JP3882797B2 - 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る車両 - Google Patents

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る車両 Download PDF

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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、先行車と自車両との車間距離に基づき、アクセルペダルの操作反力を変更している（例えば特許文献１）。この装置は、車間距離の減少に伴いアクセルペダルの反力を増加させることによって、運転者の注意を喚起する。
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。
特開平１０−１６６８８９号公報 特開平１０−１６６８９０号公報 特開２０００−５４８６０号公報
このような車両用運転操作補助装置にあっては、自車両周囲の走行環境の変化による運転者のリスク感の変化を考慮して、運転者の感じるリスクに合った反力制御を行う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、自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、状況認識手段の検出結果に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、リスクポテンシャル算出手段においてリスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、補正手段によって補正された算出式で算出されるリスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、補正手段は、リスク感変化推定手段の推定結果に基づく補正値を加算することによりリスクポテンシャルの算出式を補正し、補正値は、補正前の算出式で算出されるリスクポテンシャルよりも常に小さい。
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、状況認識手段の検出結果に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、リスクポテンシャル算出手段においてリスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、補正手段によって補正された算出式で算出されるリスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、補正手段は、リスク感変化推定手段の推定結果に基づく補正値を加算することによりリスクポテンシャルの算出式を補正し、補正値は、補正前の算出式で算出されるリスクポテンシャルに応じて変化する。
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、状況認識手段の検出結果に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、リスクポテンシャル算出手段においてリスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、補正手段によって補正された算出式で算出されるリスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、リスク感変化推定手段は、環境変化による運転者のリスク感の変化を推定し、リスク感変化推定手段は、複数の環境変化パラメータを検出し、補正手段は、リスク感変化推定手段による複数の環境変化パラメータの検出結果に基づいて補正値をそれぞれ算出し、算出した複数の補正値のうちの最大値をリスクポテンシャルの算出式に加算して算出式を補正する。
本発明による車両用運転操作補助装置によれば、運転者のリスク感の変化を推定し、その推定結果に基づいてリスクポテンシャルの算出式を補正するので、運転者の感じるリスクに合ったリスクポテンシャルを運転者に伝達することができる。
《第１の実施の形態》
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を搭載する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。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５０へ出力される。レーザレーダ１０によりスキャンされる前方の領域は、自車正面に対して±６deg程度であり、この範囲内に存在する前方物体が検出される。
車速センサ２０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。
環境変化検出装置３０は、自車両周囲の走行環境を検出し、検出した走行環境に関する情報をコントローラ５０へ出力する。第１の実施の形態において、環境変化検出装置３０は、例えば自車両前方領域の画像を撮像するＣＣＤ等からなる前方カメラを備え、自車両周囲の走行環境として先行車のブレーキランプの点灯状態を検出する。
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ており、車両用運転操作補助装置１の全体の制御を行う。コントローラ５０は、車速センサ２０およびレーザレーダ１０から入力される自車速、車間距離および相対速度等の信号から、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出する。また、環境変化検出装置３０によって検出される自車両周囲の環境変化に応じて運転者のリスク感の変化を推定し、リスクポテンシャルを補正する。さらに、算出したリスクポテンシャルに基づいてアクセルペダル反力制御を行うために、アクセルペダル反力制御装置６０へ反力指令値を出力する。コントローラ５０によるリスクポテンシャルの算出およびアクセルペダル反力制御については、後述する。
アクセルペダル反力制御装置６０は、コントローラ５０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３に示すように、アクセルペダル８０には、リンク機構を介してサーボモータ７０およびアクセルペダルストロークセンサ７１が接続されている。サーボモータ７０は、アクセルペダル反力制御装置６０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８０を操作する際に発生する操作反力を任意に制御する。アクセルペダルストロークセンサ７１は、リンク機構を介してサーボモータ７０の回転角に変換されたアクセルペダル８０のストローク量Ｓを検出する。
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Ｆｉは、例えば、ストローク量Ｓ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（図８参照）。通常のアクセルペダル反力特性Ｆｉは、例えばアクセルペダル８０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。
次に、本発明の第１の実施の形態における車両用運転操作補助装置１の動作を説明する。まず、その概要を以下に説明する。
コントローラ５０は、自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。そして、算出したリスクポテンシャルＲＰに応じた操作反力Ｆをアクセルペダル８０に発生させる。ここで、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰに基づいてアクセルペダル反力制御を行うときは、運転者が実際に感じるリスクをアクセルペダル反力Ｆとして運転者に伝達することが望ましい。
走行中に運転者が実際に感じるリスクは、自車両周囲の走行状況によって異なる。例えば、ある時点における自車両と先行車両との相対速度ｖｒおよび車間距離ｄが同じであっても、相対速度ｖｒが０、かつ車間距離ｄが一定で自車両が先行車に追従する場合、すなわち定常状態と、相対速度ｖｒおよび車間距離ｄが変動して自車両が先行車に接近していく場合、すなわち過渡状態とでは、運転者が感じるリスクが異なる。さらに、自車両周囲の環境変化によっても、運転者が感じるリスクは変化する。
