JP2016207018A - Travel support method, program, and travel support device - Google Patents

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越膳 孝方
Takamasa Echizen
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To perform proper travel support in accordance with the lighting state of a traffic signal while preventing an increase in costs required for a device configuration.SOLUTION: A travel support method to be executed by a travel support device 10 including; a three-dimensional acceleration sensor 14; an information provision control part 28; and a display device 16 includes: a congestion sign information acquisition step in which the travel support device 10 acquires congestion sign information based on a change in acceleration acquired by the three-dimensional acceleration sensor 14; a lighting model acquisition step in which the travel support device 10 acquires a virtually estimated traffic signal lighting model in a predetermined travel section on the basis of the congestion sign information of the other travel support device 10 in the predetermined travel section; and an information presentation step in which the information provision control part 28 presents travel support information on the basis of the position of the traffic signal in the lighting state of a travel prohibition light color estimated on the basis of the position distribution of the travel support device 10 with a high degree of congestion sign.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

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。   The present invention relates to a driving support method, a program, and a driving support device.

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)。   Conventionally, travel information in which traffic signals are lit at different times through communication with roadside units and communication with other vehicles, and a signal cycle estimated based on the lighting state information is shared by the host vehicle and other vehicles. Support devices are known (see, for example, Patent Document 1).

特開2009−217729号公報JP 2009-217729 A

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。   By the way, according to the driving support device according to the above-described prior art, it is necessary to acquire information of traffic signals from the roadside machine, and the vehicle is onboard that can communicate with the roadside machine and the roadside machine as dedicated equipment for performing road-to-vehicle communication A problem arises in that it is necessary to additionally provide a communication device, and the cost required for the system configuration increases.

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。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and a travel support method, a program, and a travel capable of performing appropriate travel support according to the lighting state of a traffic signal while preventing an increase in the cost required for the device configuration. An object is to provide a support device.

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。
In order to solve the above problems and achieve the object, the present invention employs the following aspects.
(1) A driving support method according to an aspect of the present invention includes an acceleration acquisition unit that acquires acceleration (for example, the three-dimensional acceleration sensor 14 in the embodiment) and an information presentation unit that displays information (for example, in the embodiment). A driving support method executed by an electronic device (for example, the driving support device 10 in the embodiment) including the information presentation control unit 28 and the display device 16), wherein the electronic device is acquired by the acceleration acquisition unit. A traffic jam sign information acquisition step (for example, step S01 to step S13 in the above-described embodiment) for acquiring traffic jam sign information based on a change in acceleration, and the electronic device performs the acceleration of the other electronic device in a predetermined travel section. Traffic signal virtually estimated in the predetermined travel section based on traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acquisition unit A lighting model acquisition step (for example, step S15 in the above-described embodiment) for acquiring a lamp model, and the information presentation unit based on a position distribution of the electronic device having a high traffic sign in the traffic signal lighting model. The travel prohibition light estimated based on the position of the traffic signal that is in the estimated lighting state of the travel prohibition light color or based on the position distribution of the electronic device having a low traffic sign in the traffic signal lighting model An information presenting step (for example, step S16 in the above-described embodiment) for presenting the driving support information based on the position where the traffic signal in the color lighting state does not exist.

(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。 (2) In the driving support method according to (1), the information presenting unit has a position of the electronic device having a high traffic sign for a predetermined period in the traffic light lighting model in the information presenting step. The travel support information may be presented based on the position of the traffic signal that is in the lighting state of the travel-prohibited lamp color estimated based on the distribution history.

(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。 (3) In the driving support method according to the above (1) or (2), the information presenting unit is configured to position the electronic device in which the traffic sign is continuously low in a predetermined traveling road range in the information presenting step. The driving support information may be presented based on a distribution history.

(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。 (4) A driving support method according to an aspect of the present invention includes an acceleration acquisition unit (for example, the three-dimensional acceleration sensor 14 in the embodiment) that acquires acceleration, and an information presentation unit (for example, in the embodiment) that presents information. Information presentation control unit 28 and display device 16), and an electronic device (for example, an embodiment) including a position information acquisition unit (for example, lighting model acquisition unit 27 in the embodiment) that acquires position information of a traffic signal based on map data A travel support method executed by the travel support device 10) in which the electronic device acquires traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit (for example, traffic jam sign information acquisition step) Steps S01 to S13) in the above-described embodiment, and the position around the traffic signal acquired by the position information acquisition unit by the electronic device A lighting model acquisition step of acquiring a lighting model of the traffic signal estimated based on traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit of the other electronic device (for example, the embodiment described above) Step S15) and the information presenting unit based on the lighting state timing of the travel-prohibited lamp color estimated based on the position distribution of the electronic device having a high traffic sign in the traffic light lighting model. Or, in the lighting model of the traffic signal, information that presents driving support information based on timing other than the lighting state of the travel-prohibited lamp color estimated based on the position distribution of the electronic device with a low sign of congestion A presentation step (for example, step S16 in the above-described embodiment).

(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。 (5) In the driving support method according to any one of (1) to (4), the information presenting unit has an expected lighting state as the driving support information in the information presenting step. At least one of the information, the information indicating the running state maintenance, and the information indicating the deceleration start support may be presented.

(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。 (6) A program according to an aspect of the present invention includes an acceleration acquisition unit that acquires acceleration (for example, the three-dimensional acceleration sensor 14 in the embodiment) and an information presentation unit that presents information (for example, information presentation in the embodiment). A traffic jam sign for acquiring traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit in a computer of an electronic device (for example, the driving support device 10 in the embodiment) including the control unit 28 and the display device 16). The acquisition step (for example, step S01 to step S13 in the above-described embodiment) and the traffic jam sign information based on the acceleration change acquired by the acceleration acquisition unit of the other electronic device in a predetermined travel section A lighting model acquisition step of acquiring a traffic signal lighting model virtually estimated in a predetermined travel section (for example, Step S15) in the above-described embodiment, and based on the position of the traffic signal that is in the lighting state of the travel-prohibited lamp color estimated based on the position distribution of the electronic device having a high traffic sign in the traffic signal lighting model. Or in the traffic signal lighting model, based on the position where there is no traffic signal in the lighting state of the travel prohibition lamp color estimated based on the position distribution of the electronic device with a low traffic sign An information presenting step (for example, step S16 in the above-described embodiment) for causing the information presenting unit to present information.

(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。 (7) In the program according to (6), the information presenting step is estimated based on a position distribution history of the electronic device having a high traffic sign for a predetermined period in the traffic light lighting model. The travel support information may be presented to the information presenting unit based on the position of the traffic signal that is in the lighting state of the travel prohibition light color.

(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。 (8) In the program according to the above (6) or (7), in the information presentation step, based on a history of position distribution of the electronic device in which the traffic sign is continuously low in a predetermined travel route range, The driving support information may be presented to the information presentation unit.

(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。 (9) A program according to an aspect of the present invention includes an acceleration acquisition unit that acquires acceleration (for example, the three-dimensional acceleration sensor 14 in the embodiment), and an information presentation unit that displays information (for example, information presentation in the embodiment). Control device 28 and display device 16), and an electronic device (for example, in the embodiment) including a position information acquisition unit (for example, lighting model acquisition unit 27 in the embodiment) that acquires the position information of the traffic signal based on the map data A traffic jam sign information acquisition step (for example, step S01 to step S13 in the above-described embodiment) for acquiring traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit in the computer of the driving support device 10) The acceleration acquisition unit of the other electronic device around the position of the traffic signal acquired by the position information acquisition unit. A lighting model acquisition step (for example, step S15 in the above-described embodiment) for acquiring a lighting model of the traffic signal estimated based on the traffic jam sign information based on the acquired change in acceleration, and lighting of the traffic signal The electronic device having a low traffic sign in the lighting model of the traffic signal based on the timing of the lighting state of the travel prohibition light color estimated based on the position distribution of the electronic device having a high traffic sign in the model An information presenting step (for example, step S16 in the above-described embodiment) for causing the information presenting unit to present travel support information based on timing other than the lighting state of the travel prohibition lamp color estimated based on the position distribution of the device. ) And.

(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。 (10) In the program according to any one of (6) to (9), in the information presentation step, information on an expected lighting state and information indicating maintenance of driving state are used as the driving support information. , And at least one of information indicating deceleration start support may be presented to the information presentation unit.

