(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両走行に伴い検出される特徴量として、Ｎ種類の特徴量の時系列データを学習データとし、Ｎ次元空間における各データが存在する確率分布を記述したアクセル用のドライバモデルと、ブレーキ用のドライバモデルと、
前記Ｎ種類の内の特定の特徴量ｘを除いた少なくとも１つ以上の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記取得した特徴量に対する、前記アクセル用のドライバモデル又はブレーキ用のドライバモデルにおける最大事後確率を算出する最大事後確率算出手段と、
前記算出した最大事後確率に基づいて、前記取得した特徴量に対する前記特定の特徴量ｘの推定値を出力する出力手段と、
を備え、
前記アクセル用のドライバモデルと、ブレーキ用のドライバモデルは、前記Ｎ種類の特徴量の時系列データを学習データとし、各データが存在する確率分布として、ＥＭアルゴリズムにより算出されたＧＭＭ（ガウス混合モデル）で記述されていることを特徴とする運転行動推定装置。
【請求項２】
前記特定の特徴量ｘが、アクセル操作量である場合、前記最大事後確率算出手段はアクセル用のドライバモデルにおける最大事後確率を算出し、
前記出力手段が出力する推定値は次のアクセル操作量であることを特徴とする請求項１記載の運転行動推定装置。
【請求項３】
前記特定の特徴量ｘが、ブレーキ操作量である場合、前記最大事後確率算出手段はブレーキ用のドライバモデルにおける最大事後確率を算出し、
前記出力手段が出力する推定値は次のブレーキ操作量であることを特徴とする請求項１記載の運転行動推定装置。
【請求項４】
前記アクセル用のドライバモデルと、ブレーキ用のドライバモデルは、前記Ｎ種類の特徴量の時系列データを学習データとする際、少なくともアクセル操作量、ブレーキ操作量、自車両の車速、前方車両との車間距離、前記車速の１階微分値、２階微分値及び前記車間距離の１階微分値、２階微分値を含む特徴量の時系列データを用いることを特徴とする請求項１、請求項２又は請求項３記載の運転行動推定装置。
【請求項５】
請求項２記載の運転行動推定装置と、
自車両の車速と車間距離を取得する走行データ取得手段と、
前記取得した走行データに対して前記運転行動推定装置で推定されるアクセル操作量に従って、エンジンスロットル及びブレーキペダルを制御することで前方車両に対する自動追従走行を行う走行制御手段と、
を具備したことを特徴とする運転支援装置。
【請求項６】
請求項３記載の運転行動推定装置と、
自車両の車速と車間距離を取得する走行データ取得手段と、
前記取得した走行データに対して前記運転行動推定装置で推定されるブレーキ操作量に従って、エンジンスロットル及びブレーキペダルを制御することで前方車両に対する自動追従走行を行う走行制御手段と、
を具備したことを特徴とする運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転行動推定装置、運転支援装置、及び車両評価システムに係り、例えば、ドライバモデルを使用して運転行動を推定、運転支援、及び車両評価を行う装置、システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両運転者（ドライバ）の運転操作のモデル化、及びその応用について種々の提案がされている。
例えば、特許文献１記載技術では、ファジールールやニューラルネットワークを使用したドライバモデルにより、交差点道路の危険度を評価する技術について提案されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１４０７８６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１記載技術では、ファジールールやニューラルネットワークを使用してのドライバモデルを構成しているため、ファジールールの作成や、バックプロパゲーション等の学習が必要であり、ドライバモデルを容易に作成することができない。
また、従来技術では、一般的なドライバを対象としたモデルの作成は可能であるが、運転者毎の運転操作の特徴をより正確に表現することは困難であった。
このため、複数の運転者毎の特徴を表すドライバモデルを作成することができなかった。
さらに、従来のドライバモデルは、交差点道路の危険度を評価するためのモデルであり、運転動作の運転行動を推定するドライバモデルではなかった。
【０００５】
そこで本発明は、容易に作成することが可能で、ドライバの運転特徴をより正確に表現可能なドライバモデルを使用し、運転行動を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）請求項１記載の発明では、車両走行に伴い検出される特徴量として、Ｎ種類の特徴量の時系列データを学習データとし、Ｎ次元空間における各データが存在する確率分布を記述したアクセル用のドライバモデルと、ブレーキ用のドライバモデルと、前記Ｎ種類の内の特定の特徴量ｘを除いた少なくとも１つ以上の特徴量を取得する特徴量取得手段と、前記取得した特徴量に対する、前記アクセル用のドライバモデル又はブレーキ用のドライバモデルにおける最大事後確率を算出する最大事後確率算出手段と、前記算出した最大事後確率に基づいて、前記取得した特徴量に対する前記特定の特徴量ｘの推定値を出力する出力手段と、を備え、前記アクセル用のドライバモデルと、ブレーキ用のドライバモデルは、前記Ｎ種類の特徴量の時系列データを学習データとし、各データが存在する確率分布として、ＥＭアルゴリズムにより算出されたＧＭＭ（ガウス混合モデル）で記述されていることを特徴とする運転行動推定装置を提供する。
（２）請求項２記載の発明では、前記特定の特徴量ｘが、アクセル操作量である場合、前記最大事後確率算出手段はアクセル用のドライバモデルにおける最大事後確率を算出し、前記出力手段が出力する推定値は次のアクセル操作量であることを特徴とする請求項１記載の運転行動推定装置を提供する。
（３）請求項３記載の発明では、前記特定の特徴量ｘが、ブレーキ操作量である場合、前記最大事後確率算出手段はブレーキ用のドライバモデルにおける最大事後確率を算出し、前記出力手段が出力する推定値は次のブレーキ操作量であることを特徴とする請求項１記載の運転行動推定装置を提供する。
