(57)【要約】【課題】より有益な情報を提供することができる。【解決手段】全地球型測位システムを構成する複数の衛星、および準天頂衛星システムを構成する準天頂衛星から、情報が重畳された電波を受信し、前記受信した電波から取り出された情報に基づいて、自身の位置を特定する位置測位部と、前記位置測位部により特定された位置に基づいて、走行する際に注意すべき注意領域を、道路の車線レベルで抽出する抽出部と、前記注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報と、気象観測装置により取得された気象に関する情報とに基づいて、前記注意領域において所定の事象が発生するリスクを道路の車線レベルで推定するリスク推定部と、を備えるリスク推定システムである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
全地球型測位システムを構成する複数の衛星、および準天頂衛星システムを構成する準天頂衛星から、情報が重畳された電波を受信し、前記受信した電波から取り出された情報に基づいて、自身の位置を特定する位置測位部と、
前記位置測位部により特定された位置に基づいて、走行する際に注意すべき注意領域を、道路の車線レベルで抽出する抽出部と、
前記注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報と、気象観測装置により取得された気象に関する情報とに基づいて、前記注意領域において所定の事象が発生するリスクを道路の車線レベルで推定するリスク推定部と、
を備えるリスク推定システム。
【請求項２】
前記リスク推定部は、予め求められた、前記注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報と、気象観測装置により取得された気象に関する情報と、前記注意領域において所定の事象が発生するリスクとの相関関係を参照して、前記所定の事象が発生するリスクを推定する、
請求項１記載のリスク推定システム。
【請求項３】
車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報は、前記車両の状態の変化を取得する機器によって取得された情報、前記車両の周辺を撮像する撮像部に撮像された画像に基づく情報、または前記車両の周辺の状態を検知するレーダ装置によって取得された情報のうち、少なくとも１つの情報を含む、
請求項１または請求項２記載のリスク推定システム。
【請求項４】
前記撮像部に撮像された画像に基づく情報は、前記画像の解析結果から取得された画像の認識精度であり、
前記レーダ装置によって取得された情報は、前記レーダ装置の物体の検知精度である、
請求項３項記載のリスク推定システム。
【請求項５】
前記抽出部は、前記位置測位部が搭載され又は持ち込まれた車両の挙動を示す情報を取得し、前記位置測位部により特定された位置と、前記取得された車両の挙動とに基づいて、前記注意領域を、道路の車線レベルで推定する、
請求項１から４のうちいずれか１項に記載のリスク推定システム。
【請求項６】
前記抽出部は、前記位置測位部により特定された位置に基づいて認識される前記位置測位部の軌跡に基づいて、前記注意領域を、道路の車線レベルで抽出する、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載のリスク推定システム。
【請求項７】
リスク推定部は、前記注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報と、気象観測装置により取得された気象に関する情報とに基づいて、前記注意領域において所定の事象が解消する可能性を道路の車線レベルで推定する、
請求項１から６のうちいずれか１項に記載のリスク推定システム。
【請求項８】
前記気象に関する情報は、降雨量である、
請求項１から７のうちいずれか１項に記載のリスク推定システム。
【請求項９】
前記所定の事象は、冠水、または路面の凍結のうち少なくとも一方を含む、
請求項１から８のうちいずれか１項に記載のリスク推定システム。
【請求項１０】
前記リスク推定部は、前記推定の結果を含む情報を、道路管理者が所持する端末装置、または車両の乗員が所持する端末装置に送信する、
請求項１から９のうちいずれか１項に記載のリスク推定システム。
【請求項１１】
コンピュータが、
全地球型測位システムを構成する複数の衛星、および準天頂衛星システムを構成する準天頂衛星から、情報が重畳された電波を受信し、前記受信した電波から取り出された情報に基づいて、自身の位置を特定する位置測位部により特定された位置に基づいて、走行する際に注意すべき注意領域を、道路の車線レベルで抽出し、
前記注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報と、気象観測装置により取得された気象に関する情報とに基づいて、前記注意領域において所定の事象が発生するリスクを道路の車線レベルで推定する、
