(57)【要約】【課題】車両の走行環境の評価として、より実態に即した評価を行うことのできる走行環境評価システムを提供する。【解決手段】このシステムは、車両外部の画像データを取得する画像取得部１１０と、画像取得部１１０を通じて取得された画像データを解析することより当該画像データに含まれる走りにくさの要因を特定して当該特定した要因に基づく車両の走りやすさを示す走行環境を所定の地点ごとに定量的に評価する走りやすさ判定部２２０と、走行環境の評価元となる走りにくさの要因が時間の経過に伴って変化しやすいものほど低い値として信頼度を算出する信頼度算出部２３０とを備える。そして、走りやすさ判定部２２０は、信頼度算出部２３０により算出される信頼度を加味して走行環境を再評価する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両外部の画像データを取得する画像取得部と、
前記画像取得部を通じて取得された画像データを解析することより当該画像データに含まれる走りにくさの要因を特定し、当該特定した要因に基づく車両の走りやすさを示す走行環境を所定の地点ごとに定量的に評価する走行環境評価部と、
前記走行環境の評価元となる前記走りにくさの要因が時間の経過に伴って変化しやすいものほど低い値として信頼度を算出する信頼度算出部とを備え、
前記走行環境評価部は、前記算出される信頼度を加味して前記走行環境を評価する走行環境評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走りやすさを示す走行環境を評価する走行環境評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の走行環境評価システムとしては、例えば特許文献１に記載のシステムが知られている。このシステムでは、複数の車両からそれら車両の走行時に収集した画像データを解析することにより所定の地点ごとの道路環境、交通状況、及び気象状況を特定し、それら特定した道路環境、交通状況、及び気象状況のそれぞれに規定された項目に基づき各地点ごとに走行環境を定量的に評価している。これにより、一つの目的地までの経路として複数の経路が探索されたとき、それら経路上にある各地点の評価結果の提示を通じて運転者による経路の選定を可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開２０１４／１６７７０１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで一般に、走行環境の評価項目は時間変化の度合いにばらつきがあり、例えば対向車や歩行者の数によるものと工事などに起因する交通規制によるものとの関係等、評価時からの時間の経過に伴って変化しやすいものと変化しにくいものとがある。しかしながら、上記文献に記載のシステムでは、こうした時間の経過に伴うばらつきを考慮することなく一括して走行環境を定量評価しているため、その評価の結果が実態から乖離したものともなりかねない。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、車両の走行環境の評価として、より実態に即した評価を行うことのできる走行環境評価システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決する走行環境評価システムは、車両外部の画像データを取得する画像取得部と、前記画像取得部を通じて取得された画像データを解析することより当該画像データに含まれる走りにくさの要因を特定し、当該特定した要因に基づく車両の走りやすさを示す走行環境を所定の地点ごとに定量的に評価する走行環境評価部と、前記走行環境の評価元となる前記走りにくさの要因が時間の経過に伴って変化しやすいものほど低い値として信頼度を算出する信頼度算出部とを備え、前記走行環境評価部は、前記算出される信頼度を加味して前記走行環境を評価する。
【０００７】
