(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の走行状態を検出する自車状態検出手段と、
自車の周囲に存在し、自車の走行の妨げとなり得る障害物を検出する障害物検出手段と、
検出した障害物のうち、移動している障害物である移動障害物と、静止している静止障害物とを識別する移動障害物識別手段と、
自車が、検出された全ての障害物に接触しないような進行経路を算出する進行経路算出手段と、
算出された進行経路に基づいて、運転支援を行う運転支援手段と、を備える車両用運転支援装置であって、  
前記進行経路算出手段は、
検出された全ての移動障害物の進行経路を算出する第１算出処理を行う第１移動障害物経路算出手段と、
算出された全ての移動障害物の進行経路に基づいて、自車の進行経路を算出する第２算出処理を行う第１自車進行経路算出手段と、
算出された自車の進行経路に基づいて、全ての移動障害物の進行経路を算出し直す第３算出処理を行う第２移動障害物経路算出手段と、
算出された全ての移動障害物の進行経路に基づいて、自車の進行経路を算出し直す第４算出処理を行う第２自車進行経路算出手段と、を備え、
前記第１算出処理、前記第２算出処理、前記第３算出処理、および前記第４算出処理をこの順に実行することで、自車の進行経路を算出するとともに、
前記第１算出処理および前記第３算出処理において、移動障害物の進行経路を算出する際に、進行経路を算出する該移動障害物と、該移動障害物以外の障害物および自車との接近度合いを反映させて、該移動障害物の進行経路を算出することを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項２】
自車の走行状態を検出する自車状態検出手段と、
自車の周囲に存在する障害物を検出する障害物検出手段と、
検出した障害物のうち、移動している障害物である移動障害物と、静止している静止障害物とを識別する移動障害物識別手段と、
前記移動障害物の進行経路を算出する第１移動障害物経路算出手段と、
前記第１移動障害物経路算出手段により前記移動障害物の進行経路の算出が行われた後に、自車の走行状態、前記静止障害物の情報、および前記第１移動障害物経路算出手段により算出された前記移動障害物の進行経路に基づいて、自車の進行経路の算出を行う第１自車進行経路算出手段と、
前記第１進行経路算出手段により自車の進行経路の算出が行われた後に、前記第１進行経路算出手段により算出された自車の進行経路に基づいて、前記移動障害物の進行経路を算出し直す第２移動障害物経路算出手段と、
前記第２移動障害物経路算出手段により前記移動障害物の進行経路の算出が行われた後に、自車の走行状態、前記静止障害物の情報、および前記第２移動障害物経路算出手段により算出された前記移動障害物の進行経路に基づいて、自車の進行経路の算出を算出し直す第２自車進行経路算出手段と、
第２進行経路算出手段により算出された進行経路に基づいて、運転支援を行う運転支援手段と、を備える車両用運転支援装置であって、
前記第１移動障害物経路算出手段および第２移動障害物経路算出手段は、前記移動障害物の進行経路を算出する際に、進行経路を算出する該移動障害物と、該移動障害物以外の障害物および自車との接近度合いを反映させて、該移動障害物の進行経路を算出することを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項３】
前記第３算出処理および第４算出処理を複数回繰り返す請求項１に記載の車両用運転支援装置。
【請求項４】
自車が走行する道路上における走行可能な範囲と、走行不可能な範囲との境界部分である道路境界部を検出する道路境界検出手段をさらに有し、
前記第１移動障害物経路算出手段および前記第２移動障害物経路算出手段は、移動障害物の進行経路を算出する際に、該移動障害物と、前記道路境界部との接近度合いを反映させて、該移動障害物の進行経路を算出する請求項１〜３のいずれかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項５】
前記第１移動障害物経路算出手段および前記第２移動障害物経路算出手段は、移動障害物の進行経路を算出する際に、既に該移動障害物以外の他の移動障害物について進行経路が算出されている場合には、算出されている他の移動障害物の進行経路を反映させて、該移動障害物の進行経路を算出する請求項１〜４のいずれかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項６】
前記進行経路算出手段は、検出された全ての移動障害物および自車の進行経路の算出対象の順序を指定する進行経路算出対象指定手段と、
前記全ての移動障害物および自車の進行経路の算出結果を記録する進行経路記録手段と、を有し、
前記検出された全ての移動障害物および自車の進行経路の算出は、前記進行経路算出対象指定手段により指定された順序にしたがって行われ、かつ、算出された前記全ての移動障害物および自車の進行経路は、前記進行経路記録手段に記録または更新され、かつ、前記運転支援手段は、前記進行経路記録手段に記録または更新された進行経路に基づき、運転支援を実行する請求項１に記載の車両用運転支援装置。
【請求項７】
前記進行経路算出対象指定手段は、前記第１移動障害物経路算出手段および前記第２移動障害物経路算出手段により算出された移動障害物の進行経路と、その後の該移動障害物の実際の移動経路とを比較して、経路誤差が所定の水準以上となった場合には、該移動障害物の進行経路の算出が優先的に行われるように、進行経路の算出対象の順序を変更する請求項６に記載の車両用運転支援装置。
【請求項８】
前記第１移動障害物経路算出手段および前記第２移動障害物経路算出手段は、検出された移動障害物の、該移動障害物の周囲に存在する該移動障害物以外の他の障害物および自車に対する認識状態を推定する周囲認識状態推定手段を備え、
前記進行経路算出手段は、該移動障害物において、該移動障害物の周囲に存在する他の障害物および自車のいずれかに対する認識状態が低いと推定された場合には、認識状態が低いと推定された他の障害物または自車を、該移動障害物の進行経路の算出に反映させないようにする請求項６または７に記載の車両用運転支援装置。
【請求項９】
前記第１移動障害物経路算出手段および前記第２移動障害物経路算出手段は、検出された複数の移動障害物をグルーピングし、グルーピングされたグループごとに進行経路算出処理を実行し、該グループ内の全ての移動障害物について、進行経路を同時に算出する請求項１〜８のいずれかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項１０】
前記移動障害物識別手段は、検出した障害物の属性を判別し、判別された属性に応じて移動障害物の算出経路演算に対する拘束条件を割り当てる請求項１〜９のいずれかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項１１】
前記運転支援手段は、自車の進行経路として現在の運動状態を大きく変えるような進行経路が得られた場合には、運転者に対して注意を喚起する請求項１〜１０のいずれかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項１２】
前記運転支援手段は、自車と、検出された全ての障害物と、が所定の水準以上に接近するような進行経路が得られた場合には、運転者に対して注意を喚起する請求項１〜１１のいずれかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項１３】
前記運転支援手段は、運転者に対して、前記進行経路算出手段により算出された自車の進行経路に沿って走行することを促す情報を提示する請求項１〜１２のいずれかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項１４】
前記運転支援手段は、前記進行経路算出手段により算出された自車の進行経路に沿って走行することを支援するように車両を制御する請求項１〜１３のいずれかに記載の車両用運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両用の運転支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、センサで検出した移動障害物と自車との距離、相対速度等の検出履歴に基づいて、移動障害物の相対進路を回帰曲線によって推定し、推定進路に基づいて衝突可能性判定を行う技術が特許文献１に開示されている。この特許文献１に開示された技術では、推定進路に基づいて衝突可能性判定を行う際に、回帰曲線算出時に確度の高い検出データに対する重み付け係数を大きくした上で最小二乗法を適用することを特徴としている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１６８６２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、この特許文献１に記載された技術では、過去の検出履歴を回帰曲線にあてはめて進路を推定するものであるため、対象となる移動障害物の運動状態が別の障害物に影響されて変化することが予想される場面では、適切な運転支援が行えないという問題があった。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、対象となる移動障害物の運動状態が別の障害物に影響されて変化することが予想される場面においても、適切な運転支援を可能とする運転支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、自車周囲に検出された移動障害物の進行経路を算出する第１算出処理と、算出された移動障害物の進行経路に基づいて、自車の進行経路を算出する第２算出処理と、算出された自車の進行経路に基づいて、移動障害物の進行経路を算出し直す第３算出処理と、算出された移動障害物の進行経路に基づいて、自車の進行経路を算出し直す第４算出処理と、をこの順で実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、移動障害物が、該移動障害物以外の他の移動障害物、静止障害物との干渉によって運動状態が変化することが予想される場面においても、適切な運転支援を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【０００９】
