JP7188325B2 - 運転支援装置 - Google Patents

Description

本開示は、運転支援装置に関する。

運転支援装置に関する技術として、特許文献１には、歩行者（物標）との衝突を回避するための車両用の衝突回避システムが開示されている。特許文献１に記載された技術では、自車両の前方に歩行者を検出した場合、当該歩行者から一定距離を保つ軌跡を描くように操舵制御を行う。

特開２０１７－０９５１００号公報

上述したような運転支援装置では、自車両の前方に複数の物標を検出すると、各々の物標に対して操舵制御が行われることとなる。このとき、蛇行を抑制するために操舵量を減少させる制御を行うことが考えられるが、その場合、自車両と物標との間の横距離が小さくなることで、自車両の乗員に違和感が生じる（物標と近い位置を自車両が高速で通過してしまう）可能性がある。

本開示は、自車両の乗員の違和感を抑制することができる運転支援装置を提供する。

本開示の一側面は、自車両の前方に検出された物標を避ける操舵制御及び減速制御を行う運転支援装置であって、自車両が物標の横を通過するときの自車両と物標との間の横距離であって操舵制御が目標とする目標横距離を演算し、目標横距離が閾値未満の場合に、閾値から目標横距離を減算してなる差分が大きいほど、自車両が物標の横を通過するときの自車両の減速度であって減速制御が目標とする目標減速度を大きくする。

この運転支援装置では、操舵制御の目標横距離が閾値未満の場合に、目標横距離と閾値との差分が大きいほど減速制御の目標減速度を大きくする。よって、物標を避ける操舵制御及び減速制御を行った際に、物標から近い位置を自車両が高速で通過してしまうことを抑制することができ、自車両の乗員の違和感を抑制することが可能となる。

一実施形態においては、１又は複数の物標の種別に応じて、閾値を１又は複数の物標ごとに取得する第１処理部と、自車両の車速、自車両の位置、自車両が走行する道路の道路幅、及び、１又は複数の物標の位置に基づいて、リスクポテンシャル場を演算する第２処理部と、自車両の車速、自車両の位置、リスクポテンシャル場、及び、１又は複数の物標に関する閾値に基づいて、１又は複数の物標に関する目標横距離及び差分を演算する第３処理部と、１又は複数の物標のうち少なくとも何れかの物標に関して目標横距離が閾値未満の場合に、当該物標に関する差分が大きいほど、当該物標に関する目標減速度を大きくする第４処理部と、を備えていてもよい。これにより、リスクポテンシャル場を用いた操舵制御及びそれに連携した減速制御が可能となる。

一実施形態においては、自車両との距離が第一所定距離以下の１又は複数の物標が検出された場合に、第１処理部及び第２処理部の処理を、周期的に繰り返し実行し、自車両との距離が第一所定距離よりも小さい第二所定距離以下の１又は複数の物標が検出された場合に、第３処理部及び第４処理部の処理を、周期的に繰り返し実行してもよい。この場合、例えば、自車両との距離が第一所定距離以下の物標が複数存在する場合に、複数の当該物標を回避対象として考慮したリスクポテンシャル場を演算することができる。また、第３処理及び第４処理は、自車両との距離が第一所定距離以下の物標が検出されてからではなく、第二所定距離以下の物標が検出されてから行われる。そのため、計算負荷の増大を抑制することが可能となる。

本開示の種々の側面及び実施形態によれば、自車両の乗員の違和感を抑制することができる。

図１は、第１実施形態に係る運転支援装置を含む自車両の機能ブロック図である。 図２（ａ）は、目標減速度の演算に用いられるマップの例を示す図である。図２（ｂ）は、目標減速度の演算に用いられる他のマップの例を示す図である。 図３は、第１実施形態に係る運転支援装置の処理を例示するフローチャートである。 図４は、第１実施形態に係る運転支援装置の他の処理を例示するフローチャートである。 図５（ａ）は、第１実施形態に係る運転支援装置により複数の物標を回避する場合の例を示す図である。図５（ｂ）は、図５（ａ）の続きを示す図である。 図６（ａ）は、図５（ｂ）の続きを示す図である。図６（ｂ）は、図６（ａ）の続きを示す図である。 図７は、第２実施形態に係る運転支援装置を含む自車両の機能ブロック図である。

