(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転シーンの遷移を予測する際に用いられる遷移予測データを生成する遷移予測データ生成装置（４０）であって、
車両の走行環境および車両の走行状態の少なくとも何れかを示す車両状態を繰り返し取得する車両状態取得手段（Ｓ１０）と、
前記車両の走行開始から走行終了までに設定された走行インターバル毎に、予め設定された複数の運転シーンのうちの１つを前記車両状態に応じて逐次特定し、運転シーンの出現状況を走行インターバルに対応付けた対応付データを生成する対応付データ生成手段（Ｓ２０）と、
前記対応付データを、それぞれの走行インターバルに含まれる運転シーンに従って分類した分類データを生成する分類データ生成手段（Ｓ６０）と、
前記対応付データおよび前記分類データを前記遷移予測データとして記録手段に格納する格納手段（Ｓ４０、Ｓ７０、Ｓ１００）と、
を備えたことを特徴とする遷移予測データ生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の遷移予測データ生成装置において、
前記対応付データ生成手段は、前記車両状態に応じて特定した運転シーンを予め設定されたシンボルに置き換えて対応付データを生成すること
を特徴とする遷移予測データ生成装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の遷移予測データ生成装置において、
運転シーンの出現順序を取得する遷移パターン取得手段（Ｓ８０）と、
前記走行インターバルの分類毎に、各運転シーンの次にそれぞれの運転シーンが出現する確率を対応付けた遷移モデルデータを生成する遷移モデルデータ生成手段（Ｓ９０）と、
を備え、
前記格納手段は、前記遷移モデルデータも前記記録手段に格納すること
を特徴とする遷移予測データ生成装置。
【請求項４】
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の遷移予測データ生成装置において、
前記分類データ生成手段は、前記対応付データに対して、無限関係モデルを用いたクラスタリングを行うことによって前記分類データを生成すること
を特徴とする遷移予測データ生成装置。
【請求項５】
運転シーンの遷移を予測する運転シーンの遷移予測装置（５）であって、
車両の走行環境および車両の走行状態の少なくとも何れかを示す車両状態を取得する車両状態取得手段（Ｓ１０）と、
予め設定された複数の運転シーンのうちの１つまたは複数を前記車両状態に応じて逐次特定し、運転シーンの出現状況を認識する運転シーン認識手段（Ｓ２０）と、
運転シーンの出現状況を前記車両の走行開始から走行終了までに設定された走行インターバルに対応付けた対応付データを、それぞれの走行インターバルに含まれる運転シーンに従って分類した分類データ、によって分類された何れの分類に属するかを判定する分類判定手段（Ｓ２１０）と、
前記運転シーンの出現状況が属する分類における運転シーンの分布傾向に基づいて、次に出現する運転シーンを予測する予測手段（Ｓ２２０）と、
を備えたことを特徴とする遷移予測装置。
【請求項６】
請求項５に記載の遷移予測装置において、
前記対応付データ及び前記分類データはそれぞれ、請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の遷移予測データ生成装置によって生成された前記対応付データ及び前記分類データであること
を特徴とする遷移予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転シーンの遷移を予測するための遷移予測データ生成装置および遷移予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
上記の運転シーンの遷移を予測する技術として、周囲の車両との位置関係や信号の状態等の運転シーンをシンボルとして表現し、このシンボルの時間的な遷移をモデル化することで、次に遷移するシンボルに対応する運転シーンを予測するものが知られている（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】特許第５２７８４１９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、上記の技術では、例えば、「停車」等、頻出する運転シーンにおいて、次に遷移する運転シーンの推定精度が低くなる傾向がある。すなわち、「停車」という運転シーンは走行中の種々の運転シーンから遷移し、またこの運転シーンからは、「緩い発進」、「急加速」、「後退」等、種々の運転シーンに遷移するため、予測が難しい。