《第１実施形態》
図１は第１実施形態に係る車両１を模式的に示す平面図、図２は第１実施形態に係る車両１内に設置された運転支援装置の機能ブロック図である。
【００１０】
図１に示すように、車両１には、本実施形態の運転支援装置を構成する各装置、すなわち、カメラ２と、車速センサ３と、転舵角センサ４と、加速度センサ５と、ヨーレートセンサ６と、マイクロプロセッサ７と、スピーカー８とが設けられている。
【００１１】
カメラ２は、車両１の車室内に配設されており、車両１の前方を撮像可能とされており、これにより、自車前方の道路状況を撮影し、障害物、道路境界、白線等を検出する。本実施形態においては、カメラ２は、左右で対を為して２台設けられており、後述するマイクロプロセッサ７のセンサ情報処理部１０により、カメラ２による画像信号から画像を生成すると共に、画像内の情報を３次元で処理し、これにより、たとえば、車両１と障害物との距離を検出することを可能としている。
【００１２】
車速センサ３は、本実施形態では、車両１のホイールに取り付けられたロータリーエンコーダで構成され、ホイールの回転に比例して発生するパルス信号を検出することで車速を計測する。
【００１３】
ヨーレートセンサ４は、車両１の中央部に設けられ、水晶振動子や半導体を用いた公知のデバイスを利用し、車両１に発生するヨーレートを検出する。
【００１４】
加速度センサ５は、圧電素子等を用いて構成される公知のデバイスを利用して、車両１に発生する特定の方向の加速度を検出する。本実施形態においては、特に車両１の横方向に発生する加速度を検出する構成を想定する。なお、加速度センサ５は、車両１の適宜箇所に配備される。
【００１５】
転舵角センサ６は、車両１の操舵装置のラックストローク量を検出することで実際の転舵角の値を計測する。
【００１６】
マイクロプロセッサ７は、Ａ／Ｄ変換回路、Ｄ／Ａ変換回路、中央演算処理装置、メモリ等から構成される集積回路である。マイクロプロセッサ７は、メモリに格納されたプログラムに従って、各種センサ（カメラ２、車速センサ３、ヨーレートセンサ４、加速度センサ５、転舵角センサ６）で検出した信号の処理、および自車の進行経路算出の演算を行い、運転者に警告を提示するかどうかの判定を行った上でその結果をスピーカー８に出力する。
【００１７】
スピーカー８は、マイクロプロセッサ７から送られてくる信号をアンプによって増幅して音を出すことで、運転者に警告や情報提供を行う。
【００１８】
図２は、車両１内に設置された運転支援装置を構成する各装置を、その機能別に表した機能ブロック図である。図２に示すように、車両１に設置された各センサ、具体的には、カメラ２、車速センサ３、ヨーレートセンサ４、加速度センサ５、および転舵角センサ６により検出された各信号は、マイクロプロセッサ７のセンサ情報処理部１０に取り込まれるようになっている。
【００１９】
ここで、マイクロプロセッサ７は、図２に示すように、センサ情報処理部１０と、進行経路算出部２０と、警告必要性判定部３０とを有する。センサ情報処理部１０は、上記各センサからのセンサ信号を取り込み、統合的に処理することにより、自車両の運動状態、周囲障害物の配置・運動状態、道路境界に関する情報へと再構成する処理を行う。進行経路算出部２０は、センサ情報処理部１０により取り込まれ、処理された情報に基づき、自車および移動障害物の進行経路を算出する。警告必要性判定部３０は、進行経路算出部２０により得られた進行経路の算出結果から、運転者への警告の必要性を判定する。そして、警告必要性判定部３０による判定の結果、警告が必要であると判定された場合には、マイクロプロセッサ７に接続されたスピーカー８により、運転者に警告が提示される。
【００２０】
なお、第１実施形態において、自車状態検出部１１は本発明の自車状態検出手段に、障害物検出部１２は本発明の障害物検出手段に、移動障害物識別部１３は本発明の障害物検出手段に、進行経路算出部２０は進行経路算出手段に、それぞれ相当する。
【００２１】
次いで、本発明の第１実施形態を、図３に示す場面例を想定して具体的に説明する。図３は第１実施形態の適用される場面例を模式的に示す平面図であり、この図３では、自車Ｈが、両側を塀７００で仕切られた直線道路６００を走行している際に、前方から対向車Ｃが接近してきており、さらには、自車Ｈと対向車Ｃとの間には道路の右端（対向車Ｃが走行している側）に停止車両Ｐが存在している状況を示している。なお、自車Ｈおよび対向車Ｃが走行している道路６００は、その両側が塀７００で仕切られており、道路６００外への逸脱が物理的に不可能な状況になっている。
【００２２】
上述したように、マイクロプロセッサ７のセンサ情報処理部１０は、自車両の運動状態、周囲障害物の配置・運動状態、道路境界に関する情報へと再構成する処理を行うものであり、自車状態検出部１１、障害物検出部１２、移動障害物識別部１３、および道路境界情報処理部１４を有するものである。
【００２３】
自車状態検出部１１は、カメラ２、車速センサ３、転舵角センサ４、加速度センサ５、ヨーレートセンサ６からの信号に基づき、自車Ｈの運動状態を検出するものである。具体的には、これらの信号に基づき、道路Ｈに対する自車Ｈの位置、自車Ｈのヨー角θの情報、自車Ｈに生じるヨーレートγの情報、自車Ｈに生じるすべり角βの情報、および自車Ｈの走行速度ｖの情報を検出するものである。ここで、ヨー角θとは、道路６００の方向すなわち道路６００の走路形状が延在する方向を基準として、自車Ｈが進行する方向が為す角度をいう。また、すべり角βとは、実際の転舵に基づき予測される自車Ｈの進行方向に対し、自車Ｈが実際に進行する方向が為す角度をいう。
【００２４】
自車Ｈの位置は、一対のカメラ２から出力された画像信号を、自車状態検出部１１により、画像処理することにより検出することができる。
【００２５】
また、ヨー角θは、道路６００が直線であると仮定すれば、道路境界情報処理部１４が検出した道路６００および塀７００の境界部と、自車Ｈの向いている方向とのなす角を、カメラ２から出力された画像信号を画像処理することにより推定することで求めることができる。あるいは、適当な初期値を定めて、ヨーレートセンサ６からの出力値を積分することで算出してもよい。この場合における初期値は、たとえば、道路６００の方向に走行している車両Ｈの進行方向とすればよい。
【００２６】
ヨーレートγおよび走行速度ｖは、ヨーレートセンサ６および車速センサ３から出力された信号から検出することができる。
【００２７】
すべり角βは、自車Ｈの前後方向の速度をｖｘ、自車Ｈの幅方向の速度をｖｙとした場合に、下記式（１）で求めることができる。
【００２８】
【数１】
0005098584.tif 000002
【００２９】
この場合、たとえば、車両Ｈでは前後方向の速度成分に比べて幅方向の速度成分が十分に小さいものとみなし、ｖｘを、車速センサ３から検出される走行速度ｖとする。また、ｖｙは加速度センサ５の出力を積分することによって求めることができる。そして、これらの結果を用いて、上記式（１）からすべり角βの近似値を得ることができる。なお、この方法以外にも、車速センサ３からの車輪速、ヨーレートセンサ６からのヨーレート、加速度センサ５からの横加速度等の信号からオブザーバによってより精度良くすべり角を推定する公知技術も知られているので、そのような手法を用いてすべり角βを求めてもよい。
【００３０】
障害物検出部１２は、一対のカメラ２から入力された画像信号を入力し、画像処理し、自車の走行の妨げとなり得る障害物が検出されるか否かを判定し、障害物が検出された場合には、検出された障害物の情報を処理する。たとえば、図３に示す場面例においては、障害物として、対向車Ｃおよび停止車両Ｐが検出される。
【００３１】
そして、障害物が検出された場合には、自車状態検出部１１で検出された自車Ｈの情報および障害物の情報に基づき、自車Ｈおよび障害物の情報を、対地座標系上に展開する。対地座標系は任意に設定すれば良いが、たとえば、図３に示す場面例においては、図４に示すように、道路６００の方向に沿ってＸ軸を、Ｘ軸と垂直方向すなわち道路６００の幅方向にＹ軸を設定することができる。なお、図４は図３に示す場面例における対地座標系の設定方法を示す図である。また、対地座標系における座標原点も任意に設定することができ、特に限定されないが、図４に示すように、本実施形態では、自車Ｈの現在位置をＸ座標の原点（Ｘ＝０）、道路６００と塀７００とで形成される左右の道路境界の中点をＹ座標の原点（Ｙ＝０）に設定することができる。また、図４に示すように、道路６００と塀７００との道路境界の位置を、ｙ＝±ｙＢとし、自車Ｈ、障害物としての対向車Ｃおよび停止車両Ｐの位置を、それぞれ、自車Ｈは（Ｘ，Ｙ）＝（ｘＨ，ｙＨ）、対向車Ｃは（Ｘ，Ｙ）＝（ｘＣ，ｙＣ）、停止車両は（Ｘ，Ｙ）＝（ｘＰ，ｙＰ）と表現する。なお、道路境界の位置は、後述する道路境界情報処理部１４により検出されるものである。なお、画像処理による障害物の検出方法については多数の手法が公知技術として開示されているので、ここではその詳細な説明は省略する。
【００３２】
移動障害物識別部１３は、障害物検出部１２で検出された障害物の情報をとりこみ、障害物検出部１２で検出された障害物のうち、対地座標系上を移動している障害物である移動障害物と、実質的に移動をしてない障害物である静止障害物とに判別するものである。移動障害物または静止障害物であるとの判定は、具体的には、次のようにして行われる。すなわち、まず、障害物検出部１２で検出された障害物の検出履歴から、検出された障害物の移動速度を推定する。そして、推定された移動速度が、所定の閾値を超えている場合、具体的には、検出誤差によって発生し得る微小な見かけ上の速度レベルを超えている場合には、障害物が対地座標系上を移動していると判断し、移動障害物であると判定する。一方で、移動障害物であると判定されなかった障害物を静止障害物であると判定する。たとえば、図３に示す場面例においては、対向車Ｃは自車Ｈに向かって接近していることがはっきり検出されるために移動障害物であると判別される。その一方で、停止車両Ｐはその位置が変化しないため、移動障害物ではなく、静止障害物であると判別される。
【００３３】
