JP5630583B2 - 車両運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、自車両の側後方に位置する障害物への自車両の接近を防止するように運転者の運転を支援する車両運転の支援技術に関する。

従来の車両運転支援装置としては、例えば特許文献１に記載の技術がある。特許文献１に記載の技術では、運転者の車線変更意図を検出し且つ自車両後側方に障害物が存在した場合には、障害物への接近を報知して障害物への接近を防止する。このとき特許文献１に記載の技術は、運転者による方向指示器の操作を検出すると共に自車両の車線内での左右方向の位置（右端車線若しくは左端車線位置）を検出し、その方向指示器の操作方向と自車両の車線内での左右方向の位置とが一致した場合に、運転者の車線変更意図があると検出する。

特開２００９−１８４５５４号公報

しかし、例えば、車線内の走行位置には運転者の好みや癖が有り、車線変更意図が無い場合に必ずしも車線中央を走行するとは限らない。このため、方向指示器の操作と車線内での走行位置とによる車線変更意図の検出は、その検出精度が低いおそれがある。すなわち、運転者が障害物への接近を意図していない場合であっても、障害物への接近を防止する制御が介入し、運転者に違和感を与える可能性がある。
本発明は、上記のような点に着目したもので、側後方の障害物に対する運転支援を実施する際に、運転者に与える違和感をより抑制可能な支援制御を提供することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明の一態様は、自車両前方の道路形状を検出し、検出した道路形状と運転者の操舵に応じた操舵量とに基づいて運転者の車線変更意図を判定する。また本発明は、自車両の後側方に存在する障害物である障害物を検出する。そして、本発明は、運転者の車線変更意図があると判定され且つ上記障害物が検出されている場合に、自車両の障害物への接近を防止する接近防止制御の開始を判定し、制御開始と判定された場合に自車両の上記障害物への接近防止を支援する接近防止制御を行う。このとき、本発明は、上記自車両前方の道路形状の検出精度を判定し、その検出精度が低い場合には上記制御開始判定を抑制する。

本発明の一態様によれば、道路形状の検出精度が悪い場合に、接近防止制御の制御開始を抑制する。これによって、道路形状の検出精度が悪い場合に不要な接近防止制御が実施（介入）することが低減する。これによって、側後方の障害物に対する運転支援を実施する際に、運転者に与える違和感をより抑制可能となる。

本発明に基づく第１実施形態に係る装置の概要構成図である。 本発明に基づく第１実施形態に係る装置の別の概要構成図である。 後側方の障害物検出エリアその他を説明する概念図である。 本発明に基づく実施形態に係る装置の別の概要構成図である。 第１実施形態におけるコントロールユニットの処理手順例を示すフローチャートである。 自車両と障害物との関係を示す概念図である。 第２実施形態におけるコントロールユニットの処理手順例を示すフローチャートである。 第３実施形態におけるコントロールユニットの処理手順例を示すフローチャートである。 自車両と障害物との関係を示す概念図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
（第１実施形態）
本実施形態では、後輪駆動車両に対し、車両運転支援装置を搭載する場合について説明する。なお、対象とする車両として、前輪駆動車両や四輪駆動車両を適用することもできる。また、ＥＶ車両やハイブリッド車両であっても適用可能である。

（構成）
図１は、本実施形態に係る装置の概要構成図である。
図１中符号１はブレーキペダルである。ブレーキペダル１は、ブースタ２を介してマスタシリンダ３に連結する。また、図１中符号４はリザーバである。
マスタシリンダ３は、流体圧回路３０を介して各輪の各ホイールシリンダ６ＦＬ〜６ＲＲに連結する。これにより、制動制御が作動しない状態では、運転者によるブレーキペダル１の踏込み量に応じて、マスタシリンダ３で制動流体圧を昇圧する。その昇圧した制動流体圧を、流体圧回路３０を通じて、各車輪５ＦＬ〜５ＲＲの各ホイールシリンダ６ＦＬ〜６ＲＲに供給する。

制動流体圧制御部７は、流体圧回路３０中のアクチュエータを制御して、各輪への制動流体圧を個別に制御する。そして、各輪への制動流体圧を、制駆動力コントロールユニット８からの指令値に応じた値に制御する。アクチュエータとしては、各ホイールシリンダ液圧を任意の制動液圧に制御可能な比例ソレノイド弁がある。

ここで、制動流体圧制御部７及び流体圧回路３０は、例えばアンチスキッド制御（ＡＢＳ）、トラクション制御（ＴＣＳ）又はビークルダイナミックスコントロール装置（ＶＤＣ）で使用する制動流体圧制御部を利用すればよい。制動流体圧制御部７は、単独で各ホイールシリンダ６ＦＬ〜６ＲＲの制動流体圧を制御する構成とすることもできる。そして、後述する制駆動力コントロールユニット８から制動流体圧指令値を入力した場合には、その制動流体圧指令値に応じて各制動流体圧を制御する。

また、この車両は、駆動トルクコントロールユニット１２及び車線形状取得部２５を備える。
駆動トルクコントロールユニット１２は、駆動輪である後輪５ＲＬ、５ＲＲへの駆動トルクを制御する。この制御は、エンジン９の運転状態、自動変速機１０の選択変速比、及びスロットルバルブ１１のスロットル開度を制御することで実現する。すなわち、駆動トルクコントロールユニット１２は、燃料噴射量や点火時期を制御する。また同時に、スロットル開度を制御する。これにより、エンジン９の運転状態を制御する。

この駆動トルクコントロールユニット１２は、単独で後輪５ＲＬ、５ＲＲの駆動トルクを制御することも可能である。ただし、制駆動力コントロールユニット８から駆動トルク指令値を入力したときには、その駆動トルク指令値に応じて駆動輪トルクを制御する。
またこの車両は、画像処理機能付きの撮像部２６を備える。撮像部２６は、カメラを備え、そのカメラで撮像した画像を画像処理して出力する。上記カメラは、自車両後側方を撮像するように設置されたＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等から構成される。

ここで、本明細書における自車両後側方とは、自車両のＭＭ側方を含む自車両後方を指す。図１では、撮像部２６のカメラとして、車両後部に設けられたリアカメラが例示されている。撮像部２６のカメラは、図２に示すように、通常、左右ミラー下に設けられるサイドカメラであっても良い。

撮像部２６は、撮像画像から例えば白線（レーンマーカ）等の車線区分線を検出し、その検出した白線に基づいて走行車線を検出する。さらに、撮像部２６は、その検出した走行車線に基づいて、自車両ＭＭの走行車線に対する横変位Ｘを検出し、検出した横変位Ｘを後述する制駆動力コントロールユニット８に出力する。そして、後述するように、制駆動力コントロールユニット８は、検出された横変位Ｘに基づいてヨー角φを算出する。このため、制駆動力コントロールユニット８で算出されるヨー角φは、撮像部２６の白線の検出精度Ｓに大きく影響される。

ここで、この車両には、ナビゲーション装置３１が搭載されている。ナビゲーション装置３１は、地図情報を記憶した地図データを備える。そして、ナビゲーション装置３１は、道路情報その他の地図情報と共に、運転者による目的地の入力に基づいて設定した経路情報を、制駆動力コントロールユニット８に出力する。
また本装置は、道路曲率βを、ナビゲーション装置３１によって検出する。この道路曲率βの検出方法に関しては後述する。

さらに撮像部２６は、カメラで撮像した自車両後側方の画像に基づいて、自車両後側方を走行する障害物ＳＭの存在を検出する。撮像部２６は、望ましくは、自車両ＭＭと障害物ＳＭとの相対横位置POSXobst、相対縦位置DISTobst、相対縦速度dDISTobstの検出を左
右それぞれ個別に検出できるものとする（図３参照）。相対横位置POSXobstは、自車両ＭＭに対する車線幅方向での障害物位置である。相対縦位置 DISTobstは、自車両ＭＭに対
する車線幅方向に直交する方向での障害物位置（車線に沿った方向での障害物位置）である。相対縦速度dDISTobstは、自車両ＭＭの進行方向における相対速度である。なお、図３では、カメラの例としてサイドカメラの場合を例示している。

また、この車両は、マスタシリンダ圧センサ１７、アクセル開度センサ１８、操舵角センサ１９、方向指示スイッチ２０、及び車輪速度センサ２２ＦＬ〜２２ＲＲを備える。そして、これらセンサ等は、検出した検出信号を制駆動力コントロールユニット８に出力する。
マスタシリンダ圧センサ１７は、マスタシリンダ３の出力圧、すなわちマスタシリンダ液圧Ｐｍを検出する。アクセル開度センサ１８は、アクセルペダルの踏込み量、すなわちアクセル開度θｔを検出する。操舵角センサ１９は、ステアリングホイール２１の操舵角（ステアリング舵角）δを検出する。方向指示スイッチ２０は、方向指示器による方向指示操作を検出する。車輪速度センサ２２ＦＬ〜２２ＲＲは、各車輪５ＦＬ〜５ＲＲの回転速度、所謂車輪速度Ｖｗｉ（ｉ＝ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ）を検出する。

なお、上記説明では、上記撮像部２６のカメラで撮像された画像に基づいて、自車両後側方の障害物ＳＭの存在や、自車両ＭＭの走行車線に対する状態（ヨー角や横位置）を検出する構成を例示した。しかし障害物ＳＭの検出は、これに限らない。例えば図４に記載のように、自車両後側方の障害物ＳＭを検出するミリ波レーダー２４Ｌ／２４Ｒを備え、そのミリ波レーダー２４Ｌ／２４Ｒで障害物ＳＭを検出する構成としても良い。また、自車両ＭＭ前方を撮像するフロントカメラ１３を備え、該フロントカメラ１３で撮像した画像に基づいて走行車線を検出して、自車両ＭＭの走行車線に対する状態（横変位Ｘ）を検出しても良い。

