(57)【要約】【課題】運転者が容易に、複数の運転操作各々の習得レベルを個別に直感的に把握することが可能な運転支援技術を提供する。【解決手段】運転支援装置１は走行中に記録された車両の運転情報に基づき解析した運転傾向の診断結果を運転者に提示する。運転支援装置１は、運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する複数のキャラクタ画像３１が複数の運転操作ごとに個別に予め定められて記憶された外部記憶部３０と、運転傾向を解析するとともに運転傾向の診断結果として運転操作の習得レベルに対応するキャラクタ画像３１を表示装置２０１に表示させる制御部１０と、を備える。【選択図】図１
2018160000.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行中に記録された車両の運転情報に基づき解析した運転傾向の診断結果を運転者に提示する運転支援装置において、
運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する複数の画像が複数の前記運転操作ごとに個別に予め定められて記憶された記憶部と、
前記運転傾向を解析するとともに、前記運転傾向の診断結果として前記運転操作の習得レベルに対応する前記画像を表示装置に表示させる制御部と、
を備えることを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
前記画像が、複数の前記運転操作各々の良し悪しに対応して個別に変化することを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記制御部が、複数の運転シーン各々に応じて前記運転傾向を解析するとともに、複数の前記運転シーン各々に対応した前記画像を前記表示装置に表示させることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記運転シーンが、運転した時間帯で区別されることを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記運転シーンが、運転した地域で区別されることを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項６】
走行中に記録された車両の運転情報に基づき解析した運転傾向の診断結果を運転者に提示する運転支援方法において、
前記運転傾向を解析する工程と、
複数の運転操作ごとに個別に予め定められて前記運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する画像を解析した前記運転傾向の診断結果として表示装置に表示させる工程と、
を含むことを特徴とする運転支援方法。
【請求項７】
走行中に記録された車両の運転情報に基づき解析した運転傾向の診断結果を運転者に提示する運転支援プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記運転傾向を解析する処理と、
複数の運転操作ごとに個別に予め定められて前記運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する画像を解析した前記運転傾向の診断結果として表示装置に表示させる処理と、
を実行させることを特徴とする運転支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置、運転支援方法及び運転支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、走行中に記録された車両の運転情報に基づき解析した運転傾向の診断結果を運転者に提示する運転支援装置が知られている。このような運転支援装置の従来技術の一例が特許文献１に開示されている。
【０００３】
特許文献１に記載された従来の車両用画像表示装置は、走行に関係する車両情報を検出する検出手段と、その車両情報に基づいて成長段階を設定する設定手段と、その成長段階に対応する画像を表示する表示手段と、を備える。車両用画像表示装置は、走行距離や走行中の車両の挙動に対応した画像を表示する。これにより、安全運転支援装置における車両の操作状況または車両の使用状況の検知結果に、運転者が興味を持てるようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−７８７２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の従来技術では、例えば加速や減速、ハンドル操作などといった複数の運転操作のうちの得意な運転操作が向上することで、画像がある程度の成長段階に到達する虞があった。すなわち、運転者が容易に、複数の運転操作各々の習得レベルを個別に直感的に把握することができないことが課題であった。すなわち、画像が単に成長するだけでは、運転者自身がその改善すべき運転操作を把握することが困難であることが懸念された。
【０００６】
