(57)【要約】【課題】対象車両やプローブ車両が過去または現在に実際に走行していない走行区間も対象として、運転者の個人属性に適したストレスの少ない推奨経路を設定する。【解決手段】経路探索装置は、プローブ運転者の個人属性とプローブ車両の走行環境とプローブ運転者の生体指標とを含む複数のプローブデータを取得し、プローブデータを用いて運転者の生体指標を推定する生体指標推定モデルを作成する。経路探索装置は、出発地と目的地とを結ぶ経路を構成する各走行区間の走行環境を特定すると共に、対象運転者の個人属性を特定する。経路探索装置は、生体指標推定モデルに、対象運転者の個人属性と各走行区間の走行環境とを入力して対象運転者の生体指標を推定し、推定された生体指標に基づき、出発地と目的地とを結ぶ少なくとも１つの推奨経路を設定する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
出発地から目的地までの経路を探索する経路探索装置であって、
プローブ車両の運転者であるプローブ運転者の個人属性を示すデータと、前記プローブ車両の走行環境を示すデータと、前記プローブ車両の走行中における前記プローブ運転者の生体指標を示すデータと、をそれぞれ含む複数のプローブデータを取得するプローブデータ取得部と、
前記複数のプローブデータを用いて、運転者の個人属性と車両の走行環境とから、車両の走行中における運転者の生体指標を推定するための生体指標推定モデルを作成するモデル作成部と、
出発地を示す出発地情報と目的地を示す目的地情報とを取得する地点情報取得部と、
前記出発地と前記目的地とを結ぶ経路を構成する複数の走行区間のそれぞれの走行環境を特定する走行環境特定部と、
対象車両の運転者である対象運転者の個人属性を特定する個人属性特定部と、
前記生体指標推定モデルに、前記対象運転者の個人属性と、前記複数の走行区間のそれぞれの走行環境と、を入力することにより、各前記走行区間を走行する際の前記対象運転者の生体指標を推定する生体指標推定部と、
推定された生体指標に基づき、前記出発地と前記目的地とを結ぶ少なくとも１つの推奨経路を設定する推奨経路設定部と、
を備える、経路探索装置。
【請求項２】
請求項１に記載の経路探索装置であって、
走行環境は、走行時間帯と、曜日と、天気と、温度と、湿度と、の少なくとも１つを規定する走行条件を含む、経路探索装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の経路探索装置であって、
前記モデル作成部は、前記プローブ運転者としての前記対象運転者が運転する前記プローブ車両についての前記プローブデータを含む複数の前記プローブデータを用いて、前記対象運転者の生体指標の推定に用いる前記生体指標推定モデルを作成する、経路探索装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の経路探索装置であって、
前記モデル作成部は、前記生体指標推定モデルを作成した後、取得時がより新しい前記プローブデータを優先的に用いて、前記生体指標推定モデルを再作成する、経路探索装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の経路探索装置であって、
個人属性は、安静時の生体指標を含み、
前記推奨経路設定部は、推定された生体指標と安静時の生体指標との比較結果に基づき、前記推奨経路を設定する、経路探索装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の経路探索装置であって、
走行環境は、道路を構成する車線毎の走行環境であり、
前記推奨経路設定部は、走行する車線が特定された前記推奨経路を設定する、経路探索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書によって開示される技術は、経路探索装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
出発地から目的地までの経路を探索する経路探索装置が広く用いられている。経路探索装置は、出発地と目的地とを結ぶ複数の経路の内、所要時間や移動費用等の観点から推奨される推奨経路を設定する。
【０００３】
近年、所要時間や移動費用に代えて、または、これらに加えて、運転者の運転ストレスに相関する生体指標（心拍数や血圧等）の観点から推奨経路を設定する経路探索装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このような従来の経路探索装置は、例えば、プローブ車両の運転者であるプローブ運転者の生体指標を示すデータを、該生体指標が記録された走行区間に対応付けて記憶する。また、従来の経路探索装置は、経路探索の際に、出発地から目的地までの経路を構成する各走行区間に対応付けられた生体指標データを取得し、取得された生体指標データに基づき推奨経路を設定する。このような従来の経路探索装置によれば、例えば、生体指標変動への影響が少ない経路、すなわち、運転ストレスが低いと考えられる経路を、推奨経路として設定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１６３７９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の経路探索装置では、プローブ運転者の生体指標データが走行区間に対応付けて記憶されるため、過去または現在にプローブ車両が実際に走行していない走行区間については生体指標データを取得することができず、そのような走行区間を含む経路を推奨経路として設定することができない、という課題がある。また、運転者の生体指標（例えば、心拍数）は、走行区間のみによって決まるとは限らない。すなわち、同一の走行区間を走行する場合であっても、運転者の個人属性（例えば、性別、年齢、運転歴等）に応じて、運転者の生体指標への影響度は変動し得る。そのため、従来の経路探索装置では、運転者の個人属性に適した推奨経路を設定することができない、という課題がある。
