JP6820668B2

JP6820668B2 - 運転支援装置、運転支援システムおよび運転支援プログラム

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Publication number: JP6820668B2
Application number: JP2016094677A
Authority: JP
Inventors: 淳二堀; 哲男野田; 良次澤; 悠司濱田; 雅彦伊川; 哲史緑川
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2016-05-10
Filing date: 2016-05-10
Publication date: 2021-01-27
Anticipated expiration: 2036-05-10
Also published as: JP2017204071A

Description

この発明は、自車両の周辺を走行する車両の運転行動を予測し、予測した情報を用いて自車両の運転支援を行う技術に関するものである。

従来、自車両の周辺を走行する周辺車両の割り込みを予測する割り込み予測技術が開発されている。例えば、特許文献１に開示された割り込み予測装置は、自車両に関する走行環境と、記憶装置に記憶された車両割込シーンの走行環境との比較により演算される割込発生確率に基づいて、自車両の前方への周辺車両の割り込みを予測し、周辺車両の割り込みを検出し、周辺車両の割り込みを検出した際に取得された自車両に関する走行環境に基づいて、記憶装置に記憶された車両割込シーンの走行環境を更新し、割込予測の際、更新された車両割込シーンの走行環境を用いて周辺車両の割り込みを予測する。

特開２０１４−４１４３４号公報

上記特許文献１に記載された技術では、自車両に関する走行環境と、記憶装置に記憶された車両割込シーンの走行環境との比較により、自車両の前方への周辺車両の割り込みを予測しているため、周辺車両の運転行動の予測は、記憶装置に記憶された運転行動の種類に限定される。そのため、予め記憶されていない周辺車両の運転行動については、予測することができないという課題があった。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、予め記憶されていない周辺車両の運転行動を予測可能な技術を提供することを目的とする。

この発明に係る運転支援装置は、自車両の周辺を走行する周辺車両の位置情報から、当該周辺車両の走行軌跡を算出する周辺車両軌跡算出部と、計測対象区間を走行する走行車両ごとの走行軌跡から、車両を運転する運転者の特性を示すパラメータを含む車両の運転行動をモデル化した運転行動モデルを用いて同定された走行車両に対応するパラメータを統計分析して得たパラメータの統計量を含むパラメータ統計情報を受信し、当該受信したパラメータ統計情報と、周辺車両軌跡算出部が算出した周辺車両の走行軌跡とから、運転行動モデルを用いて周辺車両の運転行動を予測する運転行動予測部と、自車両の走行に関する情報と、パラメータ統計情報とから、自車両の運転を制御するための条件である運転制御パラメータを決定する運転制御パラメータ決定部と、運転行動予測部が予測した周辺車両の運転行動と、パラメータ統計情報を用いて推定された周辺車両の運転行動の予測の信頼度と、運転制御パラメータ決定部が決定した自車両の運転制御パラメータとから、自車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する運転支援情報生成部と、運転支援情報生成部が生成した運転支援情報に従って、自車両の運転動作を通知する制御を行う出力制御部と、運転支援情報生成部が生成した運転支援情報と、出力制御部が自車両の運転動作を通知する制御を行った後の自車両の走行に関する情報とを比較し、自車両の走行を評価する運転評価部を備え、出力制御部は、運転評価部が評価した結果を通知する制御を行うことを特徴とするものである。

この発明によれば、予め記憶されていない周辺車両の運転行動を予測することができる。

実施の形態１に係る運転支援システムの構成を示す図である。図２Ａは、実施の形態１に係る情報提供装置のハードウェア構成例を示す図であり、図２Ｂは実施の形態１に係る運転支援装置のハードウェア構成例を示す図である。実施の形態１に係る情報提供装置の動作を示すフローチャートである。実施の形態１に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。実施の形態１に係る情報提供装置の走行車両軌跡算出部の動作を示すフローチャートである。実施の形態１に係る情報提供装置のパラメータ同定部が同定するパラメータの一例を示す図である。実施の形態１に係る情報提供装置のパラメータ同定部が同定するパラメータの他の例を示す図である。実施の形態２に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態２に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。実施の形態３に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態３に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。実施の形態３に係る情報提供装置の課金部の動作を示すフローチャートである。実施の形態３に係る運転支援システムの他の構成例を示すブロック図である。実施の形態３に係る運転支援システムの他の構成例を示すブロック図である。実施の形態４に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態４に係る運転支援システムの他の構成例を示すブロック図である。実施の形態５に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態５に係る運転支援システムの課金部の動作を示すフローチャートである。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る運転支援システムの構成を示す図である。
運転支援システムは、情報提供装置１００および運転支援装置２００で構成される。当該運転支援システムは、道路を走行する走行車両の走行に基づいて、運転行動モデルのパラメータを分析し、分析したパラメータを用いて自車両の周辺を走行する周辺車両の運転行動を予測し、予測した運転行動を用いて運転支援を行うシステムである。
情報提供装置１００は、例えば道路上に設置されるインフラ設備に搭載され、運転支援装置２００に情報提供を行う。
運転支援装置２００は、例えば自車両に搭載される車載端末で構成され、情報提供装置１００から提供された情報を用いて周辺車両の運転行動を予測する。

情報提供装置１００は、走行車両情報取得部１０１、走行車両軌跡算出部１０２、パラメータ同定部１０３、運転行動モデルデータベース１０４、パラメータ統計分析部１０５および送信部１０７を備える。走行車両情報取得部１０１、走行車両軌跡算出部１０２、パラメータ同定部１０３、運転行動モデルデータベース１０４およびパラメータ統計分析部１０５は、統計分析部１０６を構成する。
走行車両情報取得部１０１は、道路上に設定された計測対象区間を走行する任意の走行車両の位置情報および当該位置情報の変化を示す情報を取得する。走行車両情報取得部１０１は、例えば道路上に設置された走行車両を撮像するカメラの撮像画像、または道路を走行するプローブカー等から送信されるセンサ情報等を入力とし、入力されたカメラの撮像画像およびセンサ情報等のうち少なくとも１つの情報を用いて、走行車両の位置情報および当該位置情報の変化を示す情報を取得する。
ここで、プローブカーとは、各種センサを搭載し、当該各種センサを搭載した車両の位置情報、当該車両の車速情報等を道路上のインフラ設備等に送信する車両である。

計測対象区間は、例えば、運転支援装置２００が自車両に運転支援を行う道路の全区間、または運転支援装置２００が自車両に運転支援を行う道路のうち代表する一部の区間等と設定される。
計測対象区間の設定例を具体的に説明すると、運転支援装置２００が、高速道路の特定の合流部において自車両の運転支援を行う場合、計測対象区間は、例えば当該合流部を含む前後一定距離の区間と設定される。
また、運転支援装置２００が、高速道路の特定のインターチェンジ間で自車両の運転支援を行う場合、計測対象区間は、例えば特定のインターチェンジ間の全区間と設定される、あるいは特定のインターチェンジ間のうち代表する一部の区間と設定される。
また、運転支援装置２００が、高速道路の複数のインターチェンジを含む広域の地域に渡って自車両の運転支援を実施する場合、例えば計測対象区間は、広域の地域内に設定された複数の代表する区間と設定される。

走行車両軌跡算出部１０２は、走行車両情報取得部１０１が取得した走行車両の位置情報および当該位置情報の変化を分析し、走行車両の走行軌跡を算出する。走行車両軌跡算出部１０２は、ある走行車両の位置情報に一時的なＩＤを付与し、ＩＤを付与した位置情報の変化を追跡する。走行車両軌跡算出部１０２は、追跡した位置情報の変化から走行車両の走行軌跡を算出する。

パラメータ同定部１０３は、運転行動モデルデータベース１０４に蓄積された運転行動モデルに、走行車両軌跡算出部１０２が算出した走行車両の走行軌跡を当てはめ、各運転行動モデルにおけるパラメータの同定を行う。
運転行動モデルデータベース１０４は、車両の運転行動の種類毎に運転行動をモデル化した運転行動モデルを蓄積したデータベースである。運転行動の種類とは、車線変更、駐車、右左折等である。なお、運転行動モデルデータベース１０４は、情報提供装置１００以外の外部の構成が備えてもよい。

