(57)【要約】【課題】より正確に運転技量の評価を客観的に行うことができるとともに、運転操作自体の娯楽性を高めること。【解決手段】運転操作データ生成部３５が、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を表す実走行挙動データ及び、この車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定した推定挙動データに基づいて、その車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成する。そして運転操作評価部３７が、この運転操作データ４５に基づいてその運転者の運転技量を評価する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成する実走行挙動データ生成手段と、
前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成する推定挙動データ生成手段と、
前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成する運転操作データ生成手段と、
前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価する運転技量評価手段と
を有することを特徴とする運転技量評価装置。
【請求項２】
請求項１記載の運転技量評価装置において、
前記実走行挙動データに基づいて前記所定区間における前記車両の走行可能状況に応じた補正データを生成し、前記補正データに基づいて前記推定挙動データを補正する補正手段
を有することを特徴とする運転技量評価装置。
【請求項３】
請求項２記載の運転技量評価装置において、
前記補正手段は、複数の前記実走行挙動データに基づく前記車両による複数の走行状況に応じて前記補正データを生成することを特徴とする運転技量評価装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか記載の運転技量評価装置において、
前記道路形状データに関連づけて前記運転操作データを記録する記憶手段
を有することを特徴とする運転技量評価装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれか記載の運転技量評価装置において、
前記運転技量評価手段は、
前記車両における互いに垂直な３方向に関して前記運転操作データを微分し、その結果としての加加速度を算出する加加速度算出手段と、
前記加加速度が規定の閾値を超えた場合に前記車両の運転状況が悪いと判断する加加速度判断手段と
を備えることを特徴とする運転技量評価装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項４のいずれか記載の運転技量評価装置において、
前記運転技量評価手段は、
前記運転操作データをフィードバック制御関数に入力し、前記車両の安定に必要な制御データを算出する制御データ算出手段と、
前記制御データの量が規定の閾値を超えているか否かに応じて前記車両の運転状況を判断する制御データ量判断手段と
を備えることを特徴とする運転技量評価装置。
【請求項７】
実走行挙動データ生成手段によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成させる実走行挙動データ生成ステップと、
推定挙動データ生成手段によって、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成させる推定挙動データ生成ステップと、
運転操作データ生成手段によって、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成させる運転操作データ生成ステップと、
運転技量評価手段によって、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価させる運転技量評価ステップと
を有することを特徴とする運転技量評価方法。
【請求項８】
実走行挙動データ生成手段によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成させる実走行挙動データ生成ステップと、
推定挙動データ生成手段によって、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成させる推定挙動データ生成ステップと、
運転操作データ生成手段によって、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成させる運転操作データ生成ステップと、
運転技量評価手段によって、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価させる運転技量評価ステップと
を運転技量評価装置で実行させることを特徴とする運転技量評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所望の目的地に向けて車両を経路を誘導する運転技量評価装置、運転技量評価方法及び運転技量評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両に関して安全な運転を確保するために、様々な技術が開発されている。このような技術としては、運転者による車両の運転技術を診断することによって、その運転者自身の運転技術を客観的に評価するシステム（以下「運転技術診断システム」という）が存在している。
【０００３】
この運転技術診断システムでは、センサ部で検出した車両の挙動の特徴をメモリ媒体に記録しておき、これを診断装置で診断している。この診断装置は、メモリ媒体から所定の車両挙動として、例えば交差点での走行挙動を特定し、この走行挙動での計測データのみを抽出して運転者の運転上の特徴を表す特徴情報を生成する。この診断装置は、この特徴情報と、その基準となる安全基準情報との比較結果に基づいて、その運転者による運転技術を診断し、運転者の運転状況を表す診断情報を生成する。
【０００４】
このような従来の運転技術診断システムにおいては、上記計測データが一定値を超える場合に、無理な運転操作による車両挙動であることが検出されていた（特許文献１参照）。そのような計測データが一定値を超える場合としては、例えば条件設定部で設定された条件に適合する場合を挙げることができる。
