特許 5758759 車両用路面判定装置及び運転支援装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5758759

(24)【登録日】2015年6月12日

(45)【発行日】2015年8月5日

(54)【発明の名称】車両用路面判定装置及び運転支援装置

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20150716BHJP

   H04R 3/00 20060101ALI20150716BHJP

   G10L 15/10 20060101ALI20150716BHJP

【ＦＩ】

   G08G1/16 C

   H04R3/00 320

   G10L15/10 500Z

【請求項の数】18

【全頁数】33

(21)【出願番号】特願2011-205158(P2011-205158)

(22)【出願日】2011年9月20日

(65)【公開番号】特開2013-68986(P2013-68986A)

(43)【公開日】2013年4月18日

【審査請求日】2013年11月19日

(73)【特許権者】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】599002043

【氏名又は名称】学校法人 名城大学

(73)【特許権者】

【識別番号】000003609

【氏名又は名称】株式会社豊田中央研究所

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100113435

【弁理士】

【氏名又は名称】黒木 義樹

(74)【代理人】

【識別番号】100116920

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 光

(72)【発明者】

【氏名】船山 竜士

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 潤

(72)【発明者】

【氏名】坂野 秀樹

(72)【発明者】

【氏名】旭 健作

(72)【発明者】

【氏名】山本 修身

(72)【発明者】

【氏名】山田 啓一

(72)【発明者】

【氏名】小川 明

(72)【発明者】

【氏名】田中 雄一

(72)【発明者】

【氏名】星野 博之

【審査官】 白石 剛史

(56)【参考文献】

【文献】 特開平１０−００３５９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０８−２９８６１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−３０９８３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−０３４４３５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０８Ｇ １／００−９９／００

Ｇ１０Ｌ １５／１０

Ｈ０４Ｒ ３／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の走行音を集音する集音手段と、
前記集音手段で集音した走行音に基づいて路面状態を判定する路面状態判定手段と、
を備え、
走行音を集音する手段に指向性を持たせ、自車両の車輪毎に走行音を取得し、
前記路面状態判定手段は、自車両の車輪毎に路面状態を判定し、
複数の前記集音手段でそれぞれ集音した走行音を用いてビームフォーミングを行い、自車両の各車輪の走行音をそれぞれ取得する自車両ビームフォーミング手段を備えることを特徴とする車両用路面判定装置。

【請求項2】

車両の走行音を集音する集音手段と、
前記集音手段で集音した走行音に基づいて路面状態を判定する路面状態判定手段と、
を備え、
走行音を集音する手段に指向性を持たせ、自車両周辺の他車両の走行音を取得し、
前記路面状態判定手段は、他車両が接地している路面の状態を判定することを特徴とする車両用路面判定装置。

【請求項3】

複数の前記集音手段でそれぞれ集音した走行音を用いてビームフォーミングを行い、他車両の走行音を取得する他車両ビームフォーミング手段を備えることを特徴とする請求項２に記載の車両用路面判定装置。

【請求項4】

複数の前記集音手段を、ビームフォーミングによる指向性対象の位置とは反対側の指向性の位置が自車両の内部でありかつ自車両内の音源の無い箇所となるように配置又はビームフォーミングによる指向性対象の位置とは反対側の指向性の位置が自車両の外側でありかつ自車両から近い位置となるように配置することを特徴とする請求項１又は請求項３に記載の車両用路面判定装置。

【請求項5】

前記集音手段は、３個以上であることを特徴とする請求項４に記載の車両用路面判定装置。

【請求項6】

前記集音手段で集音した走行音から特徴量を抽出する特徴量抽出手段を備え、
前記路面状態判定手段は、前記特徴量抽出手段で抽出した走行音の特徴量に基づいて路面状態を判定することを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の車両用路面判定装置。

【請求項7】

路面状態毎に走行音の特徴量を学習する学習手段を備え、
前記路面状態判定手段は、前記学習手段で学習した路面状態毎の特徴量に基づいて路面状態を判定することを特徴とする請求項６に記載の車両用路面判定装置。

【請求項8】

前記路面状態判定手段は、低摩擦係数の路面状態か否かを判定することを特徴とする請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の車両用路面判定装置。

【請求項9】

前記路面状態判定手段は、自車両の車輪が車線の区画線上か否か判定することを特徴とする請求項１〜請求項８のいずれか１項に記載の車両用路面判定装置。

【請求項10】

自車両の位置を検出する位置検出手段と、
前記位置検出手段で検出した自車両の位置と前記特徴量抽出手段で抽出した特徴量とを対応付けて記憶する記憶手段と、
を備え、
前記路面状態判定手段は、任意の自車両の位置で前記特徴量抽出手段で今回抽出した特徴量と前記記憶手段に記憶されている同じ位置での特徴量とを比較し、当該比較結果に基づいて路面状態が変化しているか否かを判定することを特徴とする請求項６に記載の車両用路面判定装置。

【請求項11】

車両の走行音を集音する集音手段と、
前記集音手段で集音した走行音に基づいて路面状態を判定する路面状態判定手段と、
前記路面状態判定手段で判定した路面状態に基づいて運転支援を行う運転支援手段と、
を備え、
走行音を集音する手段に指向性を持たせ、自車両周辺の他車両の走行音を取得し、
前記路面状態判定手段は、他車両が接地している路面の状態を判定し、
前記運転支援手段は、前記路面状態判定手段で判定した他車両の路面状態に応じて運転支援することを特徴とする運転支援装置。

【請求項12】

前記集音手段で集音した走行音から特徴量を抽出する特徴量抽出手段を備え、
前記路面状態判定手段は、前記特徴量抽出手段で抽出した走行音の特徴量に基づいて路面状態を判定することを特徴とする請求項１１に記載の運転支援装置。

【請求項13】

路面状態毎に走行音の特徴量を学習する学習手段を備え、
前記路面状態判定手段は、前記学習手段で学習した路面状態毎の特徴量に基づいて路面状態を判定することを特徴とする請求項１２に記載の運転支援装置。

【請求項14】

前記路面状態判定手段は、低摩擦係数の路面状態か否かを判定し、
前記運転支援手段は、前記路面状態判定手段で低摩擦係数の路面状態と判定した場合には低摩擦係数の路面状態に応じて運転支援することを特徴とする請求項１１〜請求項１３のいずれか１項に記載の運転支援装置。

【請求項15】

走行音を集音する手段に指向性を持たせ、車輪毎に走行音を取得し、
前記路面状態判定手段は、自車両の車輪毎に低摩擦係数の路面状態か否かを判定し、
前記運転支援手段は、前記路面状態判定手段で低摩擦係数の路面状態と判定した自車両の車輪の位置に応じて運転支援することを特徴とする請求項１４に記載の運転支援装置。

【請求項16】

前記路面状態判定手段は、自車両の車輪が車線の区画線上か否か判定し、
前記運転支援手段は、前記路面状態判定手段で自車両の車輪が車線の区画線上と判定した場合には車線逸脱警報又は車線逸脱防止制御することを特徴とする請求項１１〜請求項１５のいずれか１項に記載の運転支援装置。

【請求項17】

走行音を集音する手段に指向性を持たせ、車輪毎に走行音を取得し、
前記路面状態判定手段は、自車両の車輪毎に車線の区画線上か否かを判定し、
前記運転支援手段は、前記路面状態判定手段で車線の区画線上と判定した自車両の車輪の位置に応じて車線逸脱警報又は車線逸脱防止制御することを特徴とする請求項１６に記載の運転支援装置。

【請求項18】

自車両の位置を検出する位置検出手段と、
前記位置検出手段で検出した自車両の位置と前記特徴量抽出手段で抽出した特徴量とを対応付けて記憶する記憶手段と、
を備え、
前記路面状態判定手段は、任意の自車両の位置で前記特徴量抽出手段で今回抽出した特徴量と前記記憶手段に記憶されている同じ位置での特徴量とを比較し、当該比較結果に基づいて路面状態が変化しているか否かを判定し、
前記運転支援手段は、前記路面状態判定手段で過去に走行した同じ位置で路面状態が変化していると判定した場合に運転支援することを特徴とする請求項１２に記載の運転支援装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、車両の走行音に基づいて路面状態を判定する車両用路面判定装置及び運転支援装置に関する。

【背景技術】

【0002】

路面状態を判定するための各種技術がある。例えば、特許文献１には、車両状態量に基づいて算出された各車輪のスリップ率等の道路環境値に基づいて路面状態を判断する技術が開示されている。運転支援装置では、このように判定された路面状態に応じて車両制御や注意喚起を変え、例えば、ＡＢＳ[Anti-lock Brake System]の場合、車輪のスリップを検知するとブレーキ制御を変える。また、カメラで撮像した画像に基づいて車線の区画線（白線等）を検出する技術がある。例えば、車線逸脱警報装置の場合、検出された車線に基づいて自車両が車線を逸脱する可能性を判定し、逸脱する可能性がある場合には警報を出力する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開平７−３３４７８６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上記のように車両状態量から算出されたスリップ率等の道路環境値に基づいて路面状態を判断する場合、実際に車両がスリップするまで路面状態を判定できない。したがって、ＡＢＳ等の運転支援装置では、既に車両の挙動に変化があった後の対処しかできない。また、運転者が雪道等の路面状態を考慮して適切な運転を行った場合、スリップ等が発生しないので、車両状態量から路面状態を判断できない。また、カメラの画像を用いて車線を検出する場合、通常、カメラはルームミラーの背面等の運転者が見ている景色と同等の映像を捉えるように設置されるので（歩行者や他車両の認識等に用いるカメラと共用）、このような位置だと車輪がどのタイミングで車線を踏んだかを正確に判定することができず、逸脱警報のタイミングを正確に設定できない。なお、車輪が車線を踏んだか否か正確に判定するために、車輪と車線の両方が写るようにカメラを下向に配置することも考えられるが、この場合には他のカメラとの共用が難しく、コスト面での問題が生じる。

【0005】

そこで、本発明は、簡単な構成で路面状態を早期に判定できる車両用路面判定装置及び運転支援装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明に係る車両用路面判定装置は、車両の走行音を集音する集音手段と、集音手段で集音した走行音に基づいて路面状態を判定する路面状態判定手段とを備えることを特徴とする。

【0007】

この車両用路面判定装置では、集音手段によって、車両の走行音を集音する。車両が路面を走行する際に、車両のタイヤと路面とが接触するので、ロードノイズ（タイヤ表面と路面との摩擦音）やパターンノイズ（タイヤ溝における空気の渦（圧縮／開放））が生じ、路面状態によってそのノイズ音の態様が変わる。したがって、車両の走行音から路面状態（例えば、乾いた路面状態、濡れた路面状態、雪の路面状態、白線等がペイントされた路面状態）を判定することができる。そこで、車両用路面判定装置では、路面状態判定手段によって、集音された走行音に基づいて路面状態を判定する。タイヤと接触する路面の状態が変化すると走行音も直ちに変化するので、車両の挙動が変化する前あるいは変化の初期段階で路面状態を判定できる。このように、車両用路面判定装置では、車両の走行音を利用して路面状態を判定することにより、簡単な構成で路面状態を早期に判定できる。早期（例えば、車両の挙動変化が起こる前）に判定された路面状態を利用することにより、適切な運転支援を行うことができる。

【0008】

本発明の上記車両用路面判定装置では、集音手段で集音した走行音から特徴量を抽出する特徴量抽出手段を備え、路面状態判定手段は、特徴量抽出手段で抽出した走行音の特徴量に基づいて路面状態を判定する構成としてもよい。

【0009】

この車両用路面判定装置では、集音手段によって車両の走行音を集音すると、特徴量抽出手段によって走行音の特徴量を抽出する。特徴量としては、例えば、走行音の周波数（波長）毎の強度がある。そして、車両用路面判定装置では、路面状態判定手段によって、走行音の特徴量に基づいて路面状態を判定する。このように、車両用路面判定装置では、車両の走行音から抽出した特徴量に基づいて路面状態を判定することにより、走行音の特徴量から路面状態を高精度かつ簡単に判定できる。このような高精度な路面状態を利用することにより、適切な運転支援を行うことができる。

【0010】

本発明の上記車両用路面判定装置では、路面状態毎に走行音の特徴量を学習する学習手段を備え、路面状態判定手段は、学習手段で学習した路面状態毎の特徴量に基づいて路面状態を判定する構成としてもよい。

