(57)【要約】【課題】運転者個人による車載機器の操作履歴が十分に得られていない状況であっても、機器操作の支援をより適正に行うことのできる機器操作支援システムを提供する。【解決手段】このシステムは、支援対象となる地点において複数の運転者によるサイドミラーの操作履歴が得られたときの操作傾向のモデルとなる確率分布が得られる事後確率を求め、事後確率が最大化された確率分布に基づく指標値を機器操作傾向判定部３１０を通じて算出する。また、複数の地点における支援対象となる運転者によるサイドミラーの操作履歴が得られたときの操作傾向のモデルとなる確率分布が得られる事後確率を求め、事後確率が最大化された確率分布に基づく指標値を機器操作傾向判定部３１０を通じて算出する。そして、これら指標値と支援対象車両１００におけるサイドミラーの操作履歴とに基づきサイドミラーの操作支援の是否を機器操作支援判定部１４０を通じて判定する。【選択図】図１
2017126154.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載機器の操作の支援対象となる地点において複数の運転者による車載機器の操作履歴が得られたことを条件として車載機器の操作傾向のモデルとなる確率分布が得られる事後確率を求め、当該事後確率が最大化された確率分布に基づき、前記支援対象となる地点での車載機器の操作傾向を表す第１の指標値を算出する第１の指標値算出部と、
複数の地点における支援対象となる運転者による車載機器の操作履歴が得られたことを条件として車載機器の操作傾向のモデルとなる確率分布が得られる事後確率を求め、当該事後確率が最大化された確率分布に基づき、前記支援対象となる運転者による車載機器の操作傾向を表す第２の指標値を算出する第２の指標値算出部と、
前記算出された各指標値と前記支援対象となる地点での前記支援対象となる運転者による車載機器の操作履歴とを用いて当該地点での当該運転者による車載機器の操作の有無に関する確率分布を決定し、当該決定した確率分布に基づき車載機器の操作支援の是否を判定する機器操作支援判定部とを備える
機器操作支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者による車載機器の操作傾向に基づきそれら車載機器の操作の提案もしくは制御を行う機器操作支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の機器操作支援システムとして、例えば特許文献１に記載のシステム（支援装置）が知られている。このシステムでは、例えばヘッドランプの点灯・消灯等、車載機器の操作の傾向を運転者による操作履歴に基づいて分類し、当該分類された操作傾向に適したかたちでヘッドランプの自動制御や操作を促す警告を操作支援として行うようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１６８５９５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、運転者個人による車載機器の操作履歴に基づき操作支援を行う構成にあっては、操作支援が行われる地点について操作履歴が事前に記録されていないときには、他の地点についての操作履歴に基づいて操作支援の是否の判定が行われる。ただしこの場合、操作支援が行われる地点の周辺の状況等は加味されないことから操作支援の是否の判定精度も自ずと低くなり、結果として、必ずしも適正な操作支援が行われるとは限らない。
【０００５】
