(57)【要約】【課題】運転者の情報も考慮した運転支援情報を生成する運転支援情報生成装置を提供する。【解決手段】運転支援情報生成装置１は、無線通信部３で個人運転行動パターン２１ａを取得し、光受信部２で道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを取得する。そして、運転行動パターン生成部４で、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａと、個人運転行動パターン２１ａと、に基づいて推奨する運転行動パターンを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の運転者の特性に関する個人特性情報と、道路環境や道路形状に応じた運転操作に関する道路運転操作パターンと、を取得する取得手段と、
前記道路運転操作パターンと、前記個人特性情報と、に基づいて前記移動体における運転支援情報を生成する生成手段と、
を備えることを特徴とする運転支援情報生成装置。
【請求項２】
前記個人特性情報には、前記運転者の運転操作に関する個人運転操作パターンが含まれ、
前記生成手段は、前記個人運転操作パターンと、前記道路運転操作パターンと、を所定の規則に基づく合成比で合成して前記運転支援情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の運転支援情報生成装置。
【請求項３】
前記取得手段は、模範的な運転操作に基づく模範運転操作パターンを取得し、
前記生成手段は、前記模範運転操作パターンを前記個人特性情報に基づいて調整し、当該調整後の前記模範運転操作パターンと、前記道路運転操作パターンと、を所定の規則に基づく合成比で合成して前記運転支援情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の運転支援情報生成装置。
【請求項４】
前記個人特性情報には、前記運転者の属するカテゴリ情報を含み、
前記生成手段は、前記カテゴリ情報に基づく合成比で前記運転支援情報を生成することを特徴とする請求項２または３に記載の運転支援情報生成装置。
【請求項５】
前記カテゴリ情報には、前記運転者の運転の嗜好に関する情報を含むことを特徴とする請求項４に記載の運転支援情報生成装置。
【請求項６】
前記取得手段は、天候、現在時刻、地域情報のうち少なくとも一つを含む環境情報を取得し、
前記生成手段は、前記環境情報に基づいて前記合成比を調整することを特徴とする請求項２乃至５のうちいずれか一項に記載の運転支援情報生成装置。
【請求項７】
前記取得手段は、前記移動体の同乗者に関する同乗者情報を取得し、
前記生成手段は、前記同乗者情報に基づいて前記合成比を調整することを特徴とする請求項２乃至６のうちいずれか一項に記載の運転支援情報生成装置。
【請求項８】
移動体の運転支援情報を生成する運転支援情報生成装置の運転支援情報生成方法であって、
移動体の運転者の特性に関する個人特性情報と、道路環境や道路形状に応じた運転操作に関する道路運転操作パターンと、を取得する取得工程と、
前記道路運転操作パターンと、前記個人特性情報と、に基づいて前記移動体における運転支援情報を生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする運転支援情報生成方法。
【請求項９】
請求項８に記載の運転支援情報生成方法を、コンピュータにより実行させることを特徴とする運転支援情報生成プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の運転支援情報生成プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の運転を支援する情報を生成する運転支援情報生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、交通安全の促進や交通事故の防止等のため、車両等の移動体の自動運転や、運転者の運転の支援をする技術の開発が進められている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、以下のような運転支援システムが記載されている。まず、車両に対して、道路形状に関する道路形状情報と当該道路における運転方法を指示する運転方法指示情報を光ビーコンから送信する。そして、道路形状情報と運転方法指示情報を受信した車載機は、これらに基づいて車両の適切な運転方針を決定し、当該運転方針に従って車両のエンジンやブレーキを制御して走行する。このようにすることにより、製造業者の異なる車両であっても、概ね共通的な運転方針を立案して、道路交通が円滑化され交通安全が促進される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−３１９７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の方法の場合、一律の運転操作パターンにより走行することとなり、運転者自身が通常行うブレーキや加速のタイミングと異なる場合がありうる。この場合、高齢者や初心者にとっては不安に感じたり、運転技能が高い者にとっては退屈に感じることがある。そのため、運転支援システムを解除されてしまう可能性が生じ、事故軽減に寄与しないことも想定される。