【0011】

この車両用路面判定装置では、事前に、学習手段によって路面状態毎に走行音の特徴量を学習しておく。そして、車両用路面判定装置では、集音手段によって車両の走行音を集音し、特徴量抽出手段によって走行音の特徴量を抽出すると、路面状態判定手段によってその抽出した特徴量と学習済みの路面状態毎の特徴量とを比較して路面状態を判定する。このように、車両用路面判定装置では、事前に路面状態毎の走行音の特徴量を学習しておくことにより、路面状態をより高精度かつ簡単に判定できる。このような、より高精度な路面状態を利用することにより、より適切な運転支援を行うことができる。

【0012】

本発明の上記車両用路面判定装置では、路面状態判定手段は、低摩擦係数の路面状態か否かを判定する。このような低摩擦係数の路面状態が判定されることにより、車両の挙動変化が起こる前あるいは変化の初期段階で低摩擦係数の路面状態に対処した運転支援を行うことができる。また、本発明の上記車両用路面判定装置では、路面状態判定手段は、自車両の車輪が車線の区画線上か否か判定する。このような車輪が車線の区画線を踏んだか否かの正確な情報を利用することにより、車線逸脱警報や車線逸脱防止制御を高精度なタイミングで行うことができる。

【0013】

本発明の上記車両用路面判定装置では、走行音を集音する手段に指向性を持たせ、自車両の車輪毎に走行音を取得し、路面状態判定手段は、自車両の車輪毎に路面状態を判定する構成としてもよい。このように、車両用路面判定装置は、自車両の車輪毎の路面状態を判定することにより、車輪毎の路面状態に基づいてより適切な運転支援を行うことができる。例えば、車輪毎に低摩擦係数の路面状態か否かが判定されている場合には車輪毎にスリップしないようにブレーキ制御を行ったり、車輪毎に車線の区画線上か否かが判定されている場合にはより高精度な車線逸脱判定を行って車線逸脱警報や車線逸脱防止制御を行う。

【0014】

本発明の上記車両用路面判定装置では、複数の集音手段でそれぞれ集音した走行音を用いてビームフォーミングを行い、自車両の各車輪の走行音をそれぞれ取得する自車両ビームフォーミング手段を備える構成としてもよい。このように、車両用路面判定装置は、ビームフォーミングによって走行音を集音する手段に指向性を持たせることにより、各車輪に指向性を持たせた集音手段をそれぞれ設ける必要がなく、コストを低減できる。

【0015】

本発明の上記車両用路面判定装置では、走行音を集音する手段に指向性を持たせ、自車両周辺の他車両の走行音を取得し、路面状態判定手段は、他車両が接地している路面の状態を判定する構成としてもよい。このように、車両用路面判定装置は、自車両周辺（例えば、自車両前方）の他車両の路面状態を判定することにより、他車両の路面状態に基づいてより適切な運転支援を行うことができる。例えば、前方車両の路面状態として低摩擦係数の路面状態が判定された場合には数秒後に同じ路面を走行する自車両に対してその路面状態に到達する前に適切な運転支援を行ったり、前方車両が車線の区画線上と判定されている場合に前方車両が車線変更をしたことなども判定できる。

【0016】

本発明の上記車両用路面判定装置では、複数の集音手段でそれぞれ集音した走行音を用いてビームフォーミングを行い、他車両の走行音を取得する他車両ビームフォーミング手段を備える構成としてもよい。このように、車両用路面判定装置は、ビームフォーミングによって走行音を集音する手段に指向性を持たせることにより、自車両前方等に指向性を持たせた集音手段を設ける必要がなく、コストを低減できる。また、ビームフォーミングを利用することによって、他車両の走行音や自車両の車輪毎の走行音を同じ複数の集音手段で取得でき、他車両の走行音と自車両の車輪毎の走行音とを分離できる。

【0017】

本発明の上記車両用路面判定装置では、複数の集音手段を、ビームフォーミングによる指向性対象の位置とは反対側の指向性の位置が自車両の内部でありかつ自車両内の音源の無い箇所となるように配置又はビームフォーミングによる指向性対象の位置とは反対側の指向性の位置が自車両の外側でありかつ自車両から近い位置となるように配置する。車両用路面判定装置では、このように複数の集音手段を配置することによって、指向性対象の位置とは反対側の指向性の位置での音が極力抑制されるので、ノイズの影響を極力受けることなく自車両の車輪毎の走行音や他車両の走行音を高精度に取得できる。

【0018】

本発明の上記車両用路面判定装置では、集音手段は、３個以上であると好適である。このように、車両用路面判定装置では、３個以上の集音手段を用いてビームフォーミングを行うことにより、空間上の一点に対してビームフォーミングすることができ、自車両の車輪毎の走行音や他車両の走行音をより高精度に取得できる。

【0019】

本発明の上記車両用路面判定装置では、自車両の位置を検出する位置検出手段と、位置検出手段で検出した自車両の位置と特徴量抽出手段で抽出した特徴量とを対応付けて記憶する記憶手段とを備え、路面状態判定手段は、任意の自車両の位置で特徴量抽出手段で今回抽出した特徴量と記憶手段に記憶されている同じ位置での特徴量とを比較し、当該比較結果に基づいて路面状態が変化しているか否かを判定する構成としてもよい。

【0020】

この車両用路面判定装置では、自車両走行中に集音された走行音から特徴量を抽出するとともに位置検出手段によって自車両の位置を取得し、記憶手段に自車両の位置と走行音の特徴量とを対応付けて記憶する。同じ位置を同じ車両で走行した場合、過去に走行したと走行音の特徴量が変化していると、路面状態が変化していると推測できる。そこで、車両用路面判定装置では、記憶手段に同じ位置の情報が記憶されている場合、路面状態判定手段によって、特徴量抽出手段で今回抽出した特徴量と記憶手段に記憶されている同じ位置での特徴量とを比較し、その比較結果に基づいて過去に走行したときと路面状態が変化しているか否かを判定する。このように、車両用路面判定装置では、同じ位置での今回の走行音の特徴量と過去の特徴量とを比較することにより、事前の学習や特定の路面状態の識別等を行うことなく、より簡単な構成で路面状態の変化を判定できる。

【0021】

本発明に係る運転支援装置は、車両の走行音を集音する集音手段と、集音手段で集音した走行音に基づいて路面状態を判定する路面状態判定手段と、路面状態判定手段で判定した路面状態に基づいて運転支援を行う運転支援手段とを備えることを特徴とする。このように、運転支援装置は、走行音に基づいて判定された路面状態を利用することにより、適切な運転支援を行うことができる。例えば、車両の挙動変化が起こる前あるいは変化の初期段階で判定された路面状態を利用することにより、車両の挙動変化が起こる前あるいは変化の初期段階で車両の挙動変化を未然に防止したりあるいは抑制する運転支援を行うことができる。

【0022】

本発明の上記運転支援装置では、集音手段で集音した走行音から特徴量を抽出する特徴量抽出手段を備え、路面状態判定手段は、特徴量抽出手段で抽出した走行音の特徴量に基づいて路面状態を判定する構成としてもよい。このように、運転支援装置は、走行音の特徴量に基づいて判定された高精度な路面状態を利用することにより、高精度な運転支援を行うことができる。

【0023】

本発明の上記運転支援装置では、路面状態毎に走行音の特徴量を学習する学習手段を備え、路面状態判定手段は、学習手段で学習した路面状態毎の特徴量に基づいて路面状態を判定する構成としてもよい。このように、運転支援装置は、事前に学習した結果に基づいて判定された高精度な路面状態を利用することにより、より高精度な運転支援を行うことができる。

【0024】

本発明の上記運転支援装置では、路面状態判定手段は、低摩擦係数の路面状態か否かを判定し、運転支援手段は、路面状態判定手段で低摩擦係数の路面状態と判定した場合には低摩擦係数の路面状態に応じて運転支援する。このように、運転支援装置は、低摩擦係数の路面状態を利用することにより、車両の挙動変化が起こる前あるいは変化の初期段階で低摩擦係数の路面状態に応じた適切な運転支援を行うことができる。

【0025】

本発明の上記運転支援装置では、走行音を集音する手段に指向性を持たせ、車輪毎に走行音を取得し、路面状態判定手段は、自車両の車輪毎に低摩擦係数の路面状態か否かを判定し、運転支援手段は、路面状態判定手段で低摩擦係数の路面状態と判定した自車両の車輪の位置に応じて運転支援する。このように、運転支援装置は、車輪毎の低摩擦係数の路面状態か否かの情報を利用することにより、車輪毎に車両の挙動変化が起こる前あるいは変化の初期段階で低摩擦係数の路面状態に応じた適切な運転支援を行うことができる。

【0026】

本発明の上記運転支援装置では、路面状態判定手段は、自車両の車輪が車線の区画線上か否か判定し、運転支援手段は、路面状態判定手段で自車両の車輪が車線の区画線上と判定した場合には車線逸脱警報又は車線逸脱防止制御する。このように、運転支援装置は、自車両の車輪が車線の区画線を踏んだか否かの正確な情報を利用することにより、車線逸脱警報や車線逸脱防止制御を高精度なタイミングで行うことができる。

【0027】

本発明の上記運転支援装置では、走行音を集音する手段に指向性を持たせ、車輪毎に走行音を取得し、路面状態判定手段は、自車両の車輪毎に車線の区画線上か否かを判定し、運転支援手段は、路面状態判定手段で車線の区画線上と判定した自車両の車輪の位置に応じて車線逸脱警報又は車線逸脱防止制御する。このように、運転支援装置は、自車両の車輪毎の車線の区画線上か否かの情報を利用することにより、より高精度な車線逸脱判定を行って、適切なタイミングで適切な車線逸脱警報や車線逸脱防止制御を行うことができる。

【0028】

本発明の上記運転支援装置では、走行音を集音する手段に指向性を持たせ、自車両周辺の他車両の走行音を取得し、路面状態判定手段は、他車両が接地している路面の状態を判定し、運転支援手段は、路面状態判定手段で判定した他車両の路面状態に応じて運転支援する。このように、運転支援装置は、自車両前方等の他車両の路面状態を利用することにより、その路面状態に到達する前に適切な運転支援を行うことができる。

【0029】

本発明の上記運転支援装置では、自車両の位置を検出する位置検出手段と、位置検出手段で検出した自車両の位置と特徴量抽出手段で抽出した特徴量とを対応付けて記憶する記憶手段とを備え、路面状態判定手段は、任意の自車両の位置で特徴量抽出手段で今回抽出した特徴量と記憶手段に記憶されている同じ位置での特徴量とを比較し、当該比較結果に基づいて路面状態が変化しているか否かを判定し、運転支援手段は、路面状態判定手段で過去に走行した同じ位置で路面状態が変化していると判定した場合に運転支援する。このように、運転支援装置は、同じ位置での走行音の特徴量と過去の特徴量とを比較することにより、より簡単な構成で路面状態の変化を判定でき、路面状態の変化に対して適切な運転支援を行うことできる。

【発明の効果】

【0030】

本発明によれば、車両の走行音を利用して路面状態を判定することにより、簡単な構成で路面状態を早期に判定できる。

【図面の簡単な説明】

【0031】

【図1】第１〜第４の実施の形態に係る学習装置の構成図である。

【図2】第１〜第４の実施の形態に係る運転支援システムの構成図である。

【図3】路面状態の変化の一例である。

【図4】本実施の形態に係る走行音の特徴量の説明図である。

【図5】第１の実施の形態に係る走行音特徴量／路面状態テーブルの一例であり、（ａ）が特定の路面状態毎のテーブルであり、（ｂ）が路面摩擦係数毎のテーブルである。

【図6】第１の実施の形態に係る運転支援システムにおける動作の流れを示すフローチャートである。

【図7】白線（車線）がペイントされた路面の一例であり、（ａ）が自車両が白線を踏んでいない場合であり、（ｂ）が自車両の右前輪が白線を踏んでいる場合である。

【図8】第２の実施の形態に係る走行音特徴量／路面状態テーブルの一例であり、（ａ）が路面と白線のテーブルであり、（ｂ）が特定の路面状態毎の路面と白線のテーブルである。

【図9】第２の実施の形態に係る運転支援システムにおける動作の流れを示すフローチャートである。

【図10】第３の実施の形態に係るビームフォーミングの説明図である。

【図11】白線（車線）がペイントされた路面において白線を踏んだ車輪の一例であり、（ａ）が自車両の右前輪が白線を踏んでいる場合であり、（ｂ）が自車両の右後輪が白線を踏んでいる場合である。

