JPWO2017110002A1 - 予測装置、予測システム、予測方法および予測プログラム - Google Patents

Abstract

予測装置（１００）は、他車から、この他車の移動履歴を取得する取得部（１０１）と、移動履歴に基づき、他車の挙動を予測する予測部（１０２）と、予測に基づき、運転支援情報を出力する出力部（１０３）と、を備える。取得部（１０１）は、車車間通信の通信範囲内の他車から移動履歴を取得し、予測部（１０２）は、車車間通信の通信範囲内の他車の挙動を予測する。取得部（１０１）は、他車の挙動の予測に用いることができる情報を取得し、予測部（１０２）は、移動履歴とともに、複数の情報を用いて他車の挙動を予測する。

Description

この発明は、他車の挙動を予測する予測装置、予測システム、予測方法および予測プログラムに関する。ただし、この発明の利用は、予測装置、予測システム、予測方法および予測プログラムに限らない。

従来、他車から経路情報を取得し、取得した経路情報を基に他車の挙動を予測する技術が開示されている（例えば、下記特許文献１参照。）。

特開２０１１−２４２８８７号公報

上記従来の技術では、他車が経路を設定していない場合、他車の挙動を予測できないという問題が一例として挙げられる。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明にかかる予測装置は、他の移動体から、当該移動体の移動履歴を取得する取得手段と、前記移動履歴に基づき、前記移動体の挙動を予測する予測手段と、前記予測に基づき、運転支援情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項８の発明にかかる予測システムは、自車と、他車と、サーバとが通信接続された予測システムにおいて、前記サーバは、前記自車の現在位置と、前記他車の移動履歴を取得する取得手段と、前記現在位置と前記移動履歴とに基づき、前記他車の挙動を予測する予測手段と、前記予測に基づき、前記自車に運転支援情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項９の発明にかかる予測方法は、予測装置が実施する予測方法において、他の移動体から、当該移動体の移動履歴を取得する取得工程と、前記移動履歴に基づき、前記移動体の挙動を予測する予測工程と、前記予測に基づき、運転支援情報を出力する出力工程と、を含むことを特徴とする。

また、請求項１０の発明にかかる予測プログラムは、請求項９に記載の予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

図１は、実施の形態にかかる予測装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。 図２は、実施の形態にかかる予測装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３は、予測装置の実施例にかかるナビゲーション装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図４は、実施例にかかるナビゲーション装置が他車から取得する情報例を示す図表である。 図５は、実施例にかかる車車間通信の通信例を説明する図表である。 図６は、実施例にかかる他車の挙動の予測例を説明する図である。 図７は、実施例にかかる予測の確度に応じた運転支援例を説明する図表である。 図８Ａは、実施例にかかる自車が行う予測処理例を示すフローチャートである。 図８Ｂは、実施例にかかる予測処理にかかる他車の処理例を示すフローチャートである。 図９は、他の実施例にかかる予測装置のシステム構成例を示す図である。 図１０は、他の実施例にかかる予測装置のシステムの機能的構成例を示す図である。

（実施の形態）
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる予測装置、予測システム、予測方法および予測プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。以下の説明では、自車は、予測装置が搭載された自動車等の車両（移動体）であり、他車は、自車の周囲、例えば、自車の前方を走行する車両（移動体）である。

図１は、実施の形態にかかる予測装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。予測装置１００は、取得部１０１と、予測部１０２と、出力部１０３と、を含む。

取得部１０１は、他車の移動履歴を取得する。移動履歴は、他車から直接、車車間通信により取得する。車車間通信の通信部は、自車の通信範囲内の他車との間で情報を送受信する。この際、自車は、不特定多数の他車両に対して車両情報をブロードキャスト送信し、他車両からブロードキャスト送信された車両情報を受信する。この車両情報としては、車両の識別情報（車両ＩＤ）と、車両の位置を示す緯度経度情報と、車両の走行速度を示す車速情報と、車両の進行方向を示す進行方向情報と、車両が走行中の道路の道路番号（車線番号を含む）を示す走行道路情報と、を含む。受信した車両情報に基づき、複数の車両（他車）を識別することができ、移動履歴を他車別に識別できる。

実施の形態の取得部１０１は、例えば、車車間通信により、自車の前方を走行する他車から移動履歴を取得することができる。他車の移動履歴は、自車と他車間で直接通信する車車間通信に限らず、自車および他車が通信接続するネットワークを介して自車が他車から取得することもできる。

但し、車車間通信であれば、自車を中心とする所定の通信範囲内の他車から簡単に移動履歴を取得することができる。すなわち、車車間通信を用いれば、自車は他車を指定することなく、自車の近傍の他車に絞って移動履歴を取得できる。

他車は、過去に走行した道路上の経路を保持している。この経路は、他車の過去の移動履歴であり緯度経度、速度、時刻などの情報を有する。

また、他車は移動履歴として、過去の経路に関連する付属情報を保持することができる。付属情報としては、例えば、施設や場所の訪問履歴（頻繁に利用するコンビニエンスストア、スーパーマーケット、ガソリンスタンド、駐車場など）や、お気に入りの地点（登録地や、過去に訪問した際に経路表示画面上に表示させた施設のロゴマーク等）、駐車場の入口（オートパーキングメモリー位置情報）、方向指示器の操作情報、等がある。取得部１０１は、他車が保持しているこれらの付属情報を移動履歴とともに取得することができる。

また、取得部１０１は、他車の現在の運転情報を取得することもできる。他車は、運転情報として、ガソリン残量、連続運転時間、急制動（急ブレーキの有無や程度等）の情報、車内で収音した搭乗者の会話情報、自動運転状態、等の情報を取得でき、取得部１０１は、これら運転情報を取得することができる。連続運転時間は、現在の連続運転の情報に限らず、過去に連続運転した際の情報であってもよい。

予測部１０２は、取得部１０１により取得した他車の移動履歴に基づき、他車の挙動を予測する。出力部１０３は、予測部１０２の予測に基づき、自車の安全な運転を支援する運転支援情報を出力する。例えば、運転支援情報は、自車を運転する運転者（ドライバ）に対して画面表示や音声で出力することができる。このほか、運転支援情報は、自車の車両制御部に対する制御情報として出力することもできる。

