JP2007008327A - 運転傾向推定装置及び運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は、ドライバの制動操作傾向を的確に捉えることができる運転傾向推定装置及びドライバに適合した運転支援動作を実行することができる運転支援装置の提供を目的とする。
【解決手段】 車両の減速度を測定する減速度測定手段と、車速とドライバの制動操作による車両減速度との相関データであって複数のドライバについて得られたものに基づいて算出された回帰曲線と前記車両減速度測定手段により測定された車両減速度との関係に基づいて、前記車両のドライバの制動操作の傾向を推定する制動操作傾向推定手段とを備えることを特徴とする運転傾向推定装置。前記制動操作傾向推定手段が自車及び／または先行車のドライバの制動操作の傾向を推定する運転傾向推定装置を備え、前記制動操作傾向推定手段による推定結果に応じた運転支援動作を自車のドライバに対して実行することを特徴とする運転支援装置。
【選択図】 図５

Description

本発明は、ドライバの制動操作による車両の減速度に基づいて、そのドライバの制動操作の傾向を推定する技術に関する。

従来から、ドライバの制動操作の傾向を推定して、ドライバのフィーリングに合った衝突警報を行う車両衝突警報装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この車両衝突警報装置は、ドライバの制動操作をいくつかサンプリングし、制動操作を弱く行う傾向のドライバなのか強く行う傾向のドライバなのかを判断することによって、そのドライバのフィーリングに合った好適な警報を発するものである。
特開平６−２３１４００号公報

しかしながら、上述の従来技術の開示内容によれば、ドライバの複数回の制動操作により生じる複数の減速度のうち最大値から順番にサンプリングされた所定数の減速度のみをドライバの制動操作の傾向を推定する判断材料としているので、ドライバの制動操作の傾向を正確に捉えているとはいえず、ドライバのフィーリングに合った十分な運転アシストを行っているとはいえなかった。

そこで、本発明は、ドライバの制動操作の傾向を的確に捉えることができる運転傾向推定装置及びドライバに適合した運転支援動作を実行することができる運転支援装置の提供を目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一局面によれば、
車両の減速度を測定する減速度測定手段と、
車速とドライバの制動操作による車両減速度との相関データであって複数のドライバについて得られたものに基づいて算出された回帰曲線と前記車両減速度測定手段により測定された車両減速度との関係に基づいて、前記車両のドライバの制動操作の傾向を推定する制動操作傾向推定手段とを備えることを特徴とする運転傾向推定装置が提供される。

本局面によれば、複数のドライバの制動操作のサンプリング結果から得られた回帰曲線を利用して、推定対象となるドライバの制動操作傾向を推定するので、制動操作傾向を的確に捉えることができる。

また、前記車両のドライバの制動操作を検知する制動操作検知手段を備え、前記減速度測定手段の測定対象は、前記制動操作検知手段が検知した制動操作による車両減速度であることが好ましい。この場合、推定対象となるドライバが運転する車両に生じる減速度のうちそのドライバが制動操作により生じた減速度を、制動操作傾向を推定する判断材料となるため、制動操作傾向をさらに的確に捉えることができる。

ここで、前記制動操作傾向推定手段は、前記回帰曲線上の車両減速度と前記減速度測定手段により測定された車両減速度との減速度差を複数とって算出された平均値をドライバの制動操作の傾向を規定した所定基準と比較して、前記車両のドライバの制動操作の傾向を推定することが好適である。

もしくは、前記回帰曲線上の車両減速度と前記減速度測定手段により測定された車両減速度との減速度差を複数とって算出された平均値を分類するための複数の制動操作傾向群が設定され、前記制動操作傾向推定手段は、各制動操作傾向群の事前確率と各制動操作傾向群における前記減速度差の条件付確率密度関数とに基づいて、前記車両のドライバの制動操作の傾向を推定することも好適である。この場合、前記事前確率を前記車両のドライバが運転する状況に応じて変化させると、制動操作傾向を的確で高精度に捉えることができる。

ここで、本局面において、前記制動操作傾向推定手段が自車及び／または先行車のドライバの制動操作の傾向を推定する運転傾向推定装置を備え、前記制動操作傾向推定手段による推定結果に応じた運転支援動作を自車のドライバに対して実行することを特徴とする運転支援装置が提供される。これにより、自車や先行車のドライバの制動操作傾向を的確に捉えることができるので、自車のドライバに適合した運転支援動作を実行することができる。

