JP7268629B2 - 運転支援システム - Google Patents

Description

本発明は、車両の運転を支援する運転支援制御に関する。特に、本発明は、車両の前方の物標との衝突リスクを低減するためのリスク回避制御に関する。

特許文献１は、車両の走行軌道を決定する走行軌道決定装置を開示している。走行軌道決定装置は、リスクポテンシャル領域とベネフィットポテンシャル領域を用いて、車両の走行軌道を決定する。リスクポテンシャル領域は、歩行者や他車両といった障害物が存在する可能性のある領域を表す。ベネフィットポテンシャル領域は、車両が走行すべき理想的な走行領域を表す。このベネフィットポテンシャル領域は、熟練ドライバの走行データに基づいて設定される。

特許文献２は、車両の運転を支援する運転支援制御装置を開示している。道路脇を移動する歩行者は、その後、道路を横断するかもしれない。つまり、道路脇を移動する歩行者は、潜在的なリスクを有する。そこで、運転支援制御装置は、道路脇を移動する歩行者を検出すると、必要に応じて、歩行者から離れる方向へ車両を自動的に操舵する。

特開２０１８－２０３０３４号公報 特開２０１７－２０６０４０号公報

車両の前方の物標との衝突リスクを低減するための「リスク回避制御」について考える。特に、リスクポテンシャル場に基づくリスク回避制御について考える。リスクポテンシャル場は、車両走行に関するリスク値を位置の関数として表す。車両がリスク値の“谷”に追従するように車両走行制御を行うことによって、リスク回避制御が実現される。このとき、リスクポテンシャル場の設定によっては、リスク回避制御が不必要にあるいは過剰に行われるおそれがある。

例えば、リスクポテンシャル場が、車両がレーンから逸脱することを防止するためのレーン中心ポテンシャル場を含んでいる場合を考える。レーン中心ポテンシャル場で示されるリスク値の谷は、レーン中心に沿ってレーン長手方向に延在する。つまり、レーン中心ポテンシャル場の谷の位置は、レーン中心に固定されている。これにより、レーン中心ポテンシャル場は、車両をレーン中心に引き付ける力を常に発生させる。リスク回避制御の一つである操舵制御においては、このレーン中心ポテンシャル場も車両挙動に影響を及ぼす。しかしながら、車両をレーン中心に引き付ける力はレーン逸脱を防止するためのものであり、物標回避とは本来無関係である。従って、レーン中心ポテンシャル場は、物標回避とは関係ない車両挙動を発生させるおそれがある。物標回避とは関係ない車両挙動が発生することは、リスク回避制御としての操舵制御が不必要にあるいは過剰に行われることを意味する。

レーン中心ポテンシャル場に限らず、特許文献１で示されたような熟練ドライバの走行軌跡を反映したポテンシャル場の場合も同様である。ポテンシャル場の谷の位置が道路に固定されている限り、レーン中心ポテンシャル場の場合と同様の問題が発生し得る。

このように、リスクポテンシャル場に基づくリスク回避制御には、改善の余地がある。

本発明の１つの目的は、リスクポテンシャル場に基づくリスク回避制御が不必要にあるいは過剰に行われることを抑制することができる技術を提供することにある。

第１の観点は、車両の運転を支援する運転支援システムに関連する。
運転支援システムは、記憶装置とプロセッサを備える。
記憶装置には、車両の運転環境を示す運転環境情報が格納される。
プロセッサは、運転環境情報に基づいて、車両の前方の物標との衝突リスクを低減するためのリスク回避制御を実行する。
リスクポテンシャル場は、リスク値を位置の関数として表す。
障害物ポテンシャル場は、リスク値が物標の位置で最大となり物標から離れるにつれて小さくなるリスクポテンシャル場である。
レーン長手方向は、車両が存在するレーンが延在する方向である。
車両中心ポテンシャル場は、リスク値の谷が車両の位置からレーン長手方向に延在するリスクポテンシャル場である。従って、車両中心ポテンシャル場の谷の位置は、車両の位置と連動して変化する。
リスク回避制御は、車両を操舵する操舵制御を含む。
プロセッサは、運転環境情報に基づいて、車両中心ポテンシャル場と障害物ポテンシャル場を設定する。
更に、プロセッサは、車両中心ポテンシャル場と障害物ポテンシャル場の和を第１リスクポテンシャル場として設定する。
そして、プロセッサは、車両が第１リスクポテンシャル場で表されるリスク値の谷である第１の谷に追従するように操舵制御を行う。

第２の観点は、第１の観点に加えて、次の特徴を更に有する。
レーン幅方向は、レーン長手方向と直交する方向である。
プロセッサは、車両の進行方向に沿って第１距離だけ車両の前方の位置に前方注視点を設定する。
プロセッサは、第１リスクポテンシャル場に基づいて、前方注視点と第１の谷との間のレーン幅方向における偏差である第１偏差を算出する。
そして、プロセッサは、第１偏差が減少するように操舵制御を行う。

第３の観点は、第２の観点に加えて、次の特徴を更に有する。
第１探索範囲は、前方注視点からレーン幅方向に延在する範囲である。
プロセッサは、第１探索範囲の中で第１の谷を探索する。

第４の観点は、第１～第３の観点のいずれかに加えて、次の特徴を更に有する。
リスク回避制御は、更に、車両を減速する減速制御を含む。
プロセッサは、障害物ポテンシャル場を含む第２リスクポテンシャル場を設定する。
第２の谷は、第２リスクポテンシャル場で表されるリスク値の谷である。
修正ギャップは、物標と第２の谷との間の横距離である。
修正ギャップが所定のギャップより小さく、且つ、所定のギャップと修正ギャップとの間の差分である抑制量が閾値より大きい場合、プロセッサは、減速制御を行う。

第５の観点は、第４の観点に加えて、次の特徴を更に有する。
プロセッサは、車両中心ポテンシャル場を用いることなく、物標毎に設定される障害物ポテンシャル場だけを重ね合わせることによって第２リスクポテンシャル場を設定する。

第６の観点は、第４又は第５の観点に加えて、次の特徴を更に有する。
プロセッサは、抑制量が大きくなるほど高くなるように目標減速度を設定し、目標減速度に従って減速制御を行う。

第７の観点は、第４～第６の観点のいずれかに加えて、次の特徴を更に有する。
第２探索範囲は、物標の位置と物標から所定のギャップだけ離れた位置との間の範囲である。
プロセッサは、第２探索範囲の中で第２の谷を探索する。
第２探索範囲の中に第２の谷が存在する場合、プロセッサは、抑制量を算出する。
第２探索範囲の中に第２の谷が存在しない場合、プロセッサは、抑制量を算出せず、減速制御を行わない。

第８の観点は、車両の運転を支援する運転支援システムに関連する。
運転支援システムは、記憶装置とプロセッサを備える。
記憶装置には、車両の運転環境を示す運転環境情報が格納される。
プロセッサは、運転環境情報に基づいて、車両の前方の物標との衝突リスクを低減するためのリスク回避制御を実行する。
リスクポテンシャル場は、リスク値を位置の関数として表す。
障害物ポテンシャル場は、リスク値が物標の位置で最大となり物標から離れるにつれて小さくなるリスクポテンシャル場である。
リスク回避制御は、車両を減速する減速制御を含む。
プロセッサは、運転環境情報に基づいて、障害物ポテンシャル場を設定する。
更に、プロセッサは、物標毎に設定される障害物ポテンシャル場だけを重ね合わせることによって第２リスクポテンシャル場を設定する。
第２の谷は、第２リスクポテンシャル場で表されるリスク値の谷である。
修正ギャップは、物標と第２の谷との間の横距離である。
修正ギャップが所定のギャップより小さく、且つ、所定のギャップと修正ギャップとの間の差分である抑制量が閾値より大きい場合、プロセッサは、減速制御を行う。

第１の観点によれば、リスク回避制御の操舵制御に第１リスクポテンシャル場が適用される。具体的には、第１リスクポテンシャル場の第１の谷に追従するように操舵制御が行われる。第１リスクポテンシャル場は、車両中心ポテンシャル場を含んでいる。車両中心ポテンシャル場の谷は、車両の位置からレーン長手方向に延在する。従って、車両中心ポテンシャル場の谷の位置は、固定されず、車両の位置と連動して動的に変化する。レーン中心ポテンシャル場の場合とは異なり、車両中心ポテンシャル場は、物標回避と関係なく車両をレーン中心に引き付けるような力は発生させない。そのような車両中心ポテンシャル場の谷が第１の谷に反映されるため、不要な操舵制御あるいは過剰な操舵制御が抑制される。これにより、車両の乗員が感じる違和感が抑制される。

第８の観点によれば、リスク回避制御の減速制御に第２リスクポテンシャル場が適用される。具体的には、第２リスクポテンシャル場は抑制量の算出に用いられ、その抑制量が、減速制御を行うか否かの判断基準として用いられる。第２リスクポテンシャル場は障害物ポテンシャル場だけを含んでいるため、第２の谷の位置は、物標の位置関係だけに基づいて定められる。そのような第２の谷に基づいて抑制量が算出されるため、物標の近接状況を反映した適切な抑制量が得られる。その結果、不要な減速制御あるいは過剰な減速制御が抑制される。これにより、車両の乗員が感じる違和感が抑制される。

