(57)【要約】【課題】車外環境の変化に運転者が気付いているかどうかを判定して運転者の意図に沿った、煩わしくない警報を発生させる。【解決手段】運転者認知状態推定部２−８は、注視範囲内情報取得部２−６で得られた注視範囲内での車外環境の情報と、自車両運動情報取得部２−７で得られた自車両運動の情報から、運転者が注視範囲内の状況をどう認識しているか、また、注視範囲内にあった物体がどのように運動していると運転者が予測しているかを推定し、現実状況情報取得部２−９は注視範囲内情報取得部で得られた注視範囲内での車外環境の状況や物体に関する情報と、自車両運動情報取得部で得られる自車両運動から、現実に起こっている注視範囲内の状況や物体の変化を取得する。危険度判定部２−１０はこの推定情報と実際の情報との一致度に応じて警告を出力する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されたカメラ及びレーダーの少なくとも１つから得られた情報を用いて前記車両の外の状況の情報である車外環境情報を取得する車外環境情報取得手段と、
前記車外環境情報取得手段で取得された前記車外環境情報を記録する車外環境情報記録部と、
前記車両の運転者の注視情報を取得する運転者注視情報取得手段と、
前記車外環境情報取得手段により取得された前記車外環境情報と前記運転者注視情報取得手段で得られた前記運転者注視情報から前記運転者が注視している車外環境の状況に関する情報を取得する注視範囲内情報取得手段と、
前記車両の速度、加速度及び角速度の少なくとも１つを含む自車両運動情報を取得する自車両運動情報取得手段と、
前記注視範囲内情報取得部で得られた前記運転者が注視している前記車外環境の状況に関する情報と前記自車両運動情報取得手段で取得された前記自車両運動情報から、前記運転者が予測している前記注視範囲内の状況の変化を推定する運転者認知状態推定手段と、
前記車外環境情報取得手段で取得された前記車外環境情報と前記自車両運動情報取得手段で取得された前記自車両運動情報から前記注視範囲内での前記車外環境の状況の変化を取得する現実状況情報取得手段と、
前記運転者認知状態推定手段で推定された前記運転者の注視範囲内での前記車両の外の環境の状況の変化と前記現実状況情報取得手段で取得された注視範囲内での車外環境の状況の変化の差から前記運転者または前記車両に及ぼす危険性の有無を判定する危険度判定手段と、
前記危険度判定手段において危険性が有ると判定された場合に前記運転者に前記危険性を報知する警報手段とを、
備えた運転支援装置。
【請求項２】
自車両の運動状態を第１のテーブルに記録する第１のステップと、
車外物体を検知してその検知結果を第２のテーブルに記録するとともに、第２のテーブルに記録されている車外物体の検知結果と前記第１のテーブルに記録されている車両の運動状態から前記車外物体の状態を算出して第３のテーブルに記録する第２のステップと、
運転者の視線を検知して前記検知した運転者の視線から注視範囲を設定し、前記設定した注視範囲内の物体を前記第２のテーブルから検索して第４のテーブルに記録するとともに、前記第４のテーブルに記録されている注視範囲内の物体と前記第１のテーブルに記録されている車両の運動状態から運転者認知物体の状態を推定して第５のテーブルに記録する第３のステップと、
前記第３のテーブルに記録されている前記車外物体の状態と前記第５のテーブルに記録されている前記運転者認知物体の状態の差を計算してその差に基づいて危険度を判定する第４のステップとを、
コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【請求項３】
前記第２のステップは、
車外物体の検知・追従処理を実行するステップと、
前記処理結果に基づいて前記第２のテーブルに対して追加・更新・削除を実行するステップと、
前記第２のテーブルの時系列データと前記第１のテーブルのデータから車外物体の状態を算出するステップと、
前記算出した車外物体の状態を前記第３のテーブルに記録するステップとを、