(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。 (11) A travel support apparatus according to an aspect of the present invention includes an acceleration acquisition unit that acquires acceleration (for example, the three-dimensional acceleration sensor 14 in the embodiment) and an information presentation unit that presents information (for example, in the embodiment). Information presentation control unit 28 and display device 16), and a traffic jam sign information acquisition unit that acquires traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit (for example, traffic jam prediction unit 26 in the embodiment) And a lighting model acquisition unit that acquires a traffic signal lighting model virtually estimated in the predetermined traveling section based on traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the other acceleration acquisition unit in the predetermined traveling section (For example, the lighting model acquisition unit 27 in the embodiment), and the information presentation unit has a high traffic sign in the traffic light lighting model The position of the acceleration acquisition unit having a low traffic sign in the traffic signal lighting model based on the position of the traffic signal that is in the lighting state of the travel prohibition light color estimated based on the position distribution of the acceleration acquisition unit The driving support information is presented based on a position where there is no traffic signal in the lighting state of the travel-prohibited lamp color estimated based on the distribution.

(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。 (12) In the driving support device according to (11), the information presentation unit is based on a history of position distribution of the acceleration acquisition unit having a high traffic sign for a predetermined period in the traffic light lighting model. The travel support information may be presented on the basis of the position of the traffic signal that is in the lighting state of the travel prohibition light color estimated in the above.

(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。 (13) In the travel support device according to (11) or (12), the information presenting unit includes the acceleration obtaining unit in which the traffic sign is continuously low in a predetermined travel route range in the information presenting step. The driving support information may be presented based on a history of position distribution.

(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。 (14) A travel support apparatus according to an aspect of the present invention includes an acceleration acquisition unit (for example, the three-dimensional acceleration sensor 14 in the embodiment) that acquires acceleration and an information presentation unit (for example, in the embodiment) that presents information. Information presentation control unit 28 and display device 16), a position information acquisition unit (for example, lighting model acquisition unit 27 in the embodiment) that acquires the position information of a traffic signal based on map data, and the acceleration acquisition unit. A traffic jam sign information acquisition unit (for example, a traffic jam prediction unit 26 in the embodiment) that acquires traffic jam sign information based on the change in acceleration, and other information around the position of the traffic signal acquired by the position information acquisition unit A lighting model for acquiring a lighting model of the traffic signal estimated based on traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit An information acquisition unit (for example, a lighting model acquisition unit 27 in the embodiment), and the information presentation unit estimates based on a position distribution of the acceleration acquisition unit having a high traffic sign in the traffic light lighting model The driving prohibition lamp color lighting estimated based on the timing of the lighting state of the travel prohibition lamp color performed or based on the position distribution of the acceleration acquisition unit having a low traffic sign in the traffic light lighting model The driving support information is presented based on timing other than the state.

(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。 (15) In the travel support device according to any one of (11) to (14), the information presentation unit may include information on an expected lighting state of the light and maintenance of the travel state as the travel support information. At least one of information indicating and information indicating deceleration start support may be presented.

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。
According to the above (1), (6), or (11), it is possible to accurately estimate the position and lighting status of the traffic signal based on a plurality of traffic jam sign information obtained in the target travel section. As a result, for example, there is no need for additional facilities and devices such as dedicated roadside equipment and in-vehicle communication equipment for road-to-vehicle communication, or traffic signal location and signal cycle databases, etc. Can be realized.
Note that when the traffic signal lighting model is estimated based on the traffic jam sign level while being distinguished from traffic jam, the traffic jam sign level determination threshold, state duration, determination range, and the like may be considered. The vehicle stop state due to the lighting of the travel prohibition light color is recognized to be, for example, that the traffic jam sign level is higher than that of the traffic jam, and can be distinguished from the traffic jam by increasing the judgment threshold value of the traffic jam sign level. The duration of the lighting state of the travel-prohibited lamp color has a shorter periodicity than the duration of traffic jams, for example. Therefore, it is distinguished from the duration of traffic jams by determining whether the duration is within a predetermined time. be able to. For example, it is recognized that the position range of the vehicle stop due to the lighting of the travel prohibition lamp color is smaller than a certain range narrower than the position range of the traffic jam, so it is determined whether or not the position range to be determined is within the determination range. Thus, it can be distinguished from the traffic jam position range.

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。
Furthermore, in the case of (2), (7), or (12) above, if there is a high frequency or a periodicity that indicates a tendency to have a high traffic jam sign at approximately the same position, there may be a traffic signal at that position. It is recognized that the nature is high. It is possible to accurately estimate the presence of a traffic signal by collecting and using the traffic congestion predicting degree related to lighting of the travel prohibition lamp color over a certain period.
Note that the position and periodicity that tend to have a high traffic sign may be collected based on information shared between vehicles, for example, by inter-vehicle communication. For example, when it is detected that each vehicle has a high traffic sign, the flag indicating the detection or the information on the number of times of detection is transmitted to other vehicles in the vicinity, so that information can be transmitted between the vehicles in a certain position range. Shared in time series. In addition, for example, when each vehicle detects that the traffic congestion sign is high when traveling, information indicating the detection is stored together with position information such as latitude and longitude, and the information accumulated by each vehicle is transmitted to other vehicles. .

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。   Furthermore, in the case of the above (3), (8), or (13), a vehicle having a continuously low traffic sign in a predetermined travel route range is in a travel state appropriately corresponding to the traffic signal installation position and lighting control. Yes, it is recognized that the car is driving properly without sudden acceleration / deceleration that increases the traffic sign. Supporting efficient intersection passing by presenting travel support information to the vehicle that travels on the same travel route as a vehicle with a low traffic congestion sign level to simulate the travel state of this vehicle can do.

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。   According to the above (4), (9), or (14), the lighting state of the traffic signal can be accurately estimated based on a plurality of traffic jam sign information obtained around the position of the traffic signal. As a result, for example, there is no need for additional facilities and devices such as a dedicated roadside device and in-vehicle communication device for road-to-vehicle communication, or a traffic signal signal cycle database. Can be realized.

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。   Further, in the case of (5), (10), or (15) above, the intersection is determined by presenting information on the expected lighting state of the light color, information indicating maintenance of the traveling state, and information that supports the start of deceleration. It can pass efficiently. Predicted lighting status information can predict the lighting status of distant traffic lights, so prepare for deceleration or acceleration in advance even if the traffic lights are not directly visible due to the presence of curves or vehicles ahead Can lead to safe and energy-saving driving. The information indicating that the driving state is maintained is based on maintaining the current driving state when it is determined that the current driving state is not easily influenced by the lighting state of the traffic signal based on the traffic jam signs of the host vehicle and other vehicles. Support efficient crossing. The information indicating the deceleration start support can assist the passage of the intersection efficiently by prompting the start of the deceleration when the travel prohibition lamp color is expected to be turned on at the time of entering the intersection.

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。It is a block diagram of the driving assistance apparatus which implement | achieves the driving assistance method which concerns on embodiment of this invention. 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。It is a figure which shows an example of the difference of the vector of the acceleration which concerns on embodiment of this invention. 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。It is a figure which shows an example of the acceleration spectrum which concerns on embodiment of this invention. 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。It is a figure which shows the example according to the embodiment of this invention of the fluctuation | variation according to the time of the acceleration and spectrum angle, and an average behavior. 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。It is a figure which shows the example of the frequency of the combination of the spectrum angle average according to the driving | running characteristic which concerns on embodiment of this invention, and the speed average, (A) is a figure of the state with the favorable degree of driving | running characteristic, (B) is driving | operation. The figure of the state where the favorable degree of a characteristic is low. 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。It is a flowchart which shows the driving assistance method which concerns on embodiment of this invention. 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。It is a block diagram of the driving assistance detection system which implement | achieves the driving assistance method which concerns on the modification of embodiment of this invention. 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。It is a flowchart which shows the driving assistance method which concerns on the modification of embodiment of this invention. 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。It is a flowchart which shows the network operation | movement shown in FIG.

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。
DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, an embodiment of a driving support method, a program, and a driving support apparatus according to the invention will be described with reference to the accompanying drawings.
The driving support device 10 according to the present embodiment is mounted on, for example, a mobile terminal carried by a passenger of a moving body such as a vehicle, an information device detachably mounted on a moving body such as a vehicle, or a moving body such as a vehicle in advance. Electronic devices such as navigation devices.
The driving support device 10 can perform two-way communication with an external device by wireless communication via a communication network such as an ad hoc mode or an infrastructure mode. For example, the driving support device 10 performs two-way communication with the driving support device 10 of another vehicle by inter-vehicle communication in an ad-hoc mode. The driving support device 10 performs bidirectional communication with an external device via a base station, for example, by infrastructure mode wireless communication.

