WO2023281725A1 - 運転支援システム、車載制御装置、運転支援方法、および、運転支援プログラム - Google Patents

Abstract

データベース化部（１５４）は、運転操作の特徴を表す特徴量と、走行地点と道路形状とを含む走行環境情報と、ドライバの属性および車両の車種情報を含むドライバ情報と、ドライバによる車両の運転経験の有無とを、ドライバ識別子に対応付けた運転状況データを運転状況データベース（１６０）に蓄積する。運転特性推定部（１５５）は、運転状況データベース（１６０）に基づいて、現在、車両を運転しているドライバの運転特性を推定する。データベース化部（１５４）は、運転状況データベース（１６０）に基づいて、対象ドライバによる対象車両の運転経験の有無を判定し、対象ドライバによる対象車両の運転経験が変更されたか否かを判定し、変更されたと判定されると、運転状況データベース（１６０）における対象ドライバによる対象車両の運転経験を更新する。

Description

運転支援システム、車載制御装置、運転支援方法、および、運転支援プログラム

　本開示は、運転支援システム、車載制御装置、運転支援方法、および、運転支援プログラムに関する。

　ドライバの運転操作の特徴量と、その運転操作が行われた車種に関する情報とを関連付ける技術がある。この技術は、自動運転あるいは運転支援の要素技術として検討されている。

　特許文献１は、ドライバの運転の特性に応じた運転操作の判定を適切に行うことを目的としている。特許文献１では、アクセルおよびブレーキの踏み込み方による加速度を測定し、その踏み込み方の判定範囲を決め、その範囲内にあるかどうかを判定している。その際に、ドライバの識別情報および車種を組み合わせることで、同一のドライバが異なる車両を運転する場合にも、適切に運転操作の判定を行うことができると開示されている。

特開２０２０－０４７０７２号公報

　特許文献１の技術では、ドライバの運転操作の特徴量と当該運転操作の行われた車種に関する情報を関連付けている。しかし、特許文献１の技術では、ドライバの運転経験が変化した場合にデータベースの更新を行うことができず、個人に適したサービスを提供できない。また、一個人のデータを対象にしているため、特定の車種に関する情報がデータベース上で不足した場合に、個人に適したサービスを提供できない。

　本開示では、ドライバが運転経験の乏しい車種を運転する状況、および、ドライバの運転経験が変化した場合、においても、ドライバ個人に対応した適切な運転支援を受けることを目的とする。

　本開示に係る運転支援システムは、
　車両を運転するドライバによる運転操作の特徴を表す特徴量と、前記ドライバが運転する前記車両が走行した走行地点と道路形状とを含む走行環境情報と、前記ドライバの属性および前記車両の車種情報を含むドライバ情報と、前記ドライバによる前記車両の運転経験の有無とを、前記ドライバを識別するドライバ識別子に対応付けた運転状況データを格納する運転状況データベースと、
　前記運転状況データベースに基づいて、現在、車両を運転しているドライバの運転特性を推定する運転特性推定部と、
　前記運転特性を推定する対象のドライバを対象ドライバとし、前記対象ドライバが現在運転している車両を対象車両として、前記運転状況データベースに基づいて、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験の有無を判定し、前記運転状況データベースを参照して、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験が変更されたか否かを判定し、変更されたと判定されると、前記運転状況データベースにおける前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験を更新するデータベース化部とを備える。

　本開示に係る運転支援システムによれば、ドライバが運転経験の乏しい車種を運転する状況、および、ドライバの運転経験が変化した場合、においても、ドライバ個人に対応した適切な運転支援を受けることができるという効果が得られる。

実施の形態１に係る運転支援システムの全体構成例を示す図。 実施の形態１に係る運転支援システムの車両における機能構成例を示す図。 実施の形態１に係る運転支援システムの車両の外部の各データベースにおける構成例を示す図。 実施の形態１に係る運転状況データベースのテーブルの一例を示す図。 実施の形態１に係る車載制御装置の構成例を示す図。 実施の形態１に係るデータベース化部の処理手順の例を示すフローチャート。 実施の形態１に係るデータベース化部の処理手順の例を示すフローチャート。 実施の形態１に係る運転特性推定部の処理手順の例を示すフローチャート。 実施の形態１の変形例に係る車載制御装置の構成例を示す図。 実施の形態２に係る運転支援システムの全体構成例を示す図。