以下、図面を参照して、例示的な実施形態について説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明は繰り返さない。

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る運転支援装置１を含む自車両２の機能ブロック図である。図１に示されるように、運転支援装置１は、乗用車などの自車両２に搭載される。運転支援装置１は、自車両２の前方に検出された物標を避ける操舵制御及び減速制御を行う。物標は、静止物体（固定障害物）及び移動物体（移動障害物）を含む。

静止物体は、例えば、路面ペイント（白線や黄線などのレーン境界線を含む）、及び、構造物（縁石、ポール、電柱、建物、標識、木など）である。移動物体は、例えば、歩行者、自転車、ベビーカー及び他車両などである。自車両２は、内界センサ３、ＧＰＳ受信部４、外界センサ５、地図データベース６、ナビゲーションシステム７、アクチュエータ９及びＥＣＵ（Electronic Control Unit）１０を備える。

内界センサ３は、自車両２の走行状態を検出する検出機器である。内界センサ３は、例えば、車速センサ、加速度センサ及びヨーレートセンサを含む。車速センサは、自車両２の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、例えば車輪速センサが用いられる。加速度センサは、自車両２の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、自車両２の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、自車両２の加速度を検出する横加速度センサとを含んでもよい。ヨーレートセンサは、自車両２の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。

ＧＰＳ受信部４は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信して、自車両２の位置を示す位置情報を取得する。位置情報には、例えば緯度及び経度が含まれる。ＧＰＳ受信部４に代えて、自車両２が存在する緯度及び経度が特定できる他の手段が用いられてもよい。

外界センサ５は、自車両２の周辺環境を検出する検出機器である。外界センサ５は、自車両２が走行する道路における前方の物標を検出する。外界センサ５は、カメラ及びレーダセンサのうち少なくとも一つを含む。カメラは、自車両２の周辺環境を撮像する撮像機器である。カメラは、一例として自車両２のフロントガラスの裏側に設けられる。カメラは、自車両２の周辺環境に関する撮像情報を取得する。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有する。ステレオカメラの撮像情報には、奥行き方向の情報も含まれる。レーダセンサは、電波（例えばミリ波）又は光を利用して自車両２の周辺の物体を検出する検出機器である。レーダセンサには、例えば、ミリ波レーダ又はライダー（LIDAR：Laser Imaging Detection and Ranging）が含まれる。レーダセンサは、電波又は光を自車両２の周辺に送信し、物体で反射された電波又は光を受信することで物体を検出する。

地図データベース６は、地図情報を記憶する記憶装置である。地図データベース６は、例えば、自車両２に搭載されたＨＤＤ（Hard Disk Drive）内に格納される。地図データベース６は、地図情報として、静止物体の情報、交通ルール、信号機の位置、道路幅を含む道路情報などを有する。地図データベース６に含まれる地図情報の一部は、地図データベース６が記憶されたＨＤＤとは異なる記憶装置に記憶されてもよい。地図データベース６に含まれる地図情報の一部又は全ては、自車両２に備わる記憶装置以外の記憶装置に記憶されていてもよい。

ナビゲーションシステム７は、予め設定された目的地まで自車両２の運転者の案内を行うシステムである。ナビゲーションシステム７は、ＧＰＳ受信部４により測定された自車両２の位置と地図データベース６の地図情報とに基づいて、自車両２の走行する道路及び走行レーンを認識する。ナビゲーションシステム７は、自車両２の位置から目的地に至るまでの目標ルートを演算し、ＨＭＩ（Human Machine Interface）を用いて運転者に対して当該目標ルートの案内を行う。

アクチュエータ９は、自車両２の操舵制御及び減速制御を実行する装置である。アクチュエータ９は、エンジンアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータを少なくとも含む。エンジンアクチュエータは、入力される制御信号に応じてエンジンに対する空気の供給量を変更（例えばスロットル開度を変更）することで、自車両２の駆動力を制御する。なお、エンジンアクチュエータは、自車両２がハイブリッド車又は電気自動車である場合には、動力源としてのモータの駆動力を制御する。

ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信回路などを有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ１０は、例えばＣＡＮ通信回路を用いて通信するネットワークに接続され、上述した自車両２の構成要素と通信可能に接続される。ＥＣＵ１０は、例えば、ＣＰＵが出力する信号に基づいて、ＣＡＮ通信回路を動作させてデータを入出力し、データをＲＡＭに記憶し、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムを実行することで、各種の機能を実現するＥＣＵ１０は、複数の電子制御ユニットから構成されてもよい。ＥＣＵ１０は、運転支援装置１を構成する。

ＥＣＵ１０は、目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊を演算し、目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊が閾値α未満の場合に、横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰが大きいほど目標減速度Ａ_ｘ ^＊を大きくする。目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊は、自車両２が物標の横を通過するときの自車両２と物標との間の横距離であって、運転支援装置１が行う操舵制御が目標とする横距離である。閾値αは、予め定められて記憶されている。閾値αは、全ての物標で一律に定められていてもよい。閾値αは、自車両２の車速に応じて変動する値であってもよい。閾値αは、物標の横を減速せずに自車両２が通過したときに、自車両２の乗員に対して違和感又は危険感を与えない横距離である。閾値αは、物標の一態様である歩行者あるいは他車両の乗員に対して違和感又は危険感を与えない横距離であってもよい。横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰは、閾値αから目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊を減算してなる差分である。目標減速度Ａ_ｘ ^＊は、自車両２が物標の横を通過するときの自車両２の減速度であって、運転支援装置１が行う減速制御が目標とする減速度である。

ＥＣＵ１０は、機能的構成として、閾値演算部（第１処理部）１１、リスクポテンシャル場演算部（第２処理部）１２、谷探索部（第３処理部）１３、目標減速度演算部（第４処理部）１４、及び走行制御部１５を備える。

閾値演算部１１は、１又は複数の物標の種別に応じて、閾値αを１又は複数の物標ごとに取得する。具体的には、閾値演算部１１は、外界センサ５で検出した物標の位置に基づいて、自車両２との距離が第一所定距離以下の１又は複数の物標を検出する。第一所定距離は、自車両２の車速×回避判定ＴＴＣである。回避判定ＴＴＣは、回避判定のための衝突余裕時間（Time To Collision）であり、予め定められて記憶されている。衝突余裕時間は、自車両２が何秒で当該物標と衝突するかを表わす指標である。閾値演算部１１は、自車両２との距離が第一所定距離以下の１又は複数の物標を「準有効状態」とし、当該物標の閾値αを、例えば当該物標の種別に応じて予め設定されたマップから求める。

リスクポテンシャル場演算部１２は、内界センサ３、ＧＰＳ受信部４、外界センサ５、地図データベース６、ナビゲーションシステム７及び閾値演算部１１の出力に基づいて、リスクポテンシャル場を演算する。つまり、リスクポテンシャル場演算部１２は、自車両２の車速、自車両２の位置、自車両２が走行する道路の道路幅、及び、１又は複数の物標の位置に基づいて、リスクポテンシャル場を演算する。

具体的には、リスクポテンシャル場演算部１２は、予め設定されたマップから選択された道路ポテンシャル場の分散値（ポテンシャルの勾配を定める定数）σ_ｒと、ＧＰＳ受信部４により測定された自車両２の位置と、地図データベース６の地図情報に含まれる道路幅と、に基づいて、下式（１）に従い、道路ポテンシャル場Ｕｒを演算する。道路ポテンシャル場Ｕｒは、道路（又は車線）境界に対する斥力ポテンシャルである。横位置ｙ_ｓは、予め設定されて記憶されている。ｙは、横方向であるｙ方向の位置であり、ｘは縦方向（走行方向）であるｘ方向の位置である。
Ｕｒ（ｘ，ｙ）＝（１－ｅｘｐ（－（ｙ－ｙ_ｓ）^２／２σ_ｒ ^２）） …（１）
ｙ_ｓ：道路の幅方向の中心情報に対する規範ドライバのライン取りの横位置