（４）請求項４記載の発明では、前記アクセル用のドライバモデルと、ブレーキ用のドライバモデルは、前記Ｎ種類の特徴量の時系列データを学習データとする際、少なくともアクセル操作量、ブレーキ操作量、自車両の車速、前方車両との車間距離、前記車速の１階微分値、２階微分値及び前記車間距離の１階微分値、２階微分値を含む特徴量の時系列データを用いることを特徴とする請求項１、請求項２又は請求項３記載の運転行動推定装置を提供する。
（５）請求項５記載の発明では、請求項２記載の運転行動推定装置と、自車両の車速と車間距離を取得する走行データ取得手段と、前記取得した走行データに対して前記運転行動推定装置で推定されるアクセル操作量に従って、エンジンスロットル及びブレーキペダルを制御することで前方車両に対する自動追従走行を行う走行制御手段と、を具備したことを特徴とする運転支援装置を提供する。
（６）請求項６記載の発明では、請求項３記載の運転行動推定装置と、自車両の車速と車間距離を取得する走行データ取得手段と、前記取得した走行データに対して前記運転行動推定装置で推定されるブレーキ操作量に従って、エンジンスロットル及びブレーキペダルを制御することで前方車両に対する自動追従走行を行う走行制御手段と、を具備したことを特徴とする運転支援装置を提供する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、車両走行に伴い検出されるＮ種類の特徴量の時系列データを学習データとし、Ｎ次元空間における各データが存在する確率分布を記述したドライバモデルを使用し、特定の特徴量ｘを除いた特徴量に対する、前記ドライバモデルにおける最大事後確率を算出し、前記特定の特徴量ｘの推定値として出力するので、容易に作成することが可能で、ドライバの運転特徴により近い運転行動を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の運転行動推定装置、運転支援装置、及び車両評価システムにおける好適な実施の形態について、図１から図１５を参照して詳細に説明する。
（１）実施形態の概要
本実施形態では、ドライバ個々人で異なっている運転行動特性をモデル化することで、ドライバの特性に合わせた車両制御や運転支援を行い、安心かつ快適な安全運転を支援する。また、統計的データに基づいた客観的な評価基準を用いた車両設計評価システムを構築する。
ここで、ドライバのモデル化処理及びモデルを用いた出力計算処理が簡単であれば、上記用途が安易且つ安価に実現可能となる。
そこで、本実施形態では、ドライバモデルにＧＭＭ（ガウス混合モデル）を用いることで、各ドライバ毎のドライバモデルを簡便に生成することができ、さらに、条件付き確率を最大化する計算により、運転操作行動を容易に推定し出力する。
【０００９】
すなわち、本実施形態の運転行動推定装置では、アクセル操作量、車速、車間距離等の複数種類の特徴量からなる走行データを学習データとしてＥＭ（Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムにより算出したガウス混合モデルをドライバモデルとして採用する。
このガウス混合モデルは、ＥＭアルゴリズムにより、同時確率密度分布を計算することで得られる同時確率密度関数のパラメータで構成され、必要に応じて各ドライバ毎、更にドライバのアクセル操作用、ブレーキ操作用、車間距離維持範囲用等の推定する特徴量毎に生成される。
【００１０】
そして、ドライバモデルに使用した複数の特徴量のうちの特定の特徴量ｘを除く走行データＹ（＝ｙ１、ｙ２、…）を測定し、この走行データＹに対するドライバモデルにおける最大事後確率を算出することで、特徴量ｘを推定する。
【００１１】
例えば、ドライバ甲のドライバモデルを予め生成しておき、前方車両に追随して自動走行するオートクルーズ（ＡＣＣ）を実行する。
すなわち、ＡＣＣにおいて、特徴量ｘ＝アクセル操作量を除く、車速や車間距離等の走行データＹを検出し、甲のドライバモデルにおける最大事後確率を算出する。この値は、同一条件下においてドライバ甲が実際に操作するであろうアクセル操作量と推定され、推定したアクセル操作量に従ってアクセル制御（エンジンスロットル制御）が実行される。
これにより、ドライバモデルを生成したドライバの運転操作に近いアクセル操作が行われることになる。
【００１２】
また、ある設計値データ（性能データ）の車両を、走路モデルによる仮想空間を走行させる際に、予め生成しておいたドライバモデルを使用して各種運転行動の特徴量を推定することで、車両の性能を評価する。
【００１３】
（２）実施形態の詳細
図１は、本実施形態における運転行動推定装置によるドライバモデルの生成と、生成したドライバモデルに基づく運転行動の推定に関する原理を表したものである。
なお、ドライバモデルの生成と運転行動の推定については、特徴量として車速Ｖ、前方車両との車間距離Ｆと、これらの１次の動的特徴量ΔＶ、ΔＦ（１階微分値）、２次の動的特徴量ΔΔＶ、ΔΔＦ（２階微分値）、及びアクセル操作のドライバモデルとしてアクセル操作量Ｇと１次の動的特徴量ΔＧ、ブレーキ操作のドライバモデルとしてブレーキ操作量Ｂと１次の動的特徴量ΔＢを使用する場合について説明する。
【００１４】
本実施形態の運転行動推定装置では、アクセル操作量、車速、車間距離等から構成される走行データ１を学習データとして、走行データに対応する各ドライバ毎のＧＭＭによるドライバモデル２をＥＭアルゴリズムにより予め生成しておく。
【００１５】
そして、ドライバの運転行動（例えば、アクセル操作量）を推定する場合、対応するドライバモデル２を使用し、時刻ｔにおける走行データ１の測定値（Ｖ、Ｆ、ΔＶ、…）３に対する最大事後確率４を計算することで、該ドライバが操作するであろうアクセル操作量５を推定するようになっている。
【００１６】
この例の運転行動推定装置では、ドライバは現在の車速、車間距離、及びそれらの１次、２次の動的特徴量に基づいてアクセルペダルとブレーキペダルの操作量を決めているとの仮定に基づいている。
【００１７】
以下、ドライバモデルの生成と運転行動の推定の原理について詳細に説明する。
（Ａ）ドライバモデルの学習
ＧＭＭを用いたドライバモデル２では、学習データを必要とし、特徴量として走行データ１を使用した。
走行データ１は、所定の測定間隔ｓ（ｓは任意であるが本実施形態ではｓ＝０．１秒）毎の時系列データを使用する。
走行データ１は、ドライバモデル生成の対象となるドライバが実際に運転したデータであり、予め測定、保存しておいた走行データ１を使用することで、オフラインの学習が可能になる。また、実際にドライバが運転している際にリアルタイムで測定、収集した走行データ１を使用するようにしてもよい。
