JP2018169866A - 運転特性管理装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】旅行時間に基づくユーザ毎の運転特性を分類して管理することを可能にした運転特性管理装置及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】リンクを走行したユーザから該リンクを走行するのに要した旅行時間に関する情報を収集し、旅行時間と度数を各軸として統計した２次元統計情報に対して該ユーザが同一リンクを走行した旅行時間を用いることによって、該ユーザの旅行時間を軸に追加した３次元統計情報を生成し、ユーザ毎に生成された３次元統計情報の偏差に基づいてユーザ毎の運転特性を判定し、判定されたユーザ毎の運転特性を分類してデータベースに格納するように構成する。
【選択図】図４

Description

本発明は、ユーザの運転特性を分類して管理する運転特性管理装置及びコンピュータプログラムに関する。

近年、車両の走行案内を行い、運転者が所望の目的地に容易に到着できるようにしたナビゲーション装置が車両に搭載されていることが多い。ここで、ナビゲーション装置とは、ＧＰＳ受信機などにより自車の現在位置を検出し、その現在位置に対応する地図データをＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤなどの記録媒体またはネットワークを通じて取得して液晶モニタに表示することが可能な装置である。更に、かかるナビゲーション装置には、所望する目的地を入力すると、自車位置から目的地までの最適経路を探索する経路探索機能を備えており、探索された最適経路を案内経路として設定し、ディスプレイ画面に案内経路を表示するとともに、交差点に接近した場合等には音声による案内をすることによって、ユーザを所望の目的地まで確実に案内するようになっている。また、近年は携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ等においても上記ナビゲーション装置と同様の機能を有するものがある。

また、上記経路探索機能では、出発地から目的地までの経路を探索する経路探索方法として一般的にダイクストラ法が用いられる。ここで、ダイクストラ法では、経路に含まれる各リンクに対してそれぞれ経路としての適正度を示すコスト値を算出し、算出されたコストの加算値に基づいて最適な経路を特定する。また、コスト値の算出方法としては、リンクを車両が通過するのに必要な時間である旅行時間を用いて算出することが行われている。

例えば特開２００６−１１７４７号公報には、各車両からリンクの旅行時間を収集するとともに、過去に収集した旅行時間のデータの内から、当日の条件（天候、曜日等）と近い条件で走行した旅行時間のデータを抽出し、抽出した旅行時間のデータから当日の旅行時間を算出することについて開示されている。

特開２００６−１１７４７号公報（第８−１０頁）

ここで、リンクの旅行時間は、例えばプローブ情報や道路に設置された車両感知器や光ビーコン等によって収集されるが、上記天候や曜日等の条件が同一であっても運転手の運転特性によってリンクを走行する車両の速度や走行態様は大きく異なるので、収集される旅行時間にはばらつきが生じていた。

ここで、リンクの旅行時間と運転者の運転特性には一定の相関関係があることが予想され、正確なコスト値を算出する為には旅行時間と対応する運転手の運転特性について考慮する必要があった。

本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、ユーザ毎に収集した旅行時間の統計情報に基づいて、旅行時間に基づくユーザ毎の運転特性を分類して管理することを可能にした運転特性管理装置及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

前記目的を達成するため本発明に係る運転特性管理装置は、ユーザでは区分されずにリンク毎に区分され、旅行時間と度数を各軸として統計した２次元の旅行時間の統計情報を取得する２次元統計情報取得手段と、リンクを走行したユーザから該リンクを走行するのに要した旅行時間に関する情報を収集する情報収集手段と、収集した情報に基づいてユーザ毎に区分して、前記２次元の旅行時間の統計情報に対して該ユーザが同一リンクを走行した旅行時間を用いることによって、該ユーザの旅行時間を軸に追加した３次元の旅行時間の統計情報を生成する３次元統計情報生成手段と、ユーザ毎に生成された前記３次元の旅行時間の統計情報の偏差に基づいて、ユーザ毎の運転特性を判定する運転特性判定手段と、判定されたユーザ毎の運転特性を分類してデータベースに格納する分類格納手段と、を有する。

また、本発明に係るコンピュータプログラムは、ユーザの運転特性を判定して管理するコンピュータプログラムである。具体的には、コンピュータを、ユーザでは区分されずにリンク毎に区分され、旅行時間と度数を各軸として統計した２次元の旅行時間の統計情報を取得する２次元統計情報取得手段と、リンクを走行したユーザから該リンクを走行するのに要した旅行時間に関する情報を収集する情報収集手段と、収集した情報に基づいてユーザ毎に区分して、前記２次元の旅行時間の統計情報に対して該ユーザが同一リンクを走行した旅行時間を用いることによって、該ユーザの旅行時間を軸に追加した３次元の旅行時間の統計情報を生成する３次元統計情報生成手段と、ユーザ毎に生成された前記３次元の旅行時間の統計情報の偏差に基づいて、ユーザ毎の運転特性を判定する運転特性判定手段と、判定されたユーザ毎の運転特性を分類してデータベースに格納する分類格納手段と、して機能させる。

前記構成を有する本発明に係る運転特性管理装置及びコンピュータプログラムによれば、ユーザ毎に収集した旅行時間の統計情報に基づいて、旅行時間に基づくユーザ毎の運転特性を分類して管理することが可能となる。そして、例えば分類された運転特性を経路探索のコスト算出に用いれば、運転特性に対応する旅行時間の統計情報から、より適切なリンクのコスト値を特定することが可能であり、ユーザに対してより適切な推奨経路を探索することが可能となる。

