(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の車両のショートトリップの統計データを蓄積したデータベースと、
前記データベースから、自車の現在のショートトリップにおける停止地点の候補を含む統計データを抽出する統計データ抽出手段と、
抽出された統計データに含まれる停止地点の候補の中から、自車の現在のショートトリップの走行条件に基づいて、計画停止地点を予測する停止地点予測手段と、
自車両が計画停止地点に停止するように、走行計画を生成する走行計画生成手段と、
を有し、
前記データベースは、ショートトリップの発進地点と停止地点との組合せと、各組合せの発進地点から発進した車両のうちその組合せの停止地点に停止する車両の割合を示す停止確率と、各組合せのショートトリップの走行条件の統計値とを対応付けた統計データを蓄積しており、
前記統計データ抽出手段は、前記データベースから、自車両の現在のショートトリップの発進地点を含む組合せを含む統計データを抽出し、
前記停止地点予測手段は、抽出された前記統計データに含まれる停止確率を事前確率とし、抽出された前記統計データに含まれる走行条件の統計値及び自車両の現在のショートトリップの走行条件の値に基づいて尤度を計算し、抽出された前記統計データに含まれる各組合せの停止地点にそれぞれ停止する確率を事後確率として計算し、前記事後確率の最も高い停止地点を計画停止地点として予測する
ことを特徴とする、車両用走行計画生成システム。
【請求項２】
過去の車両のショートトリップの統計データを蓄積したデータベースと、
前記データベースから、自車の現在のショートトリップにおける停止地点の候補を含む統計データを抽出する統計データ抽出手段と、
抽出された統計データに含まれる停止地点の候補の中から、自車の現在のショートトリップの走行条件に基づいて、計画停止地点を予測する停止地点予測手段と、
自車両が計画停止地点に停止するように、走行計画を生成する走行計画生成手段と、
を有し、
前記データベースに蓄積された統計データは、加速して通過する場合と減速して停車する場合の両方の頻度の高いジレンマ地点のデータを含み、
前記停止地点予測手段は、自車両の現在のショートトリップの発進地点と計画停止地点との間にジレンマ地点が存在する場合に、当該ジレンマ地点を計画停止地点として予測する
ことを特徴とする、車両用走行計画生成システム。
【請求項３】
前記データベースに蓄積された統計データは、プローブ情報から生成されたものである、
ことを特徴とする、請求項１又は２記載の車両用走行計画生成システム。
【請求項４】
前記走行計画生成手段は、自車両の現在のショートトリップの発進地点から計画停止地点までの道程における自車両の計画速度及び計画加速度の少なくとも一方を設定する走行計画を生成する
ことを特徴とする、請求項１〜３の何れか一項に記載の車両用走行計画生成システム。
【請求項５】
前記走行計画生成手段は、自車両の現在のショートトリップの発進地点から計画停止地点までの道程に沿って、加速区間、定速区間、惰行区間及び減速区間を順次に設定した走行計画であって、前記ショートトリップの全区間のうちの前記惰行区間の割合が所定値以上である走行計画を生成する
ことを特徴とする、請求項４記載の車両用走行計画生成システム。
【請求項６】
前記加速区間及び前記定速区間において、自車両の実際の車速と走行計画による車速との差が所定値以上である場合に、前記停止地点予測手段は、前記自車両の実際の車速に基づいて新たな計画停止地点を予測する
ことを特徴とする、請求項５記載の車両用走行計画生成システム。
【請求項７】
前記惰行区間において、アクセルペダルが所定時間以上継続して操作された場合に、前記停止地点予測手段は、当初の計画停止地点よりも先に位置する新たな計画停止地点を予測する
ことを特徴とする、請求項５又は６記載の車両用走行計画生成システム。
【請求項８】
前記走行計画生成手段は、
計画停止地点までのショートトリップの道程上で自車両に先行する他車両の車速が、当初の走行計画の前記定速区間の計画速度よりも低い場合に、前記停止地点予測手段は、前記他車両の車速に基づいて新たな計画停止地点を予測する
ことを特徴とする、請求項５〜７の何れか一項に記載の車両用走行計画生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両用走行計画生成システムに係り、より詳細には、統計データを利用して次の停止地点を予想し、自車両が発進してから停止するまでのショートトリップの走行計画を生成する車両用走行計画生成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の走行計画生成装置の一例が、下記の特許文献１に開示されている。この特許文献１に開示の技術によれば、交差点の交通信号の点灯サイクルに基づいた停止場面を考慮して、燃費の良い走行計画を生成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−７０１０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、実際に全ての交通信号機の青、黄、赤色の信号灯の正確な切替えタイミングのデータを得ることは容易ではない場合もある。
【０００５】