【図12】白線（車線）がペイントされた路面において白線を踏んだ車輪の他の例であり、（ａ）が自車両の右前輪が白線を踏んでいる場合であり、（ｂ）が自車両の右前輪及び右後輪が白線を踏んでいる場合である。

【図13】低摩擦係数の箇所がある路面において低摩擦係数の箇所に入った車輪の例であり、（ａ）が自車両の全輪が低摩擦係数の箇所に入っていない場合であり、（ｂ）が自車両の前輪が低摩擦係数の箇所に入った場合であり、（ｃ）が自車両の全輪が低摩擦係数の箇所に入った場合であり、（ｄ）が自車両の後輪が低摩擦係数の箇所に入った場合であり、（ｅ）が自車両の左輪が低摩擦係数の箇所に入った場合である。

【図14】第３の実施の形態に係る運転支援システムにおける動作の流れを示すフローチャートである。

【図15】ビームフォーミングによる両側への指向性の説明図である。

【図16】ビームフォーミングを行うための集音器の配置の一例である。

【図17】低摩擦係数の箇所がある路面において他車両へのビームフォーミングの一例であり、（ａ）が他車両の走行音がビームフォーミングで得られていない場合であり、（ｂ）が低摩擦係数の箇所に入っていない他車両の走行音をビームフォーミングで得られている場合であり、（ｃ）が低摩擦係数の箇所に入った他車両の走行音をビームフォーミングで得られている場合である。

【図18】カーブ路における他車両へのビームフォーミングの一例である。

【図19】第４の実施の形態に係る運転支援システムにおける動作の流れを示すフローチャートである。

【図20】第５の実施の形態に係る運転支援システムの構成図である。

【図21】第５の実施の形態に係る運転支援システムにおける動作の流れを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0032】

以下、図面を参照して、本発明に係る車両用路面判定装置及び運転支援装置の実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

【0033】

本実施の形態では、本発明を、路面状態判定装置と運転支援装置からなる運転支援システム（但し、学習装置も備える形態がある）に適用する。本実施の形態に係る運転支援システムは、路面状態判定装置において集音器（マイクロホン）で集音された車両の走行音に基づいて路面状態を判定し、運転支援装置においてその路面状態に応じた運転支援を行う。本実施の形態には、５つの形態があり、第１〜第４の実施の形態が車両開発時に事前の学習を行う学習装置と車両出荷時に各車両に搭載される運転支援システムからなる形態であり、第５の実施の形態が車両出荷時に各車両に搭載される運転支援システムのみからなる形態である。

【0034】

なお、車両の走行音は、主として、ロードノイズ（タイヤ表面と路面との摩擦音）とパターンノイズ（タイヤ溝における空気の渦（圧縮／開放））である。このようなロードノイズやパターンノイズは、路面状態によってタイヤと接触との接触状態が変わるので、路面状態に応じて変わる。この車両の走行音の周波数成分の範囲は、実験等によって予め測定しておいてもよい。

【0035】

図１〜図５を参照して、第１の実施の形態に係る学習装置１Ａと運転支援システム２Ａについて説明する。図１は、第１〜第４の実施の形態に係る学習装置の構成図である。図２は、第１〜第４の実施の形態に係る運転支援システムの構成図である。図３は、路面状態の変化の一例である。図４は、本実施の形態に係る走行音の特徴量の説明図である。図５は、第１の実施の形態に係る走行音特徴量／路面状態テーブルの一例であり、（ａ）が特定の路面状態毎のテーブルであり、（ｂ）が路面摩擦係数毎のテーブルである。

【0036】

学習装置１Ａでの事前の学習は車両開発時に行われ、その学習によるテーブルが各車両の運転支援システム２Ａに搭載される。事前の学習を行う場合、走行音を収集する実験車両を用いて、各種路面状態の道路において実験車両を走行させる実車実験が行われる。

【0037】

学習装置１Ａについて説明する。学習装置１Ａは、様々な路面状態で走行音を集音し、その路面状態毎の走行音データを用いて路面状態毎の走行音の特徴量のテーブルを生成する。学習装置１Ａは、集音装置１０Ａとコンピュータ１１Ａを備えている。なお、学習装置１Ａの構成としては、集音装置１０Ａとコンピュータ１１Ａを共に実験車両に搭載する構成でもよいし、あるいは、集音装置１０Ａとデータ記憶装置を実験車両に搭載し、室内のコンピュータ１１Ａにデータ記憶装置から走行音データを入力する構成でもよい。なお、第１の実施の形態では、学習装置１Ａのコンピュータ１１Ａが特許請求の範囲に記載する学習手段に相当する。

【0038】

集音装置１０Ａは、１個以上の集音器を有している。１個以上の集音器は、例えば、車両の前端部に車幅方向（左右方向）に並べて配置される（１個の場合は車両の前端部の中央に配置）。また、事前の実験では、各車輪の走行音を高精度に集音するために、各車輪の近くに集音器をタイヤと路面の設置箇所に向けて１個ずつ配置してもよい。集音器は、音響電気変換器であり、車外の周囲の音を集音し、集音した音を電気信号に変換する。集音装置１０Ａでは、実験車両走行中、集音器で音を集音し、集音した音データを記憶する。

【0039】

実車実験では、各種路面状態の道路において実験車両を特定時間走行させ、集音装置１０Ａの集音器で音を集音する。この集音された音データは、データ記憶装置に記憶される。データ記憶装置に記憶することなく、音データをコンピュータ１１Ａに順次入力するようにしてもよい。路面状態としては、例えば、乾燥状態、湿潤状態、圧雪状態、氷膜状態、氷板状態のように特定の状態でもよいし、各段階の路面摩擦係数（路面μ）のように数値で表す状態でもよい。例えば、図３に示すような、乾燥状態の路面ＤＲや湿潤状態の路面ＷＲ等の道路において、実験車両を特定時間走行させて走行音を集音する。あるいは、各段階の路面摩擦係数の道路において、実験車両を特定時間走行させて走行音を集音する。なお、実車実験では、同じ路面状態を複数回走行させ、同じ路面状態での走行音データを複数回分取得してもよい、あるいは、同じ路面状態で１回走行させ、同じ路面状態での走行音データを１回分取得してもよい。

【0040】

コンピュータ１１Ａは、パーソナルコンピュータ等のコンピュータであり、走行音特徴量抽出部１２Ａ、学習部１３Ａ、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部１４Ａが構成される。コンピュータ１１Ａには、集音装置１０Ａの集音器で集音された各路面状態の音データ（電気信号）が入力される。コンピュータ１１Ａでは、前処理として、各音データに対して、アナログの電気信号をデジタルの電気信号に変換し、その電気信号から所定の周波数帯域（車両の走行音の周波数帯域を十分に含む帯域よりも高い高周波数帯域と低い低周波数帯域）を除去する。

【0041】

走行音特徴量抽出部１２Ａでは、路面状態毎に、前処理後の集音器の音データから走行音の特徴量を抽出する。特徴量としては、本実施の形態では、図４に示すように、特定時間（例えば、２０ｍ秒）分の音データの特定周波数（例えば、５００Ｈｚ〜２０００Ｈｚ）におけるＦＦＴ[Fast Fourier Transform]の各周波数毎（例えば、１０Ｈｚ）の強度をベクトル化したものとする。強度は、ノルムが１になるように正規化してもよい。なお、同じ路面状態で複数回分の走行音データを取得している場合には平均化した特徴量を抽出する。図４に示す例の場合、乾燥路面の特徴量Ｓ_ｄｒｙは、５００Ｈｚでの強度ｉ_５００、５１０ＨＺでの強度ｉ_５１０、・・・、２０００Ｈｚでの強度ｉ_２０００からなるベクトルである。

【0042】

学習部１３Ａでは、路面状態毎に走行音特徴量抽出部１２Ａで抽出した走行音特徴量を関連付けて走行音特徴量／路面状態テーブルを生成する。図５（ａ）には、５つの特定の路面状態に対して、乾燥状態の走行音特徴量Ｓ_ｄｒｙ、湿潤状態の走行音特徴量Ｓ_ｗｅｔ、圧雪状態の走行音特徴量Ｓ_ｓｎｏｗ、氷膜状態の走行音特徴量Ｓ_ｉｃｅ１、氷板状態の走行音特徴量Ｓ_ｉｃｅ２からなるテーブルが示されている。また、図５（ｂ）には、１０段階の路面摩擦係数に対して、路面摩擦係数が１．０の走行音特徴量Ｓ_１０、路面摩擦係数が０．９の走行音特徴量Ｓ_０９、路面摩擦係数が０．８の走行音特徴量Ｓ_０８、・・・、路面摩擦係数が０．１の走行音特徴量Ｓ_０１からなるテーブルが示されている。

【0043】

走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部１４Ａは、コンピュータ１１Ａの記憶装置の所定の領域に構成され、学習部１３Ａで生成した走行音特徴量／路面状態テーブルが格納される。

【0044】

運転支援システム２Ａについて説明する。運転支援システム２Ａは、車両に搭載され、車両走行中に集音した走行音データがどの路面状態であるかを判定し、その判定した路面状態に応じた運転支援を行う。運転支援システム２Ａは、路面状態判定装置３Ａと運転支援装置４Ａからなる。

【0045】

路面状態判定装置３Ａについて説明する。路面状態判定装置３Ａは、車両走行中に自車両の走行音を集音し、その自車両の走行音の特徴量を抽出し、その特徴量と走行音特徴量／路面状態テーブルとを比較し、現在走行中の路面状態を判定する。路面状態判定装置３Ａは、集音装置３０Ａ、ＥＣＵ[Electronic Control Unit]３１Ａを備えている。

【0046】

集音装置３０Ａは、１個以上の集音器を有している。１個以上の集音器は、例えば、車両の前端部に車幅方向（左右方向）に並べて配置される（１個の場合は車両の前端部の中央に配置）。このように配置することによって、接近する他車両の認識等に用いる集音器と共用できる。集音装置３０Ａでは、車両走行中、集音器で音を集音し、集音した音データをＥＣＵ３１Ａに送信する。なお、第１の実施の形態では、集音装置３０Ａの集音器が特許請求の範囲に記載する集音手段に相当する。

【0047】

ＥＣＵ３１Ａは、ＣＰＵ[CentralProcessing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等からなる電子制御ユニットであり、路面状態判定装置３Ａを統括制御する。ＥＣＵ３１Ａには、走行音特徴量抽出部３２Ａ、路面状態判定部３３Ａ、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ａが構成される。ＥＣＵ３１Ａは、集音装置３０Ａから集音器で集音された音データ（電気信号）を受信する。ＥＣＵ３１Ａでは、音データに対する前処理として、学習装置１Ａのコンピュータ１１Ａと同様の処理を行う。なお、第１の実施の形態では、走行音特徴量抽出部３２Ａが特許請求の範囲に記載する特徴量抽出手段に相当し、路面状態判定部３３Ａが特許請求の範囲に記載する路面状態判定手段に相当する。

【0048】

走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ａは、ＥＣＵ３１Ａの記憶装置の所定の領域に構成され、学習装置１Ａの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ａに格納される走行音特徴量／路面状態テーブルが格納される。

【0049】

走行音特徴量抽出部３２Ａは、学習装置１Ａの走行音特徴量抽出部１２Ａと同様の処理を行う。走行音特徴量抽出部３２Ａでは、集音装置３０Ａの集音器の音データを受信する毎に、前処理後の音データを用いて走行音の特徴量を抽出する。

【0050】

路面状態判定部３３Ａでは、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ａに格納される路面状態毎の走行音特徴量と、走行音特徴量抽出部３２Ａで抽出した特徴量とをそれぞれ比較し、走行音特徴量抽出部３２Ａで抽出した特徴量に最も近い特徴量を持つ路面状態（すなわち、自車両が現在走行中の路面状態）を判定する。この判定方法としては、既存の識別手法を利用し、例えば、ｋ−ＮＮ[k-nearest neighbor]法（ｋ近傍法）、多クラスＳＶＭ[MultiClass Support Vector Machine]がある。

【0051】

ＥＣＵ３１Ａでは、路面状態判定部３３Ａでの判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、路面状態情報を運転支援装置４Ａに送信する。この路面状態情報としては、例えば、現在走行中の路面状態が乾燥状態、湿潤状態、圧雪状態、氷膜状態、氷板状態等のいずれの状態かの情報、あるいは、現在走行中の路面の摩擦係数の情報である。

