JP6504556B2 - 交通状況情報提供装置、交通状況情報提供方法、交通状況情報提供プログラム、記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、自動車の操作情報をもとに運転手に対して交通状況を提供する、交通状況情報提供装置、交通状況情報提供方法、交通状況情報提供プログラム、記憶媒体に関する。

日本における渋滞による年間の損失は時間換算で３８億時間、費用換算で１２兆円にも及び、生活する上での障害となるだけでなく、環境への負荷も大きいものとなっているのが現状である。そこで渋滞の対策として、定点観測によって得られた渋滞情報をリアルタイムに走行車両に知らせることで渋滞を回避させるシステムが開発されている。

特許第５４８１５５７号公報

しかし、上記システムにはインフラの整備が必須であることから、主要幹線道路や高速道路といった交通量の多い道路のみの設置に留まっており、すべての道路を網羅することは現実的には困難であると言える。インフラへの依存という課題を解決して適用範囲を広げるためには、運転手が運転する自車両から得られる情報のみで渋滞を予測し、回避へとつなげるシステムの開発が望まれていた。そこで、例えば特許文献１において、自車両の速度の時間変化から渋滞を予測し、回避へとつなげるシステムが開示されている。

図２３は自動車の車両密度（Ｖｅｈｉｃｌｅ ｄｅｎｓｉｔｙ）と交通量（Ｑｕａｎｔｉｔｙ ｏｆ ｆｌｏｗ）の関係の一例を示す図である。自動車専用道路での交通流に着目すると、交通状態は自由走行相（Ｆｒｅｅ ｆｌｏｗ ｐｈａｓｅ）、渋滞相（Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｐｈａｓｅ）、メタ安定相（Ｍｅｔａ‐ｓｔａｂｌｅ ｐｈａｓｅ）の３つの走行相で構成されており、渋滞の前触れとして車速が大きいまま車両密度が大きくなるメタ安定相が現れることが分かっている。したがって本発明者は、このメタ安定相を自車両から得られる情報のみを用いて検出することができれば汎用性の高い渋滞予測システムの実現に繋がると考えた。

また、運転中の運転手は視覚や聴覚などを介して外部から様々な情報を取得し、更に経験もふまえた上で車両操作を決定するため、運転する車両の前方を走行中の車両の速度変更やその車両に対する追従、その車両との車間距離などの要因が運転手の車両操作に影響を及ぼす。すなわち、自動車の走行相が運転手の車両操作に影響を及ぼすと考えられる。そこで、走行相と運転手の車両操作の関係を明らかにすることができれば、自車両から得られる運転手の操作情報を用いてメタ安定相を検出できると考えた。

すなわち、本件発明の一態様として、自動車の運転者毎の操作情報である運転者毎操作情報を取得する運転者毎操作情報取得部と、運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す情報である交通状況情報を取得する交通状況情報取得部と、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、交通状況情報取得部にて取得された交通状況情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・交通状況関数を取得する運転者毎操作・交通状況関数取得部と、運転者毎操作・交通状況関数取得部にて取得された運転者毎操作・交通状況関数を保持する運転者毎操作・交通状況関数保持部と、保持されている運転者毎操作・交通状況関数と、運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に情報提供を行う情報提供部と、を有する交通状況情報提供装置を提案する。

また、本件発明の別の態様として、自動車の運転者毎の操作情報である運転者毎操作情報を取得する運転者毎操作情報取得ステップと、運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す情報である交通状況情報を取得する交通状況情報取得ステップと、運転者毎操作情報取得ステップにて取得された運転者毎操作情報と、交通状況情報取得ステップにて取得された交通状況情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・交通状況関数を取得する運転者毎操作・交通状況関数取得ステップと、運転者毎操作・交通状況関数取得ステップにて取得された運転者毎操作・交通状況関数を保持する運転者毎操作・交通状況関数保持ステップと、保持されている運転者毎操作・交通状況関数と、運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に情報提供を行う情報提供ステップと、を有する交通状況情報提供方法を提案する。

また、本件発明の別の態様として、自動車の運転者毎の操作情報である運転者毎操作情報を取得する運転者毎操作情報取得ステップと、運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す情報である交通状況情報を取得する交通状況情報取得ステップと、運転者毎操作情報取得ステップにて取得された運転者毎操作情報と、交通状況情報取得ステップにて取得された交通状況情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・交通状況関数を取得する運転者毎操作・交通状況関数取得ステップと、運転者毎操作・交通状況関数取得ステップにて取得された運転者毎操作・交通状況関数を保持する運転者毎操作・交通状況関数保持ステップと、保持されている運転者毎操作・交通状況関数と、運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に情報提供を行う情報提供ステップと、を計算機に実行させるための交通状況情報提供プログラムを提案する。

主に以上のような交通状況情報提供装置、交通状況情報提供方法、交通状況情報提供プログラムを用いることにより、自車両から得られる情報のみで渋滞を予測し回避ルートを提案するナビゲーションシステムの構築が可能になる。

実施形態１の交通状況情報提供装置の機能ブロックの一例を示す概要図 実施形態１の交通状況情報提供装置を構成する基本的な各構成をハードウェアとして実現した際の構成の一例を示す概略図 実施形態１の交通状況情報提供装置における処理の流れの一例を示す図 実施形態２の交通状況情報提供装置の機能ブロックの一例を示す概要図 実施形態２の交通状況情報提供装置を構成する基本的な各構成をハードウェアとして実現した際の構成の一例を示す概略図 実施形態２の交通状況情報提供装置における処理の流れの一例を示す図 実施形態３の交通状況情報提供装置の機能ブロックの一例を示す概要図 実施形態３の交通状況情報提供装置を構成する基本的な各構成をハードウェアとして実現した際の構成の一例を示す概略図 実施形態３の交通状況情報提供装置における処理の流れの一例を示す図 実施形態４の交通状況情報提供装置の機能ブロックの一例を示す概要図 実施形態４の交通状況情報提供装置を構成する基本的な各構成をハードウェアとして実現した際の構成の一例を示す概略図 実施形態４の交通状況情報提供装置における処理の流れの一例を示す図 実施例における被験者Ｎｏ．１の自由走行相とメタ安定相の走行データ 実施例における被験者Ｎｏ．２の自由走行相とメタ安定相の走行データ 実施例における被験者Ｎｏ．１の走行データのフーリエ変換の結果 実施例における被験者Ｎｏ．２の走行データのフーリエ変換の結果 実施例における被験者Ｎｏ．１の走行データの周波数成分の分散値の箱ひげ図 実施例における被験者Ｎｏ．２の走行データの周波数成分の分散値の箱ひげ図 実施例における被験者全員分の走行データの周波数成分の分散値の平均値 実施例における被験者Ｎｏ．１とＮｏ．２の走行データの周波数成分の分散値の散布図 実施例において全被験者の判別率の平均値が最も高くなった走行相判別モデルの概要 実施例において行った被験者の走行相判別の判別結果 自動車の車両密度と交通量の関係の一例を示す図

以下、本発明の各実施形態について図面と共に説明する。各実施形態と請求項との相互の関係は以下のとおりである。まず、実施形態１は主に請求項１、２、９、１０、１１、１２、１３、２０、２１、２２、２３、２４、３１、３２、３３、３４などに対応する。実施形態２は主に請求項３、４、５、１４、１５、１６、２５、２６、２７、３４などに対応する。実施形態３は主に請求項６、１７、２８、３４などに対応する。実施形態４は主に請求項７、８、１８、１９、２９、３０、３４などに対応する。なお、本発明はこれらの実施形態に何ら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内において、様々な態様で実施し得る。
＜＜実施形態１＞＞
＜概要＞

本実施形態は、自動車の操作情報をもとに運転手に対して交通状況を提供する、交通状況情報提供装置、交通状況情報提供方法、交通状況情報提供プログラム、記憶媒体に関する。
＜機能的構成＞

図１は実施形態１の交通状況情報提供装置の機能ブロックの一例を示す概要図である。例えば本件発明の交通状況情報提供装置は、「運転者毎操作情報取得部」０１０１と、「交通状況情報取得部」０１０２と、「運転者毎操作・交通状況関数取得部」０１０３と、「運転者毎操作・交通状況関数保持部」０１０４と、「情報提供部」０１０５と、から構成されることが考えられる。

なお、以下に記載する交通状況情報提供装置の機能ブロックは、いずれもハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの両方として実現され得る。具体的には、コンピュータを利用するものであれば、ＣＰＵやメインメモリ、ＧＰＵ、画像メモリ、グラフィックボード、バス、あるいは二次記憶装置（ハードディスクや不揮発性メモリ、ＣＤやＤＶＤなどの記憶メディアとそれらのメディアの読取ドライブなど）、情報入力に利用される入力デバイス、タッチパネル、カーナビゲーションシステム、その他の外部周辺装置などのハードウェア構成部、またその外部周辺装置用のインターフェース、通信用インターフェース、それらハードウェアを制御するためのドライバプログラムやその他アプリケーションプログラムなどが挙げられる。そして、メインメモリ上に展開したプログラムに従ったＣＰＵの演算処理によって、入力デバイスやその他インターフェースなどから入力されメモリやハードウェア上に保持されているデータなどが加工、蓄積されたり、前記各ハードウェアやソフトウェアを制御するための命令が生成されたりする。ここで、上記プログラムは、モジュール化された複数のプログラムとして実現されてもよいし、二以上のプログラムを組み合わせて一のプログラムとして実現されても良い。

