JP4816669B2 - 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

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

上述したような車両用運転操作補助装置にあっては、自車両と先行車との現在の車間距離だけでなく、走行状況が変化した場合にはその情報を運転者に伝達し、運転者の適切な運転操作を促す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、以下の構成を備える。

すなわち、本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両周囲の走行状況を検出する走行状況検出手段を備える。

さらに、走行状況検出手段によって検出される走行状況が変化した場合に運転者が変化後の走行状況にどれくらい慣れたかを表す習熟度合を推定する特性推定手段と、走行状況検出手段によって検出された走行状況に基づいて、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、リスクポテンシャル算出手段で算出されたリスクポテンシャルに応じて、運転者が操作する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、特性推定手段で推定された習熟度に基づいて、リスクポテンシャルに応じた操作反力を補正する補正手段とを備える。

自車両周囲の走行環境に対する習熟度に応じて、自車両周囲のリスクポテンシャルを補正し、補正したリスクポテンシャルを運転者に伝達するので、自車両周囲の走行環境に対する運転者の注意を喚起して適切な運転操作を促すことができる。

自車両周囲のリスクポテンシャルに応じた第１の反力と、自車両周囲の走行環境に対する運転者の習熟度に応じた第２の反力とに基づいて車両操作機器に操作反力を発生させるので、これらの情報を運転者に直感的に認識させ、適切な運転操作を促すことができる。

自車両周囲のリスクポテンシャルと、自車両周囲の走行環境に対する習熟度を表示するので、これらの情報を運転者に確実に伝達することができる。

《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。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車両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、前方車の後端）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、複数の前方車までの車間距離とその存在方向を検出する。検出した車間距離及び存在方向はコントローラ６０へ出力される。なお、本実施の形態において、前方物体の存在方向は、自車両に対する相対角度として表すことができる。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。

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６０へと出力する。前方カメラ２０による検知領域は水平方向に±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６０に出力する。

コントローラ６０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。図３に、コントローラ６０の内部および周辺の構成を示すブロック図を示す。コントローラ６０は、例えばＣＰＵのソフトウェア形態により、障害物状況認識部６０Ａ、リスクポテンシャル算出部６０Ｂ、判定部６０Ｃ、刺激量算出部６０Ｄ、および習熟度合推定部６０Ｆを構成する。

コントローラ６０は、車速センサ３０から入力される自車速と、レーザレーダ１０から入力される距離情報と、前方カメラ２０から入力される車両周辺の画像情報とから、自車両周囲の走行環境すなわち障害物状況を検出する。なお、コントローラ６０は、前方カメラ２０からの画像情報を画像処理し、自車両周囲の障害物状況を検出する。ここで、自車両周囲の障害物状況としては、自車両前方を走行する先行車両までの車間距離、先行車両の車速、および車線識別線（レーンマーカ）およびガードレールに対する自車両の左右位置（相対位置と角度）、さらにレーンマーカおよびガードレールの形状などである。

コントローラ６０は、検出した障害物状況に基づいて各障害物に対する自車両のリスクポテンシャルを算出し、後述するようにリスクポテンシャルに応じたアクセルペダル反力制御を行う。さらに、コントローラ６０は自車両周囲の走行状況および走行環境の変化を検出し、走行状況および走行環境の変化に対する運転者の習熟度合を推定する。コントローラ６０は、リスクポテンシャルとともに、推定した習熟度合をアクセルペダル反力として運転者に伝達する。

図４に示すように、アクセルペダル８２のリンク機構にはサーボモータ８１およびアクセルペダルストロークセンサ８３が組み込まれている。アクセルペダル反力制御装置８０は、コントローラ６０からの指令に応じてサーボモータ８１で発生させるトルクを制御する。サーボモータ８１は、アクセルペダル反力制御装置８０からの指令値に応じて発生させる反力を制御し、運転者がアクセルペダル８２を操作する際に発生する踏力を任意に制御することができる。アクセルペダルストロークセンサ８３は、リンク機構を介してサーボモータ８１の回転角に変換されたアクセルペダル８２の操作量すなわちアクセルペダルストローク量を検出する。

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は、例えば、アクセルペダルストローク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８２の回転中心に設けられたねじりバネ８４のバネ力によって実現することができる。

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６０は、障害物状況認識部６０Ａにおいて、自車両の走行車速、および自車両と自車前方に存在する先行車両との相対位置やその移動方向と、レーンマーカやガードレールに対する自車両の相対位置等の自車両周囲の障害物状況を認識する。リスクポテンシャル算出部６０Ｂは、障害物状況認識部６０Ａで認識した障害物状況に基づいて、各障害物に対する自車両のリスクポテンシャルを求める。

習熟度合推定部６０Ｆは、自車両周囲の走行状況および走行環境の変化を検出し、その変化に対する運転者の習熟度合を推定する。ここで、自車両周囲の走行状況および走行環境が変化したときに、変化した走行状況および走行環境に対して運転者がどれくらい慣れたかを、習熟度合とする。習熟度合推定部６０Ｆは、自車両の過去の車速分布と現在の車速とに基づいて、運転者の習熟度を推定する。

判定部６０Ｃは、習熟度合推定部６０Ｆで推定した習熟度を判定し、リスクポテンシャル算出部６０Ｂで算出したリスクポテンシャルをどのように運転者に伝達するかを決定する。刺激量算出部６０Ｄは、リスクポテンシャル算出部６０Ｂで算出されたリスクポテンシャルおよび判定部６０Ｃの判定結果に基づいて運転者に伝達する刺激量を算出する。ここで、刺激量は触覚を介してリスクポテンシャルを運転者に伝達するための物理量であり、具体的には、アクセルペダル８２の反力制御量である。刺激量算出部６０Ｄで算出された反力制御量は反力指令値としてアクセルペダル反力制御装置８０に出力される。アクセルペダル反力制御装置８０は、反力指令値に応じてアクセルペダル反力制御を行う。

