JP2019021221A - 安全走行情報生成システム及び安全走行情報生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】乗員の違和感を抑制しつつ、安全な運転や走行に貢献する。【解決手段】安全走行情報生成システム（センタ装置１００）は、ドライバーによる車両（自動車１３０）の運転に伴うプローブ情報１３２を受信する通信装置と、受信したプローブ情報１１１を用いて安全走行ルートマップ１１７を生成する安全走行ルートマップセンタ装置１１０と、プローブ情報１１１及び安全走行ルートマップ１１７を学習データに用いて自動運転のための学習を行うことによって自動運転パラメータ１２５を生成する自動運転センタ装置１２０と、自動運転車両（自動車１４０）に自動運転パラメータ１２５を配信する配信装置と、を備える。ここで安全走行ルートマップセンタ装置１１０は、蓄積されるプローブ情報１１１に運転診断を行い、合格点に満たなかったプローブ情報を除外した安全運転プローブ情報１１４に基づいて安全走行ルートマップ１１７を生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、安全走行情報生成システム及び安全走行情報生成方法に関し、ネットワークを介して車両と通信可能に接続され、安全な走行ルートを示す安全走行ルートマップを生成する安全走行情報生成システム及び安全走行情報生成方法に適用して好適なものである。

従来、車両（自動車）の安全な運転／走行を実現するための手法として、ドライバーの運転技術を向上させる方法が知られている。例えば特許文献１には、運転に対して診断を行うことにより、安全運転へのフィードバックをドライバーに行う運転特性診断装置が開示されている。

また近年では、自動車を安全に走行させる方法の１つとして自動運転技術が注目されている。自動運転技術では、例えば、車両に搭載されたカメラや各種センサによって得られた情報に基づいて空間認識を行い、車両が空間内を衝突せずに走行可能なルートを生成することによって、自動運転が実現される。

特開２０１６−０８１０８７号公報

しかし、上述したような従来の自動運転では、ルート生成において安全性ばかりが重視された結果、例えば過度に低速な走行を続ける等、乗員に違和感を与える走行になってしまうおそれがあった。このような課題に対しては、例えばドライバーによる運転データをそのまま教師データとして機械学習することによって自動運転の違和感を抑制することが考えられる。しかし、このような機械学習を行わせると、危険な運転データに基づいた学習が行われる可能性があることから、生成されたルートの安全性が低下するおそれがあった。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、乗員の違和感を抑制しつつ、安全な運転や走行に貢献することが可能な安全走行情報生成システム及び安全走行情報生成方法を提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため本発明においては、ネットワークを介して車両と通信可能な安全走行情報生成システムであって、ドライバーによる車両の運転に伴うプローブ情報を、当該車両からネットワークを介して受信する通信装置（通信部）と、通信装置が受信したプローブ情報を用いて、安全な走行ルートを示す安全走行ルートマップを生成する安全走行ルートマップセンタ装置と、プローブ情報及び安全走行ルートマップを学習データに用いて自動運転のための学習を行うことによって、自動運転の走行ルートを決定するために必要なパラメータによる自動運転パラメータを生成する自動運転センタ装置と、自動運転センタ装置で生成された自動運転パラメータを、自動運転機能を有する車両にネットワークを介して配信する配信装置（配信部）と、を備えることを特徴とする安全走行情報生成システムが提供される。この安全走行情報生成システムでは、安全走行ルートマップセンタ装置が、通信装置の受信によって蓄積されるプローブ情報に対して運転診断を行い、プローブ情報のうちから運転診断の結果が合格点に満たなかったプローブ情報を除外した安全運転プローブ情報を抽出し、安全運転プローブ情報に基づいて安全走行ルートマップを生成する。

また、かかる課題を解決するため本発明においては、ネットワークを介して車両と通信可能な安全走行情報生成システムによる安全走行情報生成方法であって、ドライバーによる車両の運転に伴うプローブ情報を、当該車両からネットワークを介して受信する通信ステップと、通信ステップで受信されたプローブ情報を用いて、安全な走行ルートを示す安全走行ルートマップを生成する安全走行ルートマップ生成ステップと、プローブ情報及び安全走行ルートマップを学習データに用いて自動運転のための学習を行うことによって、自動運転の走行ルートを決定するために必要なパラメータによる自動運転パラメータを生成する自動運転パラメータ生成ステップと、自動運転パラメータ生成ステップで生成された自動運転パラメータを、自動運転機能を有する車両にネットワークを介して配信する配信ステップと、を備えることを特徴とする安全走行情報生成方法が提供される。この安全走行情報生成方法では、安全走行ルートマップ生成ステップにおいて、通信ステップによる受信によって蓄積されるプローブ情報に対して運転診断を行い、プローブ情報のうちから運転診断の結果が合格点に満たなかったプローブ情報を除外した安全運転プローブ情報を抽出し、安全運転プローブ情報に基づいて安全走行ルートマップを生成する。

そしてこれらの本発明によれば、ドライバーによる安全な運転を学習して安全走行ルートマップ及び自動運転パラメータが生成されるため、人間（乗員）にとって違和感の少ない安全な運転や走行を可能とすることができる。

本発明によれば、乗員の違和感を抑制しつつ、安全な運転や走行に貢献することができる。

本発明の第１の実施の形態に係る安全走行情報生成システムの構成例を説明するための図である。 図１に示した自動運転学習装置の詳細な構成例を示す図である。 自動運転車で構成されるニューラルネットワークを説明するための図である。 運転診断処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 プローブ情報フィルタリング処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 安全走行ルートマップ生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 安全運転プローブ情報の追加紐付けのイメージを説明するための図である。 道路リンクとプローブ情報の近似式との関係を説明するための図である。 走行ルート生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る安全走行情報生成システムの構成例を説明するための図である。 運転改善ポイント情報生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態に係る安全走行情報生成システムの構成例を説明するための図である。 危険地点マップ生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態に係る安全走行情報生成システム及び安全走行情報生成方法を説明する。本発明では、自動車からセンタ装置へ送られたプローブ情報及び空間識別情報を使って、地点ごとの安全運転の走行データである安全走行ルートマップを作成し、安全走行情報を生成する。そして、安全走行ルートマップから生成した安全走行情報から自動運転を学習することにより、人間の違和感を抑えた安全な自動運転を行うことができる。

（１）第１の実施の形態
（１−１）全体構成
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る安全走行情報生成システムの構成例を説明するための図である。

なお、図１や後述する図２等、本発明に関する構成を説明する図では、主に処理を行う演算装置や通信装置等の構成を矩形で記載し（例えば、通信部１０１や自動運転学習装置１２１）、情報に相当する構成を円柱状で記載している（例えば、プローブ情報１１１や自動運転パラメータ１２５）。このうち「情報」は、実際には所定の記憶装置（例えばディスク装置やテープ装置等）に格納されるが、簡便のため、「情報」の取得や格納等の説明においては、対応する記憶装置の説明を省略する。

図１によれば、センタ装置１００は、ネットワーク１５０を介して、自動車１３０，１４０と通信可能に接続される。図示は省略したが、自動車１３０，１４０は複数台数が想定される。

