JP2015219055A - 経路探索システム及び経路探索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】未走行の道路に対する不得意度に応じた案内経路の探索が可能な、経路探索システム及び経路探索方法を提供する。
【解決手段】複数の運転者が行った運転操作を各運転者及び各リンクで個別に検出した運転操作データを分析して、各リンクに対する各運転者の不得意度を各リンクに対して個別に算出し、算出した不得意度を用いて各運転者を分類して各運転者の類型を設定し、現在地から目的地への案内経路の提供要求を行った運転者の不得意度から案内経路を探索する第一の経路探索処理と、提供要求を行った運転者と同一の類型に設定した他の運転者の不得意度から案内経路を探索する第二の経路探索処理のうち一方の経路探索処理を選択的に行い、探索した案内経路を地図の画像に重畳させた画像をタッチディスプレイに表示して、案内経路の提供要求を行った運転者へ提供する。
【選択図】図７

Description

本発明は、運転者の不得意な走行経路を回避する経路案内を行うための、経路探索システム及び経路探索方法に関する。

出発地から目的地までの最適経路を探索するナビゲーションシステムとして、例えば、特許文献１に記載されている技術のように、運転者が苦手な道路属性を経路探索や経路案内から避けるように用いることで、運転者にとって安心な走行環境を提供する技術がある。

特開２０１３−２０５２２７号公報

しかしながら、特許文献１に記載されている技術では、運転者が苦手な道路属性を蓄積している苦手候補データベースと照合させて、苦手な道路の属性を特定する。このため、苦手候補データベースに蓄積されていない道路、すなわち、運転者が過去に走行していない未走行の道路に対し、運転者が苦手であり不得意な道路として検索できないという課題があった。
本発明は、上記のような問題点に着目してなされたもので、運転者が未走行の道路に対し、運転者が不得意な道路としての検索が可能な、経路探索システム及び経路探索方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、複数の運転者が行った運転操作を各運転者で個別に検出した運転操作データを分析して、各運転者の不得意度を個別に算出する。そして、算出した不得意度で各運転者を分類して各運転者の類型を設定する。これに加え、案内経路の提供要求を行った運転者の不得意度から案内経路を探索する第一の経路探索処理と、提供要求を行った運転者と同一の類型に設定した他の運転者の不得意度から案内経路を探索する第二の経路探索処理のうち一方を選択的に行う。さらに、探索した案内経路を示す案内経路情報を、提供要求を行った運転者へ提供する。

本発明によれば、各運転者の運転操作を分析して、不得意度を各運転者に対して個別に算出し、さらに、算出した不得意度から、各運転者を類型化することが可能となる。
これにより、同一の類型に設定した他の運転者の不得意度を用いて、案内経路の提供要求を行った運転者が未走行の道路を、運転者が不得意な道路として検索することが可能となるため、未走行の道路に対する、不得意度に応じた案内経路の探索が可能となる。

本発明の第一実施形態の経路探索システムの構成を示すブロック図である。 リンク走行履歴データベースが蓄積するデータを示す表である。 リンク走行履歴比較演算部が行う処理を示すフローチャートである。 類型化演算部が行う処理を示すフローチャートである。 不得意度リストを示す図である。 類型パターンリストを示す図である。 本発明の第一実施形態の経路探索システムを用いて行なう動作のフローチャートである。 本発明の第二実施形態の経路探索システムの構成を示すブロック図である。 リンク走行履歴データベースが蓄積するデータを示す表である。 各リンクの車速平均値を示す図である。 リンク走行履歴比較演算部が行う処理を示すフローチャートである。 不得意度リストを示す図である。 類型パターンリストを示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。

（第一実施形態）
以下、本発明の第一実施形態（以下、本実施形態と記載する）について、図面を参照しつつ説明する。

（経路探索システムの全体構成）
図１中に示すように、経路探索システムＳは、車載装置１と、情報作成・配信装置２を備える。
車載装置１は、公知のナビゲーション装置を用いて形成し、各車両Ｃが搭載する。なお、車載装置１の詳細な構成は、後述する。
情報作成・配信装置２は、データセンター４（基地局）が備える。なお、情報作成・配信装置２の詳細な構成は、後述する。
また、情報作成・配信装置２は、携帯電話網等の無線通信路で形成する通信路を介して、複数台の車両が個別に備える車載装置１と、情報信号（情報）の送信及び受信を行なう。

なお、車載装置１と情報作成・配信装置２との通信方式は、任意に選択することが可能であり、例えば、通信接続は、直接的な接続のみならず、車車間通信、路車間通信、衛星通信を経由した接続でもよい。
本実施形態では、一例として、複数台の車両Ｃとデータセンター４とを、通信路を介して情報を送信または受信可能に接続する場合を説明する。また、図１中には、車載装置１を搭載する車両として、三台の車両（車両Ｃ１〜Ｃ３）を図示しているが、本実施形態では、図示しない他の車両も、通信路を介して、データセンター４と情報の送信または受信を行なう。また、図示しない他の車両の構成は、図１中に示す車両Ｃと同様の構成である。

（車載装置の構成）
図１を参照して、車載装置１の構成について説明する。
車載装置１は、車両情報取得部６と、経路案内部８と、車両側データ送受信部１０を備える。
車両情報取得部６は、図示しない車内ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を介して、車両Ｃが備える各種のセンサ（図示せず）が検出した、車両Ｃの挙動に関するデータの入力を受ける。

なお、車両Ｃの挙動に関するデータには、例えば、車速センサが検出した車速データ、加速度センサが検出した加速度データ、操舵角センサが検出した、操舵操作子（ステアリングホイール）の操舵角データを含む。これに加え、車両Ｃの挙動に関するデータには、例えば、ブレーキ圧力センサが検出した制動圧データ、アクセル開度センサが検出したアクセルペダルの開度（アクセル開度）データを含む。

また、車両情報取得部６は、図示しない車内ＬＡＮ等を介して、例えば、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて取得した車両Ｃの現在位置のデータの入力を受ける。なお、ＧＮＳＳは、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機である。
そして、車両情報取得部６は、入力を受けた各種のデータを含む情報信号（以降の説明では、「車両情報データ信号」と記載する場合がある）を、車両側データ送受信部１０に出力する。

経路案内部８は、例えば、画像等を表示可能であるとともに、利用者によるタッチ入力が可能な画面を有するタッチディスプレイ（タッチパネル）を備える、ナビゲーション装置で形成する。
なお、経路案内部８は、利用者に案内経路を提供可能なデバイスを用いて形成すればよく、ナビゲーション装置以外にも、例えば、ＰＮＤ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｄｅｖｉｃｅ）やＳｍａｒｔｐｈｏｎｅ等を用いて形成してもよい。

また、経路案内部８を形成するタッチディスプレイには、運転者等、車両Ｃの乗員に対して、目的地を入力するための文字や選択肢を含む画像を表示する。そして、経路案内部８は、目的地の入力を受けると、目的地を示すデータ（座標等）を含む情報信号（以降の説明では、「目的地データ信号」と記載する場合がある）を、車両側データ送受信部１０に出力する。

すなわち、目的地データ信号は、現在地から目的地への案内経路の提供要求を行った運転者が運転する車両Ｃが出力する。
また、経路案内部８は、車両側データ送受信部１０から、案内経路信号の入力を受けると、タッチディスプレイに、地図の画像に案内経路信号が含む案内経路を重畳させた画像を表示する。なお、案内経路信号及び案内経路の説明は、後述する。

なお、経路案内部８の構成は、タッチディスプレイに限定するものではなく、例えば、画像を表示可能なディスプレイに加え、ボタンやレバー等の可動部を有するスイッチを用いて形成してもよい。
車両側データ送受信部１０は、車両情報取得部６から車両情報データ信号の入力を受け、経路案内部８から目的地データ信号の入力を受ける。そして、車両側データ送受信部１０は、入力を受けた車両情報データ信号と目的地データ信号を、車両Ｃの固有ＩＤを示す情報（車両ＩＤ等）を付加した状態で、予め設定した間隔でデータセンター４に出力する。
また、車両側データ送受信部１０は、データセンター４から、案内経路信号の入力を受けると、入力を受けた案内経路信号を、経路案内部８に出力する。なお、経路案内部８の入力は、予め設定した間隔で受ける。

（情報作成・配信装置の構成）
図１及び図２を参照して、情報作成・配信装置２の構成について説明する。
情報作成・配信装置２は、センター側データ送受信部１２と、プローブカーデータベース１４と、地図データベース１６と、不得意リンク管理部１８と、経路探索部２０を備える。なお、図中及び以降の説明では、それぞれ、プローブカーデータベース１４を「プローブカーＤＢ１４」と示し、地図データベース１６を「地図ＤＢ１６」と示す場合がある。

センター側データ送受信部１２は、車両側データ送受信部１０から、車両Ｃの固有ＩＤを示す情報を付加した車両情報データ信号と目的地データ信号の入力を受ける。そして、センター側データ送受信部１２は、プローブカーＤＢ１４と、不得意リンク管理部１８と、経路探索部２０に、車両Ｃの固有ＩＤを示す情報を付加した車両情報データ信号と目的地データ信号を出力する。

また、センター側データ送受信部１２は、経路探索部２０から案内経路信号の入力を受けると、入力を受けた案内経路信号を、車両側データ送受信部１０に出力する。
プローブカーＤＢ１４は、センター側データ送受信部１２と、不得意リンク管理部１８から、情報信号の入力を受ける。また、プローブカーＤＢ１４は、車両Ｃに固有のデータとして、リンクの走行履歴と、リンク毎の不得意度と、車両Ｃの類型を記憶して蓄積する。すなわち、プローブカーＤＢ１４は、複数の運転者が複数のリンクで行った運転操作を各運転者及び各リンクで個別に検出した、運転操作データを蓄積する。