そして、移動障害物識別部１３により、移動障害物であると判定された障害物については、その移動速度が対地速度に変換されて記録される。本実施形態においては、図３に示す場面例における対向車Ｃの対地速度をＶｘＣと表記する。なお、静止障害物については、その位置情報がそのまま記録される。
【００３４】
道路境界情報処理部１４は、一対のカメラ２により検出された信号を、画像処理することにより、道路６００と塀７００との道路境界の位置を検出するものである。なお、障害物検出部１２により、障害物が検出された場合には、図４に示す対地座標系上に、ｙ＝±ｙＢとして表現されることとなる。また、画像処理による道路境界の検出方法については多数の手法が公知技術として開示されているので、ここではその詳細な説明は省略する。
【００３５】
また、マイクロプロセッサ７の進行経路算出部２０は、センサ情報処理部１０により取り込まれ、処理された情報に基づき、自車Ｈおよび移動障害物の進行経路を算出するものであり、移動障害物進行経路算部２１および自車進行経路算出部２２を有するものである。
【００３６】
移動障害物進行経路算部２１は、移動障害物識別部１３により判定された移動障害物の進行経路を算出するものである。たとえば、図３に示す場面例においては、対向車Ｃが移動障害物に該当し、進行経路の算出の対象となり、その進行経路は以下のように算出される。
【００３７】
まず、移動障害物である対向車Ｃの運動ダイナミクスを表現するモデルが割り当てられる。ここで、対向車Ｃは車両であるが、単純化のために下記式（２）のような質点モデルでダイナミクスを表現する。
【００３８】
【数２】
0005098584.tif 000003
【００３９】
ここで、ｖｘＣ、ｖｙＣは、それぞれ対向車Ｃの前後方向の速度および幅方向の速度であり、それぞれ、カメラ２により検出された信号を、移動障害物識別部１３により画像化し、その結果を利用することで求めることができる。また、ａｘＣ、ａｙＣは、それぞれ対向車Ｃの操舵や加減速に伴って対向車Ｃに作用する縦方向および横方向の加速度である。なお、ａｘＣ、ａｙＣには、下記式（３）に示す制限が課されているものとする。
【００４０】
【数３】
0005098584.tif 000004
ただし、ａｘｍａｘ、ａｙｍａｘは、それぞれ前後方向および幅方向の加速度の最大値を表し、通常の運転で発揮される加速度の水準を考慮して適当な値が設定される。
【００４１】
そして、ａｘＣ、ａｙＣの時系列信号を求め、上記式（２）を積分することにより対向車Ｃの進行経路を得ることができる。なお、本実施形態では、対向車Ｃの走行状態としてのａｘＣ、ａｙＣとして予想される時系列信号を求めるために、対向車Ｃの進行経路を評価するための評価関数を導入する。具体的には、一般に下記式（４）で表される評価関数を想定する。
【００４２】
【数４】
0005098584.tif 000005
上記式（４）を対向車Ｃに適用する場合において、ｕ（ｔ）、ｕ（τ）は、ｕｃ＝（ａｘＣ，ａｙＣ）Ｔであり、ｘ（τ）は、ｘｃ＝（ｘｃ，ｖｘＣ，ｙｃ，ｖｙＣ）であり、ｔ０は現在時間、Ｔは進行経路算出時間長、τは進行経路算出時間内における時間を表す積分変数、Ｌは進行経路算出の基準となる評価式である。
【００４３】
そして、本実施形態では、評価式Ｌは、以下の三つの運動行動に対する基本要請を反映した評価項から構成される。すなわち、
要請項目１：車体に作用する加速度をなるべく小さくする。
【００４４】
要請項目２：道路境界に近づきすぎないようにする。
【００４５】
要請項目３：他の静止障害物および他の移動体と近づきすぎないようにする。
【００４６】
上記のうち、要請項目１は、対向車Ｃに作用する加速度を示しており、たとえば、下記式（５）に示す評価項が利用できる。
【００４７】
【数５】
0005098584.tif 000006
上記式（５）において、ｗｘ、ｗｙは、それぞれ前後方向の加速度ａｘＣおよび幅方向の加速度ａｙＣに対する評価重みを表すパラメータである。
【００４８】
要請項目２は、道路６００と塀７００との境界である道路境界に対する対向車Ｃの接近状態を示しており、対向車Ｃと道路境界との距離が近くなるにしたがって値が大きくなる関数、たとえば、下記式（６）に示す関数を利用することができる。なお、道路境界の情報は、センサ情報処理部１０の道路境界情報処理部１４により検出された情報を用いることができる。
【００４９】
【数６】
0005098584.tif 000007
上記式（６）において、Δは道路境界への接近の余裕幅を指定するパラメータであり、Δの値が大きいほど、対向車Ｃと道路境界との接近距離の余裕を大きくとる進行経路が算出されることとなる。
【００５０】
要請項目３は、対向車Ｃと他の障害物および他の移動体との近接状態を示しており、他の障害物および他の移動体との距離が近くなるにしたがって値が大きくなる関数、たとえば、下記式（７）で示す関数を利用することができる。
【００５１】
【数７】
0005098584.tif 000008
上記式（７）において、ｉは進行経路算出対象となる移動障害物である対向車Ｃ以外の他の障害物および他の移動体を識別するインデックスであり、図３に示す場面例においては、自車Ｈと停止車両Ｐとが評価対象となるため、ｉ＝｛Ｈ，Ｐ｝となる。σｘｉ、σｙｉは、それぞれ、他の障害物および他の移動体（図３に示す場面例においては、自車Ｈ、停止車両Ｐ）のＸ軸方向の幅に応じた値、Ｙ軸方向の幅に応じた値が設定される。ただし、奥行き方向であるＸ軸方向の情報が得られない場合には、σｘｉ＝σｙｉと設定する。また、ｗｉは、他の障害物および他の移動体（図３に示す場面例においては、自車Ｈ、停止車両Ｐ）に対する評価重みである。
【００５２】
そして、評価式Ｌは、以上の三つの評価式（式（５）〜式（７））を用いて、下記式（８）にて求められる。
【００５３】
【数８】
0005098584.tif 000009
上記式（８）における、ＬＲ、ＬＯは、対地座標系に展開された道路６００上に、自車Ｈ、停止車両Ｐ、および道路境界の位置への到達リスクを反映したリスクポテンシャルを定義することとなる。これら評価項ＬＲ、ＬＯを足し合わせて得られる関数（ＬＲ＋ＬＯ）に、道路境界の情報を加えた関数をＸ−Ｙ座標上にプロットしたグラフを図５に示す。なお、図５は図３に示す場面例におけるポテンシャルフィールド表現を、対向車Ｃ側から対向車Ｃの進行方向を見た場合におけるグラフである。図５においては、道路６００における通行が望ましいほど値が低いポテンシャルフィールドとして、視覚的に表現可能となる。そして、対向車Ｃの進行経路は、ポテンシャルフィールドの値が低い領域を可能な限り通過するように形成されることになるので、図５より、対向車Ｃは、最初に右方向に移動して停止車両Ｐを避けた後で、自車Ｈを避けるために左方向に移動するような経路が得られることが予想される。
【００５４】
なお、対向車Ｃの進行経路を算出する際には、上記式（２）、（３）の制約のももとで、上記式（４）の値を最小にするような、ａｘＣおよびａｙＣを求める最適制御問題とみなして、対向車Ｃの進行経路を算出することとなる。そして、最適制御問題の解法についてはいくつかの公知技術が知られているので、それらのいずれかを用いることにより、上記式（４）の評価関数の値が最小になるａｘＣ、ａｙＣの時系列信号の組み合わせ｛ａｘＣ（ｔ），ａｙＣ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝を得ることができる。ここで、｛ａｘＣ（ｔ），ａｙＣ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝は、時間ｔ０〜ｔ０＋ＴにおけるａｘＣ、ａｙＣの各時間における信号の組み合わせである。この時系列信号｛ａｘＣ（ｔ），ａｙＣ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝は、上記式（２）を積分することにより、時間ｔ０〜ｔ０＋Ｔにおける対向車Ｃの対地座標系上の位置の時系列信号｛ｘｃ（ｔ），ｙｃ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝、すなわち、進行経路に変換することができる。そして、その結果として、対向車Ｃの進行経路として、図６に示すような進行経路を得ることができる。なお、図６は図３に示す場面例における対向車Ｃの進行経路算出例を示す図である。
【００５５】
自車進行経路算出部２２は、移動障害物進行経路算出部２１により算出した移動障害物の算出経路（図６に示す経路）に基づき、自車Ｈの進行経路を算出するものである。
【００５６】
まず、自車Ｈの運動ダイナミクスを表現するモデルが割り当てられる。ここで、移動障害物としての対向車Ｃについては、質点モデルでダイナミクスを表現したが、自車進行経路算出部２２における自車Ｈの運動ダイナミクスは、より精度の良い進行経路を算出するために、車両モデルで表現され、具体的には、下記式（９）〜（１６）で示す二輪モデルを利用することができる。
【００５７】
【数９】
0005098584.tif 000010
上記式において、前述したようにθは自車Ｈのヨー角（姿勢角）であり、βは滑り角、ｖＨは走行速度、γはヨーレートである。また、ｍは自車Ｈの重量、Ｉは自車Ｈに生じる車両ヨー慣性モーメント、ｌｆは車両重心から前輪軸までの距離、ｌｒは車両重心から後輪軸までの距離、ωは転舵および加減速指令値δ＊、ａ＊に対するアクチュエータ（転舵および加減速）の追従時定数（の逆数）を表す。また、Ｙｆは前輪のタイヤ横力を表し、かつＹｒは後輪のタイヤ横力を表す関数であり、それぞれ前輪すべり角βｆ、後輪すべり角βｒの関数であると仮定している。なお、βｆ、βｒは、下記式（１７）、（１８）で表すことができる。
【００５８】
【数１０】
0005098584.tif 000011
そして、このようなタイヤ横力の関数は、一般に図７に示すような形状となることが知られており、たとえば、具体的な関数の表現形態としてマジックフォーミュラ等のタイヤモデルが知られており、本実施形態では、それらの関数を使用することができる。なお、図７はタイヤ横力関数の一例を示すグラフである。
【００５９】
自車Ｈの運動ダイナミクスを表現するモデルとして、以上の二輪モデルを用いる場合、自車Ｈの運動状態を表す状態ベクトルは、下記式（１９）に示すような８次元のベクトルとなる。
【００６０】
【数１１】
0005098584.tif 000012
