(57)【要約】【課題】ドライバーによる障害物の見落としを推定して車両の安全運転支援機器を制御することができる車両用運転支援装置の提供。【解決手段】ドライバーの負担度を検出する負担度検出部１１と、ドライバーの認知制御能力を判定する認知制御能力判定部１２と、検出されたドライバーの負担度及び判定されたドライバーの認知制御能力に基づいて、ドライバーによる障害物の見落としの危険度を判定する見落とし判定部１３と、判定された見落とし危険度に基づいて、車載の安全運転支援機器２の作動を制御する作動制御部１４とを備える。【選択図】図１
2009234356.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライバーの負担度を検出する負担度検出手段と、
ドライバーの認知制御能力を判定する認知制御能力判定手段と、
上記負担度検出手段によって検出されたドライバーの負担度、及び上記認知制御能力判定手段によって判定されたドライバーの認知制御能力に基づいて、ドライバーによる障害物の見落としの危険度を判定する見落とし判定手段と、
上記見落とし判定手段によって判定された見落とし危険度に基づいて、車載の安全運転支援機器の作動を制御する作動制御手段と、
を備えることを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項２】
上記負担度検出手段は、運転装置の操作量及び車載機器の操作頻度に基づいて、ドライバーの負担度を検出する、
ことを特徴とする請求項１記載の車両用運転支援装置。
【請求項３】
上記負担度検出手段は、車載撮影手段によって撮影された車両前方の風景画像の変化度に基づいて、ドライバーの負担度を検出する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の車両用運転支援装置。
【請求項４】
上記認知制御能力判定手段は、運転装置の操作量が所定の閾値を超えるのときの車載機器の操作頻度に基づいて、ドライバーの認知制御能力を判定する、
ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項５】
上記認知制御能力判定手段は、運転装置の操作量が所定の閾値以下のときのドライバーの視点の移動量に基づいて、ドライバーの認知制御能力を判定する、
ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項６】
負担度及び認知制御能力と見落とし危険度とを対応づけた見落とし危険度マップを記憶した記憶部を更に備え、
上記見落とし判定手段は、上記見落とし危険度マップにおいて、上記負担度検出手段によって検出されたドライバーの負担度及び上記認知制御能力判定手段によって判定されたドライバーの認知制御能力に対応する見落とし危険度を上記記憶部から読み出す、
ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項７】
上記作動制御手段による上記安全運転支援機器の作動の際に、上記安全運転支援機器により支援される運転操作がドライバーによって行われていた場合、上記見落とし判定手段は上記見落とし危険度マップを補正する、
ことを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の車両用運転支援装置。
【請求項８】
上記作動制御手段は、上記見落とし判定手段によって判定された見落とし危険度に応じて、上記安全運転支援機器の作動閾値を変更する、
ことを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項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、車両用運転支援装置に係り、より詳細には、ドライバーによる障害物の見落としを考慮した車両用運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の車両用運転支援装置の一例が、下記の特許文献１に記載されている。この特許文献１に記載の技術によれば、ドライバーの視線の方向や顔の向きに基づいてドライバーの脇見運転を検出する。そして、脇見運転の検出と、走行車線と車両の位置関係の検出との基づいて、操舵装置及び警報装置等の車載機器を作動させる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１８３８３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、運転中、ドライバーは視野内の障害物を常に認知しているとは限らず、障害物を見落とすことがある。例えば、運転中、車両前方を見ていても、車両前方の歩行者等の障害物を見落とすことがあり、また、視線を向けていても視野内の障害物を認知していないこともある。
【０００５】
そして、ドライバーが障害物を見落とした場合にこそ、自動ブレーキ、自動操舵又は音声ガイド等の車載の安全運転支援機器が作動し、車両の運転を効果的に支援することが望まれる。
【０００６】
しかし、ドライバーの顔の向きや視線の向きを検出しても、ドライバーが障害物を認知しているか、見落としているかを直接判断することは極めて困難である。
【０００７】
そこで、本発明は、ドライバーによる障害物の見落としを推定して車両の安全運転支援機器を制御することができる車両用運転支援装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するため、本発明の車両用運転支援装置は、ドライバーの負担度を検出する負担度検出手段と、ドライバーの認知制御能力を判定する認知制御能力判定手段と、上記負担度検出手段によって検出されたドライバーの負担度、及び上記認知制御能力判定手段によって判定されたドライバーの認知制御能力に基づいて、ドライバーによる障害物の見落としの危険度を判定する見落とし判定手段と、上記見落とし判定手段によって判定された見落とし危険度に基づいて、車載の安全運転支援機器の作動を制御する作動制御手段と、を備えることを特徴としている。
【０００９】
このように、本発明の車両用運転支援装置によれば、ドライバーによる障害物の見落としの危険度が、ドライバーの負担度とドライバーの認知制御能力とに基づいて判定される。これにより、見落としの危険度に応じて、安全運転支援機器が制御される。
【００１０】
ドライバーの負担度は、例えば、ステアリング、アクセル及びブレーキ等の運転装置の操作が忙しい場合や、車両前方の風景が目まぐるしく変化する場合等に高くなる。負担度が高くなるほど、障害物を認知する視覚探索機能が低下し、障害物を見落とす危険度が高くなる傾向がある。
【００１１】
