(57)【要約】【解決課題】ドライバ特性を多面的に捉え、効果的に運転支援を行うことができるようにする。【解決手段】法遵守傾向推定部１２、運転操作スキル推定部１４、及び情報収集能力推定部１６の推定結果の組み合わせに基づいて、事例抽出部２２によって、予め設定されたドライバ特性の複数のタイプに分類すると共に、分類されたドライバ特性のタイプに対応する事例データを事例データベース２０から抽出する。そして、運転状況検出部２４によって、現在の運転状況を、ワイパセンサやカーナビを用いて検出し、事例絞り込み部２６によって、事例抽出部２２によって抽出された事例データから、検出された運転状況に合致した事例データに更に絞り込む。この絞り込まれた事例データを、呈示部２８によって、カーナビ画面或いは音声ガイダンス等によりドライバに呈示して、運転支援を行う。【選択図】図１
2008046759.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライバの法遵守傾向及び情報収集能力の程度の少なくとも一方と運転操作スキルの程度との組み合わせに基づいて分類される前記ドライバの複数のタイプと、車両の危険な状況を示す複数の事例データとを対応させて記憶した事例記憶手段と、
支援対象のドライバの法遵守傾向及び情報収集能力の少なくとも一方と運転操作スキルの程度との組み合わせに基づいて、前記支援対象のドライバを前記複数のタイプの何れか一つに分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類されたタイプに対応する事例データを、前記事例記憶手段から抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された事例データに基づいて、前記支援対象のドライバの運転を支援する運転支援手段と、
を含む運転支援装置。
【請求項２】
前記支援対象のドライバの前記法遵守傾向を推定する法遵守傾向推定手段を更に含み、
前記分類手段は、前記法遵守傾向推定手段によって推定された法遵守傾向を用いて、前記支援対象のドライバを前記複数のタイプの何れか一つに分類する請求項１記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記支援対象のドライバの前記情報収集能力の程度を推定する情報収集能力推定手段を更に含み、
前記分類手段は、前記情報収集能力推定手段によって推定された情報収集能力の程度を用いて、前記支援対象のドライバを前記複数のタイプの何れか一つに分類する請求項１又は２記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記支援対象のドライバの前記運転操作スキルの程度を推定する運転操作スキル推定手段を更に含み、
前記分類手段は、前記運転操作スキル推定手段によって推定された運転操作スキルの程度を用いて、前記支援対象のドライバを前記複数のタイプの何れか一つに分類する請求項１〜請求項３の何れか１項記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記運転支援手段は、前記抽出手段によって抽出された事例データを前記支援対象のドライバに呈示することにより、該ドライバの運転を支援する請求項１〜請求項４の何れか１項記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記運転支援手段は、前記抽出手段によって抽出された事例データに応じて、運転支援の内容を変更し、前記支援対象のドライバの運転を支援する請求項１〜請求項５の何れか１項記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記支援対象のドライバの運転状況を検出する検出手段を更に含み、
前記事例記憶手段は、前記ドライバの複数のタイプと、前記複数の事例データと、該事例データが示す危険な状況が発生したときの運転状況とを対応させて記憶し、
前記抽出手段は、前記分類手段によって分類された前記支援対象のドライバのタイプ及び前記検出手段によって検出された運転状況に対応する事例データを、前記事例記憶手段から抽出する請求項１〜請求項６の何れか１項記載の運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置に係り、特に、ドライバの特性に対応する事例データを抽出し、事例データに基づいて運転支援を行う運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、運転者の運転技術のレベルや、運転者の運転状況等に対応した安全運転の支援が可能な運転支援装置が知られている（例えば、特許文献１）。この運転支援装置は、車両に備えられる装置であって、車両の運転者を運転の技術レベル等により分類した運転属性に関連付けて記憶する管理部と、運転の技術を指導する教育情報を運転属性毎に記憶し、運転者の乗車中に運転者の運転属性に応じた教育情報を車両の走行状況に応じて出力する支援部とを備えている。
【特許文献１】特開２００４−１７１０６０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、ドライバ特性を、運転能力に関する特性として捉えており、ドライバ特性を多面的に捉えたものではないため、ドライバが不得意な場面やエラーを起こしやすい場面を推定できず、適切な運転支援を行うことが困難である、という問題がある。
【０００４】
上記の特許文献１では、運転技術レベル等により分類された運転属性としてドライバ特性を多面的に捉えようとしているものの、属性の判定では、運転技術の向上に合わせて上位、下位と一元的に判定しており、また、性別、年齢、運転歴等のデモグラフィックな特性に応じた運転レベルとして捉えようと試みられているが、そもそも、運転技術レベルの評価軸を多面的に捉えない限り、適切な運転支援を行うことが難しい。例えば、運転に対する法遵守の意識は高いものの、情報集能力が劣っているために悪意なく事故、違反に至るケースと、法遵守傾向が低く、情報収集能力が高く、更に運転技術への自信がある場合に事故、違反に至るケースとの切り分けが難しく、両者に運転技術レベルの差がないと判定された場合には、両者に対する適切なアドバイスは全く異なるため、ドライバに受け入れられない。更にデモグラフィックな特性で、上記を補足しようとしても、例えば、高齢者は運転に対する能力の個人差が非常に大きいことが一般的に知られているため、困難を極める。また、運転者の運転属性の分類方法が具現的でなく、実現の可能性が極めて低い。
