JP2019021259A - 情報提示装置、情報提示タイミング設定方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】走行経路からは予測困難な運転負荷の高い状況も考慮し、より的確なタイミングで情報提示を行う技術を提供する。【解決手段】シーン予測部２１は、車両の走行中に計測される走行データから、現時点の運転シーンである現運転シーンの推定および現時点以降に遷移する運転シーンである次運転シーンの予測をする。遷移推定部２２は、現運転シーンから次運転シーンに遷移する時刻である遷移時刻を推定する。通過推定部２６は、高負荷地点を車両が通過する時刻である通過時刻を推定する。タイミング設定部２７は、遷移時刻および通過時刻との重複が抑制されるように情報提示部による情報提示のタイミングを設定する。【選択図】図１

Description

本開示は、ドライバに各種情報を提示する技術に関する。

ドライバに各種情報を提示する際に、ドライバの運転負荷が重くなる高負荷地点を予測し、高負荷地点での情報提示が抑制されるように、情報提示タイミングを決定する技術が知られている。

例えば、下記特許文献１では、右左折や車線変更などの運転行動と運転負荷との相関関係を表す関係データを用意し、予定走行経路において予測される運転行動を抽出し、抽出した運転行動と関係データとを用いて、予定走行経路上の各地点での運転負荷を算出する。そして、算出した運転負荷が高くなる地点を高負荷地点と予測する。

特開２００８−２１５４３３号公報

しかしながら、発明者の詳細な検討の結果、特許文献１に記載の従来技術には以下の課題が見出された。
即ち、従来技術では、運転負荷が、走行経路から予測される運転行動と対応づけられているため、走行経路からの予測が困難な運転行動は考慮されない。例えば、高速道路での車線変更は、運転負荷が高い運転行動の一つである。但し、高速道路での車線変更は、走行経路に加え、周囲に存在する車両との相対的な関係とドライバの意図および判断とによって決まる運転行動であり、走行経路のみから単純に予測することは困難である。また、他車両が自車両の前に割り込んできたときも、自車両のドライバはブレーキ操作やハンドル操作が必要となるため運転負荷が増大する。しかし、他車両による割り込みも、走行経路から単純に予測することは困難である。

更に、従来技術では、運転行動と運転負荷との関係を表す関係データを、予め設定または学習しておく必要がある。しかしながら、運転行動と運転負荷との関係は、単純なルールや対応関係として書き下すことが困難である。また、測定によって運転行動と運転負荷との関係を測定するにしても、運転負荷について明確な基準がないため、精度のよい結果を得ることが困難である。

本開示は、走行経路からは予測困難な運転負荷の高い状況も考慮し、より的確なタイミングで情報提示を行う技術を提供する。

本開示による情報提示装置は、情報提示部と、シーン予測部と、遷移推定部と、通過推定部と、タイミング設定部と、を備える。
情報提示部は、車両のドライバに情報を提示する。シーン予測部は、ドライバの運転行動を予め設定された複数の運転シーンで表現し、車両の走行中に計測される走行データから、現時点の運転シーンである現運転シーンの推定および現時点以降に遷移する運転シーンである次運転シーンの予測をする。遷移推定部は、現運転シーンから次運転シーンに遷移する時刻である遷移時刻を推定する。通過推定部は、ドライバによる運転行動の遷移が予め設定された基準より高い頻度で実施される傾向にあるとして予め設定された地点を高負荷地点として、高負荷地点を車両が通過する時刻である通過時刻を推定する。タイミング設定部は、遷移時刻および通過時刻との重複が抑制されるように情報提示部による情報提示のタイミングを設定する。

このような構成によれば、高負荷地点、すなわち、道路構造等の静的な周囲環境を表す環境要因から、運転負荷が高くなると予測され得る地点を通過するタイミングだけでなく、運転シーンが遷移するタイミング、すなわち、走行データから動的に予測される運転負荷が高くなるタイミングも考慮した情報提示タイミングの設定を行うことができる。つまり、走行データには、環境要因だけでなく、ドライバの意図や状況の動的な変化等に対するドライバの反応等のドライバ要因も反映される。このため、走行データからは、ドライバの行動を予測することができ、ひいては、環境要因からは予測困難なドライバ要因によって引き起こされる運転負荷が高い状況を把握できるため、適切な情報提示タイミングを設定することができる。

