(57)【要約】【課題】運転者の主体的な運転操作を妨げず、運転者が取り得る運転行動に対する周囲状況の未来の展開を予測することができる車両用周囲状況予測装置を提供する。【解決手段】自車の周囲物体を検出する周囲物体検出手段１１と、自車の状態を検出する自車状態検出手段１２と、運転者の運転意図に応じた自車の運動を予測する自車運動予測手段９−１と、検出した周囲物体の未来の挙動を予測する周囲物体挙動予測手段９−２とを備え、運転者が取り得る運転行動に対する周囲状況の未来の展開を予測する構成。【選択図】    図２
2004175204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の周囲物体を検出する周囲物体検出手段と、
前記自車の状態を検出する自車状態検出手段と、
運転者の運転意図に応じた前記自車の運動を予測する自車運動予測手段と、
検出した前記周囲物体の未来の挙動を予測する周囲物体挙動予測手段と、を備え、
運転者が取り得る運転行動に対する周囲状況の未来の展開を予測することを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項２】
請求項１記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記自車運動予測手段は、
運転者の現在の操作と、現在までの操作履歴と、現在の周囲状況と、現在までの周囲状況の履歴と、の少なくとも一つ以上の情報を利用して、運転者の運転操作を予測することを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記自車運動予測手段は、
同時に複数の運動を予測し、出力することを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記周囲物体挙動予測手段は、
運転者の取る操作に対して、前記周囲物体と前記自車との関係がどのように変化するかを予測することを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項５】
請求項４記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記自車運動予測手段と前記周囲物体挙動予測手段の両方を備え、
前記自車運動予測手段から出力された運転者の運転意図に応じた運転操作の信号を用いて、前記周囲物体挙動予測手段による前記周囲物体と前記自車との関係の変化の予測計算を行なうことで、周囲状況の未来の展開を予測することを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項６】
請求項５記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記自車運動予測手段は、
事前に想定された一つ以上の典型運転操作仕様を含み、
前記典型運転操作仕様の操作量を周囲状況に適合するように修正する運転操作修正手段を備えることを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項７】
請求項６記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記自車運動予測手段は、
前記周囲物体との相対的な運動状態に基づいて、前記自車の操作量を決定する操作量決定手段を備え、
前記操作量決定手段から出力される信号に応じて前記典型運転操作仕様の操作量を修正することを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項８】
請求項６記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記自車運動予測手段は、
運転者の運転操作を所定の評価基準に従って評価する評価関数を演算する評価関数演算手段を備え、
前記評価関数の評価を向上させるために前記典型運転操作仕様の操作量を修正することを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項９】
請求項８記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記評価関数演算手段は、
前記評価基準として、運転者に固有の希望運転操作との適合度を取ることを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項１０】
請求項８記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記評価関数演算手段は、
前記評価基準として、規範的な運転操作との適合度を取ることを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項１１】
請求項９または１０記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記評価関数演算手段は、
前記運転操作との適合度として、加減速運動の受容性、車線変更に対する積極性、走行希望車速との偏差の受容性、周囲環境に対するリスク度の受容性、のうち少なくとも一つ以上の要素を含むことを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項１２】
請求項６ないし１１記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記運転操作修正手段は、
現在の時刻から所定の時間が経過した後に取られると予想される操作に対してのみ、操作の修正を行なうことを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項１３】
請求項１ないし１２記載のにおいて、
前記自車に対する周囲状況のリスクに対して運転者に物理的な刺激を与えることで注意を喚起するリスク報知手段と、
前記自車運動予測手段、前記周囲物体挙動予測手段の少なくとも一方から出力された信号に応じて、周囲状況の前記自車に対するリスクを算出するリスク算出手段とを備え、
前記リスク算出手段により算出されたリスクに応じて、前記リスク報知手段の動作特性を補正する補正手段を設けたことを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【請求項１４】
請求項１３記載の車両用周囲状況予測装置において、
前記リスク算出手段は、