リスク推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リスク推定システム、およびリスク推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、各地域および各時間帯の予想降雨量情報を記憶し、記憶したネットワークデータに基づいて、経路探索条件を満たす出発地から目的地までの案内経路を取得し、記憶した予想降雨量情報に基づいて、取得した案内経路における被降雨量を算出し、算出した被降雨量を案内経路に対応付けて示す降雨案内情報を作成し、作成した降雨案内情報を表示部に表示させる装置が開示されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−８０４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記装置では、案内経路における気象情報については着目されているが、気象情報が道路に与える影響については考慮されていなかった。このため、有益な情報を利用者に提供することができない場合があった。
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より有益な情報を提供することができるリスク推定システム、およびリスク推定方法を提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１記載の発明は、全地球型測位システムを構成する複数の衛星、および準天頂衛星システムを構成する準天頂衛星から、情報が重畳された電波を受信し、前記受信した電波から取り出された情報に基づいて、自身の位置を特定する位置測位部（２４）と、前記位置測位部により特定された位置に基づいて、走行する際に注意すべき注意領域を、道路の車線レベルで抽出する抽出部（８２）と、前記注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報と、気象観測装置により取得された気象に関する情報とに基づいて、前記注意領域において所定の事象が発生するリスクを道路の車線レベルで推定するリスク推定部と、を備えるリスク推定システム（１）である。
【０００６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載のリスク推定システムであって、前記リスク推定部は、予め求められた、前記注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報と、気象観測装置により取得された気象に関する情報と、前記注意領域において所定の事象が発生するリスクとの相関関係を参照して、前記所定の事象が発生するリスクを推定するものである。
【０００７】
請求項３記載の発明は、請求項１または請求項２項記載のリスク推定システムであって、車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報は、前記車両の状態の変化を取得する機器によって取得された情報、前記車両の周辺を撮像する撮像部に撮像された画像に基づく情報、または前記車両の周辺の状態を検知するレーダ装置によって取得された情報のうち、少なくとも１つの情報を含むものである。
【０００８】
請求項４記載の発明は、請求項３項記載のリスク推定システムであって、前記撮像部に撮像された画像に基づく情報は、前記画像の解析結果から取得された画像の認識精度であり、前記レーダ装置によって取得された情報は、前記レーダ装置の物体の検知精度である。
【０００９】
請求項５記載の発明は、請求項１から４のうちいずれか１項に記載のリスク推定システムであって、前記抽出部は、前記位置測位部が搭載され又は持ち込まれた車両の挙動を示す情報を取得し、前記位置測位部により特定された位置と、前記取得された車両の挙動とに基づいて、前記注意領域を、道路の車線レベルで推定するものである。
【００１０】
請求項６記載の発明は、請求項１から５のうちいずれか１項に記載のリスク推定システムであって、前記抽出部は、前記位置測位部により特定された位置に基づいて認識される前記位置測位部の軌跡に基づいて、前記注意領域を、道路の車線レベルで抽出するものである。
【００１１】
請求項７記載の発明は、請求項１から６のうちいずれか１項に記載のリスク推定システムであって、リスク推定部は、前記注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報と、気象観測装置により取得された気象に関する情報とに基づいて、前記注意領域において所定の事象が解消する可能性を道路の車線レベルで推定するものである。
【００１２】
請求項８記載の発明は、請求項１から７のうちいずれか１項に記載のリスク推定システムであって、前記気象に関する情報は、降雨量であるものである。
【００１３】
請求項９記載の発明は、請求項１から８のうちいずれか１項に記載のリスク推定システムであって、前記所定の事象は、冠水、または路面の凍結のうち少なくとも一方を含むものである。
【００１４】
請求項１０記載の発明は、請求項１から９のうちいずれか１項に記載のリスク推定システムであって、前記リスク推定部は、前記推定の結果を含む情報を、道路管理者が所持する端末装置、または車両の乗員が所持する端末装置に送信するものである。
【００１５】
請求項１１記載の発明は、コンピュータが、全地球型測位システムを構成する複数の衛星、および準天頂衛星システムを構成する準天頂衛星から、情報が重畳された電波を受信し、前記受信した電波から取り出された情報に基づいて、自身の位置を特定する位置測位部により特定された位置に基づいて、走行する際に注意すべき注意領域を、道路の車線レベルで抽出し、前記注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報と、気象観測装置により取得された気象に関する情報とに基づいて、前記注意領域において所定の事象が発生するリスクを道路の車線レベルで推定する、リスク推定方法である。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１−６、８、９、１１記載の発明によれば、リスク推定部が、前記注意領域において所定の事象が発生するリスクを道路の車線レベルで推定することにより、より有益な情報を提供することができる。
