JP2008310758A - 車両走行支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 運転者の技量に応じた自車両の危険度を求め、この危険度を用いることにより、運転者の技量に応じた走行支援を行うことができる車両走行支援装置を提供する。
【解決手段】 危険度地図作成部１における統計処理部１２では、データベース読込部１１から出力される自車両の位置およびその位置における記憶危険度Ｒｄｂ、並びに衝突確率算出部１から出力される自車両危険度Ｒｃｕｒに基づいて、自車両の位置における積算危険度Ｒｎｅｗを算出する。この積算危険度Ｒｎｅｗを地図データベース７に書き込む。
【選択図】 図１

Description

本発明は、自車両における衝突の危険度に基づいて自車両の走行を支援する車両走行支援装置に関する。

自車両の走行支援を行うにあたり、自車の経路を算出しこの経路に基づいて自車両の走行支援を行う走行支援装置がある。このような走行支援装置などにおける経路を求める装置として、従来、たとえば特許文献１に開示された経路探索装置がある。この経路探索装置は、道路網データにおける道路区間に対して、この道路区間を通過する際にかかる疲労度または危険度が割り当てられており、この疲労度または危険度を使って経路探索の開始地点から終了地点へと至る最適経路を探索するというものである。
特開２００４−１２２４７号公報

しかし、上記特許文献１に開示された経路探索装置では、地図や統計データに基づいて道路区間における疲労度または危険度を算出しているので、たとえば運転者の個々の危険度などについては考慮されていない。このため、運転者の運転技術や運転行動といった技量に差があり、たとえば運転者個々の運転での危険度に差がある場合でも、一律に経路探索を行ってしまい、運転者の運転技術や運転行動といった技量の差に応じた経路を求めることができなかった。したがって、この経路探索装置を用いた場合には、運転者の技量に応じた走行支援を行うことが困難となるという問題があった。

そこで、本発明の課題は、運転者の技量に応じた自車両の危険度を求め、この危険度を用いることにより、運転者の技量に応じた走行支援を行うことができる車両走行支援装置を提供することにある。

上記課題を解決した本発明に係る車両走行支援装置は、自車両が走行する走行路を記憶する地図データベースと、自車両における衝突の危険度を取得する危険度取得手段と、自車両の現在位置を取得する位置取得手段と、を備え、危険度取得手段で取得された危険度と、この危険度が取得された位置と、を含む位置・危険度データを地図データベースに書き込み、地図データベースに記憶された位置・危険度データに基づいて、自車両の走行を支援するものである。

本発明に係る車両走行支援装置においては、自車両における衝突の危険度およびこの危険度が取得された自車両の現在位置を取得し、位置・危険度データを地図データベースに書き込んでいる。自車両における衝突の危険度は、運転者の運転技術や運転行動によって左右されるものであることから、運転者の技量に応じた自車両の危険度を求めることができる。したがって、この危険度を用いることにより、運転者の技量に応じた走行支援を行うことができる。

ここで、危険度取得手段は、自車両の進路を取得する自車両進路取得手段と、自車両の周辺の障害物の進路を複数取得する障害物進路取得手段と、自車両の進路および障害物の複数の進路に基づいて、自車両と障害物との衝突可能性を取得する衝突可能性取得手段と、を備え、衝突可能性取得手段によって取得された衝突可能性に基づいて、危険度を取得する態様とすることができる。

このように、衝突可能性取得手段によって取得された衝突可能性に基づいて、危険度を取得することにより、自車両を運転する運転者の技量をより精度よく把握することができ、運転者の技量に応じた走行支援をさらに精度よく行うことができる。

本発明に係る車両走行支援装置によれば、運転者の技量に応じた自車両の危険度を求めることができ、この危険度を用いることにより、運転者の技量に応じた走行支援を行うことができる。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図示の便宜上、図面の寸法比率は説明のものと必ずしも一致しない。

図１は、本発明の実施形態に係る車両走行支援装置の構成を示すブロック構成図、図２は衝突確率算出部のブロック構成図である。図１に示すように、車両走行支援装置は、危険度地図作成部１、障害物センサ２、障害物抽出部３、自車両センサ４、位置センサ５、タイマ６、および地図データベース７を備えている。危険度地図作成部１は、電子制御する自動車デバイスのコンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、および入出力インターフェイスなどを備えて構成されている。危険度地図作成部１は、衝突確率算出部１０、データベース読込部１１、統計処理部１２、およびデータベース書込部１３を備えている。また、危険度地図作成部１には、障害物センサ２が障害物抽出部３を介して接続されているとともに、自車両センサ４が接続されている。さらに、危険度地図作成部１には、位置センサ５、タイマ６、地図データベース７、および走行支援部８が接続されている。

