JP2007109001A - 道路環境推定システム - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は、各車両で得られる走行データを適切に選別して道路環境を高精度に推定することができる道路環境推定システムの提供を目的とする。
【解決手段】 複数の車両の走行データを入手する走行データ入手手段と、各車両の走行データに基づいて、車両毎に走行態様を評価する走行態様評価手段と、前記走行態様評価手段による評価結果が所定基準以上の車両をプローブカーとして選別するプローブカー選別手段と、前記選別されたプローブカーの着目地点を走行するときの走行データ又はそれに基づく前記走行態様評価手段による評価結果に基づいて、該着目地点の道路環境を推定する道路環境推定手段と、を備えることを特徴とする。
【選択図】 図１

Description

本発明は、車両の走行データを適切に用いて道路環境を推定する道路環境推定システムに関する。

従来から、交通情報提供センタから配信される渋滞情報やプローブカーによる渋滞情報などを蓄積し、季節や曜日，時間帯毎に各道路区間の平均渋滞時間や平均渋滞度などの統計化情報、あるいは該統計化情報に関する信頼度などの情報を求め、渋滞統計情報を作成する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００４−２３４６４９号公報

ところで、各車両で得られる走行データを基にして渋滞状況等を推定する構成は、低コストで大量の走行データが得られる点で有用である。しかしながら、かかる構成では、その反面として、各車両から得られた走行データの中に信頼性が低いデータも含まれうるが、かかる不適切な走行データを排除できないと、高い精度で道路環境を推定することはできないという問題点がある。

そこで、本発明は、各車両で得られる走行データを適切に選別して道路環境を高精度に推定することができる道路環境推定システムの提供を目的とする。

上記目的を達成するため、第１の発明に係る道路環境推定システムは、複数の車両の走行データを入手する走行データ入手手段と、
各車両の走行データに基づいて、車両毎に走行態様を評価する走行態様評価手段と、
前記走行態様評価手段による評価結果が所定基準以上の車両をプローブカーとして選別するプローブカー選別手段と、
前記選別されたプローブカーの着目地点を走行するときの走行データ又はそれに基づく前記走行態様評価手段による評価結果に基づいて、該着目地点の道路環境を推定する道路環境推定手段と、を備えることを特徴とする。

第２の発明に係る道路環境推定システムは、
車両側に、
自車の走行データに基づいて、着目地点を走行するときの走行態様を統計的に評価する走行態様評価手段と、
走行態様評価手段の評価結果に基づいて、自車がプローブカーとしての資格を有するか否かを判断するプローブカー選別手段と、
自車がプローブカーとしての資格を有すると判断した場合に、前記走行態様評価手段による評価結果をセンタに送信する手段とを、備え、
センタ側に、
プローブカーから送られる前記評価結果に基づいて、該評価結果に係る着目地点の道路環境を推定する道路環境推定手段と、を備えることを特徴とする。第２の発明によれば、センタ側の処理負担を軽減でき、また、車両とセンタとの間で行う通信のデータ量を低減することができる。

第３の発明に係る道路環境推定システムは、複数の車両の走行データを入手する走行データ入手手段と、
複数の着目地点を走行するときの各走行データに基づいて、車両毎に走行態様を統計的に評価する走行態様評価手段と、
前記走行態様評価手段による統計的評価結果が所定基準以下の車両を非プローブカーと看做すプローブカー選別手段と、
ある着目地点を走行するときの非プローブカーの走行態様が前記統計的評価結果から乖離している場合、該着目地点での非プローブカーの走行データを用いて、該着目地点の道路環境を推定する道路環境推定手段と、を備えることを特徴とする。

第４の発明は、第１〜３のいずれかの発明に係る道路環境推定システムにおいて、
前記走行態様評価手段は、着目地点に対する車両位置と速度の関係に基づいて、走行態様を評価することを特徴とする。