【０００５】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、ドライバ特性を多面的に捉え、効果的に運転支援を行うことができる運転支援装置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】
上記の目的を達成するために本発明に係る運転支援装置は、ドライバの法遵守傾向及び情報収集能力の程度の少なくとも一方と運転操作スキルの程度との組み合わせに基づいて分類される前記ドライバの複数のタイプと、車両の危険な状況を示す複数の事例データとを対応させて記憶した事例記憶手段と、支援対象のドライバの法遵守傾向及び情報収集能力の少なくとも一方と運転操作スキルの程度との組み合わせに基づいて、前記支援対象のドライバを前記複数のタイプの何れか一つに分類する分類手段と、前記分類手段によって分類されたタイプに対応する事例データを、前記事例記憶手段から抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された事例データに基づいて、前記支援対象のドライバの運転を支援する運転支援手段とを含んで構成されている。
【０００７】
本発明に係る運転支援装置によれば、ドライバの法遵守傾向及び情報収集能力の程度の少なくとも一方と運転操作スキルの程度との組み合わせに基づいて分類されるドライバの複数のタイプと、車両の危険な状況を示す複数の事例データとを対応させて事例記憶手段に予め記憶しておく。また、分類手段によって、支援対象のドライバの法遵守傾向及び情報収集能力の少なくとも一方と運転操作スキルの程度との組み合わせに基づいて、支援対象のドライバを複数のタイプの何れか一つに分類する。
【０００８】
そして、抽出手段によって、分類手段によって分類されたタイプに対応する事例データを、事例記憶手段から抽出し、運転支援手段によって、抽出手段によって抽出された事例データに基づいて、支援対象のドライバの運転を支援する。
【０００９】
このように、ドライバの法遵守傾向及び情報収集能力の程度の少なくとも一方と運転操作スキルの程度との組み合わせに基づいて、ドライバのタイプを分類し、ドライバのタイプに対応する事例データを抽出して、ドライバの運転を支援することにより、ドライバの特性を多面的に捉えて、ドライバに適した事例データを抽出することができるため、抽出した事例データに基づいて、効果的に運転支援を行うことができる。
【００１０】
なお、情報収集能力とは、収集した情報を記憶として保持しておく能力も含む。
【００１１】
本発明に係る運転支援装置は、支援対象のドライバの法遵守傾向を推定する法遵守傾向推定手段を更に含み、分類手段は、法遵守傾向推定手段によって推定された法遵守傾向を用いて、支援対象のドライバを複数のタイプの何れか一つに分類することができる。
【００１２】
また、本発明に係る運転支援装置は、支援対象のドライバの情報収集能力の程度を推定する情報収集能力推定手段を更に含み、分類手段は、情報収集能力推定手段によって推定された情報収集能力の程度を用いて、支援対象のドライバを複数のタイプの何れか一つに分類することができる。
【００１３】
また、本発明に係る運転支援装置は、支援対象のドライバの前記運転操作スキルの程度を推定する運転操作スキル推定手段を更に含み、分類手段は、運転操作スキル推定手段によって推定された運転操作スキルの程度を用いて、支援対象のドライバを前記複数のタイプの何れか一つに分類することができる。
【００１４】
上記の運転支援手段は、抽出手段によって抽出された事例データを支援対象のドライバに呈示することにより、ドライバの運転を支援することができる。これにより、ドライバに発生する可能性が高い危険な状況を示す事例データを呈示するため、危険な状況を回避して、安全に運転するように、効果的に運転を支援することができる。
【００１５】
また、上記の運転支援手段は、抽出手段によって抽出された事例データに応じて、運転支援の内容を変更し、支援対象のドライバの運転を支援することができる。これにより、ドライバに発生する可能性が高い事例データに基づいて、運転支援の内容を変更するため、より効果的に運転を支援することができる。
【００１６】
また、上記の運転支援装置は、支援対象のドライバの運転状況を検出する検出手段を更に含み、事例記憶手段は、ドライバの複数のタイプと、複数の事例データと、事例データが示す危険な状況が発生したときの運転状況とを対応させて記憶し、抽出手段は、分類手段によって分類された支援対象のドライバのタイプ及び検出手段によって検出された運転状況に対応する事例データを、事例記憶手段から抽出することができる。これにより、更に運転状況に適した事例データを抽出することができるため、より効果的に運転支援を行うことができる。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように、本発明の運転支援装置によれば、ドライバの法遵守傾向及び情報収集能力の程度の少なくとも一方と運転操作スキルの程度との組み合わせに基づいて、ドライバのタイプを分類し、ドライバのタイプに対応する事例データを抽出して、ドライバの運転を支援することにより、ドライバの特性を多面的に捉えて、ドライバに適した事例データを抽出することができるため、抽出した事例データに基づいて、効果的に運転支援を行うことができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、車両に搭載された運転支援装置に本発明を適用した場合を例に説明する。
【００１９】
図１に示すように、本実施の形態に係る運転支援装置１０は、車両操作挙動及び電子地図に記録された情報を用いて法遵守傾向推定を行う法遵守傾向推定部１２と、運転操作情報から、例えば加減速度傾向により運転操作スキル推定を行う運転操作スキル推定部１４と、運転操作情報から情報収集能力推定を行う情報収集能力推定部１６と、法遵守傾向推定部１２、運転操作スキル推定部１４、及び情報収集能力推定部１６の推定結果を記録する推定結果記録部１８と、ドライバ特性分類に対応する事故事例やヒヤリハット事例を示す事例データをメモリ上に配置した事例データベース２０と、法遵守傾向推定部１２、運転操作スキル推定部１４、及び情報収集能力推定部１６の推定結果から、予め設定されたドライバ特性の複数のタイプに分類すると共に、ドライバ特性のタイプに対応する事例データを事例データベース２０から抽出する事例抽出部２２とを備えている。
