JP2019194785A - 運転支援装置、運転支援装置の制御方法、及び運転支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】運転者に走行内容の改善の必要性を意識させることなく、走行内容を改善することが可能な運転支援装置、運転支援装置の制御方法、及び運転支援システムを提供する。【解決手段】走行環境に応じて、走行内容の改善の要否を判定し、走行内容の改善が必要と判定された場合、改善内容に応じた制御情報を取得し、改善内容に応じた制御情報を用いて、運転者の感覚に刺激を付与する感覚制御デバイスを制御することで、運転者に対して車両の走行内容の改善を促す。【選択図】 図１

Description

本発明は、運転支援装置、運転支援装置の制御方法、及び運転支援システムに関する。

道路の路面側にサグ部分の位置を示すように設けられた路側識別記号を撮像する撮像手段と、撮像手段が撮像した路側識別記号により、サグ部分が車両の後方に位置していた場合、車速低下の可能性を警告する警告手段を備えた車両用警告装置が知られている（特許文献１）。

特開２００８−２５７６３５号公報

従来技術では、警告したとしても、運転者自身で速度回復という走行内容の改善の必要性を意識しなければ、走行内容を改善することが難しい、という問題がある。

本発明が解決しようとする課題は、運転者に走行内容の改善の必要性を意識させることなく、走行内容を改善することが可能な運転支援装置、運転支援装置の制御方法、及び運転支援システムを提供することである。

本発明は、走行環境に応じて、走行内容の改善の要否を判定し、走行内容の改善が必要と判定された場合、改善内容に応じた制御情報を取得し、改善内容に応じた制御情報を用いて、運転者の感覚に刺激を付与する感覚制御デバイスを制御することで、運転者に対して車両の走行内容の改善を促すことで、上記課題を解決する。

本発明によれば、運転者に走行内容の改善の必要性を意識させることなく、走行内容の改善を図ることができる。

図１は、本実施形態に係る運転支援システムのブロック構成図を示す図である。 図２は、データベースに格納されている実行履歴及び改善度合いの一例である。 図３は、本実施形態に係るコントローラが実行する処理を示すフローチャートである。 図４は、本実施形態に係るサーバが実行する処理を示すフローチャートである。 図５は、変形例に係るコントローラが実行する処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

図１は、本発明に係る運転支援システムの構成を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る運転支援システムは、複数の車両に搭載された複数の車載システム１００と、車両の外部に設けられたデータセンタ２００とから構成される。図１では、一台の車両に搭載された車載システム１００を示しているが、運転支援システムは、車載システム１００を複数備える構成とすることができる。なお、センサ群１１０、周囲検出装置１２０、ナビゲーション装置１３０、外部情報取得装置１４０、車載通信装置１５０、車載データベース１６０、ドライバ検出装置１７０、感覚制御デバイス１８０を備える構成を、本実施形態に係る運転支援装置として説明する。

複数の車載システム１００とデータセンタ２００とは、通信回線を介して各種情報の授受が可能となっている。通信回線としては、例えば、携帯電話網、無線ＬＡＮ網、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）網、及び電力線通信網などが挙げられる。また、車載システム１００がフラッシュメモリ等の着脱式の記憶媒体に各種情報を記録し、記録した各種情報を、通信機能を有する端末（例えば、パソコンやスマートフォン）経由で送受信する構成としてもよい。

車載システム１００は、図１に示すように、センサ群１１０、周囲検出装置１２０、ナビゲーション装置１３０、外部情報取得装置１４０、車載通信装置１５０、車載データベース１６０、ドライバ検出装置１７０、感覚制御デバイス１８０を備える。これら装置は、相互に情報の授受を行うためにＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続されている。

センサ群１１０は、車両の走行状態を検出する装置で構成されている。具体的には、本実施形態のセンサ群１１０は、車速センサ１１１、エンジン回転数センサ１１２、アクセル開度センサ１１３、ブレーキ開度センサ１１４、操舵角センサ１１５、外気温センサ１１６で構成されている。

車速センサ１１１は、ドライブシャフトなどの駆動系の回転速度を計測し、これに基づいて車両の走行速度（以下、車速ともいう）を検出する。車速センサ１１１は、車速情報をコントローラ１９０に出力する。なお、本実施形態では、車載システム１００は、車速センサ１１１に代えて又はこれとともに加速度センサを備える構成であってもよい。

エンジン回転数センサ１１２は、エンジン回転数を検出し、エンジン回転数の情報をコントローラ１９０に出力する。アクセル開度センサ１１３は、アクセルペダルの操作量を検出し、アクセルペダルの操作量の情報をコントローラ１９０に出力する。ブレーキ開度センサ１１４は、ブレーキペダルの操作量を検出し、ブレーキペダルの操作量の情報をコントローラ１９０に出力する。操舵角センサ１１５は、ステアリングの操舵角を検出し、ステアリングの操舵角の情報をコントローラ１９０に出力する。

外気温センサ１１６は、外気温を検出する。外気温センサ１１６は、外気温の情報をコントローラ１９０に出力する。なお、車載システム１００は、外気温センサ１１６に代えて、又はこれとともに、湿度を検出する湿度センサ、雨滴を検出する雨滴センサを備えていてもよい。

周囲検出装置１２０は、自車両の周辺に存在する対象物を検出する。周囲検出装置１２０としては、車載カメラ１２１、レーダー１２２が挙げられる。車載カメラ１２１は、車両の周辺を撮像する。車載カメラ１２１は、例えば、自車両の前方を撮像する前方カメラ、自車両の後方を撮像する後方カメラ、自車両の側方を撮像する側方カメラで構成される。レーダー１２２は、車両の周辺に存在する障害物を検出する。レーダー１２２は、例えば、自車両の前方に存在する障害物を検出する前方レーダー、自車両の後方に存在する障害物を検出する後方レーダー、自車両の側方に存在する障害物を検出する側方レーダーで構成される。レーダー１２２は、自車両から障害物までの距離及び障害物が存在する方向を検出する。

周囲検出装置１２０が検出する対象物としては、歩行者、自転車、バイク、自動車、路上障害物、交通信号機、路面標示、および横断歩道などが挙げられる。なお、周囲検出装置１２０として、上述した車載カメラ１２１、レーダー１２２のうちいずれか１つを用いる構成としてもよいし、２種類以上を組み合わせる構成としてもよい。周囲検出装置１２０は、撮像した情報や検出結果をコントローラ１９０に出力する。

ナビゲーション装置１３０は、ＧＰＳ１３１により検出された自車両の位置情報に基づいて、自車両の現在位置から目的地までの経路を示してドライバに誘導する。ナビゲーション装置１３０は、地図情報を有しており、自車両の位置情報と目的地の位置情報から、自車両の走行経路を算出する。ナビゲーション装置１３０は、自車両の位置情報及び自車両の走行経路の情報をコントローラ１９０に出力する。自車両の走行経路には、実際に自車両が走行した経路及びこれから自車両が走行する予定の経路が含まれる。

外部情報取得装置１４０は、車両の外部に存在するネットワークと接続し、車外に存在する情報を取得する。外部情報取得装置１４０は、通信回線を介して、所定の周期で、車外のネットワークから各種情報を取得する。例えば、外部情報取得装置１４０は、ＶＩＣＳ（登録商標）システムから、道路渋滞情報、道路工事情報、事故情報を取得する。また、例えば、外部情報取得装置１４０は、外部サーバから天気情報を取得する。外部情報取得装置１４０は、車外から取得した情報をコントローラ１９０に出力する。なお、外部情報取得装置１４０は、外部サーバから情報を取得することに限られず、ネットワーク上で必要な情報を検索し、検索結果に応じて、情報を管理するサーバにアクセスすることができる。