【００１７】
請求項７記載の発明によれば、リスク推定部が、前記注意領域において所定の事象が解消する可能性を道路の車線レベルで推定することにより、より有益な情報を提供することができる。
【００１８】
請求項１０記載の発明によれば、リスク推定部は、推定したリスクを含む情報を、道路管理者が所持する端末装置、または車両の乗員が所持する端末装置に送信する。これにより、道路管理者または車両の乗員は、事象が発生するリスクを認識することができる。この結果、道路管理者は、リスクに応じて道路の保守をしたり、所望の処理を行ったりすることができる。また、車両の乗員は、注意領域を回避して走行するように車両を制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】リスク推定システム１の機能構成を示す図である。
【図２】車載システム１０の機能構成図である。
【図３】位置測位部２４の処理結果の概念図である。
【図４】注意領域が抽出される際に実行される処理を示すシーケンス図である。
【図５】抽出部８２により実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】注意領域の抽出の具体例について説明するための図である。
【図７】相関学習部６２により実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】相関学習部６２が、相関関係を学習する際に用いられる情報テーブル６３の一例を示す図である。
【図９】リスク算出部６４により実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態のリスク推定システム１により実行される処理の概念図である。
【図１１】ナビゲーションン装置９８の表示部に表示される画像ＩＭの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照し、本発明のリスク推定システム、およびリスク推定方法の実施形態について説明する。
【００２１】
図１は、リスク推定システム１の機能構成を示す図である。リスク推定システム１は、例えば、車載システム１０が搭載された車両と、実績生成装置４０と、気象情報管理装置５０と、計測装置５４と、情報提供装置５６と、リスク算出装置６０と、交通情報処理装置７０と、注意領域抽出装置８０と、誘導情報生成装置９０とを備える。これらの装置は、ＬＡＮ（Local Area Network）や、ＷＡＮ（Wide Area Network）、携帯電話網、Ｗｉ−Ｆｉ網、インターネット等のネットワークＮＷを介して互いに通信する。なお、リスク推定システム１は、車載システム１０を搭載した複数の車両を含んでもよい。
【００２２】
図２は、車載システム１０の機能構成図である。車載システム１０は、例えば、２輪や４輪などの車両に搭載される装置である。車載システム１０は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）アンテナ１２と、準天頂アンテナ１４と、各種センサ１６と、レーダ装置１８と、カメラ２０と、画像解析部２２と、位置測位部２４と、収集部２６と、通信部２８と、制御部３０と、表示部３２と、地図情報３４とを備える。各種センサ１６は、「車両の状態の変化を取得する機器」の一例である。
【００２３】
なお、車載システム１０は、携帯端末の一部を構成する装置であってもよい。この場合、車両の乗員が車載システム１０を搭載した携帯端末を所持または車両に持ち込むことにより、車両の位置情報に相当する位置情報を実績生成装置４０に送信する。また、この場合、各種センサ１６、レーダ装置１８、およびカメラ２０は携帯端末において省略され、車両に設けられる。そして、携帯端末の通信部２８は、車両に設けられた各種センサ、レーダ装置１８、およびカメラ２０が保持する情報を、車両等が備える通信部と通信することにより取得し、取得した情報を実績生成装置４０に送信する。なお、携帯端末が備える装置が各種センサ１６の一部であってもよい。
【００２４】
画像解析部２２と、制御部３０とは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが記憶部に記憶されたプログラムを実行することにより実現されてよい。また、これらの機能部のうち、全部または一部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェアによって実現され、これらの機能部の機能を実現するための回路構成を有してもよい。また、これらの機能部は、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。地図情報３４は、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の不揮発性の記憶媒体に記憶される。
【００２５】
