(57)【要約】【課題】取得した交通参加者の情報から当該交通参加者の将来の状態を予測することで、適切な対処を実施する移動体支援システム及び移動体支援方法を提供する。【解決手段】移動体支援システム１０は、第１移動体（他車両１４４）の周辺の交通参加者（車両１６、歩行者２４、集団１２０）に関する参加者情報（経験情報６０）に基づいて、交通参加者の将来の状態を予測し、交通参加者の将来の状態を記述する経験共有地図情報９６を生成する。さらに移動体支援システム１０は、この経験共有地図情報９６を用いて交通参加者の将来の状態に基づいて、交通参加者への対処を支援する対象としての、第１移動体とは異なる第２移動体（自車両１４０）を設定する。【選択図】図８
2020042553.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１移動体の周辺の交通参加者に関する参加者情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された前記参加者情報に基づいて、前記交通参加者の将来の状態を予測する状態予測部と、
前記状態予測部が予測した前記交通参加者の将来の状態を含む共有地図情報を生成する地図情報生成部と、
前記共有地図情報に基づいて、前記第１移動体とは異なる第２移動体を支援対象に設定する支援対象設定部と、
前記支援対象設定部により設定された前記第２移動体に対し、前記将来の状態に基づく情報を提供する提供手段と、
を備えることを特徴とする移動体支援システム。
【請求項２】
請求項１記載の移動体支援システムにおいて、
前記情報取得部は、前記第１移動体の周辺の静止物体をさらに取得し、
予め保有する地図情報の前記静止物体の位置に基づいて前記第１移動体の位置を修正し、修正された前記第１移動体の位置に基づいて前記交通参加者の位置を補正する位置修正部を有する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項３】
請求項２記載の移動体支援システムにおいて、
前記情報取得部が取得する前記交通参加者を継続的に追跡する挙動解析部を有し、
前記挙動解析部は、前記交通参加者を見失った場合に、前記見失い後に特定される前記交通参加者と見失った前記交通参加者の同一性判定を行い、前記交通参加者が同一であれば前記交通参加者の状態を補正する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
前記参加者情報には、一の前記交通参加者についての形状、移動方向、移動速度に関わる情報のうち少なくとも１つが含まれ、
前記状態予測部は、前記形状、前記移動方向及び前記移動速度に関わる情報のうち少なくとも１つに基づき前記交通参加者の種類を推定する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項５】
請求項４記載の移動体支援システムにおいて、
前記状態予測部は、前記交通参加者の種類及び基準地図情報に基づき前記交通参加者の目的地を推定する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項６】
請求項５記載の移動体支援システムにおいて、
前記状態予測部は、前記交通参加者の前記移動速度と前記移動方向である移動ベクトル、前記種類及び前記目的地のうち少なくとも１つに基づき前記将来の状態として前記交通参加者の位置の時間的変化を推定する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項７】
請求項４〜６のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
前記状態予測部は、前記交通参加者を複数認識した場合に、前記複数の交通参加者の種類、前記複数の交通参加者間の距離、前記複数の交通参加者の移動ベクトル及び時間のうち少なくとも１つに基づき集団か否かを推定する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項８】
請求項４〜７のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
前記状態予測部は、前記基準地図情報の所定位置に付された集団の発生確率に基づき前記集団の発生を推定する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項９】
請求項７又は８記載の移動体支援システムにおいて、
前記状態予測部は、前記集団を推定した場合に、前記基準地図情報の所定位置に付された前記集団の軌跡又は大きさの変化に基づき、前記集団の位置及び範囲の時間的変化を推定する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
前記参加者情報には、前記交通参加者の前記移動速度と前記移動方向である移動ベクトルの情報が含まれ、
前記状態予測部は、前記交通参加者の前記移動ベクトルに基づき前記交通参加者の位置の時間的変化を推定する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項１１】
請求項１に記載の移動体支援システムにおいて、
前記状態予測部は、前記交通参加者が移動体の移動に影響を与える度合である影響度を予測し、
前記支援対象設定部は、前記影響度が高い位置から所定範囲内にある前記第２移動体を前記支援対象に設定する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項１２】
請求項１１記載の移動体支援システムにおいて、
前記状態予測部は、前記交通参加者の集団を認識した場合に、前記集団の種類又は大きさに基づき前記影響度を予測する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項１３】
請求項１２記載の移動体支援システムにおいて、
前記状態予測部は、前記集団の日常的な行動パターンを示す行動パターン情報をさらに用いて前記集団の将来の状態を予測する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項１４】
請求項１〜１３のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
前記第２移動体は、前記提供手段により前記将来の状態に基づく情報を受信した場合に、前記交通参加者との接触を回避するように、当該第２移動体の走行制御を行う走行制御部を有する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項１５】
請求項１〜１４のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
前記第２移動体は、前記提供手段により前記将来の状態に基づく情報を受信した場合に、前記交通参加者に対して報知を行う報知部を有する
ことを特徴とする移動体支援システム。
