(57)【要約】【課題】ドライバの運転技能を適切に推定可能な運転技能推定装置を提供する。【解決手段】運転技能推定装置（２）は、ドライバが行った第１の運転動作、及び、前記ドライバが第１の運転動作を行った後に行った第２の運転動作に関する情報を取得する取得手段（１１１）と、車両の走行に際して一の運転動作が行われた後に夫々行われる可能性がある複数の運転動作の候補、及び、一の運転動作が行われた後に複数の運転動作の候補の夫々が行われる確率に関する確率情報（ＰＭ）に基づいて、第１の運転動作が行われた後に第２の運転動作が行われる確率を算出する算出手段（１１４）と、算出された確率に基づいて、ドライバの運転技能を推定する推定手段（１１４）とを備える。【選択図】図１
2019167073.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両のドライバの運転技能を推定する運転技能推定装置であって、
前記ドライバが行った第１の運転動作、及び、前記ドライバが前記第１の運転動作を行った後に行った第２の運転動作に関する情報を取得する取得手段と、
前記車両の走行に際して一の運転動作が行われた後に夫々行われる可能性がある複数の運転動作の候補、及び、前記一の運転動作が行われた後に前記複数の運転動作の候補の夫々が行われる確率に関する確率情報に基づいて、前記第１の運転動作が行われた後に前記第２の運転動作が行われる確率を算出する算出手段と、
前記算出された確率に基づいて、前記ドライバの運転技能を推定する推定手段と
を備える運転技能推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両のドライバの運転技能を推定する運転技能推定装置の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、運転技能推定装置の一具体例が記載されている。具体的には、特許文献１に記載された運転技能推定装置は、電子地図データの走行経路に対応した安全運転の基準となる運転操作手段（例えば、ハンドル、アクセルペダル及びブレーキペダル）の基準データと、運転操作手段の実際の操作状況とを比較して、ドライバの運転技能を推定している。
【０００３】
その他、本発明に関連する先行技術文献として、特許文献２及び３があげられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２５０５６４号公報
【特許文献２】特開２０１７−１９１５０２号公報
【特許文献３】特開２００６−３５０５６７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に記載された基準データは、ある走行経路を車両が走行する際に、車両を時速何キロで走行させるか、ブレーキペダルをどのタイミングで操作するか、及び、ハンドルをどのタイミングで操作するかに関する情報を含んでいる。つまり、特許文献１に記載された基準データは、ある走行経路を走行する際にドライバが行うべき運転動作として理想的な一連の運転動作に関する情報（つまり、運転動作手段の操作内容を、その操作内容が行われるタイミング（言い換えれば、順番）と共に示す情報）を含んでいる。
【０００６】
しかしながら、走行経路を車両が走行する際には、基準データが示す理想的な一連の運転動作と同じ順番でドライバが運転動作を行うとは限らない。例えば、同じ走行経路を車両が走行する場合であっても、あるドライバは一旦車両を減速させる運転動作を行ってから車両を加速させる運転動作を行う一方で、別のドライバは車両を定常走行させる運転動作を行った状態で（つまり、車両を減速させる運転動作を行うことなく）車両を加速させる運転動作を行う可能性がある。この場合、特許文献１に記載された運転技能推定装置は、ドライバが行う運転動作の種類とその順番によっては、ドライバの運転技能を適切に推定することができない可能性がある。
【０００７】
本発明は、ドライバの運転技能を適切に推定可能な運転技能推定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】
【０００８】