車線形状取得部２５は、自車両ＭＭ前方に設定した設定前方範囲以内つまり予め設定した設定前方距離内に位置する車線形状（車線の幅、曲率β等の車線形状）を道路形状の情報として取得し、取得した車線形状を制駆動力コントロールユニット８に出力する。具体的には、車線形状取得部２５は、例えばナビゲーション装置３１が有する地図情報に基づいて、自車両ＭＭの現在位置から進行方向に予め設定した設定前方距離以内の車線の形状を検出し、検出した車線形状を制駆動力コントロールユニット８に出力する。ここで、車線形状取得部２５は、自車両ＭＭ前方を撮像するフロントカメラ１３を備え、該フロントカメラ１３によって撮像した画像から白線（レーンマーカ）等の車線区分線を検出し、検出した車線区分線に基づいて車線形状を検出しても良い。また車線形状取得部２５は、車外の道路インフラ（ＶＩＣＳ（登録商標）など）から送信されたデータに基づいて、車線形状の検出を行なっても良い。

ここで、制駆動力コントロールユニット８及び車線形状取得部２５は、マイクロコンピュータおよびその周辺回路を備えるコントローラで構成される。車線形状取得部２５は、制駆動力コントロールユニット８と独立した構成でも良いが、以下の説明では、車線形状取得部２５は、制駆動力コントロールユニット８で実施する処理（プログラム）の一部として構成する場合で説明する。

図５は、制駆動力コントロールユニット８で実施する運転支援制御の演算処理手順を示すフローチャートである。
この運転支援制御の演算処理は、予め設定した所定サンプリング時間ΔＴ毎にタイマ割込によって実行される。運転支援制御の演算処理は、例えば１０ｍsec.毎にタイマ割込によって実行される。なお、この図５に示す処理内には通信処理を設けていないが、演算処理によって得られた情報を随時記憶装置に更新記憶すると共に、必要な情報を随時記憶装置から読み出す。

次に、上記運転支援制御の演算処理について、図５を参照して説明する。
先ずステップＳ１０において、制駆動力コントロールユニット８は、上記各センサやコントローラ、コントロールユニットから各種データを読み込む。具体的には、各センサが検出した、各車輪速度Ｖｗｉ、操舵角δ、マスタシリンダ液圧Ｐｍ及び方向指示器のスイッチ信号を読み込むと共に、自車両ＭＭの車速Ｖを算出する。

上記車速Ｖの算出は、例えば読み込んだ車輪速度Ｖｗｉに基づいて、下記（１）式によって実施する。
「前輪駆動の場合」
Ｖ＝（Ｖｗｒｌ＋Ｖｗｒｒ）／２
「後輪駆動の場合」
Ｖ＝（Ｖｗｆｌ＋Ｖｗｆｒ）／２
・・・（１）
ここで、Ｖｗｆｌ，Ｖｗｆｒは左右前輪それぞれの車輪速度であり、Ｖｗｒｌ，Ｖｗｒｒは左右後輪それぞれの車輪速度である。すなわち、この（１）式では、従動輪の車輪速の平均値として車速Ｖを算出している。なお、本実施形態では、後輪駆動の車両であるので、後者の式、すなわち前輪の車輪速度により車速Ｖを算出する。
なお、ＡＢＳ（Anti-lock Brake System)制御等が作動している場合には、そのＡＢＳ制御内で推定している推定車体速度を上記車速Ｖとして用いるようにしても良い。

次にステップＳ２０では、障害物ＳＭの検出処理を行う。すなわち、ステップＳ２０では、制駆動力コントロールユニット８が、自車両ＭＭの右側及び左側のそれぞれに設定した各障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡに対する障害物ＳＭ（自車両後側方の障害物ＳＭ）の存在Ｌobst・Ｒobstの有無を検出する。具体的には、障害物ＳＭの有無の判定は、自車に対してあらかじめ設定した所定の相対位置範囲内（以下、障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡ内）に障害物ＳＭが存在する場合に、障害物ＳＭが存在するとして検出を行う。

すなわち、制駆動力コントロールユニット８は、撮像部２６のカメラ画像のうち、自車両後側方に設定した障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡに対応する範囲内に障害物ＳＭが撮像されていれば障害物ＳＭが存在すると判定する。または、制駆動力コントロールユニット８は、カメラの画像から自車両ＭＭに対する障害物ＳＭの相対位置を検出し、検出した相対位置が障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡ内である場合に障害物ＳＭが存在すると判定しても良い。また制駆動力コントロールユニット８は、ミリ波レーダー２４Ｌ及び２４Ｒを備える場合（図４参照）は、そのレーダーによって検出された自車両ＭＭに対する障害物ＳＭの相対位置が障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡ内である場合に障害物ＳＭが存在すると判定しても良い。さらにまた、制駆動力コントロールユニット８は、上記のように、自車両ＭＭに対する障害物ＳＭの相対位置が検出可能である場合は、障害物ＳＭの相対位置の変化に基づいて障害物ＳＭが障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡ内に到達するまでの時間を算出し、算出した時間が予め任意に設定した設定時間Ｔobstdetect以下である場合に、障害物ＳＭが障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡ内に進入すると予測して、障害物ＳＭが存在すると判定しても良い。

次にステップＳ３０では、制駆動力コントロールユニット８は、ナビゲーション装置３１の有する地図情報を参照して、自車両ＭＭ前方に予め設定した範囲である設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡの地図情報を取得する。そして、制駆動力コントロールユニット８は、その取得した地図情報に基づき自車両ＭＭの走行車線の曲率β（車線形状）を道路形状情報として取得する。

例えば、制駆動力コントロールユニット８は、ナビゲーション装置３１に記憶された地図情報から、自車両ＭＭの現在位置から上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡのノード点を取得し、その取得した各ノード点を結ぶ近似曲線を算出し、その算出した近似曲線の曲率βを走行車線の曲率βとして取得する。自車両ＭＭの現在位置は、ナビゲーション装置３１などが有するＧＰＳ受信機によって検出可能である。

なお、走行車線の曲率βの取得方法はこれに限定されない。例えば地図情報に、道路に対応した曲率βが道路情報として含まれる場合には、制駆動力コントロールユニット８は、道路情報として記憶されている上記曲率βを読み出すことで、走行車線の曲率βを取得しても良い。または、図６に示すように、自車両ＭＭ前方を撮像するフロントカメラ１３を設け、そのフロントカメラ１３が撮像した画像に対して画像処理を施し、エッジ検出によってレーンマーカ上の候補点を抽出するようにしても良い。この場合には、その抽出した候補点を通る線分をレーンマーカの形状として検出し、検出したレーンマーカの形状から走行車線の曲率βを取得しても良い。

更にまた、制駆動力コントロールユニット８は、曲率βをナビゲーション装置３１の地図情報に基づいて取得する代わりに、ＶＩＣＳ（登録商標）その他のインフラストラクチャ（道路インフラ）との路車間通信、もしくは前方を走行中の他車両との車車間通信によって自車両ＭＭ前方の道路形状に関する情報を取得しても良い。すなわち、例えばインフラストラクチャや他車両からノード点の情報を受信可能な場合には、その受信したノード点に基づいて自車両ＭＭの現在位置から自車両ＭＭ前方に設定した設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡのノード点を取得すると共に、各ノード点を結ぶ曲線を算出し、その算出した曲線の曲率βを走行車線の曲率βとして取得する。また、インフラストラクチャや他車両から道路曲率βの情報を受信可能な場合には、これを受信して走行車線の曲率βを取得すれば良い。

またステップＳ３０では、下記式に基づき、横変位Ｘからヨー角φを算出する。
φ＝ｔａｎ^−１（Ｖ／ｄＸ′（＝ｄＹ／ｄＸ）） ・・・（２）
ここで、ｄＸは、横変位Ｘの単位時間当たりの変化量であり、ｄＹは、単位時間当たりの進行方向（車線に沿った方）の変化量であり、ｄＸ′は、上記変化量ｄＸの微分値である。なお、「′」は１回微分を示す。

次に、ステップＳ４０では、前方カーブ情報として得た走行車線の曲率βを用いて、予測操舵角δpathを求める。予測操舵角δpathは、自車両ＭＭが走行経路を維持するために必要な操舵角、つまり自車両ＭＭが走行車線に沿って走行するために必要な操舵角である。この予測操舵角δpathは、曲率βに車両諸元（ホイールベース）に応じて予め定めたゲインＷＢｇを乗じることによって算出される。

次に、ステップＳ５０では、下記式に基づき、自車両ＭＭの運転者による、車線変更に応じた操舵角の切り増し量である偏差角δdriverhoseiを検出する。操舵角の偏差角δdriverhoseiとは、現在の操舵角δと自車両ＭＭを走行車線に沿って走行させる為の操舵角である上記予測操舵角δpathとの偏差である。すなわち、偏差角δdriverhoseiは、自車両ＭＭの運転者が車線変更の意図を判定するための指標となる操舵量である。
δdriverhosei ＝ δ − δpath ・・・（３）

次に、ステップＳ６０では、自車両ＭＭの障害物ＳＭに対する接近を抑制する接近防止制御を開始するか否かの判定に使用する設定偏差角δｔｈに対し、初期値を設定する。
この設定偏差角δｔｈは、運転者の車線変更意図を検出する判定閾値となる。
設定偏差角δｔｈは、車速が高ければ高くなるほど値が小さくなるように、自車速に応じたマップとして記憶しておき、自車速に基づいてマップ引きにより求めて設定する。

また設定偏差角δｔｈは、自車両ＭＭが白線に近ければ近いほど（横変位Ｘが小さい程）、小さくなるように設定しても良い。この場合例えば、マップ引きにより求めた設定偏差角δｔｈに対し、自車両ＭＭが白線に近ければ近いほど小さくなる１以下の係数を乗算して補正して求めることができる。
あるいは設定偏差角δｔｈは、自車両ＭＭが障害物ＳＭに近ければ近いほど、小さくなるように設定しても良い。この場合例えば、マップ引きにより求めた設定偏差角δｔｈに対し、自車両ＭＭが障害物ＳＭに近ければ近いほど小さくなる１以下の係数を乗算して補正して求めることができる。