前記自車の周囲を走行する車両および前記自車の走行の妨げになり得る障害物との相対位置および相対速度からリスク度を算出することを特徴とする車両用周囲状況予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両に搭載された車両用周囲状況予測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
【特許文献】特開平１０−２１１８８６号公報。
【０００３】
上記特許文献では、自車と、自車の周囲を走行する周囲車両との相対運動状態に基づいて潜在的リスク度（リスクポテンシャル）を定義し、この潜在的リスク度に基づいて操舵トルク（操舵系への補助トルク）を調節することで、運転者に自車周囲の状況を認識させ、リスクの小さな運転操作を支援する装置を構成していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記特許文献では、上記のように、相対運動状態という客観的な物理量だけで定義される潜在的リスク度だけを用いて操舵トルクを調節しており、運転者の主観的な意図を考慮する要素が含まれていないので、このように物理量だけで一意的に操舵トルクの量を決定する構成の場合、運転者の主体的な運転操作を妨げてしまう場面が出てくる、という問題点があった。
本発明の目的は、運転者の主体的な運転操作を妨げず、運転者が取り得る運転行動に対する周囲状況の未来の展開を予測することができる車両用周囲状況予測装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明は、周囲物体検出手段と、自車状態検出手段と、運転者の運転意図に応じた前記自車の運動を予測する自車運動予測手段および検出した前記周囲物体の未来の挙動を予測する周囲物体挙動予測手段とを備えている。
【０００６】
【発明の効果】
本発明によれば、運転者の主体的な運転操作を妨げず、運転者が取り得る運転行動に対する周囲状況の未来の展開を予測する車両用周囲状況予測装置を提供することができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、以下で説明する図面で、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。
《第一の実施の形態》
本発明の第一の実施の形態を、図１から図９までの図面に基づいて説明する。
図１は、本実施の形態の車両用周囲状況予測装置（車両用運転操作装置）全体の構成を示した配置図である。
図１において、前方レーダー１ａは、自車前面に取り付けられ、自車前方に位置する複数の車両の位置を測定する。画像センサ１ｂも、自車前面の適当な位置に取り付けられ、前方レーダー１ａの測定情報を補完する。後方レーダー１ｃは、自車背面に取り付けられ、自車後方に位置する複数の車両の位置を測定する。側方センサ１ｄは、左右の自車側面に一個ずつ取り付けられ、前方レーダー１ａと後方レーダー１ｃの死角となる自車側方に位置する車両の位置を検出する。なお、側方センサ１ｄとしては、レーダーを用いることもできるが、超音波センサや画像センサを用いることができる。
【０００８】
車速センサ２は、ロータリーエンコーダーをホイールに取り付けることで実現できる。ホイールの回転速度に応じた周期のパルス列を出力し、車速の計測値を得る。
【０００９】
アクセルペダル３には、アクセルペダル角度センサ４が取り付けられ、運転者のアクセルの踏み込み角を計測する。さらに、アクセルペダル３には、反力モーター５が取り付けられ、演算部９から出力される信号を受けて、アクセルペダル３にかかる反力の大きさを調整する。
【００１０】
ステアリングホイール６には、ステアリング角度センサ７が取り付けられ、運転者の操作したステアリングホイール６の角度を計測する。さらに、ステアリングコラム１０には、反力トルクモーター８が取り付けられ、演算部９から出力される信号を受けて、ステアリングホイール６にかかる反力トルクの大きさを調整する。
【００１１】
演算部９は、マイクロコンピュータとその周辺部品から構成され、各センサからの信号を内蔵メモリに記録されたプログラムに従って処理し、反力モーター５および反力トルクモーター８を制御する。
【００１２】
演算部９は、マイクロコンピュータのソフトウェア形態により、図２に示すブロック９−１〜９−４、および９ａ〜９ｃを構成する。
【００１３】
図２において、１１は前方レーダー１ａ、画像センサ１ｂ、後方レーダー１ｃ、側方センサ１ｄから構成される周囲物体検出手段（周囲状況検出手段）、１２は車速センサ２、アクセルペダル角度センサ４、ステアリング角度センサ７から構成される自車状態検出手段である。
演算部９は、典型運転操作仕様群９−ａ、評価関数演算手段９−ｂ、運転操作修正手段９−ｃから構成される自車運動予測手段９−１、周囲物体挙動予測手段９−２、リスク算出手段９−３、補正手段９−４から構成される。
【００１４】
１３は反力モーター５、反力トルクモーター８から構成されるリスク報知手段である。また、１４は自車状態検出手段１１から出力される周囲状況の信号、１５は自車状態検出手段１２から出力される自車状態の信号、１６は演算部９から出力されるモーター駆動信号である。
【００１５】
以下、図３に示すような道路状況を例に取り、図４に示す演算部９の処理のフローチャートに従って、各ブロック９−１〜９−４、９ａ〜９ｃの具体的な構成方法と処理手順を説明する。
【００１６】
図３では、片側三車線の道路の中央車線を自車０が走行しており、左車線前方には車両１、中央車線前方には車両２、右車線後方には車両３が走行している場面である。
車両１、車両２の速度は、自車０の速度よりも遅く、車両３の速度は、自車０の速度よりも速いという条件を想定する。原点の位置を適当に定めた場合の各車両の縦方向の位置をｘｉ、縦方向の速度をｖｉ（ｉは車両に付けられたインデックスであり、この場合０から３までの値を取る）と表記する。簡単のため、この場面では、自車０以外の車両は車線変更しないものと仮定する。自車０の車線変更を取り扱うために、左車線と中央車線との間の車線変更を記述するｙＬ０と、中央車線と右車線との間の車線変更を記述するｙＲ０を導入し、車線位置と変数の値との対応関係を以下のように定義する。
【００１７】
【数１】
2004175204.tif 000003
なお、車線変更が行なわれている間は、−１と１の間の中間的な値をとって、連続的に値が変化していくものとする。
【００１８】
