JP7035814B2 - 車両提案システム、運転特徴生成装置、車両提案装置 - Google Patents

Description

ドライバの運転特徴にあった車両を提案する車両提案システム、そのシステムが備える運転特徴生成装置および車両提案装置に関する。

ドライバの運転特性評価に基づいて、ドライバに適合する車種等を提案する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術では、ドライバの走行データを分析してドライバの運転特性を評価する。そして、評価したデータに基づいて、ドライバに適合する車種およびグレード、オプション、チューニング等を設定する。また、車両が走行する能力を評価する走行能力装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００８－２１６５００号公報 特開２０１７－１０２７９５号公報

特許文献１に記載の技術では、ドライバの走行データを分析するために、教習所という同じコースを走る必要がある。教習所内では限られた走行状況でしか運転することができないので、公道を走行する際には、ドライバは、教習所内での走行と同じ運転をする訳ではない。したがって、ドライバが実際に公道を走行したときに、よりドライバの運転特徴にあった車両を提案するためには、特許文献１に記載された技術は改善の余地がある。また、特許文献２に記載の技術では、ドライバの走行能力を先行車との一致度で算出しており、運転特徴を評価しているのではない。

本開示は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、ドライバが公道を走行する際の運転特徴に適合した車両を提案することができる車両提案システム、その車両提案システムが備える運転特徴生成装置および車両提案装置を提供することにある。

上記目的は独立請求項に記載の特徴の組み合わせにより達成され、また、下位請求項は更なる有利な具体例を規定する。特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、開示した技術的範囲を限定するものではない。

上記目的を達成するための車両提案システムに係る１つの開示は、
ドライバの運転特徴にあった車両を提案する車両提案システム（１）であって、
複数の車両から、車両の挙動を表す情報または車両の挙動に関連する情報である車両挙動情報を、車両を運転しているドライバを特定する情報であるドライバ特定情報と、車両を特定する情報である車両特定情報とともに収集する車両挙動情報収集部（３２）と、
車両挙動情報収集部が収集した車両挙動情報を離散化して表す車両挙動情報離散化部（３３）と、
車両挙動情報離散化部が離散化した情報に基づいて、ドライバ別に、ドライバの運転特徴であるドライバ運転特徴を生成するドライバ運転特徴生成部（３４）と、
車両挙動情報離散化部が離散化した情報に基づいて、提案車両区分別に、車両の運転特徴である車両運転特徴を生成する車両運転特徴生成部（３５）と、
ドライバ運転特徴と車両運転特徴とを記憶する記憶部（３６）と、
車両の提案を受けるドライバである被提案ドライバに対して生成されたドライバ運転特徴を記憶部から抽出するドライバ運転特徴抽出部（３７）と、
ドライバ運転特徴抽出部が抽出したドライバ運転特徴と、記憶部に記憶されている車両運転特徴との比較に基づいて、被提案ドライバに提案する提案車両を決定する提案車両決定部（３８）とを備える。

この車両提案システムでは、車両挙動情報を離散化して、ドライバ運転特徴と車両運転特徴とを生成する。離散化することにより、完全に同じではないが類似はしている車両挙動情報から同じ運転特徴が生成できる。よって、教習所内ほど走行条件を統一することができない公道走行において得られた車両挙動情報からでも、ドライバ運転特徴および車両運転特徴がともに生成しやすくなる。また、離散化されていることで、ドライバ運転特徴と車両運転特徴との比較が容易になる。これらのことから、ドライバが公道を走行する際の運転特徴により適合した車両を提案することが容易になる。

上記目的を達成するための運転特徴生成装置は、
複数の車両から、車両の挙動を表す情報または車両の挙動に関連する情報である車両挙動情報を、車両を運転しているドライバを特定する情報であるドライバ特定情報と、車両を特定する情報である車両特定情報とともに収集する車両挙動情報収集部（３２）と、
車両挙動情報収集部が収集した車両挙動情報を離散化して表す車両挙動情報離散化部（３３）と、
車両挙動情報離散化部が離散化した情報に基づいて、ドライバ別に、ドライバの運転特徴であるドライバ運転特徴を生成するドライバ運転特徴生成部（３４）と、
車両挙動情報離散化部が離散化した情報に基づいて、提案車両区分別に、車両の運転特徴である車両運転特徴を生成する車両運転特徴生成部（３５）と、
ドライバ運転特徴と車両運転特徴とを記憶する記憶部（３６）とを備える。

上記目的を達成するための車両提案装置は、
ドライバの運転特徴にあった車両を提案する車両提案装置であって、
車両の挙動を表す情報または車両の挙動に関連する情報である車両挙動情報を離散化した情報に基づいて作成されたドライバ別の運転特徴であるドライバ運転特徴と、車両挙動情報を離散化した情報に基づいて作成された車両別の運転特徴である車両運転特徴とを記憶した記憶部から、車両の提案を受けるドライバである被提案ドライバに対して生成されたドライバ運転特徴を抽出するドライバ運転特徴抽出部（３７）と、
ドライバ運転特徴抽出部が抽出した被提案ドライバに対するドライバ運転特徴と、記憶部に記憶されている車両運転特徴との比較に基づいて、被提案ドライバに提案する提案車両を決定する提案車両決定部（３８）とを備える。

