JP2018010407A - 運転支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】ドライバの運転の傾向が特異的に異なる場合にも、これを検出する技術を提供する。【解決手段】車載器１０は、運転行動データに基づいて運転シーン毎に特徴情報を生成し、センタ装置３０に送信する。センタ装置３０は、受信した特徴情報を、地図上の各地点に対応づけて履歴蓄積部３１に蓄積する。運転評価部３３は、履歴蓄積部３１に蓄積された履歴情報と特徴情報とを比較することで評価値Ａを求め、車両毎に各地点の評価値Ａを評価蓄積部３４に蓄積する。特異判定部３５は、車両毎に、走行経路に沿って評価値Ａを累積した累積値Ｅを求める。累積値Ｅが累積閾値Ｅthより大きい場合に、その車両の運転は特異であると判断し支援情報を作成して、運転が特異な対象車両と周辺車両に配信する。支援情報を受信した各車両の車載器１０は、ドライバに注意を促す運転支援を実行する。【選択図】図１

Description

本開示は、不特定多数の車両から得られる運転履歴を表すデータを用いて運転支援を実行する技術に関する。

特許文献１には、データベースから走行中の経路に対応する運転履歴データを抽出し、抽出した運転履歴データ中に示された運転操作をガイド情報として提示する技術が開示されている。また、運転の傾向には個人差があることから、予めドライバを運転傾向が類似するもの毎に分類しておき、類似する運転を行うグループの運転履歴データを選択するようにされている。

特許第５３７５８０５号公報

特許文献１に記載の従来技術では、運転の個人差に対して、類似する運転を行うグループの運転履歴を選択することで対処している。しかし、この手法では、自分だけ他のドライバとは運転の傾向が異なっている場合に、対処することができない。運転の傾向は、例えば、地域や文化によって異なるため、外国など普段運転しない地域で運転する場合には、このような状況が発生し得る。そして、このような場合、運転の傾向が他とは異なるドライバである特異ドライバにとっては、他のドライバが運転する車両の挙動には類似する運転は含まれておらず、ガイド情報としては不適当である。さらに、このような場合、特異ドライバは、他のドライバが運転する車両の挙動を予想することが困難であり、逆に、他のドライバも、特異ドライバが運転する車両の挙動を予測することが困難であるため、互いに注意が必要である。しかし、従来技術では、このような特異ドライバを見つけることができないという問題があった。

本開示は、ドライバの運転の傾向が特異的に異なる場合にも、これを検出する技術を提供する。

本開示の運転支援システム（１）は、情報取得部（１１，１２）と、履歴蓄積部（３１）と、運転評価部（３３）と、評価蓄積部（１７，３４）と、特異判定部（１８，３５）と、を備える。

情報取得部は、複数の車両から該車両の挙動および該車両に対する運転操作のうち少なくとも一方を含む運転行動データと該運転近藤データが得られた位置を表す位置情報とを含む運転情報を取得する。履歴蓄積部は、車両が通行可能な走行経路上に複数設定された地点毎に、過去に検出された運転行動データである履歴情報を蓄積する。運転評価部は、情報取得部が取得した運転情報に基づき、運転情報に含まれる運転行動データと、運転情報に含まれる位置情報に基づいて履歴蓄積部から抽出される履歴情報とを比較することで、履歴情報からの特徴情報の乖離度を表す評価値を求める。評価蓄積部は、運転情報の提供元となった車両である提供元車両毎に、運転評価部にて求められた評価値を蓄積する。特異判定部は、提供元車両毎に予め設定された期間内での評価値の累積値を求め、累積値が予め設定された閾値を超えた場合に、提供元車両のドライバの運転が特異であると判定する。

このような構成によれば、周囲の車両とは運転情報、即ち、車両の挙動またはドライバの運転行動が異なる車両を検出することができる。更に、その検出結果を用いることで、各ドライバに対して特異な運転に対する注意を促す運転支援を行うことができる。