ステップ１では、周囲物体検出手段１１を構成する各センサ１ａ〜１ｄの信号と、自車状態検出手段１２を構成する車速センサ２の信号を取り込んで、ｘｉ、ｖｉ、ｙＬ０、ｙＲ０の信号の値を確定させる。ここでは、確定させた信号をまとめて、
【００１９】
【数２】
2004175204.tif 000004
と表記する。実際には、他車の車線位置を示す信号も周囲状況の信号１４として記録されているが、ここでは他車の車線位置は一定であると仮定しているので、ベクトルＸの構成成分には含めていない。
【００２０】
さらに、自車状態検出手段１２のセンサであるアクセル角度センサ４とステアリング角度センサ７から、アクセルの踏み込み角θＡとステアリング角θＳを計測し、その情報も記録される。
【００２１】
ステップ２では、自車運動予測手段９−１の構成要素で、事前に用意された典型運転操作仕様群９ａの中から、与えられた状況に適した典型運転操作仕様（方法）が抽出される。典型運転操作仕様としては、ここでは、あらかじめ、“加速”、“減速”、“右に車線変更”、“左に車線変更”の四つに対応する典型運転操作仕様が用意されているとする。さらに、図３の場面において、運転者の操作であるアクセル踏み込み角θＡとステアリング角θＳの履歴が図５に示すようになっており、ステアリング角θＳに変化がない一方で、アクセル踏み込み角θＡは増加傾向になっている。現在でも、自車０が既に先行車である車両２よりも速い速度で走行していることを考慮すると、運転者の意図は、車両２の追い越しであることが推測される。従って、あらかじめ用意された四つの典型運転操作仕様のうち、“加速”、“右に車線変更”、“左に車線変更”の三つに対応する典型運転操作仕様を検証すべき操作として選び出すことができる。
【００２２】
なお、上記のような明確な典型運転操作仕様の絞り込みの特徴が検出できない場合には、想定されたすべての典型運転操作仕様を検証することにしてもよい。
【００２３】
典型運転操作仕様は、ここでは後で導入する周囲物体挙動予測手段９−２との整合性のために、加減速と車線変更のトリガー信号の時系列データで構成されるものとする。具体的には、自車０に関する状態量であるｘ０、ｖ０、ｙＬ０、ｙＲ０に対して以下のモデルを通して関連づけられたｕｘ、ｕｙＬ、ｕｙＲを典型運転操作仕様として定義する。
【００２４】
【数３】
2004175204.tif 000005
【００２５】
【数４】
2004175204.tif 000006
ここで、ｕｘは車両に加えられる加速度（減速度）を表し、ｕｙＬ、ｕｙＲはそれぞれｙＬ０、ｙＲ０に対する指令値であり、−１か１の二通りの値を取り、値の変化によって車線変更を指示する車線変更のトリガー信号である。ωはトリガー信号ｕｙＬ、ｕｙＲに対してｙＬ０、ｙＲ０の値を遅延を伴って追従させるために導入された（４）式のダイナミクスにおいて、遅延の度合いを決める正の定数である。
【００２６】
具体的な典型運転操作仕様の一例を図６に示す。
運転意図が、“加速”に対応する典型運転操作仕様は、前方に先行車が存在している場合、先行車に対する車間距離を短縮する操作とみなして具体的な操作量を決定する。ここでは、典型的な先行車への接近操作が、
【００２７】
【数５】
2004175204.tif 000007
というような制御則で近似できるものと仮定して操作量を決定する。（５）式において、ｘｐ、ｖｐは先行車の位置と速度を表す。図３の場面では、先行車は車両２であるので、ｘ２、ｖ２が具体的な値として用いられる。ｋ１、ｋ２は典型的な追従特性を決める正のパラメータであり、一般的な運転者の追従行動を分析することで値を決めることができる。ｈ０は目標とする車間時間（＝車間距離／追従車両車速）をあらわす時変のパラメータとする。今、アクセルの踏み込み角の計測値θＡに対応する加速度をｕｘ（０）とした時、（５）式をｈ０について解くと、
【００２８】
【数６】
2004175204.tif 000008
が得られる。そこで、ｈ０を次式に従って短縮していった場合を考える。
【００２９】
【数７】
2004175204.tif 000009
ここで、Δｈは目標車間時間の短縮量、Ｔｈは短縮の速さを決める正の定数である。τは予測計算の内部で用いられる仮想的な時間変数であり、現在時刻をτ＝０とし、予測計算における時間の経過をあらわす変数である。
【００３０】
先行車の速度は、ｖｐ（０）のままで一定であると仮定すると、先行車位置と速度は、
【００３１】
【数８】
2004175204.tif 000010
となる。そこで、（３）、（５）、（７）、（８）式を連立させて解いた微分方程式の解から算出されるｕｘを典型的な操作量として利用することができる。なお、運転意図が“加速”の場合には、車線変更は想定しないので、車線変更のトリガー信号ｕｙＬ、ｕｙＲは、現在の車線位置を示す値に固定される。以上をまとめると、“加速”に対応する典型的な操作として、図６の（ａ）のような操作の時系列データを得ることができる。
【００３２】
運転意図が、“左に車線変更”の場合、時刻τｃ後に左車線に車線変更するようなトリガー信号を設定する。ｕｘについては、ここでは一定車速へと収束させるような操作を想定し、次式のような時系列を設定する。
【００３３】
【数９】
2004175204.tif 000011
ここで、λは一定車速への収束速度を決める正の定数である。以上をまとめると、図６の（ｂ）のような操作の時系列データを得ることができる。
【００３４】
運転意図が、“右に車線変更”の場合は、車線変更が右車線に向かって行なわれることを除けば、“左に車線変更”の場合とまったく同様にして操作の時系列データを構成することができる。図６の（ｃ）がその構成例となる。
【００３５】
以上が、ステップ２における典型運転操作仕様抽出の処理内容の例である。以下では、ステップ２において構成された典型的な操作量を、他のステップにおける操作量と区別するために、ｕ〜ｘ、ｕ〜ｙＬ、ｕ〜ｙＲと表記することにする。なお、括弧（  ）付きの数式においては「〜」は変数の上にあるものとし、上付きの「〜」と、変数の上にある「〜」は同意とする。
【００３６】
典型的な操作量は、必ずしも実際に運転者が置かれた状況と運転者の感覚に適合した操作量になっているとは限らないので、運転者の希望運転操作を反映した評価関数を導入し、周囲状況の制約も考慮した上で評価関数との適合度を向上させるように操作量を修正することで、より現実的な操作量に基づいて予測が立てられるような構成とする。そのため、ステップ３では、運転者の希望運転操作を反映した評価関数を読み込み、評価関数を演算する評価関数演算手段９−ｂを構成する。