このように、自車両周囲の走行環境から算出されるリスクポテンシャルを例えばアクセルペダル反力により運転者に伝達するシステムにおいては、アクセルペダル８２が運転者が直接触れて操作をする操作機器であることから、アクセルペダル８２を介して運転者の触覚を刺激することによりリスクポテンシャルを運転者に伝達することができる。すなわち、運転者は触覚を介して直感的に情報を認識することができる。

自車両周囲の走行状況および走行環境が大きく変化した場合、運転者は変化後の状況に速やかに慣れる必要がある。例えば自車両が高速道路から一般道に降りた場合、状況が変化したことを把握して歩行者の存在などに注意を払う必要がある。この場合、運転者自身が変化後の状況に速やかに慣れるように意識しないと、好ましくない運転操作を行う可能性がある。

そこで、第１の実施の形態では、自車両周囲の走行状況および走行環境に対する運転者の習熟度合を推定し、自車両周囲のリスクポテンシャルとともに、習熟度合の推定結果をアクセルペダル反力として触覚を介して運転者に伝達する。

以下に、第１の実施の形態における車両用運転操作補助装置１の動作について、図５を用いて詳細に説明する。図５は、第１の実施の形態のコントローラ６０による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。この処理は、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，前方カメラ２０および車速センサ３０によって検出される自車両周囲の走行環境を読み込む。ステップＳ１２０で障害物認識部６０Ａは、ステップＳ１１０で読み込んだ走行環境から自車両周囲の障害物状況を認識する。なお、ここで認識される障害物状況は、自車両周囲に存在する障害物までの相対距離Ｄ、相対速度Ｖｒおよび自車速Ｖｆ等である。

ステップＳ１３０でリスクポテンシャル算出部６０Ｂは、ステップＳ１２０で認識した障害物状況に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出する。リスクポテンシャルＲＰを算出するために、まず、自車両と障害物、例えば先行車との余裕時間ＴＴＣおよび車間時間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Ｖｆ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。
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、ほとんどのドライバ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。
ＴＨＷ＝Ｄ／Ｖｆ ・・・（式２）

車間時間ＴＨＷは、車間距離Ｄを自車速Ｖｆ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ている場合は、（式２）において自車速Ｖｆの代わりに先行車速を用いて車間時間ＴＨＷを算出することもできる。

つぎに、上述したように算出した余裕時間ＴＴＣおよび車間時間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。リスクポテンシャルＲＰは以下の（式３）により算出できる。
ＲＰ＝ａ／ＴＨＷ＋ｂ／ＴＴＣ ・・・（式３）
ここで、定数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パラメータである。定数ａ、ｂは、ａ＜ｂとなるように予め適切に設定しておく（例えばａ＝１，ｂ＝８）。

ステップＳ１４０で刺激量算出部６０Ｄは、ステップＳ１３０で算出したリスクポテンシャルＲＰに応じて基準反力制御量Ｆ１を算出する。基準反力制御量Ｆ１はリスクポテンシャルＲＰに比例し、例えば以下の（式４）より算出することができる。
Ｆ１＝ｋ１・ＲＰ ・・・（式４）
ここで、ｋ１は定数であり、予め適切な値を設定しておく。

刺激量算出部６０Ｄは、リスクポテンシャルＲＰに応じた基準反力制御量Ｆ１と、運転者の習熟度合に応じて後述するように算出する補正反力制御量Ｆ２とから、反力制御量ｄＦを算出する。反力制御量ｄＦの算出処理を説明する前に、習熟度の推定処理および補正反力制御量Ｆ２の算出処理について説明する。

ステップＳ２１０で習熟度合推定部６０Ｆは、過去の所定時間Δｔにおける自車速Ｖｆの平均値Vaveと、自車速Ｖｆの標準偏差Vstdを算出する。なお、ステップＳ１１０で検出される自車速Ｖｆは、検出されるたびにコントローラ６０のメモリに記憶されるとする。具体的には、習熟度合推定部６０Ｆは、過去Δｔ時間（例えば１分間）に検出された自車速Ｖｆのデータを用いて自車速Ｖｆの移動平均Vaveを算出する。ここで用いるデータは、Ｖｆ（０）、Ｖｆ（１）、Ｖｆ（２）…、Ｖｆ（Ｎ−１）のＮ個のサンプルである。車速平均値Vaveは、以下の（式５）を用いて算出する。
Vave＝ΣＶｆ（ｋ）／Ｎ （ｋ＝０〜Ｎ−１）・・・（式５）

さらに、車速平均値Vaveに対する過去の自車速Ｖｆ（ｋ）の標準偏差Vstdを、以下の（式６）を用いて算出する。
Vstd＝√（Σ（Ｖｆ（ｋ）−Vave）^２／Ｎ） ・・・（式６）

ステップＳ２２０では、ステップＳ２１０で算出した車速平均値Vaveと標準偏差Vstdとに基づいて、車速平均値Vaveの７５%ile区間を算出する。車速平均値Vaveの７５%ile区間をVa_l〜Va_hと表すと、Va_l、Va_hはそれぞれ以下の（式７）（式８）で算出できる。
Va_l＝Vave−０．６７×Vstd ・・・（式７）
Va_h＝Vave＋０．６７×Vstd ・・・（式８）

図６に、自車速Ｖｆ、車速平均値Vave、および車速平均値Vaveの７５%ile区間の時間変化を示す。図６は、時間ｔ＝ｔ１付近で自車速Ｖｆが低下し始め、高速で走行していた状態から低速で走行する状態に移行した、すなわち走行状況が変化したことを示している。

ステップＳ２３０では、ステップＳ１１０で検出した現在の自車速Ｖｆと、ステップＳ２２０で算出した車速平均値Vaveの７５%ile区間とを比較し、自車速Ｖｆと車速平均値Vaveの７５%ile区間との差ΔＶを算出する。ここでは、車速平均値Vaveの７５%ile区間の下限値Va_lおよび上限値Va_hと現在の自車速Ｖｆとの差を算出し、算出した値の小さい方を車速差ΔＶとする。車速差ΔＶは、以下の（式９）で表される。
ΔＶ＝min（｜Ｖｆ−Va_l｜、｜Ｖｆ−Va_h｜） ・・・（式９）