本発明は、上記の課題に鑑みなされたものであり、運転者が容易に、複数の運転操作各々の習得レベルを個別に直感的に把握することが可能な運転支援技術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】
本発明に係る運転支援装置は、走行中に記録された車両の運転情報に基づき解析した運転傾向の診断結果を運転者に提示する運転支援装置において、運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する複数の画像が複数の前記運転操作ごとに個別に予め定められて記憶された記憶部と、前記運転傾向を解析するとともに、前記運転傾向の診断結果として前記運転操作の習得レベルに対応する前記画像を表示装置に表示させる制御部と、を備える構成（第１の構成）である。
【０００８】
また、上記第１の構成の運転支援装置において、前記画像が、複数の前記運転操作各々の良し悪しに対応して個別に変化する構成（第２の構成）であっても良い。
【０００９】
また、上記第１または第２の構成の運転支援装置において、前記制御部が、複数の運転シーン各々に応じて前記運転傾向を解析するとともに、複数の前記運転シーン各々に対応した前記画像を前記表示装置に表示させる構成（第３の構成）であっても良い。
【００１０】
また、上記第３の構成の運転支援装置において、前記運転シーンが、運転した時間帯で区別される構成（第４の構成）であっても良い。
【００１１】
また、上記第３の構成の運転支援装置において、前記運転シーンが、運転した地域で区別される構成（第５の構成）であっても良い。
【００１２】
また、本発明に係る運転支援方法は、走行中に記録された車両の運転情報に基づき解析した運転傾向の診断結果を運転者に提示する運転支援方法において、前記運転傾向を解析する工程と、複数の運転操作ごとに個別に予め定められて前記運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する画像を解析した前記運転傾向の診断結果として表示装置に表示させる工程と、を含む構成（第６の構成）である。
【００１３】
また、本発明に係る運転支援プログラムは、走行中に記録された車両の運転情報に基づき解析した運転傾向の診断結果を運転者に提示する運転支援プログラムにおいて、コンピュータに、前記運転傾向を解析する処理と、複数の運転操作ごとに個別に予め定められて前記運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する画像を解析した前記運転傾向の診断結果として表示装置に表示させる処理と、を実行させる構成（第７の構成）である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の構成によれば、運転者は運転傾向の診断結果として、複数の運転操作ごとに、その習得レベルに対応して変化する画像を表示装置を用いて見ることができる。したがって、運転者が容易に、複数の運転操作各々の習得レベルを個別に直感的に把握することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１実施形態の運転支援装置の概略構成を示す図である。
【図２】第１実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された運転傾向の診断結果を示す正面図である。
【図３】第１実施形態の運転支援装置による運転傾向の診断処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図４】第１実施形態の運転支援装置における運転操作の診断方法を示す図である。
【図５】第１実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された不適な運転傾向（急ハンドル）の診断結果を示す正面図である。
【図６】第１実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された不適な運転傾向（急加速）の診断結果を示す正面図である。
【図７】第１実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された不適な運転傾向（急減速）の診断結果を示す正面図である。
【図８】第１実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された不適な運転傾向（狭小車間距離）の診断結果を示す正面図である。
【図９】第１実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された不適な運転傾向（ふらつき）の診断結果を示す正面図である。
【図１０】第２実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された運転傾向の診断結果を示す正面図である。
【図１１】第２実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された不適な運転傾向（急ハンドル）の診断結果を示す正面図である。