上記式（９）〜（１６）で表現されるモデルは、転舵指令値δ＊、および加減速指令値δ＊、ａ＊を入力とする非線形微分方程式となる。上記の状態ベクトルＸＨの値を得るために用いられる自車Ｈの位置ｘＨ、ｙＨ、ヨー角θ、速度ｖＨ、すべり角β、ヨーレートγは、各センサの信号に基づき、センサ情報処理部１０の自車状態検出部により検出された情報を利用すればよい。
【００６１】
次に、δ＊、ａ＊の時系列信号を求め、これを積分することにより、自車Ｈの進行経路を算出することができる。この際に、自車進行経路算出部２２においては、上述した移動障害物進行経路算出部２１と同様に、上述した式（４）で表される評価関数を用いることができる。ただし、自車進行経路算出部２２において、自車Ｈの進行経路を算出する際においては、運動ダイナミクスを表現するモデルとして、移動障害物進行経路算出部２１の場合と異なるモデルを採用しているため、評価項ＬＵが異なる構成となる。具体的には、評価項Ｌｕは、下記式（２０）に示すような構成となる。なお、下記式（２０）において、ｗｄ、ｗａは、評価重みを表すパラメータである。
【００６２】
【数１２】
0005098584.tif 000013
また、評価項ＬＲは、移動障害物進行経路算出部２１の場合と同様に、下記式（２１）を用い、ＬＲ（ｘＨ，ｙＨ）を評価項とする。
【００６３】
【数１３】
0005098584.tif 000014
さらに、評価項ＬＯについても、移動障害物進行経路算出部２１の場合と同様に、下記式（２２）を用い、ＬＯ（ｘＨ，ｙＨ）を評価項とする。
【００６４】
【数１４】
0005098584.tif 000015
ここで、上記式（２２）において、自車Ｈの進行経路を算出する際には、対向車Ｃと、停止車両Ｐとが評価対象となるため、これらを識別するインデックスであるｉを、ｉ＝｛Ｃ，Ｐ｝として、評価項ＬＯを求める。ただし、自車Ｈの進行経路を算出する際において、対向車Ｃに係るｉ＝Ｃに対応する（ｘｉ，ｙｉ）については、移動障害物進行経路算出部２１により算出された移動障害物としての対向車Ｃの対地座標系上の位置の時系列信号｛ｘｃ（ｔ），ｙｃ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝を利用して、移動障害物としての対向車Ｃの経路を参照した形で、評価項の計算を行う。一方、静止障害物である停止車両Ｐに係るｉ＝Ｐに対応する（ｘｉ，ｙｉ）については、障害物検出部１２で検出され、移動障害物識別部１３に記録された対地座標系上の位置の情報を用いる。
【００６５】
上記の評価項ＬＲ、ＬＯを足し合わせて得られる関数（ＬＲ＋ＬＯ）に、道路境界の情報を加えた関数をＸ−Ｙ座標上にプロットしたグラフを図８に示す。なお、図８は図３に示す場面例におけるポテンシャルフィールド表現を、自車Ｈ側から自車Ｈの進行方向を見た場合におけるグラフ（図５と反対側から見た場合におけるグラフ）である。ここで、自車Ｈの進行経路を算出する際には、移動障害物進行経路算出部２１による、移動障害物としての対向車Ｃの進行経路の算出結果を用いているため、図中の矢印に示すように、対向車Ｃに対応するポテンシャルフィールドのピークが予測区間内で移動してくるようなポテンシャルフィールド設定となる。
【００６６】
自車Ｈの進行経路を算出する際には、移動障害物進行経路算出部２１における、移動障害物としての対向車Ｃの進行経路の算出方法と同様に、δ＊、ａ＊を求める最適制御問題に帰着して、自車Ｈの進行経路を算出する。すなわち、最適制御問題の解法を用い、上記式（４）の評価関数の値が最小になるδ＊、ａ＊の時系列信号の組み合わせ｛δ＊（ｔ），ａ＊（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝を得る。そして、これを積分することにより、時刻ｔ０〜ｔ０＋Ｔにおける自車Ｈの対地座標系上の位置の時系列信号｛ｘＨ（ｔ），ｙＨ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝、すなわち、進行経路に変換することができる。
【００６７】
そして、その結果として、自車Ｈの進行経路として、たとえば、図９に示すような進行経路を得ることができる。なお、図９は図３に示す場面例における自車Ｈの進行経路算出結果の一例を示す図である。ここでは、自車Ｈの進行経路として、対向車Ｃが駐車車両Ｐを避けるために横方向に移動してくることを予測して、減速しながら道路６００の左端へ移動し、対向車Ｃをやり過ごすような進行経路が得られることになる。なお、図９中においては、自車Ｈおよび対向車Ｃの進行方向をそれぞれ矢印で示すとともに、対向車Ｃの移動軌跡を点線で表した。
【００６８】
警告必要判定部３０では、自車進行経路算出部２２による、自車Ｈの経路の算出結果に基づき、運転者に対する支援の必要性を判定する処理が行われる。本実施形態では、自車状態検出部１１で検出される自車Ｈの状態、ならびに、｛ｘＣ（ｔ），ｙＣ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝と同時に算出されている転舵角および加速度｛δ（ｔ），ａＨｘ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝に着目し、これらの物理量が所定の閾値を超えているかどうかで支援の必要性を判定する。すなわち、算出された進行経路に沿って走行するために、大きな操作量の変化が必要と予想されると判定された場合には、マイクロプロセッサ７に接続されたスピーカー８により、運転者に警告を与えて、早期に必要な操作をとるように促す構成となっている。大きな操作量の変化が必要と予想されると判定された場合としては、たとえば、自車と、検出された全ての移動障害物および静止障害物と、が所定の水準以上に接近するような進行経路が得られた場合などが挙げられる。また、運転者に対する警告の方法としては、スピーカー８により、進行経路算出部２０により算出された自車Ｈの進行経路に沿って走行することを促す方法などが挙げられる。
【００６９】
図１０、図１１に、自車Ｈの進行経路の算出結果の例と、警告必要判定部３０による警告の必要性を判定する場合の例とを示す。なお、図１０、図１１においては、横軸に時間をとり、縦軸に各時間における進行経路算出結果に基づいた、各時間において必要と判断される転舵角の量および加速度をとったグラフである。図１０、図１１からも明らかなように、この場合においては、転舵角および加速度の両方で、設定した閾値を超える操作量が算出されているので、運転者に対する警告が必要であるという判定になる。実際、図９に示すように、この場面例においては、対向車Ｃが停止車両Ｐを避けるために自車Ｈの前方にはみ出してくることが予想され、それに対応して減速と左方向への操舵が必要と予想される場面であるので、このような状況で、運転者に対して警告を出すことは妥当な支援であると考えられる。
【００７０】
次に、第１実施形態に係る運転支援装置による運転支援の工程を、図３に示す場面例を例示して、図１２に示すフローチャートに沿って説明する。図１２は第１実施形態に係る運転支援装置による運転支援の工程を示すフローチャートである。図３は、自車Ｈが、両側を塀７００で仕切られた直線道路６００を走行している際に、前方から対向車Ｃが接近してきており、さらには、自車Ｈと対向車Ｃとの間には道路の右端（対向車Ｃが走行している側）に停止車両Ｐが存在している状況を示している。
【００７１】
まず、ステップＳ１０１では、自車Ｈに備えられた各センサ（カメラ２、車速センサ３、転舵角センサ４、加速度センサ５、ヨーレートセンサ６）で検出された信号を、マイクロプロセッサ７のメモリ上に読み込み、センサ情報処理部１０に取り込ませることで、道路６００上の情報および自車Ｈの情報を取得する。なお、自車Ｈの情報は、センサ情報処理部１０の自車状態検出部１１により、処理される。
【００７２】
次いで、ステップＳ１０２では、障害物検出部１２により、センサ情報処理部１０に取り込ませた情報のうち、一対のカメラ２から入力された画像信号を入力し、画像処理し、道路６００上に、自車Ｈの走行の妨げとなり得る障害物が検出されるか否かを判定し、障害物が検出された場合には、障害物を回避するための運転支援を行うためにステップＳ１０３へ進む。一方で、道路６００上に障害物が検出されなかった場合には、処理を終了し、所定の時間経過後、再度ステップＳ１０１から処理を開始する。この際、進行経路算出部２０は、障害物を検知した現在時間（ｔ０）を進行経路算出開始時間ｔ０と設定する。なお、図３に示す場面例においては、対向車Ｃおよび駐車車両Ｐが障害物として検出されるため、ステップＳ１０３へ進むこととなる。
【００７３】
ステップＳ１０３では、自車状態検出部１１で検出された自車Ｈの情報と、障害物検出部１２で検出された障害物としての対向車Ｃおよび駐車車両Ｐの情報とに基づき、図４に示すように、これらの情報を対地座標系上に展開する。
【００７４】
ステップＳ１０４では、移動障害物識別部１３により、障害物検出部１２で検出された障害物のうち、対地座標系上を移動している障害物である移動障害物と、実質的に静止している静止障害物とを判別し、その結果に基づき、移動障害物の抽出を行う。なお、本実施形態では、移動障害物が抽出されるか否かに関わらず、ステップＳ１０５へ進む。図３に示す場面例では、対向車Ｃが移動障害物として抽出される一方で、駐車車両Ｐは静止障害物であると判断される。
【００７５】
ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で抽出された移動障害物のうち、移動障害物進行経路算出部２１により、まだ進行経路の算出対象とされていない移動障害物を選択し、進行経路の算出の対象とし、進行経路を算出するためにステップＳ１０６へ進む。ここで、ステップＳ１０４で、移動障害物が複数検出された場合には、適当な順番をつけて順番に選択していけば良い。また、ステップＳ１０４において移動障害物が抽出されなかった場合には、進行経路の算出の対象とする移動障害物を選択することなく、ステップＳ１０６へと進む。図３に示す場面例においては、ステップＳ１０４で抽出される移動障害物は、対向車Ｃのみであるので、対向車Ｃが進行経路の算出対象として選択される。
