(57)【要約】【課題】ドライバの感覚に合ったリスク評価を行う。【解決手段】評価装置（１０）は、車両が走行する道路の周辺に存在するリスクを評価する。リスク評価装置は、車両のドライバの運転行動を示す特徴量に基づいて、道路の一の区間におけるリスクの度合いを示す第１リスク値を判定する第１判定手段（１００）と、道路の周辺情報に基づいて、一の区間におけるリスクの度合いを示す第２リスク値を判定する第２判定手段（２００）と、第１リスク値を用いて第２リスク値を評価することで、第２リスク値の信頼度を取得する取得手段（３００）とを備える。【選択図】図１
2020140309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が走行する道路の周辺に存在するリスクを評価する評価装置であって、
前記車両のドライバの運転行動を示す特徴量に基づいて、前記道路の一の区間におけるリスクの度合いを示す第１リスク値を判定する第１判定手段と、
前記道路の周辺情報に基づいて、前記一の区間におけるリスクの度合いを示す第２リスク値を判定する第２判定手段と、
前記第１リスク値を用いて前記第２リスク値を評価することで、前記第２リスク値の信頼度を取得する取得手段と
を備えることを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記取得手段は、前記第１リスク値と前記第２リスク値との一致度に基づいて、前記第２リスク値の信頼度を取得することを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両走行時のリスクに関する評価を行う評価装置の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の装置として、車両が走行する区間のリスクを周辺情報（言い換えれば、環境情報）に基づいて評価するものが知られている。例えば特許文献１では、地理的領域内の地形を表す地図情報を用いて、現在或いは将来の事故発生リスクを評価する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−０３２３４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した特許文献１に記載されている技術のように、ある地点におけるリスクは周辺情報に依存しているが、周辺情報だけに基づいて評価されたリスクが必ずしも信頼性の高いものであるとは限らない。そして、評価したリスクの信頼性が低い場合、評価結果と車両のドライバの感覚とが合わなくなってしまう可能性がある。具体的には、ドライバがリスクを感じるような箇所であってもリスクが無いと評価されたり、逆にドライバがリスクを全く感じないような箇所であってもリスクが有ると評価されたりするという技術的問題点が生ずる。
【０００５】
本発明は、例えば上記問題点に鑑みてなされたものであり、ドライバの感覚に合ったリスク評価を行うことが可能な評価装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る評価装置の一態様では、車両が走行する道路の周辺に存在するリスクを評価する評価装置であって、前記車両のドライバの運転行動を示す特徴量に基づいて、前記道路の一の区間におけるリスクの度合いを示す第１リスク値を判定する第１判定手段と、前記道路の周辺情報に基づいて、前記一の区間におけるリスクの度合いを示す第２リスク値を判定する第２判定手段と、前記第１リスク値を用いて前記第２リスク値を評価することで、前記第２リスク値の信頼度を取得する取得手段とを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に係る評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１リスク判定部の構成を示すブロック図である。
【図３】走行データから抽出される特徴量の一例を示すグラフである。
【図４】特徴量のクラスタリングの一例を示す表である。
【図５】各クラスタの特徴量の平均値からクラスタランクを決定する方法を示す表である。
【図６】地点ドライバタイプを決定する方法の一例を示す表である。
【図７】地点ドライバタイプからドライバタイプを決定する方法の一例を示す表である。