ステップＳ７０では、自車両ＭＭの現在位置から自車両ＭＭ進行方向前方に存在するカーブ路の開始位置までの距離であるカーブ前距離を検出する。具体的には、ステップＳ７０では、自車両ＭＭの現在位置は、ＧＰＳ情報によって検出し、その検出した現在位置とナビゲーション装置３１が有する地図情報とから、カーブ前距離を検出する。カーブ前距離は、進行方向前方のカーブが開始される（曲率βの絶対値が予め設定した所定以上となる）地点から、自車が地図上にロケートされている地点までの車線に沿った距離 DISTtocurve [ｍ]とする。

ステップＳ８０では、設定カーブ前距離の設定処理を実行する。
具体的には自車両ＭＭの現在位置からカーブまでの距離であるカーブ前距離の精度Ｓｘが低ければ低いほど、設定カーブ前距離を長く設定する。カーブ前距離の精度Ｓｘは、例えば自車両ＭＭのロケーション精度Ｓｘによって判断する。

自車両ＭＭの位置は通常、複数のＧＰＳ衛星からの電波を受信し、電波を受信した各ＧＰＳ衛星からの距離を算出する事によって自車両ＭＭの位置を検出する。このため、電波を受信したＧＰＳ衛星の数（ＧＰＳ衛星の取得個数）が多いほど、自車両ＭＭの位置の検出精度Ｓｘ（ロケーション精度）が高い。このため、例えばＧＰＳ衛星からの情報の取得個数が３個以下はカーブ前距離の精度Ｓｘを低、４個〜５個はカーブ前距離の精度Ｓｘを中、６個以上はカーブ前距離の精度Ｓｘを高とする。なお、位置が予め設定した距離未満と近いＧＰＳ衛星同士は１つとカウントする。また上記精度Ｓｘが高い状態から中・低いいずれかの状態となった場合には、状態が変わってからの走行距離が予め設定した距離以上となってから精度Ｓｘの設定変更を判断するようにしても良い。この際、逆に精度Ｓｘが低い方向から高い方向に移行した場合には遅延なく精度Ｓｘの判定を行う。このようにして、予め設定した時間サイクルで、自車両ＭＭのロケーション精度Ｓｘ（カーブ前距離の精度）を繰り返し算出して更新する。

そして、ステップＳ８０では、上記カーブ前距離の精度Ｓｘに応じて設定カーブ前距離を設定する。すなわち、カーブ前距離の精度Ｓｘが低いほど設定カーブ前距離が初期値よりも大きい値に設定する。例えば、精度Ｓｘが中であれば、設定カーブ前距離として予め定められた既定距離Ｘ［ｍ］を設定し、精度Ｓｘが高ければ設定カーブ前距離として既定距離Ｘ［ｍ］に係数Ｇａｉｎ高（例えば０．５）を乗じた値を設定し、精度Ｓｘが低ければ設定カーブ前距離として係数Ｇａｉｎ低（例えば１．５）を乗じた値を設定する。

ここで、設定カーブ前距離を自車両ＭＭの車速に応じて設定変更しても良い。具体的には、車速が早いほど設定カーブ前距離を短く設定する。この場合には、設定カーブ前距離としてカーブまでの到達時間を使用することと同義となる。
尚、設定カーブ前距離に応じて、自車両ＭＭに対する上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡの相対位置を変更する処理を行っても良い。

次に、ステップＳ９０では、カーブまでのカーブ前距離が設定カーブ前距離未満の場合には、開始抑制処理を実行することなくステップＳ１２０に移行する。一方、カーブまでのカーブ前距離が設定カーブ前距離以上の場合には、ステップＳ１００に移行する。
次に、ステップＳ１００では、検出している前方カーブの曲率β（車線形状）の検出精度Ｓを求める。前方カーブの曲率βの検出精度Ｓは例えば下記のように求める。

ナビゲーション装置３１の地図情報におけるノード点に基づいて曲率β（車線形状）を検出している場合には、設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡに存在するノードの検出点の数Ｎ１（所定距離の間の点の数）が、認識状況を示す情報となる。このため、ステップＳ１００では、そのノードの検出点の数が多いほど精度Ｓが高いと判定する。
例えば、下記式によって精度Ｓ１を求める。
Ｓ１ ＝Ｎ１／Ｎｎ０ ・・・・（４）
ここで、Ｓ１＞１の場合には、Ｓ１＝１とする。
Ｓ ＝Ｓ１

但し、Ｎｎ０は基準となるノード数であって、そのノード数Ｎｎ０以上であれば、検出した曲率βの精度Ｓが高いと推定される数である。この場合、Ｓ１が１であれば、道路形状情報としての上記曲率βの検出精度Ｓが高いと判定出来る。一方、Ｓ１が小さいほど検出精度Ｓが低いことを検出可能となる。

またはノードの検出点に対して近似曲線を描き、近似曲線からノード点までの距離の分散度合いＮ２を求め、その分散度合いが小さければ小さいほど精度Ｓが高いと判定をする。
例えば、下記式によって精度Ｓ２を求める。
Ｓ２ ＝Ｎ２／Ｎｂ０ ・・・（５）
ここで、Ｓ２＞１の場合には、Ｓ２＝１とする。
Ｓ ＝Ｓ２

但し、Ｎｂ０は基準となる分散度合いの値であって、その値Ｎｂ０以上であれば、検出した曲率βの精度Ｓが高いと推定される数である。この場合、Ｓ２が１であれば、道路形状情報としての上記曲率βの検出精度Ｓが高いと判定出来る。一方、Ｓ２が小さいほど検出精度Ｓが低いことを検出可能となる。

ここで、下記式のように、ノードの検出点の多さに基づく精度Ｓ１と分散度合に基づく精度Ｓ２の両方を掛け合わせて、最終的な精度Ｓとしても良い。
Ｓ ＝Ｓ１・Ｓ２ ・・・（６）
この場合、Ｓが１であれば、道路形状情報としての上記曲率βの検出精度Ｓが高いと判定出来る。一方、Ｓが小さいほど検出精度Ｓが低いことを検出可能となる。

ここで、道路形状の検出精度Ｓの判定方法は上記に限定されない。例えば、近似曲線から各ノード点までの距離に基づいて各ノード点の検出信頼度を算出し、検出信頼度とノード点の数に基づいて道路形状の検出精度Ｓを算出しても良い。具体的には、例えば近似曲線から各ノード点までの距離（偏差）を算出し、算出された近似曲線からの距離が０であるノード点の信頼度を１００%と設定し、近似曲線からの距離が大きいノード点ほど信頼度の低いノード点として設定する。そして、全ノード点の検出信頼度の平均値と検出点の数とを乗算して道路形状の検出精度Ｓとする。この場合、例えば通常であればノード点が１０点検出されるエリアにおいて、検出信頼度の平均値が１００％であってノード点が１０点である場合に検出精度Ｓ＝１、検出信頼度の平均値が５０％であってノード点が１０点である場合に検出精度Ｓ＝０．５といったように算出する。

ここで、地図情報としてカーブの曲率βが記憶されており、この記憶されている道路曲率βを読み出して曲率βを取得する場合であっても、上記と同様にノード点に基づいて精度Ｓを判定すれば良い。すなわち、一般的にナビゲーションの地図情報に記憶されている道路形状はノード点に基づいて作成されている。このため、予め設定した距離の間のノード点が多いほど地図情報として記憶されているカーブの曲率βの精度Ｓが高いと考えられるため、上記と同様にノード点に基づいて精度Ｓを判定することが可能である。

次に、ステップＳ１１０では、道路形状情報である曲率β（車線形状）の検出精度Ｓに応じて障害物接近防止制御の制御開始を抑制（制御の開始の判定が行われ難く）する処理を実行する。
ここでは、運転者の車線変更操作を判定する際の設定偏差角δｔｈを設定変更することで、障害物接近防止制御の制御開始を抑制する場合で説明する。
すなわち、ステップＳ１００で求めた曲率β（車線形状）の検出精度Ｓに応じて精度Ｓが低ければ低いほど設定偏差角δｔｈが大きくなるように設定変更する。

例えば、予め検出精度Ｓが低いほど大きくなる設定偏差角δｔｈ（ステップＳ１２０で用いられる設定偏差角δｔｈ）を予めマップ等に記憶しておき、検出した曲率βの検出精度Ｓに応じてマップ引きにより設定偏差角δｔｈを設定する。この場合には、上記ステップＳ６０での処理をここで実行するように構成しても良い。
あるいは曲率βの検出精度Ｓが低くなるほど大きくなる補正係数（＞1）を設定し、設
定した補正係数を設定偏差角δｔｈに乗算して、最終的な設定偏差角δｔｈを求める処理を行うことで、曲率βの検出精度Ｓが低いほど設定偏差角δｔｈを大きく補正しても良い。

次に、ステップＳ１２０では制御を開始するかどうかの判定を実施する。具体的には、ステップＳ５０で求めた偏差角δdriverhoseiが、上記設定偏差角δｔｈより大きいかどうかを判定する。
そして偏差角δdriverhoseiが設定偏差角δｔｈより大きい場合には障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obstをＯＮに設定する。一方、偏差角δdriverhoseiが設定偏差角δｔｈ以下の場合には、障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obstをＯＦＦに設定する。

但し、操舵による車線変更の方向と障害物ＳＭの検出方向とが異なる場合には、接近防止制御を実施する必要がないので、障害物接近防止制御判断フラグをＯＦＦからＯＮへ変更する処理は実施しない。
なお、障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obstをＯＦＦに設定するか否かの判定は、「δdriverhosei＜δｔｈ−Ｆ」のように、障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obstをＯＮとするか否かの判定に対してＦ分のヒスをもたせても良い。

