JP2010117921A - 運転支援システム、運転支援方法及び運転支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの車両分類に対する慣れの状況に応じて運転支援を行うことができる運転支援システム、運転支援方法及び運転支援プログラムを提供する。
【解決手段】運転支援ユニット１１は、車両の種類に応じて設定された各車両分類のうち、今回ユーザが運転する車両が属する車両分類を判断し、ユーザの過去の運転履歴を車両分類に対応させて記憶した運転履歴テーブルから、今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に対応する運転履歴を取得し、取得した運転履歴に応じて、今回ユーザが運転する車両における支援内容を特定する。
【選択図】図３

Description

本発明は、運転支援システム、運転支援方法及び運転支援プログラムに関する。

近年、ドライバーの状態を考慮して運転支援を行うシステムが提案されている。例えば、特許文献１には、ドライバーの操舵技量に応じて、操舵制御を変更する運転支援装置が記載されている。この装置では、ドライバーの操舵履歴を蓄積し、蓄積した操舵履歴から、ドライバーの技量レベルを判定する。また、同一地点の走行経験や、天候等の外乱因子に応じて技量レベルを補正し、最終的に特定された技量レベルに応じて、ステアリングギア比を変更する。
特開２００６−２３２１７２号公報

しかし、上記した運転支援装置の場合、一つの車両に対する技量レベル又は一般的な技量レベルに注目して運転支援を変更しており、他の車両を運転するときについては、考慮されていない。例えば、運転自体には慣れていたとしても、軽自動車を専ら運転するドライバーが、軽自動車以外の車両を運転するような場面では、その車両の前端・後端・左側端・右側端の距離感（車両感覚）や、旋回時の内輪差等を把握するまでに時間が掛かる。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザの車両分類に対する運転履歴に応じて運転支援を行うことができる運転支援システム、運転支援方法及び運転支援プログラムを提供することにある。

上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、車両の種類に応じて設定された各車両分類のうち、今回ユーザが運転する車両が属する車両分類を判断する分類判断手段と、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴を取得する運転履歴取得手段と、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴に基づいて、前記今回ユーザが運転する車両における支援内容を特定する支援特定手段とを備えたことを要旨とする。

この構成によれば、ユーザが運転を行う際に、今回運転する車両が属する車両分類の運転履歴が取得され、その運転履歴に基づいて、支援内容が特定される。即ち、今回ユーザが運転する車両にあった支援内容を運転履歴に基づいて選択するため、今回ユーザが運転する車両に対して最適な支援を行うことができる。従って、例えば、不慣れな車両を運転する場面や、運転慣れした車両を運転する場面等に応じた支援を行うことができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の運転支援システムにおいて、前記運転履歴には、前記車両分類に属する車両を運転した累積運転時間の増加に伴い高く設定され、その車両分類の車両を運転した最終運転日からの経過日数の増加に伴い低く設定される慣れ度合が含まれるとともに、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類以外の車両分類に関連付けられた運転履歴を取得する他分類履歴取得手段をさらに備え、前記支援特定手段は、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた前記慣れ度合と、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類以外の車両分類に関連付けられた前記慣れ度合との差分を算出し、当該差分に基づいて、前記今回ユーザが運転する車両における支援内容を特定することを要旨とする。

この構成によれば、慣れ度合は、累積運転時間の増加に伴い高く設定され、最終運転日からの経過日数の増加に伴い低く設定されるため、車両分類に対する慣れ度合を適切に設定することができる。また、そのように求められる慣れ度合を用いて、今回運転する車両が属する車両分類に対応する慣れ度合と、今回ユーザが運転する車両が属する車両分類以外の車両分類に対応する慣れ度合との差分に基づき支援内容を特定するため、今回運転する車両に対するユーザの慣れに合った支援内容を適切に特定することができる。

請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の運転支援システムにおいて、前記運転履歴には、前記車両分類が属する車両の累積運転時間及びその車両分類に属する車両の最終運転日が含まれるとともに、前記支援特定手段は、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた前記累積運転時間から基本支援内容を判定するとともに、前記今回運転する車両が属する車両分類に関連付けられた前記最終運転日からの経過日数に基づき、前記基本支援内容を補正し、前記補正した前記基本支援内容を、前記今回ユーザが運転する車両における支援内容として特定することを要旨とする。

この構成によれば、まず累積運転時間に基づき基本支援内容が特定される。また、今回運転する車両が属する車両分類に対応する最終運転日からの経過日数に基づき、基本支援内容が補正される。このため、その車両分類に対する累積運転時間及び最終運転日からの経過日数に基づき、今回ユーザが運転する車両に対するユーザの慣れに合った支援内容を特定できる。

請求項４に記載の発明は、今回ユーザが運転する車両に対する運転支援内容を特定する制御手段を用いた運転支援方法において、前記制御手段が、車両の種類に応じて設定された各車両分類のうち、今回ユーザが運転する車両が属する車両分類を判断し、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴を取得し、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴に基づいて、前記今回ユーザが運転する車両における支援内容を特定することを要旨とする。

この方法によれば、ユーザが運転を行う際に、今回運転する車両が属する車両分類の運転履歴が取得され、その運転履歴に基づいて、支援内容が特定される。即ち、今回ユーザが運転する車両にあった支援内容を運転履歴に基づいて選択するため、今回ユーザが運転する車両に対して最適な支援を行うことができる。従って、例えば、不慣れな車両を運転する場面や、運転慣れした車両を運転する場面等に応じた支援を行うことができる。

請求項５に記載の発明は、今回ユーザが運転する車両に対する運転支援内容を特定する運転支援内容を変更する制御手段を用いた運転支援プログラムにおいて、前記制御手段を、車両の種類に応じて設定された各車両分類のうち、今回ユーザが運転する車両が属する車両分類を判断する分類判断手段と、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴を取得する運転履歴取得手段と、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴に基づいて、前記今回ユーザが運転する車両における支援内容を特定する支援特定手段として機能させることを要旨とする。

この構成によれば、運転支援プログラムに従って、ユーザが運転を行う際に、今回運転する車両が属する車両分類の運転履歴が取得され、その運転履歴に基づいて、支援内容が特定される。即ち、今回ユーザが運転する車両にあった支援内容を運転履歴に基づいて選択するため、今回ユーザが運転する車両に対して最適な支援を行うことができる。従って、例えば、不慣れな車両を運転する場面や、運転慣れした車両を運転する場面等に応じた支援を行うことができる。