パラメータ統計分析部１０５は、パラメータ同定部１０３が同定したパラメータについて統計分析を行う。統計分析とは、例えば多次元空間上でのパラメータの平均座標および分散等の算出、すなわちパラメータの統計量の取得である。パラメータ統計分析部１０５は、情報提供装置１００外から走行環境を取得し、取得した走行環境毎にパラメータの統計分析を行ってもよい。ここで、走行環境とは、道路形状、路面状況、交通情報、天候等である。
送信部１０７は、パラメータ統計分析部１０５が取得したパラメータの統計量をパラメータ統計情報として運転支援装置２００に送信する。

運転支援装置２００は、受信部２０１、周辺車両位置情報取得部２０２、走行環境取得部２０３、周辺車両軌跡算出部２０４、運転行動予測部２０５、予測信頼度推定部２０６、危険予測部２０７および出力制御部２０８を備える。
受信部２０１は、情報提供装置１００の送信部１０７から送信されたパラメータの統計情報を受信する。
周辺車両位置情報取得部２０２は、自車両に搭載されたレーダ等から入力される情報、および自車両に搭載されたカメラの撮像画像等から自車両の周辺に位置する周辺車両を特定し、特定した周辺車両の位置情報を取得する。周辺車両位置情報取得部２０２は、常時あるいは設定された間隔で、周辺車両の位置情報を取得する。

走行環境取得部２０３は、自車両が走行している道路の走行環境を、インフラ設備、各種センサ、サーバ装置などの少なくとも１つから取得する。ここで、走行環境とは、道路形状、路面状況、天候、事故の発生状況、渋滞の発生状況等である。走行環境取得部２０３は、インフラ設備から走行環境を取得する場合、インフラ設備と、当該運転支援装置２００を搭載した車両との間の、路車間通信により情報を取得する。走行環境取得部２０３はセンサから走行環境を取得する場合、自車両に搭載された、例えば超音波センサ、レーザセンサ、温度センサ、湿度センサ、照度センサ等の検知情報を取得し、取得した検知情報から路面状況、および天候等の情報を取得する。

周辺車両軌跡算出部２０４は、周辺車両位置情報取得部２０２が取得した周辺車両の位置情報を用いて、各周辺車両の過去一定期間前の時点から現在の時点までの走行軌跡を算出する。具体的には、周辺車両軌跡算出部２０４は、自車両と各周辺車両の相対位置を算出し、自車両に搭載された速度センサ、加速度センサ、ジャイロ等の各種センサを用いて算出される自車両の走行軌跡と照合することにより、各周辺車両の走行軌跡を算出する。運転行動予測部２０５は、受信部２０１が受信したパラメータの統計量、走行環境取得部２０３が取得した走行環境、周辺車両軌跡算出部２０４が算出した各周辺車両の走行軌跡に基づいて、各周辺車両の運転行動を予測する、即ち各周辺車両の乗員の意図を予測する。

予測信頼度推定部２０６は、当該パラメータ統計情報を用いて周辺車両の運転行動を予測する場合の信頼度を、受信部２０１が受信したパラメータの統計量のうちパラメータの分散値を用いて、推定する。
危険予測部２０７は、周辺車両が、運転行動予測部２０５が予測した運転行動を取った場合に発生する可能性のある危険を予測する。危険予測部２０７は、予測した危険と、予測信頼度推定部２０６が推定した周辺車両の運転行動の予測の信頼度とから、予測される周辺車両の運転行動を自車両の乗員に通知するかを決定する。
出力制御部２０８は、危険予測部２０７が乗員に通知すると決定した、予測される周辺車両の運転行動をディスプレイやスピーカ等を介して乗員に通知する制御を行う。

次に、情報提供装置１００および運転支援装置２００のハードウェア構成例を説明する。
図２Ａは、情報提供装置１００のハードウェア構成例を示す図である。
図２Ａに示すように、情報提供装置１００における送信部１０７は、運転支援装置２００との間で通信を行う通信装置１０ａにより実現される。情報提供装置１００における走行車両情報取得部１０１、走行車両軌跡算出部１０２、パラメータ同定部１０３およびパラメータ統計分析部１０５は処理回路により実現される。すなわち、走行車両情報取得部１０１、走行車両軌跡算出部１０２、パラメータ同定部１０３およびパラメータ統計分析部１０５は、走行車両の走行軌跡を算出し、算出した走行軌跡の運転行動モデルにおけるパラメータを同定し、同定したパラメータの統計分析を行う処理回路を備える。
処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit），ＦＰＧＡ（Field-programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。走行車両情報取得部１０１、走行車両軌跡算出部１０２、パラメータ同定部１０３およびパラメータ統計分析部１０５の各部の機能それぞれを処理回路で実現してもよいし、各部の機能をまとめて処理回路で実現してもよい。

処理回路がＣＰＵ（Central Processing Unit）の場合、処理回路は図２に示すメモリ１０ｃに格納されるプログラムを実行するＣＰＵ１０ｂである。走行車両情報取得部１０１、走行車両軌跡算出部１０２、パラメータ同定部１０３およびパラメータ統計分析部１０５の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ１０ｃに格納される。ＣＰＵ１０ｂは、メモリ１０ｃに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、走行車両情報取得部１０１、走行車両軌跡算出部１０２、パラメータ同定部１０３およびパラメータ統計分析部１０５の各機能を実現する。即ち、走行車両情報取得部１０１、走行車両軌跡算出部１０２、パラメータ同定部１０３およびパラメータ統計分析部１０５は、ＣＰＵ１０ｂにより実行されるときに、後述する図３に示す各ステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１０ｃを備える。また、これらのプログラムは、走行車両情報取得部１０１、走行車両軌跡算出部１０２、パラメータ同定部１０３およびパラメータ統計分析部１０５の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。

図２Ｂは、運転支援装置２００のハードウェア構成例を示す図である。
図２Ｂに示すように、運転支援装置２００における受信部２０１は、情報提供装置１００との間で通信を行う通信装置２０ａにより実現される。運転支援装置２００における周辺車両位置情報取得部２０２、走行環境取得部２０３、周辺車両軌跡算出部２０４、運転行動予測部２０５、予測信頼度推定部２０６、危険予測部２０７および出力制御部２０８は、周辺車両の走行軌跡を算出し、算出した走行軌跡から周辺車両の運転行動を予測し、予測した周辺車両の運転行動を自車両の乗員に通知する制御を行う処理回路を備える。
処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ，ＦＰＧＡ、またはこれらを組み合わせたものが該当する。周辺車両位置情報取得部２０２、走行環境取得部２０３、周辺車両軌跡算出部２０４、運転行動予測部２０５、予測信頼度推定部２０６、危険予測部２０７および出力制御部２０８の各部の機能それぞれを処理回路で実現してもよいし、各部の機能をまとめて処理回路で実現してもよい。

処理回路がＣＰＵの場合、処理回路は図２Ｂに示すメモリ２０ｃに格納されるプログラムを実行するＣＰＵ２０ｂである。運転支援装置２００における周辺車両位置情報取得部２０２、走行環境取得部２０３、周辺車両軌跡算出部２０４、運転行動予測部２０５、予測信頼度推定部２０６、危険予測部２０７および出力制御部２０８の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ２０ｃに格納される。ＣＰＵ２０ｂは、メモリ２０ｃに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。即ち、運転支援装置２００は、ＣＰＵ２０ｂにより実行されるときに、後述する図４に示す各ステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ２０ｃを備える。また、これらのプログラムは、運転支援装置２００における周辺車両位置情報取得部２０２、走行環境取得部２０３、周辺車両軌跡算出部２０４、運転行動予測部２０５、予測信頼度推定部２０６、危険予測部２０７および出力制御部２０８の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。

ここで、ＣＰＵ１０ｂ，２０ｂは、例えば、中央処理装置、処理装置、演算装置、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのことである。
メモリ１０ｃ，２０ｃは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically EPROM）等の不揮発性または揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスク、フレキシブルディスク等の磁気ディスクであってもよいし、ミニディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の光ディスクであってもよい。

