JP2006142934A - 車両用運転操作補助装置および車両用運転操作補助装置を備えた車両 - Google Patents

Abstract

【課題】
運転者が自車両周囲の状況をどれだけ把握しているかを考慮して、自車両周囲のレーンマーカに関する情報を運転者にわかりやすく伝達する車両用運転操作補助装置を提供する。
【解決手段】
車両用運転操作補助装置のコントローラは、自車両のレーン内横位置に基づいて運転者用シートの左右サイド部の形状をそれぞれ独立に変化させる。自車両がレーンマーカに接近する場合は、接近しているレーンマーカ側のシートサイド部の回転角を増加して運転者への押圧力を増加するとともに、反対側のシートサイド部の回転角を低下して押圧力を減少させる。自車両周囲の状況に対する運転者の認知度が高いほど、左右両側のシートサイド部が同時に作動する領域を限定し、過剰な情報提供を防止する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、運転者の操作を補助する車両用運転操作補助装置に関する。

従来の車両用運転操作補助装置は、自車両の近くに障害物が検出された場合にシート内に設けられた振動体を駆動して乗員に報知している（例えば特許文献１参照）。この装置は、自車両の後方または後側方の他車両が所定の警報距離よりも接近すると振動体を駆動する。

本願発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
特開２０００−２２５８７７号公報

上述した従来の装置では、障害物の接近状態を報知する際に、運転者が自車両周囲の状況をどれほど認識しながら走行しているかは考慮していない。このような車両用運転操作補助装置にあっては、運転者が自車両周囲の状況をどれほど認識しているかを考慮しながら自車両周囲のリスクを運転者に適切に伝えることが望まれている。

本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両周囲の走行環境を検出する走行環境検出手段と、走行環境検出手段による検出結果に基づいて、自車両周囲のリスク度を算出するリスク度算出手段と、リスク度算出手段によって算出されるリスク度を運転者に伝えるための情報伝達量を算出する情報伝達量算出手段と、情報伝達量算出手段で算出された情報伝達量を触覚情報として運転者に伝達する情報伝達手段と、自車両周囲の走行環境に対する運転者の認知度を算出する認知度算出手段と、情報伝達量算出手段で算出される情報伝達量を、認知度算出手段で算出される認知度に応じて補正する情報伝達量補正手段とを備える。
本発明による車両は、自車両周囲の走行環境を検出する走行環境検出手段と、走行環境検出手段による検出結果に基づいて、自車両周囲のリスク度を算出するリスク度算出手段と、リスク度算出手段によって算出されるリスク度を運転者に伝えるための情報伝達量を算出する情報伝達量算出手段と、情報伝達量算出手段で算出された情報伝達量を触覚情報として運転者に伝達する情報伝達手段と、自車両周囲の走行環境に対する運転者の認知度を算出する認知度算出手段と、情報伝達量算出手段で算出される情報伝達量を、認知度算出手段で算出される認知度に応じて補正する情報伝達量補正手段とを有する車両用運転操作補助装置を備える。
本発明による車両用運転操作補助方法は、自車両周囲の走行環境を検出し、走行環境の検出結果に基づいて、自車両周囲のリスク度を算出し、リスク度を運転者に伝えるための情報伝達量を算出し、情報伝達量を触覚情報として運転者に伝達し、自車両周囲の走行環境に対する運転者の認知度を算出し、情報伝達量を認知度に応じて補正する。

本発明によれば、リスク度を運転者に伝えるための情報伝達量を、運転者の認知度に応じて補正するので、運転者が状況をどれほど認識しているかに応じて、運転者にわずらわしさを与えることなく適切な情報伝達を行うことができる。

《第１の実施の形態》
本発明の第１の実施の形態による車両用運転操作補助装置について、図面を用いて説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態による車両用運転操作補助装置１の構成を示すシステム図であり、図２は、車両用運転操作補助装置１を搭載した車両の構成図である。

まず、車両用運転操作補助装置１の構成を説明する。
前方カメラ２０は、フロントウィンドウ上部に取り付けられた小型のＣＣＤカメラ、またはＣＭＯＳカメラ等であり、前方道路の状況を画像として検出し、コントローラ５０へと出力する。前方カメラ２０による検知領域は車両の前後方向中心線に対して水平方向に±３０deg程度であり、この領域に含まれる前方道路風景が画像として取り込まれる。

車速センサ３０は、車輪の回転数や変速機の出力側の回転数を計測することにより自車両の車速を検出し、検出した自車速をコントローラ５０に出力する。

コントローラ５０は、ＣＰＵと、ＲＯＭおよびＲＡＭ等のＣＰＵ周辺部品とから構成され、車両用運転操作補助装置１全体の制御を行う。コントローラ５０は、例えばＣＰＵのソフトウェア形態により、レーンマーカ検出部５１，レーン内横位置算出部５２、シート回転角算出部５３、認知度算出部５４およびシート回転角補正部５５とを構成する。

レーンマーカ検出部５１は、前方カメラ２０から入力される車両前方の画像情報に画像処理を施し、自車線の車線識別線（レーンマーカ）を検出する。レーン内横位置算出部５２は、レーンマーカ検出部５１からの信号に基づいて、自車線のレーンマーカに対する自車両のレーン内横位置を算出する。シート回転角算出部５３は、レーン内横位置算出部５２で算出したレーン内横位置に基づいて、運転者用シートの左右サイド部の回転角を算出する。

認知度算出部５４は、運転者が自車両周囲の状況をどれほど認識しているかを表す認知度を、自車両のレーン内横位置に基づいて算出する。シート回転角補正部５５は、シート回転角算出部５３で算出した左右サイド部の回転角を、認知度算出部５４で算出した運転者の認知度に基づいて補正する。コントローラ５０は、シート回転角補正部５５で算出した左右サイド部の回転角補正値を、後述するシートサイド駆動機構７０のモータ回転角に変換して出力する。このようにコントローラ５０は、運転者の周囲状況に対する認知度を考慮しながら、レーンマーカに対する接近度合をシートから発生する押圧力として運転者に伝達する。

シートサイド駆動機構７０は、右サイド部アクチュエータ７１０と左サイド部アクチュエータ７２０とを備えており、コントローラ５０からの指令に応じて、レーンマーカに対する接近の度合をシートからの押圧力として運転者に伝達するために、シートの形状を変更する。図３（ａ）に、車両用運転操作補助装置１を備えた車両に搭載され、シートサイド駆動機構７０によって形状制御される運転者用シート７１の構成を示す。図３（ｂ）は図３（ａ）に示すシート７１のＡ−Ａ断面図を示す。

図３（ａ）に示すように、シート７１は、クッション部７２，背もたれ部７３，およびヘッドレスト７４から構成される。第１の実施の形態においては、シートサイド駆動機構７０の右サイド部アクチュエータ７１０および左サイド部アクチュエータ７２０によって、背もたれ部７３の左右サイド部をそれぞれ回動することにより運転者に押圧力を与える。以下に、背もたれ部７３の構成を説明する。

背もたれ部７３は、シートバックフレーム７３ａと、左右のサイドフレーム７３ｂ、７３ｃとを備え、これらのフレーム７３ａ〜７３ｃをウレタンパッド７５でカバーしている。シートバックフレーム７３ａには、ウレタンパッド７５を支持するスプリング７３ｄが取り付けられている。

右サイド部アクチュエータ７１０および左サイド部アクチュエータ７２０は、それぞれ背もたれ部７３の左右サブフレーム７３ｂ、７３ｃを回動するモータユニット７３ｅ、７３ｆから構成される。背もたれ部７３に取り付けられたモータユニット７３ｅ、７３ｆの回転トルクは、トルクケーブル７３ｇ、７３ｈを介してそれぞれサブフレーム７３ｂ、７３ｃに伝えられ、左右サブフレーム７３ｂ、７３ｃをシートバックフレーム７３ａの左右端を中心としてそれぞれ回転させる。図３（ｂ）に示すように、左右サブフレーム７３ｂ、７３ｃはシート７１の形状を変更しないときのの姿勢から、シートバックフレーム７３ａに対して略垂直になる角度まで回転する。

シートサイド駆動機構７０は、コントローラ５０からの指令に応じてモータユニット７３ｅ、７３ｆをそれぞれ制御し、背もたれ部７３の左右サイド部７３ｉ、７３ｊをそれぞれ回転させる。背もたれ部７３の左右サイド部７３ｉ、７３ｊは運転者に押しつけられ、または運転者から離れるように回転し、運転者の脇腹を押すことにより、レーンマーカに対する接近状態を運転者に伝達する。

次に、第１の実施の形態による車両用運転操作補助装置１の動作を説明する。まず、その概要を説明する。
コントローラ５０は、自車両がレーンマーカに接近して自車線から逸脱するリスクが高くなると、シート７１の右サイド部７３ｉまたは左サイド部７３ｊから押圧力を発生し、運転者にリスク情報を伝達する。一般的に、図４（ａ）に示すようにリスクが高くなるほど情報伝達の必要度（必要性）は高くなる。しかし、認知度が高く、運転者が周囲の状況を充分に把握している場合は、図４（ｂ）に示すように情報伝達の必要度が低くなる。認知度を考慮しないで不必要な情報伝達を行うと、運転者にわずらわしさを与えてしまう可能性がある。

リスクに関する情報伝達量は、図４（ｃ）に示すようにリスクが高いほど増加する。運転者にわずらわしさを与えないためには、図４（ｃ）（ｄ）に示すように認知度の高さに応じて情報伝達量を一様に低下することが考えられる。しかし、情報伝達量を一様に低下していては、とくにリスクが高い場合に必要な情報伝達を確実に行うことができない可能性がある。

そこで、第１の実施の形態においては、運転者にわずらわしさを与えないように周囲状況に対する運転者の認知度に応じて情報伝達量を調整しながら、リスクが高い場合には確実な情報伝達を行えるように制御を行う。具体的には、図４（ｃ）に一点鎖線で示すように、認知度が高い場合は、リスクが小さいときは情報伝達量を小さくし、反対にリスクが大きいときには情報伝達量を大きくして確実な情報伝達を実現する。

以下に、車両用運転操作補助装置１の動作を図５を用いて詳細に説明する。図５は、第１の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば５０msec毎に連続的に行われる。

ステップＳ１０１では、自車両が走行する車線のレーンマーカを検出する。具体的には、前方カメラ２０によって検出される自車両前方領域の画像信号に画像処理を施し、自車両が走行する車線のレーンマーカを認識する。

ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１で認識したレーンマーカと自車両との相対位置関係を算出する。具体的には、自車両前方領域の画像情報に基づいてレーン内における自車両の横位置Ｘを算出する。ここでは図６に示すように、自車線のレーン中央から自車両の中心までの距離をレーン内横位置Ｘとする。レーン内横位置Ｘは、自車線のレーン中央を０として、右方向を正の値で表す。従って、車線幅をＷＬとすると、自車両の右側のレーンマーカ、すなわちレーン右端ではＸ＝ＷＬ／２，自車両の左側のレーンマーカ、すなわちレーン左端ではＸ＝−ＷＬ／２と表される。レーン内横位置Ｘは、自車両がレーンマーカに接近して自車線から逸脱するリスクを表しており、走行環境に関する自車両のリスク度であるといえる。

