JP2018192954A - 運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】、顕在化していないリスクが考慮された走行軌跡を設定する。【解決手段】運転支援装置（１）は、自車両が道路形状に応じて走行する場合の走行位置の推奨度合いを示す基本ポテンシャルを演算する第１演算手段（１２）と、障害物情報により示される顕在リスクに基づく顕在ポテンシャルを演算する第２演算手段（１３）と、自車両の走行シーンを予測するとともに潜在リスクを予測する予測手段（１５）と、該予測された潜在リスクに基づく潜在ポテンシャルを演算する第３演算手段（１４）と、基本ポテンシャル、顕在ポテンシャル及び潜在ポテンシャルを加算することによりポテンシャル場を演算して、該ポテンシャル場に基づいて自車両が走行すべき走行軌跡を設定する設定手段（１６、１７）と、を備える。予測手段は、予測された走行シーンに基づいて、ポテンシャル場が演算される際の顕在ポテンシャル及び潜在ポテンシャル各々の重みを変更する。【選択図】図１

Description

本発明は、運転支援装置に関し、特に、自車両が走行すべき走行軌跡を設定する運転支援装置の技術分野に関する。

この種の装置として、例えば、ある開始位置から終了位置まで自車両が移動するための複数の走行軌道（上述の“走行軌跡”に相当）を生成し、自車両と周囲の障害物との相対速度を加味して複数の走行軌道から一つの走行軌道を選択する装置が提案されている（特許文献１参照）。

特開２０１５−０５８８９０号公報

特許文献１に記載の技術では、顕在化していない（例えば、障害物検出では検出されない）リスクについては考慮されていないという技術的問題点がある。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、顕在化していないリスクが考慮された走行軌跡を設定することができる運転支援装置を提供することを課題とする。

本発明の運転支援装置は、上記課題を解決するために、自車両の位置を含む車両状態を検出する第１検出手段と、前記自車両の周囲に存在する障害物に係る障害物情報を含む環境状況を検出する第２検出手段と、前記車両状態、及び道路形状を示す地図情報に基づいて、前記自車両が前記道路形状に応じて走行する場合の走行位置の推奨度合いを示す基本ポテンシャルを演算する第１演算手段と、前記環境状況に含まれる前記障害物情報により示される顕在リスクに基づく顕在ポテンシャルを演算する第２演算手段と、前記環境状況及び前記地図情報に基づいて前記自車両の走行シーンを予測するとともに潜在リスクを予測する予測手段と、前記予測された潜在リスクに基づく潜在ポテンシャルを演算する第３演算手段と、前記基本ポテンシャル、前記顕在ポテンシャル及び前記潜在ポテンシャルを加算することによりポテンシャル場を演算して、前記ポテンシャル場に基づいて前記自車両が走行すべき走行軌跡を設定する設定手段と、を備え、前記予測手段は、前記予測された走行シーンに基づいて、前記ポテンシャル場が演算される際の前記顕在ポテンシャル及び前記潜在ポテンシャル各々の重みを変更する。

当該運転支援装置は、ポテンシャル法（即ち、ポテンシャル場を利用した方法）に基づいて、自車両が走行すべき走行軌跡を設定する。当該運転支援装置は特に、基本ポテンシャル、顕在ポテンシャル及び潜在ポテンシャルという３種類のポテンシャルが考慮されたポテンシャル場を利用して、自車両の走行軌跡を設定する。

基本ポテンシャルは、自車両の走行が推奨される位置ほど小さくなり、自車両の走行が推奨されない位置ほど大きくなる。顕在ポテンシャル及び潜在ポテンシャルは、リスク（即ち、顕在化しているリスクに相当する顕在リスク又は顕在化していないリスクに相当する潜在リスク）が大きくなるほど大きくなり、リスクが小さくなるほど小さくなる。つまり、例えば顕在リスクとしての障害物が存在する位置の顕在ポテンシャルは比較的大きく、該障害物の位置から離れるにつれて顕在ポテンシャルは小さくなる。

基本ポテンシャル、顕在ポテンシャル及び潜在ポテンシャルが加算されると、顕在リスク及び潜在リスクが共に比較的小さく、自車両の走行が推奨される位置のポテンシャルは比較的小さくなる。つまり、ポテンシャル場では、顕在リスク及び潜在リスクが共に比較的小さく、自車両の走行が推奨される位置は谷として表される。