本発明の運転技能推定装置の一態様は、車両のドライバの運転技能を推定する運転技能推定装置であって、前記ドライバが行った第１の運転動作の内容、及び、前記ドライバが前記第１の運転動作を行った後に行った第２の運転動作の内容に関する情報を取得する取得手段と、前記車両の走行に際して一の運転動作が行われた後に夫々行われる可能性がある複数の運転動作の候補、及び、前記一の運転動作が行われた後に前記複数の運転動作の候補の夫々が行われる確率に関する確率情報に基づいて、前記第１の運転動作が行われた後に前記第２の運転動作が行われる確率を算出する算出手段と、前記算出された確率に基づいて、前記ドライバの運転技能を推定する推定手段とを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施形態の運転技能推定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態の確率モデル生成動作の流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、運転シーン内の複数の地点でドライバによって行われた運転動作を、車両情報と共に示すタイミングチャートである。
【図４】図４は、確率モデルを示すモデル図である。
【図５】図５は、本実施形態の運転技能推定動作の流れを示すフローチャートである。
【図６】図６は、ある走行パターンを確率モデルに入力された場合に確率モデルから出力される出力値の算出例を示すモデル図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、運転技能推定装置の実施形態について説明する。以下では、運転技能推定装置の実施形態が搭載された運転技能推定システムＳＹＳを用いて説明を進める。
【００１１】
（１）運転技能推定システムＳＹＳの構成
初めに、図１を参照しながら、本実施形態の運転技能推定システムＳＹＳの構成について説明する。図１に示すように、運転技能推定システムＳＹＳは、後述する付記における「運転技能推定装置」の一具体例であるサーバ１と、少なくとも一つの車両２とを備える。尚、以下では、運転技能推定システムＳＹＳが複数の車両２を備えている例について説明する。
【００１２】
サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の情報処理装置１１と、記録媒体（例えば、半導体メモリ及びハードディスクの少なくとも一方）等の記憶装置１２とを備えている。
【００１３】
情報処理装置１１は、情報処理装置１１の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、後述する付記における「取得手段」の一具体例である運転動作分類部１１１と、運転パターン生成部１１２と、確率モデル生成部１１３と、後述する付記における「算出手段」及び「推定手段」の夫々の一具体例である運転技能推定部１１４とを備えている。尚、運転動作分類部１１１、運転パターン生成部１１２、確率モデル生成部１１３及び運転技能推定部１１４の夫々の動作については、後に図２等を参照しながら詳述するが、その概要について簡単に説明する。運転動作分類部１１１は、車両２のドライバが行った運転動作がどのような運転動作であるかを分類する。運転パターン生成部１１２は、運転動作分類部１１１の分類結果に基づいて、車両２のドライバがどのような運転動作をどのような順番で行ったかを示す運転パターンを生成する。確率モデル生成部１１３は、運転パターン生成部１１２が生成した運転パターンに基づいて、車両２の走行に際して一の運転動作が行われた後に夫々行われる可能性がある複数の運転動作の候補、及び、一の運転動作が行われた後に複数の運転動作の候補の夫々が行われる確率に関する確率モデルＰＭを生成する。尚、確率モデルＰＭは、後述する付記における「確率情報」の一具体例である。運転技能推定部１１４は、運転技能を推定する対象者となるドライバが実際に行った運転動作（具体的には、運転パターン）及び確率モデル生成部１１３が生成した確率モデルＰＭに基づいて、ドライバの運転技能を推定する。
【００１４】
記憶装置１２は、記憶装置１２の内部に確保される記憶領域として、運転パターン記憶領域１２１と、確率モデル記憶領域１２２とを備える。運転パターン記憶領域１２１は、運転パターン生成部１１２が生成した運転パターンを記憶する。確率モデル記憶領域１２２は、確率モデル生成部１１３が生成した確率モデルＰＭを記憶する。
【００１５】
各車両２は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）装置２１と、検出装置２２と、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）２３とを備える。
【００１６】
ＧＰＳ装置２１は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信することで車両２の現在位置を特定する。
【００１７】