【００７６】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５で選択された進行経路未算出の移動障害物について、移動障害物進行経路算出部２１により、進行経路の算出を行う。なお、ステップＳ１０４において、移動障害物が抽出されなかった場合には、進行経路の算出を行うことなく、ステップＳ１０７へと進む。図３に示す場面例においては、ステップＳ１０５で選択された対向車Ｃについて、進行経路の算出が行われ、たとえば、図６に示すような進行経路を得ることができる。なお、移動障害物が２以上検出されており、既に他の移動障害物について、進行経路の算出が行われている場合には、進行経路の算出の対象となっている移動障害物の進行経路の算出に際しては、他の移動障害物について、既に算出された進行経路の算出結果を用いる。これにより、移動障害物の進行経路の算出をより高い精度で行うことができる。また、演算量の増加を抑えることもできる。
【００７７】
ステップＳ１０７では、ステップＳ１０４で抽出された全ての移動障害物について、ステップＳ１０６において、移動障害物進行経路算出部２１により、進行経路の算出が終了しているか否かを判定する。そして、その結果、ステップＳ１０４で抽出された全ての移動障害物について、進行経路の算出が終了している場合には、各センサにより検出された情報、および移動障害物の進行経路の算出結果に基づき、自車経路の算出を行うためにステップＳ１０８へ進む。一方、ステップＳ１０４で抽出された移動障害物が複数存在し、まだ進行経路の算出が行われていない移動障害物が残っている場合には、このような移動障害物の進行経路を算出するために、ステップＳ１０５に戻る。なお、ステップＳ１０４において、移動障害物が抽出されなかった場合には、全ての移動障害物について、進行経路の算出が終了しているものとみなして、ステップＳ１０８へと進む。図３に示す場面例においては、移動障害物は対向車Ｃのみであるため、ステップＳ１０８に進むこととなる。
【００７８】
ステップＳ１０８では、上記各ステップにより得られた各情報に基づき、自車経路算出部２２により、自車Ｈの進行経路の算出を行う。具体的には、ステップＳ１０８では、ステップＳ１０１において、センサ情報処理部１０の自車状態検出部１１により、取得、処理された自車Ｈの情報、ステップＳ１０２で検出され、ステップＳ１０４において、静止障害物であると判定された障害物の情報、および、ステップＳ１０６において、移動障害物進行経路算出部２１により算出された移動障害物の算出経路の情報に基づいて、自車経路算出部２２により、自車Ｈの進行経路の算出を行う。すなわち、図３に示す場面例においては、自車Ｈの運動状態に関する情報、静止障害物である駐車車両Ｐに関する情報、および移動障害物である対向車Ｃの情報の各情報に基づいて、自車Ｈの進行経路の算出が行われる。
【００７９】
ステップＳ１０９では、警告必要判定部３０により、ステップＳ１０８における自車進行経路算出部２２による自車Ｈの進行経路算出結果に基づいて、運転者に対する支援の必要性を判定する処理が行われる。そして、運転者に対する支援が必要であると判定された場合には、マイクロプロセッサ７に接続されたスピーカー８により、運転者に警告を与えて、早期に必要な操作をとるように促すことにより、運転者に対して支援を行う。
【００８０】
そして、第１実施形態では、上記演算周期が所定の時間間隔ごとに繰り返し実行され、これにより運転者に対して支援が行われる。
【００８１】
第１実施形態によれば、移動障害物の進行経路を算出するに際し、該移動障害物が、該移動障害物以外の他の移動障害物、静止障害物および自車に接触しないようにするという条件を課した経路計画に基づいて行っているので、該移動障害物が、該移動障害物以外の他の移動障害物、静止障害物との干渉によって運動状態が変化することが予想される場面においても、このような干渉を考慮した現実的で、精度の良い進行経路を、予想進行経路として算出でき、これにより、適切な運転支援を行うことができる。
【００８２】
加えて、第１実施形態によれば、移動障害物の進行経路を算出するに際し、該移動障害物以外の他の移動障害物、静止障害物および自車との接近度合いを反映させることにより、他の移動障害物、静止障害物および自車との接触を回避する条件を容易に表現することができ、進行経路算出の処理を容易に実行することができる。また、移動障害物の進行経路および自車の進行経路を算出するに際し、道路境界との接近度合いを考慮することにより、路外逸脱に至らないような進行経路の算出を行うことができる。
【００８３】
《第２実施形態》
本発明の第２実施形態を、図１３に基づいて説明する。図１３は第２実施形態における障害物の対地座標系の設定方法を示す図である。
【００８４】
第２実施形態においては、移動障害物進行経路算出部２１および自車進行経路算出部２２による、移動体（対向車Ｃ）および自車（自車Ｈ）の進行経路の算出方法が異なる以外は、図１、図２に示す車両１（自車Ｈ）に設置される装置の構成や各装置の機能、および図１２に示す運転支援の工程は、上述の第１実施形態と同様であり、重複する部分については、その説明を省略する。
【００８５】
すなわち、第１実施形態においては、移動障害物進行経路算出部２１により移動障害物である対向車Ｃの進行経路を算出する際に、停止車両Ｐを、上記式（７）に示すポテンシャルフィールドで表現していたが、第２実施形態においては、停止車両Ｐを不等式領域で表現することを特徴とする。すなわち、停止車両Ｐを、図１３に示すように、検出位置座標（ｘＰ，ｙＰ）に対して、下記式（２３）で表される領域Ｐで表現し、これに基づき、対向車Ｃの進行経路を算出する。
【００８６】
【数１５】
0005098584.tif 000016
ここで、ｌｘ、ｌｙは、それぞれ車両の占有領域の長さおよび幅を表す。このように、停止車両Ｐを不等式領域で表現することにより、より厳密に、停止車両Ｐとの接触判定に基づく進行経路を算出することができる。
【００８７】
なお、ここでは、対向車Ｃの進行経路を算出する際に、停止車両Ｐを上記のように不等式領域で表現する方法を例示したが、対向車Ｃの進行経路を算出する際には、停止車両Ｐに加えて、自車Ｈについても、このような不等式領域で表現して、進行経路の算出を行ってもよい。さらには、自車進行経路算出部２２により、自車Ｈの進行経路を算出する際に、対向車Ｃおよび停止車両Ｐを、このような不等式領域で表現して進行経路の算出を行ってもよい。これらの場合においては、対向車Ｃおよび自車Ｈの進行経路算出においては、進行経路算出対象以外の占有領域に進入しないような進行経路を算出することとなる。そして、このような進行経路算出対象以外の占有領域に進入しないような進行経路を算出する手法として、たとえば、文献：向井他、“モデル予測制御による自動車の障害物回避へのアプローチ”（第４９回自動制御連合講演会予稿集、２００６）に開示されている。そして、この文献記載の手法を用いることでも進行経路の算出が可能であり、そのため、この場合、第１実施形態で示した評価関数（式（４）および（８）参照）から、ＬＯに相当する項は除外されることとなるが、ＬＯに相当する項を除外しても、他の障害物や他の移動体と接触しないような進行経路を第１実施例と同様に算出することができる。
【００８８】
《第３実施形態》
本発明の第３実施形態を、図１４、図１５，および図１６Ａ〜図１６Ｃに基づいて説明する。図１４は第３実施形態に係る運転支援装置による運転支援の工程を示すフローチャート、図１５は図３に示す場面例における第３実施形態に係る自車Ｈの進行経路算出例を示す図、図１６Ａ〜図１６Ｃは図１５に示す自車Ｈの進行経路の算出課程を示す図である。
【００８９】
第３実施形態においては、図１２に示す運転支援の工程の代わりに、図１４に示す工程を採用する以外は、図１、図２に示す車両１（自車Ｈ）に設置される装置の構成や各装置の機能は、上述の第１実施形態と同様であり、重複する部分については、その説明を省略する。
【００９０】
第３実施形態に係る運転支援装置による運転支援の工程を、図３に示す場面例を例示して、図１４に示すフローチャートに沿って説明する。図１４は、第３実施形態に係る運転支援装置による運転支援の工程を示すフローチャートである。
【００９１】
まず、ステップＳ３０１，Ｓ３０２，Ｓ３０３は、第１実施形態におけるステップＳ１０１，Ｓ１０２，Ｓ１０３と同様であり、ステップＳ３０１では、各センサで検出された信号から、道路６００上の情報および自車Ｈの情報を取得する。また、ステップＳ３０２では、障害物検出部１２により、障害物が検出された場合には、ステップＳ３０３へ進み、一方、障害物が検出されなかった場合には、一方で、道路６００上に障害物が検出されなかった場合には、処理を終了し、所定の時間経過後、再度ステップＳ３０１から処理を開始する。そして、ステップＳ３０３では、自車Ｈの情報と、対向車Ｃおよび駐車車両Ｐの情報と、に基づき、これらの情報を対地座標系上に展開する。
【００９２】
ステップＳ３０４では、第１実施形態におけるステップＳ１０４，Ｓ１０５，Ｓ１０６，Ｓ１０７までと同様のループ処理を行う。すなわち、移動障害物を抽出し（ステップＳ１０４）、まだ進行経路の算出対象とされていない移動障害物を選択し、進行経路の算出の対象とし（ステップＳ１０５）、選択した移動障害物の進行経路を算出し（ステップＳ１０６）、全ての移動障害物について、進行経路の算出が終了しているか否かを判定する（ステップＳ１０７）。
【００９３】
そして、ステップＳ３０４において、全ての移動障害物の進行経路の算出が終了した後に、ステップＳ３０５へ進む。ステップＳ３０５では、第１実施形態におけるステップＳ１０８と同様に、センサ情報処理部１０の自車状態検出部１１により、取得、処理された自車Ｈの情報、静止障害物であると判定された障害物の情報、および、移動障害物進行経路算出部２１により算出された移動障害物の算出経路の情報に基づいて、自車経路算出部２２により、自車Ｈの進行経路の算出を行う。
【００９４】
