(57)【要約】【課題】運転者が実際に感じているリスクを正確に予測する車両用リスクポテンシャル算出装置を提供する。【解決手段】車両用リスクポテンシャル算出装置は、自車両の車両状態および自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によって算出されるリスクポテンシャルを、自車両の過去の車両運動履歴に応じて補正するリスクポテンシャル補正手段５０とを有する。【選択図】  図１
2004362226.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の車両状態および自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、前記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る前記リスクポテンシャルを、前記自車両の過去の車両運動履歴に応じて補正するリスクポテンシャル補正手段とを有することを特徴とする車両用リスクポテンシャル算出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両用リスクポテンシャル算出装置において、
前記リスクポテンシャル算出手段は、前記自車両の走行状況が定常状態である場合の第１のリスクポテンシャル（以降、定常項とする）と、前記自車両の走行状況が過渡状態である場合の第２のリスクポテンシャル（以降、過渡項とする）をそれぞれ算出し、第１の係数を積算した前記定常項と第２の係数を積算した前記過渡項とを加算することにより前記リスクポテンシャルを算出し、
前記リスクポテンシャル補正手段は、前記第１の係数および前記第２の係数の少なくとも一方を補正することを特徴とする車両用リスクポテンシャル算出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の車両用リスクポテンシャル算出装置において、
前記リスクポテンシャル算出手段は、前記状況認識手段の検出結果に基づいて前記定常項および前記過渡項に重み付けをする重み付け変数を用いて、前記第１の係数および前記第２の係数を設定し、
前記リスクポテンシャル補正手段は、前記重み付け変数に時間遅れを持たせることにより前記第１の係数および／または前記第２の係数を補正することを特徴とする車両用リスクポテンシャル算出装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の車両用リスクポテンシャル算出装置において、
前記状況認識手段は、少なくとも前記自車両の自車速、および前記自車両と先行車との車間距離を検出し、
前記リスクポテンシャル算出手段は、前記状況認識手段によって検出される前記自車速と前記車間距離とから前記自車両と前記先行車との車間時間を算出し、前記車間時間の逆数を前記定常項として用いることを特徴とする車両用リスクポテンシャル算出装置。
【請求項５】
請求項２から請求項４のいずれかに記載の車両用リスクポテンシャル算出装置において、
前記状況認識手段は、少なくとも前記自車両と先行車との車間距離および相対速度を検出し、
前記リスクポテンシャル算出手段は、前記状況認識手段によって検出される前記車間距離と前記相対速度とから前記自車両と前記先行車との余裕時間を算出し、前記余裕時間の逆数を前記過渡項として用いることを特徴とする車両用リスクポテンシャル算出装置。
【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リスクポテンシャル算出装置と、
前記リスクポテンシャル補正手段によって補正された前記リスクポテンシャルに応じて、車両操作機器に発生させる操作反力を算出する反力算出手段と、
前記反力算出手段によって算出される前記操作反力を前記車両操作機器に発生させる反力発生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７】
請求項６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技術に関し、とくに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、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）。この装置は、車間距離の減少に伴いアクセルペダルの反力を増加させることによって、運転者の注意を喚起する。
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】
特開平１０−１６６８８９号公報
【特許文献２】
特開平１０−１６６８９０号公報
【特許文献３】
特開２０００−５４８６０号公報
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このような車両用運転操作補助装置にあっては、運転者の感じるリスクに合ったアクセルペダル反力制御を行うように、自車両周囲の走行状況に応じて運転者が実際に感じるリスクを正確に予測することが望まれている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明による車両用リスクポテンシャル算出装置は、自車両の車両状態および自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るリスクポテンシャルを、自車両の過去の車両運動履歴に応じて補正するリスクポテンシャル補正手段とを有する。
【０００５】
【発明の効果】
本発明による車両用リスクポテンシャル算出装置によれば、自車両周囲のリスクポテンシャルを自車両の過去の車両運動履歴に応じて補正するので、運転者の順応特性を考慮して運転者の感覚に沿ったリスクポテンシャルを演算することができる。
【０００６】
