本发明涉及一种车辆驾驶支援系统，尤其涉及能够提供与驾驶负荷以及驾驶技能相应的驾驶支援的车辆驾驶支援系统。
背景技术：
已知有如下的驾驶支援装置：在与根据外部环境而对驾驶者要求的环境难度相比驾驶者的驾驶技能较低的情况下，使驾驶操作的辅助量(例如，停车支援的辅助量)增加(例如,参照专利文献1)。
专利文献1：日本特开2015-110417号公报
但是，仅使驾驶支援的辅助量增加，存在驾驶者的驾驶技能无法提高这样的问题。如果驾驶技能提高，则能够产生对于车辆的安心感以及信赖感，并且能够期待获得更高水平的驾驶安全性。
技术实现要素：
本发明是为了解决这样的问题而完成的，其目的在于提供一种能够通过驾驶支援来使驾驶者的驾驶技能提高的驾驶支援系统。
为了实现上述目的，本发明的车辆驾驶支援系统具备：要求驾驶能力推测部，基于车辆周围的交通环境以及由车辆向驾驶者提供的驾驶支援，推测为了在交通环境中驾驶车辆而对驾驶者要求的要求驾驶能力；当前驾驶能力推测部，推测驾驶者的当前驾驶能力；以及变更部，在当前驾驶能力低于要求驾驶能力的情况下，执行促进驾驶者对交通环境的状况掌握的降低处理，由此降低要求驾驶能力。
根据如此构成的本发明，在要求驾驶能力超过当前驾驶能力的情况下，执行促进交通环境的状况掌握的降低处理，因此驾驶者容易掌握车辆周围的交通环境的状况。因此，掌握交通环境的状况的要求降低，因此要求驾驶能力降低。由此，驾驶者的负荷减轻，由此能够更集中于车辆驾驶操作。因此，驾驶者在被要求较大负荷的交通环境中，不依赖于自动驾驶支援，在自己更集中的状态下执行车辆驾驶操作本身，由此能够使驾驶技能提高。
此外，在本发明中优选为，降低处理包含降低车载信息提示装置向驾驶者提示的信息提示量的信息量降低处理。
根据如此构成的本发明，驾驶者应当处理的信息量降低，因此交通环境的状况掌握变得容易。由此，能够使要求驾驶能力降低。
此外，在本发明中优选为，降低处理包含利用视线诱导装置将驾驶者的视线方向朝车辆前方的规定位置附近进行诱导的视线诱导处理。
根据如此构成的本发明，当视线诱导装置将驾驶者的视线方向朝车辆前方的规定位置附近进行诱导时，驾驶者容易掌握车辆前方的交通环境。由此，能够使要求驾驶能力降低。
此外，在本发明中优选为，在当前驾驶能力低于规定阈值的情况下，变更部优先执行降低处理中的、通过视线诱导装置将驾驶者的视线方向朝车辆前方的规定位置附近进行诱导的视线诱导处理。
当前驾驶能力比较低的驾驶者为，视线方向朝向车辆附近的情况较多，视线方向的诱导对于要求驾驶能力的降低较有效。因此，在本发明中，对于当前驾驶能力较低的驾驶者，优先选择视线诱导处理。
此外，在本发明中优选为，在即使执行降低处理、当前驾驶能力也低于要求驾驶能力的情况下，变更部使一个或者多个自动驾驶控制系统工作而进一步降低要求驾驶能力。
仅通过执行降低处理无法将要求驾驶能力降低至当前驾驶能力附近的情况，是要求驾驶能力非常高的状况。因此，在本发明中，与驾驶技能的提高相比使驾驶者的安心优先，因此附加自动驾驶支援，能够进一步降低要求驾驶能力。
此外，在本发明中，具体而言，当前驾驶能力推测部基于车辆的驾驶履历数据、以及驾驶者的身体状态和/或精神状态，来推测驾驶者的当前驾驶能力。
发明的效果
根据本发明的驾驶支援控制系统，能够通过驾驶支援来提高驾驶者的驾驶技能。
附图说明
图1是表示本发明的实施方式的交通环境、驾驶者、以及驾驶支援之间的关系的说明图。
图2是对本发明的实施方式的驾驶需求与驾驶性能之间的关系进行说明的曲线图。
图3是本发明的实施方式的驾驶支援控制系统的构成图。
图4是本发明的实施方式的变更表格(驾驶需求)的说明图。
图5是本发明的实施方式的变更表格(驾驶性能)的说明图。
图6是本发明的实施方式的导航地图的显示方式的变更的说明图。
图7是本发明的实施方式的视线诱导处理的说明图。
图8是本发明的实施方式的驾驶支援处理的说明图。
