(57)【要約】【課題】  ドライバーの認知、判断、操作を支援あるいは代行する、いわゆるドライバーエージェントビークルの実現。【解決手段】  ブレイン・ネットワーク・インタフェース７がドライバーの頭部に装着され、ドライバーの脳活動データを検出する。運転支援制御ユニット１は、検出した脳活動データに基づいて車両の操作対象（ステアリング、ブレーキ等）の目標操作量を特定し、特定した目標操作量に基づいて、上記操作対象の駆動制御を行う。【選択図】  図２
2008247118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライバーの脳活動データを検出する第１検出手段と、
検出した前記脳活動データに基づいて車両の操作対象の目標操作量を特定する特定手段と、
特定した前記目標操作量に基づき、前記操作対象の駆動制御を行う制御手段と、
を有することを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項２】
ドライバーの脳活動データを検出する第１検出手段と、
検出した前記脳活動データに基づいて車両の操作対象の目標操作量を特定する特定手段と、
前記操作対象に対する、前記ドライバーによる実際の操作量を検出する第２検出手段と、
前記目標操作量と前記実際の操作量との差を表す操作エラーを検出する第３検出手段と、
前記操作エラーに基づき前記ドライバーによる操作を補正する補正手段と、
を有することを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項３】
前記第１検出手段は、前記ドライバーの頭部に装着され、脳内電気活動によって生じる磁場変化を検出するブレイン・ネットワーク・インタフェースであることを特徴とする請求項１又は２に記載の車両用運転支援装置。
【請求項４】
前記補正手段は、前記制御手段が備えるプログラム又はデータを変更することにより補正を行うことを特徴とする請求項２に記載の車両用運転支援装置。
【請求項５】
前記操作エラーのデータを、ネットワークを介してサービスセンタに送信する送信手段を更に有することを特徴とする請求項２に記載の車両用運転支援装置。
【請求項６】
前記サービスセンタより、詳細診断結果データを受信する受信手段を更に有し、
前記補正手段は、受信した前記詳細診断結果データに基づいて、前記制御手段が備えるプログラム又はデータを変更することを特徴とする請求項５に記載の車両用運転支援装置。
【請求項７】
前記補正手段は、前記操作エラーに基づき該操作にアシスト力を付与するアシスト手段であることを特徴とする請求項２に記載の車両用運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両用運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ステアリング操作やブレーキ操作等の車両の運転操作を支援するためのさまざまな制御手法が提案されている。
【０００３】
例えば特許文献１には、脳の活動状況から、運転者の意識状態（積極的運転状態、居眠り状態など）を判定して、それに応じて運転支援動作を制御する技術が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２５３５９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
過去の自動車事故の分析結果によれば、事故対象物が全く見えていなかったケースよりも、見えてはいたが注意していなかったケース（認知エラー）が多いことが分かっている。また、近年は高齢者のドライバーが増加していることもあって、運転者の意図どおりに操作できずに事故に至るケース（操作エラー）も増える傾向にある。
【０００６】
このような点から、ドライバーの認知、判断、操作を支援あるいは代行する、いわゆるドライバーエージェントビークルの実現が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面によれば、ドライバーの脳活動データを検出する第１検出手段と、検出した前記脳活動データに基づいて車両の操作対象の目標操作量を特定する特定手段と、特定した前記目標操作量に基づき、前記操作対象の駆動制御を行う制御手段とを有することを特徴とする車両用運転支援装置が提供される。