検出装置２２は、車両２の内部状態を検出して、内部状態を示す車両情報を生成する。車両２の内部状態は、例えば、車両２の挙動に関するパラメータ（例えば、車速、加速度、ヨーレート、ヨー角、ロール角及びピッチ角の少なくとも一つ）を含んでいてもよい。車両２の内部状態は、例えば、車両２を運転するためにドライバが操作可能な操作装置（例えば、ハンドル、アクセルペダル、ブレーキペダル及びシフトレバー（或いは、セレクタ）の少なくとも一つ）の操作状態に関するパラメータ（例えば、操舵角、操舵速度、アクセルペダルの踏み込み量、アクセル開度、ブレーキペダルの踏み込み量及びシフトレバーが選択しているギアレンジの少なくとも一つ）を含んでいてもよい。
【００１８】
ＥＣＵ２３は、ＥＣＵ２３の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、運転シーン判別部２３１と、データ送信制御部２３２と、運転支援最適化部２３３と、運転支援部２３４とを備えている。尚、運転シーン判別部２３１、データ送信制御部２３２、運転支援最適化部２３３及び運転支援部２３４の夫々の動作については、後に図２等を参照しながら詳述するが、その概要について簡単に説明する。運転シーン判別部２３１は、ＧＰＳ装置２１が特定した車両２の現在位置及び検出装置２２の検出結果（つまり、車両情報）の少なくとも一方に基づいて、車両２の運転シーンがどのような運転シーンであるかを判別する。データ送信制御部２３２は、無線通信網を介して（或いは、場合によっては有線通信網を介して）、運転シーン判別部２３１の判別結果及び検出装置２２の検出結果をサーバ２に送信する。運転支援最適化部２３３は、当該運転支援最適化部２３３を備える車両２のドライバの運転技能に基づいて、当該車両２に対して行う運転支援の内容を最適化する。運転支援部２３４は、運転支援最適化部２３３によって最適化された運転支援を行う。
【００１９】
（２）運転技能推定システムＳＹＳの動作
続いて、運転技能推定システムＳＹＳの動作について説明する。本実施形態では、運転技能推定システムＳＹＳは、まず、確率モデルＰＭを生成するための確率モデル生成動作を行う。確率モデルＰＭを生成した後には、運転技能推定システムＳＹＳは、生成した確率モデルＰＭに基づいて車両２のドライバの運転技能を推定するための運転技能推定動作を行う。このため、以下、確率モデル生成動作及び運転技能推定動作について順に説明を進める。
【００２０】
（２−１）確率モデル生成動作
初めに、図２を参照しながら、本実施形態の確率モデル生成動作について説明する。図２は、本実施形態の確率モデル生成動作の流れを示すフローチャートである。
【００２１】
図２に示すように、確率モデルＰＭを生成するために、サーバ１においてステップＳ１１１からステップＳ１１６までの処理が行われると共に、複数の車両２の夫々においてステップＳ１２１からステップＳ１２３までの処理が行われる。
【００２２】
具体的には、各車両２のＧＰＳ装置２１は、各車両２の現在位置を特定する（ステップＳ１２１）。つまり。各車両２のＧＰＳ装置２１は、各車両２の現在位置を示す位置情報を取得する（ステップＳ１２１）。更に、各車両２の検出装置２２は、各車両２の内部状態を検出する（ステップＳ１２１）。つまり。各車両２の検出装置２２は、各車両２の内部状態を示す車両情報を取得する（ステップＳ１２１）。
【００２３】
その後、運転シーン判別部２３１は、ステップＳ１２１で取得された位置情報及び車両情報の少なくとも一方に基づいて、車両２の運転シーンがどのような運転シーンであるかを判別する（ステップＳ１２２）。運転シーンは、車両２の走行状況（言い換えれば、走行場面）であり、例えば、車両２が走行している道路の形状、車両２の周囲に存在する他の車両の状況、及び、車両２の進行状況等によって分類される。例えば、運転シーン判別部２３１は、車両２の運転シーンが、車両２が直線路を走行する運転シーンにあるか、車両２がカーブ路を走行する運転シーンにあるか、車両２が交差点を直進する運転シーンであるか、車両２が交差点を右折又は左折する運転シーンであるか、又は、車両２が別の道路に合流する運転シーンにあるかを判別してもよい。
【００２４】
その後、データ送信制御部２３２は、ステップＳ１２２で判別された運転シーンを示す運転シーン情報及びステップＳ１２１で取得された車両情報をサーバ１に送信する（ステップＳ１２３）。つまり、データ送信制御部２３２は、ステップＳ１２２で判別された運転シーンを示す運転シーン情報、及び、ステップＳ１２２で判別された運転シーンにおいて検出装置２２が検出した車両２の内部状態を示す車両情報をサーバ１に送信する（ステップＳ１２３）。
【００２５】
サーバ１（特に、運転動作分類部１１１）は、ステップＳ１２３において車両２が送信した運転シーン情報及び車両情報を受信（つまり、取得）する（ステップＳ１１１）。