ドライバーの認知制御能力は、多重作業や新しい作業への対応能力をいう。認知制御能力は個々のドライバーによって異なる。このため、負担度が同じであっても、ドライバーの認知制御能力の高さの違いによって前方の障害物を見落とす危険度が異なる場合があると考えられる。そこで、本発明では、ドライバーの負担度とドライバーの認知制御能力とを組み合わせて、障害物の見落としの危険度が判定される。
【００１２】
また、本発明において好ましくは、上記負担度検出手段は、運転装置の操作量及び車載機器の操作頻度に基づいて、ドライバーの負担度を検出する。
これにより、ドライバーの負担度が容易に検出される。
【００１３】
また、本発明において好ましくは、上記負担度検出手段は、車載撮影手段によって撮影された車両前方の風景画像の変化度に基づいて、ドライバーの負担度を検出する。
これにより、ドライバーの負担度が容易に検出される。
【００１４】
また、本発明において好ましくは、上記認知制御能力判定手段は、運転装置の操作量が所定の閾値を超えるときの車載機器の操作頻度に基づいて、ドライバーの認知制御能力を判定する。
これにより、ドライバーの認知制御能力が容易に判定される。例えば、運転が忙しいときであっても、カーエアコン等の車載機器の操作頻度が高い場合には、ドライバーの認知制御能力が高いものと判定される。
【００１５】
また、本発明において好ましくは、上記認知制御能力判定手段は、運転装置の操作量が所定の閾値以下のときのドライバーの視点の移動量に基づいて、ドライバーの認知制御能力を判定する。
これにより、ドライバーの認知制御能力が容易に判定される。
【００１６】
また、本発明において好ましくは、負担度及び認知制御能力と見落とし危険度とを対応づけた見落とし危険度マップを記憶した記憶部を更に備え、上記見落とし判定手段は、上記見落とし危険度マップにおいて、上記負担度検出手段によって検出されたドライバーの負担度及び上記認知制御能力判定手段によって判定されたドライバーの認知制御能力に対応する見落とし危険度を上記記憶部から読み出す。
これにより、ドライバーの負担度及び認知制御能力から、見落とし危険度が容易に判定される。
【００１７】
また、本発明において好ましくは、上記作動制御手段による上記安全運転支援機器の作動の際に、上記安全運転支援機器により支援される運転操作がドライバーによって行われていた場合、上記見落とし判定手段は上記見落とし危険度マップを補正する。
【００１８】
安全運転支援機器の作動以前に、ドライバーが既に危険回避等の運転操作をしていた場合、ドライバーは障害物を見落としていなかったものと考えられる。その場合、判定された見落とし危険度が下がるように危険度マップを補正することによって、見落とし危険度の判定の精度向上が図られる。その結果、安全運転支援機器の無駄な作動が抑制される。
【００１９】
また、本発明において好ましくは、上記作動制御手段は、上記見落とし判定手段によって判定された見落とし危険度に応じて、上記安全運転支援機器の作動閾値を変更する。
これにより、安全運転支援機器をより効果的に作動することが可能となる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の車両用運転支援装置によれば、ドライバーによる障害物の見落としを推定して車両の安全運転支援機器を制御することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、添付の図面を参照して、本発明の車両の運転支援装置の実施形態を説明する。
まず、図１のブロック図を参照して、第１実施形態の車両用運転支援装置の構成について説明する。図１に示すように、本実施形態の車両用運転支援装置１は、ドライバーの負担度を検出する負担度検出部１１と、ドライバーの認知制御能力を判定する認知制御能力判定部１２と、負担度検出部１１によって検出されたドライバーの負担度、及び認知制御能力判定部１２によって判定されたドライバーの認知制御能力に基づいて、ドライバーによる障害物の見落としの危険度を判定する見落とし判定部１３と、見落とし判定部１３によって判定された見落とし危険度に基づいて、車載の安全運転支援機器２の作動を制御する作動制御部１４と、を備える。さらに、本実施形態の車両用運転支援装置１は、負担度及び認知制御能力と見落とし危険度とを対応づけた見落とし危険度マップを記憶した記憶部１５を備える。
【００２２】
安全運転支援機器２としては、例えば、車両前方又は周囲の障害物との衝突を避けるために作動する自動ブレーキ装置、自動操舵装置及び音声ガイダンスの一つ又は複数を組合せたものが挙げられる。音声ガイダンスは、単なる警報音を発生させるものであってもよいし、音声により衝突の危険性を知らせるものであってもよい。
【００２３】
車両前方等の障害物は、レーダやカメラを利用した従来公知の障害物検知装置７によって検知される。そして、検知された障害物と自車両の衝突の可能性が所定の閾値を超えた場合等に、自動ブレーキ等の安全運転支援機器が作動する。衝突の可能性は、例えば、自車両から障害物までの距離や、障害物の接近速度や、所定時間後の障害物と自車両の予想位置が重なる確率など、任意好適なパラメータを利用して判断される。
【００２４】
図１に示す負担度検出部１１、認知制御能力判定部１２、見落とし判定部１３及び作動制御部１４の各ブロックは、それぞれ、車載ＥＣＵ（electric control unit：電子制御装置）における本発明の車両用運転支援装置の各手段に相当する処理機能を表す。これらの処理機能は、ＥＣＵ１において所定のプログラムを実行することにより、或いはマイクロチップにより実現される。
【００２５】
負担度検出部１１には、運転装置の操作量センサ３から操作量のデータが入力される。操作量センサ３には、アクセルペダルの踏み込み量を検知するアクセル踏量センサ３１、ブレーキペダルの踏み込み量を検知するブレーキ踏量センサ３２、及びステアリングの操作量を検知する舵角センサ３３が含まれる。さらに、負担度検出部１１には、前方監視カメラ５から撮影データが入力される。
【００２６】
認知制御能力判定部１２にも、運転装置の操作量センサ３から操作量のデータが入力される。さらに、認知制御能力判定部１２には、集中ユニット４から車載機器の操作頻度データが入力される。集中ユニット４は、カーナビゲーション４１、カーオーディオ４２及びカーエアコン４３と、これらの各車載機器の操作頻度検出回路４４とから構成されている。
【００２７】
ここで、図２に、運転視線装置１に種々のデータを送る上記の機器の配置を示す。図２は、車内の平面模式図である。図２に示すように、操作量センサ３のうち、アクセル踏量センサ３１は、アクセルペダルの下に配置され、ブレーキ踏量センサ３２は、ブレーキペダルの下に配置され、舵角センサ３３はステアリングの軸付近に配置されている。また、集中ユニット４は、コンソールに配置されている。また、前方監視カメラ５は、フロントガラスの中央上部付近にそれぞれ配置されている。
【００２８】
