(57)【要約】【課題】渋滞の発生を予防すること。【解決手段】渋滞予防サーバは、指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索部と、第二条件における道路状況に基づいて、第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測部と、第一条件下で走行する各車両の走行情報を受信する車両走行情報受信部と、渋滞発生要因と、走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出部と、トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信部と、を備える。【選択図】図２
2020135151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索部と、
前記第二条件における道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測部と、
前記第一条件下で走行する各車両の走行情報を受信する車両走行情報受信部と、
前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出部と、
前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信部と、
を備える、渋滞予防サーバ。
【請求項２】
前記走行情報は、前記車両の位置、速度、加速度、およびブレーキ踏み量のうち少なくともひとつを含み、
前記トリガ車両抽出部は、前記車両の前記走行情報の変化に基づいて、前記渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出する、
請求項１に記載の渋滞予防サーバ。
【請求項３】
前記送信部は、前記渋滞発生地点近傍において、前記トリガ車両の周囲の車両に対して、前記運転支援情報を前記報知信号として送信する、
請求項１または２に記載の渋滞予防サーバ。
【請求項４】
前記運転支援情報は、前記トリガ車両に対して送信する運転支援情報と、前記トリガ車両の周囲の車両に対して送信する前記運転支援情報とで、形態が異なる運転支援情報である、請求項３に記載の渋滞予防サーバ。
【請求項５】
指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における其々の道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索部と、
前記複数の第二条件における複数の道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測部と、
前記第一条件下で走行する車両の走行情報を取得する自車両走行情報取得部と、
前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出部と、
前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信部と、
を備える、渋滞予防装置。
【請求項６】
請求項１から４のいずれか１項に記載の渋滞予防サーバと、
車両用装置と、から構成される渋滞予防システムであって、
前記車両用装置は、
車両の走行情報を取得して前記渋滞予防サーバに送信する車両走行情報送信部と、
前記運転支援情報を前記渋滞予防サーバから報知信号として受信する受信部と、
を備える、
渋滞予防システム。
【請求項７】
指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索ステップと、
前記第二条件における道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測ステップと、
前記第一条件下で走行する各車両の走行情報を受信する車両走行情報受信ステップと、
前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出ステップと、
前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信ステップと、
を含む、渋滞予防方法。
【請求項８】
指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索ステップと、
前記第二条件における道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測ステップと、
前記第一条件下で走行する各車両の走行情報を受信する車両走行情報受信ステップと、
前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出ステップと、
前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信ステップと、
を渋滞予防サーバとして動作するコンピュータに実行させるための、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、渋滞予防サーバ、渋滞予防装置、渋滞予防システム、渋滞予防方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
