルタ特性の応答を低くすることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記障害物検出手段における検知範囲の側方端領域に前記障害物が存在する場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項９】
請求項１から請求項７のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記自車両が車線変更を行うかを判定する車線変更判定手段をさらに備え、
前記監視手段は、前記障害物検出手段における検知範囲の側方端領域に前記障害物が存在し、かつ前記車線変更判定手段によって前記自車両が車線変更状態であると判定される場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記車線変更判定手段は、前記自車両の操舵状態またはウィンカー操作状態に基づいて前記自車両が車線変更状態であるかを判定す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３、請求項４，請求項６および請求項７のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、悪天候である場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定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１１に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記悪天候は、降雨時、降雪時、または霧が発生している場合であ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４または請求項７に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記障害物が停止物である場合に、前記障害物の前記検出精度が低下すると判定する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３、請求項４，請求項６および請求項７のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記障害物検出手段は、電磁波を出力する出力部と前記電磁波が前記障害物によって反射された反射波を検出する検出部とを備え、前記検出部で検出する前記反射波の状態に基づいて前記障害物の状況を検出し、
前記監視手段は、前記反射波のノイズが多い場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定する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１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。
【請求項１６】
請求項１に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記制御手段による出力を調整する調整手段をさらに備え、
前記障害物検出手段は、前記障害物を検出する種類の異なる複数の検出器を備え、
前記調整手段は、前記複数の検出器の種類および前記複数の検出器の検出精度に基づいて前記出力を調整することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記複数の検出器は、光学式レーダと電波式レーダであることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１８】
請求項１６に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記複数の検出器は、光学式もしくは電波式のレーダと、撮像手段であることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１９】
請求項１６から請求項１８のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出している場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項２０】
請求項１６から請求項１８のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出しており、かつ前記一方の検出器の検知範囲の側方端領域に前記障害物が存在する場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項２１】
請求項１６から請求項１８のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記自車両が車線変更を行うかを判定する車線変更判定手段をさらに備え、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出しているときに、前記一方の検出器の検知範囲の側方端領域に前記障害物が存在し、かつ前記車線変更判定手段によって前記自車両が車線変更状態であると判定される場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項２２】
請求項１６から請求項１８のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出しており、かつ悪天候である場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項２３】
請求項１６から請求項１８のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出しており、かつ前記障害物が停止物である場合に、前記障害物の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項２４】
請求項１６から請求項１８のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出しており、かつ前記一方の検出器から出力されて前記障害物で反射された反射波のノイズが多い場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、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】
従来の車両用運転操作補助装置としては、自車両と自車両前方の障害物とが接触する可能性がある場合に、自車両を減速させて運転者に警告を与えるものが知られている（例えば特許文献１）。この装置は、自車速が高くなるほど発生させる減速度を大きくして運転者の注意を喚起する。
【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】特開平９−２８６３１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したような車両用運転操作補助装置は自車両前方の障害物を検出する検出器を備えているが、検出器から常に十分な精度の検出結果が得られるとは限らない。例えば自車両と障害物との相対位置関係や天候などの条件によって検出器の検出精度が低下する可能性がある。上述したような車両用運転操作補助装置にあっては、検出器の検出結果の信頼性を高め、システムを適切に作動させることが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、障害物検出手段および走行状態検出手段による検出結果に基づいて、障害物に対する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、運転操作装置に発生する操作反力、自車両に発生する駆動力、および自車両に発生する制動力の中から少なくとも２つの力を制御する制御手段と、障害物検出手段による障害物の検出状況を監視する監視手段と、監視手段によって障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、制御手段による制御方法を変更して検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更手段とを備える。
【発明の効果】
【０００６】
障害物検出精度が低下する状況では、制駆動力制御等の制御方法を変更して検出精度の低下を補償するので、適切な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１は、本発明の第１の実施の形態による車両用運転操作補助装置１の構成を示すシステム図である。
【０００８】
まず、車両用運転操作補助装置１の構成を説明する。レーダ装置１０は、例えば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たレーザレーダであり、水平方向にレーザ光を照射して車両前方領域を走査し、自車両前方の障害物を検出する。図２に、レーダ装置１０による障害物検出の原理を説明する図を示す。図２に示すように、レーダ装置１０はレーザ光を出力する発光部１０ａと、自車両の前方にある反射物（通常、前方車の後端）で反射された反射光を検出する受光部１０ｂとを備えている。レーダ装置１０は、受光部１０ｂで受光した反射波の到達時間より、障害物の有無および自車両と障害物との相対的な位置を算出する。レーダ装置１０によりスキャンされる前方の領域、すなわちレーダ装置１０の検知範囲は、例えば自車正面に対して±６deg程度であり、検知範囲内に存在する複数の前方物体が検出される。
【０００９】
車速センサ２０は自車両の車速を検出し、検出した自車速を障害物検知装置４０およびコントローラ５０に出力する。
舵角センサ３０は、ステアリングコラムもしくはステアリングホイール（不図示）付近に取り付けられた角度センサ等であり、ステアリングシャフトの回転を操舵角として検出し、コントローラ５０へ出力する。
【００１０】
アクセルペダル６１には、アクセルペダル６１の踏み込み量（操作量）を検出するアクセルペダルストロークセンサ（不図示）が設けられている。アクセルペダルストロークセンサによって検出されたアクセルペダル操作量はコントローラ５０および駆動力制御装置６０に出力される。ブレーキペダル９１には、その踏み込み量（操作量）を検出するブレーキペダルストロークセンサ（不図示）が設けられている。ブレーキペダルストロークセンサによって検出されたブレーキペダル操作量は、制動力制御装置９０に出力される。
【００１１】
障害物検知装置４０は、レーダ装置１０および車速センサ２０の検出結果に従って自車両と前方障害物との車間距離および相対速度等の障害物情報を算出し、コントローラ５０へ出力する。
【００１２】
コントローラ５０は、ＣＰＵと、ＲＯＭおよびＲＡＭ等のＣＰＵ周辺部品とから構成され、車両用運転操作補助装置１全体の制御を行う。コントローラ５０は、車速センサ２０から入力される自車速、および障害物検知装置４０から入力される障害物情報から、自車両の走行状況を認識する。コントローラ５０は、走行状況に基づいて前方障害物に対する自車両のリスクポテンシャルを算出する。さらに、コントローラ５０は、障害物に対するリスクポテンシャルに基づいて、自車両に発生する制駆動力を制御する。
【００１３】
駆動力制御装置６０は、エンジンへの制御指令を算出する。図３に、駆動力制御装置６０における駆動力制御のブロック図を示す。図４に、アクセルペダル操作量ＳＡとドライバ要求駆動力Ｆｄａとの関係を定めた特性マップを示す。駆動力制御装置６０は、図４に示すようなマップを用いて、アクセルペダル操作量ＳＡに応じてドライバ要求駆動力Ｆｄａを算出する。そして、駆動力制御装置６０は、ドライバ要求駆動力Ｆｄａに、後述する駆動力補正量ΔＤａを加えて目標駆動力を算出する。駆動力制御装置６０のエンジンコントローラは、目標駆動力に従ってエンジンへの制御指令を算出する。
【００１４】
制動力制御装置９０は、ブレーキ液圧指令を出力する。図５に、制動力制御装置９３における制動力制御のブロック図を示す。図６に、ブレーキペダル操作量ＳＢとドライバ要求制動力Ｆｄｂとの関係を定めた特性マップを示す。制動力制御装置９３は、図６に示すようなマップを用いて、ブレーキペダル操作量ＳＢに応じてドライバ要求制動力Ｆｄｂを算出する。そして、制動力制御装置９３は、ドライバ要求制動力Ｆｄｂに、後述する制動力補正値ΔＤｂを加えて目標制動力を算出する。制動力制御装置９３のブレーキ液圧コントローラは、目標制動力に従ってブレーキ液圧指令を出力する。ブレーキ液圧コントローラからの指令に応じて各車輪９５に設けられたブレーキ装置が作動する。
【００１５】
以下に、本発明の第１の実施の形態による車両用運転操作補助装置１の動作を説明する。車両用運転操作補助装置１は、レーダ装置１０によって検出される前方障害物の状態に基づいて、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が大きい場合には自車両の駆動力を低下したり、制動力を増加する。自車両の制駆動力制御を行うことにより、運転者に減速感を与えて運転者の注意を喚起することができる。
【００１６】
前方障害物の状態に基づいて自車両を制御する場合には、自車両と前方障害物とが接触する可能性があるか否かといった自車両周囲のリスクポテンシャルを正確に判定するため、前方障害物の幅、および車両前後方向および左右方向に関する前方障害物の位置等を正確に検出する必要がある。しかし、レーダ装置１０の検知範囲（視野角）は１０°〜２０°程度に限定されているため、前方障害物の一部が検知範囲外にある場合は、前方障害物の左右位置を正確に検出することが困難である。また、他の障害物が前方障害物の一部を遮るような場合も、前方障害物の左右位置を正確に検出することが困難となる。このようにレーダ装置１０の検出結果の精度が低下すると、不適切な制駆動力制御が行われる可能性がある。
【００１７】
そこで、本発明の第１の実施の形態においては、レーダ装置１０の精度が低下するような状況では制駆動力の制御方法を適切に変更することにより、レーダ装置１０の精度低下に伴うシステムの性能低下を補償する。以下に、第１の実施の形態による車両用運転操作補助装置１の動作を、図７を用いて詳細に説明する。図７は、第１の実施の形態のコントローラ５０における運転操作補助制御処理の処理手順の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。
【００１８】
まず、ステップＳ１１０で、車速センサ２０によって検出される自車速Ｖｈと、舵角センサ３０によって検出される自車両の操舵角δを読み込む。ステップＳ１２０では、アクセルペダルストロークセンサ（不図示）によって検出されるアクセルペダル操作量ＳＡを読み込む。つづくステップＳ１３０で、レーダ装置１０の検出結果に従って障害物検知装置４０で算出した前方障害物に関する情報を読み込む。前方障害物に関する情報は、例えば各障害物までの距離Ｄ、自車両に対する障害物の左右方向位置ｘおよび前後方向位置ｙである。
【００１９】
ステップＳ１４０では、ステップＳ１１０で読み込んだ自車速Ｖｈおよび操舵角δに基づいて、自車両の進路を推定する。以下に、予測進路の推定方法を図８および図９を用いて説明する。予測進路を推定するために、図８に示すように自車両が矢印方向に進行している場合の旋回半径Ｒを算出する。まず、自車両の旋回曲率ρ（１／ｍ）を算出する。旋回曲率ρは、自車速Ｖｈおよび操舵角δに基づいて、以下の（式１）で算出できる。
ρ＝１／｛Ｌ（１＋Ａ・Ｖｈ２）｝×δ／Ｎ・・・（式１）
ここで、Ｌ：自車両のホイールベース、Ａ：車両に応じて定められたスタビリティファクタ（正の定数）、Ｎ：ステアリングギア比である。
【００２０】
旋回半径Ｒは、旋回曲率ρを用いて以下の（式２）で表される。
Ｒ＝１／ρ  ・・・（式２）
図９に示すように、旋回半径Ｒの円弧を基準線とした幅Ｔｗの領域を、自車両の予測進路として設定する。予測進路の幅Ｔｗは、予め適切に設定しておく。
【００２１】
ステップＳ１５０では、レーダ装置１０によって検出される複数の障害物について、ステップＳ１４０で設定した自車両の予測進路内にあるか、予測進路外にあるかを判定する。ここでは、ステップＳ１３０で検出した障害物の前後方向位置ｙと、ステップＳ１４０で算出した補正左右方向位置ｘｃとを用いて、障害物が予測進路内にあるか否かを判定する。図１０に、レーダ装置１０による障害物の検出状況を示す。コントローラ５０は、レーダ装置１０によって検出される障害物Ａ〜Ｄのうち、自車両の予測進路内に存在する障害物Ｂ〜Ｄを選択する。なお、図１０は自車両が直進している場合の予測進路を示している。ステップＳ１６０では、ステップＳ１５０で自車両の予測進路内にあると判定した障害物のうち、自車両に最も近い物体を、制駆動力制御の対象障害物として選択する。
【００２２】
ステップＳ１７０では、制駆動力制御を行う際の制御パラメータを設定する。具体的には、制駆動力特性を変更する補正量を算出する際に用いる制御パラメータを、レーダ装置１０の検出状況に応じて設定する。ここで、第１の実施の形態における制駆動力制御の概念を簡単に説明する。
