(57)【要約】【課題】  自車両の車両状態や自車両周囲の走行環境によらずドライバの運転意図を精度よく推定する運転意図推定装置を提供する。【解決手段】運転意図推定装置は、それぞれが運転意図を有する複数の仮想ドライバを設定し、各仮想ドライバの運転操作量を自車両の走行環境に基づいて算出する。そして、仮想ドライバの運転操作量と実際のドライバの運転操作量との近似度合から、実際のドライバの運転意図が車線変更である場合および車線維持である場合の尤度をそれぞれ算出する。ドライバの運転意図を判定する際の基準値を自車両の走行状況に基づいて設定し、設定した基準値に従って、車線変更尤度および車線維持尤度からドライバの運転意図を推定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の車両状態を検出する車両状態検出手段と、
前記自車両の車両周囲状態を検出する車両周囲状態検出手段と、
ドライバによる運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、
前記車両状態検出手段、前記車両周囲状態検出手段、および前記運転操作量検出手段のすくなくともいずれかによる検出結果に基づいて、前記ドライバの運転意図の尤度を算出する運転意図尤度算出手段と、
前記運転意図尤度算出手段によって算出される運転意図尤度と運転意図推定基準とに基づいて、前記ドライバの運転意図を推定する運転意図推定手段と、
前記車両状態検出手段および／または前記車両周囲状態検出手段による検出結果に基づいて、前記運転意図推定基準を変更する運転意図推定基準変更手段とを備えることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準変更手段は、前記運転意図推定手段による前記運転意図の推定精度が高くなるように前記運転意図推定基準を大きくすることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準変更手段は、前記運転意図推定手段による前記運転意図の推定感度が高くなるように前記運転意図推定基準を小さくすることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準変更手段は、前記車両周囲状態検出手段によって検出される前記自車両の車線内横方向位置に基づいて、前記運転意図推定基準を変更することを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項５】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準変更手段は、前記車両周囲状態検出手段によって検出される、前記自車両が走行する道路の曲率に基づいて、前記運転意図推定基準を変更することを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項６】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準変更手段は、前記車両周囲状態検出手段によって検出される先行車への接近度合に基づいて、前記運転意図推定基準を変更することを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項７】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準変更手段は、前記車両状態検出手段によって検出される前記自車両の横方向移動速度、横方向加速度またはヨーレイトに基づいて、前記運転意図推定基準を変更することを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれかに記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準は、前記ドライバの車線変更意図を推定するための車線変更意図推定しきい値であり、
前記運転意図尤度算出手段は、前記ドライバの運転意図が車線変更である場合の尤度と、車線維持である場合の尤度を算出し、
前記運転意図推定手段は、前記運転意図尤度算出手段によって算出される車線変更尤度と車線維持尤度に基づく前記車線変更尤度のスコアを、前記車線変更意図推定しきい値と比較し、前記車線変更尤度のスコアが前記車線変更意図推定しきい値を上回る場合に、前記ドライバの運転意図が車線変更であると推定することを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項９】
請求項４に記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準変更手段は、自車線に車線中央領域と車線端領域を設定し、前記自車両の前記車線内横位置に基づいて、前記自車両が前記車線中央領域にいる場合は、前記自車両が前記車線端領域にいる場合よりも、前記運転意図推定基準を大きくすることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項１０】
請求項５に記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準変更手段は、前記道路の曲率が大きい場合は、前記道路の曲率が小さい場合よりも前記運転意図推定基準を大きくすることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項１１】
請求項６に記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準変更手段は、前記先行車への接近度合が大きい場合は、前記先行車への接近度合が小さい場合よりも前記運転意図推定基準を小さくすることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項１２】
請求項７に記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定基準変更手段は、前記自車両の横方向移動速度、横方向加速度またはヨーレイトが大きい場合は、前記横方向移動速度、前記横方向加速度または前記ヨーレイトが小さい場合よりも前記運転意図推定基準を小さくすることを特徴とする運転意図推定装置。
【請求項１３】
請求項１から請求項１２のいずれかに記載の運転意図推定装置と、
自車両周囲の障害物状況を検出する障害物検出手段と、
前記障害物検出手段による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に基づいて、アクセルペダルに発生する操作反力を算出する操作反力算出手段と、
前記操作反力算出手段によって算出された前記操作反力を前記アクセルペダルに発生させる操作反力発生手段と、
前記運転意図推定手段による前記運転意図の推定結果と、前記運転意図推定基準変更手段によって設定された前記運転意図推定基準とに基づいて、前記アクセルペダルに発生する前記操作反力を補正する補正手段とを備える車両用運転操作補助装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記補正手段は、前記リスクポテンシャルと前記操作反力との関係を補正する操作反力補正手段であり、
前記操作反力補正手段は、前記運転意図推定手段によって前記運転意図が車線変更であると推定されると、前記運転意図が車線変更以外であると推定される場合に比べて前記操作反力を低下するとともに、前記運転意図推定基準が大きい場合は前記運転意図推定基準が小さい場合よりも前記操作反力を低下することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１５】
請求項１３に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記補正手段は、前記リスクポテンシャルと前記操作反力との関係を補正するリスクポテンシャル補正手段であり、
前記リスクポテンシャル補正手段は、前記運転意図推定手段によって前記運転意図が車線変更であると推定されると、前記運転意図が車線変更以外であると推定される場合に比べて前記リスクポテンシャルを低下するとともに、前記運転意図推定基準が大きい場合は前記運転意図推定基準が小さい場合よりも前記リスクポテンシャルを低下することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
【請求項１６】
請求項１３から請求項１５のいずれか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】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中の運転者の運転行動意図を推定する運転意図推定装置、推定した運転行動意図に応じて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。
【背景技術】
【０００２】
運転行動意図を推定する従来の装置としては、環境情報や運転操作量等の運転行動データから運転者の運転行動意図を推定するものがある（例えば特許文献１参照）。この装置は、時系列の運転行動データから車線維持および車線変更等の運転行動パターンの尤度をそれぞれ算出し、最も尤度の大きな運転行動パターンを運転者の運転意図として推定する。
【０００３】
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１１−９９８４７号公報