第１実施形態の車両提案システム１の構成を示すブロック図である。 運転記号Ｃｎを説明する図である。 ドライバ運転特徴の一例を説明する図である。 車両運転特徴の一例を説明する図である。 第２実施形態で生成するトピック割合を説明する図である。 第２実施形態の車両挙動情報離散化部１３３が実行する処理を示すフローチャートである。 １つの運転シーンＷｎの車両挙動情報を度数グラフ化した図である。 運転トピックモデルを示す図である。

＜第１実施形態＞

［車両提案システム１の概要］
図１に示す車両提案システム１は、車載装置１０、操作端末２０、サーバ３０を備えている。車載装置１０は車両挙動情報を収集する複数の車両に１台ずつ搭載される。複数の車両には、レンタカーおよびシェアカーのいずれか一方または両方が含まれる。また、レンタカーやシェアカーを利用する可能性がある利用者が所有する車にも車載装置１０が搭載されることが好ましい。複数の車載装置１０が収集した車両挙動情報はサーバ３０に集められる。

操作端末２０は、車両を被提案ドライバに提案する際に使用される端末である。提案される車両は、たとえば、レンタカーであり、複数の貸出候補車両から被提案ドライバの運転特徴に適した提案車両を提案する際に操作端末２０が用いられる。したがって、操作端末２０は、レンタカーの貸出受付店舗に設置される。

また、提案される車両がシェアカーである場合もある。シェアカーサービスにおいても、複数の車両候補から、運転する車両を選択できる仕組みとなっているサービスも存在するからである。シェアカーサービスに車両提案システム１が用いられる場合、操作端末２０は、たとえば、シェアカーを利用するユーザが所有するスマートフォンやパーソナルコンピュータである。

操作端末２０に車両提案に必要な情報が入力されると、提案車両の候補の中から、ドライバの運転特徴に適合した提案車両が表示部２４に表示される。

サーバ３０は、集めた車両挙動情報をもとに、ドライバ運転特徴と車両運転特徴を生成する。生成されたドライバ運転特徴と車両運転特徴は記憶部３６に記憶される。サーバ３０は、記憶部３６に記憶されたドライバ運転特徴から、被提案ドライバの運転特徴を抽出し、そのドライバ運転特徴に適合する車両運転特徴を決定することで、被提案ドライバに提案する提案車両を決定する。本実施形態では、サーバ３０が、運転特徴生成装置および車両提案装置である。

［車載装置１０の構成］
車載装置１０は、車両挙動情報蓄積部１１と、情報送信制御部１２と、通信部１３とを備えている。車両挙動情報蓄積部１１は、車載装置１０が搭載されている車両の車両挙動情報を逐次収集し、収集した車両挙動情報を蓄積する。車両挙動情報蓄積部１１は、コンピュータとメモリとにより実現される。ただし、このコンピュータが実行する機能の一部または全部を一つあるいは複数のＩＣ等を用いて（換言すればハードウェアとして）実現してもよい。メモリには、コンピュータが備えるＲＡＭ、あるいは、フラッシュメモリなどを用いることができる。

車両挙動情報は、車両の挙動を表す情報または車両の挙動に関連する情報であり、収集および蓄積される車両挙動情報は複数種類とすることができる。車両の挙動である車両の速度や加速度を表す情報が車両挙動情報である。車両の挙動に関連する情報には、アクセル開度、ステアリング角、ブレーキ油圧を表す情報がある。車両挙動情報を収集するために、車両挙動情報蓄積部１１は、車内ＬＡＮに接続されている。

車両挙動情報は、車両に備えられたセンサ類により検出される値でもよいし、センサ類により検出される値から演算により得られる値でもよい。たとえば、加速度は、加速度センサの検出値でもよいし、車速センサが検出した値の微分値でもよい。また、加速度は、車両前後方向の加速度、車両左右方向の加速度、車両上下方向の加速度のうち、１つ以上とすることができる。なお、具体的に、どの種類の車両挙動情報を収集するかは予め決定されている。

車両挙動情報蓄積部１１は、車両挙動情報だけでなく、ドライバ特定情報、車両特定情報、周辺環境情報、運転支援レベル情報も収集し、蓄積する。ドライバ特定情報は、車両を運転しているドライバを特定する情報である。ドライバ特定情報は、車両にＤＳＭ（Driver Status Monitor）等のドライバの識別可能な装置が搭載されている場合には、その装置によって得られたドライバを特定する情報である。その他にも、ドライバの生体情報を種々の生体情報読み取り装置を介して取得し、それをドライバ特定情報とすることもできる。もちろん、入力装置を介して取得するＩＤをドライバ特定情報とすることもできる。

