(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライバのハンドル操作による操舵角を検出する操舵角検出手段と、
走行中の道路形状として、車両から所定距離の正面位置と前記車両から前記所定距離前方のレーン位置との偏差を検出する道路形状検出手段と、
運転開始後所定時間に前記操舵角検出手段により検出された操舵角と、運転開始後所定時間に前記道路形状検出手段により検出された偏差との組のデータを、正常運転時のデータとして記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記組のデータを前記偏差に応じて複数のグループに分け、グループ毎に操舵角の平均値及び操舵角の標準偏差を計算し、前記平均値＋前記標準偏差を上限とし前記平均値−前記標準偏差を下限とする範囲を正常操舵領域とすると共に前記正常操舵領域以外の領域を異常操舵領域としたテーブルを、前記ドライバの運転状態を判定するための運転状態判定テーブルとして作成する運転状態判定テーブル作成手段と、
運転開始から前記所定時間経過後に前記操舵角検出手段により検出された操舵角、及び運転開始から前記所定時間経過後に前記道路形状検出手段により検出された偏差との組み合わせと、前記運転状態判定テーブル作成手段により作成された運転状態判定テーブルとに基づいて、前記ドライバの運転状態を判定する運転状態判定手段と、
を備えた運転状態判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転状態判定装置及び運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ドライバの居眠り運転等、運転異常状態を判定することが提案されている。
【０００３】
特許文献１では、正常運転時のドライバの操舵推定値を算出し、実操舵量と推定値との誤差分布の峻険度に基づいて異常運転を判定する技術が開示されている。
【０００４】
特許文献２では、ドライバの応答遅れ時間と偏差量とを、操舵量、車速、車両横方向運動を用いて推定し、正常時の応答遅れ時間と偏差量との比較により、異常状態を判定する技術が開示されている。
【０００５】
特許文献３では、車両横運動量や車速から挙動基準や走行軌跡を算出し、挙動基準と走行軌跡との差に基づいて異常運転を判定する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平１１−２２７４９１号公報
【特許文献２】特開平５−８５２２１号公報
【特許文献３】特開２００１−１６７３９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１〜３の技術は、判定可能な道路形状が限定されてしまう問題がある。具体的には、特許文献１の技術は時々刻々変化する操舵量から操舵推定値を求めており、操舵のパターンは一般に道路形状に依存して大きくなる。例えば、直進、右カーブ、左の緩いカーブ、Ｓ字などは、それぞれに応じた操舵パターンがある。よって、操舵推定値の推定精度が道路形状に大きく依存するため、異常判定精度も道路形状に大きく依存する問題がある。
【０００７】
特許文献２及び３の技術は、車両挙動や車速から挙動基準を算出しているが、推定した挙動基準と道路形状との関係は考慮していない。よって、推定した挙動基準と道路形状とが異なる場合、異常判定精度が低下する。例えば、道路形状がＳ字の場合に挙動基準が直線と算出され、かつ走行軌跡も直線であった場合、本来は異常運転であるが正常運転と判定されてしまう問題がある。また、道路形状が直線の場合に挙動基準がＳ字と算出され、かつ走行軌跡が直線であった場合、本来は正常運転であるが、異常運転と誤判定されてしまう問題がある。
【０００８】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、高精度に運転状態を判定することができる運転状態判定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１の発明である運転状態判定装置は、ドライバのハンドル操作による操舵角を検出する操舵角検出手段と、走行中の道路形状として、車両から所定距離の正面位置と前記車両から前記所定距離前方のレーン位置との偏差を検出する道路形状検出手段と、運転開始後所定時間に前記操舵角検出手段により検出された操舵角と、運転開始後所定時間に前記道路形状検出手段により検出された偏差との組のデータを、正常運転時のデータとして記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記組のデータを前記偏差に応じて複数のグループに分け、グループ毎に操舵角の平均値及び操舵角の標準偏差を計算し、前記平均値＋前記標準偏差を上限とし前記平均値−前記標準偏差を下限とする範囲を正常操舵領域とすると共に前記正常操舵領域以外の領域を異常操舵領域としたテーブルを、前記ドライバの運転状態を判定するための運転状態判定テーブルとして作成する運転状態判定テーブル作成手段と、運転開始から前記所定時間経過後に前記操舵角検出手段により検出された操舵角、及び運転開始から前記所定時間経過後に前記道路形状検出手段により検出された偏差との組み合わせと、前記運転状態判定テーブル作成手段により作成された運転状態判定テーブルとに基づいて、前記ドライバの運転状態を判定する運転状態判定手段と、を備えている。