【特許文献２】特開２００２−３３１８５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した従来の装置は、連続的に入力される運転行動データに基づいて運転行動パターンを連続的に認識することが可能となる。しかし、曲線路走行時のライン取りや路面状況による自車線内の車両のふらつき等によって、車線維持中に運転者の運転意図が車線変更であると認識してしまう可能性があり、常に高い精度で運転意図を推定することが困難であった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による運転意図推定装置は、自車両の車両状態を検出する車両状態検出手段と、自車両の車両周囲状態を検出する車両周囲状態検出手段と、ドライバによる運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、車両状態検出手段、車両周囲状態検出手段、および運転操作量検出手段のすくなくともいずれかによる検出結果に基づいて、ドライバの運転意図の尤度を算出する運転意図尤度算出手段と、運転意図尤度算出手段によって算出される運転意図尤度と運転意図推定基準とに基づいて、ドライバの運転意図を推定する運転意図推定手段と、車両状態検出手段および／または車両周囲状態検出手段による検出結果に基づいて、運転意図推定基準を変更する運転意図推定基準変更手段とを備える。
本発明による車両用運転操作補助装置は、運転意図推定装置と、自車両周囲の障害物状況を検出する障害物検出手段と、障害物検出手段による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に基づいて、アクセルペダルに発生する操作反力を算出する操作反力算出手段と、操作反力算出手段によって算出された操作反力をアクセルペダルに発生させる操作反力発生手段と、運転意図推定手段による運転意図の推定結果と、運転意図推定基準変更手段によって設定された運転意図推定基準とに基づいて、アクセルペダルに発生する操作反力を補正する補正手段とを備える。
【発明の効果】
【０００６】
運転意図推定装置においては、実際のドライバの運転意図の尤度を算出し、車両状態または車両周囲状態に基づいて設定された運転意図推定基準と、実際のドライバの運転意図尤度とに基づいて実際のドライバの運転意図を推定する。運転意図推定基準が車両状態または車両周囲状態に基づいて変更されるので、運転意図の誤推定を低減することができる。
車両用運転操作補助装置においては、運転意図推定装置による運転意図の推定結果および運転意図推定基準に基づいて、アクセルペダルに発生する操作反力を補正する。これにより、自車両周囲のリスクポテンシャルを操作反力としてドライバに伝えながら、運転意図に合った反力制御を行うことができる。さらに、運転意図を検出した際の状況に応じてシステムの性能を補償することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
《第１の実施の形態》
本発明の第１の実施の形態による運転意図推定装置について、図面を用いて説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態による運転意図推定装置１の構成を示すシステム図である。まず、運転意図推定装置１の構成を説明する。
【０００８】
運転意図推定装置１は、自車両周囲の状態を検出する車両周囲状態検出部１０と、車両状態を検出する車両状態検出部２０と、ドライバの操作による運転操作量を検出する運転操作量検出部３０と、運転意図近似度合計算部４０と、運転意図推定基準可変設定部５０と、運転意図推定部６０とを備えている。
【０００９】
運転意図推定装置１は、それぞれが運転意図を有する仮想のドライバを複数設定し、実際のドライバの運転操作と各仮想ドライバの運転操作とを比較する。そして、実際のドライバの運転操作と仮想ドライバの運転操作がどれだけ近似しているかに基づいて、例えば車線維持や車線変更といった実際のドライバの運転意図を推定する。
【００１０】
車両周囲状態検出部１０は、例えば自車両の前方道路状況を画像として取得する前方カメラおよびヨー角センサ等を備え、自車両の車線内横方向位置、および車線に対する自車両のヨー角等を検出する。なお、車両周囲状態検出部１０は、前方カメラで取得した画像信号を画像処理する画像処理装置も備えている。
【００１１】
車両状態検出部２０は、例えば自車速を検出する車速センサを備えている。運転操作量検出部３０は、例えば操舵系に組み込まれた操舵角センサを備え、自車両の操舵角を検出する。
【００１２】
運転意図近似度合計算部４０、運転意図推定基準可変設定部５０、および運転意図推定部６０は、例えばそれぞれマイクロコンピュータから構成される。またはＣＰＵと、ＲＯＭおよびＲＡＭ等のＣＰＵ周辺部品とから構成されるコントローラにおいて、ＣＰＵのソフトウェア形態によりそれぞれを構成することもできる。
【００１３】
運転意図近似度合計算部４０は、それぞれ異なる運転意図を与えられた複数の仮想ドライバが、それぞれの運転意図を遂行するために必要な運転操作量を計算する。そして、各仮想ドライバの運転操作量と、運転操作量検出部３０で検出された実際のドライバの運転操作量との近似度合を算出する。
【００１４】
運転意図推定基準可変設定部５０は、車両周囲状態検出部１０および車両状態検出部２０によって検出される自車両の車両状態および車両周囲状態に基づいて、運転意図を推定する際の判断基準となるしきい値を変更する。運転意図推定部６０は、運転意図近似度合計算部４０で算出された複数の仮想ドライバと実際のドライバについて算出された運転操作量に関する近似度合から、実際のドライバの運転意図が車線変更である場合の確信度(スコア)を算出する。そして、算出した車線変更意図のスコアと運転意図推定基準可変設定部５０で設定されたしきい値とを比較することにより、運転者の運転意図を推定する。
【００１５】
以下に、第１の実施の形態による運転意図推定装置１の動作を、図２および図３を用いて説明する。図２は、運転意図推定装置１における運転意図推定処理プログラムの処理手順を示すフローチャートである。図３は、仮想ドライバの運転操作量の算出方法を説明する図である。図２に示す処理の処理内容は、一定間隔（例えば５０msec）ごとに連続的に行われる。
【００１６】
ステップＳ１０１では、車両周囲状態検出部１０、車両状態検出部２０および運転操作量検出部３０によって検出される車両周囲状態、車両状態および運転操作量に関するデータを読み込む。具体的には、現在の自車両の車線内横位置ｙ、自車両のヨー角ψおよび操舵角θｒｄを読み込む。図３に示すように、車線内横位置ｙは、自車線の車線中央線から自車両中心点Ｏまでの左右方向距離であり、ヨー角ψは、自車線の直進方向に対する自車両の回転角である。
【００１７】
ステップＳ１０２では、複数の仮想ドライバと実際のドライバの運転操作量に関する近似度合を算出し、運転意図尤度を算出する。まず、複数の仮想ドライバの運転操作量Ｏｉｄを算出する。ここでは、車線維持（ＬＫ）、右車線変更（ＬＣＲ）および左車線変更（ＬＣＬ）の運転意図を持つ３人の仮想ドライバを設定する。そして、それぞれの仮想ドライバがその運転意図を遂行するために必要な運転操作量Ｏｉｄを算出する。ここでは、仮想ドライバが行う操舵操作の操舵角θｉｄを、運転操作量Ｏｉｄとして算出する。以下に、仮想ドライバの運転操作量Ｏｉｄの算出方法を説明する。
【００１８】
（１）仮想ドライバの運転意図が車線維持の場合
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、まず仮想ドライバの運転意図が車線維持である場合の前方参照点ＬＫ（ｉ）を設定し、前方参照点ＬＫ（ｉ）の横位置p_lkを算出する。前方参照点ＬＫ（ｉ）の個数は任意であるが、ここでは自車両の前後方向中心線上に２つの前方参照点ＬＫ１，ＬＫ２を設定した場合を例として説明する。図３に示すように、自車両中心点Ｏから前方参照点ＬＫ１，ＬＫ２までの距離px(i)は、例えばpx(1)＝１０ｍ、px(2)＝３０ｍに設定する（px＝｛１０ｍ、３０ｍ｝）。距離px(i)は、例えば自車速に応じて設定することもできる。
【００１９】
現在自車両が走行する車線の中央線から前方参照点ＬＫ（ｉ）までの左右方向距離lat_pos(px(i))は、自車両のヨー角ψと前方地点ＬＫ（ｉ）までの距離ｐｘ（ｉ）に依存し、例えば前方カメラからの画像信号に基づいて算出することができる。車線維持の場合の前方参照点ＬＫ（ｉ）の横位置p_lk(px(i))は、以下の（式１）で表すことができる。
p_lk(px(i))=lat_pos(px(i))        i={1,...,n}・・・（式１）
ここで、ｎ＝２である。
【００２０】
前方参照点ＬＫ（ｉ）の横位置p_lk(px(i))を用いて、車線維持の場合の仮想ドライバの操舵角θid_lkを以下の（式２）から算出することができる。  
θid_lk＝Σ｛a(i)×p_lk(px(i))｝  ・・・（式２）
ここで、a(i)は前方参照点ＬＫ（ｉ）における横位置p_lk(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
【００２１】
（２）仮想ドライバの運転意図が右車線変更の場合
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、仮想ドライバの運転意図が右車線変更である場合の前方参照点ＬＣＲ（ｉ）を設定する。図３には、自車両の前方に２つの前方参照点ＬＣＲ１，ＬＣＲ２を設定した場合を例として示している。
【００２２】
右車線変更の場合の前方参照点ＬＣＲ（ｉ）の横位置p_lcr(px(i))は、以下の（式３）で表すように、車線維持の場合の前方参照点ＬＫ（ｉ）の左右方向距離lat_pos(px(i))にオフセット量lc_offset_lcrを加算して算出することができる。