【特許文献１】特許３５９３５０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の運転技術診断システムにおいては、このように予め設定された閾値に基づいて計測データを判断していたのでは、実際の道路形状との関係で正確な判断とはならない場合があった。つまり、従来の運転技術診断システムにおいては、この計測データに基づいて運転者が急なハンドル操作をしていたと判断しても、これが、例えば道路形状の関係上、やむを得ない操作であるのか或いは運転者の運転技量の問題であるのかを正確に反映することができなかった。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題には、上記した問題が一例として挙げられる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１記載の発明は、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成する実走行挙動データ生成手段と、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成する推定挙動データ生成手段と、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成する運転操作データ生成手段と、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価する運転技量評価手段とを有する。
【０００８】
上記課題を解決するために、請求項７記載の発明は、実走行挙動データ生成手段によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成させる実走行挙動データ生成ステップと、推定挙動データ生成手段によって、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成させる推定挙動データ生成ステップと、運転操作データ生成手段によって、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成させる運転操作データ生成ステップと、運転技量評価手段によって、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価させる運転技量評価ステップとを有する。
【０００９】
上記課題を解決するために、請求項８記載の発明は、実走行挙動データ生成手段によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成させる実走行挙動データ生成ステップと、推定挙動データ生成手段によって、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成させる推定挙動データ生成ステップと、運転操作データ生成手段によって、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成させる運転操作データ生成ステップと、運転技量評価手段によって、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価させる運転技量評価ステップとを運転技量評価装置で実行させる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施の形態を図面を参照しつつ説明する。
【００１１】
図１は、本実施形態におけるナビゲーション装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【００１２】
ナビゲーション装置１００は、車両を所望の目的地に誘導する車両誘導機能を備えている。このナビゲーション装置１００は、運転技量評価装置に相当し、記憶装置１８、演算装置２０、表示制御回路１４及びインターフェイス６がバス１２に接続されている。このナビゲーション装置１００にはディスプレイ１５が接続されている。このナビゲーション装置１００にはインターフェイス６を介して各種センサ２２が接続されている。これらディスプレイ１５及び各種センサ２２は、ナビゲーション装置１００の一部とされていてもよい。
【００１３】
上記運転技量評価装置は、このナビゲーション装置１００の一機能として組み込まれていても良いし、或いは、ナビゲーション装置１００による車両誘導機能とは別途発揮される別機能として組み込まれていても良い。つまり、この運転技量評価装置は、ナビゲーション装置１００によって車両誘導機能が発揮されていない場合においても、例えばほぼ恒常的に作動している形態であっても良い。
【００１４】
上記バス１２には、記憶装置１８、インターフェイス６、演算装置２０及び表示制御回路１４が接続されている。従って演算装置２０は、これら記憶装置１８、インターフェイス６及び表示制御回路１４との間でデータの交換が可能な構成となっている。
【００１５】
各種センサ２２としては、加速度センサ５、ジャイロセンサ２、車速パルス検出器３、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）４、バックセンサ２１及び地磁気センサ１のいずれか又はこれらいずれかの組み合わせを例示することができる。本実施形態では、各種センサ２２の出力を総称する場合、これを「センサデータ」とも呼んでいる。
【００１６】
加速度センサ５は、例えば車両の加速度及び傾斜角の少なくとも一方を検出する機能を有する。ジャイロセンサ２は、例えば車両の移動方位の検出を行う機能を有する。このジャイロセンサ２は、車両の方向変化に伴う角速度データを出力する角速度センサの一種である。このジャイロセンサ２は、加速度センサ５の代わりに上記傾斜角を計測しても良い。
【００１７】
車速パルス検出器３は、例えば車両の移動量や加速度を検出する機能を有する。この車速パルス検出器３は、車両が移動中であるか或いは停止中であるかを検出し、その検出状態を出力する。この車速パルス検出器３は、車両が移動中である場合にはこの車両の走行速度及び移動距離に関する走行状態データを出力する機能を有する。ＧＰＳ４は、複数のＧＰＳ衛星からの電波を受信して演算を行い、測位を行う機能を有する。このＧＰＳ４は、例えば緯度、経度、高度及び進行方位のいずれか又はこれらいずれかの組み合わせの測位データを生成する。
【００１８】
具体的にはこのＧＰＳ４は、例えば同時に観測した４機の衛星までの疑似距離を測定し、これら４機の衛星までの疑似距離の差に基づいて、現在地の測位を行う機能を有する。バックセンサ２１は、車両の移動方位を検出する機能を有する。具体的には、バックセンサ２１は、例えば変速ギアの位置を検出し、車両が前進しているか或いは後退しているかを検出する機能を有する。地磁気センサ１は、地磁気に基づいて車両の絶対方位を表す角度を検出する方位検出装置の一種である。このような角度としては、例えば方位角を挙げることができる。
【００１９】
記憶装置１８は、ＲＯＭ８、ＲＡＭ９及び記録媒体１６を有する。ＲＯＭ８は、後述する各種の処理プログラムやその他必要な情報が予め書き込まれた情報記憶媒体である。ＲＡＭ９は、上記各種のプログラムを実行する上で必要な情報の書き込み及び読み出しが行われる情報記憶媒体である。
【００２０】
このＲＡＭ９は、後述する実走行挙動データ、推定挙動データ、運転操作データ及び運転操作評価値を揮発的に記憶可能なメモリである。この記録媒体１６は、例えばフラッシュメモリ、ハードディスクなどの情報記憶媒体である。この記録媒体１６は、後述する地図情報及び道路形状データを不揮発的に記憶可能である。
