(57)【要約】【課題】状況に応じて適切な運転支援を行うことができる運転支援装置を提供する。【解決手段】運転支援装置は、車両が走行する走行環境情報を取得する環境情報取得部と、走行環境情報に基づいて車両による走行の安全度合いを算出する安全度合い算出部と、安全度合いに基づいて運転を自動化する程度を決定する支援程度決定部と、を備える。走行環境情報は、例えば、道路状況、天候、時間帯のうちの少なくとも１つを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が走行する走行環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出する安全度合い算出部と、
前記安全度合いに基づいて運転を自動化する程度を決定する支援程度決定部と、を備える、運転支援装置。
【請求項２】
運転者が運転操作しているときの車両の走行に関する走行情報を取得する走行情報取得部と、
前記走行情報に基づいて運転者の熟練度を算出する熟練度算出部と、をさらに備え、
前記支援程度決定部は、運転を自動化する程度の決定において前記熟練度を加味した決定を行う、請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
運転者の生体情報を取得する生体情報取得部をさらに備え、
前記支援程度決定部は、運転を自動化する程度の決定において前記生体情報を加味した決定を行う、請求項２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記生体情報は、運転者の表情、心拍数、脈拍、体温、脳波のうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記走行情報に基づいて運転者の運転傾向を推定する運転傾向推定部と、
前記車両の運転において運転支援する運転制御部と、をさらに備え、
前記運転制御部は、運転を自動化する際の自動運転の仕方に、前記運転傾向推定部によって推定された運転者の運転傾向を加味した制御を行う、請求項２から４のいずれか一項に記載の運転支援装置。
【請求項６】
走行環境情報を取得する環境情報取得部、無線通信を行うための第１通信部、運転支援する運転制御部、を備える車両と、
前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出する安全度合い算出部、前記安全度合いに基づいて前記運転制御部により運転を自動化する程度を決定する支援程度決定部、無線通信を行うための第２通信部を備えるサーバと、を有し、
前記第１通信部は前記第２通信部に前記環境情報取得部により取得された走行環境情報を送信し、
前記第２通信部は前記第１通信部に前記支援程度決定部により決定された運転を自動化する程度を送信し、
前記運転制御部は、前記運転を自動化する程度に応じた運転制御を行う、運転支援システム。
【請求項７】
車両が走行する走行環境情報を取得するステップと、
前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出するステップと、
前記安全度合いに基づいて前記車両の運転を自動化する程度を決定するステップと、を備える、運転支援方法。
【請求項８】
車両が走行する走行環境情報を取得するステップと、
前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出するステップと、
前記安全度合いに基づいて前記車両の運転を自動化する程度を決定するステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置、運転支援システム、運転支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両の走行に係る運転操作を運転者に代わって自動的に行う運転支援に関する技術の開発が進められている。特許文献１には、手動運転モードと運転支援モードとの切換えを運転者の操作に基づいて行う機能と、自動で切換えを行う機能とを共存させ、かつ、これらの機能を運転者が自在に扱えるようにする技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−０２４５２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示された技術では、運転者の覚醒度を判断し、運転者が眠気を感じているときや居眠りしている等で運転者の覚醒度が低下している場合に自動運転モードに切替える。しかしながら、運転者の覚醒度が高い場合であっても運転支援が必要な場合があった。
【０００５】
本発明は、以上の背景に鑑みなされたものであり、状況に応じて適切な運転支援を行うことができる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】
本発明に係る運転支援装置は、車両が走行する走行環境情報を取得する環境情報取得部と、前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出する安全度合い算出部と、前記安全度合いに基づいて運転を自動化する程度を決定する支援程度決定部と、を備える。
【０００７】
