JP5450824B2 - 操作診断装置、操作診断方法、操作診断プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

この発明は、エネルギーを節約する操作がなされたか否かを診断する操作診断装置、操作診断方法、操作診断プログラムおよび記録媒体に関する。ただし、この発明の利用は、操作診断装置、操作診断方法、操作診断プログラムおよび記録媒体に限らない。

従来、ユーザの運転操作を評価する運転操作評価装置であって、走行時における燃費を向上させるための運転操作評価装置が知られている（例えば、下記特許文献１参照。）。下記特許文献１では、実際の走行時における燃費と、車両の走行試験により測定された燃費とを比較して、ユーザの運転操作を評価している。

また、ユーザの運転状態を表示する運転状態表示装置であって、エネルギー消費量を低減させる運転操作をユーザに認識させる運転状態表示装置が知られている（例えば、下記特許文献２参照。）。下記特許文献２では、走行時の速度に基づいて、ユーザのアクセルまたはブレーキ操作を採点し、その採点内容や加減速の度合いを、エネルギー消費量を低減させる運転操作をユーザに認識させるための情報として表示している。

特許第４４２４３１５号公報 特開２００７−０２２５０５号公報

しかしながら、上述した引用文献１の技術では、走行試験により測定された燃費を基準として、ユーザの運転操作を評価している。走行試験により測定される情報は、走行試験用に設定された走行環境下で、例えばプロドライバーの運転操作によって計測される情報であるため、一般的なユーザの運転操作によって得られる情報と異なる。このため、走行試験により測定された情報を比較データとして用いる場合、比較精度が低くなり、正確にユーザの運転操作を評価するのが困難であるという問題点が一例として挙げられる。

また、上述した引用文献２の技術では、走行時の加減速度のみに基づいてユーザの運転操作を採点している。このため、ユーザの運転操作が、例えばＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）車の場合、電力を回生することができた運転操作であったか、また、ガソリン車等の場合、消費される燃料を低減（以下、燃料カットという）することができた運転操作であったか否かを、ユーザに認識させることが困難であるという問題点が一例として挙げられる。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明にかかる操作診断装置は、ユーザによって移動体が減速された際の走行パターンを取得する取得手段と、駆動源が可動した状態における前記移動体の停止時に関する第一情報と、前記移動体の加減速時に関する第二情報と、前記移動体の走行時に生じる抵抗に関する第三情報と、からなる単一の消費エネルギー推定式に基づいて、前記走行パターンで走行した際のエネルギー消費量を推定する推定手段と、前記取得手段によって取得された走行パターンと、前記推定手段によって推定されたエネルギー消費量とに基づいて、前記移動体の減速時に節約されるエネルギー量（以下、エネルギー節約量という）が最大となる最適パターンを作成する作成手段と、前記最適パターンに基づいて前記取得手段が取得した新たな走行パターンの走行状態を診断する診断手段と、を備えたことを特徴とする。

また、請求項９の発明にかかる操作診断方法は、ユーザによる移動体の操作方法を診断する操作診断装置における操作診断方法であって、ユーザによって移動体が減速された際の走行パターンを取得する取得工程と、駆動源が可動した状態における前記移動体の停止時に関する第一情報と、前記移動体の加減速時に関する第二情報と、前記移動体の走行時に生じる抵抗に関する第三情報と、からなる単一の消費エネルギー推定式に基づいて、前記走行パターンで走行した際のエネルギー消費量を推定する推定工程と、前記取得工程によって取得された走行パターンと、前記推定工程によって推定されたエネルギー消費量とに基づいて、前記移動体の減速時に節約されるエネルギー量（以下、エネルギー節約量という）が最大となる最適パターンを作成する作成工程と、前記最適パターンに基づいて前記取得工程が取得した新たな走行パターンの走行状態を診断する診断工程と、を含むことを特徴とする。

また、請求項１０の発明にかかる操作診断プログラムは、請求項９に記載の操作診断方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、請求項１１の発明にかかる記録媒体は、請求項１０に記載の操作診断プログラムをコンピュータに読み取り可能な状態で記録したことを特徴とする。

図１は、実施の形態にかかる操作診断装置の機能的構成を示すブロック図である。 図２は、操作診断装置による操作診断処理の手順を示すフローチャートである。 図３は、ナビゲーション装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図４は、ナビゲーション装置による操作診断メイン処理の手順を示すフローチャートである。 図５は、ナビゲーション装置による操作診断メイン処理の他の手順を示すフローチャートである。 図６は、ナビゲーション装置による走行パターン作成処理の手順を示すフローチャートである。 図７は、ナビゲーション装置による操作診断メイン処理の最適パターンを示す説明図である。 図８は、ナビゲーション装置による走行パターン作成処理による最適パターンの一例を示す説明図である。 図９は、ナビゲーション装置による走行パターン作成処理による最適パターンの他の一例を示す説明図である。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る操作診断装置、操作診断方法、操作診断プログラムおよび記録媒体の好適な実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる操作診断装置の機能的構成を示すブロック図である。実施の形態にかかる操作診断装置１００は、エネルギーを節約する操作がなされたか否かを診断する。エネルギーを節約するとは、ＥＶ車の場合、電力を回生することであり、ガソリン車の場合、消費される燃料を低減する（以下、燃料カットという）ことである。操作診断装置１００は、取得部１０１、作成部１０２、記録部１０３、特定部１０４、診断部１０５、推定部１０６、補正部１０７、報知部１０８によって構成される。

ここで、ＥＶ車とは、少なくとも電気を動力源として走行する移動体を示し、ＥＶ車の他に、例えばＨＶ（Ｈｙｂｒｉｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ）車、ＰＨＶ（Ｐｌｕｇ−ｉｎ Ｈｙｂｒｉｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ）車などを含む。また、ガソリン車とは、燃料を動力源として走行する移動体を示し、ガソリン車の他に、例えばディーゼル車などを含む。

取得部１０１は、ユーザによって移動体が減速された際の走行パターン（以下、減速パターンという）を取得する。ここで、走行パターンとは、移動体が走行するにつれて変化する、移動体に関する情報の推移を示すものとする。すなわち、減速パターンとは、移動体の減速開始時および減速中の速度に関する情報の推移を示すものである。具体的には、減速パターンとは、所定の時点のみの移動体の速度、加速度、または移動体の減速開始から減速終了までの速度変化、加速度変化の推移を示すものである。