センタ装置１００は、通信部１０１、配信部１０２、安全走行ルートマップセンタ装置１１０、及び自動運転センタ装置１２０を備えた構成となっており、本発明の第１の実施の形態に係る安全走行情報生成システムに相当する。

通信部１０１は、ネットワーク１５０を介してセンタ装置１００に送信された情報を受信する機能を有し、受信した情報を安全走行ルートマップセンタ装置１１０または自動運転センタ装置１２０に転送する。

配信部１０２は、センタ装置１００からネットワーク１５０に向けて情報を配信する機能を有する。具体的には例えば、配信部１０２は、自動運転センタ装置１２０が有する自動運転パラメータ１２５を、ネットワーク１５０を介して自動車１４０の通信部１４１に送信する。なお、センタ装置１００は、通信部１０１及び配信部１０２の機能を統一した構成を備えるようにしてもよい。

安全走行ルートマップセンタ装置１１０は、自動車１３０で取得されたドライバーの運転に伴うプローブ情報１３２のうち、運転診断で安全と判定したものだけを用いて、安全な走行ルートが示されるルートマップ（安全走行ルートマップ１１７）を生成する装置である。

図１に示したように、安全走行ルートマップセンタ装置１１０は、プローブ情報１１１、運転診断装置１１２、プローブ情報フィルタリング装置１１３、安全運転プローブ情報１１４、安全走行ルートマップ生成装置１１５、地図データ１１６、及び安全走行ルートマップ１１７を備える。

プローブ情報１１１は、自動車１３０から受信したプローブ情報１３２が蓄積されたものである。運転診断装置１１２は、プローブ情報１１１に蓄積された自動車１３０のプローブ情報１３２に対して所定の運転診断を行って採点し（運転診断処理）、運転診断の結果はプローブ情報フィルタリング装置１１３に送られる。運転診断処理の詳細は、図４を参照しながら後述する。

プローブ情報フィルタリング装置１１３は、運転診断の結果（採点結果）に基づいて、プローブ情報１１１をフィルタリングし、フィルタリング後の情報を安全運転プローブ情報１１４に格納する（プローブ情報フィルタリング処理）。プローブ情報フィルタリング処理の詳細は、図５を参照しながら後述する。

そして安全走行ルートマップ生成装置１１５は、安全運転プローブ情報１１４と地図データ１１６とを用いて、安全走行ルートマップ１１７を生成する（安全走行ルートマップ生成処理）。安全走行ルートマップ１１７は、具体的には例えば、マップ上の道路位置を特定可能な道路リンク（リンク）と、当該リンクにおける安全な走行パターンに関するパラメータを示す安全走行ルート情報と、を含んで構成される。

自動運転センタ装置１２０は、自動車１３０で取得されたプローブ情報１３２や安全走行ルートマップセンタ装置１１０で生成された安全走行ルートマップ１１７に基づいて、自動運転のための学習を行い、自動運転に必要な所定の情報からなる自動運転パラメータ１２５を生成する装置である。

図１に示したように、自動運転センタ装置１２０は、自動運転学習装置１２１、位置情報取得装置１２２、位置情報１２３、空間識別情報１２４、及び自動運転パラメータ１２５を備える。

まず、位置情報取得装置１２２は、自動車１３０から受信したプローブ情報１３２のうちから位置情報のみを抽出して位置情報１２３に格納する。また、空間識別情報１２４には、自動車１３０から受信した空間識別情報１３３が格納される。

そして自動運転学習装置１２１は、位置情報１２３及び空間識別情報１２４と、安全走行ルートマップセンタ装置１１０（より厳密には、安全走行ルートマップ生成装置１１５）で生成された安全走行ルートマップ１１７とを用いて学習を行い、自動運転を行うための自動運転パラメータ１２５を生成する。生成された自動運転パラメータ１２５は、配信部１０２からネットワーク１５０を経由して自動車１４０の通信部１４１に配信される。なお、自動運転学習装置１２１については、学習におけるデータの流れや内部構成を図２に例示して後述する。

自動車１３０は、ドライバーによって運転される自動車であって、プローブカーとしての役割を担う。図１には、自動車１３０のうち、プローブカーとして必要な構成のみが例示されており、これらは具体的には例えば、通信機能を有する車載システムで実現できる。図１によれば、自動車１３０は、走行情報取得装置１３１、プローブ情報１３２、空間識別情報１３３、及び通信部１３４を備える。

走行情報取得装置１３１は、自車の走行に伴って、自動運転を学習するための基情報としてプローブ情報１３２及び空間識別情報１３３を取得する。ここで、プローブ情報１３２は、ドライバーによる運転走行に伴う位置情報や交通情報等で構成され、具体的には例えば、自車の緯度、経度、速度、加速度等である。また、空間識別情報１３３は、自車の周辺の空間状況を識別するための情報であって、例えば自車に搭載されたカメラやセンサ等によって取得される。そして通信部１３４が、走行情報取得装置１３１によって取得されたプローブ情報１３２及び空間識別情報１３３を、ネットワーク１５０を介してセンタ装置１００の通信部１０１に送信する。

自動車１４０は、自動運転で走行可能な自動車であって、図１には自動車１４０のうち、自動運転に関連する構成のみが例示されている。これらは具体的には例えば、自動運転の機能を有する車載システムで実現できる。図１によれば、自動車１４０は、通信部１４１、自動運転更新装置１４２、自動運転パラメータ１４３、及び自動運転装置１４４を備える。

通信部１４１は、センタ装置１００の配信部１０２からネットワーク１５０を経由して、自動運転センタ装置１２０の自動運転パラメータ１２５を取得し、自動運転更新装置１４２に転送する。そして自動運転更新装置１４２は、通信部１４１から受信した自動運転パラメータ１２５によって、自車の自動運転に関するパラメータ（自動運転パラメータ１４３）を更新する。

自動運転装置１４４は、自動車１４０の自動運転を制御・実行する機能を有する装置である。より具体的には、自動運転装置１４４は、図２で詳述する自動運転センタ装置１２０における識別層１２１２及び判断層１２１８と同等のニューラルネットワークとして識別層１４５及び判断層１４６を有する。そして、識別層１４５及び判断層１４６のパラメータに、自動運転更新装置１４２によって更新された自動運転パラメータ１４３（すなわち自動運転パラメータ１２５）が使用されることによって、自動運転パラメータ１２５に基づいた自動運転を実現することができる。

（１−２）自動運転学習装置
図２は、図１に示した自動運転学習装置の詳細な構成例を示す図である。図２において、矢印付きの実線は通常のデータの流れを表しており、矢印付きの一点鎖線はニューラルネットワークのパラメータ更新のためのデータの流れを表している。なお、この表示規則は後述する図３でも同様である。

図２に示したように、自動運転学習装置１２１は、識別層パラメータ更新装置１２１１、識別層１２１２、空間情報生成装置１２１３、空間情報１２１４、走行ルート生成装置１２１５、次リンク方向取得装置１２１６、判断層パラメータ更新装置１２１７、及び判断層１２１８を備える。

識別層パラメータ更新装置１２１１は、空間識別情報１２４から学習を行い、識別層１２１２を生成する装置である。識別層パラメータ更新装置１２１１による学習は、教師あり（半教師あり）／なしの何れであってもよい。

