(57)【要約】【課題】燃費を向上することができるようにする。【解決手段】自車の速度を先行車の予測走行状態に基づいて制御する運転支援装置１であって、先行車が交差点に到達するまでの距離を検出する走行シーン認識部１０２と、先行車の交差点における走行シーンを判定する判定部２０５と、先行車が走行する走行シーン毎に記録された複数の先行車予測モデル２０７のうちから判定部２０５が判定した走行シーンに応じた先行車予測モデル２０７を選択し、選択した先行車予測モデル２０７に走行シーン認識部１０２が検出した先行車が交差点に到達するまでの距離を入力することによって所定時間後の先行車の予測走行状態を算出する算出部２０６と、を備えた。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の速度を先行車の予測走行状態に基づいて制御する運転支援装置であって、
前記先行車が前方所定地点に到達するまでの距離を検出する到達距離検出部と、
前記先行車の前記前方所定地点における走行シーンを判定する判定部と、
前記先行車が走行する走行シーン毎に記録された複数の予測モデルのうちから前記判定部が判定した前記走行シーンに応じた予測モデルを選択し、当該選択した予測モデルに前記到達距離検出部が検出した前記先行車が前記前方所定地点に到達するまでの距離を入力することによって所定時間後の前記先行車の予測走行状態を算出する算出部と、を備えた運転支援装置。
【請求項２】
前記前方所定地点は、交差点であり、
前記先行車の速度を検出する速度検出部を更に備え、
前記算出部は、前記到達距離検出部が検出した前記先行車が前記交差点間に到達するまでの距離と、前記速度検出部が検出した前記先行車の速度とを前記予測モデルに入力することによって所定時間後の前記先行車の予測走行状態を算出する、
請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記算出部は、前記交差点の種別毎に複数の前記予測モデルを記録する、
請求項２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記先行車の予測走行状態が減速である場合、前記自車の速度を低下させる省燃費運転を実行する、
請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記先行車の予測走行状態が加速である場合、前記自車の速度を維持または増加させる省燃費運転を実行する、
請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記先行車の予測走行状態が巡行である場合、前記自車の速度を維持させる省燃費運転を実行する、
請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記先行車の走行履歴との乖離度を算出するための乖離モデルを記録した乖離判定部を更に備え、
前記乖離判定部は、前記乖離度が所定値未満の場合、前記省燃費運転を実行する、
請求項４乃至６の何れか一項に記載の運転支援装置。
【請求項８】
前記乖離判定部は、前記乖離度が所定値以上の場合、前記省燃費運転を禁止する、
請求項７に記載の運転支援装置。
【請求項９】
前記予測モデルは、教師有学習モデルである、
請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項１０】
前記乖離モデルは、教師無学習モデルである、
請求項７または８に記載の運転支援装置。
【請求項１１】
前記自車のドライバに当該自車の速度を制御中であることを通知する通知部を備えた、
請求項１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、自車の速度を先行車の予測走行状態に基づいて制御する運転支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
