JP7475951B2 - 車両の走行支援方法及び走行支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の走行支援方法及び走行支援装置に関するものである。

この種の走行支援装置として、自車両および交通参加者の軌跡、位置及び車線情報に基づいて、自車両の周囲の交通参加者を属性及び状態に応じて分類し、自車両の周囲の交通参加者の分類結果と、分類毎に予め学習された顕在リスクとに基づいて、自車両の周囲の交通参加者毎に分類に応じた顕在リスクを当てはめて顕在リスクマップを生成し、自車両の複数の経路候補上の位置に対応する状態のうち、前記顕在リスクマップを用いた報酬関数により求められる報酬が多く得られる状態に遷移又は停止することを最適な行動として決定し、こうして決定された行動に従って自車両を制御する車両制御装置が知られている（特許文献１）。

特開２０１９－１０６０４９号公報

しかしながら、上記従来技術では、周囲の自動車や歩行者などの交通参加者を検出してから、顕在リスクマップを用いて最適行動を決定するので、検出した物体に対する走行支援は行えるものの、遭遇が予想されるリスクに対応した走行支援が行えない。すなわち、上記従来技術では、リスクを未然に回避した走行支援は行え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、リスクを未然に回避できる車両の走行支援方法及び走行支援装置を提供することである。

本発明は、車両で検出した物体のリスクポテンシャルと物体に遭遇した遭遇位置とを対応させ、車両が走行する道路の車線ごとに、当該遭遇位置におけるリスクポテンシャルを顕在リスクポテンシャルとして蓄積し、蓄積された顕在リスクポテンシャルと遭遇位置における物体への遭遇確率とを用いて、物体を検出した時に求められた顕在リスクポテンシャルよりも低い、当該遭遇位置において遭遇が予測される物体の予測リスクポテンシャルを車線ごとに求める。そして、目的地までの経路に沿って走行する際に当該遭遇位置を再度走行する場合には、各車線に配置された予測リスクポテンシャルを用いて車両の走行を自律制御する。

当該自律制御において、本発明は、自車両が、自車両が走行する自車線からその隣接車線に車線変更することが必要であると判定した場合には、自車線について、隣接車線に配置された顕在リスクポテンシャル及び予測リスクポテンシャルの少なくとも一方に対応し、自車両が自車線から隣接車線へ車線変更するときに遭遇するリスクに応じた車線変更の難易度を示す車線変更リスクポテンシャルを算出し、自車線に配置された予測リスクポテンシャルに自車線に対して算出された車線変更リスクポテンシャルを加えて自車線のリスクポテンシャルを求め、自車線のリスクポテンシャルを用いて、自車両が自車線から接車線に車線変更する位置を設定する。

本発明によれば、検出した物体に遭遇した遭遇位置に差し掛かる前にリスクポテンシャルを予測することができるため、物体を検出する前からリスクを未然に回避できる走行支援を行うことができる。

本発明の車両の走行支援方法及び走行支援装置を含む走行支援システムを示すブロック図である。 図１の走行支援システムにおける情報処理手順を示すフローチャートである。 図１の経路算出部の一実施の形態を示すブロック図である。 図１の走行支援装置の経路計画部により設定される現在位置から目的地までの走行経路の一例を示す平面図である。 図４の走行経路における、ある日時の交通状況の一例を示す平面図である。 図４の走行経路を複数回走行した結果得られ、図３の記憶部に記憶される周辺物体の情報の蓄積例を示す図である。 図６の周辺物体の蓄積情報を用いて、図３の予測リスクマップ生成部により生成されるリスクポテンシャルと遭遇確率の一例を示す図である。 図５に示す交通状況において、予測リスクポテンシャルによるリスクを回避する他車両の予測走行動作の一例を示す平面図である。 図４の走行経路について、図３の予測リスクマップ生成部により生成された予測リスクマップの一例を示す平面図である。 図５に示す交通状況において、道路の各位置における自車両の車線変更の難易度を示す平面図である。 図９の予測リスクマップに、図３の車線変更リスクポテンシャル生成部により生成された車線変更リスクポテンシャルを統合したリスクマップを示す平面図である。 図４の走行経路に対し、図１１のリスクマップを参照して、図３の行動決定部により決定された最終的な走行経路の一例を示す平面図である（その１）。 図４の走行経路に対し、図１１のリスクマップを参照して、図３の行動決定部により決定された最終的な走行経路の一例を示す平面図である（その２）。 図４の走行経路に対し、図１１のリスクマップを参照して、図３の行動決定部により決定された最終的な走行経路の一例を示す平面図である（その３）。 図１１の予測リスクマップに、図３の顕在リスクマップ生成部により生成された顕在リスクマップを統合したリスクマップを示す平面図である。 図３の経路算出部における情報処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図３の経路算出部における情報処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図３の経路算出部における情報処理手順の一例を示すフローチャート（その３）である。 図４の走行経路に対し、図９のリスクマップを参照して、図３の行動決定部により決定された最終的な走行経路の一例を示す平面図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

本発明に係る車両の走行支援方法及び車両の走行支援装置は、車両の速度制御や車両の操舵制御を自律的に実行する自律走行制御に適用することができるほか、ドライバーが手動運転する際に適切な走行経路を提示してドライバーの手動運転を支援するナビゲーションシステムにも適用することができる。車両の自律走行制御に適用する場合、速度制御と操舵制御の両方を自律制御するほか、速度制御と操舵制御の一方を自律制御し、他方を手動制御する場合にも適用することができる。以下、自律走行制御機能を備えた車両に、本発明に係る車両の走行支援方法及び車両の走行支援装置を適用した一例を説明する。

なお、以下の実施形態の説明は、左側通行の法規を有する国において、車両が左側通行で走行することが前提となっている。右側通行の法規を有する国においては、車両が右側通行で走行するため、以下の説明の右と左を対称にして読み替えるものとする。

図１は、走行支援システム１０００の構成を示すブロック図である。本実施形態の走行支援システム１０００は、走行支援装置１００と、車両制御装置２００とを備える。本実施形態の走行支援装置１００は、通信装置１１１を備え、車両制御装置２００も通信装置２１１を備え、これら走行支援装置１００と車両制御装置２００は、有線通信又は無線通信により互いに情報の授受を行う。

より具体的に本実施形態の走行支援システム１０００は、検出装置１と、ナビゲーション装置２と、読み込み可能な記録媒体に記憶された地図情報３と、自車情報検出装置４と、環境認識装置５と、物体認識装置６と、走行支援装置１００と、車両制御装置２００とを備える。これら検出装置１と、ナビゲーション装置２と、読み込み可能な記録媒体に記憶された地図情報３と、自車情報検出装置４と、環境認識装置５と、物体認識装置６と、走行支援装置１００の各装置は、図１に示すように、相互に情報の授受を行うためにＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続されている。

本実施形態の検出装置１は、自車両の前方、側方、後方の全周囲など、自車両の周囲に位置する障害物の存在を含む走行環境に関する情報その他の自車両の周囲の状況を検出する。本実施形態の検出装置１は、自車両周囲の環境情報を認識するための撮像装置、例えばＣＣＤ等の撮像素子を備えるカメラ、超音波カメラ、赤外線カメラなどを含む。本実施形態の撮像装置は自車両に設置され、自車両の周囲を撮像し、自車両の周囲に存在する対象車両を含む画像データを取得する。

本実施形態の検出装置１は、測距装置を含み、当該測距装置は、自車両と対象物との相対距離および相対速度を演算する。測距装置により検出された対象物の情報は、プロセッサ１０に出力される。測距装置としては、レーザーレーダー、ミリ波レーダーなど（ＬＲＦ等）、ＬｉＤＡＲ（light detection and ranging）ユニット、超音波レーダーなどの出願時に知られた方式のものを用いることができる。

本実施形態の検出装置１として、一又は複数の撮像装置と、測距装置とを採用することができる。本実施形態の検出装置１は、撮像装置の検知情報と測距装置の検知情報など複数の異なる装置の情報を統合し、もしくは合成することにより、検知情報において不足している情報を補完し、自車両周囲の環境情報とするセンサフュージョン機能を備える。このセンサフュージョン機能は、環境認識装置５や物体認識装置６やその他のコントローラやロジックに組み込まれるようにしてもよい。

検出装置１が検出する対象物は、道路の車線境界線、センターライン、路面標識、中央分離帯、ガードレール、縁石、高速道路の側壁、道路標識、信号機、横断歩道、工事現場、事故現場、交通制限、車線閉鎖を含む。検出装置１が検出する対象物は、自車両以外の自動車（他車両）、オートバイ、自転車、歩行者を含む。検出装置１が検出する対象物は、障害物を含む。障害物は、自車両の走行に影響を与える可能性がある対象物である。検出装置１は、少なくとも障害物に関する情報を検知する。検出装置１が検出する対象物は、ＧＰＳ等の自車両が走行する位置である自己位置情報と、自車両と対象物の相対位置（距離と方向）により、対象物の位置情報を検出されることができる。また検出装置１が検出する対象物は、地図情報と、オドメトリによる自車両が走行する位置である自己位置情報と、自車両と対象物の相対位置（距離と方向）とにより、対象物の位置情報を地図情報と対応させて検出されることができる。

本実施形態のナビゲーション装置２は、地図情報３を参照し、自車情報検出装置４により検出された現在位置から目的地までの走行レーン／走行経路を算出する。走行レーン又は走行経路は、自車両が走行する道路、方向（上り／下り）及び車線が識別された線形である。走行経路は、走行レーンの情報を含む。以下、走行レーンをレーンと省略して記載することもある。

本実施形態の地図情報３は、走行支援装置１００、車載装置、又はサーバ装置に設けられた記録媒体に読み込み可能な状態で記憶され、経路生成及び／又は運転制御に用いられる。本実施形態の地図情報３は、道路情報、施設情報、それらの属性情報を含む。道路情報及び道路の属性情報には、道路幅、曲率半径、路肩構造物、道路交通法規（制限速度、車線変更の可否）、道路の合流地点、分岐地点、車線数の増加・減少位置等の情報が含まれている。本実施形態の地図情報３は、いわゆる高精細地図情報であり、高精細地図情報によれば、レーンごとの移動軌跡を把握できる。高精細地図情報は、各地図座標における二次元位置情報及び／又は三次元位置情報、各地図座標における道路・レーンの境界情報、道路属性情報、レーンの上り・下り情報、レーン識別情報、接続先レーン情報を含む。

また本実施形態の地図情報３は、自車両が走行する走路とそれ以外との境界を示す走路境界の情報を含む。自車両が走行する走路とは、自車両が走行するための道であり、走路の形態は特に限定されない。走路境界は、自車両の進行方向に対して左右それぞれに存在する。走路境界の形態は特に限定されず、例えば、路面標示、道路構造物が挙げられる。路面標示の走路境界としては、例えば、車線境界線、センターラインが挙げられる。また道路構造物の走路境界としては、例えば、中央分離帯、ガードレール、縁石、トンネル又は高速道路の側壁が挙げられる。なお、走路境界が明確に特定できない地点（例えば、交差点内）に対して、地図情報３には予め走路境界が設定されている。予め設定された走路境界は、架空の走路境界であって実際に存在する路面標示または道路構造物ではない。

本実施形態の自車情報検出装置４は、自車両の状態に関する検知情報を取得する。自車両の状態とは、自車両の現在位置、速度、加速度、姿勢、車両性能を含む。これらは、自車両の車両制御装置２００から取得してもよいし、自車両の各装置から取得してもよい。本実施形態の自車情報検出装置４は、自車両のＧＰＳ（Global Positioning System）ユニット、ジャイロセンサ、オドメトリから取得した情報に基づいて自車両の現在位置を取得する。また本実施形態の自車情報検出装置４は、自車両の車速センサから自車両の速度及び加速度を取得する。また本実施形態の自車情報検出装置４は、自車両の慣性計測ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）から自車両の姿勢データを取得する。

本実施形態の環境認識装置５は、検出装置１が取得した位置情報、自車両周囲の画像情報及び測距情報から得られた物体認識情報と、地図情報に基づいて構築された環境に関する情報とを認識する。本実施形態の環境認識装置５は、複数の情報を統合することにより、自車両の周囲の環境情報を生成する。本実施形態の物体認識装置６も、地図情報３を用いて、検出装置１が取得した自車両周囲の画像情報及び測距情報を用いて、自車両周囲の物体の認識や動きを予測する。

本実施形態の車両制御装置２００は、電子コントロールユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit)などの車載コンピュータであり、車両の運転を律する駆動機構２１０を電子的に制御する。車両制御装置２００は、駆動機構２１０に含まれる駆動装置、制動装置、および操舵装置を制御して、目標車速及び目標走行経路に従って自車両を走行させる。車両制御装置２００には、走行支援装置１００から、自車両の運転計画に基づく制御命令が入力される。自車両の目標車速、目標走行経路、及び運転計画については後述する。

本実施形態の駆動機構２１０には、走行駆動源である電動モータ及び／又は内燃機関、これら走行駆動源からの出力を駆動輪に伝達するドライブシャフトや自動変速機を含む動力伝達装置、動力伝達装置を制御する駆動装置、車輪を制動する制動装置、及びステアリングホイール（いわゆるハンドル）の操舵角に応じて総舵輪を制御する操舵装置などが含まれる。車両制御装置２００には、走行支援装置１００から、目標車速に応じた制御信号が入力される。車両制御装置２００は、走行支援装置１００から入力される制御信号に基づいてこれら駆動機構２１０の各制御信号を生成し、車両の加減速を含む運転制御を実行する。駆動機構２１０の駆動装置に制御情報を送信することにより、車両の速度制御を自律的に制御することができる。

また本実施形態の車両制御装置２００は、地図情報３が記憶するレーン情報と、環境認識装置５が認識した情報と、物体認識装置６で取得した情報とのうちの何れか一つ以上を用いて、自車両が目標走行経路に対して所定の横位置（車両の左右方向の位置）を維持しながら走行するように、駆動機構２１０の操舵装置の制御を行う。操舵装置は、ステアリングアクチュエータを備え、ステアリングアクチュエータは、ステアリングのコラムシャフトに取り付けられるモータ等を含む。車両制御装置２００には、走行支援装置１００から、目標走行経路に応じた制御信号が入力される。駆動機構２１０の操舵装置は、車両制御装置２００から入力される制御信号に基づいて車両の操舵制御を実行する。駆動機構２１０の操舵装置に制御情報を送信することにより、車両の操舵制御を自律的に制御することができる。

