(57)【要約】【課題】装置構成に要する費用が嵩むことを防ぎながら、交通信号機の点灯状態に応じて適正な走行支援を行う。【解決手段】３次元加速度センサ１４、情報提示制御部２８、および表示装置１６を備える走行支援装置１０が実行する走行支援方法であって、走行支援装置１０が、３次元加速度センサ１４によって取得された加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップと、走行支援装置１０が、所定走行区間における他の走行支援装置１０の渋滞予兆情報に基づいて所定走行区間において仮想的に推定された交通信号機点灯モデルを取得する点灯モデル取得ステップと、情報提示制御部２８が、渋滞予兆度が高い走行支援装置１０の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、走行支援情報を提示する情報提示ステップと、を含む。【選択図】図１
2016207018.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
加速度を取得する加速度取得部および情報を提示する情報提示部を備える電子機器が実行する走行支援方法であって、
前記電子機器が、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップと、
前記電子機器が、所定走行区間における他の前記電子機器の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて前記所定走行区間において仮想的に推定された交通信号機点灯モデルを取得する点灯モデル取得ステップと、
前記情報提示部が、
前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、または、
前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の存在しない位置に基づいて、走行支援情報を提示する情報提示ステップと、
を含む、
ことを特徴とする走行支援方法。
【請求項２】
前記情報提示部が、前記情報提示ステップにおいて、前記交通信号機点灯モデルにおける、所定期間に亘って前記渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布の履歴に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、前記走行支援情報を提示する、
ことを特徴とする請求項１に記載の走行支援方法。
【請求項３】
前記情報提示部が、前記情報提示ステップにおいて、所定走行路範囲における前記渋滞予兆度が継続的に低い前記電子機器の位置分布の履歴に基づいて、前記走行支援情報を提示する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の走行支援方法。
【請求項４】
加速度を取得する加速度取得部、情報を提示する情報提示部、および地図データに基づく交通信号機の位置情報を取得する位置情報取得部を備える電子機器が実行する走行支援方法であって、
前記電子機器が、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記位置情報取得部によって取得された前記交通信号機の位置周辺における他の前記電子機器の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて推定された前記交通信号機の点灯モデルを取得する点灯モデル取得ステップと、
前記情報提示部が、
前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態のタイミングに基づいて、または、
前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態以外のタイミングに基づいて、走行支援情報を提示する情報提示ステップと、
を含む、
ことを特徴とする走行支援方法。
【請求項５】
前記情報提示部が、前記情報提示ステップにおいて、前記走行支援情報として、予想される灯色点灯状態の情報、走行状態維持を示す情報、および減速開始支援を示す情報の少なくとも何れか１つを提示する、
ことを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１つに記載の走行支援方法。
【請求項６】
加速度を取得する加速度取得部および情報を提示する情報提示部を備える電子機器のコンピュータに、
前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆取得ステップと、
所定走行区間における他の前記電子機器の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて前記所定走行区間において仮想的に推定された交通信号機点灯モデルを取得する点灯モデル取得ステップと、
前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、または、
前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の存在しない位置に基づいて、走行支援情報を前記情報提示部に提示させる情報提示ステップと、
を含む、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項７】
前記情報提示ステップにおいて、前記交通信号機点灯モデルにおける、所定期間に亘って前記渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布の履歴に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、前記走行支援情報を前記情報提示部に提示させる、
ことを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記情報提示ステップにおいて、所定走行路範囲における前記渋滞予兆度が継続的に低い前記電子機器の位置分布の履歴に基づいて、前記走行支援情報を前記情報提示部に提示させる、
ことを特徴とする請求項６または請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
加速度を取得する加速度取得部、情報を提示する情報提示部、および地図データに基づく交通信号機の位置情報を取得する位置情報取得部を備える電子機器のコンピュータに、
前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップと、
前記位置情報取得部によって取得された前記交通信号機の位置周辺における他の前記電子機器の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて推定された前記交通信号機の点灯モデルを取得する点灯モデル取得ステップと、
前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態のタイミングに基づいて、または、
前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態以外のタイミングに基づいて、走行支援情報を前記情報提示部に提示させる情報提示ステップと、
を含む、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
前記情報提示ステップにおいて、前記走行支援情報として、予想される灯色点灯状態の情報、走行状態維持を示す情報、および減速開始支援を示す情報の少なくとも何れか１つを前記情報提示部に提示させる、
ことを特徴とする請求項６から請求項９の何れか１つに記載のプログラム。
【請求項１１】
加速度を取得する加速度取得部と、
情報を提示する情報提示部と、
前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得部と、
所定走行区間における他の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて前記所定走行区間において仮想的に推定された交通信号機点灯モデルを取得する点灯モデル取得部と、
を備え、
前記情報提示部は、
前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記加速度取得部の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、または、
前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記加速度取得部の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の存在しない位置に基づいて、走行支援情報を提示する、
ことを特徴とする走行支援装置。
【請求項１２】
前記情報提示部は、前記交通信号機点灯モデルにおける、所定期間に亘って前記渋滞予兆度が高い前記加速度取得部の位置分布の履歴に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、前記走行支援情報を提示する、
ことを特徴とする請求項１１に記載の走行支援装置。
【請求項１３】
前記情報提示部は、所定走行路範囲における前記渋滞予兆度が継続的に低い前記加速度取得部の位置分布の履歴に基づいて、前記走行支援情報を提示する、
ことを特徴とする請求項１１または請求項１２に記載の走行支援装置。
【請求項１４】
加速度を取得する加速度取得部と、
情報を提示する情報提示部と、
地図データに基づく交通信号機の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得部と、
前記位置情報取得部によって取得された前記交通信号機の位置周辺における他の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて推定された前記交通信号機の点灯モデルを取得する点灯モデル取得部と、
を備え、
前記情報提示部は、
