(57)【要約】【課題】走行区間の速度変化にもとづいて走行パターンの定常性を定量化して、燃費がよい走り方の運転判断に用いる指標を生成する燃費向上度指標算出装置およびナビゲーションシステムを提供する。【解決手段】走行する車両の燃費がよい走り方の指標を算出する燃費向上度指標算出装置１０であって、車両の車速を計算する車速計算部１１と、前記車速の時系列を配列した第１時系列と、当該第１時系列の時系列をずらした第２時系列を形成し、第１時系列と第２時系列とにおける車速の差を算出する車速分析部１２と、車速の時系列相関差をリカレンスプロットにより可視化し、指標として表示する表示処理部１３と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行する車両の燃費がよい走り方の指標を算出する燃費向上度指標算出装置であって、
前記車両の車速を計算する車速計算部と、
前記車速の時系列を配列した第１時系列と、当該第１時系列の時系列をずらした第２時系列を形成し、
前記第１時系列と前記第２時系列とにおける車速の時系列相関差を算出する車速分析部と、
前記車速の時系列相関差をリカレンスプロットにより可視化し、指標として表示する表示処理部と、を備える
ことを特徴とする燃費向上度指標算出装置。
【請求項２】
前記車速のパターンが急変する前後の前記車速の時系列相関差が所定値未満となる頻度のカウント数の値の差が大きいときに、今後渋滞が起こる可能性が高いと推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の燃費向上度指標算出装置。
【請求項３】
ナビゲーションシステムであって、
車両の車速を取得する車速取得部と、
前記車速の時系列を配列した第１時系列と、当該第１時系列の時系列をずらした第２時系列を形成し、
前記第１時系列と前記第２時系列とにおける車速の時系列相関差を算出し、リカレンスプロットにより可視化して経路選択情報を生成する経路選択情報生成部と、
前記経路選択情報を車両に提供する経路選択情報提供部と、を備える
ことを特徴とするナビゲーションシステム。
【請求項４】
前記経路選択情報生成部および前記経路選択情報提供部は、少なくとも、ナビゲーションシステムにおけるサーバが備える
ことを特徴とする請求項４に記載のナビゲーションシステム。
【請求項５】
車両の車速を計算する車速計算部と、
前記車速を、第１時系列と、当該第１時系列をずらした第２時系列とにおいて形成し、
当該第１時系列と当該第２時系列とにおける車速の時系列相関差を算出する車速分析部と、
前記車速の時系列相関差をリカレンスプロットにより可視化する処理部と、
前記可視化された車速の時系列相関差をデータとして送信する送信部と、を有する車両から送信される前記データを収集して活用するナビゲーションシステムであって、
前記データを複数の車両から収集して集計し、前記集計したデータを用いて経路選択情報を生成する経路選択情報生成部と、
前記経路選択情報を車両に提供する経路選択情報提供部と、を備える
ことを特徴とするナビゲーションシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃費がよい走り方の運転判断に用いる指標を生成する燃費向上度指標算出装置およびナビゲーションシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両に動力を与えるエンジンを駆動するために、ガソリンや軽油等の石油燃料が用いられているが、車両の走行時における経済性の改善のために、燃料消費量の改善、すなわち燃費（例えば、ガソリン１リットル当りの走行距離）のよい走り方が求められている。
【０００３】
ところで、燃費は走行時の道路状況や運転者の運転方法にも影響されるものであり、目的地までの経済的な経路選択や運転により燃費の向上を図ることが可能である。そこで、従来は、運転者に経済的な運転を行なわせるために、任意の測定対象走行区間における燃費の算出を正確に行なう技術が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１では、速度信号から演算された走行距離信号と、現在の燃料の残量を感知する液面センサの燃料信号とを、測定開始時と終了時とに取り出して、それぞれ消走行距離データと燃料データとして用いることにより、燃費が算出されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−９００３７号公報（図１、段落００１４〜００１７参照）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、２点間の走行距離を消費した燃料の量で除したにすぎず、走行区間における走行パターンに基づく速度変化が十分に考慮されていないために、燃費がよい走り方の指標としては不十分であった。