道路で発生している渋滞の情報や、渋滞を回避するための迂回経路の情報を提供する技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、走行中の各車両から目的地情報を含む各種の情報を取得し、車両ごとに目的地までの迂回ルートを通知する技術が記載されている。特許文献２には、車両の走行状態情報を取得し、車両が渋滞の先頭車両である場合に、報知情報を送信する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１３４４７６号公報
【特許文献２】特開２０１１−１３３９９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１および特許文献２では、渋滞を解消するための情報を各車両に個別に送信している。渋滞の発生を抑制するためには、渋滞が発生した地点と、渋滞が発生したトリガとなる車両の挙動を解析し、トリガと成り得る可能性の高い車両に対して情報を提供することが効果的であると考えられる。
【０００６】
本発明は、渋滞の発生を抑制することのできる渋滞予防サーバ、渋滞予防装置、渋滞予防システム、渋滞予防方法、およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の渋滞予防サーバは、指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索部と、前記第二条件における道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測部と、前記第一条件下で走行する各車両の走行情報を受信する車両走行情報受信部と、前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出部と、前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信部と、を備える。
【０００８】
本発明の渋滞予防装置は、指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における其々の道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索部と、前記複数の第二条件における複数の道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測部と、前記第一条件下で走行する車両の走行情報を取得する自車両走行情報取得部と、前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出部と、前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信部と、を備える。
【０００９】
本発明の渋滞予防システムは、本発明の渋滞予防サーバと、車両用装置と、から構成される。前記車両用装置は、車両の走行情報を取得して前記渋滞予防サーバに送信する車両走行情報送信部と、前記運転支援情報を前記渋滞予防サーバから報知信号として受信する受信部と、を備える。
【００１０】
本発明の渋滞予防方法は、指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索ステップと、前記第二条件における道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測ステップと、前記第一条件下で走行する各車両の走行情報を受信する車両走行情報受信ステップと、前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出ステップと、前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する報知送信ステップと、を含む。
【００１１】
本発明のプログラムは、指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索ステップと、前記第二条件における道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測ステップと、前記第一条件下で走行する各車両の走行情報を受信する車両走行情報受信ステップと、前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出ステップと、前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信ステップと、を渋滞予防サーバとして動作するコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、渋滞の発生を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、第一実施形態に係る渋滞予防システムの構成の一例を示す概略図である。
【図２】図２は、第一実施形態に係る渋滞予防サーバの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、第一実施形態に係る車載器の構成の一例を示すブロック図である。
【図４Ａ】図４Ａは、道路状況履歴データベースを説明するための模式図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、道路状況履歴データベースを説明するための模式図である。
