運転操作支援装置及び運転操作支援方法
【課題】回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減する。
【解決手段】マイクロプロセッサ９が、ステレオカメラ２ａ，２ｂ、加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、及び操舵角センサ６から入力された情報に基づいて、操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを相対的に変更する。これにより、車両１の外界環境や車両状態に応じた適切な操舵操作量が算出されることにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減できる。
【解決手段】マイクロプロセッサ９が、ステレオカメラ２ａ，２ｂ、加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、及び操舵角センサ６から入力された情報に基づいて、操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを相対的に変更する。これにより、車両１の外界環境や車両状態に応じた適切な操舵操作量が算出されることにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減できる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害物との接触を回避するべく運転者が行う車両操作を支援する運転操作支援装置及び運転操作支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、自車両の走行路の前方に存在する障害物との接触を走行路の範囲内で回避する操舵パターンを最適化計算により演算し、演算された操舵パターンに従って走行するように自車両を制御する車両制御装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２００６／０７０８６５号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
障害物と接触しない，走行路を逸脱しない等の複数の条件を満たす操舵パターンを最適化計算により演算する場合、複数の条件に対し車両状態をできるだけ早く有利な状態にするために、初期の操舵量を可能な限り大きくする操舵パターンが算出されることがある。しかしながらこのような操舵パターンに従って走行するように自車両を制御した場合、突然大きな回避制御が介入することによって運転者が回避制御に対し違和感を感じる可能性がある。
【０００５】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減可能な運転操作支援装置及び運転操作支援方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る運転操作支援装置及び運転操作支援方法は、自車両の外界環境及び走行状態に応じて、自車両の予測走行軌跡を評価するための評価関数を構成する評価項目の重みを相対的に変更する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係る運転操作支援装置及び運転操作支援方法によれば、外界環境や自車両の状態に応じて評価項目の重みを適切に設定するので、外界環境や自車両の状態に応じた適切な操作量を算出し、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１の実施形態となる運転操作支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す運転操作支援装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理の流れを示すフローチャート図である。
【図４】車両が片側１車線の直線道路を走行している際に車両の走行車線前方の右側から左側へ向けて障害物が横断する走行シーンを示す図である。
【図５】図３に示すステップＳ２の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図６】車両モデルのパラメータを説明するための模式図である。
【図７】図３に示すステップＳ３の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図８】（ａ）緊急度が高い場合の操舵操作入力の評価重みｗfの時系列変化と（ｂ）緊急度が低い場合の操舵操作入力の評価重みｗfの時系列変化を示す図である。
【図９】図３に示すステップＳ４の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１０】従来技術及び本願発明における操舵角指令値δSR*の最適化計算結果を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置における評価重み設定処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１３】評価式Ｌ2’，Ｌ3’と評価式Ｌ2”，Ｌ3”の時系列変化を示す図である。
【図１４】（ａ）操舵操作入力の評価重みｗfと（ｂ）補正係数ＫCの時系列変化を示す図である。
【図１５】評価重みの補正処理を説明するための模式図である。
【図１６】本発明の第３の実施形態となる運転操作支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】車両が走行する道路の前方が曲線を描き、曲線部に差し掛かる位置に障害物が停止している走行シーンを示す図である。
【図１８】車両モデルのパラメータを説明するための模式図である。
【図１９】本発明の第３の実施形態となる運転操作支援装置における評価重み設定処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２０】（ａ）評価重みｗMと（ｂ）補正係数ＫC1と（ｃ）補正係数ＫC2の時系列変化を示す図である。
【図２１】パラメータΔθを説明するための模式図である。
【図２２】本発明の第４の実施形態となる運転操作支援装置における評価重み設定処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２３】障害物Ｏに対する評価重みｗbの決定方法を説明するための図である。
【図２４】図２２に示すステップＳ７３の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２５】右側道路境界に対する評価重みｗrRの決定方法を説明するための図である。
【図２６】図２２に示すステップＳ７６の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２７】障害物に対する評価重みｗbと右側道路境界に対する評価重みｗrRの更新方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の第１乃至第４の実施形態となる運転操作支援装置及びその動作（運転操作支援方法）について説明する。
〔第１の実施形態〕
始めに、本発明の第１の実施形態となる運転操作支援装置の構成について説明する。
〔運転操作支援装置の構成〕
本発明の第１の実施形態となる運転操作支援装置は、図１に示すように、前輪の操舵量を制御可能な操舵システムを有する車両１に搭載され、ステレオカメラ２ａ，２ｂ、加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、操舵角センサ６，ＥＰＳ（電動式パワーステアリング）モータ７、ＥＰＳコントローラ８、及びマイクロプロセッサ９を主な構成要素として備える。
【００１０】
ステレオカメラ２ａ，２ｂは、車室内前方に設けられ、車両１前方の画像を撮影する。ステレオカメラ２ａ，２ｂは、車両１前方の画像に対し画像処理を施すことにより車両１前方の障害物，車両１と障害物間の距離，道路（走行路），道路境界（白線等）等の車両１の外界環境情報を検出し、検出結果をマイクロプロセッサ９に入力する。ステレオカメラ２ａ，２ｂは、図２に示す障害物検出手段１１及び道路境界検出手段１２を含む本発明に係る外界環境検出手段１３として機能する。
【００１１】
加速度センサ３は、圧電素子等により形成される公知の加速度検出装置により構成され、車両１に発生する特定方向の加速度を検出する。加速度センサ３は、検出値をマイクロプロセッサ９に入力する。本実施形態では、加速度センサ３は、車両１の前後方向及び車幅方向に発生する加速度を検出し、所定時間間隔で検出値を積分することにより、車両１の前後方向及び車幅方向の速度も検出可能なように構成されている。
【００１２】
ヨーレートセンサ４は、水晶振動子や半導体装置等により形成される公知のヨーレート検出装置により構成され、車両１の重心位置に発生するヨーレートを検出する。ヨーレートセンサ４は、検出値をマイクロプロセッサ９に入力する。車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄは、車両１の前後左右輪のホイール回転に応じて発生するパルス信号に基づいて車速を検出し、検出値をマイクロプロセッサ９に入力する。
【００１３】
操舵角センサ６は、ラック・ピニオン方式で構成される前輪操舵機構のピニオン側に設置されたエンコーダにより構成され、車両１のステアリングの操舵角（回転角度）を検出する。操舵角センサ６は、検出値をマイクロプロセッサ９に入力する。加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、及び操舵角センサ６は、図２に示す本発明に係る自車両状態検出手段１４として機能する。
【００１４】
ＥＰＳモータ７は、ＥＰＳコントローラ８からの制御信号に従ってステアリングトルクを制御する。ＥＰＳコントローラ８は、ステアリングの捩れ度合いを検出するトルクセンサ（図示せず）の情報に基づいてアシストトルクを算出し、算出結果に基づいてＥＰＳモータ７を制御する。本実施形態では、ＥＰＳ制御によりステアリングトルクを制御することとしたが、油圧制御によりステアリングトルクを制御するようにしてもよい。ＥＰＳモータ７及びＥＰＳモータコントローラ８は、図２に示す本発明に係る自車制御手段１７として機能する。
【００１５】
マイクロプロセッサ９は、Ａ／Ｄ変換回路，Ｄ／Ａ変換回路，中央演算処理装置，メモリ等により形成される集積回路により構成され、ステレオカメラ２ａ，２ｂ、加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、及び操舵角センサ６から入力された情報に基づきＥＰＳコントローラ８の動作を制御する。マイクロプロセッサ９は、内部のＣＰＵが制御プログラムを実行することにより、図２に示す本発明に係る接触危険度判定手段１８を含む評価関数設定手段１５と最適操作量算出手段１６として機能する。
〔運転操作支援処理〕
このような構成を有する運転操作支援装置では、マイクロプロセッサ９が以下に示す運転操作支援処理を実行することにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減する。以下、図３に示すフローチャートを参照して、この運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作について説明する。
【００１６】
図３に示すフローチャートは、車両１のイグニッションスイッチがオフ状態からオン状態に切り替えられたタイミングで開始となり、運転操作支援処理はステップＳ１の処理に進む。なお以下では、図４に示すような、車両１が片側１車線の直線道路を走行している際に車両１の走行車線前方の右側から左側へ向けて障害物Ｏが横断する走行シーンを例として運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作を説明する。
【００１７】
ステップＳ１の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステレオカメラ２ａ，２ｂの撮影画像及び各センサの検出値を内部のメモリにロードし、車両１，障害物Ｏ，及び道路境界の位置情報を同じ座標系で記述するために、ステレオカメラ２ａ，２ｂの撮影画像に基づいて以後の処理において用いる座標系を確定する。本実施形態では、マイクロプロセッサ９は、図４に示すように車両１の進行方向をＸ軸、そのＸ軸と垂直な方向をＹ軸とする座標系を設定する。そしてマイクプロセッサ９は、設定された座標系における車両１の重心位置Ｇの座標（Ｘv，Ｙv）、障害物Ｏの後部中心位置Ｇの座標Ｇ（ＸB，ＹB）、左右の道路境界のＹ座標ＹL，ＹR、及び道路の中央線のＹ座標ＹCを算出する。またマイクロプロセッサ９は、設定した座標系における車両１と障害物Ｏの移動速度を算出する。本実施形態では、車両１はＸ軸方向に沿って走行しているので、車両１の速度（ＶVx，ＶVy）は車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄの検出値から（ＶV，０）と算出される。また障害物ＯはＹ軸方向に沿って移動しているので、障害物Ｏの速度（ＶBx，ＶBy）は今回取得した障害物の位置情報と前回取得した障害物の位置情報との差分値に基づいて（０，ＶB）と算出される。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ２の処理に進む。
【００１８】
ステップＳ２の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ１の処理により算出された座標値に基づいて、所定時間内に車両１が障害物Ｏと接触する可能性があるか否かを判別する（判別処理）。判別の結果、所定時間内に車両１が障害物Ｏと接触する可能性がない場合、マイクロプロセッサ９は運転操作支援処理をステップＳ１の処理に戻す。一方、所定時間内に車両１が障害物Ｏと接触する可能性がある場合には、マイクロプロセッサ９は運転操作支援処理をステップＳ３の処理に進める。なおこの判別処理の詳細については図５に示すフローチャートを参照して後述する。
【００１９】
ステップＳ３の処理では、マイクロプロセッサ９が、評価関数を構成する評価項目の重みを設定する（評価重み設定処理）。具体的には、マイクロプロセッサ９は、時刻ｔ0を評価開始時刻、評価開始時刻ｔ0から時間Ｔf先の時刻ｔ0＋Ｔfを評価終了時刻とし、この区間を適当な分割数Ｎで離散化し、この分割数Ｎに対応した各評価項目のＮ個の時系列データに対し評価重みを設定する。なお評価関数や評価重み設定処理の詳細については図７に示すフローチャートを参照して後述する。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ４の処理に進む。
【００２０】
ステップＳ４の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ３の処理により設定された評価重みを用いて評価関数を設定し、設定された評価関数を用いて最適化計算を行うことにより、回避制御の開始時刻から終了時刻までの車両操作量を算出する（評価関数設定処理及び最適化計算処理）。この評価関数設定処理及び最適化計算処理の詳細については図９に示すフローチャートを参照して後述する。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ５の処理に進む。
【００２１】
ステップＳ５の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ４の処理により算出された回避制御の開始時刻から終了時刻までの車両操作量を指令値としてＥＰＳモータコントローラ８に出力し、ＥＰＳモータコントローラ８は、マイクロプロセッサ９から出力された指令値に従ってＥＰＳモータ７の動作を制御することにより、車両１が障害物に接触することを回避するための回避制御を実行する。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、一連の運転操作支援処理は終了する。
〔判別処理〕
次に、図５に示すフローチャートを参照して、上記ステップＳ２の判別処理を詳しく説明する。
【００２２】
ステップＳ１１の処理では、マイクロプロセッサ９が、現在時刻ｔ0における車両１の重心位置Ｇ（Ｘv，Ｙv）と予めメモリ内に格納されている車両１の大きさに基づいて、車両１の四隅の位置座標を算出する。またマイクロプロセッサ９は、障害物Ｏの後部中心位置Ｇ（ＸB，ＹB）とステレオカメラ２ａ，２ｂの撮影画像から推測される障害物Ｏの大きさに基づいて、障害物Ｏの四隅の位置座標を算出する。そしてマイクロプロセッサ９は、車両１及び障害物Ｏの四隅の位置座標に基づいて、ステップＳ１の処理により設定された座標系における車両１の領域Ｓv（ｔ0）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ0）を算出する。
【００２３】
なお本実施形態では、車両１の左前座標を（Ｘv1，Ｙv1）、右前座標を（Ｘv2，Ｙv2）、左後座標を（Ｘv3，Ｙv3）、右後座標を（Ｘv4，Ｙv4）と表記し、障害物Ｏの左前座標を（ＸB1，ＹB1）、右前座標を（ＸB2，ＹB2）、左後座標を（ＸB3，ＹB3）、右後座標を（ＸB4，ＹB4）と表記する。以下では、車両１又は障害物Ｏの座標を表す変数の添え字は、「１」の場合は左前位置、「２」の場合は右前位置、「３」の場合は左後位置、「４」の場合は右後位置を表すものとする。これにより、車両１及び障害物Ｏの四隅の位置座標は、車両１の重心位置Ｇ（ＸB，ＹB）からフロント側面までの長さをｄVxf、車両１の重心位置Ｇ（ＸB，ＹB）からリア側面までの長さをｄVxr、車両１の横幅を２ｄVy、障害物Ｏの縦幅及び横幅共に２ｄBとすることにより、以下の数式１〜４のように表される。従って以下の数式１〜４により算出される現在時刻ｔ0における車両１及び障害物Ｏの四隅の座標から現在時刻ｔ0における車両１の領域Ｓv（ｔ0）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ0）を算出することができる。これにより、ステップＳ１１の処理は完了し、判別処理はステップＳ１２の処理に進む。
【００２４】
【数１】
【数２】
【数３】
【数４】
【００２５】
ステップＳ１２の処理では、マイクロプロセッサ９が、以下の数式５に基づいて、時刻ｔにおいて車両１の領域Ｓv（ｔ）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ）が重なる領域が存在するか否かを判定する。具体的には、時刻ｔにおいて以下の数式５が成り立たない場合、マイクロプロセッサ９は、重なる領域が存在し、車両１と障害物Ｏが接触する可能性があると判定する。一方、時刻ｔにおいて以下の数式５が成り立つ場合には、マイクロプロセッサ９は、重なる領域が存在せず、車両１と障害物Ｏが接触する可能性は低いと判定する。そして判定の結果、重なる領域が存在する場合、マイクロプロセッサ９は、時刻ｔ＝ｔ0＋ＴTC（時間ＴTC：車両１が障害物Ｏと接触するまでの時間）と設定した後、判別処理をステップＳ３の処理に進める。一方、重なる領域が存在しない場合には、マイクロプロセッサ９は判別処理をステップＳ１３の処理に進める。
【００２６】
【数５】
【００２７】
ステップＳ１３の処理では、マイクロプロセッサ９が、以下の数式６，７が成立するか否かを判別することにより、時刻ｔを時間ｔCJ進めた時、時刻ｔが現在時刻ｔ0を所定時間ＴCJ進めた時刻よりも前の時刻であるか否かを判別する。判別の結果、以下の数式６，７が成立する場合、マイクロプロセッサ９は、時刻ｔが現在時刻ｔ0を所定時間ＴCJ進めた時刻よりも前の時刻であると判定し、判別処理をステップＳ１４の処理に進める。一方、以下の数式６，７が成立しない場合には、マイクロプロセッサ９は、時刻ｔが現在時刻ｔ0を所定時間ＴCJ進めた時刻よりも前の時刻ではないと判定し、判別処理をステップＳ１の処理に戻す。
【００２８】
【数６】
【数７】
【００２９】
ステップＳ１４の処理では、マイクロプロセッサ９が、時刻ｔにおける車両１と障害物Ｏの速度情報から時刻ｔにおける車両１の領域Ｓv（ｔ）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ）を算出する。具体的には、図４に示す走行シーンでは車両１は道路を直進し、障害物Ｏは道路を横断しているので、各々の四隅座標は以下の数式８〜１１のように表される。従ってマイクロプロセッサ９は、以下の数式８〜１１を用いて時刻ｔにおける車両１の領域Ｓv（ｔ）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ）を算出する。
【００３０】
【数８】
【数９】
【数１０】
【数１１】
【００３１】