次に、図３のフローチャートを参照して、本実施形態の車両用運転支援装置の動作について説明する。本実施形態では、車両用運転支援装置の動作の概要について説明する。
まず、車両用運転支援装置１の負担度検出部１１が、ドライバーの負担度を検出する（Ｓ１）。ドライバーの負担度の具体的な検出方法については、第２及び第３実施例で後述する。
【００２９】
次いで、認知制御能力判定部１２が、ドライバーの認知制御能力を判定する（Ｓ２）。ドライバーの認知制御能力の具体的な判定方法については、第４及び第５実施形態で後述する。
なお、ドライバーの負担度の検出処理及び認知制御能力の判定処理は、順序を入れ替えて実行されてもよいし、同時に実行されてもよい。
【００３０】
次いで、見落とし判定部１３が、負担度検出部１１によって検出されたドライバーの負担度、及び認知制御能力判定部１２によって判定されたドライバーの認知制御能力に基づいて、ドライバーによる障害物の見落としの危険度を判定する（Ｓ３）。見落とし危険度の具体的な判定方法については、第６実施形態で後述する。
【００３１】
次いで、作動制御部１４が、見落とし判定手段によって判定された見落とし危険度に基づいて、車載の安全運転支援機器２の作動を制御する（Ｓ４）。本実施形態では、作動制御部１４は、見落とし判定部１３によって判定された見落とし危険度に応じて、安全運転支援機器４の作動閾値を変更する。
【００３２】
ここで、図４のフローチャートを参照して、作動制御部１４による制御対象となる安全運転支援機器２の動作例について説明する。図４では、安全運転支援器機２として自動ブレーキを作動させる例を示す。
【００３３】
まず、前方監視カメラ５により前方画像を取得する（Ｓ４１）。
次いで、障害物検出装置７が、前方画像から歩行者等の障害物を抽出する（Ｓ４２）。
【００３４】
前方画像から障害物を抽出する方法は、従来公知の任意好適なものを採用することができるが、本実施形態では、図５のフローチャートに示すようにして、障害物の抽出を行う。
まず、前方監視カメラ５から取得した前方画像を、複数の領域に分割する（図５のＳ５１）。画像の分割数は、任意好適な数と採用することができる。
【００３５】
次いで、隣接する領域間のコントラスト差を算出する（Ｓ５２）。
続いて、算出したコントラスト差と、所定の基準値とを比較する（Ｓ５３）。基準値は、記憶部１５に格納しておくとよい。基準値は、実験的に好適な値を選択するとよい。
【００３６】
コントラスト差が基準値を超す場合（Ｓ５３で「Ｙｅｓ」の場合）、その領域に障害物が存在すると判定する（Ｓ５４）。
なお、照明センサによって検出した明るさに基づいてコントラスト差を補正し、補正後のコントラスト差と基準値とを比較するようにしてもよい。
【００３７】
一方、コントラストが基準値以下の場合、更に、領域間の色彩の組合せと、基準の色彩組合せとのマッチングを行う（Ｓ５５）。基準の色彩組合せは、記憶部１５に格納しておくとよい。また、基準の色彩組合せは、車両走行時に撮影した画像から歩行者や建造物等の環境データを学習し、随時修正するようにしてもよい。
【００３８】
マッチングした場合（Ｓ５５で「Ｙｅｓ」の場合）、その領域に障害物が存在すると判定する（Ｓ５４）。一方、マッチングしない場合（Ｓ５５で「Ｎｏ」の場合）、その領域に障害物は存在しないと判定する（Ｓ５５）。このようにして、障害物の有無が判定される。
【００３９】
そして、上記のようにして障害物が存在すると判定された場合、自車両と障害物との衝突までの残り時間を算出する（図４のＳ４４）。衝突までの残り時間は、例えば、障害物までの距離、及び自車両と障害物との相対速度によって求められる。
【００４０】
次いで、衝突までの残り時間（ΔＴ）と、作動閾値（ΔＴth）とを比較する（Ｓ４５）。この作動閾値（ΔＴth）は、後述のように、ドライバーの見落とし危険度によって変更される。
【００４１】
衝突までの残り時間が、作動閾値以下である場合（Ｓ４５で「Ｙｅｓ」の場合）、安全運転支援装置２は、自動ブレーキを作動させる（Ｓ４６）。一方、衝突までの残り時間が、作動閾値を超える場合（Ｓ４５で「Ｎｏ」の場合）には、安全運転支援装置２は、自動ブレーキを作動させない（Ｓ４７）。
【００４２】
このように、安全運転支援装置２は、前方障害物を検知した場合において、衝突までの残り時間（ΔＴ）が作動閾値（ΔＴth）以下であるときに自動ブレーキを作動させる。これにより、車両と障害物との衝突が防止される。
【００４３】
さらに、安全運転支援装置２の作動閾値（ΔＴth）は、見落とし危険度に応じて、作動制御部１４によって変更される。
【００４４】
ここで、図６のフローチャートを参照して、作動制御部１４による安全運転支援機器２の作動閾値を変更する制御例について説明する。
まず、見落とし判定部１３が判定した危険度を取得する（Ｓ６１）。
【００４５】
次いで、判定された危険度が、所定の基準危険度を超える場合（Ｓ６２で「Ｙｅｓ」の場合）、作動制御部１４は、安全運転支援機器２の作動閾値（ΔＴth）を長くして、変更作動閾値（ΔＴth＋Δｔ）にする（Ｓ６３）。
なお、基準危険度は、任意好適な値を設定することができる。
【００４６】
一方、判定された危険度が、所定の基準危険度以下の場合（Ｓ６２で「Ｎｏ」の場合）、作動制御部１４は、安全運転支援機器２の作動閾値（ΔＴth）を変更しない（Ｓ６４）。
【００４７】
このように、安全運転支援機器２の作動閾値を変更することにより、安全運転支援機器２の作動タイミングが変更される。例えば、図７に示すタイムチャートに示すように、見落とし危険度が低い場合には、衝突予想時刻Ｔ０までの残り時間が（ΔＴ）であっても、作動閾値（ΔＴth）よりも長いため、自動ブレーキは作動しない。これに対して、見落とし危険度が高い場合には、衝突までの残り時間（ΔＴ）は、作動閾値（ΔＴth＋Δｔ）よりも短いため、自動ブレーキが作動する。
【００４８】
このように、見落とし危険度が高い場合に、作動閾値の時間を長くすることにより、自動ブレーキが早めに作動する。その結果、見落とし危険度が高い場合に、より効果的に衝突の回避が図られる。
【００４９】
なお、本実施形では、見落とし危険度に応じて、作動閾値を変更する例について説明したが、見落とし危険度に応じて、安全運転支援装置の作動時の作動ゲイン等の任意の制御パラメータを変更するようにしてもよい。
【００５０】
次に、図８のフローチャートを参照して、本発明の第２実施形態を説明する。第２実施形態の車両用運転支援装置の構成及び動作の概要は、上述の第１実施形態のものと同様である。第２実施形態では、負担度検出部１１は、運転装置の操作量及び車載機器の操作頻度に基づいて、ドライバーの負担度を検出する。操作量及び操作頻度が高いほど、ドライバーの負担度が高いと考えられる。
【００５１】
本実施形態では、ドライバーの負担度の検出にあたり、まず、運転装置の操作量（Ａ）を検出する（Ｓ８１）。
【００５２】
