(57)【要約】【課題】運転支援制御に適用する上でより有効な情報を提供する。【解決手段】運転シーン離散化手段（４）は、車両の運転挙動に関わる運転挙動データの系列を、離散的な運転シーンに分節化することによって運転シーン系列を生成する。行動記述生成手段（５，６）は、運転シーン系列から、運転シーン系列の特徴的な部位である特徴部位を抽出し、その特徴部位に関わる運転シーンでのドライバの運転行動を記述した行動記述を生成する。イベント記述生成手段（７，８）は、車両の運転環境を表す環境データから、ドライバの運転行動に影響を与える可能性のある交通イベントを検出し、その交通イベントを表すイベント記述を運転シーン系列に対応づけて生成する。文脈記述生成手段（９）は、行動記述と、行動記述が生成された特徴部位に対して直近のタイミングで検出された交通イベントについてのイベント記述との関係を表す文脈記述を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転挙動に関わる運転挙動データの系列を、離散的な運転シーンに分節化することによって運転シーン系列を生成する運転シーン離散化手段（４）と、
前記運転シーン離散化手段にて生成された運転シーン系列から、該運転シーン系列の特徴的な部位である特徴部位を抽出し、該特徴部位に関わる前記運転シーンでのドライバの運転行動を記述した行動記述を生成する行動記述生成手段（５，６）と、
車両の運転環境を表す環境データから、ドライバの運転行動に影響を与える可能性のある交通イベントを検出し、該交通イベントを表すイベント記述を前記運転シーン系列に対応づけて生成するイベント記述生成手段（７，８）と、
前記行動記述生成手段にて生成された前記行動記述と、該行動記述が生成された前記特徴部位に対して直近のタイミングで検出された前記交通イベントについて前記イベント記述生成手段にて生成された前記イベント記述との関係を表す文脈記述を生成する文脈記述生成手段（９）と、
を備えることを特徴とする運転コンテキスト情報生成装置。
【請求項２】
前記文脈記述生成手段は、前記特徴部位と前記交通イベントの時間的な前後関係を表す記述を用いて、前記行動記述と前記イベント記述とを接続することによって、前記文脈記述を生成することを特徴とする請求項１に記載の運転コンテキスト情報生成装置。
【請求項３】
前記行動記述生成手段は、
前記運転シーン毎に、前記運転挙動データおよび前記環境データに関する複数種類の特徴量のそれぞれについて、該特徴量の出現頻度を表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成手段（５）と、
前記部分系列毎に前記特徴量分布生成手段で生成される複数種類の特徴量分布を特徴量分布群、該特徴量分布群を表現する際の基底分布として使用される複数種類の運転トピックを運転トピック群として、前記特徴量分布群を、前記運転トピック群を用いて表現した場合の混合比であるトピック割合を、前記運転シーン毎に算出するトピック割合演算手段（６１，６２）と、
ドライバの運転行動を表す複数種類のトピック記述を、前記運転トピック群を構成する運転トピックのそれぞれに対応づけて記憶するトピック記述記憶手段（６３）と、
前記運転シーン系列から前記特徴部位を抽出し、該特徴部位に関わる前記運転シーンについて前記トピック割合演算手段にて算出されたトピック割合を用いて、該特徴部位において顕著な運転トピックである顕著トピックを抽出し、該顕著トピックに対応づけられた前記トピック記述を、前記行動記述として抽出する行動記述抽出手段（６４）と、
を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の運転コンテキスト情報生成装置。
【請求項４】
前記特徴部位抽出手段は、時間的に連続した運転シーン間での前記トピック割合の距離を求め、該距離が予め設定された閾値以上となる前記運転シーン系列中の部位を前記特徴部位として抽出することを特徴とする請求項３に記載の運転コンテキスト情報生成装置。
【請求項５】
前記行動記述抽出手段は、前記特徴部位となった二つの運転シーン間で前記トピック割合の差分値を求め、差分値が最大となる運転トピックに基づき、前記運転トピック毎の含有比の差分が最大となる運転トピックを、前記顕著トピックとすることを特徴とする請求項４に記載の運転コンテキスト情報生成装置。
【請求項６】
前記行動記述抽出手段は、前記特徴部位に至るまで、連続して前記距離が閾値未満であった期間の平均トピック割合を求め、該平均トピック割合の中で含有比が最大となる運転トピックを、前記顕著トピックとすることを特徴とする請求項４または請求項５に記載の運転コンテキスト情報生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転に関するコンテキスト情報を生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ドライバに取り付けた加速度センサを用いて検出した運転初心者の運転動作と熟練運転者の運転動作とを比較することによって、初心者の異常な運転動作を事前に抽出しておき、実際の運転時に、その異常な運転動作が検出されると、警告を発してヒヤリハットや事故の発生を未然に防止する技術が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許４７８０７１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の従来技術は、ドライバの行動を計測し、標準的な行動から外れた異常行動を検出する方向で問題の解決を図ろうとしている。このため、計測されるドライバの行動としては正常でも、状況に対して不適切な行動（例えば右折レーンを直進する等）に起因するヒヤリハットに対処することができない。つまり、ヒヤリハットや事故の発生を未然に防ぐ等の様々な運転支援制御をより有効なものとするためには、ドライバの異常行動を検出するだけでは、不十分であるという問題があった。