そこで、本発明は、交通信号機の切替えタイミングのデータと関係なく、自車両が停止する可能性の高いショートトリップの停止地点を予測して走行計画を生成することができる車両用走行計画生成システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するため、本発明の車両用走行計画生成システムは、車両のショートトリップの統計データを蓄積したデータベースと、前記データベースから、自車の現在のショートトリップにおける停止地点の候補を含む統計データを抽出する統計データ抽出手段と、抽出された統計データに含まれる停止地点の候補の中から、自車の現在のショートトリップの走行条件に基づいて、計画停止地点を予測する停止地点予測手段と、自車両が計画停止地点に停止するように、走行計画を生成する走行計画生成手段とを有し、前記データベースは、ショートトリップの発進地点と停止地点との組合せと、各組合せの発進地点から発進した車両のうちその組合せの停止地点に停止する車両の割合を示す停止確率と、各組合せのショートトリップの走行条件の統計値とを対応付けた統計データを蓄積しており、前記統計データ抽出手段は、前記データベースから、自車両の現在のショートトリップの発進地点を含む組合せを含む統計データを抽出し、前記停止地点予測手段は、抽出された統計データに含まれる停止確率を事前確率とし、抽出された統計データに含まれる走行条件の統計値及び自車両の現在のショートトリップの走行条件の値に基づいて尤度を計算し、抽出された前記統計データに含まれる各組合せの停止地点にそれぞれ停止する確率を事後確率として計算し、前記事後確率の最も高い停止地点を計画停止地点として予測することを特徴としている。
【０００７】
このように構成された本発明は、過去の統計データと自車両の現在の走行条件とに基づいて、自車両が現在のショートトリップで次に停止する計画停止地点を予測する。これにより、本発明によれば、交通信号機の切替えタイミングのデータと関係なく、自車両が停止する可能性の高いショートトリップの停止地点を予測して走行計画を生成することができる。
さらに、過去の統計データと自車両の現在の走行条件とに基づいて、自車両が現在のショートトリップで次に停止する確率の最も高い停止地点を求めて、これを計画停止地点として予測する。ここで、計画停止地点は、単に過去の統計データ上で車両が停止する停止確率の最も高い地点ではなく、過去の統計データと現在の自車両の走行条件とに基づいて求めた停止確率の最も高い地点である。このため、単に過去データだけを使用した場合よりも、自車両が停止する確率のより高い停止地点を求めることができる。
【０００８】
上記の目的を達成するため、本発明の車両用走行計画生成システムは、車両のショートトリップの統計データを蓄積したデータベースと、前記データベースから、自車の現在のショートトリップにおける停止地点の候補を含む統計データを抽出する統計データ抽出手段と、抽出された統計データに含まれる停止地点の候補の中から、自車の現在のショートトリップの走行条件に基づいて、計画停止地点を予測する停止地点予測手段と、自車両が計画停止地点に停止するように、走行計画を生成する走行計画生成手段とを有し、前記データベースに蓄積された統計データは、加速して通過する場合と減速して停車する場合の両方の頻度の高いジレンマ地点のデータを含み、前記停止地点予測手段は、自車両の現在のショートトリップの発進地点と計画停止地点との間にジレンマ地点が存在する場合に、当該ジレンマ地点を計画停止地点とすることを特徴としている。
【０００９】
このように構成された本発明は、過去の統計データと自車両の現在の走行条件とに基づいて、自車両が現在のショートトリップで次に停止する計画停止地点を予測する。これにより、本発明によれば、交通信号機の切替えタイミングのデータと関係なく、自車両が停止する可能性の高いショートトリップの停止地点を予測して走行計画を生成することができる。
また、ジレンマ地点付近では、運転者が車両を停止させるべきか、通過させるべきか迷う頻度が高い。このような地点では、例えば、信号機付き交差点の手前で、車両が急加速したたり、またはその逆に、車両が急停止したりする頻度が高い。特に、車両が急加速した場合には、車両の燃費が悪化する。また、急加速して通過した直後の交差点で停止することもある。そこで、ジレンマ地点を計画停止地点とした走行計画を生成することによって、ジレンマ地点付近での急加速及び急停止の発生を回避することができる。
【００１０】
また、本発明において、好ましくは、前記データベースに蓄積された統計データは、プローブ情報から生成されたものである。
【００１１】
プローブ情報とは、走行中の車両から無線通信を介して収集した、その車両の位置及び速度等の様々なデータをいう。プローブ情報を利用することにより、車両が発進してから停止するまでのショートトリップの発進地点と停止地点との組合せと、発進地点から発進した車両のうち各組合せの停止地点に停止する車両の割合を示す停止確率と、各組合せのショートトリップごとの走行条件の統計値とを対応付けた統計データを蓄積することができる。
【００１２】
また、本発明において、好ましくは、前記走行計画生成手段は、自車両の現在のショートトリップの発進地点から計画停止地点までの道程における自車両の計画速度及び計画加速度の少なくとも一方を設定する走行計画を生成する。
これにより、車両の速度及び加速度をパラメータとした走行計画を生成することができる。
【００１３】
