JP2022041677A - 車載装置、及び運転学習の支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自動運転機能を備える車両において、ユーザの運転技術の低下を抑制することが可能な技術を提供する。【解決手段】車載装置は、自動運転の実行中にユーザによりなされた前記車両に対する操作を示す操作情報を取得する取得部と、操作情報に基づいて、車両に対する操作によって車両がユーザに運転された場合に予測される車両の走行軌跡である第１の走行軌跡を生成する生成部と、第１の走行軌跡を表示画面に表示する表示部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、車載装置、及び運転学習の支援方法に関する。

近年、ユーザ（主に運転者）による手動運転の負担を軽減するために、車両の運転を自動的に行う自動運転システムを備えた車両が知られている。このような自動運転システムは、ユーザが目的地を設定して自動運転を選択すると、ハンドル操作、アクセル操作、ブレーキ操作などの各種の操作手段を制御することにより目的地まで自動で車両を走行させる。一方で、ユーザ自らが車両を運転しなくてはならない場合もあるため、自動運転システムを備える車両であっても自動運転から手動運転への切り替えが可能となっている。

特開２０１８－８３５１７号公報 特開２０１４－５８３０９号公報

しかしながら、自動運転システムはユーザの手動運転の負担を軽減するという点を主目的としているため、従来の技術は、自動運転中にユーザに対して運転操作を行う機会を積極的に与えるものではなかった。そのため、ユーザが長期間にわたって自動運転を利用し続けると、ユーザ自身の運転技術を向上させる機会が減少することが予想される。その結果、ユーザの運転技術が低下し、手動運転の必要に迫られた機会に適切な運転ができなくなる虞がある。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、自動運転機能を備える車両において、ユーザの運転技術の低下を抑制することが可能な技術を提供することである。

上記課題を解決するため、本発明は、以下の手段を採用した。即ち、本発明は、
自動運転が可能な車両に設けられる車載装置であって、
前記自動運転の実行中にユーザによりなされた前記車両に対する操作を示す操作情報を取得する取得部と、
前記操作情報に基づいて、前記車両に対する操作によって前記車両がユーザに運転された場合に予測される前記車両の走行軌跡である第１の走行軌跡を生成する生成部と、
前記第１の走行軌跡を表示画面に表示する表示部と、を備える、
車載装置である。

本発明によると、自動運転の実行中にユーザが行った車両に対する操作により車両が運転された場合に車両がどのような軌跡で走行するのかを第１の走行軌跡によりシミュレーションすることができる。第１の走行軌跡をユーザに対して表示することで、ユーザは車両に対する自身の操作が適切であったか否かを確認することができる。これにより、ユーザにとっては運転を学習する機会となる。また、この走行シミュレーションは自動運転の実行中にユーザ自身がした操作に基づいて行われることから、ユーザは車両が実際に走行している道路で運転の練習を行うことができる。つまり、ユーザは実践的な練習を行うことができる。また、ユーザは、自動運転による車両の走行中に運転の練習を行うことがで
きるから、車両により移動する度に運転の練習の機会を得ることができる。これにより、ユーザの運転技術を向上させる機会を増やすことができる。その結果、本発明によれば、ユーザの運転学習を効率的に支援することで、ユーザの運転技術の低下を抑制できる。

また、本発明において、前記表示部は、前記表示画面において前記車両を示す表示物が前記第１の走行軌跡に沿って移動する様子を俯瞰図で表示してもよい。

また、本発明において、前記表示部は、前記表示画面において前記車両が前記第１の走行軌跡に沿って移動する場合のユーザから視認されると予測される映像を表示してもよい。

また、本発明において、前記生成部は、前記自動運転によって前記車両が実際に走行する第２の走行軌跡を更に生成し、前記表示部は、前記第１の走行軌跡と前記第２の走行軌跡とを重畳して前記表示画面に表示してもよい。

また、本発明に係る車載装置は、前記第１の走行軌跡と前記第２の走行軌跡との差に基づいて前記操作の適切度を判定する判定部を更に備え、前記表示部は、前記判定部による判定結果を前記表示画面に表示してもよい。

また、本発明に係る車載装置は、前記操作情報を前記取得部が取得する処理が実行された実行回数及び実行された合計時間の少なくとも１つと前記取得部が取得した前記操作情報と前記操作情報から推定される走行状態と前記走行状態に対応する基準値とに基づいて、前記操作の種別ごとにユーザの練度を評価する評価部を更に備え、前記表示部は、前記評価部による評価結果を前記表示画面に表示してもよい。

また、本発明に係る車載装置は、前記操作情報を取得する処理の開始と終了を受け付ける受付部を更に備えてもよい。

また、本発明に係る車載装置は、前記受付部が前記処理の開始を受け付けたとき及び前記処理の終了を受け付けたときの少なくとも一方において、現在時点でのユーザの運転における練度の評価結果に基づく助言を出力する出力部を更に備えてもよい。

本発明によれば、自動運転機能を備える車両において、ユーザの運転技術の低下を抑制することが可能となる。

実施形態１に係る運転支援システムの全体構成を示す図である。 学習支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 実施形態１に係る学習支援装置が実行する運転学習の支援処理のフローチャートである。 図４（ａ）及び図４（ｂ）は、識別部によって難度が高いと判定される道路形態の例を示す図である。 実施形態１において表示装置の表示画面に表示される画像の一例を示す図である（１）。 実施形態１において表示装置の表示画面に表示される画像の一例を示す図である（２）。 実施形態２に係る運転支援システムの全体構成を示す図である。 実施形態２に係る学習支援装置が実行する運転学習の支援処理のフローチャートである。 実施形態２において表示装置の表示画面に表示される画像の一例を示す図である（１）。 実施形態２において表示装置の表示画面に表示される画像の一例を示す図である（２）。 実施形態２において許否部が行う手動運転の許否判断処理のフローチャートである。 実施形態３に係る運転支援システムの全体構成を示す図である。 実施形態３において行われる運転練度の評価処理のフローチャートである。 実施形態３において表示装置の表示画面に表示される画像の一例を示す図である（１）。 実施形態３において表示装置の表示画面に表示される画像の一例を示す図である（２）。

以下、本発明の好適な実施の形態について、図面を参照して説明する。但し、以下で説明する実施形態は本発明を実施するための例示であり、本発明は以下に説明する態様に限定されない。

＜実施形態１＞

［全体構成］
図１は、実施形態１に係る運転支援システム１の全体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１は、ナビゲーション装置１００と、自動運転装置２００と、学習支援装置３００（本発明における車載装置の一例）と、各種の検出手段４００，５００，６００，７００と、入出力手段８００と、制御機構９００と、を備える。運転支援システム１は、車両Ｖに搭載され、ユーザの運転を支援する。