本実施形態の走行支援装置１００は、自車両の運転を制御することにより、自車両の走行を支援する制御を実行する。図１に示すように、本実施形態の走行支援装置１００は、プロセッサ１０を備える。制御装置であるプロセッサ１０は、自車両の運転制御を実行させるプログラムが格納されたＲＯＭ（Read Only Memory）であるＲＯＭ１２と、このＲＯＭ１２に格納されたプログラムを実行することで、走行支援装置１００として機能する動作回路としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）であるＣＰＵ１１と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）であるＲＡＭ１３と、を備えるコンピュータである。本実施形態のプロセッサ１０は、上記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種の機能を司る。プロセッサ１０は、通信装置１１１と出力装置１１０を備え、各種の出力又は入力の指令、情報の読み込み許可又は情報提供の指令を、車両制御装置２００、ナビゲーション装置２、地図情報３、自車情報検出装置４、環境認識装置５、物体認識装置６へ出力する。プロセッサ１０は、検出装置１、ナビゲーション装置２、地図情報３、自車情報検出装置４、環境認識装置５、物体認識装置６、車両制御装置２００と相互に情報の授受を行う。

本実施形態のプロセッサ１０は、目的地設定部１２０と、経路計画部１３０と、運転計画部１４０と、走行可能領域算出部１５０と、経路算出部１６０と、運転行動制御部１７０とを備え、それぞれがそれぞれの機能を司る。本実施形態のプロセッサ１０は、これら目的地設定部１２０と、経路計画部１３０と、運転計画部１４０と、走行可能領域算出部１５０と、経路算出部１６０と、運転行動制御部１７０とをそれぞれ実現する又はそれぞれの処理を実行するためのソフトウェアと、上述したハードウェアとの協働により構成されている。

本実施形態のプロセッサ１０による制御手順を、図２を参照して説明する。図２は、本実施形態に係る走行支援システムの情報処理手順を示すフローチャートである。図２を用いて、走行支援装置１００が実行する自律走行制御処理の概要について説明する。

まず図２のステップＳ１において、プロセッサ１０は、目的地設定部１２０により、自車情報検出装置４の検出結果に基づいて、自車両の現在位置を取得する処理を実行し、続くステップＳ２において、自車両の目的地を設定する処理を実行する。目的地は、ユーザが入力したものであってもよいし、他の装置により予測されたものであってもよい。続くステップＳ３において、プロセッサ１０は、経路計画部１３０により、地図情報３を含む各種検出情報を取得する。続くステップＳ４において、プロセッサ１０は、経路計画部１３０により、目的地設定部１２０によって設定された目的地に対する走行レーン（又は走行経路）を設定する。プロセッサ１０は、経路計画部１３０により、地図情報３や自己位置情報に加え、環境認識装置５や物体認識装置６から得られた情報を用いて、走行レーンを設定する。プロセッサ１０は、経路計画部１３０により、自車両が走行する道路を設定するが、道路に限らず、道路内において自車両が走行する車線を設定する。

続くステップＳ５において、プロセッサ１０は、運転計画部１４０により、経路上の各地点における自車両の運転行動を計画する処理を実行する。運転計画は、各地点における進行（ＧＯ）、停止（Ｎｏ-ＧＯ）といった運転行動が規定される。例えば、交差点を右折する場合では、停止線の位置で停止するのか否かの判定や、対向車線の車両に対する進行判定を実行する。

続くステップＳ６において、ステップＳ５で計画された運転行動を実行するために、プロセッサ１０は、走行可能領域算出部１５０により、地図情報３や自己位置情報に加え、環境認識装置５や物体認識装置６から得られた情報を用いて、自車両の周囲で走行可能な領域（走行可能領域ともいう）を算出する処理を実行する。走行可能領域は、自車両が走行する車線内に限られず、自車両が走行する車線に隣接する車線（隣接車線ともいう）であってもよい。また走行可能領域は、自車両が走行可能な領域であればよく、道路のうち車線として認識されている領域以外であってもよい。

続くステップＳ７において、プロセッサ１０は、経路算出部１６０により、自車両が走行する目標走行経路を生成する処理を実行する。それに加えて、プロセッサ１０は、運転行動制御部１７０により、目標走行経路に沿って走行するときの目標車速、及び目標車速のプロファイルを算出する。プロセッサ１０は、目標車速に代えて、又はこれとともに、現在の車速に対しての目標減速度及び目標加速度、及びそれらのプロファイルを算出してもよい。なお、算出した目標車速を、目標走行経路の生成処理にフィードバックして、車両の挙動変化及び車両の乗員が違和感を覚える動き（挙動）を抑制するように、目標走行経路を生成するようにしてもよい。生成した目標走行経路を目標車速の算出処理にフィードバックして、車両の挙動変化及び車両の乗員が違和感を覚える動き（挙動）を抑制するように、目標車速を算出するようにしてもよい。

ステップＳ８において、プロセッサ１０は、生成した目標走行経路を自車両に走行させる運転計画を立案する処理を実行する。またプロセッサ１０は、算出した目標車速の速度で自車両を走行させる運転計画を立案する処理を実行する。そして、ステップＳ９において、プロセッサ１０の出力装置１１０は、通信装置１１１を介して運転計画に基づく制御命令、制御指令値を車両制御装置２００に出力し、各種アクチュエータである駆動機構２１０を動作させる。

車両制御装置２００は、プロセッサ１０からの指令値に基づいて、自車両の走行位置を制御する縦力及び横力を入力する。これらの入力に従い、自車両が目標とする目標走行経路に追従して自律的に走行するように、車体の挙動及び車輪の挙動が制御される。これらの制御に基づいて、車体の駆動機構２１０の駆動アクチュエータ、制動アクチュエータの少なくとも一方、必要に応じて操舵装置のステアリングアクチュエータが自律的に動作し、目的地に至る自律的な運転制御が実行される。もちろん、手動操作に基づく指令値に従い、駆動機構２１０を操作することもできる。

さて、本実施形態の走行支援装置１００は、図２のステップＳ７において目標走行経路を生成する際に、経路算出部１６０の機能を用いる。本実施形態の経路算出部１６０は、たとえば図３のブロック図に示す構成を有する。本実施形態の経路算出部１６０は、自車両が走行する目標走行経路を生成する処理を実行するが、そのための予測リスクポテンシャルと車線変更リスクポテンシャルを求めるため、周辺物体の軌跡取得部１６０１と、周辺物体の分類部１６０２と、周辺物体の情報蓄積部１６０３と、記憶部１６０４と、予測リスクマップ生成部１６０５と、顕在リスクマップ学習部１６１４と、顕在リスクマップ生成部１６１５と、設定経路読み込み部１６１０と、車線変更要否判定部１６１１と、車線変更リスク判定部１６１２と、車線変更リスクポテンシャル生成部１６１３と、リスクマップ統合部１６１６と、行動決定部１６１７とを備える。また、予測リスクマップ生成部１６０５は、リスクポテンシャル計算部１６０６と、遭遇確率計算部１６０７と、予測リスクポテンシャル生成部１６０８と、割り込まれリスクポテンシャル生成部１６０９とを備える。なお、割り込まれリスクポテンシャル生成部１６０９は、必要に応じて省略することができる。これらの各部１６０１～１６１７は、走行支援装置１００のＲＯＭ１２にインストールされたソフトウェアプログラムにより実現することができる。なお、これらの各部１６０１～１６１７は、ソフトウェアプログラムの実行により発揮される機能の説明をする上で便宜的に分類したものに過ぎないことから、権利範囲を確定するものではない。

図１及び図３に示す経路算出部１６０は、車両に設けたものとして以下の実施形態を説明するが、本発明に係る経路算出部１６０、特に図３の、周辺物体の分類部１６０２、周辺物体の情報蓄積部１６０３、記憶部１６０４、予測リスクマップ生成部１６０５、リスクポテンシャル計算部１６０６、遭遇確率計算部１６０７、予測リスクポテンシャル生成部１６０８、割り込まれリスクポテンシャル生成部１６０９、顕在リスクマップ学習部１６１４、顕在リスクマップ生成部１６１５、設定経路読み込み部１６１０、車線変更要否判定部１６１１、車線変更リスク判定部１６１２、車線変更リスクポテンシャル生成部１６１３、リスクマップ統合部１６１６、及び行動決定部１６１７は、必ずしも車両側に備わっている必要はなく、これらの一部又は全部がサーバなどに備わっていてもよい。経路算出部１６０を構成する各部の一部又は全部が、サーバなど車両以外に設けられ、残りの各部が車両に設けられている場合、車両とサーバとの間の情報の送受信は、インターネットなどの電気通信回線網を介してリアルタイムに行うことができる。顕在リスクポテンシャル、予測リスクポテンシャル、割り込まれリスクポテンシャル及び車線変更リスクポテンシャルのうち一部又は全部をサーバにおいて算出した場合には、これらのうちの少なくとも１つを用いて車両の走行を自律制御するときに、自己位置情報に対応した顕在リスクポテンシャル、予測リスクポテンシャル、割り込まれリスクポテンシャル及び車線変更リスクポテンシャルをサーバから取得することができる。

なお、周辺物体の情報蓄積部１６０３や記憶部１６０４をサーバに設け、複数の車両で検出された物体に関する情報をこれら周辺物体の情報蓄積部１６０３や記憶部１６０４に併せて蓄積することもできる。この場合、物体を検出した車両と、リスクポテンシャルの情報を使用する車両は必ずしも一致しなくてよい。

また、予測リスクマップ生成部１６０５の予測リスクポテンシャル生成部１６０８で生成する予測リスクポテンシャル、割り込まれリスクポテンシャル生成部１６０９で生成する割り込まれリスクポテンシャル、及び車線変更リスクポテンシャル生成部１６１３で生成する車線変更リスクポテンシャルの算出のタイミングは、サーバで事前に算出し、サーバにリスクポテンシャルを蓄積するタイミングでもよいし、これに代えて遭遇位置を走行するタイミングでもよい。さらに、顕在リスクマップ生成部１６１５で生成される顕在リスクマップ、予測リスクマップ生成部１６０５で生成される予測リスクマップ及びリスクマップ統合部１６１６で生成される統合リスクマップのいずれかが、サーバで生成され、その他が車両で生成されてもよい。なお、予測リスクポテンシャル、割り込まれリスクポテンシャル及び車線変更リスクポテンシャルは、蓄積したデータから算出してもよいし、道路交通システムのようなインフラから入手できる工事や渋滞などの情報を基に算出してもよい。

周辺物体の軌跡取得部１６０１は、自車両の周辺の交通参加者のそれぞれの軌跡を取得する。交通参加者には、自動車、歩行者、自転車、バイク、その他の物体（工事区間などの障害物等）が含まれる。また自動車には、先行車両、駐車車両、最後尾の車両、流出車両（現在の車線から他車線に分岐する車両）、合流車両（他車線から現在の車線に合流する車両）、障害になる車両、その他の車両が含まれる。また歩行者には、子供・老人・その他の年齢に応じた歩行者、停止中・歩行中・ランニング中の歩行者が含まれる。また自転車には、子供・老人・その他の年齢に応じた自転車、停止中・低速走行中・高速走行中の自転車が含まれる。またバイクには、先行バイク、停車中のバイク、最後尾のバイク、流出バイク（現在の車線から他車線に分岐するバイク）、合流バイク（他車線から現在の車線に合流するバイク）、障害になるバイク、その他のバイクが含まれる。

周辺物体の軌跡取得部１６０１は、自車両が任意の場所を走行中に当該自車両がプローブカーとなり、撮像装置や測距装置その他の検出装置１を用いて、交通参加者その他の物体を検出して追跡し、当該交通参加者の位置・速度・方向の各情報を時間スタンプとともに、周辺物体の分類部１６０２へ送出する。周辺物体の分類部１６０２は、周辺物体の軌跡取得部１６０１から読み込んだ交通参加者その他の物体の位置・速度・方向・時間の各情報を、上述した交通参加者その他の物体の分類基準に基づいて分類した上で、周辺物体の情報蓄積部１６０３と、顕在リスクマップ学習部１６１４へ送出する。なお、周辺物体の情報蓄積部１６０３へ送出される交通参加者その他の物体の位置・速度・方向・時間の各情報は、その後の走行支援要求に対する予測リスクポテンシャル、割り込まれリスクポテンシャル及び車線変更リスクポテンシャルの生成に供される。これに対して、顕在リスクマップ学習部１６１４へ送出される交通参加者その他の物体の位置・速度・方向・時間の各情報は、現在行われている走行支援に対する顕在リスクマップの生成に供される。

周辺物体の分類部１６０２は、交通参加者その他の物体を上述したように分類することに加え、特に本実施形態では、周辺物体の軌跡取得部１６０１で取得された、交通参加者を含む物体を、車線を長時間閉塞する物体、車線を一時的に閉塞する物体、交通流を妨げる物体又は部分的に交通流を妨げる物体のいずれかに分類する。たとえば、検出した物体が、駐車中の車両である場合又は工事区間である場合は、車線を長時間閉塞する物体に分類し、検出した物体が、右左折待ちの車両又は停車中のバスなど、現在は動きが停止しているが時間が経過すれば交通流が解消する場合は、車線を一時的に閉塞する物体に分類する。また、検出した物体が、合流する車両又は車線特有の渋滞車両など、動きが停止していないまでも交通流を乱す場合は、交通流を妨げる物体に分類し、検出した物体が、車線を歩行する歩行者、自転車又は二輪車など、自車両の横方向への回避により走行を継続できる可能性がある物体である場合は、部分的に交通流を妨げる物体に分類する。

検出した物体は、予めこれらの分類ごとにリスクポテンシャルが設定され、後述するリスクポテンシャル計算部１６０６により分類ごとのリスクポテンシャルの値が用いられる。ここでいうリスクポテンシャルとは、障害物への自車両の接近リスクの高さの指標（リスク感指標）を意味し、リスクポテンシャルの値が大きいほど、自車両の障害物に対する接近リスクが高いことになる。リスク感の指標であるため、相対的数値が用いられる。たとえば、交通参加者のうちの歩行者についてのリスクポテンシャルの大小関係は、子供の歩行者＞老人の歩行者＞その他の歩行者、のように予め設定されている。子供も老人もその他の歩行者に比べれば同じ交通弱者ではあるが、老人に比べて子供の方が活発であるから、車両に対する急な飛び出しなどが予想される。そのため、子供の歩行者のリスクポテンシャルが最も高い値に設定されている。このようにして、自車両の接近リスクの高さという観点から、交通参加者その他の物体の全てについて、リスクポテンシャルが予め設定されている。

特に本実施形態では、車線を長時間閉塞する物体、車線を一時的に閉塞する物体、交通流を妨げる物体、部分的に交通流を妨げる物体の順序で、高いリスクポテンシャルが設定されている。すなわち、車線の交通流を妨げる物体という観点から、車線を長時間閉塞する物体、車線を一時的に閉塞する物体、交通流を妨げる物体、部分的に交通流を妨げる物体という４つに分類されたもののリスクポテンシャルの大小関係は、車線を長時間閉塞する物体＞車線を一時的に閉塞する物体＞交通流を妨げる物体＞部分的に交通流を妨げる物体とされている。

