(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の加速度を検出するステップと、
検出した加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出するステップと、
算出したパワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出するステップと、
自車両と先行車両との車間距離を検出するステップと、
検出した車間距離から分布推定法を用いて、車間距離分布を推定するステップと、
推定された車間距離分布から共分散の最小値を算出するステップと、
前記共分散の最小値と前記傾き極大値との相関関係から前方の車群分布を推定するステップと、
前記車群分布に基づきリアルタイムに渋滞予測をおこなうステップと、
を実行することにより渋滞予測をおこなう渋滞予測手段と、
前記渋滞予測手段により得られた車群についての渋滞予測情報を取得する車群渋滞情報取得手段と、
前記車群についての渋滞情報から、渋滞の開始または終了を示す車群端車両を特定する車群端車両特定手段と、
車群端車両特定手段によって特定された車群端車両に走行支援情報を提供する走行支援情報提供手段とを有し、
前記走行支援情報提供手段は、少なくとも一方の前記車群端車両に渋滞解消のための走行支援情報を提供する、車両の走行支援システム。
【請求項２】
前記渋滞解消のための走行支援情報は、前記渋滞の終了を示す車群端車へ向けた、車間距離を広げる指示を含む、請求項１に記載の走行支援システム。
【請求項３】
前記渋滞解消のための走行支援情報は、前記渋滞の開始を示す車群端車の車速が所定速度以下の場合において当該車群端車へ向けた、車速を上げる指示を含む、請求項１に記載の走行支援システム。
【請求項４】
前記車群渋滞情報取得手段は、車両と基地局のサーバとの間の通信、車車間通信、および路車間通信の少なくとも１つから前記車群の渋滞情報を取得する、請求項１〜４のいずれかに記載の走行支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行支援システムに関し、より具体的には、車群の渋滞予測情報に基づきその車群の渋滞を解消するための走行支援情報を提供する走行支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車群の管理に関する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、車載機と光通信路側機と光システムネットワークとの間で、車群ＩＤを送受信しながら車群の管理をおこなう交通情報システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−３９９１８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を含む従来の方法では、道路に設置されたカメラ等の高度道路交通システム（ＩＴＳ）等からの情報を前提にして、車群の特定およびその管理をおこなっている。したがって、そうしたＩＴＳインフラが利用できない場合は、車群の管理が行えず、車群の渋滞解消情報を提供することはできない。さらに、車群の渋滞予測の精度が必ずしも高いとは言えず、渋滞の回避あるいは解消のためにはさらなる改善の余地がある。
【０００５】
したがって、本発明の目的は、ＩＴＳインフラ無しに渋滞を形成する車群を特定して、その車群の渋滞を解消させることができる走行支援システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、リアルタイムに渋滞予測をおこなう渋滞予測手段と、渋滞予測手段により得られた車群についての渋滞予測情報を取得する車群渋滞情報取得手段と、車群についての渋滞情報から、渋滞の開始または終了を示す車群端車両を特定する車群端車両特定手段と、車群端車両特定手段によって特定された車群端車両に走行支援情報を提供する走行支援情報提供手段とを有し、走行支援情報提供手段は、少なくとも一方の車群端車両に渋滞解消のための走行支援情報を提供する、車両の走行支援システムである。
【０００７】
本発明によれば、渋滞を形成する車群の車群端車両（最後方車両または最前方車両）に走行支援情報を提供することにより、その渋滞の解消を図ることが可能となる。
【０００８】