前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記加速度取得部の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態のタイミングに基づいて、または、
前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記加速度取得部の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態以外のタイミングに基づいて、走行支援情報を提示する、
ことを特徴とする走行支援装置。
【請求項１５】
前記情報提示部は、前記走行支援情報として、予想される灯色点灯状態の情報、走行状態維持を示す情報、および減速開始支援を示す情報の少なくとも何れか１つを提示する、
ことを特徴とする請求項１１から請求項１４の何れか１つに記載の走行支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行支援方法、プログラム、および走行支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、路側機との通信および他車両との通信によって、交通信号機の異なる時刻における点灯状態の情報を取得し、点灯状態の情報に基づいて推定した信号サイクルを自車両および他車両によって共有する走行支援装置が知られている（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】特開２００９−２１７７２９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、上記従来技術に係る走行支援装置によれば、交通信号機の情報を路側機から取得する必要があり、路車間通信を行なうための専用の機器として路側機、及び路側機と通信可能な車載通信器を追加的に備える必要が生じ、システム構成に要する費用が嵩むという問題が生じる。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、装置構成に要する費用が嵩むことを防ぎながら、交通信号機の点灯状態に応じて適正な走行支援を行うことが可能な走行支援方法、プログラムおよび走行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】
上記課題を解決して係る目的を達成するために、本発明は以下の態様を採用した。
（１）本発明の一態様に係る走行支援方法は、加速度を取得する加速度取得部（例えば、実施形態での３次元加速度センサ１４）および情報を提示する情報提示部（例えば、実施形態での情報提示制御部２８および表示装置１６）を備える電子機器（例えば、実施形態での走行支援装置１０）が実行する走行支援方法であって、前記電子機器が、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ０１〜ステップＳ１３）と、前記電子機器が、所定走行区間における他の前記電子機器の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて前記所定走行区間において仮想的に推定された交通信号機点灯モデルを取得する点灯モデル取得ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ１５）と、前記情報提示部が、前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、または、前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の存在しない位置に基づいて、走行支援情報を提示する情報提示ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ１６）と、を含む。
【０００７】
（２）上記（１）に記載の走行支援方法では、前記情報提示部が、前記情報提示ステップにおいて、前記交通信号機点灯モデルにおける、所定期間に亘って前記渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布の履歴に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、前記走行支援情報を提示してもよい。
【０００８】
（３）上記（１）または（２）に記載の走行支援方法では、前記情報提示部が、前記情報提示ステップにおいて、所定走行路範囲における前記渋滞予兆度が継続的に低い前記電子機器の位置分布の履歴に基づいて、前記走行支援情報を提示してもよい。
【０００９】
（４）本発明の一態様に係る走行支援方法は、加速度を取得する加速度取得部（例えば、実施形態での３次元加速度センサ１４）、情報を提示する情報提示部（例えば、実施形態での情報提示制御部２８および表示装置１６）、および地図データに基づく交通信号機の位置情報を取得する位置情報取得部（例えば、実施形態での点灯モデル取得部２７）を備える電子機器（例えば、実施形態での走行支援装置１０）が実行する走行支援方法であって、前記電子機器が、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ０１〜ステップＳ１３）と、前記電子機器が、前記位置情報取得部によって取得された前記交通信号機の位置周辺における他の前記電子機器の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて推定された前記交通信号機の点灯モデルを取得する点灯モデル取得ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ１５）と、前記情報提示部が、前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態のタイミングに基づいて、または、前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態以外のタイミングに基づいて、走行支援情報を提示する情報提示ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ１６）と、を含む。
【００１０】
（５）上記（１）から（４）の何れか１つに記載の走行支援方法では、前記情報提示部が、前記情報提示ステップにおいて、前記走行支援情報として、予想される灯色点灯状態の情報、走行状態維持を示す情報、および減速開始支援を示す情報の少なくとも何れか１つを提示してもよい。
【００１１】
（６）本発明の一態様に係るプログラムは、加速度を取得する加速度取得部（例えば、実施形態での３次元加速度センサ１４）および情報を提示する情報提示部（例えば、実施形態での情報提示制御部２８および表示装置１６）を備える電子機器（例えば、実施形態での走行支援装置１０）のコンピュータに、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆取得ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ０１〜ステップＳ１３）と、所定走行区間における他の前記電子機器の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて前記所定走行区間において仮想的に推定された交通信号機点灯モデルを取得する点灯モデル取得ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ１５）と、前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、または、前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の存在しない位置に基づいて、走行支援情報を前記情報提示部に提示させる情報提示ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ１６）と、を含む。
【００１２】
（７）上記（６）に記載のプログラムでは、前記情報提示ステップにおいて、前記交通信号機点灯モデルにおける、所定期間に亘って前記渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布の履歴に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、前記走行支援情報を前記情報提示部に提示させてもよい。
【００１３】
（８）上記（６）または（７）に記載のプログラムでは、前記情報提示ステップにおいて、所定走行路範囲における前記渋滞予兆度が継続的に低い前記電子機器の位置分布の履歴に基づいて、前記走行支援情報を前記情報提示部に提示させてもよい。
【００１４】
（９）本発明の一態様に係るプログラムは、加速度を取得する加速度取得部（例えば、実施形態での３次元加速度センサ１４）、情報を提示する情報提示部（例えば、実施形態での情報提示制御部２８および表示装置１６）、および地図データに基づく交通信号機の位置情報を取得する位置情報取得部（例えば、実施形態での点灯モデル取得部２７）を備える電子機器（例えば、実施形態での走行支援装置１０）のコンピュータに、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ０１〜ステップＳ１３）と、前記位置情報取得部によって取得された前記交通信号機の位置周辺における他の前記電子機器の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて推定された前記交通信号機の点灯モデルを取得する点灯モデル取得ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ１５）と、前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態のタイミングに基づいて、または、前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記電子機器の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態以外のタイミングに基づいて、走行支援情報を前記情報提示部に提示させる情報提示ステップ（例えば、上述した実施形態でのステップＳ１６）と、を含む。
