驾驶辅助系统的制作方法

1.本发明涉及一种对车辆的驾驶进行辅助的驾驶辅助控制。本发明特别涉及一种用于降低与车辆的前方的物标的碰撞风险的风险回避控制。


背景技术：

2.日本特开2018－203034公开了决定车辆的行驶路径的行驶路径决定装置。行驶路径决定装置使用风险势(risk potential)区域和利益势(benefit potential)区域来决定车辆的行驶路径。风险势区域示出有可能存在行人、其他车辆之类的障碍物的区域。利益势区域示出车辆应该行驶的理想行驶区域。该利益势区域基于熟练驾驶员的行驶数据而设定。
3.对用于降低与车辆的前方的物标的碰撞风险的“风险回避控制”进行思考。特别是，对基于风险势场的风险回避控制进行思考。风险势场将与车辆行驶相关的风险值作为位置的函数示出。
4.风险回避控制包括如下的减速控制。首先，在物标附近的搜索范围中搜索出风险势场的极小点(谷)。基于该极小点与物标的位置关系来进行减速控制。在此，有可能在搜索范围中找到多个极小点。当从多个极小点中选择不适当的极小点时，极小点与物标的位置关系也变得不适当，其结果是，将进行不适当的减速控制。车辆的乘坐者对于不适当的风险回避控制感到不适。


技术实现要素：

5.本发明的目的之一在于，提供一种能够抑制对于基于风险势场的风险回避控制的不适感的技术。
6.本发明的一个方案涉及对车辆的驾驶进行辅助的驾驶辅助系统。
7.驾驶辅助系统具备：存储装置，储存表示车辆的驾驶环境的驾驶环境信息；以及处理器，基于驾驶环境信息来执行用于降低与车辆的前方的物标的碰撞风险的风险回避控制。
8.风险势场将风险值作为位置的函数示出。
9.障碍物势场是风险值在物标的位置处最大且随着远离物标而变小的风险势场。
10.风险回避控制包括使车辆减速的减速控制。
11.用于减速控制的风险势场至少包括障碍物势场。搜索范围是物标的位置与和物标离开规定的间隙的位置之间的范围。
12.处理器被配置为：基于驾驶环境信息来对用于减速控制的风险势场进行设定；从搜索范围中搜索用于减速控制的风险势场的极小点；基于极小点与物标的位置关系来进行减速控制。
13.在搜索范围中存在多个极小点的情况下，处理器选择多个极小点中最接近物标的极小点来作为极小点。
14.根据本发明，包括障碍物势场的风险势场被应用于风险回避控制的减速控制。障碍物势场是风险值在物标的位置处最大且随着远离物标而变小的风险势场。搜索范围是物标的位置与和物标离开规定的间隙的位置之间的范围。在该搜索范围中搜索出风险势场的极小点(谷)。然后，基于该极小点与物标的位置关系来进行减速控制。在搜索范围中存在多个极小点的情况下，选择最接近物标的极小点。其结果是，得到妥当的极小点与物标的位置关系，适当地进行减速控制。即，能够抑制对于基于风险势场的风险回避控制(减速控制)的不适感、不安感。
附图说明
15.以下，参照附图，对本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义进行说明，其中，相同的附图标记表示相同的元件，其中：
16.图1是用于对本发明的实施方式的驾驶辅助系统的概要进行说明的概念图。
17.图2是用于对本发明的实施方式的风险回避控制的例子进行说明的概念图。
18.图3是表示本发明的实施方式的车辆和驾驶辅助系统的构成例的框图。
19.图4是表示本发明的实施方式中的驾驶环境信息的例子的框图。
20.图5是用于对本发明的实施方式的障碍物势场进行说明的概念图。
21.图6是用于对本发明的实施方式的车辆中心势场进行说明的概念图。
22.图7是用于对在比较例中使用的车道中心势场进行说明的概念图。
23.图8是用于对基于风险势场的转向控制的概要进行说明的概念图。
24.图9是用于对本发明的实施方式的转向控制的概要进行说明的框图。
25.图10是用于对本发明的实施方式的转向控制的一例进行说明的概念图。
26.图11是表示本发明的实施方式的与转向控制相关连的处理的流程图。
27.图12是表示图11中的步骤s120中的处理例的流程图。
28.图13是用于对到物标的宽余时间进行说明的概念图。
29.图14是用于对本发明的实施方式的转向控制进行说明的概念图。
30.图15是用于对本发明的实施方式的转向控制进行说明的概念图。
31.图16是用于对本发明的实施方式的多个第一最小点候选的例子进行说明的概念图。
32.图17是用于对本发明的实施方式的从多个第一最小点候选中选择适当的第一最小点的方法进行说明的概念图。
33.图18是用于对本发明的实施方式的减速控制的概要进行说明的概念图。
34.图19是用于对在本发明的实施方式的减速控制中使用的抑制量进行说明的概念图。
35.图20是用于对本发明的实施方式的减速控制的概要进行说明的框图。
36.图21是用于对本发明的实施方式的减速控制的一例进行说明的概念图。
37.图22是表示本发明的实施方式的与减速控制相关连的处理的流程图。
38.图23是表示图22中的步骤s220中的处理例的流程图。
39.图24是用于对本发明的实施方式的减速控制进行说明的概念图。
40.图25是用于对本发明的实施方式的从多个极小点候选中选择适当的极小点的方
法进行说明的概念图。
具体实施方式
41.参照附图，对本发明的实施方式进行说明。
42.1.驾驶辅助系统
43.1－1.概要
44.图1是用于对本实施方式的驾驶辅助系统10的概要进行说明的概念图。驾驶辅助系统10执行对车辆1的驾驶进行辅助的“驾驶辅助控制”。驾驶辅助控制也可以包括在自动驾驶控制中。典型地，驾驶辅助系统10搭载于车辆1。或者，也可以是驾驶辅助系统10的至少一部分配置于车辆1的外部的外部装置，远程进行驾驶辅助控制。就是说，驾驶辅助系统10可以分散配置于车辆1和外部装置。
