JP6761967B2 - 運転支援方法およびそれを利用した運転支援装置、自動運転制御装置、車両、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両、車両に設けられる運転支援方法およびそれを利用した運転支援装置、自動運転制御装置、プログラムに関する。

近年、車両の周囲の状況あるいは前記車両の走行状態（例えば、自車両の速度あるいは操舵・アクセル・ブレーキ・方向指示器・アクチュエータの制御情報など）に基づいて、運転者が自ら運転操作を行う手動運転と一部若しくはすべての運転操作を自動で行う自動運転とによる走行が可能な車両あるいは完全自動運転可能な車両に関する様々な技術が提案され、実用化されている。

例えば、特許文献１には、自車両が自動操舵制御あるいは自動加減速制御となる場合に、自動操舵制御あるいは自動加減速制御の作動状態を視覚的に運転者に認識させる走行制御装置が開示されている。

特開２００５−６７４８３号公報

しかしながら、自動運転（完全自動運転及び一部自動運転の両方を含む）中、車に運転を任せるということで、車と運転者の間の信頼関係が極めて大事であり、車両と運転者（乗員）との間に適切な情報を伝達することが必要となる。特許文献１には、運転者に対して現在の作動状態のみを報知している。

自動運転中、車両の現在の挙動（作動状態または制御内容）を報知されるだけで、これから実施する挙動（例えば、特に合流前、交差点進入の前、緊急車両が近くにいた場合あるいは周囲の他車が何らかの作動をした/しそうなときに、車両が実施しようとする車線変更、加速、減速といった制御内容）について何も知らされていない状態だと、運転者が非常に不安感を抱えてしまうという第１の課題があった。

また、完全自動運転中だと、運転者が運転監視以外の他の行動を取っている可能性が高く、いきなり現在の作動状態のみ表示されても、現在の車両の周囲状況あるいは車両の走行状態も把握できないし、運転者の意思で運転を指示しようとしてもすぐに対応できなく、運転者がスムーズに車へ指示を与えることができないという第２の課題があった。

また、運転者に現在の作動状態のみを報知しているだけで、運転者が車に対して直接手動運転を行おうとしても、すぐに切り替えられないという第３の課題があった。

また、運転者若しくは乗員によって、車が同じ動作を取るとしても、動作のタイミングあるいは操作量は人によって異なり、実際運転者が手動運転する場合の感覚と乖離する可能性が高く、最悪な場合、自動運転中に運転者による不要な操作介入を誘発してしまうことがあるという第４の課題があった。

本発明は、完全自動運転または一部自動運転中において、上記課題のうち少なくとも１つの課題を解決することが可能な運転支援方法およびそれを利用した運転支援装置、自動運転制御装置、車両、プログラムに関する。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の運転支援装置は、車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成する走行履歴生成部と、走行履歴生成部において生成した現在の運転者に対する走行履歴に類似する走行履歴を取得する取得部と、現在の運転者に対する走行履歴及び取得部において取得した走行履歴を組み合わせたドライバモデルを生成するドライバモデル生成部と、ドライバモデル生成部において生成したドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、ドライバモデルに含まれた１つ以上の行動を次の行動として選択する判定部と、を備える。

本発明の別の態様は、自動運転制御装置である。この装置は、車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成する走行履歴生成部と、走行履歴生成部において生成した現在の運転者に対する走行履歴に類似する走行履歴を取得する取得部と、現在の運転者に対する走行履歴及び取得部において取得した走行履歴を組み合わせたドライバモデルを生成するドライバモデル生成部と、ドライバモデル生成部において生成したドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、ドライバモデルに含まれた１つ以上の行動を次の行動として選択する判定部と、判定部において判定した次の行動をもとに、車両の自動運転を制御する自動運転制御部と、を備える。

本発明のさらに別の態様は、車両である。この車両は、運転支援装置を備える車両であって、運転支援装置は、車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成する走行履歴生成部と、走行履歴生成部において生成した現在の運転者に対する走行履歴に類似する走行履歴を取得する取得部と、現在の運転者に対する走行履歴及び取得部において取得した走行履歴を組み合わせたドライバモデルを生成するドライバモデル生成部と、ドライバモデル生成部において生成したドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、ドライバモデルに含まれた１つ以上の行動を次の行動として選択する判定部と、を備える。

本発明のさらに別の態様は、運転支援方法である。この方法は、車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成するステップと、生成した現在の運転者に対する走行履歴に類似する走行履歴を取得するステップと、現在の運転者に対する走行履歴及び取得した走行履歴を組み合わせたドライバモデルを生成するステップと、生成したドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、ドライバモデルに含まれた１つ以上の行動を次の行動として選択するステップと、を備える。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を装置、システム、方法、プログラム、プログラムを記録した記録媒体、本装置を搭載した車両などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、完全自動運転または一部自動運転において、車両と運転者の操作が対立しにくい、快適な自動運転ができるように、適切に情報を伝達することができる。

本発明の実施の形態１に係る情報報知装置を含む車両の要部構成を示すブロック図である。 走行環境の第１の例と、それに対する報知部の表示、及び、操作部の操作について説明する図である。 報知部における表示の別の例を示す図である。 本実施の形態における情報報知処理の処理手順を示すフローチャートである。 走行環境の第１の例と、それに対する表示制御を示す図である。 走行環境の第１の例と、それに対する別の表示制御を示す図である。 走行環境の第２の例と、それに対する表示制御を示す図である。 走行環境の第３の例と、それに対する表示制御を示す図である。 走行環境の第４の例と、それに対する表示制御を示す図である。 走行環境の第５の例と、それに対する表示制御を示す図である。 図５に示した走行環境の第１の例に対する別の表示制御を示す図である。 図７に示した走行環境の第２の例に対する別の表示制御を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る情報報知装置を含む車両の要部構成を示すブロック図である。 実施の形態２におけるタッチパネルの表示を説明する図である。 本発明の実施の形態３における報知部の表示を説明する図である。 走行履歴の一例を示す図である。 クラスタリング型のドライバモデルの構築方法を示す図である。 構築されたクラスタリング型のドライバモデルの一例を示す図である。 構築されたクラスタリング型のドライバモデルの別の一例を示す図である。 個別適応型のドライバモデルの構築方法を示す図である。 構築された個別適応型のドライバモデルの一例を示す図である。 運転特性モデルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態４における報知部の表示を説明する図である。 本発明の実施の形態４における報知部の表示を説明する図である。 本発明の実施の形態４における報知部の表示を説明する図である。 本発明の実施の形態４における報知部の表示を説明する図である。 走行履歴の一例を示す図である。 本変形例におけるドライバモデルの使用方法を示す図である。 本変形例におけるキャッシュの配置の一例を示すブロック図である。 本変形例におけるキャッシュの作成方法の一例を示す図である。 本変形例におけるキャッシュの作成方法の一例を示す図である。 実施の形態５に係る車両の構成を示すブロック図である。 図３２の車両の室内を模式的に示す図である。 図３２の検出部および検出情報入力部の詳細な構成を示すブロック図である。 図３２の制御部の詳細な構成を示すブロック図である。 図３６（ａ）−（ｂ）は、図３５の走行履歴生成部において生成される走行履歴のデータ構造を示す図である。 図３７（ａ）−（ｂ）は、図３５の走行履歴生成部において生成される走行履歴の別のデータ構造を示す図である。 図３８（ａ）−（ｂ）は、図３５の送信部における処理概要を示す図である。 図３５の送信部における別の処理概要を示す図である。 図４０（ａ）−（ｂ）は、図３５の問い合せ部における処理概要を示す図である。 図３５のドライバモデル生成部において生成されるドライバモデルのデータ構造を示す図である。 図３５の画面生成部において生成される画面を示す図である。 図４３（ａ）−（ｂ）は、図３４の第２検出部による検出手順を示すフローチャートである。 図３２の運転支援装置による登録手順を示すシーケンス図である。 図３５の送信部による送信手順を示すフローチャートである。 図３２の運転支援装置によるドライバモデルの生成手順を示すシーケンス図である。 図３５の走行履歴生成部による走行履歴の更新手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下に説明する各実施の形態は一例であり、本発明はこれらの実施の形態により限定されるものではない。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る情報報知装置を含む車両１の要部構成を示すブロック図である。車両１は、運転者の操作を必要とせずに、運転制御の全てまたは一部を自動で行うことができる車両である。

車両１は、ブレーキペダル２と、アクセルペダル３と、ウィンカレバー４と、ステアリングホイール５と、検出部６と、車両制御部７と、記憶部８と、情報報知装置９とを有する。

ブレーキペダル２は、運転者によるブレーキ操作を受けつけ、車両１を減速させる。またブレーキペダル２は、車両制御部７による制御結果を受けつけ、車両１の減速の度合いに対応した量変化してもよい。アクセルペダル３は、運転者によるアクセル操作を受けつけ、車両１を加速させる。またアクセルペダル３は、車両制御部７による制御結果を受けつけ、車両１の加速の度合いに対応した量変化してもよい。ウィンカレバー４は、運転者によるレバー操作を受けつけ、車両１の図示しない方向指示器を点灯させる。またウィンカレバー４は、車両制御部７による制御結果を受けつけ、車両１の方向指示方向に対応する状態にウィンカレバー４を変化させ、車両１の図示しない方向指示器を点灯させてもよい。

ステアリングホイール５は、運転者によるステアリング操作を受けつけ、車両１の走行する方向を変更する。またステアリングホイール５は、車両制御部７による制御結果を受けつけ、車両１の走行する方向の変更に対応した量変化してもよい。ステアリングホイール５は、操作部５１を有する。

操作部５１は、ステアリングホイール５の前面（運転者と対向する面）に設けられ、運転者からの入力操作を受け付ける。操作部５１は、例えば、ボタン、タッチパネル、グリップセンサ等の装置である。操作部５１は、運転者から受けつけた入力操作の情報を車両制御部７へ出力する。

検出部６は、車両１の走行状態、及び、車両１の周囲の状況を検出する。そして、検出部６は、検出した走行状態、及び、周囲の状況の情報を車両制御部７へ出力する。

この検出部６は、位置情報取得部６１と、センサ６２と、速度情報取得部６３と、地図情報取得部６４とを有する。

位置情報取得部６１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）測位等により車両１の位置情報を走行状態の情報として取得する。

センサ６２は、車両１の周囲に存在する他車両の位置および車線位置情報から、他車両の位置および先行車両かどうかという種別、他車両の速度と自車両の速度から衝突予測時間（ＴＴＣ：Time To Collision）、車両１の周囲に存在する障害物など、車両１の周囲の状況を検出する。

速度情報取得部６３は、走行状態の情報として、図示しない速度センサ等から車両１の速度あるいは走行方向などの情報を取得する。

地図情報取得部６４は、車両１が走行する道路、道路における他車両との合流ポイント、現在走行中の車線、交差点の位置などの車両１の周辺の地図情報を、車両１の周囲の状況の情報として取得する。

なお、センサ６２は、ミリ波レーダ、レーザレーダあるいはカメラなど、またそれらの組合せから構成される。

記憶部８は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク装置あるいはＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置であり、現時点の走行環境と、次に（第１の所定時間経過後に）とり得る挙動の候補との間の対応関係を記憶する。

現時点の走行環境とは、車両１の位置、車両１が走行している道路、車両１の周囲に存在する他車両の位置および速度等によって判定される環境である。なお、瞬間的なデータのみならず、その時点の前後のデータまでを基に、例えば、他車両の位置あるいは速度により加速中、減速中、他車両が割込んできて１秒後には衝突する可能性まで判定してもよい。これにより、他車両の行動を予測することができ、走行環境をより詳細かつ正確に把握することが可能である。挙動の候補とは、現時点の走行環境に対して、車両１が次に（第１の所定時間経過後に）とり得る挙動の候補である。

例えば、記憶部８は、車両１が走行する車線の前方に合流路があり、車線の左方から合流する車両が存在し、かつ、車両１が走行する車線の右方への車線変更が可能な走行環境に対応付けて、車両１の加速、車両１の減速、及び、車両１の右方への車線変更の３通りの挙動の候補を予め記憶する。

また、記憶部８は、車両１と同一車線の前方を走行する車両（以下、「先行車両」と記載）が車両１よりも遅い速度で走行し、かつ、隣の車線への車線変更が可能な走行環境に対応付けて、先行車両を追い越す走行、隣の車線へ車線変更を行う走行、車両１を減速させて先行車両に追従する走行の３通りの挙動の候補を予め記憶する。

さらに、記憶部８は、それぞれの挙動の候補に対する優先順位を記憶してもよい。例えば、記憶部８は、過去の同一の走行環境において実際に採用された挙動の回数を記憶し、採用された回数の多い挙動ほど高く設定された優先順位を記憶してもよい。

車両制御部７は、例えば、ＬＳＩ回路、または、車両を制御する電子制御ユニット（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ：ＥＣＵ）の一部として実現可能である。車両制御部７は、検出部６から取得する走行状態および周囲の状況の情報に基づいて、車両を制御し、車両制御結果に対応してブレーキペダル２、アクセルペダル３、ウィンカレバー４、情報報知装置９を制御する。なお、車両制御部７が制御する対象は、これらに限定されない。

まず、車両制御部７は、走行状態および周囲の状況の情報に基づいて、現時点の走行環境を判定する。この判定には、従来提案されている様々な方法が利用され得る。

例えば、車両制御部７は、走行状態および周囲の状況の情報に基づいて、現時点の走行環境が、「車両１が走行する車線の前方に合流路があり、車線の左方から合流する車両が存在し、かつ、車両１が走行する車線の右方への車線変更が可能な走行環境」であると判定する。

また、例えば、車両制御部７は、走行状態および周囲の状況の情報に基づいて、走行環境の時系列が、「車両１と同一車線の前方を走行する車両が車両１よりも遅い速度で走行し、かつ、隣の車線への車線変更が可能な走行環境」であると判定する。

車両制御部７は、走行状態および周囲の状況を示す走行環境に関する情報を情報報知装置９の報知部９２に報知させる。また、車両制御部７は、判定した走行環境に対して、車両１が次に（第１の所定時間経過後に）とり得る挙動の候補を記憶部８から読み出す。

車両制御部７は、読み出した挙動の候補から、現在の走行環境に最も適した挙動がどれかを判定し、現在の走行環境に最も適した挙動を第１の挙動に設定する。なお、第１の挙動は車両現在実施している挙動と同じ挙動、即ち現在実施している挙動を継続することであってもよい。そして、車両制御部７は、現在の走行環境において第１の挙動を除く他に運転者が実施可能性な挙動の候補を第２の挙動（いわゆる実施する挙動とは異なる挙動）に設定する。

例えば、車両制御部７は、走行状態および周囲の状況の情報に基づいて最も適した挙動を判定する従来技術を用いて、最も適した挙動を第１の挙動に設定することとしてもよい。

または、車両制御部７は、複数の挙動の候補のうち、予め設定された挙動を最も適した挙動として設定してもよいし、前回選択された挙動の情報を記憶部８に記憶しておき、その挙動を最も適した挙動と判定してもよいし、過去に各挙動が選択された回数を記憶部８に記憶しておき、回数が最も多い挙動を最も適した挙動と判定してもよい。

そして、車両制御部７は、第１の挙動と第２の挙動の情報を情報報知装置９の報知部９２に報知させる。なお、車両制御部７は第２の挙動が無いと判定した場合、第１の挙動のみを報知部９２に報知させる。

なお、車両制御部７は、第１の挙動と第２の挙動の情報と、走行状態および周囲の状況の情報とを、同時に、報知部９２に報知させてもよい。

さらに、車両制御部７は、操作部５１が運転者から受けつけた操作の情報を取得する。車両制御部７は、第１の挙動と第２の挙動を報知してから、第２の所定時間内に操作部５１が操作を受けつけたか否かを判定する。この操作は、例えば、第２の挙動に含まれる挙動の中から１つの挙動を選択する操作である。

車両制御部７は、第２の所定時間内に操作部５１が操作を受けつけなかった場合、第１の挙動を実行するように車両を制御し、車両制御結果に対応してブレーキペダル２、アクセルペダル３、ウィンカレバー４を制御する。

車両制御部７は、第２の所定時間内に操作部５１が操作を受けつけた場合、受けつけた操作に対応する制御を行う。

情報報知装置９は、車両制御部７から車両１の走行に関する種々の情報を取得し、取得した情報を報知する。情報報知装置９は、情報取得部９１と報知部９２とを有する。

情報取得部９１は、車両制御部７から車両１の走行に関する種々の情報を取得する。例えば、情報取得部９１は、車両制御部７が車両１の挙動を更新する可能性があると判定した場合に、車両制御部７から第１の挙動の情報と第２の挙動の情報を取得する。

そして、情報取得部９１は、取得した情報を図示しない記憶部に一時的に記憶し、必要に応じて記憶した情報を記憶部から読み出して報知部９２へ出力する。

報知部９２は、車両１の走行に関する情報を運転者に報知する。報知部９２は、例えば、車内に設置されているカーナビゲーションシステム、ヘッドアップディスプレイ、センターディスプレイ、ステアリングホイール５あるいはピラーに設置されているＬＥＤなどの発光体などのような情報を表示する表示部であってもよいし、情報を音声に変換して運転者に報知するスピーカであってもよいし、あるいは、運転者が感知できる位置（例えば、運転者の座席、ステアリングホイール５など）に設けられる振動体であってもよい。また、報知部９２は、これらの組み合わせであってもよい。

以下の説明では、報知部９２が報知装置であるものとする。

この場合、報知部９２とは、例えば、ヘッドアップディスプレイ（Head Up Display：ＨＵＤ）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＨＭＤ（Head-Mounted DisplayまたはHelmet-Mounted Display）、眼鏡型ディスプレイ（Smart Glasses）、その他の専用のディスプレイなどである。ＨＵＤは、例えば、車両１のウインドシールドであってもよいし、別途設けられるガラス面、プラスチック面（例えば、コンバイナ）などであってもよい。また、ウインドシールドは、例えば、フロントガラスであってもよいし、車両１のサイドガラスまたはリアガラスであってもよい。

さらに、ＨＵＤは、ウインドシールドの表面または内側に備えられた透過型ディスプレイであってもよい。ここで、透過型ディスプレイとは、例えば、透過型の有機ＥＬディスプレイ、または、特定の波長の光を照射した際に発光するガラスを用いた透明なディスプレイである。運転者は、背景を視認すると同時に、透過型ディスプレイ上の表示を視認することができる。このように報知部９２は、光を透過する表示媒体であってもよい。いずれの場合も、画像が報知部９２に表示される。

報知部９２は、車両制御部７から情報取得部９１を介して取得した走行に関する情報を運転者に報知する。例えば、報知部９２は、車両制御部７から取得した第１の挙動、及び、第２の挙動の情報を運転者に報知する。

ここで、具体的な表示内容、及び、操作部５１に対してなされる操作について説明する。

図２は、走行環境の第１の例と、それに対する報知部９２の表示、及び、操作部５１の操作について説明する図である。

図２（ａ）は、車両１の走行環境を示す俯瞰図である。具体的には、図２（ａ）は、車両１が走行する車線の前方に合流路があり、車線の左方から合流する車両が存在し、かつ、車両１が走行する車線の右方への車線変更が可能な走行環境であることを示している。

車両制御部７は、走行状態および周囲の状況の情報に基づき、走行環境が、図２（ａ）に示すような走行環境であると判定する。なお、車両制御部７は、図２（ａ）に示す俯瞰図を生成し、第１の挙動、及び、第２の挙動の情報に加えて、生成した俯瞰図を報知部９２に報知させてもよい。

図２（ｂ）は、図２（ａ）に示した走行環境に対する報知部９２の表示の一例を示している。報知部９２の表示範囲のうち、右側には、車両１の挙動に関わる選択肢が表示され、左側には、手動運転に切り替えるための情報が表示される。

第１の挙動は、表示領域２９ａ〜２９ｃ、２９ｇのうち、強調されている表示領域２９ｂに示されている「車線変更」である。第２の挙動は、表示領域２９ａ、２９ｃにそれぞれ示されている「加速」、「減速」である。また、表示領域２９ｇには、手動運転に切替えることを示す「自動運転終了」が表示されている。