ここで、顕在リスク及び潜在リスクの大きさは、例えば道路環境、走行時間帯、天候等によって変化する。例えば自車両の進行方向に、障害物としての駐車車両が１台だけ存在する場合、自車両が、（ｉ）例えば幹線道路を走行しているときと、（ｉｉ）例えば住宅街の中にある比較的狭い道路を走行しているときとでは、後者のほうが、危険度が高いので顕在リスク及び潜在リスクは大きくなる。

当該運転支援装置では、上記の道路環境等による顕在リスク及び潜在リスクの変化が顕在ポテンシャル及び潜在ポテンシャルに反映されるように、予測手段により環境状況及び地図情報に基づいて自車両の走行シーンが予測される。従って、例えば障害物の有無や道路の種別等が考慮された走行シーンが予測される。そして、走行シーンに基づいて、顕在ポテンシャル及び潜在ポテンシャル各々の重みが変更される。

ところで、例えば特許文献１に記載の技術のように、複数の走行軌跡を生成した後に、該複数の走行軌跡から一つの走行軌跡を選択する方法では、走行軌跡の生成に用いられる数式等に潜在リスク（例えば障害物の陰から自車両の進路上に飛び出す仮想的な歩行者の動き、自車両の周囲を走行している自転車の仮想的な進路変更等）を組み入れることは極めて困難である。これに対して、当該運転支援装置では、ポテンシャル場を導入することにより、比較的容易に潜在リスクを走行軌跡に反映することができる。なぜなら、例えば仮想的な歩行者が飛び出してくる可能性のある範囲の潜在ポテンシャルを、可能性の高さに応じて変更すればよいからである。

当該運転支援装置によれば、潜在リスク（即ち、顕在化していないリスク）が考慮された走行軌跡を設定することができる。当該運転支援装置では特に、走行シーンに基づいて、顕在ポテンシャル及び潜在ポテンシャル各々の重みが変更されるので、走行シーンに適した安全性の比較的高い走行軌跡を設定することができる。

本発明の運転支援装置の一態様では、前記基本ポテンシャルのポテンシャル形状は、規範ドライバの実際の運転行動に基づく規範ドライバモデルから決定される。この態様では、前記規範ドライバモデルは、前方注視時間をパラメータとして含んでよい。このように構成すれば、比較的滑らかな（例えば、操舵量の比較的小さい）走行軌跡を設定することができる。

本発明の運転支援装置の他の態様では、前記予測手段は、走行シーンと危険度とを互いに関連付けたオントロジー情報を有し、前記予測された走行シーンと前記オントロジー情報とに基づいて、前記顕在ポテンシャル及び前記潜在ポテンシャル各々の重みを変更する。

本発明の作用及び他の利得は次に説明する実施するための形態から明らかにされる。

実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。 実施形態に係る潜在ポテンシャル及び顕在ポテンシャルの概念、並びに基本走行ポテンシャルの概念を示す図である。 実施形態に係る規範ドライバモデルにより導出される走行コースの一例を示す図である。 実施形態に係るポテンシャル場の一例を示す図である。 実施形態に係る走行軌跡候補の概念を示す概念図である。

本発明の運転支援装置に係る実施形態について、図１乃至図４を参照して説明する。

（装置構成）
実施形態に係る運転支援装置の構成について、図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。

運転支援装置１は、図示しない車両（以降、適宜“自車両”と称する）に搭載されている。運転支援装置１は、自車両が走行すべき走行軌跡を設定可能に構成されている。自車両は、運転支援装置１により設定された走行軌跡に沿って自動的に走行するように構成されている。尚、自車両の構成については、本発明の本質とは関連が薄いので、その詳細についての説明は省略する。

図１において、運転支援装置１は、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）１０、地図データベース２０、環境認識部３０及び位置検出部４０を備えて構成されている。

ＥＣＵ１０は、自車両が走行すべき走行軌跡を設定するために、その内部に論理的に実現される処理ブロックとして又は物理的に実現される処理回路として、基本コース生成部１１、基本走行ポテンシャル演算部１２、顕在リスクポテンシャル演算部１３、潜在リスクポテンシャル演算部１４、シーン予測部１５、ポテンシャル調整部１６及び運動最適化計算部１７を備える。尚、ＥＣＵ１０による走行軌跡の設定については後述する。

