(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両ごとの走行履歴データを記憶した走行履歴記憶部と、
経路予測の対象車両の現在位置を検出する現在位置検出部と、
前記走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記対象車両とは異なる他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データと前記現在位置とに基づいて、前記対象車両の予測経路を求める経路予測部と、
前記経路予測部にて求めた予測経路のデータを出力する出力部と、
を備え、
前記経路予測部は、前記走行履歴記憶部から前記対象車両の走行履歴データを取得し、前記現在位置を含む所定範囲内における走行履歴データのデータ量が所定の閾値以上の場合には、前記対象車両の走行履歴データに基づいて予測経路を求め、前記所定範囲内における走行履歴データのデータ量が所定の閾値未満の場合には、前記走行履歴記憶部から前記所定範囲内における前記他の車両の走行履歴データを取得し、少なくとも前記他の車両の走行履歴データを用いて前記対象車両の予測経路を求める経路予測システム。
【請求項２】
車両ごとの走行履歴データを記憶した走行履歴記憶部と、
経路予測の対象車両の現在位置を検出する現在位置検出部と、
前記走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記対象車両とは異なる他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データと前記現在位置とに基づいて、前記対象車両の予測経路を求める経路予測部と、
前記経路予測部にて求めた予測経路のデータを出力する出力部と、
を備え、
前記経路予測部は、前記走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データに前記他の車両の走行履歴データに乗じる重みより大きい重みを乗じて、前記対象車両と前記他の車両の走行履歴データを合算した走行履歴データに基づいて、前記対象車両の予測経路を求める経路予測システム。
【請求項３】
前記走行履歴記憶部は、所定の条件に関連付けて走行履歴データを記憶しており、
前記経路予測部は、前記他の車両の走行履歴データを取得する際に、前記対象車両の条件と同じ条件を有する他の車両の走行履歴データを取得する請求項１または２に記載の経路予測システム。
【請求項４】
経路予測システムによって車両が進む経路を予測する方法であって、
経路予測システムが、経路予測の対象車両の現在位置を検出するステップと、
経路予測システムが、車両ごとの走行履歴データを記憶した走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記対象車両とは異なる他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データと前記現在位置とに基づいて、前記対象車両の予測経路を求めるステップと、
経路予測システムが、求めた予測経路のデータを出力するステップと、
を備え、
前記対象車両の予測経路を求めるステップは、前記走行履歴記憶部から前記対象車両の走行履歴データを取得し、前記現在位置を含む所定範囲内における走行履歴データのデータ量が所定の閾値以上の場合には、前記対象車両の走行履歴データに基づいて予測経路を求め、前記所定範囲内における走行履歴データのデータ量が所定の閾値未満の場合には、前記走行履歴記憶部から前記所定範囲内における前記他の車両の走行履歴データを取得し、少なくとも前記他の車両の走行履歴データを用いて前記対象車両の予測経路を求める経路予測方法。
【請求項５】
経路予測システムによって車両が進む経路を予測する方法であって、
経路予測システムが、経路予測の対象車両の現在位置を検出するステップと、
経路予測システムが、車両ごとの走行履歴データを記憶した走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記対象車両とは異なる他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データと前記現在位置とに基づいて、前記対象車両の予測経路を求めるステップと、
経路予測システムが、求めた予測経路のデータを出力するステップと、
を備え、