【０００５】
そこで、このような問題点を鑑み、運転シーンの遷移を予測する技術において、より精度よく運転シーンの遷移を予測できるようにすることを本発明の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の遷移予測データ生成装置において、車両状態取得手段は、車両の走行環境および車両の走行状態の少なくとも何れかを示す車両状態を繰り返し取得する。また、対応付データ生成手段は、予め設定された走行インターバル毎に、予め設定された複数の運転シーンのうちの１つを車両状態に応じて逐次特定し、運転シーンの出現状況を走行インターバルに対応付けた対応付データを生成する。
【０００７】
そして、分類データ生成手段は、対応付データを、それぞれの走行インターバルに含まれる運転シーンに従って分類（クラスタリング）した分類データを生成する。また、格納手段は、対応付データおよび分類データを遷移予測データとして記録手段に格納する。
【０００８】
このような遷移予測データ生成装置によれば、走行インターバル毎に出現した運転シーンに従って走行インターバルを分類した分類データを生成するので、運転シーンの遷移を予測する際には、車両状態が何れの走行インターバルの分類に属するかを判定すればよい。つまり、遷移予測データ（対応付データおよび分類データ）を用いて、走行インターバルの分類に応じて頻出する運転シーンを予測することができる。よって、走行インターバルを分類することなく運転シーンを予測する構成と比較して、今後出現する運転シーンを精度よく予測することができる。
【０００９】
なお、各請求項の記載は、可能な限りにおいて任意に組み合わせることができる。この際、一部構成を除外してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明が適用された遷移予測システム１の概略構成を示すブロック図である。
【図２】サーバ４０が実行する予測データ生成処理を示すフローチャートである。
【図３】各トリップに含まれるシンボルとトリップとの関係の一例を示す説明図である。
【図４】クラスタリング結果の一例を示す説明図である。
【図５】クラスタリングによる効果の一例を示す状態遷移図である。
【図６】遷移予測装置５の制御部１０が実行するシーン遷移予測処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［本実施形態の構成］
本発明が適用された遷移予測システム１は、運転シーンの遷移を予測するための遷移予測データを生成する機能、および遷移予測データを用いて運転シーンの遷移を予測する機能を備えている。遷移予測システム１は、図１に示すように、遷移予測装置５と、サーバ４０とを備えている。
【００１２】
遷移予測装置５は、例えば乗用車等の車両に搭載され、この車両の運転シーンを推定し、今後、どのような運転シーンに遷移するかを予測する。遷移予測装置５は、図１に示すように、制御部１０と、各種センサ２１と、データベース２５と、運転支援部３１とを備えている。
【００１３】
ここで、運転シーンとは、車両の環境や走行状態等の組み合わせによって表現される車両状態の少なくとも一部を示す。運転シーンとしては、例えば、「加速」であっても、緩やかな加速、急加速等の状況に応じて異なる運転シーンに分類されうる。また例えば、「停車」であっても、アイドリングストップの停車やアイドリングを行う停車等の状況に応じて異なる運転シーンに分類されうる。
【００１４】
各種センサ２１としては、車両状態を繰り返し検出するためのセンサを備えている。車両状態を検出するセンサとしては、例えば、アクセル、ブレーキ、ステアリング等の操作状態を検出するセンサ、車両の走行速度、加速度、ヨーレート等の走行状態を検出するセンサ、路面状態、気温、明るさ、渋滞の有無等の走行環境を検出するセンサを備えている。各種センサ２１は、車両状態の検出結果を制御部１０に送る。
【００１５】
データベース２５は、運転シーンの遷移を予測するためのデータが格納される。データベース２５としては、運転シンボルＤＢ（データベース）２６、クラスタＤＢ２７、シンボル遷移モデルＤＢ２８を備えている。これらのデータベース２５に格納されるデータの詳細については後述する。