45.驾驶辅助控制包括预先回避车辆1的前方的风险的“风险回避控制”。更详细而言，驾驶辅助系统10对车辆1的前方的物标5进行识别。然后，驾驶辅助系统10为了预先降低(回避)与物标5的碰撞风险而执行风险回避控制。这样的风险回避控制包括使车辆1转向的转向控制和使车辆1减速的减速控制中的至少一方。
46.例如，在图1中，车辆1在车行道2中的车道la上行驶。在与车行道2邻接的路边区域3(路肩、路侧带、人行道等)存在行人5a。该行人5a可能会进入车道la。因此，存在于路边区域3的行人5a对车辆1来说是风险。驾驶辅助系统10为了降低与行人5a的碰撞风险，根据需要执行风险回避控制。例如，驾驶辅助系统10使车辆1向远离行人5a的方向自动转向。在图1中，轨迹tr0示出未执行风险回避控制的情况下的车辆1的轨迹。另一方面，轨迹tr1示出执行风险回避控制的情况下的车辆1的轨迹。
47.行人5a可以被自行车或双轮车(two-wheeler)代替。此外，不仅是路边区域3，存在于车行道2的行人、自行车、双轮车、先行车辆等也成为风险回避控制的对象。
48.图2是用于对风险回避控制的其他例子进行说明的概念图。风险回避控制的对象不限于上述的行人5a那样的“显在风险”，也可能包括“潜在风险”。例如，在图2中，在车辆1的前方的路边区域3存在停车车辆5b。停车车辆5b前面的区域是死角，行人5c可能从该死角闯出来。因此，车辆1的前方的停车车辆5b对车辆1来说是风险，成为风险回避控制的对象。例如，驾驶辅助系统10使车辆1向远离停车车辆5b的方向自动转向。
49.这样，作为风险回避控制的对象的物标5包括车辆1的前方的行人、自行车、双轮车、其他车辆中的至少一个。
50.在此，对坐标系和方向进行定义。车辆坐标系(x，y)是固定于车辆1的相对坐标系，随着车辆1的移动而变化。x方向是车辆1的前方向(行进方向)。y方向是车辆1的横向。x方向和y方向相互正交。lx方向(车道长尺寸方向)是车道la的延伸方向。ly方向(车道宽度方向)是车道la的宽度方向。lx方向和ly方向相互正交。纵向距离是x方向或lx方向上的距离。横向距离是y方向或ly方向上的距离。
51.1－2.构成例
52.图3是概略地表示本实施方式的车辆1和驾驶辅助系统10的构成例的框图。特别是，图3表示与风险回避控制相关连的构成例。车辆1具备传感器组20和行驶装置30。
53.传感器组20包括位置传感器21、车辆状态传感器22以及识别传感器23。位置传感
器21对绝对坐标系中车辆1的位置和方位进行检测。作为位置传感器21，举例示出gps(global positioning system：全球定位系统)传感器。车辆状态传感器22对车辆1的状态进行检测。作为车辆状态传感器22，举例示出车速传感器、横摆角速度传感器、横向加速度传感器、转向角传感器等。识别传感器23对车辆1周围的状况进行识别(检测)。作为识别传感器23，举例示出摄像机、雷达、激光雷达(lidar：laser imaging detection and ranging，激光成像探测与测距)等。
54.行驶装置30包括转向装置31、驱动装置32以及制动装置33。转向装置31使车辆1的车轮转舵。例如，转向装置31包括动力转向(eps：electric power steering)装置。驱动装置32是产生驱动力的动力源。作为驱动装置32，举例示出发动机、电动机、轮内马达等。制动装置33产生制动力。
55.驾驶辅助系统10至少包括控制装置100。驾驶辅助系统10也可以包括传感器组20。驾驶辅助系统10也可以包括行驶装置30。
56.控制装置100控制车辆1。典型地，控制装置100是搭载于车辆1的微型计算机。控制装置100也被称为ecu(electronic control unit：电子控制单元)。或者，控制装置100也可以是车辆1的外部的信息处理装置。在这种情况下，控制装置100与车辆1进行通信，远程控制车辆1。
57.控制装置100具备处理器110和存储装置120。处理器110执行各种处理。存储装置120中储存各种信息。作为存储装置120，举例示出易失性存储器、非易失性存储器等。处理器110执行作为计算机程序的控制程序，由此实现由处理器110(控制装置100)进行的各种处理。控制程序储存于存储装置120，或者，记录于计算机可读取的记录介质。
58.1－3.信息获取处理
59.处理器110(控制装置100)执行获取表示车辆1的驾驶环境的驾驶环境信息200的“信息获取处理”。驾驶环境信息200基于搭载于车辆1的传感器组20的检测结果而被获取。所获取的驾驶环境信息200储存于存储装置120。
60.图4是表示驾驶环境信息200的例子的框图。驾驶环境信息200包括车辆位置信息210、车辆状态信息220、周边状况信息230、地图信息260等。
61.车辆位置信息210是表示绝对坐标系中车辆1的位置和方位的信息。处理器110根据位置传感器21的检测结果来获取车辆位置信息210。
62.车辆状态信息220是表示车辆1的状态的信息。作为车辆1的状态，举例示出车速、横摆角速度、横向加速度、转向角等。处理器110根据车辆状态传感器22的检测结果来获取车辆状态信息220。
63.周边状况信息230是表示车辆1周围的状况的信息。周边状况信息230包括由识别传感器23得到的信息。例如，周边状况信息230包括由摄像机拍摄的表示车辆1周围的状况的图像信息。作为另一个例子，周边状况信息230包括由雷达、激光雷达计测的计测信息。而且，周边状况信息230包括道路构成信息240和物标信息250。
64.道路构成信息240是与车辆1周围的道路构成相关的信息。车辆1周围的道路构成包括划分线(白线)和道路边缘物体。道路边缘物体是表示道路的边缘的立体障碍物。作为道路边缘物体，举例示出路缘石、护栏、墙壁、中央分隔带等。道路构成信息240至少表示划分线、道路边缘物体的位置(相对于车辆1的相对位置)。