【０００８】
この構成によれば、ドライバーの脳活動データを利用してドライバーの認知、判断、操作を代行することができる。
【０００９】
本発明の別の側面によれば、ドライバーの脳活動データを検出する第１検出手段と、検出した前記脳活動データに基づいて車両の操作対象の目標操作量を特定する特定手段と、前記操作対象に対する、前記ドライバーによる実際の操作量を検出する第２検出手段と、前記目標操作量と前記実際の操作量との差を表す操作エラーを検出する第３検出手段と、前記操作エラーに基づき前記ドライバーによる操作を補正する補正手段とを有することを特徴とする車両用運転支援装置が提供される。
【００１０】
この構成によれば、ドライバーの脳活動データを利用してドライバーの認知、判断、操作を適切に支援することができる。
【００１１】
本発明の好適な実施形態によれば、前記第１検出手段は、前記ドライバーの頭部に装着され、脳内電気活動によって生じる磁場変化を検出するブレイン・ネットワーク・インタフェースであることが好ましい。
【００１２】
この構成によれば、ドライバーの操作意図を早期に検出することができる。
【００１３】
本発明の好適な実施形態によれば、前記補正手段は、前記制御手段が備えるプログラム又はデータを変更することにより補正を行うことが好ましい。
【００１４】
この構成によれば、大幅なコストアップなしに所望の運転特性を実現することができる。
【００１５】
本発明の好適な実施形態によれば、前記操作エラーのデータを、ネットワークを介してサービスセンタに送信する送信手段を更に有することが好ましい。
【００１６】
この構成によれば、高精度のドライバーの身体、運動特性を把握することができる。
【００１７】
本発明の好適な実施形態によれば、前記サービスセンタより、詳細診断結果データを受信する受信手段を更に有し、前記補正手段は、受信した前記詳細診断結果データに基づいて、前記制御手段が備えるプログラム又はデータを変更することが好ましい。
【００１８】
この構成によれば、さらに高精度にドライバーに適した運転特性を実現することができる。
【００１９】
本発明の好適な実施形態によれば、前記補正手段は、前記操作エラーに基づき該操作にアシスト力を付与するアシスト手段であることが好ましい。
【００２０】
この構成によれば、十分な操作力を持たないドライバーに対し、所望の運転特性を提供することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、ドライバーの脳内の情報を利用してドライバーの認知エラーや操作エラーをリカバリ可能な車両用運転支援装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではなく、本発明の実施に有利な具体例を示すにすぎない。また、以下の実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の課題解決手段として必須のものであるとは限らない。
【００２３】
（実施形態１）
図１は、本実施形態における運転支援装置が適用される自動車の車室内の概略構成を示す図、図２は、本実施形態における運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【００２４】
ドライバーによって操作されるステアリングホイール２は、ＥＰＡＳ（電子パワーアシストステアリング）ユニット３に連結されている。ＥＰＡＳユニット３はステアリングホイール２の操作に対してアシスト力を付与するもので、操舵制御ユニット９の制御の下、ステアリングアクチュエータ４の駆動によって操舵特性（アシスト力）を調整している。
【００２５】
また、５はドライバーによって操作されるブレーキペダル、６はブレーキ制御ユニット８の制御を受けて駆動するブレーキアクチュエータである。
【００２６】