また、本発明において、好ましくは、前記走行計画生成手段は、自車両の現在のショートトリップの発進地点から計画停止地点までの道程に沿って、加速区間、定速区間、惰行区間及び減速区間を順次に設定した走行計画であって、前記ショートトリップの全区間のうちの前記惰行区間の割合が所定値以上である走行計画を生成する。
【００１４】
このように、惰行区間の割合を所定値以上とすることによって、車両の燃費の向上を図ることができる。
【００１５】
また、本発明において好ましくは、前記加速区間及び前記定速区間において、自車両の実際の車速と走行計画による車速との差が所定値以上である場合に、前記停止地点予測手段は、前記自車両の実際の車速に基づいて新たな計画停止地点を予測する。
【００１６】
このように、加速区間及び前記定速区間においては、運転者の意志を尊重して当初の走行計画を取り消して新た計画停止地点を予測し、一方、惰行区間に入った後は、車両の燃費が優先されて、当初の走行計画は取り消されない。これにより、運転者の意志と車両の燃費の向上との両立が図られる。
【００１７】
また、本発明において好ましくは、前記惰行区間において、アクセルペダルが所定時間以上継続して操作された場合に、前記停止地点予測手段は、当初の計画停止地点よりも先に位置する新たな計画停止地点を予測する。
これにより、よい運転者の意図に沿った運転計画を生成することができる。
【００１８】
また、本発明において好ましくは、前記走行計画生成手段は、計画停止地点までのショートトリップの道程上で自車両に先行する他車両の車速が、当初の走行計画の前記定速区間の計画速度よりも低い場合に、前記停止地点予測手段は、前記他車両の車速に基づいて新たな計画停止地点を予測する。
【００１９】
このように、自車両の周囲の交通状況により、走行計画に従った走行が困難な場合に、新たな走行計画を生成することにより、実現の可能性の高い走行計画を生成することができる。
【００２０】
なお、ここで先行する他車両とは、自車両の直前を走行する先行車両であってもよいし、自車両の何台も前を走行する車両であってもよい。また、他車両の車速は、自車両に搭載したレーダなどの機器で直接測定してもよいし、プローブ情報として取得してもよい。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の車両用走行計画生成システムによれば、交通信号機の切替えタイミングのデータと関係なく、自車両が停止する可能性の高いショートトリップの停止地点を予測して走行計画を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】車両用の走行計画の概念図である。
【図２】本発明の第１実施形態による車両用走行計画生成システムの構成を示すブロック図である。
【図３】ショートトリップにおける発進交差点及び停止交差点の説明図である。
【図４】（ａ）は、交差点に停止する事前確率を示す棒グラフであり、図４（ｂ）は、交差点に停止する事後確率を示す棒グラフである。
【図５】走行計画の走行パターンを示すグラフである。
【図６】プローブ情報センターの処理を説明するフローチャートである。
【図７】図６に続くフローチャートである。
【図８】車載システムの処理を説明するフローチャートである。
【図９】図８に続くフローチャートである。
【図１０】計画停止交差点の予測ステップ及び走行計画の生成ステップの一例を説明するフローチャートである。
【図１１】計画停止交差点の予測ステップの他の例を説明するフローチャートである。
【図１２】計画停止交差点の予測ステップの更に他の例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、添付の図面を参照して、本発明の車両用走行計画生成システムの第１実施形態を説明する。
まず、図１を参照して、車両が発進してから停止するまでのショートトリップの走行計画について説明する。図１の上段には、道程に沿って順次に位置する信号機付き交差点（以下、交差点）Ａ、Ｂ及びＣが示されている。図１の中段には、走行計画のない走行パターンの一例が曲線Ｉで示されている。さらに、図１の下段には、走行計画に従った走行パターンの一例が曲線IIで示されている。図１の中段及び下段の横軸は道程を表し、縦軸は車速を表す。
【００２６】
曲線Ｉで示すように、走行計画のない走行パターンでは、交差点Ａと交差点Ｂとの間の破線ａで囲んだ領域で不必要な加減速が繰り返されている。このような加減速は、燃費を悪化させる。さらに、この走行パターンでは、交差点Ｂ付近の破線ｂで囲んだ領域で、車両が急加速している。この急加速は、交差点Ｂの信号機の点灯が切り替わる前に、車両が交差点を通過しようとした結果である。このような急加速も燃費を悪化させる。そのうえ、車両は、急加速をして交差点Ｂを通過したものの、結局、交差点Ｂの直後の交差点Ｃで停止している。このため、交差点Ｂ付近での急加速は無駄な結果となっている。
【００２７】
これに対して、曲線IIで示すように、走行計画に従った走行パターンでは、車両は不必要な加減速をすることなく、交差点Ａから発進して交差点Ｂで停止している。このため、この走行計画に従って走行することによって、燃費の向上を図ることができる。さらに、ある車両が走行計画に従って燃費効率の良い走行パターンで走行すると、その車両の後続車も燃費効率の良い走行パターンで走行することになる。したがって、走行計画を生成することによって、道路交通全体の省燃費に貢献することが期待できる。
