運転支援装置
【課題】道路のスロープ特性と渋滞予兆とを考慮して燃費を向上させるための車両の運転支援装置の提供。
【解決手段】カメラから路面映像を受信する路面映像入力手段１３５と、路面映像を鳥瞰変換する鳥瞰変換手段１３６と、鳥瞰変換された路面映像から複数個の車線を抽出する車線抽出手段１３７と、抽出された複数個の車線の傾きを算出する傾斜度算出手段１３８と、複数個の車線の傾の差異値を利用して路面傾斜度を算出する路面傾斜度算出手段１３９と、自車両の加速度を検出する手段と、検出した加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出する手段と、算出したパワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出する手段１３３とを備える。運転支援装置は、路面傾斜度が所定値よりも大きく、かつ傾き極大値が自車両前方での渋滞予兆を示す場合に、運転支援をおこなう。
【解決手段】カメラから路面映像を受信する路面映像入力手段１３５と、路面映像を鳥瞰変換する鳥瞰変換手段１３６と、鳥瞰変換された路面映像から複数個の車線を抽出する車線抽出手段１３７と、抽出された複数個の車線の傾きを算出する傾斜度算出手段１３８と、複数個の車線の傾の差異値を利用して路面傾斜度を算出する路面傾斜度算出手段１３９と、自車両の加速度を検出する手段と、検出した加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出する手段と、算出したパワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出する手段１３３とを備える。運転支援装置は、路面傾斜度が所定値よりも大きく、かつ傾き極大値が自車両前方での渋滞予兆を示す場合に、運転支援をおこなう。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃費を向上させるよう車両の運転を支援するための装置に関し、より具体的には、道路のスロープ特性と渋滞予兆とに基づき燃費を向上させるための運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、より良好な燃費となるよう運転を支援するための様々な装置が提案されている。例えば、特許文献１には、アクセル開度の時系列データから該アクセル開度の自己相関関数を算出し、算出された自己相関関数の値に従って、現在のアクセル操作が燃費の良好なアクセル操作かどうかを示す表示を行う運転支援装置が記載されている。
【０００３】
また、特許文献２には、映像カメラから入力される路面情報を利用して、路面傾斜度を測定し、その路面傾斜度を用いて車両速度を制御する車両速度制御システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２４１２１２号公報
【特許文献２】特開２００２−２５４９５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１の方法では、アクセル操作のみに着目して現在のアクセル操作が燃費の良好なアクセル操作かどうかを判断しているので、燃費に影響を与える道路のスロープ特性、車両のブレーキ操作、車群形成、渋滞の有無などを考慮していない。したがって、この従来の方法には、さらなる燃費向上のための運転支援上の改善余地が有る。
【０００６】
また、特許文献２の方法では、路面傾斜度を用いて車両速度を制御しているだけであり、燃費に影響を与える道路のスロープ特性、車両のブレーキ操作、車群形成、渋滞の有無などを考慮していない。
【０００７】
したがって、本発明の目的は、道路のスロープ特性と渋滞予兆とを考慮して燃費を向上させるための車両の運転支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、燃費を向上させるよう車両の運転を支援するための装置である。その装置は、カメラから路面映像を受信する路面映像入力手段と、路面映像を鳥瞰変換する鳥瞰変換手段と、鳥瞰変換された路面映像から複数個の車線を抽出する車線抽出手段と、抽出された複数個の車線の傾きを算出する傾斜度算出手段と、複数個の車線の傾の差異値を利用して路面傾斜度を算出する路面傾斜度算出手段と、自車両の加速度を検出する手段と、検出した加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出する手段と、算出したパワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出する手段と、を備える。その運転支援装置は、路面傾斜度が所定値よりも大きく、かつ傾き極大値が自車両前方での渋滞予兆を示す場合に、運転支援をおこなう。
【０００９】
本発明によれば、走行する道路がスロープ特性を持つことにより車両の減速あるいは反応遅れ（例えば、アクセル開度の調整遅れ）が起こり得て、かつ渋滞が予想される場合に、燃費を向上させるための運転支援をタイムリーに提供することが可能となる。
【００１０】
本発明の一形態によると、運転支援は、エネルギーマネージメントメータを使用するタイミングを与えることを含む。
【００１１】
本発明の一形態によれば、運転者に燃費向上が可能となりエネルギーマネージメント効率が良くなるタイミングを適切に知らせることが可能となる。
【００１２】
本発明の一形態によると、運転支援は、クルーズコントロールを実行することを含む。
【００１３】
本発明の一形態によれば、運転者に燃費向上が可能となりエネルギーマネージメント効率が良くなるクルーズコントロールの使用タイミングを適切に知らせることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施例に従う、運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に従う、制御部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施例に従う、加速度スペクトルを示す図である。
【図４】本発明の一実施例に従う、渋滞予兆度と傾き極大値との関係を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施例に従う、道路の状態と反応遅れ時間との関係を示す図である。
【図６】本発明の一実施例に従う、アクセルペダルに対するアクセル操作の模式図である。
【図７】本発明の一実施例に従う、燃費の良好および非良好なアクセル操作が行われた場合の運転状態およびアクセル開度の推移を示す図である。
【図８】本発明の一実施例に従う、燃費の良好および非良好なアクセル操作が行われた場合のアクセル開度の自己相関関数のラグに対する推移を示す図である。
【図９】本発明の一実施例に従う、表示器の配置例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施例に従う、表示器による表示例を示す図である。
【図１１】本発明の一実施例に従う、運転支援のための制御のフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施例に従う、渋滞予兆のフローチャートである。
【図１３】本発明の一実施例に従う、路面のスロープ検出のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の一実施形態に従う、運転支援装置１０の構成を示すブロック図である。運転支援装置１０は車両に搭載される。運転支援装置１０は、１つの装置としてあるいは他の装置の一部として車両に搭載することができる。
【００１６】
運転支援装置１０は、運転状態検出部１１、画像取得部１２、制御部１３、記憶部１５、スピーカー１７、走行制御部１８、表示装置１９を備える形で構成される。なお、制御部１３は、車両がナビゲーション装置を備える場合は、その中に組み込んでもよい。また、スピーカー１７および表示装置１９は、ナビゲーション装置が備える該当機能を利用してもよい。