前記対象車両の予測経路を求めるステップは、前記走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データに前記他の車両の走行履歴データに乗じる重みより大きい重みを乗じて、前記対象車両と前記他の車両の走行履歴データを合算した走行履歴データに基づいて、前記対象車両の予測経路を求める経路予測方法。
【請求項６】
車両が進む経路を予測するためのプログラムであって、コンピュータに、
経路予測の対象車両の現在位置を取得するステップと、
車両ごとの走行履歴データを記憶した走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記対象車両とは異なる他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データと前記現在位置とに基づいて、前記対象車両の予測経路を求めるステップと、
求めた予測経路のデータを出力するステップと、
を実行させ、
前記対象車両の予測経路を求めるステップは、前記走行履歴記憶部から前記対象車両の走行履歴データを取得し、前記現在位置を含む所定範囲内における走行履歴データのデータ量が所定の閾値以上の場合には、前記対象車両の走行履歴データに基づいて予測経路を求め、前記所定範囲内における走行履歴データのデータ量が所定の閾値未満の場合には、前記走行履歴記憶部から前記所定範囲内における前記他の車両の走行履歴データを取得し、少なくとも前記他の車両の走行履歴データを用いて前記対象車両の予測経路を求めるプログラム。
【請求項７】
車両が進む経路を予測するためのプログラムであって、コンピュータに、
経路予測の対象車両の現在位置を取得するステップと、
車両ごとの走行履歴データを記憶した走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記対象車両とは異なる他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データと前記現在位置とに基づいて、前記対象車両の予測経路を求めるステップと、
求めた予測経路のデータを出力するステップと、
を実行させ、
前記対象車両の予測経路を求めるステップは、前記走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データに前記他の車両の走行履歴データに乗じる重みより大きい重みを乗じて、前記対象車両と前記他の車両の走行履歴データを合算した走行履歴データに基づいて、前記対象車両の予測経路を求めるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両が進行する経路を予測するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車両が進行する経路を予測するシステムが知られている。例えば、特許文献１は、予測経路の導出精度を向上させることが可能な経路導出装置の発明を開示している。この装置は、過去の走行履歴に基づいて、将来の走行経路を予測する。
【０００３】
この装置では、一台の車両を複数のドライバが利用する場合に、別のドライバの走行履歴が、経路予測のノイズとなる不都合を解消することを目的としている。具体的には、ドライバを特定する特定手段を有し、特定されたドライバの過去の走行履歴に基づいて、経路予測を行うことを特徴としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１０９２７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記したような従来の経路予測の方法は、過去に走行したことのある区間では精度良く経路予測を行うことが可能であるが、過去に走行したことのない区間では予測を行うことができなかった。
【０００６】
本発明は、上記背景に鑑み、過去に走行したことのない区間を含め、経路予測を行える経路予測システム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】
本発明者らは、多数のドライバの走行履歴の収集及び分析等を鋭意行った結果、自宅や会社の周辺などのように良く知っている区間においては、経路の選択に対して各ドライバの嗜好が反映され、経路の選択に個性が見られる一方で、走行したことのない区間においては、例えば、幹線道路や比較的大きい通りを選択するなど、どのドライバも同じような経路選択をすることが分かった。この知見に基づいて、過去に走行したことのない区間においても精度良く経路予測を行える本発明を完成させた。