図２（ｃ）は、ステアリングホイール５に設けられる操作部５１の一例を示している。操作部５１は、ステアリングホイール５の右側に設けられる操作ボタン５１ａ〜５１ｄと、ステアリングホイール５の左側に設けられる操作ボタン５１ｅ〜５１ｈとを有する。なお、ステアリングホイール５に設けられる操作部５１の数や形状等はこれらに限定されない。

本実施の形態では、図２（ｂ）に示す表示領域２９ａ〜２９ｃと操作ボタン５１ａ〜５１ｃがそれぞれ対応し、表示領域２９ｇと操作ボタン５１ｇとが対応する。

この構成において、運転者は、各表示領域に表示される内容のいずれかを選択する際に、各表示領域に対応する操作ボタンを押下する。例えば、運転者が表示領域２９ａに表示される「加速」という挙動を選択する場合、運転者は、操作ボタン５１ａを押下する。

なお、図２（ｂ）には、各表示領域に文字の情報のみが表示されているが、次に説明するように、車両の駆動に関する記号あるいはアイコンを表示してもよい。これにより、運転者に表示内容を一目瞭然に把握できる。

図３は、報知部９２における表示の別の例を示す図である。図３に示すように、表示領域３９ａ〜３９ｃ、３９ｇに文字の情報とその情報を示す記号の両方が表示される。なお、記号のみが表示されてもよい。

次に、具体的な走行環境を例に挙げて、表示制御の流れについて説明する。

図４は、本実施の形態における情報報知処理の処理手順を示すフローチャートである。図５は、走行環境の第１の例と、それに対する表示制御を示す図である。

図４に示すように、検出部６は、車両の走行状態を検出する（ステップＳ１１）。次に、検出部６は、車両の周囲の状況を検出する（ステップＳ１２）。検出された車両の走行状態、及び、車両の周囲の状況の情報は、検出部６により車両制御部７へ出力される。

つぎに、車両制御部７は、走行状態および周囲の状況の情報に基づいて、現時点の走行環境を判定する（ステップＳ１３）。図５（ａ）の例の場合、車両制御部７は、現時点の走行環境が、「車両１が走行する車線の前方に合流路があり、車線の左方から合流する車両が存在し、かつ、車両１が走行する車線の右方への車線変更が可能な走行環境」であると判定する。

その後、車両制御部７は、判定した走行環境の情報を情報報知装置９の報知部９２に報知させる（ステップＳ１４）。図５（ｂ）の例の場合、車両制御部７は、判定した走行環境の情報を情報取得部９１へ出力する。報知部９２は、情報取得部９１から走行環境の情報を取得し、文字情報５９として表示させる。なお、車両制御部７は、走行環境の情報を報知部９２に表示させる代わりに、スピーカ等で音声として走行環境の情報を運転者に報知してもよい。これにより、運転者がディスプレイあるいはモニターを見ていない、もしくは見落としている場合でも、運転者に確実に情報を伝達できる。

次に、車両制御部７は、判定した走行環境が挙動の更新の可能性があるとするか否かを判定し、更新する可能性があるとすると判定された場合、さらに第１の挙動、及び、第２の挙動の判定を行う（ステップＳ１５）。走行環境が挙動の更新の可能性があるとするか否かの判定は、走行環境が変更したか否かによって判定される。更新後実施する挙動とは、例えば、他の車両等と衝突が発生する可能性がある場合に減速する、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）において先行車両が消えた場合に速度変更する、隣の車線が空いた場合に車線変更するなどが考えられる。更新するか否かを判定するときは従来技術を用いてなされる。

この場合、車両制御部７は、判定した走行環境に対して、車両１が次に（第１の所定時間経過後に）とり得る挙動の候補を記憶部８から読み出す。そして、車両制御部７は、挙動の候補から、現在の走行環境に最も適した挙動がどれかを判定し、現在の走行環境に最も適した挙動を第１の挙動に設定する。そして、車両制御部７は、第１の挙動を除く挙動の候補を第２の挙動に設定する。

図５（ｂ）の例の場合、車両制御部７は、記憶部８から、車両１の加速、車両１の減速、及び車両１の右方への車線変更の３通りの挙動の候補を読み出す。そして、車両制御部７は、左方から合流する車両の速度、及び、車両１の右方の車線の状況に基づき、車両１の右方への車線変更が最も適した挙動であると判定し、その挙動を第１の挙動に設定する。そして、車両制御部７は、第１の挙動を除く挙動の候補を第２の挙動に設定する。

次に、車両制御部７は、第１の挙動、及び、第２の挙動を情報報知装置９の報知部９２に報知させる（ステップＳ１６）。図５（ｂ）の例の場合、報知部９２は、第１の挙動の情報である「車線変更」という文字情報を表示領域５９ｂに強調して表示し、第２の挙動の情報である「加速」、「減速」をそれぞれ表示領域５９ａ、５９ｃに表示させる。

次に、車両制御部７は、第２の所定時間内に操作部５１が運転者からの操作を受けつけたか否かを判定する（ステップＳ１７）。

例えば、車両制御部７は、現時点での走行環境が図５（ａ）に示す走行環境であると判定してから、合流ポイントに到達するまでの時間を第１の所定時間と設定する。そして、車両制御部７は、第１の所定時間よりも短い第２の所定時間を、合流ポイントまでに実行される次の挙動に対する操作の受付が可能な時間として設定する。

車両制御部７は、第２の所定時間内に操作部５１が運転者からの操作を受けつけた場合（ステップＳ１７においてＹＥＳ）、受けつけた操作が自動運転終了の操作か、挙動の選択操作（いわゆる更新）かを判定する（ステップＳ１８）。

図２にて説明したように、報知部９２の各表示領域と操作部５１の各操作ボタンとは対応している。運転者は、図５（ｂ）における自動運転終了を選択する場合、図２（ｃ）に示した操作ボタン５１ｇを押下する。また、運転者は、挙動の選択を行う場合、図２（ｃ）に示した操作ボタン５１ａ〜５１ｃのいずれかを押下する。

車両制御部７は、操作部５１が受けつけた操作が自動運転終了の操作である場合（つまり、操作ボタン５１ｇが押下されたことを検知した場合）、自動運転を終了させる（ステップＳ１９）。車両制御部７は、操作部５１が受けつけた操作が挙動の選択操作である場合（つまり、操作ボタン５１ａ〜５１ｃのいずれかが押下された場合）、押下された操作ボタンに対応する挙動を実行するように、車両１の制御を行う（ステップＳ２０）。

車両制御部７は、第２の所定時間内に操作部５１が運転者からの操作を受けつけなかった場合（ステップＳ１７においてＮＯ）、第１の挙動を実行するように、車両１の制御を行う（ステップＳ２１）。

図６は、走行環境の第１の例と、それに対する別の表示制御を示す図である。図６（ａ）は、図５（ａ）と同様であるが、図６（ｂ）の表示制御が図５（ｂ）の表示制御とは異なっている。

図５（ｂ）を用いて説明した場合と同様に、車両制御部７は、図６（ａ）に示した走行環境に対して、記憶部８から、車両１の加速、車両１の減速、及び車両１の右方への車線変更の３通りの挙動の候補を読み出す。その際、記憶部８には、車両１の右方への車線変更が最も優先される挙動として記憶されているものとする。

この場合、車両制御部７は、走行環境の情報と、第１の挙動の情報とを報知部９２に報知させる。図６（ｂ）の場合、車両制御部７は、走行環境の情報と、第１の挙動の情報を示す文字情報６９を生成し、報知部９２に文字情報６９を表示させる。

そして、車両制御部７は、運転者に第１の挙動の採否を促す表示を表示領域６９ａ、６９ｃに表示させる。また、車両制御部７は、手動運転に切り替え可能であることを示す「自動運転終了」という表示を表示領域６９ｇに表示させる。

ここで、車両制御部７は、第１の挙動を採用することに対応する「ＹＥＳ」を強調して表示する。「ＹＥＳ」、「ＮＯ」のどちらを強調して表示するかは、予め定められていてもよいし、前回選択された選択肢を強調して表示することとしてもよいし、過去に選択された回数を記憶部８に記憶しておき、回数が多い方を報知部９２が強調して表示することとしてもよい。

このように過去に選択された挙動を学習することにより、車両制御部７は、運転者に適切に情報を報知できる。また、図５（ｂ）の場合よりも報知部９２に報知させる表示を減らすことができ、運転者の煩わしさを低減できる。

図７は、走行環境の第２の例と、それに対する表示制御を示す図である。図７（ａ）は、走行環境を示す俯瞰図である。図７（ａ）に示す走行環境は、前方に合流路がある点で図５（ａ）、図６（ａ）と同様であるが、車両１の右側に走行車両が存在する点で図５（ａ）、図６（ａ）と異なる。このような場合、車両制御部７は、車線変更が行えないと判断する。

そして、車両制御部７は、車両１の走行環境が図７（ａ）のようなものと判定した場合、図７（ｂ）に示すように、判定した走行環境の情報を報知部９２に文字情報７９として表示させる。

さらに、車両制御部７は、記憶部８から読み出した車両１の加速、車両１の減速、及び、車両１の右方への車線変更の３通りの挙動の候補のうち、車両１の右方への車線変更はできないため、車両１の加速、及び、車両１の減速のみを選択する。

また、車両制御部７は、このままの速度で進むと合流車両と接近しすぎることを予測し、車両１の減速が最も適した挙動である、つまり、第１の挙動であると判定する。

ここで、３通りの挙動の候補のうち、最も適した挙動がどれかは、走行状態および周囲の状況の情報に基づいて最も適した挙動を判定する従来技術を用いて判定される。また、最も適した挙動がどれかは、予め定められていてもよいし、前回選択された挙動の情報を記憶部８に記憶しておき、その挙動を最も適した挙動と判定してもよいし、過去に各挙動が選択された回数を記憶部８に記憶しておき、回数が最も多い挙動を最も適した挙動と判定してもよい。

その後、車両制御部７は、「減速」を第１の挙動として表示領域７９ｃに表示させ、「加速」を第２の挙動として表示領域７９ａに表示させる。また、車両制御部７は、手動運転に切替えることを示す「自動運転終了」という表示を表示領域７９ｇに表示させる。

このような表示制御により、車両制御部７は、走行環境に応じて、その走行環境に最も適した挙動を第１の挙動として運転者に報知できる。

第１の挙動の情報を上方に、第２の挙動の情報を下方に配置し、それぞれ操作ボタン５１ａ、５１ｃに選択機能を割り当ててもよいし、加速挙動の情報を上方に、減速挙動の情報を下方に、右車線変更の挙動の情報を右方に、左車線変更の挙動の情報を左方へ配置し、それぞれ操作ボタン５１ａ、５１ｃ、５１ｂ、５１ｄに選択機能を割り当ててもよいし、それらを切り替えられるようにし、別途行動優先配置か、操作優先配置かを表示してもよい。さらに、第１の挙動の情報の表示サイズを大きく、第２の挙動の情報の表示サイズを小さくしてもよい。なお、車の前後・左右の挙動と対応して挙動情報の表示を配置することにより、運転者に直感的な認識と操作が可能である。

次に、前方に合流路があるという走行環境以外の走行環境の例について説明する。

図８は、走行環境の第３の例と、それに対する表示制御を示す図である。図８（ａ）は、車両１の走行環境を示す俯瞰図である。具体的には、図８（ａ）には、先行車両が車両１よりも遅い速度で走行し、かつ、隣の車線への車線変更が可能な走行環境が示されている。

車両制御部７は、走行状態および周囲の状況の情報に基づき、走行環境が、図８（ａ）に示すような走行環境であると判定する。この場合、車両制御部７は、判定した走行環境の情報を報知部９２に文字情報８９として表示させる。

また、車両制御部７は、判定した走行環境に対応する挙動の候補として、先行車両を追い越す走行、隣の車線へ車線変更を行う走行、車両１を減速させて先行車両を追従する走行の３通りの挙動の候補を記憶部８から読み出す。

そして、車両制御部７は、例えば、先行車両の減速後の速度が所定値より高く許容できることから、車両１を減速させて先行車両を追従する走行が最も適した挙動、つまり、第１の挙動であると判定する。

ここで、３通りの挙動の候補のうち、最も適した挙動がどれかは、走行状態および周囲の状況の情報に基づいて最も適した挙動を判定する従来技術を用いて判定される。また、最も適した挙動がどれかは、予め定められていてもよいし、前回選択された挙動の情報を記憶部８に記憶しておき、その挙動を最も適した挙動と判定してもよいし、過去に各挙動が選択された回数を記憶部８に記憶しておき、回数が最も多い挙動を最も適した挙動と判定してもよい。

さらに、車両制御部７は、図８（ｂ）に示すように、第１の挙動を示す「追従」という文字情報を表示領域８９ｃに強調して表示し、第２の挙動を示す「追い越し」、「車線変更」という文字情報をそれぞれ表示領域８９ａ、８９ｂに表示させる。また、車両制御部７は、手動運転に切替えることを示す「自動運転終了」という表示を表示領域８９ｇに表示させる。

第１の挙動の情報を上方に、第２の挙動の情報を下方に配置し、それぞれ操作ボタン５１ａ、５１ｃに選択機能を割り当ててもよいし、追い越し挙動の情報を上方に、追従挙動の情報を下方に、右車線変更の挙動の情報を右方に、左車線変更の挙動の情報を左方へ配置し、それぞれ操作ボタン５１ａ、５１ｃ、５１ｂ、５１ｄに選択機能を割り当ててもよいし、それらを切り替えられるようにし、別途行動優先配置か、操作優先配置かを表示してもよい。さらに、第１の挙動の情報の表示サイズを大きく、第２の挙動の情報の表示サイズを小さくしてもよい。

図９は、走行環境の第４の例と、それに対する表示制御を示す図である。図９（ａ）は、車両１の走行環境を示す俯瞰図である。具体的には、図９（ａ）は、走行環境が、車両１と同一車線の前方において、車線が減少する走行環境であることを示している。

車両制御部７は、走行状態および周囲の状況の情報に基づき、走行環境が、図９（ａ）に示すような走行環境であると判定する。この場合、車両制御部７は、判定した走行環境の情報を報知部９２に文字情報９９として表示させる。

また、車両制御部７は、判定した走行環境に対応する挙動の候補として、隣の車線へ車線変更を行う走行、そのまま現車線を維持する走行の２通りの挙動の候補を記憶部８から読み出す。

そして、車両制御部７は、例えば、車線減少箇所までのＴＴＣが所定値より短いため、隣の車線へ車線変更を行う走行が最も適した挙動である、つまり、第１の挙動であると判定する。

ここで、２通りの挙動の候補のうち、最も適した挙動がどれかは、走行状態および周囲の状況の情報に基づいて最も適した挙動を判定する従来技術を用いて判定される。また、最も適した挙動がどれかは、予め定められていてもよいし、前回選択された挙動の情報を記憶部８に記憶しておき、その挙動を最も適した挙動と判定してもよいし、過去に各挙動が選択された回数を記憶部８に記憶しておき、回数が最も多い挙動を最も適した挙動と判定してもよい。

さらに、車両制御部７は、図９（ｂ）に示すように、第１の挙動を示す「車線変更」という文字情報を表示領域９９ｂに強調して表示し、第２の挙動を示す「そのまま」という文字情報を表示領域９９ｃに表示させる。また、車両制御部７は、手動運転に切替えることを示す「自動運転終了」という表示を表示領域９９ｇに表示させる。

第１の挙動の情報を上方に、第２の挙動の情報を下方に配置し、それぞれ操作ボタン５１ａ、５１ｃに選択機能を割り当ててもよいし、何もしない挙動の情報を下方に、右車線変更の挙動の情報を右方に、左車線変更の挙動の情報を左方へ配置し、それぞれ操作ボタン５１ｃ、５１ｂ、５１ｄに選択機能を割り当ててもよいし、それらを切り替えられるようにし、別途行動優先配置か、操作優先配置かを表示してもよい。さらに、第１の挙動の情報の表示サイズを大きく、第２の挙動の情報の表示サイズを小さくしてもよい。なお、図７、８、９に示されているように、異なる走行環境によって、表示領域にはそれぞれ異なる機能が割り当てられることで、少ない領域で情報報知あるいは操作することができる。

上記の説明では、車両制御部７が、走行環境および周囲の状況の情報に応じて、報知部９２に挙動を報知させる場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、運転者による所定の操作があったときに、報知部９２に挙動を報知させることとしてもよい。

図１０は、走行環境の第５の例と、それに対する表示制御を示す図である。図１０（ａ）は、車両１の走行環境を示す俯瞰図である。具体的には、図１０（ａ）には、車両１が左方と右方にそれぞれ車線変更可能な走行環境であることを示す走行環境が示されている。

図１０（ａ）に示す走行環境は、図５（ａ）〜図９（ａ）の場合と異なり、車線の変更あるいは車両の加速、減速が不要な通常走行が可能な走行環境である。この場合、車両制御部７は、図１０（ｂ）の表示１０９に示すように、走行環境の情報を報知部９２に文字情報として表示させなくともよい。

このように報知部９２に文字情報が表示されていない状況において、運転者が操作部５１のいずれかの操作ボタンを押下した場合、車両制御部７は、通常走行における挙動の候補を記憶部８から読み出す。

具体的には、記憶部８には、図１０（ａ）に示すような通常走行の走行環境に対応付けて、車両１の加速、車両１の減速、車両１の右方への車線変更、車両１の左方への車線変更の４通りの挙動の候補が記憶されている。車両制御部７は、これらを読み出し、報知部９２の表示領域１０９ａ〜１０９ｄにそれぞれ表示させる。

また、車両制御部７は、手動運転に切り替えることを示す「自動運転終了」という表示を表示領域９９ｇに表示させるとともに、挙動の更新をキャンセルすることを示す「キャンセル」という表示を表示領域１０９ｅに強調して表示させる。

以上説明した本実施の形態によれば、運転者に次に実施される挙動の候補を効果的に報知し、運転者により好ましい挙動を選択させることができる。

なお、運転者が実施したい挙動を選択する代わりに、直接ステアリングホイールなどの手動操作をしてもよい。これにより、運転者が自分の意思により素早く手動運転操作に切り替えられる。

［変形例］
以上説明した本実施の形態では、報知部９２における表示は、文字情報であるとして説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、挙動を示す記号を用いて運転者に視覚的に表示させてもより。以下では、運転者に視覚的に表示させる記号を用いた表示を図５および図７に対する表示を例にとって説明する。

図１１は、図５に示した走行環境の第１の例に対する別の表示制御を示す図である。この例では、上述した第１の挙動が車両１の右方への車線変更であり、第２の挙動が車両１の加速、及び、車両１の減速である。

この場合、第１の挙動である「車線変更」を示す記号１１１が中央に大きく表示され、第２の挙動である「車両１の加速」を示す記号１１２、及び、「車両１の減速」を示す記号１１３が右方に小さく表示される。また、自動運転終了を示す記号１１４が左方に小さく表示される。

そして、このまま運転手により車両１の挙動の変更指示を受けつけなければ、車線変更が行われる。

図１２は、図７に示した走行環境の第２の例に対する別の表示制御を示す図である。この例では、上記第１の例と異なり、車両１の右方に別の車両が走行しているため、車線変更ができない。そのため、例えば、「車両１の減速」が第１の挙動に設定され、「車両１の加速」が第２の挙動に設定される。

そして、この場合、図１２（ａ）に示すように、第１の挙動である「車両１の減速」を示す記号１２１が中央に大きく表示され、第２の挙動である「車両１の加速」を示す記号１２２が右方に小さく表示される。また、自動運転終了を示す記号１２３が左方に小さく表示される。

ここで、操作部５１が運転手から「車両１の加速」を選択する操作を受けつけたものとする。この場合、図１２（ｂ）に示すように、第１の挙動である「車両１の加速」を示す記号１２２’が中央に大きく表示され、第２の挙動である「車両１の減速」を示す記号１２１’が右方に小さく表示されることになる。