【００２０】
また、運転支援装置１０は、現在の運転状況を、ワイパセンサやカーナビを用いて検出する運転状況検出部２４と、事例抽出部２２によって抽出された事例データから、運転状況検出部２４によって検出された運転状況に合致した事例データに更に絞り込む事例絞り込み部２６と、事例絞り込み部２６によって絞り込まれた事例データを、カーナビ画面或いは音声ガイダンス等によりドライバに呈示する呈示部２８とを備えている。
【００２１】
法遵守傾向推定部１２は、例えば、車両に具備された電子地図情報及びＧＰＳ等による車両位置の測位装置、及び車両前面に具備された車両前方に存在する物体情報を取得するレーザーレーダー等の装置を用いて、車両の走行状況に応じて、ドライバがいわゆる交通マナーに準じた適切な行動を取っているのかを判定し、法遵守傾向を示す法遵守傾向値を推定する。
【００２２】
運転操作スキル推定部１４は、例えば、車両に具備された、速度計、加速度計、ジャイロ、及びＧＰＳ等による車両位置の測位装置及び車両前面に具備された車両前方に存在する物体情報を取得するレーザーレーダー等の装置を用いて、車両の走行状況に応じたドライバの運転操作の迅速さ、機敏さや正確さを判定し、運転操作スキルの程度を示す運転操作スキル値を推定する。
【００２３】
情報収集能力推定部１６は、例えば、電子地図情報、車両位置の測位装置、走行軌跡の蓄積装置を用いて、確認行動の良否を判定し、情報収集能力の程度を示す情報収集能力値を推定する。
【００２４】
推定結果記録部１８には、法遵守傾向推定部１２、運転操作スキル推定部１４、及び情報収集能力推定部１６の各々の推定結果が記録され、推定結果が記録される前には、所定の初期値が記録されている。
【００２５】
事例抽出部２２は、法遵守傾向推定部１２によって推定される法遵守傾向値、運転操作スキル推定部１４によって推定される運転操作スキル値、情報収集能力推定部１６によって推定される情報収集能力値を、３次元空間上に配置し、予め設定されたドライバ特性の複数のタイプの何れかに分類する。例えば、ドライバ特性のタイプ分類は、法遵守傾向値、運転操作スキル値、及び情報収集能力値の３軸において、大小で分けた８個の空間において定義する。法遵守傾向（高い、低い）、運転操作スキルの程度（高い、低い）、及び情報収集能力の程度（高い、低い）の組み合わせを、（法遵守傾向、運転操作スキルの程度、情報収集能力の程度）のベクトル標記とすると、この組み合わせに基づいて、ドライバ特性が、以下の８つのタイプに分類される。
【００２６】
タイプＡ（高、高、高）が、最も望ましい安全運転を行うタイプであり、タイプＢ（高、低、高）が、安全意識が高いが万が一の事態に回避操作にて対応できない可能性が高いタイプであり、タイプＣ（高、高、低）が、安全意識が高いが複雑な交通環境で適切な判断をすることが苦手である可能性が高いタイプであり、タイプＤ（高、低、低）が、タイプＢ及びタイプＣを合わせたタイプで初心者に多いタイプである。また、タイプＥ（低、高、高）が、違反が多いが事故回避能力が高いタイプであり、タイプＦ（低、高、低）が、違反が多く、事故回避操作能力が高いが適切な回避が出来ない可能性が高いタイプであり、タイプＧ（低、低、高）が、違反が多く、万が一の事態に回避操作にて対応できない可能性が高いタイプであり、タイプＨ（低、低、低）が、最も事故の可能性が高いタイプである。
【００２７】
事例データベース２０は、上記のタイプ分類に対応して、以下に示すような事例データが記憶されている。
【００２８】
タイプＡに対しては、支援の必要は少ないが、意識が高いため、より安全意識を向上させるために、場面に応じてランダムな事例データが記憶され、タイプＢに対しては、運転操作スキルを補うように、先読み運転が必要とされた事故事例（例えば、飛び出し事故事例）を示す事例データが記憶され、タイプＣに対しては、余裕を持った運転が必要とされた事故事例（例えば、サンキュー事故、追い越し事故）を示す事例データが記憶され、タイプＤに対しては、先読み運転と余裕を持った運転が必要とされた事故事例（例えば、合流場面の事故）を示す事例データが記憶されている。
【００２９】
また、タイプＥに対しては、交通法規を無視した場合に生じた事故事例（例えば、単独事故）を示す事例データが記憶され、タイプＦに対しては、交通法規を無視した場合に生じた事故事例の内、特に複雑な判断を要求された事故事例（例えば、一時停止出会い頭、黄色信号右左折通過時の歩行者）を示す事例データが記憶され、タイプＧに対しては、交通法規を無視した場合に生じた事故事例のうち、特に速度超過等、高い回避能力を要求された事故事例（例えば、黄色信号通過時の右直事故や追突事故）を示す事例データが記憶され、タイプＨに対しては、様々な事故事例を示す事例データが記憶されている。
【００３０】
事例データベース２０に記憶されているデータは、図２に示すように、データＩＤ、事例概要、事例・事故分類、及びタイプ別該当度合いの項目から構成され、事例概要の項目には、事例が発生した運転状況を表すキーワード、事故事例やヒヤリハット事例の内容を示す自由記述、事例データを表示する際のイメージ例が含まれる。また、事例・事故分類の項目には、運転者行動、事故分類（法的要因）、事故分類（人的要因）が含まれ、タイプ別該当度合いの項目には、各タイプ毎に、該当事例データの該当する度合いを表す記号が格納されている。
【００３１】
事例絞り込み部２６では、絞り込みに当たって、運転状況検出部２４によって検出された運転状況が示す季節や、時刻、天候条件と、事例データベース２０に格納されている事例データのキーワードとをマッチングし、一致する事例データを１つ抽出する。なお、カーナビに記録された場所ごとの事故事例を示す事例データに絞り込むようにしてもよい。
【００３２】
呈示部２８は、事例データベース２０に格納されているイメージ例を、カーナビ画面に表示し、または、事例データが示す事故事例又はヒヤリハット事例の内容を音声ガイダンスで呈示する。画面表示や音声ガイダンスは、運転に支障がないように、停止時には音声と画面により呈示し、あるいは走行時の交差点通過近辺以外は音声により呈示する。運転終了時には、記録された運転時の特性変化の様子を、ドライバに呈示することによって、日々の運転を振り返らせ、教育効果を狙うこともできる。
【００３３】
