JP6326968B2 - 運転支援システム及び運転支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、交通状態を円滑化するための運転支援システム及び運転支援方法に関する。

道路交通の流れを阻害せずに、車両に対し、運転者の操作とは異なる加減速操作等の制御を行うことにより制御介入する技術として、例えば、特許文献１に記載されている技術がある。特許文献１に記載されている技術は、自車両に対して経済性を向上させるための制御介入を実施する際に、後続車両の走行状態から、自車両の車両制御が後続車両にとって経済性を損なわせないか否かを判断した上で、制御介入を実施するか否かを判断する。

特開２０１２−２５２５６２号公報

しかしながら、特許文献１に記載されている技術は、経済性を損なわせないか否かを判断する対象が後続車両のみであり、先行車両等、後続車両以外の他車両に与える影響が考慮されておらず、全体的な経済性向上とはならないという問題点があった。
本発明は、上記のような問題点に着目してなされたもので、後続車両以外の他車両に与える影響を考慮して、先行車両と、自車両及び後続車両を含む全体的な経済性を向上させることが可能な、運転支援システム及び運転支援方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、運転支援の対象とする一台の支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者を分類して設定した各運転者の類型で個別に判定する。そして、判定した各運転者の類型のうち、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードの走行状態に、支援対象車両の走行状態を制御する。

本発明によれば、支援対象車両の走行状態を、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する他車両の走行状態に模倣させることが可能となる。
これにより、後続車両に加え、後続車両以外の他車両に与える影響を考慮して、交通流を阻害するような異質な走行を抑制することが可能となり、全体として効率の良い車群を形成して複数の車両を走行させることが可能となる。このため、先行車両と、自車両及び後続車両を含む全体的な経済性を向上させることが可能となる。

本発明の第一実施形態の運転支援システムの構成を示すブロック図である。 車両の詳細な構成を示すブロック図である。 類型化演算部が行なう処理を示すフローチャートである。 走行速度域毎の各運転者の車間距離を示す表である。 全ての走行速度域における各運転者の平均車間距離を累積度数で分布したグラフである。 走行速度域毎に各類型の目標車間距離を示す表である。 走行速度域毎の各運転者の車線変更所要時間を示す表である。 全ての走行速度域における各運転者の車線変更所要時間を累積度数で分布したグラフである。 走行速度域毎に各類型の目標車線変更所要時間を示す表である。 自車両の周囲に存在する他車両の状況を示す図である。 自車両の周囲に存在する他車両の状況を示す図である。 自車両の周囲に存在する他車両の交通量を示す図である。 自車両の周囲に存在する他車両の交通密度を示す図である。 自車両の周囲に存在する他車両の混雑度を示す図である。 運転支援システムを用いて行なう動作を示すフローチャートである。 自車両の周囲に存在する他車両の状況を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
（第一実施形態）
以下、本発明の第一実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
（運転支援システムの全体構成）
図１中に示すように、運転支援システムＳは、車載装置１と、情報作成・配信装置２を備える。
車載装置１は、公知のナビゲーション装置を用いて形成し、各車両Ｃが搭載する。なお、車載装置１の詳細な構成は、後述する。
情報作成・配信装置２は、データセンター４（基地局）が備える。なお、情報作成・配信装置２の詳細な構成は、後述する。

また、情報作成・配信装置２は、携帯電話網等の無線通信路で形成する通信路を介して、複数台の車両が個別に備える車載装置１と、情報信号（情報）の送信及び受信を行なう。
なお、車載装置１と情報作成・配信装置２との通信方式は、任意に選択することが可能であり、例えば、通信接続は、直接的な接続のみならず、車車間通信、路車間通信、衛星通信を経由した接続でもよい。

第一実施形態では、一例として、複数台の車両Ｃとデータセンター４とを、通信路を介して情報を送信または受信可能に接続する場合を説明する。また、図１中には、車載装置１を搭載する車両として、三台の車両（車両Ｃ１〜Ｃ３）を図示しているが、第一実施形態では、図示しない他の車両も、通信路を介して、データセンター４と情報の送信または受信を行なう。また、図示しない他の車両の構成は、図１中に示す車両Ｃと同様の構成である。

（車載装置の構成）
図１及び図２を参照して、車載装置１の構成について説明する。
車載装置１は、車両情報取得部６と、走行状態制御部８と、車両情報検出部１０と、走行制御コントローラ１２を備える。
車両情報取得部６は、図示しない車内ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を介して、車両情報検出部１０が検出した、車両Ｃの各種情報を含むデータ（車両情報データ）の入力を受ける。なお、車内ＬＡＮとしては、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）バスを用いる。また、車両情報データの説明は、後述する。

そして、車両情報取得部６は、入力を受けた各種のデータを含む情報信号を、車載通信モジュール（図示せず）等を介して、データセンター４に出力する。なお、以降の説明では、車両情報取得部６からデータセンター４に出力する情報信号を、「車両情報データ信号」と記載する場合がある。また、車両情報データ信号は、例えば、車両Ｃの固有ＩＤを示す情報（車両ＩＤ等）を付加した状態で、予め設定した間隔でデータセンター４に出力する。すなわち、車両情報データ信号は、各運転者が運転する車両Ｃの固有情報を含む。

なお、第一実施形態では、一例として、車両情報データ信号に、車両ＩＤ及び車両Ｃの車種（大型車または普通車の種別）を付加する場合を説明する。
走行状態制御部８は、データセンター４から、後述する走行制御モード信号の入力を受けると、走行制御モード信号が含む走行制御モードに応じて、駆動力指令値、制動力指令値、操舵角指令値のうち少なくとも一つの指令値を算出する。そして、走行状態制御部８は、算出した指令値を含む情報信号を、走行制御コントローラ１２に出力する。なお、以降の説明では、走行状態制御部８から走行制御コントローラ１２に出力する情報信号を、「挙動指令値信号」と記載する場合がある。また、走行制御モード信号の入力は、予め設定した間隔で受ける。

また、走行状態制御部８は、運転者の運転操作のみで車両を走行させる情報信号である走行制御モード信号の入力を受けると、指令値の算出及び挙動指令値信号の出力を行わない。これにより、車両Ｃの運転者による加減速操作及び操舵操作のみで、車両Ｃを走行させる。
車両情報検出部１０は、ＧＰＳセンサ１４と、車速センサ１６と、レーザレーダ１８と、車間距離算出部２０と、カメラ２２と、車線抽出部２４と、アクセル操作量検出部２６と、ブレーキ操作量検出部２８と、操舵角センサ３０を備える。