本発明による車両用運転操作補助装置によれば、運転者の順応特性を考慮して補正したリスクポテンシャルを車両操作機器の操作反力として発生するので、運転者に自車両周囲のリスクポテンシャルを確実に伝達することができる。
【０００７】
本発明による車両によれば、自車両周囲のリスクポテンシャルに応じて車両操作機器の操作反力を制御することにより、運転者の運転操作を適切な方向へ促すことができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の一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。
【０００９】
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照射して自車両の前方領域を走査する。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±６ｄｅｇ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。
【００１０】
車速センサ２０は、車輪の回転数や変速機の出力側の回転数を計測することにより自車両の車速を検出し、検出した自車速をコントローラ５０に出力する。
【００１１】
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、後述するように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。
【００１２】
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。
【００１３】
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。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８０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。
【００１４】
次に、本発明の車両用運転操作補助装置１における動作を説明する。以下にその概要を説明する。
自車両の走行状況が定常状態、すなわち自車両と先行車との相対速度ｖｒが０で車間距離ｄを保ちながら自車両が先行車に追従する状態と、自車両の走行状況が過渡状態、すなわち相対速度ｖｒと車間距離ｄが変動し、自車両が先行車に接近していく状態とでは、運転者が実際に感じるリスクは異なる。本発明の一実施の形態においては、定常状態におけるリスクポテンシャルＲＰｓｔｅａｄｙ（定常項）と、過渡状態におけるリスクポテンシャルＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔ（過渡項）とを別々に定義し、走行状態に応じて定常項と過渡項とを適切に重み付けすることにより、運転者が実際に感じるリスクにあった自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。
【００１５】
ただし、運転者は自車両の走行状況が変化したときに、走行状況の変化に即座に順応できないという特性を持っている。すなわち、過渡状態が継続した後、走行状況が定常状態へと変化すると、運転者は定常状態に移行してからしばらくは過渡状態と同じ感覚で走行する。また、定常状態が継続した後、走行状況が過渡状態へと変化すると、運転者は過渡状態に移行してからしばらくは定常状態と同じ感覚で走行する。したがって、現時点での走行状況が定常状態と過渡状態との間で切り換わっても運転者は走行状況の変化にただちには順応できないため、現在の走行状態に応じて定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔの重み付けを決定すると、運転者が実際に感じるリスクとは合致しない場合がある。
【００１６】
そこで、本発明の一実施の形態においては、運転者の走行状況に対する順応特性を考慮してリスクポテンシャルを算出する。具体的には、走行状態に応じて定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔに重み付けをする変数αに時間遅れを持たせ、運転者のリスク認知感覚特性に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出する。
【００１７】
以下に、リスクポテンシャルＲＰの算出方法およびアクセルペダル反力制御について、図４のフローチャートを用いて詳細に説明する。図４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５０ｍｓｅｃ）毎に連続的に行われる。
【００１８】
ステップＳ１１０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。図５に、自車両と自車両前方の先行車との走行状態を模式的に示す。自車両の走行状態を示すパラメータは、自車両の車両前後方向の現在位置ｘ１，自車速ｖ１，および自車加速度ａ１である。先行車の走行状態を示すパラメータは、先行車の車両前後方向の現在位置ｘ２，先行車速ｖ２，および先行車加速度ａ２である。自車両と先行車の車間距離ｄ＝ｘ２−ｘ１、相対速度ｖｒ＝ｖ２−ｖ１，相対加速度ａｒ＝ａ２−ａ１として表される。
【００１９】
ステップＳ１２０では、ステップＳ１１０で読み込んだパラメータを用いて、先行車までの余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷとを算出する。
【００２０】
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）
【００２１】
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。
【００２２】
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）
【００２３】
