(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行軌跡を記憶する第１記憶部と、特定の領域に潜在するリスクを記憶する第２記憶部とを参照して、前記領域に含まれる前記走行軌跡上の経路を前記車両が走行した距離と前記経路の走行中に前記車両がとった不安全運転行動の回数を集計し、
集計した前記距離と前記回数とに基づいて、前記リスクに対する運転者のリスク耐性を算出し、
前記リスクと前記リスク耐性とを利用して、前記経路上の二地点間の通過コストを補正する、
処理を実行する処理部を有する経路情報提供装置。
【請求項２】
前記処理部は、前記運転者とは異なる別の運転者に関する特性を受け付けた場合に、前記運転者の特性と前記リスク耐性とを関連付けた運転者情報を記憶する第３記憶部を参照して、前記別の運転者と特性が類似する運転者のリスク耐性を抽出し、抽出したリスク耐性を利用して、前記通過コストを補正する、
ことを特徴とする請求項１に記載の経路情報提供装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記リスク耐性の更新が停滞している場合に、前記リスク耐性を下げる、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の経路情報提供装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記二地点間で発生した不安全運転行動の発生回数と前記二地点間の通過回数とを関連付けて記憶する第４記憶部を参照して、前記発生回数と前記通過回数に応じた係数を算出し、算出した係数を利用して補正後の前記通過コストをさらに補正する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の経路情報提供装置。
【請求項５】
前記処理部は、車両の走行軌跡を記憶する第５記憶部を前記車両の走行中又は走行後に更新する度に、前記第２記憶部から前記走行軌跡上のリスクを抽出して保持し、前記第２記憶部が記憶するリスクを消去する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の経路情報提供装置。
【請求項６】
前記処理部は、前記経路情報提供装置とは別体である車載機器から送信された車両の走行軌跡を受信して、前記走行軌跡を記憶する第６記憶部に格納する、
ことを特徴とする請求項１に記載の経路情報提供装置。
【請求項７】
前記処理部は、補正した前記通過コストを利用して、前記二地点を含む経路の経路情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の経路情報提供装置。
【請求項８】
操作に基づいて入力された出発地と目的地を取得し、
車両の走行軌跡を記憶する第１記憶部と、特定の領域に潜在するリスクを記憶する第２記憶部とを参照して、前記領域に含まれる前記走行軌跡上の経路を前記車両が走行した距離と前記経路の走行中に前記車両がとった不安全運転行動の回数を集計し、
集計した前記距離と前記回数とに基づいて、前記リスクに対する運転者のリスク耐性を算出し、
前記リスクと前記リスク耐性とを利用して、取得した前記出発地から前記目的地までの前記経路上に存在する二地点間の通過コストを補正する、
処理を実行する処理部を有する経路探索装置。
【請求項９】
前記第２記憶部は、前記経路探索装置とは別体である別装置に設けられ、
前記処理部は、前記別装置に設けられた前記第２記憶部を参照する、
ことを特徴とする請求項８に記載の経路探索装置。
【請求項１０】
走行軌跡を送信する車両と、
前記車両から送信された走行軌跡を受信して第１記憶部に格納し、前記第１記憶部と、特定の領域に潜在するリスクを記憶する第２記憶部とを参照して、前記領域に含まれる前記走行軌跡上の経路を前記車両が走行した距離と前記経路の走行中に前記車両がとった不安全運転行動の回数を集計し、集計した前記距離と前記回数とに基づいて、前記リスクに対する運転者のリスク耐性を算出し、前記リスクと前記リスク耐性とを利用して、前記経路上の二地点間の通過コストを補正する、処理を実行する処理装置と、
を有する経路情報提供システム。
【請求項１１】
車両の走行軌跡を記憶する第１記憶部と、特定の領域に潜在するリスクを記憶する第２記憶部とを参照して、前記領域に含まれる前記走行軌跡上の経路を前記車両が走行した距離と前記経路の走行中に前記車両がとった不安全運転行動の回数を集計し、
集計した前記距離と前記回数とに基づいて、前記リスクに対する運転者のリスク耐性を算出し、
前記リスクと前記リスク耐性とを利用して、前記経路上の二地点間の通過コストを補正する、
処理をコンピュータに実行させる経路情報提供プログラム。
【請求項１２】
車両の走行軌跡を送信する処理を前記車両が備える第１のコンピュータが実行し、
前記走行軌跡を受信して第１記憶部に格納し、前記第１記憶部と、特定の領域に潜在するリスクを記憶する第２記憶部とを参照して、前記領域に含まれる前記走行軌跡上の経路を前記車両が走行した距離と前記経路の走行中に前記車両がとった不安全運転行動の回数を集計し、集計した前記距離と前記回数とに基づいて、前記リスクに対する運転者のリスク耐性を算出し、前記リスクと前記リスク耐性とを利用して、前記経路上の二地点間の通過コストを補正する処理を前記車両とは別体である別装置が備える第２のコンピュータが実行する、
経路情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、経路情報提供装置、経路探索装置、経路情報提供システム、経路情報提供プログラム、及び経路情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の出発地から目的地までの推奨経路を探索し、運転者に対して推奨経路の経路情報を案内するナビゲーション技術が知られている。推奨経路の探索は例えば走行距離や走行時間の短さによって決定される。また、推奨経路に複数の候補がある場合には、車両の挙動についての危険度が最も低い候補を推奨経路として決定する技術も知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１７５５７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した技術によれば危険度が最も低い候補以外の候補は安全運転が困難な経路でなくても推奨経路から排除される。このように、安全運転が困難でない経路の数が減少し、安全運転が容易な推奨経路に車両が集中すれば、推奨経路に渋滞が発生し、逆に走行時間が増加するおそれがある。【０００５】
そこで、１つの側面では、安全運転が困難な経路の排除を抑制できる経路情報提供装置、経路探索装置、経路情報提供システム、経路情報提供プログラム、及び経路情報提供方法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】
１つの実施態様では、経路情報提供装置は、車両の走行軌跡を記憶する第１記憶部と、特定の領域に潜在するリスクを記憶する第２記憶部とを参照して、前記領域に含まれる前記走行軌跡上の経路を前記車両が走行した距離と前記経路の走行中に前記車両がとった不安全運転行動の回数を集計し、集計した前記距離と前記回数とに基づいて、前記リスクに対する運転者のリスク耐性を算出し、前記リスクと前記リスク耐性とを利用して、前記経路上の二地点間の通過コストを補正する、処理を実行する処理部を有する経路情報提供装置である。
【０００７】
また、１つの実施態様では、経路探索装置は、操作に基づいて入力された出発地と目的地を取得し、車両の走行軌跡を記憶する第１記憶部と、特定の領域に潜在するリスクを記憶する第２記憶部とを参照して、前記領域に含まれる前記走行軌跡上の経路を前記車両が走行した距離と前記経路の走行中に前記車両がとった不安全運転行動の回数を集計し、集計した前記距離と前記回数とに基づいて、前記リスクに対する運転者のリスク耐性を算出し、前記リスクと前記リスク耐性とを利用して、取得した前記出発地から前記目的地までの前記経路上に存在する二地点間の通過コストを補正する、処理を実行する処理部を有する経路探索装置である。
【０００８】