第５の発明は、第１〜３のいずれかの発明に係る道路環境推定システムにおいて、
プローブカーの走行データに基づいて、着目地点において２段階の停止が検出された場合に、該着目地点が見通しの悪い道路環境であると推定することを特徴とする。

第６の発明は、第１〜５のいずれかの発明に係る道路環境推定システムにおいて、
前記道路環境推定手段は、着目地点における静的な道路環境を推定することを特徴とする。

第７の発明は、第１〜６のいずれかの発明に係る道路環境推定システムにおいて、
前記走行態様評価手段は、着目地点において車両が取得する周囲環境情報を考慮して、該着目地点を走行するときの走行態様を評価することを特徴とする。

第８の発明は、第７の発明に係る道路環境推定システムにおいて、
前記走行態様評価手段は、前記周囲環境情報に基づいて、適正な走行態様が促進される道路環境以外の外的要因を排除して、走行態様を評価することを特徴とする。

第９の発明は、第１〜８のいずれかの発明に係る道路環境推定システムにおいて、
一時停止地点を着目地点とすることを特徴とする。

第１０の発明は、第１〜９のいずれかの発明に係る道路環境推定システムにおいて、
着目地点を走行しようとする車両の運転者に対して、該着目地点の道路環境の推定結果に基づいて、運転支援を行う運転支援制御手段を更に備えることを特徴とする。

本発明によれば、各車両で得られる走行データを適切に選別して道路環境を高精度に推定することができる道路環境推定システムを得ることができる。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。

図１は、本発明による道路環境推定システムの要部構成の一実施態様を示すシステム構成図である。

車載機器１００は、図示しないバスを介して互いに接続されたＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等からなるマイクロコンピュータからなり、CAN（controller area network）などの適切な通信ネットワークを介して、車両内の各種の電子部品（車速センサのような各種センサや各種ECU）が接続される。

車載機器１００は、地図情報取得手段１０、自車位置情報取得手段１２、車両状態取得手段１４、残り距離演算手段１６、停止位置判定手段１８、走行評価層別化手段２０、及び、運転支援手段２２を備える。

地図情報取得手段１０は、ＨＤＤ，ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等により構成される地図データベースから地図情報を取得する。地図情報は、道路の合流点／分岐点（交差点）に各々対応する各ノードの座標情報、隣接するノードを接続するリンク情報、各リンクに対応する道路の幅員情報、各リンクに対応する国道・県道・高速道路等の道路種別、各リンクの通行規制情報及び各リンク間の通行規制情報等を含んでよい。

自車位置情報取得手段１２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機、ビーコン受信機及びＦＭ多重受信機や、車速センサやジャイロセンサ等の各種センサを含む。自車位置は、ＧＰＳ受信機によりＧＰＳアンテナを介してＧＰＳ衛星が出力するＧＰＳ信号に基づいて測位・演算される（例えば、演算周期０．１秒）。測位方法は、単独測位や相対測位（干渉測位を含む。）等の如何なる方法であってもよいが、好ましくは精度の高い相対測位が用いられる。この際、自車位置は、車速センサやジャイロセンサ等の各種センサの出力や、ビーコン受信機及びＦＭ多重受信機を介して受信される各種情報に基づいて補正されてよい。また、自車位置は、公知のマップマッチング技術により、地図データベース内の地図情報を用いて適宜補正されてよい。

車両状態取得手段１４は、車両内の各種の電子部品との通信を介して、車両状態情報を取得する。車両状態情報は、主に、車輪速センサから供給される車速データである。但し、車両状態情報は、加速度センサ、ヨーレートセンサ、アクセルペダルの操作態様を検出するアクセル開度センサ（アクセルポジションセンサ）、シフトの操作位置を検出するシフトポジションセンサ、ブレーキペダルの操作態様を検出するブレーキストロークセンサ（ブレーキ踏力センサ、マスタシリンダ圧センサ）、ステアリングハンドルの操作態様を検出するステアリングセンサ等の出力データを含んでよい。