【００２３】
具体的には、自車両前方に仮想的な弾性体を設けたと仮定し、この仮想的な弾性体が前方車両に当たって圧縮され、自車両に対する擬似的な走行抵抗を発生するというモデルを考える。自車両と前方障害物との車間距離Ｄが仮想的な弾性体の長さよりも長い場合は、仮想弾性体は前方障害物に接触しないので圧縮されない。一方、車間距離Ｄが仮想弾性体の長さよりも短い場合は仮想弾性体が圧縮される。このように仮想弾性体が圧縮されるときの仮想弾性体の反発力Ｆｃを、制駆動力特性の補正量として算出する。仮想弾性体の反発力Ｆｃは、以下の（式３）で表される。
Ｆｃ＝ｋ×（Ｔｈ−Ｄ）    ・・・（式３）
ここで、ｋは仮想的な弾性体のばね定数、Ｔｈは仮想弾性体の長さとして設定されるしきい値である。
【００２４】
ばね定数ｋおよびしきい値Ｔｈは反発力Ｆｃを算出するための制御パラメータであり、レーダ装置１０の検出状況に応じて設定する。ここでは、障害物がレーダ装置１０の検知範囲の側方端部に存在する場合に、レーダ装置１０の検出精度が低下すると判断する。図１１に、レーダ装置１０の検知範囲の分割方法を説明する図を示す。図１１に示すように、レーダ装置１１の検知範囲において自車両左方向の側方端部領域を領域Ａ，自車両右方向の側方端部領域を領域Ｂとする。自車両の左右方向に関する領域Ａ、Ｂの幅は、例えば自車幅から自車幅の１／２となるように予め適切に設定しておく。
【００２５】
以下に、制御パラメータｋおよびＴｈの設定処理を、図１２のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１７０１では、ステップＳ１３０で検出した対象障害物の前後方向位置ｙおよび左右方向位置ｘに基づいて、対象障害物が領域Ａに存在するかを判定する。対象障害物が領域Ａに存在する場合はステップＳ１７０２へ進む。対象障害物が領域Ａに存在しない場合は、ステップＳ１７０３へ進んで対象障害物が領域Ｂに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Ｂに存在する場合はステップＳ１７０２へ進む。一方、対象障害物が領域Ａおよび領域Ｂのいずれにも存在しない場合は、ステップＳ１７０４へ進む。
【００２６】
ステップＳ１７０４では、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況ではないので、ばね定数ｋおよびしきい値Ｔｈをそれぞれ予め設定した基準値ｋ＝ｋ０，Ｔｈ＝Ｔｈ０に設定する。一方、ステップＳ１７０２では、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況であるので、ばね定数ｋを基準値ｋ０よりも大きい値ｋ＝ｋ１に設定し、しきい値Ｔｈを基準値Ｔｈ０よりも小さい値Ｔｈ＝Ｔｈ１に設定する。
【００２７】
図１３に、レーダ装置１０の検出状況に応じて制御パラメータｋ、Ｔｈを変更する場合の反発力Ｆｃの変化を説明する図を示す。図１３の横軸は自車両と対象障害物との前後方向の位置関係を示し、縦軸は反発力Ｆｃを示す。レーダ装置１０の検出精度が低下しない通常時には、自車両と対象障害物との車間距離Ｄがしきい値Ｔｈ０以下となると反発力Ｆｃが発生し、車間距離Ｄが小さくなるに従って反発力Ｆｃが増加する。一方、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況では、車間距離Ｄがしきい値Ｔｈ１以下となると反発力Ｆｃが発生し、車間距離Ｄが小さくなるに従って通常時よりも急な傾きで反発力Ｆｃが増加する。
【００２８】
このようにステップＳ１７０で制御パラメータｋ、Ｔｈを設定した後、ステップＳ１８０へ進む。ステップＳ１８０では、ステップＳ１６０で対象障害物として選択した障害物について、自車両との車間時間ＴＨＷを算出する。車間時間ＴＨＷは、対象障害物の現在位置に自車両が到達するまでの時間を示す物理量であり、以下の（式４）から算出される。
ＴＨＷ＝Ｄ／Ｖｈ                    ・・・（式４）
【００２９】
つづくステップＳ１９０では、ステップＳ１８０で算出した対象障害物に対する車間時間ＴＨＷが予め設定したしきい値Ｔ１以上か否かを判定する。車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔ１未満の場合は、対象障害物との接触のリスクポテンシャルが高いと判断し、制駆動力制御を行うためにステップＳ２００へ進む。
【００３０】
ステップＳ２００では、ステップＳ１７０で設定した制御パラメータｋ、Ｔｈを用いて、上述した（式３）に従って仮想弾性体の反発力Ｆｃを算出する。ステップＳ１９０で車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔ１以上であると判定されると、ステップＳ２１０へ進み、反発力Ｆｃを０とする。
【００３１】
つづくステップＳ２２０では、ステップＳ２００またはＳ２１０で算出した反発力Ｆｃを用いて、制駆動力補正を行う際の駆動力補正量ΔＤａおよび制動力補正量ΔＤｂを算出する。ステップＳ２２０における制駆動力補正量の算出処理を、図１４を用いて説明する。
【００３２】
まずステップＳ２２０１で、ステップＳ１２０で読み込んだアクセルペダル操作量ＳＡに基づいて、アクセルペダル６１が踏みこまれているか否かを判定する。アクセルペダル６１が踏み込まれていない場合には、ステップＳ２２０２へ進み、アクセルペダル６１が急に解放されたか否かを判定する。例えば、アクセルペダル操作量ＳＡから算出するアクセルペダル６１の操作速度が所定値未満であった場合は、アクセルペダル６１がゆっくりと戻されたと判断し、ステップＳ２２０３へ進む。ステップＳ２２０３では、駆動力補正量ΔＤａとして０をセットし、つづくステップＳ２２０４で制動力補正量ΔＤｂとして上述したように算出した反発力Ｆｃをセットする。
【００３３】
一方、ステップＳ２２０２でアクセルペダル６１が急に戻されたと判定されると、ステップＳ２２０５へ進む。ステップＳ２２０５では駆動力補正量ΔＤａを漸減させ、ステップＳ２２０６で制動力補正量ΔＤｂを反発力Ｆｃまで漸増させる。具体的には、アクセルペダル６１が急に戻された場合は、アクセルペダル操作中には駆動力を反発力Ｆｃ分だけ減少させるように設定していた駆動力補正量ΔＤａ（＝−Ｆｃ）を、０まで徐々に変化させる。また、アクセルペダル６１が急に戻されてから制動力補正量ΔＤｂを反発力Ｆｃまで徐々に増加させる。このように、アクセルペダル６１が急に戻された場合は、最終的に駆動力補正量ΔＤａが０に、制動力補正量ΔＤｂがＦｃになるように変化させる。
【００３４】
一方、ステップＳ２２０１が肯定判定され、アクセルペダル６１が踏み込まれている場合は、ステップＳ２２０７へ進んでドライバ要求駆動力Ｆｄａを推定する。コントローラ５０内には、駆動力制御装置６０内に記憶されたドライバ要求駆動力算出マップ（図４）と同一のものが用意されており、アクセルペダル操作量ＳＡに従って、ドライバ要求駆動力Ｆｄａを推定する。
【００３５】
つづくステップＳ２２０８で、ステップＳ２２０７で推定したドライバ要求駆動力Ｆｄａと反発力Ｆｃとの大小関係を比較する。ドライバ要求駆動力Ｆｄａが反発力Ｆｃ以上（Ｆｄａ≧Ｆｃ）の場合は、ステップＳ２２０９へ進む。ステップＳ２２０９では、駆動力補正量ΔＤａとして−Ｆｃをセットし、ステップＳ２２１０で制動力補正量ΔＤｂに０をセットする。すなわち、Ｆｄａ−Ｆｃ≧０であることから、駆動力Ｆｄａを反発力Ｆｃにより補正した後も正の駆動力が残る。従って、補正量の出力は駆動力制御装置６０のみで行うことができる。この場合、車両の状態としては、ドライバがアクセルペダル６１を踏んでいるにも関わらず期待した程の駆動力が得られない状態となる。補正後の駆動力が走行抵抗より大きい場合には、加速が鈍くなる挙動としてドライバに感じられ、補正後の駆動力が走行抵抗より小さい場合には、減速する挙動としてドライバに感じられる。
【００３６】
一方、ステップＳ２２０８が否定判定され、ドライバ要求駆動力Ｆｄａが反発力Ｆｃより小さい場合（Ｆｄａ＜Ｆｃ）は、駆動力制御装置６０のみでは目標とする補正量を出力できない。そこで、ステップＳ２２１１において駆動力補正量ΔＤａに−Ｆｄａをセットし、ステップＳ２２１２で制動力補正量ΔＤｂとして、補正量の不足分（Ｆｃ−Ｆｄａ）をセットする。この場合、車両の減速挙動としてドライバには察知される。
【００３７】
図１５に、駆動力および制動力の補正方法を説明する図を示す。図１５の横軸はアクセルペダル操作量ＳＡおよびブレーキペダル操作量ＳＢを示しており、原点０から右へ進むほどアクセルペダル操作量ＳＡが大きく、左へ進むほどブレーキペダル操作量ＳＢが大きいことを示している。図１５の縦軸は駆動力および制動力を示し、原点０から上へ進むほど駆動力が大きく、下へ進むほど制動力が大きいことを示している。
【００３８】
図１５において、アクセルペダル操作量ＳＡに応じた要求駆動力Ｆｄａ、およびブレーキペダル操作量ＳＢに応じた要求制動力Ｆｄｂをそれぞれ一点差線で示す。また、前方障害物とのリスクポテンシャルに応じて補正した駆動力および制動力を実線で示す。
【００３９】
アクセルペダル操作量ＳＡが大きく、アクセルペダル操作量ＳＡに応じた要求駆動力Ｆｄａが反発力Ｆｃ以上の場合は、駆動力を補正量ΔＤａに応じて減少方向に補正する。一方、アクセルペダル操作量ＳＡが小さく、アクセルペダル操作量ＳＡに応じた要求駆動力Ｆｄａが反発力Ｆｃよりも小さい場合は、駆動力を発生しないような補正量ΔＤａを設定して駆動力を補正する。さらに、反発力Ｆｃと要求駆動力Ｆｄａとの差を補正量ΔＤｂとして設定する。これにより、アクセルペダル操作量ＳＡに応じた緩制動を行う。
【００４０】
ブレーキペダルが踏み込まれると、補正量ΔＤｂに基づいて制動力を増大方向に補正する。これにより、全体として車両の走行抵抗を補正量、すなわち仮想弾性体の反発力Ｆｃに相当して増大させるように制駆動力の特性を補正している。
【００４１】
このようにステップＳ２２０で制駆動力補正量を算出した後、ステップＳ２３０へ進む。ステップＳ２３０では、ステップＳ２２０で算出した駆動力補正量ΔＤａ、及び制動力補正量ΔＤｂをそれぞれ駆動力制御装置６０、及び制動力制御装置９０に出力する。駆動力制御装置６０は、駆動力補正量ΔＤａと要求駆動力Ｆｄａとから目標駆動力を算出し、算出した目標駆動力を発生するようにエンジンコントローラを制御する。また、制動力制御装置９０は、制動力補正量ΔＤｂと要求制動力Ｆｄｂとから目標制動力を算出し、目標制動力を発生するようにブレーキ液圧コントローラを制御する。これにより、今回の処理を終了する。
【００４２】
−第１の実施の形態の変形例１−
ここでは、障害物が領域Ａ、Ｂに存在し、さらに自車両が追い越し動作中である場合を、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況とする。図１６のフローチャートを用いて制御パラメータ設定処理を説明する。
【００４３】
ステップＳ１７１１で自車両が追い越し動作中であるか否かを判定する。自車両が追い越し動作中であるか否かは、例えば運転者によるウィンカ操作、または操舵角速度に基づいて判定することができる。ウィンカ操作が行われている場合、または操舵角速度が所定値以上である場合は、自車両が追い越し動作中であると判断する。追い越し動作中であると判定されると、ステップＳ１７１２へ進み、対象障害物が領域Ａに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Ａに存在する場合はステップＳ１７１３へ進む。対象障害物が領域Ａに存在しない場合は、ステップＳ１７１４へ進んで対象障害物が領域Ｂに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Ｂに存在する場合はステップＳ１７１３へ進む。
【００４４】
ステップＳ１７１３では、しきい値Ｔｈを基準値Ｔｈ０よりも小さい値Ｔｈ１に設定し、ばね定数ｋを基準値ｋ０よりも大きい値ｋ１に設定する。一方、自車両が追い越し動作中でない場合、または対象障害物が領域Ａおよび領域Ｂのいずれにも存在しない場合は、ステップＳ１７１５へ進んでしきい値Ｔｈおよびばね定数ｋをそれぞれ基準値Ｔｈ０，ｋ０に設定する。
【００４５】
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）車両用運転操作補助装置１は、自車両周囲の障害物状況と自車両の走行状態とに基づいて自車両前方の障害物に対するリスクポテンシャルを算出し、リスクポテンシャルに応じて制駆動力制御を行う。さらに、レーダ装置１０による障害物の検出状況を監視し、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況では、制駆動力制御の制御方法を変更して検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償する。これにより、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
（２）コントローラ５０は、レーダ装置１０の検出状況に応じて制駆動力制御の制御タイミングおよび制御量変化率（制御ゲイン）を変更することにより、レーダ装置１０の検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償する。具体的には、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況では、検出精度が低下しない状況に対して制御タイミングを遅延させるとともに制御量変化率を増大させる。例えば、図１３に示すように、検出精度低下時には通常時に対して仮想弾性体の反発力Ｆｃが遅れて発生するが、通常時に比べて、対象障害物への接近に対する反発力Ｆｃの増加の傾きは大きく設定される。これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況において、検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償し、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
（３）コントローラ５０は、図１１に示すようにレーダ装置１０の検知範囲の側方端領域Ａ、Ｂに障害物が存在する場合に、レーダ装置１０の検出精度が低下すると判断する。レーダ装置１０によって対象障害物を正確に検出することが困難な状況では、制駆動力制御の制御タイミングを遅らせるとともに、対象障害物への接近リスクに対する反発力Ｆｃの増加の傾きを大きくするので、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
（４）検出物体が側方端領域Ａ、Ｂに存在し、かつ自車両が車線変更を行おうとしている、または車線変更を行っているような車線変更状態である場合に、レーダ装置１０の検出精度が低下すると判断する。レーダ装置１０によって対象障害物を正確に検出することが困難な状況では、制駆動力制御の制御タイミングを遅らせるとともに、対象障害物への接近リスクに対する反発力Ｆｃの増加の傾きを大きくするので、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
（５）コントローラ５０は、自車両の操舵状態またはウィンカー操作状態に基づいて自車両が車線変更状態であるかを判定する。従って、特別な検出器等を用いることなく容易に車線変更状態を判定することができる。
【００４６】
《第２の実施の形態》
以下に、本発明の第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、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。
【００４７】
第２の実施の形態においては、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況において制駆動力の補正量を制限することにより、制駆動力制御の制御方法を変更する。具体的には、仮想弾性体の反発力Ｆｃに上限値を設け、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況では、検出精度が低下しない状況に比べて上限値を低下する。
【００４８】
第２の実施の形態における車両用運転操作補助装置１の動作について、図１７のフローチャートを用いて説明する。本処理内容は、一定間隔、例えば５０ｍｓｅｃ毎に連続的に行われる。ステップＳ３１０〜Ｓ３６０における処理は、図７のフローチャートのステップＳ１１０〜Ｓ１６０での処理と同様であるので説明を省略する。
【００４９】
ステップＳ３７０では、ステップＳ３６０で選択した対象障害物に対する車間時間ＴＨＷを算出する。ここでは、第１の実施の形態と同様に（式４）を用いて車間時間ＴＨＷを算出する。続くステップＳ３８０では、ステップＳ３７０で算出した車間時間ＴＨＷが予め設定したしきい値Ｔ１以上か否かを判定する。車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔ１未満の場合は、対象障害物との接触のリスクポテンシャルが高いと判断し、制駆動力制御を行うためにステップＳ３９０へ進む。