【図８】アクセル開度が０となった区間を示すグラフである。
【図９】アクセルオフ期間割合に基づいて第１リスク値を算出する方法の一例を示すグラフである。
【図１０】実施形態に係る評価装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図１１】実施形態に係る評価装置による信頼度の評価方法の一例を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して評価装置の実施形態について説明する。
【０００９】
＜評価装置の構成＞
まず、本実施形態に係る評価装置の構成について、図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る評価装置の構成を示すブロック図である。
【００１０】
図１において、本実施形態に係る評価装置１０は、車両が走行する区間のリスク（例えば、衝突の危険性等）を評価することが可能に構成されている。評価装置１０は、例えば演算装置やメモリ等を備えて構成されており、その機能を構成する物理的な処理回路、又は論理的な処理ブロックとして、既知リスク判定部５０と、第１リスク判定部１００と、第２リスク判定部２００と、リスク評価部３００とを備えている。
【００１１】
既知リスク判定部５０は、例えばナビゲーションシステム等が保有している地図情報から、評価の対象となる区間に既知のリスク（例えば、交差点やカーブ等）が存在しているか否かを判定可能に構成されている。なお、既知リスクの判定方法については、既存の技術を適宜採用することができるため、ここでの詳細な説明は省略する。既知リスク判定部５０によってリスクが有ると判定された区間は「リスク区間」として設定され、リスク区間に関する情報は、第１リスク判定部１００及び第２リスク判定部２００の各々に出力される構成となっている。
【００１２】
第１リスク判定部１００は、既知リスク判定部５０において判定されたリスク区間について、第１リスク値を判定可能に構成されている。ここでの「第１リスク値」は、車両のドライバの運転行動に基づいて判定されるリスクの度合い（言い換えれば、リスクの大きさ）を示す値である。第１リスク判定部１００は、例えば、第１リスク値を“大”、“中”、又は“小”の３段階で出力する。第１リスク値の具体的な判定（算出）方法については、既存の技術を適宜採用することができるが、その一例を後に詳述する。第１リスク判定部１００の判定結果（即ち、第１リスク値）は、リスク評価部３００に出力される構成となっている。第１リスク判定部１００は、後述する付記における「第１判定手段」の一具体例である。
【００１３】
第２リスク判定部２００は、既知リスク判定部５０において判定されたリスク区間について、第２リスク値を判定可能に構成されている。ここでの「第２リスク値」は、対象となる区間の周辺情報に基づいて判定されるリスクの度合い（言い換えれば、リスクの大きさ）を示す値である。第２リスク判定部２００は、例えば、第２リスク値を“大”、“中”、又は“小”の３段階で出力する。第２リスク値の具体的な判定（算出）方法については、既存の技術（例えば、特許文献１に記載の技術）を適宜採用することができるため、ここでの詳細な説明は省略する。第２リスク判定部２００の判定結果（即ち、第２リスク値）は、リスク評価部３００に出力される構成となっている。第２リスク判定部２００は、後述する付記における「第２判定手段」の一具体例である。
【００１４】
リスク評価部３００は、第１リスク判定部１００で判定された第１リスク値を用いて、第２リスク判定部２００で判定された第２リスク値を評価可能に構成されている。具体的には、リスク評価部３００は、第１リスク値と第２リスク値の一致度を判定することで、第２リスク値の信頼度（言い換えれば、確からしさ）を取得可能に構成されている。リスク評価部３００による信頼度の具体的な取得方法については、後に詳述する。リスク評価部３００は、後述する付記における「取得手段」の一具体例である。
【００１５】
＜第１リスク判定部の構成＞
次に、第１リスク判定部１００の具体的な構成について、図２を参照して説明する。第１リスク判定部１００は、その機能を構成する物理的な処理回路、又は論理的な処理ブロックとして、走行データ取得部１１０と、特徴量抽出部１２０と、クラスタリング部１３０と、ドライバタイプ決定部１４０と、分類データ記憶部１５０と、リスク値算出部１６０とを備えている。