【０００７】
本発明は、前記した従来の課題を解決するものであり、走行区間の速度変化にもとづいて走行パターンの定常性を定量化して、燃費がよい走り方の運転判断に用いる指標を生成する燃費向上度指標算出装置およびナビゲーション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】
【０００８】
前記課題を解決するために、本発明は、走行する車両の燃費がよい走り方の指標を算出する燃費向上度指標算出装置であって、前記車両の車速を計算する車速計算部と、前記車速の時系列を配列した第１時系列と、当該第１時系列の時系列をずらした第２時系列を形成し、当該第１時系列と当該第２時系列とにおける車速の時系列相関差を算出する車速分析部と、前記車速の時系列相関差をリカレンスプロットにより可視化し、指標として表示する表示処理部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明によれば、車速分析部とリカレンスプロットで走行パターンを可視化することにより、燃費のよい運転の指標として用いることが可能になる。
【００１０】
また、本発明は、前記車速のパターンが急変する前後の前記車速の時系列相関差が所定値未満となる頻度のカウント数の値の差が大きいときに、今後渋滞が起こる可能性が高いと推定することを特徴とする。
【００１１】
本発明によれば、車速分析部とリカレンスプロットで可視化した走行パターンから渋滞を予測することが可能になる。
【００１２】
また、本発明は、ナビゲーションシステムであって、車両の車速を取得する車速取得部と、前記車速の時系列を配列した第１時系列と、当該第１時系列の時系列をずらした第２時系列を形成し、当該第１時系列と当該第２時系列とにおける車速の時系列相関差を算出し、リカレンスプロットにより可視化して経路選択情報を生成する経路選択情報生成部と、前記経路選択情報を車両に提供する経路選択情報提供部と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明によれば、車速分析部とリカレンスプロットで走行パターンを可視化することにより、燃費のよい走行区間をナビゲーションシステムとして提供することが可能になる。
【００１４】
また、本発明は、前記経路選択情報生成部および前記経路選択情報提供部が、少なくとも、ナビゲーションシステムにおけるサーバが備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、サーバは、車両から車速データを受信して、車速分析部とリカレンスプロットにより可視化することができるので、他の車両に対して目的地までの燃費向上のための最適な走行経路を提供することができる。
【００１６】
また、本発明は、車両の車速を計算する車速計算部と、前記車速を、第１時系列と、当該第１時系列をずらした第２時系列とにおいて形成し、当該第１時系列と当該第２時系列とにおける車速の時系列相関差を算出する車速分析部と、前記車速の時系列相関差をリカレンスプロットにより可視化する処理部と、前記可視化された車速の時系列相関差をデータとして送信する送信部と、を有する車両から送信される前記データを収集して活用するナビゲーションシステムであって、前記データを複数の車両から収集して集計し、前記集計したデータを用いて経路選択情報を生成する経路選択情報生成部と、前記経路選択情報を車両に提供する経路選択情報提供部と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