本発明は、こうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、運転者個人による車載機器の操作履歴が十分に得られていない状況であっても、機器操作の支援をより適正に行うことのできる機器操作支援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機器操作支援システムは、車載機器の操作の支援対象となる地点において複数の運転者による車載機器の操作履歴が得られたことを条件として車載機器の操作傾向のモデルとなる確率分布が得られる事後確率を求め、当該事後確率が最大化された確率分布に基づき、前記支援対象となる地点での車載機器の操作傾向を表す第１の指標値を算出する第１の指標値算出部と、複数の地点における支援対象となる運転者による車載機器の操作履歴が得られたことを条件として車載機器の操作傾向のモデルとなる確率分布が得られる事後確率を求め、当該事後確率が最大化された確率分布に基づき、前記支援対象となる運転者による車載機器の操作傾向を表す第２の指標値を算出する第２の指標値算出部と、前記算出された各指標値と前記支援対象となる地点での前記支援対象となる運転者による車載機器の操作履歴とを用いて当該地点での当該運転者による車載機器の操作の有無に関する確率分布を決定し、当該決定した確率分布に基づき車載機器の操作支援の是否を判定する機器操作支援判定部とを備える。
【０００７】
上記構成では、車載機器の操作の有無に関する確率分布を決定するに際し、複数の運転者による地点ごとの車載機器の操作傾向を表す第１の指標値を用いている。これにより、支援対象となる地点が支援対象となる運転者による車載機器の操作履歴が十分に蓄積されていない地点であったとしても、他の運転者による当該地点での車載機器の操作傾向に基づき当該地点の周辺状況を反映させつつ、操作支援の是否を判定することができる。また、上述した確率分布を決定するに際し、支援対象となる運転者による複数の地点における車載機器の操作傾向を示す第２の指標値も併せて用いている。これにより、支援対象となる運転者の運転技量や嗜好を反映させつつ操作支援の是否を判定することもできる。そして、これら第１の指標値及び第２の指標値を用いつつ、支援対象となる地点での支援対象となる運転者による車載機器の操作履歴を更に反映させて車載機器の操作の確率分布を決定している。そのため、もし仮に支援対象となる地点での支援対象となる運転者による車載機器の操作履歴が十分に蓄積されていなかったとしても、確率分布の信頼性は比較的維持されやすく、車載機器の操作支援をより適正に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】機器操作支援システムの一実施の形態の概略構成を示すブロック図。
【図２】機器操作情報データベースのデータ構造の一例を説明するための図。
【図３】駐車地点ごとのサイドミラーの操作傾向を判定する際の処理の流れを説明するための図。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は、各条件の形状母数を有するベータ分布を示すグラフ。
【図５】運転者ごとのサイドミラーの操作傾向を判定する際の処理の流れを説明するための図。
【図６】支援対象車両におけるサイドミラーの操作傾向を判定する際の処理の流れを説明するための図。
【図７】サイドミラーの操作傾向を表す確率分布の累積分布関数を示すグラフ。
【図８】サイドミラーの操作傾向に関するデータ取得処理の処理手順を示すフローチャート。
【図９】サイドミラーに関する操作支援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】
以下、機器操作支援システムの一実施の形態について説明する。
本実施の形態の機器操作支援システムは、操作支援の対象となる支援対象車両及び他車両を含む複数の車両がそれら走行時に取得した機器操作情報を、複数の車両の走行情報を管理する管理センターにより収集し、こうして収集された機器操作情報のデータベースを用いて車載機器の操作傾向を判定する。ここで、判定の対象となる車載機器の操作傾向には、複数の運転者による地点ごとの車載機器の操作傾向、及び複数の地点での運転者ごとの車載機器の操作傾向が含まれており、こうして判定された車載機器の操作傾向は管理センターから支援対象車両に配信される。そして、支援対象車両では、管理センターから配信された情報に加え、現在の走行地点での支援対象車両の運転者個人による車載機器の操作履歴の情報まで更に加味しつつ車載機器の操作傾向を判定し、その判定結果に基づき車載機器を通じた操作支援の是否を判定する。