そこで、第１の実施の形態においては、自車両周囲の走行状況を定常状態とした場合のリスクと過渡状態とした場合のリスクを別々に定義し、運転者の感覚に合ったリスクポテンシャルを算出する。さらに、自車両周囲の環境変化によって運転者が感じるリスク（リスク感）の変化を推定し、運転者のリスク感の変化に応じてリスクポテンシャルを補正する。
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の動作を、図４を用いて詳細に説明する。図４は、コントローラ５０における運転操作補助制御プログラム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Ｓ１１０で、レーザレーダ１０および車速センサ２０から自車両および車両周囲の走行状態を読み込む。図５に、自車両と自車両前方の先行車との走行状態を模式的に示す。自車両の走行状態を示すパラメータは、自車両の車両前後方向の現在位置ｘ１，自車速ｖ１，および自車加速度ａ１である。先行車の走行状態を示すパラメータは、先行車の車両前後方向の現在位置ｘ２，先行車速ｖ２，および先行車加速度ａ２である。自車両と先行車の車間距離ｄはｄ＝ｘ２−ｘ１、相対速度ｖｒはｖｒ＝ｖ２−ｖ１，相対加速度ａｒはａｒ＝ａ２−ａ１として表される。
ステップＳ１２０では、自車両周囲の環境変化による運転者のリスク感の変化を推定する。ここでは、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として先行車のブレーキランプの点灯状態を検出する。具体的には、コントローラ５０は、前方カメラ３０から入力される自車両前方領域の画像に画像処理を施し、先行車のブレーキランプが点灯しているか消灯しているかを検出する。先行車のブレーキランプが点灯している場合、運転者は先行車が減速すると予測して自車両周囲のリスクを高く感じていると推定できる。
ステップＳ１３０では、自車両周囲の走行状況が定常状態である場合のリスクポテンシャル（定常項）ＲＰsteadyと、過渡状態である場合のリスクポテンシャル（過渡項）transientとをそれぞれ算出し、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。定常項ＲＰsteadyと過渡項ＲＰtransientとを算出するために、まず、先行車に対する余裕時間ＴＴＣと車間時間ＴＨＷとを算出する。
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る。余裕時間ＴＴＣは、現在の走行状況が継続した場合、つまり自車速ｖ１、先行車速ｖ２および相対車速ｖｒが一定の場合に、何秒後に車間距離ｄがゼロとなり自車両と先行車両とが接触するかを示す値である。余裕時間ＴＴＣは、以下の（式１）により求められる。
余裕時間ＴＴＣ＝−ｄ／ｖｒ ・・・（式１）
余裕時間ＴＴＣの値が小さいほど、先行車への接触が緊迫し、先行車への接近度合が大きいことを意味している。例えば先行車への接近時には、余裕時間ＴＴＣが４秒以下となる前に、ほとんどの運転者が減速行動を開始することが知られている。
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２）で表される。
車間時間ＴＨＷ＝ｄ／ｖ１ ・・・（式２）
車間時間ＴＨＷは、車間距離ｄを自車速ｖ１で除したものであり、先行車の現在位置に自車両が到達するまでの時間を示す。この車間時間ＴＨＷが大きいほど、周囲の環境変化に対する予測影響度合が小さくなる。つまり、車間時間ＴＨＷが大きい場合には、もしも将来に先行車の車速が変化しても、先行車までの接近度合には大きな影響を与えず、余裕時間ＴＴＣはあまり大きく変化しないことを示す。なお、自車両が先行車に追従し、自車速ｖ１＝先行車速ｖ２である場合は、（式２）において自車速ｖ１の代わりに先行車速ｖ２を用いて車間時間ＴＨＷを算出することもできる。
定常項ＲＰsteadyおよび過渡項ＲＰtransientは、それぞれ（式２）より算出した車間時間ＴＨＷと（式１）より算出した余裕時間ＴＴＣを用いて、以下の（式３）および（式４）のように表される。
ＲＰsteady＝１／ＴＨＷ ・・・（式３）
ＲＰtransient＝１／ＴＴＣ ・・・（式４）
さらに、算出した定常項ＲＰsteadyと過渡項ＲＰtransientと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。定常項ＲＰsteadyと過渡項ＲＰtransientから算出されるリスクポテンシャルを、以降、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと表す。初期リスクポテンシャルＲＰoriginalは運転者のリスク感の変化に応じた補正を行う前のリスクポテンシャルの値である。
初期リスクポテンシャルＲＰoriginalは、以下の（式５）を用いて算出することができる。
ＲＰoriginal＝Ａ・ＲＰsteady＋Ｂ・ＲＰtransient ・・・（式５）
ここで、Ａ、Ｂは、定常項ＲＰsteadyおよび過渡項ＲＰtransient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。
つづくステップＳ１４０では、環境変化による運転者のリスク感の変化に応じて、ステップＳ１３０で算出した初期リスクポテンシャルＲＰoriginalを補正するための補正値ＲＰenvを算出する。具体的には、ステップＳ１２０で検出した先行車のブレーキランプの点灯状態およびステップＳ１３０で算出した初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに基づいて、補正値ＲＰenvを算出する。
図６（ａ）に先行車のブレーキランプの点灯状態と補正値ＲＰenvとの関係を示し、図６（ｂ）に、図６（ａ）に対応する初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと補正値ＲＰenvとの関係を示す。図６（ａ）（ｂ）に示すように、ブレーキランプが消灯している場合は、補正値ＲＰenv＝０とする。一方、ブレーキランプが点灯している場合は、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが非常に小さい領域では補正値ＲＰenv＝０とし、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きくなるほど補正値ＲＰenvを大きくする（０≦ＲＰenv≦１）。なお、先行車のブレーキランプの点灯状態が変化すると、補正値ＲＰenvは不連続に変化する。例えば、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きいときに先行車のブレーキランプが点灯すると、補正値ＲＰenvは０から１に一気に変化する。
ステップＳ１５０では、ステップＳ１３０で算出した初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと、ステップＳ１４０で算出した環境変化に基づく補正値ＲＰenvとから、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は、以下の（式６）で算出できる。
ＲＰ＝ＲＰoriginal＋ＲＰenv
＝Ａ・ＲＰsteady＋Ｂ・ＲＰtransient＋ＲＰenv ・・・（式６）
（式６）で算出されるリスクポテンシャルＲＰは、自車両の車両状態および走行環境に基づいて算出されるリスクポテンシャルを、環境変化による運転者のリスク感の変化に応じて補正した値であるといえる。
ステップＳ１６０では、ステップＳ１５０で算出したリスクポテンシャルＲＰに基づいて、アクセルペダル反力増加量ｄＦを算出する。図７に、リスクポテンシャルＲＰとアクセルペダル反力増加量ｄＦとの関係を示す。図７に示すように、アクセルペダル反力増加量ｄＦは、リスクポテンシャルＲＰが大きくなるほど増加する。リスクポテンシャルＲＰが最大値ＲＰｍａｘを超えると、反力増加量は最大値ｄＦｍａｘに固定される。すなわち、先行車のブレーキランプの点灯状態に応じて補正したリスクポテンシャルＲＰが最大値ＲＰｍａｘを超えた場合でも、実際にアクセルペダル８０に付加される反力増加量ｄＦは最大値ｄＦｍａｘに制限される。
これにより、リスクポテンシャルＲＰが最大値ＲＰｍａｘに達するまでは、アクセルペダル反力により自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを運転者に伝達し、リスクポテンシャルＲＰが最大値ＲＰｍａｘを超えるような状況では、アクセルペダル反力増加量ｄＦの増加を制限して、運転者の意図により追い越し等の運転操作を行うことができるようにする。なお、リスクポテンシャル最大値ＲＰｍａｘは、例えばＲＰｍａｘ＝３とする。この値は、補正値ＲＰenv＝０で、車間時間ＴＨＷ＝０．３，余裕時間ＴＨＷ＝０のときのリスクポテンシャルＲＰに相当する。図６（ｂ）においても、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが０〜３で変化する場合の補正値ＲＰenvの変化を示している。