本発明は一または複数の装置との組み合わせによりシステムとして実現可能である。そして、このような装置の一部をソフトウェアとして構成することも可能である。さらに、そのようなソフトウェアが記録された記録媒体も当然に本発明の技術的な範囲に含まれる。（本実施形態に限らず、本明細書の全体を通じて同様である。）

「運転者毎操作情報取得部」０１０１は、自動車の運転者毎の操作情報である運転者毎操作情報を取得するよう構成される。例えば家庭で所有している自動車の場合など、当該自動車を運転する運転者が複数存在する場合がある。その際に、本件発明の交通状況情報提供装置は、自動車を運転している運転者をその都度識別する必要がある。自動車の運転者を識別する方法として種々の方法を用いることが可能であるが、例えば自動車を運転する前に当該装置に運転者を入力する構成としても良い。また、運転者毎に自動車の運転操作は異なるものと考えられるため、当該装置が自動的に自動車の運転操作から運転者を認識する構成としても良い。なお、取得された運転者毎操作情報は、取得された日時と関連付けて、当該装置の所定の記憶領域に保持される構成としても良い。

運転者毎操作情報として種々の情報が考えられるが、例えばステアリングの操作情報、スロットルの操作情報、スピード情報、ブレーキ操作情報、トランスミッション情報のいずれか一以上としても良い。これらの情報は、自動車の運転中に比較的容易に取得しやすいため好適である。

なお、取得する運転者毎操作情報と対応する形で、運転者毎操作情報取得部は、自動車の運転者毎のステアリングの操作情報として経時的なステアリング操作角度情報である経時ステアリング操作角度情報を取得する経時ステアリング操作角度情報取得手段と、スロットルの操作情報として経時的なスロットルの開度情報である経時スロットル開度情報を取得する経時スロットル開度情報取得手段と、スピード情報として経時的なスピード情報である経時スピード情報を取得する経時スピード情報取得手段と、ブレーキ操作情報として経時的なブレーキ操作情報である経時ブレーキ操作情報を取得する経時ブレーキ操作情報取得手段と、トランスミッション情報として経時的なトランスミッションの選択情報である経時トランスミッション選択情報を取得する経時トランスミッション選択情報取得手段と、のいずれか一以上を有していても良い。各取得手段の具体的な取得方法として、例えばステアリング操作角度情報は舵角センサから、スロットル開度情報はスロットルポジションセンサーから、スピード情報は速度計から、といったように各操作情報を各取得手段が自動車の運転中に各装置から随時取得し、各取得手段が取得した情報を所定時間保持することにより経時的な操作情報を取得する構成としても良い。

経時的な情報として各手段が取得する運転者毎操作情報は、取得した情報そのものであっても良いが、周波数成分情報であっても良い。周波数成分情報を取得するには、各手段が取得した運転者毎操作情報を周波数成分情報へと変換する必要がある。「運転者毎操作情報を周波数成分情報へと変換する」方法として、例えば運転者毎操作情報をフーリエ変換、ウェーブレット変換、ウォルシュ変換などを用いて周波数成分情報へと変換する方法が考えられる。当該変換は各手段において行われる構成としても良い。

なお、周波数成分情報への変換は特定の時間帯毎に当該時間帯内の経時的な運転者毎操作情報について行われても良く、「特定の時間帯」として例えば運転者が運転中の自動車が走行中の道路の状況が、後述する交通状況情報取得部において取得される各交通状況である時の時間帯を採用し、各交通状況の時間帯毎に経時的な運転者毎操作情報の当該変換を行っても良い。具体的には、運転者が運転中の自動車がある時間帯において渋滞に巻き込まれた場合に、渋滞のなかった時間帯と渋滞に巻き込まれた時間帯それぞれにおいて、経時的な運転者毎操作情報を周波数成分情報へと変換する構成としても良い。

さらに、周波数成分情報として各手段が取得する情報が周波数成分の分散状態を示す周波数成分分散情報であっても良い。「周波数成分分散情報」とは、例えば各運転者毎操作情報の周波数成分の分散値が考えられる。「分散値」とはばらつきを示す指標であり、各手段は取得した運転者毎操作情報を周波数成分情報へと変換し、得られた周波数成分情報から分散値を取得する構成としても良い。本発明者は運転者毎操作情報の周波数成分の分散値が各交通状況に応じて異なることを見出した。すなわち、運転者毎操作情報から各交通状況の判別が可能であることを見出した。

「交通状況情報取得部」０１０２は、運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す情報である交通状況情報を取得するよう構成される。「交通状況情報」とは、例えば自動車が走行中の道路の交通状況について示しており、一例として、走行中の道路付近の渋滞の有無などについて示していても良い。「運転者毎操作情報と関連付けて」とは、運転中の自動車が走行中の道路の交通状況と、運転者の操作情報と、を対応させることを示す。例えば運転中の自動車が現在渋滞の車列中を走行している場合には、運転者の操作を渋滞中の操作であるとして取得する。取得された交通状況情報は、取得された日時や運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況情報提供装置の所定の記憶領域に保持される構成としても良い。

「交通状況情報を取得する」方法として、交通状況情報提供装置が自動車の走行状況から交通状況情報を判別する所定のルールを保持しており、自動車の走行状況が所定のルールを満たす場合に交通状況を取得する構成が考えられる。例えば、所定の時間内で自動車が常に停止していたり、一定の速度以下で走行していたり、停止と低速走行が繰り返し行われている場合等に、交通状況が渋滞であると判断してその情報を取得することが考えられる。また、別の例として、所定の時間内で自動車のブレーキ回数が一定回数以下であったり、スロットル開度の平均値が一定値以上である場合等に、渋滞が起こっていないと判断してその情報を取得することが考えられる。さらに、別の例として、所定の時間内でブレーキを踏む回数が増加傾向にある場合等に、渋滞が起こりそうであると判断してその情報を取得する構成としても良い。

また、「交通状況情報を取得」する別の方法として、外部装置を介して交通状況情報を取得する構成としても良い。「外部装置」とは例えばカーナビゲーションシステムのことを示し、カーナビゲーションシステムが受信した現在走行中の道路の渋滞情報等を、交通状況情報取得部が取得する構成としても良い。

なお、交通状況情報の取得は任意の間隔で行われて良く、例えば所定の時間毎（例えば５分毎）に交通状況情報を取得する構成や、上記に記載の所定のルールを満たした時点で交通状況を取得する構成としても良い。取得した交通状況情報を運転者毎操作情報と関連付けるには、例えば交通状況情報は新たに取得されるまで更新されないものとして、運転者毎操作情報が取得された際に随時交通状況情報と対応させる構成としても良い。また、運転者毎操作情報の取得日時を交通状況情報提供装置の所定の記憶領域に保持しておき、交通状況情報を取得した際に、保持されている運転者毎操作情報の取得日時と対応させる構成としても良い。

「運転者毎操作・交通状況関数取得部」０１０３は、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、交通状況情報取得部にて取得された交通状況情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・交通状況関数を取得するよう構成される。「運転者毎操作・交通状況関数」とは、すなわち運転者の車両操作と交通状況についての関係を示す関数である。上述したように、本発明者は自動車の運転の際に運転者毎に当該関数が存在し、各運転者の車両操作から当該関数を用いて交通状況を把握することが可能であることを見出した。なお、「運転者毎操作・交通状況関数を取得する」方法として種々の方法を用いることが可能であるが、その一例を実施形態２において詳しく説明する。

運転者毎操作・交通状況関数は任意のタイミングで取得することが可能であり、例えば運転者毎操作・交通状況関数取得部において運転者毎操作情報や交通状況情報が取得された際に当該関数を取得する構成としても良い。当該関数の取得の際には、運転者毎操作情報取得部から運転者毎操作情報を、交通状況情報取得部から交通状況情報を取得する。なお、取得される運転者毎操作情報や交通状況情報は、運転者毎操作情報取得部や交通状況情報取得部が取得した各情報全てであっても良いし、その一部であっても良い。運転者毎の車両操作と交通状況の関係について正確に把握するには多くの情報を取得することが好ましいが、取得した情報が多すぎると運転者毎操作・交通状況関数の取得にかかる処理量が増大してしまう。

本実施形態において、運転者毎操作・交通状況関数は各運転者の運転中に取得される運転者毎操作情報と交通状況情報を用いて取得・更新され、更新するにつれ運転者の車両操作と交通状況との関係がより明確となり、運転者の車両操作から交通状況を正確に提供することが可能となる。しかしながら、ある程度更新が行われると、運転者毎操作・交通状況関数は所定の関数に収束し変化しなくなる場合がある。その際には、交通状況の取得を停止し、運転者毎操作・交通状況関数を更新しない構成としても良い。（詳しくは実施形態４において説明する。）

「運転者毎操作・交通状況関数保持部」０１０４は、運転者毎操作・交通状況関数取得部にて取得された運転者毎操作・交通状況関数を保持するよう構成される。なお、運転者毎操作・交通状況関数は運転者毎操作・交通状況関数取得部が新たな当該関数を取得する度に更新される構成としても良いが、更新前の当該関数も保持しておく構成としても良い。「運転者毎操作・交通状況関数を保持」とは、例えば交通状況情報提供装置の所定の記憶領域に保持される構成としても良い。