【００２１】
演算装置２０は、ＣＰＵ７及びグラフィックコントローラ１３を有する。ＣＰＵ７は、上記各種のプログラムに従って各種の演算、制御を行う機能を有する。グラフィックコントローラ１３は、ＣＰＵ７の制御によって、図示しないビデオＲＡＭなどから画像データを取得し、この画像データに基づく画像を表示制御回路１４によってディスプレイ１５に表示させる機能を有する。
【００２２】
具体的には、このグラフィックコントローラ１３は、ＣＰＵ７の制御によって、例えば、上記地図情報に基づく地図をディスプレイ１５に表示させたり、その地図上に自車の位置を表すマークを重ねて表示させる機能を有する。
【００２３】
図２は、図１に示すナビゲーション装置１００におけるソフトウェアの構成例を示すブロック図である。なお図２は、図１に示す演算装置２２において動作する各種プログラム及び各種データなどの概略構成例を表している。
【００２４】
ナビゲーション装置１００は、運転技量評価プログラムに相当するソフトウェアとして、自車位置検出部３１、実走行挙動データ生成部３２、推定挙動データ生成部３３、運転操作データ生成部３５、運転操作評価部３７及び表示出力部３９を有する。またナビゲーション装置１００は、情報及びデータとして、例えば地図情報４１、道路形状データ４２、実走行挙動データ４３、推定挙動データ４４、運転操作データ４５及び運転操作評価値４６を有する。
【００２５】
このうち地図情報４１及び道路形状データ４２は、例えば記録媒体１６に記憶されている。また実走行挙動データ４３、推定挙動データ４４、運転操作データ４５及び運転操作評価値４６は、例えばＲＡＭ９に記憶されている。
【００２６】
上記自車位置検出部３１、推定挙動データ生成部３３、運転操作データ生成部３５、運転操作評価部３７及び表示出力部３９は、それぞれ、例えばプログラムであり、ＲＯＭ８に記憶されている。これら自車位置検出部３１などは、ＣＰＵ７の制御によってＲＯＭ８から読み出され、ＲＡＭ９に展開されることによって動作する。
【００２７】
上記地図情報４１は、車両を所望の目的地に誘導する際に必要な地図に関する情報を表している。道路形状データ４２は、地図上の各道路の形状を表すデータである。実走行挙動データ４３は、各種センサ２２によって検出された自車が実際に走行した際における挙動を表す挙動データである。推定挙動データ４４は、上記目的地までの経路を走行した場合に推定される自車の挙動を表す挙動データである。この推定挙動データ４４は、上記演算装置２０によって生成されたものである。
【００２８】
運転操作データ４５は、車両を運転する運転者の運転技量を表すデータである。運転操作評価値４６は、上記運転操作データ４５に基づいて運転者の運転技量を数値的に表した評価値である。
【００２９】
上記自車位置検出部３１は、上記ＧＰＳ４を制御して自車の位置を測位する。またこの自車位置検出部３１は、上記地図情報４１及び道路形状データ４２に基づいて所望の目的地までの経路を誘導する機能を有する。この道路形状データ４２は、例えばノード及びリンクを用いて各道路の形状を特定するための情報である。
【００３０】
具体的には、例えばデジタル道路地図においては、道路網はノードとリンクの組み合わせによって表現される。各ノードには固有のノード番号が付されている。一方、各リンクにも固有のリンク番号が付されている。ノードは交差点その他道路網表現上の結節点などを表している。一方、リンクはノードとノードの間の道路区間を表している。
【００３１】
実走行挙動データ生成手段に相当する実走行挙動データ生成部３２は、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データ４３を生成する機能を有する。この実走行挙動データ生成部３２は、実走行挙動データ４３の生成にあたり、上記各種センサ２２からのセンサデータを用いている。
【００３２】
推定挙動データ生成手段に相当する推定挙動データ生成部３３は、上記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データ４２に基づいて、この車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データ４４を生成する機能を有する。この推定挙動データ４４は、後述するように運転者の運転技術を評価する際の評価基準として用いられる情報である。
【００３３】
運転操作データ生成手段に相当する運転操作データ生成部３５は、上記実走行挙動データ４３及び上記推定挙動データ４４に基づいて、その車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データ４５を生成する機能を有する。
【００３４】
運転技量評価手段に相当する運転操作評価部３７は、上記運転操作データ４５に基づいてその運転者の運転技量を評価する機能を有する。表示出力部３９は、上記運転操作評価値４６に基づいて、この車両を運転する運転者の運転技量に関する情報を映像及び音のうち少なくとも一方で出力する機能を有する。
【００３５】
また上記車両誘導プログラムは、補正部３６を有する。補正手段としての補正部３６は、上記実走行挙動データ４３に基づいて、上記所定区間における車両の走行可能状況に応じた補正データ４７を生成し、この補正データ４７に基づいて上記推定挙動データ４４を補正する機能を有する。
【００３６】
この補正部３６は、例えば複数の実走行挙動データ４３に基づく車両による複数の走行状況に応じて上記補正データを生成している。ここで、「複数の実走行挙動データ４３に基づく車両による複数の走行状況に応じて」とは、これら複数の走行状況を重ね合わせて、例えば平均を取ることを挙げることができる。以下の説明では、このような処理を「実走行挙動データ４３の重ね合わせ」と呼ぶ。
【００３７】
また運転技量評価手段としての運転操作評価部３７は、上記道路形状データ４２に関連づけて上記運転操作データ４５を記録媒体１６に記録しておく。すなわち、ナビゲーション装置１００は、その道路形状データ４２に関連づけてその運転操作データ４５を記録する記憶手段に相当する記憶媒体１６を有している。
【００３８】
また、運転技量評価手段に相当する運転操作評価部３７は、加加速度算出機能及び加加速度判断機能を備える。まず、加加速度算出手段に相当する加加速度算出機能は、車両における互いに垂直な３方向に関して運転操作データ４５を微分し、その結果としての加加速度を算出する機能である。なお「加加速度」とは、加速度を時間で微分した値、つまり単位時間あたりの加速度の変化量を表している。一方、加加速度判断機能は、加加速度判断手段に相当し、その加加速度が規定の閾値を超えた場合に車両の運転状況が悪いと判断する機能である。ここでいう運転状況としては、例えば車両の乗り心地を挙げることができる。
【００３９】