リスクポテンシャル場演算部１２は、自車両２の車速から求まるｘ方向及びｙ方向のポテンシャルの分散値σ_ｏｘ，σ_ｏｙを決定する。ｘ方向及びｙ方向のポテンシャルの分散値σ_ｏｘ，σ_ｏｙは、予め設定されたマップから選択される。リスクポテンシャル場演算部１２は、ｘ方向及びｙ方向のポテンシャルの分散値σ_ｏｘ，σ_ｏｙ、及び、物標の位置に基づいて、下式（２）に従い、単一ポテンシャル場Ｕｏを演算する。単一ポテンシャル場Ｕｏは、単一の物標に対する斥力ポテンシャルである。（ｘ_０，ｙ_０）は物標の位置の座標である。
Ｕｏ（ｘ，ｙ）＝ｅｘｐ（－（ｘ－ｘ_ｏ）^２／σ_ｏｘ ^２－
（ｙ－ｙ_ｏ）^２／σ_ｏｙ ^２）…（２）

リスクポテンシャル場演算部１２は、検出された全物標の単一ポテンシャル場Ｕｏの総和と道路ポテンシャル場Ｕｒとから、下式（３）に従い、全体ポテンシャル場としてリスクポテンシャル場を演算する。
リスクポテンシャル場＝全物標の単一ポテンシャル場Ｕｏの総和
＋道路ポテンシャル場Ｕｒ…（３）

谷探索部１３は、内界センサ３、ＧＰＳ受信部４及びリスクポテンシャル場演算部１２の出力に基づいて、１又は複数の物標に関する目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊及び横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰを演算する。谷探索部１３は、自車両２の車速、自車両２の位置、リスクポテンシャル場、及び、１又は複数の物標に関する閾値αに基づいて、１又は複数の物標に関する目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊及び横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰを演算する。

具体的には、谷探索部１３は、自車両２との距離が第一所定距離よりも小さい第二所定距離以下の１又は複数の物標が検出された場合に当該物標を「有効状態」とし、全体ポテンシャル場から、谷探索により回避パス（最低谷位置の経路）を演算する。第二所定距離は、自車両２の車速×制御トリガＴＴＣである。制御トリガＴＴＣは、制御開始のための衝突余裕時間であり、予め定められて記憶されている。制御トリガＴＴＣは、回避判定ＴＴＣよりも小さい。谷探索とは、自車両２がその位置から任意距離（ある秒数×自車両２の車速）進んだ位置であって、全体ポテンシャル場の谷が最も低くなる最低谷位置を求めることである。谷探索においては、種々の公知技術を採用することができる。谷探索部１３は、演算した回避パスに基づいて、下式（４）に従い、目標操舵量θ_ｓｗ ^＊を演算する。Ｇａｉｎ_θは、熟練ドライバのマニュアル運転データから予め求められた定数であり、マップとして記憶されている。
目標操舵量θ_ｓｗ ^＊＝Ｇａｉｎ_θ×最低谷位置 …（３）

谷探索部１３は、自車両２との距離が第二所定距離以下の１又は複数の物標が検出された場合に、全体ポテンシャル場から、谷探索により目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊を演算する。谷探索部１３は、演算した目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊と、閾値演算部１１からリスクポテンシャル場演算部１２介して入力された閾値αと、に基づいて、下式（５）に従い、第ｋ物標Ｔ_ｋの横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｋ）を演算する。なお、ｋは１以上の整数である。
横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｋ）＝閾値α（ｋ）－目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｋ） …（４）

目標減速度演算部１４は、目標減速度Ａ_ｘ ^＊を演算する。目標減速度演算部１４は、目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｋ）が閾値α未満の場合に、横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｋ）が大きいほど目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｋ）を大きくする。具体的には、目標減速度演算部１４は、目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｋ）が閾値α未満の場合に、例えば図２（ａ）に示されるグラフで表される第１減速度マップから、横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰに基づき、第ｋ物標Ｔ_ｋに関する目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｋ）を演算する。当該第１減速度マップは、予め設定されて記憶されている。第１減速度マップは、横軸を横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰとし、縦軸を目標減速度Ａ_ｘ ^＊とする。第１減速度マップによれば、横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰが大きいほど、比例的に目標減速度Ａ_ｘ ^＊を大きくする。なお、第１減速度マップは、横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰが大きいほど、２時曲線的ないし指数関数的に目標減速度Ａ_ｘ ^＊を大きくするものであってもよい。