次に、第１の実施の形態に係る運転支援装置１０の作用について説明する。
【００３４】
まず、イグニッションキーがオンされると、法遵守傾向推定部１２において、図３に示す法遵守傾向推定処理ルーチンが実行される。
【００３５】
ステップ１００において、違反点数の測定回数を示す変数ｎを初期値１に設定し、ステップ１０１で、車両の位置が馴染みのある場所であるか否かを判定し、電子地図情報、車両位置の測位装置、走行軌跡の蓄積装置を用いて、１ヶ月以内に１０回以上走行した経路及びそれに交差する路線である場合には、通常良く走行する道路であると判断し、ステップ１０２において、電子地図情報や測位計測結果により道路通行上の規制情報を取得し、ステップ１０４で、規制情報に基づいて、走行軌跡において、道路上での規制標識、標示に従わない行為が発生したか否かを判定し、規制標識、標示に従わない行為が発生しなかった場合には、ステップ１０８へ移行するが、一方、例えば、最高速度違反や、指定方向外進行禁止違反、追い越し禁止違反、交差点での進行方向別通行区分違反、転回禁止違反、一方通行違反が発生した場合には、ステップ１０６で、違反点数をカウントし、ステップ１０８へ移行する。違反点数のカウントでは、以下の式により、違反行為毎に重み付けされた違反回数を総和して、違反点数を算出する。
点数＝α１×最高速度違反の回数＋・・・＋αｎ×一方通行違反の回数
上記のステップ１０１で、馴染みのない場所であると判定されると、ステップ１０８において、一時停止交差点や踏み切りの通過時の運転操作行動について、先行車が存在する場合、しない場合に応じて、通過の仕方を判別する。具体的には、先行車が存在し、一時停止交差点で先行車が停止しているときに、自車が先行車を追い越して停止線を通過する場合、あるいは先行車を追い越し、あるいは側方に並んで停止線で停止する場合、及び先行車の後方で停止する行動を行う場合の何れかに該当するか判別する。更に先行車が一時停止して通過した後に、先行車に追従して停止線で停止することなく通過する場合、及び停止線で再度停止を行う場合の何れかに該当するか判別する。また先行車が存在しないときには、停止線上の通過速度を判別すると共に、また、停止線以前に停止が行われた場合、及び更に通過後に停止線以前に行った減速よりも強い減速を行った場合の何れかに該当するか判別する。
【００３６】
そして、ステップ１１０で、上記の判別結果に基づいて、判別内容毎に予め定められた評点の累積点を算出する。例えば、一時停止交差点において、先行車が停止した時に、先行者追い抜き後不停止だった場合には−１０点を累積し、一時停止交差点において、先行車が通過した後に先行車に追従して不停止通過した場合には−１０点を累積し、一時停止交差点において、先行車がないときに、停止線以前で停止し、通過後再停止した場合には＋２０点を累積する。なお、累積点には、上記のステップ１１０の処理が実行される度に、算出された点数が累積されていく。
【００３７】
次にステップ１１２では、変数ｎが予め定められた判定可能イベント回数以上であるか否かを判定し、判定可能イベント回数未満であると、ステップ１１４において、ｎをインクリメントして、ステップ１０１へ戻るが、一方、上記のステップ１１２において、判定可能イベント回数以上であると判定されると、ステップ１１６で、ステップ１０６で算出された点数とステップ１１０で算出された点数との合計点に基づいて、法遵守傾向値を推定し、ステップ１１８で、推定結果記録部１８に記憶されている法遵守傾向値を、推定された法遵守傾向値に更新し、ステップ１２０で、変数ｎを初期値１にリセットして、ステップ１０１に戻る。また、このときに、累積点も０点にリセットされる。
【００３８】
なお、上記のステップ１１６で推定された法遵守傾向値が予め定められたしきい値β以上であれば、法遵守傾向が「高い」と判断され、法遵守傾向値が予め定められたしきい値β未満であれば、法遵守傾向が「低い」と判断される。
【００３９】
なお、上記の法遵守傾向推定処理ルーチンでは、一時停止交差点や踏み切り通過時の操作行動及び規制標識や標示の違反行動に基づいて、法遵守傾向値を推定する場合を例に説明したが、更に、右左折時や車線変更時の操作行動に基づいて、法遵守傾向値を推定してもよい。例えば、電子地図情報、車両位置の測位装置、及び走行軌跡の蓄積装置を用いて、１ヶ月以内に１０回以上走行した路線及びそれに交差する路線を通常良く走行する道路とし、この道路上において、右左折時や車線変更時のウィンカによる合図の有無や、合図の開始タイミング（手前の所定距離から合図を出しているか否か）に基づいてクラス分けを行い、分けられたクラス毎に、点数を算出し、点数の累積点に基づいて、法遵守傾向値を推定すればよい。
【００４０】
また、違反点数の測定回数が、イベント発生回数以上になった場合に、法遵守傾向値を更新する場合を例に説明したが、予め設定した走行距離毎に法遵守傾向値を更新するようにしてもよい。
【００４１】
また、運転操作スキル推定部１４において、図４に示す運転操作スキル推定処理ルーチンが実行される。まず、ステップ１３０において、運転操作行動の取得回数を示す変数ｎを初期値１に設定し、ステップ１３２で、運転操作行動を取得する。車両に具備された、速度計、加速度計、ジャイロ、及びＧＰＳ等による車両位置の測位装置に基づいて、運転操作行動が取得されると、ステップ１３４へ進み、運転操作行動が、加速や減速による前後の運転操作行動であるか、車線変更や右左折、カーブによる左右の運転操作行動であるかを判定し、前後の運転操作行動でもなく、左右の運転操作行動でもない場合には、ステップ１４８へ移行するが、前後の運転操作行動である場合には、ステップ１３６で、取得された運転操作行動の加減速区間（例えば、速度Ａｋｍ／ｈからＢｋｍ／ｈへ変更した区間）における平均加速度又は平均減速度α（Ａ、Ｂ）を算出する。
【００４２】
そして、ステップ１３８において、算出された平均加減速度α（Ａ、Ｂ）に基づいて、ドライバの加減速の強さ（加減速操作スキル）を推定し、ステップ１４８へ移行する。例えば、速度をＡｋｍ／ｈからＢｋｍ／ｈへ変更した時の標準加減速度α＊（Ａ、Ｂ）からの差σを以下の式により求める。
σ＝ｓｉｇｎ（α＊（Ａ、Ｂ））・（α（Ａ、Ｂ）−α＊（Ａ、Ｂ））
ここで、加速α（Ａ、Ｂ）＞０の時、ｓｉｇｎ（α＊（Ａ、Ｂ））＝＋１とし、減速α（Ａ、Ｂ）＜０の時、ｓｉｇｎ（α＊（Ａ、Ｂ））＝−１とする。
【００４３】