【発明の効果】
【００２２】
本発明に係る運転状態判定装置は、操舵量と道路形状とに基づいてドライバの運転状態を判定することにより、高精度に運転状態を判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２５】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。運転支援装置は、車両（以下「自車」という。）に搭載されたものであり、車両前方の道路を撮像する前方カメラ１と、走行路面のレーンを認識するレーン認識部２と、偏差を演算する偏差演算部３と、操舵角を検出する操舵角センサ４と、現在の操舵が異常であるか否かを判定する異常状態判定部５と、警報音を発生するブザー６とを備えている。
【００２６】
前方カメラ１は、車両前方の道路画像を生成する。レーン認識部２は、前方カメラ１で生成された道路画像に基づいて道路のレーン位置を認識する。
【００２７】
具体的には、レーン認識部２は、最初に、道路画像からレーンマーキング候補点を抽出する。ここでは、レーンマーキング部分が路面よりも輝度が高いことを利用した二値化、エッジ抽出、レーンマーキングの形状を考慮したテンプレートマッチング、スポークフィルタ等の方法が行われる。次に、レーン認識部２は、抽出したレーンマーキング候補点から最も確からしいレーン位置を推定する。すなわち、レーン認識部２は、５つのパラメータで構成されるパラメータ空間を小領域に分割し、各々の領域を所定の式に基づきカメラ撮像面上に投影する。そして、レーン認識部２は、撮像面上に投影された領域内のレーンマーキング候補点の総和を計算する。この総和が最大になるときの上記５つのパラメータの各々の値を求める。
【００２８】
なお、レーン認識部２は、「レーン検出におけるロバスト性向上の検討」、高橋ら、電子情報通信学会技術研究報告ｖｏｌ．９８，Ｎｏ．３３４（１９９８）に記載されている技術を用いているが、その他のレーン認識技術を用いてもよいのは勿論である。
【００２９】
偏差演算部３は、前方カメラ１で生成された道路画像と、レーン認識部２で認識されたレーン位置とに基づいて、自車の前方の距離Ｌ［ｍ］における自車の将来位置及び目標コース位置との偏差εを演算する。
【００３０】
図２は、自車の将来位置及び目標コース位置との関係を示す図である。自車の将来位置は、自車から距離Ｌだけ離れた正面位置である。目標コース位置は、レーン認識部２で認識されたレーンの中心位置である。なお、Ｌはドライバが通常注視している距離であり、本実施形態ではＬ＝１００［ｍ］である。
【００３１】
また、偏差εは、図２に示すように、自車の走行する道路形状が直線に対してどの程度曲がっているかを表しており、道路形状が直線であればゼロの値になり、道路形状の曲率が大きくなるほど大きな値になる。
【００３２】
操舵角センサ４は、ドライバのステアリング操作に応じた操舵角σを検出する。異常状態判定部５は、現在の操舵が正常か異常を判定するための判定テーブルを記憶している。
【００３３】
図３は、判定テーブルを示す図である。判定テーブルは、正常操舵か異常操舵であるかを示す領域を、偏差演算部３で演算された偏差εと操舵角センサ４で検出された操舵角σとの組み合わせによって定義したものである。
【００３４】
すなわち、異常状態判定部５は、判定テーブルを参照し、偏差演算部３で演算された偏差εと操舵角センサ４で検出された操舵角σとの組み合わせを表す領域が「正常」のときは正常操舵であると判定し、その組み合わせを表す領域が「異常」のときは異常操舵であると判定する。
【００３５】
本実施の形態では、異常状態判定部５は、単位時間当たりの異常操舵が一定時間（例えば１分当たりの異常操舵が１０秒以上）に達した場合、異常状態であると判定する。
【００３６】
図４（Ａ）は正常運転時、同図（Ｂ）は居眠り運転時の偏差εと操舵角σとの関係を示す図である。太線は、正常運転と異常運転の境界を示している。同図に示すように、正常運転時は、偏差ε及び操舵角σの位置はほとんど正常操舵領域にあるが、居眠り運転時はしばしば異常領域に入っている。
【００３７】
ブザー６は、異常状態判定部５により異常操舵であると判定されたときにブザー音を出力する。これにより、ドライバに警告が与えられる。
【００３８】