運転装置の操作量として、アクセル踏量（Ａi,1）、ブレーキ踏量（Ａi,2）及びステアリング操作量（Ａi,3）を検出する。これらの操作量は、図９のグラフに示すように、サンプル時間（Δｔ）の間隔（ｉ）（ｉ＝１，２，３，・・・ｎ）ごとに検出される。図９のグラフの横軸は時間を表し、縦軸は、アクセル踏量を表す。図９の曲線Ｉは、アクセル踏量（Ａi,1）の時間変化を示し、直線IIは、アクセル踏み込み量の平均値（ｕi,1）を示す。図９の曲線Ｉは、アクセル踏量（Ａ1）の時間変化を示し、直線IIは、アクセル踏み込み量の平均値（ｕ）を示す。
【００５３】
図９に示す例では、例えば、時刻ｔ＝（ｉ−２）、（ｉ−１）、（ｉ）、（ｉ＋１）及び（ｉ＋２）におけるアクセル踏量（Ａt,1）を、アクセル踏量センサ３１の出力電圧の離散値（Ａi-2,1）、（Ａi-1,1）、（Ａi,1）、（Ａi+1,1）及び（Ａi+2,1）としてそれぞれサンプリングする。また、ブレーキ踏量（Ａt,2）及びステアリング操作量（Ａt,3）も同様に、ブレーキ踏量センサ３２及び舵角操作量センサ３３の出力電圧の離散値として、それぞれサンプリングされる。
【００５４】
次いで、サンプリングした操作量の平均値（ｕ）を算出する（Ｓ８２）。
時刻ｔ＝ｉにおけるアクセル踏量の平均値（ｕi,1）は、下記の（１）式で与えられる。
ｕi,1＝｛（Ａ1,1）＋（Ａ2,1）＋・・・＋（Ａi,1）｝／ｉ  ・・・（１）
同様に、時刻ｉにおけるブレーキ踏量の平均値（ｕi,2）は、下記の（２）式で与えられる。
ｕi,2＝｛（Ａ1,2）＋（Ａ2,2）＋・・・＋（Ａi,2）｝／ｉ  ・・・（２）
同様に、時刻ｉにおけるステアリング操作量の平均値（ｕi,3）は、下記の（３）式で与えられる。
ｕi,3＝｛（Ａ1,3）＋（Ａ2,3）＋・・・＋（Ａi,3）｝／ｉ  ・・・（３）
【００５５】
次いで、操作量の標準偏差（Ｘ）を算出する（Ｓ８３）。
時刻ｔ＝ｉにおけるアクセル踏量の標準偏差（Ｘi,1）は、下記の（４）式で与えられる。
Ｘi,1＝｛Σ（（Ａi,1）−（ｕi,1））／ｉ｝1/2  ・・・（４）
同様に、時刻ｔ＝ｉにおけるブレーキ踏量の標準偏差（Ｘi,2）は、下記の（５）式で与えられる。
Ｘi,2＝｛Σ（（Ａi,2）−（ｕi,2））／ｉ｝1/2  ・・・（５）
時刻ｔ＝ｉにおけるステアリング操作量の標準偏差（Ｘi,3）は、下記の（６）式で与えられる。
Ｘi,3＝｛Σ（（Ａi,3）−（ｕi,3））／ｉ｝1/2  ・・・（６）
【００５６】
次いで、車載機器３の操作頻度を検出する（Ｓ８４）。
操作頻度として、カーナビゲーション４１、カーオーディオ４２及びカーエアコン４３それぞれの時刻ｔ＝ｉの直近のΔｔ時間の間の操作回数が、操作頻度検出回路４４から出力される。
時刻ｔ＝ｉのカーナビゲーション４１の操作回数を（Ｘi,4）、カーオーディオ４２の操作回数を（Ｘi,5）、カーエアコン４３の操作回数（Ｘi,6）としてそれぞれ表す。
【００５７】
次いで、運転操作機器の各操作量の標準偏差、及び、車載機器の操作頻度に基づいて、ドライバーの負担度を算出する（Ｓ８５）。
時刻ｔ＝ｉのドライバーの負担度（ＷＬi）は下記の（７）式で与えられる。
【数１】
2009234356.tif 000003
【００５８】
上記の（７）式中の（ｗ0）は、負担度の定数項であり、（ｗj）は、運転操作機器の各操作量の標準偏差、及び、車載機器の操作頻度に対する重み係数である。定数項及び重み係数は、記憶部１５に記憶されているものを読み出して使用する。そして、各操作量の標準偏差及び各車載機器の操作頻度（ｘi,j）（ｊ＝１〜６）について、それぞれ重み係数（ｗj）を掛けて合計する。
なお、定数項及び重み係数は、経験的に任意好適な値を設定することができる。
【００５９】
次いで、算出した負担度（ＷＬi）と、判定用閾値（Ｗth）とを比較する（Ｓ８６）。
負担度（ＷＬi）が、判定用閾値（Ｗth）を超えている場合（Ｓ８６で「Ｙｅｓ」の場合）、ドライバーの負担度を「高」と判定する（Ｓ８７）。
一方、負担度（ＷＬi）が、判定用閾値（Ｗth）以下である場合（Ｓ８６で「Ｎｏ」の場合）、ドライバーの負担度を「低」と判定する（Ｓ８８）。
【００６０】
なお、本実施形態では、負担度を「高」及び「低」の２段階に分けて判定したが、本発明では、負担度の判定はこれに限定されない。例えば、負担度を３段階以上に分けて判定してもよいし、連続値として判定してもよい。また、上記のステップＳ８５で求めた負担度（ＷＬi）をそのままで判定結果として利用してもよい。
【００６１】
次に、図１０のフローチャートを参照して、本発明の第３実施形態について説明する。第３実施形態の車両用運転支援装置の構成及び動作の概要は、上述の第１実施形態のものと同様である。第３実施形態では、上述の第２実施形態とは別に、負担度検出部１１は、車載撮影手段である前方監視カメラ５によって撮影された車両前方の風景画像の変化度に基づいて、ドライバーの負担度を検出する。風景の光学的な流れ（オプティカルフロー）が速く、風景画像の変化度が高いほど、ドライバーの負担度が高いと考えられる。
【００６２】
本実施形態では、ドライバーの負担度の検出にあたり、まず、車両前方の風景画像の各ドットの三原色の各要素レベルを検出する（Ｓ１０１）。
単位時間長Δｔの区間ｉ（ｉ＝１，２，・・・ｎ（ｎは正の整数））において、前方監視カメラ５により、車両前方の風景画像として、複数のデジタル静止画像列（Ｘi,p）が撮影される。
【００６３】
ここで、図１１に、デジタル静止画像列（Ｘi,p）（ｐ＝０，１，２，・・・ｑ（ｑは正の整数））の例を示す。図１１では、区間（ｉ）に、（Ｘi,0）から（Ｘi,q）の（ｑ＋１）枚のデジタル静止画像列が撮影されている。ただし、（０≦ｐ≦ｑ）。また、同様に、区間（ｉ＋１）においても、（Ｘi+1,0）から（Ｘi+1,q）の（ｑ＋１）枚のデジタル静止画像列（Ｘi+1,p）が撮影されている。
【００６４】
そして、デジタル静止画像列の各画像内の座標値（ｊ，ｋ）（ｊ＝０，１，２，・・・ｌ；ｋ＝０，１，２，・・・ｍ）（ｌ、ｍは正の整数）のピクセルの三原色の各要素のレベルを検出する。ここでは、区間ｉ、時刻ｐの座標（ｊ，ｋ）のピクセルの赤の要素のレベルをＲi,p(j,k)、緑の要素のレベルをＧi,p(j,k)、青の要素のレベルをＢi,p(j,k)とそれぞれ表す。各要素のレベルは、それぞれの色を選択的に検出する光電変換センサの出力電流等の大きさとしてそれぞれ検出するとよい。
【００６５】
次いで、各要素レベルの平均値を算出する（Ｓ１０２）。
ここでは、区間ｉの座標（ｊ，ｋ）のピクセルの赤の要素のレベルの平均値をμＲi,p(j,k)、緑の要素のレベルの平均値をμＧi,p(j,k)、青の要素のレベルの平均値をμＢi,p(j,k)とそれぞれ表す。
【００６６】
次いで、各要素レベルの標本標準偏差を算出する（Ｓ１０３）。
区間ｉの座標（ｊ，ｋ）のピクセルの赤の各要素レベル標本標準偏差ｓｔｄｅｖｐ（Ｒi,p(j,k)）は、下記の（８）式で与えられる。