（第１実施形態）
以下、本発明を具体化した第１実施形態を図１〜図７に従って説明する。図１は、ドライバーの運転履歴を格納した履歴登録サーバ１を示す。

（履歴登録サーバの構成）
図１に示すように、履歴登録サーバ１の制御部２は、ＣＰＵ３、ＲＡＭ４、ＲＯＭ５及び通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）６を有するコンピュータからなる。制御部２は、インターネット、又は携帯電話網等のネットワークを介して、各車両に搭載された車載システム１０との間でデータを送受信する。

履歴登録サーバ１は、ユーザデータ７Ａを格納したユーザ記憶部７を備えている。本実施形態では、ユーザデータ７Ａは、ユーザ毎に、ユーザＩＤ、ユーザ名、認証データを有している。認証データは、例えば各ユーザの身体的特徴をそれぞれ示す生体情報であって、指紋、瞳の虹彩、網膜、静脈、声紋等の特徴を示している。ユーザが、車載システム１０の認証装置によりユーザ認証を試みると、認証装置から読み取ったデータが履歴登録サーバ１に送信される。履歴登録サーバ１は、受信したデータと、認証データとを照合して、ユーザ認証を行う。尚、ユーザデータ７Ａの認証データは、単なるパスワードや、ユーザが所有する携帯電話等の携帯端末、又は補助記憶装置等に内蔵されたＩＣチップの識別コードでもよい。

運転履歴記憶部８には、ユーザ毎に、運転履歴テーブル９が格納されている。この運転履歴テーブル９は、ユーザＩＤが付与されており、各運転履歴テーブル９は、このユーザＩＤによってユーザデータ７Ａとそれぞれ紐付けられている。

図２に示すように、運転履歴テーブル９は、車両分類９Ａ毎に運転履歴を有している。車両分類９Ａは、四輪自動車を、車両形状、大きさ等の項目に応じて区分したものであって、本実施形態では、「軽自動車」、「小型車」、「普通車」、「ミニバン」、「大型車」の５グループに分類されている。尚、車両分類９Ａは、これらの区分に限定されず、２輪駆動、４輪駆動や、ＦＦ（フロントエンジン・フロントドライブ方式）、ＦＲ（フロントエンジン・リヤドライブ方式）等といった駆動形式等の項目に応じて区分してもよいし、５グループ以外の複数のグループに分類されていてもよい。

また、運転履歴テーブル９は、車両分類毎に、累積運転時間９Ｂ、最終運転日９Ｃ、慣れ度合９Ｄを有している。累積運転時間９Ｂ及び最終運転日９Ｃは、ユーザが車両を運転する度に、その車両の車載システム１０から収集された運転履歴により更新されている。累積運転時間９Ｂは、その車両分類９Ａに属する車両を運転した時間を累積した時間である。例えば、運転履歴テーブル９の統計期間内（例えば１年間）において、「軽自動車」を運転した回数が２回であって、１回目の運転時間が「２時間」、２回目の運転時間が「４時間」である場合、累積運転時間９Ｂは、「６時間」となる。尚、本実施形態では、車載システム１０が運転履歴を送信するようにしたが、ユーザが所有し、今回ユーザが運転した車両に対する運転履歴を生成する携帯端末等から送信するようにしてもよい。

また、最終運転日９Ｃは、そのユーザが、その車両分類９Ａに属する車両を運転した最後の日を示す。さらに、慣れ度合９Ｄは、その車両分類９Ａに対するユーザの運転慣れの度合いを示しており、例えば履歴登録サーバ１が運転履歴テーブル９を更新したタイミングで演算される。例えば、この慣れ度合９Ｄは、以下の式（１）のように、累積運転時間Ｔｐｒに係数Ｃ１を乗算した値から、最終運転日９Ｃからの経過日数ΔＤｙに係数Ｃ２を乗算した値を減算して算出されている。尚、Ｃ１及びＣ２は、異なる単位間の調整、各パラメータの重み付け等に応じて設定された正の係数である。

慣れ度合Ｖ＝（累積運転時間Ｔｐｒ・Ｃ１）−（経過日数ΔＤｙ・Ｃ２）…（式１）
即ち、累積運転時間Ｔｐｒが増大にするに伴い、慣れ度合Ｖは高くなり、経過日数ΔＤｙが増大するに伴い、慣れ度合Ｖは低くなる。本実施形態では、運転履歴テーブル９の慣れ度合９Ｄの値が高くなるほど、そのユーザは、その車両分類９Ａの車両に運転慣れしていることを示し、その値が低くなるほど、そのユーザが、その車両分類９Ａの車両に運転慣れしていないことを示す。例えば、大型車を専ら運転しているユーザは、「大型車」の慣れ度合９Ｄが高くなり、その他の車両分類９Ａの慣れ度合９Ｄは低くなる。図２に示す「ユーザＡ」の運転履歴テーブル９の場合、「軽自動車」に対して最も慣れており、以下、「小型車」、「普通車」、「ミニバン」及び「大型車」の順に運転慣れしている。

履歴登録サーバ１は、車両に搭載された車載システム１０のデータ要求に伴い、対応するユーザの運転履歴テーブル９を送信する。車載システム１０は、運転履歴テーブル９を受信し、その運転履歴テーブル９を用いて支援内容を特定する。

（運転支援システムの構成）
次に、この車載システム１０について、図３に従って説明する。車載システム１０は、ＣＰＵ１２、ＲＡＭ１３、ＲＯＭ１４、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１５及び車両側インターフェース（Ｉ／Ｆ）１６からなる運転支援ユニット１１を備えている。ナビゲーションユニットは、運転支援プログラムを格納しており、分類判断手段、運転履歴取得手段、支援特定手段、他分類履歴取得手段、制御手段に対応する。

運転支援ユニット１１は、ユーザ認証装置２４と接続されている。ユーザは、車載システム１０が搭載された自車両を運転する際、ユーザ認証装置２４を用いて、予め定められた認証操作を行う。これにより、ユーザ認証装置２４から、運転支援ユニット１１に読み取りデータが出力される。運転支援ユニット１１は、読み取りデータを履歴登録サーバ１に送信し、ユーザ認証を行う。ユーザ認証が完了すると、履歴登録サーバ１から、そのユーザの運転履歴テーブル９が車載システム１０に送信される。

