JP6080735B2 - 運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の運転支援装置に関するものである。

車両用運転操作補助装置は、自車両と前方障害物との接近度合を表すリスクポテンシャルに応じた操作反力を発生するようにアクセルペダル操作反力制御を行う。このとき、自車両前方に存在するどの障害物を対象としてリスクポテンシャルを算出し、反力制御を行っているかをわかりやすく運転者に伝えるために、ＨＵＤ（ヘッドアップディスプレイ）の先行車に対応する位置に参照枠を表示する。そして、参照枠の大きさ、表示色、および輝度をリスクポテンシャルに応じて設定する車両用運転操作補助装置が開示されている（特許文献１）。

特開２０１１−７０６８５号公報

しかしながら、上記の運転支援操作補助装置では、自車両の先行車で既に発生している既存リスクを把握することはできるが、自車両の周囲を走行する他車両で新たに発生するリスクを把握することができない、という問題があった。

本発明が解決しようとする課題は、自車両の周囲を走行する他車両で新たに発生するリスクを把握できる運転支援装置を提供することである。

本発明は、自車両に対する他車両の状態を波動で表示した波動画像を生成し、自車両の外部を示す外部画像を生成し、波動画像と外部画像を合成し、合成された画像を表示手段に表示することによって上記課題を解決する。

本発明は、自車両に対する他車両の状態の変化を波の動きでモニタに表示しているため、モニタをみた乗員は、波動の変化から、他車両を要因として新たに発生するリスクを把握することができる。

本発明の実施形態に係る運転支援装置のブロック図である。 図１のカメラ及びモニタの設置位置を説明するための車両の平面図である。 図１の運転支援装置のブロック図である。 図１のモニタの表示画面を示す図である。 図１のモニタの表示画面を説明するための図である。 図１のモニタの表示画面を示す図である。 図１の制御装置の制御手順を示すフローチャートである。 本発明の他の実施形態に係る運転支援装置のブロック図である。 図８のモニタの表示画面を示す図である。 図８の制御装置の制御手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

《第１実施形態》
図１は、本発明の実施形態に係る運転支援装置のブロック図である。なお、図１に示す構成は、車両の構成のうち、運転支援装置１００に関係する構成を示している。図１に示すように、本実施形態に係る運転支援装置１００は、制御装置１０、自車両の外部に固定された４つのカメラ１ａ〜１ｄ、レーダ２、車速センサ３、操舵角センサ４、加速度センサ５、モニタ６、およびナビゲーションシステム２０を備えている。これらの各装置はＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続され、相互に情報の授受を行うことができる。

カメラ１ａ〜１ｄは、自車両の近傍を撮像するための車載用のカメラであって、車両の外部の異なる位置に各々設置され、車両周囲の４方向の画像をそれぞれ撮像する。図２に、カメラ１ａ〜１ｄの配置例を示す。たとえば、図２に示すように、フロントグリル近傍などの車両前方の所定位置に設置されたカメラ１ａは、車両前方の所定撮像エリアの画像（フロントビュー画像）を撮像する。左サイドミラーなどの車両左側方の所定位置に設置されカメラ１ｂは、車両左側方の所定撮像エリアの画像（左サイドビュー画像）を撮像する。ルーフスポイラーなどの車両後方の所定位置に設置されたカメラは、車両後方の所定撮像エリアの画像（リアビュー画像）を撮像する。右サイドミラーなどの車両右側方の所定位置に設置されたカメラ１ｄは、車両右側方の所定撮像エリアの画像（右サイドビュー画像）を撮像する。これら４台のカメラ１ａ〜１ｄは所定周期で撮像画像を制御装置１０へ送出する。制御装置１０は、カメラ１ａ〜１ｄから撮像画像をそれぞれ取得する。カメラ１ａ〜１ｄは、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラやＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）カメラで構成されている。これらカメラ１ａ〜１ｄは、車両周辺を所定の周期で撮像し、得られた撮像画像を制御装置１０に出力する。

レーダ２は、ミリ波レーダ等を発信し、発信された電波の反射信号を測定する装置であって、車両の外部に対して電波を発信できる位置に設けられている。レーダ２は、自車両の周囲に配置された構造物からの反射波を測定することで、自車両の周囲を走行する他車両や、電柱、壁等の障害物を検出する。レーダ２は、検出信号を制御装置１０に出力する。

車速センサ３、及び操舵角センサ４は、自車両の挙動を検出する。具体的には、車速センサ２は、自車両の車速を検出する。また、操舵角センサ４は、自車両のハンドル操舵角を検出する。ターンシグナルスイッチ５は、ドライバの操作により、方向指示器を操作するためのスイッチである。

車速センサ３、操舵角センサ４および加速度センサ５は、自車両の挙動を検出する。具体的には、車速センサ２は、自車両の車速を検出する。また、操舵角センサ４は、自車両のハンドル操舵角を検出する。さらに、加速度センサ５は、自車両の加速度を検出する。なお、車速センサ３、操舵角センサ４および加速度センサ５による、車速の検出、加速度の検出、及び操舵角の検出は所定の周期で繰り返し実行される。そして、車速センサ３、操舵角センサ４および加速度センサ５は、車速信号、加速度信号、および操舵角信号を制御装置１０に出力する。なお、自車両の挙動を検出するセンサは、上記の車速センサ３等に限らず、他のセンサであってもよい。

本実施形態の運転支援装置１００は、運転操作を支援する各種情報を運転者に提示するモニタ６を備える。モニタ６は、自車両の近傍から遠方までの自車両の外部画像を表示画面上に表示させる。モニタ６は、図２に示すように、運転手の前方のインストルメントパネルに設けられる。なお、ディスプレイ６の表示画面は後述する。

制御装置１０は、各種プログラムが格納されたＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、このＲＯＭ１２に格納されたプログラムを実行する動作回路としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、を備えている。

ナビゲーションシステム２０は、車両の現在地を測位し、目的地までの走行ルートを検索し、モニタ６に表示することで、運転を支援するシステムである。ナビゲーションシステム２０は、データベース２１、受信器２２、及びＣＰＵ２３を有している。データベース２１は、半導体メモリ、ハードディスクドライブなどの記憶媒体であり、地図データ等を記憶している。受信器２２は、衛星受信用のアンテナ、渋滞や交通規制などの道路交通情報を受信するアンテナ等である。ＣＰＵ２３は、データベース２１に記録されている地図データと、受信器２２を利用した衛星通信によるグローバルポジションシステムとを組みあわせることで、車両の現在地、目的地までの経路誘導を行うコントローラである。また、ＣＰＵ２３は、受信器２２で受信した交通情報をモニタ６への表示などで報知している。ナビゲーションシステム２０による制御信号はモニタ６及び制御装置１０に出力される。

次に、図１〜図６を用いて、運転支援装置１００により、モニタ６に表示される表示画面の制御について説明する。制御装置１０は、表示画像を生成し、生成した画像をモニタ６に表示させるために、撮像画像取得機能と、画像変換機能と、画像生成機能と、白線検出機能と、地図データ取得機能と、運転支援機能と、表示制御機能とを備えている。制御装置１０は、上記各機能を実現するためのソフトウェアと、上述したハードウェアの協働により各機能を実行することができる。

図３は、運転支援装置１００のブロック図である。図３では、制御装置１０のうち、上記機能を発揮するための構成を示している。図４は、モニタ６の表示画面を説明するための図であって、図２のうちモニタ６の部分の拡大図である。ただし、図４の表示画面では、運転支援機能により表示される画像を含んでいない。図５は、図４の表示画面を説明するための図である。