【００１６】
走行データ取得部１１０は、走行している車両における各種パラメータや位置情報を含む走行データを取得可能に構成されている。走行データ取得部１１０は、複数の走行データ（具体的には、複数の車両（ドライバ）から複数のタイミングで取得される走行データ）を取得可能に構成されている。また、本実施形態に係る走行データ取得部１１０は特に、既知リスク判定部５０においてリスク有りと判定されたリスク区間における走行データを取得可能に構成されている。走行データ取得部１１０は更に、既知リスク判定部５０においてリスク有りと判定されない非リスク区間における走行データを取得可能に構成されていてもよい。
【００１７】
特徴量抽出部１２０は、走行データ取得部１１０で取得されたリスク区間の走行データに含まれる各種パラメータから、ドライバの運転行動を示す特徴量を取得（抽出）可能に構成されている。特徴量抽出部１２０は更に、走行データ取得部１１０で取得された非リスク区間の走行データから、ドライバの運転行動を示す特徴量を取得（抽出）可能に構成されていてもよい。なお、特徴量抽出部１２０が取得すべき特徴量は、走行データに含まれるパラメータ（或いは、走行データを少なくとも部分的に利用して算出できるパラメータ）のうち、運転慎重度に関連するものとして予め設定されている。特徴量抽出部１２０が取得する特徴量の具体例については、後に詳述する。特徴量抽出部１２０は、複数種類の特徴量を取得するように構成されてもよい。
【００１８】
クラスタリング部１３０は、リスク区間の走行データから特徴量抽出部１２０で取得された特徴量を、運転行動の類似度合いに基づいて複数の群（クラスタ）に分類（クラスタリング）することが可能に構成されている。即ち、クラスタリング部１３０は、リスク区間における運転行動が互いに近いドライバの特徴量が同じ群となるように分類を行う。なお、クラスタリング手法については、既存の技術を適宜採用することができるが、一例としてＷＡＲＤ法（ウォード法）を用いることができる。また、クラスタリング部１３０は、分類した複数のクラスタに対して、運転慎重度を示すランクを付与することが可能に構成されている。具体的には、クラスタリング部１３０は、各クラスタに分類された特徴量の平均値に基づいて、クラスタにランクを付与する。
【００１９】
ドライバタイプ決定部１４０は、クラスタリング部１３０によって各特徴量がどのクラスタに分類されたかに基づいて、車両のドライバの運転慎重度に応じたドライバタイプを決定することが可能に構成されている。ドライバタイプ決定部１４０は、リスク区間毎のドライバタイプである地点ドライバタイプを決定する第１タイプ決定部、及び複数の地点ドライバタイプから最終的なドライバタイプを決定する第２タイプ決定部を備えている。ドライバタイプの具体的な決定方法については、後に詳述する。
【００２０】
分類データ記憶部１５０は、走行データ取得部１１０が取得した走行データをドライバタイプ毎に記憶可能に構成されている。本実施形態では、ドライバタイプ決定部１４０が３つのドライバタイプ（例えば、運転慎重度が最も高いドライバタイプ、運転慎重度が中程度であるドライバタイプ、及び運転慎重度が最も低いドライバタイプ）の中から各ドライバのドライバタイプを決定する例を用いて説明する。この場合、分類データ記憶部１５０は、運転慎重度が最も高い慎重群に属するドライバの走行データである「慎重群走行データ」、運転慎重度が中程度である中間群に属するドライバの走行データである「中間群走行データ」、及び運転慎重度が最も低い不安全群に属するドライバの走行データである「不安全群走行データ」を夫々記憶可能に構成されている。
【００２１】
リスク値算出部１６０は、分類データ記憶部１５０に記憶された中間群走行データを用いて、リスク区間のリスクの度合いを示す第１リスク値を算出可能に構成されている。なお、中間群走行データは、運転慎重度が極端に高くも低くもない平均的なドライバの走行データであると推定できる。よって、中間群走行データを利用すれば、リスク区間のリスクの度合いを示すリスク値を、多くのドライバの感じ方に近い値として算出することができる（言い換えれば、一部の極端な性質のドライバの感じ方に近い値が算出されないようにすることができる）。第１リスク値の具体的な抽出方法については、後に詳述する。
