CN100429683C - 车辆驾驶辅助***和计算危险可能性的方法 - Google Patents

Abstract

本发明的车辆驾驶辅助***检测出本车的车辆情况和行驶环境；并且计算出周围环境的未来变化对本车的影响程度。然后该车辆驾驶辅助***根据该影响程度计算出本车周围的危险可能性。根据这样计算出的危险可能性来控制加速器踏板的操作反作用力。

Description

车辆驾驶辅助***和计算危险可能性的方法

技术领域

本发明涉及一种用来帮助驾驶员操作的车辆驾驶辅助***，一种设有这种***的车辆以及用于计算危险可能性的方法。

背景技术

在现有技术中用于帮助驾驶员操作的***包括在日本专利特许公开No.2000-54860中所披露的***。该***根据本车和在自动导航控制期间由激光雷达探测到的前方车辆之间的距离来调节在操纵加速器踏板时所产生出的反作用力。如果所检测到的车辆间距离小于预定数值，则该***使加速器踏板的反作用力变强以警告驾驶员。在自动导航控制期间，使加速器的反作用力变强，从而驾驶员可以将其脚搁在加速器踏板上。

发明内容

但是，由于上述***在本车接近前方车辆的情况中发出警告，所以它难以反映出驾驶员在加速器反作用力控制中所实际感觉到的危险。

本发明的目的在于提供一种能够以与驾驶员的感觉状态相当的方式传递危险可能性的车辆驾驶辅助***。

本发明提供一种车辆驾驶辅助***，它包括：状态识别装置，它检测出本车的车辆情况和行驶环境；未来状态预测装置，它预测未来行车条件，该预测包括根据状态识别装置的检测结果计算出与前方车辆的当前接近程度和由于周围环境的未来变化而导致的对本车的影响程度中的至少一个；以及危险可能性计算装置，它根据由未来状态预测装置预测出的未来行车条件和驾驶员的意图来计算出本车周围的危险可能性，其中该危险可能性与驾驶员的感觉相当。

本发明提供一种车辆，它包括：车辆操作单元；状态识别装置，它检测本车的车辆情况和行驶环境；未来状态预测装置，它预测未来行车条件，该预测包括根据状态识别装置的检测结果计算出与前方车辆的当前接近程度和由于周围环境的未来变化而导致的对本车的影响程度中的至少一个；危险可能性计算装置，它根据由未来状态预测装置预测出的未来行车条件和驾驶员的意图来计算出本车周围的危险可能性，其中该危险可能性与驾驶员的感觉相当；反作用力计算装置，它根据由危险可能性计算装置计算出的危险可能性计算出要在车辆操作单元中产生的操作反作用力；以及反作用力产生装置，它在车辆操作单元中产生由反作用力计算装置计算出的操作反作用力。

本发明提供一种计算危险可能性的方法，包括：检测本车的车辆情况和行驶环境；根据已经检测出的车辆情况和行驶环境计算出与前方车辆的当前接近程度和周围环境的未来变化对本车的影响程度中的至少一个；并且根据所预测出的未来行车条件和驾驶员的意图来计算出本车周围的危险可能性，其中该危险可能性与驾驶员的感觉相当。

