JP2017041020A - 走行区間評価方法、走行区間評価プログラム、及び走行区間評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車間距離の調整が強いられる走行区間であるか否かを判断する走行区間評価方法を提供する。【解決手段】運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離の第１分布を生成する第１生成ステップＳ４０６−１と、記憶部を参照して、他車の運転者がとる車間距離の第２分布を生成する第２生成ステップＳ４０６−２と、第１分布と第２分布との比較結果に基づき、自車の走行経路候補に含まれる走行区間を評価する評価ステップＳ４１０と、をコンピュータが実行する。【選択図】図９

Description

本件は、走行区間評価方法、走行区間評価プログラム、及び走行区間評価装置に関する。

地図情報を利用して出発地から目的地までの走行経路候補を探索して提示するナビゲーション装置が知られている。例えば他車を起因として運転者が走行中に受けるストレスを低減できるナビゲーション装置も知られている（例えば特許文献１参照）。また、細街路を走行することが苦手な運転者に対し適切な運転支援を行うことが可能なナビゲーション装置も知られている（例えば特許文献２参照）。

また、ナビゲーション装置からカープローブデータと呼ばれる情報を収集し、収集した情報を用いて様々な解析を行うサービスも知られている（例えば非特許文献１参照）。さらに、非特許文献１には、車両のバックミラーの裏側に小型カメラを設置し、小型カメラからの映像をリアルタイムに解析して前方車両との車間距離を推定し、収集されるカープローブデータに推定した車間距離を含めることも記載されている。

特開２０１０−１７５３１４号公報 特開２０１０−２２３６８１号公報

橋本和憲、外２名、「カープローブデータの活用について」、[online]、Pioneer R&D、パイオニア株式会社、２０１３年、Vol.22、［平成２７年５月２１日検索］、インターネット<URL:ｈｔｔｐ：／／ｐｉｏｎｅｅｒ．ｊｐ／ｃｏｒｐ／ｃｒｄｌ＿ｄｅｓｉｇｎ／ｃｒｄｌ／ｒｄ／ｐｄｆ／２２−２．ｐｄｆ>.

ところで、ナビゲーション装置から提示される走行経路候補に車間距離の調整が強いられる走行区間が含まれている場合がある。一例を挙げると、車間距離を少しでも空けると車両の無理な割り込みが発生する区間は、車間距離の調整が強いられる走行区間に該当する。車間距離の調整が強いられるこのような走行区間は、ナビゲーション装置が利用する地図情報では判断することができない。

そこで、１つの側面では、車間距離の調整が強いられる走行区間であるか否かを判断する走行区間評価方法、走行区間評価プログラム、及び走行区間評価装置を提供することを目的とする。

本明細書に開示の走行区間評価方法は、運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離の第１分布を生成する第１生成ステップと、前記記憶部を参照して、他車の運転者がとる車間距離の第２分布を生成する第２生成ステップと、前記第１分布と前記第２分布との比較結果に基づき、前記自車の走行経路候補に含まれる走行区間を評価する評価ステップと、をコンピュータが実行する走行区間評価方法である。

本明細書に開示の走行区間評価プログラムは、運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離の第１分布を生成する第１生成ステップと、前記記憶部を参照して、他車の運転者がとる車間距離の第２分布を生成する第２生成ステップと、前記第１分布と前記第２分布との比較結果に基づき、前記自車の走行経路候補に含まれる走行区間を評価する評価ステップと、をコンピュータに実行させる走行区間評価プログラムである。

本明細書に開示の走行区間評価装置は、運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離の第１分布を生成し、前記記憶部を参照して、他車の運転者がとる車間距離の第２分布を生成する生成部と、前記第１分布と前記第２分布との比較結果に基づき、前記自車の走行経路候補に含まれる走行区間を評価する評価部と、を有する走行区間評価装置である。

本明細書に開示の走行区間評価方法、走行区間評価プログラム、及び走行区間評価装置によれば、車間距離の調整が強いられる走行区間であるか否かを判断することができる。

図１は、車間距離を含む走行情報をサーバ装置が収集する様子の一例を説明するための図である。 図２は、自車のブロック図の一例である。 図３は、サーバ装置のブロック図の一例である。 図４は、走行情報の一例である。 図５は、サーバ装置のハードウェア構成の一例である。 図６は、車間距離計測部の動作の一例を示すフローチャートである。 図７は、サーバ装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図８は、位置情報受付部及び第１出力部の動作の一例を示すフローチャートである。 図９は、サーバ装置の動作の別の一例を示すフローチャートである。 図１０は、走行経路候補の一例を説明するための図である。 図１１は、取得する他車の走行情報の一例である。 図１２は、ヒストグラムの生成対象になる自車及び他車の走行情報の一例である。 図１３（ａ）は、車間距離の調整に積極的な運転者のヒストグラムである。図１３（ｂ）は、車間距離の調整に積極的でない運転者のヒストグラムである。 図１４は、自車の特徴量と他車の特徴量の類否判断の一例を説明するための図である。 図１５（ａ）は、特徴量の有意差判断を説明するための図である。図１５（ｂ）は、走行区間毎の迂回要否を説明するための図である。 図１６は、走行経路候補の別の一例を説明するための図である。

以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。

図１は、車間距離を含む走行情報をサーバ装置２００が収集する様子の一例を説明するための図である。図２は、自車１００のブロック図の一例である。図１及び図２に示すように、自車１００は、端末装置１１０、車載センサ１２０及び車体ユニット１３０を有している。また、図２に示すように、車体ユニット１３０は、車間距離計測部１３１、位置情報受付部１３２及び第１出力部１３３を有している。