【００１７】
運転状態検出部１１は、車両の運転状態を検出する。この実施例では、車速（加速度）、アクセル開度、および操向角を検出する。これらは、任意の既知の手法によって検出することができる。たとえば、車速センサ、アクセル開度センサ、操向角センサを車両に設け、これらの検出値から、それぞれ、車速（加速度）、アクセル開度、操向角を求めることができる。
【００１８】
画像取得部１２は、カメラ（例えば、可視のＣＣＤカメラ、赤外線カメラ等）からなり、車両前方の道路を含む映像を撮影し、デジタル映像（画像）データとして制御部１３に出力する。
【００１９】
制御部１３は、中央処理装置（ＣＰＵ）およびメモリを備えるコンピュータである電子制御装置（ＥＣＵと呼ぶ）により実現することができる。制御部１３は、運転状態検出部１１によって検出された車速（加速度）、アクセル開度、および操向角を、メモリ等の記憶装置によって実現される記憶部１５に記憶する。制御部１３は、画像取得部１２から送られてくるデジタル画像データを処理し、記憶部１５に記憶する。制御部１３は、制御信号を出力して各種アクチュエータや定速走行（ＣＣ：クルーズ・コントロール）システム等の駆動を制御する。制御部１３についてはさらに後述する。
【００２０】
スピーカー１７は、制御部１３からの制御信号に応じて所定の警報音や音声を出力することによって、運転者に報知する。表示装置１９は、ＬＣＤ等のディスプレイを含み、タッチパネル機能を有するディスプレイとすることができる。表示装置１９は、音声出力部および音声入力部を備える構成でもよい。表示装置１９は、制御部１３からの制御信号に応じて、所定の警報情報を表示したり、所定の警告灯を点滅ないし点灯させることによって、運転者に報知する。
【００２１】
図２は、本発明の一実施形態に従う、制御部１３の構成を示すブロック図である。制御部１３の各ブロックの機能について説明する。周波数分析部１３１は、車速センサ（図示なし）が検出した自車両の加速度について周波数分析を行い、パワースペクトルを算出する。図３に２つの異なる走行状態（ａ）、（ｂ）におけるパワースペクトルの例を示す。図３では、パワースペクトルとして周波数に対応した加速度スペクトル５１、５３が例示されている。
【００２２】
単回帰直線算出部１３２は、得られたパワースペクトルに対して単回帰分析をおこない単回帰直線を算出する。図３の例では、符号５２、５４で指示される直線がそれぞれ加速度スペクトル５１、５３に対して得られる単回帰直線である。
【００２３】
傾き極大値算出部１３３は、得られた単回帰直線から傾き極大値を算出する。図３の例では、最初に単回帰直線５２、５４の傾きを算出する。すなわち、図３において、所定の周波数範囲Ｙ（例えば、数秒から数分の時間範囲に対応する周波数範囲、０〜０．５Ｈｚ等）でのスペクトル値の変化Ｘに基づき傾きα（＝Ｙ／Ｘ）を算出する。図３では（ａ）と（ｂ）での傾きα１、α２が得られる。
【００２４】
次に、得られた傾きαの差分、すなわち所定の時間間隔での傾きαｋとαｋ−１との差分Δα（＝αｋ―αｋ−１）を算出する。得られた差分Δαの時間変化、あるいは差分Δαから得られるパラメータ（例えば、絶対値｜Δα｜、２乗値（Δα）２等）の時間変化の極大値を求める。得られた極大値を傾き極大値として処理装置１４内のメモリ（ＲＡＭ等）あるいは記憶部１５に記憶する。
【００２５】
渋滞予兆算出部１３４は、傾き極大値算出部１３３により算出された傾き極大値に応じて渋滞予兆度を算出する。ここで、渋滞予兆度は、自車両前方にける道路（車線）において渋滞に至る可能性を示すパラメータとして定義する。すなわち、渋滞予兆度は、渋滞となる可能性が高い場合に大きくなり、その可能性が低い場合に小さくなる。この渋滞予兆度を本発明では傾き極大値から算出する。
【００２６】
図４は、渋滞予兆度と傾き極大値との関係を説明するための図である。図４の直線５６、５７は、図３の直線５２、５４と同様に単回帰直線算出部１３２によって求められる単回帰直線である。単回帰直線５６は傾きαが小さい場合の例であり、単回帰直線５７は傾きαが大きい場合の例である。渋滞予兆度の大小を判定する閾値については、任意の値を定めることができるが、一般的に（１／ｆ）ゆらぎ特性として知られている「−４５度」をその値とすることができる。
【００２７】
傾きαが小さい場合は、先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が小さい場合に相当し、車間距離が短くなりにくく車群が密になりにくい、すなわち渋滞に至る可能性が低い場合に相当する。この場合、渋滞予兆度は小さな値をとる。逆に傾きαが大きい場合は、先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が大きい場合に相当し、車間距離が短くなりやすく車群が密になりやすい、すなわち渋滞に至る可能性が高い場合に相当する。この場合、渋滞予兆度は大きな値をとる。なお、ここで言う衝撃波（振動、ゆらぎ）とは、各車両が加速および減速の動作を繰り返すことにより後方の車両にその動作（前後の動き）を一種の振動として伝播させることを意味する。図４の例では、単回帰直線５６から単回帰直線５７へ向かって傾きαが大きくなるにつれて、渋滞に至る可能性が高くなっていく、すなわち渋滞予兆度が大きくなっていく関係にある。
【００２８】
したがって、本発明ではこの単回帰直線の傾きの大きさ、より具体的には、傾き極大値算出部１３３によって算出された傾き極大値（例えば、｜Δα｜、（Δα）２等の時間変化の極大値）に応じて渋滞予兆度を算出する。具体的には、例えば傾き極大値（ｘ）と渋滞予兆度（ｙ）との関係を示す関数（例えば、ｙ＝ａｘ＋ｂ）を予め求めておき、傾き極大値算出部１３３によって算出された傾き極大値（ｘ）に対する渋滞予兆度（ｙ）を算出する。あるいは、傾き極大値と対応する渋滞予兆度の値との関係を予め作成してテーブルとしてメモリに格納しておき、算出された傾き極大値に対する渋滞予兆度をそのテーブルを参照して求めることもできる。算出した渋滞予兆度は、運転支援判定部１４０に送られる。
【００２９】
次に図２のブロック１３５〜１３９の機能について説明する。各機能の説明の前に、これらの機能を理解する上での基本的な考えについて説明する。最初にこれらの機能が何故に必要となるのか、すなわち何故に路面の傾斜度（スロープの有無）を求めるのかについて説明する。
【００３０】
図５は、道路の状態と反応遅れ時間との関係を示す図である。道路の状態が、直線区間で最も小さな反応遅れ時間となり、続いて緩サグ、急サグの順に大きな反応遅れ時間となる。ここで、反応遅れ時間とは、運転者が先行車両との相対速度および車間距離の変化を知覚して、アクセルもしくはブレーキ操作を行い、その操作が加速度または減速度として反映されるまでの時間を意味する。また、サグとは、道路における下り坂から上り坂への変化点を意味し、緩サグはその下り坂および上り坂への傾斜度が比較的緩やかな（小さい）場合であり、急サグはその傾斜度が比較的きつい（大きい）場合を意味する。
【００３１】
図５の関係から、道路の傾斜度（スロープ）が大きくなるにつれて、例えばアクセル操作（アクセル開度の調整）やブレーキ操作の時間遅れが大きくなり、結果として燃費の悪い走行となる。したがって、本発明ではこの道路の傾斜度（スロープ）を検出して、ブレーキ操作による減速の抑制、アクセル開度調整の時間遅れの短縮につながる運転支援をおこなうことにより、燃費の悪化を防ぎその改善を図る。
【００３２】
次に、アクセル操作（アクセル開度）の周期性（時間遅れ）と燃費との関係について説明する。
【００３３】
図６は、アクセルペダル３００に対するアクセル操作の模式図である。クルーズ走行（定速走行）のような燃費の良好な走行を行っている場合には、矢印３０３で示すような変動範囲内となるようなオンオフ（押したり戻したりの）操作を行っており、細かいオンオフ操作の頻度が比較的多い。他方、燃費の非良好な運転を行っている場合には、矢印３０５で示すような大きな変動範囲となるようなオンオフ操作を行っており、大きくゆったりとしたオンオフ操作の頻度が比較的多い。
