WO2012160636A1

WO2012160636A1 - 車両用情報処理システム

Info

Publication number: WO2012160636A1
Application number: PCT/JP2011/061755
Authority: WO
Inventors: 智宇野
Original assignee: トヨタ自動車株式会社
Priority date: 2011-05-23
Filing date: 2011-05-23
Publication date: 2012-11-29
Also published as: CN103069464B; US20150149071A1; DE112011105275T5; CN103069464A; JP5370498B2; US9360330B2; JPWO2012160636A1

Abstract

　運転操作を支援する所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を求めるための車両用情報処理システムであって、所定のエリア毎のドライバの運転操作情報と車両の位置情報とを紐付けて記憶する記憶手段を備えており、記憶手段に記憶されている情報に基づいて、所定のエリア内とエリア外とを跨ぐ運転操作状態を考慮して所定のエリアの運転操作パターンを特定し、その特定した運転操作パターンに応じて所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を決定する。この構成によって、運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作がエリア外で行われた場合でも運転操作パターンを特定して運転操作の推奨位置を決定でき、ドライバに適したより高精度な支援を行うことができる。

Description

車両用情報処理システム

　本発明は、運転操作を支援する所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を求めるための車両用情報処理システムに関する。

　車両のドライバを支援するための技術が各種開発されている。例えば、特許文献１に記載の運転支援装置では、地図情報や交通情報に基づいて車両の停止位置を予め特定し、その特定した停止位置と惰性走行での到達可能距離に基づいて停止位置まで惰性走行するための惰性走行開始位置を特定し、惰性走行開始位置（アクセルＯＦＦ）や制動開始位置（ブレーキＯＮ）等をドライバに報知し、ドライバに省エネルギ運転を実行させる。

特開２００９－２４４１６７号公報

　特許文献１に記載の運転支援装置の場合、地図情報や交通情報から一律に停止位置を特定し、その一律の停止位置を基準にして一律の支援を行っている。しかし、停止位置については車両毎（ひいては、その車両のドライバ毎）に異なり、減速停止時の操作についてもドライバ毎にアクセルをＯＦＦしてブレーキをＯＮするタイミングが異なる。さらに、周辺の交通状況や道路形状等によっても、ドライバがアクセルをＯＦＦしてブレーキをＯＮするタイミングが変わる。したがって、ドライバや車両の走行に関する様々な状況に関係なく、一律に支援が行われると、その支援に対してドライバが煩わしさを感じる。さらに、減速停止時の一連の運転操作を行ったとしても、支援のエリア外で運転操作を行った場合、支援の対象外となり、支援が行われない。

　そこで、本発明は、ドライバに適した高精度な支援を行うことができる車両用情報処理システムを提供することを課題とする。

　本発明に係る車両用情報処理システムは、運転操作を支援する所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を求めるための車両用情報処理システムであって、所定のエリア毎のドライバの運転操作情報と車両の位置情報とを紐付けて記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶されている情報に基づいて所定のエリアの運転操作パターンを特定するパターン特定手段と、記憶手段に記憶されている情報に基づいてパターン特定手段で特定した運転操作パターンに応じて所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を決定する推奨位置決定手段とを備え、パターン特定手段は、所定のエリア内とエリア外とを跨ぐ運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定することを特徴とする。

　支援を行う対象の所定のエリア毎に、道路形状等が変わるので、ドライバの運転操作パターンも変わる。また、同じエリアでも、ドライバ毎に、運転操作に癖があるので、運転操作パターンが変わる。また、同じエリアでも、周辺の交通状況等が変わると（外乱）、その周辺状況に応じてドライバの運転操作パターンが変わる。このような各エリアでのドライバの運転操作パターンを把握した上でその運転操作パターンに応じた支援を行うことにより、ドライバに適した精度の高い支援を行うことができる。特に、ドライバの運転操作の癖、車両走行時の外乱、道路形状等によって、通常の運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作がエリア外で行われる場合がある。このようなエリア外で運転操作を行われた場合でも、支援対象とすることによって、支援の機会が増え、ドライバに適したより精度の高い支援を行うことができる。

　そこで、この車両用情報処理システムは、所定のエリア毎にドライバの運転操作情報（例えば、アクセル操作情報、ブレーキ操作情報）と車両の位置情報とを対応付けて記憶する記憶手段を備えている。車両用情報処理システムでは、この記憶手段に記憶されている情報に基づいて、パターン特定手段によって所定のエリアにおけるドライバの運転操作パターンを特定し、推奨位置決定手段によってその運転操作パターンに応じて所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を決定する。特に、パターン特定手段では、所定のエリア内とエリア外とを跨ぐ運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定する。このように、車両用情報処理システムでは、所定のエリア内とエリア外とを跨ぐ運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定することにより、運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作がエリア外で行われた場合でも運転操作パターンを特定して運転操作の推奨位置を決定でき、ドライバに適したより高精度な支援を行うことができる。つまり、ドライバの運転操作の癖、車両走行時の外乱、道路形状等によって、運転操作パターンの一部の運転操作がエリア外で行われた場合でも、その運転操作パターンを支援の対象として学習することができ、支援の機会が増加する。

　なお、運転操作状態は、ドライバが運転操作を行っている運転操作以外にも、ドライバが運転操作を行っていない状態（例えば、アクセル操作を行っていない状態かつブレーキ操作を行っていない状態）も含む。

　本発明の上記車両用情報処理システムでは、パターン特定手段は、所定のエリア内への進入時の運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定する。この車両用情報処理システムでは、エリア内への進入時の運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定することにより、運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作がエリア進入前に行われた場合（運転操作パターンの途中でエリアに進入した場合）でも運転操作パターンを特定して運転操作の推奨位置を決定できる。

　本発明の上記車両用情報処理システムでは、パターン特定手段は、所定のエリア外への退出時の運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定する。この車両用情報処理システムでは、エリア外への退出時の運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定することにより、運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作がエリア内で行われなかった場合（運転操作パターンの途中でエリアから退出した場合）でも運転操作パターンを特定して運転操作の推奨位置を決定できる。

　本発明の上記車両用情報処理システムでは、パターン特定手段は、減速又は加速の通常の運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作が所定のエリア内で行われていない場合には例外操作パターンと特定し、推奨位置決定手段は、パターン特定手段で例外操作パターンと特定した場合には例外操作パターンに応じて所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を決定する。

　この車両用情報処理システムでは、パターン特定手段によって、減速あるいは加速の通常の運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作が所定のエリア内で行われていない場合には例外操作パターンとして特定する。そして、車両用情報処理システムでは、推奨位置決定手段によって、例外操作パターンの場合には所定のエリアにおける例外操作パターンとしての運転操作の推奨位置を決定する。このように、車両用情報処理システムでは、通常の運転操作パターン以外に例外操作パターンを設けることにより、運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作がエリア外で行われた場合でも例外操作パターンとして支援の対象とすることができる。

　本発明によれば、所定のエリア内とエリア外とを跨ぐ運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定することにより、運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作がエリア外で行われた場合でも運転操作パターンを特定して運転操作の推奨位置を決定でき、ドライバに適したより高精度な支援を行うことができる。

本実施の形態に係る車両用情報処理システムの構成図である。本実施の形態に係る候補エリア（支援エリア）の一例である。本実施の形態に係る走行パターンの一例である。本実施の形態に係る支援対象の走行パターンである。学習時の問題点の説明図であり、（ａ）が減速アプローチの全ての運転操作がエリア内で行われる場合であり、（ｂ）が減速アプローチの一部の運転操作がエリア外で行われる場合である。予測時の問題点の説明図であり、（ａ）が減速アプローチ前にエリアに進入した場合であり、（ｂ）が減速アプローチの途中でエリアに進入した場合である。減速アプローチの一部の運転操作がエリア外で行われる場合の一例であり、（ａ）が減速アプローチの全ての運転操作がエリア内で行われる通常の平坦路であり、（ｂ）が減速アプローチの一部の運転操作がエリア外で行われる降坂路である。平坦路で減速アプローチの一部の運転操作がエリア外で行われる場合の一例であり、（ａ）がエリアの有効距離が短い場合であり、（ｂ）が隣接するエリアが重なる場合である。本実施の形態に係る加減速行動仕分け処理の説明図である。本実施の形態に係る加減速行動仕分け処理に用いる判定方法の説明図である。本実施の形態に係る減速アプローチ判定処理の説明図である。本実施の形態に係る減速アプローチ判定処理に用いる判定方法の説明図である。本実施の形態に係る走行パターン判定処理の説明図である。本実施の形態に係る各走行パターンの減速開始位置分布とばたばた巡航パターンのアプローチ前行動分布の一例であり、（ａ）がアプローチ前行動のチェック区間内にばたばた巡航パターンのアプローチ前行動分布がある場合であり、（ｂ）がアプローチ前行動チェック区間後にばたばた巡航パターンのアプローチ前行動分布がある場合である。本実施の形態に係る通常の走行パターンの減速予測処理の説明図である。本実施の形態に係る例外パターンの減速予測処理の説明図である。本実施の形態に係るエリア進入時判定＆予測処理に用いる判定表である。本実施の形態に係るエリア進入後判定＆予測処理に用いる判定表である。本実施の形態に係るＩＴＳＥＣＵでのメイン処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態に係るＩＴＳＥＣＵでの減速予測処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態に係るＩＴＳＥＣＵでのエリア進入時判定＆予測処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態に係るＩＴＳＥＣＵでのエリア進入後判定＆予測処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態に係るＩＴＳＥＣＵでの減速行動学習処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態に係るＩＴＳＥＣＵでの加減速行動仕分け処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態に係るＩＴＳＥＣＵでの減速アプローチ判定処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態に係るＩＴＳＥＣＵでの走行パターン判定処理の流れを示すフローチャートである。

　以下、図面を参照して、本発明に係る車両用情報処理システムの実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

　本実施の形態では、本発明を、エコ支援機能を有するハイブリッド車両に搭載される車両用情報処理システムに適用する。本実施の形態に係る車両用情報処理システムでは、ＩＴＳ[Intelligent Transport Systems]の１つの機能として減速停止時に車両毎にドライバに適したエコ支援（車両のドライバに対して燃費のよい運転をアシスト）を実現するための機能を構成した。本実施の形態では、その機能について詳細に説明する。なお、前提条件として、減速とはフットブレーキ操作を伴って速度を落とす行為である。フットブレーキ操作があることで燃費改善の余地があると判断する。

　エコ支援技術としてはインフラと協調した技術が考えられており、エコ支援を行う対象エリアがインフラ設備（例えば、ビーコン）が設置されている交差点等である。しかし、インフラ設備が車両が停止する可能性のある全ての交差点等に設置されるのは不可能であるので、インフラ協調のエコ支援技術では車両が停止する全ての箇所に対する支援は不可能である。そこで、本実施の形態に係る車両用情報処理システムでは、学習によって支援エリアの候補エリアを設定し、学習によってその候補エリアの中から車両がいつも減速停止する支援エリア（車両が普段の走行ルートで減速停止行動の再現性の高いエリア）を特定し、その支援エリアでの車両特有の減速行動を抽出し、その支援エリアと減速行動（減速予測情報：減速時の各操作を行うための推奨位置情報）を用いてエコ支援を行う。

　図１、図２を参照して、本実施の形態に係る車両用情報処理システム１について説明する。図１は、車両用情報処理システムの構成図である。図２は、候補エリア（支援エリア）の一例である。