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。   The driving support device 10 includes a device communication device 11, a positioning signal receiver 12, a current position acquisition unit 13, a three-dimensional acceleration sensor 14, an input device 15, a display device 16, a device control unit 17, and a map. And a data storage unit 18.

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。   The device communication device 11 can communicate with an external device via various wireless communication network systems, and transmits and receives various signals. The communication between the driving support device 10 and the external device is not limited to the above communication form, and other communication such as communication via a communication satellite may be employed.

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。
The positioning signal receiver 12 is a positioning used in a positioning system (for example, Global Positioning System: GPS or Global Navigation Satellite System: GNSS) for measuring the position of the driving support device 10 using, for example, an artificial satellite. Receive a signal.
The current position acquisition unit 13 detects the current position of the driving support device 10 using the positioning signal received by the positioning signal receiver 12.

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。   The three-dimensional acceleration sensor 14 is a three-axis acceleration sensor having a so-called three-axis number of detection axes, and the X-axis forming an acceleration generated in the driving support device 10 in a three-dimensional space orthogonal coordinate system in a predetermined sampling period. , Y-axis, and Z-axis acceleration in each axial direction.

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。
The input device 15 includes, for example, a switch, a touch panel, a keyboard, a voice input device, and the like, and outputs signals according to various input operations by the operator.
The display device 16 is, for example, various displays such as a liquid crystal display device, and displays various information output from the device control unit 17.

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。
The device control unit 17 controls various operations of the driving support device 10.
The device control unit 17 includes an input data calculation unit 21, a frequency analysis unit 22, a single regression line calculation unit 23, a determination data calculation unit 24, a driving characteristic determination unit 25, a traffic jam prediction unit 26, and a lighting model acquisition. Unit 27 and information presentation control unit 28.

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)=(ax,ay,az)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u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。
The input data calculation unit 21 calculates an acceleration vector (acceleration vector) A in a three-dimensional space using the accelerations in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14. Then, the norm u of the difference (acceleration vector difference) ΔA between two different timing vectors with a time interval such as the sampling period ΔT is calculated as input data to be input to the frequency analysis unit 22.
As shown in FIG. 2, the input data calculation unit 21, for example, has an acceleration vector A (t) = (ax t , ay t , az t ) at an appropriate time t and a sampling period ΔT before this time t. Acceleration vector A (t−ΔT) = (ax t−ΔT , ay t−ΔT , az t−ΔT ) at time t−ΔT at the time t−ΔT, the acceleration vector difference ΔA = A (t) −A (t−ΔT) Is calculated. Then, as shown in the following formula (1), a norm u t of the acceleration vector difference ΔA is calculated.
Note that the buffer size of a buffer (not shown) that can store acceleration information in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14, that is, the number of samples of acceleration information is For example, an appropriate setting screen displayed on the display device 16 can be appropriately set by the operator.

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。
The frequency analysis unit 22 performs frequency analysis on the input data calculated by the input data calculation unit 21 and calculates a power spectrum (acceleration spectrum) corresponding to the frequency.
For example, the frequency analysis unit 22 calculates the autocorrelation of the input data by using the number of input / output points of the input data with respect to the frequency analysis and the autocorrelation delay number. Then, an acceleration spectrum is calculated by performing a fast Fourier transform on the autocorrelation. The number of input / output points of input data for frequency analysis, the number of autocorrelation delays, and the selection of whether or not to subtract the average value from the autocorrelation input value are, for example, an appropriate setting screen displayed on the display device 16, etc. It can be set by the operator.
For example, the frequency analysis unit 22 calculates the acceleration spectrum for a predetermined period by performing autocorrelation calculation and fast Fourier transform on the input / output points of the input data calculated by the input data calculation unit 21 at the sampling period ΔT. .

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。
The single regression line calculation unit 23 calculates a single regression line in a predetermined frequency range of the acceleration spectrum calculated by the frequency analysis unit 22, and converts the inclination of the single regression line into information on an angle (spectrum angle).
For example, in chaos theory, the influence of a power spectrum at a low frequency is larger than a high frequency on the prediction of a traffic jam. For this reason, as shown in FIG. 3, the single regression line calculation unit 23 performs the minimum two for the acceleration spectrum in the low frequency region (for example, the frequency region above the lower limit frequency fa and below the predetermined frequency fb) of the predetermined frequency fb or less. A single regression line L is calculated by multiplication or the like. Then, the calculated inclination of the single regression line L (that is, the inclination with respect to the axial direction assuming that the axial direction of the frequency is zero) is converted into information of angle (spectral angle) θ.

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。
For example, as the spectral angle θ increases in the minus direction (decrease direction of the acceleration spectrum) (that is, as the absolute value increases with a minus sign), the delay in the dynamic time response of acceleration and deceleration increases. However, the speed variation increases. As a result, it becomes difficult to limit the driving range in which the vehicle's energy efficiency (such as fuel efficiency or power consumption) is prioritized, and traffic congestion is likely to occur and energy efficiency is reduced.
For example, when the absolute value of the spectrum angle θ is small, this corresponds to a case where the shock wave (vibration, fluctuation) received by the vehicle moving with the driving support device 10 from the preceding vehicle is small. This corresponds to a case where it is easy to perform synchronized driving with a weak influence, that is, there is little possibility of traffic jam.
Conversely, when the absolute value of the spectral angle θ is large, this corresponds to a case where the vehicle moving together with the travel support device 10 receives a large shock wave (vibration, fluctuation) from the preceding vehicle, and the reaction delay with respect to the preceding vehicle is large, and the synchronized traveling Corresponds to a case in which it is difficult to affect traffic flow, that is, there is a high possibility of traffic jams. The shock wave (vibration, fluctuation) referred to here means that this operation (back and forth movement) is propagated to the rear vehicle as a kind of vibration by repeating the acceleration and deceleration operations.

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θ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θ(jはN以下の自然数)とによって、判定データSを算出する。なお、判定区間Nおよび角度閾値θ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θ(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Sを算出する。なお、角度閾値θ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。
The determination data calculation unit 24 uses the angle information calculated by the single regression line calculation unit 23 to indicate information indicating a change in angle according to time (for example, information on a duration in which an angle value is maintained, an angle Information on the convergence time required for the absolute value of the value to converge to zero is calculated as determination data to be input to the traffic jam prediction unit 26.
For example, as shown in Equation (2) below, the determination data calculation unit 24 determines the determination interval N (N is a natural number) and the angle threshold θ T, and the angle θ j calculated by the single regression line calculation unit 23 in the determination interval N. The determination data S N is calculated based on (j is a natural number equal to or less than N). Note that the determination section N and the angle threshold θ T can be set by the operator on an appropriate setting screen displayed on the display device 16, for example. The determination section N is, for example, a score of angle information corresponding to a period that can be appropriately set by the operator, that is, a score of angle information calculated by the single regression line calculation unit 23 during this period.
For example, the determination data calculation unit 24 determines the determination data S N of the determination section N corresponding to a predetermined period based on the angle θ j (1 ≦ j ≦ N) calculated by the single regression line calculation unit 23 in the sampling period ΔT. Is calculated. The angle threshold θ T can be set to an arbitrary value by the operator. For example, other than “−45 degrees” or “−45 degrees”, which is generally known as (1 / f) fluctuation characteristics, Other values.

上記数式(2)の判定データS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θ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。
Determination data S N of the equation (2) shows the total power of the acceleration and deceleration of a predetermined time period corresponding to the determined interval N, the comparison with a predetermined threshold corresponding to a predetermined angle threshold theta T. For example, when this total power exceeds a predetermined threshold, traffic congestion is likely to occur, and the vehicle energy efficiency (fuel consumption, electricity consumption, etc.) decreases.
For example, in the case of shifting from a stationary state of the vehicle to constant speed running with appropriate acceleration, such as a change in acceleration and spectral angle and an average behavior during the period from time ta to time tb shown in FIG. Is small. Even if the absolute value of the spectrum angle temporarily increases, it immediately converges toward zero, so the total power for acceleration and deceleration becomes a small value.
Further, for example, in the case where the vehicle is decelerated moderately by driving at a constant speed or by engine braking or the like, such as the change in acceleration and spectrum angle and the average behavior during the period from time ta to time tb shown in FIG. Small fluctuation. And since the absolute value of a spectrum angle maintains a small value, the total power of acceleration and deceleration becomes a small value. In this case, even if the absolute value of the spectrum angle temporarily increases due to vibration or the like, it immediately converges toward zero, so that the total power of acceleration and deceleration becomes a small value. Further, even if the absolute value of the spectrum angle temporarily increases due to, for example, the detection error of the three-dimensional acceleration sensor 14, it immediately converges toward zero, so the total power of acceleration and deceleration becomes a small value.
On the other hand, for example, when the vehicle suddenly decelerates or decelerates immediately after acceleration, as in the case of acceleration and spectral angle variation and average behavior during the period from time tb to time tc shown in FIG. . The absolute value of the spectrum angle becomes a large value, and the time required for convergence toward zero becomes long. Therefore, the total power for acceleration and deceleration becomes a large value.