ちなみに、目標減速度演算部１４は、乗員の感度に基づいて、目標減速度Ａ_ｘ ^＊の強弱を変更してもよい。これにより、乗員の受容性を確保することが可能となる。例えば目標減速度演算部１４は、図２（ｂ）に示されるグラフで表される第２減速度マップから、横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ及び感度の強さ（強、中、弱）に基づき、目標減速度Ａ_ｘ ^＊を変更してもよい。ここでの感度は、運転者などの乗員に与えられた刺激に対する応答に係る度合いである。第２減速度マップは、横軸を横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰとし、縦軸を目標減速度Ａ_ｘ ^＊とする。第２減速度マップでは、感度が「弱」よりも感度が「中」の方が目標減速度Ａ_ｘ ^＊の傾きは大きく、感度が「中」よりも感度が「強」の方が目標減速度Ａ_ｘ ^＊の傾きは大きい。感度及びその検出には、公知技術を利用することができる。

走行制御部１５は、谷探索部１３で演算した目標操舵量θ_ｓｗ ^＊及び目標減速度演算部１４で演算した目標減速度Ａ_ｘ ^＊に基づいて、アクチュエータ９による操舵制御（横制御）及び減速制御（縦制御）を実行させる。具体的には、走行制御部１５は、目標操舵量θ_ｓｗ ^＊（ｋ）及び目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｋ）に応じた制御信号をアクチュエータ９へ出力し、自車両２の前方に検出された第ｋ物標Ｔ_ｋを避ける操舵制御及び減速制御を実行させる。

自車両２が自動運転で走行する車両の場合には、走行制御部１５は、目標操舵量θ_ｓｗ ^＊及び目標減速度Ａ_ｘ ^＊を満たす走行計画を生成し、生成した走行計画に応じた制御信号をアクチュエータ９に出力する。これにより、走行制御部１５は、上述した操舵制御及び減速制御を含む自動運転制御を行う。走行計画及びその生成には、公知技術を利用することができる。自動運転とは、予め設定された目的地に向かって自動で自車両２を走行させる車両制御である。目的地は、運転者などの乗員が設定してもよく、自車両２が自動で設定してもよい。自動運転では、乗員が運転操作を行う必要が無く、自動で自車両２が走行する。

ＥＣＵ１０は、自車両２との距離が第一所定距離以下の１又は複数の物標が検出された場合に、閾値演算部１１及びリスクポテンシャル場演算部１２の処理を、周期的に繰り返し実行する。また、ＥＣＵ１０は、自車両２との距離が第一所定距離よりも小さい第二所定距離以下の１又は複数の物標が検出された場合に、谷探索部１３及び目標減速度演算部１４の処理を、周期的に繰り返し実行する。詳しくは、後述する。

次に、運転支援装置１におけるＥＣＵ１０の処理の例について、図３及び図４のフローチャートを参照して説明する。ＥＣＵ１０は、例えば乗員の操作により、支援実行ボタンなどがＯＮとされたときに処理を開始する。

図３に示されるように、ＥＣＵ１０においては、閾値演算部１１により、自車両２との距離が第一所定距離以下の第ｋ物標Ｔ_ｋが検出されたか否かを判定する（ステップＳ１）。上記ステップＳ１でＹＥＳの場合、第一所定距離以下の第ｋ物標Ｔ_ｋを「準有効状態」とし、閾値演算部１１により、第ｋ物標Ｔ_ｋに関する閾値αを取得する（ステップＳ２）。リスクポテンシャル場演算部１２により、道路ポテンシャル場Ｕｒを演算する（ステップＳ３）。リスクポテンシャル場演算部１２により、第ｋ物標Ｔ_ｋに関する単一ポテンシャル場Ｕｏを演算する（ステップＳ４）。リスクポテンシャル場演算部１２により、リスクポテンシャル場を演算する（ステップＳ５）。上記ステップＳ１でＮＯの場合又は上記ステップＳ５の後、次周期の上記ステップＳ１の処理へ移行する。