つづくステップＳ１７０で、ステップＳ１６０で算出した反力増加量ｄＦをアクセルペダル反力制御装置６０に出力する。アクセルペダル反力制御装置６０は、コントローラ５０からの指令に応じて、図８に示すように通常の反力特性Ｆｉに反力増加量ｄＦを加算したアクセルペダル反力Ｆを発生するように、サーボモータ７０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）コントローラ５０は、自車両の車両状態と自車両周囲の走行環境に基づいて自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。ここで、コントローラ５０は運転者のリスク感の変化を推定し、推定したリスク感の変化に基づいてリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正する。コントローラ５０は補正した算出式により算出したリスクポテンシャルＲＰに基づいて反力増加量ｄＦを算出し、車両操作機器、具体的にはアクセルペダル８０に発生させる操作反力を制御する。これにより、推定される運転者のリスク感の変化を加味してリスクポテンシャルＲＰを算出することができ、運転者が感じるリスクに合ったアクセルペダル反力制御を行うことができる。
（２）コントローラ５０は、環境変化による運転者のリスク感の変化を推定し、これに応じてリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正するので、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（３）環境変化検出装置３０は、環境変化として先行車のブレーキランプの点灯状態を検出する。運転者は先行車のブレーキランプの点灯状態から将来のリスクを予測するので、ブレーキランプの点灯状態に応じてリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することできる。
（４）コントローラ５０は、環境変化検出装置３０によって検出した先行車のブレーキランプの点灯状態に基づいて補正値ＲＰenvを算出し、算出した補正値ＲＰenvを加算することによってリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに、運転者の主観に応じた補正値ＲＰenvを加えることにより、運転者のリスク感に一層合致したリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（５）図６（ｂ）に示すように、補正値ＲＰenvは、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルＲＰが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第２の実施の形態》
以下に、本発明の第２の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第２の実施の形態におけ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、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として自車両周囲の交通流密度を検出する。ここで、環境変化検出装置３０は、例えばナビゲーションシステムを流用し、ＶＩＣＳ情報を取得して自車両周囲の交通流密度を検出する。交通流密度は、単位時間当たりにある地点を走行する車両の数を示しており、交通流密度が高い場合、一般的に各車両の車間距離が短くなる。このように、交通流密度が高い場合、特に渋滞している場合は、運転者は短い車間距離を許容して走行しており、交通流密度が低い場合に比べてリスクを低く感じていると推定できる。そこで、コントローラ５０は、交通流密度と、上述したように（式５）を用いて算出した初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとに基づいて、補正値ＲＰenvを算出する。
図９（ａ）に交通流密度と補正値ＲＰenvとの関係を示し、図９（ｂ）に、図９（ａ）に対応する初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと補正値ＲＰenvとの関係を示す。ここでは、図９（ａ）（ｂ）に示すように、交通流密度を大、中、小の３段階に分類し、それぞれの交通流密度毎に、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じた補正値ＲＰenvを設定する。交通流密度が小さい場合は、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalによらず、補正値ＲＰenv＝０とする。交通流密度が小、中、大と変化すると、補正値ＲＰenvを段階的に小さくする。交通流密度が中程度または大きい場合は、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きくなるほど補正値ＲＰenvがそれぞれ小さくなる。交通流密度が大きい場合、補正値ＲＰenvは−１≦ＲＰenv≦０で変化する。なお、交通流密度を３段階に分類するためのしきい値は、予め適切な値を設定しておく。
コントローラ５０は、環境変化、すなわち交通流密度に応じて算出した補正値ＲＰenvと、初期リスクポテンシャルＲＰとから、（式６）により先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。
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の実施の形態の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。
（１）環境変化検出装置３０は、環境変化として交通流密度を検出する。混雑している道路では車間距離が自然に短くなるなど、車間距離に対する運転者のリスク感は交通流密度によって変化するため、交通流密度に応じてリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することできる。
（２）コントローラ５０は、環境変化検出装置３０によって検出した交通流密度に基づいて補正値ＲＰenvを算出し、算出した補正値ＲＰenvを加算することによってリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに、運転者の主観に応じた補正値ＲＰenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（３）図９（ｂ）に示すように、補正値ＲＰenvは、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、何を主な対象としてリスクポテンシャルＲＰが算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第３の実施の形態》
以下に、本発明の第３の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第３の実施の形態におけ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３の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として自車線の道路幅を検出する。ここで、環境変化検出装置３０は、例えばナビゲーションシステムの道路地図情報から、あるいは、前方カメラによって取得される自車両前方領域の画像に画像処理を施してレーンマーカを認識することにより、自車両が走行する車線の道路幅を検出する。運転者は、道路幅が狭くなるほどリスクを高く感じ、反対に道路幅が広くなるほどリスクを低く感じると推定される。そこで、コントローラ５０は、道路幅と、上述したように（式５）を用いて算出した初期リスクポテンシャルＲＰとに基づいて、補正値ＲＰenvを算出する。