【０００６】
本明細書では、上述した課題を解決することが可能な技術を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本明細書に開示される技術は、例えば、以下の形態として実現することが可能である。
【０００８】
（１）本明細書に開示される経路探索装置は、出発地から目的地までの経路を探索する経路探索装置であって、プローブ車両の運転者であるプローブ運転者の個人属性を示すデータと、前記プローブ車両の走行環境を示すデータと、前記プローブ車両の走行中における前記プローブ運転者の生体指標を示すデータと、をそれぞれ含む複数のプローブデータを取得するプローブデータ取得部と、前記複数のプローブデータを用いて、運転者の個人属性と車両の走行環境とから、車両の走行中における運転者の生体指標を推定するための生体指標推定モデルを作成するモデル作成部と、出発地を示す出発地情報と目的地を示す目的地情報とを取得する地点情報取得部と、前記出発地と前記目的地とを結ぶ経路を構成する複数の走行区間のそれぞれの走行環境を特定する走行環境特定部と、対象車両の運転者である対象運転者の個人属性を特定する個人属性特定部と、前記生体指標推定モデルに、前記対象運転者の個人属性と、前記複数の走行区間のそれぞれの走行環境と、を入力することにより、各前記走行区間を走行する際の前記対象運転者の生体指標を推定する生体指標推定部と、推定された生体指標に基づき、前記出発地と前記目的地とを結ぶ少なくとも１つの推奨経路を設定する推奨経路設定部と、を備える。本経路探索装置によれば、対象車両やプローブ車両が過去または現在に実際に走行していない走行区間についても、該走行区間を走行する際の対象運転者の生体指標を推定することができ、該走行区間を含む経路を推奨経路として設定することができる。従って、本経路探索装置によれば、対象運転者の生体指標を考慮した経路探索（すなわち、運転ストレスを考慮した経路探索）の汎用性を大きく広げることができる。また、本経路探索装置によれば、生体指標の推定の際に、対象運転者の個人属性が反映されるため、対象運転者の生体指標を高精度に推定することができ、対象運転者の個人属性に適した推奨経路を設定することができる。
【０００９】
（２）上記経路探索装置において、走行環境は、走行時間帯と、曜日と、天気と、温度と、湿度と、の少なくとも１つを規定する走行条件を含む構成としてもよい。本経路探索装置によれば、生体指標の推定の際に、そのときの走行条件が反映され、対象運転者の生体指標を高精度に推定することができ、そのときの走行条件に適した推奨経路を設定することができる。
【００１０】
（３）上記経路探索装置において、前記モデル作成部は、前記プローブ運転者としての前記対象運転者が運転する前記プローブ車両についての前記プローブデータを含む複数の前記プローブデータを用いて、前記対象運転者の生体指標の推定に用いる前記生体指標推定モデルを作成する構成としてもよい。本経路探索装置によれば、作成される生体指標推定モデルを対象運転者により適したものとすることができ、走行中の生体指標をさらに精度良く推定することができ、さらに適切な推奨経路を設定することができる。
【００１１】
（４）上記経路探索装置において、前記モデル作成部は、前記生体指標推定モデルを作成した後、取得時がより新しい前記プローブデータを優先的に用いて、前記生体指標推定モデルを再作成する構成としてもよい。本経路探索装置によれば、作成される生体指標推定モデルを最新の走行環境により適したものとすることができ、走行中の生体指標をさらに精度良く推定することができ、さらに適切な推奨経路を設定することができる。
【００１２】
（５）上記経路探索装置において、個人属性は、安静時の生体指標を含み、前記推奨経路設定部は、推定された生体指標と安静時の生体指標との比較結果に基づき、前記推奨経路を設定する構成としてもよい。本経路探索装置によれば、対象運転者の生体指標変動への影響が少ない経路探索（すなわち、運転ストレスが低いと考えられる経路の探索）を実現することができる。
【００１３】
（６）上記経路探索装置において、走行環境は、道路を構成する車線毎の走行環境であり、前記推奨経路設定部は、走行する車線が特定された前記推奨経路を設定する構成としてもよい。運転者の生体指標は、走行する車線により変動し得る。そのため、本経路探索装置によれば、対象運転者の生体指標をさらに高精度に推定することができ、対象運転者の生体指標を精度良く反映した推奨経路の設定を実現することができる。
【００１４】