また、運転支援ユニット１１は、イグニッション（ＩＧ）スイッチ１７から、車両側Ｉ／Ｆ１６を介して、ＡＣＣ（アクセサリ）スイッチのオン信号を入力する。ＡＣＣスイッチがオン状態とされたと判断すると、支援内容を特定するための処理を開始する。

支援内容を特定する際は、車載システム１０の自車属性記憶部１９、支援パターン記憶部２０、支援内容記憶部２２を用いる。まず、運転支援ユニット１１は、自車属性記憶部１９に格納された自車属性データ１９Ａに基づき、自車両が属する車両分類を判断する。自車属性データ１９Ａには、自車両の識別子と、自車両が属する車両分類Ｃｐｒの識別データが格納されている。

また、履歴登録サーバ１から受信した運転履歴テーブル９を用いて、自車両の車両分類Ｃｐｒに対するユーザの慣れ度合Ｖｐｒを判定する。例えば自車両が「ミニバン」といった車両分類に属する場合には、運転履歴テーブル９の中から、「ミニバン」の車両分類９Ａに対する慣れ度合９Ｄを抽出する。

また、運転履歴テーブル９に含まれる各慣れ度合９Ｄのうち、値が最大である最大慣れ度合Ｖｍａｘを判定する。例えば、「軽自動車」の慣れ度合９Ｄが最も大きい場合には、その慣れ度合９Ｄを、ユーザの最大慣れ度合Ｖｍａｘとする。そして、式（２）のように、最大慣れ度合Ｖｍａｘから、今回運転する車両が属する車両分類Ｃｐｒの慣れ度合Ｖｐｒを減算して、自車両に対する慣れが、ユーザが最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘの慣れの状況から、どれだけ乖離しているかを相対的に評価する。

差分ΔＶ＝最大慣れ度合Ｖｍａｘ−今回の車両分類Ｃｐｒの慣れ度合Ｖｐｒ…（式２）
即ち、差分ΔＶは、自車両が属する車両分類Ｃｐｒの他に、極端に運転慣れした車両分類があるような場合には、大きくなる。逆に、自車両が属する車両分類Ｃｐｒに最も慣れている場合（即ち、車両分類Ｃｐｒ＝車両分類Ｃｍａｘ）には、差分ΔＶは「０」となる。また、いずれの車両分類にも慣れていないドライバーの場合、最大慣れ度合Ｖｍａｘも小さいので、差分ΔＶは小さい値となる。

そして、このように判定された今回の車両分類Ｃｐｒに対する慣れ度合Ｖｐｒと、最大慣れ度合Ｖｍａｘとの差分ΔＶとの両方を用いて、支援パターン記憶部２０に格納された支援パターンテーブル２１を参照して、支援パターンを選択する。

図４に示すように、支援パターンテーブル２１は、自車両が属する車両分類Ｃｐｒと、各車両分類との間の特性の差、車両形状の差に応じて、支援パターンを設定したテーブルである。例えば、「ミニバン−軽自動車」、「ミニバン−小型車」、「ミニバン−普通車」、「ミニバン−大型車」といったように、自車両が属する車両分類Ｃｐｒを除く４つの車両分類毎に生成されている。運転支援ユニット１１が、支援パターンを選択する際は、各支援パターンテーブル２１のうち、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘに対応する支援パターンテーブル２１を用いる。例えば、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘが「軽自動車」である場合、「ミニバン−軽自動車」の支援パターンテーブル２１を用いる。

支援パターンテーブル２１は、上記慣れ度合Ｖｐｒと、最大慣れ度合Ｖｍａｘとの差分ΔＶとの両方に応じて支援パターンが設定されている。本実施形態では、支援パターンテーブル２１の縦軸は、今回の車両分類Ｃｐｒに対する慣れ度合２１ｉであって、「０以上１未満」、「１以上２未満」・・・といったように階層化されている。横軸は、最大慣れ度合Ｖｍａｘとの差分２１ｊであり、「０以上１未満」、「１以上２未満」といったように階層化されている。例えば、「ミニバン−軽自動車」の支援パターンテーブル２１を読み出した場合、自車両が属する車両分類Ｃｐｒ（「ミニバン」）に対する慣れ度合Ｖｐｒと、慣れ度合の差分ΔＶとに該当する支援パターン２１ｋを選択する。例えば、今回の車両分類（「ミニバン」）に対する慣れ度合Ｖｐｒが「０以上１未満」に該当し、最も運転慣れした「軽自動車」との慣れ度合の差分ΔＶが「３以上」に該当する場合、「支援Ａ」の支援パターンを選択する。

この支援パターンテーブル２１においては、横軸において、差分２１ｊが増加するほど、不慣れな車両を運転することが考慮され、支援の内容を充実させた支援パターンが設定されている。即ち、特定の車両に対して非常に運転慣れしており、一般的な運転技量に問題がないドライバーであっても、他の不慣れな車両を運転する場合には、車両感覚をつかむまでに時間を要することが想定されるため、駐車、旋回、Ｕターン（転回）、車線変更等、各場面で注意を払う必要がある。従って、差分２１ｊが増加するほど、慣れた車両を運転する場合に比べ、支援の充実度を上げることが望ましい。

一方、差分２１ｊは、ユーザが慣れた車両分類と、不慣れな車両分類と慣れ度合の差を相対的に示しているのみであるため、同じ差分２１ｊであっても、自車両に対する慣れ度合が異なる場合がある。例えば、他の車両分類との差分２１ｊが「３」といったように大きくても、自車両が属する車両分類Ｃｐｒの累積運転時間が「３０時間」である場合や、車両分類Ｃｐｒの累積運転時間が「３時間」であるユーザも存在する。累積運転時間が「３０時間」のドライバーは、累積運転時間が「３時間」のドライバーに比べ、車両感覚をつかむまでの時間が短いと推定される。従って、支援パターンテーブル２１においては、自車両に対する絶対的な慣れ度合２１ｉが低いほど、車両の特性に関する支援の充実度を上げる。

また、４つの異なる各支援パターンテーブル２１においては、それぞれ異なる支援パターンが設定されている。「ミニバン−軽自動車」の支援パターンテーブル２１では、「ミニバン」と「軽自動車」との車両形状及び車両特性の差を考慮して支援パターンが設定されている。例えば、その車体の大きさの違いから生じる内輪差の違い等が考慮されている。また、「ミニバン−大型車」の支援パターンテーブル２１では、「ミニバン」と「大型車」との車両形状及び車両特性の差を考慮して支援パターンが設定されている。例えば、運転席におけるドライバーの視点や死角の違い、内輪差の違い等が考慮されている。さらに、「ミニバン−普通車」の支援パターンテーブル２１では、例えば、リアオーバーハングの長さの違い等を考慮して支援パターンが設定されている。