図３に示すように、制御装置１０は、近傍画像制御部１１０、接続画像生成部１２０、遠方画像制御部１３０、画像結合部１４０、波動画像制御部１５０、及び速度計制御部１６０を有している。近傍画像制御部１１０は、カメラ１ａ〜１ｄの撮像画像等に基づき、自車両の近傍を示す近傍画像を生成しつつ、生成した画像の検出を行う。

ここで、図３に示す各構成を説明する前に、運転支援装置１００で生成され、モニタ６で表示される表示画面について、図４及び図５を用いて説明する。本例の運転支援装置１００により生成され、モニタ６に表示される表示画面は、自車両の近傍から遠方までの外部の状況を示す画像と、スピードメータを示す画像により構成されている。そして、外部の状況を示す画像は、近傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３を有している。

近傍画像２０１は、自車両上方の仮想視点から自車両および自車両周囲を見下ろした俯瞰画像であって、自車両の左右の周囲と、車両前方及び後方の近傍部分を表示している。近傍画像２０１において、自車両Ａの前方及び後方のそれぞれの距離は、例えばレーダ２の検出範囲等に設定され、数十メートル程度である。

遠方画像２０３は、自車両の近傍よりも遠方の位置を示す画像であって、後述する接続画像２０２よりも遠方の位置を表している。遠方画像２０３は、ナビゲーションシステムで利用される地図データから生成される画像あって、自車両の位置から進行方向に向かって数百メートルの位置を示している。近傍画像２０１が、自車両の周囲を画像で示しているのに対して、遠方画像２０２は、交差点などの道路形状（道路線形）、走行経路上の目標物（例えば、右左折などの進路変更の際に目印になる建物など）を画像で示している。

接続画像２０２は、近傍画像２０１で示す位置より遠方を表し、かつ、遠方画像２０３で示す位置より近傍を表し、近傍画像２０１と遠方画像２０３とを接続する仮想画像である。接続画像２０２は、モニタ６に、近傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３を表示したときに、表示画面上の平面内で、近傍画像２０１を近くに、遠方画像を遠くに写すための画像である。近傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３は、それぞれ、平面視で長方形に形成されている。ただし、傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３は、モニタ６に表示した場合には、各画像で継ぎ目の無い、１枚の連続画像で表示される。

上記のとおり、近傍画像２０１と遠方画像２０３は、それぞれ表している位置が異なるため、近傍画像２０１と遠方画像２０３とを１画面で表示させるためには、近傍画像２０１と遠方画像２０３とを、滑らかに、言い換えると連続画像として接続するような、画像が必要となる。この画像が、接続画像２０２に相当する。そして、モニタ６の表示画面上で、ドライバに近い側から、近傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３の順で配置される。

図４に示すように、近傍画像２０１が表示する車線と、遠方画像２０３の前後方向（自車両Ａの進行方向に沿った方向）の車線とが同一の車線を示している。この車線は、表示画面の中央に位置し、近傍画像２０１で示される当該車線の幅は、遠方画像２０３で示される当該車線の幅より広がっている。接続画像２０２は、近傍画像２０１の車線、遠方画像の２０３の車線とを滑らかに接続させるために、車線の両側に位置する白線ａと白線ｂとの間の間隔が徐々に狭まるような、曲線で、白線ａ、ｂを描いている。また２車線の走行車線の中央線（図４の点線ｃ）、自車両Ａと反対側の走行車線の中央線（図４の点線ｄ）、及び自車両Ａの走行車線と反対側の走行車線との境界線（図４の点線ｅ）も、同様に曲線で描かれている。

さらに曲線ａ〜ｅの形状について、それぞれの曲線の接点における傾きは、近傍画像２０１から離れるに連れて増加し、その傾きの増加量は徐々に減少し、傾きが、曲線上の中央付近の点で、増加から減少に転じて、その傾きの減少量が徐々に増加して、さらに減少するように、曲線ａ〜ｅが描かれている。言い換えると、接続画像上で表示される曲線（車線を示す線）は、近傍画像２０１から遠方画像２０３に向けて、中央の線（表示画像で、車両Ａの進行方向に沿った中心線）に収束するように描かれている。

モニタ６の表示画面は、水平方向に対して傾斜している。水平方向の面と傾斜面とで作られる角度は鋭角になっている。そして、この傾斜面に、近傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３を表示すると、運転手は、モニタ６の表示画面のうち、運転手に近い側の画像（手前側の画像）を、近くの画像として認識し、モータ６の表示画面の遠い位置ほど、遠くの画像として認識する。

車両が走行すると、図４の遠方画像２０３で表示される交差点は、自車両Ａに近づいてくる。そのため、遠方画像２０３の交差点の位置は、車両の走行に伴い、遠方画像２０３から接続画像２０２に、モニタ６の画面上で移動し、さらに車両の走行に伴い、接続画像２０２から近傍画像２０１に移動する。これにより、遠方画像で表示される道路線形が、車両の走行に伴い、自車両Ａに近づくように表示される。そして、表示画面上における道路線形の移動速度は、自車両Ａの車速に対応している。

また、図４に示すように、近傍画像２０１において、自車両Ａが走行する走行車線の道幅が、当該走行車両に隣接する隣接車線の道幅よりも大きくなっている。これにより、車両のユーザは、自車両Ａの走行車線の道路の状況、及び、自車両Ａの進行方向と同方向に走行する走行車線の道路の状況を、容易に認識できる。

図３に戻り、近傍画像制御部１１０は、近傍画像生成部１１１、及び第１接続点設定部１１２を有している。近傍画像生成部１１１は、カメラ１ａ〜１ｄの撮像画像、レーダ２の検出値、及び車速センサ３で検出された車速から、自車両の外部画像のうち、自車両の近傍画像を生成する。近傍画像生成部１１１は、生成した近傍画像を、第１接続点設定部１１２及び画像結合部１４０に出力する。

近傍画像生成部１１１は、各カメラ１ａ〜１ｄから撮像画像を取得して、自車両上方の仮想視点から自車両および自車両周囲を見下ろした俯瞰画像に変換するとともに、これらを繋ぎ合わせて、一つの合成俯瞰画像を生成する。具体的には、制御装置１０は、異なる位置のカメラ１ａ〜１ｄによって取得された各撮像画像を、各撮像画像の画素アドレスと合成俯瞰画像におけるアドレスとの対応関係を示す変換テーブルを参照して、合成俯瞰画像の座標へ変換する。

また近傍画像生成部１１１は、合成俯瞰画像の座標へ変換する際、自車両Ａの走行方向と、同方向を走行する走行車線の道幅を、反対側の車線の道幅よりも大きくなるように、画像を生成する。そして、制御装置１０は、座標変換された各撮像画像を繋ぎ合せ、自車両周囲の様子を示す一つの合成俯瞰画像を生成する。

さらに、近傍画像生成部１１１は、レーダ２で検出した構造物を画像で表して、上記で合成した俯瞰画像にさらに合成する。これにより、図５に示す近傍画像２０１が生成される。カメラ１ａ〜１ｄは、車両の走行中に、所定の周期で撮影を行っている。そして、近傍画像生成部１１１は、撮影周期の間の画像を生成するために、合成した画像が、車速センサ３で検出された車速で、モニタ６上を移動するように、合成画像を生成している。