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。
【００２４】
自車両の走行状況が完全に定常状態である場合は、車間時間ＴＨＷの逆数によって運転者が感じるリスクをよく表すことができるので、車間時間の逆数１／ＴＨＷをリスクポテンシャルＲＰの定常項ＲＰｓｔｅａｄｙとして用いる。また、自車両の走行状況が完全に過渡状態である場合は、余裕時間ＴＴＣの逆数によって運転者が感じるリスクをよく表すことができるので、余裕時間の逆数１／ＴＴＣをリスクポテンシャルＲＰの過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔとして用いる。
【００２５】
ステップＳ１３０では、ステップＳ１１０で検出した走行状態データに基づいて必要減速度ａｎを算出する。ここで、必要減速度ａｎは、現在の走行状況において自車両が先行車との追突を回避するために必要な減速度を表し、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔの重み付けを決定する変数αを算出するために用いられる。必要減速度ａｎは、自車両と先行車との車間距離ｄおよび相対速度ｖｒから以下の（式３）により算出できる。
【数３】
ａｎ＝ｖｒ２／２ｄ                    （式３）
【００２６】
（式３）により算出される必要減速度ａｎが大きいほど自車両と先行車との接近状況が緊迫しており、減速操作を早急に開始する必要性が高く、減速操作を行った場合の操作量が大きくなるといえる。
【００２７】
ステップＳ１４０では、変数αに運転者の感覚特性に合った時間遅れを持たすために、ステップＳ１３０で算出した必要減速度ａｎにローパスフィルタ（ＬＰＦ）を施す。ローパスフィルタを施すことにより、現在の走行状況における必要減速度ａｎに時間遅れを持たせる。ローパスフィルタにより補正された必要減速度ａｎ’は、以下の（式４）により表される。
【数４】
ａｎ’＝ＬＰＦ（ａｎ）                  （式４）
【００２８】
つづくステップＳ１５０では、ステップＳ１２０で算出した定常項ＲＰｓｔｅａｄｙ＝１／ＴＨＷと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔ＝１／ＴＴＣ、およびステップＳ１４０で算出した必要減速度補正値ａｎ’に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。まず、必要減速度補正値ａｎ’を用いて、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔの重み付けを決定するための変数αを算出する。変数αは、以下の（式５）により算出できる。
【数５】
α＝１−ａｎ’／ａｎ０                      （式５）
ここで、変数αは、０≦α≦１である。また、ａｎ０は必要減速度基準値であり、実験等の結果により予め適切に設定しておく。
【００２９】
図６に、必要減速度補正値ａｎ’と変数αとの関係を示す。図６に示すように、必要減速度補正値ａｎ’＝０のときは、変数α＝１で自車両周囲の走行状態が完全定常状態であることを示す。必要減速度補正値ａｎ’が大きくなると変数αが低下して定常状態と過渡状態が混在した状態となり（０＜α＜１）、必要減速度補正値ａｎ’≧ａｎ０となると、変数α＝０の完全過渡状態となる。
【００３０】
つぎに、変数αと、ステップＳ１２０で算出した定常項ＲＰｓｔｅａｄｙおよび過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔとを用いて、以下の（式６）によりリスクポテンシャルＲＰを算出する。
【数６】
2004362226.tif 000003
ここで、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔそれぞれに掛かる重みｗａ＝α／ｋ、ｗｂ＝（１−α／ｋ）である。これにより、変数αが１に近づいて定常状態に近づくと、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙの重み付けが大きくなり、反対に変数αが０に近づいて過渡状態に近づくと、過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔの重み付けが大きくなる。ｋは、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔの絶対的な重み付けを決定する定数であり、実験等の結果から予め適切に設定しておく。ここでは、例えば、必要減速度基準値ａｎ０＝１．０，定数ｋ＝９程度に設定する。
【００３１】
ステップＳ１６０では、ステップＳ１５０で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。アクセルペダル反力増加量ΔＦは、リスクポテンシャルＲＰが大きくなるほど増加し、例えばリスクポテンシャルＲＰに比例するように設定される（ΔＦ＝ｋ・ＲＰ）。
【００３２】
ステップＳ１７０で、ステップＳ１６０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、コントローラ５０からの指令に応じて、通常の反力特性に反力増加量ΔＦを加算したアクセルペダル反力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。
【００３３】
このように、リスクポテンシャルＲＰに応じてアクセルペダル反力制御を行うことにより、運転者にリスクポテンシャルＲＰを認識させて運転者の運転操作を適切な方向へと促すように補助する。
【００３４】
図７および図８に、時間ｔに対する変数αの変化を示す。図７および図８において、現在の走行状況による必要減速度ａｎを用いて算出した変数αの変化を一点鎖線で示し、必要減速度ａｎに時間遅れを持たせた場合の変数αの変化を実線で示す。