車載通信装置１５０は、電話回線網などを介して、データセンタ２００の通信装置２１０と通信可能となっている。車載通信装置１５０は、コントローラ１９０から取得した情報をデータセンタ２００に送信するとともに、データセンタ２００からの情報を受信し、コントローラ１９０を介して受信した情報を車載データベース１６０に格納する。

車載データベース１６０は、自車両の走行内容を改善するのに必要な情報を格納する。具体的には、車載データベース１６０には、外部情報取得装置１４０により取得された、最新の道路渋滞情報、最新の道路工事情報、最新の事故情報が格納されている。これらの情報は、地図上の位置及び時間の情報により構成される。例えば、道路渋滞情報は、「Ａ高速道路のＡ_１入口からＡ_２出口までの渋滞がＡＭ１０時から発生」で示される。また道路工事情報は、「Ｂ道路のＢ_１交差点での工事がＡＭ３時からＡＭ４時の間で発生」で示される。同様に、事故情報は、「Ｃ高速道路のＣ_１サービスエリア付近での事故がＰＭ４時に発生」で示される。

また車載データベース１６０は、最新の道路渋滞情報及び最新の事故情報だけでなく、慢性的に渋滞や事故が発生している場所の情報を格納している。例えば、車載データベース１６０には、車両の速度低下により渋滞が発生する確率が高いとされている、サグ部、上り坂部、有料道路における料金所についての位置情報が格納されている。また例えば、車載データベース１６０には、見通しの悪さにより事故が発生する確率が高いとされている、カーブ、交差点、合流地点、一時停止位置、踏切についての位置情報が格納されている。また例えば、車載データベース１６０には、夜間に速度超過が発生する確率が高いとされる、トンネルの出入り口、有料道路についての位置情報が格納されている。

また車載データベース１６０は、データセンタ２００から送信されるモデルであって、走行内容を改善するための走行内容改善モデルを格納している。本実施形態では、走行内容改善モデルは、改善内容、外部環境、ドライバの属性、ドライバの状態、制御情報、改善度合いを項目とした態様で構成される。走行内容改善モデルに含まれる制御情報は、感覚制御デバイス１８０を制御するための情報であって、過去にドライバにより走行内容の改善が確認された制御情報である。車載データベース１６０は、改善内容の項目ごとに関連付けられた、外部環境の情報、ドライバの属性の情報、ドライバの状態の情報、制御情報、及び改善度合いの情報を格納している。走行内容改善モデルを構成する各項目については後述する。なお、走行内容改善モデルを構成する項目は一例であって、特に限定されるものではない。

ここで、本実施形態の運転支援システムが改善する走行内容について説明する。本実施形態に係る改善内容には、速度に関する改善内容と、ドライバへの注意喚起に関する改善内容が含まれる。速度に関する改善内容としては、例えば、サグ部又は上り坂部での速度の加速、事故現場付近又は交通事故多発帯での速度の減速、高速道路での高速運転の維持、夜間のトンネル出入り口付近での低速運転の維持などが挙げられる。ドライバへの注意喚起に関する改善内容としては、例えば、落下物が存在する周辺や路面凍結帯での路面への注意喚起が挙げられる。

本実施形態では、感覚制御デバイス１８０を制御することで、上述した改善内容についての必要性をドライバに意識させることなく、ドライバに走行内容を改善させる。走行内容をドライバに促す具体的な方法については後述する。

ドライバ検出装置１７０は、ドライバを検出する。本実施形態では、ドライバ検出装置１７０は、室内カメラ１７１と生体センサ１７２で構成される。

室内カメラ１７１は、ドライバを撮像可能な位置に設けられ、ドライバを撮像する。室内カメラ１７１は、ドライバの視線を含むドライバの表情や、ドライバの仕草を撮像できる位置に設けるのが好ましい。室内カメラ１７１は、ドライバの撮像画像の情報をコントローラ１９０に出力する。

生体センサ１７２は、ドライバの生体情報を検出する。生体センサ１７２は、例えば、ドライバの心拍数、体温、発汗などを、生体情報として検出する。生体センサ１７２としては、例えば、ドライバに取り付けられる心電センサや、体温を検出する赤外線センサが挙げられる。生体センサ１７２は、ドライバの生体情報をコントローラ１９０に出力する。

感覚制御デバイス１８０は、ドライバの感覚に刺激を付与する。ドライバの感覚には、ドライバの視覚、聴覚、触覚、及び嗅覚が含まれる。本実施形態では、感覚制御デバイス１８０は、照明器具１８１、ディスプレイ１８２、スピーカ１８３、振動装置１８４、匂い発生装置１８５で構成される。感覚制御デバイス１８０には、コントローラ１９０から制御情報が入力される。制御情報には、感覚制御デバイス１８０の種別及び動作パラメータが含まれる。照明器具１８１、ディスプレイ１８２、スピーカ１８３、振動装置１８４、及び匂い発生装置１８５のそれぞれは、制御情報に応じて動作する。なお、感覚制御デバイス１８０を構成するデバイス、装置、又は機器は、特に限定されるものではなく、本願出願時に知られたデバイス等が用いられる。また感覚制御デバイス１８０は、ドライバの視覚、聴覚、触覚、及び嗅覚の全てに対して刺激を与える装置又は複数の装置の組み合わせで構成される必要はなく、これらの感覚のうち少なくとも一つの感覚に刺激を与える装置又はそれらの装置の組み合わせで構成されていればよい。

照明器具１８１は、輝度の変化、明滅の間隔の変化、光色の変化により、ドライバの視覚に刺激を与える。照明器具１８１は、輝度、明滅の間隔、及び光色を動作パラメータとして有し、コントローラ１９０からの動作パラメータに応じて、輝度を変化させたり、明滅の間隔を変化させたり、光色を変化させたりする。照明器具１８１としては、室内灯として設けられたＬＥＤランプが挙げられる。

ディスプレイ１８２は、輝度の変化、光色の変化により、ドライバの視覚に刺激を与える。ディスプレイ１８２は、輝度及び明滅の間隔を動作パラメータとして有し、コントローラ１９０からの動作パラメータに応じて、輝度を変化させたり、明滅の間隔を変化させたりする。ディスプレイ１８２としては、インストルメンタルパネルに設けられたスピードメータが挙げられる。なお、ディスプレイ１８２は、特に限定されず、例えば、ナビゲーション装置１３０に設けられているディスプレイであってもよい。

スピーカ１８３は、音量の変化、テンポの変化により、ドライバの聴覚に刺激を与える。スピーカ１８３は、音量及びテンポを動作パラメータとして有している。テンポとは、スピーカ１８３が出力する音源の再生速度である。スピーカ１８３は、コントローラ１９０からの動作パラメータに応じて、音量を変化させたり、テンポを変化させたりする。スピーカ１８３は、車両の乗員に対して、テレビの音声、ＦＭラジオ、音楽などを出力する。

振動装置１８４は、振動の種別、振動の周波数の変化により、ドライバの触覚に刺激を与える。振動装置１８４は、振動の種別及び振動の周波数を動作パラメータとして有し、コントローラ１９０からの動作パラメータに応じて、振動の種類を変化させたり、振動の周波数を変化させたりする。振動装置１８４としては、ドライバのシートの座面に埋め込まれた振動子が挙げられる。

匂い発生装置１８５は、匂いの種別により、ドライバの嗅覚に刺激を与える。匂い発生装置１８５は、匂いの種別を動作パラメータとして有し、コントローラ１９０からの動作パラメータに応じて、匂いを変化させたりする。匂い発生装置１８５は、例えば、室内エアコンの吹き出し口の内部に設置される。