本発明に係る運転支援システムは、走行環境情報を取得する環境情報取得部、無線通信を行うための第１通信部、前記車両の運転において運転支援する運転制御部、を備える車両と、前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出する安全度合い算出部、前記安全度合いに基づいて前記運転制御部により運転を自動化する程度を決定する支援程度決定部、無線通信を行うための第２通信部を備えるサーバと、を有し、前記第１通信部は前記第２通信部に前記環境情報取得部により取得された走行環境情報を送信し、前記第２通信部は前記第１通信部に前記支援程度決定部により決定された運転を自動化する程度を送信し、前記運転制御部は、前記運転を自動化する程度に応じた運転制御を行う。
【０００８】
本発明に係る運転支援方法は、車両が走行する走行環境情報を取得するステップと、前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出するステップと、前記安全度合いに基づいて前記車両の運転を自動化する程度を決定するステップと、を備える。
【０００９】
本発明に係るプログラムは、車両が走行する走行環境情報を取得するステップと、前記走行環境情報に基づいて前記車両による走行の安全度合いを算出するステップと、前記安全度合いに基づいて前記車両の運転を自動化する程度を決定するステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、状況に応じて適切な運転支援を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１に係る運転支援装置の構成について示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る運転支援装置における運転を自動化する程度を決定する処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】実施の形態２に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態３に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図５】実施の形態４に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図６】実施の形態５に係る運転支援システムの構成について示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲に係る発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。
【００１３】
［実施の形態１］
まず、図１を参照して実施の形態１に係る運転支援装置の構成について説明する。
図１は、実施の形態１に係る運転支援装置１０の構成について示すブロック図である。図１に示すように、運転支援装置１０は、環境情報取得部２０と、制御部３０と、を備えている。環境情報取得部２０は、車両が走行する走行環境情報を取得する。
【００１４】
制御部３０は、運転制御部３１と、安全度合い算出部３２と、支援程度決定部３３と、を有している。運転制御部３１は、車両の運転において、運転支援を行う。安全度合い算出部３２は、環境情報取得部２０が取得した走行環境情報に基づいて車両による走行の安全度合いを算出する。本実施の形態は、運転制御部３１を含まずに、支援程度決定部３３が決定した支援の程度を、運転者に通知する形態であってもよい。
【００１５】
走行環境情報は、道路状況、天候、時間帯のうちの少なくとも１つを含む。ここで、道路状況とは、例えば、制限速度、道幅、車線数、カーブの多少、などの道路固有の状況や、渋滞状況はどうか、歩行者が多いか少ないか、事故は発生していないか、などの道路に付帯する状況である。道路状況に関する情報は、例えばクラウドより取得することができる。また、道路状況は、例えば車両の前方に設置された前方カメラによる撮影画像を、学習済モデルによって分析することで取得するようにしてもよい。例えば標識認識による制限速度の取得や、車両を認識することで車両周囲を走行する他車両との車間距離などを取得できる。安全度合い算出部３２は、取得した道路状況が、相対的に運転し難い状況であると判断される場合には、相対的に運転しやすい状況であると判断される場合よりも安全度合いを低く算出する。ここで、相対的に運転し難い状況とは、例えば、道幅が狭い、カーブが続く、渋滞している、歩行者が多い、といった状況である。
【００１６】
天候について、例えば雨の日は、路面が濡れていてスリップしやすく、視界も悪い。よって、安全度合い算出部３２は、天候が雨の場合には、晴れ、曇りの場合よりも安全度合いを低く算出する。なお、天候情報は、クラウド等の地点天気予報より取得することができる。また、天候が雨の場合、雨量の大小も安全度合いの算出に考慮すべきである。雨量については、ワイパーの動作回数、車載用の雨感知センサ、クラウド等の雨雲レーダーなどから推定できる。
【００１７】
時間帯について、例えば日没の時間帯は、視界が悪く交通事故の発生比率が特に高い。よって、安全度合い算出部３２は、日没の時間帯である場合には他の時間帯よりも安全度合いを低く算出する。また暗い夜間の安全度合いは、日射のある明るい時間帯の安全度合よりも低く算出してもよい。時間帯は、時計から取得することができる。