なお、走行計画の走行パターンは、燃料消費を抑制するものに限定されない。例えば、車両の加速性能を十分に発揮できるような走行パターンであってもよい。
【００２８】
つぎに、図２を参照して、本発明の実施形態による車両用走行計画生成システムの構成について説明する。図２は、実施形態による車両用走行計画生成システムの構成を示すブロック図である。
【００２９】
図２に示すように、実施形態による車両用走行計画生成システムは、プローブ情報センター１と車載システム２とから構成されている。プローブ情報センター１は、車両との間でプローブ情報を通信する通信部１１と、プローブ情報を処理して統計データを生成するサーバ１２と、統計データを蓄積するデータベース１３とを備えている。
【００３０】
下記の表１に示すように、データベース１３には、車両が発進してから停止するまでのショートトリップの発進交差点と停止交差点との組合せと、各組合せの発進交差点から発進した車両のうちその組合せの停止交差点に停止する車両の割合を示す停止確率と、各組合せのショートトリップの走行条件の統計値とを対応付けた統計データが蓄積されている。
【００３１】
【表１】
0005783356.tif 000002
【００３２】
上記の表１では、発進交差点Ａと停止交差点Ｂとの組合せに対して、発進交差点Ａから発進した車両のうち交差点Ｂに停止する車両の割合を示す停止確率「０．０４」と、その組合せのショートトリップの走行条件の統計値とが対応付けられている。走行条件の統計値（予測パラメータ）としては、車両が発進後、加速終了時の発進交差点からの距離の平均値、発進時から加速終了時迄の経過時間の平均値、及び加速終了時の車速の平均値が挙げられる。さらに、加速終了後の定速走行中の車速の平均値や、信号変化からの経過時間の平均値を加えてもよい。また、統計データには、各組合せごとの予測パラメータとして、平均、分散、共分散行列及び行列式を含めてもよい。
【００３３】
また、車載システム２は、プローブセンター１との間でプローブ情報を通信する通信部２１と、データベース１３の蓄積データに基づいて走行計画を生成する計画生成ユニット２２とを有する。計画生成ユニット２２は、データベース１３から、自車両の現在のショートトリップの発進地点を含む組合せを含む関連統計データを抽出する統計データ抽出部２２１と、関連統計データと、自車両の現在のショートトリップの走行条件の値とに基づいて、抽出統計データに含まれる各組合せの停止地点にそれぞれ停止する停止確率を計算し、停止確率の最も高い停止地点を計画停止地点として予測する停止地点予測部２２２と、自車両が計画停止地点に停止するように、走行計画を生成する走行計画生成部２２３とを有する。
【００３４】
統計データ抽出部２２１は、通信部２１を介して、データベース１３から、自車両の現在のショートトリップの発進地点を含む組合せを含む関連統計データを抽出する。図３に示すように、自車両が交差点Ａから発進する場合、データベース１３から、上記表１の統計データのうち発進交差点Ａを含む組合せ１〜４の統計データを抽出する。抽出された関連統計データでは、交差点Ｂ〜Ｅに停止する停止確率は、それぞれ「０．０４」、「０．１４」、「０．０９」及び「０．４」である。これらの停止確率は、プローブ情報サーバ１が収集した多数の車両のプローブ情報を統計処理し、交差点Ａから発進して、各交差点Ｂ〜Ｅにそれぞれ停止した車両の頻度に基づいて求めたものである。
【００３５】
ここで、図４（ａ）に、交差点Ｂ〜Ｅに停止する停止確率を棒グラフで模式的に示す。図４（ａ）に示すように、停止確率では、交差点Ｃに停止する確率が最も高くなっている。
【００３６】
停止地点予測部２２２は、関連統計データと、自車両の現在のショートトリップの走行条件の値とに基づいて、抽出統計データに含まれる各組合せの停止地点にそれぞれ停止する停止確率を計算し、停止確率の最も高い停止地点を計画停止地点として予測する。停止確率の計算に当たっては、ベイズの定理を利用する。
【００３７】
ベイズの定理は、下記の式１で表される。
【００３８】
【数１】
0005783356.tif 000003
【００３９】
上記の式１において、Ｐ（Ｈ１）は、Ｈ１が生じる確率（事前確率）を表し、Ｐ（Ｄ｜Ｈ１）は、Ｈ１という事象が生じるときのＤが生じる確率（尤度）を表し、また、Ｐ（Ｈ１｜Ｄ）は、Ｄという事象が生じたときのＨ１が生じる確率（事後確率）を表す。
【００４０】
尤度は、予測パラメータの正規分布を仮定すると、μを平均ベクトル、Ｓを共分散行列、ｘを走行時に得られるデータベクトルとして、下記の式で表される。
【００４１】
【数２】
0005783356.tif 000004
【００４２】
そして、事前確率Ｐ（Ｈ１）は、抽出した関連統計データにおいて車両が交差点Ｈ１〜Ｈｎに停止する停止確率に相当する。
【００４３】
また、尤度Ｐ（Ｄ｜Ｈ１）〜Ｐ（Ｄ｜Ｈｎ）は、それぞれの交差点Ｈ１〜Ｈｎに停車したときの、走行条件の平均値となる確率に相当する。走行条件の平均値（予測パラメータ）としては、例えば、加速終了時の発進交差点からの距離の平均値、発進時から加速終了時迄の経過時間の平均値、加速終了時の車速の平均値、及び、加速終了後の定速走行中の車速の平均値となる確率に相当する。
【００４４】