本発明によれば、サーバは、各車両からリカレンスプロットにより可視化されたデータを収集して、他の車両に対して目的地までの燃費向上のための最適な走行経路を提供することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、走行区間の速度変化にもとづいて走行パターンの定常性を定量化して、燃費がよい走り方の運転判断に用いる指標を生成する燃費向上度指標算出装置およびナビゲーションシステムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１の実施の形態に係る燃費向上度指標算出装置を示す図である。
【図２】車速Ｖと時間Ｔの関係を示す図であり、（ａ）は走行パターンが定常走行を示し、（ｂ）は、走行パターンが非定常走行を示している。
【図３】リカレンスプロットの作成手順を示すフローチャートであり、（ａ）は車速データの記憶処理を示し、（ｂ）はリカレンスプロットの描画処理を示す。
【図４】図２をリカレンスプロットにより定量化した図である。
【図５】各走行区間の走行パターンの定常性／非定常性を定量化した図である。
【図６】第２の実施の形態に係るナビゲーションシステムを示す図である。
【図７】定常走行が可能な走行経路の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に、本発明の実施形態に係る燃費向上度指標算出装置およびナビゲーションシステムについて図を参照しながら詳細に説明する。
【００２１】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態に係る燃費向上度指標算出装置を示す図である。
本実施の形態に係る燃費向上度指標算出装置１０は、車両一台の走行パターンを車速の自己相関関数より定量化し、指標を算出して運転者に提供し、燃費のよい走り方の運転判断に用いるものである。
【００２２】
燃費向上度指標算出装置１０は、例えば、カーナビゲーション装置などのナビゲーション装置に組み込まれて利用される態様が考えられる。燃費向上度指標算出装置１０を組み込むことにより、ナビゲーション装置は、地図データに基づいて表示部に現在地を含む地図を表示する機能に加え、出発地から目的地までの燃費向上の観点から最適なルートを運転者が進行できるように指標を提供する機能を備えることが可能になる。ここで、ナビゲーション装置で用いられる地図上の道路表示のための地図データは、ノードデータと、リンクデータとを含んでいる。ここで、ノードとは、交差点などのリンクが交わる地点等であり、リンクはこれらのノード間を結ぶ道路である。なお、リンクとノードは一例であり、道路のどこを起点や終点にして燃費を算出するかは、特に限定されるものではない。
【００２３】
燃費向上度算出装置１０は、燃費向上度の定量化を行うために、車速演算部１１、車速分析部１２および表示処理部１３を備える。
【００２４】
車速演算部１１は、車速Ｖを時々刻々算出して、車速分析部１２に出力する。車速Ｖは、例えば、車速パルスセンサからの車速パルスの周期データを任意のタイミングで経時的に順番に複数の図示しない記憶領域に記憶し、各記憶領域に記憶された各周期データから車速Ｖを演算する。演算された車速Ｖは、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶部に記憶される。
【００２５】
車速分析部１２は、前記した車速Ｖを用いて式１に示すように二次元の配列変数であるＤ（ｉ，ｊ）に、第１の時系列と、第２の時系列との車速差を算出した結果を格納する。ここで、ｉおよびｊは０または正の整数である。式１におけるｉは第１の時系列を示し、ｊは第２の時系列を示している。
Ｄ（ｉ，ｊ）＝｜Ｖ（ｉ）−Ｖ（ｊ）｜  ―――（式１）
式１は、例えば、まず、ｉを０に固定しておき、ｊを０，１，２，３，・・・，ｎ（ｎは０又は正の整数）とし、第１の時系列と第２の時系列との車速差｜Ｖ（０）−Ｖ（ｎ）｜を（ｎ＋１）個算出する。次に、ｉを１に固定しておき、ｊを０，１，２，３，・・・，ｎ（ｎは０又は正の整数）とし、｜Ｖ（１）−Ｖ（ｎ）｜を（ｎ＋１）個算出する。これをｉがｎになるまで繰り返す。
【００２６】
次に、同様に、ｊを０に固定しておき、まず、ｉを０，１，２，３，・・・，ｎ（ｎは０又は正の整数）とし、第１の時系列と第２の時系列との車速差｜Ｖ（ｎ）−Ｖ（０）｜を（ｎ＋１）個算出する。次に、ｊを１に固定しておき、ｉを０，１，２，３，・・・，ｎ（ｎは０又は正の整数）とし、｜Ｖ（ｎ）−Ｖ（０）｜を（ｎ＋１）個算出する。これをｊがｎになるまで繰り返す。