次に、運転支援システムの動作について説明する。
まず、図３を参照しながら情報提供装置１００の動作について説明する。
図３は、実施の形態１に係る情報提供装置１００の動作を示すフローチャートである。
走行車両情報取得部１０１は、外部機器から計測対象区間を走行する任意の走行車両の情報を取得する（ステップＳＴ１）。
ステップＳＴ１において、計測対象区間が短い場合と、長い場合とで、走行車両情報取得部１０１が取得する走行車両の情報が異なる。
例えば、計測対象区間が短い場合、外部機器は単一のカメラで構成され、当該単一のカメラで計測対象区間を走行する車両を撮影した撮影画像が入力される。一方、計測対象区間が長い場合、外部機器は複数のカメラで構成され、当該複数のカメラで計測対象区間を走行する車両を撮影した複数の撮影画像が入力される。なお、隣り合うカメラは、互いに重複する区間を撮影してもよく、計測対象区間において撮影されない区間が発生しないように複数のカメラが配置されることが望ましい。

走行車両軌跡算出部１０２は、ステップＳＴ１で取得された走行車両の情報から、走行車両の位置情報および当該位置情報の変化を取得し、走行車両の走行軌跡を算出する（ステップＳＴ２）。パラメータ同定部１０３は、運転行動モデルデータベース１０４に蓄積された複数の運転行動モデルに、ステップＳＴ２で算出した走行車両の走行軌跡を当てはめて、各運転行動モデルのパラメータの同定を行う（ステップＳＴ３）。パラメータ統計分析部１０５は、ステップＳＴ３で同定したパラメータの統計分析を行い、分析結果をパラメータ統計情報として出力する（ステップＳＴ４）。送信部１０７は、ステップＳＴ４で出力されたパラメータ統計情報を、運転支援装置２００に送信し（ステップＳＴ５）、ステップＳＴ１の処理に戻る。

次に、運転支援装置２００の動作を図４を参照しながら説明する。
図４は、実施の形態１に係る運転支援装置２００の動作を示すフローチャートである。
運転支援装置２００の受信部２０１は、図３のフローチャートのステップＳＴ５で送信されたパラメータ統計情報を受信する（ステップＳＴ１１）。送信部１０７は、道路上のインフラ設備、例えばＥＴＣ（Electronic Toll Collection System）等の路側機器に備えられる。運転支援装置２００を搭載した自車両が、当該路側機器が設けられた地点を通行することにより、受信部２０１がパラメータ統計情報を受信する。

周辺車両軌跡算出部２０４は、周辺車両位置情報取得部２０２が取得した各周辺車両の位置情報に基づいて、各周辺車両の走行軌跡を算出する（ステップＳＴ１２）。運転行動予測部２０５は、受信部２０１がステップＳＴ１１で受信したパラメータ統計情報から、走行環境取得部２０３が取得した走行環境に合致するパラメータの平均値を取得する（ステップＳＴ１３）。
運転行動予測部２０５は、ステップＳＴ１２で算出された各周辺車両の走行軌跡と、ステップＳＴ１３で取得されたパラメータの平均値とを比較し、各周辺車両の運転行動を予測する（ステップＳＴ１４）。予測信頼度推定部２０６は、受信部２０１がステップＳＴ１１で受信したパラメータ統計情報のパラメータの分散値を参照し、当該パラメータ統計情報を用いて運転行動の予測を行った場合の信頼度を推定する（ステップＳＴ１５）。

危険予測部２０７は、周辺車両が、運転行動予測部２０５が予測した運転行動を取った場合に発生する可能性のある危険を予測する（ステップＳＴ１６）。危険予測部２０７は、例えば、運転行動と発生する危険を対応付けて記憶した図示しないデータベースを参照し、予測した運転行動を周辺車両が取った場合に発生する可能性のある危険を予測する。

危険予測部２０７は、ステップＳＴ１６で予測した危険の危険度と、ステップＳＴ１５で推定された運転行動の予測の信頼度とを考慮して、予測された周辺車両の運転行動を自車両の乗員に通知するか否かの決定を行う（ステップＳＴ１７）。危険予測部２０７は、予測した危険の危険度を取得し、取得した危険度と、運転行動予測の信頼度との双方を考慮した評価値を算出し、算出した評価値が閾値以上であるか否かに基づいて、自車両の乗員に予測された周辺車両の運転行動を通知するか否かの決定を行う。例えば、運転行動の予測の信頼度が低い場合であっても、推定された運転行動によってある危険が発生した場合に自車両の急制動が必要となる場合等、危険度が高い場合には、評価値が閾値以上となり、予測された周辺車両の運転行動を自車両の乗員に通知すると決定する。

出力制御部２０８は、ステップＳＴ１７で乗員に通知すると決定された、予測された周辺車両の運転行動を乗員に通知する制御を行い（ステップＳＴ１８）、ステップＳＴ１１の処理に戻る。

次に、図３のフローチャートで示した情報提供装置１００の走行車両軌跡算出部１０２によるステップＳＴ２の処理について、図５を参照しながらより詳細に説明する。
図５は、実施の形態１に係る情報提供装置１００の走行車両軌跡算出部１０２の動作を示すフローチャートである。
なお、以下では、外部機器であるカメラによって撮像された撮影画像が走行車両の情報として入力される場合を例に示す。

まず、走行車両軌跡算出部１０２は、外部機器であるカメラのレンズの歪みなど光学的特性、カメラの配置位置の３次元座標および路面の３次元位置座標を既知の情報として予め記憶している。
また、走行車両軌跡算出部１０２は、走行車両の情報として、複数のカメラによる撮像画像が入力される場合、複数の撮像画像をフレーム同期させて連続させた撮影画像を取得しておくものとする。

走行車両軌跡算出部１０２は、走行車両情報取得部１０１が取得した撮像画像から走行車両を抽出する（ステップＳＴ２１）。走行車両軌跡算出部１０２は、上述した既知の情報を用いて、ステップＳＴ２１で抽出した走行車両が存在する撮影画像上の座標を、実際に走行車両が存在する３次元空間上の座標に変換する（ステップＳＴ２２）。走行車両軌跡算出部１０２は、ステップＳＴ２２で変換した走行車両の座標にＩＤを付す（ステップＳＴ２３）。走行車両軌跡算出部１０２は、ステップＳＴ２３でＩＤが付された走行車両の座標の移動を撮影画像内で追跡する（ステップＳＴ２４）。なお、走行車両軌跡算出部１０２は、撮影画像上の座標を３次元空間上の座標に変換しながらステップＳＴ２４の追跡を行うものとする。

走行車両軌跡算出部１０２は、全てのＩＤの座標について撮影画像内での追跡が終了したか否か判定を行う（ステップＳＴ２５）。全てのＩＤの座標について撮影画像内の追跡が終了していない場合（ステップＳＴ２５；ＮＯ）、ステップＳＴ２４の処理に戻り、座標の移動の追跡を継続する。一方、全てのＩＤの座標について撮影画像内の追跡が終了した場合（ステップＳＴ２５；ＹＥＳ）、走行車両軌跡算出部１０２は、ステップＳＴ２４の処理における座標の移動の追跡結果から、走行車両の走行軌跡を算出し（ステップＳＴ２６）、処理を終了する。

ステップＳＴ２１において、複数の走行車両が抽出された場合には、走行車両軌跡算出部１０２はステップＳＴ２４の処理において複数の走行車両のそれぞれについて走行軌跡を算出する。
なお、複数のカメラによる撮像画像を用いる場合であって、複数のカメラのいずれにも撮像されていない区間がある場合、走行車両軌跡算出部１０２は、３次元空間上で当該区間での座標の移動を推定して補間を行い、走行車両の走行軌跡を算出する。

次に、情報提供装置１００のパラメータ同定部１０３の具体的な処理例について説明する。
図６は、実施の形態１に係る情報提供装置１００のパラメータ同定部１０３が同定するパラメータの一例を示す図である。
例えば、以下に示す非特許文献１には車線変更に関する運転行動モデルの同定について開示されている。
・非特許文献１
近藤啓介、外３名、「他車両との相互作用を取り入れた横方向運転行動モデルの同定」、第５回ＩＴＳシンポジウム２００６
上述した非特許文献１には、ある車両に着目した場合に、着目した車両が走行する車線の先行車両と、着目した車両が走行する車線と隣接する車線の先行車両との速度差を用いた、以下の式（１）に示されるモデル式が提示されている。