【請求項１６】
第１移動体の周辺の交通参加者に関する参加者情報を取得する取得ステップと、
取得された前記参加者情報に基づいて、前記交通参加者の将来の状態を予測する予測ステップと、
予測した前記交通参加者の将来の状態を含む共有地図情報を生成する生成ステップと、
前記共有地図情報に基づいて、前記第１移動体とは異なる第２移動体を前記交通参加者への対処を支援する支援対象に設定する設定ステップと、
設定された前記第２移動体に対し、前記将来の状態に基づく情報を提供する提供ステップと、
を１つ又は複数のコンピュータが実行することを特徴とする移動体支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の支援を行う移動体支援システム及び移動体支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、移動体の支援を行う移動体支援システムが知られている。例えば、交通事故が発生し易いパターン（以下、事故パターン）を参照し、ドライバに対して事故予防のための警告の要否を判定する技術が種々提案されている。
【０００３】
特許文献１には、走行中の車両速度及び進行方向の道路特徴と、蓄積された事故パターンとの関係から警告の要否を判定するシステムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１６５６０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、特許文献１で提案されたシステムでは、移動体が取得した情報を用いて交通参加者の将来の状態を予測して、別の移動体に情報提供を行うことについて何ら考慮されていない。例えば、一の移動体の情報に基づき歩行者の飛び出しが発生し易いことを予測して、この情報を他の移動体（自車両）に提供できれば、仮に自車両の前方に歩行者が急に飛び出してきた場合でも、より適切な対処を期待することができる。
【０００６】
本発明は上記した問題を解決するためになされたものであり、取得した交通参加者の情報から当該交通参加者の将来の状態を予測することで、適切な対処を実施することができる移動体支援システム及び移動体支援方法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】
【０００７】
本発明の第１の態様に係る移動体支援システムは、第１移動体の周辺の交通参加者に関する参加者情報を取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得された前記参加者情報に基づいて、前記交通参加者の将来の状態を予測する状態予測部と、前記状態予測部が予測した前記交通参加者の将来の状態を含む共有地図情報を生成する地図情報生成部と、前記共有地図情報に基づいて、前記第１移動体とは異なる第２移動体を支援対象に設定する支援対象設定部と、前記支援対象設定部により設定された前記第２移動体に対し、前記将来の状態に基づく情報を提供する提供手段と、を備える。
【０００８】
また、本発明の第２の態様に係る移動体支援方法は、第１移動体の周辺の交通参加者に関する参加者情報を取得する取得ステップと、取得された前記参加者情報に基づいて、前記交通参加者の将来の状態を予測する予測ステップと、予測した前記交通参加者の将来の状態を含む共有地図情報を生成する生成ステップと、前記共有地図情報に基づいて、前記第１移動体とは異なる第２移動体を前記交通参加者への対処を支援する支援対象に設定する設定ステップと、設定された前記第２移動体に対し、前記将来の状態に基づく情報を提供する提供ステップと、を１つ又は複数のコンピュータが実行する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る移動体支援システム及び移動体支援方法によれば、取得した交通参加者の情報から当該交通参加者の将来の状態を予測することで、適切な対処を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態における移動体支援システムの全体構成図である。
【図２】図１に示す車両に搭載される運転支援装置のブロック図である。
【図３】図１に示すサーバ装置のブロック図である。
【図４】経験共有地図情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５Ａ及び図５Ｂは、交通シーンに応じた影響度の相違を示す図である。
【図６】交差点の周辺における集団の行動傾向を模式的に示す図である。
【図７】図１に示す移動体支援システムの動作説明に供されるフローチャートである。
【図８】交差点周辺における第１の交通シーンを示す図である。
【図９】図９Ａ及び図９Ｂは、影響度の算出方法の一例を示す図である。
【図１０】図８の交通シーンに対応する影響度マップの作成結果の一例を示す図である。
【図１１】交差点周辺における第２の交通シーンを示す図である。
【図１２】交差点周辺における第３の交通シーンを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係る移動体支援システムについて、移動体支援方法との関係において好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら説明する。
【００１２】
［移動体支援システム１０の説明］
図１は、本発明の一実施形態における移動体支援システム１０の全体構成図である。この移動体支援システム１０は、移動体（例えば、車両１６）の走行の支援を行うシステムであり、サーバ装置１２と、交通エリア１４内にある複数の移動体（本図例では、４台の車両１６）と、を含む。なお、移動体は、車両１６に限定されず、サーバ装置１２と情報通信可能且つ移動可能な装置を含む。例えば、情報処理端末を携帯して移動する人物も移動体となり得る。
【００１３】
交通エリア１４には、幾つか（本図例では２つ）の基地局１８、２０が設けられる。２つの基地局１８、２０は、各々の車両１６とサーバ装置１２の間の通信を中継する。つまり、車両１６及びサーバ装置１２は、広域通信網２２（ＷＡＮ；Wide Area Network）を介して相互に接続される。
【００１４】
交通エリア１４内には、車両１６の他にも、歩行者２４、路側装置２６、信号機２８等が存在する。車両１６及び歩行者２４は、交通エリア１４内の交通に参加する当事者（以下、交通参加者）に該当する。車両１６には、走行時に、当該車両１６に対して運転支援を行う運転支援装置３０（図２）が設置されている。
【００１５】
［運転支援装置３０の構成］
図２は、図１に示す車両１６に搭載される運転支援装置３０のブロック図である。この運転支援装置３０は、車両１６に対する運転支援を実行可能な装置である。具体的には、運転支援装置３０は、外界センサ３２と、自車状態センサ３４と、ナビゲーション装置３６と、Ｖ２Ｘ通信機３８と、電子制御装置（Electronic Control Unit；以下、運転支援ＥＣＵ４０）と、運転支援部４２（支援手段）と、を備える。