車両特定情報は、提案車両区分を特定する情報である。提案車両区分は、ドライバに対して提案する車両の区分である。本実施形態では、提案車両区分は、個々の車両ごとである。したがって、車両特定情報は、個々の車両を特定する車両ＩＤである。

周辺環境情報は、車両挙動に影響を及ぼす可能性がある車両周辺環境を表す情報である。次に説明する運転支援レベル情報が、車両挙動に影響を及ぼす状態のうち、車両内部の状態を表す情報であるのに対して、周辺環境情報は、車両挙動に影響を及ぼす状態のうち、車両外部の状態を表す情報である。

周辺環境情報には、地域的な情報と、時間的な情報とがある。地域的な情報には、路面状況、天気、走行エリアが市街地のみ、郊外のみ、それらの両方のいずれであるか、走行道路が一般道、高速道路、それらの両方のいずれであるか、あるいは、山道、平坦路、それらの両方のいずれであるか、などを表す情報がある。また、行政上の地域区分（国、県など）を表す情報も周辺環境情報とすることができる。

周辺環境情報のうち時間的な情報には、周囲の明るさ、季節、時間帯、曜日などがある。周囲の明るさは、昼であるか夜であるかを表している。具体的に収集する周辺環境情報をどの情報にするかは、予め設定されている。周辺環境情報は、車両に備えられた種々の機器から取得してもよいし、車両外部との無線通信を介して取得してもよい。なお、周辺環境情報は、車両が存在していた位置と時刻とが分かれば、後からでも取得可能である。したがって、サーバ３０が周辺環境情報の一部または全部を収集してもよい。

運転支援レベル情報は、車両において行われている運転支援レベルを決定する情報である。運転支援レベルは種々に区分することができる。たとえば、自動運転を定義するレベルを採用することができる。また、それとは別の定義をここでの運転支援レベルとして採用することもできる。その運転支援レベルを決定する情報は、たとえば、ある運転支援レベルが、ステアリング補正と車速調整とを行うレベルであるとすれば、ステアリング補正を行う制御機能が実行状態であるか、および、車速調整を行う制御機能が実行状態であるかを示す情報である。運転支援レベル情報は、運転支援制御を行うＥＣＵから取得する。なお、車両挙動情報蓄積部１１は、周辺環境情報および運転支援レベル情報の一方または両方を取得しない構成とすることもできる。

情報送信制御部１２は、車両挙動情報蓄積部１１が蓄積した車両挙動情報を、車両挙動情報とともに蓄積したドライバ特定情報と車両特定情報などとともに、通信部１３を介して、サーバ３０に逐次送信する。これらの情報は種々のタイミングで送信することができる。たとえば、情報の送信タイミングは、一定時間ごと、あるいは、一定情報量ごととすることができる。

通信部１３は、サーバ３０が備える通信部３１との間で無線通信が可能である。通信部１３は、たとえば、ＤＣＭ（Data Communication Module）であり、電話回線網あるいはインターネット回線網を介して、サーバ３０が備える通信部３１との間で無線通信を行う。なお、これら通信部１３、３１を介した無線通信ではなく、フラッシュメモリなどの記憶媒体を介してオフラインで車両挙動情報等がサーバ３０に提供されてもよい。

［操作端末２０の構成］
操作端末２０は、通信部２１、入力部２２、制御部２３、表示部２４を備えている。通信部２１は、サーバ３０が備える通信部３１との間で無線通信が可能な構成である。

入力部２２には、車両の提案を受けるドライバである被提案ドライバが特定できる情報であって、サーバ３０が備える記憶部３６に記憶されているドライバ運転特徴を特定できる情報（以下、被提案ドライバ特定情報）が入力される。したがって、記憶部３６に記憶されているドライバ運転特徴がドライバＩＤによりドライバを区別しているのであれば、入力部２２はドライバＩＤが入力可能な構成を備える。記憶部３６に記憶されているドライバ運転特徴がドライバの生体情報によりドライバを区別しているのであれば、入力部２２は、ドライバ運転特徴を区別しているものと同じ生体情報を入力可能な構成を備える。

操作端末２０は、車両の提案を受ける際に使用するので、入力部２２は、車両を使用する使用期間も入力できる。

また、入力部２２は、被提案ドライバが車両の用途を入力できるようにもなっている。車両の用途は、たとえば、予め設定された複数の選択肢を表示部２４に表示し、選択肢に、今回の用途に該当するものがあれば、該当する選択肢を選択するための入力を入力部２２か行う処理とすることができる。表示部２４に表示する選択肢は、それぞれ、周辺環境区分に対応付けられている。たとえば、選択肢を例示すると、「近所への買い物」「旅行」がある。「近所への買い物」に対応付けられた周辺環境区分としては走行エリアが市街地であるという区分が考えられる。「旅行」に対応付けられた周辺環境区分としては、走行エリアが市街地と郊外の両方であるという区分が考えられる。