ＧＰＳセンサ１４は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機であるＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて形成する。また、ＧＰＳセンサ１４は、車両Ｃの現在位置を取得し、この取得した現在位置を含む情報信号を、車両情報取得部６に出力する。なお、以降の説明では、車両Ｃの現在位置を含む情報信号を、「自己位置信号」と記載する場合がある。

車速センサ１６は、車両Ｃの速度（車速）を検出し、この検出した車速を含む情報信号を、車間距離算出部２０と車両情報取得部６に出力する。なお、以降の説明では、車両Ｃの車速を含む情報信号を、「車速信号」と記載する場合がある。
レーザレーダ１８は、車両Ｃの車両前後方向前方（前進方向）へレーザーを出入力可能に形成する。また、レーザレーダ１８は、前進方向へレーザーを出力して先行車等に反射したレーザーの入力を受けると、レーザーの出力時間及び入力時間を含む情報信号を、車間距離算出部２０に出力する。なお、以降の説明では、レーザーの出力時間及び入力時間を含む情報信号を、「出入力時間信号」と記載する場合がある。

車間距離算出部２０は、車速センサ１６から入力を受けた車速信号が含む車速と、レーザレーダ１８から入力を受けた出入力時間信号が含むレーザーの出力時間及び入力時間から、先行車（他車両）との距離（車間距離）を算出する。そして、算出した車間距離を含む情報信号を、車両情報取得部６に出力する。なお、以降の説明では、他車両との車間距離を含む情報信号を、「車間距離信号」と記載する場合がある。
カメラ２２は、車両Ｃ周囲の路面を含む画像を撮像し、撮像した各画像を用いて、複数の撮像方向に対応した個別の画像を含む情報信号を生成する。なお、以降の説明では、複数の撮像方向に対応した個別の画像を含む情報信号を、「個別画像信号」と記載する場合がある。

そして、カメラ２２は、生成した個別画像信号を、車線抽出部２４に出力する。なお、第一実施形態では、一例として、カメラ２２を、車両Ｃの右側方を撮像する右側方カメラと、車両Ｃの左側方を撮像する左側方カメラを用いて形成した場合を説明する。
車線抽出部２４は、カメラ２２から入力を受けた個別画像信号が含む画像から、車両Ｃ周囲の路面上に存在する車線区分線を検出し、検出した車線区分線を含む情報信号を、車両情報取得部６に出力する。なお、以降の説明では、車両Ｃ周囲の路面上に存在する車線区分線を含む情報信号を、「車線区分線信号」と記載する場合がある。
ここで、車線区分線の検出は、例えば、カメラ２２で撮像した画像中において、車両Ｃを基準として予め設定した距離や領域（エリア）内に、車線区分線等が存在するか否かを判断して行なう。また、画像から車線区分線を認識する処理としては、例えば、エッジ検出等、種々の公知の方式を用いる。

アクセル操作量検出部２６は、例えば、運転者によるアクセルペダル（図示せず）の踏み込み量に応じたアクセルペダルの開度（アクセル開度）を検出可能な、アクセル開度センサを用いて形成する。また、アクセル操作量検出部２６は、検出したアクセル開度を含む情報信号を、車両情報取得部６に出力する。なお、以降の説明では、アクセル操作量検出部２６が検出したアクセル開度を含む情報信号を、「アクセル開度信号」と記載する場合がある。

ブレーキ操作量検出部２８は、例えば、運転者によるブレーキペダル（図示せず）の踏み込み量に応じた制動圧を検出可能な、ブレーキ圧力センサを用いて形成する。また、ブレーキ操作量検出部２８は、検出した制動圧を含む情報信号を、車両情報取得部６に出力する。なお、以降の説明では、ブレーキ操作量検出部２８が検出した制動圧を含む情報信号を、「制動圧信号」と記載する場合がある。

操舵角センサ３０は、例えば、図示しない操舵操作子（ステアリングホイール）を回転可能に支持するステアリングコラム（図示せず）に設ける。また、操舵角センサ３０は、ステアリングホイールの中立位置からの操作角度（操舵角）を検出し、この検出した操舵角を含む情報信号を、車両情報取得部６に出力する。なお、以降の説明では、操舵角センサ３０が検出した操舵角を含む情報信号を、「操舵角信号」と記載する場合がある。

走行制御コントローラ１２は、駆動力コントローラ３２と、制動力コントローラ３４と、転舵コントローラ３６を備える。
駆動力コントローラ３２は、車両Ｃの駆動力を制御するものであり、マイクロコンピュータで構成する。なお、マイクロコンピュータは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備えた構成である。また、駆動力コントローラ３２は、走行状態制御部８から入力をうけた挙動指令値信号が含む駆動力指令値を用いて、車両Ｃの駆動源（例えば、エンジン）が発生させる駆動力を制御する。

制動力コントローラ３４は、車両Ｃの制動力を制御するものであり、駆動力コントローラ３２と同様、マイクロコンピュータで構成する。また、制動力コントローラ３４は、走行状態制御部８から入力をうけた挙動指令値信号が含む制動力指令値を用いて、車両Ｃが備える制動力発生源（例えば、液圧制御装置）が発生させる制動力を制御する。
転舵コントローラ３６は、車両Ｃが備える転舵輪（例えば、左右前輪）の転舵角を制御するものであり、駆動力コントローラ３２と同様、マイクロコンピュータで構成する。また、転舵コントローラ３６は、走行状態制御部８から入力をうけた挙動指令値信号が含む操舵角指令値を用いて、車両Ｃが備える転舵アクチュエータ（例えば、転舵モータ）を駆動させて、転舵輪の転舵角を制御する。これにより、転舵コントローラ３６は、操舵角指令値を用いて、車両Ｃの進行方向を制御する。

（情報作成・配信装置の構成）
図１及び図２を参照して、情報作成・配信装置２の構成について説明する。
情報作成・配信装置２は、プローブカーデータベース３８と、類型化演算部４０と、地図データベース４２と、周囲類型判定部４４と、走行制御モードデータベース４６と、交通状況検出部４８と、走行制御モード選択部５０を備える。なお、図中及び以降の説明では、それぞれ、プローブカーデータベース３８を「プローブカーＤＢ３８」と示し、地図データベース４２を「地図ＤＢ４２」と示し、走行制御モードデータベース４６を「走行制御モードＤＢ４６」と示す場合がある。

プローブカーＤＢ３８は、各車両Ｃから、車両Ｃの固有ＩＤを示す情報を付加した車両情報データ信号の入力を受ける。また、プローブカーＤＢ３８は、車両Ｃに固有のデータとして、各車両Ｃの車両情報データと、後述する運転者類型データを記憶して蓄積する。
類型化演算部４０は、プローブカーＤＢ３８から各車両Ｃの車両情報データを取得して、各車両Ｃを運転する複数人の運転者を類型化する処理を行う。そして、類型化演算部４０は、複数人の運転者を類型化したデータ（運転者類型データ）を含む情報信号を、プローブカーＤＢ３８に出力する。なお、以降の説明では、運転者類型データを含む情報信号を、「運転者類型データ信号」と記載する場合がある。また、類型化演算部４０が行う処理については、後述する。

