(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方に存在する障害物を検知する障害物検知手段と、
前記障害物との車間距離を検出する車間距離検出手段と、
車両と前記障害物との接触を回避するために作動される接触回避手段と、
運転者のブレーキ操作を検出するブレーキ操作検出手段と、
前記接触回避手段の作動を開始する作動開始タイミングである障害物との車間距離の閾値を決定して記憶するタイミング決定手段と、
前記障害物との車間距離が前記タイミング決定手段により決定及び記憶された閾値より小さい場合に前記接触回避手段を作動するように制御する制御手段とを備え、
前記タイミング決定手段は、車速と前記障害物との相対速度から算出される運転者のブレーキ操作時の減速タイミングモデルを用いて前記閾値を決定し、
前記減速タイミングモデルのパラメータが、所定のブレーキ操作時に検出され記憶された所定数以上の前記車速、前記障害物との相対速度、車間距離及びブレーキ操作量により学習補正され、
前記学習補正は、前記減速タイミングモデルによる算出値と前記検出され記憶された車間距離との差の二乗の積算値からなる第１項と、該減速タイミングモデルによる算出値と前記検出され記憶された車間距離との差に重みづけ係数を乗算した値の二乗の積算値に補正係数を乗算した値からなる第２項とを加算した理論式から求められる値が最小となる前記パラメータを求めることにより実行され、
前記重みづけ係数は、前記検出され記憶されたブレーキ操作量と車間距離とから求められることを特徴とする車両の制御装置。
【請求項２】
前記ブレーキ操作時において、前記障害物との車間距離が大きいときの重みづけ係数を該障害物との車間距離が小さいときの重みづけ係数に比べて小さくすることを特徴とする請求項１に記載の車両の制御装置。
【請求項３】
前記ブレーキ操作時において、前記ブレーキ操作量が大きいときの重みづけ係数を該ブレーキ操作量の小さいときの重みづけ係数に比べて大きくすることを特徴とする請求項１に記載の車両の制御装置。
【請求項４】
道路環境を検出する道路環境検出手段を更に備え、該道路環境に応じて前記重みづけ係数を変更することを特徴とする請求項１に記載の車両の制御装置。
【請求項５】
前記道路環境はナビゲーション装置の地図情報や現在地情報から検出されることを特徴とする請求項４に記載の車両の制御装置。
【請求項６】
高速道路では一般道路より前記重みづけ係数を大きくすることを特徴とする請求項１に記載の車両の制御装置。
【請求項７】
渋滞時は非渋滞時に比べて前記重みづけ係数を小さくすることを特徴とする請求項１に記載の車両の制御装置。
【請求項８】
視認性が悪いときほど前記重みづけ係数を小さくすることを特徴とする請求項１に記載の車両の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両前方の障害物との接触を回避する車両の制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特開平７−１５９５２５号公報には、追突警報タイミングの学習を、減速開始時の車間距離と車速に基づいて実行する技術が提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
運転者は、車間調整、信号停止、カーブへ進入のためなど様々な目的で減速操作を行ない、その操作には運転者に固有のバラツキもある。そして、追突警報のために運転者の接触回避操作タイミングを正確に学習するには、車間調整のための減速操作のみを対象にする必要がある。しかしながら、運転中にされる減速操作は、下り坂でカーブへ進入する等のように複数の目的を持つ場合や同じ条件（車間距離や車速が同じ）でも前方にカーブがあったり、前方信号が赤になりそうなように目的が異なる場合が多く、単純に車間調整の減速操作のみをピックアップすることは困難である。
【０００４】