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。
The driving characteristic determination unit 25 acquires and accumulates information on time-series fluctuations of an average value of spectrum angles (spectrum angle average) and an average value of speed (speed average) every predetermined time, and FIG. ) To generate frequency distribution information of a combination of spectral angle average and velocity average. The driving characteristic determination unit 25 is, for example, a signal output from a speed sensor or the like provided in a moving body such as a vehicle that moves with the driving support device 10 or a time-series change in the current position detected by the current position acquisition unit 13. Based on the above, the speed of the driving support device 10 is acquired. The driving characteristic determination unit 25 generates, for example, three-dimensional histogram data by sequentially associating the spectrum angle average, the speed average, and the frequency with the X axis, the Y axis, and the Z axis.
The driving characteristic determination unit 25 stores the information of the spectrum angle average and the speed average in association with other information (for example, at least one of the current position, the road type and congestion status of the traveling road, and the date / time information). . The driving characteristic determination unit 25 performs a process such as normalization or grouping using other information associated with the spectral angle average and speed average information, thereby performing spectral angle averaging and other information reflected. Generate information on frequency distribution of velocity average. For example, in the normalization process, the driving characteristic determination unit 25 responds to a plurality of pieces of information acquired for each type of other information (for example, the current position, the road type and congestion status of the traveling road, and date / time information). Then, each of the spectral angle average and the velocity average is normalized within a numerical range previously divided into a plurality of stages, and information on the frequency distribution of the spectral angle average and the velocity average is generated. For example, in the grouping process, the driving characteristic determination unit 25 has substantially the same information acquired for each type of other information (for example, the current position, the road type and congestion status of the traveling road, and date / time information). Information on frequency distribution of spectral angle average and velocity average is generated for each group.

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S、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。 The driving characteristic determination unit 25 excludes information on the spectral angle and speed acquired in a state where it is determined not to contribute to the evaluation of the driving characteristic when generating the frequency distribution information of the average spectral angle and the average speed. May be. The driving characteristic determination unit 25 is a state that does not contribute to the evaluation of the driving characteristics, for example, a state in which a difference in driving behavior among a plurality of drivers is recognized as being small, such as a traffic jam state, a slowing state, and a stopped state of the vehicle. And The driving characteristic determination unit 25 uses, for example, at least one of speed information, spectrum angle information, determination data S N , and information on a traffic jam predictor calculated by the traffic jam prediction unit 26 described later, Detects conditions that do not contribute to the evaluation of driving characteristics.

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。
The driving characteristic determination unit 25 acquires the fluctuation range of the spectral angle average from the information on the frequency distribution of the spectral angle average and the speed average, and the driving characteristic of the vehicle that moves together with the driving support device 10 according to the fluctuation range of the spectral angle average. To evaluate. For example, in the frequency distribution of the spectrum angle average and the speed average, the driving characteristic determination unit 25 extracts the fluctuation range of the spectrum angle average in a region where each of the speed average and the frequency satisfies a predetermined condition.
The driving characteristic determination unit 25 determines that the consistency of driving increases as the fluctuation range of the spectrum angle average decreases, and evaluates so that the goodness of driving characteristics changes in an increasing tendency. The driving characteristic determination unit 25 determines that the consistency of driving becomes smaller as the fluctuation range of the spectrum angle average increases, and evaluates so that the goodness of the driving characteristic changes to a decreasing tendency. For example, when the fluctuation range of the spectrum angle average is large, the driving characteristic determination unit 25 is in a situation where the vehicle cannot travel at an optimal speed according to the flow of the traveling path, and acceleration / deceleration increases. From the viewpoint of safe driving and fuel consumption, it is determined that the degree of good driving characteristics is lower than that of a driver with a small fluctuation range of the average spectral angle. For example, when the fluctuation range of the spectrum angle average is less than a predetermined fluctuation threshold, the driving characteristic determination unit 25 sets “1” for the flag value of the driving characteristic good flag indicating that the driving characteristic is good, When the fluctuation range of the spectrum angle average is equal to or larger than a predetermined fluctuation threshold, “0” is set to the flag value of the driving characteristic good flag. The driving characteristic determination unit 25 may display the driving characteristic evaluation result on the display device 16 according to the flag value of the driving characteristic good flag.

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。
The driving characteristic determination unit 25 does not evaluate the driving characteristic when the number of accumulated spectral angle average and speed average information is less than a predetermined number (for example, the accumulated number over several days to several weeks). The driving characteristics may be evaluated when the number of accumulated average and speed average information exceeds a predetermined number.
In addition, the driving characteristic determination unit 25 accumulates the evaluation result of the driving characteristic in association with the position information and the time information, and thereby, for example, information such as in what time zone and driving place the driving characteristic changes. You may be comprised so that it can show.

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S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θを超えるか否かを判定するとともに、判定データS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θを超えるとともに判定データS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S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。
The traffic jam prediction unit 26 determines whether the traffic jam (traffic traffic jam) in the future in accordance with at least one of the spectral angle θ calculated by the single regression line calculation unit 23 and the determination data SN calculated by the determination data calculation unit 24. ) Or a traffic jam sign indicating the possibility of traffic jam already occurring. The degree of traffic jam sign indicating the magnitude of the traffic jam sign increases when there is a high possibility of traffic jam in front of the traveling direction of the vehicle moving together with the driving support device 10, and decreases when the possibility is low.
For example, the traffic jam prediction unit 26 determines whether or not the spectral angle θ exceeds a predetermined angle threshold θ T and the determination data S N exceeds a predetermined determination threshold (that is, a threshold of acceleration change intensity). It is determined whether or not. When the spectral angle θ exceeds the angle threshold θ T and the determination data SN exceeds the determination threshold, it is determined that the vehicle energy efficiency (fuel consumption or power consumption, etc.) tends to decrease and traffic congestion is likely to occur. To do. Note that the predetermined determination threshold for the determination data SN can be set by the operator on an appropriate setting screen displayed on the display device 16, for example.

例えば、渋滞予測部26は、判定データS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S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S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S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。
For example, the traffic jam prediction unit 26 obtains in advance a function (for example, y = αx + β, etc.) indicating the relationship between the magnitude (x) where the judgment data SN exceeds the judgment threshold and the traffic jam sign degree (y), It is possible to calculate the traffic jam sign degree (y) for the combination of the determination data SN calculated by the determination data calculation unit 24 and the determination threshold.
In addition, the traffic jam prediction unit 26 creates a correspondence relationship between the determination data SN and the determination threshold value and the corresponding traffic jam sign degree value in advance and stores it as a table, and the traffic jam sign for the determination data SN and the determination threshold value. The degree can also be obtained by referring to the table.

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S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S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。
The lighting model acquisition unit 27 estimates a virtual traffic signal lighting model in the predetermined travel section based on information related to the traffic jam predictor calculated by the traffic jam prediction unit 26 of the other travel support device 10 in the predetermined travel section. . For example, the lighting model acquisition unit 27 communicates with the travel support device 10 mounted on another vehicle in a predetermined travel section by using vehicle-to-vehicle communication, and information related to the traffic jam sign level of the other travel support device 10 and other travel support devices 10. Get the current position information of.
The lighting model acquisition unit 27 estimates the position of the traffic signal that is in the lighting state of the travel-prohibited lamp color based on the position distribution of the travel support device 10 having a high traffic sign. For example, when the spectrum angle θ exceeds the predetermined angle threshold and the determination data SN exceeds the predetermined determination threshold, the lighting model acquisition unit 27 determines that the traffic jam sign degree is high. On the other hand, the lighting model acquisition unit 27 estimates a position where there is no traffic signal in the lighting state of the travel-prohibited lamp color based on the position distribution of the travel support device 10 having a low traffic sign. For example, when the spectrum angle θ does not exceed the predetermined angle threshold value or the determination data SN does not exceed the predetermined determination threshold value, the lighting model acquisition unit 27 determines that the traffic jam sign degree is low.
For example, when the density of the position distribution of the travel support device 10 having a high traffic sign in a predetermined travel section is equal to or higher than a predetermined value, the lighting model acquisition unit 27 indicates that there is a traffic signal that is in the lighting state of the travel-prohibited lamp color. judge. On the other hand, when the density of the position distribution of the travel support device 10 with a low traffic sign in a predetermined travel section is equal to or higher than a predetermined value, the lighting model acquisition unit 27 detects the traffic signal that is in the lighting state of the travel-prohibited lamp color, for example. Judge that it does not exist.