周辺物体の情報蓄積部１６０３は、周辺物体の分類部１６０２で分類された交通参加者その他の物体の位置・速度・方向・時間の各情報を記憶部１６０４に蓄積する。すなわち、自車両を含む複数の車両が、任意の場所を走行中に当該車両がプローブカーとなり、以上の周辺物体の軌跡取得部１６０１、周辺物体の分類部１６０２、周辺物体の情報蓄積部１６０３及び記憶部１６０４による処理を繰り返すことで、交通参加者その他の物体のリスクポテンシャルが、それぞれの物体が検出された位置の位置情報と関連付けられて、記憶部１６０４に順次蓄積される。

なお、物体が検出された位置の位置情報に加え、物体が検出された日時及び／又は天候といった属性情報も関連付けて記憶部１６０４に蓄積してもよい。この場合、物体が検出された日にちの属性、たとえば月、曜日、祝祭日、月初め・月末などといった属性を関連付けたり、時間の属性、たとえば午前・午後・深夜、出勤時間帯・退社時間帯、食事時間帯などといった属性を関連付けたりしてもよい。

天候の属性を関連付ける場合、インターネットなどの通信網を介して天気情報を取得してもよいが、検出装置１に含まれる雨滴センサにより雨天か否かを判断したり、自車情報検出装置４によりワイパーの作動状況を検出することで、雨天か否かを判断したりしてもよい。

自車両を含む複数の車両が、任意の場所を走行中に当該車両がプローブカーとなり、図３の周辺物体の軌跡取得部１６０１、周辺物体の分類部１６０２、周辺物体の情報蓄積部１６０３及び記憶部１６０４による処理を繰り返すことで、周辺物体の情報が、図３の記憶部１６０４に蓄積される例を説明する。図４は、本実施形態の走行支援装置１００の経路計画部１３０により設定される現在位置Ｐ１から目的地Ｐｘまでの走行経路の一例を示す平面図であり、たとえば、自車両Ｖ１の通勤経路の一部であるものとする。図５は、図４の走行経路における、ある日時の交通状況の一例を示す平面図である。

ここで、図４に示す走行シーンでは、道路が左側通行であるものとする。また、図４のＳ１～Ｓ４は信号機を表し、図４の左側通行の交差点Ｃにおいて、図面の上下方向に延在する車線の左側を走行する車両は信号機Ｓ１に、図面の上下方向に延在する車線の右側を走行する車両は信号機Ｓ２に、図面の左右方向に延在する車線の上側を走行する車両は信号機Ｓ３に、図面の左右方向に延在する車線の下側を走行する車両は信号機Ｓ４に、それぞれ従って走行するものとする。さらに、図４に示す走行シーンでは、信号機Ｓ１及びＳ２は左側の青信号が点灯しており、信号機Ｓ３及びＳ４は右側の赤信号が点灯しているものとする。なお、信号機Ｓ１～Ｓ４についての設定は、図５、図８～１３及び図１６に示す走行シーンにおいても同様とする。

図４に示す自車両Ｖ１の通勤経路は、自車両Ｖ１の現在位置Ｐ１である道路Ｄ１の中央車線から、走行経路Ｒ１で示すように、交差点Ｃの手前で左車線に車線変更し、走行経路Ｒ２で示すように交差点Ｃを左折して道路Ｄ２の左車線に入り、直進する走行経路である。自車両Ｖ１は、図４に示す通勤経路Ｒ１及びＲ２（以下、これらを総称して走行経路Ｒともいう。）を毎日走行するものとし、ある日時の交通状況が図５に示すものであったとする。図５に示す車両は全て他車両である。道路Ｄ１の左車線には、停車中の他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂがある。他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂの前方には、側道Ｄ３に進入するために低速で左折している他車両Ｖ３ａがあり、他車両Ｖ３ａの後方には、他車両Ｖ３ａの左折待ちをしている他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃがある。また、道路Ｄ１の左車線には、交差点Ｃで左折待ちをする６台の他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの渋滞が発生している。さらに、道路Ｄ１の右車線及び右折専用車線には右折待ちをしている９台の他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉの渋滞が発生している。

このような状況にあるとき、ある日時（２０２０年４月１日６時～７時とする）に、自車両Ｖ１が図４に示す走行経路Ｒに沿って走行したとすると、まず道路Ｄ１（道路区間を０００１とする）の左車線（車線１とする）に停車中の他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂ（リスクポテンシャルをリスクＡとする）を検出することで、この日時の、道路区間０００１の車線１に、リスクＡの顕在リスクポテンシャルがあったことが記憶される。また、道路Ｄ１の左車線から側道Ｄ３に進入しようとしている他車両Ｖ３ａ、及び他車両Ｖ３ａの後方で他車両Ｖ３ａの左折待ちをしている他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃ（リスクポテンシャルをリスクＢとする）、並びに道路Ｄ１の左車線に並ぶ交差点Ｃの左折待ちをする６台の他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆ（リスクポテンシャルをリスクＢとする）を検出することで、この日時（２０２０年４月１日６時～７時）の道路区間０００１の車線１に、リスクＢの顕在リスクポテンシャルがあったことが記憶される。さらに、道路Ｄ１の右車線（車線３とする）及び右折専用車線（車線４とする）に並ぶ、右折待ちをしている５台の他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉ（リスクポテンシャルをリスクＢとする）を検出することで、この日時（２０２０年４月１日６時～７時）の道路区間０００１の車線３及び４に、リスクＢの顕在リスクポテンシャルがあったことが記憶される。これに対して、これ以外の道路区間０００１の中央車線（車線２とする）では物体が検出されないので、物体検出に関するリスクポテンシャルを０として記憶する。

図６は、図４の走行経路を複数回走行した結果得られ、図３の記憶部１６０４に記憶される周辺物体の情報の蓄積例を示す図である。同図のリスクＡ～Ｄの列欄において、数字の「１」は、該当するリスクが「あり」、数字の「０」は、該当するリスクは「なし」を示す。上述したとおり、２０２０年４月１日６時～７時に、図５に示す交通状況にある通勤経路Ｒを走行したことにより、図６の２０２０年４月１日６時～７時の日にちの行欄に、道路区間０００１の車線１に、リスクＡとリスクＢの顕在リスクポテンシャルがあったこと、道路区間０００１の車線３及び４に、リスクＢの顕在リスクポテンシャルがあったことが記憶され、これら以外の道路区間、車線には、リスクＡ～Ｄのリスクは検出されなかったことが記憶されている。

また同様に、図６の２０２０年４月２日６時～７時の日にちの行欄に、道路区間０００１の車線１にリスクＢの顕在リスクポテンシャルがあったことが記憶され、これら以外の道路区間、車線には、リスクＡ～Ｄのリスクは検出されなかったことが記憶されている。さらに、図８の２０２０年４月３日６時～７時の日にちの行欄に、道路区間０００１の車線１に、リスクＡとリスクＢの顕在リスクポテンシャルがあったこと、道路区間０００１の車線３及び４にリスクＢの顕在リスクポテンシャルがあったことが記憶され、これら以外の道路区間、車線には、リスクＡ～Ｄのリスクは検出されなかったことが記憶されている。

図３に戻り、本実施形態の経路算出部１６０は、自車両Ｖ１が目的地Ｐｘを入力してこれから走行を開始する際又は走行計画を立案する際に、自車両Ｖ１の現在位置Ｐ１から目的地Ｐｘに至る走行経路Ｒ１及びＲ２の全域について、予め記憶部１６０４に蓄積しておいた走行位置（検出物体との遭遇位置でもある。以下同じ。）ごとの顕在リスクポテンシャルと、物体への遭遇確率から、走行位置ごとに予測される予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルを求め、これら予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルに基づいて、車両の走行経路を設定する。以下の説明では、図６に示す走行経路Ｒの範囲について、走行位置ごとのリスクポテンシャルと物体への遭遇確率の求め方等を説明するが、他の範囲についても同様の方法で求められる。

まず、予測リスクポテンシャルの求め方について説明する。リスクポテンシャル計算部１６０６は、記憶部１６０４に蓄積された情報から、現在位置Ｐ１から目的地Ｐｘに至る走行経路の各道路区間の顕在リスクポテンシャルを抽出する。これと並行して、遭遇確率計算部１６０７は、同じく記憶部１６０４に蓄積された情報から、現在位置Ｐ１から目的地Ｐｘに至る走行経路の各道路区間の遭遇確率を求める。遭遇確率を求めるタイミングは、定期的でもよいし、遭遇確率を取得する時でもよい。図７は、図６に示す周辺物体の蓄積情報を用いて、予測リスクマップ生成部１６０５のリスクポテンシャル計算部１６０６と遭遇確率計算部１６０７により生成される顕在リスクポテンシャルと遭遇確率の一例を示す図である。なお、リスクＡの顕在リスクポテンシャルを１００、リスクＢの顕在リスクポテンシャルを８０、リスクＣの顕在リスクポテンシャルを５０、リスクＤの顕在リスクポテンシャルを２０とし、図７においてリスクＤの欄の図示は省略する。

図６に示すように、道路区間０００１の車線１は、３回走行したうち２回でリスクＡの物体が検出され、また３回走行したいずれの日もリスクＢの物体が検出されたが、他のリスクＣ及びＤの物体は検出されなかった。そのため、図７に示すように、道路区間０００１の車線１のリスクＡの遭遇確率は６６％（＝２÷３）、リスクＢの遭遇確率は１００％、リスクＣ及びＤの遭遇確率は０％として算出される。同様にして、道路区間０００１の車線２は、図６に示すようにいずれの日もリスクＡ～Ｄの物体は検出されなかった。そのため、図７に示すように、道路区間０００１の車線２のリスクＡ～Ｄの遭遇確率は、全て０％として算出される。また、道路区間０００１の車線３及び４は、図６に示すように、３回走行したうちの２回でリスクＢの物体が検出されたので、図７に示すように、道路区間０００１の車線３及び４のリスクＢの遭遇確率は、６６％（＝２÷３）として算出される。

予測リスクポテンシャル生成部１６０８は、道路の延在方向に区画した道路区間ごとの車線ごとの顕在リスクポテンシャルに、遭遇確率が大きいほど大きい係数を乗じ、これらを加算することで、予測リスクポテンシャルを求める。道路区間は、道路の延在方向に対してたとえば１００ｍごとに区画した道路区間ごとに求められ、さらに複数車線がある道路については、車線ごとに求められる。

顕在リスクポテンシャルに乗じる係数は、遭遇確率が大きいほど大きい係数であれば特に限定されず、百分率で表された遭遇確率の数値をそのまま乗じてもよい。たとえば、図７に示すように、道路区間０００１の車線１は、リスクＡ（顕在リスクポテンシャルが１００）の遭遇確率が６６％、リスクＢ（顕在リスクポテンシャルが８０）の遭遇確率が１００％、リスクＣ（顕在リスクポテンシャルが５０）の遭遇確率が０％であるので、予測リスクポテンシャルは、１００×６６％＋８０×１００％＋５０×０％＝１４６００として算出される。また同様に、図７に示すように、道路区間０００１の車線３は、リスクＡ（顕在リスクポテンシャルが１００）の遭遇確率が０％、リスクＢ（顕在リスクポテンシャルが８０）の遭遇確率が６６％、リスクＣ（顕在リスクポテンシャルが５０）の遭遇確率が０％であるので、予測リスクポテンシャルは、１００×０％＋８０×６６％＋５０×０％＝５２８０として算出される。このように、顕在リスクポテンシャルと遭遇確率とから求められる予測リスクポテンシャルは、顕在リスクポテンシャル以下の値になる。

なお、予測リスクポテンシャルの値を求めるにあたり、検出した物体を回避するのに要した回避時間を検出物体の分類ごとに蓄積し、予測リスクポテンシャルを、分類ごとの回避時間の割合で重み付けしてもよい。たとえば、車線を長時間閉塞する物体をリスクＡ（＝１００）、車線を一時的に閉塞する物体をリスクＢ（＝８０）、交通流を妨げる物体をリスクＣ（＝５０）、部分的に交通流を妨げる物体をリスクＤ（＝２０）として分類するものとし、リスクＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに分類された各物体を回避するのに要した平均時間が、それぞれ１０分、５分、１分、０．５分であったとすると、リスクＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの各リスクポテンシャルに各遭遇確率を乗じた値に、重み付けとして、１０、５、１、０．５をそれぞれ乗じたのち、これらを加算することで予測リスクポテンシャルを求めてもよい。

また、予測リスクポテンシャルの値を求めるにあたり、走行位置ごとの遭遇確率は、記憶部１６０４に蓄積された情報の中から、現在位置Ｐ１から目的地Ｐｘまで走行する時の時間を含む時間帯の情報を抽出して求めてもよい。同様に、予測リスクポテンシャルの値を求めるにあたり、走行位置ごとの遭遇確率は、記憶部１６０４に蓄積された情報の中から、現在位置Ｐ１から目的地Ｐｘまで走行する時の日にちの属性が共通する情報を抽出して求めてもよい。同様に、予測リスクポテンシャルの値を求めるにあたり、走行位置ごとの遭遇確率は、記憶部１６０４に蓄積された情報の中から、現在位置Ｐ１から目的地Ｐｘまで走行する時のワイパーの作動状況が共通する情報を抽出して求めてもよい。

次に、割り込まれリスクポテンシャルの求め方について説明する。割り込まれリスクポテンシャル生成部１６０９は、予測リスクポテンシャルによるリスクを回避する他車両の予測走行動作を用いて、予測リスクポテンシャルよりも低い、割り込まれリスクポテンシャルを求める。ここで、予測リスクポテンシャルによるリスクとは、予測リスクポテンシャル生成部１６０８で予測リスクポテンシャルを求めるときに用いたリスクポテンシャルと遭遇位置により同定されるリスクをいうものとする。すなわち、リスクポテンシャルは分類されたリスク（たとえばリスクＡ～Ｄ）に対応しているため、走行経路Ｒのどの位置でどのようなリスクに遭遇するかは、リスクポテンシャルと遭遇位置から把握することができる。また、本実施形態の予測走行動作とは、走行中のある車両が、左車線に停車している他の車両、又は右左折待ちの渋滞のような走行の障害となるリスクに遭遇した場合に、当該リスクを回避して走行を続けるためにとると予測される走行動作をいうものとする。以下、どのように走行動作を予測するのか、図５に示す走行シーンにおける予測走行動作を例として説明する。

図８は、図５に示す走行シーンにおいて、予測リスクポテンシャルによるリスクを回避する他車両の予測走行動作の一例を示す平面図である。図８では、図５に示す走行シーンと同様に他車両が存在するものとする。すなわち、道路Ｄ１の左車線には停車中の他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂがある。他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂの前方には、側道Ｄ３に進入するために低速で左折している他車両Ｖ３ａがあり、他車両Ｖ３ａの後方には、他車両Ｖ３ａの左折待ちをしている他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃがある。また、道路Ｄ１の左車線には、交差点Ｃで左折待ちをする６台の他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの渋滞が発生している。さらに、道路Ｄ１の右車線及び右折専用車線には右折待ちをしている９台の他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉの渋滞が発生している。これらの車両が予測リスクポテンシャルによるリスクに該当することになる。ここで、図８に示す走行シーンでは、他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂの後方を走行する他車両Ｖ２ｘと、他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃの後方を走行する他車両Ｖ３ｘと、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの後方を走行する他車両Ｖ４ｘと、他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉの後方を走行する他車両Ｖ５ｘが存在し、他車両Ｖ２ｘ、Ｖ３ｘ、４ｘ及びＶ５ｘは、交差点Ｃを直進する経路に沿って走行しているものとする。また、図８に示す走行シーンにおいて、自車両Ｖ１は、道路Ｄ１の中央車線を直進で走行しているものとする。