【０００８】
本発明の経路予測システムは、車両ごとの走行履歴データを記憶した走行履歴記憶部と、経路予測の対象車両の現在位置を検出する現在位置検出部と、前記走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記対象車両とは異なる他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データと前記現在位置とに基づいて、前記対象車両の予測経路を求める経路予測部と、前記経路予測部にて求めた予測経路のデータを出力する出力部とを備える。
【０００９】
このように経路予測の対象となる対象車両の走行履歴データのみならず、他の車両の走行履歴データをも用いて経路予測を行うことにより、他の車両の走行履歴データによって対象車両の走行履歴データを補完して、対象車両が走行したことがない地域においても適切に経路予測を行うことができる。上述した先行技術に見られるように、従来は、他人の走行履歴は予測のノイズになるので、予測対象のドライバの走行履歴のみを用いて予測を行うというものであった。他の車両の走行履歴データを用いて経路予測を行うという本発明の構成は、従来とは全く逆の発想であり、画期的な手法である。
【００１０】
本発明の経路予測システムにおいて、前記経路予測部は、前記走行履歴記憶部から前記対象車両の走行履歴データを取得し、前記現在位置を含む所定範囲内における走行履歴データのデータ量が所定の閾値以上の場合には、前記対象車両の走行履歴データに基づいて予測経路を求め、前記所定範囲内における走行履歴データのデータ量が所定の閾値未満の場合には、前記走行履歴記憶部から前記所定範囲内における他の車両の走行履歴データを取得し、少なくとも前記他の車両の走行履歴データを用いて前記対象車両の予測経路を求めてもよい。
【００１１】
このように閾値を用いた条件によって、対象車両の走行履歴データと他の車両の走行履歴データを用いた経路予測を行う。すなわち、走行履歴データのデータ量が少ない場合に、少なくとも他の車両の走行履歴データを用いて予測経路を求める構成により、良く知らない区間においては平均的な経路選択がなされるという特性を利用して、適切に経路予測を行うことができる。
【００１２】
本発明の経路予測システムにおいて、前記経路予測部は、前記走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データに前記他の車両の走行履歴データに乗じる重みより大きい重みを乗じて、前記対象車両と前記他の車両の走行履歴データを合算した走行履歴データに基づいて、前記対象車両の予測経路を求めてもよい。
【００１３】
このように対象車両の走行履歴データに他の車両の走行履歴データに乗じる重みより大きい重みを乗じて、対象車両と他の車両の走行履歴データを合算する構成により、対象車両の走行履歴データが多い場合には対象車両の走行履歴データに基づいて経路予測を行うことができ、対象車両の走行履歴データが少ない場合には他の車両の走行履歴データに基づいて経路予測を行うことができる。したがって、良く知らない区間においては平均的な経路選択がなされるという特性を利用して、適切に経路予測を行うことができる。
【００１４】
本発明の経路予測システムにおいて、前記走行履歴記憶部は、所定の条件に関連付けて走行履歴データを記憶しており、前記経路予測部は、前記他の車両の走行履歴データを取得する際に、前記対象車両の条件と同じ条件を有する他の車両の走行履歴データを取得する構成を有してもよい。
【００１５】
本発明者らの分析により、条件が同じ車両は経路選択の傾向がより近いことが分かった。他の車両の走行履歴データを用いる際に、同じ条件を有する他の車両の走行履歴データを利用する構成を採用することにより、他の車両の走行履歴データに基づく経路予測の精度をさらに向上させることができる。なお、条件とは、例えば、車種や車両の価格帯、車両の大きさ等である。
【００１６】
本発明の経路予測方法は、経路予測システムによって車両が進む経路を予測する方法であって、経路予測システムが、経路予測の対象車両の現在位置を検出するステップと、経路予測システムが、車両ごとの走行履歴データを記憶した走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記対象車両とは異なる他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データと前記現在位置とに基づいて、前記対象車両の予測経路を求めるステップと、経路予測システムが、求めた予測経路のデータを出力するステップとを備える。