有する請求項２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４】
前記第３のステップは、
前記第２のテーブルで削除された物体に関するデータを前記第４のテーブルと前記第１のテーブルから削除するステップと、
運転者の視線を検知するステップと、
前記検知した運転者の視線から注視範囲を設定するステップと、
前記設定した注視範囲内の物体を前記第２のテーブルから検索するステップと、
前記検索した注視範囲内物体の情報を前記第４のテーブルに対して追加・更新するステップと、
前記第４のテーブルと前記第１のテーブルから運転者認知物体の状態を推定するステップと、
前記推定した運転者認知物体の状態を前記第５のテーブルに対して追加・更新するステップとを、
有する請求項２又は３に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５】
前記第４のステップは、
前記第３のテーブルから１つの物体の状態情報を読み込んで取得するステップと、
前記読み込んだ物体と同じ物体に関する予測状態情報を前記第５のテーブルから取得するステップと、
前記読み込んだ物体の状態情報と、前記取得した予測状態情報の差を計算するステップと、
前記計算した差が閾値以上か否かを判断するステップと、
前記差が閾値以上の場合にはその物体は危険と判断し、他方、そうでなければ他の物体について判定処理を行うステップとを、
有する請求項２から４のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車外環境の変化に運転者が気付いているかどうかを判定して警報を発生する運転支援装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来例としては、下記の特許文献１には、運転者の障害物に対する認知状態を推定して運転行動の危険度を精度よく演算することを目的として、運転者の視線に基づいて自車の進行方向を見ている時間が長いほど、又は頻度が高いほど運転行動の危険度を低くし、見ている時間が短いほど、又は頻度が低い運転行動の危険度を高くする方法が提案されている。
【特許文献１】特開２００３−９９８９９号公報（要約書）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来例では、単に、運転者が自車両の進行方向を見ている時間が短いほど、又は頻度が低い運転行動の危険度を高くするのみであるので、例えば一定速度で移動している前方車両などといった危険度が高くない物体であっても、注視していないというだけでその物体の危険度が高くなり、このため、運転者に警告を行うと、運転者にとって煩わしいという問題点がある。
【０００４】
本発明は上記従来例の問題点に鑑み、車外環境の変化に運転者が気付いているかどうかを判定して運転者の意図に沿った、煩わしくない警報を発生させることができる運転支援装置及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の運転支援装置は上記目的を達成するために、車両に搭載されたカメラ及びレーダーの少なくとも１つから得られた情報を用いて前記車両の外の状況の情報である車外環境情報を取得する車外環境情報取得手段と、
前記車外環境情報取得手段で取得された前記車外環境情報を記録する車外環境情報記録部と、
前記車両の運転者の注視情報を取得する運転者注視情報取得手段と、
前記車外環境情報取得手段により取得された前記車外環境情報と前記運転者注視情報取得手段で得られた前記運転者注視情報から前記運転者が注視している車外環境の状況に関する情報を取得する注視範囲内情報取得手段と、
前記車両の速度、加速度及び角速度の少なくとも１つを含む自車両運動情報を取得する自車両運動情報取得手段と、
前記注視範囲内情報取得部で得られた前記運転者が注視している前記車外環境の状況に関する情報と前記自車両運動情報取得手段で取得された前記自車両運動情報から、前記運転者が予測している前記注視範囲内の状況の変化を推定する運転者認知状態推定手段と、
