JP2014219814A - 運転支援装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】運転支援のための情報提供を行う際の運転者に与える煩わしさを低減する。
【解決手段】意思表明マップ生成部３４が、入力装置１２から入力された運転支援の要否に関する運転者の意思表明を受け付け、意思表明情報を各地点に有する意思表明マップを生成する。環境認識部３６が、ＧＰＳ装置、速度センサ、加速度センサ、撮像装置等を含むセンシング部１４で検出された検出値を取得し、自車両周辺の環境が運転支援を行う環境か否かを認識する。情報提供判断部３８が、環境認識部３６により運転支援を行う環境と認識された地点に対応する意思表明マップ上の地点が、支援「要」の意思表明地点の場合に、運転支援を行うと判断する。情報提供制御部４０が、情報提供判断部３８により運転支援を行うと判断された場合に、運転支援を示す支援情報が運転者に提供されるように、出力装置１８を制御する。
【選択図】図２

Description

本発明は、運転支援装置及びプログラムに関する。

従来、管理センターの運転履歴データベースに、車両操作に関する情報を含んだ車両情報が該当する経路情報に関連付けされて運転履歴として登録され、車載システム及び管理センターが、運転支援の対象とする車両の走行経路を特定するとともに、この特定した走行経路に対応する運転履歴を運転履歴データベースから抽出し、抽出した運転履歴に基づき、ドライバーに対する運転教示を行う運転支援システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

また、車両の周辺の物体を検出し、検出された物体のうち、車両近傍に接近してくる移動物体について、車両と衝突の可能性があると判定された場合に、車両の運転者に報知を行う走行安全装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。この走行安全装置は、検出された移動物体の方向を車両の運転者が見通すことのできる角度を、第１の見通し角度として算出し、第１の見通し角度に基づいて、運転者への報知のタイミングを変更する。

また、車両が現在事故を起こし易い特定状況にあると判断した場合に、記録された運転者の安全確認精度、運転集中度、及び操作適性度による各運転特性値に基づいて、警報を出力する必要があると判断したときに、警報を出力する車両用警報装置が提案されている（例えば、特許文献３参照）。

また、静止物及び走路区分に基づいて算出した存在可能度マップ上で、ある移動状態分布を持った移動物の移動予測を行い、衝突危険度を算出し、交差点や静止障害物などによって作られる死角に対しては、適宜、仮想的な移動物を配置することにより、衝突危険度を算出する移動物予測装置が提案されている（例えば、特許文献４参照）。

また、高齢ドライバーの運転特性に基づいた信号のない一時停止交差点における一時不停止及び安全不確認の防止支援を目指し、行動を誘導することを特徴とする車載型運転支援システムが提案されている（例えば、非特許文献１参照）。

特開２０１２−１１３６３１号公報 特開２０１１−０７６５２６号公報 特開２００２−１２７７８０号公報 国際公開第２０１２／０３３１７３号パンフレット

高原美和、國分三輝、和田隆広、土井俊一、"高齢ドライバーにおける一時停止システムの研究"、国際交通安全学会誌（IATSS Review）、Vol.36、No.1、pp.6-13

しかしながら、上記特許文献１の技術では、運転支援のための情報提供を行うか否かを判定するための重要度を、データベース設計者が事例等に基づいて決定しているが、データベース設計者が決定した重要度と、運転者にとっての重要度とが一致するとは限らない。

また、上記特許文献２の技術では、他者の存在及び見通しの悪さにより、運転支援のための情報提供を行うか否かを判定するが、見通しの悪い箇所が運転者にとって必ずしも運転支援が必要な箇所とは限らない。

また、上記特許文献３の技術では、運転者の運転に対する能力の変動を客観的指標で評価しようとしているが、客観的に運転者の能力低下がみられたからと言って、運転者の主観が能力低下を認めるとは限らず、運転者を合理的理由により納得させることができる運転支援を行うことができない場合がある。

また、上記特許文献４の技術では、数値シミュレーションにより運転支援のための情報提供を行うか否かの判断の合理性を担保するが、判断の前提となるパラメータ設定が、運転者の主観に一致するとは限らない。

また、上記非特許文献１の技術では、ターゲットとなる運転者層が極めて限定的である。

上記の従来技術のように、運転支援のための情報提供が、運転者の主観を考慮することなく行われた場合には、運転者にとって煩わしい情報提供となってしまう、という問題がある。

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、運転支援のための情報提供を行う際の運転者に与える煩わしさを低減することができる運転支援装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の運転支援装置は、運転支援の要否に関する運転者の意思表明を示す意思表明情報を各地点に有する意思表明マップを生成する生成手段と、自車両及び自車両周辺の状態を検出する検出手段の検出値に基づいて、前記自車両周辺の環境が、前記運転支援を行う環境か否かを認識する認識手段と、前記認識手段により前記運転支援を行う環境と認識された地点に対応する前記意思表明マップ上の地点が、前記運転支援が必要であることを表す意思表明を示す意思表明情報を有する場合に、前記運転支援を行うと判断する判断手段と、前記判断手段により、前記運転支援を行うと判断された場合に、前記運転支援を示す支援情報が前記自車両の運転者に提供されるように、前記支援情報を出力するための出力装置を制御する制御手段と、を含んで構成されている。

本発明の運転支援装置によれば、生成手段が、運転支援の要否に関する運転者の意思表明を示す意思表明情報を各地点に有する意思表明マップを生成する。また、認識手段が、自車両及び自車両周辺の状態を検出する検出手段の検出値に基づいて、自車両周辺の環境が、運転支援を行う環境か否かを認識する。そして、判断手段が、認識手段により運転支援を行う環境と認識された地点に対応する意思表明マップ上の地点が、運転支援が必要であることを表す意思表明を示す意思表明情報を有する場合に、運転支援を行うと判断し、制御手段が、判断手段により、運転支援を行うと判断された場合に、運転支援を示す支援情報が自車両の運転者に提供されるように、支援情報を出力するための出力装置を制御する。

このように、運転者の主観である運転支援の要否に関する意思表明を表す意思表明マップを用いて、運転支援の要否を判断するため、運転支援のための情報提供を行う際の運転者に与える煩わしさを低減することができる。

また、前記生成手段は、前記運転支援が必要な度合いを含む意思表明情報を有する前記意思表明マップを生成し、前記判断手段は、前記認識手段により前記運転支援を行う環境と認識された地点に対応する前記意思表明マップ上の地点が有する意思表明情報に含まれる前記運転支援が必要な度合いに応じて、前記制御手段により提供される前記支援情報の情報量、前記支援情報の提供区間、同時に提供する前記支援情報の数、及び前記出力装置から前記支援情報を出力する際の出力レベルの少なくとも一つが変更されるように設定することができる。これにより、運転者の主観に対して、より柔軟な運転支援のための情報提供を行うことができる。

また、前記認識手段は、前記自車両及び複数の他車両において、前記検出手段により過去に検出された検出値に基づいて、前記運転支援を行う環境であると認識した地点を示す環境特性マップを生成し、前記判断手段は、前記意思表明マップと前記環境特性マップとに基づいて、前記運転支援を行う地点を判断することができる。実際に検出された検出値に基づいて生成した環境特性マップと上述の意思表明マップとを用いて、運転支援の要否を判断するため、運転者に対して納得度の高い情報提供を行うことができる。

また、前記生成手段は、前記運転者から意思表明を受け付ける際に、前記認識手段により生成された環境特性マップを前記運転者に提示することができる。これにより、運転者が運転支援の要否についてより適切に意思表明を行うことができる。

また、前記判断手段は、規範的な走行を行う規範車両において、前記検出手段により過去に検出された検出値に基づいて、前記運転支援を行う環境であると認識した地点における目標となる運転行動を示す支援情報を生成することができる。これにより、法規を遵守する運転行動を支援するための情報提供を行うことができる。

また、本発明の運転支援装置は、前記検出手段の検出値に基づいて、前記自車両周辺に存在する移動体の状況を含む周辺状況を推定する周辺状況推定手段を含んで構成することができ、前記判断手段は、前記周辺状況推定手段により推定された周辺状況に応じて、前記制御手段により提供される前記支援情報の情報量、前記支援情報の提供区間、同時に提供する前記支援情報の数、及び前記出力装置から前記支援情報を出力する際の出力レベルの少なくとも一つが変更されるように設定することができる。

また、本発明の運転支援装置は、前記検出手段の検出値に基づいて、前記支援情報を提供する地点における運転者の生理状態を推定する生理状態推定手段を含んで構成することができ、前記判断手段は、前記生理状態推定手段により推定された生理状態に応じて、前記制御手段により提供される前記支援情報の情報量、前記支援情報の提供区間、同時に提供する前記支援情報の数、及び前記出力装置から前記支援情報を出力する際の出力レベルの少なくとも一つが変更されるように設定することができる。

これにより、運転者の認知機能等を考慮して、支援情報の提供方法を変更することができる。

また、本発明の運転支援プログラムは、コンピュータを、上記の運転支援装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。

なお、本発明のプログラムを記憶する記憶媒体は、特に限定されず、ハードディスクであってもよいし、ＲＯＭであってもよい。また、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、光磁気ディスクやＩＣカードであってもよい。更にまた、該プログラムを、ネットワークに接続されたサーバ等からダウンロードするようにしてもよい。

以上説明したように、本発明の運転支援装置及びプログラムによれば、運転者の主観である運転支援の要否に関する意思表明を表す意思表明マップを用いて、運転支援の要否を判断するため、運転支援のための情報提供を行う際の運転者に与える煩わしさを低減することができる、という効果が得られる。