ドライバーは、ブレイン・ネットワーク・インタフェース７を頭部に装着して運転操作を行う。ブレイン・ネットワーク・インタフェース７は、脳の活動データを検出するためのインタフェースで、具体的には、脳内活動による血流変化、神経電気による磁場変化などを検出する。ブレイン・ネットワーク・インタフェース７によって検出された脳活動データは、有線又は無線で、運転支援制御ユニット１における脳内命令検出処理部１０に送られる。
【００２７】
運転支援制御ユニット１は、脳内命令検出処理部１０、脳内命令パターン比較処理部１１、第１記憶部１２、ブレーキ目標操作量算出処理部１４、ステアリング目標操作量算出処理部１５、第２記憶部１６を備える。第１記憶部１３には、脳内命令パターンデータ１３が記憶されている。脳内命令パターンデータ１３は例えば、図３に示すように、ドライバーの操作意図（操舵、ブレーキ、それらの操作量）と、そのときの脳内の第４次視覚野の磁場分布パターンとを測定し、両者を対応付けてデータ化したものである。なお、この代わりに、走行中の脳内状態と操作状態を検出し、その対応関係を学習させたものを用いてもよい。また、第２記憶部１６には、操作量算出用テーブル１７が記憶されている。図４に、操作量算出テーブル１７のうちの操舵に関する操作量算出テーブルの一例を示す。ここには、目標操舵量とステアリングアクチュエータ４の操作量との対応関係が記述されている。
【００２８】
図５は、本実施形態における運転支援装置の動作例を示すフローチャートである。
【００２９】
まず、脳内命令検出処理部１０は、ブレイン・ネットワーク・インタフェース７から転送されてきた脳活動データから、脳内磁場分布を検出する（ステップＳ１）。
【００３０】
次に、脳内命令パターン比較処理部１１は、第１記憶部１２から脳内命令パターンデータ１３を読み出し（ステップＳ２）、ステップＳ１で検出された脳内磁場分布と各脳内命令パターンとを比較する（ステップＳ３）。この比較では、所定のパターン一致度が所定値以上であれば、「一致」、そうでなければ「不一致」と判定する。この比較の結果、一致するパターンがなければ（ステップＳ４，ＮＯ）、処理はステップＳ１に戻って処理を繰り返す。一方、一致するパターンがあれば（ステップＳ４，ＹＥＳ）、ブレーキ目標操作量算出処理部１４及びステアリング目標操作量算出処理部１５は、その一致したパターンデータから、それぞれの操作対象（ステアリング／ブレーキ）の目標操作量を特定する（ステップＳ５）。
【００３１】
その後、ステップＳ５で特定した目標操作量からアクチュエータ制御量を算出する（ステップＳ６）。具体的には、ブレーキ目標操作量算出処理部１４は、第２記憶部１６に記憶されている操作量算出用テーブル１７のうちのブレーキ操作量算出用テーブルから、ステップＳ５で特定した目標操作量に対応するブレーキアクチュエータ６の制御量を算出する。また、ステアリング目標操作量算出処理部１５は、第２記憶部１６に記憶されている操作量算出用テーブル１７のうちのステアリング操作量算出用テーブルから、ステップＳ５で特定した目標操作量に対応するステアリングアクチュエータ４の制御量を算出する。
【００３２】
そして、ブレーキ目標操作量算出処理部１４は、ブレーキ制御ユニット８を介して、ステップＳ５で算出したブレーキアクチュエータ制御量をブレーキアクチュエータ６に出力して、ブレーキアクチュエータ６の駆動制御を行う。かつ／あるいは、ステアリング目標操作量算出処理部１５は、操舵制御ユニット９を介して、ステップＳ５で算出したステアリングアクチュエータ制御量をステアリングアクチュエータ４に出力して、ステアリングアクチュエータ４の駆動制御を行う。
【００３３】
以上説明した実施形態１による運転支援装置によれば、ブレイン・ネットワーク・インタフェース７が検出したドライバーの脳活動データに基づいて、ドライバーの認知、判断、操作を支援あるいは代行することができる。
【００３４】
（実施形態２）
図６は、本実施形態における運転支援装置が適用される自動車の車室内の概略構成を示す図、図７は、本実施形態における運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【００３５】