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θ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S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。 Note that the lighting model acquisition unit 27 may set the predetermined angle threshold for the spectrum angle θ to a value larger than the angle threshold θ T used by the traffic jam prediction unit 26. The lighting model acquisition unit 27 may set the predetermined determination threshold for the determination data SN to a value larger than the determination threshold used by the traffic jam prediction unit 26. The lighting model acquisition unit 27 recognizes that the vehicle stop state due to the lighting of the travel-prohibited lamp color is higher in the traffic jam sign level than, for example, traffic jam. Thus, the vehicle stop state caused by the traffic signal may be distinguished from the traffic jam.

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。
The lighting model acquisition unit 27 determines whether or not the duration is within a predetermined time because the duration of the lighting state of the travel-prohibited lamp color is shorter than, for example, the duration of the traffic jam. Thus, the duration of the traffic jam and the vehicle stop state due to the traffic signal may be distinguished.
In addition, the lighting model acquisition unit 27 recognizes that the position range where the vehicle stops due to lighting of the travel-prohibited lamp color is, for example, below a certain fixed range narrower than the position range of the traffic jam. By determining whether or not it is within the determination range, it may be distinguished from the traffic jam position range.

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。
The lighting model acquisition unit 27, for example, based on the position distribution history of the travel support device 10 having a high traffic sign for a predetermined period, the traffic signal position and the lighting cycle (for example, the lighting state of the travel prohibition lamp color) , Lighting timing, etc.). For example, when the lighting model acquisition unit 27 has a high frequency of showing a tendency that the traffic congestion sign degree is high at substantially the same position, or there is a periodicity that the traffic congestion sign degree becomes high, there is a high possibility that a traffic signal is present at that position. Is determined.
It should be noted that the position where the traffic sign is likely to be high and the periodicity where the traffic sign is likely to be high may be collected based on information shared between vehicles, for example, by inter-vehicle communication. For example, when the traffic jam prediction unit 26 of the driving support device 10 mounted on each vehicle detects that the traffic jam sign level is high during driving, a flag indicating the detection or information on the number of times of detection is mounted on other surrounding vehicles. By transmitting to the travel support device 10, information may be shared in time series between vehicles in a certain position range. Further, for example, when the traffic jam prediction unit 26 of the driving support device 10 of each vehicle detects that the traffic jam sign degree is high during driving, information indicating the detection is stored together with position information such as latitude and longitude, May be transmitted to the driving support device 10 of another vehicle.

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。   In addition, the lighting model acquisition part 27 may acquire the position of the traffic signal in the predetermined driving | running | working area from the road map data memorize | stored in the map data storage part 18 mentioned later, for example. In this case, the lighting model acquisition unit 27 estimates the timing of the lighting state of the travel prohibition lamp color based on the position distribution of the travel support device 10 having a high traffic sign. Moreover, the lighting model acquisition part 27 estimates timings other than the lighting state of a travel prohibition lamp color based on the position distribution of the driving assistance device 10 with a low traffic sign.

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。
The information presentation control unit 28 presents the travel support information based on the position distribution history of the travel support device 10 in which the traffic congestion predicting degree in the predetermined travel route range is continuously low. The information presentation control unit 28 indicates that a vehicle having a low traffic congestion sign degree in a predetermined travel route range is in a traveling state appropriately corresponding to a traffic signal installation position and lighting control, and causes a sudden increase in traffic congestion sign degree. It is recognized that the vehicle is traveling properly without acceleration / deceleration. The information presentation control unit 28 supports driving so that a vehicle traveling on the same travel route as a vehicle having a low traffic sign is continuously simulating the driving state of the vehicle having a low traffic sign. Present information.
For example, the information presentation control unit 28 is traveling in the same direction as the vehicle that is the driving support target based on the driving trajectory or the driving route information of the vehicle on which the driving support device 10 having a continuously low traffic sign is mounted. A vehicle may be specified. The information presentation control unit 28, for example, the degree of coincidence between the time-series data of the position of the vehicle on which the travel support device 10 having a continuously low traffic sign is mounted and the time-series data of the position of the vehicle that is the travel support target ( Alternatively, it may be determined that the vehicles are traveling in the same direction as each other when the overlapping ratio or the like is equal to or greater than a predetermined value. The information presentation control unit 28 presents, as reference information, the traveling tendency of a vehicle that continues driving with a low traffic sign to the traveling support device 10 of the traveling support target vehicle traveling in the same direction. The information presentation control unit 28 may update the vehicle information as a reference as appropriate, and may not discard or refer to the information when a certain time has elapsed. Moreover, the information presentation control part 28 may acquire the information of the driving | running | working state of the vehicle used as a reference suitably based on the quality of the driving characteristic determined by the driving characteristic determination part 25, for example.

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。   The information presentation control unit 28, according to the traffic signal lighting model acquired by the lighting model acquisition unit 27, as the driving support information, information on the expected lighting state of the light color, information indicating that the driving state is maintained, and deceleration start support At least one of the information indicating is presented. The information presentation control unit 28 displays the driving support information on the display device 16 by, for example, a predetermined graphic or text data with a predetermined wording. The information of the expected lamp color lighting state is, for example, a figure having substantially the same color as each of the plurality of lamp colors, or a predetermined wording regarding the lighting state of each of the plurality of lamp colors. The predetermined wording is, for example, “There may be a red light in front. Let's drive with speed”. In addition, the information on the expected lighting state of the lamp color may be information on a plurality of speed ranges presented on a vehicle speedometer, for example. The plurality of speed ranges include a speed range in which the speed at which the vehicle reaches the stop position of the traffic signal at the timing when the lighting of each of the plurality of lamp colors ends is the minimum speed.

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。
The information indicating the driving state maintenance is, for example, information indicating the maintenance of the traveling along the flow that is not affected by the signal lighting state or hardly influenced by the signal lighting state, and is a predetermined color (for example, green). Or a predetermined word relating to maintaining the running state. The predetermined wording is, for example, “I can travel along the flow. Driving to maintain this speed is recommended”. The information presentation control unit 28 preferably suppresses notification that strongly calls the driver's attention when presenting information indicating that the driving state is maintained.
The information indicating the deceleration start support is a graphic of a predetermined color (for example, red) or a predetermined word regarding the deceleration start. The prescribed wording is, for example, “There is a possibility that the vehicle is stagnant due to the red light being lit in front. Please pay attention to the vehicle ahead and be careful not to speed too much.” .

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。
Since the information presentation control unit 28 often encounters traffic jams or the lighting state of the travel prohibition light color, instead of notifying each scene in detail, for example, on the meter or the head-up display, An icon of driving support information or the like may be displayed together with. The information presentation control unit 28 presents the driving support information together with the traffic jam sign degree. For example, if the vehicle is in a deceleration tendency while the vehicle is running, whether the traffic is temporarily caused by a traffic signal or the possibility of elimination due to traffic congestion is unclear It is possible to make the driver discriminate what is, and to reduce driving stress.
Note that the information presentation control unit 28 is not limited to the display device 16 and may present the driving support information by outputting voice data from a speaker (not shown).

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。
The map data storage unit 18 stores map data.
The map data includes, for example, road coordinate data indicating position coordinates on the road required for map matching processing based on information on the current position of the driving support device 10, and road map data required for calculating the guidance route. And. The road map data includes, for example, nodes, links, link costs, road shapes, pavement presence / absence, road surface unevenness, road conditions such as vehicle running conditions, road types, and the like. The node is a coordinate point composed of the latitude and longitude of a predetermined point on the road such as an intersection and a branch point. A link is a line that connects nodes, and is a road section that connects points. The link cost is information indicating the distance of the road section corresponding to the link or the time required for the movement of the road section.

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。   The driving support device 10 that realizes the driving support method according to the present embodiment has the above-described configuration. Next, the operation of the driving support device 10, that is, the driving support method will be described.