地図ＤＢ４２は、地図データを記憶している。また、地図ＤＢ４２が記憶している地図データは、例えば、一定の期間等に応じて更新する。なお、地図ＤＢ４２が記憶している地図データには、例えば、道路を交差点や一定間隔等で分割した各リンクのリンク長（距離）、各リンクの車線数、各リンクの車線幅、各リンクの規制速度を含む。また、各道路及び各リンクは、固有ＩＤを示す情報（道路ＩＤ、リンクＩＤ等）を付加した状態で、地図データとして地図ＤＢ４２が記憶している。

周囲類型判定部４４は、プローブカーＤＢ３８から取得した運転者類型データを、地図ＤＢ４２から取得した地図データと関連付けて、運転支援の対象とする一台の支援対象車両の周囲に存在する他車両の類型を、運転者の類型で判定する処理を行う。なお、以降の説明では、支援対象車両を「自車両」と記載する場合がある。
そして、周囲類型判定部４４は、判定した類型のうち、自車両の周囲で存在割合が最も高い類型を含む情報信号を、走行制御モード選択部５０に出力する。なお、以降の説明では、自車両の周囲で存在割合が最も高い類型を含む情報信号を、「最多類型データ信号」と記載する場合がある。また、周囲類型判定部４４が行う処理については、後述する。

走行制御モードＤＢ４６は、運転者の類型に対応する走行制御モードを記憶している。
ここで、「走行制御モード」とは、運転者の類型に対応する、駆動力、制動力、操舵角のうち少なくとも一つを制御するモードである。すなわち、走行制御モードは、自車両の速度、自車両の加速度、自車両と先行車との車間距離、自車両の操舵角のうち少なくとも一つを制御対象とするモードである。

交通状況検出部４８は、例えば、交通情報センター等から入力を受けた交通情報を用いて、地図ＤＢ４２が記憶している地図データの道路上における、交通量、交通密度、混雑度等の交通状況を検出する。そして、交通状況検出部４８は、検出した交通状況から、走行制御モードＤＢ４６が蓄積している走行制御モードを用いた走行制御を許可する指令信号、または、走行制御を許可しない指令信号を、走行制御モード選択部５０に出力する。なお、以降の説明では、走行制御を許可する指令信号、または、走行制御を許可しない指令信号を、「制御許可信号」と記載する場合がある。また、交通状況検出部４８が行う処理については、後述する。

走行制御モード選択部５０は、周囲類型判定部４４から最多類型データ信号の入力を受け、交通状況検出部４８から制御許可信号の入力を受ける。そして、走行制御モード選択部５０は、走行制御モードＤＢ４６から、自車両の周囲で存在割合が最も高い類型に対応する走行制御モードを取得する。
さらに、走行制御モード選択部５０は、制御許可信号が、走行制御を許可する指令信号である場合、走行制御モードを含む情報信号である走行制御モード信号を、センター側通信モジュール（図示せず）等を介して、車載装置１に出力する。一方、制御許可信号が、走行制御を許可しない指令信号である場合、運転者の運転操作のみで車両を走行させる情報信号である走行制御モード信号を、センター側通信モジュール等を介して、車載装置１に出力する。

すなわち、走行制御モード選択部５０は、類型化演算部４０が検出した類型から、自車両が走行する道路上において、自車両の周囲で存在割合の最も高い類型の運転者が運転する他車両の走行状態を模倣した、走行制御モードを選択する処理を行う。これにより、走行状態制御部８は、自車両の走行状態を、走行制御モード選択部５０が選択した走行制御モードの走行状態に制御する処理を行う。

（類型化演算部４０が行う処理）
図１及び図２を参照しつつ、図３から図９を用いて、類型化演算部４０が行う処理について説明する。
類型化演算部４０が行う処理としては、以下の処理Ａ１〜Ａ３がある。また、類型化演算部４０は、処理Ａ１からＡ３のうち、少なくとも一つの処理を行う。
処理Ａ１．車速と、先行車との車間距離を用いて、運転者の類型を設定する処理
処理Ａ２．車速と、車線変更に必要とした時間を用いて、運転者の類型を設定する処理
処理Ａ３．車両Ｃの車種を用いて、運転者の類型を設定する処理
なお、類型化演算部４０が行う処理は、任意の時期に実施可能であり、例えば、車両Ｃの走行状態を入手した時点（車両情報データ信号の入力を受けた時点）で逐次実施してもよい。また、例えば、昼間等と比較して計算の余裕が有る深夜に、まとめて実施してもよい。

また、第一実施形態では、類型化演算部４０が運転者の類型を設定する処理に用いるデータとして、期間を区切った最新のデータを用いる場合について説明する。すなわち、第一実施形態では、各運転者の運転操作を検出した期間を限定して、類型化演算部４０が運転者の類型を設定する場合について説明する。
また、以下に記載する、図３から図９を用いた説明では、一例として、複数台の車両Ｃのうち選択した一台の車両Ｃ１に対して行う処理を説明するが、他の車両（車両Ｃ２、車両Ｃ３等）に対する処理も同様である。

・処理Ａ１
図１及び図２を参照しつつ、図３から図６を用いて、上述した処理Ａ１、すなわち、車両Ｃ１の車速と、車両Ｃ１と先行車との車間距離を用いて、各車両Ｃを運転する複数人の運転者を類型化する処理を行う場合について説明する。
図３中に示すように、類型化演算部４０が処理を開始（ＳＴＡＲＴ）すると、まず、ステップＳ１００の処理を行う。
ステップＳ１００では、プローブカーＤＢ３８から、各車両Ｃの車両情報データのうち、過去の走行時における車速のデータと、過去の走行時における車間距離のデータを取得する。そして、各車両Ｃの運転者に対し、複数の走行速度域（車速域）において、それぞれ、先行車との車間距離の平均値（平均車間距離）を算出する処理（図中に示す「走行速度域毎の平均車間距離を算出」）を行う。

具体的には、ステップＳ１００で行う処理では、例えば、図４中に示すように、複数段階（０−１０、１０−２０、２０−３０、３０−４０、…）に区分した走行速度域毎に、各車両Ｃの運転者（Ｄ１〜Ｄ４、…）の車間距離を算出する。
なお、図４中に示す例では、複数の走行速度域を、１０［ｋｍ／ｈ］で区分したが、これに限定するものではなく、複数の走行速度域は、任意の速度で区分すればよい。
また、ステップＳ１００の処理では、システム上で先行車が存在しないと判断されている間のデータは、車間距離の算出に利用しなくてもよい。
ステップＳ１００において、各車両Ｃの運転者に対し、複数の走行速度域における平均車間距離を算出する処理を行うと、類型化演算部４０が行なう処理は、ステップＳ１０１へ移行する。