第１の実施の形態に係る運転支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 第１の実施の形態に係る運転支援装置の機能的構成を示すブロック図である。 見通し度の算出を説明するための図である。 第１の実施の形態における運転支援処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態における意思表明マップ生成処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態における意思表明受け付け画面の一例を示すイメージ図である。 第１の実施の形態における環境認識処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態における情報提供処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態における支援情報の出力の一例を示すイメージ図である。 第１の実施の形態における支援情報の出力の他の例を示すイメージ図である。 第２の実施の形態に係る運転支援装置の機能的構成を示すブロック図である。 第２の実施の形態における環境事例ＤＢ処理を示すフローチャートである。 環境事例ＤＢの一例を示すイメージ図である。 第２の実施の形態における運転行動ＤＢ処理を示すフローチャートである。 運転行動ＤＢの一例を示すイメージ図である。 第２の実施の形態における運転支援処理を示すフローチャートである。 第２の実施の形態における環境特性マップ生成処理を示すフローチャートである。 第２の実施の形態における意思表明マップ生成処理を示すフローチャートである。 第２の実施の形態における意思表明受け付け画面の一例を示すイメージ図である。 第２の実施の形態における情報提供処理を示すフローチャートである。 生成された支援情報の一例を示すイメージ図である。 第２の実施の形態における支援情報の編集の一例を示すイメージ図である。 第２の実施の形態における支援情報の出力の一例を示すイメージ図である。 第２の実施の形態における支援情報の出力の他の例を示すイメージ図である。 第３の実施の形態に係る運転支援装置の機能的構成を示すブロック図である。 第３の実施の形態における情報提供処理を示すフローチャートである。 第３の実施の形態における周辺状況推定処理を示すフローチャートである。 第３の実施の形態における生理状態推定処理を示すフローチャートである。 第３の実施の形態における支援情報の編集の一例を示すイメージ図である。 第３の実施の形態における支援情報の出力の一例を示すイメージ図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。

＜第１の実施の形態＞
図１に示すように、第１の実施の形態に係る運転支援装置１０は、入力装置１２、センシング部１４、コンピュータ１６、及び出力装置１８を含んで構成されている。

入力装置１２は、例えば、運転者の音声を入力するマイクロフォン、接触操作により受け付けた内容を入力するタッチパネルディスプレイ等を用いることができる。

センシング部１４は、本発明における検出手段の一例であり、自車両及び自車両周辺の状態を検出するものであればよい。例えば、運転支援装置１０が搭載された車両の位置を測位するＧＰＳ装置、車両の速度を計測する速度センサ、車両の加速度を計測する加速度センサ、車両周辺及び車内（運転者の顔など）を撮像するための撮像装置等の複数の検出手段を含むことができる。

コンピュータ１６は、図１に示すように、運転支援装置１０全体の制御を司るＣＰＵ２０、後述する運転支援処理ルーチンを実現するための運転支援プログラム等を記憶したＲＯＭ２２、データを一時的に記憶するＲＡＭ２４、及び各種情報を記憶するためのメモリ２６、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２８、及びネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）３０を含んで構成されている。なお、運転支援プログラムは、ＲＯＭ２２に記憶しておく場合に限定されず、メモリ２６に記憶しておいてもよいし、ネットワークＩ／Ｆ３０を介してネットワークに接続し、外部装置からダウンロードするようにしてもよい。

出力装置１８は、運転者に提供する支援情報を音声出力するためのスピーカ、メッセージや画像等を表示するためのディスプレイ等を用いることができる。ディスプレイは、入力装置１２としても用いることができるタッチパネルディスプレイ、車両のフロントガラス上に重畳表示されるヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ）等を用いることができる。

コンピュータ１６を機能ブロックで表すと、図２に示すように、経路設定部３２、意思表明マップ生成部３４、環境認識部３６、情報提供判断部３８、及び情報提供制御部４０を含んだ構成で表すことができる。なお、意思表明マップ生成部３４は本発明の生成手段の一例であり、環境認識部３６は本発明の認識手段の一例であり、情報提供判断部３８は本発明の判断手段の一例であり、情報提供制御部４０は本発明の制御手段の一例である。

経路設定部３２は、センシング部１４に含まれるＧＰＳ装置から入力された車両の現在位置（現在地）から、入力装置１２により運転者（または同乗者）から入力された目的地までの最適経路を探索して設定する。また、経路設定部３２は、現在地から目的地までの経路を含む領域の経路マップを生成する。なお、経路の設定方法は、カーナビゲーション装置等による一般的な方法を用いることができるため、ここでは詳細な説明を省略する。

意思表明マップ生成部３４は、運転者が運転支援の要否に関する意思表明をした地点を表す意思表明マップを生成する。例えば、見通しの悪い地点であったり、事故多発地点であったりしても、運転者が普段から頻繁に通る地点であれば、運転者は運転支援を望まない場合がある。逆に、通り慣れていない地点や、普段から運転に不安を感じている地点などでは、運転者は運転支援を望む場合がある。そこで、運転者の主観を運転者自身の意思表明として受け付け、マップ化するものである。

具体的には、意思表明マップ生成部３４は、経路設定部３２で設定された経路マップを、任意の地点を選択可能で、かつその地点の運転支援の要否を選択可能な意思表明受付画面として、入力装置１２及び出力装置１８の一例であるタッチパネルディスプレイに表示する。そして、意思表明マップ生成部３４は、運転者により選択された地点（以下、「意思表明地点」という）、及び意思表明地点における運転支援の要否を受け付け、緯度及び経度で特定された意思表明地点及び意思表明地点における運転支援の要否を示す意思表明情報を有する意思表明マップを生成する。以下では、意思表明情報を、意思表明地点ｄの緯度ｌａｔ_ｄ及び経度ｌｎｇ_ｄ、並びに運転支援の要否（「要」または「不要」）を用いて、［ｌａｔ_ｄ，ｌｎｇ_ｄ，要／不要］のように表記する。なお、運転支援が必要な地点のみ、または不要な地点のみを意思表明地点として受け付けるようにしてもよい。この場合、意思表明情報の「要」または「不要」の部分を省略可能である。このような意思表明情報［ｌａｔ_ｄ，ｌｎｇ_ｄ，要／不要］（ｄ＝１，・・・，Ｄ、Ｄは意思表明マップが有する意思表明情報の総数）を有する意思表明マップをＭ_ｄと表記する。

環境認識部３６は、センシング部１４で検出された検出値に基づいて、車両周辺の環境が、運転支援を行う環境か否かを認識する。運転支援を行う環境とは、交差点、横断歩道、合流または分岐地点、見通しの悪い箇所、事故多発地点等、何らかの運転操作や安全確認等の運転行動が必要な環境である。例えば、センシング部１４に含まれる撮像装置により撮像された車両前方の画像を取得し、車両前方の環境を認識する。より具体的には、環境認識部３６は、取得した画像からコーナー検出などで用いるＨａｒｒｉｓ特徴点を抽出する。Ｈａｒｒｉｓ特徴点は、画像が複雑な場合に多く抽出される特徴点である。例えば、図３（Ａ）の鳥瞰図に示すような状況において車両前方を撮像した画像及びＨａｒｒｉｓ特徴点の抽出結果の概略図の一例を図３（Ｂ）に示す。同様に、図３（Ａ）の状況より前方の交差点の見通しが悪い図３（Ｃ）の鳥瞰図に示す状況における画像及びＨａｒｒｉｓ特徴点の抽出結果の概略図の一例を図３（Ｄ）に示す。図３（Ｂ）と（Ｄ）との比較からも分かるように、見通しが悪い状況での前方画像の方が多くＨａｒｒｉｓ特徴点が抽出される。従って、Ｈａｒｒｉｓ特徴点の数を、見通しの良し悪しを判断するための指標として用いることができる。環境認識部３６は、Ｈａｒｒｉｓ特徴点の数が所定数以上の場合には、その画像を撮像した地点を見通し不良地点であると認識する。

情報提供判断部３８は、意思表明マップ生成部３４で生成された意思表明マップＭ_ｄ、及び環境認識部３６の認識結果に基づいて、各地点で運転支援を行うか否かを判断する。具体的には、情報提供判断部３８は、環境認識部３６により運転支援を行う環境と認識された地点（ここでは、見通し不良地点）について、車両の現在位置と意思表明マップとを照合し、その見通し不良地点が、運転支援が必要であることを表す意思表明がなされた意思表明地点（以下、「支援「要」の意思表明地点」という）か否かを判定する。情報提供判断部３８は、見通し不良地点が支援「要」の意思表明地点であると判定した場合に、運転支援を行うと判断する。従って、見通し不良地点であっても、支援「不要」の意思表明地点の場合には、運転支援を行わない。

情報提供制御部４０は、情報提供判断部３８により運転支援を行うと判断された場合に、運転支援を示す支援情報を出力装置１８から出力して、運転者に提供するように制御する。例えば、出力装置１８であるディスプレイに注意を促すマークを表示したり、スピーカからメッセージを出力したりする。

次に、第１の実施の形態に係る運転支援装置１０の作用について説明する。運転支援装置１０では、ＣＰＵ２０がＲＯＭ２２に記憶された運転支援プログラムを読み出して、図４に示す運転支援処理を実行する。

図４に示す運転支援処理のステップ１００で、経路設定部３２が、入力装置１２により運転者（または同乗者）から入力された目的地を受け付けたか否かを判定する。目的地の入力を受け付けていない場合には、受け付けるまで本ステップの判定を繰り返す。目的地の入力を受け付けた場合には、ステップ１０２へ移行する。

ステップ１０２では、経路設定部３２が、ＧＰＳ装置から入力された車両の現在位置（現在地）を取得し、現在地から上記ステップ１００で受け付けた目的地までの最適経路を探索して設定し、現在地から目的地までの経路を含む経路マップを生成する。

次に、ステップ２００で、図５に示す意思表明マップ生成処理を実行する。

図５に示す意思表明マップ生成処理のステップ２０２で、意思表明マップ生成部３４が、意思表明マップＭ_ｄを状態φに初期化する。状態φは、所定の意思表明地点ｄ以外の意思表明情報を削除した状態である。所定の意思表明地点ｄは、例えば、所定回数以上、意思表明地点として設定された地点（頻繁に意思表明地点として設定される地点）や、固定的に意思表明地点とするように設定された地点とすることができる。