端末装置１１０には例えばナビゲーション装置が利用される。ナビゲーション装置に代えて、スマートフォンやタブレット端末といった携帯型の情報処理端末が利用されてもよい。端末装置１１０は運転者から出発地及び目的地を含む位置情報の入力を受け付ける。端末装置１１０は、図２に示すように、受け付けた位置情報を車体ユニット１３０の位置情報受付部１３２に出力する。位置情報受付部１３２は、受け付けた位置情報に運転者を識別するドライバＩＤを含めてサーバ装置２００に向けて送信する。図１に示すように、位置情報は無線基地局ＢＳ１及びネットワークＮＷを経由して走行区間評価装置としてのサーバ装置２００に入力される。尚、ネットワークＮＷはインターネットを含む通信ネットワークである。一方、端末装置１１０は、第１出力部１３３が出力した経路情報に基づいて、出発地から目的地までの走行経路候補を表示する。運転者は端末装置１１０に表示された走行経路候補に従って自車１００を運転する。

車載センサ１２０は、自車１００と他車Ｃ１との車間距離を計測するために利用するセンサである。図１では、車載センサ１２０の一例としてミリ波センサが示されている。車載センサ１２０は、ミリ波帯の電波を前方に照射し、戻ってきた電波を検知する。車載センサ１２０は、図２に示すように、照射した電波と検知した電波を車体ユニット１３０の車間距離計測部１３１に出力する。

車間距離計測部１３１は、車載センサ１２０から照射された電波と検知した電波との周波数差分に基づいて、自車１００と他車Ｃ１との車間距離を定期的に計測する。計測周期はミリ秒単位であってもよいし、秒単位であってもよいし、分単位であってもよい。このような方式はミリ波レーダー方式と呼ばれることがある。車間距離計測部１３１は、端末装置１１０に表示された走行経路候補の各走行区間と車間距離とを関連付けてドライバＩＤとともに走行情報としてサーバ装置２００に送信する。走行情報は無線基地局ＢＳ１及びネットワークＮＷを経由してサーバ装置２００に入力される。これにより、サーバ装置２００は自車１００の走行情報を収集する。

尚、図１に示すように、他車Ｃ２でも走行情報が送信される。すなわち、他車Ｃ２の車体ユニットＣ２１は前方を走行する他車Ｃ３との車間距離を計測し、計測した車間距離と各走行区間とを関連付けてドライバＩＤとともに走行情報としてサーバ装置２００に向けて送信する。走行情報は、無線基地局ＢＳ２及びネットワークＮＷを介してサーバ装置２００に入力される。これにより、サーバ装置２００は他車Ｃ２の走行情報も収集する。

サーバ装置２００は、収集した自車１００及び他車Ｃ２の走行情報を記憶する。また、サーバ装置２００は、入力された位置情報に基づいて走行経路候補を探索する。サーバ装置２００は自身が記憶する自車１００及び他車Ｃ２の過去の走行情報を利用して、探索した走行経路候補の一部走行区間に車間距離の調整が強いられる区間があるか否かを判断する。サーバ装置２００は、車間距離の調整が強いられる区間があると判断した場合、その走行区間を迂回する走行経路候補を探索し経路情報として出力する。

サーバ装置２００から出力された経路情報はネットワークＮＷ及び無線基地局ＢＳ１を経由して自車１００に届けられる。より詳しくは、図２に示すように、車体ユニット１３０の第１出力部１３３がネットワークＮＷ及び無線基地局ＢＳ１を経由した経路情報を受信して、端末装置１１０に出力する。これにより、端末装置１１０には車間距離の調整が強いられる区間を迂回する走行経路候補が表示される。

尚、上述した説明では車載センサ１２０としてミリ波センサを利用したが、車載センサ１２０はCharge Coupled Device（ＣＣＤ）イメージセンサ、赤外線測距センサなどであってもよい。ＣＣＤイメージセンサであれば、フロントガラス上部に設置された２個のカメラ映像に基づいて他車Ｃ１を検知し、車間距離計測部１３１は検知結果に基づいて車間距離を計測する。また、赤外線測距センサであれば、赤外線レーザーを使用して他車Ｃ１を検知し、車間距離計測部１３１は検知結果に基づいて車間距離を計測する。前者の方式はステレオカメラ方式と呼ばれることがある。後者の方式は赤外線レーザー方式と呼ばれることがある。

続いて、図３及び図４を参照して、サーバ装置２００の構成について説明する。

図３は、サーバ装置２００のブロック図の一例である。図４は、走行情報の一例である。図３に示すように、サーバ装置２００は、地図情報記憶部２０１、走行情報記憶部２０２、情報受付部２０３、経路探索部２０４、生成部２０５、評価部２０６、及び第２出力部２０７を含んでいる。

地図情報記憶部２０１は、図葉単位に管理された図葉単位地図情報の集合から成る地図情報を記憶する。図葉単位地図情報は、道路の種別を含む道路情報及び背景情報などを含んでいる。

走行情報記憶部２０２は自車１００の走行情報と他車（例えば図１に示す他車Ｃ２など）の走行情報とを記憶する。走行情報は、図４に示すように、ドライバＩＤ、車両の走行区間、走行区間の種別を表す道路種別、所定の距離毎に区切られた車間距離のクラスタを構成要素として含んでいる。図４では所定の距離が１０メートルとなっているが、所定の距離は設計等に応じて適宜定めておけばよい。車間距離は走行区間毎に記憶されている。

図４に示す走行情報によれば、例えば、ドライバＩＤ「０００１」の運転者が運転する車両は道路種別「一般道」である走行区間「区間Ａ」を走行した際、計測した車間距離の内、２２３個の車間距離は車間距離「０−１０メートル」に属することを表している。同様に、６４３個の車間距離は車間距離「１０−２０メートル」に属し、・・・、３３個の車間距離は車間距離「１００メートル以上」に属することを表している。