ＧＰＳアンテナ１２は、複数のＧＰＳ衛星から情報（測位情報）が重畳された電波を受信する。なお、ＧＰＳアンテナ１２は、ＧＰＳ衛星に限らず、例えば、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ等の全地球型測位システム（ＧＮＳＳ；Global Navigation Satellite System）を構成する衛星から電波を受信するものであってもよい。
【００２６】
準天頂アンテナ１４は、準天頂衛星システムを構成する複数の準天頂衛星のうち１つ以上の準天頂衛星から情報（後述する測位情報および補正情報）が重畳された電波を受信する。準天頂衛星システムは、ある地域（例えば日本）のほぼ天頂（真上）を通る軌道を持つ衛星を複数機組み合わせた衛星システムである。準天頂アンテナ１４は、高層ビル等によるマルチパスの影響を受けていない電波を準天頂衛星から受信することができる可能性が高い。なお、ＧＰＳアンテナ１２と準天頂アンテナ１４とは統合されてもよい。
【００２７】
各種センサ１６は、例えば、加速度センサや、方位センサ、車速センサ、操舵角センサ等を含む。加速度センサは、例えば三軸式の加速度センサである。加速度センサは、車両の加速度を検出し、検出結果を収集部２６に出力する。方位センサは、磁気を測定して車両の地球に対する向きを検出し、検出結果を収集部２６に出力する。車速センサは、例えば、各車輪に取り付けられた車輪速センサと、これらの検出結果を統合するコントローラとを含む。車速センサは、車両の速度を検出し、検出結果を収集部２６に出力する。操舵角センサは、ステアリングホイールの操舵角を検出し、検出結果を収集部２６に出力する。
【００２８】
また、各種センサ１６は、ブレーキ圧センサ、およびＡＢＳ（Anti-lock Braking System）装置の作動状態を検知する検知部を含む。ＡＢＳ装置は、ブレーキ圧センサの検知結果から制動制御が実行されたと判定した際、車軸の回転速度を検知する回転速度センサの検知結果から推定される車両の速度と、車速センサにより検出された車両の速度とが合致していない場合、タイヤのスリップが発生していると判定し、車輪のロックを抑制させる制御を実行する。
【００２９】
レーダ装置１８は、自車両の周辺にミリ波や超音波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出し、検出した電波の受信レベルの分布を解析して、少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１８は、物体の検知精度を示す情報等の処理過程または処理結果は収集部２６に出力する。レーダ装置１８は、車両の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１８は、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。
【００３０】
また、車載システム１０は、ファインダを含んでもよい。ファインダは、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）である。
【００３１】
カメラ２０は、例えば、フロントウインドシールドの上部やルームミラーの裏面等に取り付けられている。カメラ２０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したカメラである。カメラ２０は、例えば、所定周期で車両の前方を繰り返し撮像し、撮像した画像のデータを画像解析部２２に出力する。
【００３２】
画像解析部２２は、例えば、カメラ２０により撮像された画像に基づいて、車両の周辺の気象状態を検出する。画像解析部２２は、画像の解析結果から取得された画像の認識精度を示す情報を収集部２６に出力する。また、画像解析部２２は、車両の周辺やフロントウインドウの雨粒や雪を検出し、検出結果に基づいて降雨量等を推定してもよい。画像解析部２２は、処理結果を収集部２６に出力する。なお、画像解析部２２の機能は、気象情報管理装置５０に含まれてもよい。
【００３３】
位置測位部２４は、ＧＰＳアンテナ１２により受信された情報が重畳された電波、準天頂アンテナ１４により受信された情報が重畳された電波に基づいて、所定のサンプリング間隔で、例えば三角測量の原理で自装置の位置を特定する測位演算を行うことによって車両の位置を特定する。
【００３４】
測位情報には、対応する衛星に関する衛星軌道情報（エフェメリスやアルマナック）、時計の補正値、電離層の補正係数が含まれている。補正情報は、予め所定の位置に設けられた電子基準点である基準装置により導出された情報である。この補正情報は、予め地上側の設備から準天頂衛星に送信されている。なお、基準装置は、予め取得されている、自装置の位置と、ＧＰＳ衛星または準天頂衛星（以下、対象衛星）の位置とに基づいて、自装置から対象衛星までの幾何学的な距離を導出する。また、基準装置は、対象衛星から取得した電波の伝播時間に基づいて、自装置と対象衛星との疑似距離を導出する。基準装置は、疑似距離と幾何学的な距離との差を誤差として取得する。そして、基準装置は、誤差の情報を地上局装置に送信する。地上局装置は、複数の基準装置から取得した誤差に基づいて、座標点ごとに疑似距離の誤差を導出する関数のパラメータを導出し、導出した関数のパラメータを補正情報として準天頂衛星に送信する。
【００３５】