また、図４に示されるように、ＥＣＵ１０においては、谷探索部１３により、自車両２との距離が第二所定距離以下の第ｋ物標Ｔ_ｋが検出されたか否かを判定する（ステップＳ１１）。上記ステップＳ１１でＹＥＳの場合、第二所定距離以下の第ｋ物標Ｔ_ｋを「有効状態」とし、谷探索部１３により、上記ステップＳ５で演算したリスクポテンシャル場に基づき谷探索を実行し、回避パスを演算する（ステップＳ１２）。谷探索部１３により、目標操舵量θ_ｓｗ ^＊を演算する（ステップＳ１３）。谷探索部１３により、上記ステップＳ５で演算したリスクポテンシャル場に基づき谷探索を実行し、第ｋ物標Ｔ_ｋに関する目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｋ）を演算する（ステップＳ１４）。谷探索部１３により、第ｋ物標Ｔ_ｋに関する横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｋ）を演算する（ステップＳ１５）。

目標減速度演算部１４により、第ｋ物標Ｔ_ｋに対する目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｋ）を演算する（ステップＳ１６）。具体的には、目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｋ）が閾値α未満の場合に、横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｋ）が大きいほど大きい目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｋ）を演算する。一方、目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｋ）が閾値α以上の場合に、例えば自車両２の周辺環境及び走行状態に基づく通常の減速制御に係る目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｋ）を演算する。

走行制御部１５により、目標操舵量θ_ｓｗ ^＊（ｋ）及び目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｋ）に応じた制御信号をアクチュエータ９へ入力し、第ｋ物標Ｔ_ｋを避ける操舵制御及び減速制御を実行させる（ステップＳ１７）。上記ステップＳ１１でＮＯの場合又は上記ステップＳ１７の後、次周期の上記ステップＳ１１の処理へ移行する。なお、ＥＣＵ１０は、例えば乗員の操作により支援実行ボタンなどがＯＦＦとされたときに、上述した処理を終了する。

図５（ａ）は、運転支援装置１により複数の物標（第ｎ物標Ｔ_ｎ及び第ｎ＋１物標Ｔ_ｎ＋１）を回避する場合の例を示す図である。図５（ｂ）は、図５（ａ）の続きを示す図である。図６（ａ）は、図５（ｂ）の続きを示す図である。図６（ｂ）は、図６（ａ）の続きを示す図である。

図示する例では、自車両２が道路に沿って直進する走行予定経路ＬＰで走行している。運転支援装置１では、図５（ａ）に示されるように、第ｎ物標と自車両２との距離が第一所定距離以下になった場合、第ｎ物標が準有効状態（例えばフラグが「準有効」）とされ、第ｎ物標の単一ポテンシャル場Ｕｏがリスクポテンシャル場に加算される。第ｎ物標の閾値αである閾値α１が演算される。このとき、操舵制御及び減速制御は未だ実行されず、走行予定経路ＬＰは未だ直線状に延びる。

続いて、自車両２が引き続き走行し、図５（ｂ）に示されるように、第ｎ＋１物標と自車両２との距離が第一所定距離以下になった場合、第ｎ＋１物標が準有効状態とされ、第ｎ＋１物標の単一ポテンシャル場Ｕｏがリスクポテンシャル場にさらに加算される。第ｎ＋１物標の閾値αである閾値α２が演算される。このとき、第ｎ物標と自車両２との距離は、第二所定距離よりも大きい。操舵制御及び減速制御は未だ実行されず、走行予定経路ＬＰは未だ直線状に延びる。

続いて、自車両２が引き続き走行し、図６（ａ）に示されるように、第ｎ物標と自車両２との距離が第二所定距離以下になった場合、第ｎ物標が有効状態（例えばフラグが「有効」）とされ、谷探索モデルにより、目標操舵量θ_ｓｗ ^＊と目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｎ）と横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｎ）とが演算される。そして、目標減速度演算部１４により目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｎ）が演算される。第ｎ物標Ｔ_ｎを避ける操舵制御及び減速制御が実行される。走行予定経路ＬＰは、目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｎ）で第ｎ物標Ｔ_ｎを避けるような滑らかな曲線状に延びる。

続いて、自車両２が引き続き走行し、図６（ｂ）に示されるように、第ｎ＋１物標と自車両２との距離が第二所定距離以下になった場合、第ｎ＋１物標が有効状態とされ、谷探索モデルにより、目標操舵量θ_ｓｗ ^＊と目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｎ）と目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｎ＋１）と横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｎ）と横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｎ＋１）とが演算される。そして、目標減速度演算部１４により目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｎ）と目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｎ＋１）とが演算される。第ｎ物標Ｔ_ｎに加えて第ｎ＋１物標Ｔ_ｎ＋１を避ける操舵制御及び減速制御が実行される。走行予定経路ＬＰは、目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｎ）で第ｎ物標Ｔ_ｎを避け且つ目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｎ＋１）で第ｎ＋１物標Ｔ_ｎ＋１を避けるような滑らかな曲線状に延びる。