　以下、本実施の形態について、図を用いて説明する。各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。

　実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１は、本実施の形態に係る運転支援システム５００の全体構成例を示す図である。
　図２は、本実施の形態に係る運転支援システム５００の車両１００における機能構成例を示す図である。
　図３は、本実施の形態に係る運転支援システム５００の車両１００の外部の各データベースにおける構成例を示す図である。
　図１から図３を用いて、運転支援システム５００の全体機能構成の例について説明する。

　運転支援システム５００は、車両１００を運転操作するドライバの運転特性を推定して運転支援に活用するシステムである。運転支援システム５００は、車両１００と、車種データベース１４０と、運転状況データベース１６０と、ドライバデータベース１９０とを備える。
　車種データベース１４０と運転状況データベース１６０とドライバデータベース１９０は、車両１００の外部に設けられている。

　車両１００は、運転支援が適用される車両本体である。
　車両１００は、運転操作検出部１１０と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）装置１２０と、ドライバ情報取得部１３０と、車載制御装置１５０と、運転支援部１７０と、車内環境検出部１８０とを備える。

＜運転操作検出部１１０＞
　運転操作検出部１１０は、車両１００に設けられた各種運転操作の操作態様を検出する運転操作検出手段である。
　運転操作検出部１１０は、アクセルセンサ１１１、ブレーキセンサ１１２、操舵角センサ１１３、慣性計測装置１１４、ミリ波レーダ１１５、および車載カメラ１１６を備える。
　アクセルセンサ１１１は、車両１００のドライバによるアクセルペダルの踏込み量を検出し、検出結果を車載制御装置１５０へ出力する。
　ブレーキセンサ１１２は、車両１００のドライバによるブレーキペダルの踏込み量を検出し、検出結果を車載制御装置１５０へ出力する。
　操舵角センサ１１３は、車両１００のドライバによるステアリングの操作角度を検出し、検出結果を車載制御装置１５０へ出力する。
　慣性計測装置１１４は、３軸加速度センサと３軸角速度センサを備える。慣性計測装置１１４は、車両１００のドライバによるアクセルペダル、ブレーキペダル、およびステアリングの操作により車両１００に生じる３軸加速度と３軸角速度を検出し、検出結果を車載制御装置１５０へ出力する。
　ミリ波レーダ１１５は、ミリ波帯の電波を用いて車両１００の進行方向前方を走行する前方車両との車間距離、相対速度、および角度を検出し、検出結果を車載制御装置１５０へ出力する。
　車載カメラ１１６は、車両１００の周辺の環境を撮像して、車載制御装置１５０へ出力する。

＜ＧＰＳ装置１２０＞
　ＧＰＳ装置１２０は、車両１００の絶対位置、すなわち緯度経度を検出し、検出結果を車載制御装置１５０へ出力する。

＜ドライバ情報取得部１３０＞
　ドライバ情報取得部１３０は、車両１００のドライバの属性および車両１００の車種情報を含むドライバ情報を取得する。ドライバ情報には、ドライバの属性としてドライバの年齢、性別、車両１００の運転歴が含まれる。また、ドライバ情報には、車両１００の車種情報が含まれる。ドライバ情報取得部１３０は、車両１００のドライバの年齢、性別、および車両１００の運転歴と、車両１００の車種情報とを含むドライバ情報を、車両１００が起動した時点で取得して、車載制御装置１５０へ出力する。
　ドライバ情報取得部１３０は、ドライバの年齢、性別、および車両１００の運転歴を、車両１００の外部に設けられたドライバデータベース１９０に格納されているデータから取得する。ドライバ情報取得部１３０は、ドライバデータベース１９０に格納されているデータから、車両１００のドライバに該当する情報を取得する。
　また、ドライバ情報取得部１３０は、車種情報として、車両１００の外部に設けられた車種データベース１４０に格納されている操作方法、駆動方式、分類、および型式といった車両１００に該当する情報を取得する。
　操作方法には、例えば、マニュアルトランスミッション、あるいは、オートマチックトランスミッションといった種別がある。駆動方式には、例えば、４Ｗｈｅｅｌ　Ｄｒｉｖｅ、フロントエンジンフロントドライブ、フロントエンジンリアドライブ、ミッドエンジンリヤドライブ、あるいは、リヤエンジンリヤドライブといった種別がある。分類には、例えば、軽自動車、小型自動車、あるいは、普通自動車といった種別がある。