ここで、第１実施形態では、各移動障害物および自車について、一回のみ行われていた進行経路の算出を、第３実施形態においては、複数回反復して演算を行う。この点において、第３実施形態は、第１実施形態とは異なるものとなっている。すなわち、ステップＳ３０５において、自車経路算出部２２により自車経路を算出した後にステップＳ３０６へ進み、ステップＳ３０６において、反復終了条件が成立しているか否かを判定し、反復終了条件が成立していると判定された場合には、ステップＳ３０７へ進む。一方、反復終了条件が成立していないと判定された場合には、ステップＳ３０４へ進み、再度、各移動障害物の進行経路の算出、および自車の進行経路の算出が行われる。ただし、第３実施形態においては、２回目以降の反復ループにおいては、移動障害物の進行経路算出に際して、直前の反復ループで算出された自車を含む他の移動体の進行経路を反映した評価関数が設定される。たとえば、図３に示す場面例においては、対向車Ｃの進行経路の算出において設定される評価関数である上記式（７）におけるｘＨ、ｙＨとして、自車Ｈの現在位置の対地座標値ではなく、ステップＳ３０５で算出された自車Ｈの進行経路である｛ｘＨ（ｔ），ｙＨ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝が用いられる。
【００９５】
ステップＳ３０６における反復終了条件としては、反復回数をあらかじめ定めておいて、所定の反復回数に到達した時点で反復を打ち切るといった条件を設定しても良いし、あるいは、移動障害物および自車について算出された進行経路が、反復演算の前後でほとんど変化しなくなっている場合に、ほぼ反復演算が収束したとみなして反復を打ち切るといった条件を設定することもできる。
【００９６】
そして、ステップＳ３０７では、第１実施形態における、ステップＳ１０９と同様に、警告必要判定部３０により、ステップＳ３０５における自車進行経路算出部２２による自車Ｈの進行経路算出結果に基づいて、運転者に対する支援の必要性を判定する処理が行われ、必要に応じて、運転者に警告を与えて、早期に必要な操作をとるように促すことにより、運転者に対して支援を行う。
【００９７】
そして、第３実施形態においても、第１実施形態と同様に、上記演算周期が所定の時間間隔ごとに繰り返し実行され、これにより運転者に対して支援が行われる。
【００９８】
第３実施形態においては、図１４に示す運転支援工程を実現可能な運転支援装置を採用すること、特に、ステップＳ３０６を設け、ステップＳ３０４、ステップＳ３０５をループさせることにより、対向車Ｃの進行経路を算出する際に、自車Ｈの進行経路の算出結果を反映させることができる。そして、これにより、以下のような作用効果を奏することができる。
【００９９】
すなわち、上述の第１実施形態においては、移動障害物である対向車Ｃの進行経路を算出した後で、自車Ｈの進行経路を算出するという処理手順を採用しているため、対向車Ｃの進行経路を算出する段階においては、自車Ｈの進行経路が算出されていない。そのため、第１実施形態においては、自車Ｈの進行経路が反映されることなく、対向車Ｃの進行経路が算出されるものである。
【０１００】
そして、たとえば、図３に示す場面例において、図１５に示すように、停止車両Ｐの側方に、なお２台の車両が通過できるだけの道路幅が確保されており、自車Ｈと対向車Ｃがうまく進路をとることにより、２台の車両がすれ違うことが可能な場面において、第１実施形態における評価関数の設定次第によっては、次のような結果となる場合が考えられる。すなわち、自車Ｈの進行経路を考慮することなく、対向車Ｃの進行経路を算出すると、第１実施形態における評価関数の設定次第によっては、たとえば、図１６Ａに示すように、対向車Ｃの進行経路として、停止車両Ｐに対する側方通過余裕を必要以上に大きく確保した進行経路が算出され、結果として自車Ｈに対して、減速を強いるような進行経路が算出されてしまう場合がある。すなわち、自車Ｈにとって、必要以上に保守的な進行経路が算出されてしまう場合がある。これに対して、第３実施形態においては、図１４に示すような運転支援工程を実現可能な運転支援装置を採用することにより、このような場面においても保守的でない進行経路の算出を可能とするものである。なお、図１５中においては、自車Ｈおよび対向車Ｃの進行方向をそれぞれ矢印で示すとともに、自車Ｈおよび対向車Ｃの移動軌跡を点線で表した（図１６Ａ〜図１６Ｃにおいても同様。）。
【０１０１】
ここで、第３実施形態においては、まず最初に、対向車Ｃの進行経路の算出に際して、自車Ｈの進行経路の算出結果が考慮されていないため、対向車Ｃについては、図１６Ａ中「Ｃ１」で示した進行経路が算出され、自車Ｈについては、その結果に基づき、図１６Ａ中「Ｈ１」で示した進行経路が算出される。
【０１０２】
そして、次の反復ループにおいては、対向車Ｃの進行経路算出に際して、自車Ｈの進行経路「Ｈ１」が考慮される結果、停止車両Ｐと自車Ｈとの双方との距離を保つような進行経路が算出される。そして、その結果として、図１６Ｂに示すように、対向車Ｃの進行経路は、最初に算出された進行経路「Ｃ１」（図１６Ｂ中においては、点線矢印で示した。）よりも停止車両Ｐに寄った進行経路「Ｃ２」が算出されることとなる。
【０１０３】
さらに、この対向車Ｃの算出された進行経路「Ｃ２」に基づき、自車Ｈの進行経路が算出されることとなり、この際に、対向車Ｃが最初の進行経路算出時よりも、停止車両Ｐ側に寄っているため、自車Ｈの進行経路は、最初に算出された進行経路「Ｈ１」（図１６Ｃ中においては、点線矢印で示した。）よりも、道路中央側に寄った進行経路「Ｈ２」が算出されることとなる。そして、このような計算を反復させることにより、対向車Ｃおよび自車Ｈの進行経路は、図１５に示すような進行経路に収束することとなる。そして、第３実施形態によれば、このような進行経路の算出の反復計算により、自車Ｈの運動状態を大きく変えることなく走行を続けられることとなるため、運転者に対して必要以上に警告がなされるという状況を回避することができる。
【０１０４】
以上のように、第３実施形態によれば、同一演算周期（図１４に示す演算周期）内で、進行経路算出の反復演算を行うため、反復計算の過程で進行経路算出の初期設定に依存する誤差が吸収され、より精度の高い進行経路の算出が可能になる。
【０１０５】
《第４実施形態》
本発明の第４実施形態を、図１７〜図２４に基づいて、説明する。図１７は第４実施形態に係る車両１内に設置された運転支援装置の機能ブロック図、図１８は第４実施形態に係る運転支援装置による運転支援の工程を示すフローチャート、図１９は第４実施形態の適用される場面例を模式的に示す平面図、図２０は第４実施形態における進行経路算出対象指定部による処理の一例を示す図、図２１は第４実施形態における進行経路記録部の更新処理の一例を示す図、図２２は第４実施形態における演算処理の手順の一例を示す図、図２３は図１９に示す場面例における進行経路算出結果の一例を示す図、図２４は図１９に示す場面例における進行経路算出結果の他の例を示す図、図２５は図２４に示す場合における各時間において必要と判断される転舵角の量を示すグラフ、図２６は図２４に示す場合における各時間において必要と判断される加速度を示すグラフである。
【０１０６】
第４実施形態においては、上述の第１〜第３実施形態と異なり、マイクロプロセッサ７中における、進行経路算出部２０ａが、進行経路算出対象指定部２３、進行経路算出部２４および進行経路記録部２５からなる構成となっており、これにより、図１８に示す運転支援工程を実現可能な運転支援装置を採用するものである。そして、このような構成を採用することにより、上述の第１実施形態〜第３実施形態では、１つの演算周期内で全ての移動体（移動障害物および自車）について、進行経路の算出を終えるという構成を採用していたのに対し、第４実施形態では、各移動体（移動障害物および自車）の進行経路の算出を各演算周期にまたがって分散させる構成を採用している。すなわち、第４実施形態では、１つの移動体（移動障害物および自車）については、１つの演算周期（図１８に示される演算周期）で進行経路の算出を行い、次いで、別の移動体については、さらに別の演算周期（図１８に示される演算周期）で進行経路の算出を行うものであり、この点において、上述の第１〜第３実施形態とは異なるものである。
【０１０７】
以下に、本発明の第４実施形態について、詳細に説明する。なお、マイクロプロセッサ７中における、進行経路算出部２０ａ、および運転支援の工程以外は、上述の第１実施形態と同様であり、重複する部分については、その説明を省略する。ここで、以下の説明においては、図１９に示す場面例を想定して具体的に説明する。図１９は第４実施形態の適用される場面例を模式的に示す平面図であり、この図１９では、自車Ｈが、両側を塀７００で仕切られた直線道路６００を走行している際に、自車Ｈの前方を二輪車Ｂが走行しているとともに、さらにその先の道路右端（自車Ｈおよび二輪車Ｂが走行している側）に停止車両Ｐが存在しており、かつ、前方から対対向車Ｃが接近してきている状況を示している。
【０１０８】
図１７に示すように、第４実施形態においては、進行経路算出部２０ａは、進行経路算出対象指定部２３、進行経路算出部２４および進行経路記録部２５からなるものである。
【０１０９】
進行経路算出対象指定部２３は、各移動体のうち、進行経路算出部２４による進行経路の算出の対象とする移動体を選択する。図１９に示す場面例においては、進行経路の算出の対象となる移動体としては、二輪車Ｂ、対向車Ｃ、および自車Ｈの３つがあり、これら３つに対して、進行経路の算出のために適当な順番を付け、この順番に基づき、進行経路算出部２４により、進行経路の算出が行われることとなる。たとえば、進行経路算出対象指定部２３により、二輪車Ｂ→対向車Ｃ→自車Ｈという順番で進行経路の算出の対象とする場合には、図２０に示すようなバッファに進行経路算出の順位を記録しておき（図２０の上段の状態）、まず、先頭のバッファに格納されている識別子（図２０においては、二輪車Ｂに相当する識別子）を進行経路算出対象として決定し、後述する図１８に示す演算周期に沿って、進行経路算出部２４による進行経路の算出、進行経路記録部２５による算出された進行経路の記録、および警告必要性判定部３０による警告の必要性の判定が行われることとなる。そして、次の演算周期までに、バッファに対してシフト演算を行い、進行経路算出の順位が更新されることとなり（図２０の下段の状態）、２番目のバッファに格納されていた識別子が、先頭のバッファに格納されることとなり（図２０においては、対向車Ｃに相当する識別子）、次の演算周期における進行経路の算出の対象とされる。そして、このような処理が繰り返され、二輪車Ｂ、対向車Ｃ、および自車Ｈが順番に進行経路の算出の対象とされることとなる。
【０１１０】
進行経路算出部２４は、進行経路算出対象指定部２３により、進行経路の算出の対象とされた移動体について、進行経路の算出を行う。
【０１１１】