なお時刻ｔにおける速度情報に基づいた軌跡予測方法よりも車両１の軌跡を精密に予測する方法として、車両１の運動を表す車両モデルを用いて車両１の軌跡を予測する方法がある。以下の数式１２〜１８はこの車両モデルの一例を示す。数式中のパラメータθ，ν，β，γ，δWはそれぞれ、図６に示すように車両１のヨー角，速度，すべり角，ヨーレート，前輪転舵角を示し、車両１の重心位置Ｇ（Ｘv，Ｙv）と合わせて本実施形態における車両１の状態変数として扱う。またパラメータδS，ａlonはそれぞれ操舵角度と車両前後方向の加減速度を示し、本実施形態における車両入力として扱う。またパラメータＭ，Ｉ，Ｌf，Ｌr，ＮG，ＴSはそれぞれ車両質量，ヨーイナーシャ，車両１の重心位置Ｇ（Ｘv，Ｙv）から前輪軸までの距離，車両１の重心位置Ｇ（Ｘv，Ｙv）から後輪軸までの距離，ステアリングギア比，ステアリング系時定数を示し、本実施形態における車両パラメータである。
【００３２】
【数１２】
【数１３】
【数１４】
【数１５】
【数１６】
【数１７】
【数１８】
【００３３】
一般にタイヤ横力はタイヤすべり角に対し非線形特性を有するが、タイヤすべり角が小さい場合には線形と仮定することができる。図４に示す走行シーンのような通常走行の領域であれば、タイヤすべり角は小さいと見なすことができるので、前輪後輪のすべり角をそれぞれαf，αr、前輪後輪のコーナリングパワーをそれぞれＫf，Ｋrとすると、車両１の前輪及び後輪のタイヤ横力Ｆｙf，Ｆｙrは以下の数式１９〜２２のように表すことができる。
【００３４】
【数１９】
【数２０】
【数２１】
【数２２】
【００３５】
以上の数式１２〜２２に示す車両モデルを用いた場合、車両１の運動状態ＤVは７次元のベクトル、車両を操作する入力ｕVは２次元のベクトルとして以下の数式２３〜２５のように表される。
【００３６】
【数２３】
【数２４】
【数２５】
【００３７】
数式２３に示す車両モデルの初期状態ベクトルＤV（ｔ0）の各要素は以下のようにして得られる。要素ＸV，ＹVはステップＳ１の処理により算出されている座標値ＸV，ＹVとなる。要素γはヨーレートセンサ４の検出値から得られる。要素θは、ある時点での車両姿勢を基準としてヨーレートセンサ４の検出値を積分する方法又はステレオカメラ２ａ，２ｂの撮影画像から車両１と車両１の走行路がなす角度から決定する方法により得られる。要素δWは、操舵角δSをギア比ＮGで除算することにより得られる。要素βは車両１の前後及び車幅方向の速度νX，νYとして以下の数式２６により得られる。
【００３８】
【数２６】
【００３９】
車両１の前後及び車幅方向の速度νX，νYとしては、車両１に取り付けられた加速度センサ３により検出された車両前後方向及び車幅方向の加速度を積分した値を使用できる。またすべり角βが微小であると仮定すると車速ν＝νXと近似できる。以上の処理により車両モデルの初期状態ベクトルＤV（ｔ0）を取得することができる。この初期状態にある車両モデルに数式２４に示す入力ｕVを一定で与え続けると、車両１の重心位置Ｇ（Ｘv，Ｙv）の軌跡を求めることができる。そして将来時刻ｔにおける重心座標（Ｘv（ｔ），Ｙv（ｔ））と車両姿勢θ（ｔ）を用いて、将来時刻における車両１の四隅の位置座標は以下の数式２７〜３０のように表される。この位置座標を利用して車両１の領域Ｓv（ｔ）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ）を算出して接触判定を行うことにより、数式８，９を利用して車両１の領域Ｓv（ｔ）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ）を算出して接触判定を行う場合よりも信頼性の向上が期待できる。これにより、ステップＳ１４の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ１２の処理に戻る。
【００４０】
【数２７】
【数２８】
【数２９】
【数３０】
【００４１】
〔評価重み設定処理〕
次に、図７に示すフローチャートを参照して、ステップＳ３の評価重み設定処理を詳しく説明する。
【００４２】
本実施形態では、評価関数は、現在時刻ｔ0から所定推定時刻ｔ0＋Ｔfまでの間に車両１に加えた入力ｕVに対する車両状態ベクトルＤVの予測値に基づいて、以下の数式３１のように表すことができる。ここで数式３１の右辺の第１項は所定推定時刻ｔ0＋Ｔfにおける車両運動状態を評価する式（終端評価式）、第２項は現在時刻ｔ0から所定推定時刻ｔ0＋Ｔfまでの区間内における車両運動状態を評価する式（区間評価式）である。
【００４３】
【数３１】
【００４４】
一般に、時間Ｔfが大きいほど、より長い将来を予測することができるが、時間Ｔfを大きくした場合にはマイクロプロセッサ９の演算負荷が大きくなる。そこでマイクロプロセッサ９は、以下の評価項目（１）〜（４）にそれぞれパラメータ ｗ1，ｗ2，ｗ3，ｗ4を用いて重み付けをする。
（１）終端評価項目１：時間Ｔf後、車両姿勢が道路方向に向くようにする。以下の数式３２に示す評価式ψ1（ｔ0＋Ｔf）により表される。数式３２中、パラメータθ*は現在時刻ｔ0で得た道路情報から設定される、時刻ｔ0から時間Ｔf後における目標姿勢角を示す。
【００４５】
【数３２】
【００４６】
（２）区間評価項目２：時間Ｔf間、前方障害物に近づかないようにする。以下の数式３３に示す評価式Ｌ2（τ）により表される。数式３３中、パラメータσX，σYは関数の形状を表すパラメータを示す。
【００４７】
【数３３】
【００４８】
（３）区間評価項目３：時間Ｔf間、車両が道路境界を逸脱しないようにする。以下の数式３４に示す評価式Ｌ3（τ）により表される。数式３４中、パラメータΔは道路境界に接近する余裕幅を示す。
【００４９】
【数３４】
【００５０】
（４）区間評価項目４：時間Ｔf間、車両の操舵制御入力をできるだけ小さくする。以下の数式３５に示す評価式Ｌ4（τ）により表される。
【００５１】
【数３５】
これにより、数式３１の第１項及び第２項はそれぞれ以下の数式３６，３７のように表される。
【００５２】
【数３６】
【数３７】
【００５３】
この評価関数を最小にするような時刻ｔ0から所定推定時刻ｔ0＋Ｔfまでの操舵操作入力の時系列データδSR*を以下の数式３８に示す。また数式３８により表される操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを以下の数式３９に示す。
【００５４】
【数３８】
【数３９】
【００５５】
ここでパラメータＮが大きいほどサンプル時間間隔が短くなり、精度の良い予測操舵操作量が算出できるが、その分計算に使われるデータ数が大幅に増加するため、マイクロプロセッサ９の計算負荷が高くなってしまう。従ってパラメータＮはサンプル時間間隔が１０〜１００ｍｓｅｃ程度になるように設定することが望ましい。以下、図８に示すフローチャートを参照して、数式３９の導出方法を詳しく説明する。
【００５６】
ステップＳ２１の処理では、マイクロプロセッサ９が、操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfがとりうる最大値ｗfMAXと最小値ｗfMINを設定する。これによりステップＳ２１の処理は完了し、導出処理はステップＳ２２の処理に進む。
【００５７】
ステップＳ２２の処理では、マイクロプロセッサ９が、車両１が障害物Ｏに接触するまでの時間から緊急度が高いと想定される時間をＴEMとして予め設定し、ステップＳ２の処理において用いた時間ＴTCから時間ＴEMを差し引いた時刻を評価時刻に対応付ける。これにより、ステップＳ２２の処理は完了し、導出処理はステップＳ２３の処理に進む。
【００５８】
ステップＳ２３の処理では、マイクロプロセッサ９が、時間ＴTCと時間ＴEMが以下の数式４０に示す条件を満足するか否かを判別する。判別の結果、条件を満足する場合、マイクロプロセッサ９は導出処理をステップＳ２４の処理に進める。一方、条件を満足しない場合には、マイクロプロセッサ９は導出処理をステップＳ２５の処理に進める。
【００５９】
【数４０】
【００６０】
ステップＳ２４の処理では、マイクロプロセッサ９が、現在の走行シーンにおける緊急度が高いと判断し、図８（ａ）に示すように操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfの全ての要素を最小値ｗfMINに設定する。これにより、ステップＳ２４の処理は完了し、一連の導出処理は終了する。
【００６１】
ステップＳ２５の処理では、マイクロプロセッサ９が、評価重みｗfの各要素を算出するための設定パラメータＴwfを算出する。具体的には、設定パラメータＴwfは、操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfの最大値ｗfMAXから最小値ｗfMINまで一次遅れで立ち下がるとした場合の時定数であるので、マイクロプロセッサ９は、図８（ｂ）に示すように、 操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfの最大値ｗfMAXから最小値ｗfMINまでの間を１００％とした時、時刻ｔ0から一次遅れで立下り、時刻ＴTC−ＴEMの時にＱ％に達するような設定パラメータＴwfを算出する。なお時刻ＴTC−ＴEMの時には既に緊急度が高い走行シーンになっていると想定しているので、Ｑ％は７５〜９５％程度の範囲内で設定することが望ましい。これにより、ステップＳ２５の処理は完了し、導出処理はステップＳ２６の処理に進む。
【００６２】
ステップＳ２６の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ２５の処理により算出された設定パラメータＴwfを用いて評価重みｗfの各要素を決定する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、以下の数式４１に示すように評価開始時刻である時刻ｔ0での評価重みをｗfMAXと設定した後、以下の数式４２に基づいて時刻ｔ＝ＴTC−ＴEMとなるまでの各要素の値を算出する。これにより、ステップＳ２６の処理は完了し、一連の設定処理は終了する。
【００６３】
【数４１】
【数４２】
【００６４】
〔評価関数設定処理及び最適化計算処理〕
次に、図９に示すフローチャートを参照して、ステップＳ４の評価関数設定処理及び最適化計算処理を詳しく説明する。
【００６５】
ステップＳ３１の処理では、マイクロプロセッサ９が、評価関数の最適化計算を行う上で必要となる車両モデルと障害物モデルを設定する。車両モデルはステップＳ２の処理において設定した車両モデルを使用することができる。すなわち車両モデルＤVは以下の数式４３〜４５のように表される。なお車両モデルはステップＳ２の処理において設定したものとは別のものを使用することができるが、この場合、新しく追加される車両状態を検出又は推定するための手段を設ける必要がある。数式４４式中、示すパラメータａlonは、現在の前後方向加速度を示し、一定であるとする。詳細な車両モデルの内容は数式１２〜２２により表される。
【００６６】
【数４３】
【数４４】
【数４５】
【００６７】
障害物モデルＤBは以下の数式４６，４７に示す微分方程式により記述される。
【００６８】
【数４６】
【数４７】
【００６９】
障害物の動きをより詳細に検出することができれば、数式４６，４７に示す障害物モデルＤBをより複雑にすることができるが、車両モデルＤV同様、マイクロプロセッサ９の計算負荷を抑えるために、本実施形態では以下の数式４８，４９に示すような最も単純なモデルとした。これにより、ステップＳ３１の処理は完了し、ステップＳ３２の処理が開始される。
【００７０】
【数４８】
【数４９】
【００７１】
ステップＳ３２の処理では、マイクロプロセッサ９が、回避操作量を算出するために用いる評価関数を設定する。具体的な内容はＳ３の処理において説明したので省略する。これにより、ステップＳ３２の処理は完了し、ステップＳ３３の処理が開始される。
【００７２】
ステップＳ３３の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ３１，Ｓ３２の処理により設定された車両モデルＤV，障害物モデルＤB，及び評価関数に基づいて数式４２で表される評価関数を最小にする最適化計算を行う。数式４２で表される評価関数を最小にするような操作量を求める問題は、一般に最適制御問題と呼び、その数値解を求めるために様々なアルゴリズムが知られている。公知技術としては文献（T.Ohtsuka,"A continuation/GMRES method for fastcomputation of nonlinear receeding horizon control",Automatica, vol,40, 563/574, 2004.）を例示できる。このようなアルゴリズムを使用して最適操作量を算出すると、本実施形態の場合、入力ｕvについてはパラメータａlonを一定としているので、数式４４により操舵角δSが最適化の対象となり、以下の数式５０に示すように時刻ｔ0から時刻ｔ0＋Ｔfまでの操舵角δSR*の時系列変化のデータが算出される。そしてマイクロプロセッサ９は、回避開始時刻から終了時刻までの操舵角δSR*の時系列変化のデータを回避操作量として算出し、時刻に応じてこの操作量を指令値としてＥＰＳコントローラ８に出力する。これにより、ステップＳ３３の処理は完了し、一連の運転操作支援処理は終了する。
【００７３】
【数５０】
【００７４】
最後に、図１０を参照して、本願発明と従来技術とを比較する。図１０中、点線は従来技術の最適化計算結果を示し、実線は本願発明の最適化計算結果を示す。図１０に破線で示すように、従来技術では時刻ｔ0の時点でゼロからステップ状の信号を指令するため、回避性能が高い反面、運転者に大きな操作違和感を与えてしまう。これに対して本願発明では時刻ｔ0での操舵評価の重みが大きいため、実線に示すように、初動で不必要に大きな指令を行わないようになっているが、時間経過に伴って重みが減少することにより、従来技術のような大きな操舵指令が徐々に可能となる。このため、回避可能な範囲で回避性能を犠牲にしながら運転者に与える違和感を抑えることができる。
【００７５】
以上の説明から明らかなように、本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９が、ステレオカメラ２ａ，２ｂ、加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、及び操舵角センサ６から入力された情報に基づいて、操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを相対的に変更するので、車両１の外界環境や車両状態に応じた適切な操舵操作量が算出されることにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減できる。
【００７６】
また本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、予測時間毎に操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを相対的に変更するので、予測時間に応じて操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを適切に設定することでより現実的な操舵操作量を算出することができる。
【００７７】
また本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、障害物と接触する危険度が低いほど、図８（ａ）に示すように、操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを相対的に大きくするので、不必要に大きな制御介入を抑えた回避操作支援を行うことができる。
【００７８】
また本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、障害物と接触する危険度が低いほど、図８（ｂ）に示すように、初期の評価重みｗfの重みを相対的に大きくするので、突然大きな回避制御が介入することが抑制され、運転者が回避制御に対し違和感を感じることを抑制できる。
【００７９】
また本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、障害物の移動軌跡に対する自車両の接近度合に関する評価項目を含めて評価関数を設定するので、障害物の移動を考慮して回避制御を行うことができる。
【００８０】
〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置の構成について説明する。
【００８１】
〔運転操作支援装置の構成〕
本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置の構成は、図１１に示すように、接触危険度判定手段１８に回避経路評価手段１９が含まれる点以外、上記第１の実施形態となる運転操作支援装置と同じ構成になっている。
【００８２】
〔運転操作支援処理〕
このような構成を有する運転操作支援装置では、マイクロプロセッサ９が以下に示す運転操作支援処理を実行することにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減する。以下、この運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作について説明する。なお以下では既述の図４に示す走行シーンを例として運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作を説明する。また本実施形態における運転操作支援処理は、重み設定処理の内容が上記第１の実施形態における運転操作支援処理と異なるだけであるので、以下では、図１２に示すフローチャートを参照して、評価重み設定処理についてのみ説明する。
【００８３】
〔評価重み設定処理〕
ステップＳ４１の処理では、マイクロプロセッサ９が、バッファメモリに格納されている情報から１サンプル時間前の時刻において回避操作量計算が行われているか否かを判別する。判別の結果、回避操作量計算が行われていない場合、マイクロプロセッサ９はステップＳ４２の処理を開始する。一方、回避操作量計算が行われている場合には、マイクロプロセッサ９はステップＳ４８の処理を開始する。なおステップＳ４２〜ステップＳ４７の処理は図７に示すステップＳ２１〜Ｓ２６の処理と同じあるので以下ではその説明を省略する。
【００８４】
ステップＳ４８の処理では、マイクロプロセッサ９が、１サンプル時間前の時刻における回避操作量を用いて回避経路を算出する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、数式５０により表される時刻ｔ0より１サンプル前の時刻ｔ0’において最適化計算により算出された操舵パターンを現在時刻に合わせるために１サンプル時間分進める。１サンプル時間をＴsとし、１サンプル時間Ｔs進めた分、足りなくなった要素を０とすると、操舵パターンは以下の数式５１のように表される。
【００８５】
【数５１】
【００８６】
そしてマイクロプロセッサ９は、数式２３に示した現在時刻における車両状態ベクトルＤvを各種センサによって取得し、数式１２〜２５に示す車両モデルを用いて回避経路を算出する。このときの経路算出結果を以下の数式５２，５３に示す。
【００８７】
【数５２】
【数５３】
【００８８】
同様にマイクロプロセッサ９は、数式４９に示した現在時刻における障害物の状態ベクトルＤBを取得して障害物経路を算出する。このときの経路算出果を以下の数式５４，５５に示す。これにより、ステップＳ４８の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ４９の処理を開始する。
【００８９】
【数５４】
【数５５】
【００９０】
ステップＳ４９の処理では、マイクロプロセッサ９が、数式５２〜５５を用いて評価関数の中で使用した数式３３，３４に示す評価式を算出し、算出結果を用いて障害物Ｏとの接触危険度が高いと判断される時刻まで評価重みを下げるように補正する。以下、この処理を図１３を用いて詳しく説明する。いま数式３３の算出結果を評価式Ｌ2’，数式３４の算出結果を評価式Ｌ3’として以下の数式５６，５７のように表す。
【００９１】
【数５６】
【数５７】
【００９２】
始めにマイクロプロセッサ９は、図１３（ａ），（ｂ）に示すように、緊急度を表す評価式Ｌ2’，Ｌ3’の閾値をＬ2TH’，Ｌ3TH’として予め設定し、以下の数式５８，５９に示すように評価式Ｌ2’，Ｌ3’の各要素と比較する。
【００９３】
【数５８】
【数５９】
【００９４】
数式５８，５９では、各要素の値は−１又は１となり、１である時刻の間は障害物Ｏとの接触又は道路逸脱の恐れが高い時刻となる。次にマイクロコンピュータ９は、図１３（ｃ），（ｄ）に示すように、評価式Ｌ2”，Ｌ3”について一番遅く要素の値が１となる時刻をそれぞれ時刻ｔ0＋ＴL2，ｔ0＋ＴL3と設定し、時刻ｔ0＋ＴL2と時刻ｔ0＋ＴL3を比較し、より大きい時刻を時刻ｔ0＋ＴCOMに設定する。ここで評価式Ｌ2”において全ての要素が−１の場合は、時間ＴL2＝０とする。また評価式Ｌ3”に関しても同様に、全ての要素が−１の場合は、時間ＴL3＝０とする。これにより、ステップＳ４９の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ５０の処理を開始する。