【００３４】
図７にアクセル開度の時間的推移を示す。図７の（ａ）には、図６の矢印３０３で示したような変動範囲でアクセル操作が行われて良好な燃費の運転が行われた場合の、アクセル開度の時間的推移が示されている。（ｂ）には、図６の矢印３０５で示したような変動範囲でアクセル操作が行われ、（ａ）に比べて非良好な燃費の運転が行われた場合の、アクセル開度の時間的推移が示されている。（ａ）および（ｂ）の時間軸のスケールは異なっており、（ａ）の時間ｔ１、ｔ２、ｔ３と、（ｂ）の時間ｔ１、ｔ２、ｔ３とがそれぞれ対応している。
【００３５】
また、図７の（ｃ）および（ｄ）は、力学系のアトラクタ（attractor）を示しており、それぞれ、（ａ）および（ｂ）のようなアクセル開度の時系列データを、時間遅れ座標系によって三次元状態空間に埋め込んだものである。具体的には、該アクセル開度の時系列データをＡ（ｔ）（ｔ＝１、２、３．．．）とすると、ベクトルＶ（ｔ）＝（Ａ（ｔ）、Ａ（ｔ＋τ）、Ａ（ｔ＋２τ））を考え、該ベクトルＶ（ｔ）を、三次元状態空間内に順次プロットしていったときの軌道が、これらの図に示されている。ここで、τは、時間遅れを表している。
【００３６】
（ａ）と（ｂ）を比較して明らかなように、また（ｃ）と（ｄ）を比較して明らかなように、燃費の良好なアクセル操作に比べて、燃費の非良好なアクセル操作の方が、アクセルペダル開度の増減が大きく、オンオフ操作をゆっくり行っていることがわかる。すなわち、燃費の非良好なアクセル操作の方が、燃費の良好なアクセル操作に比べて、低周波な動きをしていることがわかる。
【００３７】
アクセル操作が高周波な動きを行っているかどうかの判断は、この実施形態では、自己相関関数を用いて判断する。短時間の間においては、アクセル操作の確率分布はほぼ等しいと考えることができる。したがって、アクセル開度の標本値を時系列に取得したとき、この時系列は、弱定常性の時系列と考えることができる。
【００３８】
ここで、前述したように、アクセル開度の時系列データを、Ａ（ｔ）（ｔ＝１、２、３．．．）とすると、下記の式が成立する。式（１）は、アクセル開度の標本値Ａ（ｔ）のｎ個の平均を算出する式であり、式（２）は、該平均値を用いて自己共分散関数Ｒを算出する式であり、式（３）は、該自己共分散関数Ｒを用いて自己相関関数ρを算出する式である。ｋは、ラグ（lag）を示している。
【数１】
【００３９】
自己相関関数ρは、ゼロから１の間に正規化され、ラグｋの関数である。周期性の高い（高周波）信号ほど、自己相関関数ρの値は、より１に近い値を持つよう算出される。
【００４０】
ここで図８を参照すると、（ａ）は、図７の（ａ）に示すような燃費の良好な運転の場合に算出された自己相関関数値のラグｋに対する推移を示す。（ｂ）は、図７の（ｂ）に示すような燃費の非良好な運転の場合に算出された自己相関関数値のラグｋに対する推移を示している。自己相関関数値は、ラグｋがゼロの時にピーク値１を取り、その後、時間の経過と共に減衰していくが、ラグｋがゼロから所定時間Ｔの自己相関関数値を比較すると、（ｂ）よりも（ａ）の方が、自己相関関数値のばらつきが小さい。
【００４１】
すなわち、（ａ）のような運転の場合には、図７の（ａ）に示したように高周波な動作でアクセルペダルのオンオフを行うので、周期性が高い（高周波）信号としてアクセル開度の時系列データが得られる。したがって、自己相関関数値は、ラグに対して急激に小さくなる挙動となり、（ｂ）に比べて、減衰に要する時間が短い。これに対して、（ｂ）のような運転の場合には、図７の（ｂ）に示したように低周波な動作でアクセルペダルのオンオフを行うので、周期性が低い（低周波）信号としてアクセル開度の時系列データが得られる。したがって、自己相関関数値は、ラグと共に徐々に小さくなる挙動となり、（ａ）に比べて、減衰に要する時間が長い。
【００４２】
このように、アクセル操作（アクセル開度）の周期性が低い（低周波）場合に燃費が悪化するので、アクセル開度調整の時間遅れの短縮につながる運転支援をおこなうことは、燃費の悪化を防ぎその改善を図ることになることがわかる。
【００４３】
図２に戻って、ブロック１３５において、カメラから路面情報を含むデジタル映像（路面画像）を取得し、記憶部１５に記憶する。ブロック１３６において、取得された画像を鳥瞰変換する。ここで、鳥瞰変換は、取得された路面画像に含まれた情報を同一平面上にあると仮定し、これに基づいて路面画像が表現された路面の平面図を作成する変換であって、この鳥瞰変換は公知の技術によって行われる。この鳥瞰変換では、制御部１３のＣＰＵの処理速度向上のために関係領域内のデータだけを抽出して変換するのが好ましく、関係領域の幅は左右車線を含むように設定され、関係領域の高さは鳥瞰変換後に車線の傾斜度を設定し得る任意の高さに設定される。
【００４４】
ブロック１３７において、鳥瞰変換された路面画像（以下「変換画像」と言う）から車線を抽出する。この変換画像から車線を抽出する方法は、通常路面の車線が路面より明るい色を帯びるので、画像内の画素の明るさの値が設定値以上である部位を車線として抽出したり、明るさの値の変化率を利用してその変化率が極大値を有する範囲内の領域を車線として抽出する。ブロック１３８において、抽出された車線の傾斜度を算出する。この傾斜度の算出は、公知な方法によっておこなうことができ、例えばレベルメーターやジーセンサなどの傾斜度測定用センサを車両に取り付けて傾斜を検知したり、車両の動作を検知して所定のモデリングをして演算することによって傾斜度を算出する。ここでは、複数個の車線が抽出され、これにより車線の傾斜度も複数個が算出される。
【００４５】
ブロック１３９において、複数個の車線の傾斜度のうちの２つを選択してその差異値を計算した後、その差異値を利用して路面傾斜度θを算出する。この路面傾斜度θの算出は、選択された２個の車線のうちの左側車線の傾斜度θＬから右側車線の傾斜度θＲを差し引いた値で算出される（θ＝θＬ−θＲ）。算出した路面傾斜度θは、運転支援判定部１４０に送られる。
【００４６】
ブロック１４０の運転支援判定部は、ブロック１３４で算出された渋滞予兆度と、ブロック１３９で算出された路面傾斜度とから運転支援をおこなうか否かを判定する。具体的には、例えば、渋滞予兆度の大きさが所定値よりも大きく、かつ路面傾斜度が所定値よりも大きい場合に、運転支援をおこなう判定をする。この判定により、燃費が悪化傾向にあり、かつ渋滞予兆があることによりその傾向が高まることが想定される場合に、燃費の悪化傾向を軽減し、しいては燃費の向上をねらった運転支援を提供するタイミングを提供することが可能となる。逆に、渋滞予兆度の大きさが所定値よりも小さく、かつ路面傾斜度が所定値よりも小さい場合には、燃費が悪化傾向にはなくかつその傾向がさらに悪くなる可能性が低いので、運転支援をおこなわない判定をする。
【００４７】
運転支援判定部１４０は、判定結果を含む制御信号を走行制御部１４１、報知制御部１４２、および通信制御部１４３に送る。走行制御部１４１は、運転支援をおこなう判定結果を受けた場合、例えばクルーズコントロールを実行する制御信号を対応するシステムに送る。これにより、アクセル操作をすることなく前方車両への追随走行が可能となり、結果として燃費の改善、向上が達成可能となる。なお、クルーズコントロールの実行は１つの走行制御例であり、燃費の改善に役立つための各種アクチュエータの制御をおこなうことにより走行制御を実行してもよい。この各種アクチュエータは、複数のアクチュエータの総称として用いており、例えばスロットルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、ステアリングアクチュエータ等が含まれる。
【００４８】
報知制御部１４２は、運転支援をおこなう判定結果を受けた場合、表示装置１９およびスピーカー１７の報知制御をおこなう。報知制御部１４０は、例えば、エネルギーマネージメントメータの使用を喚起するために、表示装置１９にその使用喚起を促す表示を点灯させたり、あるいはスピーカー１７から音声で伝えるための制御信号を送る。