【００２２】
＜第１リスク判定部の動作＞
次に、第１リスク判定部１００の動作（即ち、第１リスク値を算出する動作）について具体的に説明する。
【００２３】
（特徴量の抽出）
まず、特徴量抽出部１２０による特徴量の抽出動作について、図３を参照して説明する。図３は、走行データから抽出される特徴量の一例を示すグラフである。図３では、車両がリスク存在位置（例えば、交差点）を含むリスク区間を走行する際のアクセルペダル操作及び車速が示されている。ここでのリスク区間は、例えば、リスク存在位置の手前側３０ｍ及び奥側１０ｍの範囲として設定されている。
【００２４】
図３に示すように、車両がリスク区間を走行する際には、リスク存在位置の手前でアクセルペダルをオフにして減速を開始し、リスク存在位置の通過後にはアクセルペダルをオンにして加速を開始するような状況が想定される。特徴量抽出部１２０は、このような車両の走行データから、「減速準備行動開始距離」、「減速前平均速度」、及び「最低通過速度」を特徴量として夫々取得する。
【００２５】
減速準備行動開始距離は、リスク存在位置の手前で最後にアクセル開度がゼロになった位置（以下、適宜「減速準備行動開始位置」と称する）から、リスク存在位置までの距離に相当する値（言い換えれば、どれだけ早いタイミングでアクセルペダルをオフにするかを示す値）である。減速前平均速度は、減速準備行動開始位置直前の一定区間（ここでは、減速準備行動開始位置の手前側１０ｍの区間）における平均速度である。最低通過速度は、リスク区間における車速の最低値である。減速準備行動開始距離、減速前平均速度、及び最低通過速度の各特徴量の値は、取得された後に正規化される（即ち、各特徴量の大きさを揃える処理が行われる）。
【００２６】
なお、上述した３つの特徴量はあくまで一例であり、特徴量抽出部１２０は、これらに加えて又は代えて他の特徴量を取得するようにしてもよい。
【００２７】
（特徴量のクラスタリング）
次に、クラスタリング部１３０による特徴量のクラスタリング動作について、図４及び図５を参照して説明する。図４は、特徴量のクラスタリングの一例を示す表である。図５は、各クラスタの特徴量の平均値からクラスタランクを決定する方法を示す表である。なお、図４におけるＩＤは、ドライバ毎に付与される識別番号であり、ここではドライバ毎に３回に分けて走行データ（言い換えれば、特徴量）が取得されているものとする。
【００２８】
図４に示すように、クラスタリング部１３０は、各ドライバの特徴量を、１回分の走行データから取得される３つの特徴量（即ち、特徴量１：減速準備行動開始距離、特徴量２：減速前平均速度、特徴量３：最低通過速度）を１セットにして、所定数のクラスタに分類する。以下では、クラスタリング部１３０が各ドライバの特徴量を３つのクラスタ（クラスタ１〜３）に分類する例を用いて説明を進める。図４の例では、ＩＤ１のドライバの１回目の走行データから取得された特徴量は、クラスタ１に分類されている。ＩＤ２のドライバの１回目の走行データから取得された特徴量は、クラスタ２に分類されている。ＩＤ３のドライバの１回目の走行データから取得された特徴量は、クラスタ３に分類されている。
【００２９】
図５に示すように、クラスタリング部１３０は、３つのクラスタに分類された特徴量から、クラスタ毎に平均値を算出する。具体的には、クラスタリング部１３０は、クラスタ１に分類された特徴量１の平均値、特徴量２の平均値、及び特徴量３の平均値を算出し、それら３つの平均値からクラスタ１に分類された３つの特徴量すべての平均値である総合平均値を算出する。同様に、クラスタ２及びクラスタ３についても、各特徴量の平均値及び総合平均値を算出する。
【００３０】
ここで、各特徴量はドライバの運転慎重度を示すパラメータとして取得されたものであるため、算出された総合平均値は、運転慎重度の高さに対応している（ここでは、マイナスであるほど運転慎重度が高いことを示している）。よって、クラスタリング部１３０は、算出した総合平均値に基づいて、各クラスタに運転慎重度を示すランクを付与する。図４の例では、クラスタ１に最も運転慎重度の高いことを示す“ランク３”が付与され、クラスタ２に運転慎重度が最も低いことを示す“ランク１”が付与され、クラスタ３に運転慎重度が中程度であることを示す“ランク２”が付与されている。