【００１０】
はじめに、本実施の形態のシステムの構成について図面を参照して説明する。
図１に示すように、支援対象車両１００は、その走行時に運転者により車載機器の操作が実行されたか否かを機器操作情報ＤＡとして取得する機器操作情報取得部１１０を備えている。ここで取得の対象となる機器操作情報ＤＡには、運転者個人を特定するための識別情報である運転者ＩＤ情報、車両の走行位置に関する情報である位置情報、車載機器の操作の有無に関する情報である機器操作有無情報が含まれる。なお、運転者ＩＤ情報の取得は、例えば車両の電子キーの識別情報等に基づいて行われる。また、位置情報の取得は、例えばナビゲーションシステムに搭載されているＧＰＳ（グローバルポジショニングシステム）を通じて行われる。また、機器操作有無情報の取得は、例えば車載機器の動作を制御する電子制御装置を通じて行われる。そして、こうして取得された機器操作情報ＤＡは、支援対象車両１００及び管理センター３００の双方が有する通信部１２０，３２０を介した無線通信により、支援対象車両１００から管理センター３００に転送される。なお、上述した機器操作情報取得部１１０は、支援対象車両１００以外の他車両２００にも搭載されており、これら他車両２００において取得された機器操作情報ＤＡについても他車両２００から管理センター３００に転送される。一方、管理センター３００は、支援対象車両１００及び他車両２００を含む複数の車両から収集した機器操作情報ＤＡを機器操作情報データベースＤＢに蓄積する。
【００１１】
図２は、機器操作情報データベースＤＢのデータ構造の一例を示す。同図に示すように、本実施の形態では、車載機器の操作支援として駐車場における車両の出庫時のサイドミラーの操作が対象となっている。そして、機器操作情報データベースＤＢには、運転者ＩＤ情報の一例として運転者個人ごとに割り当てられる識別情報が設定されるとともに、位置情報の一例として駐車場ごとに割り当てられる識別情報として設定され、更には機器操作有無情報の一例として駐車場における車両の出庫時のサイドミラー操作の有無に関する情報が設定されている。
【００１２】
そして、図１に示すように、管理センター３００は、機器操作情報データベースＤＢに蓄積された機器操作情報ＤＡを機器操作傾向判定部３１０を通じて読み出し、駐車地点ごとの操作傾向の判定、及び運転者ごとの操作傾向の判定に用いる。
【００１３】
ここで、図３に示す例のように、駐車地点ごとの操作傾向の判定ではまず、機器操作情報データベースＤＢに蓄積されている機器操作情報のうちから、支援対象となる駐車地点（支援対象車両１００が駐車している駐車地点であって、図３に示す例では「駐車地点＝地点ａ」）を指定する。続いて、この指定した駐車地点における運転者ごとの駐車回数、ミラー閉回数を機器操作情報として含む標本Ｄ１を抽出する。そして、標本Ｄ１が得られたことを条件としてサイドミラーの操作傾向のモデルとなる確率分布が得られる事後確率を求める。
【００１４】
なお、本実施の形態では、サイドミラーの操作傾向のモデルとして、式（１）及び式（２）で規定されるベータ分布を採用している。
【００１５】
【数１】
2017126154.tif 000003
【００１６】
【数２】
2017126154.tif 000004
【００１７】
ここで、サイドミラーの操作傾向のモデルとしてベータ分布を採用したのは、ベータ分布ｆ（ｘ）が変数ｘとして定義域が［０〜１］の区間で連続した値をとり、且つ、２つの形状母数α’，β’を有する関数であって、以下の（Ａ）〜（Ｃ）に示す性質を有するからである。
（Ａ）「α’＜１、β’＞１」の条件を満たすときに、「ｘ＝０」付近でｆ（ｘ）が急峻な増加傾向を示す（図４（ａ）参照）。