なお、本件発明において、交通状況情報提供装置は自動車に設置され、運転者毎操作・交通状況関数は実際に運転者が自動車を運転することにより取得・更新されていく。しかしながら、例えばあらかじめ運転者が自動車を運転する前に、ドライビングシミュレータなどを用いて当該運転者の車両操作と交通状況の関係を示す運転者毎操作・交通状況関数を取得し、取得された当該関数を運転者毎操作・交通状況関数保持部があらかじめ保持しておく構成としても良い。また、運転者の属性（例えば年齢・性別など）毎に運転者毎操作・交通状況関数をあらかじめ保持しておく構成としても良い。本構成をとる場合には、運転者毎操作・交通状況関数を取得するために設けられる「交通状況情報取得部」と「運転者毎操作・交通状況関数取得部」は前述したドライビングシュミレータに設けられる構成とし、自動車には「運転者毎操作情報取得部」、「運転者毎操作・交通状況関数保持部」、「情報提供部」が設けられる構成としても良い。

「情報提供部」０１０５は、保持されている運転者毎操作・交通状況関数と、運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に情報提供を行うよう構成される。すなわち、情報提供部は取得された運転者毎操作情報から運転者毎操作・交通状況関数を用いて交通状況情報を取得し、取得した交通状況情報を運転者に提供するよう構成される。なお、情報提供部が取得した交通状況情報は取得された日時とともに交通状況情報提供装置の所定の記憶領域に保持される構成としても良い。その際に、交通状況情報取得部から取得した交通状況情報と、情報提供部が取得した交通状況情報は区別して保持されることが好ましい。

情報提供部における「交通状況情報を取得」とは、現在の自動車の交通状況情報だけでなく、今後の交通状況を予測して取得することも含まれる。例えば、運転者の車両操作から今後渋滞が予測された場合に、渋滞予測を交通状況情報として取得し、運転者に情報を提供する。また、運転者の車両操作から今後渋滞の解消が予測された場合に、渋滞の解消予測を交通状況情報として取得し、運転者に情報を提供する構成としても良い。

情報提供部における情報提供は、任意のタイミングで行われて良く、例えば所定の時間毎（例えば１０分毎）に行われる構成や、取得した今後の交通状況が前回取得した交通状況と異なるものであった場合に行われる構成としても良い。

「情報提供を行う」方法としては、例えば自動車のスピーカから音声による運転者への情報の発信や、カーナビゲーションシステムへの情報の表示などが考えられる。具体的には、今後渋滞が予測された場合に、「この先は渋滞が予測されます。」や「迂回することをお勧めします。」といったメッセージをスピーカから音声出力したり、カーナビゲーションシステムのディスプレイに表示しても良い。また、カーナビゲーションシステムに情報を出力することにより、ナビゲーションの精度を向上させる構成としても良い。すなわち、情報提供部が渋滞予測情報をカーナビゲーションシステムに提供することにより、当該システムは運転者に別のルート案内を行うことで渋滞を回避することが可能となる。

なお、本件発明において、「情報提供部」を設けずに、自動車の運転者毎の操作情報と交通状況情報との関係を明らかにする運転者毎操作・交通状況関数を取得する装置も本件発明の発明内容に十分含まれる。
＜具体的な構成＞

図２は実施形態１の交通状況情報提供装置を構成する基本的な各構成をハードウェアとして実現した際の構成の一例を示す概略図である。以下では「運転者毎操作情報取得部」、「交通状況情報取得部」、「運転者毎操作・交通状況関数取得部」、「運転者毎操作・交通状況関数保持部」、「情報提供部」の具体的な処理について説明する。

なおこの図にあるように、交通状況情報提供装置を構成する各装置は、それぞれ各種演算処理を実行するための「ＣＰＵ」０２０１と、「記憶装置（記憶媒体）」０２０２と、「メインメモリ」０２０３と、「出力インターフェース」０２０４と、「入力インターフェース」０２０５と、を備え、入出力インターフェースを介して、例えば「スピーカ」０２０６、「カーナビゲーションシステム」０２１２、「舵角センサ」０２０７、「スロットルポジションセンサー」０２０８、「速度計」０２０９、などの外部周辺装置と情報の送受信を行う。なお、記憶装置には「運転者毎操作情報取得プログラム」０２１０、「交通状況情報取得プログラム」０２２０、「運転者毎操作・交通状況関数取得プログラム」０２３０、「情報提供プログラム」０２４０が格納されており、ＣＰＵはこれら各種プログラムをメインメモリのワーク領域内に読み出して展開、実行する。なお、これらの構成は、「システムバス」０２１１などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。

（運転者毎操作情報取得部の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「運転者毎操作情報取得プログラム」０２１０をメインメモリに読み出して実行し、運転者毎操作情報を取得し、当該情報をメインメモリの所定アドレスに格納する。

（交通状況情報取得部の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「交通状況情報取得プログラム」０２２０をメインメモリに読み出して実行し、運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す情報である交通状況情報を取得し、当該情報をメインメモリの所定アドレスに格納する。

（運転者毎操作・交通状況関数取得／保持部の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「運転者毎操作・交通状況関数取得プログラム」０２３０をメインメモリに読み出して実行し、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、交通状況情報取得部にて取得された交通状況情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・交通状況関数を取得し、当該情報をメインメモリの所定アドレスに格納する。

（情報提供部の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「情報提供プログラム」０２４０をメインメモリに読み出して実行し、保持されている運転者毎操作・交通状況関数と、運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に情報提供を行う。
＜処理の流れ＞

図３は、実施形態１の交通状況情報提供装置における処理の流れの一例を示す図である。同図の処理の流れは以下のステップからなる。まず、ステップＳ０３０１において、運転者毎操作情報を取得する（運転者毎操作情報取得ステップ）。次に、ステップＳ０３０２において、運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す情報である交通状況情報を取得する（交通状況情報取得ステップ）。なお、ステップＳ０３０１とステップＳ０３０２は逆順序で行われても、また同時に行われても良い。そして、ステップＳ０３０３において、運転者毎操作情報と、交通状況情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・交通状況関数を取得する（運転者毎操作・交通状況関数取得ステップ）。その後、ステップＳ０３０４において、運転者毎操作・交通状況関数を保持する（運転者毎操作・交通状況関数保持ステップ）。そして、ステップＳ０３０５において、保持されている運転者毎操作・交通状況関数と、運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に情報提供を行う（情報提供ステップ）。上記のステップは装置が停止されるまで繰り返し行われる。
＜効果＞

以上のような構成をとることにより、自動車の操作情報をもとに運転手に対して交通状況を提供することが可能になる。
＜＜実施形態２＞＞
＜概要＞

本実施形態の交通状況情報提供装置は、基本的には実施形態１の交通状況情報提供装置と同様であるが、交通状況情報として運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す相情報であり他の自動車に走行を制約されることが少ない自由走行相と、自動車の進行に従って自由走行相の後に到来する渋滞の前段階となるメタ安定相と、自動車の進行に従ってメタ安定相の後に到来する渋滞を示す渋滞相と、を取得する点が異なる。
＜機能的構成＞

図４は実施形態２の交通状況情報提供装置の機能ブロックの一例を示す概要図である。例えば本件発明の交通状況情報提供装置は、「運転者毎操作情報取得部」０４０１と、「交通状況情報取得部」０４０２と、「運転者毎操作・交通状況関数取得部」０４０３と、「運転者毎操作・交通状況関数保持部」０４０４と、「情報提供部」０４０５と、から構成されることが考えられる。なお、「交通状況情報取得部」は「相情報取得手段」０４０６を、「運転者毎操作・交通状況関数取得部」は「運転者毎操作・相関数取得手段」０４０７を、「運転者毎操作・交通状況関数保持部」は「運転者毎操作・相関数保持手段」０４０８を、「情報提供部」は「相利用情報提供手段」０４０９を有している。以下実施形態１との相違点である「相情報取得手段」、「運転者毎操作・相関数取得手段」、「運転者毎操作・相関数保持手段」、「相利用情報提供手段」について説明する。

「相情報取得手段」０４０６は、交通状況情報として運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す相情報であり他の自動車に走行を制約されることが少ない自由走行相と、自動車の進行に従って自由走行相の後に到来する渋滞の前段階となるメタ安定相と、自動車の進行に従ってメタ安定相の後に到来する渋滞を示す渋滞相と、を取得するよう構成される。例えば運転中の自動車が現在渋滞の車列中を走行している場合には、運転者の車両操作が渋滞相により行われているとして取得する。なお、取得された相情報は、取得された日時や運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況情報提供装置の所定の記憶領域に保持される構成としても良い。

各相の取得方法として、例えば渋滞相を自動車の停止の発生を検知して取得し、メタ安定相を自動車の停止の発生前の期間であるとして取得しても良い。具体的には、運転中の自動車が短時間に複数回停止した際に、当該時間帯の運転者の車両操作を渋滞相中の操作であるとして取得し、当該時間帯の前の時間帯（例えば当該時間帯の直前の１０分間）における運転者の車両操作をメタ安定相の操作であるとして取得しても良い。

「運転者毎操作・相関数取得手段」０４０７は、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、相情報取得手段にて取得された相情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・相関数を取得するよう構成される。「運転者毎操作・相関数」とは、すなわち運転者毎操作情報と相情報についての関係を示す式である。本式を用いることにより、各運転者の車両操作から自動車の走行相を把握し、交通情報を提供することが可能となる。

運転者毎操作・相関数取得手段は、ニューラルネットワークを利用して運転者毎操作・相関数を取得しても良い。「ニューラルネットワーク」とは数学モデルの一つであり、多次元系や非線形系のデータ解析に有用な手法である。運転者毎操作・相関数の取得において、運転者毎操作情報や相情報は時間軸上で値として処理することができるため、ニューラルネットワークは当該関数の取得に好適である。なお、ニューラルネットワークの実現方法として種々の方法を用いることが可能であり、例えば誤差逆伝播法を用いて運転者毎操作・相関数を取得しても良い。