識別層１２１２は、空間識別情報１２４を入力とし、「空間の特徴点」を出力とするニューラルネットワークであって、識別層パラメータ１２１９をパラメータとする。識別層１２１２の学習は、識別層パラメータ更新装置１２１１が空間識別情報１２４を学習して識別層パラメータ１２１９を更新することによって行われる。

空間情報生成装置１２１３は、識別層１２１２から出力された「空間の特徴点」に基づいて、空間情報１２１４を生成する装置である。

走行ルート生成装置１２１５は、空間情報生成装置１２１３によって生成された空間情報１２１４、安全走行ルートマップ生成装置１１５によって生成された安全走行ルートマップ１１７（安全走行ルート情報）、及び位置情報取得装置１２２によって抽出された位置情報１２３に基づいて、空間内で衝突せずに自動走行するための走行ルートを生成する装置である。なお、走行ルート生成装置１２１５が走行ルートを生成する処理（走行ルート生成処理）の詳細は図９を参照しながら後述するが、走行ルート生成処理では、安全走行ルートマップ１１７が空間内で衝突しないと判断された場合は、そのまま「走行ルート」とされる。

次リンク方向取得装置１２１６は、位置情報１２３に基づいて、「次リンク方向」を取得する装置である。「次リンク方向」とは、走行ルートにおける進路を示す情報であって、リンク単位で走行進路を考えたときに、ある時点のリンクにおける次のリンクの方向を示すものである。この「次リンク方向」は、自動運転においてリアルタイムに走行ルートを生成していく場合に、分岐するリンクがあったときに進行先を区別するために特に必要となる（リンクの詳細は、図７，図８を参照）。なお、「次リンク方向」は、次のリンクへの角度で表されてもよい。

判断層パラメータ更新装置１２１７は、識別層１２１２の出力から走行ルートを生成する教師あり学習を行い、判断層１２１８を生成する装置である。

判断層１２１８は、識別層１２１２から出力された「空間の特徴点」と次リンク方向取得装置１２１６によって取得された「次リンク方向」とを入力とし、「走行ルート」を出力とするニューラルネットワークであって、判断層パラメータ１２２０をパラメータとする。判断層１２１８の学習は、判断層パラメータ更新装置１２１７が、走行ルート生成装置１２１５から出力される走行ルートを教師データとして「教師あり学習」を行って判断層パラメータ１２２０を更新することによって行われる。

以上のようにして、自動運転学習装置１２１では、空間識別情報１２４から走行ルートを生成する識別層１２１２及び判断層１２１８が生成される。すなわち、識別層１２１２と判断層１２１８とを繋ぎ合わせることで、空間識別情報１２４と「次リンク方向」とを入力とし、「走行ルート」を出力とするニューラルネットワークが構成される。そして、識別層１２１２及び判断層１２１８のパラメータ（識別層パラメータ１２１９及び判断層パラメータ１２２０）が、自動運転パラメータ１２５として取得される。

この自動運転パラメータ１２５が配信されることによって、自動車１４０ではセンタ装置１００で学習されたパラメータを用いた自動運転を実現することができる。具体的なイメージを図３に例示する。

図３は、自動運転車で構成されるニューラルネットワークを説明するための図である。図３に例示したように、自動車１４０の自動運転装置１４４では、識別層１４５と判断層１４６とを繋ぎ合わせたニューラルネットワークが構成される。このニューラルネットワークのパラメータにセンタ装置１００から配信された自動運転パラメータ１２５が用いられることによって、自動運転装置１４４は、識別層１２１２と判断層１２１８とを繋ぎ合わせたニューラルネットワークと同様の走行ルートを生成することができる。

以上、図１及び図２を参照して、本実施の形態に係る安全走行情報生成システムの構成について説明したが、以下では、センタ装置１００による本実施の形態の特徴的な処理について、処理手順を例示して説明する。

（１−３）運転診断処理
図４は、運転診断処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。前述したように、運転診断処理は、運転診断装置１１２によって実行される。

図４によればまず、運転診断装置１１２は、プローブ情報１１１を参照して、所定の一定距離以上のプローブ情報を取得する（ステップＳ１０１）。

次に、運転診断装置１１２は、ステップＳ１０１で取得したプローブ情報の加速度から、急アクセルの頻度（ステップＳ１０２）、急ブレーキの頻度（ステップＳ１０３）、急な左折／右折の頻度（ステップＳ１０４）、及び左右のふらつき頻度（ステップＳ１０５）をそれぞれ算出する。

その後、運転診断装置１１２は、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の処理で算出した頻度のそれぞれに点数を付け、総合点を算出する（ステップＳ１０６）。なお、各頻度への点数付け（採点）では、頻度が低いほど高得点になるように、所定の配点規則が予め定められているとする。

以上の処理が完了すると、運転診断装置１１２は、ステップＳ１０６で算出された総合点を運転診断の結果としてプローブ情報フィルタリング装置１１３に送る。

（１−４）プローブ情報フィルタリング処理
図５は、プローブ情報フィルタリング処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。前述したように、プローブ情報フィルタリグ処理は、プローブ情報フィルタリング装置１１３によって実行される。

図５によればまず、プローブ情報フィルタリング装置１１３は、運転診断装置１１２による運転診断処理で算出された総合点が、所定の合格点以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。

ステップＳ２０１において合格点以上と判定された場合は（ステップＳ２０１のＹＥＳ）、運転診断処理で扱われたプローブ情報が安全な運転によるものであると推定できるため、プローブ情報フィルタリング装置１１３は、当該プローブ情報をプローブ情報１１１から取得して安全運転プローブ情報１１４に格納し（ステップＳ２０２）、プローブ情報フィルタリング処理を終了する。

一方、ステップＳ２０１において合格点に満たないと判定された場合は（ステップＳ２０１のＮＯ）、運転診断処理で扱われたプローブ情報が安全な運転によるものではない、すなわち、危険な運転によるプローブ情報であると推定できるため、プローブ情報フィルタリング装置１１３は、当該プローブ情報を安全運転プローブ情報１１４に格納することなく、プローブ情報フィルタリング処理を終了する。

以上の処理が行われることによって、ドライバーによる運転走行に伴って自動車１３０で取得されたプローブ情報１３２のうち、運転診断で安全と判定したものだけが安全運転プローブ情報１１４に格納される。

（１−５）安全走行ルートマップ生成処理
図６は、安全走行ルートマップ生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。前述したように、安全走行ルートマップ生成処理は、安全走行ルートマップ生成装置１１５によって実行される。

図６によればまず、安全走行ルートマップ生成装置１１５は、安全運転プローブ情報１１４の緯度及び経度と地図データ１１６とを用いて、マップマッチングを行う（ステップＳ３０１）。ステップＳ３０１の処理によって、安全運転プローブ情報１１４がどの地点におけるプローブ情報であるかを把握することができ、より具体的には、地図データ１１６に登録されたどの道路リンクに対応するかを識別することができる。