（Ｂ）「α’＞１、β’＜１」の条件を満たすときに、「ｘ＝１」付近でｆ（ｘ）が急峻な増加傾向を示す（図４（ｂ）参照）。
（Ｃ）「α’＜１、β’＜１」の条件を満たすときに、「ｘ＝０」付近及び「ｘ＝１」付近でｆ（ｘ）が急峻な増加傾向を示す（図４（ｃ）参照）。
【００１８】
そして、変数ｘを「ミラー閉確率」と仮定し、形状母数α’を「サイドミラーの操作実施回数」と仮定し、形状母数β’を「サイドミラーの操作未実施回数」と仮定したとき、上記（Ａ）に示したベータ分布の性質が、多くの車両がサイドミラーを閉じない駐車地点におけるサイドミラーの操作傾向を好適に表している。また同様に、上記（Ｂ）に示したベータ分布の性質が、多くの車両がサイドミラーを閉じる駐車地点におけるサイドミラーの操作傾向を好適に表している。更には、上記（Ｃ）に示したベータ分布の性質が、サイドミラーを閉じる車両とサイドミラーを閉じない車両に二極化する駐車地点におけるサイドミラーの操作傾向を好適に表している。
【００１９】
そこで、本実施の形態では、図３に示した標本Ｄ１が得られたことを条件としてサイドミラーの操作傾向のモデルとなる確率分布となるベータ分布についてその形状母数がα’、β’となる事後確率Ｐ（α’，β’｜Ｄ１）を算出する。この事後確率Ｐ（α’，β’｜Ｄ１）の算出には、例えば、事前分布と取得データから事後分布を導出するための定理の一例であるベイズの定理を用いたベイズ推定が用いられる。そして、ベイズ推定では、事前分布として形状母数α’，β’が任意に設定されたベータ分布からなる確率分布を事前分布として予め設定しつつ、取得データとして標本Ｄ１を用いて事後確率Ｐ（α’，β’｜Ｄ１）を算出する。また、事後確率Ｐ（α’，β’｜Ｄ１）を最大化する形状母数α’，β’の組み合わせを例えばＭＡＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ  ａ  ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）推定等の手法を用いて算出する。こうして算出される形状母数α’，β’の組み合わせは、標本Ｄ１が得られたときに最も確からしい形状母数α’，β’の組み合わせに相当し、これら形状母数α’，β’の組み合わせからなるベータ分布を得ることが標本Ｄ１をベータ分布によりフィッティングすることに相当する。そして、これら形状母数α’、β’の各々が、標本Ｄ１を基にしたサイドミラーの「操作実施回数」、「操作未実施回数」に相当する指標値となる。この点で、本実施の形態では、機器操作傾向判定部３１０は、支援対象となる地点において複数の運転者による車載機器の操作履歴となる標本Ｄ１が得られたことを条件として車載機器の操作傾向のモデルとなる確率分布が得られる事後確率Ｐ（α’，β’｜Ｄ１）を求め、当該事後確率Ｐ（α’，β’｜Ｄ１）が最大化された確率分布に基づき、支援対象となる地点での車載機器の操作傾向を表す形状母数α’，β’を第１の指標値として算出する「第１の指標値算出部」に相当する。
【００２０】
また、図５に示す例のように、運転者ごとの操作傾向の判定ではまず、機器操作情報データベースＤＢに蓄積されている機器操作情報のうちから、支援対象となる運転者（支援対象車両１００の運転者であって、図５に示す例では「運転者ＩＤ情報＝ｂ」）を指定して、駐車地点ごとの駐車回数、ミラー閉回数を機器操作情報として含む標本Ｄ２を抽出する。そして、こうして抽出した標本Ｄ２が得られたことを条件としてサイドミラーの操作傾向のモデルとなる確率分布が得られる事後確率を求める。ここでも本実施の形態では、サイドミラーの操作傾向のモデルとして上述したベータ分布を採用しており、その根拠についても概ね同様である。
【００２１】