そして、ベイズの定理を利用して事前確率及び尤度から求められる事後確率Ｐ（Ｈ１｜Ｄ）〜Ｐ（Ｈｎ｜Ｄ）は、抽出された統計データと、自車両の現在のショートトリップの走行条件の値とに基づいて、抽出された統計データに含まれる各組合せの停止地点にそれぞれ停止する停止確率に相当する。
【００４５】
図４（ｂ）に、交差点Ｂ〜Ｅに停止する停止確率を示す。図４（ｂ）に示すように、停止確率では、交差点Ｂに停止する確率が最も高くなっている。したがって、交差点Ｂが、計画停止地点として予測される。
【００４６】
走行計画生成部２２３は、交差点Ａから発進した自車両が、交差点Ｂに停止するように、ショートトリップの走行計画を生成する。走行計画においては、自車両の現在のショートトリップの発進交差点Ａから計画停止交差点Ｂまでの道程における自車両の計画速度及び計画加速度を設定することにより、走行パターンが設定される。
【００４７】
図５に、走行計画の一例を示す。図５の横軸は道程を表し、縦軸は車速を表す。図５に曲線IIIで示す走行パターンは、自車両の現在のショートトリップの発進交差点Ａから計画停止交差点Ｂまでの道程に沿って、加速区間Ｌ１、定速区間Ｌ２、惰行区間Ｌ３及び減速区間Ｌ４が順次に設定されている。加速区間Ｌ１では、所定の加速度で車両を加速し、定速区間Ｌ２では、所定の一定車速で走行する。また、惰行区間Ｌ３では、アクセルを踏み込んでいない状態で惰行走行する。そして、停止交差点Ｂの手前から所定の減速度で車両を減速して、停止交差点Ｂに停止する。
【００４８】
例えば、加速終了地点に基づいて計画停止交差点が決定されると、（１）定速区間Ｌ２における巡航速度、（２）惰行区間Ｌ３の終了時の速度、（３）惰行区間Ｌ３における減速度、及び（４）減速区間Ｌ４におけるブレーキによる減速中の減速度を設定して、走行パターンを構成する速度プロファイルが生成される。
【００４９】
ここで、（１）定速区間Ｌ２での巡航速度は、自車の現在のショートトリップと同じショートトリップ区間を走行した車両の蓄積データにおける巡航速度の平均値に設定されるとよい。このように、蓄積データにおける巡航速度の平均値に準じた巡航速度を設定すれば、計画各停止位置に停止し易くなると考えられる。
【００５０】
また、（２）惰行区間Ｌ３の終了時の速度は、予め所定の速度（例えば、３０ｋｍ／ｈ）を設定しておくとよい。また、（３）惰行区間Ｌ３での減速度も、予め所定の減速度（例えば、０．０４Ｇ）を設定しておくとよい。さらに（４）減速区間Ｌ４で減速度も、予め所定の減速度（例えば、０．１５Ｇ）を設定しておくとよい。
【００５１】
そして、交差点Ａから交差点Ｂ間のショートトリップの全区間のうちの惰行区間Ｌ３の割合が所定値（例えば、５０％）以上である。このように、惰行区間Ｌ３の割合を高くすることによって、燃費の向上を図ることができる。
【００５２】
さらに、車載システム２は、走行計画に沿った走行パターンを運転者に提供する情報提供部２３と、走行計画に沿った走行パターンでの走行をするように運転者を誘導するために、アクセルペダルの反発力を調整するペダル制御部２４と、反発力を調整可能なアクセルペダル２５とを備えている。例えば、情報提供部２３は、ショートトリップの走行パターンに合わせて、加速区間Ｌ１、定速区間Ｌ２、惰行区間Ｌ３及び減速区間Ｌの別を運転者対して表示したり、音声で報知したりするとよい。また、ペダル制御部２４は、定速区間Ｌ２を走行中に、加速区間Ｌ１を走行中よりもアクセルペダル２５の反発力を大きくする。さらに、ペダル制御部２４は、惰行区間Ｌ３走行中に、定速区間Ｌ２を走行中よりも一段とアクセルペダル２５の反発力を大きくする。これにより、運転者を走行計画の走行パターンに従って運転するように誘導することができる。
【００５３】
また、車載システム２は、先行車両の速度を測定するためのレーダ２６と、車両の位置を測定するＧＰＳ（全地球測位システム）２７と、カーナビゲーションシステムの地図情報が格納された記憶部２８とを備えている。
【００５４】
次に、実施形態による車両用走行計画生成システムの動作例を説明する。
まず、図６及び図７のフローチャートを参照して、プローブ情報センター１の処理を説明する。プローブ情報センター１は、通信部１１を介して、多数の車両からプローブ情報（プローブデータ）を収集してデータベース１３に蓄積する（Ｓ６０１）。
プローブ情報センター１のサーバ１２は、蓄積されたプローブ情報から、トリップごとのプローブデータを抽出する（Ｓ６０２）。
【００５５】
さらに、サーバ１２は、トリップのプローブデータを、車両が発進してから次に停止するまでのショートトリップごとに分割して、ショートトリップデータ（ＳＴデータ）を生成する（Ｓ６０３）。ここでは、車速Ｖが発進判定速度Ｖｓ以上（Ｖ≧Ｖｓ）になった時点から、車速Ｖが最低到達速度Ｖｍｉｎ以上（Ｖ≧Ｖｍｉｎ）になった後、車速が停止判定速度Ｖｅ以下（Ｖ≦Ｖｅ）になるまでを、１つのショートトリップとする。例えば、車速がＶ＝０から再びＶ＝０になるまでをショートトリップとして抽出してもよい。
【００５６】
次に、サーバ１２は、ショートトリップごとの発進交差点及び停止交差点を特定する（Ｓ６０４）。交差点の特定に当たっては、車両に搭載されたＧＰＳから車両の位置を特定し、車両の位置を地図データベースと照合するとよい。
【００５７】
サーバ１２は、ショートトリップごとのデータについて以下の処理を行う。