　車両用情報処理システム１は、支援の候補エリアを設定するための候補エリア学習、候補エリア毎に減速行動を学習して減速予測情報を抽出する減速行動学習、支援エリア毎の減速予測情報（先読み情報）を出力する減速予測、減速予測情報を用いたエコ支援を行う。そのために、車両用情報処理システム１は、図１に示すように、路車間通信装置２、ナビゲーションシステム３、ＣＡＮ[Controller Area Network]４、ＩＴＳＥＣＵ[Electronic Control Unit]５、ＨＶ[Hybrid vehicle]ＥＣＵ６からなる。

　なお、候補エリア学習や減速行動学習では車両毎の情報をデータベースに蓄積するが、ドライバを認識する手段を備え、認識したドライバ毎にデータベースに情報を蓄積するようにしてもよい。また、車両を運転するドライバが特定されていれば、データベースにはそのドライバの情報が蓄積される。ドライバの特定方法としては、例えば、車両の挙動や走行ルートなどからドライバを特定する手法を用いる。

　路車間通信装置２は、インフラのビーコン等と路車間通信するための装置である。路車間通信装置２は、車両がインフラの通信エリア内に進入すると、インフラから情報を受信し、その受信した情報をＩＴＳＥＣＵ５に送信する。インフラからの情報のうちＩＴＳＥＣＵ５で必要とする情報としては、例えば、サービス対象の交差点までの道路線形情報、その交差点の情報（例えば、交差点の形状情報や位置情報、停止線の情報）、信号サイクル情報がある。

　ナビゲーションシステム３は、車両の現在位置の検出及び目的地までの経路案内等を行うシステムである。特に、ナビゲーションシステム３では、一定時間毎に、ＧＰＳ[Global Positioning System]装置で受信した信号等に基づいて車両の現在位置を検出すると、その現在位置情報をＩＴＳＥＣＵ５やＨＶＥＣＵ６に送信する。また、ナビゲーションシステム３では、地図データベースに格納されているデータのうちＩＴＳＥＣＵ５で必要とする地図情報をＩＴＳＥＣＵ５に送信する。ＩＴＳＥＣＵ５で必要とする情報としては、例えば、法令で車両停止が定められている場所の位置情報であり、一時停止、踏み切り、信号機等の位置情報である。なお、ナビゲーションシステムを備えない車両の場合、車両の現在位置を取得するためにＧＰＳ装置を備える構成としてもよい。

　ＣＡＮ４は、車両内のＬＡＮであり、車両内での情報の送受信に用いられる。ＣＡＮ４に流れる情報のうちＩＴＳＥＣＵ５で必要とする情報としては、例えば、アクセル操作情報、ブレーキ操作情報、ブレーキ油圧情報、車速情報、加減速情報がある。なお、ＩＴＳＥＣＵ５は、ＣＡＮ４の通信インタフェースを有している。

　ＩＴＳＥＣＵ５は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等からなる電子制御ユニットであり、高度道路交通システムの各種機能を実現する。ここでは、ＩＴＳＥＣＵ５における機能のうち減速停止時に車両毎にドライバに適したエコ支援を実現するための機能（特に、候補エリア学習、減速行動学習、減速予測）についてのみ説明する。なお、本実施の形態では、ＩＴＳＥＣＵ５における各処理が請求の範囲に記載のパターン特定手段、推奨位置決定手段に相当し、データベース５ｂが請求の範囲に記載の記憶手段に相当する。

　候補エリア学習について説明する。候補エリア学習では、車両（ひいては、その車両のドライバ）の走行ルートにおいて減速操作多発区間を候補エリアとして抽出する。この学習方法には、２つの方法がある。その１つの方法が、車両の走行ルートにおいて車両が減速停止すると予め予測される位置（例えば、法令で停止が定められている一時停止、信号機（赤信号）、踏み切り等）に基づいて候補エリアを抽出する方法である。もう１つの方法が、ドライバが車両を走行させているときのドライバのペダル操作情報と車両の位置情報とを紐付けて蓄積しておき、その蓄積された情報に基づいて実際に車両のドライバが減速操作を多発する区間を候補エリアとして抽出する方法である。

　１つ目の方法についての具体的な候補エリア学習処理を説明する。ＩＴＳＥＣＵ５では、車両走行中、走行中の道路に関する地図情報（特に、一時停止、踏み切り、信号機等の車両が停止すると予測される位置の情報）をナビゲーションシステム３（地図データベース）から受信する。そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、ナビゲーションシステム３から現在位置情報を受信する毎に、その車両が停止すると予測される位置（このような位置では、その手前の区間で減速操作が多発すると予測される）を通過したか否かを判断する。車両が停止すると予測される位置を通過した場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、その位置の情報に基づいて候補エリアを設定する。なお、車両が停止すると予測される位置としては、自宅、会社等のナビゲーションシステム３で目的地登録や地点登録されている位置を含めてもよい。

　２つ目の方法についての具体的な候補エリア学習処理を説明する。ＩＴＳＥＣＵ５では、車両走行中、一定時間毎あるいは一定走行距離毎に、ＣＡＮ４からのアクセル操作情報及びブレーキ操作情報と、ナビゲーションシステム３からの現在位置情報とを紐付けてデータベース５ａに蓄積する。データベース５ａにデータが蓄積されると、ＩＴＳＥＣＵ５では、データベース５ａに蓄積されたアクセル操作情報及びブレーキ操作情報に基づいて減速行動を抽出する。減速行動とは、アクセルＯＦＦ、ブレーキＯＮ／ＯＦＦ（繰り返し可）、アクセルＯＮの順で行われる操作である。そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、同じルートを通過した通過回数をカウントアップするとともに同じ区間で減速行動が抽出された場合には減速行動回数をカウントアップし、減速行動回数を通過回数で除算して減速操作率を算出する。さらに、ＩＴＳＥＣＵ５では、通過回数が所定回数以上（例えば、５回、１０回以上）でありかつ減速行動率が閾値以上（例えば、８０％、９０％以上）の区間を候補エリアとして設定する。この減速行動の多発する区間の判定方法については、他の方法でもよい。例えば、ブレーキ操作に伴って生じるブレーキ油圧が所定値以上で毎回観測されることを減速行動の多発区間の判定に用いてもよい。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、候補エリアを設定する際に、候補エリアとして幅方向としては車両走行方向の全ての車線を含みかつ長さ方向としては所定の距離を有するエリアを設定する。この所定の距離は、停止するためのドライバの減速行動が十分に含まれる距離とする。例えば、図２に示すように、一時停止線Ｌがある交差点の場合、一時停止線Ｌの前方の交差点内の中心位置から一時停止線Ｌの手前の所定の位置（数１００ｍ手前の位置）までの区間を候補エリアＣＡとして設定する。この区間の長さは、停止する際の減速行動を十分に抽出できる距離とする。例えば、ナビゲーションシステム３の残距離変数を利用して設定される。また、車両毎にドライバの減速行動時の進行距離を学習・活用して車両毎（ひいては、ドライバ毎）に適した範囲を設定してもよい。

　なお、１つ目の方法は地図データが必要であり、２つ目の方法は地図データが不要である。したがって、１つの目の方法を利用する場合には支援に地図データが必要であり、２つの目の方法を利用する場合には地図データが無くても支援が可能である。

　減速行動学習について説明する。減速行動学習では、候補エリアを通過する毎に各種情報を蓄積しておき、蓄積した情報から候補エリア内での減速行動と加速行動を仕分け、候補エリア内での停止時の有効な減速行動（減速目標への減速アプローチ）を抽出し、減速アプローチが抽出された場合にはエリア内での走行パターンを判別し、各走行パターンに対する減速予測情報を生成する。減速行動学習では、減速予測情報を生成する場合、抽出した減速アプローチに対するアプローチ前、アプローチ中、アプローチ後の各走行パターン（運転操作パターン）を特定し、アプローチ前の走行パターン毎に減速予測情報を生成し、各走行パターンに信頼度（Ａ～Ｄランク）を設定する。特に、減速行動学習では、アプローチ途中でエリアに進入してアプローチ前が無い場合を例外パターンとして抽出し、例外パターンの減速予測情報を生成し、例外パターンの信頼度（例外ランク）を設定する。なお、減速行動は、上記したように、アクセルＯＦＦ、ブレーキＯＮ／ＯＦＦ（繰り返し可）、アクセルＯＮの順で行われる操作である。加速行動は、アクセルＯＦＦ、アクセルＯＮの順（繰り返し可）で行われる操作である。

　減速予測情報は、減速アプローチ時の各運転操作の推奨位置の情報であり、図２に示すように、支援エリアＡＡ（候補エリアＣＡ）毎の減速開始位置（アクセルをＯＦＦ操作する位置）ＡＦ、ブレーキ開始位置（ブレーキをＯＮ操作する位置）ＢＮ、停止目標位置（ブレーキをＯＦＦ操作する位置）ＢＦである。減速予測情報は、エリア毎に生成され、各エリアのアプローチ前の各走行パターンあるいは例外パターン毎に生成される。

　減速行動学習についての処理を具体的に説明する前に、図３～図８を参照して減速行動学習で用いる走行パターン及び学習や予測における問題点について説明しておく。図３は、走行パターンの一例である。図４は、支援対象の走行パターンである。図５は、学習時の問題点の説明図である。図６は、予測時の問題点の説明図である。図７は、減速アプローチの一部の運転操作がエリア外で行われる場合の一例である。図８は、平坦路で減速アプローチの一部の運転操作がエリア外で行われる場合の一例である。

　なお、各図では、アクセル操作とブレーキ操作については、白塗り三角がアクセルのＯＦＦ操作を示し、白塗り円がアクセルのＯＮ操作を示し、黒塗り三角がブレーキのＯＦＦ操作を示し、黒塗り円がブレーキのＯＮ操作を示す。また、このような各マークで示される走行パターン（運転操作パターン）のグラフでは、横軸が距離であり、縦軸が車速であり、基本的にはアプローチ前ブロック、アプローチ中ブロック、アプローチ後ブロックがある。

　本実施の形態では、アプローチ前の走行パターンは、ドライバの運転操作の癖や外乱の影響（ドライバのペダル操作要因）を考慮してアプローチ前行動に着眼して設定されたパターンであり、基本巡航、ばたばた巡航、外乱減速、ばたばた巡航＆外乱減速がある。基本巡航は、減速目標に対する減速アプローチ前に加減速行動がないパターンである。ばたばた巡航は、減速アプローチ前に加速行動（アクセル操作のＯＮ／ＯＦＦ）のみがあるパターンである。外乱減速は、減速アプローチ前に外乱（例えば、停車車両回避、割り込み）による減速行動（ブレーキ操作のＯＮ／ＯＦＦ）のみがあるパターンである。ばたばた巡航＆外乱減速は、減速アプローチ前に加速行動と減速行動があるパターンである。このような様々な走行パターンを利用することにより、減速アプローチ前の行動がドライバの運転操作の癖によるものかあるいは外乱の影響を受けたものかを見分けることができ、より精度の高い減速予測情報を提供できる。