本実施形態に係る経路探索システムを示した概略構成図である。 本実施形態に係る経路探索システムの構成を示したブロック図である。 車両から収集される旅行時間に関するプローブ情報の一例を示した図である。 車両から収集されたプローブ情報を統計した統計情報の一例を示した図である。 ユーザの運転特性の分類を管理したＤＢの一例を示した図である。 本実施形態に係るナビゲーション装置の制御系を模式的に示すブロック図である。 本実施形態に係る運転特性分類処理プログラムのフローチャートである。 本実施形態に係る経路探索処理プログラムのフローチャートである。

以下、本発明に係る運転特性管理装置をサーバ装置に具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係るサーバ装置１を含む経路探索システム２の概略構成について図１及び図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係る経路探索システム２を示した概略構成図である。図２は本実施形態に係る経路探索システム２の構成を示したブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る経路探索システム２は、プローブセンタ３が備えるサーバ装置（運転特性管理装置）１と、車両４に搭載された通信端末であるナビゲーション装置５と、を基本的に有する。また、サーバ装置１とナビゲーション装置５は通信ネットワーク網６を介して互いに電子データを送受信可能に構成されている。尚、ナビゲーション装置５の代わりに、例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータを用いても良い。

ここで、プローブセンタ３が備えるサーバ装置１は、全国を走行する各車両から現在時刻や走行情報等を含むプローブ情報（材料情報）を収集して蓄積するとともに、蓄積されたプローブ情報から道路に関する各種支援情報（例えば道路の通行止め情報、事故情報、渋滞情報、旅行時間等）を生成し、生成された支援情報をナビゲーション装置５に対して配信したり、支援情報を用いた各種処理を行う情報配信サーバである。特に本実施形態では、サーバ装置１は、リンクを通過するのに必要であった時間である旅行時間を各車両から収集し、収集したリンクの旅行時間を統計することによって、旅行時間と度数を各軸として統計した“２次元の旅行時間の統計情報（以下、２次元統計情報という）”、２次元の旅行時間の統計情報に対してユーザの旅行時間を更に軸に追加した“３次元の旅行時間の統計情報（以下、３次元統計情報という）”、３次元統計情報を同じ運転特性のユーザ間で統合した“統合統計情報”をそれぞれ生成する。

また、サーバ装置１は、上記生成された“３次元統計情報”に基づいてユーザの運転特性の分類並びに管理についても行う。更に、サーバ装置１は最新バージョンの地図情報を備え、ナビゲーション装置５の要求に応じて上記生成された“２次元統計情報”又は“統合統計情報”を用いた経路探索についても行う。具体的には、ナビゲーション装置５において目的地が設定された場合に、ナビゲーション装置５からサーバ装置１へと出発地や目的地等の経路探索に必要な情報が経路探索要求とともに送信される。そして経路探索要求を受信したサーバ装置１は、サーバ装置１の有する地図情報やプローブ情報に基づいて生成された“２次元統計情報”又は“統合統計情報”等を用いて経路探索を行い、出発地から目的地までの推奨経路（センタールート）を特定する。その後、特定された推奨経路に関する経路情報を要求元のナビゲーション装置５へと送信する。そして、ナビゲーション装置５はサーバ装置１から受信した経路情報を用いて案内経路を設定する。

但し、経路探索処理については必ずしもサーバ装置１で行う必要は無く、ナビゲーション装置５で行っても良い。その場合には、プローブ情報に基づいて生成された“２次元統計情報”及び“統合統計情報”に関する情報をサーバ装置１からナビゲーション装置５へと配信し、ナビゲーション装置５は配信された情報やナビゲーション装置５が有する地図情報等に基づいて経路探索を行う。

一方、ナビゲーション装置５は、車両４に搭載され、格納する地図データに基づいて自車位置周辺の地図を表示したり、地図画像上において車両の現在位置を表示したり、設定された案内経路に沿った移動案内を行う車載機である。尚、ナビゲーション装置５の詳細については後述する。

また、通信ネットワーク網６は全国各地に配置された多数の基地局と、各基地局を管理及び制御する通信会社とを含み、基地局及び通信会社を有線（光ファイバー、ＩＳＤＮ等）又は無線で互いに接続することにより構成されている。ここで、基地局はナビゲーション装置５との通信をするトランシーバー（送受信機）とアンテナを有する。そして、基地局は通信会社の間で無線通信を行う一方、通信ネットワーク網６の末端となり、基地局の電波が届く範囲（セル）にあるナビゲーション装置５の通信をサーバ装置１との間で中継する役割を持つ。

続いて、経路探索システム２におけるサーバ装置１の構成について図２を用いてより詳細に説明する。サーバ装置１は、図２に示すようにサーバ制御ＥＣＵ１１と、サーバ制御ＥＣＵ１１に接続された情報記録手段としてのプローブ情報ＤＢ１２と、統計情報ＤＢ１３と、運転特性ＤＢ１４と、サーバ側地図ＤＢ１５と、サーバ側通信装置１６とを備える。