ここで、上述したように、車両情報取得部６が入力を受ける、車両Ｃの挙動に関するデータには、車速データ、加速度データ、操舵角データ、制動圧データ、アクセル開度データを含む。
すなわち、複数の運転者が複数のリンクで行った運転操作は、運転者による加減速操作と、運転者による操舵操作を含む。

地図ＤＢ１６は、地図データを記憶している。また、地図ＤＢ１６が記憶している地図データは、例えば、一定の期間等に応じて更新する。なお、地図ＤＢ１６が記憶している地図データには、例えば、道路を交差点や一定間隔等で分割した各リンクのリンク長（距離）、各リンクの車線数、各リンクの車線幅、各リンクの規制速度を含む。また、各道路及び各リンクは、固有ＩＤを示す情報（道路ＩＤ、リンクＩＤ等）を付加した状態で、地図データとして地図ＤＢ１６が記憶している。

不得意リンク管理部１８は、リンク走行履歴データベース２２と、リンク走行履歴比較演算部２４と、不得意リンクデータベース２６と、類型化演算部２８を備える。なお、図中及び以降の説明では、それぞれ、リンク走行履歴データベース２２を「リンク走行履歴ＤＢ２２」と示し、不得意リンクデータベース２６を「不得意リンクＤＢ２６」と示す場合がある。

リンク走行履歴ＤＢ２２は、センター側データ送受信部１２から入力を受けた車両情報データ信号が含む車両Ｃの現在位置を、地図ＤＢ１６が記憶しているリンクと対応付ける。そして、リンク走行履歴ＤＢ２２は、全てのリンク毎に、各車両Ｃの走行状態を個別に記憶して蓄積する。したがって、リンク走行履歴ＤＢ２２は、全てのリンク毎に、各車両Ｃの走行状態、すなわち、各車両Ｃの運転者が行った運転操作のデータ（運転操作データ）を、個別に記憶して蓄積する。

ここで、リンク走行履歴ＤＢ２２には、図２中に示すように、リンク走行履歴ＤＢ２２に蓄積する走行状態として、各車両Ｃ（各ユーザー）の、リンク毎の走行状態を示す値と、リンク毎の走行状態を示す値の統計から算出した平均値が記録されて蓄積されている。これに加え、リンク走行履歴ＤＢ２２には、図２中に示すように、全ての車両Ｃ（全ユーザー）の、リンク毎の走行状態を示す値の統計から算出した平均値が記録されて蓄積されている。

なお、本実施形態では、一例として、図２中に示すように、リンク走行履歴ＤＢ２２に蓄積する走行状態が、ブレーキ圧力センサが検出した制動圧、車速センサが検出した車速、操舵角センサが検出した操舵角を用いた操舵角速度を含む場合を説明する。したがって、本実施形態では、一例として、図２中に示すように、リンク毎の走行状態を示す値の統計から算出した平均値が、制動圧の平均値（制動圧平均値）と、車速平均値（車速平均値）と、操舵角速度の平均値（操舵角速度平均値）を含む場合を説明する。

リンク走行履歴比較演算部２４は、リンク走行履歴ＤＢ２２に蓄積しているリンク毎の各車両Ｃの走行状態を取得する。そして、リンク走行履歴ＤＢ２２に蓄積しているリンク毎の各車両Ｃの走行状態について、選択したリンクで収集した全ての車両Ｃの走行状態と、選択した一台の車両Ｃ（例えば、車両Ｃ１）の走行状態を比較する。
さらに、リンク走行履歴比較演算部２４は、比較結果に応じて、選択した一台の車両Ｃを運転する運転者の、選択したリンクにおける不得意度を演算する。これに加え、リンク走行履歴比較演算部２４は、演算した不得意度を含む情報信号（以降の説明では、「不得意度信号」と記載する場合がある）を、プローブカーＤＢ１４と、不得意リンクＤＢ２６に出力する。

なお、リンク走行履歴比較演算部２４が行う処理については、後述する。
また、不得意度の表現は任意でよく、例えば、点数評価や、五段階評価等を用いることが可能である。
本実施形態では、一例として、不得意度を五段階の評価で算出する場合について説明する。

すなわち、本実施形態では、各運転者の不得意度を、複数段階の評価で算出する場合について説明する。
不得意リンクＤＢ２６は、リンク走行履歴比較演算部２４から入力を受けた不得意度信号が含む不得意度を演算したリンクに、演算した不得意度のデータを関連付けたデータ（不得意度演算リンクデータ）を記憶して蓄積する。

類型化演算部２８は、不得意リンクＤＢ２６から不得意度演算リンクデータを取得し、各車両Ｃのリンク毎の不得意度を参照して、各車両Ｃを運転する運転者を類型化する処理を行う。そして、類型化演算部２８は、各車両Ｃを運転する運転者を類型化したデータ（運転者類型データ）を含む情報信号（以降の説明では、「運転者類型データ信号」と記載する場合がある）を、プローブカーＤＢ１４に出力する。

なお、類型化演算部２８が行う処理については、後述する。
経路探索部２０は、センター側データ送受信部１２から、目的地データ信号と車両情報データ信号の入力を受ける。そして、経路探索部２０は、目的地データ信号が含む目的地と車両情報データ信号が含む車両Ｃの現在位置から、現在位置から目的地までの複数の走行経路を算出する。これに加え、不得意リンクＤＢ２６から不得意度演算リンクデータを取得して、目的地データ信号と車両情報データ信号を出力した一台の車両Ｃに対し、現在位置から目的地までの複数の走行経路上に存在するリンクの不得意度に応じて、案内経路を探索する。

そして、経路探索部２０は、探索した案内経路を含む情報信号である案内経路信号を、センター側データ送受信部１２に出力する。
ここで、案内経路を探索する具体的な処理について説明する。
現在位置から目的地までの複数の走行経路に、目的地データ信号と車両情報データ信号を出力した一台の車両Ｃが過去に走行した道路が含まれている場合は、可能な限り、不得意なリンクを含まない道路を走行する経路として、案内経路を探索する。

一方、現在位置から目的地までの複数の走行経路が、目的地データ信号と車両情報データ信号を出力した一台の車両Ｃが過去に走行した道路が含まれていない場合は、プローブカーＤＢ１４から、同一または近似した類型の車両Ｃの運転者類型データを取得する。そして、同一または近似した類型の車両が過去に走行した不得意度演算リンクデータを用いて、可能な限り、不得意なリンクを含まない道路を走行する経路として、案内経路を探索する。

以上により、経路探索部２０は、第一の経路探索処理と第二の経路探索処理の両者を実行可能であるとともに、いずれか一方の経路探索処理を選択的に行う。
ここで、第一の経路探索処理は、現在地から目的地への案内経路の提供要求を行った運転者の不得意度から案内経路を探索する処理である。また、第二の経路探索処理は、案内経路の提供要求を行った運転者と同一の類型に設定した他の運転者の不得意度から案内経路を探索する処理である。

また、経路探索部２０は、現在地から目的地への案内経路の提供要求を行った運転者の不得意度と、提供要求を行った運転者と同一の類型に設定した他の運転者の不得意度から、案内経路を探索する。これに加え、経路探索部２０は、案内経路として、現在地から目的地への複数の走行経路から、他の運転者の不得意度が低いリンクを含む走行経路を選択して、案内経路を探索する。
また、経路探索部２０は、案内経路の探索対象が案内経路の提供要求を行った運転者の不得意度が未算出のリンクを含む場合に、第二の経路探索処理を実行する。

（リンク走行履歴比較演算部２４が行う処理）
図１及び図２を参照しつつ、図３を用いて、リンク走行履歴比較演算部２４が行う処理について説明する。
なお、リンク走行履歴比較演算部２４が行う処理は、任意の時期に実施可能であり、例えば、車両Ｃの走行状態を入手した時点（車両情報データ信号の入力を受けた時点）で逐次実施してもよい。また、例えば、昼間等と比較して計算の余裕が有る深夜に、まとめて実施してもよい。
また、以下に記載する、図３を用いた説明では、複数台の車両Ｃのうち選択した一台の車両Ｃ１に対して行う処理を説明するが、他の車両（車両Ｃ２、車両Ｃ３等）に対する処理も同様である。

図３中に示すように、リンク走行履歴比較演算部２４が処理を開始（ＳＴＡＲＴ）すると、まず、ステップＳ１００の処理を行う。
ステップＳ１００では、複数台の車両Ｃのうち、選択した一台の車両Ｃ（例えば、車両Ｃ１）について、不得意度を算出する処理を行っていないリンクから選択した一つのリンクにおける不得意度の算出を開始するための処理を行う。すなわち、ステップＳ１００では、複数台の車両Ｃのうち選択した一台の車両Ｃ（例えば、車両Ｃ１）の運転者について、不得意度の算出を開始するための処理（図中に示す「運転者Ｄ１について不得意度の算出を開始」）を行う。