図１０（ａ）に交通流密度と補正値ＲＰenvとの関係を示し、図１０（ｂ）に、図１０（ａ）に対応する初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと補正値ＲＰenvとの関係を示す。ここでは、図１０（ａ）（ｂ）に示すように、道路幅が中程度の場合、例えば道路幅が３．５ｍの場合の補正値ＲＰenvを０とする。そして、中程度に対して道路幅が狭くなるほど補正値ＲＰenvを大きくし、道路幅が広くなるほど補正値ＲＰenvを小さくする。また、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きくなるほど、道路幅が狭い場合は補正値ＲＰenvがより大きくなり、道路幅が広い場合は補正値ＲＰenvがより小さくなる。補正値ＲＰenvは、道路幅および初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じて−１≦ＲＰenv≦＋１の範囲で連続的に変化する。例えば、道路幅が２．５ｍ以下と狭く、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きい場合（例えばＲＰoriginal≧２）に、補正値ＲＰenv＝＋１となり、一方、道路幅が４．５ｍ以上と広く、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きい場合は、補正値ＲＰenv＝−１となる。
コントローラ５０は、環境変化、すなわち道路幅に応じて算出した補正値ＲＰenvと、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとから、（式６）により先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。
このように、以上説明した第３の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態の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。
（１）環境変化検出装置３０は、環境変化として自車線の道路幅を検出する。自車両が走行する道路の道路幅に応じて運転者のリスク感は変化するため、道路幅に応じてリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することできる。
（２）コントローラ５０は、環境変化検出装置３０によって検出した道路幅に基づいて補正値ＲＰenvを算出し、算出した補正値ＲＰenvを加算することによってリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに、運転者の主観に応じた補正値ＲＰenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（３）図１０（ｂ）に示すように、補正値ＲＰenvは、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、何を主な対象としてリスクポテンシャルＲＰが算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第４の実施の形態》
以下に、本発明の第４の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第４の実施の形態におけ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４の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として隣接車線の有無を検出する。ここで、環境変化検出装置３０は、例えばナビゲーションシステムの道路地図情報から、あるいは、前方カメラによって取得される自車両前方領域の画像に画像処理を施すことにより、自車線に隣接する車線が存在するか否かを検出する。隣接車線が存在する場合、運転者は隣接車線からの他車両の割り込み等を予測してリスクを高く感じると推定される。隣接車線が自車線の両側にある場合は、自車線の両側から他車両が割り込みする可能性があるため、運転者は隣接車線が自車線の片側にある場合に比べて、よりリスクを高く感じると推定できる。そこで、コントローラ５０は、隣接車線の有無と、上述したように（式５）を用いて算出した初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとに基づいて、補正値ＲＰenvを算出する。
図１１（ａ）に隣接車線の有無と補正値ＲＰenvとの関係を示し、図１１（ｂ）に、図１１（ａ）に対応する初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと補正値ＲＰenvとの関係を示す。ここでは、図１１（ａ）（ｂ）に示すように、隣接車線が存在しない場合の補正値ＲＰenvを０とし、自車線の片側に隣接車線が存在する場合、さらに自車線の両側に隣接車線が存在する場合で、補正値ＲＰenvが段階的に大きくなるようにする。また、自車線の片側あるいは両側に隣接車線が存在する場合は、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きくなるほど補正値ＲＰenvがそれぞれ大きくなる。ここでは、補正値ＲＰenvの最大値を、例えば上述したようにブレーキランプの点灯状態または道路幅をパラメータとした場合に比べて小さくなるように設定する（例えば０≦ＲＰenv≦０．５）。
コントローラ５０は、環境変化、すなわち隣接車線の有無に応じて算出した補正値ＲＰenvと、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとから、（式６）により先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。
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の実施の形態の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。
（１）環境変化検出装置３０は、環境変化として自車線に隣接する車線の有無を検出する。隣接車線が存在する場合、運転者は隣接車線からの他車両の割り込みを予測してリスクを高く感じる。さらに、隣接車線の本数が多いほど、具体的には自車線の片側に隣接車線がある場合よりも両側に隣接車線がある場合には他車両の割り込みの可能性が高くなるため、よりリスクを高く感じる。従って、隣接車線の有無に応じてリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することできる。
（２）コントローラ５０は、環境変化検出装置３０によって検出した隣接車線の有無に基づいて補正値ＲＰenvを算出し、算出した補正値ＲＰenvを加算することによってリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに、運転者の主観に応じた補正値ＲＰenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（３）図１１（ｂ）に示すように、補正値ＲＰenvは、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルＲＰが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第５の実施の形態》
以下に、本発明の第５の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第５の実施の形態におけ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５の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として自車両の現在位置から分合流までの距離を検出する。ここで、環境変化検出装置３０は、例えばナビゲーションシステムの道路地図情報から、分合流、例えば高速道路のインターチェンジ、サービスエリアの出入口、ジャンクション、または一般道路の交差点を検出し、自車両の現在位置から分合流までの距離を検出する。分合流付近では他車両が車線変更する頻度が増加するため、自車両が分合流に接近していくと運転者が感じるリスクは高くなると推定される。そこで、コントローラ５０は、分合流までの距離と、上述したように（式５）を用いて算出した初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとに基づいて、補正値ＲＰenvを算出する。