移動体の減速終了までとは、移動体が減速後に停止するまで、または移動体が減速後に再び加速される前までである。減速パターンの速度変化、加速度変化は、所定の時間ごとであってもよいし、所定の走行距離ごとであってもよいし、移動体のエネルギー量の増加分または減少分が所定量となるごとであってもよい。

取得部１０１は、例えば速度センサ、加速度センサによって、速度に関する情報を、また傾斜センサによって傾斜に関する情報を取得する。また、取得部１０１は、移動体内の情報通信網から、速度に関する情報を取得してもよい。情報通信網とは、移動体内のエレクトロニックコントロールユニット（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）に接続され、例えばＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）など通信プロトコルによって動作する車内通信ネットワーク（以下、単にＣＡＮとする）である。

また、取得部１０１は、移動体内の情報通信網から、取得した減速パターンで移動体が減速されることにより節約されるエネルギー量（以下、エネルギー節約量という）を取得する。エネルギー節約量とは、ＥＶ車の場合、移動体の減速時に回生されるエネルギー量であり、ガソリン車の場合、移動体の減速時に燃料カットされるエネルギー量である。

また、取得部１０１は、移動体内の情報通信網から、移動体が減速される際に実際に消費されるエネルギー消費量（以下、実エネルギー消費量という）を取得する。実エネルギー消費量とは、ＥＶ車の場合、移動体の減速時に消費されるエネルギーから回生されるエネルギーを差し引いたエネルギー量であり、ガソリン車の場合、移動体の減速時に消費されるエネルギーである。

また、取得部１０１は、移動体内の情報通信網から、エネルギー節約量、実エネルギー消費量を取得することができない場合、推定部１０６によって推定されたエネルギー消費量を実エネルギー消費量として取得し、実エネルギー消費量に基づいて算出されたエネルギー節約量を取得してもよい。

作成部１０２は、取得部１０１によって取得された減速パターンおよびエネルギー節約量に基づいて、移動体のエネルギー節約量が最大となる走行パターン（以下、最適パターンという）を作成する。具体的には、最適パターンとは、エネルギー節約量の増加量が最大となる移動体の速度変化、加速度変化、走行距離である。なお、最適パターンを作成する際に、傾斜に関する情報を考慮することで、エネルギー節約量の算出の精度をより向上することができる。

このとき、作成部１０２は、エネルギー節約量が発生しない場合や、エネルギー節約量が発生する範囲内であった場合の走行パターンを作成してもよい。具体的には、作成部１０２は、所定の減速開始速度から減速された際に、まったくエネルギーを節約することができない場合や、エネルギー節約量が最大とはならないまでも許容される範囲でエネルギーを節約することができる場合にも走行パターンを作成してもよい。

より具体的には、作成部１０２は、例えば、所定の減速開始速度ごとに、エネルギー節約量が発生しない減速度、エネルギー節約量が発生する範囲の減速度、およびエネルギー節約量が最大となる減速度に分類した減速度変化を走行パターンとして作成する。

また、作成部１０２は、推定部１０６によって推定されたエネルギー消費量、および取得部１０１によって取得された減速パターンに基づいて、移動体のエネルギー節約量が最大となる走行パターンを作成してもよい。また、作成部１０２は、例えば１つの減速パターンに基づいて、複数の最適パターンを作成することができる場合には、その中から、ユーザにとって最も運転しやすい最適パターンを選択してもよい。

記録部１０３は、作成部１０２によって作成された走行パターンを記録する。また、記録部１０３は、作成部１０２によって作成された走行パターンで移動体が減速されることにより節約されるエネルギー節約量を、この走行パターンに関連付けて記録する。具体的には、記録部１０３は、例えば、所定の減速開始速度ごとの減速度変化、およびこの減速度変化に対応するエネルギー節約量を１レコードとして記録し、データベース（ＤＢ：ＤａｔａＢａｓｅ）化する。より具体的には、記録部１０３は、所定の減速開始速度から、所定の減速度で減速した場合のエネルギー節約量をＤＢ化する。

また、記録部１０３は、走行パターンに対応するエネルギー節約量の発生の可否をＤＢ化してもよい。具体的には、記録部１０３は、例えば、エネルギー節約量が発生しない場合を「×（不可）」とし、エネルギー節約量が発生する範囲である場合を「○（良、可）」とし、エネルギー節約量が最大となる場合を「◎（最適）」として、走行パターンをＤＢ化する。

また、記録部１０３は、作成部１０２によって作成された走行パターンで移動体が減速されることにより消費されるエネルギー消費量を、この走行パターンに関連付けて記録してもよい。

特定部１０４は、移動体の減速時に節約されるエネルギー量（エネルギー節約量）が最大となる走行パターン（最適パターン）を特定する。また、特定部１０４は、取得部１０１によって取得された減速パターンの、減速開始時および減速走行中の少なくとも１つの時点における速度に関する情報に基づいて、移動体の最適パターンを特定する。

具体的には、特定部１０４は、例えば、移動体の減速開始速度に基づいて、記録部１０３によって記録された複数の走行パターンの中から減速度のみを特定してもよいし、移動体の停止予定地点までの距離に基づいて、記録部１０３によって記録された走行パターンの中から、減速開始速度と、減速走行中の減速度とを特定してもよい。

より具体的には、特定部１０４は、例えば、移動体が速度Ｘｋｍ／ｈから減速している場合、減速開始速度Ｘｋｍ／ｈからの減速度を特定する。また、特定部１０４は、例えば、移動体が停止予定地点のＹｍ手前から減速を開始する場合、移動体がＹｍの距離で停止する際の、減速開始速度および減速走行中の減速度を特定してもよい。このとき、特定部１０４は、減速走行中の１つの時点の減速度を特定してもよいし、減速走行中の複数の時点の減速度を特定してもよい。

また、特定部１０４は、移動体の最適パターンの特定とともに、特定した最適パターンで移動体が減速されることにより節約されるエネルギー節約量を取得してもよいし、また、このときのエネルギー節約量のみを取得してもよい。具体的には、特定部１０４は、記録部１０３に記録された走行パターンのうち、取得部１０１によって取得された減速パターンで移動体を走行させた場合に対応する移動体の最適パターン、この最適パターンに対応するエネルギー節約量を特定する。