なお、本明細書に開示される技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、経路探索装置、経路探索システム、経路探索方法、その方法を実現するコンピュータープログラム、そのコンピュータープログラムを記録した一時的でない記録媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態における経路探索・案内システム１０の構成を概略的に示す説明図である。
【図２】経路サーバ２０の構成を概略的に示す説明図である。
【図３】道路の走行区間を示す説明図である。
【図４】道路の走行区間を示す説明図である。
【図５】ナビゲーション装置４０の構成を概略的に示す説明図である。
【図６】経路探索・案内処理を示すフローチャートである。
【図７】プローブデータＰＤの構成の一例を示す説明図である。
【図８】ランダムフォレストの概要を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
Ａ．実施形態：
Ａ−１．経路探索・案内システム１０の構成：
図１は、本実施形態における経路探索・案内システム１０の構成を概略的に示す説明図である。経路探索・案内システム１０は、出発地から目的地までの経路を探索し、探索された経路に沿って車両３０を案内するシステムである。
【００１７】
経路探索・案内システム１０は、経路サーバ２０と、自動車等の車両３０に搭載されたナビゲーション装置４０とを備える。図１には、３台の車両３０のそれぞれに搭載されたナビゲーション装置４０が示されているが、経路探索・案内システム１０を構成するナビゲーション装置４０の個数は、２個以下であってもよいし、４個以上であってもよい。経路サーバ２０と各ナビゲーション装置４０とは、通信ネットワークＮＥＴを介して互いに通信可能に接続されている。例えば、経路サーバ２０は、有線により通信ネットワークＮＥＴに接続されており、各ナビゲーション装置４０は、無線により通信ネットワークＮＥＴ上の基地局ＢＳに接続されている。
【００１８】
（経路サーバ２０の構成）
図２は、経路サーバ２０の構成を概略的に示す説明図である。経路サーバ２０は、出発地から目的地までの経路を探索する装置であり、特許請求の範囲における経路探索装置に相当する。経路サーバ２０は、制御部２１０と、記憶部２２０と、通信部２４０とを備える。これらの各部は、バス２９０を介して互いに通信可能に接続されている。
【００１９】
通信部２４０は、例えば通信インターフェース等により構成され、通信ネットワークＮＥＴを介して他の装置（例えば、ナビゲーション装置４０）との通信を行う。
【００２０】
記憶部２２０は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等により構成され、各種のプログラムやデータを記憶する。例えば、記憶部２２０には、経路探索に使用される地図情報２２１が格納されている。地図情報２２１は、例えば、道路の各走行区間の構造を示す情報を含んでいる。道路の各走行区間の構造を示す情報は、例えば、道路幅員、車線数、右左折、カーブ、勾配、交差点、信号、歩道、分離帯等の情報である。
【００２１】
なお、本実施形態では、道路を構成する車線を考慮した経路探索・案内（車線レベルでの経路探索・案内）が行われる。そのため、記憶部２２０に格納された地図情報２２１は、道路の車線毎に設定された各走行区間の構造を示す情報を含んでいる。図３および図４は、道路の走行区間を示す説明図である。図３および図４に示す例では、車両３０が走行している道路は、片側２車線（第１車線Ｌａ１および第２車線Ｌａ２）の道路である。このような道路では、第１車線Ｌａ１および第２車線Ｌａ２のそれぞれが、複数の走行区間Ｚに分割されており、地図情報２２１には、車線毎に設定された各走行区間Ｚの道路構造を示す情報が含まれている。なお、複数の走行区間Ｚへの分割態様は、各車線で共通であってもよいし、車線毎に異なっていてもよい。また、ある車線に注目した場合に、各走行区間Ｚの長さ（進行方向に沿った寸法）は、互いに同一であってもよいし、互いに異なっていてもよい。
【００２２】
また、記憶部２２０に格納された地図情報２２１は、各走行区間Ｚ間の接続関係を示す情報を含んでいる。図３に示すように、同一車線内における走行区間Ｚの接続関係については、ある走行区間Ｚは、前方（進行方向）に隣接する他の走行区間Ｚに接続される。例えば、図３に示す走行区間Ｚｉは、前方に隣接する走行区間Ｚｊに接続され、走行区間Ｚｊは、前方に隣接する走行区間Ｚｋに接続される。また、図４に示すように、隣接する２つの車線間にまたがる走行区間Ｚの接続関係については、ある走行区間Ｚは、斜め前方に位置する他の走行区間Ｚに接続される。例えば、図４に示す第１車線Ｌａ１の走行区間Ｚｉは、斜め前方に位置する第２車線Ｌａ２の走行区間Ｚｊに接続される。このとき、走行区間Ｚｉと走行区間Ｚｊとの進行方向に沿った位置関係は、互いに隣接する関係であってもよいが、走行区間Ｚの分割が比較的細かい場合や、走行速度が比較的高いと考えられる場合には、図４に示すように、１つ以上の走行区間Ｚを間に挟むような関係としてもよい。このようにすれば、急激な車線変更を回避することができる。
【００２３】
経路サーバ２０の制御部２１０（図２）は、例えばＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ等により構成され、記憶部２２０から読み出したコンピュータープログラムを実行することにより、経路サーバ２０の動作を制御する。例えば、制御部２１０は、プローブデータ取得部２１１と、モデル作成部２１２と、地点情報取得部２１３と、走行環境特定部２１５と、個人属性特定部２１６と、心拍数推定部２１７と、推奨経路設定部２１８として機能する。これら各部の機能については、後述の経路探索・案内処理の説明に合わせて説明する。