また、１つの実施態様では、経路情報提供システムは、走行軌跡を送信する車両と、前記車両から送信された走行軌跡を受信して第１記憶部に格納し、前記第１記憶部と、特定の領域に潜在するリスクを記憶する第２記憶部とを参照して、前記領域に含まれる前記走行軌跡上の経路を前記車両が走行した距離と前記経路の走行中に前記車両がとった不安全運転行動の回数を集計し、集計した前記距離と前記回数とに基づいて、前記リスクに対する運転者のリスク耐性を算出し、前記リスクと前記リスク耐性とを利用して、前記経路上の二地点間の通過コストを補正する、処理を実行する処理装置と、を有する経路情報提供システムである。
【０００９】
また、１つの実施態様では、経路情報提供プログラムは、車両の走行軌跡を記憶する第１記憶部と、特定の領域に潜在するリスクを記憶する第２記憶部とを参照して、前記領域に含まれる前記走行軌跡上の経路を前記車両が走行した距離と前記経路の走行中に前記車両がとった不安全運転行動の回数を集計し、集計した前記距離と前記回数とに基づいて、前記リスクに対する運転者のリスク耐性を算出し、前記リスクと前記リスク耐性とを利用して、前記経路上の二地点間の通過コストを補正する、処理をコンピュータに実行させる経路情報提供プログラムである。
【００１０】
また、１つの実施態様では、経路情報提供方法は、車両の走行軌跡を送信する処理を前記車両が備える第１のコンピュータが実行し、前記走行軌跡を受信して第１記憶部に格納し、前記第１記憶部と、特定の領域に潜在するリスクを記憶する第２記憶部とを参照して、前記領域に含まれる前記走行軌跡上の経路を前記車両が走行した距離と前記経路の走行中に前記車両がとった不安全運転行動の回数を集計し、集計した前記距離と前記回数とに基づいて、前記リスクに対する運転者のリスク耐性を算出し、前記リスクと前記リスク耐性とを利用して、前記経路上の二地点間の通過コストを補正する処理を前記車両とは別体である別装置が備える第２のコンピュータが実行する、経路情報提供方法である。
【発明の効果】
【００１１】
安全運転が困難な経路の排除を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は第１実施形態に係る経路情報提供システムの一例である。
【図２】図２は車載機器のハードウェア構成の一例である。
【図３】図３は車載機器の機能ブロック図の一例である。
【図４】図４は走行軌跡記憶部の一例である。
【図５】図５は地域リスク更新部の機能ブロック図の一例である。
【図６】図６は気象データの地域リスク情報への変換を説明する図である。
【図７】図７は交通データの地域リスク情報への変換を説明する図である。
【図８】図８は人口分布データの地域リスク情報への変換を説明する図である。
【図９】図９は地域リスク記憶部の一例である。
【図１０】図１０はエリア情報の一例である。
【図１１】図１１（ａ）及び（ｂ）は不安全運転行動の発生位置とリスクエリアの重なりを説明する図である。
【図１２】図１２はリスク耐性記憶部の一例である。
【図１３】図１３（ａ）はコスト補正部が取得するリンク情報の一例である。図１３（ｂ）はリンク情報に基づいて特定される各ノードのリンク関係を示す図である。
【図１４】図１４は実施例に係る標準コストの補正例を説明する図である。
【図１５】図１５は比較例１に係る経路情報の生成例である。
【図１６】図１６は比較例２に係る経路情報の生成例である。
【図１７】図１７は車載機器の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は車載機器の動作の他の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は車載機器の動作の他の一例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は第２実施形態に係る車載機器の機能ブロック図である。
【図２１】図２１は第３実施形態に係る車載機器の機能ブロック図である。
【図２２】図２２は経過時間とリスク耐性の関係を示すグラフである。
【図２３】図２３は第４実施形態に係る車載機器の機能ブロック図である。
【図２４】図２４は不安全運転記憶部の一例である。
【図２５】図２５は第５実施形態に係る車載機器の機能ブロック図である。
【図２６】図２６は第６実施形態に係る経路情報提供システムの一例である。
【図２７】図２７はリスク管理サーバのハードウェア構成の一例である。
【図２８】図２８はリスク管理サーバの機能ブロック図の一例である。
【図２９】図２９は第６実施形態に係る車載機器の機能ブロック図である。
【図３０】図３０は第７実施形態に係る経路情報提供システムの一例である。
【図３１】図３１はリスク耐性管理サーバの機能ブロック図の一例である。
【図３２】図３２は第７実施形態に係る車載機器の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。
【００１４】
（第１実施形態）
図１は第１実施形態に係る経路情報提供システムＳの一例である。経路情報提供システムＳは車両ＣＲの運転者に出発地から目的地までの走行経路上に潜在する様々なリスクとそのリスクに対する運転者の耐性を考慮した経路情報を提供するコンピュータシステムである。経路情報提供システムＳは経路探索装置としての車載機器１００と情報提供サーバ２００を含んでいる。車載機器１００は車両ＣＲに搭載されている。車載機器１００にはカーナビゲーションシステムといった電子機器が利用される。例えば車載機器１００としてスマートフォンやタブレット端末といったスマートデバイスが利用されてもよい。
【００１５】
情報提供サーバ２００は情報の種類毎に特定の情報を表すデータを提供する。情報提供サーバ２００は例えば気象情報サーバ２１０、交通情報サーバ２２０、及び人口情報サーバ２３０といった複数のサーバを含んでいる。尚、情報提供サーバ２００は気象情報サーバ２１０、交通情報サーバ２２０、及び人口情報サーバ２３０の少なくとも１つを含んでいればよい。
【００１６】
ここで、気象情報サーバ２１０は例えば各地に設置された雨量計や気象衛星などから気象に関する種々の情報を収集して蓄積し、降水量や降雪量などを表す気象データを提供する。交通情報サーバ２２０は例えば道路上に設置された車両感知器などから得た車両数や車両ＣＲなどが発信するプローブ情報に基づいて道路の混雑状況を算出して蓄積し、交通量を表す交通データを提供する。人口情報サーバ２３０は例えば各自治体が有する人口データを収集して蓄積し、人口密度を表す人口密度データを提供する。
【００１７】
車載機器１００と情報提供サーバ２００は有線ネットワークＮＷ１及び無線ネットワークＮＷ２といった通信ネットワークにより接続されている。したがって、情報提供サーバ２００が種々のデータを提供すると、車載機器１００は有線ネットワークＮＷ１、携帯基地局ＢＳ、無線ネットワークＮＷ２、及びアンテナＡＴＮを経由した各種データを受信することができる。車載機器１００は受信したデータ、車両ＣＲの状態（例えば車速や加速度など）を表すデータ、車両ＣＲの運転者から入力されたデータなどを利用して、出発地から目的地までの経路情報を表示する。
【００１８】
以下、車載機器１００の詳細について説明する。
【００１９】
図２は車載機器１００のハードウェア構成の一例である。図２に示すように、車載機器１００は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１００Ａ、Random Access Memory（ＲＡＭ）１００Ｂ、Read Only Memory（ＲＯＭ）１００Ｃ、Electrically Erasable Programmable Read Only Memory（ＥＥＰＲＯＭ）１００Ｄ及びRadio Frequency（ＲＦ）回路１００Ｅを含んでいる。ＲＦ回路１００ＥにはアンテナＡＴＮが接続されている。ＲＦ回路１００Ｅに代えて通信機能を実現するＣＰＵが利用されてもよい。
【００２０】
また、車載機器１００は、スピーカー１００Ｆ、カメラ１００Ｇ、タッチパネル１００Ｈ、ディスプレイ１００Ｉ、及びマイク１００Ｊを含んでいる。ＣＰＵ１００Ａからマイク１００Ｊまでは、内部バス１００Ｋによって互いに接続されている。少なくともＣＰＵ１００ＡとＲＡＭ１００Ｂとが協働することによってコンピュータが実現される。
【００２１】