また、前記運転支援動作はブレーキアシストや警報動作であって、制動操作を弱く行う傾向と推定された自車ドライバに対しては、ブレーキアシストや警報動作の開始タイミングを規定値より早めることが好ましい。このとき、それらの開始タイミングは、先行車の走行状態に応じて切り替えられるマップによって規定されることが好適である。これにより、より安全な運転支援システムの実現が可能となる。

本発明によれば、ドライバの制動操作の傾向を的確に捉えることができる。また、ドライバに適合した運転支援動作を実行することができる。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。図１は本発明の運転傾向推定装置及び運転支援装置を有するシステム構成の一例である。運転傾向推定装置１００は、制動操作検知手段１０、減速度測定手段１２、運転状況認識手段１４及び制動操作傾向推定手段１６を有している。各構成手段は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，プログラム等を格納するＲＯＭ及び電子回路等によって実現される。

運転傾向推定装置１００は、制動操作検知手段１０による検知情報や減速度測定手段１２による測定情報等に基づいてドライバの制動操作の傾向を推定し、その推定結果を所定の装置に送信する。所定の装置には、例えば、ブレーキアシスト装置や警報装置や操舵支援装置等の運転支援装置がある。これらの運転支援装置は、運転傾向推定装置１００により推定されたドライバの制動操作傾向を加味することによって、そのドライバに応じた運転支援動作をより的確に実行できるようになる。

制動操作検知手段１０は、車両のドライバの制動操作を検知する装置である。例えば、ドライバがブレーキペダルを踏んだか否かを検知することができるストップスイッチやドライバがブレーキペダルを踏み込んだか否かを検知することができるブレーキペダルストロークスイッチ等がある。なお、ドライバのアクセル操作を検知するアクセルスイッチと併用して、制動操作の検知をより確実に行うこともできる。例えば、制動操作実行の判定条件を、「ストップスイッチがＯＮ（ブレーキペダルを踏んでいる）」かつ「アクセルスイッチがＯＦＦ（アクセルペダルを踏んでいない）」ときにドライバは制動操作を行っているといった二重系の判定条件とすることができる。

減速度測定手段１２は、車両の減速度を測定する装置である。例えば、自車に加速度センサを搭載することによって、自車の減速度を測定することができる。または、車速センサにより測定された車速を時間微分することによっても、自車の減速度を測定することができる。

運転状況認識手段１４は、車両のドライバが運転する状況を認識する装置である。例えば、車両がどのような道路状況を走行しているのかを認識することができるカーナビゲーションシステムがある。カーナビゲーションシステムは、地図情報、交通情報、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機によるＧＰＳ衛星からの受信情報等を用いて、車両の現在の位置情報や道路情報を取得できるシステムである。道路情報には、一般道や高速道路等の道路構造情報、コーナー半径や車線数等の道路数値情報、渋滞情報、天気情報等がある。これらは、ドライバがどのような状況下で車両を運転しているのかを把握するする判断材料とすることができる。その意味では、運転状況認識手段１４は、ドライバの運転中の心理状態を推測することができる生体センサ等でもよい。生体センサには、例えば、脳波センサ、心拍数センサ、体温センサが挙げられる。また、カメラの使用によって、居眠り運転、よそ見運転、携帯電話操作等の注意散漫な運転を画像処理技術や視線検出技術等を用いて取得することも可能である。

制動操作傾向推定手段１６は、制動操作検知手段１０により検知されたドライバの制動操作の情報と、減速度測定手段１２により測定された車両減速度と、運転状況認識手段１４により認識された運転状況とを用いて、車両のドライバの制動操作の傾向を推定する装置である。

制動操作傾向推定手段１６による制動操作傾向の推定について、具体例を挙げて説明する。いま、車速とドライバの制動操作により生じた車両減速度の２つの要素によってドライバの制動操作を表現する。つまり、ドライバによる１回の制動操作は、図２に示される２次元平面上の１点の相関データとして表現することができる。制動操作傾向推定手段１６は、これを事前調査により得られた様々なドライバの相関データをＲＯＭに予め記憶している。図２にプロットされた複数の相関データ（ＲＯＭに予め記憶された相関データ）にできるだけあてはなるようにひいた曲線（直線を含む）が、回帰曲線Ｒである。あてはめる方法としては、最小２乗法等を用いればよい。つまり、回帰曲線Ｒは、膨大なドライバの制動操作から得られた平均的な（標準的な）制動操作の傾向を示す。したがって、制動操作傾向推定手段１６は、回帰曲線Ｒと減速度測定手段１２により測定されたドライバの制動操作により生じた車両減速度との関係に基づいて、車両のドライバの制動操作の傾向を推定する。例えば、あるドライバの相関データが回帰曲線Ｒの近傍に集まれば、標準的なドライバの制動操作傾向であると推定することができる。なお、図２の回帰曲線Ｒは、車速が大きくなるほど減速度は小さくなっていることから（例えば、車速５０ｋｍ／ｈのときに減速操作により生じる減速度は０．１Ｇ程度であるが、車速１００ｋｍ／ｈのときに減速操作により生じる減速度は０．０５Ｇ程度になる）、総じてドライバは車速が大きくなるほど制動操作を弱く行う傾向があることを示している。