上記構成では、車両外部の画像データの解析により走りにくさの要因を特定し、その特定した要因に基づき車両の走行環境を定量的に評価するようにしている。また、こうして特定した要因が時間の経過に伴って評価時からの変化の度合いが異なることを考慮しつつ、時間の経過に伴って変化しやすいものほど低い値として信頼度を算出するようにしている。そして、この算出した信頼度を用いて走行環境の評価を行うことにより、信頼度が低いほど走りにくさの要因の影響を低く見積もられるなど、より実態に即した走行環境の評価を行うことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】走行環境評価システムの一実施の形態の概要を各種データの流れに基づいて示す機能ブロック図。
【図２】同実施の形態の走行環境評価システムについてその構成例を示すブロック図。
【図３】道路のレーン種別を対象とした静的スコアテーブルの設定内容の一例を示す図。
【図４】道路の規制速度を対象とした静的スコアテーブルの設定内容の一例を示す図。
【図５】動的な要因となる物体の位置の分類に用いる画像データの分割領域の一例を示す図。
【図６】動的スコアテーブルの設定内容の一例を示す図。
【図７】走りやすさスコアと走りやすさレベルとの対応関係の一例を示す図。
【図８】信頼度スコアテーブルの設定内容の一例を示す図。
【図９】走りやすさコストテーブルの設定内容の一例を示す図。
【図１０】同実施の形態のシステムが実行する走行環境評価処理の処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
はじめに、図１を参照して、走行環境評価システムの概要について説明する。
図１に示すように、この走行環境評価システムは、車両１００の走行時に収集される画像データを無線通信を通じて複数の車両の走行情報を管理する管理センター２００へ転送（データアップロード）する。管理センター２００は、車両１００から転送される画像データを解析して車両の走りやすさを示す走行環境の評価値である走りやすさスコアを算出する。また、管理センターは、走りやすさスコアを算出した後、同じく画像データを解析することにより走りやすさスコアの信頼度も併せて算出する。この信頼度は、画像データを取得した地点を他車両が走行するときまで走りやすさが継続している可能性を表す指標値である。そして、管理センター２００は、車両１００から経路探索の要求があったとき、信頼度の情報を用いつつ走りやすさスコアを再評価する。また、管理センター２００は、再評価された走りやすさスコアに基づき車両１００の出発地から目的地までの最適経路を探索してその最適経路の情報を車両１００に配信（データダウンロード）する。
【００１０】
具体的には、画像データの転送（データアップロード）に際し、車両１００はまず、例えば車載カメラ等の画像取得部１１０を通じて車両外部の画像データを取得する。また、車両１００は、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）１２１を通じて画像データの撮影地点を示す車両の位置データを取得する。そして、車両１００は、ＧＰＳ１２１を通じて取得した位置データを画像取得部１１０を通じて取得した画像データと関連付けしつつ収集するとともに、それら収集したデータを管理センター２００へ転送する。
【００１１】
一方、管理センター２００は、車両１００から受信した位置データに基づき地図データベースＤＢ１を参照しつつ対応する道路リンクＩＤを割り出す。また、管理センター２００は、この割り出した道路リンクＩＤに基づき、車両１００が走行中の道路のレーン種別や規制速度等の静的な要因に関する情報を地図データベースＤＢ１を参照しつつ取得する。また、管理センター２００は、車両１００から受信した画像データを解析することにより、当該画像データに含まれる車両周辺の自転車、オートバイ、他車両といった動的な要因を特定する。そして、管理センター２００は、静的な要因に基づく評価値であるベーススコアから動的な要因に基づく評価値である走りにくさスコアを減算することにより走りやすさスコアを算出する。また、管理センター２００は、こうして走りやすさスコアを算出した後、同じく車両１００から受信した画像データを解析することにより、上述した動的な要因も一部含めて当該画像データに含まれる走りにくさの要因を特定する。そして、この走りにくさの要因の時間変化の度合いに基づき、先に算出した走りやすさスコアの信頼度を算出し、当該算出した信頼度を走りやすさスコア及びその評価元となった静的スコア及び動的スコアとともに走りやすさデータベースＤＢ２に格納する。なお、こうした走りやすさスコア及び信頼度の算出は管理センター２００により所定の周期で行われる。
