(57)【要約】【課題】個人毎の感覚にあった反力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】車両状態および車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段１０，２０と、状況認識手段１０，２０の検出結果に基づいて、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算出手段５０と、リスクポテンシャル算出手段５０によって算出されたリスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器８０に発生する操作反力を操作反力特性に従って決定する反力決定手段５０と、自車両周囲のリスクポテンシャルに対する運転者の特性を決定する運転者特性決定手段５０と、運転者特性決定手段５０からの信号に応じて、操作反力特性を補正する反力特性補正手段５０とを有する。【選択図】  図１
2004182200.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両状態および車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、
前記状況認識手段の検出結果に基づいて、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たリスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を、その操作反力特性を用いて決定する反力決定手段と、
自車両周囲のリスクポテンシャルに対する運転者の特性を決定する運転者特性決定手段と、
前記運転者特性決定手段からの信号に応じて、前記操作反力特性を補正する反力特性補正手段とを有す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、
前記反力特性補正手段は、前記運転者特性決定手段からの信号に応じて、前記リスクポテンシャルの変化に対する前記操作反力の傾きを変更することにより、前記操作反力特性を補正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、
前記反力特性補正手段は、前記運転者特性決定手段からの信号に応じて、前記リスクポテンシャル算出手段によって運転者毎に算出されるリスクポテンシャルの値によらず、前記操作反力が一定となるように前記操作反力特性を補正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、
前記反力特性補正手段は、前記運転者特性決定手段からの信号に応じて、前記リスクポテンシャルの変化に対する前記操作反力の傾きを変更するとともに、前記リスクポテンシャル算出手段によって運転者毎に算出されるリスクポテンシャルの値によらず前記操作反力が一定となるように、前記操作反力特性を補正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１から請求項４のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記反力特性補正手段は、前記リスクポテンシャルが所定値以下の領域で前記操作反力特性を補正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１から請求項５のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記運転者特性決定手段は、運転者が選択操作する選択スイッチ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７】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記運転者特性決定手段は、前記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の時間頻度分布を用いて運転者の特性を決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７に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記運転者特性決定手段は、前記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から、アクセルペダル解放時のリスクポテンシャルを抽出し、そのアクセルペダル解放時のリスクポテンシャルの時間頻度分布をさらに用いて運転者の特性を決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７に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記運転者特性決定手段は、前記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から、ブレーキ操作開始時のリスクポテンシャルを抽出し、そのブレーキ操作開始時のリスクポテンシャルの時間頻度分布をさらに用いて運転者の特性を決定することをを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１０】
請求項３に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記運転者特性決定手段は、前記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の時間頻度分布の累積度数から通常走行中のリスクポテンシャル中央値を算出し、さらに、アクセルペダル解放時のリスクポテンシャルの時間頻度分布の累積度数から通常走行中のリスクポテンシャル最大値を算出し、
前記反力特性補正手段は、前記リスクポテンシャル中央値に対応する第１の反力と、前記リスクポテンシャル最大値に対応する第２の反力と、前記リスクポテンシャル最大値よりも大きい所定の最大リスクポテンシャルに対応する第３の反力とを通る指数関数を設定することにより、前記操作反力特性を補正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４に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記運転者特性決定手段は、前記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の時間頻度分布の累積度数から通常走行中のリスクポテンシャル中央値を算出し、さらに、前記リスクポテンシャル中央値前後のリスクポテンシャルの変化量を算出し、