次に、ステップ２０４で、意思表明マップ生成部３４が、上記ステップ１０２で生成された経路マップを、例えば、図６に示すように、任意の地点を選択可能で、かつその地点の運転支援の要否を選択可能な意思表明受付画面として、入力装置１２及び出力装置１８の一例であるタッチパネルディスプレイに表示する。

次に、ステップ２０６で、意思表明マップ生成部３４が、運転者からの意思表明を受け付けたか否かを判定し、受け付けた場合には、ステップ２０８へ移行し、受け付けていない場合には、意思表明を受け付けるまで本ステップの判定を繰り返す。

ステップ２０８では、意思表明マップ生成部３４が、上記ステップ２０６で受け付けた意思表明地点ｄ（ｄ＝１，・・・，Ｄ）の各々の意思表明情報［ｌａｔ_ｄ，ｌｎｇ_ｄ，要／不要］を、意思表明マップＭ_ｄに登録し、図４に示す運転支援処理へリターンする。

次に、図４に示す運転支援処理のステップ３００で、経路設定部３２が、上記ステップ１０２で生成した経路マップと、車両の現在位置とに基づいて、経路案内を行う。経路案内の方法は、カーナビゲーション装置等の一般的な方法と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

次に、ステップ４００で、図７に示す環境認識処理を実行する。ここでは、運転支援を行う環境として、見通し不良地点か否かを認識する場合について説明する。

図７に示す環境認識処理のステップ４０２で、環境認識部３６が、センシング部１４に含まれる撮像装置により撮像された車両前方の画像Ｉを取得する。

次に、ステップ４０４で、環境認識部３６が、上記ステップ４０２で取得した画像ＩからＨａｒｒｉｓ特徴点ｃｏｒｎｅｒ（Ｉ）を抽出し、Ｈａｒｒｉｓ特徴点の数Ｎ_ｃｏｒを算出する。

次に、ステップ４０６で、環境認識部３６が、上記ステップ４０４で算出したＨａｒｒｉｓ特徴点の数Ｎ_ｃｏｒが、予め定めた閾値δ_ｃｏｒより大きいか否かを判定する。Ｎ_ｃｏｒ＞δ_ｃｏｒの場合には、ステップ４０８へ移行して、環境認識部３６が、画像Ｉを取得した地点を見通し不良地点として認識し、図４に示す運転支援処理へリターンする。一方、Ｎ_ｃｏｒ≦δ_ｃｏｒの場合には、そのまま図４に示す運転支援処理へリターンする。

次に、図４に示す運転支援処理のステップ５００で、図８に示す情報提供処理を実行する。

図８に示す情報提供処理のステップ５０２で、情報提供判断部３８が、上記ステップ４００で、環境認識部３６により現地点が見通し不良地点であると認識されたか否かを判定する。見通し不良地点と認識された場合には、ステップ５０４へ移行し、情報提供判断部３８が、自車両の現在地と意思表明マップＭ_ｄとを照合し、現在地（見通し不良地点）が、支援「要」の意思表明地点か否かを判定する。具体的には、意思表明マップＭ_ｄに登録された意思表明地点ｄの意思表明情報［ｌａｔ_ｄ，ｌｎｇ_ｄ，要／不要］のうち、現在地の緯度ｌａｔ及び経度ｌｎｇと同一または差が所定範囲内となる［ｌａｔ_ｄ，ｌｎｇ_ｄ］を有する意思表明地点ｄを検索する。検索した意思表明地点ｄの意思表明情報が［ｌａｔ_ｄ，ｌｎｇ_ｄ，要］であれば、支援「要」の位置表明地点であると判定する。
なお、現在地が意思表明地点ではない場合、すなわち、支援「要」または支援「不要」のいずれも意思表明されていない場合には、支援「要」の意思表明地点と判定してもよいし、支援「不要」の意思表明地点と判定してもよい。また、上記ステップ４０４で算出されたＮ_ｃｏｒの大きさが所定の閾値以上であれば、支援「要」の意思表明地点と判定し、閾値未満であれば支援「不要」の意思表明地点と判定するようにしてもよい。支援「要」の意思表明地点の場合には、運転支援を行うと判断して、ステップ５０６へ移行する。

ステップ５０６では、情報提供制御部４０が、支援情報が出力装置１８から出力されるように制御する。例えば、図９（Ａ）に示すように、上記ステップ４０２で取得した画像Ｉの所定箇所や、ＨＵＤ上の所定箇所に運転者の注意を引くような色を付けた支援情報を表示することができる。所定箇所は、例えば、Ｈａｒｒｉｓ特徴点が密集している箇所や、画像処理を行って画像上で交差点等のポイント地点を認識し、認識したポイント地点に対応する箇所等とすることができる。

一方、ステップ５０４で否定された場合、すなわち、見通し不良地点ではあるが、支援「要」の意思表明地点ではない場合には、図９（Ｂ）に示すように、支援情報を出力することなく、そのまま図４に示す運転支援処理へリターンする。また、ステップ５０２で否定された場合、すなわち、見通し不良地点ではない場合も、支援「要」または支援「不要」にかかわらず、図９（Ｃ）に示すように、支援情報を出力することなく、そのまま図４に示す運転支援処理へリターンする。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る運転支援装置によれば、運転支援を行う環境であると認識された地点毎に、運転者から受け付けた運転支援の要否を示す意思表明に基づいて生成した意思表明マップと照合して、運転支援を行うか否かを判断するため、運転支援のための情報提供を行う際の運転者に与える煩わしさを低減することができる。

なお、第１の実施の形態では、運転支援を行う環境を見通し不良地点とする場合について説明したが、これに限定されない。交差点、横断歩道、合流または分岐地点、事故多発地点等、何らかの運転操作や安全確認等の運転行動が必要な地点を、運転支援を行う環境と認識することができる。

また、第１の実施の形態では、図９に示すように、見通し不良地点であって、かつ支援「要」の意思表明地点の場合に、支援情報を提供する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、図１０（Ａ）に示すように、見通し不良地点ではなくても、支援「要」の意思表明地点の場合や、図１０（Ｂ）に示すように、支援「不要」の意思表明地点であっても、見通し不良地点であれば、支援情報を提供するようにしてもよい。この場合、図９（Ａ）の場合のように、見通し不良地点であって、支援「要」の意思表明地点の場合に提供される支援情報よりも、支援情報の色を淡くしたり、輝度を低下させたりするなど、支援情報の出力レベルを低下させる。これにより、運転者の主観を考慮しつつ、必要な運転支援のための情報提供を行うことができる。

＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態に係る運転支援装置ついて説明する。なお、第２の実施の形態に係る運転支援装置について、第１の実施の形態に係る運転支援装置１０と同一の部分については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。

図１に示すように、第２の実施の形態に係る運転支援装置２１０は、入力装置１２、センシング部１４、コンピュータ２１６、及び出力装置１８を含んで構成されている。

コンピュータ２１６を機能ブロックで表すと、図１１に示すように、経路設定部３２、意思表明マップ生成部２３４、環境特性マップ生成部４２、情報提供判断部２３８、及び情報提供制御部４０を含んだ構成で表すことができる。なお、意思表明マップ生成部２３４は本発明の生成手段の一例であり、環境特性マップ生成部４２は本発明の認識手段の一例であり、情報提供判断部２３８は本発明の判断手段の一例である。

環境特性マップ生成部４２は、多数の異なる車両の各々のセンシング部１４で検出された検出値が示す環境事例情報を蓄積した環境事例ＤＢ５０から必要な環境事例情報を取得して、経路設定部３２で生成された経路マップ上の各ポイント地点における環境特性を示す環境特性マップを生成する。ポイント地点は、交差点、横断歩道、合流または分岐地点、見通しの悪い箇所、事故多発地点等、なんらかの運転操作や安全確認等の運転行動が必要な地点とすることができる。ポイント地点ＤＢ５２に、緯度及び経度でポイント地点を特定したポイント地点情報を格納しておき、このポイント地点ＤＢ５２からポイント地点情報を取得することができる。環境事例ＤＢ５０及びポイント地点ＤＢ５２は、例えば、管理センター等に設置されたサーバに記憶しておくことができる。

具体的には、環境特性マップ生成部４２は、ネットワークを介して、ポイント地点ＤＢ５２が記憶されたサーバにアクセスして、ポイント地点ＤＢ５２から、経路設定部３２で生成された経路マップに含まれるポイント地点を取得する。また、環境特性マップ生成部４２は、ネットワークを介して、環境事例ＤＢ５０が記憶されたサーバにアクセスして、環境事例ＤＢ５０から、経路マップ上の各ポイント地点の環境事例情報を取得する。環境特性マップ生成部４２は、各ポイント地点の環境が、運転支援を行う環境か否かを判定するための指標となる環境特性を算出する。

環境特性としては、例えば、加速度が一定閾値を超える急減速が行われる頻度を用いて表される事故頻度ｍ_ｃｏｌ、第１の実施の形態の環境認識部３６で算出したＨａｒｒｉｓ特徴点の数を用いて表される見通し度ｍ_ｃｏｒ等を用いることができる。なお、環境特性はこれらに限定されず、センシング部１４で検出される検出値に基づいて算出される他の指標を用いてもよい。例えば、センシング部１４にレーザレーダを含めておき、レーザレーダで検出された自車両周辺の物体の位置から死角領域を認識し、この死角領域に基づいて推定される歩行者の飛び出し等の潜在的な危険度を環境特性としてもよい。