次に、安全走行ルートマップ生成装置１１５は、ステップＳ３０１でマップマッチングした道路について、隣接する道路リンクが分岐しているか否かを判定する（ステップＳ３０２）。なお、車両の進行方向が明確である場合、隣接する道路リンクは、進行方向に向けて隣接する道路リンクと読み替えてもよい。

ステップＳ３０２において分岐していないと判定された場合（ステップＳ３０２のＮＯ）、安全走行ルートマップ生成装置１１５は、安全走行ルートマップ１１７を参照（または取得）して、ステップＳ３０１でマップマッチングされた道路リンクと同じ道路リンクのデータに対して、安全運転プローブ情報１１４を追加して紐付ける（ステップＳ３０３）。ここで、安全運転プローブ情報１１４は、道路リンク（または後述する道路リンクセット）ごとに複数項目の情報から構成されており、具体的には例えば、該当リンクについて、経過時間を示すリンク内時間、緯度、経度、速度、及び加速度等の項目を有する。

一方、ステップＳ３０２において分岐していると判定された場合（ステップＳ３０２のＹＥＳ）、安全走行ルートマップ生成装置１１５は、安全走行ルートマップ１１７を参照（または取得）して、単独の道路リンクではなく、隣接する道路リンクと組み合わせたセット（道路リンクセット）のデータに対して、ステップＳ３０３と同様に安全運転プローブ情報１１４の追加紐付けを行う（ステップＳ３０４）。

図７は、安全運転プローブ情報の追加紐付けのイメージを説明するための図である。図７の左側には、マップ上の道路の一例が示され、安全運転プローブ情報１１４に記録された走行経路が矢印付きの破線で示されている。また図７の右側には、このマップ上の道路に割り振られた道路リンク（リンク１〜リンク５）が例示されている。

図７の場合、安全運転プローブ情報１１４に記録された走行経路は、リンク１からリンク２まで走行した後、リンク４側に分岐（右折）して、リンク４からリンク５に進行する走行経路である。このとき、安全運転プローブ情報１１４には、この走行経路におけるより詳細なプローブ情報として、走行情報（リンク内時間、緯度、経度、速度、及び加速度等）が記録されている。したがって、安全運転プローブ情報１１４の追加紐付けでは、安全走行ルートマップ１１７の道路リンクにそれぞれ対応する態様で、上記の各走行情報が紐付けられることとなる。

次いで、ステップＳ３０５では、安全走行ルートマップ生成装置１１５は、ステップＳ３０４またはステップＳ３０５で追加紐付けした安全運転プローブ情報１１４において、リンク内時間に関連付けた緯度、経度、速度、及び加速度等の各項目について、分散が一定以上のものを除外する。ここで、「一定」の値は予め定められた閾値とし、項目ごとに異なる閾値であったり、項目ごとに異なる算出式に基づいて決定される閾値であったりしても構わない。ステップＳ３０５の処理によって、上記各項目の変則的なデータが除外される。

ステップＳ３０６では、安全走行ルートマップ生成装置１１５は、上記各項目について、ステップＳ３０５で除外されなかったデータを用いて、時間（リンク内時間）を変数とする近似式を算出する。ステップＳ３０６の処理によって、追加紐付けされた安全運転プローブ情報１１４から変則的なデータを除外したプローブ情報を数式化することができる。

図８は、道路リンクとプローブ情報の近似式との関係を説明するための図である。図８に示したテーブル１７１０は、ステップＳ３０６の処理が行われたときの、道路リンク（リンク１７１１）と、各道路リンクに対応する安全走行ルート情報（近似式）１７１２とによって構成されている。なお、安全走行ルート情報（近似式）１７１２における変数ｔは、時間（リンク内時間）に相当し、緯度及び経度は、値が極めて小さいため１／１０００にして表している。

具体的には例えば、図８のリンク「１」の場合、緯度の近似式として「０．０５ｔ＋３５５６１」、経度の近似式として「０．００１５ｔ＋１３９６５７」、速度の近似式として「４０」、加速度の近似式として「０」が算出されたことが分かる。ここで加速度の近似式が「０」とは、車両が一定速度で走行していることを意味する。

同様に、図８によれば、リンクごとに、対応する複数の項目において近似式が算出されていることが示されている。なお、リンク「２，４」とは、リンク２からリンク４に進む走行経路を意味しており、リンク「２，３」とは、リンク２からリンク３に進む走行経路を意味する。例えば図７に例示された走行経路はリンク２の先の分岐でリンク４に進んでおり、図８においてこの走行経路は、リンク「１」から、リンク「２，４」を経てリンク「５」となる。

そして、ステップＳ３０７では、安全走行ルートマップ生成装置１１５は、ステップＳ３０６で算出した各項目の近似式のパラメータを、安全走行ルート情報として安全走行ルートマップ１１７に格納する。

ステップＳ３０５〜Ｓ３０７の処理は、安全運転プローブ情報１１４に示された進行経路の道路リンクのそれぞれに対して行われ、ステップＳ３０１〜Ｓ３０７の処理が行われることによって、道路ごと（道路リンクごと）の安全走行ルート情報をもつ安全走行ルートマップ１１７を生成することができる。

（１−６）走行ルート生成処理
図９は、走行ルート生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。前述したように、走行ルート生成処理は、走行ルート生成装置１２１５によって実行される。

図９によればまず、走行ルート生成装置１２１５は、位置情報１２３を参照し、読み出した位置情報と同じ箇所の安全走行ルート情報を安全走行ルートマップ１１７から取得する（ステップＳ４０１）。なお、ステップＳ４０１では、読み出した位置情報に対応する空間情報も、空間情報１２１４から取得する。

次に、走行ルート生成装置１２１５は、ステップＳ４０１で取得した空間情報１２１４によって示される空間内において、ステップＳ４０１で取得した安全走行ルート情報に従ったルート及び速度によって、車両が衝突することなく走行できるか否かを判定する（ステップＳ４０２）。

ステップＳ４０２において衝突することなく走行できると判定された場合（ステップＳ４０２のＹＥＳ）、ステップＳ４０１で取得した安全走行ルート情報を安全な「走行ルート」として利用できるため、走行ルート生成装置１２１５は、当該安全走行ルート情報に従ったルート及び速度に基づく「走行ルート」を生成する（ステップＳ４０３）。

一方、ステップＳ４０２において衝突することなく走行できると判定されなかった場合（ステップＳ４０２のＮＯ）、ステップＳ４０１で取得した安全走行ルート情報を安全な「走行ルート」として利用できないため、走行ルート生成装置１２１５は、空間情報１２１４によって示される空間内において車両が衝突することなく走行できるルート及び速度を算出し、当該算出の結果に基づく「走行ルート」を生成する（ステップＳ４０４）。

このようにステップＳ４０１〜Ｓ４０４の処理が行われることによって、空間内で衝突せずに自動走行するための走行ルートが生成される。

以上、第１の実施の形態に係る安全走行情報生成システムによれば、ドライバーの運転に伴うプローブ情報１１１のうちから危険な運転によるものをフィルタリングした安全運転プローブ情報１１４に基づいて安全走行ルートマップ１１７を生成し、さらに、安全走行ルートマップ１１７を教師として学習して自動運転のパラメータ（自動運転パラメータ１２５）を生成することから、自動運転による走行時に乗員の違和感を抑制しながらも、危険な運転の学習を避けて安全な自動運転を実現させることができ、安全な運転や走行に貢献することができる。