以上、運転支援装置１では、操舵制御の目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｋ）が閾値α未満の場合に、横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｋ）が大きいほど減速制御の目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｋ）を大きくする。よって、第ｋ物標Ｔ_ｋを避ける操舵制御及び減速制御を行った際に、第ｋ物標Ｔ_ｋから近い位置を自車両２が高速で通過してしまうことを抑制することができ、自車両２の乗員の違和感を抑制することが可能となる。

運転支援装置１においては、閾値αを物標ごとに取得する閾値演算部１１と、リスクポテンシャル場を演算するリスクポテンシャル場演算部１２と、目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｋ）及び横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｋ）を演算する谷探索部１３と、横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ（ｋ）に基づき目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｋ）を演算する目標減速度演算部１４と、を備える。これにより、リスクポテンシャル場を用いた操舵制御及びそれに連携した減速制御が可能となる。

運転支援装置１においては、自車両２との距離が第一所定距離以下の第ｋ物標Ｔ_ｋが検出された場合に、閾値演算部１１及びリスクポテンシャル場演算部１２の処理を、周期的に繰り返し実行する。自車両２との距離が第一所定距離よりも小さい第二所定距離以下の第ｋ物標Ｔ_ｋが検出された場合に、谷探索部１３及び目標減速度演算部１４の処理を、周期的に繰り返し実行する。これにより、例えば、自車両２との距離が第一所定距離以下の物標が複数存在する場合に、これら複数の物標を回避対象として考慮したリスクポテンシャル場を演算することができる。よって、例えばｎ個目の第ｎ物標Ｔ_ｎを回避する際、ｎ＋１個目の第ｎ＋１物標Ｔ_ｎ＋１を回避することを考慮した目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｎ）を求めることができる。複数の物標Ｔ_ｎ，Ｔ_ｎ＋１に対して滑らかな回避が可能となる。

また、谷探索部１３及び目標減速度演算部１４の処理は、自車両２との距離が第一所定距離以下の第ｋ物標Ｔ_ｋが検出されてからではなく、第二所定距離以下の第ｋ物標Ｔ_ｋが検出されてから行われる。そのため、計算負荷の増大を抑制することが可能となる。自車両２が第ｋ物標Ｔ_ｋを避ける操舵制御及び減速制御を開始する時点での自車両２の状況に応じた目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊及び目標減速度Ａ_ｘ ^＊を演算できる。そのため、例えば、第ｎ物標Ｔ_ｎを回避した際に変化した自車両２の位置及び車速に応じて、最適な第ｎ＋１物標Ｔ_ｎ＋１の目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊（ｎ＋１）及び目標減速度Ａ_ｘ ^＊（ｎ＋１）を演算することができる。安全性を高めることが可能となる。

運転支援装置１によれば、操舵制御及び減速制御を行う上で、横方向の回避量に応じて目標減速度を一意に決めることができる。横方向の回避量に対する減速度の過不足を解消することができる。横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ≦０の場合、操舵のみでリスクを回避することができる。横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰ＞０の場合、操舵のみではリスクを回避できないことから、操舵制御と減速制御とを組み合わせることで、当該回避に対応することが可能となっている。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態においては、上記第１実施形態と異なる点を説明し、重複する説明は省略する。

図７は、第２実施形態に係る運転支援装置１０１を含む自車両２の機能ブロック図である。図７に示されるように、本実施形態の運転支援装置１０１は、ＥＣＵ１０（図１）に代えてＥＣＵ１１０を備える点で上記運転支援装置１と異なる。

ＥＣＵ１１０は、目標横距離演算部１１１と、目標減速度演算部１１２と、走行制御部１１３と、を備える。目標横距離演算部１１１は、内界センサ３、ＧＰＳ受信部４、外界センサ５、地図データベース６及びナビゲーションシステム７の出力に基づいて、例えば自車両２の車速に応じて可変する目標横距離ＹＨ（ｋ）を演算する。