ここでは、環境特性として、事故頻度ｍ_ｃｏｌ及び見通し度ｍ_ｃｏｒを用いた環境特性マップを生成する場合について説明する。以下では、各ポイント地点ｐの環境特性を、ポイント地点の緯度ｌａｔ_ｐ及び経度ｌｎｇ_ｐ、並びに事故頻度ｍ_ｃｏｌ及び見通し度ｍ_ｃｏｒを用いて、［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ，ｍ_{ｃｏｌ，ｐ}，ｍ_{ｃｏｒ，ｐ}］のように表記する。このようなポイント地点ｐ（ｐ＝１，・・・，Ｐ、Ｐは環境特性マップに含まれるポイント地点の総数）の環境特性を有する環境特性マップをＭ_ｅｎｖと表記する。

意思表明マップ生成部２３４は、第１の実施の形態における意思表明マップ生成部３４と同様に、運転支援の要否に関して運転者が意思表明した地点を表す意思表明マップを生成する。第２の実施の形態における意思表明マップ生成部２３４では、運転者から意思表明を受け付ける際に、運転者の意思表明を補助する情報を合わせて提示する。例えば、環境特性マップ生成部４２により生成された環境特性マップＭ_ｅｎｖが有する環境特性の情報を提示することができる。

また、意思表明マップ生成部２３４は、運転支援の必要度を含む意思表明情報を有する意思表明マップＭ_ｄを生成する。運転支援の必要度は、例えば、運転者から意思表明を受け付ける際に合わせて受け付けることができる。また、走行経路の履歴を蓄積しておき、この走行履歴を参照して、通る頻度の高いポイント地点では、運転支援の必要度を低下させるようにしてもよい。以下では、運転支援の必要度Ｅを含む意思表明地点ｄ（ｄ＝１，・・・，Ｄ）の意思表明情報を［ｌａｔ_ｄ，ｌｎｇ_ｄ，Ｅ_ｄ］と表記する。

情報提供判断部２３８は、環境特性マップ生成部４２で生成された環境特性マップＭ_ｅｎｖ、及び意思表明マップ生成部２３４で生成された意思表明マップＭ_ｄを用いて、ポイント地点毎に、運転支援を行うか否かを判断する。さらに、情報提供判断部２３８は、運転支援を行う場合に、どのような支援情報を提供するかの判断も行う。

具体的には、情報提供判断部２３８は、規範的な走行を行う多数の異なる車両の各々のセンシング部１４で検出された検出値が示す運転行動情報を蓄積した運転行動ＤＢ５４から必要な運転行動情報を取得して、各ポイント地点における目標となる運転行動を示す支援情報を生成する。規範的な運転を行う車両とは、例えば、自動車学校の運転指導員が運転する車両や、運転指導員により作成された指導規範に従って走行する車両である。指導規範は、例えば、実路での一般の人（運転指導員ではない人）の運転を運転指導員が評価し、その評価における改善点及び留意点から抽出することができる。運転行動ＤＢ５４は、例えば、管理センター等に設置されたサーバに記憶しておくことができる。

情報提供判断部２３８は、生成した支援情報を、環境特性マップＭ_ｅｎｖが有する環境特性を示す指標の大きさ、及び意思表明マップＭ_ｄが有する運転支援の必要度に応じて編集する。例えば、環境特性を示す指標と運転支援の必要度とからスコアを算出し、スコアが高いほど、支援情報の表示の色を濃くする、輝度を高くする、音声を大きくするなど、支援情報の出力レベルが大きくなるように編集する。また、支援情報を提供する区間が短くなるように編集してもよい。さらに、生成した支援情報が示す運転行動が複数存在するときは、スコアが高い場合には、全ての運転行動を示す支援情報を提供し、スコアが低い場合には、運転行動の数を減らした支援情報を提供するように編集してもよい。

次に、第２の実施の形態に係る運転支援装置２１０の作用について説明する。運転支援装置２１０を搭載した車両（以下、「一般車両」という）が走行中に、センシング部１４で検出した検出値が示す環境事例情報を、ネットワークを介してサーバへ送信する。サーバでは、図１２に示す環境事例ＤＢ処理が実行される。また、運転支援装置２１０を搭載し、規範的な走行を行う車両（以下、「規範車両」という）の走行中に、センシング部１４で検出された検出値が示す運転行動情報を、ネットワークを介してサーバへ送信する。サーバでは、図１４に示す運転行動ＤＢ処理が実行される。さらに、運転支援装置２１０では、図１６に示す運転支援処理が実行される。以下、各処理について詳述する。

図１２に示す環境事例ＤＢ処理のステップ１００２で、サーバが、環境事例ＤＢ５０を状態φに初期化する。ここで、環境事例ＤＢ５０には、所定地域毎に分割されたブロックＮ毎に、緯度及び経度で特定した各ブロックＮの範囲［Ｎ_ｌａｔ，Ｎ_ｌｎｇ］、及び各ブロックを走行中の一般車両から送信された環境事例情報群［ｄｂ_{ｅｎｖ，Ｎ}］を有する複数のブロック毎のデータベースＤＢ_{ｅｎｖ，Ｎ}［Ｎ_ｌａｔ，Ｎ_ｌｎｇ，ｄｂ_{ｅｎｖ，Ｎ}］が含まれる。［ｄｂ_{ｅｎｖ，Ｎ}］には、例えば図１３に示すように、車両の位置を示す緯度ｌａｔ及び経度ｌｎｇ、車両の速度ｖ、加速度ａ、及び車両前方の画像Ｉを含む環境事例情報が格納される。なお、各環境事例情報には、環境事例情報がセンシング部１４で検出された検出日時の情報が付与されている。本ステップでの状態φとは、各ブロックＮの範囲［Ｎ_ｌａｔ，Ｎ_ｌｎｇ］の情報は保持したまま、環境事例情報群［ｄｂ_{ｅｎｖ，Ｎ}］を削除した状態である。

次に、ステップ１００４で、サーバが、一般車両に搭載された運転支援装置２１０から送信された環境事例情報を受信したか否かを判定する。環境事例情報を受信した場合には、ステップ１００６へ移行し、受信していない場合には、ステップ１００８へ移行する。ここで受信される環境事例情報を［ｌａｔ，ｌｎｇ，ｖ，ａ，Ｉ］と表記する。

ステップ１００６では、サーバが、受信した環境事例情報に含まれる［ｌａｔ，ｌｎｇ］が示す位置を含むブロックＮのＤＢ_{ｅｎｖ，Ｎ}に、受信した環境事例情報［ｌａｔ，ｌｎｇ，ｖ，ａ，Ｉ］を登録する。この際、既にＤＢ_{ｅｎｖ，Ｎ}に同一の［ｌａｔ，ｌｎｇ］を有する環境事例情報が登録されている場合、［ｖ，ａ，Ｉ］については、同一の［ｌａｔ，ｌｎｇ］を有する環境事例情報間の代表値を求める。速度［ｖ］及び加速度［ａ］の代表値は、例えば平均値、最大値、最小値等とすることができる。画像［Ｉ］の代表値は、例えば最新の画像、画像処理で抽出される特徴点が多い画像等とすることができる。なお、［ｌａｔ，ｌｎｇ］の差が同一の地点であるとみなせる程度の差であれば、同じ［ｌａｔ，ｌｎｇ］として扱ってもよい。

次に、ステップ１００８で、サーバが、運転支援装置２１０から、ポイント地点を指定すると共に、指定したポイント地点に関する環境事例情報のクエリ結果の送信を要求する送信要求を受信したか否かを判定する。送信要求を受信していない場合には、ステップ１００４へ戻り、送信要求を受信した場合には、ステップ１０１０へ移行する。

ステップ１０１０では、サーバが、ポイント地点ｐに関する環境事例情報のクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}を０に初期化する。次に、ステップ１０１２で、サーバが、環境事例ＤＢ５０から、指定されたポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］含むブロックＮのＤＢ_{ｅｎｖ，Ｎ}を選択する。

次に、ステップ１０１４のループ処理で、ＤＢ_{ｅｎｖ，Ｎ}に格納された［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ］（ｎ＝１，・・・，ｎ_ｍａｘ、ｎ_ｍａｘはＤＢ_{ｅｎｖ，Ｎ}に格納された環境事例情報の総数）の各々について、ステップ１０１６〜１０２０の処理を実行する。

ステップ１０１６では、サーバが、ポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］とｎ番目の環境事例情報に含まれる［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ］で表される位置との距離Ｄ_ｎを計算する。次に、ステップ１０１８で、サーバが、距離Ｄ_ｎが予め定めた閾値δ_Ｄ未満か否かを判定する。閾値δ_Ｄとしては、ポイント地点ｐに対して運転行動を行う区間が含まれるような距離を定めておくことができる。例えば、ポイント地点ｐが交差点の場合には、ポイント地点ｐの位置を交差点中心とする。そして、交差点中心の手前５０ｍから減速及び目視の運転行動を開始し、交差点中心を通過して３０ｍの地点まで加速及び目視の運転行動を行うものと想定する。この場合、交差点を通過するために行う運転行動が全て含まれるポイント地点からの距離である５０ｍ以上の値を、閾値δ_Ｄとして定めておくことができる。

Ｄ_ｎ＜δ_Ｄの場合には、ステップ１０２０へ移行し、ｎ番目の環境事例情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ］及び上記ステップ１０１６で計算した距離［Ｄ_ｎ］をクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}に追加する。一方、Ｄ_ｎ≧δ_Ｄの場合には、ステップ１０２０をスキップする。すなわち、ポイント地点ｐからの距離がδ_Ｄ未満の環境事例情報の集合をクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}とする。

ｎ_ｍａｘ番目の環境事例情報までステップ１０１４のループ処理が終了すると、ステップ１０２２へ移行し、サーバが、作成されたクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}を送信要求元の運転支援装置２１０へ送信して、ステップ１００４へ戻る。

次に、図１４に示す運転行動ＤＢ処理について説明する。なお、図１２に示す環境事例ＤＢ処理と同様の処理については、対応するステップ番号を示して、詳細な説明を省略する。