ショートトリップデータの発進交差点と停止交差点とが異なる場合（Ｓ６０５で「Ｙｅｓ」の場合）、サーバ１２は、発進時の時刻ｔ０と、発進時の車両の走行距離ｌ０と、発進交差点までの距離Ｄとを求める（Ｓ６０６）。
【００５８】
次に、車両の加速終了時の時刻ｔａ、走行距離ｌａ、及び車速Ｖａを求める（Ｓ６０７）。加速終了の判断条件は、Ｖ≧Ｖｍｉｎ、かつ加速度＜０とするとよい。
【００５９】
次に、車両が発進交差点を通過した時点の走行距離ｌｐを求める（Ｓ６０８）。
なお、ステップＳ６０６で求めた距離Ｄは、カーナビゲーションシステムを利用して求めても良いし、発進時の走行距離ｌ０と交差点通過時の走行距離ｌｐとの差（ｌｐ−ｌ０）として求めてもよい。
【００６０】
次に、車両の加速終了時の発進交差点からの走行距離Ｌａ、及び加速終了時の信号変化からの経過時間Ｔａを求める。発進交差点からの距離Ｌａは、加速終了時の走行距離ｌａと発進交差点を通過時の走行距離ｌｐとの差（ｌａ−ｌｐ）として求めるとよい。また、加速終了時の信号変化からの経過時間Ｔａは、発進時の時刻ｔ０から加速終了時の時刻ｔａ迄の経過時間（ｔ０−ｔａ）に、交差点までの距離Ｄを発進波伝播速度Ｗｓで除したもの（Ｄ／Ｗｓ）を加えて求めるとよい。
【００６１】
次に、停止交差点の手前の減速開始地点の走行距離ｌｅ、及び減速開始地点を通過した時刻ｔｅを求める（Ｓ６１０）。減速開始の判定は、停止交差点から遡って、加速度＞０となった地点として求めるとよい。
【００６２】
次に、加速終了時点から減速開始時点までの平均車速Ｖｌを求める（Ｓ７０１）。平均車速は、減速開始地点の距離ｌｅと加速終了時の距離ｌａとの差（ｌｅ−ｌａ）を、減速開始地点の通過時刻ｔｅと加速終了時の時刻ｔａとの差（ｔｅ−ｔａ）で除したもの（（ｌｅ−ｌａ）／（ｔｅ−ｔａ））として求めるとよい。
【００６３】
次に、蓄積されたショートトリップデータを、同一発進交差点ごとにまとめる（グルーピングする）（Ｓ７０２）。
【００６４】
そして、所定数以上のショートトリップデータが蓄積されてから（Ｓ７０４で「Ｙｅｓ」の場合）、グルーピングされたショートトリップのデータの統計処理を行う（Ｓ７０５）。統計処理によって、上述した種々のパラメータの平均、分散、共分散行列及び逆行列を求めるとよい。
【００６５】
次に、統計処理により求められた各種の統計データを、発信交差点と停止交差点の組合せ（ペア）ごとに整理する（Ｓ７０６）
このようにして、プローブ情報を利用して、上記の表１に示す統計データが得られる。
【００６６】
次に、図８及び図９のフローチャートを参照して、車載システム２の処理を説明する。車載システム２は、自車両が停止中に（Ｓ８０１で「Ｙｅｓ」）、自車両の直前の交差点の識別子（ＩＤ）、距離Ｄ、現在の停止時の走行距離ｌ０を求める（Ｓ８０２）。図４（ａ）に示す例では、自車両は交差点Ａの直前に停止している。したがって、車載システム２は、ＧＰＳ２７により自車両の現在位置を求め、その現在位置を、記憶部２８に記憶されている地図データと照合して、直前の交差点Ａの識別子を求める。これにより、交差点Ａが発進交差点となる。
なお、自車両の車速Ｖが、停止判定速度Ｖｅ以下（Ｖ≦Ｖｅ）であり、かつ、自車両のブレーキが掛けられている状態の場合に、自車両が停止であると判定するとよい。
【００６７】
次に、統計データ抽出部２２１は、通信部２１を介して、プローブ情報センター１に対して、データベース１３に蓄積されている統計データのうち、自車両の現在のショートトリップの発進交差点Ａを含む組合せを含む関連統計データを要求する（Ｓ８０３）。具体的には、表１に示した統計データのうち、発進交差点Ａを含む関連データを要求する。
【００６８】
次に、自車両が発進したとき（Ｓ８０４で「Ｙｅｓ」の場合）に、発進時の時刻ｔ０を求める（Ｓ８０５）。
続いて、自車両が発進交差点Ａを通過したとき（Ｓ８０５で「Ｙｅｓ」の場合）に、発進交差点Ａを通過した時点の走行距離ｌｐを求める（Ｓ８０６）。
【００６９】
次に、自車両の加速が終了したとき（Ｓ８０８で「Ｙｅｓ」の場合）に、加速終了時の時刻ｔａ、走行距離ｌａ及び車速Ｖａを求める（Ｓ８０９）。
さらに、加速終了時の発進交差点Ａからの距離Ｌａ、信号変化からの経過時間Ｔａを求める（Ｓ８１０）。
【００７０】
次に、通信部２１を介して、プローブ情報センター１のデータベース１３から、自車両の現在のショートトリップの発進交差点Ａを含む組合せを含む関連統計データが抽出されて送信された場合（Ｓ８１１で「Ｙｅｓ」の場合）、停止地点予測部２２２は、関連統計データと、自車両の現在のショートトリップの走行条件の値とに基づいて、抽出統計データに含まれる各組合せの停止交差点にそれぞれ停止する停止確率を計算する。そして、停止確率の最も高い停止交差点を計画停止地点として予測する（Ｓ９０１）。
【００７１】
本実施形態では、計画停止交差点の予測にあたって、これまでのステップで求めた自車両の種々の走行条件、即ち、加速終了時の発進交差点Ａからの距離Ｌａ、及び信号変化からの経過時間Ｔａ、加速終了時の速度Ｖａを予測パラメータとして使用して、式１に示したベイズの定理を利用して、各停止交差点での停止確率（事後確率）を計算する。そして、交差点Ｂに停止する事後確率が最大となった場合、交差点Ｂを計画停止交差点として予測する。
【００７２】
そして、走行計画生成部２２３は、自車両が計画停止交差点Ｂに停止するように、図５に示したように、加速区間Ｌ１、定速区間Ｌ２、惰行区間Ｌ３及び減速区間Ｌ４を順次に設定した走行パターンの走行計画を生成する（Ｓ９０２）。