【００３１】
（ドライバタイプの決定）
次に、ドライバタイプ決定部１４０によるドライバタイプの決定動作について、図６及び図７を参照して説明する。図６は、地点ドライバタイプを決定する方法の一例を示す表である。図７は、地点ドライバタイプからドライバタイプを決定する方法の一例を示す表である。なお、説明の便宜上、図６及び図７に示すデータは、ここまでの説明で用いたデータ（例えば、図３及び図４の特徴量の具体例）とは異なる特徴量の具体例に基づくデータとなっている。
【００３２】
図６に示すデータは、ある一のリスク区間において取得された特徴量がどのクラスタ（ランク）に分類されたかをドライバ毎に示したものである。例えば、ＩＤ１のドライバの１回目、２回目、及び３回目の走行データから取得された特徴量は、いずれもランク３のクラスタに分類されている。ＩＤ２のドライバの１回目、２回目、及び３回目の走行データから取得された特徴量は、いずれもランク２のクラスタに分類されている。ＩＤ３のドライバの１回目、２回目、及び３回目の走行データから取得された特徴量は、それぞれランク２、ランク２、ランク１のクラスタに分類されている。
【００３３】
ドライバタイプ決定部１４０（具体的には、第１タイプ決定部）は、上記のように各特徴量がどのランクのクラスタに分類されたかに基づいて、ある一のリスク区間におけるドライバタイプに相当する地点ドライバタイプを決定する。具体的には、ドライバタイプ決定部１４０は、１回目、２回目、３回目の合計３回で、最も多く分類されたクラスタのランク（言い換えれば、分類されたランクの最頻値）に応じて、そのドライバの地点ドライバタイプを決定する。例えば、ＩＤ１のドライバについては、３回すべてランク３のクラスタに分類されているので、地点ドライバタイプはランク３に対応した“３”に決定される。ＩＤ２のドライバについては、３回すべてランク２のクラスタに分類されているので、地点ドライバタイプはランク２に対応した“２”に決定される。ＩＤ３のドライバについては、ランク２のクラスタに２回、ランク１のクラスタに１回分類されているので、地点ドライバタイプはランク２に対応した“２”に決定される。
【００３４】
なお、上述した最頻値を用いた地点ドライバタイプの決定方法はあくまで一例であり、例えば時系列上で最も新しく取得された特徴量が分類されたクラスタのランク（図６の例では３回目のランク）に対応したドライバタイプを地点ドライバタイプとして決定してもよい。或いは、分類されたクラスタのランクに対して、新しく取得された特徴量であるほど重みが大きくなるような重み付けを行い、そこから算出されたスコアに基づいて地点ドライバタイプを決定してもよい。
【００３５】
図７に示すように、各リスク区間での地点ドライバタイプを決定後、ドライバタイプ決定部１４０（具体的には、第２タイプ決定部）は、各リスク区間の地点ドライバタイプから最終的なドライバタイプを決定する。具体的には、ドライバタイプ決定部１４０は、各ドライバについて決定された複数の地点ドライバタイプの最頻値を、そのドライバのドライバタイプとして決定する。例えば、図７に示すドライバＩＤ１のドライバの地点１（つまり、リスク区間１）から地点４（つまり、リスク区間４）における地点ドライバタイプは、いずれも“３”となっているため、ドライバタイプは“３”に決定される。ドライバＩＤ２のドライバの地点１から地点４における地点ドライバタイプは、“２”が３つ、“１”が１つとなっているため、ドライバタイプは“２”に決定される。ドライバＩＤ３のドライバの地点１から地点４における地点ドライバタイプは、“２”が１つ、“１”が３つとなっているため、ドライバタイプは“１”に決定される。
【００３６】
上記のようにしてドライバタイプが決定されると、各ドライバの走行データが、分類データ記憶部１５０に記憶される。具体的には、ドライバタイプが“３（即ち、運転慎重度が最も高いドライバタイプ）”に決定されたドライバの走行データは、分類データ記憶部１５０に慎重群走行データとして記憶される。ドライバタイプが“２（即ち、運転慎重度が中間となるドライバタイプ）”に決定されたドライバの走行データは、分類データ記憶部１５０に中間群走行データとして記憶される。ドライバタイプが“１（即ち、運転慎重度が最も低いドライバタイプ）”に決定されたドライバの走行データは、分類データ記憶部１５０に不安全群走行データとして記憶される。このように、分類データ記憶部１５０には、ドライバタイプによって分類されたドライバ毎の走行データが記憶される。