【００２６】
その後、運転動作分類部１１１は、ステップＳ１１１で取得した車両情報に基づいて、ドライバが行った運転動作がどのような運転動作であったかを分類する（ステップＳ１１２）。例えば、運転動作分類部１１１は、ドライバが行った運転動作が、車両２を定常走行させるための運転動作であったか、車両２を加速させるための運転動作であったか、車両２を減速させるための運転動作であったか、車両２を車線変更させるための運転動作であったかを分類する。
【００２７】
ドライバが行う運転動作は、車両２の走行状態に影響を与える。このため、ステップＳ１１２では、運転動作分類部１１１は、車両２の走行状態がどのような走行状態であったかを分類しているとも言える。例えば、運転動作分類部１１１は、車両２の走行状態が、車両２が定常走行している走行状態であったか、車両２が加速している走行状態であったか、車両２が減速している走行状態であったか、車両２が車線変更している走行状態であったかを分類しているとも言える。
【００２８】
本実施形態では特に、運転動作分類部１１１は、ステップＳ１１１で取得した運転シーン情報が示す運転シーン内の複数の地点の夫々においてドライバが行った運転動作がどのような運転動作であったかを分類する。例えば、運転動作分類部１１１は、ステップＳ１１１で取得した運転シーン情報が示す運転シーン内で車両２が走行した走行経路上にｍ（但し、ｍは２以上の整数）個の地点を設定した上で、第１の地点でドライバが行った運転動作、第１の地点に続いて現れる第２の地点でドライバが行った運転動作、・・・、第ｍ−１の地点に続いて現れる第ｍの地点でドライバが行った運転動作を分類する。或いは、運転動作分類部１１１が運転シーン内で複数の地点を設定することに代えて、運転シーン毎に複数の地点が予め設定されていてもよい。複数の地点は、例えば、運転シーン内で一定時間毎に車両２が通過した複数の地点であってもよい。複数の地点は、例えば、運転シーン内で車両２が通過した走行経路上において一定間隔で設定される複数の地点であってもよい。複数の地点は、例えば、運転シーンに固有の複数の地点であってもよい。
【００２９】
図３に示す例では、運転動作分類部１１１は、第１の地点でドライバが行った運転動作が、車両２を減速させる運転動作であり、第２の地点でドライバが行った運転動作が、車両２を加速させる運転動作であり、第３の地点でドライバが行った運転動作が、車両２を車線変更させる運転動作であり、・・・、第ｍの地点でドライバが行った運転動作が、車両２を定常走行させる運転動作であると分類している。
【００３０】
運転動作分類部１１１は、既知の分類方法を用いて、運転動作がどのような運転動作であったかを分類してもよい。既知の分類方法として、クラスタリング法を用いた分類方法及び隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）を用いた分類方法の少なくとも一方があげられる。
【００３１】
その後、運転パターン生成部１１２は、ステップＳ１１２において運転動作分類部１１１が分類した運転動作に基づいて、ステップＳ１１１で取得した運転シーン情報が示す運転シーンでのドライバの運転パターン（つまり、車両２の走行パターン）を生成する（ステップＳ１１３）。運転パターンは、どのような種類の運転動作がどの地点で行われたかを示す（つまり、どのような種類の運転動作がどのような順番で行われたかを示す）情報である。例えば、図３に示す例では、運転パターン生成部１１２は、第１の地点で車両２を減速させる運転動作が行われ、第２の地点で車両２を加速させる運転動作が行われ、第３の地点で車両２を車線変更させる運転動作が行われ、・・・、第ｍの地点で車両２を定常走行させる運転動作が行われたことを示す運転パターンを生成する。
【００３２】
その後、記憶装置１２は、ステップＳ１１３で運転パターン生成部１１２が生成した運転パターンを、運転パターン記憶領域１２１において記憶する（ステップＳ１１４）。この際、記憶装置１２は、運転シーン毎に運転パターンを記憶する。つまり、記憶装置１２は、記憶している運転パターンがどの運転シーンを対象に生成された運転パターンであるかを識別できる状態で運転パターンを記憶する。例えば、記憶装置１２は、車両２が直線路を走行する運転シーンを対象に生成された少なくとも一つの運転パターンと、車両２がカーブ路を走行する運転シーンを対象に生成された少なくとも一つの運転パターンと、車両２が交差点を直進する運転シーンを対象に生成された少なくとも一つの運転パターンと、車両２が交差点を右折又は左折する運転シーンを対象に生成された少なくとも一つの運転パターンと、車両２が別の道路に合流する運転シーンを対象に生成された少なくとも一つの運転パターンとを区別して記憶してもよい。