また、情報提示部２３は、運転者に走行計画の走行パターンを報知して、走行計画の走行パターンに従って車両を走行させるように運転者を誘導する。
【００７３】
ところで、常に運転者が走行計画どおりの車両を運転するとは限らない。その結果、自車両の実際の車速と走行計画による車速とが異なることがある。そこで、加速区間Ｌ１及び定速区間Ｌ２において、すなわち、惰行区間Ｌ３の開始地点Ｐ２に到達するまで（Ｓ９０６で「Ｎｏ」の場合）、自車両の実際の車速と走行計画による車速との差が所定値以上である場合（Ｓ９０３で「Ｙｅｓ」の場合）に、停止地点予測部２２２は、自車両の実際の車速に基づいて新たな計画停止交差点を予測する（Ｓ９０４）。
【００７４】
次に、走行計画生成部２２３は、当初の走行計画を取り消し、新たな計画停止交差点までのショートトリップの走行計画を生成する（Ｓ９０５）。
【００７５】
次に、惰行区間Ｌ３の開始地点Ｐ２に到達した場合（Ｓ９０６で「Ｙｅｓ」の場合）において、後続車両が一定距離以上離れているとき（Ｓ９０７で「Ｙｅｓ」の場合）、計画生成ユニット２２は、惰行開始を指示する（Ｓ９０８）。
【００７６】
一方、惰行区間Ｌ３の開始地点Ｐ２に到達した場合（Ｓ９０６で「Ｙｅｓ」の場合）において、後続車両が一定距離以下のとき（Ｓ９０７で「Ｎｏ」の場合）、惰行開始地点が変更される（Ｓ９０９）。後続車が迫っている場合に惰行を開始すると、後続車が追突するおそれがある。このため、惰行開始を遅らせることによって、追突の防止を図ることができる。
【００７７】
そして、変更後の惰行開始位置に到達した場合（Ｓ９１０）、計画生成ユニット２２は、惰行開始を指示する（Ｓ９０８）。惰行開始の指示によって、情報提示部２３は、運転者に惰行開始を指示する（Ｓ９０８）。さらに、ペダル制御部２４は、アクセルペダル２５の反発力を高くして、運転者にアクセルペダル２５を踏み込まない惰行運転を促す。
【００７８】
ところで、惰行開始指示後も、運転者がアクセルペダル２５を所定時間以上継続して操作した場合（Ｓ９１２で「Ｎｏ」の場合）には、停止地点予測部２２２は、運転者の意志を尊重して、当初の計画停止地点よりも先に位置する新たな計画停止地点を予測する。
【００７９】
そして、車両が停止することによって（Ｓ９１３で「Ｙｅｓ」の場合）、ショートトリップは終了する。
【００８０】
次に、本発明の車両用走行計画生成システムの第２実施形態を説明する。
第２実施形態の車両用走行計画生成システムは、図９のステップＳ９０１〜Ｓ９０２の処理内容以外は、第１実施形態のものと基本的に同じである。第２実施形態では、先行車両の車速を考慮して、走行計画を生成する。
【００８１】
以下、図１０のフローチャートを参照して、第２実施形態における変更部分の処理を説明する。
図１０に示すように、第２実施形態では、第１実施形態のステップＳ９０１と同様に、加速終了時の予測パラメータを利用して、計画停止交差点を予測する（Ｓ１００１）。
【００８２】
次に、予測パラメータから定速区間における計画速度（巡航速度）を設定する（Ｓ１００２）。
【００８３】
次に、計画停止地点までのショートトリップの道程上で、前方に先行車両が存在する場合（Ｓ１００３で「Ｙｅｓ」の場合）、レーダ等で先行車両の車速を測定する（Ｓ１００４）。
【００８４】
次に、先行車両野車速が、自車両の当初の走行計画の定速区間の計画速度よりも低い場合（Ｓ１００６で「Ｙｅｓ」の場合）、停止地点予測部２２１は、先行車両の車速を、自車両の定速区間の新たな計画速度（巡航速度）として設定する（Ｓ１００７）。
【００８５】
次に、停止地点予測部２２１は、新たに設定した計画速度に基づいて、新たな計画停止交差点を予測する（Ｓ１００８）。
【００８６】
次に、第１実施形態のステップＳ９０２と同様に、走行計画生成部２２３は、新たに設定した計画速度と、新たな計画停止交差点とに基づいて、走行計画を生成する（Ｓ１００９）。
このように、自車両の周囲の交通状況により、走行計画に従った走行が困難な場合に、新たな走行計画を生成することにより、実現の可能性の高い走行計画を生成することができる。
【００８７】
次に、本発明の車両用走行計画生成システムの第３実施形態を説明する。
第３実施形態の車両用走行計画生成システムは、図９のステップＳ９０１〜Ｓ９０２の処理内容以外は、第１実施形態のものと基本的に同じである。第３実施形態では、周囲の交通の流れを考慮して、走行計画を生成する。
【００８８】
以下、図１１のフローチャートを参照して、第３実施形態における変更部分の処理を説明する。
図１１に示すように、第３実施形態では、第１実施形態のステップＳ９０１と同様に、計画停止交差点を予測した後、自車両に先行する他車両の車速を取得する（Ｓ１１０１）。ここでは、自車両の前方、計画停止交差点まで道程上の他車両の車速を、ＶＩＣＳ（登録商標）（Vehicle Information and Communication System）、リアルタイムのプローブ情報によって取得するのがよい。
【００８９】
なお、ＶＩＣＳ（登録商標）とは、渋滞、交通規制、所要時間、交通障害及び駐車場といった道路交通情報をリアルタイムに送信し、カーナビゲーションなどの車載機器に文字・図形で表示する情報通信システムをいう。
【００９０】