予測部１０２が自車の前方を走行している他車の挙動を予測することにより、自車の走行を安全運転できるようになる。例えば、取得部１０１が他車から「次の交差点で左折した」という過去の移動履歴を取得することにより、予測部１０２は、次の交差点での他車の挙動（例えば、減速および左折のための走行レーンの変更等）を予測する。

ここで、他車が経路を設定せずに移動している場合であっても、他車から過去の移動履歴を取得することができる。これにより、他車が経路を設定せずに移動している他車の挙動を予測できるようになる。このほか、他車が立ち寄り地（例えば、コンビニエンスストアやガソリンスタンド等）を設定せずに移動している場合でも、過去の移動履歴に基づき、他車の立ち寄り地を含めた他車の挙動を予測できるようになる。また、他車において方向指示器の操作にムラ（例えば交差点での方向指示器の操作が遅い場合や、操作しない場合）がある場合でも、過去の移動履歴に基づき、他車の過去の交差点での曲がり方向を予測することができるようになる。

出力部１０３は、自車が次の交差点に近づいた際に、予測した運転支援情報として他車の挙動（例えば、減速および左折のための走行レーンの変更等）を画面上への表示や、音声等で出力する。これにより、自車のドライバに対し、他車の挙動を事前に通知することができる。また、車両制御部は、運転支援情報を減速等の自動制御のための情報として用い、自動ブレーキ等による減速等を行うことができる。

また、出力部１０３は、予測部１０２による予測の確度（確からしさ）に基づき、運転支援情報の確度別に運転支援の内容を変更することができる。例えば、予測の確度が高い場合には、ドライバに対し、予測した内容を複数の出力（例えば画面表示と音声出力）を用いて、予測した挙動を積極的に伝える。一方、確度が低くなるにつれ、注意を促す程度とし、出力も画面表示あるいは音声出力のいずれかを行う程度に弱めて伝える。また、車両制御部に対する運転支援情報についても、例えば、予測の確度が高ければドライバに分かる程度の車両制御（例えばブレーキ制動による減速）を行わせ、確度が低くなるにつれ、ドライバが分からない程度の車両制御を行わせ、最低の確度では車両制御を行わない（ただし、他のレーダー探知は実行）など、車両制御の程度を変更できる。

上記の運転情報についても、他車の挙動を予測するために用いる。この運転情報を用いた予測処理は、他車あるいは自車で行うことができる。例えば、ガソリン残量自体は他車が常時検出している。この場合、自車の取得部１０１は、他車からガソリン残量情報を取得し、予測部１０２が取得したガソリン残量情報に基づき、自車の走行経路上の次のガソリンスタンドに他車が立ち寄るか否かを予測し、出力部１０３は、予測結果を自車のドライバに出力する。また、他車が予測処理を行う構成であれば、取得部１０１は、他車が予測した立ち寄るガソリンスタンドの情報を他車から取得し、出力部１０３が出力する。

また、予測部１０２は、他車の挙動を移動履歴だけではなく、運転情報と組み合わせて予測してもよい。これにより、予測の精度を高めることができる。

図２は、実施の形態にかかる予測装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。自車の予測装置１００が実行する他車の挙動の予測処理例を示す。はじめに、予測装置１００は、取得部１０１により他車から移動履歴を取得する（ステップＳ２０１）。この移動履歴には、上記運転情報が含まれる。

次に、予測装置１００は、予測部１０２により、移動履歴に基づき、他車の挙動を予測する（ステップＳ２０２）。そして、出力部１０３により、予測に基づいた運転支援情報を出力し（ステップＳ２０３）、以上の処理を終了する。

例えば、ステップＳ２０１では、取得部１０１が他車から「次の交差点で左折した」という過去の移動履歴を取得することにより、ステップＳ２０２では、予測部１０２は、次の交差点での他車の挙動（例えば、減速および左折のための走行レーンの変更等）を予測する。そして、ステップＳ２０３では、出力部１０３は、自車が次の交差点に近づいた際に、予測した運転支援情報として他車の挙動（例えば、減速および左折のための走行レーンの変更等）を画面上への表示や、音声等で出力する。

このほか、ステップＳ２０３では、出力部１０３は、車両制御部に対し、運転支援情報として、他車の車線変更（例えば左折時直前での左車線への車線変更）や、減速するとの予測を出力する。車両制御部は、予測した他車の挙動に対応して自車のブレーキ制動等の車両制御を行うことができる。

他の例として、ステップＳ２０１では、自車の取得部１０１は、他車のガソリン残量を取得し、ステップＳ２０２では、予測部１０２は、他車のガソリン残量が所定残量以下の場合、自車の走行経路上の次のガソリンスタンドに他車が立ち寄ると予測する。ステップＳ２０３では、出力部１０３は、自車が次のガソリンスタンドに近づいた際に、自車ドライバに対し、運転支援情報として、予測した他車の挙動（次のガソリンスタンドに他車が立ち寄る際の挙動）を画面上への表示や、音声等で出力する。また、出力部１０３は、車両制御部に対し、運転支援情報を出力することで、車両制御部は、予測した他車の挙動に対応して自車のブレーキ制動等の車両制御を行うことができる。

さらに他の例として、他車が車内での会話情報を集音する場合、ステップＳ２０１では、自車の取得部１０１がこの会話情報を取得する。ステップＳ２０２では、予測部１０２は、会話情報を音声解析して立ち寄り地を予測する。例えば、予測部１０２は、他車で「コンビニに寄りたい」との会話を音声解析し、自車の走行経路上で他車が次のコンビニエンスストアに立ち寄ると予測する。ステップＳ２０３では、出力部１０３は、自車が次のコンビニエンスストアに近づいた際に、自車ドライバに対し、予測した他車の挙動（次のコンビニエンスストアに他車が立ち寄る際の挙動）を画面上への表示や、音声等で出力する。また、出力部１０３は、車両制御部に対し、運転支援情報を出力することで、車両制御部は、予測した他車の挙動に対応して自車のブレーキ制動等の車両制御を行うことができる。