式（１）において、ｓ_Ｖは着目した車両の運転者のストレス値、Ｖ_ＲＰは隣接車線の先行車両の速度、Ｖ_Ｐは着目した車両が走行する車線の先行車両の速度、ｋ_１，ｋ_２はパラメータである。ストレス値ｓ_Ｖは車線変更の要求度合いと関連し、ストレス値ｓ_Ｖが所定の閾値を超えると、車線変更が行われると考えられる。

式（１）で示したモデル式によれば、着目した車両が走行する車線の先行車両の車速と、着目した車両が走行する車線と隣接する車線の先行車両の車速を入力することにより、着目した車両の車線変更の要求度合いが算出される。また、式（１）におけるパラメータｋ_１，ｋ_２は係数であり、着目した車両の運転者の特性を表すパラメータである。このように、車線変更に関する運転行動モデルでは、１つの走行車両の走行軌跡に対して２つのパラメータｋ_１，ｋ_２が同定される。該当する道路を複数の走行車両が走行すると、図６に示すように、２つのパラメータｋ_１，ｋ_２の組み合わせが複数得られる。図６の横軸はパラメータｋ_１を示し、縦軸はパラメータｋ_２を示している。パラメータ統計分析部１０５は、図６に示したパラメータの集合の分析を行い、パラメータ統計情報を取得する。

上述した非特許文献１に記載された車線変更に関する運転行動モデルにおいて、運転支援装置２００の運転行動予測部２０５がパラメータ統計情報に基づいて、自車両が走行する車線と隣接する右車線の前方の周辺車両が左車線に車線変更する運転行動を予測したとする。危険予測部２０７は、予測された左車線への車線変更の危険度と、予測信頼度推定部２０６が推定した運転行動予測の信頼度との双方を考慮した評価値が閾値以上である場合に、周辺車両の左車線への車線変更を自車両の乗員に通知すると決定する。当該通知を受けた自車両の乗員は、加速する意思があったが、加速のタイミングをずらす等の対処を行うことができ、自車両の前方に車線変更した周辺車両と衝突する等の危険を回避することができる。これにより、自車両の円滑な走行を維持することができる。

また、走行車両の運転行動は、地域や時間帯によって異なると考えられる。図７は、実施の形態１に係る情報提供装置１００のパラメータ同定部１０３が同定するパラメータの他の例を示す図である。
図７の例では、地域Ａにおいて１０：００から１５：００の時間帯のパラメータ、地域Ａにおいて１８：００から２１：００の時間帯のパラメータ、地域Ｂのパラメータ、地域Ｃのパラメータを示している。図７を参照すると、同一の地域Ａにおいて同一のパラメータの同定を行った場合にも、時間帯１０：００から１５：００のパラメータと、時間帯１８：００から２１：００のパラメータとでは異なる分布を示している。さらに、地域Ａ、地域Ｂおよび地域Ｃでも、それぞれパラメータが異なる分布を示している。
そこで、パラメータ統計分析部１０５は、各走行車両の走行軌跡から同定したパラメータを時間帯や地域で予め分類した上で統計処理を行ってもよい。これにより、運転支援装置２００は、自車両が走行している地域のパラメータの統計情報、あるいは自車両が走行している時間帯のパラメータの統計情報を用いて、周辺車両の運転行動を予測することができ、より高精度な危険予測を行うことができる。

以上のように、この実施の形態１によれば、自車両の周辺を走行する周辺車両の位置情報から、当該周辺車両の走行軌跡を算出する周辺車両軌跡算出部２０４と、車両の運転行動をモデル化した運転行動モデルを用いて、走行車両の運転行動のパラメータを同定して得られたパラメータの統計情報と、周辺車両軌跡算出部２０４が算出した周辺車両の走行軌跡とから、周辺車両の運転行動を予測する運転行動予測部２０５とを備えるように構成したので、周辺車両について、自車両が遭遇したことのない種類の運転行動を予測することができる。

また、この実施の形態１によれば、予測された周辺車両の運転行動によって発生する危険を予測し、予測した危険と、パラメータの統計情報の信頼度とに基づいて、予測された周辺車両の運転行動を自車両の乗員に通知するか否か決定する危険予測部２０７とを備えるように構成したので、自車両の円滑な運転を支援することができる。

また、この実施の形態１によれば、運転行動予測部２０５は、自車両が走行する地域の走行環境に合致したパラメータの統計情報と、周辺車両の走行軌跡とから、周辺車両の運転行動を予測するように構成したので、自車両が走行する地域の特性および時間の特性等を考慮して、周辺車両の運転行動を予測することができる。これにより、周辺車両の運転行動の予測精度を高めることができる。

また、この実施の形態１によれば、危険予測部２０７が周辺車両の運転行動を通知すると決定した場合に、当該周辺車両の運転行動を通知する制御を行う出力制御部２０８を備えるように構成したので、自車両の運転者自身が周辺車両の運転行動を予測できない場合であっても、当該周辺車両の運転行動を把握して発生する可能性のある危険を回避する、あるいは余裕を持った対応を行うことができる。

実施の形態２．
図８は、実施の形態２に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態２に係る運転支援システムの情報提供装置１００の構成は、実施の形態１と同一であるため、説明を省略する。一方、運転支援装置２００ａは、図１で示した実施の形態１の運転支援装置２００に対して、危険予測部２０７および出力制御部２０８に替えて、自車両情報取得部２０９、運転制御パラメータ決定部２１０、運転支援情報生成部２１１および出力制御部２０８ａを設けて構成されている。図８において、図１と同一または相当する部分は、同一の符号を付し説明を省略する。

自車両情報取得部２０９は、自車両の走行に関する情報を取得する。自車両の走行に関する情報とは、自車両の現在位置を示す情報、目的地を示す情報、ナビゲーション装置等に設定された経路を示す情報、地図情報、操作情報、前方を走行する車両の情報等である。自車両の現在位置を示す情報、目的地を示す情報、経路を示す情報、地図情報は、自車両に搭載された図示しないナビゲーション装置等から取得する。自車両の操作情報は、速度、加速度、操舵角、方向指示器の操作状態を示す情報等であり、自車両に取り付けられたセンサ等が取得する情報である。また、前方を走行する車両の情報は、自車両に搭載されたカメラの撮像画像、センサの検知情報等から取得する。

運転制御パラメータ決定部２１０は、受信部２０１が受信したパラメータの統計情報と、自車両情報取得部２０９が取得した自車両の走行に関する情報とを参照し、自車両の運転制御パラメータを決定する。運転制御パラメータとは、例えば、前方車両との車間距離を指定するパラメータ、車線変更のタイミングを調整するパラメータ、および右折のタイミングを調整するパラメータ等、自車両の運転を制御するための条件である。

運転支援情報生成部２１１は、運転行動予測部２０５が予測した周辺車両の運転行動と、予測信頼度推定部２０６が推定したパラメータ統計情報を用いた運転行動の予測の信頼度とから、運転制御パラメータ決定部２１０が決定した運転制御パラメータのうち、自車両がスムーズな走行を実現可能な運転制御パラメータを用いて運転支援情報を生成する。ここで、運転支援情報とは、自車両の乗員に対して提供する運転支援情報であり、車線変更の指示、右折指示、および車間距離の調整量等を示す情報である。

出力制御部２０８ａは、運転支援情報生成部２１１が生成した自車両の運転を支援するための運転支援情報に従って、自車両の乗員に運転動作を通知する制御を行う。例えば、ナビゲーション装置などによって、自車両の目的地が設定されている場合に、出力制御部２０８ａは、自車両が車線変更するタイミング、自車両が右折するタイミングを事前にディスプレイまたはスピーカ等を介して乗員に通知する制御を行う。また、出力制御部２０８ａは、自車両情報取得部２０９が取得した自車両の方向指示器の操作状態を示す情報に対して、例えば、自車両の方向指示器の操作状態に応じた運転行動が安全であるかを判断した結果を通知する制御を行う。また、出力制御部２０８ａは、自車両情報取得部２０９が取得した自車両の前方を走行する車両の情報に対して、例えば、自車両と前方車両との適切な車間距離を示す情報を出力する制御を行う。

出力制御部２０８ａが、運転支援情報に従って自車両の乗員に運転動作を通知する制御を行うことにより、自車両の運転者は、自身が苦手とする運転操作を行う場合であっても、提示された情報に従って円滑に運転操作を行うことができる。さらに、自車両の運転者は、自車両が現在走行している地域における一般的な車両と類似した運転行動を模倣する、例えばその地域における一般的な車間距離、車線変更、右折のタイミング等を模倣することが可能となり、周辺を走行する車両に対して自車両の走行の違和感を与えない。