図６を参照すると、上述の実施形態１に係る図１と比較して、操舵角を検出する舵角センサ２１と、ブレーキペダル５の踏み込み量を検出する踏量センサ２２が追加的に設けられている。また、図７を参照すると、実施形態１に係る図２と比較して、第２記憶部１７を不要とする一方、ブレーキングの反応遅れ又は踏量不足を検出するブレーキ操作エラー検出処理部２３、ブレーキアクチュエータ６用のプログラム／ゲイン補正を行う第１のプログラム／ゲイン補正処理部２４、ステアリング操作の反応遅れ又はステアリング操作力不足を検出するステアリング操作エラー検出処理部２５、ステアリングアクチュエータ４用のプログラム／ゲイン補正を行う第２のプログラム／ゲイン補正処理部２６が追加的に設けられている。
【００３６】
また、ブレーキ制御ユニット８は、具体的には図７に示されるように、ＣＰＵ８１、ＲＡＭ８２、ＲＯＭ８３で構成されている。ＲＡＭ８２は例えばＳＲＡＭで構成され、ＣＰＵ８１のワークエリアを提供する。ＲＯＭ８３は、ブレーキアクチュエータ６を制御するための制御プログラム８４及びブレーキアクチュエータ６の駆動ゲインデータ８５を保持している。このＲＯＭ８３は例えばフラッシュＥＥＰＲＯＭで構成され、制御プログラム８４の一部や駆動ゲインデータ８５を書き換えることが可能である。
【００３７】
同様に、操舵制御ユニット９は、ＣＰＵ９１、ＲＡＭ９２、ＲＯＭ９３で構成されている。ＲＡＭ９２は例えばＳＲＡＭで構成され、ＣＰＵ９１のワークエリアを提供する。ＲＯＭ９３は、ステアリングアクチュエータ４を制御するための制御プログラム９４及びステアリングアクチュエータ４の駆動ゲインデータ９５を保持している。このＲＯＭ９３は例えばフラッシュＥＥＰＲＯＭで構成され、制御プログラム９４の一部や駆動ゲインデータ９５を書き換えることが可能である。
【００３８】
上述したように、近年は高齢者のドライバーが増加していることもあって、運転者の意図どおりに操作できずに事故に至るケース（操作エラー）が増える傾向にある。具体的には、図８に示すように、ドライバーの目標操舵量ａに対して、実際の操舵量ｂが、無視できない操作力不足Δθｄや応答遅れＴｄを伴う場合があり、これが事故に繋がる原因となっている。
【００３９】
そこで本実施形態では、このようなドライバーの操作力不足や応答遅れのリカバリが可能な運転支援を実現する。
【００４０】
図９は、本実施形態における運転支援装置の動作例を示すフローチャートである。上述の実施形態１（図５）と同様の処理ブロックには同じ参照番号を付し、それらの説明は省略する。すなわち、ステップＳ１からＳ５までは図５と同じである。
【００４１】
本実施形態では、ステップＳ５の後、ブレーキ操作エラー検出処理部２３は踏量センサ２２からブレーキペダル５の踏み込み量を検出するとともに、ステアリング操作エラー検出処理部２５は蛇角センサ２１から操舵角を検出する（実操作量の検出）（ステップＳ２１）。この検出値はそれぞれのセンサのサンプリング周期に従い所定数収集するものとする。次に、ブレーキ操作エラー検出処理部２３及びステアリング操作エラー検出処理部２５はそれぞれ、ステップＳ２１で収集した検出値から、第１の操作エラーとしての操作応答遅れ時間Ｔｄを計算するとともに、第２の操作エラーとしての操作力不足量を表す所定時間内の操作量の変化量（傾き）Δθｄを計算する（ステップＳ２２）。
【００４２】
次に、第１及び第２のプログラム／ゲイン補正処理部２４、２６はそれぞれ、後述するような、対応するアクチュエータのプログラム修正・ゲイン補正処理を行う（ステップＳ２３）。
【００４３】
そして、ステップＳ２３の結果得られた、プログラム及び／又は補正ゲインを、ブレーキ制御ユニット８又は操舵制御ユニット９に転送する（ステップＳ２４）。ブレーキ制御ユニット８は、プログラム／ゲイン補正処理部２４よりプログラム又は補正ゲインを受信すると、そのプログラム又は補正ゲインで、制御プログラム８４又は駆動ゲインデータ８５を書き換える。同様に、操舵制御ユニット９は、プログラム／ゲイン補正処理部２６よりプログラム又は補正ゲインを受信すると、そのプログラム又は補正ゲインで、制御プログラム９４又は駆動ゲインデータ９５を書き換える。これによりブレーキ制御ユニット８及び操舵制御ユニット９はそれぞれ、ブレーキアクチュエータ６、ステアリングアクチュエータ４の駆動制御を変更する。