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。

情報提示装置の構成を示すブロック図である。 情報記憶部に記憶される提示情報の種類および優先度を例示する説明図である。 走行データと運転シーンとの関係を例示する説明図である。 シーン予測部が生成する個別分布および遷移推定部が生成する統合分布に関する説明図である。 遷移記憶部に記憶される経路および高負荷地点の記憶形式を示す説明図である。 遷移記憶部の記憶内容を地図上に示すことで視覚化した説明図である。 通過推定部が遷移記憶部から取得する高負荷地点に関する説明図である。 タイミング設定部が実行する処理を示すフローチャートである。 タイミング設定部によって設定される通知タイミング等を例示するタイミング図である。

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．構成］
情報提示装置１は、車両に搭載され、各種情報を、ドライバの運転をできるだけ阻害しないタイミングで提示する。図１に示すように、情報提示装置１は、提示タイミング部２を備える。また、情報提示装置１は、情報提示部８を備えてもよい。更に、情報提示装置１は、走行データ部３と、位置データ部４と、経路データ部５と、情報収集部６と、情報記憶部７とを備えてもよい。

［１−１．走行データ部］
走行データ部３は、ドライバによる運転操作に関するデータ、その運転操作の結果として表れる車両の挙動に関するデータ、ドライバの状態に関するデータ等を、各種車載センサから繰り返し取得する。以下、これら車両の走行中に検出される各種データを総称して走行データという。なお、走行データは、上述した全ての種類のものを備えている必要はなく、その一部のみであってもよい。また、これら以外のもの、例えば、走行データを微分した微分データ等が加わっていてもよい。走行データには、例えば、速度、加速度、ヨーレート、舵角、アクセル操作量、ブレーキ操作量等が含まれていてもよい。

［１−２．位置データ部］
位置データ部４は、車両の現在位置を特定するのに必要なデータを、ＧＰＳ等の衛星測位システムの受信機および各種車載センサから繰り返し取得する。位置データ部４は、車両の位置を表す緯度、経度を含んだ情報を周期的に出力する。

［１−３．経路データ部］
経路データ部５は、車両の予定走行経路を示すデータとして、ナビゲーションのために設定された目的地までの経路データ等を、例えば、ナビゲーション装置から取得する。

［１−４．情報収集部］
情報収集部６は、ドライバに提示する各種情報（以下、提示情報）を収集し、提示情報の内容に応じた優先度を付与した上で、情報記憶部７に記憶する。情報収集部６は、提示情報を、例えば、路車間通信等の無線通信によって取得する。提示情報は、具体的には、事故情報、速度およびチェーン等の規制情報、渋滞情報、路上落下物および気象情報等の注意情報、観光およびキャンペーンに関する情報等を含む。優先度は、例えば、高低の２段階に設定される。高優先度が付与される提示情報には、事故情報、当日の規制情報、付近の渋滞情報、付近の注意情報等が含まれていてもよい。また、低優先度が付与される提示情報には、遠方の渋滞情報、当日以外の規制情報、遠方の注意情報、観光およびキャンペーンに関する情報等が含まれていてもよい。

［１−５．情報記憶部］
情報記憶部７は、例えば、ランダムアクセスメモリ（即ち、ＲＡＭ）を有する。ＲＡＭは、揮発性メモリおよび不揮発性メモリのいずれでもよい。情報記憶部７は、図２に示すように、情報収集部６が収集した提示情報を優先度と対応付けて記憶する。

［１−６．情報提示部］
情報提示部８は、提示タイミング部２からの指示に従って、指定された提示情報を、指定されたタイミングで、指定された機器を用いてドライバに提示する。情報提示部８は、情報の提示に使用する指定可能な機器として、スピーカー８１、ディスプレイ８２、ヘッドアップディスプレイ（以下、ＨＵＤ）を有する。情報の提示に使用する機器は、これら聴覚または視覚に作用する機器に限定されるものではなく、例えば、振動等を発生させ触覚に作用する機器等であってもよい。また、提示する際には、１つの情報の提示に使用する機器を用いてもよいし、複数の情報の提示に使用する機器を同時に用いてもよい。

［１−７．提示タイミング部］
提示タイミング部２は、ＣＰＵ２ａと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ２ｂ）と、を有するマイクロコンピュータを備える。提示タイミング部２の各種機能は、ＣＰＵ２ａ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２ｂ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、提示タイミング部２は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。