前記車外環境情報取得手段で取得された前記車外環境情報と前記自車両運動情報取得手段で取得された前記自車両運動情報から前記注視範囲内での前記車外環境の状況の変化を取得する現実状況情報取得手段と、
前記運転者認知状態推定手段で推定された前記運転者の注視範囲内での前記車両の外の環境の状況の変化と前記現実状況情報取得手段で取得された注視範囲内での車外環境の状況の変化の差から前記運転者または前記車両に及ぼす危険性の有無を判定する危険度判定手段と、
前記危険度判定手段において危険性が有ると判定された場合に前記運転者に前記危険性を報知する警報手段とを、
備えた。
【０００６】
本発明のコンピュータプログラムは上記目的を達成するために、自車両の運動状態を第１のテーブルに記録する第１のステップと、
車外物体を検知してその検知結果を第２のテーブルに記録するとともに、第２のテーブルに記録されている車外物体の検知結果と前記第１のテーブルに記録されている車両の運動状態から前記車外物体の状態を算出して第３のテーブルに記録する第２のステップと、
運転者の視線を検知して前記検知した運転者の視線から注視範囲を設定し、前記設定した注視範囲内の物体を前記第２のテーブルから検索して第４のテーブルに記録するとともに、前記第４のテーブルに記録されている注視範囲内の物体と前記第１のテーブルに記録されている車両の運動状態から運転者認知物体の状態を推定して第５のテーブルに記録する第３のステップと、
前記第３のテーブルに記録されている前記車外物体の状態と前記第５のテーブルに記録されている前記運転者認知物体の状態の差を計算してその差に基づいて危険度を判定する第４のステップとを、
コンピュータに実行させる。
【０００７】
この構成により、車両の進行方向における状況に関して、運転者が予測している情報が実際の情報と一致する場合には警告を出力せず、異なるときに警告を出力するので、車外環境の変化に運転者が気付いているかどうかを判定して運転者の意図に沿った、煩わしくない警報を発生させることができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、車外環境の変化に運転者が気付いているかどうかを判定して運転者の意図に沿った、煩わしくない警報を発生させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は本発明に係る運転支援装置の概略を示すブロック図である。図１において、運転者認知状態推定部１−１は、運転者がある場面や物体などを見ることにより、脳内で保持、推測していると考えられる、現在から未来にかけての運転者認知状態を推定する。現実状況情報取得部１−２は、運転者が現実に認知した状況が現在どのような状態であるかを監視するために現実状況情報を取得する。危険度判定部１−３は、運転者認知状態推定部１−１で得られた運転者認知状態と、現実状況情報取得部１−２で得られた現実状況情報の差が大きければ、運転者は状況の変化に気づいていないとみなされるため、危険度が高いと判定する。逆に、両者の一致度が高ければ危険度は低いと判定する。支援部１−４は、危険度判定部１−３で危険と判定されたとき、その危険を音声などで運転者に知らせたりすることで、危険を回避できるように支援する。
【００１０】
図２はその支援動作例を示し、時刻ｔ、ｔ＋１では、運転者認知状態推定部１−１及び現実状況情報取得部１−２で得られた状況が一致（状況Ａと状況Ａ）するので上記の支援は行わない。また、時刻ｔ＋２では、運転者認知状態推定部１−１及び現実状況情報取得部１−２で得られた状況が一致しない（状況Ａと状況Ｂ）が、ずれが少ないので上記の支援は行わないが、時刻ｔ＋３では、運転者認知状態推定部１−１及び現実状況情報取得部１−２で得られた状況が一致せず（状況Ａと状況Ｂ）、かつ、ずれが大きいので上記の支援を行う。
【００１１】