車速差ΔＶが大きいほど現在の自車速Ｖｆが過去の車速平均値Vaveから大きく離れていることを示す。従って、習熟度合推定部６０Ｆは、車速差ΔＶが大きいほど変化後の走行状況に慣れておらず、運転者の習熟度合が低いと推定する。

ステップＳ２４０では、ステップＳ２３０で算出した車速差ΔＶに基づいて、補正反力制御量Ｆ２を算出する。図７に、車速差ΔＶと補正反力制御量Ｆ２との関係を示す。図７に示すように、車速差ΔＶが大きくなるほど補正反力制御量Ｆ２が大きくなる。すなわち、車速差ΔＶが大きく運転者の習熟度合が低いほど、アクセルペダル８２に付加的に発生させる補正反力制御量Ｆ２を大きくする。なお、車速差ΔＶが最小値ΔＶ１以下の領域では補正反力制御量Ｆ２を０とし、車速差ΔＶが最大値ΔＶ２を超えると、補正反力制御量Ｆ２を最大値Ｆ２maxに固定する。

これにより、図６に示すように時間ｔ＝ｔ１で自車速Ｖｆが低下し始めた後、時間ｔ＝ｔ２で車速差ΔＶが最小値ΔＶ１を超えると、補正反力制御量Ｆ２が発生し始める。運転者が変化後の走行環境に慣れて車速差ΔＶが小さくなるにつれて、補正反力制御量Ｆ２も減少する。時間ｔ＝ｔ３において車速差ΔＶが最小値ΔＶ１以下となると補正反力制御量Ｆ２は０となる。

ステップＳ１５０で刺激量算出部６０Ｄは、ステップＳ１４０で算出した基準反力制御量Ｆ１と、ステップＳ２４０で算出した補正反力制御量Ｆ２とを用いて、反力制御量ｄＦを算出する。反力制御量ｄＦは、以下の（式１０）で算出する。
ｄＦ＝Ｆ１＋Ｆ２ ・・・（式１０）

続くステップＳ１５１では、算出した反力制御量ｄＦが０より大きいか否かを判定する。反力制御量ｄＦが０を上回る場合はステップＳ１５２へ進み、反力制御量ｄＦを、実際にアクセルペダル８２に発生させる実反力制御量Ｆactとして設定する。一方、反力制御量ｄＦが０以下の場合はステップＳ１５３へ進み、実反力制御量Ｆactとして０を設定する。このように実反力制御量Ｆactを０以上として設定することにより、アクセルペダル８２を解放する方向、すなわちアクセルペダル８２が踏み込まれているときにアクセルペダル８２を押し戻す方向のみに反力を発生させることができる。

ステップＳ１６０では、ステップＳ１５２またはＳ１５３で設定した実反力制御量Ｆactをアクセルペダル反力制御装置８０に出力する。アクセルペダル反力制御装置８０は、コントローラ６０からの指令に応じてアクセルペダル反力を制御し、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰおよび運転者の習熟度合を触覚情報として運転者に伝達する。

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６０は、自車両周囲の走行環境から自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを算出し、また、自車両周囲の走行環境に対する運転者の習熟度を判定する。コントローラ６０は、習熟度の判定結果に応じてリスクポテンシャルを補正し、補正したリスクポテンシャルを触覚を介して運転者に伝達する。このように、走行環境の変化に対する習熟度をリスクポテンシャルＲＰとともに触覚を介して運転者に伝達するので、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを知らせながら、変化後の走行環境に対して運転者に注意を喚起することができる。なお、第１の実施の形態においては、リスクポテンシャルＲＰを直接補正する代わりに、リスクポテンシャルＲＰを用いて算出する反力制御量ｄＦを補正した。ただし、リスクポテンシャルＲＰを直接補正することももちろん可能である。すなわち、反力制御量ｄＦはリスクポテンシャルＲＰに基づいて算出されるため、習熟度の判定結果に応じてリスクポテンシャルＲＰを補正しても、反力制御量ｄＦを補正しても、同様の効果を得ることができる。
（２）コントローラ６０は、習熟度に応じて補正されたリスクポテンシャルＲＰに応じて、車両操作機器に発生する操作反力を制御し、リスクポテンシャルＲＰおよび習熟度の判定結果を触覚を介して運転者に伝達する。具体的には、リスクポテンシャルＲＰに応じた基準反力制御量Ｆ１と、習熟度に基づく補正反力制御量Ｆ２とから算出する反力制御量ｄＦをアクセルペダル８２に発生させる。例えば変化後の走行環境に対する習熟度が低い場合は、習熟度が高い場合に比べて大きな反力制御量ｄＦを発生させる。これにより、運転者が変化後の走行環境に慣れていない場合に触覚を介して注意を喚起することができる。
（３）コントローラ６０は、自車速Ｖｆと過去の車速分布とに基づいて習熟度を判定する。具体的には、過去の自車速Ｖｆの移動平均Vaveを算出し、車速平均値Vaveの７５%ilt区間と現在の自車速Ｖｆとの差ΔＶに基づいて、習熟度を判定する。車速差ΔＶが大きい場合は、例えば道路種別の変化等により自車速Ｖｆが過去の車速平均値から大きく離れており、運転者がその環境変化に慣れていないと判定する。このように過去の車速分布と現在の自車速Ｖｆとを用いることにより、走行環境に対する習熟度を精度よく判定することができる。

《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。図８に、第２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、および図９に、車両用運転操作補助装置２を搭載した車両の構成図を示す。図１０に、車両用運転操作補助装置２のコントローラ６１の内部および周辺の構成のブロック図を示す。図８〜１０において、図１〜図３に示した第１の実施の形態と同様な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。

第２の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態と同様に、自車両周囲の走行環境に基づいてリスクポテンシャルＲＰを算出し、また自車両周囲の走行環境および走行状況の変化に対する運転者の習熟度合を推定する。そして、リスクポテンシャルＲＰと運転者の習熟度合を、触覚を介してアクセルペダル反力として運転者に伝達する。さらに、リスクポテンシャルＲＰと習熟度合とを視覚情報として運転者に提供する。

