JP2018181034A - 走行支援装置、走行支援方法およびそのためのデータ構造 - Google Patents

Abstract

【課題】走行支援において、同じ合流や分岐であっても、路面の状態等の違いにより、望ましい走行レーンは異なるという点に配慮されていない。【解決手段】走行支援装置は、プローブ車両によって取得された車両走行情報、走行環境情報、路面情報、道路状況情報を、車両自体の情報と共に記憶しておき、走行している車両からの問合せに応じて、車両走行情報、走行環境情報、路面情報、道路状況情報の少なくとも一部と車両自体の情報との組合せから、推奨走行ラインを決定し、これを車両に出力する。車両は、プローブ車両など、自車以外の車両の走行情報に基づく推奨走行ラインを得る。【選択図】図１Ａ

Description

本発明は、データ並びにデータ利用した装置および方法の技術に関する。

近年、車両などの移動体に対するナビゲーションの技術が進み、最近では、単に目的地までの経路を案内するだけでなく、道路の合流や分岐、あるいは車線規制などに応じて、適切と思われる走行レーンを案内するものや、実際に車両を走行させるシステムなどが提案されている（例えば特許文献１）。また運転者の走行データを予め蓄積し、自動走行時に運転者の好みに応じた走行レーンで、車両を走らせ、運転者の感じる違和感を小さくする技術も提案されている（特許文献２）。

特開２００５−９９９３０号公報 特開２００３−１６２７９９号公報

本発明は、車両に対する適切な走行支援を行なう走行支援装置、走行支援方法およびそのためのデータ構造を提供することを課題とする。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。

本発明の１つの実施態様として、一の車両からの問合せに応じて、推奨する走行ラインに関する情報を提供する走行支援装置が提供される。この走行支援装置は、走行レーンの情報を含む道路ネットワーク情報を記憶する道路情報記憶部と、他の車両が走行した位置を、前記道路ネットワーク情報における前記走行レーンとの位置関係として特定し、前記他の車両の走行に伴う走行ラインを含む車両走行情報を取得する走行情報取得部と、前記車両走行情報を取得した際の前記他の車両の走行環境に関する走行環境情報を取得する走行環境情報取得部と、
前記車両走行情報を取得した際の前記他の車両が走行している道路の路面情報を取得する路面情報取得部と、前記車両走行情報を取得した際の前記他の車両の走行に一時的に影響を与える道路の状況である道路状況情報を取得する道路状況取得部と、前記取得された車両走行情報、前記走行環境情報、前記路面情報、前記道路状況情報を、前記車両自体の情報と共に記憶するデータ記憶部と、前記道路ネットワーク情報を利用する前記一の車両からの問合せに応じて、前記データ記憶部に記憶された前記走行環境情報、前記走行環境情報、前記路面情報、前記道路状況情報の少なくとも一部と前記車両自体の情報との組合せから、当該走行する車両に推奨する走行ラインの情報を出力する出力部とを備える。

この走行支援装置は、他の車両によって取得された車両走行情報、走行環境情報、路面情報、道路状況情報を、車両自体の情報と共に記憶しておき、道路ネットワーク情報を利用する一の車両からの問合せに応じて、車両走行情報、走行環境情報、路面情報、道路状況情報の少なくとも一部と車両自体の情報との組合せから、問合せた車両に推奨する走行ラインの情報を出力する。このため、道路ネットワーク情報を利用して走行する一の車両は、他の車両から収集した情報に基づいて走行支援を受けることができる。

本発明の他の態様として、車両からの問い合わせに応じて、推奨する走行ラインに関する情報を提供する走行支援方法や、車両からの問い合わせに対して出力される走行推奨範囲を表わすデータ構造の発明が提供される。

本発明は、これらの態様の他、車両と走行支援装置からなる走行支援システムとして、あるいは上記走行支援装置からの推奨走行ラインの提供を受けて走行する車両として、実施することも可能である。この他、走行支援装置に必要な情報を収集するプローブ車両としての実施など、種々の態様で実施可能である。また、以下の実施形態の説明において、必須の事項として説明した以外の構成要素は、なくても良く、必要に応じて、適宜他の構成要素と組合わせることも可能である。実施に際しては、いずれの部分をハードウェアによって実現し、いずれの部分をソフトウェアによって実現するかは、任意である。全てをハードウェアによって実現しても差し支えない。

第１実施形態としての運転支援装置の概略構成図。 プローブ車両の構成を例示する概略構成図。 道路の構成を示す論理ネットワークについて説明する説明図。 道路の走行レーンのレベルで道路の接続関係を表わすレーンネットワークについて説明する説明図。 プローブ車両の走行情報集約処理を示すフローチャート。 プローブ車両により収集される走行情報の構成を例示する説明図。 プローブ車両のデータから集約されたデータ構造を示す説明図。 推奨走行ラインの一例を示す説明図。 推奨走行ライン毎に分類された走行データの一例を示す説明図。 実施形態の運転支援装置の処理を、走行ラインの推奨を受ける一の車両である利用車両の処理と、推奨走行ライン管理サーバの処理との組合せにより示すフローチャート。 推奨走行ライン管理サーバにおける推奨走行ライン決定処理を例示するフローチャート。

＜第１実施形態＞
第１実施形態である運転支援装置について説明する。図１Ａは、走行支援装置９０の概略構成図である。この走行支援装置９０は、プローブ車両２１からの走行に関する多様な情報を取得して走行支援の準備を行なう走行管理サーバ３０と、走行支援を必要とする車両５１，６１，７１が走行する上で必要とする支援を走行管理サーバ３０と連携して実現する運転支援サーバ４０とを備える。

プローブ車両２１は、一般車両と同様に、運転者の運転により走行するが、一般車両と比べると、以下のセンサやデータ入力装置を備える点、およびネットワーク（ＮＴ）２５を介して走行管理サーバ３０と通信する機能とを有する点で相違している。プローブ車両２１は、図１Ｂに示したように、通常の車両に搭載されたエンジンやブレーキなどの諸装置（図示省略）の他に、車両の位置を特定するＧＰＳ装置２２，センサ群２３，記憶装置であるメモリ２４，走行路の探索や案内を行なうナビゲーション装置２６，通信機能を有しプローブ車両としての制御を行なう制御装置２７などを備える。