図３は本発明に係る運転支援装置の一実施の形態を示すブロック図である。運転者注視情報取得ブロック２−０は、運転者の注視情報を取得し、注視情報には、注視の開始時刻、注視時間、視線の方向などを含む。運転者注視情報取得ブロック２−０は詳しくは、運転者の顔画像を取得する運転者顔画像取得部２−１と、運転者顔画像取得部２−１で取得した顔画像を記録する運転者顔画像記録部２−２と、運転者顔画像記録部２−２で記録された画像から、運転者の注視情報を得る運転者注視情報取得部２−３を有する。取得する方法は問わない。
【００１２】
車外環境情報取得部２−４は車外環境の情報を取得し、車外環境情報記録部２−５は車外環境情報取得部２−４で取得した情報を記録する。注視範囲内情報取得部２−６は、運転者注視情報取得部２−３で得られた注視情報により、車外環境情報記録部２−５に記録した車外環境情報中の注視範囲を設定し、その注視範囲内の状況を認識する。車外物体がないことが分かればそのことを記録する。車外物体があれば位置と動き（例えば速度、加速度、角速度、運動方向）と状況を記録する。
【００１３】
自車両運動情報取得部２−７は、運転者注視情報取得部２−３で得られた注視時間内での自車両の運動情報（例えば速度、加速度、角速度）を取得する。取得する方法は問わない。運転者認知状態推定部２−８は、注視範囲内情報取得部２−６で得られた注視範囲内での車外環境の情報と、自車両運動情報取得部２−７で得られた自車両運動の情報から、運転者が注視範囲内の状況をどう認識しているか、また、注視範囲内にあった物体がどのように運動していると運転者が予測しているかを推定する。現実状況情報取得部２−９は、注視範囲内情報取得部２−６で得られた注視範囲内での車外環境の状況や物体に関する情報と、自車両運動情報取得部２−７で得られる自車両運動から、現実に起こっている注視範囲内の状況や物体（注視範囲内から外れてくる場合もある）の変化を取得する。危険度判定部２−１０は運転者認知状態推定部２−８で予測されている物体の運動と、現実状況情報取得部２−９で得られる実際の物体の動きなどとの差を算出して危険度を判定し、危険と判断した場合に警報発生信号を警報部２−１１に出力する。警報部２−１１は車両に元々搭載されている音声出力部や画像出力部であり、危険度判定部２−１０から警報発生信号が出力されたときに音声及び／又は画像表示による警報を発する。
【００１４】
次に、動作を説明する。図４は図３の運転支援装置で用いるテーブルを示す説明図である。まず、図４（ａ）に示す自車両運動状態テーブルＴ１は、車載ネットワークであるＣＡＮ（Controller Area Network）などから得た車両の運動に関する情報を記録し、例え ば速度、加速度、角速度など、自車両周辺に存在する物体の速度、加速度、角速度などを求める際に必要となる情報を記録する。図４（ｂ）に示す車外物体検知結果テーブルＴ２は、例えば画像の場合は取得した各画像において、車外の物体に関する情報を記録し、その情報としては、その物体の分類、方位及び距離などの位置（例えば画像上での位置）や信号機の色などを記録する。また、図４（ｃ）に示す車外物体状態テーブルＴ３は、車外物体検知結果テーブルＴ２に記録されている各物体の運動状態などを記録し、例えば、動く方向、速度、加速度、角速度や信号機の色変化などを記録する。なお、ここでは、「運動状態」とは、動きのみならず、信号機の色変化なども含む。
【００１５】
図４（ｄ）に示す運転者認知物体テーブルＴ４は、車外物体検知結果テーブルＴ２に記録されている物体において、運転者が認知した物体に関する情報を記録し、この情報としては、物体の分類、距離、その物体を運転者が注視した時刻、方位などである。また、図４（ｅ）に示す運転者認知物体状態推定テーブルＴ５は、運転者認知物体テーブルＴ４に記録されている物体に関して、運転者が知覚した情報（例えば注視した情報）のみを用いて、各物体の運動を予測し、その予測結果を記録する。その情報としては、例えば、動く方向、速度、加速度、角速度などを予測し記録する。各テーブルＴ１〜Ｔ５は、完全に同じ時刻のデータである必要は無いが、なるべく同じ時刻のデータであることが望ましい。また、物体が検出されなくなったときにその物体に関連するデータを全テーブルからすべて削除する。各テーブルＴ１〜Ｔ５の記録される情報に重複する部分がある場合は、重複を省いてもよい。テーブルＴ１〜Ｔ５は必ずしも分ける必要は無く、より少ない数にまとめてもよい。