65.例如，通过对由摄像机得到的图像信息进行解析，可以识别划分线，并计算该划分线的相对位置。作为图像解析方法，举例示出语义分割(semantic segmentation)、边缘检测。同样地，通过对图像信息进行解析，可以识别道路边缘物体，并计算该道路边缘物体的相对位置。或者，也可以根据雷达计测信息来获取道路边缘物体的相对位置。
66.物标信息250是与车辆1周围的物标5相关的信息。作为物标5，举例示出行人、自行车、双轮车、其他车辆(先行车辆、停车车辆)等。物标信息250表示物标相对于车辆1的相对位置和相对速度。例如，通过对由摄像机得到的图像信息进行解析，可以识别物标5，并计算该物标5的相对位置。此外，也可以基于雷达计测信息来识别物标5，并获取该物标5的相对位置和相对速度。物标信息250可以包括物标5的移动方向、移动速度。物标5的移动方向、移动速度可以通过跟踪物标5的位置来计算。物标信息250可以表示物标5的种类(行人、自行车、双轮车、其他车辆等)。
67.地图信息260表示车道配置、道路形状等。控制装置100从地图数据库获取所需区域的地图信息260。地图数据库可以储存于搭载于车辆1的规定的存储装置，也可以储存于车辆1的外部的管理服务器。在后者的情况下，处理器110与管理服务器进行通信，来获取所需地图信息260。
68.1－4.车辆行驶控制
69.处理器110(控制装置100)执行对车辆1的行驶进行控制的“车辆行驶控制”。车辆行驶控制包括对车辆1的转向进行控制的转向控制、对车辆1的加速进行控制的加速控制以及对车辆1的减速进行控制的减速控制。处理器110通过控制行驶装置30来执行车辆行驶控制。具体而言，处理器110通过控制转向装置31来执行转向控制。此外，处理器110通过控制驱动装置32来执行加速控制。此外，控制装置100通过控制制动装置33来执行减速控制。
70.1－5.风险回避控制
71.处理器110(控制装置100)执行对车辆1的驾驶进行辅助的驾驶辅助控制。驾驶辅助控制包括风险回避控制。风险回避控制是用于降低(回避)与车辆1的前方的物标5的碰撞风险的车辆行驶控制，包括转向控制和减速控制中的至少一方。处理器110基于上述的驾驶环境信息200来执行风险回避控制。
72.以下，对本实施方式的风险回避控制进行更详细的说明。
73.2.风险势场
74.作为示出与车辆行驶相关的风险的值，导入“风险值r(风险势)”。风险值r按每个位置定义。风险值r高的位置是车辆1应该避开的位置。“风险势场u”将风险值r作为位置的函数示出。换言之，风险势场u表示风险值r的分布。
75.需要说明的是，“位置”可以是车辆坐标系(x，y)中的位置，也可以是绝对坐标系(纬度、经度)中的位置。可以基于车辆位置信息210来进行绝对坐标系与车辆坐标系之间的坐标变换。在以下的说明中，车辆坐标系中的位置和绝对坐标系中的位置被视为等价。
76.本实施方式的风险回避控制(转向控制、减速控制)基于风险势场u来执行。以下，对风险势场u的构成要素进行说明。
77.2－1.障碍物势场
78.图5是用于对障碍物势场uo进行说明的概念图。障碍物势场uo是用于使车辆1不接近物标5的风险势场u。因此，障碍物势场uo所示的风险值r在物标5的位置处最大且随着远
离物标5而变小。
79.更详细而言，障碍物势场uo表示风险值r的二维分布。图5示出了分别沿着两个主轴方向的分布的轮廓。两个主轴方向是lx方向(车道长尺寸方向)和ly方向(车道宽度方向)。作为另一个例子，两个主轴方向也可以是x方向和y方向。物标位置pt是物标5的位置。在各主轴方向上，风险值r在物标位置pt处最大，随着远离物标位置pt而变小。就是说，风险值r的分布具有山形状。
80.障碍物势函数fo是表示障碍物势场uo的风险值r的分布的分布函数。例如，障碍物势函数fo是高斯函数。在这种情况下，分布由高斯分布(正态分布)示出。分布参数σx、σy分别是表示分布在两个主轴方向上的扩散程度的参数。在分布是高斯分布的情况下，分布参数σx、σy是标准偏差。
81.分布参数σx、σy可以按物标5的种类而不同。例如，物标5是行人的情况下的分布参数σx、σy大于物标5是其他车辆的情况。
82.分布参数σx、σy也可以根据车辆1的车速而变动。例如，随着车速变高，分布参数σx、σy变大。在这种情况下，分布参数σx、σy由映射图给出。
83.势函数信息300(参照图3)表示障碍物势函数fo和分布参数σx、σy。势函数信息300预先生成，并储存于存储装置120。
84.处理器110对与物标5相关的障碍物势场uo进行设定。物标5的位置和种类根据物标信息250而得到。车道la的配置根据道路构成信息240或地图信息260而得到。lx方向和ly方向根据车道la的配置而得到。车速根据车辆状态信息220而得到。因此，处理器110可以基于驾驶环境信息200和势函数信息300，来对与物标5相关的障碍物势场uo进行设定。
85.2－2.车辆中心势场
86.图6是用于对车辆中心势场ue进行说明的概念图。车辆1所在的车道la是被夹在左右的车道边界lb(划分线)之间的区域。车道la和车道边界lb在lx方向(车道长尺寸方向)上延伸。车辆中心势场ue是用于使车辆1沿着车道la行驶的风险势场u。因此，车辆中心势场ue所示的风险值r的“谷ve”在lx方向上延伸。
87.更详细而言，车辆中心势场ue表示风险值r的二维分布。图6示出了沿着ly方向(车道宽度方向)的分布的轮廓。车辆横向位置pv是车辆1在ly方向上的位置。在ly方向上，风险值r在车辆横向位置pv处最小，随着远离车辆横向位置pv而变大。就是说，风险值的分布具有u字形状。风险值r的谷ve的位置与车辆横向位置pv一致。谷ve从车辆1的位置在lx方向上延伸。即，谷ve的位置不是固定的，而是与车辆1的位置联动地动态变化。
88.车辆中心势函数fe是表示车辆中心势场ue的风险值r的分布的分布函数。例如，车辆中心势函数fe是二次曲线。分布参数σe是表示分布的扩散程度的参数。势函数信息300(参照图3)进一步表示该车辆中心势函数fe和分布参数σe。