前記反力特性補正手段は、前記リスクポテンシャル中央値に対応する第１の反力と、前記リスクポテンシャル中央値よりも大きい所定の最大リスクポテンシャルに対応する第３の反力とを通り、前記リスクポテンシャルの変化量に対応する前記操作反力の傾きとに基づいて指数関数を設定することにより、前記操作反力特性を補正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１から請求項１１のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
前記反力特性補正手段によって補正された前記操作反力特性を用いて決定した操作反力を、前記車両操作機器に発生する反力発生手段をさらに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１３】
請求項１２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。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
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。
【０００２】
【従来の技術】
従来の車両用運転操作補助装置は、自動走行制御中にレーザレーダ等で検出した先行車と自車両との車間距離に基づき、アクセルペダルの操作反力を変更している（例えば特許文献１）。検出された車間距離が所定値よりも小さくなった場合に、アクセルペダル反力が重くなるよう設定してドライバに警報を与えたり、自動走行制御中にドライバがアクセルペダルに足をおけるようにアクセルペダル反力を重く設定する。
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２０００−５４８６０号公報
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような車両用運転操作補助装置は、自車両の先行車への接近度合が大きい場合に警報を与えるものであり、運転者が実際に感じているリスクをアクセルペダル反力制御に反映させることは困難であった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明による車両用運転操作補助装置は、車両状態および車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、状況認識手段の検出結果に基づいて、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たリスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を操作反力特性に従って決定する反力決定手段と、自車両周囲のリスクポテンシャルに対する運転者の特性を決定する運転者特性決定手段と、運転者特性決定手段からの信号に応じて、操作反力特性を補正する反力特性補正手段とを有する。
【０００５】
【発明の効果】
本発明によれば、リスクポテンシャルに対する運転者の特性により、リスクポテンシャルに対する車両操作機器の操作反力特性を補正するようにしたので、個人毎の感覚にあった反力制御を行うことができる。
【０００６】
【発明の実施の形態】
《第１の実施の形態》
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り、図２は、車両用運転操作補助装置１を搭載する車両の構成図である。
【０００７】
まず、車両用運転操作補助装置１の構成を説明する。レーザレーダ１０は、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、水平方向に赤外光パルスを走査する。レーザレーダ１０は、前方にある複数の反射物（通常、先行車の後端）で反射された赤外光パルスの反射波を計測し、反射波の到達時間より、先行車までの車間距離と相対速度を検出する。検出した車間距離及び相対速度はコントローラ５０へ出力される。レーザレーダ１０によりスキャンされる前方の領域は、自車正面に対して±６［ｄｅｇ］程度であり、この範囲内に存在する前方物体が検出される。車速センサ２０は、自車両の走行車速を車輪の回転数などから検出し、コントローラ５０へと出力する。
【０００８】
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ており、車両用運転操作補助装置１の全体の制御を行う。コントローラ５０は、車速センサ２０およびレーザレーダ１０から入力される自車速、車間距離および相対速度等の信号から、自車前方を走行する先行車両に対するリスクポテンシャルを算出する。さらに、算出したリスクポテンシャルに基づいて、アクセルペダル反力制御装置６０へ反力指令値を出力する。
【０００９】
アクセルペダル反力制御装置６０は、コントローラ５０からの指令値に応じて、アクセルペダル操作反力を制御する。図３に示すように、アクセルペダル８０には、リンク機構を介してサーボモータ７０およびアクセルペダルストロークセンサ７１が接続されている。サーボモータ７０は、アクセルペダル反力制御装置６０からの指令に応じてトルクと回転角とを制御し、運転者がアクセルペダル８０を操作する際に発生する操作反力を任意に制御する。アクセルペダルストロークセンサ７１は、リンク機構を介してサーボモータ７０の回転角に変換されたアクセルペダル８０のストローク量Ｓを検出する。なお、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特性は、例えば、ストローク量Ｓが大きくなるほどアクセルペダル反力がリニアに大きくなるよう設定されている（図４参照）。通常のアクセルペダル反力特性は、例えばアクセルペダル７０の回転中心に設けられたねじりバネ（不図示）のバネ力によって実現することができる。
【００１０】
次に、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。まず、その概要を説明する。
コントローラ５０は、レーザレーダ１０および車速センサ２０によって検出される自車両および車両周囲の走行状態に基づいて、先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。そして、コントローラ５０は、算出したリスクポテンシャルＲＰに基づいて、アクセルペダル反力増加量ΔＦを算出する。図４に、ストローク量Ｓに対するアクセルペダル反力Ｆの特性を示す。図４に示すように、実際にアクセルペダル８０に発生するペダル反力Ｆは、ストローク量Ｓに応じた通常の反力特性に、リスクポテンシャルＲＰに基づいて算出される反力増加量ΔＦを付加することにより決定される。