【００２４】
（ナビゲーション装置４０の構成）
図５は、ナビゲーション装置４０の構成を概略的に示す説明図である。ナビゲーション装置４０は、経路サーバ２０から経路を特定する情報を受信し、該情報に基づき経路案内を行う装置である。ナビゲーション装置４０は、制御部４１０と、記憶部４２０と、表示部４３０と、通信部４４０と、入力部４５０と、音声出力部４６０と、位置情報取得部４７０と、心拍数センサ４８１と、温湿度センサ４８２と、雨センサ４８３と、時計４８４と、物体検知センサ４８５とを備える。これらの各部は、バス４９０を介して互いに接続されている。
【００２５】
記憶部４２０は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等により構成され、各種のプログラムやデータを記憶する。例えば、記憶部４２０には、経路案内に使用される地図情報４２１が格納されている。地図情報４２１は、経路サーバ２０の記憶部２２０に格納されている地図情報２２１の全部または一部と同一の情報を含んでいる。なお、地図情報４２１が経路案内時に通信部４４０を介して取得される場合には、予め記憶部４２０に地図情報４２１が格納されていなくてもよい。
【００２６】
表示部４３０は、例えば液晶ディスプレイにより構成され、各種の画像や情報を表示する。通信部４４０は、例えば無線通信インターフェース等により構成され、通信ネットワークＮＥＴを介して他の装置（例えば、経路サーバ２０）との通信を行う。入力部４５０は、例えばタッチパネルやボタン、スイッチ、マイク等により構成され、ユーザによる操作・指示を受け付ける。音声出力部４６０は、例えばスピーカ等により構成され、案内音声等を出力する。位置情報取得部４７０は、例えばＧＰＳ受信機等により構成され、ナビゲーション装置４０の位置を特定する位置情報（例えば、緯度および経度）を取得する。
【００２７】
また、心拍数センサ４８１は、車両３０の運転者の心拍数を検知する。心拍数は、運転者の運転ストレスに相関する生体指標の内、比較的容易に測定できるものの１つである。温湿度センサ４８２は、車外の温度および湿度を検知する。雨センサ４８３は、降雨の有無を検知する。時計４８４は、現在の日時を検知する。物体検知センサ４８５は、例えばカメラやミリ波レーダー、赤外線レーザー等により構成され、車両３０の周辺の物体（他の車両、歩行者、分離帯、白線等）を検知する。
【００２８】
制御部４１０は、例えばＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ等により構成され、記憶部４２０から読み出したコンピュータープログラムを実行することにより、ナビゲーション装置４０の動作を制御する。例えば、制御部４１０は、プローブデータ処理部４１１と、経路案内部４１２として機能する。これら各部の機能については、後述の経路探索・案内処理の説明に合わせて説明する。
【００２９】
Ａ−２．経路探索・案内処理：
図６は、経路探索・案内処理を示すフローチャートである。経路探索・案内処理は、ある車両３０（以下、「対象車両３０ｘ」という）について、出発地から目的地までの経路を探索し、探索された経路に沿って対象車両３０ｘを案内する処理である。
【００３０】
図１に示すように、経路探索・案内システム１０を構成するナビゲーション装置４０を搭載する複数の車両３０の一部または全部は、プローブデータＰＤを経路サーバ２０に提供するプローブ車両３０ｐとして機能する。具体的には、プローブ車両３０ｐに搭載されたナビゲーション装置４０のプローブデータ処理部４１１（図５）は、所定のタイミングで（例えば、毎秒）、プローブデータＰＤを作成し、作成されたプローブデータＰＤを都度（または複数のプローブデータＰＤをまとめて）通信部４４０を介して経路サーバ２０に送信する。経路サーバ２０のプローブデータ取得部２１１（図２）は、プローブ車両３０ｐから送信されたプローブデータＰＤを取得して、記憶部２２０に記憶する（Ｓ１１０）。
【００３１】
図７は、プローブデータＰＤの構成の一例を示す説明図である。プローブデータＰＤは、心拍数データ１２０と、個人属性データ１３０と、走行環境データ１４０とを含んでいる。なお、プローブデータＰＤは、さらに、位置情報取得部４７０による取得されるナビゲーション装置４０の位置（すなわち、プローブ車両３０ｐの位置）を示す位置データを含んでいていてもよい。
【００３２】
心拍数データ１２０は、プローブ車両３０ｐの運転者であるプローブ運転者の生体指標の１つである瞬時心拍数（回／分）を示すデータであり、ナビゲーション装置４０の心拍数センサ４８１により測定される。また、個人属性データ１３０は、プローブ運転者の個人属性（例えば、性別、年齢、運転歴、職業、安静時平均心拍数等）を示すデータであり、入力部４５０を介して入力された情報に基づき、あるいは心拍数センサ４８１により、作成される。
【００３３】
また、走行環境データ１４０は、走行条件データ１４２と、道路構造データ１４４と、車両状態データ１４６と、交通状況データ１４８とを含む。すなわち、本明細書では、走行環境は、走行条件と道路構造と車両状態と交通状況とを含む概念である。
【００３４】