コントローラ１９０は、感覚制御デバイス１８０を制御することで、車両の走行内容の改善を促すプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）と、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）から構成される。なお、動作回路としては、ＣＰＵに代えて又はこれとともに、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などを用いることができる。

コントローラ１９０は、ＲＯＭに格納されたプログラムをＣＰＵにより実行することにより、自車両の走行環境を取得する走行環境取得機能と、走行内容の改善の要否を判定する改善要否判定機能と、ドライバの状態を推定する状態推定機能と、外部環境の情報を取得する外部環境取得機能と、改善内容に適合する制御情報を取得する制御情報取得機能と、感覚制御デバイス１８０を制御する制御機能と、感覚制御デバイス１８０の制御情報と車両の走行履歴を実行履歴としてデータセンタ２００に送信する実行履歴送信機能と、を備える。以下に、コントローラ１９０が備える各機能について説明する。

コントローラ１９０は、走行環境取得機能により、自車両の走行環境の情報を取得する。コントローラ１９０は、センサ群１１０から自車両の走行状態の情報を取得する。例えば、コントローラ１９０は、車速センサ１１１から車速の情報を、エンジン回転数センサ１１２からエンジン回転数の情報を取得する。また、コントローラ１９０は、アクセル開度センサ１１３からアクセルペダルの操作量の情報を、ブレーキ開度センサ１１４からブレーキペダルの操作量の情報を、操舵角センサ１１５からステアリングの操舵角の情報を、外気温センサ１１６から外気温の情報を取得する。

また、コントローラ１９０は、走行環境取得機能により、周囲検出装置１２０から自車両の周囲の情報を取得する。例えば、コントローラ１９０は、車載カメラ１２１から自車両の周辺の撮像画像の情報を、レーダー１２２から自車両の周辺に存在する障害物の情報（障害物までの距離及び障害物が存在する方向）を取得する。

さらに、コントローラ１９０は、走行環境取得機能により、ナビゲーション装置１３０から自車両の走行経路を取得する。

また、コントローラ１９０は、走行環境取得機能により、車載データベース１６０から、最新の道路渋滞情報、最新の道路工事情報、最新の事故情報、慢性的に渋滞又は事故が発生している場所の情報を取得する。

コントローラ１９０は、改善要否判定機能により、自車両の走行内容が改善する必要があるか否かを判定する。コントローラ１９０は、走行環境取得機能により取得した全ての情報をもとに、自車両の走行環境を総合的に分析したうえで、走行内容の改善の要否を判定する。自車両がサグ部分手前を走行している場合を例に挙げて説明する。まず、コントローラ１９０は、ナビゲーション装置１３０から取得した自車両の走行位置及び走行経路に基づいて、自車両の走行位置がサグ部分手前であることを検出する。

そして、コントローラ１９０は、サグ部分では車両の減速により渋滞が発生する可能性が高いため、車速を加速させる必要があるという原則的なルールに基づいて、走行内容の改善が必要と仮の判定を行う。次に、コントローラ１９０は、自車両の走行状態（車速など）、道路渋滞情報、工事情報、及び周辺に存在する障害物の情報に基づいて、走行内容の改善が必要か否かを判定する。

例えば、コントローラ１９０は、自車両が加速している場合には、走行内容の改善は不要と判定し、反対に、車速が維持又は減速している場合には、走行内容の改善が必要と判定してもよい。また、例えば、コントローラ１９０は、渋滞が既に発生している場合には、走行内容の改善が不要と判定し、反対に、渋滞が未だ発生していない場合には、走行内容の改善は必要と判定してもよい。また、例えば、コントローラ１９０は、先行車両との車間距離が所定距離未満の場合には、走行内容の改善は不要と判定し、反対に、先行車両が所定距離以上又は先行車両が存在しない場合には、走行内容の改善が必要と判定してもよい。走行内容の改善の要否を判定する基準は、経験的に求められたものが好ましい。例えば、判定基準は、後述するデータセンタ２００から提供され、車載データベース１６０に要否判定モデルとして格納される。

コントローラ１９０は、状態推定機能により、ドライバの状態を推定する。コントローラ１９０は、ドライバ検出装置１７０から入力される情報に基づいて、ドライバの状態を推定する。具体的には、コントローラ１９０は、ドライバの疲労の度合い、眠気の度合いなどで示される身体的な状態と、機嫌、気分などで示される心理的な状態を推定する。

例えば、コントローラ１９０は、室内カメラ１７１から取得した撮像画像を解析し、ドライバの視線及び表情から、ドライバの疲労の度合い及び眠気の度合いを推定する。疲労の度合いとしては、例えば、重度の疲労あり、軽度の疲労あり、疲労なし、などのカテゴリで表される。また眠気の度合いとしては、例えば、重度の眠気あり、軽度の眠気あり、覚醒、などのカテゴリで表される。また例えば、コントローラ１９０は、生体センサ１７２から取得したドライバの心拍数、体温又は発汗量から、ドライバの機嫌や気分を推定する。ドライバの機嫌や気分としては、例えば、重度のストレスあり（イライラ）、軽度のストレスあり、リラックス、などのカテゴリで表される。なお、ドライバの状態を推定する方法、は一例であって特に限定されるものではなく、他の推定方法を用いてもよい。またドライバの身体的状態及び心理的な状態のカテゴライズの方法は一例であって特に限定さるものではなく、他の方法で区分してもよい。

またコントローラ１９０は、状態推定機能により、ドライバの属性を推定する。具体的には、コントローラ１９０は、ドライバの属性として、ドライバの年齢及び性別を推定する。例えば、コントローラ１９０は、室内カメラ１７１により撮像されたドライバの顔に対して画像処理を実行し、ドライバの年齢及び性別を推定する。なお、ドライバの年齢及び性別の推定方法は、本願出願時に知られた推定方法が用いられる。

コントローラ１９０は、外部環境取得機能により、自車両の外部環境の状態の情報を取得する。具体的には、コントローラ１９０は、自車両が走行している道路に関する情報、時間帯に関する情報、及び天候に関する情報を取得する。例えば、コントローラ１９０は、外部情報取得装置１４０から、現在自車両が走行している道路の法定速度の情報、天気の情報、時間の情報を取得する。また例えば、コントローラ１９０は、外気温センサ１１６から外気温の情報を、車載データベース１６０から、現在自車両が走行している道路に関する最新の渋滞情報及び工事情報を取得する。

またコントローラ１９０は、外部環境取得機能により、自車両が走行している位置の周辺情報を、自車両の外部環境の状態の情報として取得する。例えば、コントローラ１９０は、車載データベース１６０から、道路渋滞情報、道路工事情報、事故情報を取得する。これにより、例えば、コントローラ１９０は、慢性的に渋滞が発生しているサグ部分又は上り坂部分、低速運転が必要な事故現場付近、事故が多発する交差点、一時停止位置、及び合流地点のいずれかに該当する道路を自車両が走行しているか否かを把握する。

コントローラ１９０は、制御情報取得機能により、改善内容に応じた制御情報を取得する。コントローラ１９０は、車載データベース１６０に格納された複数の走行内容改善モデルの中から、改善内容に応じた制御情報を抽出する。本実施形態では、コントローラ１９０は、複数の制御情報のうち、外部環境、ドライバの属性、及びドライバの状態に適合する制御情報を抽出することで、改善内容に応じた制御情報を取得する。