【００１６】
次に、図５〜図８を参照して動作を説明する。図５は、図３の運転支援装置の処理を説明するためのフローチャートである。図５におけるステップＳ１では、自車両運動状態テーブルＴ１のデータを格納するためにある程度のメモリ領域を確保し（テーブルの作成）、新たな物体が検知されたときにデータを自車両運動状態テーブルＴ１に追加する（テーブルの更新）。
【００１７】
ステップＳ２では、車外物体検知結果テーブルＴ２、車外物体状態テーブルＴ３の作成、更新を行い、その詳細を図６に示す。図６は、図５の車外物体検知結果テーブルＴ２、車外物体状態テーブルＴ３の作成、更新の処理を詳しく説明するためのフローチャートである。図６において、まず、車外物体の検知・追従処理を実行し（ステップＳ２−１）、次いで、処理結果に基づいて車外物体検知結果テーブルＴ２に対して追加・更新・削除を実行する（ステップＳ２−２）。次いで、車外物体検知結果テーブルＴ２の時系列データと自車両運動状態テーブルＴ１のデータから車外物体の運動状態を算出し（ステップＳ２−３）、次いで、算出した車外物体の運動状態を車外物体状態テーブルＴ３に記録する  （ステップＳ２−４）。
【００１８】
図５に示すステップＳ３では、図７に詳しく示すような運転者認知物体テーブルＴ４、運転者認知物体状態推定テーブルＴ５の作成、更新を行う。図７は、図５の運転者認知物体テーブルＴ４、運転者認知物体状態推定テーブルＴ５の作成、更新の処理を詳しく説明するためのフローチャートである。図７において、まず、車外物体検知結果テーブルＴ２で削除された物体に関するデータを運転者認知物体テーブルＴ４と自車両運動状態テーブルＴ１から削除する（ステップＳ３−１）。次いで、運転者の視線を検知し（ステップＳ３−２）、次いで、ステップＳ３−２で検知した運転者の視線から外部環境注視範囲を設定する（ステップＳ３−３）。次いで、ステップＳ３−３で設定した注視範囲内の物体を車外物体検知結果テーブルＴ２から検索し（ステップＳ３−４）、次いで、ステップＳ３−４で検索した注視範囲内物体の情報を運転者認知物体テーブルＴ４に対して追加・更新する（ステップＳ３−５）。次いで、運転者認知物体テーブルＴ４と自車両運動状態テーブルＴ１から運転者認知物体の運動を推定し（ステップＳ３−６）、次いで、ステップＳ３−６で推定した運転者認知物体の運動状態を運転者認知物体状態推定テーブルＴ５に対して追加・更新する（ステップＳ３−７）。
【００１９】
図５に示すステップＳ４では、図８に詳しく示すような危険度判定を行う。図８は、図５の危険度判定の処理を詳しく説明するためのフローチャートである。図８において、まず、車外物体状態テーブルＴ３から１つの物体の運動状態情報を読み込んで取得し（ステップＳ４−１）、次いで、ステップＳ４−１で読み込んだ物体と同じ物体に関する予測運動状態情報を運転者認知物体状態推定テーブルＴ５から取得する（ステップＳ４−２）。次いで、ステップＳ４−１で読み込んだ物体の運動状態情報と、ステップＳ４−２で取得した予測運動状態情報の差を計算し（ステップＳ４−３）、次いで、その差が閾値以上か否かを判断する（ステップＳ４−５）。そして、差が閾値以上の場合にはその物体は危険と判断し（ステップＳ４−６）、他方、そうでなければ他の物体について判定処理を行う（ステップＳ４−７）。そして、図５に示すステップＳ５では、判定結果に基づいて警告を行う。
【００２０】
＜具体例１＞
次に図９を参照して具体的な動作を説明する。図９は、図３の運転支援装置の具体的な処理を説明するためのフローチャートである。まず、カーナビゲーション装置（カーナビ）の情報から車両の進行方向の信号機の位置情報を取得し（ステップＳ１１）、次いでその取得した位置情報に基づいて信号機までの距離が所定距離ｘ［ｍ］以内か否かをチェックする（ステップＳ１２）。そして、信号機までの距離が所定距離ｘ［ｍ］以内でなければステップＳ１４以下に進み、他方、そうであればステップＳ２５に分岐する。