【００１８】
本実施形態の運転行動推定装置では、各ドライバごとにＧＭＭを生成することで、各ドライバの特性に合ったモデル化が可能となる。
ドライバモデルの特徴量（走行データ１）としては、上述したように、車速、車間距離、及びそれらの１次、２次の動的特徴量とアクセルペダル操作量、及びアクセルペダル操作量の１次の動的特徴量が使用される。
このように、特徴量に動的特徴量を加えてモデル化することで、前後の時間関係を考慮することになり、滑らかで自然性の高い推定結果を得ることができる。
なお、説明では、１次及び２次の動的特徴量を使用した場合について説明するが、１次の動的特徴量だけ使用するようにしてもよい。
【００１９】
同様に、ブレーキペダルに関するドライバモデル化も可能である。
なお、アクセルペダル用、ブレーキペダル用、車間距離範囲用等の複数のドライバモデルを生成する場合には、アクセルペダル操作量、ブレーキペダル操作量等以外のデータ（Ｖ、Ｆ、ΔＶ、ΔＦ、…）は同一のデータを使用してもよい。
【００２０】
本実施形態において、走行データのうち動的特徴量についてはアクセル操作量、車速、車間距離の測定値から計算により求めているが、実際に測定するようにしてもよい。
【００２１】
そして、本実施形態では、走行データ１に対する混合ガウス分布（ＧＭＭ）を計算することで、ドライバモデル２を生成する。
すなわち、走行データ１に対する同時確率密度分布をＥＭアルゴリズムを使用して算出し、算出した同時確率密度関数のパラメータ＝｛λｉ，→μｉ，Σｉ｜ｉ＝１，２，３，…Ｍ｝をＧＭＭによるドライバモデル２としてデータベース等の記憶手段に記憶しておく。
ここで、λｉは重みを、→μｉは平均ベクトル群を、Σｉは分散共分散行列群を、Ｍは混合数を表す。また、→μｉのように前に→を表示したものはベクトルを意味する。
このように、本実施形態のＧＭＭでは特徴次元間の相関も考慮して、全角共分散行列を用いている。
【００２２】
なお、ＥＭアルゴリズムとしては、例えば、中川聖一著、「確率モデルによる音声認識」（電子情報通信学会  １９８８、Ｐ５１〜Ｐ５４）に従って、混合ガウス分布のＥＭアルゴリズムによる推定を行う。
【００２３】
（Ｂ）運転行動（アクセルペダル及びブレーキペダル操作量）の推定
ドライバは現在の車速、車間距離、及びそれらの１次、２次の動的特徴量に基づいてアクセルペダルとブレーキペダルの操作量を決めているという仮定に基づき、ペダルの操作量等の運動行動を推定する。
すなわち、特徴量の同時分布から、与えられた条件下において最も確率の高いアクセルペダル操作量等の運動行動を推定する。
【００２４】
これは、条件付確率の最大化の問題であり、最大事後確率の計算による。
すなわち、アクセルペダル操作量∧G(t)と、ブレーキペダル操作量∧B(t)は、ｙ（ｔ）が与えられた条件で条件付き確率を最大にする値ｘ（ｔ）の推定であり、最大事後確率として、それぞれ次の式（１）、（２）で計算される。
【００２５】
∧G(t)＝arg max p（G｜ΔG,V(t),F(t),ΔV(t),ΔF(t),ΔΔV(t),ΔΔF(t)）  式（１）
∧B(t)＝arg max p（B｜ΔB,V(t),F(t),ΔV(t),ΔF(t),ΔΔV(t),ΔΔF(t)）  式（２）
【００２６】
ここで、∧G(t)のように、前に∧を表示したものは推定値であることを意味する。
また、
p（G｜ΔG,V,F,ΔV,ΔF,ΔΔV,ΔΔF）
＝｛p（G,V,F,ΔV,ΔF,ΔΔV,ΔΔF,ΔG）｝／｛∫∫…∫p（G,V,F,ΔV,ΔF,ΔΔV,ΔΔF,ΔG）ｄΔG,ｄV,ｄF,ｄΔV,ｄΔF,ｄΔΔV,ｄΔΔF｝
p（B｜ΔB,V,F,ΔV,ΔF,ΔΔV,ΔΔF）
＝｛p（B,V,F,ΔV,ΔF,ΔΔV,ΔΔF,ΔB）｝／｛∫∫…∫p（B,V,F,ΔV,ΔF,ΔΔV,ΔΔF,ΔB）ｄΔB,ｄV,ｄF,ｄΔV,ｄΔF,ｄΔΔV,ｄΔΔF｝
である。
【００２７】
式（１）、（２）において、tは時刻、G,B,V,F,Δはそれぞれ、アクセルペダル操作量、ブレーキペダル操作量、車速、車間距離、及び動的特徴量を表す。
【００２８】
ただし、条件付確率を最大にするアクセルペダル及びブレーキペダルの値は、最小値から最大値までの区間において、ある刻み幅（例えば、０から１００００まで１００刻み）で数値積分を行うことにより確率を算出し、その確率が最大となったときのアクセルペダル及びブレーキペダルの値を推定結果としてもよい。
【００２９】
図２は、最大事後確率による運転行動の推定に関する概略を表したものである。
この図２では、簡単のため、ある時刻ｔの特徴量ｙ(t)が与えられたときに∧ｘ(t)を推定する場合を示している。
【００３０】
図３は、運転行動推定装置の構成を表したものである。
本実施形態における運転行動推定装置は、ドライバモデル生成部１０と、運転行動推定部１１とを備えている。
この運転行動推定装置は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータシステムにより実現される。
なお、運転行動推定装置としては、他装置により生成したドライバモデルを使用することで、ドライバモデル生成部１０を備えない構成とすることも可能である。
【００３１】
ドライバモデル生成部１０は、運転者情報取得部１０１、走行データ取得部１０２、同時確率密度分布計算部１０３、同時確率密度関数パラメータ記憶部１０４を備えている。
運転者情報取得部１０１は、生成したドライバモデルとドライバとを対応つけるための情報で、運転者ＩＤで構成される。すなわち、走行データ取得部１０２で取得する走行データを測定した際のドライバを特定する運転者ＩＤである。
【００３２】
走行データ取得部１０２は、ＧＭＭによるドライバモデルを生成するための学習データとしての走行データを取得する。
図４は、走行データ取得部１０２で取得する走行データを表したものである。
図４に示されるように、走行データとしては、走行環境データ（ａ）、及びドライバ操作データ（ｂ）が存在する。
但し、これらの走行データは、データとして使用可能なものを列記したものであり必ずしも全てが必要となるデータではない。生成するドライバモデルによって、データが適宜選択されるものである。
【００３３】
図４（ａ）に示されるように、走行環境データは、走行状況データと道路状況データとがある。
走行状況データは、走行や環境によって変化するデータで、車速、車間距離、天候、渋滞有無（渋滞の程度）、明るさ、その他のデータが存在する。