【００９５】
ステップＳ５０の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ４９の評価結果に基づいて１サンプル時間前に算出された操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを補正する。ここで図１４を参照して、その補正係数の決定方法を説明する。図１４（ｂ）に示すように補正係数ＫCは、時刻ｔ0から障害物との接触又は道路逸脱の恐れが高いとみなされた最終時刻ｔ0＋ＴCOMまでの間は０から１までの値Ｑ’を想定し、以降は徐々に値が増加し、最終時刻ｔ0＋ＴCOMから所定の時刻ΔＴだけ先の時刻最終時刻ｔ0＋ＴCOM＋ΔＴの時に補正係数ＫC＝１となり、時刻ｔ0＋Ｔfまで１を保つように設定される。ここでＱ’の大きさは、以下の数式６０に示すように、ステップＳ４９の処理により算出された評価式Ｌ2”と評価式Ｌ3”の最大値によって決まるものとする。
【００９６】
【数６０】
【００９７】
上記数式６０で表される関数は評価式Ｌ2’と評価式Ｌ3’の最大値が小さいほど回避余裕が高いと見なせるので、１に近い値となり、逆に大きいほど回避余裕が低いので、０に近い値となる。以上より補正係数ＫCは以下の数式６１により算出される。
【００９８】
【数６１】
【００９９】
そして時刻ｔ0より１サンプル時間前の時刻ｔ0’において算出された評価重みｗfは、現時刻に合わせるため１サンプル分時間を進め、足りなくなった要素をｗf（ｔ0＋Ｔf（（Ｎ−１）／Ｎ））とすると、以下の数式６２のように表される。そして数式６２の評価重みｗf’に数式６１の補正係数ＫCをかけたものが、現時刻における操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfとして新たに設定される。これにより、ステップＳ５０の処理は完了し、運転支援処理はステップＳ４の処理に進む。
【０１００】
【数６２】
【０１０１】
いま図１５（ａ）において、１サンプル時間前の最適化計算結果を基に算出された現時刻における車両の軌跡を、接触を回避できているがもう少し障害物から離れて回避した方が良いと判断されたとする。このような時に図１５（ｂ）に示すように評価重みｗfの補正が行われ、１サンプル前の時よりも操舵操作量の評価重みｗfが小さくなり、１サンプル前の時よりも大きな操舵で回避を行うことができる。また自車モデルと実際の動きの違いや障害物の急な動きの変化に対してもこの逐次更新によって補うことができる。
【０１０２】
以上の説明から明らかなように、本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置によれば、マイクロプロセッサ９が、所定時間毎に演算を繰り返し、運転支援量を更新するので、障害物Ｏの動きが変化した場合であっても適切な回避支援を行うことができる。また本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置によれば、マイクロプロセッサ９が、現時刻より前の時点で算出された時系列の運転操作量を現時刻において実行した場合の車両の走行経路を評価し、評価結果に基づいて、障害物及び道路境界部との接触危険度が高い時刻までの運転操作量に関する評価項目の重みを相対的に小さくするので、更新時にはもう少し大きな操作量で回避した方が障害物との接触や路外逸脱を防げる場合にも適切に対応することができる。
【０１０３】
〔第３の実施形態〕
次に、本発明の第３の実施形態となる運転操作支援装置の構成について説明する。
【０１０４】
〔運転操作支援装置の構成〕
本発明の第３の実施形態となる運転操作支援装置は、図１６に示すように、第１の実施形態の運転操作支援装置の構成に加えて、車両１の前後左右輪のブレーキ２１ａ，２１ｂ，２１ｃ，２１ｄと、車両１のヨー方向の運動を制御するためにブレーキ２１ａ，２１ｂ，２１ｃ，２１ｄを制御するＤＹＣ（Direct Yaw-moment Control）コントローラ２２を備える。このＤＹＣコントローラ２２は、図２に示す本発明に係る自車制御手段１６として機能する。なお本発明は各輪独立制動によるＤＹＣに限定されることはなく、例えば各輪制動モータによるＤＹＣであってもよい。
【０１０５】
〔運転操作支援処理〕
このような構成を有する運転操作支援装置では、マイクロプロセッサ９が以下に示す運転操作支援処理を実行することにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減する。以下、この運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作について説明する。なお以下では、図１７に示すような、車両１が走行する道路の前方が曲線を描き、この曲線部に差し掛かる位置に障害物Ｏが停止している走行シーンを例として運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作を説明する。また運転操作支援処理の流れは図３に示すフローチャートと同じであるので、以下では図３に示すフローチャートを参照して本実施形態における運転操作支援処理の流れを説明する。
【０１０６】
ステップＳ１の処理では、マイクロプロセッサ９が、各種センサの検出値を読み込み、座標系の確定する。本実施形態では、座標系として、図１７に示すように、第１及び第２の実施形態で用いたＸＹ座標に加えて道路の中心線上に進行方向に沿って設定されるＳ座標軸及びＳ座標軸と直交するＲ座標軸によるＳＲ座標系を設定する。なお道路方向は、ステレオカメラ２ａ，２ｂの撮影画像から得ることができるので、ＸＹ座標とＳＲ座標との間の座標変換式は以下の数式６３，６４のように表すことができる。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ２の処理に進む。
【０１０７】
【数６３】
【数６４】
【０１０８】
ステップＳ２の処理では、マイクロプロセッサ９が、車両１の前方に接触する可能性がある障害物Ｏが存在するか否かを判別する。ここで車両モデルによる接触判定を行う場合、各輪ブレーキ２１ａ，２１ｂ，２１ｃ，２１ｄによるモーメントが発生するために、以下の数式６５〜７１に示すように車両モデルを変更する必要がある。
【０１０９】
【数６５】
【数６６】
【数６７】
【数６８】
【数６９】
【数７０】
【数７１】
【０１１０】
パラメータＭYは、左右輪の一方のみに通常の制動量よりも強い制動を掛けることにより発生するヨーモーメントを表す。ヨーモーメントＭYについて、図１８に示す矢印方向を正すると、ヨーモーメントＭYが正の時は左輪の制動力が増加し、ヨーモーメントＭYが負の時は右輪の制動力が増加するということになる。以上より、本実施形態に用いる車両モデルは以下の数式７２〜７４のように表される。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ３の処理に進む。
【０１１１】
【数７２】
【数７３】
【数７４】
【０１１２】
ステップＳ３の処理では、マイクロプロセッサ９が、各操作量の評価重みを決定する。ここで、本実施形態で想定した車両モデルの操作入力は数式７１により操舵角δS，前後方向加速度ａlon，ヨーモーメントＭYの３つであり、この中で最適化の対象となる操作入力を操舵角δS，ヨーモーメントＭYの２つとする。以下、図１９に示すフローチャートを参照して、このステップＳ３の処理を詳しく説明する。
【０１１３】
ステップＳ５１の処理では、マイクロプロセッサ９が、バッファメモリに格納されている情報から１サンプル時間前の時刻において回避操作量計算が行われているか否かを判別する。判別の結果、回避操作量計算が行われていない場合、マイクロプロセッサ９はステップＳ５２の処理を開始する。一方、回避操作量計算が行われている場合には、マイクロプロセッサ９はステップＳ５８の処理を開始する。なおステップＳ５２〜ステップＳ５７の処理は基本的に図８に示すステップＳ２１〜Ｓ２６の処理と同じあるので以下ではその詳細な説明を省略する。すなわち操舵角δSR*に関する評価重みｗfについては図８に示すステップＳ２１〜Ｓ２６の処理と同じ処理により算出できる。またヨーモーメントＭYに関する評価重みｗMについてはステップＳ２４，Ｓ２６の時点で予め設定しておいた以下の数式７５に示すような固定値として設定する。
【０１１４】
【数７５】
【０１１５】
ステップＳ５８の処理では、マイクロプロセッサ９が、１サンプル時間前の時刻における回避操作量の時系列データを用いて回避経路を算出する。具体的には、始めに、マイクロプロセッサ９は、時刻ｔ0より１サンプル時間前の時刻ｔ0’秒において最適化計算によって算出された操舵パターンを現時刻に合わせるために１サンプル時間分進める。１サンプル時間をＴsとし、１サンプル時間Ｔs進めた分、足りなくなった要素を０とすると、操舵パターンは以下の数式７６，７７のように表される。数式７６，７７中、パラメータδSR’は最適化計算によって得られた回避操舵パターン、パラメータＭY’は最適化計算によって得られたヨーモーメントパターンを示す。
【０１１６】
【数７６】
【数７７】
【０１１７】
次に、マイクロプロセッサ９は、数式７２に示す現在時刻における車両状態ベクトルＤVを各種センサによって取得し、数式６５〜７１に示すような車両モデルを用いて回避経路を算出する。このときの経路算出結果を（Ｘv，Ｙv）として数式５２，５３と同様の形で表し、また車両姿勢については以下の数式７８のように表す。これにより、ステップＳ５８の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ５９の処理を開始する。
【０１１８】
【数７８】
【０１１９】
ステップＳ５９の処理では、マイクロプロセッサ９が、数式５２〜数式５５を用いて評価関数の中で使用した数式３３，３４に示す評価式を計算する。ここで算出された補正係数をＫC1とする。補正係数ＫC1は、第２の実施形態と同様、図２０（ｂ）に示すような形状で表すことができる。これにより、ステップＳ５９の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ６０の処理を開始する。
【０１２０】
ステップＳ６０の処理では、マイクロプロセッサ９が、数式７８により表される終端車両姿勢を用いて図２２に示すように前サンプル時刻ｔ0’における評価関数の終端評価項目１で用いた目標車両姿勢θ’（ｔ0’） と比較する。そしてマイクロプロセッサ９は、以下の数式７９に示すΔθ（図２１参照）の値が大きい程、回避後の復帰姿勢が困難なシーンと判断できるので、数式５２〜５５により表される自車両予測軌跡と障害物予測軌跡から障害物Ｏの横を通過すると予測される時刻を算出する。これにより、姿勢に基づいた重み補正係数ＫC2は、図２０（ｃ）に示すように、評価初期は１だが、時刻ｔ0＋ＴRECを過ぎた時点でＱ”まで下がるような形で表すことができる。このＱ”の大きさは０から１までの値をとり、数式７９に示すΔθが大きいほどゼロに近い値に設定される。これにより、ステップＳ６０の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ６１の処理を開始する。
【０１２１】
【数７９】
【０１２２】
ステップＳ６１の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ５９，Ｓ６０の処理により算出された補正係数ＫC1，ＫC2に基づいて評価重みを補正する。なお評価重みを補正することにより１サンプル前の指令値と比べて現時刻の指令値が大きく変化する恐れがあるため、本実施形態では、運転者に与える違和感をより少なくするために、ヨーモーメントの評価重みｗMのみ補正する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、以下の数式８０に示すように、ステップＳ６９の処理により算出された補正係数ＫC1，ＫC2を掛けることで現在時刻ｔ0におけるヨーモーメントの評価重みｗMを算出する。またマイクロプロセッサ９は、現在時刻ｔ0における操舵操作の評価重みｗfとしては数式８１に示すように１サンプル前の時刻ｔ0’で算出された評価重みの要素を１サンプル分進めたものを用いる。これにより、ステップＳ６１の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ４の処理を開始する。
【０１２３】
【数８０】
【数８１】
【０１２４】
ステップＳ４の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ３の処理により設定された評価重みを用いて評価関数を設定し、最適化計算を行う。なおこのステップＳ４の処理の流れは第１の実施形態におけるステップＳ４の処理の流れと同じであるので、以下では図９に示すフローチャートを参照して、このステップＳ４の処理を説明する。
【０１２５】
ステップＳ３１の処理では、マイクロプロセッサ９が、最適化計算を行う上で必要となる車両モデルと障害物モデルを設定する。本処理は第１の実施形態におけるステップＳ３１の処理と同じであるので、詳細な説明は省略する。これにより、ステップＳ３１の処理は完了し、ステップＳ３２の処理が開始される。
【０１２６】
ステップＳ３２の処理では、マイクロプロセッサ９が、回避操作量を算出するために用いる評価関数を設定する。評価関数は、第１の実施形態における評価関数と同様、数式３１のような終端評価項目と区間評価項目とで分類されるが、本実施形態では、以下のような評価項目となる。評価項目（１），（２），（４）は第１の実施形態における評価項目（１），（２），（４）と同じものである。評価項目（３）は、道路曲線部分では道路の中心からの距離はＹ座標ではなくＲ座標で表されるので、以下の数式８２のように表される。また新たな評価対象となる区間評価項目（５）は以下の数式８３により表される。
（１）終端評価項目１：時間Ｔf後、車両姿勢が道路方向に向くようにする
（２）区間評価項目２：時間Ｔf間、前方障害物に近づかないようにする。
（３）区間評価項目３：時間Ｔf間、自車が道路境界を逸脱しないようにする
（４）区間評価項目４：時間Ｔf間、自車の操舵制御入力はできるだけ小さくする
（５）区間評価項目５：時間Ｔf間、自車のヨーモーメント入力はできるだけ小さくする
【０１２７】
【数８２】
【数８３】
【０１２８】
ここで、数式８２中、パラメータｒLは道路中心から左側道路境界のＲ軸距離を表し、パラメータｒRは道路中心から右側道路境界のＲ軸距離を表す。またＳＲ座標で表現された数式３４に示す評価式をＸＹ座標に対応させるために数式６３を使用する。以上より数式４２の第１項及び第２項は以下の数式８４，８５のように表される。これにより、ステップＳ３２の処理は完了し、ステップＳ３３の処理が開始される。
【０１２９】
【数８４】
【数８５】
【０１３０】
ステップＳ３３の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ３１，Ｓ３２の処理により設定された車両モデル，障害物モデル，及び評価関数に基づいて最適化計算を行う。本実施形態においても最適化アルゴリズムは第１の実施形態におけるステップＳ３３の処理で使用したものと同様のアルゴリズムを使用できる。このようなアルゴリズムを使用して最適操作量を算出すると、本実施形態の場合、入力ｕvについては車両前後方向加速度ａlonを一定としているので、操舵角δsとヨーモーメントＭYが最適化対象となり、以下の数式８６，８７に示すように、時刻ｔ0から時刻ｔ0＋Ｔfまでの各操作量が時系列で算出される。
【０１３１】
【数８６】
【数８７】
【０１３２】
そしてマイクロプロセッサ９は、回避開始時刻から終了時刻までの回避操作量を算出し、時刻に応じてこの操作量を指令値としてＥＰＳコントローラ８とＤＹＣコントローラ２２に出力する。なお本実施形態では、操舵角δsに対して逐次更新による補正を行っていないが、ヨーモーメントＭYに対して逐次更新による補正が行われているため、操舵指令の変化によって運転者に与える違和感を抑えつつ、ヨーモーメントＭYで回避性能を補うことができる。これにより、ステップＳ３３の処理は完了し、一連の運転操作支援処理は終了する。
【０１３３】
以上の説明から明らかなように、本発明の第３の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、道路境界を逸脱する危険度が高いほど、ヨーモーメントＭYの評価重みｗMを相対的に大きくするので、路外逸脱を抑制しながら車両の姿勢復帰を行うことができる。
【０１３４】
また本発明の第３の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、自車両１の走行経路の評価結果に基づいて回避後に車両の姿勢復帰が困難であるか否かを判別し、自車両１の姿勢復帰が困難である場合、ヨーモーメントＭYの評価重みｗMを相対的に小さくするので、障害物との接触を回避した後に大きな姿勢変化を伴う場合であっても、回避操作から円滑に操作移行することができる。
【０１３５】
〔第４の実施形態〕
最後に、本発明の第４の実施形態となる運転操作支援装置について説明する。
【０１３６】
〔運転操作支援装置の構成〕
本発明の第４の実施形態となる運転操作支援装置の構成は、上記第２の実施形態となる運転操作支援装置と同じ構成になっている。
【０１３７】
〔運転操作支援処理〕
このような構成を有する運転操作支援装置では、マイクロプロセッサ９が以下に示す運転操作支援処理を実行することにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減する。以下、この運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作について説明する。なお以下では、図４に示す走行シーンを例として運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作を説明する。また本実施形態における運転操作支援処理は、評価重み設定処理の内容が上記第１の実施形態における運転操作支援処理と異なるだけであるので、以下では、図２２に示すフローチャートを参照して、評価重み設定処理についてのみ説明する。
【０１３８】
〔評価重み設定処理〕
本実施形態では、マイクロプロセッサ９が、第１の実施形態におけるステップＳ３の処理と同様に評価重みを設定するが、評価重みの逐次更新に伴い処理の流れが変化する。具体的には、現在時刻ｔ0を評価開始時刻、評価開始時刻ｔ0から時間Ｔf秒先の将来時刻ｔ0＋Ｔfを評価終了時刻とし、この区間を適当な分割数Ｎで離散化し、この分割数Ｎに対応したＮ個の評価重みを算出するのだが、第１乃至第３の実施形態は操作量に対する評価重みを決めていたのに対し、本実施形態は障害物と道路境界に対する評価重みを決める。ここで実際に評価関数の設定する処理はステップＳ４の処理だが、先に評価関数について説明する。評価関数は、現在時刻ｔ0から所定推定時刻ｔ0＋Ｔfまでに車両１に対して加えた入力ベクトルｕVに対する車両状態ベクトルＤVの予測値に基づいて数式３１と同様の形で表すことができる。本実施形態で使用する評価項目は以下の通りである。なお第１実施形態との違いは右側の道路境界と左側の道路境界とで評価を分けた点である。
【０１３９】
（１）終端評価項目１：Ｔf秒後、車両姿勢が道路方向に向くようにする。
【０１４０】
【数８８】
【０１４１】
（２）区間評価項目２：Ｔf秒間、前方障害物に近づかないようにする
【０１４２】
【数８９】
数式中、パラメータσX，σYは関数の形状を表すパラメータである。
【０１４３】
（３）区間評価項目３−１：Ｔf秒間、車両１が右側道路境界を逸脱しないようにする。
【０１４４】
【数９０】
数式中、パラメータΔは道路境界に接近する余裕幅を示す。
【０１４５】
（４）区間評価項目３−２：Ｔf秒間、車両１が左側道路境界を逸脱しないようにする。
【０１４６】
【数９１】
数式中、パラメータΔは道路境界に接近する余裕幅を示す。
【０１４７】
（５）区間評価項目４：Ｔf秒間、車両１の操舵制御入力はできるだけ小さくする。
【０１４８】
【数９２】
【０１４９】
そして上記評価項目にそれぞれパラメータｗ1，ｗb（τ），ｗrL（τ），ｗrR（τ），ｗ4を用いて重み付けをする。以上より、数式３１で表される評価関数の第１項及び第２項は以下に示す数式９３，９４のように表される。
【０１５０】
【数９３】
【数９４】
【０１５１】
以下、図２２に示すフローチャートを参照して、評価重みｗb（τ），ｗrL（τ），ｗrR（τ）の設定方法を説明する。
【０１５２】
ステップＳ７１の処理では、マイクロプロセッサ９が、バッファメモリに格納されている情報を参照して１サンプル前の時刻において回避操作量計算が行われているか否かを判別する。判別の結果、回避操作量計算が行われていない場合、マイクロプロセッサ９は重み設定処理をステップＳ７２の処理に進める。一方、回避操作量計算が行われている場合には、マイクロプロセッサ９は重み設定処理をステップＳ７５の処理に進める。
【０１５３】