また、運転技量評価手段に相当する運転操作評価部３７は、制御データ算出機能及び制御データ量判断機能を有する。まず、制御データ算出手段に相当する制御データ算出機能は、その運転操作データ４５をフィードバック制御関数に入力し、車両の安定に必要な制御データを算出する機能である。一方、制御データ量判断手段に相当する制御データ量判断機能は、この制御データの量が規定の閾値を超えているか否かに応じて車両の運転状況を判断する機能である。ここでいう運転状況は、例えば、上述したように車両の乗り心地を挙げることができる。
【００４０】
ナビゲーション装置１００は以上のような構成であり、次に図１及び図２を参照しつつナビゲーション装置１００において実行される車両誘導方法の手順の一例について説明する。
【００４１】
図３は、車両誘導処理の手順の一例を示すフローチャートである。なおこのフローチャートにおいては、運転者が車両を運転しながらナビゲーション装置１００を操作し、所望の目的地までの経路の誘導される状況を想定している。
【００４２】
まずステップＳ１では、自車位置検出部３１が、例えば運転者による所望の目的地までの経路の設定が完了したか否かを判断し、経路の設定が完了するまで待ち処理を行う。次にステップＳ２では、自車位置検出部３１が、設定された目的地までの経路案内を開始する。次にステップＳ３では、自車位置検出部３１が、上記ＧＰＳ４を用いて自車の位置の検出を行う。ステップＳ４では、自車位置検出部３１が、上記地図情報４１及び道路形状データ４２に基づいて地図及び道路に自車の位置を重ねて表示させる制御を行う。
【００４３】
ステップＳ５では、上記運転操作評価部３７がこの運転者による運転技量の評価を行う。この運転操作評価処理については後述する。次にステップＳ６では、上記表示出力部３９が運転操作評価値４６に基づいて運転者の運転技量の評価について視覚的に表示する。この運転評価表示処理についても後述する。
【００４４】
次にステップＳ７では、上記自車位置検出部３１が、上記目的地までの経路案内を終了したか否かを判断する。具体的には自車位置検出部３１が、設定された目的地近傍に測定した自車の位置が近接しているか否かを判断し、近接している場合には経路案内を終了し、ステップＳ８を実行する。一方、測定した自車の位置が近接していない場合には、上記ステップＳ３に戻って実行される。このステップＳ８では、表示出力部３９が、運転者の運転技量に関し、その評価に関する総合評価を表示する。本実施形態では、このような総合評価を「総評」とも表現している。
【００４５】
図４は、図３に示す運転操作評価処理Ｓ５に含まれる各処理の一例を示すフローチャートである。なおこのフローチャートは、運転技量評価方法に含まれる手順を表している。またこのフローチャートは、上記運転技量評価プログラムによって実行される手順も表している。
【００４６】
まずステップＳ１０では、実走行挙動データ生成部３２が実走行挙動データ生成処理を実行する。この実走行挙動データ生成処理では、まず、上記実走行挙動データ生成部３２が、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出する（実走行挙動データ生成ステップに相当）。さらにこの実走行挙動データ生成部３２が、その検出結果を表す実走行挙動データ４３を生成する（実走行挙動データ生成ステップに相当）。
【００４７】
次にステップＳ１１では補正データ生成処理が実行される。この補正データ生成処理では、まず上記補正部３６が、実走行挙動データ４３に基づいて所定区間における車両の走行可能状況に応じた補正データ４７を生成する（補正データ生成ステップに相当）。さらにこの補正部３６が、この補正データ４７に基づいて上記推定挙動データ４４を補正する（補正データ生成ステップに相当）。
【００４８】
次にステップＳ１２では推定挙動データ生成処理が実行される。この推定挙動データ生成処理では、まず、推定挙動データ生成部３３が、所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、この車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定する（推定挙動データ生成ステップに相当）。さらにこの推定挙動データ生成部３３が、その推定結果を表す推定挙動データ４４を推定する（推定挙動データ生成ステップに相当）。この推定挙動データ４４は、上述したように運転者の運転技量を評価する際におけるいわば評価基準となる情報である。
【００４９】
次にステップＳ１３では運転操作データ生成処理が実行される。この運転操作データ生成処理では、まず運転操作データ生成部３５が、実走行挙動データ４３及び推定挙動データ４４に基づいて、車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出する（運転操作データ生成ステップに相当）。さらにこの運転操作データ生成部３５が、その抽出結果に基づく運転操作データ４５を生成する（運転操作データ生成ステップに相当）。
【００５０】
次にステップＳ１４では運転操作評価処理が実行される。この運転操作評価処理では、上記運転操作評価部３７が、運転操作データ４５に基づいて運転者の運転技量を評価する（運転技量評価ステップに相当）。
【００５１】
図５は、図４に示す実走行挙動データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００５２】
この実走行挙動データ生成処理は、実走行挙動データ生成部３２が各種センサ２２を制御し、実走行挙動データ４３を生成する処理を表している。ステップＳ１１では、ジャイロセンサ２が車両の移動方位を検出する。ステップＳ１２では、車速パルス検出器３が車両の移動量を検出する。このとき車速パルス検出器３は、車両の加速度も検出している。ステップＳ１３では、加速度センサ５が車両の加速度を検出する。このとき加速度センサ５は、車両の傾斜角を検出してもよい。
【００５３】
ステップＳ１４では、バックセンサ２１が車両の前後方向における移動方位を検出する。このような移動方位としては、例えば前進方向であるか或いは後退方向であるかを挙げることができる。ステップＳ１５では、ＣＰＵ７が各種センサ２２からのデータにより車両の相対移動量を算出する。ステップＳ１６では、ＣＰＵ７が車両の相対移動量を３方向成分に分解するよう演算する。ここでいう３方向とは、図６に示すように車両９９が配置している場合に車両の進行方向Ｄ１、水平方向Ｄ２及び垂直方向Ｄ３を表している。
【００５４】
これら進行方向Ｄ１、水平方向Ｄ２及び垂直方向Ｄ３は、互いに垂直となっている。次にステップＳ１７では、ＣＰＵ７が、車両の相対移動量を時間で二階微分し、３方向の加速度成分を取得する。このように取得された情報が、上記車両の実走行挙動データ４３に相当する。
【００５５】
図７は、図４に示す補正データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。この補正データ生成処理は、上記補正部３６が実行する処理を表している。
【００５６】