このように、支援パターンテーブル２１に基づき、支援パターンを選択すると、支援内容記憶部２２に格納された支援内容テーブル２３に基づき、実際の支援内容を特定する。
図５に示すように、支援内容テーブル２３には、支援パターン２３Ａ毎に支援内容２３Ｂが設定されている。

例えば「支援Ａ」は、自車両が属する車両分類Ｃｐｒが「ミニバン」であって、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘが「軽自動車」である場合において、最も充実度が高い支援であって、「ミニバン」と「軽自動車」との車両形状又は車両特性の違いを考慮した支援が設定されている。本発明では、支援内容は特に限定されないが、例えば、「旋回時の内輪差案内」、「車線変更支援」、「Ｕターン支援」、「ミラー自動調整」、「自車両案内」等が考えられる。

「旋回時の内輪差案内」では、「ミニバン」は「軽自動車」に比べホイールベースが大きく、内輪差が増加するので、旋回時に、旋回軌跡の案内や警告をディスプレイ２６（図３参照）やスピーカ２８に出力する。また、「車線変更支援」では、「ミニバン」は、「軽自動車」に比べ車長が大きいため、車線変更の際に、車両後端に取り付けられたカメラの映像をディスプレイ２６に表示したり、図示しないレーダ又はセンサ等を用いて、前方車両及び後方車両までの距離を算出して、車線変更の可否、又はタイミングを案内する。「Ｕターン支援」は、Ｕターン（転回）を行う際に、現在の舵角に基づく旋回軌跡と、道路形状又は周囲の障害物の位置とを比較して、切り返しが必要であるか否かを案内する。「ミラー自動調整」は、車体に取り付けられたミラーを自車両の側方又は後方が見えやすい位置に自動調整し、「自車両案内」は、運転者が慣れた車両と自車両との車長、車幅、死角の差をディスプレイ２６等で案内する。

尚、異なる支援パターンにおいて、そのレベルに応じた異なる警告をしてもよい。例えば、充実度が高く、最もレベルが高い支援パターンでは、画像表示に加え、音量が大きい又はテンポの早い警告音を出力し、それよりもレベルが低い支援パターンでは、音量が小さい又はテンポの遅い警告音を出力してもよい。

このように、支援内容を決定すると、運転支援ユニット１１は、その支援内容に応じたＥＣＵ１８（図３参照）を制御する。また、案内画面、警告画面を表示する際は、画像プロセッサ２５を制御して、各種画面をディスプレイ２６に出力する。また、案内音声、警告音を出力する際には、音声プロセッサ２７を制御して、スピーカ２８から各種音声を出力する。

（処理手順）
以下、本実施形態の運転支援ユニット１１の運転支援処理の処理手順について、図６及び図７に従って説明する。運転支援ユニット１１は、ＩＧスイッチ１７に基づき、ＡＣＣスイッチがオン状態とされたか否かを判断する（ステップＳ１）。ＡＣＣスイッチがオン
状態とされると（ステップＳ１においてＹＥＳ）、その時の時刻を図示しないタイマから取得して記憶する。また、ユーザを認証したか否かを判断する（ステップＳ２）。即ち、ユーザ認証装置２４により読み取ったデータを履歴登録サーバ１に送信し、履歴登録サーバ１から、ユーザが認証されたことを示すデータを受信したか否かを判断する。

ユーザが認証されていないと判断すると（ステップＳ２においてＮＯ）、ステップＳ１に戻る。ユーザが認証されたと判断すると（ステップＳ２においてＹＥＳ）、支援開始フラグがオフ（例えば「０」）であるか否かを判断する（ステップＳ３）。支援開始フラグは、車載システム１０による支援が開始されているか否かを示すフラグである。車載システム１０が起動した直後は、支援開始フラグがオフであるため（ステップＳ３においてＹＥＳ）、支援パターンを設定するための処理を行う。

具体的には、まずステップＳ４において、支援開始フラグをオフからオンにする。さらに、自車属性データを取得し、今回ユーザが運転する自車両が属する車両分類Ｃｐｒを判断する（ステップＳ５）。また、履歴登録サーバ１から、認証したユーザのユーザＩＤに紐付けられた運転履歴テーブル９を取得する（ステップＳ６）。そして、取得した運転履歴テーブル９をＲＡＭ１３に一時記憶し、支援パターンを判定する（ステップＳ７）。

この支援パターン設定処理について、図７に従って説明する。まず、運転支援ユニット１１は、今回ユーザが運転する自車両が属する車両分類Ｃｐｒに関連付けられた慣れ度合Ｖｐｒを、運転履歴テーブル９から取得する（ステップＳ７−１）。例えば、今回運転する車両が「ミニバン」の車両分類９Ａに属する場合、「ミニバン」の慣れ度合９Ｄである「０」を、慣れ度合Ｖｐｒとする。

また、運転支援ユニット１１は、運転履歴テーブル９に基づき、最大慣れ度合Ｖｍａｘを取得する（ステップＳ７−２）。即ち、運転履歴テーブル９に含まれる各慣れ度合９Ｄのうち、最大である慣れ度合９Ｄを、最大慣れ度合Ｖｍａｘとする。例えば、「軽自動車」の慣れ度合９Ｄが「３」、「小型車」の慣れ度合９Ｄが「２」、「普通車」の慣れ度合９Ｄが「１」、「ミニバン」の慣れ度合９Ｄが「０」、「大型車」の慣れ度合９Ｄが「０」の場合、「軽自動車」の慣れ度合９Ｄである「３」を、最大慣れ度合Ｖｍａｘとする。

またこのとき、最大慣れ度合Ｖｍａｘを有する車両分類９Ａを、そのユーザが最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘとして取得する（ステップＳ７−３）。例えば、「軽自動車」を、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘとして取得する。

そして、今回ユーザが運転する自車両が属する車両分類Ｃｐｒが、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘに該当するか否かを判断する（ステップＳ７−４）。今回の車両分類Ｃｐｒである「ミニバン」が、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘでない場合（ステップＳ７−４においてＮＯ）、ステップＳ７−５に進む。今回の車両分類Ｃｐｒが、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘに該当する場合（ステップＳ７−４においてＹＥＳ）、各車両分類の慣れ度合Ｖの差分を用いず、車両分類Ｃｐｒに対する慣れ度合Ｖｐｒだけに基づき、支援パターンを選択して（ステップＳ７−８）、支援パターン設定処理を終了する。