图9是本发明的实施方式的驾驶支援处理的说明图。
图10是本发明的实施方式的驾驶支援处理的流程图。
符号的说明：
1：车载控制器；3：车辆传感器；5：信息提示装置；5e：视线诱导装置；7：车辆驱动控制系统；9：风窗；9a：点光；9b：视线诱导点；11：控制部；13：存储部；21：当前驾驶能力推测部；22：要求驾驶能力推测部；23：变更部；c：视线方向；d：驾驶需求；p：驾驶性能；s：车辆驾驶支援系统；v：车辆。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式的车辆驾驶支援系统进行说明。首先，参照图1、图2对在车辆驾驶支援系统中使用的驾驶需求以及驾驶性能进行说明。图1是表示驾驶者、交通环境、以及驾驶支援之间的关系的说明图，图2是对驾驶需求与驾驶性能之间的关系进行说明的曲线图。
如图1所示，驾驶者需要以适应交通环境的方式驾驶车辆。交通环境与各种要素有关，例如，与交通量(交通量较大的交叉路口等)、道路构造(道路宽度、道路交叉的复杂度等)、天气(湿润的路面等)、交通参与者(儿童突然出现等)、行驶状态(与其他车辆之间的车间距离等)、车辆构造(at车/mt车的不同、车辆的大小等)、以及车辆性能(制动器的生效容易度等)有关。因而，与交通环境的各种要素相应，要求驾驶者具有适应交通环境那样的驾驶能力(谨慎的方向盘操作、注意突然出现、注意其他车辆的活动、注意死角等)。
此外，驾驶者从多个车载装置接受各种驾驶支援。在驾驶支援中大体上区分包含与信息提示相关的驾驶支援(“信息关联驾驶支援”)、以及基于自动驾驶控制系统的驾驶支援(“自动驾驶支援”)。这些驾驶支援降低根据交通环境而被要求的驾驶能力。在本实施方式中，将把基于驾驶支援的降低量考虑在内，而实际上由于交通环境而被要求的驾驶能力定义为驾驶需求d(要求驾驶能力)。
驾驶需求d＝交通环境因素dt-驾驶支援因素da
驾驶支援因素da＝信息关联因素di+自动驾驶因素dd
另一方面，驾驶者具有用于适应这样的交通环境而驾驶车辆的驾驶技能(技术)。但是，根据驾驶者的身体状态(人体)、精神状态(心理)，该驾驶技能不一定能够最大限度地发挥。在本实施方式中，将基于驾驶技能、身体状态以及精神状态，驾驶者实际上在当前时刻能够发挥的驾驶能力定义为驾驶性能p(当前驾驶能力)。
驾驶性能p＝驾驶技能因素ps-身体因素pp-精神因素pm
图2表示驾驶需求d与驾驶性能p之间的关系。在区域a1(例如，点b1)中，驾驶需求d大于驾驶性能p(p＜d)。它们之差越大则驾驶负荷越大。因此，驾驶者感到驾驶较难，因此容易产生不安感。此外，在区域a1中，驾驶者感受到压力，因此容易产生疲劳感。因此，不适合长时间的驾驶。
此外，在区域a2(例如点b2)中，驾驶性能p大于驾驶需求d(p＞d)。它们之差越大则驾驶负荷越小。因此，驾驶者感到驾驶较容易，因此容易产生不满足感、无聊感。此外，当感到无聊时，驾驶者进行漫不经心等第二任务、变得注意散漫而对驾驶的集中力降低、或者对于驾驶的欲望降低，而驾驶性能有可能降低。
另一方面，在直线l上以及其周边区域a0(例如，点b0)中，成为驾驶需求d与驾驶性能p相平衡的状态(理想状态；p＝d)。在平衡状态下，产生对于驾驶操作的快乐、安心感，容易实现对于车辆的信赖感。
因而，在本实施方式中构成为，在推测为驾驶性能p与驾驶需求d之间的关系点(驾驶者与交通环境之间的关系)位于区域a1或者区域a2的情况下，以使其朝区域a0内移动的方式调整d(如果需要，则还调整p)。具体而言，在点b1(p1＜d1)的情况下，执行降低d的处理以及增加p的处理，在点b2(p2＞d2)的情况下，执行增加d的处理。另外，也能够进行减少p的处理。
驾驶需求d的降低处理主要是使信息关联因素di以及自动驾驶因素dd增加的处理。反之，驾驶需求d的增加处理主要是使信息关联因素di以及自动驾驶因素dd降低的处理。驾驶性能p的增加处理是使基于身体因素pp以及精神因素pm的减少量降低的处理(使pp以及pm减小)。