【００１６】
運転支援部３１は、制御部１０からの指令に応じて車両の運転者に対する警報を発する警報機、或いは、制御部１０からの指令に応じて運転操作に介入するブレーキ制御装置やステアリング制御装置として構成されている。
【００１７】
制御部１０は、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリ１２とを備えたコンピュータとして構成されている。制御部１０（ＣＰＵ１１）は、メモリ１２に格納されたプログラムに基づく各種処理を実施する。制御部１０は、図示しない通信モジュールを介してサーバ４０との間でデータのやり取りを実施可能に構成されている。
【００１８】
また、制御部１０は、近い将来、運転シーンが事故等の車両にとって危険な状態に遷移すると予想される場合に、運転支援部３１に対して、警報や運転操作への介入を行うよう指示する。また、制御部１０は、各種センサ２１から得られた情報を運転挙動データとしてサーバ４０に送信する。
【００１９】
サーバ４０は、１または複数の遷移予測装置５からの要求に応じてデータの送受信を行う周知のサーバとして構成されている。また、サーバ４０は、データベース４１を備えている。サーバ４０のデータベースにおいても、車両のデータベース２５と同様に、運転シンボルＤＢ２６、クラスタＤＢ２７、シンボル遷移モデルＤＢ２８にそれぞれ対応する、運転シンボルＤＢ４２、クラスタＤＢ４３、シンボル遷移モデルＤＢ４４を備えている。
【００２０】
ただし、サーバ４０のデータベース４１は、管理を行う全ての車両（遷移予測装置５）についてのデータが格納されるが、遷移予測装置５のデータベース２５は、遷移予測装置５が搭載された車両に必要となるデータのみが格納される。つまり、遷移予測装置５のデータベース２５には、この車両に関する運転シーンのデータ、遷移する運転シーンを予測するためのデータが格納されることになる。
【００２１】
［本実施形態の処理］
このように構成された遷移予測システム１において、サーバ４０は、図２に示す予測データ生成処理を実施する。予測データ生成処理は、例えば遷移予測装置５から運転挙動データが送信されてくると開始される処理であり、その後、一定周期毎に繰り返し実施される処理である。
【００２２】
予測データ生成処理では、図２に示すように、まず、運転挙動データを送信してきた遷移予測装置５から運転挙動データを取得する（Ｓ１０）。続いて、運転シンボルを推定することによって運転シンボルを生成する（Ｓ２０）。ここで、運転シンボルとは、車両環境や車両状態の組み合わせを記号化したものである。なお、運転シンボルの推定手法としては、例えば、特許文献１に記載の手法と同様の手法を採用することができるため、この処理の詳細は省略する。
【００２３】
続いて、生成したシンボルをトリップ（走行インターバル）に対応付けたシンボルデータ（対応付けデータ）として、データベース４１に格納する（Ｓ４０）。特に、データベース４１の運転シンボルＤＢ４２に格納する。
【００２４】
ここで、トリップとは、本処理において一群のシンボルを取り扱う際の単位であり、例えば、各車両において、車両の運転開始から運転終了までに設定される。続いて、処理対象となるトリップが終了したか否かを判定する（Ｓ５０）。
【００２５】
処理対象となるトリップが終了してなければ（Ｓ５０：ＮＯ）、Ｓ１０の処理に戻る。このように、Ｓ１０〜Ｓ５０の処理を繰り返すことで、シンボルデータは、トリップ毎に多数の運転シンボルが対応付けられたものになる。
【００２６】
例えば、図３に示すように、シンボルデータでは、処理対象となるトリップ毎に、出現した運転シンボルがデータベース４１に格納される。なお、データベース４１には、運転シンボルが出現した順序についてもトリップに対応付けて格納される。
【００２７】
また、Ｓ５０の処理にて、処理対象となるトリップが終了していれば（Ｓ５０：ＹＥＳ）、運転シンボルの出現パターンについてのクラスタリングを行う（Ｓ６０）。この処理では、シンボルデータを、それぞれのトリップに含まれる運転シンボルに従って分類する。
【００２８】