【０００６】
そこで、本発明は、例えば、運転者の情報も考慮した運転支援情報を生成する運転支援情報生成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】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、移動体の運転者の特性に関する個人特性情報と、道路環境や道路形状に応じた運転操作に関する道路運転操作パターンと、を取得する取得手段と、前記道路運転操作パターンと、前記個人特性情報と、に基づいて前記移動体における運転支援情報を生成する生成手段と、を備えることを特徴としている。
【０００８】
請求項８に記載の発明は、移動体の運転支援情報を生成する運転支援情報生成装置の運転支援情報生成方法であって、移動体の運転者の特性に関する個人特性情報と、道路環境や道路形状に応じた運転操作に関する道路運転操作パターンと、を取得する取得工程と、前記道路運転操作パターンと、前記個人特性情報と、に基づいて前記移動体における運転支援情報を生成する生成工程と、を含むことを特徴としている。
【０００９】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の運転支援情報生成方法を、コンピュータにより実行させることを特徴としている。
【００１０】
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の運転支援情報生成プログラムを格納したことを特徴としている。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施例にかかる運転支援情報生成装置のブロック図である。
【図２】図１に示された運転行動パターン生成部におけるブレンド比の一例である。
【図３】図１に示された運転行動パターン生成部におけるブレンド方法の具体例である。
【図４】図１に示された運転行動パターン生成部の動作のフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施例にかかる運転支援情報生成装置のブロック図である。
【図６】図５に示された運転行動パターン生成部におけるブレンド比の一例である。
【図７】図５に示された運転行動パターン生成部の動作のフローチャートである。
【図８】本発明の第３の実施例にかかる運転支援情報生成装置のブロック図である。
【図９】図８に示された運転行動パターン生成部におけるブレンド比の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施形態にかかる運転支援情報生成装置を説明する。本発明の一実施形態にかかる運転支援情報生成装置は、取得手段で、移動体の運転者の特性に関する個人特性情報と、道路環境や道路形状に応じた運転操作に関する道路運転操作パターンと、を取得し、生成手段で、道路運転操作パターンと、個人特性情報と、に基づいて移動体における運転支援情報を生成する。このようにすることにより、道路運転操作パターンに運転者の個人の特性を加味した運転支援情報が生成され、運転支援情報を生成することができる。したがって、運転支援に安心感、満足感を増大させることができる。
【００１３】
また、個人特性情報には、運転者の運転装置に関する個人運転操作パターンが含まれ、生成手段は、個人運転操作パターンと、道路運転操作パターンと、を所定の規則に基づく合成比で合成して運転支援情報を生成してもよい。このようにすることにより、道路運転操作パターンに運転者個人の日常の運転操作のパターンを加味することができるので、移動体による移動における楽しみ方を半減させることなく、安全な走行をさせることができる。
【００１４】
また、取得手段は、模範的な運転行動に基づく模範運転操作パターンを取得し、生成手段は、模範運転操作パターンを個人特性情報に基づいて調整し、当該調整後の模範運転操作パターンと、道路運転操作パターンと、を所定の規則に基づく合成比で合成して運転支援情報を生成してもよい。このようにすることにより、模範的な運転操作のパターンと道路運転操作パターンを合成するので、より安全に即した走行をさせることができる。また、模範的な運転操作のパターンを運転者個人の特性に基づいて調整することで、個人運転操作パターンが無い場合であっても１つの模範的な運転操作パターンに基づいて個人の特性に合わせた運転操作パターンを生成することができる。
【００１５】
また、個人特性情報には、運転者の属するカテゴリ情報を含み、生成手段は、カテゴリ情報に基づく合成比で運転支援情報を生成してもよい。このようにすることにより、性別、年齢等に基づいて道路運転操作パターンの占める割合を変化させることができる。したがって、例えば初心者や高齢者であれば、道路運転操作パターンを重視するような運転支援情報を生成することができる。
【００１６】