【０００５】
本発明は、こうした問題に鑑みてなされたものであり、運転支援制御に適用する上でより有効な情報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】
【０００６】
本発明の運転コンテキスト情報生成装置は、運転シーン離散化手段と、行動記述生成手段と、イベント記述生成手段と、文脈記述生成手段とを備える。
運転シーン離散化手段は、車両の運転挙動に関わる運転挙動データの系列を、離散的な運転シーンに分節化することによって運転シーン系列を生成する。行動記述生成手段は、運転シーン離散化手段にて生成された運転シーン系列から、運転シーン系列の特徴的な部位である特徴部位を抽出し、その特徴部位に関わる運転シーンでのドライバの運転行動を記述した行動記述を生成する。イベント記述生成手段は、車両の運転環境を表す環境データから、ドライバの運転行動に影響を与える可能性のある交通イベントを検出し、その交通イベントを表すイベント記述を運転シーン系列に対応づけて生成する。文脈記述生成手段は、行動記述生成手段にて生成された行動記述と、その行動記述が生成された特徴部位に対して直近のタイミングで検出された交通イベントについてイベント記述生成手段にて生成されたイベント記述との関係を表す文脈記述を生成する。
【０００７】
このように構成された本発明によれば、異常行動に限らない運転行動と交通イベントとの因果関係を、ユーザが理解できる形式で表現したコンテキスト情報である文脈記述を得ることができる。また、この文脈記述を利用することにより、各種運転支援制御の内容を、より様々な状況に対処可能で、より教示性の高い有効なものとすることができる。
【０００８】
本発明では、運転挙動データの系列を、離散的な運転シーンで表現しているため、交通イベントとドライバの運転行動との間のタイムラグのバラツキの影響を抑制することができ、両者の因果関係の判定精度を向上させることができる。
【０００９】
なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【００１０】
また、本発明は、前述した運転コンテキスト情報生成装置の他、当該運転コンテキスト情報生成装置を構成要素とする各種システム、当該運転コンテキスト情報生成装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、運転コンテキスト情報生成方法など、種々の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】運転コンテキスト情報生成装置１の全体構成を示すブロック図である。
【図２】運転トピックの生成過程、および運転トピックを利用したトピック割合の演算過程を例示する説明図である。
【図３】潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ：Latent Dirichlet Allocation ）で仮定されるグラフィカルモデルである。
【図４】トピック記述データベースの内容を例示する説明図である。
【図５】基底分布における出現頻度を尤度比に変換した特徴強調分布を例示する説明図である。
【図６】基底分布のビン領域と挙動プリミティブ表現の対応関係を示す一覧表である。
【図７】特徴部位情報生成処理の内容を示すフローチャートである。
【図８】特徴部位情報生成処理で使用するパラメータについての説明図である。
【図９】文脈記述生成処理の内容を示すフローチャートである。
【図１０】特徴部位の検出タイミングと交通イベントの発生タイミングとの時間的な位置関係、およびそれに応じて生成される文脈記述を示す説明図である。
【図１１】出力部によるユーザに対する情報提示方法を例示する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
＜全体構成＞
運転コンテキスト情報生成装置１は、図１に示すように、運転挙動データ収集部２と、環境データ収集部３と、運転シーン離散化部４と、特徴量分布生成部５と、行動記述生成部６と、オブジェクト検出部７と、イベント記述生成部８と、文脈記述生成部９と、出力部１０とを備えている。
【００１３】
運転コンテキスト情報生成装置１は、マイクロコンピュータ（マイコン）によって実現され、各部の処理は、マイコンが備える図示しないＣＰＵが所定のプログラムを実行することによって実現されるものである。つまり、図１は、ＣＰＵによって実現される各種機能を機能ブロック毎に分けて図示したものである。但し、これら各部は必ずしもソフトウェアにて実現されている必要はなく、その全部または一部をロジック回路等のハードウェアにて実現してもよい。