＜車種データベース１４０＞
　車種データベース１４０は、車種情報として操作方法、駆動方式、分類、および型式といった静的情報を格納するデータベースである。車種データベース１４０は、ドライバ情報取得部１３０からの問い合わせに対して、車両１００に該当する車種情報を出力する。

＜車載制御装置１５０＞
　車載制御装置１５０は、システム制御部１５１、特徴量算出部１５２、走行環境判定部１５３、データベース化部１５４、および運転特性推定部１５５を備える。
　以下に、車載制御装置１５０の各構成部について説明する。

＜＜システム制御部１５１＞＞
　システム制御部１５１は、運転操作検出部１１０から入力される各センサの検出結果に基づき、エンジン、ブレーキ、ターンランプ、およびステアリングといった各種車載機器を制御する。運転操作検出部１１０から入力される各センサの検出結果は、車両１００のドライバによる各種運転操作の操作態様を示すデータである。各センサとは、アクセルセンサ１１１、ブレーキセンサ１１２、操舵角センサ１１３、慣性計測装置１１４、ミリ波レーダ１１５、および車載カメラ１１６の各々を指す。

＜＜特徴量算出部１５２＞＞
　特徴量算出部１５２は、車両１００を運転するドライバによる運転操作の特徴を表す特徴量を算出する。特徴量算出部１５２は、運転操作検出部１１０から入力される各センサの検出結果に基づき、車両１００のドライバの運転操作の特徴量を算出してデータベース化部１５４に出力する。

＜＜走行環境判定部１５３＞＞
　走行環境判定部１５３は、ＧＰＳ装置１２０から入力される絶対位置の検出結果に基づき、車両１００が走行した走行地点と走行した道路形状を判定する。そして、走行環境判定部１５３は、ドライバが運転する車両１００が走行した走行地点と道路形状とを含む走行環境情報を生成し、走行環境情報をデータベース化部１５４に出力する。走行地点は、緯度経度が示す地点とする。走行した道路の形状は、例えば連続して取得した走行地点間を直線で結んだ際の形状から、直進、右左折、カーブといった道路の形状を判定する。

＜＜データベース化部１５４＞＞
　データベース化部１５４は、運転操作の特徴量、走行環境情報、車両１００のドライバ情報、および、車内環境情報を取得し、これらの情報を対応付けて、車両１００の外部に設けられた運転状況データベース１６０に登録する。
　運転操作の特徴量は、特徴量算出部１５２により入力される。
　走行環境情報は、走行環境判定部１５３から入力される。
　車両１００のドライバ情報は、ドライバ情報取得部１３０から入力される。車両１００のドライバ情報には、車両１００のドライバの年齢、性別、車両１００の運転歴、および車種情報が含まれる。
　車内環境情報は、後述する車内環境検出部１８０から入力される。車内環境情報は、ドライバによる車両１００内の設定状態を表す情報である。車両１００の車内環境情報には、シートポジション、ハンドルポジション、およびミラーポジションが含まれる。

　ドライバの運転操作では、共通または類似する走行環境において運転操作の特徴量が共通する傾向にある。一方、走行環境が相違する場合には運転操作の特徴量は相違する傾向にある。このため、データベース化部１５４は、運転操作の特徴量と、走行環境情報に含まれる走行地点と道路形状とを対応付ける。
　また、ドライバの運転操作では、共通または類似する走行環境では運転操作の特徴量が共通する傾向にある。一方、運転操作を実施する車種が相違する場合には、たとえ走行環境が共通または類似していても運転操作の特徴量は相違する傾向にある。このため、運転操作の特徴量と、車両１００のドライバの年齢、性別、車両１００の運転歴、および車両１００の車種情報を含むドライバ情報とを対応付ける。

　運転特性推定部１５５においては、ドライバと車種の組合せ毎に運転状況データベース１６０からデータを参照することを想定している。このため、ドライバ毎に固有の識別子を割り振り、この識別子が前述の運転状況データベース１６０に登録する情報に付与される。識別子はドライバを識別するものである。ドライバ毎に固有の識別子は、例えばドライバ１～ドライバＮといった識別番号である。

　また、データベース化部１５４は、運転状況データベース１６０に格納されているデータから、ドライバ本人が登録したデータでかつドライバ情報と走行環境情報とが、共通または類似したデータを参照し、車両１００に対するドライバの運転経験の有無を判定する。データベース化部１５４は、例えば参照できたデータ数を基にして、運転経験の有無を判定する。運転経験が有りと判定された場合には運転経験があることを意味する情報、運転経験が無いと判定された場合には運転経験が無いことを意味する情報を、前述の運転状況データベース１６０に登録する情報に付与する。例えば経験が有る場合は１、経験が無い場合は０の値を示す情報（以降、運転経験フラグ）を付与する。