残り距離演算手段１６は、一時停止地点と自車位置との距離Ｄ（一時停止地点までの残り距離Ｄ）を算出する（図２参照）。ここで、一時停止地点とは、信号機の無い又は信号機が機能してない交差点手前の一時停止線の地点である。一時停止地点と自車位置との距離Ｄは、自車位置情報取得手段１２からの自車位置情報と、地図情報取得手段１０から一時停止地点の位置情報とに基づいて演算される。一時停止地点（一時停止線）の位置情報が取得できない場合には、交差点の位置情報に基づいて距離Ｄが推定・演算されてよい。或いは、一時停止地点と自車位置との距離Ｄは、車載カメラ（図示せず）により取得した画像に基づいて算出されてもよい。

停止位置判定手段１８は、残り距離演算手段１６からの距離Ｄと、車両状態取得手段１４からの車両状態とに基づいて、車両が一時停止線付近で停止したか否かを判定する。停止位置判定手段１８は、車載カメラ（バックカメラ等）により取得した画像等を補助的に用いて判定を行うものであってもよい。

走行評価層別化手段２０は、停止位置判定手段１８からの判定結果等を用いて、一時停止地点での走行態様を層別化して評価する（層別化評価方法については、後に図３等を参照して詳説する）。走行評価層別化手段２０は、層別化した評価結果をセンタ２００に対して通知する。

センタ２００は、車両に対して遠隔位置に設置されるインフラ施設であり、適切な通信ラインを介して車載機器１００と双方向の情報交換が可能に構成されている。センタ２００には、複数の車両から、上述の如く走行評価層別化手段２０で導出された評価結果が、その一時停止地点を特定する情報と共に送られてくる。

センタ２００は、図１に示すように、地点毎注意度統計処理手段３０、及び、地点毎注意度情報配信手段３２を備える。

地点毎注意度統計処理手段３０は、一時停止地点毎に、複数の車両から収集された評価結果を統計処理し、各一時停止地点の道路環境を推定する。一時停止地点の道路環境とは、当該一時停止地点において運転者が注意を払うべき注意度に関連した道路環境を意味し、主には、例えば周辺建物の林立態様や交差点の交差道路の交差態様のような、交差点の見通しに影響する静的な道路環境であるが、歩行者の量や交通量等の変化しうる動的な道路環境をも含みうる。

地点毎注意度情報配信手段３２は、地点毎注意度統計処理手段３０により推定された道路環境を表す情報を、各車両に配信する。推定された道路環境を表す情報は、推定された道路環境に対応した注意度（一時停止地点において運転者が注意を払うべき注意度）といったような、適切な指標に変換されてもよい。以下では、地点毎注意度情報配信手段３２は、注意度情報を配信するものとして説明を続ける。

尚、地点毎注意度情報配信手段３２は、注意度情報を関連のある車両に対してのみ送信することとしてもよい。例えば、ある車両の走行ルートが把握されている場合には、その走行ルートの前方にある一時停止地点に係る注意度情報を、当該車両に送信することとしてもよい。或いは、地点毎注意度情報配信手段３２は、注意度情報を各車両からの要求に応じて送信してもよい。

各車両の運転支援手段２２は、自車位置情報取得手段１２からの自車位置情報と、地図情報取得手段１０から一時停止地点の位置情報とに基づいて、自車位置前方に一時停止地点が検出された場合、その一時停止地点について地点毎注意度情報配信手段３２から得た注意度情報を考慮して、当該一時停止地点に対する運転支援制御を実行する。例えば当該一時停止地点に係る注意度が高い場合（例えば見通しの悪い一時停止地点）は、より高い注意喚起を促すことができる運転支援（例えば減速支援制御）を実行し、その他の場合は、通常的な運転支援（例えば注意喚起のための警報出力）を実行してよい。尚、警報の出力態様は、音響的、視覚的、触覚的（例えば振動発生）を含む如何なる態様で実施されてもよい。また、減速支援制御は、車両の減速能力が高くなるように、エンジン、トランスミッションなどの制御態様（エンジンブレーキ領域や変速線）を変更するものであってよい。尚、減速支援制御は、注意度に応じて制御態様（例えば減速能力）が可変とされてもよい。或いは、減速支援制御は、注意度が非常に高い場合には減速制御（介入）を含みうる。減速制御は、典型的には、必要減速度に応じたブレーキアクチュエータの強制的な作動であるが、ハイブリッド車両の場合は電気モータによる回生ブレーキが付加されてもよいし、また、エンジン、トランスミッションなどによる減速補助を受けてもよい。