ステップＳ７２の処理では、マイクロプロセッサ９が、障害物Ｏに対する評価重みｗb（τ）を決定する。本実施形態では、マイクロプロセッサ９は、ステップＳ２の処理により算出された回避シーンの緊急度を示すパラメータＴTCを用いて図２３に示すように障害物Ｏに対する評価重みｗbを決定する。図２３においてパラメータｗbHIGHは、パラメータＴTCによって決まる値であり、パラメータＴTCが小さいほど大きな値になる。またパラメータｗbLOWは予め設定された固定値を示し、パラメータΔＴ’は障害物領域の大きさと自車速度に基づいて時刻ｔ0＋ＴTCから自車両１が障害物領域を通過するまでの時刻を目安に決定される。従って障害物に対する評価重みｗb（τ）は以下に示す数式９５のように表される。これにより、ステップＳ７２の処理は完了し、重み設定処理はステップＳ７３の処理に進む。
【０１５４】
【数９５】
【０１５５】
ステップＳ７３の処理では、マイクロプロセッサ９が、右側道路境界に対する評価重みｗrR（τ）を算出する。以下、図２４に示すフローチャートを参照して、右側道路境界に対する評価重みｗrR（τ）を算出する際の処理の流れについて説明する。
【０１５６】
ステップＳ８１の処理では、マイクロプロセッサ９が、以下に示す数式９６を用いて、ステップＳ２の処理により算出された時刻ｔ0＋ＴTCにおける障害物との接触を回避するための右方向への自車両１の横移動量ＬVB#Rを算出する。これにより、ステップＳ８１の処理は完了し、算出処理はステップＳ８２の処理に進む。
【０１５７】
【数９６】
【０１５８】
ステップＳ８２の処理では、マイクロプロセッサ９が、第１の実施形態と同様の処理により車両モデルの初期状態Ｂv（ｔ0）を取得する。これにより、ステップＳ８２の処理は完了し、算出処理はステップＳ８３の処理に進む。
【０１５９】
ステップＳ８３の処理では、マイクロプロセッサ９が、指令舵角δrefを設定し、車両モデルに一定入力した時の車両１の軌跡を予測する。具体的には、現在の操舵角δS（ｔ0）から角度ΔδSだけ右にハンドルを切る場合、指令舵角δrefは以下に示す数式９７のように表される。
【０１６０】
【数９７】
【０１６１】
従ってマイクロプロセッサ９は、数式９７に示す指令舵角δrefを一定入力、加速度ａlonを現時刻のまま一定入力した場合の自車両１の運動状態を数式１２〜２５を用いて算出する。これにより、ステップＳ８３の処理は完了し、算出処理はステップＳ８４の処理に進む。
【０１６２】
ステップＳ８４の処理では、マイクロプロセッサ９が、算出された自車両１の運動モデルを参照して、以下に示す数式９８を用いて、接触予想時刻ＴTCにおける自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより大きいか否かを判定する。判別の結果、自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより大きい場合、マイクロプロセッサ９は算出処理をステップＳ８６の処理に進める。一方、自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより小さい場合には、マイクロプロセッサ９は算出処理をステップＳ８５の処理に進める。
【０１６３】
【数９８】
【０１６４】
ステップＳ８５の処理では、マイクロプロセッサ９が、以下に示す数式９９を用いて、指令舵角δrefよりハンドルをさらに角度ΔδSだけ右に切った操舵角を指令舵角δrefに再設定し、指令舵角δrefを一定入力、加速度ａlonを現時刻のまま一定入力した場合の自車両１の運動モデルを数式１２〜２５を用いて再度算出する。これにより、ステップＳ８５の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ８４の処理に戻る。
【０１６５】
【数９９】
【０１６６】
ステップＳ８６の処理では、マイクロプロセッサ９が、自車横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより大きくなる指令舵角δrefと車両モデルを用いて、自車両１が指令舵角δrefの一定操舵を行った時の右側道路境界を逸脱する時刻を算出する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、以下に示す数式１００が成立する最小の時間ＴXRを路外逸脱時刻として算出する。これにより、ステップＳ８６の処理は完了し、算出処理はステップＳ８７の処理に進む。
【０１６７】
【数１００】
【０１６８】
ステップＳ８７の処理では、マイクロプロセッサ９が、右側道路境界に対する評価重みｗrRを図２５に示すように決定する。図２６における右側道路境界に対する評価重みｗrRの最大値ｗrHighは、ステップＳ８６の処理により算出された路外逸脱時刻ＴXRに基づいて算出される。路外逸脱時間ＴXRが小さいということは、障害物を回避した後、車両姿勢を復帰させる時間が短いということなので、最大値ｗrHighは大きな値に設定される。また右側道路境界に対する評価重みｗrRの最小値ｗrLowは、障害物Ｏに対する評価重みｗbｗbLowの最小値と同様、予め設定された固定値とする。従って、右側道路境界の評価重みの時系列データｗrRは以下に示す数式１０１のように表される。これにより、ステップＳ８７の処理は完了し、一連の算出処理は終了する。
【０１６９】
【数１０１】
【０１７０】
ステップＳ７４の処理では、マイクロプロセッサ９が、左側道路境界に対する評価重みｗrLを算出する。具体的には、マイクロプロセッサ９が、以下の数式１０２により、ステップＳ２の処理により算出された時刻ｔ0＋ＴTCでの障害物との接触を回避するための左方向への横移動量ＬVB#Lを算出する。
【０１７１】
【数１０２】
【０１７２】
次にマイクロプロセッサ９は、第１の実施形態と同様の処理により車両モデルの初期状態Ｂv（ｔ0）を取得する。次にマイクロプロセッサ９は、指令舵角δrefを設定し、車両モデルに一定入力した時の車両１の軌跡を予測する。具体的には、現在の操舵角δS（ｔ0）から角度ΔδSだけ左にハンドルを切る場合、指令舵角δrefは以下に示す数式１０３のように表される。
【０１７３】
【数１０３】
【０１７４】
従ってマイクロプロセッサ９は、数式１０３に示す指令舵角δrefを一定入力、加速度ａlonを現時刻のまま一定入力した場合の自車両運動を数式１２〜２５を用いて算出する。次にマイクロプロセッサ９は、以下に示す数式１０４を用いて、接触予想時刻ＴTCでの自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより大きいか否かを判定する。
【０１７５】
【数１０４】
【０１７６】
判別の結果、自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより小さい場合、マイクロプロセッサ９は、以下の数式１０５を用いて指令舵角δrefよりさらに角度ΔδSだけハンドルを左に切った操舵角を指令舵角δrefに再設定し、指令舵角δrefを一定入力、加速度ａlonを現時刻のまま一定入力した場合の自車両１の運動モデルを数式１２〜２５を用いて再度算出する。そして再び上述の判定処理が行われる。
【０１７７】
【数１０５】
【０１７８】
一方、自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより大きい場合、マイクロプロセッサ９は、自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Lより大きくなる指令舵角δrefと車両モデルを用いて、自車両１が指令舵角δrefの一定操舵を行った時の左側道路境界を逸脱する時刻を算出する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、以下に示す数式１０６が成立する最小の時間ＴXLを道路逸脱時刻ＴXLとして算出する。
【０１７９】
【数１０６】
【０１８０】
次にマイクロプロセッサ９は、右側道路境界に対する評価重みｗrRと同様の方法により、以下の数式１０７に示すような左側道路境界に対する評価重みｗrLを算出する。これにより、ステップＳ７４の処理は完了し、一連の重み設定処理は終了する。
【０１８１】
【数１０７】
【０１８２】
ステップＳ７５の処理では、マイクロプロセッサ９が、１サンプル時間前の時刻における回避操作量の時系列データを用いて回避経路を算出する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、第２の実施形態におけるステップＳ４８の処理と同様の処理により回避経路を算出する。従って自車両軌跡と障害物軌跡は数式５２〜５５のように表すことができる。これにより、ステップＳ７５の処理は完了し、重み設定処理はステップＳ７６の処理に進む。
【０１８３】
ステップＳ７６の処理では、マイクロプロセッサ９が、数式５２〜５５を用いて評価関数の中で使用した数式８９〜９１を計算することにより各評価項目の単独評価を行い、各評価重みを更新する。以下、図２６に示すフローチャートを参照して、各評価項目の評価方法について説明する。
【０１８４】
ステップＳ９１の処理では、マイクロプロセッサ９が、１サンプル時間前の計算結果から自車両１が障害物Ｏを右に避けようとしているのか否かを判別する。判別の結果、自車両１が障害物Ｏを右に避けようとしている場合、マイクロプロセッサ９は評価処理をステップＳ９２の処理に進める。一方、車両１が障害物を左に避けようとしている場合には、マイクロプロセッサは評価処理をステップＳ９４の処理に進める。
【０１８５】
ステップＳ９２の処理では、マイクロプロセッサ９が、数式８９，９０に基づいて以下の数式１０８，１０９に示すように障害物との接触危険度と右側道路境界に対する路外逸脱可能性を評価する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、評価式Ｌ2’の閾値をＬ2TH、評価式Ｌ3’の閾値をＬ3THとして予め設定しておき、以下の数式１１０，１１１に示すように閾値Ｌ2TH，Ｌ3THと評価式Ｌ2’，Ｌ3’の各要素とを比較する。
【０１８６】
【数１０８】
【数１０９】
【数１１０】
【数１１１】
【０１８７】
数式１１０，１１１の各要素の値は−１又は１となり、１である時刻の間は、障害物との接触又は道路逸脱の恐れが高い時刻となる。そしてマイクロプロセッサ９は、評価式Ｌ2”，Ｌ3”について、最も将来の時刻で要素の値が１となる時刻をそれぞれ時刻ｔ0＋ＴL2，ｔ0＋ＴL3とする。なお評価式Ｌ2”において、全ての要素が−１の場合は、時刻ＴL2＝０とする。また評価式Ｌ2”においても同様に、全ての要素が−１の場合は、時刻ＴL3＝０とする。これにより、ステップＳ９２の処理は完了し、評価処理はステップＳ９３の処理に進む。
【０１８８】
ステップＳ９３の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ９２の評価処理結果に基づいて各評価重みを更新する。具体的には、障害物に対する評価重みｗbは、図２７（ｃ）に示すように、時刻ｔ0から時刻ｔ0＋ＴL2まで一定とし、時刻ｔ0＋ＴL2から時刻ｔ0＋ＴL2＋ΔＴの間は最小値ｗbLOWになるまで単調減少し、以降は最小値ｗbLOWで一定となる。また最小値ｗbLOWは、予め設定された固定値で、以下の数式１１２に示すパラメータＬ2M’が大きいほど最大値ｗbHIGHは大きい値に設定される。
【０１８９】
【数１１２】
【０１９０】
一方、右側道路境界に対する評価重みｗrRは、図２７（ｄ）に示すように、時刻ｔ0から時刻ｔ0＋ＴL3まで最小値ｗrLOWで一定とし、時刻ｔ0＋ＴL3から時刻ｔ0＋ＴL3＋ΔＴの間は最大値ｗrHIGHになるまで単調増加し、以降は最大値ｗrHIGHで一定となる。また最小値ｗrLOWは予め設定された固定値で、以下の数式１１３に示す評価式Ｌ3M’が大きいほど最大値ｗrHIGHは大きい値に設定される。
【０１９１】
【数１１３】
【０１９２】
このような処理によれば、障害物に対する評価重みｗbと右側道路境界に対する評価重みｗrRの時系列データが決定するが、このとき左側道路境界に対する評価重みｗrLは最小値ｗrLOWの固定値とする。これにより、ステップＳ９３の処理は完了し、一連の評価・更新処理は終了する。
【０１９３】
ステップＳ９４，ステップＳ９５の処理は、数式８９，９１に基づいて障害物との接触危険度と左側道路境界に対する路外逸脱可能性を評価し、評価結果に基づいて障害物に対する評価重みｗbと左側道路境界に対する評価重みｗrLを更新する処理であり、上記ステップＳ９２，９３の処理と同様にして行うことｇできるので、以下ではその説明を省略する。
【０１９４】
以上の説明から明らかなように、本発明の第４の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、障害物と接触する危険度が高いほど、障害物に対する評価重みｗbを相対的に大きくするので、障害物との接触を回避できる余裕度に応じた回避操作支援を行うことができる。また本発明の第４の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、障害物と接触する危険度が高いほど、障害物に接近する間における障害物に対する評価重みｗbを相対的に大きくするので、障害物に対する回避支援が必要な時に特に障害物に注目した回避支援を行うことができる。
【０１９５】
また本発明の第４の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、道路境界を逸脱する危険度が高いほど、右側道路境界に対する評価重みｗrR又は左側道路境界に対する評価重みｗrLを相対的に大きくするので、道路境界を逸脱する可能性に応じた回避支援を行うことができる。
【０１９６】
また本発明の第４の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、自車両１の走行経路の評価結果に基づいて障害物との接触危険度と道路境界との接触危険度を比較し、接触危険度が高い対象物に関する評価項目の重みを相対的に大きくするので、前方環境に適した重み付けを行うことができる。
【０１９７】
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす論述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち上記実施の形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれることは勿論であることを付け加えておく。
【符号の説明】
【０１９８】
１：運転操作支援装置
２ａ，２ｂ：ステレオカメラ
３：加速度センサ
４：ヨーレートセンサ
５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ：車輪速センサ
６：操舵角センサ
７：ＥＰＳモータ
８：ＥＰＳコントローラ
９：マイクロプロセッサ
１１：障害物検出手段
１２：道路境界検出手段
１３：外界環境検出手段
１４：自車状態検出手段
１５：評価関数設定手段
１６：最適操作量算出手段
１７：自車制御手段
１８：接触危険度判定手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害物との接触を回避するべく運転者が行う車両操作を支援する運転操作支援装置及び運転操作支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、自車両の走行路の前方に存在する障害物との接触を走行路の範囲内で回避する操舵パターンを最適化計算により演算し、演算された操舵パターンに従って走行するように自車両を制御する車両制御装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２００６／０７０８６５号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
障害物と接触しない，走行路を逸脱しない等の複数の条件を満たす操舵パターンを最適化計算により演算する場合、複数の条件に対し車両状態をできるだけ早く有利な状態にするために、初期の操舵量を可能な限り大きくする操舵パターンが算出されることがある。しかしながらこのような操舵パターンに従って走行するように自車両を制御した場合、突然大きな回避制御が介入することによって運転者が回避制御に対し違和感を感じる可能性がある。
【０００５】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減可能な運転操作支援装置及び運転操作支援方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る運転操作支援装置及び運転操作支援方法は、自車両の外界環境及び走行状態に応じて、自車両の予測走行軌跡を評価するための評価関数を構成する評価項目の重みを相対的に変更する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係る運転操作支援装置及び運転操作支援方法によれば、外界環境や自車両の状態に応じて評価項目の重みを適切に設定するので、外界環境や自車両の状態に応じた適切な操作量を算出し、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１の実施形態となる運転操作支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す運転操作支援装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理の流れを示すフローチャート図である。
【図４】車両が片側１車線の直線道路を走行している際に車両の走行車線前方の右側から左側へ向けて障害物が横断する走行シーンを示す図である。
【図５】図３に示すステップＳ２の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図６】車両モデルのパラメータを説明するための模式図である。
【図７】図３に示すステップＳ３の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図８】（ａ）緊急度が高い場合の操舵操作入力の評価重みｗfの時系列変化と（ｂ）緊急度が低い場合の操舵操作入力の評価重みｗfの時系列変化を示す図である。
【図９】図３に示すステップＳ４の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１０】従来技術及び本願発明における操舵角指令値δSR*の最適化計算結果を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置における評価重み設定処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１３】評価式Ｌ2’，Ｌ3’と評価式Ｌ2”，Ｌ3”の時系列変化を示す図である。
【図１４】（ａ）操舵操作入力の評価重みｗfと（ｂ）補正係数ＫCの時系列変化を示す図である。
【図１５】評価重みの補正処理を説明するための模式図である。
【図１６】本発明の第３の実施形態となる運転操作支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】車両が走行する道路の前方が曲線を描き、曲線部に差し掛かる位置に障害物が停止している走行シーンを示す図である。
【図１８】車両モデルのパラメータを説明するための模式図である。
【図１９】本発明の第３の実施形態となる運転操作支援装置における評価重み設定処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２０】（ａ）評価重みｗMと（ｂ）補正係数ＫC1と（ｃ）補正係数ＫC2の時系列変化を示す図である。
【図２１】パラメータΔθを説明するための模式図である。
【図２２】本発明の第４の実施形態となる運転操作支援装置における評価重み設定処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２３】障害物Ｏに対する評価重みｗbの決定方法を説明するための図である。
【図２４】図２２に示すステップＳ７３の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２５】右側道路境界に対する評価重みｗrRの決定方法を説明するための図である。
【図２６】図２２に示すステップＳ７６の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２７】障害物に対する評価重みｗbと右側道路境界に対する評価重みｗrRの更新方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の第１乃至第４の実施形態となる運転操作支援装置及びその動作（運転操作支援方法）について説明する。
〔第１の実施形態〕
始めに、本発明の第１の実施形態となる運転操作支援装置の構成について説明する。
〔運転操作支援装置の構成〕