図５は、ドライバの制動操作の傾向を推定するまでのフローである。ドライバの制動操作があった場合（ステップ２；Ｙｅｓ）、車両減速度の測定を行い（ステップ４）、回帰曲線Ｒ上の車両減速度との減速度差を算出する（ステップ６）。以上のステップを制動操作毎に繰り返し、所定数以上の減速度差のデータがメモリに蓄積された場合には（ステップ８；Ｙｅｓ）、ドライバの制動操作傾向の推定を開始する（ステップ１０）。

制動操作傾向推定手段１６は、一つの手法として、回帰曲線Ｒ上の車両減速度と減速度測定手段１２により測定された車両減速度との減速度差を複数とって算出された平均値をドライバの制動操作の傾向を規定した所定基準と比較して、車両のドライバの制動操作の傾向を推定する。

図３は、回帰曲線Ｒ上の車両減速度と減速度測定手段１２により測定された車両減速度との減速度差を複数とって算出された平均値を説明するための図である。Ａ＊は、１回の制動操作の相関データを示す。上記の減速度差の平均値は、「（Ｘ１＋・・・＋Ｘ５）／５」と算出される。なお、図３上において、回帰曲線Ｒから上側にある相関データと回帰曲線Ｒ上の点との減速度差は正の値であり、回帰曲線Ｒから下側にある相関データと回帰曲線Ｒ上の点との減速度差は負の値である。また、説明の便宜上、減速度差のデータを５つしか用いていないが、最終的に的確な制動操作傾向の推定をするためには、できるだけ多くの減速度差のデータを用いることが望ましい。

制動操作傾向推定手段１６は、算出された減速度差の平均値が、ドライバの制動操作の傾向を規定した基準である第１の閾値以上であれば、制動操作を強く行う傾向のドライバである（制動操作傾向が「大」である）と推定する。第１の閾値より小さい第２の閾値以上であれば、制動操作を標準的に行う傾向のドライバである（制動操作傾向が「中」である）と推定する。第２の閾値より小さければ、制動操作を弱く行う傾向のドライバである（制動操作傾向が「小」である）と推定する。なお、「大」「中」「小」の３段階の分類ではなく、閾値を数段階設けて、ドライバの制動操作傾向の推定をより細分化してもよい。

ところで、制動操作の傾向を推定する対象となるドライバは、自車のドライバでも先行車のドライバでもよい。先行車のドライバの制動操作傾向の推定をする場合には、自車側の運転傾向推定装置１００が先行車の制動操作や減速度を取得する必要がある。

先行車のドライバの制動操作を検出する制動操作検知手段１０は、先行車のストップランプを確認する装置が望ましい。これにより、先行車のドライバの制動操作を容易に検知することができる。先行車のストップランプを確認する装置としては、自車前方の撮像画像に基づいて画像認識を行う画像処理装置がある。先行車のストップランプの点灯有無を画像認識することによって、先行車のドライバの制動操作を検知することができる。また、先行車のドライバが制動操作を行ったことを示すフラグ等の情報を車車間通信によって取得することによっても、先行車のドライバの制動操作を検知することができる。

また、先行車の減速度を測定する減速度測定手段１２の機能は、車間センサと自車の車速を測定する車速センサを併用することによって成立する。車間センサは、ミリ波レーダ、レーザーレーダ、超音波レーダ等であって、自車の前方を監視し、自車と先行車との車間関係値（相対距離、相対速度、車間時間等）を測定するものである。相対距離や車間時間は、レーダが送受信する波の送受信タイミングと波の速さとの関係から容易に算出可能である。算出された相対距離の時間変化から相対速度が求められる。相対速度の時間変化から相対加速度（相対減速度）を求めることが可能である。