ところで、ステップＳ２０１で他車の過去の移動履歴とともに現在の運転情報とを取得した場合、ステップＳ２０２では、予測部１０２は、他車の移動履歴とともに運転情報を組み合わせて予測することができる。例えば、ステップＳ２０２では、過去の移動履歴が「次のガソリンスタンドに立ち寄る」情報であるが、現在の運転情報のガソリン残量が「満タン」に近くガソリン補充が不要なときには、「次のガソリンスタンドに立ち寄らない」と予測し、ステップＳ２０３では、出力部１０３からの出力を行わない。

このほか、ステップＳ２０３では、出力部１０３は予測部１０２の判断処理、すなわち、他車について、「過去に次のガソリンスタンドに立ち寄ったが、現在のガソリン残量が満タンであるため、ガソリン補充が不要で、次のガソリンスタンドに立ち寄らない」との旨の出力を行ってもよい。なお、この際、出力部１０３は、車両制御部に対しては、ガソリン残量に基づく運転支援情報を出力しないこととすることができる。

以上の実施の形態によれば、予測装置は、他車の移動履歴に基づき他車の挙動を予測した運転支援情報をドライバや車両制御部に出力する。これにより、自車のドライバや車両制御部は、他車の挙動を事前に知ることができ、予測した他車の挙動が実際に起こる前に挙動に対応した適切な運転（例えば危険回避）を行えるようになる。例えば、他車の挙動に対して余裕を持って自車の運転が行え、安全運転が行えるようになる。

例えば、他車が目的地までの経路や、立ち寄り地を設定せずに移動している場合であっても、他車から過去の移動履歴を取得することにより、他車が経路を設定せずに移動している他車の挙動を予測できるようになる。このほか、他車の移動履歴に含まれる付属情報、例えば、頻繁に利用する施設や、お気に入りの地点、過去に訪問した際に経路表示画面上に表示させた施設のロゴマーク）、駐車場の入口、方向指示器の操作情報、等に基づき、他車の挙動を予測できるようになる。さらには、他車の過去の移動履歴とともに現在の運転情報を組み合わせて他車の挙動を予測することもできる。これらにより、他車の挙動の予測の確度を高めることができる。

また、運転支援情報は、他車の挙動の予測の確度に応じてドライバや運転制御部に対し、通知の程度を変更することができる。予測の確度が高い場合、例えば、危険な状態であることを事前にドライバに積極的に通知することができる一方、予測の確度が低くなるにしたがい、ドライバに対し運転支援情報を弱めて通知する。最低の確度では運転支援情報を通知しないこととすることもできる。これにより、ドライバに対して信頼できる予測の情報を提供しつつ不要な予測の情報を提供して予測の情報の通知にかかる煩雑さを解消し、予測装置の信頼性を向上できるようになる。

次に、本発明の実施例について説明する。実施例では、自車にナビゲーション装置３００が搭載され、ナビゲーション装置３００が上記予測装置１００の機能を実行する場合の一例について説明する。

（ナビゲーション装置３００のハードウェア構成）
図３は、予測装置の実施例にかかるナビゲーション装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３において、ナビゲーション装置３００は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスクドライブ３０４、磁気ディスク３０５、光ディスクドライブ３０６、光ディスク３０７、音声Ｉ／Ｆ（インターフェース）３０８、マイク３０９、スピーカ３１０、入力デバイス３１１、映像Ｉ／Ｆ３１２、ディスプレイ３１３、通信Ｉ／Ｆ３１４、ＧＰＳユニット３１５、各種センサ３１６、カメラ３１７、を備えている。各構成部３０１〜３１７は、バス３２０によってそれぞれ接続されている。

ＣＰＵ３０１は、ナビゲーション装置３００の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラム、予測プログラムを含む各種プログラムを記録している。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。すなわち、ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０３をワークエリアとして使用しながら、ＲＯＭ３０２に記録された各種プログラムを実行することによって、ナビゲーション装置３００の全体の制御を司る。

磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータの読み取り／書き込みを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記録する。磁気ディスク３０５としては、例えば、ＨＤ（ハードディスク）やＦＤ（フレキシブルディスク）を用いることができる。

また、光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータの読み取り／書き込みを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御にしたがってデータが読み出される着脱自在な記録媒体である。光ディスク３０７は、書き込み可能な記録媒体を利用することもできる。着脱可能な記録媒体として、光ディスク３０７のほか、ＭＯ、メモリカードなどを用いることができる。

磁気ディスク３０５および光ディスク３０７に記録される情報の一例としては、地図データ、車両情報、道路情報、移動履歴などが挙げられる。地図データは、カーナビゲーションシステムにおいて経路探索するときに用いられ、建物、河川、地表面、エネルギー補給施設などの地物（フィーチャ）をあらわす背景データ、道路の形状をリンクやノードなどであらわす道路形状データなどを含むベクタデータである。

音声Ｉ／Ｆ３０８は、音声入力用のマイク３０９および音声出力用のスピーカ３１０に接続される。マイク３０９に受音された音声は、音声Ｉ／Ｆ３０８内でＡ／Ｄ変換される。マイク３０９は、例えば、車両のダッシュボード部などに設置され、その数は単数でも複数でもよい。スピーカ３１０からは、所定の音声信号を音声Ｉ／Ｆ３０８内でＤ／Ａ変換した音声が出力される。

入力デバイス３１１は、文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備えたリモコン、キーボード、タッチパネルなどが挙げられる。入力デバイス３１１は、リモコン、キーボード、タッチパネルのうちいずれか一つの形態によって実現されてもよいが、複数の形態によって実現することも可能である。

映像Ｉ／Ｆ３１２は、ディスプレイ３１３に接続される。映像Ｉ／Ｆ３１２は、具体的には、例えば、ディスプレイ３１３全体を制御するグラフィックコントローラと、即時表示可能な画像情報を一時的に記録するＶＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ ＲＡＭ）などのバッファメモリと、グラフィックコントローラから出力される画像データに基づいてディスプレイ３１３を制御する制御ＩＣなどによって構成される。

ディスプレイ３１３には、アイコン、カーソル、メニュー、ウインドウ、あるいは文字や画像などの各種データが表示される。ディスプレイ３１３としては、例えば、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどを用いることができる。