また、運転者の不注意を警報するため通常の減速操作タイミングを用いる場合には、頻繁に警報が発生することになってわずらわしいものとなる。そのため、減速操作タイミングのモデルを加工する必要があるが、基準が明確でないために警報を発生させるための基準ラインの設定が困難である。
【０００５】
本発明は、自車両の車間距離を調整するための接触回避動作タイミングを正確に学習でき、正確なタイミングで接触回避動作を実行できる車両の制御装置の提供を目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明に係る車両の制御装置は、車両前方に存在する障害物を検知する障害物検知手段と、前記障害物との車間距離を検出する車間距離検出手段と、車両と前記障害物との接触を回避するために作動される接触回避手段と、運転者のブレーキ操作を検出するブレーキ操作検出手段と、前記接触回避手段の作動を開始する作動開始タイミングである障害物との車間距離の閾値を決定して記憶するタイミング決定手段と、前記障害物との車間距離が前記タイミング決定手段により決定及び記憶された閾値より小さい場合に前記接触回避手段を作動するように制御する制御手段とを備え、前記タイミング決定手段は、車速と前記障害物との相対速度から算出される運転者のブレーキ操作時の減速タイミングモデルを用いて前記閾値を決定し、前記減速タイミングモデルのパラメータが、所定のブレーキ操作時に検出され記憶された所定数以上の前記車速、前記障害物との相対速度、車間距離及びブレーキ操作量により学習補正され、前記学習補正は、前記減速タイミングモデルによる算出値と前記検出され記憶された車間距離との差の二乗の積算値からなる第１項と、該減速タイミングモデルによる算出値と前記検出され記憶された車間距離との差に重みづけ係数を乗算した値の二乗の積算値に補正係数を乗算した値からなる第２項とを加算した理論式から求められる値が最小となる前記パラメータを求めることにより実行され、前記重みづけ係数は、前記検出され記憶されたブレーキ操作量と車間距離とから求められる。
【０００７】
また、好ましくは、前記ブレーキ操作時において、前記障害物との車間距離が大きいときの重みづけ係数を該障害物との車間距離が小さいときの重みづけ係数に比べて小さくする。
【０００８】
また、好ましくは、前記ブレーキ操作時において、前記ブレーキ操作量が大きいときの重みづけ係数を該ブレーキ操作量の小さいときの重みづけ係数に比べて大きくする。
【０００９】
また、好ましくは、道路環境を検出する道路環境検出手段を更に備え、該道路環境に応じて前記重みづけ係数を変更する。
【００１０】
また、好ましくは、前記道路環境はナビゲーション装置の地図情報や現在地情報から検出される。
【００１１】
また、好ましくは、高速道路では一般道路より前記重みづけ係数を大きくする。
【００１２】
また、好ましくは、渋滞時は非渋滞時に比べて前記重みづけ係数を小さくする。
【００１３】
また、好ましくは、視認性が悪いときほど前記重みづけ係数を小さくする。
【００１４】
【発明の効果】
以上のように、請求項１の発明によれば、接触回避動作の作動開始タイミングが車速と障害物との相対速度から算出される運転者のブレーキ操作時の減速タイミングモデルを用いて決定され、この減速タイミングモデルのパラメータが、所定のブレーキ操作時に検出され記憶された所定数以上の車速、障害物との相対速度、車間距離及びブレーキ操作量により学習補正され、学習補正は、減速タイミングモデルによる算出値と検出され記憶された車間距離との差の二乗の積算値からなる第１項と、該減速タイミングモデルによる算出値と検出され記憶された車間距離との差に重みづけ係数を乗算した値の二乗の積算値に補正係数を乗算した値からなる第２項とを加算した理論式から求められる値が最小となるパラメータを求めることにより実行され、重みづけ係数は、検出され記憶されたブレーキ操作量と車間距離とから求められることにより、自車両の車間距離を調整するための接触回避動作タイミングを正確に学習でき、正確なタイミングで接触回避動作を実行できる。
【００１５】