第１接続点設定部１１２は、近傍画像生成部１１１で生成された近傍画像２０１と接続画像２０２とを接続する第１接続線上の第１接続点を設定する。第１接続点は、接続画像２０２で描かれる曲線の基準点（始点）であり、言い換えると、接続画像２０２内で道路を示す中央線又は境界線の基準点（始点）である。第１接続点は、近傍画像２０１と接続画像２０２の接続線上の点である。

図５を用いて、第１接続点設定部１１２による接続点の設定の制御について説明する。図５は、図４の表示画面から、自車両Ａ等を省略して、道路のみを表している。図５のＸ方向は車線の道幅方向（自車両Ａの進行方向に対して垂直な方向）を示し、Ｙ方向は車線に対して平行な方向（自車両Ａの進行方向）を示している。

第１接続点設定部１１２は、第１接続点を設定するために、まず近傍画像２０１から画像認識により車線ｆ_１〜ｆ_５を検出する。そして、第１接続点設定部１１２は、近傍画像２０１内で検出された車線を示す線（境界線又は中央線）と、近傍画面２０１の周囲に位置する４辺のうち接続画面２０２と接する側の１辺（図のＬ_１）との交点を、第１接続点に設定する。直線Ｌ_１は第１接続線に相当する。

本例では、第１接続線上の５つの交点の内、最も外側（Ｙ方向への外側）の交点を、第１接続点Ｐ_１、Ｐ_３とし、自車両Ａの走行側の走行車線（直線ｆ_１〜ｆ_３で描かれる２車線）と反対側の走行車線（直線ｆ_３〜ｆ_５で描かれる２車線）との境界線（直線ｆ_３で描かれる車線）と直線Ｌ_１との交点を、第１接続点Ｐ_２としている。すなわち、第１接続点（Ｐ_１〜Ｐ_３）は走行車線の道幅に相当する線分の両端の二点をそれぞれ示している。ここで、走行車線は、必ずしも１車線に限らず複数車線であってもよく、また一方向の車線に限らず、反対方向の車線も含めた複数車線でもよい。

第１接続点（Ｐ_１〜Ｐ_３）は、表示画面上の座標により表される。そして、第１接続点設定部１１２は、設定した第１接続点（Ｐ_１〜Ｐ_３）の情報を、接続画像生成部１２０に出力する。

遠方画像制御部１３０は、遠方画像生成部１３１、及び第２接続点設定部１３２を有している。遠方画像生成部１３１は、ナビゲーションシステム２０のデータベース２１に記憶されている地図データから、自車両の外部画像のうち、遠方画像２０３を生成する。自車両の位置に対して、遠方画像２０３で表示する道路線形までの距離は予め決まっている。そのため、遠方画像生成部１３１は、自車両の位置に対して遠方画像２０３として表示される画像内の地図データをデータベース２１から抽出する。そして、遠方画像生成部１３１は、遠方画像地図データに含まれる道路線形のデータ及び目標物のデータから、遠方画像２０３を作成する。遠方画像には、道路線形及び目標物が配置される。これにより、遠方画像２０３が生成される。遠方画像生成部１３１は、遠方画像２０３を、第２接続点設定部１３２及び画像結合部１４０に出力する。

第２接続点設定部１３２は、遠方画像生成部１３１で生成された遠方画像２０３と接続画像２０２とを接続する第２接続線上の第２接続点を設定する。第２接続点は、接続画像２０２で描かれる曲線の基準点（終点）であり、言い換えると、接続画像２０２内で道路を示す中央線又は境界線の基準点（終点）である。第２接続点は、近傍画像２０３と接続画像２０２の接続線上の点である。

第２接続点設定部１３２による接続点の設定の制御について説明する。第２接続点設定部１３２は、遠方画像２０３の周囲に位置する４辺のうち接続画面２０２と接続する接続線（第２接続線Ｌ_２に相当）を特定する。そして、第２接続点設定部１３２は、第２接続線Ｌ_２の中点の位置に、第２接続点Ｑ_２を設定する。また、第２接続点設定部１３２は、第２接続線Ｌ_２上で、第２接続点Ｑ_２に対して所定の間隔を空けた位置に、第２接続点Ｑ_１、Ｑ_３を設定する。所定の間隔は、遠方画面２０３上で、表示画面の中心線と平行な車線の道幅（Ｘ方向への道幅）に相当する。

すなわち、第２接続点（Ｐ_１〜Ｐ_３）は走行車線の道幅に相当する線分の両端の二点をそれぞれ示している。第２接続点Ｑ_１とＱ_２との間隔、及び、第２接続点Ｑ_２とＱ_３との間隔は、表示画面上の中心線に沿う車線の幅に応じて設定してもよく、車線の幅が広いほど、それぞれの間隔が広くなるように設定してもよい。ただし、第２接続点Ｑ_１とＱ_２との間隔、及び、第２接続点Ｑ_２とＱ_３との間隔は、第１接続点Ｐ_１とＰ_２との間隔、及び、第２接続点Ｐ_２とＰ_３との間隔より狭くなっている。第２接続点（Ｑ_１〜Ｑ_３）は、表示画面上の座標により表される。そして、第２接続点設定部１３２は、設定した第２接続点（Ｑ_１〜Ｑ_３）の情報を、接続画像生成部１２０に出力する。

接続画像生成部１２０は、第１接続点（Ｐ_１〜Ｐ_３）と第２接続点（Ｑ_１〜Ｑ_３）とを連続した曲線で接続した接続画像を生成する。

曲線ｇを表すための変換式は予め決まっており、変換式の変数を変えることで、曲線ｇの軌跡が変わる。また曲線ｇの始点及び終点の特徴として、近傍画像２０１の中央線又は境界線を示す直線Ｌ_１〜Ｌ_５と曲線ｇ_１〜ｇ_５との接続点、及び、遠方画像２０３のＹ方向に沿う中央線又は境界線を示す直線と曲線ｇ_１〜ｇ_５との接続点で、それぞれ屈曲点とならないように、曲線ｇの変換式あるいは軌跡を表す式が設定されている。

接続画像２０２で描かれる曲線ｇのうち、Ｙ方向の長さは固定されているため、Ｘ方向の長さを圧縮することで、曲線ｇが描かれる。曲線ｇの始点及び終点に相当する第１接続点（Ｐ_１〜Ｐ_３）及び第２接続点（Ｑ_１〜Ｑ_３）の座標について、Ｙ方向の成分は固定されており、Ｘ方向の成分が変化する。そのため、第１接続点（Ｐ_１〜Ｐ_３）のＸ成分の座標から、曲線ｇでつながれて、曲線ｇの終点が第２接続点（Ｑ_１〜Ｑ_３）のＸ成分の座標になるように、接続画像生成部１２０は、変数及び接続点の座標を曲線ｇの変換式に代入して、曲線ｇを算出する。接続画像生成部１２０で変数を設定することは、曲線ｇのＸ方向への圧縮率を設定することと等価関係にある。