情報受付部２０３は自車１００の位置情報を受け付ける。また、情報受付部２０３は自車１００及び他車Ｃ２の走行情報を随時受け付ける。上述したように、位置情報には端末装置１１０に対して入力された出発地及び目的地並びにドライバＩＤを含んでいる。情報受付部２０３は自車１００の位置情報を受け付けると、受け付けた位置情報を経路探索部２０４に出力する。一方、情報受付部２０３は自車１００の走行情報や他車Ｃ２の走行情報を受け付けると、受け付けた走行情報を走行情報記憶部２０２に登録したり、既に走行情報記憶部２０２に記憶された走行情報を更新したりする。

例えば、走行情報にドライバＩＤ「０００１」、走行区間「区間Ａ」、車間距離「１２メートル」が含まれていれば、ドライバＩＤ「０００１」、走行区間「区間Ａ」に対応する車間距離「１０−２０メートル」のクラスタの頻度をインクリメント（「１」を加算）する。受け付けた走行情報に対応する走行情報が走行情報記憶部２０２に記憶されていなければ、情報受付部２０３は受け付けた走行情報を新規に登録する。尚、情報受付部２０３が走行情報を新たに登録する場合、道路種別については地図情報記憶部２０１を参照して決定すればよい。

経路探索部２０４は、地図情報記憶部２０１に記憶された地図情報と情報受付部２０３から出力された位置情報とに基づいて、走行経路候補を探索する。位置情報には自車１００の出発地及び目的地が含まれているため、経路探索部２０４は、出発地から目的地までが最短になる走行経路候補を探索する。最短になる走行経路候補は時間的に最短であってもよいし、距離的に最短であってもよい。経路探索部２０４は走行経路候補を探索すると、探索した走行経路候補を生成部２０５に出力する。

生成部２０５は、走行情報記憶部２０２を参照して、自車１００の運転者がとる車間距離の分布を第１の分布として生成し、走行情報記憶部２０２を参照して、他車（例えば図１に示す他車Ｃ２など）の運転者がとる車間距離の分布を第２の分布として生成する。また、生成部２０５は、自車１００の運転者がとる車間距離と特徴が類似する車間距離をとる他車の運転者を抽出する。すなわち、生成部２０５は第１の分布と類似する第２の分布を生成する車間距離をとる他車の運転者を抽出する。車間距離の特徴は、車間距離の分布（例えばヒストグラム）の中心を示す第１特性値（例えば最頻値、平均値、中央値など）と車間距離の分布のばらつきを示す第２特性値（例えば分散、標準偏差など）の少なくともいずれかである。車間距離の特徴に歪度や尖度を含めてもよい。本実施形態では最頻値と分散を利用して説明している。生成部２０５は、他車の運転者を抽出すると、抽出した運転者を評価部２０６に出力する。尚、生成部２０５の詳細な説明は後述する。

評価部２０６は、生成部２０５が生成した第１分布と第２分布との比較結果に基づき、自車１００の走行経路候補に含まれる一部走行区間を評価する。より詳しくは、評価部２０６は、生成部２０５が抽出した他車の運転者がとる車間距離の第２分布と、他車の運転者が自車１００の走行経路候補に含まれる一部走行区間でとる車間距離の第２分布の一部との比較結果に基づき、一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であるか否かを判断する。特に、評価部２０６は、これらの特徴の分布間に仮説検定による有意差があるか否かによって、一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であるか否かを判断する。尚、これらの特徴も車間距離の分布の中心を示す第１特性値と車間距離の分布のばらつきを示す第２特性値の少なくともいずれかである。

評価部２０６は、一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であると判断した場合、走行経路候補と判断結果を経路探索部２０４に出力する。経路探索部２０４は判断結果と走行経路候補を受け付けた場合、車間距離の調整が強いられる区間を迂回する走行経路候補を新たに探索する。一方、評価部２０６は、一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間でないと判断した場合、走行経路候補を第２出力部２０７に出力する。したがって、評価部２０６は最初に探索した走行経路候補、または車間距離の調整が強いられる区間を迂回する新たな走行経路候補のいずれかを出力する。尚、評価部２０６の詳細な説明は後述する。

第２出力部２０７は、評価部２０６から出力された走行経路候補を経路情報として出力する。第２出力部２０７が出力した経路情報はネットワークＮＷ及び無線基地局ＢＳ１を経由して自車１００に向けて送信される。自車１００の車体ユニット１３０に含まれる第１出力部１３３は経路情報を受け付けて端末装置１１０に出力する。これにより、自車１００の運転者には、自身の運転特性に応じて車間距離の調整が強いられる区間を含まない走行経路候補が提供されたり、車間距離の調整が強いられる区間を含む走行経路候補が提供されたりする。

次に、図５を参照して、上述したサーバ装置２００のハードウェア構成について説明する。尚、上述した車体ユニット１３０については基本的にサーバ装置２００と同様のハードウェア構成であるため説明を省略する。

図５は、サーバ装置２００のハードウェア構成の一例である。図５に示すように、サーバ装置２００は、少なくともCentral Processing Unit（ＣＰＵ）２００Ａ、Random Access Memory（ＲＡＭ）２００Ｂ、Read Only Memory（ＲＯＭ）２００Ｃ及びネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）２００Ｄを含んでいる。サーバ装置２００は、必要に応じて、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）２００Ｅ、入力Ｉ／Ｆ２００Ｆ、出力Ｉ／Ｆ２００Ｇ、入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈ、ドライブ装置２００Ｉの少なくとも１つを含んでいてもよい。ＣＰＵ２００Ａ、・・・、ドライブ装置２００Ｉは、内部バス２００Ｊによって互いに接続されている。少なくともＣＰＵ２００ＡとＲＡＭ２００Ｂとが協働することによってコンピュータが実現される。