　本実施の形態では、アプローチ中の走行パターンは、減速目標に対する減速アプローチであり、基本アプローチ、ポンピングアプローチ、例外アプローチ、この３つの各アプローチにクリープ前進が加わるパターンがある。基本アプローチ（クリープ前進無し）は、減速行動としてアクセルＯＦＦと１組のブレーキＯＮ／ＯＦＦを含み（アクセルＯＮを含む場合と含まない場合がある）、クリープ前進がないパターンである。ポンピングアプローチ（クリープ前進無し）は、減速行動としてアクセルＯＦＦと２組以上のブレーキＯＮ／ＯＦＦを含み（アクセルＯＮを含む場合と含まない場合がある）、クリープ前進がないパターンである。例外アプローチ（クリープ前進無し）は、減速行動の最初のアクセルＯＦＦがエリア内になく、１組以上のブレーキＯＮ／ＯＦＦを含み（アクセルＯＮを含む場合と含まない場合がある）、クリープ前進がないパターンである。上記の各パターンにクリープ前進が後に加わる各走行パターンがある。クリープ前進は、車両が停止後に、ドライバがブレーキのＯＮ／ＯＦＦ操作を繰り返して停止位置を徐々に変えるパターンである。なお、エリア内にアクセルＯＦＦがない例外アプローチの場合には、減速アプローチの途中でエリアに進入するので、アクセル前ブロックが無い。また、上記の各減速アプローチにおいて減速行動のアクセルＯＮがエリア内にない場合には、減速アプローチの途中でエリアから退出するので、アクセル後ブロックが無い。

　本実施の形態では、アプローチ後の走行パターンは、減速アプローチでの停止後の発進のパターンであり、基本発進、小刻み発進、２段停止、２段停止＆小刻み発進がある。基本発進は、減速アプローチ後に加減速行動がないパターンである。小刻み発進は、減速アプローチ後に加速行動（アクセル操作のＯＮ／ＯＦＦ）のみがあるパターンである。２段停止は、減速アプローチ後に減速行動（ブレーキ操作のＯＮ／ＯＦＦ）のみがあるパターンである。２段停止＆小刻み発進は、減速アプローチ後に加速行動と減速行動があるパターンである。

　各エリアにおける走行パターンは、アプローチ前の走行パターン、アプローチ中の走行パターン（減速アプローチ）、アプローチ後の走行パターン（構成要素名）の組み合わせからなる。特に、基本巡航からの減速アプローチを含む走行パターン、ばたばた巡航からの減速アプローチを含む走行パターン、外乱減速からの減速アプローチを含む走行パターン、ばたばた巡航＆外乱減速からの減速アプローチを含む走行パターン、例外パターンを含む走行パターンの５つの走行パターンが重要となり、この５つの走行パターンが減速予測での予測の対象となる。

　なお、本実施の形態では、減速アプローチのアクセルＯＦＦがエリア内に含まれる場合には減速アプローチ前にエリア内に進入しているので、「アプローチ前進入」と呼び、アクセルＯＦＦがエリア内に含まれない場合には減速アプローチの途中でエリア内に進入しているので、「アプローチ中進入」と呼ぶ。上記の５つの走行パターンのうち、基本巡航からの減速アプローチを含む走行パターン、ばたばた巡航からの減速アプローチを含む走行パターン、外乱減速からの減速アプローチを含む走行パターン、ばたばた巡航＆外乱減速からの減速アプローチを含む走行パターンの４つの走行パターンがアプローチ前進入の走行パターンであり、例外パターンを含む走行パターンがアプローチ中進入の走行パターンである。ちなみに、アクセルＯＮがエリア内に含まれない場合には減速アプローチの途中でエリア外に退出しているので、「アプローチ中退出」と呼ぶ。

　図３には、その組み合わせの一例を示している。パターン１は、アプローチ前の基本巡航、アプローチ中の基本アプローチ、アプローチ後の基本発進の組み合わせからなる走行パターンである。パターン２は、アプローチ前の外乱減速、アプローチ中のポンピングアプローチ＆クリープ前進、アプローチ後の小刻み発進の組み合わせからなる走行パターンである。パターン３は、アプローチ前の外乱減速、アプローチ中の基本アプローチ＆クリープ前進、アプローチ後の小刻み発進の組み合わせからなる走行パターンである。パターン４は、アプローチ前のばたばた巡航、アプローチ中の基本アプローチ＆クリープ前進、アプローチ後の２段停止の組み合わせからなる走行パターンである。パターン５は、アプローチ前のばたばた巡航＆外乱減速、アプローチ中の基本アプローチ、アプローチ後の２段停止＆小刻み発進の組み合わせからなる走行パターンである。パターン６は、減速アプローチのアクセルＯＦＦがエリア外なのでアプローチ前ブロック無し（アプローチ中進入）、アプローチ中の例外アプローチ（アクセルＯＦＦ無し）、アプローチ後の基本発進の組み合わせからなる走行パターンである。パターン７は、減速アプローチのアクセルＯＦＦがエリア外なのでアプローチ前ブロック無し（アプローチ中進入）、アプローチ中の例外アプローチ（アクセルＯＦＦ無し）、減速アプローチのアクセルＯＮがエリア外なのでアプローチ後ブロック無し（アプローチ中退出）からなる走行パターンである。

　減速行動学習では、図４に示すように、基本的には、エリア内に減速アプローチの全てのペダル操作があり、減速予測時に減速アプローチ前の走行パターンを判別可能なアプローチ前ブロックの走行パターン（基本巡航、ばたばた巡航、外乱減速、ばたばた巡航＆外乱減速）を含む走行パターンが学習対象（データベース５ｂにためる領域）となる。減速アプローチを含まない走行パターンについては、基本的には、減速予測情報を生成するためのデータとはならないので、学習データとしては不要であり、そのデータは破棄される。これは、図４に示す「捨てる領域」のデータであり、主として外乱の影響によって減速目標への減速停止行動を含まない走行パターンとなる。

　このようにエリア内に減速アプローチの全てのペダル操作があるという条件で減速行動学習を行った場合、図５（ａ）に示すようにエリア内で減速行動のアクセルＯＦＦ、ブレーキＯＮ／ＯＦＦ、アクセルＯＮが全て行われた場合、減速アプローチ有りと判定され、学習対象となる。また、減速予測を行った場合も、図６（ａ）に示すように、学習データと蓄積されているデータの中からエリア進入後にアプローチ前の走行パターンに応じた減速予測情報（減速開始位置ＡＦｐ、ブレーキ開始位置ＢＮｐ、停止目標位置ＢＦｐ）を提供でき、この減速予測情報は実際の走行時の減速開始位置ＡＦｒ、ブレーキ開始位置ＢＮｒ、停止位置ＢＦｒに適合する。

　一方、図５（ｂ）に示すように減速目標に対して減速アプローチを行っているが、アクセルＯＦＦがエリア外で行われた場合、減速行動学習では減速アプローチ無しと判定され、学習対象とならず、学習データとして蓄積されない。また、実際の走行でアクセルＯＦＦがエリア外で行われた場合には、図６（ｂ）に示すように、減速予測情報（減速開始位置ＡＦｐ、ブレーキ開始位置ＢＮｐ、停止目標位置ＢＦｐ）と実際の走行時の減速開始位置ＡＦｒ’、ブレーキ開始位置ＢＮｒ’、停止位置ＢＦｒ’とが大きく異なることになる。この場合、減速予測では、実際の走行で減速開始位置ＡＦｒ’となっているので、予測ができない。

　しかし、実際の走行では、減速目標に対して減速アプローチしているにもかかわらず、ドライバの運転操作の癖、周辺の交通状況、道路形状等によってエリア内に減速アプローチの減速行動の全ての運転操作（アクセルＯＦＦ，ブレーキＯＮ／ＯＦＦ、アクセルＯＮ）が行われない場合がある。このような場合（例えば、減速行動の運転操作群のうちの最初のアクセルＯＦＦがエリア内で行われない場合、最後のアクセルＯＮがエリア内で行われない場合）でも、学習の対象として、学習データとして蓄積することにより、予測が可能となり、エコ支援の機会が増加する。

　例えば、図７に示すように、エリア進入からエリア退出までのエリア有効距離が同様のエリアでも、平坦路と降坂路とでは運転操作の各位置が変わる。図７（ａ）に示す平坦路の場合、通常、減速目標にある程度近づいてから減速を開始しないと減速目標に到達できないので、減速アプローチの全ての運転操作がエリア内で行われる。一方、図７（ｂ）に示す降坂路の場合、停止する前の早い段階でアクセルをＯＦＦしても減速目標に到達できる。このように早い段階でアクセルＯＦＦすると、エンジンブレーキも作用しかつ燃料消費も低減できることができるので、降坂路では減速目標から離れた位置でアクセルをＯＦＦするほうが望ましい場合がある。この場合、アクセルＯＦＦ位置ＡＦｐがエリア内で行われない。

　このように降坂路では、正常に減速アプローチを行っているにもかかわらず、アクセルＯＦＦ位置ＡＦｐがエリア内で行われない場合があるので、このような場合も学習対象とする必要がある。このような場合も学習対象とすることにより、学習対象が増加するとともに、予測も可能となり、運転支援の機会が増加する。その結果、降坂路の場合、ドライバの運転スキルに依存せずに、減速タイミング（アクセルＯＦＦタイミング）を早めることができ、燃費を向上させることができる。

　また、図８の例で示すように、エリアの定義によってエリア有効距離が短く、平坦路でもアクセルＯＦＦ位置ＡＦｐがエリア内に含まれない場合がある。図８（ａ）に示す例の場合、ナビゲーションの残距離変数の仕様上で減速目標までの距離設定値が短く、エリア有効距離Ｌ１が短い場合がある。このような場合には通常と同様のタイミングでアクセルＯＦＦすると、アクセルＯＦＦ位置ＡＦｐがエリア外となる。また、図８（ｂ）に示すように、隣接する減速目標が距離的に近く、減速目標までの残距離変数が重なっている場合、非優先エリアのほうがエリア有効距離Ｌ２が短くなる。このような場合も通常と同様のタイミングでアクセルＯＦＦすると、アクセルＯＦＦ位置ＡＦｐがエリア外となる。このような場合も、学習の対象とする必要がある。

　また、道路要件によって、平坦路でもアクセルＯＦＦ位置がエリア内に含まれない場合がある。例えば、停止位置まで見通しの良い道路（例えば、直線路の国道、バイパス）において、巡航可能距離が長い場合、前方の信号機が赤信号になると、早めにアクセルをＯＦＦする傾向がある。このような場合、アクセルＯＦＦ位置がエリア外となる。このような場合も、学習の対象とする必要がある。

　そこで、ＩＴＳＥＣＵ５における減速行動学習では、減速アプローチの全ての運転操作がエリア内に含まれる場合だけでなく、上記のように減速アプローチの一部の運転操作がエリア外の場合でも学習対象とする。その結果、図４に示すように、捨てる領域に含まれるデータが学習データとして蓄積することができ、その学習データを用いて予測も可能となり、エコ支援の機会を増加できる。

　それでは、図９～図１３を参照して、ＩＴＳＥＣＵ５における減速行動学習処理について説明する。図９は、加減速行動仕分け処理の説明図である。図１０は、加減速行動仕分け処理に用いる判定方法の説明図である。図１１は、減速アプローチ判定処理の説明図である。図１２は、減速アプローチ判定処理に用いる判定方法の説明図である。図１３は、走行パターン判定処理の説明図である。