図１２（ａ）に自車両から分合流までの距離と補正値ＲＰenvとの関係を示し、図１２（ｂ）に、図１２（ａ）に対応する初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと補正値ＲＰenvとの関係を示す。ここでは、図１２（ａ）（ｂ）に示すように、分合流までの距離が遠い、例えば５００ｍ以上の場合は、補正値ＲＰenvを０とする。そして、分合流までの距離が近くなるほど補正値ＲＰenvを大きくする。また、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きくなるほど、補正値ＲＰenvを大きくする。補正値ＲＰenvは、分合流までの距離が近い、例えば２００ｍ以下で、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きい場合（例えばＲＰoriginal≧１．２）に、最大値となるように設定する。ここで、補正値ＲＰenvの最大値は、例えばブレーキランプの点灯状態あるいは道路幅をパラメータとした場合に比べて小さい値となるように設定する（例えば０≦ＲＰenv≦０．５）。
コントローラ５０は、環境変化、すなわち分合流までの距離に応じて算出した補正値ＲＰenvと、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとから、（式６）により先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。
このように、以上説明した第５の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態の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。
（１）環境変化検出装置３０は、環境変化として分合流までの距離を検出する。分合流地点では他車両の車線変更の頻度が増えることが予測されるため運転者が感じるリスクが高くなる。従って、分合流までの距離に応じてリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することできる。
（２）コントローラ５０は、環境変化検出装置３０によって検出した分合流までの距離に基づいて補正値ＲＰenvを算出し、算出した補正値ＲＰenvを加算することによってリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに、運転者の主観に応じた補正値ＲＰenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（３）図１２（ｂ）に示すように、補正値ＲＰenvは、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルＲＰが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第６の実施の形態》
以下に、本発明の第６の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第６の実施の形態におけ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６の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として先行車の種別を検出する。ここで、環境変化検出装置３０は、例えば前方カメラによって取得される自車両前方領域の画像に画像処理を施すことにより、先行車が普通乗用車、貨物、および大型貨物のいずれであるかを検出する。先行車が大型車両である場合、先行車より前方の交通状況が把握しづらいため、運転者が感じるリスクは高くなると推定できる。そこで、コントローラ５０は、先行車の種別と、上述したように（式５）を用いて算出した初期リスクポテンシャルＲＰとに基づいて、補正値ＲＰを算出する。
図１３（ａ）に先行車種別と補正値ＲＰenvとの関係を示し、図１３（ｂ）に、図１３（ａ）に対応する初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと補正値ＲＰenvとの関係を示す。ここでは、図１３（ａ）（ｂ）に示すように、先行車が普通乗用車である場合の補正値ＲＰenvを０とし、先行車が貨物である場合、さらに先行車が大型貨物である場合で、補正値ＲＰenvが段階的に大きくなるようにする。また、先行車が貨物あるいは大型貨物である場合は、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きくなるほど補正値ＲＰenvがそれぞれ大きくなる。ここでは、補正値ＲＰenvは０≦ＲＰenv≦１の範囲で変化する。
コントローラ５０は、環境変化、すなわち先行車の種別に応じて算出した補正値ＲＰenvと、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとから、（式６）により先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。
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の実施の形態の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。
（１）環境変化検出装置３０は、環境変化として先行車の種別を検出する。先行車が大型車両である場合、先行車より前方の道路状況を目視することが困難となるため、運転者が感じるリスクは高くなる。従って、先行車の種別に応じてリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することできる。
（２）コントローラ５０は、環境変化検出装置３０によって検出した先行車の種別に基づいて補正値ＲＰenvを算出し、算出した補正値ＲＰenvを加算することによってリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに、運転者の主観に応じた補正値ＲＰenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（３）図１３（ｂ）に示すように、補正値ＲＰenvは、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルＲＰが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第７の実施の形態》
以下に、本発明の第７の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第７の実施の形態におけ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７の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として道路勾配を検出する。ここで、環境変化検出装置３０は、例えばナビゲーションシステムの地形情報から道路勾配を検出する。あるいは、加速度センサによって検出される自車加速度またはエンジントルクから道路勾配を推定することもできる。
自車両が坂道に進入する場合、道路勾配に応じて自車速が変動するため、運転者はアクセルペダル８０を操作して自車速を調節し、平坦路と同様な車間距離を保って先行車に追従しようとする。例えば、自車両が上り坂に進入する場合、運転者はアクセルペダル８０を踏み増すことによって先行車との車間距離を一定に保とうとする。このとき、自車両と先行車の車間距離が同じで運転者が感じるリスクが同じ場合でも、アクセルペダルストローク量が増加するため、アクセルペダル８０には平坦路に比べて大きな反力が発生する。
一方、自車両が下り坂を走行する場合、運転者はアクセルペダル８０を緩めて車間距離を一定に保とうとするため、アクセルペダル８０には平坦路に比べて小さな反力しか発生しない。そこで、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を道路勾配によらずにアクセルペダル反力として運転者に伝達できるように、リスクポテンシャルＲＰを補正する。すなわち、先行車までの車間距離に変化がなく、運転者が先行車に対して感じるリスクに変化がない場合は、道路勾配によらずに一定のアクセルペダル反力を発生させるようにリスクポテンシャルＲＰを補正する。このように、第７の実施の形態において環境変化による運転者のリスク感の変化は、道路勾配に応じて変化するアクセルペダル反力に対するリスク感の変化であるといえる。
コントローラ５０は、道路勾配と、上述したように（式５）を用いて算出した初期リスクポテンシャルＲＰとに基づいて、補正値ＲＰを算出する。