カメラ３１７は、車両外部の道路を含む映像を撮影する。映像は静止画あるいは動画のどちらでもよく、例えば、カメラ３１７によって車両外部を撮影し、撮影した画像をＣＰＵ３０１において画像解析したり、映像Ｉ／Ｆ３１２を介して磁気ディスク３０５や光ディスク３０７などの記録媒体に出力したりする。

通信Ｉ／Ｆ３１４は、無線を介してネットワークに接続され、ナビゲーション装置３００およびＣＰＵ３０１のインターフェースとして機能する。ネットワークとして機能する通信網には、ＣＡＮやＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの車内通信網や、公衆回線網や携帯電話網、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＬＡＮ、ＷＡＮなどがある。通信Ｉ／Ｆ３１４は、例えば、公衆回線用接続モジュールやＥＴＣ（ノンストップ自動料金支払いシステム、登録商標）ユニット、ＦＭチューナー、ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：登録商標）／ビーコンレシーバなどである。

ＧＰＳユニット３１５は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、車両の現在位置を示す情報を出力する。ＧＰＳユニット３１５の出力情報は、後述する各種センサ３１６の出力値とともに、ＣＰＵ３０１による車両の現在位置の算出に際して利用される。現在位置を示す情報は、例えば、緯度・経度、高度などの、地図データ上の１点を特定する情報である。

各種センサ３１６は、車速センサ、加速度センサ、角速度センサ、傾斜センサなどの、車両の位置や挙動を判断するための情報を出力する。各種センサ３１６の出力値は、ＣＰＵ３０１による車両の現在位置の算出や、速度や方位の変化量の算出に用いられる。

図３に記載のＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などに記録されたプログラムやデータを用いて、ＣＰＵ３０１が所定のプログラムを実行することによって図１に示した予測装置１００の取得部１０１〜出力部１０３のうち情報処理にかかる機能を実現する。

また、図３の通信Ｉ／Ｆ３１４を用いて、他車との間で電波による近距離無線通信による車車間通信を行う。この通信により、図１の取得部１０１の機能を実現できる。また、図３のディスプレイ３１３やスピーカ３１０等を用いて図１の出力部１０３の機能を実現できる。なお、通信Ｉ／Ｆ３１４は、インターネット等のネットワーク網を介して、他の車両との通信を行ってもよい。

（他車から取得する情報例）
図４は、実施例にかかるナビゲーション装置が他車から取得する情報例を示す図表である。ナビゲーション装置３００は、他車から、他車の車両走行に関する過去の情報４０１と現在の情報４０２とを車車間通信により取得する。

過去の情報４０１は、他車がメモリ等に記憶保持している車両走行に関する情報である。過去の情報４０１は、例えば、他車が過去に走行した道路の移動履歴（緯度経度、速度、時刻など）である。このほか、他車が移動履歴に付属する付属情報を記憶保持していれば、この付属情報についても取得することができる。

付属情報は、例えば、施設や場所の訪問履歴（頻繁に利用するコンビニエンスストア、スーパー、ガソリンスタンド、駐車場など）、お気に入りの地点（登録地や、過去に訪問した際に経路表示画面上に表示させた施設のロゴマーク等）、駐車場の入口（オートパーキングメモリー位置情報）、方向指示器の操作情報（方向指示器を操作した際の緯度経度と操作した方向）、等がある。

現在の情報４０２は、他車の運転情報である。現在の情報４０２は、例えば、他車の現在のガソリン残量、連続運転時間、急制動（急ブレーキの有無や程度等）の情報（緯度経度と急ブレーキの程度）、車内で収音した搭乗者の会話情報、自動運転状態、等がある。連続運転時間および会話情報は、現在の連続運転の情報に限らず、他車が保持している過去の情報を取得してもよい。

ナビゲーション装置３００は、他車から取得できた過去の情報４０１や現在の情報４０２に基づき、現在自車の近傍（例えば走行方向前方）で走行中の他車の挙動を予測する。図４に示した過去の情報４０１は、いずれも他車が過去に実際に行った挙動を示すものである。このため、ナビゲーション装置３００は、他車から取得した過去の情報４０１をそのまま他車の挙動の予測に用いることができる。

一方、現在の情報４０２は、他車の現在の状態（挙動）を示す。このため、ナビゲーション装置３００は、他車から取得した現在の情報４０２の一部については、予測の処理を行う前に現在の情報４０２に対する所定の解析処理を行う。

例えば、ガソリン残量については、他車の燃費に基づき、ガソリン残量で今後走行可能な距離を解析する。この際、ナビゲーション装置３００は、他車の燃費情報を取得し、ガソリン残量に対応し今後走行可能な距離を解析する。そして、ナビゲーション装置３００は、解析結果を用いて予測処理し、走行可能な距離が一定の閾値を下回った場合（あるいは対応するガソリン残量が所定量以下となった場合）、進行方向上で到達可能なガソリンスタンドを予測する。

また、連続運転時間については、一般道を走行時と高速道の走行時とで異なる平均速度に基づく解析を行うことで、混雑による速度低下（停止）を含めた解析を行った後に予測処理を行う。また、急制動の情報については、他車が急制動を行った場所（緯度経度）や急制動の程度（急ブレーキによる速度変化の割合）を解析した後に予測処理を行う。さらには、同一の場所で過去に急制動を行った回数等を含めて解析してもよい。また、車内での会話情報については、会話内容を解析した後に予測処理を行う。また、自動運転状態については、他車の自動運転の状態、例えば、自動運転のレベル情報（例えばレベル１〜４）を他車から取得した後に予測処理を行う。

これらの解析は、自車のナビゲーション装置３００が行うに限らず、他車側の機器（例えば、同様のナビゲーション装置３００）が行い、自車のナビゲーション装置３００は、他車から解析結果を取得して予測処理に用いてもよい。例えば、ガソリン残量は他車側において今後の走行のために解析する情報であり、他車側で解析した結果を用いることができる。急制動や会話情報についても他車側の運転支援において解析する場合がある。

（車車間通信の通信例ついて）
図５は、実施例にかかる車車間通信の通信例を説明する図表である。図５を用いて、車車間通信におけるデータ送受信の効率化について説明する。ナビゲーション装置３００は、予測のために他車から取得する各種情報（図４参照）を常時通信で行うと、通信量が増大する。