図１４に示す運転行動ＤＢ処理のステップ１１０２で、環境事例ＤＢ処理のステップ１００２と同様に、サーバが、運転行動ＤＢ５４を状態φに初期化する。ここで、運転行動ＤＢ５４には、環境事例ＤＢ５０と同様、各ブロックＮの範囲［Ｎ_ｌａｔ，Ｎ_ｌｎｇ］、及び各ブロックを走行中の規範車両から送信された運転行動情報群［ｄｂ_{ｍａｎ，Ｎ}］を有する複数のブロック毎のデータベースＤＢ_{ｍａｎ，Ｎ}［Ｎ_ｌａｔ，Ｎ_ｌｎｇ，ｄｂ_{ｍａｎ，Ｎ}］が含まれる。［ｄｂ_{ｍａｎ，Ｎ}］には、例えば図１５に示すように、緯度ｌａｔ及び経度ｌｎｇ、車両の速度ｖ、加速度ａ、目視ｅｙｅ、及び補助情報ｒ（ここでは「理由」。詳細は後述）が格納される。目視ｅｙｅの情報は、例えば、センシング部１４に含まれる運転者の顔を撮像可能な撮像装置で撮像された画像を画像処理して、運転者の目視方向を認識したものを用いることができる。

なお、運転行動情報には、この他に、操舵角、アクセルペダル及びブレーキペダルの操作量、ウインカー操作情報等、運転行動に関する情報を含めることができる。

次に、ステップ１１０４で、環境事例ＤＢ処理のステップ１００４と同様に、サーバが、規範車両に搭載された運転支援装置２１０から送信された運転行動情報を受信したか否かを判定する。運転行動情報を受信した場合には、ステップ１１０６へ移行し、受信していない場合には、ステップ１１１０へ移行する。ここで受信される運転行動情報を［ｌａｔ，ｌｎｇ，ｖ，ａ，ｅｙｅ］と表記する。

ステップ１１０６では、環境事例ＤＢ処理のステップ１００６と同様に、サーバが、受信した運転行動情報に含まれる［ｌａｔ，ｌｎｇ］を含むブロックＮのＤＢ_{ｍａｎ，Ｎ}に、受信した運転行動情報［ｌａｔ，ｌｎｇ，ｖ，ａ，ｅｙｅ］を登録する。

次に、ステップ１１０８で、サーバが、補助情報ｒを受け付けて、ＤＢ_{ｍａｎ，Ｎ}に登録する。運転行動ＤＢ５４に登録された情報は、後述するように、運転者に提供される支援情報の元となる。従って、補助情報ｒとしては、支援情報として有用な情報を登録することができる。例えば、図１５の例のように、各運転行動情報が示す運転行動が行われた理由を補助情報として含めることができる。運転行動情報は、規範的な運転に基づいているため、例えば、安全確認のために減速した等の運転行動に対する理由は、運転行動を支援情報として提供する際に、運転者に対して合理的な説明として用いることができる。また、上記の目視ｅｙｅの情報を画像認識により取得するのではなく、補助情報として規範車両の運転者の申告により登録してもよい。

次に、ステップ１１１０で、環境事例ＤＢ処理のステップ１００８と同様に、サーバが、運転支援装置２１０から送信要求を受信したか否かを判定し、送信要求を受信していない場合には、ステップ１１０４へ戻り、送信要求を受信した場合には、ステップ１１１２へ移行する。

ステップ１１１２では、環境事例ＤＢ処理のステップ１０１０と同様に、サーバが、ポイント地点ｐに関する運転行動情報のクエリ結果Ｑ_{ｍａｎ，ｐ}を０に初期化する。次に、ステップ１１１４で、環境事例ＤＢ処理のステップ１０１２と同様に、サーバが、運転行動ＤＢ５４から、指定されたポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］含むブロックＮのＤＢ_{ｍａｎ，Ｎ}を選択する。

次に、ステップ１１１６で、環境事例ＤＢ処理のステップ１０１４のループ処理と同様に、サーバが、ステップ１１１８〜１１２２を実行して、ポイント地点ｐからの距離Ｄ_ｎがδ_Ｄ未満の運転行動情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｐ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，ｒ_ｎ，Ｄ_ｎ］の集合をクエリ結果Ｑ_{ｍａｎ，ｐ}とする。

ｎ_ｍａｘ番目の運転行動情報までステップ１１１６のループ処理が終了すると、ステップ１１２４へ移行し、環境事例ＤＢ処理のステップ１０２２と同様に、サーバが、作成されたクエリ結果Ｑ_{ｍａｎ，ｐ}を送信要求元の運転支援装置２１０へ送信して、ステップ１１０４へ戻る。

次に、図１６に示す運転支援処理について説明する。なお、第２の実施の形態における運転支援処理において、第１の実施の形態における運転支援処理と同様の処理については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。

図１６に示す運転支援処理のステップ１００で、経路設定部３２が、目的地の入力を受け付けると、次のステップ１０２で、現在地から目的地までの経路を含む経路マップを生成する。

次に、ステップ２４００で、図１７に示す環境特性マップ生成処理を実行する。なお、ここでは、環境特性として、事故頻度ｍ_ｃｌｏ及び見通し度ｍ_ｃｏｒを有する環境特性マップＭ_ｅｎｖを生成する場合について説明する。

図１７に示す環境特性マップ生成処理のステップ２４０２で、環境特性マップ生成部４２が、環境特性マップＭ_ｅｎｖが有する事故頻度ｍ_ｃｌｏ及び見通し度ｍ_ｃｏｒの値を０に初期化する。

次に、ステップ２４０４で、環境特性マップ生成部４２が、ネットワークを介して、ポイント地点ＤＢ５２が記憶されたサーバにアクセスして、ポイント地点ＤＢ５２から、上記ステップ１０２で生成された経路マップに含まれるポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］を取得する。

次に、ステップ２４０６のループ処理で、上記ステップ２４０４で取得したポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］（ｐ＝１，・・・，Ｐ、Ｐは経路マップに含まれるポイント地点の総数）の各々について、ステップ２４０８〜２４１８の処理を実行する。

ステップ２４０８では、環境特性マップ生成部４２が、サーバへポイント地点ｐに関する環境事例情報のクエリ結果の送信要求を送信する。サーバでは、上述の環境事例ＤＢ処理（図１２）のステップ１０１０〜１０２２が実行される。これにより、環境特性マップ生成部４２が、クエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}を取得する。

次に、ステップ２４１０のループ処理で、上記ステップ２４０８で取得したクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}に含まれる環境事例情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ，Ｄ_ｎ］（ｎ＝１，・・・，ｎ_ｍａｘ、ｎ_ｍａｘはクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}に含まれる環境事例情報の総数）の各々について、ステップ２４１２〜２４１８の処理を実行する。

ステップ２４１２では、環境特性マップ生成部４２が、ｎ番目の環境事例情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ，Ｄ_ｎ］に含まれる［ａ_ｎ］が、予め定めた閾値δ_ｃｏｌを超えるか否かを判定する。ａ_ｎ＞δ_ｃｏｌの場合には、ステップ２４１４へ移行し、環境特性マップ生成部４２が、例えば、下記（１）式に示すように、事故頻度ｍ_{ｃｏｌ，ｐ}を更新する。
ｍ_{ｃｏｌ，ｐ}←ｍ_{ｃｏｌ，ｐ}＋α_ｃｏｌ（Ｄ_ｎ）×ａ_ｎ ・・・（１）
ただし、α_ｃｏｌ（Ｄ_ｎ）は、距離Ｄ_ｎに応じた重み付け係数である。すなわち、事故頻度ｍ_ｃｏｌは、閾値δ_ｃｏｌを超える加速度ａ_ｎの加重平均で表される。

次に、ステップ２４１６で、環境特性マップ生成部４２が、ｎ番目の環境事例情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ，Ｄ_ｎ］に含まれる画像［Ｉ_ｎ］からＨａｒｒｉｓ特徴点ｃｏｒｎｅｒ（Ｉ）を抽出し、Ｈａｒｒｉｓ特徴点の数Ｎ_ｃｏｒを算出する。次に、ステップ２４１８で、環境特性マップ生成部４２が、例えば、下記（２）式に示すように、見通し度ｍ_{ｃｏｒ，ｐ}を更新する。
ｍ_{ｃｏｒ，ｐ}←ｍ_{ｃｏｒ，ｐ}＋α_ｃｏｒ（Ｄ_ｎ）×Ｎ_ｃｏｒ ・・・（２）
ただし、α_ｃｏｒ（Ｄ_ｎ）は、距離Ｄ_ｎに応じた重み付け係数である。すなわち、見通し度ｍ_ｃｏｒは、Ｈａｒｒｉｓ特徴点の数Ｎ_ｃｏｒの加重平均で表される。

ｎ_ｍａｘ番目の環境事例情報までステップ２４１０のループ処理が終了すると、次のポイント地点ｐについてステップ２４０６のループ処理を繰り返す。Ｐ番目のポイント地点Ｐまでステップ２４０６のループ処理が終了すると、ステップ２４２０へ移行する。

ステップ２４２０では、環境特性マップ生成部４２が、上記ステップ２４１４で算出した各ポイント地点の事故頻度ｍ_{ｃｏｌ，ｐ}、及び上記ステップ２４１８で算出した各ポイント地点の見通し度ｍ_{ｃｏｒ，ｐ}を、環境特性マップＭ_ｅｎｖに登録して、図１６に示す運転支援処理へリターンする。

次に、図１６に示す運転支援処理のステップ２２００で、図１８に示す意思表明マップ生成処理を実行する。なお、図５に示す第１の実施の形態における意思表明マップ生成処理と同様の処理については、対応するステップ番号を示して、詳細な説明を省略する。また、第２の実施の形態における意思表明マップ生成処理では、運転支援が必要な地点を意思表明地点として受け付けると共に、走行経路履歴に基づいて、運転支援の必要度を変更する場合を例に説明する。