上述したＲＡＭ１００Ｂには、ＲＯＭ１００ＣやＥＥＰＲＯＭ１００Ｄに記憶されたプログラムがＣＰＵ１００Ａによって格納される。格納されたプログラムをＣＰＵ１００Ａが実行することにより、後述する各種の機能が実現され、また、各種の処理が実行される。尚、プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。
【００２２】
図３は車載機器１００の機能ブロック図の一例である。車載機器１００は入出力部１０１と地点取得部１０２を備えている。また、車載機器１００は走行軌跡収集部１０３と走行軌跡記憶部１０４を備えている。さらに、車載機器１００は地域リスク更新部１０５と地域リスク記憶部１０６と車両通信部１０７を備えている。その他、車載機器１００は走行距離集計部１０８と不安全運転抽出部１０９と不安全運転集計部１１０を備えている。車載機器１００はリスク耐性算出部１１１とリスク耐性記憶部１１２を備えている。車載機器１００は経路マップ記憶部１１３とコスト補正部１１４と経路生成部１１５とを備えている。
【００２３】
尚、上述した入出力部１０１は例えばタッチパネル１００Ｈ及びディスプレイ１００Ｉによって実現される。上述した地点取得部１０２、走行軌跡収集部１０３、地域リスク更新部１０５、走行距離集計部１０８、不安全運転抽出部１０９、不安全運転集計部１１０、リスク耐性算出部１１１、コスト補正部１１４、及び経路生成部１１５は例えばＣＰＵ１００Ａによって実現される。上述した走行軌跡記憶部１０４、地域リスク記憶部１０６、リスク耐性記憶部１１２、及び経路マップ記憶部１１３は例えばＲＡＭ１００ＢやＥＥＰＲＯＭ１００Ｄによって実現される。上述した車両通信部１０７は例えばＲＦ回路１００Ｅ及びアンテナＡＴＮよって実現される。
【００２４】
入出力部１０１は運転者による入力操作に基づいて各種のデータを受け付けて保持する。例えば、入出力部１０１は出発地及び目的地を表すデータのほか、高速道路の利用の有無といった走行経路の優先度などを表すデータを受け付けて保持する。また、入出力部１０１は経路情報を出力する。より詳しくは、入出力部１０１は出発地から目的地までの走行経路を表す経路情報を表示する。これにより、運転者は走行経路を視認することができる。尚、入出力部１０１はGlobal Positioning System（ＧＰＳ）機能を利用して現在位置を取得し、取得した現在位置を出発地に設定するようにしてもよい。
【００２５】
地点取得部１０２は入出力部１０１から出発地及び目的地を取得する。地点取得部１０２は出発地及び目的地を取得すると、取得した出発地及び目的地をコスト補正部１１４に送信する。
【００２６】
走行軌跡収集部１０３は車両ＣＲの走行軌跡を収集する。例えば走行軌跡収集部１０３はＧＰＳ機能を利用して現在の時刻とその時刻における走行位置（具体的には経度及び緯度）を収集する。また、走行軌跡収集部１０３は車両ＣＲのエンジンなどに取り付けられた速度センサ及び加速度センサから現在の時刻における車両ＣＲの速度及び加速度を収集する。走行軌跡収集部１０３は現在の時刻、走行位置、速度及び加速度を互いに関連付けて走行軌跡情報として走行軌跡記憶部１０４に格納する。これにより、図４に示すように、走行軌跡記憶部１０４は走行軌跡情報を記憶する。
【００２７】
尚、例えば車両ＣＲの車内に車載カメラを取り付けて運転者を撮影し、運転者の挙動（例えば居眠りや脇見など）を判断した結果を走行軌跡情報に含めてもよい。また、生体センサを利用して運転者の生体情報（例えば脈拍や血圧など）を取得し、取得した生体情報から得られる運転者の健康状態を走行軌跡情報に含めてもよい。
【００２８】
地域リスク更新部１０５は地域リスク記憶部１０６を定期的に又は非定期的に更新する。地域リスク更新部１０５は、図５に示すように、制御部１０５Ａと気象リスク更新部１０５Ｂと交通リスク更新部１０５Ｃと人口リスク更新部１０５Ｄと計時部１０５Ｅとを含んでいる。計時部１０５Ｅは時計機能とカレンダー機能を備えている。
【００２９】
制御部１０５Ａは気象リスク更新部１０５Ｂ、交通リスク更新部１０５Ｃ、及び人口リスク更新部１０５Ｄの動作を制御する。具体的には、制御部１０５Ａは定期的に計時部１０５Ｅを確認し、気象リスク更新部１０５Ｂと交通リスク更新部１０５Ｃと人口リスク更新部１０５Ｄのそれぞれの更新サイクル（更新周期）を制御する。例えば、制御部１０５Ａは数分（例えば１分）サイクルで気象リスク更新部１０５Ｂを起動する。制御部１０５Ａは数十分（例えば１０分）サイクルで交通リスク更新部１０５Ｃを起動する。制御部１０５Ａは数カ月（例えば１ヶ月）サイクルで人口リスク更新部１０５Ｄを起動する。
【００３０】
例えば制御部１０５Ａが気象リスク更新部１０５Ｂを起動した場合、気象リスク更新部１０５Ｂは車両通信部１０７を介して気象情報サーバ２１０から所定の天候を含む気象データを取得する。気象リスク更新部１０５Ｂは気象データを取得すると、気象データを地域リスク情報に変換して地域リスク記憶部１０６に格納する。
【００３１】
具体的には、図６に示すように、天候、計測日時、エリア情報、及び１時間当たりの降水量を含む複数の気象データの中から所定の天候（例えば天候「雨天」）を含む気象データＤ１を取得した場合、気象リスク更新部１０５Ｂは地域リスク情報を識別するリスクＩＤを生成して、リスクレートを算出する。ここで、気象に関するリスクレートは１時間当たりの降水量÷所定の基準レートによって算出される。第１実施形態では例えば基準レート「１０ｍｍ」を採用することにより、気象リスク更新部１０５Ｂはリスクレート「１．５」を算出する。気象リスク更新部１０５Ｂはリスクレートを算出すると、生成したリスクＩＤ（例えばリスクＩＤ「１」）、気象データの計測日時及びエリア情報をそれぞれ引き継いだリスク開始時刻及びエリア情報、リスク終了時刻「継続中」、リスク種別「気象」、算出したリスクレートを含む地域リスク情報Ｒ１を地域リスク記憶部１０６に格納する。
【００３２】
例えば制御部１０５Ａが交通リスク更新部１０５Ｃを起動した場合、交通リスク更新部１０５Ｃは車両通信部１０７を介して交通情報サーバ２２０から交通データを取得する。交通リスク更新部１０５Ｃは交通データを取得すると、交通データを地域リスク情報に変換して地域リスク記憶部１０６に格納する。
【００３３】
具体的には、図７に示すように、調査日時、エリア情報、及び交通量（１時間当たりの台数）を含む交通データＤ２を取得した場合、交通リスク更新部１０５ＣはリスクＩＤを生成し、リスクレートを算出する。ここで、交通に関するリスクレートは交通量÷所定の基準レートによって算出される。第１実施形態では例えば基準レート「１０００台／時」を採用することにより、交通リスク更新部１０５Ｃはリスクレート「２．０」を算出する。交通リスク更新部１０５Ｃはリスクレートを算出すると、生成したリスクＩＤ（例えばリスクＩＤ「２」）、交通データの調査日時及びエリア情報をそれぞれ引き継いだリスク開始時刻及びエリア情報、リスク終了時刻「継続中」、リスク種別「交通集中」、算出したリスクレートを含む地域リスク情報Ｒ２を地域リスク記憶部１０６に格納する。
【００３４】
例えば制御部１０５Ａが人口リスク更新部１０５Ｄを起動した場合、人口リスク更新部１０５Ｄは車両通信部１０７を介して人口情報サーバ２３０から人口密度データを取得する。人口リスク更新部１０５Ｄは人口データを取得すると、人口密度データを地域リスク情報に変換して地域リスク記憶部１０６に格納する。
【００３５】
具体的には、図８に示すように、調査日時、エリア情報、及び人口密度（１ｋｍ２当たりの人数）を含む人口密度データＤ３を取得した場合、人口リスク更新部１０５ＤはリスクＩＤを生成し、リスクレートを算出する。ここで、人口密度に関するリスクレートは１ｋｍ２当たりの人数÷所定の基準レートによって算出される。第１実施形態では例えば基準レート「２０００人／ｋｍ２」を採用することにより、人口リスク更新部１０５Ｄはリスクレート「４．２」を算出する。人口リスク更新部１０５Ｄはリスクレートを算出すると、生成したリスクＩＤ（例えばリスクＩＤ「３」）、人口密度データの調査日時及びエリア情報をそれぞれ引き継いだリスク開始時刻及びエリア情報、リスク終了時刻「継続中」、リスク種別「人口密集」、算出したリスクレートを含む地域リスク情報Ｒ３を地域リスク記憶部１０６に格納する。
【００３６】