まずステップＳ２１では、補正部３６が、過去に記憶済みの実走行挙動データ４３がＲＡＭ９に存在しているか否かを判断する。ＣＰＵ７は、過去に記憶済みの実走行挙動データ４３が存在する場合には、今取得された実走行挙動データ４３と過去に記憶済みの実走行挙動データ４３の重ね合わせを行う。具体的には、ＣＰＵ７がこれら両実走行挙動データ４３の平均値を取る。
【００５７】
次にステップＳ２３では、この実走行挙動データ４３に、運転操作に起因しえない急変動な実走行挙動データ４３が存在するか否かを判断する。ＣＰＵ７は、急な変動を含む実走行挙動データ４３が存在する場合には、次に示すステップＳ２４を実行する。ステップＳ２４では、ＣＰＵ７が、急な変動を含む実走行挙動データ４３を補正データ４７としてＲＡＭ９に記録する。この補正データ４７としては、道路形状を補正するためのデータを例示することができる。
【００５８】
一方、ＣＰＵ７が、急な変動を含む実走行挙動データ４３が存在しないと判断した場合には、次に示すステップＳ２５を実行する。このステップＳ２５では、ＣＰＵ７が、実走行挙動データ４３に、道路形状データ４２からは推定しえない相関性がない実走行挙動データ４３が存在するか否かを判断する。ここで「相関性がない」とは、例えば「無相関な」とも表現できる。ＣＰＵ７は、相関性のない実走行挙動データ４３が存在する場合には処理を終了する一方、相関性のない実走行挙動データ４３が存在する場合には、次に示すステップＳ２６を実行する。
【００５９】
このステップＳ２６では、ＣＰＵ７が、相関性のない実走行挙動データ４３を補正データ４７としてＲＡＭ９として記録する。ここでいう補正データ４７は、例えば道路形状を補正するためのデータを表している。ここで、相関性のない実走行挙動データ４３とは、例えば図８に示すように車両９９が道路上の図示しないギャップを越える際に鉛直方向Ｄ３への急変動の加速度を検出した場合を表している。
【００６０】
また、相関性のない実走行挙動データ４３としては、例えば車両９９が道路上の障害物９８を迂回する際に進行方向Ｄ１、水平方向Ｄ２への道路形状と相関性のない加速度を検出した場合を表している。
【００６１】
図９は、図４に示す推定挙動データ取得処理３０の具体的な手順の一例を示すフローチャートである。この推定挙動データ取得処理は、上記推定挙動データ生成部３３が実行する手順を表している。
【００６２】
まずステップＳ３１では、ＣＰＵ７が、道路形状データ４２より車両の推定移動量を算出する。ここでいう推定移動量とは、道路形状データ４２に基づいて推定される移動量をいう。次にステップＳ３２では、ＣＰＵ７が、車両の推定移動量を３方向の成分へ分解する。ここでいう３方向は、例えば進行方向Ｄ１、水平方向Ｄ２及び垂直方向Ｄ３を表している。次にステップＳ３３では、ＣＰＵ７が、車両の推定移動量を時間で二階微分し、３方向の推定加速度成分を算出する。
【００６３】
次にステップＳ３４では、ＣＰＵ７が、この推定加速度成分と補正データ４７を加算し、その加算結果としての推定挙動データ４４を生成する。つまり、ここでいう補正データ７は、道路形状データ４２に基づいて車両に関して予測される挙動データを、より実際に走行した場合に推定される挙動データに近づけるために用いるべき情報を表している。
【００６４】
ここで、道路形状データ４２の具体例としては、図１０に示すように道路が所定の曲率半径Ｒであるとともに路幅がＷであるものと例示している。このとき、この道路の制限速度が時刻５０ｋｍ／ｈである場合には、ＣＰＵ７は、車両がこの制限速度以下で走行するとともに路幅Ｗ及び曲率半径Ｒであることを考慮し、上記推定加速度成分を演算する。さらにＣＰＵ７は、上記３方向に成分を分解すべく算出する。
【００６５】
さらにＣＰＵ７は、道路形状データ４２に基づいて、例えば上記制限速度、曲率半径Ｒ及び路幅Ｗのみならず、図１１に示すように傾斜角θである道路を走行すると判断した場合には、これらの情報に基づいて車両９９の推定移動量は一意に導き出すことができる。なお、この道路形状データ４２の補正データ４７の構成としては、上記３方向の加速度成分を含んでいることを例示することができる。
【００６６】
図１２は、図４に示す運転操作データ生成処理Ｓ５０の手順の一例を示すフローチャートである。この運転操作データ生成処理Ｓ５０は、運転操作データ生成部３５が実行する処理を表している。
【００６７】
まずステップＳ５１では、ＣＰＵ７がＲＡＭ９から実走行挙動データ４３を取得する。次にステップＳ５２では、ＣＰＵ７がＲＡＭ９から推定挙動データ４４を取得する。次にステップＳ５３では、ＣＰＵ７がこの実走行挙動データ４３から推定挙動データ４４を除算することで運転操作データ４５を生成する。ここでいう除算とは、実走行挙動データ４３によって表される成分から、推定挙動データ４４によって表される成分を差し引くことを表している。ここでいう「差し引く」とは例えば「間引く」と表現しても良い。ＣＰＵ７は、この運転操作データ４５をＲＡＭ９に生成する。またこのＣＰＵ７は、後に過去の運転操作データ４５を利用可能とするために、ＲＡＭ９に生成した運転操作データ４５を記憶媒体１６に記憶させる。
【００６８】
ここで運転操作データ４５の具体例としては、図１３に示す車両９９は次に示すような挙動データによってその挙動が表される。まず進行方向Ｄ１においては、車両９９の挙動は、道路に起因する挙動データＳＫ１及び運転操作に起因する挙動データＵＳ１によって表される。ここで、この挙動データＳＫ１は推定挙動データ４４に相当し、その挙動データＵＳ１は運転操作データ４５に相当する。
【００６９】
また水平方向Ｄ２においては、車両９９の挙動は、道路形状に起因する挙動データＳＫ２及び運転操作に起因する挙動データＵＳ２によって表される。ここで、この挙動データＳＫ２は推定挙動データ４４に相当し、その挙動データＵＳ２は運転操作データ４５する。また垂直方向Ｄ３においては、車両９９の挙動は、道路形状に起因する挙動データＳＫ３及び運転操作に起因する挙動データＳＵ３によって表される。ここで、この挙動データＳＫ３は推定挙動データ４４に相当し、挙動データＳＵ３は運転操作データ４５に相当する。
【００７０】
上述のようにＣＰＵ７がステップＳ５３を実行すると、これら進行方向Ｄ１、水平方向Ｄ２及び垂直方向Ｄ３における車両９９の実走行挙動データ４３から、推定挙動データ４４が間引かれる。このため、その演算結果となる運転操作データ４５は、進行方向Ｄ１においては挙動データＵＳ１、水平方向Ｄ２においては挙動データＵＳ２、垂直方向Ｄ３においては挙動データＵＳ３となる。
【００７１】
上述した運転操作データ４５は、これら挙動データＵＳ１，ＵＳ２，ＵＳ３によって構成されているため、道路形状に起因する挙動データを含まないものとなる。この道路形状に起因する挙動データは運転者の技量に関係ないものである。このため、このような運転操作データ４５は、道路形状に起因する要因が除かれた運転者の技量を正確に反映した指標となる。
【００７２】
図１４は、図４に示す運転操作評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。この運転操作評価処理は上記運転操作評価部３７が実行する処理である。
【００７３】