【００１２】
そして、管理センター２００は、車両１００の運転者がナビゲーションシステムを通じて目的地の設定をしたときには、車両１００の出発地及び目的地の情報を車両１００から受信する。また、管理センター２００は、これら受信した情報に基づき地図データベースＤＢ１を参照しつつ地図データ上の該当する地点を割り出す。そして、管理センター２００は、それら割り出した地点の周辺の静的スコア、動的スコア及び信頼度の情報を走りやすさデータベースＤＢ２から読み出し、信頼度が低いほど動的スコアを低く見積もるかたちで静的スコア及び動的スコアに基づく走りやすさスコアの再評価を行う。また、管理センター２００は、この再評価した走りやすさスコアを用いてリンクコストの重み付けを行った上で、車両１００の出発地から目的地までの最適経路を探索する。
【００１３】
その後、管理センター２００は、上述のように探索した最適経路の情報を要求元となる車両１００に配信する。そして、車両１００は、管理センター２００から受信した最適経路の情報を地図データベースＤＢ３を参照しつつナビゲーションシステムを通じて運転者に表示する。
【００１４】
次に、本実施の形態の走行環境評価システムの構成について説明する。
図２に示すように、車両１００は、当該車両１００の経路案内を行うナビゲーションシステム１２０を備えている。ナビゲーションシステム１２０は、入力部１２２を通じて入力操作される出発地及び目的地の情報を車載通信機１３０を通じて管理センター２００に転送する。また、ナビゲーションシステム１２０は、管理センター２００から最適経路の情報を車載通信機１３０を通じて受信すると、当該受信した最適経路に関する案内を画像処理部１２３による表示部１２４への案内画面の表示を通じて行う。
【００１５】
また、車両１００は、車載カメラ等を通じて当該車両の外部の画像データを取得する画像取得部１１０を有している。そして、画像取得部１１０を通じて取得された画像データは、例えばＣＡＮ（コントローラ・エリア・ネットワーク）等の車内ネットワークを介して記録管理部１４０に転送される。記録管理部１４０は、画像取得部１１０から画像データが転送されたとき、その時点でＧＰＳ１２１を通じて取得された車両の位置データに基づき地図データベースＤＢ３を参照しつつ、画像の撮影地点に対応する道路リンクＩＤを割り出す。そして、記録管理部１４０は、こうして割り出した道路リンクＩＤと関連付けして上記転送された画像データを当該画像データの撮影時刻とともに記憶領域ＤＢ５に格納する。こうして記憶領域ＤＢ５に格納された画像データは、その撮影地点や撮影時刻の情報とともに記録管理部１４０により読み出されて車載通信機１３０から管理センター２００に転送される。
【００１６】
一方、管理センター２００は、車両１００からセンター通信機２１０を通じて受信した画像データを、当該画像データに関連付けられた道路リンクＩＤとともに道路画像データベースＤＢ４に格納する。こうして道路画像データベースＤＢ４に格納された画像データは走りやすさ判定部２２０により読み出されて各地点ごとの走りやすさの判定に用いられる。この走りやすさの判定では、走りやすさ判定部２２０は、静的スコアテーブルＴ１を参照しつつ各地点の静的な要因に基づく評価値であるベーススコアを算出する。
【００１７】
図３は、道路のレーン種別を対象とした静的スコアテーブルＴ１の設定内容の一例を示している。同図に示す例では、例えば道路の車線数が多くなるに連れて、また道路の車線数が「片側１車線」又は「両側１車線」といった同一条件であるときには道路の車線幅が広くなるに連れて、当該道路を車両が走りやすいものとしてベーススコアが次第に高くなるように設定されている。