本発明の第１の実施形態となる運転操作支援装置は、図１に示すように、前輪の操舵量を制御可能な操舵システムを有する車両１に搭載され、ステレオカメラ２ａ，２ｂ、加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、操舵角センサ６，ＥＰＳ（電動式パワーステアリング）モータ７、ＥＰＳコントローラ８、及びマイクロプロセッサ９を主な構成要素として備える。
【００１０】
ステレオカメラ２ａ，２ｂは、車室内前方に設けられ、車両１前方の画像を撮影する。ステレオカメラ２ａ，２ｂは、車両１前方の画像に対し画像処理を施すことにより車両１前方の障害物，車両１と障害物間の距離，道路（走行路），道路境界（白線等）等の車両１の外界環境情報を検出し、検出結果をマイクロプロセッサ９に入力する。ステレオカメラ２ａ，２ｂは、図２に示す障害物検出手段１１及び道路境界検出手段１２を含む本発明に係る外界環境検出手段１３として機能する。
【００１１】
加速度センサ３は、圧電素子等により形成される公知の加速度検出装置により構成され、車両１に発生する特定方向の加速度を検出する。加速度センサ３は、検出値をマイクロプロセッサ９に入力する。本実施形態では、加速度センサ３は、車両１の前後方向及び車幅方向に発生する加速度を検出し、所定時間間隔で検出値を積分することにより、車両１の前後方向及び車幅方向の速度も検出可能なように構成されている。
【００１２】
ヨーレートセンサ４は、水晶振動子や半導体装置等により形成される公知のヨーレート検出装置により構成され、車両１の重心位置に発生するヨーレートを検出する。ヨーレートセンサ４は、検出値をマイクロプロセッサ９に入力する。車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄは、車両１の前後左右輪のホイール回転に応じて発生するパルス信号に基づいて車速を検出し、検出値をマイクロプロセッサ９に入力する。
【００１３】
操舵角センサ６は、ラック・ピニオン方式で構成される前輪操舵機構のピニオン側に設置されたエンコーダにより構成され、車両１のステアリングの操舵角（回転角度）を検出する。操舵角センサ６は、検出値をマイクロプロセッサ９に入力する。加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、及び操舵角センサ６は、図２に示す本発明に係る自車両状態検出手段１４として機能する。
【００１４】
ＥＰＳモータ７は、ＥＰＳコントローラ８からの制御信号に従ってステアリングトルクを制御する。ＥＰＳコントローラ８は、ステアリングの捩れ度合いを検出するトルクセンサ（図示せず）の情報に基づいてアシストトルクを算出し、算出結果に基づいてＥＰＳモータ７を制御する。本実施形態では、ＥＰＳ制御によりステアリングトルクを制御することとしたが、油圧制御によりステアリングトルクを制御するようにしてもよい。ＥＰＳモータ７及びＥＰＳモータコントローラ８は、図２に示す本発明に係る自車制御手段１７として機能する。
【００１５】
マイクロプロセッサ９は、Ａ／Ｄ変換回路，Ｄ／Ａ変換回路，中央演算処理装置，メモリ等により形成される集積回路により構成され、ステレオカメラ２ａ，２ｂ、加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、及び操舵角センサ６から入力された情報に基づきＥＰＳコントローラ８の動作を制御する。マイクロプロセッサ９は、内部のＣＰＵが制御プログラムを実行することにより、図２に示す本発明に係る接触危険度判定手段１８を含む評価関数設定手段１５と最適操作量算出手段１６として機能する。
〔運転操作支援処理〕
このような構成を有する運転操作支援装置では、マイクロプロセッサ９が以下に示す運転操作支援処理を実行することにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減する。以下、図３に示すフローチャートを参照して、この運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作について説明する。
【００１６】
図３に示すフローチャートは、車両１のイグニッションスイッチがオフ状態からオン状態に切り替えられたタイミングで開始となり、運転操作支援処理はステップＳ１の処理に進む。なお以下では、図４に示すような、車両１が片側１車線の直線道路を走行している際に車両１の走行車線前方の右側から左側へ向けて障害物Ｏが横断する走行シーンを例として運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作を説明する。
【００１７】
ステップＳ１の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステレオカメラ２ａ，２ｂの撮影画像及び各センサの検出値を内部のメモリにロードし、車両１，障害物Ｏ，及び道路境界の位置情報を同じ座標系で記述するために、ステレオカメラ２ａ，２ｂの撮影画像に基づいて以後の処理において用いる座標系を確定する。本実施形態では、マイクロプロセッサ９は、図４に示すように車両１の進行方向をＸ軸、そのＸ軸と垂直な方向をＹ軸とする座標系を設定する。そしてマイクプロセッサ９は、設定された座標系における車両１の重心位置Ｇの座標（Ｘv，Ｙv）、障害物Ｏの後部中心位置Ｇの座標Ｇ（ＸB，ＹB）、左右の道路境界のＹ座標ＹL，ＹR、及び道路の中央線のＹ座標ＹCを算出する。またマイクロプロセッサ９は、設定した座標系における車両１と障害物Ｏの移動速度を算出する。本実施形態では、車両１はＸ軸方向に沿って走行しているので、車両１の速度（ＶVx，ＶVy）は車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄの検出値から（ＶV，０）と算出される。また障害物ＯはＹ軸方向に沿って移動しているので、障害物Ｏの速度（ＶBx，ＶBy）は今回取得した障害物の位置情報と前回取得した障害物の位置情報との差分値に基づいて（０，ＶB）と算出される。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ２の処理に進む。
【００１８】
ステップＳ２の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ１の処理により算出された座標値に基づいて、所定時間内に車両１が障害物Ｏと接触する可能性があるか否かを判別する（判別処理）。判別の結果、所定時間内に車両１が障害物Ｏと接触する可能性がない場合、マイクロプロセッサ９は運転操作支援処理をステップＳ１の処理に戻す。一方、所定時間内に車両１が障害物Ｏと接触する可能性がある場合には、マイクロプロセッサ９は運転操作支援処理をステップＳ３の処理に進める。なおこの判別処理の詳細については図５に示すフローチャートを参照して後述する。
【００１９】
ステップＳ３の処理では、マイクロプロセッサ９が、評価関数を構成する評価項目の重みを設定する（評価重み設定処理）。具体的には、マイクロプロセッサ９は、時刻ｔ0を評価開始時刻、評価開始時刻ｔ0から時間Ｔf先の時刻ｔ0＋Ｔfを評価終了時刻とし、この区間を適当な分割数Ｎで離散化し、この分割数Ｎに対応した各評価項目のＮ個の時系列データに対し評価重みを設定する。なお評価関数や評価重み設定処理の詳細については図７に示すフローチャートを参照して後述する。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ４の処理に進む。
【００２０】
ステップＳ４の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ３の処理により設定された評価重みを用いて評価関数を設定し、設定された評価関数を用いて最適化計算を行うことにより、回避制御の開始時刻から終了時刻までの車両操作量を算出する（評価関数設定処理及び最適化計算処理）。この評価関数設定処理及び最適化計算処理の詳細については図９に示すフローチャートを参照して後述する。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ５の処理に進む。
【００２１】
ステップＳ５の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ４の処理により算出された回避制御の開始時刻から終了時刻までの車両操作量を指令値としてＥＰＳモータコントローラ８に出力し、ＥＰＳモータコントローラ８は、マイクロプロセッサ９から出力された指令値に従ってＥＰＳモータ７の動作を制御することにより、車両１が障害物に接触することを回避するための回避制御を実行する。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、一連の運転操作支援処理は終了する。
〔判別処理〕
次に、図５に示すフローチャートを参照して、上記ステップＳ２の判別処理を詳しく説明する。
【００２２】
ステップＳ１１の処理では、マイクロプロセッサ９が、現在時刻ｔ0における車両１の重心位置Ｇ（Ｘv，Ｙv）と予めメモリ内に格納されている車両１の大きさに基づいて、車両１の四隅の位置座標を算出する。またマイクロプロセッサ９は、障害物Ｏの後部中心位置Ｇ（ＸB，ＹB）とステレオカメラ２ａ，２ｂの撮影画像から推測される障害物Ｏの大きさに基づいて、障害物Ｏの四隅の位置座標を算出する。そしてマイクロプロセッサ９は、車両１及び障害物Ｏの四隅の位置座標に基づいて、ステップＳ１の処理により設定された座標系における車両１の領域Ｓv（ｔ0）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ0）を算出する。
【００２３】
なお本実施形態では、車両１の左前座標を（Ｘv1，Ｙv1）、右前座標を（Ｘv2，Ｙv2）、左後座標を（Ｘv3，Ｙv3）、右後座標を（Ｘv4，Ｙv4）と表記し、障害物Ｏの左前座標を（ＸB1，ＹB1）、右前座標を（ＸB2，ＹB2）、左後座標を（ＸB3，ＹB3）、右後座標を（ＸB4，ＹB4）と表記する。以下では、車両１又は障害物Ｏの座標を表す変数の添え字は、「１」の場合は左前位置、「２」の場合は右前位置、「３」の場合は左後位置、「４」の場合は右後位置を表すものとする。これにより、車両１及び障害物Ｏの四隅の位置座標は、車両１の重心位置Ｇ（ＸB，ＹB）からフロント側面までの長さをｄVxf、車両１の重心位置Ｇ（ＸB，ＹB）からリア側面までの長さをｄVxr、車両１の横幅を２ｄVy、障害物Ｏの縦幅及び横幅共に２ｄBとすることにより、以下の数式１〜４のように表される。従って以下の数式１〜４により算出される現在時刻ｔ0における車両１及び障害物Ｏの四隅の座標から現在時刻ｔ0における車両１の領域Ｓv（ｔ0）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ0）を算出することができる。これにより、ステップＳ１１の処理は完了し、判別処理はステップＳ１２の処理に進む。
【００２４】
【数１】
【数２】
【数３】
【数４】
【００２５】
ステップＳ１２の処理では、マイクロプロセッサ９が、以下の数式５に基づいて、時刻ｔにおいて車両１の領域Ｓv（ｔ）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ）が重なる領域が存在するか否かを判定する。具体的には、時刻ｔにおいて以下の数式５が成り立たない場合、マイクロプロセッサ９は、重なる領域が存在し、車両１と障害物Ｏが接触する可能性があると判定する。一方、時刻ｔにおいて以下の数式５が成り立つ場合には、マイクロプロセッサ９は、重なる領域が存在せず、車両１と障害物Ｏが接触する可能性は低いと判定する。そして判定の結果、重なる領域が存在する場合、マイクロプロセッサ９は、時刻ｔ＝ｔ0＋ＴTC（時間ＴTC：車両１が障害物Ｏと接触するまでの時間）と設定した後、判別処理をステップＳ３の処理に進める。一方、重なる領域が存在しない場合には、マイクロプロセッサ９は判別処理をステップＳ１３の処理に進める。
【００２６】
【数５】
【００２７】
ステップＳ１３の処理では、マイクロプロセッサ９が、以下の数式６，７が成立するか否かを判別することにより、時刻ｔを時間ｔCJ進めた時、時刻ｔが現在時刻ｔ0を所定時間ＴCJ進めた時刻よりも前の時刻であるか否かを判別する。判別の結果、以下の数式６，７が成立する場合、マイクロプロセッサ９は、時刻ｔが現在時刻ｔ0を所定時間ＴCJ進めた時刻よりも前の時刻であると判定し、判別処理をステップＳ１４の処理に進める。一方、以下の数式６，７が成立しない場合には、マイクロプロセッサ９は、時刻ｔが現在時刻ｔ0を所定時間ＴCJ進めた時刻よりも前の時刻ではないと判定し、判別処理をステップＳ１の処理に戻す。
【００２８】
【数６】
【数７】
【００２９】
ステップＳ１４の処理では、マイクロプロセッサ９が、時刻ｔにおける車両１と障害物Ｏの速度情報から時刻ｔにおける車両１の領域Ｓv（ｔ）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ）を算出する。具体的には、図４に示す走行シーンでは車両１は道路を直進し、障害物Ｏは道路を横断しているので、各々の四隅座標は以下の数式８〜１１のように表される。従ってマイクロプロセッサ９は、以下の数式８〜１１を用いて時刻ｔにおける車両１の領域Ｓv（ｔ）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ）を算出する。
【００３０】
【数８】
【数９】
【数１０】
【数１１】
【００３１】
なお時刻ｔにおける速度情報に基づいた軌跡予測方法よりも車両１の軌跡を精密に予測する方法として、車両１の運動を表す車両モデルを用いて車両１の軌跡を予測する方法がある。以下の数式１２〜１８はこの車両モデルの一例を示す。数式中のパラメータθ，ν，β，γ，δWはそれぞれ、図６に示すように車両１のヨー角，速度，すべり角，ヨーレート，前輪転舵角を示し、車両１の重心位置Ｇ（Ｘv，Ｙv）と合わせて本実施形態における車両１の状態変数として扱う。またパラメータδS，ａlonはそれぞれ操舵角度と車両前後方向の加減速度を示し、本実施形態における車両入力として扱う。またパラメータＭ，Ｉ，Ｌf，Ｌr，ＮG，ＴSはそれぞれ車両質量，ヨーイナーシャ，車両１の重心位置Ｇ（Ｘv，Ｙv）から前輪軸までの距離，車両１の重心位置Ｇ（Ｘv，Ｙv）から後輪軸までの距離，ステアリングギア比，ステアリング系時定数を示し、本実施形態における車両パラメータである。
【００３２】
【数１２】
【数１３】
【数１４】
【数１５】
【数１６】
【数１７】
【数１８】
【００３３】
一般にタイヤ横力はタイヤすべり角に対し非線形特性を有するが、タイヤすべり角が小さい場合には線形と仮定することができる。図４に示す走行シーンのような通常走行の領域であれば、タイヤすべり角は小さいと見なすことができるので、前輪後輪のすべり角をそれぞれαf，αr、前輪後輪のコーナリングパワーをそれぞれＫf，Ｋrとすると、車両１の前輪及び後輪のタイヤ横力Ｆｙf，Ｆｙrは以下の数式１９〜２２のように表すことができる。
【００３４】
【数１９】
【数２０】
【数２１】
【数２２】
【００３５】
以上の数式１２〜２２に示す車両モデルを用いた場合、車両１の運動状態ＤVは７次元のベクトル、車両を操作する入力ｕVは２次元のベクトルとして以下の数式２３〜２５のように表される。
【００３６】
【数２３】
【数２４】
【数２５】
【００３７】
数式２３に示す車両モデルの初期状態ベクトルＤV（ｔ0）の各要素は以下のようにして得られる。要素ＸV，ＹVはステップＳ１の処理により算出されている座標値ＸV，ＹVとなる。要素γはヨーレートセンサ４の検出値から得られる。要素θは、ある時点での車両姿勢を基準としてヨーレートセンサ４の検出値を積分する方法又はステレオカメラ２ａ，２ｂの撮影画像から車両１と車両１の走行路がなす角度から決定する方法により得られる。要素δWは、操舵角δSをギア比ＮGで除算することにより得られる。要素βは車両１の前後及び車幅方向の速度νX，νYとして以下の数式２６により得られる。
【００３８】
【数２６】
【００３９】
車両１の前後及び車幅方向の速度νX，νYとしては、車両１に取り付けられた加速度センサ３により検出された車両前後方向及び車幅方向の加速度を積分した値を使用できる。またすべり角βが微小であると仮定すると車速ν＝νXと近似できる。以上の処理により車両モデルの初期状態ベクトルＤV（ｔ0）を取得することができる。この初期状態にある車両モデルに数式２４に示す入力ｕVを一定で与え続けると、車両１の重心位置Ｇ（Ｘv，Ｙv）の軌跡を求めることができる。そして将来時刻ｔにおける重心座標（Ｘv（ｔ），Ｙv（ｔ））と車両姿勢θ（ｔ）を用いて、将来時刻における車両１の四隅の位置座標は以下の数式２７〜３０のように表される。この位置座標を利用して車両１の領域Ｓv（ｔ）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ）を算出して接触判定を行うことにより、数式８，９を利用して車両１の領域Ｓv（ｔ）と障害物Ｏの領域ＳB（ｔ）を算出して接触判定を行う場合よりも信頼性の向上が期待できる。これにより、ステップＳ１４の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ１２の処理に戻る。
【００４０】
【数２７】
【数２８】
【数２９】
【数３０】
【００４１】
〔評価重み設定処理〕
次に、図７に示すフローチャートを参照して、ステップＳ３の評価重み設定処理を詳しく説明する。
【００４２】
本実施形態では、評価関数は、現在時刻ｔ0から所定推定時刻ｔ0＋Ｔfまでの間に車両１に加えた入力ｕVに対する車両状態ベクトルＤVの予測値に基づいて、以下の数式３１のように表すことができる。ここで数式３１の右辺の第１項は所定推定時刻ｔ0＋Ｔfにおける車両運動状態を評価する式（終端評価式）、第２項は現在時刻ｔ0から所定推定時刻ｔ0＋Ｔfまでの区間内における車両運動状態を評価する式（区間評価式）である。
【００４３】
【数３１】
【００４４】
一般に、時間Ｔfが大きいほど、より長い将来を予測することができるが、時間Ｔfを大きくした場合にはマイクロプロセッサ９の演算負荷が大きくなる。そこでマイクロプロセッサ９は、以下の評価項目（１）〜（４）にそれぞれパラメータ ｗ1，ｗ2，ｗ3，ｗ4を用いて重み付けをする。
（１）終端評価項目１：時間Ｔf後、車両姿勢が道路方向に向くようにする。以下の数式３２に示す評価式ψ1（ｔ0＋Ｔf）により表される。数式３２中、パラメータθ*は現在時刻ｔ0で得た道路情報から設定される、時刻ｔ0から時間Ｔf後における目標姿勢角を示す。
【００４５】
【数３２】
【００４６】
（２）区間評価項目２：時間Ｔf間、前方障害物に近づかないようにする。以下の数式３３に示す評価式Ｌ2（τ）により表される。数式３３中、パラメータσX，σYは関数の形状を表すパラメータを示す。
【００４７】
【数３３】
【００４８】
（３）区間評価項目３：時間Ｔf間、車両が道路境界を逸脱しないようにする。以下の数式３４に示す評価式Ｌ3（τ）により表される。数式３４中、パラメータΔは道路境界に接近する余裕幅を示す。
【００４９】
【数３４】
【００５０】
（４）区間評価項目４：時間Ｔf間、車両の操舵制御入力をできるだけ小さくする。以下の数式３５に示す評価式Ｌ4（τ）により表される。
【００５１】
【数３５】
これにより、数式３１の第１項及び第２項はそれぞれ以下の数式３６，３７のように表される。
【００５２】
【数３６】
【数３７】
【００５３】
この評価関数を最小にするような時刻ｔ0から所定推定時刻ｔ0＋Ｔfまでの操舵操作入力の時系列データδSR*を以下の数式３８に示す。また数式３８により表される操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを以下の数式３９に示す。
【００５４】
【数３８】
【数３９】
【００５５】
ここでパラメータＮが大きいほどサンプル時間間隔が短くなり、精度の良い予測操舵操作量が算出できるが、その分計算に使われるデータ数が大幅に増加するため、マイクロプロセッサ９の計算負荷が高くなってしまう。従ってパラメータＮはサンプル時間間隔が１０〜１００ｍｓｅｃ程度になるように設定することが望ましい。以下、図８に示すフローチャートを参照して、数式３９の導出方法を詳しく説明する。
【００５６】
ステップＳ２１の処理では、マイクロプロセッサ９が、操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfがとりうる最大値ｗfMAXと最小値ｗfMINを設定する。これによりステップＳ２１の処理は完了し、導出処理はステップＳ２２の処理に進む。
【００５７】
ステップＳ２２の処理では、マイクロプロセッサ９が、車両１が障害物Ｏに接触するまでの時間から緊急度が高いと想定される時間をＴEMとして予め設定し、ステップＳ２の処理において用いた時間ＴTCから時間ＴEMを差し引いた時刻を評価時刻に対応付ける。これにより、ステップＳ２２の処理は完了し、導出処理はステップＳ２３の処理に進む。
【００５８】