それらの選択肢に今回の用途がない場合に、入力部２２に、今回の用途を自然文で入力するようになっていてもよい。また、選択肢を表示せずに、入力部２２に今回の用途を自然文で入力するようになっていてもよい。入力部２２に自然文が入力された場合には、言語解析処理を行った結果をもとに、周辺環境区分を決定する。

なお、用途の入力は任意であり、用途が入力されない場合、用途以外の情報から、提案車両を決定する際に利用する周辺環境区分を特定することができる。また、用途が入力されない場合、ドライバ運転特徴および車両運転特徴を周辺環境区分により限定しないで、それらドライバ運転特徴および車両運転特徴を比較してもよい。

制御部２３は、入力部２２から信号を取得し、かつ、通信部２１、表示部２４を制御する。制御部２３は、入力部２２から入力された被提案ドライバ特定情報および用途を通信部２１に出力し、通信部２１からサーバ３０の通信部３１に送信させる。また、制御部２３は、サーバ３０から送信された提案車両を通信部２１を介して取得し、表示部２４に、提案車両を表示する。

［サーバ３０の構成］
サーバ３０は、通信部３１、車両挙動情報収集部３２、車両挙動情報離散化部３３、ドライバ運転特徴生成部３４、車両運転特徴生成部３５、記憶部３６、ドライバ運転特徴抽出部３７、提案車両決定部３８を備える。

通信部３１は、車載装置１０が備える通信部１３との間で無線通信が可能であり、かつ、操作端末２０が備える通信部２１との間でも無線通信が可能である。車載装置１０が備える通信部１３との間で無線通信を行うための構成と、操作端末２０が備える通信部２１との間で無線通信を行うための構成は、別々であってもよいし、同じであってもよい。

車両挙動情報収集部３２、車両挙動情報離散化部３３、ドライバ運転特徴生成部３４、車両運転特徴生成部３５、ドライバ運転特徴抽出部３７、提案車両決定部３８は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏ、およびこれらの構成を接続するバスラインなどを備えたコンピュータにより実現される。ＲＯＭには、汎用的なコンピュータを車両挙動情報収集部３２、車両挙動情報離散化部３３、ドライバ運転特徴生成部３４、車両運転特徴生成部３５、ドライバ運転特徴抽出部３７、提案車両決定部３８として機能させるためのプログラムが格納されている。ＣＰＵが、ＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ、ＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することで、コンピュータが、車両挙動情報収集部３２などとして機能する。これらの機能が実行されると、プログラムに対応する方法が実行される。

車両挙動情報収集部３２は、種々の車両に搭載された車載装置１０が送信した車両挙動情報等を、通信部３１を介して逐次取得する。そして、収集した車両挙動情報等を記憶部３６に蓄積する。

車両挙動情報離散化部３３は、記憶部３６から、車両ＩＤ別に、車両挙動情報を取得して、その車両挙動情報から運転記号Ｃｎ（ｎ＝１、２，３，・・・）を生成する。図２に運転記号Ｃｎを説明する図を示す。

図２に示すように、運転記号Ｃｎは、それぞれが経時的な情報である複数の車両挙動情報を時間で区分し、各時間区分に含まれる複数種類の車両挙動情報をまとめて１つの記号で表したものである。車両挙動情報が連続的な情報であるのに対して、運転記号は不連続な情報、すなわち、離散化された情報である。

経時的な情報である複数の車両挙動情報から、所定の時間区分ごとに運転記号Ｃｎが生成されることにより、運転記号列が生成される。

運転記号列の生成には、たとえば、二重分節解析器を利用する方法を用いることができる。二重分節解析器を用いる場合、車両挙動情報の値域を表す多次元の空間で車両挙動情報から把握される各種の車両の状態を表すクラスターと、各クラスター間の遷移確率とを予め定義しておく。そして、これらの情報を用いて、車両挙動情報がいずれのクラスターに属するかを統計的に処理することにより、車両挙動情報の時系列データを、区分単位となる車両の状態ごと（つまり、クラスターごと）に区分けする。各クラスターに予め識別用の記号を対応づけておくことにより、車両挙動情報の時系列データは、どのクラスターに属しているかを表す記号列に変換される。記号列の生成には、例えば、隠れ状態とその状態間の確率的遷移で表現されるモデルの一つである階層ディリクレ過程隠れマルコフモデル（ＨＤＰ－ＨＭＭ）を利用することができる。上述した運転記号列の生成方法は、実質的に特許文献２に記載の方法と同じである。

このようにして生成した運転記号Ｃｎは、第２実施形態で詳しく説明する運転シーンＷｎ（ｎ＝１、２、３・・・）で車両挙動情報を時系列に区切ったときに、複数種類の運転シーンＷｎの少なくとも１つには複数個の運転記号Ｃｎが含まれる。図２には、運転シーンＷｎも例示している。図２において、運転シーンＷ２、Ｗ３には、複数の運転記号Ｃｎが含まれている。