以上説明した本実施の形態によれば、運転者に次に実施される挙動の候補を効果的に報知し、運転者により好ましい挙動を選択させることができる。一方、運転者は、車両が実施する挙動や他に選択可能な挙動を把握でき、安心感を持って自動運転を継続することできる。または、運転者がスムーズに車へ指示を与えることができる。

また、本実施の形態によれば、走行環境に応じて、報知部に報知させる選択肢、つまり、第２の挙動を可変にすることができる。

（実施の形態２）
実施の形態１では、ステアリングホイール５に設けられた操作部５１によって、報知部９２の表示に応じた操作を行う構成について説明した。本実施の形態では、ステアリングホイール５に設けられる操作部５１の代わりに、タッチパネルが設けられる構成について説明する。

図１３は、本発明の実施の形態２に係る情報報知装置を含む車両１の要部構成を示すブロック図である。なお、図１３において、図１と共通する構成には図１と同一の符号を付し、その詳しい説明を省略する。図１３に示す車両１には、ステアリングホイール５の操作部５１の代わりにタッチパネル１０が設けられている。

タッチパネル１０は、情報の表示と入力の受付が可能な液晶パネル等からなる装置であり、車両制御部７と接続される。タッチパネル１０は、車両制御部７による制御に基づいて情報を表示する表示部１０１と、運転者等からの操作を受けつけ、受けつけた操作を車両制御部７へ出力する入力部１０２とを有する。

次に、タッチパネル１０の表示制御について説明する。ここでは、車両１が３車線の中央を走行中であり、右方の車線と左方の車線のいずれかに車線変更が可能である場合の表示制御について説明する。

図１４は、実施の形態２におけるタッチパネル１０の表示を説明する図である。図１４（ａ）は、タッチパネル１０の表示部１０１の初期表示である。車両制御部７は、車両１が右方の車線と左方の車線のいずれかに車線変更が可能であると判定した場合、タッチパネル１０の表示部１０１に図１４（ａ）のような表示を実行させる。ここで、表示領域１２１における「Ｔｏｕｃｈ」という表示は、タッチパネル１０が運転者によるタッチ操作を受けつけ可能なモードであることを示している。

運転者は、図１４（ａ）に示す表示において、表示領域１２１をタッチするタッチ操作を行う場合、入力部１０２は、この操作を受けつけて、この操作が行われたことを示す情報を車両制御部７へ出力する。車両制御部７は、この情報を受けつけると、図１４（ｂ）に示す表示を表示部１０１に表示させ、また、図１４（ｃ）に示す表示を報知部９２に表示させる。

図１４（ｂ）には、車両１へ移動を指示する操作であることを示す「Ｍｏｖｅ」と表示された表示領域１２１ａが示されている。また、図１４（ｂ）には、車両１が３車線のそれぞれを走行可能であることを示す表示領域１２１ｂ〜１２１ｄが示されている。なお、表示領域１２１ｂ〜１２１ｄは、それぞれ、図１４（ｃ）に矢印Ｘ、Ｙ、Ｚで示される車線での走行と対応する。

また、図１４（ｂ）の各表示領域と、図１４（ｃ）の各矢印とは、それぞれ、態様（例えば、色あるいは配置など）を一致させる。これにより、運転者により理解しやすい表示となる。

さらに、矢印Ｘ、Ｙ、Ｚで示される車線の太さなどを変えて、車両制御が判定した車両が実施する挙動と他に運転者が選択可能な挙動が区別できるように表示してもよい。

運転者は、表示領域１２１ｂ〜１２１ｄのうち、走行したい車線に対応する表示領域に触れることによって、車両１の挙動の選択を行う。この場合、入力部１０２は、運転者の挙動の選択操作を受けつけて、選択された挙動の情報を車両制御部７へ出力する。そして、車両制御部７は、選択された挙動を実行するよう車両１を制御する。これにより、運転者が走行したい車線を車両１が走行することになる。

なお、運転者は、タッチパネル１０に対して、タッチ操作の代わりに、スワイプ操作を行ってもよい。例えば、図１４に示す例において、運転者が図１４（ｃ）の矢印Ｘで示される車線への変更を行いたい場合、運転者は、タッチパネル１０において右方へのスワイプ操作を行う。

この場合、入力部１０２は、スワイプ操作を受けつけ、スワイプ操作の内容を示す情報を車両制御部７へ出力する。そして、車両制御部７は、選択された挙動である矢印Ｘで示される車線への車線変更を実行するよう車両１を制御する。

さらに、車両１へ移動を指示する操作であることを示す「Ｍｏｖｅ」と表示された表示領域１２１ａが示されるときに、音声で「挙動選択」などと発話してもよい。これにより、手元のタッチパネルを見ることなく、ＨＵＤの表示のみで操作が可能となる。

また、タッチ操作あるいはスワイプ操作の際に、選択したタッチパネルの表示領域に対応する車線の表示態様を変更し、どの車線を選択しようとしているのか選択前に確認できるようにしてもよい。例えば、表示領域ｂをタッチした瞬間に、車線Ｘの太さが拡大し、すぐに手を離せば車線Ｘは選択されず車線Ｘの太さが元の大きさに戻り、表示領域１２１ｃにタッチを移動した瞬間に、車線Ｙの太さが拡大し、しばらくその状態を保持すると、車線Ｙが選択され、車線Ｙが点滅することで決定されたことを伝えても良い。これにより、手元を目視せずに選択あるいは決定の操作ができる。

なお、実施の形態１と同様に、加速、減速、追越し、そのままなどの車両制御機能を、走行環境に応じて、表示領域に割り当てても良い。

以上説明した本実施の形態によれば、操作部の代わりにタッチパネルを設けることにより、運転者に直感的な操作を行わせることができる。また、タッチパネルは、操作を受けつける表示領域の数、形状、色などを自由に変更させることができるため、ユーザインタフェースの自由度が向上する。

（実施の形態３）
実施の形態１では、第１の挙動と第２の挙動が同時に表示される場合について説明した。本実施の形態では、まず、報知部９２に第１の挙動が表示され、運転者の操作を受けつけた場合に、第２の挙動が表示される構成について説明する。

本実施の形態に係る構成は、実施の形態１で説明した図１の構成において、操作部５１に運転者がステアリングホイール５を握ったか否かを検出するグリップセンサがさらに含まれた構成となる。

図１５は、本発明の実施の形態３における報知部９２の表示を説明する図である。図１５には、図８（ａ）に示した場合と同様に、車両１と同一車線の前方を走行する車両が車両１よりも遅い速度で走行し、かつ、隣の車線への車線変更が可能な走行環境における表示の例が示されている。

車両制御部７は、走行環境が、図８（ａ）に示した走行環境であると判定すると、まず、報知部９２に図１５（ａ）に示す表示を実行させる。

図１５（ａ）には、第１の所定時間が経過した後に実施される挙動の候補うち、第１の挙動である「追い越し」を示す記号１３１が第１の態様（例えば、第１の色）で示されている。

車両制御部７は、図１５（ａ）に示す表示を報知部９２に実行させた後、第２の所定時間が経過した場合、記号１３１を第１の態様から、第１の態様とは異なる第２の態様（例えば、第１の色とは異なる第２の色）で報知部９２に表示させる。ここで、第２の所定時間は、実施の形態１で説明した第２の所定時間と同様のものである。

つまり、記号１３１が第１の態様で示されている間、運転者は、第２の挙動の選択が可能であるが、記号１３１が第２の態様に変更された場合、運転者は、第２の挙動の選択が不可能になる。

また、図１５（ａ）には、第２の挙動が選択可能であることを示すステアリングホイール形状の記号１３２が示されている。記号１３２が表示されている場合に運転者がステアリングホイール５を握ることによって、第２の挙動が表示される。記号１３２は、第２の挙動が選択可能であることを示す表示であるが、記号１３１が第１の態様にて表示されることによって、運転者に第２の挙動が選択可能であることを示すこととしてもよい。この場合、記号１３２は、表示されなくてもよい。

また、図１５（ａ）には、現在、自動運転中であることを示す記号１３３が示されている。記号１３３は、自動運転で走行中であることを運転者に示す補助的な表示であるが、記号１３３は表示されなくてもよい。

図１５（ａ）の表示に対して運転者がステアリングホイール５を握った場合、グリップセンサがそれを検出し、その検出結果の情報を車両制御部７へ出力する。この場合、車両制御部７は、図１５（ｂ）に示す表示を報知部９２に実行させる。

図１５（ｂ）には、図１５（ａ）と同様に、第１の挙動である「追い越し」を示す記号１３１が第１の態様（例えば、第１の色）で示されている。また、第２の挙動である「車線変更」を示す記号１３４と、第２の挙動である「減速」を示す記号１３５が示されている。

運転者は、ステアリングホイール５の操作部５１を操作することによって、第１の挙動から第２の挙動への変更を行う。例えば、運転者は、操作部５１の操作ボタン５１ａ、または、操作ボタン５１ｃ（図２（ｃ）参照）を押下することによって、「車線変更」（記号１３４）、または、「減速」（記号１３５）への挙動の更新を行う。

また、図１５（ｂ）には、車両制御部７が、車両１の挙動を学習中であることを示す記号１３６が示されている。記号１３６が表示されている場合、車両制御部７は、運転者が選択した挙動を学習する。記号１３６は表示されなくても構わない。また、学習は常に行っていても構わない。

つまり、車両制御部７は、運転者が選択した挙動を記憶部８に記憶し、次に同様の走行環境になった場合、記憶した挙動を第１の挙動として、報知部９２に表示させる。または、車両制御部７は、過去に各挙動が選択された回数を記憶部８に記憶しておき、回数が最も多い挙動を第１の挙動として、報知部９２に表示させてもよい。

また、図１５（ｂ）には、自動運転中ではないことを示す記号１３７が示されている。記号１３７が表示されている場合、車両制御部７は、第１の所定時間経過後に行う挙動が運転者によって選択されるまで待機する。

図１５（ｂ）に示す表示に対して、運転者が操作部５１の操作ボタン５１ａを押下して「車線変更」を選択した場合、車両制御部７は、この選択操作の情報を受けつけ、図１５（ｃ）に示す表示を報知部９２に実行させる。

図１５（ｃ）には、「車線変更」を示す記号１３４’が、第１の態様で示されている。車両制御部７は、「車線変更」を選択する選択操作の情報を受けつけた場合、この選択された挙動が次に行う挙動であると判定し、「車線変更」を示す記号１３４’を第１の態様で報知部９２に表示させる。

また、図１５（ｃ）の記号１３１’は、図１５（ｂ）において第１の挙動として表示されていた記号１３１が記号１３４と入れ替わって表示されたものである。

また、図１５（ｃ）に示す表示に対して、運転者が操作ボタンのいずれかを２度連続して押下した場合、運転者が前に行った選択操作をキャンセルできるようにしてもよい。この場合、車両制御部７は、操作ボタンのいずれかを２度連続して押下する操作の情報を受けつけ、図１５（ｃ）に示す表示から図１５（ｂ）に示す表示への変更を報知部９２に実行させる。

車両制御部７は、図１５（ａ）に示す表示を報知部９２に実行させてから、第２の所定時間が経過するまでの間に、運転者の操作に基づいて、図１５（ｂ）、図１５（ｃ）へと報知部９２の表示を変化させる。その後、車両制御部７は、図１５（ａ）に示す表示を報知部９２に実行させてから第２の所定時間が経過した後に、図１５（ｄ）に示す表示を報知部９２に表示させる。

なお、車両制御部７は、運転者がステアリングホイール５から手を離したこと示す情報をグリップセンサから取得した場合に、第２の所定時間が経過する前に図１５（ｄ）に示す表示を報知部９２に表示させてもよい。

ここで、図１５（ｄ）には、次の挙動として、運転者が選択した「車線変更」を示す記号１３４’が第２の態様で表示され、また、自動運転で走行中であることを示す記号１３３が、再び、表示された状態が示されている。

以上説明した本実施の形態によれば、車両制御部７は、運転者が次にとる挙動の更新したい場合にのみ、他の挙動の候補を確認できるように、報知部９２での表示を変更する。この構成により、運転者が視認する表示を減らすことができ、運転者の煩わしさを低減できる。

（実施の形態４）
上述した実施の形態において、車両１が実行しうる複数の挙動の候補のうち最も適した挙動がどれかを判定する方法についていくつか説明した。本実施の形態では、最も適した挙動を判定する方法として、予め学習により構築されたドライバモデルを用いる場合について説明する。

ここで、ドライバモデルの構築方法について説明する。ドライバモデルは、走行環境毎の運転者による操作の傾向を各操作の頻度の情報などに基づいてモデル化したものである。ドライバモデルは、複数の運転者の走行履歴を集約し、集約した走行履歴から構築される。

運転者の走行履歴は、例えば、各走行環境に対応する挙動の候補のうち、運転者が実際に選択した挙動の頻度が、挙動の候補毎に集約された履歴である。

図１６は、走行履歴の一例を示す図である。図１６には、運転者ｘが「合流路が近づく」という走行環境において、「減速」、「加速」、「車線変更」という挙動の候補を、それぞれ、３回、１回、５回選択したことが示されている。また、図１６には、運転者Ｘが「前方に低速車あり」という走行環境において、「追従」、「追い越し」、「車線変更」という挙動の候補を、それぞれ、２回、２回、１回選択したことが示されている。運転者ｙについても同様である。

運転者の走行履歴は、自動運転中に選択した挙動を集約してもよいし、運転者が手動運転中に実際に行った挙動を集約してもよい。これにより、自動運転あるいは手動運転といった運転状態に応じた走行履歴の収集ができる。

ドライバモデルには、複数の運転者の走行履歴をクラスタリングして構築するクラスタリング型と、特定の運転者（例えば、運転者ｘ）の走行履歴と類似する複数の走行履歴から運転者ｘのドライバモデルを構築する個別適応型とがある。

まず、クラスタリング型について説明する。クラスタリング型のドライバモデルの構築方法は、図１６に示したような複数の運転者の走行履歴を予め集約する。そして、互いの走行履歴の類似度が高い複数の運転者、つまり、類似した運転操作傾向を有する複数の運転者をグループ化してドライバモデルを構築する。

図１７は、クラスタリング型のドライバモデルの構築方法を示す図である。図１７には、運転者ａ〜ｆの走行履歴が表形式で示されている。そして、運転者ａ〜ｆの走行履歴から、モデルＡが運転者ａ〜ｃの走行履歴から構築され、モデルＢが運転者ｄ〜ｆの走行履歴から構築されることが示されている。

走行履歴の類似度は、例えば、運転者ａと運転者ｂの走行履歴における各頻度（各数値）を頻度分布として扱い、互いの頻度分布の相関値を算出し、算出した相関値を類似度としてもよい。この場合、例えば、運転者ａと運転者ｂの走行履歴から算出した相関値が所定値よりも高い場合に、運転者ａと運転者ｂの走行履歴を１つのグループとする。

なお、類似度の算出については、これに限定されない。例えば、運転者ａと運転者ｂの各走行履歴において、最も頻度の高い挙動が一致する数に基づいて、類似度を算出してもよい。

そして、クラスタリング型のドライバモデルは、例えば、各グループ内の運転者の走行履歴において、それぞれの頻度の平均を算出することによって構築される。

図１８は、構築されたクラスタリング型のドライバモデルの一例を示す図である。図１７で示した各グループ内の運転者の走行履歴において、それぞれの頻度の平均を算出することによって、各グループの走行履歴の平均頻度を導出する。このように、クラスタリング型のドライバモデルは、走行環境毎に定められた挙動に対する平均頻度で構築される。

なお、ドライバモデルは、算出した平均頻度から最も頻度の高いもののみで構築してもよい。図１９は、構築されたクラスタリング型のドライバモデルの別の一例を示す図である。図１９に示すように、走行環境毎に最頻の挙動が選択され、選択された挙動からドライバモデルが構築される。

ここで、構築したクラスタリング型のドライバモデルの使用方法について、例を挙げて説明する。

図１８に示したようなドライバモデルは、予め車両１の記憶部８に記憶される。また、車両制御部７は、運転者ｙが過去に運転した際の走行履歴を記憶部８に記憶しておく。なお、運転者ｙの検知は、車内に設置されるカメラ等（図示しない）で実行される。

そして、車両制御部７は、運転者ｙの走行履歴とドライバモデルの各モデルの走行履歴との類似度を算出し、どのモデルが運転者ｙに最も適しているかを判定する。例えば、図１６に示した運転者ｙの走行履歴と図１８に示したドライバモデルの場合、車両制御部７は、モデルＢが運転者ｙに最も適していると判定する。

車両制御部７は、実際の自動走行の際に、モデルＢの各走行環境において、最も頻度が高い挙動が運転者ｙに最も適した挙動、つまり、第１の挙動であると判定する。

このように、予め複数の運転者の走行履歴からドライバモデルを構築することにより、運転者により適した挙動を報知できる。

例えば、図１６の示すように、運転者ｙの走行履歴に「前方に低速車あり」という走行環境に対する挙動の頻度が０、つまり、運転者が「前方に低速車あり」という走行環境において「追従」、「追い越し」、「車線変更」という挙動を選択したことが無い場合においても、車両制御部７は、図１８に示すモデルＢに基づき、「前方に低速車あり」という走行環境において、「追従」を第１の挙動として判定できる。

次に、個別適応型について説明する。個別適応型のドライバモデルの構築方法は、クラスタリング型の場合と同様に、図１６に示したような複数の運転者の走行履歴を予め集約する。ここで、クラスタリング型の場合と異なる点は、運転者毎にドライバモデルを構築する点である。以下では、運転者ｙに対してドライバモデルを構築する例について説明する。

まず、集約した複数の運転者の走行履歴の中から、運転者ｙの走行履歴と類似度が高い複数の運転者の走行履歴を抽出する。そして、抽出した複数の運転者の走行履歴から運転者ｙのドライバモデルを構築する。

図２０は、個別適応型のドライバモデルの構築方法を示す図である。図２０には、図１７と同様に、運転者ａ〜ｆの走行履歴が表形式で示されている。また、図２０には、図１６に示した運転者ｙの走行履歴と類似度が高い運転者ｃ〜ｅの走行履歴とから運転者ｙのドライバモデルが構築されることが示されている。

個別適応型のドライバモデルは、抽出した各運転者の走行履歴において、それぞれの頻度の平均を算出することによって構築される。

図２１は、構築された個別適応型のドライバモデルの一例を示す図である。図１６に示した運転者ｙの走行履歴、及び、図２０に示した運転者ｃ〜ｅの走行履歴において、走行環境毎に、各挙動の平均頻度を導出する。このように、運転者ｙに対する個別適応型のドライバモデルは、各走行環境に対応する挙動の平均頻度で構築される。

ここで、構築した個別適応型のドライバモデルの使用方法について、例を挙げて説明する。

図２１に示したような運転者ｙのドライバモデルは、予め車両１の記憶部８に記憶される。また、車両制御部７は、運転者ｙが過去に運転した際の走行履歴を記憶部８に記憶しておく。なお、運転者ｙの検知は、車内に設置されるカメラ等（図示しない）で実行される。

そして、車両制御部７は、実際の自動走行の際に、運転者ｙのドライバモデルの各走行環境において、最も頻度が高い挙動が運転者ｙに最も適した挙動、つまり、第１の挙動であると判定する。

このように、予め複数の運転者の走行履歴から運転者個人のドライバモデルを構築することにより、運転者により適した挙動を報知できる。

例えば、図１６の示すように、運転者ｙの走行履歴に「前方に低速車あり」という走行環境に対する挙動の頻度が０、つまり、運転者が「前方に低速車あり」という走行環境において「追従」、「追い越し」、「車線変更」という挙動を選択したことが無い場合においても、車両制御部７は、図２１に示すドライバモデルに基づき、「前方に低速車あり」という走行環境において、「車線変更」を第１の挙動として判定できる。

次に、運転者の運転特性（運転の癖）を取得し、運転者の嗜好に応じた自動運転を行う場合について説明する。一般に、１つの挙動（例えば、車線変更）に対する実際の動作（例えば、加速、減速の大きさ、あるいは、ステアリングホイールの操作量）は、運転者毎に異なる。そのため、運転者の嗜好に応じた自動運転を行うことにより、運転者にとってより快適な走行が可能となる。