プローブ車両２１は、制御装置２７の制御の下で、走行中は、以下のデータを、ネットワーク２５を介して、走行管理サーバ３０に出力する。
・車両の位置（絶対座標による）
・予め入力済みのデータ
・センサ群２３が直接的に検知したまたは間接的に取得したデータ
入力済みのデータやセンサ群２３によるデータなどは、一旦メモリ２４に蓄えられ、その後所定のタイミングで、走行管理サーバ３０に出力される。センサ群２３からのデータとして、直接的に検知したものや間接的に取得したものがあるとしたのは、センサの出力を直接扱うものでもよいが、他のセンサや機器のデータを流用しているものでも差し支えないからである。また、データの一部は、音声認識や画面入力などを用いて、制御装置２７に、運転者が入力する。以下、これらのセンサ群２３やデータの入力を行なう装置について、またはプローブ車両が取り扱うデータについて説明する。なお、車両の走行に関する以下のデータを総称して、走行情報とも呼ぶ。

（１）一般の車両でも搭載しているが、その検出値を外部に出力できるもの：
・車速センサ
・ハンドルの操舵角度センサ
・制動力センサ（ブレーキペダルの踏込量センサで代用）
・外気温センサ
・時刻検出器（リアルタイムクロック）
・走行距離検出器

（２）上記（１）に含まれない車両に関する付加的なデータを出力するもの：
・燃料残量検出器（燃料メータから取得）
・バッテリ残量検出器（バッテリの残量計から取得）
・走行開始からの経過時間検出器（リアルタイムクロックから抽出）
・冷却液温度センサ（冷却液温度計から取得）
・潤滑油の粘度検出器（潤滑油の温度から推定）

（３）プローブ車両として特に搭載しているセンサ・検出器：
・加速度センサ（加速度および減速度を検出）
・車両と路面との摩擦係数センサ（スキッドコントローラによる計算値を流用）
・縦揺れ検出センサ（縦方向の加速度を検出）
・騒音計（車室内のノイズレベルを検出）
・季節センサ（リアルタイムクロックの出力から抽出）
・照度センサ（車両外部の明るさを検出）
・天候センサ（晴れ、雨、雪などを検出）
・湿度センサ
・風向および風速センサ
・降雨量および降雪量センサ
・車重センサ（積載を含めた車両重量をサスペンションのばねの圧縮量から検出）
これらのセンサは、一部のプローブ車両２１に搭載するものとしてもよい。その場合、加速度と車重以外は、センサを有する他のプローブ車両２１で近くに存在する車両からのデータを取得して、そのデータで代用してもよい。また、季節や天候、湿度、風向・風速、降雨量・降雪量などは、プローブ車両２１が走行している場所のデータをネットワーク２５上の気象情報を扱うサイト（例えば、WeatherUnderground）などから取得してもよい。車両と路面との摩擦係数は、車輪のスリップを検知して制動力を制御するスキッドコントローラによるスリップの計算値を利用すれば、数値化できるが、この他、直接タイヤに加速度センサを含む各種センサを設け、「CAIS（Contact Area Information Sensing）」に基づく路面状態判別技術を用いて、検出してもよい。

上述した（１）〜（３）のセンサや検出器により取得されるデータは、車両の走行に関する情報である車両走行情報や車両自体の情報である車両情報、あるいは車両の走行環境に関する情報である走行環境情報に該当する。１つのセンサが、２つの情報に関連する場合があっても差し支えない。他方、以下の（４）〜（８）は、直接センサで検出することが困難なデータなので、情報の内容別にまとめ、説明する。

（４）車両の走行に一時的に影響を与える道路状況情報：
・渋滞の度合い（ＶＩＣＳ（登録商標）から取得する）
・落下物の有無（ＶＩＣＳから取得またはカメラによる撮像画像から認識）
・道路工事の情報（ＶＩＣＳから取得またはカメラによる撮像画像から認識）
・車線規制の有無（ＶＩＣＳから取得またはカメラによる撮像画像から認識）
これらのデータは、車両がＶＩＣＳから取得する代わりに、走行管理サーバ３０がネットワーク２５を介して、こうした情報を提供する特定のサイトから取得し、プローブ車両２１からのデータと共に保存するようにしてもよい。なお、監視用のドローンを飛行させ、上空から撮像した映像を解析して、上記の情報を取得することも可能である。

（５）路面の状況に関するデータ（路面情報）：
・路面の平坦度
・路面の走行方向や道幅方向勾配
・道路のカーブ形状
・路面の乾湿の程度
これらのデータは、車両からは検出することが困難なので、予め道路の路面データとして実測したデータを基に走行管理サーバ３０の地図データベースに保存しておき、プローブ車両２１から、走行に関する種々のデータが送信されたときに、そのデータの場所に基づいて地図データベースから必要なデータを読み出して付加するものとすればよい。

（６）車両に関して予め登録しておくデータ：
・車種
・型式（ターボ搭載などの走行性能に影響を与える装備が判定できるデータ）
・車高
・安全装備の有無（アンチスキッド、自動ブレーキなどの装備が判定できるデータ）
・装着しているタイヤの種別（スタッドレス、スパイクタイヤなど）

（７）運転者に関して、必要があれば予め登録しておく付加的なデータ：
・性別
・年齢
・配偶者および家族の有無
・運転歴（免許証取得からの年数、または実運転年数）
・累積走行距離（運転するプローブ車両での累積走行距離、または生涯累積走行距離）
・視力（裸眼視力、矯正視力、動体視力、深視力等のうちの少なくとも１つ）
・気質（自動車運転の適正を判断する心理テストなどの結果を利用する）
上記（５）の運転者に関するデータはプローブ車両２１を運転する運転者について予め登録しておく。この運転者に関するデータは、なくてもよい。

付加的なデータとしては、以下のものが想定可能である。
（８）運転者の運転時のデータであって、必要があれば随時取得するデータ：
以下のデータ、例えば血圧などは、ヘルスチェック装置を用い、リアルタイムで取得できる。
・脈拍
・血圧
・睡眠時間（自己申告）
・疲労度（自己申告または血中尿酸値で測定）
・アドレナリン分泌量（心拍数および瞳孔の開度から推定）

プローブ車両２１は、これらのデータを、その一部は予め入力しておき、他の多くはリアルタイムで取得し、所定時間毎に、ＧＰＳ装置２２を用いて取得した位置関係の情報（座標）と共に、暗号化した状態で保存している。その上で、所定のタイミングで、走行管理サーバ３０に出力する。このタイミングとしては、所定時間毎としてもよいし、所定走行距離毎としてもよい。あるいは、ネットワーク２５との接続が安定に可能となる地点（例えば車庫やガソリンスタンドなど）に到達したとき、としてもよい。更に、一週間などある程度の長さに亘ってデータを蓄積し、まとめて出力してもよい。