また、特定部１０４は、移動体の現在位置と、この現在位置に関する外部の状況や、移動体の状態に基づいて、移動体を減速させる際に移動体のエネルギー節約量が最大となる減速開始地点または減速開始タイミングを特定する。現在位置に関する外部の状況とは、移動体が走行する道路状態や、そのときの天候、周辺の移動体の走行状況など、移動体の走行する現在位置の走行環境である。移動体の状態とは、乗車人数、積載荷物を含む移動体の総重量、タイヤの空気圧、キャリアなどの付属装備の有無などである。現在位置に関する外部の状況、移動体の状態は、例えばユーザによって入力部（不図示）へ入力されてもよいし、例えばＧＰＳなどから車両の絶対位置を、または装置の内外に存在するＤＢから信号機などの絶対位置を自動的に取得されてもよい。

また、特定部１０４は、ＥＶ車の場合、移動体の減速時に移動体により回生されるエネルギーを最も蓄積することのできる走行パターンを、移動体の最適パターンとして特定してもよい。また、特定部１０４は、移動体の減速時に移動体に供給されるエネルギーを最も長く停止させることのできる走行パターンを、移動体の最適パターンとして特定してもよい。

診断部１０５は、特定部１０４によって特定された最適パターンを基準として、取得部１０１によって取得された減速パターンの走行状態を診断する。具体的には、診断部１０５は、移動体の減速パターンが、最適パターンに近い走行パターンであったか、最適パターンに近い走行パターンではないがエネルギー節約量が発生する範囲の走行パターンであったか、エネルギー節約量が発生しない走行パターンであったかなどを診断する。

また、診断部１０５は、特定部１０４によって取得されたエネルギー節約量を基準として、取得部１０１によって取得されたエネルギー節約量の近似度を求めることにより走行状態を診断してもよい。エネルギー節約量の近似度とは、基準とするエネルギー節約量に近似する度合いであり、基準とするエネルギー節約量に近似する割合であってもよいし、基準とするエネルギー節約量からの増減量であってもよい。

推定部１０６は、エネルギー消費量を増減させる要因の異なる第一情報と、第二情報と、第三情報と、からなる単一の消費エネルギー推定式に基づいて、移動体の走行時における単位時間当たりのエネルギー消費量を推定する。

第一情報は、駆動源が可動した状態における移動体の停止時に消費されるエネルギーに関する情報である。駆動源が可動した状態における移動体の停止時とは、移動体のエンジンに負荷がかからない程度に、エンジンを低速で空回りさせた状態である。具体的には、駆動源が可動した状態における移動体の停止時とは、アイドリング時である。

具体的には、第一情報は、例えば、エンジンをかけたまま停車しているときや、信号などで停止しているときのエネルギー消費量である。つまり、第一情報は、移動体の走行に関係しない要因で消費されるエネルギー消費量である。より具体的には、第一情報は、移動体に備えられたエアコンやオーディオなどによるエネルギー消費量と、ガソリン車等においてはアイドリングによって消費されるエネルギー消費量である。

第二情報は、移動体の加減速時に消費されるエネルギーに関する情報である。移動体の加減速時とは、移動体の速度が時間的に変化している走行状態である。具体的には、移動体の加減速時とは、所定の時間内において、移動体の速度が変化する走行状態である。

第三情報は、移動体の走行時に生じる抵抗により消費されるエネルギーに関する情報である。移動体の走行時とは、所定の時間内において、移動体の速度が一定である走行状態である。移動体の走行時に生じる抵抗とは、移動体の走行時に移動体の走行状態を変化させる要因である。具体的には、移動体の走行時に生じる抵抗とは、気象状況、道路状況、車両状況などにより移動体に生じる抵抗である。

また、推定部１０６は、取得部１０１によってエネルギー節約量を取得できない場合に、取得部１０１によって取得した走行パターンに基づいて、エネルギー消費量を推定し、このエネルギー消費量に基づいてエネルギー節約量を推定してもよい。

具体的には、推定部１０６は、取得部１０１によって取得された速度、加速度に基づいて、次の（１）式に示す消費エネルギー推定式を用いて、移動体の走行時における単位時間当たりのエネルギー消費量を推定する。

上記式（１）において、右辺第１項は第一情報に対応し、右辺第２項は第二情報に対応し、右辺第３項は第三情報に対応する。また、上記式（１）においては、時をあらわす単位として時間（ｈ）および秒（ｓ）が混在して用いられているが、これは、速度の単位として時速（ｋｍ／ｈ）を採用し、燃料消費量を推定する際の単位時間として秒（ｓ）を採用したためである。これらの単位を揃えたい場合は、それぞれの数値に適宜演算を行えばよい。

補正部１０７は、上述した（１）式に示す単一の消費エネルギー推定式の変数として用いられる移動体に関する情報を補正する。移動体に関する情報とは、例えば、移動体の排気量、重量、車幅、車高、効率、空気抵抗、転がり抵抗などの車両情報である。

具体的には、補正部１０７は、取得部１０１によって取得されたエネルギー消費量に基づいて、単一の消費エネルギー推定式を用いることにより、移動体に関する情報の補正値を取得する。より具体的には、補正部１０７は、実エネルギー消費量、速度、加速度、傾斜度などに基づいて、次の（１）式に示す消費エネルギー推定式を用いて、重回帰分析法や回帰分析法により、係数ｋ_n（ｎ＝１〜３）の補正値を取得する。

報知部１０８は、診断部１０５によって診断された診断結果を、ユーザに報知する。また、報知部１０８は、特定部１０４によって特定された減速開始地点または減速開始タイミングを、ユーザに報知する。具体的には、報知部１０８は、例えば「あとＹｍ以上手前から減速することをお勧めします」、「Ｘ％の燃費性能を発揮しました」、「エネルギー節約量の最高記録を更新しました」などを報知する。

つづいて、操作診断装置１００による操作診断処理について説明する。図２は、操作診断装置による操作診断処理の手順を示すフローチャートである。図２のフローチャートにおいて、操作診断装置１００は、取得部１０１によって、移動体の走行パターン（減速パターン）を取得する（ステップＳ２０１）。このとき、操作診断装置１００は、移動体の走行パターンとともに、この走行パターンに対応するエネルギー節約量を取得する。つぎに、操作診断装置１００は、エネルギー節約量が最大となる走行パターン（最適パターン）が生成済みであるか否かを判断する（ステップＳ２０２）。