p_lcr(px(i))=lat_pos(px(i))+lc_offset_lcr        i={1,...,n}・・・（式３）
ここで、ｎ＝２である。オフセット量lc_offset_lcrは、右車線変更の場合の前方参照点ＬＣＲ（ｉ）の横位置p_lcr(px(i))を設定するために予め適切な値、例えばlc_offset_lcr＝−１．７５に設定する。
【００２３】
前方参照点ＬＣＲ（ｉ）の車線内横位置p_lcr(px(i))を用いて、右車線変更の場合の操舵角θid_lcrを以下の（式４）から算出することができる。  
θid_lcr＝Σ｛a(i)×p_lcr(px(i))｝  ・・・（式４）
ここで、a(i)は前方参照点ＬＣＲ（ｉ）における車線内横位置p_lcr(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
【００２４】
（３）仮想ドライバの運転意図が左車線変更の場合
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、仮想ドライバの運転意図が左車線変更である場合の前方参照点ＬＣＬ（ｉ）を設定する。図３には、自車両の前方に２つの前方参照点ＬＣＬ１，ＬＣＬ２を設定した場合を例として示している。
【００２５】
左車線変更の場合の前方参照点ＬＣＬ（ｉ）の横位置p_lcl(px(i))は、以下の（式５）で表すように、車線維持の場合の前方参照点ＬＫ（ｉ）の左右方向距離lat_pos(px(i))にオフセット量lc_offset_lclを加算して算出することができる。
p_lcl(px(i))=lat_pos(px(i))+lc_offset_lcl        i={1,...,n}・・・（式５）
ここで、ｎ＝２である。オフセット量lc_offset_lclは、左車線変更の場合の前方参照点ＬＣＬ（ｉ）の横位置p_lcl(px(i))を設定するために予め適切な値、例えばlc_offset_lcl＝１．７５に設定する。
【００２６】
前方参照点ＬＣＬ（ｉ）の車線内横位置p_lcl(px(i))を用いて、左車線変更の場合の仮想ドライバの操舵角θid_lclを以下の（式６）から算出することができる。  
θid_lcl＝Σ｛a(i)×p_lcl(px(i))｝  ・・・（式６）
ここで、a(i)は前方参照点ＬＣＬ（ｉ）における車線内横位置p_lcl(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
【００２７】
つぎに、各運転意図における仮想ドライバの運転操作量Oidと、ステップＳ１０１で検出した実際のドライバの運転操作量Ordとを用いて、仮想ドライバの運転操作量近似度合Pidを算出する。ここでは、運転意図が車線維持の場合、右車線変更の場合、および左車線変更の場合の近似度合Pid_lk, Pid_lcr, Pid_lclをまとめてPidで表す。同様に、運転意図が車線維持の場合、右車線変更の場合、および左車線変更の場合の仮想ドライバの操舵角θid_lk, θid_lcr, θid_lclをまとめてθidで表す。
【００２８】
仮想ドライバ運転操作量近似度合Pidは、実際のドライバの操舵角θrdを平均値、所定値ρrdを標準偏差とする正規分布に対して、仮想ドライバの操舵角θidの正規化（規準化）値の対数確率として、以下の（式７）から算出することができる。
Pid＝log｛Probn（（θid−θrd）／ρrd）｝      ・・・（式７）
ここで、Probnは、与えられた標本が、正規分布で表される母集団から観測される確率を計算するための確率密度変換関数である。
【００２９】
このように、（式７）を用いて車線維持の場合の近似度合Pid_lk、右車線変更の場合の近似度合Pid_lcr、および左車線変更の場合の近似度合Pid_lclをそれぞれ算出する。ここで、（式８）に示すように、右車線変更の場合の近似度合Pid_lcrおよび左車線変更の場合の近似度合Pic_lclの最大値を、車線変更の場合の近似度合Pid_lcとして設定する。
Pid_lc＝max{Pid_lcr, Pid_lcl}        ・・・（式８）
なお、車線維持の場合の近似度合Pid_lkは、実際のドライバが車線維持をする尤度（車線維持尤度Pr（LK））を表し、車線変更の場合の近似度合Pid_lcは、実際のドライバが車線変更をする尤度（車線変更尤度Pr（LC））を表す。このようにして実際のドライバの運転意図尤度を算出した後、ステップＳ１０３へ進む。
【００３０】
ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２で算出した車線維持尤度Ｐｒ（ＬＫ）および車線変更尤度Ｐｒ（ＬＣ）を用いて、以下の（式９）から車線変更意図スコアＳｃを算出する。
【数１】
2005346371.tif 000003
・・・（式９）
（式９）で算出される車線変更意図スコアＳｃは、０〜１の間で連続的に変化し、車線変更の確信度（確率）が車線維持の確信度よりも相対的に高いほど大きな値をとる。例えば車線変更と車線維持の確信度が５０：５０のときに、スコアＳｃ＝０．５となり、車線変更の確信度が１００％のときに、スコアＳｃ＝１となる。
【００３１】
つづくステップＳ１０４では、ステップＳ１０１で検出された走行状況に基づいて運転意図推定基準Ｔを設定する。運転意図判定基準Ｔは、ステップＳ１０３で算出したスコアＳｃがＳｃ＞Ｔとなったときに実際のドライバの運転意図を車線変更と推定するための、車線変更意図推定しきい値である。車線変更意図推定しきい値Ｔを大きくすると、車線維持中に車線変更と誤って推定することを低減できるが、車線変更の意図を持っている場合に車線変更意図であると正確に推定する頻度も減少してしまう。一方、車線変更意図推定しきい値Ｔを小さくすると、車線変更の意図を持っているときに車線変更意図と正確に推定する頻度が増加する反面、車線維持中に車線変更と誤推定する頻度も増加してしまう。
【００３２】
そこで、車線変更意図推定しきい値Ｔは、車線維持中に車線変更と誤って推定しまう頻度と、車線変更意図を正しく推定する頻度のバランスを考慮して設定される。一般的には、車線変更意図推定しきい値Ｔ＝０．５程度に設定する。ただし、自車両周囲の走行状態や車両状態によらず車線変更意図推定しきい値Ｔを固定値とすると、自車両が曲線路を走行する場合のライン取りや路面状況による直線路でのふらつき等によって、車線維持中であっても車線変更意図であると誤って推定される場合がある。そこで、自車両の走行状況に応じて車線変更意図推定しきい値Ｔを変更し、誤った車線変更意図の推定を低減する。
【００３３】
具体的には、自車両の車線内横位置ｙに基づいて車線変更推定しきい値Ｔを算出する。図４に、車線内横位置ｙと車線変更推定しきい値Ｔとの関係を示す。図４において、自車線の車線幅をＬとすると、自車両の中心点Ｏが車線中央にあるときは車線内横位置ｙ＝０であり、自車両の中心点Ｏが車線右端にあるときはｙ＝Ｌ／２、自車両の中心点Ｏが車線左端にあるときはｙ＝−Ｌ／２である。
【００３４】
図４に示すように、自車両が車線中央領域（ｙａ≦ｙ≦ｙｂ）を走行している場合は、車線変更推定しきい値ＴをＴａ（例えば、Ｔａ＞０．５）に設定する。自車両が車線中央付近から外れて車線端領域に入ると車線変更推定しきい値Ｔが徐々に低下し、車線右端または左端で車線変更推定しきい値ＴがＴｂとなる。ここで、車線変更推定しきい値Ｔは、０＜Ｔ＜１である。自車両が車線中央領域を走行している場合は、自車両が車線変更をする確率が低いと考えられるので、車線変更意図を慎重に推定するようにしきい値Ｔを大きくする。一方、自車両が車線端領域を走行する場合は、車線中央領域を走行する場合に比べて車線変更する確率が高いと考えられるので、車線変更意図を積極的に推定するようにしきい値Ｔを相対的に小さくする。
【００３５】
ステップＳ１０４で車線変更意図推定しきい値Ｔを設定した後、ステップＳ１０５へ移行する。ステップＳ１０５では、実際のドライバの運転意図を推定する。具体的には、ステップＳ１０３で算出した車線変更意図スコアＳｃと、ステップＳ１０４で設定した車線変更意図推定しきい値Ｔとを比較し、Ｓｃ＞Ｔであれば運転意図が車線変更であると推定する。一方、Ｓｃ≦Ｔであれば運転意図が車線維持であると推定する。
【００３６】
このように、自車両が車線中央付近を走行している場合はしきい値Ｔを大きい値Ｔａに設定するので、車線維持中に車線変更であると誤推定する頻度が低減される。一方、自車両が車線端付近を走行する場合にはしきい値ＴがＴａよりも小さい値に設定されるので、車線変更意図であると推定する感度を高めることができる。
【００３７】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５で推定した実際のドライバの運転意図の推定結果を出力する。これにより、今回の処理を終了する。
【００３８】
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）運転意図推定装置１は、自車両の車両状態、車両周囲状態および実際のドライバの運転操作量のすくなくともいずれかに基づいて、実際のドライバの運転意図の尤度を算出する。具体的には、それぞれが異なる運転意図を持つ複数の仮想ドライバを設定し、各仮想ドライバの運転操作量Oidと実際のドライバの運転操作量Ordとの近似度合から、運転意図尤度、すなわち車線変更尤度Pr(LC)と車線維持尤度Pr(LK)をそれぞれ算出する。そして、運転意図尤度と運転意図推定基準とに基づいて、実際のドライバの運転意図を推定する。ここで、運転意図推定基準可変設定部５０は、自車両の車両状態または車両周囲状態に基づいて運転意図推定基準を変更する。これにより、例えば自車線内でのふらつき等、特定の走行状況において発生する運転意図の誤推定を低減することができるとともに、車両挙動等から実際のドライバの運転意図が予測できる場合は、その運転意図の推定を積極的に行うことができる。