【００１７】
本発明のプログラムは、車両が進む経路を予測するためのプログラムであって、コンピュータに、経路予測の対象車両の現在位置を取得するステップと、車両ごとの走行履歴データを記憶した走行履歴記憶部から、前記対象車両の走行履歴データと前記対象車両とは異なる他の車両の走行履歴データとを取得し、前記対象車両の走行履歴データと前記他の車両の走行履歴データと前記現在位置とに基づいて、前記対象車両の予測経路を求めるステップと、求めた予測経路のデータを出力するステップとを実行させる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ドライバが過去に走行したことのない地域においても、適切に経路予測を行うことができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１の実施の形態の経路予測システムの構成を示す図である。
【図２】パワートレーンの構成を示す図である。
【図３】走行履歴ＤＢに記憶されたデータの例を示す図である。
【図４】走行履歴ＤＢに記憶されたデータの例を示す図である。
【図５】経路予測装置のハードウェア構成を示す図である。
【図６】第１の実施の形態の経路予測装置の動作を示す図である。
【図７】第２の実施の形態の経路予測装置の動作を示す図である。
【図８】第３の実施の形態における走行履歴ＤＢに記憶されたデータの例を示す図である。
【図９】第３の実施の形態の経路予測装置の動作を示す図である。
【図１０】第３の実施の形態の変形例に係る経路予測装置の動作を示す図である。
【図１１】第４の実施の形態の経路予測システムの構成を示す図である。
【図１２】第４の実施の形態の経路予測システムの動作を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の経路予測システムについて、実施の形態を挙げて詳細に説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態の経路予測システムの構成を示す図である。本実施の形態では、経路予測システムによって経路予測を行った結果を回生制御に利用する例を挙げている。
【００２１】
経路予測システムは、車両に搭載される車載装置１０と、車載装置１０から走行履歴データを収集し、走行履歴データに基づいて経路予測を行う経路予測装置３０とを有している。車載装置１０は、複数の車両のそれぞれに搭載されている。車載装置１０と経路予測装置３０とは、ネットワークによって無線接続されている。経路予測装置３０は、複数の車両の走行履歴データを収集する。また、経路予測装置３０は、車載装置１０から経路予測の要求があると、予測される経路を経路計算部３３によって計算し、予測経路データを車載装置１０に送信する。
【００２２】
車載装置１０は、車両を特定する識別子と車両の現在位置のデータを経路予測装置３０に送信し、車両の予測経路の計算を要求する。車載装置１０は、経路予測装置３０から予測経路データを受信し、予測経路データを利用して回生制御を行う。
【００２３】
車載装置１０は、車両の現在位置を検出する現在位置検出部１１と、道路リンクのデータを含む地図データを保存した地図データベース（以下、「地図ＤＢ」という）１２と、現在位置のデータと地図データとに基づいて車両が走行した道路リンクや交差点での進行方向を特定することによって走行情報を取得する走行情報取得部１３と、走行情報を記憶する記憶部１５と、経路予測装置３０と通信を行うための通信部１４とを有している。また、車載装置１０は、経路予測結果を利用するアプリケーションとして回生制御部１６を有している。回生制御部１６は、パワートレーン２０に接続されている。
【００２４】
現在位置検出部１１は、例えば、車両の絶対方位を検出するための地磁気センサ、車両の相対方位を検出するためのジャイロスコープ、車両の走行距離を検出する距離センサ、および衛星からの電波に基づいて車両の位置を測定するグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）のためのＧＰＳ受信機を有している。これらのセンサ等はそれぞれが性質の異なる誤差を持っているため、複数のセンサ等により各々を補完しながら使用するように構成されている。なお、精度によっては、上述したうちの一部のセンサで現在位置検出部１１を構成してもよいし、更に、図示しないステアリングの回転センサ、各転動輪の車速センサ等を用いてもよい。