【００１８】
支援程度決定部３３は、安全度合いに基づいて運転制御部３１により運転を自動化する程度を決定する。運転を自動化する程度は、例えば、アメリカの自動車技術会（ＳＡＥ）において定義されている、自動運転化レベルに対応するものであってもよい。自動運転化レベルは、レベル０からレベル５まで６段階で定義される。
【００１９】
レベル０は、運転者が、全ての動的運転タスクを実行する、と定義される。すなわち、運転を自動化しない。レベル１からレベル２は、運転を担う主体は運転者であり、自動運転システムは運転者による手動運転に対する運転支援を行う。レベル１は、自動運転システムが動的運転タスクの縦方向又は横方向のいずれか一方の車両運動制御のサブタスクを特定の限定領域において持続的に実行する、と定義される。つまり、レベル１では、動的運転タスクのうちで、アクセルとブレーキの操作のみ、もしくは、ハンドルの操作のみを自動運転システムが担う。レベル２は、自動運転システムが動的運転タスクの縦方向及び横方向両方の車両運動制御のサブタスクを特定の限定領域において持続的に実行する、と定義される。つまり、レベル２では、アクセルとブレーキの操作、及び、ハンドルの操作を自動運転システムが担う。
【００２０】
レベル３からレベル５は、運転を担う主体は自動運転システムである。つまり、レベル３からレベル５は、運転者による手動運転に対し自動運転システムが運転支援を行う、という位置づけではなく、基本的に運転操作は全て自動運転システムが行う自動運転車両を想定したものである。レベル３は、自動運転システムが全ての動的運転タスクを限定領域において持続的に実行する、と定義される。レベル３では、緊急時にのみ運転手が運転操作を担う。レベル４は、自動運転システムが全ての動的運転タスク及び作動継続が困難な場合への応答を限定領域において持続的に実行する、と定義される。レベル５は、運転自動化システムが全ての動的運転タスク及び作動継続が困難な場合への応答を持続的かつ無制限に実行する、と定義される。
【００２１】
本実施の形態に係る運転支援装置１０では、運転操作において、手動運転と自動運転が併存する車両を対象とする。上述したように、支援程度決定部３３が、運転制御部３１による運転操作において運転を自動化する程度を決定する。すなわち、支援程度決定部３３は、走行環境情報に基づいて、例えば、上述した自動運転化レベルをレベル０からレベル２のいずれにするかを決定する。なお、運転制御部３１による運転を自動化する程度は、上述した自動運転化レベルに対応するものでなくてもよい。支援程度決定部３３は、例えば、走行環境情報に基づいて、アクセルとブレーキの操作のみ、または、ハンドルの操作のみ、のいずれにするかを決定してもよい。  
【００２２】
運転制御部３１は、支援程度決定部３３が決定した運転を自動化する程度に応じた運転制御を行う。例えば、支援程度決定部３３によって決定された運転を自動化する程度が極めて高い場合には、運転制御部３１は、アクセルとブレーキの操作、及び、ハンドルの操作を制御する。これに対し、例えば、支援程度決定部３３によって決定された運転を自動化する程度が極めて低い場合には、運転制御部３１による運転操作の制御は行わず、運転操作は全て運転者が行う。言い換えると、支援程度決定部３３によって決定された運転を自動化する程度が自動運転化レベル０である場合、運転制御部３１による運転操作の制御を行わない、運転者による手動運転となる。
【００２３】
次に、運転支援装置１０において、運転を自動化する程度を決定する処理について説明する。なお、以下の説明では、図１についても適宜参照する。
図２は、実施の形態１に係る運転支援装置１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れを示すフローチャートである。
【００２４】
図２に示すように、まず、環境情報取得部２０において、車両が走行する走行環境情報を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、安全度合い算出部３２において、走行環境情報に基づいて車両による走行の安全度合いを算出する（ステップＳ１０２）。続いて、支援程度決定部３３において、安全度合いに基づいて車両の運転を自動化する程度を決定する（ステップＳ１０３）。続いて、運転制御部３１において、車両の運転を自動化する程度に応じた運転制御を行う（ステップＳ１０４）。ステップS１０４は、運転制御に代えて、車両の運転を自動化する程度を運転者に通知し、運転を自動化する程度の決定を運転者に委ねてもよい。例えば、支援程度決定部３３が、運転の自動化レベル２に相応する運転の自動化が好ましいと決定したとき、図示しない通知部が運転の自動化をレベル２にするよう、運転者に提案する形態であってもよい。
【００２５】
以上より、本実施の形態に係る運転支援装置１０は、走行環境が比較的安全である場合には運転者による自主的な運転操作に任せ、走行環境が安全ではない場合には運転制御部３１が運転操作に関与する程度を高める。このようにすることで、安全性と運転者の利便性とを両立することができる。すなわち、状況に応じて、運転支援装置１０は、適切な運転支援を行うことができる。
【００２６】
［実施の形態２］