そして、図５（Ａ）に示すように、σの累積頻度の５０％-ｉｌｅ値であるσ５０％-ｉｌｅと、予め定められた大中小の領域わけ区間とを比較して、大領域区間内、中領域区間内、及び小領域区間内の何れに該当するかを判定することにより、ドライバの加減速強さ（加減速操作スキル）を推定する。
【００４４】
一方、上記のステップ１３４において、車線変更や右左折、カーブによる左右の運転操作行動であると判定されると、ステップ１３６で、電子地図情報や測位計測結果により、取得された運転操作行動の道路通行上の行動区分を判別し、車線変更であると判別されると、ステップ１４２において、車線変更時の最大横加速度に基づいて、ドライバの車線変更時許容横加速度（車線変更操作スキル）を推定し、ステップ１４８へ移行する。例えば、速度Ａｋｍ／ｈで車線変更した時の最大横加速度β（Ａ）と標準的な横加速度β＊（Ａ）との差γを以下の式により求める。
γ＝ｓｉｇｎ（β＊（Ａ））・（β（Ａ）−β＊（Ａ））
ここで、左方向β（Ａ）＞０のとき、ｓｉｇｎ（β＊（Ａ））＝＋１とし、右方向β（Ａ）＜０のとき、ｓｉｇｎ（β＊（Ａ））＝−１とする。
【００４５】
そして、図５（Ｂ）に示すように、γの累積頻度の５０％−ｉｌｅ値であるγ５０％−ｉｌｅと、予め定められた大中小の領域わけ区間とを比較して、大領域区間内、中領域区間内、及び小領域区間内の何れに該当するかを判定することにより、ドライバの車線変更時許容横加速度（車線変更操作スキル）を推定する。
【００４６】
一方、上記のステップ１４０で、運転操作行動が右左折であると判定されると、ステップ１４４において、右左折時の最大横加速度に基づいて、ステップ１４２における車線変更時許容横加速度の推定と同様に、ドライバの右左折時許容横加速度（右左折操作スキル）を推定し、ステップ１４８へ移行する。また、上記のステップ１４０で、運転操作行動がカーブであると判定されると、ステップ１４６において、カーブ時の最大横加速度に基づいて、ステップ１４２における車線変更時許容横加速度の推定と同様に、ドライバのカーブ時許容横加速度（カーブ操作スキル）を推定し、ステップ１４８へ移行する。
【００４７】
ステップ１４８では、変数ｎが予め定められた判定可能イベント回数以上であるか否かを判定し、判定可能イベント回数未満であると、ステップ１５０において、ｎをインクリメントして、ステップ１３２へ戻るが、一方、上記のステップ１４８において、判定可能イベント回数以上であると判定されると、ステップ１５２において、ステップ１３８、１４２、１４４、１４６の推定結果の各々に基づいて、大領域区間内であれば３点とし、中領域区間内であれば２点とし、小領域区間内であれば１点とし、合計点数を運転操作スキル値として算出する。なお、運転操作スキル値、すなわち合計点数が８点以上であれば、運転操作スキルの程度が「高い」と判断され、運転操作スキル値が８点未満であれば運転操作スキルの程度が「低い」と判断される。
【００４８】
そして、ステップ１５４で、推定結果記録部１８に記憶されている運転操作スキル値を、推定された運転操作スキル値に更新し、ステップ１５６で、変数ｎを初期値１にリセットして、ステップ１３２に戻る。
【００４９】
なお、上記の運転操作スキル推定処理ルーチンでは、加減速度の傾向や、右左折、車線変更時の横加速度の傾向に基づいて、運転操作スキル値を推定する場合を例に説明したが、更に、先行車との相対速度及び距離情報と、合流部分における操作行動とに基づいて、運転操作スキル値を推定してもよい。例えば、先行車との相対速度や距離情報を用いて、車間距離の保ち方の履歴を求め、更に車線変更時の前後左右加速度や操舵の滑らかさの履歴を求め、これらの履歴に基づく変動の収束の早さや変動幅の小ささの傾向により、運転操作スキル値を推定してもよい。また、電子地図情報、車両位置の測位装置、及び走行軌跡の蓄積装置を用いて、高速道路や一般道路における停止義務のない合流部分における、加速の大きさや加減速の滑らかさを用いて、運転操作スキル値を推定してもよい。
【００５０】
また、運転操作行動の取得回数が、イベント発生回数以上になった場合に、運転操作スキル値を更新する場合を例に説明したが、予め設定した走行距離毎に運転操作スキル値を更新するようにしてもよい。
【００５１】
また、情報収集能力推定部１６において、図６に示す情報収集能力推定処理ルーチンが実行される。まず、ステップ１６０において、確認行動の判定回数を示す変数ｎを初期値１に設定し、ステップ１６２で、車両挙動及びドライバ行動を取得する。例えば、車両に具備された、操舵角センサ、車速センサ、ヨーレートセンサ、ブレーキペダル踏込み量センサ、アクセルペダル踏込み量センサ、及びウィンカセンサから車両挙動を取得し、または、ＧＰＳ等による車両位置の測位装置及び電子地図情報に基づいて、走行路における車線に対する車両挙動を取得する。また、ドライバの視線方向や顔向きを検出するドライバ行動検出装置に基づいて、ドライバ行動を取得する。
【００５２】
そして、ステップ１３４において、取得された車両挙動を、右折、左折、右側車線変更、左側車線変更、交差点直進、右転回の６つの車両挙動の何れかに分類し、車両挙動毎に予め定められた確認行動必要条件を、取得されたドライバ行動が満たしているか否かを判定することにより、確認行動の良否を推定する。例えば、車両挙動毎に、複数の確認行動必要条件（確認方向や確認時間に関する条件）が定められており、各確認行動必要条件における確認方向及び確認時間に関する条件を満たしていない場合には、確認行動評価点を減点し、全ての確認行動必要条件について判定した後に、確認行動評価点が、しきい値以上であれば、確認行動を「良」と推定し、確認行動評価点が、しきい値未満であれば、確認行動を「否」と推定する。
【００５３】
次のステップ１６６では、変数ｎが予め定められた判定可能イベント回数以上であるか否かを判定し、判定可能イベント回数未満であると、ステップ１６８において、ｎをインクリメントして、ステップ１６２へ戻るが、一方、上記のステップ１６６において、判定可能イベント回数以上であると判定されると、ステップ１７０において、ステップ１６４の推定結果の各々に基づいて、「良」と推定された割合を情報収集能力値として算出する。なお、情報収集能力値、すなわち、「良」と推定された割合が６０％以上であれば、情報収集能力の程度が「高い」と判断され、情報収集能力値が６０％未満であれば、情報収集能力の程度が「低い」と判断される。
【００５４】
そして、ステップ１７２で、推定結果記録部１８に記憶されている情報収集能力値を、推定された情報収集能力値に更新し、ステップ１７４で、変数ｎを初期値１にリセットして、ステップ１６２に戻る。