【００２５】
走行情報取得部１３は、現在位置データと地図データとを照合して、車両が現在走行している道路リンクまたは交差点を特定する。走行情報取得部１３は、車両が走行している道路リンクが変わるたびに道路リンクのデータを記憶部１５に記憶する。また、走行情報取得部１３は、交差点を通過するたびに、交差点に対してどの方向から進入し、どの分岐方向へ通過したかを示すデータを記憶部１５に記憶する。記憶部１５に記憶された走行情報は、定期的または随時、経路予測装置３０に送信される。
【００２６】
図２は、パワートレーン２０の構成を示す図である。パワートレーン２０は、エンジン２１と、発電機２２と、パワーコントロールユニット２３と、バッテリ２４と、モーター２５とを有している。パワーコントロールユニット２３には、発電機２２とモーター２５が接続されており、エンジン２１の動力による発電と、車輪の駆動によるモーター２５の回転による発電によって、バッテリ２４に電力を充電する。また、パワーコントロールユニット２３は、バッテリ２４の電力を放電することにより、モーター２５を駆動する。回生制御部１６は、パワーコントロールユニット２３に接続され、パワーコントロールユニット２３によるバッテリ２４の充放電を制御する。回生制御部１６は、例えば、予測経路に下り坂が多い場合には、後で下り坂でバッテリを充電することが可能なので、バッテリの電力を放電することにより車両を駆動する制御を行う。
【００２７】
次に、経路予測装置３０について説明する。経路予測装置３０は、車載装置１０と通信を行うための通信部３１と、車載装置１０から受信した走行履歴データを記憶する走行履歴データベース（以下、「走行履歴ＤＢ」という）３２と、走行履歴データを用いて車両がこれから走行するであろう経路を計算する経路計算部３３とを有している。
【００２８】
図３及び図４は、走行履歴ＤＢ３２に記憶されたデータを示す図である。図３に示す走行履歴データは、交差点における進行方向を示すデータである。図４に示す走行履歴データは、リンクの通過回数を示すデータである。図３及び図４に示すように、走行履歴ＤＢ３２には、走行履歴データが各車両に関連付けて記憶されている。図３に示すように、交差点での進行方向は、交差点を特定する交差点ＩＤごとに、その交差点への進入方向と交差点の各分岐方向への通過回数を示すデータによって特定されている。なお、図３に示す走行履歴データから、図４に示す各リンクの通過回数を計算することができる。
【００２９】
経路予測装置３０は、車載装置１０から随時あるいは定期的に走行履歴データを取得し、取得した走行履歴データを走行履歴ＤＢ３２に保存する。走行履歴データを随時取得する構成としては、例えば、車両にエンジンを入れたタイミングで、車載装置１０が走行履歴データを経路予測装置３０に送信し、経路予測装置３０が受信することができる。
【００３０】
経路計算部３３は、走行履歴データに基づいて予測経路を計算する機能を有する。経路計算の具体的な処理については、以下に述べる動作説明の中で説明する。経路予測装置３０は、予測経路のデータを車載装置１０に送信する。
【００３１】
次に、本実施の形態の経路予測システムの動作について説明する。まず、車載装置１０は、現在位置検出部１１によって車両の現在位置を検出し、車両の識別子と共に、検出した現在位置データを経路予測装置３０に送信する。
【００３２】
図５は、経路予測装置３０の動作を示すフローチャートである。経路予測装置３０の経路計算部３３は、車載装置１０から送信された車両識別子と現在位置データとを受信すると（Ｓ１０）、走行履歴ＤＢ３２から車両識別子にて特定される車両の走行履歴データを読み出す（Ｓ１２）。続いて、経路予測装置３０は、車両の現在位置データに基づいて、車両の現在位置を含む所定範囲（例えば、半径５ｋｍ以内）における対象車両（経路予測の対象となる車両）の走行履歴データのデータ量が所定の閾値以上か否かを判定する（Ｓ１４）。
【００３３】
対象車両の走行履歴データのデータ量が所定の閾値以上の場合には、経路計算部３３は（Ｓ１４でＹＥＳ）、対象車両の走行履歴データに基づいて予測経路の計算を行う（Ｓ１６）。経路計算部３３は、過去の走行回数に応じて車両が進行する方向を確率的に計算し、確率値が最大となる経路を予測経路として求める。
【００３４】
対象車両の走行履歴データのデータ量が所定の閾値未満の場合には（Ｓ１４でＮＯ）、経路計算部３３は、走行履歴ＤＢ３２から他の車両の走行履歴データを読み出し（Ｓ１８）、読み出した走行履歴データに基づいて予測経路の計算を行う（Ｓ２０）。なお、ここでの予測経路の計算において、他の車両の走行履歴データに加えて、すでに読み出してある対象車両の走行履歴データを用いてもよい。