【００５０】
ステップＳ３９０では、上述した（式３）に従って仮想弾性体の反発力Ｆｃを算出する。このとき、制御パラメータｋ、Ｔｈはそれぞれ予め定めた所定値を用いる。ステップＳ３８０で車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔ１以上であると判定されると、ステップＳ４００へ進み、反発力Ｆｃを０とする。
【００５１】
ステップＳ４１０では、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況において制駆動力の補正量を制限するため、ステップＳ３９０またはＳ４００で算出した反発力Ｆｃに対してリミット処理を行う。ステップＳ４１０で行う反発力リミット処理を、図１８のフローチャートを用いて説明する。
【００５２】
ステップＳ４１０１では、対象障害物が領域Ａに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Ａに存在しない場合は、ステップＳ４１０３へ進んで対象障害物が領域Ｂに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Ａまたは領域Ｂに存在する場合は、ステップＳ４１０２へ進む。ステップＳ４１０２では、反発力リミット処理のリミット値Ｌ、すなわち反発力Ｆｃの上限値を所定値Ｌ１に設定する。
【００５３】
一方、対象障害物が領域Ａおよび領域Ｂのいずれにも存在しない場合は、ステップＳ４１０４へ進んで反発力Ｆｃの上限値Ｌを所定値Ｌ２に設定する。ここで、所定値Ｌ１，Ｌ２は、Ｌ１＜Ｌ２の関係を満たすように予め適切に設定しておく。
【００５４】
つづくステップＳ４１０５では、ステップＳ４１０２またはＳ４１０４で設定したリミット値Ｌを用いて、仮想弾性体に対する反発力Ｆｃにリミット処理を行う。具体的には、ステップＳ３９０またはＳ４００で算出した反発力Ｆｃがリミット値Ｌよりも大きい場合は、反発力Ｆｃをリミット値Ｌに制限する。反発力Ｆｃがリミット値Ｌ以下の場合は、ステップＳ３９０またはＳ４００で算出した反発力Ｆｃをそのまま用いる。
【００５５】
このように、対象障害物が検知範囲の側方端部領域に存在し、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においては、検出精度が低下しない場合に比べて反発力Ｆｃの上限値Ｌを低下する。
【００５６】
ステップＳ４１０において反発力Ｆｃのリミット処理を行った後、ステップＳ４２０へ進む。ステップＳ４２０では、リミット処理を行った反発力Ｆｃを用いて制駆動力の補正量を算出する。ステップＳ４２０およびＳ４３０での処理は、上述した図７のフローチャートのステップＳ２２０およびＳ２３０での処理と同様であるので説明を省略する。
【００５７】
−第２の実施の形態の変形例−
ここでは、悪天候の場合、またはレーダ装置１０によって検出する反射波のノイズが多い場合をレーダ装置１０の精度が低下する状況とする。従って、レーダ装置１０によって検出された対象障害物が検知範囲内のどの領域に存在するかに関わらず、悪天候の場合、またはノイズが多い場合は反発力Ｆｃのリミット値Ｌを小さい値Ｌ１に設定する。図１９のフローチャートを用いて反発力Ｆｃのリミット処理を説明する。
【００５８】
ステップＳ４１１１では、悪天候であるか否かを判定する。ここでは、例えば降雨時、降雪時、または霧が発生している場合を、悪天候とする。そこで、例えばワイパーの作動状態（ワイパーオン／オフ、ワイパー作動速度等）、雨滴センサの出力値、またはフォグランプのオン／オフ等を読み込み、悪天候であるか否かを判定する。悪天候であると判定されると、ステップＳ４１１２へ進み、反発力Ｆｃのリミット値ＬをＬ１に設定する。
【００５９】
一方、悪天候でない場合は、ステップＳ４１１３へ進む。ステップＳ４１１３では、レーダ装置１０の受光部１０ｂによって受光する反射波のノイズ成分が多いか否かを判定する。図２０に、レーダ装置１０における物体検出状況を説明する図を示す。図２０は、レーダ装置１０の検知範囲内に、○で表される複数の反射物が存在することを示している。検知範囲のほぼ中央にある４つの○は、前方車両の後部リフレクタの反射によるものと判断できる。しかし、それ以外の、車両相当の障害物と判断されない反射物は、ノイズである。このようなノイズが多いほどレーダ装置１０の精度は低下する。
【００６０】
ここでは、レーダ装置１０の検出結果から車両相当の障害物と判断されない反射物の数に基づいてノイズレベルを算出する。なお、ノイズレベルは所定の幅を持つものである。算出したノイズレベルから、レーダ装置１０の検出結果にノイズ成分が多いか否かを判定する。ノイズ成分が多い場合はステップＳ４１１２へ進み、反発力Ｆｃの上限値を低下させるためにリミット値ＬをＬ１に設定する。ノイズ成分が少ない場合はステップＳ４１１４へ進み、反発力Ｆｃのリミット値ＬをＬ２に設定する。
【００６１】
ステップＳ４１１５では、ステップＳ４１１２またはＳ４１１４で設定したリミット値Ｌを用いて反発力Ｆｃのリミット処理を行う。
【００６２】
なお、以上説明した第２の実施の形態において、自車両が車線変更中で、かつ対象障害物がレーダ装置１０の検知範囲の側方端部領域Ａ、Ｂに存在する場合を、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況であると判断することもできる。
【００６３】
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）コントローラ５０は、レーダ装置１０の検出状況に応じて制駆動力の補正量の最大制御量を変更する。具体的には、仮想弾性体の反発力Ｆｃに対してリミット処理を行う際に、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況では、検出精度が低下しない状況に比べて反発力Ｆｃのリミット値Ｌを低下する。反発力Ｆｃがリミット値Ｌを超える場合は反発力Ｆｃをリミット値Ｌに制限する。これにより、反発力Ｆｃの急激な変化、さらには制駆動力制御補正量ΔＤａ、ΔＤｂの急な変化を防止して、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においても、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
（２）コントローラ５０は、レーダ装置１０の検知範囲の側方端領域Ａ、Ｂに障害物が存在する場合、検出物体が側方端領域Ａ、Ｂに存在し、かつ自車両が車線変更を行おうとしている、または車線変更を行っているような車線変更状態である場合、または、悪天候、例えば降雨時、降雪時、霧発生中にレーダ装置１０の検出精度が低下すると判断し、反発力Ｆｃにリミット処理を行う。これにより、反発力Ｆｃの急激な変化、さらには制駆動力制御補正量ΔＤａ、ΔＤｂの急な変化を防止するので、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
（３）図２に示すように、レーダ装置１０はレーザ光等の電磁波を出力する発光部（出力部）１０ａと電磁波が障害物にとって反射された反射波を検出する受光部（検出部）１０ｂとを備え、検出した反射波の状態に基づいて障害物の状況を検出する。コントローラ５０では、反射波のノイズが多い場合にレーダ装置１０の検出精度が低下すると判断する。これにより、レーダ装置１０の検知範囲内に反射物が多数存在し、前方車両とそれ以外の物体とを区別することが困難な状況においては、反発力Ｆｃにリミット処理を行う。これにより、反発力Ｆｃの急激な変化、さらには制駆動力制御補正量ΔＤａ、ΔＤｂの急な変化を防止するので、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
【００６４】
《第３の実施の形態》
以下に、本発明の第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、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。
【００６５】
第３の実施の形態では、制駆動力の補正量に対してフィルタ処理を行う。レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況において、制駆動力の補正量に対するフィルタ処理のフィルタ特性を変更することにより、制駆動力制御の制御方法を変更する。具体的には、仮想弾性体の反発力Ｆｃに対してフィルタ処理を行う際に、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況では、検出精度が低下しない状況に比べてフィルタ特性の応答を低くする。
【００６６】
第３の実施の形態における車両用運転操作補助装置１の動作について、図２１のフローチャートを用いて説明する。本処理内容は、一定間隔、例えば５０ｍｓｅｃ毎に連続的に行われる。ステップＳ５１０〜Ｓ５６０における処理は、図７のフローチャートのステップＳ１１０〜Ｓ１６０での処理と同様であるので説明を省略する。
【００６７】
ステップＳ５７０では、ステップＳ５６０で選択した対象障害物に対する車間時間ＴＨＷを算出する。ここでは、第１の実施の形態と同様に（式４）を用いて車間時間ＴＨＷを算出する。続くステップＳ５８０では、ステップＳ５７０で算出した車間時間ＴＨＷが予め設定したしきい値Ｔ１以上か否かを判定する。車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔ１未満の場合は、対象障害物との接触のリスクポテンシャルが高いと判断し、制駆動力制御を行うためにステップＳ５９０へ進む。
【００６８】
ステップＳ５９０では、上述した（式３）に従って仮想弾性体の反発力Ｆｃを算出する。このとき、制御パラメータｋ、Ｔｈはそれぞれ予め定めた所定値を用いる。ステップＳ５８０で車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔ１以上であると判定されると、ステップＳ６００へ進み、反発力Ｆｃを０とする。
【００６９】
ステップＳ６１０では、レーダ装置１０の検出状況に応じて制駆動力の補正量に対するフィルタ処理を行う。具体的には、ステップＳ５９０またはＳ６００で算出した反発力Ｆｃに対して、レーダ装置１０の検出状況に応じて設定したフィルタ特性に従ってフィルタ処理を行う。ステップＳ６１０で行うフィルタ処理を、図２２のフローチャートを用いて説明する。
【００７０】
ステップＳ６１０１では、対象障害物が領域Ａに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Ａに存在する場合はステップＳ６１０２へ進み、領域Ａに存在しない場合はステップＳ６１０３へ進む。ステップＳ６１０３では対象障害物が領域Ｂに存在するか否かを判定し、領域Ｂに存在する場合はステップＳ６１０２へ進み、領域Ｂに存在しない場合はステップＳ６１０４へ進む。
【００７１】
ステップＳ６１０２では、フィルタ特性を低応答に設定する。具体的には、図２３に示すようにローパスフィルタのカットオフ周波数を低く設定して、算出された反発力Ｆｃの変動を抑制する。このようなローパスフィルタは、ラプラス演算子ｓを用いて、１／（１＋Ｔｓ）と定義される。時定数Ｔを大きくすることによりカットオフ周波数が低くなり、フィルタ特性を遅延方向に変化させて低応答とすることができる。
【００７２】
障害物が領域Ａおよび領域Ｂのいずれにも存在しない場合は、ステップＳ６１０４へ進み、フィルタ特性を高応答に設定する。具体的には、図２３に示すようにカットオフ周波数を高く、すなわち時定数Ｔを小さく設定する。フィルタ特性を低応答または高応答にする場合の時定数Ｔは、それぞれ予め適切に設定しておく。
【００７３】
ステップＳ６１０５では、ステップＳ６１０２またはＳ６１０４で設定したフィルタ特性に従って、ステップＳ５９０またはＳ６００で算出した反発力Ｆｃに対してフィルタ処理を施す。これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においては、フィルタ特性が低応答に設定されるので反発力Ｆｃの変動が抑制される。
【００７４】
ステップＳ６２０およびＳ６４０での処理は、図７のステップＳ２２０およびＳ２３０での処理と同様であるので説明を省略する。
【００７５】
これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においては、フィルタ特性が低応答になるので反発力Ｆｃの変動が小さくなり、さらには、反発力Ｆｃを用いて算出する制駆動力の補正量の変動も抑制される。これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においても適切な制駆動力制御を行うことができる。
【００７６】
なお、フィルタ特性の切換は、上述したようにローパスフィルタのカットオフ周波数を変更するだけでなく、例えば変化量リミッタを用いることもできる。変化量リミッタを用いる場合は、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況において反発力Ｆｃの変化量のリミット値を小さくすることにより、フィルタ特性を低応答にすることができる。
【００７７】
−第３の実施の形態の変形例−
ここでは、悪天候の場合、レーダ装置１０で検出する反射波のノイズが多い場合、または対象障害物が停止車両である場合を、レーダ装置１０の精度が低下する状況とする。そして、レーダ装置１０の精度が低下する状況においては、反発力Ｆｃに対するフィルタ特性を低応答に設定する。図２４のフローチャートを用いて反発力Ｆｃに対するフィルタ処理の処理手順を説明する。
【００７８】
ステップＳ６１１１では、悪天候であるか否かを判定する。ここでは、上述した図１９のフローチャートのステップＳ４１１１と同様に、例えば降雨時、降雪時、または霧が発生している場合を、悪天候とする。そこで、例えばワイパーの作動状態（ワイパーオン／オフ、ワイパー作動速度等）、雨滴センサの出力値、またはフォグランプのオン／オフ等から、悪天候であると判定されると、ステップＳ６１１２へ進み、悪天候でないと判定されると、ステップＳ６１１３へ進む。
【００７９】
ステップＳ６１１３では、レーダ装置１０の受光部１０ｂによって受光する反射波のノイズ成分が多いか否かを判定する。ここでは、上述した図１９のステップＳ４１１３と同様に、レーダ装置１０の検出結果から車両相当の障害物と判断されない反射物の数に基づいてノイズレベルを算出する。算出したノイズレベルから、レーダ装置１０の検出結果にノイズ成分が多いか否かを判定する。ノイズ成分が多い場合はステップＳ６１１２へ進み、ノイズ成分が少ない場合はステップＳ６１１４へ進む。
【００８０】
ステップＳ６１１４では、対象障害物が停止車両であるか否かを判定する。障害物が停止している場合、レーダ装置１０の検出結果から障害物と障害物ではない物体とを区別することは困難である。そこで、対象障害物が停止している場合には、レーダ装置１０の精度が低下する状況とする。
【００８１】
対象障害物が停止車両であるか否かを判定するために、まず、対象障害物の相対速度を算出する。対象障害物の相対速度は、例えば自車両と対象障害物との距離Ｄを疑似微分することにより算出できる。そして、例えば対象障害物の相対速度が所定値（例えば２ｍ／ｓ）未満の場合に、対象障害物が停止していると判定する。なお、ここでは自車両と障害物との相対速度を用いて停止しているか否かを判定したが、これには限定されず、障害物の絶対速度を用いて判定することもできる。対象障害物が停止している場合はステップＳ６１１２へ進み、停止していない場合はステップＳ６１１５へ進む。
【００８２】
ステップＳ６１１２では、図２２のフローチャートのステップＳ６１０２と同様にフィルタ特性を低応答に設定する。一方、ステップＳ６１１５では、図２２のステップＳ６１０４と同様にフィルタ特性を高応答に設定する。
【００８３】
ステップＳ６１１６では、ステップＳ６１１２またはＳ６１１５で設定したフィルタ特性に従って、ステップＳ５９０またはＳ６００で算出した反発力Ｆｃにフィルタ処理を施す。
【００８４】
なお、以上説明した第３の実施の形態において、自車両が車線変更中で、かつ対象障害物がレーダ装置１０の検知範囲の側方端部領域Ａ、Ｂに存在する場合を、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況であると判断することもできる。
【００８５】