【００１５】
（１０）上記（６）から（９）の何れか１つに記載のプログラムでは、前記情報提示ステップにおいて、前記走行支援情報として、予想される灯色点灯状態の情報、走行状態維持を示す情報、および減速開始支援を示す情報の少なくとも何れか１つを前記情報提示部に提示させてもよい。
【００１６】
（１１）本発明の一態様に係る走行支援装置は、加速度を取得する加速度取得部（例えば、実施形態での３次元加速度センサ１４）と、情報を提示する情報提示部（例えば、実施形態での情報提示制御部２８および表示装置１６）と、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得部（例えば、実施形態での渋滞予測部２６）と、所定走行区間における他の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて前記所定走行区間において仮想的に推定された交通信号機点灯モデルを取得する点灯モデル取得部（例えば、実施形態での点灯モデル取得部２７）と、を備え、前記情報提示部は、前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記加速度取得部の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、または、前記交通信号機点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記加速度取得部の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の存在しない位置に基づいて、走行支援情報を提示する。
【００１７】
（１２）上記（１１）に記載の走行支援装置では、前記情報提示部は、前記交通信号機点灯モデルにおける、所定期間に亘って前記渋滞予兆度が高い前記加速度取得部の位置分布の履歴に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置に基づいて、前記走行支援情報を提示してもよい。
【００１８】
（１３）上記（１１）または（１２）に記載の走行支援装置では、前記情報提示部は、前記情報提示ステップにおいて、所定走行路範囲における前記渋滞予兆度が継続的に低い前記加速度取得部の位置分布の履歴に基づいて、前記走行支援情報を提示してもよい。
【００１９】
（１４）本発明の一態様に係る走行支援装置は、加速度を取得する加速度取得部（例えば、実施形態での３次元加速度センサ１４）と、情報を提示する情報提示部（例えば、実施形態での情報提示制御部２８および表示装置１６）と、地図データに基づく交通信号機の位置情報を取得する位置情報取得部（例えば、実施形態での点灯モデル取得部２７）と、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得部（例えば、実施形態での渋滞予測部２６）と、前記位置情報取得部によって取得された前記交通信号機の位置周辺における他の前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報に基づいて推定された前記交通信号機の点灯モデルを取得する点灯モデル取得部（例えば、実施形態での点灯モデル取得部２７）と、を備え、前記情報提示部は、前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が高い前記加速度取得部の位置分布に基づいて推定された走行禁止灯色の点灯状態のタイミングに基づいて、または、前記交通信号機の点灯モデルにおける、渋滞予兆度が低い前記加速度取得部の位置分布に基づいて推定された前記走行禁止灯色の点灯状態以外のタイミングに基づいて、走行支援情報を提示する。
【００２０】
（１５）上記（１１）から（１４）の何れか１つに記載の走行支援装置では、前記情報提示部は、前記走行支援情報として、予想される灯色点灯状態の情報、走行状態維持を示す情報、および減速開始支援を示す情報の少なくとも何れか１つを提示してもよい。
【発明の効果】
【００２１】
上記（１）、（６）、または（１１）によれば、対象走行区間において得られる複数の渋滞予兆情報に基づいて、交通信号機の位置と点灯状況を精度良く推定することができる。これにより、例えば路車間通信を行なうための専用の路側機および車載通信器などの追加的な施設および装置、または交通信号機の位置および信号サイクルのデータベースなどを必要とせずに、簡便に交差点通過支援を実現することができる。
なお、渋滞予兆度に基づいて、渋滞と区別されながら交通信号機点灯モデルが推定される際には、渋滞予兆度の判定閾値、状態継続時間、および判定範囲などが考慮されてもよい。走行禁止灯色の点灯による車両停止状態は、例えば、渋滞に比べて渋滞予兆度が高くなると認められるので、渋滞予兆度の判定閾値を増大させることによって、渋滞と区別することができる。走行禁止灯色の点灯状態の継続時間は、例えば、渋滞の継続時間に比べて短い周期性を有するので、継続時間が所定時間以内か否かを判定することによって、渋滞の継続時間と区別することができる。走行禁止灯色の点灯よる車両停止の位置範囲は、例えば、渋滞の位置範囲に比べて狭い一定範囲以下になると認められるので、判定対象となる位置範囲が判定範囲以内か否かを判定することによって、渋滞の位置範囲と区別することができる。
【００２２】
さらに、上記（２）、（７）、または（１２）の場合、ほぼ同じ位置で渋滞予兆度が高い傾向を示す頻度が高い、または周期性がある場合、その位置は交通信号機が存在する可能性が高いと認められる。走行禁止灯色の点灯に係る渋滞予兆度を、ある期間に亘って収集して用いることで、交通信号機が存在することを精度良く推定することができる。
なお、渋滞予兆度が高い傾向を示す位置および周期性は、例えば、車車間通信などによって車両間で共有される情報に基づいて収集されてもよい。例えば、各車両が走行時に渋滞予兆度が高いことを検知した場合に、その検知を示すフラグまたは検知回数の情報を周辺の他車両に送信することによって、一定の位置範囲において車両間で情報が時系列的に共有される。また、例えば、各車両が走行時に渋滞予兆度が高いことを検知した場合に、その検知を示す情報を、緯度および経度などの位置情報とともに記憶し、各々が蓄積した情報を他車両に送信する。
【００２３】
さらに、上記（３）、（８）、または（１３）の場合、所定走行路範囲における渋滞予兆度が継続的に低い車両は、交通信号機の設置位置および点灯制御に適正に対応した走行状態であり、渋滞予兆度の増大をもたらす急な加減速なしに適正に走行していると認められる。渋滞予兆度が継続的に低い車両と同一の走行路を走行する車両に対し、この車両の走行状態を模した走行を行うように走行支援情報を提示することによって、効率的な交差点通過を支援することができる。
【００２４】
上記（４）、（９）、または（１４）によれば、交通信号機の位置周辺において得られる複数の渋滞予兆情報に基づいて、交通信号機の点灯状況を精度良く推定することができる。これにより、例えば路車間通信を行なうための専用の路側機および車載通信器などの追加的な施設および装置、または交通信号機の信号サイクルのデータベースなどを必要とせずに、簡便かつ精度良く交差点通過支援を実現することができる。
【００２５】
さらに、上記（５）、（１０）、または（１５）の場合、予想される灯色の点灯状態の情報、走行状態の維持を示す情報、および減速開始を支援する情報の提示によって、交差点を効率よく通過することができる。予想される灯色点灯状態の情報は、遠方の交通信号機の点灯状態を予測させることができるため、カーブまたは前方車両の存在で直接に交通信号機が視認できない場合でも、前もって減速または加速を準備することができ、安全かつ省エネルギーの走行につながる。走行状態維持を示す情報は、自車両と他車両の渋滞予兆に基づいて、現在の走行状態が交通信号機の点灯状態の影響を受けにくいと判断した場合に、現在の走行状態を維持することで効率的な交差点の通過を支援する。減速開始支援を示す情報は、交差点侵入時点で走行禁止灯色の点灯が予想される場合に、減速の開始を促すことで効率的な交差点の通過を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施形態に係る走行支援方法を実現する走行支援装置の構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る加速度のベクターの差分の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る加速度スペクトルの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る加速度およびスペクトル角度の時間に応じた変動および平均的挙動の例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る運転特性に応じたスペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度の例を示す図であり、（Ａ）は運転特性の良好度が高い状態の図、（Ｂ）は運転特性の良好度が低い状態の図。
【図６】本発明の実施形態に係る走行支援方法を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態の変形例に係る走行支援方法を実現する走行支援検知システムの構成図である。
【図８】本発明の実施形態の変形例に係る走行支援方法を示すフローチャートである。
【図９】図７に示すネットワーク動作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】
【００２７】
以下、本発明の走行支援方法、プログラムおよび走行支援装置の一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
本実施形態による走行支援装置１０は、例えば、車両などの移動体の乗員が携帯する携帯端末、または車両などの移動体に着脱可能に搭載された情報機器、または予め車両などの移動体に搭載されたナビゲーション装置などの電子機器、などである。