（２）第２の実施の形態
上述した第１の実施の形態では、本発明の安全走行情報生成システムが、ドライバーによる安全な運転のプローブ情報に基づいて学習を行い、乗員の違和感を抑制しながらも安全な自動運転を実現可能な自動運転のパラメータ（自動運転パラメータ１２５）を生成することを説明した。しかし、本発明の用途は自動運転パラメータを生成することに限定されるものではない。そこで以下の第２の実施の形態では、ドライバーに安全な運転をフィードバックすることができる安全走行情報生成システムを開示する。また、第３の実施の形態では、ドライバーに危険な地点の注意喚起を行うことができる安全走行情報生成システムを開示する。

なお、第２または第３の実施の形態では、図１に例示された安全走行情報生成システムの構成を引き続き利用し、各実施の形態を説明するために必要となる構成等を新たに追加して説明を行う。したがって、各実施の形態で例示する構成図（図１０，図１２）では、図１に例示された構成と同一またはほぼ同一の構成については、同一の番号を付し、詳細な説明を省略する。

図１０は、本発明の第２の実施の形態に係る安全走行情報生成システムの構成例を説明するための図である。

図１０に例示された構成を図１と比較すると、センタ装置２００（図１においてはセンタ装置１００）において、運転改善ポイント情報センタ装置２２０が追加され、センタ装置１００とネットワーク１５０を介して接続する構成として、表示端末２４０が追加されていることが分かる。なお、図１０には、第２の実施の形態に関する説明で言及しない構成要素は記載を省略している。具体的には、自動運転センタ装置１２０及び自動車１４０は図１０に不図示であり、また、第２の実施の形態では空間識別情報を必ずしも必要としないため、自動車１３０において空間識別情報１３３も不図示としている。

まず、図１０で追加された構成について詳しく説明する。

運転改善ポイント情報センタ装置２２０は、ドライバーの運転に伴うプローブ情報１１１と、安全な運転のプローブ情報（安全運転プローブ情報１１４）に基づいて生成された安全走行ルート情報（安全走行ルートマップ１１７）とに基づいて、安全運転のためにドライバーが改善すべきポイントに関する運転改善ポイント情報２２２を生成する装置である。図１０に例示したように、運転改善ポイント情報センタ装置２２０は、運転改善ポイント情報生成装置２２１及び運転改善ポイント情報２２２を備えて構成される。

運転改善ポイント情報生成装置２２１は、通信部１０１がネットワーク１５０を介して自動車１３０から受信したドライバーの運転に伴うプローブ情報１１１と、安全走行ルートマップ生成装置１１５によって生成された安全走行ルートマップ１１７とに基づいて、ドライバーの運転改善のためにフィードバックする運転改善ポイント情報２２２を生成する（運転改善ポイント情報生成処理）。生成された運転改善ポイント情報２２２は、配信部１０２からネットワーク１５０を介して表示端末２４０に配信される。運転改善ポイント情報生成処理の詳細は、図１１を参照しながら後述する。

表示端末２４０は、通信部２４１及び運転改善ポイント情報表示部２４２を備えて構成される。表示端末２４０は、通信部及び表示部を有する一般的な端末であればよく、ドライバーが表示内容を確認できるものとする。具体的には例えば、表示端末２４０は、計算機やスマートフォンやタブレット端末、または自動車に配置されるカーナビゲーションシステム等に相当する。表示端末２４０において、通信部２４１は、配信部１０２から配信された運転改善ポイント情報２２２を受信し、運転改善ポイント情報表示部２４２は、通信部２４１が受信した運転改善ポイント情報２２２を表示する。

次に、本実施の形態による運転改善ポイント情報生成処理について詳しく説明する。

図１１は、運転改善ポイント情報生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。前述したように、運転改善ポイント情報生成処理は運転改善ポイント情報生成装置２２１によって実行される。

図１１によればまず、運転改善ポイント情報生成装置２２１は、ドライバーのプローブ情報１１１に対してマップマッチングを行う（ステップＳ５０１）。ステップＳ５０１のマップマッチングで用いる地図データは、特に限定しないが、例えば地図データ１１６を参照してもよい。

次いで、ステップＳ５０２において、運転改善ポイント情報生成装置２２１は、安全走行ルートマップ１１７に基づいて、ステップＳ５０１でマップマッチングした道路リンクに対応する安全走行ルートを生成する。

次に、運転改善ポイント情報生成装置２２１は、同じ地点（道路リンク）におけるプローブ情報１１１の速度と安全走行ルートによる速度とを比較し、プローブ情報１１１の速度が安全走行ルートによる安全な速度範囲を外れているか否かを判定する（ステップＳ５０３）。具体的には、プローブ情報１１１の速度が安全走行ルートによる安全な速度範囲の上限を超えているかを判定する場合には、プローブ情報１１１の速度と、安全走行ルートの速度に所定の速度閾値（安全な速度範囲の許容誤差）を加えた速度とを比較し、このときプローブ情報１１１の速度が上回っていれば、安全な速度範囲を外れている（速度が速すぎる）と判定される。同様に、プローブ情報１１１の速度が安全走行ルートによる安全な速度範囲の下限を下回っているかを判定する場合には、プローブ情報１１１の速度と、安全走行ルートの速度から所定の速度閾値を引いた速度とを比較し、このときプローブ情報１１１の速度が下回っていれば、安全な速度範囲を外れている（速度が低すぎる）と判定される。

ステップＳ５０３で安全な速度範囲を外れていると判定された場合（ステップＳ５０３のＹＥＳ）、プローブ情報１１１の速度が安全ではないと判断できるため、運転改善ポイント情報生成装置２２１は、当該地点（道路リンク）を運転改善ポイントとして運転改善ポイント情報２２２に格納する（ステップＳ５０４）。このとき、運転改善ポイント情報２２２として、当該地点の安全走行ルートによる安全な速度（または速度範囲）を合わせて格納することが好ましい。ステップＳ５０４の処理が完了すると、ステップＳ５０５に進む。

一方、ステップＳ５０３で安全な速度範囲を外れていないと判定された場合（ステップＳ５０３のＮＯ）は、当該地点を運転改善ポイントとして記録する必要がないため、特段の処理を行わずにステップＳ５０５に進む。

ステップＳ５０５では、運転改善ポイント情報生成装置２２１は、プローブ情報１１１と安全走行ルートとのさらなる比較判定として、プローブ情報１１１の走行の軌跡が安全走行ルートによる安全な軌跡の範囲を外れているか否かを判定する。具体的には例えば、プローブ情報１１１の速度が安全走行ルートによる安全な速度を超えており、かつ、プローブ情報１１１の走行の軌跡が、安全走行ルートによる軌跡と一定以上の差異を有している場合に、安全な軌跡の範囲外であると判定される。