最適パターンが生成済みである場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、操作診断装置１００は、特定部１０４によって、最適パターンを特定する（ステップＳ２０３）。つぎに、操作診断装置１００は、診断部１０５によって、ステップＳ２０１において取得した走行パターンの走行状態を診断する（ステップＳ２０４）。そして、操作診断装置１００は、報知部１０８によって、診断結果を報知し（ステップＳ２０５）、本フローチャートによる処理を終了する（以下、操作診断メイン処理という）。

一方、最適パターンが生成済みでない場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、操作診断装置１００は、作成部１０２によって、最適パターンを作成する（ステップＳ２０６）。そして、操作診断装置１００は、記録部１０３によって、ステップＳ２０６において作成された最適パターンを記録し（ステップＳ２０７）、本フローチャートによる処理を終了する（以下、走行パターン作成処理という）。

また、上述した図２に示す操作診断処理において、操作診断装置１００は、特開２００６−２８１８９８に示す技術を用いて、ステップＳ２０５においてユーザに報知する診断結果を調整してもよい。また、操作診断装置１００は、ステップＳ２０１においてエネルギー節約量を取得することができない場合には、上述した（１）式に示す消費エネルギー推定式を用いて推定されたエネルギー消費量に基づいて、エネルギー節約量を推定してもよい。

以上説明したように、実施の形態にかかる操作診断装置１００は、ユーザによって移動体が減速された際の走行パターン（減速パターン）に基づいて走行状態を診断する。より詳細には、操作診断装置１００は、移動体の減速パターンに基づいてエネルギー節約量が最大となる走行パターン（最適パターン）を作成し、減速パターンと、最適パターンとに基づいて、エネルギーを節約する操作がなされたか否かを診断する。このように、操作診断装置１００は、実際の走行時に蓄積された情報に基づいて走行状態を診断するので、走行試験により測定されたデータに基づいて診断がなされる場合に比べて、エネルギー節約量を最大にする操作をユーザに報知することができる。

また、操作診断装置１００は、エネルギー節約量を最大にすることができた運転操作であったか否かを診断するので、ユーザのエネルギー節約に対するモチベーションを向上することができる。

また、操作診断装置１００は、実際の走行環境や、移動体の状態を反映した最適パターンに基づいて、エネルギーを節約する操作がなされたか否かを診断するので、操作診断の精度を向上することができる。

また、操作診断装置１００は、ユーザの操作による走行状態の比較となるデータを、実際の走行データから自装置のみで取得するので、その他の装置を必要としない。このため、操作診断装置１００は、汎用性が高く、多種多様な車両に対応することができる。

以下に、本発明の実施例について説明する。本実施例では、車両に搭載されるナビゲーション装置３００を操作診断装置１００とし、本発明を適用した場合の一例について説明する。

（ナビゲーション装置３００のハードウェア構成）
つぎに、ナビゲーション装置３００のハードウェア構成について説明する。図３は、ナビゲーション装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図３において、ナビゲーション装置３００は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスクドライブ３０４、磁気ディスク３０５、光ディスクドライブ３０６、光ディスク３０７、音声Ｉ／Ｆ（インターフェース）３０８、マイク３０９、スピーカ３１０、入力デバイス３１１、映像Ｉ／Ｆ３１２、ディスプレイ３１３、カメラ３１４、通信Ｉ／Ｆ３１５、ＧＰＳユニット３１６、および各種センサ３１７を備えている。各構成部３０１〜３１７は、バス３２０によってそれぞれ接続されている。

まず、ＣＰＵ３０１は、ナビゲーション装置３００の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラム、データ更新プログラムなどのプログラムを記録している。また、ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。すなわち、ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０３をワークエリアとして使用しながら、ＲＯＭ３０２に記録された各種プログラムを実行することによって、ナビゲーション装置３００の全体の制御を司る。

磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータの読み取り／書き込みを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記録する。磁気ディスク３０５としては、例えば、ＨＤ（ハードディスク）やＦＤ（フレキシブルディスク）を用いることができる。

また、光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータの読み取り／書き込みを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御にしたがってデータが読み出される着脱自在な記録媒体である。光ディスク３０７は、書き込み可能な記録媒体を利用することもできる。着脱可能な記録媒体として、光ディスク３０７のほか、ＭＯ、メモリカードなどを用いることができる。

磁気ディスク３０５および光ディスク３０７に記録される情報の一例としては、地図データや車両が減速された際の走行パターン（減速パターン）、減速パターンに対応するエネルギー節約量、エネルギー消費量、エネルギー節約量が最大となる走行パターン（最適パターン）、最適パターンに対応するエネルギー節約量などが挙げられる。地図データは、カーナビゲーションシステムにおいて、建物、河川、地表面などの地物（フィーチャ）をあらわす背景データ、道路の形状をリンクやノードなどであらわす道路形状データなどを含んでいる。

音声Ｉ／Ｆ３０８は、音声入力用のマイク３０９および音声出力用のスピーカ３１０に接続される。マイク３０９に受音された音声は、音声Ｉ／Ｆ３０８内でＡ／Ｄ変換される。マイク３０９は、例えば、車両のダッシュボード部などに設置され、その数は単数でも複数でもよい。スピーカ３１０からは、所定の音声信号を音声Ｉ／Ｆ３０８内でＤ／Ａ変換した音声が出力される。

入力デバイス３１１は、文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備えたリモコン、キーボード、タッチパネルなどが挙げられる。入力デバイス３１１は、リモコン、キーボード、タッチパネルのうちいずれか１つの形態によって実現されてもよいが、複数の形態によって実現することも可能である。

映像Ｉ／Ｆ３１２は、ディスプレイ３１３に接続される。映像Ｉ／Ｆ３１２は、具体的には、例えば、ディスプレイ３１３全体を制御するグラフィックコントローラと、即時表示可能な画像情報を一時的に記録するＶＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ ＲＡＭ）などのバッファメモリと、グラフィックコントローラから出力される画像データに基づいてディスプレイ３１３を制御する制御ＩＣなどによって構成される。