次に、実施の形態２に係る運転支援装置２００ａのハードウェア構成について説明する。
周辺車両位置情報取得部２０２、走行環境取得部２０３、周辺車両軌跡算出部２０４、運転行動予測部２０５、予測信頼度推定部２０６、自車両情報取得部２０９、運転制御パラメータ決定部２１０、運転支援情報生成部２１１および出力制御部２０８ａは、周辺車両の走行軌跡を算出し、算出した走行軌跡から周辺車両の運転行動を予測し、予測した周辺車両の運転行動に基づいて自車両の運転制御パラメータから運転支援情報を生成して車両の乗員に運転支援を行う処理回路を備える。
処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ，ＦＰＧＡ、またはこれらを組み合わせたものが該当する。周辺車両位置情報取得部２０２、走行環境取得部２０３、周辺車両軌跡算出部２０４、運転行動予測部２０５、予測信頼度推定部２０６、自車両情報取得部２０９、運転制御パラメータ決定部２１０、運転支援情報生成部２１１および出力制御部２０８ａの各部の機能それぞれを処理回路で実現してもよいし、各部の機能をまとめて処理回路で実現してもよい。
処理回路がＣＰＵの場合、処理回路は図２Ｂで示したハードウェア構成において、メモリ２０ｃに格納されるプログラムを実行するＣＰＵ２０ｂである。

次に、運転支援装置２００ａの動作について説明する。
図９は、実施の形態２に係る運転支援システムの運転支援装置２００ａの動作を示すフローチャートである。図９において、図４で示した実施の形態１のフローチャート同一のステップには同一の符号を付し、説明を省略する。
ステップＳＴ１５において、予測信頼度推定部２０６が、パラメータ統計情報を用いた運転行動の予測の信頼度を推定すると、運転制御パラメータ決定部２１０は、自車両情報取得部２０９が取得した自車両情報から、自車両の運転制御パラメータを決定する（ステップＳＴ３１）。

運転支援情報生成部２１１は、ステップＳＴ１４で予測された各周辺車両の運転行動と、ステップＳＴ１５で推定されたパラメータ統計情報を用いた運転行動の予測の信頼度とに基づいて、ステップＳＴ３１で決定された自車両の運転制御パラメータのうち、自車両がスムーズな走行を実現可能な運転制御パラメータを選択する（ステップＳＴ３２）。運転支援情報生成部２１１は、ステップＳＴ３２で選択した運転制御パラメータについて運転支援情報を生成する（ステップＳＴ３３）。出力制御部２０８ａは、ステップＳＴ３３で生成された運転支援情報に基づいて、自車両の乗員に運転動作を通知する制御を行い（ステップＳＴ３４）、ステップＳＴ１１の処理に戻る。

以上のように、この実施の形態２によれば、自車両の周辺を走行する周辺車両の位置情報から、当該周辺車両の走行軌跡を算出する周辺車両軌跡算出部２０４と、車両の運転行動をモデル化した運転行動モデルを用いて、走行車両の運転行動のパラメータを同定して得られたパラメータの統計情報と、周辺車両軌跡算出部２０４が算出した前記周辺車両の走行軌跡とから、周辺車両の運転行動を予測する運転行動予測部２０５を備えるように構成したので、自車両がこれまでに遭遇したことのない周辺車両の運転行動を予測することができる。

また、この実施の形態２によれば、自車両の走行に関する情報と、パラメータの統計情報とから、自車両の運転を制御するための条件である運転制御パラメータを決定する運転制御パラメータ決定部２１０と、予測された周辺車両の運転行動と、パラメータの統計情報の信頼度と、運転制御パラメータ決定部２１０が決定した自車両の運転制御パラメータとから、自車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する運転支援情報生成部２１１とを備えるように構成したので、自車両がこれまでに遭遇したことのない周辺車両の運転行動を予測し、当該予測に基づいた運転支援情報を生成することができる。これにより、自車両の運転者は、運転支援情報に従って自車両を運転することにより、円滑な走行を行うことができる。

また、この実施の形態２によれば、運転支援情報生成部２１１が生成した運転支援情報に従って、前記自車両の運転動作を通知する制御を行う出力制御部２０８ａを備えるように構成したので、自車両の運転者は、周辺車両に違和感を与えない操舵タイミング、車間距離等を把握することができる。これにより、一般的な車両の運転行動を模倣することができ、周辺車両に違和感を与えない走行を行うことができる。

実施の形態３．
この実施の形態３では、自車両の走行を示す情報に応じて課金を行う構成を示す。
図１０は、実施の形態３に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。実施の形態３に係る運転支援システムの情報提供装置１００ａは、図１で示した実施の形態１の情報提供装置１００に対して受信部１０８および課金部１１２を追加して設けて構成している。また、実施の形態３に係る運転支援システムの運転支援装置２００ｂは、図８で示した実施の形態２の運転支援装置２００ａに対して、運転評価部２１２および送信部２１３を追加して設けて構成している。図１０において、図８と同一または相当する部分は、同一の符号を付し説明を省略する。

まず、運転支援装置２００ｂについて説明する。
運転評価部２１２は、運転支援情報生成部２１１が生成した運転支援情報と、自車両情報取得部２０９が取得した自車両情報とを比較して、自車両の実際の運転行動と、運転支援情報で指示した運転行動との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて自車両の運転を評価した評価情報を取得する。自車両情報取得部２０９が取得した自車両情報は、出力制御部２０８ｂを介して自車両の乗員に運転動作を通知する情報が提供された後に取得された自車両情報である。運転評価部２１２は、算出した類似度そのものを評価情報として取得してもよいし、図示しないデータベース等を参照して類似度に応じた評価情報を取得してもよい。
出力制御部２０８ｂは、運転支援情報生成部２１１が生成した運転支援情報に基づいて、自車両の乗員に運転動作を通知する制御を行うと共に、運転評価部２１２が取得した評価情報を自車両のディスプレイまたはスピーカ等から乗員に通知する制御を行う。
送信部２１３は、運転評価部２１２が取得した評価情報を、情報提供装置１００に送信する。

次に、情報提供装置１００ａについて説明する。
情報提供装置１００ａの課金部１１２は、課金額決定部１０９、課金データベース１１０および課金処理部１１１を備える。
課金額決定部１０９は、課金データベース１１０を参照し、受信部１０８が受信した運転支援装置２００ｂから送信された評価情報に応じて、自車両に課金する金額（以下、課金額と称する）を決定する。課金額決定部１０９は、例えば、自車両が先行車に追いついた際、他車両に割り込まれた際、交差点での鉢合わせの際、または狭窄道路での離合の際等に、自車両が他車に走行を譲った回数、あるいは自車両が他車に走行を譲らせた回数などに基づいて評価が行われた評価情報を受信する。課金額決定部１０９は、当該評価情報に基づいて課金額を決定することにより、運転者の行動にインセンティブを与え、運転者に望ましい行動を促す。

課金データベース１１０は、評価情報の各レベルに対応した課金額が示されたデータを蓄積するデータベースである。課金データベース１１０は、当該運転支援システムを管理する管理者の意図等に応じて、運転者の行動にインセンティブを与えた望ましい行動を促す課金方式を実現させるデータを蓄積する。
課金処理部１１１は、課金額決定部１０９が決定した課金額に基づいて、対応する車両に対して課金処理を行う。車両が走行する道路が有料道路等である場合、課金処理部１１１は、課金額決定部１０９が決定した課金額に応じて道路利用課金額を車両に課金することができる。

次に、実施の形態３に係る情報支援システムの動作について説明する。
まず、運転支援装置２００ｂの動作について説明する。
図１１は、実施の形態３に係る運転支援システムの運転支援装置２００ｂの動作を示すフローチャートである。図１１において、図９で示した実施の形態２のフローチャート同一のステップには同一の符号を付し、説明を省略する。
ステップＳＴ３４において、出力制御部２０８ｂが運転支援情報に基づいて、自車両の乗員に運転支援情報を出力する制御を行うと、運転評価部２１２は、ステップＳＴ３３で生成された運転支援情報と、出力制御部２０８ｂを介して運転行動を自車両の乗員に通知する情報が提示された後の自車両情報とを取得し、通知した運転行動と自車両情報とを比較し、通知した運転行動と、自車両の実際の運転行動との類似度を算出する（ステップＳＴ４１）。