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。
First, in step S01 shown in FIG. 6, the device control unit 17 determines whether or not the three-dimensional acceleration sensor 14 has detected accelerations in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions.
When the determination result is “NO”, the device control unit 17 repeatedly executes the determination process of step S01.
On the other hand, if the determination result is “YES”, the device control unit 17 advances the process to step S02.
Next, in step S02, the input data calculation unit 21 calculates the acceleration vector A in the three-dimensional space using the accelerations in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14. To do. Then, the norm u of the difference (acceleration vector difference) ΔA between the acceleration vectors A at two different timings with a time interval of the sampling period ΔT is calculated as input data.

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。
Next, in step S03, the frequency analysis unit 22 calculates the autocorrelation of the input data by using the number of delays that can be appropriately set by the operator at the number of input / output points that can be appropriately set by the operator. Then, a power spectrum (acceleration spectrum) is calculated by performing a fast Fourier transform on the autocorrelation.
Next, in step S04, the single regression line calculation unit 23 calculates a single regression line in a predetermined frequency range of the acceleration spectrum, and converts the inclination of the single regression line into information of an angle (spectrum angle) θ.

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。   Next, in step S05, the driving characteristic determination unit 25 acquires time-series fluctuation information of the average value of spectrum angles (spectrum angle average) and the average value of speed (speed average). Get information on frequency distribution of combinations. The driving characteristic determination unit 25 acquires the fluctuation range of the spectrum angle average from the information of the frequency distribution of the spectrum angle average and the speed average, and determines whether or not the fluctuation range of the spectrum angle average is less than a predetermined fluctuation threshold. When the determination result is “NO”, the driving characteristic determination unit 25 determines that the driving characteristic is not good. On the other hand, when the determination result is “YES”, the driving characteristic determination unit 25 determines that the driving characteristic is good.

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θ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θ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θを超えていないことを示す「0」を設定する。
Next, in step S06, the traffic jam prediction unit 26 determines whether the spectrum angle theta is greater than the angle threshold theta T.
If the determination result is “YES”, the traffic jam prediction unit 26 advances the process to step S07.
On the other hand, when the determination result is “NO”, the traffic jam prediction unit 26 advances the process to step S08.
Then, in step S07, the traffic jam prediction unit 26 indicates that the spectral angle theta is greater than the angle threshold theta T flag value of threshold angle flag is set to "1".
Further, in step S08, the traffic jam prediction unit 26 indicates that the spectral angle theta does not exceed the angle threshold theta T the flag value of the angle alarm flag is set to "0".

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S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S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。
In step S09, the traffic jam prediction unit 26 uses the information on the spectrum angle θ to calculate the determination data SN shown in the above equation (2) as information indicating the change in the spectrum angle θ according to time.
Next, in step S10, the traffic jam prediction unit 26 determines whether or not the determination data S N has exceeded a determination threshold value (that is, a threshold value of acceleration change intensity). Determine whether convergence is slow.
If the determination result is “NO”, the traffic jam prediction unit 26 advances the process to step S13.
On the other hand, when the determination result is “YES”, the traffic jam prediction unit 26 advances the process to step S11.
In step S11, the traffic jam prediction unit 26 determines whether “1” is set in the flag value of the angle threshold flag.
If the determination result in step S11 is “NO”, the traffic jam prediction unit 26 advances the process to step S13.
On the other hand, when the determination result of step S11 is “YES”, the traffic jam prediction unit 26 advances the process to step S12.

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。
In step S12, the traffic jam prediction unit 26 determines that the traffic jam sign level is high and the traffic jam is likely to occur, that is, the traffic flow tends to be in a traffic jam tendency. Then, the traffic jam prediction unit 26 advances the process to step S14.
In Step S13, the traffic jam prediction unit 26 determines that the traffic jam sign is low and the traffic jam is not likely to occur, that is, the traffic flow is not changed to a traffic jam tendency. Then, the traffic jam prediction unit 26 advances the process to step S14.

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。
Next, in step S14, the lighting model acquisition unit 27 performs information related to the traffic congestion predictor degree of the other travel support device 10 and other information through inter-vehicle communication with the travel support device 10 mounted on another vehicle in the predetermined travel section. The information on the current position of the driving support device 10 is acquired.
Next, in step S15, the lighting model acquisition unit 27 estimates the position and lighting cycle of the traffic signal that is in the lighting state of the travel-prohibited lamp color based on the position distribution history of the driving support device 10 having a high traffic sign. To do. In addition, the lighting model acquisition unit 27 estimates a position where there is no traffic signal in the lighting state of the travel-prohibited lamp color based on the position distribution history of the travel support device 10 with a low traffic sign.

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。   Next, in step S <b> 16, the information presentation control unit 28 presents the travel support information based on the position distribution history of the travel support device 10 in which the traffic congestion sign degree in the predetermined travel path range is continuously low. And the information presentation control part 28 advances a process to an end.

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。
As described above, according to the driving support device 10 and the driving support method of the present embodiment, it is possible to accurately estimate the position and lighting status of a traffic signal based on a plurality of traffic jam signs obtained in the target driving section. it can. As a result, for example, there is no need for additional facilities and devices such as dedicated roadside equipment and in-vehicle communication equipment for road-to-vehicle communication, or traffic signal location and signal cycle databases, etc. Can be realized.
Furthermore, if the frequency of signs of high traffic congestion is high at almost the same location, or if there is a periodicity, it is recognized that there is a high possibility that a traffic signal is present, so that By collecting and using the traffic jam sign degree over a certain period, it is possible to accurately estimate the presence of a traffic signal.

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。   In addition, vehicles with a low traffic congestion sign on a predetermined road range are in a driving state that appropriately corresponds to the traffic signal installation position and lighting control, and are appropriate without sudden acceleration / deceleration leading to an increase in traffic congestion sign It is recognized that you are traveling. Supporting efficient intersection passing by presenting travel support information to the vehicle that travels on the same travel route as a vehicle with a low traffic congestion sign level to simulate the travel state of this vehicle can do.

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。   Moreover, when the position of a traffic signal is acquired from road map data, the lighting condition of the traffic signal can be accurately estimated based on a plurality of traffic jam sign information obtained around the position of the traffic signal.

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。   Furthermore, it is possible to pass through the intersection efficiently by presenting information on the expected lighting state of the lamp color, information indicating maintenance of the traveling state, and information for supporting the start of deceleration. Predicted lighting status information can predict the lighting status of distant traffic lights, so prepare for deceleration or acceleration in advance even if the traffic lights are not directly visible due to the presence of curves or vehicles ahead Can lead to safe and energy-saving driving. The information indicating that the driving state is maintained is based on maintaining the current driving state when it is determined that the current driving state is not easily influenced by the lighting state of the traffic signal based on the traffic jam signs of the host vehicle and other vehicles. Efficient crossing can be supported. The information indicating the deceleration start support can assist the passage of the intersection efficiently by prompting the start of the deceleration when the travel prohibition lamp color is expected to be turned on at the time of entering the intersection.

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。
In the above-described embodiment, for example, as in the modification shown in FIG. 7, the driving support system 30 includes at least one driving support device 10 and a server device 31 that can communicate with the driving support device 10. It may be configured.
The server device 31 of this modification includes a server communication device 32, a server control unit 33, a map data storage unit 34, a range traffic jam prediction unit 35, a lighting model estimation unit 36, and an information presentation control unit 37. ing.

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。   The server communication device 32 is capable of bidirectional communication with the device communication device 11 of the travel support device 10 by, for example, infrastructure mode wireless communication or road-to-vehicle communication via a roadside communication device, and various information Send and receive.

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S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。
The server control unit 33 outputs various types of information received from the travel support device 10 by the server communication device 32 to the range congestion prediction unit 35.
In this modification, the driving support device 10 can transmit information based on the accelerations in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14 to the server device 31. . This information includes, for example, the spectrum angle θ calculated by the single regression line calculation unit 23, the determination data S N calculated by the determination data calculation unit 24, and information on the driving characteristics determined by the driving characteristic determination unit 25. , Information on the traffic jam sign degree calculated by the traffic jam prediction unit 26. Further, this information includes the current position history acquired by the current position acquisition unit 13 and the speed history information (probe information) detected by the vehicle speed sensor of the vehicle on which the travel support device 10 is mounted.