【００３３】
上述したように運転技能推定システムＳＹＳが複数の車両２を備えているため、ステップＳ１１１では、サーバ１は、複数の車両２の夫々から送信される運転シーン情報及び車両情報を受信する。つまり、ステップＳ１１１では、サーバ１は、ある車両２からあるタイミングで送信される運転シーン情報及び車両情報から構成される単位情報を、複数受信する。このため、以上のステップＳ１１１からステップＳ１１４までの処理は、複数の単位情報の夫々を対象に個別に行われる。その結果、記憶装置１２は、様々な運転シーンを対象に生成された様々な運転パターンを記憶することになる。
【００３４】
その後、確率モデルＰＭを生成するために必要十分な運転パターンが生成（つまり、記録）された後には、確率モデル生成部１１３は、記憶装置１２が記憶している運転パターンに基づいて、運転シーン毎に確率モデルＰＭを生成する（ステップＳ１１５）。具体的には、確率モデル生成部１１３は、複数の運転シーンの夫々を一の運転シーンとして順次選択する。一の運転シーンが新たに選択される都度、確率モデル生成部１１３は、当該選択した一の運転シーンを対象に生成された運転パターンを記憶装置１２から読み出す。その後、確率モデル生成部１１３は、読み出した運転パターンに基づいて、選択した一の運転シーン内の複数の地点の夫々でドライバが複数の運転動作の夫々を行う確率Ｐを特定する。更に、確率モデル生成部１１３は、選択した一の運転シーン内の複数の地点の夫々を一の地点として順次選択する。一の地点が新たに選択される都度、確率モデル生成部１１３は、読み出した運転パターンに基づいて、一の地点でドライバが複数の運転動作の夫々を行った後に、当該一の地点に続いて現れる他の地点でドライバが複数の運転動作の夫々を行う確率Ｔを特定する。その後、確率モデル生成部１１３は、特定した確率Ｐ及びＴに基づいて、複数の地点の夫々で行われる運転動作の因果関係を確率によって記述する確率モデルＰＭを生成する。
【００３５】
確率モデルＰＭは、例えば、ベイジアンネットワーク等のグラフィカルモデルであるが、その他のモデルであってもよい。確率モデルＰＭの一例を図４に示す。図４は、第１の地点においてドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行う確率ＰがＰ（１、１）であり、第１の地点においてドライバが車両２を減速させる運転動作を行う確率ＰがＰ（２、１）であり、第１の地点においてドライバが車両２を加速させる運転動作を行う確率ＰがＰ（３、１）であり、・・・、第１の地点においてドライバが車両２を定常走行させる運転動作を行う確率ＰがＰ（ｎ（但し、ｎは２以上の整数）、１）であり、第２の地点においてドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行う確率がＰ（１、２）であり、第２の地点においてドライバが車両２を減速させる運転動作を行う確率ＰがＰ（２、２）であり、第２の地点においてドライバが車両２を加速させる運転動作を行う確率ＰがＰ（３、２）であり、・・・、第２の地点においてドライバが車両２を定常走行させる運転動作を行う確率ＰがＰ（ｎ、２）であり、第３の地点においてドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行う確率ＰがＰ（１、３）であり、第３の地点においてドライバが車両２を減速させる運転動作を行う確率ＰがＰ（２、３）であり、第３の地点においてドライバが車両２を加速させる運転動作を行う確率ＰがＰ（３、３）であり、・・・、第３の地点においてドライバが車両２を定常走行させる運転動作を行う確率ＰがＰ（ｎ、３）であり、・・・、第ｍの地点においてドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行う確率ＰがＰ（１、ｍ）であり、第ｍの地点においてドライバが車両２を減速させる運転動作を行う確率ＰがＰ（２、ｍ）であり、第ｍの地点においてドライバが車両２を加速させる運転動作を行う確率ＰがＰ（３、ｍ）であり、・・・、第ｍの地点においてドライバが車両２を定常走行させる運転動作を行う確率ＰがＰ（ｎ、ｍ）である確率モデルＰＭの例を示している。