目標減速度演算部１１２は、目標横距離演算部１１１で演算した目標横距離ＹＨ（ｋ）が閾値α未満の場合に、閾値αから当該目標横距離ＹＨ（ｋ）を減算してなる差分ΔＹＨ（ｋ）が大きいほど、目標減速度ＡＨ（ｋ）を大きくする。走行制御部１１３は、目標減速度演算部１１２で演算した目標横距離ＹＨ（ｋ）及び目標減速度演算部１１２で演算した目標減速度ＡＨ（ｋ）に基づいて、自車両２の前方に検出された物標を避ける操舵制御及び減速制御をアクチュエータ９により実行させる。

このような運転支援装置１０１においても、上記第１実施形態と同様の効果、すなわち、自車両２の乗員の違和感を抑制するなどの効果を奏する。

［変形例］
以上、種々の例示的実施形態について説明してきたが、上述した例示的実施形態に限定されることなく、様々な省略、置換、及び変更がなされてもよい。

上記実施形態において、種々の距離以下リスクポテンシャル場に基づき谷探索を実行して回避パスを演算し、目標操舵量θ_ｓｗ ^＊を演算するステップ（上記ステップＳ１２，Ｓ１３）を実行した後と、リスクポテンシャル場に基づき谷探索を実行して目標横距離Ｙ_ＧＡＰ ^＊を演算し、横距離抑制量ΔＹ_ＧＡＰを演算するステップ（上記ステップＳ１４，Ｓ１５）を実行したが、これらは順不同である。上記実施形態において、第一所定距離よりも第二所定距離が小さければ、第一所定距離及び第二所定距離は特に限定されない。

１，１０１…運転支援装置、２…自車両、１１…閾値演算部（第１処理部）、１２…リスクポテンシャル場演算部（第２処理部）、１３…谷探索部（第３処理部）、１４…目標減速度演算部（第４処理部）、Ｔ_ｎ…第ｎ物標（物標）、Ｔ_ｎ＋１…第ｎ＋１物標（物標）。

Claims (3)

1. 自車両の前方に検出された物標を避ける操舵制御及び減速制御を行う運転支援装置であって、
   前記自車両が前記物標の横を通過するときの前記自車両と前記物標との間の横距離であって前記操舵制御が目標とする目標横距離を演算し、
   前記目標横距離が閾値未満の場合に、前記閾値から前記目標横距離を減算してなる差分が大きいほど、前記自車両が前記物標の横を通過するときの前記自車両の減速度であって前記減速制御が目標とする目標減速度を大きくし、
   １又は複数の前記物標の種別に応じて、前記閾値を１又は複数の前記物標ごとに取得する第１処理部と、
   前記自車両の車速、前記自車両の位置、前記自車両が走行する道路の道路幅、及び、１又は複数の前記物標の位置に基づいて、リスクポテンシャル場を演算する第２処理部と、
   前記自車両の車速、前記自車両の位置、前記リスクポテンシャル場、及び、１又は複数の前記物標に関する前記閾値に基づいて、１又は複数の前記物標に関する前記目標横距離及び前記差分を演算する第３処理部と、
   １又は複数の前記物標のうち少なくとも何れかの物標に関して前記目標横距離が前記閾値未満の場合に、当該物標に関する前記差分が大きいほど、当該物標に関する前記目標減速度を大きくする第４処理部と、を備え、
   前記自車両との距離が第一所定距離以下の１又は複数の前記物標が検出された場合に、前記第１処理部及び前記第２処理部の処理を、周期的に繰り返し実行し、
   前記自車両との距離が前記第一所定距離よりも小さい第二所定距離以下の１又は複数の前記物標が検出された場合に、前記第３処理部及び前記第４処理部の処理を、周期的に繰り返し実行する、運転支援装置。
2. 前記自車両は、予め設定された目的地に向かって自動運転で走行する車両であって、
   目標操舵量及び前記目標減速度を満たす走行計画を生成し、生成した前記走行計画に応じた制御信号をアクチュエータに出力することで、前記操舵制御及び前記減速制御を含む自動運転制御を行う、請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記自車両の乗員の感度の強さに基づき、前記目標減速度を変更する、請求項２に記載の運転支援装置。

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