また、カテゴリ情報には、運転者の運転の嗜好に関する情報を含んでもよい。このようにすることにより、例えば、運転者が安全運転を嗜好するかスポーツ走行を嗜好するかなどの個人の嗜好に応じて道路運転操作パターンの占める割合を変化させることができる。
【００１７】
また、取得手段は、天候、現在時刻、地域情報のうち少なくとも一つを含む環境情報を取得し、生成手段は、環境情報に基づいて合成比を調整してもよい。このようにすることにより、例えば雨天時と晴天時、昼間と夜間、市街地と山間部など天候、時刻、地域などに応じて合成比を調整することができる。したがって、個人の特性に加え雨天等の環境も加味した運転支援情報を生成することができる。
【００１８】
また、取得手段が、移動体の同乗者に関する同乗者情報を取得し、生成手段が、同乗者情報に基づいて合成比を調整してもよい。このようにすることにより、同乗者の有無に応じて合成比を調整することができる。したがって、個人の特性に加えて、例えば乳幼児が乗車している等の同乗者の状況を加味した運転支援情報を生成することができる。
【００１９】
また、本発明の一実施形態にかかる運転支援情報生成方法は、取得工程で、移動体の運転者の特性に関する個人特性情報と、道路環境や道路形状に応じた運転操作に関する道路運転操作パターンと、を取得し、生成工程で、道路運転操作パターンと、個人特性情報と、に基づいて移動体における運転支援情報を生成する。このようにすることにより、道路運転操作パターンに運転者の個人の特性を加味した運転支援情報が生成され、運転者の情報も考慮した運転支援情報を生成することができる。したがって、運転支援に安心感、満足感を増大させることができる。
【００２０】
また、上述した運転支援情報生成方法をコンピュータにより実行させる運転支援情報生成プログラムとしてもよい。このようにすることにより、コンピュータを用いて、道路運転操作パターンに運転者の個人の特性を加味した運転支援情報が生成され、運転者の情報も考慮した運転支援情報を生成することができる。したがって、運転支援に安心感、満足感を増大させることができる。
【００２１】
また、上述した運転支援情報生成プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。このようにすることにより、当該プログラムを機器に組み込む以外に単体でも流通させることができ、バージョンアップ等も容易に行える。
【実施例１】
【００２２】
本発明の第１の実施例にかかる運転支援情報生成装置を図１乃至図４を参照して説明する。運転支援情報生成装置１は、図１に示したように、光受信部２と、無線通信部３と、運転行動パターン生成部４と、情報出力部５と、を備えている。図１に示した運転支援情報生成装置１は、車両等の移動体に設置されている。
【００２３】
取得手段としての光受信部２は、例えばフォトダイオード等の光信号を受信する素子等を備えている。光受信部２は、後述する光送信部１１から光信号により送信される道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを受信（取得）して運転行動パターン生成部４に出力する。
【００２４】
取得手段としての無線通信部３は、後述するサーバ２１とインターネット等のネットワークＮを介して無線により通信するための電子回路やアンテナ等を備えている。無線通信部３は、サーバ２１から個人運転行動パターン２１ａを受信（取得）して運転行動パターン生成部４に出力する。
【００２５】
運転行動パターン生成部４は、光受信部２が受信した道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａと無線通信部３が受信した個人運転行動パターン２１ａとに基づいて推奨する運転行動パターン（運転支援情報）を生成する。推奨する運転行動パターン生成方法の詳細は後述する。運転行動パターン生成部４は、例えばＥＣＵ（Electronic Control Unit）等として車両内に設置されてもよいし、ナビゲーション装置等の車載機器に搭載されているＣＰＵ（Central Processing Unit）が機能するようにしてもよい。
【００２６】
情報出力部５は、運転行動パターン生成部４で生成された推奨する運転行動パターンに基づいて、例えば推奨する走行速度やブレーキタイミング等を表示するための情報を生成して運転者を支援するために表示手段等に出力したり、自動運転モードで走行している場合であれば、推奨する運転行動パターンに基づくアクセルやブレーキ等に対する制御信号を生成して出力する。
【００２７】
光送信部１１は、路上に設置され、後述する記憶部１２から道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを取得して運転支援情報生成装置１の光受信部２へ送信する。光送信部１１は、例えば光ビーコンで構成されている。光送信部１１は、例えば峠道や事故多発地帯等に優先的に設置することが望ましい。
【００２８】