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。
The map data storage unit 34 stores map data.
The map data includes, for example, road coordinate data indicating position coordinates on the road required for map matching processing based on information on the current position of the driving support device 10, and road map data required for calculating the guidance route. And. The road map data includes, for example, nodes, links, link costs, road shapes, pavement presence / absence, road surface unevenness, road conditions such as vehicle running conditions, road types, and the like. The node is a coordinate point composed of the latitude and longitude of a predetermined point on the road such as an intersection and a branch point. A link is a line that connects nodes, and is a road section that connects points. The link cost is information indicating the distance of the road section corresponding to the link or the time required for the movement of the road section.

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S、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。 For example, the range congestion prediction unit 35 may determine the spectral angle θ received from the driving support device 10 and the determination data S within an appropriate position range based on the current position information received from at least one driving support device 10. N or a traffic jam sign in this position range is detected based on the number and the ratio of the driving assistance devices 10 whose traffic jam sign degree is equal to or greater than a predetermined threshold.

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。   Each of the lighting model estimation unit 36 and the information presentation control unit 37 is at least one of the processes executed by each of the lighting model acquisition unit 27 and the information presentation control unit 28 of the at least one driving support device 10 of the above-described embodiment. Execute the part.

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。   The lighting model acquisition unit 27 is a virtual traffic signal in the predetermined travel section based on the information related to the traffic congestion predictor calculated by the traffic congestion prediction unit 26 of at least one other travel support device 10 in the predetermined travel section. Estimate the lighting model. The lighting model estimation unit 36 acquires information related to a traffic jam sign level and information on the current position of at least one other travel support device 10 in a predetermined travel section. The lighting model acquisition unit 36 estimates the position and lighting cycle of the traffic signal that is in the lighting state of the travel-prohibited lamp color based on the history of the position distribution of the driving support device 10 having a high traffic sign for a predetermined period. The lighting model acquisition unit 36 estimates a position where there is no traffic signal in the lighting state of the travel-prohibited lamp color based on the history of the position distribution of the travel support device 10 having a low traffic sign for a predetermined period.

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。
In addition, for example, when the lighting model acquisition unit 36 acquires the position of the traffic signal in a predetermined travel section from the road map data stored in the map data storage unit 34, the driving support device 10 having a high traffic jam sign rate. The timing of the lighting state of the travel-prohibited lamp color may be estimated based on the position distribution. Moreover, the lighting model acquisition part 36 may estimate timings other than the lighting state of a travel prohibition lamp color based on the position distribution of the driving assistance device 10 with a low traffic sign.
Note that the lighting model estimation unit 36 may transmit the information related to the traffic jam sign level of the plurality of travel support devices 10 and the current position information in the predetermined travel section to each travel support device 10. In addition, the lighting model estimation unit 36 may transmit information on the position of the traffic signal in the predetermined travel section to each travel support device 10. In addition, the lighting model estimation unit 36 may transmit the traffic signal lighting model estimated for the predetermined travel section to each travel support device 10.

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。   The information presentation control unit 37 presents the travel support information to each travel support device 10 on the basis of the history of the position distribution of the travel support device 10 whose traffic congestion sign level is continuously low in the predetermined travel route range. The information presentation control unit 37 performs driving support so that a vehicle traveling on the same travel route as a vehicle having a low traffic sign is continuously simulating the traveling state of the vehicle having a low traffic sign. Present information.

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。   The driving support system 30 for realizing the driving support method according to this modification has the above-described configuration. Next, the operation of the driving support system 30, particularly the operation of the driving support device 10 will be described.

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。
First, in step S21 shown in FIG. 8, the server control unit 33 connects the travel support device 10 to a communication network such as a wireless communication network system, and the server device 31 without any communication failure via the communication network. It is determined whether or not it can be properly connected.
If the determination result is “NO”, the server control unit 33 repeatedly executes the process of step S21.
On the other hand, if the determination result is “YES”, the server control unit 33 advances the process to step S22.

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。
In step S <b> 22, the server control unit 33 determines whether or not a stand-alone operation execution instruction independent of an external device such as the server device 31 is generated by an instruction from the operator.
If the determination result is “YES”, that is, if there is no instruction to execute the stand-alone operation, the server control unit 33 advances the process to step S23. In step S23, the server control unit 33 executes a network operation described later and ends the process.
On the other hand, if the determination result is “NO”, the server control unit 33 advances the process to step S44. In step S44, the server control unit 33 performs the processing from step S01 to step S16 in the above-described embodiment as a stand-alone operation.

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。
Hereinafter, the network operation in step S23 described above will be described.
First, in step S31 shown in FIG. 9, the device control unit 17 displays a predetermined communication indicator display on the display device 16. The device control unit 17 can properly connect the display of the communication indicator to the server device 31 with the driving support device 10 connected to a communication network such as a wireless communication network system and without communication failure. It is a display indicating that.

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。
Next, in step S <b> 32, the device control unit 17 detects the acceleration in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions by the three-dimensional acceleration sensor 14, and the current position acquisition unit 13 obtains the current position information. It is determined whether or not it has been acquired.
When the determination result is “NO”, the device control unit 17 repeatedly executes the determination process of step S32.
On the other hand, if the determination result is “YES”, the device control unit 17 advances the process to step S33.
Next, in step S33, the input data calculation unit 21 calculates the acceleration vector A in the three-dimensional space using the accelerations in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14. To do. Then, the norm u of the difference (acceleration vector difference) ΔA between the acceleration vectors A at two different timings with a time interval of the sampling period ΔT is calculated as input data.

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Sを算出する。
Next, in step S34, the frequency analysis unit 22 calculates the autocorrelation of the input data using the number of delays that can be appropriately set by the operator at the number of input / output points that can be appropriately set by the operator. Then, a power spectrum (acceleration spectrum) is calculated by performing a fast Fourier transform on the autocorrelation.
Next, in step S35, the single regression line calculation unit 23 calculates a single regression line in a predetermined frequency range of the acceleration spectrum, and converts the inclination of the single regression line into information of an angle (spectrum angle) θ.
Next, in step S35, the driving characteristic determination unit 25 acquires time-series fluctuation information of the average value of spectrum angles (spectrum angle average) and the average value of speed (speed average), and calculates the spectral angle average and speed average. Get information on frequency distribution of combinations. The driving characteristic determination unit 25 acquires the fluctuation range of the spectrum angle average from the information of the frequency distribution of the spectrum angle average and the speed average, and determines whether or not the fluctuation range of the spectrum angle average is less than a predetermined fluctuation threshold. In accordance with this determination result, the driving characteristic determination unit 25 determines whether the driving characteristic is good or bad.
Next, in step S37, the traffic jam prediction unit 26 uses the information on the spectrum angle θ to calculate the determination data S N shown in the above equation (2) as information indicating the change in the spectrum angle θ according to time. .

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S、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。
Next, in step S <b> 38, the device control unit 17 sends the spectral angle θ, the determination data S N , the traffic congestion predictor information calculated by the traffic congestion prediction unit 26, the current position information, and the like via the device communication apparatus 11. To the server device 31.
Next, in step S <b> 39, the device control unit 17 receives information on traffic jam signs, travel support information, traffic signal lighting model information, and the like within an appropriate position range detected by the server device 31 from the server device 31. Determine whether or not.
When the determination result is “NO”, the device control unit 17 ends the series of processes.
On the other hand, if the determination result is “YES”, the device control unit 17 advances the process to step S40.
Next, in step S <b> 40, the device control unit 17 presents the travel support information output from the information presentation control unit 28 based on the travel support information received from the server device 31 or various data received from the server device 31. Thus, the display device 16 is controlled. And the apparatus control part 17 advances a process to a return.

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。   According to the driving support system 30 and the driving support method according to this modified example, driving support information that acquires information based on acceleration from the plurality of driving support devices 10 and supports proper passage of traffic signals in a comprehensive manner in real time. Can be presented. As a result, the calculation efficiency can be improved as compared with the case where, for example, each traffic assist device 10 calculates the traffic jam sign degree, and the traffic signal lighting model estimation and the travel support information are presented. Accuracy can be improved.

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。   Note that the travel support device 10 according to the above-described embodiment and modification and the server device 31 of the travel support system 30 may be realized by dedicated hardware, or the travel support device 10. The program for realizing the functions of the server device 31 is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into the computer system and executed, thereby executing the driving support device 10 and the server device. You may make it operate | move as 31. FIG. The computer system referred to here includes an OS and hardware such as peripheral devices. The computer system also includes a WWW system provided with a homepage providing environment (or display environment).