本発明の実施の形態に係る運転支援システムの概要を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係るリスク回避制御の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る車両及び運転支援システムの構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態における運転環境情報の例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る障害物ポテンシャル場を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る車両中心ポテンシャル場を説明するための概念図である。 比較例において用いられるレーン中心ポテンシャル場を説明するための概念図である。 リスクポテンシャル場に基づく操舵制御の概要を説明するための概念図である。 比較例に係る操舵制御の一例を説明するための概念図である。 比較例に係る操舵制御の他の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御の概要を説明するためのブロック図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御の一例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御の他の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御に関連する処理を示すフローチャートである。 図１４中のステップＳ１２０における処理例を示すフローチャートである。 物標までの余裕時間を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る減速制御の概要を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る減速制御において用いられる抑制量を説明するための概念図である。 比較例に係る減速制御の一例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る減速制御の概要を説明するためのブロック図である。 本発明の実施の形態に係る減速制御の一例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る減速制御に関連する処理を示すフローチャートである。 図２４中のステップＳ２２０における処理例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る減速制御を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る操舵制御と減速制御の組み合わせを示すブロック図である。 本発明の実施の形態の変形例に係る操舵制御と減速制御の組み合わせを示すブロック図である。 本発明の実施の形態の変形例に係る減速制御を説明するための概念図である。

添付図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。

１．運転支援システム
１－１．概要
図１は、本実施の形態に係る運転支援システム１０の概要を説明するための概念図である。運転支援システム１０は、車両１の運転を支援する「運転支援制御」を実行する。運転支援制御は、自動運転制御に含まれていてもよい。典型的には、運転支援システム１０は、車両１に搭載されている。あるいは、運転支援システム１０の少なくとも一部は、車両１の外部の外部装置に配置され、リモートで運転支援制御を行ってもよい。つまり、運転支援システム１０は、車両１と外部装置とに分散的に配置されてもよい。

運転支援制御は、車両１の前方のリスクを事前に回避する「リスク回避制御」を含む。より詳細には、運転支援システム１０は、車両１の前方の物標５を認識する。そして、運転支援システム１０は、物標５との衝突リスクを事前に低減（回避）するためにリスク回避制御を実行する。そのようなリスク回避制御は、車両１を操舵する操舵制御と、車両１を減速する減速制御の少なくとも一方を含む。

例えば、図１において、車両１は、車道２の中のレーンＬＡを走行している。車道２に隣接する路側領域３（路肩、路側帯、歩道、等）には、歩行者５Ａが存在している。その歩行者５Ａは、レーンＬＡに進入してくるかもしれない。従って、路側領域３に存在する歩行者５Ａは、車両１にとってリスクである。運転支援システム１０は、歩行者５Ａとの衝突リスクを低減するために、必要に応じてリスク回避制御を実行する。例えば、運転支援システム１０は、歩行者５Ａから離れる方向へ車両１を自動的に操舵する。図１において、トラジェクトリＴＲ０は、リスク回避制御が実行されない場合の車両１のトラジェクトリを表している。一方、トラジェクトリＴＲ１は、リスク回避制御が実行される場合の車両１のトラジェクトリを表している。

歩行者５Ａは、自転車あるいは二輪車に置き換えられてもよい。また、路側領域３だけでなく、車道２に存在する歩行者、自転車、二輪車、先行車両、等もリスク回避制御の対象となる。

図２は、リスク回避制御の他の例を説明するための概念図である。リスク回避制御の対象は、上述の歩行者５Ａのような“顕在リスク”に限られず、“潜在リスク”も含み得る。例えば、図２において、車両１の前方の路側領域３に駐車車両５Ｂが存在している。駐車車両５Ｂの先の領域は死角であり、その死角から歩行者５Ｃが飛び出してくるかもしれない。従って、車両１の前方の駐車車両５Ｂは、車両１にとってリスクであり、リスク回避制御の対象となる。例えば、運転支援システム１０は、駐車車両５Ｂから離れる方向へ車両１を自動的に操舵する。

このように、リスク回避制御の対象である物標５は、車両１の前方の歩行者、自転車、二輪車、他車両のうち少なくとも１つを含む。

ここで、座標系及び方向について定義する。車両座標系（Ｘ，Ｙ）は、車両１に固定された相対座標系であり、車両１の移動と共に変化する。Ｘ方向は、車両１の前方向（進行方向）である。Ｙ方向は、車両１の横方向である。Ｘ方向とＹ方向は、互いに直交している。ＬＸ方向（レーン長手方向）は、レーンＬＡの延在方向である。ＬＹ方向（レーン幅方向）は、レーンＬＡの幅方向である。ＬＸ方向とＬＹ方向は、互いに直交している。縦距離は、Ｘ方向あるいはＬＸ方向における距離である。横距離は、Ｙ方向あるいはＬＹ方向における距離である。

１－２．構成例
図３は、本実施の形態に係る車両１及び運転支援システム１０の構成例を概略的に示すブロック図である。特に、図３は、リスク回避制御に関連する構成例を示している。車両１は、センサ群２０と走行装置３０を備えている。

センサ群２０は、位置センサ２１、車両状態センサ２２、及び認識センサ２３を含んでいる。位置センサ２１は、絶対座標系における車両１の位置及び方位を検出する。位置センサ２１としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサが例示される。車両状態センサ２２は、車両１の状態を検出する。車両状態センサ２２としては、車速センサ、ヨーレートセンサ、横加速度センサ、操舵角センサ、等が例示される。認識センサ２３は、車両１の周囲の状況を認識（検出）する。認識センサ２３としては、カメラ、レーダ、ライダー（LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）、等が例示される。

走行装置３０は、操舵装置３１、駆動装置３２、及び制動装置３３を含んでいる。操舵装置３１は、車両１の車輪を転舵する。例えば、操舵装置３１は、パワーステアリング（EPS: Electric Power Steering）装置を含んでいる。駆動装置３２は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置３２としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置３３は、制動力を発生させる。

運転支援システム１０は、少なくとも制御装置１００を含んでいる。運転支援システム１０は、センサ群２０を含んでいてもよい。運転支援システム１０は、走行装置３０を含んでいてもよい。

制御装置１００は、車両１を制御する。典型的には、制御装置１００は、車両１に搭載されるマイクロコンピュータである。制御装置１００は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）とも呼ばれる。あるいは、制御装置１００は、車両１の外部の情報処理装置であってもよい。その場合、制御装置１００は、車両１と通信を行い、車両１をリモートで制御する。

制御装置１００は、プロセッサ１１０及び記憶装置１２０を備えている。プロセッサ１１０は、各種処理を実行する。記憶装置１２０には、各種情報が格納される。記憶装置１２０としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、等が例示される。プロセッサ１１０がコンピュータプログラムである制御プログラムを実行することにより、プロセッサ１１０（制御装置１００）による各種処理が実現される。制御プログラムは、記憶装置１２０に格納されている、あるいは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されている。

１－３．情報取得処理
プロセッサ１１０（制御装置１００）は、車両１の運転環境を示す運転環境情報２００を取得する「情報取得処理」を実行する。運転環境情報２００は、車両１に搭載されたセンサ群２０による検出結果に基づいて取得される。取得された運転環境情報２００は、記憶装置１２０に格納される。

図４は、運転環境情報２００の例を示すブロック図である。運転環境情報２００は、車両位置情報２１０、車両状態情報２２０、周辺状況情報２３０、地図情報２６０、等を含んでいる。

車両位置情報２１０は、絶対座標系における車両１の位置及び方位を示す情報である。プロセッサ１１０は、位置センサ２１による検出結果から車両位置情報２１０を取得する。

車両状態情報２２０は、車両１の状態を示す情報である。車両１の状態としては、車速、ヨーレート、横加速度、操舵角、等が例示される。プロセッサ１１０は、車両状態センサ２２による検出結果から車両状態情報２２０を取得する。

周辺状況情報２３０は、車両１の周囲の状況を示す情報である。周辺状況情報２３０は、認識センサ２３によって得られた情報を含む。例えば、周辺状況情報２３０は、カメラによって撮像された車両１の周囲の状況を示す画像情報を含む。他の例として、周辺状況情報２３０は、レーダやライダーによって計測された計測情報を含む。更に、周辺状況情報２３０は、道路構成情報２４０及び物標情報２５０を含んでいる。

道路構成情報２４０は、車両１の周囲の道路構成に関する情報である。車両１の周囲の道路構成は、区画線（白線）及び道路端物体を含む。道路端物体は、道路の端を示す立体的な障害物である。道路端物体としては、縁石、ガードレール、壁、中央分離帯、等が例示される。道路構成情報２４０は、区画線や道路端物体の位置（車両１に対する相対位置）を少なくとも示す。