走行支援装置１０は、アドフォックモードまたはインフラストラクチャモードなどの通信ネットワークを介した無線通信によって、外部装置に対して双方向通信可能である。走行支援装置１０は、例えば、アドフォックモードの車車間通信によって他車両の走行支援装置１０と双方向通信を行う。走行支援装置１０は、例えば、インフラストラクチャモードの無線通信によって、基地局を介して外部装置と双方向通信を行う。
【００２８】
走行支援装置１０は、機器通信装置１１と、測位信号受信器１２と、現在位置取得部１３と、３次元加速度センサ１４と、入力デバイス１５と、表示装置１６と、機器制御部１７と、地図データ記憶部１８と、を備えている。
【００２９】
機器通信装置１１は、各種の無線通信ネットワークシステムを介して外部装置と通信可能であって、各種信号を送受信する。なお、走行支援装置１０と外部装置との間の通信は、上記の通信形態に限定されず、例えば通信衛星を経由する通信などの他の通信が採用されてもよい。
【００３０】
測位信号受信器１２は、例えば人工衛星を利用して走行支援装置１０の位置を測定するための測位システム（例えば、Global Positioning System：ＧＰＳまたはGlobal Navigation Satellite System：ＧＮＳＳなど）で用いられている測位信号を受信する。
現在位置取得部１３は、測位信号受信器１２によって受信された測位信号を用いて走行支援装置１０の現在位置を検出する。
【００３１】
３次元加速度センサ１４は、いわゆる検出軸数が３軸の３軸加速度センサなどであって、所定のサンプリング周期において、走行支援装置１０に発生する加速度を３次元空間の直交座標系を成すＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度として検出する。
【００３２】
入力デバイス１５は、例えば、スイッチ、タッチパネル、キーボードおよび音声入力装置などを備え、操作者による各種の入力操作に応じた信号を出力する。
表示装置１６は、例えば、液晶表示装置などの各種のディスプレイであり、機器制御部１７から出力される各種の情報を表示する。
【００３３】
機器制御部１７は、走行支援装置１０の各種動作を制御する。
機器制御部１７は、入力データ算出部２１と、周波数分析部２２と、単回帰直線算出部２３と、判定データ算出部２４と、運転特性判定部２５と、渋滞予測部２６と、点灯モデル取得部２７と、情報提示制御部２８とを備えている。
【００３４】
入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度のベクター（加速度ベクター）Ａを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴなどの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを、周波数分析部２２に入力する入力データとして算出する。
図２に示すように、入力データ算出部２１は、例えば、適宜の時刻ｔの加速度ベクターＡ（ｔ）＝（ａｘｔ，ａｙｔ，ａｚｔ）と、この時刻ｔよりもサンプリング周期ΔＴだけ以前の時刻ｔ−ΔＴの加速度ベクターＡ（ｔ−ΔＴ）＝（ａｘｔ−ΔＴ，ａｙｔ−ΔＴ，ａｚｔ−ΔＴ）とによって、加速度ベクター差分ΔＡ＝Ａ（ｔ）−Ａ（ｔ−ΔＴ）を算出する。そして、下記数式（１）に示すように、加速度ベクター差分ΔＡのノルムｕｔを算出する。
なお、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度の情報を格納可能なバッファ（図示略）のバッファサイズ、つまり加速度の情報のサンプル数は、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって適宜に設定可能とされている。
【００３５】
【数１】
2016207018.tif 000003
【００３６】
周波数分析部２２は、入力データ算出部２１によって算出された入力データに対して周波数分析を行ない、周波数に対応するパワースペクトル（加速度スペクトル）を算出する。
例えば、周波数分析部２２は、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数を用いて、入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによって加速度スペクトルを算出する。なお、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数と、自己相関の入力値から平均値を引くか否かの選択とは、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
例えば、周波数分析部２２は、サンプリング周期ΔＴにて入力データ算出部２１によって算出される入力データの入出力点数において自己相関の算出および高速フーリエ変換を行なうことによって、所定期間の加速度スペクトルを算出する。
【００３７】
単回帰直線算出部２３は、周波数分析部２２によって算出された加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）の情報に変換する。
例えば、カオス理論では渋滞の予測に対して高周波数よりも低周波数のパワースペクトルの影響が大きい。このため、図３に示すように、単回帰直線算出部２３は、所定周波数ｆｂ以下の低周波領域（例えば、下限周波数ｆａ以上かつ所定周波数ｆｂ以下の周波数領域）の加速度スペクトルに対して最小二乗法などによって単回帰直線Ｌを算出する。そして、算出した単回帰直線Ｌの傾き（つまり、周波数の軸方向を傾きがゼロであるとして、この軸方向に対する傾き）を角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
【００３８】
例えば、このスペクトル角度θがマイナス方向（加速度スペクトルの減少方向）に増大するほど（つまり、マイナスの符号で絶対値が増大するほど）、加速および減速の動的時間応答の遅れが増大傾向に変化し、速度のばらつきが増大する。これによって、車両のエネルギー効率（燃費または電費など）を優先させる運転領域を限定することが困難となり、渋滞が発生し易くなるとともにエネルギー効率が低下する。
例えば、スペクトル角度θの絶対値が小さい場合は、走行支援装置１０とともに移動する車両が先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が小さい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが小さく、交通流に影響が弱い同調走行がし易い、すなわち渋滞に至る可能性が小さい場合に相当する。
逆に、スペクトル角度θの絶対値が大きい場合は、走行支援装置１０とともに移動する車両が先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が大きい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが大きく、同調走行が難しくなって交通流に影響を与え易い、すなわち渋滞に至る可能性が大きい場合に相当する。なお、ここで言う衝撃波（振動、ゆらぎ）とは、車両が加速および減速の動作を繰り返すことにより、この動作（前後の動き）を後方の車両に一種の振動として伝播させることを意味する。
【００３９】
判定データ算出部２４は、単回帰直線算出部２３によって算出された角度の情報を用いて、時間に応じた角度の変化を示す情報（例えば、角度の値が維持される持続時間の情報、角度の絶対値がゼロに収束するのに要する収束時間の情報など）を、渋滞予測部２６に入力する判定データとして算出する。
判定データ算出部２４は、例えば下記数式（２）に示すように、判定区間Ｎ（Ｎは自然数）および角度閾値θＴと、判定区間Ｎで単回帰直線算出部２３によって算出された角度θｊ（ｊはＮ以下の自然数）とによって、判定データＳＮを算出する。なお、判定区間Ｎおよび角度閾値θＴは、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。そして、判定区間Ｎは、例えば操作者によって適宜に設定可能な期間に対応する角度の情報の点数、つまり、この期間に単回帰直線算出部２３によって算出された角度の情報の点数である。
例えば、判定データ算出部２４は、サンプリング周期ΔＴにて単回帰直線算出部２３によって算出される角度θｊ（１≦ｊ≦Ｎ）に基づき、所定期間に相当する判定区間Ｎの判定データＳＮを算出する。なお、角度閾値θＴは、操作者によって任意の値を設定可能であり、例えば、一般的に（１／ｆ）ゆらぎ特性として知られている「−４５度」、または「−４５度」以外の他の値などである。
【００４０】
【数２】
2016207018.tif 000004
【００４１】
上記数式（２）の判定データＳＮは、判定区間Ｎに対応する所定期間での加速および減速の総パワーと、所定の角度閾値θＴに対応する所定閾値との比較を示している。例えば、この総パワーが所定閾値を超えた場合には、渋滞が発生し易くなるとともに車両のエネルギー効率（燃費または電費など）が低下する。
例えば図４に示す時刻ｔａから時刻ｔｂの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の停止状態から適度な加速によって定速走行に移行する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
また、例えば図４に示す時刻ｔａから時刻ｔｂの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の定速走行もしくはエンジンブレーキなどによって緩やかに減速する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、スペクトル角度の絶対値は小さな値を維持するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。この場合、たとえ振動などによって一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。また、例えば３次元加速度センサ１４の検出誤差などに起因して一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