なお、図中及び以降の説明では、選択した一台の車両Ｃ１の運転者を、「運転者Ｄ１」または「Ｄ１」と記載する場合がある。ステップＳ１００において、複数台の車両Ｃのうち選択した一台の車両Ｃの運転者について、不得意度の算出を開始するための処理を行うと、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ１０１へ移行する。
ステップＳ１０１では、リンク走行履歴ＤＢ２２にアクセス（図中に示す「リンク走行履歴ＤＢへアクセス」）する。そして、リンク走行履歴ＤＢ２２から、選択した一つのリンクにおける、全ての車両Ｃの走行状態と、選択した一台の車両Ｃ１の走行状態を取得する処理を行う。ステップＳ１０１において、選択した一つのリンクにおける、全ての車両Ｃの走行状態と、選択した一台の車両Ｃ１の走行状態を取得する処理を行うと、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ１０２へ移行する。

ステップＳ１０２では、選択した一つのリンクにおける全ての車両Ｃの走行状態と、選択した一つのリンクにおける選択した一台の車両Ｃ１の走行状態を比較する処理を行う。すなわち、ステップＳ１０２では、選択した一つのリンクにおける、全ての車両Ｃの運転者の運転操作データと、選択した一台の車両Ｃ１の運転者Ｄ１の運転操作データを取得する処理（図中に示す「全運転者のデータと運転者Ｄ１のデータを取得」）を行う。ステップＳ１０２において、選択した一つのリンクにおける、全ての車両Ｃの運転者の運転操作データと、一人の運転者Ｄ１の運転操作データを取得する処理を行うと、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ１０３へ移行する。

ここで、本実施形態では、一例として、ステップＳ１０２で行う処理において、リンク走行履歴ＤＢ２２に蓄積されている走行状態（運転操作データ）のうち、制動圧データを取得する場合を説明する。
ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２の処理で取得した二つのデータを比較して、両者の差が閾値を超えているか否かを判定する処理（図中に示す「二つのデータ差が閾値を超える」）を行う。

具体的には、選択したリンクＡにおける、全ユーザーの制動圧の平均値Ａｐと、運転者Ｄ１の制動圧の平均値Ａｐｄ１と、閾値Ｘｐを、以下の式（１）に代入して比較する。
Ａｐｄ１‐Ａｐ ＞ Ｘｐ … （１）
なお、上記の式（１）中において、Ｘｐは任意の値であり、例えば、正規分布が期待される走行状態の値であれば、標準偏差等を用いて設定することが可能である。

すなわち、ステップＳ１０３では、選択したリンクＡにおいて、選択した一台の車両Ｃ１の制動圧の平均値Ａｐｄ１が、全ての車両Ｃの制動圧の平均値Ａｐを超えていれば、選択した一台の車両Ｃ１の運転者Ｄ１は、選択したリンクＡが不得意であると判定する。
また、本実施形態では、一例として、走行状態（運転操作データ）を表す一つの値（制動圧）を用いて不得意度を判定するが、これに限定するものではなく、走行状態（運転操作データ）を表す複数の値を組み合わせて、不得意度を判定してもよい。

ステップＳ１０３において、ステップＳ１０２の処理で取得した二つのデータ差（Ａｐｄ１‐Ａｐ）が閾値（Ｘｐ）を超えている（図中に示す「Ｙｅｓ」）と判定した場合、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ１０４へ移行する。
一方、ステップＳ１０３において、ステップＳ１０２の処理で取得した二つのデータ差（Ａｐｄ１‐Ａｐ）が閾値（Ｘｐ）を超えていない（図中に示す「Ｎｏ」）と判定した場合、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ１０５へ移行する。

ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３の判定結果から、選択した一つのリンクに対する不得意度を算出し、この算出した不得意度を不得意リンクＤＢ２６に格納する処理（図中に示す「不得意度を算出して不得意リンクＤＢに格納」）を行う。ステップＳ１０４において、選択した一つのリンクに対する不得意度を算出して不得意リンクＤＢ２６に格納する処理を行うと、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ１０６へ移行する。

ここで、選択した一つのリンクに対する不得意度の算出については、二段階評価（「得意」または「不得意」）であれば、閾値Ｘｐを超えていることで不得意と算出することが可能である。また、選択した一つのリンクに対する不得意度を三段階以上で算出する場合は、差分結果をそのまま不得意度として算出する処理や、数字を段階的に丸めて不得意度として算出する処理を行ってもよい。

ステップＳ１０５では、選択した一つのリンクに対する不得意度が最小、例えば、選択した一つのリンクが不得意ではない情報を示すデータを不得意リンクＤＢ２６に格納する処理（図中に示す「不得意ではないデータを不得意リンクＤＢに格納」）を行う。ステップＳ１０５において、不得意ではないデータを不得意リンクＤＢ２６に格納する処理を行うと、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ１０６へ移行する。

ステップＳ１０６では、不得意度を算出する処理を、全てのリンクに実施したか否かを判定する処理（図中に示す「全てのリンクに処理を実施」）を行う。
ステップＳ１０６において、不得意度を算出する処理を全てのリンクに実施している（図中に示す「Ｙｅｓ」）と判定した場合、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理を終了（ＥＮＤ）する。
一方、ステップＳ１０６において、不得意度を算出する処理を全てのリンクに実施していない（図中に示す「Ｎｏ」）と判定した場合、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ１００へ移行する。

（類型化演算部２８が行う処理）
図１から図３を参照しつつ、図４から図６を用いて、類型化演算部２８が行う処理について説明する。
なお、類型化演算部２８が行う処理は、リンク走行履歴比較演算部２４が行う処理と同様、任意の時期に実施可能であり、例えば、車両Ｃの走行状態を入手した時点（車両情報データ信号の入力を受けた時点）で逐次実施してもよい。また、例えば、昼間等と比較して計算の余裕が有る深夜に、まとめて実施してもよい。

また、以下に記載する、図４を用いた説明では、複数台の車両Ｃのうち選択した一台の車両Ｃ１に対して行う処理を説明するが、他の車両（車両Ｃ２、車両Ｃ３等）に対する処理も同様である。
図４中に示すように、類型化演算部２８が処理を開始（ＳＴＡＲＴ）すると、まず、ステップＳ２００の処理を行う。
ステップＳ２００では、複数台の車両Ｃのうち、選択した一台の車両Ｃ（例えば、車両Ｃ１）の運転者（運転者Ｄ１）に対し、類型の演算を開始するための処理（図中に示す「運転者Ｄ１について類型の演算を開始」）を行う。ステップＳ２００において、運転者Ｄ１に対し、類型の演算を開始するための処理を行うと、類型化演算部２８が行なう処理は、ステップＳ２０１へ移行する。

ステップＳ２０１では、不得意リンクＤＢ２６にアクセス（図中に示す「不得意リンクＤＢへアクセス」）する。そして、不得意リンクＤＢ２６から、全ての運転者の、各リンクに対する不得意度（不得意度演算リンクデータ）を取得する処理を行う。ステップＳ２０１において、全ての運転者の、各リンクに対する不得意度を取得する処理を行うと、類型化演算部２８が行なう処理は、ステップＳ２０２へ移行する。

ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で取得した不得意度演算リンクデータから、各リンクに対する不得意度が、運転者Ｄ１に合致、または、類似している他の運転者Ｄを検索する処理（図中に示す「不得意リンク構成類型検索」）を行う。ステップＳ２０２において、各リンクに対する不得意度が、運転者Ｄ１に合致、または、類似している他の運転者Ｄを検索する処理を行うと、類型化演算部２８が行なう処理は、ステップＳ２０３へ移行する。

なお、類型化演算部２８が行なう処理を実施する初期の段階では、取得可能な不得意度演算リンクデータが少ないため、検索対象は他の運転者Ｄとなる。しかしながら、ある程度の不得意度演算リンクデータが不得意リンクＤＢ２６に蓄積された後の段階では、各運転者はいくつかの類型に設定されているため、検索対象は類型そのもの（以降の説明では、「類型パターン」と記載する場合がある）となる。

具体的には、ステップＳ２０２で行う処理では、例えば、図５中に示すように、全運転者に対する不得意度リスト（五段階評価）から、運転者Ｄ２と運転者Ｄ４（図示しない車両Ｃ４の運転者）の不得意度が合致していることを検索する。これに加え、運転者Ｄ２と運転者Ｄ４は、図６中に示す類型パターンリストから、類型Ｙに属することを検索する。
なお、上述した例では、運転者Ｄ２と運転者Ｄ４の不得意度が合致（類似度合いが１００％）している場合を説明したが、これに限定するものではなく、例えば、類似度合いが８０％以上である運転者同士を、同じ類型に属すると検索してもよい。すなわち、類似の度合の設定は、任意に設定すればよい。

ステップＳ２０３では、今回の処理でリンク走行履歴比較演算部２４が新たに算出した運転者Ｄ１の不得意度が、前回までの処理（従来の処理）で算出した結果よりも不得意度が近い類型が有るか否かを判定する。すなわち、ステップＳ２０３では、従来よりも不得意度が近い類型があるか否かを判定する処理（図中に示す「従来よりも不得意度が近い類型がある」）を行う。

ステップＳ２０３で行う処理の具体例としては、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理において、運転者Ｄ１が、新たにリンクＣについて不得意度が「２」であると算出され、不得意度リストの更新が発生した場合、類型パターンリストを参照する。そして、前回の処理では、どの類型パターンにも属していないと検索された運転者Ｄ１が、類型検索の結果、新たに、類型Ｘと類似であると判定すると、運転者Ｄ１が類型Ｘに属すると検索する。これにより、運転者Ｄ１が未走行であり、不得意度が蓄積されていない（図中に示す「データ無し」）リンクＤに対する、運転者Ｄ１の不得意度が「３」である可能性が高いというデータを検出することが可能となる。