ニューラルネットワークを利用して運転者毎操作・相関数を取得する場合には、運転者毎操作情報と相情報が多いほど、運転者の車両操作と走行相の関係について正確に把握することが可能となる。すなわち、各相に対応した運転者毎操作情報を複数用いると、精度の良い運転者毎操作・相関数を取得することができる。各相に対応した運転者毎操作情報は、直接運転者毎操作情報取得部と相情報取得手段から得られる情報をもとに取得する場合でも、運転者の運転時間の増加とともに得られる各相に対応した運転者毎操作情報は増加していくため、精度の良い運転者毎操作・相関数を取得することができる。また別の一例として、運転者毎操作情報取得部と相情報取得手段から得られる各相に対応した運転者毎操作情報を、所定の時間間隔毎（例えば１０分毎）に分割して複数の情報とすることも可能である。

「運転者毎操作・相関数保持手段」０４０８は、運転者毎操作・相関数情報取得手段にて取得された運転者毎操作・相関数を保持するよう構成される。

「相利用情報提供手段」０４０９は、運転者毎操作・相関数保持手段にて保持されている運転者毎操作・相関数と、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に相情報を用いた情報提供を行うよう構成される。具体的には、例えば運転者の車両操作から運転者毎操作・相関数を用いてメタ安定相が取得された場合には、現在の自動車の走行相がメタ安定相であること、すなわち今後渋滞が予測されるとの情報を運転者に提供する。
＜具体的な構成＞

図５は実施形態２の交通状況情報提供装置を構成する基本的な各構成をハードウェアとして実現した際の構成の一例を示す概略図である。実施形態２の交通状況情報提供装置は、記憶装置が「相情報取得サブプログラム」、「運転者毎操作・相関数取得サブプログラム」、「相利用情報提供サブプログラム」を記憶する点と、交通状況情報として「相情報」を、運転者毎操作・交通状況関数として「運転者毎操作・相関数」を取得する点を除いて、実施形態１の交通状況情報提供装置と同様である。以下では、これまで説明していない「相情報取得手段」、「運転者毎操作・相関数取得手段」、「運転者毎操作・相関数保持手段」、「相利用情報提供手段」の具体的な処理について説明する。

なおこの図にあるように、交通状況情報提供装置を構成する各装置は、それぞれ各種演算処理を実行するための「ＣＰＵ」０５０１と、「記憶装置（記憶媒体）」０５０２と、「メインメモリ」０５０３と、「出力インターフェース」０５０４と、「入力インターフェース」０５０５と、を備え、入出力インターフェースを介して、例えば「スピーカ」０５０６、「カーナビゲーションシステム」０５１２、「舵角センサ」０５０７、「スロットルポジションセンサー」０５０８、「速度計」０５０９などの外部周辺装置と情報の送受信を行う。なお、記憶装置には「運転者毎操作情報取得プログラム」０５１０、「交通状況情報取得プログラム」０５２０、「運転者毎操作・交通状況関数取得プログラム」０５３０、「情報提供プログラム」０５４０、「相情報取得サブプログラム」０５５０、「運転者毎操作・相関数取得サブプログラム」０５６０、「相利用情報提供サブプログラム」０５７０が格納されており、ＣＰＵはこれら各種プログラムをメインメモリのワーク領域内に読み出して展開、実行する。なお、これらの構成は、「システムバス」０５１１などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。

（相情報取得手段の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「相情報取得サブプログラム」をメインメモリに読み出して実行し、相情報を取得し、当該情報をメインメモリの所定アドレスに格納する。

（運転者毎操作・相関数取得／保持部の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「運転者毎操作・相関数取得サブプログラム」をメインメモリに読み出して実行し、運転者毎操作・相関数を取得し、当該情報をメインメモリの所定アドレスに格納する。

（相利用情報提供部の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「相利用情報提供サブプログラム」をメインメモリに読み出して実行し、運転者毎に相情報を用いた情報提供を行う。
＜処理の流れ＞

図６は、実施形態２の交通状況情報提供装置における処理の流れの一例を示す図である。同図の処理の流れは以下のステップからなる。まず、ステップＳ０６０１において、運転者毎操作情報を取得する（運転者毎操作情報取得ステップ）。次に、ステップＳ０６０２において、運転者毎操作情報と関連付けて、相情報を取得する（相情報取得サブステップ）。そして、ステップＳ０６０３において、運転者毎操作・相関数を取得する（運転者毎操作・相関数取得サブステップ）。その後、ステップＳ０６０４において、運転者毎操作・交通状況関数を保持する（運転者毎操作・交通状況関数保持サブステップ）。そして、ステップＳ０６０５において、運転者毎に相情報を用いた情報提供を行う（相利用情報提供サブステップ）。上記のステップは装置が停止されるまで繰り返し行われる。
＜効果＞

以上のような構成をとることにより、自車両から得られる情報のみで渋滞を予測し回避ルートを提案するナビゲーションシステムの構築が可能になる。
＜＜実施形態３＞＞
＜概要＞

本実施形態の交通状況情報提供装置は、基本的には実施形態２の交通状況情報提供装置と同様であるが、カーナビゲーション機能により走行位置に関する属性情報である走行位置属性情報を取得し、運転者毎操作情報と、相情報と、運転者毎操作情報及び／又は相情報を取得した走行位置の走行位置属性情報と、に基づいて運転者毎操作・相関数を取得し、運転者に情報提供を行う点が異なる。
＜機能的構成＞

図７は実施形態３の交通状況情報提供装置の機能ブロックの一例を示す概要図である。例えば本件発明の交通状況情報提供装置は、「運転者毎操作情報取得部」０７０１と、「交通状況情報取得部」０７０２と、「運転者毎操作・交通状況関数取得部」０７０３と、「運転者毎操作・交通状況関数保持部」０７０４と、「情報提供部」０７０５と、「走行位置属性情報取得部」０７１０と、から構成されることが考えられる。なお、「交通状況情報取得部」は「相情報取得手段」０７０６を、「運転者毎操作・交通状況関数取得部」は「運転者毎操作・相関数取得手段」０７０７を、「運転者毎操作・交通状況関数保持部」は「運転者毎操作・相関数保持手段」０７０８を、「情報提供部」は「相利用情報提供手段」０７０９を有している。以下実施形態２との相違点である「走行位置属性情報取得部」、「運転者毎操作・相関数取得手段」について説明する。

「走行位置属性情報取得部」０７１０は、カーナビゲーション機能により走行位置に関する属性情報である走行位置属性情報を取得するよう構成される。すなわち、走行位置属性情報取得部は、カーナビゲーションシステムから自動車の走行位置と当該位置の属性情報を関連付けて取得する。「走行位置属性情報」とは、道路に限らず駐車場、信号なども含まれる。走行位置属性情報の取得は任意のタイミングで行われてよく、例えば所定の時間毎（例えば５分毎）で取得されても、交通状況情報を取得したタイミングで取得されても良い。なお、走行位置属性情報はカーナビゲーションシステムに限らず、ＧＰＳ等を用いて取得される構成としても良い。

本実施形態において、「運転者毎操作・相関数取得手段」０７０７は、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、相情報取得手段にて取得された相情報と、運転者毎操作情報及び／又は相情報を取得した走行位置の走行位置属性情報と、に基づいて運転者毎操作・相関数を取得するよう構成される。例えば自動車が赤信号に差し掛かっている場合に、運転者毎操作・相関数取得手段は、現在の運転者の車両操作が信号位置で所定の走行相（例えば自由走行相）により行われているとして取得する。

例えば短距離間に複数の信号が設置された道路を走行する場合には、信号により短時間に複数回自動車を停止する場合がある。その際に単純に自動車の走行状況のみを用いて走行相を判別しようとすると、自動車の停止が信号によるものであるにもかかわらず、渋滞相と判別されてしまう可能性がある。そこで、本実施形態の構成をとることにより、信号による停止と渋滞による停止を区別することが可能となり、運転者の車両操作がどういった事情で行われているかをより正確に把握することが可能となり、車両操作と走行相の関係についてより正確に把握することが可能となる。
＜具体的な構成＞

図８は実施形態３の交通状況情報提供装置を構成する基本的な各構成をハードウェアとして実現した際の構成の一例を示す概略図である。実施形態３の交通状況情報提供装置は、記憶装置が「走行位置属性情報取得プログラム」を記憶している点と、「カーナビゲーションシステム」から「走行位置属性情報」を取得する点を除いて、実施形態２の交通状況情報提供装置と同様である。以下では、「走行位置属性情報取得部」、「運転者毎操作・相関数取得部」の具体的な処理について説明する。

なおこの図にあるように、交通状況情報提供装置を構成する各装置は、それぞれ各種演算処理を実行するための「ＣＰＵ」０８０１と、「記憶装置（記憶媒体）」０８０２と、「メインメモリ」０８０３と、「出力インターフェース」０８０４と、「入力インターフェース」０８０５と、を備え、入出力インターフェースを介して、例えば「スピーカ」０８０６、「カーナビゲーションシステム」０８１２、「舵角センサ」０８０７、「スロットルポジションセンサー」０８０８、「速度計」０８０９などの外部周辺装置と情報の送受信を行う。なお、記憶装置には「運転者毎操作情報取得プログラム」０８１０、「交通状況情報取得プログラム」０８２０、「運転者毎操作・交通状況関数取得プログラム」０８３０、「情報提供プログラム」０８４０、「相情報取得サブプログラム」０８５０、「運転者毎操作・相関数取得サブプログラム」０８６０、「相利用情報提供サブプログラム」０８７０、「走行位置属性情報取得プログラム」０８８０が格納されており、ＣＰＵはこれら各種プログラムをメインメモリのワーク領域内に読み出して展開、実行する。なお、これらの構成は、「システムバス」０８１１などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。