一方、例えば図４に示す時刻ｔｂから時刻ｔｃの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の急減速、または加速後に直ぐに減速する場合などにおいては、加速度の変動が大きい。そして、スペクトル角度の絶対値は大きな値となり、ゼロに向かい収束するのに要する時間が長くなるので、加速および減速の総パワーは大きな値となる。
【００４２】
運転特性判定部２５は、所定時間毎におけるスペクトル角度の平均値（スペクトル角度平均）および速度の平均値（速度平均）の時系列変動の情報を取得および蓄積し、図５（Ａ），（Ｂ）に示すように、スペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布の情報を生成する。運転特性判定部２５は、例えば、走行支援装置１０とともに移動する車両などの移動体に備えられる速度センサなどから出力される信号、または現在位置取得部１３によって検出される現在位置の時系列変化などに基づき、走行支援装置１０の速度を取得する。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均、速度平均、および頻度を、順次、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸に対応付けて、３次元のヒストグラムデータを生成する。
運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の情報を、他の情報（例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報などの少なくとも何れか）と対応付けて蓄積する。運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の情報に対応付けた他の情報を用いて、例えば正規化またはグルーピングなどの処理を行なうことによって、他の情報が反映されたスペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。運転特性判定部２５は、例えば正規化の処理では、他の情報の種類（例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報など）毎に取得される複数の情報に応じて、スペクトル角度平均および速度平均の各々を予め複数段階に区分した数値範囲内に正規化して、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。また、運転特性判定部２５は、例えばグルーピングの処理では、他の情報の種類（例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報など）毎に取得される情報がほぼ同等となるグループ毎にスペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。
【００４３】
なお、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する際に、運転特性の評価に寄与しないと判断される状態で取得されるスペクトル角度および速度の情報を除外してもよい。運転特性判定部２５は、例えば、車両の渋滞状態、徐行状態、および停止状態などのように、複数の運転者において運転行動の差異が小さいと認められる状態を、運転特性の評価に寄与しない状態とする。運転特性判定部２５は、例えば、速度の情報、スペクトル角度の情報、判定データＳＮ、および後述する渋滞予測部２６によって算出される渋滞予兆度の情報などの少なくとも何れか１つを用いて、運転特性の評価に寄与しない状態を検知する。
【００４４】
運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報からスペクトル角度平均の変動幅を取得し、スペクトル角度平均の変動幅に応じて、走行支援装置１０とともに移動する車両の運転特性を評価する。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布において、速度平均および頻度の各々が所定条件を満たす領域でのスペクトル角度平均の変動幅を抽出する。
運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均の変動幅が減少することに伴い、運転の一貫性が大きくなると判断して、運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価する。運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均の変動幅が増大することに伴い、運転の一貫性が小さくなると判断して、運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価する。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均の変動幅が大きい場合には、車両が走行路の流れに応じた最適な速度で走行できていない状況であり、加減速が多くなるなどによって、安全運転および燃費の観点で、スペクトル角度平均の変動幅が小さい運転者に比べて、運転特性の良好度が低いと判断する。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値未満である場合に、運転特性が良好であることを示す運転特性良フラグのフラグ値に「１」を設定し、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値以上である場合に、運転特性良フラグのフラグ値に「０」を設定する。運転特性判定部２５は、運転特性良フラグのフラグ値に応じて、運転特性の評価結果を表示装置１６に表示してもよい。
【００４５】
なお、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の情報の蓄積数が所定数（例えば、数日から数週間に亘る蓄積数など）未満では運転特性の評価を行わずに、スペクトル角度平均および速度平均の情報の蓄積数が所定数以上となった場合に運転特性の評価を行なってもよい。
また、運転特性判定部２５は、運転特性の評価結果を位置情報および時刻情報などと対応付けて蓄積することによって、例えばどのような時間帯や走行場所で運転特性が変化するかなどの情報を提示できるように構成されてもよい。
【００４６】
渋滞予測部２６は、単回帰直線算出部２３によって算出されるスペクトル角度θおよび判定データ算出部２４によって算出される判定データＳＮの少なくとも何れか１つに応じて、将来的に渋滞（交通渋滞）が発生する可能性または既に渋滞が発生している可能性を示す渋滞予兆を検知する。この渋滞予兆の大小を示す渋滞予兆度は、走行支援装置１０とともに移動する車両の進行方向前方において渋滞となる可能性が高い場合に大きくなり、可能性が低い場合に小さくなる。
渋滞予測部２６は、例えば、スペクトル角度θが所定の角度閾値θＴを超えるか否かを判定するとともに、判定データＳＮが所定の判定閾値（つまり、加速度変化の強さの閾値）を超えるか否かを判定する。そして、スペクトル角度θが角度閾値θＴを超えるとともに判定データＳＮが判定閾値を超える場合には、車両のエネルギー効率（燃費または電費など）低下する傾向、渋滞が発生し易い状況であると判定する。なお、判定データＳＮに対する所定の判定閾値は、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
【００４７】
例えば、渋滞予測部２６は、判定データＳＮが判定閾値を超える大きさ（ｘ）と、渋滞予兆度（ｙ）との関係を示す関数（例えば、ｙ＝αｘ＋βなど）を予め求めておき、判定データ算出部２４によって算出された判定データＳＮと判定閾値との組み合わせに対する渋滞予兆度（ｙ）を算出することができる。
また、渋滞予測部２６は、判定データＳＮおよび判定閾値と、対応する渋滞予兆度の値との対応関係を予め作成してテーブルとして記憶しておき、判定データＳＮおよび判定閾値に対する渋滞予兆度をそのテーブルを参照して求めることもできる。
【００４８】
点灯モデル取得部２７は、所定走行区間における他の走行支援装置１０の渋滞予測部２６によって算出された渋滞予兆度に係る情報に基づいて、所定走行区間における仮想的な交通信号機点灯モデルを推定する。点灯モデル取得部２７は、例えば、所定走行区間の他車両に搭載された走行支援装置１０との車車間通信によって、他の走行支援装置１０の渋滞予兆度に係る情報および他の走行支援装置１０の現在位置の情報を取得する。
点灯モデル取得部２７は、渋滞予兆度が高い走行支援装置１０の位置分布に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置を推定する。点灯モデル取得部２７は、例えば、スペクトル角度θが所定角度閾値を超えるとともに判定データＳＮが所定判定閾値を超える場合に、渋滞予兆度が高いと判定する。一方、点灯モデル取得部２７は、渋滞予兆度が低い走行支援装置１０の位置分布に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の存在しない位置を推定する。点灯モデル取得部２７は、例えば、スペクトル角度θが所定角度閾値を超えない、または判定データＳＮが所定判定閾値を超えない場合に、渋滞予兆度が低いと判定する。
点灯モデル取得部２７は、例えば、所定走行区間における渋滞予兆度が高い走行支援装置１０の位置分布の密度が所定値以上である場合に、走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機が存在すると判定する。一方、点灯モデル取得部２７は、例えば、所定走行区間における渋滞予兆度が低い走行支援装置１０の位置分布の密度が所定値以上である場合に、走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機が存在しないと判定する。
【００４９】