入出力手段８００は、表示装置８０１と入力装置８０２とを含む。表示装置８０１は、ナビゲーション装置１００、自動運転装置２００、及び学習支援装置３００から供給される各種の視覚情報を表示画面に表示する装置である。表示装置８０１は、例えば、液晶ディスプレイである。表示装置８０１は、ナビゲーション装置１００と一体に構成されていてもよい。また、表示装置８０１は、スピーカ等の音声出力機器を備え、ガイド音声や警告音等の各種の音声情報をユーザ（主に運転者）に出力してもよい。入力装置８０２は、ユーザによる入力操作を受け付け、入力操作に応じた信号をナビゲーション装置１００、自動運転装置２００、及び学習支援装置３００へ出力する装置である。入力装置８０２は、表示装置８０１に設けられたディスプレイに重畳配置されたタッチパネルや、物理的なボタン等を有する。ユーザは、タッチパネルの接触操作やボタンの押下操作によってナビゲーション装置１００、自動運転装置２００、及び学習支援装置３００を操作する。また、入力装置８０２は、マイクロフォン等の音声入力機器によってユーザの声を受け付け、声に応じた信号をナビゲーション装置１００や学習支援装置３００に出力してもよい。

検出手段は、車両Ｖに関する情報を検出する。検出手段は、車両Ｖの周辺環境を示す情報である環境情報を検出する環境情報検出手段４００と、車両Ｖの走行状態を示す情報である車両情報を検出する車両情報検出手段５００と、ユーザによりなされた車両Ｖに対する操作を示す情報である操作情報を検出する操作情報検出手段６００と、車両Ｖの現在位置座標を検出するＧＰＳ（Global Positioning System）装置７００と、を含む。

環境情報検出手段４００は、車両Ｖの周辺の画像を撮影するカメラ４０１と、車両Ｖの周辺の物標（主に前方車両あるいは後方車両）の有無や物標の速度を検出するミリ波レー
ダ４０２と、外部サーバとの通信を実行することで各種の環境情報を取得する通信装置４０３のうち少なくとも一つを含む。ミリ波レーダ４０２は、周囲にミリ波（波長が１～１０ｍｍ程度で、周波数が３０Ｇ～３００ＧＨｚの電波）を送信し、物標からの反射波を受信して、送信波と反射波との偏差に基づいて物標との相対距離や物標の相対速度等を算出する。通信装置４０３は、車両間の通信や路車間の通信を実行する。また、通信装置４０３は、例えば、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System（登録商標））センター等の情報センターが管理する外部サーバとの通信を実行することによって、道路交通情報や道路環境情報を取得する。

環境情報は、車両Ｖの周辺環境を示す情報のことを指す。より具体的には、環境情報は、走行路の法定速度に関する情報（法定速度情報）、走行路の車線に関する情報（車線情報）、車両Ｖの周辺の信号機の表示情報に関する情報（信号機情報）、車両Ｖの周辺の障害物に関する情報（障害物情報）、周辺車両の有無及び前方車両との車間距離に関する情報（周辺車両情報）、を含む。

車両情報検出手段５００は、車両Ｖの速度を測定する車速度センサ５０１と、車両Ｖに作用する加速度及び減速度を測定する加速度センサ５０２と、車両Ｖのヨーレート（回転角速度）を測定するヨーレートセンサ５０３と、を含む。

車両情報は、車両Ｖの走行状態を示す情報のことを指す。より具体的には、車両情報は、車両Ｖの速度に関する情報（車速度情報）、車両Ｖの加速度及び減速度に関する情報（加減速度情報）、車両Ｖのヨーレートに関する情報（ヨーレート情報）を含む。

操作情報検出手段６００は、アクセル操作を検出するアクセルセンサ６０１と、エンジンのスロットルの開度を検出するスロットルセンサ６０２と、ブレーキ操作を検出するブレーキセンサ６０３と、ハンドル操作（操舵）を検出するステアリングセンサ６０４と、を含む。

操作情報は、ユーザによる車両Ｖに対する操作を示す情報のことを指す。車両Ｖに対する操作とは、例えば、アクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作である。操作情報は、アクセル操作情報と、ブレーキ操作情報と、ハンドル操作情報と、を含む。アクセル操作情報は、アクセルの踏込量、スロットル開度、アクセルの操作速度、アクセル操作のタイミング等の情報を含む。ブレーキ操作情報は、ブレーキの踏込量、ブレーキ圧、ブレーキの操作速度、ブレーキのタイミング等の情報を含む。ハンドル操作情報は、操舵角度、操舵角速度、ハンドル操作のタイミング等の情報を含む。

ＧＰＳ装置７００は、ＧＰＳアンテナを介してＧＰＳ用の人工衛星からのＧＰＳ情報を受信し、受信した信号に基づいて当該ＧＰＳ装置（ひいては、車両Ｖ）の現在の位置座標を検出する。

制御機構９００は、自動運転装置２００の制御に応じて車両Ｖの各部のアクチュエータを制御することにより、車両Ｖの加減速、操舵及び制動の少なくとも一つを調整する機構である。制御機構９００は、スロットル制御機構９０１と、ブレーキ制御機構９０２と、ステアリング制御機構９０３と、を備えている。スロットル制御機構９０１は、自動運転装置２００の制御に基づいてエンジンへの燃料供給やモータへの電力供給を行うことで、車両Ｖの加速を調整する。ブレーキ制御機構９０２は、自動運転装置２００の制御に基づいてブレーキを動作させることで、車両Ｖを減速又は停止させる。ステアリング制御機構９０３は、自動運転装置２００の制御に基づいて操舵を行うことで、車両Ｖの進行方向を調整する。

ナビゲーション装置１００は、ユーザによる車両Ｖの走行経路の設定と経路案内とを実行する装置である。ナビゲーション装置１００は、車両位置算出部１０１と経路案内部１０２と記憶部１０３とを備える。また、ナビゲーション装置１００の所定の記憶領域には、主に道路形状を表すために用いられる道路データや各種施設の名称や位置、種類、電話番号等を表すＰＯＩ（Point Of Interest）データを含む地図データが記憶されている。
車両位置算出部１０１は、ＧＰＳ装置７００から取得した車両Ｖの位置座標と地図データに基づいて車両Ｖの現在位置を算出する。経路案内部１０２は、入力装置８０２を介してユーザによる目的地の設定を受け付けると、現在地から目的地までの走行経路を設定するとともに車両Ｖが走行している道路を特定し、設定された走行経路に従った経路案内を表示装置８０１のディスプレイやスピーカを用いて実行する。また、経路案内部１０２は、設定された走行経路を示す情報を自動運転装置２００に提供する。また記憶部１０３は、上述した地図データによって構成された地図データベースＤＢ１と、車両Ｖが過去に走行した経路の情報が蓄積される経路データベースＤＢ２と、を有する。