実施例では、車車間通信の通信量の増大を防ぐために、図５（ａ）に示すように、はじめに、自車５００のナビゲーション装置３００は、例えば、他車５０１に対して予測に使用する情報を要求する。この際、自車５００のナビゲーション装置３００は、他車５０１の車両の識別情報等に基づき、他車５０１との間で未だ通信を行っていないか、あるいは既に通信を行っているかを判断する。そして、自車５００のナビゲーション装置３００は、未だ通信を行っていない他車５０１の場合、および既に通信を行っている他車５０１については前回通信から一定時間（例えば数分経過後）に情報の要求を送信する。

実施例では、ナビゲーション装置３００は、他車５０１に対し、少なくとも移動履歴の送信を要求する。図４に示した他の情報については、例えば、他車５０１が収集可能な情報の一部あるいは全ての送信を要求する。

これにより、他車５０１は、図５（ｂ）に示すように、要求を受けた後に挙動の予測に使用可能な情報を収集し、自車５００（ナビゲーション装置３００）に送信する。この際、自車５００と他車５０１との間であらかじめ挙動の予測に用いる収集対象の情報を規定しておけば（例えば図４参照）、他車５０１は要求に対応した情報を収集し、送信することができる。

この際、他車５０１は、少なくとも移動履歴の情報を自車５００に向けて送信する。このほかの過去の情報４０１、および現在の情報４０２のうち収集できた情報についても送信する。この際、他車５０１の現在位置付近に関連する情報を抽出して送信することで予測に必要なデータを絞って送信することもできる。また、送信するデータ量が多い場合、他車５０１の現在位置付近（図５の例では交差点）に関連する情報を抽出して送信する。あるいは、あらかじめ定めた一部の情報を送信することで、データ量を削減することができる。

これにより、自車５００のナビゲーション装置３００は、図５（ｃ）に示すように、他車５０１から、他車５０１の挙動を予測するための情報を取得することができる。なお、自車５００のナビゲーション装置３００は、他車５０１からの情報取得に失敗した場合、他車５０１に対して再度要求の送信を繰り返す。

ところで、車車間通信は、１台の自車５００と１台の他車５０１との間でのみ通信するものではなく、自車５００の要求は、車車間通信の通信範囲内に位置する複数台の他車５０１に対しブロードキャスト送信される。同様に、他車５０１も通信範囲内に位置する複数台の他車５０１（自車５００を含む）に対し予測のための情報をブロードキャスト送信する。

要求を行った自車５００は、送信した要求に対応する予測の情報のみを他車５０１から受信するよう情報の選別および廃棄を行うことができる。例えば、要求に識別子を付して他車５０１に送信することで、受信する情報のうち、要求と同じ識別子の情報のみを他車５０１から選別して受信できる。

（他車の挙動の予測例）
図６は、実施例にかかる他車の挙動の予測例を説明する図である。自車５００のナビゲーション装置３００は、他車５０１の過去の移動履歴を取得し、他車５０１の挙動を予測する例を説明する。

図６に示す例では、自車５００のナビゲーション装置３００は、他車５０１から取得した移動履歴６００（図中○は、例えば所定時間毎の他車５０１の位置の推移）の内容として、過去に他車５０１が進行方向上の次の交差点６０１で右折した情報が含まれている。この場合、ナビゲーション装置３００は、取得した移動履歴に基づいて、他車５０１の挙動として、「他車５０１が進行方向上の次の交差点６０１で右折する」と予測する。なお、ナビゲーション装置３００は、移動履歴６００を取得した時点（予測の処理実行前）では、図６に示した移動履歴６００の出力を行わない。

そして、移動履歴６００に時刻情報が付与されていれば、ナビゲーション装置３００は、移動履歴６００が示す他車５０１が右折した過去の時刻と、現在の時刻とに基づき、予測の確度を得ることができるようになる。

他車５０１が右折した過去の時刻が、現在の時刻に近ければ、予測の確度は高くなり、他車５０１が右折した過去の時刻が、現在の時刻と大きく異なるほど予測の確度は低くなる。例えば、他車５０１が右折した過去の時刻が朝の通勤時間帯（例えばＡＭ８：００）であり、現在の時刻がほぼ同じ時刻（ＡＭ：７：５５）であるとき、予測の確度は高くなる。一方、現在の時刻が昼の時刻（ＰＭ：１：１５）であるとき、予測の確度は低くなる。現在の時刻が夜の時刻（ＰＭ：６：３０）であるとき、予測の確度はさらに低くなる。

また、取得した他車５０１の過去の移動履歴６００が交差点６０１での進行方向別の頻度に基づいて予測の確度を求めることができる。例えば、他車５０１が交差点６０１で右折した回数の割合が多ければ、右折の予測の確度を高めることができる。頻度と時刻とを組み合わせることで、さらに予測の確度を高めることができるようになる。

ナビゲーション装置３００は、予測した他車５０１の挙動を運転支援情報として出力する。例えば、ナビゲーション装置３００は、自車５００のドライバに対する運転支援情報として出力する。この場合、ナビゲーション装置３００は、他車５０１が交差点６０１で右折することを表示画面上に他車５０１の挙動の予測情報６００として表示する。予測情報６００は、上記走行軌跡６００と同じであるが、図６のように、ナビゲーション装置３００は、予測後に初めて表示画面上に表示出力する。ナビゲーション装置３００は、表示に併せて文字や音声で「他車（前方車）は、次の交差点で右折するでしょう」等と出力してもよい。

これにより、自車５００のドライバは、ナビゲーション装置３００が行う予測情報の表示等に基づき、他車５０１が交差点６０１での減速や方向指示器を操作する以前の時期に、あらかじめ他車５０１との間の車間距離を広げるため自車５００を減速運転する等、の対応が可能となる。このように、他車５０１の今後の挙動を予測し、実際に他車５０１が挙動を行う以前の時期に他車５０１の挙動を自車５００のドライバに通知することで、自車５００のドライバは、他車５０１の実際の挙動が起こる前の時期に適切な運転操作ができるようになり、運転の安全化を図ることができるようになる。