障害物センサ２は、ミリ波レーダセンサ、レーザレーダセンサ、画像センサなどを備えて構成されており、自車両の周囲にある他車両や通行人等の障害物を検出する。障害物センサ２は、検出した障害物に関する情報を含む障害物関連情報を障害物抽出部３に送信する。

障害物抽出部３は、障害物センサ２から送信された障害物関連情報から障害物を抽出し、障害物の位置や移動速度などの障害物情報として危険度地図作成部１における衝突確率算出部１０に出力する。障害物抽出部３は、たとえば障害物センサ２がミリ波レーダセンサやレーザレーダセンサである場合には、障害物から反射される反射波の波長等に基づいて障害物を検出する。また、障害物センサ２が画像センサである場合には、撮像された画像中から障害物として、たとえば他車両をパターンマッチングなどの手法によって抽出する。

自車両センサ４は、速度センサ、ヨーレートセンサなどを備えて構成されており、自車両の走行状態に関する情報を検出している。自車両センサ４は、検出した自車両の位置に関する自車両位置情報を危険度地図作成部１における衝突確率算出部１０に送信する。ここでの自車両の走行状態情報としては、たとえば自車両の速度やヨーレートなどがある。

位置センサ５は、自車両の位置を検出し、検出した自車両の現在位置（ｘ，ｙ）を危険度地図作成部１におけるデータベース読込部１１に送信する。位置センサ５としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置やオドメトリ装置などを用いることができる。位置センサ５としてオドメトリ装置を用いる場合には、原点をたとえば運転者の自宅駐車場などに固定する。

タイマ６は、時刻を計測しており、計測した時刻ｔを危険度地図作成部１におけるデータベース読込部１１に送信する。ここで、位置センサ５としてＧＰＳ装置を用いた場合には、このＧＰＳ装置をタイマ６として用いることができる。

危険度地図作成部１における衝突確率算出部１０は、図２に示すように、障害物情報一時記憶部２１、障害物可能進路算出部２２、自車両進路記録部２３、自車両進路読出部２４、自車両位置読出部２５、自車両可能進路算出部２６、実現進路衝突確率算出部２７、最善自車両進路衝突確率算出部２８、および自車両危険度算出部２９を備えている。

障害物情報一時記憶部２１は、予め定められた所定時間、たとえば５秒間に障害物抽出部３から送信された障害物情報を記憶している。障害物可能進路算出部２２は、障害物情報一時記憶部２１に記憶された過去５秒間の障害物情報を読み出し、この５秒間の障害物情報に基づいて、以後の一定時間の間における障害物が移動すると予測される進路を複数本算出して取得する。なお、過去５秒間に代えて、適宜の時間（たとえば３秒〜１０秒の間の時間）とすることができる。障害物可能進路算出部２２は、算出した障害物の進路に関する障害物進路情報を実現進路衝突確率算出部２７および最善自車両進路衝突確率算出部２８に出力する。

自車両進路記録部２３は、自車両センサ４から送信された自車両の走行状態信号に基づいて、自車両の進路の履歴を記録する。自車両進路読出部２４は、自車両進路記録部２３に記録される自車両の履歴を予め定められた所定時間、たとえば５秒間分の自車両の進路の履歴を読み出す。ここでの予め定められた所定時間は、障害物情報一時記憶部２１に記憶される障害物情報の時間と共通する。自車両進路読出部２４は、読み出した自車両の進路の履歴に基づいて、自車両が実際にとった進路である実現進路に関する実現進路情報を実現進路衝突確率算出部２７に出力する。

自車両位置読出部２５は、自車両進路記録部２３に記録される自車両の履歴を予め定められた所定時間、たとえば５秒間分の自車両の位置を読み出し、自車両の位置に関する自車両位置情報を自車両可能進路算出部２６に出力する。自車両可能進路算出部２６は、自車両位置読出部２５から出力された自車両位置情報に基づいて、自車両が位置していると記録されている位置から、自車両が移動可能となる可能進路を複数本算出して取得する。自車両可能進路算出部２６は、算出した自車両の可能進路に関する自車両可能進路情報を最善自車両進路衝突確率算出部２８に出力する。

実現進路衝突確率算出部２７は、障害物可能進路算出部２２から出力された障害物進路情報および自車両進路読出部２４から出力された実現進路情報に基づいて、過去５秒間の間に自車両が実現進路において障害物に衝突する可能性があった実現進路衝突確率を算出して取得する。実現進路衝突確率算出部２７は、算出した実現進路衝突確率に関する実現進路衝突確率情報を自車両危険度算出部２９に出力する。