車間センサによって求められた相対速度と車速センサによって計測された自車の速度との関係に基づいて先行車の車速が算出可能である。先行車の車速は、相対速度と自車の車速との差である。そして、相対速度の時間変化から求めた相対減速度と自車の減速度との関係に基づいて先行車の減速度を求めることが可能となる。先行車の減速度は、相対減速度と自車の減速度との差である。

したがって、制動操作傾向推定手段１６は、上述と同様に、回帰曲線Ｒと、制動操作検知手段１０により検知された先行車のドライバの制動操作の情報と、減速度測定手段１２により測定された先行車の車両減速度とを用いて、先行車のドライバの制動操作の傾向を推定することができる。

次に、制動操作傾向の他の推定手法について説明する。回帰曲線Ｒ上の車両減速度と減速度測定手段１２により測定された車両減速度との減速度差を複数とって算出された平均値を分類するための複数の制動操作傾向群を設定しておく。例えば、３つの制動操作傾向群として「大」「中」「小」を設定しておく。制動操作を強く行う傾向のドライバが属する制動操作傾向群を「大」とし、制動操作を標準的に行う傾向のドライバが属する制動操作傾向群を「中」とし、制動操作を弱く行う傾向のドライバが属する制動操作傾向群を「小」とする。制動操作傾向推定手段１６は、各制動操作傾向群の事前確率と各制動操作傾向群における減速度差の条件付確率密度関数とに基づいて、車両のドライバの制動操作の傾向を推定する。

制動操作傾向群ωｊの事前確率をＰ（ωｊ）、制動操作傾向群ωｊにおける回帰曲線Ｒからの減速度差Ｘｉが観測される際の条件付確率密度関数Ｙをｐ（Ｘｉ｜ωｊ）とする（図４参照）。Ｐ（ωｊ）は、言い換えれば、全体に対する制動操作傾向群ωｊに属する人の割合を示す。例えば、制動操作傾向群を３つに分類すればｊ＝１，２，３であり、各制動操作傾向群に属する人がそれぞれ同じ割合存在すると仮定すれば、事前確率Ｐ（ωｊ）について『Ｐ（ω１）＝Ｐ（ω２）＝Ｐ（ω３）＝１／３』の関係が成立する。

ここで、Ｘｉという減速度差が検出されたとき、そのＸｉがどの制動操作傾向群に属している人が行ったかの確率Ｐ（ωｊ｜Ｘｉ）は、『Ｐ（ωｊ）×ｐ（Ｘｉ｜ωｊ）／Σ（Ｐ（ωｊ）×ｐ（Ｘｉ｜ωｊ））』と表すことができる。そして、制動操作傾向を推定する対象となったドライバが制動操作することによって測定された減速度差Ｘｉのサンプル数をｎ個とした場合、ｎ回の連乗積ΠＰ（ωｊ｜Ｘｉ）が最大となる制動操作傾向群ωｊを選出（つまり、『ｍａｘ（ΠＰ（ωｊ｜Ｘｉ））』となるωｊを選出）する。このような演算をすることによって、その選出したωｊがそのドライバが属する制動操作傾向群であるということができる。

なお、各制動操作傾向群についてｎ回の連乗積ΠＰ（ω１｜Ｘｉ）、ΠＰ（ω２｜Ｘｉ）、ΠＰ（ω３｜Ｘｉ）を算出し、『｛１×ΠＰ（ω１｜Ｘｉ）＋２×ΠＰ（ω２｜Ｘｉ）＋３×ΠＰ（ω３｜Ｘｉ）｝／｛Σ_ｊ＝１ ^３ΠＰ（ωｊ｜Ｘｉ）｝』によって制動操作傾向群を補間してもよい。隣りあう制動操作傾向群のどちらにも属するといえるようなドライバを分類するために有効である。

また、事前確率Ｐ（ωｊ）を車両のドライバが運転する状況に応じて変化させてもよい。上述の運転状況認識手段１４によって運転状況は認識できる。図２からも言えるように、車速が比較的速くなる高速道路走行中にはブレーキペダルを強く踏まなくなるドライバが多くなる傾向がある。そこで、高速道路を走行中の事前確率と一般道を走行中の事前確率を変えることによって、より正確で効果的な制動傾向の推定が可能となる。例えば、制動操作傾向群「大」、制動操作傾向群「中」、制動操作傾向群「小」の一般道路走行中の事前確率がそれぞれ１／３の場合、高速道路走行中では、制動操作傾向群「大」の事前確率は１／６に、制動操作傾向群「中」の事前確率は２／６に、制動操作傾向群「小」の事前確率は３／６に修正する。