図８に示す走行シーンにおいて、道路Ｄ１の左車線を走行する他車両Ｖ２ｘは、停車中の他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂに遭遇することで、左車線の走行を継続することができなくなる。そこで、他車両Ｖ２ｘは、停車中の他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂを回避して走行を継続するために、たとえば図８に示すように、停車中の他車両Ｖ２ｂの後方で、道路Ｄ１の左車線から中央車線に車線変更をすると予測される。すなわち、この場合には、リスクを回避する他車両Ｖ２ｘの予測走行動作は、他車両Ｖ２ｂの後方における道路Ｄ１の左車線から中央車線への車線変更となる。

また、図８に示す走行シーンにおいて、他車両Ｖ３ｃの後方を走行する他車両Ｖ３ｘは、側道Ｄ３に進入しようとしている他車両Ｖ３ａを先頭とした、他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃの渋滞に遭遇することで、左車線の走行を継続するために、左折待ちの渋滞が解消するまで他車両Ｖ３ｃの後方で待たなければならなくなる。そこで、他車両Ｖ３ｘは、他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃによる渋滞を回避して、当該渋滞の解消を待たずに走行を継続するため、たとえば図８に示すように、他車両Ｖ３ｃの後方で、道路Ｄ１の左車線から中央車線に車線変更をすると予測される。すなわち、この場合には、リスクを回避する他車両Ｖ３ｘの予測走行動作は、他車両Ｖ３ｃの後方における道路Ｄ１の左車線から中央車線への車線変更となる。

同様に、図８に示す走行シーンにおいて、他車両Ｖ４ｆの後方を走行する他車両Ｖ４ｘは、交差点Ｃの左折待ちをする他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの渋滞に遭遇することで、左車線の走行を継続するために、左折待ちの渋滞が解消するまで他車両Ｖ４ｅの後方で待たなければならなくなる。そこで、他車両Ｖ４ｘは、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆによる渋滞を回避して、当該渋滞の解消を待たずに走行を継続するため、たとえば図８に示すように、他車両Ｖ４ｆの後方で、道路Ｄ１の左車線から中央車線に車線変更をすると予測される。すなわち、この場合には、リスクを回避する他車両Ｖ４ｘの予測走行動作は、他車両Ｖ４ｆの後方における道路Ｄ１の左車線から中央車線への車線変更となる。

また、図８に示す走行シーンにおいて、他車両Ｖ５ｉの後方を走行する他車両Ｖ５ｘは、交差点Ｃの右折待ちをする他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉの渋滞に遭遇することで、右車線の走行を継続するために、右折待ちの渋滞が解消するまで他車両Ｖ５ｉの後方で待たなければならなくなる。そこで、他車両Ｖ５ｘは、他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉによる渋滞を回避して、当該渋滞の解消を待たずに走行を継続するため、たとえば図８に示すように、他車両Ｖ５ｉの後方で、道路Ｄ１の右車線から中央車線に車線変更をすると予測される。すなわち、この場合には、リスクを回避する他車両Ｖ５ｘの予測走行動作は、他車両Ｖ５ｉの後方における道路Ｄ１の右車線から中央車線への車線変更となる。

予測走行動作のとおりに他車両Ｖ２ｘ、Ｖ３ｘ、Ｖ４ｘ、及びＶ５ｘが左車線又は右車線から中央車線へ車線変更すると、他車両Ｖ２ｘ、Ｖ３ｘ、Ｖ４ｘ及びＶ５ｘは、自車両Ｖ１が走行する中央車線において、自車両Ｖ１の前方に進入することになる。すなわち、自車両Ｖ１は、停車中の他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂを回避する他車両Ｖ２ｘ、側道Ｄ３に進入しようとしている他車両Ｖ３ａを先頭とした他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃの渋滞を回避する他車両Ｖ３ｘ、左折待ちをする他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの渋滞を回避する他車両Ｖ４ｘ、及び右折待ちをする他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉの渋滞を回避する他車両Ｖ５ｘに、走行する中央車線の前方において割り込まれるおそれがある。割り込まれリスクポテンシャル生成部１６０９は、他車両Ｖ２ｘ、Ｖ３ｘ、Ｖ４ｘ、及びＶ５ｘに割り込まれるおそれをリスクとして把握し、当該リスクに基づいて割り込まれリスクポテンシャルを算出する。

他車両Ｖ２ｘなどに割り込まれるリスクを割り込まれリスクポテンシャルとして予測リスクマップに配置する場合に、割り込まれリスクポテンシャルを配置する位置は、たとえば予測リスクポテンシャルに係るリスクの遭遇位置に対応する車線の隣接車線において、当該リスクに遭遇する位置の後方である。たとえば、図８に示す他車両Ｖ２ｘに割り込まれるリスクであれば、他車両Ｖ２ｘがリスクに遭遇する位置は、道路Ｄ１の左車線に停車中の他車両Ｖ２ｂの後方の位置となる。そして、他車両Ｖ２ｂの後方の位置に対応する車線、つまり道路Ｄ１の左車線に隣接する車線は、道路Ｄ１の中央車線となる。したがって、この場合には、停車中の他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂを回避する走行動作に由来した割り込まれリスクポテンシャルを、道路Ｄ１の中央車線において他車両Ｖ２ｂの後方に配置することになる。

また、図８に示す他車両Ｖ３ｘに割り込まれるリスクであれば、他車両Ｖ３ｘがリスクに遭遇する位置は、他車両Ｖ３ａを先頭とした渋滞の末尾である他車両Ｖ３ｃの後方の位置となる。そして、他車両Ｖ３ｃの後方の位置に対応する車線、つまり道路Ｄ１の左車線に隣接する車線は、道路Ｄ１の中央車線となる。したがって、この場合には、他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃの渋滞を回避する走行動作に由来する割り込まれリスクポテンシャルを、道路Ｄ１の中央車線において他車両Ｖ３ｃの後方に配置することになる。

同様に、図８に示す他車両Ｖ４ｘに割り込まれるリスクであれば、他車両Ｖ４ｘがリスクに遭遇する位置は、道路Ｄ１の左折待ち渋滞の末尾である他車両Ｖ４ｆの後方の位置となる。そして、他車両Ｖ４ｆの後方の位置に対応する車線、つまり道路Ｄ１の左車線に隣接する車線は、道路Ｄ１の中央車線となる。したがって、この場合には、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの左折待ち渋滞を回避する走行動作に由来する割り込まれリスクポテンシャルを、道路Ｄ１の中央車線において他車両Ｖ４ｆの後方に配置することになる。

また、図８に示す他車両Ｖ５ｘに割り込まれるリスクであれば、他車両Ｖ５ｘがリスクに遭遇する位置は、道路Ｄ１の右折待ち渋滞の末尾である他車両Ｖ５ｉの後方の位置となる。そして、他車両Ｖ５ｉの後方の位置に対応する車線、つまり道路Ｄ１の右車線に隣接する車線は、道路Ｄ１の中央車線となる。したがって、この場合には、他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉの右折待ち渋滞を回避する走行動作に由来する割り込まれリスクポテンシャルを、道路Ｄ１の中央車線において他車両Ｖ５ｉの後方に配置することになる。

予測リスクポテンシャルに係るリスクの遭遇位置に対応する車線の隣接車線において、当該リスクに遭遇する位置の後方に配置される割り込まれリスクポテンシャルの大きさは、当該予測リスクポテンシャルの値を用いて算出することができる。割り込まれリスクポテンシャルは、予測リスクポテンシャルによるリスクを回避するための走行動作に由来するからである。割り込まれリスクポテンシャルの大きさは、たとえば、回避するリスクに対応する予測リスクポテンシャルの値に所定の値（たとえば０．８）を乗じた値として算出することができる。所定の値はリスクの分類に応じて変化させてもよく、たとえば回避するリスクの分類がリスクＡであれば０．８、リスクＢであれば０．６、リスクＣであれば０．４、リスクＤであれば０．２としてもよい。たとえば、図７に示す道路区間０００１の車線１の予測リスクポテンシャルは、１００×６６％＋８０×１００％＋５０×０％＝１４６００と算出することができる。この場合に、道路区間０００１の車線２の割り込まれリスクポテンシャルは、たとえば、１００×６６％×０．８＋８０×１００％×０．６＋５０×０％×０．４＝１００８０と算出することができる。又はこれに代えて、又はこれに加えて、割り込まれリスクポテンシャルの大きさは、回避するリスクに対応する予測リスクポテンシャルの大きさに比例して大きくなってもよい。

なお、同じリスクに起因する場合に、割り込まれリスクポテンシャルの値は、予測リスクポテンシャルの値よりも小さくなる。割り込まれリスクポテンシャルの値は、予測リスクポテンシャルに所定の係数を乗じて求めるからである。

また、割り込まれリスクポテンシャルは、予測リスクポテンシャルと同様に、道路の延在方向に区画した道路区間ごとの車線ごとに求めてもよい。道路区間は、道路の延在方向に対してたとえば１００ｍごとに区画した道路区間ごとに求められ、さらに複数車線がある道路については、車線ごとに求められる。さらに、割り込まれリスクポテンシャルが配置された隣接車線にさらに隣接する隣々接車線において、割り込まれリスクポテンシャルを用いて、２次以上の割り込まれリスクポテンシャルを求めてもよい。

以上のように、予測リスクマップ生成部１６０５において、走行位置ごとの予測リスクポテンシャルと割り込まれリスクポテンシャルが求められ、この予測リスクポテンシャルと割り込まれリスクポテンシャルを地図情報に展開した予測リスクマップが生成される。図９は、図４の走行経路Ｒについて、図３の予測リスクマップ生成部１６０５により生成された予測リスクマップの一例を示す平面図である。図９において、車線に付した色が濃いほど予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルが大きいことを示している。最も濃い色が付された走路は対向車線であり、自車両Ｖ１が走行できない走路であることを示している。

対向車線ではない自車両Ｖ１が走行できる走路には、２番目に濃い色が付された走路と、３番目に濃い色が付された走路と、４番目に濃い色が付された走路と、何も付されていない走路とがある。たとえば、道路Ｄ１の左車線Ｄ１１は、他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂが頻繁に路肩に駐車することで、予測リスクポテンシャル生成部１６０８で求められた予測リスクポテンシャルが大きい値になっているので、路肩の停車位置に２番目に濃い色が付されている。また、道路Ｄ１の左車線Ｄ１１は、他車両Ｖ３ａの側道Ｄ３進入に伴う他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃによる渋滞が頻繁に発生することで、予測リスクポテンシャル生成部１６０８で求められた予測リスクポテンシャルが大きい値になっているので、渋滞が発生する位置に３番目に濃い色が付されている。同様に、道路Ｄ１の左車線Ｄ１１は、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆによる左折待ちの渋滞が頻繁に発生することで、予測リスクポテンシャル生成部１６０８で求められた予測リスクポテンシャルが大きい値になっているので、渋滞が発生する位置に３番目に濃い色が付されている。また、道路Ｄ１の右車線Ｄ１３は、他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉによる右折待ちの渋滞が頻繁に発生することで、予測リスクポテンシャル生成部１６０８で求められた予測リスクポテンシャルが大きい値になっているので、渋滞が発生する位置に３番目に濃い色が付されている。

一方、道路Ｄ１の中央車線Ｄ１２については、検出物体に係る予測リスクポテンシャルは小さい。ただし、中央車線Ｄ１２のうち交差点Ｃに近い部分については、自車両Ｖ１が左折するために左車線Ｄ１１に車線変更しなければならないという意味でのリスクポテンシャルが大きくなるので、２番目に濃い色が付されている。同様に、右車線Ｄ１３のうち交差点Ｃに近い部分と、右折専用車線Ｄ１４とについても、自車両Ｖ１が左車線Ｄ１１に車線変更しなければならないという意味でのリスクポテンシャルが大きくなるので、２番目に濃い色が付されている。また、道路Ｄ１において道路Ｄ２を通り過ぎてしまし道路Ｄ２に左折できなくなる部分、交差点Ｃ内において交差点Ｃを右折する車両が走行する部分、及び交差点Ｃを右折した先の道路Ｄ４にも２番目に濃い色が付されている。これらの部分は、自車両Ｖ１が交差点Ｃを左折することができない位置に対応しており、自車両Ｖ１が道路Ｄ２の左車線Ｄ１１に進入できないという意味でリスクポテンシャルが大きくなるからである。さらに、側道Ｄ３にも２番目に濃い色が付されている。自車両Ｖ１が側道Ｄ３に進入すると、交差点Ｃに到達できず走行経路Ｒに沿った走行ができなくなるという意味でリスクポテンシャルが高いからである。

これらに加えて、道路Ｄ１の中央車線Ｄ１２では、左車線Ｄ１１及び右車線Ｄ１３に付された、予測リスクポテンシャルに対応する３番目に濃い色の後方に、４番目に濃い色が付されている。これは、割り込まれリスクポテンシャル生成部１６０９で求められた割り込まれリスクポテンシャルが大きい値になっているからである。

図３に戻り、本実施形態の経路算出部１６０は、設定経路読み込み部１６１０と、車線変更要否判定部１６１１と、車線変更リスク判定部１６１２と、車線変更リスクポテンシャル生成部１６１３とをさらに備える。本実施形態の経路算出部１６０は、これらの機能を用いて、車線変更先の車線に配置されたリスクポテンシャルによるリスクに応じた車線変更の難易度を、車線変更リスクポテンシャルとして算出する。車線変更リスクポテンシャルを予測リスクポテンシャルと統合することで、難易度の高い車線変更を回避しつつ、適切な位置で車線変更をすることができる。以下、各部について説明する。

設定経路読み込み部１６１０は、経路計画部１３０により設定された走行経路Ｒを読み込み、車線変更要否判定部１６１１に送る。車線変更要否判定部１６１１は、設定された走行経路Ｒと、検出装置１及び自車情報検出装置４から得た自車両Ｖ１の現在位置Ｐ１及び自車両Ｖ１の走行車線などとを比較し、経路に沿って走行するために車線変更が必要か否かを判定する。たとえば、走行経路Ｒに沿って走行するために、次の交差点Ｃを左折しなければならない場合に、検出装置１及び自車情報検出装置４から得られた情報から、自車両Ｖ１が、交差点Ｃに向かう３車線の道路の右車線を走行していることが検出され、交差点Ｃでは当該道路の左車線のみが左折できると判定されたときには、車線変更要否判定部１６１１は、自車両Ｖ１が走行経路Ｒに沿って走行するために、交差点Ｃに至るまでに右車線から左車線へ車線変更する必要があると判定する。