本発明の渋滞予測手段は、自車両の加速度を検出するステップと、検出した加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出するステップと、算出したパワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出するステップと、自車両と先行車両との車間距離を検出するステップと、検出した車間距離から分布推定法を用いて、車間距離分布を推定するステップと、推定された車間距離分布から共分散の最小値を算出するステップと、共分散の最小値と傾き極大値との相関関係から前方の車群分布を推定するステップと、車群分布に基づきリアルタイムに渋滞予測をおこなうステップと、を実行することにより渋滞予測をおこなう。
【０００９】
本発明の渋滞予測手段によれば、自車両の加速度スペクトルから得られる傾き極大値と車間距離密度から得られる共分散の最小値との相関関係から推定される車群分布に基づき渋滞予測をおこなうので、渋滞予測精度を向上させることが可能になる。
【００１０】
本発明の一形態によると、渋滞解消のための走行支援情報は、渋滞の終了を示す車群端車へ向けた、車間距離を広げる指示を含む。
【００１１】
本発明の一形態によれば、車群の最後尾車両とその前方車両との車間距離を広げることにより、車群の渋滞を解消に向かわせることが可能となる。
【００１２】
本発明の一形態によると、渋滞解消のための走行支援情報は、渋滞の開始を示す車群端車の車速が所定速度以下の場合において当該車群端車へ向けた、車速を上げる指示を含む。
【００１３】
本発明の一形態によれば、渋滞の原因となっている車群の最前方車両の速度を上げさせることにより、車群の渋滞を解消に向かわせることが可能となる。
【００１４】
本発明の一形態によると、車群渋滞情報取得手段は、車両と基地局のサーバとの間の通信、車車間通信、および路車間通信の少なくとも１つから前記車群の渋滞情報を取得する。
【００１５】
本発明の一形態によれば、利用可能な情報源から適時必要な車群の渋滞情報を取得して、渋滞解消のための走行支援情報を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施例に従う、走行支援システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施例に従う、渋滞予測手段の構成を示す図である。
【図３】本発明の一実施例に従う、加速度スペクトルを示す図である。
【図４】本発明の一実施例に従う、確率密度分布を示す図である。
【図５】本発明の一実施例に従う、共分散値Σｋを模式的に表わした図である。
【図６】本発明の一実施例に従う、傾き極大値と共分散最小値との相関マップのイメージ（概念）図である。
【図７】交通密度と交通量の関係を示す図である。
【図８】本発明の一実施例に従う、車間距離分布についての共分散最小値の対数と加速度スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップである。
【図９】信号機の前後での車両状態を示す図である。
【図１０】本発明の一実施例に従う、車間距離分布についての共分散最小値の対数と加速度スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップである。
【図１１】本発明の一実施例に従う、車間距離分布についての共分散最小値の対数と加速度スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップである。
【図１２】本発明の一実施例に従う、車群変動に寄与する車群端車両の特定を説明するための図である。
【図１３】本発明の一実施例に従う、走行支援制御のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の一実施例に従う、走行支援システムの構成を示す図である。走行支援システム１００は、車両８０に搭載される渋滞予測手段１０と、基地局のサーバ等に搭載される走行支援手段９０とからなる。渋滞予測手段１０と走行支援手段９０とは、無線通信により相互に情報を交換する。走行支援手段９０は、路上に設けられた通信装置内に設置することもでき、その場合は渋滞予測手段１０と路車間通信により相互に情報を交換する。また、走行支援手段９０は渋滞予測手段１０と同様に、車両８０に搭載することも可能であり、その場合は車車間通信により相互に情報を交換する。
【００１８】