入力Ｉ／Ｆ２００Ｆには、入力装置７１０が接続される。入力装置７１０としては、例えばキーボードやマウスなどがある。
出力Ｉ／Ｆ２００Ｇには、表示装置７２０が接続される。表示装置７２０としては、例えば液晶ディスプレイがある。
入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈには、半導体メモリ７３０が接続される。半導体メモリ７３０としては、例えばUniversal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリやフラッシュメモリなどがある。入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈは、半導体メモリ７３０に記憶されたプログラムやデータを読み取る。
入力Ｉ／Ｆ２００Ｆ及び入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈは、例えばＵＳＢポートを備えている。出力Ｉ／Ｆ２００Ｇは、例えばディスプレイポートを備えている。

ドライブ装置２００Ｉには、可搬型記録媒体７４０が挿入される。可搬型記録媒体７４０としては、例えばCompact Disc（ＣＤ）−ＲＯＭ、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）といったリムーバブルディスクがある。ドライブ装置２００Ｉは、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムやデータを読み込む。
ネットワークＩ／Ｆ２００Ｄは、例えばポートとPhysical Layer Chip（ＰＨＹチップ）とを備えている。サーバ装置２００は、ネットワークＩ／Ｆ２００Ｄを介してネットワークＮＷと接続される。

上述したＲＡＭ２００Ｂには、ＲＯＭ２００ＣやＨＤＤ２００Ｅに記憶されたプログラムがＣＰＵ２００Ａによって格納される。ＲＡＭ２００Ｂには、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムがＣＰＵ２００Ａによって格納される。格納されたプログラムをＣＰＵ２００Ａが実行することにより、上述した各種の機能が実現され、また、後述する各種の動作が実行される。尚、プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。

次に、図６を参照して、自車１００に含まれる車体ユニット１３０の動作について説明する。

図６は、車間距離計測部１３１の動作の一例を示すフローチャートである。まず、運転者が自車１００のキースイッチを押下すると、自車１００に搭載されたバッテリーからの電力が端末装置１１０、車載センサ１２０及び車体ユニット１３０に供給される。これにより、端末装置１１０、車載センサ１２０及び車体ユニット１３０はそれぞれ作動する。具体的には、端末装置１１０であれば出発地及び目的地を入力するための入力画面を表示し、車載センサ１２０であれば電波を照射する。

端末装置１１０に表示された走行経路候補に従って自車１００が走行を開始すると、上述したように、車載センサ１２０から照射された電波と車載センサ１２０が検知した電波が車間距離計測部１３１に入力される。車間距離計測部１３１は、入力された電波の周波数差分に基づいて、自車１００と他車Ｃ１との車間距離を計測する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１の処理が完了すると、計測した車間距離を含む走行情報を送信する（ステップＳ１０２）。具体的には、車間距離計測部１３１は、計測した車間距離に自車１００が現在走行している走行区間を関連付けてドライバＩＤとともに走行情報としてサーバ装置２００に向けて送信する。ステップＳ１０２の処理が完了すると、車間距離計測部１３１は、一定時間が経過するまで待機を続け（ステップＳ１０３：ＮＯ）、一定時間が経過すると（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、再び、ステップＳ１０１及びＳ１０２の処理を繰り返す。これにより、車間距離を含む走行情報が周期的に自車１００からサーバ装置２００に送信される。

次に、図７を参照して、走行情報を受け付けたサーバ装置２００の動作について説明する。

図７は、サーバ装置２００の動作の一例を示すフローチャートである。図７に示すように、情報受付部２０３は車間距離計測部１３１から送信された走行情報を受け付けて（ステップＳ２０１）、新規の走行情報であるか否かを判断する（ステップＳ２０２）。具体的には、情報受付部２０３は、走行情報を受け付けると走行情報記憶部２０２を確認し、受け付けた走行情報のドライバＩＤ及び走行区間が同一の走行情報が記憶されているか否かを判断する。

情報受付部２０３は、受け付けた走行情報のドライバＩＤ及び走行区間が同一の走行情報が記憶されていなかった場合、新規の走行情報であると判断し（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、走行情報を登録する（ステップＳ２０３）。この場合、走行情報に含まれる車間距離に対応するクラスタの頻度が「１」になる。一方、情報受付部２０３は、受け付けた走行情報のドライバＩＤ及び走行区間が同一の走行情報が記憶されていると判断した場合、新規の走行情報でないと判断し（ステップＳ２０２：ＮＯ）、走行情報を更新する（ステップＳ２０４）。これにより、車間距離のクラスタの頻度が加算されていく。

次に、図８を参照して、自車１００に含まれる車体ユニット１３０の別の動作について説明する。

図８は、位置情報受付部１３２及び第１出力部１３３の動作の一例を示すフローチャートである。尚、図８に示すフローチャートは図６に示すフローチャートと異なる走行機会に実行される。具体的には、ある走行機会に図６に示すフローチャートによってサーバ装置２００に自車１００の走行情報が記憶された後に、別の走行機会に図８に示すフローチャートが実行される。

まず、端末装置１１０に出発地及び目的地を入力するための入力画面が表示されると、位置情報受付部１３２は位置情報を受け付けるまで待機を続ける（ステップＳ３０１：ＮＯ）。そして、運転者から出発地と目的地が入力されて、位置情報受付部１３２が位置情報を受け付けると（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、位置情報受付部１３２は位置情報を送信する（ステップＳ３０２）。具体的には、位置情報受付部１３２は出発地、目的地、及びドライバＩＤを含む位置情報を送信する。これにより、サーバ装置２００には位置情報が入力される。