サーバ制御ＥＣＵ１１（エレクトロニック・コントロール・ユニット）は、サーバ装置１の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラムのほか、後述の運転特性分類処理プログラム（図８）や経路探索処理プログラム（図９参照）等が記録されたＲＯＭ２３、ＲＯＭ２３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ２４等の内部記憶装置を備えている。尚、サーバ制御ＥＣＵ１１は、後述のナビゲーション装置５のＥＣＵとともに処理アルゴリズムとしての各種手段を有する。例えば、２次元統計情報取得手段は、ユーザでは区分されずにリンク毎に区分され、旅行時間と度数を各軸として統計した２次元の旅行時間の統計情報を取得する。情報収集手段は、リンクを走行したユーザから該リンクを走行するのに要した旅行時間に関する情報を収集する。３次元統計情報生成手段は、収集した情報に基づいてユーザ毎に区分して、２次元の旅行時間の統計情報に対して該ユーザが同一リンクを走行した旅行時間を用いることによって、該ユーザの旅行時間を軸に追加した３次元の旅行時間の統計情報を生成する。運転特性判定手段は、ユーザ毎に生成された３次元の旅行時間の統計情報の偏差に基づいて、ユーザ毎の運転特性を判定する。分類格納手段は、判定されたユーザ毎の運転特性を分類してデータベースに格納する。

また、プローブ情報ＤＢ１２は、全国を走行する各車両４から収集したプローブ情報を累積的に記憶する記憶手段である。尚、本実施形態においては、例えば車両４から収集されるプローブ情報として、図４に示すように車両が実際に走行したリンク毎に（１）車両（ユーザ）を識別する車両（ユーザ）ＩＤ、（２）リンク番号、（３）リンクの進入時刻、（４）リンクの退出時刻、（５）リンクを通過するのに必要であった旅行時間が含まれる。

そして、サーバ装置１は、プローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報を統計することによって、全国の各道路に関する支援情報を生成する。特に本実施形態では、収集したリンクの旅行時間を統計することによって、旅行時間と度数を各軸として統計した“２次元の旅行時間の統計情報（２次元統計情報）”及び２次元の旅行時間の統計情報に対してユーザの旅行時間を更に軸に追加した“３次元の旅行時間の統計情報（３次元統計情報という）”、更に３次元統計情報を同じ運転特性のユーザ間で統合した“統合統計情報”を全国のリンク毎に生成する。そして、サーバ装置１は、“２次元統計情報”又は“統合統計情報”に基づいて、経路探索に用いるリンクのコスト値を算出する。また、“３次元統計情報”に基づいてユーザの運転特性の分類並びに管理を行う。

また、統計情報ＤＢ１３は、プローブ情報ＤＢ１２に格納されたプローブ情報を統計することによって生成された各種統計情報を記憶する記憶手段である。特に本実施形態では“２次元統計情報”及び“３次元統計情報”が記憶される。ここで図３は、統計情報ＤＢ１３に格納される“２次元統計情報”及び“３次元統計情報”の例を示した図である。図３に示すように全国にある各リンクに対応付けて“２次元統計情報”が格納されている。また、“３次元統計情報”は各リンクに対して更にユーザ毎にも区分して格納されている。

ここで、“２次元統計情報”は、図４に示すプローブ情報で収集した各ユーザの旅行時間を、ユーザでは区分せずにリンク毎に区分して、旅行時間と度数を各軸として統計した旅行時間の統計情報である。一方、“３次元統計情報”は、“２次元統計情報”の生成に用いた統計情報に加えて図４に示すプローブ情報をユーザ毎で区分して統計した情報についても追加し、ユーザの旅行時間を軸に追加した旅行時間の統計情報である。従って、“３次元統計情報”はユーザ毎に生成されることとなり、プローブ情報の提供元となるユーザが１００名いれば、“３次元統計情報”は１のリンクに対して１００通り生成されることとなる。但し、プローブ情報の数が少ないリンクについては“２次元統計情報”や“３次元統計情報”が生成されないリンクもある。

また、“２次元統計情報”及び“３次元統計情報”は時間帯、曜日、平日休日等でも区分して生成し、格納するのが望ましい。例えば、１日を１時間毎に区分して“２次元統計情報”及び“３次元統計情報”を生成するのであれば、９：００〜１０：００までのプローブ情報を統計した“２次元統計情報”及び“３次元統計情報”、１０：００〜１１：００までのプローブ情報を統計した“２次元統計情報”及び“３次元統計情報”等が生成されることとなる。

そして、サーバ装置１は統計情報ＤＢ１３に格納された“２次元統計情報”を参照することによって、各リンクの旅行時間の平均値や標準偏差を特定することが可能となる。また、サーバ装置１は“３次元統計情報”を参照することによって、ユーザ毎の運転特性を分類することが可能となる。

また、運転特性ＤＢ１４は、上述した“３次元統計情報”を用いて分類されたユーザ毎の運転特性を記憶する記憶手段である。例えば、本実施形態ではユーザの運転特性を以下の４つに分類分けし、各ユーザをいずれかの分類に振り分ける。
［分類１］・・・平均程度の速度で走行するユーザ
［分類２］・・・平均よりも速い速度で走行するユーザ
［分類３］・・・平均よりも遅い速度で走行するユーザ
［分類４］・・・不明
そして、運転特性ＤＢ１４には、図５に示すように分類されたユーザ毎の運転特性が格納される。

更に、運転特性ＤＢ１４には、同じ運転特性の分類に該当するユーザの“３次元統計情報”を統合した“統合統計情報”についても格納される。“統合統計情報”はリンク毎且つ運転特性毎に区分して格納される。更に“３次元統計情報”が時間帯、曜日、平日休日等でも区分されていれば、“統合統計情報”についても同様に区分される。尚、“統合統計情報”は、３次元の旅行時間の統計情報としても良いし、２次元の旅行時間の統計情報としても良い。例えば、同じ運転特性を有するユーザの旅行時間と度数を軸に備えた統計情報とする。