ここで、障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obstをＯＮに設定可能とする条件としては、障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obstがＯＦＦに設定されている場合とする。また障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obstをＯＮに設定可能とする条件として障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obstをＯＦＦと設定した後に予め設定した所定時間経過した後とするなど、時間的な条件を加えても良い。なお障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obstをＯＮに設定した後、予め設定した所定時間Ｔcontrolが経過したら障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obst＝ＯＦＦとし制御を終了しても良い。

なお、以下では障害物接近防止制御判断フラグＦｏｕｔ_obstを、単に障害物接近防止制御判断フラグと記載する。
さらに、障害物接近防止制御判断フラグがＯＮとなった場合には、制御の実施方向Ｄｏｕｔ_obstを判定する。運転者が左方向に操舵操作して障害物接近防止制御判断フラグがＯＮとなった場合にはＤｏｕｔ_obst＝ＬＥＦＴとし、右方向に操舵操作して障害物接近防止制御判断フラグがＯＮとなった場合にはＤｏｕｔ_obst＝ＲＩＧＨＴと設定する。

なお、アンチスキッド制御（ＡＢＳ）、トラクション制御（ＴＣＳ）又はビークルダイナミックスコントロール装置（ＶＤＣ）が作動している場合には、障害物接近防止制御を作動させないようにするために、障害物接近防止制御判断フラグをＯＦＦとするようにしてもよい。
次に、ステップＳ１３０では、警報を発生する処理を行う。具体的には、ステップＳ５０で求めた偏差角δdriverhoseiが予め設定した閾値δｔｈ1よりも大きいと判定されたら警報音を発生する処理を実施する。

なお、この警報を発生するか否かの判定に用いる閾値δｔｈ1は、ステップＳ１２０の判定に用いる閾値δｔｈと同一であっても良い。但し、閾値δｔｈ1は閾値δｔｈよりも小さい閾値に設定し、δdriverhoseiがこの設定した閾値より大きいと判定された場合に警報音を発生すると判断することが好ましい。

次に、ステップＳ１４０では、目標ヨーモーメントＭs_strを設定する。
目標ヨーモーメントＭs_strは、次式によって求めるものとする。
「障害物接近防止制御判断フラグがＯＮの場合」
Ｍs_str＝Ｋ１recv×Ｋ２recv×ΔXs
ΔＸs =（K０・ΔＸ＋K１mom・φ＋Ｋ２mom・δdriverhosei）
「障害物接近防止制御判断フラグがＯＦＦの場合」
Ｍｓ_str ＝０
・・・（７）

ここで、Ｋ１recvは車両諸元から決まる比例ゲインであり、Ｋ２recvは車速Ｖに応じて変動するゲインである。ゲインＫ２recvは、例えば低速域で予め設定した第１の値になり、車速Ｖがある値になると、車速Ｖと反比例の関係となり、その後ある車速Ｖに達すると上記第１の値より小さな値で一定値となる。また、Ｋ０、Ｋ１mom、Ｋ２momは予め実験等によって適宜設定されるゲインである。また、ΔＸは、単位時間当たりの横変位の変化量であり、自車両ＭＭが白線へ近づく方向の変化量を正とする。
この（７）式によれば、白線とのヨー角度φや運転者が白線に近づく方向にステアリングを切り増して定常的に発生するヨーレートが大きくなるほど、目標ヨーモーメントＭｓ_strは大きくなる。

次に、ステップＳ１５０では、障害物接近回避のためのヨーレートを発生するための処理を実施する。ここでは、ブレーキを用いてヨーモーメントを発生することする。そして、Ｍｓの出力方法について以下に具体的に説明をする。

目標ヨーモーメントＭｓ_strが「０」の場合、すなわち接近防止制御としてのヨーモーメント制御を実施しない条件との判定結果を得た場合、下記（８）式及び（９）式に示すように、各車輪の目標制動液圧Ｐｓｉ（ｉ＝ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ）を制動液圧Ｐｍｆ，Ｐｍｒにする。
Ｐｓｆｌ＝Ｐｓｆｒ＝Ｐｍｆ ・・・（８）
Ｐｓｒｌ＝Ｐｓｒｒ＝Ｐｍｒ ・・・（９）
ここで、Ｐｍｆは前輪用の制動液圧である。また、Ｐｍｒは後輪用の制動液圧であり、前後配分を考慮して前輪用の制動液圧Ｐｍｆに基づいて算出した値になる。制動液圧Ｐｍｆ，Ｐｍｒは運転者のブレーキ操作の操作量（マスタシリンダ液圧Ｐｍ）に応じた値である。

一方、目標ヨーモーメントＭｓ_strの絶対値が０よりも大きい場合、すなわち障害物接近防止制御を開始するとの判定結果を得た場合、目標ヨーモーメントＭｓ＿ｓｔｒに基づいて、前輪目標制動液圧差ΔＰｓｆ及び後輪目標制動液圧差ΔＰｓｒを算出する。具体的には、下記（１０）式、及び（１１）式により目標制動液圧差ΔＰｓｆ，ΔＰｓｒを算出する。
ΔＰｓｆ＝２・Ｋｂｆ・（Ｍｓ×ＦＲratio）／Ｔ ・・・（１０）
ΔＰｓｒ＝２・Ｋｂｒ・（Ｍｓ×（１−ＦＲratio））／Ｔ・・・（１１）

ここで、ＦＲratioは前後車輪の制動力の配分を示す。また、Ｔはトレッドを示す。なお、ここでは、トレッドＴは、ここでは便宜上前後同じ値として扱う。また、Ｋｂｆ，Ｋｂｒは、制動力を制動液圧に換算する場合の前輪及び後輪についての換算係数であり、ブレーキ諸元により定まる。

このように、目標ヨーモーメントＭｓ＿ｓｔｒの大きさに応じて車輪で発生させる制動力を配分し、各目標制動液圧差ΔＰｓf，ΔＰｓｒに所定値を与え、前後それぞれの左右輪で制動力差を発生させる。そして、算出した目標制動液圧差ΔＰｓｆ，ΔＰｓｒを用いて、最終的な各車輪の目標制動液圧Ｐｓｉ（ｉ＝ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ）を算出する。

具体的には、目標ヨーモーメントＭｓ＿ｓｔｒの絶対値が０よりも大きく、かつ制御の実施方向Ｄｏｕｔ_obstがＬＥＦＴの場合、すなわち左側の障害物ＳＭに対する障害物接近防止制御を実施する場合、下記（１２）式により各車輪の目標制動液圧Ｐｓｉ（ｉ＝ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ）を算出する。
Ｐｓｆｌ＝Ｐｍｆ
Ｐｓｆｒ＝Ｐｍｆ＋ΔＰｓｆ
Ｐｓｒｌ＝Ｐｍｒ
Ｐｓｒｒ＝Ｐｍｒ＋ΔＰｓｒ
・・・（１２）

また、目標ヨーモーメントＭｓ＿ｓｔｒの絶対値が０よりも大きく、かつ制御の実施方向Ｄｏｕｔ_obstがＲＩＧＨＴの場合、すなわち右側の障害物ＳＭに対する障害物接近防止制御を実施する場合、下記（１３）式により各車輪の目標制動液圧Ｐｓｉ（ｉ＝ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ）を算出する。
Ｐｓｆｌ＝Ｐｍｆ＋ΔＰｓｆ
Ｐｓｆｒ＝Ｐｍｆ
Ｐｓｒｌ＝Ｐｍｒ＋ΔＰｓｒ
Ｐｓｒｒ＝Ｐｍｒ
・・・（１３）

この（１２）式及び（１３）式によれば、自車両ＭＭの車線内側方向の車輪の制動力が大きくなるように、左右輪の制動力差が発生する。
また、ここでは、（１２）式及び（１３）式が示すように、運転者によるブレーキ操作、すなわち制動液圧Ｐｍｆ，Ｐｍｒを考慮して各車輪の目標制動液圧Ｐｓｉ（ｉ＝ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ）を算出している。
そして、制駆動力コントロールユニット８は、このようにして算出した各車輪の目標制動液圧Ｐｓｉ（ｉ＝ｆｌ，ｆｒ，ｒｌ，ｒｒ）を制動流体圧指令値として制動流体圧制御部７に出力する。

ここで、上記説明においては、車両の左右輪に制動力差を発生させることによって車両にヨーレートを発生する例を説明したが、車両にヨーレートを発生させる技術はこれに限らない。例えばヨーレートを発生させる技術として、操向輪の転舵角を制御する転舵角制御装置を用いる場合には、目標転舵角ＳＴＲθをＳＴＲθ＝Ｋa×Ｍｓとして求め、実際の転舵角が目標転舵角ＳＴＲθだけ障害物ＳＭの存在する方向とは逆方向に変化するように制御しても良い。なお、係数Ｋaは、ヨーモーメントを転舵角に変換する為の係数であり、予め実験等によって求めて設定された係数である。

またヨーレートを発生させる技術としては例えば電動パワーステアリング等の操舵角制御装置を用い、その操舵力（操舵トルク）をＳＴＲtrg＝Ｋｂ×Ｍｓとして求めてステアリングに付与することにより、ステアリングの操舵角が障害物ＳＭの存在する方向とは逆方向に変化するように制御しても良い。なお、係数Ｋｂは、ヨーモーメントを操舵トルクに変換する為の係数であり、予め実験等によって求めて設定された係数である。

（動作その他）
本実施形態では、図６のように、自車両ＭＭの左右側後方に設定した障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡ内に障害物ＳＭが存在するか否かの検出処理を行う。また、自車両ＭＭ前方に設定した設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡの走行車線の曲率β（車線形状）を道路形状情報として取得する。更に、走行車線の曲率βから求めた予測操舵角δｐａｔｈと実操舵角δの偏差（切り増し量）である偏差角δdriverhiseiを求める。そして、偏差角δdriverhiseiが設定偏差角δｔｈ１よりも大きい場合であって操舵が障害物ＳＭ側への操舵である場合には、障害物ＳＭ側に車線変更する意図があるとして、警報音を発生して運転者に警告の報知を行う。更に、偏差角δdriverhiseiが設定偏差角δｔｈよりも大きくなると、より障害物ＳＭ側に車線変更する意図があるとして、障害物接近回避のためのヨーモーメントを発生する。これによって、自車両ＭＭの障害物ＳＭへの接近防止を支援する。