最善自車両進路衝突確率算出部２８は、障害物可能進路算出部２２から出力された障害物進路情報および自車両可能進路算出部２６から出力された自車両可能進路情報に基づいて、自車両と他車両との衝突確率が最小となる最善自車両進路を算出する。また、最善自車両進路衝突確率算出部２８は、算出した最善自車両進路に基づいて、過去５秒間の間に自車両が最善自車両進路において障害物に衝突する可能性があった最善自車両進路衝突確率を算出して取得する。最善自車両進路衝突確率算出部２８は、算出した最善自車両進路衝突確率に基づく最善自車両進路衝突確率情報を自車両危険度算出部２９に出力する。

自車両危険度算出部２９は、実現進路衝突確率算出部２７から出力された実現進路衝突確率情報と最善自車両進路衝突確率算出部２８から出力された最善自車両進路衝突確率情報との乖離度に基づいて、自車両の危険度を算出する。ここでの危険度としては、たとえば実現進路衝突確率情報に基づく実現進路衝突確率と、最善自車両進路衝突確率情報に基づく最善自車両進路衝突確率との乖離度とすることができる。また、この乖離度は、両者の比とすることができる。自車両危険度算出部２９は、算出した危険度に基づく自車両危険度Ｒｃｕｒを統計処理部１２に出力する。

また、図１に示す地図データベース７には、自動車の走行路となる道路に関する道路情報が記憶されている。また、地図データベース７は、道路情報の任意の各地点（ｘ，ｙ）において時刻ｔに取得された危険度を記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）として書込み可能とされている。地図データベース７は、記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を複数の地点および時刻に対応して記憶している。地図データベース７に記憶された記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）は予め設定されていてもよいし、自車両の危険度から自動的に構築またはアップデートする構成としてもよい。

前記記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）の自動構築、アップデートの一態様は以下の通りである。データベース読込部１１は、位置センサ５から送信される位置（ｘ，ｙ）および時刻ｔを地図データベース７に記憶された地図情報に参照し、自車両の現在・時刻の記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を取得する。データベース読込部１１は、これらの自車両の現在位置（ｘ，ｙ）および現在時刻ｔにおける危険度に基づく記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を統計処理部１２に出力する。

統計処理部１２は、データベース読込部１１から出力される記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）に基づく記憶危険度および衝突確率算出部１０における自車両危険度算出部２９から出力される自車両危険度情報に基づく自車両危険度Ｒｃｕｒを用いて統計処理を施す。ここでの統計処理として、統計処理部１２では、データベース読込部１１から出力される自車両の記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）に対して衝突確率算出部１０から出力された自車両危険度を積算し、積算危険度Ｒｎｅｗ（ｘ，ｙ，ｔ）を算出する。また、統計処理としては、衝突確率算出部１０から出力された車両危険度を積算するほか、自車両の記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）と衝突確率算出部１０から出力された自車両危険度の平均値や分散などを用いて危険度Ｒｎｅｗ（ｘ，ｙ，ｔ）を算出することもできる。統計処理部１２は、算出した記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）および自車両の現在位置（ｘ，ｙ）と現在時刻ｔに基づく積算危険度Ｒｎｅｗ（ｘ，ｙ，ｔ）をデータベース書込部１３に出力する。

データベース書込部１３は、統計処理部１２から出力される積算危険度Ｒｎｅｗ（ｘ，ｙ，ｔ）を地図データベース７に書き込む。ここで、地図データベース７において、積算危険度Ｒｎｅｗに対応する位置に、既に記憶危険度Ｒｄｂが書き込まれている場合には、そこに積算危険度Ｒｎｅｗを上書きする。地図データベース７は、データベース書込部１３によって書き込まれた積算危険度Ｒｎｅｗ（ｘ，ｙ，ｔ）をその位置および時刻における記憶危険度として記憶する。

走行支援部８は、地図データベース７に記憶されている記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を参照し、運転者に対する走行支援を行う。走行支援としては、たとえば危険度が所定のしきい値を超える場合に危険度が高いことを報知する表示を行ったり、危険位置を避けるためのナビゲートをしたりすることができる。