【００１１】
ただし、通常走行中のリスクポテンシャルＲＰの分布、すなわちリスクポテンシャルＲＰに対する運転者の特性は個人毎に異なるため、リスクポテンシャルＲＰに対する反力増加量ΔＦの特性を常に一定に設定していたのでは、運転者の運転特性や好みに応じたアクセルペダル反力制御を実現することが難しい。ここで、自車両が一定以上の車間距離を保った状態で車速をほぼ一定に保ち、自車両と先行車との相対速度がほぼ一定で先行車に追従走行する状態、すなわち自車両および先行車に急な加減速操作がなく自車両が先行車に追従走行している状態を通常走行とする。また、リスクポテンシャルＲＰに対する運転者の特性は、あるリスクポテンシャルＲＰが発生している状況において、運転者がそのリスクポテンシャルＲＰをどの程度に感じているかを示している。
【００１２】
例えば、先行車との車間距離を常時大きく保って追従走行する運転者Ａは、その走行状況で発生しているリスクポテンシャルＲＰａを平均的なリスクと感じている。一方、先行車との車間距離を常時小さく保って追従走行する運転者Ｂは、その走行状況で発生している、ＲＰａよりも大きなリスクポテンシャルＲＰｂを平均的なリスクと感じている。すなわち、車両周囲の走行環境に応じたリスクポテンシャルＲＰの認識の仕方は運転者によって異なり、同一のリスクポテンシャルＲＰが発生している場合でも、そのリスクポテンシャルＲＰをどの程度の大きさに感じるかは個人毎に異なる。また、同一のリスクポテンシャルＲＰに対してどのような運転操作を行うか、例えばアクセルペダル８０を戻す等は、リスクポテンシャルＲＰに対する運転者の特性によって異なる。
【００１３】
リスクポテンシャルＲＰに対する運転者の特性を考慮せずに反力制御を行うと、例えば、追従走行中に先行車との車間距離を比較的小さく保って走行する運転者の場合、先行車に対するリスクポテンシャルＲＰが高い値として算出され、これに応じてペダル反力Ｆが大きくなる。つまり、通常走行中に、運転者が平均的にアクセルペダル８０から受ける反力Ｆが大きくなり、運転者の運転負荷が大きくなる。
【００１４】
そこで、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おいては、通常走行中に、アクセルペダル反力制御によって運転者が実際に感じる力の平均値、すなわち運転者毎の平均的なリスクポテンシャルＲＰに対するペダル反力Ｆが一定となるようにペダル反力特性を設定する。
【００１５】
以下に、運転者毎の特性に応じたリスクポテンシャル−反力増加量マップの設定方法を、図５を用いて詳細に説明する。図５は、コントローラ５０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である。本処理内容は、一定間隔（例えば５０［ｍｓｅｃ］）毎に連続的に行われる。
【００１６】
ステップＳ１０１で、レーザレーダ１０および車速センサ２０から自車両および車両周囲の走行状態を読み込む。ここで読み込む走行状態は、自車速ｖ１，先行車速ｖ２，自車両と先行車の車間距離ｄ、相対速度ｖｒ＝ｖ２−ｖ１である。
【００１７】
ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１で読み込んだ走行状態を用いて、現在の先行車までの接近度合と、今後の周囲環境変化による自車両への予測影響度合とを算出する。ここでは、先行車までの接近度合として余裕時間ＴＴＣを、予測影響度合として車間時間ＴＨＷを算出する。
【００１８】
余裕時間ＴＴＣは、先行車に対する現在の自車両の接近度合を示す物理量である。余裕時間ＴＴＣは、現在の走行状況が継続した場合、つまり自車速ｖ１、先行車速ｖ２および相対車速ｖｒが一定の場合に、何秒後に、車間距離ｄがゼロとなり自車両と先行車両とが接触するかを示す値であり、以下の（式１）により求められる。
【数１】
余裕時間ＴＴＣ＝−ｄ／ｖｒ                      （式１）
【００１９】
余裕時間ＴＴＣの値が小さいほど、先行車への接触が緊迫し、先行車への接近度合が大きいことを意味している。例えば先行車への接近時には、余裕時間ＴＴＣが４秒以下となる前に、ほとんどのドライバが減速行動を開始することが知られている。
【００２０】
車間時間ＴＨＷは、自車両が先行車に追従走行している場合に、想定される将来の先行車の車速変化による余裕時間ＴＴＣへの影響度合、つまり相対車速ｖｒが変化すると仮定したときの影響度合を示す物理量である。車間時間ＴＨＷは、以下の（式２）で表される。
【数２】
車間時間ＴＨＷ＝ｄ／ｖ１                    （式２）
【００２１】
車間時間ＴＨＷは、車間距離ｄを自車速ｖ１で除したものであり、先行車の現在位置に自車両が到達するまでの時間を示す。この車間時間ＴＨＷが大きいほど、周囲環境変化に対する予測影響度合が小さくなる。つまり、車間時間ＴＨＷが大きい場合には、もしも将来に先行車の車速が変化しても、先行車までの接近度合には大きな影響を与えず、余裕時間ＴＴＣはあまり大きく変化しないことを示す。なお、自車両が先行車に追従し、自車速ｖ１＝先行車速ｖ２である場合は、（式２）において自車速ｖ１の代わりに先行車速ｖ２を用いて車間時間ＴＨＷを算出することもできる。
【００２２】
ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２で算出した余裕時間ＴＴＣおよび車間時間ＴＨＷを用いて、先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。リスクポテンシャルＲＰは、余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷとを用いて、以下の（式３）によって算出することができる。
【数３】
ＲＰ＝ａ／ＴＨＷ＋ｂ／ＴＴＣ                    （式３）
【００２３】
ここで、余裕時間の逆数１／ＴＴＣは先行車に対する接近度合、車間時間の逆数１／ＴＨＷは将来予測される自車両への影響度合を示している。ａ、ｂは影響度合および接近度合にそれぞれ適切な重み付けをするための定数であり、例えばａ＝１，ｂ＝８程度に設定する（ただし、ａ＜ｂ）。
【００２４】
リスクポテンシャルＲＰを（式３）を用いて算出することにより、先行車への追従走行中から先行車への接近中まで、連続的な状況変化に対応して、その状況における接近度合を表現することができる。