また、進行経路記録部２５は、進行経路算出部２４により算出された各移動体（図１９に示す場面例においては、二輪車Ｂ、対向車Ｃ、自車Ｈ）の進行経路を記録する。なお、進行経路の記録に際しては、既に進行経路算出部２４により算出され、進行経路記録部２５に記録された進行経路の情報が存在している場合には、新たな情報に更新する処理が行われる。たとえば、既に二輪車Ｂの時間ｔ０における進行経路算出結果が記録されている場合に、進行経路算出部２４により新たに時間ｔ３における二輪車Ｂの進行経路が算出された場合における、進行経路記録部の更新処理の一例を図２１に示す。この図２１では、時間ｔｉにおいて算出された移動体「＊（＊は、Ｂ，ＣまたはＨ）」の進行経路の第ｊ番目のサンプリング点をｘ＊（ｊ；ｔｉ）と表記し、それぞれ、時間ｔ０、ｔ１、ｔ２における、二輪車Ｂ、対向車Ｃ、自車Ｈの進行経路算出結果が記録されており、新たに、時間ｔ３において二輪車Ｂの進行経路が算出された場合の例を示している。なお、シフト演算によって進行経路記録部の右端のデータが欠けてしまうこととなるが、欠けた部分については適当な外挿処理を行うことによって補外することで対応する。図２１中、補外によって算出されたサンプリング点はｘ＊’（ｊ；ｔｉ）と表記した。
【０１１２】
進行経路算出部２４による、進行経路の算出に際しては、移動障害物に害とする二輪車Ｂおよび対向車Ｃについては、上述の第１実施形態における移動障害物進行経路算部２１における場合と同様に上記式（２）〜（８）にしたがって算出すればよく、また、自車Ｈについては、上述の第１実施形態における自車進行経路算出部２２における場合と同様に上記式（９）〜（２２）にしたがって算出すればよい。
【０１１３】
また、進行経路の算出の対象となっている移動体以外の移動体について、既に進行経路の算出が行われており、その情報が、進行経路記録部２５に記録されている場合には、記録された進行経路を用いて、進行経路の算出を行う。すなわち、たとえば、対向車Ｃについての進行経路の算出に際しては、評価関数である上記式（７）として、二輪車Ｂ、自車Ｈおよび停止車両Ｐが評価対象となるため、ｉ＝｛Ｂ，Ｈ，Ｐ｝となり、また、既に、二輪車Ｂおよび自車Ｈの進行経路の算出がされており、進行経路の算出結果が進行経路記録部２５に記録されている場合には、評価関数である上記式（７）におけるｘＢ、ｙＢおよびｘＨ、ｙＨとして、二輪車Ｂ、自車Ｈの現在位置の対地座標値ではなく、進行経路記録部２５に記録されている二輪車Ｂ、自車Ｈの進行経路である｛ｘＢ（ｔ），ｙＢ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝および｛ｘＨ（ｔ），ｙＨ（ｔ）｜ｔ０≦ｔ≦ｔ０＋Ｔ｝が用いられる。
【０１１４】
なお、第４実施形態において、進行経路算出対象指定部２３は本発明の進行経路算出対象指定手段に、進行経路記録部２５は本発明の進行経路記録手段に、それぞれ相当する。
【０１１５】
次に第４実施形態に係る運転支援装置による運転支援の工程を、図１９に示す場面例を例示して、図１８に示すフローチャートに沿って説明する。なお、第４実施形態においても、上述の第１〜第３実施形態と同様に、障害物が検出されなかった場合にはただちに処理を終了し、所定時間経過後、再度同様の処理を行う等の静止障害物・移動障害物の検出状況に応じた処理の切り替えが必要となるが、この点については上述の第１〜第３実施形態と同様にすれば良い。そのため、第４実施形態においては、新たな静止障害物・移動障害物を検出したり、既に検出している静止障害物・移動障害物が検出されなくなったという状況に対応する処理の説明は省略し、以下においては、第１実施形態のステップＳ１０１〜ステップＳ１０４と同様の処理を行い、移動障害物が抽出された場合における、運転支援の工程について説明する。
【０１１６】
ステップＳ４０１では、第１実施形態のステップＳ１０１と同様に、各センサで検出された信号から、道路６００上の情報および自車Ｈの情報を取得する。
【０１１７】
ステップＳ４０２では、第１実施形態のステップＳ１０３と同様に、自車Ｈの情報と、各障害物（二輪車Ｂ、対向車Ｃおよび駐車車両Ｐ）の情報と、に基づき、これらの情報を対地座標系上に展開する。
【０１１８】
ステップＳ４０３では、進行経路算出対象指定部２３により、検出された各移動体（二輪車Ｂ、対向車Ｃ、および自車Ｈ）のうち、進行経路の算出の対象とする移動体を選択する。なお、上述したように、進行経路算出対象指定部２３により、二輪車Ｂ、対向車Ｃ、および自車Ｈの３つに対して、進行経路の算出のために適当な順番を付ければよく、この場合には、まず、ステップＳ４０４において、二輪車Ｂの進行経路が算出されることとなる。
【０１１９】
ステップＳ４０４では、進行経路算出部２４により、進行経路算出対象指定部２３により選択された進行経路の算出の対象となる移動体について、進行経路の算出を行う。たとえば、ステップＳ４０３において、二輪車Ｂが選択された場合には、二輪車Ｂのみについて進行経路の算出を行う。
【０１２０】
ステップＳ４０５では、進行経路算出部２４で算出された進行経路の情報を、進行経路記録部２５に記録する。なお、上述したように、既に進行経路記録部２５に記録された進行経路の情報が存在している場合には、新たに進行経路算出部２４で算出された進行経路の情報に更新する処理が行われることとなる。
【０１２１】
ステップＳ４０６では、第１実施形態における、ステップＳ１０９と同様に、警告必要判定部３０により、ステップＳ４０５に記録された各移動体の進行経路算出結果のうち、自車Ｈの進行経路算出結果に基づいて、運転者に対する支援の必要性を判定する処理が行われ、必要に応じて、運転者に警告を与えて、早期に必要な操作をとるように促すことにより、運転者に対して支援を行う。なお、自車Ｈの進行経理算出結果が、進行経路記録部２５に記録されていない段階においては、警告必要判定部３０による判定は行われないこととなる。
【０１２２】
そして、以上のような図１８に基づいた処理が所定の演算周期ごとに繰り返されることにより、マイクロプロセッサ７においては、図２２に示すような処理が順次行われていくことになる。すなわち、まず、二輪車Ｂについて、図１８に示すように、各センサで検出された信号からの情報の取得（ステップＳ４０１）、対地座標系上への展開（ステップＳ４０２）、進行経路算出対象の選択（ステップＳ４０３）、進行経路の算出（ステップＳ４０４）、および進行経路の記録（ステップＳ４０５）がされる。次いで、対向車Ｃについて、同様に、図１８に示すステップＳ４０１〜Ｓ４０５が実行される。次いで、自車Ｈについて、図１８に示すステップＳ４０１〜Ｓ４０５に加え、警告必要性の判定（ステップＳ４０６）が行われることとなる。そして、警告必要性の判定（ステップＳ４０６）が加えられた形で、これらが繰り返し実行されることとなる。
【０１２３】
以上のように、第４実施形態においては、上述の第１実施形態〜第３実施形態とは異なり、各移動体（移動障害物および自車）の進行経路の算出を各演算周期にまたがって分散させる構成としている。そのため、各演算周期を短くすることができ、これにより演算負荷の低減が可能となり、さらには、以下に説明するように、状況変化へ素早く対応することができる。
【０１２４】
図２３は、図１９における場面例において、各移動体（二輪車Ｂ、対向車Ｃ、自車Ｈ）の進行経路算出結果の一例を示している。ここでは二輪車Ｂが自車Ｈをやり過ごすために減速するという進行経路「Ｂ１」を採用し、これにより、自車Ｈは軽く右方向に操舵することで走行を続けることを予測した進行経路「Ｈ１」が算出されている。
【０１２５】
しかしその一方で、図２３で得られた進行経路はあくまで予測であるため、二輪車Ｂや、対向車Ｃが、予測とは異なる動きをする可能性も否定できない。すなわち、図２３のように、二輪車Ｂが自車Ｈをやり過ごして減速するといった予測は、二輪車Ｂの運転者が、自車Ｈの存在を認知しており、かつ自車Ｈが先に停止車両Ｐの側方を通過した方が良いという判断を行っている場合には、精度の良い予測となる。しかしながら、いずれか一方でも、想定が当てはまらない場合には、二輪車Ｂの動きは図２３に示す進行経路「Ｂ１」とは異なるものとなる可能性がある。たとえば、二輪車Ｂが、図２４に示すように、自車Ｈを考慮することなく、駐車車両Ｐの側方を通過するという進行経路「Ｂ２」を採用する可能性もある。これに対して、第４実施形態によれば、このような場合においても、進行経路算出対象指定部２３および進行経路算出部２４を次のような構成とすることにより、このような状況変化に素早く対応することができる。
【０１２６】
すなわち、進行経路算出部２４は、上記した処理に加え、進行経路記録部２５に記録されている各移動体の進行経路と、実際の各移動体の動きを各演算周期ごとに比較する。そして、比較した結果、進行経路記録部２５で予測している各移動体の予測状態と、実際にセンサで検出した結果に基づく、進行経路算出部２４により算出された各移動体の予測状態と、の誤差が所定の水準以上に大きくなった場合には、誤差が大きくなった移動体について、進行経路算出順位を上げる処理を行う。
【０１２７】
たとえば、図２３に示すように、二輪車Ｂが減速するという予測に基づき、進行経路「Ｂ１」が算出されているにも関わらず、二輪車が速度を落とすことなく、横移動を始め、自車Ｈを考慮することなく、駐車車両Ｐの側方を通過するという兆候を検出した場合には、進行経路算出対象指定部２３により、バッファに記録された二輪車Ｂの進行経路更新順位が下位であったとしても、二輪車Ｂの更新順位が最上位になるようにバッファを書き換える。その結果、直ちに、二輪車Ｂの進行経路を更新する処理に移ることになる。そして、この場合には、二輪車Ｂが、自車Ｈの存在を正しく認知していない可能性があるため、進行経路算出部２４においける、二輪車Ｂの進行経路算出において、自車Ｈの進行経路を評価関数に反映させないような処理を行う。具体的には、上記式（７）で表される評価関数において、自車Ｈ、障害物Ｐおよび対向車Ｃを評価対象とし、ｉ＝｛Ｈ，Ｐ，Ｃ｝とするところ、障害物Ｐおよび対向車Ｃのみを評価対象とし、ｉ＝｛Ｐ，Ｃ｝とする。
【０１２８】