以上のように、第１の実施形態に係る運転支援装置は、道路形状に応じた偏差εと操舵角θとを用いることにより、正常運転時又は異常運転時における道路形状と操舵との関係を利用することができ、その結果、ドライバが正常運転をしているか異常運転をしているかを高精度に判定することができる。更に、運転支援装置は、ドライバが異常運転していると判定したときには、警報動作を行うことにより、ドライバの異常運転による事故を防止することができる。
【００３９】
［第２の実施形態］
図５は、本発明の第２の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同一の部位には同一の符号を付すと共に、その詳細な符号は省略し、主に第１の実施形態と異なる点について説明する。
【００４０】
第２の実施形態に係る運転支援装置は、図１に示した第１の実施形態の構成に、正常操舵蓄積部７が追加されたものである。正常操舵蓄積部７は、運転開始後５分間における偏差εと操舵角σとの組のデータを正常運転時のデータとして蓄積する。居眠り運転をするのは、運転開始から５分間経過後であることが多いからである。なお、データ蓄積時間は、運転開始後「５分間」に限定されず、他の時間であってもよいのは勿論である。
【００４１】
一方、異常状態判定部５は、運転開始直後は、図３に示した判定テーブルを記憶してなく、また運転開始５分間は正常状態と判定する。そして、異常状態判定部５は、運転開始５分間に正常操舵蓄積部７に蓄積されたデータを用いて判定テーブルを作成し、運転開始５分間経過後、この判定テーブルを用いて正常運転であるか異常運転であるかを判定する。判定テーブルの作成方法は次の通りである。
【００４２】
異常状態判定部５は、正常操舵蓄積部７に蓄積されたデータを偏差εの値に応じてｎ組に分ける（例えばｎ＝５）。次に、異常状態判定部５は、それぞれの組の操舵角σの平均σｍと標準偏差σｓとを演算し、σｍ±３・σｓに含まれる領域を正常操舵領域とし、それ以外の領域を異常操舵領域とする。なお、正常操舵領域はσｍ±３・σｓに限定されず、平均σｍ及び標準偏差σｓを用いて設定されるその他の領域であってもよい。
【００４３】
図６は、正常操舵蓄積部７に蓄積されたデータを偏差εの値に応じて５組に分けた状態示す図である。なお、図６の右端及び左端の組は除外され、他の５つの組において正常操舵の領域を示す上限及び下限が設定されている。
【００４４】
以上のように、第２の実施形態に係る運転支援装置は、運転開始後に蓄積された偏差εと操舵角σとの組のデータを用いて判定テーブルを作成し、この判定テーブルに基づいて正常運転又は異常運転をしているかを判定するので、個々のドライバの運転特性に応じて、高精度に正常運転又は異常運転を判定することができる。
【００４５】
なお、第２の実施形態では、異常状態判定部５は平均と標準偏差とに基づいて正常操舵領域を求めたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、異常状態判定部５は、正常操舵蓄積部７に蓄積されたデータを混合正規分布で表し、得られた混合正規分布の一定値以上の領域を正常操舵領域とし、一定値未満の領域を異常操舵領域とすることもできる。
【００４６】
［第３の実施形態］
図７は、本発明の第３の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同一の部位には同一の符号を付すと共に、その詳細な符号は省略し、主に第１の実施形態と異なる点について説明する。
【００４７】
第３の実施形態に係る運転支援装置は、ドライバが通常注視している距離Ｌを自動的に設定するものであり、図１に示した第１の実施形態の構成に、顔カメラ８及び視線検出部９が追加されたものである。
【００４８】
顔カメラ８は、ドライバの顔を撮像し、顔画像を生成する。視線検出部９は、顔カメラ８で生成された顔画像に基づいて、ドライバの視線を検出する。具体的には、視線検出部９は、１フレーム毎に、顔画像から左目領域を切り出し、目の特徴点として目頭及び瞳孔の中心位置を抽出する。そして、視線検出部９は、これらの特徴点から、目の向きを表す値として、顔に対する相対的な目の位置（目の左右の向きと上下の向き）を演算する。なお、視線検出部９は、本実施形態では、「自動車運転中のドライバの視線検出」、坂口ら、電子情報通信学会技術研究報告ＰＲＵ、ｖｏｌ．９５，Ｎｏ．４４（１９９５）に記載されている技術を用いているが、その他の視線検出技術を用いてもよいのは勿論である。
【００４９】
偏差演算部３は、視線検出部９で検出されたドライバの視線を用いて、ドライバが注視している点と自車の位置との距離を算出し、その値を上述した距離Ｌとする。そして、偏差演算部３は、この距離Ｌを用いて偏差εを演算する。
【００５０】
以上のように、第３の実施形態に係る運転支援装置は、ドライバが注視している点までの距離をＬとして設定することにより、ドライバが実際に注視している点と操舵状態とを考慮して運転状態を判定するので、高精度に運転状態を判定して、警報動作等の運転支援を行うことができる。
【００５１】
［第４の実施形態］