走行支援手段９０は、車群渋滞情報取得手段９０１と、車群端車両特定手段９０２と、走行支援情報提供手段９０３とを有する。車群渋滞情報取得手段９０１は、渋滞予測手段１０により得られた車群についての渋滞予測情報を取得する。車群端車両特定手段９０２は、車群についての渋滞情報から、渋滞の開始または終了を示す車群端車両（最後方車両または最前方車両）を特定する。走行支援情報提供手段９０３は、車群端車両特定手段９０２によって特定された車群端車両（最後方車両または最前方車両、あるいは双方）に走行支援情報を提供する。走行支援手段９０によるこれらの処理は、走行支援手段９０が有するコンピュータ（ＣＰＵ）、メモリ、無線通信インターフェース等（図示なし）によって実現される。
【００１９】
図２は、本発明の一実施形態に従う、渋滞予測方法を実施するための渋滞予測手段１０の構成を示すブロック図である。渋滞予測手段１０は、１つの装置としてあるいは他の装置の一部として車両に搭載することができる。
【００２０】
渋滞予測手段１０は、車速センサ１１、レーダ装置１２、ナビゲーション装置１３、処理装置１４、スイッチ１５、各種アクチュエータ１６、スピーカー１７、表示器１８、および通信装置１９を備える形で構成される。なお、処理装置１４は、ナビゲーション装置１３の中に組み込んでもよい。また、スピーカー１７および表示器１８は、ナビゲーション装置１３が備える該当機能を利用してもよい。
【００２１】
車速センサ１１は、自車両の加速度を検出し、その検出信号を処理装置１４へ送る。レーダ装置１２は、自車両の周辺に設定される所定の検出対象領域を複数の角度領域に分割し、各角度領域を走査（スキャン）しながら赤外光レーザやミリ波等の電磁波を発信する。レーダ装置１２は、検出対象領域における物体からの反射信号（電磁波）を受信し、その反射信号を処理装置１４へ送る。
【００２２】
ナビゲーション装置１３は、ＧＰＳ信号等の測位信号を受信して、その測位信号から自車両の現在位置を算出する。また、ナビゲーション装置１３は、車速センサ１１およびヨーレートセンサ（図示なし）等が検出した加速度およびヨーレートから自律航法を用いて自車両の現在位置を算出することもできる。ナビゲーション装置１３は、地図データを備え、表示する地図上に自車両の現在位置、目的地までの経路情報や渋滞情報等を出力する機能を有する。
【００２３】
処理装置１４は、周波数分析部３１、単回帰直線算出部３２、傾き極大値算出部３３、反射点検出部３４、他車両検出部３５、車間距離検出部３６、車間距離分布推定部３７、共分散最小値算出部３８、相関マップ作成部４０、渋滞予測部４１、走行制御部４２、報知制御部４３、および通信制御部４４を備える。各ブロックの機能は、処理装置１４が有するコンピュータ（ＣＰＵ）によって実現される。
【００２４】
処理装置１４は、ハードウエア構成として、例えば、入力アナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路、各種演算処理を行う中央演算処理装置（ＣＰＵ）、ＣＰＵが演算に際してデータを記憶するのに使用するＲＡＭ、ＣＰＵが実行するプログラムおよび用いるデータ（テーブル、マップを含む）を記憶するＲＯＭ、スピーカー１７に対する駆動信号および表示器１８に対する表示信号などを出力する出力回路等を備えている。
【００２５】
スイッチ１５は、自車両の走行制御に係る各種信号を処理装置１４へ出力する。各種信号には、例えばアクセルペダルやブレーキペダルの操作（位置）信号、自動走行制御（ＡＣＣ）に係る各種信号（制御開始、制御停止、目標車速、車間距離等）などが含まれる。
【００２６】
各種アクチュエータ１６は、複数のアクチュエータの総称として用いており、例えばスロットルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、ステアリングアクチュエータ等が含まれる。
【００２７】
表示器１８は、ＬＣＤ等のディスプレイを含み、タッチパネル機能を有するディスプレイとすることができる。表示装置１６は、音声出力部および音声入力部を備える構成でもよい。表示器１８は、報知制御部４３からの制御信号に応じて、所定の警報情報を表示したり、所定の警告灯を点滅ないし点灯させることによって、運転者に報知する。スピーカー１７は、報知制御部４３からの制御信号に応じて所定の警報音や音声を出力することによって、運転者に報知する。
【００２８】
通信装置１９は、通信制御部４４による制御下で、無線通信によって他車両あるいはサーバ装置（図示なし）や中継局（図示なし）と通信を行い、渋滞予測部４１から出力される渋滞予測結果と位置情報を対応付けて送信したり、他車両等から渋滞予測結果と位置情報との対応情報を受信する。取得された情報は、通信制御部４４を介して報知制御部４３あるいは走行制御部４２に送られる。
【００２９】