このとき、本実施形態では、自車両ＭＭ前方の走行車線の曲率βの検出精度Ｓを求め、検出精度Ｓが低いほど、上記設定偏差角δｔｈが大きくなるように、当該設定偏差角δｔｈを設定変更する。この結果、曲率βの検出精度Ｓが低いほど、障害物接近防止制御の制御開始を抑制、つまり制御の開始判定が行われ難くなる。
このように、本実施形態では、道路形状の検出精度Ｓが悪い場合に、制御開始判定を抑制するので、道路形状の検出精度Ｓが悪い場合に、不要な接近防止制御が実施されることを低減することが出来る。この結果、運転者の不要な接近防止制御による違和感を低減することが可能となる。

また、現在走行中の道路の直進路の場合には、道路形状による車線変更意図の検出精度の低下は低いので、自車両の現在位置からカーブまでの距離であるカーブ前距離が設定カーブ前距離以上の場合には、上記制御開始の抑制を禁止する。
このとき、カーブ前距離の検出精度Ｓｘが低い場合には、設定カーブ前距離を大きくすることで障害物接近防止制御の制御開始を抑制、つまり制御の開始判定が行われ難くする。

（変形例）
（１）上記実施形態では、曲率βの検出精度Ｓが低いほど、上記設定偏差角δｔｈが大きくなるように設定変更する場合を例示した。これに代えて、若しくは併用して、曲率βの検出精度Ｓが低いほど、上記警報用の設定偏差角δｔｈ１が大きくなるように設定変更する構成としても良い。この場合には、曲率βの検出精度Ｓが低いほど警報の発生処理が抑制される。

（２）自車両ＭＭ前方の道路形状情報（カーブ情報）をフロントカメラ１３によって検出する場合には、ステップＳ１００の処理は、次のよう行えば良い。
すなわち、自車両ＭＭの進行方向前方に設定した設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡをフロントカメラ１３で撮像し、その撮像画像を画像処理することで車線の白線エッジを取得する。白線エッジの取得方法は、前述のような公知の方法を採用する。そして、設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡで取得した白線エッジの検出点の数（予め設定した距離の間の点の数でも良い）に基づき、その検出点の数が予め設定した基準とする数よりも少ないほど道路形状の検出精度Ｓが低いと判定する。あるいは各エッジ点を結ぶ近似曲線を描き、近似曲線からエッジ点までの距離の分散度合いが大きいほど道路形状の検出精度Ｓが低いと判定をする。

更に、例えば前方道路形状をフロントカメラ１３によって検出する場合においては、検出された白線エッジ点の数と、白線エッジ点の検出信頼度に基づいて道路形状の検出精度Ｓを算出しても良い。具体的には、例えば、エッジ点の輝度が予め定められた輝度以上であれば検出信頼度を１００%とし、輝度の低いエッジ点ほど検出信頼度の低いエッジ点とする。そして、全エッジ点の検出信頼度の平均値とエッジ点の検出点数とを乗算して道路形状の検出精度Ｓを算出する。この場合、例えば上記と同様に、通常であればエッジ点が１０点検出されるエリアにおいて、検出信頼度の平均値が１００％であってエッジ点が１０点である場合に検出精度Ｓ１、検出信頼度の平均値が５０％であってエッジ点が１０点である場合に検出精度Ｓ０．５といったように算出する。
なお、これらの検出精度Ｓの検出方法は、前述の方法で検出すればよい。

（３）自車両ＭＭ前方の道路形状情報（カーブ情報）をインフラストラクチャとの路車間通信、もしくは車車間通信等の通信によって取得する場合には、ステップＳ１００の処理は、次のように行えば良い。
すなわち、路車間通信もしくは車車間通信によって進行方向前方の車線に関するノード点情報を取得する場合には、上述の変形例（２）のようにノード点に基づき検出精度Ｓを判定する。

また、路車間通信もしくは車車間通信によって、インフラストラクチャや他車両等から送信される道路曲率βを受信して曲率βを取得する場合には、曲率βが単一の曲率βに近いほど精度Ｓが低いと判定する。すなわち実際の道路形状においては通常、単一のカーブであっても複数曲率βのカーブで形成されており、単一の曲率βで形成されたカーブ路は少ない。従って、曲率βが単一の曲率βに近いほど精度Ｓが低いと推定することができる。

（４）ステップＳ１１０の処理として、上記説明した処理とは別に、または併用して次の処理を実施して、制御開始を抑制（制御の開始の判定が行われ難く）するようにしても良い。
この変形例では、障害物ＳＭの検出範囲を調整して障害物接近防止制御の制御開始を抑制する。
具体的には、ステップＳ３０にて検出をされた曲率β（車線形状）の検出精度Ｓに応じて、検出精度Ｓが低ければ低いほど障害物ＳＭの存在を検出する障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡの縦方向の距離範囲を狭く設定する。例えば検出精度Ｓが高い場合には自車両ＭＭ側方から自車両ＭＭの後方７ｍまで、精度Ｓが低い場合には自車両ＭＭ側方から自車両ＭＭの後方３ｍまでを検出範囲としてその間は検出精度Ｓに応じてリニアに調整をする。

あるいはステップＳ３０にて検出をされた曲率β（車線形状）の検出精度Ｓに応じて精度Ｓが低ければ低いほど障害物ＳＭの存在を検出する障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡの横方向の距離範囲を狭く設定する。例えば精度Ｓが高い場合には自車両ＭＭからの側方３ｍまで、精度Ｓが低い場合には自車両ＭＭからの側方１．５ｍまでを検出範囲としてその間は検出精度Ｓに応じてリニアに調整をする。

（５）また、自車両ＭＭと白線との距離が近ければ近いほど障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡを狭める度合いが小さくなるように設定して、自車両ＭＭと白線との距離が近ければ近いほど障害物接近防止制御の制御開始の抑制量を低減しても良い。
ここで、ステップＳ３０は道路形状検出部を構成する。操舵角センサ１９は操舵量検出部を構成する。撮像部２６，ステップＳ２０は障害物検出部を構成する。ステップＳ５０は運転者意図判定部を構成する。ステップＳ１２０は制御開始判定部を構成する。ステップＳ１３０〜Ｓ１５０は障害物接近防止制御部を構成する。ステップＳ１００は検出精度判定部、エッジ点抽出処理部を構成する。ステップＳ７０〜Ｓ９０、Ｓ１１０は開始判定抑制部を構成する。ステップＳ４０は予測操舵角算出部を構成する。フロントカメラ１３は前方撮像部を構成する。ステップＳ７０はカーブ前距離検出部、自車位置測位部を構成する。ステップＳ８０は測位精度検出部、カーブ前距離検出部を構成する。

（本実施形態の効果）
本実施形態は、次の効果を奏する。
（１）制駆動力コントロールユニット８は、自車両ＭＭ前方に対し予め設定した範囲である設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡの道路形状を検出する。制駆動力コントロールユニット８は、少なくとも自車両ＭＭの後側方を障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡとし、その障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡに存在する障害物ＳＭを検出する。制駆動力コントロールユニット８は、上記検出された道路形状（道路曲率β）と検出された操舵角（操舵量）とに基づいて運転者の車線変更意図を判定する。制駆動力コントロールユニット８は、運転者の車線変更意図があると判定され、且つ上記障害物ＳＭが検出されている場合に、自車両ＭＭの障害物ＳＭへの接近防止を支援する接近防止制御の開始を判定する。制駆動力コントロールユニット８は、制御開始と判定された場合に上記接近防止制御を行う。制駆動力コントロールユニット８は、上記道路形状の検出精度Ｓを検出する。制駆動力コントロールユニット８は、検出した検出精度Ｓが予め設定した精度閾値よりも低い場合に、上記接近防止制御の開始判定を抑制する。

この構成によれば、道路形状の検出精度Ｓが悪い場合に、接近防止制御の制御開始を抑制する。これによって、道路形状の検出精度Ｓが悪い場合に不要な接近防止制御が実施（介入）することが低減する。これによって、側後方の障害物ＳＭに対する運転支援を実施する際に、運転者に与える違和感をより抑制可能となる。

（２）制駆動力コントロールユニット８は、上記検出された道路形状に沿って走行するために必要な操舵角である予測操舵角を算出する。制駆動力コントロールユニット８は、検出した実操舵角と予測した予測操舵角との偏差角が、予め設定された設定偏差角以上の場合に、運転者の車線変更意図があると判定する。
この構成によれば、操舵量として操舵角を採用する。このため、例えばカーブ路を走行するために必要な操舵角よりも大きな操舵によって、運転者の車線変更意図を判定可能となる。

（３）制駆動力コントロールユニット８は、上記設定偏差角の値を大きな値に変更することで、上記接近防止制御の開始判定を抑制する。
この構成によれば、運転者の車線変更意図判定の閾値を大きくすることで、接近防止制御の開始判定を抑制することを実現可能となる。
（４）制駆動力コントロールユニット８は、上記障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡの範囲を狭くすることで、上接近防止制御の開始判定を抑制する。
この構成によれば、障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡの範囲を狭くすることで、接近防止制御の開始判定を抑制することを実現可能となる。

（５）制駆動力コントロールユニット８は、ナビゲーション装置３１の有する地図情報における、自車両ＭＭ前方に設定した上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡに対応した地図位置に存在する複数のノード点に基づいて、上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡの道路形状を検出する。制駆動力コントロールユニット８は、上記複数のノード点の間隔が広くなるほど、道路形状の検出精度Ｓを低く検出する。
この構成によれば、検出精度Ｓをカーブ形状を規定するノード（点列）の間隔に基づき設定する。このため、カーブの変化率がどのように推移するかの検出精度Ｓと連動して検出精度Ｓを検出することが可能となる。