例えば、まず、コントローラ１９０は、車載データベース１６０に格納された複数の制御情報に対して、改善内容の項目を検索条件とした検索を実行し、改善内容が適合する制御情報を抽出する。次に、コントローラ１９０は、抽出した複数の制御情報に対して、外部環境、ドライバの属性、及びドライバの状態の項目を検索条件とした検索を実行し、外部環境、ドライバの属し、及びドライバの状態が適合する制御情報を抽出する。最後に、コントローラ１９０は、抽出した複数の制御情報のうち、最も改善度合いが高い結果が得られた制御情報を抽出する。なお、検索条件に該当する場合には、比較対象の項目が同一の場合だけでなく、比較対象の項目が類似する場合も含む。同一又は類似の判断基準は、特に限定されるものではなく、実験的に求めるのが好ましい。

コントローラ１９０は、制御機能により、感覚制御デバイス１８０を制御する。具体的には、本実施形態のコントローラ１９０は、改善内容に適合する制御情報を用いて、感覚制御デバイス１８０を制御する。例えば、コントローラ１９０は、照明器具１８１が「輝度：７０％、明滅の間隔：明滅なし、光色：橙色」の動作パラメータで動作するように、照明器具１８１を制御する。また例えば、コントローラ１９０は、スピーカ１８３が「音量：１００％、テンポ：１．２倍速」の動作パラメータで動作するように、スピーカ１８３を制御する。また例えば、コントローラ１９０は、匂い発生装置１８５が「ラベンダー系」の動作パラメータで動作するように、匂い発生装置１８５を制御する。なお、上述の例は、感覚制御デバイス１８０の制御の一例であって、特に限定されるものではない。コントローラ１９０は、感覚制御デバイス１８０の仕様により定められた動作可能な範囲内において、感覚制御デバイス１８０を制御する。

コントローラ１９０は、実行履歴送信機能により、感覚制御デバイス１８０への制御に用いた制御情報と、外部環境の情報と、ドライバの情報（ドライバの属性、ドライバの状態）と、感覚制御デバイス１８０への制御を実行する前後における自車両の走行履歴を、地図上の位置情報に関連付ける。そして、コントローラ１９０は、実行履歴送信機能により、これらの情報を実行履歴としてデータセンタ２００に送信する。車両の走行履歴には、例えば、感覚制御デバイス１８０への制御が実行される前後における車速、エンジン回転数、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、ステアリングの操舵角が含まれる。後述するデータセンタ２００では、実行履歴が分析され、感覚制御デバイス１８０への制御による走行内容の改善度合いが算出される。

次に、図１に示すデータセンタ２００について説明する。データセンタ２００は、通信装置２１０、サーバ２２０と、データベース２３０を備える。

通信装置２１０は、電話回線網などを介して、車載システム１００の車載通信装置１５０と通信可能な装置である。通信装置２１０は、複数の車両それぞれに搭載された複数の車載システム１００から複数の実行履歴を受信し、受信した複数の実行履歴をサーバ２２０に出力するとともに、サーバ２２０から取得した走行内容改善モデルを車載システム１００に送信する。

データベース２３０は、複数の車両から取得した複数の実行履歴を格納している。実行履歴には、感覚制御デバイス１８０の制御情報、外部環境の情報、ドライバの情報、車両の走行履歴、地図上の位置情報が含まれる。また、データベース２３０は、サーバ２２０の分析処理により生成された走行内容改善モデルを格納している。

図２は、データベース２３０に格納されている実行履歴及び改善度合いの一例である。図２は、Ａさん（４０代、男性）と、Ｂさん（２０代、男性）の２人を対象とした実行履歴及び改善度合いを示す。例えば、図２では、改善内容をサグ部分における速度の加速とし、眠気ありと推定されたＡさんに対して、メータディスプレイの輝度を８０％にした場合、改善度合いが３０％であったことを示している。改善度合いは、後述するサーバ２２０により算出された結果である。

サーバ２２０は、走行内容改善モデルを作成するためのプログラムを格納するＲＯＭと、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行する動作回路として機能するＣＰＵと、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭとから構成される。サーバ２２０は、ＲＯＭに格納されたプログラムをＣＰＵにより実行することにより、実行履歴から改善度合いを算出する改善度合い算出機能と、走行内容改善モデルを作成するモデル生成機能と、走行内容改善モデルの更新の要否を判定する更新要否判定機能と、車載システム１００に走行内容改善モデルを提供する情報提供機能と、を備える。以下に、サーバ２２０が備える各機能について説明する。

サーバ２２０は、改善度合い算出機能により、感覚制御デバイス１８０への制御による走行内容の改善度合いを算出する。例えば、サーバ２２０は、実行履歴に含まれる車両の走行状態を分析することで、改善内容ごとに設定された所定の目標値に対する達成率を算出する。所定の目標値は、例えば、予めデータベース２３０に格納されている値である。なお、改善度合いは、達成率に限られず、絶対値（例えば、車速の値そのもの）であってもよい。改善度合いの算出方法の一例について説明する。

サーバ２２０は、実行履歴から改善内容の項目を抽出し、データベース２３０から改善内容に対応する目標値を取得する。例えば、改善内容の項目が車速の加速の場合、サーバ２２０は、感覚制御デバイス１８０への制御を実行した前後における車速を分析する。サーバ２２０は、感覚制御デバイス１８０への制御を実行する前の車速と、当該制御を実行した後の車速との差分を算出する。そして、サーバ２２０は、車速の変化した割合と目標値（例えば、改善に要する車速の変化の割合）とを比較することで、改善度合いを算出する。つまり、感覚制御デバイス１８０への制御を実行したことにより、運転者の感覚が刺激され、運転者が車速を変化させた割合から改善度合いを算出している。ここでいう運転者とは、ハンドル、アクセル及びブレーキを操作して車両の走行を制御している搭乗者、あるいは、車両を所定の走行モードに設定することによって車両の走行を制御している搭乗者を指す。

また例えば、改善内容の項目が路面への注意の場合、サーバ２２０は、感覚制御デバイス１８０への制御を実行した前後におけるドライバの視線を分析する。サーバ２２０は、感覚制御デバイス１８０への制御を実行する前において、ドライバが路面に視線を向ける割合と、当該制御を実行した後において、ドライバが路面に視線を向ける割合とを比較する。そして、サーバ２２０は、ドライバが路面に視線を向ける割合と目標値（例えば、改善に要するドライバが路面に視線を向ける割合）とを比較することで、改善度合いを算出する。

サーバ２２０は、各実行履歴に対して改善度合いを算出することで、図２の例に示すように、改善内容の項目ごとに、改善度合いを算出する。

サーバ２２０は、モデル生成機能により、走行内容改善モデルを作成する。図２の例を用いて説明すると、例えば、サーバ２２０は、外部環境、ドライバの情報、制御情報、改善度合いの各項目にかかわらず、改善内容の項目が共通するデータを絞り込む。次に、サーバ２２０は、外部環境ごと、ドライバの情報ごとにデータをグループ化する。そして、サーバ２２０は、グループ化したデータに対して、改善度合いが高い順に並べ替えることで、外部環境ごと、ドライバの情報ごとに、走行内容の改善に有効な制御情報の傾向をつかむ。サーバ２２０は、改善内容の項目ごとに、有効な制御情報の傾向をつかむことで、改善内容ごと、外部環境ごと、ドライバの情報ごと、それぞれに有効な制御情報の傾向を把握し、走行内容改善モデルを作成する。なお、走行内容改善モデルの作成方法は一例であって、他の分析方法（例えば、クラスタリング）、解析方法、あるいはモデル構築方法を用いてもよい。