車線変更リスク判定部１６１２は、車線変更要否判定部１６１１において車線変更が必要であると判定された場合に、自車両Ｖ１の車線変更の走行動作に伴うリスクを判定し、さらに当該リスクに基づいて車線変更の難易度を判定する。本実施形態の車線変更の走行動作に伴うリスクとは、自車両Ｖ１が、自車両Ｖ１が走行する自車線のある位置から、車線変更先の車線（つまり、自車線の隣接車線）のある位置に車線変更する場合に、自車両Ｖ１が遭遇する、車線変更先の車線に検出された物体に由来するリスクをいうものとする。車線変更リスク判定部１６１２は、車線変更の走行動作に伴うリスクを判定するときに、車線変更先の車線に配置された顕在リスクポテンシャル又は予測リスクポテンシャルのうち少なくとも１つを用いる。具体的には、車線変更先の車線に配置された顕在リスクポテンシャルと予測リスクポテンシャルとの少なくともいずれか一方によるリスクから、車線変更先の車線にて遭遇する物体の分類を把握する。当該物体の分類の把握は、割り込まれリスクポテンシャル生成部１６０９において割り込まれリスクポテンシャルを算出する場合と同様の方法を用いることができる。車線変更リスク判定部１６１２は、自車両Ｖ１が自車線から車線変更先の車線へ車線変更するときの走行シーンを想定し、想定された走行シーンにおいて、自車両Ｖ１が遭遇する物体の分類と自車両Ｖ１との関係から、当該物体が自車両Ｖ１の車線変更の走行動作に与える影響を把握する。たとえば、当該物体が存在するために、走行支援装置１００が自車両Ｖ１の車線変更を支援できずに車線変更を断念するような事態が発生するか、又は当該物体が存在するために、再度の車線変更が必要になるかなどを推定する。そして、この推定結果を基に、自車両Ｖ１が自車線から隣接車線に車線変更するときに、走行支援装置１００が車線変更の走行動作の支援を完了することができる否かの確度を、車線変更の難易度として算出する。以下、どのように車線変更リスクを判定するのか、図１０に示す走行シーンを例に説明する。

図１０は、図５に示す走行シーンにおいて、走行経路Ｒに沿って自車両Ｖ１が交差点Ｃを左折する場合に、道路Ｄ１の中央車線から左車線に車線変更するときに想定される複数の走行シーンの例を示す平面図である。図１０では、図５に示す走行シーンと同様に他車両が存在するものとする。すなわち、道路Ｄ１の左車線には停車中の他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂがある。他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂの前方には、側道Ｄ３に進入するために低速で左折している他車両Ｖ３ａがあり、他車両Ｖ３ａの後方には、他車両Ｖ３ａの左折待ちをしている他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃがある。また、道路Ｄ１の左車線には、交差点Ｃで左折待ちをする６台の他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの渋滞が発生している。さらに、道路Ｄ１の右車線及び右折専用車線には右折待ちをしている９台の他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉの渋滞が発生している。これらの車両が顕在リスクポテンシャル又は予測リスクポテンシャルによるリスクに該当することになる。

図１０に示す走行シーンにおいて、自車両Ｖ１が、たとえば道路Ｄ１の中央車線のＶ１ａの位置から左車線に車線変更するものとする。この場合には、自車両Ｖ１は、道路Ｄ１の左車線において、駐車中の他車両Ｖ２ｂの後方に進入することになる。ここで、駐車中の車両は車線を長時間閉塞する物体に分類されており、他車両Ｖ２ｂの後方にいる限り、自車両Ｖ１は、走行経路Ｒに沿った走行を行うことができない。そのため、自車両Ｖ１は、走行経路Ｒに沿った走行を行うために、道路Ｄ１の左車線から中央車線に再度車線変更をすることになる。当該再度の車線変更は、停車している他車両Ｖ２ｂの後方からの車線変更となるため、自車両Ｖ１は、停車した状態又は車速が低速の状態から車線変更を行うことになる。このような車線変更は、後方から接近する他車両との車速差が大きくなるため、走行支援装置による支援が限定的になる場合がある。また、道路Ｄ１の中央車線に車線変更した後に、交差点Ｃまでの限られた距離において、道路Ｄ１の中央車線から左車線への車線変更を再び行う必要があり、走行支援装置による支援ではなく、ドライバーの判断による車線変更が必要になる場合がある。よって、車線変更リスク判定部１６１２は、駐車中の他車両Ｖ２ｂの後方に進入するような位置Ｖ１ａからの車線変更は、車線変更の難易度が高いと判定する。

別の例として、図１０に示す走行シーンにおいて、自車両Ｖ１が、たとえば道路Ｄ１の中央車線のＶ１ｂの位置から左車線に車線変更するものとする。この場合には、自車両Ｖ１は、道路Ｄ１の左車線において、駐車中の他車両Ｖ２ａの前方に進入することになる。ここで、駐車中の車両は車線を長時間閉塞する物体に分類されており、自車両Ｖ１が他車両Ｖ２ａの前方に進入したとしても、他車両Ｖ２ａが自車両Ｖ１に後方から接近することは考えにくい。また、自車両Ｖ１は、左車線に進入した後に、他車両Ｖ３ｃの後方に位置することになるが、他車両Ｖ３ａの左折を待つ他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃは、現在は動きが停止しているが時間が経過すれば交通流が解消する、車線を一時的に閉塞する物体に分類されている。したがって、他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃの渋滞の解消を待っていれば、自車両Ｖ１は、道路Ｄ１の左車線から中央車線に再度車線変更をしなくとも、走行経路Ｒに沿った走行を続けることができる。よって、車線変更リスク判定部１６１２は、駐車中の他車両Ｖ２ａの前方に進入するような位置Ｖ１ｂからの車線変更は、車線変更の難易度が低いと判定する。

これに類似する例として、図１０に示す走行シーンにおいて、自車両Ｖ１が、たとえば道路Ｄ１の中央車線のＶ１ｃの位置から左車線に車線変更する場合を考える。この場合も、自車両Ｖ１は、道路Ｄ１の左車線において、駐車中の他車両Ｖ２ａの前方であり、他車両Ｖ３ｃの後方に進入することになる。したがって、位置Ｖ１ｂから車線変更した場合と同様に、他車両Ｖ２ａが自車両Ｖ１に後方から接近することは考えにくく、他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃの渋滞の解消を待っていれば、道路Ｄ１の左車線から中央車線に再度車線変更をしなくとも、走行経路Ｒに沿った走行を続けることができる。ただし、Ｖ１ｂの位置から車線変更した場合に比べて、左車線に進入した後の自車両Ｖ１の位置が、車線を一時的に閉塞する物体である他車両Ｖ３ｃにより接近しているため、車線変更中及び車線変更後の減速といった自車両Ｖ１の挙動は、位置Ｖ１ｂから車線変更した場合と比較して大きくなる場合がある。この点を考慮し、車線変更リスク判定部１６１２は、位置Ｖ１ｃからの車線変更は、位置Ｖ１ａからの車線変更より低いが、位置Ｖ１ｂからの車線変更の難易度より高いと判定する。

また別の例として、図１０に示す走行シーンにおいて、自車両Ｖ１が、たとえば道路Ｄ１の中央車線のＶ１ｄの位置から左車線に車線変更するものとする。この場合には、自車両Ｖ１は、道路Ｄ１の左車線において、側道Ｄ３に左折する他車両Ｖ３ａの前方に進入することになる。自車両Ｖ１は、左車線に進入した後に、他車両Ｖ４ｆの後方に位置することになるが、左折待ちをする他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆは、現在は動きが停止しているが時間が経過すれば交通流が解消する、車線を一時的に閉塞する物体に分類されている。したがって、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの渋滞の解消を待っていれば、自車両Ｖ１は、道路Ｄ１の左車線から中央車線に再度車線変更をしなくとも、走行経路Ｒに沿った走行を続けることができる。ただし、他車両Ｖ３ａの左折が完了すると、車線を一時的に閉塞する物体である他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃは、渋滞が解消されることで道路Ｄ１の左車線において走行を再開すると考えられる。このときに、他車両Ｖ３ａの前方に進入した自車両Ｖ１は、後方から他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃに接近される場合がある。この点を考慮し、車線変更リスク判定部１６１２は、渋滞の先頭車両である他車両Ｖ３ａの前方に進入するような位置Ｖ１ｄからの車線変更は、位置Ｖ１ａからの車線変更より低いが、位置Ｖ１ｂからの車線変更の難易度より高いと判定する。

さらに別の例として、図１０に示す走行シーンにおいて、自車両Ｖ１が、たとえば道路Ｄ１の中央車線のＶ１ｅの位置から左車線に車線変更するものとする。この場合には、自車両Ｖ１は、道路Ｄ１の左車線において左折待ちをする他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの車列に割り込みつつ車線変更をすることになる。ここで、車線を一時的に閉塞する物体である左折待ち渋滞の車列への割り込みを伴う車線変更は、道路Ｄ１の中央車線のような走行車線において自車両Ｖ１が停車する必要があり、後方から高い車速の他車両が接近する場合がある。また、左折待ち渋滞の車列における車間距離は短い場合があり、車間距離が短い場合には、走行支援装置による支援が限定的になることがある。よって、車線変更リスク判定部１６１２は、左折待ち渋滞の車列に割り込むような位置Ｖ１ｅからの車線変更は、車線変更の難易度が高いと判定する。

なお、図１０に示す例は左折時に左車線に車線変更する走行シーンを想定しているが、右折時に右車線に車線変更する走行シーンにおいても、これらの例と同様に、車線変更の際の走行シーンを想定し、車線変更の難易度を車線変更リスクとして判定することができる。たとえば、図１０に示す走行シーンにおいて、自車両Ｖ１が、道路Ｄ１の中央車線のＶ１ｅの位置から右車線に車線変更するものとすると、自車両Ｖ１は、道路Ｄ１の右車線において右折待ちをする他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｉの車列に割り込みつつ車線変更をすることになる。この場合には、車線変更リスク判定部１６１２は、位置Ｖ１ｅから右車線への車線変更が、車線を一時的に閉塞する物体である右折待ち渋滞の車列に割り込む必要があるため、当該車線変更の難易度は高いと判定する。また、自車両が３車線以上の車線を有する道路を走行する場合に、複数回の車線変更が必要と判定された場合にも、上述と同じ方法で、車線変更ごとに車線変更のリスクを判定することができる。

そして、車線変更リスクポテンシャル生成部１６１３は、車線変更リスク判定部１６１２にて判定された車線変更の難易度を用いて車線変更リスクポテンシャルを算出する。具体的には、自車両Ｖ１が走行する自車線の各位置において、車線変更リスク判定部１６１２にて判定された、当該位置から隣接車線への車線変更の難易度に応じて車線変更リスクポテンシャルを算出する。車線変更リスクポテンシャルは、車線変更の難易度、つまり自車両Ｖ１の車線変更の走行動作に伴うリスクが高いほど高い値をとる。つまり、自車線において車線変更の難易度が高い位置には、高い車線変更リスクポテンシャルが配置され、自車線において車線変更の難易度が低い位置には、低い車線変更リスクポテンシャルが配置される。後述する図３の行動決定部１６１７は、自車線において車線変更リスクポテンシャルが低い位置で車線変更を行うように、自車両Ｖ１の走行経路を算出する。

車線変更リスクポテンシャル生成部１６１３にて算出した車線変更リスクポテンシャルは、予測リスクマップ生成部１６０５にて生成されたリスクマップに統合することができる。本実施形態の走行支援装置１００は、自車両Ｖ１が走行する自車線の予測リスクポテンシャルに車線変更リスクポテンシャルを加えて、自車線のリスクポテンシャルを求め、当該自車線のリスクポテンシャルを用いて自車両Ｖ１が車線変更する位置を設定する。このような自車線のリスクポテンシャルの例を図１１に示す。

図１１は、図９の予測リスクマップに、車線変更リスクポテンシャル生成部１６１３にて算出した車線変更リスクポテンシャルを統合したリスクマップである。図１１に示すリスクマップは、道路Ｄ１の中央車線Ｄ１２に、道路Ｄ１の左車線Ｄ１１に配置された予測リスクポテンシャルを用いて算出した車線変更リスクポテンシャルが配置されている点で図９のリスクマップと異なる。中央車線Ｄ１２以外の車線については、図１１のリスクポテンシャルは、図９のものと同一である。

本実施形態の車線変更リスクポテンシャルを自車両Ｖ１が走行する自車線に配置するときは、自車線において、車線変更先の車線に存在する予測リスクポテンシャルが０でない位置と隣接する位置に配置する。またこれに加えて、自車両Ｖ１が走行する自車線において、車線変更先の車線に存在する予測リスクポテンシャルが０である位置に隣接する位置に車線変更リスクポテンシャルを配置することができる。特に、遭遇する物体が車線を長時間閉塞する物体である場合には、車線変更リスクポテンシャルを、自車両Ｖ１が走行する自車線において、予測リスクポテンシャルに隣接する位置と、当該位置の後方の位置とに配置する。たとえば、図１１のリスクマップでは、道路Ｄ１の左車線Ｄ１１には、車線を長時間閉塞する物体である、駐車中の他車両Ｖ２ａ～Ｖ２ｂに遭遇する位置に対応する位置に予測リスクポテンシャルが配置されているが、この予測リスクポテンシャルに対して、道路Ｄ１の中央車線Ｄ１２には、左車線Ｄ１１に配置された予測リスクポテンシャルに隣接する位置に車線変更リスクポテンシャルを配置している。これに加えて、図１１のリスクマップでは、道路Ｄ１の左車線Ｄ１１において、他車両Ｖ２ａ及びＶ２ｂに遭遇する位置の後方には予測リスクポテンシャルが配置されていない（つまりリスクポテンシャルが０である）が、中央車線Ｄ１２において、他車両Ｖ２ｂの後方の位置に隣接する位置に車線変更リスクポテンシャルを配置している。

また、特に遭遇する物体が車線を一時的に閉塞する物体、交通流を妨げる物体、又は部分的に交通流を妨げる物体である場合には、車線変更リスクポテンシャルを、自車両Ｖ１が走行する自車線において、予測リスクポテンシャルが０でない位置に隣接する位置と、当該位置の前方及び／又は後方の位置とに配置する。たとえば、図１１のリスクマップでは、道路Ｄ１の左車線Ｄ１１に、車線を一時的に閉塞する物体である、左折待ちの渋滞をする他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃの車列に遭遇する位置に対応する位置に予測リスクポテンシャルが配置されているが、この予測リスクポテンシャルに対して、道路Ｄ１の中央車線Ｄ１２には、左車線Ｄ１１に配置された予測リスクポテンシャルに隣接する位置に車線変更リスクポテンシャルを配置している。これに加えて、図１１のリスクマップでは、道路Ｄ１の左車線Ｄ１１において、他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃの車列の前方及び後方には予測リスクポテンシャルが配置されていない（つまりリスクポテンシャルが０である）が、中央車線Ｄ１２において、他車両Ｖ３ａの前方の位置に隣接する位置と、他車両Ｖ３ｃの後方の位置に隣接する位置とに車線変更リスクポテンシャルを配置している。