次に、本実施形態に係る車両走行支援装置の処理手順について説明する。ここで、図３は、車両走行支援装置の処理手順を示すフローチャートである。

図３に示すように、本実施形態に係る車両走行支援装置では、まず位置センサ５から送信された自車両の現在位置（ｘ，ｙ）を取得する（Ｓ１）。次に、およびタイマ６から送信された現在時刻ｔを取得する（Ｓ１）。自車両の現在位置（ｘ，ｙ）および現在時刻ｔを取得したら、取得した現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）を地図データベース７に参照して、自車両の現在位置および現在時刻に対応する記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を読み込む（Ｓ２）。ここで、現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）を地図情報に参照するにあたり、自車両の現在位置・時刻に対応する記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）が存在することは稀である。このため、現在の自車両の位置における記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）が存在しない場合には、自車両の現在位置（ｘ，ｙ）にもっとも近い地点に記憶されている記憶危険度Ｒｄｂを取得する。また、自車両の現在位置（ｘ，ｙ）からもっとも近い地点と、自車両の現在位置（ｘ，ｙ）との離間距離が所定のしきい値を超える場合には、現在の自車両の位置に近い所定数の地点にそれぞれ記憶されている記憶危険度を所定数、たとえば２個〜５個の記憶危険度を読み込む。

自車両の現在位置および現在時刻に対応する記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を読み込んだら、自車両危険度Ｒｃｕｒを算出する（Ｓ３）。自車両危険度Ｒｃｕｒの算出は、図４に示す手順に沿って行われる。図４は、自車両危険度を算出する手順を示すフローチャートである。図４に示すように、自車両危険度Ｒｃｕｒを算出する際には、障害物抽出部３において、障害物センサ２から送信される障害物関連情報に基づいて、自車両の周囲における障害物を抽出する（Ｓ１１）。ここでは、障害物として他車両を抽出する。また、複数の他車両が含まれていた場合には、これらの複数の他車両のすべてを抽出する。

障害物としての他車両を抽出したら、抽出した他車両に関する他車両情報を障害物情報一時記憶部２１に記憶し、障害物情報一時記憶部２１に記憶された過去５秒間の他車両情報に基づいて、障害物可能進路算出部２２において他車両が移動可能となる可能進路を他車両ごとに時間および空間から構成される時空間上の軌跡として算出する（Ｓ１２）。ここで、他車両が移動可能となる可能進路としては、ある到達点を規定して、この到達点までの可能進路を算出するのではなく、他車両が移動する所定の移動時間が経過するまでの進路を求める。一般的に、自車両が走行する道路では、事前に安全が保障される場所はないため、自車両と他車両との衝突可能性を判断するためには、自車両と他車両との到達点を求めても、衝突を確実に回避することができるとはいえない。

たとえば、図５に示すように、３車線の道路Ｒにおいて、第１車線ｒ１を自車両Ｍが走行し、第２車線ｒ２を第１他車両Ｈ１が走行し、第３車線を第２他車両Ｈ２が走行しているとする。このとき、自車両Ｍが第２，第３車線ｒ２、ｒ３をそれぞれ走行する他車両Ｈ１，Ｈ２との衝突を避けるためには、自車両Ｍが位置Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３にそれぞれ到達するように走行することが好適と考えられる。ところが、第２他車両Ｈ２が進路を第２車線ｒ２に変更するように進路Ｂ３をとった場合には、第１他車両Ｈ１が第２他車両Ｈ２との衝突を避けるために進路Ｂ２をとり、第１車線ｒ１に進入してくることが考えられる。この場合には、自車両Ｍが位置Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３にそれぞれ到達するように走行すると、第１他車両Ｈ１と衝突する危険性が生じるものである。

そこで、自車両および他車両について到達する位置を予め定めるのではなく、その都度自車両および他車両の進路を予測するようにしている。その都度自車両および他車両の進路を予測することにより、たとえば図６に示すような進路Ｂ１を自車両の進路とすることができるので、自車両Ｍが走行する際の危険を的確に回避して安全性を確保することができる。

なお、他車両が移動する所定の移動時間が経過するまでを規定することに代えて、他車両が走行する走行距離が所定の距離に到達するまで他車両の可能進路を求める態様とすることもできる。この場合、他車両の速度（または自車両の速度）に応じて所定距離を適宜変更させることができる。

他車両の可能進路は、他車両ごとに、次のようにして算出される。他車両を識別するカウンタｋの値を１とするとともに、同じ他車両に対する可能進路生成回数を示すカウンタｎの値を１とする初期化処理を行う。続いて、障害物センサ２から送信され他車両関連情報から抽出された他車両情報に基づく他車両の位置および移動状態(速度および移動方向)を初期状態とする。