【００３７】
具体的な評価関数として、ここでは加減速運動の受容性、車線変更に対する積極性、走行希望車速との偏差の受容性、周囲環境（周囲車両）に対するリスク度の受容性、の四つの要素を考え、各要素を表現する評価式の線形結合を取ることで評価関数を構成する。
なお、本実施の形態における評価関数は、値が小さいほど適合度が高くなる関数として定義される。
加減速運動の受容性は、以下の評価式で表現する。
【００３８】
【数１０】
2004175204.tif 000012
ここで、ｗＸは加減速運動の受容性の程度を決める重みパラメータであり、ｗＸが大きいほど加減速に対する受容性が小さい特性を表現することになる。
【００３９】
車線変更に対する積極性は、以下の評価式で表現する。
【００４０】
【数１１】
2004175204.tif 000013
ここで、ｗＹＬ、ｗＹＲはそれぞれ左車線、右車線への車線変更の積極性の程度を決める重みパラメータであり、値が小さいほど車線変更に対して積極的な特性を表現することになる。
【００４１】
走行希望車速との偏差の受容性は、以下の評価式で表現する。
【００４２】
【数１２】
2004175204.tif 000014
ここで、ｖｄ０は運転者の走行希望車速を表し、ｗＶは走行希望車速との偏差に対する受容性の程度を決める重みパラメータであり、ｗＶが大きいほどなるべく走行希望車速に近い速度で走行するような特性を表現することになる。
【００４３】
周囲車両に対するリスク度の受容性を表現するために、他車両に対するリスクを定義する。
【００４４】
まず、同一車線上の他車両に対するリスクを定義する。前出の車間時間をリスクの指標として利用することができる他、衝突時間（＝車間距離／相対速度）もリスクの指標となり得る。ここでは、次式に示すような車間距離の逆数と、相対速度に関して飽和特性を持つように修正した衝突時間の逆数の線形結合によって、リスクを定義することにする。
【００４５】
【数１３】
2004175204.tif 000015
ただし、ａｉ、ｂｉは適当な正の重み付け定数であり、値が大きいほど車両ｉとの該当要素に対するリスクを大きく評価することになる。λｖは飽和特性の形状を決める正のパラメータである。図３の例の場合、（１３）式に従って、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３が定義される。
【００４６】
車線が違う車両に対しては、上記のリスクはあてはまらないから、同一車線上の車両に対してだけ上記のリスクを計上するような構成としたい。そのため、図３の例の場合には、次式のような評価項をもって、他車両に対するリスクを算出することにする。
【００４７】
【数１４】
2004175204.tif 000016
ここで、関数ｃ（ｙ）は、ｃ（１）＝１、ｃ（０）＝０を満たすような微分可能な関数であり、例えば、
【００４８】
【数１５】
2004175204.tif 000017
のような関数を利用することができる。
【００４９】
以上の四つの要素を足し合わせた関数Ｌ（Ｘ，ｕｘ，ｕｙＬ，ｕｙＲ）を定義して、Ｌを一定時間先の未来まで積分した量を、運転者の特性を表現する評価関数として定義する。すなわち、
【００５０】
【数１６】
2004175204.tif 000018
【００５１】
【数１７】
2004175204.tif 000019
を評価関数とする。ここで、Ｔは評価区間の長さを表す正の定数である。
【００５２】
（１７）式の評価関数を計算するには、未来の車群の状態量の予測値Ｘ（τ）を計算する必要がある。予測計算を実行するためには、（３）、（４）式に示したような自車０のモデルだけでなく、他車のモデルが必要になる。図３の場面の場合、車両１、車両２については、一定速度で走行し続けるというモデルが考えられるので、
【００５３】
【数１８】
2004175204.tif 000020
と用いることができる。車両３については、自車０が右車線に車線変更した場合とそうでない場合では、その挙動が変わるものと考えられるので、次式のようなモデルを考える。
【００５４】
【数１９】
2004175204.tif 000021
ここで、ｋ１３、ｋ２３、ｋｖ３は車両３の挙動を特徴づける正のパラメータである。
【００５５】
以上をまとめると、車群全体の挙動を予測する式として、次式が定義される。
【００５６】
【数２０】
2004175204.tif 000022
【００５７】
【数２１】
2004175204.tif 000023
評価関数演算手段９−ｂは、（２０）式の予測式と合わせて（１７）式の評価関数を演算する処理ブロックであり、ステップ４では周囲状況の検出状況に応じて、各種のパラメータを設定する処理が行なわれる。
【００５８】
なお、評価関数の評価式や重みパラメータの選び方によっては、評価関数は運転者の希望運転操作を反映したものではなく、規範的な運転操作を反映したものに取ることができる。式の形やパラメータの値が変わる以外は、後の処理内容はまったく同一であるので、以下では、評価関数は運転者の希望運転操作を反映したものに設定されていると仮定して説明する。
【００５９】
ステップ４では、ステップ３で定義された評価関数との適合度を上げるようにステップ２で構成した操作量の時系列ｕ〜ｘ（τ）、ｕ〜ｙＬ（τ）、ｕ〜ｙＲ（τ）を修正する。修正には様々な方法が考えられるが、ここでは、最初の時間区間αＴ、（αは０≦α≦１を満たす定数）の間は、ステップ２で構成した操作量をそのまま保存し、残りの時間区間については、（１７）、（２０）式で定義される最適制御問題の解を計算し、二つの操作量を連結することで、全体の予測操作量を構成するという方法を用いる例について説明する。
【００６０】
図７に、運転意図“加速”に対応する典型運転操作仕様の操作量の修正の例を示す。
予測区間０≦τ≦αＴにおいては、典型運転操作仕様の操作量がそのまま用いられる。典型運転操作量ｕ〜ｘ（τ）、ｕ〜ｙＬ（τ）、ｕ〜ｙＲ（τ）を用いて、（２０）式を積分すると、時刻τ＝αＴにおける周囲状況の予測状態Ｘ∧（αＴ）を計算することができる。なお、括弧（  ）付きの数式においては「∧」は変数の上にあるものとし、上付きの「∧」と、変数の上にある「∧」は同意とする。そこで、（１７）式において、積分区間をαＴ≦τ≦Ｔとすれば、初期状態Ｘ∧（αＴ）、予測式（２０）式に従う系において、評価関数（１７）式の値を最小にするようなｕｘ（τ）、ｕｙＬ（τ）、ｕｙＲ（τ）を求める最適制御問題を考えることができる。最適制御問題の解が得られたとして、その解を最適運転操作量と呼ぶことにして、ｕｘ＊（τ）、ｕｙＬ＊（τ）、ｕｙＲ＊（τ）と表記する。この時、典型運転操作量と最適運転操作量を連結した次式の操作量を修正操作量として構成する。