そして、図５に示した標本Ｄ２が得られたことを条件としてサイドミラーの操作傾向のモデルとなる確率分布となるベータ分布についてその形状母数がα’’、β’’となる事後確率Ｐ（α’’，β’’｜Ｄ２）を算出する。この事後確率Ｐ（α’’，β’’｜Ｄ２）の算出にも上述したベイズ推定が用いられ、事後確率Ｐ（α’’，β’’｜Ｄ２）を最大化する形状母数α’’，β’’の組み合わせを例えばＭＡＰ推定等の推定手法を用いて算出する点も上述の通りである。そして、こうして算出された形状母数α’’，β’’の組み合わせからなるベータ分布を得ることが、標本Ｄ２をベータ分布によりフィッティングすることに相当し、これら形状母数α’’、β’’の各々が、標本Ｄ２を基にしたサイドミラーの「操作実施回数」、「操作未実施回数」に相当する指標値となる。この点で、本実施の形態では、機器操作傾向判定部３１０は、複数の駐車地点における支援対象となる運転者による車載機器の操作履歴となる標本Ｄ２が得られたことを条件として車載機器の操作傾向のモデルとなる確率分布が得られる事後確率Ｐ（α’’，β’’｜Ｄ２）を求め、当該事後確率Ｐ（α’’，β’’｜Ｄ２）が最大化された確率分布に基づき、支援対象となる運転者による車載機器の操作傾向を表す形状母数α’’，β’’を第２の指標値として算出する「第２の指標値算出部」にも相当する。
【００２２】
そして、これら駐車地点ごとの操作傾向及び運転者ごとの操作傾向は、機器操作傾向判定部３１０から通信部３２０，１２０を介した無線通信により支援対象車両１００が有する機器操作傾向判定部１３０に送られ、支援対象車両１００における操作傾向の判定に用いられる。
【００２３】
ここで、図６に示す例のように、支援対象車両１００における操作傾向の判定ではまず、図３に示した駐車地点ごとの操作傾向の判定により得られる形状母数α’，β’と、図５に示した運転者ごとの操作傾向の判定により得られる形状母数α’’，β’’とを用いて、支援対象となる運転者による支援対象となる駐車場でのサイドミラーの操作傾向の事前形状母数α（＝ｋα’＋（１−ｋ）α’’）、β（ｋβ’＋（１−ｋ）β’’）を算出する。ここで、「ｋ」は０〜１の値をとる重み付け係数であって、その値が大きくなるほど、図５に示した運転者ごとの操作傾向よりも図３に示した駐車地点ごとの操作傾向を優先して事前形状母数α，βを算出することとなる。
【００２４】
続いて、支援対象となる駐車地点（「駐車地点＝地点ａ」）、及び支援対象となる運転者（運転者ＩＤ情報＝ｂ）を指定して、駐車回数「Ｐ」、及びミラー閉回数「Ｋ」に関する情報を機器操作情報データベースＤＢから取得する。そして、これら駐車回数「Ｐ」及びミラー閉回数「Ｋ」と、上述のようにして算出された事前形状母数α，βとを用いて、支援対象となる運転者による支援対象となる駐車場でのサイドミラーの操作傾向の事後形状母数Ａ（＝Ｋ＋α）、Ｂ（＝（Ｐ−Ｋ）＋β）を算出する。そして、これら事後形状母数Ａ，Ｂは、図３に示した駐車地点ごとの操作傾向及び図５に示した運転者ごとの操作傾向に加え、支援対象車両１００のおかれた状況におけるサイドミラーの操作履歴まで加味した上での、サイドミラーの「操作実施回数」、「操作未実施回数」に相当する指標値となる。
【００２５】
そして、図１に示すように、支援対象車両１００は、これら事後形状母数Ａ，Ｂを機器操作傾向判定部１３０から機器操作支援判定部１４０に送り、サイドミラーの操作支援の是否についての判定に用いる。
【００２６】
具体的には、サイドミラーの操作支援の是否についての判定ではまず、事後形状母数Ａ，Ｂを有するベータ分布をサイドミラーの操作傾向を表す確率分布として算出し、その算出した確率分布から累積分布関数を導出する。
【００２７】
図７に示す例では、サイドミラー閉確率が「０．８」付近で累積確率が急峻な増加傾向を示す累積分布関数が示されている。そして、この累積分布関数を用いることにより、サイドミラーの操作確率が所定の閾値Ｐｔｈ（例えば、０．８）であるときの累積確率Ｃｔｈを求める。ここで、累積確率Ｃｔｈは、サイドミラーの操作が行われる確率が所定の閾値Ｐｔｈ未満となる確率に相当するものであり、逆に「１−Ｃｔｈ」がサイドミラーの操作が行われる確率が所定の閾値Ｐｔｈ以上となる確率に相当するものである。そのため、機器操作支援判定部１４０は、上述した累積分布関数から得られる「１−Ｃｔｈ」が基準値Ｔ以上であるときには、支援対象車両１００のおかれた状況においてサイドミラーの操作が行われる可能性が高いものとして予測し、サイドミラーの操作支援の必要がある旨の判定結果を出力する。