附图说明

图1为一方框图，显示出根据本发明一个实施方案的车辆驾驶辅助***的结构。

图2为装配有在图1中所示的车辆驾驶辅助***的车辆的结构图。

图3为加速器踏板及其附近的结构图。

图4为一流程图，显示出在本发明一个实施方案的控制器中执行的驾驶操作辅助控制程序的过程流。

图5示意性地显示出车辆和前方车辆的行车条件。

图6显示出加速器踏板操作量和加速器踏板反作用力之间的关系。

图7为危险可能性公式的表格。

具体实施方式

第一实施方案

图1显示出本发明第一实施方案的车辆驾驶辅助***1的结构，图2为装配有该车辆驾驶辅助***1的车辆的结构图。

首先，对该车辆驾驶辅助***的结构进行说明。

激光雷达10安装在车辆的前格栅上或者安装在保险杠上，并且沿着向前水平方向传播红外脉冲以进行扫描。该激光雷达10测量出由前方多个反射物体所反射的红外脉冲的反射辐射，并且根据接收到反射辐射所用的时间检测出从本车到前方车辆的距离(车距)以及车辆之间的相对速度。该激光雷达10将所检测出的车距和车辆间的相对速度输出给控制器50。激光雷达10可以扫描前方在与车辆纵向中心线平行的轴线的每个侧面的大约6度的区域，并且检测到位于这个范围内的物体。

车速传感器20从轮子的转速等中检测出本车的行驶速度，并且将该车速输出给控制器50。

控制器50包括一CPU和CPU***设备例如ROM、RAM等，并且对该车辆驾驶辅助***进行整体控制。

控制器50根据例如从车辆速度传感器20和激光雷达10输入的车速、车距和车辆间相对速度计算出相对于在本车前方行驶的前方车辆的危险可能性。然后该控制器50根据计算出的危险可能性向加速器踏板反作用力控制装置(AF控制装置)60输出反作用力命令值。

AF控制装置60响应于来自控制器50的命令值控制加速器踏板的反作用力。如图3所示，伺服电机70和加速器踏板行程感测器71通过连接机构与加速器踏板80连接。伺服电机70响应于来自AF控制装置60的命令控制其转矩和转角以便控制在驾驶员操纵加速器踏板80时所产生出的反作用力。加速器踏板行程传感器71检测出通过连接机构转换成伺服电机70的转角的加速器踏板80的操作量S。

当没有根据危险可能性进行加速器踏板反作用力控制时，加速器踏板反作用力F可以随着如图6中所示的加速器踏板80的操作量S的增加而线性地增加。在没有进行加速器踏板反作用力控制时加速器踏板反作用力F相对于加速器踏板操作量S的函数Fi被当作正常反作用力特征函数。例如可以通过设在伺服电机70的旋转中心处的扭矩弹簧(在这些图中未示出)的弹簧力来获得正常的反作用力特征曲线Fi。

警告***90响应于来自控制器50的信号将相对于前方车辆的危险可能性告知驾驶员。该警告***90例如具有一显示监视器和一警告蜂鸣器。

接下来，将对本发明的车辆驾驶辅助***1的操作进行说明。图4为一流程图，显示出在控制器50中执行的驾驶操作辅助控制程序的过程流。这些处理程序以例如50毫秒的预定时间间隔连续地执行。

在步骤S110中，控制器50从激光雷达10和车速传感器20中读取本车的行车条件和车辆周围情况。图5示意性地显示出本车和前方车辆的行车条件。表示本车行车条件的参数如下：本车沿着纵向方向的当前位置x1、车速v1和车辆加速度a1。表示前方车辆的行车条件的参数如下：前方车辆沿着纵向方向的当前位置x2、前方车辆速度v2以及前方车辆的加速度a2。本车和前方车辆之间的距离d、相对速度vr和相对加速度ar分别为d＝x2-x1、vr＝v2-v1以及ar＝a2-a1。

在步骤S120中，使用在步骤S110中读取的行车条件参数计算出与当前前方车辆的接近程度和周围环境从现在起的变化对本车的影响程度。这里，计算接触所需时间(TTC)作为与前方车辆的接近程度，并且计算车间时距(THW，time headway)作为预测的影响程度。

TTC是表示本车与前方车辆的当前接近程度的物理量。在当前行车条件是连续的情况中，即本车速度v1、前方车辆速度v2和相对速度vr为恒定的时候，TTC表示车距d变为零并且本车和前方相互接触要经过多少秒。可以从下面的公式1中得出TTC：

TTC：τc＝-d/vr         ...(公式1)