【００１４】
＜運転挙動データ収集部＞
運転挙動データ収集部２は、運転者による運転操作に関する運転操作データや、その運転操作の結果として現れる車両の挙動に関する車両挙動データを、車両に搭載された各種センサを介して繰り返し収集すると共に、運転操作データや車両挙動データをそれぞれ微分した微分データを生成し、これら、運転操作データ，車両挙動データ，微分データからなる多次元データを運転挙動データとして出力する。
【００１５】
運転操作データとしては、例えば、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、ステアリングホイールの操作量（操舵角）、方向指示器の操作状態、トランスミッションのシフト位置などを用いることができる。車両挙動データとしては、例えば、車両の速度、ヨーレートなどを用いることができる。
【００１６】
＜環境データ収集部＞
環境データ収集部３は、車両周辺を撮影するように設置されたカメラ、レーダ波（超音波やミリ波など）を利用して車両周辺の物標の位置や相対速度を検出するレーダセンサ、全地球測位システム（ＧＰＳ：Global Positioning System ）衛星からの信号を受信して３次元の位置情報等を生成するＧＰＳ受信機、ジャイロや加速度計を用いて３次元の角速度および加速度を求める慣性計測装置（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit ）、時間帯，天候，周囲に存在するインフラの状態などを検出するセンサ或いはこれらの状態を外部から取得する通信機等、各種車載機器から出力されるデータを繰り返し取得し、これらを個別の環境データとして出力する。
【００１７】
＜運転シーン離散化部＞
運転シーン離散化部４は、ドライバの環境認知から操作に至るモデルを利用して、運転挙動データ収集部２から得られる運転挙動データを統計解析し、ドライバ個人（もしくは一般のドライバ）が感じる運転シーンの切り替わり点を抽出することにより、運転挙動データの時系列を、それぞれが何等かの運転シーンを表す複数の部分系列（以下単に「運転シーン」という）に分節化（離散化）する。
【００１８】
具体的には、二重分節構造を利用した教師なし運転シーン分割法によって分節化を行う二重分節解析器（ＤＡＡ：Double Articulation Analyzer）を利用する。
ＤＡＡは、まず、運転挙動データの値域を表す多次元の空間で運転挙動データから把握される各種の車両の状態を表すクラスタと、各クラスタ間の遷移確率とを予め定義しておき、これらの情報を用いて、運転挙動データ収集部２から取得した運転挙動データがいずれのクラスタに属するかを統計的に処理することにより、運転挙動データの時系列を、区分単位となる車両の状態毎（つまり、クラスタ毎）に区分けする。但し、各クラスタには予め識別用の記号を対応づけておくことにより、運転挙動データの時系列は、どのクラスタに属しているかを表す記号列に変換される。この記号列の生成には、例えば、隠れ状態とその状態間の確率的遷移で表現されるモデルの一つである階層ディリクレ過程隠れマルコフモデル（ＨＤＰ−ＨＭＭ：Hierarchical Dirichlet Process Hidden Markov Model）を利用することができる。但し、ＨＤＰ−ＨＭＭにおいてはクラスタ、および各クラスタ間の遷移確率は、学習によって予め生成されたものを使用する。
【００１９】
次に、ＤＡＡは、生成された記号列を、統計情報を利用した離散文字列の教師なしチャンク化手法の一例であるNested Pitman-Yor Language Model（ＮＰＹＬＭ）を用いて、何等かの意味を持つ部分系列（運転シーン）に分節化する。この際、運転シーンの並びからなる記号列全体の生成確率が最大となるようにする。これにより、運転挙動データから運転シーンへの分節化を行うことが可能になる。但し、運転シーン間の遷移確率、および運転シーンの生成確率は、学習によって予め算出されたものを使用する。
【００２０】
なお、ＨＤＰ−ＨＭＭやＮＰＹＬＭを適用したＤＡＡについては、非特許文献、T. Taniguchi et al, "Semiotic Prediction of Driving Behavior using Unsupervised Double Articulation Analyzer," IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2012、および、K. Takenaka et al, " Contextual Scene Segmentation of Driving Behavior based on Double Articulation Analyzer," IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2012、等に詳述されているため、ここでは説明を省略する。但し、記号の生成や記号の分節化に用いる手法は、ＨＤＰ−ＨＭＭやＮＹＬＭに限定されるものではなく他の手法を用いてもよい。
【００２１】
＜特徴量分布生成部＞