このため、第２の実施の形態におけるコントローラ６１は、表示量算出部６０Ｅをさらに設けている。表示量算出部６０Ｅは、リスクポテンシャル算出部６０Ｂで算出されたリスクポテンシャルＲＰおよび判定部６０Ｃの判定結果に基づいて、表示量、すなわちリスクポテンシャルＲＰおよび習熟度合の表示内容を決定する。表示装置１１０は、例えば液晶モニタを備えており、表示量算出部６０Ｅで決定された表示内容に従って表示を行う。

図１１（ａ）〜（ｃ）および図１２（ａ）〜（ｃ）に表示装置１１０に表示するリスクポテンシャルＲＰおよび習熟度合の表示例を示す。図１１（ａ）〜（ｃ）は運転者の習熟度合が低い場合の表示例を示し、図１２（ａ）〜（ｃ）は習熟度合が高い場合の表示例を示す。

図１１（ａ）および図１２（ａ）に示すように、レーザレーダ１０等のセンサによって先行車が検出されていない場合は、表示モニタの下方、かつ自車線のレーンマーカを表すラインＢの間に自車両Ａが表示される。自車両Ａは例えば五角形で表される。このとき、自車両Ａの前方、すなわち表示モニタの上方には何も表示されず、先行車が存在しないことを示している。

図１１（ｂ）（ｃ）および図１２（ｂ）（ｃ）に示すように、先行車が検出されている場合は、自車両Ａの前方、すなわち表示モニタの上方に先行車Ｃが点灯し、自車両Ａとともに表示モニタ上に表示される。先行車Ｃは、例えば自車両Ａと同様に五角形で表す。先行車Ｃの表示位置は、自車両と先行車との車間距離に対応する。例えば、車間距離が長い場合は、図１１（ｂ）または図１２（ｂ）に示すように先行車Ｃを自車両Ａから遠い位置に表示する。一方、車間距離が短い場合は、図１１（ｃ）または図１２（ｃ）に示すように先行車Ｃを自車両Ａに近い位置に表示する。

また、自車両Ａと先行車Ｃとの間のスペースをリスクポテンシャルＲＰの表示エリアとして用い、リスクポテンシャルＲＰを段階的にバー表示する。具体的には、リスクポテンシャルＲＰの大きさをバーの数で表し、リスクポテンシャルＲＰが増加するほど表示するバーの数を増やす。また、リスクポテンシャルＲＰの表示の全体は、自車両Ａから離れるほど幅が広がる台形として表され、リスクポテンシャルＲＰが大きくなるほど先行車Ｃ側の幅および高さが大きくなる。

走行環境および走行状況に対する運転者の習熟度合が低い場合は、図１１（ａ）〜（ｃ）に示すように、視認性を向上させるために背景、すなわちレーンマーカＢの間の道路を淡い色で表示する。例えば、先行車ＣおよびリスクポテンシャルＲＰの表示色に対して背景色の輝度または色相を下げ、先行車ＣおよびリスクポテンシャルＲＰと背景色とのコントラストを大きくする。これにより、先行車ＣとリスクポテンシャルＲＰの表示を目立たせる。

一方、運転者の習熟度合が高い場合は、図１２（ａ）〜（ｃ）に示すように、レーンマーカＢの間の背景色の輝度または色相を上げる。すなわち、背景を濃い色で表示し、習熟度合が低い場合に比べて先行車ＣおよびリスクポテンシャルＲＰの表示と背景色とのコントラストを小さくする。

なお、表示モニタ上で自車両Ａと先行車Ｃを容易に区別できるように、自車両Ａと先行車Ｃの色を変えることが望ましい。例えば、自車両Ａよりも先行車Ｃを濃い色、すなわち視認性の高い目立つ色で表示し、リスクポテンシャルＲＰを先行車Ｃと同色で表示する。ただし、習熟度合が低く背景色を淡い色で表示する場合に、先行車ＣおよびリスクポテンシャルＲＰとともに自車両Ａの表示も目立つようにすることが望ましい。また、先行車が検出されたときは、先行車までの車間距離に関わらず表示モニタにおいて先行車Ｃの表示位置を固定とすることもできる。

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２の動作について、図１３を用いて詳細に説明する。図１３は、第２の実施の形態における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。この処理は、一定間隔、例えば５０msec毎に連続的に行われる。

ステップＳ３１０〜Ｓ３６０におけるアクセルペダル反力制御処理は、上述した第１の実施の形態の図５のフローチャートに示したステップＳ１１０〜Ｓ１６０での処理と同様である。また、ステップＳ４１０〜Ｓ４４０における習熟度合推定処理と補正反力制御量Ｆ２の算出処理は、図５のＳ２１０〜Ｓ２４０での処理と同様であるのでこれらの説明は省略する。

ステップＳ４４１で判定部６０Ｃは、ステップＳ４４０で運転者の習熟度合に応じて算出した補正反力制御量Ｆ２が０より大きいか否かを判定する。補正反力制御量Ｆ２が０より大きい場合、すなわち習熟度合が低い場合はステップＳ４４２へ進む。ステップＳ４４２では、表示モニタにおいて背景を淡い色で表示すると決定する。一方、補正反力制御量Ｆ２が０以下の場合、すなわち習熟度合が高い場合はステップＳ４４３へ進む。ステップＳ４４３では、表示モニタにおいて背景を濃い色で表示すると決定する。