また、ナビゲーション装置３００は、他車５０１の挙動の予測情報６００を自車５００の車両制御部に出力してもよい。この場合、車両制御部は、他車５０１が交差点６０１での減速や方向指示器を操作する以前の時期に、あらかじめ他車５０１との間の車間距離を広げるため自車５００を減速運転する等、の運転制御を行うことができるようになる。

上記の挙動予測において、ナビゲーション装置３００は、他車５０１が経路設定している場合には、他車５０１から経路情報を取得してもよい。ただし、他車５０１は、経路設定している場合であっても、設定した経路通りに走行しない場合がある。図６の例では、経路が交差点６０１で右折する設定であった場合でも、実際には他車５０１が直進する場合や左折する場合が考えられる。

このような場合、ナビゲーション装置３００は、他車５０１から取得した各種情報（図４参照）と、設定された経路情報とを組み合わせて他車５０１の挙動を予測する。また、少なくとも他車５０１の過去の移動履歴が所定の信頼性を有し、経路情報と組み合わせて挙動を予測判断する。これにより、ナビゲーション装置３００は、他車５０１が経路設定の有無に関わらず、他車５０１の挙動をできるだけ正確に確度を有して予測できるようになる。

また、ナビゲーション装置３００は、他車５０１から過去の移動履歴を取得し、さらに他の情報と組み合わせることで予測の精度を向上させることができる。他の情報としては、図４に示したように、移動履歴の付属情報（過去の情報４０１）や、運転情報（現在の情報４０２）がある。移動履歴と組み合わせるこれら他の情報の個数が多いほど、予測の確度を高めることができる。

例えば、ナビゲーション装置３００は、他車５０１から取得する他の情報として、自動運転状態であり、経路が設定されている場合、他車５０１の挙動は経路通りに走行すると判断し、この場合、予測の確度は高くなる。一方、手動運転であれば、上述したように、他車５０から経路情報を取得しても、経路通りに走行しない場合があるため、予測の確度が低くなる。このため、手動運転の場合、複数の情報を取得することで確度を高めることができる。

また、他車５０１から取得する他の情報に対する予測前の解析処理として、連続運転時間を例に説明する。高速道などで他車５０１が所定時間（例えば２時間）以上連続して運転している場合、ナビゲーション装置３００は、他車５０１の挙動として「休憩のために、次にサービスエリア（ＳＡ）やパーキングエリア（ＰＡ）に立ち寄る」と予測する。

この場合、渋滞により連続運転時間のうち停止時間が増えることについて、ナビゲーション装置３００は、所定の解析を行う。例えば、高速道での渋滞による停止であれば道路地図を参照し、高速道上での停止であれば、他車５０１が渋滞内に位置すると判断し、停止時間を連続運転時間に含め、休憩のための停止（連続運転時間の終わり）ではないと解析する。このほか、外部から取得したビーコンや渋滞情報に基づき渋滞区間内に他車５０１が位置していれば、停止時間を連続運転時間に含め、休憩のための停止（連続運転時間の終わり）ではないと解析する。このような解析を行うことで、その後の予測の確度を高めることができるようになる。

さらに、他車５０１から取得する他の情報に対する予測前の解析処理として、他車５０１が車内での会話情報の場合を説明する。他車５０１では、他車５０１の内部で集音した会話の情報（音声データ）を自車５００に送信する。自車５００のナビゲーション装置３００は、取得した会話情報を音声解析して挙動の予測に用いる。例えば、ナビゲーション装置３００は、他車５０１で「コンビニに寄りたい」との会話を音声解析し、自車５００の走行経路上で他車が次のコンビニエンスストアに立ち寄ると予測する。そして、ナビゲーション装置３００は、自車５００が次のコンビニエンスストアに近づいた際に、自車ドライバに対し、予測した他車の挙動（次のコンビニエンスストアに他車が立ち寄る際の挙動）を画面上への表示や、音声等で出力する。このような音声解析は、他車５０１側で行い、自車５００のナビゲーション装置３００は、音声解析結果に基づく他車５０１の予測を行ってもよい。

（予測の確度に応じた運転支援例）
図７は、実施例にかかる予測の確度に応じた運転支援例を説明する図表である。縦軸には自車５００の運転状態、横軸には他車５０１の挙動の予測の確度を示す。運転状態は、自車５００が手動運転あるいは自動運転のそれぞれがあり、手動運転時には、ナビゲーション装置３００がドライバに通知する出力内容を示し、自動運転時には車両制御部が行う制御内容を示す。

挙動の予測の確度は、例えば、他車５０１から取得できた情報の数に応じて求めることができる。また、他車５０１が自動運転状態であるか手動運転状態であるかに基づき求めることもできる。例えば、他車から取得できた情報が移動履歴の一つだけの場合には、確度「低」と判断する。また、他車から取得できた情報が移動履歴と、さらに他の一つ以上の情報がある場合には、確度「中」と判断する。他の情報の個数が多いほど確度中の範囲内で確度を高めてもよい。他車から取得できた情報が自動走行の場合、移動履歴がなくとも走行経路が決定しているため、確度「高」と判断する。なお、他車から取得できた情報に移動履歴がない場合（移動履歴以外の他の情報が複数の場合を含む）には、確度は「最低」と判断し、運転支援情報の出力（挙動の予測）を行わないこととしてもよい。

他車５０１の挙動の予測の確度が「低」の場合、手動運転時には、ナビゲーション装置３００は、表示画面あるいは音声のいずれかの通知を行う。例えば、「他車（前方車）に注意しましょう」程度に弱めて伝える。自動運転時には、車両制御部は、挙動の確度が「低」の予測により、予測に基づく車両制御を行わず、他の車両制御用のレーダー等に基づく車両制御を行う。

他車５０１の挙動の予測の確度が「中」の場合、手動運転時には、ナビゲーション装置３００は、表示画面と音声とを組み合わせた通知を行う。例えば、他車に注意して下さい」と通知しドライバに注意を促す。図６の例では、「他車（前方車）は、次の交差点で右折するでしょう」と通知する。自動運転時には、車両制御部は、挙動予測の確度が「中」の予測に基づく車両制御を行う。例えば、あらかじめ（他車５０１が挙動を行う以前の時期）ドライバが分からない程度で減速（ブレーキ制動）させるほか、他車５０１との車間距離を広げる制御（ブレーキ制動や車線変更等）を行うことができる。