89.处理器110对车辆中心势场ue进行设定。车辆1的位置根据车辆位置信息210而得到。车道la的配置根据道路构成信息240或地图信息260而得到。lx方向和ly方向根据车道la的配置而得到。因此，处理器110可以基于驾驶环境信息200和势函数信息300，来对车辆中心势场ue进行设定。
90.2－3.车道中心势场
91.图7表示车道中心势场ur。车道中心势场ur是用于使车辆1沿着车道中心lc行驶的
风险势场u。车道中心势场ur所示的风险值r的“谷vr”也在lx方向上延伸。但是，该谷vr的位置固定于车道中心位置plc(车道中心lc的位置)。即，车道中心势场ur的谷vr的位置固定于车道la，不动态变化。
92.3.基于风险势场的转向控制
93.3－1.转向控制的概要
94.图8是用于对基于风险势场u的转向控制的概要进行说明的概念图。作为整体的风险势场u通过将上述的风险势场u的构成要素叠加(相加)而得到。在存在多个物标5的情况下，按每个物标5设定的障碍物势场uo被叠加。
95.在风险势场u中，存在风险值r的“谷”。如图8所示，风险势场u的谷以回避物标5的同时、整体在lx方向上延伸的方式确定位置。通过进行转向控制以使车辆1追随风险势场u的谷，可以减轻与物标5的碰撞风险的同时，使车辆1行驶。即，实现风险回避控制。
96.3－2.基于第一风险势场的转向控制
97.图9是用于对本实施方式的转向控制的概要进行说明的框图。第一风险势场u1是用于转向控制的风险势场。第一风险势场u1是纵向势场ux与障碍物势场uo[i]之和，由下述算式(1)示出。
[0098]
[数式1]
[0099][0100]
障碍物势场uo[i]是与物标5[i]相关的障碍物势场uo(i＝1～n)。在此，n是作为风险回避控制的对象而被关注的物标5的总数，是1以上的整数。纵向势场ux是车辆中心势场ue(参照图6)或车道中心势场ur(参照图7)。优选地，纵向势场ux是车辆中心势场ue。
[0101]
第一谷v1是第一风险势场u1所示的风险值r的谷。处理器110进行转向控制，以使车辆1追随第一谷v1。
[0102]
图10表示本实施方式的转向控制的一例。第一谷v1从车辆1的位置在lx方向上延伸，然后向远离物标5的方向移位。车辆1最初在lx方向上行驶，然后向远离物标5的方向转向(轨迹tr1)。当车辆1的横向位置发生变化时，第一谷v1的横向位置也与其联动地发生变化。然后，第一谷v1在lx方向上延伸，车辆1在lx方向上行驶。车辆1以适当的横向距离dy从物标5的侧方通过。
[0103]
需要说明的是，在纵向势场ux是车道中心势场ur的情况下，通过该车道中心势场ur始终产生将车辆1吸引到车道中心lc的力。将车辆1吸引到车道中心lc的力用于防止车道偏离是优选的，但与物标回避本来就没有关系。车道中心势场ur产生与物标回避无关的车辆行为，因此有可能不必要或过度进行作为风险回避控制的转向控制。
[0104]
在这种意义上，纵向势场ux优选是车辆中心势场ue。车辆中心势场ue的谷ve的位置不是固定的，而是与车辆1的位置联动地动态变化。由于这样的谷ve反映在第一谷v1，因此抑制了不必要的转向控制或过度的转向控制。抑制了不必要的转向控制或过度的转向控制意味着实现了适当的车辆行为以回避风险。因此，抑制了车辆1的乘坐者感受到的不适感。
[0105]
3－3.处理流程
[0106]
图11是表示本实施方式的与转向控制相关连的处理的流程图。图11所示的处理流程按固定周期反复执行。
[0107]
3－3－1.步骤s110
[0108]
在步骤s110中，处理器110执行上述的信息获取处理。即，处理器110基于传感器组20的检测结果来获取驾驶环境信息200。驾驶环境信息200储存于存储装置120。
[0109]
3－3－2.步骤s120
[0110]
在步骤s120中，处理器110对第一风险势场u1进行设定。第一风险势场u1是纵向势场ux与障碍物势场uo[i]之和(参照算式(1))。纵向势场ux例如是车辆中心势场ue。处理器110基于驾驶环境信息200和势函数信息300，来对车辆中心势场ue进行设定。此外，处理器110基于驾驶环境信息200和势函数信息300，按每个物标5[i]对障碍物势场uo[i]进行设定。然后，处理器110将车辆中心势场ue与障碍物势场uo[i]之和设定为第一风险势场u1。
[0111]
图12是表示步骤s120中的处理例的流程图。
[0112]
在步骤s121中，处理器110基于驾驶环境信息200和势函数信息300，来对车辆中心势场ue进行设定。然后，处理器110将该车辆中心势场ue追加到第一风险势场u1。
[0113]
在步骤s122中，处理器110基于物标信息250来对在车辆1的前方是否存在物标5进行判定。换言之，处理器110对在车辆1的前方的区域中是否识别出物标5进行判定。在识别出车辆1的前方的物标5的情况下(步骤s122；是)，处理进入步骤s123。在除此以外的情况下(步骤s122；否)，步骤s120结束。
[0114]
在步骤s123中，处理器110对到所识别的物标5的宽余时间t是否小于第一时间阈值tth1进行判定。
[0115]
参照图13，对宽余时间t进行说明。轨迹tr0示出未执行风险回避控制的情况下的车辆1的轨迹。假定为车辆1以当前车速在lx方向上行驶。宽余时间t是在该假定下直到车辆1最接近物标5为止的时间。典型地，车辆1最接近物标5的定时是车辆1从物标5的侧方通过的定时。车辆1的当前车速根据车辆状态信息220而得到。物标5的位置根据物标信息250而得到。车道la的配置和lx方向根据道路构成信息240或地图信息260而得到。因此，处理器110可以基于驾驶环境信息200来计算宽余时间t。
[0116]
在宽余时间t小于第一时间阈值tth1的情况下(步骤s123；是)，处理进入步骤s124。在除此以外的情况下(步骤s123；否)，步骤s120结束。