【００１６】
外界センサ３２は、車両１６の外界状態を示す情報（以下、外界情報という）を取得し、当該外界情報を運転支援ＥＣＵ４０に出力する。外界センサ３２は、例えば、カメラ、レーダ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging；光検出と測距／Laser Imaging Detection and Ranging；レーザ画像検出と測距）のうちいずれか１つ又は複数組み合わせて構成される。
【００１７】
自車状態センサ３４は、車両１６の状態を示す情報（以下、車両状態情報という）を取得し、当該車両状態情報を運転支援ＥＣＵ４０に出力する。自車状態センサ３４は、車両１６の挙動を検出する各種センサ、例えば、速度センサ、加速度センサ、舵角センサ、ヨーレートセンサ、位置センサ、方位センサを含む。また、自車状態センサ３４には、ドライバの運転操作の操作量を検出するセンサ（アクセル開度センサ、ブレーキ開度センサ、操舵量センサ等）が含まれる。或いは、自車状態センサ３４は、ユーザの行動（余所見等）、ユーザの生体情報（例えば、心拍数、覚醒度）を検出するセンサを含んでもよい。
【００１８】
ナビゲーション装置３６は、車両１６の現在位置を検出する衛星測位装置と、ユーザインタフェース（例えば、タッチパネル式のディスプレイ、スピーカ及びマイク）と、を有する。ナビゲーション装置３６は、車両１６の現在位置又はユーザによる指定位置に基づいて、指定した目的地までの経路を算出し、運転支援ＥＣＵ４０に出力する。
【００１９】
Ｖ２Ｘ通信機３８は、サーバ装置１２に対する通信、周辺にある他の車両１６に対する通信（車車間通信、いわゆるＶ２Ｖ通信）、又は、周辺にある路側装置２６に対する通信（路車間通信、いわゆるＶ２Ｒ通信）を介して外部情報を受信し、当該外部情報を運転支援ＥＣＵ４０に出力する。
【００２０】
運転支援ＥＣＵ４０は、入出力部４４、演算部４６、及び記憶部４８を含んで構成される１つ又は複数のコンピュータからなる計算機である。
【００２１】
外界センサ３２、自車状態センサ３４、ナビゲーション装置３６及びＶ２Ｘ通信機３８からの各信号は、入出力部４４を介して運転支援ＥＣＵ４０側に入力される。また、運転支援ＥＣＵ４０からの各信号は、入出力部４４を介して運転支援部４２側に出力される。入出力部４４は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する図示しないＡ／Ｄ変換回路を備える。
【００２２】
演算部４６は、入出力部４４を介して入力された各信号を用いて演算処理を実行し、得られた演算結果に基づいて運転支援部４２の各部に応じた制御信号を生成する。演算部４６は、外界認識部５０、挙動解析部５２、車両側情報取得部５４、位置修正部５６、及び運転支援判断部５８として機能する。
【００２３】
演算部４６における各部の機能は、記憶部４８に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。或いは、このプログラムは、図示しない無線通信装置（携帯電話機、スマートフォン等）を介して外部から供給されてもよい。
【００２４】
記憶部４８は、演算部４６による演算処理に供される一時データを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）の他、実行プログラム、テーブル又はマップを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。この記憶部４８には、経験情報６０、予測情報６２、車両側地図情報６４（いずれも後述する）が格納されている。
【００２５】
運転支援部４２は、運転支援ＥＣＵ４０からの制御指令（信号）に応じて、車両１６に対する運転支援動作（例えば、ユーザへの情報出力／車両１６の走行制御）を行う。具体的には、運転支援部４２は、情報提供装置７０と、駆動力装置７２と、操舵装置７４と、制動装置７６と、を備える。
【００２６】
情報提供装置７０は、例えば、ディスプレイ又はスピーカで構成されるＨＭＩ（Human Machine Interface）装置であり、車両１６の内部に向けて運転を支援するための各種情報を出力する。或いは、情報提供装置７０は、音声又は可視情報を通じて、車両１６の外部に向けて報知するための報知装置であってもよい。
【００２７】
駆動力装置７２は、運転支援ＥＣＵ４０からの走行制御値に従って車両１６の走行駆動力（トルク）を生成し、トランスミッションを介して間接的に、或いは直接的に車輪に伝達する。操舵装置７４は、運転支援ＥＣＵ４０からの走行制御値に従って車輪（操舵輪）の向きを変更する。制動装置７６は、運転支援ＥＣＵ４０からの走行制御値に従って車輪を制動する。
【００２８】
［サーバ装置１２の構成］
図３は、図１に示すサーバ装置１２のブロック図である。サーバ装置１２は、複数の車両１６が備える運転支援装置３０から送信された経験情報６０（図２）を加工して蓄積するコンピュータである。具体的には、サーバ装置１２は、サーバ側通信部８０と、サーバ側制御部８２と、サーバ側記憶部８４を含んで構成される。
【００２９】
サーバ側通信部８０は、外部装置に対して電気信号を送受信するインターフェースである。これにより、サーバ側通信部８０は、基地局１８（２０）、広域通信網２２を介して、車両１６から経験情報６０を受信し、また車両１６に対して予測情報６２を送信する。
【００３０】
サーバ側制御部８２は、ＣＰＵを含む演算処理装置によって構成される。サーバ側制御部８２は、図示しないメモリ内のプログラムを実行することで、地図情報生成部８６、状態予測部８８、支援対象設定部９０、送受信処理部９２（サーバ側情報取得部９２ａ、サーバ側情報提供部９２ｂ）及び学習処理部９４として機能する。
【００３１】
状態予測部８８は、複数の車両１６（図２の車両側情報取得部５４）によりそれぞれ取得された経験情報６０（参加者情報）に基づいて、交通エリア１４の交通参加者の将来の状態を予測する機能部である。例えば、状態予測部８８は、経験情報６０から交通参加者を継続的に特定し、その位置の時間的変化である軌跡を算出することで、軌跡と車両１６とが交差する位置や時間を予測することができる。
【００３２】
また、状態予測部８８は、交通エリア１４の交通参加者が車両１６の走行に与える「影響度」の予測結果を出力する構成であるとよい。「影響度」とは、交通参加者が移動体の移動に関わる可能性（リスク度合）であり、例えば、歩行者の道路の横断、側道からの急な飛び出し等の事象があげられる。状態予測部８８は、１つ以上の特徴量の入力を受け付けた後、学習処理により構築された演算規則に従って影響度を算出するとよい。学習処理は、例えば、ニューラルネットワーク、機械学習、深層学習（ディープラーニング）を含む公知の人工知能技術を適用し得る。なお、学習アルゴリズムは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習のうちのいずれの手法を採用してもよい。