なお、点灯モデル取得部２７は、スペクトル角度θに対する所定角度閾値を、渋滞予測部２６が用いる角度閾値θＴよりも大きい値としてもよい。点灯モデル取得部２７は、判定データＳＮに対する所定判定閾値を、渋滞予測部２６が用いる判定閾値よりも大きい値としてもよい。点灯モデル取得部２７は、走行禁止灯色の点灯による車両停止状態は、例えば、渋滞に比べて渋滞予兆度が高くなると認められるので、渋滞予兆度の判定に用いる各閾値を渋滞の判定時に比べて増大させることによって、交通信号機による車両停止状態を渋滞と区別してもよい。
【００５０】
また、点灯モデル取得部２７は、走行禁止灯色の点灯状態の継続時間が、例えば、渋滞の継続時間に比べて短い周期性を有するので、継続時間が所定時間以内か否かを判定することによって、渋滞の継続時間と交通信号機による車両停止状態とを区別してもよい。
また、点灯モデル取得部２７は、走行禁止灯色の点灯よる車両停止が生じる位置範囲は、例えば、渋滞の位置範囲に比べて狭い一定範囲以下になると認められるので、判定対象となる位置範囲が判定範囲以内か否かを判定することによって、渋滞の位置範囲と区別してもよい。
【００５１】
点灯モデル取得部２７は、例えば、所定期間に亘って渋滞予兆度が高い走行支援装置１０の位置分布の履歴に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置および点灯サイクル（例えば、点灯状態のタイミングなど）を推定する。点灯モデル取得部２７は、例えば、ほぼ同じ位置で渋滞予兆度が高い傾向を示す頻度が高い、または渋滞予兆度が高くなる周期性がある場合、その位置は交通信号機が存在する可能性が高いと判定する。
なお、渋滞予兆度が高い傾向を示す位置および渋滞予兆度が高い傾向となる周期性は、例えば、車車間通信などによって車両間で共有される情報に基づいて収集されてもよい。例えば、各車両に搭載された走行支援装置１０の渋滞予測部２６が走行時に渋滞予兆度が高いことを検知した場合に、その検知を示すフラグまたは検知回数の情報を周辺の他車両に搭載された走行支援装置１０に送信することによって、一定の位置範囲において車両間で情報を時系列的に共有してもよい。また、例えば、各車両の走行支援装置１０の渋滞予測部２６が走行時に渋滞予兆度が高いことを検知した場合に、その検知を示す情報を、緯度および経度などの位置情報とともに記憶し、各々が蓄積した情報を他車両の走行支援装置１０に送信してもよい。
【００５２】
なお、点灯モデル取得部２７は、例えば、所定走行区間における交通信号機の位置を、後述する地図データ記憶部１８に記憶されている道路地図データから取得してもよい。この場合には、点灯モデル取得部２７は、渋滞予兆度が高い走行支援装置１０の位置分布に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態のタイミングを推定する。また、点灯モデル取得部２７は、渋滞予兆度が低い走行支援装置１０の位置分布に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態以外のタイミングを推定する。
【００５３】
情報提示制御部２８は、所定走行路範囲における渋滞予兆度が継続的に低い走行支援装置１０の位置分布の履歴に基づいて、走行支援情報を提示する。情報提示制御部２８は、所定走行路範囲における渋滞予兆度が継続的に低い車両は、交通信号機の設置位置および点灯制御に適正に対応した走行状態であり、渋滞予兆度の増大をもたらす急な加減速なしに適正に走行していると認定する。情報提示制御部２８は、渋滞予兆度が継続的に低い車両と同一の走行路を走行する車両に対し、渋滞予兆度が継続的に低い車両の走行状態を模した走行を行うように走行支援情報を提示する。
情報提示制御部２８は、例えば、渋滞予兆度が継続的に低い走行支援装置１０を搭載した車両の走行軌跡、または走行経路情報に基づいて、走行支援対象の車両と同方向に進行している車両を特定してもよい。情報提示制御部２８は、例えば、渋滞予兆度が継続的に低い走行支援装置１０を搭載する車両の位置の時系列データと、走行支援対象である車両の位置の時系列データとの一致度合い（または重複する割合など）が所定値以上である場合に、相互に同方向に進行している車両であると判定してもよい。情報提示制御部２８は、渋滞予兆度が低い運転を継続している車両の走行傾向を参考情報として、同方向に進行している走行支援対象の車両の走行支援装置１０に提示する。情報提示制御部２８は、適宜参考とする車両の情報を更新し、一定時間以上経過した場合は破棄又は参照しないようにしてもよい。また、情報提示制御部２８は、例えば、運転特性判定部２５によって判定される運転特性の良否に基づいて、適宜参考とする車両の走行状態の情報を取得してもよい。
【００５４】
情報提示制御部２８は、点灯モデル取得部２７によって取得された交通信号機点灯モデルに応じて、走行支援情報として、予想される灯色点灯状態の情報、走行状態維持を示す情報、および減速開始支援を示す情報の少なくとも何れか１つを提示する。情報提示制御部２８は、走行支援情報を、例えば、所定の図形または所定の文言によるテキストデータなどによって表示装置１６に表示させる。予想される灯色点灯状態の情報は、例えば、複数の灯色の各々とほぼ同一色の図形、または、複数の灯色の各々の点灯状態に関する所定の文言などである。所定の文言は、例えば、「前方で赤信号が点灯している可能性があります。スピードに気をつけて運転しましょう」などである。また、予想される灯色点灯状態の情報は、例えば、車両の速度計などにおいて提示される複数の速度範囲の情報であってもよい。複数の速度範囲は、複数の灯色の各々の点灯が終了するタイミングで車両が交通信号機の停止位置に到達するための速度を最小速度とする速度範囲などである。
【００５５】
走行状態維持を示す情報は、例えば、信号点灯状態の影響を受けない、または信号点灯状態の影響を受け難い、流れに沿った走行の維持を示す情報であり、所定色（例えば、緑色など）の図形、または、走行状態維持に関する所定の文言などである。所定の文言は、例えば、「流れに沿った走行ができています。この速度を維持する運転が推奨されます」などである。情報提示制御部２８は、走行状態維持を示す情報を提示する際には、運転者の注意を強く喚起する報知を抑制することが好ましい。
減速開始支援を示す情報は、所定色（例えば、赤色など）の図形、または、減速開始に関する所定の文言などである。所定の文言は、例えば、「前方で赤信号が点灯している影響で、車両が停滞している可能性があります。前方車両に注意し、スピードの出しすぎに注意してください」などである。
【００５６】
なお、情報提示制御部２８は、渋滞または走行禁止灯色の点灯状態に遭遇するシーンは少なくないので、各シーン毎に詳細に報知する代わりに、例えばメータまたはヘッドアップディスプレイ上において、渋滞予兆度の表示とともに走行支援情報のアイコンなどを表示してもよい。情報提示制御部２８は、渋滞予兆度とともに走行支援情報を提示することにより、例えば、車両走行中に減速傾向に陥った場合、これが交通信号機による一時的なものか、渋滞で解消の見込みが不透明なものかを運転者に判別させ、運転のストレスを低下させることができる。
なお、情報提示制御部２８は、表示装置１６に限らず、スピーカ（図示略）からの音声データの出力などによって走行支援情報を提示してもよい。
【００５７】
地図データ記憶部１８は、地図データを記憶する。
地図データは、例えば、走行支援装置１０の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路形状、舗装の有無、路面の凹凸の有無、および車両の走行状態などの道路状態、並びに道路種別などを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
【００５８】
本実施形態による走行支援方法を実現する走行支援装置１０は上記構成を備えており、次に、走行支援装置１０の動作、つまり走行支援方法について説明する。
【００５９】
先ず、図６に示すステップＳ０１において、機器制御部１７は、３次元加速度センサ１４によってＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度が検出されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１７は、ステップＳ０１の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１７は、処理をステップＳ０２に進める。
次に、ステップＳ０２において、入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度ベクターＡを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを入力データとして算出する。
【００６０】
次に、ステップＳ０３において、周波数分析部２２は、操作者によって適宜に設定可能な入出力点数において、操作者によって適宜に設定可能な遅れ数を用いて入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによってパワースペクトル（加速度スペクトル）を算出する。
次に、ステップＳ０４において、単回帰直線算出部２３は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
【００６１】
次に、ステップＳ０５において、運転特性判定部２５は、スペクトル角度の平均値（スペクトル角度平均）および速度の平均値（速度平均）の時系列変動の情報を取得し、スペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布の情報を取得する。運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報からスペクトル角度平均の変動幅を取得し、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値未満であるか否かを判定する。この判定結果が「ＮＯ」の場合、運転特性判定部２５は、運転特性が良好ではないと判定する。一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、運転特性判定部２５は、運転特性が良好であると判定する。
【００６２】