事故の回避あるいは利便性の向上を目的とし、ドライバのアクセルおよびブレーキ操作を補助あるいは自動化する運転支援技術の導入が進んでいる。これら技術では、車載カメラおよびレーダ等から得られる外環検知センサ情報に基づいて車両制御装置が走行状況を認識し、エンジンおよびモータなどのパワートレイン装置と、ブレーキ装置とを制御する。運転支援技術は、これだけに止まらず、近年では自車の前方を走行する先行車の予測走行状態に基づいて低燃費な運転を実現する運転支援技術が検討されている。例えば、先行車のドライバの運転特性に基づいて先行車の走行状態を予測する技術（特許文献１）、現在の交通状況に対応する車両挙動を予測する技術（特許文献２）が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−８７５４５号公報
【特許文献２】特開２０１４−２６５３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１では、先行車の走行状態を予測する予測モデルの作成時の状況（学習データセット）と、現在の状況（入力データセット）とが異なっている場合に、予測精度が大幅に悪化することが考慮されていない。さらに、特許文献２では、時系列変化の特徴に基づいて最も適切な予測モデルを選択する技術が開示されているものの、予測モデルの対応範囲については考慮されていない。このため、従来の予測技術で省燃費運転制御を実行すると、予測モデルでは想定していない状況で省燃費運転制御が実行されてしまい、予測が外れて燃費が悪化する恐れがあった。
【０００５】
本発明は、上記課題を解決するためのものであり、その目的は、燃費を向上することができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明に従う運転支援装置は、自車の速度を先行車の予測走行状態に基づいて制御する運転支援装置であって、前記先行車が前方所定地点に到達するまでの距離を検出する到達距離検出部と、前記先行車の前記前方所定地点における走行シーンを判定する判定部と、前記先行車が走行する走行シーン毎に記録された複数の予測モデルのうちから前記判定部が判定した走行シーンに応じた予測モデルを選択し、当該選択した予測モデルに前記到達距離検出部が検出した前記先行車が前方所定地点に到達するまでの距離を入力することによって所定時間後の前記先行車の走行状態を算出する算出部と、を備えた。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、燃費を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】従来の運転支援装置を示すブロック図。
【図２】従来の運転支援装置の課題の説明図。
【図３】第１実施形態に係る運転支援装置を示すブロック図。
【図４】第１実施形態に係る運転支援制御のフローチャート。
【図５】第１実施形態に係る交差点種別テーブルの構成図。
【図６】第１実施形態に係る省燃費制御テーブルの構成図。
【図７】第１実施形態に係る早期減速制御の説明図。
【図８】第１実施形態に係る早期減速制御中の時間と走行距離との関係の説明図。
【図９】第１実施形態に係る緩追従制御の説明図。
【図１０】第１実施形態に係る緩追従制御中の時間と走行距離との関係の説明図。
【図１１】第２実施形態に係る運転支援装置を示すブロック図。
【図１２】第２実施形態に係る先行車予測モデルおよび乖離判定モデルの説明図。
【図１３】第２実施形態に係る乖離判定モデルによる乖離判定結果の説明図。
【図１４】第２実施形態に係る運転支援制御のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
まず、図１，２を用いて、従来の運転支援装置の課題を説明する。
【００１０】
図１は、従来の運転支援装置を示すブロック図である。
【００１１】
運転支援装置１００は、先行車認識部１０１と、走行シーン認識部１０２と、予測部１０３と、追従制御部１０４と、を備えている。先行車認識部１０１は、レーダまたはカメラであり、自車から先行車までの距離と先行車の速度とを算出し、算出した自車から先行車までの距離と先行車の速度とを予測部１０３に出力する。走行シーン認識部１０２は、ＧＰＳ受信機および地図があり、加減速が必ず伴うような先行車の所定の走行シーン（例えば、坂、カーブ、制限速度変化地点）を算出し、算出した走行シーンを予測部１０３に出力する。
【００１２】