ステップＳ１０３では、運転者の運転操作の安定度に基づいて自車両の走行状況に対する運転者の認知度Ｐを算出する。運転操作が安定しているほど運転者が状況を正確に認識しながら走行していると判断し、認知度Ｐが高いと判断する。ここでは、図７に示すような自車両のレーン内横位置Ｘの時間変化から運転操作の安定度を判断し、認知度Ｐを算出する。

まず、現在から過去の一定期間Ｔ１（例えば１０秒）のレーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴを(式１)から算出する。

図８に、レーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴと運転者の認知度Ｐとの関係を示す。図８に示すように標準偏差Ｗ＿ＳＴが小さく運転操作が安定しているほど、運転者の認知度Ｐが高くなるように設定する。標準偏差Ｗ＿ＳＴを用いた認知度Ｐの算出式は以下の(式２)で表される。

・Ｗ＿ＳＴ＜Ｗ＿ＳＴ０
Ｐ＝Ｐ１
・Ｗ＿ＳＴ０≦Ｗ＿ＳＴ≦Ｗ＿ＳＴ１
Ｐ＝（（Ｐ０-Ｐ１）・Ｗ＿ＳＴ+（Ｐ１・Ｗ＿ＳＴ１-Ｐ０・Ｗ＿ＳＴ０））/（Ｗ＿ＳＴ１-Ｗ＿ＳＴ０）
・Ｗ＿ＳＴ１＜Ｗ＿ＳＴ
Ｐ＝Ｐ０ ・・・(式２)
ここで、Ｐ１は、運転者の認知度Ｐが高レベルであるか否かを判定するためのしきい値、Ｐ０は運転者の認知度Ｐの下限を規定する所定値であり、それぞれ適切な値を設定しておく。Ｗ＿ＳＴ０，Ｗ＿ＳＴ１は、所定値Ｐ１，Ｐ０に対応するように予め設定しておく。

ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で算出した自車両のレーン内横位置Ｘに基づいて、シート７１の左右サイド部７３ｉ、７３ｊの回転角θを算出する。ここでは、右サイド部７３ｉの回転角θＲ、および左サイド部７３ｊの回転角θＬをそれぞれ算出する。なお、回転角θＲ、θＬは、図３（ｂ）に示すように左右サイド部７３ｉ、７３ｊが最も外側にあるとき、すなわち運転者から最も離れた位置において、それぞれ基準値０とする。回転角θＲ、θＬが増加すると左右サイド部７３ｉ、７３ｊがそれぞれ内側、すなわち運転者側に傾く。左右サブフレーム７３ｂ、７３ｃがシートバックフレーム７３ａに対して略垂直となる位置を、回転角θＲ、θＬの最大値θmaxとする。

図９に、基準となるレーン内横位置Ｘと回転角θＲ、θＬとの関係を示す。自車両がレーン右端に接近するほど、右サイド部７３ｉの回転角θＲが増加するとともに左サイド部７３ｊの回転角θＬが低下する。反対に、自車両がレーン左端に接近するほど、左サイド部７３ｊの回転角θＬが増加するとともに、右サイド部７３ｉの回転角θＲが低下する。レーン内横位置Ｘがレーン右端に到達するとθＲ＝θmax、θＬ＝０となり、レーン左端に到達するとθＲ＝０，θＬ＝θmaxとなる。自車両が車線中央を走行している場合(Ｘ＝０)は、回転角θＲ，θＬ＝θ０となり、左右サイド部７３ｉ、７３ｊから同等の押圧力が発生する。

ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で算出した左右サイド部７３ｉ，７３ｊの回転角θＲ，θＬを、ステップＳ１０３で算出した運転者の認知度Ｐに基づいて補正する。具体的には、左右サイド部７３ｉ，７３ｊの回転角θＲ，θＬを増加させ始めるレーン内横位置Ｘの値を認知度Ｐに基づいて調整する。

図１０に、右サイド部７３ｉの回転角θＲの増加を開始するレーン内横位置Ｘを表す補正量Ｘａと、認知度Ｐとの関係を示す。認知度Ｐが高くなるほど補正量Ｘａを大きくして回転角θＲの増加開始位置をレーン左端から遠ざける。認知度Ｐを用いた補正量Ｘａの算出式は以下の(式３)で表される。

・Ｐ≦Ｐ０
Ｘａ＝-ＷＬ/２
・Ｐ０＜Ｐ＜Ｐ１
Ｘａ＝（（Ｗａ_max＋ＷＬ／２）・Ｐ-（Ｐ０・Ｗａ_max＋Ｐ１・ＷＬ/２））/（Ｐ１-Ｐ０）
・Ｐ１≦Ｐ
Ｘａ＝Ｗａ_max ・・・(式３)
ここで、Ｗａ＿maxは補正量Ｘａの最大値であり、認知度Ｐが高レベルの場合にレーン中央付近で不必要な情報伝達を行って運転者にわずらわしさを与えないように予め適切な値を設定しておく。なお、左サイド部７３ｊの回転角θＬについての補正量Ｘｂは、Ｘｂ＝-Ｘａとする。

つぎに、認知度Ｐに基づいて設定した補正量Ｘａ，Ｘｂに応じて左右サイド部７３ｉ，７３ｊの回転角θＲ，θＬを補正する。具体的には、自車両がレーン右端に接近していく場合に、右サイド部７３ｉの回転角θＲがレーン内横位置Ｘ＝Ｘａから増加し始め、レーン右端で最大値θｍａｘになるとともに、左サイド部７３ｊの回転角θＬが徐々に低下してレーン内横位置Ｘ＝Ｘｂで０になるように、回転角θＲ，θＬの補正値θＲｃ，θＬｃを設定する。自車両がレーン左端に接近していく場合はこの反対である。

回転角補正値θＲｃ，θＬｃは、以下の(式４)で表される。
θＲｃ＝２θmax/（ＷＬ-２Ｘａ）・（Ｘ-Ｘａ）
θＬｃ＝２θmax/（ＷＬ+２Ｘｂ）・（-Ｘ+Ｘｂ） ・・・(式４)

ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５で算出した回転角補正値θＲｃ、θＬｃに対応するモータ回転角信号を、シートサイド駆動機構７０に出力する。シートサイド駆動機構７０はコントローラ５０からの信号に基づいて、右サイド部７３ｉのモータユニット７３ｅおよび左サイド部７３ｊのモータユニット７３ｆの駆動をそれぞれ制御する。これにより、今回の処理を終了する。

以下に、第１の実施の形態による車両用運転操作補助装置１の作用を説明する。
図１０に示すように運転者の認知度ＰがＰ０よりも小さい領域Ａでは補正量Ｘａ＝−ＷＬ／２，Ｘｂ＝ＷＬ／２であるので、回転角補正値θＲｃ，θＬｃは図９と同様に変化する。すなわち、自車両がレーン右端に接近するときは、回転角補正値θＲｃが増加して右サイド部７３ｉからの押圧力が増加するとともに、回転角補正値θＬｃが低下して左サイド部７３ｊからの押圧力が減少する。

自車両のレーン内横位置Ｘがレーン右端ＷＬ／２に達すると、右サイド部７３ｉからの押圧力は最大、左サイド部７３ｊからの押圧力は最小となる。同様に、自車両がレーン左端に接近するときは、左サイド部７３ｊからの押圧力が増加するとともに、右サイド部７３ｉからの押圧力が減少する。自車両のレーン内横位置Ｘがレーン左端−ＷＬ／２に達すると、左サイド部７３ｊからの押圧力は最大、右サイド部７３ｉからの押圧力は最小となる。自車両の中心がレーン中央にあるときは、回転角補正値θＲｃ、θＬｃがともにθ０となり、右サイド部７３ｉおよび左サイド部７３ｊから同等の押圧力が発生する。

このように、運転者の認知度Ｐが低い場合はレーン内横位置Ｘに応じて左右両方のサイド部７３ｉ、７３ｊから押圧力を発生することにより、レーンマーカへの接近の度合を運転者に確実に知らせるようにする。接近方向と同方向のシートサイド部からの押圧力を増加すると同時に、反対側のシートサイド部からの押圧力を減少することで接近側のシートサイド部からの押圧力を相対的に高め、レーンマーカへの接近状態を一層確実に運転者に知らせることができる。

運転者の認知度Ｐが中程度の場合、とくに図１０に示すように認知度Ｐが領域Ｂにある場合、自車両のレーン内横位置Ｘに対して回転角補正値θＲｃ、θＬｃは図１１に示すように変化する。このとき補正量Ｘａ、Ｘｂはそれぞれ、-ＷＬ/２＜Ｘａ＜０、０＜Ｘｂ＜ＷＬ/２である。したがって、自車両がレーン右端に接近していく場合、レーン内横位置Ｘ＝Ｘａで右サイド部７３ｉから押圧力が発生し始め、レーン右端に到達すると右サイド部７３ｉから最大の押圧力が発生する。このとき、左サイド部７３ｊからの押圧力は徐々に減少し、レーン横位置Ｘ＝Ｘｂで０になる。同様に、自車両がレーン左端に接近していく場合、レーン内横位置Ｘ＝Ｘｂで左サイド部７３ｊから押圧力が発生し始め、レーン左端に到達すると左サイド部７３ｊから最大の押圧力が発生する。このとき、右サイド部７３ｉからの押圧力は徐々に減少し、レーン内横位置Ｘ＝Ｘａで０になる。

このように、認知度Ｐが中程度の領域Ｂにある場合は、左右両方のサイド部７３ｉ、７３ｊから押圧力を発生させるが、左右両方のサイド部７３ｉ，７３ｊが同時に作動する範囲を限定して情報伝達量を制限することにより、過剰な情報提供を避けるようにする。

認知度Ｐが中程度で、とくに図１０に示す点Ｃに相当する場合（認知度Ｐ＝Ｐａ）、補正量Ｘａ，Ｘｂ＝０となる。このとき、自車両のレーン内横位置Ｘに対して回転角補正値θＲｃ、θＬｃは図１２に示すように変化する。自車両がレーン右端に接近していく場合、レーン内横位置Ｘ＝０で、すなわちレーン中央から右サイド部７３ｉの押圧力が発生し始め、レーン右端に到達すると右サイド部７３ｉからの押圧力が最大となる。このとき、左サイド部からの押圧力は発生しない。自車両がレーン左端に接近していく場合は、レーン内横位置Ｘ＝０で、すなわちレーン中央から左サイド部７３ｊの押圧力が発生し始め、レーン左端に到達すると左サイド部７３ｊからの押圧力が最大となる。このとき、右サイド部７３ｉからの押圧力は発生しない。

このように、認知度Ｐ＝Ｐａの点Ｃに相当する場合は、レーン内横位置Ｘに応じて左右サイド部７３ｉ，７３ｊの一方が作動する。左右両側のサイド部７３ｉ，７３ｊが同時に作動する領域がなくなり、情報伝達量はより少なくなっている。