今回の車両分類Ｃｐｒの他に、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘがある場合、運転支援ユニット１１は、最大慣れ度合Ｖｍａｘから今回の車両分類Ｃｐｒの慣れ度合Ｖｐｒを減算して、慣れ度合の差分ΔＶを算出する（ステップＳ７−５）。例えば、最大慣れ度合Ｖｍａｘが「３」、慣れ度合Ｖｐｒが「０」である場合、差分ΔＶは「３」となる。

このように、今回の車両分類Ｃｐｒ、その慣れ度合Ｖｐｒ、最大慣れ度合Ｖｍａｘ、それらの差分ΔＶ、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘを取得すると、各支援パターンテー
ブル２１の中から、今回の車両分類Ｃｐｒ及び最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘが関連付けられた支援パターンテーブル２１を抽出する（ステップＳ７−６）。

支援パターンテーブル２１を読み出すと、その支援パターンテーブル２１を参照して、取得した慣れ度合Ｖｐｒと差分ΔＶとに該当する支援パターンを選択する（ステップＳ７−７）。例えば、図４に示す「ミニバン−軽自動車」の支援パターンテーブル２１を読み出した場合、今回の車両分類Ｃｐｒに対する慣れ度合Ｖｐｒである「０」と、「軽自動車」の慣れ度合との差分ΔＶである「３」とに該当する「支援Ａ」を支援パターンとして選択する。

このように、支援パターンを選択すると、図６に示すステップＳ８に進み、支援内容を特定する。このとき、支援内容記憶部２２に格納された支援内容テーブル２３を用いて、ステップＳ７で選択された支援パターンに該当する支援内容を、自車両における支援内容として特定する。

支援内容を特定すると、その支援内容に応じて、ＥＣＵ１８や、画像プロセッサ２５、音声プロセッサ２７を制御して、各種運転支援を開始する（ステップＳ９）。支援が開始されると、ステップＳ１に戻る。

このように支援を開始した後、運転支援ユニット１１は、ステップＳ１において、ＡＣＣスイッチがオン状態とされているか否かを継続して判断する。運転中等、ＡＣＣスイッチがオン状態とされている際は（ステップＳ１においてＹＥＳ）、ユーザが認証された状態にあり（ステップＳ２においてＹＥＳ）、支援開始フラグはオン状態とされているため（ステップＳ３においてＮＯ）、ステップＳ７で特定した支援パターンに基づき、運転支援を継続する。

そして、自車両が駐車して、ＡＣＣスイッチがオフ状態とされると（ステップＳ１においてＮＯ）、支援開始フラグがオンであるか否かを判断する（ステップＳ１０）。ＡＣＣスイッチをオフ状態とした直後は、支援開始フラグがオンであるため（ステップＳ１０においてＹＥＳ）、今回の運転履歴を取得する（ステップＳ１１）。このとき取得される運転履歴は、自車両が属する車両分類Ｃｐｒと、そのときの日時、ＡＣＣスイッチがオン状態とされてからオフ状態とされるまでの運転時間とを有している。

運転履歴を生成すると、運転支援ユニット１１は、その生成した運転履歴を履歴登録サーバ１に送信して、登録する（ステップＳ１２）。履歴登録サーバ１は、運転履歴を受信すると、そのユーザの運転履歴テーブル９に受信したその運転履歴を反映させる。即ち、運転履歴に含まれる車両分類Ｃｐｒを判定し、その車両分類９Ａの累積運転時間９Ｂに、運転履歴に含まれる今回の運転時間を加算する。また、運転履歴に含まれる日時を、最終運転日９Ｃとする。

このように運転履歴テーブル９を更新すると、累積運転時間９Ｂ及び最終運転日９Ｃが変更されるため、履歴登録サーバ１は、慣れ度合９Ｄを算出し直す。
運転支援ユニット１１は、運転履歴を登録すると、支援開始フラグをオフ状態として（ステップＳ１３）、ステップＳ１に戻る。

このように、支援内容を特定する際、運転に対する慣れ・不慣れのみを判断せず、車両分類毎の慣れを判断するので、ユーザが異なる車両分類の車両に乗り換えた場合や、場面によって異なる車両分類の車両を使い分けるとき等に、異なる車両分類における車両感覚の違いを考慮した支援を行うことができる。また、ユーザが運転慣れした車両を運転する際は、充実度が比較的低い支援を行うので、ユーザが煩わしさを感じないようにすること
ができる。

上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）上記実施形態では、運転支援内容を特定する際に、運転支援ユニット１１により、車両の種類に応じて設定された各車両分類のうち、今回ユーザが運転する車両が属する車両分類Ｃｐｒが判断される。また、ユーザの過去の運転履歴を車両分類毎に記憶した運転履歴テーブル９が履歴登録サーバ１から取得され、今回の車両分類Ｃｐｒに関連付けられた運転履歴と、ユーザが最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘに関連付けられた運転履歴とが取得される。さらに、今回の車両分類Ｃｐｒに関連付けられた運転履歴と、ユーザが運転慣れした車両分類Ｃｍａｘに関連付けられた運転履歴との差に応じて、支援内容が特定される。このため、今回ユーザが運転する自車両に対して最適な支援を行うことができるので、不慣れな車両を運転する場面や、運転慣れした車両を運転する場面等にそれぞれ応じた支援を行うことができる。

（２）上記実施形態では、運転履歴テーブル９には、車両分類９Ａが属する車両に対する累積運転時間９Ｂの増加に伴い高く設定され、その車両分類９Ａの最終運転日からの経過日数の増加に伴い低く設定される慣れ度合９Ｄが含まれる。このため、ユーザの慣れ状況を慣れ度合９Ｄによって適切に評価することができる。また、今回の車両分類Ｃｐｒに対応する慣れ度合９Ｄと、ユーザが最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘに対応する慣れ度合９Ｄとの差分ΔＶを算出し、当該差分ΔＶに基づき支援内容を特定する。即ち、差分ΔＶが大きくなるに伴い、支援度を上げ、差分ΔＶが小さくなるに伴い、支援内容の充実度を下げる。従って、今回運転する車両に対するユーザの慣れに合った支援内容を適切に特定することができるので、不慣れな車両を運転する場合には、充実度の高い支援を提供して、円滑な運転を図り、慣れた車両を運転する場合には、充実度を低くした支援を提供し、煩わしさを軽減できる。