【００１８】
また図４は、道路の規制速度を対象とした静的スコアテーブルＴ１の設定内容の一例を示している。同図に示す例では、道路の規制速度が高くなるに連れて、当該道路を車両が走りやすいものとしてベーススコアが次第に高くなるように設定されている。
【００１９】
そして、走りやすさ判定部２２０は、地図データベースＤＢ１を参照しつつ、該当する地点のレーン種別や規制速度の情報を取得するとともに、当該取得したレーン種別や規制速度の情報を用いて先の図３及び図４に示した静的スコアテーブルＴ１を参照して対応するベーススコアを特定する。また、走りやすさ判定部２２０は、それら特定したベーススコアを合算して走りやすさの判定に用いる。
【００２０】
また、上記走りやすさの判定では、走りやすさ判定部２２０は、動的スコアテーブルＴ２（図２）を参照しつつ、各地点の動的な要因に基づく評価値である走りにくさスコアも併せて算出する。この走りにくさスコアの算出に際し、走りやすさ判定部２２０はまず、道路画像データベースＤＢ４から読み出した画像データに対して画像認識処理を行うことにより、車両周辺の白線等の道路環境を認識して当該画像データを複数の領域に分割する。
【００２１】
図５は、片側３車線の道路の真ん中の車線を走行する自車両を対象として、当該自車両の前方を撮影した画像データに対する領域分割の一例を示している。同図に示す例では、自車両の前側近傍となる自車両域Ｒ１、自車両から見て左方となる左方領域Ｒ２、同じく自車両から見て右方となる右方領域Ｒ３、及び同じく自車両から見て前方となる前方領域Ｒ４とに大別される。また、これら領域Ｒ１〜Ｒ４は左右方向に更に細分されている。同図に示す例では、自車両域Ｒ１に含まれる領域「ｆ」，「ｇ」，「ｈ」は自車両の走行車線に対応している。また、左方領域Ｒ２に含まれる領域「ｄ」，「ｅ」、及び右方領域Ｒ３に含まれる領域「ｉ」，「ｊ」は自車両の隣接車線に対応している。また、前方領域Ｒ４を細分して中央に位置する領域「ｂ」は自車両の走行車線に対応しており、同じく前方領域Ｒ４を細分して左右に位置する領域「ａ」，「ｃ」は自車両の隣接車線に対応している。
【００２２】
また、走りやすさ判定部２２０は、同じく道路画像データベースＤＢ４から読み出した画像データに対して画像認識処理を行うことにより、当該画像データから動的な要因となる物体の種類を判定するとともに、こうして判定した物体の画像データ内での位置が先に分割した領域「ａ」〜「ｊ」の何れに分類されるかを判定する。ここで、物体の位置の判定では、例えば物体の外縁のうちから画像中央寄りの座標を事前に算出して当該算出した座標が先に分割した領域「ａ」〜「ｊ」の何れに分類されるかを判定する。そして、走りやすさ判定部２２０は、こうした動的の要因となる物体の種類や位置に基づき動的スコアテーブルＴ２を参照しつつ走りにくさスコアを算出する。
【００２３】
図６は、自転車、オートバイ、他車両といった動的な要因となる物体の位置の分類として先の図５に示した分割領域を用いた動的スコアテーブルＴ２の設定内容の一例を示している。同図に示す例では、他車両が自車両の正面となる自車両域Ｒ１の一部である領域「ｇ」にある場合を除き、自車両の近傍となる自車両域Ｒ１では、自車両から遠く離れた左方領域Ｒ２、右方領域Ｒ３、及び前方領域Ｒ４と比較して物体が自車両の走りにくさに与える影響が大きいものとして、物体があるときの動的スコアが高めに設定されている。また、同図に示す例では、物体の種類が自転車、オートバイ、他車両であるとき、物体が自車両の走りにくさに与える影響がこの順に大きいものとして、物体があるときの動的スコアもこの順に高くなるように設定されている。なお、この例では、画像データから複数の物体が判定されることも想定し、各領域「ａ」〜「ｊ」に分類される物体の数も加味しつつ動的スコアが設定されている。
【００２４】
そして、走りやすさ判定部２２０は、図３及び図４に示した静的スコアテーブルＴ１を参照しつつ算出されるベーススコアから図６に示した動的スコアテーブルＴ２を参照しつつ算出される走りにくさスコアを減算することにより走りやすさスコアを算出する。
【００２５】