【００２７】
図２は、車速Ｖと時間Ｔの関係を図示したものである。時間Ｔの経過における車速Ｖの変化を示している。図２（ａ）は、走行パターンが定常走行を示し、図２（ｂ）は、走行パターンが非定常走行を示している。図２（ａ）で示す走行パターンが、高速時、低速時での走行時間が図２（ｂ）で示す走行パターンより長い時間安定しており（定常）、また、図２（ｂ）の走行パターンでは、低速から高速へ、高速から低速への移行が多く不安定である（非定常）ことが分かる。
【００２８】
表示処理部１３は、式１で算出されたＤ（ｉ，ｊ）を用いて、リカレンスプロットにより定量化して可視化する。リカレンスプロットは複雑な時系列データを視覚的に解析するために提案された手法である。この手法を用いてＤ（ｉ，ｊ）を、その値により黒または白で該当する箇所をプロットする。例えば、所定の車速差を示す閾値εにより、Ｄ（ｉ，ｊ）＜εのときに黒でプロットし、Ｄ（ｉ，ｊ）≧εのときに白でプロットする。εの値は、実験やシミュレーションなどにより、燃費を良くする値として適宜設定可能である。
【００２９】
以上の処理を、図３のリカレンスプロットの作成手順を示すフローチャートを参照して補足説明する。
最初に、図３（ａ）の処理により、図２に示されるデータ（車速データ）が記憶部に記憶される。この図３（ａ）の処理を説明すると、まず、ループカウンタであるｈの初期値として０を設定する（Ｓ１）。なお、ｈは、フローチャートにおけるループカウンタでもあり、一次元の配列変数であるＶ（ｈ）のインデックスでもある。
【００３０】
続いて、走行中に得られる車速パルスから車速Ｖ、即ち、現在の車速Ｖnowを演算する。演算された車速Ｖnowは、Ｖ（ｈ）に格納され（Ｓ３）、記憶部に記憶される（Ｓ４）。そして、ｈを一つインクリメントする（Ｓ５）。ステップＳ６において処理が終了でなければ、処理はステップＳ２に戻され（Ｓ６→Ｎｏ）、そして、ステップＳ３〜Ｓ５を繰り返し、順次Ｖ（ｈ）を記憶していく。一方、ステップＳ６において処理が終了であれば（Ｓ６→Ｙｅｓ）、車速データの記憶処理を終了する。ちなみに、この図３（ａ）の処理は、車速演算部１１が行うものとする。
【００３１】
なお、ステップＳ６における終了の条件は、ｈの値が所定値に達した場合や、走行時間や走行距離がある値に達した場合などであるが、図４のリカレンスプロットを作成する場合、ｈの値（所定値）は６００、つまり、６００点分のＶ（ｈ）があれば充分である。ここで、例えば１０秒間隔で１点ずつサンプリングするとすれば、６００点分のＶ（ｈ）、つまり、Ｖ（０）〜Ｖ（６００）は、車両が６０００秒（１００分）走行することにより得られる。
【００３２】
次に、図３（ｂ）の処理により、図４に示されるリカレンスプロットを作成する。
この処理では、まず、ループカウンタであるｉとｊの初期値として０を設定する（Ｓ１１）。続いて、図３（ａ）の処理により記憶した車速データＶ（ｉ）、Ｖ（ｊ）を、記憶部から読み込む（Ｓ１２）。ちなみに、最初に読み出すのは、ｉ＝ｊ＝０の車速データであるので、一次元の配列変数であるＶ（ｉ）もＶ（ｊ）も、ともにＶ（０）であり、当然同じ値になる。
【００３３】
ステップＳ１２の次に、二次元の配列変数であるＤ（ｉ，ｊ）に｜Ｖ（ｉ）−Ｖ（ｊ）｜の演算結果を格納し（Ｓ１３）、演算したＤ（ｉ，ｊ）が前記した閾値εよりも小さいか否かを判定する（Ｓ１４）。Ｄ（ｉ，ｊ）が閾値εよりも小さければ（Ｓ１４→Ｙｅｓ）、Ｄ（ｉ，ｊ）に黒というフラグを設定する（Ｓ１５）。一方、Ｄ（ｉ，ｊ）が閾値ε以上であれば（Ｓ１４→Ｎｏ）、Ｄ（ｉ，ｊ）に白というフラグを設定する（Ｓ１６）。ちなみに、ｉ＝ｊ＝０であるときは、Ｖ（ｉ）もＶ（ｊ）ともにＶ（０）であり、つまり、Ｖ（ｉ）もＶ（ｊ）も同じ値になるので、Ｄ（０，０）は０になり（Ｓ１４→Ｎｏ）、Ｄ（ｉ，ｊ）には、白のフラグが設定される（Ｓ１５）。
補足すると、ｉとｊが同じ値のときには、Ｖ（ｉ）とＶ（ｊ）は必ず同じ値になり、その結果、Ｄ（ｉ，ｊ）は必ず０になる。
【００３４】
次のステップＳ１７では、黒又は白が設定された（黒白設定後の）Ｄ（ｉ，ｊ）が記憶部に記憶される。この記憶されたＤ（ｉ，ｊ）は、後記するステップＳ２２で順次読み出されて、リカレンスプロットとして描画される。
【００３５】