地図データベース２０は、道路地図情報を保持する。道路地図情報には、例えば緯度、経度及び標高等の３次元座標を夫々示す複数のデータ点と、該複数のデータ点の相互間を接続する道路を示す接続情報とが含まれている。複数のデータ点には、例えば交差点等の結節点（所謂ノード）に対応するデータ点に限らず、道路又は各車線に沿って一定間隔で配列されたデータ点も含まれる。本実施形態では、このような複数のデータ点を「ウェイポイント」と称する。尚、ウェイポイントにより示される緯度及び経度により特定される位置は、道路又は各車線の幅方向（即ち、横方向）の中心に該当する。つまり、ウェイポイントは、道路又は各車線の幅方向の中心を示す情報と解釈することができる。このため、ある道路（又は車線）に沿って配列されたウェイポイントは、道路（又は車線）の中心線を表すこととなる。

環境認識部３０は、例えばカメラ、レーダ、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、等の外部センサを備えて構成されている。環境認識部３０は、外部センサからの出力に基づいて、自車両の周囲に存在する障害物（例えば駐車車両、歩行者、自転車等）に係る障害物情報等を含む環境状況を検出する。

位置検出部４０は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｈｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機、ジャイロセンサ等を備えて構成されている。位置検出部４０は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ衛星からの電波や、ジャイロセンサの出力に基づいて、自車両の位置を検出する。

（走行軌道の設定）
１．概要
当該運転支援装置１では、ポテンシャル場を用いて自車両が走行すべき走行軌跡が設定される。ポテンシャル場では、自車両の走行が推奨されない位置のポテンシャルが比較的大きくなる一方、自車両の走行が推奨される位置のポテンシャルは比較的小さくなる。当該運転支援装置１では、ある区間の開始位置から終了位置までを結ぶ軌跡についてのポテンシャル（即ち、該軌跡上の各位置のポテンシャルの合計）が比較的小さくなるように、走行軌跡が設定される。

本実施形態では、基本走行ポテンシャル、顕在リスクポテンシャル及び潜在リスクポテンシャルが夫々演算され、基本走行ポテンシャル、顕在リスクポテンシャル及び潜在リスクポテンシャルが加算されることによってポテンシャル場が求められる。尚、実施形態に係る「基本走行ポテンシャル」、「顕在リスクポテンシャル」及び「潜在リスクポテンシャル」は、夫々、本発明に係る「基本ポテンシャル」、「顕在ポテンシャル」及び「潜在ポテンシャル」の一例である。

基本走行ポテンシャルは、例えば直線、カーブ、交差点等の道路形状に応じたポテンシャルである（道路上に障害物が存在する場合であっても、該障害物は考慮されない）。自車両が直線路を走行する場合、基本走行ポテンシャルの形状は、例えば図２（ａ）に示すように、道路（又は車線）の中央に相当する部分のポテンシャルが最も小さく、道路（又は車線）の中央に相当する部分から道路（又は車線）の端部に相当する部分に向かってポテンシャルが大きくなる形状となる。

つまり、基本走行ポテンシャルでは、走行位置の推奨度合いに応じてポテンシャルが変化すると言える。このため、自車両の走行が推奨される道路（又は車線）の中央に相当する部分のポテンシャルが最も小さく、自車両の走行が推奨されない道路（又は車線）の端部に相当する部分に向かってポテンシャルが大きくなるのである。

顕在リスクポテンシャルは、障害物（即ち、顕在するリスク）に応じたポテンシャルである。顕在リスクポテンシャルの形状は、例えば図２（ｂ）に示すように、障害物が存在する位置に相当する部分のポテンシャルが最も大きく、障害物が存在する位置に相当する部分から離れるにつれてポテンシャルが小さくなる形状となる。

潜在リスクポテンシャルは、例えば障害物の陰から自車両の進路上に飛び出す歩行者等の潜在リスク（即ち、顕在していないリスク）に応じたポテンシャルである。潜在リスクポテンシャルの形状は、潜在リスクが存在する可能性の大きい位置に相当する部分ほどポテンシャルが大きく、潜在リスクが存在する可能性の小さい位置に相当する部分ほどポテンシャルが小さくなる形状となる（図２（ｂ）参照）。