このように本実施態様に係る道路環境推定システムによれば、各車両で収集される走行データ（車両状態情報や自車位置情報等）を有効に利用して、一時停止地点の道路環境（即ち、一時停止地点で要する注意度）を推定することができ、その推定結果を運転支援制御に有効に利用することができる。

次に、以上の基本実施態様を前提として、本発明の特徴的な構成を幾つかの実施例に分けて説明していく。

図３は、実施例１による走行評価層別化手段２０において実行される処理のフローチャートである。

走行評価層別化手段２０は、停止位置判定手段１８により車両が一時停止線で停止していないと判定された場合（ステップ１００のＮＯ）、当該一時停止地点での走行態様の評価結果を“レベル０”とする（ステップ１０５）。

一方、停止位置判定手段１８により車両が一時停止線で停止したと判定された場合（ステップ１００のＹＥＳ）、ステップ１１０に進む。

ステップ１１０では、一時停止後、走行距離Ｘ［ｍ］が所定範囲内（Ｘ１［ｍ］＜Ｘ＜Ｘ２［ｍ］）で再び一時停止があったか否かが判定される。即ち、２段階以上の一時停止があったか否かが判定される。２段階の一時停止があった場合は、当該一時停止地点での走行態様の評価結果を“レベル２”と評価する（ステップ１１５）。２段階の一時停止がなかった場合、一度だけしか一時停止がなかった場合は、当該一時停止地点での走行態様の評価結果を“レベル１”と評価する（ステップ１２０）。

このように、本実施例では、走行態様の評価結果が３段階にレベル化（層別化）される。“レベル１”及び“レベル２”は、共に適正な運転態様を表すものであるが、“レベル２”は、更に、当該一時停止地点が、高い注意度を要する一時停止地点である可能性が高いことを表している。これは、適切な運転を行う運転者は、建物等の影響で見通しの悪い交差点では、図４に実線にて示すように、一時停止線で停止した後に、交差点に進入する前にもう一度一時停止を行って安全確認を行うからである。尚、図４では、上側の道路状況を示す平面図に対応して、下側に、一時停止地点までの距離Ｄと速度の関係が示されており、図中破線にて、“レベル１”と評価されるときの走行態様、即ち見通しの良い交差点で一度だけしか一時停止を行わない場合の走行態様が示されている。

図３に戻る。ステップ１３０では、今回の評価結果を含む過去の評価結果を用いて、当該運転者の走行態様を統計的に評価する。この統計的な評価は、例えば同一の運転者に係る過去の全ての評価回数を母数として、“レベル０”と評価された回数の割合であってよい。或いは、同一の運転者に係る過去の全ての評価結果を平均化した平均レベルであってもよい。尚、本ステップ１３０では、多数のユーザが１台の車両を共通で用いる場合には、好ましくは、統計的な評価が運転者毎になされる。この場合、運転者の特定・識別は、乗車時に入力されるＩＤコードやシート荷重等に基づいて実現されてよい。

統計的評価の結果“レベル０”の割合が多い場合（ステップ１４０のＹＥＳ）、ステップ１５０に進み、“レベル０”の割合が少ない場合（ステップ１４０のＮＯ）、ステップ１６０に進む。例えば、“レベル０”の割合が３０％を超えた場合には、“レベル０”の割合が多いと判断されてよい。