随着TTC数值变小，与前方车辆的接近程度变大，这表示几十种本车和前方车辆可能接触的情况。例如，当本车朝着前方车辆靠近时，通常大多数驾驶员在TTC小于4秒时开始减速操作。

THW为表示在本车正在跟随前方车辆期间由于未来前方车辆速度的变化而导致的对TTC的预测影响程度。换句话说，THW表示在假设相对速度vr将改变时对TTC的影响程度。THW由下面公式2表示：

THW：τh＝d/v1       ...(公式2)

THW是通过用车距d除以本车速度v1来得出的，并且表示直到本车到达前方车辆的当前位置所经过的时间。随着THW变大，相对于周围环境变化的预测影响程度变小。即，如果THW较大，则即使在前方车辆速度v2将来变化的情况下，对与前方车辆的接近程度也没有多大影响，从而表示TTC不会改变很大。应该理解的是，如果本车以等于前方车辆速度v2的本车速度v1跟随着前方车辆，则还可以通过在公式2中用前方车速v2替换本车速度v1来计算出THW。

在步骤S130中，采用在步骤S120中计算出的TTC和THW计算出相对于前方车辆的危险可能性RP。下面将对计算危险可能性RP的方法进行说明。

在步骤S140中，根据在步骤S130中计算出的危险可能性RP计算出加速器踏板反作用力增加量(AF增加量)ΔF。该AF增加量ΔF随着危险可能性RP变大而增加。例如，将该AF增加量ΔF设定成与危险可能性RP成正比(ΔF＝k×RP)。

接下来，在步骤S150中，将在步骤S140中计算出的AF增加量ΔF输出给AF控制装置60。该AF控制装置60根据来自控制器50的命令控制伺服电机70。图6显示出加速器踏板操作量S和加速器踏板反作用力F之间的关系。通过驱动伺服电机70在加速器踏板80处产生出通过将AF增加量ΔF加到正常反作用力特征曲线Fi上而获得的反作用力F。因此，随着危险可能性RP变大产生出更大的踏板反作用力F。

在步骤S160中，根据危险可能性将操作命令输出给警告***90例如显示监视器和警告蜂鸣器。例如，如果危险可能性RP超过预定数值，则发出命令以便使警告蜂鸣器发声并且将危险可能性RP的大小显示在显示监视器上。然后终止在这时的处理。

这样，通过控制加速器踏板反作用力并且根据危险可能性RP输出警告来使驾驶员知道该危险可能性RP。而且，通过输送在车辆周围环境中的危险可能性，从而辅助并且督促驾驶员以适当的方式驾驶车辆。

下面将对在第一实施方案中计算危险可能性RP的方法进行说明。可以采用TTC和THW用下面的公式3计算出相对于前方车辆的危险可能性RP。将通过采用公式3计算出的危险可能性RP作为RP0。

RP0＝a/THW+b/TTC  ...(公式3)

这里，TTC的倒数(1/TTC)表示与前方车辆的接近程度，而THW的倒数(1/THW)表示对本车的预测影响程度。这里，a和b为用来分别给影响程度和接近程度进行适当加权的常数，并且例如被设定为a＝1并且b＝8(a＜b)。

通过采用公式3计算出危险可能性RP0，可以表示从跟随前方车辆到接近前方车辆时与驾驶状态的连续变化相应的接近程度。

这个危险可能性RP0只是采用THW和TTC的当前数值来限定。即，采用公式3表示的危险可能性RP0只是采用车距d、当前本车速度v1和前方车辆速度v2来限定。因此，即使在驾驶员正在加速或者在驾驶员正在减速期间本车接近前方车辆的情况下，只要车距d以及车速v1和v2是相同的就可以计算出相同数值的危险可能性RP0。