以上説明したように、気象リスク更新部１０５Ｂ、交通リスク更新部１０５Ｃ、及び人口リスク更新部１０５Ｄはそれぞれリスク種別「気象」を含む地域リスク情報Ｒ１、リスク種別「交通集中」を含む地域リスク情報Ｒ２、及びリスク種別「人口密集」を含む地域リスク情報Ｒ３を地域リスク記憶部１０６に格納する。これにより、図９に示すように、地域リスク記憶部１０６は種々のリスク種別を含む地域リスク情報Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３を記憶する。
【００３７】
尚、気象リスク更新部１０５Ｂ、交通リスク更新部１０５Ｃ、及び人口リスク更新部１０５Ｄがそれぞれ算出したリスクレートが所定の閾値（例えば閾値「１．０」）以下である場合、気象リスク更新部１０５Ｂ、交通リスク更新部１０５Ｃ、及び人口リスク更新部１０５Ｄはそのリスク種別についてリスクがないと判断し、そのリスクレートを含む地域リスク情報の地域リスク記憶部１０６への格納を中止する。
【００３８】
ここで、図１０を参照して、上述したエリア情報について詳しく説明する。図１０はエリア情報の一例である。図１０に示すように、エリア情報はエリアタイプとエリアデータを構成要素として含んでいる。エリア情報はエリア（領域）を特定する情報である。例えば、エリアタイプ「円タイプ」であれば、経度及び緯度によって特定される中心位置（ｘ，ｙ）と半径ｒによってそのエリアが特定される。残りのエリアタイプについてもエリアタイプ「円タイプ」と基本的に同様である。尚、エリアタイプ「多角形タイプ」は全ての内角がいずれも１８０度未満になる多角形のエリアを表している。例えば内角の１つが１８０度を超える多角形のエリアである場合、複数の多角形に分けられてそのエリアが特定される。
【００３９】
図３に戻り、走行距離集計部１０８はリスクが潜在する走行経路のリスク種別毎の走行距離とリスクが潜在しない走行経路の走行距離を集計する。具体的には、走行距離集計部１０８は走行軌跡記憶部１０４から走行軌跡情報を取得する。また、走行距離集計部１０８は地域リスク記憶部１０６から地域リスク情報を取得する。走行距離集計部１０８は取得した走行軌跡情報と地域リスク情報とに基づいて、リスクが潜在するエリア（以下、リスクエリアという）を走行した走行距離をリスク種別毎に集計するとともに、リスクが潜在しないエリア（以下、非リスクエリアという）を走行した走行距離も集計する。走行距離集計部１０８は集計した各走行距離をリスク耐性算出部１１１に送信する。
【００４０】
不安全運転抽出部１０９は走行軌跡記憶部１０４から走行軌跡情報を取得し、ヒヤリハットといった運転者の不安全な運転行動とその運転行動が発生した位置を抽出する。例えば不安全運転抽出部１０９は取得した走行軌跡情報に基づいて−０．５Ｇよりも小さな加速度を検出した場合、急ブレーキといった不安全な運転行動を抽出するとともに、その運転行動（すなわち急ブレーキ）が発生した位置を抽出する。逆に、不安全運転抽出部１０９は取得した走行軌跡情報に基づいて０．５Ｇよりも大きな加速度を検出した場合、急発進といった不安全な運転行動を抽出し、その運転行動（すなわち急発進）が発生した位置を抽出する。不安全運転抽出部１０９は不安全な運転行動とその運転行動が発生した位置を抽出すると、抽出した運転行動と位置を不安全運転集計部１１０に送信する。尚、走行軌跡情報に運転者の挙動を判断した結果や運転者の健康状態といった情報が含まれていれば、不安全運転抽出部１０９はこれらの情報に基づいて、運転者の不安全な運転行動とその運転行動が発生した位置を抽出してもよい。
【００４１】
不安全運転集計部１１０は運転者が不安全な運転行動をとった回数を集計する。より詳しくは、不安全運転集計部１１０は不安全運転抽出部１０９から運転行動と位置が送信されると、地域リスク記憶部１０６から地域リスク情報を取得する。不安全運転集計部１１０は送信された運転行動及び位置と地域リスク記憶部１０６から取得した地域リスク情報とに基づいて、不安全な運転行動をとった回数をリスク種別毎に集計するとともに、非リスクエリアの走行経路上で不安全な運転行動をとった回数を集計する。不安全運転集計部１１０は不安全な運転行動をとった回数を集計すると、集計した回数をリスク耐性算出部１１１に送信する。なお、ここでは不安全運転集計部１１０が不安全な運転行動をとった回数を集計しているが、例えば不安全運転抽出部１０９が不安全な運転行動を抽出するのみでなく、その不安全な運転行動を不安全な度合いによってレベル分けするなら、不安全運転集計部１１０はレベル分けした集計を行ってもよい。例えば急ブレーキにおいて、−１．０Ｇよりも小さな場合と、−０．５Ｇから−１．０Ｇまでをレベル分けするなどである。また、レベルを回数に掛け合わせて集計する方法をとってもよい。
【００４２】
リスク耐性算出部１１１は走行距離集計部１０８から送信された走行距離と不安全運転集計部１１０から送信された回数とに基づいて、リスク耐性スコアを算出する。リスク耐性スコアは運転者のリスクに対する耐性を点数化した数値である。
【００４３】
具体的には、まず、リスク耐性算出部１１１は不安全運転行動率をリスク種別毎に算出する。不安全運転行動率は走行距離に対する不安全な運転行動をとった回数により算出される。例えば、図１１（ａ）及び（ｂ）に示すように、リスク種別「気象」を含む地域リスク情報Ｒ１によって特定されるリスクエリアＡＲ１を走行した走行距離が６．６７Ｋｍであり、そのリスクエリアＡＲ１を走行中に運転者が不安全な運転行動をとった回数が１回である場合、リスク耐性算出部１１１は不安全運転行動率として約０．１５（＝１回÷６．６７Ｋｍ）を算出する。同様に、リスク種別「交通集中」を含む地域リスク情報Ｒ２によって特定されるリスクエリアＡＲ２を走行した走行距離が６．５６Ｋｍであり、そのリスクエリアＡＲ２を走行中に運転者が不安全な運転行動をとった回数が４回である場合、リスク耐性算出部１１１は不安全運転行動率として約０．６１（＝４回÷６．５６Ｋｍ）を算出する。また、出発地から目的地までの走行経路の中でリスクエリアＡＲ１，ＡＲ２を走行した走行経路を除いた走行経路の走行距離が７．００Ｋｍ（＝１．００Ｋｍ＋４．００Ｋｍ＋２．００Ｋｍ）であり、その走行経路を走行中に運転者が不安全な運転行動をとった回数が３回である場合、リスク耐性算出部１１１は不安全運転行動率として約０．４３（＝３回÷７．００Ｋｍ）を算出する。
【００４４】
次に、リスク耐性算出部１１１は算出した各不安全運転行動率に基づいて、リスク耐性スコアをそれぞれ算出する。リスク耐性スコアは潜在する各リスクの不安全運転行動率に対するリスクなしの不安全運転行動率によって算出される。例えば、上述したようにリスク種別「気象」の不安全運転行動率が０．１５であり、リスクがない場合の不安全運転行動率が０．４３である場合、リスク耐性算出部１１１はリスク耐性スコアとして約２．８（＝０．４３÷０．１５）を算出する。同様に、リスク種別「交通集中」の不安全運転行動率が０．６１である場合、リスク耐性算出部１１１はリスク耐性スコアとして約０．７（＝０．４３÷０．６１）を算出する。さらに、リスクがない場合の不安全運転行動率が０．４３であるため、リスク耐性算出部１１１はリスク耐性スコアとして１．０（＝０．４３÷０．４３）を算出する。リスク耐性算出部１１１はリスク耐性スコアを算出すると、算出した不安全運転行動率とリスク耐性スコアを含むリスク耐性情報をリスク耐性記憶部１１２に格納する。これにより、図１２に示すように、リスク耐性記憶部１１２はリスク耐性情報を記憶する。
【００４５】
図３に戻り、経路マップ記憶部１１３は図葉単位に管理された図葉単位経路マップ情報の集合から成る経路マップ情報を記憶する。図葉単位経路マップ情報は、経路上の二地点間の通過に要する標準コスト（例えば道のりの長さや平均的な移動時間など）を含むリンク情報や背景情報などを含んでいる。
【００４６】
コスト補正部１１４は上述した標準コストを補正する。より詳しくは、まず、コスト補正部１１４は地点取得部１０２から送信された出発地及び目的地を受け付けると、受け付けた出発地及び目的地に基づいて、経路マップ記憶部１１３から出発地及び目的地までのリンク情報を取得する。
【００４７】