ステップＳ２３の処理では、マイクロプロセッサ９が、時間ＴTCと時間ＴEMが以下の数式４０に示す条件を満足するか否かを判別する。判別の結果、条件を満足する場合、マイクロプロセッサ９は導出処理をステップＳ２４の処理に進める。一方、条件を満足しない場合には、マイクロプロセッサ９は導出処理をステップＳ２５の処理に進める。
【００５９】
【数４０】
【００６０】
ステップＳ２４の処理では、マイクロプロセッサ９が、現在の走行シーンにおける緊急度が高いと判断し、図８（ａ）に示すように操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfの全ての要素を最小値ｗfMINに設定する。これにより、ステップＳ２４の処理は完了し、一連の導出処理は終了する。
【００６１】
ステップＳ２５の処理では、マイクロプロセッサ９が、評価重みｗfの各要素を算出するための設定パラメータＴwfを算出する。具体的には、設定パラメータＴwfは、操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfの最大値ｗfMAXから最小値ｗfMINまで一次遅れで立ち下がるとした場合の時定数であるので、マイクロプロセッサ９は、図８（ｂ）に示すように、 操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfの最大値ｗfMAXから最小値ｗfMINまでの間を１００％とした時、時刻ｔ0から一次遅れで立下り、時刻ＴTC−ＴEMの時にＱ％に達するような設定パラメータＴwfを算出する。なお時刻ＴTC−ＴEMの時には既に緊急度が高い走行シーンになっていると想定しているので、Ｑ％は７５〜９５％程度の範囲内で設定することが望ましい。これにより、ステップＳ２５の処理は完了し、導出処理はステップＳ２６の処理に進む。
【００６２】
ステップＳ２６の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ２５の処理により算出された設定パラメータＴwfを用いて評価重みｗfの各要素を決定する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、以下の数式４１に示すように評価開始時刻である時刻ｔ0での評価重みをｗfMAXと設定した後、以下の数式４２に基づいて時刻ｔ＝ＴTC−ＴEMとなるまでの各要素の値を算出する。これにより、ステップＳ２６の処理は完了し、一連の設定処理は終了する。
【００６３】
【数４１】
【数４２】
【００６４】
〔評価関数設定処理及び最適化計算処理〕
次に、図９に示すフローチャートを参照して、ステップＳ４の評価関数設定処理及び最適化計算処理を詳しく説明する。
【００６５】
ステップＳ３１の処理では、マイクロプロセッサ９が、評価関数の最適化計算を行う上で必要となる車両モデルと障害物モデルを設定する。車両モデルはステップＳ２の処理において設定した車両モデルを使用することができる。すなわち車両モデルＤVは以下の数式４３〜４５のように表される。なお車両モデルはステップＳ２の処理において設定したものとは別のものを使用することができるが、この場合、新しく追加される車両状態を検出又は推定するための手段を設ける必要がある。数式４４式中、示すパラメータａlonは、現在の前後方向加速度を示し、一定であるとする。詳細な車両モデルの内容は数式１２〜２２により表される。
【００６６】
【数４３】
【数４４】
【数４５】
【００６７】
障害物モデルＤBは以下の数式４６，４７に示す微分方程式により記述される。
【００６８】
【数４６】
【数４７】
【００６９】
障害物の動きをより詳細に検出することができれば、数式４６，４７に示す障害物モデルＤBをより複雑にすることができるが、車両モデルＤV同様、マイクロプロセッサ９の計算負荷を抑えるために、本実施形態では以下の数式４８，４９に示すような最も単純なモデルとした。これにより、ステップＳ３１の処理は完了し、ステップＳ３２の処理が開始される。
【００７０】
【数４８】
【数４９】
【００７１】
ステップＳ３２の処理では、マイクロプロセッサ９が、回避操作量を算出するために用いる評価関数を設定する。具体的な内容はＳ３の処理において説明したので省略する。これにより、ステップＳ３２の処理は完了し、ステップＳ３３の処理が開始される。
【００７２】
ステップＳ３３の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ３１，Ｓ３２の処理により設定された車両モデルＤV，障害物モデルＤB，及び評価関数に基づいて数式４２で表される評価関数を最小にする最適化計算を行う。数式４２で表される評価関数を最小にするような操作量を求める問題は、一般に最適制御問題と呼び、その数値解を求めるために様々なアルゴリズムが知られている。公知技術としては文献（T.Ohtsuka,"A continuation/GMRES method for fastcomputation of nonlinear receeding horizon control",Automatica, vol,40, 563/574, 2004.）を例示できる。このようなアルゴリズムを使用して最適操作量を算出すると、本実施形態の場合、入力ｕvについてはパラメータａlonを一定としているので、数式４４により操舵角δSが最適化の対象となり、以下の数式５０に示すように時刻ｔ0から時刻ｔ0＋Ｔfまでの操舵角δSR*の時系列変化のデータが算出される。そしてマイクロプロセッサ９は、回避開始時刻から終了時刻までの操舵角δSR*の時系列変化のデータを回避操作量として算出し、時刻に応じてこの操作量を指令値としてＥＰＳコントローラ８に出力する。これにより、ステップＳ３３の処理は完了し、一連の運転操作支援処理は終了する。
【００７３】
【数５０】
【００７４】
最後に、図１０を参照して、本願発明と従来技術とを比較する。図１０中、点線は従来技術の最適化計算結果を示し、実線は本願発明の最適化計算結果を示す。図１０に破線で示すように、従来技術では時刻ｔ0の時点でゼロからステップ状の信号を指令するため、回避性能が高い反面、運転者に大きな操作違和感を与えてしまう。これに対して本願発明では時刻ｔ0での操舵評価の重みが大きいため、実線に示すように、初動で不必要に大きな指令を行わないようになっているが、時間経過に伴って重みが減少することにより、従来技術のような大きな操舵指令が徐々に可能となる。このため、回避可能な範囲で回避性能を犠牲にしながら運転者に与える違和感を抑えることができる。
【００７５】
以上の説明から明らかなように、本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９が、ステレオカメラ２ａ，２ｂ、加速度センサ３、ヨーレートセンサ４、車輪速センサ５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、及び操舵角センサ６から入力された情報に基づいて、操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを相対的に変更するので、車両１の外界環境や車両状態に応じた適切な操舵操作量が算出されることにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減できる。
【００７６】
また本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、予測時間毎に操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを相対的に変更するので、予測時間に応じて操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを適切に設定することでより現実的な操舵操作量を算出することができる。
【００７７】
また本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、障害物と接触する危険度が低いほど、図８（ａ）に示すように、操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを相対的に大きくするので、不必要に大きな制御介入を抑えた回避操作支援を行うことができる。
【００７８】
また本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、障害物と接触する危険度が低いほど、図８（ｂ）に示すように、初期の評価重みｗfの重みを相対的に大きくするので、突然大きな回避制御が介入することが抑制され、運転者が回避制御に対し違和感を感じることを抑制できる。
【００７９】
また本発明の第１の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、障害物の移動軌跡に対する自車両の接近度合に関する評価項目を含めて評価関数を設定するので、障害物の移動を考慮して回避制御を行うことができる。
【００８０】
〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置の構成について説明する。
【００８１】
〔運転操作支援装置の構成〕
本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置の構成は、図１１に示すように、接触危険度判定手段１８に回避経路評価手段１９が含まれる点以外、上記第１の実施形態となる運転操作支援装置と同じ構成になっている。
【００８２】
〔運転操作支援処理〕
このような構成を有する運転操作支援装置では、マイクロプロセッサ９が以下に示す運転操作支援処理を実行することにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減する。以下、この運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作について説明する。なお以下では既述の図４に示す走行シーンを例として運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作を説明する。また本実施形態における運転操作支援処理は、重み設定処理の内容が上記第１の実施形態における運転操作支援処理と異なるだけであるので、以下では、図１２に示すフローチャートを参照して、評価重み設定処理についてのみ説明する。
【００８３】
〔評価重み設定処理〕
ステップＳ４１の処理では、マイクロプロセッサ９が、バッファメモリに格納されている情報から１サンプル時間前の時刻において回避操作量計算が行われているか否かを判別する。判別の結果、回避操作量計算が行われていない場合、マイクロプロセッサ９はステップＳ４２の処理を開始する。一方、回避操作量計算が行われている場合には、マイクロプロセッサ９はステップＳ４８の処理を開始する。なおステップＳ４２〜ステップＳ４７の処理は図７に示すステップＳ２１〜Ｓ２６の処理と同じあるので以下ではその説明を省略する。
【００８４】
ステップＳ４８の処理では、マイクロプロセッサ９が、１サンプル時間前の時刻における回避操作量を用いて回避経路を算出する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、数式５０により表される時刻ｔ0より１サンプル前の時刻ｔ0’において最適化計算により算出された操舵パターンを現在時刻に合わせるために１サンプル時間分進める。１サンプル時間をＴsとし、１サンプル時間Ｔs進めた分、足りなくなった要素を０とすると、操舵パターンは以下の数式５１のように表される。
【００８５】
【数５１】
【００８６】
そしてマイクロプロセッサ９は、数式２３に示した現在時刻における車両状態ベクトルＤvを各種センサによって取得し、数式１２〜２５に示す車両モデルを用いて回避経路を算出する。このときの経路算出結果を以下の数式５２，５３に示す。
【００８７】
【数５２】
【数５３】
【００８８】
同様にマイクロプロセッサ９は、数式４９に示した現在時刻における障害物の状態ベクトルＤBを取得して障害物経路を算出する。このときの経路算出果を以下の数式５４，５５に示す。これにより、ステップＳ４８の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ４９の処理を開始する。
【００８９】
【数５４】
【数５５】
【００９０】
ステップＳ４９の処理では、マイクロプロセッサ９が、数式５２〜５５を用いて評価関数の中で使用した数式３３，３４に示す評価式を算出し、算出結果を用いて障害物Ｏとの接触危険度が高いと判断される時刻まで評価重みを下げるように補正する。以下、この処理を図１３を用いて詳しく説明する。いま数式３３の算出結果を評価式Ｌ2’，数式３４の算出結果を評価式Ｌ3’として以下の数式５６，５７のように表す。
【００９１】
【数５６】
【数５７】
【００９２】
始めにマイクロプロセッサ９は、図１３（ａ），（ｂ）に示すように、緊急度を表す評価式Ｌ2’，Ｌ3’の閾値をＬ2TH’，Ｌ3TH’として予め設定し、以下の数式５８，５９に示すように評価式Ｌ2’，Ｌ3’の各要素と比較する。
【００９３】
【数５８】
【数５９】
【００９４】
数式５８，５９では、各要素の値は−１又は１となり、１である時刻の間は障害物Ｏとの接触又は道路逸脱の恐れが高い時刻となる。次にマイクロコンピュータ９は、図１３（ｃ），（ｄ）に示すように、評価式Ｌ2”，Ｌ3”について一番遅く要素の値が１となる時刻をそれぞれ時刻ｔ0＋ＴL2，ｔ0＋ＴL3と設定し、時刻ｔ0＋ＴL2と時刻ｔ0＋ＴL3を比較し、より大きい時刻を時刻ｔ0＋ＴCOMに設定する。ここで評価式Ｌ2”において全ての要素が−１の場合は、時間ＴL2＝０とする。また評価式Ｌ3”に関しても同様に、全ての要素が−１の場合は、時間ＴL3＝０とする。これにより、ステップＳ４９の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ５０の処理を開始する。
【００９５】
ステップＳ５０の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ４９の評価結果に基づいて１サンプル時間前に算出された操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfを補正する。ここで図１４を参照して、その補正係数の決定方法を説明する。図１４（ｂ）に示すように補正係数ＫCは、時刻ｔ0から障害物との接触又は道路逸脱の恐れが高いとみなされた最終時刻ｔ0＋ＴCOMまでの間は０から１までの値Ｑ’を想定し、以降は徐々に値が増加し、最終時刻ｔ0＋ＴCOMから所定の時刻ΔＴだけ先の時刻最終時刻ｔ0＋ＴCOM＋ΔＴの時に補正係数ＫC＝１となり、時刻ｔ0＋Ｔfまで１を保つように設定される。ここでＱ’の大きさは、以下の数式６０に示すように、ステップＳ４９の処理により算出された評価式Ｌ2”と評価式Ｌ3”の最大値によって決まるものとする。
【００９６】
【数６０】
【００９７】
上記数式６０で表される関数は評価式Ｌ2’と評価式Ｌ3’の最大値が小さいほど回避余裕が高いと見なせるので、１に近い値となり、逆に大きいほど回避余裕が低いので、０に近い値となる。以上より補正係数ＫCは以下の数式６１により算出される。
【００９８】
【数６１】
【００９９】
そして時刻ｔ0より１サンプル時間前の時刻ｔ0’において算出された評価重みｗfは、現時刻に合わせるため１サンプル分時間を進め、足りなくなった要素をｗf（ｔ0＋Ｔf（（Ｎ−１）／Ｎ））とすると、以下の数式６２のように表される。そして数式６２の評価重みｗf’に数式６１の補正係数ＫCをかけたものが、現時刻における操舵操作入力の時系列データδSR*に関する評価重みｗfとして新たに設定される。これにより、ステップＳ５０の処理は完了し、運転支援処理はステップＳ４の処理に進む。
【０１００】
【数６２】
【０１０１】
いま図１５（ａ）において、１サンプル時間前の最適化計算結果を基に算出された現時刻における車両の軌跡を、接触を回避できているがもう少し障害物から離れて回避した方が良いと判断されたとする。このような時に図１５（ｂ）に示すように評価重みｗfの補正が行われ、１サンプル前の時よりも操舵操作量の評価重みｗfが小さくなり、１サンプル前の時よりも大きな操舵で回避を行うことができる。また自車モデルと実際の動きの違いや障害物の急な動きの変化に対してもこの逐次更新によって補うことができる。
【０１０２】
以上の説明から明らかなように、本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置によれば、マイクロプロセッサ９が、所定時間毎に演算を繰り返し、運転支援量を更新するので、障害物Ｏの動きが変化した場合であっても適切な回避支援を行うことができる。また本発明の第２の実施形態となる運転操作支援装置によれば、マイクロプロセッサ９が、現時刻より前の時点で算出された時系列の運転操作量を現時刻において実行した場合の車両の走行経路を評価し、評価結果に基づいて、障害物及び道路境界部との接触危険度が高い時刻までの運転操作量に関する評価項目の重みを相対的に小さくするので、更新時にはもう少し大きな操作量で回避した方が障害物との接触や路外逸脱を防げる場合にも適切に対応することができる。
【０１０３】
〔第３の実施形態〕
次に、本発明の第３の実施形態となる運転操作支援装置の構成について説明する。
【０１０４】
〔運転操作支援装置の構成〕
本発明の第３の実施形態となる運転操作支援装置は、図１６に示すように、第１の実施形態の運転操作支援装置の構成に加えて、車両１の前後左右輪のブレーキ２１ａ，２１ｂ，２１ｃ，２１ｄと、車両１のヨー方向の運動を制御するためにブレーキ２１ａ，２１ｂ，２１ｃ，２１ｄを制御するＤＹＣ（Direct Yaw-moment Control）コントローラ２２を備える。このＤＹＣコントローラ２２は、図２に示す本発明に係る自車制御手段１６として機能する。なお本発明は各輪独立制動によるＤＹＣに限定されることはなく、例えば各輪制動モータによるＤＹＣであってもよい。
【０１０５】
〔運転操作支援処理〕
このような構成を有する運転操作支援装置では、マイクロプロセッサ９が以下に示す運転操作支援処理を実行することにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減する。以下、この運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作について説明する。なお以下では、図１７に示すような、車両１が走行する道路の前方が曲線を描き、この曲線部に差し掛かる位置に障害物Ｏが停止している走行シーンを例として運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作を説明する。また運転操作支援処理の流れは図３に示すフローチャートと同じであるので、以下では図３に示すフローチャートを参照して本実施形態における運転操作支援処理の流れを説明する。
【０１０６】
ステップＳ１の処理では、マイクロプロセッサ９が、各種センサの検出値を読み込み、座標系の確定する。本実施形態では、座標系として、図１７に示すように、第１及び第２の実施形態で用いたＸＹ座標に加えて道路の中心線上に進行方向に沿って設定されるＳ座標軸及びＳ座標軸と直交するＲ座標軸によるＳＲ座標系を設定する。なお道路方向は、ステレオカメラ２ａ，２ｂの撮影画像から得ることができるので、ＸＹ座標とＳＲ座標との間の座標変換式は以下の数式６３，６４のように表すことができる。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ２の処理に進む。
【０１０７】
【数６３】
【数６４】
【０１０８】
ステップＳ２の処理では、マイクロプロセッサ９が、車両１の前方に接触する可能性がある障害物Ｏが存在するか否かを判別する。ここで車両モデルによる接触判定を行う場合、各輪ブレーキ２１ａ，２１ｂ，２１ｃ，２１ｄによるモーメントが発生するために、以下の数式６５〜７１に示すように車両モデルを変更する必要がある。
【０１０９】
【数６５】
【数６６】
【数６７】
【数６８】
【数６９】
【数７０】
【数７１】
【０１１０】
パラメータＭYは、左右輪の一方のみに通常の制動量よりも強い制動を掛けることにより発生するヨーモーメントを表す。ヨーモーメントＭYについて、図１８に示す矢印方向を正すると、ヨーモーメントＭYが正の時は左輪の制動力が増加し、ヨーモーメントＭYが負の時は右輪の制動力が増加するということになる。以上より、本実施形態に用いる車両モデルは以下の数式７２〜７４のように表される。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ３の処理に進む。
【０１１１】
【数７２】
【数７３】
【数７４】
【０１１２】
ステップＳ３の処理では、マイクロプロセッサ９が、各操作量の評価重みを決定する。ここで、本実施形態で想定した車両モデルの操作入力は数式７１により操舵角δS，前後方向加速度ａlon，ヨーモーメントＭYの３つであり、この中で最適化の対象となる操作入力を操舵角δS，ヨーモーメントＭYの２つとする。以下、図１９に示すフローチャートを参照して、このステップＳ３の処理を詳しく説明する。
【０１１３】