サーバ２２０は、更新要否判定機能により、走行内容改善モデルを更新するか否かを判定する。例えば、データベース２３０に、予め定められた走行内容改善モデルが格納されている場合、サーバ２２０は、モデル生成機能により作成した走行内容改善モデルと、データベース２３０に格納されている既存の走行内容改善モデルとを比較し、更新の必要性の有無を判定する。例えば、サーバ２２０は、所定の改善内容の項目において、既存の走行内容改善モデルよりも、改善度合いが高い制御情報が得られた場合、走行内容改善モデルの更新を必要と判定する。そして、サーバ２２０は、更新が必要と判定した場合、生成した走行内容改善モデルを、データベース２３０に保存することで、走行内容改善モデルを更新する。反対に、例えば、サーバ２２０は、既存の走行内容改善モデルよりも、改善度合いが低い制御情報の場合には、走行内容改善モデルの更新を不要と判定する。この場合、サーバ２２０は、生成した走行内容改善モデルをデータベース２３０に保存しない。

サーバ２２０は、情報提供機能により、データベース２３０に格納されている走行内容改善モデルを、複数の車載システム１００に提供する。例えば、サーバ２２０は、データベース２３０に格納されている走行内容改善モデルが更新されるたびに、走行内容改善モデルを、複数の車載システム１００に送信する。これにより、車載システム１００では、複数の車両の実行履歴により生成された走行内容改善モデルを利用して、感覚制御デバイス１８０の制御が実行されるため、改善内容の違いだけでなく、ドライバの属性及びドライバの状態が異なる場合であっても、効果的に走行内容の改善を図ることができる。

次に、図３、図４を参照しながら、本実施形態に係る運転支援システムの動作について説明する。なお、図３は、本実施形態に係るコントローラ１９０が実行する処理を示すフローチャートであり、図４は、本実施形態に係るサーバ２２０が実行する処理を示すフローチャートである。

図３を参照しながら、車載システム１００のコントローラ１９０が実行する処理を説明する。なお、図３に示す処理は、コントローラ１９０により、一定の時間間隔で繰り返し行われる。以降では、自車両がサグ部分の手前を走行している場面における処理を例に挙げて説明する。

ステップＳ１０１では、コントローラ１９０は、自車両の走行環境の情報を取得する。例えば、コントローラ１９０は、センサ群１１０から自車両の走行環境の情報として、車速、エンジン回転数、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、及びステアリングの操舵角を取得する。また例えば、コントローラ１９０は、周囲検出装置１２０から自車両の走行環境の情報として、自車両の周辺の撮像画像、及び自車両の周辺に存在する障害物の情報を取得する。また例えば、コントローラ１９０は、車載データベース１６０から自車両の走行環境の情報として、道路渋滞情報、道路工事情報、及び事故情報を取得する。

ステップＳ１０２では、コントローラ１９０は、ステップＳ１０１にて取得した自車両の走行環境に基づいて、走行内容の改善の要否を判定する。例えば、コントローラ１９０は、自車両がサグ部分の手前を走行していることを検出すると、自車両の車速、アクセルペダルの操作量、ステアリングの操舵角、自車両の周辺に存在する障害物の有無、自車両が走行している道路の法定速度、渋滞情報、工事情報、及び事故情報を参照する。そして、コントローラ１９０は、参照した情報をもとに自車両を加速させることに問題ないか否かを判断する。コントローラ１９０は、自車両を加速させることに問題ないと判断すると、サグ部分の手前からサグ部分の通過後にかけて、車速を加速させる必要があるとして、走行内容の改善が必要と判定する。走行内容の改善が必要と判定された場合、ステップＳ１０３へ進み、走行内容の改善が不要と判定された場合、ステップＳ１０１へ戻る。

ステップＳ１０３では、コントローラ１９０は、ドライバの属性、ドライバの状態、及び外部環境の情報を取得する。具体的には、コントローラ１９０は、ドライバ検出装置１７０から取得した室内の撮像画像、及びドライバの生体情報に基づいて、ドライバの属性及びドライバの状態を推定する。またコントローラ１９０は、外部情報取得装置１４０から外部環境の情報を取得する。外部環境の情報には、自車両の走行位置の情報（サグ部分の手前の情報）、天気の情報、外気温の情報、時間の情報、現在自車両が走行している道路に関する最新の渋滞情報及び工事情報などが含まれる。

例えば、コントローラ１９０は、室内カメラ１７１から入力される撮像画像と生体センサ１７２から入力される生体情報（心拍数、体温など）を取得する。そして、コントローラ１９０は、ドライバの顔がうつる撮像画像から、ドライバの性別及び年齢を推定する。またコントローラ１９０は、心拍数、体温、発汗量から、ドライバの気分を推定する。またコントローラ１９０は、外部情報取得装置１４０から、現在の時間の情報、天気の情報を取得する。

ステップＳ１０４では、コントローラ１９０は、ステップＳ１０３にて取得したドライバの属性、ドライバの状態、及び外部環境に適合する制御情報を、車載データベース１６０から取得する。例えば、まずコントローラ１９０は、車載データベース１６０に格納されている複数の制御情報の中から、改善内容の項目が「車速の加速」に該当する情報を抽出する。次にコントローラ１９０は、抽出した情報に対して、ドライバの属性、ドライバの状態、及び外部環境の項目を検索条件とした検索を実行することで、ステップＳ１０３にて取得した各情報に該当する制御情報を抽出する。制御情報には、感覚制御デバイス１８０の種別と、感覚制御デバイス１８０の動作パラメータの情報が含まれる。例えば、コントローラ１９０は、制御情報として、「スピーカ１８３」及び「音量：１．３倍、テンポ：１．２倍」の情報を取得する。

ステップＳ１０５では、コントローラ１９０は、ステップＳ１０４にて取得した制御情報を用いて、感覚制御デバイス１８０を制御する。例えば、コントローラ１９０は、音量を現在の音量の１．３倍に上げるとともに、出力中の音楽の再生速度が現在の再生速度の１．２倍速になるように、スピーカ１８３を制御する。これにより、ドライバの聴覚には、音量の増加及びテンポのアップにより刺激が与えられ、ドライバの意識とは無関係に、ドライバの運転操作への変化が促される。

ステップＳ１０６では、コントローラ１９０は、ステップＳ１０５での実行に用いた制御情報、自車両が走行している位置、その他各種情報を関連付けた実行履歴を作成し、車載データベース１６０に記録する。その他各種情報には、車速、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量等の情報が含まれる。実行履歴の記録の処理が終了すると、ドライバに走行内容の改善を促すためのコントローラ１９０による処理が終了する。なお、ステップＳ１０６にて、コントローラ１９０は、実行履歴をデータセンタ２００に送信してもよい。

次に、図４を参照しながら、データセンタ２００のサーバ２２０が実行する処理を説明する。なお、図４に示す処理は、サーバ２２０により、一定の時間間隔で繰り返し行われる。

ステップ２０１では、サーバ２２０は、車両から実行履歴を取得する。サーバ２２０は、取得した実行履歴をデータベース２３０に保存する。

ステップＳ２０２では、サーバ２２０は、ステップＳ２０１にて取得した実行履歴を分析することで、走行内容の改善度合いを算出する。サグ部分での車速の加速が改善内容の項目の場合、例えば、サーバ２２０は、スピーカ１８３の音量を上げ、かつ、スピーカ１８３のテンポを速くした前後における車速の差分を算出する。そして、サーバ２２０は、加速する割合を示す目標値に対して、どの程度車速が加速したかを算出することで、スピーカ１８３を制御した際の改善度合いを算出する。