[0117]
在步骤s124中，处理器110基于驾驶环境信息200和势函数信息300，来对与所识别的物标5相关的障碍物势场uo进行设定。然后，处理器110将该障碍物势场uo追加到第一风险势场u1。这样，当车辆1一定程度接近物标5时，与该物标5相关的障碍物势场uo被追加到第一风险势场u1。
[0118]
3－3－3.步骤s130
[0119]
在步骤s130中，处理器110在车辆1的前方的位置设定前方注视点pa。
[0120]
参照图14，对前方注视点pa进行说明。前方注视点pa被设定于车辆1的前方沿着车辆1的行进方向(x方向)第一距离s的位置。车辆1的行进方向根据车辆位置信息210而得到。第一距离s是固定值。或者，第一距离s可以根据车辆1的车速而变动。在这种情况下，第一距离s随着车速变高而增加。车速根据车辆状态信息220而得到。
[0121]
3－3－4.步骤s140
[0122]
在步骤s140中，处理器110搜索作为第一风险势场u1的最小点的“第一最小点pm1”。特别是，处理器110在前方注视点pa附近的范围中搜索第一最小点pm1。
[0123]
更详细而言，处理器110对图14所示的第一搜索范围as1进行设定。第一搜索范围as1是从前方注视点pa起在ly方向(车道宽度方向)上延伸的范围。第一搜索范围as1被设定为，至少覆盖车道la的ly方向上的范围。然后，处理器110在第一搜索范围as1中搜索第一最小点pm1。
[0124]
例如，处理器110在第一搜索范围as1中设定多个检验点pc1。处理器110参照第一风险势场u1，来对各检验点pc1处的风险值r进行计算。能通过将各检验点pc1的位置代入构成第一风险势场u1的势函数(fe，fo)来计算出各检验点pc1处的风险值r。然后，处理器110将风险值r最小的检验点pc1决定为第一最小点pm1。
[0125]
这样，第一最小点pm1在前方注视点pa附近的第一搜索范围as1中被搜索出。不需要对整个车道la计算风险值r来搜索第一最小点pm1。因此，大幅削减了第一最小点pm1的搜索所需的计算负荷。
[0126]
3－3－5.步骤s150
[0127]
在步骤s150中，处理器110对第一偏差d1进行计算。第一偏差d1是前方注视点pa与第一最小点pm1之间的在ly方向上的偏差。
[0128]
3－3－6.步骤s160
[0129]
在步骤s160中，处理器110以第一偏差d1减小的方式进行转向控制。具体而言，处理器110对用于使第一偏差d1减小所需的目标转向角θt进行计算。典型地，第一偏差d1越大，目标转向角θt越大。表示第一偏差d1与目标转向角θt的对应关系的函数(例：映射图)预先生成。处理器110通过参照该函数，来对与第一偏差d1对应的目标转向角θt进行计算。然后，处理器110按照目标转向角θt进行转向控制。车辆1的实际转向角根据车辆状态信息220而得到。处理器110控制转向装置31使车轮转舵，以实现目标转向角θt。
[0130]
这样，进行转向控制以使车辆1接近第一最小点pm1。第一风险势场u1的第一谷v1相当于时间上连续的第一最小点pm1的集合。通过进行转向控制以使车辆1接近第一最小点pm1，可以使车辆1追随第一风险势场u1的第一谷v1。即，实现风险回避控制。
[0131]
参照图15，对在本实施方式中防止了车道偏离的理由进行说明。如上所述，前方注视点pa被设定于车辆1的行进方向(x方向)上的位置。在定时ta，车辆1的前方的第一最小点pm1向避开物标5的方向移位。在该定时ta，前方注视点pa位于第一谷v1的左侧。使第一偏差d1减小的转向方向是右方向。因此，车辆1右转弯。随着车辆1右转弯，前方注视点pa也右转弯。
[0132]
在车辆1右转弯之后的定时tb，前方注视点pa位于第一谷v1的右侧。使第一偏差d1减小的转向方向是左方向。因此，产生使车辆1的行进方向复原的复原转向力。由此，车辆1不会偏离车道la，而是复原到与车道la平行的行驶状态。这样，前方注视点pa被设定于车辆1的行进方向(x方向)上的位置，因此会防止车辆1偏离车道la。
[0133]
3－4.存在多个第一最小点候选时的处理
[0134]
如上所述，用于转向控制的第一风险势场u1的第一最小点pm1在第一搜索范围as1中被搜索出。这时，根据风险值r的有效位数，有可能在第一搜索范围as1中找到多个第一最小点pm1的候选。以下，将第一搜索范围as1中的第一最小点pm1的候选称为“第一最小点候
选cm1”。例如，在图16所示的例子中，纵向势场ux与障碍物势场uo[i]叠加的结果是，在第一搜索范围as1中存在两个第一最小点候选cm1。
[0135]
当从多个第一最小点候选cm1中选择不适当的第一最小点候选cm1来作为第一最小点pm1时，将进行不适当的转向控制。车辆1的乘坐者(典型的是驾驶员)对于不适当的风险回避控制感到不适。为了实现不适感少的风险回避控制，重要的是从多个第一最小点候选cm1中选择适当的第一最小点pm1。
[0136]
图17是用于对从多个第一最小点候选cm1中选择适当的第一最小点pm1的方法进行说明的概念图。图17示出了本次周期(时刻t)的搜索处理中的多个第一最小点候选cm1的一例。在本例中，在第一搜索范围as1中存在三个第一最小点候选cm1＿a、cm1＿b、cm1＿c。
[0137]
此外，图17示出了在过去(时刻t－3、t－2、t－1)的搜索处理中决定的第一最小点pm1的历史的例子。特别是，将上一周期中的第一最小点pm1[t－1]称为“上次最小点”。最近前物标5n是存在于车辆1的前方的物标5中最接近车辆1的物标。就是说，最近前物标5n是成为最近的风险回避控制的对象的物标5。第一转向方向ds是远离最近前物标5n的转向方向。
[0138]