【００２５】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３で算出したリスクポテンシャルＲＰをコントローラ５０のメモリに記憶し、運転者のリスクポテンシャルＲＰを学習する。
【００２６】
ステップＳ１０５では、アクセルペダル８０が解放されたか否かを判定する。例えば、ストロークセンサ７１によって検出されるアクセルペダルストローク量Ｓが０となったか否かを判定する。ステップＳ１０５が肯定判定されると、アクセルペダル８０が解放された時点でのリスクポテンシャルＲＰを学習するために、ステップＳ１０６へ進む。一方、ステップＳ１０５が否定判定されると、ステップＳ１０８へ進む。
【００２７】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０３で算出されたリスクポテンシャルＲＰが所定値未満であるか否かを判定する。ステップＳ１０３が肯定判定されると、ステップＳ１０７へ進む。ステップＳ１０７では、アクセルペダル解放時のリスクポテンシャルＲＰをリスクポテンシャル−反力増加量マップ（ＲＰ−ΔＦマップ）の補正に用いるため、ステップＳ１０３で算出したリスクポテンシャルＲＰをアクセルペダル解放時のリスクポテンシャルＲＰとしてメモリに記憶する。一方、ステップＳ１０６が否定判定されると、アクセルペダル解放時のリスクポテンシャルＲＰの学習はしない。
【００２８】
後述するように、アクセルペダル解放時のリスクポテンシャルＲＰは、アクセルペダル操作を行う通常のリスクポテンシャル領域の最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆを算出するために用いる。最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆにより、自車両が先行車に追従して走行している場合に、自車両がアクセルペダル操作により先行車にどこまで接近するかを示すことができる。ただし、自車両が車線変更を行ったり、他車両が自車両前に割り込んできた場面等では、アクセルペダル解放時のリスクポテンシャルＲＰが極めて大きな、最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆよりも大きな値を示すことがある。このような、通常走行以外の走行状況におけるアクセルペダル解放時のリスクポテンシャルＲＰを用いて最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆを算出すると、ＲＰ−ΔＦマップを効果的に補正することが困難となってしまう。そこで、ステップＳ１０６の処理を行い、所定値未満のリスクポテンシャルＲＰのみを通常走行中のアクセルペダル解放時のリスクポテンシャルＲＰとみなして最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆの算出に用いるようにする。
【００２９】
ステップＳ１０８では、前回、ＲＰ−ΔＦマップを設定してから、所定時間（例えば１０分間）経過したか否かを判定する。ＲＰ−ΔＦマップを設定してから所定時間が経過している場合は、新たにＲＰ−ΔＦマップを設定し直す行うためにステップＳ１０９へ進む。一方、ＲＰ−ΔＦマップを設定してから所定時間が経過していない場合は、今回の処理においてはマップの設定を行わないのでステップＳ１１１へ進む。マップの設定を行わない場合は、前回設定したマップに従って反力増加量ΔＦを算出する。
【００３０】
ステップＳ１０９では、ステップＳ１０４で学習した所定時間の運転者のリスクポテンシャルＲＰと、ステップＳ１０７で学習した所定時間のアクセル解放時のリスクポテンシャルＲＰとを用いて、ＲＰ−ΔＦマップを設定する。
【００３１】
まず、ステップＳ１０４で学習したリスクポテンシャルＲＰから、所定時間のリスクポテンシャルＲＰの時間頻度分布を算出し、時間頻度累積度数を算出する。図６に、リスクポテンシャルＲＰの、所定時間における時間頻度累積度数の一例を示す。図６に示すように、リスクポテンシャルＲＰを最大値ＲＰｍａｘまで累積していくと、時間頻度累積度数は１００％となる。リスクポテンシャルＲＰの時間頻度累積度数は、リスクポテンシャルＲＰに対する運転者の運転特性を示しており、これをリスクポテンシャル特性とする。時間頻度累積度数がほぼ中間、例えば５０％となるときのリスクポテンシャルＲＰの値を、運転者の通常走行中のリスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌとする。これは、通常走行中の平均的なリスクポテンシャルを表している。
【００３２】
つぎに、ステップＳ１０７で学習したアクセル解放時のリスクポテンシャルＲＰから、所定時間のアクセル解放時リスクポテンシャルＲＰの時間頻度分布を算出し、時間頻度累積度数を算出する。図７に、アクセル解放時リスクポテンシャルＲＰの時間頻度累積度数の一例を示す。図７に示すように、運転者はリスクポテンシャルＲＰがＲＰａｃｃ＿ｏｆｆまで増加すると、９０％の割合でアクセルペダル８０を解放している。すなわち、リスクポテンシャルＲＰがＲＰａｃｃ＿ｏｆｆ以下の状態では、アクセルペダル８０の踏み込み量を調整して運転操作を行っているが、リスクポテンシャルＲＰａｃｃ＿ｏｆｆを上回るとほぼ毎回アクセルペダル８０を解放し、ブレーキペダル操作へと移行しているといえる。そこで、リスクポテンシャルＲＰａｃｃ＿ｏｆｆを、先行車に追従走行している場合にアクセルペダル操作を行う通常のリスクポテンシャル領域の最大値とする。
【００３３】
そして、上述したように得られる通常走行中のリスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌおよび通常領域最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆから、ＲＰ−ΔＦマップを設定する。
【００３４】
図８に、ＲＰ−ΔＦマップの一例を示す。リスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌに対応する反力増加量ΔＦｎｏｒｍａｌ、および通常領域最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆに対応する反力増加量ΔＦａｃｃ＿ｏｆｆは、それぞれ所定値であり、予め適切な値を設定しておく。すなわち、運転者のリスクポテンシャル特性により、中央値ＲＰｎｏｒｍａｌおよび通常領域最大ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆの値が変動しても、それらの値に対応する反力増加量ΔＦｎｏｒｍａｌおよびΔＦａｃｃ＿ｏｆｆは変動せず、一定値に設定される。さらに、リスクポテンシャルＲＰの最大値ＲＰｍａｘに対応する反力増加量ΔＦｍａｘも、予め所定値を設定しておく。なお、リスクポテンシャル最大値ＲＰｍａｘは、運転者のリスクポテンシャル特性によらず固定値とする。