請求項２の発明によれば、ブレーキ操作時において、障害物との車間距離が大きいときの重みづけ係数を障害物との車間距離が小さいときの重みづけ係数に比べて小さくすることにより、車間距離が長いときに車間調整以外のブレーキ操作の影響を抑えて接触回避動作の作動開始タイミングを正確に学習できる。
【００１６】
請求項３の発明によれば、ブレーキ操作時において、ブレーキ操作量が大きいときの重みづけ係数をブレーキ操作量が小さいときの重みづけ係数に比べて大きくすることにより、危険度が小さいときの軽い不必要なブレーキ操作の影響を抑えて接触回避動作の作動開始タイミングを正確に学習できる。
【００１７】
請求項４の発明によれば、道路環境に応じて重みづけ係数を変更することにより、カーブや交差点などの車間調整以外のブレーキ操作を行う確率の高い市街路や山間道での影響を抑えて接触回避動作の作動開始タイミングを正確に学習できる。
【００１８】
請求項５の発明によれば、道路環境はナビゲーション装置の地図情報や現在地情報から検出されることにより、道路環境を正確に検出できる。
【００１９】
請求項６の発明によれば、高速道路では一般道路より重みづけ係数を大きくすることにより、車間調整以外のブレーキ操作を行う確率の低い高速道でのブレーキ操作が重視されて正確な学習ができる。
【００２０】
請求項７の発明によれば、渋滞時は非渋滞時に比べて重みづけ係数を小さくすることにより、車間調整以外のブレーキ操作を行う確率の高い渋滞時での影響を抑えて接触回避動作の作動開始タイミングを正確に学習できる。
【００２１】
請求項８の発明によれば、視認性が悪いときほど重みづけ係数を小さくすることにより、車間調整以外のブレーキ操作を行う確率の高い悪天候時や夜間時などでの影響を抑えて接触回避動作の作動開始タイミングを正確に学習できる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明に係る車両の制御装置を、代表的な車両である自動車に搭載した例について添付図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
本実施形態の車両の制御装置は、例えば、自車両の前方にある先行車両との車間距離が所定距離以下になると、先行車両との接触を回避するための接触回避動作として警報を発生したり、自動ブレーキや自動操舵を実行すると共に、運転者のブレーキ操作量や車間距離を学習しながら接触回避動作の開始タイミング（例えば、車間距離）を変更する。
［第１実施形態］
第１実施形態は、減速操作開始時としてブレーキ操作開始タイミング、減速操作量としてブレーキ操作中の最大ブレーキ操作量、接触回避動作として警報を発生させる場合を示す。
【００２４】
図１は、第１実施形態の車両の制御装置の制御ブロック図であり、警報演算装置１の内部に表わす各ブロックは、警報演算装置１が行う制御動作を入力信号の流れで表現している。
【００２５】
警報演算装置１による実際の制御処理は、予めＲＯＭ（不図示）等に格納されたソフトウエアに従って、ＣＰＵ（不図示）が実行する。
【００２６】
図１に示すように、１は制御装置全体を統括制御する警報演算装置である。警報演算装置１は、警報作動開始タイミングを記憶するＲＯＭ及びＲＡＭ等の記憶部２と、運転者の減速操作を学習し、該学習結果に基づいて警報作動開始タイミングを決定する警報作動開始タイミング決定部３と、警報作動開始タイミングになったならば警報を作動させる警報判断部６を備える。
【００２７】
警報作動開始タイミング決定部３は、減速操作学習部４にて運転者の減速操作を学習し、警報作動タイミング決定部５にて学習結果に基づいて警報作動開始タイミングを決定する。
【００２８】
警報演算装置１には、運転者のブレーキ操作量brk、車速Vo、前方車両との相対速度Vr、前方車両との車間距離dがセンサから入力され、スピーカから警報を発生させると共に、ディスプレイに車間距離などを表示する。
【００２９】
ブレーキ操作量brkはブレーキペダルストロークセンサ、車速Voは車速センサ、相対速度Vr及び車間距離dはレーザレーダ、ミリ波レーダ、超音波レーダ等により夫々検出される。
【００３０】
次に、警報演算装置１の制御手順について、図５を参照して説明する。