ステップＳ４５０で表示量算出部６０Ｅは、ステップＳ３３０で算出したリスクポテンシャルＲＰ、およびステップＳ４４２またはＳ４４３で決定した背景色に基づいて、表示量、すなわちリスクポテンシャルＲＰの表示内容を決定する。ステップＳ４６０では、ステップＳ４５０で算出した表示量を表示装置１１０に出力する。表示装置１１０は、コントローラ６０からの指令に応じた表示内容を、例えば図１１（ａ）〜（ｃ）または図１２（ａ）〜（ｃ）に示すように表示モニタに表示し、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを運転者の習熟度合とともに視覚情報として運転者に伝達する。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。
（１）車両用運転操作補助装置２は、表示装置１１０をさらに備え、走行環境に対する運転者の習熟度を視覚情報として運転者に伝達する。これにより、変化後の走行環境に対して運転者が慣れていない場合に、視覚情報を介して運転者の注意を喚起することができる。このとき、習熟度に応じてアクセルペダル反力も制御されているので、運転者は視覚および触覚を介して走行環境の変化を確実に認識し、変化後の走行環境に適した運転操作を意識的に行うことができる。
（２）コントローラ６１は、習熟度の判定結果によって、表示装置１１０における表示の色、大きさ、または点滅状態を制御する。例えば図１１（ａ）〜（ｃ）に示すように習熟度が低い場合は背景を淡い色で表示して先行車ＣやリスクポテンシャルＲＰとのコントラストを大きくし、図１２（ａ）〜（ｃ）に示すように習熟度が高い場合は背景を濃い色で表示してコントラストを小さくする。このように習熟度に応じて表示内容を変更することにより、視覚を介して運転者の注意を喚起することができる。なお、習熟度に応じて背景の色を変更する代わりに、例えば先行車ＣおよびリスクポテンシャルＲＰを点滅したり、それらの表示を拡大することもできる。または、表示の色および大きさの変更と、点滅とを組み合わせることもできる。
（３）表示装置１１０の表示モニタには、リスクポテンシャルＰＲも表示される。これにより、習熟度とともに自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰを視覚を介して運転者に確実に伝達することができる。

《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１４に、第３の実施の形態による車両用運転操作補助装置３の構成のブロック図を示す。図１４において、図１０に示した第２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。

第３の実施の形態においては、上述した第２の実施の形態と同様に自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰおよび走行環境の変化に対する運転者の習熟度合を、視覚情報として表示装置１１０に表示する。一方、触覚を介した習熟度合の伝達は行わない。すなわち、コントローラ６２は、習熟度合に応じた補正反力制御量Ｆ２は用いずに、リスクポテンシャルＲＰに応じた基準反力制御量Ｆ１のみを用いて反力制御量ｄＦを算出する。

これにより、反力制御量ｄＦを簡単な算出式で算出できる。アクセルペダル８２には、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰのみに応じた反力が発生するので、運転者は何を対象としてアクセルペダル反力が発生しているかを容易に認識することができる。また、走行環境の変化に対する習熟度合を視覚情報として伝達するので、運転者の注意を喚起することができる。なお、反力制御量ｄＦを算出する際に補正反力制御量Ｆ２を用いないので、補正反力制御量Ｆ２を算出しなくてもよい。補正反力制御量Ｆ２を算出しない場合、判定部６０Ｃは、例えば車速差ΔＶが最小値ΔＶ１を上回るか否かに基づいて表示モニタの背景色を決定することができる。

《第４の実施の形態》
以下に、本発明の第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図１５に、第４の実施の形態による車両用運転操作補助装置４の構成，とくにコントローラ６３の内部および周辺の構成のブロック図を示す。図１５において、図１０に示した第２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２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、自車両周囲の走行状況および走行環境の変化に対する運転者の習熟度合の推定方法が、第２の実施の形態とは異なっている。具体的には、コントローラ６３において自車両の走行環境の変化を検出すると、その変化を検出してから一定時間の間は、運転者が変化後の走行環境に慣れていない、すなわち非習熟であると判定する。

ここで、習熟度合の判定に用いる走行環境の変化は、例えば自車両が走行する道路の種別が変化したこと、および先行車が入れ替わったことである。道路種別の変化を検出するために、車両用運転操作補助装置４は道路情報データベース４０をさらに備えている。道路情報データベース４０は、例えば、自車両が走行する道路が高速道路であるか一般道であるかといった道路種別の情報を記憶したメモリである。コントローラ６３は、例えばナビゲーションシステム（不図示）においてＧＰＳ信号等から検出される自車両の現在位置に対応する道路種別の情報を、道路情報データベース４０から取得する。

先行車の入れ替わりは、レーザレーダ１０，前方カメラ２０または車速センサ３０等のセンサによる検出値から検出する。例えば、レーザレーダ１０によって検出される自車両と先行車との車間距離が急激に変化した場合は、先行車が入れ替わったと判定することができる。

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４の動作を図１６を用いて説明する。図１６は、第４の実施の形態における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。この処理は、一定間隔、例えば５０msec毎に連続的に行われる。

ステップＳ５１０〜Ｓ５６０におけるアクセルペダル反力制御の処理手順は、第２の実施の形態の図５のフローチャートに示したステップＳ１１０〜Ｓ１６０での処理と同様である。ただし、ステップＳ５５０において刺激量算出部６０Ｄは、リスクポテンシャルＲＰに応じた基準反力制御量Ｆ１と、後述するように算出する習熟度合に応じた補正反力制御量Ｆ３とを用いて反力制御量ｄＦを算出する。すなわち、反力制御量ｄＦは、以下の（式１１）で表される。
ｄＦ＝Ｆ１＋Ｆ３ ・・・（式１１）

ステップＳ６１０では、不図示のナビゲーションシステムにおいてＧＰＳ信号等から検出される自車両の現在位置に対応する道路種別の情報を、道路情報データベース４０から取得する。なお、前回の処理周期以前に取得した道路種別に関する情報は、コントローラ６３のメモリに記憶されているとする。

ステップＳ６２０で習熟度合推定部６０Ｆは、ステップＳ５２０で認識した障害物状況、およびステップＳ６１０で取得した道路種別に関する情報に基づいて、自車両周囲の走行環境が変化したか否かを判定する。コントローラ６３のメモリに記憶された前回周期の道路種別の情報と今回の周期で取得した道路情報が異なる場合、例えば自車両が高速道路から一般道路に降りて道路種別が変化した場合は、ステップＳ６２１へ進む。またセンサの検出値から先行車が入れ替わったことを検出した場合も、ステップＳ６２１へ進む。ステップＳ６２１では、走行環境が変化してからの経過時間を表す経過時間ΔＴのタイマを０にリセットする。一方、走行環境が変化していない場合は、ステップＳ６２２へ進み、走行環境が変化してからの経過時間ΔＴのタイマをカウントアップする。