道路状況データは、道路の状態を表すデータで、環境により変化しないデータである。道路状況データには、道路種別、舗装形態、道路幅、車線数、摩擦係数、凹凸係数、カーブ曲率、カント、傾斜、見通し、その他のデータが存在する。
【００３４】
図４（ｂ）に示されるように、ドライバ操作データには、ハンドル操作量、アクセルペダル操作量、ブレーキペダル操作量、車間距離維持範囲量、その他のデータが存在する。
このドライバ操作データは、生成するドライバモデルを使用して推定する運転行動（特徴量ｘの推定値）となる場合が多い。このため、生成するドライバモデルの数に応じた数のドライバ操作データが取得される。例えば、アクセルペダル操作用のドライバモデルと、ブレーキ操作用のドライバモデルを作成する場合には、アクセルペダル操作量とブレーキペダル操作量が取得される。
また、アクセル操作とブレーキ操作共通のドライバモデルが生成される場合にも両者が取得される。
【００３５】
走行データ取得部１０２で取得する走行データは、予め測定し保存された走行データを一括して取得するようにしてもよく、また、実際にドライバが運転している間に所定のサンプリング時間毎に検出したデータを順次取得するようにしてもよい。
【００３６】
同時確率密度分布計算部１０３（図３）は、取得した走行データを学習データとして、ガウス混合モデルにおける同時確率密度分布を計算する。
この同時確率密度分布計算部１０３による計算の結果得られる、同時確率密度関数パラメータ｛λｉ，→μｉ，Σｉ｝を、運転者情報取得部１０１で取得した運転者ＩＤに関連付けて同時確率密度関数パラメータ記憶部１０４に格納する。
なお、格納する同時確率密度関数パラメータは、誰の（運転者ＩＤ）、何に対する（推定する運転行動）ドライバモデルかを区別可能に格納される。
【００３７】
図５は、このように構成されたドライバモデル生成部１０によるドライバモデル生成処理を表したフローチャートである。
運転者情報取得部１０１で運転者情報を取得し（ステップ１０）、走行データ取得部１０２で走行データを一括して又は順次取得する（ステップ１１）。
なお、ステップ１０とステップ１１の順序は逆であっても、並列であってもよい。
【００３８】
次に、同時確率密度分布計算部１０３において、取得した走行データを学習データとして同時確率密度分布を計算し（ステップ１２）、同時確率密度関数パラメータをドライバモデルとして運転者情報に関連付けて同時確率密度関数パラメータ記憶部１０４に格納し（ステップ１３）、処理を終了する。
【００３９】
図３において、運転行動推定部１１は、運転者情報取得部１１１、走行データ取得部１１２、ドライバモデル選択部１１３、最大事後確率計算部１１４、及び特徴量ｘの推定値出力部１１５を備えている。
【００４０】
運転者情報取得部１１１は、ドライバモデルの対象を特定するための運転者ＩＤを取得する。
この運転者情報は、主として操作者（ドライバ本人又は他の操作者）の入力によって取得される。
なお、ドライバ（運転者）の体重や身長その他運転者を特定することが可能な情報を、運転者情報とし、これを運転者ＩＤと関連付けて保存しておき、運転者情報を取得することで運転者ＩＤを特定するようにしてもよい。
【００４１】
走行データ取得部１１２は、使用するドライバモデルをドライバモデル生成部１０で生成する際に使用した走行データ（Ｎ種類の特徴量）のうち、該ドライバモデルで推定する運転行動（特徴量ｘ）を除いた走行データ（Ｎ−１種類の特徴量）が取得される。
【００４２】
ドライバモデル選択部１１３は、運転者情報取得部１１１で取得した運転者ＩＤ、及び走行データ取得部１１２で取得した走行データに基づいて、同時確率密度関数パラメータ記憶部１０４から適用するドライバモデル（同時確率密度関数パラメータ）を選択する。
【００４３】
最大事後確率計算部１１４は、走行データ取得部１１２で取得した走行データを、ドライバモデル選択部１１３で選択したドライバモデルに適用し、上記式（１）、（２）等を使用して最大事後確率を計算する。
【００４４】
特徴量ｘの推定値出力部１１５は、最大事後確率計算部１１４で計算した値を、特徴量ｘの推定値として出力する。
【００４５】
図６は、生成したドライバモデルを使用して特定の運転行動を推定する処理を表したフローチャートである。
まず、運転者情報取得部１１１で運転者情報を取得する（ステップ２０）。
そして、走行データ取得部１１２において、現時点（時刻ｔ）における走行データを取得する（ステップ２１）。ここで取得する走行データは、特徴量ｘを除いたＮ−１種類の走行データである。
なお、ステップ２０とステップ２１の順序は逆であっても、並行して処理するようにしてもよい。
【００４６】
そして、運転者情報及び走行データに従って、同時確率密度関数パラメータ記憶部１０４から対応する同時確率密度関数パラメータ（ドライバモデル）を選択し読み込む（ステップ２２）。
なお、ドライバモデルを選択するために、走行データを使用せずに、運転者情報からドライバモデルを選択するようにしてもよい。この場合には、走行データの取得前にドライバモデルを選択するようにしてもよい。
また、運転行動推定装置が適用される装置、例えば、後述する自動追随運転装置（ＡＣＣ装置）によっては、予めドライバモデルが選択されている場合があり、その場合には、ステップ２０とステップ２２は必要に応じて省略可能である。
【００４７】
次に、最大事後確率計算部１１４において、取得した走行データを選択したドライバモデルに適用して最大事後確率を計算する（ステップ２３）。
最大事後確率の計算については、推定する運転行動（特徴量ｘ）がアクセル操作量であれば上記式（１）により、ブレーキ操作量であれば式（２）による。
【００４８】
そして、計算された最大事後確率計算部１１４における計算結果を、特徴量ｘの推定値出力部１１５から、そのドライバモデルによる時刻ｔにおける特徴量ｘの推定値として出力し（ステップ２４）、メインルーチンにリターンする。
【００４９】
（３）運転支援装置
次に、以上説明した運転行動推定装置を使用した応用例である運転支援装置について説明する。
この運転支援装置は、前方車両に追随して自動追随運転（ＡＣＣ）を行う装置である。
この運転支援装置では、ＡＣＣ動作時の車間距離、アクセル操作、ブレーキ操作を、運転中のドライバの走行データから生成したドライバモデルを使用して自動操作することで、ドライバが自分で運転している走行感覚に近いＡＣＣを行うものであり、ドライバの違和感が解消される。
【００５０】
（４）運転支援装置の概要