ステップＳ３０２の処理が完了すると、次いで、第１出力部１３３は経路情報を受け付けるまで待機を続ける（ステップＳ３０３：ＮＯ）。経路情報はサーバ装置２００から出力される。そして、第１出力部１３３は経路情報を受け付けると（ステップＳ３０３：ＹＥＳ）、経路情報を出力する（ステップＳ３０４）。これにより、端末装置１１０には経路情報に応じた走行経路候補が表示される。

次に、図９から図１６までを参照して、位置情報を受け付けたサーバ装置２００の動作について説明する。

図９は、サーバ装置２００の動作の別の一例を示すフローチャートである。図９に示すように、情報受付部２０３は位置情報受付部１３２から送信された位置情報を受け付ける（ステップＳ４０１）。情報受付部２０３が位置情報を受け付けると、次いで、経路探索部２０４は情報受付部２０３が受け付けた位置情報に基づいて走行経路候補を探索する（ステップＳ４０２）。具体的には、経路探索部２０４は位置情報に含まれる出発地及び目的地、並びに地図情報記憶部２０１に記憶された地図情報を利用して、走行経路候補を探索する。これにより、図１０に示すように、例えば出発地から目的地までを最短の距離で走行可能な走行経路候補Ｌ０が探索される。

ステップＳ４０２の処理が完了すると、次いで、生成部２０５は走行経路候補Ｌ０を複数の一部走行区間に分割する（ステップＳ４０３）。一例を挙げると、生成部２０５は、走行経路候補Ｌ０上に存在する十字路、三叉路、五叉路といった交差点を利用して走行経路候補Ｌ０を分割する。このような分割以外にも、生成部２０５は例えば都道府県が変わる位置で走行経路候補Ｌ０を分割してもよいし、市区町村が変わる位置で走行経路候補Ｌ０を分割してもよい。図１０では、生成部２０５は、走行経路候補Ｌ０上に存在する交差点Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４を利用して、走行経路候補Ｌ０を区間Ａ、・・・、区間Ｅに分割している。

尚、図１０に示す走行経路候補Ｌ０には、車間距離の調整が強いられる区間Ａ及び区間Ｄと車間距離の調整が強いられない区間Ｂ、区間Ｃ及び区間Ｅとが混在している。車間距離の調整が強いられる区間としては、例えば車線構成が複雑であることにより少しでも車間を空けると無理な割り込みが発生する区間が挙げられる。また、業務車両が多いことにより、一般の道路に比べて短めの車間距離で走行することが多い区間も車間距離の調整が強いられる区間に挙げられる。

ステップＳ４０３の処理が完了すると、次いで、生成部２０５は一部走行区間を含む走行区間を走行した他車の走行情報を取得する（ステップＳ４０４）。具体的には、生成部２０５は走行情報記憶部２０２を確認し、一部走行区間毎にその一部走行区間を含む走行区間を走行した他車の走行情報を取得する。例えば図４に示すように、ドライバＩＤ「０００１」の運転者が運転する他車の走行情報には、走行区間として区間Ａを含む走行情報と区間Ｂを含む走行情報と区間Ｃを含む走行情報の３つの走行情報が存在するが、生成部２０５はこれら３つの走行情報を取得する。ドライバＩＤ「０００３」の運転者が運転する他車の走行情報についても同様である。

一方、ドライバＩＤ「０００２」の運転者が運転する他車の走行情報には、区間Ａを含む走行情報が存在しない。このため、生成部２０５はドライバＩＤ「０００３」の運転者が運転する他車の走行情報を取得しない。この結果、図１１に示すように、生成部２０５は走行情報記憶部２０２からドライバＩＤ「０００１」、「０００３」、「０００４」・・・の運転者が運転する他車の走行情報を取得する。尚、生成部２０５は区間Ｂ、・・・、区間Ｅについても同様に他車の走行情報を取得する。

さらに、生成部２０５は取得した他車の走行情報（図１１参照）に含まれる道路種別を確認し、一部走行区間の道路種別と同一の道路種別を含む走行情報以外を消去し、残った走行情報を車間距離のクラスタ毎に集約する。例えば、図１１に示す他車の走行情報において、一部走行区間が「区間Ａ」である場合、道路種別は「一般道」であるため、生成部２０５は道路種別が「高速道路」である「区間Ｃ」や「区間Ｉ」の走行情報を消去する。そして、生成部２０５は残った他車の走行情報についてドライバＩＤをキーに車間距離のクラスタの頻度を集約する。これにより、図１２（ａ）に示すように、車間距離の頻度が集約され、走行区間が「全一般道」に統一されたドライバＩＤ毎の他車の走行情報が得られる。区間Ｂから区間Ｅについても同様である。

ステップＳ４０４の処理が完了すると、図９に示すように、生成部２０５は走行情報記憶部２０２から自車１００の走行情報を取得する（ステップＳ４０５）。具体的には、生成部２０５は走行情報記憶部２０２から一部走行区間の道路種別と同一の道路種別を含む自車１００の走行情報を取得し集約する。これにより、図１２（ｂ）に示すように、車間距離の頻度が集約され、走行区間が「全一般道」に統一された自車１００の走行情報が得られる。

ステップＳ４０５の処理が完了すると、図９に示すように、生成部２０５は自車１００の走行情報のヒストグラムを生成し（ステップＳ４０６−１）、他車の走行情報のヒストグラムを生成する（ステップＳ４０６−２）。具体的には、図１２（ａ）及び（ｂ）に示すように、生成部２０５は自車１００の走行情報に基づいて自車１００のヒストグラムを生成し、他車の走行情報の各々に基づいて他車のヒストグラムをそれぞれ生成する。ここで、生成部２０５が生成するヒストグラムは、運転者の車間距離に関する運転特性によって大きく２種類に分類される。