例えば、カメラによって得られた画像情報を解析することによって、区画線を識別し、その区画線の相対位置を算出することができる。画像解析手法としては、セマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）やエッジ検出が例示される。同様に、画像情報を解析することによって、道路端物体を識別し、その道路端物体の相対位置を算出することができる。あるいは、レーダ計測情報から道路端物体の相対位置を取得することもできる。

物標情報２５０は、車両１の周囲の物標５に関する情報である。物標５としては、歩行者、自転車、二輪車、他車両（先行車両、駐車車両）、等が例示される。物標情報２５０は、車両１に対する物標の相対位置及び相対速度を示す。例えば、カメラによって得られた画像情報を解析することによって、物標５を識別し、その物標５の相対位置を算出することができる。また、レーダ計測情報に基づいて、物標５を識別し、その物標５の相対位置と相対速度を取得することもできる。物標情報２５０は、物標５の移動方向や移動速度を含んでいてもよい。物標５の移動方向や移動速度は、物標５の位置を追跡することによって算出することができる。物標情報２５０は、物標５の種類（歩行者、自転車、二輪車、他車両、等）を示していてもよい。

地図情報２６０は、レーン配置、道路形状、等を示す。制御装置１００は、地図データベースから、必要なエリアの地図情報２６０を取得する。地図データベースは、車両１に搭載されている所定の記憶装置に格納されていてもよいし、車両１の外部の管理サーバに格納されていてもよい。後者の場合、プロセッサ１１０は、管理サーバと通信を行い、必要な地図情報２６０を取得する。

１－４．車両走行制御
プロセッサ１１０（制御装置１００）は、車両１の走行を制御する「車両走行制御」を実行する。車両走行制御は、車両１の操舵を制御する操舵制御、車両１の加速を制御する加速制御、及び車両１の減速を制御する減速制御を含む。プロセッサ１１０は、走行装置３０を制御することによって車両走行制御を実行する。具体的には、プロセッサ１１０は、操舵装置３１を制御することによって操舵制御を実行する。また、プロセッサ１１０は、駆動装置３２を制御することによって加速制御を実行する。また、制御装置１００は、制動装置３３を制御することによって減速制御を実行する。

１－５．リスク回避制御
プロセッサ１１０（制御装置１００）は、車両１の運転を支援する運転支援制御を実行する。運転支援制御は、リスク回避制御を含む。リスク回避制御は、車両１の前方の物標５との衝突リスクを低減（回避）するための車両走行制御であり、操舵制御及び減速制御の少なくとも一方を含んでいる。プロセッサ１１０は、上述の運転環境情報２００に基づいて、リスク回避制御を実行する。

以下、本実施の形態に係るリスク回避制御について更に詳しく説明する。

２．リスクポテンシャル場
車両走行に関するリスクを表す値として、「リスク値Ｒ（リスクポテンシャル）」を導入する。リスク値Ｒは、位置毎に定義される。リスク値Ｒが高い位置は、車両１が避けるべき位置である。「リスクポテンシャル場Ｕ」は、リスク値Ｒを位置の関数として表す。言い換えれば、リスクポテンシャル場Ｕは、リスク値Ｒの分布を示す。

尚、“位置”は、車両座標系（Ｘ，Ｙ）における位置であってもよいし、絶対座標系（緯度、経度）における位置であってもよい。車両位置情報２１０に基づいて、絶対座標系と車両座標系との間の座標変換が可能である。以下の説明では、車両座標系における位置と絶対座標系における位置は等価なものとして扱われる。

本実施の形態に係るリスク回避制御（操舵制御、減速制御）は、リスクポテンシャル場Ｕに基づいて実行される。以下、リスクポテンシャル場Ｕの構成要素を説明する。

２－１．障害物ポテンシャル場
図５は、障害物ポテンシャル場Ｕｏを説明するための概念図である。障害物ポテンシャル場Ｕｏは、車両１が物標５に近づかないためのリスクポテンシャル場Ｕである。従って、障害物ポテンシャル場Ｕｏで示されるリスク値Ｒは、物標５の位置で最大となり、物標５から離れるにつれて小さくなる。

より詳細には、障害物ポテンシャル場Ｕｏは、リスク値Ｒの２次元分布を示す。図５には、２つの主軸方向のそれぞれに沿った分布のプロファイルが示されている。２つの主軸方向は、ＬＸ方向（レーン長手方向）とＬＹ方向（レーン幅方向）である。他の例として、２つの主軸方向は、Ｘ方向とＹ方向であってもよい。物標位置ＰＴは、物標５の位置である。各主軸方向において、リスク値Ｒは、物標位置ＰＴで最大となり、物標位置ＰＴから離れるにつれて小さくなる。つまり、リスク値Ｒの分布は、山形状を有する。

障害物ポテンシャル関数ｆｏは、障害物ポテンシャル場Ｕｏのリスク値Ｒの分布を示す分布関数である。例えば、障害物ポテンシャル関数ｆｏは、ガウス関数である。その場合、分布は、ガウス分布（正規分布）で表される。分布パラメータσｘ、σｙは、それぞれ、２つの主軸方向における分布の拡がり度合いを示すパラメータである。分布がガウス分布である場合、分布パラメータσｘ、σｙは標準偏差である。

分布パラメータσｘ、σｙは、物標５の種類毎に異なっていてもよい。例えば、物標５が歩行者である場合の分布パラメータσｘ、σｙは、物標５が他車両である場合よりも大きい。

分布パラメータσｘ、σｙは、車両１の車速に応じて変動してもよい。例えば、車速が高くなるにつれて、分布パラメータσｘ、σｙは大きくなる。この場合、分布パラメータσｘ、σｙは、マップで与えられる。

ポテンシャル関数情報３００（図３参照）は、障害物ポテンシャル関数ｆｏ及び分布パラメータσｘ、σｙを示す。ポテンシャル関数情報３００は、予め生成され、記憶装置１２０に格納される。

プロセッサ１１０は、物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏを設定する。物標５の位置及び種類は、物標情報２５０から得られる。レーンＬＡの配置は、道路構成情報２４０あるいは地図情報２６０から得られる。ＬＸ方向及びＬＹ方向は、レーンＬＡの配置から得られる。車速は、車両状態情報２２０から得られる。従って、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏを設定することができる。

２－２．車両中心ポテンシャル場
図６は、車両中心ポテンシャル場Ｕｅを説明するための概念図である。車両１が存在するレーンＬＡは、左右のレーン境界ＬＢ（区画線）の間に挟まれた領域である。レーンＬＡ及びレーン境界ＬＢは、ＬＸ方向（レーン長手方向）に延在している。車両中心ポテンシャル場Ｕｅは、車両１がレーンＬＡに沿って走行するためのリスクポテンシャル場Ｕである。従って、車両中心ポテンシャル場Ｕｅで示されるリスク値Ｒの“谷Ｖｅ”は、ＬＸ方向に延在する。

より詳細には、車両中心ポテンシャル場Ｕｅは、リスク値Ｒの２次元分布を示す。図６には、ＬＹ方向（レーン幅方向）に沿った分布のプロファイルが示されている。車両横位置ＰＶは、ＬＹ方向における車両１の位置である。ＬＹ方向において、リスク値Ｒは、車両横位置ＰＶで最小となり、車両横位置ＰＶから離れるにつれて大きくなる。つまり、リスク値の分布は、Ｕ字形状を有する。リスク値Ｒの谷Ｖｅの位置は、車両横位置ＰＶと一致する。谷Ｖｅは、車両１の位置からＬＸ方向に延在する。すなわち、谷Ｖｅの位置は、固定されておらず、車両１の位置と連動して動的に変化する。

車両中心ポテンシャル関数ｆｅは、車両中心ポテンシャル場Ｕｅのリスク値Ｒの分布を示す分布関数である。例えば、車両中止ポテンシャル関数ｆｅは、二次曲線である。分布パラメータσｅは、分布の拡がり度合いを示すパラメータである。ポテンシャル関数情報３００（図３参照）は、更に、これら車両中心ポテンシャル関数ｆｅ及び分布パラメータσｅを示す。

プロセッサ１１０は、車両中心ポテンシャル場Ｕｅを設定する。車両１の位置は、車両位置情報２１０から得られる。レーンＬＡの配置は、道路構成情報２４０あるいは地図情報２６０から得られる。ＬＸ方向及びＬＹ方向は、レーンＬＡの配置から得られる。従って、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、車両中心ポテンシャル場Ｕｅを設定することができる。

２－３．レーン中心ポテンシャル場（比較例）
図７は、比較例としてレーン中心ポテンシャル場Ｕｒを示している。レーン中心ポテンシャル場Ｕｒは、車両１がレーン中心ＬＣに沿って走行するためのリスクポテンシャル場Ｕである。レーン中心ポテンシャル場Ｕｒで示されるリスク値Ｒの“谷Ｖｒ”も、ＬＸ方向に延在している。但し、その谷Ｖｒの位置は、レーン中心位置ＰＬＣ（レーン中心ＬＣの位置）に固定されている。すなわち、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒの谷Ｖｒの位置は、レーンＬＡに固定されており、動的に変化しない。