接着，参照图3对车辆驾驶支援系统的构成进行说明。图3是车辆驾驶支援系统的构成图。
如图3所示，车辆驾驶支援系统s具备车载控制器(ecu)1、车辆传感器3、信息提示装置5以及车辆驱动控制系统7。
车载控制器1构成为，具备控制部11、存储部13、以及通信部(未图示)等，基于从车辆传感器3取得的传感器数据，对信息提示装置5以及车辆驱动控制系统7进行控制。例如，车载控制器1基于油门开度(传感器数据)，经由车辆驱动控制系统7对发动机输出进行控制。
车辆传感器3由各种信息取得装置构成。在车辆传感器3中包含车内摄像机、生物体传感器、麦克风、车外摄像机、雷达、导航装置、车辆举动传感器、驾驶者操作检测传感器、车车间通信器、以及车辆-基础设施间通信器等。
车内摄像机对车辆内的驾驶者、其他乘员进行摄像，并输出车内图像数据。
生物体传感器计测驾驶者的心拍、脉搏、出汗、脑波等，并输出生物体数据。
麦克风收集驾驶者、其他乘员的声音，并输出声音数据。
车外摄像机对车辆的前方、侧方、后方的图像进行摄像，并输出车外图像数据。
雷达朝向车辆的前方、侧方、后方照射电波、声波或者激光，并接收来自车辆周围的车外物体(先行车、其他车辆、行人、地上固定物、障碍物等)的反射波，输出物体的相对位置、相对速度等(例如，先行车位置、先行车相对速度等)车外物体数据。
导航装置取得车辆位置信息，并与内部地图信息、从外部取得的交通拥堵信息、输入信息(目的地、途经地等)进行组合，而输出导航数据(多个路线信息、由驾驶者选择的路线信息等)。
车辆举动传感器以及驾驶者操作检测传感器中包含速度传感器、前后加速度传感器、横向加速度传感器、横摆率传感器、油门开度传感器、发动机转速传感器、at变速器位置传感器、制动开关传感器、制动液压传感器、转向角传感器、转向扭矩传感器、转向指示灯开关位置传感器、刮水器开关位置传感器、灯开关位置传感器、以及车内外温度传感器等。
车车间通信器、车辆-基础设施间通信器分别取得来自其他车辆的通信数据、来自交通基础设施的交通数据(交通拥堵信息、限制速度信息等)，并输出这些数据。
信息提示装置5包括多个装置。信息提示装置5包括导航装置5a、仪表板内的信息显示监视器5b、仪表盘上的hud(抬头显示器)5c、扬声器5d、视线诱导装置5e、以及设置于仪表等的灯等。信息显示监视器5b显示警告信息、驾驶操作指导信息、以及驾驶操作建议信息等。hud5c向风窗投影显示速度、其他信息。扬声器5d根据车载控制器1、音频装置的输出信号输出声音引导。视线诱导装置5e以将驾驶者的视线方向朝车辆前方的远方区域进行诱导的方式起作用。
车辆驱动控制系统7是分别控制发动机、制动器、以及转向驱动装置的系统。在各种自动驾驶支援模式中，经由车辆驱动控制系统7来执行发动机、制动器、以及转向装置的自动操作。
自动驾驶支援模式代表性地包含车道保持辅助模式、自动速度控制模式、以及先行车追随模式等。
在车道保持辅助模式中，转向驱动装置被自动地控制为，防止车辆脱离车道。
在自动速度控制模式中，发动机驱动装置被自动地控制为，车辆维持设定速度下的行驶。
在先行车追随模式中，发动机驱动装置被自动地控制为，在维持了规定的车间距离的状态下追随先行车。另外，在该模式中，转向驱动装置还被自动地控制为，在车道中央行驶。
接着，参照图3～图7对车载控制器的驾驶支援功能进行说明。图4以及图5是变更表格的说明图，图6是导航地图的显示方式的变更的说明图，图7是视线诱导处理的说明图。
控制部11具备当前驾驶能力推测部(p推测部)21、要求驾驶能力推测部(d推测部)22以及变更部23。在存储部13中存储有驾驶履历数据24以及变更表格25。驾驶履历数据24是传感器数据的蓄积数据。