図１８に示す意思表明マップ生成処理のステップ２２０２で、第１の実施の形態における意思表明マップ生成処理のステップ２０２と同様に、意思表明マップ生成部２３４が、意思表明マップＭ_ｄを状態φに初期化する。

次に、ステップ２２０４で、第１の実施の形態における意思表明マップ生成処理のステップ２０４と同様に、上記ステップ１０２で生成された経路マップを、任意の地点を選択可能な意思表明受付画面として、入力装置１２及び出力装置１８の一例であるタッチパネルディスプレイに表示する。この際、意思表明マップ生成部２３４は、上記ステップ２４００で生成された環境特性マップＭ_ｅｎｖが有する各ポイント地点の事故頻度ｍ_{ｃｏｌ，ｐ}及び見通し度ｍ_{ｃｏｒ，ｐ}を画像化して経路マップに重畳表示する。例えば、図１９に示すように、事故頻度ｍ_{ｃｏｌ，ｐ}及び見通し度ｍ_{ｃｏｒ，ｐ}の値の大きさに応じたサイズのマーク（図１９の例では、実線丸印及び破線丸印）を、経路マップ上の対応するポイント地点に配置した表示とすることができる。なお、表示方法は図１９の例の場合に限定されず、事故頻度ｍ_{ｃｏｌ，ｐ}及び見通し度ｍ_{ｃｏｒ，ｐ}の値の大きさを色の濃さや輝度で表したり、棒グラフのように表したりしてもよい。

次に、ステップ２２０６で、意思表明マップ生成部２３４が、ネットワークを介して、ポイント地点ＤＢ５２が記憶されたサーバにアクセスして、ポイント地点ＤＢ５２から、上記ステップ１０２で生成された経路マップに含まれるポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］を取得する。なお、上述の環境特性マップ生成処理（図１７）のステップ２４０４で、環境特性マップ生成部４２が取得した経路マップに含まれるポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］をそのまま利用してもよい。

次に、ステップ２２０８で、意思表明マップ生成部２３４が、経路マップの範囲における走行経路履歴Ｑ_ｈｉｓｔを取得する。走行経路履歴Ｑ_ｈｉｓｔは、車両が走行した経路を所定の記憶領域に記憶しておいたものを用いればよい。

次に、ステップ２２１０のループ処理で、上記ステップ２２０６で取得したポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］に対する運転支援の必要度Ｅ_ｐ（ｐ＝１，・・・，Ｐ、Ｐは経路マップに含まれるポイント地点の総数）の各々について、ステップ２２１２の処理を実行する。

ステップ２２１２で、意思表明マップ生成部２３４が、上記ステップ２２０８で取得した走行経路履歴Ｑ_ｈｉｓｔを参照して、ポイント地点ｐの走行回数をカウントする。走行回数が多いポイント地点、すなわち走行し慣れた地点であれば、運転者は運転支援を必要としないと考えられる。そこで、意思表明マップ生成部２３４は、走行回数が多いほど小さくなるように定めた値Δ_ｈｉｓｔを、ポイント地点ｐの運転支援の必要度Ｅ_ｐとする。

Ｐ番目のポイント地点Ｐまでステップ２２１０のループ処理が終了すると、ステップ２２１４へ移行する。

ステップ２２１４では、第１の実施の形態における意思表明マップ生成処理のステップ２０６と同様に、意思表明マップ生成部２３４が、運転者からの意思表明を受け付けたか否かを判定し、受け付けた場合には、ステップ２２１６へ移行し、受け付けていない場合には、意思表明を受け付けるまで本ステップの判定を繰り返す。

次に、ステップ２２１６のループ処理で、上記ステップ２２０６で取得したポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］に対する運転支援の必要度Ｅ_ｐ（ｐ＝１，・・・，Ｐ）の各々について、ステップ２２１８の処理を実行する。

ステップ２２１８で、意思表明マップ生成部２３４が、位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］が上記ステップ２２１４で受け付けた意思表明地点として選択されている場合には値ｘ、意思表明地点として選択されていない場合には値ｙ（ｙ＜ｘ、例えばｘ＝１，ｙ＝０）となる値Δ_Ｅを加算することにより、運転支援の必要度Ｅ_ｐを更新する。すなわち、運転者により運転支援が必要であると意思表明されたポイント地点の運転支援の必要度Ｅ_ｐが大きくなるように更新する。

Ｐ番目のポイント地点Ｐまでステップ２２１６のループ処理が終了すると、ステップ２２２０へ移行する。

ステップ２２２０では、意思表明マップ生成部２３４が、各ポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］に、上記ステップ２２１８で更新された運転支援の必要度［Ｅ_ｐ］を加えた意思表明情報［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ，Ｅ_ｐ］を、意思表明マップＭ_ｄに登録し、図１６に示す運転支援処理へリターンする。

次に、図１６に示す運転支援処理のステップ３００で、経路設定部３２が、経路案内を行う。

次に、ステップ２５００で、図２０に示す情報提供処理を実行する。なお、図８に示す第１の実施の形態における情報提供処理と同様の処理については、対応するステップ番号を示して、詳細な説明を省略する。

図２０に示す情報提供処理のステップ２５０２で、情報提供判断部２３８が、上記ステップ２４０４またはステップ２２０６で取得した経路マップ内のポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］を参照して、運転支援装置２１０を搭載した車両の現在位置がポイント地点付近か否かを判定する。例えば、ポイント地点からの距離が所定距離以内（例えば６０ｍ以内）であれば、ポイント地点付近であると判定することができる。ポイント地点付近の場合には、ステップ２５０４へ移行し、ポイント地点付近ではない場合には、そのまま図１６に示す運転支援処理へリターンする。

ステップ２５０４では、情報提供判断部２３８が、サーバへポイント地点ｐに関する運転行動情報のクエリ結果の送信要求を送信する。サーバでは、上述の運転行動ＤＢ処理（図１４）のステップ１１１２〜１１２４が実行される。これにより、情報提供判断部２３８が、クエリ結果Ｑ_{ｍａｎ，ｐ}を取得する。

次に、ステップ２５０６で、情報提供判断部２３８が、上記ステップ２５０４で取得したクエリ結果Ｑ_{ｍａｎ，ｐ}に含まれる運転行動情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，ｅｙｅ_ｎ，ｒ_ｎ］（ｎ＝１，・・・，ｎ_ｍａｘ、ｎ_ｍａｘはクエリ結果Ｑ_{ｍａｎ，ｐ}に含まれる運転行動情報の総数）を集計して、運転行動に関する支援情報を生成する。具体的には、ｎ番目の運転行動情報が有する距離［Ｄ_ｎ］と、対応する［ｖ_ｎ，ａ_ｎ，ｅｙｅ_ｎ，ｒ_ｎ］とに基づいて、各運転行動が開始された地点のポイント地点からの距離、及び各運転行動が行われた区間幅を算出する。距離及び区間幅は、同一の運転行動に関するものの平均値、最大値、最小値等の代表値として算出することができる。

例えば、ポイント地点ｐを交差点とした場合に生成した支援情報の一例を図２１（Ａ）に示す。この場合、交差点中心位置をポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］として定めておくことができる。また、図２１（Ａ）の支援情報を図示したものを図２１（Ｂ）に示す。図２１（Ａ）及び（Ｂ）に示す例では、交差点中心の手前４０ｍの地点から２５ｍの区間で「右目視」を行い、交差点中心の手前３５ｍの地点から２５ｍの区間で「減速」を行い、交差点中心の手前１０ｍの地点から２５ｍの区間で「左目視」を行い、交差点中心を通過して５ｍの地点から１５ｍの区間で「加速」を行うような支援情報が生成されている。また、例えば、補助情報ｒから目視に関する「理由」を抽出し、目視に関する支援情報を補助する支援情報（図２１の例では「見通しの良い右から確認」）を生成することもできる。このような補助的な支援情報は、例えば、補助対象となる支援情報（ここでは「右目視」及び「左目視」）の開始地点の所定距離（例えば１０ｍ）手前から開始し、補助対象となる支援情報の終了地点と同じ地点で終了する等のルールを予め定めておき、このルールに従って生成することができる。

次に、ステップ２５０８で、情報提供判断部２３８が、支援情報を提供するか否かを判断するための重要度Ｓを算出する。重要度Ｓは、例えば、下記（３）式に示すように、環境特性マップＭ_ｅｎｖが有する環境特性を示す指標の大きさと、意思表明マップＭ_ｄが有する運転支援の必要度との重み付和により算出することができる。
Ｓ＝β_ｃｏｌ×ｍ_{ｃｏｌ，ｐ}＋β_ｃｏｒ×ｍ_{ｃｏｒ，ｐ}＋β_ｐ×Ｅ_ｐ ・・・（３）
ただし、β_ｃｏｌはｍ_{ｃｏｌ，ｐ}に対する重み係数、β_ｃｏｒはｍ_{ｃｏｒ，ｐ}に対する重み係数、β_ｐはＥ_ｐに対する重み係数である。

次に、ステップ２５１０で、情報提供判断部２３８が、上記ステップ２５０８で算出した重要度Ｓに応じて、上記ステップ２５０６で生成した支援情報を編集する。例えば、図２１に示すような支援情報が生成されている場合において、重要度Ｓが高い場合には、図２２の支援情報（Ａ）に示すように、全ての支援情報をそのまま提供するようにすることができる。また、重要度Ｓが低い場合には、図２２の支援情報（Ｂ）に示すように、提供する支援情報の数を減らしたり、支援情報（Ｃ）に示すように、支援情報を提供する際の出力レベルを低下させるように設定したり（図２２中では破線で囲んだ支援情報により表現）、支援情報（Ｄ）に示すように、各支援情報の区間幅を短くしたりするように編集することができる。重要度Ｓがさらに低い場合には、支援情報を提供しないと判断することもできる。