【００３５】
図７に示すように、時間ｔ＝ｔ０までは自車両の走行状況は完全な定常状態であり変数αは１である。時間ｔ＝ｔ０から走行状況が変化して、定常状態と過渡状態が混在する状態となる。ここで、現在の必要減速度ａｎを用いて変数αを設定すると、走行状況が変化すると同時（ｔ＝ｔ０）に変数αが低下する。必要減速度補正値ａｎ’を用いて変数αを設定した場合は、走行状況が変化した時点（ｔ＝ｔ０）から遅れて変数αが低下する。これにより、定常状態が継続した状態から走行状況が変化した場合でも、走行状況が変化してから所定時間だけは定常状態におけるリスクポテンシャルＲＰｓｔｅａｄｙを維持し、その後変数αにより重みづけられた定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔとからリスクポテンシャルＲＰが算出される。
【００３６】
また、図８に示すように、時間ｔ＝ｔ０までは自車両の走行状況は完全な過渡状態であり変数αは０である。時間ｔ＝ｔ０から走行状況が変化して、過渡状態と定常状態とが混在する状態となる。ここで、現在の必要減速度ａｎを用いて変数αを設定すると、走行状況が変化すると同時（ｔ＝ｔ０）に変数αが増加する。必要減速度補正値ａｎ’を用いて変数αを設定した場合は、走行状況が変化した時点（ｔ＝ｔ０）から遅れて変数αが増加する。これにより、過渡状態が継続した状態から走行状況が変化した場合でも、走行状況が変化してから所定時間だけは過渡状態におけるリスクポテンシャルＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔを維持し、その後、変数αにより重みづけられた過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔと定常項ＲＰｓｔｅａｄｙとからリスクポテンシャルＲＰが算出される。
【００３７】
このように、以上説明した一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）コントローラ５０は、自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境に応じて自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。このとき、自車両の過去の車両運動履歴に応じてリスクポテンシャルＲＰを補正するので、例えば自車両の走行状態が変化する場合でも、自車両の走行状態に対する運転者の順応特性を考慮して運転者の感覚にあったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（２）コントローラ５０は、自車両の走行状況が定常状態である場合に運転者が感じるリスクに対応する定常項ＲＰｓｔｅａｄｙ（第１のリスクポテンシャル）と、自車両の走行状況が過渡状態である場合に運転者が感じるリスクに対応する過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔ（第２のリスクポテンシャル）とを算出する。コントローラ５０は、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔにそれぞれ適切な重み付けをする第１の係数ｗａおよび第２の係数ｗｂを、自車両の過去の車両運動履歴に応じて補正する。そして、補正した係数により重み付けをした定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔとを加算して、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。このように、定常状態において運転者が実際に感じるリスクと、過渡状態に応じて運転者が実際に感じるリスクとを別々に定義し、これらの重み付けをする係数を過去の車両運動履歴に応じて補正する。これにより、自車両周囲の実際の走行状況に応じて運転者が実際に感じるリスクに合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。さらに、運転者がある走行状態に順応していると、走行状態が変化してもしばらくは過去の走行状態の感覚のまま走行するため、過去の車両運動履歴に対応して係数ｗａ、ｗｂを補正することで、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔの重み付けを補正し、運転者の順応特性にあったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（３）コントローラ５０は、第１の係数ｗａと第２の係数ｗｂを変数αを用いて算出する。変数αは、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔに適切な重み付けをするための重み付け変数であり、自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境に基づいて設定される。コントローラ５０は、変数αに時間遅れを持たせることにより、第１の係数ｗａおよび第２の係数ｗｂを補正する。具体的には、自車両の現在の走行状況において先行車との接触を回避するために必要な必要減速度ａｎにローパスフィルタを施し、時間遅れを持たせた必要減速度ａｎ’を用いて（式５）より変数αを算出する。このように変数αに時間遅れを持たせることにより、自車両周囲の走行状況が変化した場合でも定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔの重み付けは過去の車両運動、すなわち過去の必要減速度に対応することになる。したがって、運転者の順応特性にあったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（４）コントローラ５０は、自車速ｖ１と車間距離ｄとを用いて（式２）により自車両と先行車との車間時間ＴＨＷを算出し、車間時間の逆数１／ＴＨＷを定常項ＲＰｓｔｅａｄｙとして用いる。これにより、自車両の走行状況が定常状態である場合に運転者が実際に感じるリスクを適切に表現することができる。