また、瞬時的な運転の特異度を表す評価値を求め、この評価値の累積値によって運転が特異であるか否かを判断しているため、道路環境等の外部要因に起因して突発的に生じる特異な運転を除外し、ドライバの運転傾向に起因して定常的に生じる特異な運転を的確に判断することができる。

なお、評価値の累積値を求める予め設定された期間は、例えば、エンジンを起動してから停止するまでの期間であってもよいし、数分〜数十分程度の一定期間であってもよい。これにより、１回の運転の中で走行する走行経路に沿って、評価値を累積することができる。

なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

第１実施形態の運転支援システムの構成を示すブロック図である。 データ取得部が取得する情報を例示する説明図である。 特徴抽出部での処理の概要を示す説明図である。 特徴抽出部および特徴受信部での処理の概要を示す説明図である。 履歴蓄積部に蓄積される履歴情報の概要を示す説明図である。 運転評価部での処理を示すフローチャートである。 評価対象点と履歴情報を表す点群を例示する説明図である。 評価対象点と履歴情報との距離についての説明図である。 評価蓄積部に蓄積される評価値を例示する説明図である。 特異判定部での処理を示すフローチャートである。 対象車両における情報提示の内容を例示する説明図である。 周辺車両における情報提示の内容を例示する説明図である。 第２実施形態の運転支援システムの構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す運転支援システム１は、車両に搭載される車載器１０と、車載器１０との無線通信を行うセンタ装置３０とを備える。

車載器１０およびセンタ装置３０は、いずれも、ＣＰＵと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ）と、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。車載器１０およびセンタ装置３０の各種機能は、ＣＰＵが非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリが、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、車載器１０およびセンタ装置３０を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。

車載器１０やセンタ装置３０の各種機能を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の要素について、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現してもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は多数の論理回路を含むデジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現してもよい。

［１−２．車載器］
車載器１０は、ＣＰＵがプログラムを実行することで実現される機能構成として、データ取得部１１、特徴抽出部１２、特徴送信部１３、情報受信部１４、情報提示部１５を備える。以下では、当該車載器１０を搭載する車両を自車両という。

データ取得部１１は、自車両に搭載された各種センサ（以下、車載センサ群）２０等から、自車情報、周辺情報、位置情報、時間情報等を予め設定された周期で繰り返し取得する。図２に示すように、自車情報は、自車両の挙動や自車両に対する運転操作を表す情報であり、運転行動データともいう。運転行動データは、例えば、アクセル開度、ブレーキ圧、操舵角、車速、加速度、ヨーレート等を含む。周辺情報は、例えば、レーダセンサ等を用いて検出される自車両の周辺に存在する他車両や障害物に関する物標情報、晴天や雨天といった天気情報等を含む。位置情報および時間情報は、自車両に搭載されたＧＰＳ受信機やナビゲーション装置から得られる現在時刻、自車両の現在位置や進行方向等の情報を含む。また、位置情報には走行経路の情報も含む。

特徴抽出部１２は、図３に示すように、まず、データ取得部１１にて取得される運転行動データの時系列（以下、時系列データ）に基づき、時系列データに含まれる繰り返しパターンを、予め設定された規則に従って、各々が何らかの運転シーンを表す複数の部分系列に分割する。以下では、この部分系列のそれぞれを運転シーンともよぶ。なお、運転シーンの抽出には、例えば、特開２０１３−２５０６６３号公報等に記載された公知の符号化技術を用いることができる。記号化技術を用いる手法に限らず、停止中を一つの運転シーンと見なすなど、予め決められたルールに従って運転シーンを抽出するようにしてもよい。

特徴抽出部１２は、更に、運転シーン毎にその運転シーンの特徴を表す特徴情報を抽出する。ここでは、図４に示すように、特徴情報としてトピック割合を用いる。トピック割合とは、運転シーンの特徴的なパターンを表す複数の運転トピックを予め用意しておき、着目する運転シーンを運転トピックの混合によって表現した場合に求められる混合比のことをいう。なお、トピック割合は、例えば特開２０１４−２３５６０５号公報等に記載された公知の技術であるため、その詳細についての説明は省略する。