次に、ステップ２５１２で、第１の実施の形態における情報提供処理のステップ５０６と同様に、情報提供制御部４０が、上記ステップ２５１０で編集した支援情報が出力装置１８から出力されるように制御する。例えば、編集された支援情報が、図２２の支援情報（Ａ）の場合、センシング部１４に含まれるＧＰＳ装置で取得される自車両の位置の変化に沿って、支援情報（Ａ）を提供する。より具体的には、自車両の位置が、図２２の支援情報（Ａ）の地点（Ａ）の場合には、図２３（Ａ）に示すように、「見通しの良い右から確認」することを促すメッセージをスピーカから出力すると共に、ＨＵＤ上に「右目視」を促すマーク（図２３（Ａ）では矢印）を表示することができる。また、自車両の位置が、図２２の支援情報（Ａ）の地点（Ｂ）まで進んだ場合には、図２３（Ｂ）に示すように、「見通しの良い右から確認」することを促すメッセージをスピーカから出力することを継続すると共に、ＨＵＤ上に「左目視」を促すマーク及び加速を指示するメッセージを表示することができる。また、上記ステップ２５１０で、支援情報の出力レベルについて設定が行われている場合には、設定された出力レベルに応じた強度で、マークの表示や、メッセージの出力を行う。上記ステップ２５１０で編集された支援情報を全て出力したら、図１６に示す運転支援処理へリターンする。

以上説明したように、第２の実施の形態に係る運転支援装置によれば、運転支援を行う環境か否かを示す環境特性マップと、運転者から受け付けた運転支援の要否を示す意思表明マップとに基づいて、運転支援を行うか、及びどのような支援情報を提供するかを判断するため、運転支援のための情報提供を行う際の運転者に与える煩わしさを低減することができる。

なお、第２の実施の形態では、規範車両から収集した運転行動情報に基づいて生成した支援情報を提供する場合について説明したが、環境特性ＤＢから取得した情報を合わせて提供するようにしてもよい。例えば、環境特性ＤＢに、車両前方の画像及び車内（運転者の顔）画像が含まれる場合には、図２４に示すような表示を行うことができる。

＜第３の実施の形態＞
次に、第３の実施の形態に係る運転支援装置ついて説明する。なお、第２の実施の形態に係る運転支援装置について、第１の実施の形態に係る運転支援装置１０または第２の実施の形態に係る運転支援装置２１０と同一の部分については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。

図１に示すように、第３の実施の形態に係る運転支援装置３１０は、入力装置１２、センシング部１４、コンピュータ３１６、及び出力装置１８を含んで構成されている。

コンピュータ３１６を機能ブロックで表すと、図２５に示すように、経路設定部３２、意思表明マップ生成部２３４、環境特性マップ生成部４２、周辺状況推定部４４、生理状態推定部４６、情報提供判断部３３８、及び情報提供制御部４０を含んだ構成で表すことができる。

周辺状況推定部４４は、環境事例ＤＢ５０から、運転支援装置３１０を搭載した自車両、及び自車両周辺に存在する他車両の直近の環境事例情報を取得して、自車両の周辺状況を推定する。周辺状況推定部４４は、例えば、周辺状況として、自車両周辺に所定の閾値以上の速度で走行する他の車両がどの程度存在するかを示す高速移動度を算出することができる。なお、周辺状況は高速移動度に限定されず、自車両周辺に存在する移動体（他車両、歩行者等）の状況を示すものであればよい。また、これらの周辺状況は、環境事例情報に基づいて推定する場合に限定されず、例えばセンシング部１４に含まれる撮像装置で撮像された画像に基づいて推定してもよい。

生理状態推定部４６は、環境事例ＤＢ５０から、自車両、及び自車両周辺に存在する他車両の現在地付近における環境事例情報を取得して、現在地付近における運転者の生理状態を推定する。生理状態推定部４６は、例えば、生理状態として、各ポイント地点における各車両の加速度が所定の閾値以上となる度合で表される焦燥度を算出することができる。なお、生理状態は焦燥度に限定されず、例えば意識低下度等を推定してもよい。意識低下度は、例えば、環境事例情報に操舵角の情報や運転者の顔画像を含めておき、これらを解析することにより推定することができる。

情報提供判断部３３８は、第２の実施の形態における情報提供判断部２３８と同様に、環境特性マップと意思表明マップとに基づいて、運転支援を行うか否か、及びどのような支援情報を提供するかを判断する。さらに、情報提供判断部３３８は、周辺状況推定部４４で推定された周辺状況、及び生理状態推定部４６で推定された生理状態に基づいて、提供する支援情報を編集する。

次に、第３の実施の形態に係る運転支援装置３１０の作用について説明する。運転支援装置３１０では、第２の実施の形態と同様に、図１６に示す運転支援処理が実行される。第３の実施の形態における運転支援処理では、ステップ２５００において、図２６に示す情報提供処理が実行される。なお、図２０に示す第２の実施の形態における情報提供処理と同様の処理については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。

図２６に示す情報提供処理のステップ２５０２で、情報提供判断部３３８が、運転支援装置３１０を搭載した車両の現在位置がポイント地点付近であると判定すると、ステップ２５０４〜２５０８で、情報提供判断部２３８が、そのポイント地点で支援情報を提供するか否かを判断するための重要度Ｓを算出する。

次に、ステップ７００で、図２７に示す周辺状況推定処理を実行する。ここでは、周辺状況として、高速移動度を推定する場合について説明する。

図２７に示す周辺状況推定処理のステップ７０２で、周辺状況推定部４４が、高速移動度ｍ_ｖｅｌ及び高速移動度ｍ_ｖｅｌを算出するためのカウンタｉを０に初期化する。

次に、ステップ７０４で、周辺状況推定部４４が、ネットワークを介して、ポイント地点ＤＢ５２が記憶されたサーバにアクセスして、ポイント地点ＤＢ５２から、上記ステップ２５０２で判定されたポイント地点を含む周辺のポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］を取得する。

次に、ステップ７０６のループ処理で、上記ステップ７０４で取得したポイント地点ｐの位置［ｌａｔ_ｐ，ｌｎｇ_ｐ］（ｐ＝１，・・・，Ｐ、Ｐは取得したポイント地点の総数）の各々について、ステップ７０８〜７１６の処理を実行する。

ステップ７０８では、周辺状況推定部４４が、サーバへポイント地点ｐに関する環境事例情報のクエリ結果の送信要求を送信する。サーバでは、上述の環境事例ＤＢ処理（図１２）のステップ１０１０〜１０２２が実行される。これにより、周辺状況推定部４４が、クエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}を取得する。

次に、ステップ７１０のループ処理で、上記ステップ７０８で取得したクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}に含まれる環境事例情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ，Ｄ_ｎ］（ｎ＝１，・・・，ｎ_ｍａｘ、ｎ_ｍａｘはクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}に含まれる環境事例情報の総数）の各々について、ステップ７１２〜７１６の処理を実行する。

ステップ７１２では、ｎ番目の環境事例情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ，Ｄ_ｎ］の検出日時と現在時刻との差が所定範囲内（例えば、１分以内）か否かを判定することにより、ｎ番目の環境事例情報が最近の環境事例情報か否かを判定する。最近の環境事例情報の場合には、ステップ７１４へ移行する。

ステップ７１４では、周辺状況推定部４４が、ｎ番目の環境事例情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ，Ｄ_ｎ］に含まれる［ｖ_ｎ］を用いて、例えば、下記（４）式に示すように、ｍ_ｖｅｌを更新する。
ｍ_ｖｅｌ←ｍ_ｖｅｌ＋α_ｖｅｌ（Ｄ_ｎ）×ｖ_ｎ ・・・（４）
ただし、α_ｖｅｌ（Ｄ_ｎ）は、距離Ｄ_ｎに応じた重み付け係数である。

次に、ステップ７１６で、周辺状況推定部４４が、カウントｉを１インクリメントする。

ｎ_ｍａｘ番目の環境事例情報までステップ７１０のループ処理が終了すると、次のポイント地点ｐについてステップ７０６のループ処理を繰り返す。Ｐ番目のポイント地点Ｐまでステップ７０６のループ処理が終了すると、ステップ７１８へ移行する。

ステップ７１８では、周辺状況推定部４４が、上記ステップ７１４で算出したｍ_ｖｅｌをカウントｉで割って、高速移動度ｍ_ｖｅｌを算出する。すなわち、高速移動度ｍ_ｖｅｌは、周辺車両の速度ｖ_ｎの加重平均で表される。高速移動度ｍ_ｖｅｌの算出が終了すると、図２６に示す情報提供処理へリターンする。

次に、図２６に示す情報提供処理のステップ８００で、図２８に示す生理状態推定処理を実行する。ここでは、生理状態として、焦燥度を推定する場合について説明する。

図２８に示す生理状態推定処理のステップ８０２で、生理状態推定部４６が、焦燥度ｍ_ｄｒｗ及び焦燥度ｍ_ｄｒｗを算出するためのカウンタｉを０に初期化する。

次に、ステップ８０４で、生理状態推定部４６が、サーバへ、上記ステップ２５０２で判定されたポイント地点ｐに関する環境事例情報のクエリ結果の送信要求を送信する。サーバでは、上述の環境事例ＤＢ処理（図１２）のステップ１０１０〜１０２２が実行される。これにより、生理状態推定部４４が、クエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}を取得する。なお、上述の図２７に示す周辺状況推定処理のステップ７０８で取得したクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}のうち、上記ステップ２５０２で判定されたポイント地点ｐについての環境事例情報を抽出して、クエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}としてもよい。