ドライバが運転を行う際にはそれぞれ癖がある。従来のＡＣＣ動作では、単純に車速や車間距離を一定値に保つように自動走行するため、車速時、車間距離や前方車両との距離を調節する際のアクセル・ブレーキの使い方が自分（ドライバ）の癖とは異なる為、違和感を覚えるなどの問題がある。
【００５１】
本実施形態の運転支援装置では、ＡＣＣが動作可能な状態におけるドライバの実際の運転操作から走行データを学習データとしてドライバモデルを予め生成しておく。これにより、生成されたドライバモデルには、車速と車間距離の関係や、距離調節をする際のアクセルやブレーキの操作量等の、そのドライバの運転操作の癖が反映されることになる。
【００５２】
すなわち、ドライバの普段の運転からドライバの車間維持操作に関わる癖をドライバモデルとして学習し保存しておく。
生成するドライバモデルは、自車データ（アクセル操作量、ブレーキ操作量、車速、…）、前方車両データ（車間距離、相対速度、車種、…）、道路環境データ（周囲の明るさ、見通し、トンネル、降雨量、路面μ、車線幅、道路の混み具合、その他）、の３つの情報を相関させて生成する。
【００５３】
道路環境データには周辺の地理的な情報のほかに、周囲の明るさや天候、路面状況、道路の混み具合などのＴＰＯで変化する情報が含まれる。
これらは、時計（時刻）や前照灯スイッチ、ワイパースイッチなどから周囲の暗さ、降雨状況を推定する。
また、照度計や降雨センサ、さらに路面μ検知センサ、車線認識装置、周囲の混み具合を観察する各種センサ、画像認識装置などを搭載し、前方車両の車種など周囲の情報を積極的に取得しても良いし、天気予報やＶＩＣＳ情報などをネットワーク上から取得しても良い。
【００５４】
そして、ＡＣＣが実行されると（自動追随運転中）、通常のＡＣＣと同様に前方車両との車間距離を監視、維持をすることで、ドライバは、アクセル操作から解放される。
すなわち、ＡＣＣの実行中において、現在の道路環境情報を収集し、予め作成したドライバモデルを使用してアクセル操作量、ブレーキ操作量等を推定する。
この推定値を元に、車間距離維持範囲推定量に沿い車間距離調整を行い、アクセル操作推定量、ブレーキ操作推定量に沿ってエンジンスロットル、ブレーキを制御することで、車両の自動追随走行を行う。
【００５５】
ここで、車間距離維持範囲推定量とは、ドライバが現状に似たシーンにおいて普段前方車両との間に維持している車間距離から算出され、これにより、ドライバが好むそのシーンでの車間距離の範囲が反映される。
アクセル操作推定量とは、普段ドライバが現状に似たシーンにおいて車間距離を調整する際に行うアクセル操作から算出され、これにより、ドライバが好むそのシーンでの前方車両との距離が開いた際の距離を詰める操作のやり方（すぐに追いつく、ゆっくり追いつくｅｔｃ）が反映される。
ブレーキ操作推定量とは、普段ドライバが現状に似たシーンにおいて車間距離を調整する際に行うブレーキ操作から算出され、これにより、ドライバが好むそのシーンでの前方車両との距離が縮んだ際の距離を空ける操作のやり方（すぐに空ける、ゆっくり空けるｅｔｃ）が反映される。
【００５６】
このように、ドライバの癖を再現する操作で車間距離維持を行い、ドライバが感じる違和感を低減することができる。
また、周囲の明るさや天候、路面状況などの外的要因に対しても変化する車間距離のとり方の癖をも再現し、よりドライバの感性に近づいたシステムとすることができる。
【００５７】
（５）運転行動推定装置の詳細。
図７は、運転行動推定装置を適用した運転支援装置の構成を表したものである。
運転支援装置は、走行データ取得部１２、アクセル部１３、ブレーキ部１４、ＥＣＵ（電子制御装置）１５、ＡＣＣスイッチ１６、ナビゲーション装置１７を備えている。
なお、図７により説明する運転支援装置の構成については、その全てが必要ということではなく、自動追随走行を行う為に使用可能な各部や装置について説明するものであり、採用する運転支援装置の機能等に応じて適宜選択して運転支援装置を構成することが可能である。
【００５８】
走行データ取得部１２は、自車両の車速を検出する車速センサ１２０と、前方車両との車間距離を検出する車間距離センサ１２１と、車両の前方を撮像する撮像装置１２２と、ＧＰＳ＋車車間通信測距部１２３と、道路環境情報収集部１２４を備えている。
ＧＰＳ＋車車間通信測距部１２３は、ＧＰＳ装置で自車両の位置（緯度、経度）を特定すると共に、前方車両との車車間通信により前方車両の座標値（緯度、経度）を受信することで、両車両間の車間距離を算出する。
道路環境情報収集部１２４は、前照灯スイッチ、ワイパースイッチ、路面μ検知センサ、車線認識装置、ＶＩＣＳ、車両周辺監視センサ、その他の装置、各部から道路環境情報を収集する。
【００５９】
アクセル部１３は、アクセルペダル１３１、アクセルペダル位置センサ１３２、エンジンスロットル制御装置１３３を備えている。
ブレーキ部１４は、ブレーキペダル１４１、ブレーキペダル位置センサ１４２、ブレーキ制御装置１４３、ブレーキランプ１４４を備えている。
【００６０】
ＥＣＵ１５は、前方車両認識・追跡部１５１、ＡＣＣ可否判断部１５２、ドライバモデル生成部１５３、ＡＣＣ処理部１５４を備えている。
ＡＣＣ処理部１５４は、車間距離監視・維持部１５４ａ、アクセル操作部１５４ｂ、ブレーキ操作部１５４ｃ、運転行動推定部１５４ｄを備えている。
運転行動推定部１５４ｄでは、車間距離維持範囲、アクセル操作、ブレーキ操作の各推定値が算出される。
ＥＣＵ１５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、インターフェイスの各部を備えたコンピュータシステムで構成されている。
【００６１】
ＡＣＣスイッチ１６は、ＡＣＣ走行を実行するか否かをドライバが選択するスイッチである。
このＡＣＣスイッチ１６がオフの場合に、ドライバモデルが生成される。
またＡＣＣスイッチ１６がオンの場合に、生成したドライバモデルを使用して運転操作量が推定され、推定量に応じた自動追随走行が行われる。
【００６２】
ナビゲーション装置１７は、現在位置検出部１７１、地図情報１７２等を備えている。
なお、現在位置検出部１７１は、ＧＰＳ受信装置等により車両の現在位置（緯度、経度）を検出し、走行データ取得部１２のＧＰＳとして機能するようになっている。
【００６３】
このように構成された運転支援装置における動作について次に説明する。
図８は、ＡＣＣ用ドライバモデルの自動生成処理について表したものである。
まず、ＥＣＵ１５は、ＡＣＣスイッチ１６がオフか否か判断する（ステップ３１）。