【００２８】
そして、図１に示すように、機器操作支援部１５０は、機器操作支援判定部１４０から操作支援の必要がある旨の判定結果が出力されると、例えばサイドミラーの操作を運転者に促す旨の案内音声や案内画面を出力したり、あるいは、サイドミラーの操作を自動的に開始したりすることにより、サイドミラーの操作支援を実行する。
【００２９】
次に、上記実施の形態の機器操作支援システムが実行するサイドミラーの操作傾向に関するデータ取得処理について、その具体的な処理手順を説明する。ここで、機器操作支援システムは、データの取得元となる車両（支援対象車両１００又は他車両２００）のイグニッションスイッチがオンとなったことを条件に、図８に示すデータ取得処理を開始する。
【００３０】
図８に示すように、このデータ取得処理ではまず、機器操作情報の要素として、運転者ＩＤ情報を機器操作情報取得部１１０を通じて取得するとともに（ステップＳ１０）、同じく機器操作情報の要素として、車両の駐車位置情報を機器操作情報取得部１１０を通じて取得する（ステップＳ１１）。また、同じく機器操作情報の要素である機器操作有無情報の初期値として「サイドミラー操作＝無し」との判定フラグを設定する（ステップＳ１２）。
【００３１】
そして、車両のイグニッションスイッチがオンとなってからの車両の走行距離が所定距離未満である間は（ステップＳ１３＝ＹＥＳ）、サイドミラーの操作が実行されたか否かを機器操作情報取得部１１０を通じて監視する（ステップＳ１４）。なお、所定距離は、車両が駐車場から抜け出るまでに必要とされる車両の走行距離を想定して予め設定されている。そして、サイドミラーの操作が実行されたと判定されたときには（ステップＳ１４＝ＹＥＳ）、機器操作有無情報として「サイドミラー操作＝有り」との判定フラグに更新した上で（ステップＳ１５）、図８に示すデータ取得処理を終了する。
【００３２】
一方、サイドミラーの操作が実行されていないと判定されたときには（ステップＳ１４＝ＮＯ）、その処理をステップＳ１３に戻し、車両の走行距離が所定距離に達するまでの間は（ステップＳ１３＝ＹＥＳ）、ステップＳ１４におけるサイドミラーの操作の有無についての監視を繰り返す。
【００３３】
そして、ステップＳ１４においてサイドミラーの操作が実行されていないと判定されたまま車両の走行距離が所定距離まで達すると（ステップＳ１３＝ＮＯ）、上述したステップＳ１５における機器操作有無情報を更新することなく「サイドミラー操作＝無し」との判定フラグの初期値を維持しつつ、図８に示すデータ取得処理を終了する。
【００３４】
次に、上記実施の形態の機器操作支援システムが実行するサイドミラーに関する操作支援処理について、その具体的な処理手順を説明する。ここで、機器操作支援システムは、支援対象車両１００のイグニッションスイッチがオンとなったときに、図９に示す操作支援処理を開始する。
【００３５】
図９に示すように、この操作支援処理ではまず、機器操作情報データベースＤＢに蓄積されている機器操作情報のうちから支援対象となる駐車地点（支援対象車両１００が駐車している駐車地点）を指定して、運転者ごとの駐車回数、ミラー閉回数を機器操作情報として含む標本Ｄ１を抽出する。そして、こうして抽出した標本Ｄ１をベータ分布によりフィッティングする。これにより、標本Ｄ１を基にしたサイドミラーの「操作実施回数」、「操作未実施回数」に相当する指標値となる形状母数α’，β’を算出して駐車地点ごとのサイドミラーの操作傾向を機器操作傾向判定部３１０を通じて判定する（ステップＳ２０）。
【００３６】