続いて、その後の一定時間Δｔの間において想定される他車両の挙動として、選択可能な複数の挙動の中から、各挙動に予め付与された挙動選択確率にしたがって一つの挙動を選択する。１つの挙動を選択する際の挙動選択確率は、たとえば選択可能な挙動の集合の要素と所定の乱数とを対応付けることによって定義される。この意味で、挙動ごとに異なる挙動選択確率を付与してもよいし、挙動の集合の全要素に対して等しい確率を付与してもよい。また、挙動選択確率を他車両の位置や走行状態、周囲の道路環境に依存させる態様とすることもできる。

このような挙動選択確率に基づく一定時間Δｔの間において想定される他車両の挙動の選択を繰り返して行い、他車両が移動する所定の移動時間となる時間までの他車両の挙動を選択する。こうして選択された他車両の挙動によって、他車両の可能進路を１本算出することができる。

他車両の可能進路を１本算出したら、同様の手順によって他車両の可能進路を複数（Ｎ本）算出する。同様の手順を用いた場合でも、各挙動に予め付与された挙動選択確率にしたがって一つの挙動を選択することから、ほとんどの場合に、異なる可能進路が算出される。ここで算出する可能進路の数は、予め決定しておき、たとえば１０００本（Ｎ＝１０００）とすることができる。もちろん、他の複数の可能進路を算出する態様とすることもでき、たとえば数百〜数万本の間の数とすることができる。こうして算出された可能進路を他車両の予測進路とする。

さらに、抽出された他車両が複数ある場合には、それらの複数の他車両について、それぞれ可能進路を算出する。

他車両の可能進路の算出が済んだら、自車両進路読出部２４において、自車両進路記録部２３に記録されている自車両の過去５秒間の進路を読み出す（Ｓ１３）。自車両進路読出部２４は、読み出した過去５秒間の自車両の実現進路に関する実現進路情報を実現進路衝突確率算出部２７に出力する。

続いて、自車両位置読出部２５において、自車両進路記録部２３に記録されている自車両の過去５秒間における自車両の位置を読み出す。それから、自車両可能進路算出部２６において、過去５秒間における自車両の位置に基づいて、その位置から自車両が移動することが可能となる可能進路を複数本算出する（Ｓ１４）。自車両の可能進路は、他車両の可能進路と同様の算出手順によって、時間および空間から構成される時空間上の軌跡として算出する。自車両可能進路算出部２６は、自車両の可能進路を取得したら、自車両可能進路情報として最善自車両進路衝突確率算出部２８に出力する。

こうして、自車両の可能進路の算出が済んだら、実現進路衝突確率算出部２７において、自車両進路読出部２４から出力された実現進路情報に基づいて、自車両が移動した実現進路を算出する（Ｓ１５）。それから、実現進路衝突確率算出部２７において、自車両が他車両との衝突を許容していた実現進路衝突確率を算出する（Ｓ１６）。ここでは、障害物可能進路算出部２２から出力された障害物進路情報に基づく過去５秒間における複数の他車両の予測進路と、ステップＳ１５で求めた実現進路とを比較し、過去５秒間において、自車両が許容していた衝突確率を算出する。

いま、ステップＳ１２およびステップＳ１３で求めた他車両の予測進路および自車両の実現進路の例を図７に示す三次元空間によって現す。図７における三次元空間では、ｘ軸およびｙ軸によって示されるｘｙ平面に車両の位置を示し、ｔ軸を時間軸として設定している。したがって、他車両および自車両の予測進路は（ｘ，ｙ，ｔ）座標で示すことができ、自車両および他車両の各進路をｘｙ平面に投影して得られる軌跡が、自車両が実際に走行した進路、および他車両が走行すると予測された予測進路の道路上の走行軌跡となる。

このようにして、予測した自車両および他車両の予測進路を図７に示す空間にあらわすことにより、三次元時空間の所定の範囲内に存在する複数の車両（自車両および他車両）がとりうる予測進路の集合からなる時空間環境が形成される。図７に示す時空間環境Ｅｎｖ（Ｍ，Ｈ）は、自車両Ｍの実現進路および他車両Ｈの予測進路の集合であり、自車両Ｍの実現進路{Ｍ（ｎ１）}および他車両Ｈの予測進路集合{Ｈ（ｎ２）}からなる。より具体的には、時空間環境（Ｍ，Ｈ）は、自車両Ｍおよび他車両Ｈが高速道路のような平坦かつ直線状の道路Ｒを＋ｙ軸方向に向かって移動している場合の時空間環境を示すものである。ここでは、他車両の予測進路を求めるにあたり、自車両Ｍと他車両Ｈとの相関は考慮せずに自車両Ｍと他車両Ｈごとに独立して予測進路を求めているため、両者の予測進路が時空間上で交差することもある。