次に処理装置１４の各ブロックの機能について説明する。周波数分析部３１は、車速センサ１１が検出した自車両の加速度について周波数分析を行い、パワースペクトルを算出する。図３に２つの異なる走行状態（ａ）、（ｂ）におけるパワースペクトルの例を示す。図３では、パワースペクトルとして周波数に対応した加速度スペクトル５１、５３が例示されている。
【００３０】
単回帰直線算出部３２は、得られたパワースペクトルに対して単回帰分析をおこない単回帰直線を算出する。図３の例では、符号５２、５４で指示される直線がそれぞれ加速度スペクトル５１、５３に対して得られる単回帰直線である。
【００３１】
傾き極大値算出部３３は、得られた単回帰直線から傾き極大値を算出する。図３の例では、最初に単回帰直線５２、５４の傾きを算出する。すなわち、図３において、所定の周波数範囲Ｙ（例えば、数秒から数分の時間範囲に対応する周波数範囲、０〜０．５Ｈｚ等）でのスペクトル値の変化Ｘに基づき傾きα（＝Ｙ／Ｘ）を算出する。図２では（ａ）と（ｂ）での傾きα１、α２が得られる。
【００３２】
次に、得られた傾きαの差分、すなわち所定の時間間隔での傾きαｋとαｋ−１との差分Δα（＝αｋ―αｋ−１）を算出する。得られた差分Δαの時間変化、あるいは差分Δαから得られるパラメータ（例えば、２乗値（Δα）２、絶対値｜Δα｜等）の時間変化の極大値を求める。得られた極大値を傾き極大値として処理装置１４内のメモリ（ＲＡＭ等）に格納する。
【００３３】
反射点検出部３４は、レーダ装置１２が検出した反射信号から反射点（物体）の位置を検出する。他車両検出部３５は、反射点検出部３４から出力される反射点の位置情報に基づき、隣り合う反射点間の距離、反射点の分布状態等から自車両の周辺に存在する少なくとも１台以上の他車両を検出する。車間距離検出部３６は、反射点検出部３４が検出した他車両情報から自車両と他車両との間の車間距離を検出し、その結果を他車両の検出台数と共に出力する。
【００３４】
車間距離分布推定部３７は、車間距離検出部３６から出力される車間距離と車両台数の情報から車間距離分布を推定する。図４を参照しながら車間距離分布推定について説明する。図４は確率密度分布を示す図である。
【００３５】
車間距離と車両台数の情報から前方での車群、すなわち車間距離が比較的緻密な車の集合が観測できる場合、変分ベイズなどの分布推定法を用いて各車群に対してガウス分布（確率密度分布）を適用する。例えば２つの車群があるとした場合は、車群を２つのガウス分布を線形結合した分布として捉えることができる。すなわち、図４に示すように、この２つのガウス分布を表わす確率関数Ｐ１（Ｘ）、Ｐ２（Ｘ）の和（重ね合わせ）として全体の分布を表す確率関数Ｐ（Ｘ）を得ることができる。
【００３６】
ガウス分布（確率関数）をＮ（Ｘ｜μ、Σ）で表すと、図４に例示されるような複数のガウス分布の重ね合わせは、次式で得ることができる。
【数１】
0005450365.tif 000002
ここで、μｋは期待値（平均値）であって密度が最も高い位置を表す。Σｋは共分散値（行列）であって、分布のゆがみ、すなわち期待値からどの方向に離れると密度がどのように減るかを表す。πｋはガウス分布の混合係数（混合比）であって、各ガウス分布がどれだけ寄与しているかの割合（０≦πｋ≦１）を表す。混合係数πｋは１つの確率として捉えることができる。
【００３７】
共分散最小値算出部３８は、例えば上記したＰ（Ｘ）から得られる尤度関数が最大となるパラメータ（共分散）を求めるために変分ベイズ等を用いて計算をおこなう。ガウス分布Ｐ（Ｘ）が図４で例示されるような複数のガウス分布の重ね合わせとして得られる場合は、個々のガウス分布に対して共分散値Σｋを算出する。
【００３８】
共分散最小値算出部３８は、次に各ガウス分布Ｐ（Ｘ）に対して得られた複数の共分散値Σｋの最小値を算出する。図５は共分散値Σｋを模式的に表わした図である。図５（ａ）では、共分散値Σｋを表わすグラフ５６がデルタ（δ）０においてシャープなグラフとなっており、車群の変動が無い、すなわち車間距離がほぼ一定の走行状態にあることを示唆している。一方、図５（ｂ）では、デルタ（δ）が負の領域のδ１でピークを持つグラフ５７と正の領域のδ２でピークを持つグラフ５８の２つのグラフが得られている。グラフ５７、５８ともに所定の変動幅（δ）を有しており、車群の変動が有る、言い換えれば車間距離が異なる車の集合が複数存在することを示唆している。図５において、共分散値Σｋの最小値は（ａ）ではほぼゼロ（０）、（ｂ）では小さいほうのδ１となる。
【００３９】