走行管理サーバ３０は、図１Ａに示したように、ネットワーク２５を介してプローブ車両２１から受け取ったデータを集約する情報集約プロセッサ３１、受け取った情報を一旦保存する走行情報データベース（データベースは図面等において「ＤＢ」と略記することがある）３２，受け取った情報から推奨走行ラインを抽出しこれを記憶する推奨走行ライン管理データベース３６、運転支援サーバ４０からの問合せを受付け回答を出力する出力部としての問合せ処理プロセッサ３５を備える。情報集約プロセッサ３１は、個人情報保護の観点から暗号化して送られてくるデータを復号した上で、走行支援のために集約している。情報集約プロセッサ３１は、プローブ車両２１からの全情報を取得するので、走行情報取得部、走行環境情報取得部、路面情報取得部等に相当する。

推奨走行ライン管理データベース３６は、データ記憶部に相当し、各種の情報を記憶する。また、この推奨走行ライン管理データベース３６には、プローブ車両２１や車両５１等が走行する道路の情報を、道路ネットワーク情報として、記憶している。この道路ネットワーク情報は、運転支援サーバ４０が備える地図データベース４３と同様のものである。走行管理サーバ３０の処理の詳細については、推奨走行ライン管理データベース３６が記憶しているデータの内容やその構造と共に、後で詳しく説明する。

運転支援サーバ４０は、地図データベース４３を備え、運転支援を受けようとする各車両５１，６１，７１等からの支援の要請を受けて、種々のデータを提供するサーバである。図示するように、各車両５１，６１，７１等は、それぞれ車両ナビゲーション装置（以下、「車両ナビ」と略称する）５２，６２，７２等を備える。これらの車載の車両ナビ５２，６２，７２等も地図データを有しているが、全ての車両が最新の地図データベースを有しているとは限らないので、本実施形態では、運転支援サーバ４０が最新の地図データベース４３を備え、必要に応じて、不足する地図データを車両５１，６１，７１等での処理に提供する。

本実施形態の走行支援装置９０は、運転の支援として、車両５１，６１，７１等が走行すべき走行ラインを、各車両５１，６１，７１等に出力する。この走行ラインとは、どの道路を通るかとか、どの走行レーン（車線）を走行すべきかといった論理ネットワーク上の経路やレーンネットワーク上の経路ではなく、それらの経路に沿って走行する車両が、現実の道路の上で辿る走行軌跡に対応するものである。

走行支援装置９０による走行支援について説明する前に、走行支援装置９０等が記憶している道路データの構造について簡単に説明する。図２は、道路の構成を示す論理ネットワークについて説明する説明図である。図２は、経路探索などのために、実際の道路を論理的なつながりとして表わした論理ネットワークを模式的に示す。図示するように、この論理ネットワークは、実際の道路などの分岐や合流、交差点などに応じて、道路のつながりを、符号Ａ，Ｂ，Ｃなどで示したリンクと、このリンクを接続するノードとからなるネットワーク構造により表現したものである。各リンクＡ，Ｂ，Ｃなどには、その端部のノードに、他のリンクとの接続情報が記録されているので、これを辿ることにより、経路探索などを行なうことができる。

他方、図３は、図２に示した道路に存在する走行レーンのレベルでの接続を表わしたものである。図３に示したように、２レーンがあれば、走行車線と追越車線のそれぞれについて、リンクが形成される。この例では、走行車線は、走行レーンリンク００１−００２−００３−００４−００５・・・として表わされている。他方、追越車線は、走行レーンリンク０１１−０１２−０１３−０１４−０１５・・・として表わされており、右側への分岐があるため、走行レーン０１１は、分岐用車線に沿って、走行レーンリンク０１１−０２１−０２２−０２３−０２４・・・にも接続されている。走行支援装置９０では、この走行レーンのレベルで、車両に対して走行を案内し、支援する。具体的には、例えば図３で表わされた道路を走行し、右側へ分岐して走行すべき経路を案内しているのであれば、走行レーンリンク０１１の手前で、追越車線に車線変更するに案内し、あるいは自動車線変更機能を利用して車線変更するように指示し、走行レーンリンク０１１に差し掛かれば、走行レーンリンク０２１−０２２・・に進むように案内し、あるいは自動車線変更機能を利用して分岐用車線に進むように指示する。

次に、プローブ車両２１が走行することにより収集した走行情報を集約する処理について説明する。図４は、プローブ車両走行情報集約処理を示すフローチャートである。この処理は、走行管理サーバ３０の情報集約プロセッサ３１が実行する処理であり、プローブ車両２１の１つが走行情報を送信しようとして、送信のリクエストを起こすことによって起動される。情報集約プロセッサ３１は、この処理を開始すると、まず走行情報を送信しようとしたプローブ車両２１からのデータを受信する処理を行なう（ステップＳ１００）。

この実施形態では、プローブ車両２１は、車庫に戻るかガソリンスタンドなど、通信が可能な場所に到達したときに、走行情報の送信をリクエストするので、プローブ車両２１は、かなりまとまった量の走行情報をメモリ２４に保存しており、これら全てを情報集約プロセッサ３１は受信する。受信した走行情報は、暗号化されているので、これを復号化した上で、走行情報データベース３２に一旦記録する。

走行情報の一例を図５に示した。図５に示したデータは、プローブ車両２１から受信したデータであり、そのデータが取得された日付と時間、走行軌跡、車両走行情報、走行環境情報、路面情報、車両情報、道路状況情報、その他の情報を含んでいる。このうちの一部、例えば天候や風速・風向、交通量などは、走行管理サーバ３０側で、外部のサイトから取得し付加することも可能である。また、路面情報の一部、例えば道路の曲率半径や勾配などは、車両が走行した位置が分っているので、地図データベースから取得して付加することも可能である。走行軌跡は、プローブ車両２１が辿った走行位置を、位置を測定したタイミングにおける座標値の集合として表わしたものである。走行位置は、離散的なデータとして、ＧＰＳ装置２２から取得されたものなので、走行軌跡は、実際には位置座標の点列である。その意味で、これを軌跡点列とも呼ぶ。点列を構成する位置座標は、ＧＰＳ装置２２から、所定時間間隔毎に取得してもよいし、所定走行距離毎に取得するものとしてもよい。あるいは、所定時間間隔毎に取得するものとし、その時間間隔を、車速に応じて、２段階、あるいは更に多段階に切換えるものとしてもよい。

プローブ車両２１からのデータを受け取った後、情報集約プロセッサ３１は、走行ライン設定地点を特定する処理を行なう（ステップＳ１１０）。運転を支援する場合、走行ラインとして、どの地点の何を支援するかを設定する必要がある。このため、走行ラインの設定を行なう地点もしくは区域などは予め定められている。例えば、図３などに示した分岐や合流、あるいは交差点、踏切などは、運転支援の対象となる地点であるとして登録されている。また、分岐や合流等がない場合でも、道路がカーブしたり折れ曲がったりしている箇所などでは、走行ラインをどのようにするかは、燃費や快適さに影響を与える。こうした箇所も走行ラインの設定を行なう地点として設定しておくことができる。もとより、単純に所定距離毎に、走行ラインの設定を行なうものとし、その距離の範囲に分岐などが納まらない場合には、前後の範囲をまとめて走行ラインの設定地点することも差し支えない。