ステップ１５０では、“レベル０”の割合が多い運転者に対して、プローブドライバーとしての資格を付与しない処理が実行される。ステップ１６０では、“レベル０”の割合が少ない運転者に対して、プローブドライバーとしての資格を付与しない処理が実行される。プローブドライバー又はプローブカーとは、上述の道路環境の推定に用いるデータを供給するのにふさわしい運転者又は車両を意味する。

この結果、図５に破線にて示すような走行パターンの運転者又は車両には、即ち一時停止地点の手前で車速が適正に低減されない、又は一時停止地点を通過後に停止する、若しくは一時停止地点付近で一切停止を行わない傾向の強い運転者又は車両には、プローブドライバー又はプローブカーとしての資格が付与されない一方、図５に実線にて示すような走行パターンの運転者又は車両には、即ち、一時停止地点で確実に停止する傾向の強い運転者又は車両には、プローブドライバー又はプローブカーとしての資格が付与されることになる。

続くステップ１７０では、プローブドライバーとしての資格の有無が判断される。上記ステップ１５０にて、プローブドライバーとしての資格が与えられた場合には、今回評価された評価レベルがセンタに送信される（ステップ１８０）。一方、上記ステップ１５０にて、プローブドライバーとしての資格が与えられなかった場合には、そのまま終了される。即ち、今回評価された評価レベルがセンタに送信されることはない。

このように本実施例によれば、プローブドライバー又はプローブカーとしての資格を、一時停止地点において適正な走行態様を行う傾向にある運転者又は車両に対してのみ付与することで、道路環境の推定精度を高める上で障害（ノイズ成分）となる車両の走行データを排除することができる。即ち、本実施例によれば、普段から安全運転を心がけているような、適格な運転者の車両の走行データのみを用いることで、一時停止地点の道路環境（即ち、一時停止地点で要する注意度）を高い精度で推定することができる。例えば、センタ側の地点毎注意度統計処理手段３０が、ある一時停止地点に関する複数のプローブカーから得た評価レベルを統計的に処理したときに、“レベル２”の割合が多い場合には、当該一時停止地点が“見通しの悪い交差点”であると推定するが、この推定が高い確度で正しいことは理解できるだろう。

尚、本実施例では、プローブドライバー又はプローブカーとしての資格の有無は各車両で自己判断しているが、センタ側で判断することも可能である。また、本実施例では、センタと各車両との協働により道路環境推定システムが実現されているが、複数の車両間での車車間通信により自律的に（センタを介さずに）、センタ側の地点毎注意度統計処理手段３０及び／又は地点毎注意度情報配信手段３２を実現することも可能である。或いは、逆に、走行データ（車両位置情報を含む）をセンタ側に送信し、センタ側で走行評価層別化手段２０を実現することも可能である。これらの変形態様は、車両とセンタの処理能力の配分の仕方による。

図６は、実施例２による道路環境推定システムの要部構成を示すシステム構成図である。本実施例では、車載機器１００が周囲環境情報取得手段２４を有する点が異なる。他の同一の構成については、同一の参照符号を付して説明を省略し、用語の定義等についても流用する。

周囲環境情報取得手段２４は、レーダーや前方カメラであり、車両前方の周囲環境に関する情報を取得する。具体的には、周囲環境情報は、例えば前方車や歩行者（自転車等を含む。）のような動的な環境情報であり、一時停止地点における適正な走行態様が促進される外的要因となりうる情報である。

図７は、実施例２による走行評価層別化手段２０において実行される処理のフローチャートであり、上述のプローブカーの資格が付与されていない車両（非プローブカー）に対して実行される処理のフローチャートである。例えば、図７に示す処理は、図３の示すフローチャートのステップ１７０で否定判定された後に実行されてもよい。