ステップＳ５１の処理では、マイクロプロセッサ９が、バッファメモリに格納されている情報から１サンプル時間前の時刻において回避操作量計算が行われているか否かを判別する。判別の結果、回避操作量計算が行われていない場合、マイクロプロセッサ９はステップＳ５２の処理を開始する。一方、回避操作量計算が行われている場合には、マイクロプロセッサ９はステップＳ５８の処理を開始する。なおステップＳ５２〜ステップＳ５７の処理は基本的に図８に示すステップＳ２１〜Ｓ２６の処理と同じあるので以下ではその詳細な説明を省略する。すなわち操舵角δSR*に関する評価重みｗfについては図８に示すステップＳ２１〜Ｓ２６の処理と同じ処理により算出できる。またヨーモーメントＭYに関する評価重みｗMについてはステップＳ２４，Ｓ２６の時点で予め設定しておいた以下の数式７５に示すような固定値として設定する。
【０１１４】
【数７５】
【０１１５】
ステップＳ５８の処理では、マイクロプロセッサ９が、１サンプル時間前の時刻における回避操作量の時系列データを用いて回避経路を算出する。具体的には、始めに、マイクロプロセッサ９は、時刻ｔ0より１サンプル時間前の時刻ｔ0’秒において最適化計算によって算出された操舵パターンを現時刻に合わせるために１サンプル時間分進める。１サンプル時間をＴsとし、１サンプル時間Ｔs進めた分、足りなくなった要素を０とすると、操舵パターンは以下の数式７６，７７のように表される。数式７６，７７中、パラメータδSR’は最適化計算によって得られた回避操舵パターン、パラメータＭY’は最適化計算によって得られたヨーモーメントパターンを示す。
【０１１６】
【数７６】
【数７７】
【０１１７】
次に、マイクロプロセッサ９は、数式７２に示す現在時刻における車両状態ベクトルＤVを各種センサによって取得し、数式６５〜７１に示すような車両モデルを用いて回避経路を算出する。このときの経路算出結果を（Ｘv，Ｙv）として数式５２，５３と同様の形で表し、また車両姿勢については以下の数式７８のように表す。これにより、ステップＳ５８の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ５９の処理を開始する。
【０１１８】
【数７８】
【０１１９】
ステップＳ５９の処理では、マイクロプロセッサ９が、数式５２〜数式５５を用いて評価関数の中で使用した数式３３，３４に示す評価式を計算する。ここで算出された補正係数をＫC1とする。補正係数ＫC1は、第２の実施形態と同様、図２０（ｂ）に示すような形状で表すことができる。これにより、ステップＳ５９の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ６０の処理を開始する。
【０１２０】
ステップＳ６０の処理では、マイクロプロセッサ９が、数式７８により表される終端車両姿勢を用いて図２２に示すように前サンプル時刻ｔ0’における評価関数の終端評価項目１で用いた目標車両姿勢θ’（ｔ0’） と比較する。そしてマイクロプロセッサ９は、以下の数式７９に示すΔθ（図２１参照）の値が大きい程、回避後の復帰姿勢が困難なシーンと判断できるので、数式５２〜５５により表される自車両予測軌跡と障害物予測軌跡から障害物Ｏの横を通過すると予測される時刻を算出する。これにより、姿勢に基づいた重み補正係数ＫC2は、図２０（ｃ）に示すように、評価初期は１だが、時刻ｔ0＋ＴRECを過ぎた時点でＱ”まで下がるような形で表すことができる。このＱ”の大きさは０から１までの値をとり、数式７９に示すΔθが大きいほどゼロに近い値に設定される。これにより、ステップＳ６０の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ６１の処理を開始する。
【０１２１】
【数７９】
【０１２２】
ステップＳ６１の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ５９，Ｓ６０の処理により算出された補正係数ＫC1，ＫC2に基づいて評価重みを補正する。なお評価重みを補正することにより１サンプル前の指令値と比べて現時刻の指令値が大きく変化する恐れがあるため、本実施形態では、運転者に与える違和感をより少なくするために、ヨーモーメントの評価重みｗMのみ補正する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、以下の数式８０に示すように、ステップＳ６９の処理により算出された補正係数ＫC1，ＫC2を掛けることで現在時刻ｔ0におけるヨーモーメントの評価重みｗMを算出する。またマイクロプロセッサ９は、現在時刻ｔ0における操舵操作の評価重みｗfとしては数式８１に示すように１サンプル前の時刻ｔ0’で算出された評価重みの要素を１サンプル分進めたものを用いる。これにより、ステップＳ６１の処理は完了し、マイクロプロセッサ９はステップＳ４の処理を開始する。
【０１２３】
【数８０】
【数８１】
【０１２４】
ステップＳ４の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ３の処理により設定された評価重みを用いて評価関数を設定し、最適化計算を行う。なおこのステップＳ４の処理の流れは第１の実施形態におけるステップＳ４の処理の流れと同じであるので、以下では図９に示すフローチャートを参照して、このステップＳ４の処理を説明する。
【０１２５】
ステップＳ３１の処理では、マイクロプロセッサ９が、最適化計算を行う上で必要となる車両モデルと障害物モデルを設定する。本処理は第１の実施形態におけるステップＳ３１の処理と同じであるので、詳細な説明は省略する。これにより、ステップＳ３１の処理は完了し、ステップＳ３２の処理が開始される。
【０１２６】
ステップＳ３２の処理では、マイクロプロセッサ９が、回避操作量を算出するために用いる評価関数を設定する。評価関数は、第１の実施形態における評価関数と同様、数式３１のような終端評価項目と区間評価項目とで分類されるが、本実施形態では、以下のような評価項目となる。評価項目（１），（２），（４）は第１の実施形態における評価項目（１），（２），（４）と同じものである。評価項目（３）は、道路曲線部分では道路の中心からの距離はＹ座標ではなくＲ座標で表されるので、以下の数式８２のように表される。また新たな評価対象となる区間評価項目（５）は以下の数式８３により表される。
（１）終端評価項目１：時間Ｔf後、車両姿勢が道路方向に向くようにする
（２）区間評価項目２：時間Ｔf間、前方障害物に近づかないようにする。
（３）区間評価項目３：時間Ｔf間、自車が道路境界を逸脱しないようにする
（４）区間評価項目４：時間Ｔf間、自車の操舵制御入力はできるだけ小さくする
（５）区間評価項目５：時間Ｔf間、自車のヨーモーメント入力はできるだけ小さくする
【０１２７】
【数８２】
【数８３】
【０１２８】
ここで、数式８２中、パラメータｒLは道路中心から左側道路境界のＲ軸距離を表し、パラメータｒRは道路中心から右側道路境界のＲ軸距離を表す。またＳＲ座標で表現された数式３４に示す評価式をＸＹ座標に対応させるために数式６３を使用する。以上より数式４２の第１項及び第２項は以下の数式８４，８５のように表される。これにより、ステップＳ３２の処理は完了し、ステップＳ３３の処理が開始される。
【０１２９】
【数８４】
【数８５】
【０１３０】
ステップＳ３３の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ３１，Ｓ３２の処理により設定された車両モデル，障害物モデル，及び評価関数に基づいて最適化計算を行う。本実施形態においても最適化アルゴリズムは第１の実施形態におけるステップＳ３３の処理で使用したものと同様のアルゴリズムを使用できる。このようなアルゴリズムを使用して最適操作量を算出すると、本実施形態の場合、入力ｕvについては車両前後方向加速度ａlonを一定としているので、操舵角δsとヨーモーメントＭYが最適化対象となり、以下の数式８６，８７に示すように、時刻ｔ0から時刻ｔ0＋Ｔfまでの各操作量が時系列で算出される。
【０１３１】
【数８６】
【数８７】
【０１３２】
そしてマイクロプロセッサ９は、回避開始時刻から終了時刻までの回避操作量を算出し、時刻に応じてこの操作量を指令値としてＥＰＳコントローラ８とＤＹＣコントローラ２２に出力する。なお本実施形態では、操舵角δsに対して逐次更新による補正を行っていないが、ヨーモーメントＭYに対して逐次更新による補正が行われているため、操舵指令の変化によって運転者に与える違和感を抑えつつ、ヨーモーメントＭYで回避性能を補うことができる。これにより、ステップＳ３３の処理は完了し、一連の運転操作支援処理は終了する。
【０１３３】
以上の説明から明らかなように、本発明の第３の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、道路境界を逸脱する危険度が高いほど、ヨーモーメントＭYの評価重みｗMを相対的に大きくするので、路外逸脱を抑制しながら車両の姿勢復帰を行うことができる。
【０１３４】
また本発明の第３の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、自車両１の走行経路の評価結果に基づいて回避後に車両の姿勢復帰が困難であるか否かを判別し、自車両１の姿勢復帰が困難である場合、ヨーモーメントＭYの評価重みｗMを相対的に小さくするので、障害物との接触を回避した後に大きな姿勢変化を伴う場合であっても、回避操作から円滑に操作移行することができる。
【０１３５】
〔第４の実施形態〕
最後に、本発明の第４の実施形態となる運転操作支援装置について説明する。
【０１３６】
〔運転操作支援装置の構成〕
本発明の第４の実施形態となる運転操作支援装置の構成は、上記第２の実施形態となる運転操作支援装置と同じ構成になっている。
【０１３７】
〔運転操作支援処理〕
このような構成を有する運転操作支援装置では、マイクロプロセッサ９が以下に示す運転操作支援処理を実行することにより、回避制御に対し運転者が感じる違和感を低減する。以下、この運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作について説明する。なお以下では、図４に示す走行シーンを例として運転操作支援処理を実行する際のマイクロプロセッサ９の動作を説明する。また本実施形態における運転操作支援処理は、評価重み設定処理の内容が上記第１の実施形態における運転操作支援処理と異なるだけであるので、以下では、図２２に示すフローチャートを参照して、評価重み設定処理についてのみ説明する。
【０１３８】
〔評価重み設定処理〕
本実施形態では、マイクロプロセッサ９が、第１の実施形態におけるステップＳ３の処理と同様に評価重みを設定するが、評価重みの逐次更新に伴い処理の流れが変化する。具体的には、現在時刻ｔ0を評価開始時刻、評価開始時刻ｔ0から時間Ｔf秒先の将来時刻ｔ0＋Ｔfを評価終了時刻とし、この区間を適当な分割数Ｎで離散化し、この分割数Ｎに対応したＮ個の評価重みを算出するのだが、第１乃至第３の実施形態は操作量に対する評価重みを決めていたのに対し、本実施形態は障害物と道路境界に対する評価重みを決める。ここで実際に評価関数の設定する処理はステップＳ４の処理だが、先に評価関数について説明する。評価関数は、現在時刻ｔ0から所定推定時刻ｔ0＋Ｔfまでに車両１に対して加えた入力ベクトルｕVに対する車両状態ベクトルＤVの予測値に基づいて数式３１と同様の形で表すことができる。本実施形態で使用する評価項目は以下の通りである。なお第１実施形態との違いは右側の道路境界と左側の道路境界とで評価を分けた点である。
【０１３９】
（１）終端評価項目１：Ｔf秒後、車両姿勢が道路方向に向くようにする。
【０１４０】
【数８８】
【０１４１】
（２）区間評価項目２：Ｔf秒間、前方障害物に近づかないようにする
【０１４２】
【数８９】
数式中、パラメータσX，σYは関数の形状を表すパラメータである。
【０１４３】
（３）区間評価項目３−１：Ｔf秒間、車両１が右側道路境界を逸脱しないようにする。
【０１４４】
【数９０】
数式中、パラメータΔは道路境界に接近する余裕幅を示す。
【０１４５】
（４）区間評価項目３−２：Ｔf秒間、車両１が左側道路境界を逸脱しないようにする。
【０１４６】
【数９１】
数式中、パラメータΔは道路境界に接近する余裕幅を示す。
【０１４７】
（５）区間評価項目４：Ｔf秒間、車両１の操舵制御入力はできるだけ小さくする。
【０１４８】
【数９２】
【０１４９】
そして上記評価項目にそれぞれパラメータｗ1，ｗb（τ），ｗrL（τ），ｗrR（τ），ｗ4を用いて重み付けをする。以上より、数式３１で表される評価関数の第１項及び第２項は以下に示す数式９３，９４のように表される。
【０１５０】
【数９３】
【数９４】
【０１５１】
以下、図２２に示すフローチャートを参照して、評価重みｗb（τ），ｗrL（τ），ｗrR（τ）の設定方法を説明する。
【０１５２】
ステップＳ７１の処理では、マイクロプロセッサ９が、バッファメモリに格納されている情報を参照して１サンプル前の時刻において回避操作量計算が行われているか否かを判別する。判別の結果、回避操作量計算が行われていない場合、マイクロプロセッサ９は重み設定処理をステップＳ７２の処理に進める。一方、回避操作量計算が行われている場合には、マイクロプロセッサ９は重み設定処理をステップＳ７５の処理に進める。
【０１５３】
ステップＳ７２の処理では、マイクロプロセッサ９が、障害物Ｏに対する評価重みｗb（τ）を決定する。本実施形態では、マイクロプロセッサ９は、ステップＳ２の処理により算出された回避シーンの緊急度を示すパラメータＴTCを用いて図２３に示すように障害物Ｏに対する評価重みｗbを決定する。図２３においてパラメータｗbHIGHは、パラメータＴTCによって決まる値であり、パラメータＴTCが小さいほど大きな値になる。またパラメータｗbLOWは予め設定された固定値を示し、パラメータΔＴ’は障害物領域の大きさと自車速度に基づいて時刻ｔ0＋ＴTCから自車両１が障害物領域を通過するまでの時刻を目安に決定される。従って障害物に対する評価重みｗb（τ）は以下に示す数式９５のように表される。これにより、ステップＳ７２の処理は完了し、重み設定処理はステップＳ７３の処理に進む。
【０１５４】
【数９５】
【０１５５】
ステップＳ７３の処理では、マイクロプロセッサ９が、右側道路境界に対する評価重みｗrR（τ）を算出する。以下、図２４に示すフローチャートを参照して、右側道路境界に対する評価重みｗrR（τ）を算出する際の処理の流れについて説明する。
【０１５６】
ステップＳ８１の処理では、マイクロプロセッサ９が、以下に示す数式９６を用いて、ステップＳ２の処理により算出された時刻ｔ0＋ＴTCにおける障害物との接触を回避するための右方向への自車両１の横移動量ＬVB#Rを算出する。これにより、ステップＳ８１の処理は完了し、算出処理はステップＳ８２の処理に進む。
【０１５７】
【数９６】
【０１５８】
ステップＳ８２の処理では、マイクロプロセッサ９が、第１の実施形態と同様の処理により車両モデルの初期状態Ｂv（ｔ0）を取得する。これにより、ステップＳ８２の処理は完了し、算出処理はステップＳ８３の処理に進む。
【０１５９】
ステップＳ８３の処理では、マイクロプロセッサ９が、指令舵角δrefを設定し、車両モデルに一定入力した時の車両１の軌跡を予測する。具体的には、現在の操舵角δS（ｔ0）から角度ΔδSだけ右にハンドルを切る場合、指令舵角δrefは以下に示す数式９７のように表される。
【０１６０】
【数９７】
【０１６１】
従ってマイクロプロセッサ９は、数式９７に示す指令舵角δrefを一定入力、加速度ａlonを現時刻のまま一定入力した場合の自車両１の運動状態を数式１２〜２５を用いて算出する。これにより、ステップＳ８３の処理は完了し、算出処理はステップＳ８４の処理に進む。
【０１６２】
ステップＳ８４の処理では、マイクロプロセッサ９が、算出された自車両１の運動モデルを参照して、以下に示す数式９８を用いて、接触予想時刻ＴTCにおける自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより大きいか否かを判定する。判別の結果、自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより大きい場合、マイクロプロセッサ９は算出処理をステップＳ８６の処理に進める。一方、自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより小さい場合には、マイクロプロセッサ９は算出処理をステップＳ８５の処理に進める。
【０１６３】
【数９８】
【０１６４】
ステップＳ８５の処理では、マイクロプロセッサ９が、以下に示す数式９９を用いて、指令舵角δrefよりハンドルをさらに角度ΔδSだけ右に切った操舵角を指令舵角δrefに再設定し、指令舵角δrefを一定入力、加速度ａlonを現時刻のまま一定入力した場合の自車両１の運動モデルを数式１２〜２５を用いて再度算出する。これにより、ステップＳ８５の処理は完了し、運転操作支援処理はステップＳ８４の処理に戻る。
【０１６５】
【数９９】
【０１６６】
ステップＳ８６の処理では、マイクロプロセッサ９が、自車横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより大きくなる指令舵角δrefと車両モデルを用いて、自車両１が指令舵角δrefの一定操舵を行った時の右側道路境界を逸脱する時刻を算出する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、以下に示す数式１００が成立する最小の時間ＴXRを路外逸脱時刻として算出する。これにより、ステップＳ８６の処理は完了し、算出処理はステップＳ８７の処理に進む。
【０１６７】
【数１００】
【０１６８】
ステップＳ８７の処理では、マイクロプロセッサ９が、右側道路境界に対する評価重みｗrRを図２５に示すように決定する。図２６における右側道路境界に対する評価重みｗrRの最大値ｗrHighは、ステップＳ８６の処理により算出された路外逸脱時刻ＴXRに基づいて算出される。路外逸脱時間ＴXRが小さいということは、障害物を回避した後、車両姿勢を復帰させる時間が短いということなので、最大値ｗrHighは大きな値に設定される。また右側道路境界に対する評価重みｗrRの最小値ｗrLowは、障害物Ｏに対する評価重みｗbｗbLowの最小値と同様、予め設定された固定値とする。従って、右側道路境界の評価重みの時系列データｗrRは以下に示す数式１０１のように表される。これにより、ステップＳ８７の処理は完了し、一連の算出処理は終了する。
【０１６９】
【数１０１】
【０１７０】
ステップＳ７４の処理では、マイクロプロセッサ９が、左側道路境界に対する評価重みｗrLを算出する。具体的には、マイクロプロセッサ９が、以下の数式１０２により、ステップＳ２の処理により算出された時刻ｔ0＋ＴTCでの障害物との接触を回避するための左方向への横移動量ＬVB#Lを算出する。
【０１７１】
【数１０２】
【０１７２】
次にマイクロプロセッサ９は、第１の実施形態と同様の処理により車両モデルの初期状態Ｂv（ｔ0）を取得する。次にマイクロプロセッサ９は、指令舵角δrefを設定し、車両モデルに一定入力した時の車両１の軌跡を予測する。具体的には、現在の操舵角δS（ｔ0）から角度ΔδSだけ左にハンドルを切る場合、指令舵角δrefは以下に示す数式１０３のように表される。
【０１７３】
【数１０３】
【０１７４】
従ってマイクロプロセッサ９は、数式１０３に示す指令舵角δrefを一定入力、加速度ａlonを現時刻のまま一定入力した場合の自車両運動を数式１２〜２５を用いて算出する。次にマイクロプロセッサ９は、以下に示す数式１０４を用いて、接触予想時刻ＴTCでの自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより大きいか否かを判定する。
【０１７５】
【数１０４】
【０１７６】
判別の結果、自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより小さい場合、マイクロプロセッサ９は、以下の数式１０５を用いて指令舵角δrefよりさらに角度ΔδSだけハンドルを左に切った操舵角を指令舵角δrefに再設定し、指令舵角δrefを一定入力、加速度ａlonを現時刻のまま一定入力した場合の自車両１の運動モデルを数式１２〜２５を用いて再度算出する。そして再び上述の判定処理が行われる。
【０１７７】
【数１０５】
【０１７８】
一方、自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Rより大きい場合、マイクロプロセッサ９は、自車両１の横移動量が目標横移動量ＬVB#Lより大きくなる指令舵角δrefと車両モデルを用いて、自車両１が指令舵角δrefの一定操舵を行った時の左側道路境界を逸脱する時刻を算出する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、以下に示す数式１０６が成立する最小の時間ＴXLを道路逸脱時刻ＴXLとして算出する。