（走行位置属性情報取得部の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「走行位置属性情報取得プログラム」をメインメモリに読み出して実行し、カーナビゲーション機能により走行位置に関する属性情報である走行位置属性情報を取得し、当該情報をメインメモリの所定アドレスに格納する。

（運転者毎操作・相関数取得部の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「運転者毎操作・相関数取得サブプログラム」をメインメモリに読み出して実行し、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、相情報取得手段にて取得された相情報と、運転者毎操作情報及び／又は相情報を取得した走行位置の走行位置属性情報と、に基づいて運転者毎操作・相関数を取得し、当該情報をメインメモリの所定アドレスに格納する。
＜処理の流れ＞

図９は、実施形態３の交通状況情報提供装置における処理の流れの一例を示す図である。同図の処理の流れは以下のステップからなる。まず、ステップＳ０９０１において、運転者毎操作情報を取得する（運転者毎操作情報取得ステップ）。次に、ステップＳ０９０２において、運転者毎操作情報と関連付けて、相情報を取得する（相情報取得サブステップ）。そして、ステップＳ０９０３において、走行位置属性情報を取得する（走行位置属性情報取得ステップ）。そして、ステップＳ０９０４において、運転者毎操作・相関数を取得する（運転者毎操作・相関数取得サブステップ）。その後、ステップＳ０９０５において、運転者毎操作・交通状況関数を保持する（運転者毎操作・交通状況関数保持サブステップ）。そして、ステップＳ０９０６において、運転者毎に相情報を用いた情報提供を行う（相利用情報提供サブステップ）。
＜効果＞

以上のような構成をとることにより、実施形態１や２の構成と比較して、運転者の車両操作と走行相の関係についてより正確に把握することが可能となり、自車両から得られる情報のみでより正確に渋滞を予測し回避ルートを提案するナビゲーションシステムの構築が可能になる。
＜＜実施形態４＞＞
＜概要＞

本実施形態の交通状況情報提供装置は、基本的には実施形態２又は３の交通状況情報提供装置と同様であるが、運転者毎操作・相関数保持手段にて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断する点が異なる。
＜機能的構成＞

図１０は実施形態４の交通状況情報提供装置の機能ブロックの一例を示す概要図である。例えば本件発明の交通状況情報提供装置は、「運転者毎操作情報取得部」１００１と、「交通状況情報取得部」１００２と、「運転者毎操作・交通状況関数取得部」１００３と、「運転者毎操作・交通状況関数保持部」１００４と、「情報提供部」１００５と、「運転者毎操作・相関数収束判断部」１０１０から構成されることが考えられる。なお、「交通状況情報取得部」は「相情報取得手段」１００６を、「運転者毎操作・交通状況関数取得部」は「運転者毎操作・相関数取得手段」１００７を、「運転者毎操作・交通状況関数保持部」は「運転者毎操作・相関数保持手段」１００８を、「情報提供部」は「相利用情報提供手段」１００９を有している。なお、実施形態３で説明した「走行位置属性情報取得部」を有していても良い。以下実施形態２又は３との相違点である「運転者毎操作・相関数収束判断部」について説明する。

「運転者毎操作・相関数収束判断部」１０１０は、運転者毎操作・相関数保持手段にて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断するよう構成される。「運転者毎操作・相関数の収束を判断する」方法として、運転者毎操作・相関数を用いた処理が保持された当該関数と新たに取得する当該関数とで近似している場合、例えば運転者毎操作・相関数に用いられる係数値が保持された当該関数と新たに取得する当該関数とで近似している場合などに、当該関数が収束したと判断しても良い。

相利用情報提供手段は、運転者毎運転者毎操作・相関数収束判断部での判断が運転者毎操作・相関数が収束したとの判断結果である場合には当該収束が判断された運転者毎操作・相関数を変更しないで用いて情報提供を行っても良い。通常運転者の車両操作は大きく変化しないものと考えられ、当該関数が収束した場合には、今後当該関数を新たに更新する必要は生じない。本構成をとることにより、交通状況情報提供装置の処理量を低減することが可能となる。なお、所定の時間（例えば１年間）が経過した際に、過去の運転者毎運転者毎操作・相関数収束判断部での判断を無効として、再度判断を行う構成としても良い。

さらに、本実施形態の交通状況情報提供装置は、上記の構成に加えて機能停止部を有していても良い。「機能停止部」は、運転者毎操作・相関数保持手段にて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断した結果当該収束が判断された場合には、以後相情報取得手段又は／及び運転者毎操作・相関数取得手段の機能を停止するよう構成される。当該関数の収束が判断された場合には、相情報や運転者毎操作・相関数を取得する必要がない。そこで本構成をとることにより、当該装置の処理量を低減することが可能となり、効率的である。
＜具体的な構成＞

図１１は実施形態４の交通状況情報提供装置を構成する基本的な各構成をハードウェアとして実現した際の構成の一例を示す概略図である。実施形態４の交通状況情報提供装置は、記憶装置が「操作・相関数収束判断プログラム」、「機能停止プログラム」を記憶している点を除いて、実施形態２又は３の交通状況情報提供装置と同様である。なお、実施形態３で説明した走行位置属性情報取得部が設けられる場合には、「走行位置属性情報取得プログラム」が記憶され、「カーナビゲーションシステム」から「走行位置属性情報」が取得される。また、機能停止部が設けられない場合には「機能停止プログラム」は記憶されない。以下では、これまで説明していない「運転者毎操作・相関数収束判断部」、「機能停止部」の具体的な処理について説明する。

なおこの図にあるように、交通状況情報提供装置を構成する各装置は、それぞれ各種演算処理を実行するための「ＣＰＵ」１１０１と、「記憶装置（記憶媒体）」１１０２と、「メインメモリ」１１０３と、「出力インターフェース」１１０４と、「入力インターフェース」１１０５と、を備え、入出力インターフェースを介して、例えば「スピーカ」１１０６、「カーナビゲーションシステム」１１０７、「舵角センサ」１１０７、「スロットルポジションセンサー」１１０８、「速度計」１１０９などの外部周辺装置と情報の送受信を行う。なお、記憶装置には「運転者毎操作情報取得プログラム」１１１０、「交通状況情報取得プログラム」１１２０、「運転者毎操作・交通状況関数取得プログラム」１１３０、「情報提供プログラム」１１４０、「相情報取得サブプログラム」１１５０、「運転者毎操作・相関数取得サブプログラム」１１６０、「相利用情報提供サブプログラム」１１７０、「操作・相関数収束判断プログラム」１１８０、「機能停止プログラム」１１９０が格納されており、ＣＰＵはこれら各種プログラムをメインメモリのワーク領域内に読み出して展開、実行する。機能停止部が設けられていない場合には、機能停止プログラムは記憶されない。なお、これらの構成は、「システムバス」１１１１などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。

（運転者毎操作・相関数収束判断部の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「操作・相関数収束判断プログラム」をメインメモリに読み出して実行し、運転者毎操作・相関数保持手段にて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断し、当該情報をメインメモリの所定アドレスに格納する。

（機能停止部の具体的な処理）
ＣＰＵは、記憶装置から「機能停止プログラム」をメインメモリに読み出して実行し、運転者毎操作・相関数保持手段にて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断した結果当該収束が判断された場合には、以後相情報取得手段又は／及び運転者毎操作・相関数取得手段の機能を停止する。
＜処理の流れ＞

図１２は、実施形態４の交通状況情報提供装置における処理の流れの一例を示す図である。同図の流れは以下のステップからなる。まず、ステップＳ１２０１において、運転者毎操作情報を取得する（運転者毎操作情報取得ステップ）。次に、ステップＳ１２０２において、運転者毎操作情報と関連付けて、相情報を取得する（相情報取得サブステップ）。そして、ステップＳ１２０３において、運転者毎操作・相関数を取得する（運転者毎操作・相関数取得サブステップ）。そして、ステップＳ１２０４において、運転者毎操作・相関数の収束を判断する（操作・相関数収束判断ステップ）。運転者毎操作・相関数が収束していないと判断された場合には、ステップＳ１２０５において、運転者毎操作・相関数を保持する（運転者毎操作・相関数保持サブステップ）。その後、ステップＳ１２０６において、運転者毎に相情報を用いた情報提供を行う（相利用情報提供サブステップ）。その後ステップＳ１２０１に戻る。また、運転者毎操作・相関数の収束が判断された場合には、ステップＳ１２０７において、相情報取得手段又は／及び運転者毎操作・相関数取得手段の機能を停止する（機能停止ステップ）。なお、機能停止部が設けられない場合にはステップＳ１２０７は行われない。その後、ステップＳ１２０８において、運転者毎操作情報を取得する（収束後運転者毎操作情報取得ステップ）。そして、ステップＳ１２０９において、運転者毎に相情報を用いた情報提供を行う（収束後相利用情報提供ステップ）。
＜効果＞

以上のような構成をとることにより、実施形態３と比べて効率の良い、自車両から得られる情報のみで渋滞を予測し回避ルートを提案するナビゲーションシステムの構築が可能になる。