３．リスクポテンシャル場に基づく操舵制御
３－１．操舵制御の概要
図８は、リスクポテンシャル場Ｕに基づく操舵制御の概要を説明するための概念図である。全体としてのリスクポテンシャル場Ｕは、上述のリスクポテンシャル場Ｕの構成要素を重ね合わせる（足し合わせる）ことにより得られる。物標５が複数存在する場合、物標５毎に設定される障害物ポテンシャル場Ｕｏが重ね合わされる。

リスクポテンシャル場Ｕには、リスク値Ｒの“谷”が存在する。図８に示されるように、リスクポテンシャル場Ｕの谷は、物標５を回避しつつ、全体的にＬＸ方向に延びるように位置している。車両１がリスクポテンシャル場Ｕの谷に追従するように操舵制御を行うことによって、物標５との衝突リスクを軽減しつつ、車両１を走行させることが可能となる。すなわち、リスク回避制御が実現される。

但し、このようなリスクポテンシャル場Ｕに基づく操舵制御には、改善の余地がある。そのことを、比較例を交えて説明する。

３－２．比較例
まず、比較例について説明する。比較例に係る操舵制御において用いられる比較リスクポテンシャル場Ｕｃは、下記式（１）で表される。比較リスクポテンシャル場Ｕｃは、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒ（図７参照）と障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和である。障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］は、物標５［ｉ］に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏである（ｉ＝１～ｎ）。ここで、ｎは、リスク回避制御の対象として着目されている物標５の総数であり、１以上の整数である。

図９は、比較例に係る操舵制御の一例を示している。谷Ｖｃは、比較リスクポテンシャル場Ｕｃで示されるリスク値Ｒの谷である。谷Ｖｃは、基本的にはレーン中心ＬＣ上に位置しているが、物標５の近くでは、物標５から離れる方向にシフトしている。その谷Ｖｃに車両１が追従するように操舵制御が行われる。

リスク回避制御の機能が有効化される有効化タイミングにおいて、車両１は、レーン中心ＬＣの右側に存在しており、物標５はレーン中心ＬＣの左側に存在している。その有効化タイミングの後、車両１は、まず、谷Ｖｃに追従するためにレーン中心ＬＣに近づく方向に操舵される。その後、車両１が更に物標５に近づくと、谷Ｖｃはレーン中心ＬＣから右側にシフトし、それに従って車両１も右方向に操舵される。すなわち、車両１は、左右に行き来する（トラジェクトリＴＲｃ参照）。

しかしながら、一時的にレーン中心ＬＣに近づく方向への操舵制御は、物標５を回避する観点から言えば、無駄であるだけでなく違和感をもたらす。何故なら、レーン中心ＬＣに近づく方向への操舵制御は、回避すべき物標５に近づく方向への操舵制御だからである。そのような不必要な操舵制御に対して、車両１の乗員（典型的にはドライバ）は違和感を覚えるおそれがある。

また、有効化タイミングにおける車両１の位置と谷Ｖｃの位置との間に大きな横偏差が存在する。そのため、有効化タイミングにおいて、操舵制御量に大きな飛びが生じる。操舵制御量に大きな飛びが発生した場合、急な操舵が行われる。このことは、車両挙動の観点から好ましくない。

図１０は、比較例に係る操舵制御の他の例を示している。物標５は、レーンＬＡ内には存在しておらず、レーン中心ＬＣから比較的離れている。そのため、比較リスクポテンシャル場Ｕｃの谷Ｖｃは、ほぼレーン中心ＬＣ上に位置している。その谷Ｖｃに車両１が追従するように操舵制御が行われる。

リスク回避制御の機能が有効化される有効化タイミングにおいて、車両１は、レーン中心ＬＣの左側に存在している。その有効化タイミングの後、車両１は、谷Ｖｃに追従するためにレーン中心ＬＣに近づく方向に操舵される（トラジェクトリＴＲｃ参照）。レーン中心ＬＣに到達した後、車両１は、レーン中心ＬＣに沿って走行する。その後、車両１は、物標５の側方を通過する。横距離Ｄｙは、車両１が物標５の側方を通過するタイミングでの車両１と物標５との間の横距離である。

しかしながら、図１０に示される例の場合、車両１がレーン中心ＬＣまで移動しなくても、物標５との衝突リスクは十分に低減される。車両１をレーン中心ＬＣまで移動させる操舵制御は、物標５を回避する観点から言えば過剰である。言い換えれば、横距離Ｄｙが過剰である。そのような過剰な操舵制御に対して、車両１の乗員（典型的にはドライバ）は違和感を覚えるおそれがある。

このように、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒが適用される比較例の場合、操舵制御が不必要にあるいは過剰に行われるおそれがある。何故なら、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒの谷Ｖｃがレーン中心ＬＣに固定されており、それにより、車両１をレーン中心ＬＣに引き付ける力が常に発生するからである。しかしながら、車両１をレーン中心ＬＣに引き付ける力はレーン逸脱を防止するためのものであり、物標回避とは本来無関係である。レーン中心ポテンシャル場Ｕｒが物標回避とは関係ない車両挙動を発生させるため、リスク回避制御としての操舵制御が不必要にあるいは過剰に行われることになる。そのような不要な操舵制御あるいは過剰な操舵制御に対して、車両１の乗員は違和感を覚えるおそれがある。

３－３．車両中心ポテンシャル場を用いた操舵制御
図１１は、本実施の形態に係る操舵制御の概要を説明するためのブロック図である。本実施の形態によれば、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒの代わりに、車両中心ポテンシャル場Ｕｅ（図６参照）が適用される。より詳細には、本実施の形態に係る操舵制御において用いられる第１リスクポテンシャル場Ｕ１は、下記式（２）で表される。第１リスクポテンシャル場Ｕ１は、車両中心ポテンシャル場Ｕｅと障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和である。

第１の谷Ｖ１は、第１リスクポテンシャル場Ｕ１で示されるリスク値Ｒの谷である。プロセッサ１１０は、車両１が第１の谷Ｖ１に追従するように操舵制御を行う。

図１２は、本実施の形態に係る操舵制御の一例を示している。有効化タイミングにおける車両１と物標５との位置関係は、図９で示された比較例の場合と同じである。第１の谷Ｖ１は、車両１の位置からＬＸ方向に延び、その後、物標５から少し離れる方向にシフトする。車両１は、ＬＸ方向に走行し、その後、物標５から離れる方向に操舵される（トラジェクトリＴＲ１参照）。車両１の横位置が変わると、第１の谷Ｖ１の横位置もそれに連動して変わる。その後、第１の谷Ｖ１はＬＸ方向に延び、車両１はＬＸ方向に走行する。その結果、車両１は、左右に行き来することなく、車両１の位置からほぼＬＸ方向に平行に走行する。

図９で示された比較例の場合と異なり、一時的にレーン中心ＬＣに近づく方向への操舵制御は行われない。すなわち、回避すべき物標５に近づく方向への不必要な操舵制御は行われない。従って、車両１の乗員が感じる違和感が抑制される。また、有効化タイミングにおいて、車両１の位置と第１の谷Ｖ１との間には横偏差が存在しない。従って、操舵制御量の飛びが防止され、急な操舵も防止される。このことは、車両挙動の観点から好ましい。

図１３は、本実施の形態に係る操舵制御の他の例を示している。有効化タイミングにおける車両１と物標５との位置関係は、図１０で示された比較例の場合と同じである。第１の谷Ｖ１は、車両１の位置からＬＸ方向に延び、その後、物標５から離れる方向にシフトする。車両１は、最初ＬＸ方向に走行し、その後、物標５から離れる方向に操舵される（トラジェクトリＴＲ１）。車両１の横位置が変わると、第１の谷Ｖ１の横位置もそれに連動して変わる。その後、第１の谷Ｖ１はＬＸ方向に延び、車両１はＬＸ方向に走行する。第１の谷Ｖ１（トラジェクトリＴＲ１）は、全体的に、レーン中心ＬＣよりも物標５の側に位置している。

図１０で示された比較例の場合と異なり、車両１がレーン中心ＬＣまで移動することはない。車両１は、適切な横距離Ｄｙで物標５の側方を通過する。すなわち、物標５を回避するために過剰な操舵制御は行われない。従って、車両１の乗員が感じる違和感が抑制される。

このように、本実施の形態によれば、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒではなく車両中心ポテンシャル場Ｕｅが操舵制御に適用される。車両中心ポテンシャル場Ｕｅの谷Ｖｅは、車両１の位置からＬＸ方向に延在する。車両中心ポテンシャル場Ｕｅの谷Ｖｅの位置は、固定されておらず、車両１の位置と連動して動的に変化する。従って、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒの場合とは異なり、物標回避と関係なく車両１をレーン中心ＬＣに引き付けるような力は発生しない。その結果、操舵制御が不必要にあるいは過剰に行われることが抑制される。不要な操舵制御あるいは過剰な操舵制御が抑制されることは、リスク回避のために適切な車両挙動が実現されていることを意味する。従って、車両１の乗員が感じる違和感が抑制される。このことは、運転支援システム１０に対する信頼の向上に寄与する。