ステップＳ２０３において、従来よりも不得意度が近い類型がある（図中に示す「Ｙｅｓ」）と判定した場合、類型化演算部２８が行なう処理は、ステップＳ２０４へ移行する。
一方、ステップＳ２０３において、従来よりも不得意度が近い類型がない（図中に示す「Ｎｏ」）と判定した場合、類型化演算部２８が行なう処理は、ステップＳ２０５へ移行する。

ステップＳ２０４では、従来よりも不得意度が近い類型を、プローブカーＤＢ１４に格納されているデータから更新する処理（図中に示す「類型更新」）を行う。ステップＳ２０４において、従来よりも不得意度が近い類型を、プローブカーＤＢ１４に格納されているデータから更新する処理を行うと、類型化演算部２８が行なう処理を終了（ＥＮＤ）する。

ステップＳ２０５では、プローブカーＤＢ１４に格納されているデータを更新せずに維持する処理（図中に示す「類型維持」）を行う。ステップＳ２０５において、プローブカーＤＢ１４に格納されているデータを更新せずに維持する処理を行うと、類型化演算部２８が行なう処理を終了（ＥＮＤ）する。
以上により、本実施形態では、運転者Ｄ１が未走行のリンクが存在している場合であっても、類型化演算部２８が行なう処理の結果、同一の類型である他の運転者の、運転者Ｄ１が未走行のリンクに対する不得意度を用いて、案内経路を探索することが可能となる。
また、以上説明したように、不得意リンク管理部１８は、プローブカーＤＢ１４に蓄積した運転操作データを分析して、各リンクに対する各運転者の不得意度を各リンクに対して個別に算出する。これに加え、不得意リンク管理部１８は、算出した不得意度を用いて各運転者を分類して、各運転者の類型を設定する。

（動作）
次に、図１から図６を参照しつつ、図７を用いて、本実施形態の経路探索システムＳを用いて行なう動作を説明する。
図７中に示すように、経路探索システムＳを用いて行なう動作を開始（ＳＴＡＲＴ）すると、まず、ステップＳ３００の処理を行う。
ステップＳ３００では、経路探索部２０により、各車両の現在位置から目的地までの間に存在する複数の走行経路を検出（図中に示す「走行経路取得」）する処理を行う。ステップＳ３００において、複数の走行経路を検出する処理を行うと、経路探索システムＳを用いて行なう動作は、ステップＳ３０１へ移行する。

ステップＳ３０１では、不得意リンクＤＢ２６から不得意度演算リンクデータを取得し、さらに、ステップＳ３００で検出した複数の走行経路が有するリンクのうち、運転者の不得意度が低いリンクを検索する（図中に示す「得意リンク検索」）処理を行う。ステップＳ３０１において、運転者の不得意度が低いリンクを検索する処理を行うと、経路探索システムＳを用いて行なう動作は、ステップＳ３０２へ移行する。

ステップＳ３０２では、経路探索部２０により、ステップＳ３０１で検索した運転者の不得意度が低いリンクを可能な限り多く含む走行経路として、案内経路を設定する処理（図中に示す「案内経路設定」）を行う。ステップＳ３０２において、運転者の不得意度が低いリンクを可能な限り多く含む案内経路を設定する処理を行うと、経路探索システムＳを用いて行なう動作は、ステップＳ３０３へ移行する。

ステップＳ３０３では、ステップＳ３０２で設定した案内経路を含む案内経路信号を、車両側データ送受信部１０を介して経路案内部８に出力する処理（図中に示す「案内経路信号出力」）を行う。ステップＳ３０３において、案内経路信号を経路案内部８に出力する処理を行うと、経路探索システムＳを用いて行なう動作は、ステップＳ３０４へ移行する。

ステップＳ３０４では、案内経路信号の入力を受けた経路案内部８が、タッチディスプレイに、地図の画像にステップＳ３０２で設定した案内経路を重畳させた画像を表示する処理（図中に示す「迂回路重畳画像表示」）を行う。ステップＳ３０４において、地図の画像にステップＳ３０２で設定した案内経路を重畳させた画像をタッチディスプレイに表示する処理を行うと、経路探索システムＳを用いて行なう動作を終了（ＥＮＤ）する。
したがって、経路案内部８を形成するタッチディスプレイは、案内経路情報を運転者へ提供する。

なお、ステップＳ３０４において、地図の画像にステップＳ３０２で設定した案内経路を重畳させた画像を含む情報に加え、ステップＳ３０２で設定した案内経路が運転者の不得意度が低い案内経路である内容を示す文字を含む情報を生成してもよい。ここで、ステップＳ３０２で設定した案内経路が運転者の不得意度が低い案内経路である内容を示す文字とは、例えば、「運転者が苦手な道路を回避する走行ルートを設定しました」等とする。

なお、上述した不得意リンク管理部１８は、不得意度算出部及び類型設定部に対応する。
また、上述した経路案内部８は、案内経路情報提供部に対応する。
また、上述したように、本実施形態の経路探索システムＳの動作で実施する経路探索方法では、複数の運転者が行った運転操作を各運転者及び各リンクで個別に検出した運転操作データを分析する。さらに、分析した運転操作データを用いて、各リンクに対する各運転者の不得意度を、各リンクに対して個別に算出し、算出した不得意度で各運転者を分類して各運転者の類型を設定する。これに加え、第一の経路探索処理と第二の経路探索処理うち一方を選択的に行って案内経路を探索し、探索した案内経路を地図の画像に重畳させた画像をタッチディスプレイに表示して、案内経路の提供要求を行った運転者へ提供する。
なお、上述した第一実施形態は、本発明の一例であり、本発明は、上述した第一実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。

（第一実施形態の効果）
本実施形態の経路探索システムＳであれば、以下に記載する効果を奏することが可能となる。

（１）不得意リンク管理部１８が、複数の運転者が行った運転操作を各運転者及び各リンクで個別に検出した運転操作データを分析して、各リンクに対する各運転者の不得意度を、各リンクに対して個別に算出する。さらに、算出した不得意度で各運転者を分類して各運転者の類型を設定する。
これに加え、経路探索部２０が、第一の経路探索処理と第二の経路探索処理うち一方を選択的に行って、案内経路を探索する。さらに、地図の画像に、探索した案内経路を示す案内経路情報、すなわち、探索した案内経路を重畳させた画像をタッチディスプレイに表示して、提供要求を行った運転者へ提供する。

このため、リンク毎に検出した各運転者の運転操作を分析して、各リンクに対する不得意度を各運転者に対して個別に算出し、さらに、算出した不得意度から、各運転者を類型化することが可能となる。
その結果、同一の類型に設定した他の運転者の不得意度を用いて、案内経路の提供要求を行った運転者が未走行の道路を、運転者が不得意な道路として検索することが可能となるため、未走行の道路に対する、不得意度に応じた案内経路の探索が可能となる。

（２）経路探索部２０が、案内経路の探索対象が、案内経路の提供要求を行った運転者の不得意度が未算出のリンクを含む場合に、第二の経路探索処理を実行する。
このため、案内経路の探索対象である道路に、案内経路の提供要求を行った運転者が未走行の道路が含まれている場合であっても、同一の類型に設定した他の運転者の不得意度を用いて、案内経路を探索することが可能となる。
その結果、案内経路の提供要求を行った運転者が未走行の道路を、運転者が不得意な道路として検索することが可能となるため、未走行の道路に対する、不得意度に応じた案内経路の探索が可能となる。

（３）複数の運転者が複数のリンクで行った運転操作が、加減速操作及び操舵操作のうち少なくとも一方を含む。すなわち、運転操作データは、加減速操作及び操舵操作のうち少なくとも一方のデータを含む。
このため、運転者が行う車両Ｃの加減速操作及び操舵操作のうち少なくとも一方を分析して、各リンクに対する各運転者の不得意度を、各リンクに対して個別に算出することが可能となる。
その結果、車両Ｃの運転に固有のパラメータである加減速操作及び操舵操作のうち少なくとも一方を反映させて、案内経路を探索することが可能となる。

（４）不得意リンク管理部１８が、各運転者の不得意度を複数段階の評価で算出する。
このため、不得意度を一段段階の評価で算出する場合、すなわち、運転者のリンクに対する運転操作が得意か不得意か否かを二段階評価で算出する場合と比較して、不得意度を高い精度で算出することが可能となる。
その結果、案内経路を探索する精度を向上させることが可能となる。

（５）本実施形態の経路探索システムＳの動作で実施する経路探索方法では、複数の運転者が行った運転操作を各運転者及び各リンクで個別に検出した運転操作データを分析する。さらに、分析した運転操作データを用いて、各リンクに対する各運転者の不得意度を、各リンクに対して個別に算出する。
これに加え、算出した不得意度で各運転者を分類して各運転者の類型を設定し、第一の経路探索処理と第二の経路探索処理うち一方を選択的に行って、案内経路を探索する。そして、探索した案内経路を地図の画像に重畳させた画像を、タッチディスプレイに表示して、案内経路の提供要求を行った運転者へ提供する。

このため、リンク毎に検出した各運転者の運転操作を分析して、各リンクに対する不得意度を各運転者に対して個別に算出し、さらに、算出した不得意度から、各運転者を類型化することが可能となる。
その結果、同一の類型に設定した他の運転者の不得意度を用いて、案内経路の提供要求を行った運転者が未走行の道路を、運転者が不得意な道路として検索することが可能となるため、未走行の道路に対する、不得意度に応じた案内経路の探索が可能となる。