また、図７に示すように、走りやすさ判定部２２０は、こうして算出した走りやすさスコアを、走りやすい傾向にあるものから順に「Ａ」〜「Ｅ」の５段階に分類して走りやすさレベルを判定する。そして、走りやすさ判定部２２０は、この走りやすさレベルを評価元となる静的スコア及び動的スコアと関連付けしつつ走りやすさデータベースＤＢ２に格納する。
【００２６】
また、上述のように道路画像データベースＤＢ４に格納された画像データは信頼度算出部２３０（図２）によっても読み出されて当該画像データに基づく走りやすさスコアの信頼度の算出に用いられる。この信頼度の算出では、信頼度算出部２３０は、上記走りやすさスコアの算出時と同様に画像データに対して画像認識処理を行うことにより、当該画像データに含まれる走りにくさの要因となる物体を抽出する。そして、信頼度算出部２３０は、信頼度スコアテーブルＴ３を参照しつつ、以下の式（１）に基づいて走りやすさスコアの信頼度を算出する。
【００２７】
信頼度＝基準値＋０．１×継続回数・・・式（１）
図８は、ここでいう基準値を走りにくさの要因ごとに設定した信頼度スコアテーブルＴ３の設定内容の一例を示している。ここで、信頼度の基準値は、走りにくさの要因の時間的な変化の度合いの違いを考慮しつつ設定されたものであり、走りにくさの要因が時間的に変化しやすいものほどその値が低く設定される。同図に示す例では、時間的に変化しやすい走りにくさの要因の一例として、対向車、自転車、及び歩行者といった移動体が挙げられている。これは、走りにくさの要因が移動体であれば長時間に亘って同一の地点に留まり続ける可能性は低く、対象となる地点の走りやすさスコアの評価が維持されにくい傾向にあると考えられるためである。一方、同図に示す例では、時間的に変化しにくい走りにくさの要因の一例として、路上駐車、事故、及び交通規制といった継続性の高い事象が挙げられている。これは、走りにくさの要因が継続性の高い事象であれば、当該事象に起因して対象となる地点の走りやすさスコアの評価が維持されやすい傾向にあると考えられるためである。
【００２８】
また、上記式（１）でいう継続回数とは、基準値の評価元となる走りにくさの要因がどの程度継続して抽出されるのかを表すパラメータであり、所定時間（例えば、１０分間）単位でその回数が判定される。この継続回数の判定は、例えば道路画像データベースＤＢ４に格納されている複数の車両１００からの画像データの撮影地点や撮影時刻の情報に基づき、管理センター２００が各地点ごとの走りにくさの要因の継続時間を監視することにより行われる。
【００２９】
なお、上記式（１）を用いた信頼度の算出の具体例として、走りにくさの要因が「路上駐車」であって且つ当該要因が２０分間に亘って継続しているときには、「信頼度＝０．８＋０．１×２＝１．０」として算出される。また、信頼度の値に上限を設定し、信頼度の値が「１．０以上」であるときには信頼度の値を一律に「１．０」として算出するようにしてもよい。
【００３０】
そして、信頼度算出部２３０は、こうして算出した信頼度を走りやすさスコアと関連付けしつつ走りやすさデータベースＤＢ２に格納する。
また、管理センター２００は、車両１００においてナビゲーションシステム１２０を通じて目的地が設定されたとき、車両の現在地や目的地の位置を含めた各種の情報を車両１００からセンター通信機２１０を通じて受信するとともに、その受信した情報を経路探索部２４０（図２）による経路の探索に用いる。この経路の探索ではまず、経路探索部２４０は、走りやすさスコアの算出元となる静的スコア及び動的スコアの情報と併せて、当該走りやすさスコアの信頼度の情報を走りやすさデータベースＤＢ２から読み出す。そして、経路探索部２４０は、これら静的スコア、動的スコア、及び信頼度の情報を以下の式（２）に代入することにより、走りやすさスコアを再評価する。
【００３１】
走りやすさスコア＝静的スコア−動的スコア×信頼度・・・式（２）