特徴量分布生成部５は、運転挙動データ収集部２から出力される時系列の運転挙動データ、および環境データ収集部３から出力される時系列の環境データを、運転シーン離散化部４で分節化された運転シーン毎に、その運転シーン中に現れる特徴量の分布を生成する（図２参照）。
【００２２】
本実施形態では、運転挙動データについては、アクセルペダルの操作量（accel）、ブレーキペダルの操作量（brake）、ステアリングの操作量（steering）、車速（velocity）、およびそれらの微分データΔaccel、Δbrake、Δsteering、Δvelocityのそれぞれを特徴量とし、特徴量分布の生成対象とする。この場合、特徴量分布は、特徴量の値域を表す特徴空間を複数に分割（ここでは特徴量の最小値〜最大値を２０等分）したものをビンとして、そのビン毎に、特徴量の出現頻度を表現したヒストグラムからなる。
【００２３】
また、環境データについては、例えば、車載カメラからの入力画像を用いる場合、局所特徴量の一つであるＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform ）特徴量を特徴量分布の生成対象とする。具体的には、例えば、入力画像を所定サイズ（例えば、３２０×２４０ピクセル）に圧縮し、その圧縮画像データを、一定間隔（例えば、５ピクセル）毎に所定サイズ（例えば、２４×２４ピクセル）を有する複数（ここでは３０７２点）の局所領域を設定し、その局所領域毎に求めたＳＩＦＴ特徴量を用いる。この場合、特徴量分布のビンは、予め学習によって決定したものを利用する。例えば、ＳＩＦＴ特徴量の値域を表す特徴空間を、k-means 等のクラスタリング手法を用いてクラスタリングし、その結果として得られた各クラスタを特徴量分布のビンとする。なお、画像データに対して使用する特徴量はＳＩＦＴ特徴量に限定されるものではなく他の周知の局所特徴量を用いてもよい。
【００２４】
＜行動記述生成部＞
行動記述生成部６は、運転トピックデータベース６１と、トピック割合演算部６２と、トピック記述データベース６３と、特徴部位情報生成部６４と、を備える。
【００２５】
<<運転トピックデータベース>>
運転トピックデータベース６１には、特徴量分布生成部５で生成される特徴量分布群を、複数の分布の混合によって表現する場合に基底として使用される複数（例えば２５個）の運転トピックが予め格納されている。また、各運転トピックは、特徴量のそれぞれに対応する特徴量と同数（ｎ個）の基底分布によって構成されている（図２参照）。
【００２６】
ここで運転トピックの生成方法について説明する。
運転トピックの生成には、それぞれが運転シーンを表す各部分系列を「一つの文書」、観測された特徴量を「一つの単語」と見なすことで、自然言語処理分野で利用されている潜在トピック推定手法を利用する。
【００２７】
特に、ここでは、複数種類の特徴量分布を用いて、複数のモダリティに跨る運転トピックを推定するため、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ：Latent Dirichlet Allocation ）を拡張した手法であるマルチモーダルＬＤＡを利用してもよい。
【００２８】
ＬＤＡでは、図３に示すようなグラフィカルモデルを仮定する。但し、Ｄがシーン総数、Ｍｄがｄ番目のシーンでのフレーム総数、Ｋがトピック総数、ｗｄ，ｍがｄ番目のシーンのｍフレームで観測された特徴（即ち運転特徴量）、ｚｄ，ｍが特徴ｗｄ，ｍに対して割り当てられるトピックを指示するトピック指示変数（１〜Ｋの自然数をとる）、θｄがｄ番目のシーンに含まれるトピックの割合を示す多項分布パラメータ、φｋはｋ番目のトピックから各特徴量が生成される割合を示す多項分布パラメータ、α，βはそれぞれθ、φのパラメータである。また、θｄ，φｋ，ｚｄ，ｍ，ｗｄ，ｍは、Ｄｉｒをディリクレ分布、Ｍｕｌｔを多項分布として、（１）〜（４）式で定義される。
【００２９】
【数１】
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このモデルを利用してθ、φを推定することになるが、これらの推定には変分ベイズ、ギブスサンプリングなどの近似手法を使用することができる。これらの手法の詳細については、例えば、D. Blei et al, "Latent Dirichlet Allocation," Journal of Machine Learning Research, 2003、や、T. Griffiths & M. Steyvers, "Finding Scientific Topics," Proceedings of the National Academy of Sciences,2004 などに記載されているため、ここでは説明を省略する。またマルチモーダルＬＤＡへの拡張についても、T. Nakamura, et al, "Grounding of word meanings in multimodal concepts using LDA," IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2009などに記載されているため、ここでは説明を省略する。但し、運転トピックは例えば、次のようにして生成された学習用の特徴量分布を利用して、生成される。
【００３０】