以下本実施例において、運転者毎操作情報から走行相を判別可能なモデルの検討結果について実験結果とともに説明する。
＜＜被験者実験によるデータ集積及び解析＞＞
＜実験概要＞

実験は再現性や被験者の安全などを考慮して、６軸揺動式ドライビングシミュレータを用いた模擬走行実験とし、被験者は普通自動車運転免許を所持している者２０名を対象とした。実験を行う際、被験者に対しては「道路に適した速度で走行すること」という指示だけを与えた。また、作為的な運転を防ぐために、全ての実験が終了する前に実験の目的を被験者に知らせなかった。なお、実験に際しては、芝浦工業大学生命工学研究に関する倫理審査を受け承認されており、実験前に実験内容や個人情報の保護についての説明を行い、同意を得た上で実験を実施した。

実験では２０分の間、自動車専用道路を模擬した片側２車線のコースで自由走行相とメタ安定相状態の中をそれぞれ１０分走行し、小休止の後に別のコースを同様に走行する形式とした。４コースの走行を１セットとし、被験者１名につき合計５セット実施したため、１０分間の自由走行相データを２０種類、メタ安定相データを２０種類得た。なお、メタ安定相は車両密度が２０（台／ｋｍ)以上として被験者に運転をしてもらった。
＜自由走行相とメタ安定相における運転手毎の車両操作の特徴＞

実験により得られたデータの特徴や違いを考察する。代表として被験者Ｎｏ．１と被験者Ｎｏ．２における自由走行相とメタ安定相の走行データを図１３、図１４に示す。横軸は時間（Ｔｉｍｅ）を、縦軸は各データを表している。図１３（ａ）、（ｂ）において被験者Ｎｏ．１の特徴を観察すると、スロットル開度（Ｔｈｒｏｔｔｌｅ ｏｐｅｎｉｎｇ）では、自由走行相におけるスロットル踏み込み時間と次の踏み込みまでの間隔がメタ安定相の場合と比較してやや長く、規則的になっている。また、それに伴って速度変化（Ｓｐｅｅｄ）もメタ安定相の方が比較的緩やかに変動している。次にステアリング操舵角度（Ｓｔｅｅｒｉｎｇ ａｎｇｌｅ）に注目すると、直線路(図１３（ａ）の１３０（ｓ）付近)において自由走行相ではステアリング操作がわずかに加わっているのに対し、メタ安定相(図１３（ｂ）の７００（ｓ）以降)ではステアリング操作量が減少している箇所がある。

次に図１４（ａ）、（ｂ）において被験者Ｎｏ．２の特徴を観察すると、スロットル開度では、自由走行相においてスロットルの踏み込み量を一定に維持する傾向があるが、メタ安定相ではそれが見られない。また、それに伴って速度変化は自由走行相の方が比較的緩やかに変動している。次にステアリング操作角度に注目すると、直線路におけるステアリング操作はメタ安定相において、より微細な操作が多く行われていることが分かる。これは被験者Ｎｏ．１に見られた特徴とは対照的である。

以上の結果から各データの変動の細かさや振幅が異なることが考えられるため、フーリエ変換によって各データに含まれる周波数成分を調べる。この周波数成分は、同一走行相を走行した１０分間のデータから求めた。サンプリング周波数は、ステアリング操舵角、スロットル開度、速度とも運転手操作の従来研究で多用される１Ｋ（Ｈｚ）とした。フーリエ変換した結果を図１５、１６に示す。横軸は周波数（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を、縦軸はスペクトル密度（Ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｅｎｓｉｔｙ）を表している。

図１５において被験者Ｎｏ．１について見ると、ステアリング操舵角度においては自由走行相の方が高周波帯域に信号が多く出ており、スロットル開度における周波数成分に大きな違いは見られない。また、速度においてはメタ安定相の方が高周波帯域に信号が多く出ている。

次に図１６において被験者Ｎｏ．２について見ると、ステアリング操舵角度の周波数成分においては大きな違いは見られず、スロットル開度の周波数成分においては自由走行相に高周波帯域の信号が多く出ている。速度についてはメタ安定相の方が高周波帯域に偏っている。

以上２名の被験者を比較することで、自由走行相とメタ安定相における運転手毎の車両操作にはそれぞれ異なる特徴があることが確認できた。しかし被験者間に共通して見られる特徴はなく個人差があることが分かり、共通の判別関数を用いての走行相判別が出来ないことがわかった。したがって、機械学習手法であるニューラルネットワークシステム（以下ＮＮＳ）を用いて個人差を考慮したパターン分類を行う必要があると考えた。
＜走行相判別に適する特徴量の検討＞

運転手毎の運転動作には個人差があり、一貫した特徴はないことが分かった。そこで周波数成分の違いの原因について考察し、自由走行相とメタ安定相の違いを表すことのできる特徴量を検討した。

まず周波数成分に違いが現れたのは、周辺車両との車間距離などの外部環境が変化したためであると考えられる。このことを考慮して自由走行相とメタ安定相の違いについて考えた。まず自由走行相では周辺車両が少ないため、運転手が運転しやすいタイミングで速度の加減やステアリングの操舵操作を行っていると考えられる。次にメタ安定相では自由走行相と比較して周辺車両が多いため、他車両の接近などが頻繁に発生する。 これにより運転手が持つ特有の反応特性での操作の他に、他車両から受けた影響による反応が追加されたり、運転手の持つ反応特性自体が変化したりすることが考えられる。したがって自由走行相とメタ安定相では周波数成分の分散値に違いが現れると考えられる。

次に、自由走行相とメタ安定相におけるステアリング操舵角度、スロットル開度、速度の周波数成分の分散値の箱ひげ図を図１７、図１８に示す。図１７は被験者Ｎｏ．１の自由走行相（Ｆｒｅｅ）とメタ安定相（Ｍｅｔａ）のデータを、図１８は被験者Ｎｏ．２の各データを表している。なお、縦軸が分散値（ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ）を表している。分散値は、各走行相の２０種類の周波数成分とそれらの平均値との差の２乗を２０で割ったものである。以下の箱ひげ図では上から最大値、第３四分位数、中央値、第１四分位数、最小値を示す。

図１９に２０名全員分の走行データの周波数成分の分散値の平均値を示す。なお、横軸は各被験者（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｎｏ.）を、縦軸は分散値（Ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ）を表している。各被験者における運転手挙動の周波数成分の分散値を見ると、自由走行相とメタ安定相で分散値が異なる傾向があり、走行相判別に適する特徴量であると考えられる。また、速度とスロットル開度に見られる傾向として、これらの周波数成分の分散値は、自由走行相とメタ安定相とも近い値をとることが分かる。
＜＜ＮＮＳによる走行相判別結果とその考察＞＞
＜機械学習法を用いたメタ安定相検出モデル＞

実験結果より走行相と運転手の車両操作の間に関係があると推定できたが、人間にはそれぞれ個人差があるため全ての運転手に共通の変化が見られるとは限らない。したがって、個人差を考慮した上で走行相の判別を行っていかなければならないと考えられる。そのため、共通のモデルを用いながらも機械学習で運転手ごとの特徴を学習する走行相判別を行うこととする。機械学習は対象となるデータの特徴や使用目的などに応じて様々な手法が提案されているため、まずは適切であると考えられる手法を選択する。運転手挙動の特性に注目すると、運転制御特性は非線形であることが分かっているため非線形で分類可能な手法が適切と考えられる。このことから候補となる手法として、ＮＮＳが考えられる。

ＮＮＳの特性として、非線形、非定常性、高次の統計量に対して有効であるということが分かっており、本実験の解析ではニューロン間の結合を学習により変化させることで計算コストを抑えつつ学習能力を向上させる誤差逆伝搬法を用いた。

誤差逆伝搬法は入力信号を入力層、中間層、出力層の順に通し、出力層における教師信号との誤差をフィードバックさせることでニューロン間の結合の強さを変更し、学習していくものである。本実験では、入力信号が運転動作で教師信号がメタ安定相と自由走行相となる。
＜入力信号の選定＞

走行相判別に適する特徴量は周波数成分の分散値であることが分かったため、各走行相の分散値（各走行相が最大数２０で入力信号としては最大数４０）を用いることで走行相判別が可能であるか検討した。

ＮＮＳによってパターン分類を行うためには、データを分割する判別関数が存在する必要がある。そこで、周波数成分の分散値を図式化して判別関数の有無を推測した。ステアリング操舵角度、スロットル開度、速度の周波数成分の分散値の散布図を図２０に示す。ただし本図に示すデータは、ステアリング操舵角度、スロットル開度、速度のそれぞれにおいて正規化処理をしている。また、これらの図は自由走行相とメタ安定相が分割されて見える視点とした。

図２０（ａ）、（ｂ）を見ると、自由走行相とメタ安定相が概ね分かれたクラスタ状に見えるため、自由走行相とメタ安定相を分割する判別関数はそれぞれの被験者毎に存在することが考えられる。したがって走行相判別には、ステアリング操舵角度、スロットル開度、速度の周波数成分の分散値を用いた。
＜誤差逆伝搬法の構成要素＞

入力信号を用いたシミュレーションを通してＮＮＳの構造を検討し、判別結果からＮＮＳの有効性を分析する。まずはモデル構造について検討するが、ＮＮＳの設計理論は確立されておらず、対象となる信号を用いてシミュレーションを繰り返しながら決定していく必要がある。本実験で用いるＮＮＳのモデルである誤差逆伝搬法においては、入力層のニューロン数(入力信号の種類)と Ｔｒａｉｎｉｎｇ信号・Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ信号・Ｔｅｓｔｉｎｇ信号の比率、中間層のニューロン数、教師信号の有無などを決定する必要があるため、これらの特徴も踏まえつつ検討していく。