そしてステップＳ５０５で安全な軌跡の範囲外であると判定された場合（ステップＳ５０５のＹＥＳ）、プローブ情報１１１の軌跡が安全ではないと判断できるため、運転改善ポイント情報生成装置２２１は、当該地点（道路リンク）を運転改善ポイントとして運転改善ポイント情報２２２に格納する（ステップＳ５０６）。このとき、運転改善ポイント情報２２２として、当該地点の安全走行ルートによる安全な軌跡を合わせて格納することが好ましい。ステップＳ５０６の処理が完了すると、運転改善ポイント情報生成処理を終了する。

一方、ステップＳ５０５で安全な軌跡の範囲を外れていないと判定された場合（ステップＳ５０５のＮＯ）は、当該地点を運転改善ポイントとして記録する必要がないため、運転改善ポイント情報生成処理を終了する。

以上、ステップＳ５０１〜Ｓ５０６の処理が行われることによって、マップマッチングされた道路リンクごとに、ドライバーの運転によるプローブ情報１１１を安全走行ルートと比較し、ドライバーが運転を改善するべきポイントに関する情報を運転改善ポイント情報２２２として生成することができる。

なお、図１１における比較判定（ステップＳ５０３，Ｓ５０５）では、速度や軌跡に基づいて判定を行ったが、本実施の形態では、プローブ情報１１１と安全走行ルートとを比較できる基準であれば速度や軌跡に限定するものではなく、他にも例えば加速度に基づいた判定を行う等してもよい。

そして、本実施の形態では、ドライバーごとのプローブ情報１１１を用いて運転改善ポイント情報生成処理が行われ、ドライバーごとに生成された運転改善ポイント情報２２２が表示端末２４０に配信される。かくして、ドライバーは、表示端末２４０の運転改善ポイント情報表示部２４２に表示される運転改善ポイント情報を確認することによって、自身のこれまでの運転方法に対して、どの地点でどのような運転に改善すべきかを認識できることとなる。

すなわち、本実施の形態によれば、ドライバーによる運転を評価し、今後の運転に対して、安全な運転のフィードバックを行うことができる。ここでフィードバックされる安全な運転は自動運転に基づくものではなく、あくまでドライバーによる運転（プローブ情報）に基づくものであることから、人間にとって違和感の少ない運転方法をフィードバックするとともに、安全な運転や走行を促進する効果が得られる。

さらに、本実施の形態に係る安全走行情報生成システム（センタ装置２００）は、第１の実施の形態に係る安全走行情報生成システム（センタ装置１００）と同様に、自動運転センタ装置１２０を備えることから、ドライバーの安全な運転による安全運転プローブ情報１１４に基づいて安全走行ルートマップ１１７を生成し、さらに、安全走行ルートマップ１１７を教師として学習して自動運転パラメータ１２５を生成することができるため、自動運転による走行時に乗員の違和感を抑制しながらも、危険な運転の学習を避けて安全な自動運転を実現させることができ、安全な運転や走行に貢献する、という第１の実施の形態で説明した効果も得ることができる。

（３）第３の実施の形態
本発明の第３の実施の形態に係る安全走行情報生成システムは、ドライバーによる安全な運転のプローブ情報に基づいて危険な地点をまとめた危険地点マップを生成することで、表示端末を持つドライバーに危険な地点の注意喚起を行う。

図１２は、本発明の第３の実施の形態に係る安全走行情報生成システムの構成例を説明するための図である。

図１２に例示された構成を図１と比較すると、センタ装置３００（図１においてはセンタ装置１００）において、危険地点マップ生成センタ装置３２０が追加され、センタ装置１００とネットワーク１５０を介して接続する構成として、表示端末３４０が追加されていることが分かる。なお、図１２には、第３の実施の形態に関する説明で言及しない構成要素は記載を省略している。具体的には、自動運転センタ装置１２０及び自動車１４０は図１０に不図示であり、また、第３の実施の形態では空間識別情報を必ずしも必要としないため、自動車１３０において空間識別情報１３３も不図示としている。

まず、図１２で追加された構成について詳しく説明する。

危険地点マップ生成センタ装置３２０は、ドライバーの運転に伴うプローブ情報１１１から抽出した危険な運転のプローブ情報（危険運転プローブ情報３２１）と、安全な運転のプローブ情報（安全運転プローブ情報１１４）に基づいて生成された安全走行ルート情報（安全走行ルートマップ１１７）とに基づいて、ドライバーが運転する際に危険性が高いと想定される危険地点を示す危険地点マップ３２３を生成する装置である。図１２に例示したように、危険地点マップ生成センタ装置３２０は、危険運転プローブ情報３２１、危険地点マップ生成装置３２２、及び危険地点マップ３２３を備えて構成される。

危険運転プローブ情報３２１は、ドライバーの運転に伴うプローブ情報１３２（プローブ情報１１１）のうちから、危険な運転に伴うプローブ情報（危険運転プローブ情報）が格納されたものである。

ここで、本実施の形態において安全走行ルートマップセンタ装置１１０のプローブ情報フィルタリング装置１１３は、プローブ情報フィルタリング処理（図５参照）を実行する際に、運転診断装置１１２による運転診断の総合点が所定の合格点に満たない場合に該当プローブを危険運転プローブ情報３２１に格納する処理を追加実行する。より具体的には、図５に例示したプローブ情報フィルタリング処理において、プローブ情報フィルタリング装置１１３は、ステップＳ２０１のＮＯと判定された場合に、当該プローブ情報を危険運転プローブ情報３２１に格納する。

危険地点マップ生成装置３２２は、上記のように蓄積された危険運転プローブ情報３２１と、安全走行ルートマップ１１７に格納された安全走行ルート情報とに基づいて、ドライバーが運転する際に危険性が高いと想定される危険地点をまとめた危険地点マップ３２３を生成する（危険地点マップ生成処理）。そして、生成された危険地点マップ３２３のうち、一定回数以上、危険地点として登録されている地点が、配信部１０２からネットワーク１５０を介して表示端末３４０に配信される。危険地点マップ生成処理の詳細は、図１３を参照しながら後述する。

表示端末３４０は、通信部３４１及び危険地点マップ表示部３４２を備えて構成される。表示端末３４０は、通信部及び表示部を有する一般的な端末であればよく、ドライバーが表示内容を確認できるものとする。具体的には例えば、表示端末３４０は、計算機やスマートフォンやタブレット端末、または自動車に配置されるカーナビゲーションシステム等に相当する。表示端末３４０において、通信部３４１は、配信部１０２から配信された危険地点マップ３２３（厳密には、そのうち一定回数以上危険地点として登録されたもの。以下同じ。）を受信し、危険地点マップ表示部３４２は、通信部３４１が受信した危険地点マップ３２３を表示する。

次に、本実施の形態による危険地点マップ生成処理について詳しく説明する。

図１３は、危険地点マップ生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。前述したように、危険地点マップ生成処理は危険地点マップ生成装置３２２によって実行される。

図１３によればまず、危険地点マップ生成装置３２２は、危険運転プローブ情報３２１に対してマップマッチングを行う（ステップＳ６０１）。ステップＳ６０１のマップマッチングで用いる地図データは、特に限定しないが、例えば地図データ１１６を参照してもよい。

次いで、ステップＳ６０２において、危険地点マップ生成装置３２２は、安全走行ルートマップ１１７に基づいて、ステップＳ６０１でマップマッチングした道路リンクに対応する安全走行ルートを生成する。