　候補エリア学習で候補エリア（支援エリアになっている場合もある）が設定されている場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、車両走行中、ナビゲーションシステム３から現在位置情報を受信する毎に、候補エリアに進入したか否かを判定する。候補エリアに進入したと判定した場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、一定時間毎あるいは一定走行距離毎に、ＣＡＮ４からのアクセル操作情報及びブレーキ操作情報並び車両状態情報（例えば、ブレーキ油圧情報、車速情報、加減速情報）と、ナビゲーションシステム３からの車両位置情報とを紐付けてデータベース５ｂに蓄積する。そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、車両走行中、ナビゲーションシステム３から現在位置情報を受信する毎に、候補エリアから退出したか否かを判定する。候補エリアから退出したと判定した場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、上記情報のデータベース５ｂへの蓄積を終了するとともに、通過した候補エリアに対する通過回数を１カウントアップする。なお、データベース５ｂに蓄積するデータとしては、アクセルペダル／ブレーキペダルのＯＮ／ＯＦＦが検出されたときの情報だけを蓄積するようにしてもよい。

　候補エリアを退出すると、ＩＴＳＥＣＵ５では、その候補エリアについて今回蓄積したデータに基づいて、学習処理を行う。この学習処理では、候補エリア内の任意の走行に対して、アクセルとブレーキのペダル操作時の車両位置を使って減速アプローチの存在を判定し、減速アプローチが存在する候補エリアについてはエリアをブロックに分割して各ブロックの構成要素（上記で説明した各ブロックの走行パターン）の組み合わせからなる走行パターンとその各走行パターンの減速アプローチ情報を学習する。そのために、加減速行動仕分け処理、減速アプローチ判定処理、走行パターン判定処理、学習結果登録処理を行う。

　加減速行動仕分け処理について説明する。仕分けする減速行動は、上記したように、アクセルＯＦＦ、ブレーキＯＮ／ＯＦＦ（繰り返し可）、アクセルＯＮの順で行われる操作である。仕分けする加速行動は、アクセルＯＦＦ、アクセルＯＮの順（繰り返し可）で行われる操作である。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、まず、データベース５ｂを参照し、候補エリア内での今回の走行において行われたアクセルのＯＮ／ＯＦＦ操作とブレーキのＯＮ／ＯＦＦ操作時の各操作情報と車両位置情報及び車速情報とを対応付けてリストに格納する。図９に示す例の場合、候補エリア内において、アクセルＯＦＦ、アクセルＯＮ、アクセルＯＦＦ、ブレーキＯＮ、ブレーキＯＦＦ、アクセルＯＮ、アクセルＯＦＦ、アクセルＯＮの順の各操作と車両位置及び車速がリストに格納される。なお、エリア内に全くペダル操作がない場合、減速停止行動がないので、減速行動学習処理を強制終了する。

　次に、ＩＴＳＥＣＵ５では、リストの先頭に格納されているペダル操作（エリア進入後の最初のペダル操作）に基づいて、図１０に示す仕分け判定１を行い、加速行動、減速行動を決定し、リスト内での加速行動数と減速行動数を設定する。なお、加速行動数としては、リスト内で決定された加速行動（ペダル操作群）に対してエリア進入側に近い加速行動ほど若い番号が設定される。減速行動数としては、リスト内で決定された減速行動（ペダル操作群）に対してエリア進入側に近い減速行動ほど若い番号が設定される。

　仕分け判定１について説明する。エリア進入後の最初のペダル操作がアクセルＯＮの場合、加速行動と決定し、加速行動数として加速行動１を設定し、仕分け判定２に移行する。アクセルＯＦＦの場合、何もせずに、仕分け判定２に移行する。ブレーキＯＮ又はブレーキＯＦＦの場合、まず、減速行動中と判定する。そして、リストの次からのペダル操作の格納情報に基づいて、ブレーキＯＮ／ＯＦＦ（０組以上）、アクセルＯＮの順の操作が含まれているかを判定し、含まれている場合には減速行動と決定し、減速行動数として減速行動１を設定し、仕分け判定２に移行する。この判定で、最初にアクセルＯＦＦが無い場合やアクセルＯＦＦ及びブレーキＯＮが無い場合でも、減速行動として抽出できる。なお、アクセルＯＮまで含まれていない場合には減速行動と判定しない（減速行動中のまま）。減速行動中と判定されているときにリスト内のペダル操作が無くなった場合には仕分け判定３に移行する。

　次に、ＩＴＳＥＣＵ５では、リストに格納されている全てのペダル操作（エリア内の全てのペダル操作）に基づいて、図１０に示す仕分け判定２を行い、加速行動、減速行動を決定し、リスト内での加速行動数と減速行動数を設定する。

　仕分け判定２について説明する。エリア内の全てのペダル操作に基づいて、アクセルＯＦＦ、アクセルＯＮの（１組以上）の操作が含まれているかを判定し、含まれている場合には加速行動と決定し、加速行動数に設定する。また、エリア内の全てのペダル操作に基づいて、アクセルＯＦＦ、ブレーキＯＮ／ＯＦＦ（１組以上）、アクセルＯＮの操作が含まれているかを判定し、含まれている場合には減速行動と決定し、減速行動数を設定する。加速行動中あるいは減速行動中と判定されているときにリスト内のペダル操作が無くなった場合には仕分け判定３に移行し、それ以外の場合には加減速仕分け処理を終了する。

　次に、ＩＴＳＥＣＵ５では、リストの最後に格納されているペダル操作（エリア退出直前の最後のペダル操作）に基づいて、図１０に示す仕分け判定３を行い、加速行動、減速行動を決定し、リスト内での加速行動数と減速行動数を設定する。

　仕分け判定３について説明する。エリア退出直前の最後のペダル操作がアクセルＯＦＦの場合、加速行動と決定し、加速行動数を設定する。ブレーキＯＮの場合、減速行動と決定し、減速行動数を設定する。ブレーキＯＦＦの場合、減速行動と決定し、減速行動数を設定する。ここで、最後にアクセルＯＮが無い場合やアクセルＯＮ及びブレーキＯＦＦが無い場合でも、減速行動として抽出できる。

　図９に示す例の場合、上記したように、リストにアクセルＯＦＦ、アクセルＯＮ、アクセルＯＦＦ、ブレーキＯＮ、ブレーキＯＦＦ、アクセルＯＮ、アクセルＯＦＦ、アクセルＯＮが格納されている。まず、仕分け判定１で、リストの先頭に格納されているアクセルＯＦＦに基づいて仕分け判定２に即時に移行する。次に、仕分け判定２で、先頭からのアクセルＯＦＦとアクセルＯＮに基づいて加速行動と決定され、加速行動数として加速行動１と設定され、次からのアクセルＯＦＦ、ブレーキＯＮ、ブレーキＯＦＦ、アクセルＯＮに基づいて減速行動と決定され、減速行動数として減速行動１と設定され、次からのアクセルＯＦＦ、アクセルＯＮ基づいて加速行動と決定され、加速行動数として加速行動２と設定される。

　なお、加減速行動仕分け処理でリストに格納されるペダル操作群の中から減速行動を抽出できなかった場合、減速アプローチも無いので、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速行動学習処理を強制終了する。

　減速アプローチ判定処理について説明する。まず、ＩＴＳＥＵＣ５では、リストの中から減速行動と決定されたペダル操作群を取り出す。図１１に示す例の場合、減速行動１のアクセルＯＦＦ、ブレーキＯＮ、ブレーキＯＦＦ、アクセルＯＮのペダル操作群が取り出される。この例では減速行動が１個であるが、複数個の場合もある。

　次に、ＩＴＳＥＣＵ５では、取り出した減速行動毎に、各ペダル操作に対応付けられる車速に基づいて、減速行動が減速目標への減速アプローチか否かを判定する。この判定では、基本的には、減速行動におけるアクセルＯＦＦ時の車速（減速開始時車速）とブレーキＯＦＦ時の車速（減速終了時車速）に着目する。図３の例からも判るように、減速アプローチでの減速行動は高速から低速（特に、停止）への減速であり、アプローチ前での減速行動は高速から高速への減速であり、アプローチ後での減速行動は低速から低速への減速である。したがって、高速から低速（停止）の場合の減速行動を、減速目標への減速アプローチとして判定する。さらに、この判定では、減速行動においてアクセルＯＦＦを含まない場合、減速行動におけるブレーキＯＮ時の車速（ブレーキ開始時車速）とブレーキＯＦＦ時の車速（減速終了時車速）に着目する。この場合も、上記と同様に、減速アプローチでの減速行動は高速から低速への減速である。

　そこで、図１２に示すように、減速開始車速判定用のアクセルＯＦＦの下限車速Ｖ１、減速終了車速判定用のブレーキＯＦＦの上限車速Ｖ２（＜Ｖ１）、ブレーキ開始車速判定用のブレーキＯＮの下限車速Ｖ２が実車実験等によって予め設定されている。ここでは、ブレーキＯＦＦの上限車速とブレーキＯＮの下限車速を同じ車速Ｖ２としているが、異なる車速でもよい。

　減速行動にアクセルＯＦＦが含まれている場合（減速アプローチ判定１）、減速行動に含まれるアクセルＯＦＦ時の車速がアクセルＯＦＦの下限車速Ｖ１以上かつ減速行動に含まれるブレーキＯＦＦ時の車速がブレーキＯＦＦの上限車速Ｖ２以下か否かを判定し、この条件を満たす場合にその減速行動は減速アプローチと判定する。また、減速行動にアクセルＯＦＦが含まれていない場合（減速アプローチ判定２）、減速行動に含まれるブレーキＯＮ時の車速がブレーキＯＮの下限車速Ｖ２以上かつ減速行動に含まれるブレーキＯＦＦ時の車速がブレーキＯＦＦの上限車速Ｖ２以下か否かを判定し、この条件を満たす場合にその減速行動は減速アプローチと判定する。ここで、最初にアクセルＯＦＦが無い場合や最後にアクセルＯＮが無い場合でも、減速アプローチとして抽出できる。

　さらに、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速アプローチと判定した場合には、クリープ前進の有無を判定する。この判定では、減速アプローチと判定された減速行動内のブレーキＯＦＦ時の車速に着目し、低車速時にブレーキＯＦＦ操作が連続して複数ある場合にはクリープ前進有りと判定する。

　そこで、図１２に示すように、クリープ開始判定用のブレーキＯＦＦ時の上限車速Ｖ３（＜Ｖ２）が実車実験等によって予め設定されている。減速行動（減速アプローチ）に含まれるブレーキＯＦＦ時の車速が上限車速Ｖ３以下か否かを判定し、上限車速Ｖ３以下のブレーキＯＦＦの後にブレーキ操作が続く場合にはクリープ前進有りと判定し、それ以外の場合にはクリープ前進無しと判定する。なお、クリープ前進が有る場合、車両が停止し、ブレーキＯＦＦ後に引き続きドライバのブレーキのＯＮ／ＯＦＦ操作によって停止位置が変わるので、車両停止位置を正確に判別するためにクリープ前進の有無を判定している。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、減速アプローチが複数有ると判定した場合、最も退出エリア側に近い減速行動を減速アプローチとする。そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、エリア内に減速アプローチが有る場合、停止回数を１カウントアップする。さらに、ＩＴＳＥＣＵ５では、その候補エリアについての停止回数を通過回数（通過総数）で除算し、停止率を算出する。なお、エリア内に減速アプローチが無い場合、減速行動学習処理を強制終了する。図１１（図１２）に示す例の場合、減速行動Ｒ１が上記の減速アプローチ判定１の条件を満たし、減速アプローチ（クリープ前進無し）として判定される。