（６）制駆動力コントロールユニット８は、ナビゲーション装置３１の有する地図情報における、自車両ＭＭ前方に設定した上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡに対応した地図位置に存在する複数のノード点に基づいて、上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡの道路形状を検出する。制駆動力コントロールユニット８は、上記複数のノード点の近似曲線を算出し、該近似曲線に対する複数のノード点の距離の分散が大きくなるほど道路形状の検出精度Ｓを低く検出する。
この構成によれば、検出精度Ｓをカーブ形状を規定するノードの分散に基づき設定する。このため、カーブの変化率がどのように推移するかの検出精度Ｓと連動して検出精度Ｓを検出することが出来る。

（７）制駆動力コントロールユニット８は、フロントカメラ１３が撮像した画像を画像処理して、上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡに存在する車線区分線を特定するための複数のエッジ点を抽出する。制駆動力コントロールユニット８は、抽出した複数のエッジ点に基づき、自車両ＭＭ前方の上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡの道路形状を検出する。制駆動力コントロールユニット８は、検出されたエッジ点の数が少なくなるほど、道路形状の検出精度Ｓを低く検出する。
この構成によれば、抽出した複数のエッジ点に基づき、自車両ＭＭ前方の上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡの道路形状を検出する。撮像精度が悪い場合にはエッジ点が少なくなる。この結果、道路形状の検出精度Ｓを検出することが可能となる。

（８）制駆動力コントロールユニット８は、フロントカメラ１３が撮像した画像を画像処理して、上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡに存在する車線区分線を特定するための複数のエッジ点を抽出する。制駆動力コントロールユニット８は、抽出した複数のエッジ点に基づき、自車両ＭＭ前方の上記設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡの道路形状を検出する。制駆動力コントロールユニット８は、上記複数のエッジ点の近似曲線を算出し、該近似曲線と複数のエッジ点との距離の分散が大きくなるほど道路形状の検出精度Ｓを低く検出する。
この構成によれば、検出精度Ｓをカーブ形状を規定するエッジ点の分散に基づき設定する。このため、カーブの変化率がどのように推移するかの検出精度Ｓと連動して検出精度Ｓを検出することが出来る。

（９）制駆動力コントロールユニット８は、自車両ＭＭの現在位置から自車進行方向前方のカーブ路の開始位置までの距離であるカーブ前距離を検出する。制駆動力コントロールユニット８は、検出した上記カーブ前距離が予め設定した設定カーブ前距離以下の場合にだけ接近防止制御の開始判定を抑制する。
車線変更意図を判定する際における道路形状が問題となるのは、カーブ路である。このことに鑑み、設定カーブ前距離以下の場合にだけ接近防止制御の開始判定を抑制する事で、不必要な接近防止制御の開始判定抑制を低減可能となる。

（１０）制駆動力コントロールユニット８は、自車両ＭＭの位置の検出精度を検出する。制駆動力コントロールユニット８は、検出された自車両ＭＭの位置に基づいて上記カーブ前距離を検出する。制駆動力コントロールユニット８は、検出した検出精度が低くなるほど、上記設定カーブ前距離を長くする。
この構成によれば、カーブまでの距離検出の距離精度が悪い場合に、設定カーブ前距離を長くすることで、接近防止制御の開始判定を抑制する。この結果、不要な接近防止制御の実行を低減することができる。

（１１）制駆動力コントロールユニット８は、道路形状として道路の曲率βを検出する。
これによって、道路形状を検出可能となる。
（１２）上記接近防止制御は、運転者への報知制御、及び自車両ＭＭの車線変更方向に対して逆方向のヨーモーメントを付与する制御の少なくとも１方の制御である。
これによって、接近防止のための支援が可能となる。

「第２実施形態」
次に、第２実施形態について図面を参照して説明する。なお、上記実施形態と同様な構成については同一の符号を付して説明する。
本実施形態の基本構成は、上記第１実施形態と同様である。但し、本第２実施形態では、操舵量として、操舵角の代わりに操舵速度を用いる場合の例である。

次に、第１実施形態と異なる処理について説明する。
本実施形態では、第１実施形態で説明した処理（図５）に代えて、図７に示す処理を実行する。以下異なる点に説明する。
ステップＳ２０ａの処理（障害物ＳＭの検出処理）において、第１実施形態ではリアカメラを使用して障害物ＳＭの検出を実施する場合で説明した。これに対し、本第２実施形態では、図４に示す構成を採用して、ミリ波レーダー（２４Ｌ、２４Ｒ）を用いて障害物ＳＭを検出する。

ステップＳ３０ａの処理において、本第２実施形態では、フロントカメラ１３で撮像した画像を画像処理することで、走行鎖線の曲率βを取得する。
ステップＳ４０ａでは、前方カーブ情報として得た走行車線の曲率βを用いて、予測操舵速度δpath′を求める。予測操舵角δpath′は、自車両ＭＭが走行経路を維持するために必要な操舵速度、つまり自車両ＭＭが走行車線に沿って走行するために必要な操舵速度である。この予測操舵速度δpath′は、予測操舵角δpathを微分処理することで求めることが出来る。

そして、ステップＳ５０ａにおいて、偏差速度δｄriverhosei′を検出する。ここで「′」は、１回微分を示す。
偏差速度δｄriverhosei′は、下記式によって求める。
δdriverhosei′ ＝ δ′ − δpath′ ・・・（１４）
続くステップＳ６０ａでは、障害物ＳＭに対する接近防止制御を開始するかどうかの設定偏差速度δｔｈｘを設定する。
設定偏差速度δｔｈｘは、車速が高ければ高くなるほど値が小さくなる値である。この設定偏差速度δｔｈｘは、例えば車速に応じたマップとして設定をする。

また設定偏差速度δｔｈｘは、自車両ＭＭが白線に近ければ近いほど小さくなるようにマップとして設定しても良い。あるいは設定偏差速度δｔｈｘは、自車両ＭＭが障害物ＳＭに近ければ近いほど小さくなるようにマップとして設定しても良い。
ステップＳ１００ａにおいて、例えば、車線変更を行ったと判定するための設定偏差速度δｔｈｘを設定変更する。
設定偏差速度δｔｈｘの設定変更は、上記第１実施形態のステップＳ１００で説明した処理と同様な処理で実行すればよい。

次に、ステップＳ１２０ａでは制御を開始するかどうかの判定を実施する。具体的には、ステップＳ５０ａで算出した偏差速度δdriverhosei′が、設定偏差速度δｔｈｘより大きいかどうかを判定する。そしてδdriverhosei′が設定偏差速度δｔｈｘより大きいと判定した場合には、障害物接近防止制御をＯＮに設定する。一方、偏差速度δdriverhosei′が設定偏差速度δｔｈｘ以下の場合には、障害物接近防止制御判断フラグをＯＦＦに設定する。但し、操舵方向と障害物検出方向とは異なる場合には、障害物接近防止制御判断フラグをＯＦＦからＯＮに設定変更することを禁止する。
なお、「δdriverhosei′＜δｔｈｘ−Ｆ」のようにしてＦ分のヒスをもたせても良い。
その他の構成は、上記第１実施形態と同様である。

（動作その他）
本実施形態では、自車両ＭＭの左右側後方に設定した障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡ内に障害物ＳＭが存在するか否かの検出処理を行う。また、自車両ＭＭ前方に設定した設定前方範囲Ｆ−ＡＲＥＡの走行車線の曲率β（車線形状）を道路形状情報として取得する。更に、走行車線の曲率βから求めた予測操舵速度δｐａｔｈ′と実操舵速度角δ′の偏差である、偏差速度δｄｒｉｖｅｒｈｉｓｅｉ′を求める。そして、偏差速度δｄｒｉｖｅｒｈｉｓｅｉ′が設定偏差速度δｔｈ１ｘよりも大きい場合であって操舵が障害物ＳＭ側への操舵である場合には、障害物ＳＭ側に車線変更する意図があるとして、警報音を発生して運転者に警告の報知を行う。更に、偏差速度δｄｒｉｖｅｒｈｉｓｅｉ′が設定偏差速度δｔｈｘよりも大きくなると、より障害物ＳＭ側に車線変更する意図があるとして、障害物接近回避のためのヨーモーメントを発生する。これによって、自車両ＭＭの障害物ＳＭへの接近防止を支援する。

このとき、本実施形態では、自車両ＭＭ前方の走行車線の曲率βの検出精度Ｓを求め、検出精度Ｓが低いほど、上記設定偏差速度δｔｈｘが大きくなるように、当該判定閾値δｈｔ′を設定変更する。この結果、曲率βの検出精度Ｓが低いほど、障害物接近防止制御の制御開始を抑制、つまり制御の開始の判定が行われ難くなる。

このように、本実施形態では、道路形状の検出精度Ｓが悪い場合に、制御開始判定を抑制するので、道路形状の検出精度Ｓが悪い場合に、不要な接近防止制御が実施されることを低減することが出来る。この結果、運転者の不要な接近防止制御による違和感を低減することが可能となる。
ここで、ステップＳ５０ａは予測操舵速度算出部を構成する。ステップＳ１２０ａは運転者意図判定部を構成する。ステップＳ１１０は開始判定抑制部を構成する。

（本実施形態の効果）
本実施形態は、上記第１実施形態で説明した効果に加え次の効果を奏する。
（１）制駆動力コントロールユニット８は、検出された道路形状に沿って走行するために必要な操舵速度である予測操舵速度を算出する。制駆動力コントロールユニット８は、検出した実操舵速度と算出した予測操舵速度との偏差速度が、予め設定された設定偏差速度以上である場合に、運転者の車線変更意図があると判定する。
この構成によれば、運転者意図推定を判定する操舵の偏差は操舵角速度で検出をするので、カーブを走行するために必要な操舵角速度以上の操舵があった場合に車線維持のための操舵でないと判定することができる。すなわち、運転者の車線変更意図の検出を実現可能となる。