提示タイミング部２は、メモリ２ｂ上に確保される記憶領域の一部として、遷移記憶部２４を備える。
提示タイミング部２は、ＣＰＵ２ａがプログラムを実行することで実現される機能の構成として、シーン予測部２１と、遷移推定部２２と、遷移抽出部２３と、経路予測部２５と、通過推定部２６と、を備える。提示タイミング部２に含まれるこれらの要素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されてもよい。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されてもよい。

［１−７−１．シーン予測部］
シーン予測部２１は、走行データ部３にて取得される走行データの時系列から、現在の運転シーンである現運転シーンを推定する。

運転シーンは、図３に示すように、走行データの時系列中において、繰り返し現れる典型的な部分時系列パターンを抽出し、抽出された部分時系列パターンのそれぞれに対応づけた複数種類のラベルで表現される。ここでは、個々の運転シーンを表すラベルとして大文字のアルファベットを用いる。

走行データの時系列を複数の運転シーンに分割する手法は、例えば、Taniguchi et al., “Unsupervised Hierarchical Modeling of Driving Behavior and Prediction of Contextual Changing Points,” IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, Vol.16, No.4, pp.1746-1760, 2015に詳述されているため、ここでの説明は省略する。

シーン予測部２１は、更に、現運転シーンからの遷移先となる運転シーンを次運転シーンとして、次運転シーンとなる可能性のある全ての運転シーンのそれぞれについて、次運転シーンへの遷移確率および現運転シーンの持続時間を予測する。この予測には、運転シーンの遷移をモデル化した予測モデルを用いる。また、予測結果は、図４に示すように、現運転シーン（即ち、現時点の運転シーンＢ）が将来にわたってどの程度の時間持続するかを確率的に示した、現運転シーンの持続時間の確率分布（以下、個別分布）によって表現される。図４では、次運転シーンがＸであると仮定した場合、その遷移確率が５％であり、現運転シーンＢの継続時間は、Ｔ１を平均値とした分布（例えば、ポアソン分布）で表現されることを示す。同様に、次運転シーンがＹ，Ｚ，Ｗであると仮定した場合、それぞれの遷移確率が１５％，４５％，２５％であり、それぞれの継続時間の平均値がＴ２，Ｔ３，Ｔ４であることを示す。

予測モデルを用いて将来の運転シーンを推定する手法は、例えば、Taniguchi et al., ”Unsupervised modeing of driving behavior and prediction of contextual changing points,” IEEE Transaction on Intelligent Transportation System, Vol.16, No.4, pp.1746-1760, 2015に詳述されているため、ここでの説明は省略する。

なお、運転シーンの推定に用いられる走行データには、現在のドライバの意図および動的な周囲の状況に対するドライバの反応等といったドライバ要因が反映される。つまり、運転シーンの遷移にはドライバ要因も反映されているため、運転シーンの遷移から、ドライバの意図や判断等を推定することが可能であると考えられる。

［１−７−２．遷移推定部］
遷移推定部２２は、図４に示すように、シーン予測部２１での予測結果である複数の個別分布を、運転シーンについて周辺化することで一つに統合した分布（以下、周辺分布）を生成する。また、遷移推定部２２は、生成した周辺分布を用いて、現運転シーンから次運転シーンへ遷移するタイミングとなりうる遷移時刻を推定する。具体的には、周辺分布において遷移確率が予め設定された閾値以上となるタイミング以降の全ての時刻を遷移時刻とする。つまり、遷移時刻では、運転シーンが変化する可能性、即ち、運転行動が高負荷となる可能性が大きいことを示す。

［１−７−３．遷移抽出部］
遷移抽出部２３は、シーン予測部２１での現運転シーンの推定結果に基づき、運転シーンの切り替わるタイミングで、位置データ部４にて取得された位置情報を、遷移地点の位置情報（以下、発生地点情報）として、遷移記憶部２４に記憶する。遷移抽出部２３は、発生地点情報を、エンジンが始動してから停止するまでに走行した経路を表す経路情報に対応づけて記憶する。さらに、遷移記憶部２４は、発生地点情報を集約し、各地点での運転シーンの切り替わりの発生頻度の情報（以下、地点頻度情報）を記憶する。