　走行パターン判定処理について説明する。まず、ＩＴＳＥＵＣ５では、減速アプローチとなる減速行動をアプローチ中ブロックに割り当てる。次に、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速アプローチの前の加速行動及び／又は減速行動をアプローチ前ブロックに割り当てる。この際、減速アプローチとなる減速行動にアクセルＯＦＦが含まれない場合にはアプローチ前ブロック無しとする。次に、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速アプローチの後の加速行動及び／又は減速行動をアプローチ後ブロックに割り当てる。この際、減速アプローチとなる減速行動にアクセルＯＮが含まれない場合にはアプローチ後ブロック無しとする。ここで、アプローチ前ブロックがない場合がアプローチ中進入であり、それ以外の場合がアプローチ前進入である。

　ブロックに分割すると、ＩＴＳＥＣＵ５では、アプローチ前ブロックに含まれる加速行動及び／又は減速行動に基づいて、上記で説明した基本巡航、ばたばた巡航、外乱減速、ばたばた＆外乱減速のうちのいずれの走行パターン（構成要素名）かを判別する。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、アプローチ中ブロックの減速アプローチとなる減速行動に基づいて、上記で説明した基本アプローチ（クリープ前進無し）、基本アプローチ（クリープ前進有り）、ポンピングアプローチ（クリープ前進無し）、ポンピングアプローチ（クリープ前進有り）、例外アプローチ（クリープ前進無し）、例外アプローチ（クリープ前進有り）のうちのいずれの減速アプローチ（構成要素名）かを判別する。ちなみに、アプローチ前ブロックが無い場合には例外アプローチになる。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、アプローチ後ブロックに含まれる加速行動及び／又は減速行動に基づいて、上記で説明した基本発進、小刻み発進、２段停止、２段停止＆小刻み発進のうちのいずれの走行パターン（構成要素名）かを判別する。そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、ブロック前、ブロック中、ブロック後の各構成要素名の組み合わせでエリア全体としての走行パターンを表現する。

　図１３に示す例の場合、減速アプローチとなる減速行動Ｒ１がアプローチ中ブロックに割り当てられ、減速行動Ｒ１の前の加速行動Ａ１がアプローチ前ブロックに割り当てられ、減速行動Ｒ１の後の加速行動Ａ２がアプローチ後ブロックに割り当てられる。そして、アプローチ前ブロックの加速行動Ａ１がばたばた巡航と判別され、アプローチ中ブロックの減速行動Ｒ１が基本アプローチと判別され、アプローチ後ブロックの減速行動Ｒ２が小刻み発進と判別され、ばたばた巡航、基本アプローチ、小刻み発進の組み合わせからなる走行パターンと判定される。

　そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、判定した走行パターンに対して減速アプローチ情報を作成する。減速アプローチ情報は、減速アプローチとなる減速行動の情報に基づいて作成され、最初のアクセルＯＦＦ操作したときの位置情報から特定される減速開始位置とそのときの車速情報、最初のブレーキＯＮ操作したときの位置情報から特定されるブレーキ開始位置とそのときの車速情報、最後にブレーキＯＦＦ操作したときの位置情報から特定される停止目標位置とそのときの車速情報から構成される。ブレーキＯＮ操作については、ブレーキＯＮ／ＯＦＦが繰り返される場合にはアクセルＯＦＦ操作直後のブレーキＯＮ操作を抽出する。ブレーキＯＦＦ操作については、ブレーキＯＮ／ＯＦＦが繰り返される場合には最後のブレーキＯＦＦ操作を抽出する。但し、クリープ前進が有る場合、クリープ前進の開始となる最初のブレーキＯＦＦ操作を抽出する。

　学習結果登録処理について説明する。ＩＴＳＥＣＵ５では、ある候補エリアに対する走行での学習結果をデータベース５ｂに登録する。学習結果としては、候補エリア（支援エリアになっている場合もある）毎に、通過回数、停止回数（停止率）、構成要素名の組み合わせからなる走行パターン毎の減速アプローチ情報（減速予測情報）や信頼度等がある。通過回数や停止回数等の情報についても、走行パターン毎の情報として登録しておいてもよい。特に、走行パターン毎の情報として、基本巡航からの減速アプローチを含む走行パターン、ばたばた巡航からの減速アプローチを含む走行パターン、外乱減速からの減速アプローチを含む走行パターン、ばたばた巡航＆外乱減速からの減速アプローチを含む走行パターンの４つのアプローチ前進入の走行パターンと、例外パターンを含む走行パターンの１つのアプローチ中進入の走行パターンとに分類して登録される。

　この減速アプローチ情報に含まれる減速開始位置が車両（ドライバ）が減速目標に対して停止するときのいつもの減速開始位置であり、このブレーキ開始位置がその車両のドライバがブレーキ操作を開始するいつものブレーキ開始位置であり、この停止目標位置が車両（ドライバ）のいつもの停止位置である。なお、車両が同じ走行ルートを走行する毎に、同じエリアについての減速開始位置情報、ブレーキ開始位置情報、停止目標位置情報が得られるので、各位置について分布がある。そこで、例えば、その各位置についての分布における平均位置を各位置情報として登録する。

　なお、減速アプローチ情報（減速予測情報）や信頼度については、全ての組み合わせについての走行パターンについての学習データが登録されてもよいが、減速学習ではアプローチ前進入の４つの走行パターン（基本巡航からの減速アプローチを含む走行パターン、ばたばた巡航からの減速アプローチを含む走行パターン、外乱減速からの減速アプローチを含む走行パターン、ばたばた巡航＆外乱減速からの減速アプローチを含む走行パターン）と例外パターンのうちのいずれかかの走行パターンを予測し、その予測した走行パターンの減速予測情報を出力するので、この５つの走行パターンについての学習データだけが登録されてもよい。

　また、ＩＴＳＥＣＵ５では、候補エリアについての通過回数が所定回数以上（例えば、５回、１０回以上）でありかつ停止率（停止頻度に相当）が閾値以上（例えば、８０％、９０％以上）の場合、その候補エリアを支援エリアとして特定し、支援エリアとして登録しておく。

　ここで、図１４を参照して、信頼度について説明する。図１４は、各走行パターンの減速開始位置分布とばたばた巡航パターンのアプローチ前行動分布の一例である。

　信頼度は、車両が支援エリア進入時に出力する減速予測情報を予測する際にベースとなる走行パターンを決定するための指標である。本実施の形態では、信頼度は、アプローチ前ブロックがある場合の走行パターン（基本巡航からの減速アプローチを含む走行パターン、ばたばた巡航からの減速アプローチを含む走行パターン、外乱減速からの減速アプローチを含む走行パターン、ばたばた巡航＆外乱減速からの減速アプローチを含む走行パターン）に対してＡ～Ｄランクのうちのいずれかの信頼度が付与され、アプローチ前ブロックが無い場合の走行パターン（例外パターン）に対して例外ランクの信頼度が付与される。なお、信頼度を設定するためには同じエリアに対してある程度の走行実績が必要となるので、通過回数や停止回数がある程度以上ある場合に信頼度の設定が行われる。

　信頼度を設定する場合、例外パターンには例外ランクが設定され、それ以外の４つの走行パターンについては２つのステップで設定される。第１ステップでは、各走行パターンの減速アプローチの減速開始位置を比較し、４つの走行パターンにおいてエリア進入から最も早く減速アプローチを開始する順に高ランクを付与する。図１４には、あるエリアにおける各走行パターンの減速開始位置分布の一例を示しており、符号Ｄ１で示す分布が基本巡航から減速アプローチした場合の減速開始位置分布であり、符号Ｄ２で示す分布がばたばた巡航から減速アプローチした場合の減速開始位置分布であり、符号Ｄ３で示す分布が外乱減速から減速アプローチした場合の減速開始位置分布であり、符号Ｄ４で示す分布がばたばた巡航＆外乱減速から減速アプローチした場合の減速開始位置分布であるので、このエリアの場合、基本巡航から減速アプローチの走行パターンにＡランク、ばたばた巡航から減速アプローチの走行パターンにＢランク、外乱減速から減速アプローチの走行パターンにＣランク、ばたばた巡航＆外乱減速から減速アプローチの走行パターンにＤランクが設定される。ちなみに、様々なエリアにおける検証の結果、基本巡航から減速アプローチが最も早く減速行動を開始する知見がある。

　このように、信頼度を減速開始位置だけで設定すると、以下のような問題点がある。この問題点を図１４の例を参照して説明する。この例の場合、上記したように、基本巡航から減速アプローチの走行パターンがＡランクであり、ばたばた巡航から減速アプローチの走行パターンがＢランクである。したがって、エリア進入時点では、基本巡航から減速アプローチの走行パターンの減速予測情報が出力される。そして、図１４（ａ）に示すように、ばたばた巡航のアプローチ前行動Ｆ２１をアプローチ前行動のチェック区間で検出できる場合、ばたばた巡航から減速アプローチの走行パターンの減速予測情報を出力できる。しかし、図１４（ｂ）に示すように、ばたばた巡航のアプローチ前行動Ｆ２２が遅く、アプローチ前行動のチェック区間で検出できない場合、ばたばた巡航から減速アプローチの走行パターンであるにもかかわらず、ばたばた巡航から減速アプローチの走行パターンの減速予測情報を出力できない。このような場合、減速予測情報の精度が低下する。

　そこで、第２ステップでは、ＡランクとＢランクとを比較し、上記のような課題を解決する。第２ステップでは、Ａランクの減速開始位置分布とＢランクのアプローチ前行動分布とを比較し、Ａランクの減速開始位置分布のほうがＢランクのアプローチ前行動分布よりも停止位置に近い場合にはランクを維持し、Ｂランクのアプローチ前行動分布ほうがＡランクの減速開始位置分布よりも停止位置に近い場合には基本巡航からの走行パターンの実施頻度の比率に応じてランクを変更する。

　具体的には、信頼度の設定は学習結果を登録する前に行われ、まず、ＩＴＳＥＣＵ５では、アプローチ前ブロックが無い例外パターンについては例外ランクを設定する。例外パターン以外の走行パターンの場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、データベース５ｂに蓄積されている４つの各走行パターンの減速アプローチの減速開始位置情報を用いて、４つの走行パターンの減速開始位置分布の位置を比較し、減速開始位置分布がエリア進入地点に近い順に信頼度として高いランクを設定する。ここでは、上記にしたように基本巡航からの走行パターンが最も早く減速アプローチを開始するという知見があるので、基本巡航からの走行パターンにＡランクを設定し、他の３つの走行パターンについて減速開始位置分布を比較して信頼度を設定する。したがって、第１ステップでは、基本巡航からの走行パターンがＡランクに設定されることになる。

　次に、ＩＴＳＥＣＵ５では、データベース５ｂに蓄積されているＡランクの走行パターン（基本巡航からの走行パターン）の減速アプローチの減速開始位置情報とＢランクの走行パターンのアプローチ前ブロックの走行パターンの位置情報を用いて、Ａランクの走行パターンの減速開始位置分布とＢランクの走行パターンのアプローチ前行動分布との位置を比較する。Ａランクの走行パターンの減速開始位置分布のほうがＢランクの走行パターンのアプローチ前行動分布よりも停止位置に近い場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速開始位置分布の位置比較に応じた信頼度のランクを維持する。一方、Ｂランクの走行パターンのアプローチ前行動分布のほうがＡランクの走行パターンの減速開始位置分布よりも停止位置に近い場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、データベース５ｂに蓄積されている各走行パターンの停止回数を用いて、基本巡航からの走行パターンとの実施頻度の比率に基づいて信頼度のランクを設定する（以下に示す条件が成立する場合にはＡランクとＢランクとを入れ替える）。各エリアにおいて実施頻度が高い走行パターンは、通常、そのエリアにおいてドライバがよく行う操作パターンなので、ドライバの癖による運転操作である可能性が高い。