３－４．処理フロー
図１４は、本実施の形態に係る操舵制御に関連する処理を示すフローチャートである。図１４に示される処理フローは、一定サイクル毎に繰り返し実行される。

３－４－１．ステップＳ１１０
ステップＳ１１０において、プロセッサ１１０は、上述の情報取得処理を実行する。すなわち、プロセッサ１１０は、センサ群２０による検出結果に基づいて運転環境情報２００を取得する。運転環境情報２００は、記憶装置１２０に格納される。

３－４－２．ステップＳ１２０
ステップＳ１２０において、プロセッサ１１０は、第１リスクポテンシャル場Ｕ１を設定する。第１リスクポテンシャル場Ｕ１は、車両中心ポテンシャル場Ｕｅと障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和である（式（２）参照）。上述の通り、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、車両中心ポテンシャル場Ｕｅを設定する。また、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、物標５［ｉ］毎に障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］を設定する。そして、プロセッサ１１０は、車両中心ポテンシャル場Ｕｅと障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和を第１リスクポテンシャル場Ｕ１として設定する。

図１５は、ステップＳ１２０における処理例を示すフローチャートである。

ステップＳ１２１において、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、車両中心ポテンシャル場Ｕｅを設定する。そして、プロセッサ１１０は、その車両中心ポテンシャル場Ｕｅを第１リスクポテンシャル場Ｕ１に追加する。

ステップＳ１２２において、プロセッサ１１０は、物標情報２５０に基づいて、車両１の前方に物標５が存在するか否かを判定する。言い換えれば、プロセッサ１１０は、車両１の前方の領域において物標５が認識されているか否かを判定する。車両１の前方の物標５が認識された場合（ステップＳ１２２；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１２３に進む。それ以外の場合（ステップＳ１２２；Ｎｏ）、ステップＳ１２０は終了する。

ステップＳ１２３において、プロセッサ１１０は、認識された物標５までの余裕時間Ｔが第１時間閾値Ｔｔｈ１未満であるか否かを判定する。

図１６を参照して、余裕時間Ｔについて説明する。トラジェクトリＴＲ０は、リスク回避制御が実行されない場合の車両１のトラジェクトリを表している。車両１は、現在の車速でＬＸ方向に走行すると仮定される。余裕時間Ｔは、その仮定の下で車両１が物標５に最も接近するまでの時間である。典型的には、車両１が物標５に最も接近するタイミングは、車両１が物標５の側方を通過するタイミングである。車両１の現在の車速は、車両状態情報２２０から得られる。物標５の位置は、物標情報２５０から得られる。レーンＬＡの配置及びＬＸ方向は、道路構成情報２４０あるいは地図情報２６０から得られる。従って、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００に基づいて、余裕時間Ｔを算出することができる。

余裕時間Ｔが第１時間閾値Ｔｔｈ１未満である場合（ステップＳ１２３；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１２４に進む。それ以外の場合（ステップＳ１２３；Ｎｏ）、ステップＳ１２０は終了する。

ステップＳ１２４において、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、認識された物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏを設定する。そして、プロセッサ１１０は、その障害物ポテンシャル場Ｕｏを第１リスクポテンシャル場Ｕ１に追加する。このように、車両１が物標５にある程度近づくと、その物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏが第１リスクポテンシャル場Ｕ１に追加される。

３－４－３．ステップＳ１３０
ステップＳ１３０において、プロセッサ１１０は、車両１の前方の位置に前方注視点ＰＡを設定する。

図１７を参照して、前方注視点ＰＡについて説明する。前方注視点ＰＡは、車両１の進行方向（Ｘ方向）に沿って第１距離Ｓだけ車両１の前方の位置に設定される。車両１の進行方向は、車両位置情報２１０から得られる。第１距離Ｓは、一定値である。あるいは、第１距離Ｓは、車両１の車速に応じて変動してもよい。その場合、車速が高くなるにつれて第１距離Ｓは増加する。車速は、車両状態情報２２０から得られる。

３－４－４．ステップＳ１４０
ステップＳ１４０において、プロセッサ１１０は、第１リスクポテンシャル場Ｕ１に基づいて、第１の谷Ｖ１を探索する。特に、プロセッサ１１０は、前方注視点ＰＡの近傍の範囲において第１の谷Ｖ１を探索する。

より詳細には、プロセッサ１１０は、図１７に示されるような第１探索範囲ＡＳ１を設定する。第１探索範囲ＡＳ１は、前方注視点ＰＡからＬＹ方向（レーン幅方向）に延在する範囲である。第１探索範囲ＡＳ１は、少なくともレーンＬＡのＬＹ方向における範囲をカバーするように設定される。そして、プロセッサ１１０は、第１探索範囲ＡＳ１の中で第１の谷Ｖ１を探索する。

例えば、プロセッサ１１０は、第１探索範囲ＡＳ１の中に複数のチェック点ＰＣ１を設定する。プロセッサ１１０は、第１リスクポテンシャル場Ｕ１を参照して、各チェック点ＰＣ１でのリスク値Ｒを算出する。第１リスクポテンシャル場Ｕ１を構成するポテンシャル関数（ｆｅ、ｆｏ）に各チェック点ＰＣ１の位置を代入することによって、各チェック点ＰＣ１でのリスク値Ｒを算出することができる。そして、プロセッサ１１０は、リスク値Ｒが最小となるチェック点ＰＣ１を第１の谷Ｖ１として決定する。

このように、第１の谷Ｖ１は、前方注視点ＰＡの近傍の第１探索範囲ＡＳ１の中で探索される。レーンＬＡの全体にわたってリスク値Ｒを算出して第１の谷Ｖ１を探索する必要はない。従って、第１の谷Ｖ１の探索に要する計算負荷が大幅に削減される。

３－４－５．ステップＳ１５０
ステップＳ１５０において、プロセッサ１１０は、第１偏差Ｄ１を算出する。第１偏差Ｄ１は、前方注視点ＰＡと第１の谷Ｖ１との間のＬＹ方向における偏差である。

３－４－６．ステップＳ１６０
ステップＳ１６０において、プロセッサ１１０は、第１偏差Ｄ１が減少するように操舵制御を行う。具体的には、プロセッサ１１０は、第１偏差Ｄ１を減少させるために必要な目標操舵角θｔを算出する。典型的には、第１偏差Ｄ１が大きいほど、目標操舵角θｔは大きくなる。第１偏差Ｄ１と目標操舵角θｔとの対応関係を示す関数（例：マップ）は、予め生成される。プロセッサ１１０は、その関数を参照することによって、第１偏差Ｄ１に応じた目標操舵角θｔを算出する。

そして、プロセッサ１１０は、目標操舵角θｔに従って操舵制御を行う。車両１の実操舵角は、車両状態情報２２０から得られる。プロセッサ１１０は、目標操舵角θｔが実現されるように、操舵装置３１を制御して車輪を転舵する。このような操舵制御により、車両１を第１リスクポテンシャル場Ｕ１の第１の谷Ｖ１に追従させることが可能となる。

３－５．車線逸脱防止
図１８を参照して、本実施の形態において車線逸脱が防止される理由を説明する。上述の通り、前方注視点ＰＡは、車両１の進行方向（Ｘ方向）の位置に設定される。タイミングｔａにおいて、車両１の前方の第１の谷Ｖ１は、物標５を避ける方向にシフトしている。このタイミングｔａにおいて、前方注視点ＰＡは、第１の谷Ｖ１の左側に位置する。第１偏差Ｄ１を減少させる操舵方向は、右方向である。従って、車両１は右旋回する。車両１が右旋回することにより、前方注視点ＰＡも右旋回する。

車両１が右旋回した後の後のタイミングｔｂにおいて、前方注視点ＰＡは、第１の谷Ｖ１の右側に位置する。第１偏差Ｄ１を減少させる操舵方向は、左方向である。従って、車両１の進行方向を元に戻す復帰操舵力が発生する。これにより、車両１は、レーンＬＡを逸脱することなく、レーンＬＡに平行な走行状態に復帰する。このように、前方注視点ＰＡが車両１の進行方向（Ｘ方向）の位置に設定されるため、車両１がレーンＬＡから逸脱することが防止される。

３－６．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、リスク回避制御の操舵制御には第１リスクポテンシャル場Ｕ１が適用される。具体的には、第１リスクポテンシャル場Ｕ１の第１の谷Ｖ１に追従するように操舵制御が行われる。

第１リスクポテンシャル場Ｕ１は、車両１がレーンＬＡに沿って走行するための車両中心ポテンシャル場Ｕｅを含んでいる。車両中心ポテンシャル場Ｕｅの谷Ｖｅは、車両１の位置からＬＸ方向（レーン長手方向）に延在する。また、車両中心ポテンシャル場Ｕｅの谷Ｖｅの位置は、固定されず、車両１の位置と連動して動的に変化する。そのような谷Ｖｅが第１の谷Ｖ１に反映されるため、不要な操舵制御あるいは過剰な操舵制御が抑制される（図１２、図１３参照）。