［１−７−４．遷移記憶部］
遷移記憶部２４は、例えば、不揮発性のランダムアクセスメモリ（即ち、ＲＡＭ）を有する。遷移記憶部２４は、図５に示すように、識別情報、経路情報、発生地点情報、地点頻度情報を記憶する。遷移記憶部２４に記憶する情報は、自車両にて生成された情報の他、何らかの方法で取得した、他車両にて生成された情報が記憶されていてもよい。例えば、他車両との車車間通信によって情報を取得し記憶しても良い。また、それぞれの車両がセンタと通信し各車両の情報を集約した情報を、センタから各車両に配信し記憶しても良い。

識別情報は、個々の経路情報を識別するための情報である。識別情報は、その経路情報を生成した車両および生成された時間帯等の生成条件を識別できるように設定されていてもよい。

経路情報は、「時刻」「緯度」「経度」を１セットの単位データとして、単位データの系列によって表現される。
発生地点情報は、経路情報の中で、運転シーンが遷移した地点に該当する経路情報中の単位データを列挙したものである。地点頻度情報は、発生地点情報を地点ごとに集約し、その地点で運転シーンが遷移する頻度を表したものである。また、地点頻度情報は、遷移抽出部２３によって逐次更新される。

図６は、遷移記憶部２４の記憶内容を地図上に視覚化した図であり、道路を表す線に重ねて太線で示した経路毎に、黒点で示した遷移地点が記憶される。
［１−７−５．経路予測部］
経路予測部２５は、位置データ部４から取得する現在位置の位置情報と、経路データ部５から取得する経路情報と、走行データ部３にて取得された走行データから特定される車両の挙動とに基づき、車両の予定経路および予定経路上の各地点を通過する時刻（以下、予測時刻）を予測する。具体的には、経路予測部２５は、経路データ部５から取得した経路情報が存在する場合、経路情報が示す経路を予定経路とし、そのような経路情報が存在しない場合、車両の挙動から予定経路を予測する。なお、予定経路の予測は、例えば、経路情報の有無、道路に関する各種情報に基づいて、ある程度の信頼度が確保できるような範囲で適宜行えばよい。

［１−７−６．通過推定部］
通過推定部２６は、経路予測部２５にて予測された予定経路と、遷移記憶部２４に記憶された情報とを用いて、今後、予定経路上にある高負荷地点を通過する時刻である通過時刻を推定する。

具体的には、遷移記憶部２４から、経路予測部２５にて予測された予定経路を含んだ経路情報に関する発生地点情報を取得し、取得した発生地点情報を集計することで予定経路上の各地点での運転シーンの遷移の頻度、即ち、高負荷の発生率を求める。そして、発生率が予め設定された閾値より大きい地点を高負荷地点として抽出し、抽出された高負荷地点のそれぞれについて、該高負荷地点に対応する予測時刻を通過時刻とする。

図７は、事例１および事例２について、経路予測部２５での予測結果、遷移記憶部２４から抽出される抽出情報、通過推定部２６での推定結果を、地図上に示した説明図である。なお、事例１は、第１の交差点に図中左側から進入する位置に自車が存在し、第１の交差点および第２の交差転をいずれも直進する予定経路が推定されている場合である。事例２は、第１の交差点に図中下側から進入する位置に自車が存在し、第１の交差点で右折し、第２の交差点で左折する予定経路が推定されている場合である。

いずれも場合も、予定経路を含む経路に関する情報が遷移記憶部２４から抽出され、その抽出した情報に従って、高負荷地点に基づく通過時刻が推定される。事例１では、高差点を直進するため、交差点であっても高負荷の発生率が低い。一方、事例２では、交差点にて右左折するため、各交差点での高負荷の発生率が高くなる。なお、推定結果を示す図では、発生率の高い高負荷地点ほど大きな点で示している。

［１−７−７．タイミング設定部］
タイミング設定部２７は、遷移推定部２２で推定された遷移時刻および通過推定部２６で推定された通過時刻と、情報記憶部７に記憶された提示情報およびその優先度とに基づき、提示情報の通知タイミングおよび通知に使用する機器を決定する。

タイミング設定部２７が実行する処理を、図８のフローチャートを用いて説明する。タイミング設定部２７は、本処理を、繰り返し実行する。
タイミング設定部２７は、まず、Ｓ１１０にて、情報記憶部７に提示情報が記憶されているか否かを判断する。情報記憶部７に提示情報が記憶されていなければ、本処理を一旦終了する。情報記憶部７に提示情報が記憶されていれば、Ｓ１２０に移行する。