そして、進行経路算出部２４において、このような補正を行うことにより、二輪車Ｂの進行経路算出において、自車Ｈの存在が無視されることになり、結果として、二輪車Ｂの進行経路として、図２４に示す進行経路「Ｂ２」が算出され、これに伴い、対向車Ｃの進行経路も図２３に示す進行経路「Ｃ１」に代えて、図２４に示す進行経路「Ｃ２」が算出され、同様に、自車Ｈの進行経路も図２３に示す進行経路「Ｈ１」に代えて、図２４に示す進行経路「Ｈ２」が算出される。そして、自車Ｈについては、図２３に示す進行経路「Ｈ１」と、図２４に示す進行経路「Ｈ２」とで、大きく異なる結果が得られることとなるため、図２５、図２６に示すように、転舵角については、設定した閾値を超える操作量が算出されないものの、加速度については、設定した閾値を超える操作量が算出されているので、運転者に対する警告が必要であるという判定になり、警告がなされることとなる。なお、図２５、図２６は、横軸に時間をとり、縦軸に各時間における進行経路算出結果に基づいた、各時間において必要と判断される転舵角の量および加速度をとったグラフである。
【０１２９】
《第５実施形態》
本発明の第５実施形態について説明する。上述の第１〜第４実施形態においては、各移動体の進行経路を移動体一つずつについて行う例を示したが、第５実施形態においては、各移動体について、まとめて進行経路の算出を行うものである。第５実施形態においては、たとえば、図１９に示す場面例において、対向車Ｃの進行経路を算出する際において、対向車Ｃの移動モデルを上記式（２）に示したモデルと仮定した上で、上記式（２）の操作入力であるａｘＣ、ａｙＣを最適化演算により算出するとともに、二輪車Ｂについても、上記式（２）と同様のモデルに基づいて操作入力であるａｘＢ、ａｙＢを算出する。そして、これら二つの運動モデルをまとめて、ａｘＢ、ａｙＢ、ａｘＣ、ａｙＣの四つの操作量を同時に最適化するという形で、進行経路算出の問題を定式化する。この場合においては、対向車Ｃと二輪車Ｂとの進行経路が同時に算出され、自車Ｈと交互に経路が算出されていくことになる。第５実実施形態によれば、複数の移動障害物（対向車Ｃおよび二輪車Ｂ）の進行経路を一括して算出することにより、各移動障害物に対して一つずつ進行経路を算出していくよりも、効率的に進行経路の算出を行うことができる。
【０１３０】
《第６実施形態》
本発明の第６実施形態について説明する。第６実施形態においては、上述の第１〜第５実施形態に加えて、各移動体の進行経路を算出する際において、カメラ２で検出された障害物の属性を判別し、障害物の属性に応じて、その進行経路の算出を行う。
【０１３１】
特に、本実施形態のように、カメラ２により障害物を検出するという方法を採用することにより、障害物の位置を特定できることに加え、同時に障害物の属性も判別することができる。たとえば、歩行者や自転車と、自動車とではその走行速度域が大きく異なっている。しかしながら、上記各式においては、そのような障害物の属性に応じた区別を表現する要素は存在しない。したがって、対象が歩行者や自転車であるにも関わらず、自動車並みの運動能力を持つ対象として扱ってしまうことになり、現実には起こりえない進行経路が算出される可能性がある。そのため、第６実施形態では、属性による区別を反映させるために走行速度に下記式（２４）に示すような条件を課すものとする。
【０１３２】
【数１６】
0005098584.tif 000017
上記式（２４）において、「＊」は、対象となる移動障害物の識別子であり、ｖ
ｍａｘ＊は対象となる移動障害物に応じて設定される移動速度の最大値である。このような条件を導入することにより、上記式（２４）の条件を満たす範囲内で、移動障害物の進行経路が算出されることとなるため、各移動障害物の属性に応じた進行経路の算出が可能となり、これにより算出される進行経路の精度を高めることができる。
【０１３３】
《第７実施形態》
本発明の第７実施形態を、図２７に基づいて説明する。図２７は第７実施形態に係る車両１ａを模式的に示す平面図である。
【０１３４】
第７実施形態においては、上述した第１〜第６実施形態と異なり、図２７に示すように、車両１ａは、転舵角サーボコントローラ１００、転舵用モータ２００およびブレーキ圧制御系３００をさらに有するものであり、これにより直接的な支援を可能とするものである。すなわち、第７実施形態では、図２７に示すように、操舵およびブレーキを制御するアクチュエータ（転舵角サーボコントローラ１００、転舵用モータ２００およびブレーキ圧制御系３００）を車両側で装備し、それらをマイクロプロセッサ７を通して制御する構成となっており、これにより、進行経路に沿った走行を自動で実現できるようになっている。なお、第７実施形態においては、運転支援のプロセスとしては、上述した第１〜第６実施形態と同様とすることができる。ただし、図１２、図１４、図１８に示す各運転支援工程のステップＳ１０９、Ｓ３０７、Ｓ４０７における警告必要性判定処理にかえて、アクチュエータ操作量を算出する処理が行われることになる。
【０１３５】
《第８実施形態》
本発明の第８実施形態を、図２８に基づいて説明する。図２８は第８実施形態に係る車両１ｂを模式的に示す平面図である。
【０１３６】
第８実施形態においては、上述した第１〜第６実施形態と異なり、図２８に示すように、車両１ｂは、反力トルクコントローラ４００、および反力モータ５００をさらに有するものであり、これにより、ステアリングホイールに反力トルクを加えることにより、マイクロプロセッサ７により算出された進行経路に沿って走行することを実現する支援を可能とするものである。すなわち、第８実施形態では、図２８に示すように、反力トルクコントローラ４００、および反力モータ５００を備えることにより、マイクロプロセッサ７により算出された進行経路を走行するために、操舵操作が必要となる場合には、操舵量の方向と大きさに応じて反力トルクをモータにより発生させることで、運転者に操舵を促す。なお、第８実施形態においては、ブレーキ操作が必要な場合についてはスピーカーを通して運転者にその旨が警告される。また、第８実施形態においても、運転支援のプロセスとして上述した第１〜第６実施形態と同様のものとすることができる。ただし、図１２、図１４、図１８に示す各運転支援工程のステップＳ１０９、Ｓ３０７、Ｓ４０７における警告必要性判定処理に加えて、反力トルク操作量を算出する処理が行われることになる。
【図面の簡単な説明】
【０１３７】
【図１】第１実施形態に係る車両１を模式的に示す平面図である。
【図２】第１実施形態に係る車両１内に設置された運転支援装置の機能ブロック図である。
【図３】第１実施形態の適用される場面例を模式的に示す平面図である。
【図４】図３に示す場面例における対地座標系の設定方法を示す図である。
【図５】図３に示す場面例におけるポテンシャルフィールド表現を対向車Ｃ側から見た場合におけるグラフである。
【図６】図３に示す場面例における対向車Ｃの進行経路算出例を示す図である。
【図７】タイヤ横力関数の一例を示すグラフである。
【図８】図３に示す場面例におけるポテンシャルフィールド表現を自車Ｈ側から見た場合におけるグラフである。
【図９】図３に示す場面例における自車Ｈの進行経路算出結果の一例を示す図である。
【図１０】図９に示す場合における各時間において必要と判断される転舵角の量を示すグラフである。
【図１１】図９に示す場合における各時間において必要と判断される加速度を示すグラフである。
【図１２】第１実施形態に係る運転支援装置による運転支援の工程を示すフローチャートである。
【図１３】第２実施形態における障害物の対地座標系の設定方法を示す図である。
【図１４】第３実施形態に係る運転支援装置による運転支援の工程を示すフローチャートである。
【図１５】図３に示す場面例における第３実施形態に係る自車Ｈの進行経路算出例を示す図である。
【図１６Ａ】図１５に示す自車Ｈの進行経路の算出課程を示す図である。
【図１６Ｂ】図１５に示す自車Ｈの進行経路の算出課程を示す図であり、図１６Ａの続きの課程を示す図である。
【図１６Ｃ】図１５に示す自車Ｈの進行経路の算出課程を示す図であり、図１６Ｂの続きの課程を示す図である。
【図１７】第４実施形態に係る車両１内に設置された運転支援装置の機能ブロック図である。
【図１８】第４実施形態に係る運転支援装置による運転支援の工程を示すフローチャートである。
【図１９】第４実施形態の適用される場面例を模式的に示す平面図である。
【図２０】第４実施形態における進行経路算出対象指定部による処理の一例を示す図である。
【図２１】第４実施形態における進行経路記録部の更新処理の一例を示す図である。
【図２２】第４実施形態における演算処理の手順の一例を示す図である。
【図２３】図１９に示す場面例における進行経路算出結果の一例を示す図である。
【図２４】図１９に示す場面例における進行経路算出結果の他の例を示す図である。
【図２５】図２４に示す場合における各時間において必要と判断される転舵角の量を示すグラフである。
【図２６】図２４に示す場合における各時間において必要と判断される加速度を示すグラフである。
【図２７】第７実施形態に係る車両１ａを模式的に示す平面図である。
【図２８】第８実施形態に係る車両１ｂを模式的に示す平面図である。
【符号の説明】
【０１３８】
１，１ａ，１ｂ…車両
２…カメラ
３…車速センサ
４…転舵角センサ
５…加速度センサ
６…ヨーレートセンサ
７…マイクロプロセッサ
８…スピーカー
１０…センサ情報処理部
１１…自車状態検出部
１２…障害物検出部
１３…移動障害物識別部
１４…道路境界情報処理部
２０…進行経路算出部
２１…移動障害物進行経路算部
２２…自車進行経路算出部
２０ａ…進行経路算出部
２３…進行経路算出対象指定部
２４…進行経路算出部
２５…進行経路記録部
３０…警告必要性判定部
１００…転舵角サーボコントローラ
２００…転舵用モータ
３００…ブレーキ圧制御系
４００…反力トルクコントローラ
５００…反力モータ
６００…直線道路
７００…塀
【図１】
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【図２】
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【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１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１６Ｃ】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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