ドライバ運転特徴生成部３４は、車両挙動情報離散化部３３が生成した運転記号Ｃｎをもとに、ドライバ別に、ドライバの運転特徴であるドライバ運転特徴を生成する。詳しくは、ドライバ運転特徴生成部３４は、運転記号Ｃｎをドライバ別に分類する。このとき、車両挙動情報とともに送信されたドライバ特定情報を用いて、運転記号Ｃｎに対応するドライバを特定する。

図３には、ドライバＩＤ１～ＩＤ５の５人のドライバについて生成したドライバ運転特徴を概念的に示している。図３に示すように、第１実施形態では、ドライバ運転特徴は、具体的には、ドライバ別に分類した運転記号Ｃｎを処理して得られる運転記号Ｃｎの出現回数分布である。

さらに、ドライバ運転特徴生成部３４は、ドライバ別に分類した運転記号Ｃｎを、周辺環境情報に基づいて定まる複数の周辺環境区分によりさらに分類し、ドライバ別かつ周辺環境区分別に、ドライバ運転特徴を生成してもよい。周辺環境区分は、たとえば、市街地と郊外、昼と夜などである。同じドライバでも、周辺環境区分の違いにより、運転特徴が異なる可能性があることを考慮して、周辺環境区分別に、ドライバ運転特徴を生成するのである。

また、ドライバ運転特徴生成部３４は、ドライバ別に分類した運転記号Ｃｎを、運転支援レベル情報に基づいて定まる複数の運転支援レベル別にさらに分類し、ドライバ別かつ運転支援レベル別に、ドライバ運転特徴を生成してもよい。同じドライバでも、運転支援レベルの違いにより運転特徴が異なる可能性があることを考慮して、運転支援レベル別に、ドライバ運転特徴を生成するのである。

なお、ドライバ運転特徴生成部３４は、ドライバ運転特徴を、周辺環境区分別かつ運転支援レベル別に生成してもよい。また、周辺環境区分別のドライバ運転特徴と、運転支援レベル別のドライバ運転特徴と、周辺環境および運転支援レベルによる区分をしないドライバ運転特徴の３つのドライバ運転特徴から選択した複数種類のドライバ運転特徴を生成してもよい。ドライバ運転特徴生成部３４は、生成したドライバ運転特徴を記憶部３６に記憶する。

車両運転特徴生成部３５は、車両挙動情報離散化部３３が生成した運転記号Ｃｎをもとに、提案車両別に、車両の運転特徴である車両運転特徴を生成する。なお、本実施形態における提案車両区分は車両ＩＤである。

車両運転特徴生成部３５は、車両運転特徴を生成するために、運転記号Ｃｎを車両ＩＤ別に分類する。このとき、車両挙動情報とともに送信された車両特定情報を用いて、運転記号Ｃｎに対応する車両ＩＤを特定する。運転記号Ｃｎを車両ＩＤ別に分類した後の処理は、ドライバ運転特徴を生成する手法と同じである。図４に、車両ＩＤ１～５の５人のドライバについて生成したドライバ運転特徴を概念的に示している。車両運転特徴生成部３５は、生成した車両運転特徴を記憶部３６に記憶する。

ドライバ運転特徴生成部３４および車両運転特徴生成部３５がドライバ運転特徴および車両運転特徴を生成あるいは更新するタイミングは、たとえば、新たな車両挙動情報が離散化される毎とする。また、一定周期や一定情報量を取得する毎などとすることもできる。

記憶部３６には、車載装置１０から送信された車両挙動情報などが記憶され、また、ドライバ運転特徴生成部３４が生成したドライバ運転特徴、車両運転特徴生成部３５が生成した車両運転特徴が記憶される。

ドライバ運転特徴抽出部３７は、通信部２１を介して操作端末２０から供給される被提案ドライバ特定情報を取得する。そして、その被提案ドライバ特定情報をもとに、被提案ドライバに対して生成されたドライバ運転特徴を記憶部３６から抽出する。抽出の際、被提案ドライバ運転特徴が、周辺環境区分および運転支援レベルの一方または両方に区分されていれば、ドライバ運転特徴に対応付けられた周辺環境区分および運転支援レベルも取得する。

同じドライバに対して、周辺環境および運転支援レベルにより区分された複数のドライバ運転特徴が抽出可能である場合、絞り込み条件により、抽出するドライバ運転特徴を絞り込む。絞り込み条件には、たとえば使用期間がある。この車両提案システム１は、レンタカーおよびシェアカーの提案に利用されるので、車両の提案を受ける際には、入力部２２から使用期間が入力される。この使用期間が取得できれば、周辺環境として、季節、時間帯、曜日などが特定できる場合がある。

また、入力部２２から用途が入力され、その用途から周辺環境区分が特定できた場合に、その周辺環境区分を絞り込み条件にすることもできる。

同じドライバに対して周辺環境および運転支援レベルにより区分された複数のドライバ運転特徴が抽出でき、絞り込みを行っても、複数のドライバ運転特徴が抽出可能な場合、それらすべてのドライバ運転特徴を抽出する。