　また、一方で運転状況データベース１６０に格納されているデータと、前述の運転状況データベース１６０に登録する情報のうち、前述した運転経験フラグを参照して比較し、車両１００に対するドライバの運転経験の有無に変更があるか判定する。運転経験に変更有りと判定された場合には、運転状況データベース１６０に格納されているデータに付与されている運転経験の有無に関する情報を更新する。例えば運転経験が有りに変更された場合は、経験が無い場合の０の値から経験が有る場合の１の値に更新し、運転経験が無しに変更された場合は、経験が有る場合の１の値から経験が無い場合の０の値に更新する。

＜＜運転特性推定部１５５＞＞
　運転特性推定部１５５は、運転状況データベース１６０に基づいて、現在、車両１００を運転しているドライバの運転特性を推定する処理を行う。運転特性とは、ドライバ間で見られる加減速、操舵の度合いおよびタイミング、あるいは、前方車両との間で維持する車間距離といった個人差である。
　運転特性推定部１５５は、推定の対象となる車両１００のドライバについて、運転操作の特徴量、走行環境情報、および車両１００のドライバのドライバ情報の取得結果を取得する。運転特性推定部１５５は、走行環境情報、および、車両１００のドライバ情報を抽出条件として、運転状況データベース１６０を参照する。具体的には、運転特性推定部１５５は、上記抽出条件に基づき、運転状況データベース１６０に格納されているドライバ本人が登録した共通または類似したデータを参照する。このとき、運転特性推定部１５５は、データベース化部１５４にて付与される、ドライバ毎に固有の識別子を用いて、ドライバ本人であるか判断する。

　運転特性推定部１５５は、参照したデータから、推定の対象となる車両１００のドライバの現在運転している車両に該当するデータ数が運転特性推定のモデル構築に十分であるか判定を行う。十分と判定された場合には、運転特性推定部１５５は、車両１００のドライバ本人のデータを用いて運転特性の推定モデルを構築する。十分でないと判定された場合には、運転特性推定部１５５は、運転状況データベース１６０に格納されているデータから、他のドライバが登録した類似または共通したデータを参照し、データにおける特徴量の項目を用いて運転特性の推定モデルを構築する。運転特性推定部１５５は、構築したモデルに対して、特徴量算出部１５２から入力される運転操作の特徴量を入力として運転特性の推定を実施し、推定結果を運転支援部１７０に出力する。

＜運転状況データベース１６０＞
　図４は、本実施の形態に係る運転状況データベース１６０のテーブルの一例を示す図である。
　運転状況データベース１６０は、車両１００の外部に設けられたデータベースであり、データベース化部１５４から入力される、運転操作の特徴量、走行地点と道路形状とを含む走行環境情報、車両１００のドライバの年齢、性別、車両１００の運転歴、車両１００の車種情報を格納する。また、運転状況データベース１６０は、ドライバによる車両の運転経験の有無が、運転経験フラグにより設定されている。また、データベース化部１５４は、車内環境検出部１８０から入力される車内環境情報もドライバ情報として運転状況データベース１６０に登録する。
　運転状況データベース１６０は、運転特性推定部１５５の指示に応じて、運転特性推定処理の対象となるデータを運転特性推定部１５５に対して出力する。

　図４では、ドライバ情報に含まれる型式から車種を判定して車種毎にテーブルを分割し、データを格納している。各項目について説明すると、「道路形状」は、走行環境判定部１５３から入力される道路形状の判定結果が格納される。また、「識別子」は、データベース化部１５４で割り振られる、ドライバ毎に固有の識別子が格納される。また一方、「地点（緯度経度）」は、走行環境判定部１５３から入力される走行地点（緯度経度）が格納される。また一方、「特徴量」は、特徴量算出部１５２から入力される運転操作の特徴量の算出結果が格納される。また一方、「ドライバ情報」は、ドライバ情報取得部１３０から入力される車両１００のドライバの年齢、性別、車両１００の運転歴の取得結果、車内環境検出部１８０から入力される、シートポジション、ハンドルポジション、ミラーポジションの検出結果が格納される。また一方、「運転経験フラグ」は、データベース化部１５４で付与される運転経験フラグが格納される。