ここで、コスト補正部１１４が取得するリンク情報について説明する。図１３（ａ）はコスト補正部１１４が取得するリンク情報の一例である。図１３（ｂ）はリンク情報に基づいて特定される各ノードのリンク関係を示す図である。上述したように、コスト補正部１１４は出発地及び目的地を受け付けると、図１３（ａ）に示すように、出発地から目的地までの複数のリンク情報を取得する。リンク情報は例えば道路の区間を表す。リンク情報はリンクＩＤ、標準コスト、第１のノードのＩＤ、第１のノードの経度及び緯度、第２のノードのＩＤ、並びに第２のノードの経度及び緯度を構成要素として含んでいる。第１のノード及び第２のノードは道路の区間の両端を表している。第１のノード及び第２のノードとしては例えば交差点がある。例えば、図１３（ａ）及び（ｂ）に示すように、リンクＩＤ「１００１」が付与されたリンク情報によれば、経度「ｘｎ１」・緯度「ｙｎ１」に位置するノードＩＤ「１０１」のノードＮ１と経度「ｘｎ２」・緯度「ｙｎ２」に位置するノードＩＤ「１０２」のノードＮ２は互いにリンクしている。そして、ノードＮ１，Ｎ２間の通過には標準コスト「６」がかかる。
【００４８】
コスト補正部１１４は出発地から目的地までのリンク情報を取得すると、さらに、地域リスク記憶部１０６から地域リスク情報を取得し、リスク耐性記憶部１１２からリスク耐性情報を取得する。コスト補正部１１４は地域リスク情報とリスク耐性情報を取得すると、取得した地域リスク情報のリスクレートとリスク耐性情報のリスク耐性スコアとに基づいて、標準コストを補正する。コスト補正部１１４が標準コストを補正し終えると、標準コストが補正されたリンク情報を経路生成部１１５に送信する。
【００４９】
ここで、図１４を参照して、実施例に係る標準コストの補正例を説明する。
【００５０】
図１４は実施例に係る標準コストの補正例を説明する図である。例えば、図１４に示すように、リンクＩＤ「１００１」のリンク情報によって特定される走行経路が気象に関するリスクが潜在するリスクエリアＡＲ１に含まれる場合、コスト補正部１１４は標準コストとリスクレートとリスク耐性スコアと所定の計算式とに基づいて、補正後通過コストを算出する。上述したように、標準コスト「６」は、気象に関するリスクレート「１．５」（図９参照）とリスク耐性スコア「２．８」（図１２参照）と計算式に基づいて、補正後通過コスト「３．２１」に補正される。
【００５１】
同様に、リンクＩＤ「１００１」とは別のリンクＩＤのリンク情報（不図示）によって特定される走行経路が交通集中に関するリスクが潜在するリスクエリアＡＲ２に含まれる場合も、コスト補正部１１４は標準コストとリスクレートとリスク耐性スコアと所定の計算式とに基づいて、補正後通過コストを算出する。例えば、図１４に示すように、標準コスト「４」は、交通集中に関するリスクレート「２．０」（図９参照）とリスク耐性スコア「０．７」（図１２参照）と計算式に基づいて、補正後通過コスト「１１．４３」に補正される。
【００５２】
このように、出発地から目的地までの走行経路の過程でリスクが潜在するリスクエリアＡＲ１，ＡＲ２が含まれており、標準コストに対してそのリスクエリアＡＲ１，ＡＲ２特有のリスクレートに応じた運転負荷がかかっていても、運転者がその運転負荷に対する耐性を備えていれば、標準コストが低減する場合がある。逆に、運転者がその運転負荷に対する耐性を備えていなければ、標準コストが増加する場合もある。
【００５３】
図３に戻り、経路生成部１１５は補正されたリンク情報をコスト補正部１１４から受け付けると、出発地から目的地までの経路情報を生成する。具体的には、経路生成部１１５は、ダイクストラ法を利用して、出発地から目的地までのコストの合計値（以下、トータル通過コストという）が最小になる経路情報を生成する。ここで、図１４に示すように、出発地を表すノードＩＤ「Ｓｔ」のノードＮｓから目的地を表すノードＩＤ「Ｇｌ」のノードＮｇまで複数のノードＮ１，Ｎ２，・・・が存在する。このため、出発地から目的地に到達するまで多様な走行経路を候補として選択することができるが、経路生成部１１５はトータル通過コストの最小値「１１．２１」を算出するノードＮｓ，Ｎ１，Ｎ２，Ｎｇを通過する経路情報を生成する。経路生成部１１５は経路情報を生成すると、生成した経路情報を入出力部１０１に送信する。入出力部１０１は経路情報を受信すると、受信した経路情報を出力する。
【００５４】
ここで、図１５及び図１６を参照して、第１実施形態と比較する比較例を説明する。
【００５５】
図１５は比較例１に係る経路情報の生成例である。図１６は比較例２に係る経路情報の生成例である。まず、図１５に示すように、補正を行っていない標準コストとダイクストラ法を利用して経路生成部１１５が経路情報を生成すると、経路生成部１１５はトータル通過コストの最小値「１０」を算出するノードＮｓ，Ｎ３，Ｎ４，Ｎｇを通過する経路情報を生成する。すなわち、リンク情報によって特定される出発地から目的地までの走行経路にリスクエリアＡＲ１，ＡＲ２が存在しない場合、経路生成部１１５は実施例に係る経路情報とは異なる経路情報を生成する。
【００５６】
また、図１６に示すように、リスク耐性スコアを利用せずに、リスクレートで補正を行った標準コストとダイクストラ法を利用して経路生成部１１５が経路情報を生成すると、経路生成部１１５はトータル通過コストの最小値「１２」を算出するノードＮｓ，Ｎ１，Ｎ５，Ｎｇを通過する経路情報を生成する。すなわち、リスクエリアＡＲ１の標準コスト「６」がリスクレート「１．５」により補正後通過コスト「９」に補正され、リスクエリアＡＲ２の標準コスト「４」がリスクレート「２．０」により補正後通過コスト「８」に補正された場合、経路生成部１１５は実施例に係る経路情報及び比較例１に係る経路情報のいずれとも異なる経路情報を生成する。
【００５７】
このように、リスクが潜在するリスクエリアＡＲ１，ＡＲ２を考慮するだけでなく、そのリスクに対するリスク耐性を考慮することにより、リスクエリアＡＲ１，ＡＲ２内の走行経路を通過できる可能性が増加する。言い換えれば、安全運転が困難な走行経路を排除しないで済む。
【００５８】
続いて、図１７から図１９を参照して、車載機器１００の動作について説明する。
【００５９】
図１７は車載機器１００の動作の一例を示すフローチャートである。より詳しくは、図１７は気象リスク更新部１０５Ｂの動作の一例を示すフローチャートである。尚、交通リスク更新部１０５Ｃ及び人口リスク更新部１０５Ｄの各動作については気象リスク更新部１０５Ｂの動作と同様であるため、その説明を省略する。
【００６０】
まず、気象リスク更新部１０５Ｂは地域リスク記憶部１０６から更新対象の地域リスク情報を削除する（ステップＳ１０１）。例えば、制御部１０５Ａが気象リスク更新部１０５Ｂを起動すると、気象リスク更新部１０５Ｂは気象に関する地域リスク情報を削除する。これにより、地域リスク記憶部１０６内に残存していた気象に関する過去の地域リスク情報が消失する。
【００６１】
ステップＳ１０１の処理が完了すると、次いで、気象リスク更新部１０５Ｂは気象データを取得する（ステップＳ１０２）。より詳しくは、気象リスク更新部１０５Ｂは気象情報サーバ２１０から所定の天候（例えば天候「雨天」）を含む１つの気象データを取得する。気象リスク更新部１０５Ｂは気象データを取得すると、リスクＩＤを生成し、そのリスクＩＤとリスク種別とを含む地域リスク情報を生成する。例えば、気象リスク更新部１０５ＢがリスクＩＤ「１」を生成した場合、気象リスク更新部１０５ＢはリスクＩＤ「１」と気象に関するリスクであることを示すリスク種別「気象」とを含む地域リスク情報を生成する。
【００６２】
ステップＳ１０２の処理が完了すると、次いで、気象リスク更新部１０５Ｂは取得した気象データの中からエリア情報を特定する（ステップＳ１０３）。気象リスク更新部１０５Ｂはエリア情報を特定すると、特定したエリア情報を地域リスク情報のエリア情報の欄に格納する。尚、気象リスク更新部１０５Ｂはエリア情報を特定し終えると、取得した気象データの中から計測時刻を特定し、特定した計測時刻と所定の文字列（例えば文字列「継続中」）を地域リスク情報のリスク開始時刻の欄及びリスク終了時刻の欄にそれぞれ格納する。
【００６３】
ステップＳ１０３の処理が完了すると、次いで、気象リスク更新部１０５Ｂは取得した気象データの中の降水量に関するデータに基づいて、リスクレートを算出する（ステップＳ１０４）。気象リスク更新部１０５Ｂはリスクレートを算出すると、算出したリスクレートを地域リスク情報のリスクレートの欄に格納する。
【００６４】