更に、図４は、第１の地点においてドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行った後に第２の地点においてドライバが車両２を減速させる運転動作を行う確率ＴがＴ（１、１、２）であり、第１の地点においてドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行った後に第２の地点においてドライバが車両２を加速させる運転動作を行う確率ＴがＴ（１、１、３）であり、・・・、第１の地点においてドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行った後に第２の地点においてドライバが車両２を定常走行させる運転動作を行う確率ＴがＴ（１、１、ｎ）であり、第１の地点においてドライバが車両２を減速させる運転動作を行った後に第２の地点においてドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行う確率ＴがＴ（１、２、１）であり、第１の地点においてドライバが車両２を減速させる運転動作を行った後に第２の地点においてドライバが車両２を減速させる運転動作を行う確率ＴがＴ（１、２、２）であり、第１の地点においてドライバが車両２を減速させる運転動作を行った後に第２の地点においてドライバが車両２を加速させる運転動作を行う確率ＴがＴ（１、２、３）であり、・・・、第１の地点においてドライバが車両２を減速させる運転動作を行った後に第２の地点においてドライバが車両２を定常走行させる運転動作を行う確率ＴがＴ（１、２、ｎ）である確率モデルＰＭの例を示している。
【００３６】
尚、確率モデルＰＭが一旦生成された後においても、車両２から送信される運転シーン情報及び車両情報をサーバ２が新たに受信した場合には、確率モデル生成部１１３は、新たに受信した運転シーン情報及び車両情報に基づいて、確率モデル１１３を更新することが好ましい。
【００３７】
その後、記憶装置１２は、ステップＳ１１５で確率モデル生成部１１３が生成した確率モデルＰＭを、確率モデル記憶領域１２２において記憶する（ステップＳ１１６）。この際、記憶装置１２は、運転シーン毎に確率モデルＰＭを記憶する。つまり、記憶装置１２は、記憶している確率モデルＰＭがどの運転シーンを対象に生成された確率モデルＰＭであるかを識別できる状態で確率モデルＰＭを記憶する。
【００３８】
（２−２）運転技能推定動作
続いて、図５を参照しながら、本実施形態の運転技能推定動作について説明する。図５は、本実施形態の運転技能推定動作の流れを示すフローチャートである。
【００３９】
図５に示すように、車両２のドライバの運転技能を推定するために、サーバ１においてステップＳ２１１からステップＳ２１６までの処理が行われると共に、運転技能を評価する対象となっているドライバが運転している車両２においてステップＳ２２１からステップＳ２２６までの処理が行われる。
【００４０】
車両２において行われるステップＳ２２１からステップＳ２２３までの処理は、夫々、確率モデル生成動作が行われている間に車両２において行われるステップＳ１２１からステップＳ１２３までの処理と同一である。つまり、運転技能推定動作においても、車両２では、車両２の現在位置が特定され（ステップＳ２２１）、車両２の内部状態が検出され（ステップＳ２２１）、車両２の運転シーンがどのような運転シーンであるかが判別され（ステップＳ２２２）、ステップＳ２２２で判別された運転シーンを示す運転シーン情報及びステップＳ２２１で取得された車両情報がサーバ１に送信される（ステップＳ２２３）。
【００４１】
サーバ１において行われるステップＳ２１１からステップＳ２１３までの処理は、夫々、確率モデル生成動作が行われている間にサーバ１において行われるステップＳ１１１からステップＳ１１３までの処理と同一である。つまり、運転技能推定動作においても、サーバ１では、運転シーン情報及び車両情報が受信（つまり、取得）され（ステップＳ２１１）、ドライバが行った運転動作がどのような運転動作であったかが分類され（ステップＳ２１２）、ドライバの運転パターン（つまり、車両２の走行パターン）が生成される（ステップＳ２１３）。
【００４２】
その後、運転技能推定部１１４は、ステップＳ２１１で取得した運転シーン情報が示す運転シーンに対応する確率モデルＰＭを記憶装置１２から読み出す（つまり、取得する）（ステップＳ２１４）。或いは、上述したように、確率モデル生成部１１３が確率モデルＰＭを逐次更新している場合には、運転技能推定部１１４は、ステップＳ２１１で取得した運転シーン情報が示す運転シーンに対応する確率モデルＰＭを確率モデル生成部１１３から取得してもよい。
【００４３】