図５の例では、第１接続点（Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３）は、第２接続点（Ｑ_１、Ｑ_２、Ｑ_３）にそれぞれ対応しているため、接続画像生成部１２０は、第１接続点（Ｐ_１）を始点として、曲線の終点が第２接続点（Ｑ_１）になるような変数を、変換式に代入して、曲線ｇ_１を算出する。また、接続画像生成部１２０は、第１接続点（Ｐ_２、Ｐ_３）と第２接続点（Ｑ_２、Ｑ_３）とを接続する曲線ｇ_２、ｇ_３についても、同様に算出する。さらに、曲線ｇ_１とｇ_３との間の曲線ｇ_２（直線ｆ_２と接続する曲線）については、接続画像生成部１２０は、曲線ｇ_１とｇ_３との中点の軌跡から曲線を算出する。曲線ｇ_１とｇ_５との間の曲線ｇ_４（直線ｆ_４と接続する曲線）についても同様に、接続画像生成部１２０は、曲線ｇ_３とｇ_５との中点の軌跡から曲線を算出する。これにより、曲線（ｇ_１、ｇ_３、ｇ_５）は、第１接続点（Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３）と第２接続点（Ｑ_１、Ｑ_２、Ｑ_３）をそれぞれ接続しつつ、複数の曲線（ｇ_１、ｇ_３、ｇ_５）の間隔で、走行車線の道幅を表している。

そして、接続画像生成部１２０は、算出した曲線ｇが表示画面上で表示されるように、合成画像を生成する。また、接続画像生成部１２０は、遠方画像制御部１３０により生成された交差点の道路線形を表示する場合には、車両の車速に応じて、道路線形が連続的に、接続画像内で移動するように、道路線形の画像を生成する。さらに、接続画像生成部１２０は、カメラ１ａの撮像画像又はレーダ２の検出値から、接続画像２０２の範囲内に他車両を検出する場合には、接続画像２０２内に、検出した他車両の画像を加える。これにより、接続画像２０２が生成される。接続画像生成部１２０は、生成した接続画像２０２を画像結合部１４０に出力する。

画像結合部１４０は、近傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３の順で、図５のＹ方向に沿って配列しつつ、各画像を結合し、結合画像をモニタ６に出力する。モニタ６は、画像結合部１４０により結合された画像を表示することで、図４に示す画像を表示する。また、画像結合部１４０は、波動画像制御部１５０から波動画像を取得した場合には、波動画像も結合する。波動画像の情報には、表示画面上の座標により、画像の合成位置が示されている。そのため、画像結合部は、合成位置に基づいて、近傍画像２０１及び接続画像２０２に、波動画像を合成する。

次に、制御装置１０による運転支援機能の制御について、図３及び図６を用いて、説明する。図６は、図４に示す表示画像に対して、運転支援機能の制御により生成された画像を合成した画面であって、モニタ６の表示画面を示す図である。

波動画像制御部１５０は、車両状態検出部１５１と、接近度算出部１５２と、波動関数算出部１５３と、波動画像生成部１５４とを有している。波動画像制御部１５０は、カメラ１ａ〜１ｄの撮像画像等を取得し、自車両の周囲で、他車両を検出すると、自車両に対する他車両のリスクを表示するために、波動画像の生成するための制御を開始する。

車両状態検出部１５１は、自車両の状態と、他車両の状態を検出する。車両状態検出部１５１は、車速センサの検出値、及び、ナビゲーションシステム２０で管理されている自車両の位置情報から、自車両の状態を示す情報として、自車両の車速及び自車両の位置を検出する。

また、車両状態検出部１５１は、カメラ１ａ〜１ｄの撮像画像、レーダの検出値、及びナビゲーションシステム２０の地図データから、他車両の状態として、他車両の車速及び位置を検出する。車両状態検出部１５１は、カメラ１ａ〜１ｄの撮像画像を取得すると、撮像画像から、画像認識により車両を特定する。また、車両状態検出部１５１は、撮像画像に写っている車両の大きさから、自車両と撮像画像に写っている他車両までの距離を測定することできる。そして、車両状態検出部１５１は、カメラ１ａ〜１ｄで周期的に撮像される画像から、他車両までの距離の変化を測定することで、他車両の車速を検出することでき、また、他車両の位置も検出することができる。

さらに、車両状態検出部１５１は、他車両の状態として、他車両の車格も検出している。車両状態検出部１５１には、例えば小型自動車、大型自動車、自動二輪車などに区分された車格のそれぞれの車両の画像が予め記録されている。そして、車両状態検出部１５１は、カメラ１ａ〜１ｄの撮像画像と、予め記憶されている画像とを、画像認識で比較することで、他車両の車格を検出している。なお、車格の検出は、撮像画像から、車両のナンバープレートの情報を取得することで、検出してもよい。

車両状態検出部１５１による他車両の検出範囲は、近傍画像２０１に含まれる範囲と、接続画像２０２に含まれる範囲である。なお、車両状態検出部１５１による他車両の検出範囲は、近傍画像の２０１に含まれる範囲、又は、接続画像２０２に含まれる範囲のいずれか一方であってもよい。そして、車両状態検出部１５１は、自車両及び他車両の状態の検出結果を、接近度算出部１５２に出力し、他車両の位置の状態を示す情報を波動関数算出部１５３に出力する。

接近度算出部１５２は、他車両の接近度を算出する。接近度は、他車両が自車両に向かってどのぐらい接近しているのかを示す値（接近度合いを示す値）であって、接近度が高いほど、他車両が自車両に近づいていることを示す。接近度は、他車両に対する自車両の相対距離から、他車両に対する自車両の相対速度を除算することで算出される。

まず、図６に示すように、隣接車線（自車両の走行車線と隣接した車線）を走行する他車両Ｘの接近度の算出制御について説明する。接近度算出部１５２は、自車両Ａの位置及び他車両Ｘの位置から相対距離を算出し、自車両Ａの速度と他車両Ｘの速度から相対速度を算出する。そして、接近度算出部１５２は、相対距離から相対速度を除算することで、他車両Ｘの接近度を算出する。例えば、図６の例では、自車両Ａと他車両Ｘとの速度差が小さい場合には、他車両の位置が自車両の位置に近いほど、接近度が高くなる。また、例えば、他車両と自車両との相対距離を一定な距離として比較すると、他車両Ｘが自車両Ａよりも速いほど、言い換えると、自車両に対する他車両の相対速度が大きいほど、接近度が高くなる。

接近度算出部１５２は、車両状態検出部１５１により他車両が複数、検出された場合には、各車両の接近度をそれぞれ算出する。例えば、図６の例では、自車両Ａの周囲に、４台の他車両Ｗ〜Ｚが走行しているため、接近度算出部１５２は、４台の他車両の接近度を算出する。また、接近度算出部１５２は、所定の周期で、他車両の接近度を算出する。接近度算出部１５２は、算出した接近度の情報を、波動関数算出部１５３及び波動画像生成部１５４に出力する。

波動関数算出部１５３は、他車両の状態を示した波動画像を生成するために、波動関数を算出する。

ここで、波動画像について説明する。波動画像は、図６に示すように、表示画面上で、波源からの距離が遠くなるほど、球面状の波面が狭まって進むような球面波の画像である。波動画像は、他車両の状態を示している。具体的には、波面の大きさと、波面の間隔、波面の数、を変化させることで、他車両の状態が表される。

例えば、モニタ６の表示画面上において、波面が大きい波が、自車両Ａの後方を走行する他車両の位置に表示された場合には、乗員は、モニタ６をみることで、大型車などの大きな車両が接近していることを認識でき、又は、後方の他車両との距離が短くなっていることを認識できる。また、波面の間隔が短い波が、自車両Ａの後方を走行する他車両の位置に表示された場合には、乗員は、速度又は相対速度の大きい車両が接近していることを認識できる。

そして、波動画像で示される球面波の波面の大きさ、及び、波面の間隔は、波動関数における振幅及び角振動数で示すことができる。波動関数の一般式は、式（１）で等価的に示すことができる。