図１０に示す領域Ｄのように認知度Ｐが高い場合（Ｐ＞Ｐａ）、補正量Ｘａ，Ｘｂは、それぞれ０＜Ｘａ≦Ｗａ_max、-Ｗａ_max≦Ｘｂ＜０である。この場合、レーン内横位置Ｘに対する回転角補正値θＲｃ，θＬｃは図１３に示すように変化する。すなわち、レーン内横位置ＸがＸｂ＜Ｘ＜Ｘａで自車両がレーン中央付近を走行している場合、左右いずれのサイド部７３ｉ，７３ｊからも押圧力が発生しない。ただし、自車両がレーン端に接近すると、接近しているレーンマーカと同方向のサイド部からの押圧力が増加する。このときの押圧力の増加率（傾き）は、認知度Ｐが低い場合や中程度の場合に比べて大きく設定されているので、押圧力の増加によって運転者に与えられる刺激が急に大きくなる。これにより、認知度Ｐが高い場合に、リスクの小さいレーン中央付近での情報伝達量を小さくしてわずらわしさを与えることを低減しながら、リスクの大きいレーン端付近での情報伝達を確実に行うことができる。

このように、以上説明した第１の実施の形態においては、以下のような作用効果を奏することができる。
（１）車両用運転操作補助装置１は、自車両周囲の走行環境に関するリスク度を算出し、リスク度を触覚情報として運転者に伝える。さらに、自車両周囲の走行環境に対する運転者の認知度Ｐを算出し、リスク度を運転者に伝えるための情報伝達量を、運転者の認知度Ｐに応じて補正する。リスク度が高いときに、その情報を運転者に確実に伝えるために情報伝達量を不必要に大きくすると、運転者が状況を認知している場合には運転者にわずらわしさを与えてしまう。運転者に認知度Ｐに応じて情報伝達量を補正することにより、運転者にわずらわしさを与えることなく適切な情報伝達を行うことができる。また、リスク度として自車両のレーン内横位置Ｘを算出し、レーン内横位置をシート７１の左右サイド部７３ｉ，７３ｊからの押圧力として運転者に伝達することにより、運転者にわかりやすい情報伝達を行うことができる。
（２）コントローラ５０は、リスク度が高レベルの場合は、認知度Ｐが高くなるほど情報伝達量の変化率を大きくする。具体的には、図１３に示すようにレーン内横位置Ｘがレーン端に接近している場合に、認知度Ｐが高くなるほどレーン内横位置Ｘの変化に対する回転角補正値θＲｃ，θＬｃの変化率を大きくする。これにより、認知度Ｐが高い場合は、リスク度が低レベルのレーン中央付近では押圧力が発生しないが、リスク度が高くなると認知度Ｐが低い場合に比べて押圧力が急に増加する。これにより、運転者にわずらわしさを与えることを防止しながら、リスクが高まった場合には確実に情報伝達を行うことができる。また、コントローラ５０は、認知度Ｐが高いほど情報伝達量が小さくなるように補正する。具体的には、図１０に示すように認知度Ｐが高いほど補正量Ｘａ，Ｘｂを大きくして左右両側のサイド部７３ｉ，７３ｊから同時に押圧力が発生する領域を小さくすることにより、運転者に伝えられる情報伝達量を低減する。これにより、運転者が車両周囲の状況を認識している場合に、運転者にわずらわしさを与えることなく適切な情報伝達を行うことができる。
（３）認知度算出部５４は、自車線における自車両の横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴに基づいて運転者の認知度Ｐを算出する。具体的には、図８に示すように標準偏差Ｗ＿ＳＴが大きいほど認知度Ｐを小さくする。これにより、運転者の運転操作、および運転操作の結果がどれほど安定しているかに基づいて、走行環境についての運転者の認知度Ｐを正確に算出することができる。
（４）コントローラ５０は、自車両のレーン内横位置Ｘに応じた触覚情報を運転者に伝達し始めるときのレーン内横位置Ｘ、すなわち回転角θＲ，θＬを増加し始めるときのレーン内横位置Ｘを、認知度Ｐに応じて調整する。具体的には、図１０に示すように認知度Ｐが高いほど回転角補正量Ｘａ，Ｘｂを大きくして、回転角θＲ，θＬが増加し始めるときのレーン内横位置Ｘを自車両が接近する方向のレーンマーカ側にずらす。これにより、認知度Ｐが高くなるほど左右両側のサイド部７３ｉ，７３ｊから同時に押圧力が発生する範囲が小さくなり、運転者にわずらわしさを与えることなく適切な情報伝達を行うことができる。
（５）シート７１の左右サイド部７３ｉ，７３ｊは、レーン内横位置Ｘおよび認知度Ｐに応じて設定される回転角補正値θＲｃ，θＬｃに応じてそれぞれ独立して駆動するように構成されているので、自車両の左右方向に存在するレーン端に対する接近状態を運転者にわかりやすく伝達することができる。

《第２の実施の形態》
以下に、本発明の第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、図１および図２に示した第１の実施の形態と同様である。ここでは、第１の実施の形態との相違点を主に説明する。

第２の実施の形態においては、運転者の認知度Ｐが所定値Ｐ１を超える高レベルの場合に、より詳細に認知度Ｐを判定する。認知度Ｐは図１４のマップに従って、自車両のレーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴに基づいて判定される。さらに、図１５に示すように標準偏差Ｗ＿ＳＴの時間変化を計測し、認知度Ｐが高レベルに達してからの経過時間、すなわち高レベルの持続時間Ｔｋを算出する。認知度Ｐが高レベルに達してからは、持続時間Ｔｋに応じてさらに認知度Ｐを定義する。

以下に、第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置１の動作を図１６を用いて詳細に説明する。図１６は、第２の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば５０msec毎に連続的に行われる。ステップＳ２０１〜Ｓ２０３での処理は、図５に示したステップＳ１０１〜Ｓ１０３での処理と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３で算出した認知度Ｐが所定値Ｐ１を超える高レベルであるか否かを判定する。ここで、所定値Ｐ１は、図１４に示したようにレーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴが所定値Ｗ＿ＳＴ０を下回る場合の認知度Ｐである。ステップＳ２０４が肯定判定され、認知度Ｐが高レベルである場合は、ステップＳ２０５へ進む。ステップＳ２０５では図１５に示すように認知度Ｐが高レベルに達してからの継続時間、すなわち高レベルの持続時間Ｔｋを算出する。

つづくステップＳ２０６では、ステップＳ２０５で算出した高レベルの持続時間Ｔｋに基づいて、高レベルの場合の認知度Ｐを再度算出する。図１７に、高レベルの認知度Ｐの持続時間Ｔｋと認知度Ｐとの関係を示す。図１７に示すように、持続時間Ｔｋが長くなるほど、認知度ＰはＰ１からさらに高くなる。高レベルの認知度Ｐの算出式は以下の（式５）で表される。

・Ｔｋ＜Ｔｋ０
Ｐ＝Ｐ１
・Ｔｋ０≦Ｔｋ＜Ｔｋ１
Ｐ＝（（Ｐ２-Ｐ１）・Ｔｋ+（Ｐ１・Ｔｋ１-Ｐ２・Ｔｋ０））/（Ｔｋ１-Ｔｋ０）
・Ｔｋ１≦Ｔｋ
Ｐ＝Ｐ２ ・・・（式５）
ここで、Ｐ２は、運転者の認知度Ｐの上限を規定する所定値である。Ｔｋ０，Ｔｋ１は、所定値Ｐ１，Ｐ２に対応するように予め設定しておく。

一方、ステップＳ２０４で、認知度Ｐが高レベルではないと判定された場合は、ステップＳ２０３で算出された認知度Ｐをそのまま使用する。

ステップＳ２０７では、ステップＳ２０２で算出されたレーン内横位置Ｘに基づいて左右サイド部７３ｉ，７３ｊの回転角θＲ，θＬを算出する。続くステップＳ２０８では、ステップＳ２０３またはステップＳ２０６で算出された認知度Ｐに基づいて、左右サイド部７３ｉ，７３ｊの回転角θＲ，θＬを補正する。

まず、認知度Ｐに基づいて、レーン内横位置Ｘに対する回転角θＲ，θＬの増加開始位置を表す補正値Ｘａ，Ｘｂを算出する。図１８に、認知度Ｐと右サイド部７３ｉの回転角θＲについての補正量Ｘａとの関係を示す。認知度Ｐに基づく補正量Ｘａの算出式は、以下の（式６）で表される。

・Ｐ≦Ｐ０（領域Ａ）
Ｘａ＝-ＷＬ/２
・Ｐ０＜Ｐ≦Ｐ１（領域Ｂ+点Ｃ）
Ｘａ＝（ＷＬ/２・Ｐ-ＷＬ/２・Ｐ１）/（Ｐ１-Ｐ０）
・Ｐ１＜Ｐ＜Ｐ２
Ｘａ＝（Ｗａ_max・Ｐ-Ｗａ_max・Ｐ１）/（Ｐ２-Ｐ１）
・Ｐ２≦Ｐ
Ｘａ＝Ｗａ_max ・・・（式６）

このように、認知度Ｐが高くなるほど補正量Ｘａが大きくなり、回転角θＲの増加開始位置の調整量が大きくなる。認知度Ｐ＝Ｐ２で補正量Ｘａは最大値Ｗａ_maxに設定される。図１８に示すように、認知度Ｐの上限を認知度Ｑとする。なお、左サイド部７３ｊの回転角θＬについての補正量Ｘｂは、Ｘｂ＝-Ｘａである。

つぎに、認知度Ｐに基づいて設定した補正量Ｘａ，Ｘｂに応じて、上述した（式４）を用いて左右サイド部７３ｉ，７３ｊの回転角θＲ，θＬを補正し、回転角補正値θＲｃ，θＬｃを算出する。

ステップＳ２０９では、ステップＳ２０８で算出した回転角補正値θＲｃ，θＬｃに対応するモータ回転角信号を、シートサイド駆動機構７０に出力する。シートサイド駆動機構７０はコントローラ５０からの信号に基づいて、右サイド部７３ｉのモータユニット７３ｅおよび左サイド部７３ｊのモータユニット７３ｆの駆動をそれぞれ制御する。これにより、今回の処理を終了する。

以下に、第２の実施の形態による車両用運転操作補助装置１の作用を説明する。
図１８に示したように、認知度Ｐ＝Ｐ１のときに補正量Ｘａ＝０，Ｘｂ＝０となる。このときのレーン内横位置Ｘに対する回転角補正値θＲｃ，θＬｃを図１９に示す。図１９に示すように、自車両が車線右側領域（レーン内横位置Ｘ＞０）でレーン右端に接近していくにつれて、右サイド部７３ｉからの押圧力が大きくなる。一方、自車両が車線左側領域（レーン内横位置Ｘ＜０）でレーン左端に接近していくにつれて、左サイド部７３ｊからの押圧力が大きくなる。左右サイド部７３ｉ，７３ｊが同時に作動する領域がないので、過剰な情報の提供を防止することができる。