図３は、位置測位部２４の処理結果の概念図である。図３（Ａ）は、ＧＰＳ衛星から送信された情報を用いて特定された位置の軌跡を示し、図３（Ｂ）は、ＧＰＳ衛星および準天頂衛星から送信された情報を用いて特定された位置の軌跡を示している。図３（Ａ）では、特定された位置の測位誤差により、車線Ｌ１、車線Ｌ１をはみ出した位置、および車線Ｌ２に位置情報がプロットされている。図３（Ｂ）では、図３（Ａ）の例に比して、特定された位置の測位誤差が小さいため、実際に車両が走行した車線Ｌ１の領域ＡＲを除いた領域に位置情報がプロットされている。この結果、実施形態の位置測位部２４は、車載システム１０を搭載した車両が実際に走行した位置を、道路の車線レベルで、より精度よく特定することができる。なお、図中、領域ＡＲは、後述する注意領域抽出装置８０の抽出部８２により抽出される注意領域の一例である。
【００３６】
なお、本実施形態では、ＧＰＳ衛星および準天頂衛星から送信された情報を用いて位置を特定するものとして説明するが、準天頂衛星から送信された情報を省略し、ＧＰＳ衛星から送信された情報のみを用いていてもよい。
【００３７】
また、位置測位部２４は、車両に搭載された各種センサ１６等の検出結果に基づいて、車両の位置変化を導出してもよい。この場合、位置測位部２４は、導出した位置変化に基づいて、測位演算を行うことによって車両の位置を補正する。
【００３８】
収集部２６は、位置測位部２４により特定された位置情報、各種センサ１６の検知結果、レーダ装置１８の処理結果、および画像解析部２２の解析結果を収集し、所定量の情報を収集した場合に、通信部２８を用いて収集した情報を実績生成装置４０に送信する。
【００３９】
制御部３０は、リスク算出装置６０により生成された情報に基づいて、利用者に提示するための情報を生成し、生成した情報を表示部３２に表示させる。表示部３２は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどの表示装置を含む。
【００４０】
地図情報３４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。地図情報３４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報などを含んでもよい。また、地図情報３４は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等の道路情報を含む。道路情報には、高速道路、有料道路、国道、都道府県道といった道路の種別を表す情報や、道路の車線数、各車線の幅員、道路の勾配、道路の位置（経度、緯度を含む座標）、車線のカーブの曲率、車線の合流および分岐ポイントの位置等の情報が含まれる。地図情報２９は、通信部２８により取得された情報によって随時、アップデートされてもよい。
【００４１】
実績生成装置４０は、例えば、地図情報４２と、マップマッチング部４４と、走行実績生成部３６とを備える。地図情報４２は、地図情報３４と同等の情報を有する。
【００４２】
マップマッチング部４４は、車載システム１０から取得した情報に対して、マップマッチング処理を実行する。マップマッチング部４４は、取得した位置情報と、地図情報４２とに基づいて、地図情報４２に含まれる要素（例えばリンク）のうち、車載システム１０がどのリンクに存在しているかを判定する処理である。このマップマッチング処理によって、車載システム１０が、地図情報４２に含まれるどのリンクおよびどの車線に位置しているかが判定される。
【００４３】
走行実績生成部４６は、マップマッチング部４４の処理結果を取得し、取得した情報に基づいて走行実績情報を生成する。走行実績情報とは、車載システム１０が搭載された車両が実際に走行した実績を示す情報である。走行実績情報には、例えば、車両が実際に走行した位置情報や、道路のリンク、道路の車線の情報等が含まれる。走行実績情報は、車両や注意領域抽出装置８０に送信される。
【００４４】
気象情報管理装置５０は、例えば、気象災害情報５２を含む。気象災害情報５２には、領域ごとに対応付けられた気象に関する情報または災害に関する情報が記憶されている。気象災害情報５２には、例えば、計測装置５４から取得した計測装置５４の計測結果（例えば雨量）や、情報提供装置５６から取得した気象または災害に関する情報（例えば大雨の情報）が記憶されている。
【００４５】
計測装置５４は、例えば、所定の位置に設けられた気象観測装置である。計測装置５４は、例えば、降水量や風向、風速、気温、日照時間などを観測する。
【００４６】
情報提供装置５６は、例えば、国や地方公共団体等が管理するサーバ装置であって、気象に関する情報や、災害に関する情報を気象情報管理装置５０に提供する。災害に関する情報とは、例えば、大雨や大雪、地震等の自然災害に関する情報である。
【００４７】
リスク算出装置６０は、例えば、相関学習部６２と、リスク算出部６４と、過去算出リスク情報６６とを備える。相関学習部６２は、注意領域において所定の事象が発生するリスク、注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報のうち少なくとも一方の情報、および気象情報管理装置５０により取得された気象に関する情報の相関関係を導出する。リスク算出部６４は、相関学習部６２により導出された相関関係に基づいて、注意領域において所定の事象が発生するリスクを道路の車線レベルで推定する。所定の事象とは、車両の走行にとって不都合な事象であり、例えば、道路の冠水や、路面凍結等である。過去算出リスク情報６６は、リスク算出部６４により算出された過去のリスクの情報である。
【００４８】