予測部１０３は、ドライバ種別判定部１０５と、算出部１０６とを備えている。ドライバ種別判定部１０５は、先行車の所定の走行シーンにおいて、車両が加減速する際の加速度の大きさおよび頻度に基づいてドライバ種別を判定する。ドライバ種別は、のんびり型、ノーマル型、せっかち型等でよい。算出部１０６は、ドライバ種別毎に記録された複数のドライバ予測モデル１０７のうちから、ドライバ種別判定部１０５が判定したドライバ種別に応じたドライバ予測モデル１０７を選択する。そして、算出部１０６は、選択された先行車予測モデル１０７に、自車から先行車までの距離を入力することによって、所定時間後の先行車の予測走行状態（所定時間後の速度情報）を出力する。
【００１３】
追従制御部１０４は、先行車の予測走行状態に応じて先行車に対する自車の追従速度を算出する。このように、運転支援装置１００は、算出された予測走行状態に基づいて自車の追従速度を制御することができ、先行車の無駄な加減速に追従したときに生じる燃費悪化を低減することが可能となる。
【００１４】
図２は、従来の運転支援装置の課題の説明図である。
【００１５】
従来の運転支援装置１００による省燃費な速度制御は、各先行車のドライバ種別を判定するまでに要する時間（ドライバ種別判定時間）が問題となる。すなわち、ドライバ種別判定時間が短過すぎると、ドライバ種別の判定を誤る確率が増加し、誤ったドライバ予測モデルを用いて先行車の予測走行状態を算出した場合、省燃費運転制御時の燃費改善効果が低下する。逆に、ドライバ種別判定時間が長過ぎると、省燃費運転制御を実行するまでの時間（機会ロス）が増加し、燃費の改善効果を十分に得られない。さらに難しいことに、先行車の走行状態は、先々行車および信号等の周辺環境毎の不確定要素に左右されるため、ドライバ種別判定時間を一意に決めることは、実際には困難である。
＜第１実施形態＞
【００１６】
そこで、本実施形態では、ドライバ予測モデルに替えて走行シーン毎の先行車予測モデルを用いる。なお、以下の説明は、簡単のために、走行シーンは、「前方所定地点」の一例としての交差点のみに限定する。しかし、交差点以外、カーブ、坂、制限速度変化点のような走行シーンでもよいし、これらの組み合わせでもよい。
【００１７】
図３から図１０を用いて、第１実施形態を説明する。
【００１８】
図３は、第１実施形態に係る運転支援装置を示すブロック図である。
【００１９】
運転支援装置１は、「速度検出部」の一例としての先行車認識部１０１と、「到達距離検出部」の一例としての走行シーン認識部１０２と、予測部２０３と、追従制御部１０４と、を備えている。
【００２０】
先行車認識部１０１は、レーダまたはカメラである。先行車認識部１０１は、自車に対する先行車の相対位置および先行車の速度を算出し、算出した自車に対する先行車の相対位置および先行車の速度を予測部２０３に出力する。走行シーン認識部１０２は、ＧＰＳ受信機および地図である。走行シーン認識部１０２は、交差点情報（交差点距離、分岐数、分岐角、レーン数）と、先行車から交差点までの距離とを算出し、判定した先行車から交差点までの距離を予測部２０３に出力する。
【００２１】
予測部２０３は、「判定部」の一例としての先行車シーン判定部２０５と、算出部２０６とを備えている。先行車シーン判定部２０５は、自車に対する先行車の相対位置と、交差点情報とに基づいて、先行車が通過する交差点種別（十字路、Ｔ字路、信号有無等）を判定する。算出部２０６は、先行車が走行する交差点種別毎に記録された複数の先行車予測モデル２０７のうちから、先行車シーン判定部２０５が判定した交差点種別に応じた先行車予測モデル２０７を選択する。そして、算出部２０６は、選択した先行車予測モデル２０７に、先行車から交差点までの距離と、先行車の速度とを入力することによって、所定時間後の先行車の予測走行状態（所定時間後の速度情報）を出力する。
【００２２】
追従制御部１０４は、先行車の予測走行状態に応じて先行車に対する自車の追従速度を算出する。このように、運転支援装置１は、算出された予測走行状態に基づいて自車の速度を制御することができ、先行車の無駄な加減速に追従することによって発生する燃費悪化を低減することが可能となる。本構成では、交差点という加減速が必ずしも発生するとは限らない地点においても、交差点種別に応じた予測走行状態に基づいた省燃費運転制御を速やか且つ確実に実行することができる。
【００２３】