一方、サーバ側地図ＤＢ１５は、外部からの入力データや入力操作に基づいて登録された最新のバージョンの地図情報であるサーバ側地図情報２５が記憶される記憶手段である。ここで、サーバ側地図情報２５は、ナビゲーション装置５に格納されている地図情報と基本的に同一の構成を有しており、道路網を始めとして経路探索、経路案内及び地図表示に必要な各種情報から構成されている。例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、各交差点に関する交差点データ、施設等の地点に関する地点データ、地図を表示するための地図表示データ、経路を探索するための探索データ、地点を検索するための検索データ等からなる。

一方、サーバ側通信装置１６はプローブ情報の収集対象となる各車両４やナビゲーション装置５と通信ネットワーク網６を介して通信を行う為の通信装置である。また、ナビゲーション装置５以外にインターネット網や、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等から送信された渋滞情報、規制情報、交通事故情報等の各情報から成る交通情報の受信についても可能である。

次に、ナビゲーション装置５の概略構成について図６を用いて説明する図６は本実施形態に係るナビゲーション装置５の制御系を模式的に示すブロック図である。

図６に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置５は、ナビゲーション装置５が搭載された車両４の現在位置を検出する現在位置検出部３１と、各種のデータが記録されたデータ記録部３２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ３３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部３４と、ユーザに対して地図や目的地までの案内経路を表示する液晶ディスプレイ３５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ３６と、記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ３７と、サーバ装置１やＶＩＣＳセンタ等との間で通信を行う通信モジュール３８と、を有する。

以下に、ナビゲーション装置５を構成する各構成要素について順に説明する。
現在位置検出部３１は、ＧＰＳ４１、車速センサ４２、ステアリングセンサ４３、ジャイロセンサ４４等からなり、現在の車両の位置、方位、車両の走行速度、現在時刻等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ４２は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の駆動輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションＥＣＵ３３に出力する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は発生するパルスを計数することにより駆動輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記４種類のセンサをナビゲーション装置５が全て備える必要はなく、これらの内の１又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置５が備える構成としても良い。

また、データ記録部３２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された端末側地図ＤＢ４５、配信情報ＤＢ４６及び所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、データ記録部３２をハードディスクの代わりに不揮発性メモリ、メモリーカード、ＣＤやＤＶＤ等の光ディスクにより構成しても良い。

ここで、端末側地図ＤＢ４５は、通信端末７における経路探索や走行案内に用いられる地図情報が記憶される記憶手段である。尚、地図情報を外部のサーバから取得する場合については端末側地図ＤＢ４５は必ずしも必要でない。

また、配信情報ＤＢ４６は、サーバ装置１から配信された配信情報（道路に関する支援情報）が記憶される記憶手段である。また、ナビゲーション装置５を所持するユーザの運転特性（上述した分類１〜４のいずれか）を特定する情報についてもサーバ装置１から配信されて記憶される。

一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）３３は、ナビゲーション装置５の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ５１、並びにＣＰＵ５１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ５２、制御用のプログラム等が記録されたＲＯＭ５３、ＲＯＭ５３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ５４等の内部記憶装置を備えている。

操作部３４は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）を有する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部３４は液晶ディスプレイ３５の前面に設けたタッチパネルを有しても良い。また、マイクと音声認識装置を有しても良い。

また、液晶ディスプレイ３５には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、出発地から目的地までの案内経路、案内経路に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。尚、液晶ディスプレイ３５の代わりに、ＨＵＤやＨＭＤを用いても良い。

また、スピーカ３６は、ナビゲーションＥＣＵ３３からの指示に基づいて案内経路に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。

また、ＤＶＤドライブ３７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、端末側地図ＤＢ４５の更新等が行われる。尚、ＤＶＤドライブ３７に替えてメモリーカードを読み書きする為のカードスロットを設けても良い。

また、通信モジュール３８は、例えば、サーバ装置１やＶＩＣＳセンタや地図配信センタ等から送信された地図更新情報、支援情報、交通情報等の各情報を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。

続いて、上記構成を有する本実施形態に係る経路探索システム２を構成するサーバ装置１においてＣＰＵ２１が実行する運転特性分類処理プログラムについて図７に基づき説明する。図７は本実施形態に係る運転特性分類処理プログラムのフローチャートである。ここで、運転特性分類処理プログラムは車両から旅行時間に関するプローブ情報（図３）を受信した場合に実行され、プローブの統計処理を行うことによってユーザの運転特性を分類して管理するプログラムである。尚、以下の図７及び図８にフローチャートで示されるプログラムは、サーバ装置１が備えているＲＡＭ２２やＲＯＭ２３に記憶されており、ＣＰＵ２１により実行される。

先ず、ステップ（以下、Ｓと略記する）１においてＣＰＵ２１は、車両から送信されたプローブ情報を受信する。ここで、プローブ情報は図３に示すように（１）車両（ユーザ）を識別する車両（ユーザ）ＩＤ、（２）リンク番号、（３）リンクの進入時刻、（４）リンクの退出時刻、（５）リンクを通過するのに必要であった旅行時間が含まれる。また、プローブ情報は車両の走行中においてリンクを通過する度、或いは所定時間間隔でサーバ装置１へと送信される。