自動運転装置２００は、自動運転を実行することによって、ナビゲーション装置１００から取得した走行経路に従って車両Ｖを目的地まで自動で走行させる。自動運転装置２００は、自動運転実行部２０１と運転方法切替部２０２とを有する。自動運転実行部２０１は、制御機構９００を制御することによって自動運転を実行する。運転方法切替部２０２は、車両Ｖの運転方法を手動運転と自動運転とで切り替える。手動運転の実行中は、ユーザの車両Ｖに対する操作（アクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作）に基づいて制御機構９００が制御され、自動運転の実行中は、自動運転実行部２０１により制御機構９００が制御される。運転方法切替部２０２は、例えば、入力装置８０２を介してユーザにより入力された指定操作を受け付けて運転方法を切り替える。

学習支援装置３００は、自動運転が可能な車両に設けられる車載装置であって、車両Ｖの自動運転実行中に運転技術向上のためのユーザの運転学習を支援する。学習支援装置３００は、取得部３０１と受付部３０２と生成部３０３と識別部３０４と表示部３０５と記憶部３０６とを有する。

取得部３０１は、車両Ｖの自動運転実行中に操作情報検出手段６００からユーザの操作情報を取得する。取得部３０１の処理が実行されることによって、自動運転の実行中にユーザによって行われた車両Ｖに対する操作を示す操作情報が取得される。

受付部３０２は、取得部３０１が操作情報を取得する処理の開始と終了を受け付ける。受付部３０２は、ユーザによる入力装置８０２の操作により、取得部３０１の処理の開始又は終了の指定を受け付ける。受付部３０２が処理の開始を受け付けることで取得部３０１による処理が開始し、受付部３０２が処理の終了を受け付けることで取得部３０１による処理が終了する。

生成部３０３は、自動運転の実行中に取得部３０１によって取得された操作情報に基づいて、ユーザによる車両Ｖに対する操作に基づき予測される車両Ｖの走行軌跡（以下、第１走行軌跡）を生成する。つまり、第１走行軌跡は、ユーザが実際に車両Ｖを当該操作によって運転した場合の車両Ｖの位置の変化を予測したものである。

識別部３０４は、自動運転の実行中に取得部３０１が取得した各種の情報に基づいて、現時点から所定時間経過後に車両Ｖが通過すると予測される地点における道路の形態を特定し、当該形態の難度を識別する。道路の形態については後述する。

表示部３０５は、生成部３０３が生成した第１走行軌跡を表示装置８０１の表示画面に表示する。

記憶部３０６は、学習支援装置３００の各処理部が実行する処理に応じて、各種の情報を記憶する。記憶部３０６は、各種の検出手段４００，５００，６００，７００が取得した情報や生成部３０３が生成した走行軌跡が蓄積される結果データベースＤＢ３と、識別部３０４が道路の形態を識別するための基準となる情報が蓄積される基準データベースＤＢ４と、を有する。

図２は、学習支援装置３００のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、学習支援装置３００は、接続バス５０によって相互に接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、メモリ２０、通信ＩＦ３０、入出力ＩＦ４０を有する。ＣＰＵ
１０は、学習支援装置３００全体の制御を行う中央処理演算装置である。ＣＰＵ１０は、プロセッサとも呼ばれる。ただし、ＣＰＵ１０は、単一のプロセッサに限定される訳ではなく、マルチプロセッサ構成であってもよい。また、単一のソケットで接続される単一のＣＰＵ１０がマルチコア構成であってもよい。学習支援装置３００は、ＣＰＵ１０が学習支援プログラムを実行することにより、図１に示す取得部３０１、受付部３０２、生成部３０３、識別部３０４、及び表示部３０５の各処理部として機能する。但し、上記各処理部の少なくとも一部の処理がＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等によって提供されてもよい。また、上記各処理部
の少なくとも一部が、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の専用ＬＳＩ（large scale integration）、その他のデジタル回路であってもよい。また、上記各処理部の少なくとも一部にアナログ回路を含む構成としてもよい。

メモリ２０は、主記憶装置と補助記憶装置とを含む。主記憶装置は、図１に示す記憶部３０６として機能するほか、ＣＰＵ１０がプログラムやデータをキャッシュしたり、作業領域を展開したりする記憶媒体である。主記憶装置は、例えば、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。補助記憶装置は、図１に示す結果データベースＤＢ３や基準データベースＤＢ４が主として記録された記録媒体である。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤ（Hard-disk Drive）やＳＳＤ（Solid State
Drive）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、フラッシュメモリ、ＵＳＢメモ
リ、メモリカードを含む。

通信ＩＦ３０は、無線電話回線を通じて基地局を経由して汎用のネットワークに接続可能なインターフェースである。また、通信ＩＦ３０は、無線ＬＡＮのアクセスポイント（ＡＰ）と通信可能となっており、任意の通信手段を経由してネットワークへの接続が可能となっている。

入出力ＩＦ４０は、ナビゲーション装置１００、自動運転装置２００、表示装置８０１、入力装置８０２、ＥＣＵ等の機器との間でデータの入出力を行うインターフェースである。

なお、本実施形態では、ナビゲーション装置１００と自動運転装置２００と学習支援装置３００とが別々の装置として構成されているが、本発明はこれに限定されず、これらの装置が１つの装置によって実現されてもよい。

［運転学習の支援処理］
図３は、実施形態１に係る学習支援装置３００が実行する運転学習の支援処理（支援方法）のフローチャートである。本実施形態に係る学習支援装置３００は、自動運転の実行中にユーザによってなされた車両Ｖに対する操作に基づいて当該操作による走行をシミュレーションすることで、ユーザによる運転学習を支援する。図３に示す運転学習の支援処理は、自動運転の実行中であって且つ取得部３０１による操作情報の取得処理の実行中に
、繰り返し実行される。自動運転の実行中に受付部３０２が取得部３０１の処理の開始を受け付けることで当該処理が開始してもよいし、自動運転が開始される前に受付部３０２が当該処理の開始を受け付けることで自動運転の開始とともに当該処理が開始してもよい。また、自動運転の実行中に受付部３０２が取得部３０１の処理の終了を受け付けることで当該処理が終了してもよいし、受付部３０２が当該処理の終了を受け付けなくとも、自動運転が終了することによっても当該処理が終了してもよい。取得部３０１は、その処理が開始してから終了するまでの間に操作情報検出手段６００からユーザの操作情報を繰り返し取得する。そのため、取得部３０１の処理中（即ち、運転学習の支援処理中）は、ユーザによってなされたアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作といった車両Ｖに対する各種の操作を示す操作情報が取得部３０１によって取得される。なお、運転学習処理の実行中は、ユーザの車両Ｖに対する操作に基づく制御機構９００の制御が禁止され、ユーザが学習支援装置３００を使用することで行われる運転学習は、自動運転に干渉しない。以下、実施形態１に係る運転学習の支援処理の流れについて説明する。