認知度Ｐ＞Ｐ１の領域Ｄにおけるレーン内横位置Ｘに対する回転角補正値θＲｃ，θＬｃを図２０に示す。図２０に示すように、認知度Ｐが高レベルの場合、レーン中央付近では左右いずれのサイド部７３ｉ．７３ｊからも押圧力が発生しない。認知度Ｐが高レベルの場合はその持続時間Ｔｋを考慮した、より詳細な認知度Ｐの設定を行っているので、運転者の認知度Ｐが高いにも関わらず過剰な情報を提供してしまうことを防止できる。なお、自車両がレーン端に接近してレーン内横位置Ｘが±Ｗａ_maxを超えると、接近方向のレーンマーカと同方向のサイド部から押圧力が発生する。このときの押圧力の増加率は認知度Ｐが低い場合や中程度の場合よりも大きいので、レーン端に接近していることを確実に運転者に知らせることができる。

このように、以上説明した第２の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
コントローラ５０は、認知度Ｐが所定値Ｐ１以上の高レベルの場合に、その持続時間Ｔｋに応じて認知度Ｐを補正する。具体的には、所定値Ｐ１以上の高レベルの持続時間Ｔｋが長いほど、認知度Ｐがさらに高くなるように設定する。したがって、所定値Ｐ１未満の中レベルおよび低レベルの場合はレーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴの関数として認知度Ｐが定義され、所定値Ｐ１以上の高レベルでは持続時間Ｔｋの関数として認知度Ｐが定義される。認知度Ｐが高レベルの場合に持続時間Ｔｋの関数として定義することにより、高レベルの認知度Ｐをより詳細に算出し、不必要な情報伝達を防止することができる。

《第３の実施の形態》
以下に、本発明の第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図２１に、第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置２の構成を示すシステム図を示す。図２１において、図１および図２に示した第１の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第１の実施の形態との相違点を主に説明する。

図２１に示すように、第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置２は、ＧＰＳ受信機を備えたナビゲーションシステム４０をさらに備えている。コントローラ５０Ａは、レーンマーカ検出部５１，レーン内横位置算出部５２、シート回転角算出部５３、認知度算出部５４、シート回転角補正部５５および道路曲率算出部５６とを備えている。

道路曲率算出部５６は、道路情報をナビゲーションシステム４０から読み込み、自車両が走行する道路の道路曲率を検出する。認知度算出部５４は、自車両のレーン内横位置Ｘに基づいて運転者の認知度Ｐを算出し、さらに認知度Ｐが高レベルの場合は、高レベルの持続時間Ｔｋと道路曲率とに基づいて認知度Ｐを算出する。

以下に、第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置２の動作を図２２を用いて詳細に説明する。図２２は、第３の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば５０msec毎に連続的に行われる。ステップＳ３０１〜Ｓ３０２での処理は、図５に示したステップＳ１０１〜Ｓ１０２での処理と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ３０３では、ナビゲーションシステム４０から得られる道路情報に基づいて、自車両が走行する道路の道路曲率ρを算出する。道路曲率ρは、図２３に示すように右カーブの場合を正の値、左カーブの場合を負の値で表す。

ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２で算出した自車両のレーン内横位置Ｘに基づいて運転者の認知度Ｐを算出する。ここでは、レーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴに基づいて図８に示すマップから認知度Ｐを算出する。ステップＳ３０５では、ステップＳ３０４で算出した認知度Ｐが所定値Ｐ１を超える高レベルであるか否かを判定する。認知度Ｐが高レベルである場合は、ステップＳ３０６へ進み、認知度Ｐが高レベルに達してからの継続時間、すなわち高レベルの持続時間Ｔｋを算出する。

つづくステップＳ３０７では、ステップＳ３０３で算出した道路曲率ρおよびステップＳ３０６で算出した高レベルの持続時間Ｔｋに基づいて、高レベルの場合の認知度Ｐを再度算出する。図２４に、認知度高レベルの持続時間Ｔｋと認知度Ｐとの関係を示す。道路曲率ρが所定値｜ρ０｜よりも小さい場合は、図２４に破線で示すように持続時間Ｔｋが長くなるほど認知度Ｐを徐々に大きくする。道路曲率ρが所定値｜ρ０｜以上の場合、すなわち自車両が急カーブを走行している場合は、図２４に実線で示すように認知度Ｐを所定値Ｐ１に固定する。

一方、ステップＳ３０５で、認知度Ｐが高レベルではないと判定された場合は、ステップＳ３０４で算出された認知度Ｐをそのまま使用する。ステップＳ３０８〜Ｓ３１０での処理は、ステップＳ１０４〜Ｓ１０６での処理と同様であるので説明を省略する。

道路曲率ρが大きく自車両が急なカーブを走行している場合は、運転者は自車両周囲の状況を認識することが困難となり認知度Ｐが低下していくと予測される。そこで、道路曲率ρが所定値｜ρ０｜を超える場合は高レベルの持続時間Ｔｋの長さに関わらず認知度Ｐを所定値Ｐ１に固定する。このように、認知度Ｐの算出に道路曲率ρを加えることにより、環境の変化に基づいて運転者の将来の認知度Ｐを予測することができる。

このように、以上説明した第３の実施の形態においては、図２４に示すように、自車両が走行する道路の道路曲率ρが所定値｜ρ０｜以上の場合、高レベルの持続時間Ｔｋに応じた認知度Ｐの補正をキャンセルする。このように、認知度Ｐの算出に道路曲率ρ、すなわち走行環境を加味することにより、走行環境の変化に対応した情報伝達を行うことができる。

《第４の実施の形態》
以下に、本発明の第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図２５に、第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置３の構成を示すシステム図を示す。図２５において、図１および図２に示した第１の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第１の実施の形態との相違点を主に説明する。

図２５に示すように、車両用運転操作補助装置３はＧＰＳ受信機を備えたナビゲーションシステム４０と視線検出装置４５をさらに備えている。視線検出装置４５は、例えばインストルメントパネルに取り付けられた小型のＣＣＤカメラおよび運転者の眼球に赤外線を照射する赤外発光ダイオードからなり、運転者の視線の動きを検出する。

車両用運転操作補助装置３のコントローラ５０Ｂは、レーンマーカ検出部５１、レーン内横位置算出部５２、シート回転角算出部５３、シート回転角補正部５５、道路曲率算出部５６、将来環境変化推定部５７、現在認知度推定部５８、および将来認知度予測部５９を備えている。

道路曲率算出部５６は、ナビゲーションシステム４０から得られる道路情報に基づいて、自車両が走行する道路の道路曲率を算出する。将来環境変化推定部５７は、道路曲率算出部５６で算出された道路曲率と、レーンマーカ検出部５１から入力されるセンサの確信度とに基づいて将来の環境変化を推定する。ここで、レーンマーカを検出するセンサである前方カメラ２０の確信度を、センサの確信度とする。

現在認知度推定部５８は、視線検出装置４５からの画像信号に画像処理を施して運転者の視線方向を算出し、視線方向データから運転者の覚醒度を算出する。そして、算出した覚醒度と運転者の現在の操作安定度に基づいて、現在の運転者の認知度を推定する。将来認知度予測部５９は、将来環境変化推定部５７および現在認知度推定部５８の推定結果に基づいて、運転者の将来の認知度を予測する。

シート回転角補正部５５は、シート回転角算出部５３で算出されたレーン内横位置Ｘに基づくシート回転角θＲ，θＬを、将来認知度予測部５９で予測された将来の認知度に基づいて補正する。コントローラ５０Ｂは、補正されたシート回転角θＲ，θＬに対応するモータ回転角信号を、シートサイド駆動機構７０に出力する。

以下に、第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置３の動作を説明する。まず、その概要を説明する。車両用運転操作補助装置３は、自車両の走行状況に関するリスクに応じてシート７１から押圧力を発生することにより、運転者に情報伝達を行っている。リスクが高くなるほど情報伝達の必要性も高くなるが、運転者が状況を認識しながら運転操作を行っている場合など、情報提供を行うことにより運転者にわずらわしさを与えてしまう可能性がある。

そこで、第４の実施の形態においては、情報伝達が必要な場合には確実に情報伝達を行い、情報伝達の必要性が低い場合にはわずらわしさを低減するような情報伝達を行う。具体的には、現在の運転者の状態と将来の環境変化に基づいて将来の運転者の状態を予測し、将来の運転者の状態に応じた情報伝達を行う。将来の運転者の状態を表す将来の認知度は、図２６に示すように現在の運転者の状態を表す現在の認知度と将来の環境変化とに基づいて推定される。

図２６に示すように、現在の運転者の認知度が高い場合、将来の環境変化が小さいと将来の認知度がやや高いと推定する。将来の環境変化が大きい場合は、視覚的な変化が大きいため運転者のその変化に気づきやすいと考えられるので、将来の認知度が高いと推定する。一方、現在の運転者の認知度が低い場合、将来の環境変化が小さいと将来の認知度が低いと推定し、将来の環境変化が大きいと将来の認知度が中程度と推定する。

そして、推定した将来の認知度と現在のリスクとに基づいて、図２７および図２８に示すように情報伝達量を設定する。将来の認知度が高く、現在のリスクが小さい場合は情報伝達量を小さく、現在のリスクが大きい場合は情報伝達量を大きくする。将来の認知度が低く、現在のリスクが小さい場合は情報伝達をやや小さく、現在のリスクが大きい場合は情報伝達量を中程度にする。

以下に、第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置３の動作を図２９を用いて詳細に説明する。図２９は、第４の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば５０msec毎に連続的に行われる。ステップＳ４０１〜Ｓ４０２での処理は、図５に示したステップＳ１０１〜Ｓ１０２での処理と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ４０３では、ナビゲーションシステム４０から得られる道路情報に基づいて、自車両が走行する道路の道路曲率ρを算出する。道路曲率ρは右カーブの場合を正の値、左カーブの場合を負の値で表す。

ステップＳ４０４では、視線検出装置４５で検出される運転者の視線方向およびステップＳ４０２で算出される自車両のレーン内横位置Ｘに基づいて、現在の運転者の状態を表す現在の認知度Ｐａを算出する。ここでの処理を、図３０のフローチャートを用いて説明する。

まず、ステップＳ４５１で、運転者の現在の操作安定度Ｗ１を算出する。図３１に示すように現在から過去の所定時間Ｔ１（例えば１０秒）内におけるレーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴを算出する。レーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴは、以下の（式７）から算出する。

そして、標準偏差Ｗ＿ＳＴの逆数を現在の操作安定度Ｗ１として算出する。すなわち、レーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴが小さいほど操作安定度Ｗ１が高いと評価する。

ステップＳ４５２では、視線検出装置４５による撮像画像に基づいて運転者の覚醒度Ｗ２を判定する。運転者の覚醒度Ｗ２の判定方法は、例えば特開平９−２０１５７号公報に開示されている手法を用いる。具体的には、視線検出装置４５によって撮像される画像に所定の画像処理を施し、運転者の視線方向データを算出する。そして、算出した視線方向データを、覚醒時の基準パターンと比較することによって、運転者の覚醒度Ｗ２を判定する。覚醒度Ｗ２が低いほど集中しておらず、漫然と運転していることを表している。