特徴送信部１３は、特徴抽出部１２にて抽出された特徴情報を、位置情報、時間情報等からなるインデックス情報と共にセンタ装置３０に送信する。以下では、特徴情報と、これに対応づけられたインデックス情報とを総称して運転情報という。

情報受信部１４は、センタ装置３０から配信される特異性の高い運転をする車両に対処するための支援情報を受信する。
情報提示部１５は、情報受信部１４が受信した支援情報を、自車両の乗員に対して提示する。

［１−３．センタ装置］
センタ装置３０は、ＣＰＵがプログラムを実行することで実現される機能構成として、特徴受信部３２、運転評価部３３、特異判定部３５、情報配信部３６を備える。また、メモリには、プログラムが格納される他、少なくとも履歴蓄積部３１および評価蓄積部３４としての領域が確保されている。

履歴蓄積部３１は、車両が走行可能な経路上に設定された地点毎に、各地点で検出される特徴情報を蓄積したものである。以下では、履歴蓄積部３１に蓄積された特徴情報を履歴情報という。なお、地点は、例えば、数ｍ〜数十ｍ程度の一定間隔に設定する。更に、実際に検出される運転シーンを利用して、各地点を、適宜、分割や結合して最適化する等してもよい。

特徴受信部３２は、車載器１０から送信されてくる車両情報を取得し、取得した車両情報を、履歴蓄積部３１に蓄積すると共に、運転評価部３３に供給する。但し、図４に示すように、履歴情報の蓄積に用いる地点と特徴情報が示す運転シーンとは、基本的には一致しないため、ある運転シーンの特徴情報は、その運転シーンに対応する複数の地点に蓄積されることになる。更に、同じ運転シーンであっても、その運転シーンの切れ目となる地点は、ドライバによってばらつきがある。このため、運転シーンに対応する地点（以下、対応地点）の前後所定個の地点（以下、付加地点）にも同じ特徴情報を蓄積する。その結果、履歴蓄積部３１には、図５に示すように、地点毎に複数の運転シーンについての特徴情報が履歴情報として蓄積されることになる。

運転評価部３３は、特徴受信部３２から提供される車両情報に示された特徴情報と、履歴蓄積部３１に蓄積された履歴情報との距離を、地点毎に算出する。その処理の詳細を、図６に示すフローチャートに沿って説明する。但し、ここでは、一つの運転シーン（以下、対象シーン）に対する処理について説明する。従って、運転情報に複数の運転シーンが含まれている場合は、各運転シーンについて同様の処理を実行する。

運転評価部３３として機能するＣＰＵは、まず、Ｓ１１０にて、対象シーンに属する対応地点の一つを選択する。以下、選択された対応地点を選択地点という。
Ｓ１２０では、履歴蓄積部３１に、選択地点についての履歴情報が十分に蓄積されているか否かを判断する。具体的には、所定個（例えば、３０個）以上の履歴情報が蓄積されていれば十分であると判断する。そして、蓄積が十分であればＳ１３０に進み、蓄積が不十分であればＳ１７０に進む。

Ｓ１３０では、選択地点の運転履歴に対する対象シーンの特徴情報の平均距離を算出する。なお、図７に示すように、特徴情報は、運転トピックを基底とする多次元空間上の点として表現される。そして、選択地点の履歴情報を表す点群と、評価対象となる対象シーンの特徴情報を表す評価対象点との平均距離は、以下のように定義する。即ち、図８に示すように、点群の中から、評価対象点との距離が近いものから所定個を代表点として選択し、選択された各代表点と評価対象点との距離の平均値を、点群と評価対象点との平均距離とする。なお、代表点の選択方法はこれに限らず、例えば、予め設定された単位角度範囲毎に、最も近い位置にある点を代表点として選択するなどしてもよい。