走行条件データ１４２は、プローブ車両３０ｐの走行時の条件（例えば、走行時間帯、曜日、天気、温度、湿度等）を示すデータであり、ナビゲーション装置４０の温湿度センサ４８２、雨センサ４８３、時計４８４等により作成される。また、道路構造データ１４４は、プローブ車両３０ｐが走行している道路の構造（例えば、道路幅員、車線数、右左折、カーブ、勾配、交差点、信号、歩道、分離帯等）を示すデータであり、ナビゲーション装置４０の位置情報取得部４７０により取得された現在位置と、地図情報４２１に含まれる各位置における道路構造の情報とに基づき作成される。なお、道路構造データ１４４の一部または全部は、ナビゲーション装置４０の物体検知センサ４８５による物体の検知結果に基づき作成されるとしてもよい。上述したように、本実施形態では、道路を構成する車線を考慮した経路探索・案内（車線レベルでの経路探索・案内）が行われるため、道路構造データ１４４は車線単位で作成される。
【００３５】
また、車両状態データ１４６は、プローブ車両３０ｐの走行に関する状態（例えば、速度、加速度、舵角等）を示すデータであり、プローブ車両３０ｐの車両内ネットワークであるＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）の通信ログを記録するＣＡＮロガー（図示しない）を用いて作成される。なお、プローブ車両３０ｐに車両状態を検知する専用端末が搭載され、車両状態データ１４６の一部または全部が、該専用端末を用いて作成されるとしてもよい。交通状況データ１４８は、プローブ車両３０ｐが走行中の道路の交通状況（例えば、走行車線、周辺車両の有無、車間距離、歩行者・自転車の有無、路上駐車の有無、渋滞の有無等）を示すデータであり、物体検知センサ４８５による物体の検知結果に基づき作成される。なお、交通状況データ１４８の一部または全部は、周辺の他の車両３０や交通情報提供インフラ（例えば、ＶＩＣＳ（登録商標））から提供された情報を利用して作成されるとしてもよい。
【００３６】
経路サーバ２０のプローブデータ取得部２１１は、複数のプローブ車両３０ｐのそれぞれから複数のプローブデータＰＤを取得し、記憶部２２０に記憶する。これにより、経路サーバ２０の記憶部２２０に、多数のプローブデータＰＤが蓄積される。
【００３７】
経路サーバ２０のモデル作成部２１２は、記憶部２２０に蓄積されたプローブデータＰＤを用いて、心拍数推定モデルを作成する（図６のＳ１２０）。心拍数推定モデルは、運転者の個人属性と車両の走行環境とから、車両の走行中における運転者の運転ストレスに相関する生体指標の１つである心拍数を推定するためのモデルである。心拍数推定モデルは、特許請求の範囲における生体指標推定モデルに相当する。モデル作成部２１２は、記憶部２２０に格納された各プローブデータＰＤに含まれる心拍数データ１２０が示す心拍数を被説明変数とし、個人属性データ１３０が示す個人属性および走行環境データ１４０が示す走行環境（走行条件、道路構造、車両状態、交通状況）を説明変数として、心拍数推定モデルを作成する。
【００３８】
心拍数推定モデルの作成には、任意のアルゴリズムを利用可能であるが、本実施形態では、説明変数間の多重共線性を回避できると共に交互作用効果の評価ができる機械学習アルゴリズムであるランダムフォレスト（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）が用いられる。図８は、ランダムフォレストの概要を示す説明図である。ランダムフォレストは、ランダムにサンプリングされた学習データにより複数の決定木（弱学習器）を作成し、それらを組み合わせることによって精度の高い強学習器を作成する手法である。
【００３９】
心拍数推定モデルの作成の際には、はじめにモデル作成部２１２が、蓄積されたすべてのプローブデータＰＤの内のＡ％（例えば、Ａ＝７０）をランダムに抽出して学習データｘとし、学習データｘから重複を許してランダムサンプリングを行い、Ｂ組のデータセット（データセット１〜データセットＢ）を作成する。次に、モデル作成部２１２は、すべての説明変数からＮ個の説明変数をランダムサンプリングしたものをＢ組作成する。次に、モデル作成部２１２は、各サンプルを用いて、深さＭの回帰木をＢ本作成する。木の各枝の分かれ目には説明変数の判別条件が与えられ、各枝の先には被説明変数の出力値（心拍数）が与えられる。このように作成された心拍数推定モデルにおいて、各木に、心拍数推定対象のデータ（すなわち、説明変数である個人属性および走行環境）を入力すると、各木から心拍数の推定値が出力される（出力１〜出力Ｂ）。各木の出力値の平均値が、最終的な心拍数推定値yとして算出される。
【００４０】
なお、ランダムフォレストを用いて心拍数推定モデルを作成する際には、木の本数Ｂが多いほど推定精度が高くなるが、木の深さＭがある程度以上になると過学習により推定精度が下がってしまう。そのため、本実施形態では、例えば、各回帰木の作成に使用する説明変数の数Ｎと木の深さＭとを同数に設定し、ＭとＢとが推定精度に及ぼす関係を予め系統的に調べた上で、最も推定精度が高くなるＭとＢとの組合せを採用した。
【００４１】
経路サーバ２０は、上述したプローブデータＰＤの取得（図６のＳ１１０）およびプローブデータＰＤを用いた心拍数推定モデルの作成（同Ｓ１２０）を予め実行する。また、経路サーバ２０は、対象車両３０ｘに搭載されたナビゲーション装置４０から経路探索指示を受信すると、以下の処理を実行する。
【００４２】