p推测部21基于驾驶履历数据24来推测当前的驾驶性能p(当前驾驶能力)。d推测部22基于驾驶履历数据24来推测驾驶需求d(要求驾驶能力)。变更部23基于变更表格25来执行使驾驶需求d以及驾驶性能p进行增减的处理。
p推测部21原则上基于驾驶履历数据24分别评价驾驶者对油门、制动器、转向装置的操作而计算出驾驶技能因素ps，并且计算出与驾驶者的状态(身体状态、精神状态)相应的降低量(pp、pm)，将这些差分值作为驾驶性能p而输出。各因素的计算方法的概要如下所述。
为了计算驾驶技能因素ps，而使用速度、前后加速度、横向加速度、横摆率、油门开度、发动机转速、at变速器位置、制动开关、制动液压、转向角、转向扭矩等传感器数据。例如，加速度的稳定性、转向角的稳定性、速度的稳定性、以及制动定时等分别被评价并点数化为保存于存储部13的驾驶操作理想模型。存储部13常时取得传感器数据，而更新驾驶履历数据24。与此相伴，p推测部21更新驾驶技能因素ps。另外，驾驶技能因素ps的评价不限定于上述那样的评价法，也可以应用其他评价法。
此外，为了计算出身体因素pp、精神因素pm，而使用计算时刻的车内图像数据、生物体数据、声音数据中的至少一个。p推测部21例如能够根据车内图像数据来进行驾驶者的表情·姿势分析等。此外，能够根据生物体数据(脉搏、心拍、出汗等)来分析驾驶者的压力、紧张状态、以及疲劳状态等。此外，能够根据声音数据、使用内分泌模型来进行情绪分析。根据这些分析，对驾驶者的身体状态(困倦、疲劳度、健康状态等)以及精神状态(注意状态、清醒度、情绪、压力度、驾驶动力、感动、紧张度等)进行评价，由此能够计算出身体因素pp、精神因素pm。另外，身体因素pp、精神因素pm的评价不限定于上述那样的评价法，也可以应用其他评价法。
p推测部21例如能够根据图像数据检测出眼睑的活动，并根据眼睑的位置来判定是否困倦。在存在困倦的情况下，将身体因素pp设定为规定值。此外，当通过基于声音数据的情绪分析而判定为驾驶者处于紧张状态时，将精神因素pm设定为规定值。
d推测部22基于传感器数据对当前的交通环境进行评价(dt)，并且对由当前的主动的驾驶支援带来的降低量(da)进行评价，而输出点数化了的驾驶需求d。
为了计算出交通环境因素dt，d推测部22关于交通环境而分别对上述的交通量、道路构造、天气、交通参与者、行驶状态、车辆构造、以及车辆性能进行评价，并计算出评价值。
例如，根据基于车辆-基础设施间通信器的交通数据，能够获得与交通量相关的评价基础信息。根据基于车外摄像机的车外图像数据，能够获得与道路构造(车道宽度等)、交通参与者(有无、数量、种类)相关的评价基础信息。根据基于导航装置的地图信息，能够获得与道路构造相关的评价基础信息。根据基于雷达的车外物体数据，能够获得与行驶状态(车间距离等)相关的评价基础信息。d推测部22能够基于这些评价基础信息，利用保存于存储部13的交通环境换算表格，对交通环境进行评价并进行点数化。
此外，为了计算出驾驶支援因素da中的信息关联因素di，d推测部22对基于各个信息提示装置5的信息提示(有无提示、提示方式、提示内容、提示定时、提示频率、提示判定阈值等)进行评价，并计算出点数化了的信息关联因素di。存储部13存储将基于各信息提示装置5的信息提示进行点数化而得到的信息换算表格。d推测部22为了进行信息关联因素di的评价而参照该信息换算表格。
此外，为了计算出驾驶支援因素da中的自动驾驶因素dd，d推测部22分别对多个自动驾驶支援模式中的工作中的自动驾驶支援模式进行评价，并计算出点数化了的自动驾驶因素dd。存储部13存储将各自动驾驶支援模式进行点数化而得到的自动驾驶换算表格。d推测部22为了进行自动驾驶因素dd的评价而参照该自动驾驶换算表格。
另外，驾驶操作理想模型、交通环境换算表格、信息换算表格、以及自动驾驶换算表格被设定为，在如此计算出的驾驶性能p与驾驶需求d为相等的值时，产生对于驾驶的快乐、安心感，产生对于车辆的信赖感。