また、生体センサ等によって測定される走行中のドライバの心理状態によって事前確率を変化させてもよい。例えば、「あせっている」ときは減速操作が荒くなりがちであり、ブレーキペダルを強く踏む傾向がある。そこで、「あせっている」ときの制動操作傾向群「大」の事前確率を「おちついている」のときの制動操作機構群「大」の事前確率より大きくなるようにしてもよい。注意散漫な運転をしている場合にも、同様の考えで、事前確率を変化させればよい。

以上のように、ドライバ（自車のドライバや先行車のドライバ）の制動操作傾向の推定を行った運転傾向推定装置１００（制動操作傾向推定手段１６）は、その推定結果を運転支援手段２０に送信する（図１参照）。そして、運転支援手段２０は、その推定結果を加味して、自車の運転者に追突防止のための警報を発するための制御やブレーキアシストをするための制御等を、運転支援装置２００の全体動作として実行する。

図６は、運転支援装置２００の動作フローである。運転傾向推定装置１００はドライバの制動操作の傾向を推定する（ステップ２０）。運転支援手段２０は、運転傾向推定装置１００による推定結果が制動操作傾向の小さいドライバ（減速度傾向の小さい車両）であるという場合には、ブレーキアシストの開始タイミングを規定値より前出しする（ステップ２４）。同様に、警報動作の開始タイミングを規定値より前出ししてもよい。

このように、制動操作を弱く行う傾向があって高Ｇ制動ができないドライバを識別し、ブレーキアシストの開始タイミングを標準値よりも前出しすることによって、そのようなドライバでも高Ｇ制動ができるようになる。もしくは、制動操作を弱く行う傾向があって高Ｇ制動ができないドライバを識別し、警報動作の開始タイミングを標準値よりも前出しすることによって、そのようなドライバに対して早期に注意を促すことができる。そして、制動操作傾向の推定がなされたドライバのブレーキアシスト（もしくは、警報動作）の開始タイミングを考慮することによって、より安全な運転支援システムが実現可能となり、事故防止につなげることができる。

また、上述の警報動作（若しくは、ブレーキアシスト）の開始タイミングは、先行車の走行状態に応じて切り替えられるマップによって規定されてもよい。図７は、運転支援手段２０が警報システムの場合のフローである。先行車の運転状況等の状態を取得する（ステップ３０）。もしくは、自車の運転状況等の状態も含めて取得する。先行車が走行中であるか否かを判断し（ステップ３２）、先行車が走行中の場合には、上記の警報動作の開始タイミングを規定した先行車走行中用の警報マップを採用し（ステップ３４）、先行車が走行中でない場合には、警報動作の開始タイミングを規定した先行車停止用警報マップを採用する（ステップ３６）。運転支援手段２０は、その採用されたマップに従って警報判定を行う（ステップ３８）。同様に、ブレーキアシストの開始タイミングを規定したマップ切り替えを行って、ブレーキアシスト制御を行うこともできる。

このように、先行車や自車の状態によって、適切な警報動作（若しくは、ブレーキアシスト）の開始タイミングを設定できるようになる。そして、ドライバにとって違和感のない運転支援システム等が実現可能となる。

したがって、以上説明したように、本発明の運転傾向推定装置及び運転支援装置によれば、様々なドライバの制動操作のサンプリング結果から得られた回帰曲線を利用して、一ドライバの制動操作傾向を推定するので、制動操作傾向をより的確に捉えることができる。そして、ドライバの制動操作傾向を的確に捉えることができるので、そのドライバに適合した運転支援動作を実行することができる。

そして、自車のドライバの制動操作の傾向を捉えることができても、先行車の減速度傾向や先行車のドライバの制動操作傾向を捉えることができないために、自車のドライバに対する追突防止のための警報動作やブレーキアシストの開始タイミングが適切に行われない場合がある。しかしながら、本発明の運転傾向推定装置及び運転支援装置によれば、先行車の減速度傾向や先行車のドライバの制動操作傾向を捉えることができるので、先行車の減速度傾向等が高い場合には、早期の警報動作やブレーキアシストを実行するなどの対策をとることができる。そして、先行車の特性を考慮したより安全な運転支援システムを実現することができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、相対速度、相対減速度、先行車の車速、先行車の減速度を算出するために、上述の車間センサに限らず、カメラでもよい。カメラの場合には、左右に配置された撮像素子（ＣＣＤ：Charge Coupled Device）による撮像画像間の視差を求めることによって、相対距離が算出され得る。一方の撮像素子による画像と他方の撮像素子による画像とを重ね合わせると、撮像対象車両が左右横方向にずれる。そして、片方の画像を１画素ずつシフトしながら最も重なり合う位置を求める。このときシフトした画素数をｎとする。レンズの焦点距離をｆ、光軸間の距離をｍ、画素ピッチをｄとすると、自車から撮像対象車両までの相対距離Ｌは、Ｌ＝（ｆ・ｍ）／（ｎ・ｄ）という関係式が成立する。なお、（ｎ・ｄ）を視差という。この関係式に基づいて算出された相対距離Ｌから、上記と同様に、相対速度、相対減速度、先行車の車速、先行車の減速度が算出可能である。