まずステップＳ５１では、加加速度算出手段に相当するＣＰＵ７が、加加速度算出機能として、上記運転操作データ４５を時間で微分し、加加速度を算出する。この運転操作データ４５は、例えば上記３方向の加速度成分を例示することができる。
【００７４】
ステップＳ５２では、ＣＰＵ７が、この算出した加加速度が閾値を超えているか否かを判断する。加加速度判断手段に相当するＣＰＵ７は、この加加速度が閾値を越えていると判断した場合には、加加速度判断機能として、この車両の乗り心地が悪いと判定する（ステップＳ５３）。一方、ＣＰＵ７がこの加加速度が閾値を越えていないと判断した場合には、加加速度判断機能として、この車両の乗り心地が良いと判定する（ステップＳ５４）。ＣＰＵ７は、以上のような運転操作評価処理を実行し、このような評価結果に関する情報を運転操作評価値４６としてＲＡＭ９に、道路形状データ４２に関連づけて記憶させる。
【００７５】
図１５は、上記運転評価総評表示処理Ｓ８によって表示された画面の一例を示す図である。
【００７６】
この画面は、表示出力部３９がＲＡＭ９から運転操作評価値４６を読み出し、ＣＰＵ７による表示制御によって運転者の運転技量が表示されたものである。
【００７７】
すなわちＣＰＵ７が、ＲＡＭ９から運転操作評価値４６を読み出し、この運転操作評価値４６について車両の誘導に必要な地図情報及び道路形状を表示するのに併せて、グラフィックコントローラ１３を制御する。このグラフィックコントローラ１３は上記表示制御回路１４を制御し、画像をディスプレイ１５に表示させる。
【００７８】
図示のように、ディスプレイ１５には車両の誘導に必要な地図情報などの他に新たに、この車両自体の乗り心地に関する判定結果が表示されている。このようにディスプレイ１５に乗り心地に関する判定結果が表示されると、運転者は、この客観的な運転技量の評価に接することで自己の運転技量を認識することができるとともに、同乗者に対してより負担とならないよう安全運転を心がけるようになる。
【００７９】
＜運転操作評価処理の変形例＞
図１６は、図４に示す運転操作評価処理の変形例の手順の一例を示すフローチャートである。この運転操作評価処理の変形例は運転操作評価部３７が実行する手順の変形例を表している。
【００８０】
まずステップＳ６１では、制御データ算出手段に相当するＣＰＵ７が、制御データ算出機能として、運転操作データ４５を所定の人体モデルへ入力する。この人体モデルは、上述したフィードバック制御系を例示することができる。またこの運転操作データ４５としては、例えば上記３方向の加速度成分を例示することができる。
【００８１】
ここで、この人体モデルの具体例としては、倒立振り子モデルを挙げることができる。この人体モデルにおいては、出力として人体モデルの変動がより大きくなる場合に、この運転者による運転操作を乗り心地が悪いと判定する。一方、この人体モデルの変動の少ない状態が継続する場合に、この運転操作を乗り心地が良いと判定する。
【００８２】
次にステップＳ６２では、制御データ算出手段に相当するＣＰＵ７が、制御データ算出機能として、上記入力データに基づいて、この人体モデルの安定に必要な制御データを算出する。次にステップＳ６３では、ＣＰＵ７が、算出した上記制御データ量がこの車両の人体にかかる負担と仮定する。次にステップＳ６４では、制御データ量判断手段に相当するＣＰＵ７が、制御データ量判断機能として、この制御データ量が閾値を越えているか否かを判定する。
【００８３】
この制御データ量が閾値を越えている場合には、ＣＰＵ７が、この判定結果に基づいて車両の乗り心地が悪いと判定する（ステップＳ６５）。一方、この制御データ量が閾値を越えていない場合には、ＣＰＵ７が、この車両の乗り心地が良いと判定する（ステップＳ６６）。以上のようにして、ＣＰＵ７が運転操作評価処理の変形例を実行し、その評価結果としての運転操作評価値４６をＲＡＭ９に、道路形状データ４２に関連づけて記録させる。
【００８４】
以上のような処理は、所定の区間を車両が走行中に継続して実行されその結果としての評価状況が運転者に提示される。車両によるこの所定区間の走行終了時には、上記評価の平均を総評として運転者に提示される。ＣＰＵ７は、この評価値（上記運転操作評価値４６に相当）を、上記所定区間に関連付けてＲＡＭ９に記録している。つまりＣＰＵ７は、道路形状データ４２に関連づけてこの評価値をＲＡＭ９に記録している。従って運転者は、この所定区間を走行中の評価の推移を後に参照することができる。また運転者などは、このような所定区間を過去に走行した際の運転操作評価値４６のＲＡＭ９への記録履歴と比較し、運転者の運転評価の推移を相対的に参照することもできる。ここでいう記録履歴とは、例えば過去に記録済の運転操作評価値４６を挙げることができる。
【００８５】
上記実施形態における運転技量評価装置１００（ナビゲーション装置に相当）においては、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データ４３を生成する実走行挙動データ生成手段３２（実走行挙動データ生成部に相当）と、上記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データ４２に基づいて、上記車両が上記所望の目的地までの所定区間を実際に想定したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データ４４を生成する推定挙動データ生成手段３３（推定挙動データ生成部に相当）と、上記実走行挙動データ４３及び上記推定挙動データ４４に基づいて、上記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データ４５を生成する運転操作データ生成手段３５（運転操作データ生成部に相当）と、上記運転操作データ４５に基づいて上記運転者の運転技量を評価する運転技量評価手段３７（運転操作評価部に相当）を有する。
【００８６】
このようにすると、運転技量評価手段３７は、その評価基準とすべき推定挙動データ４４が上記所定区間の道路形状に応じたものとなるため、その道路形状を考慮した基準（推定挙動データ４４に相当）に基づいて運転者の運転技量を評価することができる。このため運転技量評価手段３７は、その道路形状の影響を除いた運転者自身の運転技量を客観的かつ正確に評価することができる。ここでいう運転者自身の運転技量としては、例えばペーパードライバの運転技術に関する未熟度を挙げることができる。しかもこのような運転技量の評価を知った運転者は、緊張感を感じつつ運転に専念するようになり、安全な運転を心がけるようになる。
【００８７】
また、このような運転技量評価装置１００が車両に搭載されていると、運転者は単に車両を運転するのみならず、運転者自身の運転技量を客観的に把握する機会を得ることができる。このため、運転者自身の運転技量を把握した運転者は、このような運転技術の評価に接し、退屈になりがちな運転をあたかも娯楽として楽しむことができる。
【００８８】