先ず、ステップＳ１では、識別部３０４が、現時点から所定時間経過後に車両Ｖが通過すると予測される地点（以下、通過予測地点）の形態を特定する（ステップＳ１）。具体的には、識別部３０４は、ナビゲーション装置１００から地図データ、走行経路の情報及び車両Ｖの位置情報を取得し、環境情報検出手段４００から環境情報を取得し、車両情報検出手段５００から車両情報を取得し、これらの情報に基づいて通過予測地点における道路の形態を特定する。

次に、ステップＳ２では、識別部３０４が、ステップＳ１で特定した通過予測地点における道路の形態の難度を識別する（ステップＳ２）。ここで、道路における難度の高い形態とは、ユーザが実際に運転した場合に高い運転技術が求められることが想定される形態のことを指す。通過地点においてハンドル操作やブレーキ操作といった操作を通常よりも適切なタイミングで行う必要がある場合、その通過地点における道路形態の難度は高いといえる。図４（ａ）及び図４（ｂ）は、識別部３０４によって難度が高いと判定される道路形態の例を示す。図４（ａ）では、難易度の高い形態の一例として、走行経路上の角度が急なカーブ（以下、急カーブと称する）が図示されている。図４（ｂ）では、走行経路上の角度が急な曲がり角（以下、急コーナーと称する）が図示されている。道路における難度の高い形態としては、他にも、高低差の大きな坂、合流地点、車線変更地点、右折地点、ラウンドアバウト等が挙げられる。基準データベースＤＢ４には、識別部３０４が道路形態の難度を識別するための基準や条件を示す情報が含まれている。基準データベースＤＢ４には、例えば、走行経路上のカーブを急カーブと判定するための曲率半径が基準値として含まれている。識別部３０４は、通過予測地点における道路形態がカーブであった場合、そのカーブの曲率半径が基準となる曲率半径未満であった場合に、そのカーブが急カーブであるとして、通過予測地点における道路形態の難度が高いと識別する。反対に、通過予測地点における道路形態が単なる直線である場合には、識別部３０４は、通過予測地点における道路形態の難度が低いと識別する。ステップＳ２において、通過予測地点における道路形態の難度が高いものと識別される場合（Ｓ２－ＹＥＳ）には、ステップＳ３に進み、難度が低いものと識別される場合（Ｓ２－ＮＯ）には、ステップＳ５に進む。

ステップＳ３では、生成部３０３が、取得部３０１によって取得された操作情報に基づいて、第１走行軌跡を生成する（ステップＳ３）。ステップＳ３の処理は、ステップＳ２の処理時点から所定時間経過後のタイミングで、即ち、ステップＳ２で特定した通過予測地点を車両Ｖが自動運転により実際に通過しているタイミングで実行される。生成部３０３は、通過予測地点を車両Ｖが実際に通過しているタイミングで取得部３０１が取得した操作情報に基づいて、第１走行軌跡を生成する。そのため、ステップＳ３で生成される第１走行軌跡は、車両Ｖがユーザの操作により通過予測地点を通過する場合に予測される車両Ｖの走行軌跡となる。

生成部３０３は、操作情報（アクセルの踏込量、スロットル開度、アクセルの操作速度、アクセル操作のタイミング、ブレーキの踏込量、ブレーキ圧、ブレーキの操作速度、ブレーキのタイミング、ハンドルの操舵角度、操舵角速度、ハンドル操作のタイミング等）に加え、地図データ、走行経路の情報、車両Ｖの位置情報、及び車両情報（車速度、加減速度、ヨーレート等）に基づいて、第１走行軌跡を生成する。生成部３０３は、例えば、上述した情報に基づいて一定時間ごとの車両Ｖの位置を予測することで第１走行軌跡を生成する。生成された第１走行軌跡は、記憶部３０６の結果データベースＤＢ３に蓄積される。

ステップＳ３の次に、ステップＳ４では、表示部３０５が、生成部３０３が生成した第１走行軌跡を表示装置８０１の表示画面に表示する（ステップＳ４）。表示部３０５は、ステップＳ１で特定した通過予測地点を車両Ｖが自動運転により実際に通過しているタイミングで、車両Ｖがユーザの操作により通過予測地点を通過する場合に予測される第１走行軌跡を表示する。

図５は、ステップＳ４において表示装置８０１の表示画面に表示される画像の一例を示す図である。図５では、難度の高い通過予測地点の一例としての急カーブを車両Ｖが走行している場合に表示される画像が示されている。符号８０１ａは表示画面であり、符号Ｌ１はセンターラインであり、符号Ｔ１で示す点線の矢印は第１走行軌跡であり、符号Ｃ１は表示画面８０１ａ内で車両Ｖを示す表示物である。図５に示すように、ステップＳ４では、表示部３０５が、表示画面８０１ａにおいて車両Ｖを示す表示物が第１走行軌跡に沿って移動する様子を俯瞰図で表示する。これにより、第１走行軌跡が表示画面８０１ａに表される。ステップＳ４では、表示部３０５は、ナビゲーション装置１００から取得した地図データ及び走行経路の情報に基づいて、通過予測地点を含む走行経路上を表示物Ｃ１が第１走行軌跡に沿って移動する様子を表す俯瞰図を作成し、表示画面８０１ａに表示する。なお、図５では、第１走行軌跡を符号Ｔ１で示す点線の矢印で直接的に表示しているが、表示物Ｃ１の動きのみによって間接的に第１走行軌跡を表示してもよい。ステップＳ４の処理が終了することにより、運転学習の支援処理が終了する。

ステップＳ５では、生成部３０３が、取得部３０１によって取得された操作情報に基づいて、第１走行軌跡を生成する（ステップＳ５）。ステップＳ５の処理は、ステップＳ３の処理と同様である。即ち、生成部３０３は、通過予測地点を車両Ｖが自動運転により実際に通過しているタイミングで取得部３０１が取得した操作情報に基づいて、第１走行軌跡を生成する。生成された第１走行軌跡は、記憶部３０６の結果データベースＤＢ３に蓄積される。

ステップＳ５の次に、ステップＳ６では、表示部３０５が、生成部３０３が生成した第１走行軌跡を表示装置８０１の表示画面に表示する（ステップＳ６）。ステップＳ４と同様に、表示部３０５は、通過予測地点を車両Ｖが自動運転により実際に通過しているタイミングで、車両Ｖがユーザの操作により通過予測地点を通過する場合に予測される第１走行軌跡を表示する。

図６は、ステップＳ６において表示装置８０１の表示画面８０１ａに表示される画像の一例を示す図である。図６では、難度の低い通過予測地点の一例としての直線道路を車両Ｖが走行している場合に表示される画像が示されている。図６に示すように、ステップＳ６では、表示部３０５が、表示画面８０１ａにおいて車両Ｖが第１走行軌跡に沿って移動する場合のユーザから視認されると予測される映像を表示する。即ち、ステップＳ６では、車両Ｖが第１走行軌跡に沿って移動する場合に予測されるユーザの一人称視点の映像が表示される。これにより、第１走行軌跡が表示画面８０１ａに表される。ステップＳ６で
は、表示部３０５は、ナビゲーション装置１００から取得した地図データ及び走行経路の情報に基づいてユーザの一人称視点の映像を作成し、表示画面８０１ａに表示する。ステップＳ６の処理が終了することにより、運転学習の支援処理が終了する。