【図５】図５は、第一実施形態に係る渋滞予防サーバの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、第二実施形態に係る車載器の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は、第二実施形態に係る車載器の処理の流れの一例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】
【００１４】
以下、添付図面を参照して、本発明に係る実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせて構成するものも含む。
【００１５】
[第一実施形態]
図１と、図２と、図３とを用いて、本実施形態に係る渋滞予防システムについて説明する。図１は、本実施形態に係る渋滞予防システムの構成の一例を示す概略図である。図２は、本実施形態に係る渋滞予防サーバの構成の一例を示すブロック図である。図３は、本実施形態に係る車載器の一例を示すブロック図である。
【００１６】
渋滞予防システム１は、渋滞予防サーバ１００と、各車両Ｖに搭載された車載器２００とを含む。言い換えれば、渋滞予防システム１は、渋滞予防サーバ１００と、複数の車載器２００とを含む。渋滞予防サーバ１００と、複数の車載器２００とは、ネットワーク３００を介して、通信可能に接続されている。
【００１７】
図２に示すように、渋滞予防サーバ１００は、記憶部１１０と、制御部１２０と、通信部１３０とを備える。渋滞予防サーバ１００は、過去の道路状況と、現在の道路状況と、複数の車載器２００から取得した各車両Ｖの走行に関する情報とに基づいて、各車両Ｖのうち、渋滞の発生の原因と予測されるトリガ車両に対して、渋滞の発生を予防するための運転支援情報を報知する。
【００１８】
記憶部１１０、例えば、制御部１２０が各部の機能を実現させるためのプログラムを記憶している。この場合、制御部１２０は、記憶部１１０に記憶されているプログラムを展開して実行することで、各部の機能を実現する。記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、光ディスクなどの記憶装置で実現することができる。
【００１９】
記憶部１１０は、道路状況履歴データベース１１１と、地図データベース１１２とを記憶している。
【００２０】
道路状況履歴データベース１１１には、所定の地点の渋滞度合いを示す交通量と、各種の条件とが関連付けられた道路状況を含む情報が格納されている。言い換えれば、本実施形態において、道路状況とは、交通量と、各種の条件とを含んだものをいう。
【００２１】
図４Ａと、図４Ｂを用いて、道路状況履歴データベース１１１に格納されている情報について説明する。図４Ａと、図４Ｂとは、道路状況履歴データベース１１１に格納されている情報の一例を示す模式図である。
【００２２】
図４Ａと、図４Ｂに示すように、道路状況履歴データベース１１１には、場所と、日時と、天候と、気温と、交通量と、イベント情報とを関連付けた情報が格納されている。図４Ａにおいて、交通量は、その場所の渋滞度合いなどを示しており、例えば、１から５までの整数で渋滞度合いが表現される。この場合、例えば、１の場合の渋滞度合いが最も小さく、５の場合渋滞度合いが最も大きい。イベント情報は、その場所の周辺で開催されているイベント情報がイベントの情報を表している。道路状況履歴データベース１１１には、また、図４Ｂに示すような渋滞が発生した場所と、発生した日時と、発生した要因とを関連づけた情報が格納されている。渋滞が発生した場所について、サグ部である、勾配がある、合流地点であるなどの付加情報が格納されてもよい。渋滞が発生した要因については、例えば設置された路側カメラの画像や各車両の車載カメラが撮影した画像から要因を特定する。
【００２３】
図４Ａに示す例では、例えば、「Ａ地点」における「２０１８年１月６日  １１時３２分」の天候は「曇り」、気温は「６.３℃」、交通量は「２」、周囲で開催されているイベントは「なし」であることが関連付けられている。「Ｂ地点」における「２０１８年８月１０日  ２１時４８分」の天候は「晴れ」、気温は「２４．２℃」、交通量は「５」、周囲で開催されているイベントは「花火大会」であることが関連付けられている。図４Ａと図４Ｂでは、Ａ地点およびＢ地点のみの道路状況を示しているが、道路状況履歴データベース１１１には、各種の場所における各種の条件が関連付けて記憶されている。また、道路状況履歴データベース１１１には、その他の各種の条件が関連付けられて格納されていてもよい。その他の各種の条件は、交通量に影響を与え得る条件であればよい。
【００２４】
地図データベース１１２には、各種の地図情報が格納されている。地図情報には、交通量に影響を与え得る道路に関する情報が含まれている。地図情報には、例えば道路の勾配に関する情報や、道路に存在するサグ部に関する情報など道路に関する様々な情報が含まれている。
【００２５】
本実施形態では、道路状況履歴データベース１１１と、地図データベース１１２とは、記憶部１１０が記憶しているものとして説明するが、これは例示であり、本発明を限定するものではない。道路状況履歴データベース１１１と、地図データベース１１２とは、渋滞予防サーバ１００とは異なる、他のサーバ装置などに記憶されていてもよい。