首先，第一最小点候选cm1＿a存在于从上次最小点pm1[t－1]观察时接近最近前物标5n的方向。假设若选择第一最小点候选cm1＿a来作为本次的第一最小点pm1[t]，则会以使车辆1接近最近前物标5n的方式进行转向控制。这样的转向控制是不适当的，会给车辆1的乘坐者带来不适感和不安感。
[0139]
第一最小点候选cm1＿b、cm1＿c都存在于从上次最小点pm1[t－1]观察时远离最近前物标5n的第一转向方向ds。其中，第一最小点候选cm1＿b接近上次最小点pm1[t－1]，第一最小点候选cm1＿c远离上次最小点pm1[t－1]。假设若选择第一最小点候选cm1＿c来作为本次的第一最小点pm1[t]，则将过度进行转向控制。车辆1的乘坐者恐怕会对于这样的过度的转向控制感到不适。
[0140]
因此，处理器110选择第一最小点候选cm1＿b来作为本次的第一最小点pm1[t]。一般而言，处理器110选择存在于从上次最小点pm1[t－1]观察时远离最近前物标5n的第一转向方向ds并且最接近上次最小点pm1[t－1]的第一最小点候选cm1来作为本次的第一最小点pm1[t]。由此，抑制不适当的转向控制、过度的转向控制。即，能够抑制对于基于第一风险势场u1的风险回避控制(转向控制)的不适感。
[0141]
3－5.效果
[0142]
如上所述，根据本实施方式，第一风险势场u1被应用于风险回避控制的转向控制。具体而言，进行转向控制以追随第一风险势场u1的第一谷v1。
[0143]
第一谷v1是时间上连续的第一最小点pm1的集合。第一最小点pm1从前方注视点pa附近的第一搜索范围as1中被搜索出。不需要对整个车道la计算风险值r来搜索第一最小点pm1。因此，大幅削减了第一最小点pm1的搜索所需的计算负荷。
[0144]
在第一搜索范围as1中存在多个第一最小点候选cm1的情况下，存在于从上次最小点pm1[t－1]观察时远离最近前物标5n的第一转向方向ds、并且最接近上次最小点pm1[t－1]的第一最小点候选cm1被选为本次的第一最小点pm1[t]。由此，抑制不适当的转向控制、过度的转向控制。即，能够抑制对于基于第一风险势场u1的风险回避控制(转向控制)的不适感。
[0145]
第一风险势场u1包括用于使车辆1沿着车道la行驶的纵向势场ux。纵向势场ux优
选是车辆中心势场ue。车辆中心势场ue的谷ve的位置不是固定的，而是与车辆1的位置联动地动态变化。由于这样的谷ve反映在第一最小点pm1，因此抑制了不必要的转向控制或过度的转向控制。抑制了不必要的转向控制或过度的转向控制意味着实现了适当的车辆行为以回避风险。因此，抑制了车辆1的乘坐者感受到的不适感。
[0146]
此外，根据本实施方式，根据第一风险势场u1唯一地确定车辆1的目标转向角θt(轨迹tr1)。作为比较例，考虑生成多种目标轨迹并从中选择最佳目标轨迹的方法。在该比较例的情况下，需要通过使用评价函数来评价各目标轨迹，因此计算负荷增大。特别是，在存在多个物标5的状况下，评价函数变得复杂，计算负荷显著增大。另一方面，根据本实施方式，由于不需要这样的评价函数，因此计算负荷减轻。物标5的数量越增加，计算负荷的减轻效果越变得更显著。
[0147]
4.基于风险势场的减速控制
[0148]
4－1.减速控制的概要
[0149]
图18是用于对基于风险势场u的减速控制进行说明的概念图。图18示出了车辆1的前方的两个物标5[1]、5[2]。这两个物标5[1]、5[2]比较接近。在这种状况下，即使上述的转向控制启动，车辆1也会比较接近物标5[1]、5[2]地通过。其结果是，与物标5[1]的碰撞风险未被充分减轻，车辆1的乘坐者恐怕会感到不安。
[0150]
因此，在图18中举例示出的状况下，可以考虑代替转向控制，或者与转向控制一起进行减速控制。导入“抑制量”的概念，作为对在怎样的状况下进行减速控制、以及以何种程度的减速度进行减速控制进行判断的基准。
[0151]
图19是用于对在减速控制中使用的抑制量进行说明的概念图。
[0152]
首先，对与物标5[i]相关的单体间隙gs[i]进行说明。单体间隙gs[i]是车辆1与物标5[i]之间的横向距离，是车辆1从物标5[i]的侧方通过时乘坐者不会感到不安的横向距离。就是说，单体间隙gs[i]是目标横向距离。单体间隙gs[i]按每个物标5[i]预先设定。单体间隙gs[i]也可以是按物标5的种类而不同的规定值。例如，物标5是行人的情况下的单体间隙gs(例：3m)大于物标5是停车车辆的情况下的单体间隙gs(例：2m)。单体间隙gs[i]可以基于障碍物势场uo[i]的分布参数σy(参照图5)来设定。单体间隙gs[i]的信息例如包括于上述的势函数信息300中。
[0153]
接着，对与物标5[i]相关的修正间隙gm[i]进行说明。修正间隙gm[i]是物标5[i]与风险势场u的谷之间的横向距离。可以基于物标5[i]的位置和风险势场u来对修正间隙gm[i]进行计算。
[0154]
与物标5[i]相关的抑制量δg[i]是单体间隙gs[i]与修正间隙gm[i]之间的差。就是说，抑制量δg[i]由算式：δg[i]＝gs[i]－gm[i]示出。
[0155]
在修正间隙gm[i]小于单体间隙gs[i]的情况下，这意味着在物标5[i]的附近存在其他物标5[j]，无法确保单体间隙gs[i]。就是说，修正间隙gm[i]小于单体间隙gs[i]的状况相当于图18所示那样的状况。在那种状况下，为了减轻碰撞风险和乘坐者的不安感，优选进行减速控制。因此，可以说抑制量δg[i]示出减速控制的必要性。
[0156]
根据本实施方式，基于抑制量δg[i]来对是否进行减速控制进行判定。具体而言，在抑制量δg[i]大于阈值gth的情况下，进行减速控制。减速控制中的目标减速度at也可以基于抑制量δg[i]来设定。例如，设定为抑制量δg[i]越大，目标减速度at(绝对值)越高。
[0157]