（２）制駆動力コントロールユニット８は、上記設定偏差速度の値を大きな値に変更することで接近防止制御の開始判定を抑制する。
この構成によれば、運転者の車線変更意図判定の閾値を大きくすることで、接近防止制御の開始判定を抑制することを実現可能となる。

「第３実施形態」
次に、第３実施形態について図面を参照して説明する。なお、上記実施形態と同様な構成については同一の符号を付して説明する。
本実施形態の基本構成は、上記第１実施形態と同様である。
但し、本第３実施形態では、実際の操舵量自体を用いる代わりに、操舵から予想される将来横位置に基づいて制御開始を判定する場合について説明する。具体的には、予め設定した所定時間Ｔｓ後の自車両ＭＭの横位置変位量に基づき制御を行う。
そして、第１実施形態で説明したステップＳ４０〜Ｓ１２０、Ｓ１４０の代わりに、図８に示すように、次のステップＳ４０ｂ〜１２０ｂ、１４０ｂを実施する。

以下異なるステップの処理について説明する。
ステップＳ４０ｂでは、走行曲率βを用いて走行経路を維持するための中立ヨーレートφ′pathを求める。中立ヨーレートφ’pathは、例えば下記式に基づき算出する。
φ′path＝β×Ｖ ・・・（１５）
走行経路を維持するための中立ヨーレートφ′pathとして、予め設定した時間のヨーレートφ′の平均値φ′aveを用いたり、あるいは時定数の大きいフィルタをヨーレートφ’にかけたりした値を簡易的に用いても良い。

またステップＳ４５ｂでは、前方注視時間Ｔｔを設定する。前方注視時間Ｔｔは、運転者の将来の障害物ＳＭとの接触状況を予測するための閾値を決定づけるための指標である。
またステップＳ５０ｂでは、走行路を離脱して車線変更を行うと判定するために、現在の走行路位置に対する横方向の自車両の予測横位置ΔＸｂを算出をする。

将来の自車両の予測横位置ΔＸｂは、次式によって算出する。
ΔＸｂ ＝（Ｋ１φ＋Ｋ２φm＋Ｋ３φm′） ・・・（１６）
ここで、
Ｌ：前方注視点距離 ＝前方注視時間Ｔｔ×Ｖ
φ：ヨー角
φm：目標ヨー角速度（目標ヨーレートΨdriverhosei×前方注視時間Ｔ）
φm′：目標ヨー角加速度（目標ヨー角速度φm′×前方注視時間Ｔ^２）
である。

なおこれらをヨー角の次元とするために前方注視時間Ｔを用いることで下式で表すことができる。
ΔＸｂ ＝Ｌ（Ｋ1φ＋Ｋ2φｍ×Ｔ＋Ｋ3φｍ′×Ｔ^２）
・・・（１７）
こうした特性をふまえると、Ｋ１は車速、Ｋ２は車速と前方注視時間、Ｋ３は車速と前方注視時間の２乗の関数としての特性を踏まえての設定ゲインとなる。

ここで求めたΔＸｂは、後段において障害物ＳＭへの接近防止制御を開始するかどうかの判定に用いられる。
なおΔＸｂはカーブ路を走行するための操舵に影響を区別するために、上記の式中の目標ヨーレートΨdriverhoseiは操舵角と車速度より求まるいわゆる目標ヨーレートΨdriverからステップＳ４０ｂで求めた経路を走行するために必要となるヨーレートφ′pathを除くように次式によって求めたものである。
Ψdriverhosei＝Ψdriver −φ′path ・・・（１８）

ステップＳ６０ｂでは、障害物ＳＭに対する接近防止制御を開始するかどうかの判定閾値である設定横位置を設定する。
障害物ＳＭの設定横位置としては、走行路をＹ軸とした場合に、走行路と垂直方向のＸ軸座標上で障害物ＳＭの横位置を検出する。図９のΔＯに示す自車両ＭＭと障害物ＳＭとの距離を求め設定横位置とする。

ここで、レーダーによる検出で障害物ＳＭとの距離がばらついたりするなどして検出が困難な場合には、例えば自車両ＭＭの側面方向のあらかじめ設定をした障害物検出エリアＫ−ＡＲＥＡ内に障害物ＳＭが検出されているかどうかに基づいて、白線の外側の設定横位置に仮想的に障害物ＳＭが存在するものとして設定をするようにしても良い。この場合には例えば白線の外側の所定位置に障害物ＳＭが存在するものとする。

障害物ＳＭを検出するかどうかとして設定する検出エリアは、自車両ＭＭの横の所定の縦・横位置となるように設定する。
ステップＳ１１０ｂでは、ステップＳ１００で検出した道路形状（カーブ）の検出精度Ｓに基づき、検出精度Ｓが低ければ低いほど、判定がされにくいように、設定横位置ΔＯ（条件１で判定の場合）が大きくなるように再設定をする。

具体的には例えば曲率βの検出精度Ｓに応じた設定横位置ΔＯを予めマップ等に記憶し、検出した曲率βの検出精度Ｓに応じてマップ引きにより設定横位置ΔＯを再設定する。あるいは曲率βの検出精度Ｓが低くなるほど大きくなる補正係数（＞1）を設定し、設定横位置ΔＯに設定した補正係数を乗算して、曲率βの検出精度Ｓが低いほど設定横位置ΔＯを大きく補正しても良い。

ここで、後述の条件２若しくは条件３を採用する場合には、設定横位置としてＸＯ若しくはＸthreshに予め決定した初期値を設定する。
ステップＳ１２０ｂでは、図９に示すように、自車両ＭＭの予め設定した設定経過時間後の横位置を推定し、推定した設定経過時間後の横位置と現在の横位置との偏差である予測横位置ΔＸｂが、自車両ＭＭと検出障害物ＳＭとの横方向距離ΔＯ以上となった場合に、運転者が障害物ＳＭに接近するような車線変更操作などを行ったと判断する（条件１）。

ここで、ΔＯは実際の障害物ＳＭとの距離から所定の余裕代を除算した値として設定する。そして、後述の位置の補正は、この余裕代分に対して行うように実施する。
また、自車両ＭＭと障害物ＳＭとの距離ΔＯを検出しない、もしくは検出できない場合には、かわりに白線を基準として白線から所定位置に設定横位置Ｘ２obstを設定し、白線からの推定将来位置ΔＸ２がそこに到達したかどうかで判定を行うようにしても良い（条件２）。

また白線からの所定位置に設ける閾値は、白線の内側になるように設定をしても良い。あるいは自車位置からあらかじめ設定された特定の距離Ｘthresh将来位置が移動すると予測される場合に判定しても良い（条件３）。また予測横位置ΔＸｂのかわりに障害物ＳＭもしくは白線と単純に横位置関係を検出するようにしても良い。
上述の各条件を式で記載すると次の関係にある。
条件１： ΔＸｂ ＞＝ΔＯ
条件２： ΔＸｂ ＞＝Ｘ２obst＋Ｘ０
条件３： ΔＸｂ ＞＝Ｘthresh
なおこの予測横位置ΔＸｂは、車両の左端、右端それぞれについてΔＸｂL/ΔＸｂRとして求め判定を行うものとする。

またここで対象とする障害物ＳＭは自車両ＭＭの後側方向の車両に対して設定するだけでなく、隣接車線前方の対向車両に対しても制御対象としても良い。
ステップＳ１４０ｂでは、出力ヨーモーメントＭsを設定する。
出力ヨーモーメントＭsは、次式によって求める。
Ｍs_str＝Ｋ１recv×Ｋ２recv×ΔXs
ΔＸs ＝（Ｋ0mom×横位置＋Ｋ１momφ＋Ｋ２momφm）

あるいは、ΔＸｓ＝Δ０−ΔＸｂ、Ｘ２obst＋Ｘ０−ΔＸｂ、Ｘthresh−ΔＸｂのいずれかを用いても良い。（予測横位置での基準閾値に対する逸脱量）
ここで、Ｋ１recvは車両諸元から決まる比例ゲインであり、Ｋ２recvは車速Ｖに応じて変動するゲインである。
ゲインＫ２は、例えば、低速域で大きい値になり、車速Ｖがある値になると、車速Ｖと反比例の関係となり、その後ある車速Ｖに達すると小さい値で一定値となる。
その他の構成は、上記第１実施形態と同様である。

（動作その他）
本実施形態では、上記検出された道路形状に基づいて、予め設定された設定時間後に位置すると推定される車線幅方向での自車両ＭＭの横位置である予測横位置を推定する。そして、推定した予測横位置ΔＸｂが、予め設定された車線幅方向位置である設定横位置よりも車線幅方向外側である場合に、運転者の車線変更意図があると判定する。そして、その車線変更方向に障害物ＳＭを検出している場合には接近防止の制御を開始する。
このとき、道路形状の検出精度Ｓが低くなるほど上記設定横位置の車線幅方向位置を車線幅方向外側の位置に変更することで、接近防止制御の開始判定を抑制する。

この結果、本実施形態では、道路形状の検出精度Ｓが悪い場合に、制御開始判定を抑制するので、道路形状の検出精度Ｓが悪い場合に、不要な接近防止制御が実施されることを低減することが出来る。この結果、運転者の不要な接近防止制御による違和感を低減することが可能となる。
ここで、ステップＳ５０ｂは操舵量検出部を構成する。ステップＳ１２０ｂは運転者意図判定部を構成する。ステップＳ１１０ｂは開始判定抑制部を構成する。ステップＳ６０ｂは障害物位置検出部を構成する。

（本実施形態の効果）
本実施形態は、上記第１実施形態で説明した効果に加え次の効果を奏する。
（１）制駆動力コントロールユニット８は、上記道路形状検出部によって検出された道路形状に基づいて、予め設定された設定時間後に位置すると推定される車線幅方向での自車両ＭＭの横位置である予測横位置を推定する。制駆動力コントロールユニット８は、推定した予測横位置が、予め設定された車線幅方向位置である設定横位置よりも車線幅方向外側である場合に、運転者の車線変更意図があると判定する。
この構成によれば、運転者意図推定を判定する操舵量を将来横位置変化で求める。このため、操舵角・操舵速度を総合的に加味をした操舵量で判定するので、カーブを走行するために必要な操舵角速度以上の操舵があった場合に、車線変更意図があると判定可能となる。