【０１７９】
【数１０６】
【０１８０】
次にマイクロプロセッサ９は、右側道路境界に対する評価重みｗrRと同様の方法により、以下の数式１０７に示すような左側道路境界に対する評価重みｗrLを算出する。これにより、ステップＳ７４の処理は完了し、一連の重み設定処理は終了する。
【０１８１】
【数１０７】
【０１８２】
ステップＳ７５の処理では、マイクロプロセッサ９が、１サンプル時間前の時刻における回避操作量の時系列データを用いて回避経路を算出する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、第２の実施形態におけるステップＳ４８の処理と同様の処理により回避経路を算出する。従って自車両軌跡と障害物軌跡は数式５２〜５５のように表すことができる。これにより、ステップＳ７５の処理は完了し、重み設定処理はステップＳ７６の処理に進む。
【０１８３】
ステップＳ７６の処理では、マイクロプロセッサ９が、数式５２〜５５を用いて評価関数の中で使用した数式８９〜９１を計算することにより各評価項目の単独評価を行い、各評価重みを更新する。以下、図２６に示すフローチャートを参照して、各評価項目の評価方法について説明する。
【０１８４】
ステップＳ９１の処理では、マイクロプロセッサ９が、１サンプル時間前の計算結果から自車両１が障害物Ｏを右に避けようとしているのか否かを判別する。判別の結果、自車両１が障害物Ｏを右に避けようとしている場合、マイクロプロセッサ９は評価処理をステップＳ９２の処理に進める。一方、車両１が障害物を左に避けようとしている場合には、マイクロプロセッサは評価処理をステップＳ９４の処理に進める。
【０１８５】
ステップＳ９２の処理では、マイクロプロセッサ９が、数式８９，９０に基づいて以下の数式１０８，１０９に示すように障害物との接触危険度と右側道路境界に対する路外逸脱可能性を評価する。具体的には、マイクロプロセッサ９は、評価式Ｌ2’の閾値をＬ2TH、評価式Ｌ3’の閾値をＬ3THとして予め設定しておき、以下の数式１１０，１１１に示すように閾値Ｌ2TH，Ｌ3THと評価式Ｌ2’，Ｌ3’の各要素とを比較する。
【０１８６】
【数１０８】
【数１０９】
【数１１０】
【数１１１】
【０１８７】
数式１１０，１１１の各要素の値は−１又は１となり、１である時刻の間は、障害物との接触又は道路逸脱の恐れが高い時刻となる。そしてマイクロプロセッサ９は、評価式Ｌ2”，Ｌ3”について、最も将来の時刻で要素の値が１となる時刻をそれぞれ時刻ｔ0＋ＴL2，ｔ0＋ＴL3とする。なお評価式Ｌ2”において、全ての要素が−１の場合は、時刻ＴL2＝０とする。また評価式Ｌ2”においても同様に、全ての要素が−１の場合は、時刻ＴL3＝０とする。これにより、ステップＳ９２の処理は完了し、評価処理はステップＳ９３の処理に進む。
【０１８８】
ステップＳ９３の処理では、マイクロプロセッサ９が、ステップＳ９２の評価処理結果に基づいて各評価重みを更新する。具体的には、障害物に対する評価重みｗbは、図２７（ｃ）に示すように、時刻ｔ0から時刻ｔ0＋ＴL2まで一定とし、時刻ｔ0＋ＴL2から時刻ｔ0＋ＴL2＋ΔＴの間は最小値ｗbLOWになるまで単調減少し、以降は最小値ｗbLOWで一定となる。また最小値ｗbLOWは、予め設定された固定値で、以下の数式１１２に示すパラメータＬ2M’が大きいほど最大値ｗbHIGHは大きい値に設定される。
【０１８９】
【数１１２】
【０１９０】
一方、右側道路境界に対する評価重みｗrRは、図２７（ｄ）に示すように、時刻ｔ0から時刻ｔ0＋ＴL3まで最小値ｗrLOWで一定とし、時刻ｔ0＋ＴL3から時刻ｔ0＋ＴL3＋ΔＴの間は最大値ｗrHIGHになるまで単調増加し、以降は最大値ｗrHIGHで一定となる。また最小値ｗrLOWは予め設定された固定値で、以下の数式１１３に示す評価式Ｌ3M’が大きいほど最大値ｗrHIGHは大きい値に設定される。
【０１９１】
【数１１３】
【０１９２】
このような処理によれば、障害物に対する評価重みｗbと右側道路境界に対する評価重みｗrRの時系列データが決定するが、このとき左側道路境界に対する評価重みｗrLは最小値ｗrLOWの固定値とする。これにより、ステップＳ９３の処理は完了し、一連の評価・更新処理は終了する。
【０１９３】
ステップＳ９４，ステップＳ９５の処理は、数式８９，９１に基づいて障害物との接触危険度と左側道路境界に対する路外逸脱可能性を評価し、評価結果に基づいて障害物に対する評価重みｗbと左側道路境界に対する評価重みｗrLを更新する処理であり、上記ステップＳ９２，９３の処理と同様にして行うことｇできるので、以下ではその説明を省略する。
【０１９４】
以上の説明から明らかなように、本発明の第４の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、障害物と接触する危険度が高いほど、障害物に対する評価重みｗbを相対的に大きくするので、障害物との接触を回避できる余裕度に応じた回避操作支援を行うことができる。また本発明の第４の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、障害物と接触する危険度が高いほど、障害物に接近する間における障害物に対する評価重みｗbを相対的に大きくするので、障害物に対する回避支援が必要な時に特に障害物に注目した回避支援を行うことができる。
【０１９５】
また本発明の第４の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、道路境界を逸脱する危険度が高いほど、右側道路境界に対する評価重みｗrR又は左側道路境界に対する評価重みｗrLを相対的に大きくするので、道路境界を逸脱する可能性に応じた回避支援を行うことができる。
【０１９６】
また本発明の第４の実施形態となる運転操作支援処理によれば、マイクロプロセッサ９は、自車両１の走行経路の評価結果に基づいて障害物との接触危険度と道路境界との接触危険度を比較し、接触危険度が高い対象物に関する評価項目の重みを相対的に大きくするので、前方環境に適した重み付けを行うことができる。
【０１９７】
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす論述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち上記実施の形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれることは勿論であることを付け加えておく。
【符号の説明】
【０１９８】
１：運転操作支援装置
２ａ，２ｂ：ステレオカメラ
３：加速度センサ
４：ヨーレートセンサ
５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ：車輪速センサ
６：操舵角センサ
７：ＥＰＳモータ
８：ＥＰＳコントローラ
９：マイクロプロセッサ
１１：障害物検出手段
１２：道路境界検出手段
１３：外界環境検出手段
１４：自車状態検出手段
１５：評価関数設定手段
１６：最適操作量算出手段
１７：自車制御手段
１８：接触危険度判定手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両周囲に存在する障害物及び自車両が走行している道路の境界部を含む自車両の外界環境に関する情報を検出する外界環境検出手段と、
自車両の走行状態を検出する自車両状態検出手段と、
少なくとも前記障害物及び前記道路の境界部に対する前記自車両の接近度合と予測走行軌跡を実現するために必要な自車両の運転操作量とを評価項目として、所定評価時間内における自車両の予測走行軌跡を評価する評価関数を設定する評価関数設定手段と、
前記評価関数設定手段により設定された評価関数の値が最小値となる予測走行軌跡を決定し、決定された予測走行軌跡を実現するために必要な自車両の運転操作量を算出する最適操作量算出手段と、
前記最適操作量算出手段により算出された運転操作量に従って自車両の運転操作を支援する自車制御手段とを備え、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて前記評価項目の重みを相対的に変更する
ことを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、予測時間毎に評価項目の重みを相対的に変更することを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記障害物及び前記道路の境界部との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が低いほど、自車両の運転操作量に関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記障害物及び前記道路の境界部との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が低いほど、自車両の初期の運転操作量に関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記障害物との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が高いほど、前記障害物との接近度合いに関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記障害物との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が高いほど、前記障害物と接近する間における前記障害物との接近度合いに関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記道路の境界部との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が高いほど、前記道路の境界部との接近度合いに関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項７のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記道路の境界部との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が高いほど、前記自車両の姿勢復帰時における前記道路の境界部との接近度合いに関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段により検出された前記障害物の情報に基づき予測された、前記障害物の移動軌跡に対する自車両の接近度合に関する評価項目を含めて前記評価関数を設定することを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項９のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記最適操作量算出手段は所定時間毎に演算を実行することにより運転操作量を更新することを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の運転操作支援装置において、
現時刻より前の時点で最適操作量算出手段により算出された時系列の運転操作量を現時刻において実行した場合の車両の走行経路を評価する回避経路評価手段を有し、
前記評価関数設定手段は、前記回避経路評価手段による評価結果に基づいて、前記障害物及び前記道路の境界部との接触危険度が高い時刻までの運転操作量に関する評価項目の重みを相対的に小さくする
ことを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項１２】
請求項１０又は請求項１１に記載の運転操作支援装置において、
現時刻より前の時点で最適操作量算出手段により算出された時系列の運転操作量を現時刻において実行した場合の車両の走行経路を評価する回避経路評価手段を有し、
前記評価関数設定手段は、前記回避経路評価手段による評価結果に基づいて、前記障害物との接触危険度と前記道路の境界部との接触危険度を比較し、接触危険度が高い対象物に関する評価項目の重みを相対的に大きくする
ことを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項１３】
請求項１０乃至請求項１２のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
現時刻より前の時点で最適操作量算出手段により算出された時系列の運転操作量を現時刻において実行した場合の車両の走行経路を評価する回避経路評価手段を有し、
前記評価関数設定手段は、前記回避経路評価手段による評価結果に基づいて、回避後に車両の姿勢復帰が困難であるか否かを判別し、車両の姿勢復帰が困難である場合、自車両の姿勢復帰時の運転操作量に関する評価項目の重みを相対的に小さくする
ことを特徴とす運転操作支援装置。
【請求項１４】
少なくとも自車両周囲の障害物及び自車両が走行している道路の境界部に対する前記自車両の接近度合と予測走行軌跡を実現するために必要な自車両の運転操作量とを評価項目として、所定評価時間内における自車両の予測走行軌跡を評価する評価関数を設定する第１処理、
設定された評価関数の値が最小値となる予測走行軌跡を決定し、決定された予測走行軌跡を実現するために必要な自車両の運転操作量を算出する第２処理と、
算出された運転操作量に従って自車両の運転操作を支援する第３処理とを有し、
前記第１処理は、自車両の外界環境と走行状態の少なくとも一方に応じて前記評価項目の重みを相対的に変更する処理を含む
ことを特徴とする運転操作支援方法。
【請求項１】
自車両周囲に存在する障害物及び自車両が走行している道路の境界部を含む自車両の外界環境に関する情報を検出する外界環境検出手段と、
自車両の走行状態を検出する自車両状態検出手段と、
少なくとも前記障害物及び前記道路の境界部に対する前記自車両の接近度合と予測走行軌跡を実現するために必要な自車両の運転操作量とを評価項目として、所定評価時間内における自車両の予測走行軌跡を評価する評価関数を設定する評価関数設定手段と、
前記評価関数設定手段により設定された評価関数の値が最小値となる予測走行軌跡を決定し、決定された予測走行軌跡を実現するために必要な自車両の運転操作量を算出する最適操作量算出手段と、
前記最適操作量算出手段により算出された運転操作量に従って自車両の運転操作を支援する自車制御手段とを備え、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて前記評価項目の重みを相対的に変更する
ことを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、予測時間毎に評価項目の重みを相対的に変更することを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記障害物及び前記道路の境界部との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が低いほど、自車両の運転操作量に関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記障害物及び前記道路の境界部との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が低いほど、自車両の初期の運転操作量に関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記障害物との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が高いほど、前記障害物との接近度合いに関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記障害物との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が高いほど、前記障害物と接近する間における前記障害物との接近度合いに関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記道路の境界部との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が高いほど、前記道路の境界部との接近度合いに関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項７のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段と前記自車両状態検出手段の少なくとも一方からの出力に応じて、前記道路の境界部との接触危険度を判定する接触危険度判定手段を有し、接触危険度判定手段により判定された接触危険度が高いほど、前記自車両の姿勢復帰時における前記道路の境界部との接近度合いに関する評価項目の重みを相対的に大きくすることを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記評価関数設定手段は、前記外界環境検出手段により検出された前記障害物の情報に基づき予測された、前記障害物の移動軌跡に対する自車両の接近度合に関する評価項目を含めて前記評価関数を設定することを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項９のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
前記最適操作量算出手段は所定時間毎に演算を実行することにより運転操作量を更新することを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の運転操作支援装置において、
現時刻より前の時点で最適操作量算出手段により算出された時系列の運転操作量を現時刻において実行した場合の車両の走行経路を評価する回避経路評価手段を有し、
前記評価関数設定手段は、前記回避経路評価手段による評価結果に基づいて、前記障害物及び前記道路の境界部との接触危険度が高い時刻までの運転操作量に関する評価項目の重みを相対的に小さくする
ことを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項１２】
請求項１０又は請求項１１に記載の運転操作支援装置において、
現時刻より前の時点で最適操作量算出手段により算出された時系列の運転操作量を現時刻において実行した場合の車両の走行経路を評価する回避経路評価手段を有し、
前記評価関数設定手段は、前記回避経路評価手段による評価結果に基づいて、前記障害物との接触危険度と前記道路の境界部との接触危険度を比較し、接触危険度が高い対象物に関する評価項目の重みを相対的に大きくする
ことを特徴とする運転操作支援装置。
【請求項１３】
請求項１０乃至請求項１２のうち、いずれか１項に記載の運転操作支援装置において、
現時刻より前の時点で最適操作量算出手段により算出された時系列の運転操作量を現時刻において実行した場合の車両の走行経路を評価する回避経路評価手段を有し、
前記評価関数設定手段は、前記回避経路評価手段による評価結果に基づいて、回避後に車両の姿勢復帰が困難であるか否かを判別し、車両の姿勢復帰が困難である場合、自車両の姿勢復帰時の運転操作量に関する評価項目の重みを相対的に小さくする
ことを特徴とす運転操作支援装置。
【請求項１４】
少なくとも自車両周囲の障害物及び自車両が走行している道路の境界部に対する前記自車両の接近度合と予測走行軌跡を実現するために必要な自車両の運転操作量とを評価項目として、所定評価時間内における自車両の予測走行軌跡を評価する評価関数を設定する第１処理、
設定された評価関数の値が最小値となる予測走行軌跡を決定し、決定された予測走行軌跡を実現するために必要な自車両の運転操作量を算出する第２処理と、
算出された運転操作量に従って自車両の運転操作を支援する第３処理とを有し、
前記第１処理は、自車両の外界環境と走行状態の少なくとも一方に応じて前記評価項目の重みを相対的に変更する処理を含む
ことを特徴とする運転操作支援方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【公開番号】特開２０１０−２０２１３９（Ｐ２０１０−２０２１３９Ａ）
【公開日】平成２２年９月１６日（２０１０．９．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−５２４１５（Ｐ２００９−５２４１５）
【出願日】平成２１年３月５日（２００９．３．５）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年９月１６日（２０１０．９．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月５日（２００９．３．５）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
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