但是，即使危险可能性RP0具有相同的数值，在加速并且接近前方车辆的情况中，由于想到前方车辆将来将更加接近，所以驾驶员也能感觉到高危险性。另一方面，在减速并且接近前方车辆的情况中，驾驶员感觉到与加速情况相比更低的危险性。因此，如果根据采用公式3计算出的并且与驾驶员感知的实际危险不同的危险可能性RP0来进行加速器踏板反作用力控制或者接近警告通知，则它会给驾驶员奇怪的感觉。还有，在前方车辆突然减速的情况中，驾驶员根据前方车辆的减速程度预测未来危险将增加并且感觉到很大的危险。但是，在公式3的危险可能性RP0中没有考虑前方车辆的减速度a2大小。

在根据本发明一个实施方案的车辆驾驶辅助***1中，在对危险可能性RP进行计算时，加入驾驶员的意图以计算出与驾驶员实际感觉到的危险相当的危险可能性，从而在进行加速器踏板反作用力控制或警告输出时降低了驾驶员的奇怪感觉。具体地说，该实施方案的车辆驾驶辅助***1从本车的加速和减速中或者从本车和前方车辆的加速和减速中估计出驾驶员的意图，从而计算出危险可能性RP。另外，在例如前方车辆突然减速或加速的情况中，进行操作反作用力控制和警告通知不会给驾驶员不舒服的感觉。

图7为将在下面所述的第一至第四实施方案的危险可能性计算公式的表格。

首先，在第一实施方案中，采用本车的速度调节速率(加速或变速程度)将驾驶员变速意图包括在危险可能性计算中。在下面将对在第一实施方案中计算危险可能性RP的方法进行详细说明。

这里，THW的倒数(P＝1/THW)将用作计算危险可能性RP的基本公式。采用基本公式P通过下面的公式4来表示第一实施方案的危险可能性RP1。

RP1＝α1×P+β1×P′...(公式4)

这里，α1和β1分别为用来给P和P′赋予适当权重的常数。P′表示基本公式P的微分值。

如公式4所示，可以从基本等式P和一次微分基本等式P′的线性和得出危险可能性RP1。如果采用在图5中所示的参数来计算公式4，则可以表示为如下面公式5所示。

$\mathrm{RP}1=\frac{1}{{\mathrm{\τ}}_h}{\mathrm{\α}}_1+\frac{{\mathrm{\β}}_1}{{\mathrm{\τ}}_1}+\frac{{\mathrm{\β}}_1}{{\mathrm{\τ}}_c}$ ...(公式5)

这里，τ1＝v1/a1。

如公式5所示，采用包括THW＝τh和TTC＝τc的公式以及与本车加速度a1相对应的项1/τ1来计算出危险可能性RP1。这样，如果本车加速度a1变大，则危险可能性RP1将变大。因此，即使THW和TTC具有相同的数值，危险可能性RP1在本车加速时变得相对较大，而在减速时危险可能性RP1变得相对较小。

如上所述，第一实施方案的控制器50检测出本车的车辆情况和行驶环境，并且计算出与前方车辆的当前接近程度以及周围环境的预测未来变化对本车的影响程度以预测未来行车条件。然后控制器50根据这些未来行车条件计算出本车周围的危险可能性RP，从而将驾驶员的意图加入到未来行车条件中。这样，在第一实施方案中，可以通过根据危险可能性RP控制在加速器踏板80处产生出的操作反作用力来将车辆周围环境的危险可能性精确地传达给驾驶员。

具体地说，在第一实施方案中由于在危险可能性计算中包含了直接反映驾驶员对速度调节的意图的车辆加速度a1，所以可以计算出相当于驾驶员实际感觉到的危险的危险。这样，加速器踏板80的反作用力特征曲线与那时的情况即本车的当前行车条件和驾驶员感觉一致。因此，可以进行加速器踏板反作用力控制，从而减小对驾驶员的负面影响。

还有，由于警告***90是根据如上所述计算出的危险可能性RP来操作的，所以可以进行精确的警告操作以及加速器反作用力控制。

如上所述，在第一实施方案中，采用THW的倒数计算出危险可能性RP。具体地说，通过加入THW的倒数和该THW倒数的微分数值来计算出危险可能性RP。这样，本车的加速度a1在危险可能性RP中被反映出，并且可以进行反映出车内驾驶员的感觉的反作用力控制。