【0052】

運転支援装置４Ａは、各種センサやＥＣＵ等からなり、運転者に対して各種運転支援する装置である。特に、運転支援装置４Ａでは、路面状態判定装置３Ａから路面状態情報を受信すると、路面状態が関連する運転支援を実施する。例えば、路面状態に応じて制御を変えるＡＢＳの場合、路面状態情報として乾燥状態の路面よりもスリップし易い低摩擦係数の路面状態の情報を取得すると、運転者がブレーキ操作中の場合には車輪がスリップする前にブレーキ制御を実施する（例えば、緩やかな減速度で安全な速度域まで車速を低下させる）。また、ＰＣＳ[Pre-Crash Safety System]の場合、路面状態情報として乾燥状態の路面よりも低摩擦係数の路面状態の情報を取得すると、衝突の可能性のある障害物が存在する場合には注意喚起報や車両制御の選択、注意喚起や車両制御の内容及びタイミング等を変更する。この路面状態に応じた運転支援の手法としては、例えば、路面状態毎に注意喚起や車両制御等を設定しておき、判定された路面状態に応じた注意喚起、車両制御等を選択し、その選択した運転支援を実施する。なお、第１の実施の形態では、運転支援装置４Ａが特許請求の範囲に記載する運転支援手段に相当する。

【0053】

図１〜図５を参照して、第１の実施の形態の動作について説明する。特に、運転支援システム２Ａでの動作については図６のフローチャートに沿って説明する。図６は、第１の実施の形態に係る運転支援システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。

【0054】

事前の実車実験において、各路面状態の道路において、実験車両を特定時間走行させる。その際、車両に搭載した学習装置１Ａの集音装置１０Ａでは、集音器で車外の周囲の音を集音し、その集音した音を電気信号に変換して、その音データをデータ記憶装置に記憶させる。この路面状態毎に収集された集音器の音データは、学習装置１Ａのコンピュータ１１Ａに入力される。コンピュータ１１Ａでは、各音データに対して、前処理を施す。

【0055】

コンピュータ１１Ａでは、路面状態毎に、前処理後の集音器の音データから走行音の特徴量を抽出する。そして、コンピュータ１１Ａでは、路面状態毎に特徴量を対応付けてテーブルを生成し、そのテーブルを走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部１４Ａに格納する。

【0056】

各車両には、運転支援システム２Ａが搭載され、運転支援システム２Ａの路面状態判定装置３Ａの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ａには学習装置１Ａの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部１４Ａの走行音特徴量／路面状態テーブルが格納されている。

【0057】

各車両では、路面状態判定装置３Ａの集音装置３０Ａの集音器が、車外の周囲の音を集音（計測）し、その集音した音を電気信号に変換してＥＣＵ３１Ａに送信している（Ｓ１０）。ＥＣＵ３１Ａでは、この集音器の音データを受信し、音データに対して前処理を施す。

【0058】

ＥＣＵ３１Ａでは、集音装置３０Ａからの集音器の音データを受信する毎に、前処理後の音データから走行音の特徴量を抽出する（Ｓ１１）。そして、ＥＣＵ３１Ａでは、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ａに格納されている走行音特徴量／路面状態テーブルに基づいて、抽出した特徴量がどの路面状態の特徴量に最も近いかを判定する（Ｓ１２）。ＥＣＵ３１Ａでは、その判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、その路面状態情報を運転支援装置４Ａに送信する。

【0059】

運転支援装置４Ａでは、路面状態判定装置３Ａから路面状態情報を受信すると、その路面状態に応じて運転支援を行う（Ｓ１３）。

【0060】

第１の実施の形態によれば、学習装置１Ａによる学習によって路面状態毎の走行音特徴量のテーブルを生成しておき、そのテーブルに基づいて実際に走行中の自車両の走行音特徴量がどの路面状態かを判定することにより、簡単な構成で路面状態を早期に判定できる。タイヤと接触する路面の状態が変化すると走行音も直ちに変化するので、車両の挙動が変化する前あるいは変化の初期段階で路面状態を早期に判定できる。このように早期に判定された路面状態を利用することにより、未来の車両の挙動変化を予測することができ、適切な運転支援を行うことができる。その結果、より安全な運転支援システムを提供できる。

【0061】

また、第１の実施の形態によれば、車両の走行音から抽出した特徴量に基づいて路面状態を判定することにより、走行音の特徴量から路面状態を高精度かつ簡単に判定できる。さらに、第１の実施の形態によれば、事前に路面状態毎の走行音の特徴量を学習しておくことにより、路面状態をより高精度に判定できる。

【0062】

図１、図２、図４、図７、図８を参照して、第２の実施の形態に係る学習装置１Ｂと運転支援システム２Ｂについて説明する。図７は、白線（車線）がペイントされた路面の一例であり、（ａ）が自車両が白線を踏んでいない場合であり、（ｂ）が自車両の右前輪が白線を踏んでいる場合である。図８は、第２の実施の形態に係る走行音特徴量／路面状態テーブルの一例であり、（ａ）が路面と白線のテーブルであり、（ｂ）が特定の路面状態毎の路面と白線のテーブルである。

【0063】

第２の実施の形態は、第１の実施の形態と比較すると、判定対象の路面状態が車線の区画線（特に、路面上にペイントされる白線）である点が異なる。自車両が車線の区画線（白線）を踏んだか否かを判定することにより、運転支援としては車線逸脱の可能性を判断し、車線逸脱の可能性がある場合には逸脱警報や車両制御等を行う。学習装置１Ｂでの事前の学習は車両開発時に行われ、その学習によるテーブルが各車両の運転支援システム２Ｂに搭載される。事前の学習を行う場合、走行音を収集する実験車両を用いて、車輪が白線を踏んでいる状態と踏んでいない状態で実験車両を走行させる実車実験が行われる。なお、車線の区間線として白線としたが、黄線等の他の区画線も対象となる。

【0064】

学習装置１Ｂについて説明する。学習装置１Ｂは、全車輪が白線（車線の区画線）を踏んでいない状態（全輪が白線がペイントされていない路面上）と車輪が白線を踏んでいる状態（少なくとも一輪が白線上）で走行音を集音し、路面上と白線上の走行音データを用いて路面上と白線上の走行音の特徴量のテーブルを生成する。さらに、第１の実施の形態と同様に路面状態毎に走行音を集音し、路面状態毎の路面上と白線上の走行音の特徴量のテーブルを生成する。学習装置１Ｂは、集音装置１０Ｂとコンピュータ１１Ｂを備えている。なお、第２の実施の形態では、学習装置１Ｂのコンピュータ１１Ｂが特許請求の範囲に記載する学習手段に相当する。

【0065】

集音装置１０Ｂは、第１の実施の形態に係る集音装置１０Ａと同様の装置なので、説明を省略する。実車実験では、所定の路面状態（例えば、乾燥状態）において全輪が白線を踏んでいない状態（図７（ａ）参照）と少なくとも一輪が白線を踏んでいる状態（図７（ｂ）参照）で実験車両を特定時間それぞれ走行させ、集音装置１０Ｂの集音器で音を集音する。この集音された音データは、データ記憶装置に記憶される。データ記憶装置に記憶することなく、音データをコンピュータ１１Ｂに順次入力するようにしてもよい。さらに、第１の実施の形態と同様に、各種路面状態の道路において、全輪が白線を踏んでいない状態と少なくとも一輪が白線を踏んでいる状態で実験車両を特定時間それぞれ走行させ、集音装置１０Ｂの集音器で音を集音する。

【0066】

コンピュータ１１Ｂは、パーソナルコンピュータ等のコンピュータであり、走行音特徴量抽出部１２Ｂ、学習部１３Ｂ、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部１４Ｂが構成される。コンピュータ１１Ｂには、集音装置１０Ｂの集音器で集音された所定の路面状態における白線を踏んでいない状態と白線を踏んでいる状態（あるいは、路面状態毎の白線を踏んでいない状態と白線を踏んでいる状態）の音データ（電気信号）が入力される。コンピュータ１１Ｂでは、前処理として、各音データに対して、アナログの電気信号をデジタルの電気信号に変換し、その電気信号から所定の周波数帯域を除去する。

【0067】

走行音特徴量抽出部１２Ｂでは、白線を踏んでいない状態と白線を踏んでいる状態とについて（あるいは、路面状態毎の白線を踏んでいない状態と白線を踏んでいる状態とについて）、前処理後の集音器の音データから走行音の特徴量を抽出する。

【0068】

学習部１３Ｂでは、白線を踏んでいない状態（全輪が路面上）と白線を踏んでいる状態（少なくとも一輪が白線上）とについて（あるいは、路面状態毎の白線を踏んでいない状態と白線を踏んでいる状態とについて）、走行音特徴量抽出部１２Ｂで抽出した走行音特徴量を関連付けて走行音特徴量／路面状態テーブルを生成する。図８（ａ）には、所定の路面状態において、全輪路面上の走行音特徴量Ｓと少なくとも一輪が白線上の走行音特徴量Ｐからなるテーブルが示されている。また、図８（ｂ）には、５つの特定の路面状態に対して、乾燥状態において全輪路面上の走行音特徴量Ｓ_ｄｒｙと少なくとも一輪が白線上の走行音特徴量Ｐ_ｄｒｙ、湿潤状態において全輪路面上の走行音特徴量Ｓ_ｗｅｔと少なくとも一輪が白線上の走行音特徴量Ｐ_ｗｅｔ、圧雪状態において全輪路面上の走行音特徴量Ｓ_ｓｎｏｗと少なくとも一輪が白線上の走行音特徴量Ｐ_ｓｎｏｗ、氷膜状態において全輪路面上の走行音特徴量Ｓ_ｉｃｅ１と少なくとも一輪が白線上の走行音特徴量Ｐ_ｉｃｅ１、氷板状態において全輪路面上の走行音特徴量Ｓ_ｉｃｅ２と少なくとも一輪が白線上の走行音特徴量Ｐ_ｉｃｅ２からなるテーブルが示されている。なお、路面状態としては、各段階の路面摩擦係数の路面状態でもよい。

【0069】

走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部１４Ｂは、コンピュータ１１Ｂの記憶装置の所定の領域に構成され、学習部１３Ｂで生成した走行音特徴量／路面状態テーブルが格納される。

【0070】

運転支援システム２Ｂについて説明する。運転支援システム２Ｂは、車両に搭載され、自車両走行中に集音した走行音データに基づいて車輪が白線（車線の区画線）を踏んでいるか否かを判定し、その判定結果に応じて車線逸脱の可能性を判断して運転支援を行う。運転支援システム２Ｂは、路面状態判定装置３Ｂと運転支援装置４Ｂからなる。

【0071】

路面状態判定装置３Ｂについて説明する。路面状態判定装置３Ｂは、車両走行中に自車両の走行音を集音し、その自車両の走行音の特徴量を抽出し、その特徴量と走行音特徴量／路面状態テーブルとを比較し、車輪が白線上か否かを判定する。路面状態判定装置３Ｂは、集音装置３０Ｂ、ＥＣＵ３１Ｂを備えている。

【0072】

集音装置３０Ｂは、第１の実施の形態に係る集音装置３０Ａと同様の構成である。集音装置３０Ｂでは、車両走行中、集音器で音を集音し、集音した音データをＥＣＵ３１Ｂに送信する。なお、第２の実施の形態では、集音装置３０Ｂの集音器が特許請求の範囲に記載する集音手段に相当する。

【0073】

ちなみに、車輪毎に集音器がそれぞれ配置されている場合には車輪毎の走行音を集音できるので、車輪毎に白線を踏んでいるか否かの判定が可能である。１個の集音器が配置されている場合には車輪毎の走行音を集音できないので、四輪のうちのいずれかの車輪が白線を踏んでいるか否かの判定が可能である。

【0074】

ＥＣＵ３１Ｂは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなる電子制御ユニットであり、路面状態判定装置３Ｂを統括制御する。ＥＣＵ３１Ｂには、走行音特徴量抽出部３２Ｂ、路面状態判定部３３Ｂ、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｂが構成される。ＥＣＵ３１Ｂは、集音装置３０Ｂから集音器で集音された音データ（電気信号）を受信する。ＥＣＵ３１Ｂでは、音データに対する前処理として、第１の実施の形態に係るＥＣＵ３１Ａと同様の処理を行う。なお、第２の実施の形態では、走行音特徴量抽出部３２Ｂが特許請求の範囲に記載する特徴量抽出手段に相当し、路面状態判定部３３Ｂが特許請求の範囲に記載する路面状態判定手段に相当する。