Ｓ１４０では、点群のばらつき度、例えば標準偏差を算出し、Ｓ１３０で求めた平均距離を点群のばらつき度で割ることで正規化した平均距離を求め、これを評価値Ａとする。つまり、ばらつきが小さいときには、その地点では全員がほぼ同様の運転をしていることを表し、ばらつきが大きいときには、その地点では全員がそれぞれ独自の運転をしていることを表す。従って、同じ平均距離であっても、点群のばらつき度が小さいほど、他の履歴情報からみた特異度は大きく、ばらつき度が大きいほど、他の履歴情報からみた特異度は小さいと考えられる。つまり、評価値Ａはこのような考え方を反映した値となっている。

Ｓ１５０では、Ｓ１４０にて算出された評価値Ａが、予め設定された不感閾値Ａthより大きな値であるか否かを判断する。Ａ＞Ａthであれば、評価値Ａは不感帯外の値であるとして、Ｓ１７０に進み、Ａ≦Ａthであれば、評価値Ａは不感帯に属する値であるとして、Ｓ１６０に進む。

Ｓ１６０では、選択地点の評価値Ａをゼロに設定する。
Ｓ１７０では、車両毎に評価値Ａをインデックス情報と対応づけて評価蓄積部３４に記憶する。これにより評価蓄積部３４には、図９に示すように、車両毎に、その走行経路に沿って評価値が蓄積されることになる。なお、評価蓄積部３４は、取得後の経過時間が予め設定された閾値時間以上経過したものを消去するように構成してもよい。また、自車両の図示しない他の車載装置からエンジンの起動、停止が通知される場合、エンジンが起動される毎に、その車両に関する過去の評価値Ａを消去するように構成してもよい。

Ｓ１８０では、対象シーンに属する全ての対象地点について、上述のＳ１１０〜Ｓ１７０の処理を実行したか否かを判断する。未処理の対象地点が存在すれば、Ｓ１１０に戻り、その未処理の対象地点について同様の処理を繰り返す。一方、全ての対象地点が処理済みであれば、本処理を終了する。

特異判定部３５は、評価蓄積部３４に蓄積された評価値に基づき、車両毎に、注意を要する特異な運転をしているか否かを判定する。その処理の詳細を、図１０に示すフローチャートに沿って説明する。但し、ここでは、判定の対象となる一つの車両（以下、対象車両）に対する処理について説明する。

特異判定部３５として機能するＣＰＵは、Ｓ２１０にて、対象車両についての評価値Ａの蓄積は、所定の判定精度が得られることを期待できる十分な数に達しているか否かを判断する。十分な数に達していなければ、そのまま本処理を終了し、十分な数に達していればＳ２２０に進む。

Ｓ２２０では、特異判定に用いる累積値Ｅの算出に用いる累積範囲を設定する。例えば、最新の所定個の評価値Ａを累積範囲とすることが考えられる。但し、エンジンを起動してから停止するまでを一走行として、その一走行内で得られた評価値を用いたり、ナビゲーション装置で経路設定がされている場合、そのスタート地点から目的地までの経路上で得られた評価値を用いたりしてもよい。また累積範囲として、予め設定した地点を除外するような累積範囲を設定しても良い。これによって、例えば、工事現場などドライバに関わらず特異な運転をしてしまう区間の影響を特異判定から取り除くことができる。

Ｓ２３０では、Ｓ２２０で設定された累積範囲内の評価値Ａを順次加算することで累積値Ｅを算出する。但し、加算の対象となる評価値Ａが予め設定された上限値ＬＵを超えている場合には、その評価値Ａの値を上限値ＬＵに制限して加算する。なお、上限値ＬＵについては、図９参照のこと。

Ｓ２４０では、累積値Ｅが予め設定された累積閾値Ｅthより大きいか否かを判断する。Ｅ＞Ｅthであれば、Ｓ２５０に進み、Ｅ≦Ｅthであれば本処理を終了する。
Ｓ２５０では、対象車両が他車両と比較して特異な運転をしているものとして、その旨を表す支援情報を生成して、本処理を終了する。

情報配信部３６は、特異判定部３５で生成された支援情報を、特異な運転をしていると判定された対象車両および対象車両の周囲に存在する周辺車両に配信する。なお、支援情報は、対象車両および周辺車両のいずれか一方に配信してもよい。