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および第２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５０は、制駆動力制御の制御出力値に対するフィルタ特性を変更することにより、レーダ装置１０の検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償する。具体的には、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況においては、反発力Ｆｃに対して行うフィルタ処理のフィルタ特性の応答を低くする。これにより、反発力Ｆｃの変動を抑制し、制駆動力補正量ΔＤａ、ΔＤｂの変化を小さくして、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況でも、制駆動力制御を適切に作動させることができる。なお、レーダ装置１０の検出精度が低下しない状況ではフィルタ特性を高応答に設定するので、応答性のよい制駆動力制御を行うことができる。
（２）コントローラ５０は、レーダ装置１０の検知範囲の側方端領域Ａ、Ｂに障害物が存在する場合、検出物体が側方端領域Ａ、Ｂに存在し、かつ自車両が車線変更状態である場合、悪天候の場合、レーダ装置１０で検出する反射波のノイズが多い場合、または対象障害物が停止物である場合にレーダ装置１０の検出精度が低下すると判断し、反発力Ｆｃにフィルタ処理を行う。これにより、反発力Ｆｃの変動を抑制し、さらには制駆動力制御補正量ΔＤａ、ΔＤｂの変動を小さくして、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
【００８６】
《第４の実施の形態》
以下に、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説明する。図２５に、第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置２の構成を示すシステム図を示す。図２５において、図１に示した第１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１の実施の形態との相違点を主に説明する。
【００８７】
図２５に示すように、車両用運転操作補助装置２は、アクセルペダル６１に操作反力を発生させるアクセルペダル反力発生装置６２と、ブレーキペダル９１に操作反力を発生させるブレーキペダル反力発生装置９２とをさらに備えている。第４の実施の形態においては、自車両周囲のリスクポテンシャルに応じて制御する制駆動力の補正量に応じて、アクセルペダル６１またはブレーキペダル９１に発生する操作反力を制御する。
【００８８】
アクセルペダル反力発生装置６２は、アクセルペダル６１のリンク機構に組み込まれたサーボモータを備えている。アクセルペダル反力発生装置６２は、コントローラ５１からの指令に応じてサーボモータで発生させるトルクを制御し、運転者がアクセルペダル６１を操作する際に発生する操作反力を任意に制御することができる。
【００８９】
ブレーキペダル反力発生装置９２は、ブレーキペダル９１のリンク機構に組み込まれたサーボモータを備えている。ブレーキペダル反力発生装置９２は、コントローラ５１からの指令に応じてサーボモータで発生させるトルクを制御し、運転者がブレーキペダル９１を操作する際に発生する操作反力を任意に制御することができる。なお、ここでは、サーボモータによってブレーキペダル９１の反力を制御しているが、これには限定されず、例えばコンピュータ制御による油圧力を用いてブレーキアシスト力を発生させることもできる。
【００９０】
以下に、第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置２の動作を、図２６を用いて説明する。図２６は、第４の実施の形態のコントローラ５１における運転操作補助制御処理の処理手順の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。
【００９１】
ステップＳ７１０〜Ｓ８３０での処理は、第１の実施の形態で説明した図７のフローチャートのステップＳ１１０〜Ｓ２３０での処理と同様であるので説明を省略する。ステップＳ８４０では、ステップＳ８００またはＳ８１０で算出した仮想弾性体の反発力Ｆｃに基づいて、アクセルペダル６１またはブレーキペダル９１に発生する操作反力の制御量、すなわちアクセルペダル反力制御指令値ＦＡとブレーキペダル反力制御指令値ＦＢを算出する。
【００９２】
図２７に、仮想弾性体の反発力Ｆｃとアクセルペダル反力制御指令値ＦＡとの関係を示す。図２７において、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を破線で示す。ここではアクセルペダル操作量ＳＡが一定の場合のアクセルペダル反力を示している。図２７に示すように、反発力Ｆｃが大きくなるほど、通常値に対してアクセルペダル反力制御指令値ＦＡが増加する。すなわち、制駆動力の補正量が大きくなるほど、アクセルペダル６１に発生する操作反力が大きくなる。
【００９３】
図２８に、仮想弾性体の反発力Ｆｃとブレーキペダル反力制御指令値ＦＢとの関係を示す。図２８において、ブレーキペダル反力制御を行わない場合の、通常のブレーキペダル反力制御指令値を破線で示す。ここではブレーキペダル操作量ＳＢが一定の場合のブレーキペダル反力を示している。図２８に示すように、反発力Ｆｃが所定値を超える領域では、反発力Ｆｃが大きくなるほど、通常値に対してブレーキペダル反力制御指令値ＦＢが低下する。これにより、制駆動力の補正量が大きくなるほどブレーキペダル９１に発生する操作反力が小さくなり、ブレーキペダル９１を踏み込みやすくなる。
【００９４】
このように、ステップＳ７７０で設定した制御パラメータｋ、Ｔｈを用いて算出した反発力Ｆｃに基づいて、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡおよびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢを算出する。これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況であるか否かに基づいて設定した反発力Ｆｃの発生タイミングおよび増加率（ゲイン）を、操作反力制御にも反映させることができる。すなわち、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況では、検出精度が低下しない状況に比べて操作反力の発生タイミングは遅くなるが、操作反力の変化率は大きくなる。
【００９５】
つづくステップＳ８５０では、ステップＳ８４０で算出したアクセルペダル反力制御指令値ＦＡおよびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢをそれぞれアクセルペダル反力発生装置６２およびブレーキペダル反力発生装置９２に出力する。アクセルペダル反力制御装置６２およびブレーキペダル反力制御装置９２は、それぞれコントローラ５１から入力される指令値に応じてアクセルペダル反力およびブレーキペダル反力を制御する。
【００９６】
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。
レーダ装置１０によって検出される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を算出し、リスクポテンシャルに基づいて制駆動力制御を行うとともに、運転操作装置、すなわちアクセルペダル６１およびブレーキペダル９１の操作反力制御も行う。制駆動力制御によって補正する制駆動力の補正量を、運転操作装置の操作反力として運転者に伝達することにより、自車両の制御状態を運転者に知らせて注意を喚起することができる。レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においては、上述した第１の実施の形態と同様に反発力Ｆｃの発生タイミングおよび増加の傾きを変更する。さらに、反発力Ｆｃに応じて反力制御指令値ＦＡ、ＦＢを算出するので、操作反力制御に関しても、制駆動力制御に対する制御タイミングおよび制御量変化率の設定が反映される。これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においても、制駆動力制御および操作反力制御を適切に作動させることができる。
【００９７】
《第５の実施の形態》
以下に、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説明する。第５の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、図２５に示した第４の実施の形態と同様である。
【００９８】
第５の実施の形態においては、上述した第４の実施の形態と同様に、自車両周囲のリスクポテンシャルに基づいて自車両の制駆動力制御を行うとともに、制駆動力の補正量を運転操作装置の操作反力として発生させる操作反力制御を行う。ただし、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況においては、上述した第２の実施の形態と同様に制駆動力の補正量を制限することにより、制駆動力制御の制御方法を変更する。さらに、操作反力制御の制御量を制限することにより、操作反力制御の制御方法も変更する。
【００９９】
以下に、第５の実施の形態による車両用運転操作補助装置２の動作を、図２９を用いて説明する。図２９は、第５の実施の形態のコントローラ５１における運転操作補助制御処理の処理手順の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。
【０１００】
ステップＳ９１０〜Ｓ１０３０での処理は、第２の実施の形態で説明した図１７のフローチャートのステップＳ３１０〜Ｓ４３０での処理と同様であるので説明を省略する。ステップＳ１０４０では、ステップＳ９９０またはＳ１０００で算出した仮想弾性体の反発力Ｆｃに基づいて、アクセルペダル６１またはブレーキペダル９１に発生する操作反力の制御量、すなわちアクセルペダル反力制御指令値ＦＡとブレーキペダル反力制御指令値ＦＢを算出する。具体的には、図２７および図２８に示した反発力Ｆｃに対するアクセルペダル反力制御指令値ＦＡ、およびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢの特性に従って、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡおよびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢをそれぞれ算出する。
【０１０１】
ただし、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況においては、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡに上限値を設定し、ブレーキペダル反力制御指令値ＦＢに下限値を設定する。図３０および図３１に、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況において操作反力制御量を制限する場合の、反発力Ｆｃに対するアクセルペダル反力制御指令値ＦＡ、およびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢの特性を示す。
【０１０２】
図３０に示すように、反発力Ｆｃが増加するとともにアクセルペダル反力制御指令値ＦＡが増加するが、反発力Ｆｃが所定値Ｆｃ１を超えると、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡを上限値ＦＡ１に制限する。また、図３１に示すように、反発力Ｆｃが増加するとブレーキペダル反力制御指令値ＦＢが徐々に低下するが、反発力Ｆｃが所定値Ｆｃ１を超えると、ブレーキペダル反力制御指令値ＦＢを下限値ＦＢ１に制限する。
【０１０３】
例えば対象障害物がレーダ装置１０の検知範囲の側方端部領域Ａ、Ｂに存在し、レーダ装置１０の検出精度が低下するような場合には、図３０および図３１に示すマップに従って反力制御量ＦＡ、ＦＢを算出する。
【０１０４】
ステップＳ１０５０では、ステップＳ１０４０で算出したアクセルペダル反力制御指令値ＦＡおよびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢをそれぞれアクセルペダル反力発生装置６２およびブレーキペダル反力発生装置９２に出力する。これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況において、操作反力制御の制御量を制限する。
【０１０５】
なお、第５の実施の形態では、ステップＳ１０１０でリミット処理を行う前の反発力Ｆｃを用いてアクセルペダル反力制御指令値ＦＡおよびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢを算出した。ただし、これには限定されず、ステップＳ１０１０でリミット処理を行った後の反発力Ｆｃを用いて反力制御指令値ＦＡ、ＦＢを算出することもできる。この場合は、反発力Ｆｃ自体が制限されているので、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況でも、検出精度が低下しない場合と同様に、図２７および図２８のマップを用いて反力制御指令値ＦＡ、ＦＢを算出する。
【０１０６】
このように、以上説明した第５の実施の形態においては上述した第１から第４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。
レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においては、上述した第２の実施の形態と同様に反発力Ｆｃに対してリミット処理を行うとともに、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡおよびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢに対してもリミット処理を行う。レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においては、リミット値を低下する。これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況において、制駆動力補正量ΔＤａ、ΔＤｂ、および反力制御指令値ＦＡ、ＦＢの急な変化を防止することができ、制駆動力制御および操作反力制御を適切に作動させることができる。
【０１０７】
《第６の実施の形態》
以下に、本発明の第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、図２５に示した第４の実施の形態と同様である。
【０１０８】
第６の実施の形態においては、上述した第４の実施の形態と同様に、自車両周囲のリスクポテンシャルに基づいて自車両の制駆動力制御を行うとともに、制駆動力の補正量を運転操作装置の操作反力として発生させる操作反力制御を行う。そして、制駆動力補正量および操作反力制御量に対してフィルタ処理を行う。このとき、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況においては、上述した第３の実施の形態と同様に制駆動力の補正量に対するフィルタ処理のフィルタ特性を低応答にすることにより、制駆動力制御の制御方法を変更する。さらに、検出精度が低下する状況においては、操作反力制御の制御量に対するフィルタ処理のフィルタ特性を低応答に変更し、操作反力制御の制御方法も変更する。
【０１０９】
以下に、第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置２の動作を、図３２を用いて説明する。図３２は、第６の実施の形態のコントローラ５１における運転操作補助制御処理の処理手順の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。
【０１１０】
ステップＳ１１１０〜Ｓ１２３０での処理は、第３の実施の形態で説明した図２１のフローチャートのステップＳ５１０〜Ｓ６３０での処理と同様であるので説明を省略する。ステップＳ１２４０では、ステップＳ１１９０またはＳ１２００で算出した仮想弾性体の反発力Ｆｃに基づいて、アクセルペダル６１またはブレーキペダル９１に発生する操作反力の制御量、すなわちアクセルペダル反力制御指令値ＦＡとブレーキペダル反力制御指令値ＦＢを算出する。
【０１１１】
具体的には、図２７および図２８に示した反発力Ｆｃに対するアクセルペダル反力制御指令値ＦＡ、およびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢの特性に従って、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡおよびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢをそれぞれ算出する。そして、レーダ装置１０の検出状況に応じて設定したフィルタ特性に従って、反力制御指令値ＦＡ、ＦＢにフィルタ処理を施す。ここで、反力制御指令値ＦＡ、ＦＢに対するフィルタ処理のフィルタ特性は、以下のように設定する。