为了计算出在控制器50中的危险可能性RP1，可以根据控制器50的CPU或激光雷达10的结构以及用于检测行车条件的车速传感器20的情况来适当地选择公式4或公式5。

在使用公式4的情况中，将基本公式P＝1/THW的值与经过时间一起存储在控制器50的存储器中，并且通过利用基本公式P的时间变量直接获得基本公式P的微分值来计算出危险可能性。因此，可以计算出考虑了从过去开始的危险可能性的连续性的危险可能性。

在使用公式5的情况中，可以通过从实际检测出的当前本车速度v1、前方车辆速度v2、车距d和本车加速度a1计算出危险可能性RP1来计算出适时危险可能性RP。

第二实施方案

接下来，将对第二实施方案的计算危险可能性的方法进行说明。

在第二实施方案中，除了本车的速度调节(加速或减速)之外，还可以采用前方车辆的速度调节来计算出危险可能性RP，从而即使在前方车辆突然加速或减速时也能够减小对驾驶员的负面影响。

通过下面的公式6采用基本公式P来表示第二实施方案的危险可能性RP2。

RP2＝α2×P+β2×P′+γ2×P″...(公式6)

这里，α2、β2和γ2为用于分别给P、P′和P″赋予适当权重的常数。P′和P″分别表示基本公式P的一次微分值和二次微分值。

如公式6所示，从基本公式P、基本公式的一次微分和基本公式P的二次微分的线性和得出危险可能性RP2。如果使用在图5中所示的参数计算公式6，则它可以表示为下式7：

$R{P}_2=\frac{1}{{\mathrm{\τ}}_h}{\mathrm{\α}}_2+\frac{{\mathrm{\β}}_2}{{\mathrm{\τ}}_1}+\frac{1}{{\mathrm{\τ}}_c}{\mathrm{\β}}_2+\frac{{\mathrm{\γ}}_2}{{\mathrm{\τ}}_r}+\frac{2{\mathrm{\γ}}_2}{{\mathrm{\τ}}_1}+\frac{2{\mathrm{\γ}}_2}{{\mathrm{\τ}}_c}$ ...(公式7)

这里，τr＝vr/ar。

如公式7所示，采用包括THW＝τh和TTC＝τc的公式以及与本车加速度a1相对应的项来计算出危险可能性RP2。这样，如果本车加速度a1变大，则危险可能性RP2将变大。因此，即使THW和TTC具有相同的数值，危险可能性RP2在本车加速时变得相对较大，并且在车辆减速时对于危险可能性RP2计算出的结果数值相对较小。还有，危险可能性RP2包括与本车和前方车辆之间的相对加速度ar对应的项1/tr。因此，即使车辆加速度a是相同的数值，在前方车辆减速时，危险可能性RP2也会变得较大。

因此，在第二实施方案中，由于在危险可能性计算中包含有车辆加速度a1和前方车辆加速度a2，所以除了上述第一实施方案的影响可以考虑前方车辆的运动来计算出危险可能性RP。这样，可以在例如前方车辆突然减速的情况中计算出相当于驾驶员实际感觉到的危险的危险可能性。因此，可以进行对驾驶员的负面影响较小的加速器踏板反作用力控制和警告操作。

与第一实施方案类似，为了在控制器50中计算出危险可能性，可以根据控制器50的详细规范来适当选择公式6或公式7。

第三实施方案

现在将对本发明第三实施方案的计算危险可能性RP的方法进行说明。

在第三实施方案中，将TTC的倒数Q＝1/TTC用作计算危险可能性RP的基本公式。第三实施方案的危险可能性RP3用基本公式Q通过下面公式8来表示。

RP₃＝α₃∫Qdt+β₃Q  ...(公式8)