（３）上記実施形態では、慣れ度合いの差分ΔＶと、今回の車両分類Ｃｐｒに対応する慣れ度合Ｖｐｒとに基づき、支援内容が特定される。即ち、他の車両分類に対し相対的に評価された差分ΔＶと、今回の車両分類Ｃｐｒの慣れの状況を累積運転時間Ｔｐｒ等から直接的に評価した慣れ度合Ｖｐｒとを考慮して支援内容を特定するので、そのユーザの慣れの状態に合った、適切な支援内容を特定することができる。
（第２実施形態）
次に、本発明を具体化した第２実施形態を図８〜図１１に従って説明する。尚、第２実施形態は、第１実施形態の車載システム１０の一部と、支援パターン選択処理の処理手順を変更したのみの構成であるため、同様の部分についてはその詳細な説明を省略する。

第２実施形態では、車載システム１０は、第１実施形態の支援パターン記憶部２０、支援内容記憶部２２に代えて、基本支援内容記憶部３０（図８参照）及び補正情報記憶部３２（図９参照）、及び補足支援記憶部３４（図１０参照）を備えている。

図８に示すように、基本支援内容記憶部３０には、自車両が属する車両分類Ｃｐｒに対する基本支援データ３１が格納されている。この基本支援データ３１は、今回の車両分類Ｃｐｒの累積運転時間３１Ａ毎に、基本支援内容３１Ｂを有している。累積運転時間３１Ａは、「８時間未満」、「８時間以上１６時間未満」といったように時間範囲毎に分けられており、これらの時間範囲には、それぞれ基本支援内容３１Ｂが紐付けられている。

運転支援ユニット１１は、履歴登録サーバ１から受信した運転履歴テーブル９から、自車両が属する車両分類Ｃｐｒに関連付けられた累積運転時間９Ｂを取得し、この基本支援データ３１から、その累積運転時間９Ｂに該当する基本支援内容３１Ｂを判定する。

また、図９に示すように、補正情報記憶部３２には、運転時間補正テーブル３３が格納されている。運転時間補正テーブル３３は、最終運転日９Ｃからの経過日数に基づき累積運転時間９Ｂを補正するためのテーブルである。具体的には、運転時間補正テーブル３３は、経過日数３３Ａと、補正内容３３Ｂとを有している。経過日数３３Ａは、各車両分類の車両を最後に運転した最終運転日からの経過日数を示しており、「Ｎ日以上」、「Ｍ日以上、Ｎ日未満」（Ｍ＜Ｎ）といったように、日数範囲毎に分けられており、これらの日数範囲には、それぞれ補正内容３３Ｂが紐付けられている。例えば経過日数３３Ａが「Ｎ日以上」である場合には、「累積運転時間＝０」といったように、累積運転時間９Ｂを「０」にリセットする補正内容が対応付けられている。また、経過日数３３Ａが「Ｍ日以上、Ｎ日未満」である場合には、累積運転時間９Ｂが１６時間以上である際に、その累積運転時間９Ｂを「１６」に補正する補正内容が対応付けられている。即ち、経過日数３３Ａが多くなるほど、今回運転する車両に対する車両感覚（車幅、前後長、内輪差等に関する感覚）を忘れるか、車両感覚が鈍くなることを考慮して、累積運転時間９Ｂを低減させるように補正する。例えば、累積運転時間９Ｂが同じドライバーでも、経過日数３３Ａが「１日」であるドライバーと「６０日」であるドライバーとでは、経過日数３３Ａが「６０日」のドライバーの方が車両感覚を忘れている傾向にある。このため、上記経過日数３３Ａが「６０日」のドライバーに対して、上記経過日数３３Ａが「１日」のドライバーよりも、累積運転時間９Ｂが少なくなるように補正を行う。

運転支援ユニット１１は、上記累積運転時間９Ｂに該当する補正内容３３Ｂに基づき、累積運転時間９Ｂに対する補正を行い、補正運転時間Ｔｒｖを算出する。
また、運転支援ユニット１１は、運転履歴テーブル９の各累積運転時間９Ｂのうち、最長となる最長運転時間Ｔｍａｘを取得し、この最長運転時間Ｔｍａｘに対応する車両分類Ｃｍａｘを判定する。さらに、自車両が属する車両分類Ｃｐｒの補正運転時間Ｔｒｖと、最長運転時間Ｔｍａｘとの時間差分ΔＴを算出する。

そして、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘと、補正運転時間Ｔｒｖと最長運転時間Ｔｍａｘとの時間差分ΔＴとに基づき、補足支援テーブル３５を用いて、基本支援内容に対して補足する補足支援内容を判定する。

図１０に示すように、補足支援記憶部３４には、自車両が属する車両分類Ｃｐｒを除いた、４つの車両分類毎に、補足支援テーブル３５が格納されている。補足支援テーブル３５は、時間差分３５Ａと、補足支援内容３５Ｂとを有している。時間差分３５Ａは、自車両が属する車両分類Ｃｐｒの補正運転時間Ｔｒｖと最長運転時間Ｔｍａｘとの時間差分ΔＴであって、「Ｔ１時間以上」、「Ｔ１時間未満、Ｔ２時間以上」といったように時間範囲毎に分けられている。また、時間差分３５Ａには、補足支援内容３５Ｂがそれぞれ紐付けられている。この補足支援内容３５Ｂは、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘと今回の車両分類Ｃｐｒとの差を補完する支援パターンである。補足支援内容を判定すると、その補足支援内容を、基本支援内容に加えた運転支援を行う。
（処理手順）
次に、運転支援ユニット１１によって行われる第２実施形態の支援パターン選択処理の処理手順について、図１１に従って説明する。まず、履歴登録サーバ１から受信した運転履歴テーブル９に基づき、自車両が属する車両分類Ｃｐｒの累積運転時間Ｔｐｒを取得する（ステップＳ７−１０）。例えば、自車両の車両分類Ｃｐｒが「ミニバン」である場合、「ミニバン」の累積運転時間９Ｂである「１時間」を取得する。

また、自車両が属する車両分類Ｃｐｒの最終運転日を取得する（ステップＳ７−１１）。例えば、自車両の車両分類Ｃｐｒが「ミニバン」である場合、「ミニバン」の最終運転日である日にちを取得する。