例えば、車間距離を一定に保つように車間距離を積極的に調整する運転者であれば、特定の車間距離のクラスタに車間距離の頻度が集中し、そのクラスタ以外のクラスタにはあまり頻度が集中しない。すなわち、図１３（ａ）に示すように、車間距離の分布の広がり（分散）が小さく、かつ、特定のクラスタの頻度が突出する。例えば、図１２（ａ）に示すドライバＩＤ「０００４」の運転者が運転する他車の走行情報も、車間距離０−１０メートルのクラスタの頻度が突出し、そのクラスタ以外のクラスタにはあまり頻度が集中していないため、車間距離を積極的に調整する運転者であると判断することができる。

逆に、車間距離を積極的に調整しない運転者、すなわち車間距離の調整に消極的な運転者であれば、特定の車間距離のクラスタに車間距離の頻度が集中せずにばらつく。すなわち、図１３（ｂ）に示すように、車間距離の分布の広がり（分散）が大きく、かつ、特定のクラスタの頻度が突出しない。このように、生成部２０５が生成する車間距離のヒストグラムによって車間距離を積極的に調整する運転者か調整しない運転者かを判別することができる。

ステップＳ４０６−２の処理が完了すると、図９に示すように、生成部２０５はヒストグラム毎に特徴量を算出する（ステップＳ４０７）。具体的には、生成部２０５は生成した自車１００及び他車のヒストグラムのそれぞれから、図１４に示すように、最頻値及び分散をそれぞれ算出する。尚、最頻値は最頻（最も高い頻度）のクラスタの中央値を表している。例えば図１３（ａ）では車間距離が２０−３０メートルであるクラスタの頻度が最も高いため、最頻値は「２５」になる。一方、分散は最頻値から所定幅以内の車間距離を用いた場合の分散である。

ステップＳ４０７の処理が完了すると、図９に示すように、生成部２０５は自車１００の特徴量と他車の特徴量の類似度をそれぞれ算出する（ステップＳ４０８）。具体的には、生成部２０５はクラスタリングを用いて類似度を算出する。クラスタリングを用いて類似度を算出する場合、例えば図１４に示す自車１００の最頻値と全ての他車の最頻値の各々を利用して生成部２０５はクラスタリングを実行する。これにより、自車１００の最頻値と他車の各最頻値との距離が類似度としてそれぞれ算出される。分散についても同様である。

尚、類似度の算出は、確率分布間の距離を用いた類似度の算出であってもよい。確率分布間の距離を用いて類似度を算出する場合、自車１００の車間距離のヒストグラムと他車１００の車間距離のヒストグラムをそれぞれ確率分布とみなし、確率分布間の距離を類似度として算出する。確率分布間の距離には、例えばカルバック・ライブラー（ＫＬ）距離、ピアソン距離、相対ピアソン距離、Ｌ^２距離などがある（杉山将、「確率分布間の距離推定」、日本応用数理学会論文誌、２０１３年、Ｖｏｌ．２３、Ｎｏ．３、ｐ．４３９〜４５２）。

ステップＳ４０８の処理が完了すると、図９に示すように、生成部２０５は所定値以上の類似度になった特徴量の車間距離をとる他車の運転者を抽出する（ステップＳ４０９）。ここで、クラスタリングを用いた類似度であっても、確率分布間の距離を用いた類似度であっても、距離としての類似度が小さいほど特徴量同士が類似する。このため、生成部２０５は所定値を利用して特徴量同士が類似する他車の運転者を抽出する。これにより、例えば図１４に示すように、特徴量同士が類似すると判断されたドライバＩＤ「０００１」、「０００３」及び「０００６」の運転者が抽出される。すなわち、ここで抽出された他車の運転者は、自車１００の運転者と車間距離に関する運転特性の点で類似する。より詳しくは、自車１００の運転者が車間距離の調整に積極的でない運転者であれば、抽出される他車の運転者も車間距離の調整に積極的でない。

ステップＳ４０９の処理が完了すると、図９に示すように、評価部２０６は自車１００の走行経路候補に含まれる一部走行区間を評価する（ステップＳ４１０）。具体的には、評価部２０６は一部走行区間が車間距離の調整を強いる区間に該当するか否かを判断する。例えば、評価部２０６は一部走行区間である区間Ａの全て最頻値に基づいて区間Ａの分布を生成し、全一般道の全て最頻値に基づいて全一般道の分布を生成する。そして、図１５（ａ）に示すように、生成した最頻値に関する２つの分布同士を対比して有意差があるか否かを仮説検定する。分散についても同様である。そして、区間Ａの最頻値の分布が全一般道の最頻値の分布に比べて有意に小さく、かつ、区間Ａの分散の分布が全一般道の分散の分布に比べて有意に小さければ、評価部２０６は一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間に該当すると判断する（ステップＳ４１１：ＹＥＳ）。

逆に、区間Ａの最頻値の分布が全一般道の最頻値の分布に比べて有意に小さくない場合、又は、区間Ａの分散の分布が全一般道の分散の分布に比べて有意に小さくない場合、評価部２０６は一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間に該当しないと判断する（ステップＳ４１１：ＮＯ）。すなわち、図１５（ａ）のドライバＩＤ「０００１」や「０００３」などで示すように、最頻値が全一般道より区間Ａの方が小さければ、車間距離が短くなっていると判断でき、また、分散が全一般道より区間Ａの方が小さければ、車間距離がよりばらついていないと判断できる。このため、これらの判断結果から車間距離の調整が強いられる区間に該当すると判断することができる。評価部２０６は区間Ｂから区間Ｅについても同様に車間距離の調整が強いられる区間に該当するか否かを判断する。