【００２６】
制御部１２０は、条件取得部１２１と、道路状況検索部１２２と、渋滞状況推測部１２３と、車両走行情報受信部１２４と、トリガ車両抽出部１２５と、提案部１２６と、通信制御部１２７とを備える。制御部１２０は、記憶部１１０に記憶されているプログラムを展開して実行することで、各部の機能を実現する。制御部１２０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）を含む電子的な回路で実現することができる。
【００２７】
条件取得部１２１は、道路状況に関する種々の条件を取得する。条件取得部１２１は、通信部１３０の受信部１３１を介して、外部のサーバ装置などから、所定の地点の現時点における道路状況を取得する。条件取得部１２１は、例えば、道路上に配置されたＩＴＳ（Intelligent  Transport  System）などの路側機から道路状況を取得してもよい。条件取得部１２１は、道路状況として、所定の地点の所定時点における、地点、日時、渋滞の度合いを含む交通量、天候、気温、および周辺地域で開催されているイベントに関する情報などを取得する。所定時点とは、例えば、現在の日時または指定された日時である。条件取得部１２１が取得する条件は、第一条件とも呼ばれる。条件取得部１２１は、取得した情報を道路状況検索部１２２に出力する。
【００２８】
道路状況検索部１２２は、条件取得部１２１から入力された情報に基づいて、道路状況履歴データベース１１１から過去の道路状況を検索する。道路状況検索部１２２は、第一条件の道路状況の少なくとも一部が一致するか、類似点がある複数の第二条件の道路状況を道路状況履歴データベース１１１から検索する。道路状況検索部１２２は、検索結果を渋滞状況推測部１２３に出力する。類似点があるとは、例えば、第一条件に対して前年の同日であること、前週の同曜日であることなどの日時に関する類似点である。大型連休の初日であること、前年の同月の第一週末であることなどであってもよく、同日または同曜日であることに限定されない。類似点があるとは、例えば、交通量が第一条件と比較して５％以内の増減であること、天候または気温が第一条件と比較してほぼ同等と見なせることであってもよい。類似点があるとは、例えば、大型イベントの開催日であることであってもよい。
【００２９】
渋滞状況推測部１２３は、道路状況検索部１２２が検索した検索結果を解析する。渋滞状況推測部１２３は、検索結果に基づいて、第一条件と、複数の第二条件との類似度をそれぞれ算出する。渋滞状況推測部１２３は、第一条件と、複数の第二条件とのそれぞれの類似度に応じた重み付け係数を算出する。重み付け係数は、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングなどの機械学習の手法で、交通量と、各種の条件との相関関係を繰り返し学習することで最適化される。例えば、交通量と、曜日および時間帯との相関関係が強いと判定されれば、曜日および時間帯の重み付け係数を増加させる。例えば、機械学習によって、週末の高速道路などでは天候と交通量の相関関係が強いと判定される場合もある。このように渋滞状況推測部１２３は、第一条件と類似度が高い第二条件の重み付け係数を学習により最適化して、第一条件における交通量を推測する。具体的には、渋滞状況推測部１２３は、現時点と類似度が高い第二条件の道路状況における渋滞が発生した箇所および時刻に基づいて、渋滞が発生する可能性が高い箇所と時刻を推定する。渋滞状況推測部１２３は、現時点と類似度が高い第二条件の道路状況における渋滞が発生するトリガとなった要因に基づいて、渋滞が発生するトリガとなる可能性が高い要因を推測する。例えば、渋滞状況推測部１２３は、サグ部での速度の低下が渋滞発生のトリガであると推測する。例えば、渋滞状況推測部１２３は、割り込みされたことなどによる急ブレーキが渋滞発生のトリガであると推測する。渋滞状況推測部１２３は、道路状況検索部１２２と一体として構成されてもよい。
【００３０】
渋滞状況推測部１２３は、さらに、道路状況検索部１２２が検索した検索結果に基づいて、発生し得る渋滞状況を推測する。渋滞状況推測部１２３は、第一条件となる現時点における渋滞発生地点と、渋滞発生地点で渋滞が発生するトリガとなる車両の挙動を推測する。具体的には、現時点と類似度が高い第二条件の道路状況を道路状況履歴データベース１１１から抽出し、第二条件における渋滞が発生した箇所および時刻に基づいて、渋滞が発生する可能性が高い箇所と時刻を推定する。また、第二条件における渋滞が発生したトリガとなる要因を道路状況履歴データベース１１１から抽出する。渋滞が発生するトリガとなる車両の挙動要因は、例えば、サグ部での速度の低下や、割り込みされたことなどによる急ブレーキである。渋滞状況推測部１２３は、例えば、ガソリン価格や、景気動向などを渋滞状況を推測する条件として追加してもよい。この場合、渋滞状況推測部１２３は、ガソリン価格や、景気動向を把握するための経済指標情報を通信部１３０の受信部１３１を介して、外部のサーバ装置などから取得する。渋滞状況推測部１２３は、予測結果をトリガ車両抽出部１２５に出力する。
【００３１】