ｓｔｄｅｖｐ（Ｒi,p(j,k)）＝｛Σ（（Ｒi,p(j,k)）−μ（Ｒi,p(j,k)））／（ｑ＋１）｝1/2  ・・・（８）
同様に、時刻ｉの座標（ｊ，ｋ）のピクセルの緑の各要素レベル標本標準偏差ｓｔｄｅｖｐ（Ｇi,p(j,k)）は、下記の（９）式で与えられる。
ｓｔｄｅｖｐ（Ｇi,p(j,k)）＝｛Σ（（Ｇi,p(j,k)）−μ（Ｇi,p(j,k)））／（ｑ＋１）｝1/2  ・・・（９）
同様に、時刻ｉの座標（ｊ，ｋ）のピクセルの青の各要素レベル標本標準偏差ｓｔｄｅｖｐ（Ｂi,p(j,k)）は、下記の（１０）式で与えられる。
ｓｔｄｅｖｐ（Ｂi,p(j,k)）＝｛Σ（（Ｂi,p(j,k)）−μ（Ｂi,p(j,k)））／（ｑ＋１）｝1/2  ・・・（１０）
【００６７】
次いで、各要素の変化を計算する（Ｓ１０４）。
区間ｉの座標（ｊ，ｋ）における色要素の変化Ｃi(j,k)は、下記の（１１）式で与えられる。
【数２】
2009234356.tif 000004
【００６８】
ただし、上記の（１１）式中の（ｗ0）は、負担度の定数項であり、ｗR、ｗG、ｗBは、それぞれ、赤、緑及び青の標本標準偏差に対する重み係数である。定数項及び重み係数は、記憶部１５に記憶されているものを読み出して使用する。そして、各色の標準偏差にそれぞれ重み係数を掛けて合計する。
なお、定数項及び重み係数は、経験的に任意好適な値を設定することができる。
【００６９】
次いで、色要素の変化Ｃi(j,k)に基づいて負担度を算出する（Ｓ１０５）。
区間ｉにおけるドライバーの負担度ＷＬiは、下記の（１２）式で与えられる。
【数３】
2009234356.tif 000005
【００７０】
次いで、算出した負担度（ＷＬi）と、判定用閾値（Ｗth）とを比較する（Ｓ１０６）。
負担度（ＷＬi）が、判定用閾値（Ｗth）を超えている場合（Ｓ１０６で「Ｙｅｓ」の場合）、ドライバーの負担度を「高」と判定する（Ｓ１０７）。
一方、負担度（ＷＬi）が、判定用閾値（Ｗth）以下である場合（Ｓ１０６で「Ｎｏ」の場合）、ドライバーの負担度を「低」と判定する（Ｓ１０８）。
【００７１】
なお、本実施形態では、負担度を「高」及び「低」の２段階に分けて判定したが、本発明では、負担度の判定はこれに限定されない。例えば、負担度を３段階以上に分けて判定してもよいし、連続値として判定してもよい。また、上記のステップＳ１０５で求めた負担度（ＷＬi）をそのままで判定結果として利用してもよい。また、第２及び第３実施形態でそれぞれ説明した方法を組み合わせてドライバーの負担度を検出するようにしてもよい。
【００７２】
次に、図１２及び図１３のフローチャートを参照して、本発明の第４実施形態について説明する。第４実施形態の車両用運転支援装置の構成及び動作の概要は、上述の第１実施形態のものと同様である。第４実施形態では、認知制御能力判定部１２が、運転装置の操作量が所定の閾値を超えるときの車載機器の操作頻度に基づいて、ドライバーの認知制御能力を判定する。
【００７３】
本実施形態では、ドライバーの認知制御能力の検出にあたり、まず、運転装置の操作量（Ａ）を検出する（Ｓ１２１）。
本実施形態においても、上述の第２実施形態と同様にして、運転装置の操作量として、アクセル踏量（Ａi,1）、ブレーキ踏量（Ａi,2）及びステアリング操作量（Ａi,3）を検出する。
【００７４】
次いで、サンプリングした操作量の平均値（ｕ）を算出する（Ｓ１２２）。
本実施形態においても、上述の第２実施形態と同様にして、時刻ｔ＝ｉにおけるアクセル踏量の平均値（ｕi,1）、ブレーキ踏量の平均値（ｕi,2）及びステアリング操作量の平均値（ｕi,3）をそれぞれ算出する。
【００７５】
次いで、操作量の標準偏差（Ｘ）を算出する（Ｓ１２３）。
本実施形態においても、上述の第２実施形態と同様にして、時刻ｔ＝ｉにおけるアクセル踏量の標準偏差（Ｘi,1）、ブレーキ踏量の標準偏差（Ｘi,2）及びステアリング操作量の標準偏差（Ｘi,3）を算出する。
【００７６】
次いで、車載機器３の操作頻度（Ｙ）を検出する（Ｓ１２４）。
本実施形態においても上述の第２実施形態と同様に、操作頻度として、カーナビゲーション４１、カーオーディオ４２及びカーエアコン４３それぞれの時刻ｔ＝ｉの直近のΔｔ時間の間（区間ｉ）の操作回数が、操作頻度検出回路４４から出力される。
本実施形態では、時刻ｔ＝ｉのカーナビゲーション４１の操作回数を（Ｙi,4）、カーオーディオ４２の操作回数を（Ｙi,5）、カーエアコン４３の操作回数（Ｙi,6）としてそれぞれ表す。
【００７７】
次いで、運転操作機器の各操作量の標準偏差に基づいて、運転の忙しさ（ＤＶ）を算出する（Ｓ１２５）。
区間ｉの運転の忙しさ（ＤＶi）は、下記の（１３）式で与えられる。
【数４】
2009234356.tif 000006
【００７８】
上記の（１３）式中の「ｗｄ0」は、運転の忙しさの定数項である。また、「ｗｄj」は、（ｊ＝０，１，２，３）であり、「ｗｄ1」、「ｗｄ2」及び「ｗｄ3」は、それぞれ、アクセル踏量、ブレーキ踏量及びステアリング操作量の標準偏差の重み係数である。定数項及び重み係数は、記憶部１５に記憶されているものを読み出して使用する。そして、各操作量の標準偏差（ｘi,j）（ｊ＝１〜３）について、それぞれ重み係数（ｗｄj）を掛けて、定数項（ｗｄ0）と合計して運転の忙しさ（ＤＶi）を算出する。
なお、定数項（ｗｄ0）及び重み係数（ｗｄj）は、経験的に任意好適な値を設定することができる。
【００７９】
次いで、車載機器の操作頻度（ＯＰ）を算出する（Ｓ１２６）。
時刻ｔ＝ｉの車載機器の操作頻度（ＯＰi）は下記の（１４）式で与えられる。
【数５】
2009234356.tif 000007
【００８０】
上記の（１３）式中の「ｗo0」は、車載機器の操作頻度の定数項である。また、「ｗoj」は、（ｊ＝０，１，２，３）であり、「ｗo1」、「ｗo2」及び「ｗo3」は、それぞれ、カーナビゲーション４１、カーオーディオ４３及びカーエアコン４３の操作頻度の重み係数である。定数項及び重み係数は、記憶部１５に記憶されているものを読み出して使用する。そして、各車載機器の操作頻度（yi,j）（ｊ＝１〜３）について、それぞれ重み係数（ｗoj）を掛けて、定数項（ｗo0）と合計する。
なお、定数項（ｗo0）及び重み係数（ｗoj）は、経験的に任意好適な値を設定することができる。
【００８１】
次いで、上記のステップＳ１２５で算出した運転の忙しさ（ＤＶi）と、運転の忙しさの判定用閾値（ＤＶth）とを比較する（Ｓ１２７）。ここで、運転の忙しさ（ＤＶi）が、判定用閾値（ＤＶth）を超えている場合（Ｓ１２７で「Ｙｅｓ」の場合）、第１フラグｐ＝１とする。一方、運転の忙しさ（ＤＶi）が、判定用閾値（ＤＶth）以下の場合（Ｓ１２７で「Ｎｏ」の場合）、第１フラグｐ＝０とする。