本発明の運転傾向推定装置及び運転支援装置を有するシステム構成の一例である。 車速とドライバの制動操作による車両減速度との関係を示す図である。 回帰曲線Ｒ上の車両減速度と車両減速度との減速度差を複数とって算出された平均値を説明するための図である。 制動操作傾向群ωｊにおける回帰曲線Ｒからの減速度差Ｘｉが観測される際の条件付確率密度関数Ｙを示す図である。 ドライバの制動操作の傾向を推定するまでのフローである。 運転支援手段２０がブレーキアシストシステムの場合のフローである。 運転支援手段２０が警報システムの場合のフローである。

符号の説明

１０ 制動操作検知手段
１２ 減速度測定手段
１４ 運転状況認識手段
１６ 制動操作傾向推定手段
２０ 運転支援手段
１００ 運転傾向推定装置
２００ 運転支援装置

Claims (11)

1. 車両の減速度を測定する減速度測定手段と、
   車速とドライバの制動操作による車両減速度との相関データであって複数のドライバについて得られたものに基づいて算出された回帰曲線と前記減速度測定手段により測定された車両減速度との関係に基づいて、前記車両のドライバの制動操作の傾向を推定する制動操作傾向推定手段とを備えることを特徴とする運転傾向推定装置。
2. 前記車両のドライバの制動操作を検知する制動操作検知手段を備え、
   前記減速度測定手段の測定対象は、前記制動操作検知手段が検知した制動操作による車両減速度である、請求項１記載の運転傾向推定装置。
3. 前記制動操作傾向推定手段は、前記回帰曲線上の車両減速度と前記減速度測定手段により測定された車両減速度との減速度差を複数とって算出された平均値をドライバの制動操作の傾向を規定した所定基準と比較して、前記車両のドライバの制動操作の傾向を推定する、請求項１または２記載の運転傾向推定装置。
4. 前記回帰曲線上の車両減速度と前記減速度測定手段により測定された車両減速度との減速度差を複数とって算出された平均値を分類するための複数の制動操作傾向群が設定され、
   前記制動操作傾向推定手段は、各制動操作傾向群の事前確率と各制動操作傾向群における前記減速度差の条件付確率密度関数とに基づいて、前記車両のドライバの制動操作の傾向を推定する、請求項１または２記載の運転傾向推定装置。
5. 前記事前確率を前記車両のドライバが運転する状況に応じて変化させた、請求項４記載の運転傾向推定装置。
6. 前記制動操作傾向推定手段が自車のドライバの制動操作の傾向を推定する、請求項１から５のいずれかに記載の運転傾向推定装置を備え、
   前記制動操作傾向推定手段による推定結果に応じた運転支援動作を自車のドライバに対して実行することを特徴とする運転支援装置。
7. 前記制動操作傾向推定手段が先行車のドライバの制動操作の傾向を推定する、請求項１から５のいずれかに記載の運転傾向推定装置を備え、
   前記制動操作傾向推定手段による推定結果に応じた運転支援動作を自車のドライバに対して実行することを特徴とする運転支援装置。
8. 前記運転支援動作はブレーキアシストであって、
   制動操作を弱く行う傾向と推定された自車ドライバに対しては、ブレーキアシストの開始タイミングを規定値より早める、請求項６または７記載の運転支援装置。
9. 前記運転支援動作は警報動作であって、
   制動操作を弱く行う傾向と推定された自車ドライバに対しては、警報動作の開始タイミングを規定値より早める、請求項６または７記載の運転支援装置。
10. 前記ブレーキアシストの開始タイミングは、先行車の走行状態に応じて切り替えられるマップによって規定される、請求項８記載の運転支援装置。
11. 前記警報動作の開始タイミングは、先行車の走行状態に応じて切り替えられるマップによって規定される、請求項９記載の運転支援装置。

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