提案車両決定部３８は、ドライバ運転特徴抽出部３７が抽出したドライバ運転特徴と、記憶部３６に記憶されている車両運転特徴とを比較する。比較する手法は、たとえば、Ｂａｇ ｏｆ ｗｏｒｄｓの手法、コサイン類似度などを用いる。

比較の結果、ドライバ運転特徴に類似している程度が閾値以上の車両運転特徴となる車両運転特徴を抽出する。そして、抽出できた車両運転特徴に対応する車両を、提案車両に決定する。抽出できた車両運転特徴に対応する車両が複数ある場合、ドライバ運転特徴に最も類似した１つの車両運転特徴に対応する車両を提案車両としてもよいし、類似度が高い順に所定数の複数の車両を提案車両にしてもよい。

提案車両決定部３８は、決定した提案車両を、通信部３１を介して操作端末２０へ送信する。操作端末２０では、通信部２１がサーバ３０から提案車両を受信した場合、制御部２３は、提案車両を表示部２４に表示させる。受信した提案車両が複数ある場合、制御部２３は、類似度が高い順のランキング形式で提案車両を表示することができる。

［第１実施形態の効果］
以上、説明した第１実施形態によれば、サーバ３０は、車両挙動情報を離散化して、ドライバ運転特徴と車両運転特徴とを生成する。これにより、完全に同じではないが類似はしている車両挙動情報から同じ運転特徴が生成できる。よって、教習所内ほど走行条件を統一することができない公道走行において得られた車両挙動情報からでも、ドライバ運転特徴および車両運転特徴がともに生成しやすくなる。また、離散化されていることで、ドライバ運転特徴と車両運転特徴との比較が容易になる。これらのことから、ドライバが公道を走行する際の運転特徴により適合した車両を提案することが容易になる。

また、本実施形態では、離散化の程度を運転記号としている。運転記号は、車両挙動として意味のある単位である運転シーンよりも細かいため、運転シーンよりも細かい運転特徴を捉えた比較が可能になる。これにより、ドライバの運転特徴により適合した車両を提案することができる。

また、本実施形態では、ドライバ運転特徴および車両運転特徴を、周辺環境区分別および運転支援レベル別に生成することができる。提案車両を決定する際、周辺環境区分および運転支援レベルに関連付けられたドライバ運転特徴が抽出された場合、ドライバ運転特徴と比較する車両運転特徴を、抽出されたドライバ運転特徴と同じ周辺環境区分および運転支援レベルに関連付けられた車両運転挙動とする。これにより、ドライバが提案車両を運転したときに感じる適合感をより向上させることができる。

また、本実施形態では、ドライバ運転特徴抽出部３７は、操作端末２０の入力部２２から入力された用途に基づいて、車両が使用される際の周辺環境区分を決定し、決定した周辺環境区分についてのドライバ運転特徴を抽出する。したがって、被提案ドライバが、どのような区分でドライバ運転特徴および車両運転特徴が記憶されているかを意識する必要がない。

また、同じ製品区分の車両であっても、個体差により車両運転特徴が異なる。そこで、本実施形態では、車両区分を個々の車両としている。本実施形態では、公道を走行中に得られる車両挙動情報から車両運転特徴を生成することができるので、多くの車両について、別々に、車両運転特徴を生成することができる。したがって、このような細分化したレベルでドライバに適合した車両を提案することができる。

＜第２実施形態＞

［第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

第１実施形態では、運転シーンＷの要素である運転記号Ｃを単位として、ドライバ運転特徴および車両運転特徴を生成していた。これに対して、第２実施形態では、図５に示すように、それぞれの運転シーンＷをトピック割合で表現し、このトピック割合をもとにドライバ運転特徴および車両運転特徴を生成する。

［第２実施形態の詳細説明］
図６は、第２実施形態においてサーバ３０が備える車両挙動情報離散化部１３３が実行する処理を示すフローチャートである。車両挙動情報離散化部１３３は、第１実施形態の車両挙動情報離散化部３３に代えて備えられる。

車両挙動情報離散化部１３３は、ステップ（以下、ステップを省略）Ｓ１で車両挙動情報を記憶部３６から取得する。

Ｓ２では、運転記号列を生成する。運転記号列の生成方法は第１実施形態と同じである。Ｓ３では、運転記号列を、１つの運転シーンＷｎを意味する部分系列に分節化する。分節化することで、運転記号列が運転シーンＷｎの切り替わり点で区切られることになる。分節化には、たとえば、Nested Pitman-Yor Language Model（ＮＰＹＬＭ）を用いることができる。ＮＰＹＬＭは統計情報を利用した離散文字列の教師なしチャンク化手法の一つである。

Ｓ４では、Ｓ３で生成した各運転シーンＷｎに対応する車両挙動情報を度数グラフ化する。図７に、１つの運転シーンＷｎの車両挙動情報を度数グラフ化した例を示す。このグラフは、着目する個々の運転シーンＷｎに含まれているそれぞれの車両挙動情報を、度数化して表したものである。図７において１つ１つの棒グラフは、１つ１つの車両挙動情報である。度数は、各車両挙動情報の取りうる値域を複数のビンに分け、ビンの値で表現する。ビンの数は適宜設定可能である。