【００６１】
【数２２】
2004175204.tif 000024
【００６２】
【数２３】
2004175204.tif 000025
【００６３】
【数２４】
2004175204.tif 000026
このように予測操作量を構成することにより、最初の時間区間αＴにおいては、運転者の特定の運転意図が反映された操作量となっている一方で、残りの時間区間については、運転者本来の運転特性（あるいは規範的な運転特性）を反映した評価関数によって操作量を再構成しており、典型運転操作仕様には反映されない周囲物体との相互作用等の要素を考慮することができる。従って、特定の運転意図に基づく典型運転操作仕様を取った場合に、その後、どのような結果がもたらされるのかを予測していることになるので、予測結果を評価することによって現在どのような操作を取るべきでないのかを判定することができる。
【００６４】
最適制御問題の解法については、これまでに多くの研究がなされており、その結果を利用することができるので、詳細な説明は省略する。例えば、文献１：加藤寛一郎著  工学的最適制御  非線形へのアプローチ、文献２：Ｔ．  Ｏｈｔｓｕｋａ，“Ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ／ＧＭＲＥＳ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｆａｓｔ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｏｆ  ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｒｅｃｅｄｉｎｇ  ｈｏｒｉｚｏｎ  ｃｏｎｔｒｏｌ”Ｐｒｏｃ．  ３９ｔｈ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ，  ｐｐ．７６６−７７１，  ２０００．  などに具体的な計算方法が示されているので、そのような方法を用いて計算を実行することができる。
【００６５】
以上、修正操作量ｕ∧ｘ（τ）、ｕ∧ｙＬ（τ）、ｕ∧ｙＲ（τ）を求めることが、ステップ４の処理内容である。
【００６６】
ステップ５では、ステップ４で得られた修正運転操作量と周囲物体挙動予測手段９−２を用いて、自車０の周囲状況の予測を行なう。周囲物体挙動予測手段９−２は、ステップ４において説明した予測式（２０）、（２１）式とまったく同一のものを利用することができる。すなわち、修正操作量ｕ∧ｘ（τ）、ｕ∧ｙＬ（τ）、ｕ∧ｙＲ（τ）を用いて、（２０）式を積分して得られた状態量であるＸ∧（τ）  ０≦τ≦Ｔが、未来の周囲状況の予測結果になっている。
【００６７】
ステップ６は、ステップ５で得られたＸ∧（τ）から自車０にとって予想されるリスクを計算するステップである。リスクの指標には様々なものが考えられるが、一例として、ステップ３における評価関数の構成の際に用いた評価項を流用した、次式のようなリスク指標を考えることができる。
【００６８】
【数２５】
2004175204.tif 000027
これは、予測区間０≦τ≦Ｔの中で、評価式Ｌｉが最も大きくなるときの値をリスク指標としていることになる。
リスク指標は、典型運転操作量として、何を取るかによって変化する。すなわち、想定した典型運転操作量の数だけリスク指標が計算されることになる。図３の例の場合、“加速”、“左に車線変更”、“右に車線変更”の三つの典型運転操作仕様を想定したので、それぞれのリスク指標として、ＲＡ、ＲＬ、ＲＲの三つが計算される。
【００６９】
ステップ７では、算出されたリスク指標をもとに、アクセルペダルに対する補正反力ΔＦと、ステアリングホイールに対する補正トルクΔＴの量が決定される。典型運転操作仕様ごとにリスク指標が算出されているので、補正反力ΔＦと補正トルクΔＴも対応する典型運転操作仕様の指標に基づいて決定される。すなわち、“加速”に対応するリスク指標ＲＡから補正反力ΔＦを、“左に車線変更”に対応するリスク指標ＲＬから左方向の操舵に対する補正トルクΔＴを、“右に車線変更”に対応するリスク指標ＲＲから右方向の操舵に対する補正トルクΔＴを決定する。補正反力ΔＦ、補正トルクΔＴとリスク指標との対応関係の例を図８に示す。
ここで、ＲＡｍｉｎ、ＲＳｍｉｎはそれぞれ補正反力ΔＦ、補正トルクΔＴを加えるための最小のリスク指標、ΔＦｍａｘは補正反力ΔＦの最大値、ΔＴｍａｘは補正トルクΔＴの最大値である。
【００７０】
ステップ８では、補正反力ΔＦ、補正トルクΔＴを加えるために必要なモーター駆動信号１６を計算し、反力モーター５と反力トルクモーター８に指令値として送られる。
以上で、１サイクルの処理が終了する。所定の時刻が経過するごとに、このような処理が繰り返し呼び出され、新たな反力、トルク指令値が生成され、反力モーター５および反力トルクモーター８を制御する。
【００７１】
図３の場面における処理結果の例を図９に示す。
図９の上段の“加速”に対応する典型運転操作仕様を取った場合には、修正演算によってさらに加速した後に、右に車線変更する操作へと修正される。これは右車線を走行する車両３との車間距離を広げた上で、右車線に車線変更する操作と解釈できる。この場合に算出されたリスクは、補正反力ΔＦを加えるための最小リスク指標ＲＡｍｉｎよりも小さくなったので、補正反力ΔＦは加えられない。すなわち、図３の場面においては、加速操作には大きなリスクがないと予想されるので、運転者の加速操作を妨げる反力を加える必要がないと判定されたことになる。
【００７２】
図９の中段の“左に車線変更”の場合、修正演算によって車線変更後に減速する操作が得られている。これは、左車線を走行する車両１の速度が遅いので、車両１の走行速度に合わせるために、減速が必要になることを反映したものであると解釈できる。この場合、算出されたリスクが、補正トルクΔＴを加えるための最小リスク指標ＲＳｍｉｎを上回るため、左方向への操舵に対して反力トルクが加えられることになる。すなわち、図３の場面においては、左車線へ車線変更した場合に、比較的大きな減速が必要な事態になることが予想されるので、左方向への操舵に補正トルクΔＴをかけて運転者に左車線に車線変更することを思いとどまらせるべきであると判定されたことになる。