交通情報処理装置７０は、例えば、４輪交通情報解析部７２と、２輪交通情報解析部と７４、統合解析部７６とを備える。４輪交通情報解析部７２は、実績生成装置４０によって取得された４輪車両の情報を取得し、取得した４輪車両の情報を解析する。２輪交通情報解析部７４は、実績生成装置４０によって取得された２輪車両の情報を取得し、取得した２輪車両の情報を解析する。統合解析部７６は、取得した４輪車両および２輪車両の情報に基づいて、交通情報を生成する。交通情報とは、例えば、道路の所定区間における混雑度合を示す情報である。
【００４９】
注意領域抽出装置８０は、例えば、抽出部８２と、地図情報８４とを備える。また、抽出部８２は、位置測位部２４により特定された位置の軌跡に基づいて、位置情報がプロットされていない領域ＡＲ（図３参照）を注意領域として抽出する。注意領域とは、道路において車両が走行していなく、何らかの問題があると推定される領域であって、車両が走行する際に注意すべき領域である。
【００５０】
また、抽出部８２は、車載システム１０が搭載され又は持ち込まれた車両の挙動を示す情報を取得し、車載システム１０により特定された車載システム１０の位置と、車載システム１０の収集部２６により収集された車両の挙動を示す情報とに基づいて、注意領域を、道路の車線レベルで推定する。本処理については図５および図６を用いて後述する。
【００５１】
誘導情報生成装置９０は、例えば、経路生成部９２と、誘導情報生成部９４とを備える。経路生成部９２は、利用者からの要求に応じて、目的地までの経路を生成する。誘導情報生成部９４は、経路生成部９２により生成された経路を走行する際に、利用者に対して出力する情報であって、車両が生成された経路を滑らかに走行することができるように誘導する誘導情報を生成する。誘導情報生成部９４は、抽出部８２により抽出された注意領域を利用者に認識させるための情報を、道路の車線レベルで生成する。目的地までの経路および情報は、要求を送信した車両に送信される。要求を送信した車両に搭載されたナビゲーション装置９８は、車両の走行位置や走行状態に応じて、目的地までの経路および情報を表示部に画像として表示させたり、スピーカから音声として出力させたりする。なお、リスク推定システム１が備える各装置により取得された情報や、装置の処理過程、処理結果は、車載システム１０、システムを管理する管理者端末１００、携帯端末１１０に送信されてもよい。
【００５２】
[注意領域の抽出処理]
図４は、注意領域が抽出される際に実行される処理を示すシーケンス図である。まず、車載システム１０の位置測位部２４が、自装置の位置情報を取得する（ステップＳ１００）。次に、車載システム１０の収集部２６が、自装置の記憶装置（不図示）に位置情報、各種センサ１６の検知結果、レーダ装置１８から取得した情報、および画像解析部２２から取得した情報（以下、これらの情報を「車両情報」と称する。）が所定量蓄積するまで待機する（ステップＳ１０２）。次に、車載システム１０の収集部２６は、通信部２８を用いて蓄積した車両情報を実績生成装置４０に送信する（ステップＳ１０４）。
【００５３】
次に、実績生成装置４０のマップマッチング部４４が、車両情報に基づいて、マップマッチング処理を実行する（ステップＳ１０６）。次に、実績生成装置４０の走行実績生成部４６が、道路ごとの走行実績情報を生成する（ステップＳ１０８）。次に、実績生成装置４０は、生成した走行実績情報、および車両情報を注意領域抽出装置８０に送信する（ステップＳ１１０）。走行実績情報は、例えば、車載システム１０に送信され、車載システム１０の表示部３２には、走行実績情報を示す画像が表示されてもよい。走行実績情報を示す画像とは、例えば、車載システム１０の軌跡を地図上に表示した画像である。
【００５４】
次に、注意領域抽出装置８０の抽出部８２は、走行実績情報に基づいて、注意領域を抽出する（ステップＳ１１２）。次に、抽出部８２は、抽出した注意領域の情報を車載システム１０に送信する（ステップＳ１１４）。これにより本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。
【００５５】
図５は、抽出部８２により実行される処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理の具体例については、図６を用いて説明する。まず、抽出部８２が、車両情報に基づいて、車両情報を解析する（ステップＳ２００）。次に、抽出部８２は、解析結果と、車両情報が取得された時刻における車両の位置とを対応付ける。（ステップＳ２０２）。次に、抽出部８２は、解析結果が所定の基準を満たす位置を注意領域として抽出する（ステップＳ２０４）。これにより本フローチャートの処理は終了する。
【００５６】
図６は、注意領域の抽出の具体例について説明するための図である。図示する例は、所定の車両が車線Ｌ１を走行した際に、所定のサンプリング間隔で取得された車両の軌跡を示している。抽出部８２は、各軌跡における車両情報（速度、加速度、角速度、ＡＢＳ装置の作動状態、レーダ装置１８の物体の検知精度、画像の認識精度）を解析し、各要素または所定の要素を統合した指標を導出する。指標とは、観測期間における速度、加速度、角速度などの絶対値または変化量が大きい程、大きくなる値である。また、指標とは、ＡＢＳ装置の作動状態がオン状態である場合に大きくなる値である。また、指標は、レーダ装置１８の検知精度の低下度合が大きい程または画像の認識精度が大きい程、大きくなる値である。なお、指標は、サンプリング期間で変位を抽出した場合の変位ベクトル同士のなす角度が大きい程、大きくなる値であってもよい。