まず、実際に車両を走行させて、運転挙動データ収集部２、環境データ収集部３、運転シーン離散化部４、特徴量分布生成部５を作動させることで、学習用画像に対応した学習用の特徴量分布を生成する。次に、生成された学習用の特徴量分布を用いてマルチモーダルＬＤＡにより、基底となる分布を推定した結果が運転トピックとなる。
【００３１】
このようにして生成された基底分布によって構成される各運転トピックは、それぞれが運転時に繰り返し出現する特定の状況を表したものとなる。
<<トピック割合演算部>>
トピック割合演算部６２では、特徴量分布生成部５から出力される特徴量分布が、運転トピックデータベース６１に格納された運転トピック群を混合することで表現されるものとして、その混合比であるトピック割合（各運転トピックの含有割合）を算出する（図２参照）。トピック割合は、具体的には、マルチモーダルＬＤＡの推定を実現するＥステップおよびＭステップの処理のうち、Ｅステップだけを実行することで求めることができる。
【００３２】
なお、ｄ番目の運転シーンにおけるトピック割合θｄは、トピック割合θｄにおける運転トピックＴＰｋの含有比をθｄ，ｋとして、（５）式で表される。
【００３３】
【数２】
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つまり、トピック割合演算部６２は、トピック割合θｄの系列を出力する。
【００３４】
<<トピック記述データベース>>
トピック記述データベース６３には、図４に示すように、各運転トピックに対応づけて定義したドライバの運転行動についての記述であるトピック記述が、全ての運転トピック（ここでは２５個）について格納されている。
【００３５】
ここで、トピック記述の生成方法について説明する。
まず、運転トピックを構成する基底分布のうち、運転挙動データに基づくものを用いて、各運転トピックに特有な運転行動の特徴を抽出する。その抽出には尤度比を利用する。具体的には、ｗｉをｉで識別されるビンに所属する特徴量、ＴＰｋを識別子ｋで識別される運転トピック、φｋを運転トピックＴＰｋの基底分布を表す多項分布として、（６）式に従って尤度比Ｌｉｋを求める。但し、（６）式中の分母は運転トピックＴＰｋに関するもの以外の成分の和をとることを意味している。なお、尤度比Ｌｉｋは、ある特徴が他の運転トピックには含まれずに特定の運転トピックに含まれている度合いを示すいわゆる逆文書頻度（ＩＤＦ：Inverse Document Frequency）と呼ばれる指標である。
【００３６】
【数３】
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図５は、運転挙動データに基づく特徴量（accel、brake、steering、velocity、Δaccel、Δbrake、Δsteering、Δvelocity）毎に、全ての運転トピック（図中縦軸参照）について、基底分布のビン（図中横軸参照）毎に、尤度比Ｌｉｋを求めた結果を表示した、特徴強調分布である。図では、尤度比Ｌｉｋをトーンで表しており、トーンが白いほど尤度比Ｌｉｋが高いことを意味する。
【００３７】
次に、運転トピック毎に、図５に示した特徴強調分布に従って、図６に示す一覧表から、対応する挙動プリミティブ表現を抽出して適宜つなげることによって、図４に示すトピック記述を生成する。
【００３８】
挙動プリミティブ表現とは、基底分布の各ビンを、四つのビン領域（１〜５ビン、６〜１０ビン、１１〜１５ビン、１６〜２０ビン）に分割し、特徴量毎に、着目するビン領域が顕著（尤度比Ｌｉｋが閾値以上）である場合に、その特徴量に対して対応づける記述、およびいずれのビン領域も顕著ではない場合に、その特徴量に対して対応づける記述を予め定義したものである。
【００３９】
なお、ビン領域の設定方法はこれに限るものではなく、三つ以下または五つ以上のビン領域に分割してもよい。その場合、分割数に応じて挙動プリミティブ表現を定義し直す必要がある。また、特徴強調分布の生成対象となる特徴量は、上述したものに限らず、他の特徴量を使用してもよい。その場合、使用する特徴量に応じて、挙動プリミティブ表現の内容も適宜変更する必要がある。
【００４０】
<<特徴部位情報生成部>>
特徴部位情報生成部６４で実行する処理を、図７，図８を参照して説明する。
本処理では、まず、Ｓ１１０にて、着目する運転シーンのトピック割合θｄと、その直前の運転シーンのトピック割合θｄ−１とを用い、（７）に従ってシーン間距離ＫＬ（θｄ||θｄ−１）を算出する。
【００４１】
【数４】
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（７）式は、二つの確率分布の差異を計る尺度であるカルバック−ライブラー情報（距離）を求める式を離散化したものであり、確率分布としてトピック割合θｄ，θｄ−１を用いている。
【００４２】
続くＳ１２０では、シーン間距離ＫＬ（θｄ||θｄ−１）が予め設定された閾値より大きいか否かを判断する。シーン間距離が閾値より大きい場合（Ｓ１２０：ＹＥＳ）、運転シーンが大きく変化した（運転シーンの特徴部位を検出した）ものとしてＳ１３０に移行する。一方、シーン間距離が閾値以下である場合（Ｓ１２０：ＮＯ）、運転シーンに大きな変化はないものとしてＳ２１０に移行する。