【００４９】
図９は、本発明の一実施例に従う、車室内での表示装置の配置例を示す図である。図９では、表示部６３を、車室の中心線Ｃ上に位置するルームミラー６２の下部に設置する場合と、フロントカバー部６０の上に設置する場合を例示している。表示部６３は、ナビゲーション装置の表示部６１の一部として組み込むあるいはその上部等に配置してもよい。なお、表示部６３は、車室の中心付近に位置することが望ましい。その理由は、表示部６３が車室の中心付近に位置することにより、運転者の視線方向が左右いずれに向かっていても、表示部６３を運転者の視野内に入れることができるからである。
【００５０】
図１０は、表示部６３の表示例を示す図である。表示部６３は、エネルギーマネージメントメータ使用を表示する点灯部６３１、クルーズコントロールの使用を表示する点灯部６３２を有する。点灯部６３１は、エネルギーマネージメントメータ使用を促すために所定の色（例えば黄色）で点灯あるいは点滅する。点灯部６３２は、クルーズコントロールの使用が行われると所定の色（例えば緑色）で点灯あるいは点滅する。なお、図の点灯部６３１、６３２内の文字表示は説明のために記載されているもので実際には表示してもしなくてもよい。これらの表示により、運転者はエネルギーマネージメントメータおよびクルーズコントロールの使用の有無を視覚的に速やかに把握することができる。
【００５１】
表示ブロック６３３は、渋滞予兆算出部１３４が算出した渋滞予兆度が所定値よりも大きい場合に、所定の色（例えば赤色）で点灯あるいは点滅する。表示ブロック６３４には、燃費の状態、例えば「燃費悪化」、「燃費良好」、「現在の燃費（ｋｍ／ｌ）」等を表示する。なお、表示ブロック６３３と６３４は必要に応じて任意に設定でき、必ずしも無くてもよい。
【００５２】
表示ブロック６３５、６３６、６３７は、スイッチボタンであり、それぞれ、点灯部６３１、６３２の表示をオフさせるスイッチ、表示ブロック６３３の表示をオフさせるスイッチ、表示部６３全体の表示をオフさせるスイッチである。運転者は各スイッチを押す（触れる）ことにより、手動で対応する表示機能を停止させることができる。
【００５３】
通信装置２１は、通信制御部１４３による制御下で、無線通信によって他車両あるいはサーバ装置（図示なし）や中継局（図示なし）と通信を行い、渋滞予兆算出部１３４から出力される渋滞予兆算出結果と位置情報を対応付けて送信したり、他車両等から渋滞情報等を受信する。取得された情報は、通信制御部１４３を介して報知制御部１４２あるいは走行制御部１４１に送られる。
【００５４】
図１１は、本発明の一実施例に従う、運転支援のための制御のフローチャートである。このフローは制御部１３（図１）において所定の周期で実行される。なお、各ステップの詳細は既に図２の各ブロックの説明において述べた通りである。
【００５５】
ステップＳ２において、走行する道路のスロープ（傾斜）が有るか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ４において、渋滞予兆があるか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ６において、走行先の道路において渋滞および燃費の悪化が予想されるという判定が下される。次のステップＳ８において、その燃費の悪化を防ぐために運転支援、すなわち各種の制御および提示が行われる。
【００５６】
図１２は、本発明の一実施例に従う、渋滞予兆のフローチャートである。このフローは制御部１３（図１）において所定の周期で実行される。なお、各ステップの詳細は既に図２のブロック１３１〜１３４の説明において述べた通りである。ステップＳ１２において、車速センサ１１によって自車両の加速度を検出する。ステップＳ１４において、加速度スペクトル単回帰極大化をおこなう。具体的には、上述した傾き極大値を算出する（図２のブロック１３１〜１３３）。ステップＳ１６において、渋滞予兆度を算出する（図２のブロック１３４）。ステップＳ１８において、渋滞予兆の有無、すなわち渋滞予兆度が所定値より大きいか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ２０において渋滞予兆の有無を出力する。ステップＳ１８の判定がＮｏの場合、ステップＳ１４に戻り以降のフローを繰り返す。
【００５７】
図１３は、本発明の一実施例に従う、路面のスロープ検出のフローチャートである。このフローは制御部１３（図１）において所定の周期で実行される。なお、各ステップの詳細は既に図２のブロック１３５〜１３９の説明において述べた通りである。ステップＳ２２において、路面画像が取得される（図２のブロック１３５）。ステップＳ２４において、取得された路面画像を鳥瞰変換する（図２のブロック１３６）。ステップＳ２６において、鳥瞰変換された路面画像（変換画像）から車線を抽出する（図２のブロック１３７）。ステップＳ２８において、抽出された車線の傾斜度を算出する（図２のブロック１３８）。ここでは、複数個の車線が抽出され、これにより車線の傾斜度も複数個が算出される。ステップＳ３０において、路面傾斜度θを算出する（図２のブロック１３９）。
【００５８】
ステップＳ３２において、車両の操向角を検出する操向角センサー（図示なし）から操向角を受信して、この操向角が所定範囲内であるか否かを判定する。この判定をおこなうのは、路線が直線である場合には上述した方法によって傾斜度を正確に判断することができるが、路線が左折または右折のようなカーブの道路では、傾斜度測定に誤差が大きく発生するので、このようなカーブの道路では、傾斜度算出をしないようにするためである。従って、所定範囲は、車両が直進走行中であると認められる任意の範囲とすることができ、傾斜度を測定する際に認められる範囲を外れる誤差が発生する任意の範囲とすることもでき、例えば±５度の範囲とすることができる。
【００５９】
ステップＳ３２の判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ３４において、路面傾斜度θが所定値よりも大きいか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ３６において、スロープ有りの判定およびその出力が行われる。
【００６０】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこのような実施形態に限定されることはなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において改変して用いることができる。
【符号の説明】
【００６１】
１０ 運転支援装置
１３ 制御部
５１、５３ 加速度（パワー）スペクトル
５２、５４、５６、５７ 単回帰直線
６３ 表示部
３００ アクセルペダル
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃費を向上させるよう車両の運転を支援するための装置に関し、より具体的には、道路のスロープ特性と渋滞予兆とに基づき燃費を向上させるための運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、より良好な燃費となるよう運転を支援するための様々な装置が提案されている。例えば、特許文献１には、アクセル開度の時系列データから該アクセル開度の自己相関関数を算出し、算出された自己相関関数の値に従って、現在のアクセル操作が燃費の良好なアクセル操作かどうかを示す表示を行う運転支援装置が記載されている。
【０００３】
また、特許文献２には、映像カメラから入力される路面情報を利用して、路面傾斜度を測定し、その路面傾斜度を用いて車両速度を制御する車両速度制御システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２４１２１２号公報