【００５７】
そして、抽出部８２は、指標同士を比較して、車両の挙動が所定の基準を満たす位置を注意領域とする。所定の基準とは、時刻ｔにおける車両の挙動に含まれる要素（速度、加速度、角速度、ＡＢＳ装置の作動状態、レーダ装置１８の物体の検知精度、画像の認識精度のうち少なくとも１つ）と、時刻ｔ＋１における車両の挙動の要素（速度、加速度、角速度、ＡＢＳ装置の作動状態、レーダ装置１８の物体の検知精度、画像の認識精度のうち少なくとも１つ）とが所定以上乖離していることである。また、時刻ｔにおいてＡＢＳ装置の作動状態がオフ状態であったが、時刻ｔ＋１においてＡＢＳ装置の作動状態がオン状態となった場合に、所定の基準を満たすと判定される。このように、車両が、急加速や急減速、急旋回した場合や、レーダの検知精度または画像の認識精度が所定以上低下した場合、解析結果が所定の基準を満たすと判定される。
【００５８】
上述したように、より精度の高い位置情報に基づいて注意領域が抽出されるため、精度の高い注意領域の情報を提供することができる。精度の高い注意領域の情報とは、注意領域に相当する実際の領域の位置と誤差が小さい情報である。
【００５９】
なお、上述した例では車両の挙動を解析して導出した指標を用いるものとして説明したが、これに加えて（または代えて）、更に車両の位置の変化から導出した指標が用いられてもよい。車両の位置の変化から導出した指標とは、例えば複数の車両の軌跡から導出した進行方向の加速度、横方向の加速度、旋回角の変化度合のうち、少なくとも１つ以上の要素から導出された指標である。この場合、車両の挙動および車両の位置の変化に基づいて導出された２つの指標のそれぞれ、または２つの指標が統計的に処理された結果が、所定の基準を満たすか否かが判定される。
【００６０】
［相関学習部の処理］
図７は、相関学習部６２により実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、相関学習部６２が、注意領域抽出装置８０から注意領域の情報を取得する（ステップＳ２００）。次に、相関学習部６２は、気象情報管理装置５０から気象に関する情報を取得する（ステップＳ２０２）。次に、相関学習部６２は、車両の状態を示す情報を取得する（ステップＳ２０４）。次に、相関学習部６２は、注意領域の位置、気象に関する情報、車両情報、および注意領域における事象の相関関係を学習し、所定の注意領域において、所定の事象が発生するリスクを算出するための関数やマップ等を導出する（ステップＳ２０６）。なお、注意領域における事象は、実際に観測された結果に基づいて、予め設定される。また、相関学習部６２の学習結果は、リスク算出装置６０の記憶装置に格納される。
【００６１】
図８は、相関学習部６２が、相関関係を学習する際に用いられる情報テーブル６３の一例を示す図である。情報テーブル６３は、例えば、注意領域に対して、車両情報、気象に関する情報、および事象が対応付けられた情報である。相関学習部６２は、例えば、注意領域「００１」において冠水が発生した際に、その注意領域を走行する車両により得られた車両情報と、気象に関する情報とを学習する。そして、相関学習部６２は、車両情報と気象に関する情報とに基づいて、注意領域「００１」において冠水が発生するリスクを導出する関数（詳細は後述）を導出する。このように、相関学習部６２は、注意領域において所定の事象が発生する条件を導出する。
【００６２】
［リスク算出部の処理］
図９は、リスク算出部６４により実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、リクス算出部６４は、気象情報管理装置５０から気象に関する情報を取得する（ステップＳ３００）。次に、リスク算出部６４は、注意領域抽出装置８０から注意領域の情報を取得する（ステップＳ３０２）。次に、リクス算出部６４は、処理対象とする領域内において注意領域が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０４）。注意領域が存在しない場合、ステップＳ３１２の処理に進む。注意領域が存在する場合、リスク算出部６４は、過去において、同じ位置に対象になっている注意領域が存在したか否かを判定する（ステップＳ３０６）。同じ位置に対象になっている注意領域が存在しない場合、リクス算出部６４は、所定の手法を用いてリクスを算出する（ステップＳ３１２）。所定の手法とは、気象に関する情報に含まれる所定の要素をパラメータとした関数を用いてリスクを算出する手法である。
【００６３】
同じ位置に対象になっている注意領域が存在する場合、リスク算出部６４は、対象とする注意領域の周辺の車両から車両情報を取得する（ステップＳ３０８）。次に、リスク算出部６４は、取得した車両情報および気象に関する情報に基づいて、前述した相関学習部６２により導出された関数のパラメータを設定し（ステップＳ３１０）、設定したパラメータと関数とに基づいて、リスクを算出する（ステップＳ３１２）。
【００６４】