そこで、ステップＳ１１０では、走行ラインの設定地点の１つが、プローブ車両２１から受け取ったデータに含まれているかを判断し、含まれていれば、その地点を特定するのである。その後、プローブ車両２１から受け取ったその地点のデータを解析する処理を行なう（ステップＳ１２０）。なお、図示は省略したが、こうした解析に伴って、あるいは解析の前に、解析する範囲内で、プローブ車両２１からのデータに含まれるノイズを除去する処理を行なってもよい。こうしたノイズとしては、例えば以下のものを考えることができる。
・意図的に車線変更を行なっている際の走行情報：
意図的に車線変更であるか否かは、ウインカやハンドルの角度等で判断できる。
・取得した軌跡点列が不十分なもの：
ＧＰＳ装置２２が位置情報を確定する上で用いた衛星の数が所定個数以下の場合や、軌跡点列を構成する座標数が走行時間に対して不足している場合などは、軌跡点列が不十分と判断する。
・交通渋滞、工事や落下物などにより、通常の走行が可能な状況になかった場合の走行情報：
渋滞情報や工事情報などから判断する。

ステップＳ１２０の処理により走行情報を解析した結果は、走行ライン種別の情報と共に、推奨走行ライン管理データベース３６に保存される。走行ライン種別は、様々な観点から導き得る。以下に、走行ライン種別を判定するいくつかのグルーピングの例を示すが、（Ａ）〜（Ｄ）は例示であり、目的に応じてこれらのグループのうちの１つについてのみ走行ライン種別を判定してもよいし、複数のグループについてまとめて判定してもよい。またこれら以外の観点で判定してもよい。また、各グループでの走行ライン種別の判定の内容も、更に細かい種別に分けてもよいし、２種類程度に限定してもよい。

（Ａ）車種毎のグルーピング：
車両には、セダン、ワンボックス、ＳＵＶ、スポーツカーなど、大まかな区分け（以下、セグメントという）が存在する。これらのセグメント毎に、運転者が走行する走行ラインが異なる場合がある。このため、こうした車両セグメント毎に、走行ライン種別を判定してもよい。なお、車種としては、更に細かく分け、例えば排気量や車重などに基づき、車両を独自に分類してグルーピングし、それぞれに走行ライン種別を判定するものとしてもよい。更に、車両メーカーが独自に付与した車名により分類し、これを車種としてグルーピングしてもよい。また、ガソリンエンジン車、ディーゼルエンジン車、電気自動車、ハイブリッド車、燃料電池車などの種別によりグルーピングしてもよい。

（Ｂ）車線毎のグルーピング：
走行車線と追越車線、あるいは登坂車線など、車線が異なれば同じ道路であっても車両の走行ラインは異なる場合がある。そこで、車線毎にグルーピングし、走行ライン種別を判定してもよい。

（Ｃ）要因別（天候、路面状態など）のグルーピング：
図５に示した多数の要因と走行軌跡との相関関係を、多変量解析などにより解析し、走行軌跡の違いに影響を与える要因が特定されれば、その要因毎に、走行ライン種別を判定してもよい。

（Ｄ）運転上の優先度毎のグルーピング：
車両を走行させる運転者は、運転上の優先度をもって運転していることが多い。例えば、目的地に早く着くことを目的とする速度優先の運転をする運転者もいれば、燃費をできるだけ抑えて運転したいとする運転者もいる。あるいは、乗り心地、つまり快適さを優先する運転者もいる。これらの優先する目的を異にする運転者が採用する走行ラインは、異なると想定される。こうした優先度は、運転者自身に設定させるものとしてもよいし、以下に例示する情報を用いて求められる評価関数を用意し、この評価関数から判定し、走行ライン種別の判定を行なうものとしてもよい。

運転の目的を評価する評価関数としては、以下のものを想定できる。
・速度優先であることを検出する評価関数
関数のパラメータ・・車速、制動力、加速度等
・燃費優先であることを検出する評価関数
関数のパラメータ・・アクセル操作量、ブレーキ操作量、タイヤの空気圧、エアコンの使用状況、バッテリの残存容量等
・快適さ優先であることを検出する評価関数
関数のパラメータ・・ハンドル角、加速度、縦揺れ、ノイズ

（Ａ）〜（Ｄ）として例示した様々なグルーピングにより、推奨走行ラインの種別を求めた例を、図６に示した。図６は、ステップＳ１１０で走行ラインを設定する地点を選択した状態で、その地点を通る論理ネットワークと、レーンネットワークと、走行ラインの種別（ここではＲ１〜Ｒ３を表示）と、その道路属性とを例示する。道路属性は、走行ラインが分岐か合流か、あるいは交差点か、直進か、またカーブかなど、道路の形状の類型を示し、分岐の場合はその分岐方向が左から右か、など道路形状の類型毎に更にその内容を示すものである。図６に示した例示では、第１行のデータは、図２に示した論理ネットワークではリンクＡからＣに走行するラインであることを示し、図３に示したレーンネットワークではレーンリンク０１１→０２１→０２２→０２３と走行するラインであることを示している。また、その場合の走行ラインの種別がＲ１であること、道路属性が左から右への分岐であることを示している。

図６では、種別としてＲ１〜Ｒ３を示した。この種別は、例えばグルーピングが（Ａ）車種としてセグメント毎のグルーピングであれば、Ｒ１はセダンの車両の走行ラインを示し、Ｒ２はＳＵＶの車両の走行ラインを示す、といった種別になり、グルーピングが（Ｄ）運転上の優先度毎のグルーピングであれば、Ｒ１は、速度優先の場合の走行ラインを示し、Ｒ２は、快適さ優先の場合の走行ラインを示し、Ｒ３は、燃費優先の走行ラインを示す、といった種別となる。ステップＳ１２０の処理により走行ラインの種別を判定した段階では、データはまだ走行ライン種別に過ぎないが、これらのデータを用いて、次のステップＳ１３０で、推奨走行ライン管理データベース３６の再構築を行なうと、車両５１，６１，７１等からの問合せがあったときに、これに応答して出力される推奨する走行ラインの種別として扱われるため、図６では、これを「推奨走行ライン種別」として記載した。