【００３５】
マップ上に設定した３点（ＲＰｎｏｒｍａｌ，ΔＦｎｏｒｍａｌ）、（ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆ，ΔＦａｃｃ＿ｏｆｆ）、（ＲＰｍａｘ，ΔＦｍａｘ）を通る指数関数を算出し、ＲＰ−ΔＦマップを決定する。なお、ＲＰ−ΔＦマップは、予め設定した所定のＲＰ−ΔＦマップを、これらの３点を通るように補正することによっても設定することができる。
【００３６】
ステップＳ１１０では、現時点での時刻をマップ補正時間としてメモリに記憶する。このマップ補正時間は、上述したステップＳ１０８で、前回設定からの所定時間経過の判定に用いられ、ステップＳ１０８が肯定判定された時点でリセットされる。
【００３７】
ステップＳ１１１では、ステップＳ１０９で設定したＲＰ−ΔＦマップに従って、ステップＳ１０３で算出したリスクポテンシャルＲＰに対する反力増加量ΔＦを算出する。
【００３８】
つづくステップＳ１１２で、ステップＳ１１１で算出した反力増加量ΔＦをアクセルペダル反力制御装置６０に出力する。アクセルペダル反力制御装置６０は、図４に示すように通常の反力特性に反力増加量ΔＦを付加したペダル反力Ｆを発生するようにサーボモータ７０を制御する。これにより、今回の処理を終了する。
【００３９】
このように設定したＲＰ−ΔＦマップを用いて行うアクセルペダル反力制御の作用を、図９および図１０を用いて説明する。
図９に、所定時間におけるリスクポテンシャルＲＰの時間頻度累積度数を示す。図９において、通常走行中における運転者のリスクポテンシャルの一般的な特性をＬ１（通常特性）とする。また、通常走行中に、リスクポテンシャルＲＰが通常特性Ｌ１よりも低めの状態で、例えば先行車との車間距離を大きく保って運転する運転者のリスクポテンシャル特性をＬ２で表し、リスクポテンシャルＲＰが通常特性Ｌ１よりも高めの状態で、例えば先行車との車間距離を小さく保って運転する運転者のリスクポテンシャル特性をＬ３で表す。特性Ｌ２，Ｌ３は、通常特性Ｌ１をリスクポテンシャルＲＰが小さくなる方向および大きくなる方向にそれぞれ平行移動した形状となっている。通常特性Ｌ１のリスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌ＝ＲＰ１であり、特性Ｌ２のリスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌ＝ＲＰ２、特性Ｌ３のリスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌ＝ＲＰ３である。ただし、ＲＰ２＜ＲＰ１＜ＲＰ３である。このように、通常走行中のリスクポテンシャルＲＰの特性およびその中央値には個人差があり、運転者毎に異なる。
【００４０】
図１０に、リスクポテンシャルＲＰに対する反力増加量ΔＦの特性を示す。図１０において、特性Ｌ１に対する反力増加量特性をＬｆ１，特性Ｌ２に対する反力増加量特性をＬｆ２，特性Ｌ３に対する反力増加量特性をＬｆ３で表す。図１０に示すように、特性Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３のリスクポテンシャル中央値ＲＰ１，ＲＰ２，ＲＰ３の大きさはそれぞれ異なるが、中央値に対応する反力増加量ΔＦｎｏｒｍａｌは一定値である。したがって、運転者にとっての平均的なリスクポテンシャルＲＰが発生しているときに、各運転者はアクセルペダル８０から一定の反力を受けることになる。
【００４１】
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）自車両周囲に発生しているリスクポテンシャルＲＰに対する運転者の特性、例えば車間距離が短い状態で先行車に追従走行するか、車間距離が長い状態で先行車に追従走行するかを検出し、この運転者の特性に応じて操作反力特性（ＲＰ−ΔＦ特性）を補正するようにした。これにより、個人毎に異なるリスクポテンシャルに対する運転特性を考慮したＲＰ−ΔＦ特性を設定することができ、運転者に不要な負荷を与えることなく運転者の感覚にあったアクセルペダル反力制御を行うことができる。
（２）コントローラ５０で算出する個人毎のリスクポテンシャルＲＰが異なった場合にも、リスクポテンシャルＲＰの値によらず反力増加量ΔＦｎｏｒｍａｌが一定となるようにＲＰ−ΔＦ特性を補正する。具体的には、図１０に示すように、リスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌに対応する反力増加量（第１の反力）ΔＦｎｏｒｍａｌを固定値として設定することにより、運転者が通常走行中に感じる平均的なリスクポテンシャルＲＰｎｏｒｍａｌに対して、運転者特性によらず一定の反力増加量ΔＦｎｏｒｍａｌが発生する。これにより、運転者の感覚にあった反力制御を行うことができるとともに、追従走行中に車間距離を小さく保つような運転者に常時、不必要に大きなペダル反力を与えることがなく、運転負荷を低減することができる。
（３）コントローラ５０で算出するリスクポテンシャルＲＰを所定期間学習し、リスクポテンシャルＲＰの時間頻度分布を用いて運転者特性を検出した。これにより、運転者が通常どのようなリスクポテンシャル領域で走行しているかを把握し、リスクポテンシャルＲＰに対する運転者の運転特性を正確に検出することができる。
（４）アクセルペダル解放時のリスクポテンシャルＲＰの時間頻度分布を用いて、追従走行中に先行車に接近してアクセルペダル８０を解放するといった追従走行中のリスクポテンシャルの最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆを算出する。この最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆより、追従走行中に運転者が最大と感じるリスクポテンシャルＲＰを判断し、運転者の運転特性をより正確に検出することができる。
【００４２】
−第１の実施の形態の変形例−