【図１２】第２実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された不適な運転傾向（急加速）の診断結果を示す正面図である。
【図１３】第２実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された不適な運転傾向（ふらつき）の診断結果を示す正面図である。
【図１４】第３実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された運転シーン別（昼間）の運転傾向の診断結果を示す正面図である。
【図１５】第３実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された運転シーン別（夜間）の運転傾向の診断結果を示す正面図である。
【図１６】第４実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された運転シーン別（近距離）の運転傾向の診断結果を示す正面図である。
【図１７】第４実施形態の運転支援装置によって表示装置に表示された運転シーン別（遠距離）の運転傾向の診断結果を示す正面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本発明は以下の内容に限定されるものではない。
【００１７】
＜１．第１実施形態＞
＜１−１．運転支援装置の構成＞
図１は、第１実施形態の運転支援装置１の概略構成を示す図である。図２は、運転支援装置１によって表示装置２０１に表示された運転傾向の診断結果を示す正面図である。
【００１８】
運転支援装置１は、図１に示すその本体１ａに操作部２、制御部１０、内部記憶部２０、外部記憶部３０及び通信部３を備える。一方、外部記憶部３０は本体１ａから離隔されて設けられる。外部記憶部３０は通信部３を介して有線または無線によって本体１ａと接続され、データの授受が可能である。さらに、外部記憶部３０がネットワーク上に設けられる構成であっても良い。
【００１９】
運転支援装置１は、走行中に記録された車両の運転情報に基づき解析した運転傾向の診断結果を表示装置２０１等に表示させ、運転者に提示する。車両の運転情報はドライブレコーダ１０１によって走行中に記録される。
【００２０】
表示装置２０１は制御部１０からの指令を受信し、運転者の運転傾向の診断結果に係る各種の情報を表示する。表示装置２０１は、例えば図２に示す運転者の運転傾向の診断結果を表示する。運転傾向の診断結果としては、例えば運転操作の習得レベルに対応するキャラクタ画像３１が表示される。操作部２は表示装置２０１に表示された診断結果に対する運転者の操作、入力を受け付ける。
【００２１】
制御部１０は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）を備えるコンピュータである。制御部１０は内部記憶部２０に記憶されたプログラム２１に基づいてＣＰＵが演算処理を行い、運転支援装置１の全体を統括的に制御する。
【００２２】
内部記憶部２０はプログラム２１に加えて、診断条件データ２２を記憶する。診断条件データ２２は運転者の運転傾向の診断結果を導出する際に用いられる。診断条件データ２２としては、例えば運転操作の評価を行うための閾値等のデータが含まれる。
【００２３】
外部記憶部３０はキャラクタ画像３１を記憶する。キャラクタ画像３１は例えば図２に示す「樹木」をイメージした形態で構成され、運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する複数の画像を含む。すなわち、キャラクタ画像３１は、複数の運転操作、例えばハンドル操作、加速、減速、車間距離、車両位置（ふらつき度合）といった運転操作ごとに個別に予め定められて記憶される。特に、キャラクタ画像３１は運転操作の良し悪しに対応して変化する。キャラクタ画像３１は運転傾向の診断結果を運転者に提示する際に用いられる。
【００２４】
通信部３は有線または無線によって外部記憶部３０と接続される。さらに、通信部３はドライブレコーダ１０１と接続される。通信部３とドライブレコーダ１０１とは有線または無線によって接続されても良いし、ドライブレコーダ１０１の着脱可能な記憶部１２０（例えばメモリーカード）が通信部３に直接取り付られることで接続されても良い。運転支援装置１は通信部３を介して外部記憶部３０及びドライブレコーダ１０１の記憶部１２０とデータの授受が可能である。
【００２５】
ドライブレコーダ１０１は、例えば図１に示す運転情報取得部１０２、記憶部１２０及び記録制御部１１０を備える。ドライブレコーダ１０１は車両の運転情報を走行中に記録する。
【００２６】
運転情報取得部１０２は、例えば不図示のカメラ、加速度センサー、ＧＰＳ（Global Positioning System）アンテナ等を含む。カメラは車両の前方の映像を撮像する。加速度センサーは車両に生じる加速度の変化を検出する。ＧＰＳアンテナは車両の位置情報を取得する。
【００２７】