図３を参照して実施の形態２に係る運転支援装置の構成について説明する。
図３は、実施の形態２に係る運転支援装置１１０の構成を示すブロック図である。図３に示す、実施の形態２に係る運転支援装置１１０の構成では、図１に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０の構成に対して、走行情報取得部４０が追加されている。また、図３に示す運転支援装置１１０の制御部１３０には、図１に示す運転支援装置１０の制御部３０に対して、熟練度算出部３４が追加されている。運転支援装置１１０のその他の構成は、図１に示す運転支援装置１０と同じである。
【００２７】
走行情報取得部４０は、運転者が運転操作しているときの車両の走行に関する走行情報を取得する。ここで、走行情報は、例えば、運転者が運転操作しているときの車両の走行における、アクセル、ブレーキ、ハンドル、ウインカーの操作状況である。また走行情報は、例えば、運転者が運転操作しているときの車両の走行における、車両速度、車両加速度、などの走行状況であってもよい。これらの情報は、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）などの車載ネットワークを介して、車両から取得する。車速センサや加速センサなどの各種センサを備えて、これらのセンサから取得してもよい。
【００２８】
アクセルの操作状況については、例えば、加速度の増加率がどの程度か、によって、運転者が、急加速をする傾向があるのか、徐々に加速する傾向があるのか、が分かる。ブレーキの操作状況については、例えば、加速度の減少率がどの程度か、によって、運転者が、急ブレーキをする傾向があるのか、徐々に減速する傾向があるのか、が分かる。ハンドルの操作状況については、ウインカーを出してからハンドルをきるまでの時間により、運転者が、急ハンドル操作をする傾向があるのか、余裕を持ってハンドル操作をする傾向があるのか、が分かる。熟練度算出部３４は、これらの走行情報に基づいて運転者の熟練度を算出する。例えば、急加速、急ブレーキ、急ハンドル操作などが多い運転者については、熟練度算出部３４は、運転者の熟練度を相対的に低く算出する。
【００２９】
運転支援装置１１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れは、図２に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れと基本的に同じである。運転支援装置１１０では、図２のステップＳ１０３で、支援程度決定部３３が、運転制御部３１により運転を自動化する程度の決定において、安全度合い算出部３２が算出した安全度合に、熟練度算出部３４が算出した熟練度を加味した決定を行う。つまり、運転者の熟練度が、相対的に低いと算出された場合には、相対的に高いと算出された場合に対し、運転制御部３１により運転を自動化する程度を高くする。このようにすることで、車両の運転における安全性をより高めることができる。
【００３０】
［実施の形態３］
図４を参照して実施の形態３に係る運転支援装置の構成について説明する。
図４は、実施の形態３に係る運転支援装置２１０の構成を示すブロック図である。図４に示す、実施の形態３に係る運転支援装置２１０の構成では、図１に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０の構成に対して、走行情報取得部４０が追加されている。また、図４に示す運転支援装置２１０の制御部２３０には、図１に示す運転支援装置１０の制御部３０に対して、運転傾向推定部３５が追加されている。運転支援装置２１０のその他の構成は、図１に示す運転支援装置１０と同じである。
【００３１】
走行情報取得部４０は、実施の形態２において述べた通りである。走行情報取得部４０が取得する走行情報は、上述したように、例えば、運転者が運転操作しているときの車両の走行における、アクセル、ブレーキ、ハンドルの操作状況または車両速度、車両加速度、などの走行状況である。
【００３２】
アクセルの操作状況については、例えば、加速度の増加率がどの程度か、によって、運転者が、どのような加速を好むのか、が分かる。ブレーキの操作状況については、例えば、加速度の減少率がどの程度か、によって、運転者が、どのような減速を好むのか、が分かる。運転傾向推定部３５は、これらの走行情報に基づいて、運転者の運転傾向、すなわち、運転操作における運転者の好みや癖を推定する。
【００３３】
運転支援装置２１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れは、図２に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れと基本的に同じである。運転支援装置２１０では、図２のステップＳ１０４で、運転制御部３１は、運転を自動化する際の自動運転の仕方に、運転傾向推定部３５によって推定された運転者の運転傾向を加味する。言い換えると、運転者の運転傾向に合わせて、アクセル、ブレーキ、ハンドルを操作するタイミングや操作量を変更した自動運転を行う。このようにすることで、運転制御部３１による自動運転が運転者にとってより快適になるようにすることができる。
【００３４】
［実施の形態４］
図５を参照して実施の形態４に係る運転支援装置の構成について説明する。