こうした走行ライン種別の一例を、図７に示した。この例では、（Ｄ）でのグルーピングで判断した種別Ｒ１〜Ｒ３の場合に車両に推奨される走行ラインＲ１-n1 、Ｒ２-n1 、Ｒ３-n1 を示している。ステップＳ１２０の解析では、１つのプローブ車両２１のデータから求めた走行ライン種別が判定されるに過ぎない。そこで、次に、推奨走行ライン管理データベース３６に記憶されたデータベースの再構成を行なう（ステップＳ１３０）。この推奨走行ライン管理データベース３６におけるデータベースの再構成は、ステップＳ１２０で判定した走行ライン種別を、車両情報、車両走行情報、走行環境情報、路面情報、道路状況情報などに関連付けて、既存のデータに付け加える処理である。多数のプローブ車両２１からのデータが走行情報データベース３２に集められ、これを解析し、走行ライン種別を判定することにより、１つの地点（分岐等）において、同じグルーピングで同じ走行ライン種別と判断されたデータが複数集められ、推奨走行ライン管理データベース３６にインデックスを付けて記録される。このとき、実際にプローブ車両２１が走行した走行ラインがそのまま推奨走行ラインとして登録されることも有り得るが、プローブ車両２１によって収集された複数の走行ラインを処理することで、推奨走行ラインを求め、これを推奨走行ライン管理データベース３６に登録するものとしてもよい。こうした処理としては、平均化の他、ヒストグラムを用いた統計処理により中央値、最頻値に相当する走行ラインの抽出などが取り得る。

図８は、推奨走行ライン管理データベース３６内のデータ構造を例示する説明図である。図８では、関連するデータをひとまとまりにして示したが、推奨走行ライン管理データベース３６の内部では、データは、ポインタ等により関連付けられていれば良い。図８の例では、推奨走行ラインの種別Ｒ１の場合の走行ラインを示すＩＤ、推奨走行ラインを示す座標点列、その時点の速度などのデータが集められている。このように、プローブ車両２１から取得された新たな走行イランのデータが解析される毎に、推奨走行ライン管理データベース３６のデータベースは再構成されることになり、結果的に各地点毎にあるグルーピングにおいて選択された走行ライン種別毎の推奨走行ラインが更新され、より望ましい走行ラインになっていく。

上記の処理（ステップＳ１１０〜Ｓ１３０）を行なった後、全地点について処理が終ったかを判断し（ステップＳ１４０）、終っていなければ、ステップＳ１１０に戻り、走行ラインの設定を行なう地点（範囲）を特定する処理から、上記の処理を繰り返す。プローブ車両２１から受信したデータに含まれる地点が全て尽くされた場合には、ステップＳ１４０での判断は「ＹＥＳ」となり、「ＮＥＸＴ」に抜けて、本処理を終了する。

図４を用いて説明したプローブ車両走行情報集約処理が繰り返し行なわれることで、多数のプローブ車両２１からの情報が走行情報データベース３２に集められ、解析されて、推奨走行ライン管理データベース３６に、車両の走行を支援するに十分な推奨走行ライン種別のデータが蓄積される。そうなれば、走行支援装置９０は、車両５１，６１，７１等の車両からの問合せを受けて、その運転を支援することが可能となる。

この場合の走行支援装置９０による運転支援の処理を図９、図１０を用いて説明する。図９は、実施形態の走行支援装置９０の処理を、走行ラインの推奨を受ける利用車両の処理と、走行管理サーバ３０の処理との組合せにより示すフローチャートであり、図１０は、走行管理サーバ３０における推奨走行ライン決定処理を例示するフローチャートである。

運転支援の処理は、車両５１等の側での処理を起点として行なわれる。図９の左側の処理は車両５１等の車両ナビ５２が実行する処理を示す。また図９の右側は、走行管理サーバ３０の問合せ処理プロセッサ３５が実行する処理を示す。まず、車両５１等において、運転者が運転支援を受けるべく、車両ナビ５２等は、自車の出発地と目的地とを受け付ける（ステップＳ２００）。具体的には、車両ナビ５２等は、運転者が、出発地と目的地を入力する処理を受け付ける。出発地は、車両ナビ５２等に含まれる図示しないＧＰＳ装置により取得された自車の位置を用いてもよい。

続いて、車両ナビ５２等は、車両ナビ５２を用いて、出発地から目的地までの経路探索を行なう（ステップＳ２１０）。こうした経路探索の手法は周知のものなので、経路探索の詳しい手法についての説明は省略するが、車両ナビ５２等内に備える地図データベース等を参照することで、出発地から目的地までの経路を探索する。なお、このとき、車両ナビ５２等は、運転支援サーバ４０に備えられた最新の地図データベース４３を参照することも必要に応じて行なう。

車両ナビ５２等は、地図データベースを参照して経路探索を行なった結果、論理ネットワーク（論理ＮＷと略記することがある）上での経路を取得する（ステップＳ２２０）。車両ナビ５２は、経路探索の結果を受けて、走行支援を開始する（ステップＳ５００）。経路探索の結果を受けて行なう支援は、音声ガイドのような経路に沿った運転の案内だけではなく、運転支援または自動運転を含む。運転支援とは、例えば特定の走行ラインを採ることを運転者に案内し、フロントガラスを用いて採るべき走行ラインを運転者に向けて表示し、運転者のハンドル操作による車両の走行ラインが、表示した走行ラインから外れたときに、音声や表示などで、修正すべき方向を指示するといった手法が考えられる。また車両の制御装置を介して直接エンジンの出力やハンドルの操舵角などを制御し、車両を自動運転するものとしてもよい。自動運転も、広義の走行支援に含まれる。

走行支援（ステップＳ５００）を開始した後、車両５１等の車両ナビ５２等は、運転支援サーバ４０を介して、推奨走行ラインを問合わせる処理を行なう（ステップＳ２３０）。車両ナビ５２は、車両５１等が走行している論理ネットワーク上の位置を把握しているので、この位置に応じて、分岐や合流などの道路の属性を知り、現在の車両５１等にとって適切な走行ラインを問合せるのである。問合せに際しては、車両ナビ５２等は、取得したい走行ラインの種別の他、車種や車重などの車両情報、車両が走行している速度や加速度、路面の状況、天候、車線規制の有無など、多様な情報を一緒に出力する。出力する情報は、プローブ車両２１から取得した情報の全部に対応する情報またはその一部に対応する情報とできる。

この問合せは、運転支援サーバ４０を介して、走行管理サーバ３０に対して行なわれる。走行管理サーバ３０は、車両５１等の車両ナビ５２等からのこの問合わせを受信し（ステップＳ３００）、推奨走行ラインを決定する処理を行ない（ステップＳ４００）、推奨走行ラインを回答する（ステップＳ３２０）。車両５１等の車両ナビ５２等は、この回答を受信し（ステップＳ２４０）、走行管理サーバ３０から受け取った推奨走行ラインを走行支援に利用する（ステップＳ５１０）。その後、車両５１等が目的地に到着したかを判断し（ステップＳ２６０）、目的地に到着していなければ、ステップＳ２３０に戻って、上述したステップＳ２３０からＳ２６０の処理を繰り返す。車両５１等が目的地に到着すれば、ステップＳ２６０の判断は「ＹＥＳ」となり、車両ナビ５２等は、「ＥＮＤ」に抜けて、本処理を終了する。