これと同様に、図１１のリスクマップでは、道路Ｄ１の左車線Ｄ１１に、車線を一時的に閉塞する物体である、左折待ちの渋滞をする他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの車列に遭遇する位置に対応する位置に予測リスクポテンシャルが配置されているが、この予測リスクポテンシャルに対して、道路Ｄ１の中央車線Ｄ１２には、左車線Ｄ１１に配置された予測リスクポテンシャルに隣接する位置に車線変更リスクポテンシャルを配置している。これに加えて、図１１のリスクマップでは、道路Ｄ１の左車線Ｄ１１において、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの車列の後方には予測リスクポテンシャルが配置されていない（つまりリスクポテンシャルが０である）が、中央車線Ｄ１２において、他車両Ｖ４ｆの前方の位置に隣接する位置に隣接する位置に車線変更リスクポテンシャルを配置している。

図１１に示すリスクマップの道路Ｄ１の中央車線Ｄ１２では、予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルに加えて、車線変更リスクポテンシャルが配置された上述の位置においてリスクポテンシャルの値が高くなっており、これらの位置には２番目に濃い色を付している。ここで、図１１に示すリスクマップにおいて、道路Ｄ１の中央車線Ｄ１２のリスクポテンシャルを見ると、他車両Ｖ２ａに遭遇する位置の前方の位置に隣接する位置では、他の位置と比較してリスクポテンシャルの値が低くなっている。後述する行動決定部１６１７は、このリスクポテンシャルの値が低くなっている位置を探し、当該位置を車線変更する位置として設定することになる。また、図１１では色の濃淡で示したが、車線変更リスクポテンシャルの大きさは、車線変更先に配置された予測リスクポテンシャルの値を用いて、難易度の高い車線変更を回避し、車線変更の走行動作に伴うリスクを抑制することができるような適宜の値を設定することができる。たとえば、車線変更先に配置された予測リスクポテンシャルの値に、係数（たとえば１．５）を掛けて車線変更リスクポテンシャルの値としてもよい。

設定した車線変更の位置を踏まえて、図３の行動決定部１６１７は、図１１に示すリスクマップを参照し、図４の走行経路Ｒ１及びＲ２を走行するとした場合に、最もリスクポテンシャルが小さくなる走行経路を選択する。ここで、図４の走行経路Ｒ１及びＲ２を走行する場合には、走行位置付近（検出物体との遭遇位置付近）、つまり同じ車線を走行する必要はなく、同じ道路を走行する場合を含む。また、少なくとも走行位置（検出物体との遭遇位置）を走行する手前で、プロセッサ１０は、予測リスクポテンシャル、割り込まれリスクポテンシャル及び車線変更リスクポテンシャルを算出する。

図１２Ａ～１２Ｃに示す走行経路Ｒ１ａ及びＲ２ａは、図４の走行経路Ｒ１及びＲ２を走行するとした場合に、予測リスクポテンシャル、割り込まれリスクポテンシャル及び車線変更リスクポテンシャルを考慮した図１１に示すリスクマップを参照した上で、行動決定部１６１７が最終的に設定した走行経路である。

図１２Ａに示す走行経路Ｒ１ａでは、自車両Ｖ１は、駐車中の他車両Ｖ２ａの前方に進入するように、道路Ｄ１の中央車線から左車線に車線変更する。これにより、車線変更の難易度が低い位置、つまり車線変更の走行動作に伴うリスクが低い位置で車線変更をすることができる。車線変更後に、自車両Ｖ１は、渋滞する他車両Ｖ３ａ～Ｖ３ｃの後方に位置することになるが、再度の車線変更は行わずに、他車両Ｖ３ａの側道Ｄ３への左折待ちに起因する渋滞が解消するまで他車両Ｖ３ｃの後方で待つものとする。

他車両Ｖ３ａの側道Ｄ３への左折が完了し、これに起因する渋滞が解消すると、図１２Ｂに示す走行経路Ｒ１ｂに沿って、自車両Ｖ１は、他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃの後方で、交差点Ｃに向かって道路Ｄ１の左車線を直進する。図１２Ｂに示す走行シーンでは、他車両Ｖ３ａの側道Ｄ３への左折待ちの完了を待つ間に、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの左折待ち渋滞も解消し、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆは交差点Ｃの左折を完了したものとする。そのため、自車両Ｖ１は、交差点Ｃを左折するために渋滞が解消することを待つ必要はない。なお、図１２Ｂの走行シーンでは、道路Ｄ１の右車線及び右折専用車線の右折待ち渋滞も解消し、他車両Ｖ５ａ～Ｖ５ｆは交差点Ｃの右折を完了しているものとする。そして、図１２Ｃに示す走行経路Ｒ２ａは、自車両Ｖ１が交差点Ｃを左折する際の走行経路である。他車両Ｖ３ｃに続いて、自車両Ｖ１は交差点Ｃを左折することとなる。

これに対し、図４の走行経路Ｒ１及びＲ２を走行するとした場合に、車線変更リスクポテンシャルを考慮することなく、予測リスクポテンシャルと割り込まれリスクポテンシャルとを考慮した図９に示す予測リスクマップを参照したときに、行動決定部１６１７が最終的に設定した走行経路Ｒ１ｘを図１６に示す。

図１６に示す走行経路Ｒ１ｘでは、自車両Ｖ１は、左折中の他車両Ｖ３ａの前方に進入するように、道路Ｄ１の中央車線から左車線に車線変更する。当該車線変更は、他車両Ｖ３ａの左折が完了すると、渋滞が解消した他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃが走行を再開し、後方から接近することになるため、走行経路Ｒ１ａの車線変更と比較して、リスクが高い車線変更である。また、道路Ｄ１の左車線において自車両Ｖ１が現在位置Ｐ１から他車両Ｖ３ａの後方に移動するまでの間に、他車両Ｖ３ａの左折が完了した場合には、自車両Ｖ１は、左車線への車線変更を行うことができない。渋滞が解消することで他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃが走行を再開し、道路Ｄ１の左車線に自車両Ｖ１が進入するためのスペースが無くなるからである。この場合には、自車両Ｖ１は、左車線への車線変更を断念し、走行経路に沿った走行支援を続けることができなくなる。

これとは別に、図９に示す予測リスクマップを参照した行動決定部１６１７は、図１６に示す走行経路Ｒ１ｙを設定する場合もある。走行経路Ｒ１ｙでは、自車両Ｖ１は、左折待ちをする他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆに割り込みつつ車線変更をしなければならない。このような難易度の高い（つまりリスクの高い）車線変更については、走行支援装置１００による支援が限定的になる場合があり、後方から接近する他車両に遭遇する場合もある。結果として、左車線への車線変更を断念し、走行経路に沿った走行支援を続けることができなくなる可能性が高い。

このように、車線変更リスクポテンシャルを用いることで、予測リスクポテンシャルと割り込まれリスクポテンシャルとが考慮していなかった車線変更の走行動作の難易度を考慮した上で、車線変更の位置を設定することができるようになる。つまり、車線変更リスクポテンシャルを用いることで、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの左折待ち渋滞の車列に割り込む位置や、他車両Ｖ３ａが側道Ｄ３に進入した後に他車両Ｖ３ｂが後方から接近するような位置で、自車両Ｖ１が車線変更することを回避することができる。その結果、自車両Ｖ１が車線変更を断念して走行経路を変更する事態の発生を回避することができる。

ここで、遭遇するリスクの分類ごとの車線変更の難易度を反映するために、車線変更リスクポテンシャルの大きさは、自車線において、車線を長時間閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置を最も大きく設定し、車線を長時間閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置の後方の位置、及び車線を一時的に閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置を次に大きく設定し、車線を一時的に閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置の前方及び後方の位置を最も小さく設定してもよい。これ代えて、又はこれに加えて、遭遇する物体が右折又は左折待ち渋滞の車列である場合には、車線変更リスクポテンシャルを、右折又は左折の位置に近いほど高く設定してもよい。

また、自車両Ｖ１が走行する自車線において、車線変更先の車線に存在する予測リスクポテンシャルが０である位置に隣接する位置に車線変更リスクポテンシャルを配置する車線変更リスクポテンシャルを配置する場合には、車線変更リスクポテンシャルの値を、予測リスクポテンシャルが０でない位置から離れるほど小さく設定してもよい。特に、遭遇する物体が車線を一時的に閉塞する物体、交通流を妨げる物体、又は部分的に交通流を妨げる物体である場合に、自車線において、リスクポテンシャルが０でない位置に隣接する位置の前方及び／又は後方の位置に配置された車線変更リスクポテンシャルは、当該予測リスクポテンシャルが０でない位置から離れるほど小さく設定する。車線変更リスクポテンシャルを小さくする場合の小さくする割合は、遭遇する物体に応じた適宜の値を設定することができる。

自車線において、リスクポテンシャルが０でない位置に隣接する位置の後方の位置に配置された車線変更リスクポテンシャルの当該小さくする割合の大きさは、物体が部分的に交通流を妨げる物体である場合には、隣接車線の車両は、車速は落ちるが、動いている可能性があり、自車両の車速を落とす量は更に少なくて済むため、最も大きくなり、物体が交通流を妨げる物体の場合には、隣接車線の車両は、低速で動いている可能性があり、自車両は車速を０まで落とす必要がなく、次に大きくなり、物体が車線を一時的に閉塞する物体の場合には、隣接車線の車両は停車している可能性が高く、自車両は車線変更しながら車速を０まで落とす必要があり、最も小さくなる。

一方、自車線において、リスクポテンシャルが０でない位置に隣接する位置の前方の位置に配置された車線変更リスクポテンシャルの当該小さくする割合の大きさは、物体が車線を一時的に閉塞する物体の場合に最も大きくなり、物体が交通流を妨げる物体の場合に次に大きくなり、物体が部分的に交通流を妨げる物体である場合に最も小さくなる。すなわち、物体が車線を一時的に閉塞する物体の場合と比較して、物体が交通流を妨げる物体、又は部分的に交通流を妨げる物体である場合には、物体からの距離が離れてもリスクポテンシャルの値が低減しにくい。これは、渋滞する車列のような車線を一時的に閉塞する物体は低速で走行する場合が多いため、物体との距離が近くてもリスクを回避できることに対し、車線を歩行する歩行者、自転車又は二輪車などの部分的に交通流を妨げる物体の場合は、横方向へ回避することで走行を継続できる可能性があるため、当該物体を回避した他車両が、車速を落とさずに自車両Ｖ１に接近する場合があり、リスクを回避するために物体との距離が必要になるからである。

これに代えて、又はこれに加えて、当該小さくする割合は、自車両Ｖ１が走行する道路の制限車速が高いほど小さく設定してもよい。また、これに代えて、又はこれに加えて、当該小さくする割合は、自車両Ｖ１の車速が高いほど小さく設定してもよい。制限車速又は走行車速が高いほど、リスクを回避するために必要な車両の制動距離が長くなるからである。

また、これに代えて、又はこれに加えて、車線変更の位置を設定する区間として、自車両Ｖ１の現在位置Ｐ１から、次の右折又は左折の位置までの間で、車線変更リスクポテンシャルが最も小さくなる位置で車線変更を行うように設定してもよい。また、これに代えて、又はこれに加えて、走行経路を設定する際に、自車両Ｖ１の現在位置Ｐ１から目的地Ｐｘまでの経路が複数存在するときは、経路に配置された車線変更リスクポテンシャルの和が最も小さい経路を選択してもよい。

図３に戻り、本実施形態の経路算出部１６０は、顕在リスクマップ学習部１６１４と、顕在リスクマップ生成部１６１５と、リスクマップ統合部１６１６とをさらに備える。

顕在リスクマップ学習部１６１４は、顕在リスクマップを生成するための軌跡誘導ポテンシャルを生成する。人間の運転者は、交通環境内に駐車中の車両などの物体を見た場合、それからどれくらい距離を取るべきかではなく、それを処理するのに何をすべきか又はどの経路を通るべきかを考える。このような機構を模倣するために、顕在リスクマップ学習部１６１４は、運転データから、顕在リスクマップを表示するための軌跡誘導ポテンシャルを生成する。すなわち、実際に検出された、例えば車両、歩行者、自転車などの各物体のそれぞれの分類に対し、リアルタイムで軌跡誘導ポテンシャルが生成される。これには、衝突防止のための反発空間ポテンシャル、所望の軌跡を誘導するための吸引空間ポテンシャル、及び適切な目標速度を誘導するための速度ポテンシャルが含まれる。さらに、プローブカーが各分類の各種の交通参加者に対処するときの、自然な運転データでのその軌跡を学習する。オンライン処理においては、軌跡誘導ポテンシャルを使用して、所望のローカル軌跡及び目標速度プロファイルが計算される。

顕在リスクマップ生成部１６１５は、顕在リスクマップ学習部１６１４から得られる、分類毎に予め学習された軌跡誘導ポテンシャルと、自車両Ｖ１の周囲の交通参加者の分類結果とに基づいて、自車両Ｖ１の周囲の交通参加者毎に、分類に応じた軌跡誘導ポテンシャルを当てはめて、顕在リスクマップを生成する。予測リスクマップ生成部１６０５にて生成された予測リスクマップは、これまでの経験に基づくリスクポテンシャルを遭遇確率という特性値を用いて予測したものであるのに対し、この顕在リスクマップ生成部１６１５にて生成される顕在リスクマップは、実際に走行経路を走行しているときに検出される物体に対するリスクポテンシャルを求めたものである。これにより、検出物体との遭遇確率が低い等の原因で予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルが低い道路区間又は車線に、偶然又は突発的に物体が検出された場合には、顕在リスクポテンシャルに基づく適切な走行支援を実行することができる。

なお、同じリスクに起因する場合は、検出したリスクについて算出された顕在リスクポテンシャルは、当該リスクに係る予測リスクポテンシャルよりも大きい。予測リスクポテンシャルは、リスクポテンシャルに対し、遭遇確率という特性値を用いて予測したリスクポテンシャルだからである。