図１４（ａ）に道路勾配と補正値ＲＰenvとの関係を示し、図１４（ｂ）に、図１４（ａ）に対応する初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと補正値ＲＰenvとの関係を示す。ここでは、図１４（ａ）（ｂ）に示すように、自車線が平坦路である場合の補正値ＲＰenvを０とする。そして、上り坂で勾配が急になるほど補正値ＲＰenvを小さくし、下り坂で勾配が急になるほど補正値ＲＰenvを大きくする。また、上り坂の場合は初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きくなるほど補正値ＲＰenvを小さくし、一方、下り坂の場合は初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きくなるほど補正値ＲＰenvを大きくする。上り坂の勾配が例えば５％以上で、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きい場合（例えばＲＰoriginal≧０．８）に、補正値ＲＰenvを最小値とし、下り坂の勾配が例えば−５％以上で、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きい場合に、補正値ＲＰenvを最大値とする。ここでは、補正値ＲＰenvの最大値および最小値を、例えば上述したように道路幅をパラメータとした場合に比べて小さくなるように設定する（例えば−０．６≦ＲＰenv≦０．６）。
コントローラ５０は、環境変化、すなわち道路勾配に応じて算出した補正値ＲＰenvと、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとから、（式６）により先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。
このように、以上説明した第７の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態の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。
（１）環境変化検出装置３０は、環境変化として道路勾配を検出する。自車両が坂道を走行する場合、平坦路を走行するときと同様な車間距離を保って先行車に追従走行するためにはアクセルペダル８０の踏み込み量を調節する必要がある。道路勾配によってリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正することにより、先行車までの車間距離など、運転者が周囲の走行環境から感じるリスクと、アクセルペダル反力Ｆとして伝達されるリスクとを合致させるようにすることができる。
（２）コントローラ５０は、環境変化検出装置３０によって検出した道路勾配に基づいて補正値ＲＰenvを算出し、算出した補正値ＲＰenvを加算することによってリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正する。これにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルＲＰに応じたアクセルペダル反力制御を行うことができる。
（３）図１４（ｂ）に示すように、補正値ＲＰenvは、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルＲＰが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第８の実施の形態》
以下に、本発明の第８の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第８の実施の形態におけ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８の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として天候を検出する。ここで、環境変化検出装置３０は、例えばワイパーの作動速度から天候を検出する。具体的には、環境変化検出装置３０は、ワイパーの作動が停止している場合は降雨なし、ワイパーが間欠作動している場合は小雨、またワイパーが連続作動している場合は降雨（小雨よりも降雨量が多い）と判断する。雨天の場合は視界が悪く路面が滑りやすいため、運転者は晴天の場合に比べてリスクを高く感じると推定できる。そこで、コントローラ５０は、ワイパー作動速度から推定される天候と、上述したように（式５）を用いて算出した初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとに基づいて、補正値ＲＰenvを算出する。
図１５（ａ）に天候と補正値ＲＰenvとの関係を示し、図１５（ｂ）に、図１５（ａ）に対応する初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと補正値ＲＰenvとの関係を示す。ここでは、図１５（ａ）（ｂ）に示すように、降雨なしの場合の補正値ＲＰenvを０とし、小雨が降っている場合（ワイパー間欠作動）、さらに小雨よりも降雨量が多い場合（ワイパー連続作動）で、補正値ＲＰが段階的に大きくなるようにする。また、小雨または降雨の場合は、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きくなるほど補正値ＲＰenvがそれぞれ大きくなる。ここでは、補正値ＲＰenvの最大値を、例えば上述したようにブレーキランプの点灯状態または道路幅をパラメータとした場合に比べて小さくなるように設定する（例えば０≦ＲＰenv≦０．４）。
コントローラ５０は、環境変化、すなわち天候に応じて算出した補正値ＲＰenvと、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとから、（式６）により先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。
このように、以上説明した第８の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態の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。
（１）環境変化検出装置３０は、環境変化として天候、具体的にはワイパーの作動状態を検出する。天候に応じて運転者のリスク感は変化するため、天候に応じてリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することできる。
（２）コントローラ５０は、環境変化検出装置３０によって検出した天候に基づいて補正値ＲＰenvを算出し、算出した補正値ＲＰenvを加算することによってリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに、運転者の主観に応じた補正値ＲＰenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（３）図１５（ｂ）に示すように、補正値ＲＰenvは、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルＲＰが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第９の実施の形態》
以下に、本発明の第９の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第９の実施の形態におけ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９の実施の形態においては、運転者のリスク感の変化を推定するために、走行環境として路面状態を検出する。ここで、環境変化検出装置３０は、路面状態、すなわち路面摩擦の度合を例えば車輪の回転数および自車速から算出する。例えば路面が非常に滑りやすい圧雪路を走行する場合、運転者はリスクを高く感じていると推定される。そこで、コントローラ５０は、路面摩擦の度合と、上述したように（式５）を用いて算出した初期リスクポテンシャルＲＰoriginalとに基づいて、補正値ＲＰenvを算出する。
図１６（ａ）に路面摩擦の度合と補正値ＲＰenvとの関係を示し、図１６（ｂ）に、図１６（ａ）に対応する初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと補正値ＲＰenvとの関係を示す。ここでは、図１６（ａ）（ｂ）に示すように、路面摩擦の度合が高い乾燥路面（路面摩擦係数μ＝１．０に相当）の場合、補正値ＲＰenvを０とする。そして、路面摩擦の度合が低くなり路面が滑りやすくなるほど、補正値ＲＰenvを大きく、またその増加率を大きくする。また、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きくなるほど補正値ＲＰenvを大きくする。路面摩擦の度合が非常に低く（μ＝０．１程度に相当）初期リスクポテンシャルＲＰoriginalが大きい場合（例えばＲＰoriginal≧１）に、補正値ＲＰenvを最大値とする。ここでは、補正値ＲＰenvの最大値を、例えば上述したようにブレーキランプの点灯状態または道路幅をパラメータとした場合に比べて小さくなるように設定する（例えば０≦ＲＰenv≦０．８）。