ディスプレイ３１３には、アイコン、カーソル、メニュー、ウインドウ、あるいは文字や画像などの各種データが表示される。ディスプレイ３１３としては、例えば、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどを用いることができる。

カメラ３１４は、車両内部あるいは外部の映像を撮影する。映像は静止画あるいは動画のどちらでもよく、例えば、カメラ３１４によって車両外部を撮影し、撮影した画像をＣＰＵ３０１において画像解析したり、映像Ｉ／Ｆ３１２を介して磁気ディスク３０５や光ディスク３０７などの記録媒体に出力したりする。

通信Ｉ／Ｆ３１５は、有線もしくは無線を介してネットワークに接続され、ナビゲーション装置３００およびＣＰＵ３０１のインターフェースとして機能する。ネットワークとして機能する通信網には、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの車内通信網や、公衆回線網や携帯電話網、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＬＡＮ、ＷＡＮなどの車外通信網がある。通信Ｉ／Ｆ３１５は、例えば、公衆回線用接続モジュールやＥＴＣ（ノンストップ自動料金支払いシステム）ユニット、ＦＭチューナー、ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）／ビーコンレシーバなどである。

ＧＰＳユニット３１６は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、車両の現在位置を示す情報を出力する。ＧＰＳユニット３１６の出力情報は、後述する各種センサ３１７の出力値とともに、ＣＰＵ３０１による車両の現在位置の算出に際して利用される。現在位置を示す情報は、例えば緯度・経度、高度などの、地図データ上の１点を特定する情報である。

各種センサ３１７は、車速センサ、加速度センサ、角速度センサなどの、車両の位置や挙動を判断するための情報を出力する。各種センサ３１７の出力値は、ＣＰＵ３０１による車両の現在位置の算出や、速度や方位の変化量の算出に用いられる。

図１に示した操作診断装置１００の取得部１０１、作成部１０２、記録部１０３、特定部１０４、診断部１０５、推定部１０６、補正部１０７、報知部１０８は、上述したナビゲーション装置３００におけるＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などに記録されたプログラムやデータを用いて、ＣＰＵ３０１が所定のプログラムを実行し、ナビゲーション装置３００における各部を制御することによってその機能を実現する。

（ナビゲーション装置３００によるエネルギー推定の概要）
本実施例のナビゲーション装置３００は、例えばＣＡＮを介してエネルギー消費量、エネルギー節約量を取得できない場合、自装置が搭載された車両の走行中における単位時間当たりのエネルギー消費量を推定する。また、ナビゲーション装置３００は、推定したエネルギー消費量に基づいて、エネルギー節約量を推定する。

具体的には、ナビゲーション装置３００は、次の（１）式を用いて車両のエネルギー消費量を推定する。

上記式（１）において、右辺第１項はアイドリング時に消費されるエネルギー消費量（第一情報）であり、右辺第２項は加減速時に消費されるエネルギー消費量（第二情報）であり、右辺第３項は一定速度による走行時に消費されるエネルギー消費量（第三情報）である。

また、上記式（１）においては、時をあらわす単位として時間（ｈ）および秒（ｓ）が混在して用いられているが、これは、速度の単位として時速（ｋｍ／ｈ）を採用し、燃料消費量を推定する際の単位時間として秒（ｓ）を採用したためである。これらの単位を揃えたい場合は、それぞれの数値に適宜演算を行えばよい。

（ナビゲーション装置３００における操作診断処理）
上述のように、ナビゲーション装置３００は、エネルギー節約量が最大となる走行パターン（最適パターン）が生成済みである場合、この最適パターンを基準として、車両の減速開始速度と減速度とに基づいて走行状態を診断する（操作診断メイン処理）。また、ナビゲーション装置３００は、最適パターンが生成済みでない場合、最適パターンを作成して、データベース化する（走行パターン作成処理）。以下、操作診断処理の詳細について説明する。

（操作診断メイン処理：その１）
ナビゲーション装置３００の操作診断メイン処理について、エネルギー節約量が最大となる走行パターン（最適パターン）は作成済みであることとして説明する。図４は、ナビゲーション装置による操作診断メイン処理の手順を示すフローチャートである。図４のフローチャートにおいて、ナビゲーション装置３００は、まず、車両が減速されるまで待機する（ステップＳ４０１：Ｎｏのループ）。車両が減速されると（ステップＳ４０１：Ｙｅｓ）、ナビゲーション装置３００は、車両の減速開始から減速終了までの走行パターン（減速パターン）を取得する（ステップＳ４０２）。ここで、ナビゲーション装置３００は、走行パターンとして、例えば減速開始速度、減速中の加速度変化などを取得する。

つぎに、ナビゲーション装置３００は、記憶装置（磁気ディスク３０５や光ディスク３０７）に記憶されている走行パターンのうち、エネルギー節約量が最大となる走行パターン（最適パターン）を読み出す（ステップＳ４０３）。つぎに、ナビゲーション装置３００は、ステップＳ４０２において取得した走行パターンと、ステップＳ４０３において取得した最適パターンとを比較する（ステップＳ４０４）。

つぎに、ナビゲーション装置３００は、ステップＳ４０４における比較結果に基づいて、ステップＳ４０２において取得した走行パターンが最適パターンであったか否かを判断する（ステップＳ４０５）。ここで、走行パターンが最適パターンであるか否かの判断は、例えば予め設定されている条件に沿って行われ、その判断基準は問わない。走行パターンが最適パターンであった場合（ステップＳ４０５：Ｙｅｓ）、ナビゲーション装置３００は、診断結果を例えば「最適◎」とする（ステップＳ４０６）。

そして、ナビゲーション装置３００は、ステップＳ４０６における診断結果に基づいて、ユーザに報知するための診断結果を生成する（ステップＳ４０７）。ユーザに報知するための診断結果とは、例えば、「エネルギー節約量の最高記録を更新しました」など、ユーザが自身の走行状態に対する診断結果を認識しやすいメッセージである。ユーザに報知するための診断結果は、例えば文字列データや音声データとして生成される。

つぎに、ナビゲーション装置３００は、ステップＳ４０７において生成された診断結果を、ディスプレイ３１３や音声出力用のスピーカ３１０からユーザに報知し（ステップＳ４０８）、本フローチャートによる処理を終了する。