なお、以下の説明では、手動運転中に運転者の運転特性を取得し、取得した運転特性を自動運転の際に反映させる場合について説明するが、本発明はこれに限定されない。

車両制御部７は、運転者の車両１の各部の操作内容から、運転者の運転特性を示す特徴量を抽出し、記憶部８に記憶する。ここで、特徴量とは、例えば、速度に関する特徴量、ステアリングに関する特徴量、操作タイミングに関する特徴量、車外センシングに関する特徴量、車内センシングに関する特徴量等がある。

速度に関する特徴量は、例えば、車両の速度、加速度、減速度などがあり、これらの特徴量は、車両が有する速度センサ等から取得される。

ステアリングに関する特徴量は、例えば、ステアリングの舵角、角速度、各加速度などがあり、これらの特徴量は、ステアリングホイール５から取得される。

操作タイミングに関する特徴量は、例えば、ブレーキ、アクセル、ウィンカレバー、ステアリングホイールの操作タイミングなどがあり、これらの特徴量は、それぞれ、ブレーキペダル２、アクセルペダル３、ウィンカレバー４、ステアリングホイール５から取得される。

車外センシングに関する特徴量は、例えば、前方、側方、後方に存在する車両との車間距離などがあり、これらの特徴量は、センサ６２から取得される。

車内センシングに関する特徴量は、例えば、運転者が誰であるか、及び、同乗者が誰であるかを示す個人認識情報であり、これらの特徴量は、車内に設置されるカメラ等から取得される。

例えば、運転者が手動で車線変更を行う場合、車両制御部７は、運転者が手動で車線変更を行ったことを検知する。検知方法は、予め車線変更の操作時系列パターンをルール化しておくことにより、CAN情報などから取得した操作時系列データを解析することで検知する。その際、車両制御部７は、上述した特徴量を取得する。車両制御部７は、運転者毎に、特徴量を記憶部８に記憶し、運転特性モデルを構築する。

なお、車両制御部７は、運転者毎の特徴量に基づき、上述したドライバモデルを構築してもよい。つまり、車両制御部７は、速度に関する特徴量、ステアリングに関する特徴量、操作タイミングに関する特徴量、車外センシングに関する特徴量、車内センシングに関する特徴量を抽出し、記憶部８に記憶する。そして、記憶部８に記憶した特徴量に基づいて、走行環境毎の運転者による操作の傾向と各操作の頻度の情報を対応づけたドライバモデルを構築してもよい。

図２２は、運転特性モデルの一例を示す図である。図２２は、運転者毎に、特徴量が表形式で示されている。また、図２２には、運転者毎に、各挙動を過去に選択した回数が示されている。特徴量についても一部のみが記載されているが、上記に挙げたいずれか、またはその全てを記載してもよい。

図２２に記載の特徴量について詳細を説明する。速度の数値は、実際の速度を段階的に示している数値である。ステアリングホイール、ブレーキ、アクセルの数値は、操作量を段階的に示している数値である。これらの数値は、例えば、過去の所定の期間内の速度、ステアリングホイール、ブレーキ、アクセルの操作量の平均値を算出し、その平均値を段階的に表すことによって得られる。

例えば、図２２において、運転者ｘが同乗者がいない状態で車線変更を行う場合、速さのレベルは８であり、ステアリングホイール、ブレーキ、アクセルの操作量のレベルはそれぞれ４、６、８である。

自動運転の際は、車両制御部７は、運転者が誰か、どのような挙動が実行されるか、及び、同乗者が誰かに応じて、運転者、挙動、及び、同乗者に対応する運転特性モデルが図２２に示す運転特性モデルの中から選択する。

そして、車両制御部７は、選択した運転特性モデルに対応する速度で車両１を走行させ、また、ステアリングホイール、ブレーキ、アクセルの操作量およびそのタイミングの組み合わせで車両１を制御する。これにより、運転者の嗜好に応じた自動運転を行うことができる。なお、図２２に示すような運転特性モデルの情報は、報知部９２に報知させることができる。

図２３は、本発明の実施の形態４における報知部９２の表示を説明する図である。図２３は、図５に示した走行環境の第１の例に対する表示である。

図２３（ａ）は、車線の変更あるいは車両の加速、減速が不要な通常走行を行っている状態の報知部９２の表示である。図２３（ａ）には、運転者の運転特性が「減速が多い」運転特性であることを示す記号２３１と、現在、自動運転中であることを示す記号２３２が示されている。

車両制御部７は、例えば、図２２に示した運転特性モデルに含まれる各挙動を過去に選択した回数に基づいて、運転者の運転特性を判定する。この場合、車両制御部７は、例えば、運転特性から「減速」が多い（いわゆる「減速」という挙動を選択した回数が多い）運転者に対して、図２３のような記号２３１を含む表示を報知部９２に表示させる。

そして、車両制御部７が、走行環境が図５に示した第１の例の走行環境であると判定した場合、車両制御部７は、運転者の運転特性が「減速が多い」運転特性であることに基づいて、第１の挙動を「減速」と判定し、図２３（ｂ）の表示を報知部９２に実行させる。

図２３（ｂ）には、第１の挙動である「減速」を示す記号２３３が第１の態様（例えば、第１の色）で示されている。また、第２の挙動である「加速」を示す記号２３４と、第２の挙動である「車線変更」を示す記号２３５が示されている。

運転者は、実施の形態１で説明したような操作により、「加速」への挙動の変更を行った場合、車両制御部７は、図２３（ｃ）の表示を報知部９２に実行させる。

図２３（ｃ）には、選択された挙動である「加速」を示す記号２３４’が、第１の態様で示されている。また、記号２３３’は、図２３（ｂ）において第１の挙動として表示されていた記号２３３が記号２３４と入れ替わって表示されたものである。

その後、車両制御部７は、図２３（ａ）に示す表示を報知部９２に実行させてから第２の所定時間が経過した後に、図２３（ｄ）に示す表示を報知部９２に表示させる。ここで、図１５（ｄ）には、次の挙動として、運転者が選択した「加速」を示す記号２３４’が第２の態様で表示される。

車両制御部７は、次にとる挙動が「加速」と決定した場合、運転特性モデルに含まれる「加速」の挙動に対応する特徴量を読み出し、それらの特徴量を反映させた「加速」を行うように、車両１を制御する。

図２４は、本発明の実施の形態４における報知部９２の表示を説明する図である。図２４は、図７に示した走行環境の第２の例に対する表示である。なお、図２４において、図２３と共通する構成には図２３と同一の符号を付し、その詳しい説明を省略する。図２４は、図２３から、「車線変更」を示す記号２３５が削除された図である。

前述の通り、第２の例（図７）では、第１の例（図５）と異なり、車両１の右方に別の車両が走行しているため、車線変更ができない。そのため、図２４（ｂ）、（ｃ）では、「車線変更」が表示されていない。また、図２４（ｃ）の例では、図２３（ｃ）の場合と同様に、「加速」が選択されたため、車両制御部７は、図２３と同様に、運転特性モデルに含まれる「加速」の挙動に対応する特徴量を読み出し、それらの特徴量を反映させた「加速」を行うように、車両１を制御する。

図２５は、本発明の実施の形態４における報知部９２の表示を説明する図である。図２５は、図８に示した走行環境の第３の例に対する表示である。

図２５（ａ）は、図２３（ａ）と同様である。車両制御部７が図８に示した第３の例の走行環境であることを判定した場合、車両制御部７は、運転者の運転特性が「減速が多い」運転特性であることに基づいて、第１の挙動を「減速」と判定し、図２５（ｂ）の表示を報知部９２に実行させる。

図２５（ｂ）には、第１の挙動である「減速」を示す記号２５１が第１の態様（例えば、第１の色）で示されている。また、第２の挙動である「追い越し」を示す記号２５２と、第２の挙動である「車線変更」を示す記号２５３が示されている。

運転者は、実施の形態１で説明したような操作により、「追い越し」への挙動の変更を行った場合、車両制御部７は、図２５（ｃ）の表示を報知部９２に実行させる。

図２５（ｃ）には、選択された挙動である「追い越し」を示す記号２５２’が、第１の態様で示されている。また、記号２５１’は、図２５（ｂ）において第１の挙動として表示されていた記号２５１が記号２５２と入れ替わって表示されたものである。

その後、車両制御部７は、図２５（ａ）に示す表示を報知部９２に実行させてから第２の所定時間が経過した後に、図２５（ｄ）に示す表示を報知部９２に表示させる。ここで、図１５（ｄ）には、次の挙動として、運転者が選択した「追い越し」を示す記号２５２’が第２の態様で表示される。

車両制御部７は、次にとる挙動が「追い越し」と決定した場合、運転特性モデルに含まれる「追い越し」の挙動に対応する特徴量を読み出し、それらの特徴量を反映させた「加速」を行うように、車両１を制御する。

次に、運転者の運転特性が「減速が多い」運転特性ではない場合の表示の例を説明する。

図２６は、本発明の実施の形態４における報知部９２の表示を説明する図である。図２６は、図５に示した走行環境の第１の例に対する表示である。なお、図２６（ａ）は、運転者の運転特性が「加速が多い」運転特性である場合の例を示し、図２６（ｂ）は、運転者の運転特性が「車線変更が多い」運転特性である場合の例を示している。

図２６（ａ）には、運転者の運転特性が「加速が多い」運転特性であることを示す記号２６１が示されている。また、第１の挙動である「加速」を示す記号２６２が第１の態様（例えば、第１の色）で示されている。また、第２の挙動である「車線変更」を示す記号２６３と、第２の挙動である「減速」を示す記号２６４が示されている。

車両制御部７は、例えば、運転特性から過去に「加速」が多い（いわゆる過去に「加速」という挙動を選択した回数が多い）運転者に対して、図２６（ａ）のような記号２６１を含む表示を報知部９２に実行させる。また、車両制御部７は、運転者の運転特性が「加速が多い」運転特性であることに基づいて、第１の挙動を「加速」と判定し、図２６（ａ）の表示を報知部９２に実行させる。

図２６（ｂ）には、運転者の運転特性が「車線変更が多い」運転特性であることを示す記号２６５が示されている。また、第１の挙動である「車線変更」を示す記号２６６が第１の態様（例えば、第１の色）で示されている。また、第２の挙動である「車線変更」を示す記号２６７と、第２の挙動である「減速」を示す記号２６８が示されている。

車両制御部７は、例えば、運転特性から過去に「車線変更」が多い（いわゆる過去に「車線変更」という挙動を選択した回数が多い）運転者に対して、図２６（ｂ）のような記号２６５を含む表示を報知部９２に実行させる。車両制御部７は、運転者の運転特性が「車線変更が多い」運転特性であることに基づいて、第１の挙動を「車線変更」と判定し、図２６（ｂ）の表示を報知部９２に実行させる。

上記は、運転特性モデルのみを使用して説明したが、ドライバモデルを加味してもよく、図２３、図２５、図２６において、記号２３１は運転者の操作履歴から選択されたドライバモデルの種類を示してもよい。例えば、図５に示した走行環境の第１の例について、「減速」をよく選ぶ運転者に適用するドライバモデルには図２３のような記号２３１を含む表示を報知部９２に実行させ、第１の挙動を「減速」と判定する。「加速」をよく選ぶ運転者に適用するドライバモデルには図２６（ａ）のような記号２６１を含む表示を報知部９２に実行させ、第１の挙動を「加速」と判定する。「車線変更」をよく選ぶ運転者に適用するドライバモデルには図２６（ａ）のような記号２６１を含む表示を報知部９２に実行させ、第１の挙動を「車線変更」と判定する。

以上説明した本実施の形態によれば、車の将来の挙動を決定する際に、運転者の過去の走行履歴を学習し、その結果を将来の挙動の決定に反映させることができる。また、車両制御部が車を制御する際に、運転者の運転特性（運転嗜好）を学習し、車の制御に反映させることができる。

これにより、車両が運転者若しくは乗員が嗜好するタイミングあるいは操作量で自動運転を制御でき、実際運転者が手動運転する場合の感覚と乖離することなく、自動運転中に運転者による不要な操作介入を抑制することができる。

なお、本発明では、車両制御部７が実行する機能と同様の機能をクラウドサーバなどのサーバ装置に実行させてもよい。また、記憶部８は、車両１ではなく、クラウドサーバなどのサーバ装置にあってもよい。あるいは、記憶部８は、既に構築されたドライバモデルを記憶し、車両制御部７は、記憶部８に記憶されたドライバモデルを参照して、挙動を判定することとしてもよい。

このように、実施の形態４では、車両制御部７が、運転者の運転特性を示す特徴量の情報を取得し、記憶部８がその特徴量の情報を記憶し、車両制御部７が記憶部８に記憶された特徴量の情報に基づいて、運転者が選択した車両の挙動の傾向を、選択された各挙動の頻度で示すドライバモデルを車両の走行環境毎に構築することとした。

また、車両制御部７は、複数の運転者のうち、類似した挙動の選択を行う運転者のグループを決定し、グループ毎、車両の走行環境毎にドライバモデルを構築することとした。

また、車両制御部７は、類似した操作を行う運転者のグループ毎に各運転者が選択した挙動の頻度の平均値を算出し、運転者が選択した車両の挙動の傾向を、算出した平均値で示すドライバモデルを車両の走行環境毎に構築することとした。

また、車両制御部７は、特定の運転者が選択した車両の挙動の傾向と類似する傾向がある他の運転者が選択した車両の挙動に基づいて、上記特定の運転者が選択した車両の挙動の傾向を、選択された各挙動の頻度で示すドライバモデルを車両の走行環境毎に構築することとした。

以上により、車両制御部７は、運転者の運転傾向により適したドライバモデルを構築でき、構築したドライバモデルに基づいて、運転者に対してより適切な自動運転を行うことができる。

（ドライバモデルの変形例）
なお、上記で説明したドライバモデルは、走行環境毎の運転者による操作（挙動）の傾向を各操作の頻度の情報などに基づいてモデル化したものであったが、本発明はこれに限定されない。

例えば、ドライバモデルは、過去に走行した走行環境（つまり、シチュエーション）を示す環境パラメータと、その走行環境において運転者が実際に選択した操作（挙動）とを対応させた走行履歴に基づいて構築されてもよい。環境パラメータをドライバモデルに組み込むことにより、走行環境の検出・分類を別途行い、その分類結果をドライバモデルに入力（記憶）するという手続きを踏むことなく、選択肢を決めることが出来る。具体的には、図２３、２４のような走行環境の違いを、環境パラメータとして取得し、ドライバモデルに直接入力（記憶）することにより、図２３では「加速」、「減速」、「車線変更」が選択肢となり、図２４では、「加速」、「減速」が選択肢となる。以下では、このようなドライバモデルを構築する場合について説明する。なお、以下に説明するドライバモデルは、シチュエーションデータベースと言い換えても良い。

ここで、本変形例におけるドライバモデルを構築するための走行履歴について説明する。図２７は、走行履歴の一例を示す図である。図２７には、運転者ｘが運転する車両が、過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、その走行環境において運転者が実際に選択した操作（挙動）とを対応させた走行履歴が示されている。

図２７に示す走行履歴の（ａ）〜（ｃ）の環境パラメータは、それぞれ、例えば、図８（ｂ）、図５（ｂ）、図７（ｂ）に示したようにして運転者に車両の挙動を提示した際の走行環境を示すものである。この走行履歴の環境パラメータは、センシング情報およびインフラ情報から得られる。

センシング情報は、車両が有するセンサあるいはレーダ等が検知した情報である。インフラ情報は、ＧＰＳの情報、地図情報、路車間通信で取得される情報などである。

例えば、図２７に示す走行履歴の環境パラメータは、「自車両の情報」、自車両ａが走行する車線の前方を走行する車両の情報を示す「先行車両の情報」、自車両が走行する車線の側方車線の情報を示す「側方車線の情報」、自車両が走行する位置に合流車線がある場合に、その合流車線の情報を示す「合流車線の情報」、自車両の位置とその周囲の情報を示す「位置情報」などを含む。また、後方車両の情報を含めてもよい。その場合、後方車両と自車両との相対速度、車頭間距離、車頭間距離の変化率などを用いても良い。また、車両の存在の情報を含めてもよい。

例えば、「自車両の情報」は、自車両の速度Ｖａの情報を含む。「先行車両の情報」は、自車両に対する先行車両の相対速度Ｖｂａ、先行車両と自車両との車間距離ＤＲｂａ、先行車両のサイズの変化率ＲＳｂの情報を含む。

ここで、自車両の速度Ｖａは、自車両が有する速度センサによって検知される。相対速度Ｖｂａ、車間距離ＤＲｂａは、センサあるいはレーダ等によって検知される。サイズの変化率ＲＳｂは、ＲＳｂ＝−Ｖｂａ／ＤＲｂａという関係式によって算出される。

「側方車線の情報」は、側方車線において自車両より後方を走行する側後方車両ｃの情報と、側方車線において自車両より前方を走行する側前方車両ｄの情報と、自車両の残存側方車線長ＤＲｄａの情報とを含む。

側後方車両の情報は、自車両に対する側後方車両の相対速度Ｖｃａ、側後方車両と自車両との車頭間距離Ｄｃａ、車頭間距離の変化率Ｒｃａの情報を含む。側後方車両と自車両との車頭間距離Ｄｃａとは、自車両（および側後方車両）の進行方向に沿った方向において測定される自車両の先端部（車頭）と側後方車両の先端部（車頭）との間の距離である。なお、車頭間距離は、車間距離及び車長から算出してもよい。また、車頭間距離は、車間距離に代替させてもよい。

ここで、相対速度Ｖｃａ、車頭間距離Ｄｃａは、センサあるいはレーダ等によって検知される。車頭間距離の変化率Ｒｃａは、Ｒｃａ＝Ｖｃａ／Ｄｃａという関係式によって算出される。

また、側前方車両の情報は、自車両に対する側前方車両の相対速度Ｖｄａ、側前方車両と自車両との車頭間距離Ｄｄａ、車頭間距離の変化率Ｒｄａの情報を含む。側前方車両と自車両との車頭間距離Ｄｄａは、自車両（および側前方車両）の進行方向に沿って測定される自車両の先端部（車頭）と側前方車両の先端部（車頭）との間の距離である。

相対速度Ｖｄａ、車頭間距離Ｄｄａは、センサあるいはレーダ等によって検知される。また、車頭間距離の変化率Ｒｄａは、Ｒｄａ＝Ｖｄａ／Ｄｄａという関係式によって算出される。

自車両の残存側方車線長ＤＲｄａは、側方車線への車線変更の可能性の高さを示すパラメータである。具体的には、自車両の残存側方車線長ＤＲｄａは、自車両（および側前方車両）進行方向に沿った方向において測定される自車両の先端部（車頭）と側前方車両の後端部との間の距離が、先行車両と自車両との車間距離ＤＲｂａより長い場合、自車両の先端部（車頭）と側前方車両の後端部との間の距離となり、自車両の先端部（車頭）と側前方車両の後端部との間の距離が、ＤＲｂａより短い場合、ＤＲｂａとなる。自車両の残存側方車線長ＤＲｄａは、センサあるいはレーダ等によって検知される。

「合流車線の情報」は、自車両に対する合流車両の相対速度Ｖｍａ、合流車両と自車両との車頭間距離Ｄｍａ、車頭間距離の変化率Ｒｍａの情報を含む。ここで、合流車両と自車両との車頭間距離Ｄｍａは、自車両（および合流車両）の進行方向に沿った方向において測定される自車両の先端部（車頭）と合流車両の先端部（車頭）との間の距離である。

相対速度Ｖｍａ、車頭間距離Ｄｍａは、センサあるいはレーダ等によって検知される。車頭間距離の変化率Ｒｍａは、Ｒｍａ＝Ｖｍａ／Ｄｍａという関係式によって算出される。

図２７に示す走行履歴の例では、上記で説明した速度、距離、及び変化率の数値が複数のレベルに分類され、分類されたレベルを示す数値が記憶されている。なお、速度、距離、及び変化率の数値は、レベルに分類されることなくそのまま記憶されてもよい。