ステップＳ１７でＤ（ｉ，ｊ）を記憶した後は、ｉの値を一つインクリメントする（Ｓ１８）。そして、インクリメントした後のｉがｎよりも大きいか否かを判定し、大きければステップＳ２０に移行する（Ｓ１９→Ｙｅｓ）。一方、ｉがｎ以下であればステップＳ１２に移行して、インクリメントしたｉの値で処理を繰り返す（Ｓ１９→Ｎｏ）。
【００３６】
ｉ＞ｎとなった場合には（Ｓ１９→Ｙｅｓ）、ｊの値を一つインクリメントし、ｉを０（ゼロ）に設定し（Ｓ２０）、ｊ＞ｎとなるまで処理を繰り返えす。つまり、ｊがｎ以下であれば（Ｓ２１→Ｎｏ）ステップＳ１２に移行してインクリメントしたｊの値で処理を繰り返す。一方、ｊがｎよりも大きければ（Ｓ２１→Ｙｅｓ）、ステップＳ２２に移行する。
ちなみに、図４のリカレンスプロットが５５０×５５０ドットマトリクスであれば、ステップＳ１９におけるｎの値もステップＳ２１におけるｎの値も、ともに５４９でよい。
【００３７】
ステップＳ２２では、黒又は白が設定されたＤ（ｉ，ｊ）の値に応じて、リカレンスプロットを描画する（Ｓ２２）。つまり、ｉ，ｊを順次０からｎまで変化させて、変化させたｉ，ｊに対応するＤ（ｉ，ｊ）を記憶部から読み出して、リカレンスプロットの座標ｉ，ｊに黒又は白を打って描画する。例えば、ｉはリカレンスプロットの横軸の座標であり、ｊはリカレンスプロットの縦軸の座標である。
なお、図３（ｂ）のＳ１１〜Ｓ２１の処理は車速分析部１２が行い、Ｓ２２の処理は表示処理部１３が行うものとする。
【００３８】
ちなみに、ステップＳ１４がＹｅｓのときは、リカレンスプロットの座標ｉ，ｊの位置には黒いドットがプロットされる。なお、ステップＳ１５とＳ１６は特に不要であり、ステップＳ１４がＹｅｓのときは、直ちにリカレンスプロットの座標ｉ，ｊの位置に黒をプロットすることとすれば、ステップＳ１６やＳ１７など（更にはＳ２２）は省略可能である。換言すると、ステップＳ１４がＹｅｓのときは、ただちにプロットするようにしてもよい。
【００３９】
図４は、図２をリカレンスプロットにより可視化した図である。図４では、横軸をｉで表し、縦軸をｊで表してプロットする位置を規定し、Ｄ（ｉ，ｊ）＜εを黒でプロットし、Ｄ（ｉ，ｊ）≧εを白でプロットしている。
図２（ａ）における○で囲った領域は、高速で移動中で速度変化の少ない定常走行を表している。これに対応する図４（ａ）における○で囲った領域は、速度変化が少ない分Ｄ（ｉ，ｊ）＝｜Ｖ（ｉ）−Ｖ（ｊ）｜が小さくなるため、Ｄ（ｉ，ｊ）＜εとなる場合が多くなり、黒でプロットされる領域が多くなっている。
【００４０】
図４（ｂ）では、図２（ｂ）に示すように、速度変化が多い分Ｄ（ｉ，ｊ）＝｜Ｖ（ｉ）−Ｖ（ｊ）｜が大きくなるため、Ｄ（ｉ，ｊ）≧εとなる場合が多くなり、図４（ａ）に比べて、黒でプロットする箇所が少なくなっている。
このように、第１の時系列と第２の時系列との時系列相関差を算出し、リカレンスプロットで走行パターンを可視化することにより、燃費のよい運転の指標として用いることが可能になる。
【００４１】
次に、渋滞予測について説明する。渋滞が形成される過程において、車両がスムーズに流れている状態の自由流から、渋滞時の車両の流れである渋滞流にいたる過程で、混合流という非定常性のある交通流の存在が生ずる。従って、混合流を捉えることで、渋滞を予測することが可能になる。混合流においては、Ｓｔｏｐ−Ｇｏ（ＳＧ）波と呼ばれる車両の動きが確認されている。ＳＧ波は、車両の進行方向への動きを妨げるような逆方向伝播を作り、車両の減速トレンドを増加させる。この減速トレンドを作る非定常状態をもつ走行パターンが、渋滞流を作る元となる。
【００４２】
図５は、各走行区間の走行パターンの定常性／非定常性を定量化した図である。図２（ａ）に示す車速と時間との関係で求めたグラフにおいて、走行区間（１〜５）インデックスごとに、Ｄ（ｉ，ｊ）＜εとなる頻度をカウントしたものである。つまり、図４に示すリカレンスプロットにおいて黒でプロットした点をカウントしたものである。
【００４３】
走行区間インデックス２と５ではカウント数が７０〜８０と高く、速度変化が少ない定常走行(自由流)であることを示している。インデックス３はカウント数１０〜２０と低い値を示し、速度変化が多い非定常流が存在している。インデックス２から３への移行過程では、Ｓｔｏｐ−Ｇｏ（ＳＧ）波と呼ばれる車両の動きが確認され、混合流の存在が確認される。