ステップＳ１０４の処理が完了すると、次いで、気象リスク更新部１０５Ｂは地域リスク情報を格納する（ステップＳ１０５）。これにより、地域リスク記憶部１０６はリスク種別「気象」に関する地域リスク情報を記憶する（図９参照）。
【００６５】
ステップＳ１０５の処理が完了すると、次いで、気象リスク更新部１０５Ｂは気象情報サーバ２１０にアクセスして、気象データが残存するか否かを判定する（ステップＳ１０６）。気象データが残存する場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、気象リスク更新部１０５ＢはステップＳ１０２からＳ１０５までの処理を繰り返す。一方、気象データが残存しない場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、気象リスク更新部１０５Ｂは処理を終える。これにより、地域リスク記憶部１０６にはリスク種別「気象」に関する地域リスク情報が蓄積される。
【００６６】
尚、冒頭で説明したように、交通リスク更新部１０５Ｃ及び人口リスク更新部１０５Ｄも気象リスク更新部１０５Ｂと同様に動作するため、地域リスク記憶部１０６はリスク種別「交通集中」及び「人口密集」に関するそれぞれの地域リスク情報を記憶する。これにより、地域リスク記憶部１０６には「交通集中」及び「人口密集」に関するそれぞれの地域リスク情報が蓄積される。
【００６７】
図１８は車載機器１００の動作の他の一例を示すフローチャートである。より詳しくは、図１８は走行軌跡収集部１０３、走行距離集計部１０８、不安全運転抽出部１０９、不安全運転集計部１１０、及びリスク耐性算出部１１１の動作の一例を示すフローチャートである。
【００６８】
車両ＣＲが出発地から走行を開始すると、走行軌跡収集部１０３は走行軌跡情報を走行軌跡記憶部１０４に格納する（ステップＳ２０１）。その後、車両ＣＲが目的地に到達すると、不安全運転抽出部１０９は走行軌跡記憶部１０４から走行軌跡情報を取得し、取得した走行軌跡情報に基づいて不安全運転行動を抽出する（ステップＳ２０２）。不安全運転抽出部１０９は不安全運転行動の抽出と併せて、不安全運転行動が発生した位置も抽出する。
【００６９】
ステップＳ２０２の処理が完了すると、次いで、走行距離集計部１０８は走行位置とリスクエリアの関係を判定する（ステップＳ２０３）。より詳しくは、走行距離集計部１０８は走行軌跡記憶部１０４から走行軌跡情報を取得し、地域リスク記憶部１０６から地域リスク情報を取得する。走行距離集計部１０８は取得した走行軌跡情報に含まれる走行位置と地域リスク情報に含まれるエリア情報とを突合して、走行位置がどのリスクエリアと重なるのかを判定する。
【００７０】
例えばリスクエリアがエリアタイプ「円タイプ」である場合、以下の計算式（１）により走行位置がそのリスクエリアと重なるのかを確認することができる。
ｄ＝ｒ・ｃｏｓ−１（ｓｉｎ ｙ２・ｓｉｎ ｃｙ＋ｃｏｓ ｙ２・ｃｏｓ ｃｙ・ｃｏｓ（ｃｘ−ｘ２））  …（１）
ここで、ｘ２，ｙ２はそれぞれリスクエリアの中心の経度と緯度を表している。ｃｘ，ｃｙはそれぞれ車両ＣＲの走行位置の経度及び緯度を表している。ｒは地球の赤道半径を表している。ｄはリスクエリアの中心と走行位置までの距離を表している。計算式（１）によって算出される距離ｄがリスクエリアを特定する半径ｒ以下である場合、ｃｘ，ｃｙはリスクエリアに含まれると判定される。尚、リスクエリアがエリアタイプ「複数多角形タイプ」である場合、例えば特開平１１−１４４０４１によって開示される領域内外判定方法によって判断することができる。
【００７１】
ステップＳ２０３の処理が完了すると、次いで、走行距離集計部１０８は走行距離を集計する（ステップＳ２０４）。より詳しくは、走行距離集計部１０８は走行位置がリスクエリアと重なると判定した場合、そのリスクエリアのリスク種別を確認し、リスク種別毎に走行距離を集計する。また、走行距離集計部１０８はどのリスク種別にも含まれない非リスクエリアを走行した場合も、リスクなしの走行距離を集計する。尚、走行距離集計部１０８は走行距離を集計する代わりに走行時間を集計してもよい。
【００７２】
ステップＳ２０４の処理が完了すると、次いで、不安全運転集計部１１０は不安全運転行動の回数を集計する（ステップＳ２０５）。より詳しくは、不安全運転集計部１１０は不安全運転抽出部１０９が抽出した位置と地域リスク情報に含まれるエリア情報とを突合して、その位置がリスクエリアと重なるのかを判定する。不安全運転集計部１１０はその位置がリスクエリアと重なると判定した場合、そのリスクエリアのリスク種別を確認し、リスク種別毎に回数を集計する。また、不安全運転集計部１１０はどのリスク種別にも含まれない非リスクエリアで不安全な運転行動が発生した場合も、リスクなしの回数を集計する。
【００７３】
ステップＳ２０５の処理が完了すると、次いで、リスク耐性算出部１１１は不安全運転行動率を算出する（ステップＳ２０６）。より詳しくは、リスク耐性算出部１１１はリスク耐性記憶部１１２が記憶する過去の集計結果と、走行距離集計部１０８が集計した走行距離と、不安全運転集計部１１０が集計した回数とに基づいて、リスク種別毎の不安全運転行動率を算出する。
【００７４】
ステップＳ２０６の処理が完了すると、次いで、リスク耐性算出部１１１はリスク耐性スコアを算出する（ステップＳ２０７）。より詳しくは、リスク耐性算出部１１１はステップＳ２０６の処理で算出したリスク種別毎の不安全運転行動率に基づいて、リスク種別毎のリスク耐性スコアを算出する。ステップＳ２０７の処理が完了すると、リスク耐性算出部１１１はリスク種別毎の走行距離、回数、不安全運転行動率、及びリスク耐性スコアを含むリスク耐性情報をリスク耐性記憶部１１２に格納する（ステップＳ２０８）。
【００７５】
図１９は車載機器１００の動作の他の一例を示すフローチャートである。より詳しくは、図１９は入出力部１０１、地点取得部１０２、コスト補正部１１４、及び経路生成部１１５の動作の一例を示すフローチャートである。尚、図１９に示すフローチャートは図１８を参照して説明したフローチャートより後の走行機会で実行される。
【００７６】
まず、入出力部１０１に対して運転者が出発地及び目的地を入力する入力操作を行うと、地点取得部１０２は入出力部１０１から出発地及び目的地を取得する（ステップＳ３０１）。ステップＳ３０１の処理が完了すると、次いで、コスト補正部１１４は地点取得部１０２が取得した出発地及び目的地に基づいて、経路マップ記憶部１１３からリンク情報の候補を抽出する（ステップＳ３０２）。
【００７７】
ステップＳ３０２の処理が完了すると、次いで、コスト補正部１１４はリンク情報がリスクエリアに重畳するか否かを判定する（ステップＳ３０３）。より詳しくは、リンク情報によって特定される２つのノードの経度及び緯度がリスクエリアを特定するエリア情報に重畳するか否かを判定する（併せて図１４参照）。
【００７８】
ここで、リンク情報がリスクエリアに重畳する場合（ステップＳ３０３：ＹＥＳ）、コスト補正部１１４は標準コストを補正する（ステップＳ３０４）。より詳しくは、コスト補正部１１４はリスクエリアのリスクレートとそのリスクエリアに対する運転者のリスク耐性スコアとに基づいて標準コストを補正する。一方、リンク情報がリスクエリアに重畳しない場合（ステップＳ３０３：ＮＯ）、コスト補正部１１４はステップＳ３０４の処理をスキップする。
【００７９】
ステップＳ３０４の処理が完了すると、又はステップＳ３０４の処理がスキップすると、次いで、コスト補正部１１４はリンク情報の候補が残存するか否かを判定する（ステップＳ３０５）。リンク情報の候補が残存する場合（ステップＳ３０５：ＹＥＳ）、コスト補正部１１４はステップＳ３０３及びＳ３０４の処理を繰り返す。すなわち、リンク情報の候補が残存し、そのリンク情報がリスクエリアに重畳する限り、コスト補正部１１４は標準コストを補正する。
【００８０】
一方、リンク情報の候補が残存しない場合（ステップＳ３０５：ＮＯ）、経路生成部１１５は経路情報を生成する（ステップＳ３０６）。すなわち、経路生成部１１５は標準コストが補正されたリンク情報に基づいて、出発地から目的地までの経路情報を生成する。これにより、運転者のリスク耐性を考慮した経路情報が生成される。ステップＳ３０６の処理が完了すると、次いで、入出力部１０１は経路生成部１１５が生成した経路情報を出力する（ステップＳ３０７）。これにより、運転者は出発地から目的地までの走行経路を視認することができる。