【００３５】
経路予測装置３０は、経路計算部３３にて計算された予測経路を示す予測経路データを、車載装置１０に送信する（Ｓ２２）。
【００３６】
車載装置１０は、経路予測装置３０から予測経路データを受信すると、受信した予測経路データを回生制御部１６に渡す。回生制御部１６は、予測経路データを用いて、車両がこれから進行すると予測される経路と現在位置との高低差に基づいて、回生制御を行う。
【００３７】
図６は、上記に説明した経路予測装置３０のハードウェア構成を示す図である。経路予測装置３０は、ＣＰＵ４０、ＲＡＭ４１、ＲＯＭ４２、通信インターフェース４３、ハードディスク４４、操作部４５がデータバス４６によって接続されたコンピュータによって構成される。ＣＰＵ４０が、ＲＯＭ４２に書き込まれたプログラム４７に従って演算処理を実行することにより、上記した経路予測装置３０の機能が実現される。このようなプログラム４７は、本発明の範囲に含まれる。以上、第１の実施の形態の経路予測システムの構成および動作について説明した。
【００３８】
第１の実施の形態の経路予測システムは、経路予測装置３０が複数の車両から収集した走行履歴データを車両ごとに記憶しており、経路予測対象の車両の現在位置周辺の走行履歴データのデータ量が多い場合には、その走行履歴データを用いて経路予測を行う。一方、経路予測対象の車両の現在位置周辺の走行履歴データが少ない場合には、他の車両の走行履歴データを用いて経路予測を行うことができるので、走行経験が少ない又は走行経験が全くない地域においても、適切な経路予測を行うことができる。
【００３９】
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態の経路予測システムについて説明する。第２の実施の形態の経路予測システムの基本的な構成は第１の実施の形態の経路予測システムと同じである。第２の実施の形態の経路予測システムでは、経路計算部３３による経路計算の仕方が第１の実施の形態とは異なる。
【００４０】
図７は、経路予測装置３０の動作を示すフローチャートである。経路予測装置３０の経路計算部３３は、車載装置１０から送信された車両識別子と現在位置データとを受信すると（Ｓ３０）、走行履歴ＤＢ３２から、全車両の走行履歴データを読み出す（Ｓ３２）。
【００４１】
続いて、経路計算部３３は、全車両の走行履歴データに基づいて、対象車両の予測経路の計算を行う（Ｓ３４）。具体的には、他の車両の走行履歴データに重み係数αを乗じ、対象車両の走行履歴データに重み係数β（β＞α）を乗じ、それぞれの計算値を合算する。これにより、対象車両の走行履歴データの方を強く反映した走行履歴データを生成する。経路計算部３３は、重み付けされた走行履歴データを用いて、予測経路を計算する。経路予測装置３０は、経路計算部３３にて求めた予測経路データを車載装置１０に送信する（Ｓ３６）。
【００４２】
第２の実施の形態の経路予測システムは、第１の実施の形態と同様に、経路予測対象の車両の現在位置周辺の走行履歴データが少ない場合には、他の車両の走行履歴データを用いて経路予測を行うことができるので、走行経験が少ない又は走行経験が全くない地域においても、適切な経路予測を行うことができる。対象車両の走行履歴データに他の車両に乗じる重み係数αより大きい重み係数βを乗じているので、現在位置周辺の走行経験が豊富な場合には、対象車両の走行履歴データを強く反映した経路予測を行うことができる。
【００４３】
（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態の経路予測システムについて説明する。第３の実施の形態の経路予測システムの基本的な構成は第１の実施の形態の経路予測システムと同じである。第３の実施の形態の経路予測システムでは、経路予測装置３０の走行履歴ＤＢ３２に車種のデータを記憶している点が第１の実施の形態と異なる。
【００４４】
図８は、経路予測装置３０の走行履歴ＤＢ３２に記憶されたデータの例を示す図である。図８に示すように、車両ごとの走行履歴データに加え、各車両の車種のデータを記憶している。
【００４５】