Ｓ１２０では、情報記憶部７から提示情報および優先度を読み込む。
Ｓ１３０では、読み込んだ提示情報の優先度が高であるか否かを判断する。優先度が高であればＳ１８０に移行し、優先度が低であればＳ１４０に移行する。

Ｓ１４０では、通知タイミングＴＭを設定する。具体的には、図９に示すように、遷移時刻以外のタイミングである非遷移タイミングと、通過時刻以外のタイミングである非通過タイミングとを抽出し、これら非遷移タイミングかつ非通知タイミングとなる、最も現時点に近い期間を、通知タイミングＴＭとして設定する。

Ｓ１５０では、通知タイミングＴＭが予め設定された第１閾値ＴＨ１より大きいか否か、即ち、ＴＭ＞ＴＨ１であるか否かを判断する。ＴＭ＞ＴＨ１であれば、提示情報を音声による通知が可能であるものとして、Ｓ１８０に移行する。ＴＭ≦ＴＨ１であれば、Ｓ１６０に移行する。

Ｓ１６０では、通知タイミングＴＭが、第１閾値ＴＨ１より小さな値に設定された第２閾値ＴＨ２より大きいか否か、即ち、ＴＭ＞ＴＨ２であるか否かを判断する。ＴＭ＞ＴＨ２であれば、通知音による通知が可能であると判断して、Ｓ１７０に移行する。ＴＭ≦ＴＨ２であれば、通知が不能である、新たな通知タイミングＴＭを設定する必要があると判断して、Ｓ１４０に戻る。非遷移タイミングおよび非通過タイミングは運転の経過とともに変化するためＳ１４０で再度通知タイミングを設定するが、経過時間が短いと非遷移タイミングおよび非通過タイミングの変化が小さいため、Ｓ１４０に戻る際には、一定の休止時間を挟んでもよい。

Ｓ１８０では、第１通知形態によって提示情報の通知を実施して、本処理を終了する。
Ｓ１７０では、第１通知形態とは異なる第２通知形態によって提示情報の通知を実施して、本処理を終了する。

第１通知形態では、スピーカー８１を介した音声による通知を実施する。但し、提示情報の優先度が高である場合、即ちＳ１３０にて肯定判定された場合は、通知を直ちに実施する。また、通知タイミングＴＭが十分に長い場合、即ちＳ１５０にて肯定判定された場合は、通知タイミングＴＭにて通知を実施する。

第２通知形態では、スピーカー８１を介して通知音を発生させると共に、ディスプレイ８２またはＨＵＤ８３を介した文字や図形による視覚的な通知を実施する。
なお、第１閾値ＴＨ１は、第１通知形態による通知を実施する際に必要最低限必要な時間以上となるように適宜設定し、第２閾値ＴＨ２は、第２通知形態による通知を実施する際に必要最低限必要な時間以上となるように適宜設定すればよい。

［２．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１）情報提示装置１では、場所に対応づけられた高負荷地点を通過する通過時刻だけでなく、運転シーンの遷移が予測されるタイミングである遷移時刻を用い、通過時刻および遷移時刻のいずれとも重複しないように通知タイミングＴＭを設定している。

従って、道路構造等、特定の場所に依存した環境要因に基づく高負荷な状況だけでなく、特定の場所に依存しないドライバ要因（即ち、ドライバの判断や意図）に基づく高負荷な状況も考慮した適切なタイミングで提示情報の通知を行うことができる。

例えば、高速道路の直線部分は、直線走行している限りは運転負荷が低いといえるが、車線変更は特定の位置に依存することなく行われ、運転負荷が高くなる。しかし、車線変更をしようとしているドライバの行動は走行データに反映され、更に、遷移時刻の推定に反映される。その結果、車線変更時における提示情報の通知が抑制されることになる。

（２）情報提示装置１では、運転シーンが遷移するタイミングでは、運転行動の負荷が高いとみなし、過去の走行データに基づいて実際に運転シーンが遷移した地点の情報を蓄積して解析することで、場所に対応づけられた高負荷地点を抽出している。従って、環境要因に基づく高負荷地点を抽出するために、運転行動や道路情報と運転負荷との関係を予め規定しておく必要がなく、高負荷地点の抽出に要する手間を削減できる。また、例えば、見通しが悪い、交通流が乱れる、といった地図情報や車載センサからは把握することが困難な環境要因による高負荷地点も抽出することができる。