ここで、例えば、対象とする注意領域において、過去に冠水が生じているものとして説明する。リクス算出部６４は、例えば、下記の式（１）に基づいて、注意領域におけるリクスを算出する。「Ｐ（ｔ）」は、時刻ｔにおける冠水の確率（リスク）であり、「ｄ」は、予め設定されている注意領域における排水能力係数である。「Ｆｐ，ｃｐ」は、時刻ｔにおける降水量（ｐ）および所定以上の降水が発生したときから時刻ｔまでにおける累積降水量（ｃｐ）の関数である。また、「Ｉｒ」は、予め設定された第１の基準値に対する、注意領域付近に存在する車両のカメラ２０により撮像された画像の認識精度の低下度合に対応する係数であり、「Ｒｒ」は、予め設定された第２の基準値に対する、注意領域付近に存在する車両のレーダ装置１８の物体の検知精度の低下度合に対応する係数である。なお、画像の認識精度の低下は、例えば道路に貯まった雨による反射によって生じるハレーションによって起こる。また、レーダ装置１８の物体の検知精度の低下は、例えば車両の周辺の雨粒の影響によって生じる。なお、「Ｉｒ」または「Ｒｒ」は省略されてもよい。
Ｐ（ｔ）＝ｄＦｐ，ｃｐ（ｔ）×｛１−（Ｉｒ×Ｒｒ）｝・・・（１）
【００６５】
次に、リスク算出部６４は、算出したリスクを過去算出リスク情報６６に格納すると共に（ステップＳ３１４）、算出したリスクを示す情報を車両等に送信する（ステップＳ３１６）。これにより本フローチャートの処理は終了する。
【００６６】
図１０は、本実施形態のリスク推定システム１により実行される処理の概念図である。注意領域抽出装置８０が、車載システム１０により特定された位置の軌跡、または特定された位置における車両の挙動に基づいて、注意領域ＡＲを抽出する。リスク算出装置６０のリスク算出部６４は、注意領域ＡＲの情報、注意領域ＡＲ付近に存在する車両情報（例えば、画像の認識精度、またはレーダ装置１８の物体の検知精度）、注意領域ＡＲ付近の気象に関する情報（例えば降雨量、累積降雨量）を取得する。そして、リスク算出部６４は、予め求められている、注意領域において過去に事象が発生した際の車両情報と、気象に関する情報との相関関係から導出された関数に、取得した情報を当てはめて事象が発生するリスクを導出する。
【００６７】
上述した処理により、気象情報が道路に与える影響に関するリスクを導出し、導出した結果を、車両の乗員や、道路管理者に通知することができる。
【００６８】
なお、上述した例では、冠水が生じるリスクを導出する例について説明したが、冠水に代えて（または加えて）、上述した思想に基づいて、その他の事象が発生するリスクを導出してもよい。その他のリスクとは、例えば、路面が凍結するリスクや、ハイドロプレーニング現象が生じる可能性がある路面の状態のリスク、路面がブラックアイスバーン状態となるリスクである。
【００６９】
また、上述した例では、事象が発生するリスクについて導出するものとしたが、これに代えて（または加えて）、上述した思想に基づいて、発生した事象が解消する可能性を導出してもよい。
【００７０】
図１１は、ナビゲーションン装置９８の表示部に表示される画像ＩＭの一例を示す図である。なお、画像ＩＭは、表示部３２や、管理者端末１００の表示部、または携帯端末１１０の表示部に表示されてもよい。図示するように、車線Ｌ２に冠水している可能性がある注意領域ＡＲ１が存在するものとする。例えば、車両が車線Ｌ２を走行している場合、車両が注意領域ＡＲ１から所定距離の位置に到達すると、ナビゲーション装置９８は、例えば「注意領域ＡＲ１は、冠水している可能性があります。車線変更をしてください。」という情報、および注意領域ＡＲ１の位置を地図上に重ねて表示部に表示させたり、上記の情報を音声で通知させたりする。これにより、車両の乗員は、注意領域ＡＲを回避するように車両を制御することができる。
【００７１】
なお、上述した例では、注意領域において事象が発生するリスクを表示部に表示させる例について説明したが、注意領域において事象が発生するリスクの情報は、自動運転が実行される際に用いられてもよい。この場合、例えば、自動運転を行う車両は、注意領域において事象が発生するリスクに基づいて、注意領域を回避するように車両を制御したり、注意領域付近を通過する際により安全に車両がその領域を通過するように車両を制御したりする。
【００７２】
以上説明した実施形態によれば、ＧＰＳ星および装置が位置する領域における準天頂衛星システムを構成する準天頂衛星から、情報が重畳された電波を受信する受信部（ＧＰＳアンテナ１２、準天頂アンテナ１４）により受信された電波から取り出された情報に基づいて、自身の装置の位置情報を特定する位置測位部２４と、位置測位部２４により特定された位置に基づいて、走行する際に注意すべき注意領域を、道路の車線レベルで抽出する抽出部８２と、注意領域の周辺に存在する車両に搭載または持ち込まれた機器によって取得された情報と、気象観測装置により取得された気象に関する情報とに基づいて、注意領域において所定の事象が発生するリスクを道路の車線レベルで推定するリスク算出部６４とを備えることにより、より有益な情報を提供することができる。
【００７３】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００７４】
１‥リスク推定システム、１０‥車載システム、１２‥ＧＰＳアンテナ、１４‥準天頂アンテナ、１６‥各種センサ、１８‥レーダ装置、２０‥カメラ、２２‥画像解析部、２４‥位置測位部、２６‥収集部、２８‥通信部、３２‥表示部、３４‥地図情報、４０‥実績生成装置、４４‥マップマッチング部、４６‥走行実績生成部、５０‥気象情報管理装置、６０‥リスク算出装置、６２‥相関学習部、６４‥リスク算出部、７０‥交通情報処理装置、８０‥注意領域抽出装置、８２‥抽出部
【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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