　ばたばた巡航からの走行パターンがＢランクの場合、基本巡航からの走行パターンとの実施頻度の比率（＝ばたばた巡航からの走行パターンの実施回数／基本巡航からの走行パターンの実施回数）が１．０倍以上（１倍以上の頻度で起こりうる）の条件が成立すると、ばたばた巡航からの走行パターンをＡランクに変更する。ばたばた巡航からの走行パターンは、ドライバの癖により近いので、１．０倍と低い比率を条件とした。外乱減速からの走行パターンがＢランクの場合、基本巡航からの走行パターンとの実施頻度の比率（＝外乱減速からの走行パターンの実施回数／基本巡航からの走行パターンの実施回数）が２．０倍以上（２倍以上の頻度で起こりうる）の条件が成立すると、外乱減速からの走行パターンをＡランクに変更する。外乱減速からの走行パターンは、外乱の影響があるので、２．０倍と高い比率を条件とした。ばたばた巡航＆外乱減速からの走行パターンがＢランクの場合、基本巡航からの走行パターンとの実施頻度の比率（＝ばたばた巡航＆外乱減速からの走行パターンの実施回数／基本巡航からの走行パターンの実施回数）が３．０倍以上（３倍以上の頻度で起こりうる）の条件が成立すると、ばたばた巡航＆外乱減速からの走行パターンをＡランクに変更する。ばたばた巡航＆外乱減速からの走行パターンは、外乱の影響が大きいので、３．０倍とより高い比率を条件とした。

　なお、減速開始位置分布やアプローチ前行動分布の位置比較を行う場合、例えば、分布の平均位置を計算し、平均位置で比較したり、分布内の停止位置から最も遠い位置を用いて比較したりする。

　次に、図１５～図１８を参照して、減速予測について説明する。図１５は、通常の走行パターンの減速予測処理の説明図である。図１６は、例外パターンの減速予測処理の説明図である。図１７は、エリア進入時判定＆予測処理に用いる判定表である。図１８は、エリア進入後判定＆予測処理に用いる判定表である。

　減速予測では、アプローチ前進入の場合、図１５に示すように、車両が支援エリアに進入すると信頼度がＡランクの走行パターンの減速予測情報を出力し、アプローチ前行動のチェック区間で行われたペダル操作に基づいて走行パターンを判別し、Ａランクの走行パターン以外の走行パターンを判別した場合にはその走行パターンの減速予測情報に変更して出力する。アプローチ中進入の場合、図１６に示すように、車両が支援エリアに進入すると信頼度が例外ランクの例外パターンの減速予測情報を出力し、アプローチ前行動のチェック区間でアクセルＯＮ操作された場合にはアプローチ前進入の減速予測に切り替えて上記と同様にアプローチ前進入の走行パターンの減速予測情報を出力し、アクセルＯＮ操作されなかった場合には例外ランクを維持して、例外ランクの走行パターンの減速予測情報を出力し続ける。

　ＩＴＳＥＣＵ５における減速予測処理について具体的に説明する。ＩＴＳＥＣＵ５では、上記した処理によって候補エリアに進入と判定した場合、その候補エリアが支援エリアと特定されているときには、一定時間毎あるいは一定走行距離毎に、データベース５ｂに登録されているその支援エリアについての情報に基づいて減速予測処理を行う。この減速予測処理では、エリア進入時判定＆予測処理、エリア進入後判定＆予測処理、予測結果登録処理を行う。

　エリア進入時判定＆予測処理について説明する。ＩＴＳＥＣＵ５では、支援エリアに進入した時点のペダル状態に基づいて、図１７に示す判定表の判定条件に従ってアプローチ前進入かあるいはアプローチ中進入かを判定する。ペダル状態は、ブレーキやアクセルのペダル操作がされている状態（アクセルＯＮ、ブレーキＯＮ）だけでなく、ペダル操作がされていない状態（すなわち、ペダル無操作）も含む。ペダル状態がアクセルＯＮ状態の場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、アプローチ中進入は有り得ないので、アプローチ前進入と決定する。ペダル状態がブレーキＯＮ状態の場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、アプローチ中進入を優先して判定する。ペダル状態が無操作状態の場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、アプローチ中進入を優先して判定する。

　さらに、ＩＴＳＥＣＵ５では、上記の判定でアプローチ中進入を判定している場合、データベース５ｂに登録されているその支援エリアにおけるアプローチ中進入の走行パターンの走行実績（例えば、通過回数、停止回数）に基づいて走行実績がないと判定した場合にはアプローチ前進入に切り替える。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、上記の判定でアプローチ前進入を判定している場合、データベース５ｂに登録されているその支援エリアにおけるアプローチ前進入の走行パターンの走行実績（例えば、通過回数、停止回数）に基づいて走行実績がないと判定した場合には減速予測処理を強制終了する。この場合、減速予測情報は出力されない。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、支援エリア進入時にはアプローチ前進入と判定した場合、データベース５ｂに登録されているその支援エリアにおける信頼度Ａランクの走行パターンの減速予測情報を出力するとともに、チェック区間を設定する。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、支援エリア進入時にはアプローチ中進入と判定した場合、データベース５ｂに登録されているその支援エリアにおける例外ランクの走行パターンの減速予測情報を出力するとともに、チェック区間を設定する。

　チェック区間は、減速アプローチする前の走行における走行パターンをチェックする区間である。チェック区間の開始位置は、支援エリアの進入位置である。アプローチ前進入の場合のチェック区間の終了位置は、信頼度Ａランクの走行パターンを用いて設定され、信頼度Ａランクが基本巡航からの減速アプローチの走行パターンの場合には減速アプローチで学習したアクセルＯＦＦ位置（減速開始位置）であり、ばたばた巡航からの減速アプローチの走行パターンの場合にはアプローチ前ブロックで学習した加速行動のアクセルＯＮ位置（ばたばた巡航を決定できる最初のペダル操作の位置）であり、外乱減速からの減速アプローチの走行パターンの場合にはアプローチ前ブロックで学習した減速行動のブレーキＯＮ位置（外乱減速を決定できる最初のペダル操作の位置）であり、ばたばた巡航＆外乱減速からの減速アプローチの走行パターンの場合にはアプローチ前ブロックで学習した加速行動のアクセルＯＮ位置又は減速行動のブレーキＯＮ位置（ばたばた巡航＆外乱減速を決定できる最初のペダル操作の位置）が設定される。アプローチ中進入の場合のチェック区間の終了位置は、例外アプローチのブレーキＯＮ位置（ブレーキ開始位置）が設定される。

　エリア進入後判定＆予測処理について説明する。ＩＴＳＥＣＵ５では、エリア進入後からチェック区間の間、一定時間毎あるいは一定走行距離毎に、以下の処理を行う。ＩＴＳＥＣＵ５では、エリア進入時の判定でアプローチ中進入と判定している場合、チェック区間でペダル操作が観測されたときには、そのペダル操作に基づいて、図１８に示す判定表の判定条件に従ってアプローチ中進入を維持するかあるいはアプローチ前進入に切り替えるかを判定する。ペダル操作は、ブレーキやアクセルのペダル操作が行われた時点（アクセルＯＮ、アクセルＯＦＦ、ブレーキＯＮ、ブレーキＯＦＦの変化があった時点）を意味する。ここでは、ＩＴＳＥＣＵ５では、チェック区間でアクセルＯＮのペダル操作があった場合にはアプローチ中進入からアプローチ前進入に切り替え、チェック区間でブレーキＯＮのペダル操作があった場合にはアプローチ中進入を維持し、チェック区間でアクセルＯＦＦ又はブレーキＯＦＦのペダル操作があった場合にはアプローチ中進入を維持する。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、エリア進入時の判定でアプローチ前進入と判定している場合又はアプローチ中進入からアプローチ前進入に切り替えた場合、チェック区間でペダル操作が観測されたときには、いずれのペダル操作でも、図１８に示す判定表の判定条件に従ってアプローチ前進入を維持する。但し、データベース５ｂに登録されているその支援エリアにおけるアプローチ前進入の走行実績に基づいて走行実績がないと判定した場合には減速予測処理を強制終了する。

　さらに、ＩＴＳＥＣＵ５では、アプローチ前進入と判定している場合、チェック区間で観測されているペダル操作情報に基づいて、エリア進入後の走行パターン（減速アプローチ前行動）が基本巡航の走行パターン、ばたばた巡航の走行パターン、外乱減速の走行パターン、ばたばた巡航＆外乱減速の走行パターンのうちのいずれの走行パターンに近似するかを判別する。いずれの走行パターンも判別できない場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、現在予測して走行パターン（エリア進入時には信頼度Ａランクの走行パターン又は例外パターン）及びチェック区間を維持し、現在予測している走行パターンの減速予測情報を出力し続ける。いずれかの走行パターンを判別でき、その判別できた走行パターンが現在予測して走行パターンと同じ場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、現在予測している走行パターン及びチェック区間を維持し、現在予測している走行パターンの減速予測情報を出力し続ける。いずれかの走行パターンを判別でき、その判別できた走行パターンが現在予測している走行パターンと異なる場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、その判別できた走行パターンとした予測に変更し、データベース５ｂに登録されているその判別できた走行パターンの減速予測情報に変更して出力するとともに、チェック区間の終了位置も変更する。このチェック区間の終了位置の変更については、上記と同様の方法によって、判別できた走行パターンに応じた設定される。

　そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、支援エリア進入後、ナビゲーションシステム３から現在位置情報を受信する毎に、設定されているチェック区間の終了位置に到達したか否かを判定する。ＩＴＳＥＣＵ５では、チェック区間の終了位置に到達していないと判定した場合、上記のエリア進入後の判定と予測を繰り返し行う。ＩＴＳＥＣＵ５では、チェック区間の終了位置に到達したと判定した場合、エリア進入後判定＆予測処理を終了する。

　予測結果登録処理について説明する。チェック区間が終了した時点で、ＩＴＳＥＣＵ５では、今回の予測結果をデータベース５ｂに登録する。予測結果としては、最終的に予測した走行パターン、その走行パターンの減速予測情報等がある。

　図１５に示す例の場合、支援エリア進入時に、アプローチ前進入と判定され、信頼度Ａランクが基本巡航からの減速アプローチの走行パターンであった場合である。この場合、車両が支援エリア進入時点では、基本巡航の走行パターンの減速予測情報Ｙ１（減速開始位置ＡＦ１、ブレーキ開始位置ＢＮ１、停止目標位置ＢＦ１）が出力される。そして、車両がチェック区間走行中に、いずれのペダル操作があった場合でもアプローチ前進入が維持される。特に、この例の場合、車両がチェック区間走行中に、ペダル操作情報からばたばた巡航の走行パターンに近似していると判別されたので、ばたばた巡航の走行パターンの減速予測情報Ｙ２（減速開始位置ＡＦ２、ブレーキ開始位置ＢＮ２、停止目標位置ＢＦ２）が出力される。ばたばた巡航の走行パターンの減速予測情報Ｙ２の各位置ＡＦ２，ＢＮ２，ＢＦ２は基本巡航の走行パターンの減速予測情報Ｙ１の各位置ＡＦ１，ＢＮ１，ＢＦ１）よりも一時停止線Ｌに近いので、この各位置ＡＦ２，ＢＮ２，ＢＦ２を用いて、ドライバのそのときの走行パターンに合ったより精度の高いエコ支援を行うことができる。