［作用・効果］
以上のように、実施形態１に係る学習支援装置３００は、自動運転の実行中になされたユーザの車両Ｖに対する操作を示す操作情報を取得する取得部３０１と、当該操作情報に基づいて、当該操作で実際に車両Ｖが運転された場合に予測される車両Ｖの走行軌跡である第１走行軌跡を生成する生成部３０３と、第１走行軌跡を表示画面に表示する表示部３０５と、を備える。

これによると、自動運転の実行中にユーザが行った車両Ｖに対する操作により車両Ｖが実際に運転された場合に車両Ｖがどのような軌跡で走行するのかを第１走行軌跡によりシミュレーションすることができる。第１走行軌跡をユーザに対して表示することで、ユーザは車両Ｖに対する自身の操作が適切であったか否かを確認することができる。これにより、ユーザにとっては運転を学習する機会となる。また、この走行シミュレーションは自動運転の実行中にユーザ自身が車両Ｖに対して行った操作に基づいて行われることから、ユーザは車両Ｖが実際に走行している道路で運転の練習を行うことができる。つまり、ユーザは実践的な練習を行うことができる。また、ユーザは、自動運転による車両Ｖの走行中に運転の練習を行うことができるから、車両Ｖにより移動する度に運転の練習の機会を得ることができる。これにより、ユーザの運転技術を向上させる機会を増やすことができる。以上のように、本実施形態に係る学習支援装置３００によれば、ユーザの運転学習を効率的に支援することで、ユーザの運転技術の低下を抑制できる。

更に、本実施形態に係る表示部３０５は、表示画面８０１ａにおいて車両Ｖを示す表示物Ｃ１が第１走行軌跡に沿って移動する様子を俯瞰図で表示するように構成されている。これによると、ユーザに第１走行軌跡を分かり易く表示することができる。

更に、本実施形態に係る表示部３０５は、急カーブや急コーナーなど、通過地点において道路の形態の難度が高い場合に第１走行軌跡を俯瞰表示するように構成されている。これにより、ユーザは、難度の高い道路での車両Ｖに対する自身の操作における改善すべきところを確認し易くなる。

また、本実施形態に係る表示部３０５は、表示画面８０１ａにおいて車両Ｖが第１走行軌跡に沿って移動する場合のユーザから視認されると予測される映像を表示すように構成されている。これによると、ユーザは、車両Ｖに対する自身の操作により車両Ｖが実際に運転された場合に、どのように視界が変化するのかを確認できる。

なお、本実施形態では、通過点における難度が高い場合には第１走行軌跡を俯瞰表示し、難度の低い場合にはユーザの一人称視点を表示したが、本発明はこれに限定されない。通過点における難度が高い場合に一人称視点で表示し、難度の低い場合に俯瞰表示してもよいし、常に俯瞰表示又は一人称視点表示してもよい。

また、本実施形態に係る学習支援装置３００は、取得部３０１が操作情報を取得する処理の開始と終了を受け付ける受付部３０２を備えている。つまり、受付部３０２は、第１走行軌跡によるシミュレーションの開始と終了とを受け付けることができる。これにより、ユーザは、運転の学習を行いたいタイミングで運転の学習を行うことができる。

＜実施形態２＞
図７は、実施形態２に係る運転支援システム２を示す図である。実施形態２に係る学習
支援装置３００Ａは、判定部３０７と許否部３０８とを有する点で実施形態１に係る学習支援装置３００と相違する。以下、実施形態２について、実施形態１との相違点を中心に説明し、同一の構成については同一の符号を付すことにより、詳細な説明は割愛する。

図７に示す判定部３０７は、第１走行軌跡と後述する第２走行軌跡との差に基づいてユーザによる車両Ｖに対する操作の適切度を判定する。また、許否部３０８は、現在時点でのユーザの運転における練度の評価結果に基づいて、自動運転から手動運転への切り替えの許否判断を行う。判定部３０７及び許否部３０８の処理の詳細については後述する。

図８は、実施形態２に係る学習支援装置３００Ａが実行する運転学習の支援処理のフローチャートである。以下、実施形態２に係る運転学習の支援処理の流れについて説明する。

先ず、ステップＳ１では、識別部３０４が、通過予測地点の形態を特定する（ステップＳ１）。

次に、ステップＳ２では、識別部３０４が、ステップＳ１で特定した通過予測地点における道路の形態の難度を識別する（ステップＳ２）。ステップＳ２において、通過予測地点の難度が高いものと識別される場合（Ｓ２－ＹＥＳ）には、ステップＳ７に進み、通過予測地点の難度が低いものと識別される場合（Ｓ２－ＮＯ）には、ステップＳ５に進む。ステップＳ５及びステップＳ６については、図３で説明した実施形態１と同様であるため、説明は割愛する。

ステップＳ７では、生成部３０３が、第１走行軌跡と第２走行軌跡を生成する（ステップＳ７）。ここで、第２走行軌跡とは、自動運転によって車両Ｖが実際に走行する走行軌跡のことを指す。第２走行軌跡は、即ち、自動運転による車両Ｖの理想的な（適切な）走行の軌跡といえる。生成部３０３は、ナビゲーション装置１００又はＧＰＳ装置７００から取得した車両Ｖの位置情報に基づいて第２走行軌跡を生成する。生成部３０３は、例えば、一定時間ごとの車両Ｖの位置を特定することで第２走行軌跡を生成する。実施形態１と同様に、ステップＳ７で生成される第１走行軌跡は、車両Ｖがユーザの車両Ｖに対する操作により通過予測地点を通過する場合に予測される車両Ｖの走行軌跡である。そして、ステップＳ７で生成される第２走行軌跡は、車両Ｖが通過予測地点を通過するときに車両Ｖが実際に走行する走行軌跡である。つまり、第１走行軌跡と第２走行軌跡は、共に、同じ通過地点における車両Ｖの走行軌跡を示している。