ＡＣＣスイッチ１６がオン（すなわち、３１；Ｎ）であれば、ドライバによりＡＣＣ走行が要求されているので、ドライバモデルの生成は行わず、ＡＣＣスイッチ１６がオフになるのを監視する。
【００６４】
一方、ＡＣＣスイッチ１６がオフである場合（ステップ３１；Ｙ）、ＥＣＵ１５は、前方車両が認識可能か否か判断する（ステップ３２）。
前方車両の認識は、前方車両認識・追跡部１５１において認識可能であり、かつ、車間距離センサ１２１で前方車両との距離が検出されている場合に、認識可能であると判断される。前方車両認識・追跡部１５１における、前方車両の認識、追跡は、撮像装置１２２で撮像した車両前方の撮像画像で行われる。
【００６５】
前方車両を認識できない場合（ステップ３２；Ｎ）、車間距離データが得られず、ＡＣＣ用のドライバモデルを生成できないので、ステップ３１に戻る。
一方、前方車両を認識できる場合（ステップ３２；Ｙ）、次いで、ＥＣＵ１５は、ＡＣＣ動作可能なシーンか否かをナビゲーション装置１７の地図情報から判断する。例えば、高速道路や首都高速を走行中である場合、有料道路やバイパス道路で所定距離の間合流車線がない道路を走行している場合には、ＡＣＣ動作可能な道路を走行中であると判断される。
【００６６】
ＥＣＵ１５は、ＡＣＣ動作可能なシーンでない場合（ステップ３３；Ｎ）ステップ３１に戻って処理を繰り返す。
一方、ＡＣＣ動作可能なシーンであれば（ステップ３３；Ｙ）、ＥＣＵ１５は、図５で説明したドライバモデル生成処理を実行し（ステップ３４）、処理を終了する。
このドライバモデル生成処理では、車間距離維持範囲用のドライバモデル、アクセル操作用のドライバモデル、ブレーキ操作用のドライバモデルが生成される。
【００６７】
このように、本実施形態の運転支援装置では、ＡＣＣスイッチ１６がオンされていれば実際にＡＣＣ走行が実行される環境における実際の運転状態に基づいて自動的にドライバモデルが生成されるため、生成された各ドライバモデルには、車速と車間距離の関係や、距離調節をする際のアクセルやブレーキの操作量等の、そのドライバの運転操作の癖が反映されることになる。
【００６８】
以上のようにして生成した各ドライバモデルを使用して実際にＡＣＣ走行を実行する場合の動作について次に説明する。
図９はＡＣＣ処理の動作を表したフローチャートである。
ＥＣＵ１５は、ＡＣＣスイッチ１６がオンされたか否かを監視している（ステップ４１）。
ＡＣＣスイッチ１６のオンが検出されると（ステップ４１；Ｙ）、ＥＣＵ１５は、道路環境情報を収集する（ステップ４２）。ここでＥＣＵ１５が収集する道路環境情報は、ドライバモデル生成処理（ステップ３４）で使用した走行データのうち、推定する操作量（アクセル操作量、ブレーキ操作量、及び車間距離維持範囲推定量）を除いた走行データである。
【００６９】
次にＥＣＵ１５は、前方車両認識・追跡部１５１において、追随すべき前方車両を認識できるか否かを判断する（ステップ４３）。
前方車両を認識できない場合（ステップ４３；Ｎ）には、自動追随走行を維持することができないのでＡＣＣスイッチ１６をオフにすると共に、その旨をドライバに音声や画像により通知し（ステップ４４）、処理を終了する。
【００７０】
一方、前方車両を認識可能であれば（ステップ４３；Ｙ）、ＥＣＵ１５は、図６で説明した運転行動推定処理を実行し（ステップ４５）、車間距離維持範囲推定量、アクセル操作推定量、ブレーキ操作推定量を算出する。
そして、現在の車間距離について判断し（ステップ４６）、車間距離調整範囲内であれば、ＥＣＵ１５は、現状のアクセル開度を維持する（ステップ３７）。
一方、車間距離が車間距離調整範囲以下であれば、ＥＣＵ１５は、ブレーキ操作用ドライバモデルで推定したブレーキの推定値に従って、ブレーキ制御装置１４３を制御する（ステップ４８）。
また、車間距離が車間距離調整範囲以上であれば、ＥＣＵ１５は、アクセル操作用ドライバモデルで推定したアクセルの推定値にしたがって、エンジンスロットル制御装置１３３を制御する（ステップ４９）。
【００７１】
ついでＥＣＵ１５は、ＡＣＣスイッチ１６がオフされたか否かを判断し（ステップ５０）、オフされていなければ（ステップ５０；Ｎ）、ステップ４２に戻り、ＡＣＣ駆動を継続し、オフされていれば（ステップ５０；Ｙ）処理を終了する。
【００７２】
このように本実施形態の運転支援装置によれば、車速と車間距離の関係や、距離調節をする際のアクセルやブレーキの操作量等の、そのドライバの運転操作の癖が反映されたドライバモデルが生成され、このドライバモデルにより推定したアクセル操作量、ブレーキ操作量、車間距離調整範囲に基づいてアクセル（エンジンスロットル）やブレーキが操作されるので、ドライバの走行感覚に近いＡＣＣが実現される。
【００７３】
（６）車両評価システム
次に、説明した運転行動推定装置を使用した第２の応用例である車両評価システムについて説明する。
この車両評価システムは、各種車両性能や走行条件において、プロドライバや一般ドライバ等の複数のドライバが実際に走行した際の走行データに基づいてドライバモデルを生成する。
そして、この車両評価システムでは、実際に車両を運転することで車両の性能評価をするのではなく、ドライブシミュレータを使用して展開される仮想走路を、生成したドライバモデルの推定値（ハンドル操作量、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量等）を使用して操作させることで、車両の加速性能、減速性能、操舵性能、安定走行性能等の各種項目を評価するものである。
【００７４】
（７）車両評価システムの詳細
図１０は、車両評価システムの概要を表したものである。
この図１０に示されるように車両評価システムは、ドライバのペダル操作量を推定するためのＧＭＭに基づくドライバモデル１９、推定したペダルの操作量に基づいて自車の加車速ａ（ｔ）を算出する車両ダイナミクス計算部２０、そして自車の加車速ａ（ｔ）と先行車両の位置を用いて車速ｖ（ｔ）と車間距離Ｆ（ｔ）を更新する走行環境更新部２１、車速ｖ（ｔ）と車間距離Ｆ（ｔ）の１次、２次変化量（動的特徴量）を計算する動的特徴量計算部２２を備えている。
【００７５】
ドライバモデル１９は、実走行やドライブシミュレータ等を使用して測定した走行データを使用し、プロドライバや、一般ドライバ等の、評価対象となる車両に対するターゲットユーザの母集団と見なせるドライバ（例えば、１００例）の走行データから、複数のドライバモデルが作成される。
ドライバモデルとしては、アクセル用のドライバモデル１９２と、ブレーキ用のドライバモデル１９３が生成され、そのいずれかを適用するかについて適用判定部１９１で判定され選択される。