その後、運転技能推定部１１４は、ステップＳ２１３で生成した運転パターンを、ステップＳ２１４で取得した確率モデルＰＭに入力して、確率モデルＰＭの出力値を取得する（ステップＳ２１５）。具体的には、ステップＳ２１３で生成した運転パターンは、第１の地点でドライバが第１の運転動作を行い、第２の地点でドライバが第１の運転動作と同じ又は異なる第２の運転動作を行い、第３の地点でドライバが第１から第２の運転動作の少なくとも一方と同じ又は異なる第３の運転動作を行い、・・・、第ｍの地点でドライバが第１から第ｍ−１の運転動作の少なくとも一方と同じ又は異なる第ｍの運転動作を行ったという運転パターンとなる。この場合、確率モデルＰＭの出力値は、（第１の地点でドライバが第１の運転動作を行う確率Ｐ×第１の地点でドライバが第１の運転動作を行った後に第２の地点でドライバが第２の運転動作を行う確率Ｔ）×（第２の地点でドライバが第２の運転動作を行う確率Ｐ×第２の地点でドライバが第２の運転動作を行った後に第３の地点でドライバが第３の運転動作を行う確率Ｔ）×・・・×（第ｍ−１の地点でドライバが第ｍ−１の運転動作を行う確率Ｐ×第ｍ−１の地点でドライバが第ｍ−１の運転動作を行った後に第ｍの地点でドライバが第ｍの運転動作を行う確率Ｔ）×（第ｍの地点でドライバが第ｍの運転動作を行う確率Ｐ）となる。
【００４４】
例えば、図６は、ステップＳ２１３で生成した運転パターンが、第１の地点でドライバが車両２を減速させる運転動作を行い、第２の地点でドライバが車両２を加速させる運転動作を行い、第３の地点でドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行い、・・・、第ｍの地点でドライバが車両２を定常走行させる運転動作を行ったという運転パターンである場合において、図４に示す確率モデルＰＭが出力する出力値の算出例を示している。図６に示す例では、確率モデルＰＭは、（第１の地点でドライバが車両２を減速させる運転動作を行う確率Ｐ（２、１）×第１の地点でドライバが車両２を減速させる運転動作を行った後に第２の地点でドライバが車両２を加速させる運転動作を行う確率Ｔ（１、２、３））×（第２の地点でドライバが車両２を加速させる運転動作を行う確率Ｐ（３、２）×第２の地点でドライバが車両２を加速させる運転動作を行った後に第３の地点でドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行う確率Ｔ（２、３、１））×・・・×（第ｍ−１の地点でドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行う確率Ｐ（１、ｍ−１）×第ｍ−１の地点でドライバが車両２を車線変更させる運転動作を行った後に第ｍの地点でドライバが車両２を定常走行させる運転動作を行う確率Ｔ（ｍ−１、１、ｎ））×（第ｍの地点でドライバが車両２を定常走行させる運転動作を行う確率Ｐ（ｎ、ｍ））という出力値を出力する。
【００４５】
確率モデルＰＭの出力値は、ステップＳ２１３で生成した運転パターンを一般的な（言い換えれば、通常の）ドライバが行う確率Ｐｄと等価である。つまり、確率モデルＰＭの出力値は、運転技能を推定する対象者としてのドライバ（以下、説明の便宜上、“対象ドライバ”と称する）が行った運転パターンを、一般的なドライバ（以下、説明の便宜上、“一般ドライバ”と称する）が行う確率Ｐｄと等価である。この確率Ｐｄは、対象ドライバの運転技能を示す指標値（つまり、習熟度）として利用可能である。以下、その理由について説明する。確率モデルＰＭの出力値（＝確率Ｐｄ）が高ければ高いほど、対象ドライバが行った運転動作が、一般ドライバが行うであろうと推定される運転動作に近い。対象ドライバが行った運転動作が一般ドライバが行うであろうと推定される運転動作に近ければ近いほど、対象ドライバの運転技能は優れている（つまり、習熟している）と想定される。一方で、確率モデルＰＭの出力値（＝確率Ｐｄ）が低ければ低いほど、対象ドライバが行った運転動作が、一般ドライバが行うであろうと推定される運転動作とは大きく異なるものになる。対象ドライバが行った運転動作が一般ドライバが行うであろうと推定される運転動作から大きく異なるほど、対象ドライバの運転技能は劣っている（つまり、未熟である）と想定される。なぜならば、一般ドライバが行うであろうと推定される運転動作から大きく異なる運転動作は、一般ドライバが行わないイレギュラーな又は異常な運転動作である可能性があるからである。このため、確率モデルＰＭの出力値は、対象ドライバの運転技能の習熟度として利用可能である。
【００４６】
このように、本実施形態では、サーバ１は、対象ドライバが行った運転動作の種類とその順番を考慮して対象ドライバの運転技能が推定される。このため、サーバ１は、対象ドライバが行うどのような種類の運転動作をどのような順序で行ったとしても、対象ドライバの運転技能を適切に推定することができる。