【００３３】
なお、状態予測部８８の演算規則は、パラメータの集合体（以下、パラメータ群）の値によって設定される。このパラメータ群は、サーバ側記憶部８４に格納され、必要に応じて適時に読み出される。階層型ニューラルネットワークを用いて推論エンジンが構築されている場合、パラメータ群は、例えば、ニューロンの応答関数を特定する係数、シナプス結合の重み付け係数、中間層の数、各層を構成するニューロンの個数を含んでもよい。
【００３４】
サーバ側記憶部８４は、非一過性であり、且つ、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体で構成されている。このサーバ側記憶部８４には、経験共有地図情報９６と、行動パターン情報９８が格納されている。
【００３５】
地図情報生成部８６は、複数の車両１６の経験情報６０に基づき、交通エリア１４における交通参加者の現在位置を、交通エリア１４の状態を示す経験共有地図情報９６に設定する。また地図情報生成部８６は、状態予測部８８による交通参加者の将来の状態の予測に基づいて、当該将来の状態を経験共有地図情報９６に記述する。
【００３６】
図４は、経験共有地図情報９６のデータ構造の一例を示す図である。この経験共有地図情報９６は、カーナビゲーションシステムから取得可能なルートマップ及びノードリンクマップに加えて、複数のデータレイヤを重ねたデータ構造を有する。データレイヤの具体例として、下位層から上位層にわたって順に、車内状態情報、走行状態情報、走行レーン、走行可能エリア、静的物体情報、交通参加者の現在の状態、交通参加者の将来の状態又は影響度予測結果が挙げられる。
【００３７】
「車内状態情報」は、車両１６の内部状態を示す情報を意味し、例えば、ドライバの操作、行動、生体情報（例えば、心拍数、覚醒度）を含む情報である。「走行状態情報」は、車両１６の走行状態を示す情報を意味し、例えば、位置（緯度及び経度）、速度、加速度、舵角、ヨーレートを含む情報である。
【００３８】
「走行レーン」は、レーンマークの形状を示す情報を意味し、例えば、レーンマークの位置、方向、種類を含む情報である。「走行可能エリア」は、車両１６による走行を許容するエリア（左右境界線の位置）を示す情報を意味する。「静的物体情報」は、恒常的又は一時的に配置された静止物体に関する情報を意味する。静止物体の一例としては、信号機、標識、看板、駐車車両が挙げられる。走行レーン、走行可能エリア、静的物体情報は、交通エリア１４の基本的な情報を示す基準地図情報に相当する。これらの情報は、サーバ装置１２が予め保有しており、またサーバ装置１２の管理者の設定操作、或いは車両１６の経験情報６０等に基づき適時に更新することが可能である。
【００３９】
「交通参加者の現在の状態」は、例えば、交通参加者の位置、移動ベクトル（移動方向、移動速度）を含む情報である。「交通参加者の将来の状態」は、例えば、予測（算出）される交通参加者毎の位置の時間的変化（軌跡）、又は交通参加者が集団である場合には集団の位置及び大きさの時間的変化を含む情報である。「影響度予測結果」は、交通参加者の影響度の情報であり、例えば、位置、日時、頻度、想定シーンを含む複数の入力変数に基づいて算出される。交通参加者の現在の状態は、経験情報６０に含まれる交通参加者の参加者情報に応じて適宜更新され、交通参加者の将来の状態、影響度予測結果は、状態予測部８８が予測する予測結果に応じて適宜更新される。
【００４０】
状態予測部８８は、複数の車両１６から取得する経験情報６０に基づき交通参加者の将来の状態を予測する。例えば、状態予測部８８は、複数の車両１６自体の位置と各経験情報６０に基づき交通エリア１４の交通参加者を同定して、交通参加者毎の現在位置（挙動解析部５２が解析した軌跡を含んでもよい）、形状、移動ベクトル（移動方向、移動速度）を認識する。そして、状態予測部８８は、交通参加者の形状、移動方向、及び移動速度に関わる情報のうち少なくとも１つに基づき交通参加者の種類を推定する。交通参加者の種類としては、子供（幼児、小学生等に詳細に分類してもよい）、通学者、通勤者、老年、妊婦、車椅子使用者等が挙げられる。
【００４１】
さらに、状態予測部８８は、予め保有している基準地図情報を利用して交通参加者の種類の特定精度を高めることが可能となる。例えば、基準地図情報の近くに学校が存在する場合には、交通参加者の移動方向等を参照した上で、その学校に通う通学者と特定することができる。
【００４２】
また、状態予測部８８は、推定した交通参加者の種類及び基準地図情報に基づき交通参加者の目的地を推定する。推定する目的地は、交通エリア１４（基準地図情報）にない場合でも、交通エリア１４の周辺に存在する学校、駅、会社、公園等を登録しておき、その距離に基づき適当な目的地を当てはめてよい。
【００４３】
そして、状態予測部８８は、交通参加者の種類、移動速度、目的地等に基づき交通参加者の将来の状態である位置の時間的変化（軌跡）を推定する。例えば、状態予測部８８は、交通参加者が子供であれば、子供の一般的な歩行速度と目的地（例えば、学校）の位置に基づき、現在の時刻から所定秒（５秒、１０秒、…等）後の交通参加者の位置を演算することで軌跡を得る。軌跡は１つでもよく、子供の行動パターン情報９８を参照して複数算出してもよい。
【００４４】
なお、状態予測部８８は、交通参加者の短期的な軌跡を予測することも可能である。例えば、経験情報６０に、交通参加者の移動ベクトル（移動方向、移動速度）に関わる情報が含まれることで、状態予測部８８は、複数の交通参加者毎の移動ベクトルに基づき、各交通参加者の位置の時間的変化（軌跡）を推定することができる。
【００４５】
さらに、状態予測部８８は、交通参加者の軌跡を演算するだけでなく、交通参加者が車両１６の走行に与える「影響度」を定量的に評価し、二次元位置毎の影響度分布（図１０の影響度マップ１５０に相当）を作成してもよい。以下、影響度の具体的な評価結果について、図５Ａ及び図５Ｂを参照しながら説明する。
【００４６】
図５Ａ及び図５Ｂにおいて、車両１６ａは、道路１０２の走行レーン１０４上を走行している。車両１６ｂは、道路１０２の対向レーン１０６上を走行している。また、走行レーン１０４側の路側帯１０８上に歩行者２４ａ、２４ｂがいる点で共通する一方、歩行者２４ｂの姿勢（移動方向）及び車両１６ｂの位置がそれぞれ異なっている。
【００４７】
グラフの横軸は車幅方向の位置を示すと共に、グラフの縦軸は車両１６ａに関する影響度を示す。影響度の一次元分布は、各々の物体の位置において極大値をとる３つのピークＰ１〜Ｐ３を有する。ピークＰ１は歩行者２４ａに起因し、ピークＰ２は歩行者２４ｂに起因し、ピークＰ３は車両１６ｂに起因する。
【００４８】
図５Ａに示す場合では、歩行者２４ｂの姿勢が車両１６ａの走行レーン１０４の方を向いており、且つ、車両１６ｂが車両１６ａに相対的に近い位置にある。つまり、ピークＰ２、Ｐ３の値は相対的に高くなっているため、グラフの一部分において所定の閾値を上回っている。このとき、歩行者２４ｂ及び車両１６ｂは、車両１６ａの走行に与える影響が大きいと予測される。