記憶部１２０はドライブレコーダ１０１の内部に設けられたＲＡＭとして構成しても良いし、ドライブレコーダ１０１に対して着脱可能なメモリーカード等として構成しても良い。記憶部１２０は運転情報取得部１０２が取得した運転情報１２１を記憶する。運転情報１２１としては、例えば運転映像、運転データが含まれる。運転映像は運転情報取得部１０２のカメラが撮像した車両の前方の映像で構成される。運転データは加速度センサーが検出した加速度情報、ＧＰＳアンテナを介して取得した車両の位置情報等に基づいて形成される。
【００２８】
記録制御部１１０は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭを備えるコンピュータである。記録制御部１１０は記憶部１２０に記憶された不図示のプログラムに基づいてＣＰＵが演算処理を行い、ドライブレコーダ１０１の全体を統括的に制御する。
【００２９】
記録制御部１１０は複数の所定の運転操作に関して、カメラ、加速度センサー、ＧＰＳアンテナを用いて得られた情報に基づいて運転情報１２１を形成する。運転情報１２１には、例えばハンドル操作、加速、減速、車間距離、車両位置（ふらつき度合）といった運転操作に係るデータが含まれる。そして、例えばハンドル操作に関して詳しく言えば、所定の適否条件に基づき判別された急ハンドル状態が不適な運転状態として記憶され、計数される。すなわち、運転情報１２１には、例えば急ハンドル、急加速、急減速、狭小車間距離、ふらつきといった不適な運転状態の発生回数に係るデータが含まれる。
【００３０】
＜１−２．運転支援装置による運転傾向の診断処理＞
続いて、運転支援装置１による運転傾向の診断処理の流れについて説明する。図３は、運転支援装置１による運転傾向の診断処理の流れの例を示すフローチャートである。図４は、運転支援装置１における運転操作の診断方法を示す図である。図５、図６、図７、図８及び図９は、表示装置２０１に表示された不適な運転傾向（急ハンドル、急加速、急減速、狭小車間距離及びふらつき）の診断結果を示す正面図である。
【００３１】
運転支援装置１による運転傾向の診断処理が開始されると（図３の「開始」）、制御部１０が運転情報１２１を取得する（図３のステップＳ１１）。運転情報１２１は通信部３を介してドライブレコーダ１０１から取得され、内部記憶部２０に記憶される。
【００３２】
次に、制御部１０は運転傾向の解析を実行する（ステップＳ１２）。運転傾向の解析には運転情報１２１及び診断条件データ２２が用いられる。
【００３３】
具体的に言えば、運転傾向の解析では、例えばハンドル操作、加速、減速、車間距離、車両位置（ふらつき度合）の運転操作に関して、運転者に点数が付与される。運転操作に係る点数は、例えば図４に示すように初期持ち点１００点からの減点形式で算出される。これらの運転操作において、不適な運転状態の発生回数が減点される。
【００３４】
次に、制御部１０は運転傾向の診断結果を表示装置２０１に表示させる（ステップＳ１３）。運転傾向の診断結果としては、例えば図２に示した樹木をイメージしたキャラクタ画像３１が表示装置２０１に表示される。例えば、ハンドル操作、加速、減速、車間距離、車両位置（ふらつき度合）の運転操作に関して、不適な運転状態の発生回数が比較的少ない場合、図２に示すように特に異常が見受けられない大木をイメージしたキャラクタ画像３１が表示装置２０１に表示される。
【００３５】
ここで、キャラクタ画像３１を表示装置２０１に表示させるに際し、制御部１０は複数の運転操作各々の習得レベルに対応する画像を表示させる。
【００３６】
例えば、ハンドル操作に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図５に示すキャラクタ画像３１Ａを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３１Ａは、ハンドル操作の習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば樹木が湾曲して成長してしまった形態を表す。
【００３７】
また例えば、加速操作に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図６に示すキャラクタ画像３１Ｂを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３１Ｂは、加速操作の習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば樹木の葉が勢いよく散ってしまっている形態を表す。
【００３８】
また例えば、減速操作に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図７に示すキャラクタ画像３１Ｃを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３１Ｃは、減速操作の習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば樹木があまり高くまで成長していない形態を表す。
【００３９】