車両走行情報受信部１２４は、渋滞の発生が予測される地点の周辺を走行する各車両から走行情報を取得する。車両走行情報受信部１２４は、通信部１３０の受信部１３１を介して、図示しない通信部を備える各車両から走行情報を取得する。走行情報には、目的地、速度・加速度、アクセル・ブレーキ・ステアリング操作、および運転継続時間などの情報が含まれる。車両走行情報受信部１２４は、取得した走行情報を渋滞状況推測部１２３及びトリガ車両抽出部１２５に出力する。車両走行情報受信部１２４は、各車両が備える図示しない撮像部から車両周囲または車両乗員を撮像した画像を取得してもよい。
【００３２】
車両走行情報受信部１２４は、走行情報として、運転者の眠気や、イライラ感などを含む生体情報を取得してもよい。車両走行情報受信部１２４は、走行情報として、車内の二酸化炭素（ＣＯ２）濃度や、オーディオ音量などに関する情報を取得してもよい。これらの情報を取得するために、車両の運転者を撮像した画像を取得して運転者の視線を検出してもよく、運転者の表情から運転者の心理状態を推定する図示しない心理状態推定部を備えてもよい。心拍や脈拍などを測定するセンサや、二酸化炭素濃度を測定するセンサを備えてもよい。すなわち、車両走行情報受信部１２４は、車両の走行に影響を与え得る各種の情報を取得する。
【００３３】
トリガ車両抽出部１２５は、渋滞を発生させるトリガの候補であるトリガ車両を抽出する。トリガ車両抽出部１２５は、渋滞状況推測部１２３から受けた予測情報と、車両走行情報受信部１２４から受けた走行情報との関係性を解析することで、渋滞発生のトリガとなる可能性が高いトリガ車両を抽出する。抽出するトリガ車両は一台に限定されず、複数台が同時に抽出される場合もあり、また、一台も抽出されない場合もある。例えば、渋滞状況推測部１２３が推測する地点における渋滞が発生するトリガが、走行速度の頻繁な変更である可能性が高い場合には、トリガ車両抽出部１２５は、車両走行情報受信部１２４が取得する各車両の走行速度情報から走行速度の変化量を算出して、走行速度を頻繁に変更する車両を抽出する。また、トリガ車両抽出部１２５は、車両走行情報受信部１２４が取得する各車両のアクセル・ブレーキ操作情報からブレーキ操作量の多い車両を抽出する。また、トリガ車両抽出部１２５は、車両走行情報受信部１２４が取得する各車両の走行速度情報および位置情報からサグ部での速度変化が顕著な車両などをトリガ車両として抽出する。車両が走行する道路がサグ部であるか否かについては、地図データベース１１２に格納されている地図情報から判定できる。例えば、渋滞状況推測部１２３が推測する地点における渋滞が発生するトリガが、車間距離が短いことによる急ブレーキ操作の発生である可能性が高い場合には、トリガ車両抽出部１２５は、車両走行情報受信部１２４が取得する各車両のブレーキ操作情報および車両周囲画像情報から、前方車両との車間距離を算出し、車間距離とブレーキ操作の関連から車間距離の短さを要因とする頻繁なブレーキ操作を行う車両を抽出する。例えば、渋滞状況推測部１２３が推測する地点における渋滞が発生するトリガが、路上に駐車する車両を迂回する車線変更などの車両挙動である可能性が高い場合には、トリガ車両抽出部１２５は、車両走行情報受信部１２４が取得する各車両のステアリング操作情報および車両周囲画像情報から、路上に駐車している車両を検出し、駐車車両を迂回するステアリング操作を行う車両を抽出する。
【００３４】
トリガ車両抽出部１２５は、例えば高速道路などでは、渋滞状況推測部１２３が、ある地点での渋滞発生のトリガは車間距離の短さによる急ブレーキ操作の発生であると推測した場合、追い越し車線を低速で走行している車両を、トリガ車両として抽出してもよい。トリガ車両抽出部１２５は、例えば、高速道路などで事故や天候不良などの影響で、流入制限や速度規制の通行規制が実施されている場合に、通行規制が実施されたエリアを走行する車両をトリガ車両として抽出してもよい。
【００３５】
トリガ車両抽出部１２５は、例えば一般道などでは、渋滞状況推測部１２３が、ある地点での渋滞発生のトリガは路上駐車している車両を迂回する車両挙動によるスムースな走行の阻害であると推測した場合、路上駐車している車両をトリガ車両として抽出してもよい。トリガ車両抽出部１２５は、一般道などにおいても、通行規制がエリアを走行する車両をトリガ車両として抽出してもよい。
【００３６】
提案部１２６は、トリガ車両抽出部１２５によって抽出されたトリガ車両に対して、渋滞が発生するトリガとなり得る車両操作を行わないように運転支援情報を提案する。提案部１２６は、通信部１３０の送信部１３２を介して、トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信することで提案する。具体的には、提案部１２６は、例えば、渋滞発生地点と推測されるサグ部を走行する直前に、車両速度が低下する可能性が高いトリガ車両に対して、車両速度を確認したり、維持したりするように提案する。提案部１２６は、例えば、渋滞発生地点と推測される地点周辺での無理な割り込みや、車線変更が渋滞発生のトリガであると推測される場合に、これらの車両挙動を行う可能性が高いトリガ車両に対して、割り込みや車線変更を控えるように提案する。提案部１２６は、例えば、高速道路などで渋滞が発生するトリガが追い越し車線での低速走行である場合、低速走行をしているトリガ車両に対して、走行車線に戻るように提案する。
【００３７】
提案部１２６は、例えば、目的地が比較的遠かったり、所定時間以上継続して運転したりしている車両の挙動が、交通量との相関関係が強いと判明した場合には、休憩を提案してもよい。