ステップＳ４５３では、ステップＳ４５１で算出した現在の操作安定度Ｗ１と、ステップＳ４５２で判定した運転者の覚醒度Ｗ２とに基づいて、現在の運転者状態を表す現在の認知度Ｐａを推定する。図３２に、操作安定度Ｗ１と覚醒度Ｗ２に基づく現在の認知度Ｐａの推定マップを示す。基本的には、操作安定度Ｗ１および覚醒度Ｗ２が高くなるほど現在の認知度Ｐａが高くなるように設定している。ただし、運転者の覚醒度Ｗ２が低く、運転操作に集中していないと推定される場合は、操作安定度Ｗ１が高くても認知度が低くなるように補正している。

このようにステップＳ４０４で現在の認知度Ｐａを推定した後、ステップＳ４０５へ進む。
ステップＳ４０５では、ステップＳ４０３で算出される道路曲率ρと、レーンマーカを検出するセンサである前方カメラ２０の確信度に基づいて、将来の環境変化の度合いを表す将来の環境変化度Ｐｂを算出する。ここでの処理を、図３３のフローチャートを用いて説明する。

まず、ステップＳ４６１で、自車両が走行する道路の将来の道路曲率ρ２を算出する。ここでは、図３４に示すように、自車両の現在位置から所定距離Ｌ前方の将来位置における道路曲率ρ２を、ナビゲーションシステム４０のデータベースから取得する。所定距離Ｌは、現在の自車速Ｖｓで走行した場合に所定時間Ｔ２（例えば５秒）で自車両が進む距離であり、以下の（式８）で算出する。
Ｌ＝Ｖｓ・Ｔ２ ・・・（式８）

ステップＳ４６２では、道路曲率ρの変化を算出する。具体的には、現在から過去の所定時間Ｔ１内における平均道路曲率（道路曲率ρの移動平均）ρ０を算出し、ステップＳ４６１で算出した将来の道路曲率ρ２と平均道路曲率ρ０との差を、曲率変化δρとして算出する。曲率変化δρは、以下の（式９）から算出できる。
δρ＝｜ρ２−ρ０｜ ・・・（式９）

ステップＳ４６３では、ステップＳ４６２で算出した曲率変化δρの逆数１／δρを、将来の環境の安定度として算出する。

ステップＳ４６４では、レーンマーカを検出する前方カメラ２０の確信度Ｓを算出する。ここで、確信度Ｓは、前方カメラ２０によって検出されるレーンマーカの状態にどれだけの不確実性が含まれているかを示す値である。確信度Ｓが低いと、センサによって検出される走行状況が確実ではない可能性が高いことを示している。そこで、前方カメラ２０で検出されるレーンマーカがどれほどレーンマーカらしいかに基づいて、前方カメラ２０の確信度Ｓを算出する。例えば、レーンマーカらしさが高いほど、すなわち撮像画像に含まれるラインがレーンマーカらしい形状を有しているほど、確信度Ｓが高くなるように設定する。

ステップＳ４６５では、ステップＳ４６３で算出した将来の環境安定度１／δρと、ステップＳ４６４で算出したセンサ確信度Ｓとに基づいて、将来の環境変化度Ｐｂを推定する。図３５に、環境安定度１／δρとセンサ確信度Ｓに基づく将来の環境変化度Ｐｂの推定マップを示す。基本的には、将来の環境安定度１／δρが低いほど将来の環境変化度Ｐｂが大きくなるように設定している。ただし、センサ確信度Ｓが低い場合は、環境安定度１／δρが低いほど将来の環境変化度Ｐｂがより大きくなるように、また、環境安定度１／δρが高いほど将来の環境変化度Ｐｂがより小さくなるように補正している。

このようにステップＳ４０５で将来の環境変化度Ｐｂを推定した後、ステップＳ４０６へ進む。
ステップＳ４０６では、ステップＳ４０４で算出した現在の認知度Ｐａと、ステップＳ４０５で算出した将来の環境変化度Ｐｂとに基づいて、運転者の将来の認知度Ｐｆを予測する。図３６に、現在の認知度Ｐａと将来の環境変化度Ｐｂに基づく将来の認知度Ｐｆの推定マップを示す。図３６に示すように、現在の認知度Ｐａおよび将来の環境変化度Ｐｂが大きくなるほど、将来の認知度Ｐｆが大きくなると予測する。

つづくステップＳ４０７では、ステップＳ４０２で算出した自車両のレーン内横位置Ｘに基づいて基本となる情報伝達量を算出する。ここでは、図９に示したように、自車両がレーン右端に接近するほどシート７１の右サイド部７３ｉの回転角θＲが増加するように、また、自車両がレーン左端に接近するほど左サイド部７３ｊの回転角θＬが増加するように設定する。

ステップＳ４０８では、ステップＳ４０７で算出した回転角θＲ，θＬを、ステップＳ４０６で算出した運転者の将来の認知度Ｐｆに基づいて補正する。まず、将来の認知度Ｐｆに基づいて、レーン内横位置Ｘに対する回転角θＲ，θＬの増加開始位置を決定する補正量Ｘａ、Ｘｂを算出する。

図３７に、将来の認知度Ｐｆと右サイド部７３ｉの回転角θＲについての補正量Ｘａとの関係を示す。図３７に示すように、将来の認知度Ｐｆが所定値Ｐｆ１以下の場合は補正量Ｘａ＝-ＷＬ/２に固定する。将来の認知度Ｐｆが高くなるほど補正量Ｘａを大きくし、将来の認知度Ｐｆが所定値Ｐｆ２（＞Ｐｆ１）以上となると、補正量Ｘａ＝Ｗａ_maxに固定する。将来の認知度Ｐｆ＝Ｐｆ３のときに、補正量Ｘａ＝０となる。左サイド部７３ｊの回転角θＬについての補正量Ｘｂは、Ｘｂ＝-Ｘａである。

なお、図３７においてＰｆ２は、運転者の認知度Ｐｆが高レベルであるか否かを判定するためのしきい値、Ｐｆ１は運転者の認知度Ｐｆの下限を規定する所定値であり、それぞれ適切な値を設定しておく。

このように算出した補正量Ｘａ，Ｘｂを用いて回転角θＲ，θＬを補正し、回転角補正値θＲｃ，θＬｃを算出する。具体的には、自車両がレーン右端に接近していく場合に、右サイド部７３ｉの回転角θＲがレーン内横位置Ｘ＝Ｘａから増加し始め、レーン右端で最大値θｍａｘになるとともに、左サイド部７３ｊの回転角θＬが徐々に低下してレーン内横位置Ｘ＝Ｘｂで０になるように、回転角θＲ，θＬの補正値θＲｃ，θＬｃを設定する。自車両がレーン左端に接近していく場合はこの反対である。

ステップＳ４０９では、ステップＳ４０８で算出した回転角補正値θＲｃ，θＬｃに対応するモータ回転角信号をシートサイド駆動機構７０に出力する。シートサイド駆動機構７０はコントローラ５０Ｂからの信号に基づいて、右サイド部７３ｉのモータユニット７３ｅおよび左サイド部７３ｊのモータユニット７３ｆの駆動をそれぞれ制御する。これにより、今回の処理を終了する。

以下に、第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置１の作用を説明する。
運転者の将来の認知度Ｐｆが所定値Ｐｆ１以下の領域Ａでは補正量Ｘａ＝−ＷＬ／２，Ｘｂ＝ＷＬ／２であるので、レーン内横位置Ｘに対して回転角補正値θＲｃ，θＬｃは図３８に示すように変化する。すなわち、自車両がレーン右端に接近するときは、レーン内横位置Ｘ＝-ＷＬ/２から右サイド部７３ｉの押圧力を増加し始めるとともに、左サイド部７３ｊの押圧力を減少し始める。自車両のレーン内横位置Ｘがレーン右端ＷＬ／２に達すると、右サイド部７３ｉからの押圧力を最大、左サイド部７３ｊからの押圧力を最小にする。同様に、自車両がレーン左端に接近するときは、レーン内横位置Ｘ＝ＷＬ/２から左サイド部７３ｊの押圧力を増加し始めるとともに、右サイド部７３ｉの押圧力を減少し始める。自車両のレーン内横位置Ｘがレーン左端−ＷＬ／２に達すると、左サイド部７３ｊからの押圧力を最大、右サイド部７３ｉからの押圧力を最小にする。

このように、運転者の将来の認知度Ｐｆが低い場合はレーン内横位置Ｘに応じて左右両方のサイド部７３ｉ、７３ｊから押圧力を発生することにより、レーンマーカへの接近の度合を運転者に確実に知らせるようにする。接近方向と同方向のシートサイド部からの押圧力を増加すると同時に、反対側のシートサイド部からの押圧力を減少することで接近側のシートサイド部からの押圧力を相対的に高め、レーンマーカへの接近状態を一層確実に運転者に知らせることができる。

運転者の将来の認知度Ｐｆが中程度の場合（領域Ｂ，Ｐｆ１＜Ｐｆ＜Ｐｆ３）、自車両のレーン内横位置Ｘに対して回転角補正値θＲｃ、θＬｃは図３９に示すように変化する。このとき補正量Ｘａ、Ｘｂはそれぞれ、-ＷＬ/２＜Ｘａ＜０、０＜Ｘｂ＜ＷＬ/２である。したがって、自車両がレーン右端に接近していく場合、レーン内横位置Ｘ＝Ｘａで右サイド部７３ｉの押圧力が増加し始め、レーン右端に到達すると右サイド部７３ｉから最大の押圧力が発生する。このとき、左サイド部７３ｊからの押圧力は徐々に減少し、レーン横位置Ｘ＝Ｘｂで０になる。同様に、自車両がレーン左端に接近していく場合、レーン内横位置Ｘ＝Ｘｂで左サイド部７３ｊの押圧力が増加し始め、レーン左端に到達すると左サイド部７３ｊから最大の押圧力が発生する。このとき、右サイド部７３ｉからの押圧力は徐々に減少し、レーン内横位置Ｘ＝Ｘａで０になる。

このように、認知度Ｐが領域Ｂにある場合は、左右両方のサイド部７３ｉ、７３ｊから押圧力を発生させるが、左右両方のサイド部７３ｉ，７３ｊが同時に作動する範囲を限定して情報伝達量を制限することにより、過剰な情報提供を避けるようにする。

認知度Ｐが所定値Ｐｆ３に相当する場合（点Ｃ）、自車両のレーン内横位置Ｘに対して回転角補正値θＲｃ、θＬｃは図４０に示すように変化する。このときの補正量Ｘａ，Ｘｂ＝０であるので、自車両がレーン右端に接近していく場合、レーン内横位置Ｘ＝０で右サイド部７３ｉの押圧力が増加し始め、レーン右端に到達すると右サイド部７３ｉからの押圧力が最大となる。このとき、左サイド部７３ｊからの押圧力は発生しない。自車両がレーン左端に接近していく場合は、レーン内横位置Ｘ＝０で左サイド部７３ｊの押圧力が増加し始め、レーン左端に到達すると左サイド部７３ｊからの押圧力が最大となる。このとき、右サイド部７３ｉからの押圧力は発生しない。