【００３７】
（第１リスク値の算出）
次に、リスク値算出部１６０による第１リスク値の算出動作について、図８及び図９を参照して説明する。図８は、アクセル開度が０となった区間を示すグラフである。図９は、アクセルオフ期間割合に基づいて第１リスク値を算出する方法の一例を示すグラフである。
【００３８】
図８に示すように、リスク値算出部１６０は、まず中間群走行データとして分類データ記憶部１５０に記憶されている複数の走行データ（即ち、運転慎重度が中程度のドライバタイプであるドライバの走行データ）から、アクセル開度が０となった区間に関する情報を取得する。そして、リスク値算出部１６０は、各位置のアクセル開度が０となったドライバの割合（以下、適宜「アクセルオフ割合」と称する）を算出する。またリスク算出部１７０は、リスク区間におけるアクセルオフ割合の最大値を、その区間におけるリスクに対するドライバの反応度合い（以下、適宜「ドライバ反応度」）として算出する。
【００３９】
図９に示すように、リスク値算出部１６０は、各区間（ここでは区間１から区間１１）のドライバ反応度を分類する。本実施形態では、リスク値算出部１６０は、各区間のドライバ反応度を、平均値の±０．４３１σを閾値として３段階に分類する（即ち、ドライバ反応度は正規分布になると仮定して３分割する）例を用いて説明を進める。そして、リスク値算出部１６０は、ドライバ反応度が＋０．４３１σより大きくなる区間の第１リスク値を“大”、ドライバ反応度が＋０．４３１σから−０．４３１σまでの間となる区間の第１リスク値を“中”、ドライバ反応度が−０．４３１σより小さくなる区間の第１リスク値を“小”として算出する。図１２の例では、区間２、８及び９の第１リスク値が“大”、区間５及び６の第１リスク値が“中”、区間１、３、４、７、１０及び１１の第１リスク値が“小”として算出される。
【００４０】
＜評価装置の動作＞
次に、本実施形態に係る評価装置１０の全体的な動作の流れについて、図１０を参照して説明する。図１０は、実施形態に係る評価装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【００４１】
図１０に示すように、本実施形態に係る評価装置１０の動作時には、まず既知リスク判定部５０が、評価の対象となる区間に既知のリスクが存在しているか否か（即ち、リスク区間であるか否か）を判定する（ステップＳ１１）。
【００４２】
既知のリスクが存在していると判定された場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、第１リスク判定部１００が、評価の対象となっている区間の第１リスク値を算出する（ステップＳ１２）。具体的には、第１リスク判定部１００は、第１リスク値を“大”、“中”、及び“小”のいずれかであると算出する。その後、第２リスク判定部２００が、評価の対象となっている区間の第２リスク値を算出する（ステップＳ１３）。具体的には、第２リスク判定部２００は、第２リスク値を“大”、“中”、及び“小”のいずれかであると算出する。なお、既知のリスクが存在していないと判定された場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、上述したステップＳ１１及びステップＳ１２の処理は省略される。
【００４３】
続いて、評価装置１０は、第１リスク値を用いた第２リスク値の評価を実行するか否かを判定する（ステップＳ１４）。第２リスク値の評価を実行するか否かは、例えば評価を実行するのに十分な区間の第１リスク値及び第２リスク値が取得できているか否か（即ち、評価に用いるデータの数が十分であるか否か）によって判定することができる。第２リスク値の評価を実行しないと判定された場合（ステップＳ１４：ＮＯ）、評価装置１０は、評価の対象となる区間を変更し（ステップＳ１５）、再びステップＳ１１から処理を開始する。このように処理を繰り返すことで、第１リスク値及び第２リスク値は、それぞれ複数の区間において算出されることになる。