次に、ステップＳ０６において、渋滞予測部２６は、スペクトル角度θが角度閾値θＴを超えたか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ０７に進める。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ０８に進める。
そして、ステップＳ０７において、渋滞予測部２６は、角度閾値フラグのフラグ値にスペクトル角度θが角度閾値θＴを超えたことを示す「１」を設定する。
また、ステップＳ０８において、渋滞予測部２６は、角度警報フラグのフラグ値にスペクトル角度θが角度閾値θＴを超えていないことを示す「０」を設定する。
【００６３】
そして、ステップＳ０９において、渋滞予測部２６は、スペクトル角度θの情報を用いて、時間に応じたスペクトル角度θの変化を示す情報として、上記数式（２）に示す判定データＳＮを算出する。
次に、ステップＳ１０において、渋滞予測部２６は、判定データＳＮが判定閾値（つまり、加速度変化の強さの閾値）を超えたか否かを判定することなどによって、スペクトル角度θがゼロに向かい収束するのが遅いか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１３に進める。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１１に進める。
そして、ステップＳ１１において、渋滞予測部２６は、角度閾値フラグのフラグ値に「１」が設定されているか否かを判定する。
ステップＳ１１の判定結果が「ＮＯ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１３に進める。
一方、ステップＳ１１の判定結果が「ＹＥＳ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１２に進める。
【００６４】
そして、ステップＳ１２において、渋滞予測部２６は、渋滞予兆度が高く、渋滞が発生し易い状況、つまり交通流の渋滞傾向への変化を示す状態であると判定する。そして、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１４に進める。
また、ステップＳ１３において、渋滞予測部２６は、渋滞予兆度が低く、渋滞が発生し易い状況ではない、つまり交通流の渋滞傾向への変化を示さない状態であると判定する。そして、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１４に進める。
【００６５】
次に、ステップＳ１４において、点灯モデル取得部２７は、所定走行区間の他車両に搭載された走行支援装置１０との車車間通信によって、他の走行支援装置１０の渋滞予兆度に係る情報および他の走行支援装置１０の現在位置の情報を取得する。
次に、ステップＳ１５において、点灯モデル取得部２７は、渋滞予兆度が高い走行支援装置１０の位置分布の履歴に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置および点灯サイクルを推定する。また、点灯モデル取得部２７は、渋滞予兆度が低い走行支援装置１０の位置分布の履歴に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の存在しない位置を推定する。
【００６６】
次に、ステップＳ１６において、情報提示制御部２８は、所定走行路範囲における渋滞予兆度が継続的に低い走行支援装置１０の位置分布の履歴に基づいて、走行支援情報を提示する。そして、情報提示制御部２８は、処理をエンドに進める。
【００６７】
上述したように、本実施形態の走行支援装置１０および走行支援方法によれば、対象走行区間において得られる複数の渋滞予兆度に基づいて、交通信号機の位置と点灯状況を精度良く推定することができる。これにより、例えば路車間通信を行なうための専用の路側機および車載通信器などの追加的な施設および装置、または交通信号機の位置および信号サイクルのデータベースなどを必要とせずに、簡便に交差点通過支援を実現することができる。
さらに、ほぼ同じ位置で渋滞予兆度が高い傾向を示す頻度が高い、または周期性がある場合、その位置は交通信号機が存在する可能性が高いと認められるので、走行禁止灯色の点灯に係る渋滞予兆度を、ある期間に亘って収集して用いることで、交通信号機が存在することを精度良く推定することができる。
【００６８】
さらに、所定走行路範囲における渋滞予兆度が継続的に低い車両は、交通信号機の設置位置および点灯制御に適正に対応した走行状態であり、渋滞予兆度の増大をもたらす急な加減速なしに適正に走行していると認められる。渋滞予兆度が継続的に低い車両と同一の走行路を走行する車両に対し、この車両の走行状態を模した走行を行うように走行支援情報を提示することによって、効率的な交差点通過を支援することができる。
【００６９】
また、交通信号機の位置が道路地図データから取得される場合には、交通信号機の位置周辺において得られる複数の渋滞予兆情報に基づいて、交通信号機の点灯状況を精度良く推定することができる。
【００７０】
さらに、予想される灯色の点灯状態の情報、走行状態の維持を示す情報、および減速開始を支援する情報の提示によって、交差点を効率よく通過することができる。予想される灯色点灯状態の情報は、遠方の交通信号機の点灯状態を予測させることができるため、カーブまたは前方車両の存在で直接に交通信号機が視認できない場合でも、前もって減速または加速を準備することができ、安全かつ省エネルギーの走行につながる。走行状態維持を示す情報は、自車両と他車両の渋滞予兆に基づいて、現在の走行状態が交通信号機の点灯状態の影響を受けにくいと判断した場合に、現在の走行状態を維持することで効率的な交差点の通過を支援することができる。減速開始支援を示す情報は、交差点侵入時点で走行禁止灯色の点灯が予想される場合に、減速の開始を促すことで効率的な交差点の通過を支援することができる。
【００７１】
なお、上述した実施形態においては、例えば図７に示す変形例のように、少なくとも一つ以上の走行支援装置１０と、走行支援装置１０と通信可能なサーバ装置３１とによって、走行支援システム３０が構成されてもよい。
この変形例のサーバ装置３１は、サーバ通信装置３２と、サーバ制御部３３と、地図データ記憶部３４と、範囲渋滞予測部３５と、点灯モデル推定部３６と、情報提示制御部３７とを備えている。
【００７２】
サーバ通信装置３２は、例えば、インフラストラクチャモードの無線通信、または路側通信機を介した路車間通信などによって、走行支援装置１０の機器通信装置１１と双方向に通信可能であって、各種の情報を送受信する。
【００７３】
サーバ制御部３３は、サーバ通信装置３２によって走行支援装置１０から受信した各種の情報を範囲渋滞予測部３５に出力する。
なお、この変形例において走行支援装置１０は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度に基づいた情報を、サーバ装置３１に送信可能である。この情報は、例えば、単回帰直線算出部２３によって算出されたスペクトル角度θ、および判定データ算出部２４によって算出された判定データＳＮと、運転特性判定部２５によって判定された運転特性の情報と、渋滞予測部２６によって算出された渋滞予兆度の情報とを含む。さらに、この情報は、現在位置取得部１３によって取得された現在位置の履歴および走行支援装置１０を搭載する車両の車速センサによって検出される速度の履歴の情報（プローブ情報）などを含んでいる。
【００７４】
地図データ記憶部３４は、地図データを記憶する。
地図データは、例えば、走行支援装置１０の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路形状、舗装の有無、路面の凹凸の有無、および車両の走行状態などの道路状態、並びに道路種別などを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
【００７５】
範囲渋滞予測部３５は、少なくとも一つ以上の走行支援装置１０から受信した現在位置の情報に基づく適宜の位置範囲内に対して、例えば、走行支援装置１０から受信したスペクトル角度θ、判定データＳＮ、または渋滞予兆度などが、所定の閾値以上である走行支援装置１０の数および割合によって、この位置範囲内の渋滞予兆を検知する。
【００７６】
点灯モデル推定部３６および情報提示制御部３７の各々は、上述した実施形態の少なくとも一つ以上の走行支援装置１０の点灯モデル取得部２７および情報提示制御部２８の各々が実行する処理の少なくとも一部を実行する。
【００７７】
点灯モデル取得部２７は、所定走行区間の少なくとも一つ以上の他の走行支援装置１０の渋滞予測部２６によって算出された渋滞予兆度に係る情報に基づいて、所定走行区間における仮想的な交通信号機点灯モデルを推定する。点灯モデル推定部３６は、所定走行区間の少なくとも一つ以上の他の走行支援装置１０の渋滞予兆度に係る情報および現在位置の情報を取得する。点灯モデル取得部３６は、所定期間に亘って渋滞予兆度が高い走行支援装置１０の位置分布の履歴に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の位置および点灯サイクルを推定する。点灯モデル取得部３６は、所定期間に亘って渋滞予兆度が低い走行支援装置１０の位置分布の履歴に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態である交通信号機の存在しない位置を推定する。
【００７８】
また、点灯モデル取得部３６は、例えば、所定走行区間における交通信号機の位置を、地図データ記憶部３４に記憶されている道路地図データから取得する場合には、渋滞予兆度が高い走行支援装置１０の位置分布に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態のタイミングを推定してもよい。また、点灯モデル取得部３６は、渋滞予兆度が低い走行支援装置１０の位置分布に基づいて、走行禁止灯色の点灯状態以外のタイミングを推定してもよい。