ステップＳ６３０では、経過時間ΔＴを用いて補正反力制御量Ｆ３を算出する。図１７に、経過時間ΔＴと補正反力制御量Ｆ３との関係を示す。図１７に示すように、走行環境が変化した直後（ΔＴ＝０）の補正反力制御量Ｆ３は最大値Ｆ３ｍａｘであり、経過時間ΔＴが長くなるほど補正反力制御量Ｆ３が小さくなる。経過時間ΔＴが所定値ΔＴ１を超えると、補正反力制御量Ｆ３は０となる。このように、走行環境が変化してから所定時間ΔＴ１だけ経過するまでは、運転者が変化後の走行環境に慣れていないと判断してアクセルペダル８２に発生させる反力を大きくする。走行環境が変化してから所定時間ΔＴ１以上経過すると、運転者が変化後の走行環境に慣れたと判断して補正反力制御量Ｆ３は０とし、リスクポテンシャルＲＰにのみに応じた反力制御量ｄＦをアクセルペダル８２に発生させる。

ステップＳ６３１では、表示モニタにおける背景色を決定するために、補正反力制御量Ｆ３が０より大きいか否かを判定する。補正反力制御量Ｆ３が０より大きく、変化後の走行環境に対して運転者が非習熟である場合は、ステップＳ６３２へ進んで背景色を淡い色で表示すると決定する。一方、補正反力制御量Ｆ３が０以下で、運転者が変化後の走行環境に習熟している場合は、ステップＳ６３３へ進んで背景色を濃い色で表示すると決定する。

ステップＳ６４０で表示量算出部６０ＥはリスクポテンシャルＲＰ、およびステップＳ６３２またはＳ６３３で決定した背景色に基づいて表示量を算出する。ステップＳ６５０では、ステップＳ６４０で算出した表示量を表示装置１１０に出力する。表示装置１１０におけるリスクポテンシャルＲＰおよび習熟度合の表示例は、図１１（ａ）〜（ｃ）または図１２（ａ）〜（ｃ）に示した第２の実施の形態と同様である。

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２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６３は、自車両周囲の走行環境が変化してからの経過時間ΔＴに基づいて習熟度を判定する。例えば、走行環境が変化してから所定時間ΔＴ１が経過するまでは運転者は変化後の走行環境に慣れていないと判定する。これにより、習熟度を簡単な手法で判定することができる。また、運転者が走行環境に対して非習熟である間は、習熟度、すなわち経過時間ΔＴに応じた補正反力制御量Ｆ３をアクセルペダル８２に付加的に発生するので、触覚を介して運転者の注意を喚起することができる。

《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。図１８に、第５の実施の形態による車両用運転操作補助装置５の構成，とくにコントローラ６４の内部および周辺の構成のブロック図を示す。図１８において、図１５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５の実施の形態では、上述した第４の実施の形態と同様に、自車両が走行する道路の種別が変化したか否かを検出し、道路種別が変化してからの経過時間に基づいて走行環境に対する運転者の習熟度合を判定する。非習熟である場合は、表示モニタにおける表示を点滅し、習熟の度合に応じて点滅の周期を変更する。

さらに、コントローラ６４は、アクセルペダル８２の操作速度に基づいて算出する反力（以降、粘性反力と呼ぶ）を、習熟度合に応じて付加的にアクセルペダル８２に発生させる。具体的には、習熟度合と粘性反力とを用いて補正反力制御量Ｆ４を算出し、補正反力制御量Ｆ４と、リスクポテンシャルＲＰに応じた基準反力制御量Ｆ１とから、アクセルペダル８２の反力制御量ｄＦを算出する。ただし、第５の実施の形態においては、習熟度合が低いほど補正反力制御量Ｆ４が小さくなるようにする。反力制御量ｄＦの算出方法については、後述する。

以下に、第５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１９を用いて説明する。図１９は、第５の実施の形態における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。この処理は、一定間隔、例えば５０msec毎に連続的に行われる。

ステップＳ７１０〜Ｓ７４０における処理は、第４の実施の形態の図１６のフローチャートに示したステップＳ５１０〜Ｓ５４０での処理と同様である。ただし、ステップＳ７１０では、アクセルペダルストロークセンサ８３で検出するアクセルペダル８２の操作量Ｓも読み込む。

まず、ステップＳ８１０以降の習熟度合の算出処理および表示制御処理について説明する。ステップＳ８１０で習熟度合推定部６０Ｆは、ナビゲーションシステム（不図示）によって検出される自車両の現在位置に対応する道路種別に関する情報を、道路情報データベース４０から取得する。ステップＳ８２０では、自車両が走行する道路の種別が変化したか否かを判定する。道路種別が変化した場合は、ステップＳ８２１へ進み、走行環境が変化してからの経過時間ΔＴのタイマを０にリセットする。一方、道路種別が変化していない場合は、ステップＳ８２２へ進み、走行環境が変化してからの経過時間ΔＴのタイマをカウントアップする。

ステップＳ８３０では、ステップＳ８２１またはＳ８２２で算出した経過時間ΔＴを用いて、変化後の走行環境に対する運転者の習熟度合を推定する。具体的には、経過時間ΔＴに応じた習熟度Ｌを算出する。図２０に、環境変化後の経過時間ΔＴと習熟度Ｌとの関係を示す。図２０に示すように、走行環境が変化した直後（ΔＴ＝０）は習熟度Ｌが０から急激に増加し、経過時間ΔＴが長くなるにつれて習熟度Ｌ＝１に緩やかに近づいていく。経過時間ΔＴが所定値ΔＴ２を超えると、習熟度Ｌは１に固定される。なお、習熟度Ｌは、０≦Ｌ≦１である。

ステップＳ８４０では、ステップＳ８３０で算出した習熟度Ｌに基づいて、表示モニタにおける表示の点滅周期を算出する。図２１に習熟度Ｌと点滅周期Δｓとの関係を示す。図２１に示すように、習熟度Ｌが所定値Ｌ１以上のときは点滅せずに点灯する。習熟度Ｌが所定値Ｌ１より低くなると点滅し始め、習熟度Ｌが低くなるほど点滅周期Δｓが短くなる。図２２（ａ）（ｂ）に、点滅周期Δｓが長い場合と短い場合の点灯状態の例を示す。例えば、習熟度Ｌが高くなると点滅周期Δｓが長くなり、図２２（ａ）に示すように点灯時間が長くなる。習熟度Ｌが低い場合は点滅周期Δｓが短くなり、図２２（ｂ）に示すように点灯時間が短くなる。