变更部23从p推测部21取得驾驶性能p，从d推测部22取得驾驶需求d，基于变更表格25执行使驾驶需求d增减的处理(以及使驾驶性能p增加的处理)。具体而言，向信息提示装置5、车辆驱动控制系统7等输出与各处理相应的指令信号。变更表格25具有驾驶需求增减表格25a(图4)、以及驾驶性能增减表格25b(图5)。
如图4所示，驾驶需求增减表格25a被分为驾驶需求d的增加处理(“d增”)与降低处理(“d减”)。各分类还包含与“信息关联”、“自动驾驶”、“其他”相关的中分类处理。
“信息关联”处理是“信息关联驾驶支援”。基于“信息关联”处理的增加处理包含与“俯瞰的信息提示”、“信息量增加”、“视线诱导”相关的小分类处理。基于“信息关联”处理的降低处理包含与“局部的信息提示”、“信息量降低”、“视线诱导”相关的小分类处理。在这些各小分类处理中包含多个处理。各处理为，驾驶需求d(信息关联因素di或者自动驾驶因素dd)的增加程度或者降低程度被点数化(未图示。在中分类中记载基准)。通过执行多个处理，由此驾驶需求被降低与这些的合计点数相当的降低量。
在“信息关联”处理中，执行促进或者抑制驾驶者对交通状况的掌握的处理。由此，驾驶者对交通环境的状况掌握的难度被控制，驾驶需求d被增减。即，在驾驶中驾驶者必须瞬间地处理所需要的信息。因而，当缩减到当时的驾驶操作所需要的信息而进行信息提示时，状况掌握变得容易，因此驾驶需求d降低(基于状况掌握促进的降低处理)。另一方面，当对详细的信息进行信息提示时，状况掌握变难，因此驾驶需求d增加(基于状况掌握抑制的增加处理)。
“俯瞰的信息提示”处理包含将导航装置5a控制为在导航画面中通过俯瞰的提示方式来显示地图的处理。另一方面，“局部的信息提示”处理包含将导航装置5a控制为局部地显示导航地图的处理。例如，如图6所示，当假设为当前的地图显示为中等程度的显示缩尺时(参照图6中的(b))，为了增加驾驶需求d而缩小显示缩尺来显示广域的范围(俯瞰的显示；参照图6中的(a))，反之，为了降低驾驶需求d而放大显示缩尺来显示局部的范围(局部的显示；参照图6中的(c))。即，随着地图的缩尺程度从俯瞰的显示(详细)变为局部的显示(简略)，而评价为驾驶支援量增大。在驾驶需求增减表格25a中，规定有与显示缩尺的变更相应的驾驶需求d的增减量(点数)。
此外，“俯瞰的信息提示”处理的其他例子，包含将导航装置5a、其他信息提示装置控制为如以下那样使信息俯瞰地显示的处理。即，在路线引导中在引导交叉路口拐弯后的前方的行驶车道的引导；在左右转弯的路线引导中不显示交叉路口放大图；向车道列表的行驶车道引导显示；向引导显示的暂时停止引导显示/道口引导显示/汇合引导显示/车道减少引导显示/事故多发地点显示；道路拥堵信息的声音引导；多个弯道信息的声音引导等。通过这些处理，驾驶者应处理的信息量增加，状况掌握这样的需求增加。另外，在增加后的信息中也包含优先度较低的信息(拥堵信息等)。
另一方面，“局部的信息提示”处理的其他例子包含将导航装置5a、其他信息提示装置控制为显示以下信息的处理。即，在左右转弯的路线引导中显示交叉路口放大图；显示复杂交叉路口放大图；显示立体交叉路口放大图；显示窄路引导；显示高速道路入口示意图等。通过这些处理，交叉路口、道路形状的掌握变得容易，状况掌握(形状掌握)这样的需求降低。
此外，“俯瞰的信息提示”处理的其他例子包含如下处理：将导航装置5a控制为，变更导航画面对于到设定时间后的预测到达地点为止的区间的交通信息(例如，各通过地点的拥堵状况、通过预测时间等)的提示方式。具体而言，是将当前的设定时间变更为更长的设定时间的处理。例如，到60分钟后为止的交通信息的提示被变更为到2小时后为止的交通信息的提示。“局部的信息提示”处理的其他例子是与上述情况相反的更短区间的交通信息的提示处理。例如，到60分钟后为止的交通信息的提示被变更为到30分钟后为止的交通信息的提示。