ステップＳ２０３では、サーバ２２０は、ステップＳ２０２にて算出した改善度合いをもとに、ステップＳ２０１にて取得した実行履歴に関する走行内容改善モデルを作成する。モデルの生成方法は、本願出願時に知られたモデルの生成方法が用いられる。

ステップＳ２０４では、サーバ２２０は、ステップＳ２０３にて作成した走行内容改善モデルを更新するか否かを判定する。例えば、サーバ２２０は、ステップＳ２０３にて作成した走行内容改善モデルのうち改善度合いを基準にして、更新の要否を判定する。サーバ２２０は、既存の走行内容改善モデルに対して、改善度合いが高い場合には、既存のモデルに対する更新を必要と判定し、反対に、改善度合いが低い場合には、既存のモデルに対する更新を不要と判定する。更新する場合には、ステップＳ２０５に進み、更新しない場合には、処理を終了させる。

ステップＳ２０５では、サーバ２２０は、ステップＳ２０３にて作成した走行内容改善モデルをデータベース２３０に保存することで、走行内容改善モデルの更新を行う。

ステップＳ２０６では、サーバ２２０は、通信装置２１０を介して、ステップＳ２０５にて更新した走行内容改善モデルを複数の車両に送信する。複数の車両への送信処理が終了すると、サーバ２２０の処理が終了する。

以上のように、本実施形態に係る車載システム１００は、車両の走行環境を検出するセンサ群１１０と、ドライバの感覚に刺激を与える感覚制御デバイス１８０と、感覚制御デバイス１８０を制御するための情報であって、過去に運転者により走行内容の改善が確認された制御情報を記憶する車載データベース１６０と、感覚制御デバイス１８０を制御するコントローラ１９０を備えている。コントローラ１９０は、自車両の走行環境に応じて、走行内容の要否を判定し、走行内容の改善が必要と判定された場合、車載データベース１６０から、改善内容に応じた制御情報を取得し、取得した制御情報を用いて、感覚制御デバイス１８０を制御することで、ドライバに対して走行内容の改善を促す。ドライバの感覚には、感覚制御デバイス１８０による刺激が与えられるため、ドライバ自身に走行内容の改善の必要性を意識させることなく、ドライバの行動を走行内容が改善する方向へ導くことができ、その結果、走行内容の改善を図ることができる。

また、本実施形態では、車載システム１００は、車両の外部環境の情報を取得する外部情報取得装置１４０と、車両の室内を撮像する室内カメラ１７１と、ドライバの生体情報を取得する生体センサ１７２を備えている。コントローラ１９０は、室内カメラ１７１により撮像された画像及び生体情報に基づいて、ドライバの属性及びドライバの状態を推定する。そして、コントローラ１９０は、車載データベース１６０に格納された複数の制御情報のうち、ドライバの属性、ドライバの状態、及び自車両の外部環境に適合する制御情報を抽出することで、改善内容に応じた制御情報を取得する。これにより、自車両の外部環境だけでなく、ドライバの性別及び年齢、ドライバの身体的な状態及び心理的な状態に応じて、ドライバの感覚に刺激が与えられる。例えば、車通勤のため、走行内容の改善が必要とされる特定の場所を高頻度で通過する場合であっても、通過する際の時間帯、天気、周辺に存在する障害物、渋滞を含む道路状況に応じた適切な感覚制御デバイス１８０を用いて、ドライバの感覚に効果的に刺激を与えることができる。また例えば、通過する際のドライバの疲労、眠気、気分や機嫌に応じた適切な感覚制御デバイス１８０を用いて、ドライバの感覚に効果的に刺激を与えることができる。その結果、外部環境、ドライバの属性及びドライバの状態に応じて、適切に走行内容の改善を図ることができる。

さらに、本実施形態では、感覚制御デバイス１８０は、ディスプレイ１８２、スピーカ１８３、振動装置１８４、匂い発生装置１８５で構成される。感覚制御デバイス１８０は、コントローラ１９０により取得された制御情報に含まれるドライバの感覚の種別及び動作パラメータに応じて、ドライバの視覚、聴覚、触覚、及び嗅覚に刺激を与える。これにより、ドライバの感覚に効果的に作用するため、ドライバに走行内容の改善の必要性を意識させることなく、走行内容の改善を図ることができる。

加えて、本実施形態では、照明器具１８１、ディスプレイ１８２は、輝度の変化、明滅の間隔の変化を動作パラメータとして有している。コントローラ１９０は、照明器具１８１、ディスプレイ１８２の動作パラメータを制御することで、ドライバの視覚を通じて、走行内容の改善を促す。例えば、輝度が暗くなる、あるいは明滅の間隔が短くなると、ドライバの視覚を通じてドライバの脳やその他の器官に作用し、ドライバの速度感覚を変化させることができる。その結果、例えば、ドライバは自然にアクセルペダルを踏み込み、自車両を緩やかに加速させることができる。

また、本実施形態では、スピーカ１８３は、音量の変化、テンポの変化を動作パラメータとして有している。コントローラ１９０は、スピーカ１８３の動作パラメータを制御することで、ドライバの聴覚を通じて、走行内容の改善を促す。例えば、テンポを実検的に求められた所定値よりも速くすると、ドライバの聴覚を通じてドライバの器官に作用し、ドライバの血圧及び心拍数を上げることができる。その結果、例えば、ドライバは自然にアクセルペダルを踏み込み、自車両を緩やかに加速させることができる。

さらに、本実施形態では、振動装置１８４は、振動の種別、振動の周波数を動作パラメータとして有している。コントローラ１９０は、振動装置１８４の動作パラメータを制御することで、ドライバの触覚を通じて、走行内容の改善を促す。例えば、振動の種別を変化させると、ドライバの触覚を通じてドライバの脳やその他の器官に作用し、ドライバの平衡感覚を変化させることができる。その結果、例えば、ドライバは自然にアクセルペダルからブレーキペダルへ踏みかえ、自車両を緩やかに減速させることができる。

加えて、本実施形態では、匂い発生装置１８５は、匂いの種別を動作パラメータとして有している。コントローラ１９０は、匂い発生装置１８５の動作パラメータを制御することで、ドライバの嗅覚を通じて、走行内容の改善を促す。例えば、鎮静効果があるとされる匂いを嗅ぐことで、ドライバの嗅覚を通じてドライバの脳に作用し、ドライバの気分を落ち着かせることができる。その結果、例えば、ドライバは自然にアクセルペダルの踏み込み量を緩め、自車両を緩やかに減速させることができる。

また、本実施形態では、コントローラ１９０は、感覚制御デバイス１８０への制御を介して、ドライバに自車両が速度を制御させるように、走行内容の改善を促す。例えば、渋滞が発生する可能性の高いサグ部分又は上り坂付近において、自車両の速度を緩やかに加速させることができ、その結果、渋滞の発生を緩和させることができる。また例えば、事故現場付近、飛び出しが多いとされる交差点、夜間のトンネル出口付近において、ドライバが減速の必要性を意識する前に、予め車速を緩やかに減速させることができる。

さらに、本実施形態では、コントローラ１９０は、感覚制御デバイス１８０への制御を介して、ドライバに路面に対して注意させるように、走行内容の改善を促す。例えば、落下物の周辺を走行する際に、ドライバが落下物への注意を意識する前に、予め路面へ注意させることができる。