ステップＳ８５０で表示量算出部６０Ｅは、ステップＳ７３０で算出したリスクポテンシャルＲＰと、ステップＳ８４０で算出した点滅周期Δｓとから、表示量を算出する。ステップＳ８６０では、算出した表示量を表示装置１１０に出力する。表示装置１１０は、コントローラ６４からの指令に応じて後述するような表示を行う。

ステップＳ７５０では、アクセルペダル操作量Ｓに基づいてアクセルペダル８２の操作速度Ｖｐを算出する。ステップＳ７６０で刺激量算出部６０Ｄは、ステップＳ７５０で算出したアクセルペダル操作速度Ｖｐに基づいて、粘性反力Ｆｎを算出する。粘性反力Ｆｎは、以下の（式１２）で算出できる。
Ｆｎ＝Ｃ×Ｖｐ ・・・（式１２）
ここで、Ｃは定数であり、粘性反力Ｆｎを適切に算出するために予め設定しておく。粘性反力Ｆｎはアクセルペダル８２の操作方向とは反対の方向に発生する反力である。

ステップＳ７７０では、ステップＳ８３０で算出した習熟度Ｌと、ステップＳ７６０で算出した粘性反力Ｆｎとから、補正反力制御量Ｆ４を算出する。習熟度Ｌが低いほど補正反力制御量Ｆ４が小さくなるように設定する。補正反力制御量Ｆ４は、以下の（式１３）で算出できる。
Ｆ４＝Ｌ×Ｆｎ ・・・（式１３）

ステップＳ７８０では、ステップＳ７４０で算出した基準反力制御量（リスクポテンシャル対応反力）Ｆ１と、ステップＳ７７０で算出した補正反力制御量（粘性反力項）Ｆ４とから、反力制御量ｄＦを算出する。反力制御量ｄＦは以下の（式１４）で表される。
ｄＦ＝Ｆ１＋Ｌ×Ｆｎ
＝Ｆ１＋Ｆ４ ・・・（式１４）

このように反力制御量ｄＦを算出することにより、習熟度合が低く、運転者が変化後の走行環境に慣れていない場合に、リスクポテンシャルＲＰに応じたアクセルペダル反力の変化を運転者が敏感に知覚できるようにする。一方、習熟度合が高い場合は、習熟度Ｌに応じて粘性反力Ｆｎをアクセルペダル８２に付加的に与え、運転者がアクセルペダル８２の操作を行いやすくする。

ステップＳ７８１〜Ｓ７９０での処理は、図１６のステップＳ５５１〜Ｓ５６０での処理と同様である。

図２３（ａ）（ｂ）に、習熟度Ｌが高い場合（Ｌ≧Ｌ１）、および習熟度Ｌが低い場合（Ｌ＜Ｌ１）のリスクポテンシャルＲＰの表示例をそれぞれ示す。ここでは、表示モニタＭ上にリスクポテンシャルＲＰのみを表示する例を示している。図２３（ａ）（ｂ）に示すように、表示モニタＭにおいてリスクポテンシャルＲＰは段階的にバー表示され、リスクポテンシャルＲＰが増加するほど、点灯するバーの数が増加して点灯エリアが上昇するとともに、点灯するバーの表示色が濃くなる。

習熟度Ｌが高い場合は、図２３（ａ）に示すように表示モニタＭにおいて背景Ｄが点灯している。一方、習熟度Ｌが低い場合は、図２３（ｂ）に示すように背景Ｄが点滅する。背景Ｄの点滅周期Δｓは、習熟度Ｌが低くなるほど短くなる。

このように、習熟度Ｌが低い場合は、表示モニタＭ上の背景Ｄを点滅し、変化後の走行環境に慣れていないことを視覚情報として運転者に伝達し、注意を喚起する。このとき、アクセルペダル８２に付加する補正反力制御量Ｆ４、すなわち粘性反力項が小さいため、運転者はリスクポテンシャルＲＰに応じた反力を触覚を介して敏感に知覚することができる。一方、習熟度Ｌが高い場合は背景Ｄを点灯し、リスクポテンシャルＲＰを視覚情報として確実に運転者に認識させることができる。このとき、アクセルペダル８２にはアクセルペダル操作速度Ｖｐに応じた粘性反力Ｆｎが発生するため、運転者は意図に応じたペダル操作を確実に行うことができる。

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から第４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。
（１）コントローラ６４は、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰと、自車両周囲の走行環境に対する運転者の習熟度を判定する。コントローラ６４は、リスクポテンシャルＲＰに応じた基準反力制御量（第１の反力）Ｆ１と、習熟度に応じた補正反力制御量（第２の反力）Ｆ４とに基づいて、反力制御量ｄＦを算出し、アクセルペダル反力制御を行う。これにより、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰと習熟度とを触覚を介して運転者に伝達することができる。具体的には、習熟度が低い場合は、アクセルペダル８２に付加する補正反力制御量Ｆ４を小さくし、リスクポテンシャルＲＰに応じた反力変化を運転者が敏感に知覚できるようにする。一方、習熟度が高い場合は、補正反力制御量Ｆ４を大きくしてアクセルペダル８２に発生する反力を大きくし、運転者がペダル操作を行いやすくする。補正反力制御量Ｆ４は、習熟度Ｌと、アクセルペダル８２の操作速度Ｖｐに応じた粘性反力Ｆｎとから算出される。従って、習熟度Ｌが低くてもアクセルペダル８２が急に操作されている場合は補正反力制御量Ｆ４が大きくなるので、運転者によるアクセルペダル８２の急操作を抑制することができる。
（２）コントローラ６４は、自車両周囲のリスクポテンシャルＲＰおよび習熟度を表示装置１１０に表示し、視覚情報として運転者に提供する。例えば図２３（ａ）（ｂ）に示すようにリスクポテンシャルＲＰを段階的に表示し、習熟度に応じて背景Ｄの点滅状態を変更する。これにより、視覚を介して運転者の注意を喚起することができる。なお、習熟度に応じて背景Ｄの点滅状態を変更する代わりに、リスクポテンシャルＲＰの表示を点滅させたり、背景Ｄの表示色を変更することも可能である。また、上述した第２から第４の実施の形態と同様に自車両と先行車を表示モニタＭ上に表示することもできる。