なお、本実施例では光通信で道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａの送受信を行っているが、電波ビーコンやＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）等でもよく無線により車両等の移動体と通信することができればよい。
【００２９】
記憶部１２は、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを記憶する。記憶部１２は、不揮発性の半導体メモリやハードディスクドライブ等で構成されている。なお、記憶部１２は、光送信部１１とともに路上に設置されるに限らない。例えば、インターネット等のネットワークＮを介してサーバ２１や他のサーバ等に光送信部１１が設置されている地点毎の道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを格納するようにしてもよい。あるいは、運転支援情報生成装置１内の記憶手段等に道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを地点情報と関連付けて格納してもよい。
【００３０】
道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａは、例えば対象とする道路環境や道路形状に対して、推奨される運転行動パターンである。運転行動パターンとは、例えば、走行速度やブレーキタイミング、ハンドル切れ角（横加速度）などの運転操作にかかる行動をパターン化したものである。道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａは、１つのカーブや交差点等の地点に限らず、複数のカーブ等からなる区間単位で運転行動パターンが設定されていてもよい。即ち、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａは、道路環境や道路形状に応じた運転操作に関する道路運転操作パターンとなる。
【００３１】
サーバ２１は、個人運転行動パターン２１ａが格納されている（記憶されている）。サーバ２１は、運転支援情報生成装置１からの要求に応じて個人運転行動パターン２１ａを送信する。なお、個人運転行動パターン２１ａは、運転支援情報生成装置１内の記憶手段等に予め記憶されていてもよい。
【００３２】
個人運転行動パターン２１ａは、運転者の普段の運転行動をパターン化したものである。つまり、運転者の運転行動を蓄積して、その蓄積された運転行動を基にパターン化している。これは、アクセルやブレーキを踏む量や頻度、右左折時などのプリ行動（ブレーキタイミング等）、または、定常速度、車間距離など、車両に設置されたセンサ等から得られる情報をパターン化したものである。このパターンは、市街地や峠道等の道路環境や道路形状毎に設定されている。なお、個人運転行動パターン２１ａは、定期的に見直してもよいし、車を買い替えた時など所定のタイミングで見直してもよい。即ち、個人運転行動パターン２１ａは、移動体の運転者の特性に関する個人特性情報のうち、運転者の運転操作に関する個人運転操作パターンとなる。
【００３３】
次に、運転行動パターン生成部４における推奨する運転行動パターンの生成方法について説明する。運転行動パターン生成部４は、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａと個人運転行動パターン２１ａとを所定の割合の合成比で合成（ブレンド）する。ブレンド比（所定の規則に基づく合成比）の例を図２に示す。図２において、基本の場合は、個人運転行動パターン２１ａと道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを５０％ずつで合成する。本人重視の場合は、個人運転行動パターン２１ａを７５％、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを２５％で合成する。支援重視の場合は、個人運転行動パターン２１ａを２５％、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを７５％で合成する。
【００３４】
なお、このブレンド比は、悪天候、薄暮の時間帯、市街地か郊外か等の地域情報等の外部の環境情報、或いは乳幼児が乗車しているか等の同乗者の情報により、例えば道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを重視する方向に調整してもよい。
【００３５】
天候は、外部の気象情報サーバ等からネットワークＮを介して取得することができる。時間帯は、ナビゲーション装置等の車載機器が有する時計から取得することができる。市街地か郊外かは、ＧＰＳ（Global Positioning System）等を利用して現在位置を特定し、ナビゲーション装置等が有する地図情報と照合することで判定することができる（地図情報は外部から取得してもよい）。同乗者の情報は、車内カメラで撮影された画像の解析や、座席にかかる体重の検出或いはチャイルドシートの検出等により取得することができる。或いは、運転者等が直接入力することで同乗者の情報を取得してもよい。
【００３６】