コントローラ５０は、環境変化、すなわち路面摩擦の度合に応じて算出した補正値ＲＰと、初期リスクポテンシャルＲＰとから、（式６）により先行車に対するリスクポテンシャルＲＰを算出する。
このように、以上説明した第９の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態の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。
（１）環境変化検出装置３０は、環境変化として自車線の路面摩擦の度合を検出する。滑りやすい路面では慎重な運転を行うなど、路面摩擦の度合に応じて運転者のリスク感は変化する。従って、路面摩擦の度合に応じてリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正することにより、運転者のリスク感に合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することできる。
（２）コントローラ５０は、環境変化検出装置３０によって検出した路面摩擦の度合に基づいて補正値ＲＰenvを算出し、算出した補正値ＲＰenvを加算することによってリスクポテンシャルＲＰの算出式を補正する。先行車との相対位置関係等の走行状況から算出される初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに、運転者の主観に応じた補正値ＲＰenvを加えることにより、運転者のリスク感により一層合ったリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。
（３）図１６（ｂ）に示すように、補正値ＲＰenvは、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに応じて変化し、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalよりも常に小さい値として設定される。これにより、リスクポテンシャルＲＰが何を主な対象として算出されたのかを運転者に容易に理解させることができる。
《第１０の実施の形態》
以下に、本発明の第１０の実施の形態における車両用運転操作補助装置について説明する。第１０の実施の形態におけ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、上述した第１の実施の形態との相違点を主に説明する。
第１０の実施の形態においては、上述した第１から第９の実施の形態において運転者のリスク感の変化を推定するために検出した走行環境をパラメータとして、それぞれの環境変化に対する補正値ＲＰenvを算出する。そして、算出したそれぞれの補正値ＲＰenvのうち、最も大きな補正値ＲＰenvを代表値として選択する。
以下に、第１０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１７を用いて詳細に説明する。図１７は、コントローラ５０における運転操作補助制御プログラム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Ｓ２１０では、レーザレーダ１０および車速センサ２０から自車両および車両周囲の走行状態を読み込む。ステップＳ２２０では、運転者のリスク感の変化を推定するために、上述した各走行環境を検出する。具体的には、環境変化検出装置３０によって以下の項目を検出する。
（１）先行車のブレーキランプ点灯状態
（２）交通流密度
（３）道路幅
（４）隣接車線の有無
（５）分合流までの距離
（６）先行車種別
（７）道路勾配
（８）天候
（９）路面摩擦の度合
ステップＳ２３０では、自車両の車両状態および走行環境から定常項ＲＰsteadyと過渡項ＲＰtransientを算出し、初期リスクポテンシャルＲＰoriginalを算出する。
ステップＳ２４０では、ステップＳ２２０で検出した各走行環境に応じて、図６（ａ）（ｂ）、図９（ａ）（ｂ）〜図１６（ａ）（ｂ）に示す関係に従って補正値ＲＰenvをそれぞれ算出する。ここで、各環境変化のパラメータ（１）〜（９）に対して算出される補正値ＲＰenvを、それぞれＲＰenv1〜ＲＰenv9とする。ステップＳ２５０では、ステップＳ２４０で算出した各補正値ＲＰenv1〜ＲＰenv9の中から、最も大きな値を代表値ＲＰenvとして選択する。
ステップＳ２６０では、ステップＳ２３０で算出した初期リスクポテンシャルＲＰoriginalと、ステップＳ２５０で選択した代表値ＲＰenvとから、上述した（式６）を用いてリスクポテンシャルＲＰを算出する。ステップＳ２７０およびＳ２８０における処理は、第１の実施の形態で説明した図４のフローチャートのステップＳ１６０およびＳ１７０における処理と同様である。
このように、以上説明した第１０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。
コントローラ５０は、検出された複数の環境変化パラメータに基づいて補正値ＲＰenv1〜ＲＰenv9をそれぞれ算出し、算出した複数の補正値のうちの最大値を初期リスクポテンシャルＲＰoriginalに加算してリスクポテンシャル算出式を補正する。これにより、運転者が感じるリスクが最も大きくなる環境変化パラメータによる補正値ＲＰenvをリスクポテンシャルＲＰに組み込むことができる。また、環境変化から運転者が感じるリスクが大きい場合に、運転者のリスク感に合ったアクセルペダル反力Ｆを発生させることができる。
なお、第１０の実施の形態においては、（１）〜（９）に示す全ての環境変化のパラメータに対する補正値ＲＰenv1〜ＲＰenv9を算出し、それらの中から代表値を選択したが、これには限定されない。例えば環境変化のパラメータ（１）〜（９）のうち、数個のパラメータに対する補正値ＲＰenvを算出し、それらの中から代表値を選択することもできる。
また、上述した（１）〜（９）以外の環境変化パラメータを検出し、それに応じた補正値ＲＰenvを算出することもできる。すなわち、環境変化パラメータは上述したものには限定されず、環境変化によって運転者のリスク感が変化すると推定されるものを用いることができる。
上述した第１から第１０の実施の形態においては、図７に示すようにリスクポテンシャルＲＰに対して反力増加量ｄＦが比例するように設定したが、これには限定されず、例えばリスクポテンシャルＲＰの増加に対して反力増加量ｄＦが指数関数的に増加するように設定することもできる。
なお、本発明による車両用運転操作補助装置は、状況認識手段としてレーザレーダ１０および車速センサ２０を用い、リスクポテンシャル算出手段および補正手段としてコントローラ５０を用いた。また、リスク感変化推定手段として環境変化検出装置３０およびコントローラ５０を用い、操作反力制御手段として、コントローラ５０およびアクセルペダル反力制御装置６０を用いた。しかし、これらには限定されず、例えば状況認識手段としてレーザレーダ１０の代わりに別方式のミリ波レーダ等を用いたり、ＣＣＤカメラあるいはＣＭＯＳカメラを用いることもできる。また、操作反力制御手段としてブレーキペダル反力制御装置を用い、リスクポテンシャルＲＰに応じた操作反力をブレーキペダルに発生させることもできる。