加えて、本実施形態では、コントローラ１９０は、自車両の走行状態、自車両の位置、自車両の走行経路、自車両の周辺情報に基づいて、自車両の走行内容の改善の要否を判定する。これにより、例えば、走行内容の改善が必要とされる場所の手前を通過するか否かによる一次判断、車速、ステアリング操作、アクセルペダルの踏み込み量、ブレーキペダルの踏み込み量などの自車両の走行状態による二次判断、自車両の周辺の障害物の情報による三次判断というように、多面的な観点から、走行内容の改善の要否を判定することができる。走行内容の改善の必要性が認められる場面において適切にドライバの感覚に刺激を与えるため、不要にドライバの感覚に刺激を与えてしまい、ドライバの気分を不快にさせることを防止する。

また、本実施形態では、運転支援システムは、複数の車両から取得した実行履歴を記憶するデータベース２３０と、データベース２３０に記憶された実行履歴を分析するサーバ２２０を備えている。サーバ２２０は、コントローラ１９０による感覚制御デバイス１８０への制御の前後における車両の走行内容を比較し、比較結果に応じて、ドライバによる走行内容の改善の有無を判定するとともに、走行内容の改善が確認された場合、走行内容の目標値に対する改善度合いを算出する。そして、サーバ２２０は、改善内容の項目に関連付けられた、制御情報、改善度合いを含む走行内容改善モデルを複数の車両に送信する。これにより、各車両の車載システムでは、多種多様なドライバに対応可能な汎用性の高い走行内容改善モデルを利用して、ドライバに走行内容の改善を促すことができる。また実行履歴に応じて、走行内容改善モデルが更新されるため、モデルの精度を向上させることができる。

なお、以上に説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

例えば、上述した実施形態では、コントローラ１９０が、走行内容に応じた制御情報を取得するにあたり、ドライバの属性、ドライバの状態、及び外部環境の項目を検索条件として、該当する制御情報を取得する構成を例に挙げて説明したが、ドライバの属性、ドライバの状態を検索条件のオプションとして扱ってもよい。

図５は、図４に対応するフローチャートであって、変形例に係るコントローラ２９０（不図示）が実行する処理を示すフローチャートである。図５を参照しながら、ドライバの属性、ドライバの状態を検索条件のオプションとした場合について説明する。

変形例に係るコントローラ２９０は、上述した実施形態に係るコントローラ１９０と比べて、改善内容に応じた制御情報を取得するための処理が異なる点と、走行内容の改善の有無を判定する処理が追加された点以外は、コントローラ１９０と同様の機能を有している。そのため、これらの処理以外は、上述したコントローラ１９０での説明を適宜援用する。

ステップＳ３０１、Ｓ３０２は、図３に示すステップＳ１０１、Ｓ１０２に対応するステップであるため、上述した実施形態での説明を援用する。

ステップＳ３０３では、コントローラ２９０は、外部環境の情報を取得する。具体的には、コントローラ２９０は、外部情報取得装置１４０から外部環境の情報を取得する。

ステップＳ３０４では、コントローラ２９０は、ステップＳ３０３にて取得した外部環境に適合する制御情報を、車載データベース１６０から取得する。例えば、まずコントローラ２９０は、車載データベース１６０に格納されている複数の制御情報の中から、改善内容の項目がステップＳ３０２にて判定された改善内容に該当する情報を抽出する。次にコントローラ２９０は、抽出した情報に対して、外部環境の項目を検索条件とした検索を実行することで、ステップＳ３０３にて取得した外部環境の情報に適合する制御情報を抽出する。

ステップＳ３０５では、コントローラ２９０は、ステップＳ３０４にて取得した制御情報を用いて、感覚制御デバイス１８０を制御する。このステップは、図３に示すＳ１０５に対応する。

ステップＳ３０６では、コントローラ２９０は、ステップＳ３０５にて感覚制御デバイス１８０を制御した結果に対して、走行内容が改善したか否かを判定する。例えば、コントローラ２９０は、ステップＳ３０５にて感覚制御デバイス１８０への制御を開始してから、所定の時間が経過したタイミングで、走行内容の改善の有無を判定する。例えば、改善内容が車速の加速の場合、コントローラ２９０は、ステップＳ３０５にて感覚制御デバイス１８０を制御する前後における車速の差分を算出し、車速が加速している場合には、走行内容が改善したと判定する。反対に、コントローラ２９０は、車速が減速している場合には、走行内容が改善していないと判定する。走行内容が改善したと判定された場合、ステップＳ３０７に進み、反対に、走行内容が改善していないと判定された場合、ステップＳ３０８に進む。

なお、ステップＳ３０６では、コントローラ２９０は、単に走行内容の改善の有無を判定するだけでなく、所定の目標値に対しての達成率を算出し、達成率に応じて走行内容の改善の有無を判定してもよい。

ステップＳ３０６にて、走行内容が改善していないと判定された場合、ステップＳ３０８に進む。ステップＳ３０８では、コントローラ２９０は、ドライバの属性、及びドライバの情報を取得する。具体的には、コントローラ２９０は、ドライバ検出装置１７０から取得した室内の撮像画像、及びドライバの生体情報に基づいて、ドライバの属性及びドライバの状態を推定する。

ステップＳ３０９では、コントローラ２９０は、ステップＳ３０８にて取得したドライバの属性及びドライバの状態に適合する制御情報を、車載データベース１６０から取得する。例えば、コントローラ２９０は、ステップＳ３０４で抽出した改善内容に応じた制御情報に対して、ドライバの属性及びドライバの状態の項目を検索条件とした検索を実行することで、ステップＳ３０８にて取得したドライバの属性及びドライバの状態に適合する制御情報を抽出する。ステップＳ３０９での処理が終了すると、ステップＳ３０７に進む。

ステップＳ３０６にて走行内容が改善したと判定された場合、又はステップＳ３０９での処理が終了した場合、ステップＳ３０７に進む。ステップＳ３０７では、コントローラ２９０は、ステップＳ３０６にて走行内容が改善したと判定された場合、ステップＳ３０５にて用いた制御情報、自車両が走行している位置、その他各種情報を関連付けた実行履歴を作成し、車載データベース１６０に記録する。また、コントローラ２９０は、ステップＳ３０６にて走行内容が改善していないと判定された場合、ステップＳ３０９にて用いた制御情報、自車両が走行している位置、その他各種情報を関連付けた実行履歴を作成し、車載データベース１６０に記録する。ステップＳ３０６の処理が終了すると、ドライバに走行内容の改善を促すためのコントローラ２９０による処理が終了する。

このように、変形例では、コントローラ２９０は、車載データベース１６０に格納された複数の制御情報のうち、自車両の外部環境に適合する制御情報を抽出することで、改善内容に応じた制御情報を取得する。これにより、ドライバの属性及びドライバの状態の推定処理が省略される機会が増え、その結果、コントローラ２９０の演算にかかる負荷を軽減させることができる。またドライバの属性及びドライバの状態を推定するフローが実行される場合であっても、実行される回数の統計を取ることで、改善度合いに対するドライバの属性及びドライバの状態の寄与度を算出することができる。

また、上述した実施形態では、ドライバへの注意喚起に関する改善内容として、路面への注意喚起を例に挙げて説明したが、自車両の周辺に存在する障害物への注意喚起であってもよい。この場合、コントローラ１９０は、感覚制御デバイス１８０への制御を介して、ドライバに自車両の周囲に存在する障害物に対して注意させるように、走行内容の改善を促す。例えば、図２に示すように、飛び出しの多いとされる交差点を走行する際に、ドライバが周辺の歩行者や他車両への注意を意識する前に、予め周囲へ注意させることができる。