まず入力層、中間層のニューロン数について検討する。各層のニューロン数は多いほどパターン識別能力が高くなるが、誤判断率も高くなる性質があるため適切な値を選択する必要がある。ここで層ごとに考えると、入力層のニューロン数はステアリング操舵角度、スロットル開度、速度の周波数成分の分散値を用いると考えて３個とする。これを固定として、中間層のニューロン数を調整することでモデルの最適化をする。中間層のニューロン数はシミュレーションにより決定する。

次に教師信号について検討する。本実験における出力は自由走行相とメタ安定相のいずれかであるため、教師信号として自由走行相を１、メタ安定相を０とする。

次に入力信号をＴｒａｉｎｉｎｇ信号・Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ信号・Ｔｅｓｔｉｎｇ信号に配分する割合を検討する。そこでまずそれぞれの信号の持つ意味を説明する。まずＴｒａｉｎｉｎｇ信号とは、出力層の誤差率に沿ってネットワークの結合を最適化していく際に用いられる信号である。次にＶａｌｉｄａｔｉｏｎ信号とは、ネットワークの最適化が完了し学習の終了を確認する信号である。最後にＴｅｓｔｉｎｇ信号とは、学習後にネットワークの性能を確認する信号である。それぞれに配分する入力信号の比率は、シミュレーションにより決定する。
＜シミュレーション結果と考察＞

ここでは構成要素ごとにシミュレーションを行い、それぞれの最適値を決定した。なお決定項目は入力層のニューロン数と教師信号であり、シミュレーションにおいて変化させないものとする。
＜中間層のニューロン数＞

Ｔｒａｉｎｉｎｇ信号、Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ信号、Ｔｅｓｔｉｎｇ信号の比率を７０％、１５％、１５％に固定した状態で、中間層のニューロン数を５個から４０個まで５個刻みで変化させてそれぞれ１０回ずつシミュレーションを行いその平均判別率を測定した。なお、シミュレーションでは、同一走行相のクラスタから外れ、別走行相のクラスタも飛び越えるほど顕著な外れ値を除外した上で行っている。この外れ値は各走行相で最大１０％存在した。なお、外れ値を除外せずに実施すると約１０％判別率が下がった。以上のシミュレーション結果より、中間層のニューロン数は全被験者の平均判別率が最大となる３０個とする。
＜Ｔｒａｉｎｉｎｇ信号・Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ信号・Ｔｅｓｔｉｎｇ信号比率＞

中間層のニューロン数は前述のシミュレーション結果より３０個とし、Ｔｒａｉｎｉｎｇ信号・Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ信号・Ｔｅｓｔｉｎｇ信号への配分比率を変化させてシミュレーションを行った。

以上のシミュレーション結果より、Ｔｒａｉｎｉｎｇ信号・Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ信号・Ｔｅｓｔｉｎｇ信号の配分比率を全被験者とも６０：２０：２０（入力データ数が４０であれば配分比率をそれぞれ ２４：８：８）としたとき全被験者の判別率の平均値が最も高くなった。
＜走行相判別モデル＞

図２１は全被験者の判別率の平均値が最も高くなった走行相判別モデルの概要を示す。本図において、入力層としてステアリング角度（ｓｔｅｅｒｉｎｇ ａｎｇｌｅ）、スロットル開度（ｔｈｒｏｔｔｌｅ ｏｐｅｎｉｎｇ）、車速（ｓｐｅｅｄ）の周波数成分の分散情報を入力する３つのニューロンを、中間層として３０つのニューロンを、出力層として自由走行相（Ｆｒｅｅ ｆｌｏｗ ｐｈａｓｅ）とメタ安定相（Ｍｅｔａ-ｓｔａｂｌｅ ｐｈａｓｅ）を出力する２つのニューロンを使用した走行相判別モデルの概要について示している。

図２２は、図２１の走行相判別モデルを用いて走行相判別を行った判別結果を示している。図２２より、被験者（Ｔｅｓｔ ｓｕｂｊｅｃｔ）の走行相判別率（Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ ｒａｔｅ）は平均８１．６５％となった。完全に走行相を判別できなかった原因として、ＮＮＳの特性として発生する誤判断が考えられる。これを完全になくすことは現実的に不可能であるため、モデル構造を検討することで最小限に抑えることが重要である。次に、被験者によっては実験のときの精神状態や体調によって車両操作が大きく変化する場合があり、これにより判別率が低下したと考えられる。これについては、今回用いた入力信号以外を補助的に入力することで対処する必要があると考えられる。

判別率を低下させたと考えられるこれらの影響については、今後の課題として対処していく必要がある。

０１０１：運転者毎操作情報取得部、０１０２：交通状況情報取得部、０１０３：運転者毎操作・交通状況関数取得部、０１０４：運転者毎操作・交通状況関数保持部、０１０５：情報提供部

Claims (25)