不要な操舵制御あるいは過剰な操舵制御が抑制されることは、リスク回避のために適切な車両挙動が実現されていることを意味する。従って、車両１の乗員が感じる違和感が抑制される。このことは、運転支援システム１０に対する信頼の向上に寄与する。

また、リスクポテンシャル場Ｕは、重ね合わせが可能である。複数の物標５に対する複数の障害物ポテンシャル場Ｕｏは、重ね合わされて、第１リスクポテンシャル場Ｕ１に組み込まれる。つまり、第１リスクポテンシャル場Ｕ１には、複数の物標５に関するリスクが統合的に反映される。そのような第１リスクポテンシャル場Ｕ１を用いることにより、リスクをより正確に把握することが可能となり、リスク回避制御をより適切に行うことが可能となる。

また、本実施の形態によれば、第１リスクポテンシャル場Ｕ１から車両１の目標操舵角θｔ（トラジェクトリＴＲ１）が一意に決まる。比較例として、複数種類の目標トラジェクトリを生成して、その中から最適な目標トラジェクトリを選択する手法を考える。この比較例の場合、評価関数を用いることによって各目標トラジェクトリを評価する必要があるため、計算負荷が増大する。特に、複数の物標５が存在する状況では、評価関数が複雑となり、計算負荷が著しく増大する。一方、本実施の形態によれば、そのような評価関数は不要であるため、計算負荷が軽減される。物標５の数が増えるほど、計算負荷の軽減効果はより顕著となる。

４．リスクポテンシャル場に基づく減速制御
４－１．減速制御の概要
図１９は、リスクポテンシャル場Ｕに基づく減速制御を説明するための概念図である。図１９には、車両１の前方の２つの物標５［１］、５［２］が示されている。それら２つの物標５［１］、５［２］は、比較的近くに位置している。このような状況では、上述の操舵制御が作動したとしても、車両１は物標５［１］、５［２］の比較的近くを通過する。その結果、物標５［１］との衝突リスクが十分に軽減されず、車両１の乗員は不安感を覚えるおそれがある。

そこで、図１９で例示されるような状況においては、操舵制御に代えて、あるいは、操舵制御と共に、減速制御を行うことが考えられる。どのような状況で減速制御を行うか、また、どの程度の減速度で減速制御を行うかを判断する基準として、「抑制量」という概念を導入する。

図２０は、減速制御において用いられる抑制量を説明するための概念図である。

まず、物標５［ｉ］に関する単体ギャップＧｓ［ｉ］について説明する。単体ギャップＧｓ［ｉ］は、車両１と物標５［ｉ］との間の横距離であって、車両１が物標５［ｉ］の側方を通過する際に乗員が不安感を覚えないような横距離である。つまり、単体ギャップＧｓ［ｉ］は、目標横距離である。単体ギャップＧｓ［ｉ］は、物標５［ｉ］毎に予め定められる。単体ギャップＧｓ［ｉ］は、物標５の種類毎に異なる所定値であってもよい。例えば、物標５が歩行者である場合の単体ギャップＧｓ（例：３ｍ）は、物標５が駐車車両である場合の単体ギャップＧｓ（例：２ｍ）よりも大きい。単体ギャップＧｓ［ｉ］は、障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の分布パラメータσｙ（図５参照）に基づいて設定されてもよい。単体ギャップＧｓ［ｉ］の情報は、例えば、上述のポテンシャル関数情報３００に含まれる。

次に、物標５［ｉ］に関する修正ギャップＧｍ［ｉ］について説明する。修正ギャップＧｍ［ｉ］は、物標５［ｉ］とリスクポテンシャル場Ｕの谷との間の横距離である。物標５［ｉ］の位置とリスクポテンシャル場Ｕに基づいて、修正ギャップＧｍ［ｉ］を算出することができる。

物標５［ｉ］に関する抑制量ΔＧ［ｉ］は、次の式（３）で表される。すなわち、抑制量ΔＧ［ｉ］は、単体ギャップＧｓ［ｉ］と修正ギャップＧｍ［ｉ］との間の差分である。

修正ギャップＧｍ［ｉ］が単体ギャップＧｓ［ｉ］よりも小さい場合、それは、物標５［ｉ］の近くに他の物標５［ｊ］が存在しており、単体ギャップＧｓ［ｉ］が確保できないことを意味する。つまり、修正ギャップＧｍ［ｉ］が単体ギャップＧｓ［ｉ］よりも小さい状況は、図１９で示されたような状況に相当する。そのような状況では、衝突リスク及び乗員の不安感を軽減するために、減速制御を行うことが好ましい。従って、上記式（３）で表される抑制量ΔＧ［ｉ］は、減速制御の必要性を表していると言える。

本実施の形態によれば、抑制量ΔＧ［ｉ］に基づいて、減速制御を行うか否かが判定される。具体的には、抑制量ΔＧ［ｉ］が閾値Ｇｔｈより大きい場合、減速制御が行われる。減速制御における目標減速度Ａｔが、抑制量ΔＧ［ｉ］に基づいて設定されてもよい。例えば、抑制量ΔＧ［ｉ］が大きくなるほど、目標減速度Ａｔ（絶対値）は高くなるように設定される。

このように、リスクポテンシャル場Ｕに基づく減速制御では、抑制量ΔＧ［ｉ］が判断基準として用いられる。減速制御を適切に行うためには、抑制量ΔＧ［ｉ］を適切に算出することが必要である。抑制量ΔＧ［ｉ］を適切に算出するためには、物標５［ｉ］の近接状況を適切に考慮することが必要である。そのような抑制量ΔＧ［ｉ］の算出には、改善の余地がある。そのことを、比較例を交えて説明する。

４－２．比較例
まず、比較例について説明する。上述のセクション３－２の場合と同様に、比較例では、比較リスクポテンシャル場Ｕｃが用いられる。比較リスクポテンシャル場Ｕｃは、レーン中心ポテンシャル場Ｕｒと障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和である（式（１）参照）。

図２１は、比較例に係る減速制御の一例を示している。２つの物標５［１」、５［２］の位置関係は、既出の図１９の場合と同じである。簡単のため、物標５［１］に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏ［１］と物標５［２］に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏ［２］は、同じ大きさを有するとする。また、物標５［１］に関する単体ギャップＧｓ［１］と物標５［２］に関する単体ギャップＧｓ［２］は、同じであるとする。

図２１に示される例において、２つの物標５［１］、５［２］の中間点は、レーン中心ＬＣの左側に位置している。比較リスクポテンシャル場Ｕｃがレーン中心ポテンシャル場Ｕｒを含むため、比較リスクポテンシャル場Ｕｃの谷Ｖｃは、２つの物標５［１］、５［２］の中間点よりもレーン中心ＬＣの方にシフトしている。言い換えれば、谷Ｖｃは、２つの物標５［１］、５［２］の中間点よりも物標５［１］の方にシフトしている。そのような谷Ｖｃの位置に基づいて修正ギャップＧｍ［１］、Ｇｍ［２］が算出される。その結果、物標５［１］に関する修正ギャップＧｍ［１］は過小評価され、抑制量ΔＧ［１］は過大評価される。逆に、物標５［２］に関する修正ギャップＧｍ［２］は過大評価され、抑制量ΔＧ［２］は過小評価される。レーン中心ポテンシャル場Ｕｒが、抑制量ΔＧ［１］、ΔＧ［２］に不必要な影響を与えていると言える。

抑制量ΔＧ［１］が過剰である場合、物標５［１］に対して減速制御が不必要に作動する、あるいは、減速制御における目標減速度Ａｔが過剰となる。そのような不要な減速制御あるいは過剰な減速制御に対して、車両１の乗員（典型的にはドライバ）は違和感を覚えるおそれがある。

４－３．第２リスクポテンシャル場に基づく減速制御
図２２は、本実施の形態に係る減速制御の概要を説明するためのブロック図である。本実施の形態によれば、比較リスクポテンシャル場Ｕｃの代わりに、下記式（４）で表される第２リスクポテンシャル場Ｕ２が適用される。第２リスクポテンシャル場Ｕ２は、物標５［ｉ］毎に設定される障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和である。

プロセッサ１１０は、第２リスクポテンシャル場Ｕ２に基づいて、修正ギャップＧｍ［ｉ］及び抑制量ΔＧ［ｉ］を算出する。より詳細には、第２の谷Ｖ２は、第２リスクポテンシャル場Ｕ２で表されるリスク値Ｒの谷である。修正ギャップＧｍ［ｉ］は、物標５［ｉ］と第２の谷Ｖ２との間の横距離である。抑制量ΔＧ［ｉ］は、単体ギャップＧｓ［ｉ］と修正ギャップＧｍ［ｉ］との間の差分である（式（３）参照）。