経路サーバ２０の地点情報取得部２１３は、出発地を示す出発地情報と目的地を示す目的地情報とを取得する（Ｓ１３０）。本実施形態では、対象車両３０ｘに搭載されたナビゲーション装置４０から経路サーバ２０に送信される経路探索指示に、出発地情報と目的地情報とが含まれている。なお、出発地情報は、ナビゲーション装置４０の位置情報取得部４７０により取得された現在位置を示す情報であってもよい。地点情報取得部２１３は、経路探索指示に含まれる出発地情報および目的地情報を取得する。
【００４３】
次に、経路サーバ２０の走行環境特定部２１５は、出発地情報により特定される出発地と目的地情報により特定される目的地とを結ぶ経路を構成する複数の走行区間Ｚのそれぞれの走行環境を特定する（Ｓ１５０）。上述したように、本実施形態では、走行環境は、走行条件と道路構造と車両状態と交通状況とを含む概念であるため、走行環境特定部２１５は、走行条件と道路構造と車両状態と交通状況とを特定する。
【００４４】
本実施形態では、対象車両３０ｘに搭載されたナビゲーション装置４０から経路サーバ２０に送信される経路探索指示に、対象車両３０ｘの走行条件（例えば、走行時間帯、曜日、天気、温度、湿度等）を示すデータが含まれている。そのため、走行環境特定部２１５は、経路探索指示に含まれる該データに基づき、対象車両３０ｘの走行条件を特定する。
【００４５】
また、道路構造（例えば、道路幅員、車線数、右左折、カーブ、勾配、交差点、信号、歩道、分離帯等）については、走行環境特定部２１５は、記憶部２２０に格納された地図情報２２１を参照して道路構造を特定する。
【００４６】
また、車両状態（例えば、速度、加速度、舵角等）および交通状況（例えば、走行車線、周辺車両の有無、車間距離、歩行者・自転車の有無、路上駐車の有無、渋滞の有無等）については、走行環境特定部２１５は、公知の交通需要予測方法に従ってこれらを特定する。例えば、走行環境特定部２１５は、時間帯別均衡配分で１時間後のリンクレベルの交通量予測を行った後、マイクロシミュレーションにより車両単位の交通量を推定する。
【００４７】
次に、経路サーバ２０の個人属性特定部２１６は、対象車両３０ｘの運転者（対象運転者）の個人属性（例えば、性別、年齢、運転歴、職業、安静時平均心拍数等）を特定する（Ｓ１６０）。本実施形態では、対象車両３０ｘに搭載されたナビゲーション装置４０から経路サーバ２０に送信される経路探索指示に、対象運転者の個人属性を示すデータが含まれている。個人属性特定部２１６は、経路探索指示に含まれる該データに基づき、対象運転者の個人属性を特定する。
【００４８】
次に、経路サーバ２０の心拍数推定部２１７は、心拍数推定モデルに、特定された対象運転者の個人属性と、特定された各走行区間Ｚの走行環境（走行条件、道路構造、車両状態、交通状況）とを入力することにより、各走行区間Ｚを走行する際の対象運転者の運転ストレスに相関する生体指標の１つである心拍数を推定する（Ｓ１７０）。上述したように、心拍数推定モデルは、運転者の個人属性と車両の走行環境とから、車両の走行中における運転者の心拍数を推定するためのモデルである。そのため、心拍数推定モデルに対象運転者の個人属性と各走行区間Ｚの走行環境とを入力することにより、各走行区間Ｚを走行する際の対象運転者の心拍数を推定することができる。心拍数推定部２１７は、特許請求の範囲における生体指標推定部に相当する。
【００４９】
次に、経路サーバ２０の推奨経路設定部２１８は、推定された心拍数に基づき、出発地と目的地とを結ぶ少なくとも１つの推奨経路を設定する（Ｓ１８０）。推奨経路設定部２１８は、推定された心拍数を探索コストとして経路探索を行うことにより、対象運転者の運転ストレスが小さいと考えられる経路を推奨経路として設定する。より詳細には、推奨経路設定部２１８は、走行区間Ｚｉから走行区間Ｚｊに移動する際のコストを、以下の式（１）に示すように、走行区間Ｚｉで発生する推定心拍数ＨＲｉ（回／分）と安静時平均心拍数ＲＨＲａｖｅ（回／分）との差分に、走行区間Ｚｉから走行区間Ｚｊに移動する際の所要時間ｔｉｊ（分）を乗じた値とする。なお、所要時間ｔｉｊ（分）は、例えば、走行区間Ｚｉの中心位置から走行区間Ｚｊの中心位置までの距離と平均車速とから算出される。また、走行区間Ｚｉから走行区間Ｚｊへの移動に車線変更が伴う場合には、車線変更に伴う心拍数の増加が加算される。
【数１】
2019039736.tif 000003
【００５０】
そして、推奨経路設定部２１８は、例えばダイクストラ法等の最短経路問題のアルゴリズムを用いて、以下の式（２）に示すように、対象運転者の心拍数が安静時に比べて大きく上昇する瞬間を避ける経路を、推奨経路として求める。
【数２】
2019039736.tif 000004
【００５１】
経路サーバ２０の推奨経路設定部２１８は、設定された推奨経路を特定する情報を、通信部２４０を介して対象車両３０ｘに送信する（Ｓ１９０）。対象車両３０ｘに搭載されたナビゲーション装置４０の経路案内部４１２は、受信した推奨経路を特定する情報に基づき、推奨経路に沿った経路案内を行う（Ｓ２００）。具体的には、経路案内部４１２は、表示部４３０に推奨経路および経路案内情報を表示させると共に、音声出力部４６０に経路案内音声を出力させる。以上の処理により、経路探索・案内システム１０における経路探索・案内処理が完了する。
【００５２】
Ａ−３．本実施形態の効果：