２．基本走行ポテンシャル
基本走行ポテンシャル演算部１２は、基本コース生成部１１により生成された基本コースに基づいて、基本走行ポテンシャルを演算する。このため先ずは、基本コースについて図３を参照して説明する。図３のＸ軸方向は、道路が延びる方向であり、Ｙ軸方向は、道路の幅方向である。自車両は、図３の左側から右側に向かって走行するものとする。

基本コース生成部１１は、位置検出部４０により検出された自車両の位置と、地図データベース２０に保持されている道路地図情報とに基づいて、ある走行区間の開始位置から終了位置までの自車両の走行経路を設定する。該走行経路は、道路地図情報に含まれるウェイポイントの配列として表される。

自車両が、現在走行している走行車線から該走行車線の左側の車線に車線変更する場合、ウェイポイントの配列として表される走行経路は、例えば図３に破線で示すような経路となる。仮に、ウェイポイントの配列として表される走行経路に基づいて、基本走行ポテンシャルが求められ、該基本走行ポテンシャルから走行軌跡が設定されると、車線変更の開始時及び終了時の操舵量が比較的大きくなってしまう。この結果、自車両の挙動が不自然なものとなってしまう。

基本コース生成部１１は、規範ドライバモデルを用いて、ウェイポイントの配列として表される走行経路から基本コースを生成する。以下、規範ドライバモデルについて説明する。

１次の前方注視規範ドライバモデルの伝達関数は、下記式（１）により表される。ここで、“θ^＊ _ＳＷ”は規範ステアリング舵角、“ｈ_ｓ”は操舵ゲイン、“τ_ｎｓ”は一次遅れ時定数、“Ｙ_ｗｐ”はウェイポイントにより示される道路幅方向（即ち、横方向）の道路（又は車線）の中心情報、“Ｙ_ｓ”は横方向の自車両の位置（即ち、横位置）、“Ｔ_ｐｓ”は前方注視時間、“Ｖ”は自車両の車速、“Ψ”は自車両のヨー角である。

自車両の運動状態を定常円旋回とすれば、自車両の横速度（即ち、横位置Ｙ_ｓの１回微分）とヨー角Ψとの関係は、下記式（２）により表される。

上記式（１）に式（２）を代入して、ヨー角Ψを消去すると、下記式（３）が得られる。

自車両の運動状態を定常円旋回とすれば、規範ステアリング舵角θ^＊ _ＳＷと車両の横加速度（即ち、横位置Ｙ_ｓの２回微分）との関係は、下記式（４）により表される。ここで、“ｎ”はステアリングギア比、“Ａ”はスタビリティファクタ、“ｌ”はホイールベース、“Ｇ^Ａｙ _δ”は定常ゲイン（即ち、ステアリング舵角入力に対する横加速度の比）である。

上記式（３）と式（４）とからステアリング舵角θ^＊ _ＳＷを消去し、ｓ領域の関数として表すと、下記式（５）が得られる。

上記式（５）の横位置Ｙ_ｓは、ウェイポイントにより示される道路（又は車線）の幅方向の中心情報Ｙ_ｗｐに対する規範ドライバのライン取りを表す。つまり、式（５）は、規範ドライバのライン取りの伝達関数と解釈することができる。

上述した、自車両が現在走行している走行車線から該走行車線の左側の車線に車線変更する場合、式（５）の前方注視時間Ｔ_ｐｓを、例えば０．６秒とした場合の規範ドライバのライン取りは、図３の点線のようになり、前方注視時間Ｔ_ｐｓを、例えば０．９秒とした場合の規範ドライバのライン取りは、図３の実線のようになる。

基本コース生成部１１は、上記（５）を用いて求められる規範ドライバのライン取り（Ｙ_ｓ）を、基本コースとして生成する。尚、前方注視時間Ｔ_ｐｓは、例えば自車両の仕様等に応じて適宜設定されてよい。

基本走行ポテンシャル演算部１２は、基本コース生成部１１により生成された基本コースに対して、下記式（６）を用いて、基本走行ポテンシャルＵ_ｒを演算する。ここで、“σ_ｒ”はポテンシャルの勾配を定める定数である。基本走行ポテンシャルＵ_ｒは道路（又は車線）境界に対する斥力ポテンシャルである（図２（ａ）参照）。