次に、ブレンド方法について具体例を参照して説明する。図３は、ある地点（区間）の道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａ（道路環境・道路形状）の例と、個人運転行動パターン２１ａ（個人）の例とをブレンドして推奨する運転行動パターン（推奨）を生成する例である。図３では、巡航、プリ行動、減速、カーブ、加速の５つの連続する運転行動について記載されている。各行動内の数字は走行速度（ｋｍ／ｈ）であり、矢印は上昇（上向き）、低下（下向き）、変化なし（横方向）を示す。
【００３７】
図３の例では、個人運転行動パターン２１ａは、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン２１ａよりも走行速度が高めであり、ブレーキのタイミング遅い。また、Ｘで示した部分はブレーキを踏みながらハンドル操作をしており、Ｙで示した部分はアクセルを踏みながらハンドル操作をしている。
【００３８】
図３において、個人運転行動パターン２１ａと道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを図２の基本のブレンド比でブレンドすると推奨する運転行動パターンとなる。この例では、５０％ずつの合成であるので、例えばエンジンブレーキ等のプリ行動の推奨タイミングＴ３は（道路環境・道路形状のタイミングＴ１＋個人のタイミングＴ２）／２で求めればよい。また、推奨速度Ｖ３は、（道路環境・道路形状のタイミングＶ１＋個人のタイミングＶ２）／２で求めればよい。勿論この式はブレンド比に応じて適宜変更される。
【００３９】
次に、上述した運転行動パターン生成部４の動作（運転支援情報生成方法）のフローチャートを図４に示す。まず、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを光送信部１１から光受信部２を介して取得する（ステップＳ１１）。次に、個人運転行動パターン２１ａをサーバ２１から無線通信部３を介して取得する（ステップＳ１２）、個人運転行動パターン２１ａは、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを取得した地点（区間）に対応するパターンを取得する。これは、峠道等の近い道路環境・道路形状の個人運転行動パターン２１ａを取得する。
【００４０】
次に、ブレンド比を選択する（ステップＳ１３）。なお、ステップＳ１３は、ステップＳ１１、Ｓ１２より前に行ってもよい。そして、選択されたブレンド比でブレンドして推奨する運転行動パターンを生成し（ステップＳ１４）、情報出力部５から表示情報や制御信号等の所定の情報として出力する（ステップＳ１５）。
【００４１】
本実施例によれば、運転支援情報生成装置１は、無線通信部３で個人運転行動パターン２１ａを取得し、光受信部２で道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを取得する。そして、運転行動パターン生成部４で、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａと、個人運転行動パターン２１ａと、に基づいて推奨する運転行動パターンを生成する。このようにすることにより、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａに運転者の個人の特性を加味した推奨する運転行動パターンが生成され、運転者の情報も考慮した運転行動パターンを生成することができる。したがって、運転支援に安心感、満足感を増大させることができる。
【００４２】
また、運転行動パターン生成部４は、個人運転行動パターン２１ａと、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａと、を所定のブレンド比でブレンドして推奨する運転行動パターンを生成している。このようにすることにより、推奨する運転行動パターンに運転者個人の日常の運転行動パターンを加味することができるので、車両の楽しみ方を半減させることなく、安全な走行をさせることができる。
【００４３】
また、天候、現在時刻、地域情報のうち少なくとも一つを含む環境情報を取得し、運転行動パターン生成部４が、環境情報に基づいてブレンド比を調整してもよい。このようにすることにより、例えば雨天時と晴天時、昼間と夜間、市街地と山間部など天候、時刻、地域などに応じてブレンド比を調整することができる。したがって、個人の特性に加え雨天等の環境も加味した推奨する運転行動パターンを生成することができる。
【００４４】
また、車両の同乗者に関する同乗者情報を取得し、運転行動パターン生成部４が、同乗者情報に基づいてブレンド比を調整してもよい。このようにすることにより、同乗者の有無に応じてブレンド比を調整することができる。したがって、個人の特性に加えて、例えば乳幼児が乗車している等の同乗者の状況を加味した推奨する運転行動パターンを生成することができる。
【実施例２】
【００４５】