【００４３】
Ｓ１３０では、トピック割合θｄ，θｄ−１の間で、含有比が最も大きく変化した運転トピックａｒｇｍａｘ＿ｋ（｜θｄ−θｄ−１｜）を、最大変化トピック（顕著トピック）ＴＰａとして抽出する。
【００４４】
続くＳ１４０では、トピック記述データベース６３を参照し、最大変化トピックＴＰａについて定義されたトピック記述Ｄｔｐ（ＴＰａ）を、行動記述Ｄ１に設定する。
続くＳ１５０では、後述のＳ２１０にて算出される平均トピック割合πについて、含有比の最大値（トピック最大値）ｍａｘ＿ｋ（π）を抽出する。
【００４５】
続くＳ１６０では、トピック最大値ｍａｘ＿ｋ（π）が予め設定された閾値より大きいか否かを判断する。トピック最大値が閾値より大きい場合（Ｓ１６０：ＹＥＳ）、顕著な運転トピックが存在するものとしてＳ１７０に移行する。一方、トピック最大値が閾値以下である場合（Ｓ１６０：ＮＯ）、顕著な運転トピックは存在しないものとして、Ｓ１７０，Ｓ１８０をスキップしてＳ１９０に移行する。
【００４６】
Ｓ１７０では、平均トピック割合πの中で、含有比が最大値となる運転トピックａｒｇｍａｘ＿ｋ（π）を、最大値トピック（顕著トピック）ＴＰｂとして抽出する。
続くＳ１８０では、トピック記述データベース６３を参照し、最大値トピックＴＰｂについて定義されたトピック記述Ｄｔｐ（ＴＰｂ）を、行動記述Ｄ２に設定して、Ｓ１９０に進む。
【００４７】
Ｓ１９０では、特徴部位情報を記憶する。特徴部位情報には、上述のＳ１４０およびＳ１８０で設定された行動記述Ｄ１，Ｄ２の他、運転シーンの識別子ｄである特徴部位検出タイミングＳ、および前回の特徴部位が検出されてから今回の特徴部位が検出されるまでの運転シーンの遷移数Ｎπである安定区間長Ｗが含まれている。但し、Ｓ１６０にて否定判定された場合は、行動記述Ｄ２が設定されてないため、行動記述Ｄ２を含まない特徴部位情報が生成される。
【００４８】
続くＳ２００では、平均トピック割合π、および運転シーンの遷移数Ｎπをゼロクリアして、Ｓ２２０に進む。
Ｓ２１０では、（８）式に従って、平均トピック割合πを更新すると共に、遷移数ＮπをインクリメントしてＳ２２０に進む。
【００４９】
【数５】
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Ｓ２２０では、即ち先のＳ１２０にて運転シーンに大きな変化はないと判断された場合は、運転シーンの識別子ｄをインクリメントすることで、着目する運転シーンを更新して、Ｓ１１０に戻る。
【００５０】
つまり、本処理では、運転シーン（トピック割合）が大きく変化した特徴部位を検出し、特徴部位で最も大きく変化をした運転トピック（最大変化トピックＴＰａ）について定義されたトピック記述を、行動記述Ｄ１に設定する。これと共に、前回の特徴部位から今回の特徴部位までの安定区間に属する全ての運転シーンを対象として求めた平均トピック割合πにおいて含有比が最大となる運転トピック（最大値トピックＴＰｂ）について定義されたトピック記述を、行動記述Ｄ２に設定する。そして、これら行動記述Ｄ１，Ｄ２を、特徴部位検出タイミングＳ（←ｄ）、安定区間長Ｗ（←Ｎπ）と共に、特徴部位情報として記憶する。
【００５１】
＜オブジェクト検出部＞
オブジェクト検出部７は、運転挙動データ収集部２からの運転挙動データ、および環境データ収集部３からの環境データに基づき、各種交通イベントに関わる様々なオブジェクトを検出する。
【００５２】
なお、交通イベントとしては、気象（雨、雪、強風等）の状況やその変化、道路（凍結、冠水等）の状況の変化、特定の運転操作（運転開始、車線変更、右左折、追い越し、信号待ち、急ブレーキ、急加速等）、特定地点（料金所、交差点、駐車場等）への進入や通過、各種移動物体（先行車，自車周辺の車両，歩行者等）の存在や挙動、交通標識の存在、交通信号の状態変化等がある。
【００５３】
つまり、オブジェクト検出部７が検出するオブジェクトは、これら交通イベントの検出に必要な各種情報のことを指す。なお、こういったオブジェクトの検出は周知の技術であるため、ここでの説明は省略する。
【００５４】
＜イベント記述生成部＞
イベント記述生成部８は、オブジェクト検出部７が検出した各種オブジェクト、特徴量分布生成部５で生成された特徴量分布から、上述した各種交通イベントを検出する。そして、検出した交通イベントに対して予め定義されたイベント記述ＤＶを生成し、その交通イベントが検出された運転シーン（以下「イベント発生タイミング」という）Ｓ’と対応づけたイベント情報を記憶する。
【００５５】
イベント記述ＤＶは、例えば「changing lanes」「take the ramp to Route 155」「wait until light turns green」などがある。
＜文脈記述生成部＞
文脈記述生成部９で実行する処理を、図９，図１０を参照して説明する。
【００５６】
なお、本処理は、特徴部位情報生成部６４で生成された特徴部位情報、およびイベント記述生成部８で生成されたイベント情報がある程度蓄積される毎に実行される。
本処理では、ますＳ３１０にて、後述するＳ３２０〜Ｓ４１０の処理が実施されていない特徴部位情報を一つ抽出する。通常は生成されたタイミングが古い情報から順番に抽出する。
【００５７】