位置情報は、「自車両の位置情報」、「走行車線数」、「自車両の走行車線」、「合流区間の開始・終了地点までの距離」「分岐区間の開始・終了地点までの距離」「工事区間開始・終了地点までの距離」「車線減少区間開始・終了地点までの距離」「交通事故発生地点までの距離」などの情報を含む。図２７には、位置情報の例として「自車両の走行車線」（図２７の走行車線）、及び「合流区間の開始・終了地点までの距離」の情報が示されている。

例えば、「自車両の位置情報」の欄には、ＧＰＳより得られた緯度・経度を示す数値情報が記憶される。「走行車線数」の欄には、走行している道の車線の数が記憶される。「自車両の走行車線」の欄には、走行している車線の位置を示す数値情報が記憶される。「合流区間の開始・終了地点までの距離」の欄には、所定の距離内に合流区間の開始・終了地点が存在する場合に、合流区間の開始・終了地点までの距離が予め決められた複数のレベルに分類され、分類されたレベルの数値が記憶される。なお、所定の距離内に合流区間の開始・終了地点が存在しない場合、「合流区間の開始・終了地点までの距離」の欄には「０」が記憶される。

「分岐区間の開始・終了地点までの距離」の欄には、所定の距離内に分岐区間の開始・終了地点が存在する場合に、分岐区間の開始・終了地点までの距離が予め決められた複数のレベルに分類され、分類されたレベルの数値が記憶される。なお、所定の距離内に分岐区間の開始・終了地点が存在しない場合、「分岐区間の開始・終了地点までの距離」の欄には「０」が記憶される。「工事区間開始・終了地点までの距離」の欄には、所定の距離内に工事区間開始・終了地点が存在する場合に、工事区間開始・終了地点までの距離が予め決められた複数のレベルに分類され、分類されたレベルの数値が記憶される。なお、所定の距離内に工事区間開始・終了地点が存在しない場合、「工事区間開始・終了地点までの距離」の欄には「０」が記憶される。

「車線減少区間開始・終了地点までの距離」の欄には、所定の距離内に車線減少区間開始・終了地点が存在する場合に、車線減少区間開始・終了地点までの距離が予め決められた複数のレベルに分類され、分類されたレベルの数値が記憶される。なお、所定の距離内に車線減少区間開始・終了地点が存在しない場合、「車線減少区間開始・終了地点までの距離」の欄には「０」が記憶される。

「交通事故発生地点までの距離」の欄には、所定の距離内に交通事故発生地点が存在する場合に、交通事故発生地点までの距離が予め決められた複数のレベルに分類され、分類されたレベルの数値が記憶される。なお、所定の距離内に交通事故発生地点が存在しない場合、「交通事故発生地点までの距離」の欄には「０」が記憶される。

さらに、位置情報は、自車両が走行している道の全車線のうちどの車線が合流車線、分岐車線、工事車線、減少車線、事故発生車線かの情報を含んでも良い。

なお、図２７に示した走行履歴はあくまで一例であり、本発明はこれに限定されない。例えば、上記側方車線の情報が右側方車線の情報である場合、走行履歴に、その反対側である「左側方車線の情報」がさらに含まれても良い。

「左側方車線の情報」は、左側方車線において自車両より後方を走行する左側後方車両の情報と、左側方車線において自車両より前方を走行する左側前方車両の情報と、自車両の残存左側方車線長ＤＲｄａの情報とを含む。

左側後方車両の情報は、自車両に対する左側後方車両の相対速度Ｖｆａ、左側後方車両と自車両との車頭間距離Ｄｆａ、車頭間距離の変化率Ｒｆａの情報を含む。左側後方車両と自車両との車頭間距離Ｄｆａとは、自車両（および左側後方車両）の進行方向に沿った方向において測定される自車両の先端部（車頭）と左側後方車両の先端部（車頭）との間の距離である。

ここで、相対速度Ｖｆａ、車頭間距離Ｄｆａは、センサあるいはレーダ等によって検知される。また、車頭間距離の変化率Ｒｆａは、Ｒｆａ＝Ｖｆａ／Ｄｆａという関係式によって算出される。

また、左側前方車両の情報は、自車両に対する左側前方車両の相対速度Ｖｇａ、左側前方車両と自車両との車頭間距離Ｄｇａ、車頭間距離の変化率Ｒｇａの情報を含む。左側前方車両と自車両との車頭間距離Ｄｇａは、自車両（および左側前方車両）の進行方向に沿って測定される自車両の先端部（車頭）と左側前方車両の先端部（車頭）との間の距離である。

ここで、相対速度Ｖｇａ、車頭間距離Ｄｇａは、センサあるいはレーダ等によって検知される。また、車頭間距離の変化率Ｒｇａは、Ｒｇａ＝Ｖｇａ／Ｄｇａという関係式によって算出される。

なお、ここでは、車両の通行が左側通行である場合について説明したが、左右を逆転させることにより右側通行の場合にも同様の処理が可能である。

また、図２７に示す走行履歴は、走行車線において自車両より後方を走行する後方車両の情報を示す「後方車両の情報」を含んでもよい。

後方車両の情報は、自車両に対する後方車両の相対速度Ｖｅａ、後方車両と自車両との車頭間距離Ｄｅａ、車頭間距離の変化率Ｒｅａの情報を含む。後方車両と自車両との車頭間距離Ｄｅａとは、自車両（および後方車両）の進行方向に沿った方向において測定される自車両の先端部（車頭）と後方車両の先端部（車頭）との間の距離である。

ここで、相対速度Ｖｅａ、車頭間距離Ｄｅａは、センサあるいはレーダ等によって検知される。車頭間距離の変化率Ｒｅａは、Ｒｅａ＝Ｖｅａ／Ｄｅａという関係式によって算出される。

なお、移動体に隠れて車頭間距離が計測できない場合などは、車頭間距離の代替として、計測できる車間距離あるいは車間距離に所定の車長を加えた近似値を使用しても良いし、車間距離に認識した車種ごとの車長を加えて算出してもよい。また、車頭間距離が計測できるかできないかに拘わらず、車頭間距離の代替として、計測できる車間距離あるいは車間距離に所定の車長を加えた近似値を使用しても良いし、車間距離に認識した車種ごとの車長を加えて算出してもよい。

走行履歴には、車両の走行環境に関する他の様々な情報が含まれていてもよい。例えば、走行履歴には、先行車両、側方車両、合流車両の大きさあるいは種別、または自車両との相対位置の情報が含まれていてもよい。例えば、後方から接近する車両の種別をカメラセンサで認識し、車両が緊急車両である場合に車両が救急車両であることを示す情報を含めても良い。これにより、緊急車両への対応のための情報報知であることを情報報知できる。あるいは、図２２で説明したような、ステアリングホイール、ブレーキ、アクセル操作量を段階的に示した数値あるいは同乗者の情報などが走行履歴に含まれていてもよい。

また、運転者の走行履歴として、自動運転中に選択した挙動が集約されてもよいし、運転者が手動運転中に実際に行った挙動が集約されてもよい。これにより、自動運転あるいは手動運転といった運転状態に応じた走行履歴の収集ができる。

また、図２７の例では、走行履歴に含まれる環境パラメータが、運転者に車両の挙動を提示した際の走行環境を示すものとしたが、運転者が挙動の選択を行った際の走行環境を示すものであってもよい。あるいは、運転者に車両の挙動を提示した際の走行環境を示す環境パラメータと、運転者が挙動の選択を行った際の走行環境を示す環境パラメータとが両方とも走行履歴に含まれてもよい。

さらに、車両制御部７が、図２（ａ）、図５（ａ）、図６（ａ）、図７（ａ）、図８（ａ）、図９（ａ）、図１０（ａ）に示す俯瞰図、または図１４（ｃ）に示す表示を生成するに伴い、第１の挙動、及び、第２の挙動が選択される要因となった、寄与度の高い環境パラメータの情報、および、その環境パラメータに関連する情報（例えば、アイコンなど）の少なくとも一つを報知情報として生成し、生成した報知情報を俯瞰図上に示すなどして報知情報を報知部９２に報知させてもよい。

この場合、例えば、車両制御部７は、先行車両と自車両との車間距離ＤＲｂａあるいは先行車両のサイズの変化率ＲＳｂの寄与度が高ければ、俯瞰図における先行車両と自車両との間に輝度を上げたり色を変えたりした領域を表示させ、報知情報を報知部９２に報知させてもよい。

また、車両制御部７が、先行車両と自車両との間の領域に車間距離ＤＲｂａあるいは変化率ＲＳｂの寄与度が高いことを示すアイコンを報知情報として表示させてもよい。さらに、車両制御部７が、報知部９２に、俯瞰図上で先行車両と自車両とを結ぶ線分を報知情報として描画させるか、全ての周辺車両と自車両とを結ぶ線分を報知情報として描画させ、俯瞰図上で先行車両と自車両とを結ぶ線分を強調させてもよい。

また、車両制御部７は、俯瞰図ではなく、運転者から見える視点画像の中で、報知部９２に先行車両と自車両との間に周囲の領域よりも輝度を上げたり、周囲の領域と異なる色にした領域を報知情報として表示させたりしてＡＲ（Augmented Reality）表示を実現させてもよい。また、車両制御部７が視点画像の中で、先行車両と自車との間の領域に高い寄与度の環境パラメータを示すアイコンを報知情報として報知部９２にＡＲ表示させてもよい。

さらに、車両制御部７が視点画像の中で、先行車両と自車とを結ぶ線分を報知情報としてＡＲ表示させるか、視点画像の中で、全ての周辺車両と自車両とを結ぶ線分を報知情報としてＡＲ表示させ、先行車両と自車両とを結ぶ線分を強調させてもよい。

なお、寄与度の高い環境パラメータあるいはその環境パラメータに関連する情報を報知する方法は、上記に限定されない。例えば、車両制御部７は、寄与度の高い環境パラメータの対象となる先行車両を強調表示した画像を報知情報として生成し、報知部９２に表示させてもよい。

また、車両制御部７が、俯瞰図またはＡＲ表示において、寄与度の高い環境パラメータの対象となる先行車両等の方向を示す情報を報知情報として生成し、その情報を自車両または自車両の周辺に表示させてもよい。

また、例えば、車両制御部７は、寄与度が高い環境パラメータの情報あるいはその環境パラメータに関連する情報を報知する代わりに、寄与度が低い環境パラメータの対象となる先行車両等の表示輝度を低くするなどして目立たなくし、相対的に目立つようにした寄与度が高い環境パラメータの情報あるいはその環境パラメータに関連する情報を報知情報として生成し、報知部９２に表示させてもよい。

次に、運転者の走行履歴に基づくドライバモデルの構築について説明する。ドライバモデルには、複数の運転者の走行履歴をクラスタリングして構築するクラスタリング型と、特定の運転者（例えば、運転者ｘ）の走行履歴と類似する複数の走行履歴から運転者ｘのドライバモデルを構築する個別適応型とがある。

まず、クラスタリング型について説明する。クラスタリング型のドライバモデルの構築方法は、図２７に示したような運転者の走行履歴を運転者毎に予め集約する。そして、互いの走行履歴の類似度が高い複数の運転者、つまり、類似した運転操作傾向を有する複数の運転者をグループ化してドライバモデルを構築する。

走行履歴の類似度は、例えば、運転者ａと運転者ｂの走行履歴における挙動を所定のルールに基づいて数値化した場合に、環境パラメータの数値と挙動の数値とを要素とするベクトルの相関値から決定できる。この場合、例えば、運転者ａと運転者ｂの走行履歴から算出した相関値が所定値よりも高い場合に、運転者ａと運転者ｂの走行履歴を１つのグループとする。なお、類似度の算出については、これに限定されない。

次に、個別適応型について説明する。個別適応型のドライバモデルの構築方法は、クラスタリング型の場合と同様に、図２７に示したような複数の運転者の走行履歴を予め集約する。ここで、クラスタリング型の場合と異なる点は、運転者毎にドライバモデルを構築する点である。例えば、運転者ｙに対してドライバモデルを構築する場合、運転者ｙの走行履歴と他の複数の運転者の走行履歴とを比較し、類似度が高い複数の運転者の走行履歴を抽出する。そして、抽出した複数の運転者の走行履歴から運転者ｙの個別適応型のドライバモデルを構築する。

なお、図２７に示す走行履歴に基づくドライバモデル（シチュエーションデータベース）は、クラスタリング型、または、個別適応型に限定されず、例えば、全ての運転者の走行履歴を含むように構成されてもよい。

ここで、構築したドライバモデルの使用方法について、例を挙げて説明する。以下の例では、運転者ｘに対し、４人の運転者ａ〜ｄの走行履歴を集約したドライバモデルが用いられる場合について説明する。なお、ドライバモデルは、車両制御部７によって構築される。

図２８は、本変形例におけるドライバモデルの使用方法を示す図である。図２８（ａ）は、運転者ｘが運転する車両の現時点における走行環境を示す環境パラメータである。図２８（ｂ）は、運転者ｘに対するドライバモデルの一例である。

図２８（ａ）に示すように、現時点における走行環境を示す環境パラメータに対する挙動（操作）はブランクになる。車両制御部７は、環境パラメータを所定の間隔で取得し、環境パラメータのいずれかをトリガとして、図２８（ｂ）に示すドライバモデルから次の挙動を判定する。

トリガとしては、例えば、合流区間の開始地点までの距離が所定の距離以下になった場合、あるいは、先行車両との相対速度が所定値以下になった場合など、車両の操作の変更が必要となる場合を示す環境パラメータをトリガとしてもよい。

車両制御部７は、図２８（ａ）に示す環境パラメータと、図２８（ｂ）に示すドライバモデルのそれぞれの走行履歴の環境パラメータとを比較し、最も類似する環境パラメータに対応づけられた挙動を第１の挙動であると判定する。また、それ以外の類似する環境パラメータに対応づけられたいくつかの挙動については、第２の挙動と判定する。

環境パラメータが類似するか否かは、環境パラメータの数値を要素とするベクトルの相関値から決定できる。例えば、図２８（ａ）に示す環境パラメータの数値を要素とするベクトルと、図２８（ｂ）に示す環境パラメータの数値を要素とするベクトルとから算出した相関値が所定値よりも高い場合に、これらの環境パラメータが類似すると判定される。なお、環境パラメータが類似するか否かの判定方法については、これに限定されない。

例えば、ここでは環境パラメータの類似度に基づいて挙動を決定することとしたが、まず環境パラメータの類似度の高いグループを作成し、そのグループにおける環境パラメータの統計をとり、その統計データから挙動を決定してもよい。

このように、予め複数の運転者の走行履歴から運転者個人のドライバモデルを構築することにより、運転者により適した挙動を報知できる。なお、より安全な走行履歴をデータベースに登録するため、安全な走行の基準を示す情報を記憶部８が記憶しておき、走行履歴がこの基準を満たすか否かを車両制御部７が判定し、さらに車両制御部７が、この基準を満たす走行履歴をデータベースに登録し、この基準を満たさない走行履歴をデータベースに登録しないこととしてもよい。

さらに、走行環境を示すパラメータと挙動とが対応づけられることにより、車両制御部７が、具体的な走行環境を判定することなく、つまり、走行環境のラベリングを行う事無く、精度よく次の挙動を判定できる。

なお、ドライバモデル（シチュエーションデータベース）は、自動運転中に運転者が選択した挙動とその挙動を提示した際の走行環境を示す環境パラメータとを対応づけた走行履歴から構築されてもよい。あるいは、ドライバモデル（シチュエーションデータベース）は、自動運転中に運転者が選択した挙動とその挙動を車両が行った際の走行環境を示す環境パラメータとを対応付けた走行履歴から構築されてもよい。

環境パラメータが、運転者により選択された挙動を車両が行った際の走行環境を示すものである場合、現時点における走行環境を示す環境パラメータから将来の走行環境を示す環境パラメータを予測し、運転者により選択された挙動を車両が行った際の走行環境を示す環境パラメータのうち、予測された環境パラメータに最も類似する環境パラメータに対応付けられた挙動を第１の挙動、それ以外の類似する環境パラメータに対応付けられたいくつかの挙動を第２の挙動であると判定してもよい。

上記予測は、例えば、現時点と現時点よりも前の時点の走行環境を示す環境パラメータから将来の時点の環境パラメータを外挿することにより行う。

あるいは、ドライバモデル（シチュエーションデータベース）は、自動運転中に運転者が選択した挙動とその挙動を提示した際の走行環境を示す環境パラメータとを対応づけた走行履歴、および、自動運転中に運転者が選択した挙動とその挙動を車両が行った際の走行環境を示す環境パラメータとを対応付けた走行履歴の両方から構築されてもよい。

この場合、例えば、両者の走行履歴が図２８（ｂ）に示したような形式で記憶され、車両制御部７は、それらから次の挙動を判定する。ここで、車両制御部７は、両者の間で優先度を設け、例えば、自動運転中に運転者が選択した挙動とその挙動を車両が行った際の走行環境を示す環境パラメータとを対応付けた走行履歴から優先的に次の挙動を判定してもよい。

なお、本発明では、車両制御部７が実行する機能と同様の機能をクラウドサーバなどのサーバ装置に実行させてもよい。特に、記憶部８は走行履歴の蓄積に伴い膨大なデータ数となるため、車両１ではなくクラウドサーバなどのサーバ装置にあってもよい。あるいは、記憶部８は、既に構築されたドライバモデルを記憶し、車両制御部７は、記憶部８に記憶されたドライバモデルを参照して、挙動を判定することとしてもよい。

なお、記憶部８がクラウドサーバに設けられる構成では、通信速度の低下・通信断などの原因により記憶部８にアクセスできない場合に備えキャッシュが設けられることが望ましい。

図２９は、キャッシュの配置の一例を示すブロック図である。車両制御部７は、通信部２９１を通じて記憶部８に走行履歴を保存させ、通信部２９１を通じてキャッシュ２９２に記憶部８に記憶されたドライバモデル（シチュエーションデータベース）の一部を保持させる。

車両制御部７は、キャッシュ２９２のドライバモデルにアクセスする。このときのキャッシュの作成方法については、環境パラメータの有無で限定する方法、位置情報を用いる方法、データを加工する方法などが考えられる。以下、それぞれについて説明する。

まず、環境パラメータの有無で限定する方法について説明する。周囲の状況の比較により似た状況を抽出するには、同じ環境パラメータのみが存在する走行環境（シチュエーション）が十分にあれば可能である。従って、車両制御部７は、記憶部８に記憶された走行環境の中から同じ環境パラメータのみを持つ走行環境を抽出して、これらをソートし、キャッシュ２９２に保持する。

ここで、車両制御部７は、検出された状況から得られる環境パラメータが変更されたタイミングで、一次キャッシュの更新を行う。こうすることで、車両制御部７は、通信速度の低下が発生しても似た周囲の状況を抽出することが可能になる。なお、変更の有無を判断する環境パラメータは、先に挙げた全ての環境パラメータでもよいし、一部の環境パラメータでもよい。

さらに、この環境パラメータは刻一刻と変化するため、キャッシュ２９２内に一次キャッシュおよび二次キャッシュを用意しても良い。例えば、車両制御部７は、同じ環境パラメータを持つ走行環境を一次キャッシュに保持する。さらに、車両制御部７は、環境パラメータが一時キャッシュに保持された走行環境に一つ追加された状態にある走行環境、および、環境パラメータが一時キャッシュに保持された走行環境から一つ削減された状態にある走行環境の少なくとも一方を二次キャッシュに保持する。

このようにすることで、車両制御部７は、一時的な通信断が発生しても、キャッシュ２９２のデータのみで、似た状況を抽出することが可能になる。

図３０を使って、この場合についてさらに具体的に説明する。センサ６２により、自車両３０１の周囲に側前方車両３０２のみが存在している周囲状況３０３が検出されたとき、車両制御部７は、側前方車両３０２のみが存在している走行環境（同一の環境パラメータのみ存在する走行環境）を、全ての走行環境（シチュエーション）が記憶された記憶部８から抽出し、一次キャッシュ３０４に格納させる。