運転評価部２１２は、ステップＳＴ４１で算出した類似度に基づいて、自車両の運転の評価情報を取得する（ステップＳＴ４２）。運転評価部２１２は、ステップＳＴ４２で取得した評価情報を、出力制御部２０８ｂを介して乗員に提示する制御を行うと共に（ステップＳＴ４３）、送信部２１３を介して情報提供装置１００ａに送信する（ステップＳＴ４４）。その後、ステップＳＴ１１の処理に戻る。

次に、情報提供装置１００ａの課金部１１２の動作について説明する。
図１２は、実施の形態３に係る情報提供装置１００ａの課金部１１２の動作を示すフローチャートである。
課金額決定部１０９は、課金データベース１１０を参照し、情報提供装置１００ａの受信部１０８が受信した評価情報に対応した課金額を決定する（ステップＳＴ５１）。課金処理部１１１は、ステップＳＴ５１で決定された課金額を、対応する車両に課金する処理を行い（ステップＳＴ５２）、ステップＳＴ５１の処理に戻る。

なお、図１３に示すように、情報提供装置１００ｂに運転評価部１１３を設けて構成し手もよい。
図１３は、実施の形態３に係る運転支援システムの他の構成例を示すブロック図である。
情報提供装置１００ｂの課金部１１２が、運転評価部１１３を備える。この場合、運転支援装置２００ｃの自車両情報取得部２０９は、自車両情報を、送信部２１３を介して情報提供装置１００ｂに送信する。情報提供装置１００ｂの受信部１０８が受信した自車両情報は課金部１１２の運転評価部１１３に入力される。運転評価部１１３は、自車両情報を参照して、例えば予め設定された評価基準等に基づいて各車両の運転を評価し、評価情報を生成する。

また、図１４に示すように、運転評価部１１３は、統計分析部１０６で得られた情報を用いて運転評価を行ってもよい。
図１４は、実施の形態３に係る運転支援システムの他の構成例を示すブロック図である。
情報提供装置１００ｃの走行車両情報取得部１０１は、評価対象となる車両の走行に関する情報を取得する。
走行車両軌跡算出部１０２は、走行車両情報取得部１０１が取得した、評価対象となる車両の走行に関する情報から、評価対象となる車両の走行軌跡を算出する。パラメータ同定部１０３は、運転行動モデルデータベース１０４に蓄積された複数の運転行動モデルに、評価対象となる車両の走行軌跡を当てはめ、各運転行動モデルのパラメータ同定を行う。
運転評価部１１３は、パラメータ同定部１０３が同定した評価対象となる車両の運転行動モデルのパラメータと、事前にパラメータ統計分析部１０５が実施の形態１の図３のフローチャートで示した処理によって分析したパラメータ統計分析結果とを照合し、評価対象となる車両の運転を評価し、評価情報を生成する。
課金額決定部１０９は、運転評価部１１３が生成した評価情報を用いて課金額を決定する。

次に、実施の形態３の運転支援システムの情報提供装置１００ａ，１００ｂ，１００ｃ、および運転支援装置２００ｂ，２００ｃのハードウェア構成について説明する。
情報提供装置１００ａ，１００ｂの受信部１０８は、図２Ａで示したハードウェア構成において、通信装置１０ａにより実現される。
情報提供装置１００ａ，１００ｂ，１００ｃの課金額決定部１０９、課金処理部１１１および運転評価部１１３は、処理回路を構成する。

運転支援装置２００ｂ，２００ｃの送信部２１３は、図２Ｂで示したハードウェア構成において、通信装置２０ａにより実現される。
運転支援装置２００ｂの運転評価部２１２は、処理回路を構成する。

以上のように、この実施の形態３によれば、運転支援情報生成部２１１が生成した運転支援情報と、出力制御部２０８が自車両の運転動作を通知する制御を行った後の自車両の走行に関する情報とを比較し、自車両の走行を評価する運転評価部２１２とを備えるように構成したので、自車両の運転者が自身の運転が周辺車両に違和感を与えていないか確認することができる。

また、この実施の形態３によれば、運転評価部２１２が生成した評価情報に応じて、前記自車両に課金する金額を決定する課金額決定部１０９を備えるように構成したので、運転者の行動にインセンティブを与えることができ、運転者に望ましい行動を促す効果が得られる。これにより、道路の利用効率を向上させることができる。

実施の形態４．
この実施の形態４では、運転支援装置が自車両の自動運転制御を行う構成を示す。
図１５は、実施の形態４に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。
実施の形態４に係る運転支援システムの情報提供装置１００の構成は、実施の形態１と同一であるため、説明を省略する。
実施の形態４の運転支援装置２００ｄは、出力制御部２０８ａが運転支援情報生成部２１１によって生成された運転支援情報に従って、自車両の運転動作を通知する情報を自車両のアクチュエータ３００に出力し、自動運転を行う自車両を制御する。
これにより、自車両が自動運転制御であっても、運転行動予測に基づいた運転制御を行うことができる。よって、人間が運転しているような自然な運転行動を実現することができ、周辺を走行する車両に違和感を与えることがない。

さらに、運転支援装置２００ｄに、自車両の乗員の入力操作を受け付ける操作入力部２１４を設けてもよい。運転制御パラメータ決定部２１０が、受信部２０１が受信したパラメータの統計情報と、自車両情報取得部２０９が取得した自車両の走行に関する情報とを参照して自車両の運転制御パラメータを決定する際に、さらに操作入力部２１４を介して入力された乗員の操作入力情報も考慮する。
これにより、自車両の運転制御パラメータを決定する場合に、自車両の乗員の意図を反映させることができる。よって、乗員の意図を反映された、且つ運転行動予測に基づいた自動運転制御を行うことができる。

上述した自動運転を行う自車両の制御に加えて、運転制御パラメータを情報提供装置１００ｂに送信し、課金処理を行う構成としてもよい。
図１６は、実施の形態４に係る運転支援システムの他の構成例を示すブロック図である。
運転支援システムの運転支援装置２００ｅは、運転制御パラメータ決定部２１０が決定した運転制御パラメータを、送信部２１３を介して情報提供装置１００ｄに送信する。
情報提供装置１００ｄの課金部１１２ａは、課金額決定部１０９ａ、課金データベース１１０ａおよび課金処理部１１１を備える。課金額決定部１０９ａは、受信部１０８を介して受信した運転制御パラメータに応じて課金額を決定する。課金データベース１１０ａは、運転制御パラメータに課金額を対応付けて記憶している。例えば、課金額決定部１０９ａは、課金データベース１１０ａを参照し、合流時の他車の割り込みを受け入れる運転制御パラメータ、後続車両が自車両に追いついた際に走行を譲る運転制御パラメータ、交差点等での鉢合わせあるいは狭窄道路の離合時に他車両を先行させる運転制御パラメータ等の決定を行って走行している時間に対して、課金額を高く設定する等して課金額を決定する。

また、例えば、課金額決定部１０９ａは、課金データベース１１０ａを参照し、他車の前に割り込む運転制御パラメータ、他車の割り込みを受け入れない運転制御パラメータ、追いついた先行者に走行を譲らせる運転制御パラメータ、交差点等での鉢合わせあるいは狭窄道路の離合時に自車両を先行させる運転制御パラメータの決定を行って走行している時間に対して、課金額を低く設定する等して課金額を決定する。
さらに、課金額決定部１０９ａは、運転制御パラメータから、他車の前に割り込む運転行動の強引さを数値で定義し、定義した数値と、他車の前に割り込む運転制御パラメータの決定を行って走行している時間との積を求め、求めた値から課金額を設定してもよい。

以上のように、この実施の形態４によれば、出力制御部２０８ａが、運転支援情報生成部２１１によって生成された運転支援情報に従って、自車両の運転動作を通知する情報をアクチュエータ３００に出力し、自動運転を行う自車両を制御するように構成したので、自車両が自動運転制御であっても、運転行動予測に基づいた運転制御を行うことができる。これにより、人間が運転しているような自然な運転行動を実現することができ、周辺を走行する車両に違和感を与えることがない。