（変形例）
（１）本実施形態では、車載装置１を、ナビゲーション装置を用いて形成したが、これに限定するものではない。
すなわち、携帯端末が、車両情報取得部６と、経路案内部８と、車両側データ送受信部１０と、経路案内部８を備える構成としてもよい。なお、携帯端末は、例えば、アプリケーションを動作させることが可能であるとともに、タッチディスプレイを備える携帯情報端末（スマートフォン、タブレット等）である。

（第二実施形態）
以下、本発明の第二実施形態（以下、本実施形態と記載する）について、図面を参照しつつ説明する。なお、上述した第一実施形態と同様の構成については、説明を省略する場合がある。

（経路探索システムの全体構成）
図８中に示すように、経路探索システムＳは、車載装置１と、クラウドサーバＣＳを備える。
車載装置１は、公知のナビゲーション装置を用いて形成し、各車両Ｃが搭載する。なお、車載装置１の詳細な構成は、後述する。
クラウドサーバＣＳは、インターネット（インターネットクラウド）を構成して、上述した第一実施形態の情報作成・配信装置２が有する機能を実施する。なお、クラウドサーバＣＳの詳細な構成は、後述する。

（車載装置の構成）
図８を参照して、車載装置１の構成について説明する。
車載装置１は、車両情報取得部６と、経路案内部８と、車両側データ送受信部１０を備える。
車両情報取得部６は、車内画像検出部３０と、車内音声検出部３２と、運転者生体反応検出部３４と、自車位置検出部３６と、ＣＡＮ接続部３８と、運転者心理推定部４０を備える。

車内画像検出部３０は、運転席に着座した運転者の表情を撮像可能なカメラを用いて形成し、各リンクを通過した際に、運転者の顔を撮像する。そして、車内画像検出部３０は、撮像した運転者の顔を含む情報信号（以降の説明では、「運転者表情信号」と記載する場合がある）を、運転者心理推定部４０に出力する。
車内音声検出部３２は、車内の音を取得可能なマイクを用いて形成し、各リンクを通過した際に、車内で発生した音を取得する。そして、車内音声検出部３２は、取得した車内の音を含む情報信号（以降の説明では、「車内音信号」と記載する場合がある）を、運転者心理推定部４０に出力する。

運転者生体反応検出部３４は、例えば、ステアリングホイールのうち、運転者が接触する可能性が高い位置に配置した心拍センサを用いて形成し、各リンクを通過した際に、運転者の心拍を検出する。そして、運転者生体反応検出部３４は、検出した運転者の心拍を含む情報信号（以降の説明では、「運転者心拍信号」と記載する場合がある）を、運転者心理推定部４０に出力する。

なお、運転者生体反応検出部３４は、心拍センサに限定するものではなく、例えば、運転者の発汗を検出可能なセンサ等、心拍以外の生体反応を検出可能なセンサを用いて形成してもよい。
自車位置検出部３６は、例えば、ＧＰＳ受信機であり、車両Ｃの現在位置を取得し、この取得した現在位置を含む情報信号（以降の説明では、「自己位置信号」と記載する場合がある）を、車内画像検出部３０と、車内音声検出部３２に出力する。これに加え、自己位置信号を、運転者生体反応検出部３４と、ＣＡＮ接続部３８と、運転者心理推定部４０と、経路案内部８と、車両側データ送受信部１０に出力する。

ＣＡＮ接続部３８は、車載したネットワーク（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり、車両Ｃが備える各種のセンサ（図示せず）が検出した、車両Ｃの挙動に関するデータの入力を受ける。そして、ＣＡＮ接続部３８は、入力を受けた各種のデータを含む車両情報データ信号を、車両側データ送受信部１０に出力する。
運転者心理推定部４０は、車内画像検出部３０、車内音声検出部３２、運転者生体反応検出部３４、自車位置検出部３６から、情報信号の入力を受ける。そして、運転者心理推定部４０は、入力を受けた情報信号が含む各種の情報を用いて、各リンクを通過した際に、運転者が感じる不安等の精神状態を推定する。これに加え、運転者心理推定部４０は、推定した各リンクを通過した際の精神状態を含む情報信号（以降の説明では、「リンク通過時精神状態信号」と記載する場合がある）を、車両側データ送受信部１０に出力する。

具体的には、運転者表情信号の入力を受けた運転者心理推定部４０は、運転者表情信号が含む表情から、運転者が感じる不安等の精神状態について分析する。この場合、例えば、運転者表情信号が含む表情に、緊張した表情が含まれている場合、各リンクを通過した際の運転者の精神状態が、不安であると推定する。
また、車内音信号の入力を受けた運転者心理推定部４０は、車内音信号が含む車内の音から、運転者が感じる不安等の精神状態について分析する。この場合、例えば、車内音信号が含む車内の音に、運転者による舌打ちの音声や、「ヒヤリとした」、「焦った」等の音声が含まれている場合、各リンクを通過した際の運転者の精神状態が、不安であると推定する。

また、運転者心拍信号の入力を受けた運転者心理推定部４０は、運転者心拍信号が含む心拍から、運転者が感じる不安等の精神状態について分析する。この場合、例えば、運転者心拍信号が含む心拍に、平常時よりも激しい心拍が含まれている場合、各リンクを通過した際の運転者の精神状態が、不安であると推定する。
以上により、リンク通過時精神状態信号には、運転者が複数のリンクで行った、音声の発生、表情の変化、生体反応の変化等の行動履歴を各運転者及び各リンクで個別に検出した行動履歴のデータ（行動履歴データ）を含む。

なお、運転者心理推定部４０が、運転者が感じる不安等の精神状態について分析する際には、例えば、運転者の精神状態が不安であると推定する情報を、予め設定した期間内で、同じリンクにおける複数回の入力を受けた場合に限定して、実施してもよい。
具体的には、同じリンクにおいて、一か月の間に、運転者心拍信号が含む心拍に、平常時よりも激しい心拍が含まれている状態を五回以上検出した場合、そのリンクを通過した際の運転者の精神状態が、不安であると推定してもよい。これは、運転者の精神状態が不安であると推定する情報を検出した回数が少ない場合は、例えば、歩行者が転倒した場合等、突発的な状況により、運転者の精神状態が不安であると推定する情報が検出される状況が想定されるためである。

経路案内部８は、例えば、ナビゲーション装置で形成する。
また、経路案内部８を形成するタッチディスプレイには、運転者等、車両Ｃの乗員に対して、目的地を入力するための文字や選択肢を含む画像を表示する。そして、経路案内部８は、目的地の入力を受けると、目的地データ信号を、車両側データ送受信部１０に出力する。

また、経路案内部８を形成するタッチディスプレイには、運転者に対して、地図を示す画像上に、走行が不得意であるリンクが表示されている場合、走行が不得意であるリンクを示す箇所を選択する操作を促す画像を表示する。そして、走行が不得意であるリンクを示す箇所を選択する操作が行われると、選択された箇所を含む情報信号（以降の説明では、「不得意箇所信号」と記載する場合がある）を、車両側データ送受信部１０に出力する。

また、経路案内部８は、車両側データ送受信部１０から、案内経路信号の入力を受けると、タッチディスプレイに、地図の画像に案内経路信号が含む案内経路を重畳させた画像を表示する。
車両側データ送受信部１０は、車両情報取得部６から車両情報データ信号及びリンク通過時精神状態信号の入力を受け、経路案内部８から目的地データ信号及び不得意箇所信号の入力を受ける。

そして、車両側データ送受信部１０は、入力を受けた車両情報データ信号及びリンク通過時精神状態信号を、車両Ｃの固有ＩＤを示す情報（車両ＩＤ等）を付加した状態で、予め設定した間隔でクラウドサーバＣＳに出力する。これに加え、車両側データ送受信部１０は、入力を受けた目的地データ信号及び不得意箇所信号を、車両Ｃの固有ＩＤを示す情報を付加した状態で、予め設定した間隔でクラウドサーバＣＳに出力する。
また、車両側データ送受信部１０は、クラウドサーバＣＳから、案内経路信号の入力を受けると、入力を受けた案内経路信号を、経路案内部８に出力する。なお、経路案内部８の入力は、予め設定した間隔で受ける。

（クラウドサーバＣＳの構成）
図８及び図９を参照して、クラウドサーバＣＳの構成について説明する。
クラウドサーバＣＳは、サーバ側データ送受信部４２と、プローブカーデータベース１４と、地図データベース１６と、不得意リンク管理部１８と、不得意情報検索部４４と、不得意度補正部４６と、経路探索部２０を備える。なお、図中及び以降の説明では、それぞれ、プローブカーデータベース１４を「プローブカーＤＢ１４」と示し、地図データベース１６を「地図ＤＢ１６」と示す場合がある。

サーバ側データ送受信部４２は、車両側データ送受信部１０から、車両Ｃの固有ＩＤを示す情報を付加した車両情報データ信号と、リンク通過時精神状態信号と、目的地データ信号及び不得意箇所信号の入力を受ける。そして、サーバ側データ送受信部４２は、プローブカーＤＢ１４と、不得意リンク管理部１８と、経路探索部２０に、車両Ｃの固有ＩＤを示す情報を付加した車両情報データ信号と目的地データ信号を出力する。これに加え、サーバ側データ送受信部４２は、不得意度補正部４６に、車両Ｃの固有ＩＤを示す情報を付加したリンク通過時精神状態信号及び不得意箇所信号を出力する。