従って、車両ナビ５２等は、走行ラインとして適切なもの（推奨走行ライン）を、走行管理サーバ３０から受け取ることができれば、車両５１等は、その走行ラインに従って、走行されるので、運転者は、（Ａ）から（Ｄ）に例示したようなグルーピング内で自ら所望した、あるいは車種などから選択される走行ライン種別に沿った車両の運転を実現できる。そこで、次に、走行管理サーバ３０が実行する推奨走行ライン決定処理（図９、ステップＳ４００）について、図１０を用いて説明する。

図１０は、走行管理サーバ３０が実行する推奨走行ライン決定処理を例示するフローチャートである。問合せを受けて、走行管理サーバ３０がこの処理を開始すると、走行管理サーバ３０は、まず問合せを受けた地点における走行情報を、推奨走行ライン管理データベース３６から抽出する処理を行なう（ステップＳ４１０）。その上で、次に、問合せを受けた地点の走行ラインのデータと一致するデータが推奨走行ライン管理データベース３６にあるか否かの判断を行なう（ステップＳ４２０）。

プローブ車両２１がその道路を走行したことがあれば、走行ラインを推奨するためのデータが推奨走行ライン管理データベース３６に蓄積されているが、プローブ車両２１が走行したことのない地点に関して問合せを受けることも有り得る。そこで、推奨走行ライン管理データベース３６に一致するデータがないと判断した場合には、類似形状の地点を探索する処理を行なう（ステップＳ４３０）。走行ラインのデータの元になったデータには、図５に示したように、路面情報が含まれており、曲率半径や道路横断方向の勾配などの情報を併せて登録されている。従って、探索したデータの中に、路面情報が近似し、かつ分岐や合流など、問合せを受けた道路属性が一致する地点があるかを判断する（ステップＳ４４０）。

上記の処理により、問合せを受けた地点の走行ラインの情報がある場合（ステップＳ４２０：「ＹＥＳ」）と、類似の地点の走行ラインの情報がある場合（ステップＳ４４０：「ＹＥＳ」）には、共にステップＳ４５０に移行し、推奨走行ラインを取得する処理を行なう。具体的には、その地点の推奨走行ラインを、推奨走行ライン管理データベース３６に問合せ、結果を推奨走行ラインとして取得する。

こうして推奨走行ライン管理データベース３６から受け取った推奨走行ラインには、種別（例えばＲ１〜Ｒ３）の異なる複数の推奨走行ラインが含まれているから、目的に合わせて、推奨走行ラインを選択し設定する（ステップＳ４６０）。目的とは、グルーピングに相当し、車両５１等が、例えば車種別の推奨走行ラインの取得を目的としていれば、問合せてきた車両５１等と同じ車両についての推奨走行ラインを選択するし、同一の車種の推奨走行ラインのデータがなければ、同じセグメントの車の推奨走行ラインを選択する。他のグルーピングに従う場合も同様である。

他方、問合せてきた地点についての走行ラインの情報が推奨走行ライン管理データベース３６になく、かつ類似の地点も見いだせなかった場合には、デフォルトの走行ラインを設定する（ステップＳ４７０）。デフォルトの走行ラインとは、走行レーン（車線）の中央を走行するような走行ラインとして、ここでは予め用意されている走行ラインである。もとより、こうしたデフォルトの走行ラインは、他の手法で決定してもよい。例えば、分岐などの地点において、車両が走行レーン内で走行を開始する初期位置を与える関数を用意し、この関数を走行レーンの中心を正規分布の中央とし、３σが走行レーン内に納まるような関数として定義しておく。そして、この関数に従って、走行レーン内の初期位置を与え、この初期位置から確率的な摂動分をもって走行レーン内で順次位置を修正しながら走行するような走行ラインを抽出するものとしてもよい。こうすれば、運転者が適宜運転している場合に似た揺らぎのある走行ラインが抽出され得る。なお、類似の地点が見い出されなかった場合には、「推奨走行ラインなし」と決定するものとしてもよい。上記の処理を行なった上で、「ＮＥＸＴ」に抜けて、推奨走行ライン決定処理を終了する。

以上説明した本実施形態の走行支援装置９０によれば、プローブ車両２１が収集した走行ラインに関するデータを集約し、これを推奨走行ライン種別にまとめて予め用意しているので、実際に走行している車両５１等から走行時に問合せを受けると、問合せの目的に合致した推奨走行ラインを推奨走行ライン管理データベース３６から素早く抽出することができ、これを問合せた車両５１等に回答できる。推奨走行ラインの回答を受けた車両５１等は、回答を受けた推奨走行ラインを用いて、走行を支援できる。従って、初めて走行する道路であっても、適切な走行ラインで走行できる。あるいは既に走行したことがある道路であっても、より適切な走行ラインで走行することも可能である。運転者にとって、路面の状態が変わったり、運転する車両の車種や重量などが異なったりしても、それぞれの条件に応じた適切な走行ラインを得て走行できる。こうした走行の支援は、推奨走行ラインに沿った自動運転であってもよいし、運転者による車両の運転が推奨走行ラインからの逸脱することを警告し、あるいは運転者による車両の運転を推奨走行ラインへと誘導するような支援であってもよい。後者の場合、フロントガラスを用いた仮想的な走行ラインの虚像表示を行なうことも有効である。

また本実施形態では、複数の目的別にグルーピングを行なっているので、車種別の推奨走行ラインを取得して走行支援を行なうだけでなく、車線別の推奨走行ラインや天候などの要因別の推奨走行ライン、あるいは例えば燃費優先といった運転上の優先度に基づく推奨走行ラインなどを、単独で、あるいは組合せて走行支援を行なうことができる。例えば、○○という車種の車両でかつ燃費優先という条件で、特定の分岐を走行する場合の推奨走行ラインを取得して、走行を支援することも可能である。

以下、各グルーピングを採用した場合の効果について簡単に説明する。
（Ａ）車種毎のグルーピングに基づいて推奨走行ラインを取得する場合：
この場合には、車種毎に望ましい走行ラインの提供を受けて走行を支援できる。セダン、ワンボックス、ＳＵＶ、スポーツカーなどでは、通常、望ましい走行ラインは異なるが、本実施形態によれば、実際の走行したプローブ車両２１による走行ラインのデータに基づいて、車種に応じた推奨走行ラインの提供を受けることができ、車種に応じた適切な走行支援を実現できる。