次に、本発明の第２の実施例にかかる運転支援情報生成装置を図５乃至図７を参照して説明する。なお、前述した第１の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。
【００４６】
本実施例では、サーバ２１に格納されるのが、個人運転行動パターン２１ａに代えて、模範運転行動パターン２１ｂ及び基本運転行動パターン２１ｃとなる。なお、模範運転行動パターン２１ｂ及び基本運転行動パターン２１ｃは、運転支援情報生成装置１Ａ内の記憶手段等に予め記憶されていてもよい。
【００４７】
模範運転行動パターン２１ｂは、ベテランドライバーなど模範的な運転行動（上述した走行速度やブレーキタイミング等の運転操作にかかる行動）をパターン化したものである。このパターンは、市街地や峠道等の道路環境や道路形状毎に設定されている。即ち、模範運転行動パターン２１ｂは、模範的な運転操作に基づく模範運転操作パターンとなる。
【００４８】
基本運転行動パターン２１ｃは、性別、年代等のカテゴリに応じて、一義的に決まる運転行動（上述した走行速度やブレーキタイミング等の運転操作にかかる行動）をパターン化したものである。このパターンも、市街地や峠道等の道路環境や道路形状毎に設定されている。このカテゴリは、予め運転者が入力することで設定される。即ち、基本運転行動パターン２１ｃは、個人特性情報となる。
【００４９】
次に、本実施例の運転行動パターン生成部４Ａの運転行動パターンの生成方法について説明する。運転行動パターン生成部４Ａは、上述した模範運転行動パターン２１ｂを基本運転行動パターン２１ｃに基づいて調整する。調整は、例えば模範運転行動パターン２１ｂと基本運転行動パターン２１ｃとを所定の割合のブレンド比でブレンドする。或いは、模範運転行動パターン２１ｂを基本運転行動パターン２１ｃの内容に応じて所定の割合でパラメータを変化させる（＋１０％、−５％等）ようにしてもよい。この動作により、模範運転行動パターン２１ｂを運転者のカテゴリという特性に応じて運転者に合わせる方向に調整して、第１の実施例に示した個人運転行動パターン２１ａに近い運転パターンを生成する。即ち、運転行動パターン生成部４Ａは、模範運転操作パターンを個人特性情報に基づいて調整している。
【００５０】
そして、調整後の運転行動パターンと道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａとを所定の割合のブレンド比でブレンドする。本実施例におけるブレンド比（所定の規則に基づく合成比）の例を図６に示す。図６において、高齢者の場合は、調整後の運転行動パターンを１０％、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを９０％で合成する。３０歳代かつ女性の場合は、調整後の運転行動パターンを３５％、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを６５％で合成する。２０歳代かつ男性かつ初心者ドライバーの場合は、調整後の運転行動パターンを２５％、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを７５％で合成する。このように、カテゴリは１種類に限らず、複数種類（年齢、性別、運転歴等）を組み合わせてもよい。即ち、運転行動パターン生成部４Ａは、カテゴリ情報に基づく合成比で運転支援情報を生成している。
【００５１】
具体的なブレンド方法は、第１の実施例と同様である。なお、本実施例においても、悪天候や薄暮の時間帯、市街地か郊外か、或いは乳幼児が乗車しているか等の外部環境や同乗者の情報により、例えば道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを重視する方向にブレンド比を調整してよい。
【００５２】
次に、本実施例における運転行動パターン生成部４Ａの動作のフローチャートを図７に示す。まず、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを光送信部１１から光受信部２を介して取得する（ステップＳ２１）。次に、模範運転行動パターン２１ｂ及び基本運転行動パターン２１ｃをサーバ２１から無線通信部３を介して取得する（ステップＳ２２）、模範運転行動パターン２１ｂ及び基本運転行動パターン２１ｃは、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを取得した地点に対応するパターンを取得する。例えば道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを取得した地点が峠道であれば、峠道における模範運転行動パターン２１ｂ及び基本運転行動パターン２１ｃを取得する。
【００５３】
次に、模範運転行動パターン２１ｂを基本運転行動パターン２１ｃに基づいて調整する（ステップＳ２３）。次に、ブレンド比を選択する（ステップＳ２４）。なお、ステップＳ２４は、ステップＳ２１〜Ｓ２３より前に行ってもよい。そして、選択されたブレンド比でブレンドして推奨する運転行動パターンを生成し（ステップＳ２５）、情報出力部５から所定の情報として出力する（ステップＳ２６）。