３．顕在リスクポテンシャル
顕在リスクポテンシャル演算部１３は、環境認識部３０により検出された環境状況に含まれる障害物情報により障害物が示された場合（即ち、障害物が検出された場合）に、顕在リスクポテンシャルを演算する。他方、顕在リスクポテンシャル演算部１３は、障害物情報により障害物が示されない場合（即ち、障害物が検出されていない場合）、顕在リスクポテンシャルを演算しない。

具体的には、障害物情報により示される障害物の位置座標が（Ｘ_ｏ，Ｙ_ｏ）である場合、顕在リスクポテンシャルＵ_ｏは、下記式（７）により演算される。ここで、“σ_ｏＸ”及び“σ_ｏＹ”はポテンシャルの勾配を定めるＸ方向及びＹ方向の定数である。顕在リスクポテンシャルＵ_ｏは障害物に対する斥力ポテンシャルである（図２（ｂ）参照）。

４．潜在リスクポテンシャル
潜在リスクポテンシャル演算部１４は、シーン予測部１５により予測された潜在リスクに基づいて、潜在リスクポテンシャルを演算する。このため先ずは、シーン予測部１５の動作について説明する。

シーン予測部１５は、データ駆動型ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）として構成されている。シーン予測部１５には、潜在リスクに係る潜在リスク情報を含む走行シーンと危険度とが互いに関連付けられたオントロジー情報が予め格納されている。

シーン予測部１５は、地図データベース２０に保持されている道路地図情報と、環境認識部３０により検出された環境状況（特に、障害物情報）と、オントロジー情報とに基づいて、自車両の走行シーン及び該走行シーンの危険度を予測する。尚、走行シーンの危険度とは、走行シーンに含まれる潜在リスク情報により示される潜在リスクの大きさを意味する。具体的には例えば、潜在リスクが「駐車車両の陰からの歩行者の飛び出し」であり、危険度が７０％である場合、「７０％の確率で、駐車車両の陰から歩行者が飛び出してくる可能性がある」ことになる。

シーン予測部１５は、更に、予測された走行シーンに含まれる潜在リスク情報により示される潜在リスクに応じた仮想対象物（例えば歩行者、自転車等）の位置（Ｘ_ｐ，Ｙ_ｐ）を示す情報を潜在リスクポテンシャル演算部１４に出力する。尚、シーン予測部１５は、障害物が検出されていない場合（即ち、顕在リスクポテンシャルが演算されない場合）であっても、例えば自車両が見通しの比較的悪い道路を走行している場合等には、仮想対象物（例えば歩行者、自転車等）の位置（Ｘ_ｐ，Ｙ_ｐ）を示す情報を潜在リスクポテンシャル演算部１４に出力することがある。

潜在リスクポテンシャル演算部１４は、シーン予測部１５から出力された情報により示される、潜在リスクとしての、仮想対象物の位置（Ｘ_ｐ，Ｙ_ｐ）に基づいて、下記式（８）を用いて、潜在リスクポテンシャルＵ_ｐを演算する。ここで、 “σ_ｐＸ”及び“σ_ｐＹ”はポテンシャルの勾配を定めるＸ方向及びＹ方向の定数である。潜在リスクポテンシャルＵ_ｐは仮想対象物に対する斥力ポテンシャルである（図２（ｂ）参照）。

５．ポテンシャル場
自車両が走行すべき走行軌跡が設定される際に用いられるポテンシャル場は、基本走行ポテンシャルＵ_ｒ、顕在リスクポテンシャルＵ_ｏ及び潜在リスクポテンシャルＵ_ｐの重み付き和として算出される。

ここで、例えば図４（ａ）に示すように、自車両の進行方向前方に駐車車両が存在する場合、自車両が走行している道路の状況によって、顕在リスク及び潜在リスクの大きさは変化する。具体的には、自車両が、ガードレール付きの歩道が設けられた幹線道路を走行している場合、例えば駐車車両の影から歩行者が自車両の前方に飛び出してくる可能性は比較的低い（即ち、潜在リスクは比較的小さい）。この場合、例えば駐車車両の影から飛び出してくる歩行者に備えて、駐車車両を比較的大きく迂回して回避する必要はないので、駐車車両に比較的近い位置を自車両が通過するように、顕在リスクも比較的小さく見積もられることが望ましい。

他方、自車両が、住宅街の中にある比較的狭い道路を走行している場合、例えば駐車車両の影から歩行者が自車両の前方に飛び出してくる可能性は比較的高い（即ち、潜在リスクは比較的大きい）。この場合、例えば駐車車両の影から飛び出してくる歩行者に備えて、駐車車両を比較的大きく迂回して回避する必要があるので、駐車車両から比較的遠い位置を自車両が通過するように、顕在リスクも比較的大きく見積もられることが望ましい。