図８は、本発明の第４の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同一の部位には同一の符号を付すと共に、その詳細な符号は省略し、主に第１の実施形態と異なる点について説明する。
【００５２】
第４の実施形態に係る運転支援装置は、図１に示した第１の実施形態の構成に、後方カメラ１Ａ、蓄積部１０、車速センサ１１、ヨー角センサ１２が追加されたものである。なお、後方カメラ１Ａは、車両の後方を撮像するように、前方カメラ１が配置されたものである。
【００５３】
蓄積部１０は、レーン認識部２の認識結果を蓄積する。車速センサ１１は、自車の速度である車速を検出する。ヨー角センサ１２は、自車のヨー軸周りの回転角であるヨー角を検出する。
【００５４】
レーン認識部２は、後方カメラ１Ａで生成された道路画像に基づいて、車両後方のレーン位置を認識する。蓄積部１０は、後方カメラ１Ａで生成された道路画像及びレーン認識部２の認識結果を蓄積する。
【００５５】
偏差演算部３は、車速センサ１１で検出された車速とヨー角センサ１２で検出されたヨー角とに基づいて、現在位置Ｎより距離（Ｌ＋Ｌ１）走行前の車両位置Ｐを算出する。但し、Ｌ１は、車両の進行方向側の先端から、後方カメラ１Ａにより認識されるレーン位置までの距離である。
【００５６】
図９は、現在位置Ｎ及びそれより距離（Ｌ＋Ｌ１）走行前の車両位置Ｐを示す図である。次に、偏差演算部３は、車両位置Ｐより距離Ｌ前方の位置Ａを算出し、更に現在のレーン中心位置Ｂを算出し、位置ＡとＢの距離の偏差εを演算する。
【００５７】
以上のように、第４の実施形態に係る運転支援装置は、自車後方の道路形状と操舵量とに基づいて運転状態を判定し、警報動作等の運転支援を行うことができる。
【００５８】
なお、Ｌは、第１の実施形態のように予め設定された距離であるが、第２の実施形態のようにドライバが注視している前方距離を用いてもよい。
【００５９】
［第５の実施形態］
図１０は、本発明の第５の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同一の部位には同一の符号を付すと共に、その詳細な符号は省略し、主に第１の実施形態と異なる点について説明する。
【００６０】
第５の実施形態に係る運転支援装置は、図１に示した第１の実施形態の前方カメラ１及びレーン認識部２の代わりに、ＧＰＳセンサ２１及び地図データベース２２を備えている。
【００６１】
ＧＰＳセンサ２１は、自車の緯度及び経度を検出する。地図データベース２２は、ＧＰＳセンサ２１で検出された緯度及び経度に基づいて、自車周辺の道路形状を表す地図データを出力する。
【００６２】
偏差演算部３は、ＧＰＳセンサ２１で検出された緯度及び経度と、地図データベース２２により得られた地図データと、に基づいて、現在走行中の道路の曲線半径Ｒを算出する。
【００６３】
図１１は、曲線半径Ｒ及び偏差εを示す図である。次に、偏差演算部３は、距離Ｌ走行時の回転角度をθとすると、
【００６４】
【数１】
0005045374.tif 000002
より、次のように偏差εを算出できる。
【００６５】
【数２】
0005045374.tif 000003
【００６６】
なお、回転角度θは、図示しないヨー角センサからの検出結果を用いるとよい。また、Ｌは、第１の実施形態のように予め設定された距離であるが、第２の実施形態のようにドライバが注視している前方距離を用いてもよい。
【００６７】
以上のように、第５の実施形態に係る運転支援装置は、道路形状として現在走行中の道路の曲線半径Ｒと、操舵量として距離Ｌ走行時の車両の回転角度と、に基づいて、運転状態を判定し、警報動作等の運転支援を行うことができる。
【００６８】
［第６の実施形態］
第６の実施形態に係る運転支援装置は、特にカーブや右左折時におけるドライバの運転特性を計測し、その個人差や道路状況に応じて、運転支援や警報提示を最適化するものである。
【００６９】
図１２は、車両がカーブ等の曲率のある道路を走行している状態を示す図である。曲率のある道路を走行するとき、ドライバは自車の将来位置と道路形状の偏差に基づいて、式（１）のように操舵量を決定していることが知られている。（基礎自動車工学、近藤政市、  養賢堂、１９６５年）。
【００７０】
【数３】
0005045374.tif 000004
ここでｈは操舵ゲイン、δは操舵量である。
【００７１】
図１３は、操舵ゲインと旋回時の速度（以下「旋回速度」という。）との関係を示す図である。図１３に示す操舵ゲインと旋回速度との関係は既に知られており（モデル追従型スライディングモード制御による四輪アクティブ操舵車両、平岡ほか、自動車技術会、２００３年）、式（２）のように表される。
【００７２】
【数４】
0005045374.tif 000005
【００７３】
ここで、Ｖは旋回速度であり、λはドライバによって異なるパラメータであるドライバ操舵特性である。
【００７４】