【0075】

走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｂは、ＥＣＵ３１Ｂの記憶装置の所定の領域に構成され、学習装置１Ｂの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｂに格納される走行音特徴量／路面状態テーブルが格納される。

【0076】

走行音特徴量抽出部３２Ｂは、第１の実施の形態に係る走行音特徴量抽出部３２Ａと同様の処理を行う。走行音特徴量抽出部３２Ｂでは、集音装置３０Ｂの集音器の音データを受信する毎に、前処理後の音データを用いて走行音の特徴量を抽出する。

【0077】

路面状態判定部３３Ｂでは、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｂに格納される路面上と白線上との各走行音特徴量と、走行音特徴量抽出部３２Ｂで抽出した特徴量とをそれぞれ比較し、走行音特徴量抽出部３２Ｂで抽出した特徴量に近い方の特徴量を持つ路面状態（すなわち、全輪が路面上かあるいは少なく一輪が白線上か）を判定する。さらに、走行音特徴量／路面状態テーブルが路面状態毎の路面上と白線上との走行音特徴量のテーブルの場合、特定の路面状態についても判定する。

【0078】

ＥＣＵ３１Ｂでは、路面状態判定部３３Ｂでの判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、路面状態情報を運転支援装置４Ｂに送信する。この路面状態情報としては、例えば、全輪が白線を踏んでいないかあるいは少なくとも一輪が白線を踏んでいるかの情報であり、さらに、特定の路面状態の情報である。

【0079】

運転支援装置４Ｂは、各種センサやＥＣＵ等からなり、運転者に対して各種運転支援する装置である。特に、運転支援装置４Ｂでは、路面状態判定装置３Ｂから路面状態情報を受信すると、全輪が白線を踏んでいないかあるいは少なくとも一輪が白線を踏んでいるかを判断し、白線を踏んでいる場合には車線逸脱の可能性があると判断し、運転支援を実施する。例えば、車線逸脱警報装置や車線逸脱防止装置の場合、図７（ａ）に示すように白線Ｌを踏んでいない場合には車線逸脱の可能性がないと判断し、図７（ｂ）に示すように白線Ｌを踏んでいる場合には車線逸脱の可能性があると判断し、車線逸脱の可能性がある場合には予め設定されている警報出力やステアリング制御等の車両制御を行う。なお、第２の実施の形態では、運転支援装置４Ｂが特許請求の範囲に記載する運転支援手段に相当する。

【0080】

図１、図２、図４、図７、図８を参照して、第２の実施の形態の動作について説明する。特に、運転支援システム２Ｂでの動作については図９のフローチャートに沿って説明する。図９は、第２の実施の形態に係る運転支援システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、路面状態は乾燥状態等の特定の路面状態の場合とし、運転支援として車線逸脱に関する運転支援する場合とする。

【0081】

事前の実車実験において、全輪が白線を踏んでいない状態と少なくとも一輪が白線を踏んでいる状態で、実験車両を特定時間走行させる。その際、車両に搭載した学習装置１Ｂの集音装置１０Ｂでは、集音器で車外の周囲の音を集音し、その集音した音を電気信号に変換して、そのデータをデータ記憶装置に記憶させる。この白線を踏んでいない状態と踏んでいる状態とで収集された集音器の音データは、学習装置１Ｂのコンピュータ１１Ｂに入力される。コンピュータ１１Ｂでは、各音データに対して、前処理を施す。

【0082】

コンピュータ１１Ｂでは、白線を踏んでいない状態と踏んでいる状態とについて、前処理後の集音器の音データから走行音の特徴量を抽出する。そして、コンピュータ１１Ｂでは、白線を踏んでいない状態と踏んでいる状態とに特徴量を対応付けてテーブルを生成し、そのテーブルを走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部１４Ｂに格納する。

【0083】

各車両には、運転支援システム２Ｂが搭載され、運転支援システム２Ｂの路面状態判定装置３Ｂの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｂには学習装置１Ｂの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部１４Ｂの走行音特徴量／路面状態テーブルが格納されている。

【0084】

各車両では、路面状態判定装置３Ｂの集音装置３０Ｂの集音器が、車外の周囲の音を集音し、その集音した音を電気信号に変換してＥＣＵ３１Ｂに送信している（Ｓ２０）。ＥＣＵ３１Ｂでは、この集音器の音データを受信し、音データに対して前処理を施す。

【0085】

ＥＣＵ３１Ｂでは、集音装置３０Ｂからの集音器の音データを受信する毎に、前処理後の集音器の音データから走行音の特徴量を抽出する（Ｓ２１）。そして、ＥＣＵ３１Ｂでは、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｂに格納されている走行音特徴量／路面状態テーブルに基づいて、抽出した特徴量が白線を踏んでいないときの特徴量かあるいは白線を踏んでいるときの特徴量かを判定する（Ｓ２２）。ＥＣＵ３１Ｂでは、その判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、その路面状態情報を運転支援装置４Ｂに送信する。

【0086】

運転支援装置４Ｂでは、路面状態判定装置３Ｂから路面状態情報を受信すると、その路面状態に基づいて全輪が路面上か否かを判定する（Ｓ２３）。Ｓ２３にて全輪が路面上と判定した場合、運転支援装置４Ｂでは、車線逸脱なしと判定する（Ｓ２４）。Ｓ２３にて少なくとも一輪が白線上と判定した場合、運転支援装置４Ｂでは、車線逸脱の可能性ありと判定し（Ｓ２５）、運転者に対して注意喚起等を実施する（Ｓ２６）。

【0087】

第２の実施の形態によれば、学習装置１Ｂによる学習によって路面上と白線上との走行音特徴量のテーブルを生成しておき、そのテーブルに基づいて実際に走行中の自車両の車輪が路面上かあるいは白線上かを判定することにより、簡単な構成で車輪が白線を踏んでいるか否かを正確に判定できる。このように正確なタイミングの白線を踏んでいるか否かの情報を利用することにより、自車両がどのタイミングで車線を逸脱するかを正確に判定でき、自車両が実際に白線を踏んでから車線逸脱の警報や車両逸脱防止の車両制御を高精度なタイミングで行うことができる。その結果、より信頼感のある運転支援システムを提供できる。

【0088】

図１、図２、図４、図１０〜図１３を参照して、第３の実施の形態に係る学習装置１Ｃと運転支援システム２Ｃについて説明する。図１０は、第３の実施の形態に係るビームフォーミングの説明図である。図１１は、白線（車線）がペイントされた路面において白線を踏んだ車輪の一例であり、（ａ）が自車両の右前輪が白線を踏んでいる場合であり、（ｂ）が自車両の右後輪が白線を踏んでいる場合である。図１２は、白線（車線）がペイントされた路面において白線を踏んだ車輪の他の例であり、（ａ）が自車両の右前輪が白線を踏んでいる場合であり、（ｂ）が自車両の右前輪及び右後輪が白線を踏んでいる場合である。図１３は、低摩擦係数の箇所がある路面において低摩擦係数の箇所に入った車輪の例であり、（ａ）が自車両の全輪が低摩擦係数の箇所に入っていない場合であり、（ｂ）が自車両の前輪が低摩擦係数の箇所に入った場合であり、（ｃ）が自車両の全輪が低摩擦係数の箇所に入った場合であり、（ｄ）が自車両の後輪が低摩擦係数の箇所に入った場合であり、（ｅ）が自車両の左輪が低摩擦係数の箇所に入った場合である。

【0089】

第３の実施の形態は、第１、２の実施の形態と比較すると、車輪毎に走行音を取得して特徴量を抽出し、車輪毎の路面状態を判定し、車輪毎の路面状態に応じて運転支援する点が異なる。車線毎に路面状態が得られるので、より詳細で高精度な運転支援が可能となる。

【0090】

第３の実施の形態では、車輪毎の走行音を取得するために、ビームフォーミングを利用し、ビームフォーミングによって集音器の指向性を自車両の各車輪にそれぞれ向けて各車輪の走行音を取得する。ビームフォーミングは最低２個の集音器で可能であるので、車輪毎に集音器を配置して車輪毎の走行音を取得する場合に比べてコストを低減できる。また、ビームフォーミングは接近する他車両の認識等に用いる集音器の取り付け位置でも可能であるので、このような他のシステムの集音器と共用でき、コストを低減できる。

【0091】

図１０を参照し、ビームフォーミングについて説明しておく。この例では、車両の前端部に左右方向に配置された２個の集音器ＭＬ，ＭＲでビームフォーミングを行う場合があり、自車両の右前輪Ｗ_ｆｒと左後輪Ｗ_ｒｌの各車輪位置（タイヤと地面との接地点）がビームフォーミングの指向性対象位置とする。図１０（ａ）に示すように、右前輪Ｗ_ｆｒから発生する走行音は、先に右側集音器ＭＲに達し、遅れて左側集音器ＭＬに達する。この左側集音器ＭＬへの遅延時間ｄ_ｆｒは一定時間であり、音速は既知なので、集音器ＭＬ，ＭＲの各位置と右前輪Ｗ_ｆｒの接地位置（音源の位置）から遅延時間ｄ_ｆｒを求めることができる。また、図１０（ｂ）に示すように、左後輪Ｗ_ｒｌから発生する走行音は、先に左側集音器ＭＬに達し、遅れて右側集音器ＭＲに達する。この右側の集音器ＭＲへの遅延時間ｄ_ｒｌは一定時間であり、上記と同様に、集音器ＭＬ，ＭＲの各位置と左後輪Ｗ_ｒｌの接地位置から遅延時間ｄ_ｒｌを求めることができる。実験等で検出しておく。ここで、図１０（ｃ）に示すように、右側集音器ＭＲで集音した音データに対して遅延時間ｄ_ｆｒ分遅延させ、その遅延させ音データと左側集音器ＭＬで集音した音データとを加算することによって右前輪Ｗ_ｆｒの走行音データを取得でき、左側集音器ＭＬで集音した音データに対して遅延時間ｄ_ｒｌ分遅延させ、その遅延させ音データと右側集音器ＭＲで集音した音データとを加算することによって左後輪Ｗ_ｒｌの走行音データを取得できる。

【0092】

学習装置１Ｃについて説明する。学習装置１Ｃは、第１の実施の形態に係る学習装置１Ａあるいは第２の実施の形態に係る学習装置１Ｂと同様の学習装置である。したがって、詳細な説明を省略する。なお、事前の学習を行う場合、走行音を収集する実験車両を用いて、第１の実施の形態あるいは第２の実施の形態と同様に実験車両を走行させる実車実験が行われるが、各車輪毎や２個の以上の車輪の組み合わせ毎に路面状態や白線を踏んでいる状態を変えて実験車両を走行させて実車実験を行い、走行音特徴量／路面状態テーブルとして各車輪毎や２個の以上の車輪の組み合わせ毎のテーブルを生成してもよい。

【0093】

運転支援システム２Ｃについて説明する。運転支援システム２Ｃは、車両に搭載され、車両走行中に集音した走行音データに基づいて自車両の車輪毎の路面状態を判定し、その判定結果に応じた運転支援を行う。運転支援システム２Ｃは、路面状態判定装置３Ｃと運転支援装置４Ｃからなる。

【0094】

路面状態判定装置３Ｃについて説明する。路面状態判定装置３Ｃは、車両走行中に複数の集音器で自車両の音を集音し、その複数の音データを用いてビームフォーミングによって自車両の車輪毎の走行音を取得し、その車輪毎の走行音の特徴量を抽出し、その車輪毎の特徴量と走行音特徴量／路面状態テーブルとを比較し、現在走行中の自車両の車輪毎の路面状態を判定する。路面状態判定装置３Ｃは、集音装置３０Ｃ、ＥＣＵ３１Ｃを備えている。

【0095】

集音装置３０Ｃは、２個以上の集音器を有している。２個以上の集音器は、例えば、車両の前端部に車幅方向（左右方向）に並べて配置される。集音装置３０Ｂでは、車両走行中、各集音器で音をそれぞれ集音し、集音した音データをＥＣＵ３１Ｃに送信する。なお、第３の実施の形態では、集音装置３０Ｃの集音器が特許請求の範囲に記載する集音手段に相当する。