【００５５】
なお、上記の情報収集能力推定処理ルーチンでは、確認行動判定回数が、イベント発生回数以上になった場合に、情報収集能力値を更新する場合を例に説明したが、予め設定した走行距離毎に情報収集能力値を更新するようにしてもよい。
【００５６】
また、上記の情報収集能力推定処理ルーチンでは、情報収集の根源である確認行動の良否に基づいて、情報収集能力値を推定する場合を例に説明したが、更に、違反の累積回数や、ナビゲーションの誘導経路に従うことができなかった回数、自車の走行挙動に影響を与える物体が多数存在する場合の運転操作に基づいて、情報収集能力値を推定するようにしてもよい。
【００５７】
例えば、電子地図情報、車両位置の測位装置、走行軌跡の蓄積装置を用いて、１ヶ月以内に１度も走行したことがない路線及びそれに交差する路線をなじみのない道路とし、その道路上での規制標識及び標示に従わない行為が発生した回数に基づいて、情報収集能力値を推定してもよい。つまり、なじみのない走行経路においては、規制標示、標識等の情報収集を行う必要があるため、その情報収集や処理の能力が劣っている場合には、意図しない違反が増大することを考慮し、例えば指定方向外進行禁止違反、追い越し禁止違反、交差点での進行方向別通行区分違反、転回禁止違反、一方通行違反の累積回数により情報収集能力値の推定を行う。
【００５８】
また、なじみのない道路に該当する走行経路において、車両に具備されたナビゲーション装置の誘導が実行されている場合に、ナビゲーションの誘導経路に従うことが出来ず、経路をはずれ、再度誘導経路に戻ることを行う回数をナビゲーション装置から取得し、その回数により、情報収集能力値を推定してもよい。その場合、渋滞等の発生により経路を逸脱した場合は除外しても良い。また、なじみの少ない走行経路においてナビゲーション装置による誘導を行っている場合は、ナビの指定する経路情報を走行環境とあわせて判断することが要求されるため、それに従うことが出来ない場合には、経路の情報収集や処理の能力が劣っている可能性が高いため、これを考慮して、情報収集能力値を推定する。
【００５９】
また、なじみのある道路に該当する走行経路において、車両に具備された先行車の走行状態情報を取得し、車車間、路車間、歩車間通信により、自車の走行挙動に影響を与える物体が多数存在する場合の運転操作を記録して、物体数の少ない単純な状況と比較したペダルの踏み変え時間の変動の大きさ、及び通常時より高い減速度を発生した割合に基づいて、情報収集能力値を推定しても良い。これは運転中の多数の存在物に対する適切な操作を統合して適切に判断できているかを考慮し、そのばらつきが大きな場合には、情報収集や処理の能力が劣っている可能性が高いため、これを考慮して、情報収集能力値を推定する。
【００６０】
そして、事例抽出部２２において、図７に示す事例呈示処理ルーチンが実行される。まず、ステップ１８０において、法遵守傾向推定部１２によって推定された法遵守傾向値、運転操作スキル推定部１４によって推定された運転操作スキル値、及び情報収集能力推定部１６によって推定された情報収集能力値を推定結果記録部１８から読み込み、法遵守傾向、運転操作スキルの程度、及び情報収集能力の程度の組み合わせに基づいて、ドライバ特性のタイプをタイプＡ〜タイプＨの何れかに分類し、ステップ１８２で、分類されたタイプに対応する事例データを、事例データベース２０から抽出する。
【００６１】
次のステップ１８４において、運転状況検出部２４によって、季節や、時刻、天候条件を示す運転状況を検出し、ステップ１８６で、検出された運転状況と、ステップ１８２で抽出された事例データのキーワードとを照合することにより、運転状況に合致する事例データに絞り込む。
【００６２】
そして、ステップ１８８において、図８に示すように、カーナビ画面に、絞り込まれた事例データのイメージ例の画像ファイルを表示して、ドライバ特性のタイプに発生する可能性が高く、かつ、現在の運転状況に合致した事故事例又はヒヤリハット事例を、ドライバに呈示し、次のステップ１９０では、イグニッションキーがオフされたか否かを判定し、イグニッションキーがオンのままであれば、ステップ１８０へ戻り、法遵守傾向推定部１２によって更新された法遵守傾向値、運転操作スキル推定部１４によって更新された運転操作スキル値、及び情報収集能力推定部１６によって更新された情報収集能力値に基づいて、ドライバ特性のタイプ分類や事例データの抽出を行うが、一方、イグニッションキーがオフされた場合には、事例呈示処理ルーチンを終了する。
【００６３】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る運転支援装置によれば、ドライバの法遵守傾向、情報収集能力の程度、運転操作スキルの程度との組み合わせに基づいて、ドライバ特性のタイプを分類し、ドライバ特性のタイプに対応する事例データを抽出して、ドライバの運転を支援することにより、ドライバの特性を多面的に捉えて、ドライバに発生する可能性が高い危険な状況を示す事例データを抽出することができるため、抽出した事例データに基づいて、効果的に運転支援を行うことができる。
【００６４】
また、ドライバに発生する可能性が高い危険な状況を示す事例データを呈示するため、危険な状況を回避して、安全に運転するように、効果的に運転を支援することができる。
【００６５】
また、更に運転状況に適した事例データに絞り込んで、ドライバに呈示するため、より効果的に運転支援を行うことができる。
【００６６】
例えば法遵守傾向が低く、運転操作スキルが高く、情報収集能力が高いと推定された場合には、単独事故を引き起こす可能性が高く、法遵守傾向が高く、運転操作スキルが低く、情報収集能力が低いと推定された場合には、サンキュー事故等、交通環境に対する注意配分のミスに起因する事故を起こす可能性が高いと推定されるため、このような事故事例の事例データをドライバに呈示することにより、ドライバに適合した事故防止支援を行うことが可能となる。
【００６７】