【００３１】
図２は、第１実施形態の車両の制御装置の制御手順を示すフローチャートである。
【００３２】
図２に示すように、ステップＳ１では、警報演算装置１は各センサからの検出信号を入力して、車両状態量（車間距離d、車速Vo、相対速度Vr）と運転操作量（ブレーキ操作量brk）とを検出する。ステップＳ２では、車間距離dが警報車間距離DWARNより小さいか否かを判断する。ステップＳ２で車間距離dが警報車間距離DWARNより小さいならば（ステップＳ２でＹＥＳ）、ステップＳ３でスピーカから警報音を発生すると共に、ディスプレイにその旨を表示する。
【００３３】
ステップＳ２で車間距離dが警報車間距離DWARN以上ならば（ステップＳ２でＮＯ）、警報は必要ないと判断できるので、ステップＳ４で、後述する警報タイミングを学習する。
【００３４】
ここで、警報車間距離DWARNは下記の式１により演算される。
【００３５】
DWARN=C0+C1・V1+C2・Vr・・・(1)
記憶部２には、警報タイミングとして上記式１のパラメータC0,C1,C2が記憶されているが、警報タイミングの学習が行われていないときは、標準的な値をデフォルトとして記憶している。また、上記式１はVo,Vrの２次以上の項や加速度aなどの項が付加されても適用可能である。
【００３６】
次に、図２の警報タイミングの学習処理について説明する。
【００３７】
図３は、図２の警報タイミングの学習処理を示すフローチャートである。
【００３８】
図３に示すように、ステップＳ１１では、運転者のブレーキ操作量brkから減速操作を開始したか否かを判断する。ステップＳ１１で減速操作が開始されていないならば（ステップＳ１１でＮＯ）リターンするが、ステップＳ１１で減速操作が開始されたならば（ステップＳ１１でＹＥＳ）、ステップＳ１２で減速操作開始時の車間距離dが所定値DS(DS=Drate・DWARN)以上か否かを判断する。
【００３９】
ステップＳ１２で所定値DS未満ならば（ステップＳ１２でＮＯ）、車間距離dが警報車間距離DWARNより非常に小さいため、異常状態と判断してその時のブレーキ操作量brkは記憶せず、警報タイミングの学習処理も行わずにリターンする。
【００４０】
一方、ステップＳ１２で所定値DS以上ならば（ステップＳ１２でＹＥＳ）、ステップＳ１３でブレーキ操作量brkが所定値brk0以下であるか否かを判断する。
【００４１】
ステップＳ１３で所定値brk0を超えるならば（ステップＳ１３でＮＯ）、急ブレーキ等の異常状態と判断してその時のブレーキ操作量brkは記憶せず、警報タイミングの学習処理も行わずにリターンする。
【００４２】
一方、ステップＳ１３で所定値brk0以下ならば（ステップＳ１３でＹＥＳ）、ステップＳ１４で減速開始時の車間距離d、車速Vo、相対速度Vr及びブレーキ操作量brkを記憶する。
【００４３】
ステップＳ１５では、警報タイミングが未学習で、ステップＳ１４での車間距離d、車速Vo、相対速度Vr及びブレーキ操作量brkの記憶数nが所定数N以上あるか否かを判断する。このステップＳ１５では図４に示すように、複数のデータから推定するため信頼性のある学習結果が得られる。
【００４４】
ステップＳ１６では、記憶部に記憶されているn個の車間距離d、車速Vo、相対速度Vr及びブレーキ操作量brk｛(d1,Vo1,Vr1,brk1),(d2,Vo2,Vr2,brk2)・・・(dn,Von,Vrn,brkn)｝に基づき、下記の式２に示す減速タイミングモデルのパラメータP0,Pvo,Pvrを学習する。
【００４５】
LD=P0+Pvo・Vo+Pvr・Vr・ar・・・(2)
このとき、減速操作時の車両状態量（車間距離d、車速Vo、相対速度Vr）にブレーキ操作量brkと車間距離dに応じて重みづけを行なう。具体的には、正則化理論における安定化項にブレーキ操作量brkと車間距離dを含め、次式３を最小にするパラメータP0,Pvo,Pvrを求める。
【００４６】
【数１】
0004281101.tif 000002
【００４７】
但し、λは補正係数である。
【００４８】