【００３８】
提案部１２６は、トリガ車両の周囲を走行する車両に対して、トリガ車両の挙動に注意するように運転支援情報を提案してもよい。具体的には、提案部１２６は、例えば、トリガ車両の後方を走行する車両に対して、トリガ車両の速度の低下が推測される場合に、各車両が備える図示しない通信部または道路上に設置される情報掲示板への情報提示などの手段により、トリガ車両の速度の低下に注意するよう提案する。または、トリガ車両との車間距離を十分にとるよう提案してもよい。提案部１２６は、トリガ車両の周囲を走行する車両に対して、トリガ車両の急な割り込みなどに注意するような提案を行ってもよい。具体的には、提案部１２６は、例えば、トリガ車両の隣接車線を走行する車両に対して、トリガ車両の急な車線変更による割り込みが推測される場合に、トリガ車両の車線変更に注意するよう提案する。または、自車両の先行車両との車間距離を十分にとるよう提案してもよい。このように、提案部１２６は、トリガ車両に対して渋滞を発生させるトリガとなり得る車両操作を行わないように提案し、トリガ車両の周囲を走行する車両に対して、トリガ車両の挙動に注意するように提案する。換言すると、トリガ車両に対する運転支援情報提案と、トリガ車両の周囲を走行する車両に対する運転支援情報提案とで、形態を異ならせる運転支援情報提案を行うことで、より渋滞を発生させにくい運転支援情報とすることができる。
【００３９】
提案部１２６は、トリガ車両の周囲を走行する車両のうち、類似の走行特性を持つ複数の車両に対して同一の提案を行ってもよい。類似の走行特性とは、走行速度や、走行速度の変化量が類似していることを意味する。提案部１２６は、例えば、類似の走行特性を持つ複数の車両に対して、同一車線を走行するように提案する。具体的には、提案部１２６は、トリガ車両の周囲を走行する車両のうち、類似の走行性能を持つ複数の車両に対して、全体として渋滞の発生を回避するような個別の提案を行う。
【００４０】
提案部１２６は、例えば、一般道などでは、路上駐車車両や、右折待ちで停車している車両の周辺を走行する車両に対して、減速したり、周辺を走行する他車両に対してパッシングなどの合図を行ったりして、車両走行をスムースにさせ、交通量の低下を防ぐ走行に協力するよう要請する旨の提案を行ってもよい。
【００４１】
通信制御部１２７は、通信部１３０を制御する。通信制御部１２７は、通信部１３０を制御することで、外部の情報処理装置と情報通信を行う。通信制御部１２７は、受信部１３１を制御して、外部の情報処理装置から種々の情報を受信する。通信制御部１２７は、送信部１３２を制御して、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。
【００４２】
通信部１３０は、受信部１３１と、送信部１３２とを備える。通信部１３０は、図１に図示の有線又は無線のネットワーク３００と接続されており、通信制御部１２８の制御に従って、渋滞予防サーバ１００と、外部の情報処理装置との間で情報通信を行う。
【００４３】
通信部１３０は、例えば、通信制御部１２８の制御に従って、渋滞予防サーバ１００と、車載器２００との間で情報通信を行う。この場合、受信部１３１は、車載器２００から車両の走行情報を受信する。送信部１３２は、車載器２００へ提案部１２６の提案を報知信号として送信する。
【００４４】
通信部１３０は、例えば、通信制御部１２８の制御に従って、渋滞予防サーバ１００と、外部のサーバ装置との間で情報通信を行う。この場合、受信部１３１は、道路状況に関する各種の条件を受信する。
【００４５】
図３を参照して、車載器２００の構成について説明する。
【００４６】
図３に示すように、車載器２００は、記憶部２１０と、制御部２２０と、通信部２３０と、音声出力部２４０とを備える。
【００４７】
記憶部２１０、例えば、制御部２２０が各部の機能を実現させるためのプログラムを記憶している。この場合、制御部２２０は、記憶部２１０に記憶されているプログラムを展開して実行することで、各部の機能を実現する。記憶部２１０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、光ディスクなどの記憶装置で実現することができる。
【００４８】
制御部２２０は、自車両走行情報取得部２２１と、通信制御部２２２と、出力制御部２２３とを備える。制御部２２０は、記憶部２１０に記憶されているプログラムを展開して実行することで、各部の機能を実現する。制御部２２０は、例えば、ＣＰＵを含む電子的な回路で実現することができる。
【００４９】
自車両走行情報取得部２２１は、車載器２００を搭載する自車両の走行情報を取得する。自車両走行情報取得部２２１は、走行情報をＣＡＮ（Controller  Area  Network）や、自車両が備える各種のセンサから取得する。
【００５０】
通信制御部２２２は、通信部２３０を制御する。通信制御部２２２は、通信部２３０を制御することで、外部の情報処理装置と情報通信を行う。通信制御部２２２は、受信部２３１を制御して、外部の情報処理装置から種々の情報を受信する。通信制御部２２２は、例えば、受信部２３１を制御して、渋滞予防サーバ１００から報知信号を受信する。通信制御部２２２は、送信部２３２を制御して、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。通信制御部２２２は、例えば、送信部２３２を制御して、自車両走行情報取得部２２１が取得した自車両の走行情報を渋滞予防サーバ１００に送信する。