1. 自動車の運転者毎の操作情報である運転者毎操作情報を取得する運転者毎操作情報取得部と、
   運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す情報である交通状況情報を取得する交通状況情報取得部と、
   運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、交通状況情報取得部にて取得された交通状況情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・交通状況関数を取得する運転者毎操作・交通状況関数取得部と、
   運転者毎操作・交通状況関数取得部にて取得された運転者毎操作・交通状況関数を保持する運転者毎操作・交通状況関数保持部と、
   保持されている運転者毎操作・交通状況関数と、運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に情報提供を行う情報提供部と、を有し、
   運転者毎操作情報取得部は、
   自動車の運転者毎のステアリングの操作情報として経時的なステアリング操作角度情報である経時ステアリング操作角度情報を取得する経時ステアリング操作角度情報取得手段と、
   スロットルの操作情報として経時的なスロットルの開度情報である経時スロットル開度情報を取得する経時スロットル開度情報取得手段と、
   スピード情報として経時的なスピード情報である経時スピード情報を取得する経時スピード情報取得手段と、
   ブレーキ操作情報として経時的なブレーキ操作情報である経時ブレーキ操作情報を取得する経時ブレーキ操作情報取得手段と、
   トランスミッション情報として経時的なトランスミッションの選択情報である経時トランスミッション選択情報を取得する経時トランスミッション選択情報取得手段と、
   のいずれか一以上を有し、
   前記運転者毎操作情報取得部が有する各手段が経時的な情報として取得する情報が、周波数成分の分散状態を示す周波数成分分散情報である
   交通状況情報提供装置。
2. 運転者毎操作情報はステアリングの操作情報、スロットルの操作情報、スピード情報、ブレーキ操作情報、トランスミッション情報のいずれか一以上である請求項１に記載の交通状況情報提供装置。
3. 交通状況情報取得部は、交通状況情報として運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す相情報であり他の自動車に走行を制約されることが少ない自由走行相と、自動車の進行に従って自由走行相の後に到来する渋滞の前段階となるメタ安定相と、自動車の進行に従ってメタ安定相の後に到来する渋滞を示す渋滞相と、を取得する相情報取得手段を有し、
   運転者毎操作・交通状況関数取得部は、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、相情報取得手段にて取得された相情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・相関数を取得する運転者毎操作・相関数取得手段を有し、
   運転者毎操作・交通状況関数保持部は、運転者毎操作・相関数情報取得手段にて取得された運転者毎操作・相関数を保持する運転者毎操作・相関数保持手段を有し、
   情報提供部は、運転者毎操作・相関数保持手段にて保持されている運転者毎操作・相関数と、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に相情報を用いた情報提供を行う相利用情報提供手段を有する、
   請求項１又は２に記載の交通状況情報提供装置。
4. 相情報取得手段は、渋滞相を自動車の停止の発生を検知して取得し、メタ安定相を自動車の停止の発生前の期間であるとして取得する請求項３に記載の交通状況情報提供装置。
5. 運転者毎操作・相関数取得手段は、ニューラルネットワークを利用して運転者毎操作・相関数を取得する請求項３又は４に記載の交通状況情報提供装置。
6. カーナビゲーション機能により走行位置に関する属性情報である走行位置属性情報を取得する走行位置属性情報取得部をさらに有し、
   運転者毎操作・相関数取得手段は、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、相情報取得手段にて取得された相情報と、運転者毎操作情報及び／又は相情報を取得した走行位置の走行位置属性情報と、に基づいて運転者毎操作・相関数を取得する請求項３から５のいずれか一に記載の交通状況情報提供装置。
7. 運転者毎操作・相関数保持手段にて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断する運転者毎操作・相関数収束判断部をさらに有し、 相利用情報提供手段は、運転者毎運転者毎操作・相関数収束判断部での判断が運転者毎操作・相関数が収束したとの判断結果である場合には当該収束が判断された運転者毎操作・相関数を変更しないで用いて情報提供を行う請求項３から６のいずれか一に記載の交通状況情報提供装置。
8. 運転者毎操作・相関数保持手段にて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断した結果当該収束が判断された場合には、以後相情報取得手段又は／及び運転者毎操作・相関数取得手段の機能を停止する機能停止部をさらに有する請求項７に記載の交通状況情報提供装置。
9. 自動車の運転者毎の操作情報である運転者毎操作情報を取得する運転者毎操作情報取得ステップと、
   運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す情報である交通状況情報を取得する交通状況情報取得ステップと、
   運転者毎操作情報取得ステップにて取得された運転者毎操作情報と、交通状況情報取得ステップにて取得された交通状況情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・交通状況関数を取得する運転者毎操作・交通状況関数取得ステップと、
   運転者毎操作・交通状況関数取得ステップにて取得された運転者毎操作・交通状況関数を保持する運転者毎操作・交通状況関数保持ステップと、
   保持されている運転者毎操作・交通状況関数と、運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に情報提供を行う情報提供ステップと、を有し、
   運転者毎操作情報取得ステップは、
   自動車の運転者毎のステアリングの操作情報として経時的なステアリング操作角度情報である経時ステアリング操作角度情報を取得する経時ステアリング操作角度情報取得サブステップと、
   スロットルの操作情報として経時的なスロットルの開度情報である経時スロットル開度情報を取得する経時スロットル開度情報取得サブステップと、
   スピード情報として経時的なスピード情報である経時スピード情報を取得する経時スピード情報取得サブステップと、
   ブレーキ操作情報として経時的なブレーキ操作情報である経時ブレーキ操作情報を取得する経時ブレーキ操作情報取得サブステップと、
   トランスミッション情報として経時的なトランスミッションの選択情報である経時トランスミッション選択情報を取得する経時トランスミッション選択情報取得サブステップと、のいずれか一以上を有し、
   前記運転者毎操作情報取得ステップが有する各サブステップが経時的な情報として取得する情報が、周波数成分の分散状態を示す周波数成分分散情報である
   交通状況情報提供方法。
10. 運転者毎操作情報はステアリングの操作情報、スロットルの操作情報、スピード情報、ブレーキ操作情報、トランスミッション情報のいずれか一以上である請求項９に記載の交通状況情報提供方法。
11. 交通状況情報取得ステップは、交通状況情報として運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す相情報であり他の自動車に走行を制約されることが少ない自由走行相と、自動車の進行に従って自由走行相の後に到来する渋滞の前段階となるメタ安定相と、自動車の進行に従ってメタ安定相の後に到来する渋滞を示す渋滞相と、を取得する相情報取得サブステップを有し、
    運転者毎操作・交通状況関数取得ステップは、運転者毎操作情報取得ステップにて取得された運転者毎操作情報と、相情報取得サブステップにて取得された相情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・相関数を取得する運転者毎操作・相関数取得サブステップを有し、
    運転者毎操作・交通状況関数保持ステップは、運転者毎操作・相関数取得サブステップにて取得された運転者毎操作・相関数を保持する運転者毎操作・相関数保持サブステップを有し、
    情報提供ステップは、運転者毎操作・相関数保持サブステップにて保持されている運転者毎操作・相関数と、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に相情報を用いた情報提供を行う相利用情報提供サブステップを有する、
    請求項９又は１０に記載の交通状況情報提供方法。
12. 相情報取得サブステップは、渋滞相を自動車の停止の発生を検知して取得し、メタ安定相を自動車の停止の発生前の期間であるとして取得する請求項１１に記載の交通状況情報提供方法。
13. 運転者毎操作・相関数取得サブステップは、ニューラルネットワークを利用して運転者毎操作・相関数を取得する請求項１１又は１２に記載の交通状況情報提供方法。
14. カーナビゲーション機能により走行位置に関する属性情報である走行位置属性情報を取得する走行位置属性情報取得ステップをさらに有し、
    運転者毎操作・相関数取得サブステップは、運転者毎操作情報取得ステップにて取得された運転者毎操作情報と、相情報取得サブステップにて取得された相情報と、運転者毎操作情報及び／又は相情報を取得した走行位置の走行位置属性情報と、に基づいて運転者毎操作・相関数を取得する請求項１１から１３のいずれか一に記載の交通状況情報提供方法。
15. 運転者毎操作・相関数保持サブステップにて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断する操作・相関数収束判断ステップをさらに有し、
    相利用情報提供サブステップは、運転者毎操作・相関数収束判断ステップでの判断が運転者毎操作・相関数が収束したとの判断結果である場合には当該収束が判断された運転者毎操作・相関数を変更しないで用いて情報提供を行う請求項１１から１４のいずれか一に記載の交通状況情報提供方法。
16. 運転者毎操作・相関数保持サブステップにて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断した結果当該収束が判断された場合には、以後相情報取得サブステップ又は／及び運転者毎操作・相関数取得サブステップの機能を停止する機能停止ステップをさらに有する請求項１５に記載の交通状況情報提供方法。
17. 自動車の運転者毎の操作情報である運転者毎操作情報を取得する運転者毎操作情報取得ステップと、
    運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す情報である交通状況情報を取得する交通状況情報取得ステップと、
    運転者毎操作情報取得ステップにて取得された運転者毎操作情報と、交通状況情報取得ステップにて取得された交通状況情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・交通状況関数を取得する運転者毎操作・交通状況関数取得ステップと、
    運転者毎操作・交通状況関数取得ステップにて取得された運転者毎操作・交通状況関数を保持する運転者毎操作・交通状況関数保持ステップと、
    保持されている運転者毎操作・交通状況関数と、運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に情報提供を行う情報提供ステップと、
    を計算機に実行させるための交通状況情報提供プログラムであって、
    運転者毎操作情報取得ステップは、
    自動車の運転者毎のステアリングの操作情報として経時的なステアリング操作角度情報である経時ステアリング操作角度情報を取得する経時ステアリング操作角度情報取得サブステップと、
    スロットルの操作情報として経時的なスロットルの開度情報である経時スロットル開度情報を取得する経時スロットル開度情報取得サブステップと、
    スピード情報として経時的なスピード情報である経時スピード情報を取得する経時スピード情報取得サブステップと、
    ブレーキ操作情報として経時的なブレーキ操作情報である経時ブレーキ操作情報を取得する経時ブレーキ操作情報取得サブステップと、
    トランスミッション情報として経時的なトランスミッションの選択情報である経時トランスミッション選択情報を取得する経時トランスミッション選択情報取得サブステップと、
    のいずれか一以上を有し、
    前記運転者毎操作情報取得ステップが有する各サブステップが経時的な情報として取得する情報が、周波数成分の分散状態を示す周波数成分分散情報である
    交通状況情報提供プログラム。
18. 運転者毎操作情報はステアリングの操作情報、スロットルの操作情報、スピード情報、ブレーキ操作情報、トランスミッション情報のいずれか一以上である請求項１７に記載の交通状況情報提供プログラム。
19. 交通状況情報取得ステップは、交通状況情報として運転者毎操作情報と関連付けて、交通状況を示す相情報であり他の自動車に走行を制約されることが少ない自由走行相と、自動車の進行に従って自由走行相の後に到来する渋滞の前段階となるメタ安定相と、自動車の進行に従ってメタ安定相の後に到来する渋滞を示す渋滞相と、を取得する相情報取得サブステップを有し、
    運転者毎操作・交通状況関数取得ステップは、運転者毎操作情報取得ステップにて取得された運転者毎操作情報と、相情報取得サブステップにて取得された相情報とを用いて両者の関係を示す関数である運転者毎操作・相関数を取得する運転者毎操作・相関数取得サブステップを有し、
    運転者毎操作・交通状況関数保持ステップは、運転者毎操作・相関数取得サブステップにて取得された運転者毎操作・相関数を保持する運転者毎操作・相関数保持サブステップを有し、
    情報提供ステップは、運転者毎操作・相関数保持サブステップにて保持されている運転者毎操作・相関数と、運転者毎操作情報取得部にて取得された運転者毎操作情報と、を用いて運転者毎に相情報を用いた情報提供を行う相利用情報提供サブステップを有する、
    請求項１７又は１８に記載の交通状況情報提供プログラム。
20. 相情報取得サブステップは、渋滞相を自動車の停止の発生を検知して取得し、メタ安定相を自動車の停止の発生前の期間であるとして取得する請求項１９に記載の交通状況情報提供プログラム。
21. 運転者毎操作・相関数取得サブステップは、ニューラルネットワークを利用して運転者毎操作・相関数を取得する請求項１９又は２０に記載の交通状況情報提供プログラム。
22. カーナビゲーション機能により走行位置に関する属性情報である走行位置属性情報を取得する走行位置属性情報取得ステップをさらに有し、
    運転者毎操作・相関数取得サブステップは、運転者毎操作情報取得ステップにて取得された運転者毎操作情報と、相情報取得サブステップにて取得された相情報と、運転者毎操作情報及び／又は相情報を取得した走行位置の走行位置属性情報と、に基づいて運転者毎操作・相関数を取得する請求項１９から２１のいずれか一に記載の交通状況情報提供プログラム。
23. 運転者毎操作・相関数保持サブステップにて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断する操作・相関数収束判断ステップをさらに有し、
    相利用情報提供サブステップは、運転者毎操作・相関数収束判断ステップでの判断が運転者毎操作・相関数が収束したとの判断結果である場合には当該収束が判断された運転者毎操作・相関数を変更しないで用いて情報提供を行う請求項１９から２２のいずれか一に記載の交通状況情報提供プログラム。
24. 運転者毎操作・相関数保持サブステップにて保持された運転者毎操作・相関数と新たに取得する運転者毎操作・相関数を比較して運転者毎操作・相関数の収束を判断した結果当該収束が判断された場合には、以後相情報取得サブステップ又は／及び運転者毎操作・相関数取得サブステップの機能を停止する機能停止ステップをさらに有する請求項２３に記載の交通状況情報提供プログラム。
25. 請求項１７から２４のいずれか一に記載のプログラムを計算機に読み取り可能に保持する記憶媒体。