次に、危険地点マップ生成装置３２２は、同じ地点（道路リンク）における危険運転プローブ情報３２１の速度と安全走行ルートによる速度とを比較し、危険運転プローブ情報３２１の速度が安全走行ルートによる安全な速度範囲を外れているか否かを判定する（ステップＳ６０３）。具体的には、危険運転プローブ情報３２１の速度が安全走行ルートによる安全な速度範囲の上限を超えているかを判定する場合には、危険運転プローブ情報３２１の速度と、安全走行ルートの速度に所定の速度閾値（安全な速度範囲の許容誤差）を加えた速度とを比較し、このとき危険運転プローブ情報３２１の速度が上回っていれば、安全な速度範囲を外れている（速度が速すぎる）と判定される。同様に、危険運転プローブ情報３２１の速度が安全走行ルートによる安全な速度範囲の下限を下回っているかを判定する場合には、危険運転プローブ情報３２１の速度と、安全走行ルートの速度から所定の速度閾値を引いた速度とを比較し、このとき危険運転プローブ情報３２１の速度が下回っていれば、安全な速度範囲を外れている（速度が低すぎる）と判定される。

ステップＳ６０３で安全な速度範囲を外れていると判定された場合（ステップＳ６０３のＹＥＳ）、危険運転プローブ情報３２１の速度が安全ではないと判断できるため、危険地点マップ生成装置３２２は、当該地点（道路リンク）を危険地点として危険地点マップ３２３に格納する（ステップＳ６０４）。ステップＳ６０４の処理が完了すると、ステップＳ６０５に進む。

一方、ステップＳ６０３で安全な速度範囲を外れていないと判定された場合（ステップＳ６０３のＮＯ）は、当該地点を危険地点として記録する必要がないため、特段の処理を行わずにステップＳ６０５に進む。

ステップＳ６０５では、危険地点マップ生成装置３２２は、危険運転プローブ情報３２１と安全走行ルートとのさらなる比較判定として、危険運転プローブ情報３２１の走行の軌跡が安全走行ルートによる安全な軌跡の範囲を外れているか否かを判定する。具体的には例えば、危険運転プローブ情報３２１の速度が安全走行ルートによる安全な速度を超えており、かつ、危険運転プローブ情報３２１の走行の軌跡が、安全走行ルートによる軌跡と一定以上の差異を有している場合に、安全な軌跡の範囲外であると判定される。

そしてステップＳ６０５で安全な軌跡の範囲外であると判定された場合（ステップＳ６０５のＹＥＳ）、危険運転プローブ情報３２１の軌跡が安全ではないと判断できるため、危険地点マップ生成装置３２２は、当該地点（道路リンク）を危険地点として危険地点マップ３２３に格納する（ステップＳ６０６）。ステップＳ６０６の処理が完了すると、危険地点マップ生成処理を終了する。

一方、ステップＳ６０５で安全な軌跡の範囲を外れていないと判定された場合（ステップＳ６０５のＮＯ）は、当該地点を危険地点として記録する必要がないため、危険地点マップ生成処理を終了する。

以上、ステップＳ６０１〜Ｓ６０６の処理が行われることによって、マップマッチングされた道路リンクごとに、ドライバーの運転によるプローブ情報１１１のうち運転診断によって安全と判定されなかった危険運転プローブ情報３２１を安全走行ルートと比較し、ドライバーが注意して運転すべき危険地点に関する情報を危険地点マップ３２３として生成することができる。この結果、危険地点マップ３２３には、安全な運転と危険な運転との差異が大きい危険地点に関する情報を蓄積していくことができる。このうち、同一の地点（道路リンク）について危険地点マップ３２３への登録回数が多いほど、当該地点はより危険な地点であると特定することができる。

なお、図１３における比較判定（ステップＳ６０３，Ｓ６０５）では、速度や軌跡に基づいて判定を行ったが、本実施の形態では、危険運転プローブ情報３２１と安全走行ルートとを比較できる基準であれば速度や軌跡に限定するものではなく、他にも例えば加速度に基づいた判定を行う等してもよい。

そして、本実施の形態では、安全な運転と危険な運転との差異が大きい危険地点に関する情報が蓄積された危険地点マップ３２３のうちから、一定回数以上、危険地点として登録されたものが、配信部１０２から表示端末３４０に配信される。かくして、ドライバーは、表示端末３４０の危険地点マップ表示部３４２に表示される危険地点マップを確認することによって、注意喚起を受けることとなり、より具体的には、自身が運転する際に、危険性が高く、より注意して運転すべき地点を認識することができる。

すなわち、本実施の形態によれば、ドライバーによる運転を評価して、安全走行から乖離した運転（すなわち、危険運転）が行われやすい危険地点を判定し、この危険地点を教示することによって、ドライバーに危険地点の注意喚起を行うことができる。ここで、危険地点の判定は、自動運転による走行情報に基づいて行われるのではなく、あくまでドライバーによる運転（プローブ情報）に基づくものであることから、人間が運転したときに危険性の高い地点が危険地点と判定され、ドライバーにとっても違和感のない注意喚起となる。かくして、ドライバーによる安全な運転や走行を促進する効果が得られる。

さらに、本実施の形態に係る安全走行情報生成システム（センタ装置３００）は、第１の実施の形態に係る安全走行情報生成システム（センタ装置１００）と同様に、自動運転センタ装置１２０を備えることから、ドライバーの安全な運転による安全運転プローブ情報１１４に基づいて安全走行ルートマップ１１７を生成し、さらに、安全走行ルートマップ１１７を教師として学習して自動運転パラメータ１２５を生成することができるため、自動運転による走行時に乗員の違和感を抑制しながらも、危険な運転の学習を避けて安全な自動運転を実現させることができ、安全な運転や走行に貢献する、という第１の実施の形態で説明した効果も得ることができる。

なお、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、本発明の特徴が損なわれない限り、ある実施の形態で例示した構成の一部を他の実施の形態で例示した構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態で例示した構成に他の実施の形態で例示した構成を加えることも可能である。また、各実施の形態で例示した構成の一部については、他の構成による追加・削除・置換をすることも可能である。

１００，２００，３００ センタ装置
１０１ 通信部
１０２ 配信部
１１０ 安全走行ルートマップセンタ装置
１１１ プローブ情報
１１２ 運転診断装置
１１３ プローブ情報フィルタリング装置
１１４ 安全運転プローブ情報
１１５ 安全走行ルートマップ生成装置
１１６ 地図データ
１１７ 安全走行ルートマップ
１２０ 自動運転センタ装置
１２１ 自動運転学習装置
１２２ 位置情報取得装置
１２３ 位置情報
１２４ 空間識別情報
１２５ 自動運転パラメータ
１３０ 自動車
１３１ 走行情報取得装置
１３２ プローブ情報
１３３ 空間識別情報
１３４ 通信部
１４０ 自動車
１４１ 通信部
１４２ 自動運転更新装置
１４３ 自動運転パラメータ
１４４ 自動運転装置
１４５ 識別層
１４６ 判断層
１５０ ネットワーク
２２０ 運転改善ポイント情報センタ装置
２２１ 運転改善ポイント情報生成装置
２２２ 運転改善ポイント情報
２４０ 表示端末
２４１ 通信部
２４２ 運転改善ポイント情報表示部
３２０ 危険地点マップ生成センタ装置
３２１ 危険運転プローブ情報
３２２ 危険地点マップ生成装置
３２３ 危険地点マップ
３４０ 表示端末
３４１ 通信部
３４２ 危険地点マップ表示部
１２１１ 識別層パラメータ更新装置
１２１２ 識別層
１２１３ 空間情報生成装置
１２１４ 空間情報
１２１５ 走行ルート生成装置
１２１６ 次リンク方向取得装置
１２１７ 判断層パラメータ更新装置
１２１８ 判断層
１２１９ 識別層パラメータ
１２２０ 判断層パラメータ