こうして、自車両Ｍの実現進路および他車両Ｈの予測進路を求めたら、自車両Ｍと他車両Ｈとが衝突していたことを自車両Ｍが許容していた確率を求める。いま、自車両Ｍの実現進路と他車両Ｈの予測進路が交差する場合には、自車両Ｍと他車両Ｈとが衝突することとなるが、自車両Ｍおよび他車両Ｈの予測進路は所定の挙動選択確率基づいて求められるものである。したがって、複数の他車両Ｈの予測進路のうち、自車両Ｍの予測進路と交差するものの数によって自車両Ｍと他車両Ｈとの衝突確率とすることができる。たとえば、他車両Ｈの予測進路を１０００本算出した場合、そのうちの５本が自車両Ｍの予測進路と交差する場合には、０．５％の衝突確率（衝突可能性）Ｐ_Ａがあるとして算出することができる。逆にいうと、残りの９９．５％が自車両Ｍと他車両Ｈとが衝突しない確率（非衝突可能性）とすることができる。

また、他車両Ｈとして、複数の他車両が抽出されている場合には、複数の他車両のうち少なくとも１台と衝突することを許容する衝突確率Ｐ_Ａは下記（１）式によって求めることができる。

ここで、ｋ：抽出された他車両の数
Ｐ_Ａｋ：ｋ番目の車両と衝突する確率
このように、他車両Ｈの予測進路を複数算出して、この複数の予測進路を用いて自車両Ｍと他車両Ｈとの衝突可能性を予測することにより、他車両が取りえる進路を広く計算していることになる。したがって、交差点などの分岐がある場所で事故などが発生した場合のように、他車両の進路に大きな進路の変更がある場合も考慮に入れて衝突確率を算出することができる。

こうして自車両と他車両との衝突確率を求めたら、最善自車両進路衝突確率算出部２８において、自車両が移動することが可能となる可能進路のうち、他車両との衝突確率が最も低い進路である最善自車両進路を選択する（Ｓ１７）。最善自車両進路衝突確率算出部２８では、障害物可能進路算出部２２から出力された障害物進路情報に基づく複数の他車両の予測進路と、自車両可能進路算出部２６から出力される自車両可能進路情報に基づく複数の自車両の可能進路とを比較することにより最善自車両進路を選択する。

いま、ステップＳ１２で求めた他車両の予測進路およびステップＳ１４で求めた自車両の実現進路の例を図８に示す三次元空間によって現す。図８に示す時空間環境Ｅｎｖ（Ｍ，Ｈ）は、自車両Ｍの可能進路および他車両Ｈの予測進路の集合であり、自車両Ｍの可能進路集合{Ｍ（ｎ１）}および他車両Ｈの予測進路集合{Ｈ（ｎ２）}からなる。

これらの自車両Ｍの可能進路集合および他車両Ｈの予測進路集合から、各自車両の可能進路を自車両Ｍが移動した際のそれぞれについて、自車両Ｍが他車両Ｈと衝突していたことを自車両Ｍが許容していた確率を求める。自車両Ｍが他車両Ｈと衝突していたことを自車両Ｍが許容していた衝突確率Ｐ_Ａは、上記（１）式によって求めることができる。

こうして、自車両Ｍの複数の可能進路についてそれぞれ衝突確率Ｐ_Ａを求めたら、最も衝突確率が低い可能進路を最善自車両進路として選択する。また、最善自車両進路衝突確率算出部２８は、選択した最善自車両進路における衝突確率を最善自車両進路衝突確率として算出し、最善自車両進路衝突確率情報として自車両危険度算出部２９に出力する。

実現進路衝突確率を算出したら、自車両危険度算出部２９において、自車両危険度を算出する（Ｓ１８）。自車両危険度算出部２９では、実現進路衝突確率算出部２７から出力された実現進路衝突確率情報に基づく実現進路衝突確率と、最善自車両進路衝突確率算出部２８から出力された最善自車両進路衝突確率との乖離度に基づいて、自車両危険度Ｒｃｕｒを算出する。ここでの自車両危険度Ｒｃｕｒは、実現進路衝突確率と最善自車両進路衝突確率との比によって求められ、実現進路衝突確率と最善自車両進路衝突確率との比が１に近いほど自車両危険度Ｒｃｕｒが低いことになる。こうして、自車両危険度Ｒｃｕｒを算出する。

図３に示すフローに戻り、衝突確率算出部１０において自車両危険度Ｒｃｕｒを算出したら、統計処理部１２において積算危険度Ｒｎｅｗ（ｘ，ｙ，ｔ）を算出する（Ｓ４）。積算危険度Ｒｎｅｗ（ｘ，ｙ，ｔ）は、データベース読込部１１から出力された記憶危険度Ｒｄｂ（ｘ，ｙ，ｔ）に対して、衝突確率算出部１０から出力された自車両危険度Ｒｃｕｒを積算する下記（２）式を用いて算出される。