ただし、ｒは波源からの距離を示し、ｔは時間を示し、Ａは振幅を示し、ωは角振動数を示す。

波動関数算出部１５３は、車両状態検出部１５１で検出された他車両の状態に基づいて、上記の波動関数に含まれる変数を設定する。変数は、式（１）で示した振幅、角振動数に相当する。波動関数算出部１５４は、他車両の車格が大きいほど、振幅（Ａ）を大きくし、自車両に対する他車両の相対距離が小さいほど、振幅（Ａ）を大きくする。また、波動関数算出部１５４は、自車両に対する他車両の相対速度が大きいほど、角振動数（ω）を大きくする。車格と振幅との関係、相対距離と振幅の関係、及び相対速度と振動数（ω）との関係は、テーブル等により予め設定されている。そして、波動関数算出部１５４は、自車両又は他車両の状態を示す情報から、他車両の車格、相対距離、及び他車両の距離を取得して、記憶されたテーブルを参照することで、波動関数の変数を算出する。波動関数算出部１５４は、算出した振幅（Ａ）及び角振動数（ω）を、波動画像生成部１５４に出力する。

波動画像生成部１５４は、自車両に対する他車両の状態を波動で表示した波動画像を生成する。波動画像生成部１５４は、接近度算出部１５２により検出された接近度に基づいて、波動画像の生成の対象となる他車両を特定する。波動画像生成部１５４には、接近度に閾値が予め設定されている。当該閾値は、波動画像を生成することで、乗員に対してリスクを知らせる対象車両を特定するための値である。自車両の周囲に多くの車両が検出され、例えば、自車両の後方の他車両が自車両から遠ざかっているときなど、接近度の低い他車両が検出された場合に、接近度の低い車両を含めて、全ての他車両に対して、モニタ６上で、波動を表示すると、表示される波動の数が不必要に多くなり、乗員が、接近の高い車両を見落とす可能が高くなる。そのため、本例では閾値を設定している。

波動画像生成部１５４は、接近度算出部１５２で算出された接近度と閾値を比較し、接近度が閾値以上である場合には、当該接近度をもつ他車両を、波動の表示する対象車両として特定する。一方、接近度が閾値未満である場合には、波動画像生成部１５４は、当該車両を波動の表示する対象車両として特定しない。波動画像生成部１５４は、車両状態検出部１５１で検出された全ての他車両について、接近度と閾値との比較を行い、対象車両を特定する。

波動画像生成部１５４は、対象車両の他車両と対応する波動関数の振幅及び角振動数を、波動関数算出部１５３の出力から特定する。そして、波動画像生成部１５４は、特定した振幅に応じて波動画像の波の波面の大きさを設定し、また、特定した角振動数に応じて波面の間隔を設定する。表示画面上において、１台の他車両に対して、波動画像で表示される波面の数は、角振動数に応じて予めきまっており、角振動数が大きいほど、波面の数も大きくなる。そのため、振幅が大きいほど、又は、角振動数が大きいほど、モニタ６の画面上で、波動画像の表示範囲は広くなる。

波動画像生成部１５４は、対象車両の他車両に対して、表示する波動画像を生成すると、近傍画像２０１、前方画像２０２で表示される他車両の位置と対応するように、波動画像の波源の位置を設定する。波源の位置は、モニタ６の表示画面上の座標で表される。

また、波動画像生成部１５４は、他車両の位置と、他車両の接近度に基づき、波動の伝搬方向を設定する。波動の伝搬方向は、自車両からみたときに、接近している他車両の方向を示している。伝搬方向は、車両の進行方向と平行な方向で、かつ、自車両に向けた方向になるよう設定される。すなわち、自車両の前方を走行する他車両に対して波動画像を設ける場合には、波動の伝搬方向は、当該他車両に対して後方を向くことになる。また、車両の後方を走行する他車両に対して波動画像を設ける場合には、波動の伝搬方向は、当該他車両に対して前方を向くことになる。

波動画像生成部１５４は、波動画像の位置及び波動の伝搬方向の情報を含めた上で、波動画像の情報を画像結合部１４０に出力する。

画像結合部１４０は、近傍画像２０１等を含む表示画像上で、波動画像の位置に、波動画像を加えることで、波動画像を近傍画像２０１及び接続画像２０２に合成する。そして、波動画像を含む表示画像を含む制御信号が、画像結合部１４０からモニタ６に出力されることで、図６に示ように、波動画像、近傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３がモニタ６に表示される。

図６を用いて、他車両に表示される波動画像について、説明する。４台の他車両の前提条件として、以下の通りに仮定する。他車両Ｘの車格は、トラックなどの大型自動車であり、他車両Ｗ、Ｙ、Ｚの車格は、普通自動車である。他車両Ｘ、Ｙの車速は、自車両Ａの車速より大きく、他車両Ｘの車速は、他車両Ｙの車速より大きい。また、他車両Ｗの車速は、自車両Ａの車速より小さく、他車両Ｚの車速は自車両Ａよりも早い。自車両Ａから他車両Ｘ、Ｙ、Ｚまでの距離は、ほぼ等距離である。一方、自車両Ａから他車両Ｗまでの距離は、自車両Ａから他車両Ｘ、Ｙ、Ｚまでの距離よりも長い。さらに、自車両Ａに対する他車両Ｗの相対速度は、自車両Ａに対する他車両Ｙの相対速度よりも大きい。

他車両Ｘ、Ｙの接近度について、他車両Ｘ、Ｙの位置は、自車両Ａから近く、他車両Ｘ、Ｙの車速は自車両Ａの車速よりも大きいため、他車両Ｘ、Ｙの接近度は、波動の表示対象を定めた上記の閾値も高くなる。

他車両Ｗの接近度について、他車両Ｗの位置は、他車両から遠いが、他車両Ｗの車速は、自車両Ａの車速より小さい。そのため自車両の車速に対する他車両の車速の相対速度は、大きくなるため、他車両Ｗの接近度は、上記の閾値よりも高くなる。一方、他車両Ｚの接近度について、他車両Ｚの位置は、自車両Ａから近いが、他車両Ｚの車速は自車両Ａの車速よりも大きい。そのため、他車両Ｚの接近度は、上記の閾値よりも低くなる。

上記の条件において、波動関数生成部１５４は、他車両Ｗ、Ｘ、Ｙを、波動画像の表示車両の対象車両として特定し、他車両Ｚを当該対象車両から除外する。波動関数算出部１５３は、他車両Ｗ、Ｘ、Ｙの車格、相対距離、及び車速に基づいて、各車両の波動関数の振幅及び角振動数を算出する。自車両Ａに対する他車両Ｘ、Ｙの相対距離は、ほぼ等距離であるが、他車両Ｘの車格は他車両Ｙの車格よりも大きく、他車両Ｘの車速は他車両Ｙの車速よりも大きい。そのため、波動関数算出部１５３は、他車両Ｘの波動関数の振幅及び角振動数を、他車両Ｙの波動関数の振幅及び角振動数よりも大きくする。

自車両Ａから他車両Ｗまでの距離は、自車両Ａから他車両Ｙまでの距離よりも長いため、波動関数生成部１５４は、他車両Ｗの波動関数の振幅を、他車両Ｙの波動関数の振幅よりも小さくする。一方、自車両Ａに対する他車両Ｗの相対速度は、自車両Ａに対する他車両Ｙの相対速度よりも大きいため、波動関数生成部１５４は、他車両Ｗの波動関数の角振動数を、他車両Ｙの波動関数の角振動数よりも大きくする。