（２）運転意図推定基準可変設定部５０は、自車両の走行状況に応じて、運転意図の推定精度が高くなるように運転意図推定基準を大きくする。これにより、特定の走行状況によって発生する運転意図の誤推定を低減することができる。
（３）運転意図推定基準可変設定部５０は、自車両の走行状況に応じて、運転意図の推定感度が高くなるように運転意図推定基準を大きくする。これにより、車両状態や車両周囲状態からドライバの運転意図が予測できる場合は、早いタイミングでその運転意図を推定することができる。
（４）運転意図推定基準可変設定部５０は、運転意図推定基準として実際のドライバの車線変更意図を推定するための車線変更意図推定しきい値Tを設定する。運転意図近似度合計算部４０は、実際のドライバの運転意図が車線変更である場合の尤度Pr(LC)と、車線維持である場合の尤度Pr(LK)をそれぞれ算出する。運転意図推定部６０は、車線変更尤度Pr(LC)と車線維持尤度Pr(LK)とから車線変更尤度Pr(LC)のスコアScを算出し、スコアSｃと車線変更意図推定しきい値Tとを比較する。車線変更意図のスコアScが車線変更意図推定しきい値Tを上回る場合は、実際のドライバの運転意図が車線変更であると推定する。これにより、実際のドライバの運転意図を精度よく推定することができる。
（５）運転意図推定基準可変設定部５０は、自車両の車線内横位置ｙに基づいて車線変更意図推定しきい値Tを変更する。これにより、例えば自車線内でのふらつきによる運転意図の誤推定を低減することができる。
（６）運転意図推定基準可変設定部５０は、自車線に車線中央領域と車線端領域を設定し、図４に示すように、自車両が車線中央領域にいる場合（ｙａ≦ｙ≦ｙｂ）は、自車両が車線端領域にいる場合（ｙ＜ｙａ、もしくはｙ＞ｙｂ）よりも車線変更推定しきい値Ｔを大きくする。これにより、例えば自車線内でのふらつきによって車線内横位置ｙが変動しても、車線維持中に車線変更意図であると誤って推定することを低減できる。また、車線端領域を走行する場合は車線中央領域を走行する場合よりも車線変更する確率が高いと考えられるので、しきい値Ｔを小さい値（＜Ｔａ）に設定することにより、車線変更意図の推定を積極的に行うことができる。
【００３９】
《第２の実施の形態》
以下に、本発明の第２の実施の形態による運転意図推定装置について説明する。本発明の第２の実施の形態による運転意図推定装置の構成は、図１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。
【００４０】
第２の実施の形態においては、自車両の車線内横位置ｙに加えて、自車両が走行する道路の曲率ρに基づいて、車線変更意図推定しきい値Ｔを設定する。曲線路においては、アウトインアウト等のライン取りで走行する場合があり、また、実際のドライバが急なカーブを走行する際に車線変更を行う頻度は低い。これらを考慮して、道路曲率ρが大きくなってカーブがきつくなるほど、車線変更意図推定しきい値Ｔを大きくし、車線維持中に車線変更であると誤推定する頻度を低減するようにする。
【００４１】
なお、道路曲率ρは、不図示のナビゲーションシステムから得られる道路情報、路車間通信によって得られる情報、あるいは自車両の車両状態等に基づいて、自車両の現在位置あるいは所定距離前方の道路の曲率を算出する。
【００４２】
図５に、車線内横位置ｙ、道路曲率ρ、および車線変更推定しきい値Ｔの関係を３次元マップで示す。道路曲率ρとしきい値Ｔとの関係は、道路曲率ρが０、すなわち直線路の場合にしきい値Ｔが最も小さくなるように設定する。そして、道路曲率ρが大きくなり、カーブがきつくなるほどしきい値Ｔが大きくなるように設定する。道路曲率ρとしきい値Ｔとの関係は、右カーブと左カーブで共通である。なお、車線内横位置ｙとしきい値Ｔとの関係は、上述した第１の実施の形態と同様である。すなわち、自車両が車線中央付近にある場合にしきい値Ｔを大きくし、自車両が車線端部に接近するにつれてしきい値Ｔが小さくなるように設定する。
【００４３】
このように、車線内横位置ｙおよび道路曲率ρに基づいて車線変更推定しきい値Ｔを設定することにより、曲線路走行時のライン取りによって車線端に接近する場合や、曲線路走行中に車両がふらつく場合でも、車線変更意図であると誤推定する頻度を低下することができる。その結果、車線変更意図の推定精度を向上させることができる。なお、車線内横位置ｙは用いずに、道路曲率ρのみに基づいて車線変更推定しきい値Ｔを設定することももちろん可能である。
【００４４】
このように、以上説明した第２の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
（１）運転意図推定基準可変設定部５０は、自車両が走行する道路の曲率ρに基づいて、車線変更推定しきい値Ｔを変更する。これにより、自車両が曲線路を走行する際のライン取りや車線内でのふらつきを考慮して、車線変更意図の誤推定を低減することができる。
（２）運転意図推定基準可変設定部５０は、図５に示すように、道路曲率ρが大きい急カーブの場合は、道路曲率ρが小さい場合よりも車線変更推定しきい値Ｔを大きくする。これにより、自車両が曲線路を走行する際のライン取りや車線内でのふらつきを考慮して、車線変更意図の誤推定を低減することができる。
【００４５】
さらに、図５に示すように、道路曲率ρと車線内横位置ｙとを組み合わせて車線変更推定しきい値Ｔを設定することにより、より一層走行状況にあった運転意図の推定を行うことができる。具体的には、曲線路を走行する際のアウトインアウト等のライン取りを考慮して、道路曲率ρが大きく急なカーブであるほど、しきい値Ｔを大きくする車線内横位置ｙの範囲を拡大する。これにより、自車両が曲線路を走行する場合でも、より一層精度よく車線変更意図の推定を行うことができる。
【００４６】
《第３の実施の形態》
以下に、本発明の第３の実施の形態による運転意図推定装置について説明する。本発明の第３の実施の形態による運転意図推定装置の構成は、図１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。
【００４７】
第３の実施の形態においては、自車両の車線内横位置ｙに基づいて設定した車線変更意図推定しきい値Ｔを、自車両と先行車との接近度合に基づいて補正する。具体的には、自車両が先行車に接近している場合は、先行車を追い越す可能性が高いと判断できるので、しきい値Ｔが小さくなるように補正する。
【００４８】
第３の実施の形態による運転意図推定装置１の動作を、図６のフローチャートを用いて詳細に説明する。図６は、運転意図推定装置１における運転意図推定処理プログラムの処理手順を示すフローチャートである。この処理内容は、一定間隔（例えば５０msec）ごとに連続的に行われる。ステップＳ２０１〜Ｓ２０４での処理は、図２のフローチャートに示したステップＳ１０１〜Ｓ１０４での処理と同様であるので説明を省略する。
【００４９】
ステップＳ２０５では、自車両と先行車との接近度合に応じて、車線変更意図推定しきい値Ｔを補正するための補正係数ｋを算出する。先行車に対する接近度合は、例えば自車両と先行車との車間距離の逆数、自車両と先行車との車間時間ＴＨＷの逆数、または自車両と先行車との余裕時間ＴＴＣの逆数を用いる。車間時間ＴＨＷは、自車両と先行車との車間距離を自車速あるいは先行車速で除したものである。また、余裕時間ＴＴＣは、自車両と先行車との車間距離を自車両と先行車との相対車速で除したものである。
【００５０】
図７に、先行車に対する接近度合と車線変更推定しきい値補正係数ｋとの関係を示す。図７に示すように先行車に対する接近度合が小さい場合は、補正係数ｋを１に設定する。そして、先行車に対する接近度合が大きくなるほど、例えば車間距離の逆数が大きくなるほど、補正係数ｋが小さくなるように設定する。
【００５１】
つづくステップＳ２０６では、ステップＳ２０５で算出した補正係数ｋを用いて、ステップＳ２０４で算出した車線変更推定しきい値Ｔを補正する。補正後の車線変更推定しきい値Ｔ’は、以下の（式１０）で算出できる。
Ｔ’＝ｋ・Ｔ・・・（式１０）
（式１０）に示すように、先行車に対する接近度合が大きいほど補正車線変更推定しきい値Ｔ’が小さくなる。
【００５２】
ステップＳ２０７では、ステップＳ２０３で算出した車線変更意図スコアＳｃとステップＳ２０６で算出した補正車線変更推定しきい値Ｔ’とを比較し、実際のドライバの運転意図を推定する。Ｓｃ＞Ｔ’である場合は、実際のドライバの運転意図が車線変更であると推定する。自車両が先行車に接近している場合はしきい値Ｔ’が小さくなるので、追越しするために自車両が先行車に接近している場合などに、車線変更意図の推定感度を高めることができる。
【００５３】
続くステップＳ２０８では、ステップＳ２０７で推定した運転意図の推定結果を出力する。これにより、今回の処理を終了する。
【００５４】
このように、以上説明した第３の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
（１）運転意図推定基準可変設定部５０は、自車両と先行車との接近度合に基づいて車線変更推定しきい値Ｔを変更する。これにより、自車両が車線変更を行うと予測できるような状況において、車線変更意図推定の感度を高め、早いタイミングで車線変更意図の推定を行うことができる。