【0096】

ＥＣＵ３１Ｃは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなる電子制御ユニットであり、路面状態判定装置３Ｃを統括制御する。ＥＣＵ３１Ｃには、走行音特徴量抽出部３２Ｃ、路面状態判定部３３Ｃ、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｃが構成される。ＥＣＵ３１Ｃは、集音装置３０Ｃから各集音器でそれぞれ集音された音データ（電気信号）を受信する。ＥＣＵ３１Ｃでは、音データに対する前処理として、第１の実施の形態に係るＥＣＵ３１Ａと同様の処理を行う。なお、第３の実施の形態では、走行音特徴量抽出部３２Ｃが特許請求の範囲に記載する自車両ビームフォーミング手段及び特徴量抽出手段に相当し、路面状態判定部３３Ｃが特許請求の範囲に記載する路面状態判定手段に相当する。

【0097】

走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｃは、ＥＣＵ３１Ｃの記憶装置の所定の領域に構成され、学習装置１Ｃの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｃに格納される走行音特徴量／路面状態テーブルが格納される。

【0098】

走行音特徴量抽出部３２Ｃでは、集音装置３０Ａの各集音器の音データを受信する毎に、前処理後の各集音器の音データを用いて、ビームフォーミングによって、自車両の車輪毎に走行音データを算出する。さらに、走行音特徴量抽出部３２Ｃでは、自車両の車輪毎に、ビームフォーミングによる走行音データを用いて特徴量を抽出する。

【0099】

路面状態判定部３３Ｃでは、自車両の車輪毎に、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｃに格納される路面状態毎の走行音特徴量あるいは路面上と白線上との走行音特徴量と、走行音特徴量抽出部３２Ｃで抽出した特徴量とをそれぞれ比較し、走行音特徴量抽出部３２Ｃで抽出した特徴量に最も近い特徴量を持つ路面状態（すなわち、自車両が現在走行中の路面状態あるいは路面上か白線上か）を判定する。

【0100】

ＥＣＵ３１Ｃでは、路面状態判定部３３Ｃでの判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、路面状態情報を運転支援装置４Ｃに送信する。この路面状態情報としては、例えば、車輪毎の特定の路面状態の情報、車輪毎の白線を踏んでいないか否かの情報である。

【0101】

運転支援装置４Ｃは、各種センサやＥＣＵ等からなり、運転者に対して各種運転支援する装置である。特に、運転支援装置４Ｃでは、路面状態判定装置３Ｃから路面状態情報を受信すると、車輪毎の路面状態に応じて運転支援を実施する。なお、第３の実施の形態では、運転支援装置４Ｃが特許請求の範囲に記載する運転支援手段に相当する。

【0102】

例えば、路面状態情報として車輪毎の白線を踏んでいないか否かの情報が得られた場合には車線逸脱警報装置や車線逸脱防止装置に適用できる。図１１（ａ）に示すように、まず、自車両の右前輪Ｗ_ｆｒのみが白線Ｌを踏んだ場合、自車両の右前輪Ｗ_ｆｒの走行音のみが変化し、自車両の右前輪Ｗ_ｆｒのみが白線Ｌを踏んでいると判定され、その所定時間後に、図１１（ｂ）に示すように、自車両の右後輪Ｗ_ｒｒが白線Ｌを踏んだ場合、自車両の右後輪Ｗ_ｒｒの走行音が変化し、自車両の右後輪Ｗ_ｒｒのみが白線Ｌを踏んでいると判定される。この場合、自車両が完全に車線を逸脱しているので、強い注意喚起や車両制御等を行う。強い注意喚起としては、例えば、車線逸脱する方向へのステアリング操作に対して反力を与える。また、車両制御としては、例えば、減速制御や車線逸脱する方向と反対方向へのステアリング制御がある。車両制御を行う場合には、自車両周辺の状況（他車両の有無等）に応じて制御を変更したほうがよい場合がある。

【0103】

また、図１２（ａ）に示すように、まず、自車両の右前輪Ｗ_ｆｒのみが白線Ｌを踏んだ場合、自車両の右前輪Ｗ_ｆｒの走行音のみが変化し、自車両の右前輪Ｗ_ｆｒのみが白線Ｌを踏んでいると判定され、その所定時間後に、図１２（ｂ）に示すように、自車両の右前輪Ｗ_ｆｒに加えて右後輪Ｗ_ｒｒも白線Ｌを踏んだ場合、自車両の右前輪Ｗ_ｆｒと右後輪Ｗ_ｒｒの走行音が変化し、自車両の右前輪Ｗ_ｆｒと右後輪Ｗ_ｒｒが白線Ｌを踏んでいると判定される。この場合、自車両が車線を逸脱していないが、逸脱寸前であるので、弱い注意喚起等を行う。弱い注意喚起としては、例えば、音声出力やディスプレイ表示で注意喚起する。このような注意喚起や車両制御について、車輪毎の白線の踏む状態や踏む車輪の組み合わせに応じて予め決めておくとよい。

【0104】

また、路面状態情報として車輪毎に水たまりやアイスバーン等の低摩擦係数の箇所に入っているか否かの情報が得られた場合の運転支援に適用できる。図１３（ａ）に示すように全輪が乾燥状態の路面ＤＲで通常走行しており、その所定時間後に、図１３（ｂ）に示すように前輪のみが低摩擦係数の箇所ＷＲに入った場合、前輪の各輪Ｗ_ｆｌ、Ｗ_ｆｒの走行音が変化し、自車両の前輪Ｗ_ｆｌ、Ｗ_ｆｒが低摩擦係数の箇所ＷＲに入ったと判定される。この場合、大きく転舵するのは危険を伴うので、ステアリング操作に対して反力を与える制御を行ったり、ギヤ比を変える制御や注意喚起等を行う。さらに、その所定時間後に、図１３（ｃ）に示すように全輪が低摩擦係数の箇所ＷＲに入った場合、全輪Ｗ_ｆｌ、Ｗ_ｆｒ，Ｗ_ｒｌ、Ｗ_ｒｒの走行音が変化し、自車両の全輪Ｗ_ｆｌ、Ｗ_ｆｒ，Ｗ_ｒｌ、Ｗ_ｒｒが低摩擦係数の箇所ＷＲに入ったと判定される。さらに、その所定時間後に、図１３（ｄ）に示すように全輪が低摩擦係数の箇所ＷＲから抜けた場合、後輪の各輪Ｗ_ｒｌ、Ｗ_ｒｒの走行音のみが変化したたままであり、自車両の後輪Ｗ_ｒｌ、Ｗ_ｒｒが低摩擦係数の箇所ＷＲのままと判定される。また、図１３（ｅ）に示すように左輪のみが低摩擦係数の箇所ＷＲに入った場合、左輪の各輪Ｗ_ｆｌ、Ｗ_ｒｌの走行音が変化し、自車両の左輪Ｗ_ｆｌ、Ｗ_ｒｌが低摩擦係数の箇所ＷＲに入ったと判定される。これらの各場合も、状況に応じて適切な車両制御や注意喚起を行う。このような注意喚起や車両制御について、車輪毎の路面状態や車輪の組み合わせ毎に応じて予め決めておくとよい。

【0105】

図１、図２、図４、図１１、図１２を参照して、第３の実施の形態の動作について説明する。特に、運転支援システム２Ｃでの動作については図１４のフローチャートに沿って説明する。図１４は、第３の実施の形態に係る運転支援システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、路面状態は乾燥状態等の特定の路面状態の場合とし、車輪毎に白線を踏んでいるか否かを判定し、運転支援として車線逸脱に関する運転支援する場合とする。

【0106】

学習装置１Ｃにおける動作は、第２の実施の形態に係る学習装置１Ｂと同様の動作なので、説明を省略する。各車両には、運転支援システム２Ｃが搭載され、運転支援システム２Ｃの路面状態判定装置３Ｃの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｃには学習装置１Ｃの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部１４Ｃの走行音特徴量／路面状態テーブルが格納されている。

【0107】

各車両では、路面状態判定装置３Ｃの集音装置３０Ｃの２個以上の集音器が、車外の周囲の音をそれぞれ集音し、そのそれぞれ集音した音を電気信号に変換してＥＣＵ３１Ｃに送信している（Ｓ３０）。ＥＣＵ３１Ｃでは、この２個以上の集音器の音データを受信し、各音データに対して前処理を施す。

【0108】

ＥＣＵ３１Ｃでは、集音装置３０Ｃからの各集音器の音データを受信する毎に、前処理後の各集音器の音データを用いてビームフォーミングによって自車両の車輪毎の走行音を算出する（Ｓ３１）。そして、ＥＣＵ３１Ｃでは、車輪毎に、ビームフォーミングによって取得した走行音から特徴量を抽出する（Ｓ３２）。そして、ＥＣＵ３１Ｃでは、車輪毎に、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｃに格納されている走行音特徴量／路面状態テーブルに基づいて、抽出した特徴量が白線を踏んでいないときの特徴量かあるいは白線を踏んでいるときの特徴量かを判定する（Ｓ３３）。ＥＣＵ３１Ｃでは、その判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、その路面状態情報を運転支援装置４Ｃに送信する。

【0109】

運転支援装置４Ｃでは、路面状態判定装置３Ｂから路面状態情報を受信すると、その路面状態に基づいて全輪が路面上か否かを判定する（Ｓ３４）。Ｓ３４にて全輪が路面上と判定した場合、運転支援装置４Ｂでは、車線逸脱なしと判定する（Ｓ３５）。

【0110】

Ｓ３４にて少なくとも一輪が白線上と判定した場合、ＥＣＵ３１Ｃでは、判定後から一定時間経過したか否かを判定する（Ｓ３６）。Ｓ３６で一定時間経過したと判定した場合、ＥＣＵ３１Ｃでは、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｃに格納されている走行音特徴量／路面状態テーブルに基づいて、白線上と判定された車輪と左右同じ側の車輪の走行音から抽出した特徴量が白線を踏んでいないときの特徴量かあるいは白線を踏んでいるときの特徴量かを判定する（Ｓ３７）。ＥＣＵ３１Ｃでは、その判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、その路面状態情報を運転支援装置４Ｃに送信する。

【0111】

運転支援装置４Ｃでは、左右同じ側の二輪両輪が白線上かあるいは他の一輪が白線上かを判定する（Ｓ３８）。Ｓ３８にて左右同じ側の二輪両輪が白線上と判定した場合、運転支援装置４Ｃでは、車線逸脱していないが、逸脱寸前と判定し（Ｓ３９）、弱い注意喚起を実施する（Ｓ４０）。一方、左右同じ側の他の一輪のみが白線上と判定した場合、運転支援装置４Ｃでは、車線逸脱と判定し（Ｓ４１）、強い注意喚起や車両制御を実施する（Ｓ４２）。

【0112】

第３の実施の形態によれば、ビームフォーミングを利用して車輪毎の走行音を取得し、車輪毎の路面状態を判定することにより、各車輪の路面状態に応じてより詳細な注意喚起や車両制御等の運転支援を行うことができる。その結果、より適切でより高精度な運転支援システムを提供できる。また、第３の実施の形態によれば、ビームフォーミングによって各車輪に対して指向性を持たせることにより、各車輪に集音器を設ける必要がなくかつ他のシステムと集音器を共用でき、コストを低減できる。

【0113】

ここで、図１５、図１６を参照して、ビームフォーミングで用いる２個以上の集音器の配置方法について説明する。図１５は、ビームフォーミングによる両側への指向性の説明図である。図１６は、ビームフォーミングを行うための集音器の配置の一例である。

【0114】

ビームフォーミングによって任意の車輪の位置に指向性を向けた場合、その車輪の位置と反対側の位置にも指向性が生じる、例えば、図１５に示すように、２個の集音器ＭＬ，ＭＲを車両の前後方向の中央部の左右に配置した場合、右前輪Ｗ_ｆｒにビームフォーミングする場合の遅延時間ｄ_ｆｒと右後輪Ｗ_ｒｒにビームフォーミングする場合の遅延時間ｄ_ｒｒとが同じ時間になるため、ビームフォーミングによって右前輪Ｗ_ｆｒの走行音と右後輪Ｗ_ｒｒの走行音との区別をつけることができない（同じ走行音となる）。したがって、任意の車輪の位置をビームフォーミングの指向性の位置とする場合、その反対側の指向性の位置が他の車輪の位置やその他の音源（エンジン、エンジンファン等）の位置にならないように２個以上の集音器を配置する必要がある。