【００４９】
図５Ｂに示す場合では、歩行者２４ｂの姿勢が走行レーン１０４の方とは反対を向いており、且つ、車両１６ｂが車両１６ａから相対的に遠い位置にある。つまり、ピークＰ２、Ｐ３の値は相対的に低くなっているため、グラフの全部分において所定の閾値を下回っている。このとき、歩行者２４ａ、２４ｂ及び車両１６ｂはいずれも、車両１６ａの走行に与える影響が小さいと予測される。
【００５０】
学習処理部９４は、地図情報生成部８６により生成された経験共有地図情報９６の時系列を用いて、交通参加者の行動パターンに関する学習処理を行う。具体的には、学習処理部９４は、交通参加者の行動に関する規則性を抽出し、行動パターン情報９８としてサーバ側記憶部８４に記憶させる。この規則性としては、例えば、交通参加者の種類、位置、時間、移動状態（移動速度又は軌跡）が挙げられる。
【００５１】
図６は、交差点１１０の周辺における集団１２０の行動傾向を模式的に示す図である。この交差点１１０は、直線状の道路１１２、１１４が交差する交通エリア１４の一例である。図６中の交差点１１０を基準として左側の一方の角部には、学校１１６の施設が存在し、交差点１１０の左側の他方の角部（学校１１６と反対側の角部）には建造物１１８が存在している。なお、図６は、自動車が「左側」走行する旨の取り決めがなされている地域の道路を示している。
【００５２】
例えば、平日の朝方、学校１１６の生徒が、所定の通学路に沿って集団登校する場合を想定する。この場合、個々の歩行者２４ではなく、構成員Ｍの集合体（つまり、集団１２０）とみなすことで、交通参加者の行動傾向を把握し易くなる点に留意する。
【００５３】
具体的には、状態予測部８８は、交通参加者を複数認識した場合に、時間、複数の交通参加者の種類、複数の交通参加者間の距離、複数の交通参加者の移動ベクトルのうち少なくとも１つに基づき集団１２０か否かを推定することができる。例えば、状態予測部８８は、交通参加者として複数の子供を認識し且つ同方向に進んでいる場合に、子供の集団１２０と推定する。
【００５４】
或いは、状態予測部８８は、基準地図情報の所定位置に付された集団１２０の発生確率に基づき集団１２０の発生を推定してもよい。例えば、基準地図情報の交通エリア１４が朝の所定期間（７時〜９時等）に子供の通学時間となる旨の情報を付し、この情報に基づき集団１２０の発生確率を高く設定する。これにより、状態予測部８８は、ある程度の範囲に複数の子供を認識した場合に、集団１２０として捉えることができる。
【００５５】
例えば図６中において、車両１６ｃ（運転支援装置３０）は、道路１１４の走行中に、歩道１２２の上を移動する集団１２０の存在を認識する。車両１６ｄ（運転支援装置３０）は、交差点１１０の手前で停止中に、横断歩道１２４の上を移動する集団１２０の存在を認識する。車両１６ｅ（運転支援装置３０）は、交差点１１０を通過中に、歩道１２６の上を移動する集団１２０の存在を認識する。サーバ装置１２は、車両１６ｃ〜１６ｅの経験情報６０をそれぞれ受信することで、交通エリア１４に複数の集団１２０が存在することを特定する。
【００５６】
状態予測部８８は、集団１２０を推定した場合に、基準地図情報の所定位置に付された集団１２０の軌跡又は大きさの変化に基づき、集団１２０の位置及び範囲の時間的変化を推定する。基準地図情報に付される集団１２０の軌跡又は大きさ等のパターンは、学習処理部９４により学習されるとよい。つまり、学習処理部９４は、経験共有地図情報９６の短期的な又は中長期的な時系列に対して学習処理を施すことで、集団１２０の種類、移動軌跡及び大きさを行動パターン１２８として抽出する。
【００５７】
例えば、基準地図情報には、朝の所定期間（７時〜９時等）に子供の通学時間となる旨の情報と共に、その通学路（集団１２０の軌跡）の情報、及び通学路の合流地点等で集団１２０の大きさが増加する情報等が付される。状態予測部８８は、これらの情報と、集団１２０の他の情報（種類、現在の位置、大きさ、移動ベクトル等）とに基づき、集団１２０の位置及び範囲の時間的変化を演算する。複数の集団１２０が認識している場合には、集団１２０毎に位置及び範囲の時間的変化を演算し、複数の集団１２０が合流する場合に新たに大きな集団１２０を作りその位置及び範囲の時間的変化を演算してもよい。
【００５８】
［移動体支援システム１０の動作］
続いて、この実施形態における移動体支援システム１０の支援動作について、図７のフローチャートを参照しながら説明する。
【００５９】
ステップＳ１において、サーバ装置１２は、交通エリア１４内にある複数の車両１６から経験情報６０を収集する。この収集に先立ち、外界認識部５０は、外界センサ３２から出力される外界情報に基づいて、車両１６の周辺における状況及び物体（交通参加者を含む）を認識する。
【００６０】
挙動解析部５２は、外界認識部５０により逐次認識される交通参加者を追跡することで、交通参加者の挙動を解析する。具体的には、交通エリア１４に存在する交通参加者の挙動として、大きさ、移動ベクトル（移動方向、移動速度）を交通参加者毎に抽出していく。
【００６１】
なお、挙動解析部５２は、交通参加者を見失った場合に、見失い後に特定される交通参加者と見失った交通参加者の同一性判定を行う構成であるとよい。これにより、交通参加者が同一であれば、挙動解析部５２は、見失い前の交通参加者の位置と、見失い後の交通参加者の位置とに基づき、交通参加者の挙動である移動ベクトルを補正することができる。車両側情報取得部５４は、この挙動解析部５２による解析結果のうちサーバ装置１２に送るべき情報を抽出し、車両１６の経験に関する経験情報６０として取得する。
【００６２】
また、車両１６（外界認識部５０）は、認識した外界情報から車両１６の周辺の静止物体を抽出する構成としてもよい。そして静止物体を抽出した場合に、車両１６の位置修正部５６は、車両１６が予め保有する車両側地図情報６４の静止物体の座標（経度、緯度等）に基づいて車両１６自体の位置を修正し、また修正された車両１６自体の位置に基づいて交通参加者の位置を補正することが好ましい。なお、位置修正部５６は、車両側地図情報６４上の静止物体の位置、外界情報の静止物体及び交通参加者の位置に応じて交通参加者の位置を直接修正してもよい。このように、判明している静止物体の座標を利用して交通参加者の位置を補正することで、より高い精度の参加者情報（位置、移動ベクトル）を抽出することができる。
【００６３】
そして、運転支援装置３０は、記憶部４８に一時的に格納させた経験情報６０（交通参加者に関する参加者情報を含む）を、Ｖ２Ｘ通信機３８を介して定期に又は非定期に、サーバ装置１２に向けて送信する。サーバ装置１２のサーバ側情報取得部９２ａは、基地局１８（２０）、広域通信網２２、サーバ側通信部８０を介して、各々の車両１６から経験情報６０を取得し、経験情報６０の集合体をサーバ側記憶部８４に一時的に格納させる。
【００６４】