（３）情報提示装置１では、運転シーンが遷移した遷移地点を、その地点が検出されたときの走行経路と対応づけて記憶し、高負荷地点は、予定経路を含む走行経路において検出された遷移地点の情報を用いて推定している。従って、予定経路に適合した高負荷地点が抽出され、その抽出結果に基づいて通過時刻が推定されるため、より適切な通知タイミングＴＭを設定することができる。

（４）情報提示装置１では、運転に関わるような重要な提示情報の優先度を高く設定し、高優先度の提示情報については、即時に通知を実施し、低優先度の提示情報についてのみ通知タイミングＴＭを設定して、適切なタイミングでの通知を行っている。つまり、高負荷な状況下で優先度の低い提示情報が通知されてしまうことが抑制されるため、ドライバを煩わせることなく、多くの情報をドライバに通知することができる。

［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。

（ａ）上記実施形態では、シーン予測部は将来の運転シーンをシーンの持続時間と共に予測する予測モデルを用いているが、本開示はこれに限定されるものではなく、例えば、特許第５８６７２９６号等に記載された、将来の運転シーンのみを予測するような予測モデルを用いても良い。この場合、過去発生した運転シーンを記憶しておき、運転シーンの過去の持続時間に基づき、現運転シーンの持続時間として予測すればよい。例えば、ある運転シーンの過去の持続時間の平均と分散をパラメータとする正規分布を、その運転シーンの持続時間の個別分布とすればよい。

（ｂ）上記実施形態では、高負荷地点に基づく通過時刻を推定する際に、予測経路を含んだ経路情報に関する発生地点情報を取得しているが、本開示はこれに限定されるものではない。例えば、発生地点時刻情報の代わりに、予測経路上の各地点における地点頻度情報を取得し、そこから高負荷の発生率および高負荷地点を求めてもよい。この場合、すでに遷移記憶部２４に記憶されている情報を用いることができるので、経路ごとの集約がいらないというメリットがある。

（ｃ）上記実施形態では、第１閾値ＴＨ１および第２閾値ＴＨ２として固定値を用いているが、本開示はこれに限定されるものではない。例えば、提示情報の情報量に応じて、第１閾値ＴＨ１および第２閾値ＴＨ２が可変設定されるように構成してもよい。

（ｄ）上記実施形態では、通知タイミングＴＭが十分に確保されているときには音声による通知を行い、十分に確保されないときには、通知音の発生と画面表示による通知を行っているが、本開示はこれに限定されるものではない。例えば、通知タイミングＴＭの長さに応じて、提示情報の内容を、詳細な内容か簡潔な内容かに切り替え、第１通知形態および第２通知形態のいずれも音声による通知を行うように構成してもよい。また第１通知形態および第２通知形態のいずれも、音声による通知と画面表示による通知の双方を行っても良い。例えば、簡潔な内容を音声で通知するとともに、詳細な情報を画面表示として行うことで、簡潔な内容をすぐに通知するとともに、ドライバの判断するタイミングでより詳細な情報をドライバに伝えることができる。

（ｅ）上記実施形態では、通知タイミングＴＭの長さに応じて、２種類の通知形態が用いられているが、通知形態は３種類以上用意されていてもよい。
（ｆ）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。

（ｇ）上述した情報提示装置の他、当該情報提示装置を構成要素とするシステム、当該情報提示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、情報提示タイミング設定方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１…情報提示装置、２…提示タイミング部、３…走行データ部、４…位置データ部、５…経路データ部、６…情報収集部、７…情報記憶部、８…情報提示部、２１…シーン予測部、２２…遷移推定部、２３…遷移抽出部、２４…遷移記憶部、２５…経路予測部、２６…通過推定部、２７…タイミング設定部。

Claims (8)