【００５４】
本実施例によれば、模範的な運転行動に基づく模範運転行動パターン２１ｂ及び基本運転行動パターン２１ｃを取得する。そして、運転行動パターン生成部４Ａが、模範運転行動パターン２１ｂを基本運転行動パターン２１ｃに基づいて調整し、当該調整後の模範運転行動パターンと、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａと、を所定のブレンド比でブレンドして推奨する運転行動パターンを生成している。このようにすることにより、模範的な運転操作のパターンと道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを合成するので、より安全に即した走行をさせることができる。
【００５５】
また、運転行動パターン生成部４Ａが、模範的な運転操作のパターンを基本運転行動パターン２１ｃに基づいて調整することで、個人運転行動パターンが無い場合であっても１つの模範運転行動パターンに基づいて個人の特性に合わせた運転行動パターンを生成することができる。したがって、車両の楽しみ方を半減させることなく、安全な走行をさせることができる。
【００５６】
また、運転行動パターン生成部４Ａが、運転者の属するカテゴリ情報に基づくブレンド比で推奨する運転行動パターンを生成している。このようにすることにより、例えば、性別、年齢等に基づいて道路運転操作パターンの占める割合を変化させることができる。したがって、例えば初心者や高齢者であれば、道路運転操作パターンを重視するような推奨する運転行動パターンを生成することができる。
【実施例３】
【００５７】
次に、本発明の第３の実施例にかかる運転支援情報生成装置を図８及び図９を参照して説明する。なお、前述した第１、第２の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。
【００５８】
本実施例では、サーバ２１に格納されるのが、基本運転行動パターン２１ｃに代えて、個人特性２１ｄとなる。なお、模範運転行動パターン２１ｂ及び個人特性２１ｄは、運転支援情報生成装置１Ｂ内の記憶手段等に予め記憶されていてもよい。
【００５９】
個人特性２１ｄは、カテゴリの一種であるが、特に運転者個人の嗜好など運転行動パターンを別途分析した傾向を示す情報である。例えば、“キビキビとした運転を嗜好とする”や“比較的エコ運転を嗜好とする”或いは“車間距離を十分とりマイペース運転を嗜好とする”など、運転者個々の特性を示すものである。この分析は、個人運転行動パターン２１ａと同様に、運転者の普段の運転行動を蓄積してサーバ２１内で分析する。また、個人特性２１ｄを運転支援情報生成装置１Ｂ内の記憶手段等に記憶する場合であれば、運転支援情報生成装置１Ｂ内で分析してもよい。即ち、個人特性２１ｄは、個人特性情報となる。
【００６０】
次に、本実施例の運転行動パターン生成部４Ｂの運転行動パターンの生成方法について説明する。運転行動パターン生成部４Ｂは、上述した模範運転行動パターン２１ｂに個人特性２１ｄで調整する。調整は、例えば模範運転行動パターン２１ｂを個人特性２１ｄの内容に応じて所定の割合でパラメータを変化させる（＋１０％、−５％等）。この動作により、模範運転行動パターン２１ｂを運転者の嗜好という特性に応じて運転者に合わせる方向に調整して、第１の実施例に示した個人運転行動パターン２１ａに近い運転パターンを生成する。即ち、運転行動パターン生成部４Ｂは、模範運転操作パターンを個人特性情報に基づいて調整している。
【００６１】
そして、調整後の運転行動パターンと道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａとを所定の割合のブレンド比でブレンドする。本実施例におけるブレンド比（所定の規則に基づく合成比）の例を図９に示す。図９において、スポーツ走行嗜好の場合は、調整後の運転行動パターンを９５％、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを５％で合成する。キビキビ走行嗜好の場合は、調整後の運転行動パターン２１ａを７０％、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを３０％で合成する。安全運転重視の場合は、調整後の運転行動パターンを５０％、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを５０％で合成する。即ち、運転行動パターン生成部４Ｂは、嗜好に関する情報に基づく合成比で運転支援情報を生成している。
【００６２】
具体的なブレンド方法は、第１の実施例と同様である。なお、本実施例においても、悪天候や薄暮の時間帯、市街地か郊外か、或いは乳幼児が乗車しているか等の外部環境や同乗者の情報により、例えば道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを重視する方向にブレンド比を調整してよい。
【００６３】