［１−４．動作］
このように構成された運転支援システム１では、各車両に搭載された車載器１０は、運転行動データに基づいて運転シーン毎に特徴情報を生成し、これをインデックス情報と共に、センタ装置３０に送信する。

センタ装置３０は、各車両の車載器１０から取得した特徴情報を、地図上の各地点に対応づけて履歴蓄積部３１に蓄積する。これと共に、運転評価部３３にて、その特徴情報が取得された位置に対応する履歴情報と比較することで、提供元車両の運転に対する評価値Ａを求め、車両毎に各地点の評価値Ａをインデックス情報と共に評価蓄積部３４に蓄積する。そして、特異判定部３５にて、評価蓄積部３４に蓄積された評価値Ａに基づき、車両毎に、即ち、走行経路に沿って評価値Ａを累積したものを累積値Ｅとして求める。この累積値Ｅが累積閾値Ｅthより大きい場合に、その車両は、特異な運転を行っているものとして、支援情報を作成する。そして、情報配信部３６は、対象車両と周辺車両に支援情報を配信する。

支援情報を受信した車両は、ヘッドアップディスプレイ等を利用して、ドライバに注意を促すテキストやマーク等を表示する。例えば、特異な運転をする車両が自車両、即ち、自車両が対象車両であった場合、周囲とは異なる特異な運転を行っているのは、慣れない場所を走行しているものと推定されるため、図１１に示すように、その旨を表すテキストを表示する。これにより、自身の運転に対する注意をドライバに喚起させるような運転支援を実施する。一方、特異な運転をする車両が他車両、即ち、自車両が周辺車両であった場合、図１２に示すように、特異な運転をする車両を、マーク等を用いて他車両とは識別できるように表示する。これにより、注意を要する車両をドライバに認識させるような運転支援を実施する。

［１−５．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１ａ）場所ごとに特徴情報と履歴情報を比較することで履歴情報からの乖離度を表す評価値Ａを求め、その評価値Ａを車両毎に累積した累積値Ｅを求め、その累積値Ｅが累積閾値Ｅthを越えた場合に、その車両は特異な運転をしているものと判断している。このため、周囲の環境やドライバの不注意等に基づいて生じる突発的な特異性を排除し、ドライバの運転傾向に起因する定常的な特異性を抽出することができる。

（１ｂ）特徴情報として、運転データそのものではなく、運転の傾向を少数の数値で表現するトピック割合を用いている。このため、履歴蓄積部３１での履歴情報の蓄積に必要なデータ容量を削減することができる。

（１ｃ）評価値Ａの算出に、地点毎に蓄積された履歴情報を用い、この履歴情報と特徴情報との平均距離（即ち、乖離度）を評価値Ａとしている。つまり、地点毎に異なった基準を用いて評価値Ａを求めているため、「交差点」「高速道路」「市街地路」といった道路種別や、国や地域等による運転特性の差等を含めた判定を行うことができる。

（１ｄ）履歴情報との平均距離を、履歴情報のばらつき度を用いて正規化した値を評価値Ａとして求めている。つまり、どのドライバも同じ運転をする地点では、平均距離が小さくても評価値Ａは大きな値となり、逆に、各ドライバがそれぞれ異なった運転をする地点では、平均距離が大きくても評価値Ａは小さな値となる。このため、地点の状況に応じた的確な評価値Ａを算出することができる。

（１ｅ）評価値Ａを求める際に、不感帯を設けることによって、不感閾値Ａth以下の値をゼロとしている。これにより、異常とは言えない小さな値の評価値Ａによって、累積値Ｅが徐々に上昇することにより、特異判定で誤判定が生じてしまうことを抑制することができる。

（１ｆ）累積値Ｅを求める際に、評価値Ａの上限を上限値ＬＵに制限している。これにより、道路環境やドライバのミス等に起因して突発的に極端に高い値となる評価値Ａの影響を抑制し、ドライバの運転傾向に起因して繰り返し高い値となる評価値Ａの影響を強調することができる。