次に、先行する他車両の車速（リンク流速）が、当初の走行計画の定速区間の計画速度よりも低い場合に、停止地点予測部２２２は、その先行する他車両の車速（リンク流速）を、定速区間の計画速度として、新たな計画停止交差点を予測する（Ｓ１１０３）。
【００９１】
次に、走行計画生成部２２３は、先行する他車両の車速（リンク流速）と、新たな計画停止交差点とに基づいて、新たな走行計画を生成する（Ｓ１１０４）。新たな走行計画も、加速区間、定速区間、惰行区間及び減速区間を順次に設定した走行パターンを有する。新たな走行計画では、定速区間の計画速度が、先行する他車両の車速であり、自車両は、新たな計画停止交差点で停止する。
【００９２】
続いて、図９のＳ９０３のステップへ戻る。
このように、自車両の周囲の交通状況により、走行計画に従った走行が困難な場合に、新たな走行計画を生成することにより、実現の可能性の高い走行計画を生成することができる。
【００９３】
次に、本発明の車両用走行計画生成システムの第４実施形態を説明する。
第４実施形態の車両用走行計画生成システムは、データベース１３内の統計データの内容、及び図９のステップＳ９０１〜Ｓ９０２の処理内容以外は、第１実施形態のものと基本的に同じである。第４実施形態では、交差点通過時の信号の変わり目におけるジレンマをを考慮して、走行計画を生成する。
【００９４】
下記の表２に示すように、第４実施形態では、データベース１３に蓄積された統計データは、所定値以上の急加速をして通過する場合と所定値以上の急減速をして停車する場合の両方の頻度の高いジレンマ地点のデータを含む。
【００９５】
【表２】
0005783356.tif 000005
【００９６】
さらに、データベース１３は、ジレンマ交差点が示されている組合せについて、走行条件の特徴値を、上記表２とは別にジレンマデータとして蓄積する。ジレンマデータでは、ジレンマ（急加速又は急減速）が発生したショートトリップの特徴量を計算したものである。特徴量としては、例えば、加速終了時の発進交差点からの距離、経過時間、車速が挙げられる。
【００９７】
以下、図１２のフローチャートを参照して、第４実施形態における変更部分の処理を説明する。
【００９８】
第４実施形態では、第１実施形態のステップＳ９０１と同様にして計画停止交差点を予測した後、自車両の現在のショートトリップの発進地点と計画停止地点との間にジレンマ地点が存在する場合（Ｓ１２０１で「Ｙｅｓ」の場合）に、データベース１３に蓄積されたジレンマデータとの類似度を計算する（Ｓ１２０２）。ジレンマデータとの類似度の計算にあたっては、例えば、ジレンマデータに蓄積された１つ以上の特徴量と、自車両の現在の走行条件の値との差を計算する。
【００９９】
次に、類似度が基準値以上である場合（Ｓ１２０３で「Ｙｅｓ」の場合）に、ジレンマ交差点を計画停止交差点に設定する（Ｓ１２０４）。例えば、前ステップで計算した差が、所定の基準値以下である場合に、類似度が基準値以上であると判定する。
【０１００】
例えば、上記の表１の、発進交差点「Ａ」と停止交差点「Ｃ」との組合せ「２」の場合、ジレンマ交差点「Ｂ」が登録されている。この場合、例えば、ジレンマデータとして蓄積された加速終了時の発進交差点からの距離と、自車両の現在の走行条件の加速終了時の発進交差点からの距離との差が、所定の基準値以下である場合に、ジレンマ交差点「Ｂ」を新たな計画停止交差点として設定する。
【０１０１】
続いて、図９のＳ９０３のステップへ戻る。
このように、ジレンマ交差点を計画停止交差点とした走行計画を生成することによって、ジレンマ交差点付近での急加速及び急停止の発生を回避することができる。
【０１０２】
上述の実施形態においては、本発明を特定の条件で構成した例について説明したが、本発明は種々の変更及び組み合わせを行うことができ、これに限定されるものではない。例えば、上述の実施形態では、発進地点及び停止地点が信号機付き交差点である例について説明したが、本発明では、発進地点及び停止地点はこれに限定されない。例えば、渋滞頻度の高い地点を発進地点又は停止地点としてもよい。
【０１０３】
また、上述の実施形態においては、加速区間、定速区間、惰行区間及び減速区間を順次に設定した走行パターンを有する走行計画を生成する例について説明したが、本発明の生成する走行計画の走行パターンはこれに限定されない。
【符号の説明】
【０１０４】
１  プローブ情報センター
２  車載システム
１１  通信部
１２  サーバ
１３  データベース
２１  通信部
２２  計画生成ユニット
２３  情報提示部
２４  ペダル制御部
２５  アクセルペダル
２６  レーダ
２７  ＧＰＳ
２８  記憶部
２２１  統計データ抽出部
２２２  停止地点予測部
２２３  走行計画生成部
【図１】
0005783356.tif 000006
【図２】
0005783356.tif 000007
【図３】
0005783356.tif 000008
【図４】
0005783356.tif 000009
【図５】
0005783356.tif 000010
【図６】
0005783356.tif 000011
【図７】
0005783356.tif 000012
【図８】
0005783356.tif 000013
【図９】
0005783356.tif 000014
【図１０】
0005783356.tif 000015
【図１１】
0005783356.tif 000016
【図１２】
0005783356.tif 000017