【００５１】
出力制御部２２３は、音声出力部２４０を制御する。出力制御部２２３は、音声出力部２４０を制御して、音声を出力する。出力制御部２２３は、例えば、渋滞予防サーバ１００から受信した報知信号に対応する運転支援情報を、音声出力部２４０から音声として出力する。
【００５２】
通信部２３０は、受信部２３１と、送信部２３２とを備える。通信部２３０は、図１に図示の有線又は無線のネットワーク３００と接続されており、通信制御部２２２の制御に従って、車載器２００と、外部の情報処理装置との間で情報通信を行う。
【００５３】
通信部２３０は、例えば、通信制御部２２２の制御に従って、渋滞予防サーバ１００と、車載器２００との間で情報通信を行う。この場合、受信部２３１は、渋滞予防サーバ１００から報知信号を受信する。送信部２３２は、自車両の走行情報を渋滞予防サーバ１００に送信する。
【００５４】
音声出力部２４０は、渋滞予防サーバ１００からの提案を含む種々の音声を出力する。音声出力部２４０は、例えば、車両に搭載されているオーディオ装置用のスピーカで実現することができる。
【００５５】
図５を用いて、渋滞予防サーバ１００の制御部１２０の処理について説明する。図５は、渋滞予防サーバ１００の制御部１２０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５６】
まず、制御部１２０は、現時点における道路状況の条件を取得する（ステップＳ１０１）。具体的には、制御部１２０は、例えば、外部のサーバ装置から現在の日時における道路の交通量、天候、気温などの条件を取得する。そして、ステップＳ１０２に進む。
【００５７】
制御部１２０は、ステップＳ１０１で取得した条件に類似する条件の道路状況を、道路状況履歴データベース１１１から検索する（ステップＳ１０２）。具体的には、制御部１２０は、例えば、現時点の前週の同時刻であることなどの類似性に基づいた検索を行う。そして、ステップＳ１０３に進む。
【００５８】
制御部１２０は、ステップＳ１０２での検索結果に基づいて、ステップＳ１０１で取得した条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する（ステップＳ１０３）。そして、ステップＳ１０４に進む。
【００５９】
制御部１２０は、渋滞発生地点の周辺を走行する各車両の走行情報を取得する（ステップＳ１０４）。そして、ステップＳ１０５に進む。
【００６０】
制御部１２０は、ステップＳ１０３で推測した渋滞発生要因およびステップＳ１０４で取得した走行情報に基づいて、渋滞を発生させる候補の車両であるトリガ車両を抽出する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５では、制御部１２０は、トリガ車両の周囲を走行する車両を抽出してもよい。そして、ステップＳ１０６に進む。
【００６１】
制御部１２０は、トリガ車両に対して、渋滞の発生を予防するための運転支援情報を報知信号として送信する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６では、制御部１２０は、トリガ車両の周囲を走行する車両に対して、トリガ車両の挙動に注意すべき旨の運転支援情報を報知信号として送信してもよい。そして、図５の処理を終了する。
【００６２】
上述のとおり、本実施形態では、現時点の道路状況の条件に類似する過去の道路状況を検索し、現時点における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測することができる。これにより、本実施形態は、渋滞発生地点の周囲を走行する各車両の走行情報を取得し、渋滞発生要因となるトリガ車両を抽出し、トリガ車両に対して渋滞の発生を抑制させるような提案をすることができる。その結果、本実施形態は、渋滞の発生を適切に予防することができる。
【００６３】
また、本実施形態では、渋滞が発生すると予測される道路全体として渋滞の発生を回避するように、渋滞が発生すると予測される場所ごと、渋滞が発生する要因になり得ると推測される車両挙動ごと、渋滞を発生させる要因となり得る挙動が多い走行を行っている車両ごとに適切な提案を行うことができる。その結果、本実施形態は、当該の道路全体として渋滞の発生を予防することができる。
【００６４】
［第二実施形態］
図６を用いて、第二実施形態に係る車載器の構成の一例について説明する。図６は、第二実施形態に係る車載器の構成の一例を示すブロック図である。
【００６５】
図６に示すように、車載器２００Ａは、記憶部２１０Ａと、制御部２２０Ａ（渋滞予防装置）と、通信部２３０と、音声出力部２４０とを備える。車載器２００Ａは、記憶部２１０Ａが学習データ２１１を記憶している点と、制御部２２０Ａが条件取得部２２４と、渋滞状況推測部２２５、判定部２２６と、提案部２２７とを備えている点で、第一実施形態に係る車載器２００と異なっている。第一実施形態ではサーバ側で渋滞状況推測していたが、第二実施形態では車載器側で渋滞状況を推測する。
【００６６】