【０１１２】
例えば対象障害物がレーダ装置１０の検知範囲の側方端部領域Ａ、Ｂ（図１１参照）に存在し、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況では、フィルタ特性を低応答に設定する。一方、レーダ装置１０の検出精度が低下しない状況では、フィルタ特性の高応答に設定する。ここで、例えばローパスフィルタのカットオフ周波数を低く設定することにより、フィルタ特性を低応答にすることができる。
【０１１３】
反力制御指令値ＦＡ、ＦＢに対してフィルタ処理を行う場合は、低応答と高応答のフィルタ特性の特性変化幅が、ステップＳ１２１０における反発力Ｆｃに対するフィルタ処理のフィルタ特性の特性変化幅よりも大きくなるように設定する。例えば、反発力Ｆｃに対して高応答でフィルタ処理を行うときのカットオフ周波数を３Ｈｚとし、低応答でフィルタ処理を行うときのカットオフ周波数を２Ｈｚとする。この場合、反力制御指令値ＦＡ、ＦＢに対して高応答でフィルタ処理を行うときのカットオフ周波数を３Ｈｚに設定した場合は、低応答でフィルタ処理を行うときのカットオフ周波数を、例えば１Ｈｚに設定する。すなわち、反力制御指令値ＦＡ、ＦＢに対してフィルタ処理を行うときの高応答から低応答へのカットオフ周波数の低下量（２Ｈｚ）が、反発力Ｆｃに対してフィルタ処理を行うときの高応答から低応答へのカットオフ周波数の低下量（１Ｈｚ）よりも大きくなるように設定する。
【０１１４】
ステップＳ１２４０で、上述したように設定したフィルタ特性に従ってフィルタ処理を施し、反力制御指令値ＦＡ、ＦＢを設定した後、ステップＳ１２５０へ進む。ステップＳ１２５０では、ステップＳ１２４０で算出したアクセルペダル反力制御指令値ＦＡおよびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢをそれぞれアクセルペダル反力発生装置６２およびブレーキペダル反力発生装置９２に出力する。これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況において、検出精度の低下による反力制御指令値ＦＡ、ＦＢの変動がアクセルペダル６１またはブレーキペダル９１を介して運転者に伝わることを抑制する。
【０１１５】
なお、ステップＳ１２１０およびＳ１２４０で反発力Ｆｃ、および反力制御指令値ＦＡ、ＦＢに対してそれぞれフィルタ処理を行う場合、上述したローパスフィルタの代わりに変化量リミッタを用いることもできる。この場合、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況においては、検出精度が低下しない場合に比べて変化量リミット値を小さくする。さらに、反力制御指令値ＦＡ、ＦＢに対する低応答と高応答の変化量リミット値の差を、反発力Ｆｃに対する変化量リミット値の差よりも大きく設定する。これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況において、検出精度の低下による制駆動力の補正量および反力制御指令値ＦＡ、ＦＢの変動を抑制する。
【０１１６】
このように、以上説明した第６の実施の形態においては上述した第１から第５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。
レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においては、上述した第３の実施の形態と同様に反発力Ｆｃに対してフィルタ処理を行うとともに、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡおよびブレーキペダル反力制御指令値ＦＢに対してもフィルタ処理を行う。レーダ装置１０の検出精度が低下するような状況においては、フィルタ特性を低応答に設定する。これにより、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況において、制駆動力補正量ΔＤａ、ΔＤｂ、および反力制御指令値ＦＡ、ＦＢの変動を抑制し、制駆動力制御および操作反力制御を適切に作動させることができる。さらに、反力制御指令値ＦＡ、ＦＢに対する低応答と高応答のフィルタ特性の特性変化幅、例えば低応答と高応答のカットオフ周波数の変化量を、反発力Ｆｃに対する低応答と高応答のフィルタ特性の特性変化幅よりも大きくする。これにより、レーダ装置１０の検出精度の低下に起因する反力制御指令値ＦＡ、ＦＢの変動がアクセルペダル６１またはブレーキペダル９１を介して運転者に伝わることを適切に抑制することができる。
【０１１７】
上述した第４から第６の実施の形態においては、自車両周囲の現在の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およびブレーキペダル反力制御をそれぞれ行った。ただし、これには限定されず、アクセルペダル反力制御またはブレーキペダル反力制御を行うこともできる。
【０１１８】
上述した第１から第６の実施の形態においては、レーザレーダをレーダ装置１０として用いる例を説明したが、レーザレーダの代わりにミリ波レーダ等の別方式のレーダ装置を用いることももちろん可能である。
【０１１９】
上述した第１から第６の実施の形態においては、自車両と障害物との車間時間ＴＨＷを障害物に対する自車両のリスクポテンシャルとして算出したが、これには限定されない。例えば、車間時間ＴＨＷの代わりに自車両が障害物に接触するまでの時間を表す余裕時間ＴＴＣを用いることもできる。余裕時間ＴＴＣは、自車両と障害物との車間距離Ｄを相対速度で割ることにより算出できる。なお、余裕時間ＴＴＣを用いる場合でも、仮想弾性体の反発力Ｆｃに基づいて制駆動力の補正量を算出する。
【０１２０】
上述した第１から第６の実施の形態においては、自車両前方の障害物に対するリスクポテンシャルに応じて、アクセルペダル操作量ＳＡに対する駆動力の特性を減少方向に補正し、ブレーキペダル操作量ＳＢに対する制動力の特性を増加方向に補正した。これらには限定されず、リスクポテンシャルに応じて自動的に制動制御を行うシステムにおいても、上述したようにセンサ出力値の精度低下を補償することができる。また、制駆動力制御を行わずに操作反力制御のみを行うシステムで、上述したようにセンサ出力値の精度低下を補償することもできる。
【０１２１】
上述した第１から第６の実施の形態においては、レーダ装置１０の検知範囲の側方端領域Ａ、Ｂを図１１に示すように設定したが、これには限定されない。図１１に示す領域Ａ、Ｂは、検知範囲の側方端から一定の幅を有する領域として設定しているが、例えば検知範囲の側方端に対して一定の角度を有する領域として設定することもできる。
【０１２２】
上述した第２および第３の実施の形態においては、図１９および図２４のフローチャートに示すように、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況であるか否かを複数のパラメータについて一度に判定したが、これには限定されない。例えば、悪天候であるか否かのみに基づいて、レーダ装置１０の検出精度が低下する状況であるか否かを判断することももちろん可能である。
【０１２３】
以上説明した第１から第６の実施の形態においては、障害物検出手段としてレーダ装置１０および障害物検知装置４０を用い、走行状態検出手段として車速センサ２０を用い、リスクポテンシャル算出手段、監視手段、制御方法変更手段、および車線変更判定手段としてコントローラ５０，５１を用いた。また、制御手段として、コントローラ５０，５１，駆動力制御装置６０，制動力制御装置９０，アクセルペダル反力発生装置６２，およびブレーキペダル反力発生装置９２を用いた。
【０１２４】
《第７の実施の形態》
以下に、本発明の第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図３３に、第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置３の構成を示すシステム図を示す。図３３において、図１に示した第１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１の実施の形態との相違点を主に説明する。
【０１２５】
図３３に示すように、車両用運転操作補助装置３は、自車両の前方領域を撮像する前方カメラ１５をさらに備えている。前方カメラ１５は、例えばフロントウィンドウ上部に取り付けられた小型のＣＣＤカメラである。ＣＣＤカメラ１５は、自車両前方の状況を広角かつ高速に把握することの可能なプログレッシブスキャン式のものであり、前方道路の状況を画像として検出し、障害物検知装置４１へと出力する。障害物検知装置４１は、ＣＣＤカメラ１５で撮像された自車両前方の画像に画像処理を施す機能を備えており、自車両の走行レーンの道路白線を検出するとともに、レーザレーダ１０で検出された検出物体の左右エッジ端を検出する。
【０１２６】
コントローラ５２は、各種センサで検知された検出物体の位置情報、すなわちレーザレーダ１０およびＣＣＤカメラ１５で検知された検出物体の位置情報に基づいて、これらのセンサによる物体の検出精度を評価する。制駆動力制御を行う際には、各種センサによる検出精度の評価結果、すなわち総合的なセンサの検出精度状態に応じて制駆動力制御の出力を調整する。さらに、各種センサによる物体の検出精度が低下するような状況においては、制駆動力の制御方法を適切に変更することにより、センサの検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償する。
【０１２７】
以下に、第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置３の動作を、図３４を用いて説明する。図３４は、第７の実施の形態のコントローラ５２における運転操作補助制御処理の処理手順の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。
【０１２８】
まず、ステップＳ２０１０で、車速センサ２０によって検出される自車速Ｖｈと、舵角センサ３０によって検出される自車両の操舵角δを読み込む。ステップＳ２０２０では、アクセルペダルストロークセンサ（不図示）によって検出されるアクセルペダル操作量ＳＡを読み込む。
【０１２９】
つづくステップＳ２０３０で、レーザレーダ１０によるスキャニング結果を読み込む。なお、この処理はレーザレーダ１０のサンプリング周期（例えば１００msec）毎に行われる。レーザレーダ１０のスキャニング結果に基づいて、物体を検知した場合は、障害物情報である検出物体の位置ベクトルを算出する。なお、レーザレーダ１０によって複数の物体が検知されている場合は、各物体について位置ベクトルを算出する。
【０１３０】
ステップＳ２０４０では、ステップＳ２０１０で読み込んだ自車速Ｖｈおよび操舵角δに基づいて、自車両の進路を推定する。ここでは、図７のフローチャートのステップＳ１４０における処理と同様に、自車両の旋回曲率ρ（１／ｍ）および旋回半径Ｒを算出する。そして、図９に示すように、旋回半径Ｒの円弧を基準線とした幅Ｔｗの領域を、自車両の予測進路として設定する。予測進路の幅Ｔｗは、予め適切に設定しておく。
【０１３１】
ステップＳ２０５０では、レーザレーダ１０によって検出される各物体について、ステップＳ２０４０で設定した自車両の予測進路内にあるか、予測進路外にあるかを判定する。ここでは、ステップＳ２０３０で検出した各物体の位置ベクトル、すなわち物体の縦位置および横位置を用いて、検出物体が予測進路内にあるか否かを判定する。レーザレーダ１０によって図１０に示すように物体Ａ〜Ｄが検知されていたとすると、コントローラ５２は自車両の予測進路内に存在する物体Ｂ〜Ｄを選択する。なお、図１０は自車両が直進している場合の予測進路を示している。
【０１３２】
ステップＳ２０６０では、ステップＳ２０５０で自車両の予測進路内にあると判定した検出物体のうち、自車両に最も近い物体を制駆動力制御の対象障害物として選択する。これは、以下の（式５）を用いて決定することができる。
primNo＝min(LR_Py)   ・・・（式５）
ここで、min(A)とは、集合Ａにおける最小値を出力する関数である。LR_Pyとは、ステップＳ２０３０で求めたレーザレーダ１０による各検出物体の位置ベクトル群における縦位置（車間距離）を表している。つまり、（式５）は、各検出物体の中から自車両に最も接近している物体を選択することを表し、primNoには、検出物体を識別するための物体番号あるいは物体のＩＤ番号を代入する。
【０１３３】
レーザレーダ１０で検知され、対象障害物として選択された物体の横位置は、以下の（式６）で表される。
LPx＝LR_Px(primNo)   ・・・（式６）
ここで、LR_Pxとは、ステップＳ２０３０でレーザレーダ１０の検出結果から求めた位置ベクトルにおける各検出物体の横位置（車幅方向位置）を表している。例えば、LR_Px(2)とは、複数の検出物体群において識別番号が“２”として認識している検出物体の横位置を意味している。
【０１３４】
つづくステップＳ２０７０では、ＣＣＤカメラ１５による撮像画像を用いて、ステップＳ２０６０で選択した対象障害物の位置情報を取得する。具体的には、ＣＣＤカメラ１５で撮像した撮像画像における対象障害物の位置を透視変換、つまり３次元座標から２次元の画像座標に座標変換した画像上の領域から、レーザレーダ１０によって検知された対象障害物のみを抽出し、カメラ画像処理による物体位置を求める。そして、このカメラ画像による対象障害物の位置ベクトルを、ＣＰｙ（縦位置）、ＣＰｘ（横位置）とする。
【０１３５】
なお、この処理は、ＣＣＤカメラ１５のサンプリング周期毎（例えば一般的なＮＴＳＣレートである３３．３３msec毎とする）行われ、コントローラ５２は、図３４の処理が行われるたびに対象障害物の位置ベクトルを取得する。また、レーザレーダ１０の非検出時、例えばレーザレーダ１０が物体を捕捉していない場合や物体をロストした場合は、カメラ画像による位置情報の取得は行わない。
【０１３６】
なお、前記３次元座標から２次元の画像座標への座標変換を行い、座標変換した画像上の領域から対象障害物の位置を検出する処理は、例えば特開２００３−２３７５０９号公報に開示された手順を用いることができる。簡単に説明すると、ＣＣＤカメラ１５の取付高さ、画素換算したＣＣＤカメラ１５の鉛直方向および水平方向の焦点距離、および障害物であるとして考慮すべき物体の高さおよび幅等に基づいて、レーザレーダ１０で検知した検出物体の位置を含むその近傍の領域を、画面上の領域に座標変換して、検出物体の存在する画面上の領域への絞り込みを行う。そして、この絞り込んだ領域内において、sobelフィルタ等を行った後２値化し、２値化した画像を投影処理することにより、検出物体のエッジに相当するエッジペアを検出し、検出物体の画像内位置を検出する。
【０１３７】
つづくステップＳ２０８０では、ステップＳ２０７０の処理においてカメラ画像上で対象障害物を抽出できたか否か（対象障害物の位置情報を取得できたか否か）を判定する。ステップＳ２０８０が肯定判定され、レーザレーダ１０およびＣＣＤカメラ１５の両方で対象障害物を検知できている場合には、ステップＳ２０９０へ進む。ステップＳ２０９０では、各センサ、すなわちレーザレーダ１０およびＣＣＤカメラ１５の検出精度を評価し、評価結果に基づいていずれのセンサの検出値を制御用の検出値として用いるかを選択する。ここで行う処理を、図３５のフローチャートを用いて説明する。なお、図３５に示す物体情報選択処理は例えば１０msec毎に行われており、コントローラ５２は図３４の処理が行われるたびに物体情報の選択結果を取得する。
【０１３８】
ステップＳ２０９１では、レーザレーダ１０の検出値から、対象障害物の相対速度を検出する。具体的には、ステップＳ２０６０で決定した対象障害物の横位置LR_Px(primNo)を入力とし、以下の（式７）の伝達関数で表される疑似微分器により相対速度LrVxを算出する。
G(Z)＝(LcZ2-Lc)/(Z2-LaZ+Lb) ・・・（式７）
ここで、（式７）のＺは進み演算子であり、係数Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃは正の定数であって、レーザレーダ１０の測距精度のばらつきと、相対速度の算出に要求される応答性との兼ね合いから適切に設定される。
【０１３９】
なお、ここではレーザレーダ１０のサンプリング周期がＣＣＤカメラ１５のサンプリング周期よりも長いため、（式７）における係数Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃを定数としている。また、レーザレーダ１０により検出物体のロストやロストや捕捉といった測距状況の変化が生じた場合には、入出力変数の全ての過去値として、現在の測距値をセットする。
【０１４０】