【００７３】
図９の下段の“右に車線変更”の場合、修正演算によって車線変更後に大きく加速する操作が得られている。これは、右車線に車線変更した場合、右車線を走行する車両３との車間距離がかなり小さなものになるため、車間距離を広げるために急加速する操作と解釈できる。この場合、算出されたリスクは、最小リスク指標ＲＳｍｉｎを大きく上回り、右方向への操舵に対して大きな補正トルクΔＴが加えられることになる。すなわち、図３の場面においては、右車線に車線変更した場合に、車両３との車間距離が小さくなりすぎる事態が予想されるので、右方向への操舵に強い補正トルクΔＴをかけて、運転者に右車線に車線変更することを思いとどまらせるべきであると判定されたことになる。
【００７４】
以上説明したように、本実施の形態では、自車０の周囲物体を検出する周囲物体検出手段１１と、自車０の状態を検出する自車状態検出手段１２と、運転者の運転意図に応じた自車０の運動を予測する自車運動予測手段９−１と、検出した周囲物体の未来の挙動を予測する周囲物体挙動予測手段９−２とを備え、運転者が取り得る運転行動に対する周囲状況の未来の展開を予測するという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、運転者の意図に応じて将来の車両の運動状態を予測する自車運動予測手段９−１、あるいは周囲物体の未来にわたる挙動を予測する周囲物体挙動予測手段９−２を用いて将来の周囲状況変化を予測する構成となっているので、意図した操作から何が起こるかを予測するという、従来例において考慮されていなかった予測の方法を提供することができる。
【００７５】
上記特許文献にあっては、上述のように、相対運動状態という客観的な物理量だけで定義される潜在的リスク度だけを用いて操舵トルクを調節し、運転者の主観的な意図を考慮する要素が含まれておらず、このように物理量だけで一意的に操舵トルクの量を決定するので、運転者の主体的な運転操作を妨げてしまうことがあったが、本実施の形態では、運転者の主体的な運転操作を妨げず、運転者が取り得る運転行動に対する周囲状況の未来の展開を予測することができる。また、上記特許文献にあっては、現在得られている周囲状況だけから操舵トルクの量を決定する構成となっており、未来の周囲状況の変化を考慮する構成となっておらず、周囲状況を予測しながら運転を行なっていることの多い熟練運転者との間に、状況認識のギャップが生じやすくなるという問題点があったが、本実施の形態では、そのような問題点を解決することができる。
【００７６】
また、自車運動予測手段９−１は、運転者の現在の操作と、現在までの操作履歴と、現在の周囲状況と、現在までの周囲状況の履歴と、の少なくとも一つ以上の情報を利用して、運転者の運転操作を予測するという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、運転者の操作および周囲状況の現在値およびそれらの履歴に基づいて運転者の運転操作を予測しているので、利用する情報を増やすことで、より精度の高い運転操作の予測を行なうことができる。
【００７７】
また、自車運動予測手段９−１は、同時に複数の運動を予測し、出力するという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、複数の運転操作の予測結果を出力して、それぞれの運転操作を比較して評価するので、比較した運転操作の中に実際の運転者の運転操作と適合する操作が含まれる割合が高くなり、より精度の高い周囲状況予測を算出することができる。
【００７８】
また、周囲物体挙動予測手段９−２は、運転者の取る操作に対して、周囲物体と自車０との関係がどのように変化するかを予測するという構成を備えている。
このように、運転者の操作に対して周囲物体がどのように変化するかを予測する構成となっているので、自車０の挙動が影響を及ぼすと考えられる他車両の挙動予測の精度を高めることができる。
【００７９】
また、自車運動予測手段９−１と周囲物体挙動予測手段９−２の両方を備え、自車運動予測手段９−１から出力された運転者の運転意図に応じた運転操作の信号を用いて、周囲物体挙動予測手段９−２による周囲物体と自車０との関係の変化の予測計算を行なうことで、周囲状況の未来の展開を予測するという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、運転者の意図に応じた将来の自車運動状態予測と周囲物体の将来の挙動予測を両方とも考慮する構成となっているので、自車０と周囲物体との間に相互作用があるような場面においても、相互作用を考慮した上で適切な周囲状況の予測を行なうことができる。
【００８０】
また、自車運動予測手段９−１は、事前に想定された一つ以上の典型運転操作仕様を含み、典型運転操作仕様の操作量を周囲状況に適合するように修正する運転操作修正手段９−ｃを備えるという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、事前に用意された典型運転操作仕様を修正する形で自車運動の予測を行なっているので、事前情報である典型運転操作仕様を仮定しない場合よりも効率が良く、典型運転操作仕様だけを用いる場合よりも精度の高い予測計算を実現することができる。
【００８１】
また、自車運動予測手段９−１は、運転者の運転操作を所定の評価基準に従って評価する評価関数を演算する評価関数演算手段９−ｂを備え、評価関数の評価を向上させるために典型運転操作仕様の操作量を修正するという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、評価関数との適合度に基づいて典型運転操作の修正を行なう構成となっており、評価関数の中に様々な評価基準を盛り込むことができるので、複雑な評価基準を反映した典型運転操作の修正を実現することができる。
【００８２】
また、評価関数演算手段９−ｂは、評価基準として、運転者に固有の希望運転操作との適合度を取るという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、運転者の運転特性を評価関数に反映させることによって、より運転者が取りそうな操作へ典型運転操作を修正することができる。
【００８３】
また、評価関数演算手段９−ｂは、評価基準として、規範的な運転操作との適合度を取るという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、規範的な運転特性を評価関数に反映させることによって、より運転者が取るべき操作へ典型運転操作を修正することができる。