なお、判定用閾値（ＤＶth）は、経験的に任意好適な値を設定することができる。また、設定された判定用閾値（ＤＶth）は、記憶部１５に記憶される。
【００８２】
次いで、運転の忙しさ（ＤＶi）が、判定用閾値（ＤＶth）を超えている場合（Ｓ１２７で「Ｙｅｓ」の場合）、及び、判定用閾値（ＤＶth）以下の場合（Ｓ１２７で「Ｎｏ」の場合）のいずれの場合も、続いて、上記のステップＳ１２６で算出した車載機器の操作頻度（ＯＰｉ）と、車載機器の操作頻度の判定用閾値（ＯＰth）とを比較する（Ｓ１２８、Ｓ１２９）。ここで、車載機器の操作頻度（ＯＰi）が、判定用閾値（ＯＰth）を超えている場合（Ｓ１２８又はＳ１２９で「Ｙｅｓ」の場合）、第２フラグｑ＝１とする。一方、車載機器の操作頻度（ＯＰi）が、判定用閾値（ＯＰth）以下の場合（Ｓ１２８又はＳ１２９で「Ｎｏ」の場合）、第２フラグｑ＝０とする。
なお、判定用閾値（ＯＰth）は、経験的に任意好適な値を設定することができる。また、設定された判定用閾値（ＯＰth）は、記憶部１５に記憶される。
【００８３】
そして、運転の忙しさ（ＤＶi）の第１フラグｐと車載機器（ＯＰi）の第２フラグｑの組合せをＪi（ｐ、ｑ）とする。
運転の忙しさ（ＤＶi）が判定用閾値（ＤＶth）を超え、かつ、車載機器の操作頻度（ＯＰi）が判定用閾値（ＯＰth）を超えている場合（Ｓ１２７で「Ｙｅｓ」かつＳ１２８で「Ｙｅｓ」の場合）、組合せフラグは、ｊ（１，１）となる（Ｓ１３０ａ）。
【００８４】
また、運転の忙しさ（ＤＶi）が判定用閾値（ＤＶth）を超え、かつ、車載機器の操作頻度（ＯＰi）が判定用閾値（ＯＰth）以下の場合（Ｓ１２７で「Ｙｅｓ」かつＳ１２８で「Ｎｏ」の場合）、組合せフラグは、ｊ（１，０）となる（Ｓ１３０ｂ）。
【００８５】
また、運転の忙しさ（ＤＶi）が判定用閾値（ＤＶth）以下であり、かつ、車載機器の操作頻度（ＯＰi）が判定用閾値（ＯＰth）を超えている場合（Ｓ１２７で「Ｎｏ」かつＳ１２８で「Ｙｅｓ」の場合）、組合せフラグは、ｊ（０，１）となる（Ｓ１３０ｃ）。
【００８６】
また、運転の忙しさ（ＤＶi）が判定用閾値（ＤＶth）以下であり、かつ、車載機器の操作頻度（ＯＰi）が判定用閾値（ＯＰth）以下の場合（Ｓ１２７で「Ｎｏ」かつＳ１２８で「Ｎｏ」の場合）、組合せフラグは、ｊ（０，０）となる（Ｓ１３０ｄ）。
【００８７】
次いで、運転の忙しさ（ＤＶi）の判定回数が所定の回数ｎとなった場合（Ｓ１３１で「Ｙｅｓ」の場合）、ｎ回のうちの組合せフラグｊ（１，１）の出現回数Ｃａを計数する（Ｓ１３２）。
なお、サンプリング間隔はΔｔであるから、ｎ×Δｔ時間間隔ごとに、出現回数Ｃａが計数される。
【００８８】
次いで、組合せフラグｊ（１，１）の出現回数Ｃと、第１閾値回数Ｃ１とを比較する（Ｓ１３３）。
出現回数Ｃａが、第１閾値回数Ｃ１を超える場合（Ｓ１３３で「Ｙｅｓ」の場合）、ドライバーの認知制御能力を「高」と判定する（Ｓ１３５ａ）。
【００８９】
一方、出現回数Ｃａが、第１閾値回数Ｃ１以下の場合（Ｓ１３３で「Ｎｏ」の場合）、続いて、出現回数Ｃａと、第２閾値回数Ｃ２（＜Ｃ１）とを比較する（Ｓ１３４）。
【００９０】
出願回数Ｃａが、第２閾値回数Ｃ２を超える場合（Ｓ１３４で「Ｙｅｓ」の場合）、すなわち、Ｃ２＜Ｃａ≦Ｃ１の場合、ドライバーの認知制御能力を「中」と判定する（Ｓ１３５ｂ）。
【００９１】
一方、出願回数Ｃａが、第２閾値回数Ｃ２以下の場合（Ｓ１３４で「Ｎｏ」の場合）、ドライバーの認知制御能力を「低」と判定する（Ｓ１３５ｃ）。
【００９２】
ドライバーの認知制御能力判定後、出願回数Ｃａの値をクリアする（Ｓ１３６）。
なお、本実施形態では、ドライバーの認知制御能力を「高」、「中」及び「低」の３段階に分けて判定したが、本発明では、認知制御能力の判定はこれに限定されない。例えば、認知制御能力を４段階以上に分けて判定してもよいし、連続値として判定してもよい。
【００９３】
次に、図１４及び図１５のフローチャートを参照して、本発明の第５実施形態について説明する。第５実施形態の車両用運転支援装置の構成及び動作の概要は、上述の第１実施形態のものと同様である。第５実施形態では、認知制御能力判定部１２が、運転装置の操作量が所定の閾値以下のときのドライバーの視点の移動量に基づいて、ドライバーの認知制御能力を判定する。
【００９４】
本実施形態では、ドライバーの認知制御能力の検出にあたり、まず、運転装置の操作量（Ａ）を検出する（Ｓ１４１）。
本実施形態においても、上述の第２及び第４実施形態と同様にして、運転装置の操作量として、アクセル踏量（Ａi,1）、ブレーキ踏量（Ａi,2）及びステアリング操作量（Ａi,3）を検出する。
【００９５】
次いで、サンプリングした操作量の平均値（ｕ）を算出する（Ｓ１４２）。
本実施形態においても、上述の第２及び第４実施形態と同様にして、時刻ｔ＝ｉにおけるアクセル踏量の平均値（ｕi,1）、ブレーキ踏量の平均値（ｕi,2）及びステアリング操作量の平均値（ｕi,3）をそれぞれ算出する。
【００９６】
次いで、運転操作機器の各操作量の標準偏差に基づいて、運転の忙しさ（ＤＶ）を算出する（Ｓ１２５）。
本実施形態においても、上述の第４実施形態のステップＳ１２５と同様にして、区間ｉにおける運転の忙しさ（ＤＶi）を算出する。
【００９７】
次いで、ドライバーの視線の２次元座標（ｅx，ｅy）を検出する（Ｓ１４５）。
具体的には、視線検出カメラ６により、Δｔの時間の間に、ｋ個（ｋは正の整数）のドライバーの視線の方向を２次元座標（ｅxi,j，ｅyi,j）（ｊは区間ｉ内のカウンタであり、ｊ＝１，２，・・・ｋ）を検出する。すなわち、視線方向を示す２次元座標（ｅxi,j，ｅyi,j）は、区間ｉの時間Δｔの間に、ｋ個分（ｅxi,1，ｅyi,1）、（ｅxi,2，ｅyi,2）、（ｅxi,3，ｅyi,3）、・・・（ｅxi,k，ｅyi,k）算出される。
なお、２次元座標は、例えば、フロントガラスと視線との交点の位置を座標として表すとよい。
【００９８】
次いで、視線割り当て状況ＥＰi、すなわち、視線の移動量を下記の（１５）式により算出する（Ｓ１４６）。
【数６】
2009234356.tif 000008
【００９９】
次いで、上記のステップＳ１４４で算出した運転の忙しさ（ＤＶi）と、運転の忙しさの判定用閾値（ＤＶth）とを比較する（Ｓ１４７）。ここで、運転の忙しさ（ＤＶi）が、判定用閾値（ＤＶth）以下の場合（Ｓ１４７で「Ｙｅｓ」の場合）、第３フラグｒ＝１とする。一方、運転の忙しさ（ＤＶi）が、判定用閾値（ＤＶth）を超えている場合（Ｓ１４７で「Ｎｏ」の場合）、第４フラグｓ＝０とする。
【０１００】
なお、判定用閾値（ＤＶth）は、経験的に任意好適な値を設定することができる。また、第５実施形態の運転の忙しさの判定用閾値（ＤＶth）は、上述の第４実施形態における判定用閾値（ＤＶth）と同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。設定された判定用閾値（ＤＶth）は、記憶部１５に記憶される。