続くステップＳ２０９２では、ステップＳ２０９１で算出したレーザレーダ１０による対象障害物の横位置を入力とする相対速度LrVxの過去１０回分の値に基づき、以下の（式８）から、その分散値ＬＶを算出する。なお、ここではわかりやすさの観点から標準偏差として算出する。
ＬＶ＝｛(LrVx[0]-a)2+(LrVx[1]-a)2+… …+(LrVx[9]-a)2｝1/2/10
ａ＝(LrVx[0]+LrVx{1]+… …+LrVx[9])/10  ・・・（式８）  
ここで、LrVx[0]とは、今回算出したレーザレーダ１０による相対速度を意味し、LrVx[1]とは前回算出したレーザレーダ１０による相対速度を意味し、… …、LrVx[9]は９回前に算出したレーザレーダ１０による相対速度を意味している。
【０１４１】
ステップＳ２０９３では、ＣＣＤカメラ１５の撮像画像による検出値から、対象障害物の相対速度を検出する。具体的には、ステップＳ２０７０で取得したＣＣＤカメラ１５のカメラ画像による対象障害物の横位置ＣＰｘを入力とし、以下の（式９）の伝達関数で表される疑似微分器により、横位置ＣＰｘの相対速度CrVxを算出する。
G(Z)＝(CcZ2-Cc)/(Z2-CaZ+Cb) ・・・（式９）
ここで、係数Ｃａ、Ｃｂ、Ｃｃは正の定数であって、ＣＣＤカメラ１５のカメラ画像に基づく測距精度のばらつきと、相対速度の算出に要求される応答性との兼ね合いから適切に設定される。
【０１４２】
続くステップＳ２０９４では、ステップＳ２０９３で算出したＣＣＤカメラ１５による対象障害物の横位置ＣＰｘの相対速度CrVxの過去１０回分の値に基づき、以下の（式１０）にしたがって、その分散値ＣＶを算出する。なお、ここではわかりやすさの観点から標準偏差として算出する。
ＣＶ＝｛(CrVx[0]-a)2+(CrVx[1]-a)2+… …+(CrVx[9]-a)2｝1/2/10
ａ＝(CrVx[0]+CrVx{1]+… …+CrVx[9]) 1/2/10     ・・・（式１０）  
ここで、CrVx[0]とは、今回算出したカメラ画像に基づく相対速度を意味し、CrVx[1]とは前回算出したカメラ画像による相対速度を意味し、… …、CrVx[9]は９回前に算出したカメラ画像による相対速度を意味している。
【０１４３】
ステップＳ２０９５では、ステップＳ２０９２で算出したレーザレーダ１０による相対速度の分散値ＬＶと、ステップＳ２０９４で算出したカメラ画像に基づく相対速度の分散値ＣＶとを比較する。レーザレーダ１０による相対速度の分散値ＬＶがカメラ画像による相対速度の分散値ＣＶよりも大きい場合は（ＬＶ＞ＣＶ）、ステップＳ２０９６に進み、ＣＣＤカメラ１５による検出値を制駆動力制御に用いる位置情報として選択する。一方、ステップＳ２０９５においてＬＶ≦ＣＶと判定されると、ステップＳ２０９７へ進み、レーザレーダ１０による検出値を制駆動力制御に用いる位置情報として選択する。
【０１４４】
このようにステップＳ２０９０でいずれのセンサによる位置情報を用いるかを選択した後、ステップＳ２１００へ進む。ステップＳ２１００では、レーザレーダ１０とＣＣＤカメラ１５の両方で前方障害物を検出できているので検出精度が良好であると判断し、出力リミット値Ｌを所定値Ｌ１０に設定する。
【０１４５】
一方、ステップＳ２０８０が否定判定され、ＣＣＤカメラ１５によって前方障害物が抽出できなかった場合は、ステップＳ２１１０へ進み、レーザレーダ１０による検出値（位置情報）を選択する。続くステップＳ２１２０では、レーザレーダ１０によってしか前方障害物を検出できなかったので検出精度が低下していると判断し、出力リミット値ＬをＬ１０よりも小さい所定値Ｌ２０に設定する（Ｌ２０＜Ｌ１０）。
【０１４６】
ステップＳ２１３０では、ステップＳ２０９０またはＳ２１１０で選択した前方障害物の位置情報を用いて自車両と前方障害物との車間時間ＴＨＷを算出する。ここでは、上述した（式４）に示すように、自車両と前方障害物との車間距離Ｄを自車速Ｖｈで割ることにより、車間時間ＴＨＷを算出する。
【０１４７】
つづくステップＳ２１４０では、ステップＳ２１３０で算出した対象障害物に対する車間時間ＴＨＷが予め設定したしきい値Ｔ１以上か否かを判定する。車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔ１未満の場合は、対象障害物との接触のリスクポテンシャルが高いと判断し、制駆動力制御を行うためにステップＳ２１５０へ進む。
【０１４８】
ステップＳ２１５０では、上述した（式３）に従って仮想弾性体の反発力Ｆｃを算出する。このとき、制御パラメータｋ、Ｔｈはそれぞれ予め定めた所定値を用いる。ステップＳ２１４０で車間時間ＴＨＷがしきい値Ｔ１以上であると判定されると、ステップＳ２１６０へ進み、反発力Ｆｃ＝０とする。
【０１４９】
ステップＳ２１７０では、センサの検出精度が低下する状況において制駆動力の補正量を制限するため、ステップＳ２１５０またはＳ２１６０で算出した反発力Ｆｃに対して、ステップＳ２１００またはＳ２１２０で設定したリミット値Ｌを用いてリミット処理を行う。具体的には、仮想弾性体の反発力Ｆｃがリミット値Ｌよりも大きい場合は、反発力Ｆｃをリミット値Ｌに制限する。反発力Ｆｃがリミット値Ｌ以下の場合は、算出した反発力Ｆｃをそのまま用いる。
【０１５０】
このように、一方のセンサでしか対象障害物を検出できていないような検出精度の低下する状況では、両方のセンサで検出できている検出精度が良い状況に比べて反発力Ｆｃの上限値Ｌを低下させる。
【０１５１】
ステップＳ２１７０で反発力Ｆｃのリミット処理を行った後、ステップＳ２１８０へ進む。ステップＳ２１８０では、リミット処理を行った反発力Ｆｃを用いて制駆動力の補正量を算出する。ステップＳ２１８０およびＳ２１９０での処理は、上述した図７のフローチャートのステップＳ２２０およびＳ２３０での処理と同様であるので説明を省略する。
【０１５２】
このように、以上説明した第７の実施の形態においては、上述した第１から第６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）車両用運転操作補助装置３は、障害物を検出するための種類の異なる複数の検出器（センサ）を備えている。コントローラ５２は、車両用運転操作補助装置３に設けられた複数のセンサの種類および検出精度に応じて、制駆動力制御の補正量（出力）を調整する。すなわち、検出精度のパフォーマンスの高い方のセンサの検出値を用いて制駆動力制御の補正量を調整する。これにより、障害物の位置情報をより正確に検出し、適切な制駆動力制御を行うことができる。
（２）車両用運転操作補助装置３は、光学式のレーダであるレーザレーダ１０と、撮像手段であるＣＣＤカメラ１５とを備えている。これにより、障害物の位置情報をより正確に検出し、適切な制駆動力制御を行うことができる。
（３）コントローラ５２は、レーザレーダ１０とＣＣＤカメラ１５のうち、一方のセンサのみが障害物を検出している場合に、総合的なセンサの検出精度が低下すると判定する。この場合、リミット値Ｌを小さい方の値Ｌ２０に設定する。これにより、一方のセンサが故障するなどしてセンサの検出精度が低下する状況では、検出精度が良好な場合に比べて反発力Ｆｃのリミット値Ｌが低下し、反発力Ｆｃの急激な変化を抑制して適切な制駆動力制御を行うことができる。
【０１５３】
《第８の実施の形態》
以下に、本発明の８の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第８の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、図３３に示した第７の実施の形態と同様である。ここでは、第７の実施の形態との相違点を主に説明する。
【０１５４】
第８の実施の形態においては、レーザレーダ１０とＣＣＤカメラ１５のうち、いずれのセンサによる検出値を用いるかを選択するとともに、レーザレーダ１０の検出精度が低下するような状況を判定し、これらに基づいて反発力Ｆｃのリミット値Ｌを設定する。具体的には、レーザレーダ１０の検知範囲の側方端部領域（例えば図１１に示す領域Ａ、Ｂ）に対象障害物が存在する場合は、レーザレーダ１０の検出精度が低下する状況であると判定する。
【０１５５】
以下に、第８の実施の形態による車両用運転操作補助装置の動作を、図３６を用いて説明する。図３６は、第８の実施の形態のコントローラにおける運転操作補助制御処理の処理手順の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。ステップＳ３０１０〜Ｓ３０４０での処理は、図３４のフローチャートのステップＳ２０１０〜Ｓ２０４０での処理と同様であるので説明を省略する。
【０１５６】
ステップＳ３０５０では、レーザーレーダ１０で検出した各物体について、レーザレーダ１０の検知範囲内のどの領域に存在しているかを判定する。すなわち、検出物体が図１１に示すような検知範囲の側方端部領域ＡまたはＢに存在しているか、あるいはそれ以外の領域に存在しているかを判定する。
【０１５７】
つづくステップＳ３０６０〜Ｓ３１００では、レーザレーダ１０によって検出された各物体から制駆動力制御の対象とする対象障害物を決定し、ＣＣＤカメラ１５によって対象障害物を検知できている場合は、レーザーレーダ１０およびＣＣＤカメラ１５のいずれの検出値を用いるかを選択する。ステップＳ３１００でいずれのセンサによる位置情報を使用するかを選択した後、ステップＳ３１１０へ進む。
【０１５８】
ステップＳ３１１０では、対象障害物がレーザレーダ１０の検知範囲の側方端部領域ＡまたはＢに存在するか否かを判定する。ステップＳ３１１０が否定判定され、レーザレーダ１０およびＣＣＤカメラ１５の両方で対象障害物が検出できているとともに、対象障害物が側方端部領域Ａ、Ｂ以外に存在している場合は、総合的なセンサの検出精度が良好であると判断し、ステップＳ３１２０へ進む。ステップＳ３１２０では、反発力Ｆｃのリミット値Ｌを所定値Ｌ１０に設定する。
【０１５９】
ステップＳ３１１０が肯定判定され、レーザレーダ１０およびＣＣＤカメラ１５の両方で対象障害物を検出できているが、対象障害物が側方端部領域ＡまたはＢに存在している場合は、総合的なセンサの検出精度が中程度であると判断し、ステップＳ３１３０へ進む。ステップＳ３１３０では、反発力Ｆｃのリミット値Ｌを所定値Ｌ３０（Ｌ１０＞Ｌ３０＞Ｌ２０）に設定する。
【０１６０】
一方、ステップＳ３０９０が否定判定され、ＣＣＤカメラ１５によって前方障害物が抽出できなかった場合は、ステップＳ３１４０へ進み、レーザレーダ１０による検出値（位置情報）を選択する。続くステップＳ３１５０では、対象障害物がレーザレーダ１０の検知範囲の側方端部領域ＡまたはＢに存在するか否かを判定する。ステップＳ３１５０が肯定判定され、レーザレーダ１０でしか対象障害物が検出できておらず、かつ対象障害物が側方端部領域Ａ、Ｂに存在している場合は、総合的なセンサの検出精度が低下していると判断し、ステップＳ３１６０へ進む。ステップＳ３１６０では、反発力Ｆｃのリミット値ＬをＬ１０およびＬ３０よりも小さい所定値Ｌ２０に設定する。
【０１６１】
つづくステップＳ３１７０〜Ｓ３２３０での処理は、図３４のステップＳ２１３０〜Ｓ２１９０での処理と同様であるので説明を省略する。
【０１６２】
このように以上説明した第８の実施の形態においては、上述した第１から第７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。
コントローラは、レーザレーダ１０とＣＣＤカメラ１５のうち、一方のセンサのみが障害物を検出しており、かつ障害物が検知範囲の側方端部領域に存在する場合に、総合的なセンサの検出精度が低下すると判定する。この場合、リミット値Ｌを最も小さい値Ｌ２０に設定する。これにより、例えば一方のセンサ、ここではＣＣＤカメラ１５が故障したときにレーザレーダ１０の検知範囲の側方端部領域に障害物が存在するなどしてセンサの検出精度が低下する状況では、検出精度が良好な場合に比べて反発力Ｆｃのリミット値Ｌが低下する。従って、反発力Ｆｃの急激な変化を抑制し、適切な制駆動力制御を行うことができる。
【０１６３】
−第８の実施の形態の変形例−
上述した第８の実施の形態においては、対象障害物がレーザレーダ１０の検知範囲の側方端部領域ＡまたはＢに存在している場合に、レーザレーダ１０の検出精度が低下するとして説明したが、レーザレーダ１０の検出精度が低下する状況は、これには限定されない。検出精度が低下する状況の他の例を以下に示す。
・自車両が追い越し動作中の場合。
・悪天候の場合（降雨時、降雪時、霧発生）。
・レーザレーダ１０の受光部１０ｂで受光する反射波のノイズ成分が多い場合。
・対象障害物が停止車両である場合。
【０１６４】
自車両が追い越し動作中すなわち車線変更中であるか否かは、例えば運転者によるウィンカ操作、または操舵角速度に基づいて判定することができる。ウィンカ操作が行われている場合、または操舵角速度が所定値以上である場合は、自車両が追い越し動作中であると判断する。悪天候であるか否かは、例えばワイパーの作動状態（ワイパーオン／オフまたはワイパー作動速度等）、雨滴センサの出力値、またはフォグランプのオン／オフ等を読み込んで判定する。レーザレーダ１０のノイズ成分については、図２０に示したようなレーザレーダ１０の検出結果から車両相当の物体と判断されない反射物の数に基づいてノイズレベルを算出し、ノイズ成分が多いか否かを判定する。対象障害物が停止車両であるか否かは、例えば自車両と対象障害物との車間距離Ｄを疑似微分して相対速度を算出し、相対速度が所定値未満の場合に対象障害物が停止していると判定する。
【０１６５】
また、上述した第７および第８の実施の形態においては、センサの検出精度が低下するような状況において反発力Ｆｃのリミット値Ｌを変更することによりシステムの性能低下を補償するようにしたが、これには限定されない。センサの検出精度が低下するような状況における制駆動力の制御方法の他の例を以下に示す。
・仮想弾性体の反発力Ｆｃに対してフィルタ処理を行う際にフィルタ特性の応答を低くする。
・検出精度が低下しない場合に比べて制駆動力の制御タイミングを遅延させるとともに制御量変化率（制御ゲイン）を増大させる。
【０１６６】
フィルタ特性の応答については、センサの検出精度が低下するような状況において、例えばローパスフィルタのカットオフ周波数を低くすることにより反発力Ｆｃの変動を抑制することができる。制駆動力の制御タイミングおよび制御ゲインの変更については、例えば仮想弾性体の反発力Ｆｃを算出するための制御パラメータ（バネ定数ｋおよびしきい値Ｔｈ）をセンサの検出精度に応じて設定することにより実現できる。具体的には、レーザレーダ１０の検出精度が低下する状況では、検出精度が良好な場合に比べてバネ定数ｋを大きく、かつしきい値Ｔｈを小さく設定する。
【０１６７】
図３７に、レーザレーダ１０とＣＣＤカメラ１５とを組み合わせて用いたシステムにおいて、総合的なセンサの検出精度が低下するような状況でどのようにシステムの性能低下を補償するかをまとめた表を示す。なお、レーザレーダ１０で物体を検知していない場合はＣＣＤカメラ１５による物体の検知は行わない。
【０１６８】
レーザレーダ１０による物体の検出精度が良好で、かつＣＣＤカメラ１５で該物体を検出できている場合は、総合的なセンサの検出精度が良好であると判断し、リミット値Ｌを大きな値Ｌ１０に設定する。またはフィルタ特性を高応答とする。または制御タイミングを遅延させず、制御ゲインは小さくする。このように、障害物の位置情報を正確に検出できている場合は、その情報を明確に運転者に報知することができる。
【０１６９】
レーザレーダ１０による物体の検出精度が良好であるが、ＣＣＤカメラ１５で該物体の検出に失敗した場合は、総合的なセンサの検出精度を中程度と判断し、リミット値Ｌを中程度のＬ３０に設定する。またはフィルタ特性の応答を中程度にする。または制御タイミングを若干遅延させるとともに制御ゲインを中程度にする。このように、障害物の位置情報の精度が若干低下しているような状況では、適切な制駆動力制御を行うことができるように補正を行う。
【０１７０】
レーザレーダ１０による物体の検出精度が低下する状況であるが、ＣＣＤカメラ１５で該物体を検出できている場合は、総合的なセンサの検出精度を中程度と判断し、リミット値Ｌを中程度のＬ３０に設定する。またはフィルタ特性の応答を中程度にする。または制御タイミングを若干遅延させるとともに制御ゲインを中程度にする。このように、障害物の位置情報の精度が若干低下しているような状況では、適切な制駆動力制御を行うことができるように補正を行う。
【０１７１】
レーザレーダ１０による物体の検出精度が低下する状況で、ＣＣＤカメラ１５による該物体の検出にも失敗した場合は、総合的なセンサの検出精度が低下していると判断し、リミット値Ｌを小さい値Ｌ２０に設定する。またはフィルタ特性を低応答にする。または制御タイミングを遅延させるとともに制御ゲインを大きくする。このように、障害物の位置情報の精度が低下している状況では、制駆動力の補正量の急激な変動を抑制するように補正を行うことにより適切な制駆動力制御を行うことができる。
【０１７２】