【００４７】
尚、確率モデルＰＭの出力値そのものが習熟度としても用いられてもよいし、確率モデルＰＭの出力値を正規化した値が習熟度としても用いられてもよい。
【００４８】
その後、運転技能推定部１１４は、ステップＳ２１５で算出した習熟度を、対象ドライバが運転している車両２に送信する（ステップＳ２１６）。その結果、車両２（特に、運転支援最適化部２３３）は、ステップＳ１２６においてサーバ１が送信した習熟度を受信（つまり、取得）する（ステップＳ２２４）。
【００４９】
その後、運転支援最適化部２３３は、ステップＳ２２４で取得した対象ドライバの運転技能に基づいて、対象ドライバが運転している車両２に対して行う運転支援の内容を最適化する（ステップＳ２２５）。尚、ステップＳ２２５の処理は、ドライバの運転技能の習熟度に応じて運転支援の内容を最適化する既知の処理（例えば、上述した特許文献１から特許文献３の少なくとも一つに記載の処理）と同一であってもよいため、その詳細な説明は省略する。その後、運転支援部２３４は、ステップＳ２２５において運転支援最適化部２３３によって最適化された運転支援を行う（ステップＳ２２６）。
【００５０】
（３）付記
以上説明した実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。
【００５１】
付記１に記載の運転技能推定装置は、車両のドライバの運転技能を推定する運転技能推定装置であって、前記ドライバが行った第１の運転動作、及び、前記ドライバが前記第１の運転動作を行った後に行った第２の運転動作に関する情報を取得する取得手段と、前記車両の走行に際して一の運転動作が行われた後に夫々行われる可能性がある複数の運転動作の候補、及び、前記一の運転動作が行われた後に前記複数の運転動作の候補の夫々が行われる確率に関する確率情報に基づいて、前記第１の運転動作が行われた後に前記第２の運転動作が行われる確率を算出する算出手段と、前記算出された確率に基づいて、前記ドライバの運転技能を推定する推定手段とを備える運転技能推定装置である。
【００５２】
付記１に記載の運転技能推定装置によれば、ドライバが行った運転動作の種類とその順番を考慮してドライバの運転技能が推定される。このため、運転技能推定装置は、ドライバが行う運転動作の種類とその順番に関わらずに、ドライバの運転技能を適切に推定することができる。
【００５３】
具体的には、運転技能推定装置は、ドライバが第１の運転動作を行った後に第２の運転動作を行った場合において、第１の運転動作が行われた後に第２の運転動作が行われる確率に基づいて、ドライバの運転技能を推定する。第１の運転動作が行われた後に第２の運転動作が行われる確率が高ければ高いほど、ドライバが行った運転動作が、一般的に行われるであろうと推定される運転動作に近い。ドライバが行った運転動作が一般的に行われるであろうと推定される運転動作に近ければ近いほど、そのドライバの運転技能は優れている（つまり、習熟している）と想定される。一方で、第１の運転動作が行われた後に第２の運転動作が行われる確率が低ければ低いほど、ドライバが行った運転動作が、一般的に行われるであろうと推定される運転動作とは大きく異なることになる。ドライバが行った運転動作が一般的に行われるであろうと推定される運転動作から大きく異なるほど、そのドライバの運転技能は劣っている（つまり、未熟である）と想定される。このため、運転技能推定装置は、ドライバが第１の運転動作を行った後に第２の運転動作を行った場合において、第１の運転動作が行われた後に第２の運転動作が行われる確率に基づいて、ドライバの運転技能を適切に推定することができる。
【００５４】
本発明は、請求の範囲及び明細書全体から読み取るこのできる発明の要旨又は思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う運転技能推定装置もまた本発明の技術思想に含まれる。
【符号の説明】
【００５５】
１  サーバ
１１  処理装置
１１１  運転動作分類部
１１２  運転パターン生成部
１１３  確率モデル生成部
１１４  運転技能推定部
１２  記憶装置
１２１  運転パターン記憶領域
１２２  確率モデル記憶領域
２  車両
２１  ＧＰＳ装置
２２  センサ
２３  ＥＣＵ
２３１  運転シーン判別部
２３２  データ送信制御部
２３３  運転支援最適化部
２３４  運転支援部
ＰＭ  確率モデル
【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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