また例えば、車間距離に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図８に示すキャラクタ画像３１Ｄを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３１Ｄは、車間距離に係る習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば樹木が比較的細長く成長してしまった形態を表す。
【００４０】
また例えば、車両位置（ふらつき度合）に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図９に示すキャラクタ画像３１Ｅを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３１Ｅは、車両位置（ふらつき度合）に係る習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば樹木がゆらゆらと揺れてしまっている形態を表す。
【００４１】
このようにして、キャラクタ画像３１は複数の運転操作各々の良し悪しに対応して個別に変化する。
【００４２】
そして、制御部１０は運転支援装置１による運転傾向の診断処理を終了する（図３の「終了」）。なお、表示装置２０１に表示されたキャラクタ画像３１に対して操作することで、各運転操作に対するさらに詳細な評価を得ることができることにしても良い。
【００４３】
上記第１実施形態のように、運転支援装置１は、走行中に記録された車両の運転情報１２１に基づき解析した運転傾向の診断結果を運転者に提示する装置であって、運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する複数のキャラクタ画像３１が複数の運転操作ごとに個別に予め定められて記憶され、制御部１０が運転傾向を解析するとともに、運転傾向の診断結果として運転操作の習得レベルに対応するキャラクタ画像３１を表示装置２０１に表示させる。これにより、運転者は運転傾向の診断結果として、複数の運転操作ごとに、その習得レベルに対応して形態が変化する樹木をイメージしたキャラクタ画像３１を表示装置２０１を用いて見ることができる。したがって、運転者が容易に、複数の運転操作各々の習得レベルを個別に直感的に把握することが可能になる。
【００４４】
また、上記構成の運転支援装置１は、キャラクタ画像３１が複数の運転操作各々の良し悪しに対応して個別に変化する。これにより、運転者は不適な運転状態が比較的多かった運転操作に関して、樹木のキャラクタ画像３１を見ることで容易に、運転者自身の運転傾向、改善すべき運転操作を直感的且つ具体的に把握することができる。
【００４５】
なお、「樹木」をイメージしたキャラクタ画像３１は運転者の運転時間に伴って比較的小さな状態から大木へと成長することにしても良い。また、キャラクタ画像３１は複数の運転操作各々に対応する画像を組み合わせた画像として表示しても良い。例えば、ハンドル操作と、車両位置（ふらつき度合）とに関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合に、キャラクタ画像３１Ａと、キャラクタ画像３１Ｅとを組み合わせて、湾曲して成長した樹木がゆらゆらと揺れている形態の画像としても良い。
【００４６】
＜２．第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。図１０は、運転支援装置１の表示装置２０１に表示された運転傾向の診断結果を示す正面図である。図１１、図１２及び図１３は、表示装置２０１に表示された不適な運転傾向（急ハンドル、急加速及びふらつき）の診断結果を示す正面図である。なお、第２実施形態の基本的な構成は先に説明した第１実施形態と同じであるので、第１実施形態と異なる構成要素については以下で説明し、第１実施形態と共通する構成要素については詳細な説明を省略する。
【００４７】
第２実施形態の運転支援装置１は、外部記憶部３０がキャラクタ画像３２を記憶する。キャラクタ画像３２は例えば図１０に示す「人間」をイメージした形態で構成され、運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する複数の画像を含む。すなわち、キャラクタ画像３２は、複数の運転操作、例えばハンドル操作、加速、減速、車間距離、車両位置（ふらつき度合）といった運転操作ごとに個別に予め定められて記憶される。特に、キャラクタ画像３２は運転操作の良し悪しに対応して変化する。
【００４８】
例えば、ハンドル操作に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図１１に示すキャラクタ画像３２Ａを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３２Ａは、ハンドル操作の習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば背中が曲がって姿勢が悪くなってしまった人間の形態を表す。
【００４９】
また例えば、加速操作に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図１２に示すキャラクタ画像３２Ｂを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３２Ｂは、加速操作の習得レベルが比較的低いことに対応して、例えばイライラした感情の人間の形態を表す。