【００８１】
以上、第１実施形態によれば、車載機器１００は走行軌跡記憶部１０４、地域リスク記憶部１０６、並びに処理部としての走行距離集計部１０８、不安全運転集計部１１０、リスク耐性算出部１１１、及びコスト補正部１１４とを備えている。走行軌跡記憶部１０４は車両ＣＲの走行軌跡を表す走行軌跡情報を記憶する。地域リスク記憶部１０６は特定のエリアに潜在する地域リスク情報を記憶する。走行距離集計部１０８はそのエリアに含まれる経路を車両ＣＲが走行した距離を集計する。不安全運転集計部１１０はその経路の走行中に車両ＣＲがとった不安全な運転行動の回数を集計する。リスク耐性算出部１１１は走行距離集計部１０８が集計した距離と不安全運転集計部１１０が集計した回数とに基づいて、リスクに対する運転者のリスク耐性を算出する。コスト補正部１１４はリスクとリスク耐性とを利用して、経路上の２つのノード間の標準コストを補正する。これにより、安全運転が困難なリスクエリア上の経路の排除を抑制することができる。
【００８２】
（第２実施形態）
続いて、図２０を参照して、本件の第２実施形態について説明する。
図２０は第２実施形態に係る車載機器１００の機能ブロック図である。尚、図３に示す車載機器１００の各部と同様の構成には同一符号を付し、その説明を省略する。後述する実施形態についても同様である。第２実施形態に係る車載機器１００は運転者情報記憶部１１６とリスク耐性抽出部１１７をさらに含む点で第１実施形態に係る車載機器１００と相違する。
【００８３】
運転者情報記憶部１１６は運転者の特性とその運転者のリスク耐性スコアとを関連付けた運転者情報を記憶する。すなわち、運転者情報によって特定される運転者は既にリスク耐性スコアが算出されている。尚、運転者の特性としては、例えば運転者の運転履歴、年代、性別、居住エリアなどがある。
【００８４】
リスク耐性抽出部１１７は上述した運転者情報によって特定されない運転者（例えば新規の運転者）に関する特性を入出力部１０１から受け付けると、リスク耐性記憶部１１２からその特性に応じたリスク耐性スコアを抽出する。リスク耐性抽出部１１７はリスク耐性スコアを抽出すると、抽出したリスク耐性スコアをコスト補正部１１４に送信する。新規の運転者と特性が類似する既存の運転者の運転者情報が有するリスク耐性スコアをコスト補正部１１４が利用することにより、リスク耐性算出部１１１は新規の運転者についてリスク耐性スコアを改めて算出しないで済む。したがって、例えば新規の運転者の居住エリアが降雪量の多い居住エリアである場合、リスク耐性抽出部１１７は新規の運転者と居住エリアが類似する既存の運転者のリスク耐性スコアを推定し、コスト補正部１１４はリスク耐性抽出部１１７が推定したリスク耐性スコアを利用することができる。
【００８５】
（第３実施形態）
続いて、図２１及び図２２を参照して、本件の第３実施形態について説明する。
図２１は第３実施形態に係る車載機器１００の機能ブロック図である。図２２は経過時間とリスク耐性の関係を示すグラフである。図２１に示すように、第３実施形態に係る車載機器１００はリスク耐性補正部１１８をさらに含む点で第１実施形態に係る車載機器１００と相違する。また、第３実施形態に係るリスク耐性記憶部１１２は、リスク耐性情報が更新日時を含む点でも第１実施形態と相違する。
【００８６】
リスク耐性補正部１１８はリスク耐性記憶部１１２が記憶するリスク耐性情報のリスク耐性スコアを補正する。例えば、リスク耐性補正部１１８はリスク耐性情報の更新日時を定期的に参照し、更新日時が所定期間にわたって更新されていないと判定した場合、リスク耐性スコアを段階的に下げる補正を実行する。すなわち、図２２に示すように、更新日時から期間が経過するに従って、リスク耐性スコアは低下する。コスト補正部１１４は低下したリスク耐性スコアに基づいて標準コストを補正する。これにより、経路生成部１１５は第１実施形態に比べてより高精度の経路情報を生成することができる。
【００８７】
（第４実施形態）
続いて、図２３及び図２４を参照して、本件の第４実施形態について説明する。
図２３は第４実施形態に係る車載機器１００の機能ブロック図である。図２４は不安全運転記憶部１１９の一例である。第４実施形態に係る車載機器１００は不安全運転記憶部１１９をさらに含む点で第１実施形態に係る車載機器１００と相違する。
【００８８】
不安全運転記憶部１１９は、図２４に示すように、リンク情報によって特定されるノード間で発生した不安全運転行動の発生回数とノード間の通過回数とをリンクＩＤとともに関連付けて不安全運転情報として記憶する。より詳しくは、不安全運転抽出部１０９が不安全な運転行動を抽出する際、経路マップ記憶部１１３が記憶する経路マップ情報の中のリンク情報を確認し、不安全運転行動の発生回数と通過回数とリンクＩＤとを不安全運転情報として不安全運転記憶部１１９に格納する。
【００８９】
コスト補正部１１４は不安全運転記憶部１１９を参照して標準コストを補正する。より詳しくは、コスト補正部１１４は不安全運転記憶部１１９が不安全運転行動回数と通過回数と以下に記載の所定の計算式（２）とに基づいて補正係数を算出し、算出した補正係数を利用して補正後の標準コストをさらに補正する。
補正係数＝不安全運転行動回数÷通過回数  …（２）
【００９０】
これにより、ノード間で発生し易い不安全な運転行動が考慮されて補正後の標準コストがさらに補正される。この結果、経路生成部１１５は第１実施形態と比べてより高精度な経路情報を生成することができる。
【００９１】
（第５実施形態）
続いて、図２５を参照して、本件の第５実施形態について説明する。
図２５は第５実施形態に係る車載機器１００の機能ブロック図である。第５実施形態に係る車載機器１００は走行軌跡更新部１２０をさらに含む点で第１実施形態に係る車載機器１００と相違する。
【００９２】
走行軌跡更新部１２０は車両ＣＲが走行している間、走行軌跡記憶部１０４が記憶する走行軌跡情報を更新する。また、走行軌跡更新部１２０は車両ＣＲの走行位置に応じた地域リスク情報を地域リスク記憶部１０６から抽出し、走行軌跡記憶部１０４に格納する。
【００９３】
これにより、コスト補正部１１４が標準コストを補正する際、走行軌跡記憶部１０４が記憶する地域リスク情報のリスクレートを利用して標準コストを補正することができる。したがって、利用される可能性が少ない過去の地域リスク情報を地域リスク記憶部１０６から削除することができ、車載機器１００が記憶する情報量を減少させることができる。
【００９４】
（第６実施形態）
続いて、図２６乃至図２９を参照して、本件の第６実施形態について説明する。
図２６は第６実施形態に係る経路情報提供システムＳの一例である。図２７はリスク管理サーバ３００のハードウェア構成の一例である。図２８はリスク管理サーバ３００の機能ブロック図の一例である。図２９は第６実施形態に係る車載機器１００の機能ブロック図である。第６実施形態に係る経路情報提供システムＳはリスク管理サーバ３００をさらに含む点で第１実施形態に係る経路情報提供システムＳと相違する。
【００９５】
図２７に示すように、リスク管理サーバ３００は、少なくともＣＰＵ３００Ａ、ＲＡＭ３００Ｂ、ＲＯＭ３００Ｃ、及びネットワークＩ／Ｆ３００Ｄを含んでいる。リスク管理サーバ３００は、必要に応じて、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）３００Ｅ、入力Ｉ／Ｆ３００Ｆ、出力Ｉ／Ｆ３００Ｇ、入出力Ｉ／Ｆ３００Ｈ、ドライブ装置３００Ｉの少なくとも１つを含んでいてもよい。ＣＰＵ３００Ａからドライブ装置３００Ｉまでは、内部バス３００Ｊによって互いに接続されている。少なくともＣＰＵ３００ＡとＲＡＭ３００Ｂとが協働することによってコンピュータが実現される。
【００９６】
入力Ｉ／Ｆ３００Ｆには、入力装置７１０が接続される。入力装置７１０としては、例えばキーボードやマウスなどがある。
出力Ｉ／Ｆ３００Ｇには、表示装置７２０が接続される。表示装置７２０としては、例えば液晶ディスプレイがある。
入出力Ｉ／Ｆ３００Ｈには、半導体メモリ７３０が接続される。半導体メモリ７３０としては、例えばUniversal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリやフラッシュメモリなどがある。入出力Ｉ／Ｆ３００Ｈは、半導体メモリ７３０に記憶されたプログラムやデータを読み取る。