ステップＳ７の次に、ステップＳ８では、判定部３０７が、第１走行軌跡と第２走行軌跡との差に基づいて、ユーザによる車両Ｖに対する操作の適切度を判定する（ステップＳ８）。より具体的には、判定部３０７は、第１走行軌跡の元となったユーザの車両Ｖに対する操作がどの程度適切であったかを、第１走行軌跡と理想的な走行軌跡である第２走行軌跡との差分に基づいて判定する。基準データベースＤＢ４には、判定部３０７が適切度を判定するための第１走行軌跡と第２走行軌跡との差分の基準や条件を示す情報が含まれている。判定部３０７は、例えば、第１走行軌跡と第２走行軌跡との一定の時間ごとに対応する位置座標の差を算出し、これに基づいて適切度を判定してもよい。また、判定部３０７は、例えば、第１走行軌跡と第２走行軌跡の差分の面積に基づいて適切度を判定してもよい。また、判定部３０７は、例えば、第１走行軌跡と第２走行軌跡の曲率の差に基づいて適切度を判定してもよい。判定部３０７は、第１走行軌跡と第２走行軌跡との差が小さいほど、つまり、第１走行軌跡が第２走行軌跡に近似しているほど、ユーザの車両Ｖに対する操作がより適切であったと判定する。本例では、判定部３０７は、第１走行軌跡と第２走行軌跡との差が基準値以下である場合にはユーザの車両Ｖに対する操作を「優良（適切度が高い）」と判定し、差が基準値よりも大きい場合には「非優良（適切度が低い）
」と判定する。判定部３０７による判定結果は、記憶部３０６の結果データベースＤＢ３に蓄積される。

ステップＳ８の次に、ステップＳ９では、表示部３０５が、生成部３０３が生成した第１走行軌跡及び第２走行軌跡と判定部３０７による判定結果を表示装置８０１の表示画面８０１ａに表示する（ステップＳ９）。表示部３０５は、第１走行軌跡と第２走行軌跡とを重畳して表示装置８０１の表示画面８０１ａに表示する。表示部３０５は、ステップＳ１で特定した通過予測地点を車両Ｖが自動運転により実際に通過しているタイミングで、車両Ｖがユーザの車両Ｖに対する操作により通過予測地点を通過する場合に予測される第１走行軌跡と自動運転によって車両Ｖが実際に走行する第２走行軌跡とを重畳して表示する。これにより、車両Ｖの自動運転による走行に対応するように第１走行軌跡と第２走行軌跡とが表示される。また、表示部３０５は、ステップＳ８で判定部３０７が判定した車両Ｖに対する操作の適切度に応じて、表示画面８０１ａに判定結果としてのメッセージを表示する。これにより、運転学習の支援処理が終了する。

図９及び図１０は、ステップＳ９において表示装置８０１の表示画面８０１ａに表示される画像の一例を示す図である。図９及び図１０では、難度の高い通過予測地点の一例としての急カーブを車両Ｖが走行している場合に表示される画像が示されている。また、符号Ｔ２で示す矢印は第２走行軌跡である。図９では、車両Ｖに対する操作が「非優良」と判定された場合に表示される画像が示されている。図１０では、車両Ｖに対する操作が「非優良」と判定された場合に表示される画像が示されている。

図９及び図１０に示すように、ステップＳ９では、表示部３０５が、第１走行軌跡と第２走行軌跡とを重畳した俯瞰図を表示する。

また、図９に示すように、判定部３０７によってユーザの車両Ｖに対する操作が「非優良（適切度が低い）」と判定された場合には、車両Ｖに対する操作をより適切なものへと改善するための注意喚起のメッセージが判定結果として表示される。図９では、注意喚起のメッセージの一例として、「道路のカーブに対して車体の曲がりが大きすぎです。もっと小さく曲がるようにして下さい。」というアドバイスが表示されている。

また、図１０に示すように、判定部３０７によってユーザの車両Ｖに対する操作が「優良（適切度が高い）」と判定された場合には、ユーザの車両Ｖに対する操作が適切である旨を伝えるメッセージが判定結果として表示される。図１０では、車両Ｖに対する操作が適切である旨のメッセージの一例として、「良い調子です。このまま頑張りましょう！」というメッセージが表示されている。

以上のように、実施形態２に係る生成部３０３は、第１走行軌跡に加えて、自動運転によって車両Ｖが実際に走行する第２走行軌跡を更に生成し、表示部３０５は、第１走行軌跡と第２走行軌跡とを重畳して表示画面８０１ａに表示するように構成されている。これにより、ユーザは、第１走行軌跡と第２走行軌跡との違い、ひいては車両Ｖに対する自身の操作による車両Ｖの走行と自動運転による理想的な車両Ｖの走行との違いを容易に確認することができる。その結果、ユーザが効率的に運転の学習を行うことができる。

更に、実施形態２に係る学習支援装置３００Ａは、第１走行軌跡と第２走行軌跡との差に基づいてユーザの車両Ｖに対する操作の適切性を判定する判定部３０７を更に備え、表示部３０５は、判定部３０７による判定結果を表示画面８０１ａに表示するように構成されている。これにより、ユーザは、車両Ｖに対する自身の操作の適切度を確認することができる。その結果、ユーザが効率的に運転の学習を行うことができる。

図１１は、実施形態２において許否部３０８が行う手動運転の許否判断処理のフローチャートである。上述のように、許否部３０８は、判定部３０７の判定結果に基づいて、自動運転から手動運転への切り替えの許否判断を行う。許否部３０８による許否判断処理は、受付部３０２が取得部３０１の処理の開始を受け付けたとき及び当該処理の終了を受け付けたときの少なくとも一方において実行される。

先ず、ステップＳ１０１では、許否部３０８が、結果データベースＤＢ３から、ユーザの車両Ｖに対する操作の適切度についての判定部３０７による判定結果を取得する（ステップＳ１０１）。

次に、ステップＳ１０２では、許否部３０８が、ユーザの車両Ｖに対する操作の適切度についての判定部３０７による判定処理が規定の回数以上実行されたか否かを判定する（ステップＳ１０２）。判定部３０７による判定処理が規定回数上実行されていた場合（ステップＳ１０２－ＹＥＳ）、ステップＳ１０３に進み、判定処理の実行回数が規定回数未満であった場合（ステップＳ１０２－ＮＯ）、ステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０３では、許否部３０８が、判定結果が「優良（適切度が高い）」だった回数が所定の回数以上であったか否かを判定する（ステップＳ１０３）。所定回数以上「優良」判定があった場合（ステップＳ１０３－ＹＥＳ）、ステップＳ１０４に進み、「優良」判定が所定回数未満であった場合（ステップＳ１０３－ＮＯ）、ステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０４では、許否部３０８が、ユーザの運転技能（練度）が手動運転に必要な水準以上であるとして、自動運転から手動運転への切り替えを許可する（ステップＳ１０４）。許否部３０８は、自動運転装置２００の運転方法切替部２０２に対して、ユーザの指定操作による自動運転から手動運転への切り替えを許可するように指令する。これにより、手動運転の許否判断処理が終了する。自動運転装置２００の運転方法切替部２０２が自動運転から手動運転への切り替えを許可することで、ユーザは手動運転を行うことが可能となる。つまり、ユーザは手動運転での運転練習を行うことができるようになる。