上記実施形態における運転技量評価装置１００においては、上記構成に加えて、実走行挙動データ４３に基づいて上記所定区間における上記車両の走行可能状況に応じた補正データ４７を生成し、その補正データ４７に基づいて上記推定挙動データ４４を補正する補正手段３６（補正部に相当）を有する。
【００８９】
このようにすると、推定挙動データ４４が、所定区間内における車両の走行可能状況に応じて補正されるため運転操作データ生成手段３５が、運転者による車両の運転技量をより正確に反映した運転操作データ４５を生成することができるようになる。このため運転技量評価手段３７は、上記所定区間における実際の走行可能状況に応じて、より正確に運転者の運転技量を評価することができる。また、このような補正データ４７を生成すると、この補正データ４７を参照すれば、本来道路形状を正確に表しているはずの道路形状データ４２自体に変更箇所などがあったことを導き出すことができる。
【００９０】
上記実施形態における運転技量評価装置１００においては、上記構成に加えてさらに、補正手段３６（補正部に相当）は、複数の実走行挙動データ４３に基づく車両による複数の走行状況に応じて上記補正データ４７を生成している。
【００９１】
このような構成とすると、複数の実走行挙動データ４３に基づいて補正データが生成されるため、この補正データを加味した推定挙動データ４４はより評価基準として正確なものとなる。このため運転操作データ４５の算出精度が向上し、運転者の運転技量の評価が正確なものとなる。
【００９２】
上記実施形態における運転技量評価装置１００においては、上記構成に加えてさらに、道路形状データ４２に関連付けて上記運転操作データ４５を記録する記憶手段１６（記憶媒体に相当）を有する。
【００９３】
このようにすると、上記所定区間における道路形状に応じた運転者の運転技量を表す運転操作データ４５を記憶媒体１６に蓄積しておくことができるともに、この蓄積しておいた過去の運転操作データ４５を、後日、上記所定区間における運転者の過去の運転技量と比較して、例えば同一道路を走行する場合における過去と現在の運転技量の比較をすることができる。
【００９４】
上記実施形態における運転技量評価装置１００においては、上記構成に加えてさらに、上記運転技量評価手段３７（運転操作評価部に相当）は、上記車両における互いに垂直な３方向に関して上記運転操作データ４５を微分し、その結果として加加速度を算出する加加速度算出手段（加加速度算出機能に相当）と、上記加加速度が規定の閾値を超えた場合に上記車両の運転状況が悪いと判断する加加速度判断手段（加加速度判断機能に相当）を備えている。
【００９５】
このような構成とすると、一般的に加加速度が車両の乗り心地に大きく影響しているため、このような加加速度に基づく乗り心地の判定方式を採用すれば、この車両に同乗する運転者のみならず同乗者の乗り心地をより正確に判断することができる。
【００９６】
上記実施形態における運転技量評価装置１００においては、上記構成に加えてさらに、運転技量評価手段３７（運転技量評価部に相当）は、上記運転操作データ４５をフィードバック制御関数に入力し、上記車両の安定に必要な制御データを算出する制御データ算出手段（制御データ算出機能に相当）と、上記制御データの量（制御データ量に相当）が規定の閾値を超えているか否かに応じて上記車両の運転状況を判断する制御データ量判断手段（制御データ判断機能に相当）を備えている。
【００９７】
このようなフィードバック制御関数を用いて判断すれば、客観的に運転技量があるのか或いは運転技量がないのかについて判断を行うことができる。
【００９８】
上記実施形態における運転技量評価方法においては、実走行挙動データ生成手段３２（実走行挙動データ生成部に相当）によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データ４３を生成する実走行挙動データ生成ステップＳ１０（実走行挙動データ生成処理に相当）と、推定挙動データ生成手段３３（推定挙動データ生成部に相当）によって、上記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データ４２に基づいて、上記車両が上記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データ４４を生成する推定挙動データ生成ステップＳ３０（推定挙動データ生成処理に相当）と、運転操作データ生成手段３５（運転操作データ生成部に相当）によって、上記実走行挙動データ４３及び上記推定挙動データ４４に基づいて、上記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データ４５を生成する運転操作データ生成ステップＳ４０（運転操作データ生成処理に相当）と、運転技量評価手段３７（運転操作評価部に相当）によって、上記運転操作データ４５に基づいて上記運転者の運転技量を評価する運転技量評価ステップＳ５０，Ｓ６０（運転操作評価処理に相当）を有する。
【００９９】
このようにすると、運転技量評価ステップＳ５０，Ｓ６０では、その評価基準とすべき推定挙動データ４４が上記所定区間の道路形状に応じたものとなるため、その道路形状を考慮した基準に基づいて運転者の運転技量を評価することができる。ここでいう道路形状を考慮した基準とは、推定挙動データ４４を示している。このため運転技量評価ステップＳ５０，Ｓ６０では、その道路形状の影響を除いた運転者自身の運転技量を客観的かつ正確に評価することができる。ここでいう運転者自身の運転技量とは、上述のように、例えばペーパードライバの運転技術に関する未熟度を上げることができる。しかもこのような運転技量の評価を知った運転者は、緊張感を感じつつ運転に専念するようになり、安全な運転を心がけるようになる。
【０１００】
また、このような運転技量評価装置１００が車両に搭載されていると、運転者は単に車両を運転するのみならず、運転者自身の運転技量を客観的に把握する機会を得ることができる。このため、運転者自身の運転技量を把握した運転者は、このような運転技術の評価に接し、退屈になりがちな運転をあたかも娯楽として楽しむことができる。
【０１０１】
上記実施形態における運転技量評価プログラムにおいては、実走行挙動データ生成手段３２（実走行挙動データ生成部に相当）によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データ４３を生成させる実走行挙動データ生成ステップＳ１０（実走行挙動データ生成処理に相当）と、推定挙動データ生成手段３３（推定挙動データ生成部に相当）によって、上記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データ４２に基づいて、上記車両が上記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データ４４を生成させる推定挙動データ生成ステップＳ３０（推定挙動データ生成処理に相当）と、運転操作データ生成手段３５（運転操作データ生成部に相当）によって、上記実走行挙動データ４３及び上記推定挙動データ４４に基づいて、上記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データ４５を生成させる運転操作データ生成ステップＳ４０（運転操作データ生成処理に相当）と、運転技量評価手段３７（運転操作評価部に相当）によって、上記運転操作データ４５に基づいて上記運転者の運転技量を評価させる運転技量評価ステップＳ５０，Ｓ６０（運転操作評価処理に相当）とを運転技量評価装置１００で実行させる。