このように、ドライバは、正常運転時（飲酒・居眠り・脇見運転等をしていない時）は、道路形状と車両速度に基づいて決められる法則にしたがって操舵をしていると考えられる。そこで、第６の実施形態に係る運転支援装置は、ドライバの操舵と道路形状、車両速度の関係を監視し、この法則からはずれた時を異常運転として判定する。
【００７５】
図１４は、本発明の第６の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。運転支援装置は、前後方向の加速度に応じた信号を発生する加速度センサ２１と、車速に応じた信号を発生する車速センサ２２と、車両前方の道路を撮像する前方カメラ２３と、操舵角に応じた信号を発生する操舵角センサ２４と、運転支援のための演算を行う演算装置３０と、を備えている。
【００７６】
演算装置３０は、加速度センサ２１からの信号に基づいて前後方向の加速度を検出する加速度検出部３１と、車速センサ２２からの信号に基づいて速度（車速）を検出する速度検出部３２と、前方カメラ２３からの画像に基づいて道路形状を検出する道路形状検出部３３と、操舵角センサ２４からの信号に基づいて操舵量を検出する操舵量検出部３４と、を備えている。
【００７７】
更に、演算装置３０は、車両状態を予測する車両状態予測部３５と、操舵特性を計算する操舵特性計算部３６と、計算された操舵特性を記憶する操舵特性記憶部３７と、を備えている。
【００７８】
以上のように構成された運転支援装置は、次のような処理を行うことにより、ドライバ操舵特性を演算する。
【００７９】
道路形状検出部３３は、前方カメラ２３からの画像に対して所定の画像処理を行うことにより、道路形状（特に走行レーンの中心位置）を検出する。
【００８０】
車両状態予測部３５は、加速度検出部３１で検出された加速度ａと、速度検出部３２で検出された速度Ｖと、に基づいて、式（３）に従ってｔ秒後の車両位置（自車前方の距離）ｄを算出する。
【００８１】
【数５】
0005045374.tif 000006
【００８２】
さらに、車両状態予測部３５は、道路形状検出部３３で検出された走行レーンの中心位置のうちのｔ秒後の目標位置と、式（３）で求められたｔ秒後の車両位置と、の偏差εを演算する。なお、偏差εの導出方法はこれに限定されるものではなく、例えば第１の実施形態で説明した導出方法を用いてもよい。
【００８３】
操舵特性計算部３６は、速度検出部３２で検出された速度Ｖ、車両状態予測部３５で予測された偏差ｅ、操舵量検出部３４で検出された操舵量δを用いて、式（５）に従ってドライバ操舵特性λを演算する。
【００８４】
【数６】
0005045374.tif 000007
【００８５】
なお、式（５）は式（１）及び（２）から導き出されたものである。
【００８６】
操舵特性記憶部３７は、操舵特性計算部３６により計算された値を逐次記憶し、収束した値をそのドライバに固有のドライバ操舵特性λとして記憶する。ドライバ操舵特性λは、速度に依存しないパラメータである。このため、運転支援装置は、例えば車両が低速で交差点を通過することにより学習したドライバ操舵特性λを、高速カーブでの異常検出に使用することができる。
【００８７】
［第７の実施形態］
図１５は、第７の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。上記運転支援装置は、図１４に示す構成に、適正操舵量を計算する適正操舵予測部３８、操舵が異常であるかを判定する操舵異常判定部３９を追加したものである。
【００８８】
適正操舵予測部３８は、速度検出部３２で検出された速度Ｖ、車両状態予測部３５で予測された偏差ｅ、学習の結果、操舵特性記憶部３７に記憶されたドライバ操舵特性λを用いて、式（６）に従って適正操舵量δ＊を計算する。
【００８９】
【数７】
0005045374.tif 000008
【００９０】
ここで、操舵特性記憶部３７に記憶されているドライバ操舵特性λはある分布をもち、このドライバ操舵特性λから求められた適正操舵量δ＊もある分布をもつ。
【００９１】
操舵異常判定部３９は、操舵量検出部３４により検出された操舵量δが適正操舵量δ＊の分布（例えば適正操舵量δ＊の標準偏差内）に収まっているかを判定し、収まっているときは「正常運転」と判定し、収まっていないときは「異常運転」と判定する。
【００９２】
以上のように、第７の実施形態に係る運転支援装置は、車両の速度に依存しないドライバ操舵特性λを学習し、そのドライバ操舵特性λに基づいて適正操舵量δ＊を演算する。そして、上記運転支援装置は、ドライバの操舵量δがこの適正操舵量δ＊の分布に収まっているか否かに基づいて異常運転であるか否かを判定ことにより、ドライバの個々の操舵特性に応じて異常運転か否かを判定することができる。
【００９３】
また、上記運転支援装置は、車両の速度に依存しないドライバ操舵特性λを使用することにより、走行環境が常に変化するような場合であっても、その影響を受けることなく、異常運転か否かを判定することができる。
【００９４】
［第８の実施形態］