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。   The computer-readable recording medium refers to a storage device such as a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, and a CD-ROM, and a hard disk built in the computer system. Further, the computer-readable recording medium is a volatile memory (RAM) inside a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In addition, those that hold a program for a certain period of time are also included.

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。
The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the transmission medium for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, what is called a difference file (difference program) may be sufficient.

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。   The above-described embodiments are presented as examples, and are not intended to limit the scope of the invention. The above-described novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. The above-described embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof. For example, in the above embodiment, the server device 31 is configured as one device. However, a plurality of devices may be connected by a communication line or the like.

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 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Driving assistance apparatus (electronic device), 12 ... Positioning signal receiver, 13 ... Current position acquisition part, 14 ... Three-dimensional acceleration sensor (acceleration acquisition part), 15 ... Input device, 16 ... Display apparatus (information presentation part) , 17 ... Device control unit, 21 ... Input data calculation unit, 22 ... Frequency analysis unit, 23 ... Single regression line calculation unit, 24 ... Determination data calculation unit, 25 ... Driving characteristic determination unit, 26 ... Congestion prediction unit (congestion sign) (Information acquisition unit), 27 ... lighting model acquisition unit (position information acquisition unit), 28 ... information presentation control unit (information presentation unit), 30 ... travel support system, 31 ... server device, 35 ... range traffic jam prediction unit

Claims (15)

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。
A driving support method executed by an electronic device including an acceleration acquisition unit for acquiring acceleration and an information presentation unit for presenting information,
A traffic jam sign information acquisition step in which the electronic device acquires traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit;
The traffic signal lighting model in which the electronic device is virtually estimated in the predetermined travel section based on the traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit of the other electronic device in the predetermined travel section Lighting model acquisition step to acquire,
The information presentation unit
In the traffic signal lighting model, based on the position of the traffic signal that is in the lighting state of the travel prohibition lamp color estimated based on the position distribution of the electronic device having a high traffic sign degree, or
In the traffic light lighting model, the driving support information is presented based on a position where the traffic light that is in the lighting state of the travel prohibition light color estimated based on the position distribution of the electronic device having a low traffic sign is low. An information presentation step;
including,
A driving support method characterized by the above.
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。
In the information presenting step, in the information presenting step, in the traffic signal lighting model, the travel prohibition lamp color estimated based on a history of a position distribution of the electronic device having a high traffic sign for a predetermined period of time. Presenting the driving support information based on the position of a traffic signal that is lit.
The driving support method according to claim 1, wherein:
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。
The information presenting unit presents the travel support information based on a history of position distribution of the electronic device in which the traffic sign is continuously low in a predetermined travel path range in the information presenting step;
The driving support method according to claim 1 or 2, characterized in that
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。
A driving support method executed by an electronic device including an acceleration acquisition unit that acquires acceleration, an information presentation unit that presents information, and a position information acquisition unit that acquires position information of a traffic signal based on map data,
A traffic jam sign information acquisition step in which the electronic device acquires traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit;
The electronic device is estimated based on traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit of the other electronic device around the position of the traffic signal acquired by the position information acquisition unit. A lighting model acquisition step of acquiring a lighting model of the traffic signal;
The information presentation unit
In the lighting model of the traffic signal, based on the timing of the lighting state of the travel prohibition light color estimated based on the position distribution of the electronic device having a high traffic sign, or
An information presenting step for presenting driving support information based on timing other than the lighting state of the travel-prohibited lamp color estimated based on the position distribution of the electronic device having a low traffic sign in the lighting model of the traffic signal; and ,
including,
A driving support method characterized by the above.
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。
In the information presentation step, the information presenting unit presents at least one of information on an expected lamp color lighting state, information on maintaining a driving state, and information on deceleration start support as the driving support information. To
The driving support method according to any one of claims 1 to 4, wherein:
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。
A computer of an electronic device including an acceleration acquisition unit that acquires acceleration and an information presentation unit that presents information,
A traffic jam sign acquisition step for acquiring traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit;
A lighting model for acquiring a traffic signal lighting model virtually estimated in the predetermined traveling section based on traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit of the other electronic device in the predetermined traveling section An acquisition step;
In the traffic signal lighting model, based on the position of the traffic signal that is in the lighting state of the travel prohibition lamp color estimated based on the position distribution of the electronic device having a high traffic sign degree, or
In the traffic signal lighting model, based on a position where there is no traffic signal in the lighting state of the travel prohibition light color estimated based on a position distribution of the electronic device having a low traffic sign, the driving support information is the information. An information presentation step to be presented to the presentation unit;
including,
A program characterized by that.
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。
In the information presenting step, in the traffic signal lighting model, the traffic signal that is in the lighting state of the travel-prohibited lamp color estimated based on a history of the position distribution of the electronic device having a high traffic sign for a predetermined period Based on the position of the information, the travel information is presented to the information presentation unit.
The program according to claim 6.
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。
In the information presenting step, the information presenting unit is caused to present the travel support information based on a history of the position distribution of the electronic device in which the traffic sign is continuously low in a predetermined travel range.
The program according to claim 6 or 7, characterized by the above.
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。
A computer of an electronic device including an acceleration acquisition unit that acquires acceleration, an information presentation unit that presents information, and a position information acquisition unit that acquires position information of a traffic signal based on map data,
A traffic jam sign information acquisition step for acquiring traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit;
Lighting of the traffic signal estimated based on traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit of the other electronic device around the position of the traffic signal acquired by the position information acquisition unit A lighting model acquisition step for acquiring a model;
In the lighting model of the traffic signal, based on the timing of the lighting state of the travel prohibition light color estimated based on the position distribution of the electronic device having a high traffic sign, or
Presenting the travel support information to the information presenting unit based on timing other than the lighting state of the travel-prohibited lamp color estimated based on the position distribution of the electronic device with a low traffic sign in the traffic light model An information presentation step to be performed;
including,
A program characterized by that.
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。
In the information presentation step, the information presentation unit presents at least one of information on the expected lighting state of the light, information on maintaining the driving state, and information on the deceleration start support as the driving support information. ,
The program according to any one of claims 6 to 9, wherein
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。
An acceleration acquisition unit for acquiring acceleration;
An information presentation unit for presenting information;
A traffic jam sign information acquisition unit for acquiring traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit;
A lighting model acquisition unit that acquires a traffic light lighting model virtually estimated in the predetermined traveling section based on traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the other acceleration acquisition unit in the predetermined traveling section;
With
The information presentation unit
In the traffic signal lighting model, based on the position of the traffic signal that is in the lighting state of the travel prohibition light color estimated based on the position distribution of the acceleration acquisition unit having a high traffic sign.
In the traffic light lighting model, the travel support information is presented based on the position where the traffic light that is in the lighting state of the travel prohibition light color estimated based on the position distribution of the acceleration acquisition unit having a low traffic sign is low. To
A driving support device characterized by that.
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。
The information presenting unit is a traffic that is in a lighting state of the travel prohibition lamp color estimated based on a history of a position distribution of the acceleration acquisition unit having a high traffic sign for a predetermined period in the traffic light lighting model. Presenting the driving support information based on the position of the traffic light;
The travel support apparatus according to claim 11.
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。
The information presenting unit presents the travel support information based on a history of position distribution of the acceleration acquisition unit in which the traffic congestion sign degree in a predetermined travel route range is continuously low.
The travel support apparatus according to claim 11 or 12, characterized in that
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。
An acceleration acquisition unit for acquiring acceleration;
An information presentation unit for presenting information;
A location information acquisition unit for acquiring location information of traffic signals based on map data;
A traffic jam sign information acquisition unit for acquiring traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit;
The traffic signal lighting model estimated based on the traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the other acceleration acquisition unit around the position of the traffic signal acquired by the position information acquisition unit is acquired. A lighting model acquisition unit;
With
The information presentation unit
In the lighting model of the traffic signal, based on the timing of the lighting state of the travel prohibition light color estimated based on the position distribution of the acceleration acquisition unit having a high traffic sign, or
Presenting the driving support information based on timing other than the lighting state of the travel prohibition lamp color estimated based on the position distribution of the acceleration acquisition unit with a low traffic sign in the lighting model of the traffic signal,
A driving support device characterized by that.
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。
The information presenting unit presents at least one of information on an expected lamp color lighting state, information indicating maintenance of a driving state, and information indicating deceleration start support as the driving support information.
The travel support apparatus according to any one of claims 11 to 14, wherein the travel support apparatus is configured as described above.
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