また、この実施の形態４によれば、自車両の乗員の操作入力を受け付ける操作入力部２１４を備え、運転制御パラメータを決定する際に、パラメータの統計情報と、自車両の走行に関する情報に加えて、乗員の操作入力情報も考慮するように構成したので、自車両の運転制御パラメータを決定する場合に、自車両の乗員の意図を反映させることができる。これにより、乗員の意図を反映された、且つ運転行動予測に基づいた自動運転制御を行うことができる。また、周辺車両に与える影響を自車両の乗員の意図によって調整することができる。

また、この実施の形態４によれば、運転支援装置２００ｅの運転制御パラメータ決定部２１０が決定した自車両の運転制御パラメータに応じて、自車両に課金する金額を決定するように構成したので、自車両の運転制御パラメータに基づいた運転行動にインセンティブを与えて、該当する道路の利用効率を向上させることができる。

実施の形態５．
この実施の形態５では、各走行車両の運転行動をポイント化し、ポイントに応じて課金額を決定する構成について説明する。
図１７は、実施の形態５に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。
実施の形態５に係る運転支援装置２００ｄは、図１５で示した実施の形態４の運転支援装置２００ｄの構成と同一であるため、説明を省略する。
実施の形態５の情報提供装置１００ｅの課金部１１２ｂは、運転行動情報取得部１１４、行動ポイント決定部１１５、行動ポイント蓄積部１１６、課金額決定部１０９ｂおよび課金処理部１１１を備える。

運転行動情報取得部１１４は、走行車両から出力された運転行動を示す情報を取得する。走行車両は、自車両の運転行動を示す情報に加えて、他車の運転行動を示す情報を出力している。また、運転行動を示す情報とは、例えば、自車両が先行車に追いついた際、他車両に割り込まれた際、交差点での鉢合わせの際、または狭窄道路での離合の際等に、他車に走行を譲った回数、譲らせた回数を示す情報である。

行動ポイント決定部１１５は、運転行動情報取得部１１４が取得した車両の運転行動を示す情報を、車両毎に分類し、分類した運転行動を示す情報に応じて付与すべきポイントを算出する。例えば、走行を譲った車両および走行を譲られた車両を特定し、走行を譲った車両に付与するポイントを算出し、走行を譲られた車両に付与するポイントを算出する。行動ポイント決定部１１５は、算出した各車両の付与ポイントを、行動ポイント蓄積部１１６に蓄積する。
行動ポイント蓄積部１１６は、行動ポイント決定部１１５が算出した付与ポイントを車両毎に蓄積し、車両毎のポイント付与履歴を格納する。
課金額決定部１０９ｂは、例えば一か月毎など、設定された期間経過した場合、あるいは車両の乗員からポイントをお金に交換する指示の入力を受け付けた場合に、行動ポイント蓄積部１１６に蓄積された付与ポイントを金額に換算して、対応した車両への課金額を決定する。

次に、情報提供装置１００ｅの課金部１１２ｂの動作について説明する。
図１８は、実施の形態５に係る情報提供装置１００ｅの課金部１１２ｂの動作を示すフローチャートである。
運転行動情報取得部１１４は、走行車両の運転行動を示す情報を取得する（ステップＳＴ６１）。行動ポイント決定部１１５は、ステップＳＴ６１で取得された走行車両の運転行動を示す情報を、車両毎に分類し、車両毎に付与すべきポイントを算出する（ステップＳＴ６２）。行動ポイント決定部１１５は、ステップＳＴ６２で算出されたポイントを行動ポイント蓄積部１１６に蓄積する（ステップＳＴ６３）。

課金額決定部１０９ｂは、一定期間経過したか否か判定を行う（ステップＳＴ６４）。なお、ステップＳＴ６４の判定は、一定期間が経過したか否かのみではなく、車両の乗員からポイントの交換指示が入力されたか否かで構成してもよい。一定期間経過していない場合（ステップＳＴ６４；ＮＯ）、課金額決定部１０９ｂは課金額の決定処理には移行せず、ステップＳＴ６１の処理に戻る。一方、一定期間経過した場合（ステップＳＴ６４；ＹＥＳ）、課金額決定部１０９ｂは行動ポイント蓄積部１１６を参照し、蓄積された付与ポイントを金額に換算して、対応した車両への課金額を決定する（ステップＳＴ６５）。課金処理部１１１は、ステップＳＴ６５で決定された課金額を対応する車両に課金する処理を行い（ステップＳＴ６６）、ステップＳＴ６１の処理に戻る。

次に、実施の形態５の運転支援システムの情報提供装置１００ｅのハードウェア構成について説明する。
情報提供装置１００ｅの運転行動情報取得部１１４、行動ポイント決定部１１５、課金額決定部１０９ｂおよび課金処理部１１１は、処理回路を構成する。

以上のように、この実施の形態５によれば、走行車両の運転行動を示す情報を取得する運転行動情報取得部１１４と、取得された走行車両の運転行動を示す情報に基づいた車両毎に付与すべきポイントを算出する行動ポイント決定部１１５と、車両毎のポイント付与履歴を格納する行動ポイント蓄積部１１６と、格納されたポイント付与履歴に基づいて課金額を決定する課金額決定部１０９ｂとを備えるように構成したので、道路管理者の意図に応じた運転行動へのインセンティブを与える課金方式を実現することができる。

なお、本発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、各実施の形態の任意の構成要素の変形、または各実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，１００ｅ情報提供装置、１０１走行車両情報取得部、１０２走行車両軌跡算出部、１０３パラメータ同定部、１０４運転行動モデルデータベース、１０５パラメータ統計分析部、１０６統計分析部、１０７送信部、１０８受信部、１０９，１０９ａ，１０９ｂ課金額決定部、１１０課金データベース、１１１課金処理部、１１２課金部、１１３運転評価部、１１４運転行動情報取得部、１１５行動ポイント決定部、１１６行動ポイント蓄積部、２００，２００ａ，２００ｂ，２００ｃ，２００ｄ運転支援装置、２０１受信部、２０２周辺車両位置情報取得部、２０３走行環境取得部、２０４周辺車両軌跡算出部、２０５運転行動予測部、２０６予測信頼度推定部、２０７危険予測部、２０８，２０８ａ出力制御部、２０９自車両情報取得部、２１０運転制御パラメータ決定部、２１１運転支援情報生成部、２１２運転評価部、２１３送信部、２１４操作入力部、３００アクチュエータ。