（２）運転意図推定基準可変設定部５０は、先行車への接近度合が大きい場合は、接近度合が小さい場合よりも車線変更推定しきい値Ｔを小さくする。具体的には、図７に示すように先行車への接近度合が大きくなるほど小さくなる補正係数ｋを設定し、車線内横位置ｙに応じて設定したしきい値Ｔに補正係数ｋをかけてしきい値Ｔを補正する。先行車への接近度合が大きい場合は、先行車を追い越して車線変更を行う可能性があると予測できるので、しきい値Ｔが小さくなるように補正することで、車線変更意図推定の感度を高めて積極的に車線変更意図を推定することができる。
【００５５】
なお、上述した第３の実施の形態では、車線内横位置ｙに応じて設定した車線変更推定しきい値Ｔを先行車への接近度合に応じた補正係数ｋを用いて補正した。しかし、これには限定されず、車線変更推定しきい値Ｔを車線内横位置ｙを用いずに先行車への接近度合から直接算出することももちろん可能である。
【００５６】
《第４の実施の形態》
以下に、本発明の第４の実施の形態による運転意図推定装置について説明する。本発明の第４の実施の形態による運転意図推定装置の構成は、図１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。
【００５７】
第４の実施の形態においては、自車両の車線内横位置ｙに加えて、自車両の横方向移動速度に基づいて車線変更意図推定しきい値Ｔを設定する。具体的には、自車両の横方向移動速度に基づいて、車線変更意図推定しきい値Ｔの設定方法を切り替える。
【００５８】
第４の実施の形態による運転意図推定装置１の動作を、図８のフローチャートを用いて詳細に説明する。図８は、運転意図推定装置１における運転意図推定処理プログラムの処理手順を示すフローチャートである。この処理内容は、一定間隔（例えば５０msec）ごとに連続的に行われる。ステップＳ３０１〜Ｓ３０３での処理は、図２のフローチャートに示したステップＳ１０１〜Ｓ１０３での処理と同様であるので説明を省略する。
【００５９】
ステップＳ３０４では、自車両の横方向移動速度ｙdotを所定値ｙdot0と比較する。なお、横方向移動速度ｙdotは、例えば自車両の車線内横位置ｙを時間で微分することにより算出できる。横方向移動速度ｙdotが所定値ｙdot0よりも大きい場合（ｙdot＞ｙdot0）は、ステップＳ３０５へ進み、横方向移動速度ｙdotが所定値ｙdot0以下の場合（ｙdot≦ｙdot0）は、ステップＳ３０６へ進む。
【００６０】
ステップＳ３０６では、横方向移動速度ｙdotが小さい場合に、横方向移動速度ｙdotに応じて車線変更意図推定しきい値Tを設定する。ここでは、上述した第１の実施の形態と同様に、自車両が車線中央付近を走行している場合はしきい値Tを大きくし、自車両が車線端に接近するにつれてしきい値Tを小さくする。図９に、車線内横位置ｙと車線変更推定しきい値Tとの関係を示す。図９において、ｙdot≦ｙdot0の場合のしきい値T（T＝ｆ（ｙ））を破線で示す。
【００６１】
一方、ステップＳ３０５では、横方向移動速度ｙdotが大きい場合の車線変更意図推定しきい値Ｔを算出する。一般的に、横方向移動速度ｙdotが所定値ｙdot0を上回る場合は、車線変更の可能性が高いと考えられる。したがって、図９に示すように、横方向移動速度ｙdotが所定値ｙdot0よりも大きい場合のしきい値T＝ｆｓ（ｙ）を、横方向移動速度ｙdotが所定値ｙdot以下の場合のしきい値T＝ｆ（ｙ）よりも小さく設定する。これにより、横方向移動速度ｙdotが大きく、車線変更の可能性が高いと考えられる場合に、運転意図が車線変更であると推定する感度を高めることができる。
【００６２】
ステップＳ３０７では、ステップＳ３０３で算出した車線変更意図スコアＳｃとステップＳ３０５またはＳ３０６で算出した車線変更推定しきい値Ｔとに基づいて、実際のドライバの運転意図を推定する。続くステップＳ３０８では、ステップＳ３０７で推定した運転意図の推定結果を出力する。これにより、今回の処理を終了する。
【００６３】
なお、以上では横方向移動速度ｙdotに基づいて車線変更意図推定しきい値Tの設定方法を切り替える場合を例として説明した。しかしこれには限定されず、横方向移動速度ｙdotの代わりに自車両に発生する横方向加速度やヨーレイトを用いることもできる。
【００６４】
このように、以上説明した第４の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
（１）運転意図推定基準可変設定部５０は、自車両の横方向移動速度ｙdot、横方向加速度またはヨーレイトに基づいて車線変更推定しきい値Tを変更する。これにより、自車両が車線変更を行うと予測できるような状況において、車線変更意図推定の感度を高め、早いタイミングで車線変更意図の推定を行うことができる。
（２）運転意図推定基準可変設定部５０は、横方向移動速度ｙdot、横方向加速度またはヨーレイトが大きい場合は小さい場合よりも車線変更推定しきい値Ｔを小さくする。例えば横方向移動速度ｙdotが所定値ｙdot0よりも大きい場合は、図９に示すように、横方向移動速度ｙdotが所定値ｙdot0以下の場合のしきい値Ｔ＝ｆ（ｙ）よりも小さな車線変更推定しきい値Ｔ＝ｆｓ（ｙ）を設定する。このように、横方向移動速度ｙdotが大きく車線変更を行うと予測できる状況でしきい値Ｔが小さくなるように補正することで、車線変更意図推定の感度を高めて積極的に車線変更意図を推定することができる。
【００６５】
なお、上述した第４の実施の形態では、横方向移動速度ｙdotが所定値ｙdot0を上回るときは車線変更推定しきい値Ｔを一定値とした。しかしこれには限定されず、自車両が車線中央領域を走行する場合は、車線端領域を走行する場合に比べてしきい値Ｔが相対的に大きくなるように設定することも可能である。
【００６６】
《第５の実施の形態》
以下に、本発明の第５の実施の形態による運転意図推定装置について説明する。本発明の第５の実施の形態による運転意図推定装置の構成は、図１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。
【００６７】
上述した第１の実施の形態においては、各仮想ドライバの運転操作量Oidと実際のドライバの運転操作量Ordとの近似度合Pidから運転意図尤度を算出し、車線変更尤度Pr(LC)と車線維持尤度Pr(LK)とから算出される車線変更意図スコアScと車線変更意図推定しきい値Tとを比較することにより、実際のドライバの運転意図を推定した。
【００６８】
第５の実施の形態においては、車線変更尤度Pr(LC)と車線維持尤度Pr(LK)との差分に基づいて実際のドライバの運転意図を推定する。さらに、尤度の差分に基づいて運転意図を推定する際のしきい値Tsを、自車両の車両状態や走行環境に基づいて設定する。
【００６９】
以下に、しきい値Tsをどのように設定するかについて、図１０（ａ）〜（ｃ）を用いて説明する。
図１０（ａ）に示すように、しきい値Ts＝０と設定し、車線変更尤度Pr(LC)と車線維持尤度Pr(LK)との差分（Pr(LC)-Pr(LK)）が０以上の場合に、実際のドライバの運転意図が車線変更であると判定する場合を考える。この場合、上述したように、曲線路走行中のライン取りや直線路走行中のふらつき等によって、車線維持中であっても車線変更であると誤推定してしまうことがある。そこで、車両状態や走行環境、例えば自車両の車線内横位置ｙに基づいて、しきい値Tsを変更する。
【００７０】
自車両が車線中央付近を走行している場合は、車線変更する可能性が低いと考えられるので、車線変更であるとの誤推定を低減するためにしきい値Tsを大きくする。この場合、図１０（ｂ）に示すように、尤度の差分（Pr(LC)-Pr(LK)）がしきい値Ts（＞０）以上となると、実際のドライバの運転意図が車線変更であると推定され、しきい値Ts未満の場合は車線維持であると推定される。これにより、実際のドライバの車線変更意図の推定精度を高めることができる。
【００７１】
自車両が車線端付近を走行している場合は、車線変更する可能性が高いと考えられるので、車線変更意図の推定を積極的に行うようにしきい値Tsを小さくする。この場合、図１０（ｃ）に示すように、尤度の差分（Pr(LC)-Pr(LK)）がしきい値Ts（＜０）以上となると、実際のドライバの運転意図が車線変更であると推定され、しきい値Ts未満の場合は車線維持であると推定される。これにより、車線変更意図の推定感度を高めることができる。
【００７２】
なお、車線変更尤度Pr(LC)と車線維持尤度Pr(LK)の算出方法は、上述した第１から第５の実施の形態には限定されない。例えば、現時点での仮想ドライバの運転操作量Oidと実際のドライバの運転操作量Ordとの近似度合Pidに、過去の近似度合を加えて複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成し、各運転意図系列ごとの系列的な近似度合を算出する。そして算出した系列的な近似度合から車線変更尤度Pr(LC)および車線維持尤度Pr(LK)をそれぞれ算出することができる。
【００７３】
また、仮想ドライバの運転操作量Oidと実際のドライバの運転操作量Ordとを比較して運転意図尤度を算出する代わりに、例えば予め学習された運転操作パターンと実際のドライバの運転操作パターンとの合致度から運転意図尤度を算出することも可能である。運転意図尤度は、自車両の車両状態、車両周囲状態、および実際のドライバの運転操作量の少なくともいずれかに基づいて算出することができる。パターン識別による運転意図の検出方法としては、例えばSupport Vector Machine（ＳＶＭ）を用いる方法、またはRelevance Vector Machine（ＲＶＭ）を用いる方法がある。また、隠れマルコフモデルに基づいて運転意図を推定することも可能である。