図９は、経路予測装置３０の動作を示すフローチャートである。経路予測装置３０の経路計算部３３は、車載装置１０から送信された車両識別子と現在位置データとを受信すると（Ｓ１０）、走行履歴ＤＢ３２から車両識別子にて特定される車両の走行履歴データを読み出す（Ｓ１２）。続いて、経路予測装置３０は、車両の現在位置データに基づいて、車両の現在位置を含む所定範囲（例えば、半径５ｋｍ以内）における対象車両の走行履歴データのデータ量が所定の閾値以上か否かを判定する（Ｓ１４）。
【００４６】
対象車両の走行履歴データのデータ量が所定の閾値以上の場合には（Ｓ１４でＹＥＳ）、経路計算部３３は、対象車両の走行履歴データに基づいて予測経路の計算を行う（Ｓ１６）。以上の動作は、第１の実施の形態と同じである。
【００４７】
対象車両の走行履歴データのデータ量が所定の閾値未満の場合には（Ｓ１４でＮＯ）、経路計算部３３は、走行履歴ＤＢ３２から対象車両と同じ車種の他の車両の走行履歴データを読み出す（Ｓ２４）。例えば、経路予測の対象となる車両の車種が「ａ」の場合には、走行履歴ＤＢ３２から車種が「ａ」の車両の走行履歴データを読み出す。
【００４８】
続いて、経路計算部３３は、読み出した走行履歴データに基づいて予測経路の計算を行う（Ｓ２６）。経路予測装置３０は、経路計算部３３にて計算された予測経路を示す予測経路データを、車載装置１０に送信する（Ｓ２８）。以上、第３の実施の形態の経路予測システムの構成および動作について説明した。
【００４９】
第３の実施の形態の経路予測システムでは、対象車両の走行履歴データが少ない場合に、対象車両と同車種の他の車両の走行履歴データに基づいて予測経路を計算するので、経路予測の精度を高めることができる。本実施の形態では、走行履歴データを分類する条件として車種のデータを用いているが、車種以外の条件によって走行履歴データを分類してもよい。例えば、車両の価格帯や、車両の大きさ等を条件として用いてもよい。
【００５０】
なお、本実施の形態では、第１の実施の形態と同様に、走行履歴データの多寡に応じて、対象車両の走行履歴データを用いるか、他の車両の走行履歴データを用いるかを切り替える方法を例として説明しているが、第２の実施の形態において説明した予測経路の計算を行う場合に、車種のデータを利用してもよい。
【００５１】
図１０は、第２の実施の形態において、車種のデータを利用した場合の動作を示すフローチャートである。経路予測装置３０の経路計算部３３は、車載装置１０から送信された車両識別子と現在位置データとを受信すると（Ｓ３０）、走行履歴ＤＢ３２から、対象車両と同車種の車両の走行履歴データを読み出す（Ｓ３８）。
【００５２】
続いて、経路計算部３３は、読み出した走行履歴データに基づいて、対象車両の予測経路の計算を行う（Ｓ４０）。具体的には、同車種の他の車両の走行履歴データに重み係数αを乗じ、対象車両の走行履歴データに重み係数β（β＞α）を乗じ、それぞれの計算値を合算し、重み付けされた走行履歴データを用いて、予測経路を計算する。経路予測装置は、経路計算部３３にて計算した予測経路データを車載装置１０に送信する（Ｓ４２）。
【００５３】
（第４の実施の形態）
図１１は、第４の実施の形態の経路予測システムの構成を示す図である。第４の実施の形態では、対象車両の走行履歴データを用いた予測経路の計算を車載装置１０が行う点で、第１の実施の形態と相違する。
【００５４】
車載装置１０は、第１の実施の形態で説明した車載装置１０の構成に加え、経路計算部１７と走行履歴ＤＢ１８を有している。走行履歴ＤＢ１８は、車載装置１０が搭載されている車両の走行履歴データを記憶している。走行履歴ＤＢ１８に記憶するデータは、他の車両の走行履歴データを記憶していない点を除いては、図３及び図４で示したデータと同じである。
【００５５】
経路予測装置３０の構成は、第１の実施の形態で説明した経路予測装置３０と同じである。なお、第１の実施の形態では、走行履歴ＤＢ３２は、走行履歴データを車両ごとに管理していたが、本実施の形態では、走行履歴データを車両ごとに管理する必要はない。
【００５６】
図１２は、経路予測システムの動作を示すフローチャートである。車載装置１０は、まず、現在位置検出部１１によって車両の現在位置を検出する（Ｓ５０）。続いて、車載装置１０の経路計算部３３は、走行履歴ＤＢ３２から走行履歴データを読み出す（Ｓ５２）。経路予測装置３０は、車両の現在位置データに基づいて、車両の現在位置を含む所定範囲（例えば、半径５ｋｍ以内）における走行履歴データのデータ量が所定の閾値以上か否かを判定する（Ｓ５４）。
【００５７】
走行履歴データのデータ量が所定の閾値以上の場合には（Ｓ５４でＹＥＳ）、経路計算部３３は、対象車両の走行履歴データに基づいて予測経路の計算を行う（Ｓ５６）。