（１ｇ）特異な運転をする車両に関する支援情報を、特異な運転をする車両である対象車両および対象車両の周辺に位置する周辺車両の両方に提供している。つまり、対象車両のドライバにとって、周辺車両の挙動は予測し難く、逆に、周辺車両のドライバにとって、対象車両の挙動は予想し難いと考えられるため、その両者に対して注意喚起をするようにされている。これにより、例えば、対象車両のドライバに対して慣れない土地での運転を支援することができる。また、対象車両以外の車両に対しては、挙動の予測が困難な車両に対してだけ注意喚起が行われるため、わずらわしさが抑制された支援を実現することができる。

［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

前述した第１実施形態では、対象車両の特異判定および判定結果に基づく支援情報の配信をセンタ装置３０が行っている。これに対し、第２実施形態では、これらを車載器側で行う点で、第１実施形態と相違する。

図１３に示すように、運転支援システム１ａは、車載器１０ａと、センタ装置３０ａとを備える。
［２−２．センタ装置］
センタ装置３０ａは、第１実施形態で説明したセンタ装置３０と同様に、履歴蓄積部３１、特徴受信部３２、運転評価部３３を備える。センタ装置３０ａは、更に、評価送信部３７を備える。つまり、センタ装置３０ａは、センタ装置３０の構成から、評価蓄積部３４、特異判定部３５、情報配信部３６が省略され、評価送信部３７が追加されている。

評価送信部３７は、運転評価部３３で算出された評価値を、その評価値の元となった運転情報の提供元である対象車両に対して送信する。
［２−３．車載器］
車載器１０ａは、第１実施形態で説明した車載器１０と同様に、データ取得部１１、特徴抽出部１２、特徴送信部１３、情報受信部１４、情報提示部１５を備える。車載器１０ａは、更に、評価受信部１６、評価蓄積部１７、特異判定部１８、情報送信部１９を備える。

評価受信部１６は、自車両が送信した車両情報についての評価値をセンタ装置３０ａから受信し、その受信した評価値を、評価蓄積部１７に蓄積する。評価蓄積部１７への評価値の蓄積の仕方は、自車両に関する評価値のみを蓄積する以外は、センタ装置３０の評価蓄積部３４の場合と同様である。

特異判定部１８は、センタ装置３０の特異判定部３５と同様のものであり、評価値の累積値を用いて、自車両が特異な運転をしているか否かを判断する。自車両が特異な運転をしていると判断した場合は、その旨を表す支援情報を作成して、情報提示部１５および情報送信部１９に供給する。情報提示部１５は、図１１に示すように、自車のドライバに対して注意を喚起する表示を行うことによって運転支援を行う。

情報送信部１９は、特異判定部１８が生成した支援情報を、自車両の周辺に存在する周辺車両に送信する。この支援情報を受信した周辺車両は、図１２に示すように、挙動を予測不能な特異な運転を行う車両が存在することを、ドライバに対して注意を喚起する表示を行うことによって運転支援を行う。

［２−４．効果］
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）〜（１ｇ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。

（２ａ）センタ装置３０ａでの処理負荷を軽減することができる。
（２ｂ）各車載器１０ａは、自車両に関する特異判定を行えばよいため、大幅に負荷を増大させることがない。

（２ｃ）支援情報の送受信は、センタ装置３０ａを介する必要がなく、車々間通信等を利用して、自車両の周辺に位置する車両との間だけで簡易に行うことができる。そのためセンタ装置３０ａが配信先の車両を把握する必要がなく、センタ装置３０ａは送信されてきた運転情報と位置情報に基づきその評価値を送信するだけでよく、センタ装置３０ａを簡略化できる。

［３．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（３ａ）上記実施形態では、運転シーン毎に特徴情報を求めているが、これに限定されるものではない。例えば、一定長さの区間毎に特徴情報を求めたり、予め設定されたルールに従って区切った区間毎に特徴情報を求めたりしてもよい。