他車５０１の挙動の予測の確度が「高」の場合、手動運転時には、ナビゲーション装置３００は、表示画面と音声とを組み合わせた通知を行う。例えば、「他車（前方車）に注意して下さい」とドライバに積極的に予測した挙動を伝える。この際、画面表示を強調表示させる。このほか、音声ボリュームを上げて出力することでより強調して通知してもよい。自動運転時には、車両制御部は、挙動予測の確度が「高」の予測に基づく車両制御を行う。例えば、あらかじめ（他車５０１が挙動を行う以前の時期）ドライバに分かる程度で減速（ブレーキ制動）させる。この際、他車５０１との車間距離を広げる制御（ブレーキ制動や車線変更等）を行うこともできる。

（他車の挙動の予測処理例）
図８Ａは、実施例にかかる自車が行う予測処理例を示すフローチャートである。自車５００のナビゲーション装置３００は、はじめに他車５０１に対して、車車間通信により他車５０１の挙動の予測に使用する情報の要求を送信する（ステップＳ８０１）。自車５００から要求を受けた他車は自車５００が予測に使用する情報の収集等の処理（図８Ｂ）を行う（ステップＳ８０２）。

次に、自車５００のナビゲーション装置３００は、車車間通信により他車５０１から他車の挙動の予測に使用する情報を受信する（ステップＳ８０３）。次に、ナビゲーション装置３００は、受信した情報が他車５０１の挙動の予測に使用可能な情報であるか否かを判断する（ステップＳ８０４）。他車５０１の挙動の予測に使用可能な情報であれば（ステップＳ８０４：Ｙｅｓ）、ナビゲーション装置３００は、他車５０１の挙動を予測する（ステップ８０５）。他車５０１の挙動の予測に使用可能な情報は、例えば、図４に示した各種情報であり、少なくとも移動履歴の情報が含まれていることとする。

他車５０１の挙動の予測に使用可能な情報でなければ（ステップＳ８０４：Ｎｏ）、ステップＳ８０８に移行する。他車５０１の挙動の予測に使用できない情報は、例えば、図４に示した以外の各種情報である。また、送信された情報に移動履歴の情報が含まれていいなければ他車５０１の挙動の予測に使用可能な情報でないと判断してもよい。

ステップＳ８０５により他車５０１の挙動を予測した後、ナビゲーション装置３００は、予測の確度別の運転支援を行うか否かを判断する（ステップＳ８０６）。予測失敗時や予測の確度が「最低」の場合は（ステップＳ８０６：Ｎｏ）、ステップＳ８０８に移行する。予測処理でき確度が「低」以上の場合には運転支援を行うと判断し（ステップＳ８０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ８０７に移行する。

ステップＳ８０７では、ナビゲーション装置３００は、自車５００の運転支援を行う（ステップＳ８０７）。この際、ナビゲーション装置３００は、図７に示したように自車のドライバに対する表示や音声による通知を行う。また、車両制御部が行う自動運転の制御を行うこともできる。

ステップＳ８０８では、予測ができない場合や予測の確度が「最低」の場合であり、運転支援に用いることができないため、ナビゲーション装置３００は、運転支援を行わない（ステップＳ８０８）。ステップＳ８０７およびステップＳ８０８の処理後、自車５００のナビゲーション装置３００は、自車５００側で行う以上の処理を終了する。

図８Ｂは、実施例にかかる予測処理にかかる他車の処理例を示すフローチャートである。他車５０１の処理は、車車間通信の機能を有する所定の制御部が行ってもよいし、自車５００のナビゲーション装置３００同等の機能を有する機器が行ってもよい。

他車５０１側では、車車間通信により自車５００から送信された挙動の予測に使用する情報の要求を受信する（ステップＳ８１１）。他車５０１側においても例えば自車５００と同等のナビゲーション装置３００と同等の機能を有する機器（少なくとも移動履歴を保持し車車間通信により自車５００に送信可能な構成）が以下の処理を実行する。

次に、他車５０１は、要求に応じて送信可能な挙動の予測に使用する情報を収集する（ステップＳ８１２）。この際、他車５０１は、メモリ等に格納された過去の情報４０１や、現在の情報４０２（図４参照）等の各種情報を収集する。

次に、他車５０１は、挙動の予測に使用する情報の収集が成功したか判断する（ステップＳ８１３）。収集に成功すれば（ステップＳ８１３：Ｙｅｓ）、ステップＳ８１４に移行し、収集に失敗すれば（ステップＳ８１３：Ｎｏ）、ステップＳ８１５に移行する。上記のように、挙動の予測に使用する情報としては少なくとも他車５０１の過去の移動履歴が必要であり、移動履歴がない場合等には収集に失敗したと判断する。

ステップＳ８１４では、収集に成功した予測情報を自車５００に送信する（ステップＳ８１４）。この予測情報には、少なくとも他車５０１の移動履歴が含まれる。ステップＳ８１５では、収集の失敗時であるため、予測情報を他車５０１に送信しない（ステップＳ８１５）。ステップＳ８１４およびステップＳ８１５の処理後、他車５０１は、他車５０１側で行う以上の処理を終了する。

（予測装置の他の構成例）
上記の実施例では、自車５００のナビゲーション装置３００が予測装置として機能する構成例を説明した。これに限らず、予測装置による他車５０１の挙動の予測は外部装置が行ってもよい。

図９は、他の実施例にかかる予測装置のシステム構成例を示す図である。自車５００および他車５０１（５０１ａ〜５０１ｃ）は、上記ナビゲーション装置３００同等の構成を有してもよい。自車５００は、自車５００の現在位置をサーバ９０１にネットワーク（ＮＷ）９００を介して送信する。また、他車５０１は、現在位置と、過去の移動履歴を含む挙動の予測に使用する情報（図４参照）をＮＷ９００を介してサーバ９０１に送信する。サーバ９０１は、自車５００の現在位置に対応して自車５００の周囲に位置する他車５０１から受信した移動履歴等に基づき、他車５０１の挙動を予測し、予測結果をＮＷ９００を介して自車５００に送信する。