本発明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。 アクセルペダル周辺の構成図。 第１の実施の形態のコントローラによる運転操作補助制御プログラムの処理手順を示すフローチャート。 自車両と先行車の走行状態を示す模式図。 （ａ）ブレーキランプ点灯状態と補正値との関係、（ｂ）初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 リスクポテンシャルと反力増加量との関係を示す図。 アクセルペダルストローク量に対するアクセルペダル反力特性を示す図。 （ａ）交通流密度と補正値との関係、（ｂ）初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 （ａ）道路幅と補正値との関係、（ｂ）初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 （ａ）隣接車線の有無と補正値との関係、（ｂ）初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 （ａ）分合流までの距離と補正値との関係、（ｂ）初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 （ａ）先行車の種別と補正値との関係、（ｂ）初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 （ａ）道路勾配と補正値との関係、（ｂ）初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 （ａ）天候と補正値との関係、（ｂ）初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 （ａ）路面摩擦の度合と補正値との関係、（ｂ）初期リスクポテンシャルと補正値との関係を示す図。 第１０の実施の形態のコントローラによる運転操作補助制御プログラムの処理手順を示すフローチャート。
符号の説明
１０：レーザレーダ
２０：車速センサ
３０：環境変化検出装置
５０：コントローラ
６０：アクセルペダル反力制御装置
７０：サーボモータ
７１：ストロークセンサ
８０：アクセルペダル

Claims (14)

  1. 自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、
    前記状況認識手段の検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、
    運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、
    前記リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、前記リスクポテンシャル算出手段において前記リスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、
    前記補正手段によって補正された算出式で算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、
    前記補正手段は、前記リスク感変化推定手段の推定結果に基づく補正値を加算することにより前記リスクポテンシャルの算出式を補正し、前記補正値は、補正前の算出式で算出されるリスクポテンシャルよりも常に小さいことを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  2. 自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、
    前記状況認識手段の検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、
    運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、
    前記リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、前記リスクポテンシャル算出手段において前記リスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、
    前記補正手段によって補正された算出式で算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、
    前記補正手段は、前記リスク感変化推定手段の推定結果に基づく補正値を加算することにより前記リスクポテンシャルの算出式を補正し、前記補正値は、補正前の算出式で算出されるリスクポテンシャルに応じて変化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、
    前記リスク感変化推定手段は、環境変化による前記運転者の前記リスク感の変化を推定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、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として先行車のブレーキランプの点灯状態を検出し、前記ブレーキランプの点灯状態による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  5. 請求項３に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として交通流密度を検出し、前記交通流密度による前記リスク感の変化を推定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３に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として自車線の道路幅を検出し、前記道路幅による前記リスク感の変化を推定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３に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として自車線に隣接する車線の有無を検出し、隣接車線の有無による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  8. 請求項３に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として前記自車両から分合流までの距離を検出し、前記分合流までの距離による前記リスク感の変化を推定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３に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として道路勾配を検出し、前記道路勾配による前記リスク感の変化を推定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３に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として先行車の種別を検出し、前記先行車の種別による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  11. 請求項３に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として天候を検出し、前記天候による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  12. 請求項３に記載の車両用運転操作補助装置において、
    前記リスク感変化推定手段は、前記環境変化として自車線の路面摩擦の度合を検出し、前記路面摩擦の度合による前記リスク感の変化を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  13. 自車両の車両状態および自車両周囲の走行環境を検出する状況認識手段と、
    前記状況認識手段の検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、
    運転者のリスク感の変化を推定するリスク感変化推定手段と、
    前記リスク感変化推定手段の推定結果に基づいて、前記リスクポテンシャル算出手段において前記リスクポテンシャルを算出する際の算出式を補正する補正手段と、
    前記補正手段によって補正された算出式で算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、車両操作機器に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段とを備え、
    前記リスク感変化推定手段は、環境変化による前記運転者の前記リスク感の変化を推定し、
    リスク感変化推定手段は、複数の環境変化パラメータを検出し、
    前記補正手段は、前記リスク感変化推定手段による前記複数の環境変化パラメータの検出結果に基づいて補正値をそれぞれ算出し、算出した複数の補正値のうちの最大値を前記リスクポテンシャルの算出式に加算して前記算出式を補正することを特徴とする車両用運転操作補助装置。
  14. 請求項１から請求項１３のいずれかに記載の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。
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