【００７４】
ＳＶＭおよびＲＶＭのいずれにおいても、識別したい対象（ここでは車線維持および車線変更）に対応する正しい運転操作パターンを予め学習させておく。そして、実際の認識時には実際のドライバによる運転操作パターンをリアルタイムに入力し、予め学習した運転操作パターンと実際のドライバの運転操作パターンとの合致度および合致度に基づいた車線変更意図スコアＳｃを算出する。そして、車線変更意図スコアＳｃをしきい値と比較することにより、実際のドライバの運転意図が車線維持であるか車線変更であるかを推定する。実際のドライバの運転意図を推定するためのしきい値を自車両の車両状態や走行環境に応じて設定することにより、上述した第１から第５の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
【００７５】
さらに、車線変更意図スコアＳｃを、（式９）に代えて以下の（式１１）から算出することも可能である。
Ｓｃ＝１／｛１＋exp（−２×ｋ×Pr(LC)／Pr(LK)）｝    ・・・（式１１）
（式１１）において、ｋは任意の係数である。
また、上述した第１から第４の実施の形態を組み合わせて車線変更推定しきい値Ｔを設定することも可能である。
【００７６】
《第６の実施の形態》
つぎに、本発明の第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置について、図面を用いて説明する。図１１は、本発明の第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置１００の構成を示すシステム図であり、図１２は、車両用運転操作補助装置１００を搭載した車両の構成図である。車両用運転操作補助装置１００は、第１から第５の実施の形態で説明した運転意図推定装置１の運転意図推定結果に基づいて、実際のドライバの運転操作を補助するものである。
【００７７】
まず、車両用運転操作補助装置１００の構成を説明する。
レーザレーダ１１０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１１０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１５０へ出力される。レーザレーダ１１０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。
【００７８】
前方カメラ１２０は、フロントウィンドウ上部に取り付けられた小型のＣＣＤカメラ、またはＣＭＯＳカメラ等であり、前方道路の状況を画像として検出する。前方カメラ１２０からの画像信号は画像処理装置１３０で画像処理を施され、コントローラ１５０へと出力される。前方カメラ１２０による検知領域は車両の前後方向中心線に対して水平方向に±３０deg程度であり、この領域に含まれる前方道路風景が画像として取り込まれる。
【００７９】
車速センサ１４０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１５０に出力する。
さらに、上述した運転意図推定装置１によって推定された実際のドライバの運転意図推定結果および車線変更推定しきい値Ｔがコントローラ１５０へ入力される。
【００８０】
コントローラ１５０は、ＣＰＵと、ＲＯＭおよびＲＡＭ等のＣＰＵ周辺部品とから構成される。コントローラ１５０は、例えばＣＰＵのソフトウェア形態により、リスクポテンシャル計算部１５１，アクセルペダル反力指令値計算部１５２，およびアクセルペダル反力指令値補正部１５３を構成する。
【００８１】
リスクポテンシャル計算部１５１は、レーザレーダ１１０および車速センサ１４０から入力される自車速、車間距離および先行車両との相対車速と、画像処理装置１３０から入力される車両周辺の画像情報とから、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。アクセルペダル反力指令値計算部１５２は、リスクポテンシャル計算部１５１で算出されたリスクポテンシャルＲＰに基づいて、アクセルペダル１６０に発生させるアクセルペダル反力の指令値ＦＡを算出する。
【００８２】
アクセルペダル反力指令値補正部１５３は、運転意図推定装置１から入力される運転意図推定結果および車線変更推定しきい値Ｔに基づいて、アクセルペダル反力指令値計算部１５２で算出されたアクセルペダル反力指令値ＦＡを補正する。アクセルペダル反力指令値補正部１５３で補正されたアクセルペダル反力指令値ＦＡｃは、アクセルペダル反力制御装置１７０へ出力される。
【００８３】
アクセルペダル反力制御装置１７０は、コントローラ１５０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。アクセルペダル１６０には、リンク機構を介してサーボモータ１８０およびアクセルペダルストロークセンサ１８１が接続されている（図１３参照）。サーボモータ１８０は、アクセルペダル反力制御装置１７０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１６０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１８１は、リンク機構を介してサーボモータ１８０の回転角に変換されたアクセルペダル１６０のストローク量(操作量)Ｓを検出する。
【００８４】
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１６０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。
【００８５】
つぎに、第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置１００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１５０は、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰ、具体的には先行車に対するリスクポテンシャルに基づいて、アクセルペダル１６０に発生するアクセルペダル反力を制御する。ここで、ドライバが車線変更する意図を持って先行車に接近する場合、リスクポテンシャルＲＰの増加に応じてアクセルペダル反力を増加すると、ドライバの運転操作を妨げたりドライバに違和感を与える可能性がある。そこで、運転意図推定装置１によってドライバの車線変更意図が推定される場合は、車線変更意図が推定されない場合に比べてアクセルペダル反力を小さくする。さらに、運転意図推定に用いた車線変更推定しきい値Ｔに基づいてアクセルペダル反力を調整する。
【００８６】
図１４に示すように、車線変更推定しきい値Ｔを所定値Ｐ（例えば０．５）よりも大きく設定することにより、車線維持中に車線変更であると誤推定される頻度は低減する。しかし、車線変更意図の推定精度が高くなる反面、車線変更の意図を推定するタイミングが遅くなってしまう。一方、車線変更推定しきい値Ｔを所定値Ｐよりも小さく設定すると、車線変更の意図を推定するタイミングは早くなるが、車線変更であると誤推定する頻度が増加する。
【００８７】
そこで、ドライバの運転意図が車線変更であると推定された場合、車線変更推定しきい値Ｔが大きいときは車線変更推定タイミングの遅れを補償するように、アクセルペダル反力を調整する。
【００８８】
以下に、車両用運転操作補助装置１００の動作を、図１５のフローチャートを用いて詳細に説明する。図１５は、コントローラ１５０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。
【００８９】
ステップＳ４０１で、レーザレーダ１１０、前方カメラ１２０および車速センサ１４０によって検出される自車両周囲の走行環境を表す環境状態量を読み込む。具体的には、自車両と先行車との車間距離Ｄ、先行車速Ｖ２および自車速Ｖ１を読み込む。ステップＳ４０２では、ステップＳ４０１で読み込んだ走行環境データに基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。ここでは、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出するために、先行車に対する余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷとを算出する。
【００９０】
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（Ｖｒ＝Ｖ２−Ｖ１）が一定の場合に、何秒後に車間距離Ｄがゼロとなり自車と先行車両とが接触するかを示す値である。余裕時間ＴＴＣは、以下の（式１２）により求められる。
ＴＴＣ＝−Ｄ／Ｖｒ            ・・・（式１２）
【００９１】
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、ほとんどの運転者が減速行動を開始することが知られている。
【００９２】
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１３）で表される。
ＴＨＷ＝Ｄ／Ｖ１                ・・・（式１３）
【００９３】
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、周囲の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１３）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。