クラスタリングの手法としては、例えば、無限関係モデル（ [Kemp et al., AAAI2006] C. Kemp, J.B. Tenenbaum, T.L. Griffiths, T. Yamada, N. Ueda, “Learning Systems of Concepts with an Infinite Relational Model,” National Conference on Artificial Intelligence, pp. 381-388, 2006等参照）のようなノンパラメトリッククラスタリング手法を採用することができる。無限関係モデルを利用すると、運転シンボルの共起関係を考慮して運転シンボルとトリップとを自然に分割することができる。
【００２９】
また、クラスタリング時の分割数はデータから決定可能なため、予め決めておく必要はない。なお、クラスタリング手法は、無限関係モデルに限らず、k-meansやLatent Dirichlet Allocation法などの種々の手法が利用可能である。
【００３０】
このようなクラスタリングを行うと、例えば、図４に示すように、類似の運転シンボルが出現する複数のトリップが、複数のグループであるクラスタＤ１，Ｄ２，Ｄ３…に分類される。図４に示す例では、縦軸がトリップの別、横軸が運転シンボルの別に対応しており、クラスタリングによって得られたトリップの分類（クラスタ）がＤ１，Ｄ２，Ｄ３…、シンボルのクラスタがＣ１，Ｃ２，Ｃ３…として例示されている。クラスタ毎に出現した運転シンボルが１つ１つのドットで表現されている。すなわち、ドットの数が多いシンボルのクラスタほど、そのクラスタのシンボルが出現しやすい傾向があることを示している。
【００３１】
本実施形態のように、データドリブンにてクラスタリングを行うことで、同一のドライバでも違う走行ルートを通る際には違う遷移モデルを利用できる。
続いて、クラスタリングによって得られたクラスタデータ（分類データ）をデータベース４１に格納する（Ｓ７０）。特に、データベース４１のクラスタＤＢ４３に格納する。
【００３２】
続いて、運転シンボルの出現順序を取得する（Ｓ８０）。この処理では、運転シンボルＤＢ４２から運転シンボルの出現順序を読み出す。
そして、クラスタ毎に、ある運転シンボルの次に出現する可能性が高い運転シンボルを、クラスタに含まれるトリップ内の運転シンボルの出現順序の頻度分布に基づいて運転シンボル毎に抽出したシンボル遷移モデル（遷移データ）を生成する（Ｓ９０）。
【００３３】
このようにすると、図５（Ａ）に示すように、例えば停車１０という頻出する運転シンボルの次に、シンボル６，７，８の何れに遷移するかの確率が競合したような場合であっても、図５（Ｂ）に示すように、クラスタ毎に停車１０の次に遷移する運転シンボルを推定できる。つまり、図５（Ｂ）に示す例では、１→２→１０→６という遷移が生じやすいクラスタと、３→４→１０→７という遷移が生じやすいクラスタと、５→１０→８→９という遷移が生じやすいクラスタとにそれぞれ分割している。
【００３４】
このように、各クラスタで遷移モデルを再構築することで、極めて一般的な運転シンボル（例えば停車１０）の存在に関わらず、比較的少数の事例でも有効に機能する遷移モデルを構築することができる。つまり、一般的な運転シンボルの次に出現する運転シンボルであっても精度よく推定できる。
【００３５】
続いて、シンボル遷移モデルをシンボル遷移モデルＤＢ４４に格納し（Ｓ１００）、予測データ生成処理を終了する。
次に、車両において運転シーンの遷移を予測するシーン遷移予測処理について、図６を用いて説明する。シーン遷移予測処理は、前述の予測データ生成処理にて生成されたクラスタデータおよびシンボル遷移モデルを利用しつつ実施される。
【００３６】
このため、サーバ４０のデータベース４１において格納されたこれらのデータのうちの、遷移予測装置５が搭載された車両の車種や車両状態に適合したデータが、遷移予測装置５にて取得された状態で、予測データ生成処理が実施される。この際、サーバ４０のデータベース４１から取得されたデータは、遷移予測装置５のデータベース２５に格納された状態とされる。
【００３７】
なお、予測データ生成処理が実施されている途中においてサーバ４０からデータを取得する構成にすることもできる。
予測データ生成処理では、図６に示すように、まず、前述のＳ１０〜Ｓ４０の処理と同様の処理を実施する。なお、運転挙動データは各種センサ２１から直接取得する。
【００３８】
続いて、現在のトリップにおいて出現した運転パターンが対応するクラスタを推定する（Ｓ２１０）。この処理では、クラスタＤＢ２７に格納されたクラスタデータにおいて出現する運転シンボルの出現状況と、現在走行中のトリップにおいて出現した運転シンボルの出現状況とを比較し、最も類似したクラスタを選択する。