続くＳ３２０では、Ｓ３１０で抽出した特徴部位情報に示されている特徴部位検出タイミングＳに基づき、その特徴部位検出タイミングＳの直近で発生した交通イベントのイベント発生タイミングＳ’を取得する。
【００５８】
続くＳ３３０では、特徴部位検出タイミングＳとイベント発生タイミングＳ’との差の絶対値（以下では「タイミング差の絶対値」という）｜Ｓ’−Ｓ｜が１未満であるか否かを判断する。差の絶対値が１以上である場合（Ｓ３３０：ＮＯ）、特徴部位の検出と交通イベントの発生とは異なるタイミングであるものとして、Ｓ３５０に移行する。一方、差の絶対値が１以下である場合（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、特徴部位の検出と交通イベントの発生は同じタイミング（同一運転シーン）であるものとして、Ｓ３４０に移行し、イベント記述ＤＶと行動記述Ｄ１とを「ｗｉｔｈ」で結合した文脈記述「ＤＶ  ｗｉｔｈ  Ｄ１」を生成して（図１０（ａ）参照）、一旦本処理を終了する。
【００５９】
Ｓ３５０では、ＴＨを因果閾値として、１≦Ｓ’ーＳ＜ＴＨであるか否か、即ち、イベント発生タイミングＳ’と特徴部位検出タイミングＳは同時ではないが十分に接近しており、且つイベント発生タイミングＳ’の方が特徴部位検出タイミングＳより遅いか否かを判断する。なお、因果閾値ＴＨは、その因果閾値ＴＨより小さければ特徴部位と交通イベントとの因果関係が十分に存在すると推定されるような値（例えばＴＨ＝５）に設定する。
【００６０】
Ｓ３５０にて否定判断された場合（Ｓ３５０：ＮＯ）はＳ３７０に移行する。一方、Ｓ３５０にて肯定判断された場合は、特徴部位と交通イベントとの間に因果関係があり、しかも特徴部位の検出後に交通イベントが発生しているものとして、Ｓ３６０に進み、イベント記述ＤＶと行動記述Ｄ１を「ａｆｔｅｒ」で結合した文脈記述「ＤＶ  ａｆｔｅｒ  Ｄ１」を生成して（図１０（ｂ）参照）、一旦本処理を終了する。
【００６１】
Ｓ３７０では、１≦Ｓ−Ｓ’＜ＴＨであるか否か、即ち、イベント発生タイミングＳ’と特徴部位検出タイミングＳは同時ではないが十分に接近しており、且つイベント発生タイミングＳ’の方が特徴部位検出タイミングＳより早いか否かを判断する。Ｓ３７０にて否定判断された場合（Ｓ３７０：ＮＯ）はＳ３９０に移行する。一方、Ｓ３７０にて肯定判断された場合は、特徴部位と交通イベントとの間に因果関係があり、しかも特徴部位の前に交通イベントが発生しているものとして、Ｓ３８０に進み、イベント記述ＤＶと行動記述Ｄ１を「ｔｏ」で結合した文脈記述「ＤＶ  ｔｏ  Ｄ１」を生成して（図１０（ｃ）参照）、一旦本処理を終了する。
【００６２】
Ｓ３９０では、Ｓ−Ｗ≦Ｓ’≦Ｓ−ＴＨであるか否か、即ち、イベント発生タイミングＳ’が特徴部位検出タイミングＳの近傍（Ｓ−ＴＨ〜Ｓ＋ＴＨ）からは外れるが前回の特徴部位から今回の特徴部位までの安定区間内にあるか否かを判断する。Ｓ３９０にて否定判断された場合（Ｓ３９０：ＮＯ）は、本処理を一旦終了する。一方、Ｓ３９０にて肯定判断された場合（Ｓ３９０：ＹＥＳ）、交通イベントは、特徴部位との間に因果関係はないが、安定区間との間に因果関係があるものとしてＳ４００に進む。
【００６３】
Ｓ４００では、先のＳ３１０にて取得した特徴部位情報にて行動記述Ｄ２が設定されているか否かを判断し、行動記述Ｄ２が設定されていなければ（Ｓ４００：ＮＯ）は、本処理を一旦終了する。一方、行動記述Ｄ２が設定されていれば（Ｓ４００：ＹＥＳ）、Ｓ４１０に進み、イベント記述ＤＶと行動記述Ｄ２を「ｗｉｔｈ」で結合した文脈記述「ＤＶ  ｗｉｔｈ  Ｄ２」を生成して（図１０（ｄ）参照）、一旦本処理を終了する。
【００６４】
＜出力部＞
出力部１０では、文脈記述生成部９で生成された文脈記述、即ち、交通イベントと特徴部位または安定区間での顕著な運転行動との因果関係を表す記述を、他の車載運転システムもしくはユーザに対して出力する。
【００６５】
他の運転支援システムに対して文脈記述を提供する場合、イベント記述、行動記述、因果関係を表す記述のそれぞれに識別子を付与して、その識別子の組合せを提供するようにしてもよいし、イベント記述、行動記述、因果関係を表す記述の組合せに対して単一の識別子を付与してその単一の識別子を提供するようにしてもよい。
【００６６】
文脈記述をユーザに提供する場合、ユーザが理解できる形で提供する。例えば、図１１に示すうように、予め指定された交通イベント（例えばヒヤリハットの発生）に関する文脈記述が生成された地点を地図上にマッピングしたヒヤリハットマップを表示してもよいし、更に、そのヒヤリハットマップと共に、マッピングされた地点についての教示効果を狙ったコメント（例えば文脈記述そのもの）を表示してもよい。また、マッピングされた地点に車両が接近すると音声で文脈記述を読み上げたり、ヘッドアップディスプレイ上に表示したりするようにしてもよい。
【００６７】
＜効果＞
以上説明したように運転コンテキスト情報生成装置１では、異常行動に限らない運転行動と交通イベントとの因果関係を、ユーザが理解できる形式で表現したコンテキスト情報である文脈記述を生成することができる。また、この文脈記述を利用することにより、異常行動に限らない多様な状況に対処可能な各種運転支援制御を実現すること、また、教示性の高いヒヤリハットマップを生成することができる。
【００６８】