なお、アクセル用のドライバモデル１９２及びブレーキ用のドライバモデル１９３以外に、ドライバのハンドル操舵量を推定するためのハンドル用のドライバモデルを生成しておき、適用判定部１９１で、ハンドル用のドライバモデルも選択できるようにしてもよい。
【００７６】
ドライバモデル１９には、運転行動推定装置が適用され、車速や車間距離といった特徴量及び動的特徴量を受け取り、ドライバが操作するであろうアクセルペダルとブレーキペダルの値を指定する部分である。このドライバモデル１９では、運転行動推定装置で説明したように、ドライバは現在の車速、車間距離、及びそれらの１次、２次の動的特徴量に基づいてアクセルペダルとブレーキペダルの操作量を決めているとの仮定に基づいている。
【００７７】
車両ダイナミクス計算部２０では、ある時刻ｔにおけるアクセルペダル操作量Ｇ（ｔ）とブレーキペダル操作量Ｂ（ｔ）、及び、一つ前の時刻の車速Ｖ（ｔ−１）から、車両モデル（評価対象となる車両に関する車両重量、エンジン性能、ブレーキ性能、ギア比等の車両性能データ）を用いて、加車速を算出する。
車両モデルには、学習データの収録に用いたドライビングシミュレータの内部のモデルを参考にＭＡＴＬＡＢ（FORTRANを基に、マトリクス演算を強力に扱えるようにしたコンピュータ言語）で実装した。
この車両モデルでは、ギア比や車重、道路の摩擦係数などを考慮して、車両の加車速を計算している。
【００７８】
走行環境更新部２１では、車両ダイナミクス計算部２０から入力された時刻ｔにおける加車速ａ（ｔ）を用いて、次の時刻（ｔ＋１）の車速Ｖ（ｔ＋１）、車間距離Ｆ（ｔ＋１）を計算し、更新する。
次の時刻（ｔ＋１）における車速と車間距離は、
Ｖ（ｔ＋１）＝Ｖ（ｔ）＋ａ（ｔ）×Ｔ
Ｆ（ｔ＋１）＝Ｄｆ（ｔ＋１）−（Ｄｍ（ｔ）＋Ｖ（ｔ＋１）×Ｔ）
によって計算される。
ただし、ａ（ｔ）は車両ダイナミクス計算部２０から出力された加車速、Ｄｆ（ｔ）は時刻ｔまでの前方車両の走行距離を示し、Ｄｍ（ｔ）は時刻ｔまでの自車両の走行距離を示す。
また、Ｔはシステムの更新時間(サンプリング周期)であり、本実施形態ではＴ＝０．１秒とした。
【００７９】
また、車間距離を計算するために、先行車の各時刻における走行距離を持っており、その先行車の時刻ｔにおける走行距離と自車の走行距離の差を求めることによって車間距離を算出している。
【００８０】
図１１は、運転行動推定装置の構成を表したものである。
図１１に示されるように、運転行動推定装置は、評価に使用するデータと、評価の実行部と、評価結果データとから構成される。
使用データとしては、車両性能データ２５、評価用ドライバモデル２６、シミュレーション実行用データ２７、走路モデル２８が使用され、評価結果データとして走行評価データ３６が出力及び記憶される。
評価の実行部としては、道路データ展開部２９、走行環境展開部３０、運転行動推定部３１、車両ダイナミクス計算部３２、シミュレーション走行処理部３４、走行性能評価部３５を備え、これらはＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなるコンピュータシステムにより構成される。
【００８１】
車両性能データ２５は、評価対象となる車両の性能データであり、図１２（ａ）に示されるように、車両重量、エンジン性能、ブレーキ性能、ギア比、サスペンションバネ定数等の各データで構成される。
評価用ドライバモデル２６は、上述した運転行動推定装置で生成した各ドライバモデルが使用される。
シミュレーション実行用データ２７は、図１２（ｂ）に示されるように、仮想空間上に展開される走行状況データであり、車速、車間距離、天候、渋滞の有無などから構成される。この走行状況データは、時系列のデータとして、時間ｔ＝ｔ１，ｔ２，ｔ３…毎のデータが使用される。
走路モデル２８は、図１２（ｃ）に示されるように、仮想空間上に展開されるテスト走行道路に関するデータである。
【００８２】
評価実行部と、図１０で説明した運転行動推定装置とを対比すると、運転行動推定部３１がドライバモデル１９に相当し、車両ダイナミクス計算部３２が車両ダイナミクス計算部２０に相当し、シミュレーション走行処理部３４及び走行環境展開部３０が走行環境更新部２１及び動的特徴量計算部２２に相当する。
【００８３】
次にこのように構成された車両評価システムにおける車両の設計評価処理について説明する。
図１３は、設計評価処理の動作を表したフローチャートである。
車両性能データ２５から車両ダイナミクス計算部３２に入力し（ステップ６１）、車両ダイナミクスモデルをシミュレーション空間に展開する（ステップ６２）。
ついで、走路モデル２８を道路データ展開部２９に入力し（ステップ６３）、シミュレーション実行用データ２７を走行環境展開部３０に入力する（ステップ６４）ことで、シミュレーション実行環境をシミュレーション空間に展開する（ステップ６５）。
そして、評価用ドライバモデル２６を運転行動推定部３１に入力し、シミュレーション走行の実行をｔ＝０から開始する（ステップ６７）。
【００８４】
ついで、運転行動推定部３１において、時刻ｔにおける走行環境データ（走行データ）からドライバ行動推定値（アクセルペダル操作量Ｇ（ｔ）とブレーキペダル操作量Ｂ（ｔ））を計算する（ステップ６８）。
【００８５】
そして車両ダイナミクス計算部３２において、時刻ｔにおけるアクセルペダル操作量Ｇ（ｔ）とブレーキペダル操作量Ｂ（ｔ）、及び、一つ前の時刻の車速Ｖ（ｔ−１）から、ギア比や車重、道路の摩擦係数などの車両性能データ２５を用いて、加車速ａ（ｔ）等の車両走行推定データ３３を計算する（ステップ６９）。
計算する車両走行推定データ３３は、加車速ａ（ｔ）の他、図１２（ｄ）に示されるように、自車速度、車間距離、重心位置、タイヤ角、ヨーレート、ピッチレート等である。
【００８６】
そして、シミュレーション走行処理部３４において、車両ダイナミクス計算部３２で計算された時刻ｔにおける車両走行推定データ３３を用いて、次の時刻（ｔ＋１）の車速Ｖ（ｔ＋１）、車間距離Ｆ（ｔ＋１）を計算し、更新する（ステップ７０）。
また、ｔ＝ｔ＋１の車両走行推定データ３３をシミュレーション走行処理部３４で計算する（ステップ７１）。
【００８７】
そして、走行環境展開部３０で、車両走行推定データ３３よりｔ＝ｔ＋１のシミュレーション実行環境を更新し（ステップ７２）、走行性能評価部３５で、道路データに対する走行軌跡を計算・記憶（ステップ７３）する。
【００８８】