【００２１】
ステップＳ１４以下では、運転者の顔画像を取得し（ステップＳ１４）、次いで、取得した顔画像を保存し（ステップＳ１５）、次いで、取得した顔画像に基づいて運転者の視線方向を検出し（ステップＳ１６）、次いで、検出した視線方向の画像を取得し（ステップＳ１７）、次いで、取得した視線方向の画像を保存する（ステップＳ１８）。次いで、保存した視線方向の画像から信号機を認識し（ステップＳ１９）、次いで、信号機があるか否かをチェックし（ステップＳ２０）、なければステップＳ１１に戻る。他方、信号機がある場合にその信号機の色を現実状況レジスタＣｄと運転者推定レジスタＣａに記録し（ステップＳ２１）、次いでその信号機を追従し（ステップＳ２２）、次いでその追従している信号機の色を現実状況レジスタＣｄに記録する（ステップＳ２３）。次いで、現実状況レジスタＣｄに記録した信号機の色が運転者推定レジスタＣａに記録した信号機の色と同じか否かをチェックし（ステップＳ２４）、同じであればステップＳ１４に戻り、他方、同じでなければステップＳ１１に戻る。
【００２２】
ステップＳ１２において、信号機までの距離が所定距離ｘ［ｍ］以内になると、現実状況レジスタＣｄと、運転者推定レジスタＣａに情報が記録されているか否かをチェックし（ステップＳ２５）、記録されている場合にはステップＳ２６に進み、他方、記録されていない場合にはステップＳ２７に進む。ステップＳ２６では、現実状況レジスタＣｄと、運転者推定レジスタＣａに記録されている情報（信号機の色）が不一致（Ｃｄ≠Ｃａ）か否かをチェックし、不一致の場合にはステップＳ２７に進んで運転者に警告し、他方、不一致でない場合にはステップＳ１１に戻る。
【００２３】
このような動作例によれば、赤信号で車両を停止しているとき、運転者が信号機を見ていない間に、信号が青信号に変わったとき、青信号に変わったことを運転者に報知するが、信号機を運転者が見ているときには、青信号に変わったことを報知しない。このため、運転者が信号機を見ているときに報知されると煩わしさを感じるが、そのような煩わしさを軽減する効果がある。
【００２４】
＜具体例２＞
図１０は、図３の運転支援装置の他の具体的な動作例を示す説明図である。図１０は自車Ｖ０の進行方向に他車Ｖ１が右側から近づいている状態を示し、自車Ｖ０の運転者は他車Ｖ１を、時刻ｔ、ｔ＋１では見ているが、時刻ｔ＋２では見ていない場合を示す。Ｖ１１は、時刻ｔ＋２において自車Ｖ０の運転者が推定している他車Ｖ１の運転者推定位置を示し、時刻ｔ、ｔ＋１から直進している。Ｖ１２は時刻ｔ＋２における他車Ｖ１の実際の位置を示し、時刻ｔ、ｔ＋１から直進しないで自車Ｖ０により近づいている。この場合には、自車Ｖ０の運転者が他車Ｖ１を見ることにより予測している他車の動きと現実の他車の動きに差が出てくると危険であるため、その差を運転者に知らせることで、運転に危険を認知させる。
【００２５】
図１１は、図３の運転支援装置の変形例を示すブロック図である。この変形例の装置は、図３に示した運転者注視情報取得ブロック２−０（運転者顔画像取得部２−１、運転者顔画像記録部２−２と、運転者注視情報取得部２−３）と、車外環境情報取得部２−４と、車外環境情報記録部２−５と、注視範囲内情報取得部２−６と、自車両運動情報取得部２−７と、運転者認知状態推定部２−８とを備え、図１において運転者が予測している車両の進行方向の推定画像である運転者認知状態を出力する運転者認知状態推定部１−１を構成している。この構成によれば、図１に示す現実状況情報取得部１−２、危険度判定部１−３、支援部１−４が車両に既に設置されている場合にこの装置を適用することができる。
【００２６】