運転コンテキスト情報生成装置１では、特徴部位にてトピック割合中での含有比が最も変化した運転トピック、および前回の特徴部位から今回の特徴部位に至るトピック割合の変化が小さい安定区間の平均トピック割合中での含有比が最大（且つ閾値以上）となる運転トピックについて定義された行動記述Ｄ１，Ｄ２を対象として文脈記述を生成している。このため  文脈記述の生成対象となる行動記述Ｄ１，Ｄ２が十分に絞り込まれたものとなり、イベント記述ＤＶ（交通イベント）との結びづけを容易に行うことができる。
【００６９】
一般に交通イベントとそれに対応するドライバの運転行動との間のタイムラグは大きなバラツキを持つため、単純な時間軸上で両者を結び付けることは困難である。これに対して、運転コンテキスト情報生成装置１では、運転挙動データの系列を、離散的な運転シーンの系列に変換して表現しているため、交通イベントとドライバの運転行動との間のタイムラグのバラツキの影響を抑制することができ、両者の因果関係の有無の判定精度を向上させることができる。
【００７０】
運転コンテキスト情報生成装置１では、文脈記述の生成を自動的に行うため、処理対象となるデータ（運転挙動データや環境データ）が大規模であっても対処することができ、日々蓄積される膨大なデータを有効利用することができる。
【００７１】
運転コンテキスト情報生成装置１で生成された文脈記述を、状況に応じた運転支援を提案する統合的な運転支援システムに提供する場合、運転支援システムは、提案の際に、その提案に関わった文脈記述をユーザに提示することによって、何故そのような提案がされたのかをユーザに理解させることができ、その結果、運転支援システムに対する信頼感をユーザに与えることができる。
【００７２】
なお、運転コンテキスト情報提供装置１は、例えば、以下に示すようなサービスやシステムに応用することができる。
運転ログサービス：顕著な行動を抽出することが、長時間の運転行動を少数の文章で表現することにつながる。このため、キモを押さえた運転日記を自動生成することができる。また、運転管理やソーシャルウェブサービスとして利用することもできる。
【００７３】
運転情報提示システム：運転行動と交通イベントのペアを作るということは、特定の交通イベントに結びつく運転行動を認識できるということである。例えば、追い越しのための加速を始めた段階で、右車線の情報を自動的に提供することで、スムーズな操作を支援することが可能となる。
【００７４】
運転支援エージェント：交通イベントと運転行動のペアが分かるということは、特定の運転行動をした時に予測されうるイベントを予め絞り込むことができるということである。例えば、駐車場付近で減速を始めた時点で自動駐車システムの起動をするかの許可を求めることで、ドライバとシステムの間のスムーズな権限委譲を実現することができる。また、運転シーンの切り替わり点ではドライバは多くの情報を処理する必要があるため認知負荷が高まっており、運転支援エージェントがこういったタイミングを避けてドライバとインタラクションをとることで、ドライバの負担を和らげ、ドライバとシステムの間の自然なインタラクションを実現可能である。
【００７５】
交通事故データベースの自動作成：交通事故や違反、故障等のイベントが生じた際に、その直接の原因になった行動と共に自然言語で蓄積することで、事故事例の正しい把握や容易な検索を可能とすることができる。
【００７６】
＜他の実施形態＞
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。
【００７７】
（１）上記実施形態では、装置を、車両に搭載しているものとして説明したが、運転挙動データ収集部２、環境データ収集部３以外は、その全部または一部が車両の外部に設けられていてもよい。例えば、行動記述生成部６およびイベント記述生成部８以降の構成を車両の外部に設けるなどしてもよい。
【００７８】
（２）上記実施形態では、運転シーン離散化部４にて運転挙動データの時系列を離散化して運転シーンを生成する際にＤＤＡを利用しているが、これに限るものではなく、例えば、特開２０１３−２５０６６３号公報に示された運転シーン認識装置や、特許第４７８１１０４号公報に示された運転行動推定装置で用いられている技術を利用してもよい。
【００７９】
（３）本発明の各構成要素は概念的なものであり、上記実施形態に限定されない。例えば、一つの構成要素が有する機能を複数の構成要素に分散させたり、複数の構成要素が有する機能を一つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。
【符号の説明】
【００８０】
１…運転コンテキスト情報生成装置  ２…運転挙動データ収集部  ３…環境データ収集部  ４…運転シーン離散化部  ５…特徴量分布生成部  ６…行動記述生成部  ７…オブジェクト検出部  ８…イベント記述生成部  ９…文脈記述生成部  １０…出力部  ６１…運転トピックデータベース  ６２…トピック割合演算部  ６３…トピック記述データベース  ６４…特徴部位情報生成部
【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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