ステップＳ１０１では、プローブカーＤＢ３８から、各車両Ｃの車両情報データのうち、過去の走行時における車速のデータと、過去の走行時における車間距離のデータを取得する。そして、各車両Ｃの運転者に対し、全ての走行速度域（全域）において、平均車間距離を算出する処理（図中に示す「走行速度全域の平均車間距離を算出」）を行う。
具体的には、ステップＳ１０１で行う処理では、例えば、図４中に示すように、全ての走行速度域（全域）において、各車両Ｃの運転者（Ｄ１〜Ｄ４、…）の平均車間距離を算出する。
ステップＳ１０１において、各車両Ｃの運転者に対し、全ての走行速度域における平均車間距離を算出する処理を行うと、類型化演算部４０が行なう処理は、ステップＳ１０２へ移行する。

ステップＳ１０２では、ステップＳ１００で算出した平均車間距離と、ステップＳ１０１で算出した平均車間距離から、各車両Ｃの運転者を類型化する処理（図中に示す「走行速度全域における平均車間距離を類型化」）を行う。
具体的には、ステップＳ１０２で行う処理では、例えば、図５中に示すように、全ての走行速度域（全域）における各車両Ｃの運転者の平均車間距離を、累積度数で分布する。そして、平均車間距離が短い側から、２５パーセンタイル以下の領域に分類した運転者を類型Ｄと設定し、２５パーセンタイルを超えて５０パーセンタイル以下の領域に分類した運転者を類型Ｃと設定する。さらに、平均車間距離が短い側から、５０パーセンタイルを超えて７５パーセンタイル以下の領域に分類した運転者を類型Ｂと設定し、７５パーセンタイルを超えた領域（１００パーセンタイル以下の領域）に分類した運転者を類型Ａと設定する。なお、図４中には、各車両Ｃの運転者（Ｄ１〜Ｄ４）に対し、分類した類型を示している（例えば、運転者Ｄ１の類型は「Ｂ」に設定）。

なお、図５中に示す例では、運転者の類型を四つ（類型Ａ〜Ｄ）に区分し、各類型を２５パーセンタイル毎に分割したが、これに限定するものではなく、運転者の類型は、任意の数に区分してもよい。また、複数の類型は、任意のパーセンタイルで区分すればよい。
ステップＳ１０２において、各車両Ｃの運転者を類型化する処理を行うと、類型化演算部４０が行なう処理は、ステップＳ１０３へ移行する。

ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２で設定した類型を含む運転者類型データを、プローブカーＤＢ３８へ記憶して蓄積する処理（図中に示す「類型結果を蓄積」）を行う。ステップＳ１０３において、運転者類型データをプローブカーＤＢ３８へ記憶して蓄積する処理を行うと、類型化演算部４０が行なう処理は、ステップＳ１０４へ移行する。
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で設定した類型毎に、複数段階に区分した走行速度域毎の、制御目標値とする車間距離を算出する処理（図中に示す「類型毎の目標車間距離を算出」）を行う。
具体的には、ステップＳ１０４で行う処理では、例えば、図６中に示すように、複数段階（０−１０、１０−２０、２０−３０、３０−４０、…）に区分した走行速度域毎に、各類型（Ａ〜Ｄ、…）の目標車間距離を算出する。また、目標車間距離の算出は、ステップＳ１０２で同じ類型に設定した複数の運転者に対し、車間距離の平均値を演算して行う。

したがって、例えば、全ての運転者のうち、類型Ｃに設定した運転者が、運転者Ｄ２と運転者Ｄ４の二人のみである場合、運転者Ｄ２の先行車との車間距離と運転者Ｄ４の先行車との車間距離との平均値を、類型Ｃの目標車間距離として算出する（図４、図６参照）。
ステップＳ１０４において、各類型に対し、それぞれ、走行速度域毎の目標車間距離を算出する処理を行うと、類型化演算部４０が行なう処理は、ステップＳ１０５へ移行する。

ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で算出した、走行速度域毎の目標車間距離を、複数の類型毎に、走行制御モードＤＢ４６に記憶して蓄積する処理（図中に示す「走行制御モードＤＢへ制御パラメータを蓄積」）を行う。
具体的には、ステップＳ１０５で行う処理では、図６中に示す走行速度域毎の目標車間距離を、複数の類型（Ａ〜Ｄ）毎に区分して、走行制御モードＤＢ４６に記憶して蓄積する。すなわち、ステップＳ１０５では、走行制御モードで用いる制御パラメータとして、走行速度域毎の車間距離の目標値を、複数の類型毎に、走行制御モードＤＢ４６に記憶して蓄積する処理を行う。
ステップＳ１０５において、走行速度域毎の車間距離の目標値を、複数の類型毎に、走行制御モードＤＢ４６に記憶して蓄積する処理を行うと、類型化演算部４０が行なう処理を終了（ＥＮＤ）する。

・処理Ａ２
図１から図６を参照しつつ、図７から図９を用いて、上述した処理Ａ２、すなわち、車両Ｃ１の車速と、車両Ｃが車線変更に必要とした時間を用いて、各車両Ｃを運転する複数人の運転者を類型化する処理を行う場合について説明する。
処理Ａ２では、カメラ２２が撮像した画像内における、車線抽出部２４が検出した車線区分線の位置の変化を用いて、複数の走行速度域において、車線変更に必要とした時間である車線変更所要時間を算出する処理（車線変更所要時間算出処理）を行う。

ここで、車線変更所要時間の定義は任意に設定可能であり、例えば、車両が車線区分線を跨ぎ始めてから跨ぎ終わるまでに経過した時間としてもよい。また、例えば、操舵角センサ３０が検出した操舵角が、予め設定した操舵角閾値を超えてから、操舵角閾値以下に復帰するまでに経過した時間としてもよい。
具体的には、車線変更所要時間算出処理では、例えば、図７中に示すように、複数段階（０−４０、４０−８０、８０−１２０、…）に区分した走行速度域毎と、全ての走行速度域（全域）に、各車両Ｃの運転者（Ｄ１〜Ｄ４、…）の車線変更所要時間を算出する。
走行速度域毎に各車両Ｃの運転者の車線変更所要時間を算出した後、例えば、図８中に示すように、全ての走行速度域（全域）における各車両Ｃの運転者の車線変更所要時間を、累積度数で分布して、各車両Ｃの運転者の類型を設定する。