以上説明したように、本実施形態の経路探索・案内システム１０を構成する経路サーバ２０は、プローブ車両３０ｐの運転者であるプローブ運転者の個人属性を示す個人属性データ１３０と、プローブ車両３０ｐの走行環境を示す走行環境データ１４０と、プローブ車両３０ｐの走行中におけるプローブ運転者の心拍数を示す心拍数データ１２０と、をそれぞれ含む複数のプローブデータＰＤを取得するプローブデータ取得部２１１と、複数のプローブデータＰＤを用いて、運転者の個人属性と車両の走行環境とから、車両の走行中における運転者の心拍数を推定するための心拍数推定モデルを作成するモデル作成部２１２と、出発地を示す出発地情報と目的地を示す目的地情報とを取得する地点情報取得部２１３と、出発地と目的地とを結ぶ経路を構成する複数の走行区間Ｚのそれぞれの走行環境を特定する走行環境特定部２１５と、対象車両３０ｘの運転者である対象運転者の個人属性を特定する個人属性特定部２１６と、心拍数推定モデルに、対象運転者の個人属性と、複数の走行区間Ｚのそれぞれの走行環境と、を入力することにより、各走行区間Ｚを走行する際の対象運転者の心拍数を推定する心拍数推定部２１７と、推定された心拍数に基づき、出発地と目的地とを結ぶ少なくとも１つの推奨経路を設定する推奨経路設定部２１８とを備える。
【００５３】
このように、本実施形態の経路サーバ２０では、プローブ運転者の個人属性を示す個人属性データ１３０とプローブ車両３０ｐの走行環境を示す走行環境データ１４０とを含むプローブデータＰＤに基づき、運転者の個人属性と車両の走行環境とから運転者の心拍数を推定するための心拍数推定モデルが作成され、出発地と目的地とを結ぶ経路を構成する複数の走行区間Ｚのそれぞれの走行環境が特定されると共に対象運転者の個人属性が特定され、心拍数推定モデルに対象運転者の個人属性と各走行区間Ｚの走行環境とが入力されることにより、各走行区間Ｚを走行する際の対象運転者の心拍数が推定され、推定された心拍数に基づき推奨経路が設定される。そのため、本実施形態の経路サーバ２０によれば、対象車両３０ｘやプローブ車両３０ｐが過去または現在に実際に走行していない走行区間Ｚについても、該走行区間Ｚを走行する際の対象運転者の心拍数を推定することができ、該走行区間Ｚを含む経路を推奨経路として設定することができる。従って、本実施形態の経路サーバ２０によれば、対象運転者の心拍数を考慮した経路探索（すなわち、運転ストレスを考慮した経路探索）の汎用性を大きく広げることができる。
【００５４】
また、本実施形態の経路サーバ２０によれば、心拍数の推定の際に、対象運転者の個人属性が反映されるため、対象運転者の心拍数を高精度に推定することができ、対象運転者の個人属性に適した推奨経路を設定することができる。
【００５５】
また、本実施形態の経路サーバ２０では、走行環境は、走行時間帯と、曜日と、天気と、温度と、湿度と、の少なくとも１つを規定する走行条件を含む。そのため、本実施形態の経路サーバ２０によれば、心拍数の推定の際に、そのときの走行条件が反映され、対象運転者の心拍数を高精度に推定することができ、そのときの走行条件に適した推奨経路を設定することができる。
【００５６】
また、本実施形態の経路サーバ２０では、個人属性は、安静時の心拍数を含み、推奨経路設定部２１８は、モデルを用いて推定された心拍数と安静時の心拍数との比較結果に基づき推奨経路を設定する。そのため、本実施形態の経路サーバ２０によれば、対象運転者の心拍数変動への影響が少ない経路探索（すなわち、運転ストレスが低いと考えられる経路の探索）を実現することができる。
【００５７】
また、本実施形態の経路サーバ２０では、走行環境は、道路を構成する車線毎の走行環境であり、推奨経路設定部２１８は、走行する車線が特定された推奨経路を設定する。運転者の心拍数は、走行する車線により変動し得る。そのため、本実施形態の経路サーバ２０によれば、対象運転者の心拍数をさらに高精度に推定することができ、対象運転者の心拍数を精度良く反映した推奨経路の設定を実現することができる。
【００５８】
Ｂ．変形例：
本明細書で開示される技術は、上述の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の形態に変形することができ、例えば次のような変形も可能である。
【００５９】
上記実施形態における経路探索・案内システム１０の構成は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、経路サーバ２０が備える経路探索のための構成の一部が、ナビゲーション装置４０に備えられるとしてもよい。この場合には、経路サーバ２０およびナビゲーション装置４０が、特許請求の範囲における経路探索装置に相当する。また、経路サーバ２０が備える経路探索のための構成の全部が、ナビゲーション装置４０に備えられるとしてもよい。この場合には、ナビゲーション装置４０が、特許請求の範囲における経路探索装置に相当する。
【００６０】
また、上記実施形態において、対象車両３０ｘがプローブ車両３０ｐとして機能するとしてもよい。すなわち、対象車両３０ｘが、経路サーバ２０に対してプローブデータＰＤを提供するものとしてもよい。
【００６１】
また、上記実施形態におけるナビゲーション装置４０の構成は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、上記実施形態では、すべてのナビゲーション装置４０が、該ナビゲーション装置４０を搭載する車両３０がプローブ車両３０ｐとして機能するための構成（心拍数センサ４８１等）を備えているが、プローブ車両３０ｐとして機能しない車両３０（例えば、対象車両３０ｘとしてのみ機能する車両３０）に搭載されるナビゲーション装置４０は、それらの構成を備えなくてもよい。