そして、経路探索部２４０は、こうして再評価した走りやすさスコアを、これも図７に示すように、走りやすい傾向にあるものから順に「Ａ」〜「Ｅ」の５段階に分類して走りやすさレベルを判定する。また、経路探索部２４０は、こうして判定した走りやすさレベルに基づき、図９に例示する走りやすさコストテーブルＴ４を参照しつつ走りやすさコストを算出するとともに、当該走りやすさコストを地図データベースＤＢ１に登録された各道路区間のリンクコストに積算して探索コストを算出する。
【００３２】
図９は、走りやすさレベルと走りやすさコストとの対応関係の一例を示している。同図に示す例では、走りやすさレベルが走りにくい傾向となるにつれて走りやすさコストが高い値となるように設定されている。これは、車両外部を撮影した画像データの解析により得られる走りやすさレベルが走りにくい傾向を示している場合には、当該地点の周囲のリンクコストに高い重み付けを行って同地点を回避するような経路を探索する方が好ましいと考えられるためである。
【００３３】
そして、経路探索部２４０は、上述のように走りやすさコストテーブルＴ４を参照しつつ算出した探索コストに基づき探索コストの合計値が最も少なくなるようにダイクストラ法等を用いつつ車両の出発地から目的地までの最適経路を探索する。こうして探索された最適経路の情報は、経路探索部２４０からセンター通信機２１０を経由して車両１００に配信されて記憶領域ＤＢ５に格納される。その後、最適経路の情報は画像処理部１２３により記憶領域ＤＢ５から適宜読み出されて表示部１２４を通じた最適経路の案内表示に用いられる。
【００３４】
次に、上記実施の形態の走行環境評価システムが実行する走行環境評価処理について、その具体的な処理手順を説明する。ここで、走行環境評価システムは、道路画像データベースＤＢ４に画像データが格納されるごとに走行環境評価処理を実行する。
【００３５】
図１０に示すように、この走行環境評価処理ではまず、走りやすさ判定部２２０は、道路画像データベースＤＢ４に格納された画像データを解析することにより、当該画像データに含まれる静的な要因を特定する。そして、走りやすさ判定部２２０は、この特定した要因に基づき静的スコアテーブルＴ１を参照しつつベーススコアを算出する（ステップＳ１０）。続いて、走りやすさ判定部２２０は、同じく画像データを解析することにより、当該画像データを複数の領域に分割する（ステップＳ１１）。また、走りやすさ判定部２２０は、同じく画像データを解析することにより、当該画像データに動的な要因として含まれる物体を抽出する（ステップＳ１２）。そして、走りやすさ判定部２２０は、先のステップＳ１２において抽出した物体の中からある物体を指定した上で、当該物体の外縁のうち画像データの中央寄りとなる部分の座標を算出する（ステップＳ１３）。また、走りやすさ判定部２２０は、こうして算出した座標が先のステップＳ１１において分割した画像領域のうち何れに分類されるのかを判定する（ステップＳ１４）。そして、走りやすさ判定部２２０は、先のステップＳ１２において抽出した物体の種類、及び先のステップＳ１４において判定した物体の位置に基づき、動的スコアテーブルＴ２を参照しつつ走りにくさスコアを算出する（ステップＳ１５）。ここで、走りやすさ判定部２２０は、先のステップＳ１２において抽出した全ての物体に対する評価が完了するまでの間は（ステップＳ１６＝ＮＯ）、対象となる物体を変更しつつ（ステップＳ１７）、ステップＳ１３〜ステップＳ１５の処理を繰り返す。そして、走りやすさ判定部２２０は、全ての物体に対する評価が完了したときには（ステップＳ１６＝ＹＥＳ）、上述のようにステップＳ１３〜ステップＳ１５の処理を繰り返す中で得られた走りにくさスコアの総和を算出する（ステップＳ１８）。また、走りやすさ判定部２２０は、こうして算出した走りにくさスコアの総和を先のステップＳ１０において算出したベーススコアから減算することにより走りやすさスコアを走行環境の評価値として算出した上で（ステップＳ１９）、図１０に示す走行環境評価処理を終了する。なお、その後、こうした走行環境の評価に基づいて経路探索を行う場合には、信頼値を用いつつ再評価した走りやすさスコアに基づき探索コストを求め、それら求めた探索コストの合計値が最も小さくなるように車両の出発地から目的地までの最適経路を探索することは上述の通りである。
【００３６】