次に、Ｓ２においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１で取得したプローブ情報に該当する“２次元統計情報”を統計情報ＤＢ１３から抽出する。具体的にはプローブ情報に含まれるリンクと同一のリンクの“２次元統計情報”を統計情報ＤＢ１３から抽出する。尚、“２次元統計情報”が時間帯、曜日、平日休日等でも区分されている場合には、前記Ｓ１で取得したプローブ情報に含まれている時間帯、曜日、平日休日の区分についても同一の“２次元統計情報”を統計情報ＤＢ１３から抽出する。ここで“２次元統計情報”は、前述したようにプローブ情報で収集した各ユーザの旅行時間を、ユーザでは区分せずにリンク毎に区分して、旅行時間と度数を各軸として統計した旅行時間の統計情報である（図４参照）。

続いて、Ｓ３においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２で抽出された“２次元統計情報”に対して前記Ｓ１で取得した旅行時間をマッピングする。また、旅行時間のマッピングはユーザ毎に区分して行う。その結果、ユーザ毎に“３次元統計情報”が生成されることとなる。尚、“３次元統計情報”は、“２次元統計情報”に対してユーザの旅行時間を軸に追加した旅行時間の統計情報である（図４参照）。尚、生成された“３次元統計情報”はリンク毎且つユーザ毎に区分されて統計情報ＤＢ１３に格納される。

その後、Ｓ４においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１で受信したプローブ情報の送信元となるユーザについて、現時点までに前記Ｓ３でマッピングしたサンプル数が所定数（例えば１０００）以上であるか否かを判定する。尚、所定数は当該ユーザの運転特性を判定するのに少なくとも必要なサンプルの数とする。

そして、現時点までに前記Ｓ３でマッピングしたサンプル数が所定数以上であると判定された場合（Ｓ４：ＹＥＳ）には、Ｓ５へと移行する。それに対して、現時点までに前記Ｓ３でマッピングしたサンプル数が所定数未満であると判定された場合（Ｓ４：ＮＯ）には、当該運転特性分類処理プログラムを終了する。

次に、Ｓ５においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１で受信したプローブ情報の送信元となるユーザについて、該ユーザの“３次元統計情報”に基づいて運転特性を判定する。具体的には、“３次元統計情報”におけるユーザの旅行時間の偏差に基づいて、各ユーザをいずれかの分類に振り分ける。例えば、以下のような分類とする。
［分類１］・・・平均程度の速度で走行するユーザ
［分類２］・・・平均よりも速い速度で走行するユーザ
［分類３］・・・平均よりも遅い速度で走行するユーザ
［分類４］・・・不明

また、ユーザの運転特性の判定は１のリンクの“３次元統計情報”のみで判定するのではなく、複数のリンクの“３次元統計情報”を参照して判定する。そして、例えば各リンクのユーザの旅行時間の偏差が旅行時間の短くなる方に偏る（例えば偏差値４０未満）傾向がある場合には、そのユーザは“平均よりも速い速度で走行するユーザ”と判定される。一方、各リンクのユーザの旅行時間の偏差が旅行時間の遅くなる方に偏る（例えば偏差値６０以上）傾向がある場合には、そのユーザは“平均よりも遅い速度で走行するユーザ”と判定される。また、各リンクのユーザの旅行時間の偏差が小さい（例えば偏差値４０〜６０）傾向がある場合には、そのユーザは“平均程度の速度で走行するユーザ”と判定される。また、リンク毎に偏差の傾向が大きく異なっており、運転特性の判断が難しい場合にはそのユーザの運転特性は“不明”と判定される。また、前記Ｓ５で判定されたユーザの運転特性は、図５に示すように分類して運転特性ＤＢ１４に格納されてサーバ装置１により管理される。

次に、Ｓ６においてＣＰＵ２１は、運転特性ＤＢ１４を参照し、前記Ｓ５で判定された運転特性と同一分類に判定された他のユーザがいるか否かを判定する。

そして、前記Ｓ５で判定された運転特性と同一分類に判定された他のユーザがいると判定された場合（Ｓ６：ＹＥＳ）には、Ｓ７へと移行する。それに対して、前記Ｓ１５で判定された運転特性と同一分類に判定された他のユーザがいないと判定された場合（Ｓ６：ＮＯ）には、当該運転特性分類処理プログラムを終了する。

Ｓ７においてＣＰＵ２１は、統計情報ＤＢ１３から前記Ｓ５で判定された同じ運転特性に分類された全てのユーザ（前記Ｓ５で判定対象となったユーザも含む）の“３次元統計情報”を抽出し、抽出された“３次元統計情報”を統合（マージ）することによって、運転特性毎の旅行時間の統計情報である“統合統計情報”を生成する。尚、“統合統計情報”は、３次元の旅行時間の統計情報としても良いし、２次元の旅行時間の統計情報としても良い。例えば、同じ運転特性を有するユーザの旅行時間と度数を軸に備えた統計情報とする。尚、“３次元統計情報”が時間帯、曜日、平日休日等でも区分されていれば、“統合統計情報”についても同様に区分される。

その後、Ｓ８においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ５で判定されたユーザの運転特性を、前記Ｓ１で受信したプローブ情報の送信元となる車両に対して配信する。その結果、ナビゲーション装置５側でもユーザの運転特性を把握することが可能となる。