そして、上記のように算出された波動関数の振幅及び角振動数に基づいて、表示対象の他車両Ｗ、Ｘ、Ｙに対して、波動画像を表示すると、図６のような表示画面となる。すなわち、他車両Ｘは、車格及び相対速度が大きく、前方の他車両Ｗに比べて、自車両Ａまでの距離が短いため、波面の大きさは最も大きく、波面の数は、他車両Ｙよりも多くなる。他車両Ｗは、他車両Ｙと比較して、車格は同一であるが、距離が長いため、波面の大きさは小さく、相対速度が大きいため、波面数は多くなる。

一方、他車両Ｚは、自車両Ａから相対的に遠くなっているため、波動画像は表示されない。

さらに、図６の表示状態（すなわち上記の前提条件の状態）から、例えば、他車両Ｚの車速が減速し、自車両Ａの車速よりも小さくなったとする。この場合には、他車両Ｗの接近度が高くなり、閾値を超えることで、他車両Ｚに波動が表示される。また、他の例として、自車両Ａの車速が増加した場合には、自車両Ａに対する他車両Ｗ、Ｚの相対距離は小さくなり、自車両Ａから他車両Ｘ、Ｙまでの相対距離が長くなる。このとき、他車両Ｘ、Ｙの接近度が閾値より高い状態であれば、他車両Ｘ、Ｙには波動が表示されるが、表示される波動の波面の大きさは、図６よりも小さくなり、また、波面の数も、図６の数より少なくなる。

これにより、本例は、自車両の状態又は他車両の状態に応じて、波の動きを変化させることで、自車両の動き又は他車両の動きによって新たに発生する他車両のリスクを、モニタ６上に表示している。

次に、図７を用いて、制御装置１０の制御のうち、運転を支援する際の制御について説明する。図７は、制御装置１０の車線変更の支援制御の制御フローを示すフローチャートである。

ステップＳ１にて、車両状態検出部１５１は、車速センサ３の検出値及びナビゲーションシステム２０で管理されている自車両の位置情報を取得することで、自車両の状態を検出する。ステップＳ２にて、車両状態検出部１５１は、カメラ１ａ〜１ｄの撮像画像等に基づいて自車両の周囲を走行する他車両の状態を検出する。

ステップＳ３にて、接近度算出部１５２は、車両状態検出部１５１で検出された自車両の状態を示す位置と車速、他車両の状態を示す位置と車速から、他車両の接近度を算出する。ステップＳ４にて、波動関数算出部１５３は、車両状態検出部１５１で検出された自車両の状態を示す情報、他車両の状態を示す情報に基づき、波動関数を算出する。

ステップＳ５にて、波動画像生成部１５４は、接近度算出部１５２で算出された接近度と閾値とを比較することで、波動画像の表示対象となる車両を特定し、波動関数算出部１５３で算出された波動関数に基づき、対象車両に対して表示される波動画像を生成する。ステップＳ６にて、近傍画像制御部１１０、接続画像生成部１２０、及び遠方画像制御部１３０は、近傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３を生成する。

ステップＳ７にて、画像結合部１４０は、波動画像、近傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３を合成する。ステップＳ８にて、画像結合部１４０は、合成した画像をモニタ６に出力することで、モニタ６に、波動画像を含む表示画像が表示される。

上記のように、本例は、車両状態検出部１５１により検出された情報に基づき、自車両に対する他車両の状態を波動で表示した波動画像を生成し、自車両の外部を示す外部画像として、近傍画像２０１及び接続画像２２０を生成し、波動画像と外部画像を合成し、合成された画像をモニタ６に表示する。これにより、自車両に対する他車両の状態の変化を波の動きでモニタに表示しているため、モニタをみた乗員は、波動の変化から、他車両を要因として新たに発生するリスクを把握することができる

また、本例は、波動画像に含まれる波動を示す関数として、波動関数を算出し、自車両の状態に対する他車両の状態に応じて、波動関数に含まれる変数を設定する。これにより、自車両又は他車両の状態の変化に応じて、波動の表示形態を変化させることができるため、モニタをみた乗員は、波動の変化から、リスクの変化を把握することができる。

また、本例は、他車両の車格を検出し、車格が大きいほど、波動関数の振幅を大きくする。これにより、車格の大きい車両が接近したときに、乗員に対して、より注意喚起を促すことができる。

また、本例は、自車両の位置に対する他車両の位置の相対距離が、自車両と他車両との接近方向に小さくなるほど、波動関数の振幅を大きくする。これにより、車両が接近したときに、乗員に対して、より注意喚起を促すことができる。

また、本例は、自車両の車速に対する他車両の車速の相対速度が、自車両と他車両との接近方向に大きくなるほど、波動関数の角振動数を大きくする。これにより、相対速度の大きい車両が接近したときに、乗員に対して、より注意喚起を促すことができる。

また、本例は、モニタ６の表示画面に表す波動を、球面波で表している。これにより、球面波の波面の大きさ又は波面数から、リスクの大きさを、容易に把握することができる。

また、本例は、波動画像の波源の位置を、近傍画像２０１及び接続画像２０２に含まれる他車両に位置に対応させている。これにより、乗員は、モニタ６の表示画面上で、リスクの要因となっている他車両の位置を、容易に把握することができる。

また、本例は、近傍画像２０１及び接続画像２０２に含まれる複数の車両のうち、波動画像の表示対象となる他車両を、接近度に基づいて特定している。これにより、自車両から遠ざかっている他車両や、自車両に対して遠くの位置で走行している他車両には、波動画像が表示されないため、乗員は、モニタ６の表示画面上で、リスクの要因となっている他車両の位置を、容易に把握することができる。

また、本例は、波動の伝搬方向を、他車両の走行車線に沿った方向にして、モニタ６に表示させている。これにより、自車両に対する他車両の進行方向が、波動の伝搬方向と合うため、乗員は、モニタ上で、波の動きの変化を容易に把握することができる。

また、本例は、波動の伝搬方向を、自車両からみたときに、接近している他車両の方向と合うように、モニタ６に表示させている。これにより、自車両の前方又は後方に位置する他車両が、自車両に接近しているのか否かを、乗員は容易に把握することができる。

また本例は、近傍画像２０１と接続画像２０２とを接続する第１接続線上の第１接続点と、遠方画像２０３と接続画像２０２とを接続する第２接続線上の第２接続点とを連続した曲線で接続した接続画像を生成し、近傍画像２０１、接続画像２０２、及び遠方画像２０３を連続的に接続してモニタ６に表示する。これにより、自車両Ａの近傍部分と、自車両Ａの遠方部分を同時に、モニタ６に表示しつつ、これらの部分を表す近傍画像２０１及び遠方画像２０３を、接続画像２０２で滑らかにつないで、モニタ６に表示することができる。その結果として、例えば、自車両が左右方向に大きく動くような場合や、自車両の速度が大きい場合であっても、遠方画像２０３及び近傍画像２０１を含んだ画像を、１枚の連続した表示画像で表示することができる。

また本例は、近傍画像２０１で表示される他車両に対して、波動画像を加えることで、自車両の周囲を走行する他車両のリスクを、モニタ６上で表示させることができる。さらに、本例は、接続画像２０２で表示される他車両に対して、波動画像を加えることで、自車両の周囲よりも前方に位置する他車両のリスクを、モニタ６上で表示させることができる。ゆえに、乗員は、例えば、遠くに位置する車両が自車両に接近していることを、モニタ６上で容易に把握することができる。