さらに、車両制御部７は、側前方車両３０２以外の車が１台だけ追加された走行環境（同一の環境パラメータに１つの環境パラメータが追加された状態にある走行環境）もしくは、側前方車両３０２のいない走行環境（同一の環境パラメータから１つの環境パラメータが削減された状態にある走行環境）を記憶部８から抽出し、二次キャッシュ３０５に格納させる。

そして、センサ６２により検出された周囲状況３０３が変わったとき、車両制御部７は、変わった周囲状況３０３に対応する走行環境を二次キャッシュ３０５から一次キャッシュ３０４にコピーし、変わった周囲状況３０３に対応する走行環境に対し、環境パラメータが一つ追加された走行環境、及び、環境パラメータが一つ削減された走行環境を記憶部８から抽出し、二次キャッシュ３０５に格納することで、二次キャッシュ３０５を更新する。これにより、車両制御部７は、周囲状況のスムーズに比較により似た周囲状況をスムーズに抽出することが可能になる。

次に、位置情報を用いる方法について説明する。環境パラメータに位置情報が含まれている場合、車両制御部７は、その位置情報により示される位置が自車位置を中心とする一定の範囲内に含まれる走行環境（シチュエーション）を記憶部８から抽出し、キャッシュ２９２に格納させることが可能となる。

この場合、車両制御部７は、走行環境に対応する位置情報により示される位置が上記一定の範囲から外れたときに、キャッシュ２９２の更新を行う。このようにすることで、車両制御部７は、長期間の通信断が発生しても位置が一定の範囲内であれば似た周囲状況を抽出することが可能になる。

さらに、データを加工する方法について説明する。記憶部８には環境パラメータを含む操作履歴が蓄積されている。車両制御部７は、各々の環境パラメータを一定の範囲毎に分割し、多次元空間上でメッシュを作成する。そして、車両制御部７は、各々のメッシュに含まれる挙動をその種別ごとにカウントしたテーブルを作成する。

例えば、使用する環境パラメータを二つに限定して説明する。車両制御部７は、操作履歴に含まれる環境パラメータを図３１（ａ）のように平面状にマッピングし、これらの各々の軸を一定の範囲で分割することで、平面を複数のブロックに分ける。これをメッシュと呼ぶ。

車両制御部７は、各々のメッシュの中に含まれる挙動の個数をその種別（例えば、加速、減速、車線変更、追い越しなどの種別）ごとにカウントする。図３１（ｂ）に各メッシュの中に含まれる挙動の個数をその種別ごとにカウントしたテーブルを示す。

車両制御部７は、この内容をキャッシュ２９２に保持する。そして、車両制御部７は、周囲状況の比較により似た周囲状況の抽出を行う際に、検出された環境パラメータがどのメッシュに位置するかを判別し、判別したメッシュの中に含まれる挙動のうち個数が最大である挙動を選択し、選択された挙動を報知する挙動に決定する。

例えば、車両制御部７は、検出された環境パラメータがメッシュの３番に位置すると判別したとき、３番のメッシュの中に含まれる挙動のうち最大個数を示す挙動（ここでは「加速」）の操作を報知する挙動に決定する。この方法であれば、キャッシュ２９２の更新タイミングはいつでもよく、キャッシュ２９２の容量も一定とすることができる。

これらの方法を一つもしくは複数を組み合わせることでキャッシュを作成する。ただし、上に挙げた方法は一例であり、キャッシュの作成方法はこの限りではない。

このように、実施の形態４のドライバモデル拡張の例では、車両制御部７が、過去の走行環境の情報を含む運転者の運転特性を示す特徴量の情報を取得し、記憶部８がその特徴量の情報を記憶し、車両の挙動を変更する必要があると判定された場合、車両制御部７が記憶部８に記憶された特徴量の情報の中から、新たに取得した走行環境の情報を含む運転者の運転特性を示す特徴量に類似する情報を決定し、決定された情報に対応する挙動を報知することとした。

また、実施の形態４のドライバモデル拡張の例では、過去の走行環境の情報を含む運転者の運転特性を示す特徴量の情報は、運転者に車両の挙動を提示した際の特徴量の情報、および、運転者が挙動の選択を行った際の特徴量の情報の少なくとも１つであることとした。

また、実施の形態４のドライバモデル拡張の例では、過去の走行環境の情報を含む運転者の運転特性を示す特徴量の情報が、運転者に車両の挙動を提示した際の特徴量の情報、および、運転者が挙動の選択を行った際の特徴量の情報の両方である場合、それら両方の特徴量の情報の中から、新たに取得した走行環境の情報を含む運転者の運転特性を示す特徴量に類似する情報を決定し、決定された情報に対応する挙動を報知することとした。

また、実施の形態４のドライバモデル拡張の例では、過去の走行環境の情報を含む運転者の運転特性を示す特徴量の情報が、運転者に車両の挙動を提示した際の特徴量の情報、および、運転者が挙動の選択を行った際の特徴量の情報の両方である場合、運転者が挙動の選択を行った際の特徴量の情報の中から優先的に、新たに取得した走行環境の情報を含む運転者の運転特性を示す特徴量に類似する情報を決定し、決定された情報に対応する挙動を報知することとした。

また、実施の形態４のドライバモデル拡張の例では、過去の走行環境の情報を含む運転者の運転特性を示す特徴量の情報が、車両の自動運転時、および／または、手動運転時の運転者の運転特性を示す特徴量の情報であることとした。

以上により、車両制御部７は、運転者の運転傾向により適したドライバモデルを構築でき、構築したドライバモデルに基づいて、運転者に対してより適切な自動運転を行うことができる。走行環境を示すパラメータと挙動とが対応づけられることにより、具体的な走行環境を判定する処理を要することなく、つまり、走行環境のラベリングを行うことなく、精度よく次の挙動を判定できる。

（実施の形態５）
近年、自動車の自動運転に関する開発が進められている。自動運転について、ＮＨＴＳＡ（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｉｇｈｗａｙ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓａｆｅｔｙ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ）が２０１３年に定義した自動化レベルは、自動化なし（レベル０）、特定機能の自動化（レベル１）、複合機能の自動化（レベル２）、半自動運転（レベル３）、完全自動運転（レベル４）に分類される。レベル１は加速・減速・操舵の内、１つを自動的に行う運転支援システムであり、レベル２は加速・減速・操舵の内、２つ以上を調和して自動的に行う運転支援システムである。いずれの場合も運転者による運転操作の関与が残る。自動化レベル４は加速・減速・操舵の全てを自動的に行う完全自動走行システムであり、運転者が運転操作に関与しない。自動化レベル３は加速・減速・操舵の全てを自動的に行うが、必要に応じて運転者が運転操作を行う準完全自動走行システムである。

以下の実施の形態では主に、車両の自動運転に関する情報を車両の乗員（例えば運転者）との間でやり取りするためのＨＭＩ（Human Machine Interface）を制御する装置（以下「運転支援装置」とも呼ぶ。）を提案する。以下の説明における車両の「行動」は、実施の形態１〜４の説明における車両の「挙動」に対応し、自動運転または手動運転において、車両の走行中または停止時の操舵や制動などの作動状態、もしくは自動運転制御に係る制御内容を含む。例えば、定速走行、加速、減速、一時停止、停止、車線変更、進路変更、右左折、駐車などである。

特に、実施の形態５では、実施の形態４において説明した個別適応型のドライバモデルに関して、次の行動の推定精度をさらに向上させるための処理を説明する。実施の形態４は、運転者ごとの走行履歴を収集してから、各運転者の操作頻度分布を解析することによって、対象となる運転者の走行履歴に類似した他の運転者の走行履歴を選択し、選択した走行履歴をもとにドライバモデルを生成する。つまり、運転者ごとにグルーピングすることにより個人に適応したドライバモデルが生成されている。

一方、実施の形態５では、運転者の運転行動が、同乗者の有無や同乗者の状態によって変化する場合があることに着目する。例えば、同乗者がいなければ車線を変更するような状況でも、同乗者がいれば車線を変更せずに減速がなされる。これに対応するために、実施の形態５では、運転者と同乗者との組合せごとに操作履歴を収集し、対象となる組合せの走行履歴に類似した他の組合せの走行履歴を選択し、選択した走行履歴をもとにドライバモデルを生成する。つまり、実施の形態４において運転者ごとに実行していた処理を、運転者と同乗者との組合せごとに処理を実行することによって、処理の単位が細分化される。なお、行動推定の精度を向上させるためには、より多くの運転者の走行履歴が必要になり、処理の負荷が大きくなる。そのため、ここでは、クラウドサーバでの処理を前提にする

図３２は、車両１０００の構成を示すブロック図であり、自動運転に関する構成を示している。車両１０００は、自動運転モードで走行可能であり、報知装置１００２、入力装置１００４、無線装置１００８、運転操作部１０１０、検出部１０２０、自動運転制御装置１０３０、運転支援装置１０４０を備える。図３２に示す各装置の間は、専用線あるいはＣＡＮ（Controller Area Network）等の有線通信で接続されてもよい。また、ＵＳＢ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の有線通信または無線通信で接続されてもよい。

車両１０００は実施の形態１〜４の車両１に対応する。報知装置１００２は図１、図１３の情報報知装置９に対応し、入力装置１００４は図１の操作部５１、図１３の入力部１０２に対応し、検出部１０２０は図１、図１３の検出部６に対応する。また自動運転制御装置１０３０と運転支援装置１０４０は、図１、図１３の車両制御部７に対応する。以下、実施の形態１〜４で説明済の構成の説明は適宜省略する。

報知装置１００２は、車両１０００の走行に関する情報を運転者に報知する。報知装置１００２は、例えば、車内に設置されているカーナビゲーションシステム、ヘッドアップディスプレイ、センターディスプレイ、ステアリングホイール、ピラー、ダッシュボード、メータパネル周りなどに設置されているＬＥＤなどの発光体などのような情報を表示する表示部であってもよいし、情報を音声に変換して運転者に報知するスピーカであってもよいし、あるいは、運転者が感知できる位置（例えば、運転者の座席、ステアリングホイールなど）に設けられる振動体であってもよい。また、報知装置１００２は、これらの組み合わせであってもよい。入力装置１００４は、乗員による操作入力を受け付けるユーザインタフェース装置である。例えば入力装置１００４は、運転者が入力した自車の自動運転に関する情報を受け付ける。運転支援装置１０４０は、受け付けた情報を操作信号として運転支援装置１０４０に出力する。

図３３は、図３２の車両１０００の室内を模式的に示す。報知装置１００２は、ヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ）１００２ａであってもよく、センターディスプレイ１００２ｂであってもよい。入力装置１００４は、ステアリング１０１１に設けられた第１操作部１００４ａであってもよく、運転席と助手席との間に設けられた第２操作部１００４ｂであってもよい。なお、報知装置１００２と入力装置１００４は一体化されてもよく、例えばタッチパネルディスプレイとして実装されてもよい。

以下では言及しないが、図３３に示すように、車両１０００には自動運転に関する情報を音声にて乗員へ提示するスピーカ１００６が設けられてもよい。この場合、運転支援装置１０４０は、自動運転に関する情報を示す画像を報知装置１００２に表示させ、それとともに、またはそれに代えて、自動運転に関する情報を示す音声をスピーカ１００６から出力させてもよい。

図３２に戻り、無線装置１００８は、携帯電話通信システム、ＷＭＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に対応しており、車両１０００外部の装置（図示せず）との無線通信を実行する。運転操作部１０１０は、ステアリング１０１１、ブレーキペダル１０１２、アクセルペダル１０１３、ウィンカスイッチ１０１４を備える。ステアリング１０１１は図１、図１３のステアリングホイール５、ブレーキペダル１０１２は図１、図１３のブレーキペダル２、アクセルペダル１０１３は図１、図１３のアクセルペダル３、ウィンカスイッチ１０１４は図１、図１３のウィンカレバー４に対応する。

ステアリング１０１１、ブレーキペダル１０１２、アクセルペダル１０１３、ウィンカスイッチ１０１４は、ステアリングＥＣＵ、ブレーキＥＣＵ、エンジンＥＣＵとモータＥＣＵとの少なくとも一方、ウィンカコントローラにより電子制御が可能である。自動運転モードにおいて、ステアリングＥＣＵ、ブレーキＥＣＵ、エンジンＥＣＵ、モータＥＣＵは、自動運転制御装置１０３０から供給される制御信号に応じて、アクチュエータを駆動する。またウィンカコントローラは、自動運転制御装置１０３０から供給される制御信号に応じてウィンカランプを点灯あるいは消灯する。

検出部１０２０は、車両１０００の周囲状況および走行状態を検出する。実施の形態１〜４で一部既述したが、例えば検出部１０２０は、車両１０００の速度、車両１０００に対する先行車両の相対速度、車両１０００と先行車両との距離、車両１０００に対する側方車線の車両の相対速度、車両１０００と側方車線の車両との距離、車両１０００の位置情報を検出する。検出部１０２０は、検出した各種情報（以下、「検出情報」という）を自動運転制御装置１０３０、運転支援装置１０４０に出力する。なお、検出部１０２０の詳細は後述する。

自動運転制御装置１０３０は、自動運転制御機能を実装した自動運転コントローラであり、自動運転における車両１０００の行動を決定する。自動運転制御装置１０３０は、制御部１０３１、記憶部１０３２、Ｉ／Ｏ部１０３３を備える。制御部１０３１の構成はハードウェア資源とソフトウェア資源の協働、又はハードウェア資源のみにより実現できる。ハードウェア資源としてプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、その他のＬＳＩを利用でき、ソフトウェア資源としてオペレーティングシステム、アプリケーション、ファームウェア等のプログラムを利用できる。記憶部１０３２は、フラッシュメモリ等の不揮発性記録媒体を備える。Ｉ／Ｏ部１０３３は、各種の通信フォーマットに応じた通信制御を実行する。例えば、Ｉ／Ｏ部１０３３は、自動運転に関する情報を運転支援装置１０４０に出力するとともに、制御コマンドを運転支援装置１０４０から入力する。また、Ｉ／Ｏ部１０３３は、検出情報を検出部１０２０から入力する。

制御部１０３１は、運転支援装置１０４０から入力した制御コマンド、検出部１０２０あるいは各種ＥＣＵから収集した各種情報を自動運転アルゴリズムに適用して、車両１０００の進行方向等の自動制御対象を制御するための制御値を算出する。制御部１０３１は算出した制御値を、各制御対象のＥＣＵ又はコントローラに伝達する。本実施の形態ではステアリングＥＣＵ、ブレーキＥＣＵ、エンジンＥＣＵ、ウィンカコントローラに伝達する。なお電気自動車あるいはハイブリッドカーの場合、エンジンＥＣＵに代えて又は加えてモータＥＣＵに制御値を伝達する。

運転支援装置１０４０は、車両１０００と運転者との間のインタフェース機能を実行するＨＭＩコントローラであり、制御部１０４１、記憶部１０４２、Ｉ／Ｏ部１０４３を備える。制御部１０４１は、ＨＭＩ制御等の各種データ処理を実行する。制御部１０４１は、ハードウェア資源とソフトウェア資源の協働、またはハードウェア資源のみにより実現できる。ハードウェア資源としてプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、その他のＬＳＩを利用でき、ソフトウェア資源としてオペレーティングシステム、アプリケーション、ファームウェア等のプログラムを利用できる。

記憶部１０４２は、制御部１０４１により参照され、または更新されるデータを記憶する記憶領域である。例えばフラッシュメモリ等の不揮発の記録媒体により実現される。Ｉ／Ｏ部１０４３は、各種の通信フォーマットに応じた各種の通信制御を実行する。Ｉ／Ｏ部１０４３は、操作入力部１０５０、画像出力部１０５１、検出情報入力部１０５２、コマンドＩＦ１０５３、通信ＩＦ１０５６を備える。

操作入力部１０５０は、入力装置１００４に対してなされた運転者あるいは乗員もしくは車外にいるユーザの操作による操作信号を入力装置１００４から受信し、制御部１０４１へ出力する。画像出力部１０５１は、制御部１０４１が生成した画像データを報知装置１００２へ出力して表示させる。検出情報入力部１０５２は、検出部１０２０による検出処理の結果であり、車両１０００の現在の周囲状況および走行状態を示す情報（以下「検出情報」と呼ぶ。）を検出部１０２０から受信し、制御部１０４１へ出力する。

コマンドＩＦ１０５３は、自動運転制御装置１０３０とのインタフェース処理を実行し、行動情報入力部１０５４とコマンド出力部１０５５を含む。行動情報入力部１０５４は、自動運転制御装置１０３０から送信された車両１０００の自動運転に関する情報を受信し、制御部１０４１へ出力する。コマンド出力部１０５５は、自動運転制御装置１０３０に対して自動運転の態様を指示する制御コマンドを、制御部１０４１から受け付けて自動運転制御装置１０３０へ送信する。

通信ＩＦ１０５６は、無線装置１００８とのインタフェース処理を実行する。通信ＩＦ１０５６は、制御部１０４１から出力されたデータを無線装置１００８へ送信し、無線装置１００８から車外の装置へ送信させる。また、通信ＩＦ１０５６は、無線装置１００８により転送された、車外の装置からのデータを受信し、制御部１０４１へ出力する。

なお、ここでは、自動運転制御装置１０３０と運転支援装置１０４０は別個の装置として構成される。変形例として、図３２の破線で示すように、自動運転制御装置１０３０と運転支援装置１０４０を１つのコントローラに統合してもよい。言い換えれば、１つの自動運転制御装置が、図３２の自動運転制御装置１０３０と運転支援装置１０４０の両方の機能を備える構成としてもよい。

図３４は、検出部１０２０および検出情報入力部１０５２の詳細な構成を示すブロック図である。検出部１０２０は、第１検出部１０６０、第２検出部１０６２を含み、検出情報入力部１０５２は、第１入力部１０７０、第２入力部１０７２を含む。また、第１検出部１０６０は、位置情報取得部１０２１、センサ１０２２、速度情報取得部１０２３、地図情報取得部１０２４を含み、第２検出部１０６２は、運転者センシング部１０６４、同乗者センシング部１０６６を含む。

第１検出部１０６０は、前述のごとく、車両１０００の周囲状況および走行状態を主として検出する。第１検出部１０６０は、検出した情報（以下、「第１検出情報」という）を第１入力部１０７０に出力する。第１入力部１０７０は、第１検出部１０６０からの第１検出情報を入力する。一方、第２検出部１０６２は、車両１０００に乗車している運転者、同乗者に関する情報を主として検出する。第２検出部１０６２は、検出した情報（以下、「第２検出情報」という）を第２入力部１０７２に出力する。第２入力部１０７２は、第２検出部１０６２からの第２検出情報を入力する。なお、第１検出情報、第２検出情報の組合せ、あるいはいずれか一方が、前述の検出情報に相当する。

第１検出部１０６０の位置情報取得部１０２１は、ＧＰＳ受信機から車両１０００の現在位置を取得する。センサ１０２２は、車外の状況および車両１０００の状態を検出するための各種センサの総称である。車外の状況を検出するためのセンサとして例えばカメラ、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）、気温センサ、気圧センサ、湿度センサ、照度センサ等が搭載される。車外の状況は、車線情報を含む自車の走行する道路状況、天候を含む環境、自車周辺状況、近傍位置にある他車（隣接車線を走行する他車等）を含む。なお、センサが検出できる車外の情報であれば何でもよい。また車両１０００の状態を検出するためのセンサとして例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、傾斜センサ等が搭載される。

速度情報取得部１０２３は、車速センサから車両１０００の現在速度を取得する。地図情報取得部１０２４は、地図データベースから車両１０００の現在位置周辺の地図情報を取得する。地図データベースは、車両１０００内の記録媒体に記録されていてもよいし、使用時にネットワークを介して地図サーバからダウンロードしてもよい。