上述した第１の実施の形態においては、ＲＰ−ΔＦマップを設定するために、算出したリスクポテンシャルＲＰからアクセル解放時のリスクポテンシャルＲＰを抽出して用いたが、これに代えて、ブレーキペダル操作開始時のリスクポテンシャルＲＰを用いることもできる。この場合、上述した図５のフローチャートにおいてアクセルペダル解放時のリスクポテンシャルＲＰを学習する代わりに、ブレーキペダル操作開始時のリスクポテンシャルＲＰを学習する。
【００４３】
図１１に、ブレーキ操作開始時リスクポテンシャルＲＰの、所定時間における時間頻度累積度数の一例を示す。図１１に示すように、運転者はリスクポテンシャルＲＰがＲＰｂｒｋ＿ｏｎまで増加すると、９５％の割合でブレーキペダルの操作を開始している。すなわち、リスクポテンシャルＲＰがＲＰｂｒｋ＿ｏｎを以下の状態では、アクセルペダル８０の踏み込み量を調整して運転操作を行っているが、リスクポテンシャルＲＰがＲＰｂｒｋ＿ｏｎを上回ると、ほぼ毎回、アクセルペダル８０を解放してブレーキペダル操作へと移行しているといえる。そこで、リスクポテンシャルＲＰｂｒｋ＿ｏｎを、アクセルペダル操作を行う通常のリスクポテンシャル領域の最大値とする。
【００４４】
リスクポテンシャルＲＰｂｒｋ＿ｏｎに対応する所定の反力増加量ΔＦｂｒｋ＿ｏｎは、予め適切に設定しておく。ただし、反力増加量ΔＦａｃｃ＿ｏｆｆと反力増加量ΔＦｂｒｋ＿ｏｎは互いに異なる値に設定することが好ましい。そして、マップ上に設定した３点（ＲＰｎｏｒｍａｌ，ΔＦｎｏｒｍａｌ）、（ＲＰｂｒｋ＿ｏｎ，ΔＦｂｒｋ＿ｏｎ）、（ＲＰｍａｘ，ΔＦｍａｘ）を通る指数関数を算出し、ＲＰ−ΔＦマップを決定する。
【００４５】
このように、ブレーキペダル操作開始時のリスクポテンシャルＲＰの時間頻度分布を用いて、追従走行中に先行車に接近してブレーキ操作を開始するといった追従走行中のリスクポテンシャルの最大値ＲＰｂｒｋ＿ｏｎを算出する。この最大値ＲＰｂｒｋ＿ｏｎより、追従走行中に運転者が最大と感じるリスクポテンシャルＲＰを判断し、運転者の運転特性をより正確に検出することができる。
【００４６】
運転者特性を検出するためのリスクポテンシャル最大値は、アクセルペダル解放時のリスクポテンシャルＲＰあるいはブレーキペダル操作開始時のリスクポテンシャルＲＰのいずれかを適宜選択して用いることができる。なお、図１０および図１１に示すように、リスクポテンシャル最大値ＲＰｂｒｋ＿ｏｎを算出する際の累積度数を、最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆを算出する際の累積度数よりも大きく設定することが好ましい。また、最大値ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆ，ＲＰｂｒｋ＿ｏｎを算出するための累積度数は、それぞれ９０％、９５％を一例として説明したが、通常のリスクポテンシャル領域の最大値を算出することができれば、これらには限定されない。
【００４７】
《第２の実施形態》
つぎに、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の実施の形態における車両用運転操作補助装置の構成は、図１および図２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。
【００４８】
通常走行中に先行車との車間距離を大きく変動させて走行する運転者の場合、先行車に対するリスクポテンシャルＲＰが変動し、これに応じてペダル反力の変化幅が大きくなる。これにより、運転負荷が大きくなるとともに、実際に発生する車両周囲の環境変化をアクセルペダル反力Ｆの変動として容易に認識することが難しくなる。
【００４９】
そこで、第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置においては、通常走行中に、アクセルペダル反力制御によって運転者が実際に感じる力の変化幅、すなわち運転者毎の平均的なリスクポテンシャルＲＰの分布に対応するペダル反力Ｆの変化幅が一定となるようにペダル反力特性を設定する。
【００５０】
以下に、運転者毎のリスクポテンシャル−反力増加量特性の設定方法を、図１２を用いて詳細に説明する。図１２は、コントローラ５０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である。本処理内容は、一定間隔（例えば５０［ｍｓｅｃ］）毎に連続的に行われる。なお、図１２において、上述した図５のフローチャートと同様の処理を行うステップには、同一のステップ番号を付し、その説明を省略する。ただし、ここでは、アクセル解放時のリスクポテンシャルＲＰの学習の処理（図５のＳ１０５〜Ｓ１０７）は行わない。
【００５１】
ステップＳ１０８が肯定判定されると、ステップＳ１０９Ａへ進む。ステップＳ１０９Ａでは、ステップＳ１０４で学習した所定時間の運転者のリスクポテンシャルＲＰを用いて、ＲＰ−ΔＦマップの設定を行う。
【００５２】
ステップＳ１０４で学習したリスクポテンシャルＲＰから、所定時間のリスクポテンシャルＲＰの時間頻度分布を算出し、時間頻度累積度数を算出する。図１３に、リスクポテンシャルＲＰの、所定時間における時間頻度累積度数の一例を示す。時間頻度累積度数がほぼ中間、例えば５０％となるときのリスクポテンシャルＲＰの値を、運転者の通常走行中のリスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌとする。これは、通常走行中の平均的なリスクポテンシャルを表している。
【００５３】
リスクポテンシャルＲＰの時間頻度累積度数から、通常走行中の運転者のリスクポテンシャルＲＰのばらつきを算出する。ここでは、時間頻度累積度数の中間値（５０％）の上下±２５％の領域に対応する、リスクポテンシャルＲＰの変化幅ΔＲＰｎｏｒｍａｌを算出する。
【００５４】
そして、通常走行中のリスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌおよび変化幅ΔＲＰｎｏｒｍａｌから、ＲＰ−ΔＦマップを設定する。
図１４に、ＲＰ−ΔＦマップの一例を示す。リスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌに対応する反力増加量ΔＦｎｏｒｍａｌ、およびリスクポテンシャル最大値ＲＰｍａｘに対応する反力増加量ΔＦｍａｘは、それぞれ所定値であり、予め適切な値を設定しておく。また、リスクポテンシャルＲＰの変化幅ΔＲＰｎｏｒｍａｌに対応する反力増加量ΔＦの変化幅ΔＦｃｈａｎｇｅも所定値であり、予め適切な値を設定しておく。すなわち、運転者の運転特性によりリスクポテンシャル変化幅ΔＲＰｎｏｒｍａｌが変化しても、これに対応する反力増加量変化幅ΔＦｃｈａｎｇｅは一定である。