図２の相関マップ作成部４０は、傾き極大値算出部３３により算出された傾き極大値と、共分散最小値算出部３８によって算出された共分散最小値との相関マップを作成する。図６は、傾き極大値と共分散最小値との相関マップのイメージ（概念）図である。図６では、横（Ｘ）軸を共分散最小値Ｘとし、縦（Ｙ）軸を傾き極大値Ｙとして、変数（Ｘ、Ｙ）の相関をマッピングしている。符号５９と６０で指示される２つの領域が示されており、この２つの領域が重なっている境界領域６１が存在している。領域５９は比較的共分散最小値が小さく、車群の変動が小さい状態、言い換えれば車間距離が比較的一定しているような状態に相当する。逆に領域６０は比較的共分散最小値が大きく、車群の変動が大きい状態、言い換えれば車間距離が異なる車の集合が複数存在する状態に相当する。境界領域６１は、車群の変動が小さい状態から大きい状態へ遷移する領域であり、本発明はこの境界領域６１に相当する車群の状態を定量的に見出して、渋滞予測をおこなうところに特徴がある。
【００４０】
ここで図７を参照しながら、図６に例示した各領域についてさらに説明する。図７は、交通密度と交通量の関係を示す図である。グラフの横（Ｘ）軸は、自車両から所定距離内に存在する車両の台数を意味する交通密度である。この交通密度の逆数が車間距離に相当する。縦（Ｙ）軸は所定位置を通過する車両数を意味する交通量である。図７は、いわば車両の流れを意味する交通流を表わしていると捉える事ができる。
【００４１】
図７で例示される交通流は、大きく４つの状態（領域）に区分けできる。１つめは、渋滞が発生する可能性が低い自由流の状態であって、ここでは一定以上の車の加速度および車間距離が確保可能である。２つめは車両の制動状態と加速状態が混合する混合流の状態である。この混合流の状態は、渋滞流に移行する前の状態であって、運転者による運転の自由度が低下して、交通流の低下と交通密度の増大（車間距離の縮小）によって渋滞流へと移行する確率が高い状態である。３つめは渋滞を示す渋滞流の状態である。４つめは自由流の状態から混合流の状態へ移行する間に存在する遷移状態である臨界領域である。この領域は、自由流に比べて交通量および交通密度が高い状態であって、交通量の低下と交通密度の増大（車間距離の縮小）によって混合流へと移行する状態である。なお、臨界領域は、準安定流、メタ安定流と呼ばれることもある。
【００４２】
図６と図７との関係から、図６の領域５９は図７の自由流および臨界領域を含むことになり、図６の領域６０は図７の混合流および渋滞流の状態を含むことになる。したがって、図６の境界は図７の臨界領域と混合流の状態との双方を含む境界状態であり、ここでは図７に示すように臨界領域の境界と呼ぶ。
【００４３】
図８を参照しながら臨界領域の定量化について説明する。図８は、車間距離分布についての共分散最小値の対数と加速度スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップを示す図である。図８の（ａ）は図７の交通流マップを簡略化して描いた図であり、（ｂ）は共分散最小値の対数と傾き極大値の対数との相関マップを示す。（ｂ）の共分散最小値の対数と傾き極大値の対数は、傾き極大値算出部３３により算出された傾き極大値と、共分散最小値算出部３８によって算出された共分散最小値との対数値として算出される。図８（ｂ）は、単車両による臨界領域における相転移状態のパラメータ化を描写したものである。
【００４４】
図８（ｂ）において、符号６２で指示される領域は（ａ）の臨界領域を含み、符号６３で指示される領域は（ａ）の混合流の状態を含む。符号６４で指示される線は臨界線であり、これを越えて混合流の状態へ移行すると渋滞に至ってしまう可能性が高い臨界点を意味する。領域６２、６３の境界領域６５は臨界６４直前の臨界領域の境界に相当する。図８（ｂ）に例示される相関マップは処理装置１４内のメモリ（ＲＡＭ等）に格納される。
【００４５】
図２の渋滞予測部４１は、相関マップ作成部４０によって作成された相関マップにおいて、臨界領域の境界が存在するか否かを判定する。臨界領域の境界が存在する場合、渋滞予測部４１は、渋滞予測情報として、渋滞が起こるあるいは起こっている車群の情報を通信制御部４４に送る。通信制御部４４は、受け取った渋滞予測情報を、通信装置１９を介して基地局のサーバ等の走行支援手段９０（図１）に送る。
【００４６】
渋滞予測部４１は、同時に、渋滞への移行を阻止すべく、走行制御部４２、報知制御部４３に渋滞予測結果を含む制御信号を送ることができる。これにより、報知または車両の各種制御を実行して、図８に例示される混合流への移行を未然に阻止することが可能となり、その結果渋滞回避のみならず渋滞解消に役立つ渋滞予測が可能となる。また、渋滞予測部４１は、渋滞予測結果をナビゲーション装置１３に出力する。ナビゲーション装置１３は、渋滞予測部４１から受信した渋滞予測結果と、通信制御部４１から出力される他車両において予測された渋滞予測結果とに基づき、渋滞を回避するように自車両の経路探索や経路誘導を行うことができる。