【００４４】
図１０は、ステップＳ２３の、ゲイン補正又はプログラム修正処理の一例を示すフローチャートである。
【００４５】
まず、ステップＳ２２で計算した操作応答遅れ時間Ｔｄが基準値Ｋ０を超えているか否かを判断する（ステップＳ３１）。Ｔｄが基準値Ｋ０を超えている場合には、ステップＳ３２で、アクチュエータ駆動開始条件に脳内命令信号を追加する（プログラム変更）。すなわち、検出された脳内命令信号をもとに、アクチュエータ駆動開始タイミングが算出され、そのタイミングでアクチュエータの駆動が開始される。これにより、ドライバーがブレーキあるいはステアリングの操作を開始するより前の適切なタイミングで、それらのアクチュエータが駆動開始されるようになり、ドライバーの操作反応遅れ時間が補償される。
【００４６】
次に、ステップＳ２２で計算した操作力不足量を表す所定時間内の操作量の変化量（傾き）Δθｄが基準値Ｋ１を超えているか否かを判断する（ステップＳ３３）。Δθｄが基準値Ｋ１を超えている場合には、ステップＳ３４で、アクチュエータ駆動ゲインＫｇをΔＫｇだけ増加させるデータ変更を行う。
【００４７】
以上説明した実施形態２の運転支援装置によれば、ドライバーの操作力不足や応答遅れのリカバリが可能な運転支援が実現される。
【００４８】
（実施形態３）
図１１は、実施形態３における運転支援装置の構成を示すブロック図である。本実施形態では、図示のように、ブレーキ操作エラー検出処理部２３及びステアリング操作エラー検出処理部２５はそれぞれ、計算した操作応答遅れ時間Ｔｄ及び操作力不足量を表す所定時間内の操作量の変化量（傾斜）Δθｄを、ネットワーク３０を介してサービスセンタ３１に送信するように構成されている。サービスセンタ３１のデータベース（サービスセンタＤＢ）３２を管理するサービスセンタサーバ３３は、サービスセンタＤＢ３２に、車両毎の操作応答遅れ時間Ｔｄ及び操作量の傾斜Δθｄのデータを蓄積していく。また、ネットワーク３０には、ディーラーのサイト３４も通信可能に接続されている。
【００４９】
図１２は、本実施形態における運転支援装置の動作例を示すフローチャートである。上述の実施形態１、２（図５、９）と同様の処理ブロックには同じ参照番号を付し、それらの説明は省略する。すなわち、ステップＳ１〜Ｓ５、その後のステップＳ２１〜Ｓ２２までは、図９と同じである。
【００５０】
本実施形態では、ステップＳ２２で操作応答遅れ時間Ｔｄ及び操作量の傾斜Δθｄが計算されると、その計算結果は、車両を特定する識別情報と付随して、ネットワーク３０を介してサービスセンタ３１に送信される。
【００５１】
サービスセンタ３１のサービスセンタサーバ３３は、操作応答遅れ時間Ｔｄ及び操作量の傾斜Δθｄのデータを、上記識別情報と共に受信し、サービスセンタＤＢ３２に登録する（ステップＳ３２）。サービスセンタサーバ３２は更に、操作応答遅れ時間Ｔｄが基準値Ｋ０を超える車両又は操作量の傾斜Δθｄが基準値Ｋ１を超える車両を抽出し、その車両を取り扱うディーラーサイト３４宛に電子メールを送信する（ステップＳ３４）。
【００５２】
この電子メールを受信したディーラーサイト３４では、当該車両のユーザに対し、例えばドライビングシミュレータを用いて、さまざまな走行状態を模した詳細診断を実施する（ステップＳ３５）。そして、その結果得られた詳細診断結果データに基づいて、各走行状態に対応するアクチュエータのプログラム修正・ゲイン補正処理を行う（ステップＳ３６）。なお、このステップＳ３６では、詳細診断の結果のデータをサービスセンタサーバ３２に送信し、サービスセンタサーバ３２が対応するアクチュエータのプログラム修正・ゲイン補正処理を行い、これを車両に送信するようにしてもよい。
【００５３】
（実施形態４）
上述の実施形態２では、ブレーキアクチュエータ６及びステアリングアクチュエータ４を駆動制御してドライバーの操作力不足や応答遅れのリカバリが可能な運転支援を実現する例を説明した。これに対し本実施形態では、ドライバーの手腕部及び脚部に装着されステアリング操作及びブレーキング操作に係る運動を補助する人工筋肉アクチュエータをアシスト手段として用い、この人工筋肉アクチュエータを駆動制御することでドライバーの操作力不足や応答遅れのリカバリが可能な運転支援を実現する例を説明する。