また、上述した実施形態では、車載システム１００の車載データベース１６０に走行内容改善モデルを格納する構成を例に挙げて説明したが、データセンタ２００のデータベース２３０にのみ走行内容改善モデルを格納する構成であってもよい。例えば、車載システム１００側で走行内容の改善が必要と判定された場合、コントローラ１９０は、データセンタ２００に走行内容改善モデルをアクセスし、制御情報を取得してもよい。

また、例えば、本明細書では、本発明に係るコントローラを、コントローラ１９０を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。また、例えば、本明細書では、本発明に係るセンサを、センサ群１１０を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。また、例えば、本明細書では、本発明に係る感覚制御デバイスを、感覚制御デバイス１８０を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。また、例えば、本発明に係る記憶装置を、車載データベース１６０を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。また、例えば、本発明に係る情報取得装置を、外部情報取得装置１４０を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。また、例えば、本発明に係る撮像装置を、室内カメラ１７１を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。また、例えば、本発明に係る生体センサを、生体センサ１７２を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。また、例えば、本発明に係るサーバを、サーバ２２０を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。

１００…車載システム
１１０…センサ群
１１１…車速センサ
１１２…エンジン回転数センサ
１１３…アクセル開度センサ
１１４…ブレーキ開度センサ
１１５…操舵角センサ
１１６…外気温センサ
１２０…周囲検出装置
１２１…車載カメラ
１２２…レーダー
１３０…ナビゲーション装置
１３１…ＧＰＳ
１４０…外部情報取得装置
１５０…車載通信装置
１６０…車載データベース
１７０…ドライバ検出装置
１７１…室内カメラ
１７２…生体センサ
１８０…感覚制御デバイス
１８１…照明器具
１８２…ディスプレイ
１８３…スピーカ
１８４…振動装置
１８５…匂い発生装置
１９０…コントローラ
２００…データセンタ
２１０…通信装置
２２０…サーバ
２３０…データベース

Claims (14)

1. 車両の走行環境を検出するセンサと、
   前記車両の運転者の感覚に刺激を付与する感覚制御デバイスと、
   前記感覚制御デバイスを制御するための制御情報であって、過去に運転者により走行内容の改善が確認された前記制御情報を記憶する記憶装置と、
   前記感覚制御デバイスを制御するコントローラと、を備え、
   前記コントローラは、
   前記走行環境に応じて、前記走行内容の改善の要否を判定し、
   前記走行内容の改善が必要と判定された場合、前記記憶装置から、改善内容に応じた前記制御情報を取得し、
   前記改善内容に応じた制御情報を用いて、前記感覚制御デバイスを制御することで、前記運転者に対して前記走行内容の改善を促す運転支援装置。
2. 請求項１記載の運転支援装置であって、
   前記車両の外部環境の情報を取得する情報取得装置と、をさらに備え、
   前記コントローラは、
   前記記憶装置に記憶された複数の前記制御情報のうち、少なくとも前記車両の外部環境に適合する前記制御情報を抽出することで、前記改善内容に応じた前記制御情報を取得する運転支援装置。
3. 請求項２記載の運転支援装置であって、
   前記車両の室内を撮像する撮像装置と、
   前記運転者の生体情報を取得する生体センサと、をさらに備え、
   前記コントローラは、
   前記撮像装置により撮像された画像及び前記生体情報に基づいて、前記運転者の属性及び状態を推定し、
   前記複数の前記制御情報のうち、前記運転者の属性、前記運転者の状態、及び前記車両の外部環境に適合する前記制御情報を抽出することで、前記改善内容に応じた前記制御情報を取得する運転支援装置。
4. 請求項１〜３の何れか一項に記載の運転支援装置であって、
   前記感覚制御デバイスは、前記改善内容に応じた前記制御情報に含まれる、前記運転者の感覚の種別及び動作パラメータに応じて、前記運転者の視覚、聴覚、触覚、及び嗅覚のうち少なくとも何れか一つに対して刺激を付与する運転支援装置。
5. 請求項４記載の運転支援装置であって、
   前記感覚制御デバイスは、輝度の変化及び明滅の間隔の変化のうち少なくとも一方を、前記運転者の視覚に刺激を付与するための前記動作パラメータとして有し、
   前記コントローラは、前記動作パラメータを制御することで、前記運転者の視覚を通じて、前記走行内容の改善を促す運転支援装置。
6. 請求項４又は５記載の運転支援装置であって、
   前記感覚制御デバイスは、音量及びテンポのうち少なくとも一方を、前記運転者の聴覚に刺激を付与するための前記動作パラメータとして有し、
   前記コントローラは、前記動作パラメータを制御することで、前記運転者の聴覚を通じて、前記走行内容の改善を促す運転支援装置。
7. 請求項４〜６の何れか一項に記載の運転支援装置であって、
   前記感覚制御デバイスは、振動の種別及び振動の周波数のうち少なくとも一方を、前記運転者の触覚に刺激を付与するための前記動作パラメータとして有し、
   前記コントローラは、前記動作パラメータを制御することで、前記運転者の触覚を通じて、前記走行内容の改善を促す運転支援装置。
8. 請求項４〜７の何れか一項に記載の運転支援装置であって、
   前記感覚制御デバイスは、匂いの種別を、前記運転者の嗅覚に刺激を付与するための前記動作パラメータとして有し、
   前記コントローラは、前記動作パラメータを制御することで、前記運転者の嗅覚を通じて、前記走行内容の改善を促す運転支援装置。
9. 請求項１〜８の何れか一項に記載の運転支援装置であって、
   前記コントローラは、前記運転者に前記車両の速度を制御させるように、前記走行内容の改善を促す運転支援装置。
10. 請求項１〜９の何れか一項に記載の運転支援装置であって、
    前記コントローラは、前記運転者に路面に対して注意させるように、前記走行内容の改善を促す運転支援装置。
11. 請求項１〜１０の何れか一項に記載の運転支援装置であって、
    前記コントローラは、前記運転者に前記車両の周囲に存在する障害物に対して注意させるように、前記走行内容の改善を促す運転支援装置。
12. 請求項１〜１１の何れか一項に記載の運転支援装置であって、
    前記走行環境は、前記車両の走行状態、前記車両の位置、前記車両の走行経路、及び前記車両の周辺情報のうち少なくとも何れか一つを含む運転支援装置。
13. 請求項１〜１２の何れか一項に記載の運転支援装置と、
    複数の車両から取得した前記走行環境、前記制御情報、及び前記車両の走行履歴を記憶するデータベースと、
    前記データベースに記憶された情報を分析するサーバと、備え、
    前記サーバは、
    前記コントローラによる前記感覚制御デバイスへの制御の前後における前記車両の走行内容を比較し、
    比較結果に応じて、運転者による前記走行内容の改善の有無を判定するとともに、前記走行内容の改善が確認された場合、前記走行内容の目標値に対する改善度合いを算出し、
    前記改善内容に関連付けられた、前記制御情報、前記改善度合いを前記運転支援装置に送信する運転支援システム。
14. 車両の走行環境を検出するセンサと、前記車両の運転者の感覚に刺激を付与する感覚制御デバイスと、記憶装置と、前記感覚制御デバイスを制御するコントローラを備えた運転支援装置の制御方法であって、
    前記走行環境に応じて、走行内容の改善の要否を判定し、
    前記走行内容の改善が必要と判定された場合、前記記憶装置から、前記感覚制御デバイスを制御するための制御情報であって、過去に運転者により前記走行内容の改善が確認された前記制御情報のうち改善内容に応じた前記制御情報を取得し、
    前記改善内容に応じた制御情報を用いて、前記感覚制御デバイスを制御することで、前記運転者に対して前記車両の走行内の改善を促す運転支援装置の制御方法。

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