また、サーバ側データ送受信部４２は、経路探索部２０から案内経路信号の入力を受けると、入力を受けた案内経路信号を、車両側データ送受信部１０に出力する。
プローブカーＤＢ１４は、サーバ側データ送受信部４２と、不得意リンク管理部１８から、情報信号の入力を受ける。また、プローブカーＤＢ１４は、車両Ｃに固有のデータとして、リンクの走行履歴と、リンク毎の不得意度と、車両Ｃの類型を記憶して蓄積する。
したがって、プローブカーＤＢ１４は、運転者が複数のリンクで行った行動履歴を各運転者及び各リンクで個別に検出した行動履歴データを蓄積する。

地図ＤＢ１６は、地図データを記憶している。また、地図ＤＢ１６が記憶している地図データは、例えば、一定の期間等に応じて更新する。なお、地図ＤＢ１６が記憶している地図データには、例えば、道路を交差点や一定間隔等で分割した各リンクのリンク長（距離）、各リンクの車線数、各リンクの車線幅、各リンクの規制速度を含む。また、各道路及び各リンクは、固有ＩＤを示す情報（道路ＩＤ、リンクＩＤ等）を付加した状態で、地図データとして地図ＤＢ１６が記憶している。

不得意リンク管理部１８は、リンク走行履歴データベース２２と、リンク走行履歴比較演算部２４と、不得意リンクデータベース２６と、類型化演算部２８を備える。なお、図中及び以降の説明では、それぞれ、リンク走行履歴データベース２２を「リンク走行履歴ＤＢ２２」と示し、不得意リンクデータベース２６を「不得意リンクＤＢ２６」と示す場合がある。

リンク走行履歴ＤＢ２２は、サーバ側データ送受信部４２から入力を受けた車両情報データ信号が含む車両Ｃの現在位置を、地図ＤＢ１６が記憶しているリンクと対応付ける。そして、リンク走行履歴ＤＢ２２は、全てのリンク毎に、各車両Ｃの走行状態を個別に記憶して蓄積する。
ここで、リンク走行履歴ＤＢ２２には、図９中に示すように、リンク走行履歴ＤＢ２２に蓄積する走行状態として、各車両Ｃ（各ユーザー）の、リンク毎の走行状態を示す値と、リンク毎の走行状態を示す値の統計から算出した平均値が記録されて蓄積されている。これに加え、リンク走行履歴ＤＢ２２には、図９中に示すように、全ての車両Ｃ（全ユーザー）の、リンク毎の走行状態を示す値の統計から算出した平均値が記録されて蓄積されている。

なお、本実施形態では、一例として、図９中に示すように、リンク走行履歴ＤＢ２２に蓄積する走行状態が、ブレーキ圧力センサが検出した制動圧、車速センサが検出した車速、操舵角センサが検出した操舵角を用いた操舵角速度を含む場合を説明する。したがって、本実施形態では、一例として、図９中に示すように、リンク毎の走行状態を示す値の統計から算出した平均値が、制動圧の平均値（制動圧平均値）と、車速平均値（車速平均値）と、操舵角速度の平均値（操舵角速度平均値）を含む場合を説明する。
また、リンク走行履歴ＤＢ２２には、図９中に示すように、蓄積したデータを予め設定した期間（例えば、一年間）毎にまとめて格納している。これにより、予め設定した期間でまとめたデータを最新のデータと比較して、運転者の運転技能が変化し、リンクに対して変化した不得意度を検出して、案内経路の探索に用いることが可能となる。

リンク走行履歴比較演算部２４は、リンク走行履歴ＤＢ２２に蓄積しているリンク毎の各車両Ｃの走行状態を取得する。そして、リンク走行履歴ＤＢ２２に蓄積しているリンク毎の各車両Ｃの走行状態について、選択したリンクで収集した全ての車両Ｃの走行状態と、選択した一台の車両Ｃ（例えば、車両Ｃ１）の走行状態を比較する。
さらに、リンク走行履歴比較演算部２４は、比較結果に応じて、選択した一台の車両Ｃを運転する運転者の、選択したリンクにおける不得意度を演算する。これに加え、リンク走行履歴比較演算部２４は、演算した不得意度を含む不得意度信号を、プローブカーＤＢ１４と、不得意リンクＤＢ２６と、不得意度補正部４６に出力する。
なお、リンク走行履歴比較演算部２４が行う処理については、後述する。

また、不得意度の表現は任意でよく、例えば、点数評価や、五段階評価等を用いることが可能である。
不得意リンクＤＢ２６は、リンク走行履歴比較演算部２４から入力を受けた不得意度信号が含む不得意度を演算したリンクに、演算した不得意度のデータを関連付けた不得意度演算リンクデータを記憶して蓄積する。
類型化演算部２８は、不得意リンクＤＢ２６から不得意度演算リンクデータを取得し、各車両Ｃのリンク毎の不得意度を参照して、各車両Ｃを運転する運転者を類型化する処理を行う。そして、類型化演算部２８は、各車両Ｃを運転する運転者を類型化した運転者類型データを含む運転者類型データ信号を、プローブカーＤＢ１４に出力する。
なお、類型化演算部２８が行う処理については、後述する。

不得意情報検索部４４は、運転者がＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）等を介してインターネットクラウド上に投稿した、地点情報を関連付けた不得意度に関するコメントを検索する。そして、インターネットクラウド上から、運転者による地点情報を関連付けた不得意度に関するコメントを検出すると、このコメントが含む地点情報及び不得意度を含む情報信号を、不得意度補正部４６に出力する。

なお、以降の説明では、運転者による地点情報を関連付けた不得意度に関するコメントを検出すると、このコメントが含む地点情報及び不得意度を含む情報信号を、「不得意コメント信号」と記載する場合がある。
また、地点情報を関連付けた不得意度に関するコメントとは、例えば、「○×街道の△□交差点は右折が難しい」等である。
不得意度補正部４６は、不得意リンクＤＢ２６から不得意度演算リンクデータを取得する。これに加え、不得意度補正部４６は、不得意情報検索部４４から不得意コメント信号の入力を受け、サーバ側データ送受信部４２から車両Ｃの固有ＩＤを示す情報を付加したリンク通過時精神状態信号及び不得意箇所信号の入力を受ける。

そして、不得意度補正部４６は、不得意コメント信号が含む地点情報及び不得意度と、リンク通過時精神状態信号が含む各リンクを通過した際の精神状態と、不得意箇所信号が含む箇所を用いて、不得意度演算リンクデータを補正する。具体的には、不得意度演算リンクデータのうち、不得意箇所信号が含む箇所と、不安等の精神状態を推定したリンクのデータに対して、不得意度が高い評価となるように、算出済みの不得意度のデータを補正する。さらに、補正した不得意度演算リンクデータを含む情報信号（以降の説明では、「補正済み不得意度信号」と記載する場合がある）を、経路探索部２０に出力する。
したがって、不得意度補正部４６は、各リンクのうち不得意度の算出対象とするリンクで各運転者が行った行動履歴から、不得意リンク管理部１８が算出した不得意度を補正する。

経路探索部２０は、サーバ側データ送受信部４２から、目的地データ信号と車両情報データ信号の入力を受ける。そして、経路探索部２０は、目的地データ信号が含む目的地と車両情報データ信号が含む車両Ｃの現在位置から、現在位置から目的地までの複数の走行経路を算出する。これに加え、不得意リンクＤＢ２６から不得意度演算リンクデータを取得して、目的地データ信号と車両情報データ信号を出力した一台の車両Ｃに対し、現在位置から目的地までの複数の走行経路上に存在するリンクの不得意度に応じて、案内経路を探索する。
さらに、経路探索部２０は、不得意度補正部４６から補正済み不得意度信号の入力を受けている場合、補正した不得意度演算リンクデータが含む不得意度に応じて、案内経路を探索する。
そして、経路探索部２０は、探索した案内経路を含む情報信号である案内経路信号を、サーバ側データ送受信部４２に出力する。

ここで、案内経路を探索する具体的な処理について説明する。
現在位置から目的地までの複数の走行経路に、目的地データ信号と車両情報データ信号を出力した一台の車両Ｃが過去に走行した道路が含まれている場合は、可能な限り、不得意なリンクを含まない道路を走行する経路として、案内経路を探索する。
一方、現在位置から目的地までの複数の走行経路が、目的地データ信号と車両情報データ信号を出力した一台の車両Ｃが過去に走行した道路が含まれていない場合は、プローブカーＤＢ１４から、同一または近似した類型の車両Ｃの運転者類型データを取得する。そして、同一または近似した類型の車両が過去に走行した不得意度演算リンクデータを用いて、可能な限り、不得意なリンクを含まない道路を走行する経路として、案内経路を探索する。

（リンク走行履歴比較演算部２４が行う処理）
図１から図９を参照しつつ、図１０及び図１１を用いて、リンク走行履歴比較演算部２４が行う処理について説明する。
なお、リンク走行履歴比較演算部２４が行う処理は、任意の時期に実施可能であり、例えば、車両Ｃの走行状態を入手した時点（車両情報データ信号の入力を受けた時点）で逐次実施してもよい。また、例えば、昼間等と比較して計算の余裕が有る深夜に、まとめて実施してもよい。
また、以下に記載する、図１０及び図１１を用いた説明では、複数台の車両Ｃのうち選択した一台の車両Ｃ１に対して行う処理を説明するが、他の車両（車両Ｃ２、車両Ｃ３等）に対する処理も同様である。

本実施形態では、一例として、図１０中に示す、各リンクの車速平均値を用いて、車両Ｃ１の運転者Ｄ１に対する不得意度の算出を行う場合について説明する。
図１０中に示すように、連続するリンクＡからリンクＨまでの間における、運転者Ｄ１が運転する車両Ｃ１の、各リンクにおける過去に検出した車速平均値は、各リンクで変化している。