【００４４】
第２リスク値の評価を実行すると判定された場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、リスク評価部３００が、第１リスク値と第２リスク値との一致度を算出する（ステップＳ１６）。一致度の算出については、適宜既存の手法を採用できるが、例えばκ係数を利用することができる。
【００４５】
続いて、リスク評価部３００は、第１リスク値と第２リスク値との一致度から、第２リスク値の信頼度を評価（取得）する（ステップＳ１７）。より具体的には、リスク評価部３００は、第１リスク値と第２リスク値との一致度が高いほど、第２リスク値の信頼度が高いと評価する。
【００４６】
＜具体的な評価例＞
ここで、本実施形態に係る評価装置１０による具体的な評価例について、図１１を参照して説明する。図１１は、実施形態に係る評価装置による信頼度の評価方法の一例を示す表である。
【００４７】
図１１に示す例では、第１リスク値及び第２リスク値の一致度の一例であるκ係数が用いられている。κ係数は、０〜１の範囲で算出される値であり、１に近いほど（即ち、大きいほど）、第１リスク値と第２リスク値との一致度（言いかえれば、第２リスク値の信頼度）が高いことを示す。ここでは、κ係数が０以上０．３未満である場合の信頼度を“低”、κ係数が０．３以上０．７未満である場合の信頼度を“中”、κ係数が０．７以上〜０．１以下である場合の信頼度を“高”とする。
【００４８】
図１１（ａ）に示すケースでは、リスク区間１から６における第１リスク値が、それぞれ“大”“大”“中”“中”“小”“大”と判定されている一方で、リスク区間１から６における第２リスク値は、それぞれ“大”“大”“中”“小”“小”“大”と判定されている（表における網掛け部分は、第１リスク値及び第２リスク値が互いに異なる値として算出されている区間であり、ここでは１つの区間のみである）。この場合、リスク区間１から６における第１リスク値及び第２リスク値の一致度を示す値として算出されるκ係数は“０．７３”となる。よって、ここでの第２リスク値の信頼度は“高”であると評価される。
【００４９】
図１１（ｂ）に示すケースでは、リスク区間１から６における第１リスク値が、それぞれ“大”“大”“中”“中”“小”“中”と判定されている一方で、リスク区間１から６における第２リスク値は、それぞれ“大”“大”“中”“小”“小”“大”と判定されている（表における網掛け部分は、第１リスク値及び第２リスク値が互いに異なる値として算出されている区間であり、ここでは２つの区間である）。この場合、リスク区間１から６における第１リスク値及び第２リスク値の一致度を示す値として算出されるκ係数は“０．５２”となる。よって、ここでの第２リスク値の信頼度は“中”であると評価される。
【００５０】
図１１（ｃ）に示すケースでは、リスク区間１から６における第１リスク値が、それぞれ“中”“小”“大”“中”“小”“小”と判定されている一方で、リスク区間１から６における第２リスク値は、それぞれ“大”“大”“小”“小”“小”“大”と判定されている（表における網掛け部分は、第１リスク値及び第２リスク値が互いに異なる値として算出されている区間であり、ここでは５つの区間である）。この場合、リスク区間１から６における第１リスク値及び第２リスク値の一致度を示す値として算出されるκ係数は“０．１”となる。よって、ここでの第２リスク値の信頼度は“低”であると評価される。
＜技術的効果＞
次に、本実施形態に係る評価装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
【００５１】
図１から図１１で説明したように、本実施形態に係る評価装置１０によれば、第１リスク値を用いて第２リスク値の信頼度が評価される。ここで特に、第１リスク値は、車両のドライバの運転行動に基づいて判定される値であり、ドライバの感覚に近い値として算出されているものと考えられる。一方、第２リスク値は、周辺情報に基づいて判定される値であり、必ずしもドライバの感覚に近い値であるとは限らない。例えば、第２リスク値が低く算出されている区間でも、ドライバは大きなリスクが存在すると感じることがあるし、第２リスク値が高く算出されている区間でも、ドライバはリスクがほとんど存在しないと感じることがある。
【００５２】