続いて、サーバ装置１においてＣＰＵ２１が実行する経路探索処理プログラムについて図８に基づき説明する。図８は本実施形態に係る経路探索処理プログラムのフローチャートである。ここで、経路探索処理プログラムはナビゲーション装置５から経路探索要求を受信した場合に実行され、サーバ装置１が有する旅行時間に関する各種統計情報を用いて、出発地から目的地へと到る推奨経路を探索するプログラムである。

先ず、Ｓ１１においてＣＰＵ２１は、ナビゲーション装置５から送信される経路探索要求を受信する。尚、経路探索要求には、経路探索要求の送信元の車両（ユーザ）を特定する車両（ユーザ）ＩＤと、前述の運転特性分類処理プログラム（図７）において判定された送信元のユーザの運転特性と、経路探索の探索条件である出発地（例えば車両の現在位置）と目的地とを特定する情報とが含まれている。尚、ユーザの運転特性が現時点で判定されていないユーザからの経路探索要求については、ユーザの運転特性に関する情報は含まれない。

その後、Ｓ１２においてＣＰＵ２１は、経路探索要求の送信元のユーザの運転特性に対応する“統合統計情報”が、運転特性ＤＢ１４に格納されているか否かを判定する。尚、“統合統計情報”は、前述したように運転特性分類処理プログラム（図７）において同じ運転特性のユーザの“３次元統計情報”を統合（マージ）することによって生成された運転特性毎の旅行時間の統計情報である。

そして、経路探索要求の送信元のユーザの運転特性に対応する“統合統計情報”が、運転特性ＤＢ１４に格納されていると判定された場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）には、Ｓ１３へと移行する。それに対して、経路探索要求の送信元のユーザの運転特性に対応する“統合統計情報”が、運転特性ＤＢ１４に格納されていないと判定された場合（Ｓ１２：ＮＯ）には、Ｓ１６へと移行する。

Ｓ１３においてＣＰＵ２１は、サーバ側地図情報２５に含まれる地図情報と前記Ｓ１で受信した出発地及び目的地とに基づいて、出発地から目的地までの間にある推奨経路を構成し得る各リンクを抽出する。そして、“統合統計情報”を用いて各リンクの旅行時間の平均値及び標準偏差を取得する。ここで、前記Ｓ１３で“統合統計情報”を用いて取得するリンクの旅行時間の平均値及び標準偏差は、同じ運転特性を有するユーザの旅行時間の平均値及び標準偏差とする。尚、“統合統計情報”が存在しないリンクについては“２次元統計情報”を用いて各リンクの旅行時間の平均値及び標準偏差を取得する。

次に、Ｓ１４においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１３で取得した各リンクの旅行時間の平均値及び標準偏差を用いて前記Ｓ１１で取得された出発地から目的地までの経路探索処理を行う。具体的には、公知のダイクストラ法を用い、コスト値の合計が最小となる経路を推奨経路とする。特に本実施形態では経路のコスト値の合計Ｓは以下の式（１）により算出する。

尚、式（１）においてαは、旅行時間の平均値に対する重み係数であり、βは、旅行時間の標準偏差に対する重み係数である。具体的には、目的地への到着時刻を早くすることと到着予想時刻の誤差を少なくすることのどちらに重きを置いた経路を探索するかを調整する為のコスト係数である。例えば、βをαに比して大にすれば、コスト値の合計Ｓに対してリンク列の旅行時間の標準偏差が占める割合が大きくなるので、到着予想時刻の誤差を少なくすることに重きを置いた経路探索となる。一方で、αをβに比して大にすればコスト値の合計Ｓに対してリンク列の旅行時間の平均値が占める割合が大きくなるので、到着時刻を早くすることに重きを置いた経路探索となる。

また、上記式（１）では、リンクのその他の要因に基づくコスト（extra）についても考慮している。例えば、道路種別に基づくコスト、車線数に基づくコスト、渋滞度に基づくコスト、走行に必要な費用に基づくコスト等が含まれる。但し、リンクの旅行時間の平均値と標準偏差のみを要素に用いてコスト値を算出しても良い。

その後、Ｓ１５においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１４で探索された推奨経路を、経路探索要求のあったナビゲーション装置５へと配信する。そして、推奨経路の配信されたナビゲーション装置５では、配信された推奨経路を液晶ディスプレイ３５等を介してユーザに案内する。そして、その後のユーザの操作に基づいて案内された推奨経路がナビゲーション装置５の案内経路として設定され、設定された案内経路に基づく走行案内が行われる。

一方、Ｓ１６においてＣＰＵ２１は、サーバ側地図情報２５に含まれる地図情報と前記Ｓ１で受信した出発地及び目的地とに基づいて、出発地から目的地までの間にある推奨経路を構成し得る各リンクを抽出する。そして、“２次元統計情報”を用いて各リンクの旅行時間の平均値及び標準偏差を取得する。前記Ｓ１６で“２次元統計情報”を用いて取得するリンクの旅行時間の平均値及び標準偏差は、プローブ情報を送信した全ユーザの旅行時間の平均値及び標準偏差とする。

次に、Ｓ１７においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１６で取得した各リンクの旅行時間の平均値及び標準偏差を用いて前記Ｓ１１で取得された出発地から目的地までの経路探索処理を行う。具体的には、公知のダイクストラ法を用い、コスト値の合計が最小となる経路を推奨経路とする。特に本実施形態では経路のコスト値の合計Ｓは上記の式（１）により算出する。但し、前記Ｓ１７では経路探索要求の送信元のユーザの運転特性に応じてコストを補正することが望ましい。例えば、“平均よりも速い速度で走行するユーザ”については、国道や高速道路などの制限速度が速く設定されたリンクのコストをより下げる補正を行う。或いは、式（１）の係数αやβを経路探索要求の送信元のユーザの運転特性に応じて補正しても良い。例えば、“平均よりも速い速度で走行するユーザ”についてはβをαに比して大きくするように補正する。