这样，在基于风险势场u的减速控制中，抑制量δg[i]被用作判断基准。为了适当地进行减速控制，需要适当地计算出抑制量δg[i]。
[0158]
4－2.基于第二风险势场的减速控制
[0159]
图20是用于对本实施方式的减速控制的概要进行说明的框图。第二风险势场u2是用于减速控制的风险势场。第二风险势场u2至少包括按每个物标5[i]设定的障碍物势场uo[i]之和。例如，第二风险势场u2由下述算式(2)示出。
[0160]
[数式2]
[0161][0162]
处理器110基于第二风险势场u2，来对修正间隙gm[i]和抑制量δg[i]进行计算。更详细而言，第二谷v2是由第二风险势场u2示出的风险值r的谷。修正间隙gm[i]是物标5[i]与第二谷v2之间的横向距离。抑制量δg[i]是单体间隙gs[i]与修正间隙gm[i]之间的差。
[0163]
图21表示本实施方式的减速控制的一例。两个物标5[1]、5[2]的位置关系与上述的图18的情况相同。为了简单起见，设为与物标5[1]相关的障碍物势场uo[1]和与物标5[2]相关的障碍物势场uo[2]具有相同的大小。此外，设为与物标5[1]相关的单体间隙gs[1]和与物标5[2]相关的单体间隙gs[2]相同。由于第二风险势场u2仅包括障碍物势场uo[i]，因此第二风险势场u2的第二谷v2的位置与两个物标5[1]、5[2]的中间点一致。因此，抑制量δg[1]、δg[2]都成为反映物标5[1]、5[2]的接近状况的妥当的值。换言之，抑制了抑制量δg[1]、δg[2]的高估或低估。其结果是，抑制了不必要的减速控制或过度的减速控制。
[0164]
作为变形例，第二风险势场u2可以与由上述算式(1)示出的第一风险势场u1相同。不过，在该变形例的情况下，抑制量δg恐怕会过度。在抑制量δg过度的情况下，减速控制不必要地启动，或者，减速控制中的目标减速度at过度。车辆1的乘坐者(典型的是驾驶员)恐怕会对于这样的不必要的减速控制或过度的减速控制感到不适。在这种意义上，第二风险势场u2优选仅包括障碍物势场uo[i]。
[0165]
需要说明的是，应当注意的是第二风险势场u2仅用于抑制量δg[i]的计算，并不用于转向控制。
[0166]
4－3.处理流程
[0167]
图22是表示本实施方式的与减速控制相关连的处理的流程图。图22所示的处理流程按固定周期反复执行。
[0168]
4－3－1.步骤s210
[0169]
在步骤s210中，处理器110执行上述的信息获取处理。即，处理器110基于传感器组20的检测结果来获取驾驶环境信息200。驾驶环境信息200储存于存储装置120。需要说明的是，步骤s210可以与图11中的步骤s110相同。
[0170]
4－3－2.步骤s220
[0171]
在步骤s220中，处理器110对第二风险势场u2进行设定。第二风险势场u2包括障碍物势场uo[i]之和(参照算式(2))。处理器110基于驾驶环境信息200和势函数信息300，按每个物标5[i]对障碍物势场uo[i]进行设定。然后，处理器110通过将对物标5[i]设定的障碍
物势场uo[i]叠加，来对第二风险势场u2进行设定。
[0172]
图23是表示步骤s220中的处理例的流程图。
[0173]
在步骤s221中，处理器110基于物标信息250来对在车辆1的前方是否存在物标5进行判定。换言之，处理器110对在车辆1的前方的区域中是否识别出物标5进行判定。在识别出车辆1的前方的物标5的情况下(步骤s221；是)，处理进入步骤s222。在除此以外的情况下(步骤s221；否)，步骤s220结束。需要说明的是，步骤s221可以与图12中的步骤s122相同。
[0174]
在步骤s222中，处理器110对到所识别的物标5的宽余时间t是否小于第一时间阈值tth1进行判定。在宽余时间t小于第一时间阈值tth1的情况下(步骤s222；是)，处理进入步骤s223。在除此以外的情况下(步骤s222；否)，步骤s220结束。需要说明的是，步骤s222可以与图12中的步骤s123相同。
[0175]
在步骤s223中，处理器110基于驾驶环境信息200和势函数信息300，来对与所识别的物标5相关的障碍物势场uo进行设定。然后，处理器110将该障碍物势场uo追加到第二风险势场u2。这样，当车辆1一定程度接近物标5时，与该物标5相关的障碍物势场uo被追加到第二风险势场u2。
[0176]
4－3－3.步骤s230
[0177]
在步骤s230中，处理器110对宽余时间t是否小于第二时间阈值tth2进行判定。第二时间阈值tth2(例：4～5秒左右)小于上述的第一时间阈值tth1。在宽余时间t小于第二时间阈值tth2的情况下(步骤s230；是)，处理进入步骤s240。在除此以外的情况下(步骤s230；否)，本次周期中的处理结束。需要说明的是，“宽余时间t小于第二时间阈值tth2”是减速控制的第一工作条件。
[0178]
4－3－4.步骤s240
[0179]
在步骤s240中，处理器110搜索第二风险势场u2的极小点pm2。特别是，处理器110在物标5[i]附近的范围中搜索极小点pm2。
[0180]
参照图24，对极小点pm2的搜索进行说明。处理器110对图24所示的第二搜索范围as2进行设定。第二搜索范围as2是物标5[i]的位置与和物标5[i]离开单体间隙gs[i]的位置之间的范围。物标5[i]的位置根据物标信息250而得到。单体间隙gs[i]根据势函数信息300而得到。处理器110基于驾驶环境信息200和势函数信息300，来对第二搜索范围as2进行设定。
[0181]
而且，处理器110在第二搜索范围as2中设定多个检验点pc2。处理器110参照第二风险势场u2，来对各检验点pc2处的风险值r进行计算。能通过将各检验点pc2的位置代入构成第二风险势场u2的障碍物势函数fo来计算出各检验点pc2处的风险值r。极小点pm2是风险值r极小的检验点pc2。