図１２は図３の運転支援装置の他の変形例を示すブロック図である。この変形例の装置は、図３に示した運転者注視情報取得ブロック２−０（運転者顔画像取得部２−１、運転者顔画像記録部２−２と、運転者注視情報取得部２−３）と、車外環境情報取得部２−４と、車外環境情報記録部２−５と、注視範囲内情報取得部２−６と、自車両運動情報取得部２−７と、現実状況情報取得部２−９とを備え、車両の進行方向の実際の画像であって運転者が注視すべき範囲内の画像である現実状況情報を出力する現実状況情報取得部１−２を構成している。この構成によれば、図１に示す運転者認知状態推定部１−１、危険度判定部１−３、支援部１−４が車両に既に設置されている場合にこの装置を適用することができる。
【００２７】
図１３は図３の運転支援装置のさらに他の変形例を示すブロック図である。この変形例の装置は、図３に示した運転者注視情報取得ブロック２−０と、車外環境情報取得部２−４及び車外環境情報記録部２−５である車外物体検知・追従部２−４、２−５と、注視範囲内情報取得部２−６と、自車両運動情報取得部２−７と、現実状況情報取得部２−９と、危険度判定部２−１０と警報部２−１１を備え、図１に示す運転者認知状態推定部１−１、現実状況情報取得部１−２、危険度判定部１−３、支援部１−４をすべて含む構成を示している。
【００２８】
以上説明したように、運転者が心の中で予想している状況と異なる状況が突発的に生じたとき、その状況を素早く運転者に知らせることができ、危険を未然に回避することが可能となる。また、運転者が危険を認知（予測）しているときには警報を出さずに済むため、煩わしさを極力少なくすることが可能となる。また、運転者が信号機を見ていないときに信号が変わったとき、そのことを運転者に報知するなどということにも利用することができ、一度見たものを何度も確認するといった状況を回避することができ、運転利便性が向上する。
【産業上の利用可能性】
【００２９】
本発明は、車外環境の変化に運転者が気付いているかどうかを判定して運転者の意図に沿った、煩わしくない警報を発生させることができるという効果を有し、各種の車外物体に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明に係る運転支援装置の概略を示すブロック図である。
【図２】図１の運転支援装置の支援動作を示す説明図である。
【図３】本発明に係る運転支援装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図４】図３の運転支援装置で用いるテーブルを示す説明図である。
【図５】図３の運転支援装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】図５の車外物体検知結果テーブル、車外物体状態テーブルの作成、更新の処理を詳しく説明するためのフローチャートである。
【図７】図５の運転者認知物体テーブル、運転者認知物体状態推定テーブルの作成、更新の処理を詳しく説明するためのフローチャートである。
【図８】図５の危険度判定の処理を詳しく説明するためのフローチャートである。
【図９】図３の運転支援装置の具体的な処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】図３の運転支援装置の他の具体的な処理を示す説明図である。
【図１１】図３の運転支援装置の変形例を示すブロック図である。
【図１２】図３の運転支援装置の他の変形例を示すブロック図である。
【図１３】図３の運転支援装置のさらに他の変形例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００３１】
１−１、２−８  運転者認知状態推定部
１−２、２−９  現実状況情報取得部
１−３  危険度判定部
１−４  支援部
２−０  運転者注視情報取得ブロック
２−１  運転者顔画像取得部
２−２  運転者顔画像記録部
２−３  運転者注視情報取得部
２−４  車外環境情報取得部
２−５  車外環境情報記録部
２−６  注視範囲内情報取得部
２−７  自車両運動情報取得部
２−１０  危険度判定部
２−１１  警報部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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