第２検出部１０６２の運転者センシング部１０６４は、車両１０００の運転席に着座している運転者個人を認証する。例えば、車両１０００の運転席に着座している運転者の顔を撮像可能なカメラが車内に設置されており、当該カメラによって、運転者の顔が撮像される。また、運転者センシング部１０６４は、当該車両１０００の運転席に着座する可能性がある運転者の顔に関する情報を予め保持する。運転者の顔に関する情報は、例えば、顔の画像、顔の画像の特徴点の情報等である。運転者センシング部１０６４は、カメラで撮像した画像と、運転者の顔に関する情報とを比較することによって、運転席に着座した運転手個人を特定する。なお、特定には公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。なお、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）センサ、指紋センサが車内に設置され、そのようなセンサにおいて取得した情報をもとに、運転者センシング部１０６４は、運転席に着座した運転手個人を特定してもよい。運転者センシング部１０６４は、特定した運転者の情報を第２検出情報として出力する。

同乗者センシング部１０６６は、車両１０００の助手席、後部座席に着座している同乗者を認証する。例えば、各座席には、着座センサが設置されており、同乗者センシング部１０６６は、着座センサにおいて取得した情報をもとに、同乗者の有無を特定する。ここでは、助手席に同乗者がおり、後部座席に同乗者がいないのような特定がなされる。また、運転者センシング部１０６４と同様に、助手席、後部座席に着座している同乗者の顔を撮像可能なカメラが車内に設置されており、当該カメラで撮像した画像をもとに、同乗者センシング部１０６６は、同乗者の有無、同乗者に関する情報を特定してもよい。同乗者に関する情報には、年齢／性別、個人認識、乗員の状態（眠気・車酔い）が含まれる。このような特定にも公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。さらに、ＴＯＦセンサが車内に設置され、ＴＯＦセンサにおいて取得した情報をもとに、同乗者センシング部１０６６は、同乗者の有無、同乗者に関する情報を特定してもよい。同乗者センシング部１０６６は、特定した同乗者の有無を第２検出情報として出力する。また、同乗者センシング部１０６６は、同乗者に関する情報を特定している場合、それも第２検出情報として出力する。

図３５は、制御部１０４１の詳細な構成を示すブロック図である。制御部１０４１は、検出部１１００、走行履歴生成部１１０２、送信部１１０４、問い合せ部１１０６、取得部１１０８、ドライバモデル生成部１１１０、判定部１１１２、確認部１１１４、画面生成部１１１６、指示部１１１８を含む。

検出部１１００は、車両１０００のドアの開閉センサに接続されるとともに、第２入力部１０７２に接続される。検出部１１００は、ドアが開閉されたタイミングを開閉センサから通知される。開閉センサによる開閉タイミングの検出には公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。検出部１１００は、開閉タイミングの通知を受け付けた場合に、第２入力部１０７２から第２検出情報を入力する。また、検出部１１００は、同乗者の状態が変化した場合に、第２入力部１０７２から第２検出情報を入力してもよい。検出部１１００は、第２検出情報を入力することによって、車両１０００の運転者個人を検出する。また、検出部１１００は、第２検出情報を入力することによって、車両１０００の同乗者の有無を検出する。さらに、車両１０００は、車両１０００の同乗者に関する情報を検出してもよい。

走行履歴生成部１１０２は、第１入力部１０７０、検出部１１００、指示部１１１８に接続される。詳細は後述するが、指示部１１１８が次の行動を自動運転制御装置１０３０に指示した場合に、指示部１１１８は、指示した行動を走行履歴生成部１１０２に通知する。ここで、次の行動は運転者によって選択されており、行動は、例えば、「減速」、「加速」、「定速走行」、「右車線変更」等である。走行履歴生成部１１０２は、指示部１１１８からの通知を受け付けた場合に、第１入力部１０７０から第１検出情報を入力するとともに、検出部１１００からの情報を入力する。

走行履歴生成部１１０２は、第１検出情報に含まれた各種情報をもとに、環境パラメータを導出する。環境パラメータは、例えば、図２７に示されるように、「自車両の速度Ｖａ」、「自車両に対する先行車両の相対速度Ｖｂａ」、「先行車両と自車両との車間距離ＤＲｂａ」、「先行車両のサイズの変化率ＲＳｂ」、「自車両に対する側後方車両の相対速度Ｖｃａ」、「側後方車両と自車両との車頭間距離Ｄｃａ」、「車頭間距離の変化率Ｒｃａ」、「自車両に対する側前方車両の相対速度Ｖｄａ」、「側前方車両と自車両との車頭間距離Ｄｄａ」、「車頭間距離の変化率Ｒｄａ」、「自車両の残存側方車線長ＤＲｄａ」、「自車両に対する合流車両の相対速度Ｖｍａ」、「合流車両と自車両との車頭間距離Ｄｍａ」、「車頭間距離の変化率Ｒｍａ」等を含む。これらについては、前述の通りであるので、ここでは説明を省略する。

ここでは、検出部１１００から入力した情報の種類ごとに、走行履歴生成部１１０２において生成される走行履歴を説明する。情報の種類の一例として（１）運転者個人、同乗者の有無、（２）運転者個人、同乗者の年齢・性別、（３）運転者個人、同乗者個人、（４）運転者個人、同乗者の有無、同乗者の状態、（５）運転者個人の５種類を想定する。また、それぞれの走行履歴は、図３６（ａ）−（ｂ）、図３７（ａ）−（ｂ）、図２７に示される。図３６（ａ）−（ｂ）は、走行履歴生成部１１０２において生成される走行履歴のデータ構造を示し、図３７（ａ）−（ｂ）は、走行履歴生成部１１０２において生成される走行履歴の別のデータ構造を示す。

（１）運転者個人、同乗者の有無
走行履歴生成部１１０２は、図３６（ａ）に示される走行履歴を生成する。具体的に説明すると、走行履歴生成部１１０２は、取得部１１０８からの通知を受け付けたタイミングにおいて、検出部１１００からの情報として、運転者の名前、助手席の同乗者の有無、後部座席の同乗者の人数を入力する。図３６（ａ）において、運転者の名前は「Ａ」や「Ｂ」のように示され、助手席の同乗者「有」の場合は「○」と示され、助手席の同乗者「無」の場合は「×」と示され、後部座席の同乗者の人数は「０」や「１」のように示される。また、走行履歴生成部１１０２は、当該タイミングでの走行履歴として、「Ｖａ」等の値を入力する。さらに、走行履歴生成部１１０２は、入力した情報、値、取得部１１０８からの通知において示された行動、例えば、「減速」等をまとめて、図３６（ａ）の１行に格納する。つまり、走行履歴生成部１１０２は、車両１０００が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を生成する。その際、走行履歴は、運転者と同乗者の有無の組合せごとに生成される。

（２）運転者個人、同乗者の年齢・性別
走行履歴生成部１１０２は、図３６（ｂ）に示される走行履歴を生成する。具体的に説明すると、走行履歴生成部１１０２は、取得部１１０８からの通知を受け付けたタイミングにおいて、検出部１１００からの情報として、運転者の名前、同乗者の年齢・性別を入力する。図３６（ｂ）において、同乗者の年齢・性別は、「３０代・女性」、「３０代・女性／男の子」のように示される。ここで、前者は同乗者が１人であることも示し、後者は同乗者が２人であることも示す。このような同乗者の年齢・性別は、前述の同乗者に関する情報といえる。走行履歴生成部１１０２は、（１）の場合と同様に、運転者の名前、同乗者の年齢・性別、値、取得部１１０８からの通知において示された行動をまとめて、図３６（ｂ）の１行に格納する。つまり、走行履歴生成部１１０２において走行履歴は、運転者と、過去に検出した同乗者の有無と、同乗者に関する情報の組合せごとに生成される。

（３）運転者個人、同乗者個人
走行履歴生成部１１０２は、図３７（ａ）に示される走行履歴を生成する。具体的に説明すると、走行履歴生成部１１０２は、取得部１１０８からの通知を受け付けたタイミングにおいて、検出部１１００からの情報として、運転者の名前、助手席の同乗者の名前、後部座席の同乗者の名前を入力する。図３７（ａ）において、同乗者の名前は、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」のように示される。なお、同乗者の名前が確認されることによって、同乗者の人数も明らかになる。走行履歴生成部１１０２は、（１）の場合と同様に、運転者の名前、助手席の同乗者の名前、後部座席の同乗者の名前、値、取得部１１０８からの通知において示された行動をまとめて、図３７（ａ）の１行に格納する。ここでも、走行履歴生成部１１０２において走行履歴は、運転者と、過去に検出した同乗者の有無と、同乗者に関する情報の組合せごとに生成される。

（４）運転者個人、同乗者の有無、同乗者の状態
走行履歴生成部１１０２は、図３７（ｂ）に示される走行履歴を生成する。具体的に説明すると、走行履歴生成部１１０２は、取得部１１０８からの通知を受け付けたタイミングにおいて、検出部１１００からの情報として、運転者の名前、助手席の同乗者の有無、当該同乗者の状態を入力する。図３７（ｂ）において、同乗者の状態は、「正常」、「睡眠」、「車酔い」のように示される。なお、同乗者の状態が確認されることによって、同乗者の人数も明らかになる。走行履歴生成部１１０２は、（１）の場合と同様に、運転者の名前、助手席の同乗者の有無、当該同乗者の状態、値、取得部１１０８からの通知において示された行動をまとめて、図３７（ｂ）の１行に格納する。ここでも、走行履歴生成部１１０２において走行履歴は、運転者と、過去に検出した同乗者の有無と、同乗者に関する情報の組合せごとに生成される。

（５）運転者個人
これは、実施の形態４に相当し、走行履歴生成部１１０２は、図２７に示される走行履歴を説明する。そのため、走行履歴生成部１１０２は、（１）から（４）における同乗者の部分を省略した処理を実行することによって、走行履歴を生成する。つまり、走行履歴生成部１１０２は、車両１０００が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成する。

（１）から（４）において、走行履歴生成部１１０２は、同乗者の有無、同乗者の年齢・性別、同乗者の名前、同乗者の状態等を使用して走行履歴を生成しているが、これらを任意に組み合わせることによって走行履歴を生成してもよい。また、以下では、説明を明りょうにするために、図３６（ａ）の走行履歴が生成されたとして説明を進めるが、他の走行履歴が生成された場合であっても同様の処理が実行されればよい。図３５に戻って、走行履歴生成部１１０２は、走行履歴を送信部１１０４、問い合せ部１１０６に出力する。

送信部１１０４は、走行履歴生成部１１０２からの走行履歴を入力する。送信部１１０４は、走行履歴が入力された場合に、通信ＩＦ１０５６を介して無線装置１００８から、図示しないクラウドサーバに対して、走行履歴の更新を通知する。クラウドサーバは、複数の車両１０００のそれぞれに搭載された運転支援装置１０４０において生成された走行履歴を収集するために、車両１０００外に設けられる。つまり、クラウドサーバは、複数の運転支援装置１０４０のそれぞれにおいて生成された走行履歴をまとめて管理するが、説明の便宜上、クラウドサーバに記憶される走行履歴を「総合走行履歴」という。クラウドサーバは、走行履歴の更新通知を受信すると、走行履歴を送信させるために、走行履歴要求を無線装置１００８に送信する。送信部１１０４は、通信ＩＦ１０５６を介してクラウドサーバからの走行履歴要求を入力すると、走行履歴における組合せであって、かつ運転者の名前と同乗者の有無の組合せを識別するための識別情報（以下、「ＩＤ」という）を各組合せに対して付与する。

この処理を説明するために、ここでは、図３８（ａ）−（ｂ）、図３９を使用する。図３８（ａ）−（ｂ）は、送信部１１０４における処理概要を示す。図３８（ａ）は、送信部１１０４に入力された走行履歴のデータ構造を示し、図３６（ａ）と同一である。図３８（ｂ）は、運転者の名前と同乗者の有無の組合せと、ＩＤとの対応関係を示す。図示のごとく、運転者の名前が「Ａ」であり、助手席の同乗者が「無」であり、後部座席の同乗者が「無」である場合には、ＩＤ「０００１」が対応づけられている。また、運転者の名前が「Ａ」であり、助手席の同乗者が「有」であり、後部座席の同乗者が「１人」である場合には、ＩＤ「０００３」が対応づけられている。なお、ＩＤは、複数の運転支援装置１０４０間においても重複しないように定められている。ここで、走行履歴の更新によって、運転者の名前が「Ｂ」であり、助手席の同乗者が「無」であり、後部座席の同乗者が「無」である場合が追加され、かつその組合せにＩＤが付与されていない場合、送信部１１０４は、当該組合せにＩＤ「０００４」を割り当てる。なお、前述の（２）から（４）の場合、組合せの中に、同乗者の年齢・性別等が含まれており、前述の（５）の場合、組合せではなく、運転者の名前だけが含まれている。

送信部１１０４は、図３８（ｂ）に示された関係を使用することによって、図３８（ａ）に示された組合せをＩＤに置き換える。図３９は、送信部１１０４における別の処理概要を示す。図示のごとく、組合せがＩＤに置き換えられている。このようなＩＤを使用することによって、運転者「Ａ」に関する情報であっても、ＩＤ「０００１」から「０００３」という３つの情報に分離される。送信部１１０４は、ＩＤに置き換えた走行履歴（以下、これもまた「走行履歴」という）を通信ＩＦ１０５６に出力する。通信ＩＦ１０５６は、無線装置１００８から、クラウドサーバに走行履歴を送信させる。その際、走行履歴のうちの更新された部分だけが送信されてもよい。クラウドサーバは、総合走行履歴に、受信した走行履歴を追加する。図３５に戻る。

問い合せ部１１０６は、走行履歴生成部１１０２からの走行履歴を入力する。また、問い合せ部１１０６は、検出部１１００からの情報も入力する。ここで入力される情報は、現在の運転者の名前と現在の同乗者の有無の組合せである。問い合せ部１１０６は、走行履歴生成部１１０２において生成した走行履歴のうち、現在の運転者の名前と現在の同乗者の有無の組合せに対する走行履歴を抽出する。図４０（ａ）−（ｂ）は、問い合せ部１１０６における処理概要を示す。図４０（ａ）は、問い合せ部１１０６に入力された走行履歴のデータ構造を示し、図３６（ａ）と同一である。ここで、現在の運転者の名前が「Ａ」であり、現在の助手席の同乗者が「有」であり、現在の後部座席の同乗者が「１人」である場合を想定する。図４０（ｂ）は、図４０（ａ）に示された走行履歴から、現在の組合せに対する走行履歴を抽出した結果を示す。図３５に戻る。

問い合せ部１１０６は、通信ＩＦ１０５６、無線装置１００８を介してクラウドサーバに対して、抽出した走行履歴に類似した走行履歴を総合走行履歴から検索してもらうための問い合せ信号を送信する。問い合せ信号には、抽出した走行履歴（以下、「問い合せ走行履歴」という）が含まれる。クラウドサーバは、問い合せ信号を受信すると、問い合せ信号から、問い合せ走行履歴を取得する。クラウドサーバは、問い合せ走行履歴に類似した走行履歴を総合走行履歴から検索して取得する。具体的に説明すると、クラウドサーバは、問い合せ走行履歴から１つの行動と、当該行動に対応した環境パラメータを抽出する。ここでは、抽出した環境パラメータを「第１環境パラメータ」という。クラウドサーバは、総合走行履歴から、抽出した行動に対応した環境パラメータを複数取得する。ここでは、取得した複数の環境パラメータのそれぞれを「第２環境パラメータ」という。

クラウドサーバは、第１環境パラメータの数値と１つの第２環境パラメータの数値とを要素とするベクトルの相関値を計算する。相関値がしきい値（以下、「サーバ内しきい値」という）より大きければ、クラウドサーバは、当該第２環境パラメータに対応したＩＤを特定するとともに、当該ＩＤが付与されたすべての環境パラメータを総合走行履歴から取得する。一方、相関値がサーバ内しきい値以下であれば、クラウドサーバは、取得を実行しない。クラウドサーバは、取得した複数の第２環境パラメータのそれぞれに対して、このような処理を実行するとともに、問い合せ走行履歴に含まれた他の行動に対しても、このような処理を実行する。その結果、クラウドサーバは、問い合せ走行履歴に類似した環境パラメータを１つ以上取得する。取得した環境パラメータに複数のＩＤが混在することもあり得る。クラウドサーバは、取得した環境パラメータを「類似走行履歴」としてまとめる。その際、各環境パラメータに対応した行動も含まれる。類似走行履歴は、例えば、図３９のようなデータ構造を有する。

取得部１１０８は、問い合せ部１１０６による問い合せの応答として、無線装置１００８、通信ＩＦ１０５６を介してクラウドサーバからの類似走行履歴を取得する。前述のごとく、類似走行履歴とは、現在の運転者と現在の同乗者の有無との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴である。なお、前述の（２）から（４）の場合、組合せの中に、同乗者の年齢・性別等が含まれており、前述の（５）の場合、組合せではなく、運転者の名前だけが含まれている。

ドライバモデル生成部１１１０は、取得部１１０８からの類似走行履歴を入力する。ドライバモデル生成部１１１０は、類似走行履歴をもとに、ドライバモデルを生成する。例えば、ドライバモデル生成部１１１０は、問い合せ走行履歴と類似走行履歴とを組み合わせることによってドライバモデルを生成する。図４１は、ドライバモデル生成部１１１０において生成されるドライバモデルのデータ構造を示す。図示のごとく、類似走行履歴に含まれたＩＤ、環境パラメータ、行動が組み合わされている。ここで、ＩＤが示されず、環境パラメータ、行動が組み合わされた部分が問い合せ走行履歴に相当する。なお、ドライバモデルにＩＤは含まれていなくてもよい。図３５に戻る。ドライバモデル生成部１１１０は、これとは別に、問い合せ走行履歴と類似走行履歴とでの同一の行動において、各環境パラメータの数値を平均化することによって、ドライバモデルを生成してもよい。ドライバモデル生成部１１１０は、ドライバモデルを判定部１１１２に出力する。

判定部１１１２は、ドライバモデル生成部１１１０からドライバモデルを入力する。また、判定部１１１２は、第１入力部１０７０から第１検出情報を入力する。判定部１１１２は、第１検出情報に含まれた各種情報をもとに、現在の環境パラメータを導出する。環境パラメータは前述の通りであるので、ここでは説明を省略する。判定部１１１２は、図４１に示されたドライバモデルの各行に示された環境パラメータの値と、現在の環境パラメータの値とを要素とするベクトルの相関値を計算する。また、判定部１１１２は、図４１に示されたドライバモデルの行を変えながら、相関値の計算を繰り返し実行する。その結果、図４１に示されたドライバモデルの各行に対応した複数の相関値が導出される。

判定部１１１２は、複数の相関値のうち、最大の相関値を選択してから、選択した相関値に対応した行に示された行動を「行動候補」として選択する。行動候補の選択は、次の行動を判定することに相当する。なお、判定部１１１２は、予めしきい値を設定しており、複数の相関値から、しきい値よりも大きい相関値を複数選択してもよい。判定部１１１２は、選択した複数の行に示された行動の統計を取り、多い順に「第１行動候補」、「第２行動候補」、・・、「第Ｎ行動候補」を設定する。なお、行動候補の数に上限値が設定されていてもよい。判定部１１１２は、１つ以上の行動候補を確認部１１１４に出力する。

確認部１１１４は、行動情報入力部１０５４に接続されており、行動情報入力部１０５４を介して自動運転制御装置１０３０から、自動運転に関する情報を入力する。自動運転に関する情報では、車両１０００の次の行動が示される。当該次の行動（以下、「自動行動」という）は、自動運転制御装置１０３０において、自動運転アルゴリズムにて決定されている。そのため、自動行動は、運転者の感覚に合っていない場合もある。確認部１１１４は、判定部１１１２から１つ以上の行動候補も入力する。確認部１１１４は、自動行動、１つ以上の行動候補のいずれかを運転者に選択させるために、これらを画面生成部１１１６に出力する。