Ｒｎｅｗ＝αＲｃｕｒ＋（１−α）Ｒｄｂ ・・・（２）
ここで、α：α＜１となる任意の定数
また、ステップＳ２において、複数の記憶危険度Ｒｄｂを取得した場合には、自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）からもっとも近い地点と、自車両の現在位置（ｘ，ｙ）との離間距離が所定のしきい値を超えていることになる。この場合には、自車両危険度Ｒｃｕｒをそのまま積算危険度Ｒｎｅｗ（ｘ，ｙ，ｔ）とする。こうして、積算危険度Ｒｎｅｗ（ｘ，ｙ，ｔ）を算出する。

また、自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）からもっとも近い地点と、自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）との離間距離が所定のしきい値を超えており、たとえば４個の記憶危険度Ｒｄｂ１〜Ｒｄｂ４を読み込んだ場合には、自車両危険度Ｒｃｕｒを追加すると同時に、４個の記憶危険度Ｒｄｂ１〜Ｒｄｂ４についての積算を行う。この積算の際の積算量は、自車両危険度Ｒｃｕｒと記憶危険度Ｒｄｂ１〜Ｒｄｂ４のそれぞれの離間距離の絶対差に応じて求められる。

たとえば、図９に示すように、自車両危険度Ｒｃｕｒに近い位置に第２記憶危険度Ｒｄｂ２および第３記憶危険度Ｒｄｂ３があり、第２記憶危険度Ｒｄｂ２より遠い位置に第１記憶危険度Ｒｄｂ１があり、第３記憶危険度Ｒｄｂ３より遠い位置に第４記憶危険度Ｒｄｂ４があったとする。この場合、たとえば下記（３）式に基づいて、第１〜第４積算危険度Ｒｎｅｗ１〜Ｒｎｅｗ４を算出することができる。

Ｒｎｅｗｎ＝βＲｃｕｒ＋（１−β）Ｒｄｂｎ ・・・（３）
ここで、ｎ：１〜４の整数
β：自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）から遠いほど減少する１未満の係数
したがって、図９に示すように、この例では、第２記憶危険度Ｒｄｂ２から第２積算危険度Ｒｎｅｗ２への増加割合が、第１記憶危険度Ｒｄｂ１から第１積算危険度Ｒｎｅｗ１への増加割合が大きくされている。同様に、第３記憶危険度Ｒｄｂ３から第３積算危険度Ｒｎｅｗ３への増加割合が、第４記憶危険度Ｒｄｂ４から第４積算危険度Ｒｎｅｗ４への増加割合が大きくされている。こうして、複数の記憶危険度Ｒｄｂを取得した場合には、自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）からもっとも近い地点と、自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）との離間距離が所定のしきい値を超えている場合には、その周囲の記憶危険度Ｒｄｂ１〜Ｒｄｂ４についての積算危険度Ｒｎｅｗ１〜Ｒｎｅｗ４を算出する。

こうして積算危険度Ｒｎｅｗまたは積算危険度Ｒｎｅｗ１〜Ｒｎｅｗ４を算出したら、データベース書込部１３は、算出した積算危険度Ｒｎｅｗまたは積算危険度Ｒｎｅｗ１〜Ｒｎｅｗ４を地図データベース７に書き込む（Ｓ５）。その後、走行支援部８では、地図データベース７に記憶された危険度に基づく走行支援を行う。

このように、本実施形態に係る車両走行支援装置では、自車両の位置を検出するとともに、衝突確率算出部１０において自車両危険度を算出し、この自車両危険度が算出された位置における自車両の危険度を地図データベース７に書き込んでいる。このため、地図データベース７に書き込まれる危険度は、自車両を運転する運転者の技量に応じた危険度となる。したがって、運転者の技量に応じた走行支援を行うことができる。