“信息量增加”处理包含将信息提示装置5控制为执行以下处理的处理。例如，是规定的显示灯的点亮、规定的显示装置的显示方式的切换(从简易显示向详细显示)、连续的弯道的显示数量的增加(显示到第二个弯道为止)、以及驾驶支援警报工作的阈值降低等处理。通过这些处理，驾驶者应处理的信息量、确认动作(判断、操作等)的次数增加。驾驶支援警报例如是根据图像数据来判断驾驶者的疲劳、注意力降低而促使驾驶者休息的警报(降低疲劳、注意力降低的判定阈值)，以及通知车辆从后方接近的警报(加长接近判定阈值距离)。
另一方面，“信息量降低”处理是降低向驾驶者提示的信息提示量的处理，包含将信息提示装置5控制为执行以下处理的处理。例如，是规定的显示灯的不点亮(例如，驾驶技能评价装置的工作灯)、将仪表板上的信息显示变更为hud5c上的信息显示、规定的显示装置的显示方式的切换(从详细显示向简易显示)、驾驶支援警报工作的阈值提高等处理。另外，显示方式的切换也包含使信息显示本身停止、显示信息项目的减少等。通过这些处理，优先度较低的信息的显示被停止，驾驶者应处理的信息量降低。此外，通过从仪表板向hud5c的显示变更，由此向仪表板的视线移动(降低视线)这样的需求降低。
此外，“视线诱导”处理是对视线诱导装置的工作/不工作进行控制的处理，该视线诱导装置用于促使驾驶者的目视确认方向变更。通过使视线诱导装置工作，由此促进驾驶者对交通状况的掌握。另外，“视线诱导”处理具有降低驾驶需求d并且增加驾驶性能p的效果。
如图7所示，视线诱导装置5e设置于车辆v的仪表盘，通过向上方照射点光9a，由此在风窗9上生成视线诱导点(眼点)9b。驾驶者e通过视线诱导点9b目视确认车外，由此视线方向c被诱导到车辆前方的规定位置附近(车辆前方150～250m附近或者200m附近)。与驾驶者e的眼球的位置相匹配而预先设定视线诱导点9b的生成位置。此外，也可以为，车载控制器1根据基于车内摄像机3a的驾驶者e的图像数据来推测眼球位置，并输出指令信号以便在适当的位置生成视线诱导点9b。在该情况下，视线诱导装置5e基于该指令信号来调整点光9a的照射角度。
在一般情况下，驾驶技能较低的驾驶者将视线方向朝向车辆附近(车辆前方50m以内)，交通状况的掌握力较低，应对交通状况的变化的宽裕度较低。另一方面，已知驾驶技能较高的驾驶者将视线方向朝向车辆远方(车辆前方150～250m附近)。在该视线方向上，容易掌握交通状况，驾驶者能够具有宽裕地应对交通状况的变化。
另外，车载控制器1也可以根据基于车内摄像机3a的驾驶者e的图像数据计算出视线方向。在该情况下，当检测到驾驶者e的视线方向朝向车辆附近时，车载控制器1使视线诱导装置5e照射点光9a。此外，为了将视线方向阶段性地朝远方引导，视线诱导装置5e也可以构成为，点光9a的照射方向能够阶段性地变更。
“自动驾驶”处理为“自动驾驶支援”。“自动驾驶”处理包含通过车载控制器1选择性地执行多个自动驾驶支援模式(车道保持辅助模式、自动速度控制模式、先行车追随模式)中的一个或者多个模式的处理。由此，驾驶需求d降低。另一方面，通过使工作中的自动驾驶支援模式不工作，由此能够增加驾驶需求d。在一般情况下，与“信息关联”处理以及“其他”处理相比，“自动驾驶”处理对于驾驶需求d的增加以及降低的效果更大、且变化程度(点数)更大。
另外，在自动驾驶支援模式中也可以包含坡道起步辅助模式(防止坡道起步时的后退)。此外，例如，在自动速度控制模式中，能够通过使设定速度自动地增加来使驾驶需求d增加，通过使设定速度自动地降低来使驾驶需求d降低。此外，例如，通过将判定阈值变更为在车辆远离车道的位置使车道脱离防止控制工作，由此能够使驾驶需求d降低，通过将判定阈值变更为相反地在车辆接近车道的位置使车道脱离防止控制工作，由此能够使驾驶需求d增加。
“其他”处理包含在路线检索处理中将导航装置5a控制为优先选择困难路线(例如，弯道较多)的处理。由此，驾驶需求d增加。此外，通过使信息提示装置5执行对车道变更的定时进行声音引导的处理、适当地提示促使休息的引导的处理，由此能够降低驾驶需求d。