ここで、連続するリンクＡからリンクＨまでの間における、実際の道路状況は、リンクＨ付近に、信号の無い一時停止交差点へ向かう道路である。このため、リンクＨに近づくにつれて、車両Ｃ１の車速が低下する。
しかしながら、図１０中に示すように、リンクＣにおける平均車速が、隣接する前後のリンク（リンクＢ、リンクＤ）よりも低下している。他車両や駐車車両等の一時的な外的影響は、過去統計の特質上から無視することが可能であるため、リンクＣには、何等かの不得意要因があると推定される。このため、以下に、リンクＣに何らかの不得意要因があると推定することを前提として、運転者Ｄ１のリンクＣに対する不得意度の算出について説明する。

図１１中に示すように、リンク走行履歴比較演算部２４が処理を開始（ＳＴＡＲＴ）すると、まず、ステップＳ４００の処理を行う。
ステップＳ４００では、複数台の車両Ｃのうち、選択した一台の車両Ｃ（例えば、車両Ｃ１）について、不得意度を算出する処理を行っていないリンクから選択した一つのリンクにおける不得意度の算出を開始するための処理を行う。すなわち、ステップＳ４００では、複数台の車両Ｃのうち選択した一台の車両Ｃ（例えば、車両Ｃ１）の運転者について、不得意度の算出を開始するための処理（図中に示す「運転者Ｄ１について不得意度の算出を開始」）を行う。

なお、図中及び以降の説明では、選択した一台の車両Ｃ１の運転者を、「運転者Ｄ１」または「Ｄ１」と記載する場合がある。ステップＳ４００において、複数台の車両Ｃのうち選択した一台の車両Ｃの運転者について、不得意度の分析を開始するための処理を行うと、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ４０１へ移行する。
ステップＳ４０１では、リンク走行履歴ＤＢ２２にアクセス（図中に示す「リンク走行履歴ＤＢへアクセス」）する。そして、リンク走行履歴ＤＢ２２から、選択した複数のリンク（リンクＡからリンクＨ）における、選択した一台の車両Ｃ１の走行状態を取得する処理を行う。ステップＳ４０１において、選択した複数のリンクにおける、選択した一台の車両Ｃ１の走行状態を取得する処理を行うと、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ４０２へ移行する。

ステップＳ４０２では、選択した一つのリンク（リンクＣ）と、選択した全てのリンク（リンクＡからリンクＨ）のうち、ステップＳ４０３で選択した一つのリンクとの走行状態の比較対象とするリンクの範囲を設定する処理を行う。
ここで、ステップＳ４０２で設定する範囲は、リンクＡからリンクＨのうち、リンクＣに隣接するリンクＢ及びリンクＤと、同様な車両Ｃ１の走行状態（車速平均値ｖ）を示す範囲とする。なお、図１０中には、同様な車両Ｃ１の走行状態を示す閾値として、任意に設定可能な閾値Ｘｖを示す。

すなわち、ステップＳ４０２で設定する範囲は、リンクＡからリンクＨのうち、リンクＢの車速平均値ｖＢと、リンクＤの車速平均値ｖｄと同様、車速平均値ｖが閾値Ｘｖ内を保持しているリンクの範囲である。したがって、図１０中に示す例では、リンクＢ側はリンクＢのみを設定する範囲とし、リンクＤ側はリンクＥまでが設定する範囲とする。これは、車両Ｃ１の走行状態が近いリンク群を、選択した一つのリンクとの走行状態の比較対象とするリンクの範囲とすることで、比較的道路状況の近いリンクを、選択した一つのリンクとの走行状態の比較対象とするリンクの範囲とするためである。

以上により、ステップＳ４０２では、選択した一つのリンクと隣接するリンクから、比較対象の範囲を設定する処理（図中に示す「隣接リンクの比較対象範囲を設定」）を行う。
ステップＳ４０３では、ステップＳ４０２で設定したリンクにおける車両Ｃ１の走行状態を比較する。そして、比較した両者の差が、任意に設定可能な閾値Ｙｖ未満であるか否かを判定する処理（図中に示す「隣接リンク同士の差が閾値未満」）を行う。

具体的には、ステップＳ４０２で設定したリンクのうち、リンクＣよりも前側のリンクの車速平均値（ｖＢ）と、リンクＣよりも後側のリンクの車速平均値（ｖＤ、ｖＥ）と、閾値Ｙｖを、以下の式（２）に代入して比較する。
｜ｖＢ−｛（ｖＤ＋ｖＥ）／２｝｜ ＜ Ｙｖ … （２）
ステップＳ４０３において、ステップＳ４０２で設定したリンクにおける車両Ｃ１の走行状態を比較した両者の差が閾値Ｙｖ未満である（図中に示す「Ｙｅｓ」）と判定した場合、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ４０４へ移行する。

一方、ステップＳ４０３において、ステップＳ４０２で設定したリンクにおける車両Ｃ１の走行状態を比較した両者の差が閾値Ｙｖ以上である（図中に示す「Ｎｏ」）と判定した場合、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ４０６へ移行する。
ステップＳ４０４では、選択した一つのリンク（リンクＣ）における車両Ｃ１の走行状態と、ステップＳ４０２で設定したリンクにおける車両Ｃ１の走行状態を比較する。そして、比較した両者の差が、任意に設定可能な閾値Ｚｖを超えているか否かを判定する処理（図中に示す「隣接リンク群との差が閾値を超えている」）を行う。

具体的には、選択した一つのリンクであるリンクＣの車速平均値（ｖＣ）と、ステップＳ４０２で設定したリンクのうち、リンクＣよりも前側のリンクの車速平均値（ｖＢ）と、閾値Ｚｖを、以下の式（３）に代入して比較する。
ｖＢ−ｖＣ ＞ Ｚｖ … （３）
これに加え、選択した一つのリンクであるリンクＣの車速平均値（ｖＣ）と、ステップＳ４０２で設定したリンクのうち、リンクＣよりも後側のリンクの車速平均値（ｖＤ、ｖＥ）と、閾値Ｚｖを、以下の式（４）に代入して比較する。
｛（ｖＤ＋ｖＥ）／２｝−ｖＣ ＞ Ｚｖ … （４）
ステップＳ４０４において、二種類の車両Ｃ１の走行状態の差が閾値Ｚｖを超えている（図中に示す「Ｙｅｓ」）と判定した場合、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ４０５へ移行する。
一方、ステップＳ４０４において、二種類の走行状態の差が閾値Ｚｖ以下である（図中に示す「Ｎｏ」）と判定した場合、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ４０６へ移行する。

ステップＳ４０５では、ステップＳ４０４の判定結果から、選択した一つのリンクに対する不得意度を算出し、この算出した不得意度を不得意リンクＤＢ２６に格納する処理（図中に示す「不得意度を算出して不得意リンクＤＢに格納」）を行う。ステップＳ４０５において、選択した一つのリンクに対する不得意度を算出して不得意リンクＤＢ２６に格納する処理を行うと、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ４０７へ移行する。

ここで、選択した一つのリンクに対する不得意度の算出については、二段階評価（「得意」または「不得意」）であれば、閾値Ｚｖを超えていることで不得意と算出することが可能である。また、選択した一つのリンクに対する不得意度を三段階以上で算出する場合は、差分結果をそのまま不得意度として算出する処理や、数字を段階的に丸めて不得意度として算出する処理を行ってもよい。

ステップＳ４０６では、選択した一つのリンクに対する不得意度が最小、例えば、選択した一つのリンクが不得意ではない情報を示すデータを不得意リンクＤＢ２６に格納する処理（図中に示す「不得意ではないデータを不得意リンクＤＢに格納」）を行う。ステップＳ４０６において、不得意ではないデータを不得意リンクＤＢ２６に格納する処理を行うと、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ４０７へ移行する。

ステップＳ４０７では、不得意度を算出する処理を、全てのリンクに実施したか否かを判定する処理（図中に示す「全てのリンクに処理を実施」）を行う。
ステップＳ４０７において、不得意度を算出する処理を全てのリンクに実施している（図中に示す「Ｙｅｓ」）と判定した場合、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理を終了（ＥＮＤ）する。

一方、ステップＳ４０７において、不得意度を算出する処理を全てのリンクに実施していない（図中に示す「Ｎｏ」）と判定した場合、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理は、ステップＳ４００へ移行する。
以上により、リンク走行履歴比較演算部２４が行なう処理では、選択した一つのリンクに隣接するリンクについて、車両Ｃの走行状態の変化を検出するため、運転者の運転操作の変化に応じて、不得意度が変化したリンクを分析することが可能となる。

（類型化演算部２８が行う処理）
図１から図１１を参照しつつ、図１２及び図１３を用いて、類型化演算部２８が行う処理について説明する。
本実施形態の類型化演算部２８が行う処理は、不得意度演算リンクデータから、各リンクに対する不得意度を検索する処理を除き、上述した第一実施形態と同様である。このため、以下の説明では、不得意度演算リンクデータから、各リンクに対する不得意度を検索する処理のみを記載する。

具体的には、不得意度演算リンクデータから、各リンクに対する不得意度を検索する処理では、例えば、図１２中に示すように、各リンク及び全運転者に対する不得意度リスト（五段階評価）を参照する。そして、リンクＡとリンクＣが、各運転者Ｄの不得意度が類似であることを検索する。これに加え、地図ＤＢ１６から、リンクＡ及びリンクＣのリンク種別に関する情報を取得し、リンクＡ及びリンクＣのリンク種別が狭路であることを検索する。これにより、図１３中に示す類型パターンリストから、運転者Ｄ１の類型が類型Ｘに属することを検索する。