【特許文献２】特開２００２−２５４９５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１の方法では、アクセル操作のみに着目して現在のアクセル操作が燃費の良好なアクセル操作かどうかを判断しているので、燃費に影響を与える道路のスロープ特性、車両のブレーキ操作、車群形成、渋滞の有無などを考慮していない。したがって、この従来の方法には、さらなる燃費向上のための運転支援上の改善余地が有る。
【０００６】
また、特許文献２の方法では、路面傾斜度を用いて車両速度を制御しているだけであり、燃費に影響を与える道路のスロープ特性、車両のブレーキ操作、車群形成、渋滞の有無などを考慮していない。
【０００７】
したがって、本発明の目的は、道路のスロープ特性と渋滞予兆とを考慮して燃費を向上させるための車両の運転支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、燃費を向上させるよう車両の運転を支援するための装置である。その装置は、カメラから路面映像を受信する路面映像入力手段と、路面映像を鳥瞰変換する鳥瞰変換手段と、鳥瞰変換された路面映像から複数個の車線を抽出する車線抽出手段と、抽出された複数個の車線の傾きを算出する傾斜度算出手段と、複数個の車線の傾の差異値を利用して路面傾斜度を算出する路面傾斜度算出手段と、自車両の加速度を検出する手段と、検出した加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出する手段と、算出したパワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出する手段と、を備える。その運転支援装置は、路面傾斜度が所定値よりも大きく、かつ傾き極大値が自車両前方での渋滞予兆を示す場合に、運転支援をおこなう。
【０００９】
本発明によれば、走行する道路がスロープ特性を持つことにより車両の減速あるいは反応遅れ（例えば、アクセル開度の調整遅れ）が起こり得て、かつ渋滞が予想される場合に、燃費を向上させるための運転支援をタイムリーに提供することが可能となる。
【００１０】
本発明の一形態によると、運転支援は、エネルギーマネージメントメータを使用するタイミングを与えることを含む。
【００１１】
本発明の一形態によれば、運転者に燃費向上が可能となりエネルギーマネージメント効率が良くなるタイミングを適切に知らせることが可能となる。
【００１２】
本発明の一形態によると、運転支援は、クルーズコントロールを実行することを含む。
【００１３】
本発明の一形態によれば、運転者に燃費向上が可能となりエネルギーマネージメント効率が良くなるクルーズコントロールの使用タイミングを適切に知らせることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施例に従う、運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に従う、制御部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施例に従う、加速度スペクトルを示す図である。
【図４】本発明の一実施例に従う、渋滞予兆度と傾き極大値との関係を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施例に従う、道路の状態と反応遅れ時間との関係を示す図である。
【図６】本発明の一実施例に従う、アクセルペダルに対するアクセル操作の模式図である。
【図７】本発明の一実施例に従う、燃費の良好および非良好なアクセル操作が行われた場合の運転状態およびアクセル開度の推移を示す図である。
【図８】本発明の一実施例に従う、燃費の良好および非良好なアクセル操作が行われた場合のアクセル開度の自己相関関数のラグに対する推移を示す図である。
【図９】本発明の一実施例に従う、表示器の配置例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施例に従う、表示器による表示例を示す図である。
【図１１】本発明の一実施例に従う、運転支援のための制御のフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施例に従う、渋滞予兆のフローチャートである。
【図１３】本発明の一実施例に従う、路面のスロープ検出のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の一実施形態に従う、運転支援装置１０の構成を示すブロック図である。運転支援装置１０は車両に搭載される。運転支援装置１０は、１つの装置としてあるいは他の装置の一部として車両に搭載することができる。
【００１６】
運転支援装置１０は、運転状態検出部１１、画像取得部１２、制御部１３、記憶部１５、スピーカー１７、走行制御部１８、表示装置１９を備える形で構成される。なお、制御部１３は、車両がナビゲーション装置を備える場合は、その中に組み込んでもよい。また、スピーカー１７および表示装置１９は、ナビゲーション装置が備える該当機能を利用してもよい。
【００１７】
運転状態検出部１１は、車両の運転状態を検出する。この実施例では、車速（加速度）、アクセル開度、および操向角を検出する。これらは、任意の既知の手法によって検出することができる。たとえば、車速センサ、アクセル開度センサ、操向角センサを車両に設け、これらの検出値から、それぞれ、車速（加速度）、アクセル開度、操向角を求めることができる。
【００１８】
画像取得部１２は、カメラ（例えば、可視のＣＣＤカメラ、赤外線カメラ等）からなり、車両前方の道路を含む映像を撮影し、デジタル映像（画像）データとして制御部１３に出力する。
【００１９】
制御部１３は、中央処理装置（ＣＰＵ）およびメモリを備えるコンピュータである電子制御装置（ＥＣＵと呼ぶ）により実現することができる。制御部１３は、運転状態検出部１１によって検出された車速（加速度）、アクセル開度、および操向角を、メモリ等の記憶装置によって実現される記憶部１５に記憶する。制御部１３は、画像取得部１２から送られてくるデジタル画像データを処理し、記憶部１５に記憶する。制御部１３は、制御信号を出力して各種アクチュエータや定速走行（ＣＣ：クルーズ・コントロール）システム等の駆動を制御する。制御部１３についてはさらに後述する。
【００２０】
スピーカー１７は、制御部１３からの制御信号に応じて所定の警報音や音声を出力することによって、運転者に報知する。表示装置１９は、ＬＣＤ等のディスプレイを含み、タッチパネル機能を有するディスプレイとすることができる。表示装置１９は、音声出力部および音声入力部を備える構成でもよい。表示装置１９は、制御部１３からの制御信号に応じて、所定の警報情報を表示したり、所定の警告灯を点滅ないし点灯させることによって、運転者に報知する。
【００２１】
図２は、本発明の一実施形態に従う、制御部１３の構成を示すブロック図である。制御部１３の各ブロックの機能について説明する。周波数分析部１３１は、車速センサ（図示なし）が検出した自車両の加速度について周波数分析を行い、パワースペクトルを算出する。図３に２つの異なる走行状態（ａ）、（ｂ）におけるパワースペクトルの例を示す。図３では、パワースペクトルとして周波数に対応した加速度スペクトル５１、５３が例示されている。
【００２２】
単回帰直線算出部１３２は、得られたパワースペクトルに対して単回帰分析をおこない単回帰直線を算出する。図３の例では、符号５２、５４で指示される直線がそれぞれ加速度スペクトル５１、５３に対して得られる単回帰直線である。
【００２３】
傾き極大値算出部１３３は、得られた単回帰直線から傾き極大値を算出する。図３の例では、最初に単回帰直線５２、５４の傾きを算出する。すなわち、図３において、所定の周波数範囲Ｙ（例えば、数秒から数分の時間範囲に対応する周波数範囲、０〜０．５Ｈｚ等）でのスペクトル値の変化Ｘに基づき傾きα（＝Ｙ／Ｘ）を算出する。図３では（ａ）と（ｂ）での傾きα１、α２が得られる。
【００２４】