Claims

自車両の周辺を走行する周辺車両の位置情報から、当該周辺車両の走行軌跡を算出する周辺車両軌跡算出部と、
計測対象区間を走行する走行車両ごとの走行軌跡から、車両を運転する運転者の特性を示すパラメータを含む車両の運転行動をモデル化した運転行動モデルを用いて同定された前記走行車両に対応するパラメータを統計分析して得たパラメータの統計量を含むパラメータ統計情報を受信し、当該受信したパラメータ統計情報と、前記周辺車両軌跡算出部が算出した前記周辺車両の走行軌跡とから、前記運転行動モデルを用いて前記周辺車両の運転行動を予測する運転行動予測部と、
前記自車両の走行に関する情報と、前記パラメータ統計情報とから、前記自車両の運転を制御するための条件である運転制御パラメータを決定する運転制御パラメータ決定部と、
前記運転行動予測部が予測した前記周辺車両の運転行動と、前記パラメータ統計情報を用いて推定された前記周辺車両の運転行動の予測の信頼度と、前記運転制御パラメータ決定部が決定した前記自車両の運転制御パラメータとから、前記自車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する運転支援情報生成部と、
前記運転支援情報生成部が生成した運転支援情報に従って、前記自車両の運転動作を通知する制御を行う出力制御部と、
前記運転支援情報生成部が生成した運転支援情報と、前記出力制御部が前記自車両の運転動作を通知する制御を行った後の前記自車両の走行に関する情報とを比較し、前記自車両の走行を評価する運転評価部を備え、
前記出力制御部は、前記運転評価部が評価した結果を通知する制御を行う運転支援装置。
自車両の周辺を走行する周辺車両の位置情報から、当該周辺車両の走行軌跡を算出する周辺車両軌跡算出部と、
計測対象区間を走行する走行車両ごとの走行軌跡から、車両を運転する運転者の特性を示すパラメータを含む車両の運転行動をモデル化した運転行動モデルを用いて同定された前記走行車両に対応するパラメータを統計分析して得たパラメータの統計量、および前記自車両が走行する地域の走行環境に合致した走行環境情報を含むパラメータ統計情報を受信し、当該受信したパラメータ統計情報と、前記周辺車両軌跡算出部が算出した前記周辺車両の走行軌跡とから、前記運転行動モデルを用いて前記周辺車両の運転行動を予測する運転行動予測部と、
前記自車両の走行に関する情報と、前記パラメータ統計情報とから、前記自車両の運転を制御するための条件である運転制御パラメータを決定する運転制御パラメータ決定部と、
前記運転行動予測部が予測した前記周辺車両の運転行動と、前記パラメータ統計情報を用いて推定された前記周辺車両の運転行動の予測の信頼度と、前記運転制御パラメータ決定部が決定した前記自車両の運転制御パラメータとから、前記自車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する運転支援情報生成部と、
前記運転支援情報生成部が生成した運転支援情報に従って、前記自車両の運転動作を通知する制御を行う出力制御部と、
前記運転支援情報生成部が生成した運転支援情報と、前記出力制御部が前記自車両の運転動作を通知する制御を行った後の前記自車両の走行に関する情報とを比較し、前記自車両の走行を評価する運転評価部を備え、
前記出力制御部は、前記運転評価部が評価した結果を通知する制御を行うを備えた運転支援装置。
前記運転行動予測部が予測した前記周辺車両の運転行動によって発生する危険を予測し、予測した危険と、前記パラメータ統計情報を用いて推定された前記周辺車両の運転行動の予測の信頼度とに基づいて、前記運転行動予測部が予測した前記周辺車両の運転行動を通知するか否か決定する危険予測部とを備えたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の運転支援装置。
前記危険予測部が前記周辺車両の運転行動を通知すると決定した場合に、前記周辺車両の運転行動を通知する制御を行う評価情報出力制御部を備えたことを特徴とする請求項３記載の運転支援装置。
前記運転制御パラメータ決定部は、前記運転制御パラメータを決定する際に、前記自車両の走行に関する情報および前記パラメータ統計情報に加えて、前記自車両の乗員の入力情報も参照することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の運転支援装置。
計測対象区間を走行する走行車両の位置情報から、当該計測対象区間を走行する走行車両の走行軌跡を算出する走行車両軌跡算出部と、
前記走行車両軌跡算出部が算出した走行車両ごとの走行軌跡から、車両を運転する運転者の特性を示すパラメータを含む車両の運転行動モデルを用いて前記走行車両に対応するパラメータを同定するパラメータ同定部と、
前記パラメータ同定部が同定したパラメータを統計分析して得たパラメータの統計量を含むパラメータ統計情報を取得するパラメータ統計分析部と、
前記パラメータ統計分析部が取得したパラメータ統計情報を送信する送信部と、
自車両の走行を示す情報に応じて、前記自車両に課金する金額を決定する課金額決定部と
を有した情報提供装置、および
前記情報提供装置の前記送信部が送信したパラメータ統計情報を受信する受信部と、
前記自車両の周辺を走行する周辺車両の位置情報から、当該周辺車両の走行軌跡を算出する周辺車両軌跡算出部と、
前記受信部が受信したパラメータ統計情報と、前記周辺車両軌跡算出部が算出した前記周辺車両の走行軌跡とから、前記運転行動モデルを用いて前記周辺車両の運転行動を予測する運転行動予測部とを有した運転支援装置
を備えた運転支援システム。
前記運転支援装置は、前記運転行動予測部が予測した前記周辺車両の運転行動によって発生する危険を予測し、予測した危険と、前記パラメータ統計情報を用いて推定された前記周辺車両の運転行動の予測の信頼度とに基づいて、前記運転行動予測部が予測した前記周辺車両の運転行動を前記自車両の乗員に通知するか否か決定する危険予測部とを備えたことを特徴とする請求項６記載の運転支援システム。
前記運転支援装置は、前記自車両の走行に関する情報と、前記パラメータ統計情報とから、前記自車両の運転を制御するための条件である運転制御パラメータを決定する運転制御パラメータ決定部と、
前記運転行動予測部が予測した前記周辺車両の運転行動と、前記パラメータ統計情報を用いて推定された前記周辺車両の運転行動の予測の信頼度と、前記運転制御パラメータ決定部が決定した前記自車両の運転制御パラメータとから、前記自車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する運転支援情報生成部とを備えたことを特徴とする請求項６記載の運転支援システム。
前記課金額決定部は、前記自車両の走行を評価した評価情報に応じて、前記自車両に課金する金額を決定することを特徴とする請求項６から請求項８のいずれか１項記載の運転支援システム。
前記課金額決定部は、前記運転支援装置の前記運転制御パラメータ決定部が決定した前記自車両の運転制御パラメータに応じて、前記自車両に課金する金額を決定することを特徴とする請求項８記載の運転支援システム。
自車両の周辺を走行する周辺車両の位置情報から、当該周辺車両の走行軌跡を算出する周辺車両軌跡算出処理手順と、
計測対象区間を走行する走行車両ごとの走行軌跡から、車両を運転する運転者の特性を示すパラメータを含む車両の運転行動をモデル化した運転行動モデルを用いて同定された前記走行車両に対応するパラメータを統計分析して得たパラメータの統計量を含むパラメータ統計情報と、前記周辺車両軌跡算出処理手順により算出した前記周辺車両の走行軌跡とから、前記運転行動モデルを用いて前記周辺車両の運転行動を予測する運転行動予測処理手順と、
前記自車両の走行に関する情報と、前記パラメータ統計情報とから、前記自車両の運転を制御するための条件である運転制御パラメータを決定する運転制御パラメータ決定処理手順と、
前記運転行動予測処理手順により予測した前記周辺車両の運転行動と、前記パラメータ統計情報を用いて推定された前記周辺車両の運転行動の予測の信頼度と、前記運転制御パラメータ決定処理手順により決定した前記自車両の運転制御パラメータとから、前記自車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する運転支援情報生成処理手順と、
前記運転支援情報生成処理手順により生成した運転支援情報に従って、前記自車両の運転動作を通知する制御を行う出力制御処理手順と、
前記運転支援情報生成処理手順により生成した運転支援情報と、前記出力制御処理手順により前記自車両の運転動作を通知する制御を行った後の前記自車両の走行に関する情報とを比較し、前記自車両の走行を評価する運転評価処理手順と、
前記運転評価処理手順により評価した結果を通知する制御を行う評価情報出力制御処理手順とをコンピュータに実行させるための運転支援プログラム。
自車両の周辺を走行する周辺車両の位置情報から、当該周辺車両の走行軌跡を算出する周辺車両軌跡算出処理手順と、
計測対象区間を走行する走行車両ごとの走行軌跡から、車両を運転する運転者の特性を示すパラメータを含む車両の運転行動をモデル化した運転行動モデルを用いて同定された前記走行車両に対応するパラメータを統計分析して得たパラメータの統計量、および前記自車両が走行する地域の走行環境に合致した走行環境情報を含むパラメータ統計情報と、前記周辺車両軌跡算出処理手順により算出した前記周辺車両の走行軌跡とから、前記運転行動モデルを用いて前記周辺車両の運転行動を予測する運転行動予測処理手順と、
前記自車両の走行に関する情報と、前記パラメータ統計情報とから、前記自車両の運転を制御するための条件である運転制御パラメータを決定する運転制御パラメータ決定処理手順と、
前記運転行動予測処理手順により予測した前記周辺車両の運転行動と、前記パラメータ統計情報を用いて推定された前記周辺車両の運転行動の予測の信頼度と、前記運転制御パラメータ決定処理手順により決定した前記自車両の運転制御パラメータとから、前記自車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する運転支援情報生成処理手順と、
前記運転支援情報生成処理手順により生成した運転支援情報に従って、前記自車両の運転動作を通知する制御を行う出力制御処理手順と、
前記運転支援情報生成処理手順により生成した運転支援情報と、前記出力制御処理手順により前記自車両の運転動作を通知する制御を行った後の前記自車両の走行に関する情報とを比較し、前記自車両の走行を評価する運転評価処理手順と、
前記運転評価処理手順により評価した結果を通知する制御を行う評価情報出力制御処理手順とをコンピュータに実行させるための運転支援プログラム。