【００５５】
マップ上に設定した２点（ＲＰｎｏｒｍａｌ，ΔＦｎｏｒｍａｌ）、（ＲＰｍａｘ，ΔＦｍａｘ）と、通常走行中のリスクポテンシャル変化幅ΔＲＰｃｈａｎｇｅとから、これら２点を通り、中央値ＲＰｎｏｒｍａｌの傾きΔＲＰｃｈａｎｇｅ／ΔＲＰｎｏｒｍａｌとなる指数関数を算出し、ＲＰ−ΔＦマップを決定する。なお、ＲＰ−ΔＦマップは、予め設定した所定のＲＰ−ΔＦマップを、これらの２点を通り、リスクポテンシャル変化幅ΔＲＰｃｈａｎｇｅとなるように補正することによっても設定することができる。
【００５６】
このように設定したＲＰ−ΔＦマップを用いて行うアクセルペダル反力制御の作用を説明する。
図１５に、所定時間におけるリスクポテンシャルＲＰの時間頻度累積度数を示し、通常走行中における運転者のリスクポテンシャル特性をＬ４，Ｌ５として表す。図１５に示すように、特性Ｌ４，Ｌ５のリスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌはともにＲＰ４であるが、特性Ｌ４，Ｌ５の中央値ＲＰ４付近の傾きは互いに異なっている。図１５において、特性Ｌ４，Ｌ５における、時間頻度累積度数の中間値（５０％）の、上下±２５％の領域に対応するリスクポテンシャルＲＰの変化幅ΔＲＰｎｏｒｍａｌを、それぞれΔＲＰ４，ΔＲＰ５とする（ただし、ΔＲＰ４＜ΔＲＰ５）。特性Ｌ４は、リスクポテンシャル中央値ＲＰ４付近の傾きが大きく、通常走行中のリスクポテンシャルＲＰのばらつきが小さいことを示している。一方、特性Ｌ５は、リスクポテンシャル中央値ＲＰ４付近の傾きが小さく、通常走行中のリスクポテンシャルＲＰのばらつきが大きいことを示している。
【００５７】
図１６に、リスクポテンシャルＲＰに対する反力増加量ΔＦの特性を示す。ここでは、特性Ｌ４に対する反力増加量特性をＬｆ４，特性Ｌ５に対する反力増加量特性をＬｆ５で表す。図１６に示すように、特性Ｌ４，Ｌ５の中央値ＲＰ４付近のリスクポテンシャル変化幅ΔＲＰ４，ΔＲＰ５は互いに異なるが、この変化幅ΔＲＰ４，ΔＲＰ５に対応する反力増加量ΔＦの変化幅ΔＦｃｈａｎｇｅは同じである。したがって、運転者毎のリスクポテンシャルＲＰの通常の変化幅に対して、運転者はアクセルペダル８０から一定の変化幅の反力を受けることになる。
【００５８】
このように、以上説明した第２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。
リスクポテンシャルＲＰの変化に対する反力増加量ΔＦの傾きを変更することにより、ＲＰ−ΔＦ特性を補正する。具体的には、図１６に示すように、リスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌ前後の変化量ΔＲＰに対する反力増加量ΔＦの変化量ΔＦｃｈａｎｇｅを一定とすることにより、運転者が通常走行中に感じる平均的なリスクポテンシャルの変化量ΔＲＰに対する反力増加量ΔＦの変化量が常に一定となる。これにより、例えば運転者が車間距離を大きく変動させながら先行車に追従するような場合にも、不必要にペダル反力の大きさを変動させることが、運転負荷を低減するとともに、車両周囲の走行環境が変化した場合に、その変化をペダル反力として確実に運転者に知らせることができる。
【００５９】
《第３の実施の形態》
つぎに、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。図１７に、第３の実施の形態における車両用運転操作補助装置２のシステム図を示し、図１８に、車両用運転操作補助装置２を搭載した車両の構成図を示す。なお、図１および図２に示した第１の実施の形態と同一の構成要素には、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。
【００６０】
第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置２においては、運転者自らがリスクポテンシャル−反力増加量マップを選択することのできる選択スイッチ５１を設けている。選択スイッチ５１は、例えば運転席前方のインストルメントパネルに設置される。図１９に選択スイッチ５１の拡大図を示す。図１９に示すように、選択スイッチ５１の操作により、ＡＵＴＯモード、Ｌモード、ＭモードおよびＳモードのいずれかを選択することができる。
【００６１】
以下に、選択スイッチ５１を用いたリスクポテンシャル−反力増加量マップの設定方法を、図２０を用いて説明する。図２０は、コントローラ５０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である。本処理内容は、一定間隔（例えば５０［ｍｓｅｃ］）毎に連続的に行われる。なお、図２０において、上述した図５のフローチャートと同様の処理を行うステップには、同一のステップ番号を付し、その説明を省略する。
【００６２】
ステップＳ１０３でリスクポテンシャルＲＰを算出した後、ステップＳ２０１へ進む。ステップＳ２０１では、選択スイッチ５１からの信号により、ＡＵＴＯモードが選択されたか否かを判定する。ステップＳ２０１が肯定判定されると、ステップＳ１０４へ進み、上述した第１の実施の形態と同様に、運転者のリスクポテンシャルＲＰを学習して、運転者毎の特性に応じたＲＰ−ΔＦマップを設定する。一方、ステップＳ２０１が否定判定されると、ステップＳ２０２へ進む。
【００６３】
ステップＳ２０２では、選択スイッチ５１によって選択したＬモード、ＭモードあるいはＳモードに対応するＲＰ−ΔＦ特性を設定する。
【００６４】
図２１に、Ｌモード、ＭモードおよびＳモードに対応するＲＰ−ΔＦ特性Ｌｌ、Ｌｍ、Ｌｓの一例を示す。リスクポテンシャルＲＰに対する反力増加量ΔＦは、それぞれ、リスクポテンシャルＲＰが大きくなるほど指数関数的に増加するように設定されている。リスクポテンシャル最大値ＲＰｍａｘに対する反力増加量ΔＦｍａｘは固定値とする。これらのＲＰ−ΔＦ特性は予め適切に設定され、コントローラ５０のメモリに記憶されている。
【００６５】
特性Ｌｍにおいて、リスクポテンシャルＲＰｍに対する反力増加量ΔＦをΔＦｍとすると、同じ反力増加量ΔＦｍに対応する特性ＬｌのリスクポテンシャルＲＰ＝ＲＰｌ、特性ＬｓのリスクポテンシャルＲＰ＝ＲＰｓである（ＲＰｌ＜ＲＰｍ＜ＲＰｓ）。したがって、特性Ｌｌを選択すると、ＲＰｍよりも小さいリスクポテンシャルＲＰｌで反力増加量ΔＦｍが発生し、特性Ｌｓを選択すると、ＲＰｍよりも大きいリスクポテンシャルＲＰｓで反力増加量ΔＦｍが発生する。
【００６６】