図２３は、本実施の形態に係る減速制御の一例を示している。物標５［ｉ］の位置関係、障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］、及び単体ギャップＧｓ［ｉ］は、図２１で示された比較例の場合と同じである。第２リスクポテンシャル場Ｕ２は障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］だけを含んでいるため、第２リスクポテンシャル場Ｕ２の第２の谷Ｖ２の位置は、２つの物標５［１］、５［２］の中間点と一致する。従って、抑制量ΔＧ［１］、ΔＧ［２］の過大評価あるいは過小評価が抑制される。抑制量ΔＧ［１］、ΔＧ［２」は共に、物標５［１］、５［２］の近接状況を反映した妥当な値となる。

このように、本実施の形態によれば、第２リスクポテンシャル場Ｕ２が、抑制量ΔＧ［ｉ］を算出するために用いられる。第２リスクポテンシャル場Ｕ２は障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］だけを含んでいるため、第２の谷Ｖ２の位置は、物標５［ｉ］の位置関係だけに基づいて定められる。そのような第２の谷Ｖ２に基づいて抑制量ΔＧ［ｉ］が算出されるため、物標５［ｉ］の近接状況を反映した適切な抑制量ΔＧ［ｉ］が得られる。その結果、不要な減速制御あるいは過剰な減速制御が抑制される。これにより、車両１の乗員が感じる違和感が抑制される。このことは、運転支援システム１０に対する信頼の向上に寄与する。

尚、第２リスクポテンシャル場Ｕ２は、抑制量ΔＧ［ｉ］の算出に用いられるだけであり、操舵制御に用いられるわけではないことに留意されたい。

４－４．処理フロー
図２４は、本実施の形態に係る減速制御に関連する処理を示すフローチャートである。図２４に示される処理フローは、一定サイクル毎に繰り返し実行される。

４－４－１．ステップＳ２１０
ステップＳ２１０において、プロセッサ１１０は、上述の情報取得処理を実行する。すなわち、プロセッサ１１０は、センサ群２０による検出結果に基づいて運転環境情報２００を取得する。運転環境情報２００は、記憶装置１２０に格納される。尚、ステップＳ２１０は、図１４中のステップＳ１１０と同じであってもよい。

４－４－２．ステップＳ２２０
ステップＳ２２０において、プロセッサ１１０は、第２リスクポテンシャル場Ｕ２を設定する。第２リスクポテンシャル場Ｕ２は、障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］の和である（式（４）参照）。プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、物標５［ｉ］毎に障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］を設定する。そして、プロセッサ１１０は、物標５［ｉ］に設定される障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］だけを重ね合わせることによって、第２リスクポテンシャル場Ｕ２を設定する。

図２５は、ステップＳ２２０における処理例を示すフローチャートである。

ステップＳ２２１において、プロセッサ１１０は、物標情報２５０に基づいて、車両１の前方に物標５が存在するか否かを判定する。言い換えれば、プロセッサ１１０は、車両１の前方の領域において物標５が認識されているか否かを判定する。車両１の前方の物標５が認識された場合（ステップＳ２２１；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２２２に進む。それ以外の場合（ステップＳ２２１；Ｎｏ）、ステップＳ２２０は終了する。尚、ステップＳ２２１は、図１５中のステップＳ１２２と同じであってもよい。

ステップＳ２２２において、プロセッサ１１０は、認識された物標５までの余裕時間Ｔが第１時間閾値Ｔｔｈ１未満であるか否かを判定する。余裕時間Ｔが第１時間閾値Ｔｔｈ１未満である場合（ステップＳ２２２；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２２３に進む。それ以外の場合（ステップＳ２２２；Ｎｏ）、ステップＳ２２０は終了する。尚、ステップＳ２２２は、図１５中のステップＳ１２３と同じであってもよい。

ステップＳ２２３において、プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、認識された物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏを設定する。そして、プロセッサ１１０は、その障害物ポテンシャル場Ｕｏを第２リスクポテンシャル場Ｕ２に追加する。このように、車両１が物標５にある程度近づくと、その物標５に関する障害物ポテンシャル場Ｕｏが第２リスクポテンシャル場Ｕ２に追加される。

４－４－３．ステップＳ２３０
ステップＳ２３０において、プロセッサ１１０は、余裕時間Ｔが第２時間閾値Ｔｔｈ２未満であるか否かを判定する。第２時間閾値Ｔｔｈ２（例：４～５秒程度）は、上記の第１時間閾値Ｔｔｈ１よりも小さい。余裕時間Ｔが第２時間閾値Ｔｔｈ２未満である場合（ステップＳ２３０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２４０に進む。それ以外の場合（ステップＳ２３０；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。尚、「余裕時間Ｔが第２時間閾値Ｔｔｈ２未満であること」は、減速制御の第１作動条件である。

４－４－４．ステップＳ２４０
ステップＳ２４０において、プロセッサ１１０は、第２リスクポテンシャル場Ｕ２に基づいて、第２の谷Ｖ２を探索する。特に、プロセッサ１１０は、物標５［ｉ］の近傍の範囲において第２の谷Ｖ２を探索する。

図２６を参照して、第２の谷Ｖ２の探索について説明する。プロセッサ１１０は、図２６に示されるような第２探索範囲ＡＳ２を設定する。第２探索範囲ＡＳ２は、物標５［ｉ］の位置と物標５［ｉ］から単体ギャップＧｓ［ｉ］だけ離れた位置との間の範囲である。物標５［ｉ］の位置は、物標情報２５０から得られる。単体ギャップＧｓ［ｉ］は、ポテンシャル関数情報３００から得られる。プロセッサ１１０は、運転環境情報２００とポテンシャル関数情報３００に基づいて、第２探索範囲ＡＳ２を設定する。

更に、プロセッサ１１０は、第２探索範囲ＡＳ２の中に複数のチェック点ＰＣ２を設定する。プロセッサ１１０は、第２リスクポテンシャル場Ｕ２を参照して、各チェック点ＰＣ２でのリスク値Ｒを算出する。第２リスクポテンシャル場Ｕ２を構成する障害物ポテンシャル関数ｆｏに各チェック点ＰＣ２の位置を代入することによって、各チェック点ＰＣ２でのリスク値Ｒを算出することができる。第２の谷Ｖ２は、リスク値Ｒが極小となるチェック点ＰＣ２である。

このように、第２の谷Ｖ２は、物標５［ｉ］の近傍の第２探索範囲ＡＳ２の中で探索される。レーンＬＡの全体にわたってリスク値Ｒを算出して第２の谷Ｖ２を探索する必要はない。従って、第２の谷Ｖ２の探索に要する計算負荷が大幅に削減される。

４－４－５．ステップＳ２５０
ステップＳ２５０において、プロセッサ１１０は、第２探索範囲ＡＳ２の中に第２の谷Ｖ２（極小点）が存在するか否かを判定する。第２探索範囲ＡＳ２の中に第２の谷Ｖ２が存在しない場合（ステップＳ２５０；Ｎｏ）、それは、物標５［ｉ］と他の物標５［ｊ］との間に十分な距離が存在していることを意味する。この場合、プロセッサ１１０は、減速制御を行う必要はないと判断し、今回のサイクルにおける処理を終了する。

一方、第２探索範囲ＡＳ２の中に第２の谷Ｖ２が存在する場合（ステップＳ２５０；Ｙｅｓ）、それは、物標５［ｉ］の近くに他の物標５［ｊ］が存在しており、単体ギャップＧｓ［ｉ］が確保できないことを意味する。この場合、処理は、ステップＳ２６０に進む。尚、「第２探索範囲ＡＳ２の中に第２の谷Ｖ２が存在すること」は、減速制御の第２の作動条件である。

４－４－６．ステップＳ２６０
ステップＳ２６０において、プロセッサ１１０は、物標５［ｉ］に関する抑制量ΔＧ［ｉ］を算出する。具体的には、プロセッサ１１０は、物標５［ｉ］と第２の谷Ｖ２との間の横距離を修正ギャップＧｍ［ｉ］として算出する。そして、プロセッサ１１０は、単体ギャップＧｓ［ｉ］と修正ギャップＧｍ［ｉ］との間の差分を抑制量ΔＧ［ｉ］として算出する（式（３）参照）。

４－４－７．ステップＳ２７０
ステップＳ２７０において、プロセッサ１１０は、抑制量ΔＧ［ｉ］が閾値Ｇｔｈより大きいか否かを判定する。抑制量ΔＧ［ｉ］が閾値Ｇｔｈより大きい場合（ステップＳ２７０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２８０に進む。それ以外の場合（ステップＳ２７０；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。「抑制量ΔＧ［ｉ］が閾値Ｇｔｈより大きいこと」は、減速制御の第３作動条件である。

４－４－８．ステップＳ２８０
ステップＳ２８０において、プロセッサ１１０は、減速制御を行う。例えば、プロセッサ１１０は、抑制量ΔＧ［ｉ］に基づいて目標減速度Ａｔを設定する。その場合、抑制量ΔＧ［ｉ］が大きくなるほど、目標減速度Ａｔ（絶対値）は高くなるように設定される。抑制量ΔＧと目標減速度Ａｔとの対応関係を示す関数（例：マップ）は、予め生成される。プロセッサ１１０は、その関数を参照することによって、抑制量ΔＧ［ｉ］に応じた目標減速度Ａｔを算出する。