図４は、第１実施形態に係る運転支援制御のフローチャートである。
【００２４】
先行車シーン判定部２０５は、地図と自車位置とをマッチングし、先行車が通過する前方の交差点が予め登録された複数の交差点種別のうちの何れかであるかを算出する（Ｓ４０１）。先行車シーン判定部２０５は、先行車が前方交差点に到達するまでの距離が所定値よりも小さいか否かを判定する（Ｓ４０２）。Ｓ４０２の判定結果が真の場合（Ｓ４０２：ＹＥＳ）、ステップＳ４０３に進む。算出部２０６は、算出した交差点種別に応じた先行車予測モデルを用いて先行車の予測走行状態を算出する（Ｓ４０３）。追従制御部１０４は、予測走行状態に基づく省燃費運転制御を実行するための自車速度を算出する（Ｓ４０４）。
【００２５】
一方、運転支援装置１は、Ｓ４０２の判定結果が偽の場合（Ｓ４０２：ＮＯ）、ステップＳ４０５に進み、通常のＡＣＣ制御を実施する。運転支援装置１は、先行車から前方交差点までの距離が所定値よりも小さい場合のみ、先行車の予測走行状態に基づいて省燃費運転制御を実行する。この所定値は、必ずしも一定である必要はなく、先行車の速度テーブルとしてもよいし、交差点種別に応じて異なる値もしくはテーブルとしてもよい。
【００２６】
何れの場合にも、本構成によれば、運転支援装置１は、交差点種別に応じた先行車予測モデル２０７を適切なタイミングで選択することができ、燃費を向上することができる。
【００２７】
図５は、第１実施形態に係る交差点種別テーブルの構成図である。
【００２８】
先行車シーン判定部２０５は、交差点種別を交差点形状に応じて設定した交差点種別テーブルを記録しており、算出部２０６は、この交差点形状毎に先行車予測モデル２０７を記録している。交差点種別テーブルは、項目値（またはカラム値。以下同じ）として、三叉路、四叉路、五叉路、ロータリー、食い違い交差点、スクランブル交差点、および立体交差点を含んでよい。交差点種別は、先行車の進行方向と、先行車の地図上の位置（自車の地図上の位置と、先行車の相対位置とから算出）とに基づいて簡単に算出することができる。このため、算出部２０６は、先行車が交差点に接近する際の先行車予測モデル２０７を速やかに選択することが可能である。さらに、算出部２０６は、交差点種別毎に異なる先行車の減速パターンを予測することが可能であり、より精度の高い予測精度に基づいた省燃費運転制御を実現することができる。
【００２９】
図６は、第１実施形態に係る省燃費制御テーブルの構成図である。
【００３０】
算出部２０６は、先行車の走行状態と省燃費制御との関係を示す省燃費制御テーブルを記録する。算出部２０６は、図６に示すように、現在の先行車の走行状態（巡航、減速、加速、停止）が巡航状態であっても、先行車の予測走行状態が減速である場合、早期にエンジンブレーキ（以下、エンブレ）によって減速することによって、省燃費運転制御を実行する。あるいは、算出部２０６は、現在の先行車の走行状態が加速中または減速中に、先行車の予測走行状態がそれぞれ逆の減速または加速状態である場合、先行車への追従度を緩める（緩追従する）ことによって、先行車追従時の燃費悪化を低減することができる。さらに、現在の先行車の走行状態は、所定時間内の先行車速度変化によって算出することができる。例えば、５秒後の速度変化が＋２ｍ／ｓよりも大きい場合、加速とし、−２ｍ／ｓよりも小さい場合、減速とし、先行車速度が１ｍ／ｓ以下の場合、停止とし、これら以外の場合、巡航としてよい。このように、先行車速度ではなく、先行車の走行状態とすることによって、次に述べるような簡単な方法で、先行車予測状態に基づく省燃費制御が実現することができる。
【００３１】
図７は、第１実施形態に係る早期減速制御の説明図である。
【００３２】
交差点距離Ｐ４は、先行車の予測走行状態が減速となった位置であり、この位置から自車の目標車速を現在の値からエンブレ減速分（電動車の場合、惰性減速分）だけ低下させる。この結果、自車の速度は、先行車よりも小さくなり、自車および先行車間の車間距離は、大きくなる。次に、交差点距離Ｐ３は、先行車の現在の走行状態が減速に転じた地点であり、この位置から自車および先行車間の車間距離が一定に保たれるように自車の速度を算出する。
【００３３】