運転を行う際の手順である認知、判断、操作の各々の段階においてドライバの特性を捉えることのできる、情報収集能力、法遵守傾向、運転操作スキルを主因子とした軸上で、ドライバの属性を配置することにより、ドライバが不得意な場面をより適切に対応付けることが可能となる。例えば、情報収集能力が低い場合には、錯綜地点や多くの障害物が存在する場合には、適切な判断を行うことが困難であるため、自車速度を落とすことを促すメッセージや、規範的な判断手順を呈示することによって、適切な判断ができるようにすることができる。更に３つの主因子の組み合わせにより、情報収集能力、運転操作スキルは高いものの高遵守傾向が低い（例えば他者排除性の高い）ドライバは運転技術に対する支援よりも、逆に周囲に運転が上手でない人がいるから気をつけてといったような支援も可能となる。
【００６８】
なお、上記の実施の形態では、推定された法遵守傾向値、運転操作スキル値、情報収集能力値を、大小の２つに分けて、ドライバ特性のタイプを８つに分類した場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、推定された各値を、３つ以上に分けて、ドライバ特性のタイプを２７つ以上に分類してもよい。
【００６９】
また、法遵守傾向、運転操作スキルの程度、及び情報収集能力の程度の３つの組み合わせに基づいて、ドライバ特性のタイプを分類する場合を例に説明したが、２つの組み合わせに基づいて、ドライバ特性のタイプを分類し、分類されたタイプに対応する事例データを抽出するようにしてもよい。この場合には、法遵守傾向及び運転操作スキルの程度の組み合わせに基づいて、ドライバ特性のタイプを分類し、このタイプ分類に対応して事例データベースに事例データを記憶しておけばよい。または、情報収集能力及び運転操作スキルの程度の組み合わせに基づいて、ドライバ特性のタイプを分類し、このタイプ分類に対応して事例データベースに事例データを記憶しておけばよい
また、抽出された事例データの事故事例又はヒヤリハット事例を表すイメージ例をカーナビ画面に表示して、運転支援を行う場合を例に説明したが、事例データのイメージ例の内容を、事故事例又はヒヤリハットに対する警告メッセージとし、イメージ例をカーナビ画面に表示して、警告メッセージをドライバに呈示するようにしてもよい。
【００７０】
また、ドライバがタイプＨに分類される場合には、様々な事故事例やヒヤリハット事例を呈示するだけでなく、家族や同僚等のメッセージを呈示するようにしてもよい。
【００７１】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となっている部分について、同一符号を付して説明を省略する。
【００７２】
第２の実施の形態では、ドライバが所定のアンケートの回答を入力し、アンケート結果に基づいて、ドライバの法遵守傾向値、運転操作スキル値、及び情報収集能力値を設定している点が第１の実施の形態と異なっている。
【００７３】
図９に示すように、第２の実施の形態に係る運転支援装置２１０は、例えば、ＨＱＬ式運転スタイルチェックシートのアンケートの回答を入力するための入力部２３０と、入力されたアンケート結果に基づいて、法遵守傾向値を決定する法遵守傾向決定部２１２と、アンケート結果に基づいて、運転操作スキル値を決定する運転操作スキル決定部２１４と、アンケート結果に基づいて、情報収集能力値を決定する情報収集能力決定部２１６と、法遵守傾向決定部２１２によって決定された法遵守傾向値、運転操作スキル決定部２１４によって決定された運転操作スキル値、情報収集能力決定部２１６によって決定された情報収集能力値を記録する設定値記録部２１８とを備えている。
【００７４】
次に、第２の実施の形態に係る運転支援装置２１０の作用について説明する。まず、運転開始前に、ドライバは、入力部２３０によってアンケートの回答を入力する。そして、法遵守傾向決定部２１２、運転操作スキル決定部２１４、及び情報収集能力決定部２１６の各々によって、アンケート結果に基づいて、法遵守傾向値、運転操作スキル値、情報収集能力値を決定し、設定値記録部２１８に記録する。
【００７５】
そして、事例抽出部２２によって、第１の実施の形態で説明した事例呈示処理ルーチンが実行され、ドライバ特性のタイプに発生する可能性が高く、かつ、現在の運転状況に合致する事例データが抽出されて、呈示部２８に事例データが示す事故事例やヒヤリハット事例が呈示される。
【００７６】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る運転支援装置によれば、アンケート結果によって、法遵守傾向値、運転操作スキル値、及び情報収集能力値を決定することにより、運転操作情報や車両挙動情報を取得するための装置が不要となるため、簡易な構成で、ドライバ特性をタイプ分類し、タイプ分類に適合した事例データを抽出して、運転支援を行うことができる。
【００７７】
なお、上記の実施の形態では、同じアンケートの結果に基づいて、法遵守傾向値、運転操作スキル値、及び情報収集能力値を決定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、情報収集能力値を決定するために、全国の鉄道各社で運転士の適性判断のために使用することが義務付けられている内田クレペリン検査のアンケートに対して、ドライバに回答してもらい、このアンケート結果に基づいて、情報収集能力値を決定するようにしてもよい。
【００７８】
また、ドライバの自己判断により、法遵守傾向値、運転操作スキル値、及び情報収集能力値を直接入力し、設定するようにしてもよい。
【００７９】
また、法遵守傾向値、運転操作スキル値、及び情報収集能力値の一部について、第１の実施の形態と同様に、運転操作情報等から推定するようにしてもよい。
【００８０】
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となっている部分について、同一符号を付して説明を省略する。
【００８１】
第３の実施の形態では、ドライバ特性のタイプに対応して抽出された事例データに基づいて、運転支援に関するパラメータを変更して、ドライバの運転を支援している点が第１の実施の形態と異なっている。
【００８２】
図１０に示すように、第３の実施の形態に係る運転支援装置３１０は、ドライバに対して所定の警告情報を呈示したり、車両のアクセルペダル操作量、ブレーキペダル操作量、ハンドル操作量などを制御することにより、事故やヒヤリハットなどの危険な状況を回避するようにドライバの運転を支援する運転支援部３３０と、事例絞り込み部２６によって絞り込まれた事例データに基づいて、運転支援部３３０の運転支援に関するパラメータを変更するパラメータ変更部３２８とを備えている。
【００８３】