Claims (8)

1. ネットワークを介して車両と通信可能な安全走行情報生成システムであって、
   ドライバーによる車両の運転に伴うプローブ情報を、当該車両から前記ネットワークを介して受信する通信装置と、
   前記通信装置が受信した前記プローブ情報を用いて、安全な走行ルートを示す安全走行ルートマップを生成する安全走行ルートマップセンタ装置と、
   前記プローブ情報及び前記安全走行ルートマップを学習データに用いて自動運転のための学習を行うことによって、自動運転の走行ルートを決定するために必要なパラメータによる自動運転パラメータを生成する自動運転センタ装置と、
   前記自動運転センタ装置で生成された前記自動運転パラメータを、自動運転機能を有する車両に前記ネットワークを介して配信する配信装置と、
   を備え、
   前記安全走行ルートマップセンタ装置は、
   前記通信装置の受信によって蓄積される前記プローブ情報に対して運転診断を行い、
   前記プローブ情報のうちから前記運転診断の結果が合格点に満たなかったプローブ情報を除外した安全運転プローブ情報を抽出し、
   前記安全運転プローブ情報に基づいて前記安全走行ルートマップを生成する
   することを特徴とする安全走行情報生成システム。
2. 前記通信装置は、
   前記車両から前記プローブ情報とともに、当該車両の周辺の空間状況を識別するための空間識別情報を受信し、
   前記自動運転センタ装置は、
   前記プローブ情報に含まれる位置情報に基づいて、走行進路を示す次リンク方向を取得し、
   前記空間識別情報と前記次リンク方向とを入力とし走行ルートを出力とするニューラルネットワークを構成するとともに、
   前記空間識別情報を学習することによって前記ニューラルネットワークの識別層のパラメータを更新し、
   前記走行ルートを教師データとして学習することによって前記ニューラルネットワークの判別層のパラメータを更新し、
   前記識別層のパラメータ及び前記判別層のパラメータを前記自動運転パラメータとする
   ことを特徴とする請求項１に記載の安全走行情報生成システム。
3. 前記プローブ情報と前記安全走行ルートマップの情報との比較に基づいて、安全運転のためにドライバーが改善すべきポイントに関する運転改善ポイント情報を生成する運転改善ポイント情報センタ装置と、をさらに備え、
   前記配信装置は、前記運転改善ポイント情報を、前記ドライバーが閲覧可能な表示端末に前記ネットワークを介して配信する
   ことを特徴とする請求項１に記載の安全走行情報生成システム。
4. 前記プローブ情報から抽出した危険な運転のプローブ情報と前記安全走行ルートマップの情報との比較に基づいて、ドライバーが運転する際に危険性が高いと想定される危険地点を示す危険地点マップを生成する危険地点マップ生成センタ装置と、をさらに備え、
   前記配信装置は、前記危険地点マップを、前記ドライバーが閲覧可能な表示端末に前記ネットワークを介して配信する
   ことを特徴とする請求項１に記載の安全走行情報生成システム。
5. ネットワークを介して車両と通信可能な安全走行情報生成システムによる安全走行情報生成方法であって、
   ドライバーによる車両の運転に伴うプローブ情報を、当該車両から前記ネットワークを介して受信する通信ステップと、
   前記通信ステップで受信された前記プローブ情報を用いて、安全な走行ルートを示す安全走行ルートマップを生成する安全走行ルートマップ生成ステップと、
   前記プローブ情報及び前記安全走行ルートマップを学習データに用いて自動運転のための学習を行うことによって、自動運転の走行ルートを決定するために必要なパラメータによる自動運転パラメータを生成する自動運転パラメータ生成ステップと、
   前記自動運転パラメータ生成ステップで生成された前記自動運転パラメータを、自動運転機能を有する車両に前記ネットワークを介して配信する配信ステップと、
   を備え、
   前記安全走行ルートマップ生成ステップでは、
   前記通信ステップによる受信によって蓄積される前記プローブ情報に対して運転診断を行い、
   前記プローブ情報のうちから前記運転診断の結果が合格点に満たなかったプローブ情報を除外した安全運転プローブ情報を抽出し、
   前記安全運転プローブ情報に基づいて前記安全走行ルートマップを生成する
   することを特徴とする安全走行情報生成方法。
6. 前記通信ステップにおいて、前記車両から前記プローブ情報とともに、当該車両の周辺の空間状況を識別するための空間識別情報を受信し、
   前記自動運転パラメータ生成ステップでは、
   前記プローブ情報に含まれる位置情報に基づいて、走行進路を示す次リンク方向を取得し、
   前記空間識別情報と前記次リンク方向とを入力とし走行ルートを出力とするニューラルネットワークを構成するとともに、
   前記空間識別情報を学習することによって前記ニューラルネットワークの識別層のパラメータを更新し、
   前記走行ルートを教師データとして学習することによって前記ニューラルネットワークの判別層のパラメータを更新し、
   前記識別層のパラメータ及び前記判別層のパラメータを前記自動運転パラメータとする
   ことを特徴とする請求項５に記載の安全走行情報生成方法。
7. 前記通信ステップで受信された前記プローブ情報と前記安全走行ルートマップ生成ステップで生成された前記安全走行ルートマップの情報との比較に基づいて、安全運転のためにドライバーが改善すべきポイントに関する運転改善ポイント情報を生成する運転改善ポイント情報生成ステップと、
   前記運転改善ポイント情報生成ステップで生成された前記運転改善ポイント情報を、前記ドライバーが閲覧可能な表示端末に前記ネットワークを介して配信する改善ポイント配信ステップと、をさらに備える
   ことを特徴とする請求項５に記載の安全走行情報生成方法。
8. 前記通信ステップによる受信によって蓄積された前記プローブ情報から危険な運転のプローブ情報を抽出する危険運転抽出ステップと、
   前記危険運転抽出ステップで抽出した危険な運転のプローブ情報と前記安全走行ルートマップ生成ステップで生成された前記安全走行ルートマップの情報との比較に基づいて、ドライバーが運転する際に危険性が高いと想定される危険地点を示す危険地点マップを生成する危険地点マップ生成ステップと、
   前記危険地点マップ生成ステップで生成された前記危険地点マップを、前記ドライバーが閲覧可能な表示端末に前記ネットワークを介して配信する危険地点配信ステップと、をさらに備える
   ことを特徴とする請求項５に記載の安全走行情報生成方法。
   

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