図５は、実施の形態４に係る運転支援装置３１０の構成を示すブロック図である。図５に示す、実施の形態４に係る運転支援装置３１０の構成では、図１に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０の構成に対して、生体情報取得部５０が追加されている。運転支援装置３１０のその他の構成は、図１に示す運転支援装置１０と同じである。生体情報取得部５０は、運転者の生体情報を取得する。ここで、生体情報は、運転者の表情、心拍数、脈拍、体温、脳波のうちの少なくとも１つを含む。生体情報取得部５０は、例えば、運転者を撮影する車内撮影カメラや、運転者が装着するリストバンドやスマートウォッチが内蔵する各種のセンサなどから運転者の情報を取得する。
【００３５】
運転支援装置３１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れは、図２に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れと基本的に同じである。運転支援装置３１０では、図２のステップＳ１０３で、支援程度決定部３３が、運転制御部３１により運転を自動化する程度の決定において、生体情報取得部５０が取得した生体情報を考慮する。
【００３６】
取得された運転者の生体情報において、例えば、怒った表情をしている、心拍数が通常時より高い、脈拍が通常時より速い、体温が通常時より高い、眠気が強いことを示す脳波が出ている、といった、運転に好ましくない状態が見られたとする。このような場合、支援程度決定部３３は、運転制御部３１により運転を自動化する程度の決定において、安全度合い算出部３２が算出した安全度合に、生体情報取得部５０が取得した生体情報を加味した決定を行い。運転制御部３１により運転を自動化する程度を高くする。このようにすることで、車両の運転における安全性をより高めることができる。
【００３７】
［実施の形態５］
図６を参照して実施の形態５に係る運転支援システムの構成について説明する。
図６は、実施の形態５に係る運転支援システム４１０の構成について示すブロック図である。図６に示すように、運転支援システム４１０は、車両４２０と、サーバ４３０と、を備えている。
【００３８】
車両４２０は、環境情報取得部２０、運転制御部３１及び無線通信を行うための第１通信部を備えている。サーバ４３０は、安全度合い算出部３２、支援程度決定部３３及び無線通信を行うための第２通信部３６を備えている。車両４２０とサーバ４３０は、第１通信部２１と第２通信部３６を介して、無線通信により情報のやり取りを行う。
【００３９】
運転支援システム４１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れは、図２に示す、実施の形態１に係る運転支援装置１０における運転を自動化する程度を決定する処理の流れと基本的に同じである。運転支援システム４１０では、図２のステップＳ１０１で、第１通信部２１が、第２通信部３６に環境情報取得部により取得された走行環境情報を送信する。また、運転支援システム４１０では、図２のステップＳ１０３で、第２通信部３６が、第１通信部２１に支援程度決定部３３により決定された運転を自動化する程度を送信する。このようにサーバに運転を自動化する程度を決定する処理を担わせることで、車両４２０に搭載されたコンピュータにおける処理負担を軽減することができる。
【００４０】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。以上で説明した複数の例は、適宜組み合わせて実施されることもできる。
【００４１】
本発明にかかる運転支援装置の各部における処理は、コンピュータなどにプログラムを実行させることによって実現できる。より具体的には、プログラムメモリに格納された、運転支援装置の各部における処理を実行させるためのプログラムを主記憶装置にロードし、ＣＰＵの制御によって当該プログラムを実行して実現する。ここで、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。また、運転支援装置の各部における処理は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせ等により実現しても良い。
【符号の説明】
【００４２】
１０、１１０、２１０、３１０  運転支援装置
２０  環境情報取得部
２１  第１通信部
３０、１３０、２３０  制御部
３１  運転制御部
３２  安全度合い算出部
３３  支援程度決定部
３４  熟練度算出部
３５  運転傾向推定部
３６  第２通信部
４０  走行情報取得部
５０  生体情報取得部
４１０  運転支援システム
４２０  車両
４３０  サーバ
【図１】
2020135698.tif 000003
【図２】
2020135698.tif 000004
【図３】
2020135698.tif 000005
【図４】
2020135698.tif 000006
【図５】
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【図６】
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