また、同じく機器操作情報データベースＤＢに蓄積されている機器操作情報のうちから支援対象となる運転者（支援対象車両１００の運転者）を指定して、運転者ごとの駐車回数、ミラー閉回数を機器操作情報として含む標本Ｄ２を抽出する。そして、こうして抽出した標本Ｄ２をベータ分布によりフィッティングする。これにより、標本Ｄ２を基にしたサイドミラーの「操作実施回数」、「操作未実施回数」に相当する指標値となる形状母数α’’，β’’を算出して運転者ごとのサイドミラーの操作傾向を機器操作傾向判定部３１０を通じて判定する（ステップＳ２１）。
【００３７】
そして、先のステップＳ２０において算出したベータ分布の形状母数α’，β’と、先のステップＳ２１において算出したベータ分布の形状母数α’’，β’’とを用いつつ、支援対象車両１００のおかれた状況におけるサイドミラーの操作履歴を加えてサイドミラー操作傾向の事後形状母数Ａ，Ｂを算出する。これにより、支援対象車両１００におけるサイドミラーの操作傾向を機器操作傾向判定部１３０を通じて判定する（ステップＳ２２）。また、ステップＳ２２において算出した事後形状母数Ａ，Ｂを上記式（１）及び式（２）に示したベータ分布の一般式に算入してサイドミラーの操作傾向を表す確率分布として算出し、その算出した確率分布から累積分布関数を導出する（ステップＳ２３）。
【００３８】
また、ステップＳ２３において導出した累積分布関数を用いつつ、サイドミラーの操作確率が所定の閾値Ｐｔｈ（例えば、０．８）であるときの累積確率Ｃｔｈを機器操作支援判定部１４０を通じて算出する（ステップＳ２４）。
【００３９】
そして、ステップＳ２４において算出した累積確率Ｃｔｈを用いつつ、「１−Ｃｔｈ≧Ｔ」の関係式を満たすか否かを機器操作支援判定部１４０を通じて判定する（ステップＳ２５）。ここで、「１−Ｃｔｈ≧Ｔ」の関係式を満たすときには（ステップＳ２５＝ＹＥＳ）、サイドミラーの操作支援（例えば、サイドミラーを自動的に閉じる）の必要がある旨を判定し（ステップＳ２６）、サイドミラーの操作支援を機器操作支援部１５０を通じて実行した上で（ステップＳ２７）、図９に示す操作支援処理を終了する。
【００４０】
一方、「１−Ｃｔｈ≧Ｔ」の関係式を満たさないときには（ステップＳ２５＝ＮＯ）、サイドミラーの操作支援の必要性が無い旨を判定し（ステップＳ２８）、機器操作支援部１５０を通じたサイドミラーの操作支援を何ら実行することなく、図９に示す操作支援処理を終了する。
【００４１】
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）機器操作支援判定部１４０は、駐車地点ごとの操作傾向の判定により得られる形状母数α’，β’と、運転者ごとの操作傾向の判定により得られる形状母数α’’，β’’と、支援対象車両１００のおかれた状況におけるサイドミラーの操作履歴とを用いて、支援対象車両１００におけるサイドミラーの操作傾向を求め、当該操作傾向に基づきサイドミラーの操作支援の是否を判定している。すなわち、支援対象車両１００におけるサイドミラーの操作傾向を求めるに際し、複数の運転者による駐車地点ごとのサイドミラーの操作傾向を表す形状母数α’，β’を用いている。これにより、支援対象となる駐車地点が支援対象となる運転者によるサイドミラーの操作履歴が十分に蓄積されていない駐車地点であったとしても、他の運転者による当該駐車地点でのサイドミラーの操作傾向に基づき当該駐車地点の周辺状況を反映させつつ、操作支援の是否を判定することができる。また、支援対象車両１００におけるサイドミラーの操作傾向を求めるに際し、支援対象となる運転者による複数の駐車地点におけるサイドミラーの操作傾向を示す形状母数α’’，β’’も併せて用いている。これにより、支援対象となる運転者の運転技量や嗜好を反映させつつ操作支援の是否を判定することもできる。そして、これら形状母数α’，β’及び形状母数α’’，β’’を用いつつ、支援対象となる駐車地点での支援対象となる運転者によるサイドミラーの操作履歴を更に反映させて支援対象車両１００におけるサイドミラーの操作傾向を求めている。そのため、もし仮に支援対象となる地点での支援対象となる運転者によるサイドミラーの操作履歴が十分に蓄積されていなかったとしても、上述のように求められた支援対象車両１００におけるサイドミラーの操作傾向の信頼性は比較的維持されやすく、サイドミラーの操作支援をより適正に行うことが可能となる。