交差点距離Ｐ２は、先行車の予測走行状態が停止となった地点である。この位置からは先行車停止時の自車および先行車間の車間距離を実現するように自車車速を算出し、先行車停止位置よりも交差点から遠い交差点距離Ｐ１に停止する。なお、運転支援装置１は、交差点地点Ｐ４から交差点地点Ｐ３の間、自車のドライバに意図的に自車の速度を制御して自車および先行車間の車間距離を離す省燃費運転制御中であることを知らせる通知部を備えることが好ましい。これにより、ドライバが自車および先行車間の車間距離の変化および減速に対して不安を感じることを抑制することができる。
【００３４】
図８は、第１実施形態に係る早期減速制御中の時間と走行距離との関係の説明図である。
【００３５】
図８中のＰ１〜Ｐ４は、図７中のＰ１〜Ｐ４に対応しており、図８中の時間軸から見て先行車と自車との走行距離の差が、図７中の自車および先行車間の車間距離に相当する。図８中の線分傾きは、車速である。早期減速制御によれば、時刻Ｔ４からＴ１にかけて先行車と比較して小さい速度（小さな傾き）で長い距離を走ることによって省燃費運転が実現することができる。
【００３６】
図９は、第１実施形態に係る緩追従制御の説明図である。
【００３７】
交差点距離Ｐ３は、先行車走行状態の予測値が減速となった位置であり、運転支援装置１は、この位置から自車の速度を先行車よりも低く設定する。交差点距離Ｐ２は、先行車の走行状態が減速に転じた位置であり、運転支援装置１は、この位置から先行車の速度が自車速度よりも低くなる交差点距離Ｐ１まで自車速度を一定に制御する。このため、緩追従制御によれば、地点Ｐ３からＰ２の間、自車および先行車間の車間距離が増加する。よって、早期減速制御時と同様に、運転支援装置１は、意図的に自車の速度を制御して自車および先行車間の車間距離を離す省燃費運転中であることをドライバに知らせる通知部を備えることが好ましい。
【００３８】
図１０は、第１実施形態に係る緩追従制御中の時間と走行距離との関係の説明図である。
【００３９】
図１０中のＰ１〜Ｐ３は、図８中のＰ１〜Ｐ３にそれぞれ対応する。緩追従制御によれば、先行車が加減速するＴ３からＴ１の間の速度を低く抑えることによって省燃費運転を実現する。
【００４０】
以上説明したように、本実施形態では、先行車を検知した直後の交差点でも適切な先行車予測モデルを選択でき、自車の速度を先行車に対して適切に制御することによって省燃費運転を実現することができる。
＜第２実施形態＞
【００４１】
図１１から図１４を用いて、本発明の別の実施形態について述べる。
【００４２】
図１１は、第２実施形態に係る運転支援装置を示すブロック図である。
【００４３】
第２実施形態に係る運転支援装置２は、図３の第１実施形態に係る運転支援装置１との差異は、先行車シーン判定部２０５への入力から先行車予測モデル２０７が適用できるか否かを判定する乖離判定部１１０１を備える点だけである。その他の構成は、第１実施形態に係る運転支援装置１と同様である。したがって、第１実施形態との相違点を中心に述べる。
【００４４】
乖離判定部１１０１は、乖離モデルを記録した乖離判定部１１０１を備える。乖離判定部１１０１は、先行車が走行する走行シーン毎に記録された先行車予測モデル２０７が想定している入力（走行履歴）と、実際の入力との乖離度合いを示す乖離度を算出する。そして、追従制御部１０６は、乖離度が所定値よりも小さい場合にのみ予測状態に基づいて省燃費運転を実現するための追従速度を算出する。本構成によれば、先行車予測モデル２０７への入力が想定と異なっている場合、追従制御を禁止し、予測失敗による燃費悪化を防止できる。
【００４５】
図１２は、第２実施形態に係る先行車予測モデルおよび乖離判定モデルの説明図である。
【００４６】
以下では、機械学習を用いて先行車予測モデル２０７および「乖離モデル」の一例としての乖離判定モデルを構築する方法について説明する。しかし、ある特定の交差点種別（例えば十字路）を通過する際の走行履歴を用いて先行車予測モデル２０７を生成するときは、教師有学習（例えばLSTM：Long Short Term Memory）１２０１を用いる。その際の走行履歴には、少なくとも先行車の速度と先行車が交差点に到達するまでの距離（先行車交差点距離）を含むものとし、教師信号として将来の先行車状態（例えば５秒先の速度変位量が２ｍ／ｓ以上であれば減速とする）をLSTMに与える。これにより、将来の先行車の減速を予測する先行車予測モデル２０７を構築できる。