【0115】

そこで、ビームフォーミングで用いる２個以上の集音器の配置として、各車輪の位置をビームフォーミングの指向性の位置とする場合にその反対側の指向性位置が自車両の内部でありかつ音源が無い位置（あるいは、音の発生が極めて小さい位置）になるように配置するか、あるいは、その反対側の指向性位置が自車両の外側（ボディ外）でありかつ自車両から離れていない位置（ボディから近い位置）になるように配置する。自車両のボディから近い位置は、通常、他車両等の他の音源となる物体が存在する可能性が極めて低い。音源が存在しないことによって、ノイズの影響も受けない。例えば、図１６には、３個の集音器ＭＬ，ＭＣ．ＭＲを自車両の前端の左右方向に並べて配置しており、右前輪Ｗ_ｆｒにビームフォーミングした場合にはその反対側の指向性位置が自車両の外側となりかつ自車両から近い位置となる。他の車輪にビームフォーミングした場合も、同様に、その反対側の指向性位置が自車両の外側となりかつ自車両から近い位置となる。

【0116】

なお、ビームフォーミングに用いる集音器は２個以上であれば可能であるが、２個の集音器を用いてビームフォーミングを行うと面上の位置に指向性を持つことになる。また、３個の集音器を用いてビームフォーミングを行うと線上に指向性を持たせることができる。さらに、４個の集音器を用いてビームフォーミングを行うと３次元上の一点に指向性を持たせることができる。なお、２個の集音器を用いてビームフォーミングを行って面上の位置に指向性に持たせた場合でも、その面上には車輪の走行音しか音源が存在しない可能性が高いので（車輪以外は上空や地中に指向性が向いていることになるため）、実際には問題ない。

【0117】

図１、図２、図４、図１７、図１８を参照して、第４の実施の形態に係る学習装置１Ｄと運転支援システム２Ｄについて説明する。図１７は、低摩擦係数の箇所がある路面において他車両へのビームフォーミングの一例であり、（ａ）が他車両の走行音がビームフォーミングで得られていない場合であり、（ｂ）が低摩擦係数の箇所に入っていない他車両の走行音をビームフォーミングで得られている場合であり、（ｃ）が低摩擦係数の箇所に入った他車両の走行音をビームフォーミングで得られている場合である。図１８は、カーブ路における他車両へのビームフォーミングの一例である。

【0118】

第４の実施の形態は、第３の実施の形態と比較すると、ビームフォーミングを利用して自車両前方の他車両の走行音を取得して特徴量を抽出し、前方車両の路面状態を判定し、前方車両の路面状態に応じて運転支援する点が異なる。前方車両に路面状態が得られるので、自車両の路面状態が変化する前に適切な運転支援が可能となる。

【0119】

第４の実施の形態では、前方車両の走行音を取得するために、ビームフォーミングを利用し、ビームフォーミングによって集音器の指向性を前方の所定位置に向け、前方車両の走行音を取得する。ビームフォーミングは最低２個の集音器で可能であるが、第４の実施の形態では、前方の特定の位置に指向性を持たせるために、３個の集音器を用いる。

【0120】

学習装置１Ｄについて説明する。学習装置１Ｄは、第３の実施の形態に係る学習装置１Ｃと同様の学習装置である。したがって、詳細な説明を省略する。

【0121】

運転支援システム２Ｄについて説明する。運転支援システム２Ｄは、車両に搭載され、車両走行中に集音した走行音データに基づいて前方車両の路面状態を判定し、その判定結果に応じた運転支援を行う。運転支援システム２Ｄは、路面状態判定装置３Ｄと運転支援装置４Ｄからなる。

【0122】

路面状態判定装置３Ｄについて説明する。路面状態判定装置３Ｄは、車両走行中に３個の集音器で音を集音し、その３個の音データを用いてビームフォーミングによって前方車両の走行音を取得し、その前方車両の走行音の特徴量を抽出し、その前方車両の特徴量と走行音特徴量／路面状態テーブルとを比較し、現在走行中の前方車両の路面状態を判定する。路面状態判定装置３Ｄは、集音装置３０Ｄ、ＥＣＵ３１Ｄを備えている。

【0123】

集音装置３０Ｄは、３個（４個以上でもよい）の集音器を有している。３個の集音器は、例えば、車両の前端部に車幅方向（左右方向）に並べて配置される。集音装置３０Ｄでは、車両走行中、各集音器で音をそれぞれ集音し、集音した音データをＥＣＵ３１Ｄに送信する。なお、第４の実施の形態では、集音装置３０Ｄの集音器が特許請求の範囲に記載する集音手段に相当する。

【0124】

ＥＣＵ３１Ｄは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなる電子制御ユニットであり、路面状態判定装置３Ｄを統括制御する。ＥＣＵ３１Ｄには、走行音特徴量抽出部３２Ｄ、路面状態判定部３３Ｄ、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｄが構成される。ＥＣＵ３１Ｄは、集音装置３０Ｄから各集音器でそれぞれ集音された音データ（電気信号）を受信する。ＥＣＵ３１Ｄでは、音データに対する前処理として、第１の実施の形態に係るＥＣＵ３１Ｃと同様の処理を行う。なお、第４の実施の形態では、走行音特徴量抽出部３２Ｄが特許請求の範囲に記載する他車両ビームフォーミング手段及び特徴量抽出手段に相当し、路面状態判定部３３Ｄが特許請求の範囲に記載する路面状態判定手段に相当する。

【0125】

走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｄは、ＥＣＵ３１Ｄの記憶装置の所定の領域に構成され、学習装置１Ｄの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｃに格納される走行音特徴量／路面状態テーブルが格納される。

【0126】

走行音特徴量抽出部３２Ｄでは、集音装置３０Ｄの各集音器の音データを受信する毎に、前処理後の各集音器の音データを用いて、ビームフォーミングによって、前方の所定の位置の音（その所定の位置周辺に他車両が存在する場合には前方車両の走行音）を算出する。前方のどの位置にビームフォーミングするかは、例えば、速度（自車両の現車速、走行中の道路の制限速度等）に応じた標準的な車間距離に基づいてビームフォーミングする前方の距離を設定し、カーブ路の場合にはステアリング操作角度あるいは道路曲率等に応じてビームフォーミングする方向を設定する。さらに、走行音特徴量抽出部３２Ｄでは、その前方の所定の位置に対するビームフォーミングによる音データを用いて特徴量を抽出する。

【0127】

例えば、図１７に示すように、直線路の場合には自車両ＭＶから前方の直進方向の所定距離先の位置ＢＰにビームフォーミングする。一点ＢＰにビームフォーミングした場合でも、実際には一点にならず、ある程度広がった範囲ＢＡ内の音がビームフォーミングで得られる。図１７（ａ）に示すように、前方の所定範囲内ＢＡに他車両が存在しない場合、ビームフォーミングされた音には他車両の走行音が含まれない。図１７（ｂ）に示すように、前方の所定範囲内ＢＡに他車両ＦＶが存在する場合、ビームフォーミングされた音には他車両ＦＶの走行音が含まれ、この場合には乾燥路面ＤＲでの走行音が得られる。図１７（ｃ）に示すように、図１７（ｂ）の状況から車両が進行し、他車両ＦＶが湿潤状態等の低摩擦係数の路面ＷＲに入ると、低摩擦係数の路面ＷＲでの走行音が得られる。また、図１８に示すように、前方がカーブ路の場合には自車両ＭＶでのステアリング操作角度等に応じて前方の右方向に所定角度傾けた方向の所定距離先の位置ＢＰにビームフォーミングする。

【0128】

路面状態判定部３３Ｄでは、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｄに格納される路面状態毎の走行音特徴量あるいは路面上と白線上との走行音特徴量と、走行音特徴量抽出部３２Ｄで抽出した特徴量とを比較し、走行音特徴量抽出部３２Ｄで抽出した特徴量に最も近い特徴量を持つ路面状態（すなわち、前方車両が現在走行中の路面状態あるいは路面上か白線上か）を判定する。なお、特徴量として各周波数の強度が所定値以上得られていない場合、前方に他車両が存在しないと判断し、路面状態を判定しない。

【0129】

ＥＣＵ３１Ｄでは、路面状態判定部３３Ｄでの判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、路面状態情報を運転支援装置４Ｄに送信する。この路面状態情報としては、例えば、前方車両の有無、前方車両が存在する場合には前方車両の位置での路面状態の情報、前方車両が白線を踏んでいないか否かの情報である。

【0130】

運転支援装置４Ｄは、各種センサやＥＣＵ等からなり、運転者に対して各種運転支援する装置である。特に、運転支援装置４Ｄでは、路面状態判定装置３Ｄから路面状態情報を受信すると、前方車両の路面状態に応じて運転支援を実施する。なお、第４の実施の形態では、運転支援装置４Ｄが特許請求の範囲に記載する運転支援手段に相当する。

【0131】

例えば、図１７（ａ）に示すように、路面状態情報として前方に他車両が存在しないという情報が得られた場合（自車両ＭＶの前方において他車両の走行音が得られない場合）、前方車両の路面状態に応じた運転支援を行わない。図１７（ｂ）に示すように、路面状態情報として前方に他車両が存在し、路面状態としては乾燥状態（高摩擦係数）という情報が得られた場合（自車両ＭＶの前方において他車両の走行音として乾燥状態の走行音が得られた場合）、通常走行が可能なので、運転支援を行わない。図１７（ｃ）に示すように、路面状態情報として前方に他車両が存在し、路面状態としては湿潤状態等（低摩擦係数）という情報が得られた場合（自車両ＭＶの前方において他車両の走行音として湿潤状態等の走行音が得られた場合）、自車両が数秒後にその路面に到達し、スリップ等の車両挙動が変化する可能性があるので、前方車両の路面状態に応じて、その路面状態に到達するまでの間に注意喚起や車両制御等を行なう。何秒後に到達するかは、自車両の車速等から算出できる。また、路面状態情報として前方の他車両が白線を踏んでいるという情報が得られた場合、前方の他車両がレーンチェンジしたと判定することもできる。

【0132】

図１、図２、図４、図１７、図１８を参照して、第４の実施の形態の動作について説明する。特に、運転支援システム２Ｄでの動作については図１９のフローチャートに沿って説明する。図１９は、第４の実施の形態に係る運転支援システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、前方車両の路面状態として乾燥状態、湿潤状態等の路面状態を判定する場合とする。

【0133】

学習装置１Ｄにおける動作は、第１の実施の形態に係る学習装置１Ａと同様の動作なので、説明を省略する。各車両には、運転支援システム２Ｄが搭載され、運転支援システム２Ｄの路面状態判定装置３Ｄの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｄには学習装置１Ｄの走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部１４Ｄの走行音特徴量／路面状態テーブルが格納されている。

【0134】

各車両では、路面状態判定装置３Ｄの集音装置３０Ｄの３個の集音器が、車外の周囲の音をそれぞれ集音し、そのそれぞれ集音した音を電気信号に変換してＥＣＵ３１Ｄに送信している（Ｓ５０）。ＥＣＵ３１Ｄでは、この３個の集音器の音データを受信し、各音データに対して前処理を施す。

【0135】

ＥＣＵ３１Ｄでは、集音装置３０Ｄからの各集音器の音データを受信する毎に、前処理後の各集音器の音データを用いてビームフォーミングによって前方の所定位置の音を算出する（Ｓ５１）。この際、前方の所定位置周辺に車両が存在する場合、その前方車両の走行音が得られる（Ｓ５１）。そして、ＥＣＵ３１Ｄでは、ビームフォーミングによって取得した音から特徴量を抽出する（Ｓ５２）。この際、前方車両の走行音が得られている場合には、前方車両の走行音の特徴量が得られる（Ｓ５２）。そして、ＥＣＵ３１Ｄでは、前方車両の走行音の特徴量が得られた場合、走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部３４Ｄに格納されている走行音特徴量／路面状態テーブルに基づいて、抽出した特徴量がどの路面状態の特徴量に最も近いかを判定する（Ｓ５３）。ＥＣＵ３１Ｄでは、その判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、その路面状態情報を運転支援装置４Ｄに送信する。

【0136】

運転支援装置４Ｄでは、路面状態判定装置３Ｂから路面状態情報を受信すると、前方車両が存在する場合、その前方車両の路面状態に基づいて運転支援を行う（Ｓ５４）。

【0137】

第４の実施の形態によれば、ビームフォーミングを利用して前方車両の走行音を取得し、前方車両の路面状態を判定することにより、前方車両の路面状態に基づいて、前方の低摩擦係数の路面（車両挙動が変化するような路面）に到達する前に注意喚起や車両制御等の運転支援を行うことができる。その結果、より適切でより高精度な運転支援システムを提供できる。また、第４の実施の形態によれば、ビームフォーミングを利用することにより、前方車両の走行音と自車両の走行音とを確実に分離することができる。さらに、第４の実施の形態によれば、速度やステアリング操作角度等を考慮してビームフォーミングする位置を設定することにより、自車両にとって必要となる前方車両の走行音を確実に得ることができる。