（Ｂ）車線毎のグルーピングに基づいて推奨走行ラインを取得する場合：
走行車線と追越車線、あるいは登坂車線など、車両が走行している車線が異なっている場合でも、走行している車線に応じた適切な走行ラインを、実際に走行したプローブ車両２１によって取得されたデータに基づいて決定でき、走行車線に応じた適切な走行支援を実現できる。

（Ｃ）要因別（天候、路面状態など）のグルーピングに基づいて推奨走行ラインを取得する場合：
実際に走行したプローブ車両２１が取得したデータから、走行ラインに影響を与える要因を予め特定し、推奨走行ライン管理データベース３６にデータを登録する際に付与した要因に基づいて、推奨走行ラインを決定できる。従って、例えば天候などの違いを考慮した推奨走行ラインに従った運転支援を実現できる。

（Ｄ）運転上の優先度毎のグルーピングに基づいて推奨走行ラインを取得する場合：
車両を走行させる運転者が考慮している運転上の優先度に従った推奨走行ラインの提供を受けることができる。こうした運転上の優先度としては、例えば、目的地に早く着くことを目的とする速度優先や、燃費をできるだけ抑えて運転したいとする燃費優先や、乗り心地、つまり快適さ優先などが有り得る。この優先度に応じて推奨走行ラインを提供する場合には、運転者の考慮する優先度に基づく推奨走行ラインに従った運転支援を実現できる。

＜他の実施形態＞
本発明は、上記第１実施形態以外の形態でも実施可能である。例えば、走行管理サーバ３０において、推奨走行ライン管理データベース３６に登録するデータを作成する装置を別に構成し、走行管理サーバ３０には、プローブ車両２１からの情報を集約した結果だけを持つようにしてもよい。この場合、プローブ車両２１の走行に伴って集積される走行に関するデータは、いわゆるビッグデータとして大規模に集約し、本実施形態の走行支援に必要な部分だけ、推奨走行ライン管理データベース３６に記録して運用する形態としてもよい。

また、この推奨走行ライン管理データベース３６を直接車両５１等に搭載し、車両ナビ５２等により直接アクセスする構成としてもよい。こうすれば、通信や運転支援サーバ４０等を介する必要がない。推奨走行ライン管理データベース３６内のデータは、通信を利用して適宜更新するようにすればよい。

プローブ車両２１からの情報は、直接プローブ車両２１からネットワーク２５を介して走行管理サーバ３０に送信する以外の方法で集約してもよい。例えば、ドローンや高層ビルに取り付けたカメラにより、分岐地点などを走行する車両の映像を記録し、これを解析する構成としてもよい。画像解析によって、車両の走行速度や、路面が雨で濡れているか等の情報を得ることができるから、こうした画像解析により得られたデータから、車種別の走行ラインや要因別の走行ラインを取得する構成とすればよい。この場合には、多数のプローブ車両を走行させる必要なく、現在走行している車両の映像を解析することで、推奨走行ラインのために必要なデータを収集できる。

図１０に示した推奨走行ライン決定処理において、一致する地点のデータがない場合、類似の地点のデータを検索したが、同様に、推奨走行ライン決定処理において、一致する車種のデータがなければ、類似する車種のデータを検索して、これを利用するものとしてもよい。このとき、不一致の部分を解析し、データを補間して走行ラインを決定してもよい。例えば、問合せた車両の車種と比べて、車重の軽い車種のデータと車重の重い車種のデータがあった場合、その中間的な走行ラインとして推奨走行ライン決定してもよい。

その他の実施形態として、プローブ車両２１の運転者の個別情報として、性別、年齢、配偶者および家族の有無、運転歴、累積走行距離、視力、気質のうちの少なくとも一つを取得して、これと関連付けて、推奨走行ライン種別を付与し、推奨走行ライン管理データベース３６に記憶し、車両５１等からの走行ラインの問合せに対して、車両５１等を運転する運転者の個別情報に基づいて、走行支援を行なうものとしてもよい。性別や年齢により、運転時に採用する走行ラインが異なる傾向にあるため、こうすれば、運転者の満足度の高い走行支援を実現できる。

あるいは、プローブ車両２１の運転時の運転者の身体情報として、脈拍、血圧、睡眠時間、疲労度、アドレナリン分泌量のうちの少なくとも一つを取得して、これと関連付けて、推奨走行ライン種別を付与し、推奨走行ライン管理データベース３６に記憶し、車両５１等からの走行ラインの問合せに対して、車両５１等を運転する運転者の身体情報に基づいて、走行支援を行なうものとしてもよい。運転者の運転時の体調などにより、運転時に採用する走行ラインに影響が現れることがあるため、こうすれば、運転者の満足度の高い走行支援を実現できる。

また、プローブ車両２１の走行情報に付加する付加情報として、燃料残量、バッテリ残量、走行開始からの経過時間、冷却液温度、潤滑油の粘度のうちの少なくとも一つを取得して、これと関連付けて、推奨走行ライン種別を付与し、推奨走行ライン管理データベース３６に記憶し、車両５１等からの走行ラインの問合せに対して、こうした車両５１等の付加情報に基づいて、走行支援を行なうものとしてもよい。燃料残量やバッテリ残量などにより、運転時に採用される走行ラインは異なる可能性があるため、こうすれば、運転者の満足度の高い走行支援を実現できる。

特許文献１や特許文献２に開示された手法で推奨され実現される走行レーンは、車両の運転環境を考慮しない画一的なものであった。同じ合流や分岐であっても、路面の状態、例えば乾いているか濡れているか、等の違いにより、望ましい走行レーンは異なる場合がある。また運転者の好みも、同様に路面の違いにより画一的ではない。こうした状況に対してどのような対処が望ましいかは考慮されていない。上記の実施形態は、これらの課題の少なくとも一部を解決するものである。

また、以上の実施形態の全部又は一部に記載された態様は、適切に車両に対する走行支援を行う走行支援装置、走行支援方法およびそのためのデータ構造の提供、処理速度の向上、処理精度の向上、使い勝手の向上、データを利用した機能の向上又は適切な機能の提供その他の機能向上又は適切な機能の提供、データ及び／又はプログラムの容量の削減、装置及び／又はシステムの小型化等の適切なデータ、プログラム、記録媒体、装置及び／又はシステムの提供、並びにデータ、プログラム、装置又はシステムの制作・製造コストの削減、制作・製造の容易化、制作・製造時間の短縮等のデータ、プログラム、記録媒体、装置及び／又はシステムの制作・製造の適切化のいずれか一つの課題を解決する。