【００４７】
一方、乖離判定モデルは、同じデータを用いた教師無学習（例えばk-means）１２０２を用いて構築できる。さらに、乖離判定モデルは、すべての交差点種別毎に準備してもよい。しかし、各交差点種別に対応するLSTMを作成した際の入力をすべてk-meansに与えることによって一つのモデルに集約してもよい。本実施形態では、先行車予測モデル２０７を構築および検証する際と同じデータを用いて教師無学習１２０２によってクラスタモデルを構築し、新しい入力に対して最も合致するクラスタからの距離を乖離度として採用する。これにより、先行車予測モデル２０７の入力に対して算出した乖離度が大きい場合、先行車予測モデル２０７の想定外であることを速やかに判定できる。
【００４８】
図１３は、第２実施形態に係る乖離判定モデルによる乖離判定結果の説明図である。
【００４９】
図１３における最上段は、先行車速度であり、二段目は、k-meansによって最寄りクラスタまでの距離を算出した結果（クラスタ距離）であり、三段目は、上から交差点判別信号、乖離判別信号、および予測制御許可信号である。なお、本例では、先行車予測モデル２０７には、先行車が交差点に到達するまでの距離のほか、先行車の前後および左右の加減速、先行車のブレーキランプ検知信号、先々行車の有無などが入力される。さらに、乖離判別信号は、クラスタ距離が所定値よりも小さい場合にHighとなるようにしており、予測制御許可信号は、交差点判別信号と乖離判別信号とのAND処理結果である。予測制御許可信号がHighの際だけ予測走行状態に基づく省燃費運転を実行することによって、先行車予測モデル２０７に想定外の値が入力される場合でも、燃費悪化を防止できる。
【００５０】
図１４は、第２実施形態に係る運転支援制御のフローチャートである。
【００５１】
先行車シーン判定部２０５は、地図と自車位置とをマッチングし、先行車が通過する前方の交差点が予め登録された複数の交差点種別のうちの何れかであるかを算出する（Ｓ１４０１）。乖離判定部１１０１は、前述の乖離判定モデルによって乖離度を算出する（Ｓ１４０２）。先行車シーン判定部２０５は、先行車が前方交差点に到達するまでの距離が所定値よりも小さく且つ乖離度が所定値よりも小さいか否かを判定する（Ｓ１４０３）。Ｓ１４０３の判定結果が真の場合（Ｓ１４０３：ＹＥＳ）、ステップＳ１４０４に進む。算出部２０６は、算出した交差点種別に応じた先行車予測モデル２０７を用いて先行車の予測走行状態を算出する（Ｓ１４０４）。追従制御部１０４は、予測走行情報に基づく省燃費運転制御を実行するための自車速度を算出する（Ｓ１４０５）。一方、運転支援装置２は、Ｓ１４０３の判定結果が偽の場合（Ｓ１４０３：ＮＯ）、ステップＳ１４０６に進み、通常のACC制御を実施する。
【００５２】
本実施形態によれば、先行車予測モデル２０７が想定していない値が入力される場合に、省燃費運転制御を禁止することによって、予測情報が外れた場合の省燃費運転制御による燃費悪化を防止できる。
【００５３】
これまでに説明した実施例を基に、例えば以下のような表現もすることができる。
＜表現＞
自車の速度を先行車の予測走行状態に基づいて制御する運転支援方法であって、
前記先行車が前方所定地点に到達するまでの距離を検出し、
前記先行車の前記前方所定地点における走行シーンを判定し（Ｓ４０１）、
前記先行車が走行する走行シーン毎に記録された複数の予測モデルのうちから前記判定部が判定した前記走行シーンに応じた予測モデルを選択し、当該選択した予測モデルに前記到達距離検出部が検出した前記先行車が前記前方所定地点に到達するまでの距離を入力することによって所定時間後の前記先行車の予測走行状態を算出する（Ｓ４０２，Ｓ４０３）、
運転支援方法。
【符号の説明】
【００５４】
１…運転支援装置、２…運転支援装置、１０１…先行車認識部、１０２…走行シーン認識部、２０５…先行車シーン判定部、２０６…算出部、２０７…先行車予測モデル、１１０１…乖離判定部
【図１】
2020066390.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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