なお、本発明の変形として、他車両の車速が大きくなるほど、波動関数の角振動数を大きくする。これにより、速度の大きい車両が接近したときに、乗員に対して、より注意喚起を促すことができる。

また、本発明の変形例として、他車両の加速度が大きくなるほど、波動関数の角振動数を大きくする。これにより、加速度の大きい車両が接近したときに、乗員に対して、より注意喚起を促すことができる。

なお、本例では、接近度算出部１５２で算出された接近度と、閾値との大小を比較することで、波動画像の表示対象となる他車両を特定したが、例えば、接近度の変位量に基づいて、表示対象の他車両を特定してもよい。あるいは、接近度が増加している他車両を、表示対象の他車両として特定しつつ、接近度が減少している他車両を、表示対象の他車両から除外してもよい。

なお、本例では、他車両が複数、検出された場合に、各車両の接近度を検出したが、例えば、他車両の検出範囲が広いときには、自車両から近い範囲で走行する車両を、検出対象としてもよい。

なお、本例では、接近度を、他車両に対する自車両の相対距離から、他車両に対する自車両の相対速度を除算することで算出したが、他車両に対する自車両の相対距離から自車両の車速を除算した値を、接近度としてもよい。または、他車両に対する自車両の相対距離から他車両に対する自車両の相対速度を除算した値に、他車両に対する自車両の相対距離から自車両の車速を除算した値を加算した加算値を、接近度としてもよく、加算される値に重みを付けてもよい。

なお、本例において、近傍画像生成部１１１は、カメラ１ａ〜１ｄのうち少なくとも一つのカメラの撮像画像から、近傍画像２０１を生成してもよい。

上記の車両状態検出部１５１が本発明の「自車両状態検出部」及び「他車両状態検出部」に相当し、波動画像生成部１５４が本発明の「波動画像生成手段」に相当し、近傍画像制御部１１０及び接続画像生成部１１２が本発明の「外部画像生成手段」に相当し、画像結合部１４０が「画像結合手段」に相当し、波動関数算出部１５３が本発明の「波動関数生成手段」に相当し、接近度算出部１５２が本発明の「接近度算出手段」に相当する。

《第２実施形態》
図８は、発明の他の実施形態に係る運転支援装置１００のブロック図を示す。また図９は、モニタ６の表示画面を示す。本例では上述した第１実施形態に対して、近傍画像２０１及び遠方画像２０３に、案内表示をそれぞれ加えている点が異なる。また、波動画像制御部に走行進路予測部１５５を設けている点が異なる。これ以外の構成は上述した第１実施形態と同じであり、第１実施形態の記載を適宜、援用する。

ナビゲーションシステム２０は、ユーザの入力に基づき、目的地を取得すると、自車両の目的地までの走行経路を演算する。そして、ナビゲーションシステム２０は、演算した走行経路を、近傍画像生成部１１１、接続画像生成部１２０、遠方画像生成部１３１、及び波動画像制御部１５０に出力する。

遠方画像生成部１３１は、遠方画像２０３を生成する際に、走行経路で示される走行方向を、遠方画像２０３に加える。例えば、図１０に示すように、目的地への走行経路が、遠方画像２０３の交差点で左折することを示している場合には、当該交差点での左折を示す案内表示２０３ａを、遠方画像２０３に含まれる。

近傍画像生成部２０１は、走行経路で示される交差点の走行方向に対応した車線を、走行を推奨する車線として、案内表示２０５を近傍画像２０１に表示する。走行経路は、遠方画像２０３の交差点で左折を示している。近傍画像２０１の走行車線は２車線であるため、遠方画像２０３の交差点で左折するために、自車両Ａは、２車線のうち左側車線を走行した方がよい。一方、図９に示す状態では、自車両Ａは２車線のうち右側車線を走行している。すなわち、走行経路で示される交差点の走行方向（左折方向）に適した車線（近傍画像２０１で表示される車線のうち最も左側の車線）と、自車両の走行車線が異なっている。そのため、近傍画像生成部２０１は、案内表示２０１ａの表示により、複数の車線のうち走行を推奨する車線を、近傍画像２０５で表す。

走行進路予測部１５５は、車両状態検出部１５１の検出結果に基づき、自車両の走行進路と、他車両の走行進路を予測し、予測結果を波動画像生成部１５４に出力する。

自車両の走行進路の予測について、走行進路予測部１５５は、車両状態検出部１５１で検出される自車両の位置と車速の情報を取得し、ナビゲーションシステムで管理されている地図データから、自車両の走行車線の情報を取得する。そして、走行進路予測部１５５は、自車両の位置が走行車線の境界線に近づき、かつ、車速が減速していない場合には、自車両が、当該境界線に近づく方向への隣接車線に向けて車線変更をするような走行進路をとる、と予測することができる。

他車両の走行進路の予測について、走行進路予測部１５５は、車両状態検出部１５１で検出される他車両の位置と車速の情報を取得する。そして、走行進路予測部１５５は、他車両の位置と車速から、例えば一定速度で、かつ、車線の幅方向への移動が検出されない場合には、他車両は直線の走行進路をとる、と予測することができる。

波動画像生成部１５４は、走行進路予測部１５５で予測された自車両の走行進路と他車両の走行進路とを比較して、自車両の走行進路と干渉する他車両の走行進路を特定する。走行進路が干渉するとは、予測された自車両の走行進路及び他車両の走行進路が、部分的に重なることを示す。例えば、図９の例では、自車両Ａの予想走行進路は、二車線の道路のうち、右側の車線から左側の車線へ車線変更するような、進路をとっている。他車両Ｗ〜Ｚの予想走行進路は、直線の走行進路である。このとき、自車両Ａの車線変更先の車線には、他車両Ｗと他車両Ｘが走行している。そのため、自車両Ａの予想走行進路は、他車両Ｘ、Ｗの走行進路と干渉する。

波動画像生成部１５４は、自車両の走行進路と干渉する走行進路の他車両を、波動画像の表示対象の車両として特定する。そして、波動画像生成部１５４は、特定した他車両に対して波動画像を生成する。一方、波動画像生成部１５４は、特定していない他車両、すなわち、自車両の走行進路と干渉しない走行進路の他車両に対しては、波動画像を生成しない。図９の例では、他車両Ｘ、Ｗに対して、波動画像が生成され、他車両Ｙ、Ｚに対しては、波動画像が生成されない。

次に、図１０を用いて、制御装置１０の制御のうち、運転を支援する際の制御について説明する。図１０は、制御装置１０の車線変更の支援制御の制御フローを示すフローチャートである。なお、図１０に示すステップＳ１１〜Ｓ１４、及び、ステップＳ２０〜Ｓ２２の制御処理は、図７に示すステップＳ１〜Ｓ４、及び、ステップＳ６〜Ｓ８の制御処理と同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ１４の制御の後、走行進路予測部１５５は、車両状態検出部１５１の検出結果に基づき、自車両の走行進路を予測する（ステップＳ１５）。ステップＳ１６にて、走行進路予測部１５５は、車両状態検出部１５１の検出結果に基づき、他車両の走行進路を予測する

ステップＳ１７にて、波動画像生成部１５４は、自車両の予測走行進路と、他車両の予測走行進路とを比較し、他車両の予測走行進路が自車両の予想走行進路と干渉するか否かを判定する。このとき、複数の車両が検出された場合には、複数の車両の走行進路について、それぞれ判定する。そして、全ての他車両の予測走行進路が自車両の予測走行進路と干渉しない場合には、波動画像を生成することなく、ステップＳ２０に進む。