上述した第２から第５の実施の形態においては、表示装置１１０にリスクポテンシャルＲＰと習熟度の判定結果をともに表示したが、これには限定されず、例えば習熟度の判定結果のみを表示することもできる。例えば、図１１（ａ）〜（ｃ）および図１２（ａ）〜（ｃ）に示す表示例において、リスクポテンシャルＲＰは表示せずに習熟度の判定結果に応じて背景の色を変更することができる。または、習熟度に応じて点灯または消灯する報知ランプ等を設けることもできる。

上述した第１から第５の実施の形態においては、運転者が操作する車両操作機器としてアクセルペダル８２を用い、リスクポテンシャルＲＰおよび／または習熟度に応じてアクセルペダル反力を制御した。ただし、これには限定されず、例えばブレーキペダルに発生する反力を制御することもできる。あるいは、ステアリングホイールに発生する反力を制御することもできる。なお、ステアリングホイールに発生する反力を制御する場合は、自車両の横方向のリスクポテンシャルＲＰを算出する。例えば自車両と、隣接車線上に存在する側方車両との車間距離を算出し、自車速、側方車速および車間距離から、横方向のリスクポテンシャルＲＰを算出することができる。この場合も、走行環境に対する運転者の習熟度に応じてリスクポテンシャルＲＰを補正し、リスクポテンシャルＲＰとともに習熟度を操舵反力として運転者に伝達する。

第２から第５の実施の形態で図示したリスクポテンシャルＲＰに関する情報の表示形態は一例である。本発明はこれらの表示形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、図１１（ａ）〜（ｃ）および図１２（ａ）〜（ｃ）において自車両Ａと先行車Ｃの形状を異なるようにしたり、自車両ＡとリスクポテンシャルＲＰとを同色で表示することもできる。また、習熟度が高い場合に背景を消灯し、習熟度が低い場合に点灯することもできる。

さらに、第１から第５の実施の形態において説明したリスクポテンシャルＲＰと習熟度を視覚情報として運転者に提供するシステムを、リスクポテンシャルＲＰおよび習熟度を触覚情報として運転者に提供するシステムから独立して設けることも可能である。この場合、リスクポテンシャルＲＰから刺激量を算出する刺激量算出部を備える触覚コントローラと、リスクポテンシャルＲＰから表示内容を決定する表示量算出部を備える視覚コントローラとを別々に設けることができる。さらには、視覚コントローラのみを車両に搭載することも可能である。

以上説明した第１から第５の実施の形態においては、走行環境検出手段として、レーザレーダ１０，前方カメラ２０、車速センサ３０、および道路情報データベース４０を用い、リスクポテンシャル算出手段、習熟度判定手段、リスクポテンシャル補正手段、操作反力算出手段、および表示制御手段としてコントローラ６０〜６４を用いた。また、情報伝達手段、触覚情報伝達手段および操作反力制御手段としてコントローラ６０〜６４およびアクセルペダル反力制御装置８０を用い、操作反力発生手段としてアクセルペダル反力制御装置８０を用い、表示手段として表示装置１１０を用いた。ただし、これらには限定されず、走行環境検出手段として、レーザレーダ１０の代わりに例えば別方式のミリ波レーダを用いることもできる。また、道路情報データベース４０から道路種別に関する情報を取得する代わりに、例えば路車間通信を用いることもできる。

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。 コントローラの内部および周辺の構成を示すブロック図。 アクセルペダル周辺の構成を示す図。 第１の実施の形態の車両用運転操作補助装置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。 自車速および補正反力制御量の時間変化を示す図。 車速差と補正反力制御量との関係を示す図。 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のシステム図。 図８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。 コントローラの内部および周辺の構成を示すブロック図。 （ａ）〜（ｂ）習熟度合が低い場合の表示例を示す図。 （ａ）〜（ｂ）習熟度合が高い場合の表示例を示す図。 第２の実施の形態の車両用運転操作補助装置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。 第３の実施の形態によるコントローラの内部および周辺の構成を示すブロック図。 第４の実施の形態によるコントローラの内部および周辺の構成を示すブロック図。 第４の実施の形態の車両用運転操作補助装置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。 環境変化後の経過時間と補正反力制御量との関係を示す図。 第５の実施の形態によるコントローラの内部および周辺の構成を示すブロック図。 第５の実施の形態の車両用運転操作補助装置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。 環境変化後の経過時間と習熟度との関係を示す図。 習熟度と点滅周期との関係を示す図。 （ａ）（ｂ）点滅周期が長い場合、および短い場合の点灯状態を説明する図。 （ａ）（ｂ）習熟度合が高い場合、および低い場合の表示例を示す図。

符号の説明

１０：レーザレーダ
２０：前方カメラ
３０：車速センサ
４０：道路情報データベース
６０〜６４：コントローラ
８０：アクセルペダル反力制御装置
８１：サーボモータ
８３：アクセルペダルストロークセンサ
１１０：表示装置

Claims (2)

1. 自車両周囲の走行状況を検出する走行状況検出手段と、
   前記走行状況検出手段によって検出される前記走行状況が変化した場合に運転者が変化後の走行状況にどれくらい慣れたかを表す習熟度合を推定する特性推定手段と、
   前記走行状況検出手段によって検出された前記走行状況に基づいて、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、
   前記リスクポテンシャル算出手段で算出されたリスクポテンシャルに応じて、運転者が操作する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、
   前記特性推定手段で推定された前記習熟度合に基づいて、前記操作反力を補正する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、
   前記補正手段は、前記習熟度合が低いほど、前記操作反力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。
   

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