その後、Ｓ１８においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１７で探索された推奨経路を、経路探索要求のあったナビゲーション装置５へと配信する。そして、推奨経路の配信されたナビゲーション装置５では、配信された推奨経路を液晶ディスプレイ３５等を介してユーザに案内する。そして、その後のユーザの操作に基づいて案内された推奨経路がナビゲーション装置５の案内経路として設定され、設定された案内経路に基づく走行案内が行われる。

尚、サーバ装置１ではなくナビゲーション装置５において、上記経路探索処理（Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１６、Ｓ１７）を実行させる構成としても良い。その場合には、運転特性分類処理プログラム（図７）において統計された“２次元統計情報”や“統合統計情報”をサーバ装置１からナビゲーション装置５へと配信するように構成する。また、運転特性分類処理プログラム（図７）についてもナビゲーション装置５で実行させる構成としても良い。

以上詳細に説明した通り、本実施形態に係るサーバ装置１及びサーバ装置１で実行されるコンピュータプログラムでは、リンクを走行したユーザから該リンクを走行するのに要した旅行時間に関する情報を収集し（Ｓ１）、旅行時間と度数を各軸として統計した２次元統計情報に対して該ユーザが同一リンクを走行した旅行時間を用いることによって、該ユーザの旅行時間を軸に追加した３次元統計情報を生成し（Ｓ３）、ユーザ毎に生成された３次元統計情報の偏差に基づいてユーザ毎の運転特性を判定し、判定されたユーザ毎の運転特性を分類してデータベースに格納する（Ｓ５）ので、ユーザ毎に収集した旅行時間の統計情報に基づいて、旅行時間に基づくユーザ毎の運転特性を分類して管理することが可能となる。そして、例えば分類された運転特性を経路探索のコスト算出に用いれば、運転特性に対応する旅行時間の統計情報から、より適切なリンクのコスト値を特定することが可能であり、ユーザに対してより適切な推奨経路を探索することが可能となる。

尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態では、一のサーバ装置１がプローブ情報を統計する処理と推奨経路の探索を行う処理をそれぞれ行っているが、プローブ情報を統計する処理と推奨経路の探索を行う処理は別々のサーバ装置が行うようにしても良い。例えば、サーバ装置１が他のサーバ装置で行われたプローブ情報の統計結果を受信して、経路探索処理を行うようにしても良い。

また、本実施形態では、ユーザの運転特性をユーザの走行速度を基準に上述した［分類１］〜［分類４］で分類しているが、分類方法は他の基準で行っても良く、分類の区分の数も適宜設定可能である。

また、本実施形態では図７に示す運転特性分類処理プログラム及び図８に示す経路探索処理プログラムの実行主体は、プローブセンタ３のサーバ装置１であったが、ナビゲーション装置５が一部又は全部を実行する構成としても良い。また、ナビゲーション装置５の代わりに、経路探索機能を有する他の装置で経路探索システム２を構成することも可能である。例えば、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等が可能である。

また、本発明に係る運転特性管理装置を具体化した実施例について上記に説明したが、運転特性管理装置は以下の構成を有することも可能であり、その場合には以下の効果を奏する。

例えば、第１の構成は以下のとおりである。
ユーザでは区分されずにリンク毎に区分され、旅行時間と度数を各軸として統計した２次元の旅行時間の統計情報を取得する２次元統計情報取得手段（２１）と、リンクを走行したユーザから該リンクを走行するのに要した旅行時間に関する情報を収集する情報収集手段（２１）と、収集した情報に基づいてユーザ毎に区分して、前記２次元の旅行時間の統計情報に対して該ユーザが同一リンクを走行した旅行時間を用いることによって、該ユーザの旅行時間を軸に追加した３次元の旅行時間の統計情報を生成する３次元統計情報生成手段（２１）と、ユーザ毎に生成された前記３次元の旅行時間の統計情報の偏差に基づいて、ユーザ毎の運転特性を判定する運転特性判定手段（２１）と、判定されたユーザ毎の運転特性を分類してデータベース（１４）に格納する分類格納手段（２１）と、を有する。
上記構成を有する運転特性管理装置によれば、ユーザ毎に収集した旅行時間の統計情報に基づいて、旅行時間に基づくユーザ毎の運転特性を分類して管理することが可能となる。そして、例えば分類された運転特性を経路探索のコスト算出に用いれば、運転特性に対応する旅行時間の統計情報から、より適切なリンクのコスト値を特定することが可能であり、ユーザに対してより適切な推奨経路を探索することが可能となる。

また、第２の構成は以下のとおりである。
前記データベース（１４）から同じ運転特性に分類されたユーザの前記３次元の旅行時間の統計情報を抽出する情報抽出手段（２１）と、前記情報抽出手段により抽出された前記３次元の旅行時間の統計情報を統合することによって、運転特性毎の旅行時間の統計情報である統合統計情報を生成する統合統計情報生成手段（２１）と、を有する。
上記構成を有する運転特性管理装置によれば、運転特性毎に区分した旅行時間の統計情報を生成することが可能となる。その結果、例えば経路探索において、経路探索を行うユーザと同じ運転特性に対応する旅行時間の統計情報を用いることによって、ユーザの運転特性に応じたより適切な推奨経路を探索することが可能となる。