具体的には、車線変更所要時間が４秒以下の領域に分類した運転者を類型Ａと設定し、車線変更所要時間が４秒を超えて５秒以下の領域に分類した運転者を類型Ｂと設定する。さらに、車線変更所要時間が５秒を超えて６秒以下の領域に分類した運転者を類型Ｃと設定し、車線変更所要時間が６秒を超えた領域に分類した運転者を類型Ｄと設定する。なお、図７中には、各車両Ｃの運転者（Ｄ１〜Ｄ４）に対し、分類した類型を示している（例えば、運転者Ｄ１の類型は「Ｃ」に設定）。

なお、図８中に示す例では、運転者の類型を四つ（類型Ａ〜Ｄ）に区分し、各類型を１秒毎に分割したが、これに限定するものではなく、運転者の類型は、任意の数に区分してもよい。また、複数の類型は、任意の時間（秒数）で区分すればよい。
各車両Ｃの運転者の類型を設定した後、設定した類型毎に、複数段階に区分した走行速度域毎の、制御目標値とする車線変更所要時間を算出する。
具体的には、例えば、図９中に示すように、複数段階（０−４０、４０−８０、８０−１２０、…）に区分した走行速度域毎に、各類型（Ａ〜Ｄ、…）の目標車線変更所要時間を算出する。また、目標車線変更所要時間の算出は、同じ類型に設定した複数の運転者に対し、車線変更所要時間の平均値を演算して行う。

・処理Ａ３
図１から図９を参照して、上述した処理Ａ３、すなわち、車両Ｃの車種を用いて、各車両Ｃを運転する複数人の運転者を類型化する処理を行う場合について説明する。
処理Ａ３では、一例として、車種が大型車である車両Ｃを運転する運転者を類型Ａに設定し、車種が普通車である車両Ｃを運転する運転者を類型Ｂに設定する。そして、類型Ｂの目標加速度を、類型Ａの平均加速度として算出する。
類型Ｂの目標加速度を類型Ａの平均加速度として算出する理由は、例えば、以下に記載する理由である。

一般的に、普通車は、大型車よりも加速性能が良いため、例えば、停止時から発進する際に、運転者が希望する走行速度に到達するまでの時間は、大型車のほうが長い。このため、大型車を含む車群の後方で走行する普通車は、運転者が注意を怠ると、いつも通りの発進操作をしてしまい、先行車に近づきすぎて減速する状況が発生する場合が多い。
したがって、自車両の周囲に大型車（類型Ａ）が最も割合で存在する場合、類型Ｂの目標加速度を類型Ａの平均加速度として算出すると、普通車（類型Ｂ）は、大型車の加速性能を考慮した走行制御モードで走行することが可能となる。
以上説明したように、類型化演算部４０は、複数の運転者を分類して、各運転者の類型を設定する処理を行う。

（周囲類型判定部４４が行う処理）
図１から図９を参照しつつ、図１０及び図１１を用いて、周囲類型判定部４４が行う処理について説明する。
周囲類型判定部４４が行う処理では、自車両の周囲に存在する他車両の台数、または、自車両が走行している道路上において、自車両を中心として設定した半径の領域内に存在する他車両の台数から、他車両の運転者の類型を判定する。

自車両の周囲に存在する他車両の台数から他車両の運転者の類型を判定する場合には、例えば、図１０中に示すように、自車両に近い２０台の他車両を、自車両の周囲に存在する他車両として設定する。そして、自車両の周囲に存在する２０台の他車両に対し、それぞれ、運転者に設定した類型を取得して、他車両の運転者の類型を判定する。なお、図１０中に示す例では、自車両の周囲に存在する２０台の他車両を対象として、他車両の運転者の類型を判定したが、これに限定するものではなく、対象とする他車両の台数は、任意の台数でよい。

一方、自車両を中心として設定した半径の領域内に存在する他車両の台数から他車両の運転者の類型を判定する場合には、例えば、図１１中に示すように、自車両から半径１００ｍの領域内に存在する他車両を、自車両の周囲に存在する他車両として設定する。そして、自車両から半径１００ｍの領域内に存在する他車両に対し、それぞれ、運転者に設定した類型を取得して、他車両の運転者の類型を判定する。なお、図１１中に示す例では、自車両から半径１００ｍの領域内に存在する他車両を対象として、他車両の運転者の類型を判定したが、これに限定するものではなく、対象とする他車両が存在する領域は、任意の領域でよい。

なお、図１０及び図１１中では、複数の類型のうち、自車両の周囲における存在割合が最も高い類型が、類型Ａである場合を示す。
以上説明したように、周囲類型判定部４４は、自車両が走行する道路を走行する複数台の他車両の運転者の類型を、類型化演算部４０が設定した類型で個別に判定する処理を行う。

（交通状況検出部４８が行う処理）
図１から図１１を参照しつつ、図１２から図１４を用いて、交通状況検出部４８が行う処理について説明する。
交通状況検出部４８が行う処理としては、以下の処理Ｂ１〜Ｂ３がある。また、交通状況検出部４８は、処理Ｂ１から処理Ｂ３のうち、一つの処理を選択して行う。
処理Ｂ１．交通量を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理
処理Ｂ２．交通密度を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理
処理Ｂ３．混雑度を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理

・処理Ｂ１
図１から図１１を参照しつつ、図１２を用いて、上述した処理Ｂ１、すなわち、交通量を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理を行う場合について説明する。
処理Ｂ１では、例えば、図１２中に示すように、予め設定した地点である交通量計測地点における、単位時間当たりの通過台数（交通量）が通過閾値台数（交通量閾値）以上であれば、走行制御を許可すると判定する。一方、交通量計測地点における、単位時間当たりの通過台数（交通量）が通過閾値台数（交通量閾値）未満であれば、走行制御を許可しないと判定する。

したがって、処理Ｂ１で自車両が走行する道路の交通量が予め設定した交通量閾値未満であるときには、走行状態制御部８は、走行状態の制御を実施せずに、自車両の運転者による加減速操作及び操舵操作のみで、自車両を走行させる処理を行う。
なお、通過閾値台数（交通量閾値）は、任意に設定することが可能である。また、単位時間当たりの通過台数は、例えば、プローブカーＤＢ３８に蓄積されているデータや、道路上に設置されているトラフィックカウンターのデータを用いて計測する。

・処理Ｂ２
図１から図１２を参照しつつ、図１３を用いて、上述した処理Ｂ２、すなわち、交通密度を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理を行う場合について説明する。
処理Ｂ２では、例えば、図１３中に示すように、自車両が走行する道路の、予め設定した距離（交通密度計測範囲内）当たりの走行台数（交通密度）が走行閾値台数（交通密度閾値）以上であれば、走行制御を許可すると判定する。一方、交通密度計測範囲内の走行台数（交通密度）が走行閾値台数（交通密度閾値）未満であれば、走行制御を許可しないと判定する。