　図１６に示す例の場合、支援エリア進入時に、アプローチ中進入と判定され、例外ランクの例外パターンであった場合である。この場合、車両が支援エリア進入時点では、例外パターンの減速予測情報Ｙｅ（ブレーキ開始位置ＢＮｅ、停止目標位置ＢＦｅ）が出力される。そして、車両がチェック区間走行中に、ペダル操作としてアクセルＯＮ操作が観測された場合、アプローチ前進入に切り替えられ、上記の図１５の例に示すようなアプローチ前進入の減速予測情報に切り替えられる。車両がチェック区間走行中に、ペダル操作としてアクセルＯＮ操作が観測されなかった場合、アプローチ中進入が維持され、例外パターンの減速予測情報Ｙｅが出力され続ける。このように、支援エリア進入前に減速アプローチのアクセルＯＦＦが行われている場合でも、予測が可能となり、ブレーキ開始位置ＢＮｅや停止目標位置ＢＦｅの予測情報を出力でき、ドライバのそのときの走行パターンに合ったエコ支援を行うことができる。

　ＨＶＥＣＵ６は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなる電子制御ユニットであり、ハイブリッド車両の動力源であるエンジンとモータ（インバータ）及び制動源であるブレーキ等を制御する。ここでは、ＨＶＥＣＵ６における機能のうちＩＴＳＥＣＵ５からの走行パターンに応じた減速予測情報を利用したエコ支援機能についてのみ説明する。ちなみに、ハイブリッド車両の減速停止時のエコ支援としては、アクセルＯＦＦの早だしによる燃料消費量と電力消費量の抑制、回生ブレーキ量可変による回収する電力量の増加、エンジン停止による燃料消費量と電力消費量の抑制等がある。

　ＨＶＥＣＵ６では、車両走行中、ナビゲーションシステム３から現在位置情報を受信する毎に、支援エリアに進入したか否かを判定する。支援エリアに進入したと判定した場合、ＨＶＥＣＵ６では、減速予測情報の減速開始位置に基づいて、減速開始位置の手前の位置でドライバに通常より早めのアクセルＯＦＦ操作を促すための情報提供を行う。この情報提供では、例えば、「今アクセルをＯＦＦすればいつもより燃料の消費を抑制できる」等を意味する直接的又は間接的なメッセージを画面表示したり、音声出力したり、アクセルペダル振動等によるドライバへの情報伝達を行う。支援エリア内でドライバがアクセルのＯＦＦ操作をすると、ＨＶＥＣＵ６では、減速予測情報の停止位置に基づいて、回生ブレーキ量が増加するように（例えば、減速度が大きくなるように）、モータ（インバータ）やブレーキを制御したり、エンジンを早期ＯＦＦしたりする。なお、ここで示した減速予測情報を用いたエコ支援は一例であり、減速予測情報を用いた他の方法でエコ支援を行ってよい。

　なお、自動運転車両やＡＣＣ機能がある車両の場合、車両側の制御で加減速制御を行うので、車両（ドライバ）のいつもの減速停止場所で車両（ドライバ）のいつもの減速停止行動に基づいて車両側でエンジンとモータ及びブレーキを制御することにより、減速予測情報に基づくアクセルＯＦＦの早だし、回生ブレーキ量の増加、エンジン停止を実施するとよい。

　図１を参照して、車両用情報処理システム１での動作について説明する。特に、ＩＴＳＥＣＵ５におけるメイン処理については図１９のフローチャートに沿って説明し、減速予測処理については図２０～２２のフローチャートに沿って説明し、減速行動学習処理については図２３～２６のフローチャートに沿って説明する。図１９は、メイン処理の流れを示すフローチャートである。図２０は、減速予測処理の流れを示すフローチャートである。図２１は、エリア進入時判定＆予測処理の流れを示すフローチャートである。図２２は、エリア進入後判定＆予測処理の流れを示すフローチャートである。図２３は、減速行動学習処理の流れを示すフローチャートである。図２４は、加減速行動仕分け処理の流れを示すフローチャートである。図２５は、減速アプローチ判定処理の流れを示すフローチャートである。図２６は、走行パターン判定処理の流れを示すフローチャートである。

　路車間通信装置２では、車両がインフラの通信エリア内に進入する毎に、インフラからサービス対象の交差点までの道路線形情報、その交差点の情報、信号サイクル情報等を受信し、その中の必要な情報をＩＴＳＥＣＵ５に送信している。また、ナビゲーションシステム３では、ＧＰＳ信号等に基づいて現在位置を検出する毎に、その現在位置情報及び現在位置周辺の地図情報をＩＴＳＥＣＵ５に送信している。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、ＣＡＮ４からペダル操作情報、車速情報等を取得している。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、車両走行中、現在位置情報を受信する毎に、地図情報に基づいて車両が停止すると予測される位置（減速操作が多発すると予測される区間）を通過したか否かを判断し、車両が停止すると予測される位置を通過した場合にはその位置情報に基づいて候補エリアを設定する。あるいは、ＩＴＳＥＣＵ５では、車両走行中、一定時間毎あるいは一定走行距離毎に、ペダル操作情報と現在位置情報とを紐付けてデータベース５ａに蓄積していく。そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、データベース５ａに蓄積されたペダル操作情報から減速行動を抽出し、同じ区間での減速行動の多い区間を判別し、その区間を候補エリアとして設定する。

　候補エリアが設定されている場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、車両走行中、現在位置情報を受信する毎に、その現在位置情報に基づいて候補エリアに進入したか否かを判定する（Ｓ１）。ＩＴＳＥＣＵ５では、Ｓ１にて候補エリアに進入していないと判定した場合、次の現在位置情報を受信するまで待ち、再度、候補エリアに進入したか否かを判定する（Ｓ１）。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、Ｓ１にて候補エリアに進入したと判定した場合、現在位置情報を受信する毎に（あるいは一定時間毎に、あるいはペダルのＯＮ／ＯＦＦを検出した時毎に）、ＣＡＮ４からペダル操作情報、車両挙動情報（例えば、車速情報）を取得し、現在進入中の候補エリアのデータとしてペダル操作情報と現在位置情報、車両挙動情報とを紐付けてデータベース５ｂに蓄積する（Ｓ２）。そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、その候補エリアが支援エリアと特定されている場合には減速予測処理を行う（Ｓ３）。

　支援エリアの進入時点では、ＩＴＳＥＣＵ５では、エリア進入時判定＆予測処理を行う（Ｓ３０）。まず、ＩＴＳＥＣＵ５では、支援エリア進入時点のペダル状態に基づいて、アプローチ前進入かあるいはアプローチ中進入かを判定する（Ｓ３０ａ）。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、Ｓ３０ａの判定でアプローチ中進入と判定した場合、データベース５ｂに登録されているこの支援エリアの情報に基づいてアプローチ中進入の走行パターンの走行実績がないと判断したときにはアプローチ前進入へ判定を切り替える（Ｓ３０ｂ）。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、Ｓ３０ａの判定でアプローチ前進入と判定した場合、データベース５ｂに登録されているこの支援エリアの情報に基づいてアプローチ前進入の走行パターンの走行実績がないと判断したときには減速予測処理を強制終了する（Ｓ３０ｂ）。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、エリア進入時をアプローチ前進入と判定した場合、データベース５ｂに登録されている信頼度Ａランクの走行パターンの減速予測情報をＨＶＥＣＵ６に出力するとともに、信頼度Ａランクの走行パターンのペダル操作位置情報に基づいてチェック区間（特に、終了位置）を設定する（Ｓ３０ｃ）。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、エリア進入時をアプローチ中進入と判定した場合、データベース５ｂに登録されている例外ランクの例外パターンの減速予測情報をＨＶＥＣＵ６に出力するとともに、例外パターンのペダル操作位置情報に基づいてチェック区間（特に、終了位置）を設定する（Ｓ３０ｃ）。

　支援エリアの進入後からチェック区間が終了するまで、ＩＴＳＥＣＵ５では、一定時間毎あるいは一定距離に、エリア進入後判定＆予測処理を行う（Ｓ３１）。まず、ＩＴＳＥＣＵ５では、エリア進入時にアプローチ中進入と判定した場合、観測されたペダル操作に基づいてアプローチ中進入を維持するかあるいはアプローチ前進入に切り替えるかを判定する（Ｓ３１ａ）。ここでは、アクセルＯＮが観測された場合のみアプローチ前進入に切り替えられ、それ以外の場合にはアプローチ中進入が維持される。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、エリア進入時にアプローチ前進入と判定した場合あるいはアプローチ中進入からアプローチ前進入に切り替えた場合、チェック区間で観測されたペダル操作情報に基づいて基本巡航の走行パターン、ばたばた巡航の走行パターン、外乱減速の走行パターン、ばたばた巡航＆外乱減速の走行パターンの中から近似する走行パターンを選択する（Ｓ３１ｂ）。そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、その選択した走行パターンが現在予測中の走行パターンと同じ場合、現在予測中の走行パターン及びチェック区間を維持し、現在予測中の走行パターンの減速予測情報をＨＶＥＣＵ６に出力し続ける（Ｓ３１ｂ）。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、その選択した走行パターンが現在予測中の走行パターンと異なる場合にはその選択した走行パターンに予測を変更するとともに変更後の走行パターンのペダル操作位置情報に基づいてチェック区間の終了位置も変更し、変更後の走行パターンの減速予測情報に切り替えてＨＶＥＣＵ６に出力する（Ｓ３１ｂ）。この際、ＩＴＳＥＣＵ５では、データベース５ｂに登録されているこの支援エリアの情報に基づいてアプローチ前進入の走行パターンの走行実績がないと判定した場合には減速予測処理を強制終了する（Ｓ３１ｂ）。

　そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、支援エリア進入後、ナビゲーションシステム３から現在位置情報を受信する毎に、設定されているチェック区間の終了位置に到達したか否かを判定する（Ｓ３１ｃ）。チェック区間の終了位置に到達したと判定した場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、エリア進入後判定＆予測処理を終了し、出力している減速予測情報を固定する（Ｓ３１ｃ）。そして、チェック区間が終了した時点で、ＩＴＳＥＣＵ５では、今回の予測結果をデータベース５ｂに登録する（Ｓ３２）。

　また、ＩＴＳＥＣＵ５では、支援エリア進入後、ナビゲーションシステム３から現在位置情報を受信する毎に、現在位置情報に基づいて候補エリアを退出したか否かを判定する（Ｓ４）。Ｓ４にて候補エリアを退出していないと判定した場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、Ｓ２の処理に戻る。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、Ｓ４にて候補エリアを退出したと判定した場合、その候補エリアに対する通過回数をカウントアップし、減速行動学習処理に移行する（Ｓ５）。

　まず、ＩＴＳＥＣＵ５では、加減速行動仕分け処理を行う（Ｓ５０）。ＩＴＳＥＣＵ５では、データベース５ｂに登録された候補エリアの今回走行時の情報を用いて、候補エリア内の走行においてアクセルＯＮ／ＯＦＦ時やブレーキＯＮ／ＯＦＦ時のペダル操作情報と車両位置情報等をリストに格納する（Ｓ５０ａ）。

　そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、リストに格納された候補エリア進入直後の最初のペダル操作情報を用いた仕分け判定１に従って、ペダル操作群を作り、加速行動もしくは減速行動を決定し、加速行動もしくは減速行動を決定できた場合にはリスト内での加速行動数と減速行動数を設定する（Ｓ５０ｂ）。ここでは、加速行動及び減速行動を決定できない場合もある。