また、衝突確率算出部１０では、自車両が取りえた自車両可能進路を複数取得するとともに、複数の可能進路における危険度と自車両の実現進路との乖離度に基づいて自車両の危険度を取得している。このため、自車両の実現進路に基づいて、精度よく自車両の危険度を評価することができる。また、自車両可能進路のうち、最安全進路における危険度との乖離度に基づいて自車両の自車両の危険度を取得することにより、計算にかかる負荷を軽減することができる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。たとえば、上記実施形態では、衝突確率算出部１０において自車両危険度を求めているが、他の態様によって自車両危険度を求めることもできる。また、上記実施形態では、データベース読込部１１において、自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）からもっとも近い地点と、自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）との離間距離が所定のしきい値以下である場合には、自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）からもっとも近い地点の記憶危険度Ｒｄｂを取得するが、さらにその周囲の複数の記憶危険度Ｒｄｂを取得することもできる。この場合、自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）からもっとも近い地点と、自車両の現在位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）との離間距離が所定のしきい値を超える場合と同様、周囲の複数の記憶危険度についても、積算危険度を求めて、書き換える態様とすることができる。

さらに、上記実施形態では、自車両を運転する運転者が特定されている場合に好適な例について説明したが、たとえば複数の運転者が想定される車両については、運転者に応じた地図データベースを作成することもできる。さらに、上記実施形態では、地図データベースを自車両に設けているが、たとえば自車両を離れた基地局や他車両などに地図データベースを設置し、車々間通信などの通信手段によって自車両と他車両や基地局とを結んで危険度を取得する態様とすることもできる。この場合、他車両などとの情報交換を行って危険度を算出することもできる。また、上記各実施形態では、障害物として他車両を想定しているが、たとえば通行人などの生物を想定することもできる。さらに、上記実施形態では、位置・時刻（ｘ，ｙ，ｔ）に対応した記憶危険度Ｒｄｂを算出・記憶・取得しているが、位置（ｘ，ｙ）のみに対応した記憶危険度Ｒｄｂを算出・記憶・取得する態様とすることもできる。この場合、計算にかかる負荷を軽減することができる。さらに、上記実施形態では、記憶危険度Ｒｄｂを取得する際に、位置と時間（ｘ，ｙ，ｔ）に対応した記憶危険度Ｒｄｂを１つ、あるいは複数取得しているが、本発明はこれに限るものではない。たとえば、既に記憶されている記憶危険度Ｒｄｂを、位置と時間（ｘ，ｙ，ｔ）に対して補間（たとえば線形補間やスプライン補間）し、任意の位置と時間（ｘ，ｙ，ｔ）に対応する記憶危険度を生成してもよい。

車両走行支援装置の構成を示すブロック構成図である。 衝突確率算出部の構成を示すブロック構成図である。 走行制御装置の処理手順を示すフローチャートである。 衝突確率算出部の処理手順を示すフローチャートである。 自車両と他車両との走行状態を模式的に示す模式図である。 自車両がとりうる走行進路を模式的に示す模式図である。 自車両の予測進路が１本の時空間環境の構成を示すグラフである。 自車両の予測進路が複数本の時空間環境の構成を示すグラフである。 自車両の位置における自車両危険度とその周囲の位置における記憶危険度との関係を示すグラフである。

符号の説明

１…危険度地図作成部、２…障害物センサ、３…障害物抽出部、４…自車両センサ、５…位置センサ、６…タイマ、７…地図データベース、８…走行支援部、１０…衝突確率算出部、１１…データベース読込部、１２…統計処理部、１３…データベース書込部、２１…障害物情報一時記憶部、２２…障害物可能進路算出部、２３…自車両進路記録部、２４…自車両進路読出部、２５…自車両位置読出部、２６…自車両可能進路算出部、２７…実現進路衝突確率算出部、２８…最善自車両進路衝突確率算出部、２９…自車両危険度算出部、Ｒｃｕｒ…自車両危険度、Ｒｄｂ…記憶危険度、Ｒｎｅｗ…積算危険度、Ｅｎｖ…時空間環境、Ｈ，Ｈ１，Ｈ２…他車両、Ｍ…自車両。

Claims (2)

1. 自車両が走行する走行路を記憶する地図データベースと、
   前記自車両における衝突の危険度を取得する危険度取得手段と、
   前記自車両の現在位置を取得する位置取得手段と、を備え、
   前記危険度取得手段で取得された危険度と、この危険度が取得された位置と、を含む位置・危険度データを前記地図データベースに書き込み、
   前記地図データベースに記憶された前記位置・危険度データに基づいて、前記自車両の走行を支援することを特徴とする車両走行支援装置。
2. 前記危険度取得手段は、自車両の進路を取得する自車両進路取得手段と、
   前記自車両の周辺の障害物の進路を複数取得する障害物進路取得手段と、
   前記自車両の進路および前記障害物の複数の進路に基づいて、前記自車両と前記障害物との衝突可能性を取得する衝突可能性取得手段と、を備え、
   前記衝突可能性取得手段によって取得された衝突可能性に基づいて、危険度を取得する請求項１に記載の車両走行支援装置。

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