そして、シミュレーション実行用データ２７の時刻ｔｎまでの全データについてのシミュレーション走行処理が終了したか否かを判定し（ステップ７４）、終了していなければ（ステップ７４；Ｎ）ステップ６８に戻って、ドライバモデルを使用したシミュレーションを継続する。
【００８９】
時刻ｔｎまでの処理が終了している場合（ステップ７４；Ｙ）、走行性能評価部３５から走行評価データを出力して処理を終了する（ステップ７５）。
走行性能評価部３５から出力される走行評価データとしては、図１２（ｅ）に示されるように、加速性能としてアクセル開度に対する加速曲線、減速性能としてブレーキ操作量に対する減速曲線、操舵性能としてハンドル操作量に対する走行曲線、安定性走行性能として道路方向に対する走行軌跡、などが出力される。
【００９０】
（８）シミュレーション実験
（８−１）ＧＭＭによるドライバモデルの学習
ＧＭＭの学習のためにドライビングシミュレータを用いて運転データを収録した。
コースは直線で、学習データにバリエーションを持たせるために全ての車速が出現するように先行車の挙動データを採用した。
また、走行は１０分間を二回行い、二回分を学習データとした。
【００９１】
図１４（ａ）に先行車の挙動を示し、図１４（ｂ）に収録した運転データを示す。
先行車の挙動のバリエーションを考慮したため、全ての車速が出現していることがわかる。アクセルペダル操作とブレーキペダル操作のそれぞれのモデルは、全角共分散行列を持つ１６混合の多次元混合正規分布（ＧＭＭ）として学習した。
【００９２】
（８−２）シミュレーション結果と考察
構築した車両評価システムを評価するために、学習データには含まれない先行車の挙動を用意し、収録を行った。
コースは直線で、先行車の挙動は実環境で収録されたものを用いた。図１４（ｃ）に評価のために用いた先行車の挙動を示す。
この先行車のデータを用いて、運転行動を生成し、実際の運転データと比較した。
【００９３】
シミュレーション条件は以下の通りである。
学習データ；２０分（１０分２回）
特徴量；Ｖ、Ｆ、Ｇ、ΔＶ、ΔＦ、ΔＧ、ΔΔＶ、ΔΔＦ
コース；直線
Δ窓幅；０．８秒
混合数；１６
更新時間；０．１秒
【００９４】
図１５は、以上の条件において本実施形態の車両評価システムを用いたシミュレーション結果を表したものである。
図１５は、車速の結果（ａ）、車間距離の結果（ｂ）、及びアクセルペダルの結果（ｃ）であり、実線がシミュレーション結果であり、破線が実際のデータを示している。
図１５に示されるように、例えば、アクセルペダル操作に関して、実際のアクセル操作信号の波形の特徴を良く捉えており、ＧＭＭによるモデル化がうまくいっていると考えられる。
【００９５】
以上、本発明の運転行動推定装置、運転支援装置、車両評価システムにおける実施形態について説明したが、本発明は説明した実施形態に限定されるものではなく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行うことが可能である。
例えば、説明した実施形態では、ＧＭＭに基づくドライバモデルは学習データから車速や車間距離といった信号と運転行動信号の関係を学習しているため、学習データにない条件（分布の裾）になると、ペダル操作量の推定がうまくいかない。
例えば、追従走行において、１００ｍを越えるような車間距離や１ｍといった車間距離での走行は、学習データに含まれておらず、このような学習データに含まれないような条件になった場合、推定がうまく行われず、結果として、先行車に離され続けたり、衝突してしまう。
そこで、このような状況を避けるために、車間距離がＬ１以下（例えば、２ｍ以下）のときはドライバモデルによる推定を行わず、フルブレーキをかけ、車間距離がＬ２以上（例えば、１００ｍ以上）のときはアクセルを全開まで踏み込むように設定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本実施形態における運転行動推定装置によるドライバモデルの生成と、生成したドライバモデルに基づく運転行動の推定に関する原理を表した説明図である。
【図２】最大事後確率による運転行動の推定に関する概略を表した説明図である。
【図３】運転行動推定装置の構成を表した説明図である。
【図４】走行データ取得部で取得する走行データを表した説明図である。
【図５】ドライバモデル生成部によるドライバモデル生成処理を表したフローチャートである。
【図６】生成したドライバモデルを使用して特定の運転行動を推定する処理を表したフローチャートである。
【図７】運転行動推定装置を適用した運転支援装置の構成図である。
【図８】ＡＣＣ用ドライバモデルの自動生成処理動作を表したフローチャートである。
【図９】ＡＣＣ処理の動作を表したフローチャートである。
【図１０】車両評価システムの概要を表した概念説明図である。
【図１１】運転行動推定装置の構成図である。
【図１２】運転行動推定装置における各データの概要を表した説明図である。
【図１３】設計評価処理の動作を表したフローチャートである。
【図１４】学習用の先行車の挙動と運転データ、及び評価用の先行車の挙動を表した説明図である。
【図１５】車両評価システムを用いたシミュレーション結果を表した説明図である。
【符号の説明】
【００９７】
１０  ドライバモデル生成部
１０１  運転者情報取得部
１０２  走行データ取得部
１０３  同時確率密度分布計算部
１０４  同時確率密度関数パラメータ記憶部
１１  運転行動推定部
１１１  運転者情報取得部
１１２  走行データ取得部
１１３  ドライバモデル選択部
１１４  最大事後確率計算部
１１５  特徴量ｘの推定値出力部
【図１】
0004781104.tif 000002
【図２】
0004781104.tif 000003
【図３】
0004781104.tif 000004
【図４】
0004781104.tif 000005
【図５】
0004781104.tif 000006
【図６】
0004781104.tif 000007
【図７】
0004781104.tif 000008
【図８】
0004781104.tif 000009
【図９】
0004781104.tif 000010
【図１０】
0004781104.tif 000011
【図１１】
0004781104.tif 000012
【図１２】
0004781104.tif 000013
【図１３】
0004781104.tif 000014
【図１４】
0004781104.tif 000015
【図１５】
0004781104.tif 000016