【００５０】
また例えば、車両位置（ふらつき度合）に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図１３に示すキャラクタ画像３２Ｅを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３２Ｅは、車両位置（ふらつき度合）に係る習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば人間がゆらゆらと揺れてしまっている形態を表す。
【００５１】
上記第２実施形態の構成によれば、運転者は運転傾向の診断結果として、複数の運転操作ごとに、その習得レベルに対応して形態が変化する人間をイメージしたキャラクタ画像３１を表示装置２０１を用いて見ることができる。したがって、運転者は不適な運転状態が比較的多かった運転操作に関して、容易に運転者自身の運転傾向、改善すべき運転操作を直感的且つ具体的に把握することが可能になる。
【００５２】
＜３．第３実施形態＞
次に、第３実施形態について説明する。図１４及び図１５は、運転支援装置１の表示装置２０１に表示された運転シーン別（昼間及び夜間）の運転傾向の診断結果を示す正面図である。なお、第３実施形態の基本的な構成は先に説明した第１実施形態と同じであるので、第１実施形態と異なる構成要素については以下で説明し、第１実施形態と共通する構成要素については詳細な説明を省略する。
【００５３】
第３実施形態の運転支援装置１は、制御部１０が運転傾向を解析するに際し、複数の運転シーン各々に応じて解析する。運転シーンは、例えば昼間、夜間といった運転した時間帯で区別される。昼間、夜間の運転シーンは運転情報１２１として記録された時刻情報に基づき区別される。
【００５４】
そして、キャラクタ画像３１を表示装置２０１に表示させるに際し、制御部１０は運転時間帯で区別された複数の運転シーン各々に対応し、且つ複数の運転操作各々の習得レベルに対応する画像を表示させる。
【００５５】
例えば、昼間の運転中におけるハンドル操作に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図１４に示す昼間を表す背景のキャラクタ画像３３Ａを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３３Ａは、昼間の運転中におけるハンドル操作の習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば太陽が出ている時間帯に樹木が湾曲して成長してしまった形態を表す。
【００５６】
また例えば、夜間の運転中における加速操作に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図１５に示す夜間を表す背景のキャラクタ画像３３Ｂを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３３Ｂは、夜間の運転中における加速操作の習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば月や星が出ている時間帯に樹木の葉が勢いよく散ってしまっている形態を表す。
【００５７】
上記第３実施形態の構成によれば、運転者は運転傾向の診断結果として、運転した時間帯で区別された運転シーン各々において、複数の運転操作ごとに、その習得レベルに対応して形態が変化するキャラクタ画像３３を表示装置２０１を用いて見ることができる。したがって、運転者は運転した時間帯ごとに、不適な運転状態が比較的多かった運転操作に関して、容易に運転者自身の運転傾向、改善すべき運転操作を直感的に把握することが可能になる。
【００５８】
なお、運転シーンの時間帯による区別は、昼間、夜間に限定されるわけではない。例えば、運転した時間帯を午前、午後で区別しても良いし、朝、夕方といった所定の時間帯を区別して設けても良いし、さらに数時間ごとといった詳細な区別を行っても良い。
【００５９】
＜４．第４実施形態＞
次に、第４実施形態について説明する。図１６及び図１７は、運転支援装置１の表示装置２０１に表示された運転シーン別（近距離及び遠距離）の運転傾向の診断結果を示す正面図である。なお、第４実施形態の基本的な構成は先に説明した第１実施形態と同じであるので、第１実施形態と異なる構成要素については以下で説明し、第１実施形態と共通する構成要素については詳細な説明を省略する。
【００６０】
第４実施形態の運転支援装置１は、制御部１０が運転傾向を解析するに際し、複数の運転シーン各々に応じて解析する。運転シーンは、例えば近距離、遠距離といった運転した地域で区別される。近距離、遠距離の運転シーンは運転情報１２１として記録された車両の位置情報に基づき区別される。
【００６１】
そして、キャラクタ画像３１を表示装置２０１に表示させるに際し、制御部１０は運転地域で区別された複数の運転シーン各々に対応し、且つ複数の運転操作各々の習得レベルに対応する画像を表示させる。