そして、プロセッサ１１０は、目標減速度Ａｔに従って減速制御を行う。車両１の速度は、車両状態情報２２０から得られる。プロセッサ１１０は、目標減速度Ａｔが実現されるように、制動装置３３を制御する。

４－５．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、リスク回避制御の減速制御には第２リスクポテンシャル場Ｕ２が適用される。具体的には、第２リスクポテンシャル場Ｕ２は抑制量ΔＧ［ｉ］の算出に用いられ、その抑制量ΔＧ［ｉ］が、減速制御を行うか否かの判断基準として用いられる。第２リスクポテンシャル場Ｕ２は障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］だけを含んでいるため、第２の谷Ｖ２の位置は、物標５［ｉ］の位置関係だけに基づいて定められる。そのような第２の谷Ｖ２に基づいて抑制量ΔＧ［ｉ］が算出されるため、物標５［ｉ］の近接状況を反映した適切な抑制量ΔＧ［ｉ］が得られる。その結果、不要な減速制御あるいは過剰な減速制御が抑制される（図２３参照）。これにより、車両１の乗員が感じる違和感が抑制される。このことは、運転支援システム１０に対する信頼の向上に寄与する。

また、本実施の形態によれば、第２の谷Ｖ２は、物標５［ｉ］の近傍の第２探索範囲ＡＳ２の中で探索される。第２探索範囲ＡＳ２の中に第２の谷Ｖ２が存在しない場合、減速制御を行う必要がないため、修正ギャップＧｍ［ｉ］や抑制量ΔＧ［ｉ］の算出は行われない。これにより、計算負荷が軽減される。

５．操舵制御と減速制御の組み合わせ
図２７は、本実施の形態に係る操舵制御と減速制御の組み合わせを示すブロック図である。操舵制御には第１リスクポテンシャル場Ｕ１が適用され、減速制御には第２リスクポテンシャル場Ｕ２が適用される。すなわち、操舵制御と減速制御とで適用されるリスクポテンシャル場Ｕが異なる。これにより、セクション３で説明された効果とセクション４で説明された効果の両方が得られる。

６．変形例
図２８は、変形例に係る操舵制御と減速制御の組み合わせを示すブロック図である。変形例では、第２リスクポテンシャル場Ｕ２の代わりに第１リスクポテンシャル場Ｕ１が減速制御に適用される。プロセッサ１１０は、第１リスクポテンシャル場Ｕ１に基づいて、修正ギャップＧｍ［ｉ］及び抑制量ΔＧ［ｉ］を算出する。修正ギャップＧｍ［ｉ］は、物標５［ｉ］と第１の谷Ｖ１との間の横距離である。

図２９は、変形例に係る減速制御の一例を示している。物標５［ｉ］の位置関係、障害物ポテンシャル場Ｕｏ［ｉ］、及び単体ギャップＧｓ［ｉ］は、既出の図２１及び図２３で示されたものと同じである。第１リスクポテンシャル場Ｕ１に含まれる車両中心ポテンシャル場Ｕｅの谷Ｖｅの位置は、固定されず、車両１の位置と連動して動的に変化する。従って、操舵制御によって車両１が左方向に移動すると、第１リスクポテンシャル場Ｕ１の第１の谷Ｖ１も左方向にシフトする。結果として、第１の谷Ｖ１は、比較例の場合の谷Ｖｃよりも、第２リスクポテンシャル場Ｕ２の第２の谷Ｖ２に近くなる。従って、比較例の場合よりも適切な抑制量ΔＧ［ｉ］が得られる。

このように、第２リスクポテンシャル場Ｕ２の代わりに第１リスクポテンシャル場Ｕ１が減速制御に適用されても、ある程度の効果は得られる。

１ 車両
５ 物標
１０ 運転支援システム
２０ センサ群
３０ 走行装置
１００ 制御装置
１１０ プロセッサ
１２０ 記憶装置
２００ 運転環境情報
２１０ 車両位置情報
２２０ 車両状態情報
２３０ 周辺状況情報
２４０ 道路構成情報
２５０ 物標情報
２６０ 地図情報
３００ ポテンシャル関数情報
Ｇｓ 単体ギャップ
Ｇｍ 修正ギャップ
ΔＧ 抑制量
ＬＡ レーン
ＬＣ レーン中心
ＰＡ 前方注視点
ＰＴ 物標位置
ＰＶ 車両横位置
Ｒ リスク値
Ｕ リスクポテンシャル場
Ｕ１ 第１リスクポテンシャル場
Ｕ２ 第２リスクポテンシャル場
Ｕｅ 車両中心ポテンシャル場
Ｕｏ 障害物ポテンシャル場
Ｕｒ レーン中心ポテンシャル場
Ｖ１ 第１の谷
Ｖ２ 第２の谷
Ｖｃ 比較例の谷

Claims (7)

1. 車両の運転を支援する運転支援システムであって、
   前記車両が走行中のレーンの配置を示す情報と、前記車両の周囲の物標に関する物標情報と、を少なくとも含む運転環境情報が格納される記憶装置と、
   前記運転環境情報に基づいて、前記車両の前方の前記物標との衝突リスクを低減するためのリスク回避制御を実行するプロセッサと
   を備え、
   リスクポテンシャル場は、リスク値を位置の関数として表し、
   障害物ポテンシャル場は、前記リスク値が前記物標の位置で最大となり前記物標から離れるにつれて小さくなる前記リスクポテンシャル場であり、
   レーン長手方向は、前記車両が走行中の前記レーンが延在する方向であり、
   車両中心ポテンシャル場は、前記リスク値の谷が前記車両の位置を起点として前記レーンに沿って前記レーン長手方向に延在する前記リスクポテンシャル場であり、
   前記車両中心ポテンシャル場の前記谷の位置は、前記物標に依存することなく、且つ、固定されることなく前記車両の前記位置と連動して変化し、
   前記リスク回避制御は、前記車両を操舵する操舵制御を含み、
   前記プロセッサは、
   前記物標情報を用いることなく、前記レーンの前記配置を示す前記情報に基づいて、前記レーン長手方向を取得して前記車両中心ポテンシャル場を設定し、
   前記物標情報に基づいて、前記障害物ポテンシャル場を設定し、
   前記車両中心ポテンシャル場と前記障害物ポテンシャル場の和を第１リスクポテンシャル場として設定し、
   前記車両が前記第１リスクポテンシャル場で表される前記リスク値の谷である第１の谷に追従するように前記操舵制御を行う
   運転支援システム。
2. 請求項１に記載の運転支援システムであって、
   レーン幅方向は、前記レーン長手方向と直交する方向であり、
   前記プロセッサは、
   前記車両の進行方向に沿って第１距離だけ前記車両の前方の位置に前方注視点を設定し、
   前記第１リスクポテンシャル場に基づいて、前記前方注視点と前記第１の谷との間の前記レーン幅方向における偏差である第１偏差を算出し、
   前記第１偏差が減少するように前記操舵制御を行う
   運転支援システム。
3. 請求項２に記載の運転支援システムであって、
   第１探索範囲は、前記前方注視点から前記レーン幅方向に延在する範囲であり、
   前記プロセッサは、前記第１探索範囲の中で前記第１の谷を探索する
   運転支援システム。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の運転支援システムであって、
   前記リスク回避制御は、更に、前記車両を減速する減速制御を含み、
   前記プロセッサは、前記障害物ポテンシャル場を含む第２リスクポテンシャル場を設定し、
   第２の谷は、前記第２リスクポテンシャル場で表される前記リスク値の谷であり、
   修正ギャップは、前記物標と前記第２の谷との間の横距離であり、
   前記修正ギャップが所定のギャップより小さく、且つ、前記所定のギャップと前記修正ギャップとの間の差分である抑制量が閾値より大きい場合、前記プロセッサは、前記減速制御を行う
   運転支援システム。
5. 請求項４に記載の運転支援システムであって、
   前記プロセッサは、前記車両中心ポテンシャル場を用いることなく、前記物標毎に設定される前記障害物ポテンシャル場だけを重ね合わせることによって前記第２リスクポテンシャル場を設定する
   運転支援システム。
6. 請求項４又は５に記載の運転支援システムであって、
   前記プロセッサは、前記抑制量が大きくなるほど高くなるように目標減速度を設定し、前記目標減速度に従って前記減速制御を行う
   運転支援システム。
7. 請求項４乃至６のいずれか一項に記載の運転支援システムであって、
   第２探索範囲は、前記物標の位置と前記物標から前記所定のギャップだけ離れた位置との間の範囲であり、
   前記プロセッサは、
   前記第２探索範囲の中で前記第２の谷を探索し、
   前記第２探索範囲の中に前記第２の谷が存在する場合、前記抑制量を算出し、
   前記第２探索範囲の中に前記第２の谷が存在しない場合、前記抑制量を算出せず、前記減速制御を行わない
   運転支援システム。

Images