这里，α3和β3为用于分别给∫Qdt和Q赋予适当权重的常数。

如公式8所示，可以从基本公式Q和基本公式Q的一次积分的线性和得出危险可能性RP3。如果采用在图5中所示的参数来计算公式8，则它可以表示为如公式9所示：

$R{P}_3=C_3{\mathrm{\α}}_3\log \left|d\right|+\frac{{\mathrm{\β}}_3}{{\mathrm{\τ}}_c}$ ...(公式9)

这里，C3为常数。

如公式9所示，采用包括TTC＝τc和车距d的公式来计算出危险可能性RP3。

一般来说，在高于预定车速的中到高速范围中，驾驶员进行驾驶操作以保持与车速无关的相对于前方车辆的固定THW。另一方面，在低车速的情况中，例如在小于40公里/小时的车速下，驾驶员不会保持固定的THW，而是注意将与前方车辆的距离d保持为恒定数值，且不用担心车速。

危险可能性RP3不是采用THW计算出的，而是采用本车和前方车辆之间的距离d的对数以及TTC的倒数计算出的。针对危险可能性计算出的数值随着车距d越来越小而变得更大。这样，尤其在车速较低的区域中，可以计算出接近驾驶员实际感觉的危险可能性。

这样，可以通过将车距d包含在危险可能性计算中来根据车距d设定总体踏板反作用力。

另外，由于危险可能性RP是在考虑了相对速度vr的情况下计算出的，所以可以更精确地设定踏板反作用力。在第三实施方案中，可以计算出相对于驾驶员实际感觉到的危险的危险可能性。因此，可以进行不会给驾驶员不舒适感觉的加速器踏板操作反作用力控制和警告操作。

与第一实施方案类似，为了计算出危险可能性RP3，可以根据控制器50的详细规范来适当地选择公式8或公式9。

第四实施方案

接下来，将对在本发明第四实施方案中的计算危险可能性的方法进行说明。

通过公式10利用基本公式Q来表示第四实施方案的危险可能性RP4。

RP₄＝α₄∫Qdt+β₄Q+γ₄Q′...(公式10)

这里α4、β4和γ4为用于分别给∫Qdt、Q和Q′赋予适当权重的常数。Q′表示基本公式Q的微分值。

如公式10所示，可以从基本公式Q、基本公式Q的一次积分公式以及基本公式Q的一次微分公式的线性和得出。如果采用在图5中所示的参数来计算公式10，则它可以表示为如公式11所示：

$R{P}_4=C_4{\mathrm{\α}}_4\log \left|d\right|+\frac{1}{{\mathrm{\τ}}_c}{\mathrm{\β}}_4+{\mathrm{\γ}}_4\frac{1}{{\mathrm{\τ}}_c}\frac{1}{{\mathrm{\τ}}_n}$ ...(公式11)

这里，C4为常数，并且τn＝-vr/a1。

如图11所示，采用包括TTC＝τc和车距d以及与本车加速度a1相对应的项1/τn的公式来计算危险可能性RP4。因此，如果本车加速度a1变大，则危险可能性RP4变大。因此，即使TTC和车距d具有相同数值，危险可能性RP4在车辆加速时变得相对较大，而在车辆减速时变得相对较小。

在该第四实施方案中，由于采用了TTC倒数的微分数值，所以可以考虑本车的速度调节来计算危险可能性。这样，通过将车距d和本车加速度a1包括在危险可能性计算中，从而可以根据车间距离d来设定总体踏板反作用力。另外，可以通过根据本车的速度调节计算危险可能性RP来设定更精确的踏板反作用力。

一样能够获得与上述第三实施方案相同的结果，因此可以计算出相当于驾驶员实际感觉到的危险的危险可能性。因此，可以进行不会给驾驶员奇怪感觉的加速器踏板反作用力控制和警告操作。