ステップ２００では、一時停止地点付近での今回の走行データを含む過去の走行データ（最低車速）に基づいて、一時停止地点付近での最低車速の統計値Ｖ’［ｋｍ／ｈ］が統計処理により導出される。この最低車速の統計値Ｖ’は、複数の一時停止地点での過去の走行データ（最低車速）に基づいて導出されてもよいし、同一の一時停止地点での複数回に亘る過去の走行データに基づいて導出されてもよい。最低車速の統計値は、例えば過去の最低車速の平均値であってよい。

ステップ２１０では、今回の最低車速Ｖ１［ｋｍ／ｈ］が最低車速の統計値Ｖ’よりも小さいか否かが判定される。今回の最低車速Ｖ１が最低車速の統計値Ｖ’よりも小さい場合は、ステップ２２０に進む。そうでない場合は、ステップ２６０に進み、当該一時停止地点での走行態様の評価結果を“レベル０”とされ、そのまま終了される。この場合、今回評価された評価レベル“レベル０”がセンタに送信されることはない。即ち、非プローブカーの走行データが道路環境の推定に利用されることはない。

ステップ２２０では、停止位置判定手段１８により車両が一時停止線付近で停止したと判定されたか否かがチェックされる。車両が一時停止線付近で停止していない場合は、ステップ２５０に進み、当該一時停止地点での走行態様の評価結果を“レベル０”とされ、そのまま終了される。この場合、今回評価された評価レベル“レベル０”がセンタに送信されることはなく、非プローブカーの走行データが道路環境の推定に利用されることはない。そうでない場合は、ステップ２３０に進む。

ステップ２３０では、周囲環境情報取得手段２４からの周囲環境情報に基づいて、今回の一時停止が、前方車や歩行者（自転車等を含む。）のような道路環境以外の外的要因に起因するものか否かが判断される。例えば、歩行者の横断が前方カメラの画像処理結果により検出された場合には、今回の一時停止は、道路環境以外の外的要因に起因するものと判断される。一方、歩行者の横断や先行車、交差点を横切る車両等が前方カメラの画像処理結果により検出されなかった場合には、ステップ２４０に進む。

ステップ２４０では、今回の一時停止は、道路環境以外の外的要因に起因するものではない、即ち道路環境に起因するものであると判断して、当該一時停止地点での走行態様の評価結果を“レベル２”と評価する。この評価結果“レベル２”は、例外的にセンタに送信される（ステップ２５０）。これは、図８に示すように、非プローブドライバーは、見通しの良い交差点で、図８に破線にて示すように、比較的高い最低車速Ｖ１で一時停止地点を通過するのに対して、建物等の影響で見通しの特に悪い交差点では、図８に実線にて示すように、略ゼロの最低車速Ｖ１で一時停止地点を通過する（即ち一時停止地点付近で一時停止する）からである。即ち、普段から一時停止地点で適正な走行態様を実行しない非プローブドライバーが、ある一時停止地点で適正な走行態様を行った場合には、当該一時停止地点は特別に見通しが悪いと判断できるからである。尚、図８では、上側の道路状況を示す平面図に対応して、下側に、一時停止地点までの距離Ｄと速度の関係が示されている。

ステップ２４０の結果、センタ側の地点毎注意度統計処理手段３０は、当該非プローブカーから得た評価結果を、当該一時停止地点に関する複数のプローブカーから得た評価レベルと共に統計処理したときに、“レベル２”の割合が多い場合には、当該一時停止地点が“見通しの悪い交差点”であると推定することになる。

このように本実施例では、非プローブカーで収集される走行データは、信頼性が低いため原則的に使用しないこととしつつ、非プローブカーが普段の走行態様から乖離する走行態様をとった場合には、例外的に、その一時停止地点に関する走行データを、当該一時停止地点における道路環境の推定に用いている。これにより、非プローブカーの走行データを全て破棄するのではなく、非プローブカーの走行データの中から特定データだけを有効利用して、道路環境の推定に役立てることができる。