したがって、処理Ｂ２で自車両が走行する道路の交通密度が予め設定した交通密度閾値未満であるときには、走行状態制御部８は、走行状態の制御を実施せずに、自車両の運転者による加減速操作及び操舵操作のみで、自車両を走行させる処理を行う。
なお、走行閾値台数（交通密度閾値）は、任意に設定することが可能である。また、交通密度は、例えば、プローブカーＤＢ３８に蓄積されているデータや、道路上に設置されているトラフィックカウンターのデータを用いて計測する。

・処理Ｂ３
図１から図１３を参照しつつ、図１４を用いて、上述した処理Ｂ３、すなわち、混雑度を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理を行う場合について説明する。
処理Ｂ３では、例えば、図１４中に示すように、予め設定した領域（例えば、地点、道路、地域）の需要台数と交通容量から算出する混雑度（需要台数／交通容量）が、混雑度閾値以上であれば、走行制御を許可すると判定する。一方、混雑度が混雑度閾値未満であれば、走行制御を許可しないと判定する。

したがって、処理Ｂ３で自車両が走行する道路の混雑度が予め設定した混雑度閾値未満であるときには、走行状態制御部８は、走行状態の制御を実施せずに、自車両の運転者による加減速操作及び操舵操作のみで、自車両を走行させる処理を行う。
なお、混雑度閾値は、任意に設定することが可能である。また、需要台数は、例えば、プローブカーＤＢ３８に蓄積されているデータや、道路上に設置されているトラフィックカウンターのデータを用いて計測する。また、交通容量は、地図ＤＢ４２が蓄積している道路幾何構造のデータと、プローブカーＤＢ３８に蓄積されている大型車の混入率や駐車車両の情報を用いて算出する。

（動作）
次に、図１から図１４を参照しつつ、図１５及び図１６を用いて、第一実施形態の運転支援システムＳを用いて行なう動作を説明する。
図１５中に示すように、運転支援システムＳを用いて行なう動作を開始（ＳＴＡＲＴ）すると、まず、ステップＳ２００の処理を行う。
ステップＳ２００では、周囲類型判定部４４により、自車両の周囲に存在する他車両を運転する運転者に設定した類型を取得する処理（図中に示す「周囲に存在する運転者のデータを取得」）を行う。ステップＳ２００において、自車両の周囲に存在する運転者の類型を取得する処理を行うと、運転支援システムＳを用いて行なう動作は、ステップＳ２０１へ移行する。

ステップＳ２０１では、ステップＳ２００で取得した類型のうち、最も存在割合が高い類型を判定する処理（図中に示す「最も割合が高い類型を判定」）を行う。ステップＳ２０１において、自車両の周囲に存在する運転者の類型のうち、最も存在割合が高い類型を判定する処理を行うと、運転支援システムＳを用いて行なう動作は、ステップＳ２０２へ移行する。なお、例えば、図１０及び図１１中に示す例では、最も存在割合が高い類型は、類型Ａとなる。

ステップＳ２０２では、走行制御モード選択部５０により、ステップＳ２０１で判定した類型に応じた走行制御モードを走行制御モードＤＢ４６から取得して、走行制御モードを選択する処理（図中に示す「走行制御モードを選択」）を行う。ステップＳ２０２において、最も割合が高い類型に応じた走行制御モードを選択する処理を行うと、運転支援システムＳを用いて行なう動作は、ステップＳ２０３へ移行する。

ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２で選択した走行制御モードを含む走行制御モード信号を、センター側通信モジュール等を介して車載装置１に出力する処理（図中に示す「走行制御パラメータを出力」）を行う。ステップＳ２０３において、走行制御モードを含む走行制御モード信号を車載装置１に出力する処理を行うと、運転支援システムＳを用いて行なう動作は、ステップＳ２０４へ移行する。

ステップＳ２０４では、走行制御モードを含む走行制御モード信号の入力を受けた車載装置１が備える走行状態制御部８が、走行制御モードに応じて、駆動力指令値、制動力指令値、操舵角指令値のうち少なくとも一つの指令値を算出する。そして、走行状態制御部８が挙動指令値信号を走行制御コントローラ１２に出力して、最も存在割合が高い類型に応じた走行制御モードに応じた走行制御を実施（図中に示す「走行制御を実施」）する。ステップＳ２０４において、最も存在割合が高い類型に応じた走行制御モードに応じた走行制御を実施すると、運転支援システムＳを用いて行なう動作を終了（ＥＮＤ）する。

ここで、ステップＳ２０４では、走行制御モードの制御目標値に応じた指令値を算出する。
具体的には、制御目標値が車間距離（目標車間距離）である場合には、駆動力指令値及び制動力指令値のうち少なくとも一方を算出する。これにより、車速センサ１６で自車両の速度域を把握した上で、車間距離算出部２０で算出した先行車との車間距離が目標車間距離となるように、駆動力コントローラ３２と制動力コントローラ３４を制御して走行し、周囲の他車両と同様の車間距離で走行する。

一方、制御目標値が車線変更所要時間である場合には、操舵角指令値を算出し、さらに、必要に応じて、駆動力指令値及び制動力指令値のうち少なくとも一方を算出する。これにより、転舵コントローラ３６を制御して、最も存在割合が高い類型の目標所要時間で車線変更を行い、周囲の他車両と同様の車線変更所要時間で車線変更を行う。
以上により、ステップＳ２０４では、自車両の走行状態を、周囲の他車両と同様の走行状態として、交通の流れを阻害するような異質な走行を抑制する。

また、ステップＳ２０４では、ステップＳ２０１で判定した類型に応じた指令値を算出する。
具体的には、自車両が普通車であり、車種（大型車と普通車）で二つの類型のみを設定し、最も存在割合が高い類型が大型車（類型Ａ）である場合、大型車の加速性能を考慮した走行制御モードを、駆動力コントローラ３２を制御して実施する。これにより、全体の交通流を円滑化する発進を実施する。したがって、運転操作の情報が不十分な場合であっても、交通の流れを阻害するような異質な走行を抑制することが可能となり、交通流全体として、効率の良い車群の走行を実施することが可能となる。