最終運転日９Ｃを取得すると、最終運転日からその日までの経過日数ΔＤｙを算出し、その経過日数ΔＤｙと、運転時間補正テーブル３３とに基づき、経過日数ΔＤｙに応じた補正内容３３Ｂを判定する（ステップＳ７−１２）。

補正内容３３Ｂを判定すると、その補正内容に基づき累積運転時間Ｔｐｒを補正して、補正運転時間Ｔｒｖを算出する（ステップＳ７−１３）。例えば、経過日数ΔＤｙが長期間となり、補正内容３３Ｂが「累積運転時間Ｔ＝０」である場合、補正運転時間Ｔｒｖを「０」とする。

このように、累積運転時間Ｔｐｒと最終運転日からの経過日数ΔＤｙとを考慮した補正運転時間Ｔｒｖを算出すると、その補正運転時間Ｔｒｖと基本支援内容記憶部３０とに基づき、基本支援パターンを選択する（ステップＳ７−１４）。ここで選択された基本支援パターンは、自車両が属する車両分類Ｃｐｒのみに対する慣れ状況を考慮した支援パターンである。

さらに、運転支援ユニット１１は、運転履歴テーブル９に含まれる各累積運転時間９Ｂの中から、最長運転時間Ｔｍａｘを取得し、その最長運転時間Ｔｍａｘに該当する車両分類Ｃｍａｘを判定する（ステップＳ７−１５）。例えば、「軽自動車」の累積運転時間９Ｂが最長である場合、「軽自動車」を、最長運転時間Ｔｍａｘを有する車両分類Ｃｍａｘとして判定する。

そして、最長運転時間Ｔｍａｘに該当する車両分類Ｃｍａｘが、自車両が属する車両分類Ｃｐｒに該当するか否かを判断する（ステップＳ７−１６）。最長運転時間Ｔｍａｘに該当する車両分類Ｃｍａｘが、自車両が属する車両分類Ｃｐｒに含まれる場合、即ち自車両が最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘに属すると判定すると（ステップＳ７−１６においてＹＥＳ）、ステップＳ７−１９に進み、基本支援パターンを、支援内容として特定する。

一方、最長運転時間Ｔｍａｘに該当する車両分類Ｃｍａｘが、自車両が属する車両分類Ｃｐｒに該当せず、他に最も運転慣れした車両分類がある場合には（ステップＳ７−１６においてＮＯ）、補足支援を追加するためにステップＳ７−１７に進む。

ステップＳ７−１７では、その最長運転時間Ｔｍａｘから、今回の車両分類Ｃｐｒに対する補正運転時間Ｔｒｖを減算し、最長運転時間Ｔｍａｘと補正運転時間Ｔｒｖとの時間差分ΔＴを算出する。例えば、「軽自動車」の最長運転時間Ｔｍａｘが「２００時間」、「ミニバン」の補正運転時間Ｔｒｖが「０時間」である場合、時間差分ΔＴは「２００時間」となる。

最長運転時間Ｔｍａｘと補正運転時間Ｔｒｖとの時間差分ΔＴを算出すると、最長運転時間Ｔｍａｘを有する車両分類Ｃｍａｘの補足支援テーブル３５を抽出し、補足支援パターンを選択する（ステップＳ７−１８）。例えば、最長運転時間Ｔｍａｘを有する車両分類Ｃｍａｘが「軽自動車」である場合、「ミニバン−軽自動車」に対応する補足支援テーブル３５を抽出する。そして、抽出した補足支援テーブル３５のうち、時間差分ΔＴである「２００時間」に該当する補足支援パターンを選択する。ここで選択された支援パターンは、自車両が属する車両分類Ｃｐｒと、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘとの車両形状・車両特性を考慮した支援を含む。

補足支援パターンを選択すると、その補足支援パターンと、基本支援パターンとを合わせて支援内容を特定する（ステップＳ７−１９）。
従って、第２実施形態によれば、第１実施形態に記載の効果に加えて以下の効果を得る
ことができる。

（４）第２実施形態では、運転支援ユニット１１により、自車両が属する車両分類Ｃｐｒに関連付けられた累積運転時間Ｔｐｒに基づき基本支援パターンが選択される。また、自車両が属する車両分類Ｃｐｒに関連付けられた最終運転日からの経過日数に基づき、累積運転時間Ｔｐｒが補正されることにより、基本支援パターンが補正される。また、自車両が属する車両分類Ｃｐｒに関連付けられた累積運転時間Ｔｐｒと、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘに関連付けられた最長運転時間Ｔｍａｘとの時間差分ΔＴに基づき、補正支援パターンが選択される。そして、基本支援パターン及び補正支援パターンが、今回の支援内容として特定される。このため、累積運転時間Ｔｐｒ及び最終運転日からの経過日数に基づき適切に支援内容を特定することができる。また、自車両が属する車両分類Ｃｐｒに関連付けられた累積運転時間Ｔｐｒと、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘに関連付けられた最長運転時間Ｔｍａｘとの時間差分ΔＴに基づき、補正支援内容が追加されるので、不慣れな車両を運転する場面や、運転慣れした車両を運転する場面等にそれぞれ応じた支援を行うことができる。

尚、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
・第１実施形態では、慣れ度合の差分ΔＶに基づき支援パターンを選択し、第２実施形態では、累積運転時間の時間差分ΔＴに基づき補正支援パターンを選択したが、車両分類毎の運転履歴の差を考慮した他の方法で、支援パターンを選択してもよい。例えば、車両分類に対する慣れの状況を判断するパラメータとして、運転回数、走行距離、ブレーキペダルの踏み込み回数、駐車操作を開始してから終了するまでの時間、Ｕターンの際の切り返しの有無等がある。例えば、車両分類間の慣れの差を判断するために、走行距離を用いる場合、走行距離の差に応じて支援パターンを選択してもよい。

・第２実施形態では、累積運転時間Ｔｐｒを、最終運転日からの経過日数ΔＤｙに応じて補正し、補正運転時間Ｔｒｖに基づき基本支援内容を特定するようにしたが、最終運転日からの経過日数ΔＤｙを、累積運転時間Ｔｐｒに応じて補正し、その補正経過日数に応じて基本支援内容を特定するようにしてもよい。また、第２実施形態では、補正運転時間Ｔｒｖと、最長運転時間Ｔｍａｘとの時間差分ΔＴを算出し、その時間差分ΔＴに基づき、補足支援内容を特定するようにした。これ以外に、上記補正経過日数と、最近運転した車両分類の最終運転日からの経過日数との日数差分を算出し、日数差分に基づき、補足支援内容を特定するようにしてもよい。