このように、車速のパターンが急変する前後のＤ（ｉ，ｊ）＜εとなる頻度のカウント数の値の差が大きいときに、今後、例えば数分以内に渋滞が起こる可能性が高い。
【００４４】
第１の実施の形態によれば、走行区間の速度変化にもとづいて走行パターンをリカレンスプロットにより可視化して、燃費がよい走り方の運転判断に用いる指標を提供することができる。また、定量化した走行パターンから渋滞を予測することが可能になる。
【００４５】
（第２の実施の形態）
図６は、第２の実施の形態に係るナビゲーションシステムを示す図である。なお、第１の実施の形態と同様な構成又は機能については、その説明の重複を省略することもある。
【００４６】
ナビゲーションシステム２０は、燃費向上度指標算出のためのデータのうち車速データを生成する車両３０、および、車両３０から当該データを受信して燃費向上度指標を算出するサーバ４０を備える。第１の実施の形態と異なる点は、サーバ４０が車両３０から車速演算部３２で計算した車速データを受信して、自己相関関数によるＤ（ｉ，ｊ）の値を計算し、Ｄ（ｉ，ｊ）＜εをカウントし、リカレンスプロットにより定量化する点である。
【００４７】
車両３０は、車速演算部３２および車両通信部３１を備える。ここで、車速演算部３２は、第１の実施の形態で説明した車速演算部１１と同様であるので説明を省略する。サーバ４０は、経路選択情報提供部４１、経路選択情報生成部４２およびサーバ通信部４３を備える。
【００４８】
車両３０の車速データは車両通信部３１を経由してサーバ４０に送信される。
サーバ４０は、サーバ通信部４３で車両３０から車速データを受信すると、経路選択情報生成部４２において、式１に基づいて、Ｄ（ｉ，ｊ）＜εを計算し、リカレンスプロットにより定量化する。
経路選択情報提供部４１は、経路選択情報生成部４２において定量化された複数の車両におけるＤ（ｉ，ｊ）に基づいて、車両の走行パターンが定常走行か非定常走行かを判定し、他の車両に対して、定常走行が可能な走行経路を提供する。
【００４９】
図７は、定常走行が可能な走行経路の表示例を示す図である。リンクＢを走行中の自車に対して、サーバ４０は、リンクＣを走行中の車両と、リンクＤを走行中の車両とにおける燃費向上度指標を送信する。図７に示すように、運転者は、リンクＣの走行パターンがリンクＤの走行パターンより速度変化の少ない定常走行が可能と認識でき、運転者はリンクＣを走行するように判断することができる。
【００５０】
なお、本実施の形態では、車速データを車両における車速演算部３２において算出しているが、サーバ４０に車速演算部３２を備えて、車両から受信した車速パルスを用いて車速を算出してもよい。
【００５１】
本実施の形態によれば、サーバ４０は、車両３０から車速データを受信して、Ｄ（ｉ，ｊ）＜εを計算し、これに基づき、リカレンスプロットにより可視化できるので、他の車両に対して、目的地までの燃費向上のための最適な走行経路を提供することができる。
【００５２】
（その他の実施の形態）
第２の実施の形態では、車両から車速データを受信することとしたが、例えば、第１の実施形態の車両からリカレンスプロットにより可視化されたデータを複数収集して集計し、集計した定量化データを用いて経路選択情報を生成する経路選択情報生成部と、経路選択情報を車両に提供する経路選択情報提供部と、を備えるナビゲーションシステムとしてもよいことは、いうまでもない。
【符号の説明】
【００５３】
１０  燃費向上度指標算出装置
１１  車速演算部
１２  車速分析部
１３  表示処理部
２０  ナビゲーションシステム
３０  車両
３１  車両通信部
３２  車速演算部
４０  サーバ
４１  経路選択情報提供部
４２  経路選択情報生成部
４３  サーバ通信部（車速取得部）
【図１】
2011162005.tif 000003
【図２】
2011162005.tif 000004
【図３】
2011162005.tif 000005
【図４】
2011162005.tif 000006
【図５】
2011162005.tif 000007
【図６】
2011162005.tif 000008
【図７】
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