以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、本発明はこれらの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において種々の形態で実施できることは勿論である。例えば、車両としては４輪の車両に限らず、二輪車やトラックなどの６輪以上の車両にも適用できることは勿論である。二輪車の場合は、走行ラインを誤ると転倒の危険性があるため、安全な走行ラインによる走行支援の意義は大きい。また、本発明は、走行支援方法としても実施可能である。また、推奨走行ラインの情報を推奨走行ライン管理データベース３６に記憶する際にデータ構造としても実施できる。

２１…プローブ車両
２２…ＧＰＳ装置
２３…センサ群
２４…メモリ
２５…ネットワーク
２６…ナビゲーション装置
２７…制御装置
３０…走行管理サーバ
３１…情報集約プロセッサ
３２…走行情報データベース
３５…処理プロセッサ
３６…推奨走行ライン管理データベース
４０…運転支援サーバ
４３…地図データベース
５１，６１，７１…車両
５２，６２，７２…車両ナビ
９０…走行支援装置

Claims (11)

1. 一の車両からの問合せに応じて、推奨する走行ラインに関する情報を提供する走行支援装置であって、
   走行レーンの情報を含む道路ネットワーク情報を記憶する道路情報記憶部と、
   他の車両が走行した位置を、前記道路ネットワーク情報における前記走行レーンとの位置関係として特定し、前記他の車両の走行に伴う走行ラインを含む車両走行情報を取得する走行情報取得部と、
   前記車両走行情報を取得した際の前記他の車両の走行環境に関する走行環境情報を取得する走行環境情報取得部と、
   前記車両走行情報を取得した際の前記他の車両が走行している道路の路面情報を取得する路面情報取得部と、
   前記車両走行情報を取得した際の前記他の車両の走行に一時的に影響を与える道路の状況である道路状況情報を取得する道路状況取得部と、
   前記取得された車両走行情報、前記走行環境情報、前記路面情報、前記道路状況情報を、前記車両自体の情報と共に記憶するデータ記憶部と、
   前記道路ネットワーク情報を利用する前記一の車両からの問合せに応じて、前記データ記憶部に記憶された前記車両走行情報、前記走行環境情報、前記路面情報、前記道路状況情報の少なくとも一部と前記車両自体の情報との組合せから、当該走行する車両に推奨する走行ラインの情報を出力する出力部と
   を備えた走行支援装置。
2. 前記車両走行情報は、前記走行ラインの他に、前記他の車両のハンドル操舵角度、車速、加速度、制動力、積載を含む車両重量、車両と路面との摩擦係数のうちの少なくとも一つを含む請求項１記載の走行支援装置。
3. 前記走行環境情報は、前記他の車両が前記車両走行情報を取得した際の季節、時間、明るさ、天候、気温、湿度、風向を含む風速、降雨・降雪の状況のうちの少なくとも一つを含む請求項１または請求項２記載の走行支援装置。
4. 前記路面情報は、前記他の車両が前記車両走行情報を取得した際の路面の平坦度、勾配、道路のカーブ形状、路面の乾湿の程度のうちの少なくとも一つを含む請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の走行支援装置。
5. 前記道路状況情報は、前記他の車両が前記車両走行情報を取得した際の渋滞の度合い、落下物の有無、道路工事の情報、車線規制の有無のうちの少なくとも１つを含む請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の走行支援装置。
6. 前記車両自体の情報は、車種、走行性能に影響する装備、安全装備、走行距離、車高、タイヤ種別のうち少なくとも車種を含む請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の走行支援装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の走行支援装置であって、更に、
   前記他の車両の運転者の個別情報として、性別、年齢、配偶者および家族の有無、運転歴、累積走行距離、視力、気質のうちの少なくとも一つを取得して、前記データ記憶部に記憶すると共に、
   前記出力部は、前記推奨する走行ラインの出力の際に、前記車両の運転者の個別情報を参酌する
   走行支援装置。
8. 請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の走行支援装置であって、更に、
   前記他の車両の運転者の身体情報として、脈拍、血圧、睡眠時間、疲労度、アドレナリン分泌量のうちの少なくとも一つを取得して、前記データ記憶部に記憶すると共に、
   前記出力部は、前記推奨する走行ラインの出力の際に、前記車両の運転者の身体情報を参酌する
   走行支援装置。
9. 請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の走行支援装置であって、更に、
   前記他の車両の前記車両走行情報に付加する付加情報として、燃料残量、バッテリ残量、走行開始からの経過時間、冷却液温度、潤滑油の粘度のうちの少なくとも一つを取得して、前記データ記憶部に記憶すると共に、
   前記出力部は、前記推奨する走行ラインの出力の際に、前記車両の付加情報を参酌する
   走行支援装置。
10. 一の車両からの問合せに応じて、推奨する走行ラインに関する情報を提供する走行支援方法であって、
    走行レーンの情報を含む道路ネットワーク情報を記憶し、
    他の車両が走行した位置を、前記道路ネットワーク情報における前記走行レーンとの位置関係として特定し、前記他の車両の走行に伴う走行ラインを含む車両走行情報を取得し、
    前記車両走行情報を取得した際の前記他の車両の走行環境に関する走行環境情報を取得し、
    前記車両走行情報を取得した際の前記他の車両が走行している道路の形状や勾配を含む路面情報を取得し、
    前記車両走行情報を取得した際の前記他の車両の走行に一時的に影響を与える道路の状況である道路状況情報を取得し、
    前記取得された車両走行情報、前記走行環境情報、前記路面情報、前記道路状況情報を、前記車両自体の情報と共にデータ記憶部に記憶し、
    前記道路ネットワーク情報を利用する前記一の車両からの問合せに応じて、前記データ記憶部に記憶された前記車両走行情報、前記走行環境情報、前記路面情報、前記道路状況情報の少なくとも一部と前記車両自体の情報との組合せから、当該走行する車両に推奨する走行ラインの情報を出力する
    走行支援方法。
11. 一の車両からの問合せに応じて、推奨する走行ラインに関する情報を提供する際に参照されるデータ構造であって、
    走行レーンの情報を含む道路ネットワーク情報における前記走行レーンとの位置関係として特定された他の車両の走行に伴う走行ラインを含む車両走行情報と、前記車両走行情報が特定された際の前記他の車両の走行環境に関する走行環境情報と、前記車両走行情報が特定された際の前記他の車両が走行している道路の形状や勾配を含む路面情報と、前記車両走行情報が特定された際の前記他の車両の走行に一時的に影響を与える道路の状況である道路状況情報とを、前記他の車両自体の情報と共に、前記道路ネットワーク情報を利用する前記一の車両からの問合せに応じて、前記車両走行情報、前記走行環境情報、前記路面情報、前記道路状況情報の少なくとも一部と前記車両自体の情報との組合せから、当該走行する車両に推奨する走行ラインの情報を出力可能に、データ記憶部に記憶した
    データ構造。

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