【００４７】
次に、図９〜図１２を参照しながら、図１の車群端車両特定手段６０２の詳細について説明する。図９は、信号の前後での車両状態を示す図である。（ａ）は信号が青（Ｂ）の場合であり、（ｂ）は信号が赤（Ｒ）の場合である。（ａ）においては、信号を青にすることで、信号を境にして車群を解消させることを想定している。この場合、車両はスムーズに流れ出しており、車間距離もほぼ一定な状態になっている。（ｂ）においては、信号を赤にすることで、信号の前で車両を減速、停止させて車群を形成させることを想定している。この場合、信号の前後で各車両間の車間距離が密でばらついている。
【００４８】
図１０は、図８と同様に、車間距離分布についての共分散最小値の対数と加速度スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップを示す図である。図１０では、図８と違って、横軸が傾き極大値の対数であり、縦軸が共分散最小値の対数となっている。図１０（ａ）は、図９（ａ）の車群の無いスムーズな走行状態に対応した相関マップであり、車間距離分布１０１は図の左下側に比較的まとまった形で存在する。一方、図１０（ｂ）は図９の（ｂ）の赤信号前後での車群が形成され、車間距離が密でばらついている走行状態に対応した相関マップであり、車間距離分布１０２は図の中央やや右上側で比較的横に広がった状態で存在する。このように、信号機を用いた簡単なモデルからも明らかなように、車両の走行状態の違い、すなわち車間距離分布の相違、言い換えれば車群形成の有無を、本発明の共分散最小値の対数と加速度スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップから、定量化することが可能となる。
【００４９】
図１１は、この定量化を説明するための図であり、基本的に図１０と同様な相関マップを示す図である。符号１０３で示される領域は、図１０（ａ）の分布に対応し、符号１０４で示される領域は、図１０（ｂ）の分布に対応している。言い換えれば、領域１０３は、図８の臨界領域に相当し、領域１０４は図８の混合流状態に相当すると判断できる。図１１の符号１０５で示される領域は、傾き極大値が観測される領域である。渋滞が進行する過程において、最初に臨界領域の状態１０３から傾き極大値が急に変化する領域１０５に移行する。次に、この領域１０５から混合流状態に相当する領域１０４に移行してしまうと渋滞となる車群が形成されてしまう。渋滞の車群を解消させるには、領域１０４から領域１０３へ戻してやる必要がある。この流れができれば、車群が形成されてもそれを速やかに解消させることが可能となる。
【００５０】
本発明の実施形態では、この車群（渋滞）解消の流れをつくるために、車群端車両特定手段６０２が、渋滞（車群）の開始または終了を示す車群端車両（最後方車両または最前方車両）を特定する。図１２は、この車群端車両の特定を説明するための図である。図１２（ａ）は、走行タイムステップ（横軸）毎の加速度スペクトルについての傾き極大値の絶対値（縦軸）を示した図である。図１２（ｂ）は、加速度スペクトルについての傾き極大値の絶対値（横軸）と共分散最小値の絶対値（縦軸）との相関マップを示す図である。
【００５１】
図１２（ａ）において、符号Ａで示される走行タイムにおいて、急激に傾き極大値の絶対値が変化しており、車群変動（車群形成）のきっかけとなる車両が存在することを示している。今、その車両を同じ符号を付けて車両Ａとすると、車両Ａの分布は図１２（ｂ）の同じ符号Ａを付けたポイントに対応し、それぞれ加速度スペクトルについての傾き極大値の絶対値および共分散最小値の絶対値が大きく変化している。したがって、この図１２の符号Ａで示したポイント（分布）の把握により、車群形成のきっかけとなる車両を特定することが可能となる。
【００５２】
また、図１２（ａ）において符号Ｂを付けた走行タイムの場合、傾き極大値の絶対値が小さくなっていく（ゼロに収束していく）起点の役割をしており、傾き極大値の絶対値が小さくなっていく起点の役割をしており、車群変動（車群解消）のきっかけとなる車両が存在することを示している。今、その車両を同じ符号を付けて車両Ｂとすると、車両Ｂの分布は図１２（ｂ）の同じ符号Ｂを付けたポイントに対応し、加速度スペクトルについての傾き極大値の絶対値および共分散最小値の絶対値が小さくなり（収束し）つつある。したがって、この図１２の符号Ｂで示したポイント（分布）の把握により、車群解消のきっかけとなる車両を特定することが可能となる。