画面生成部１１１６は、確認部１１１４から、自動行動、１つ以上の行動候補を入力する。画面生成部１１１６は、これらをまとめた画像を生成する。図４２は、画面生成部１１１６において生成される画面を示す。図示のごとく、画面の中心部分には、行動画像１２００が配置される。画面生成部１１１６は、複数種類の自動行動の内容と、それぞれに対応した画像を予め記憶しており、入力した自動行動に対応した画像を選択することによって、行動画像１２００を生成する。また、画面の右側部分には第１行動候補画像１２０２ａ、第２行動候補画像１２０２ｂが配置される。第１行動候補画像１２０２ａ、第２行動候補画像１２０２ｂは、行動候補画像１２０２と総称される。第１行動候補画像１２０２ａは、第１行動候補から生成され、第２行動候補画像１２０２ｂは、第２行動候補から生成されるが、画面生成部１１１６は、行動画像１２００の生成と同様に、これらを生成する。画面生成部１１１６は、生成した画面の画像を画像データとして画像出力部１０５１に出力する。画像出力部１０５１は、報知装置１００２に画像データを出力することによって、行動候補画像１２０２に画面を表示させる。

報知装置１００２は、図４２に示された画面を表示する。運転者は、入力装置１００４を使用しながら、行動画像１２００、第１行動候補画像１２０２ａ、第２行動候補画像１２０２ｂのいずれかを選択する。操作入力部１０５０は、選択結果を操作信号として入力装置１００４から入力し、選択結果を制御部１０４１に出力する。確認部１１１４は、操作入力部１０５０から選択結果を入力する。確認部１１１４は、選択結果が第１行動候補画像１２０２ａであれば第１行動候補の選択を確認し、選択結果が第２行動候補画像１２０２ｂであれば第２行動候補の選択を確認する。また、確認部１１１４は、選択結果が行動画像１２００であれば自動行動の選択を確認する。なお、確認部１１１４は、自動行動、１つ以上の行動候補を画面生成部１１１６に出力してから一定時間経過しても選択結果を入力しない場合も、自動行動の選択を確認する。確認部１１１４は、行動候補を選択した場合、選択した行動候補を指示部１１１８に出力する。

指示部１１１８は、確認部１１１４から行動候補の通知を入力した場合、当該行動候補に応じた行動をコマンド出力部１０５５経由で自動運転制御装置１０３０に指示する。具体的に説明すると、指示部１１１８は、入力した行動候補をコマンド出力部１０５５に出力する。コマンド出力部１０５５は、指示部１１１８から行動候補を入力すると、行動候補に対応した制御コマンドを自動運転制御装置１０３０に出力する。その結果、自動運転制御装置１０３０は、行動候補を次の行動として、車両１０００の自動運転を制御する。そのため、自動行動において「減速」が示されていた場合であっても、行動候補の「右車線変更」が選択された場合、車両１０００は、次の行動の「右車線変更」にしたがって走行する。指示部１１１８は、次の行動を自動運転制御装置１０３０に指示した場合に、指示した行動を走行履歴生成部１１０２に通知する。

以上の構成による運転支援装置１０４０の動作を説明する。図４３（ａ）−（ｂ）は、第２検出部１０６２による検出手順を示すフローチャートである。図４３（ａ）は、１つ目の検出手順を示すフローチャートである。ドアの開閉がなされた場合（Ｓ１０００のＹ）、第２検出部１０６２は、運転者の個人認証、同乗者の個人認証あるいは年齢・性別検出あるいは着座センシングを実行する（Ｓ１００２）。検出部１１００は、運転者／同乗者の情報を取得し、格納する（Ｓ１００４）。ドアの開閉がなされない場合（Ｓ１０００のＮ）、ステップ１００２、ステップ１００４はスキップされる。

図４３（ｂ）は、２つ目の検出手順を示すフローチャートである。第２検出部１０６２は、同乗者の状態（正常／眠気／車酔い）を検出する（Ｓ１０１０）。同乗者の状態変更を検出した場合（Ｓ１０１２のＹ）、検出部１１００は、同乗者の状態を更新する（Ｓ１０１４）。同乗者の状態更新を検出しない場合（Ｓ１０１２のＮ）、ステップ１０１４はスキップされる。

図４４は、運転支援装置１０４０による登録手順を示すシーケンス図である。運転支援装置１０４０は、走行履歴を生成する（Ｓ１０５０）。運転支援装置１０４０は、クラウドサーバに走行履歴更新通知を送信する（Ｓ１０５２）。クラウドサーバは、運転支援装置１０４０に走行履歴要求を送信する（Ｓ１０５４）。運転支援装置１０４０は、走行履歴のＩＤを置き換え（Ｓ１０５６）、走行履歴登録を送信する（Ｓ１０５８）。クラウドサーバは、走行履歴を記憶する（Ｓ１０６０）。クラウドサーバは、運転支援装置１０４０に走行履歴登録結果を送信する（Ｓ１０６２）。

図４５は、送信部１１０４による送信手順を示すフローチャートである。走行履歴更新があれば（Ｓ１１００のＹ）、送信部１１０４は、走行履歴（更新分）を取得する（Ｓ１１０２）。ＩＤ未登録の条件がある場合（Ｓ１１０４のＹ）、送信部１１０４は新規ＩＤを割り当てる（Ｓ１１０６）。ＩＤ未登録の条件がない場合（Ｓ１１０４のＮ）、ステップ１１０６をスキップする。送信部１１０４は、ＩＤを置き換える（Ｓ１１０８）。走行履歴更新がなければ（Ｓ１１００のＮ）、ステップ１１０２からステップ１１０８はスキップされる。

図４６は、運転支援装置１０４０によるドライバモデルの生成手順を示すシーケンス図である。運転支援装置１０４０は、走行履歴を生成する（Ｓ１１５０）。運転支援装置１０４０は、問い合せ走行履歴を抽出する（Ｓ１１５２）。運転支援装置１０４０は、クラウドサーバに問い合せ信号を送信する（Ｓ１１５４）。クラウドサーバは、類似走行履歴を抽出する（Ｓ１１５６）。クラウドサーバは、運転支援装置１０４０に類似走行履歴を送信する（Ｓ１１５８）。運転支援装置１０４０は、ドライバモデルを生成する（Ｓ１１６０）。

図４７は、走行履歴生成部１１０２による走行履歴の更新手順を示すフローチャートである。判定部１１１２は、次の行動を判定する（Ｓ１２００）。判定した行動が選択された場合（Ｓ１２０２のＹ）、走行履歴生成部１１０２は、走行履歴を更新する（Ｓ１２０４）。判定した行動が選択されない場合（Ｓ１２０２のＮ）、処理は終了される。

本実施例によれば、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴をもとに、ドライバモデルを生成するので、現在の運転者に適したドライバモデルを生成できる。また、現在の運転者に適したドライバモデルと、車両の現在の環境パラメータとをもとに、次の行動を判定するので、判定精度を向上できる。また、現在の運転者と、現在の同乗者の有無との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴をもとにドライバモデルを生成するので、ドライバモデルの精度を向上できる。この場合、現在の運転者と、現在の同乗者の有無と、現在の同乗者に関する情報との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴をもとにドライバモデルを生成するので、ドライバモデルの精度をさらに向上できる。

また、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴をサーバから取得するので、類似した走行履歴の検索をサーバにさせることができる。また、類似した走行履歴の検索をサーバにさせるので、処理量を低減できる。また、走行履歴をサーバに送信するので、さまざまな運転支援装置において生成した走行履歴をサーバに蓄積させることができる。また、さまざまな運転支援装置において生成した走行履歴がサーバに蓄積されるので、類似した走行履歴の検索精度を向上できる。また、各組合せを識別するためのＩＤを走行履歴に付与するので、サーバでの管理を容易にさせることができる。また、次の行動が示された画像を表示するので、次の行動を運転者に知らせることができる。

また、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴をもとに生成したドライバモデルと、車両の現在の環境パラメータとをもとに、次の行動を判定するので、自動運転制御装置による次の行動の判定精度を向上できる。また、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴をもとに生成したドライバモデルと、車両の現在の環境パラメータとをもとに、次の行動を判定するので、車両による次の行動の判定精度を向上できる。

以上、本発明に係る実施形態について図面を参照して詳述してきたが、上述した装置や各処理部の機能は、コンピュータプログラムにより実現され得る。

上述した機能をプログラムにより実現するコンピュータは、キーボードやマウス、タッチパッドなどの入力装置、ディスプレイやスピーカなどの出力装置、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク装置やＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの記録媒体から情報を読み取る読取装置、ネットワークを介して通信を行うネットワークカードなどを備え、各部はバスにより接続される。

そして、読取装置は、上記プログラムを記録した記録媒体からそのプログラムを読み取り、記憶装置に記憶させる。あるいは、ネットワークカードが、ネットワークに接続されたサーバ装置と通信を行い、サーバ装置からダウンロードした上記各装置の機能を実現するためのプログラムを記憶装置に記憶させる。

そして、ＣＰＵが、記憶装置に記憶されたプログラムをＲＡＭにコピーし、そのプログラムに含まれる命令をＲＡＭから順次読み出して実行することにより、上記各装置の機能が実現される。

本発明の一態様の概要は、次の通りである。本発明のある態様の運転支援装置は、車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成する走行履歴生成部と、走行履歴生成部において生成した走行履歴のうち、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴を取得する取得部と、取得部において取得した走行履歴をもとに、ドライバモデルを生成するドライバモデル生成部と、ドライバモデル生成部において生成したドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、次の行動を判定する判定部と、を備える。

この態様によると、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴をもとに生成したドライバモデルと、車両の現在の環境パラメータとをもとに、次の行動を判定するので、判定精度を向上できる。

車両の同乗者の有無を検出する検出部をさらに備えてもよい。走行履歴生成部は、運転者ごとに加えて、検出部において過去に検出した同乗者の有無ごとに、走行履歴を生成し、取得部は、現在の運転者と、検出部において検出した現在の同乗者の有無との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴を取得してもよい。この場合、現在の運転者と、現在の同乗者の有無との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴をもとにドライバモデルを生成するので、ドライバモデルの精度を向上できる。

検出部は、車両の同乗者に関する情報も検出し、走行履歴生成部は、運転者ごとに加えて、検出部において過去に検出した同乗者の有無と、同乗者に関する情報ごとに、走行履歴を生成し、取得部は、現在の運転者と、検出部において検出した現在の同乗者の有無と、現在の同乗者に関する情報との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴を取得してもよい。この場合、現在の運転者と、現在の同乗者の有無と、現在の同乗者に関する情報との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴をもとにドライバモデルを生成するので、ドライバモデルの精度を向上できる。

走行履歴生成部において生成した走行履歴のうち、現在の運転者に対する走行履歴をもとに、サーバに問い合せを実行する問い合せ部をさらに備えてもよい。取得部は、問い合せ部による問い合せの応答として、サーバから、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴を取得してもよい。この場合、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴をサーバから取得するので、処理量を低減できる。

走行履歴生成部において生成した走行履歴のうち、現在の運転者と現在の同乗者の有無との組合せに対する走行履歴をもとに、サーバに問い合せを実行する問い合せ部をさらに備えてもよい。取得部は、問い合せ部による問い合せの応答として、サーバから、現在の運転者と現在の同乗者の有無との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴を取得してもよい。この場合、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴をサーバから取得するので、処理量を低減できる。

走行履歴生成部において生成した走行履歴のうち、現在の運転者と現在の同乗者の有無と現在の同乗者に関する情報との組合せをもとに、サーバに問い合せを実行する問い合せ部をさらに備えてもよい。取得部は、問い合せ部による問い合せの応答として、サーバから、現在の運転者と現在の同乗者の有無と現在の同乗者に関する情報との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴を取得してもよい。この場合、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴をサーバから取得するので、処理量を低減できる。

走行履歴生成部において生成した走行履歴をサーバに送信する送信部をさらに備えてもよい。この場合、走行履歴をサーバに送信するので、さまざまな運転支援装置において生成した走行履歴をサーバに蓄積させることができる。

走行履歴生成部において生成した走行履歴をサーバに送信する送信部をさらに備えてもよい。送信部は、走行履歴における各組合せを識別するための識別情報を付与してもよい。この場合、各組合せを識別するための識別情報を付与するので、サーバでの管理を容易にさせることができる。

判定部において判定した次の行動が示された画像を報知装置に表示させる画像出力部をさらに備えてもよい。この場合、次の行動を運転者に知らせることができる。

本発明の別の態様は、自動運転制御装置である。この装置は、車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成する走行履歴生成部と、走行履歴生成部において生成した走行履歴のうち、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴を取得する取得部と、取得部において取得した走行履歴をもとに、ドライバモデルを生成するドライバモデル生成部と、ドライバモデル生成部において生成したドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、次の行動を判定する判定部と、判定部において判定した次の行動をもとに、車両の自動運転を制御する自動運転制御部と、を備える。

この態様によると、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴をもとに生成したドライバモデルと、車両の現在の環境パラメータとをもとに、次の行動を判定するので、判定精度を向上できる。

本発明のさらに別の態様は、車両である。この車両は、運転支援装置を備える車両であって、運転支援装置は、車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成する走行履歴生成部と、走行履歴生成部において生成した走行履歴のうち、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴を取得する取得部と、取得部において取得した走行履歴をもとに、ドライバモデルを生成するドライバモデル生成部と、ドライバモデル生成部において生成したドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、次の行動を判定する判定部と、を備える。

この態様によると、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴をもとに生成したドライバモデルと、車両の現在の環境パラメータとをもとに、次の行動を判定するので、判定精度を向上できる。

本発明のさらに別の態様は、運転支援方法である。この方法は、車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成するステップと、生成した走行履歴のうち、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴を取得するステップと、取得した走行履歴をもとに、ドライバモデルを生成するステップと、生成したドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、次の行動を判定するステップと、を備える。

実施の形態５において、総合走行履歴の管理、類似走行履歴の抽出はクラウドサーバにおいてなされている。しかしながらこれに限らず例えば、これらの処理は、運転支援装置１０４０においてなされてもよい。その場合、複数の車両１０００のそれぞれに搭載された運転支援装置１０４０は、互いに走行履歴を交換することによって、運転支援装置１０４０ごとの総合走行履歴を生成する。本変形例によれば、クラウドサーバの設置を不要にできる。

１０００ 車両、 １００２ 報知装置、 １００４ 入力装置、 １００６ スピーカ、 １００８ 無線装置、 １０１０ 運転操作部、 １０２０ 検出部、 １０２１ 位置情報取得部、 １０２２ センサ、 １０２３ 速度情報取得部、 １０２４ 地図情報取得部、 １０３０ 自動運転制御装置、 １０３１ 制御部、 １０３２ 記憶部、 １０３３ Ｉ／Ｏ部、 １０４０ 運転支援装置、 １０４１ 制御部、 １０４２ 記憶部、 １０４３ Ｉ／Ｏ部、 １０５０ 操作入力部、 １０５１ 画像出力部、 １０５２ 検出情報入力部、 １０５３ コマンドＩＦ、 １０５４ 行動情報入力部、 １０５５ コマンド出力部、 １０５６ 通信ＩＦ、 １０６０ 第１検出部、 １０６２ 第２検出部、 １０６４ 運転者センシング部、 １０６６ 同乗者センシング部、 １０７０ 第１入力部、 １０７２ 第２入力部、 １１００ 検出部、 １１０２ 走行履歴生成部、 １１０４ 送信部、 １１０６ 問い合せ部、 １１０８ 取得部、 １１１０ ドライバモデル生成部、 １１１２ 判定部、 １１１４ 確認部、 １１１６ 画面生成部、 １１１８ 指示部。

Claims (13)

1. 車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成する走行履歴生成部と、
   前記走行履歴生成部において生成した現在の運転者に対する走行履歴に類似する走行履歴を取得する取得部と、
   前記現在の運転者に対する走行履歴及び前記取得部において取得した走行履歴を組み合わせたドライバモデルを生成するドライバモデル生成部と、
   前記ドライバモデル生成部において生成した前記ドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、前記ドライバモデルに含まれた１つ以上の行動を次の行動として選択する判定部と、
   を備えることを特徴とする運転支援装置。
2. 車両の同乗者の有無を検出する検出部をさらに備え、
   前記走行履歴生成部は、運転者ごとに加えて、前記検出部において過去に検出した同乗者の有無ごとに、走行履歴を生成し、
   前記取得部は、現在の運転者と、前記検出部において検出した現在の同乗者の有無との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴を取得することを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記検出部は、車両の同乗者に関する情報も検出し、
   前記走行履歴生成部は、運転者ごとに加えて、前記検出部において過去に検出した同乗者の有無と、同乗者に関する情報ごとに、走行履歴を生成し、
   前記取得部は、現在の運転者と、前記検出部において検出した現在の同乗者の有無と、現在の同乗者に関する情報との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴を取得することを特徴とする請求項２に記載の運転支援装置。
4. 前記走行履歴生成部において生成した走行履歴のうち、現在の運転者に対する走行履歴をもとに、サーバに問い合せを実行する問い合せ部をさらに備え、
   前記取得部は、前記問い合せ部による問い合せの応答として、前記サーバから、現在の運転者に対する走行履歴に類似した走行履歴を取得することを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
5. 前記走行履歴生成部において生成した走行履歴のうち、現在の運転者と現在の同乗者の有無との組合せに対する走行履歴をもとに、サーバに問い合せを実行する問い合せ部をさらに備え、
   前記取得部は、前記問い合せ部による問い合せの応答として、前記サーバから、現在の運転者と現在の同乗者の有無との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴を取得することを特徴とする請求項２に記載の運転支援装置。
6. 前記走行履歴生成部において生成した走行履歴のうち、現在の運転者と現在の同乗者の有無と現在の同乗者に関する情報との組合せをもとに、サーバに問い合せを実行する問い合せ部をさらに備え、
   前記取得部は、前記問い合せ部による問い合せの応答として、前記サーバから、現在の運転者と現在の同乗者の有無と現在の同乗者に関する情報との組合せに対する走行履歴に類似した走行履歴を取得することを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
7. 前記走行履歴生成部において生成した走行履歴をサーバに送信する送信部をさらに備えることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の運転支援装置。
8. 前記走行履歴生成部において生成した走行履歴をサーバに送信する送信部をさらに備え、
   前記送信部は、走行履歴における各組合せを識別するための識別情報を付与することを特徴とする請求項２または３に記載の運転支援装置。
9. 前記判定部において判定した次の行動が示された画像を報知装置に表示させる画像出力部をさらに備えることを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載の運転支援装置。
10. 車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成する走行履歴生成部と、
    前記走行履歴生成部において生成した現在の運転者に対する走行履歴に類似する走行履歴を取得する取得部と、
    前記現在の運転者に対する走行履歴及び前記取得部において取得した走行履歴を組み合わせたドライバモデルを生成するドライバモデル生成部と、
    前記ドライバモデル生成部において生成した前記ドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、前記ドライバモデルに含まれた１つ以上の行動を次の行動として選択する判定部と、
    前記判定部において判定した次の行動をもとに、車両の自動運転を制御する自動運転制御部と、
    を備えることを特徴とする自動運転制御装置。
11. 運転支援装置を備える車両であって、
    前記運転支援装置は、
    車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成する走行履歴生成部と、
    前記走行履歴生成部において生成した現在の運転者に対する走行履歴に類似する走行履歴を取得する取得部と、
    前記現在の運転者に対する走行履歴及び前記取得部において取得した走行履歴を組み合わせたドライバモデルを生成するドライバモデル生成部と、
    前記ドライバモデル生成部において生成した前記ドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、前記ドライバモデルに含まれた１つ以上の行動を次の行動として選択する判定部と、
    を備えることを特徴とする車両。
12. 車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成するステップと、
    生成した現在の運転者に対する走行履歴に類似する走行履歴を取得するステップと、
    前記現在の運転者に対する走行履歴及び取得した走行履歴を組み合わせたドライバモデルを生成するステップと、
    生成した前記ドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、前記ドライバモデルに含まれた１つ以上の行動を次の行動として選択するステップと、
    を備えることを特徴とする運転支援方法。
13. 車両が過去に走行した走行環境を示す環境パラメータと、当該環境パラメータに対して運転者が選択した行動とを対応させた走行履歴を運転者ごとに生成するステップと、
    生成した現在の運転者に対する走行履歴に類似する走行履歴を取得するステップと、
    前記現在の運転者に対する走行履歴及び取得した走行履歴を組み合わせたドライバモデルを生成するステップと、
    生成した前記ドライバモデルと、車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、前記ドライバモデルに含まれた１つ以上の行動を次の行動として選択するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。

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