このように、反発力Ｆｃに対するフィルタ特性を変更したり、制駆動力制御のタイミングやゲインを変更することによっても、上述した第８の実施の形態と同様に、センサの検出精度が低下するような状況においてシステムの性能を補償することができる。
【０１７３】
《第９の実施の形態》
以下に、本発明の第９の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図３８に、第９の実施の形態による車両用運転操作補助装置４の構成を示すシステム図を示す。図３８において、図３３に示した第７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７の実施の形態との相違点を主に説明する。
【０１７４】
図３８に示すように、車両用運転操作補助装置４は、ＣＣＤカメラに代えてミリ波レーダ１６を備えている。ミリ波レーダ１６は障害物検知装置４１に接続されており、障害物検知装置４２はミリ波レーダ１６によって検出された一つまたは複数の物体に対して自車両を原点とする二次元座標値、すなわち検出物体の位置を算出する機能を備えている。
【０１７５】
コントローラ５３は、各種センサで検知された検出物体の位置情報、すなわちレーザレーダ１０およびミリ波レーダ１６で検知された検出物体の位置情報に基づいて、これらのセンサによる物体の検出精度を評価する。制駆動力制御を行う際には、各種センサによる検出精度の評価結果、すなわち総合的なセンサの検出精度状態に応じて制駆動力制御の出力を調整する。さらに、各種センサによる物体の検出精度が低下するような状況においては、制駆動力の制御方法を適切に変更することにより、センサの検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償する。
【０１７６】
以下に、第９の実施の形態による車両用運転操作補助装置４の動作を、図３９を用いて説明する。図３９は、第９の実施の形態のコントローラ５３における運転操作補助制御処理の処理手順の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。ステップＳ４０１０〜Ｓ４０５０での処理は、図３４のフローチャートのステップＳ２０１０〜Ｓ２０５０での処理と同様であるので説明を省略する。
【０１７７】
ステップＳ４０６０では、ステップＳ４０５０で自車両の予測進路内にあると判定した検出物体のうち、自車両に最も近い物体（物体１）を選択する。レーザレーダ１０で検知された物体１の縦位置は、以下の（式１１）で表される。
LPy＝LR_Py(primNo)   ・・・（式１１）
【０１７８】
ステップＳ４０７０では、ミリ波レーダ１６によって検出される各物体の検出結果を読み込む。具体的には、各検出物体の測距値MR_Py（縦位置）、MR_Px（横位置）を読み込む。なお、この処理はミリ波レーダ１６の検知周期毎、例えばレーザレーダ１０の検知周期と同じ１００msec毎に行う。
【０１７９】
続くステップＳ４０８０では、ミリ波レーダ１６で検出された各物体について、ステップＳ４０４０で設定した自車両の予測進路内にあるか、予測進路外にあるかを判定する。ここでは、ステップＳ４０７０で検出した各物体の位置ベクトル、すなわち物体の縦位置および横位置を用いて、検出物体が予測進路内にあるか否かを判定する。ステップ４０９０では、ステップＳ４０８０で自車両の予測進路内にあると判定した検出物体のうち、自車両に最も近い物体（物体２）を選択する。選択した物体２の物体番号をMprimNoとする。ミリ波レーダ１６で検知された物体２の縦位置は以下の（式１２）で表される。
MPy＝MR_Py(MprimNo)  ・・・（式１２）
【０１８０】
ステップＳ４１００では、レーザレーダ１０によって検知した物体１とミリ波レーダ１６によって検知した物体２が一致するか否かを判定する。例えば物体１と物体２の縦位置および横位置を比較することにより両者が同一物体であると判定されると、ステップＳ４１１０へ進む。ステップＳ４１１０では、レーザレーダ１０とミリ波レーダ１６で同じ物体（対象障害物）を検出している場合に、いずれのセンサによる検出値（位置情報）を使用するかを選択する。ここでの処理を図４０のフローチャートを用いて説明する。
【０１８１】
ステップＳ４１１１では、レーザレーダ１０の検出値から、対象障害物の相対速度を検出する。ここでは、上述した（式７）の伝達関数に対してレーザレーダ１０で検出した対象障害物（物体１）の縦位置を入力し、レーザレーダ１０による相対速度LrVyを算出する。
【０１８２】
続くステップＳ４１１２では、ステップＳ４１１１で算出したレーザレーダ１０による相対速度LrVyの過去１０回分の値に基づき、以下の（式１３）に従って分散値ＬＶを算出する。なお、ここではわかりやすさの観点から標準偏差として算出する。
ＬＶ＝｛(LrVy[0]-a)2+(LrVy[1]-a)2+… …+(LrVy[9]-a)2｝1/2/10
ａ＝(LrVy[0]+LrVy{1]+… …+LrVy[9])/10  ・・・（式１３）  
ここで、LrVy[0]とは、今回算出したレーザレーダ１０による相対速度を意味し、LrVy[1]とは前回算出したレーザレーダ１０による相対速度をそれぞれ意味している。
【０１８３】
また、過去１０回分の間の分散値ＬＶの算出に用いる検知データに、レーザレーダ１０が物体を捕捉していない、あるいはロストを意味する値がある場合、すなわち非捕捉中やロストが発生していた場合は、上記（式１３）の出力を予め定めた所定値に設定する。
【０１８４】
ステップＳ４１１３では、ミリ波レーダ１６の検出結果から対象障害物の相対速度を取得する。ミリ波レーダ１６を用いる場合はドップラー効果を利用することによって、直接対象障害物（物体２）の縦方向の相対速度MrVyを検出することができる。
【０１８５】
続くステップＳ４１１４では、ステップＳ４１１３で取得したミリ波レーダ１６による相対速度MrVyの過去１０回分の値に基づき、以下の（式１４）に従って分散値ＭＶを算出する。なお、ここではわかりやすさの観点から標準偏差として算出する。
ＭＶ＝｛(MrVy[0]-a)2+(MrVy[1]-a)2+… …+(MrVy[9]-a)2｝1/2/10
ａ＝(MrVy[0]+MrVy{1]+… …+MrVy[9])/10  ・・・（式１４）  
ここで、MrVy[0]とは、今回算出したミリ波レーダ１６による相対速度を意味し、MrVy[1]とは前回算出したミリ波レーダ１６による相対速度を意味し、・・・MrVy[9]とは９回前に算出したミリ波レーダ１６による相対速度をそれぞれ意味している。
【０１８６】
また、過去１０回分の間の分散値ＭＶの算出に用いる検知データに、ミリ波レーダ１６が物体を捕捉していない、あるいはロストを意味する値がある場合、すなわち非捕捉中やロストが発生していた場合は、上記（式１４）の出力を予め定めた所定値に設定する。
【０１８７】
続くステップＳ４１１５では、ステップＳ４１１２で算出したレーザレーダ１０による相対速度の分散値ＬＶと、ステップＳ４１１４で算出したミリ波レーダ１６による相対速度の分散値ＭＶとを比較する。レーザレーダ１０による相対速度の分散値ＬＶがミリ波レーダ１６による相対速度の分散値ＭＶよりも大きい場合は（ＬＶ＞ＭＶ）、ステップＳ４１１６に進み、ミリ波レーダ１６による検出値を制駆動力制御に用いる位置情報として選択する。一方、ステップＳ４１１５においてＬＶ≦ＭＶと判定されると、ステップＳ４１１７へ進み、レーザレーダ１０による検出値を制駆動力制御に用いる位置情報として選択する。
【０１８８】
このように、いずれのセンサによる位置情報を用いるか選択した後、ステップＳ４１２０へ進む。ステップＳ４１２０では、レーザレーダ１０とミリ波レーダ１６で同一の物体を検出できているので検出精度が良好であると判断し、出力リミット値Ｌを所定値Ｌ１０に設定する。
【０１８９】
一方、ステップＳ４１００が否定判定され、レーザレーダ１０とミリ波レーダ１６で異なる物体を検出している場合は、ステップＳ４１３０へ進む。ステップＳ４１３０では、レーザレーダ１０によって検出された物体１とミリ波レーダ１６によって検出された物体２とから、自車両に近い方の物体を制駆動力制御の対象障害物として選択する。続くステップＳ４１４０では、レーザレーダ１０とミリ波レーダ１６の内、一方のセンサでしか対象障害物が検出できなかったため検出精度が低下していると判断し、出力リミット値ＬをＬ１０よりも小さい所定値Ｌ２０に設定する（Ｌ２０＜Ｌ１０）。
【０１９０】
以降、ステップＳ４１５０〜Ｓ４２１０での処理は、図３４のステップＳ２１３０〜Ｓ２１９０での処理と同様であるので説明を省略する。
【０１９１】
このように、以上説明した第９の実施の形態においては、上述した第１から第８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）車両用運転操作補助装置４は、光学式のレーダであるレーザレーダ１０と、電波式のレーダであるミリ波レーダ１６とを備えている。これにより、障害物の位置情報をより正確に検出し、適切な制駆動力制御を行うことができる。
（２）コントローラ５３は、レーザレーダ１０とミリ波レーダ１６のうち、一方のセンサのみが障害物を検出している場合に、総合的なセンサの検出精度が低下すると判定する。この場合、リミット値Ｌを小さい方の値Ｌ２０に設定する。これにより、一方のセンサが故障するなどしてセンサの検出精度が低下する状況では、検出精度が良好な場合に比べて反発力Ｆｃのリミット値Ｌが低下し、反発力Ｆｃの急激な変化を抑制して適切な制駆動力制御を行うことができる。
【０１９２】
上述した第９の実施の形態においては、センサの検出精度が低下するような状況において反発力Ｆｃのリミット値Ｌを変更することによりシステムの性能低下を補償するようにしたが、これには限定されない。図４１に、レーザレーダ１０とミリ波レーダ１６とを組み合わせて用いたシステムにおいて、総合的なセンサの検出精度が低下するような状況でどのようにシステムの性能低下を補償するかをまとめた表を示す。
【０１９３】
レーザレーダ１０とミリ波レーダ１６の両方によって検出成功した場合、すなわち両方のセンサで同一の物体を検出した場合は、総合的なセンサの検出精度が良好であると判断し、リミット値Ｌを大きな値Ｌ１０に設定する。またはフィルタ特性を高応答とする。または制御タイミングを遅延させず、制御ゲインは小さくする。
【０１９４】
レーザレーダ１０では物体を検出できたが、ミリ波レーダ１６では検出できなかった場合、またはレーザレーダ１０では検出できなかったがミリ波レーダ１６で検出できた場合は、総合的なセンサの検出精度が低下していると判断し、リミット値Ｌを小さい値Ｌ２０に設定する。またはフィルタ特性を低応答にする。または制御タイミングを遅延させるとともに制御ゲインを大きくする。
【０１９５】
両方のセンサで物体の検出に失敗した場合は制御を行わない。
このように、反発力Ｆｃに対するフィルタ特性を変更したり、制駆動力制御のタイミングやゲインを変更することによっても、上述した第９の実施の形態と同様に、センサの検出精度が低下するような状況においてシステムの性能を補償することができる。
【０１９６】
上述した第７から第９の実施の形態において、第４から第６の実施の形態と同様に制駆動力の補正量を運転操作装置の操作反力として発生させる操作反力制御を組み合わせることも可能である。
【０１９７】
また、上述した第７および第８の実施の形態においては、レーザレーダ１０とＣＣＤカメラ１５とを組み合わせたが、ミリ波レーダ１６とＣＣＤカメラ１５を組み合わせて用いることももちろん可能である。また、ＣＣＤカメラの代わりにＣＭＯＳカメラを用いることもできる。
【０１９８】
以上説明した第７から第９の実施の形態においては、障害物検出手段としてレーザレーダ１０（光学式レーダ）、ＣＣＤカメラ１５（撮像手段），ミリ波レーダ１６（電波式レーダ）、および障害物検知装置４１，４２を用い、走行状態検出手段として車速センサ２０を用い、リスクポテンシャル算出手段、監視手段、制御方法変更手段、調整手段および車線変更判定手段としてコントローラ５２，５３を用いた。また、制御手段として、コントローラ５２，５３，駆動力制御装置６０，制動力制御装置９０，アクセルペダル反力発生装置６２，およびブレーキペダル反力発生装置９２を用いた。
【図面の簡単な説明】
【０１９９】
【図１】本発明の第１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２】レーダ装置の測距原理を説明する図。
【図３】駆動力制御の概要を説明する図。
【図４】アクセルペダル操作量と要求駆動力との関係を示す図。
【図５】制動力制御の概要を説明する図。
【図６】ブレーキペダル操作量と要求制動力との関係を示す図。
【図７】第１の実施の形態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。
【図８】自車両の予測進路の推定方法を説明する図。
【図９】自車両の予測進路を示す図。
【図１０】レーダ装置の検出状況を示す図。
【図１１】レーダ装置の検知範囲の分割領域を示す図。
【図１２】制御パラメータ設定処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１３】レーダ装置の検出状況による反発力の変化を示す図。
【図１４】制駆動力補正量算出処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１５】駆動力補正および制動力補正の特性を説明する図。
【図１６】制御パラメータ設定処理の処理手順を説明するフローチャート。
【図１７】第２の実施の形態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。
【図１８】反発力リミット処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１９】反発力リミット処理の処理手順を示すフローチャート。
【図２０】レーダ装置における物体検出状況を示す図。
【図２１】第３の実施の形態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。
【図２２】反発力フィルタ処理の処理手順を示すフローチャート。
【図２３】ローパスフィルタのフィルタ特性を示す図。
【図２４】反発力フィルタ処理の処理手順を示すフローチャート。
【図２５】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のシステム図。
【図２６】第４の実施の形態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。
【図２７】仮想弾性体の反発力とアクセルペダル反力制御指令値との関係を示す図。
【図２８】仮想弾性体の反発力とブレーキペダル反力制御指令値との関係を示す図。
【図２９】第５の実施の形態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。
【図３０】仮想弾性体の反発力とアクセルペダル反力制御指令値との関係を示す図。
【図３１】仮想弾性体の反発力とブレーキペダル反力制御指令値との関係を示す図。
【図３２】第６の実施の形態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。
【図３３】本発明の第７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３４】第７の実施の形態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。
【図３５】物体情報選択処理の処理手順を示すフローチャート。
【図３６】第８の実施の形態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。
【図３７】各センサの検出精度と制御処理の関係をまとめた表。
【図３８】本発明の第９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３９】第９の実施の形態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。
【図４０】物体情報選択処理の処理手順を示すフローチャート。
【図４１】各センサの検出精度と制御処理の関係をまとめた表。
【符号の説明】
【０２００】
１０：レーダ装置
２０：車速センサ
３０：舵角センサ
４０〜４２：障害物検知装置
５０〜５３：コントローラ
６０：駆動力制御装置
６１：アクセルペダル
６２：アクセルペダル反力発生装置
９０：制動力制御装置
９１：ブレーキペダル
９２：ブレーキペダル反力制御装置
１５：ＣＣＤカメラ
１６：ミリ波レーダ
【図１】
2008247385.tif 000003
【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】
2008247385.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
2008247385.tif 000012
【図１１】