また、第３の構成は以下のとおりである。
経路探索を行う場合に、経路探索要求を行ったユーザの運転特性を取得する運転特性取得手段（Ｓ１１）を有し、案内経路の候補となる候補リンクの内、前記経路探索要求を行ったユーザの運転特性に対応する前記統合統計情報がある候補リンクに関しては、該統合統計情報を用いて前記候補リンクのコスト値を算出する。
上記構成を有する運転特性管理装置によれば、経路探索を行うユーザの運転特性に対応する旅行時間の統計情報から、ユーザの運転特性を考慮したより適切なリンクのコスト値を特定することが可能であり、ユーザに対してより適切な推奨経路を探索することが可能となる。

また、第４の構成は以下のとおりである。
前記案内経路の候補となる候補リンクの内、前記経路探索要求を行ったユーザの運転特性に対応する前記統合統計情報がない候補リンクに関しては、該候補リンクに対応する前記２次元の旅行時間の統計情報を用いて前記候補リンクのコスト値を算出する。
上記構成を有する運転特性管理装置によれば、経路探索を行うユーザの運転特性に対応する旅行時間の統計情報が無い場合においても、通常の旅行時間の統計情報を用いてリンクのコスト値を特定することが可能となる。

また、第５の構成は以下のとおりである。
前記３次元統計情報生成手段（２１）は、前記２次元の旅行時間の統計情報に対してユーザが同一リンクを走行した旅行時間をマッピングすることによって、前記３次元の旅行時間の統計情報を生成する。
上記構成を有する運転特性管理装置によれば、２次元の旅行時間の統計情報に対してユーザの旅行時間に関する情報を追加することによって、ユーザ毎の旅行時間を軸に追加した３次元の旅行時間の統計情報を生成することが可能となる。

１ サーバ装置
２ 経路探索システム
３ プローブセンタ
４ 車両
５ ナビゲーション装置
１２ プローブ情報ＤＢ
１３ サーバ側地図ＤＢ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ
２４ フラッシュメモリ
２５ サーバ側地図情報

Claims (6)

1. ユーザでは区分されずにリンク毎に区分され、旅行時間と度数を各軸として統計した２次元の旅行時間の統計情報を取得する２次元統計情報取得手段と、
   リンクを走行したユーザから該リンクを走行するのに要した旅行時間に関する情報を収集する情報収集手段と、
   収集した情報に基づいてユーザ毎に区分して、前記２次元の旅行時間の統計情報に対して該ユーザが同一リンクを走行した旅行時間を用いることによって、該ユーザの旅行時間を軸に追加した３次元の旅行時間の統計情報を生成する３次元統計情報生成手段と、
   ユーザ毎に生成された前記３次元の旅行時間の統計情報の偏差に基づいて、ユーザ毎の運転特性を判定する運転特性判定手段と、
   判定されたユーザ毎の運転特性を分類してデータベースに格納する分類格納手段と、を有する運転特性管理装置。
2. 前記データベースから同じ運転特性に分類されたユーザの前記３次元の旅行時間の統計情報を抽出する情報抽出手段と、
   前記情報抽出手段により抽出された前記３次元の旅行時間の統計情報を統合することによって、運転特性毎の旅行時間の統計情報である統合統計情報を生成する統合統計情報生成手段と、を有する請求項１に記載の運転特性管理装置。
3. 経路探索を行う場合に、経路探索要求を行ったユーザの運転特性を取得する運転特性取得手段を有し、
   案内経路の候補となる候補リンクの内、前記経路探索要求を行ったユーザの運転特性に対応する前記統合統計情報がある候補リンクに関しては、該統合統計情報を用いて前記候補リンクのコスト値を算出する請求項２に記載の運転特性管理装置。
4. 前記案内経路の候補となる候補リンクの内、前記経路探索要求を行ったユーザの運転特性に対応する前記統合統計情報がない候補リンクに関しては、該候補リンクに対応する前記２次元の旅行時間の統計情報を用いて前記候補リンクのコスト値を算出する請求項３に記載の運転特性管理装置。
5. 前記３次元統計情報生成手段は、前記２次元の旅行時間の統計情報に対してユーザが同一リンクを走行した旅行時間をマッピングすることによって、前記３次元の旅行時間の統計情報を生成する請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の運転特性管理装置。
6. コンピュータを、
   ユーザでは区分されずにリンク毎に区分され、旅行時間と度数を各軸として統計した２次元の旅行時間の統計情報を取得する２次元統計情報取得手段と、
   リンクを走行したユーザから該リンクを走行するのに要した旅行時間に関する情報を収集する情報収集手段と、
   収集した情報に基づいてユーザ毎に区分して、前記２次元の旅行時間の統計情報に対して該ユーザが同一リンクを走行した旅行時間を用いることによって、該ユーザの旅行時間を軸に追加した３次元の旅行時間の統計情報を生成する３次元統計情報生成手段と、
   ユーザ毎に生成された前記３次元の旅行時間の統計情報の偏差に基づいて、ユーザ毎の運転特性を判定する運転特性判定手段と、
   判定されたユーザ毎の運転特性を分類してデータベースに格納する分類格納手段と、して機能させる為のコンピュータプログラム。

Images