リスクマップ統合部１６１６は、予測リスクマップ生成部１６０５にて生成された予測リスクマップと、顕在リスクマップ生成部１６１５にて生成された顕在リスクマップと、車線変更リスクポテンシャル生成部１６１３にて生成された車線変更リスクポテンシャルとを統合した統合リスクマップを生成する。具体的には、リスクマップ統合部１６１６は、実際に自車両Ｖ１を走行させる場合に自車両Ｖ１の周囲の物体を検出し、障害物その他の物体を検出した場合には、顕在リスクマップ生成部１６１５により検出した物体の顕在リスクポテンシャルを求める。そして、予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルと顕在リスクポテンシャルとを比較し、リスクポテンシャルが大きい方のリスクポテンシャルに基づいて、自車両Ｖ１が走行する車線の設定のような車両の走行を支援するように、統合リスクマップを生成する。この際に、車線変更要否判定部１６１１にて右折又は左折のために車線変更が必要であると判定され、車線変更リスクポテンシャル生成部１６１３にて車線変更リスクポテンシャルが算出された場合には、統合リスクマップにおいて、自車両Ｖ１の走行する自車線に配置された顕在リスクポテンシャル、予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルに、車線変更リスクポテンシャルを加える。

たとえば、実際に走行経路Ｒ１に沿って道路Ｄ１を走行する場合に、左車線に左折待ちをする他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆを検出したとすると、顕在リスクマップ生成部１６１５は、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆに係る顕在リスクポテンシャルを算出し、顕在リスクマップを生成する。そして、リスクマップ統合部１６１６は、当該顕在リスクマップと図１１の予測リスクマップとを統合し、たとえば図１３に示す統合リスクマップを生成する。図１３に示す統合リスクマップでは、図１１に示す予測リスクマップと比較して、道路Ｄ１の左車線において、左折待ちをする他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの車列の位置に対応する位置に配置されたリスクポテンシャルの色が濃くなっている。これは、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆを実際に検出したことで、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの位置に対応する位置に配置されたリスクポテンシャルが、予測リスクポテンシャルから顕在リスクポテンシャルに変わり、リスクポテンシャルの値が高くなったためである。

また、たとえば実際に走行経路Ｒ１に沿って道路Ｄ１を走行する場合に、左車線において左折待ちをする他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの後方に、左車線を交差点Ｃに向かって走行する他車両Ｖ４ｘを検出したときには、図１７に示す統合リスクマップにおいて、道路Ｄ１の中央車線の、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの後方の位置に配置されたリスクポテンシャルに重み付けをしてもよい。たとえば、他車両Ｖ４ｘが実際に検出された場合には、道路Ｄ１の中央車線の、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの後方の位置に配置されたリスクポテンシャルに、１．５を乗じてもよい。これにより、予測リスクポテンシャルによるリスクを回避する他車両Ｖ４ｘを実際に検出した場合に、他車両Ｖ４ｘが他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆを回避する走行動作に基づくリスクを適切に評価し、未然に回避することができる。

次に、経路算出部１６０にて実行される処理内容を説明する。図１４は、経路算出部１６０の周辺物体の軌跡取得部１６０１、周辺物体の分類部１６０２、周辺物体の情報蓄積部１６０３及び記憶部１６０４における情報処理手順を示すフローチャート、図１５Ａ及び１５Ｂは、経路算出部１６０の予測リスクマップ生成部１６０５、顕在リスクマップ学習部１６１４、顕在リスクマップ生成部１６１５、リスクマップ統合部１６１６、行動決定部１６１７における情報処理手順を示すフローチャートである。

まず、それぞれの車両が任意の道路を走行する際に図１４に示す処理が実行され、これにより蓄積されたデータが、その後の各車両に対する走行支援に供される。図１４のステップＳ１１において、プロセッサ１０は、それぞれの車両が走行を開始したか否かを判定し、走行を開始したらステップＳ１２へ進み、撮像装置や測距装置などの検出装置１を用いて周辺物体を検出する。車両が走行を開始していない場合は、プロセッサ１０は、ステップＳ１１を繰り返す。

ステップＳ１２にて、プロセッサ１０は、自車両Ｖ１の周囲の物体が検出されたらステップＳ１３へ進み、環境認識装置５と物体認識装置６とを用いて検出した物体を分類するとともに、自車情報検出装置４を用いて物体を検出した位置の位置情報を取得する。そして、プロセッサ１０は、検出した物体の顕在リスクポテンシャルに係る分類と、検出した位置とを関連付け、記憶部１６０４に記憶する。ステップＳ１４では、プロセッサ１０は、自車両Ｖ１の走行が終了したか否かを判断し、終了していない場合はステップＳ１２へ戻って物体の検出とデータの蓄積を、走行が終了するまで繰り返す。このような分類別の物体と位置情報とが関連付けられたデータが、記憶部１６０４に多数蓄積されることにより、任意の位置における経験的なリスクポテンシャルデータを得ることができる。

次に、自車両Ｖ１の走行支援を開始する場合には、図１５Ａ及び１５Ｂに示す処理が実行される。本実施形態の走行支援は、ドライバーが目的地Ｐｘを入力することで、現在位置Ｐ１から目的地Ｐｘまでの走行経路Ｒを用いて自律走行制御する走行支援であるものとする。なお、目的地Ｐｘには、最終目的地のほか、中間地点や、次に遭遇する交差点、例えば左折が予定されている交差点などを含むものとする。この場合、まず図１７ＡのステップＳ２１では、プロセッサ１０は、自車両Ｖ１の走行支援が開始したか否かを判断し、開始した場合にはステップＳ２２へ進む。走行支援が開始していない場合には、プロセッサ１０は、ステップＳ２１を繰り返す。ステップＳ２２では、プロセッサ１０は、ドライバーに目的地Ｐｘの入力を促し、自車情報検出装置４により自車両Ｖ１の現在位置Ｐ１を取得するとともに、ドライバーにより入力された目的地Ｐｘを取得する。

ステップＳ２３では、プロセッサ１０は、ステップＳ２２で取得された自車両Ｖ１の現在位置Ｐ１と目的地Ｐｘに基づいて走行経路Ｒを計算する。続くステップＳ２４では、プロセッサ１０は、ステップＳ２３で算出した走行経路Ｒの走行位置ごと（つまり、道路区間ごと及び車線ごと）の顕在リスクポテンシャルを記憶部１６０４から取得する。また続くステップＳ２５では、プロセッサ１０は、ステップＳ２３で算出した走行経路Ｒの走行位置ごと（つまり、道路区間ごと及び車線ごと）の物体への遭遇確率を記憶部１６０４から取得する。そして続くステップＳ２６では、プロセッサ１０は、ステップＳ２３及びＳ２４で取得された、検出物体のそれぞれの顕在リスクポテンシャルと遭遇確率とを乗算して予測リスクポテンシャルを算出する。ステップＳ２６において予測リスクポテンシャルを算出した後、ステップＳ２７では、プロセッサ１０は、予測リスクポテンシャルの算出に用いた顕在リスクポテンシャルと遭遇位置を用いて、割り込まれリスクポテンシャルを算出する。自車両Ｖ１の走行支援を開始したら、好ましくは走行を開始する前にステップＳ２２～Ｓ２７の処理を実行し、予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルが最も小さくなる道路区間及び車線を選択することで走行経路Ｒを設定する。

走行経路Ｒに沿って自車両Ｖ１が走行を開始したら、プロセッサ１０は、図１５ＢのステップＳ２８においてリアルタイムで周囲の物体を検出する。物体が検出されない場合には、ステップＳ３０に進む。一方、物体が検出された場合には、ステップＳ２９へ進み、プロセッサ１０は、顕在リスクマップ生成部１６１５により検出した物体の顕在リスクポテンシャルを算出する。ステップＳ３０において、プロセッサ１０は、設定経路読み込み部１６１０により読み込まれた設定済みの経路について、車線変更要否判定部１６１１により、設定済みの経路に沿って走行するために車線変更が必要か否かを判定する。設定された経路に沿って走行するために車線変更が必要であると判定した場合には、ステップＳ３１に進む。これに対して、設定された経路に沿って走行するために車線変更が必要でないと判定した場合には、ステップＳ３２に進む。

ステップＳ３０からステップＳ３１に進んだ場合には、プロセッサ１０は、車線変更リスク判定部１６１２により、自車両Ｖ１が車線変更した先の車線に予測リスクポテンシャル又は割り込まれリスクポテンシャルが配置されているか否かを判定する。自車両Ｖ１が車線変更した先の車線に予測リスクポテンシャル又は割り込まれリスクポテンシャルが配置されていると判定した場合には、ステップＳ３５に進む。これに対して、自車両Ｖ１が車線変更した先の車線に予測リスクポテンシャルも割り込まれリスクポテンシャルも配置されていないと判定した場合には、ステップＳ３２に進む。

ステップＳ３１からステップＳ３５に進んだ場合に、プロセッサ１０は、車線変更リスクポテンシャル生成部１６１３により車線変更リスクポテンシャルを算出する。続くステップＳ３６では、プロセッサ１０は、ステップＳ３５で算出した車線変更リスクポテンシャルを用いて、自車両Ｖ１が目的の車線に車線変更する位置を設定する。そして続くステップＳ３７において、プロセッサ１０は、ステップＳ３６において設定した車線変更の位置で車線変更をするように、顕在リスクポテンシャル、予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルを用いて自車両Ｖ１の走行を支援する。

一方、ステップＳ３０又はステップＳ３１からステップＳ３２に進んだ場合には、プロセッサ１０は、顕在リスクポテンシャルが予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャル以上か否かを判定する。顕在リスクポテンシャルが予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャル以上である場合にはステップＳ３３に進み、プロセッサ１０は、顕在リスクポテンシャルを用いて自車両Ｖ１の走行を支援する。これに対して、顕在リスクポテンシャルが予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャル未満である場合にはステップＳ３４に進み、プロセッサ１０は、予測リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルを用いて自車両Ｖ１の走行を支援する。なお、ステップＳ２８において周囲の物体が検出されず、ステップＳ２９において顕在リスクポテンシャルを算出していない場合には、顕在リスクポテンシャルを０としてステップＳ３２の判断をする。つまり、顕在リスクポテンシャルを算出していない場合には、常に予測リスクポテンシャルは顕在リスクポテンシャルより大きいと判断し、ステップＳ３４に進む。

なお、ステップＳ２７における割り込まれリスクポテンシャルの算出は、必要に応じて省略することができる。この場合には、プロセッサ１０は、ステップＳ２８～Ｓ３７において割り込まれリスクポテンシャルを用いないで処理を行う。

以上のとおり、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、車両で物体を検出した場合に、物体のリスクポテンシャルを求め、当該物体のリスクポテンシャルと物体に遭遇した遭遇位置とを対応させて、遭遇位置におけるリスクポテンシャルを顕在リスクポテンシャルとして蓄積し、蓄積された当該遭遇位置における顕在リスクポテンシャルを用いて、物体を検出した時に求められたリスクポテンシャルよりも低い、遭遇位置において遭遇が予測される物体の予測リスクポテンシャルを求め、目的地Ｐｘまでの経路に沿って走行する際に遭遇位置を再度走行する場合には、当該予測リスクポテンシャルを用いて車両の走行を自律制御する。ここで、経路に沿って走行するために自車両Ｖ１の車線変更が必要か否かを判定し、車線変更が必要であると判定した場合には、顕在リスクポテンシャルと予測リスクポテンシャルとの少なくともいずれか一方を用いて、車線変更の走行動作に伴うリスクによる車線変更リスクポテンシャルを算出し、自車両Ｖ１が走行する自車線Ｖ１の予測リスクポテンシャルに、車線変更リスクポテンシャルを加えて自車線のリスクポテンシャルを求め、自車線のリスクポテンシャルを用いて車線変更の位置を設定する。これにより、予測リスクポテンシャルと割り込まれリスクポテンシャルとが考慮していなかった車線変更の走行動作の難易度を考慮した上で、車線変更の位置を設定することができるようになる。つまり、駐車中の他車両Ｖ２ｂの後方に進入する位置、他車両Ｖ４ａ～Ｖ４ｆの左折待ち渋滞の車列に割り込む位置、及び他車両Ｖ３ａが側道Ｄ３に進入した後に他車両Ｖ３ｂが後方から接近するような位置で、自車両Ｖ１が車線変更することを回避することができる。その結果、自車両Ｖ１が車線変更を断念して走行経路を変更する事態の発生を回避することができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、車線変更リスクポテンシャルは、自車線において、車線変更先の車線に存在する予測リスクポテンシャルが０でない位置に隣接する位置に配置する。これにより、他車両Ｖ２が駐車している位置、及び車線を一時的に閉塞する渋滞の車列に向かって自車両Ｖ１が車線変更を行うことを回避することができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、車線変更リスクポテンシャルは、自車線において、車線変更先の車線に存在する予測リスクポテンシャルが０である位置に隣接する位置に配置し、車線変更リスクポテンシャルは、予測リスクポテンシャルが０でない位置から離れるほど小さく設定する。これにより、車線を長時間閉塞する他車両Ｖ２ｂの後方への車線変更することで再度車線変更が必要になるリスク、車線を一時的に閉塞する他車両Ｖ３ｃに接近した位置への車線変更することで自車両Ｖ１の挙動が大きくなるリスク、渋滞が解消することで車線を一時的に閉塞していた他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃが後方から自車両Ｖ１に接近するリスクといった、車線変更の走行動作に伴うリスクを適切に考慮することができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、遭遇する物体は、車線を長時間閉塞する物体、車線を一時的に閉塞する物体、交通流を妨げる物体、又は部分的に交通流を妨げる物体である。これにより、遭遇する物体の分類ごとに適切な車線変更リスクポテンシャルを設定することができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、車線変更リスクポテンシャルは、自車線において、車線を長時間閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置が最も大きく、車線を長時間閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置の後方の位置、及び車線を一時的に閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置が次に大きく、車線を一時的に閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置の前方及び後方の位置が最も小さい。これにより、これにより、遭遇する物体の分類ごとに適切な車線変更リスクポテンシャルを設定することができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、遭遇する物体が車線を長時間閉塞する物体である場合に、車線変更リスクポテンシャルは、自車線において、予測リスクポテンシャルに隣接する位置と、当該位置の後方の位置とに配置する。これにより、車線を長時間閉塞する他車両Ｖ２ｂの後方への車線変更することで再度車線変更が必要になるリスクを回避することができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、遭遇する物体が車線を一時的に閉塞する物体、交通流を妨げる物体、又は部分的に交通流を妨げる物体である場合に、車線変更リスクポテンシャルは、自車線において、予測リスクポテンシャルが０でない位置に隣接する位置と、当該位置の前方及び／又は後方の位置とに配置する。これにより、車線を一時的に閉塞する他車両Ｖ３ｃに接近した位置への車線変更することで自車両Ｖ１の挙動が大きくなるリスク、渋滞が解消することで車線を一時的に閉塞していた他車両Ｖ３ｂ及びＶ３ｃが後方から自車両Ｖ１に接近するリスクといった、車線変更の走行動作に伴うリスクを適切に考慮することができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、遭遇する物体が車線を一時的に閉塞する物体、交通流を妨げる物体、又は部分的に交通流を妨げる物体である場合に、車線変更リスクポテンシャルを、自車線において、予測リスクポテンシャルが０でない位置に隣接する位置と、当該位置の前方及び／又は後方の位置とに配置するときは、当該前方及び／又は後方の位置に配置された車線変更リスクポテンシャルは、予測リスクポテンシャルが０でない位置から離れるほど小さく設定する。これにより、予測リスクポテンシャルによるリスクからの距離と、車線変更の難易度との関係を、車線変更リスクポテンシャルの値に反映させることができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、車線変更リスクポテンシャルが、予測リスクポテンシャルが０でない位置から進行方向で後方に離れるほど小さく設定する場合の、当該小さくする割合は、遭遇する物体が部分的に交通流を妨げる物体である場合に最も大きく、遭遇する物体が交通流を妨げる物体の場合に次に大きく、遭遇する物体が車線を一時的に閉塞する物体の場合に最も小さい。これにより、予測リスクポテンシャルによるリスクの分類ごとに、当該リスクからの距離と、車線変更の難易度との関係を、車線変更リスクポテンシャルの値に反映させることができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、車線変更リスクポテンシャルが、予測リスクポテンシャルが０でない位置から進行方向で前方に離れるほど小さく設定する場合の、当該小さくする割合は、遭遇する物体が車線を一時的に閉塞する物体の場合に最も大きく、遭遇する物体が交通流を妨げる物体の場合に次に大きく、遭遇する物体が部分的に交通流を妨げる物体である場合に最も小さい。これにより、予測リスクポテンシャルによるリスクの分類ごとに、当該リスクからの距離と、車線変更の難易度との関係を、車線変更リスクポテンシャルの値に反映させることができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、車線変更リスクポテンシャルが、予測リスクポテンシャルが０でない位置から離れるほど小さく設定する場合の、当該小さくする割合は、自車両Ｖ１が走行する道路の制限車速が高いほど小さく設定する。これにより、制限車速と、リスクを回避するために必要な車両の制動距離との関係を車線変更リスクポテンシャルの値に反映させることができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、車線変更リスクポテンシャルが、予測リスクポテンシャルが０でない位置から離れるほど小さく設定する場合の、当該小さくする割合は、自車両Ｖ１の車速が高いほど小さく設定する。これにより、自車両Ｖ１の車速と、リスクを回避するために必要な車両の制動距離との関係を車線変更リスクポテンシャルの値に反映させることができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、遭遇する物体が、車線を一時的に閉塞する、右折又は左折待ち渋滞の車列である場合に、車線変更リスクポテンシャルを、右折又は左折の位置に近いほど高く設定する。これにより、右折又は左折する位置までの距離と、車線変更の難易度との関係を車線変更リスクポテンシャルの値に反映させることができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、自車両Ｖ１の走行を自律制御する場合に、自車両Ｖ１の周囲の物体を検出し、当該物体を検出した場合に、物体の顕在リスクポテンシャルを求め、顕在リスクポテンシャル、予測リスクポテンシャル及び車線変更リスクポテンシャルを統合して統合リスクを算出し、統合リスクが最も小さい車線を自車両Ｖ１が走行する車線として選択する。これにより、実際に自車両Ｖ１が走行する場合に、顕在リスクポテンシャルを用いて適切な走行支援をすることができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、自車両Ｖ１の走行を自律制御する場合に、自車両Ｖ１の周囲の物体を検出し、当該物体を検出した場合に、物体の顕在リスクポテンシャルを求め、さらに、予測リスクポテンシャルによるリスクを回避する他車両の予測走行動作を用いて、予測リスクポテンシャルよりも低い、割り込まれリスクポテンシャルを求め、顕在リスクポテンシャル、予測リスクポテンシャル、車線変更リスクポテンシャル及び割り込まれリスクポテンシャルを統合して統合リスクを算出し、統合リスクが最も小さい車線を前記自車両Ｖ１が走行する車線として選択する。これにより、顕在リスクポテンシャルに加えて割り込まれリスクポテンシャルを用いて走行経路を設定することができ、適切な走行支援をすることができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、自車両Ｖ１の現在位置Ｐ１から、次の右折又は左折の位置までの間で、車線変更リスクポテンシャルが最も小さくなる位置で車線変更を行う。これにより、車線変更の位置を設定する区間を短い区間に区切ることができ、短い区間で車線変更の位置を繰り返し検討できるようになり、その結果、リアルタイムな周囲の走行状況に合わせて適切な位置で車線変更をすることができるようになる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、自車両Ｖ１の現在位置Ｐ１から目的地Ｐｘまでの経路が複数存在する場合に、経路に配置された車線変更リスクポテンシャルの和が最も小さい経路を選択する。これにより、予め経路を設定しておくことで、車線変更の位置を事前に設定することできるようになり、円滑な走行支援を提供することができる。