一方、走行パターンが最適パターンでない場合（ステップＳ４０５：Ｎｏ）、ナビゲーション装置３００は、エネルギー節約量が発生する範囲内で車両が減速されたか否かを判断する（ステップＳ４０９）。エネルギー節約量が発生する範囲内で車両が減速された場合（ステップＳ４０９：Ｙｅｓ）、ナビゲーション装置３００は、診断結果を例えば「可○」とし（ステップＳ４１０）、ステップＳ４０７へ進み、以降の処理を行った後、本フローチャートによる処理を終了する。

一方、エネルギー節約量が発生する範囲内で車両が減速されていない場合（ステップＳ４０９：Ｎｏ）、ナビゲーション装置３００は、診断結果を例えば「不可×」とし（ステップＳ４１１）、ステップＳ４０７へ進み、以降の処理を行った後、本フローチャートによる処理を終了する。

図４に示す操作診断メイン処理は、例えば線路上を走行する列車などの車両にも適用可能である。この場合、ナビゲーション装置３００は、例えば車両に備えられたパンタグラフから架線を介して他の車両にエネルギー節約量を送信する際に、このエネルギー節約量とともに最適パターンを送信してもよい。

また、ナビゲーション装置３００は、車両の現在位置から停止予定地点までの距離を取得できる場合には、停止予定地点までの残りの走行距離と、エネルギー節約量を最大とすることができる停止予定地点までの距離（以下、減速距離という）とに基づいて、減速開始地点をユーザに報知してもよい。

（操作診断メイン処理：その２）
つづいて、ナビゲーション装置３００の操作診断メイン処理の他の一例について説明する。ナビゲーション装置３００は、最適パターンが生成済みである場合、最適パターンを基準として、車両の走行パターンに対応するエネルギー節約量に基づいて走行状態を診断してもよい。

ナビゲーション装置３００は、エネルギー節約量の近似度に基づいて、車両の走行状態を診断してもよい。

図５は、ナビゲーション装置による操作診断メイン処理の他の手順を示すフローチャートである。図５のフローチャートにおいて、ナビゲーション装置３００は、まず、車両が減速されるまで待機する（ステップＳ５０１：Ｎｏのループ）。車両が減速されると（ステップＳ５０１：Ｙｅｓ）、ナビゲーション装置３００は、車両の減速開始から減速終了までの走行パターン（減速パターン）を取得する（ステップＳ５０２）。

つぎに、ナビゲーション装置３００は、例えばＣＡＮなどの車内通信網を介して、ステップＳ５０２において取得した走行パターンに対応するエネルギー節約量を取得する（ステップＳ５０３）。つぎに、ナビゲーション装置３００は、記憶装置に記憶されているエネルギー節約量のうち、最適パターンに対応するエネルギー節約量を読み出す（ステップＳ５０４）。

つぎに、ナビゲーション装置３００は、ステップＳ５０４において読み出したエネルギー節約量を基準として、ステップＳ５０３において取得したエネルギー節約量の近似度を算出する（ステップＳ５０５）。つまり、ナビゲーション装置３００は、最適パターンに対するエネルギー節約量を基準として、減速パターンに対するエネルギー節約量の近似度を算出する。

つぎに、ナビゲーション装置３００は、ステップＳ５０５において算出した近似度が最適な範囲内にあるか否かを判断する（ステップＳ５０６）。最適な範囲とは、例えばエネルギー節約量が最大となる閾値以下の範囲である。近似度が最適な範囲内にある場合（ステップＳ５０６：Ｙｅｓ）、ナビゲーション装置３００は、診断結果を例えば「最適◎」とする（ステップＳ５０７）。

そして、ナビゲーション装置３００は、ステップＳ５０７〜ステップＳ５０９の処理を行い、図４に示す操作診断メイン処理と同様に（図４のステップＳ４０６〜ステップＳ４０８）、ユーザに診断結果を報知して、本フローチャートによる処理を終了する。

一方、近似度が最適な範囲内にない場合（ステップＳ５０６：Ｎｏ）、ナビゲーション装置３００は、ステップＳ５０５において算出した近似度が許容される範囲内であるか否かを判断する（ステップＳ５１０）。許容される範囲とは、例えばエネルギー節約量が最大となる閾値を超える範囲のうち、エネルギー節約量が発生する閾値以下の範囲である。

近似度が許容される範囲内である場合（ステップＳ５１０：Ｙｅｓ）、ナビゲーション装置３００は、診断結果を例えば「可○」とし（ステップＳ５１１）、ステップＳ５０８へ進み、以降の処理を行った後、本フローチャートによる処理を終了する。

一方、近似度が許容される範囲内でない場合（ステップＳ５１０：Ｎｏ）ナビゲーション装置３００は、診断結果を例えば「不可×」とし（ステップＳ５１２）、ステップＳ５０８へ進み、以降の処理を行った後、本フローチャートによる処理を終了する。

（走行パターン作成処理）
つづいて、ナビゲーション装置３００による走行パターン作成処理について説明する。図６は、ナビゲーション装置による走行パターン作成処理の手順を示すフローチャートである。図６のフローチャートにおいて、ナビゲーション装置３００は、まず、車両が減速されるまで待機する（ステップＳ６０１：Ｎｏのループ）。車両が減速されると（ステップＳ６０１：Ｙｅｓ）、ナビゲーション装置３００は、車両の減速開始から減速終了までの走行パターン（減速パターン）を取得する（ステップＳ６０２）。

つぎに、ナビゲーション装置３００は、車両特性情報を取得済みであるか否かを判断する（ステップＳ６０３）。車両特性情報とは、回生電力が発生する条件、燃料カットが行われる条件を作成するための情報であり、車両の速度、加速度、傾斜度、エネルギー節約量、エネルギー消費量などである。

車両特性情報を取得済みでない場合（ステップＳ６０３：Ｎｏ）、ナビゲーション装置３００は、ＣＡＮなどの車内通信網を介して車両特性情報を取得できるか否かを判断する（ステップＳ６０４）。車内通信網を介して車両特性情報を取得できる場合（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、車内通信網を介して車両特性情報を取得する（ステップＳ６０５）。