[0182]
这样，极小点pm2在物标5[i]附近的第二搜索范围as2中被搜索出。不需要对整个车道la计算风险值r来搜索极小点pm2。因此，大幅削减了极小点pm2的搜索所需的计算负荷。
[0183]
4－3－5.步骤s250
[0184]
在步骤s250中，处理器110对在第二搜索范围as2中是否存在极小点pm2(即，第二谷v2)进行判定。在第二搜索范围as2中不存在极小点pm2的情况下(步骤s250；否)，这意味着在物标5[i]与其他物标5[j]之间存在足够的距离。在这种情况下，处理器110判断为不需
要进行减速控制，结束本次周期中的处理。
[0185]
另一方面，在第二搜索范围as2中存在极小点pm2的情况下(步骤s250；是)，这意味着在物标5[i]的附近存在其他物标5[j]，无法确保单体间隙gs[i]。在这种情况下，处理进入步骤s260。需要说明的是，“在第二搜索范围as2中存在极小点pm2”是减速控制的第二工作条件。
[0186]
4－3－6.步骤s260
[0187]
在步骤s260中，处理器110对与物标5[i]相关的抑制量δg[i]进行计算。具体而言，处理器110计算出物标5[i]与极小点pm2之间的横向距离来作为修正间隙gm[i]。然后，处理器110计算出单体间隙gs[i]与修正间隙gm[i]之间的差来作为抑制量δg[i]。
[0188]
4－3－7.步骤s270
[0189]
在步骤s270中，处理器110对抑制量δg[i]是否大于阈值gth进行判定。在抑制量δg[i]大于阈值gth的情况下(步骤s270；是)，处理进入步骤s280。在除此以外的情况下(步骤s270；否)，本次周期中的处理结束。“抑制量δg[i]大于阈值gth”是减速控制的第三工作条件。
[0190]
4－3－8.步骤s280
[0191]
在步骤s280中，处理器110进行减速控制。例如，处理器110基于抑制量δg[i]来对目标减速度at进行设定。在这种情况下，设定为抑制量δg[i]越大则目标减速度at(绝对值)越高。表示抑制量δg与目标减速度at的对应关系的函数(例：映射图)预先生成。处理器110通过参照该函数，来对与抑制量δg[i]对应的目标减速度at进行计算。
[0192]
然后，处理器110按照目标减速度at进行减速控制。车辆1的速度根据车辆状态信息220而得到。处理器110控制制动装置33以实现目标减速度at。
[0193]
4－4.存在多个极小点时的处理
[0194]
如上所述，用于减速控制的第二风险势场u2的第二谷v2(极小点pm2)在第二搜索范围as2中被搜索出。这时，有可能在第二搜索范围as2中找到多个极小点pm2。为了方便起见，将第二搜索范围as2中的多个极小点pm2称为“极小点候选cm2”。
[0195]
当从多个极小点候选cm2中选择不适当的极小点候选cm2来作为极小点pm2时，抑制量δg[i]也变得不适当，其结果是，将进行不适当的减速控制。车辆1的乘坐者(典型的是驾驶员)对于不适当的风险回避控制感到不适。为了实现不适感少的风险回避控制，重要的是从多个极小点候选cm2中选择适当的极小点pm2。
[0196]
图25是用于对从多个极小点候选cm2中选择适当的极小点pm2的方法进行说明的概念图。在图25所示的例子中，在第二搜索范围as2中存在两个极小点候选cm2＿a、cm2＿b。物标5[i]是成为减速控制的对象的物标5。极小点候选cm2＿a接近物标5[i]，极小点候选cm2＿b远离物标5[i]。
[0197]
当尽管存在接近物标5[i]的极小点候选cm2＿a也将远离物标5[i]的极小点候选cm2＿b选为极小点pm2时，修正间隙gm[i]会变得过大。换言之，抑制量δg[i]被低估。当抑制量δg[i]被低估时，不会充分地进行减速控制。车辆1的乘坐者对于不充分的减速控制感到不适、不安。
[0198]
因此，处理器110选择极小点候选cm2＿a来作为极小点pm2。一般而言，处理器110选择多个极小点候选cm2中最接近物标5[i]的极小点候选cm2来作为极小点pm2。其结果是，
可以得到妥当的抑制量δg[i]，可以适当地进行减速控制。即，能够抑制对于基于第二风险势场u2的风险回避控制(减速控制)的不适感、不安感。
[0199]
4－5.效果
[0200]
如上所述，根据本实施方式，第二风险势场u2被应用于风险回避控制的减速控制。具体而言，搜索出第二风险势场u2的极小点pm2(第二谷v2)，基于该极小点pm2与物标5[i]的位置关系来对抑制量δg[i]进行计算。然后，该抑制量δg[i]被用作是否进行减速控制的判断基准。
[0201]
极小点pm2在物标5[i]附近的第二搜索范围as2中被搜索出。在第二搜索范围as2中不存在极小点pm2的情况下，无需进行减速控制，因此不进行修正间隙gm[i]、抑制量δg[i]的计算。由此，计算负荷减轻。
[0202]
在第二搜索范围as2中存在多个极小点候选cm2的情况下，多个极小点候选cm2中最接近物标5[i]的极小点候选cm2被选为极小点pm2。其结果是，可以得到妥当的抑制量δg[i]，可以适当地进行减速控制。即，能够抑制对于基于第二风险势场u2的风险回避控制(减速控制)的不适感、不安感。
[0203]
优选的是，第二风险势场u2仅包括障碍物势场uo[i]。在这种情况下，极小点pm2的位置仅基于物标5[i]的位置关系来确定。由于基于这样的极小点pm2计算出抑制量δg[i]，因此可以得到反映物标5[i]的接近状况的适当的抑制量δg[i]。其结果是，抑制了不必要的减速控制或过度的减速控制。由此，抑制了车辆1的乘坐者感受到的不适感。
[0204]
5.转向控制与减速控制的组合
[0205]
也可以进行转向控制与减速控制的组合。第一风险势场u1被应用于转向控制，第二风险势场u2被应用于减速控制。由此，可以得到第3节中说明的效果和第4节中说明的效果双方。