また、図１６中に示すように、自車両の周囲に存在する他車両として、類型Ａ（大型車）の台数（１０台）と類型Ｂ（普通車）の台数（１０台）が等しい場合は、走行による交通流への影響度が最も高い車種の類型である類型Ａを選択する。
走行による交通流への影響度が最も高い車種の類型（類型Ａ）を選択する理由は、一般的に、大型車の混入率が高いほど、道路の交通容量が低下するためである。なお、図１６中には、自車両に近い２０台の他車両を、自車両の周囲に存在する他車両として設定し、複数の類型を、車種が大型車である車両Ｃを運転する運転者を類型Ａと、車種が普通車である車両Ｃを運転する運転者を類型Ｂに設定する例を示す。

上述したように、第一実施形態の運転支援システムＳの動作で実施する運転支援方法では、支援対象車両（自車両）が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者を分類して設定した各運転者の類型で個別に判定する。そして、判定した各運転者の類型のうち、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードの走行状態に、支援対象車両の走行状態を制御する。
なお、上述した第一実施形態は、本発明の一例であり、本発明は、上述した第一実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。

（第一実施形態の効果）
第一実施形態の運転支援システムＳであれば、以下に記載する効果を奏することが可能となる。
（１）周囲類型判定部４４が、支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者を分類して設定した各運転者の類型で個別に判定する。さらに、走行制御モード選択部５０が、周囲類型判定部４４が判定した類型のうち、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードを選択する。そして、走行状態制御部８が、自車両の走行状態を、走行制御モード選択部５０が選択した走行制御モードの走行状態に制御する。

このため、支援対象車両の走行状態を、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する他車両の走行状態に模倣させることが可能となる。
その結果、後続車両に加え、後続車両以外の他車両に与える影響を考慮して、交通流を阻害するような異質な走行を抑制することが可能となる。これにより、全体として効率の良い車群を形成して複数の車両を走行させ、先行車両と、自車両及び後続車両を含む全体的な経済性を向上させることが可能となる。

（２）支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードを、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型の運転者が運転する他車両の走行状態を模倣したモードとする。
その結果、支援対象車両の走行状態を、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型の運転者が運転する他車両の走行状態に模倣させることが可能となる。

（３）支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型を、周囲類型判定部４４が判定した類型のうち、支援対象車両の周囲で存在割合が最も高い類型とする。
その結果、支援対象車両の周囲で存在する他車両の台数及び他車両の運転者に設定した類型を用いて、走行制御モードを選択することが可能となる。

（４）支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型を、周囲類型判定部４４が判定した類型のうち、支援対象車両が走行している道路の交通流への影響度が最も高い車種の類型とする。
その結果、交通流への影響度が最も高い車種の類型を、主体的な交通の流れとすることが可能となる。

（５）周囲類型判定部４４が、複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者が行った運転操作から各運転者の類型で個別に判定する。
その結果、運転者毎に異なる運転操作を反映させて、各運転者の類型を設定し、さらに、各運転者の類型を個別に判定することが可能となる。
（６）周囲類型判定部４４が、複数の運転者が行った運転操作を検出した期間を限定して、各運転者の類型を個別に判定する。
その結果、運転者の運転技能が変化（上達、劣化）した度合いを反映させて、各運転者の類型を設定し、さらに、各運転者の類型を個別に判定することが可能となる。

（７）周囲類型判定部４４が、複数台の他車両の運転者に対し、各運転者が運転する車両の固有情報（車種等）から、各運転者の類型を個別に判定する。
その結果、運転操作の情報が不十分な場合であっても、車両の固有情報を反映させて、各運転者の類型を設定し、さらに、各運転者の類型を個別に判定することが可能となる。
（８）走行制御モードを、支援対象車両の速度、支援対象車両の加速度、支援対象車両と先行車との車間距離、のうち少なくとも一つを制御対象とするモードとする。
このため、支援対象車両の、走行速度、加速度、車間距離のうち少なくとも一つが、周囲の他車両と同じような状態となるため、車線変更の動機が発生し難くなり、車線変更による車両交錯を減少させることが可能となる。
その結果、全体として効率の良い車群を形成して複数の車両を走行させることが可能となる。

（９）走行制御モードを、支援対象車両の車線変更に要する時間を制御対象とするモードとする。
その結果、支援対象車両の車線変更の動作が、周囲の他車両と同じような動作となるため、交通の流れを阻害するような異質な走行を抑制することが可能となり、全体として効率の良い車群を形成して複数の車両を走行させることが可能となる。
（１０）走行状態制御部８が、自車両が走行する道路の交通量が予め設定した交通量閾値未満であるときには、走行状態の制御を実施しない。
その結果、自車両が走行する道路の交通量が少ない状況では、自車両の走行状態を、運転者の意図のみを反映した走行状態とすることが可能となる。

（１１）走行状態制御部８が、自車両が走行する道路の交通密度が予め設定した交通密度閾値未満であるときには、走行状態の制御を実施しない。
その結果、自車両が走行する道路の交通密度が低い状況では、自車両の走行状態を、運転者の意図のみを反映した走行状態とすることが可能となる。
（１２）走行状態制御部８が、自車両が走行する道路の混雑度が予め設定した混雑度閾値未満であるときには、走行状態の制御を実施しない。
その結果、自車両が走行する道路の混雑度が低い状況では、自車両の走行状態を、運転者の意図のみを反映した走行状態とすることが可能となる。

（１３）第一実施形態の運転支援システムＳの動作で実施する運転支援方法では、支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者を分類して設定した各運転者の類型で個別に判定する。そして、判定した各運転者の類型のうち、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードの走行状態に、支援対象車両の走行状態を制御する。

このため、支援対象車両の走行状態を、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する他車両の走行状態に模倣させることが可能となる。
その結果、後続車両に加え、後続車両以外の他車両に与える影響を考慮して、交通流を阻害するような異質な走行を抑制することが可能となる。これにより、全体として効率の良い車群を形成して複数の車両を走行させ、先行車両と、自車両及び後続車両を含む全体的な経済性を向上させることが可能となる。

（変形例）
（１）第一実施形態では、運転者の類型を、車間距離や、車線変更に必要とした時間や、車種を用いて設定したが、これに限定するものではない。
すなわち、例えば、ＡＢＳ（Ａｎｔｉｌｏｃｋ Ｂｒａｋｅ Ｓｙｓｔｅｍ）の作動回数や、ヨーレートの強弱・発生頻度等を用いて、運転者の類型を設定してもよい。また、急ハンドルの頻度や、車間距離や相対速度を用いた車線変更の実施タイミングや、上り勾配での速度低下頻度等を用いて、運転者の類型を設定してもよい。
さらに、例えば、生体センサで検出した運転者の心拍や発汗量の変化や、車内カメラで検出した運転者の視線に基づく注意散漫度や、車内マイクで検出した車内での会話の頻度に基づく注意散漫度等を用いて、運転者の類型を設定してもよい。また、車両Ｃがマニュアル（ＭＴ：Ｍａｎｕａｌ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）車である場合には、シフトチェンジにかかる時間を用いて、運転者の類型を設定してもよい。