つぎに、ナビゲーション装置３００は、車両特性情報に基づいて、エネルギー節約量が最大となる減速距離（最適減速距離）を算出する（ステップＳ６０６）。最適減速距離とは、エネルギー節約量が最大となる減速状態で車両が停止予定地点まで到達するための走行距離である。つぎに、ナビゲーション装置３００は、最適減速距離に基づいて、最適パターンを作成する（ステップＳ６０７）。つぎに、ナビゲーション装置３００は、最適パターンを記憶装置に書き出し（ステップＳ６０８）、本フローチャートによる処理を終了する。

一方、車内通信網を介して車両特性情報を取得できない場合（ステップＳ６０４：Ｎｏ）、ナビゲーション装置３００は、上述した（１）式に示す消費エネルギー推定式に基づいて、車両特性情報を推定し（ステップＳ６０９）、ステップＳ６０６へ進み、以降の処理を行った後、本フローチャートによる処理を終了する。

一方、車両特性情報を取得済みである場合（ステップＳ６０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ６０６へ進み、以降の処理を行った後、本フローチャートによる処理を終了する。

なお、図６のフローチャートにおいても、他の要素（車両情報、道路情報、天候、周辺の車両の走行状況）を考慮して走行パターン作成処理を行ってもよい。

（減速パターンと最適パターンの関係）
つづいて、実際の減速パターンと最適パターンの関係について説明する。図７は、ナビゲーション装置による操作診断メイン処理の最適パターンを示す説明図である。図７に示す説明図は、時速４０ｋｍ／ｈで走行している車両（時間軸に平行な実線）が、減速開始時７００から減速して停止するまでの走行パターン（時間軸に対して斜度を有する直線）を示している。図７では、各走行パターンの減速度の違いを明確にするため、すべての走行パターンの減速開始時７００を同じに図示しているが、ナビゲーション装置３００は、停止時７０１〜７０３を基準として走行診断結果を報知することとする。ここでは、ＥＶ車を例に説明するが、ガソリン車の場合においても同様の関係が成り立つ。

図７に示す説明図において、減速開始時７００と停止予定時７０１を結ぶ走行パターンを、最適パターン７１１とする。例えば、最適パターン７１１は、時速４０ｋｍ／ｈから、減速度７ｋｍ／ｈ／ｓｅｃで減速して停止する走行パターンである。このとき、最適パターン７１１の減速距離を例えば約３１ｍとすると、最適減速距離は約３１ｍとなる。

一方、最適パターン７１１に比べて緩やかに減速する走行パターンである場合、電力回生は発生しづらい。つまり、減速開始時７００と停止時７０２を結ぶ走行パターン７１２や、走行パターン７１２と最適パターン７１１に挟まれた領域にある走行パターン（破線で示す走行パターン）で車両が減速する場合、電力回生は発生しづらい。

また、これらの走行パターンのうち、最適パターン７１１から最も離れた走行パターン７１２が最も電力を回生しない走行パターンとなる。このような場合、例えば、走行パターン７１２の減速距離が４０ｍであるとすると、ナビゲーション装置３００は、「あと１０ｍ先から減速を開始すると効果的です」などのメッセージをユーザに報知する。

また、最適パターン７１１に比べて急激に減速する走行パターンである場合、電力回生は発生するが、電力回生の時間が短くなり、電力回生量は減ってしまう。つまり、減速開始時７００と停止時７０３を結ぶ走行パターン７１３や、走行パターン７１３と最適パターン７１１に挟まれた領域にある走行パターン（２点鎖線で示す走行パターン）で車両が減速する場合、減速度が大きくなり過ぎると電力回生量が減ってしまう。

また、これらの走行パターンのうち、最適パターン７１１から最も離れた走行パターン７１３が最も電力回生量が少ない走行パターンとなる。このような場合、例えば、走行パターン７１３の減速距離が２０ｍであるとすると、ナビゲーション装置３００は、「あと１０ｍ手前から減速を開始すると効果的です」などのメッセージをユーザに報知する。

（最適パターンの一例）
つづいて、ナビゲーション装置３００による走行パターン作成処理によってＤＢ化される走行パターンデータについて説明する。図８は、ナビゲーション装置による走行パターン作成処理による最適パターンの一例を示す説明図である。図８に示す説明図は、所定の減速開始速度から、所定の減速度で減速した場合の電力量を記録した走行パターンデータ８００である。走行パターンデータ８００は、例えばＥＶ車に搭載されたナビゲーション装置３００によって作成される。

図８に示すように、走行パターンデータ８００には、減速開始速度１０〜５０ｋｍ／ｈごとに、減速度変化１〜７ｋｍ／ｈ／ｓｅｃに対応する電力量が１レコードに記録されている。具体的には、走行パターンデータ８００には、例えば、電力量が発生しない場合に×が記録され、電力が回生されている場合に電力量１〜３Ｗ（ワット）が記録されている。つまり、走行パターンデータ８００では、電力量３Ｗとなる走行パターン（図８の斜線で示す部分）が最適パターンである。

より具体的には、例えば、車両が時速３０ｋｍ／ｈで走行中の場合、減速度４ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ以上であれば、電力回生が１Ｗ以上発生する。この場合、減速度４ｋｍ／ｈ／ｓｅｃであれば電力回生が１Ｗ発生し、減速度７ｋｍ／ｈ／ｓｅｃであれば電力回生が３Ｗ発生するため、ナビゲーション装置３００は、減速度７ｋｍ／ｈ／ｓｅｃで減速する走行パターンを最適パターンとして用いるのが望ましい。

（最適パターンの他の一例）
つづいて、ナビゲーション装置３００による走行パターン作成処理によってＤＢ化される走行パターンデータの他の一例について説明する。図９は、ナビゲーション装置による走行パターン作成処理による最適パターンの他の一例を示す説明図である。図９に示す説明図は、所定の減速開始速度から所定の減速度で減速した場合の燃料カットの有無を記録した走行パターンデータ９００である。走行パターンデータ９００は、例えばガソリン車に搭載されたナビゲーション装置３００によって作成される。

図９に示すように、走行パターンデータ９００には、減速開始速度１０〜５０ｋｍ／ｈごとに、減速度変化１〜７ｋｍ／ｈ／ｓｅｃに対応する燃料カットの有無が１レコードに記録されている。具体的には、走行パターンデータ９００には、例えば、燃料カットされない場合に×が記録され、燃料カットされる場合に◎、○が記録されている。ガソリン車の場合、減速中に燃料カットされた状態を長く持続することができる走行パターンが最適パターンとなる。つまり、走行パターンデータ９００では、燃料カットされる場合◎、○のうち、最も緩やかな減速度で減速する走行パターン（図９の◎で示す部分）が最適パターンである。