次に、ステップ８０６のループ処理で、上記ステップ８０４で取得したクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}に含まれる環境事例情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ，Ｄ_ｎ］（ｎ＝１，・・・，ｎ_ｍａｘ、ｎ_ｍａｘはクエリ結果Ｑ_{ｅｎｖ，ｐ}に含まれる環境事例情報の総数）の各々について、ステップ８０８〜８１２の処理を実行する。

ステップ８０８では、ｎ番目の環境事例情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ，Ｄ_ｎ］に含まれる［ａ_ｎ］が所定の閾値δ_ｄｒｗを超えるか否かを判定する。ａ_ｎ＞δ_ｄｒｗの場合には、ステップ８１０へ移行し、ｎ番目の環境事例情報［ｌａｔ_ｎ，ｌｎｇ_ｎ，ｖ_ｎ，ａ_ｎ，Ｉ_ｎ，Ｄ_ｎ］に含まれる［ａ_ｎ］を用いて、例えば、下記（５）式に示すように、ｍ_ｄｒｗを更新する。
ｍ_ｄｒｗ←ｍ_ｄｒｗ＋α_ｄｒｗ（Ｄ_ｎ）×ａ_ｎ ・・・（５）
ただし、α_ｄｒｗ（Ｄ_ｎ）は、距離Ｄ_ｎに応じた重み付け係数である。

次に、ステップ８１２で、生理状態推定部４６が、カウントｉを１インクリメントする。ｎ_ｍａｘ番目の環境事例情報までステップ８０６のループ処理が終了すると、ステップ８１４へ移行する。

ステップ８１４では、生理状態推定部４６が、上記ステップ８１０で算出したｍ_ｄｒｗをカウントｉで割って、焦燥度ｍ_ｄｒｗを算出する。すなわち、焦燥度ｍ_ｄｒｗは、そのポイント地点における複数の車両の加速度ａ_ｎの加重平均で表される。焦燥度ｍ_ｄｒｗの算出が終了すると、図２６に示す情報提供処理へリターンする。

次に、図２６に示す情報提供処理のステップ３５１０で、情報提供判断部３３８が、上記ステップ２５０８で算出した重要度Ｓ、上記ステップ７００で推定した高速移動度ｍ_ｖｅｌ、及び上記ステップ８００で推定した焦燥度ｍ_ｄｒｗに応じて、上記ステップ２５０６で生成した支援情報を編集する。第２の実施の形態と同様に、重要度Ｓが高い場合には、全ての支援情報を提供し、重要度Ｓが低い場合には、提供する支援情報の数を減らしたり、支援情報を提供する際の出力レベルを低下させたり、各支援情報の区間幅を短くしたりするように編集することができる。

さらに、重要度Ｓが低い場合でも、高速移動度ｍ_ｖｅｌまたは焦燥度ｍ_ｄｒｗが所定の閾値以上の場合には、全ての支援情報を提供するようにしてもよい。また、高速移動度ｍ_ｖｅｌまたは焦燥度ｍ_ｄｒｗが所定の閾値以上の場合には、上記ステップ２５０６で生成した支援情報に加え、推定した周辺状況及び生理状態に応じた支援情報が提供されるように支援情報を編集してもよい。また、高速移動度ｍ_ｖｅｌが所定の閾値以上の場合には、ポイント地点を通過する際に多くの支援情報が提供されると運転者にとって負担になる場合がある。また、焦燥度ｖ_ｄｒｗが所定の閾値以上の場合には、運転者の認識機能が低下していると考えられる。そこで、高速移動度ｍ_ｖｅｌまたは焦燥度ｖ_ｄｒｗが所定の閾値以上の場合には、図２９に示すように、提供する支援情報を直列的に並べ、重複して提供される支援情報を減らすように編集してもよい。

なお、高速移動度ｍ_ｖｅｌ及び焦燥度ｍ_ｄｒｗは、支援情報の編集の用途にのみ用い、支援情報を提供するか否かの判断には用いないようにすることができる。見通し度や事故頻度等の環境特性に対する目標の運転行動は、その時々の周辺状況や運転者の生理状態には影響されないものだからである。従って、周辺状況や運転者の生理状態は、目標の運転行動自体ではなく、その目標の運転行動を実現するために、どのように運転者に支援情報を提供するかという部分に反映させるのがより適切である。

次に、ステップ２５１２で、図２０に示す第２の実施の形態における情報提供処理のステップ２５１２と同様に、情報提供制御部４０が、上記ステップ３５１０で編集された支援情報が出力装置１８から出力されるように制御する。図３０に、高速移動度ｍ_ｖｅｌに応じた支援情報も提供する場合の一例を示す。

以上説明したように、第３の実施の形態に係る運転支援装置によれば、推定した周辺状況及び生理状態も用いて、運転支援を行うか、及びどのような支援情報を提供するかを判断するため、情報提供に対する運転者の主観を考慮しつつ、安全運転に対する支援を行うことができる。

なお、上記第１〜第３の実施の形態では、現在地から目的地の経路を設定した際に、運転者からの意思表明を受け付ける場合について説明したが、設定した走路を走行中に、運転者から意思表明の追加または削除を受け付けるようにしてもよい。この場合、新たに受け付けた運転者からの意思表明に基づいて、意思表明マップを更新するようにするとよい。

なお、上記第１〜第３の実施の形態では、現在地から目的地までの経路を設定することを前提とした場合について説明したが、経路を設定する場合に限定されず、現在地を含む所定範囲の意思表明マップを生成するようにしてもよい。

また、上記第１〜第３の実施の形態では、環境事例情報として、緯度及び経度、速度、加速度、及び画像を用いる場合について説明したが、これに限定されない。例えば、車両の進行方向（方位）も環境事例情報に含めてもよい。この場合、第３の実施の形態において、周辺状況を推定する際に、どの方向へ進行する車両の平均速度が高いか、ということを推定してもよい。その場合には、例えば、「右から通過する車両の平均速度が高いので注意しましょう！」等の支援情報を提供することができる。

また、本発明の運転支援装置を、スマートフォン等の携帯端末で利用されるアプリケーションの形態で実現することも可能である。

１０、２１０、３１０ 運転支援装置
１２ 入力装置
１４ センシング部
１６、２１６、３１６ コンピュータ
１８ 出力装置
３２ 経路設定部
３４、２３４ 意思表明マップ生成部
３６ 環境認識部
３８、２３８、３３８ 情報提供判断部
４０ 情報提供制御部
４２ 環境特性マップ生成部
４４ 周辺状況推定部
４６ 生理状態推定部
５０ 環境事例ＤＢ
５２ ポイント地点ＤＢ
５４ 運転行動ＤＢ

Claims (8)

1. 運転支援の要否に関する運転者の意思表明を示す意思表明情報を各地点に有する意思表明マップを生成する生成手段と、
   自車両及び自車両周辺の状態を検出する検出手段の検出値に基づいて、前記自車両周辺の環境が、前記運転支援を行う環境か否かを認識する認識手段と、
   前記認識手段により前記運転支援を行う環境と認識された地点に対応する前記意思表明マップ上の地点が、前記運転支援が必要であることを表す意思表明を示す意思表明情報を有する場合に、前記運転支援を行うと判断する判断手段と、
   前記判断手段により、前記運転支援を行うと判断された場合に、前記運転支援を示す支援情報が前記自車両の運転者に提供されるように、前記支援情報を出力するための出力装置を制御する制御手段と、
   を含む運転支援装置。
2. 前記生成手段は、前記運転支援が必要な度合いを含む意思表明情報を有する前記意思表明マップを生成し、
   前記判断手段は、前記認識手段により前記運転支援を行う環境と認識された地点に対応する前記意思表明マップ上の地点が有する意思表明情報に含まれる前記運転支援が必要な度合いに応じて、前記制御手段により提供される前記支援情報の情報量、前記支援情報の提供区間、同時に提供する前記支援情報の数、及び前記出力装置から前記支援情報を出力する際の出力レベルの少なくとも一つが変更されるように設定する
   請求項１記載の運転支援装置。
3. 前記認識手段は、前記自車両及び複数の他車両において、前記検出手段により過去に検出された検出値に基づいて、前記運転支援を行う環境であると認識した地点を示す環境特性マップを生成し、
   前記判断手段は、前記意思表明マップと前記環境特性マップとに基づいて、前記運転支援を行う地点を判断する
   請求項１または請求項２記載の運転支援装置。
4. 前記生成手段は、前記運転者から意思表明を受け付ける際に、前記認識手段により生成された環境特性マップを前記運転者に提示する請求項３記載の運転支援装置。
5. 前記判断手段は、規範的な走行を行う規範車両において、前記検出手段により過去に検出された検出値に基づいて、前記運転支援を行う環境であると認識した地点における目標となる運転行動を示す支援情報を生成する請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の運転支援装置。
6. 前記検出手段の検出値に基づいて、前記自車両周辺に存在する移動体の状況を含む周辺状況を推定する周辺状況推定手段を含み、
   前記判断手段は、前記周辺状況推定手段により推定された周辺状況に応じて、前記制御手段により提供される前記支援情報の情報量、前記支援情報の提供区間、同時に提供する前記支援情報の数、及び前記出力装置から前記支援情報を出力する際の出力レベルの少なくとも一つが変更されるように設定する
   請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の運転支援装置。
7. 前記検出手段の検出値に基づいて、前記支援情報を提供する地点における運転者の生理状態を推定する生理状態推定手段を含み、
   前記判断手段は、前記生理状態推定手段により推定された生理状態に応じて、前記制御手段により提供される前記支援情報の情報量、前記支援情報の提供区間、同時に提供する前記支援情報の数、及び前記出力装置から前記支援情報を出力する際の出力レベルの少なくとも一つが変更されるように設定する
   請求項１〜請求項６のいずれか１項記載の運転支援装置。
8. コンピュータを、請求項１〜請求項７のいずれか１項記載の運転支援装置を構成する各手段として機能させるための運転支援プログラム。