【００６２】
例えば、近距離の運転中における車間距離に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図１６に示す近距離を表す背景のキャラクタ画像３４Ｄを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３４Ｄは、近距離の運転中における車間距離の習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば建物が多く立ち並ぶ地域で樹木が比較的細長く成長してしまった形態を表す。
【００６３】
また例えば、遠距離の運転中における車両位置（ふらつき度合）に関して、不適な運転状態の発生回数が所定の閾値よりも多かった場合、制御部１０は運転傾向の診断結果として、図１７に示す遠距離を表す背景のキャラクタ画像３４Ｅを表示装置２０１に表示させる。キャラクタ画像３４Ｅは、遠距離の運転中における車両位置（ふらつき度合）の習得レベルが比較的低いことに対応して、例えば山々が広がる地域で樹木がゆらゆらと揺れてしまっている形態を表す。
【００６４】
上記第４実施形態の構成によれば、運転者は運転傾向の診断結果として、運転した地域で区別された運転シーン各々において、複数の運転操作ごとに、その習得レベルに対応して形態が変化するキャラクタ画像３４を表示装置２０１を用いて見ることができる。したがって、運転者は運転した地域ごとに、不適な運転状態が比較的多かった運転操作に関して、容易に運転者自身の運転傾向、改善すべき運転操作を直感的に把握することが可能になる。
【００６５】
なお、運転シーンの地域による区別は、近距離、遠距離に限定されるわけではない。例えば、運転した地域を一般道路、高速道路で区別しても良いし、通勤経路と、通勤経路以外の地域といった特定の地域を区別して設けても良いし、さらに詳細な個別の経路ごとに地域を区別しても良い。
【００６６】
＜５．変形例＞
以上、本発明の実施形態について説明したが、この発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。以下では、上記実施形態の全体に係る変形例について説明する。なお、上記実施形態の全ての要素と、以下で説明する形態の全ての要素とは、適宜組み合わせて実施することができる。
【００６７】
上記実施形態では、運転支援装置１がドライブレコーダ１０１と別個の装置であることとしたが、運転支援装置はドライブレコーダと一体として構成された装置であっても良い。また、運転支援装置は、プログラムを実行することで運転支援装置として機能するコンピュータであっても良い。このコンピュータとしては、携帯電話やスマートフォン、タブレット端末などの可搬性装置を含む。
【００６８】
また、上記実施形態において、運転傾向に含まれる運転操作がハンドル操作、加速、減速、車間距離、車両位置（ふらつき度合）であることとしたが、運転操作はこれらに限定されるわけではない。例えば、速度超過やアイドリング時間、長時間運転といった他の運転操作について、運転傾向の診断を行うことにしても良い。
【００６９】
また、上記実施形態において、運転操作の習得レベルに対応して形態が変化する画像（キャラクタ画像）が樹木、人間をイメージした形態で構成されることとしたが、当該画像はこれらに限定されるわけではない。例えば、草花や動物、昆虫などをイメージした形態で画像を構成しても良いし、架空の動植物をイメージした形態で画像を構成しても良い。また、動植物ではなく、ランドマーク的な建物などといった構造物をイメージした形態で画像を構成しても良い。
【００７０】
また、上記実施形態において、運転シーンが運転した時間帯、運転した地域であることとしたが、運転シーンはこれらに限定されるわけではない。例えば、通信部３及びネットワークを介して運転時の気象情報を取得し、天候が晴れのとき、雨のときといった運転時の気象状況で運転シーンを区別しても良い。
【００７１】
また、上記実施形態では、プログラムに従ったＣＰＵの演算処理によってソフトウェア的に各種の機能が実現されていると説明したが、これらの機能のうちの一部は電気的なハードウェア回路によって実現されても良い。また逆に、ハードウェア回路によって実現されるとした機能のうちの一部は、ソフトウェア的に実現されても良い。
【符号の説明】
【００７２】
１    運転支援装置
２    操作部
３    通信部
１０    制御部
２０    内部記憶部（記憶部）
３０    外部記憶部（記憶部）
３１、３１Ａ、３１Ｂ、３１Ｃ、３１Ｄ、３１Ｅ    キャラクタ画像（画像）
３２、３２Ａ、３２Ｂ、３２Ｅ    キャラクタ画像（画像）
３３Ａ、３３Ｂ    キャラクタ画像（画像）
３４Ｄ、３４Ｅ    キャラクタ画像（画像）
１０１    ドライブレコーダ
１２１    運転情報
２０１    表示装置
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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