なお、運転支援装置３１０の他の構成については、第１の実施の形態に係る運転支援装置の構成と同一であるため、説明を省略する。
【００８４】
次に、第３の実施の形態に係る運転支援装置３１０の作用について説明する。まず、第１の実施の形態と同様に、法遵守傾向推定部１２によって、法遵守傾向推定処理ルーチンが実行され、運転操作スキル推定部１４によって、運転操作スキル推定処理ルーチンが実行され、また、情報収集能力推定部１６によって、情報収集能力推定処理ルーチンが実行される。
【００８５】
そして、事例抽出部２２によって、第１の実施の形態と同様に、ドライバ特性のタイプが分類され、タイプに対応する事例データが、事例データベース２０から抽出されて、更に、事例絞り込み部２６によって、現在の運転状況に合致する事例データに絞り込まれる。
【００８６】
そして、パラメータ変更部３２８では、事例絞り込み部２６によって絞り込まれた事例データに基づいて、ドライバの運転時の弱点が分かるため、運転支援部３３０のパラメータを変更する。例えば、図２に示す事例データベース２０の内容において、ＩＤコードが「１２３４５６７８」である事例データに絞り込まれた場合には、事例・事故分類において、運転者行動が「右折」であって、事故分類（人的要因）が「発見の遅れ、安全不確認」であるため、右折時には、周囲を監視するセンサ情報に基づいて、より事前に情報提供するように、パラメータを変更する。具体的には、ナビ誘導中にて右折を開始する交差点が特定できる場合に、情報提供を行うタイミングを設定するための交差点手前距離を示すパラメータを大きくして（例えば、１００ｍから２００ｍに変更）、右折時に注意すべき障害物である、横断歩行者や自転車、対向車状況を、より事前に知らせるようにし、音声ガイダンスによって、「この先２００ｍで右折です。右折交差点には対向車、及び横断歩行者、自転車が現在存在しています。」と警告メッセージをドライバに呈示する。
【００８７】
以上説明したように、第３の実施の形態に係る運転支援装置によれば、ドライバ特性は多面的な側面を持ち、その組み合わせによってドライバが不得意とする交通場面や起こしやすいエラーが形成されるため、ドライバ特性を多面的に捉えてタイプ分類し、ドライバ特性のタイプに発生する可能性が高い危険な状況を示す事例データに基づいて、運転支援に関するパラメータを変更して、運転支援を行うことによって、より効果的な支援を行うことが可能となる。
【００８８】
なお、事例データに基づいて、運転支援のパラメータを変更するだけでなく、分類されたドライバ特性のタイプに応じて、事故やヒヤリハットなどの危険な状況を回避するように、音声ガイダンスを行うようにしてもよい。例えば、ドライバがタイプＡに分類される場合には、右折時に「右折時は右後方からの自転車に気をつけましょう。」と音声ガイダンスを行い、ドライバがタイプＢに分類される場合には、「自転車の飛び出しに注意しましょう。」と音声ガイダンスを行い、また、ドライバがタイプＦに分類される場合には、「左右の確認不足の恐れがあります。あわてずゆっくり確認しながら運転しましょう。」と音声ガイダンスを行うようにすればよい。
【００８９】
また、ドライバ特性のタイプに応じて、運転支援部のパラメータ設定を変更するようにしてもよい。例えば、ドライバがタイプＣ、Ｄ、Ｆ、Ｈに分類される場合には、周囲を監視するセンサの検知範囲を広く取るように、パラメータの設定を変更するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る運転支援装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る事例データベースの内容を示すイメージ図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る運転支援装置の法遵守傾向推定部における法遵守傾向推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る運転支援装置の運転操作スキル推定部における運転操作スキル推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】（Ａ）加減速の強さを推定するための大中小の領域わけ区間を示すイメージ図、（Ｂ）車線変更時許容横加速度を推定するための大中小の領域わけ区間を示すイメージ図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る運転支援装置の情報収集能力推定部における情報収集能力推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施の形態に係る運転支援装置における事例呈示処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】事例データを表示することにより、ドライバの運転を支援する様子を示すイメージ図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る運転支援装置を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態に係る運転支援装置を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００９１】
１０、２１０、３１０ 運転支援装置
１２   法遵守傾向推定部
１４   運転操作スキル推定部
１６   情報収集能力推定部
１８   推定結果記録部
２０   事例データベース
２２   事例抽出部
２４   運転状況検出部
２６   事例絞り込み部
２８   呈示部
２１２  法遵守傾向決定部
２１４  運転操作スキル決定部
２１６  情報収集能力決定部
２１８  設定値記録部
２３０  入力部
３２８  パラメータ変更部
３３０  運転支援部
【図１】
2008046759.tif 000003
【図２】
2008046759.tif 000004
【図３】
2008046759.tif 000005
【図４】
2008046759.tif 000006
【図５】
2008046759.tif 000007
【図６】
2008046759.tif 000008
【図７】
2008046759.tif 000009
【図８】
2008046759.tif 000010
【図９】
2008046759.tif 000011
【図１０】
2008046759.tif 000012