【００９４】
そして、算出した余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷと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。先行車に対するリスクポテンシャルＲＰは、以下の（式１４）を用いて算出することができる。
ＲＰ＝ａ／ＴＨＷ＋ｂ／ＴＴＣ        ・・・（式１４）
【００９５】
（式１４）に示すように、リスクポテンシャルＲＰは、余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷとから連続的に表現される物理量である。ここで、ａ、ｂは、車間時間ＴＨＷおよび余裕時間ＴＴＣにそれぞれ適切な重み付けをするための定数であり、予め適切な値を設定しておく。定数ａ、ｂは、例えばａ＝１，ｂ＝８（ａ＜ｂ）に設定する。
【００９６】
ステップＳ４０３では、アクセルペダルストロークセンサ１８１によって検出されるアクセルペダル１６０のストローク量Ｓを読み込む。ステップＳ４０４では、ステップＳ４０２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指令値ＦＡを算出する。まず、リスクポテンシャルＲＰに応じた反力増加量ΔＦを算出する。
【００９７】
図１６に、先行車に対するリスクポテンシャルＲＰと反力増加量ΔＦとの関係を示す。図１６に示すように、リスクポテンシャルＲＰが最小値ＲＰmin以下の場合は、反力増加量ΔＦを０とする。これは、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰが非常に小さいときにアクセルペダル反力ＦＡを増加することによって、運転者に煩わしさを与えてしまうことを避けるためである。最小値ＲＰminは、予め適切な値を設定しておく。
【００９８】
リスクポテンシャルＲＰが最小値ＲＰminを超える領域では、リスクポテンシャルＲＰに応じて反力増加量ΔＦが指数関数的に増加するように設定する。反力増加量ΔＦは、以下の（式１５）で表される。
ΔＦ＝ｋ・ＲＰｎ            ・・・（式１５）
ここで、定数ｋ、ｎはそれぞれ車種等によって異なり、ドライブシミュレータや実地試験によって取得される結果に基づいて、リスクポテンシャルＲＰを効果的に反力増加量ΔＦに変換できるように予め適切に設定しておく。
【００９９】
さらに、（式１５）に従って算出した反力増加量ΔＦを、アクセルペダルストローク量Ｓに応じた通常の反力特性に加算することにより、アクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。
【０１００】
ステップＳ４０５では、運転意図推定装置１による運転意図の推定結果を読み込み、推定結果が車線変更であるか否かを判定する。ドライバの運転意図が車線変更であると推定された場合は、ステップＳ４０６へ進む。ステップＳ４０６では、運転意図推定装置１において車線変更であると推定したときの車線変更推定しきい値Ｔを読み込む。ここで、今回の周期以前から運転意図が車線変更であると推定されていた場合は、車線変更意図が初めて推定されたときの車線変更推定しきい値Ｔ(以降、Ｔlcsとする)を読み込む。
【０１０１】
続くステップＳ４０７では、ステップＳ４０６で読み込んだ車線変更推定しきい値Ｔlcsに基づいて、ステップＳ４０４で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡを補正する。具体的には、ステップＳ４０４で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡにローパスフィルタ等のフィルタ処理を施して減衰させる。
【０１０２】
補正後のアクセルペダル反力指令値ＦＡは、以下の（式１６）を用いて表すことができる。なお、（式１６）において補正後の反力指令値ＦＡを制御用の反力指令値としてＦＡｃで表す。
ＦＡｃ＝ｇｆ（ＦＡ）
＝ｋｆ・｛１／（１＋ａｆ・Ｔsf）｝・ＦＡ                ・・・（式１６）
ここで、ｋｆは適切に設定された定数、Ｔsfは反力指令値ＦＡを減衰させる際の時定数である。なお、時定数Ｔsfにかかる係数ａｆは、図１７に示すように車線変更意図が推定され始めたときの車線変更推定しきい値Ｔlcsに応じて設定される。
【０１０３】
車線変更推定しきい値Tlcsが所定値Pよりも小さい場合は、車線変更意図の推定タイミングが早まるので、図１７に示すように時定数Tsfにかかる係数ａｆは１に設定する。車線変更推定しきい値Ｔlcsが所定値Pよりも大きい場合は、車線変更意図の推定タイミングが遅くなるので、しきい値Tlcsが大きくなるほど係数ａｆを小さくする。これにより、しきい値Ｔlcsが大きくなるほど時定数項（ａｆ・Ｔｓｆ）が小さくなり、アクセルペダル反力を速やかに減衰させることができる。
なお、しきい値Ｔlcsに応じて時定数Ｔｓｆを直接設定することももちろん可能である。
【０１０４】
一方、ステップＳ４０５において運転意図推定装置１によって推定された運転意図が車線維持であると判定された場合は、ステップＳ４０８へ進み、ステップＳ４０４で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡをそのまま制御用の指令値ＦＡｃとして設定する。
【０１０５】
ステップＳ４０９では、ステップＳ４０７またはＳ４０８で設定したアクセルペダル反力指令値ＦＡｃを、アクセルペダル反力制御装置１７０へ出力する。アクセルペダル反力制御装置１７０は、コントローラ１５０から入力された指令に従ってサーボモータ１８０を制御する。これにより、今回の処理を終了する。
【０１０６】
このように、以上説明した第６の実施の形態においては、上述した第１から第５の実施の形態による効果に加えて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１５０は、自車両周囲の障害物状況に基づいてリスクポテンシャルＲＰを算出し、リスクポテンシャルＲＰに基づいてアクセルペダル操作反力制御を行う。このとき、運転意図推定装置１による推定結果、および車線変更推定しきい値Ｔに基づいてアクセルペダル１６０に発生する操作反力を補正する。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１６０の操作反力としてドライバに伝えながら、ドライバの運転意図に合った操作反力制御を行うことができる。さらに、運転意図推定装置１において車線変更意図を推定したときの状況に応じてシステムの性能を補償することができる。
（２）コントローラ１５０は、運転意図推定結果および車線変更推定しきい値Ｔに基づいて、リスクポテンシャルＲＰと操作反力、すなわちアクセルペダル反力指令値ＦＡとの関係を補正する。具体的には、運転意図推定装置１によってドライバの運転意図が車線変更であると推定されると、車線変更以外であると推定される場合に比べてアクセルペダル反力指令値ＦＡを低下するとともに、しきい値Ｔが大きい場合はしきい値Ｔが小さい場合よりもアクセルペダル反力指令値ＦＡを低下する。運転意図が車線変更である場合にアクセルペダル反力指令値ＦＡを低下することにより、車線変更を行おうとするドライバの運転操作を妨げることがない。ただし、しきい値Ｔが大きいと、車線変更意図の推定精度が高くなり誤推定が減少する反面、車線変更意図の推定タイミングが遅くなる。そこで、しきい値Ｔが大きい場合には、図１７に示すように時定数Ｔｓｆにかかる係数ａｆを小さくし、車線変更意図が推定されてからアクセルペダル操作反力が速やかに減衰するようにする。これにより、車線変更意図の誤推定の低減と、アクセルペダル反力制御の性能の確保を両立させることができる。
【０１０７】
《第７の実施の形態》
本発明の第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置について、図面を用いて説明する。図１８は、本発明の第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置２００の構成を示すシステム図である。図１８において、図１１に示す第６の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第６の実施の形態との相違点を主に説明する。
【０１０８】
第７の実施の形態においては、運転意図推定装置１によってドライバの車線変更意図が推定された場合に、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを補正する。そこで、車両用運転操作補助装置２００のコントローラ１５０Ａは、リスクポテンシャル計算部１５１、リスクポテンシャル補正部１５４、およびアクセルペダル反力指令値計算部１５５を備えている。
【０１０９】
次に、第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置２００の動作を、図１９を用いて詳細に説明する。図１９は、コントローラ１５０Ａ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）ごとに連続的に行われる。ステップＳ５０１およびＳ５０２での処理は、図１５のフローチャートのステップＳ４０１およびＳ４０２での処理と同様であるので説明を省略する。
【０１１０】
ステップＳ５０３では、運転意図推定装置１による運転意図の推定結果を読み込み、推定結果が車線変更であるか否かを判定する。ドライバの運転意図が車線変更であると推定された場合は、ステップＳ５０４へ進む。ステップＳ５０４では、運転意図推定装置１において車線変更であると推定し始めたときの車線変更推定しきい値Ｔlcsを読み込む。