（３ｂ）上記実施形態では、特徴情報としてトピック割合を用いているが、これに限定されるものではない。例えば、運転データそのもの用いたり、運転データから抽出される特徴量の分布等を用いたりしてもよい。

（３ｃ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

（３ｄ）上述した運転支援システムの他、当該運転支援システムを構成する車載器やセンタ装置、当該車載器やセンタ装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、運転支援方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１，１ａ…運転支援システム、１０，１０ａ…車載器、１１…データ取得部、１２…特徴抽出部、１３…特徴送信部、１４…情報受信部、１５…情報提示部、１６…評価受信部、１７…評価蓄積部、１８…特異判定部、１９…情報送信部、３０，３０ａ…センタ装置、３１…履歴蓄積部、３２…特徴受信部、３３…運転評価部、３４…評価蓄積部、３５…特異判定部、３６…情報配信部、３７…評価送信部。

Claims (10)

1. 車両の運転を支援する運転支援システム（１）において、
   複数の車両から該車両の挙動および該車両に対する運転操作のうち少なくとも一方を含む運転行動データと該運転行動データが得られた位置を表す位置情報とを含む運転情報を取得するように構成された情報取得部（１１，１２）と、
   車両が通行可能な走行経路上に複数設定された地点毎に、過去に検出された前記運転行動データである履歴情報を蓄積するように構成された履歴蓄積部（３１）と、
   前記情報取得部が取得した運転情報に基づき、該運転情報に含まれる運転行動データと、前記運転情報に含まれる位置情報に基づいて前記履歴蓄積部から抽出される前記履歴情報とを比較することで、前記履歴情報からの前記特徴情報の乖離度を表す評価値を求めるように構成された運転評価部（３３）と、
   前記運転情報の提供元となった車両である提供元車両毎に、前記運転評価部にて求められた評価値を蓄積するように構成された評価蓄積部（１７，３４）と、
   前記提供元車両毎に予め設定された期間内での前記評価値の累積値を求め、該累積値が予め設定された閾値を超えた場合に、該提供元車両のドライバの運転が特異であると判定するように構成された特異判定部（１８，３５）と、
   を備える、運転支援システム。
2. 前記特異判定部は、予め設定された累積範囲内に蓄積された評価値を用いて前記累積値を求める、請求項１に記載の運転支援システム。
3. 前記運転評価部は、前記履歴情報のばらつきに応じて、該履歴情報のばらつきが大きいほど小さな値となるように前記評価値を正規化する、請求項１または請求項２に記載の運転支援システム。
4. 前記運転評価部は、前記評価値が予め設定された不感閾値より小さい場合に、該評価値をゼロに設定する、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の運転支援システム。
5. 前記特異判定部は、前記累積値を求める際に、前記評価値が予め設定された上限値より大きい場合に、該評価値を前記上限値に制限する、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の運転支援システム。
6. 前記情報取得部が取得する前記運転情報は、車両の挙動および運転操作を表す運転データの系列を、予め設定された規則に従って分割することで生成される複数の部分系列を運転シーンとして該運転シーン毎に生成されている、請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の運転支援システム。
7. 前記運転シーンの特徴的なパターンを表すように予め用意された複数の運転トピックを用いて、着目する運転シーンを前記運転トピックの混合によって表現したときに得られる混合比をトピック割合とし、前記特徴情報が前記トピック割合で表現されている、請求項６に記載の運転支援システム。
8. 前記特異判定部にてドライバの運転が特異であると判定された場合に、特異な運転に対する注意を促す支援情報を、各車両のドライバに提示するように構成された情報提示部（１５）を備える、請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の運転支援システム。
9. 前記情報提示部は、ドライバの運転が特異であると判定された車両に対して、前記支援情報を提供する、請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の運転支援システム。
10. 前記情報提示部は、ドライバの運転が特異であると判定された車両から、予め設定された範囲内に存在する車両に対して、前記支援情報を提供する、請求項１ないし請求項９のいずれか１項に記載の運転支援システム。