しかるに本実施形態では、第１リスク値と第２リスク値との一致度に基づいて、第２リスク値の信頼度が評価される。即ち、ドライバの感覚に近い値である第１リスク値と、ドライバの感覚から乖離している可能性がある第２リスク値とを比較することで、第２リスク値が、どの程度ドライバの感覚に近い値として算出されているかを評価することができる。例えば、第１リスク値と第２リスク値との一致度が高い場合には、第２リスク値は比較的ドライバの感覚に近い値として算出されていると評価できる（即ち、信頼度が高いと評価できる）。一方で、第１リスク値と第２リスク値との一致度が低い場合には、第２リスク値は比較的ドライバの感覚から乖離した値として算出されていると評価できる（即ち、信頼度が低いと評価できる）。
【００５３】
以上の結果、本実施形態に係る評価装置１０によれば、ドライバの感覚に合った道路のリスク評価を行うことができる。例えば、第２リスク値がドライバの感覚に近い値として算出されている場合には、第２リスク値の信頼度は高いと評価される。この場合、算出された第２リスク値を、そのまま道路のリスク評価に利用したとしても、ドライバの感覚との乖離はほとんど発生しない。一方で、第２リスク値がドライバの感覚から乖離した値として算出されている場合には、第２リスク値の信頼度は低いと評価される。この場合、信頼度が低いと分かった上で第２リスク値を道路の評価に利用する（例えば、信頼度の低い第２リスク値を除外したり、重みを小さくしたりする）ことで、ドライバの感覚と乖離したリスク評価が行われてしまうことを抑制できる。
【００５４】
＜付記＞
以上説明した実施形態から導き出される発明の各種態様を以下に説明する。
【００５５】
（付記１）
付記１に記載の評価装置は、車両が走行する道路の周辺に存在するリスクを評価する評価装置であって、前記車両のドライバの運転行動を示す特徴量に基づいて、前記道路の一の区間におけるリスクの度合いを示す第１リスク値を判定する第１判定手段と、前記道路の周辺情報に基づいて、前記一の区間におけるリスクの度合いを示す第２リスク値を判定する第２判定手段と、前記第１リスク値を用いて前記第２リスク値を評価することで、前記第２リスク値の信頼度を取得する取得手段とを備える。
【００５６】
付記１に記載の評価装置によれば、第１リスク値を用いて、第２リスク値が評価され、第２リスク値の信頼度（即ち、第２リスク値の確からしさ）が取得される。ここで特に、第２リスク値は、周辺情報に基づいて判定されたリスク値であるため、例えば周辺情報の精度等に起因して信頼性が低いものとなっている可能性がある。一方で、車両のドライバの運転行動を示す特徴量に基づいて判定された第１リスク値は、ドライバの感覚に近い値として算出されている。よって、第１リスク値を用いて第２リスク値を評価して得られる信頼度は、ドライバの感覚を考慮したものとなる。従って、第２リスク値を信頼度と合わせて利用すれば、ドライバの感覚に合ったリスクの評価が行える。
【００５７】
（付記２）
付記２に記載の評価装置では、前記取得手段は、前記第１リスク値と前記第２リスク値との一致度に基づいて、前記第２リスク値の信頼度を取得する。
【００５８】
付記２に記載の評価装置によれば、第１リスク値と第２リスク値との一致度を利用することで、容易かつ的確に第２リスク値の信頼度を取得することができる。
【００５９】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う評価装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６０】
１０  評価装置
５０  既知リスク判定部
１００  第１リスク判定部
１１０  走行データ取得部
１２０  特徴量抽出部
１３０  クラスタリング部
１４０  ドライバタイプ決定部
１５０  分類データ記憶部
１６０  リスク値算出部
２００  第２リスク判定部
３００  リスク評価部
【図１】
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【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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