ステップＳ１０５では、許否部３０８が、ユーザの運転技能（練度）が手動運転に必要な水準に達していないとして、自動運転から手動運転への切り替えを制限する（ステップＳ１０５）。許否部３０８は、自動運転装置２００の運転方法切替部２０２に対して、ユーザの指定操作による自動運転から手動運転への切り替えを制限するように指令する。これにより、手動運転の許否判断処理が終了する。自動運転装置２００の運転方法切替部２０２が自動運転から手動運転への切り替えを制限することで、ユーザは手動運転を行うことが制限又は禁止される。つまり、ユーザは、自身の運転技能（練度）が手動運転に必要な水準に達するまでは自動運転での運転練習を要求されることとなる。

以上のように、許否部３０８がユーザの練度に基づいて自動運転から手動運転への切り替えの許否判断を行うことで、ユーザが安全に手動運転を行うことができる。

＜実施形態３＞
図１２は、実施形態３に係る運転支援システム３を示す図である。実施形態３に係る学習支援装置３００Ｂは、判定部３０７と許否部３０８に加えて、評価部３０９と出力部３１０とを有する点で実施形態２に係る学習支援装置３００Ａと相違する。以下、実施形態３について、実施形態２との相違点を中心に説明し、同一の構成については同一の符号を付すことにより、詳細な説明は割愛する。

図１２に示す評価部３０９は、操作情報を取得部３０１が取得する処理が実行された実
行回数及び実行された合計時間の少なくとも１つと取得部３０１が取得した操作情報と操作情報から予測される走行状態と走行状態に対応する基準値とに基づいて、車両Ｖに対する操作の種別ごとにユーザの練度を評価する。また、出力部３１０は、受付部３０２が取得部３０１の処理の開始を受け付けたとき及び当該処理の終了を受け付けたときの少なくとも一方において、現在時点でのユーザの運転における練度の評価結果に基づく助言を出力する。評価部３０９及び出力部３１０の処理の詳細については後述する。

図１３は、実施形態３において行われる運転練度の評価処理のフローチャートである。評価処理は、受付部３０２が取得部３０１の処理の開始を受け付けたとき及び当該処理の終了を受け付けたときの少なくとも一方において実行される。

先ず、ステップＳ２０１において、評価部３０９が、ユーザの練度を評価するために必要な情報を結果データベースＤＢ３から取得する（ステップＳ２０１）。結果データベースＤＢ３には、生成部３０３により生成された第１走行軌跡と、当該第１走行軌跡の元となる車両Ｖに対する操作を示す操作情報（アクセルの踏込量、スロットル開度、アクセルの操作速度、アクセル操作のタイミング、ブレーキの踏込量、ブレーキ圧、ブレーキの操作速度、ブレーキのタイミング、ハンドルの操舵角度、操舵角速度、ハンドル操作のタイミング等）と、当該操作が行われたときの車両Ｖの状態を示す車両情報（車速度、加減速度、ヨーレート等）と、当該操作が行われたときの車両Ｖの周辺環境を示す環境情報（法定速度情報、車線情報、信号機情報、障害物情報、周辺車両情報等）とが、互いに関連付けられて蓄積されている。評価部３０９は、これらの関連付けられた情報を取得する。また、評価部３０９は、操作情報を取得部３０１が取得する処理が実行された実行回数を取得する。

次に、ステップＳ２０２において、評価部３０９は、操作情報を取得部３０１が取得する処理が実行された実行回数が規定回数以上であったか否かを判定する（ステップＳ２０２）。取得部３０１の処理が規定回数以上実行されていた場合（ステップＳ２０２－ＹＥＳ）、ステップＳ２０３に進み、実行回数が規定回数未満であった場合（ステップＳ２０２－ＮＯ）、練度を評価するのに十分な量の情報が蓄積されていないとして、運転練度の評価処理を終了する。なお、評価部３０９は、取得部３０１による処理が実行された合計時間に基づいて、ステップＳ２０２の判定を行ってもよい。その場合、評価部３０９は、取得部３０１の処理が実行された合計時間が規定時間以上であった場合（ステップＳ２０２－ＹＥＳ）、ステップＳ２０３に進み、合計時間が規定時間未満であった場合（ステップＳ２０２－ＮＯ）、練度を評価するのに十分な量の情報が蓄積されていないとして、運転練度の評価処理を終了する。

ステップＳ２０３において、評価部３０９は、車両Ｖに対する操作の種別ごとにユーザの運転の練度を評価する（ステップＳ２０３）。

ステップＳ２０３では、評価部３０９は、先ず、操作情報、車両情報、環境情報に基づいて、操作情報の元となる車両Ｖに対する操作によって車両Ｖが運転された場合の走行状態を予測する。ここで、走行状態としては、本例では、右折時／左折時におけるハンドルの切り方／走行スピード、直進走行中の車両Ｖの左右位置／走行安定性、前方車両との車間距離、急加速／急停止／急発進の頻度、減速から停止までに要する時間等が挙げられる。次に、評価部３０９は、操作情報と該操作情報等から予測した走行状態とを関連付ける。これにより、操作情報に示される車両Ｖに対する操作と当該操作が行われた場合に予測される走行状態とが関連付けられる。

次に、評価部３０９は、車両Ｖに対する操作の種別（ハンドル操作、ブレーキ・アクセル操作）ごとに割り当てられた評価項目について、ユーザの運転の練度を評価する。評価
項目は、上述の走行状態に対応するものである。本例では、車両Ｖに対する操作の種別である「ハンドル操作」についての評価項目として、「右折時／左折時のハンドルの切り方（タイミング・角度・スピード）の適切さ」、「車両Ｖの直進走行中の走行位置の適切さ（車線中央により近い位置で走行できており、片側に寄っていないか）」、「車両Ｖの直進走行中の走行安定性（進路に左右の振れがないか）」が設定されている。また、車両Ｖに対する操作の種別である「ブレーキ・アクセル操作」についての評価項目として、「前方車両との車間距離の適切さ」、「急加速／急停止／急発進の頻度の適切さ」、「右折時／左折時の走行スピードの適切さ」、「ブレーキを踏んでから車両Ｖが停止するまでに要した時間の適切さ」が設定されている。基準データベースＤＢ４には、上記の各評価項目に対応する基準値が蓄積されている。評価部３０９は、操作情報と該操作情報等から予測される走行状態と各評価項目に対応する基準値とに基づいて、各評価項目における適切度を判定することで、各評価項目に対応する操作の種別ごとの練度を評価する。

次に、ステップＳ２０４では、出力部３１０が、評価部３０９による現時点でのユーザの運転における練度の評価結果に基づいて、ユーザの運転における練度を向上させるための助言を出力する（ステップＳ２０４）。出力部３１０によって出力される助言は、車両Ｖに対する操作の種別ごとの練度の評価結果に応じて、当該操作における練度を向上させる内容となっている。つまり、出力部３１０は、車両Ｖに対する操作を改善するための助言を出力する。