上記式３において、brki/diの値が重みづけの大小に関係し、ブレーキ操作量brkが大きく、車間距離dが小さい程、重みづけが大きくなる。
【００４９】
図５に示すように、減速操作開始時に運転者の全ての操作を等しい重みづけて学習すると、危険度が小さいときの軽い不必要なブレーキ操作や車間距離が長いときに車間調整以外のブレーキ操作に影響されて正確に学習されないが、ブレーキ操作量の大きいなものに重みづけをすると、強いブレーキ操作が重視されると共に、車間距離が小さいものに重みづけをすると車間距離が小さいときのブレーキ操作が重視されることになり、正確な学習ができるのである。
【００５０】
尚、上記警報タイミングの学習は、車両状態量（車間距離d、車速Vo、相対速度Vr）と運転操作量（ブレーキ操作量brk）の少なくとも一方に基づいて行ってもよい。
【００５１】
ステップＳ１７では、ステップＳ１６で学習して減速タイミングモデルの１−α信頼下限を演算する。
【００５２】
ある車両状態量（Vo0,Vr0）での減速タイミングモデルによる予測値LD0の１−α信頼下限は次式４で表される。
【００５３】
LD下限=LD0-t(n-p-1;α)・S0・・・(4)
この下限を警報発生ラインとすることで、減速タイミングモデルの信頼領域を逸脱したときに警報を発生して、運転者個々に依存しない明確な基準が設定できる。また、αを調整することで警報の発生頻度をコントロールできる。
【００５４】
ここで、上記式４を簡略化するために(Vo,Vr)＝(x1,x2)とおき、P=2、nは実測値(Di,Voi,Vri,brki)の記憶数である。
【００５５】
【数２】
0004281101.tif 000003
【００５６】
ステップＳ１６、Ｓ１７での処理の結果、図６に示すように、学習した減速タイミングモデルと１−α信頼下限が求められる。
【００５７】
ステップＳ１８では、図６に示すように、1−α信頼下限を減速タイミングモデルに近似して警報タイミングDWARNとして記憶する。尚、演算の単純化のため実測値の重心(Vo,Vr)＝(x1,x2)における１−α信頼下限を通る直線とする（重心付近が最も推定精度がよい）。
【００５８】
上記第１実施形態によれば、減速タイミングモデルの演算に際して車間距離とブレーキ操作量の最大値（或いは少なくとも一方）に基づいて重みづけを変更することにより、自車両の車間距離を調整するための警報タイミングを正確に学習でき、正確なタイミングで接触回避動作を実行できる。
【００５９】
また、ブレーキ操作時において、車間距離が大きいときの重みづけを小さいときに比べて小さくすることにより、車間距離が長いときに車間調整以外のブレーキ操作の影響を抑えて警報開始タイミングを正確に学習できる。
【００６０】
さらに、ブレーキ操作時において、ブレーキ操作量の最大値が大きいときの重みづけを小さいときに比べて大きくすることにより、危険度が小さいときの軽い不必要なブレーキ操作の影響を抑えて警報タイミングを正確に学習できる。
［第２実施形態］
第２実施形態では、図１と同様の制御ブロックを用いて、図７に示すように、第１実施形態で説明した警報タイミングを１次警報車間距離D1WARNに設定し、物理的な限界回避距離タイミングに基づいた２次警報車間距離D2WARNに設定する。これにより、運転者に先行車両に対する危険度合に応じて報知できる。
【００６１】
図８は、第２実施形態の車両の制御装置の制御手順を示すフローチャートである。
【００６２】
図８に示すように、ステップＳ２１では、警報演算装置１は各センサからの検出信号を入力して、車両状態量（車間距離d、車速Vo、相対速度Vr）と運転操作量（ブレーキ操作量brk）とを検出する。ステップＳ２２では、車間距離dが二次警報車間距離D2WARNより小さいか否かを判断する。ステップＳ２２で車間距離dが二次警報車間距離D2WARNより小さいならば（ステップＳ２２でＹＥＳ）、ステップＳ２５でスピーカから警報音を発生すると共に、ディスプレイにその旨を表示する。
【００６３】