・第２実施形態では、第１実施形態に記載の支援パターン記憶部２０及び支援内容記憶部２２を省略し、基本支援データ３１を基本支援内容記憶部３０に格納し、運転時間補正テーブル３３を補正情報記憶部３２に格納し、補足支援テーブル３５を補足支援記憶部３４に格納するようにした。これ以外に、上記支援パターン記憶部２０又は支援内容記憶部２２に格納してもよい。

・上記実施形態では、自車両が属する車両分類Ｃｐｒと最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘとの運転履歴の差を考慮して支援パターンを選択するようにしたが、少なくとも自車両が属する車両分類Ｃｐｒの運転履歴と他の車両分類の運転履歴との差を考慮して支援パターンを選択すればよい。例えば、自車両である「ミニバン」に対する運転履歴から、「ミニバン」に対して慣れていないと判断した場合、「軽自動車」と「ミニバン」、「大型車両」と「ミニバン」、「普通自動車」と「ミニバン」等の差をそれぞれ加味した支援内容を特定するようにしてもよい。或いは、自車両である「ミニバン」に対する運転履歴と、各車両分類の運転履歴との平均との差を考慮して、支援パターンを選択してもよい。

・上記各実施形態では、履歴登録サーバ１に、運転履歴を含むユーザデータ７Ａを格納
したが、ユーザデータ７Ａを、ユーザが所有する携帯電話等の携帯端末、フラッシュメモリ等の記憶手段を備えた補助記憶装置に格納してもよい。この場合、ユーザが運転を行う際に、携帯端末や補助記憶装置を車載システム１０に接続し、運転支援ユニット１１にユーザデータ７Ａを読み込ませる。

・上記各実施形態では、運転支援システムを運転支援ユニット１１に具体化したが、履歴登録サーバ１に具体化してもよい。この場合、例えば、履歴登録サーバ１は、車載システム１０又はユーザが所有する携帯端末から、ユーザが乗車した車両の種類を示す識別データを受信し、今回の車両分類Ｃｐｒを判断する。また、運転履歴記憶部８から、今回の車両分類Ｃｐｒに対する運転履歴と、最も運転慣れした車両分類Ｃｍａｘの運転履歴とを取得し、その差に応じて支援内容を特定する。そして、特定した支援内容を、車載システム１０又は上記携帯端末に送信する。支援内容が携帯端末に送信された場合には、その支援内容が携帯端末から車載システム１０等に送信される。

履歴登録サーバのブロック図。 運転履歴テーブルの模式図。 運転支援システムのブロック図。 支援パターンテーブルの模式図。 支援内容テーブルの模式図。 運転支援処理の処理手順を示すフローチャート。 第１実施形態の支援パターン設定処理の処理手順を示すフローチャート。 基本支援内容記憶部の模式図。 補正情報記憶部の模式図。 補足支援記憶部の模式図。 第２実施形態の支援パターン設定処理の処理手順を示すフローチャート。

符号の説明

１…履歴登録サーバ、１０…運転支援システムとしての車載システム、１１…分類判断手段、運転履歴取得手段、支援特定手段、他分類履歴取得手段、制御手段としての運転支援ユニット、９Ｃ…最終運転日、２３Ｂ…支援内容、３１Ｂ…基本支援内容、Ｃｐｒ，Ｃｍａｘ，９Ａ…車両分類、Ｖ，Ｖｐｒ，Ｖｍａｘ，９Ｄ…慣れ度合、Ｃｐｒ，Ｃｍａｘ…車両分類、Ｔｐｒ，９Ｂ，３１Ａ…累積運転時間、３３Ａ，ΔＤｙ…経過日数、ΔＶ…差分。

Claims (5)

1. 車両の種類に応じて設定された各車両分類のうち、今回ユーザが運転する車両が属する車両分類を判断する分類判断手段と、
   前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴を取得する運転履歴取得手段と、
   前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴に基づいて、前記今回ユーザが運転する車両における支援内容を特定する支援特定手段とを備えたことを特徴とする運転支援システム。
2. 請求項１に記載の運転支援システムにおいて、
   前記運転履歴には、前記車両分類に属する車両を運転した累積運転時間の増加に伴い高く設定され、その車両分類の車両を運転した最終運転日からの経過日数の増加に伴い低く設定される慣れ度合が含まれるとともに、
   前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類以外の車両分類に関連付けられた運転履歴を取得する他分類履歴取得手段をさらに備え、
   前記支援特定手段は、
   前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた前記慣れ度合と、前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類以外の車両分類に関連付けられた前記慣れ度合との差分を算出し、当該差分に基づいて、前記今回ユーザが運転する車両における支援内容を特定することを特徴とする運転支援システム。
3. 請求項１に記載の運転支援システムにおいて、
   前記運転履歴には、前記車両分類が属する車両の累積運転時間及びその車両分類に属する車両の最終運転日が含まれるとともに、
   前記支援特定手段は、
   前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた前記累積運転時間から基本支援内容を判定するとともに、
   前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた前記最終運転日からの経過日数に基づき、前記基本支援内容を補正し、
   前記補正した前記基本支援内容を、前記今回ユーザが運転する車両における支援内容として特定することを特徴とする運転支援システム。
4. 今回ユーザが運転する車両に対する運転支援内容を特定する制御手段を用いた運転支援方法において、
   前記制御手段が、
   車両の種類に応じて設定された各車両分類のうち、今回ユーザが運転する車両が属する車両分類を判断し、
   前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴を取得し、
   前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴に基づいて、前記今回ユーザが運転する車両における支援内容を特定することを特徴とする運転支援方法。
5. 今回ユーザが運転する車両に対する運転支援内容を特定する制御手段を用いた運転支援プログラムにおいて、
   前記制御手段を、
   車両の種類に応じて設定された各車両分類のうち、今回ユーザが運転する車両が属する車両分類を判断する分類判断手段と、
   前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴を取得する運転履歴取得手段と、
   前記今回ユーザが運転する車両が属する車両分類に関連付けられた運転履歴に基づいて、前記今回ユーザが運転する車両における支援内容を特定する支援特定手段として機能させることを特徴とする運転支援プログラム。

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