図８は、交差点１１０周辺における第１の交通シーンを示す図である。この交通シーンの時点（第１時点）では、道路１１２上の自車両１４０（第２移動体）は、交差点１１０から離れた手前の位置にあり、破線矢印で示す走行予定経路１４２に沿って交差点１１０を左折しようとする。一方、道路１１４上の他車両１４４（第１移動体）は、交差点１１０をそのまま直進しようとする。
【００６５】
ステップＳ２において、地図情報生成部８６は、ステップＳ１で収集された直近の経験情報６０に基づいて交通参加者の現在位置を経験共有地図情報９６に対応させて、経験共有地図情報９６を最新の状態に生成・更新する。ここでは、地図情報生成部８６は、図４中の経験共有地図情報９６のうち「交通参加者の現在の状態」のデータレイヤを更新する。
【００６６】
ステップＳ３において、状態予測部８８は、ステップＳ２で更新された最新の経験共有地図情報９６に基づいて、地図上に存在する交通参加者の将来の状態を予測する。上述したように、状態予測部８８は、複数の交通参加者についてその種類及び目的地を推定し、さらに交通参加者毎の位置の時間的変化（軌跡）を推定する。また図８の例では、状態予測部８８は、交通参加者が各々の車両１６（自車両１４０及び他車両１４４）の走行に与える影響度を予測する。以下、影響度の算出方法の一例について、図９Ａ及び図９Ｂを参照しながら詳細に説明する。
【００６７】
図９Ａは、図５Ａ及び図５ＢにおけるピークＰ１〜Ｐ３の高さ（以下、影響レベル）の決定規則の一例を示す。本図の「Ｈ」（Ｈｉｇｈ）は、影響レベルを相対的に高くすることを意味する。一方、本図の「Ｌ」（Ｌｏｗ）は、影響レベルを相対的に低くすることを意味する。
【００６８】
図９Ｂは、図５Ａ及び図５ＢにおけるピークＰ１〜Ｐ３の幅（以下、影響範囲）の決定規則の一例を示す。本図の「Ｗ」（Ｗｉｄｅ）は、影響範囲を相対的に広くすることを意味する。一方、本図の「Ｎ」（Ｎａｒｒｏｗ）は、影響範囲を相対的に狭くすることを意味する。
【００６９】
［１］集団１２０の構成人数が多いほど、時間の経過に応じて行動範囲が広がり易い傾向を踏まえて、車両１６の走行に与える影響度を算出してもよい。具体的には、状態予測部８８は、構成人数が多いほど影響レベルを低くする一方、構成人数が少ないほど影響レベルを高くする（図９Ａ）。また、状態予測部８８は、構成人数が多いほど影響範囲を広くする一方、構成人数が少ないほど影響範囲を狭くする（図９Ｂ）。
【００７０】
［２］集団１２０の密集度が高いほど、構成員Ｍの行動規律性が高い傾向を踏まえて、車両１６の走行に与える影響度を算出してもよい。具体的には、状態予測部８８は、密集度が高いほど影響レベルを低くする一方、密集度が低いほど影響レベルを高くする（図９Ａ）。また、状態予測部８８は、密集度が高いほど影響範囲を狭くする一方、密集度が低いほど影響範囲を広くする（図９Ｂ）。
【００７１】
［３］集団１２０の平均身長が低いほど、構成員Ｍが子供である可能性が高い傾向を踏まえて、車両１６の走行に与える影響度を算出してもよい。具体的には、状態予測部８８は、平均身長が高いほど影響レベルを低くする一方、平均身長が低いほど影響レベルを高くする（図９Ａ）。ただし、構成員Ｍが子供であることと行動範囲の相関性は必ずしも高くないので、影響範囲の設定に際して平均身長を考慮に入れなくてもよい（図９Ｂ）。
【００７２】
［４］集団１２０の平均移動速度が速いほど、構成員Ｍの機動性が高い傾向を踏まえて、車両１６の走行に与える影響度を算出してもよい。具体的には、状態予測部８８は、平均移動速度が速いほど影響レベルを高くする一方、平均移動速度が遅いほど影響レベルを低くする（図９Ａ）。また、状態予測部８８は、平均移動速度が速いほど影響範囲を広くする一方、平均移動速度が遅いほど影響範囲を狭くする（図９Ｂ）。
【００７３】
［５］集団１２０が移動する予想軌道１４６（図１１）の確度に応じて、車両１６の走行に与える影響度を算出してもよい。具体的には、状態予測部８８は、確度が高いほど影響レベルを高くする一方、確度が低いほど影響レベルを低くする（図９Ａ）。また、状態予測部８８は、確度が高いほど影響範囲を狭くする一方、確度が低いほど影響範囲を広くする（図９Ｂ）。
【００７４】
［６］過去の類似事例の数に応じて、車両１６の走行に与える影響度を算出してもよい。具体的には、状態予測部８８は、類似事例が多いほど影響レベルを高くする一方、類似事例が少ないほど影響レベルを低くする（図９Ａ）。また、状態予測部８８は、類似事例が多いほど影響範囲を狭くする一方、類似事例が少ないほど影響範囲を広くする（図９Ｂ）。
【００７５】
［７］信号機２８（いわゆる青信号）の残り時間に応じて、車両１６の走行に与える影響度を算出してもよい。具体的には、状態予測部８８は、残り時間が長いほど影響レベルを低くする一方、残り時間が短いほど影響レベルを高くする（図９Ａ）。ただし、残り時間の長さと行動範囲の相関性は必ずしも高くないので、影響範囲の設定に際して残り時間を考慮に入れなくてもよい（図９Ｂ）。
【００７６】
図１０は、影響度マップ１５０の作成結果の一例を示す図である。この影響度マップ１５０は、将来時点又は将来の時間帯に対応する１つのマップであってもよいし、複数の将来時点におけるマップの時系列であってもよい。
【００７７】
ハッチングを付した円領域は、影響度（リスク）が将来的に高くなると予測された地点（以下、関心地点１５２）を示す。この関心地点１５２は、交差点１１０に設けられた横断歩道１２４の位置に相当する。つまり、この影響度マップ１５０は、自車両１４０が交差点１１０を左折する際、建造物１１８の陰から飛び出した集団１２０と、横断歩道１２４にて接触する可能性があることを示唆する。
【００７８】
ステップＳ４において、状態予測部８８は、ステップＳ３で予測された将来の状態を経験共有地図情報９６に記述する。上述したように交通参加者（集団１２０）の影響度を演算した場合には、経験共有地図情報９６の「影響度予測結果」を更新する。また交通参加者の位置の時間的変化（軌跡）を演算した場合には、経験共有地図情報９６の「交通参加者の将来の状態」を更新する。その後、ステップＳ５において、車両１６（ここでは、自車両１４０又は他車両１４４）の走行に与える影響度が高い関心地点１５２があるか否かを判定する。具体的には、状態予測部８８は、影響度マップ１５０が示す影響度が所定の閾値よりも高い地点を関心地点１５２として抽出する。
【００７９】
関心地点１５２が１つもないと判定された場合（ステップＳ５：ＮＯ）、そのまま本フローチャートを終了する。一方、１つ以上の関心地点１５２があると判定された場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、次のステップＳ６に進む。なお、影響度を算出していない場合には、交通参加者の位置の時間的変化（軌跡）と移動体（自車両１４０）の接触箇所又は交差箇所の有無を判定するとよい。そして、接触箇所又は交差箇所がない場合には本フローチャートを終了し、接触箇所又は交差箇所がある場合にはステップＳ６に進む。
【００８０】