【0138】

図４、図２０を参照して、第５の実施の形態に係る運転支援システム２Ｅについて説明する。図２０は、第５の実施の形態に係る運転支援システムの構成図である。

【0139】

第５の実施の形態は、第１〜第４の実施の形態のように、事前の学習を行う学習装置を必要としない。第５の実施の形態では、特定の路面状態を判定するのではなく、自車両が過去に走行した同じ場所において過去に走行したときと走行音が異なっているか否か（ひいては、路面状態が異なっているか否か）を判定する。第１〜第４の実施の形態の場合、路面状態毎に走行音の特徴量を学習して記憶しておき、特定の路面状態を識別する必要があるが、同じ場所を頻繁に通行するのであれば、普段の走行で発している走行音（特徴量）を記憶しておくことにより、同じ場所で普段と異なる走行音（特徴量）を発している場合には車両の挙動に影響を与えるような路面状態が変化していと判断できる。

【0140】

運転支援システム２Ｅについて説明する。運転支援システム２Ｅは、車両に搭載され、自車両走行中に集音した走行音データに基づいて、過去に走行した同じ場所の路面状態が変化しているか否かを判定し、その判定結果に応じて運転支援を行う。運転支援システム２Ｅは、路面状態判定装置３Ｅと運転支援装置４Ｅからなる。

【0141】

路面状態判定装置３Ｅについて説明する。路面状態判定装置３Ｅは、車両走行中に自車両の走行音を集音するとともに自車両の現在位置を取得し、その自車両の走行音の特徴量を抽出し、現在位置を過去に走行している場合にはその特徴量と過去の特徴量とを比較し、過去に走行したときと路面状態が変化しているか否かを判定する。路面状態判定装置３Ｅは、集音装置３０Ｅ、位置情報取得装置３５Ｅ、ＥＣＵ３１Ｅを備えている。

【0142】

集音装置３０Ｅは、第１の実施の形態に係る集音装置３０Ａと同様の構成である。集音装置３０Ｅでは、車両走行中、集音器で音を集音し、集音した音データをＥＣＵ３１Ｅに送信する。なお、第５の実施の形態では、集音装置３０Ｅの集音器が特許請求の範囲に記載する集音手段に相当する。

【0143】

位置情報取得装置３５Ｅは、自車両の現在位置を検出する装置である。位置情報取得装置３５Ｅとしては、例えば、ＧＰＳ[Global Positioning System]を利用して現在位置を演算する装置、自車両がナビゲーションシステムを搭載している場合にはそのナビゲーションシステムから現在位置情報を取得する装置である。位置情報取得装置３５Ｅでは、一定時間毎に、自車両の現在位置を取得し、その現在位置情報をＥＣＵ３１Ｅに送信する。なお、第５の実施の形態では、位置情報取得装置３５Ｅが特許請求の範囲に記載する位置検出手段に相当する。

【0144】

ＥＣＵ３１Ｅは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなる電子制御ユニットであり、路面状態判定装置３Ｅを統括制御する。ＥＣＵ３１Ｅには、走行音特徴量抽出部３２Ｅ、路面状態変化判定部３６Ｅ、走行音特徴量／位置データベース３７Ｅが構成される。ＥＣＵ３１Ｅは、集音装置３０Ｅから集音器で集音された音データ（電気信号）を受信するとともに、位置情報取得装置３５Ｅから現在位置情報を受信する。ＥＣＵ３１Ｅでは、音データに対する前処理として、第１の実施の形態に係るＥＣＵ３１Ａと同様の処理を行う。なお、第５の実施の形態では、走行音特徴量抽出部３２Ｅが特許請求の範囲に記載する特徴量抽出手段に相当し、路面状態変化判定部３６Ｅが特許請求の範囲に記載する路面状態判定手段に相当し、走行音特徴量／位置データベース３７Ｅが特許請求の範囲に記載する記憶手段に相当する。

【0145】

走行音特徴量／位置データベース３７Ｅは、ＥＣＵ３１Ｅの記憶装置の所定の領域に構成されるデータベースである。走行音特徴量／位置データベース３７Ｅには、走行音特徴量抽出部３２Ｅで走行音の特徴量を抽出する毎に、その特徴量と位置情報取得装置３５Ｅの現在位置情報とが関連付けて記憶される。さらに、路面状態の変化に関連する情報（例えば、ワイパーのＯＮ／ＯＦＦ、日時、気温、天候）を取得できる場合、路面状態の変化に関連する情報も関連付けて記憶してもよい。さらに、車両の挙動情報を取得できる場合、車両の挙動情報も関連付けて記憶してもよい。

【0146】

走行音特徴量抽出部３２Ｅは、第１の実施の形態に係る走行音特徴量抽出部３２Ａと同様の処理を行う。走行音特徴量抽出部３２Ｅでは、集音装置３０Ｅの集音器の音データを受信する毎に、前処理後の音データを用いて走行音の特徴量を抽出する。

【0147】

路面状態変化判定部３６Ｅでは、走行音特徴量／位置データベース３７Ｅを参照し、現在位置が走行音特徴量／位置データベース３７Ｅに記憶されている位置か否かを判定する。現在位置が走行音特徴量／位置データベース３７Ｅに記憶されている位置の場合、路面状態変化判定部３６Ｅでは、走行音特徴量抽出部３２Ｅで抽出した現在位置での特徴量と走行音特徴量／位置データベース３７Ｅに記憶されている同じ位置での特徴量とを比較し、この２つの特徴量が異なっているか否かを判定する。路面状態変化判定部３６Ｅでは、特徴量が異なっている場合には現在位置において普段と路面状態が変化（特に、湿潤等の低摩擦係数の状態に変化）していると判定し、特徴量が類似している場合には現在位置において普段と路面状態が同じと判定する。

【0148】

ＥＣＵ３１Ｅでは、路面状態変化判定部３６Ｅでの判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、路面状態情報を運転支援装置４Ｅに送信する。この路面状態情報としては、例えば、現在位置において普段と路面状態が変化しているか否かの情報である。路面状態の変化に関連する情報も走行音特徴量／位置データベース３７Ｅに記憶されている場合には、それらの情報も付加する。また、車両挙動情報も走行音特徴量／位置データベース３７Ｅに記憶されている場合には、その車両挙動情報も付加する。

【0149】

運転支援装置４Ｅは、各種センサやＥＣＵ等からなり、運転者に対して各種運転支援する装置である。特に、運転支援装置４Ｅでは、路面状態判定装置３Ｅから路面状態情報を受信すると、路面状態が関連する運転支援を実施する。例えば、路面状態情報として現在位置において普段と路面状態が変化しているという情報が得られた場合、特定の路面状態が得られてはいないので、路面状態が普段走行しているときから変化しているので、注意して走行するようになどの具体的でない注意喚起を行う。路面状態情報に路面状態の変化に関連する情報も含まれている場合、路面状態の変化の状態をより詳細に判断できるので（例えば、雨又は雪が降っていて、路面状態が変化している）、より具体的な注意喚起等を行う。さらに、路面状態情報に車両挙動情報が含まれている場合、車両挙動が不安定なときの特徴量と同じ場合には強い注意喚起や車両制御等を行う。なお、第５の実施の形態では、運転支援装置４Ｅが特許請求の範囲に記載する運転支援手段に相当する。

【0150】

図２０を参照して、第５の実施の形態の動作について説明する。特に、運転支援システム２Ｅでの動作については図２１のフローチャートに沿って説明する。図２１は、第５の実施の形態に係る運転支援システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。

【0151】

各車両では、位置情報取得装置３５Ｅが、自車両の現在位置を取得し、その現在位置情報をＥＣＵ３１Ｅに送信している（Ｓ６０）。また、路面状態判定装置３Ｅの集音装置３０Ｅの集音器が、車外の周囲の音を集音し、その集音した音を電気信号に変換してＥＣＵ３１Ｅに送信している（Ｓ６１）。ＥＣＵ３１Ｅでは、この集音器の音データを受信し、音データに対して前処理を施す。

【0152】

ＥＣＵ３１Ｅでは、集音装置３０Ｅからの集音器の音データを受信する毎に、前処理後の集音器の音データから走行音の特徴量を抽出する（Ｓ６２）。この際、走行音特徴量／位置データベース３７Ｅに、現在位置と特徴量とが関連付けて記憶される。

【0153】

ＥＣＵ３１Ｅでは、走行音特徴量／位置データベース３７Ｅを参照し、現在位置と同じ位置の情報が記憶されている場合、その同じ位置での過去の特徴量と今回抽出された特徴量とを比較し、特徴量が異なっているか否か（ひいては、路面状態が変化しているか否か）を判定する（Ｓ６３）。そして、ＥＣＵ３１Ｅでは、その判定結果に基づいて路面状態情報を生成し、その路面状態情報を運転支援装置４Ｅに送信する。

【0154】

運転支援装置４Ｅでは、路面状態判定装置３Ｅから路面状態情報を受信すると、路面状態が変化している場合（特に、低摩擦係数の路面状態に変化していると推測できる場合）には運転支援を行う（Ｓ６４）。

【0155】

第５の実施の形態によれば、走行音の特徴量と現在位置とを関連付けて記憶しておき、同じ位置での今回の走行音の特徴量と過去の特徴量とを比較することにより、事前の学習や特定の路面情報の識別等を行うことなく、より簡単な構成で路面状態の変化を判定できる。

【0156】

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。

【0157】

例えば、本実施の形態では路面状態判定装置と運転支援装置からなる運転支援システムに適用したが、他の構成でもよい。例えば、運転支援装置の中に路面状態判定機能として組み込まれるものでもよいし、路面状態判定装置の中に警報機能等を有するものでもよい。

【0158】

また、本実施の形態では事前に学習を行う学習装置と学習テーブルを用いて実際に路面状態を判定して運転支援を行う運転支援システムとを別体とし、事前に学習を行う構成としたが、一体で構成してもよい。特に、一体の装置の場合、車両走行中に集音した音データに基づいてオフラインで走行音特徴量／路面状態テーブルを生成しておき、そのテーブルに用いてリアルタイムで路面状態を判定する。

【0159】

また、本実施の形態では集音装置で走行音を集音し、その走行音から特徴量を抽出し、特徴量に基づいて路面状態を判定する構成としたが、集音装置で走行音を集音し、特徴量を抽出することなく、走行音から路面状態を直接判定する構成でもよい。また、本実施の形態では特徴量として周波数毎の強度を適用したが、他の特徴量でもよい。

【0160】

また、本実施の形態ではビームフォーミングによって集音する走行音に指向性を持たせ、自車両の車輪毎の走行音を取得したり、前方車両の走行音を取得したが、ビームフォーミング以外の手法で指向性を持たせてもよい。

【0161】

また、第３の実施の形態ではビームフォーミングを利用して自車両の各車輪についての路面状態を判定して運転支援を行い、第４の実施の形態ではビームフォーミングを利用して前方車両についての路面状態を判定して運転支援を行う構成としたが、第３の実施の形態と第４の実施の形態を組み合わせ、ビームフォーミングを利用して自車両の各車輪についての路面状態及び前方車両の路面状態を判定して運転支援を行う構成としてもよい。

【符号の説明】

【0162】

１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄ…学習装置、２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄ，２Ｅ…運転支援システム、３Ａ，３Ｂ，３Ｃ，３Ｄ，３Ｅ…路面状態判定装置、４Ａ，４Ｂ，４Ｃ，４Ｄ，４Ｅ…運転支援装置、１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄ，３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ，３０Ｄ，３０Ｅ…集音装置、１１Ａ，１１Ｂ，１１Ｃ，１１Ｄ…コンピュータ、１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄ，３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃ，３２Ｄ，３２Ｅ…走行音特徴量抽出部、１３Ａ，１３Ｂ，１３Ｃ，１３Ｄ…学習部、１４Ａ，１４Ｂ，１４Ｃ，１４Ｄ，３４Ａ，３４Ｂ，３４Ｃ，３４Ｄ…走行音特徴量／路面状態テーブル記憶部、３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄ，３１Ｅ…ＥＣＵ、３３Ａ，３３Ｂ，３３Ｃ，３３Ｄ…路面状態判定部、３５Ｅ…位置情報取得手段、３６Ｅ…路面状態変化判定部、３７Ｅ…走行音特徴量／位置データベース。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】