また、本実施形態の車両の走行支援方法及び支援装置によれば、自車両Ｖ１が３車線以上の道路を走行する場合に、複数回の車線変更が必要であると判定したときは、車線変更リスクポテンシャルの和が最も小さい位置を車線変更する位置として設定する。これにより、複数回の車線変更が必要な場合にも、車線変更に伴うリスクが小さい位置で車線変更を行うことができる。

１０００…走行支援システム
１…検出装置
２…ナビゲーション装置
３…地図情報
４…自車情報検出装置
５…環境認識装置
６…物体認識装置
１００…走行支援装置
１０…プロセッサ
１１…ＣＰＵ
１２…ＲＯＭ
１３…ＲＡＭ
１１０…出力装置
１１１…通信装置
１２０…目的地設定部
１３０…経路計画部
１４０…運転計画部
１５０…走行可能領域算出部
１６０…経路算出部
１６０１…周辺物体の軌跡取得部
１６０２…周辺物体の分類部
１６０３…周辺物体の情報蓄積部
１６０４…記憶部
１６０５…予測リスクマップ生成部
１６０６…リスクポテンシャル計算部
１６０７…遭遇確率計算部
１６０８…予測リスクポテンシャル生成部
１６０９…割り込まれリスクポテンシャル生成部
１６１０…設定経路読み込み部
１６１１…車線変更要否判定部
１６１２…車線変更リスク判定部
１６１３…車線変更リスクポテンシャル生成部
１６１４…顕在リスクマップ学習部
１６１５…顕在リスクマップ生成部
１６１６…リスクマップ統合部
１６１７…行動決定部
１７０…運転行動制御部
２００…車両制御装置
２１０…駆動機構
２１１…通信装置
Ｃ…交差点
Ｄ１…道路
Ｄ１１…左車線
Ｄ１２…中央車線
Ｄ１３…右車線
Ｄ１４…右折専用車線
Ｄ２…道路
Ｄ２１…左車線
Ｄ２２…右車線
Ｄ３…側道
Ｄ４…道路
Ｐ１…自車両の現在位置
Ｐｘ…自車両の目的地
Ｒ、Ｒ１、Ｒ２…走行経路
Ｒａ、Ｒ１ａ、Ｒ１ｂ、Ｒ２ａ…走行経路
Ｒｘ、Ｒ１ｘ、Ｒ１ｙ…走行経路
Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４…信号機
Ｖ１…自車両
Ｖ１ａ、Ｖ１ｂ、Ｖ１ｃ、Ｖ１ｄ、Ｖ１ｅ…自車両が車線変更を開始する位置
Ｖ２ａ、Ｖ２ｂ…他車両（停車中）
Ｖ３ａ、Ｖ３ｂ、Ｖ３ｃ…他車両（側道へ左折）
Ｖ４ａ、Ｖ４ｂ、Ｖ４ｃ、Ｖ４ｄ、Ｖ４ｅ、Ｖ４ｆ…他車両（左折待ち）
Ｖ５ａ、Ｖ５ｂ、Ｖ５ｃ、Ｖ５ｄ、Ｖ５ｅ、Ｖ５ｆ、Ｖ５ｇ、Ｖ５ｈ、Ｖ５ｉ…他車両（右折待ち）
Ｖ２ｘ、Ｖ３ｘ、Ｖ４ｘ、Ｖ５ｘ…他車両（リスク回避動作）

Claims (13)

1. 車両で物体を検出した場合に、前記物体のリスクポテンシャルと前記物体に遭遇した遭遇位置とを対応させ、前記車両が走行する道路の車線ごとに、前記遭遇位置におけるリスクポテンシャルを顕在リスクポテンシャルとして蓄積し、
   蓄積された前記遭遇位置における前記顕在リスクポテンシャルと、前記遭遇位置における前記物体への遭遇確率とを用いて、前記物体を検出した時に求められた前記顕在リスクポテンシャルよりも低い、前記遭遇位置において遭遇が予測される前記物体の予測リスクポテンシャルを前記車線ごとに求め、
   目的地までの経路に沿って走行する際に前記遭遇位置を再度走行する場合には、前記車線に配置された前記予測リスクポテンシャルを用いて前記車両の走行を自律制御する車両の走行支援方法において、
   自車両が、前記経路に沿って走行するため、前記自車両が走行する自車線から前記自車線の隣接車線に車線変更することが必要か否かを判定し、
   前記自車両が前記自車線から前記隣接車線に車線変更することが必要であると判定した場合に、前記自車線について、前記隣接車線に配置された前記顕在リスクポテンシャル及び前記予測リスクポテンシャルの少なくとも一方に対応し、前記自車両が前記自車線から前記隣接車線へ車線変更するときに遭遇するリスクに応じた車線変更の難易度を示す車線変更リスクポテンシャルを算出し、
   前記自車線に配置された前記予測リスクポテンシャルに、前記自車線について算出された前記車線変更リスクポテンシャルを加えて前記自車線のリスクポテンシャルを求め、
   前記自車線のリスクポテンシャルを用いて、前記自車両が前記自車線から前記隣接車線に車線変更する位置を設定する、車両の走行支援方法。
2. 前記車線変更リスクポテンシャルは、前記自車線において、前記隣接車線に存在する前記予測リスクポテンシャルが０でない位置に隣接する位置に配置する、請求項１に記載の方法。
3. 前記物体は、車線を長時間閉塞する物体、車線を一時的に閉塞する物体、交通流を妨げる物体、又は部分的に交通流を妨げる物体である、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記車線変更リスクポテンシャルは、前記自車線において、車線を長時間閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置が最も大きく、車線を長時間閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置の後方の位置、及び車線を一時的に閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置が次に大きく、車線を一時的に閉塞する物体に係る予測リスクポテンシャルに隣接する位置の前方及び後方の位置が最も小さい、請求項３に記載の方法。
5. 前記物体が車線を長時間閉塞する物体である場合に、前記車線変更リスクポテンシャルは、前記自車線において、前記予測リスクポテンシャルに隣接する位置と、前記位置の後方の位置とに配置する、請求項３に記載の方法。
6. 前記物体が車線を一時的に閉塞する物体、交通流を妨げる物体、又は部分的に交通流を妨げる物体である場合に、前記車線変更リスクポテンシャルは、前記自車線において、前記予測リスクポテンシャルが０でない位置に隣接する位置と、前記位置の前方及び／又は後方の位置とに配置する、請求項３に記載の方法。
7. 前記前方及び／又は後方の位置に配置された前記車線変更リスクポテンシャルは、前記予測リスクポテンシャルが０でない位置から離れるほど小さく設定する、請求項６に記載の方法。
8. 前記車線変更リスクポテンシャルが、前記予測リスクポテンシャルが０でない位置から進行方向で後方に離れるほど小さく設定する場合の、当該小さくする割合は、前記物体が部分的に交通流を妨げる物体である場合に最も大きく、前記物体が交通流を妨げる物体の場合に次に大きく、前記物体が車線を一時的に閉塞する物体の場合に最も小さい、請求項７に記載の方法。
9. 前記車線変更リスクポテンシャルが、前記予測リスクポテンシャルが０でない位置から進行方向で前方に離れるほど小さく設定する場合の、当該小さくする割合は、前記物体が車線を一時的に閉塞する物体の場合に最も大きく、前記物体が交通流を妨げる物体の場合に次に大きく、前記物体が部分的に交通流を妨げる物体である場合に最も小さい、請求項７又は８に記載の方法。
10. 前記車線変更リスクポテンシャルが、前記予測リスクポテンシャルが０でない位置から離れるほど小さく設定する場合の、当該小さくする割合は、前記自車両が走行する道路の制限車速が高いほど小さく設定する、請求項７～９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記車線変更リスクポテンシャルが、前記予測リスクポテンシャルが０でない位置から離れるほど小さく設定する場合の、当該小さくする割合は、前記自車両の車速が高いほど小さく設定する、請求項７～１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記物体が、車線を一時的に閉塞する、右折又は左折待ち渋滞の車列である場合に、前記車線変更リスクポテンシャルは、右折又は左折の位置に近いほど高く設定する、請求項３～１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 車両の周囲の物体を検出するための検出器と、
    前記物体のリスクポテンシャル、予測リスクポテンシャル、及び車線変更リスクポテンシャルを求め、前記車線変更リスクポテンシャルを用いて車両の走行を自律制御するための制御器と、
    前記検出器により検出された前記物体に関する情報及び前記制御器により求められたリスクポテンシャルに関する情報を記憶する記憶器と、を備え、
    前記制御器は、
    前記検出器が前記物体を検出した場合に、前記物体のリスクポテンシャルと前記物体に遭遇した遭遇位置とを対応させ、前記車両が走行する道路の車線ごとに、前記遭遇位置におけるリスクポテンシャルを顕在リスクポテンシャルとして前記記憶器に蓄積させ、
    前記記憶器に蓄積された前記遭遇位置における前記顕在リスクポテンシャルと、前記遭遇位置における前記物体への遭遇確率とを用いて、前記物体を検出した時に求められた前記顕在リスクポテンシャルよりも低い、前記遭遇位置において遭遇が予測される前記物体の予測リスクポテンシャルを前記車線ごとに求め、
    目的地までの経路に沿って走行する際に前記遭遇位置を再度走行する場合には、前記車線に配置された前記予測リスクポテンシャルを用いて車両の走行を自律制御する車両の走行支援装置において、
    前記制御器は、
    自車両が、前記経路に沿って走行するため、前記自車両が走行する自車線から前記自車線の隣接車線に車線変更することが必要か否かを判定し、
    前記自車両が前記自車線から前記隣接車線に車線変更することが必要であると判定した場合に、前記自車線について、前記隣接車線に配置された前記顕在リスクポテンシャル及び前記予測リスクポテンシャルの少なくとも一方に対応し、前記自車両が前記自車線から前記隣接車線へ車線変更するときに遭遇するリスクに応じた車線変更の難易度を示す前記車線変更リスクポテンシャルを算出し、
    前記自車線に配置された前記予測リスクポテンシャルに、前記自車線について算出された前記車線変更リスクポテンシャルを加えて前記自車線のリスクポテンシャルを求め、
    前記自車線のリスクポテンシャルを用いて、前記自車両が前記自車線から前記隣接車線に車線変更する位置を設定する、車両の走行支援装置。

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