【００６２】
また、上記実施形態では、ナビゲーション装置４０が車両３０に搭載されるとしているが、ナビゲーション装置４０は、車両３０に固定的に搭載される装置に限られず、可搬型の装置であってもよい。また、ナビゲーション装置４０は、ナビゲーションのための専用装置に限られず、例えばスマートフォンやタブレット型端末のように、ナビゲーション機能を備える汎用装置であってもよい。
【００６３】
また、上記実施形態における経路探索・案内処理の処理内容は、あくまで一例であり、種々変更可能である。例えば、上記実施形態の経路探索・案内処理において、定期的に、あるいは、管理者の指示に応じて、心拍数推定モデルを再作成する（更新する）としてもよい。心拍数推定モデルの再作成の際には、経路サーバ２０の記憶部２２０に格納されたプローブデータＰＤの内、取得時がより新しいプローブデータＰＤが優先的に使用されることが好ましい。このようにすれば、作成される心拍数推定モデルを最新の走行環境により適したものとすることができ、走行中の心拍数をさらに精度良く推定することができ、さらに適切な推奨経路を設定することができる。
【００６４】
また、上記実施形態では、経路サーバ２０のモデル作成部２１２が、任意のプローブ車両３０ｐから取得したプローブデータＰＤを用いて心拍数推定モデルを作成するとしているが、対象車両３０ｘがプローブ車両３０ｐとして機能する場合には、モデル作成部２１２は、対象車両３０ｘから取得したプローブデータＰＤを優先的に用いて、対象運転者用の心拍数推定モデルを作成するとしてもよい。すなわち、モデル作成部２１２は、対象車両３０ｘから取得したプローブデータＰＤのみを用いて、あるいは、対象車両３０ｘから取得したプローブデータＰＤと他のプローブ車両３０ｐから取得したプローブデータＰＤとを用いて、対象運転者用の心拍数推定モデルを作成するとしてもよい。このような形態は、例えば、プローブデータＰＤに運転者を識別するＩＤを含ませたり、経路サーバ２０の記憶部２２０に運転者毎の専用記憶領域を設けたりすることにより実現することができる。このような形態によれば、作成される心拍数推定モデルを対象運転者により適したものとすることができ、走行中の心拍数をさらに精度良く推定することができ、さらに適切な推奨経路を設定することができる。
【００６５】
また、上記実施形態では、推定された対象運転者の心拍数に基づき、対象運転者の心拍数が安静時に比べて大きく上昇する瞬間を避ける経路を推奨経路として設定するとしているが、推定された対象運転者の心拍数に基づく推奨経路の設定方法として、他の方法が採用されてもよい。例えば、推定された対象運転者の心拍数に基づき、出発地から目的地まで走行した際の総心拍数が最小になるような経路を推奨経路として設定するとしてもよい。
【００６６】
また、上記実施形態では、心拍数推定モデル作成用のアルゴリズムとしてランダムフォレストが採用されているが、心拍数推定モデルの作成のために他のアルゴリズム（例えば、ニューラルネットワーク型のアルゴリズム）が用いられてもよい。
【００６７】
また、上記実施形態では、道路を構成する車線を考慮した経路探索・案内が行われるとしているが、本発明は、一部または全部の道路について、車線を考慮せず、道路区間毎で経路探索・案内が行われる形態にも適用可能である。
【００６８】
また、上記実施形態では、運転者の運転ストレスに相関する生体指標として心拍数が用いられているが、心拍数に代えて、あるいは、心拍数に加えて、他の生体指標（血圧、心電位、呼吸数、表面皮膚温度、発汗量、唾液量、脳内血流、筋電位、脈拍数、眼球運動、瞬き回数、瞳孔の状態等）が用いられてもよい。また、複数の生体指標の組合せが用いられてもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１０：経路探索・案内システム  ２０：経路サーバ  ３０：車両  ３０ｐ：プローブ車両  ３０ｘ：対象車両  ４０：ナビゲーション装置  １２０：心拍数データ  １３０：個人属性データ  １４０：走行環境データ  １４２：走行条件データ  １４４：道路構造データ  １４６：車両状態データ  １４８：交通状況データ  ２１０：制御部  ２１１：プローブデータ取得部  ２１２：モデル作成部  ２１３：地点情報取得部  ２１５：走行環境特定部  ２１６：個人属性特定部  ２１７：心拍数推定部  ２１８：推奨経路設定部  ２２０：記憶部  ２２１：地図情報  ２４０：通信部  ２９０：バス  ４１０：制御部  ４１１：プローブデータ処理部  ４１２：経路案内部  ４２０：記憶部  ４２１：地図情報  ４３０：表示部  ４４０：通信部  ４５０：入力部  ４６０：音声出力部  ４７０：位置情報取得部  ４８１：心拍数センサ  ４８２：温湿度センサ  ４８３：雨センサ  ４８４：時計  ４８５：物体検知センサ  ４９０：バス
【図１】
2019039736.tif 000005
【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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