次に、得られた傾きαの差分、すなわち所定の時間間隔での傾きαｋとαｋ−１との差分Δα（＝αｋ―αｋ−１）を算出する。得られた差分Δαの時間変化、あるいは差分Δαから得られるパラメータ（例えば、絶対値｜Δα｜、２乗値（Δα）２等）の時間変化の極大値を求める。得られた極大値を傾き極大値として処理装置１４内のメモリ（ＲＡＭ等）あるいは記憶部１５に記憶する。
【００２５】
渋滞予兆算出部１３４は、傾き極大値算出部１３３により算出された傾き極大値に応じて渋滞予兆度を算出する。ここで、渋滞予兆度は、自車両前方にける道路（車線）において渋滞に至る可能性を示すパラメータとして定義する。すなわち、渋滞予兆度は、渋滞となる可能性が高い場合に大きくなり、その可能性が低い場合に小さくなる。この渋滞予兆度を本発明では傾き極大値から算出する。
【００２６】
図４は、渋滞予兆度と傾き極大値との関係を説明するための図である。図４の直線５６、５７は、図３の直線５２、５４と同様に単回帰直線算出部１３２によって求められる単回帰直線である。単回帰直線５６は傾きαが小さい場合の例であり、単回帰直線５７は傾きαが大きい場合の例である。渋滞予兆度の大小を判定する閾値については、任意の値を定めることができるが、一般的に（１／ｆ）ゆらぎ特性として知られている「−４５度」をその値とすることができる。
【００２７】
傾きαが小さい場合は、先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が小さい場合に相当し、車間距離が短くなりにくく車群が密になりにくい、すなわち渋滞に至る可能性が低い場合に相当する。この場合、渋滞予兆度は小さな値をとる。逆に傾きαが大きい場合は、先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が大きい場合に相当し、車間距離が短くなりやすく車群が密になりやすい、すなわち渋滞に至る可能性が高い場合に相当する。この場合、渋滞予兆度は大きな値をとる。なお、ここで言う衝撃波（振動、ゆらぎ）とは、各車両が加速および減速の動作を繰り返すことにより後方の車両にその動作（前後の動き）を一種の振動として伝播させることを意味する。図４の例では、単回帰直線５６から単回帰直線５７へ向かって傾きαが大きくなるにつれて、渋滞に至る可能性が高くなっていく、すなわち渋滞予兆度が大きくなっていく関係にある。
【００２８】
したがって、本発明ではこの単回帰直線の傾きの大きさ、より具体的には、傾き極大値算出部１３３によって算出された傾き極大値（例えば、｜Δα｜、（Δα）２等の時間変化の極大値）に応じて渋滞予兆度を算出する。具体的には、例えば傾き極大値（ｘ）と渋滞予兆度（ｙ）との関係を示す関数（例えば、ｙ＝ａｘ＋ｂ）を予め求めておき、傾き極大値算出部１３３によって算出された傾き極大値（ｘ）に対する渋滞予兆度（ｙ）を算出する。あるいは、傾き極大値と対応する渋滞予兆度の値との関係を予め作成してテーブルとしてメモリに格納しておき、算出された傾き極大値に対する渋滞予兆度をそのテーブルを参照して求めることもできる。算出した渋滞予兆度は、運転支援判定部１４０に送られる。
【００２９】
次に図２のブロック１３５〜１３９の機能について説明する。各機能の説明の前に、これらの機能を理解する上での基本的な考えについて説明する。最初にこれらの機能が何故に必要となるのか、すなわち何故に路面の傾斜度（スロープの有無）を求めるのかについて説明する。
【００３０】
図５は、道路の状態と反応遅れ時間との関係を示す図である。道路の状態が、直線区間で最も小さな反応遅れ時間となり、続いて緩サグ、急サグの順に大きな反応遅れ時間となる。ここで、反応遅れ時間とは、運転者が先行車両との相対速度および車間距離の変化を知覚して、アクセルもしくはブレーキ操作を行い、その操作が加速度または減速度として反映されるまでの時間を意味する。また、サグとは、道路における下り坂から上り坂への変化点を意味し、緩サグはその下り坂および上り坂への傾斜度が比較的緩やかな（小さい）場合であり、急サグはその傾斜度が比較的きつい（大きい）場合を意味する。
【００３１】
図５の関係から、道路の傾斜度（スロープ）が大きくなるにつれて、例えばアクセル操作（アクセル開度の調整）やブレーキ操作の時間遅れが大きくなり、結果として燃費の悪い走行となる。したがって、本発明ではこの道路の傾斜度（スロープ）を検出して、ブレーキ操作による減速の抑制、アクセル開度調整の時間遅れの短縮につながる運転支援をおこなうことにより、燃費の悪化を防ぎその改善を図る。
【００３２】
次に、アクセル操作（アクセル開度）の周期性（時間遅れ）と燃費との関係について説明する。
【００３３】
図６は、アクセルペダル３００に対するアクセル操作の模式図である。クルーズ走行（定速走行）のような燃費の良好な走行を行っている場合には、矢印３０３で示すような変動範囲内となるようなオンオフ（押したり戻したりの）操作を行っており、細かいオンオフ操作の頻度が比較的多い。他方、燃費の非良好な運転を行っている場合には、矢印３０５で示すような大きな変動範囲となるようなオンオフ操作を行っており、大きくゆったりとしたオンオフ操作の頻度が比較的多い。
【００３４】
図７にアクセル開度の時間的推移を示す。図７の（ａ）には、図６の矢印３０３で示したような変動範囲でアクセル操作が行われて良好な燃費の運転が行われた場合の、アクセル開度の時間的推移が示されている。（ｂ）には、図６の矢印３０５で示したような変動範囲でアクセル操作が行われ、（ａ）に比べて非良好な燃費の運転が行われた場合の、アクセル開度の時間的推移が示されている。（ａ）および（ｂ）の時間軸のスケールは異なっており、（ａ）の時間ｔ１、ｔ２、ｔ３と、（ｂ）の時間ｔ１、ｔ２、ｔ３とがそれぞれ対応している。
【００３５】
また、図７の（ｃ）および（ｄ）は、力学系のアトラクタ（attractor）を示しており、それぞれ、（ａ）および（ｂ）のようなアクセル開度の時系列データを、時間遅れ座標系によって三次元状態空間に埋め込んだものである。具体的には、該アクセル開度の時系列データをＡ（ｔ）（ｔ＝１、２、３．．．）とすると、ベクトルＶ（ｔ）＝（Ａ（ｔ）、Ａ（ｔ＋τ）、Ａ（ｔ＋２τ））を考え、該ベクトルＶ（ｔ）を、三次元状態空間内に順次プロットしていったときの軌道が、これらの図に示されている。ここで、τは、時間遅れを表している。
【００３６】
（ａ）と（ｂ）を比較して明らかなように、また（ｃ）と（ｄ）を比較して明らかなように、燃費の良好なアクセル操作に比べて、燃費の非良好なアクセル操作の方が、アクセルペダル開度の増減が大きく、オンオフ操作をゆっくり行っていることがわかる。すなわち、燃費の非良好なアクセル操作の方が、燃費の良好なアクセル操作に比べて、低周波な動きをしていることがわかる。
【００３７】
アクセル操作が高周波な動きを行っているかどうかの判断は、この実施形態では、自己相関関数を用いて判断する。短時間の間においては、アクセル操作の確率分布はほぼ等しいと考えることができる。したがって、アクセル開度の標本値を時系列に取得したとき、この時系列は、弱定常性の時系列と考えることができる。
【００３８】
ここで、前述したように、アクセル開度の時系列データを、Ａ（ｔ）（ｔ＝１、２、３．．．）とすると、下記の式が成立する。式（１）は、アクセル開度の標本値Ａ（ｔ）のｎ個の平均を算出する式であり、式（２）は、該平均値を用いて自己共分散関数Ｒを算出する式であり、式（３）は、該自己共分散関数Ｒを用いて自己相関関数ρを算出する式である。ｋは、ラグ（lag）を示している。
【数１】
【００３９】
自己相関関数ρは、ゼロから１の間に正規化され、ラグｋの関数である。周期性の高い（高周波）信号ほど、自己相関関数ρの値は、より１に近い値を持つよう算出される。
【００４０】
ここで図８を参照すると、（ａ）は、図７の（ａ）に示すような燃費の良好な運転の場合に算出された自己相関関数値のラグｋに対する推移を示す。（ｂ）は、図７の（ｂ）に示すような燃費の非良好な運転の場合に算出された自己相関関数値のラグｋに対する推移を示している。自己相関関数値は、ラグｋがゼロの時にピーク値１を取り、その後、時間の経過と共に減衰していくが、ラグｋがゼロから所定時間Ｔの自己相関関数値を比較すると、（ｂ）よりも（ａ）の方が、自己相関関数値のばらつきが小さい。