【０１０２】
このようにすると、運転技量評価ステップＳ５０，Ｓ６０では、その評価基準とすべき推定挙動データ４４が上記所定区間の道路形状に応じたものとなるため、その道路形状を考慮した基準に基づいて運転者の運転技量を評価することができる。なお、ここでいう道路形状を考慮した基準としては、推定挙動データ４４を用いることができる。このため運転技量評価ステップＳ５０，Ｓ６０では、その道路形状の影響を除いた運転者自身の運転技量を客観的かつ正確に評価することができる。この運転者自身の運転技量とは、例えばペーパードライバの運転技術に関する未熟度を挙げることができる。しかもこのような運転技量の評価を知った運転者は、緊張感を感じつつ運転に専念するようになり、安全な運転を心がけるようになる。
【０１０３】
また、このような運転技量評価装置１００が車両に搭載されていると、運転者は単に車両を運転するのみならず、運転者自身の運転技量を客観的に把握する機会を得ることができる。このため、運転者自身の運転技量を把握した運転者は、このような運転技術の評価に接し、退屈になりがちな運転をあたかも娯楽として楽しむことができる。
【０１０４】
なお、本実施形態は、上記に限られず、種々の変形が可能である。以下、そのような変形例を順を追って説明する。
【０１０５】
上記実施形態では、図５に示すように自己の運転技量の評価を表示しているが、これに限られず、その提示方法は得点のような数値表現であってもよいし、表示したキャラクタの表情を運転技量に応じて変化させるような抽象表現であってもよい。
【０１０６】
上記実施形態においては、移動体の一例として車両を挙げていたが、これに限られず、例えば２輪車、４輪車、鉄道のようなその他の移動体に適用してもよい。
【０１０７】
また、上記実施形態においては、上記運転評価処理Ｓ５において、加加速度及び人体モデルを用いた運転者による運転技量の評価を行っているが、これに限られず、その他の手法を用いて運転者の技量を判断してもよい。
【０１０８】
また、上記実施形態においては、上記運転評価表示処理Ｓ６において、文字により運転技量の評価を表示しているが、これに限られず、これに代えてあるいはこれに加えて音を用いて運転技量の評価を出力する構成としてもよい。
【０１０９】
また、上記実施形態においては、実走行挙動データ４３について、例えばジャイロセンサによって取得した車両の移動方位などを例示しているが、これに限られず、さまざまなセンサによって取得された車両の実際上の走行状態を表す挙動データを用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本実施形態におけるナビゲーション装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示すナビゲーション装置におけるソフトウェアの構成例を示すブロック図である。
【図３】車両誘導処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】運転操作評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】実走行挙動データ取得処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】図５に示すフローチャートを説明するための参考図である。
【図７】図４に示す補正データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図７に示すフローチャートを説明するための参考図である。
【図９】図４に示す推定挙動データの取得処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図９に示すフローチャートを説明するために用いる参考図である。
【図１１】図９に示すフローチャートを説明するために用いる参考図である。
【図１２】図４に示す運転操作データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１１に示すフローチャートを説明するための参考図である。
【図１４】図４に示す運転操作評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】運転操作の評価を視覚的に表した画面の一例を示す図である。
【図１６】図４に示す運転操作評価処理の変形例の手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１１】
９                ＲＡＭ
１０              ディスプレイ
１６              記録媒体（記憶手段の一例）
２２              各種センサ
３２              実走行挙動データ生成部（実走行挙動データ生成手段の一例）
３３              推定挙動データ生成部（推定挙動データ生成手段の一例）
３５              運転操作データ生成部（運転操作データ生成手段の一例）
３６              補正部（補正手段の一例）
３７              運転操作評価部（運転技量評価手段の一例）
３９              表示出力部
４１              地図情報
４２              道路形状データ
４３              実走行挙動データ
４４              推定挙動データ
４５              運転操作データ
４６              運転操作評価値
４７              補正データ
１００            ナビゲーション装置（車両誘導装置の一例）
Ｓ１０            実走行挙動データ生成処理（実走行挙動データ生成ステップの一例）
Ｓ２０            補正データ生成処理（補正データ生成ステップの一例）
Ｓ３０            推定挙動データ生成処理（推定挙動データ生成ステップの一例）
Ｓ４０            運転操作データ生成処理（運転操作データ生成ステップの一例）
Ｓ５０            運転操作評価処理（運転技量評価ステップの一例）
Ｓ６０            運転操作評価処理（運転技量評価ステップの一例）
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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