また、例えば、マニュアル車、オートマチック車、電気自動車、ハイブリッド車等、車両の構成を用いて、運転者の類型を設定してもよい。
さらに、運転者に関するデモグラフィック（年齢、居住地、職業等）を用いて、運転者の類型を設定してもよい。この場合、例えば、高齢者層、中堅者層、若年者層といった年齢を用いて、運転者の類型を設定してもよい。

（２）第一実施形態では、類型化演算部４０が運転者の類型を設定する処理に用いるデータとして、期間を区切った最新のデータを用いたが、これに限定するものではない。
すなわち、類型化演算部４０が運転者の類型を設定する処理に用いるデータとして、過去から現在までに取得した全期間のデータを用いてもよい。
（３）第一実施形態では、天候に関わらず、運転者の類型を設定したが、これに限定するものではない。
すなわち、例えば、車両Ｃに、雨滴センサ等、天候の変化を検出可能なセンサを設け、晴天時と雨天時のデータを分けて、運転者の類型を設定する構成としてもよい。この場合、天候の違いで変化する交通流に対し、交通の流れを阻害するような異質な走行を抑制することが可能となる。

（４）第一実施形態では、情報作成・配信装置２を、データセンター４（基地局）が備える構成としたが、これに限定するものではない。
すなわち、クラウドサーバが構成するインターネット（インターネットクラウド）上で、情報作成・配信装置２が有する機能を実施する構成としてもよい。また、情報作成・配信装置２を、車両Ｃが備える構成としてもよい。
（５）第一実施形態では、車両情報取得部６と走行状態制御部８を、車載装置１が備える構成としたが、これに限定するものではない。
すなわち、例えば、車両情報取得部６と走行状態制御部８を、データセンター４（基地局）が備える構成としてもよい。

１…車載装置、２…情報作成・配信装置、４…データセンター、６…車両情報取得部、８…走行状態制御部、１０…車両情報検出部、１２…走行制御コントローラ、１４…ＧＰＳセンサ、１６…車速センサ、１８…レーザレーダ、２０…車間距離算出部、２２…カメラ、２４…車線抽出部、２６…アクセル操作量検出部、２８…ブレーキ操作量検出部、３０…操舵角センサ、３２…駆動力コントローラ、３４…制動力コントローラ、３６…転舵コントローラ、３８…プローブカーデータベース（プローブカーＤＢ）、４０…類型化演算部、４２…地図データベース（地図ＤＢ）、４４…周囲類型判定部、４６…走行制御モードデータベース（走行制御モードＤＢ）、４８…交通状況検出部、５０…走行制御モード選択部、Ｓ…運転支援システム、Ｃ…車両

Claims (14)

1. 運転支援の対象とする一台の支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、蓄積している各車両の車両情報データを用いて前記各車両を運転する各運転者を分類して設定する類型化演算部と、
   前記一台の支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、前記各運転者を分類して設定した類型で個別に判定する周囲類型判定部と、
   前記判定した類型のうち、前記支援対象車両の周囲で前記道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードを選択する走行制御モード選択部と、
   前記支援対象車両の走行状態を、前記選択した走行制御モードの走行状態に制御する走行状態制御部と、を備えることを特徴とする運転支援システム。
2. 前記影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードは、前記影響力が最も高い類型の運転者が運転する他車両の走行状態を模倣したモードであることを特徴とする請求項１に記載した運転支援システム。
3. 前記影響力が最も高い類型は、前記判定した複数の類型のうち前記支援対象車両の周囲で存在割合が最も高い類型であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載した運転支援システム。
4. 前記影響力が最も高い類型は、前記判定した複数の類型のうち前記道路の交通流への影響度が最も高い車種の類型であることを特徴とする請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載した運転支援システム。
5. 運転支援の対象とする一台の支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者を分類して設定した各運転者の類型で個別に判定する周囲類型判定部と、
   前記判定した類型のうち、前記支援対象車両の周囲で前記道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードを選択する走行制御モード選択部と、
   前記支援対象車両の走行状態を、前記選択した走行制御モードの走行状態に制御する走行状態制御部と、を備え、
   前記周囲類型判定部は、前記複数台の他車両の運転者の類型を、前記複数の運転者が行った運転操作から前記各運転者の類型で個別に判定することを特徴とする運転支援システム。
6. 前記周囲類型判定部は、前記運転操作を検出した期間を限定して、前記各運転者の類型を個別に判定することを特徴とする請求項５に記載した運転支援システム。
7. 前記周囲類型判定部は、前記複数台の他車両の運転者に対し、前記各運転者が運転する車両の固有情報から前記各運転者の類型を個別に判定することを特徴とする請求項１から請求項６のうちいずれか１項に記載した運転支援システム。
8. 前記走行制御モードは、前記支援対象車両の速度、前記支援対象車両の加速度、前記支援対象車両と先行車との車間距離、のうち少なくとも一つを制御対象とするモードであることを特徴とする請求項１から請求項７のうちいずれか１項に記載した運転支援システム。
9. 前記走行制御モードは、前記支援対象車両の車線変更に要する時間を制御対象とするモードであることを特徴とする請求項１から請求項７のうちいずれか１項に記載した運転支援システム。
10. 前記走行状態制御部は、前記道路の交通量が予め設定した交通量閾値未満であるときには前記走行状態の制御を実施しないことを特徴とする請求項１から請求項９のうちいずれか１項に記載した運転支援システム。
11. 前記走行状態制御部は、前記道路の交通密度が予め設定した交通密度閾値未満であるときには前記走行状態の制御を実施しないことを特徴とする請求項１から請求項１０のうちいずれか１項に記載した運転支援システム。
12. 前記走行状態制御部は、前記道路の混雑度が予め設定した混雑度閾値未満であるときには前記走行状態の制御を実施しないことを特徴とする請求項１から請求項１１のうちいずれか１項に記載した運転支援システム。
13. 運転支援の対象とする一台の支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、蓄積している各車両の車両情報データを用いて前記各車両を運転する各運転者を分類して設定し、
    前記一台の支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、前記各運転者を分類して設定した類型で個別に判定し、
    前記判定した類型のうち、前記支援対象車両の周囲で前記道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードの走行状態に、前記支援対象車両の走行状態を制御することを特徴とする運転支援方法。
14. 運転支援の対象とする一台の支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者が行った運転操作から前記複数の運転者を分類して設定した各運転者の類型で個別に判定し、
    前記判定した類型のうち、前記支援対象車両の周囲で前記道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードの走行状態に、前記支援対象車両の走行状態を制御することを特徴とする運転支援方法。

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