【００３９】
続いて、最新の運転シンボル（現在時刻から最も近い時刻に認識された運転シンボル）の次に遷移すると予測されるシンボルを抽出する（Ｓ２２０）。この処理では、選択したクラスタにおいて、最新の運転シンボルが示す運転シーンを現在の運転シンボルとして、シンボル遷移モデルＤＢ２８において、現在の運転シンボルの次に出現する可能性が高い運転シンボルを予測シンボルとして抽出する。
【００４０】
続いて、予測シンボルが予め設定された危険を示す運転シンボルである危険シンボルか否かを判定する（Ｓ２３０）。ここで、危険シンボルとは、事故等の大きな加速度を示す車両状態や、急ブレーキや急旋回等の事故になりかねないような車両状態を表す運転シンボルを示す。
【００４１】
予測シンボルが危険シンボルであれば（Ｓ２３０：ＹＥＳ）、この予測シンボルに応じた作動を運転支援部３１に実施させるよう運転支援部３１に対して指示し（Ｓ２４０）、シーン遷移予測処理を終了する。また、予測シンボルが危険シンボルでなければ（Ｓ２３０：ＮＯ）、シーン遷移予測処理を終了する。
【００４２】
［本実施形態による効果］
上記のように詳述した遷移予測システム１においてサーバ４０は、車両の走行環境および車両の走行状態の少なくとも何れかを示す車両状態を繰り返し取得する。また、サーバ４０は、予め設定された走行インターバル（トリップ）毎に、予め設定された複数の運転シーンのうちの１つまたは複数を車両状態に応じて逐次特定し、運転シーンの出現状況を走行インターバルに対応付けた対応付データを生成する。
【００４３】
そして、サーバ４０は、対応付データを、それぞれの走行インターバルに含まれる運転シーンに従って分類（クラスタリング）した分類データを生成する。また、サーバ４０は、対応付データおよび分類データを遷移予測データとして記録手段（データベース）に格納する。
【００４４】
このような遷移予測システム１によれば、走行インターバル毎に出現した運転シーンに従って走行インターバルを分類した分類データを生成するので、運転シーンの遷移を予測する際には、車両状態が何れの走行インターバルの分類に属するかを判定すればよい。そして、該当する分類のシンボル遷移モデルに基いて次に遷移するシンボルを予測する。つまり、遷移予測データ（対応付データおよび分類データ）を用いて、走行インターバルの分類に応じて次に遷移する運転シーンを予測することができる。よって、走行インターバルを分類することなく運転シーンを予測する構成と比較して、今後出現する運転シーンを精度よく予測することができる。
【００４５】
また、遷移予測システム１においてサーバ４０は、車両状態に応じて特定した運転シーンを予め設定されたシンボルに置き換えて対応付データを生成する。
このような遷移予測システム１によれば、運転シーンをシンボルに置き換えて保持するのでデータ構成を簡素化することができる。
【００４６】
また、遷移予測システム１においてサーバ４０は、運転シーンの遷移パターンを取得し、クラスタリングによって走行インターバルを分類して得られたクラスタ毎に、各運転シーンの次にそれぞれの運転シーンが出願する確率を対応付けた遷移データを生成する。そして、遷移データも記録手段に格納する。
【００４７】
このような遷移予測システム１によれば、遷移データを格納するので、運転シーンの遷移を予測する際には、走行インターバルの分類に属するかが分かれば、次に遷移する運転シーンを容易に予測することができる。
【００４８】
また、遷移予測システム１においてサーバ４０は、対応付データに対して、無限関係モデルを用いたクラスタリングを行うことによって分類データを生成する。
このような遷移予測システム１によれば、周知のアルゴリズムを用いて容易に分類データの生成を行うことができる。
【００４９】
また、遷移予測システム１においてサーバ４０は、走行インターバルを、車両の運転開始から運転終了までに設定する。
このような遷移予測システム１によれば、走行インターバルのデータの運転者を一人に限定できるため、競合する複数の運転シーンの遷移パターンが一つの走行インターバルにおいて混在してしまうことを抑制できる。
【００５０】
また、遷移予測システム１においてサーバ４０は、車両の走行環境および車両の走行状態の少なくとも何れかを示す車両状態を取得し、予め設定された複数の運転シーンのうちの１つを前記車両状態に応じて逐次特定し、運転シーンの出現状況を認識する。