なお、点灯モデル推定部３６は、所定走行区間における複数の走行支援装置１０の渋滞予兆度に係る情報および現在位置の情報を、各走行支援装置１０に送信してもよい。また、点灯モデル推定部３６は、所定走行区間における交通信号機の位置の情報を、各走行支援装置１０に送信してもよい。また、点灯モデル推定部３６は、所定走行区間に対して推定した交通信号機点灯モデルを、各走行支援装置１０に送信してもよい。
【００７９】
情報提示制御部３７は、所定走行路範囲における渋滞予兆度が継続的に低い走行支援装置１０の位置分布の履歴に基づいて、走行支援情報を各走行支援装置１０に提示する。情報提示制御部３７は、渋滞予兆度が継続的に低い車両と同一の走行路を走行する車両に対し、渋滞予兆度が継続的に低い車両の走行状態を模した走行を行うように走行支援情報を提示する。
【００８０】
この変形例による走行支援方法を実現する走行支援システム３０は上記構成を備えており、次に、走行支援システム３０の動作、特に走行支援装置１０の動作について説明する。
【００８１】
先ず、図８に示すステップＳ２１において、サーバ制御部３３は、走行支援装置１０が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、この通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置３１に適正に接続可能であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、サーバ制御部３３は、ステップＳ２１の処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、サーバ制御部３３は、処理をステップＳ２２に進める。
【００８２】
そして、ステップＳ２２において、サーバ制御部３３は、操作者による指示などによってサーバ装置３１などの外部の装置とは独立したスタンドアローン動作の実行指示が発生していないか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、つまりスタンドアローン動作の実行指示が無い場合、サーバ制御部３３は、処理をステップＳ２３に進める。このステップＳ２３において、サーバ制御部３３は、後述するネットワーク動作を実行し、処理を終了させる。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合、サーバ制御部３３は、処理をステップＳ４４に進める。このステップＳ４４において、サーバ制御部３３は、スタンドアローン動作として、上述した実施形態でのステップＳ０１からステップＳ１６の処理を実行する。
【００８３】
以下に、上述したステップＳ２３でのネットワーク動作について説明する。
先ず、図９に示すステップＳ３１において、機器制御部１７は、所定の通信インジケータ表示を、表示装置１６に表示する。機器制御部１７は、通信インジケータ表示を、走行支援装置１０が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、この通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置３１に適正に接続可能であることを示す表示とする。
【００８４】
次に、ステップＳ３２において、機器制御部１７は、３次元加速度センサ１４によってＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度が検出され、かつ現在位置取得部１３によって現在位置の情報が取得されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１７は、ステップＳ３２の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１７は、処理をステップＳ３３に進める。
次に、ステップＳ３３において、入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度ベクターＡを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを入力データとして算出する。
【００８５】
次に、ステップＳ３４において、周波数分析部２２は、操作者によって適宜に設定可能な入出力点数において、操作者によって適宜に設定可能な遅れ数を用いて入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによってパワースペクトル（加速度スペクトル）を算出する。
次に、ステップＳ３５において、単回帰直線算出部２３は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
次に、ステップＳ３５において、運転特性判定部２５は、スペクトル角度の平均値（スペクトル角度平均）および速度の平均値（速度平均）の時系列変動の情報を取得し、スペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布の情報を取得する。運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報からスペクトル角度平均の変動幅を取得し、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値未満であるか否かを判定する。この判定結果に応じて、運転特性判定部２５は、運転特性の良否を判定する。
次に、ステップＳ３７において、渋滞予測部２６は、スペクトル角度θの情報を用いて、時間に応じたスペクトル角度θの変化を示す情報として、上記数式（２）に示す判定データＳＮを算出する。
【００８６】
次に、ステップＳ３８において、機器制御部１７は、スペクトル角度θ、判定データＳＮ、渋滞予測部２６によって算出された渋滞予兆度の情報、および現在位置の情報などを、機器通信装置１１を介してサーバ装置３１に送信する。
次に、ステップＳ３９において、機器制御部１７は、サーバ装置３１によって検知された適宜の位置範囲内の渋滞予兆の情報、走行支援情報、および交通信号機点灯モデルの情報などを、サーバ装置３１から受信したか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１７は、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１７は、処理をステップＳ４０に進める。
次に、ステップＳ４０において、機器制御部１７は、サーバ装置３１から受信した走行支援情報、またはサーバ装置３１から受信した各種のデータに基づいて情報提示制御部２８から出力される走行支援情報を提示するように表示装置１６を制御する。そして、機器制御部１７は、処理をリターンに進める。
【００８７】
この変形例に係る走行支援システム３０および走行支援方法によれば、複数の走行支援装置１０から加速度に基づいた情報を取得し、リアルタイムかつ統括的に交通信号機の適正な通過を支援する走行支援情報の提示を行なうことができる。これにより、例えば各走行支援装置１０において渋滞予兆度の演算を行ない、交通信号機点灯モデル推定、および走行支援情報の提示を行なう場合に比べて、演算効率を向上させることができるとともに、走行支援の精度を向上させることができる。
【００８８】
なお、上述の実施形態および変形例に係る走行支援装置１０と、走行支援システム３０のサーバ装置３１とは、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよいし、また、走行支援装置１０およびサーバ装置３１の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより走行支援装置１０およびサーバ装置３１として動作させるようにしてもよい。なお、ここで言うコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺機器などのハードウェアを含むものとする。また、コンピュータシステムは、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。
【００８９】
また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置のことをいう。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間にプログラムを保持しているものも含むものとする。
【００９０】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置などに格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネットなどのネットワーク（通信網）や電話回線などの通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００９１】
上述の実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上述の新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上述の実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。例えば、上記の実施形態では、サーバ装置３１を１つの装置として構成した例を示したが複数の装置を通信回線などで接続して構成してもよい。
【符号の説明】
【００９２】
１０…走行支援装置（電子機器）、１２…測位信号受信器、１３…現在位置取得部、１４…３次元加速度センサ（加速度取得部）、１５…入力デバイス、１６…表示装置（情報提示部）、１７…機器制御部、２１…入力データ算出部、２２…周波数分析部、２３…単回帰直線算出部、２４…判定データ算出部、２５…運転特性判定部、２６…渋滞予測部（渋滞予兆情報取得部）、２７…点灯モデル取得部（位置情報取得部）、２８…情報提示制御部（情報提示部）、３０…走行支援システム、３１…サーバ装置、３５…範囲渋滞予測部
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図５】
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