そこで、当該運転支援装置１では、シーン予測部１５により、顕在リスクポテンシャルＵ_ｏに係る重み係数及び潜在リスクポテンシャルＵ_ｐに係る重み係数を補正するための自車両の走行シーンに応じたヒヤリ重み係数Ｗ^＊が算出される。ヒヤリ重み係数Ｗ^＊は、オントロジー情報により示される危険度が大きいほど大きくなる。

当該運転支援装置１では、ポテンシャル調整部１６において、ヒヤリ重み係数Ｗ^＊に基づいて顕在リスクポテンシャルＵ_ｏに係る重み係数及び潜在リスクポテンシャルＵ_ｐに係る重み係数が補正された上で、基本走行ポテンシャルＵ_ｒ、顕在リスクポテンシャルＵ_ｏ及び潜在リスクポテンシャルＵ_ｐの重み付き和が求められる。

基本走行ポテンシャルＵ_ｒに係る重み係数を“Ｗ_ｒ”、顕在リスクポテンシャルＵ_ｏに係る重み係数を“Ｗ_ｏ”、潜在リスクポテンシャルＵ_ｐに係る重み係数を“Ｗ_ｐ”、ポテンシャル場を“Ｕ_ｔ”とすると、“Ｕ_ｔ＝Ｕ_ｒ×Ｗ_ｒ＋Ｕ_ｏ×Ｗ_ｏ×Ｗ^＊＋Ｕ_ｐ×Ｗ_ｐ×Ｗ^＊”と表される。

このようにポテンシャル場Ｕ_ｔが求められることにより、例えば自車両の進行方向前方に駐車車両が存在する状況でも（図４（ａ）参照）、潜在リスクが比較的小さい場合には、例えば図４（ｂ）に示すようなポテンシャル場となり、潜在リスクが比較的大きい場合には、例えば図４（ｃ）に示すようなポテンシャル場となる。

６．走行軌跡設定
運動最適化計算部１７は、ポテンシャル場Ｕ_ｔに基づいて自車両の走行軌跡を設定する。具体的には、運動最適化計算部１７は、先ず、自車両についての複数の目標ヨーレート候補を設定する。次に、運動最適化計算部１７は、複数の目標ヨーレート候補毎に、ポテンシャル場Ｕ_ｔと下記式（９）で表される評価関数とを用いて評価値Ｊ_ｙ（ｉ_ｙ）を演算する。

ここで、“ｉ_ｙ”は、図５に示すように、複数の目標ヨーレート候補のうち一の目標ヨーレート候補により示されるヨーレートで自車両が運動する場合の走行軌跡（候補）を意味し、“ｊ_ｙ”は、図５に示すように、“ｉ_ｙ”により特定される走行軌跡に沿って自車両が移動する場合の微小時間毎の位置を意味する。従って、｛Ｘ_ｐｘ（ｉ_ｙ，ｊ_ｙ），Ｙ_ｐｘ（ｉ_ｙ，ｊ_ｙ）｝は、“ｉ_ｙ”により特定される走行軌跡上の“ｊ_ｙ”により特定される位置のＸ座標及びＹ座標を意味する。“γ_ｐ”は、“ｉ_ｙ”により特定される走行軌跡に対応するヨーレート（即ち、一の目標ヨーレート候補により示されるヨーレート）であり、“ｒ_ｙ”は、“ｉ_ｙ”により特定される走行軌跡に係る旋回半径である。“ｒ_ｙγ_ｐ ^２”は、運転の滑らかさを示す指標である。

運動最適化計算部１７は、複数の目標ヨーレート毎に演算された評価値Ｊ_ｙ（ｉ_ｙ）のうち最小となった評価値Ｊ_ｙ（ｉ_ｙ）に係る目標ヨーレート候補を、規範ヨーレートとして選択する（即ち、自車両の走行軌跡が設定される）。

運動最適化計算部１７は、規範ヨーレートに所定のゲインをかけることによって、規範ステアリング舵角を求める。運動最適化計算部１７は、規範ステアリング舵角を示す信号値を、例えばステアリングＥＣＵ（図示せず）に出力する。この結果、ステアリングＥＣＵが、規範ステアリング舵角を示す信号値に従って、ステアリング操作を行えば、設定された走行軌跡に沿って自車両が走行することとなる。