此外，如图5所示，驾驶性能增减表格25b被分为驾驶性能p的增加处理(“p增”)与降低处理(“p减”)。增加处理例如是将音频装置控制为从扬声器输出使驾驶者放松的音乐的处理、将空调装置控制为放出含有放松的气味的空气流的处理、将信息提示装置5控制为显示或者声音输出促使休息的消息的处理、以及将座椅装置控制为向难以疲劳的座椅位置变更的处理等。降低处理并无特别设定。通过使基于身体因素pp与精神因素pm的降低量减小，由此实现驾驶性能p的增加。
接着，参照图8～图10对车辆驾驶支援系统的处理进行说明。图8、图9是驾驶支援处理的说明图，图10是驾驶支援处理的流程图。
图8表示在驾驶性能p以及驾驶需求d的推测值分别为p3、d3(p3＜d3)的情况下，执行了驾驶需求的降低处理(“d减”处理)的状况。控制部11执行降低处理以使p3与d3相平衡。此时，与“自动驾驶”处理相比，优先执行“信息关联”处理。另外，在通过“信息关联”处理中包含的能够组合的多个处理无法使驾驶需求充分降低的情况下，选择“自动驾驶”处理中包含的一个或者多个处理。
此外，在驾驶性能p的推测值低于规定阈值pth的情况下(参照图8、图9)，控制部11在“信息关联”处理中，与“局部的信息提示”处理、“信息量降低”处理相比，优先选择“视线诱导”处理。在仅通过“视线诱导”处理而驾驶需求的降低不充分的情况下，附加地选择其他处理。例如，能够将阈值pth设定为标准的驾驶者所具有的驾驶性能的值。驾驶技能较低的驾驶者将视线方向朝向车辆附近的情况较多。因此，与对基于信息提示装置5的信息的提示方式进行变更的处理(“局部的信息提示”处理、“信息量降低”处理)相比，将驾驶者的视线方向朝远方的规定位置附近进行诱导的处理(“视线诱导”处理)对于驾驶需求的降低更有效。
另一方面，在驾驶性能p的推测值为规定阈值pth以上的情况下，推测为驾驶者具有标准以上的驾驶技能。因此，控制部11不使“视线诱导”处理优先，而适当地选择“信息关联”处理的处理。
此外，图9表示在推测值p4、d4(p4＜d4)之差较大的情况下，执行了驾驶需求的降低处理的状况。控制部11执行降低处理以使p4与d4相平衡，但仅通过“信息关联”处理的降低幅度无法将d4降低至与p4相平衡。因而，在该情况下，控制部11追加地执行“自动驾驶”处理，由此使驾驶需求进一步降低，而使d4与p4相平衡。因而，在图9的状况下，优先选择“视线诱导”处理，其次选择“局部的信息提示”处理以及“信息量降低”处理，最后选择“自动驾驶”处理。
车载控制器1(控制部11)反复执行图10所示的驾驶支援处理。首先，控制部11从车辆传感器3取得传感器数据(s11)，并基于传感器数据推测当前的驾驶性能p以及驾驶需求d(s12)。在推测出的p与d相平衡的情况下(s13；是)，控制部11结束处理。另外，p与d相平衡的情况包含p与d之差为规定值以下的情况。例如，在推测值p、d包含在图2所示的区域a0内的情况下，控制部11也可以判定为p与d相平衡。
另一方面，在p与d不平衡的情况下(s13；否)，判定p是否小于d(s14)。在p小于d的情况下(s14；是)，控制部11从驾驶需求的降低处理(“d减”处理)中选择并执行适当的处理(s15)。在该情况下，与“自动驾驶”处理相比，优先选择“信息关联”处理。并且，在“信息关联”处理中，与“局部的信息提示”处理、“信息量降低”处理相比，优先选择“视线诱导”处理。但是，在“视线诱导”处理已经正在执行的情况下，按照规定的优先度来选择“局部的信息提示”处理以及“信息量降低”处理中的当前未执行的处理。
判定通过执行所选择的降低处理是否将d降低至与p相平衡(s16)，在p与d相平衡的情况下(s16：是，参照图8)，控制部11结束处理。另一方面，在仅通过“信息关联”处理(以及“其他”处理)无法将d降低至与p相平衡的情况下(s16：否)，控制部11从“自动驾驶”处理中选择并执行一个或者多个适当的处理，以使d与p相平衡(参照图9)。