より詳細には、例えば、車両が時速４０ｋｍ／ｈで走行中の場合、減速度５ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ以上であれば、燃料カットが発生する。この場合、ナビゲーション装置３００は、燃料カットが発生する５ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ以上の減速度のうち、最も緩やかな減速度で、長時間走行することができる減速度５ｋｍ／ｈ／ｓｅｃで減速する走行パターンを最適パターンとして用いるのが望ましい。

以上説明したように、ナビゲーション装置３００によれば、移動体の減速パターンに基づいてエネルギー節約量が最大となる走行パターン（最適パターン）を作成し、減速パターンと、最適パターンとに基づいて、エネルギーを節約する操作がなされたか否かを診断する。このように、ナビゲーション装置３００は、実際の走行時に蓄積された情報に基づいて走行状態を診断するので、走行試験により測定されたデータに基づいて診断がなされる場合に比べて、エネルギー節約量を最大にする操作をユーザに報知することができる。

また、ナビゲーション装置３００は、エネルギー節約量を最大にすることができた運転操作であったか否かを診断するので、ユーザのエネルギー節約に対するモチベーションを向上することができる。

また、ナビゲーション装置３００は、実際の走行環境や、移動体の状態を反映した最適パターンに基づいて、エネルギーを節約する操作がなされたかを否か診断するので、操作診断の精度を向上することができる。

また、ナビゲーション装置３００は、ユーザの操作による走行状態の比較となるデータを、実際の走行データから自装置のみで取得するので、その他の装置を必要としない。このため、ナビゲーション装置３００は、汎用性が高く、多種多様な車両に対応することができる。

なお、本実施の形態で説明した操作診断方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することもできる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。

１００ 操作診断装置
１０１ 取得部
１０２ 作成部
１０３ 記録部
１０４ 特定部
１０５ 診断部
１０６ 推定部
１０７ 補正部
１０８ 報知部

Claims (11)

1. ユーザによって移動体が減速された際の走行パターンを取得する取得手段と、
   駆動源が可動した状態における前記移動体の停止時に関する第一情報と、前記移動体の加減速時に関する第二情報と、前記移動体の走行時に生じる抵抗に関する第三情報と、からなる単一の消費エネルギー推定式に基づいて、前記走行パターンで走行した際のエネルギー消費量を推定する推定手段と、
   前記取得手段によって取得された走行パターンと、前記推定手段によって推定されたエネルギー消費量とに基づいて、前記移動体の減速時に節約されるエネルギー量（以下、エネルギー節約量という）が最大となる最適パターンを作成する作成手段と、
   前記最適パターンに基づいて前記取得手段が取得した新たな走行パターンの走行状態を診断する診断手段と、
   を備えたことを特徴とする操作診断装置。
2. 前記診断手段の診断に用いる前記最適パターンを特定する特定手段をさらに備え、
   前記作成手段は、前記最適パターンを所定の減速開始速度ごとに作成し、
   前記特定手段は、前記取得手段によって取得された走行パターンの、減速開始時および減速走行中の少なくとも１つの時点における速度に関する情報に基づいて前記最適パターンを特定することを特徴とする請求項１に記載の操作診断装置。
3. 前記作成手段は、前記エネルギー節約量が最大となる減速状態で前記移動体が停止予定地点まで到達する最適減速距離に基づいて前記最適パターンを作成することを特徴とする請求項１または２に記載の操作診断装置。
4. 前記単一の消費エネルギー推定式の変数として用いられる前記移動体に関する情報を補正する補正手段をさらに備え、
   前記取得手段は、前記移動体内の情報通信網から、前記移動体が減速される際に実際に消費されるエネルギー消費量を取得し、
   前記補正手段は、前記取得手段によって取得されたエネルギー消費量に基づいて、前記単一の消費エネルギー推定式を用いることにより、前記移動体に関する情報の補正値を取得することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の操作診断装置。
5. 前記診断手段によって診断された診断結果を、ユーザに報知する報知手段をさらに備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の操作診断装置。
6. 前記特定手段は、前記移動体の現在位置と、当該現在位置に関する外部の状況に基づいて、前記移動体を減速させる際に当該移動体のエネルギー節約量が最大となる減速開始地点または減速開始タイミングを特定し、
   前記報知手段は、前記特定手段によって特定された前記減速開始地点または前記減速開始タイミングを、ユーザに報知することを特徴とする請求項５に記載の操作診断装置。
7. 前記特定手段は、前記移動体の減速時に当該移動体により回生されるエネルギーを最も蓄積することのできる走行パターンを、前記移動体のエネルギー節約量が最大となる走行パターンとして特定することを特徴とする請求項２〜６のいずれか一つに記載の操作診断装置。
8. 前記特定手段は、前記移動体の減速時に当該移動体に供給されるエネルギーを最も長く停止させることのできる走行パターンを、前記移動体のエネルギー節約量が最大となる走行パターンとして特定することを特徴とする請求項２〜７のいずれか一つに記載の操作診断装置。
9. ユーザによる移動体の操作方法を診断する操作診断装置における操作診断方法であって、
   ユーザによって移動体が減速された際の走行パターンを取得する取得工程と、
   駆動源が可動した状態における前記移動体の停止時に関する第一情報と、前記移動体の加減速時に関する第二情報と、前記移動体の走行時に生じる抵抗に関する第三情報と、からなる単一の消費エネルギー推定式に基づいて、前記走行パターンで走行した際のエネルギー消費量を推定する推定工程と、
   前記取得工程によって取得された走行パターンと、前記推定工程によって推定されたエネルギー消費量とに基づいて、前記移動体の減速時に節約されるエネルギー量（以下、エネルギー節約量という）が最大となる最適パターンを作成する作成工程と、
   前記最適パターンに基づいて前記取得工程が取得した新たな走行パターンの走行状態を診断する診断工程と、
   を含むことを特徴とする操作診断方法。
10. 請求項９に記載の操作診断方法をコンピュータに実行させることを特徴とする操作診断プログラム。
11. 請求項１０に記載の操作診断プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータに読み取り可能な記録媒体。

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