与第一实施方案类似，为了计算危险可能性RP4，可以根据控制器50的规范来适当选择公式10或公式11。

在上述第一至第四实施方案中，采用加速器踏板反作用力和警告来将危险可能性RP通知给驾驶员。但是还可以采用加速器踏板反作用力或警告来将危险可能性通知驾驶员。已经对使用警告蜂鸣器和显示监视器作为警告***90的实施例进行了说明，但是也可以使用它们中的任一个。

还可以采用如上所述计算出的危险可能性RP来进行进一步的踏板反作用力控制。或者，可以根据危险可能性RP来只进行加速器踏板反作用力控制或制动踏板反作用力控制中的一个。

在上述第一至第四实施方案中，将AF增加量ΔF设定为与危险可能性RP成正比。但是，本发明并不限于这个特征，还可以将AF增加量ΔF设定为相对于危险可能性根据幂函数增加。

在上述第一至第四实施方案中，使用激光雷达10和车速传感器20来检测车辆情况和在车辆周围环境中的驾驶环境。但是，本发明并不限于此，还可以例如使用其它类型的检测器来代替激光雷达10，例如毫米波雷达(milliwave radar)、CCD摄像机或CMOS摄像机。

上述实施方案是实施例，并且在不脱离本发明的精神和范围的情况下可以作出各种各样的改变。

在这里将下面在先申请的内容引用作为参考：

于2002年11月27日申请的日本专利申请No.2002-343332。

Claims (21)

1.一种车辆驾驶辅助***，它包括：

状态识别装置，它检测出本车的车辆情况和行驶环境；

未来状态预测装置，它预测未来行车条件，该预测包括根据状态识别装置的检测结果计算出与前方车辆的当前接近程度和由于周围环境的未来变化而导致的对本车的影响程度中的至少一个；以及