また、ステップＳ２２で車間距離dが二次警報車間距離D2WARN以上ならば（ステップＳ２２でＮＯ）、ステップＳ２３では、車間距離dが一次警報車間距離D1WARNより小さいか否かを判断する。ステップＳ２３で車間距離dが一次警報車間距離D2WARNより小さいならば（ステップＳ２３でＹＥＳ）、ステップＳ２４でスピーカから警報音を発生すると共に、ディスプレイにその旨を表示する。
【００６４】
ステップＳ２６では、第１実施形態で説明した学習処理と同じ手順で一次警報タイミングを学習する。
【００６５】
ここで、二次警報車間距離D2WARNは次式５により演算される。
【００６６】
【数３】
0004281101.tif 000004
【００６７】
ここで、α0は自車両の推定減速度、αfは前方車両の推定減速度、t1は警報発生からブレーキ操作開始までの運転者の反応時間で、予め設定されている。
【００６８】
また、一次警報車間距離D1は上記式１により演算される。記憶部２には、警報タイミングとして上記式１のパラメータC0,C1,C2が記憶されているが、警報タイミングの学習が行われていないときは、標準的な値をデフォルトとして記憶している。また、上記式１はVo,Vrの２次以上の項や加速度aなどの項が付加されても適用可能である。
［第３実施形態］
第３実施形態では、第１実施形態の警報タイミングの学習処理において道路種類などの道路環境に応じて重みづけを変更する。道路種類としては、例えば高速道、幹線、市街路、山間道が挙げられる。
【００６９】
図９は、第３実施形態の車両の制御装置の制御ブロック図である。
【００７０】
第１実施形態との相違点は、警報演算装置１に入力される情報として、運転者のブレーキ操作量brk、車速Vo、前方車両との相対速度Vr、前方車両との車間距離dの他に、道路環境量を検出するためのカーナビゲーションの地図情報や現在位置情報が追加されたところにあり、それ以外の構成は第１実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００７１】
次に、警報演算装置１の制御手順について、図１０を参照して説明する。
【００７２】
図１０は、第３実施形態の車両の制御装置の制御手順を示すフローチャートである。
【００７３】
図１０に示すように、ステップＳ３１では、警報演算装置１は各センサからの検出信号を入力して、車両状態量（車間距離ｄ、車速Vo、相対速度Vr）と運転操作量（ブレーキ操作量brk）とを検出すると共に、カーナビゲーションの地図情報や現在位置情報から道路環境量（道路種類Rk）を取り込む。道路種類RRkは、例えば高速道＝５、幹線＝４、市街路＝３、山間道＝２のように値を決めておく。尚、他に渋滞時や視認性の悪いとき（悪天候、夜間）に重みづけを小さくしてもよい。
【００７４】
ステップＳ３２では、車間距離dが警報車間距離DWARNより小さいか否かを判断する。ステップＳ３２で車間距離dが警報車間距離DWARNより小さいならば（ステップＳ３２でＹＥＳ）、ステップＳ３３でスピーカから警報音を発生すると共に、ディスプレイにその旨を表示する。ここで、警報車間距離DWARNは上記式１により演算される。
【００７５】
ステップＳ３２で車間距離dが警報車間距離DWARN以上ならば（ステップＳ３２でＮＯ）、警報は必要ないと判断できるので、ステップＳ３４で、後述する警報タイミングを学習する。
【００７６】
次に、第３実施形態の警報タイミングの学習処理について説明する。
【００７７】
第３実施形態の警報タイミングは、上述した図２の警報タイミングの学習処理のうち、ステップＳ１６での処理が異なっており、それ以外は同一の処理を行なうので説明を省略する。
【００７８】
図３に示すステップＳ１６において、記憶部に記憶されているn個の車間距離d、車速Vo、相対速度Vr、ブレーキ操作量brk及び道路種類Rk(d1,Vo1,Vr1,brk1,Rk1),(d2,Vo2,Vr2,brk2,Rk2)・・・(dn,Von,Vrn,brkn,Rkn)に基づき、上記式２に示す減速タイミングモデルのパラメータP0,Pvo,Pvrを学習する。
【００７９】