此外，在p大于d的情况下(s14：否)，控制部11从驾驶需求的增加处理(“d增”处理)中选择并执行一个或者多个适当的处理(s18)。在该情况下，与“自动驾驶”处理相比，优先选择“信息关联”处理(“俯瞰的信息提示”处理、以及“信息量增加”处理)。但是，按照规定的优先度来选择“俯瞰的信息提示”处理以及“信息量增加”处理中的当前能够选择的处理。
判定通过执行所选择的增加处理是否将d增大至与p相平衡(s19)，在p与d相平衡的情况下(s19：是)，控制部11结束处理。另一方面，在仅通过“信息关联”处理(以及“其他”处理)无法将d提高至与p相平衡的情况下(s19：否)，控制部11从“自动驾驶”处理中选择并执行一个或者多个适当的处理，以使d与p相平衡。
如此，在本实施方式中，与交通环境、驾驶者的状况(驾驶技能、身体状态、精神状态)的变化相应地增减驾驶需求d(以及驾驶性能p)，以使驾驶需求d与驾驶性能p相平衡。
接着，对本实施方式的车辆驾驶支援系统的作用进行说明。
本实施方式的车辆驾驶支援系统s具备：要求驾驶能力推测部(d推测部)22，基于车辆周围的交通环境以及由车辆v向驾驶者e提供的驾驶支援，推测为了在交通环境中驾驶车辆v而对驾驶者e要求的驾驶需求d(要求驾驶能力)；当前驾驶能力推测部(p推测部)21，推测驾驶者e的驾驶性能p(当前驾驶能力)；以及变更部23，在驾驶性能p低于驾驶需求d的情况下，执行促进驾驶者e对交通环境的状况掌握的降低处理(信息关联降低处理)，由此降低驾驶需求d。
在本实施方式中，在驾驶需求d超过驾驶性能p的情况下，执行促进交通环境的状况掌握的降低处理，因此驾驶者e容易掌握车辆周围的交通环境的状况。因此，对交通环境的状况进行掌握这样的需求降低，因此驾驶需求d降低。由此，驾驶者e的负荷减轻，由此能够更集中于车辆驾驶操作。因此，驾驶者e在被要求较大的负荷的交通环境中，在自己更集中的状态下执行车辆驾驶操作本身，由此能够提高驾驶技能。
此外，在本实施方式中，降低处理包含降低车载信息提示装置5(导航装置5a、信息显示监视器5b、hud5c、扬声器5d等)向驾驶者e提示的信息提示量的信息量降低处理。在本实施方式中，驾驶者e应处理的信息量减少，因此交通环境的状况掌握变得容易。由此，能够降低驾驶需求d。
此外，在本实施方式中，降低处理包含通过视线诱导装置5e将驾驶者e的视线方向朝车辆前方的规定位置附近(车辆前方150m～250m附近或者200m附近)进行诱导的视线诱导处理。在本实施方式中，当视线诱导装置5e将驾驶者e的视线方向朝车辆前方的规定位置附近进行诱导时，驾驶者e容易掌握车辆前方的交通环境。由此，能够降低驾驶需求d。
此外，在本实施方式中，变更部23在驾驶性能p低于规定阈值pth的情况下，优先执行降低处理中的通过视线诱导装置5e将驾驶者e的视线方向朝车辆前方的规定位置附近进行诱导的视线诱导处理。驾驶性能p比较低的驾驶者e将视线方向朝向车辆附近(车辆前方50m以内)的情况较多，视线方向的诱导对于驾驶需求d的降低较有效。因此，在本实施方式中，对于驾驶性能p较低的驾驶者e，优先选择视线诱导处理。
此外，在本实施方式中，变更部23在即便执行降低处理、驾驶性能p也低于驾驶需求d的情况下，使一个或者多个自动驾驶控制系统(自动驾驶支援模式)工作而使驾驶需求d进一步降低。仅通过执行降低处理无法将驾驶需求d降低至驾驶性能p附近的情况，是驾驶需求d非常高的状况。因此，在本实施方式中，与驾驶技能的提高相比使驾驶者的安心优先，因此，能够附加自动驾驶支援而进一步降低驾驶需求d。
此外，在本实施方式中，具体而言，p推测部21基于车辆的驾驶履历数据、以及驾驶者的身体状态和/或精神状态，来推测驾驶者e的驾驶性能p。