【００８４】
また、評価関数演算手段９−ｂは、運転操作との適合度として、加減速運動の受容性、車線変更に対する積極性、走行希望車速との偏差の受容性、周囲環境に対するリスク度の受容性、のうち少なくとも一つ以上の要素を含むという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、運転者の運転特性の適合度を、一般的によく考えられる要素をもとに定義しているので、評価関数の汎用性を向上させることができる。
【００８５】
また、運転操作修正手段９−ｃは、現在の時刻から所定の時間が経過した後に取られると予想される操作に対してのみ、操作の修正を行なうという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、操作量の修正が行なわれる区間を所定の時間より後に設定することによって、適合度向上のための操作量の修正が過剰に行なわれて、本来想定された操作を反映しないような操作量へと変形されてしまうことを防止することができる。
【００８６】
また、自車０に対する周囲状況のリスクに対して運転者に物理的な刺激を与えることで注意を喚起するリスク報知手段１３と、自車運動予測手段９−１、周囲物体挙動予測手段９−２の少なくとも一方から出力された信号に応じて、周囲状況の自車０に対するリスクを算出するリスク算出手段９−３とを備え、リスク算出手段９−３により算出されたリスクに応じて、リスク報知手段１３の動作特性を補正する補正手段９−４を設けたという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、予測結果に応じて算出されたリスクに応じてリスク報知手段１３の動作特性を補正しているので、自車０に関して予想されるリスクを物理的な形で運転者に伝達することができる。
【００８７】
また、リスク算出手段９−３は、自車０の周囲を走行する車両および自車０の走行の妨げになり得る障害物との相対位置および相対速度からリスク度を算出するという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、周囲状況とのリスクを周囲車両および周囲障害物との相対位置、相対速度によって定義しており、センサで測定可能な信号をもとに具体的な値を算出することができる。
【００８８】
《第二の実施の形態》
本発明の第二の実施の形態を、図１０の図面に基づいて説明する。
第二の実施の形態の基本的な構成は、第一の実施の形態と同じであり、図１に示した配置図、図２に示した構成図、図４に示した処理のフローチャートはまったく同一である。
第一の実施の形態との相違点は、ステップ３における評価関数の設定方法と、ステップ４における運転操作修正演算の方法の二点である。
【００８９】
第一の実施の形態においては、典型運転操作量と最適運転操作量を連結することで予測操作量を構成していたが、第二の実施の形態においては、典型運転操作量を評価関数に反映させ、予測操作量は全て最適化演算から算出される構成とする。具体的には、加減速運動に関する受容性を表現する評価項ＬＸと、車線変更に関する積極性を表現する評価項ＬＹの二つの項に典型運転操作量を反映させることになる。
【００９０】
加減速運動に関する受容性の項は、次式のように構成される。
【００９１】
【数２６】
2004175204.tif 000028
これは、修正操作量の算出において、典型運転操作量からのずれに対してペナルティーが課せられる評価項となっており、最適化演算の結果として算出される修正操作量は、典型運転操作量を反映したものになることが期待される。さらに、第一の実施の形態における（１０）式と異なり、重みパラメータｗＸは、予測時間τの関数としている。ｗＸ（τ）として、例えば、
【００９２】
【数２７】
2004175204.tif 000029
というように予測時間が０（すなわち現在時刻）に近づくにつれて無限に大きくなるような関数をとれば（ｗＸ０は、適当な正のパラメータ）、算出される最適運転操作量のτ＝０における値は、現在、実際に加えている操作量と一致し、予測時間が現在時刻に近いほど、典型運転操作量と近い最適運転操作量を得ることができる。
車線変更の積極性を表す評価項は、次式のように構成される。
【００９３】
【数２８】
2004175204.tif 000030
第一の実施の形態と異なるのは、典型運転操作仕様との偏差を評価する右辺第三項と第四項が付け加えられた点である。この項を付け加えることにより、車線変更に対する指令値についても、典型運転操作量を反映した修正操作量を算出することができるようになる。重み関数ｗＵＹＬ（τ）、ｗＵＹＲ（τ）は、（２７）式と同様に、次式のような関数を利用することができる。
【００９４】
【数２９】
2004175204.tif 000031
【００９５】
【数３０】
2004175204.tif 000032
評価関数を構成する他の二つの項ＬＶとＬＳについては、第一の実施の形態とまったく同一のものを利用できる。
以上のように評価関数を構成した上で、予測区間０≦τ≦Ｔの全区間に対して最適化計算を行い、最適運転操作量ｕｘ＊（τ）、ｕｙＬ＊（τ）、ｕｙＲ＊（τ）を算出する。本実施の形態では、（２２）式から（２４）式に示したような典型運転操作量と最適運転操作量の連結は行なわれず、算出された最適運転操作量がそのまま修正操作量として次のステップ以降で利用される。
ステップ５以降の処理は、第一の実施の形態の場合とまったく同じである。
【００９６】
第二の実施の形態に示した構成の装置を、図３の場面に適用した場合の処理結果の例を図１０に示す。
“加速”と“左に車線変更”の場合、基本的な出力結果は、第一の実施の形態と同様である。ただ、本実施の形態の場合、第一の実施の形態のような操作量の連結処理が行なわれておらず、最適化計算の結果として算出される操作量がそのまま修正操作量として用いられているので、図９に見られたような操作量の連結点における不連続性は生じない。
“右に車線変更”の場合には、典型運転操作量によって設定された右車線への車線変更操作が、最適化演算の結果、中央車線へ戻るような操作へと修正されている点が、第一の実施の形態とは大きく異なる結果となっている。いずれにの場合も、算出されるリスクは、第一の実施の形態とほぼ同じであり、運転者に提示される反力、反力トルクもほぼ同じものになる。