【００５４】
図１３は、本実施形態における運転支援装置が適用される自動車の車室内の概略構成を示す図、図１４は、本実施形態における運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【００５５】
図１３に示すように、本実施形態におけるドライバーはブレイン・ネットワーク・インタフェース７を頭部に装着するとともに、手腕部人工筋肉アクチュエータ４１及び脚部人工筋肉アクチュエータ４２をそれぞれ手腕部及び脚部に装着して運転を行う。手腕部及び脚部人工筋肉アクチュエータ４１，４２はドライバーが装着してステアリングホイール２、ブレーキペダル５を操作するものであるから、その装着による不快感を極力抑えることが望まれる。この観点から、手腕部及び脚部人工筋肉アクチュエータ４１，４２には空気圧アクチュエータを使用することが好ましい。
【００５６】
したがって、図１３を参照して上述の実施形態２に係る図６と比較すれば分かるように、本実施形態における制御対象は、ステアリングアクチュエータ４及びブレーキアクチュエータ６に代わり、手腕部人工筋肉アクチュエータ４１及び脚部人工筋肉アクチュエータ４２となっている。
【００５７】
図１４に示すように、本実施形態における運転支援制御ユニット１は、図２、図７と同様の、脳内命令検出処理部１０、脳内命令パターン比較処理部１１、第１記憶部１２（脳内命令パターンデータ１３を保持）、ブレーキ目標操作量算出処理部１４、ステアリング目標操作量算出処理部１５、第２記憶部１６を備えている。ただし、本実施形態における第２記憶部１６には、図１５に示すような、手腕部及び脚部人工筋肉アクチュエータ４１、４２それぞれに対する補正操作量（後述）とアクチュエータ制御量との対応関係が記述された制御量算出用テーブル４３が記憶されている。
【００５８】
本実施形態における運転支援制御ユニット１は更に、ブレーキ目標操作量算出処理部１４が算出したブレーキ目標操作量と、踏量センサ２２の検出値と、第２記憶部１６内の制御量算出用テーブル４３とに基づいて脚部人工筋肉アクチュエータ４２の制御量を算出する脚部人工筋肉アクチュエータ制御量算出処理部４５を備えるとともに、ステアリング目標操作量算出処理部１５が算出したステアリング目標操作量と、舵角センサ２１の検出値と、第２記憶部１６内の制御量算出用テーブル４３とに基づいて、手腕部人工筋肉アクチュエータ４１の制御量を算出する手腕部人工筋肉アクチュエータ制御量算出処理部４６を備える。
【００５９】
図１６は、本実施形態における運転支援装置の動作例を示すフローチャートである。上述の実施形態１，２（図５，９）と同様の処理ブロックには同じ参照番号を付し、それらの説明は省略する。すなわち、ステップＳ１からＳ５までは図５，９と同じである。
【００６０】
本実施形態では、ステップＳ５の後、脚部人工筋肉アクチュエータ制御量算出処理部４５は、踏量センサ２２からブレーキペダル５の実際の踏み込み量を検出するとともに、手腕部人工筋肉アクチュエータ制御量算出処理部４６は、舵角センサ２１から実際の操舵角を検出する（実操作量の検出）（ステップＳ４１）。
【００６１】
次に、手腕部及び脚部人工筋肉アクチュエータ制御量算出処理部４１，４２はそれぞれ、ステップＳ５で特定した目標操作量とステップＳ６で検出した実操作量と差を補正操作量として算出し、第２記憶部１６内の制御量算出用テーブル４３を参照して、当該補正操作量に対応するアクチュエータ制御量を求める（ステップＳ４２）。そして、手腕部及び脚部人工筋肉アクチュエータ制御量算出処理部４１，４２はそれぞれ、手腕部人工筋肉アクチュエータ４１及び脚部人工筋肉アクチュエータ４２に対してステップＳ４２で求めたアクチュエータ制御量を出力して、腕部人工筋肉アクチュエータ４１及び脚部人工筋肉アクチュエータ４２の駆動制御を行う。
【００６２】
このような、人工筋肉アクチュエータを用いた装置構成によれば、十分な操作力を持たないドライバーに対し、所望の運転特性を提供することができる。
【００６３】