このように、認知度Ｐｆ＝Ｐｆ３で点Ｃに相当する場合は、左右両側のサイド部７３ｉ，７３ｊをともに作動させる領域がなくなり、情報伝達量はより少なくなっている。

将来の認知度Ｐが高い場合（領域Ｄ，Ｐｆ＞Ｐｆ３）、レーン内横位置Ｘに対する回転角補正値θＲｃ，θＬｃは図４１に示すように変化する。補正量Ｘａ，Ｘｂは、それぞれ０＜Ｘａ≦Ｗａ_max、-Ｗａ_max≦Ｘｂ＜０である。レーン内横位置ＸがＸｂ＜Ｘ＜Ｘａで自車両がレーン中央付近を走行している場合、左右いずれのサイド部７３ｉ，７３ｊからも押圧力が発生しない。ただし、自車両がレーン端に接近すると、接近しているレーンマーカと同方向のサイド部からの押圧力が増加する。このときの押圧力の増加率（傾き）は、認知度Ｐが低い場合や中程度の場合に比べて大きく設定されているので、押圧力の増加によって運転者に与えられる刺激が急に大きくなる。これにより、レーン中央付近での情報伝達量を小さくしながら、レーン端付近で確実な情報伝達を行うことができる。

このように、以上説明した第４の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
コントローラ５０Ｂは、運転者の現在の認知度Ｐａと自車両周囲の将来の環境変化度Ｐｂとに基づいて、運転者の将来の認知度Ｐｆを算出する。そして、レーン内横位置Ｘに応じた情報伝達量を、将来の認知度Ｐｆに応じて補正する。すなわち、現在のリスク度と将来の認知度Ｐｆに基づいて情報伝達を行う。これにより、運転者が将来的に自車両周囲の状況をどれほど認識しているかという観点に基づいて、適切な情報伝達を行うことができる。また、将来の認知度Ｐｆを現在の認知度Ｐａと将来の環境変化度Ｐｂとに基づいて算出するので、将来、自車両周囲の環境が変化する場合でも運転者の認知度Ｐｆを正確に算出することができる。

《第５の実施の形態》
以下に、本発明の第５の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第５の実施の形態による車両用運転操作補助装置の基本構成は、図２５に示した第４の実施の形態と同様である。ここでは、第４の実施の形態との相違点を主に説明する。

第５の実施の形態においては、現在認知度推定部５８で、現在の操作安定度Ｗ１のみに基づいて運転者の現在の認知度Ｐａを算出する。したがって、現在の認知度Ｐａを算出するときに運転者の覚醒度Ｗ２は考慮しない。

現在の操作安定度Ｗ１として、上述した（式７）を用いて現在から過去の所定時間Ｔ１内のレーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴを算出する。そして、図４２に示すマップを用いてレーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴに応じた運転者の現在の認知度Ｐａを算出する。図４２に示すように、標準偏差Ｗ＿ＳＴが所定値Ｗ＿ＳＴ０よりも小さい場合は現在の認知度Ｐａ＝Ｐ１に固定し、標準偏差Ｗ＿ＳＴが大きくなるにつれて現在の認知度Ｐａを徐々に小さくする。標準偏差Ｗ＿ＳＴが所定値Ｗ＿ＳＴ１よりも大きい場合は、現在の認知度Ｐａ＝Ｐ０に固定する。

将来認知度予測部５９は、上述したように算出した現在の認知度Ｐａと、将来の環境変化度Ｐｂとに基づいて将来の認知度Ｐｆを算出する。シート７１の左右サイド部７３ｉ，７３ｊの回転角補正値θＲｃ、θＬｃの算出方法は、上述した第４の実施の形態と同様である。

このように、現在の操作安定度Ｗ１に基づいて現在の認知度Ｐａを算出することにより、簡単な算出式で現在の認知度Ｐａを算出することができる。

−第５の実施の形態の変形例−
ここでは、レーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴに基づいて算出される現在の認知度Ｐａが高レベルの場合に、高レベルの持続時間Ｔｋに応じて認知度Ｐａを再度判定する。

具体的には、図４３に示すようにレーン内横位置Ｘの標準偏差Ｗ＿ＳＴが所定値Ｗ＿ＳＴ０よりも小さくなってからの経過時間、すなわち高レベルの持続時間Ｔｋを計測する。そして、現在の認知度Ｐａが所定値Ｐ１以上となる高レベル領域において、持続時間Ｔｋに基づいて認知度Ｐａを設定する。

図４４に、認知度Ｐａが高レベルの持続時間Ｔｋと現在の認知度Ｐａとの関係を示す。図４４に示すように、持続時間Ｔｋが所定値Ｔｋ０よりも短い場合は、認知度Ｐａ＝Ｐ１とし、持続時間Ｔｋが長くなるにつれて認知度Ｐａを大きくする。持続時間Ｔｋが所定値Ｔｋ１以上となると、認知度Ｐａを所定値Ｐ２に固定する。このように、現在の認知度Ｐａが高レベルの領域にある場合は、その持続時間Ｔｋに応じて、より詳細に認知度Ｐａを設定する。

このように、高レベルについて詳細に算出された現在の認知度Ｐａを用いて、将来の認知度Ｐｆを詳細に算出することができる。

《第６の実施の形態》
以下に、本発明の第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図４５に、第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置４の構成を示すシステム図を示す。図４５において、図２５に示した第４の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第４の実施の形態との相違点を主に説明する。

図４５に示すように、車両用運転操作補助装置４のコントローラ５０Ｃは、レーンマーカ検出部５１、レーン内横位置算出部５２、シート回転角算出部５３、シート回転角補正部５５、道路曲率算出部５６、将来環境変化推定部５７、現在認知度推定部５８、将来認知度予測部５９、センサ確信度算出部６０、およびシート振動量算出部６１を備えている。

センサ確信度算出部６０は、レーンマーカを検出する前方カメラ２０の確信度Ｓを算出し、シート振動量算出部６１は、センサ確信度Ｓに応じてシート７１の振動量を算出する。なお、第６の実施の形態において将来環境変化推定部５７は、センサ確信度Ｓは考慮せず、将来の環境安定度のみに基づいて将来の環境変化度Ｐｂを推定する。

シートサイド振動機構８０は、シート７１の左右サイド部７３ｉ，７３ｊからそれぞれ振動を発生させる。図４６（ａ）（ｂ）に、シートサイド振動機構８０の構成を示す。図４６（ｂ）は、図４６（ａ）に示すシート７１の背もたれ部７３のＡ-Ａ断面図である。背もたれ部７３の左右サイド部７３ｉ，７３ｊには、シートサイド振動機構８０を構成するバイブレータ（振動子）８０ａ，８０ｂがそれぞれ内蔵されている。バイブレータ８０ａ、８０ｂは、コントローラ５０Ｂからの信号に応じて作動し、運転者に振動を与える。

以下に、第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置４の動作を説明する。車両用運転操作補助装置４は、現在の認知度Ｐａと将来の環境変化度Ｐｂとから推定される運転者の将来の認知度Ｐｆに基づいて、レーン内横位置Ｘに応じた左右サイド部７３ｉ，７３ｊの回転角θＲ，θＬを補正する。さらに、レーンマーカを検出する前方カメラ２０の確信度Ｓに応じて、左右サイド部７３ｉ，７３ｊから振動を発生させる。

第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置４の動作を図４７を用いて詳細に説明する。図４７は、第６の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば５０msec毎に連続的に行われる。ステップＳ５０１〜Ｓ５０４での処理は、図２９に示したステップＳ４０１〜Ｓ４０４での処理と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ５０５では、ステップＳ５０３で算出される道路曲率ρに基づいて、将来の環境変化の度合いを表す将来の環境変化度Ｐｂを算出する。ここでの処理を、図４８のフローチャートを用いて説明する。

まず、ステップＳ５５１で、自車両の現在位置から所定距離Ｌ前方の将来位置における道路曲率ρ２を、ナビゲーションシステム４０のデータベースから取得する。ステップＳ５５２では、上述した（式９）を用いて、現在から過去の所定時間Ｔ１内における平均道路曲率（道路曲率ρの移動平均）ρ０と、ステップＳ５５１で算出した将来の道路曲率ρ２との差を、曲率変化δρとして算出する。ステップＳ５５３では、ステップＳ５５２で算出した曲率変化δρの逆数１／δρを、将来の環境の安定度として算出する。

ステップＳ５５４では、ステップＳ５５３で算出した将来の環境安定度１／δρに基づいて、将来の環境変化度Ｐｂを推定する。ここでは、将来の環境安定度１／δρが低いほど、将来の環境変化度Ｐｂが大きくなるように設定する。

このようにステップＳ５０５で将来の環境変化度Ｐｂを推定した後、ステップＳ５０６へ進む。ステップＳ５０６〜Ｓ５０９での処理は、図２９のステップＳ４０６〜Ｓ４０９での処理と同様であるので説明を省略する。

一方、ステップＳ５１０では、レーンマーカを検出する前方カメラ２０の確信度Ｓを算出する。上述したように、レーンマーカらしさが高いほど、すなわち撮像画像に含まれるラインがレーンマーカらしい形状を有しているほど、確信度Ｓが高くなるように設定する。

つづくステップＳ５１１では、ステップＳ５１０で算出したセンサ確信度Ｓに基づいて、左右サイド部７３ｉ，７３ｊに内蔵されたバイブレータ８０ａ，８０ｂの振動量Ｆを算出する。図４９に、センサ確信度Ｓと振動量Ｆとの関係を示す。ここで、振動量Ｆは、バイブレータ８０ａ，８０ｂに発生させる振動の振幅である。図４９に示すように、センサ確信度Ｓが所定値Ｓ１以下となると振動を発生させる。センサ確信度Ｓが低くなるほど振動量Ｆを大きくし、センサ確信度Ｓが所定値Ｓ１（＜Ｓ２）以下となると振動量Ｆを所定値Ｆ１に固定する。

ステップＳ５１２では、ステップＳ５１１で算出した振動量Ｆをシートサイド振動機構８０に出力する。シートサイド振動機構８０は、コントローラ５０Ｃから出力される振動量Ｆに応じた振動を左右両側のサイド部７３ｉ，７３ｊから発生させる。これにより、今回の処理を終了する。

このように、以上説明した第６の実施の形態においては、上述した第１〜第５の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
走行環境を検出するセンサの確信度Ｓは、将来の走行環境変化に影響を与えるファクターであるが、直接的にはシステム情報である。したがって、レーン内横位置Ｘおよび将来の認知度Ｐｆに基づく情報伝達からは分離して運転者に伝えることにより、運転者のシステムの作動状態をわかりやすく認識させることができる。すなわち、運転者はシート７１の左右両側のサイド部７３ｉ，７３ｊから振動が発生するとセンサ確信度Ｓが低下していると認識することができるので、運転者はシステムを信頼し、安心して運転操作を行うことができる。