（５）コントローラ５０は、相対速度ｖｒと車間距離ｄとを用いて（式１）により自車両と先行車との余裕時間ＴＴＣを算出し、余裕時間の逆数１／ＴＴＣを過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔとして用いる。これにより、自車両の走行状況が過渡状態である場合に運転者が実際に感じるリスクを適切に表現することができる。
（６）コントローラ５０は。算出したリスクポテンシャルＲＰに応じて反力増加量ΔＦを算出し、アクセルペダル８０に発生させる操作反力Ｆを制御する。これにより、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを車両操作機器であるアクセルペダル８０の反力Ｆとして運転者に確実に伝達することができる。
【００３８】
上述した一実施の形態においては、変数αを算出するために現在の走行状況による必要減速度ａｎを用いたが、例えば余裕時間の逆数１／ＴＴＣ、または自車両と先行車両との相対速度ｖｒを用いることもできる。すなわち、変数αは過渡状態と定常状態とを判別するための変数であり、自車両と先行車両との走行状態によりダイナミックに定常状態と過渡状態のシーンを決定することができれば、いずれのパラメータを用いて算出してもよい。
【００３９】
上述した一実施の形態においては、必要減速度ａｎにローパスフィルタを施して時間遅れを持たせたが、単に数秒前の必要減速度を用いて変数αを算出することもできる。また、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔの重みｗａ、ｗｂの両方に時間遅れを持たせるのではなく、いずれか一方に時間遅れを持たせることもできる。例えば、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙに掛かる重みｗａ＝α／ｋを決定するために、時間遅れを持たせた必要減速度ａｎ’から（式５）により変数αを算出し、一方、過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔに掛かる重みｗｂ＝（１−α／ｋ）を決定するために、（式５）において必要減速度補正値ａｎ’の代わりに現在の必要減速度ａｎを用いて変数αを決定する。このように、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔのいずれか一方の重み付けに時間遅れを持たせることによっても、運転者の順応特性に対応したリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。ただし、定常項ＲＰｓｔｅａｄｙと過渡項ＲＰｔｒａｎｓｉｅｎｔの両方の重み付けに時間遅れを持たせることによって、より運転者の感覚に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
【００４０】
また、上述した一実施の形態においては、必要減速度ａｎに常時ローパスフィルタを施して時間遅れを持たせたが、定常状態または過渡状態が一定時間以上継続した場合に、必要減速度ａｎに時間遅れを持たせることもできる。
【００４１】
上述した一実施の形態では必要減速度基準値ａｎ０＝１．０，定数ｋ＝９程度に設定するとして説明したが、これらには限定されず、変数αをおよび係数ｗａ、ｗｂをそれぞれ適切に設定するための他の値を用いることもできる。上述した一実施の形態においては、リスクポテンシャルＲＰに対して反力増加量ΔＦが比例するように設定したが、これには限定されず、例えばリスクポテンシャルＲＰの増加に対して反力増加量ΔＦが指数関数的に増加するように設定することもできる。
【００４２】
なお、上述した一実施の形態においては、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およびリスクポテンシャル補正手段としてコントローラ５０を用いた。状況認識手段、リスクポテンシャル算出手段およびリスクポテンシャル補正手段が車両用リスクポテンシャル算出手段を構成する。また、反力算出手段としてコントローラ５０を用い、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。また、反力発生手段としてブレーキペダル反力制御装置を用い、リスクポテンシャルＲＰに応じた操作反力をブレーキペダルに発生させることもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明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】一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５】自車両と先行車の走行状態を示す模式図。
【図６】必要減速度補正値と変数αとの関係を示す図。
【図７】定常状態から過渡状態に変化するときの変数αの変化を示す図。
【図８】過渡状態から定常状態に変化するときの変数αの変化を示す図。
【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
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】
2004362226.tif 000004
【図２】
2004362226.tif 000005
【図３】
2004362226.tif 000006
【図４】
2004362226.tif 000007
【図５】
2004362226.tif 000008
【図６】
2004362226.tif 000009
【図７】
2004362226.tif 000010
【図８】
2004362226.tif 000011