また、脳内命令パターンに基づいて算出される目標操作量を、直接操作対象を制御するステアリングアクチュエータなどのアクチュエータへ出力して、ドライバーの操作を不要とすることとしても良い。
【００６４】
以上、本発明のさまざまな実施形態を説明した。上述の実施形態は、車両の操作対象としてステアリング及びブレーキについて説明したが、これは例示にすぎず、アクセル操作などにも同様に適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】実施形態１における運転支援装置が適用される自動車の車室内の概略構成を示す図である。
【図２】実施形態１における運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態１における脳内命令パターンデータの内容を説明する模式図である。
【図４】実施形態１における操作量算出用テーブルの一例を示す図である。
【図５】実施形態１における運転支援装置の動作例を示すフローチャートである。
【図６】実施形態２における運転支援装置が適用される自動車の車室内の概略構成を示す図である。
【図７】実施形態２における運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図８】目標操舵量に対する実施形態２の制御の適用前後の実操舵量の例を示す図である。
【図９】実施形態２における運転支援装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態２におけるゲイン補正又はプログラム修正処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態３における運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】実施形態３における運転支援装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１３】実施形態４における運転支援装置が適用される自動車の車室内の概略構成を示す図である。
【図１４】実施形態４における運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】実施形態４における操作量算出用テーブルの一例を示す図である。
【図１６】実施形態４における運転支援装置の動作例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６６】
１  運転支援制御ユニット
２  ステアリングホイール
３  ＥＰＡＳ（電子パワーアシストステアリング）ユニット
４  ステアリングアクチュエータ
５  ブレーキペダル
６  ブレーキアクチュエータ
７  ブレイン・ネットワーク・インタフェース
８  ブレーキ制御ユニット
９  操舵制御ユニット
１０  脳内命令検出処理部
１１  脳内命令パターン比較処理部
１２  第１記憶部
１４  ブレーキ目標操作量算出処理部
１５  ステアリング目標操作量算出処理部
１６  第２記憶部
【図１】
2008247118.tif 000003
【図２】
2008247118.tif 000004
【図３】
2008247118.tif 000005
【図４】
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【図５】
2008247118.tif 000007
【図６】
2008247118.tif 000008
【図７】
2008247118.tif 000009
【図８】
2008247118.tif 000010
【図９】
2008247118.tif 000011
【図１０】
2008247118.tif 000012
【図１１】
2008247118.tif 000013
【図１２】
2008247118.tif 000014
【図１３】
2008247118.tif 000015
【図１４】
2008247118.tif 000016
【図１５】
2008247118.tif 000017
【図１６】
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