Ｓ５では、トピック割合を算出する。トピック割合は、Ｓ４で決定した度数グラフを予め設定した典型的な運転トピックモデルで表現したときの各運転トピックモデルの混合割合である。運転トピックモデルは、停止、巡航、加速など、典型的な運転シーンを表した度数グラフである。

図８は、複数の運転トピックモデルを概念的に示した図である。Ｓ５では、図８に例示されている複数の運転トピックモデルで、図７に例示した度数グラフを表現する場合の各運転トピックモデルの混合割合を決定することになる。Ｓ６では、Ｓ５で算出したトピック割合を、記憶部３６に記憶する。

第２実施形態において、ドライバ運転特徴および車両運転特徴は、ともに、このトピック割合をもとに決定する。たとえば、ドライバ運転特徴は、ドライバ別に抽出したトピック割合を平均したものであり、車両運転特徴は、提案車両区分別に抽出したトピック割合を平均したものである。

［第２実施形態の効果］
第２実施形態でも、車両挙動情報を離散化して、ドライバ運転特徴と車両運転特徴とを生成しているので、ドライバが公道を走行する際の運転特徴により適合した車両を提案することが容易になる。

第２実施形態では、車両挙動情報離散化部１３３は、車両挙動情報を離散化して表す指標としてトピック割合を算出している。このトピック割合は、１つの運転シーンを複数の運転トピックモデルで表現したときの各運転トピックモデルの混合割合である。つまり、第２実施形態でも、車両挙動情報を離散化して表す指標は、１つの運転シーンを細分化した指標である。したがって、第１実施形態と同様、運転シーンよりも細かい運転特徴を捉えた比較が可能になる。

以上、実施形態を説明したが、開示した技術は上述の実施形態に限定されるものではなく、次の変形例も開示した範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施できる。

＜変形例１＞
上述の実施形態では、サーバ３０で提案車両を決定していたが、ドライバ運転特徴抽出部３７および提案車両決定部３８を操作端末２０が備えるようにしてもよい。

＜変形例２＞
第１実施形態、第２実施形態では、提案車両区分を、個々の車両としていた。しかし、提案車両区分を車両性能区分としてもよい。車両性能区分は、車種を含む製品区分であって、車両挙動性能に関連する内容で区分したものである。車両性能区分を例示すると、車種のグレード区分が車両性能区分の一例である。

１：車両提案システム １０：車載装置 １１：車両挙動情報蓄積部 １２：情報送信制御部 １３：通信部 ２０：操作端末 ２１：通信部 ２２：入力部 ２３：制御部 ２４：表示部 ３０：サーバ（運転特徴生成装置、車両提案装置） ３１：通信部 ３２：車両挙動情報収集部 ３３：車両挙動情報離散化部 ３４：ドライバ運転特徴生成部 ３５：車両運転特徴生成部 ３６：記憶部 ３７：ドライバ運転特徴抽出部 ３８：提案車両決定部 １３３：車両挙動情報離散化部 Ｃｎ：運転記号 Ｗｎ：運転シーン

Claims (11)