【００４１】
すなわち、（ａ）のような運転の場合には、図７の（ａ）に示したように高周波な動作でアクセルペダルのオンオフを行うので、周期性が高い（高周波）信号としてアクセル開度の時系列データが得られる。したがって、自己相関関数値は、ラグに対して急激に小さくなる挙動となり、（ｂ）に比べて、減衰に要する時間が短い。これに対して、（ｂ）のような運転の場合には、図７の（ｂ）に示したように低周波な動作でアクセルペダルのオンオフを行うので、周期性が低い（低周波）信号としてアクセル開度の時系列データが得られる。したがって、自己相関関数値は、ラグと共に徐々に小さくなる挙動となり、（ａ）に比べて、減衰に要する時間が長い。
【００４２】
このように、アクセル操作（アクセル開度）の周期性が低い（低周波）場合に燃費が悪化するので、アクセル開度調整の時間遅れの短縮につながる運転支援をおこなうことは、燃費の悪化を防ぎその改善を図ることになることがわかる。
【００４３】
図２に戻って、ブロック１３５において、カメラから路面情報を含むデジタル映像（路面画像）を取得し、記憶部１５に記憶する。ブロック１３６において、取得された画像を鳥瞰変換する。ここで、鳥瞰変換は、取得された路面画像に含まれた情報を同一平面上にあると仮定し、これに基づいて路面画像が表現された路面の平面図を作成する変換であって、この鳥瞰変換は公知の技術によって行われる。この鳥瞰変換では、制御部１３のＣＰＵの処理速度向上のために関係領域内のデータだけを抽出して変換するのが好ましく、関係領域の幅は左右車線を含むように設定され、関係領域の高さは鳥瞰変換後に車線の傾斜度を設定し得る任意の高さに設定される。
【００４４】
ブロック１３７において、鳥瞰変換された路面画像（以下「変換画像」と言う）から車線を抽出する。この変換画像から車線を抽出する方法は、通常路面の車線が路面より明るい色を帯びるので、画像内の画素の明るさの値が設定値以上である部位を車線として抽出したり、明るさの値の変化率を利用してその変化率が極大値を有する範囲内の領域を車線として抽出する。ブロック１３８において、抽出された車線の傾斜度を算出する。この傾斜度の算出は、公知な方法によっておこなうことができ、例えばレベルメーターやジーセンサなどの傾斜度測定用センサを車両に取り付けて傾斜を検知したり、車両の動作を検知して所定のモデリングをして演算することによって傾斜度を算出する。ここでは、複数個の車線が抽出され、これにより車線の傾斜度も複数個が算出される。
【００４５】
ブロック１３９において、複数個の車線の傾斜度のうちの２つを選択してその差異値を計算した後、その差異値を利用して路面傾斜度θを算出する。この路面傾斜度θの算出は、選択された２個の車線のうちの左側車線の傾斜度θＬから右側車線の傾斜度θＲを差し引いた値で算出される（θ＝θＬ−θＲ）。算出した路面傾斜度θは、運転支援判定部１４０に送られる。
【００４６】
ブロック１４０の運転支援判定部は、ブロック１３４で算出された渋滞予兆度と、ブロック１３９で算出された路面傾斜度とから運転支援をおこなうか否かを判定する。具体的には、例えば、渋滞予兆度の大きさが所定値よりも大きく、かつ路面傾斜度が所定値よりも大きい場合に、運転支援をおこなう判定をする。この判定により、燃費が悪化傾向にあり、かつ渋滞予兆があることによりその傾向が高まることが想定される場合に、燃費の悪化傾向を軽減し、しいては燃費の向上をねらった運転支援を提供するタイミングを提供することが可能となる。逆に、渋滞予兆度の大きさが所定値よりも小さく、かつ路面傾斜度が所定値よりも小さい場合には、燃費が悪化傾向にはなくかつその傾向がさらに悪くなる可能性が低いので、運転支援をおこなわない判定をする。
【００４７】
運転支援判定部１４０は、判定結果を含む制御信号を走行制御部１４１、報知制御部１４２、および通信制御部１４３に送る。走行制御部１４１は、運転支援をおこなう判定結果を受けた場合、例えばクルーズコントロールを実行する制御信号を対応するシステムに送る。これにより、アクセル操作をすることなく前方車両への追随走行が可能となり、結果として燃費の改善、向上が達成可能となる。なお、クルーズコントロールの実行は１つの走行制御例であり、燃費の改善に役立つための各種アクチュエータの制御をおこなうことにより走行制御を実行してもよい。この各種アクチュエータは、複数のアクチュエータの総称として用いており、例えばスロットルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、ステアリングアクチュエータ等が含まれる。
【００４８】
報知制御部１４２は、運転支援をおこなう判定結果を受けた場合、表示装置１９およびスピーカー１７の報知制御をおこなう。報知制御部１４０は、例えば、エネルギーマネージメントメータの使用を喚起するために、表示装置１９にその使用喚起を促す表示を点灯させたり、あるいはスピーカー１７から音声で伝えるための制御信号を送る。
【００４９】
図９は、本発明の一実施例に従う、車室内での表示装置の配置例を示す図である。図９では、表示部６３を、車室の中心線Ｃ上に位置するルームミラー６２の下部に設置する場合と、フロントカバー部６０の上に設置する場合を例示している。表示部６３は、ナビゲーション装置の表示部６１の一部として組み込むあるいはその上部等に配置してもよい。なお、表示部６３は、車室の中心付近に位置することが望ましい。その理由は、表示部６３が車室の中心付近に位置することにより、運転者の視線方向が左右いずれに向かっていても、表示部６３を運転者の視野内に入れることができるからである。
【００５０】
図１０は、表示部６３の表示例を示す図である。表示部６３は、エネルギーマネージメントメータ使用を表示する点灯部６３１、クルーズコントロールの使用を表示する点灯部６３２を有する。点灯部６３１は、エネルギーマネージメントメータ使用を促すために所定の色（例えば黄色）で点灯あるいは点滅する。点灯部６３２は、クルーズコントロールの使用が行われると所定の色（例えば緑色）で点灯あるいは点滅する。なお、図の点灯部６３１、６３２内の文字表示は説明のために記載されているもので実際には表示してもしなくてもよい。これらの表示により、運転者はエネルギーマネージメントメータおよびクルーズコントロールの使用の有無を視覚的に速やかに把握することができる。
【００５１】
表示ブロック６３３は、渋滞予兆算出部１３４が算出した渋滞予兆度が所定値よりも大きい場合に、所定の色（例えば赤色）で点灯あるいは点滅する。表示ブロック６３４には、燃費の状態、例えば「燃費悪化」、「燃費良好」、「現在の燃費（ｋｍ／ｌ）」等を表示する。なお、表示ブロック６３３と６３４は必要に応じて任意に設定でき、必ずしも無くてもよい。
【００５２】
表示ブロック６３５、６３６、６３７は、スイッチボタンであり、それぞれ、点灯部６３１、６３２の表示をオフさせるスイッチ、表示ブロック６３３の表示をオフさせるスイッチ、表示部６３全体の表示をオフさせるスイッチである。運転者は各スイッチを押す（触れる）ことにより、手動で対応する表示機能を停止させることができる。
【００５３】
通信装置２１は、通信制御部１４３による制御下で、無線通信によって他車両あるいはサーバ装置（図示なし）や中継局（図示なし）と通信を行い、渋滞予兆算出部１３４から出力される渋滞予兆算出結果と位置情報を対応付けて送信したり、他車両等から渋滞情報等を受信する。取得された情報は、通信制御部１４３を介して報知制御部１４２あるいは走行制御部１４１に送られる。
【００５４】
図１１は、本発明の一実施例に従う、運転支援のための制御のフローチャートである。このフローは制御部１３（図１）において所定の周期で実行される。なお、各ステップの詳細は既に図２の各ブロックの説明において述べた通りである。
【００５５】