《第７の実施の形態》
以下に、本発明の第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図５０に、第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置５の構成を示すシステム図を示す。図５０において、図２５に示した第４の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第４の実施の形態との相違点を主に説明する。

第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置５は、自車両の前後方向に関するリスクを検出し、運転者がアクセルペダルを操作する際に発生する操作反力を介して前後方向のリスクに関する情報伝達を行う。ここで、自車両の前後方向に関するリスクとして、先行車に対する自車両の接近度合を算出する。

図５０に示すように、車両用運転操作補助装置５は、レーザレーダ１０、車速センサ３０、ナビゲーションシステム４０、視線検出装置４５、コントローラ５０Ｄ，およびアクセルペダル反力制御装置９０を備えている。コントローラ５０Ｄは、先行車検出部６２、リスクポテンシャル算出部６３、ペダル反力算出部６４、交差点判定部６５、将来環境変化推定部５７、現在認知度推定部５８、将来認知度予測部５９およびペダル反力補正部６６を備えている。

レーザレーダ１０は、車両の前方グリル部もしくはバンパ部等に取り付けられ、水平方向に赤外光パルスを照射して自車両の前方領域、例えば自車正面に対して±６deg 程度の領域を走査する。レーザレーダ１０は、前方にある複数の反射物（通常、先行車の後端）で反射された赤外光パルスの反射波を計測し、反射波の到達時間より、先行車までの車間距離と相対速度を検出する。検出した車間距離及び相対速度はコントローラ５０Ｄへ出力される。

先行車検出部６２は、レーザレーダ１０の検出結果に基づいて、自車両前方領域に存在する先行車を検出する。リスクポテンシャル算出部６３は、先行車検出部６２で検出された先行車に対する自車両のリスクポテンシャルＲＰを算出する。ペダル反力算出部６４は、リスクポテンシャル算出部６３で算出されたリスクポテンシャルＲＰに基づいてアクセルペダルに発生させる操作反力の反力指令値を算出する。

交差点判定部６５は、ナビゲーションシステム４０から取得される道路情報に基づいて、自車両の前方道路に交差点が存在するかを判定する。将来環境変化推定部５７は、交差点情報および先行車を検出するレーザレーダ１０のセンサ確信度Ｓに基づいて将来の環境変化度Ｐｂを算出する。現在認知度推定部５８は、運転者の覚醒度Ｗ２とリスクポテンシャルＲＰに基づいて運転者の現在の認知度Ｐａを算出する。将来認知度予測部５９は、将来環境変化推定部５７および現在認知度推定部５８の推定結果に基づいて、運転者の将来の認知度Ｐｆを推定する。

ペダル反力補正部６６は、ペダル反力算出部６４で算出されたアクセルペダル反力指令値を、運転者の将来の認知度Ｐｆに基づいて補正する。補正後の反力指令値は、アクセルペダル反力制御装置９０に出力される。

アクセルペダル反力制御装置９０は、コントローラ５０Ｄからの指令値に応じてアクセルペダル操作反力を制御する。図５１に示すように、アクセルペダル９１には、リンク機構を介してサーボモータ９２およびアクセルペダルストロークセンサ９３が接続されている。サーボモータ９２は、アクセルペダル反力制御装置９０からの指令に応じてトルクと回転角とを制御し、運転者がアクセルペダル９１を操作する際に発生する操作反力を任意に制御する。

なお、アクセルペダル反力制御を行わない場合の通常のアクセルペダル反力特性は、例えば、アクセルペダル操作量が大きくなるほどアクセルペダル反力がリニアに大きくなるよう設定されている。通常のアクセルペダル反力特性は、例えばアクセルペダル９１の回転中心に設けられたねじりバネ（不図示）のバネ力によって実現することができる。

以下に、第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置５の動作を、図５２を用いて説明する。図５２は、第７の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば５０msec毎に連続的に行われる。

ステップＳ６０１では、レーザレーダ１０からの信号に基づいて自車両前方に存在する先行車を検出する。そして、自車両と検出された先行車との車間距離Ｄと相対速度Ｖｒ，車速センサ２０によって検出される自車両の走行車速Ｖｓを読み込む。

ステップＳ６０２では、先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。リスクポテンシャルＲＰを算出するために、まず、先行車に対する余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷを算出する。

余裕時間ＴＴＣは、先行車に対する現在の自車両の接近度合を示す物理量であり、自車両と先行車との車間距離Ｄおよび相対車速Ｖｒ（＝先行車速−自車速）を用いて以下の（式１０）で求められる。
ＴＴＣ＝−Ｄ／Ｖｒ ・・・（式１０）

車間時間ＴＨＷは、自車両が先行車に追従走行している場合に、想定される将来の先行車の車速変化による余裕時間ＴＴＣへの影響度合、つまり相対車速Ｖｒが変化すると仮定したときの影響度合を示す物理量である。車間時間ＴＨＷは、以下の（式１１）で表される。
ＴＨＷ＝Ｄ／Ｖｓ ・・・（式１１）

つぎに、余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷを用いて、先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰは、以下の（式１２）で算出することができる。
ＲＰ＝ａ／ＴＨＷ＋ｂ／ＴＴＣ ・・・（式１２）
ここで、ａ、ｂは、車間時間ＴＨＷおよび余裕時間ＴＴＣにそれぞれ適切な重み付けをするための定数であり、予め適切な値を設定しておく。定数ａ、ｂは、例えばａ＝１，ｂ＝８（ａ＜ｂ）に設定する。

ステップＳ６０３では、ステップＳ６０２で算出したリスクポテンシャルＲＰに基づいて、アクセルペダル９１に発生させる操作反力の反力制御指令値ＦＡを算出する。図５３に、リスクポテンシャルＲＰとアクセルペダル反力制御指令値ＦＡとの関係を示す。図５３に示すように、リスクポテンシャルＲＰが所定値ＲＰmaxよりも小さい場合は、リスクポテンシャルＲＰが大きくなるほど、大きなアクセルペダル反力を発生させるようにアクセルペダル反力制御指令値ＦＡを算出する。リスクポテンシャルＲＰが所定値ＲＰmaxより大きい場合には、最大のアクセルペダル反力を発生させるように、アクセルペダル反力制御指令値ＦＡを最大値ＦＡmaxに固定する。

ステップＳ６０４では、ナビゲーションシステム４０から得られる道路情報に基づいて、自車線の前方に存在する複数の交差点を検出し、自車両の現在位置から各交差点までの距離Ｌｃを検出する。

ステップＳ６０５では、視線検出装置４５で検出される運転者の視線方向およびステップＳ６０２で算出されるリスクポテンシャルＲＰに基づいて、現在の運転者の状態を表す現在の認知度Ｐａを算出する。まず、運転者の現在の操作安定度Ｗ１として、図５４に示すように現在から過去の所定時間Ｔ１（例えば１０秒）内におけるリスクポテンシャルＲＰの標準偏差ＲＰ＿ＳＴを算出する。そして、標準偏差ＲＰ＿ＳＴの逆数を現在の操作安定度Ｗ１として算出する。すなわち、リスクポテンシャルＲＰの標準偏差ＲＰ＿ＳＴが小さいほど操作安定度Ｗ１が高いと評価する。

さらに、運転者の視線方向に基づいて、上述したように運転者の覚醒度Ｗ２を算出する。現在の認知度Ｐａは、現在の操作安定度Ｗ１と運転者の覚醒度Ｗ２とに基づいて、上述した図３２のマップに従って推定する。

つづくステップＳ６０６では、ステップＳ６０４で判定された交差点情報と、先行車を検出するセンサであるレーザレーダ１０の確信度Ｓに基づいて、将来の環境変化の度合いを表す将来の環境変化度Ｐｂを算出する。まず、交差点情報に基づいて将来の環境の安定度を算出する。将来の環境の安定度は、図５５に示すように自車両の現在位置から前方にある複数の交差点までの距離Ｌｃに基づいて算出する。

図５５に示すように、交差点が存在する場合は交差点フラグＦＬＧ＝１、交差点が存在しない場合は交差点フラグＦＬＧ＝０を設定する。自車両の現在位置から前方の所定距離Ｌ以内に存在する各交差点までの距離Ｌｃを、Ｌ１，Ｌ２，・・・Ｌｎとして算出する。ここで、所定距離Ｌは、現在の自車速Ｖｓで走行した場合に所定時間Ｔ３（例えば３０秒）で自車両が進む距離であり、以下の（式１３）で算出する。
Ｌ＝Ｖｓ・Ｔ３ ・・・(式１３)

将来の環境安定度Ｗ３は、自車両の現在位置に対する交差点の存在位置、すなわち所定距離Ｌ内に存在する各交差点までの距離Ｌｃ（＝Ｌ１，Ｌ２，・・・Ｌｎ）を用いて、以下の（式１４）から算出する。
Ｗ３＝Σ（１／Ｌ１+１／Ｌ２+・・・+１／Ｌｎ）・・・ (式１４)
(式１４)から算出した将来の環境安定度Ｗ３と、検出される先行車がどれほど先行車らしいかに基づいて算出されるレーザレーダ１０の確信度Ｓとに基づいて、図３５に示すマップに従って将来の環境変化度Ｐｂを推定する。

ステップＳ６０７では、ステップＳ６０５で算出した現在の認知度Ｐａと、ステップＳ６０６で算出した将来の環境変化度Ｐｂとに基づいて、図３６に示すマップに従って運転者の将来の認知度Ｐｆを予測する。

ステップＳ６０８では、ステップＳ６０３で算出した反力指令値ＦＡを、ステップＳ６０７で算出した運転者の将来の認知度Ｐｆに基づいて補正する。ここでは、上述した図３７と同様に、将来の認知度Ｐｆが高くなるほどアクセルペダル反力指令値ＦＡの補正量Ｘｃが大きくなるように設定する。そして、以下の(式１５)に示すように、リスクポテンシャルＲＰに基づいて算出したアクセルペダル反力指令値ＦＡから、補正量Ｘａを引くことによってアクセルペダル反力指令値ＦＡの補正値ＦＡｃを算出する。
ＦＡｃ＝ＦＡ−Ｘｃ ・・・(式１５)

ステップＳ６０９では、ステップＳ６０８で算出したアクセルペダル反力指令補正値ＦＡｃを、アクセルペダル反力制御装置９０へ出力する。アクセルペダル反力制御装置９０は、コントローラ５０Ｄからの信号に基づいてサーボモータ９２を制御し、アクセルペダル９１に発生する操作反力を制御する。これにより、今回の処理を終了する。

このように、以上説明した第７の実施の形態においては、以下のような作用効果を奏することができる。
車両用運転操作補助装置５は、自車両の前後方向のリスクである先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出し、リスクポテンシャルＲＰに応じてアクセルペダル操作反力を制御する。これにより、リスク情報を触覚情報として運転者にわかりやすく伝達することができる。さらに、運転者の将来の認知度Ｐｆに基づいてアクセルペダル反力指令値ＦＡを補正することにより、運転者が周囲の状況を認識しながら運転操作を行っている場合に過剰な情報伝達を行って運転者にわずらわしさを与えてしまうことを防止できる。