危险可能性计算装置，它根据由未来状态预测装置预测出的未来行车条件和驾驶员的意图来计算出本车周围的危险可能性，其中该危险可能性与驾驶员的感觉相当。

2.如权利要求1所述的车辆驾驶辅助***，还包括：

反作用力计算装置，它根据由危险可能性计算装置计算出的危险可能性计算出要在车辆操作单元中产生的操作反作用力；以及

反作用力产生装置，它在车辆操作单元中产生由反作用力计算装置计算出的操作反作用力。

3.如权利要求2所述的车辆驾驶辅助***，其中：

所述车辆操作单元为加速器踏板；

所述反作用力计算装置计算出要在所述加速器踏板中产生的操作反作用力；并且

所述反作用力产生装置在所述加速器踏板中产生出所述操作反作用力。

4.如权利要求1所述的车辆驾驶辅助***，还包括：

警告***，它根据由危险可能性计算装置计算出的危险可能性输出警告。

5.如权利要求1所述的车辆驾驶辅助***，其中：

所述危险可能性计算装置从本车的加速和减速估计出驾驶员的意图，从而计算出危险可能性。

6.如权利要求1所述的车辆驾驶辅助***，其中：

所述危险可能性计算装置从本车和前方车辆的加速和减速估计出驾驶员的意图，从而计算出危险可能性。

7.如权利要求1所述的车辆驾驶辅助***，其中：

所述状态识别装置检测包括本车速度、前方车辆速度以及本车和前方车辆之间的距离的本车的车辆情况和行驶环境；

未来状态预测装置根据车辆间距离和本车速度这组数据或者车辆间距离和前方车辆速度这组数据计算出车间时距，作为由于周围环境变化而导致的影响程度；并且

所述危险可能性计算装置根据车间时距的倒数计算出危险可能性。

8.如权利要求7所述的车辆驾驶辅助***，其中：

危险可能性计算装置根据车间时距的倒数和车间时距的倒数的时间微分值的线性和来计算出危险可能性。

9.如权利要求7所述的车辆驾驶辅助***，其中：

所述危险可能性计算装置根据车间时距的倒数、车间时距的倒数的时间微分值以及车间时距的倒数的二次微分值的线性和来进行计算。

10.如权利要求1所述的车辆驾驶辅助***，其中：

所述状态识别装置检测包括本车速度、前方车辆速度以及本车和前方车辆之间的距离的本车的车辆情况和行驶环境；

所述未来状态预测装置根据由状态识别装置检测出的车辆之间的相对速度和距离来计算接触所需时间，作为与前方车辆的接近程度；并且

危险可能性计算装置根据接触所需时间的倒数计算危险可能性。

11.如权利要求10所述的车辆驾驶辅助***，其中：

所述危险可能性计算装置根据接触所需时间的倒数和接触所需时间的倒数的时间积分值的线性和来计算危险可能性。

12.如权利要求10所述的车辆驾驶辅助***，其中：

所述危险可能性计算装置根据接触所需时间的倒数、接触所需时间的倒数的时间积分值和接触所需时间的倒数的时间微分值的线性和来计算危险可能性。

13.如权利要求1所述的车辆驾驶辅助***，其中：

所述未来状态预测装置通过根据状态识别装置的检测结果计算出由于周围环境的未来变化而导致的对本车的影响程度来预测未来行车条件。

14.一种车辆，它包括如权利要求1-13中任一项所述的车辆驾驶辅助***。

15.一种车辆，它包括：

车辆操作单元；

状态识别装置，它检测本车的车辆情况和行驶环境；

未来状态预测装置，它预测未来行车条件，该预测包括根据状态识别装置的检测结果计算出与前方车辆的当前接近程度和由于周围环境的未来变化而导致的对本车的影响程度中的至少一个；

危险可能性计算装置，它根据由未来状态预测装置预测出的未来行车条件和驾驶员的意图来计算出本车周围的危险可能性，其中该危险可能性与驾驶员的感觉相当；

反作用力计算装置，它根据由危险可能性计算装置计算出的危险可能性计算出要在车辆操作单元中产生的操作反作用力；以及

反作用力产生装置，它在车辆操作单元中产生由反作用力计算装置计算出的操作反作用力。

16.一种计算危险可能性的方法，包括：

检测本车的车辆情况和行驶环境；

通过根据已经检测出的车辆情况和行驶环境计算出与前方车辆的当前接近程度和周围环境的未来变化对本车的影响程度中的至少一个来预测未来行车条件；并且

根据所预测出的未来行车条件和驾驶员的意图来计算出本车周围的危险可能性，其中该危险可能性与驾驶员的感觉相当。

17.如权利要求16所述的计算危险可能性的方法，其中：

根据车辆间距离和本车速度这组数据或者车辆间距离和前方车辆速度这组数据计算车间时距，作为周围环境的变化而导致的影响程度；并且

根据车间时距的倒数和车间时距的倒数的时间微分值的线性和来计算所述危险可能性。

18.如权利要求16所述的计算危险可能性的方法，其中：

根据车辆间距离和本车速度这组数据或者车辆间距离和前方车辆速度这组数据计算车间时距，作为周围环境的变化的影响程度；并且

根据车间时距的倒数、车间时距的倒数的时间微分值和车间时距的倒数的二次微分值的线性和来计算所述危险可能性。

19.如权利要求16所述的计算危险可能性的方法，其中：

根据本车和前方车辆之间的相对速度和距离计算接触所需时间，作为与前方车辆的接近程度；并且

根据接触所需时间的倒数和接触所需时间的倒数的时间积分数值的线性和来计算所述危险可能性。

20.如权利要求16所述的计算危险可能性的方法，其中：

根据本车和前方车辆之间的相对速度和距离计算接触所需时间，作为与前方车辆的接近程度；并且

根据接触所需时间的倒数、接触所需时间的倒数的时间积分值和接触所需时间的倒数的时间微分值的线性和来计算所述危险可能性。

21.如权利要求16所述的计算危险可能性的方法，其中：

所述未来行车条件是通过根据已经检测出的车辆情况和行驶环境计算出周围环境的未来变化对本车的影响程度而被预测的。

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