一方、いずれか一つの他車両の予測走行進路が自車両の予測走行進路と干渉する場合には、ステップＳ１８にて、波動画像生成部１５４は、走行進路が干渉する他車両を特定する。ステップＳ１９にて、波動画像生成部１５４は、特定した他車両に対して波動画像を生成し、ステップＳ２０に進む。

上記のように、本例は、自車両の予想走行進路と干渉する走行進路の他車両に対して、波動画像を生成し、自車両の予想走行進路と干渉しない走行進路の他車両に対して、波動画像を生成しない。これにより、自車両の予想走行進路と関係のある他車両に限って、波動画像を表示させることができる。その結果として、乗員は、モニタ６の表示画面上で、リスクの要因となっている他車両の位置を、容易に把握することができる。

なお、本発明の変形例として、波動画像生成部１５４は、自車両の予想走行進路で示される先の車線を走行する他車両に対して、波動画像を生成し、当該先の車線を走行しない他車両に対して、波動画像を生成しない、ように制御してもよい。例えば、図９の例では、自車両Ａの予想走行進路で示される車線変更の先の車線の他車両Ｗ、Ｘに対して、波動画像が生成される。車両の予想走行進路と関係のある他車両に限って、波動画像を表示させることができる。その結果として、乗員は、モニタ６の表示画面上で、リスクの要因となっている他車両の位置を、容易に把握することができる。

上記の走行進路予測部１５５が本発明の「走行進路予測手段」に相当する。

１ａ〜１ｄ…カメラ
２…レーダ
３…車速センサ
６…モニタ
１０…制御装置
２０…ナビゲーションシステム
１１０…近傍画像制御部
１１１…近傍画像生成部
１１２…第１接続点設定部
１２０…接続画像生成部
１３１…遠方画像生成部
１３２…第２接続点設定部
１４０…画像結合部
１５０…波動画像制御部
１５１…車両状態検出部
１５２…接近度算出部
１５３…波動関数算出部
１５４…波動画像生成部

Claims (14)

1. 自車両の状態を検出する自車両状態検出手段と、
   他車両の状態を検出する他車両状態検出手段と、
   前記自車両状態検出手段及び前記他車両状態検出手段の検出結果に基づいて、前記自車両に対する前記他車両の状態を波動で表示した波動画像を生成する波動画像生成手段と、
   前記他車両状態検出手段により検出された情報に基づき、前記自車両の外部を示す外部画像を生成する外部画像生成手段と、
   前記波動画像と前記外部画像を合成する画像合成手段と、
   前記画像合成手段により合成された画像を表示するモニタとを備え、
   前記他車両状態検出手段は、カメラにより前記自車両の外部を撮像し、
   前記外部画像生成手段は、前記カメラにより撮像された画像から前記外部画像を生成する
   ことを特徴とする運転支援装置。
2. 請求項１記載の運転支援装置において、
   前記波動を示した波動関数を算出する波動関数算出手段をさらに備え、
   前記波動画像生成手段は、
   前記波動関数を用いて前記波動画像を生成し、
   前記波動関数算出手段は、
   前記自車両に対する前記他車両の状態に応じて、前記波動を示した波動関数に含まれる変数を設定する
   ことを特徴とする運転支援装置。
3. 請求項２に記載の運転支援装置において、
   前記他車両状態検出手段は前記他車両の車格を検出し、
   前記波動関数算出手段は、
   前記車格が大きいほど、前記波動関数の振幅を大きくする
   ことを特徴とする運転支援装置。
4. 請求項２又は３に記載の運転支援装置において、
   前記他車両状態検出手段は前記他車両の車速を検出し、
   前記波動関数算出手段は、
   前記車速が大きいほど、前記波動関数の角振動数を大きくする
   ことを特徴とする運転支援装置。
5. 請求項２又は３に記載の運転支援装置において、
   前記他車両状態検出手段は前記他車両の加速度を検出し、
   前記波動関数算出手段は、
   前記加速度が大きいほど、前記波動関数の角周波数を大きくする
   ことを特徴とする運転支援装置。
6. 請求項２に記載の運転支援装置において、
   前記自車両状態検出手段は前記自車両の位置を検出し、
   前記他車両状態検出手段は前記他車両の位置を検出し、
   前記波動関数算出手段は、
   前記自車両の位置に対する前記他車両の位置の相対距離が、前記自車両と前記他車両との接近方向に小さくなるほど、前記波動関数の振幅を大きくする
   ことを特徴とする運転支援装置。
7. 請求項２又は６記載の運転支援装置において、
   前記自車両状態検出手段は前記自車両の車速を検出し、
   前記他車両状態検出手段は前記他車両の車速を検出し、
   前記波動関数算出手段は、
   前記自車両の車速に対する前記他車両の車速の相対速度が、前記自車両と前記他車両との接近方向に大きくなるほど、前記波動関数の角振動数を大きくする
   ことを特徴とする運転支援装置。
8. 請求項１〜７のいずれか一項に記載の運転支援装置において、
   前記波動画像生成手段は、前記波動を球面波で表した前記波動画像を生成する
   ことを特徴とする運転支援装置。
9. 請求項１〜８のいずれか一項に記載の運転支援装置において、
   前記波動画像の波源の位置は、前記外部画像に含まれる他車両の位置と対応する
   ことを特徴とする運転支援装置。
10. 請求項１〜９のいずれか一項に記載の運転支援装置において、
    前記自車両状態検出手段の検出結果に基づき、前記自車両の走行進路を示す第１走行進路を予測し、かつ、前記他車両状態検出手段の検出結果に基づき、前記他車両の走行進路を示す第２走行進路を予測する走行進路予測手段をさらに備え、
    前記波動画像生成手段は、
    前記第１走行進路と干渉する前記第２走行進路の前記他車両に対して、前記波動画像を生成し、
    前記第１走行進路と干渉しない前記第２走行進路の前記他車両に対して、前記波動画像を生成しない
    ことを特徴とする運転支援装置。
11. 請求項１〜９のいずれか一項に記載の運転支援装置において、
    前記自車両状態検出手段の検出結果に基づき、前記自車両の走行進路を示す走行進路を予測する走行進路予測手段をさらに備え、
    前記波動画像生成手段は、
    前記走行進路で示される先の車線を走行する前記他車両に対して、前記波動画像を生成し、
    前記走行進路で示される先の車線を走行しない前記他車両に対して、前記波動画像を生成しない
    ことを特徴とする運転支援装置。
12. 請求項１〜９のいずれか一項に記載の運転支援装置において、
    他車両が自車両に接近している度合いを示す接近度を算出する接近度算出手段をさらに備え、
    前記波動画像生成手段は、
    前記外部画像に含まれる複数の車両のうち、前記波動画像の表示対象となる前記他車両を、前記接近度に基づいて特定する
    ことを特徴とする運転支援装置。
13. 請求項１〜１２のいずれか一項に記載の運転支援装置において、
    前記波動の伝搬方向が、前記他車両の走行車線に沿った方向である
    ことを特徴とする運転支援装置。
14. 請求項１〜１２のいずれか一項に記載の運転支援装置において、
    前記波動の伝搬方向は、前記自車両からみたときに、接近している前記他車両の方向である
    ことを特徴とする運転支援装置。

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