なお、リンク種別は、必ずしも１００％合致する必要はなく、該当リンクでリンク種別が異なる場合があれば、数的に優位なリンク種別を採用して、リンク種別を決定してもよい。
また、本実施形態では、リンク種別の類型化を実施することで、全ての運転者が通過実績を持たないエリア（未走行エリア）についても、リンク種別に対する不得意度を用いて、案内経路を探索することが可能となる。これは、地図ＤＢ１６等からリンク種別の情報を入手することが可能である条件が必須である。

以上説明したように、不得意リンク管理部１８は、各リンクのうち不得意度の算出対象とするリンクで各運転者が行った運転操作と、算出対象とするリンクに隣接する複数のリンクで各運転者が行った運転操作を比較して、各運転者の不得意度を算出する。
また、不得意リンク管理部１８は、比較対象とするデータを蓄積した期間を限定して、各運転者の不得意度を算出する。
さらに、不得意リンク管理部１８は、リンクの種別を関連付けて、各運転者の不得意度を算出する。
また、経路探索部２０は、案内経路の作成要求を行った運転者の、リンクの種別に対する不得意度と、他の運転者のリンクの種別に対する不得意度から、案内経路を探索する。

（動作）
本実施形態の経路探索システムＳを用いて行なう動作は、上述した第一実施形態と同様であるため、その説明を省略する。

（第二実施形態の効果）
本実施形態の経路探索システムＳであれば、上述した第一実施形態に記載した効果に加え、さらに、以下に記載する効果を奏することが可能となる。

（１）不得意リンク管理部１８が、不得意度の算出対象とするリンクと、不得意度の算出対象とするリンクに隣接する複数のリンクと、で各運転者が行った運転操作の運転操作データを比較して、各運転者の不得意度を算出する。
このため、運転者の運転操作をリンク毎に集計し、不得意度の算出対象とするリンクと隣接する二つ以上のリンクについて、運転者自身の情報を比較することが可能となる。
その結果、運転者自身の運転操作の変化を検出して、各リンクに対する不得意度を分析して算出することが可能となる。

（２）不得意度補正部４６が、複数のリンクで行った行動履歴を各運転者及び各リンクで個別に検出した行動履歴データを分析して、不得意リンク管理部１８が算出した不得意度を補正する。
このため、運転者の行動履歴データを分析して、不得意リンク管理部１８が算出した不得意度を補正することが可能となる。なお、行動履歴とは、例えば、不得意リンク地点にて不得意であることを申告することや、不得意リンクで舌打ち等を検出することや、ＳＮＳ等を通じてインターネットクラウド上で地点に関して発した情報等である。
その結果、各リンクに対する不得意度を高い精度で補正して検索した案内経路を、案内経路の提供要求を行った運転者へ提供することが可能となる。

（３）不得意リンク管理部１８が、比較対象とするデータを蓄積した期間を限定して、各運転者の不得意度を算出する。
このため、一年間等の期間で限定したうちの最新のデータから、リンクの不得意度を分析して算出することが可能となる。
その結果、運転者の運転技能が変化（上達、劣化）した度合いを反映させて、リンクに対する不得意度に応じた案内経路を探索することが可能となる。

（４）不得意リンク管理部１８が、リンクの種別を関連付けて各運転者の不得意度を算出し、経路探索部２０が、案内経路の提供要求を行った運転者の、リンクの種別に対する不得意度と、他の運転者のリンクの種別に対する不得意度から、案内経路を探索する。
このため、リンクの不得意度とリンクの種別を関連付けることにより、例えば、地図ＤＢ１６が蓄積しているリンクの種別を参照して、全運転者が通過した履歴の無いエリアに対し、リンクの種別に対する不得意度に応じた案内経路を探索することが可能となる。
その結果、全ての運転者が未走行の道路に対し、地図ＤＢ１６が蓄積しているリンクの種別から、不得意度に応じた案内経路の探索が可能となる。

（変形例）
（１）本実施形態では、不得意度補正部４６により、複数のリンクで行った行動履歴を各運転者及び各リンクで個別に検出した行動履歴データを分析して、不得意リンク管理部１８が算出した不得意度を補正したが、これに限定するものではない。
すなわち、不得意リンク管理部１８が、複数のリンクで行った行動履歴を各運転者及び各リンクで個別に検出した行動履歴データと、運転操作データを分析して、各リンクに対する各運転者の不得意度を、各リンクに対して個別に算出してもよい。
この場合、複数のリンクで行った行動履歴を各運転者及び各リンクで個別に検出した行動履歴データを、不得意度の算出へ即座に反映させることが可能となり、行動履歴データを反映させた不得意度に応じて、案内経路の探索が可能となる。

１…車載装置、２…情報作成・配信装置、４…データセンター、６…車両情報取得部、８…経路案内部、１０…車両側データ送受信部、１２…センター側データ送受信部、１４…プローブカーデータベース（プローブカーＤＢ）、１６…地図データベース（地図ＤＢ）、１８…不得意リンク管理部、２０…経路探索部、２２…リンク走行履歴データベース（リンク走行履歴ＤＢ）、２４…リンク走行履歴比較演算部、２６…不得意リンクデータベース（不得意リンクＤＢ）、２８…類型化演算部、３０…車内画像検出部、３２…車内音声検出部、３４…運転者生体反応検出部、３６…自車位置検出部、３８…ＣＡＮ接続部、４０…運転者心理推定部、４２…サーバ側データ送受信部、４４…不得意情報検索部、４６…不得意度補正部、Ｓ…経路探索システム、Ｃ…車両、ＣＳ…クラウドサーバ

Claims (9)

1. 複数の運転者が行った運転操作を各運転者で個別に検出した運転操作データを分析して、前記各運転者の不得意度を個別に算出する不得意度算出部と、
   前記算出した不得意度を用いて前記各運転者を分類して各運転者の類型を設定する類型設定部と、
   現在地から目的地への案内経路の提供要求を行った運転者の不得意度から前記案内経路を探索する第一の経路探索処理と、前記提供要求を行った運転者と同一の類型に設定した他の運転者の不得意度から前記案内経路を探索する第二の経路探索処理と、の両者を実行可能であるとともに、いずれか一方の経路探索処理を選択的に行う経路探索部と、
   前記探索した案内経路を示す案内経路情報を、前記提供要求を行った運転者へ提供する案内経路情報提供部と、備えることを特徴とする経路探索システム。
2. 前記不得意度算出部は、複数の運転者が行った運転操作を各運転者及び各リンクで個別に検出した運転操作データを分析して、前記各リンクに対する前記各運転者の不得意度を、前記各リンクに対して個別に算出し、
   前記経路探索部は、前記案内経路の探索対象が前記提供要求を行った運転者の不得意度が未算出のリンクを含む場合に、前記第二の経路探索処理を実行することを特徴とする請求項１に記載した経路探索システム。
3. 前記運転操作は、加減速操作及び操舵操作のうち少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載した経路探索システム。
4. 前記不得意度算出部は、複数の運転者が行った運転操作を各運転者及び各リンクで個別に検出した運転操作データを分析し、前記各リンクのうち前記不得意度の算出対象とするリンクで一の運転者が行った運転操作の前記運転操作データと、前記算出対象とするリンクに隣接する複数のリンクで前記一の運転者が行った運転操作の前記運転操作データと、を比較して、前記一の運転者の不得意度を算出することを特徴とする請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載した経路探索システム。
5. 前記不得意度算出部は、複数の運転者が行った行動履歴を各運転者及び各リンクで個別に検出した行動履歴データと、複数の運転者が行った運転操作を各運転者及び各リンクで個別に検出した運転操作データと、を分析して、前記各リンクに対する前記各運転者の不得意度を各リンクに対して個別に算出することを特徴とする請求項１から請求項４のうちいずれか１項に記載した経路探索システム。
6. 前記不得意度算出部は、前記運転操作データを検出した期間を限定して、前記各運転者の不得意度を算出することを特徴とする請求項１から請求項５のうちいずれか１項に記載した経路探索システム。
7. 前記不得意度算出部は、複数の運転者が行った運転操作を各運転者及び各リンクで個別に検出した運転操作データを分析して、前記各リンクに対する前記各運転者の不得意度を、前記リンクの種別を関連付けて、前記各リンクに対して個別に算出し、
   前記経路探索部は、前記提供要求を行った運転者の前記リンクの種別に対する不得意度と、前記提供要求を行った運転者と同一の類型に設定した他の運転者の前記リンクの種別に対する不得意度と、から前記案内経路を探索することを特徴とする請求項１から請求項６のうちいずれか１項に記載した経路探索システム。
8. 前記不得意度算出部は、前記各運転者の不得意度を複数段階の評価で算出することを特徴とする請求項１から請求項７のうちいずれか１項に記載した経路探索システム。
9. 複数の運転者が行った運転操作を各運転者で個別に検出した運転操作データを分析して、前記各運転者の不得意度を個別に算出し、
   前記算出した不得意度を用いて前記各運転者を分類して各運転者の類型を設定し、
   現在地から目的地への案内経路の提供要求を行った運転者の不得意度から前記案内経路を探索する第一の経路探索処理と、前記提供要求を行った運転者と同一の類型に設定した他の運転者の不得意度から前記案内経路を探索する第二の経路探索処理と、の両者を実行可能であるとともに、いずれか一方の経路探索処理を選択的に行い、
   前記探索した案内経路を示す案内経路情報を、前記提供要求を行った運転者へ提供することを特徴とする経路探索方法。

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