1. ドライバの運転特徴にあった車両を提案する車両提案システム（１）であって、
   複数の車両から、前記車両の挙動を表す情報または前記車両の挙動に関連する情報である車両挙動情報を、前記車両を運転しているドライバを特定する情報であるドライバ特定情報と、前記車両を特定する情報である車両特定情報とともに収集する車両挙動情報収集部（３２）と、
   前記車両挙動情報収集部が収集した前記車両挙動情報を離散化して表す車両挙動情報離散化部（３３）と、
   前記車両挙動情報離散化部が離散化した情報に基づいて、ドライバ別に、ドライバの運転特徴であるドライバ運転特徴を生成するドライバ運転特徴生成部（３４）と、
   前記車両挙動情報離散化部が離散化した情報に基づいて、提案車両区分別に、車両の運転特徴である車両運転特徴を生成する車両運転特徴生成部（３５）と、
   前記ドライバ運転特徴と前記車両運転特徴とを記憶する記憶部（３６）と、
   車両の提案を受けるドライバである被提案ドライバに対して生成された前記ドライバ運転特徴を前記記憶部から抽出するドライバ運転特徴抽出部（３７）と、
   前記ドライバ運転特徴抽出部が抽出した前記ドライバ運転特徴と、前記記憶部に記憶されている前記車両運転特徴との比較に基づいて、前記被提案ドライバに提案する提案車両を決定する提案車両決定部（３８）とを備える車両提案システム。
2. 請求項１に記載の車両提案システムにおいて、
   前記車両挙動情報離散化部は、前記車両挙動情報を、予め定められた複数種類の運転記号（Ｃｎ）で表現することで、前記車両挙動情報を離散化するものであり、
   車両挙動として意味のある単位である運転シーンにより前記車両挙動情報を時系列に区切ったときに、複数種類の前記運転シーンの少なくとも１つには複数個の前記運転記号が含まれる車両提案システム。
3. 請求項１に記載の車両提案システムにおいて、
   前記車両挙動情報離散化部は、車両挙動として意味のある単位である運転シーンで前記車両挙動情報を時系列に区切ったときに、１つの前記運転シーンに含まれる前記車両挙動情報を度数化し、各車両挙動情報を度数で表現した１つの前記運転シーンを、予め設定された典型的な運転トピックモデルの混合で表現したときの各運転トピックモデルの割合で表現することで、前記車両挙動情報を離散化する車両提案システム。
4. 請求項１～３のいずれか１項に記載の車両提案システムであって、
   前記車両挙動情報収集部は、前記車両挙動情報とともに、車両挙動に影響を与える前記車両の周辺環境情報を収集し、
   前記ドライバ運転特徴生成部は、前記車両の周辺環境情報に基づいて定まる複数の周辺環境区分別に前記ドライバ運転特徴を生成し、
   前記車両運転特徴生成部は、複数の前記周辺環境区分別に前記車両運転特徴を生成し、
   前記提案車両決定部は、互いに同じ前記周辺環境区分に対して生成された前記ドライバ運転特徴と前記車両運転特徴とを比較する車両提案システム。
5. 請求項１～３のいずれか１項に記載の車両提案システムであって、
   前記車両挙動情報収集部は、前記車両挙動情報とともに、前記車両において行われている運転支援レベルを決定する情報を収集し、
   前記ドライバ運転特徴生成部は、前記運転支援レベル別に前記ドライバ運転特徴を生成し、
   前記車両運転特徴生成部は、前記運転支援レベル別に前記車両運転特徴を生成し、
   前記提案車両決定部は、互いに同じ前記運転支援レベルに対して生成された前記ドライバ運転特徴と前記車両運転特徴とを比較する車両提案システム。
6. 請求項２に記載の車両提案システムにおいて、
   前記ドライバ運転特徴生成部は、前記ドライバ運転特徴として、ドライバ別に前記運転記号の出現回数を生成し、
   前記車両運転特徴生成部は、前記車両運転特徴として、前記提案車両区分別に前記運転記号の出現回数を生成する、車両提案システム。
7. 請求項４に記載の車両提案システムにおいて、
   前記被提案ドライバが車両の用途を入力する入力部（２２）を備え、
   前記ドライバ運転特徴抽出部は、前記入力部から入力された前記用途に基づいて、前記車両が使用される際の前記周辺環境区分を決定し、決定した前記周辺環境区分についての前記ドライバ運転特徴を抽出する車両提案システム。
8. 前記車両運転特徴生成部は、個々の車両を前記提案車両区分として前記車両運転特徴を生成する請求項１～７のいずれか１項に記載の車両提案システム。
9. 前記車両運転特徴生成部は、車種を含む製品区分であって、車両挙動性能に関連する車両性能区分を前記提案車両区分として前記車両運転特徴を生成する請求項１～７のいずれか１項に記載の車両提案システム。
10. 複数の車両から、前記車両の挙動を表す情報または前記車両の挙動に関連する情報である車両挙動情報を、前記車両を運転しているドライバを特定する情報であるドライバ特定情報と、前記車両を特定する情報である車両特定情報とともに収集する車両挙動情報収集部（３２）と、
    前記車両挙動情報収集部が収集した前記車両挙動情報を離散化して表す車両挙動情報離散化部（３３）と、
    前記車両挙動情報離散化部が離散化した情報に基づいて、ドライバ別に、ドライバの運転特徴であるドライバ運転特徴を生成するドライバ運転特徴生成部（３４）と、
    前記車両挙動情報離散化部が離散化した情報に基づいて、提案車両区分別に、車両の運転特徴である車両運転特徴を生成する車両運転特徴生成部（３５）と、
    前記ドライバ運転特徴と前記車両運転特徴とを記憶する記憶部（３６）と、を備える運転特徴生成装置。
11. ドライバの運転特徴にあった車両を提案する車両提案装置であって、
    前記車両の挙動を表す情報または前記車両の挙動に関連する情報である車両挙動情報を離散化した情報に基づいて作成されたドライバ別の運転特徴であるドライバ運転特徴と、前記車両挙動情報を離散化した情報に基づいて作成された車両別の運転特徴である車両運転特徴とを記憶した記憶部から、車両の提案を受けるドライバである被提案ドライバに対して生成された前記ドライバ運転特徴を抽出するドライバ運転特徴抽出部（３７）と、
    前記ドライバ運転特徴抽出部が抽出した前記被提案ドライバに対する前記ドライバ運転特徴と、前記記憶部に記憶されている前記車両運転特徴との比較に基づいて、前記被提案ドライバに提案する提案車両を決定する提案車両決定部（３８）とを備える車両提案装置。

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