これにより、図１５（ｂ）に示すように、走行経路候補の一部走行区間である区間Ａから区間Ｅについてフラグが付与される。フラグは車間距離の調整が強いられる区間であるか否かを判別するためのフラグである。具体的には、フラグ「ＴＲＵＥ」は車間距離の調整が強いられる区間であることを示し、フラグ「ＦＡＬＳＥ」は車間距離の調整が強いられない区間であることを示す。車間距離の調整が強いられる区間については迂回が要求される。

ステップＳ４１１の処理において、一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間に該当すると評価部２０６が判断した場合、その一部走行区間についてステップＳ４０３の処理に移行する。この場合、生成部２０５は走行経路候補に代えて一部走行区間を分割対象として指定する。したがって、生成部２０５は車間距離の調整が強いられる区間をさらに複数の一部走行区間に分割して、後続のステップＳ４０４からＳ４０９の処理を実行する。そして、ステップＳ４０９の処理が完了すると、評価部２０６がステップＳ４１０及びＳ４１１の処理を実行する。すなわち、一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間に該当すると評価部２０６が判断した場合、走行経路候補に車間距離の調整が強いられる区間が含まれなくなるまで、ステップＳ４０３からＳ４１１の処理が繰り返される。これにより、車間距離の調整が強いられる区間が含まれない迂回経路を経由した走行経路候補が得られる。

具体的には、図１６に示すように、車間距離の調整が強いられる区間と判断された区間Ａについては車間距離の調整が強いられない区間Ｘ及び区間Ｙを利用して迂回する走行経路候補Ｌ９に修正される。同様に、車間距離の調整が強いられる区間と判断された区間Ｄについては車間距離の調整が強いられない区間Ｚ及び区間Ｗを利用して迂回する走行経路候補Ｌ９に修正される。

ステップＳ４１１の処理において、一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間に該当しないと評価部２０６が判断した場合、第２出力部２０７は走行経路候補を経路情報として出力する（ステップＳ４１２）。第２出力部２０７が経路情報を出力すると、自車１００の車体ユニット１３０に含まれる第１出力部１３３がその経路情報を受け付ける。そして、第１出力部１３３は経路情報を端末装置１１０に出力する。これにより、端末装置１１０には図１６に示す走行経路候補Ｌ９が表示される。

以上説明したように、本実施形態によれば、生成部２０５は、運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する走行情報記憶部２０２を参照して、自車１００の運転者がとる車間距離と特徴が類似する車間距離をとる他車の運転者を抽出する。そして、評価部２０６は、他車の運転者がとる車間距離の特徴と自車１００の走行経路候補Ｌ０の一部走行区間で他車の運転者がとる車間距離の特徴との比較結果に基づき、一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であるか否かを判断する。これにより、車間距離の調整が強いられる走行区間であるか否かを判断することができる。

特に、評価部２０６は一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であると判断した場合、第２出力部２０７は一部走行区間を迂回する走行経路候補Ｌ９を出力する。この結果、車間距離の調整に慣れていない初心者や高齢者などが運転者になる場合、これらの運転者には車間距離の調整が強いられる区間を迂回する走行経路候補Ｌ９が端末装置１１０に表示される。このため、これらの運転者は出発地から目的地まで円滑な運転を行うことができる。

以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、フラグがＴＲＵＥの区間を迂回せずに、その区間に重み付けを行って、走行経路候補を再探索するようにしてもよい。これにより、車間距離の調整が強いられる区間を含まない走行経路候補が探索されないことが回避される。

なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離の第１分布を生成する第１生成ステップと、前記記憶部を参照して、他車の運転者がとる車間距離の第２分布を生成する第２生成ステップと、前記第１分布と前記第２分布との比較結果に基づき、前記自車の走行経路候補に含まれる走行区間を評価する評価ステップと、をコンピュータが実行する走行区間評価方法。
（付記２）前記第１分布と特徴が類似する前記第２分布が生成される車間距離をとる他車の運転者を抽出する抽出ステップを含み、前記評価ステップは、前記抽出ステップが抽出した他車の運転者がとる車間距離の第２分布と、前記抽出ステップが抽出した他車の運転者が前記走行区間でとる車間距離の第２分布の一部との比較結果に基づいて、前記走行区間を評価する、付記１に記載の走行区間評価方法。
（付記３）前記評価ステップは、前記第２分布と前記第２分布の一部との間に仮説検定による有意差があるか否かによって、前記走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であるか否かを判断する、付記２に記載の走行区間評価方法。
（付記４）前記走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であると判断した場合に、前記走行区間を迂回する走行経路候補を出力する出力ステップを含む、付記３に記載の走行区間評価方法。
（付記５）前記特徴は、前記第１分布及び前記第２分布のそれぞれの中心を示す第１の特性値と前記第１分布及び前記第２分布のそれぞれのばらつきを示す第２の特性値の少なくともいずれかを含む、付記２から４のいずれか１項に記載の走行区間評価方法。
（付記６）前記走行経路候補を複数の走行区間に分割する分割ステップを含む、付記１から５のいずれか１項に記載の走行区間評価方法。
（付記７）前記自車の出発地及び目的地を含む位置情報、並びに前記自車が計測を終えた車間距離を含む走行情報を受け付ける受付ステップと、前記走行情報を前記記憶部に登録する登録ステップと、前記位置情報に基づいて、前記走行経路候補を探索する探索ステップと、を含む付記１から６のいずれか１項に記載の走行区間評価方法。
（付記８）運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離の第１分布を生成する第１生成ステップと、前記記憶部を参照して、他車の運転者がとる車間距離の第２分布を生成する第２生成ステップと、前記第１分布と前記第２分布との比較結果に基づき、前記自車の走行経路候補に含まれる走行区間を評価する評価ステップと、をコンピュータに実行させる走行区間評価プログラム。
（付記９）運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離の第１分布を生成し、前記記憶部を参照して、他車の運転者がとる車間距離の第２分布を生成する生成部と、前記第１分布と前記第２分布との比較結果に基づき、前記自車の走行経路候補に含まれる走行区間を評価する評価部と、を有する走行区間評価装置。
（付記１０）前記生成部は、前記第１分布と特徴が類似する前記第２分布が生成される車間距離をとる他車の運転者を抽出し、前記評価部は、前記抽出ステップが抽出した他車の運転者がとる車間距離の第２分布と、前記抽出ステップが抽出した他車の運転者が前記走行区間でとる車間距離の第２分布の一部との比較結果に基づいて、前記走行区間を評価する、付記９に記載の走行区間評価装置。
（付記１１）前記評価部は、前記第２分布と前記第２分布の一部との間に仮説検定による有意差があるか否かによって、前記走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であるか否かを判断する、付記１０に記載の走行区間評価装置。
（付記１２）前記走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であると判断した場合に、前記走行区間を迂回する走行経路候補を出力する出力部を含む、付記１１に記載の走行区間評価装置。
（付記１３）前記特徴は、前記第１分布及び前記第２分布のそれぞれの中心を示す第１の特性値と前記第１分布及び前記第２分布のそれぞれのばらつきを示す第２の特性値の少なくともいずれかを含む、付記１０から１２のいずれか１項に記載の走行区間評価装置。
（付記１４）前記生成部は、前記走行経路候補を複数の走行区間に分割する、付記９から１３のいずれか１項に記載の走行区間評価装置。
（付記１５）前記自車の出発地及び目的地を含む位置情報、並びに前記自車が計測を終えた車間距離を含む走行情報を受け付ける情報受付部と、前記位置情報に基づいて、前記走行経路候補を探索する経路探索部と、を含み、前記情報受付部は、前記走行情報を前記記憶部に登録する、付記９から１４のいずれか１項に記載の走行区間評価装置。
（付記１６）運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離と特徴が類似する車間距離をとる他車の運転者を抽出する抽出ステップと、前記他車の運転者がとる車間距離の第１特徴と前記自車の走行経路候補の一部走行区間で前記他車の運転者がとる車間距離の第２特徴との比較結果に基づき、前記一部走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であるか否かを判断する判断ステップと、をコンピュータが実行する走行区間評価方法。

１００ 自車
２００ サーバ装置
２０１ 地図情報記憶部
２０２ 走行情報記憶部
２０３ 情報受付部
２０４ 経路探索部
２０５ 生成部
２０６ 評価部
２０７ 第２出力部

Claims (9)

1. 運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離の第１分布を生成する第１生成ステップと、
   前記記憶部を参照して、他車の運転者がとる車間距離の第２分布を生成する第２生成ステップと、
   前記第１分布と前記第２分布との比較結果に基づき、前記自車の走行経路候補に含まれる走行区間を評価する評価ステップと、
   をコンピュータが実行する走行区間評価方法。
2. 前記第１分布と特徴が類似する前記第２分布が生成される車間距離をとる他車の運転者を抽出する抽出ステップを含み、
   前記評価ステップは、前記抽出ステップが抽出した他車の運転者がとる車間距離の第２分布と、前記抽出ステップが抽出した他車の運転者が前記走行区間でとる車間距離の第２分布の一部との比較結果に基づいて、前記走行区間を評価する、請求項１に記載の走行区間評価方法。
3. 前記評価ステップは、前記第２分布と前記第２分布の一部との間に仮説検定による有意差があるか否かによって、前記走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であるか否かを判断する、請求項２に記載の走行区間評価方法。
4. 前記走行区間が車間距離の調整が強いられる区間であると判断した場合に、前記走行区間を迂回する走行経路候補を出力する出力ステップを含む、
   請求項３に記載の走行区間評価方法。
5. 前記特徴は、前記第１分布及び前記第２分布のそれぞれの中心を示す第１の特性値と前記第１分布及び前記第２分布のそれぞれのばらつきを示す第２の特性値の少なくともいずれかを含む、
   請求項２から４のいずれか１項に記載の走行区間評価方法。
6. 前記走行経路候補を複数の走行区間に分割する分割ステップを含む、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の走行区間評価方法。
7. 前記自車の出発地及び目的地を含む位置情報、並びに前記自車が計測を終えた車間距離を含む走行情報を受け付ける受付ステップと、
   前記走行情報を前記記憶部に登録する登録ステップと、
   前記位置情報に基づいて、前記走行経路候補を探索する探索ステップと、
   を含む請求項１から６のいずれか１項に記載の走行区間評価方法。
8. 運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離の第１分布を生成する第１生成ステップと、
   前記記憶部を参照して、他車の運転者がとる車間距離の第２分布を生成する第２生成ステップと、
   前記第１分布と前記第２分布との比較結果に基づき、前記自車の走行経路候補に含まれる走行区間を評価する評価ステップと、
   をコンピュータに実行させる走行区間評価プログラム。
9. 運転者と車間距離とを含む走行情報を記憶する記憶部を参照して、自車の運転者がとる車間距離の第１分布を生成し、前記記憶部を参照して、他車の運転者がとる車間距離の第２分布を生成する生成部と、
   前記第１分布と前記第２分布との比較結果に基づき、前記自車の走行経路候補に含まれる走行区間を評価する評価部と、
   を有する走行区間評価装置。

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