【００５１】
また、遷移予測システム１において遷移予測装置５の制御部１０は、運転シーンの出現状況を走行インターバルに対応付けた対応付データを、それぞれの走行インターバルに含まれる運転シーンに従って分類した分類データ、によって分類された何れの分類に属するかを判定する。そして、現在の走行における運転シーンの出現状況が属する分類における運転シーンの遷移モデルに基づいて、次に出現する運転シーンを予測する。
【００５２】
このような遷移予測システム１によれば、運転シーンの出現状況に応じて分類データの何れの分類に属するかを判定し、この分類に応じて頻出する運転シーンを予測することができる。よって、走行インターバルを分類することなく運転シーンを予測する構成と比較して、今後出現する運転シーンを精度よく予測することができる。
【００５３】
［その他の実施形態］
本発明は、上記の実施形態によって何ら限定して解釈されない。また、上記の実施形態の説明で用いる符号を特許請求の範囲にも適宜使用しているが、各請求項に係る発明の理解を容易にする目的で使用しており、各請求項に係る発明の技術的範囲を限定する意図ではない。上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
【００５４】
上述した遷移予測システム１の他、当該遷移予測システム１の構成要素となる装置（遷移予測装置５、サーバ４０）、当該遷移予測システム１としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、遷移予測方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。
【００５５】
例えば、上記実施形態においては、走行インターバルを、車両の運転開始から運転終了までに設定したが、他の任意の時期に設定してもよい。例えば、車両の発進時から停止時までに設定してもよい。このようにすれば、比較的短い時間を走行インターバルとするので、より多くのデータを短時間で得ることができる。よって、短時間で遷移予測データを生成することができる。
【００５６】
また、上記実施形態においては、予測データ生成処理においてＳ１０〜Ｓ５０の処理は、サーバ４０において実施されるよう説明したが、これらの処理は車両の遷移予測装置５において実施されてもよい。この場合、サーバ４０は車両の遷移予測装置５からシンボルデータを取得すればよい。
【００５７】
また、上記実施形態では、シンボルデータ、クラスタデータ、およびシンボル遷移モデルを用いて運転シーンの遷移を予測したが、シンボル遷移モデルを用いることなく、シンボルデータおよびクラスタデータを用いて運転シーンの遷移を予測してもよい。
【００５８】
このようにすれば、より簡素な構成で運転シーンの遷移を予測できる。
［実施形態の構成と本発明の手段との対応関係］
上記実施形態におけるサーバ４０は本発明でいう遷移予測データ生成装置に相当し、上記実施形態における遷移予測装置５は本発明でいう遷移予測装置に相当する。また、サーバ４０または遷移予測装置５（制御部１０）が実施する処理のうちの、Ｓ２０の処理は本発明でいう対応付データ生成手段および運転シーン認識手段に相当し、上記実施形態におけるＳ４０、Ｓ７０、Ｓ１００の処理は本発明でいう格納手段に相当する。
【００５９】
さらに、上記実施形態におけるＳ６０の処理は本発明でいう分類データ生成手段に相当し、上記実施形態におけるＳ８０の処理は本発明でいう遷移パターン取得手段に相当する。また、上記実施形態におけるＳ９０の処理は本発明でいう遷移データ生成手段に相当し、上記実施形態におけるＳ２１０の処理は本発明でいう分類判定手段に相当する。
【００６０】
さらに、上記実施形態におけるＳ２２０の処理は本発明でいう予測手段に相当する。
【符号の説明】
【００６１】
１…遷移予測システム、５…遷移予測装置、６…シンボル、１０…制御部、１１…ＣＰＵ、１２…メモリ、２１…各種センサ、２５…データベース、２６…運転シンボルＤＢ、２７…クラスタＤＢ、２８…シンボル遷移モデルＤＢ、３１…運転支援部、４０…サーバ、４１…データベース、４２…運転シンボルＤＢ、４３…クラスタＤＢ、４４…シンボル遷移モデルＤＢ。
【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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