（２）制駆動力コントロールユニット８は、上記設定横位置の車線幅方向位置を車線幅方向外側の位置に変更することで接近防止制御の開始判定を抑制する。
この構成によれば、接近防止制御の開始判定抑制を実現可能となる。
（３）制駆動力コントロールユニット８は、自車両ＭＭに対する、上記障害物検出部が検出した障害物ＳＭの車線幅方向位置を検出する。上記設定横位置を、上記障害物位置検出部が検出した自車両ＭＭに対する障害物ＳＭの車線幅方向位置ΔＯに設定する。
この構成によれば、接近防止制御の開始判定抑制を実現可能となる。

（４）上記設定横位置を、現在の自車両ＭＭの車線幅方向における位置である現在横位置から、予め設定した距離だけ車線幅方向に離れた位置Ｘthreshに設定する。
この構成によれば、接近防止制御の開始判定抑制を実現可能となる。
（５）上記設定横位置を、車線端から車線幅方向に予め設定した距離だけ離れた位置ΔＸ２obbstに設定する。
この構成によれば、接近防止制御の開始判定抑制を実現可能となる。

以上、本願が優先権を主張する日本国特許出願２０１１−１８９５０４（２０１１年８月３１日出願）の全内容は、参照により本開示の一部をなす。
ここでは、限られた数の実施形態を参照しながら説明したが、権利範囲はそれらに限定されるものではなく、上記の開示に基づく各実施形態の改変は当業者にとって自明なことである。

８ 制駆動力コントロールユニット
１９ 操舵角センサ
２１ ステアリングホイール（操舵輪）
２４Ｌ／２４Ｒミリ波レーダー
２６ 撮像部
３０ 流体圧回路
３１ ナビゲーション装置
１３ フロントカメラ

Claims (18)

1. 自車両前方に対し予め設定した範囲である設定前方範囲の道路形状を検出する道路形状検出部と、
   運転者が操舵する操舵輪の操作量に応じた操舵量を検出する操舵量検出部と、
   少なくとも自車両の後側方を障害物検出エリアとし、その障害物検出エリアに存在する障害物を検出する障害物検出部と、
   上記道路形状検出部によって検出された道路形状と上記操舵量検出部によって検出された上記操舵量とに基づいて運転者の車線変更意図を判定する運転者意図判定部と、
   上記運転者意図判定部によって運転者の車線変更意図があると判定され、且つ上記障害物検出部によって障害物が検出されている場合に、自車両の障害物への接近防止を支援する接近防止制御の開始を判定する制御開始判定部と、
   上記制御開始判定部によって制御開始と判定された場合に上記接近防止制御を行う障害物接近防止制御部と、
   上記道路形状検出部による道路形状の検出精度を判定する検出精度判定部と、
   上記検出精度判定部が判定した検出精度が予め設定した精度閾値よりも低い場合に上記制御開始判定部による接近防止制御の開始判定を抑制する開始判定抑制部と、
   上記道路形状検出部によって検出された道路形状に沿って走行するために必要な操舵角である予測操舵角を算出する予測操舵角算出部と、を備え、
   上記操舵量検出部は、上記操舵量として上記操舵輪の操舵角である実操舵角を検出し、
   上記運転者意図判定部は、上記操舵量検出部が検出した実操舵角と上記予測操舵角算出部が予測した予測操舵角との偏差角が、予め設定された設定偏差角以上の場合に、運転者の車線変更意図があると判定することを特徴とする車両運転支援装置。
2. 上記開始判定抑制部は、上記設定偏差角の値を大きな値に変更することで、上記制御開始判定部による接近防止制御の開始判定を抑制することを特徴とする請求項１に記載した車両運転支援装置。
3. 上記道路形状検出部によって検出された道路形状に沿って走行するために必要な操舵速度である予測操舵速度を算出する予測操舵速度算出部を備え、
   上記操舵量検出部は、上記操舵量として上記操舵輪の操舵速度である実操舵速度を検出し、
   上記運転者意図判定部は、上記操舵量検出部が検出した実操舵速度と上記予測操舵速度算出部が算出した予測操舵速度との偏差速度が、予め設定された設定偏差速度以上である場合に、運転者の車線変更意図があると判定することを特徴とする請求項１に記載の車両運転支援装置。
4. 上記開始判定抑制部は、上記設定偏差速度の値を大きな値に変更することで、上記制御開始判定部による接近防止制御の開始判定を抑制することを特徴とする請求項３に記載した車両運転支援装置。
5. 上記操舵量検出部は、運転者が操舵する操舵輪の操作量と上記道路形状検出部によって検出された道路形状に基づいて、予め設定された設定時間後に位置すると予測される車線幅方向での自車両の横位置である予測横位置を上記操舵量として求め、
   上記運転者意図判定部は、上記操舵量検出部が求めた予測横位置が、予め設定された車線幅方向位置である設定横位置よりも車線幅方向外側である場合に、運転者の車線変更意図があると判定することを特徴とする請求項１に記載した車両運転支援装置。
6. 上記開始判定抑制部は、上記設定横位置の車線幅方向位置を車線幅方向外側の位置に変更することで、上記制御開始判定部による接近防止制御の開始判定を抑制することを特徴とする請求項５に記載した車両運転支援装置。
7. 自車両に対する、上記障害物検出部が検出した障害物の車線幅方向位置を検出する障害物位置検出部を備え、
   上記設定横位置を、上記障害物位置検出部が検出した自車両に対する障害物の車線幅方向位置に設定することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載した車両運転支援装置。
8. 上記設定横位置を、現在の自車両の車線幅方向における位置である現在横位置から、予め設定した距離だけ車線幅方向に離れた位置に設定することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載した車両運転支援装置。
9. 上記設定横位置を、車線端から車線幅方向に予め設定した距離だけ離れた位置に設定することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載した車両運転支援装置。
10. 上記開始判定抑制部は、上記障害物検出エリアの範囲を狭くすることで、上記制御開始判定部による接近防止制御の開始判定を抑制することを特徴とする請求項１、請求項３及び請求項５のいずれか１項に記載した車両運転支援装置。
11. ナビゲーション装置を備え、
    上記道路形状検出部は、ナビゲーション装置の有する地図情報における、自車両前方に設定した上記設定前方範囲に対応した地図位置に存在する複数のノード点に基づいて、上記設定前方範囲の道路形状を検出し、
    上記検出精度判定部は、上記複数のノード点の間隔が広くなるほど、道路形状検出部による道路形状の検出精度を低く検出することを特徴とする請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載した車両運転支援装置。
12. ナビゲーション装置を備え、
    上記道路形状検出部は、ナビゲーション装置の有する地図情報における、自車両前方に設定した上記設定前方範囲に対応した地図位置に存在する複数のノード点に基づいて、上記設定前方範囲の道路形状を検出し、
    上記検出精度判定部は、上記複数のノード点の近似曲線を算出し、該近似曲線に対する複数のノード点の距離の分散が大きくなるほど、道路形状検出部による道路形状の検出精度を低く検出することを特徴とする請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載した車両運転支援装置。
13. 自車両前方に設定した上記設定前方範囲を撮像する前方撮像部と、
    上記前方撮像部が撮像した画像を画像処理して、上記設定前方範囲に存在する車線区分線を特定するための複数のエッジ点を抽出するエッジ点抽出処理部と、を備え、
    上記道路形状検出部は、上記エッジ点抽出処理部が抽出した複数のエッジ点に基づき、自車両前方の上記設定前方範囲の道路形状を検出し、
    上記検出精度判定部は、上記エッジ点抽出処理部によって抽出されたエッジ点の数が少なくなるほど、道路形状検出部による道路形状の検出精度を低く検出することを特徴とする請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載した車両運転支援装置。
14. 自車両前方に設定した上記設定前方範囲を撮像する前方撮像部と、
    上記前方撮像部が撮像した画像を画像処理して、上記設定前方範囲に存在する車線区分線を特定するための複数のエッジ点を抽出するエッジ点抽出処理部と、を備え、
    上記道路形状検出部は、上記エッジ点抽出処理部が抽出した複数のエッジ点に基づき、自車両前方の上記設定前方範囲の道路形状を検出し、
    上記検出精度判定部は、上記複数のエッジ点の近似曲線を算出し、該近似曲線と複数のエッジ点との距離の分散が大きくなるほど、道路形状検出部による道路形状の検出精度を低く検出することを特徴とする請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載した車両運転支援装置。
15. 自車両の現在位置から自車進行方向前方のカーブ路の開始位置までの距離であるカーブ前距離を検出するカーブ前距離検出部を備え、
    上記開始判定抑制部は、上記カーブ前距離検出部が検出した上記カーブ前距離が予め設定した設定カーブ前距離以下の場合にだけ、上記制御開始判定部による接近防止制御の開始判定を抑制することを特徴とする請求項１〜請求項１４のいずれか１項に記載した車両運転支援装置。
16. 自車両の位置を検出する自車位置測位部と、
    上記自車位置測位部の自車両の位置の検出精度を判定する測位精度検出部と、を備え、上記カーブ前距離検出部は、上記測位部によって検出された自車両の位置に基づいて上記カーブ前距離を検出し、
    上記開始判定抑制部は、上記測位精度検出部が検出した検出精度が低くなるほど、上記設定カーブ前距離を長くすることを特徴とする請求項１５に記載した車両運転支援装置。
17. 上記道路形状検出部は、道路形状として道路の曲率を検出する請求項１〜請求項１６のいずれか１項に記載した車両運転支援装置。
18. 上記接近防止制御は、運転者への報知制御、及び自車両の車線変更方向に対して逆方向のヨーモーメントを付与する制御の少なくとも１方の制御であることを特徴とする請求項１〜請求項１７のいずれか１項に記載した車両運転支援装置。

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