以上説明したように、本実施の形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（１）走りやすさ判定部２２０は、車両外部の画像データの解析により動的な要因を特定し、その特定した要因に基づき走りやすさスコアを走行環境の評価値として定量的に評価する。また、信頼度算出部２３０は、上記動的な要因を含めた走りにくさの要因が時間の経過に伴って評価時からの変化の度合いが異なることを考慮しつつ、時間の経過に伴って変化しやすいものほど低い値として走りやすさスコアの信頼度を算出する。そして、走りやすさ判定部２２０は、この算出した信頼度を用いて走りやすさスコアの再評価を行うようにしている。これにより、信頼度が低いほど動的要因の影響を低く見積もるかたちで実態に即した走行環境の評価を行うことが可能となる。
【００３７】
（２）経路探索部２４０は、信頼度算出部２３０により算出された信頼度の値を用いつつ再評価した走りやすさレベルに基づきリンクコストの重み付け係数となる走りやすさコストを設定するようにしている。これにより、画像データの解析結果を反映するかたちで探索コストが評価されるようになり、こうした探索コストに基づきその合計値が最も少なくなるように経路探索を行うようにすれば、探索される最適経路を運転者の体感値に近づけることが可能となる。
【００３８】
なお、上記実施の形態は、以下のような形態にて実施することもできる。
・上記実施の形態においては、管理センター２００が走りやすさスコアの算出を行う場合を例に挙げて説明した。これに代えて、こうした走りやすさスコアの算出機能を車両１００が有し、複数の車両１００から管理センター２００に収集される画像データのうち、車両１００の走行位置周辺で撮影された画像データを管理センター２００から車両１００に配信してこれら画像データを車両１００が解析するようにしてもよい。また同様にして、走りやすさの信頼度の算出、及び、最適経路の探索についても車両１００が行うようにしてもよい。なお、複数の車両により撮影された画像データを算出主体となる車両に収集するとき、それら画像データの取得経路は必ずしも管理センター２００を経由する必要はなく、例えば車車間通信や路車間通信等を通じて画像データが取得されるようにしてもよい。
【００３９】
・上記実施の形態においては、走りやすさスコアの信頼度を最適経路の探索に際した走りやすさスコアの再評価に用いる場合を例に挙げて説明した。ただし、信頼度の用途としてはその他にも、再評価した走りやすさスコアを運転者への表示に用いたり、走りやすさスコアの有効期限の設定に用いたりすることも可能である。
【００４０】
・上記実施の形態においては、走りやすさ判定部２２０は、走りやすさスコアを一旦評価した上で、別途に算出した信頼度を用いつつ走りやすさスコアの再評価を行うようにした。これに代えて、走りやすさ判定部２２０は、画像データを解析することにより信頼度を事前に算出し、その算出した信頼度を用いつつ走りやすさスコアを算出するようにしてもよい。また、走りやすさ判定部２２０による走りやすさスコアの算出と、信頼度算出部２３０による信頼度の算出とを並行して行うようにしてもよい。要は、算出される信頼度を加味して走行環境を評価するものであればよい。
【符号の説明】
【００４１】
１００…車両、１１０…画像取得部、１２０…ナビゲーションシステム、１２１…ＧＰＳ、１２２…入力部、１２３…画像処理部、１２４…表示部、１３０…車載通信機、１４０…記録管理部、２００…管理センター、２１０…センター通信機、２２０…走りやすさ判定部、２３０…信頼度算出部、２４０…経路探索部、ＤＢ１…地図データベース、ＤＢ２…走りやすさデータベース、ＤＢ３…地図データベース、ＤＢ４…道路画像データベース、ＤＢ５…記憶領域、Ｔ１…静的スコアテーブル、Ｔ２…動的スコアテーブル、Ｔ３…信頼度スコアテーブル、Ｔ４…走りやすさコストテーブル。
【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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