【０１０１】
次いで、運転の忙しさ（ＤＶi）が、判定用閾値（ＤＶth）以下の場合（Ｓ１４７で「Ｙｅｓ」の場合）、及び、判定用閾値（ＤＶth）を超えている場合（Ｓ１４７で「Ｎｏ」の場合）のいずれの場合も、続いて、上記のステップＳ１４６で算出した視線割り当て状況ＥＰi（ＥＰｉ）と、判定用閾値（ＥＰth）とを比較する（Ｓ１４８、Ｓ１４９）。ここで、視線割り当て状況（ＥＰi）が、判定用閾値（ＥＰth）を超えている場合（Ｓ１４８又はＳ１４９で「Ｙｅｓ」の場合）、第４フラグｓ＝１とする。一方、視線割り当て状況（ＥＰi）が、判定用閾値（ＥＰth）以下の場合（Ｓ１４８又はＳ１４９で「Ｎｏ」の場合）、第４フラグｓ＝０とする。
【０１０２】
そして、運転の忙しさ（ＤＶi）の第３フラグｒと視線割り当て状況（ＥＰi）の第４フラグｓの組合せをＪi（ｒ、ｓ）とする。
運転の忙しさ（ＤＶi）が判定用閾値（ＤＶth）以下であり、かつ、視線の割り当て状況（ＥＰi）が判定用閾値（ＥＰth）を超えている場合（Ｓ１４７で「Ｙｅｓ」かつＳ１４８で「Ｙｅｓ」の場合）、組合せフラグは、ｊ（１，１）となる（Ｓ１５０ａ）。
【０１０３】
また、運転の忙しさ（ＤＶi）が判定用閾値（ＤＶth）以下であり、かつ、視線の割り当て状況（ＥＰi）が判定用閾値（ＥＰth）以下の場合（Ｓ１４７で「Ｙｅｓ」かつＳ１４８で「Ｎｏ」の場合）、組合せフラグは、ｊ（１，０）となる（Ｓ１５０ｂ）。
【０１０４】
また、運転の忙しさ（ＤＶi）が判定用閾値（ＤＶth）を超え、かつ、視線の割り当て状況（ＥＰi）が判定用閾値（ＥＰth）を超えている場合（Ｓ１４７で「Ｎｏ」かつＳ１４８で「Ｙｅｓ」の場合）、組合せフラグは、ｊ（０，１）となる（Ｓ１５０ｃ）。
【０１０５】
また、運転の忙しさ（ＤＶi）が判定用閾値（ＤＶth）を超え、かつ、視線の割り当て状況（ＥＰi）が判定用閾値（ＥＰth）以下の場合（Ｓ１４７で「Ｎｏ」かつＳ１４８で「Ｎｏ」の場合）、組合せフラグは、ｊ（０，０）となる（Ｓ１５０ｄ）。
【０１０６】
次いで、運転の忙しさ（ＤＶi）の判定回数が所定の回数ｎとなった場合（Ｓ１５１で「Ｙｅｓ」の場合）、ｎ回のうちの組合せフラグｊ（１，１）の出現回数Ｃｂを計数する（Ｓ１５２）。
なお、サンプリング間隔はΔｔであるから、ｎ×Δｔ時間間隔ごとに、出現回数Ｃｂが計数される。
【０１０７】
次いで、組合せフラグｊ（１，１）の出現回数Ｃｂと、第３閾値回数Ｃ３とを比較する（Ｓ１５３）。
出現回数Ｃｂが、第１閾値回数Ｃ３未満の場合（Ｓ１５３で「Ｙｅｓ」の場合）、ドライバーの認知制御能力を「低」と判定する（Ｓ１５５ａ）。
【０１０８】
一方、出現回数Ｃｂが、第３閾値回数Ｃ３以上の場合（Ｓ１５３で「Ｎｏ」の場合）、続いて、出現回数Ｃｂと、第４閾値回数Ｃ４（＞Ｃ３）とを比較する（Ｓ１５４）。
【０１０９】
出願回数Ｃｂが、第４閾値回数Ｃ４未満の場合（Ｓ１５４で「Ｙｅｓ」の場合）、すなわち、Ｃ３＜Ｃｂ≦Ｃ４の場合、ドライバーの認知制御能力を「中」と判定する（Ｓ１５５ｂ）。
【０１１０】
一方、出願回数Ｃｂが、第４閾値回数Ｃ４以上の場合（Ｓ１５４で「Ｎｏ」の場合）、ドライバーの認知制御能力を「高」と判定する（Ｓ１５５ｃ）
【０１１１】
ドライバーの認知制御能力判定後、出願回数Ｃｂの値をクリアする（Ｓ１５６）。
なお、本実施形態では、ドライバーの認知制御能力を「高」、「中」及び「低」の３段階に分けて判定したが、本発明では、認知制御能力の判定はこれに限定されない。例えば、認知制御能力を４段階以上に分けて判定してもよいし、連続値として判定してもよい。また、第４及び第５実施形態でそれぞれ説明した方法を組み合わせてドライバーの認知制御能力を判定するようにしてもよい。
【０１１２】
次に、図１６のフローチャートを参照して、本発明の第６実施形態について説明する。第６実施形態の車両運転支援装置の構成及び動作の概要は、上述の第１実施形態のものと同様である。第６実施形態では、見落とし危険度の判定処理について説明する。
【０１１３】
本実施形態では、記憶部１５に、負担度及び認知制御能力と見落とし危険度とを対応づけた見落とし危険度マップが記憶されている。そして、見落とし判定部１３は、見落とし危険度マップにおいて、負担度検部１１によって検出されたドライバーの負担度、及び認知制御能力判定部１２によって判定されたドライバーの認知制御能力に対応する見落とし危険度を記憶部１５から読み出す。
【０１１４】
まず、負担度検出部１１からドライバーの負担度を取得する（Ｓ１６１）。上記の第２又は第３実施形態では、ドライバーの負担度を「高」又は「低」の２段階で判定している。このため、負担度も「高」又は「低」として取得される。
【０１１５】
次いで、認知制御能力判定部１２からドライバーの認知制御能力を取得する（Ｓ１６２）。上記の第４又は第５実施形態では、ドライバーの認知制御能力を「高」、「中」又は「低」の３段階で判断している。このため、認知制御能力も「高」、「中」又は「低」として取得される。
【０１１６】
次いで、記憶部１５の見落とし危険度マップから、ドライバーの負担度及び認知制御能力に対応する見落とし危険度を取得する（Ｓ１６３）。
【０１１７】
ここで、図１７に見落とし危険度マップを模式的に示す。この見落とし危険度マップは、ｘ軸がドライバーの負担度を表し、ｙ軸がドライバーの認知制御能力を表し、ｚ軸が見落とし危険度を表している。図１７に示すように、見落とし危険度は、２段階の負担度と、３段階の認知制御能力とを組み合わせて、危険度の高い順に「Ｐ１」〜「Ｐ６」の６段階で表されている。
なお、これらの危険度「Ｐ１」〜「Ｐ６」の値は、見落としの危険度を推定するものとして、経験的に任意好適な値を設定することができる。
【０１１８】
例えば、ドライバーの負担度が「高」であり、かつ、ドライバーの認知制御能力が「低」の場合、見落とし危険度は、最も高い「Ｐ１」と判定される。また、ドライバーの負担度が「低」であり、かつ、ドライバー認知制御能力が「高」の場合には、見落とし危険度は、最も低い「Ｐ６」と判定される。さらに、ドライバーの負担度が「高」であっても、ドライバー認知制御能力が「高」の場合には、見落とし危険度は、最低の次の「Ｐ５」と判定される。また、ドライバーの負担度が「低」であっても、ドライバーの認知制御能力が「低」の場合には、見落とし危険度は、最高の次の「Ｐ２」と判定される。
【０１１９】
このようにして、ドライバーによる障害物の見落としの危険度が、ドライバーの負担度とドライバーの認知制御能力とに基づいて判定される。そして、判定された見落としの危険度に応じて、上述の第１実施例において説明したように、自動ブレーキ等の安全運転支援機器が制御される。
【０１２０】