ステップＳ２において、走行する道路のスロープ（傾斜）が有るか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ４において、渋滞予兆があるか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ６において、走行先の道路において渋滞および燃費の悪化が予想されるという判定が下される。次のステップＳ８において、その燃費の悪化を防ぐために運転支援、すなわち各種の制御および提示が行われる。
【００５６】
図１２は、本発明の一実施例に従う、渋滞予兆のフローチャートである。このフローは制御部１３（図１）において所定の周期で実行される。なお、各ステップの詳細は既に図２のブロック１３１〜１３４の説明において述べた通りである。ステップＳ１２において、車速センサ１１によって自車両の加速度を検出する。ステップＳ１４において、加速度スペクトル単回帰極大化をおこなう。具体的には、上述した傾き極大値を算出する（図２のブロック１３１〜１３３）。ステップＳ１６において、渋滞予兆度を算出する（図２のブロック１３４）。ステップＳ１８において、渋滞予兆の有無、すなわち渋滞予兆度が所定値より大きいか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ２０において渋滞予兆の有無を出力する。ステップＳ１８の判定がＮｏの場合、ステップＳ１４に戻り以降のフローを繰り返す。
【００５７】
図１３は、本発明の一実施例に従う、路面のスロープ検出のフローチャートである。このフローは制御部１３（図１）において所定の周期で実行される。なお、各ステップの詳細は既に図２のブロック１３５〜１３９の説明において述べた通りである。ステップＳ２２において、路面画像が取得される（図２のブロック１３５）。ステップＳ２４において、取得された路面画像を鳥瞰変換する（図２のブロック１３６）。ステップＳ２６において、鳥瞰変換された路面画像（変換画像）から車線を抽出する（図２のブロック１３７）。ステップＳ２８において、抽出された車線の傾斜度を算出する（図２のブロック１３８）。ここでは、複数個の車線が抽出され、これにより車線の傾斜度も複数個が算出される。ステップＳ３０において、路面傾斜度θを算出する（図２のブロック１３９）。
【００５８】
ステップＳ３２において、車両の操向角を検出する操向角センサー（図示なし）から操向角を受信して、この操向角が所定範囲内であるか否かを判定する。この判定をおこなうのは、路線が直線である場合には上述した方法によって傾斜度を正確に判断することができるが、路線が左折または右折のようなカーブの道路では、傾斜度測定に誤差が大きく発生するので、このようなカーブの道路では、傾斜度算出をしないようにするためである。従って、所定範囲は、車両が直進走行中であると認められる任意の範囲とすることができ、傾斜度を測定する際に認められる範囲を外れる誤差が発生する任意の範囲とすることもでき、例えば±５度の範囲とすることができる。
【００５９】
ステップＳ３２の判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ３４において、路面傾斜度θが所定値よりも大きいか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ３６において、スロープ有りの判定およびその出力が行われる。
【００６０】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこのような実施形態に限定されることはなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において改変して用いることができる。
【符号の説明】
【００６１】
１０ 運転支援装置
１３ 制御部
５１、５３ 加速度（パワー）スペクトル
５２、５４、５６、５７ 単回帰直線
６３ 表示部
３００ アクセルペダル
【特許請求の範囲】
【請求項１】
燃費を向上させるよう車両の運転を支援するための装置であって、
カメラから路面映像を受信する路面映像入力手段と、
前記路面映像を鳥瞰変換する鳥瞰変換手段と、
鳥瞰変換された路面映像から複数個の車線を抽出する車線抽出手段と、
前記抽出された複数個の車線の傾きを算出する傾斜度算出手段と、
前記複数個の車線の傾の差異値を利用して路面傾斜度を算出する路面傾斜度算出手段と、
自車両の加速度を検出する手段と、
検出した加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出する手段と、
算出したパワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出する手段と、を備え、
前記路面傾斜度が所定値よりも大きく、かつ前記傾き極大値が自車両前方での渋滞予兆を示す場合に、運転支援をおこなう、運転支援装置。
【請求項２】
前記運転支援は、エネルギーマネージメントメータを使用するタイミングを与えることを含む、請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記運転支援は、クルーズコントロールを実行することを含む、請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項１】
燃費を向上させるよう車両の運転を支援するための装置であって、
カメラから路面映像を受信する路面映像入力手段と、
前記路面映像を鳥瞰変換する鳥瞰変換手段と、
鳥瞰変換された路面映像から複数個の車線を抽出する車線抽出手段と、
前記抽出された複数個の車線の傾きを算出する傾斜度算出手段と、
前記複数個の車線の傾の差異値を利用して路面傾斜度を算出する路面傾斜度算出手段と、
自車両の加速度を検出する手段と、
検出した加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出する手段と、
算出したパワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出する手段と、を備え、
前記路面傾斜度が所定値よりも大きく、かつ前記傾き極大値が自車両前方での渋滞予兆を示す場合に、運転支援をおこなう、運転支援装置。
【請求項２】
前記運転支援は、エネルギーマネージメントメータを使用するタイミングを与えることを含む、請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記運転支援は、クルーズコントロールを実行することを含む、請求項１に記載の運転支援装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図８】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図７】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図８】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図７】
【図９】
【公開番号】特開２０１２−２２１３７５（Ｐ２０１２−２２１３７５Ａ）
【公開日】平成２４年１１月１２日（２０１２．１１．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−８８５７２（Ｐ２０１１−８８５７２）
【出願日】平成２３年４月１２日（２０１１．４．１２）
【出願人】（０００００５３２６）本田技研工業株式会社 (23,863)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月１２日（２０１２．１１．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年４月１２日（２０１１．４．１２）
【出願人】（０００００５３２６）本田技研工業株式会社 (23,863)
【Ｆターム（参考）】
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