次に、ステップＳ２０５では、表示部３０５が、評価部３０９による練度の評価結果として、出力部３１０が出力した車両Ｖに対する操作の種別ごとの助言を表示画面８０１ａに表示する（ステップＳ２０５）。

図１４及び図１５は、ステップＳ２０５において表示装置８０１の表示画面８０１ａに表示される画像の一例を示す図である。図１４では、ハンドル操作についての助言が表示されている場合の一例が示されている。また、図１５では、ブレーキ・アクセル操作についての助言が表示されている場合の一例が示されている。図１４及び図１５に示すように、表示部２０５は、文字によって助言の内容を表現すると共に、符号Ａ１及びＡ２で示すアニメーションを用いて助言の内容を視覚的に表現することで、ユーザに助言の内容を分かり易く説明している。図１４では、ハンドル操作についての助言の一例として、「右折／左折時に大きく回りがちです。アニメーションのようにハンドルの回転は小さめを意識しましょう。」というメッセージや「直進走行で左に寄りがちです。」というメッセージが表示されている。図１５では、ブレーキ・アクセル操作についての助言の一例として、「アクセル／ブレーキ共に踏む力が強く、急停車する傾向が高いようです。アニメーションのように緩めに踏むように意識しましょう。」というメッセージが表示されている。

以上のように、実施形態３では、評価部３０９が、操作情報を取得部３０１が取得する処理が実行された実行回数及び実行された合計時間の少なくとも１つと取得部３０１が取得した操作情報と操作情報から推定される走行状態と走行状態に対応する基準値とに基づいて、車両Ｖに対する操作の種別ごとにユーザの練度を評価し、表示部３０５が、評価部３０９による評価結果を表示画面８０１ａに表示するように構成されている。これにより、ユーザは、車両Ｖに対する自身の操作の練度を確認することができる。その結果、ユーザが効率的に運転の学習を行うことができる。

また、実施形態３では、出力部３１０が、受付部３０２が取得部３０１の処理の開始を受け付けたとき及び当該処理の終了を受け付けたときの少なくとも一方において、現在時点でのユーザの運転における練度の評価結果に基づく助言を出力するように構成されている。これにより、ユーザは、自身の運転技術を改善し易くなる。その結果、ユーザが効率的に運転の学習を行うことができる。
＜その他＞
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。上記実施の形態は、矛盾のない限り組み合わせることができる。

例えば、実施形態３に係る学習支援装置３００Ｂにおいて、許否部３０８が、評価部３０９による運転練度の評価結果に基づいて、自動運転から手動運転への切り替えの許否判断を行ってもよい。

また、運転支援システムにおいて、受付部３０２は、ユーザによる指定操作によって取得部３０１の処理の開始又は終了の指定を受け付けるときに、ユーザが運転の練習として走行したい走行経路の設定を受け付けてもよい。具体的には、受付部３０２は、ユーザによる走行経路の条件の指定を受け付け、ナビゲーション装置１００に出力する。ナビゲーション装置１００の経路案内部１０２は、ユーザに指定された条件で走行経路を設定し、自動運転装置２００の自動運転実行部２０１は、自動運転を実行することでナビゲーション装置１００から取得した走行経路に従って車両Ｖを目的地まで自動で走行させる。受付部３０２が受け付ける走行経路の条件としては、例えば、条件１として「通過地点（特定の通過地点が走行経路に含まれること）」、条件２として「走行経路の特徴」が挙げられる。条件２には、更に「高速道路が走行経路に含まれること」、「踏切が走行経路に含まれること」、「制限速度（例えば、制限速度５０［km／ｈ］以上の区間が走行経路に含まれること）」、「カーブの曲率半径（例えば、曲率が所定以下のカーブが走行経路に含まれること）、「道路幅の範囲」、「上り坂／下り坂が走行経路に含まれること」等が挙げられる。

１，２，３・・・運転支援システム
３００，３００Ａ，３００Ｂ・・・学習支援装置（車載装置の一例）
３０１・・・取得部
３０２・・・受付部
３０３・・・生成部
３０４・・・識別部
３０５・・・表示部
３０６・・・記憶部
３０７・・・判定部
３０８・・・許否部
３０９・・・評価部
３１０・・・出力部
１００・・・ナビゲーション装置
２００・・・自動運転装置

Claims (9)

1. 自動運転が可能な車両に設けられる車載装置であって、
   前記自動運転の実行中にユーザによりなされた前記車両に対する操作を示す操作情報を取得する取得部と、
   前記操作情報に基づいて、前記車両に対する操作によって前記車両がユーザに運転された場合に予測される前記車両の走行軌跡である第１の走行軌跡を生成する生成部と、
   前記第１の走行軌跡を表示画面に表示する表示部と、を備える、
   車載装置。
2. 前記表示部は、前記表示画面において前記車両を示す表示物が前記第１の走行軌跡に沿って移動する様子を俯瞰図で表示する、
   請求項１に記載の車載装置。
3. 前記表示部は、前記表示画面において前記車両が前記第１の走行軌跡に沿って移動する場合のユーザから視認されると予測される映像を表示する、
   請求項１または２に記載の車載装置。
4. 前記生成部は、前記自動運転によって前記車両が実際に走行する第２の走行軌跡を更に生成し、
   前記表示部は、前記第１の走行軌跡と前記第２の走行軌跡とを重畳して前記表示画面に表示する、
   請求項１から３の何れか一項に記載の車載装置。
5. 前記第１の走行軌跡と前記第２の走行軌跡との差に基づいて前記操作の適切度を判定する判定部を更に備え、
   前記表示部は、前記判定部による判定結果を前記表示画面に表示する、
   請求項４に記載の車載装置。
6. 前記操作情報を前記取得部が取得する処理が実行された実行回数及び実行された合計時間の少なくとも１つと前記取得部が取得した前記操作情報と前記操作情報から推定される走行状態と前記走行状態に対応する基準値とに基づいて、前記操作の種別ごとにユーザの練度を評価する評価部を更に備え、
   前記表示部は、前記評価部による評価結果を前記表示画面に表示する、
   請求項１から５の何れか一項に記載の車載装置。
7. 前記操作情報を取得する処理の開始と終了を受け付ける受付部を更に備える請求項１から６の何れか一項に記載の車載装置。
8. 前記受付部が前記処理の開始を受け付けたとき及び前記処理の終了を受け付けたときの少なくとも一方において、現在時点でのユーザの運転における練度の評価結果に基づく助言を出力する出力部を更に備える、
   請求項７に記載の車載装置。
9. 自動運転が可能な車両において、前記自動運転の実行中にユーザによりなされた前記車両に対する操作を示す操作情報を取得するステップと、
   前記操作情報に基づいて、前記車両に対する操作によって前記車両がユーザに運転された場合に予測される前記車両の走行軌跡である第１の走行軌跡を生成するステップと、
   前記第１の走行軌跡を表示画面に表示するステップと、を含む、
   運転学習の支援方法。

Images