入力Ｉ／Ｆ３００Ｆ及び入出力Ｉ／Ｆ３００Ｈは、例えばＵＳＢポートを備えている。出力Ｉ／Ｆ３００Ｇは、例えばディスプレイポートを備えている。
【００９７】
ドライブ装置３００Ｉには、可搬型記録媒体７４０が挿入される。可搬型記録媒体７４０としては、例えばCompact Disc（ＣＤ）−ＲＯＭ、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）といったリムーバブルディスクがある。ドライブ装置３００Ｉは、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムやデータを読み込む。
ネットワークＩ／Ｆ３００Ｄは、例えばポートとPhysical Layer Chip（ＰＨＹチップ）とを備えている。サーバ装置３００は、ネットワークＩ／Ｆ３００Ｄを介して有線通信ネットワークＮＷ１と接続される。
【００９８】
上述したＲＡＭ３００Ｂには、ＲＯＭ３００ＣやＨＤＤ３００Ｅに記憶されたプログラムがＣＰＵ３００Ａによって格納される。ＲＡＭ３００Ｂには、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムがＣＰＵ３００Ａによって格納される。格納されたプログラムをＣＰＵ３００Ａが実行することにより、リスク管理サーバ３００は後述する各種の機能を実現する。尚、第１実施形態で説明した気象情報サーバ２１０、交通情報サーバ２２０、及び人口情報サーバ２３０も基本的にリスク管理サーバ３００と同様の構成を有する。
【００９９】
ここで、リスク管理サーバ３００は第１実施形態から第５実施形態で説明した地域リスク情報を管理する。リスク管理サーバ３００は、図２８に示すように、地域リスク更新部３０５、地域リスク記憶部３０６、及び地域リスク通信部３２１を備えている。尚、地域リスク更新部３０５及び地域リスク記憶部３０６は車載機器１００の地域リスク更新部１０５及び地域リスク記憶部１０６と同様の構成であるため対応する符号を付している。したがって、地域リスク更新部３０５及び地域リスク記憶部３０６の詳細な説明については省略する。
【０１００】
地域リスク更新部３０５は地域リスク通信部３２１を介して情報提供サーバ２００から各種のデータを取得する。具体的には、地域リスク更新部３０５は気象情報サーバ２１０から気象データを取得する。地域リスク更新部３０５は交通情報サーバ２２０から交通データを取得する。地域リスク更新部３０５は人口情報サーバ２３０から人口密度データを取得する。地域リスク更新部３０５は情報提供サーバ２００から各種のデータを取得すると、各種のデータに基づいて、地域リスク記憶部３０６を更新する。
【０１０１】
一方、第６実施形態に係る車載機器１００は、図２９に示すように、第１実施形態に係る車載機器１００から地域リスク更新部１０５及び地域リスク記憶部１０６が除外されている。したがって、走行距離集計部１０８、不安全運転集計部１１０、及びコスト補正部１１４はそれぞれ車両通信部１０７を介してリスク管理サーバ３００から地域リスク情報を取得する。すなわち、走行距離集計部１０８、不安全運転集計部１１０、及びコスト補正部１１４がそれぞれリスク管理サーバ３００に対して地域リスク情報を要求すると、地域リスク更新部３０５は地域リスク情報を抽出し、地域リスク通信部３２１を介して、車載機器１００に向けて送信する。
【０１０２】
このように、第６実施形態では車載機器１００が備えていた一部の機能をリスク管理サーバ３００が備えることで、車載機器１００の構成を簡略化にすることができる。また、車載機器１００の地域リスク情報の更新に要する処理負荷を低減させることもできる。
【０１０３】
（第７実施形態）
続いて、図３０乃至図３２を参照して、本件の第７実施形態について説明する。
図３０は第７実施形態に係る経路情報提供システムＳの一例である。図３１はリスク耐性管理サーバ４００の機能ブロック図の一例である。図３２は第７実施形態に係る車載機器１００の機能ブロック図である。第７実施形態に係る経路情報提供システムＳはリスク耐性管理サーバ４００をさらに含む点で第６実施形態に係る経路情報提供システムＳと相違する。尚、リスク耐性管理サーバ４００のハードウェア構成については、第６実施形態で説明したリスク管理サーバ３００のハードウェア構成と基本的に同様であるため、その説明を省略する。
【０１０４】
ここで、経路情報提供装置としてのリスク耐性管理サーバ４００は第１実施形態から第５実施形態で説明したリスク耐性情報を管理する。リスク耐性管理サーバ４００は、図３１に示すように、走行軌跡記憶部４０４、走行距離集計部４０８、不安全運転抽出部４０９、及び不安全運転集計部４１０を備えている。また、リスク耐性管理サーバ４００は、リスク耐性算出部４１１及びリスク耐性記憶部４１２を備えている。さらに、リスク耐性管理サーバ４００は、経路マップ記憶部４１３、コスト補正部４１４、経路生成部４１５、及びデータ通信部４２３を備えている。
【０１０５】
尚、リスク耐性管理サーバ４００が備える各機能は車載機器１００が備える各機能と同様の構成であるため対応する符号を付している。したがって、リスク耐性管理サーバ４００が備える各機能の詳細な説明については省略する。
【０１０６】
一方、第７実施形態に係る車載機器１００は、図３２に示すように、入出力部１０１、地点取得部１０２、走行軌跡収集部１０３、及び車両通信部１０７を備えている。したがって、入出力部１０１は車両通信部１０７を介してリスク耐性管理サーバ４００から経路情報を取得する。すなわち、運転者が入出力部１０１に対して出発地及び目的地を入力する入力操作を行うと、地点取得部１０２は出発地及び目的地を、車両通信部１０７を介してリスク耐性管理サーバ４００に送信する。また、走行軌跡収集部１０３は収集した走行軌跡をリスク耐性管理サーバ４００に送信する。
【０１０７】
リスク耐性管理サーバ４００は、車載機器１００からデータ通信部４２２を介して受信した出発地及び目的地並びに走行軌跡と、リスク管理サーバ３００からデータ通信部４２３を介して受信した地域リスク情報とに基づいて、経路情報を生成する。リスク耐性管理サーバ４００は経路情報を生成すると、生成した経路情報を車載機器１００に送信する。これにより、車載機器１００の入出力部１０１は経路情報を出力する。
【０１０８】
このように、第７実施形態では車載機器１００が備えていた一部の機能をリスク耐性管理サーバ４００が備えることで、第６実施形態と比べて車載機器１００の構成をさらに簡略化にすることができる。また、車載機器１００のリスク耐性情報の算出に要する処理負荷や経路情報の生成に要する処理負荷を低減させることもできる。さらに、経路情報提供システムＳの運用時のメンテナンスをサーバ側に集中させることができる。
【０１０９】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、第２実施形態以降で説明した第１実施形態の車載機器１００に追加される各機能（例えばリスク耐性抽出部１１７やリスク耐性補正部１１８など）はリスク耐性管理サーバ４００が備えていてもよいし、リスク耐性管理サーバ４００以外の他のサーバが備えていてもよい。また、地域リスク記憶部１０６，３０６やリスク耐性記憶部１１２，４１２はいずれも車載機器１００、リスク管理サーバ３００、リスク耐性管理サーバ４００とは異なるサーバに含まれていてもよい。さらに、第２実施形態から第５実施形態の構成を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
Ｓ  経路情報提供システム
ＣＲ  車両
１００  車載機器
１０４  走行軌跡記憶部
１０６  地域リスク記憶部
１０８  走行距離集計部
１１０  不安全運転集計部
１１１  リスク耐性算出部
１１４  コスト補正部
１１５  経路生成部
２００  情報提供サーバ
２１０  気象情報サーバ
２２０  交通情報サーバ
２３０  人口情報サーバ
３００  リスク管理サーバ
４００  リスク耐性管理サーバ
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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