本実施例のフローチャートは基本的に図７と同様である。異なるのは、ステップＳ２２が模範運転行動パターン２１ｂ及び個人特性２１ｄをサーバ２１から無線通信部３を介して取得することとなり、ステップＳ２３が模範運転行動パターン２１ｂを個人特性２１ｄに基づいて調整することとなる。
【００６４】
本実施例によれば、模範的な運転行動に基づく模範運転行動パターン２１ｂ及び個人特性２１ｄを取得し、運転行動パターン生成部４Ｂが、模範運転行動パターン２１ｂを個人特性２１ｄに基づいて調整し、当該調整後の模範運転行動パターンと、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａと、を所定のブレンド比でブレンドして推奨する運転行動パターンを生成している。このようにすることにより、模範的な運転操作のパターンと道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン１２ａを合成するので、より安全に即した走行をさせることができる。
【００６５】
また、運転行動パターン生成部４Ｂが、模範的な運転操作のパターンを個人特性２１ｄに基づいて調整することで、個人運転行動パターンが無い場合であっても１つの模範運転行動パターンに基づいて個人の特性に合わせた運転行動パターンを生成することができる。また、嗜好により調整することで、年齢等により調整するよりも運転者個人に合わせることができる。
【００６６】
また、個人特性２１ｄには、運転者の運転の嗜好に関する情報を含み、運転行動パターン生成部４Ｂが、運転者の運転の嗜好に関する情報に基づくブレンド比で推奨する運転行動パターンを生成している。このようにすることにより、例えば、安全運転を嗜好するかスポーツ走行を嗜好するかなどの個人の嗜好に応じて道路運転操作パターンの占める割合を変化させることができる。
【００６７】
なお、第１〜第３の実施例を組み合わせてもよい。例えばサーバ２１に個人運転行動パターン２１ａと、基本運転行動パターン２１ｃと、個人特性２１ｄと、が格納されており、個人運転行動パターン２１ａと道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン２１ａとをブレンドする際に、基本運転行動パターン２１ｃに基づくカテゴリや個人特性２１ｄに基づく嗜好に応じたブレンド比を用いるようにしてもよい。
【００６８】
または、組み合わせとしては、個人の走行履歴の蓄積度に応じて実施例の方法を切り替えるようにしてもよい。例えば、初期状態は実施例２の方法を用い、嗜好が分析できる程度に蓄積された場合は実施例３を用い、その後個人運転行動パターン２１ａが生成できる程度に蓄積された場合は実施例１を用いるようにしてもよい。
【００６９】
また、環境情報や同乗者の情報は、ブレンド比を調整するだけでなく、それらに基づくブレンド比を設定してもよい。例えば、地域情報を市街地、地方道路、峠道等に分け、図２、図６、図９のようにブレンド比を設定するようにしてもよい。
【００７０】
また、上述した実施例において、運転者が乗車している車種について考慮してよい。例えばスポーツカー等の性能が高い車両については、安全が確保される範囲で運転者の個人特性情報を重視する方向にブレンドしてもよい。
【００７１】
また、上述した実施例において、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターンは光通信によって送受信されるとしたが、例えばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）通信など、その他の通信手段を用いても良い。さらに、道路環境・道路形状に応じた運転行動パターンは運転支援情報生成装置や接続されるナビゲーション装置等によって地図情報などから都度生成される、又は保存されているものを用いても良い。
【００７２】
また、本発明は上記実施例に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の運転支援情報生成装置の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７３】
１、１Ａ、１Ｂ   運転支援情報生成装置
２        光受信部（取得手段）
３        無線通信部（取得手段）
４        運転行動パターン生成部（生成手段）
１２ａ    道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン（道路運転操作パターン）
２１ａ    個人運転行動パターン（個人特性情報、個人運転操作パターン）
２１ｂ    模範運転行動パターン（模範運転操作パターン）
２１ｃ    基本運転行動パターン（個人特性情報、カテゴリ情報）
２１ｄ    個人特性（個人特性情報、嗜好情報）
Ｓ１１    道路環境・道路形状に応じた運転行動パターン取得（取得工程）
Ｓ１２    個人運転行動パターン取得（取得工程）
Ｓ１４    ブレンド（生成工程）
【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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