自車５００および他車５０１をサーバ９０１にネットワーク接続する構成の場合、サーバ９０１は、各車両毎の現在位置を逐次検出する。これにより、図９に示すように、他車５０１が複数台であっても自車５００および複数台の他車５０１を所定の位置精度を有して識別することができる。サーバ９０１は、さらに各車両に固有の識別情報や無線の識別情報を用いて各車両を識別でき、自車５００に対する複数の他車５０１の挙動を予測し、自車５００に伝えることもできる。例えば、自車５００に対して同一進行方向の他車５０１ａと、異なる方向から接近する他車５０１ｃとを区別してそれぞれ挙動を予測することができる。

図１０は、他の実施例にかかる予測装置のシステムの機能的構成例を示す図である。自車５００および他車５０１は、例えば、同等のナビゲーション装置３００を備えた構成とすることができる。

自車５００は、現在位置を取得する取得部１００１と、現在位置をサーバ９０１に送信する通信部１００２と、サーバ９０１が予測処理した予測結果を通信部１００２を介して受信し、表示等出力する出力部１００３とを備える。

他車５０１は、現在位置と、過去の移動履歴を含む挙動の予測に使用する情報（図４参照）を取得する取得部１０２１と、移動履歴等の情報をサーバ９０１に送信する通信部１０２２とを備える。他車５０１についても、自車５００と同様の構成とすれば、相互に相手の挙動の予測をサーバ９０１から受信することができる。

サーバ９０１は、自車５００および他車５０１との間の情報を送受信する通信部１０１１と、予測部１０１２とを含み構成できる。予測部１０１２は、図１同様の機能を有して、他車５０１の挙動を予測し、自車５００に予測結果を送信する。

上記構成においても、自車５００がサーバ９０１に他車５０１の挙動の予測を要求すれば、サーバ９０１が他車５０１の挙動を移動履歴等に基づき予測して自車５００に予測結果を送信する。

このように、他の実施例では、自車５００および他車５０１が他車５０１の挙動の予測に必要な情報を中央のサーバ９０１に送信する。これにより、所定の処理負荷がかかる予測処理をサーバ９０１が実行するため、自車５００および他車５０１の処理負担を軽減することができる。また、サーバ９０１に複数の他車５０１の情報が集約されるため、自車５００に対する複数の他車５０１の挙動をまとめて予測処理でき、自車５００に情報提供できるようになる。また、自車５００と他車５０１との間で直接通信する車車間通信を行わずに予測処理できる。

以上説明した実施例では、予測装置としてナビゲーション装置を用い、ナビゲーション装置を移動体（車両）に搭載した構成を例に説明したが、予測装置（ナビゲーション装置）が搭載される車両としては、自動車に限らず、自転車やバイクなどにも同様に搭載可能である。

また、実施例では、自車や他車にナビゲーション装置を設ける構成として説明したが、このほかにスマートフォンやタブレットなどの端末装置を用いることもできる。

なお、本実施の形態で説明した予測方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。

１００ 予測装置
１０１，１００１，１０２１ 取得部
１０２，１０１２ 予測部
１０３，１００３ 出力部
３００ ナビゲーション装置
３０１ ＣＰＵ
３０２ ＲＯＭ
３０３ ＲＡＭ
５００ 自車
５０１ 他車
９０１ サーバ
１００１，１０２１ 取得部
１００２，１０１１，１０２２ 通信部

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明にかかる予測装置は、他の移動体から、当該移動体の移動履歴を取得する取得手段と、前記移動履歴に基づき、前記移動体の挙動及び当該挙動の確度を予測する予測手段と、前記挙動及び前記確度に基づく運転支援情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項８の発明にかかる予測システムは、自車と、他車と、サーバとが通信接続された予測システムにおいて、前記サーバは、前記自車の現在位置と、前記他車の移動履歴を取得する取得手段と、前記現在位置と前記移動履歴とに基づき、前記他車の挙動及び当該挙動の確度を予測する予測手段と、前記挙動及び前記確度に基づく運転支援情報を前記自車に出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項９の発明にかかる予測方法は、予測装置が実施する予測方法において、他の移動体から、当該移動体の移動履歴を取得する取得工程と、前記移動履歴に基づき、前記移動体の挙動及び当該挙動の確度を予測する予測工程と、前記挙動及び前記確度に基づく運転支援情報を出力する出力工程と、を含むことを特徴とする。

Claims (10)

1. 他の移動体から、当該移動体の移動履歴を取得する取得手段と、
   前記移動履歴に基づき、前記移動体の挙動を予測する予測手段と、
   前記予測に基づき、運転支援情報を出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とする予測装置。
2. 前記取得手段は、車車間通信の通信範囲内の前記移動体から前記移動履歴を取得し、
   前記予測手段は、車車間通信の通信範囲内の前記移動体の挙動を予測する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
3. 前記取得手段は、前記移動体の挙動の予測に用いることができる複数の情報を取得し、
   前記予測手段は、前記移動履歴とともに、前記複数の情報を用いて前記移動体の挙動を予測することを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
4. 前記予測手段は、前記移動体の挙動の予測に用いることができる複数の情報の種類に基づき、前記運転支援情報の内容を変更することを特徴とする請求項３に記載の予測装置。
5. 前記予測手段は、前記移動体の挙動の予測に用いることができる複数の情報の確度を求め、当該確度に応じて前記運転支援情報の内容を変更することを特徴とする請求項３に記載の予測装置。
6. 前記出力手段は、前記運転支援情報を自車のドライバに表示および／または音声出力により通知することを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
7. 前記出力手段は、前記運転支援情報を自車の車両制御手段に出力することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の予測装置。
8. 自車と、他車と、サーバとが通信接続された予測システムにおいて、
   前記サーバは、
   前記自車の現在位置と、前記他車の移動履歴を取得する取得手段と、
   前記現在位置と前記移動履歴とに基づき、前記他車の挙動を予測する予測手段と、
   前記予測に基づき、前記自車に運転支援情報を出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とする予測システム。
9. 予測装置が実施する予測方法において、
   他の移動体から、当該移動体の移動履歴を取得する取得工程と、
   前記移動履歴に基づき、前記移動体の挙動を予測する予測工程と、
   前記予測に基づき、運転支援情報を出力する出力工程と、
   を含むことを特徴とする予測方法。
10. 請求項９に記載の予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とする予測プログラム。

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