ステップＳ６において、支援対象設定部９０は、ステップＳ３で予測された将来の状態に基づいて支援対象を設定する。具体的には、支援対象設定部９０は、将来時点又は将来の時間帯における関心地点１５２から所定範囲内にある車両１６（ここでは、自車両１４０）、又は接触箇所や交差箇所に関わる車両１６を支援対象として設定する。
【００８１】
ステップＳ７において、送受信処理部９２（サーバ側情報提供部９２ｂ）は、サーバ側通信部８０を介して、ステップＳ５で設定された支援対象に向けて予測情報６２（将来の状態に基づく情報）を送信する。車両１６の運転支援装置３０は、広域通信網２２、基地局１８（２０）、Ｖ２Ｘ通信機３８を介して、サーバ装置１２から予測情報６２を取得し、この予測情報６２を記憶部４８に一時的に格納させる。この予測情報６２には、例えば、関心地点１５２の位置、関心地点１５２への到達時間、想定シーン、交通参加者（集団１２０）の種類、対処方法が含まれる。
【００８２】
ステップＳ８において、運転支援部４２は、ステップＳ７にて送信された予測情報６２に基づいて自車両１４０の走行状態に適した運転支援を行う。ここで、運転支援部４２は、運転支援ＥＣＵ４０からの制御指令に応じて、横断歩道１２４を渡ろうとする集団１２０に対処するための運転支援動作（具体的には、注意、警告、情報提供、減速、停止、転舵、加速）を行う。
【００８３】
図１１は、交差点１１０周辺における第２の交通シーンを示す図である。この交通シーンの時点（第２時点）では、道路１１２上の自車両１４０（第２移動体）は、交差点１１０に近い位置に到達し、破線矢印で示す走行予定経路１４２に沿って交差点１１０を左折しようとする。一方、道路１１４上の他車両１４４は、横断歩道１２４の手前で停止している。
【００８４】
運転支援部４２は、自車両１４０が境界位置１５４（図１０）に到達すると、交通参加者である集団１２０への対処を支援する動作を開始する。例えば、自車両１４０が手動運転により走行している場合、情報提供装置７０は、ドライバに対して集団１２０が近くにいる旨の情報提供を行う。或いは、自車両１４０が自動運転により走行している場合、制動装置７６は、車輪を制動することで自車両１４０を減速又は停止させる。
【００８５】
図１２は、交差点１１０周辺における第３の交通シーンを示す図である。この交通シーンの時点（第３時点）では、道路１１２上の自車両１４０は、交差点１１０に近い位置に到達し、破線矢印で示す走行予定経路１４２に沿って交差点１１０を左折しようとする。一方、道路１１４上の他車両１４４は、横断歩道１２４の手前で停止している。
【００８６】
運転支援部４２は、自車両１４０が交差点１１０に進入すると、交通参加者である集団１２０への支援動作を開始する。例えば、情報提供装置７０は、自車両１４０の外部に向けて警告音を発する。これにより、横断歩道１２４を渡ろうとする集団１２０（交通参加者）に対して注意を促すことができる。
【００８７】
上記の実施形態から把握し得る発明について、以下に記載する。
【００８８】
移動体支援システム１０は、第１移動体（車両１６、他車両１４４）の周辺の交通参加者（車両１６、歩行者２４、集団１２０）に関する参加者情報を取得する情報取得部（車両側情報取得部５４、サーバ側情報取得部９２ａ）と、情報取得部により取得された参加者情報に基づいて、交通参加者の将来の状態を予測する状態予測部８８と、状態予測部８８が予測した交通参加者の将来の状態を含む経験共有地図情報９６を生成する地図情報生成部８６と、経験共有地図情報９６に基づいて第１移動体とは異なる第２移動体（車両１６、自車両１４０）を支援対象に設定する支援対象設定部９０と、支援対象設定部９０により設定された第２移動体に対し、将来の状態に基づく予測情報６２を提供する提供手段（サーバ側情報提供部９２ｂ）と、を備える。
【００８９】
また、この移動体支援方法では、第１移動体（車両１６、他車両１４４）の周辺の交通参加者に関する参加者情報を取得する取得ステップ（Ｓ１）と、取得された参加者情報に基づいて、交通参加者の将来の状態を予測する予測ステップ（Ｓ３）と、予測した交通参加者の将来の状態を含む経験共有地図情報９６を生成する生成ステップ（Ｓ４）と、経験共有地図情報９６に基づいて、第１移動体とは異なる第２移動体（車両１６、自車両１４０）を交通参加者への対処を支援する支援対象に設定する設定ステップ（Ｓ６）と、設定された第２移動体に対し、将来の状態に基づく情報を提供する提供ステップ（Ｓ７）と、を１つ又は複数のコンピュータが実行する。
【００９０】
このように、他車両１４４により取得された参加者情報を用いて交通参加者の将来の状態を予測することで、適切な対処を実施することができる。また、移動体支援システム１０は、第２移動体が交通参加者を自力で認識できない場合であっても、第１移動体の参加者情報に基づいて交通参加者の将来の状態を予測するので、第２移動体の当該交通参加者への対処支援を適切に実行することができる。
【００９１】
また、情報取得部（車両側情報取得部５４）は、第１移動体（車両１６、他車両１４４）の周辺の静止物体をさらに取得し、予め保有する車両側地図情報６４の静止物体の位置に基づいて第１移動体の位置を修正し、修正された第１移動体の位置に基づいて交通参加者の位置を補正する位置修正部５６を有する。これにより、経験情報６０（交通参加者の位置の情報）の精度を高めることができ、状態予測部８８による演算結果（交通参加者の位置の時間的変化、影響度等）をより良好に得ることができる。
【００９２】
また、情報取得部（車両側情報取得部５４）が取得する交通参加者を継続的に追跡する挙動解析部５２を有し、挙動解析部５２は、交通参加者を見失った場合に、見失い後に特定される交通参加者と見失った交通参加者の同一性判定を行い、交通参加者が同一であれば交通参加者の状態を補正する。これにより、交通参加者の状態をより確実に追跡することができ、状態予測部８８はこの情報に基づき交通参加者の将来の状態の予測精度を高めることが可能となる。
【００９３】
また、参加者情報には、一の交通参加者についての形状、移動方向、移動速度に関わる情報のうち少なくとも１つが含まれ、状態予測部８８は、形状、移動方向及び移動速度に関わる情報のうち少なくとも１つに基づき交通参加者の種類を推定する。これにより、状態予測部８８は、交通参加者の種類に応じて予測演算を変更することができる。例えば、交通参加者が子供の場合には、移動速度が遅くなる一方で、飛び出し等のリスクが高まることを勘案して、交通参加者の位置の時間変化や影響度を算出することが可能となる。
【００９４】
また、状態予測部８８は、交通参加者の種類及び基準地図情報（経験共有地図情報９６）に基づき交通参加者の目的地を推定する。これにより、交通参加者の行動パターン１２８をある程度絞ることができ、この行動パターン１２８に応じた将来の状態を予測し、その対処を早期にとることが可能となる。
【００９５】