また、非プローブドライバーの場合、道路環境に起因しない他の外的要因、例えば歩行者の飛び出し等により、普段の走行態様から乖離する適正な走行態様を行うことがありうるが、本実施例では、上述の如くかかる外的要因を排除した上で非プローブドライバーの走行データを用いるので、道路環境の推定精度の高さが保たれる。

尚、本実施例では、最低速度を統計処理することで、非プローブカーの平均的な走行態様に対する特異（乖離）を検出しているが、例えば後述の時間T１のような、他のパラメータを用いて非プローブカーの走行態様の乖離を検出することも可能であるし、２段階以上の一時停止を検出した場合等、所定の適正な走行パターンとのマッチングにより非プローブカーの走行態様の乖離を検出することも可能である。

実施例３は、走行評価層別化手段２０で用いられてよい評価方法のその他の実施例に関する。

図９は、見通しの良い交差点と見通しの悪い交差点における走行態様の相違傾向を統計的に示す図である。図９では、上側の道路状況を示す平面図に対応して、下側に、一時停止地点通過後の時間と速度の関係が示されており、図中破線にて、“レベル２”と評価されるときの走行態様、即ち見通しの悪い交差点で２段階の一時停止が行われる場合の走行態様が示されており、図中実線にて、“レベル１”と評価されるときの走行態様、即ち見通しの良い交差点で１度だけ一時停止が行われる場合の走行態様が示されている。

図９に示すように、適切な運転を行う運転者は、建物等の影響で見通しの悪い交差点では、一時停止線で停止した後に、交差点に進入する前にもう一度一時停止を行って安全確認を行うため、図９に破線にて示すように、車速が一時停止地点通過後短い時間内で再びゼロになる。従って、走行評価層別化手段２０は、一時停止地点通過後の時間と速度の関係に基づいて走行態様（及びそれに基づく道路環境）を評価してもよい。

図１０は、同様に、見通しの良い交差点と見通しの悪い交差点における走行態様の相違傾向を統計的に示す図である。図１０では、上側の道路状況を示す平面図に対応して、下側に、一時停止地点通過後の走行距離と一時停止地点通過後の時間の関係が示されており、図中破線にて、“レベル２”と評価されるときの走行態様、即ち見通しの悪い交差点で２段階の一時停止が行われる場合の走行態様が示されており、図中実線にて、“レベル１”と評価されるときの走行態様、即ち見通しの良い交差点で１度だけ一時停止が行われる場合の走行態様が示されている。

図１０に示すように、適切な運転を行う運転者は、建物等の影響で見通しの悪い交差点では、一時停止線で停止した後に、交差点に進入する前にもう一度一時停止を行って安全確認を行うため、図１０に破線にて示すように、一時停止地点通過後に所定距離X3［m］進むまでの時間T1が、一時停止後に再度一時停止が行われない場合の同時間T1より長くなる。従って、走行評価層別化手段２０は、一時停止地点通過後の走行距離と一時停止地点通過後の時間の関係（一時停止地点通過後に所定距離X3進むまでの時間T1）に基づいて走行態様（及びそれに基づく道路環境）を評価してもよい。

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、上述した実施例では、着目地点を一時停止地点としているが、着目地点は、一時停止地点に限られず、コーナ入口地点等、道路環境に起因して走行に注意を要する地点であれば如何なる地点であってもよい。

本発明による道路環境推定システムの要部構成の一実施態様を示すシステム構成図である。 注意地点（一時停止地点）と車両位置との関係を概略的に示す平面図である。 実施例１による走行評価層別化手段２０において実行される処理のフローチャートである。 見通しの良い交差点と見通しの悪い交差点における走行態様の相違傾向を統計的に示す図である（その１）。 プローブドライバーの資格の有無による走行態様の相違を統計的に示す図である。 実施例２による道路環境推定システムの要部構成を示すシステム構成図である。 実施例２による走行評価層別化手段２０において実行される処理のフローチャートである。 非プローブカーにおいて顕著となる乖離傾向であって、見通しの良い交差点での走行態様と交差点見通しの悪い交差点での走行態様との乖離傾向を統計的に示す図である。 見通しの良い交差点と見通しの悪い交差点における走行態様の相違傾向を統計的に示す図である（その２）。 見通しの良い交差点と見通しの悪い交差点における走行態様の相違傾向を統計的に示す図である（その３）。