【０１１１】
続くステップＳ５０５では、ステップＳ５０４で読み込んだ車線変更推定しきい値Ｔlcsに基づいて、ステップＳ５０２で算出したリスクポテンシャルＲＰを補正する。具体的には、ステップＳ５０２で算出したリスクポテンシャルＲＰにローパスフィルタ等のフィルタ処理を施して減衰させる。
【０１１２】
フィルタ処理後のリスクポテンシャルＲＰは、以下の(式１７)を用いて表すことができる。なお、(式１７)において実際に制御に用いる補正後のリスクポテンシャルをＲＰｃで表す。
ＲＰｃ＝ｇｒ（ＲＰ）
＝ｋｒ・｛１／（１＋ａｒ・Ｔsｒ）｝・ＲＰ                ・・・（式１７）
ここで、ｋｒは適切に設定された定数、ＴsrはリスクポテンシャルＲＰを減衰させる際の時定数である。なお、時定数Ｔsrにかかる係数ａｒは、図２０に示すように車線変更が推定され始めたときの車線変更推定しきい値Ｔlcsに応じて設定される。
【０１１３】
車線変更推定しきい値Tlcsが所定値Pよりも小さい場合は、車線変更意図の推定タイミングが早まるので、図２０に示すように時定数Tsrにかかる係数ａrは１に設定する。車線変更推定しきい値Ｔlcsが所定値Pよりも大きい場合は、車線変更意図の推定タイミングが遅くなるので、しきい値Tlcsが大きくなるほど係数ａｒを小さくする。これにより、しきい値Ｔlcsが大きくなるほど時定数項（ａｒ・Ｔｓｒ）が小さくなり、リスクポテンシャルＲＰが速やかに減衰する。
なお、しきい値Ｔlcsに応じて時定数Ｔｓｒを直接設定することももちろん可能である。
【０１１４】
一方、ステップＳ５０３において運転意図推定装置１によって推定された運転意図が車線維持であると判定された場合は、ステップＳ５０６へ進み、ステップＳ５０２で算出したリスクポテンシャルＲＰをそのまま制御用のリスクポテンシャルＲＰｃとして設定する。
【０１１５】
つづくステップＳ５０７では、アクセルペダルストロークセンサ１８１によって検出されるアクセルペダルストローク量Ｓを読み込む。ステップＳ５０８では、ステップＳ５０５またはステップＳ５０６で設定したリスクポテンシャルＲＰｃに基づいてアクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。ここでは、上述した第６の実施の形態と同様に、例えば図１６のマップにしたがってアクセルペダル反力指令値ＦＡを算出する。ステップＳ５０９では、ステップＳ５０８で算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡをアクセルペダル反力制御装置１７０へ出力する。これにより、今回の処理を終了する。
【０１１６】
このように、以上説明した第７の実施の形態においては、第６の実施の形態による効果加えて以下のような作用効果を奏することができる。
コントローラ１５０Ａは、運転意図推定結果および車線変更推定しきい値Ｔに基づいて、リスクポテンシャルＲＰと操作反力、すなわちアクセルペダル反力指令値ＦＡとの関係を補正する。具体的には、運転意図推定装置１によってドライバの運転意図が車線変更であると推定されると、車線変更以外であると推定される場合に比べてリスクポテンシャルＲＰを低下するとともに、しきい値Ｔが大きい場合はしきい値Ｔが小さい場合よりもリスクポテンシャルＲＰを低下する。運転意図が車線変更である場合にリスクポテンシャルＲＰを低下することによりアクセルペダル反力指令値ＦＡが低下し、車線変更を行おうとするドライバの運転操作を妨げることがない。ただし、しきい値Ｔが大きいと、車線変更意図の推定精度が高くなり誤推定が減少する反面、車線変更意図の推定タイミングが遅くなる。そこで、しきい値Ｔが大きい場合には、図２０に示すように時定数Ｔｓｒにかかる係数ａｒを小さくし、車線変更意図が推定されてからリスクポテンシャルＲＰが速やかに減衰するようにする。これにより、車線変更意図の誤推定の低減と、リスクポテンシャルＲＰに応じたアクセルペダル反力制御の性能の確保を両立させることができる。
【０１１７】
上述した第１から第５の実施の形態においては、（式９）に示すように車線変更意図尤度のスコアＳｃを算出し、Ｓｃ＞Ｔの場合に実際のドライバの運転意図が車線変更であると推定した。ただしこれには限定されず、車線変更意図尤度Ｐｒ（ＬＣ）と車線維持意図尤度Ｐｒ（ＬＫ）から車線維持意図尤度のスコアを算出し、これをしきい値と比較して車線維持意図を推定することも可能である。
【０１１８】
上述した第６および第７の実施の形態においては、自車両と先行車との余裕時間ＴＴＣおよび車間時間ＴＨＷとを用いてリスクポテンシャルＲＰを算出した。ただしこれには限定されず、例えば余裕時間ＴＴＣの逆数をリスクポテンシャルとして用いることもできる。
【０１１９】
以上説明した第１から第７の実施の形態においては、車両状態検出手段として車両状態検出部２０を用い、車両周囲状態検出手段として車両周囲状態検出部１０を用い、運転操作量検出手段として運転操作量検出部３０を用い、運転意図尤度算出手段として運転意図近似度合計算部４０を用い、運転意図推定手段として運転意図推定部６０を用い、運転意図推定基準変更手段として運転意図推定基準可変設定部５０を用いた。また、障害物検出手段としてレーザレーダ１１０，前方カメラ１２０および車速センサ１４０を用い、リスクポテンシャル算出手段としてリスクポテンシャル計算部１５１，操作反力算出手段としてアクセルペダル反力指令値計算部１５２，１５５を用い、操作反力発生手段としてアクセルペダル反力制御装置１７０を用いた。さらに、補正手段および操作反力補正手段としてアクセルペダル反力指令値補正部１５３を用い、補正手段およびリスクポテンシャル補正手段としてリスクポテンシャル補正部１５４を用いた。ただし、これらには限定されず、障害物検出手段として、別方式のミリ波レーダ等を用いることもできる。また、操作反力発生手段によって、アクセルペダル反力に加えて操舵装置に発生する操舵反力を制御することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】本発明の第１の実施の形態による運転意図推定装置のシステム図。
【図２】第１の実施の形態における運転意図推定処理の処理手順を示すフローチャート。
【図３】仮想ドライバの運転操作量の算出方法を説明する図。
【図４】自車両の車線内横位置と車線変更推定しきい値との関係を示す図。
【図５】自車両の車線内横位置、道路曲率および車線変更推定しきい値の関係を示す図。
【図６】第３の実施の形態における運転意図推定処理の処理手順を示すフローチャート。
【図７】先行車に対する接近度合と車線変更推定しきい値の補正係数との関係を示す図。
【図８】第４の実施の形態における運転意図推定処理の処理手順を示すフローチャート。
【図９】自車両の横方向移動速度に応じた車線内横位置と車線変更推定しきい値との関係を示す図。
【図１０】(ａ)〜（ｃ）車線変更尤度と車線維持尤度との差分に基づいて運転意図を推定する際の車線変更推定しきい値の設定方法を説明する図。
【図１１】本発明の第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成を示すシステム図。
【図１２】図１１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１３】アクセルペダルおよびその周辺の構成を示す図。
【図１４】車線変更推定しきい値と車線変更推定タイミングとの関係を説明する図。
【図１５】第６の実施の形態における運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１６】リスクポテンシャルと反力増加量との関係を示す図。
【図１７】車線変更推定開始時の車線変更意図推定しきい値と時定数にかかる係数との関係を示す図。
【図１８】本発明の第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成を示すシステム図。
【図１９】第７の実施の形態における運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。
【図２０】車線変更推定開始時の車線変更意図推定しきい値と時定数にかかる係数との関係を示す図。
【符号の説明】
【０１２１】
１：運転意図推定装置
１０：車両周囲状態検出部
２０：車両状態検出部
３０：運転操作量検出部
４０：運転意図近似度合計算部
５０：運転意図推定基準可変設定部
６０：運転意図推定部
１００，２００：車両用運転操作補助装置
１５０，１５０Ａ：コントローラ
１７０：アクセルペダル反力制御装置
【図１】
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【図２】
2005346371.tif 000005
【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】
2005346371.tif 000013
【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】
2005346371.tif 000018
【図１６】
2005346371.tif 000019
【図１７】
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【図１８】
2005346371.tif 000021
【図１９】
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【図２０】
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