また、状態予測部８８は、交通参加者の移動速度と移動方向である移動ベクトル、種類及び目的地のうち少なくとも１つに基づき将来の状態として交通参加者の位置の時間的変化を推定する。これにより、状態予測部８８は、将来の状態として交通参加者の位置の時間的変化を算出することができ、この算出結果に基づき支援対象に適切な情報（予測情報６２）を提供することが可能となる。
【００９６】
また、状態予測部８８は、交通参加者を複数認識した場合に、複数の交通参加者の種類、複数の交通参加者間の距離、複数の交通参加者の移動ベクトル及び時間のうち少なくとも１つに基づき集団１２０か否かを推定する。このように、状態予測部８８は、集団１２０を推定することで、集団１２０の位置の時間的変化や影響度として演算することができ、予測結果をより現実に近づけることが可能となる。
【００９７】
また、状態予測部８８は、基準地図情報（経験共有地図情報９６）の所定位置に付された集団１２０の発生確率に基づき集団１２０の発生を推定する。これにより、状態予測部８８は、例えば、通学路等において集団登校している子供達や公園付近にいる親子を集団１２０として捉えることが可能となる。その結果、集団１２０としての行動パターンに応じて位置や大きさの時間的変化、道路への飛び出しや横断等の影響度をより適切に予測することができる。なお状態予測部８８は、例えば、駅や会社に向かう他人同士を集団１２０として捉えることもでき、これにより個々の交通参加者毎に位置の時間的変化を算出する処理負荷を低減することも可能となる。
【００９８】
また、状態予測部８８は、集団１２０を推定した場合に、基準地図情報（経験共有地図情報９６）の所定位置に付された集団１２０の軌跡又は大きさの変化に基づき、集団１２０の位置及び範囲の時間的変化を推定する。これにより、状態予測部８８は、集団１２０（例えば、集団登校している子供達）の位置や大きさの時間的変化をより精度よく推定することができる。
【００９９】
また、参加者情報には、交通参加者の移動速度と移動方向である移動ベクトルの情報が含まれ、状態予測部８８は、交通参加者の移動ベクトルに基づき交通参加者の位置の時間的変化を推定してもよい。これにより、状態予測部８８は、交通参加者の将来の状態を簡単に算出することができ、交通エリア１４に交通参加者が多数存在していても個々の将来の状態を充分に予測することが可能となる。
【０１００】
また、状態予測部８８は、交通参加者が移動体（車両１６）の移動に影響を与える度合である影響度を予測し、支援対象設定部９０は、影響度が高い位置から所定範囲内にある第２移動体（自車両１４０）を支援対象に設定してもよい。これにより、自車両１４０の移動に対する交通参加者の影響度が将来的に高く、自車両１４０への支援が必要な場合に適切な支援を行うことができる。
【０１０１】
また、状態予測部８８は、交通参加者の集団１２０を認識した場合に、集団１２０の種類又は大きさに基づき影響度を予測してもよい。これにより、単独の交通参加者とは移動挙動が異なる集団１２０の状態を反映させた影響度を予測することができる。
【０１０２】
また、状態予測部８８は、集団１２０の日常的な行動パターンを示す行動パターン情報９８をさらに用いて集団１２０の将来の状態を予測してもよい。集団１２０の日常的な行動パターンを考慮することで、集団１２０の将来の状態を高い確度で予測することができる。
【０１０３】
また、第２移動体（車両１６、自車両１４０）は、提供手段（サーバ側情報提供部９２ｂ）により将来の状態に基づく情報（予測情報６２）を受信した場合に、交通参加者との接触を回避するように、第２移動体の走行制御を行う走行制御部（駆動力装置７２、操舵装置７４又は制動装置７６）を有する。これにより、第２移動体は、歩行者や自転車等の交通参加者との出会い頭での接触や通学中に飛び出した小学生との接触を容易に回避することができる。
【０１０４】
また、第２移動体（車両１６、自車両１４０）は、提供手段（サーバ側情報提供部９２ｂ）により将来の状態に基づく情報（予測情報６２）を受信した場合に、交通参加者に対して報知を行う報知部（情報提供装置７０）を有していてもよい。このように歩行者や自転車等の交通参加者に移動体の存在を報知することで、交通参加者に注意喚起を行うことができる。
【０１０５】
［補足］
なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。或いは、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０１０６】
１０…移動体支援システム                １２…サーバ装置
１４…交通エリア                        １６（ａ〜ｅ）…車両（交通参加者）
２４（ａ、ｂ）…歩行者（交通参加者）    ３０…運転支援装置
４０…運転支援ＥＣＵ                    ４２…運転支援部（支援手段）
５０…外界認識部                        ５２…挙動解析部
５４…車両側情報取得部                  ５６…位置修正部
５８…運転支援判断部                    ６０…経験情報
６２…予測情報                          ８０…サーバ側通信部
８２…サーバ側制御部                    ８４…サーバ側記憶部
８６…地図情報生成部                    ８８…状態予測部
９０…支援対象設定部                    ９２…送受信処理部
９４…学習処理部                        ９６…経験共有地図情報
９８…行動パターン情報                  １０２、１１２、１１４…道路
１１０…交差点                          １１６…学校
１１８…建造物                          １２０…集団
１２２、１２６…歩道                    １２４…横断歩道
１４０…自車両（第２移動体）            １４４…他車両（第１移動体）
１４６…予想軌道                        １５０…影響度マップ
１５２…関心地点                        １５４…境界位置
Ｍ…構成員                              Ｐ１〜Ｐ３…ピーク
【図１】
2020042553.tif 000003
【図２】
2020042553.tif 000004
【図３】
2020042553.tif 000005
【図４】
2020042553.tif 000006
【図５】
2020042553.tif 000007
【図６】
2020042553.tif 000008
【図７】
2020042553.tif 000009
【図８】
2020042553.tif 000010
【図９】
2020042553.tif 000011
【図１０】
2020042553.tif 000012
【図１１】
2020042553.tif 000013
【図１２】
2020042553.tif 000014