2008247385.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
2008247385.tif 000020
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
2008247385.tif 000038
【図３７】
2008247385.tif 000039
【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【手続補正書】
【提出日】平成20年4月25日(2008.4.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、
前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
前記障害物検出手段および前記走行状態検出手段による検出結果に基づいて、前記障害物に対する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、運転操作装置に発生する操作反力、前記自車両に発生する駆動力、および前記自車両に発生する制動力の中から少なくとも２つの力を制御する制御手段と、
前記障害物検出手段による前記障害物の検出状況を監視する監視手段と、
前記監視手段によって前記障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、前記制御手段による前記リスクポテンシャルに応じた前記力の制御タイミングおよびゲインを変更して前記検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更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２】
自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、
前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
前記障害物検出手段および前記走行状態検出手段による検出結果に基づいて、前記障害物に対する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、運転操作装置に発生する操作反力、前記自車両に発生する駆動力、および前記自車両に発生する制動力の中から少なくとも２つの力を制御する制御手段と、
前記障害物検出手段による前記障害物の検出状況を監視する監視手段と、
前記監視手段によって前記障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、前記制御手段によって前記リスクポテンシャルに応じて前記力を制御する際の最大制御量を変更して前記検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更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３】
自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、
前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
前記障害物検出手段および前記走行状態検出手段による検出結果に基づいて、前記障害物に対する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、運転操作装置に発生する操作反力、前記自車両に発生する駆動力、および前記自車両に発生する制動力の中から少なくとも２つの力を制御する制御手段と、
前記障害物検出手段による前記障害物の検出状況を監視する監視手段と、
前記監視手段によって前記障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、前記制御手段からの前記リスクポテンシャルに応じた制御出力値に対するフィルタ特性を変更して前記検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更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４】
請求項１に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記制御方法変更手段は、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下する状況において、前記検出精度が低下しない状況に対して前記制御タイミングを遅延させるとともに、前記リスクポテンシャルに対する前記力の制御量の変化率を増大させることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項５】
請求項２に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記制御方法変更手段は、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下する状況において、前記検出精度が低下しない状況に比べて前記最大制御量を低下することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項６】
請求項３に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記制御方法変更手段は、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下する状況において、前記検出精度が低下しない状況に比べて前記制御出力値に対する前記フィルタ特性の応答を低くすることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記障害物検出手段における検知範囲の側方端領域に前記障害物が存在する場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項８】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記自車両が車線変更を行うかを判定する車線変更判定手段をさらに備え、
前記監視手段は、前記障害物検出手段における検知範囲の側方端領域に前記障害物が存在し、かつ前記車線変更判定手段によって前記自車両が車線変更状態であると判定される場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項９】
請求項８に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記車線変更判定手段は、前記自車両の操舵状態またはウィンカー操作状態に基づいて前記自車両が車線変更状態であるかを判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１０】
請求項２、請求項３，請求項５および請求項６のいずれか１項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、悪天候である場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定す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、
前記悪天候は、降雨時、降雪時、または霧が発生している場合であ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３または請求項６に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記障害物が停止物である場合に、前記障害物の前記検出精度が低下すると判定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２、請求項３，請求項５および請求項６のいずれか１項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記障害物検出手段は、電磁波を出力する出力部と前記電磁波が前記障害物によって反射された反射波を検出する検出部とを備え、前記検出部で検出する前記反射波の状態に基づいて前記障害物の状況を検出し、
前記監視手段は、前記反射波のノイズが多い場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定する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１から請求項１３のいずれか１項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。
【請求項１５】
自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、
前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
前記障害物検出手段および前記走行状態検出手段による検出結果に基づいて、前記障害物に対する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、運転操作装置に発生する操作反力、前記自車両に発生する駆動力、および前記自車両に発生する制動力の中から少なくとも２つの力を制御する制御手段と、
前記障害物検出手段による前記障害物の検出状況を監視する監視手段と、
前記監視手段によって前記障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、前記制御手段による制御方法を変更して前記検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更手段と、
前記制御手段による前記リスクポテンシャルに応じた出力を調整する調整手段とを備え、
前記障害物検出手段は、前記障害物を検出する種類の異なる複数の検出器を備え、
前記調整手段は、前記複数の検出器の種類および前記複数の検出器の検出精度に基づいて前記出力を調整することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記複数の検出器は、光学式レーダと電波式レーダであることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１７】
請求項１５に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記複数の検出器は、光学式もしくは電波式のレーダと、撮像手段であることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１８】
請求項１５から請求項１７のいずれか１項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出している場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１９】
請求項１５から請求項１７のいずれか１項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出しており、かつ前記一方の検出器の検知範囲の側方端領域に前記障害物が存在する場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項２０】
請求項１５から請求項１７のいずれか１項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記自車両が車線変更を行うかを判定する車線変更判定手段をさらに備え、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出しているときに、前記一方の検出器の検知範囲の側方端領域に前記障害物が存在し、かつ前記車線変更判定手段によって前記自車両が車線変更状態であると判定される場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項２１】
請求項１５から請求項１７のいずれか１項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出しており、かつ悪天候である場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項２２】
請求項１５から請求項１７のいずれか１項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出しており、かつ前記障害物が停止物である場合に、前記障害物の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項２３】
請求項１５から請求項１７のいずれか１項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記監視手段は、前記複数の検出器のうち一方の検出器のみが前記障害物を検出しており、かつ前記一方の検出器から出力されて前記障害物で反射された反射波のノイズが多い場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、障害物検出手段および走行状態検出手段による検出結果に基づいて、障害物に対する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、運転操作装置に発生する操作反力、自車両に発生する駆動力、および自車両に発生する制動力の中から少なくとも２つの力を制御する制御手段と、障害物検出手段による障害物の検出状況を監視する監視手段と、監視手段によって障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、制御手段によるリスクポテンシャルに応じた力の制御タイミングおよびゲインを変更して検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更手段とを備える。
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、障害物検出手段および走行状態検出手段による検出結果に基づいて、障害物に対する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、運転操作装置に発生する操作反力、自車両に発生する駆動力、および自車両に発生する制動力の中から少なくとも２つの力を制御する制御手段と、障害物検出手段による障害物の検出状況を監視する監視手段と、監視手段によって障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、制御手段によってリスクポテンシャルに応じて力を制御する際の最大制御量を変更して検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更手段とを備える。
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、障害物検出手段および走行状態検出手段による検出結果に基づいて、障害物に対する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、運転操作装置に発生する操作反力、自車両に発生する駆動力、および自車両に発生する制動力の中から少なくとも２つの力を制御する制御手段と、障害物検出手段による障害物の検出状況を監視する監視手段と、監視手段によって障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、制御手段からのリスクポテンシャルに応じた制御出力値に対するフィルタ特性を変更して検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更手段とを備える。
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、障害物検出手段および走行状態検出手段による検出結果に基づいて、障害物に対する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、運転操作装置に発生する操作反力、自車両に発生する駆動力、および自車両に発生する制動力の中から少なくとも２つの力を制御する制御手段と、障害物検出手段による障害物の検出状況を監視する監視手段と、監視手段によって障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、制御手段による制御方法を変更して検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更手段と、制御手段によるリスクポテンシャルに応じた出力を調整する調整手段とを備え、障害物検出手段は、障害物を検出する種類の異なる複数の検出器を備え、調整手段は、複数の検出器の種類および複数の検出器の検出精度に基づいて出力を調整する。