学習データ２１１は、各種の条件と、道路の交通量との相関関係が、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングなどの機械学習によってモデル化された学習データである。各種の条件には、例えば、日時、天候、気温、および周辺地域で開催されているイベントなどの情報が含まれる。学習データ２１１は、例えば、渋滞予防サーバ１００の渋滞状況推測部１２３で推測された学習データである。
【００６７】
条件取得部２２４は、道路状況に関する種々の条件を取得する。条件取得部２２４は、通信部２３０の受信部２３１を介して、外部のサーバ装置などから、所定の地点の現時点における道路状況に関する種々の条件を取得する。条件取得部２２４は、例えば、道路上に配置されたＩＴＳなどの路側機から道路状況に関する種々の情報を取得してもよい。すなわち、条件取得部２２４は、図２に図示の条件取得部１２１と同様の機能を有している。そのため、条件取得部２２４が取得する種々の条件は、条件取得部１２１が取得する条件と同じである。
【００６８】
渋滞状況推測部２２５は、学習データ２１１と、条件取得部２２４が取得した条件とに基づいて、発生し得る渋滞状況を推測する。渋滞状況推測部２２５は、現時点における渋滞発生地点と、渋滞発生地点で渋滞が発生するトリガとなる車両の挙動を学習データ２１１に基づいて推測する。すなわち、渋滞状況推測部２２５は、機械学習の手法で、渋滞発生地点と、渋滞発生地点で渋滞が発生するトリガとなる車両の挙動を推測する。
【００６９】
判定部２２６は、自車両の走行情報と、渋滞状況推測部２２５の推測結果に基づいて、自車両がトリガ車両であるか否かを判定する。
【００７０】
提案部２２７は、判定部２２６によって、自車両がトリガ車両であると判定された場合、渋滞の発生を予防するための提案を自車両の運転者に対して行う。この場合、出力制御部２２３は、提案部２２７の制御に従って、音声出力部２４０から音声で提案する。
【００７１】
図７を用いて、第二実施形態に係る車載器２００Ａの制御部２２０Ａの処理について説明する。図７は、第二実施形態に係る車載器２００Ａの制御部２２０Ａの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７２】
まず、制御部２２０Ａは、ＣＡＮなどを介して自車両の走行情報を取得する（ステップＳ２０１）。そして、ステップＳ２０２に進む。
【００７３】
制御部２２０Ａは、現時点における道路状況に関する種々の条件を取得する（ステップＳ２０２）。そして、ステップＳ２０３に進む。
【００７４】
次に、制御部２２０Ａは、ステップＳ２０１で取得した条件と、学習データ２１１とに基づいて、現時点の道路における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する（ステップＳ２０３）。そして、ステップＳ２０４に進む。
【００７５】
次に、制御部２２０Ａは、ステップＳ２０１で取得した自車両の走行情報と、ステップＳ２０３で推測した推測結果に基づいて、自車両がトリガ車両であるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。
【００７６】
自車両がトリガ車両でないと判定された場合（ステップＳ２０４のＮｏ）、制御部２２０Ａは、ステップＳ２０１に進む。一方、自車両がトリガ車両であると判定された場合（ステップＳ２０４のＹｅｓ）、ステップＳ２０５に進む。
【００７７】
ステップＳ２０５では、制御部２２０Ａは、自車両の運転者に対して、渋滞を予防するための提案を行う（ステップＳ２０５）。そして、図７の処理を終了する。
【００７８】
上述のとおり、本実施形態では、車両側で、道路状況と交通量との相関関係を学習した学習データに基づいて、現時点における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測することができる。そして、本実施形態は、推測結果に基づいて、自車両がトリガ車両であると判定された場合に、運転者に対して渋滞の発生を予防するような提案をすることができる。その結果、本実施形態は、サーバ装置と、車載器との間で常時通信しなくとも、渋滞の発生を予測し、渋滞の発生を予防することができる。
【００７９】
以上、本発明の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により実施形態が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
【符号の説明】
【００８０】
１  渋滞予防システム
１００  渋滞予防サーバ
１１０，２１０，２１０Ａ  記憶部
１１１  道路状況履歴データベース
１１２  地図データベース
１２０，２２０  制御部
１２１，２２４  条件取得部
１２２  道路状況検索部
１２３，２２５  渋滞状況推測部
１２４  車両走行情報受信部
１２５  トリガ車両抽出部
１２６  提案部
１２７，２２２  通信制御部
１３０  通信部
１３１  受信部
１３２  送信部
２００，２００Ａ  車載器
２１１  学習データ
２２０Ａ  制御部（渋滞予防装置）
２２１  自車両走行情報取得部
２２３  出力制御部
２４０  音声出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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