【００９７】
《第三の実施の形態》
本発明の第三の実施の形態を、図１１から図１３までの図面に基づいて説明する。
【００９８】
第三の実施の形態の基本的な構成は、第一の実施の形態と同じであり、図１に示した配置図はまったく同一である。第一の実施の形態との相違点は、修正操作量の演算において、評価関数とそれに基づく最適化演算を利用せずに、あらかじめ定められた操作量決定手段９−ｄを利用して修正操作量を生成する部分である。従って、図２の構成図における評価関数演算手段９−ｂを操作量決定手段９−ｄに置き換えた図１１が本実施の形態における構成図となる。
同様に、図４のフローチャートから評価関数の設定ステップ３を除いた図１２が本実施の形態におけるフローチャートになる。
【００９９】
本実施の形態では、加減速運動の指令値であるｕｘのみを、図１２のステップ３における修正操作量演算の対象とする。ｕｘの修正手段として、運転者の運転特性を擬した次式のような操作量決定手段９−ｄを導入する。
【０１００】
【数３１】
2004175204.tif 000033
ここで、ｋ１、ｋ２、ｋｖは運転特性を特徴づける正のパラメータ、ｘｐ、ｖｐは同一車線上の先行車の位置と速度、ｈ０は目標車間時間、ｖｄ０は希望走行速度である。
【０１０１】
車群の予測式である（２０）、（２１）式を、予測区間０≦τ≦αＴにおいては、典型運転操作量を用いて積分し、積分区間αＴ≦τ≦Ｔにおいては、（３１）式の操作量決定手段９−ｄを用いて積分する。積分計算を実行する過程で、ｕｘに加えられた値を記録していけば、積分計算の終了と同時に修正操作量ｕ∧ｘを得ることができる。
【０１０２】
他の部分の処理については、第一の実施の形態と同じである。
【０１０３】
第三の実施の形態に示した構成の装置を、図３の場面に適用した場合の処理結果の例、図１３に示す。
“加速”の場合、本実施の形態においては車線変更の指令値は、典型運転操作量のままで変更しないという構成としているので、典型運転操作量に従って加速した結果、縮まった車間距離を広げるために、時刻αＴ以降は、減速に転じる修正操作量が得られる。算出されたリスクは、補正反力ΔＦを加えるための最小リスク指標ＲＡｍｉｎよりも小さいため、この場合も、アクセルペダルの反力は変化しない。
“左車線に車線変更”の場合の結果は、ほぼ第一の実施の形態と同様である。この場合、左方向への反力トルクが多少増えることになる。
“右車線に車線変更”の場合、（３１）式の操作量決定手段９−ｄが後続車の情報を利用しないので、修正操作量は単に希望走行車速まで加速する操作が得られる。しかし、そのような操作量では後続車との車間距離が不十分なものとなり、右車線に車線変更した後の車両３に対するリスクが大きなものとなる。算出されるリスク指標も大きくなり、結果として右方向の操舵に対して大きな反力トルクがかかることになる。
【０１０４】
以上説明したように、本実施の形態では、自車運動予測手段９−１は、周囲物体との相対的な運動状態に基づいて、自車０の操作量を決定する操作量決定手段９−ｄを備え、操作量決定手段９−ｄから出力される信号に応じて典型運転操作仕様の操作量を修正するという構成を備えている。
このように本実施の形態にあっては、周囲物体との相対的な運動状態だけに基づいて自車０の操作を決定する操作量決定手段９−ｄに基づいて典型運転操作の修正を行なっており、実施の形態１、２における評価関数に基づく運転操作の修正計算と比較して、より少ない計算量で自車０の操作を決定することができるので、簡便な方法で典型運転操作の修正を実現することができる。
【０１０５】
以上本発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第一の実施の形態における車両用周囲状況予測装置の一配置図を示す図である。
【図２】本発明の第一の実施の形態における構成図を示す図である。
【図３】本発明の第一の実施の形態における適用場面の一例を示す図である。
【図４】本発明の第一の実施の形態における処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第一の実施の形態における運転操作の履歴の一例を示す図である。
【図６】本発明の第一の実施の形態における典型的な運転操作の一例を示す図である。
【図７】本発明の第一の実施の形態における運転操作量の修正処理の一例を示す図である。
【図８】本発明の第一の実施の形態におけるリスクと補正反力、トルクとの対応関係の一例を示す図である。
【図９】本発明の第一の実施の形態における装置の動作の一例を示す図である。
【図１０】本発明の第二の実施の形態における装置の動作の一例を示す図である。
【図１１】本発明の第三の実施の形態における構成図を示す図である。
【図１２】本発明の第三の実施の形態における処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第三の実施の形態における装置の動作の一例を示す図である。
【符号の説明】
１ａ…前方レーダー
１ｂ…画像センサ
１ｃ…後方レーダー
１ｄ…側方センサ
２…車速センサ
３…アクセルペダル
４…アクセルペダル角度センサ
５…反力モーター
６…ステアリングホイール
７…ステアリング角度センサ
８…反力トルクモーター
９…演算部
９−１…自車運動予測手段
９−ａ…典型運転操作仕様群
９−ｂ…評価関数演算手段
９−ｃ…運転操作修正手段
９−ｄ…操作量決定手段
９−２…周囲物体挙動予測手段
９−３…リスク算出手段
９−４…補正手段
１０…ステアリングコラム
１１…周囲物体検出手段
１２…自車状態検出手段
１３…リスク報知手段
１４…周囲状況の信号
１５…自車状態の信号
１６…モーター駆動信号
【図１】
2004175204.tif 000034
【図２】
2004175204.tif 000035
【図３】
2004175204.tif 000036
【図４】
2004175204.tif 000037
【図５】
2004175204.tif 000038
【図６】
2004175204.tif 000039
【図７】
2004175204.tif 000040
【図８】
2004175204.tif 000041
【図９】
2004175204.tif 000042
【図１０】
2004175204.tif 000043
【図１１】
2004175204.tif 000044
【図１２】
2004175204.tif 000045
【図１３】
2004175204.tif 000046