（技術的効果）
基本走行ポテンシャルＵ_ｒは、規範ドライバモデルを用いて生成された基本コースから演算される。このため、当該運転支援装置１によれば、基本走行ポテンシャルＵ_ｒが反映されたポテンシャル場Ｕ_ｔを用いて設定される自車両の走行軌跡を、比較的滑らかな（言い換えれば、自然な）軌跡とすることができる。

当該運転支援装置１では、ポテンシャル場Ｕ_ｔが求められる際に、基本走行ポテンシャルＵ_ｒに、自車両の走行シーンに応じた顕在リスクポテンシャルＵ_ｏ及び潜在リスクポテンシャルＵ_ｐが加算される。このようなポテンシャル場Ｕ_ｔを用いることにより、潜在リスクが考慮された自車両の走行軌跡を設定することができる。

当該運転支援装置１では特に、ポテンシャル場Ｕ_ｔが求められる際に、シーン予測部１５により自車両の走行シーンに応じたヒヤリ重み係数Ｗ^＊により顕在リスクポテンシャルＵ_ｏに係る重み係数Ｗ_ｏ及び潜在リスクポテンシャルＵ_ｐに係る重み係数Ｗ_ｐが補正される。このため、当該運転支援装置１によれば、自車両の走行シーンに適した比較的安全性の高い走行軌跡を設定することができる。

実施形態に係る「基本走行ポテンシャル演算部１２」、「顕在リスクポテンシャル演算部１３」、「潜在リスクポテンシャル演算部１４」、「シーン予測部１５」、「環境認識部３０」及び「位置検出部４０」は、夫々、本発明に係る「第１演算手段」、「第２演算手段」、「第３演算手段」、「予測手段」、「第２検出手段」及び「第１検出手段」の一例である。実施形態に係る「ポテンシャル調整部１６」及び「運動最適化計算部１７」は、本発明に係る「設定手段」の一例である。

本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う運転支援装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。

１…運転支援装置、１０…ＥＣＵ、１１…基本コース生成部、１２…基本走行ポテンシャル演算部、１３…顕在リスクポテンシャル演算部、１４…潜在リスクポテンシャル演算部、１５…シーン予測部、１６…ポテンシャル調整部、１７…運動最適化計算部、２０…地図データベース、３０…環境認識部、４０…位置検出部

Claims (4)

1. 自車両の位置を含む車両状態を検出する第１検出手段と、
   前記自車両の周囲に存在する障害物に係る障害物情報を含む環境状況を検出する第２検出手段と、
   前記車両状態、及び道路形状を示す地図情報に基づいて、前記自車両が前記道路形状に応じて走行する場合の走行位置の推奨度合いを示す基本ポテンシャルを演算する第１演算手段と、
   前記環境状況に含まれる前記障害物情報により示される顕在リスクに基づく顕在ポテンシャルを演算する第２演算手段と、
   前記環境状況及び前記地図情報に基づいて前記自車両の走行シーンを予測するとともに潜在リスクを予測する予測手段と、
   前記予測された潜在リスクに基づく潜在ポテンシャルを演算する第３演算手段と、
   前記基本ポテンシャル、前記顕在ポテンシャル及び前記潜在ポテンシャルを加算することによりポテンシャル場を演算して、前記ポテンシャル場に基づいて前記自車両が走行すべき走行軌跡を設定する設定手段と、
   を備え、
   前記予測手段は、前記予測された走行シーンに基づいて、前記ポテンシャル場が演算される際の前記顕在ポテンシャル及び前記潜在ポテンシャル各々の重みを変更する
   ことを特徴とする運転支援装置。
2. 前記基本ポテンシャルのポテンシャル形状は、規範ドライバの実際の運転行動に基づく規範ドライバモデルから決定されることを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記規範ドライバモデルは、前方注視時間をパラメータとして含むことを特徴とする請求項２に記載の運転支援装置。
4. 前記予測手段は、
   走行シーンと危険度とを互いに関連付けたオントロジー情報を有し、
   前記予測された走行シーンと前記オントロジー情報とに基づいて、前記顕在ポテンシャル及び前記潜在ポテンシャル各々の重みを変更する
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の運転支援装置。