【００５８】
対象車両の走行履歴データのデータ量が所定の閾値未満の場合には（Ｓ５４でＮＯ）、車載装置１０は、経路予測装置３０に対して、予測経路の計算を要求する。具体的には、車載装置１０は、経路予測装置３０に対して、現在位置データを送信する（Ｓ５８）。経路予測装置３０が車載装置１０から送信された現在位置データを受信すると（Ｓ６０）、経路計算部３３が走行履歴ＤＢ３２から全車両の走行履歴データを読み出し（Ｓ６２）、読み出した走行履歴データに基づいて予測経路の計算を行う（Ｓ６４）。経路予測装置３０は、経路計算部３３にて計算された予測経路データを、車載装置１０に送信する（Ｓ６６）。
【００５９】
車載装置１０は、自車の走行履歴データに基づいて求めた予測経路データまたは経路予測装置３０から送信された予測経路データを回生制御部１６に出力する（Ｓ６８）。回生制御部１６は、予測経路データを用いて、車両がこれから進行すると予測される経路と現在位置との高低差に基づいて、回生制御を行う（Ｓ７０）。以上、第４の実施の形態の経路予測システムの構成および動作について説明した。
【００６０】
第４の実施の形態の経路予測システムは、車両に搭載された車載装置１０が、自車の走行履歴データに基づいて経路予測を行い、走行履歴データのデータ量が閾値未満の場合にだけ、経路予測装置３０にて計算を行うので、経路予測装置３０の計算処理の負担を軽減することができる。
【００６１】
以上、本発明の経路予測システムについて実施の形態を挙げて詳細に説明したが、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではない。上記した実施の形態では、予測経路データを回生制御に用いる例を挙げたが、予測経路データを回生制御以外の他のアプリケーションに適用することも可能である。例えば、予測経路データを用いて、燃費が良くなるような運転の仕方をアドバイスする走行支援を行ってもよい。
【００６２】
上記した実施の形態においては、車両に搭載された車載装置１０が走行履歴データを経路予測装置３０に送信しているが、走行履歴データは、メモリーカード等の記録媒体を用いてデータ交換を行ってもよい。例えば、トラックの運行管理などにおいては、その日の運行情報をメモリーカードを使って運行管理ＰＣに移動させている場合があるので、このような場合には、本発明で必要となる走行履歴データをメモリーカードに含め、走行履歴データを運行管理ＰＣに移動させてもよい。
【００６３】
上記した実施の形態では、現在位置を含む所定範囲内の走行履歴データを用いて経路予測を行うこととしているが、現在位置のデータに加えて、進行方向のデータを用いて経路予測を行うこととしてもよい。進行方向のデータを用いることにより、経路予測の精度を高めることができる。
【００６４】
上記した実施の形態では、走行履歴データを車両ごとに記憶しているが、走行履歴データをドライバごとに記憶することとしてもよい。これにより、対象車両の走行履歴データを用いて経路予測を行う場合には、予測精度をさらに高めることができる。また、走行履歴データをドライバごとに記憶することによって、他のドライバの走行履歴データを用いて経路予測を行う際には、ドライバの運転歴、年代、性別といったドライバの属性を条件として、同じ属性を有するドライバの走行履歴データを用いて経路予測を行うことが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
以上説明したように、ドライバが過去に走行したことのない地域においても、適切に経路予測を行うことができるという効果を有し、回生制御や走行支援を行うための経路予測を行うのに有用である。
【符号の説明】
【００６６】
１０  車載装置
１１  現在位置検出部
１２  地図ＤＢ
１３  走行情報取得部
１４  通信部
１５  記憶部
１６  回生制御部
１７  経路計算部
１８  走行履歴ＤＢ
２０  パワートレーン
２１  エンジン
２２  発電機
２３  パワーコントロールユニット
２４  バッテリ
２５  モータ
３０  経路予測装置
３１  通信部
３２  走行履歴ＤＢ
３３  経路計算部
４０  ＣＰＵ
４１  ＲＡＭ
４２  ＲＯＭ
４３  通信Ｉ／Ｆ
４４  ハードディスク
４５  操作部
４６  バス
４７  プログラム
【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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