【００５３】
この車両Ａ、Ｂに相当する車両は、一般に車群の先頭あるいは最後尾の車両である場合が多いので、このように、共分散最小値の絶対値および、または傾き極大値の絶対値の変化量を観測することにより、渋滞となる車群の解消に役立つ車両（車群の先頭あるいは最後尾の車両）を特定することが可能となる。
【００５４】
渋滞の車群解消に役立つ車両が特定された後は、図１の走行支援情報提供手段は、特定された少なくとも一方の車両（車群の先頭あるいは最後尾の車両）に渋滞解消のための走行支援情報を提供する。具体的には、例えば、最後尾の車両に対して車間距離を広げる指示を出したり、あるいは先頭車両の車速が遅い（所定速度以下）場合には、その車両に対して車速を上げる指示を出すことが行われる。なお、この支援情報の内容は、これらに限られず任意に設定することができる。
【００５５】
図１３は、本発明の一実施例に従う、走行支援制御のフローチャートである。なお、各ステップの詳細は既に説明した通りである。ステップＳ１０において、車速センサ１１によって自車両の加速度を検出する。並行して、ステップＳ１１において、レーダ装置１２からの出力信号に基づき自車両の周辺の車両との車間距離を検出する（図２のブロック３４〜３６）。ステップＳ１２において、車速スペクトル単回帰極大化をおこなう。具体的には、上述した傾き極大値を算出する（図２のブロック３１〜３３）。並行して、ステップＳ１３において、共分散値特異化をおこなう。具体的には、上述した共分散最小値を算出する（図２のブロック３７、３８）。
【００５６】
ステップＳ１４において、臨界領域のモデリングをおこなう。具体的には、上述した図８（ｂ）で例示されるような相関マップを作成する（図２のブロック４０）。ステップＳ１５において、臨界領域（とその境界）が存在するか否かを判定する。臨界領域とは、上述した図７、図８（ａ）に例示される臨界領域である。この判定がＮｏの場合は、ステップＳ１２、Ｓ１３に戻り以降のフローを繰り返す。判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ１６において渋滞予測をおこなう（図２のブロック４１）。
【００５７】
ステップＳ１７において、渋滞予測結果から車群についての渋滞予測情報を取得する。ステップＳ１８において、渋滞の開始または終了を示す車群の先頭あるいは最後尾の車両を特定できたか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ１９において、特定した車両に対して走行支援情報を提供する。判定がＮｏの場合は、処理を終了する。なお、ステップＳ１６の渋滞予測結果から必要に応じて当該車両における各種制御をおこなうことができる。（図２のブロック４２〜４４）。
【００５８】
以上のように、本発明の実施形態によれば、車群の両端車両を特定し、この車両に対し、渋滞解消のための走行支援（各種指示等）を行うことで、車群を解消させ、ひいては渋滞を解消させることができる。例えば、最後方車両に、車間距離を明けてもらうことで、この車両の後続車に対する衝撃波を緩和し、車群自体を消滅させることができる。逆に最前方車両については、その車両の速度が渋滞の原因となっているとき、車速を上げるように促すことで、車群の維持や巨大化を抑制し、渋滞を解消させることができる。
【００５９】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこのような実施形態に限定されることはなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において改変して用いることができる。
【符号の説明】
【００６０】
１０  渋滞予測手段
１４  処理装置
５１、５３  加速度（パワー）スペクトル
５２、５４  単回帰直線
５６、５７、５８  共分散
８０  車両
９０  基地局のサーバ等
【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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【図１２】
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【図１３】
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