符号の説明

１００ 車載機器
２００ センタ
１０ 地図情報取得手段
１２ 自車位置情報取得手段
１４ 車両状態取得手段
１６ 残り距離演算手段
１８ 停止位置判定手段
２０ 走行評価層別化手段
２４ 周囲環境情報取得手段
３０ 地点毎注意度統計処理手段
３２ 地点毎注意度情報配信手段

Claims (10)

1. 複数の車両の走行データを入手する走行データ入手手段と、
   各車両の走行データに基づいて、車両毎に走行態様を評価する走行態様評価手段と、
   前記走行態様評価手段による評価結果が所定基準以上の車両をプローブカーとして選別するプローブカー選別手段と、
   前記選別されたプローブカーの着目地点を走行するときの走行データ又はそれに基づく前記走行態様評価手段による評価結果に基づいて、該着目地点の道路環境を推定する道路環境推定手段と、を備えることを特徴とする道路環境推定システム。
2. 車両側に、
   自車の走行データに基づいて、着目地点を走行するときの走行態様を統計的に評価する走行態様評価手段と、
   走行態様評価手段の評価結果に基づいて、自車がプローブカーとしての資格を有するか否かを判断するプローブカー選別手段と、
   自車がプローブカーとしての資格を有すると判断した場合に、前記走行態様評価手段による評価結果をセンタに送信する手段とを、備え、
   センタ側に、
   プローブカーから送られる前記評価結果に基づいて、該評価結果に係る着目地点の道路環境を推定する道路環境推定手段と、を備えることを特徴とする道路環境推定システム。
3. 複数の車両の走行データを入手する走行データ入手手段と、
   複数の着目地点を走行するときの各走行データに基づいて、車両毎に走行態様を統計的に評価する走行態様評価手段と、
   前記走行態様評価手段による統計的評価結果が所定基準以下の車両を非プローブカーと看做すプローブカー選別手段と、
   ある着目地点を走行するときの非プローブカーの走行態様が前記統計的評価結果から乖離している場合、該着目地点での非プローブカーの走行データを用いて、該着目地点の道路環境を推定する道路環境推定手段と、を備えることを特徴とする道路環境推定システム。
4. 前記走行態様評価手段は、着目地点に対する車両位置と速度の関係に基づいて、走行態様を評価することを特徴とする、請求項１〜３のいずれかに記載の道路環境推定システム。
5. プローブカーの走行データに基づいて、着目地点において２段階の停止が検出された場合に、該着目地点が見通しの悪い道路環境であると推定することを特徴とする、請求項１〜３のいずれかに記載の道路環境推定システム。
6. 前記道路環境推定手段は、着目地点における静的な道路環境を推定することを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の道路環境推定システム。
7. 前記走行態様評価手段は、着目地点において車両が取得する周囲環境情報を考慮して、該着目地点を走行するときの走行態様を評価することを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の道路環境推定システム。
8. 前記走行態様評価手段は、前記周囲環境情報に基づいて、適正な走行態様が促進される道路環境以外の外的要因を排除して、走行態様を評価することを特徴とする、請求項７に記載の道路環境推定システム。
9. 一時停止地点を着目地点とすることを特徴とする、請求項１〜８のいずれかに記載の道路環境推定システム。
10. 着目地点を走行しようとする車両の運転者に対して、該着目地点の道路環境の推定結果に基づいて、運転支援を行う運転支援制御手段を更に備えることを特徴とする、請求項１〜９のいずれかに記載の道路環境推定システム。

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