なお、上述の第１実施形態では、見落とし危険度を「高」及び「低」の２段階で判定した場合の安全運転支援機器の制御例について説明しているが、見落とし危険度を第６実施形態のように「Ｐ１」〜「Ｐ６」の６段階で判定した場合においても、よりきめ細かく安全運転支援機器の制御を行うことができる。例えば、自動ブレーキ等の作動タイミングを見落とし危険度に応じて６段階で制御するようにしてもよい。
【０１２１】
また、ドライバーの負担度及び認知制御能力をそれぞれ連続的に変化する数値で表した場合には、見落とし危険度も、連続的に変化する数値で表すとよい。図１８に、かかる場合の見落とし危険度マップを模式的に示す。この見落とし危険度マップは、ｘ軸がドライバーの負担度を表し、ｙ軸がドライバーの認知制御能力を表し、ｚ軸が見落とし危険度を表している。そして、傾斜面Ｐが、ドライバーの負担度及び認知制御能力に対応する見落とし危険度を表す。すなわち、ドライバーの負担度及び認知制御能力に相当するｘ，ｙ座標に対応するｚ座標の値が、見落とし危険度となる。
なお、連続値としての見落とし危険度の値も、見落としの危険度を推定するものとして、経験的に任意好適な値を設定することができる。
【０１２２】
次に、図１９のフローチャートを参照して、本発明の第７実施形態について説明する。第７実施形態では、作動制御部１４による安全運転支援機器２の作動の際に、安全運転支援機器２により支援される運転操作が既にドライバーによって行われていた場合、見落とし判定部１３は、記憶部１５に記憶されている見落とし危険度マップを補正する。
【０１２３】
以下、補正処理について説明する。
まず、安全運転支援機器２の作動時に、既に運転操作が行われていたか否かを判断する（Ｓ１９１）。
例えば、見落とし危険度が「高」と判定され、自動ブレーキの作動タイミングが早められている場合を想定する。かかる場合において、自動ブレーキの作動時に、既にドライバーがブレーキペダルを踏み込んでいることがある。また、自動操舵装置の作動時に、既にドライバーがステアリングを操舵していることがある。さらに、警報作動時に、ブレーキ又はステアリングが既に操作されていることがある。これらの場合、見落とし危険度を「高」と判定したが、実際にはドライバーは障害物を見落としていなかったことになる。かかる場合には、安全運転支援機器のより的確な作動のため、見落とし危険度マップを補正すべきである。
【０１２４】
一方、自動ブレーキ作動時に、ドライバーがブレーキ操作をしていなければ、ドライバーが前方障害物を見落としていたと考えられる。かかる場合には、見落とし危険度マップを補正する必要はない。
【０１２５】
次いで、記憶部１５から見落とし危険度マップを読み出す（Ｓ１９２）。見落とし危険度マップは、判定時の負担度及び認知制御能力に対応する危険度だけを読み出してもよいし、判定段階ごとに読み出してもよい。
【０１２６】
次いで、見落とし危険度マップを補正する（Ｓ１９３）。見落とし危険度マップは、判定時の負担度及び認知制御能力に対応する危険度だけ低くなるように補正してもよいし、判定段階単位で危険度を下げるように補正してもよい。
【０１２７】
次いで、補正後の見落とし危険度マップを記憶手段１５に記憶させる（Ｓ１９４）。これにより、より適切に見落とし危険度が判定される。その結果、より的確なタイミングで、安全運転支援機器を作動させることができる。
【０１２８】
上述した各実施形態においては、本発明を特定の条件で構成した例について説明したが、本発明は種々の変更及び組み合わせを行うことができ、これに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】本発明の実施形態の車両用運転支援装置の構成を説明するブロック図である。
【図２】車内の平面模式図である。
【図３】本発明の実施形態の車両用運転支援装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【図４】車載の安全運転支援機器の動作を説明するフローチャートである。
【図５】障害物の抽出処理を説明するフローチャートである。
【図６】車載の安全運転支援機器の作動制御を説明するフローチャートである。
【図７】衝突までの残り時間を示すタイムチャートである。
【図８】第２実施形態におけるドライバーの負担度の検出処理を説明するフローチャートである。
【図９】第２実施形態におけるアクセル踏量のサンプリング方法を説明するグラフである。
【図１０】第３実施形態におけるドライバーの負担度の検出処理を説明するフローチャートである。
【図１１】第３実施形態におけるデジタル静止画像列の説明図である。
【図１２】第４実施形態におけるドライバーの認知制御能力の判定処理を説明するフローチャートである。
【図１３】図１２に続くフローチャートである。
【図１４】第５実施形態におけるドライバーの認知制御能力の判定処理を説明するフローチャートである。
【図１５】図１４に続くフローチャートである。
【図１６】第６実施形態における見落とし危険度の判定処理を説明するフローチャートである。
【図１７】見落とし危険度マップの模式図である。
【図１８】別の見落とし危険度マップの模式図である。
【図１９】第７実施形態における見落とし危険度マップの補正処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【０１３０】
１  運転支援装置
２  安全運転支援機器
３  操作量センサ
４  集中ユニット
５  前方監視カメラ
６  視線検出カメラ
７  障害物検出装置
１１  負担度検出部
１２  認知制御能力判定部
１３  見落とし判定部
１４  作動制御部
１５  記憶部
３１  アクセル踏量センサ
３２  ブレーキ踏量センサ
３３  舵角操作量センサ
４１  カーナビゲーション
４２  カーオーディオ
４３  カーエアコン
４４  操作頻度検出回路
【図１】
2009234356.tif 000009
【図２】
2009234356.tif 000010
【図３】
2009234356.tif 000011
【図４】
2009234356.tif 000012
【図５】
2009234356.tif 000013
【図６】
2009234356.tif 000014
【図７】
2009234356.tif 000015
【図８】
2009234356.tif 000016
【図９】
2009234356.tif 000017
【図１０】
2009234356.tif 000018
【図１１】
2009234356.tif 000019
【図１２】
2009234356.tif 000020
【図１３】
2009234356.tif 000021
【図１４】
2009234356.tif 000022
【図１５】
2009234356.tif 000023
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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