図１６は、本発明の第８の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。上記運転支援装置は、図１５に示す構成に、警報装置４１、操舵支援装置４２を追加したものである。
【００９５】
警報装置４１は、操舵異常判定部３９により異常運転と判定されたときに、例えば車線逸脱のおそれがある旨の警報音を出力する。これにより、ドライバは、事前に事故が起こりそうなことを知ることができる。
【００９６】
また、操舵支援装置４２は、操舵異常判定部３９の判定処理から、適正操舵量δ＊と操舵量δとの差異が分かるので、操舵量δが適正操舵量δ＊に近付くように操舵角を制御し、操舵介入を行う。これにより、強制的に危険状態を回避することができる。
【００９７】
［第９の実施形態］
図１７は、第９の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。上記運転支援装置は、図１５に示す構成から操舵異常判定部３９を取り除き、その代わり自動運転装置４３を追加したものである。
【００９８】
自動運転装置４３は、適正操舵予測部３８で計算された適正操舵量δ＊になるように操舵を自動制御する。これにより、カーブ形状の道路であっても自動運転が可能になる。
【００９９】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で設計上の変更をされたものにも適用可能であるのは勿論である。例えば、第１から第５の実施形態の運転支援装置は、異常運転を検出した場合にブザー音を発することにより警報動作を行うが、その代わりに制動制御等の運転介入を行うことも可能である。
【０１００】
また、第６〜９の実施形態に係る運転支援装置は、加速度センサ２１を介して加速度を検出していたが、この代わりに車速センサ２２を介して検出された速度を時間微分して加速度を検出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】自車の将来位置及び目標コース位置との関係を示す図である。
【図３】判定テーブルを示す図である。
【図４】（Ａ）は正常運転時、（Ｂ）は居眠り運転時の偏差εと操舵角σとの関係を示す図である。
【図５】本発明の第２の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図６】正常操舵蓄積部７に蓄積されたデータを偏差εの値に応じて５組に分けた状態示す図である。
【図７】本発明の第３の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第４の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図９】現在位置Ｎ及びそれより距離（Ｌ＋Ｌ１）走行前の車両位置Ｐを示す図である。
【図１０】本発明の第５の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】曲線半径Ｒ及び偏差εを示す図である。
【図１２】車両がカーブ等の曲率のある道路を走行している状態を示す図である。
【図１３】操舵ゲインと旋回速度との関係を示す図である。
【図１４】本発明の第６の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第７の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第８の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】本発明の第９の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１０２】
１  前方カメラ
２  レーン認識部
３  偏差演算部
４  操舵角センサ
５  異常状態判定部
６  ブザー
７  正常操舵蓄積部
８  顔カメラ
９  視線検出部
１０  蓄積部
１１  車速センサ
１２  ヨー角センサ
【図１】
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【図２】
0005045374.tif 000010
【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】
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【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】
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【図１６】
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【図１７】
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