このとき、減速操作時の車両状態量（車間距離d、車速Vo、相対速度Vr）にブレーキ操作量brkと車間距離dに応じて重みづけを行なうと同時に、道路種類Rkに応じて重みづけを行う。具体的には、正則化理論における安定化項にブレーキ操作量brkと車間距離dと道路種類Rkを含め、次式６を最小にするパラメータP0,Pvo,Pvrを求める。
【００８０】
【数４】
0004281101.tif 000005
【００８１】
上述のように、減速操作開始時に運転者の全ての操作を等しい重みづけて学習すると、カーブや交差点などの車間調整以外のブレーキ操作確率の高い市街路や山間道での影響が強くなって車間調整のための減速タイミングモデルが正確に学習されないが、市街路や山間道に対する重みづけを小さくすると、高速道や幹線でのブレーキ操作が重視されることになって正確な学習ができるのである。
【００８２】
上記第３実施形態によれば、道路種類に応じて重みづけを変更することにより、カーブや交差点などの車間調整以外のブレーキ操作確率の高い市街路や山間道での影響を抑えて警報タイミングを正確に学習できる。
【００８３】
また、道路種類カーナビゲーション装置の地図情報や現在地情報から検出されることにより、道路種類を正確に検出できる。
【００８４】
また、高速道路では一般道路より重みづけを大きくすることにより、車間調整以外のブレーキ操作確率の低い高速道でのブレーキ操作が重視されて正確な学習ができる。
【００８５】
また、渋滞時は重みづけを小さくすることにより、車間調整以外のブレーキ操作確率の高い渋滞時での影響を抑えて警報タイミングを正確に学習できる。
【００８６】
さらに、視認性が悪いときは重みづけを小さくすることにより、車間調整以外のブレーキ操作確率の高い悪天候時や夜間時などでの影響を抑えて警報タイミングを正確に学習できる。
【００８７】
尚、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲で、上記実施形態を修正又は変形したものに適用可能である。
【００８８】
例えば、上記各実施形態において衝突回避動作として警報を発生する代わりに、自動ブレーキ制御や自動操舵制御を行なってもよく、この場合はステアリングシャフトを駆動するステアリングアクチュエータやブレーキ液圧制御を行なうアクチュエータが搭載される。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態の車両の制御装置の制御ブロック図である。
【図２】第１実施形態の車両の制御装置の制御手順を示すフローチャートである。
【図３】図２の警報タイミングの学習処理を示すフローチャートである。
【図４】車間距離、車速、相対速度及びブレーキ操作量の検出結果を示す図である。
【図５】本実施形態と他の方法による車間距離推定結果を示す図である。
【図６】第１実施形態の学習処理により学習した減速タイミングモデル、警報発生ライン及び１−α信頼下限を示す図である。
【図７】第２実施形態の制御手順について説明する図である。
【図８】第２実施形態の車両の制御装置の制御手順を示すフローチャートである。
【図９】第３実施形態の車両の制御装置の制御ブロック図である。
【図１０】第３実施形態の車両の制御装置の制御手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  警報演算装置
２  記憶部
３  警報作動開始タイミング決定部
４  減速操作学習部
５  警報作動タイミング決定部
６  警報判断部
【図１】
0004281101.tif 000006
【図２】
0004281101.tif 000007
【図３】
0004281101.tif 000008
【図４】
0004281101.tif 000009
【図５】
0004281101.tif 000010
【図６】
0004281101.tif 000011
【図７】
0004281101.tif 000012
【図８】
0004281101.tif 000013
【図９】
0004281101.tif 000014
【図１０】
0004281101.tif 000015