以上説明した第１から第６の実施の形態においては、レーンマーカに対する接近度合を、背もたれ部７３のサイド部７３ｉ、７３ｊを回転することによって運転者に伝達した。ただし、これには限定されず、背もたれ部７３の左右サイド部７３ｉ、７３ｊとともに、クッション部７２の左右サイド部を回転させることもできる。または、クッション部７２の左右サイド部のみを回転させることもできる。あるいは、レーンマーカに対する自車両の接近度合に応じて、クッション部７２の左右サイド部および背もたれ部７３の左右サイド部７３ｉ、７３ｊを選択的に駆動することもできる。

また、シートサイド駆動機構７０は、図３（ａ）（ｂ）に示す構成には限定されない。例えば、モータユニット７３ｆ，７３ｇの代わりに、シート７１に空気袋等を内蔵してシート７１の形状を変更するように構成することもできる。シート駆動機構７０として空気袋を用いる場合は、運転者に対して自車両のレーン内横位置Ｘに応じた押圧力を与えるように、空気袋の内圧を制御する。また、第６の実施の形態で説明したバイブレータ８０ａ、８０ｂの設置位置も上述した例には限定されないず、バイブレータ８０ａ，８０ｂをクッション部７２に配置したり、背もたれ部７０の中央にひとつだけ配置することも可能である。あるいは、左右サイド部７３ｉ，７３ｊを小刻みに駆動することにより振動を発生させることも可能である。

上述した第３から第６の実施の形態においては、道路曲率ρをナビゲーションシステム４０から得られる道路情報に基づいて検出したが、これには限定されず、車両状態や走行環境から周知の方法により算出することも可能である。

なお、上述した第１から第６の実施の形態においては、レーンマーカに対する接近度合という自車両の左右方向のリスクをシート７１からの押圧力を介して運転者に伝達し、第７の実施の形態においては、先行車に対するリスクポテンシャルＲＰという自車両の前後方向のリスクをアクセルペダル９１からの操作反力として運転者に伝達した。これらを組み合わせて用いることももちろん可能である。

以上説明した第１から第７の実施の形態において、レーザレーダ１０，車速センサ２０，および前方カメラ３０は走行環境検出手段として機能し、レーン内横位置算出部５２およびリスクポテンシャル算出部６３はリスク度算出手段として機能し、シート回転角算出部５３およびペダル反力算出部６４は情報伝達量算出手段として機能し、シートサイド駆動機構７０およびアクセルペダル反力制御装置９０は、情報伝達手段として機能し、認知度算出部５４、将来環境変化推定部５７、現在認知度推定部５８および将来認知度予測部５９は認知度算出手段として機能し、シート回転角補正部５５およびペダル反力補正部６６は、情報伝達量補正手段として機能することができる。ただし、これらには限定されず、情報伝達手段として、操舵反力を発生させる操舵反力制御装置やブレーキペダル反力制御装置を用いることも可能である。なお、以上の説明はあくまで一例であり、発明を解釈する際、上記の実施形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項の対応関係になんら限定も拘束もされない。

本発明の第１の実施の形態による車両用運転操作補助装置のシステム図。 図１に示す車両用運転操作補助装置を搭載した車両の構成図。 （ａ）（ｂ）シートサイド駆動機構の構成を示す図。 （ａ）リスクと情報伝達の必要度との関係を示す図、（ｂ）運転者の認知度と情報伝達の必要度との関係を示す図、（ｃ）リスクと情報伝達量との関係を示す図、（ｄ）リスクと認知度に対して提供する情報伝達量の大きさを示す図。 第１の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。 自車両のレーン内横位置を示す図。 レーン内横位置の時間変化を示す図。 レーン内横位置の標準偏差と運転者の認知度との関係を示す図。 レーン内横位置と左右シートサイド部の回転角との関係を示す図。 認知度と回転角補正量との関係を示す図。 レーン内横位置と左右シートサイド部の回転角補正値との関係を示す図。 レーン内横位置と左右シートサイド部の回転角補正値との関係を示す図。 レーン内横位置と左右シートサイド部の回転角補正値との関係を示す図。 レーン内横位置の標準偏差と運転者の認知度との関係を示す図。 レーン内横位置の標準偏差の時間変化を示す図。 第２の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。 認知度高レベルの持続時間と認知度との関係を示す図。 認知度と回転角補正量との関係を示す図。 レーン内横位置と左右シートサイド部の回転角補正値との関係を示す図。 レーン内横位置と左右シートサイド部の回転角補正値との関係を示す図。 第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置のシステム図。 第３の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。 道路曲率の時間変化を示す図。 道路曲率を加味した場合の認知度高レベルの持続時間と認知度との関係を示す図。 第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置のシステム図。 現在の認知度と将来の環境変化から推定する将来の認知度を説明する図。 将来の認知度と現在のリスクから決定する情報伝達量を説明する図。 現在のリスクと将来の認知度に対する情報伝達量を模式的に示す図。 第４の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。 現在認知度の推定処理の処理手順を示すフローチャート。 レーン内横位置の時間変化を示す図。 操作安定度と覚醒度に対する現在の認知度を示す図。 将来の環境変化推定処理の処理手順を示すフローチャート。 道路曲率の変化を示す図。 環境安定度とセンサの確信度に対する将来の環境変化度を示す図。 環境変化度と現在の認知度に対する将来の認知度を示す図。 将来の認知度と回転角補正量との関係を示す図。 レーン内横位置と左右シートサイド部の回転角補正値との関係を示す図。 レーン内横位置と左右シートサイド部の回転角補正値との関係を示す図。 レーン内横位置と左右シートサイド部の回転角補正値との関係を示す図。 レーン内横位置と左右シートサイド部の回転角補正値との関係を示す図。 レーン内横位置の標準偏差と認知度との関係を示す図。 レーン内横位置の標準偏差の時間変化を示す図。 認知度高レベルの持続時間と認知度との関係を示す図。 第６の実施の形態による車両用運転操作補助装置のシステム図。 （ａ）（ｂ）シートサイド振動機構の構成を示す図。 第６の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。 将来の環境変化推定処理の処理手順を示すフローチャート。 センサ確信度と振動量との関係を示す図。 第７の実施の形態による車両用運転操作補助装置のシステム図。 アクセルペダルとその周辺の構成を示す図。 第７の実施の形態による車両用運転操作補助制御処理の処理手順を示すフローチャート。 リスクポテンシャルとアクセルペダル反力指令値との関係を示す図。 リスクポテンシャルの時間変化を示す図。 交差点の存在位置から環境安定度を算出する方法を説明する図。

符号の説明

２０：前方カメラ
３０：車速センサ
４０：ナビゲーションシステム
５０，５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃ、５０Ｄ：コントローラ
７０：シートサイド駆動機構
８０：シートサイド振動機構
９０：アクセルペダル反力制御装置

Claims (12)

1. 自車両周囲の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
   前記走行環境検出手段による検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスク度を算出するリスク度算出手段と、
   前記リスク度算出手段によって算出される前記リスク度を運転者に伝えるための情報伝達量を算出する情報伝達量算出手段と、
   前記情報伝達量算出手段で算出された前記情報伝達量を触覚情報として運転者に伝達する情報伝達手段と、
   前記自車両周囲の前記走行環境に対する運転者の認知度を算出する認知度算出手段と、
   前記情報伝達量算出手段で算出される前記情報伝達量を、前記認知度算出手段で算出される前記認知度に応じて補正する情報伝達量補正手段とを備えることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
2. 請求項１に記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記情報伝達量補正手段は、前記認知度が高くなるほど前記リスク度に対する前記情報伝達量の変化率が大きくなり、かつ前記リスク度算出手段によって算出される前記リスク度が大きくなるほど前記情報伝達量が大きくなるように補正することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記認知度算出手段は、自車線における前記自車両の横位置の標準偏差に基づいて前記認知度を算出し、前記標準偏差が大きいほど前記認知度を小さくすることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
4. 請求項３に記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記認知度算出手段によって算出される前記認知度が所定値を上回る場合に、前記所定値を上回る持続時間に応じて前記認知度を補正する認知度補正手段をさらに備えることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
5. 請求項４に記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記自車両が走行する道路の道路曲率を検出する道路曲率検出手段をさらに備え、
   前記認知度補正手段は、前記道路曲率検出手段によって検出される前記道路曲率が所定値以上の場合は、前記持続時間に応じた前記認知度の補正をキャンセルすることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
6. 請求項１または請求項２に記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記自車両周囲の将来の環境変化度を推定する環境変化度推定手段をさらに備え、
   前記認知度算出手段は、前記運転者の現在の認知度を算出し、前記現在の認知度と前記環境変化度推定手段によって推定される前記将来の環境変化度とに基づいて、前記運転者の将来の認知度を算出し、
   前記情報伝達量補正手段は、前記認知度算出手段で算出される前記将来の認知度に基づいて前記情報伝達量を補正することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記走行環境検出手段は、前記走行環境として、前記自車両が走行する自車線を検出し、
   前記リスク度算出手段は、前記リスク度として、前記自車線における前記自車両の横位置を算出し、
   前記情報伝達手段は、前記自車両の横位置を前記触覚情報として運転者に伝えることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
8. 請求項７に記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記情報伝達量補正手段は、前記自車両の横位置に応じた前記触覚情報を伝達し始めるときの前記自車両の横位置を、前記認知度算出手段によって算出される前記認知度に応じて調整することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
9. 請求項７または請求項８に記載の車両用運転操作補助装置において、
   前記情報伝達手段は、前記触覚情報として運転者に押圧力を与えるように運転席の右サイド部および左サイド部をそれぞれ独立して駆動することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
10. 請求項６に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク度算出手段は、前記リスク度として先行車に対する自車両の接近度合を算出し、
    前記情報伝達手段は、前記先行車に対する接近度合いを前記触覚情報として運転者に伝えることを特徴とする車両用運転操作補助装置。
11. 自車両周囲の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
    前記走行環境検出手段による検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスク度を算出するリスク度算出手段と、
    前記リスク度算出手段によって算出される前記リスク度を運転者に伝えるための情報伝達量を算出する情報伝達量算出手段と、
    前記情報伝達量算出手段で算出された前記情報伝達量を触覚情報として運転者に伝達する情報伝達手段と、
    前記自車両周囲の前記走行環境に対する運転者の認知度を算出する認知度算出手段と、
    前記情報伝達量算出手段で算出される前記情報伝達量を、前記認知度算出手段で算出される前記認知度に応じて補正する情報伝達量補正手段とを有する車両用運転操作補助装置を備えることを特徴とする車両。
12. 自車両周囲の走行環境を検出し、
    前記走行環境の検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスク度を算出し、
    前記リスク度を運転者に伝えるための情報伝達量を算出し、
    前記情報伝達量を触覚情報として運転者に伝達し、
    前記自車両周囲の前記走行環境に対する運転者の認知度を算出し、
    前記情報伝達量を前記認知度に応じて補正することを特徴とする車両用運転操作補助方法。

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