　次に、ＩＴＳＥＣＵ５では、リストに格納された候補エリア内の全てのペダル操作情報を用いた仕分け判定２に従って、ペダル操作群を作り、加速行動もしくは減速行動を決定し、加速行動もしくは減速行動を決定できた場合にはリスト内での加速行動数と減速行動数を設定する（Ｓ５０ｃ）。ここでも、加速行動及び減速行動を決定できない場合もある。

　Ｓ５０ｂ、Ｓ５０ｃの各処理で加速行動及び減速行動を決定できない場合、すなわち、加速行動中又は減速行動中と判定されている場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、リストに格納された候補エリア退出直前の最後のペダル操作情報を用いた仕分け判定３に従って、ペダル操作群を作り、加速行動もしくは減速行動を決定し、加速行動もしくは減速行動を決定できた場合にはリスト内での加速行動数と減速行動数を設定する（Ｓ５０ｄ）。ＩＴＳＥＣＵ５では、加減速行動仕分け処理が終了すると、減速アプローチ判定処理に移行する（Ｓ５１）。

　減速アプローチ判定処理に移行すると、ＩＴＳＥＣＵ５では、リストの中から仕分けられた減速行動のペダル操作群を取り出す（Ｓ５１ａ）。ここでは、複数個の減速行動がある場合には全ての減速行動を取り出す。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、取り出した減速行動毎に、その減速行動が減速アプローチか否かを判定する（Ｓ５１ｂ）。ここでは、減速行動にアクセルＯＦＦがある場合、アクセルＯＦＦ時車速とブレーキＯＦＦ時車速を用いた減速アプローチ判定１で減速アプローチか否かが判定される。減速行動にアクセルＯＦＦがない場合、ブレーキＯＮ時車速とブレーキＯＦＦ時車速を用いた減速アプローチ判定２で減速アプローチか否かが判定される。ＩＴＳＥＣＵ５では、減速アプローチが複数個あると判定した場合には、候補エリアの退出側に近い減速行動を減速アプローチとする（Ｓ５１ｃ）。

　ＩＴＳＥＣＵ５では、候補エリア内に減速アプローチがあると判定している場合、停止回数をカウントアップする（Ｓ５１ｄ）。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、候補エリア内に減速アプローチがないと判定している場合、減速行動学習処理を強制終了する（Ｓ５１ｄ）。そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、走行パターン判定処理に移行する（Ｓ５２）。

　走行パターン判定処理に移行すると、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速アプローチとなる減速行動をアプローチ中ブロックに割り当てる（Ｓ５２ａ）。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速アプローチの前の加減速行動をアプローチ前ブロックに割り当てる（Ｓ５２ｂ）。この際、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速アプローチ内にアクセルＯＦＦ操作が含まれない場合（アプローチ中進入）、アプローチ前ブロックを無しとする。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速アプローチの後の加減速行動をアプローチ後ブロックに割り当てる（Ｓ５２ｃ）。この際、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速アプローチ内にアクセルＯＮ操作が含まれない場合（アプローチ中退出）、アプローチ後ブロックを無しとする。

　そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、ブロック毎に加減速行動のペダル操作群から構成要素名（各ブロックでの走行パターン）を判別し、候補エリアの走行パターンを各ブロックの構成要素名で表現する（Ｓ５２ｄ）。さらに、ＩＴＳＥＣＵ５では、その候補エリアの走行パターンに対して減速アプローチ情報を作成する（Ｓ５２ｅ）。

　データベース５ｂにその候補エリアについて信頼度を十分に設定できる走行実績が蓄積されている場合、ＩＴＳＥＣＵ５では、データベース５ｂにその候補エリアに対して現在までに蓄積されている４つの走行パターン（基本巡航からの減速アプローチの走行パターン、ばたばた巡航からの減速アプローチの走行パターン、外乱減速からの減速アプローチの走行パターン、ばたばた巡航＆外乱減速からの減速アプローチの走行パターン）についての減速開始位置情報に基づいて、４つの走行パターンの減速開始位置分布の位置を比較し、減速開始位置分布がエリア進入地点に近い順に信頼度として高いランク各走行パターンに設定する。さらに、ＩＴＳＥＣＵ５では、データベース５ｂにその候補エリアに対して現在までに蓄積されているＡランクの走行パターンについての減速開始位置情報と実施頻度情報及びＢランクの走行パターンについてのアプローチ前行動の操作位置情報と実施頻度情報に基づいて、Ａランクの走行パターンの減速開始位置分布とＢランクの走行パターンのアプローチ前行動分布との位置を比較し、Ｂランクの走行パターンのアプローチ前行動分布のほうがＡランクの走行パターンの減速開始位置分布よりも停止位置に近い場合には基本パターンに対する実施頻度の比率に基づいて上記に示した条件が成立するときだけＡランクとＢランクとを入れ替える。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、データベース５ｂにその候補エリアに対して例外パターンの情報が蓄積されている場合には例外パターンに例外ランクを設定する。

　さらに、ＩＴＳＥＣＵ５では、その候補エリアについての通過回数が所定数以上でありかつ停止率が閾値以上の場合、その候補エリアを支援エリアとして特定する。また、ＩＴＳＥＣＵ５では、候補エリアに対する今回の走行での学習結果をデータベース５ｂに登録する（Ｓ５３）。そして、ＩＴＳＥＣＵ５では、減速行動学習を終了し、Ｓ１の処理に戻る。

　ＨＶＥＣＵ６では、ＩＴＳＥＣＵ５から減速予測情報が入力されると、その支援エリアにおける今回の走行パターンでの車両（ひいては、その車両のドライバ）のいつもの減速開始位置、ブレーキ開始位置、停止目標位置に基づいて、エコ支援を目的として情報提供、車両制御等を行う。

　車両用情報処理システム１（特に、ＩＴＳＥＣＵ５）によれば、候補エリア内でアクセルＯＦＦが行われなかった場合でも、減速行動と仕分けして、減速アプローチの走行パターン（特に、例外アプローチ）として特定できるので、その走行パターンに対する減速アプローチ情報（減速予測情報）を設定でき、ドライバに適したより高精度な支援を行うことができる。また、車両用情報処理システム１によれば、候補エリア内でアクセルＯＮが行われなかった場合でも、減速行動と仕分けして、減速アプローチの走行パターンとして特定できるので、その走行パターンに対する減速アプローチ情報を設定でき、ドライバに適したより高精度な支援を行うことができる。つまり、ドライバの運転操作の癖、車両走行時の外乱、道路形状等によって、減速アプローチのアクセルＯＦＦがエリア進入前で行われた場合あるいは減速アプローチのアクセルＯＮがエリア退出後で行われた場合でも、支援の対象として学習することができ、予測も可能となり、エコ支援の機会が増加する。

　また、車両用情報処理システム１によれば、減速アプローチにアクセルＯＦＦを含むアプローチ前進入と減速アプローチにアクセルＯＦＦを含まないアプローチ中進入とに分け、アプローチ前進入については４つの走行パターンにＡ～Ｄランクの信頼度を付与し、アプローチ中進入については例外ランクの信頼度を付与することにより、減速予測を行うときにアプローチ前進入又はアプローチ中進入に応じた各信頼度に基づいて簡単かつ高精度な予測ができ、高精度な減速支援情報を出力できる。さらに、車両用情報処理システム１によれば、エリア進入時にアプローチ中進入の例外パターンと予測している場合でもエリア進入後のペダル操作に基づいてアプローチ前進入の走行パターンへの切り替えも可能としているので、より高精度な予測ができる。

　以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。

　例えば、本実施の形態では車両にデータベースを備え、車両で各学習を行う構成としたが、車両に対して各種サービスを提供するセンタにデータベースを備え、センタで各学習を行う構成としてもよい。これによって、各車両でのメモリ容量や処理負荷を軽減できる。センタにデータベースを備える場合、車両とセンタとの間で無線通信でき、車両ではデータベースに蓄積する各情報をセンタに送信し、センタから支援エリアの予測情報等を受信する。センタのデータベースには、支援対象の全ての車両（ドライバ）毎のデータが蓄積される。なお、センタにデータベースを備え、各学習については各車両で行う構成としてもよい。この場合でも、車両でのメモリ容量を軽減できる。

　また、本実施の形態では減速停止についての支援を行う場合に適用したが、発進加速についての支援を行う場合にも適用可能である。発進加速についても、様々な走行パターン等を用いることにより、候補エリア学習や発進加速行動学習、発進予測を同様の方法によって行うことができる。また、本実施の形態ではエコ支援に適用したが、他の支援にも適用可能である。

　また、本実施の形態では例外パターンを減速アプローチのアクセルＯＦＦをエリア進入前に行うパターン（アプローチ前ブロック無し）としたが、通常の運転操作パターンの一部の運転操作をエリア外で行う他のパターンを例外パターンとしてもよい。

　また、本実施の形態では本発明を実現するためのハードウェア構成、そのハードウェア構成による処理の一例を示しただけであり、本発明の実現するためのハードウェア構成や処理については他のものでもよい。例えば、ＩＴＳＥＣＵではなく、ナビゲーションＥＣＵで各学習や予測を行ってもよい。

　なお、本実施の形態では支援エリア進入後からチェック区間が終了するまで所定時間毎に減速予測情報を出力したが、減速予測情報を出力するタイミングは他のタイミングでもよく、例えば、チェック区間の終了時点に一度だけ減速予測情報を出力してもよい。

　本発明は、運転操作を支援する所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を求めるための車両用情報処理システムであって、所定のエリア内とエリア外とを跨ぐ運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定することにより、運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作がエリア外で行われた場合でも運転操作パターンを特定して運転操作の推奨位置を決定でき、ドライバに適したより高精度な支援を行うことができる。

　１…車両用情報処理システム、２…路車間通信装置、３…ナビゲーションシステム、４…ＣＡＮ、５…ＩＴＳＥＣＵ、５ａ，５ｂ…データベース、６…ＨＶＥＣＵ。

Claims

　運転操作を支援する所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を求めるための車両用情報処理システムであって、
　所定のエリア毎のドライバの運転操作情報と車両の位置情報とを紐付けて記憶する記憶手段と、
　前記記憶手段に記憶されている情報に基づいて所定のエリアの運転操作パターンを特定するパターン特定手段と、
　前記記憶手段に記憶されている情報に基づいて前記パターン特定手段で特定した運転操作パターンに応じて所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を決定する推奨位置決定手段と、
　を備え、
　前記パターン特定手段は、所定のエリア内とエリア外とを跨ぐ運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定することを特徴とする車両用情報処理システム。
　前記パターン特定手段は、所定のエリア内への進入時の運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定することを特徴とする請求項１に記載の車両用情報処理システム。
　前記パターン特定手段は、所定のエリア外への退出時の運転操作状態を考慮して運転操作パターンを特定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の車両用情報処理システム。
　前記パターン特定手段は、減速又は加速の通常の運転操作パターンに含まれる運転操作群のうちの一部の運転操作が所定のエリア内で行われていない場合には例外操作パターンと特定し、
　前記推奨位置決定手段は、前記パターン特定手段で例外操作パターンと特定した場合には例外操作パターンに応じて所定のエリアにおける運転操作の推奨位置を決定することを特徴とする請求項１～請求項３のいずれか１項に記載の車両用情報処理システム。