1. 車両のドライバに情報を提示するように構成された情報提示部（８）と、
   前記ドライバの運転行動を予め設定された複数の運転シーンで表現し、前記車両の走行中に計測される走行データから、現時点の前記運転シーンである現運転シーンの推定および現時点以降に遷移する前記運転シーンである次運転シーンの予測をするように構成されたシーン予測部（２１）と、
   前記現運転シーンから前記次運転シーンに遷移する時刻である遷移時刻を推定するように構成された遷移推定部（２２）と、
   ドライバによる運転行動の遷移が予め設定された基準より高い頻度で実施される傾向にあるとして予め設定された地点を高負荷地点として、前記高負荷地点を前記車両が通過する時刻である通過時刻を推定するように構成された通過推定部（２６）と、
   前記遷移時刻および前記通過時刻との重複が抑制されるように前記情報提示部による情報提示のタイミングを設定するように構成されたタイミング設定部（２７）と、
   を備える情報提示装置。
2. 請求項１に記載の情報提示装置であって、
   前記シーン予測部は、前記次運転シーンになる可能性のある前記運転シーンについて、それぞれ前記現運転シーンから前記次運転シーンへの遷移確率と前記現運転シーンの持続時間との関係を表す持続時間分布を生成するように構成され、
   前記遷移推定部は、前記運転シーン毎に生成された前記持続時間分布を前記運転シーンについて周辺化した統合持続時間分布を用いて、前記統合持続時間分布での遷移確率が予め設定された閾値以上となる時刻を前記遷移時刻として推定するように構成された、
   情報提示装置
3. 請求項１または請求項２に記載の情報提示装置であって、
   前記シーン予測部による前記現運転シーンの推定が変化したタイミングで前記車両が通過した地点を遷移地点として抽出するように構成された遷移抽出部（２３）と、
   前記遷移抽出部にて抽出された前記遷移地点に関する情報である地点情報を記憶するように構成された遷移記憶部（２４）と、
   を更に備える情報提示装置。
4. 請求項３に記載の情報提示装置であって、
   前記通過推定部は、前記地点情報から算出される発生頻度の高い遷移地点を前記高負荷地点として前記通過時刻を設定するように構成された、
   情報提示装置。
5. 請求項３または請求項４に記載の情報提示装置であって、
   前記遷移記憶部は、前記遷移地点に関する地点情報を、該遷移地点が抽出されたときの走行経路を表す経路情報と対応づけて記憶するように構成され、
   前記通過推定部は、前記車両の予定走行経路を含む全ての前記経路情報を抽出し、抽出された前記経路情報のそれぞれに対応付けられた前記地点情報から算出される発生頻度の高い遷移地点を前記高負荷地点として前記通過時刻を設定するように構成された、
   情報提示装置。
6. 請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の情報提示装置であって、
   前記情報提示部が提示する提示情報のそれぞれには優先度が付与され、
   前記タイミング設定部は、予め設定された優先度が付与された前記提示情報についてのみ、前記遷移時刻および前記通過時刻との重複が避けられるように情報提示のタイミングを設定するように構成された、
   情報提示装置。
7. ドライバの運転行動を予め設定された複数の運転シーンで表現し、車両の走行中に計測される走行データから、現時点の前記運転シーンである現運転シーンの推定および現時点以降に遷移する前記運転シーンである次運転シーンの予測をし（２１）、
   前記現運転シーンから前記次運転シーンに遷移する時刻である遷移時刻を推定し（２２）、
   ドライバによる運転行動の遷移が予め設定された基準より高い頻度で実施される傾向にあるとして予め設定された地点を高負荷地点として、前記高負荷地点を前記車両が通過する時刻である通過時刻を推定し（２６）、
   前記遷移時刻および前記通過時刻との重複が抑制されるように、ドライバに対する情報提示のタイミングを設定する（２７）、
   情報提示タイミング設定方法。
8. ドライバの運転行動を予め設定された複数の運転シーンで表現し、車両の走行中に計測される走行データから、現時点の前記運転シーンである現運転シーンの推定および現時点以降に遷移する前記運転シーンである次運転シーンの予測をするように構成されたシーン予測部（２１）と、
   前記現運転シーンから前記次運転シーンに遷移する時刻である遷移時刻を推定するように構成された遷移推定部（２２）と、
   ドライバによる運転行動の遷移が予め設定された基準より高い頻度で実施される傾向にあるとして予め設定された地点を高負荷地点として、前記高負荷地点を前記車両が通過する時刻である通過時刻を推定するように構成された通過推定部（２６）と、
   前記遷移時刻および前記通過時刻との重複が抑制されるように、ドライバに対する情報提示のタイミングを設定するように構成されたタイミング設定部（２７）と、
   としてコンピュータを機能させるためのプログラム。