そこで、例えば、通常走行中に先行車との車間距離を比較的大きく保って運転するような運転者は、選択スイッチ５１でＬモードを選択することにより、ＭモードおよびＳモードを選択した場合に比べて通常走行中に受ける平均的なアクセルペダル反力Ｆを大きくすることができる。これにより、通常走行中に先行車とのリスクポテンシャルＲＰをアクセルペダル反力Ｆとして容易に認識することができる。
【００６７】
ステップＳ２０２で選択スイッチ５１で選択したＲＰ−ΔＦ特性を設定した後、ステップＳ１１１へ進み、設定したＲＰ−ΔＦ特性に従って反力増加量ΔＦを算出する。
【００６８】
このように、以上説明した第３の実施の形態においては、選択スイッチ５１を操作することにより、運転者が自分の好みに応じて所定のＲＰ−ΔＦマップを選択することができる。これにより、運転者の好みに応じたアクセルペダル反力制御を行うことができる。さらに、コントローラ５０においてリスクポテンシャルＲＰの時間頻度分布を算出して運転者特性を検出する必要がないので、装置を安価に構成することができる。
【００６９】
なお、選択スイッチ５１によって選択するＲＰ−ΔＦマップは図２１に示す形状に限定されることはない。例えば、上述した第２の実施の形態と同様に、リスクポテンシャルＲＰに対する反力増加量ΔＦの傾きを変更したものとすることもできる。
【００７０】
第１から第３の実施の形態において、リスクポテンシャルＲＰが所定値以下の領域のみでＲＰ−ΔＦマップを補正することもできる。すなわち、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰが非常に大きくなった場合は、個人差に応じて反力特性を補正することなく、高いリスクを速やかに運転者に知らせることが望ましい。そこで、個人差によってリスクポテンシャルＲＰに対する運転者特性が異なるリスクポテンシャルＲＰの通常領域の最大値、例えばアクセルペダル８０をほぼ解放するリスクポテンシャルＲＰａｃｃ＿ｏｆｆ以下の領域では反力特性を補正し、ＲＰａｃｃ＿ｏｆｆを越える領域では、反力特性の補正を行わないようにする。この場合、反力特性を補正するＲＰａｃｃ＿ｏｆｆ以下の領域と、反力特性を補正しないＲＰａｃｃ＿ｏｆｆを越える領域とで反力増加量ΔＦが滑らかに連続するように、リスクポテンシャル最大値ＲＰｍａｘまで指数関数によって定義される反力特性を設定する。
【００７１】
第１および第２の実施の形態で説明したＲＰ−ΔＦマップの補正方法を組み合わせて、ＲＰ−ΔＦマップを補正することもできる。すなわち、リスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌに対する反力増加量ΔＦを、ΔＦｎｏｒｍａｌに設定するとともに、リスクポテンシャル中央値ＲＰｎｏｒｍａｌ前後のリスクポテンシャルＲＰのばらつきに対する反力増加量ΔＦの変化幅ΔＦｃｈａｎｇｅを設定し、ＲＰ−ΔＦマップを補正する。
【００７２】
なお、本発明による車両用運転操作補助装置は、状況認識手段として、レーザレーダ１０および車速センサ２０を用い、リスクポテンシャル算出手段、反力決定手段、運転者特性決定手段、および反力特性補正手段としてコントローラ５０を用いた。また、反力発生手段としてアクセルペダル反力制御装置６０を用いた。しかし、これらには限定されず、例えば状況認識手段としてレーザレーダ１０の代わりに別方式のミリ波レーダ等を用いたり、ＣＣＤカメラあるいはＣＭＯＳカメラを用いることもできる。このように、本発明による車両用運転操作補助装置は、リスクポテンシャルＲＰに対する運転者の運転特性を決定し、運転特性に応じてペダル反力特性を補正する、すなわち運転者特性に応じたペダル反力特性を設定することができれば、種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【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】図１に示す車両用運転操作補助装置を搭載した車両の構成図。
【図３】アクセルペダル周辺の構成図。
【図４】ストローク量に対するペダル反力特性の一例を示す図。
【図５】第１の実施の形態のコントローラによ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６】所定時間のリスクポテンシャルの時間頻度累積度数を示す図。
【図７】所定時間のアクセルペダル解放時のリスクポテンシャルの時間頻度累積度数を示す図。
【図８】第１の実施の形態におけるリスクポテンシャルに対する反力増加量の特性の設定方法を説明する図。
【図９】個人毎の、リスクポテンシャルの時間頻度累積度数を示す図。
【図１０】図９に対応するリスクポテンシャルと反力増加量の関係を示す図。
【図１１】所定時間のブレーキペダル捜査開始時のリスクポテンシャルの時間頻度累積度数を示す図。
【図１２】第２の実施の形態のコントローラによ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１３】所定時間のリスクポテンシャルの時間頻度累積度数を示す図。
【図１４】第２の実施の形態におけるリスクポテンシャルに対する反力増加量の特性の設定方法を説明する図。
【図１５】個人毎の、リスクポテンシャルの時間頻度累積度数を示す図。
【図１６】図１５に対応するリスクポテンシャルと反力増加量の関係を示す図。
【図１７】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のシステム図。
【図１８】図１７に示す車両用運転操作補助装置を搭載した車両の構成図。
【図１９】選択スイッチの拡大図。
【図２０】第３の実施の形態のコントローラによ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２１】選択スイッチのモードに対応するＲＰ−ΔＦマップの一例を示す図。
【符号の説明】
１０：レーザレーダ
２０：車速センサ
５０：コントローラ
５１：選択スイッチ
６０：アクセルペダル反力制御装置
７０：サーボモータ
７１：ストロークセンサ
８０：アクセルペダル
【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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【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】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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