【００４２】
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、車載機器の操作支援として、車載機器を自動的に操作する（例えば、サイドミラーを自動的に閉じる）場合を例に挙げて説明した。これに代えて、車載機器の操作支援として、車載機器の操作の提案（例えば、「サイドミラーを閉じて下さい。」といった案内音声を出力）を行うようにしてもよい。
【００４３】
・上記実施の形態においては、運転者ごとのサイドミラーの操作傾向を、機器操作情報データベースＤＢに蓄積されている情報を基にして管理センター３００が算出し、この算出した機器操作傾向の情報を管理センター３００から支援対象車両１００に配信するようにしていた。これに代えて、運転者ごとのサイドミラーの操作履歴の情報を支援対象車両１００においてログとして記録するようにし、この操作履歴の情報を基にして運転者ごとのサイドミラーの操作傾向を支援対象車両１００側で算出するようにしてもよい。
【００４４】
・上記実施の形態においては、運転者ＩＤ情報をキーとして、駐車位置情報とサイドミラー操作情報とを関連付けて機器操作情報データベースＤＢを構築するようにした。これに代えて、駐車位置情報だけでなく道路環境や天候情報を更に組み合わせてサイドミラー操作情報と関連付けて機器操作情報データベースＤＢを構築するようにしてもよい。
【００４５】
・上記実施の形態においては、操作支援を行う車載機器としてサイドミラーを採用した場合を例に挙げて説明した。これに代えて、操作支援を行う車載機器として、その他にも、ヘッドライト、ワイパー、ナビゲーションシステムといった車載機器を採用することも可能である。この場合、車載機器の操作傾向のモデルとして、ベータ分布に代えて、式（３）及び式（４）で規定されるディリクレ分布を採用するようにしてもよい。
【００４６】
【数３】
2017126154.tif 000005
【００４７】
【数４】
2017126154.tif 000006
【００４８】
なお、ディリクレ分布とは、ベータ分布を多次元に拡張した確率分布である。そして、ディリクレ分布を三次元（ｄ＝３）としたときには、例えば車載機器としてヘッドランプを対象とするのであれば、３つの形状母数の各々について、「ライト点灯ＯＦＦ回数」、「ライト点灯スモール回数」、「ヘッドライト回数」といった多段階の操作についての操作傾向を表す指標値として求めることも可能となる。また、車載機器の操作傾向のモデルとして、ベータ分布を混合要素とした混合分布を採用するようにしてもよい。この場合、多峰分布を表現することが可能となるため、より柔軟な操作傾向のモデルを表現することが可能となる。要は、車載機器の操作傾向のモデルとしては、定義域が［０〜１］の区間で連続な確率分布であればよく、当該確率分布を規定するパラメータに基づき、支援対象となる地点での車載機器の操作傾向を表す第１の指標値や支援対象となる運転者による車載機器の操作傾向を表す第２の指標値を算出すればよい。
【符号の説明】
【００４９】
１００…支援対象車両、１１０…機器操作情報取得部、１２０…通信部、１３０…機器操作傾向判定部、１４０…機器操作支援判定部、１５０…機器操作支援部、２００…他車両、３００…管理センター、３１０…機器操作傾向判定部、３２０…通信部、ＤＡ…機器操作情報、ＤＢ…機器操作情報データベース。
【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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