＜運転支援部１７０＞
　運転支援部１７０は、運転特性推定部１５５から入力される運転特性の推定結果を基にして、運転特性に対応した運転支援を行う。例えばＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｃｒｕｉｓｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ）では、ドライバが頻度高く維持する車間距離を保つと同時に、ドライバの加減速操作の緩急を再現する制御を行う。また、ＬＫＡ（Ｌａｎｅ　Ｋｅｅｐｉｎｇ　Ａｓｓｉｓｔ）では個人が頻度高く維持する、道路における横位置を制御する。また一方、ドライバが車両１００の乗車が２回目以降である場合には、データベースから車両１００のドライバが設定したシートポジション、ハンドルポジション、ミラーポジションの情報を参照して、シート、ハンドル、ルームミラー、サイドミラーの位置調整を、車載制御装置１５０がドライバ情報取得部１３０から入力を受けた時点で実施する。２回目以降の乗車であるかの判定は、運転状況データベース１６０に、車両１００に対するドライバのシートポジション、ハンドルポジション、ミラーポジションに関する情報が登録されているか否かで判定する。

＜車内環境検出部１８０＞
　車内環境検出部１８０は、車両１００に設けられた、シート、ハンドル、ミラーといった車内環境の位置情報を検出して、車載制御装置１５０へ出力する車内環境検出部である。車内環境の情報として、車両１００のドライバが設定したシートポジション、ハンドルポジション、ルームミラーとサイドミラーを含むミラーポジションを検出する。

＜ドライバデータベース１９０＞
　ドライバデータベース１９０は、車両１００の外部に設けられた、ドライバの年齢、性別、車両１００の運転歴を格納するデータベースであり、ドライバ情報取得部１３０からの問い合わせに対して、車両１００を運転するドライバに該当する情報を出力する。

　図５は、本実施の形態に係る車載制御装置１５０の構成例を示す図である。
　車載制御装置１５０は、コンピュータである。車載制御装置１５０は、プロセッサ９１０を備えるとともに、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、出力インタフェース９４０、および通信装置９５０といった他のハードウェアを備える。プロセッサ９１０は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

　車載制御装置１５０は、機能要素として、システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５と記憶部１５６とを備える。記憶部１５６には、第１閾値５６０と第２閾値５６１が記憶される。

　システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５の機能は、ソフトウェアにより実現される。記憶部１５６は、メモリ９２１に備えられる。なお、記憶部１５６は、補助記憶装置９２２に備えられていてもよいし、メモリ９２１と補助記憶装置９２２に分散して備えられていてもよい。

　プロセッサ９１０は、運転支援プログラムを実行する装置である。運転支援プログラムは、システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５の機能を実現するプログラムである。また、運転支援プログラムには、
　プロセッサ９１０は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ９１０の具体例は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）である。

　メモリ９２１は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ９２１の具体例は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、あるいはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）である。
　補助記憶装置９２２は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置９２２の具体例は、ＨＤＤである。また、補助記憶装置９２２は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣＦ、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬の記憶媒体であってもよい。なお、ＨＤＤは、Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅの略語である。ＳＤ（登録商標）は、Ｓｅｃｕｒｅ　Ｄｉｇｉｔａｌの略語である。ＣＦは、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）の略語である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋの略語である。

　入力インタフェース９３０は、マウス、キーボード、あるいはタッチパネルといった入力装置と接続されるポートである。入力インタフェース９３０は、具体的には、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）端子である。なお、入力インタフェース９３０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）と接続されるポートであってもよい。

　出力インタフェース９４０は、ディスプレイといった出力機器のケーブルが接続されるポートである。出力インタフェース９４０は、具体的には、ＵＳＢ端子またはＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ　Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子である。ディスプレイは、具体的には、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）である。出力インタフェース９４０は、表示器インタフェースともいう。

　通信装置９５０は、レシーバとトランスミッタを有する。通信装置９５０は、ＬＡＮ、インターネット、あるいは電話回線といった通信網に接続している。通信装置９５０は、具体的には、通信チップまたはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｃａｒｄ）である。

　運転支援プログラムは、車載制御装置１５０において実行される。運転支援プログラムは、プロセッサ９１０に読み込まれ、プロセッサ９１０によって実行される。メモリ９２１には、運転支援プログラムだけでなく、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。プロセッサ９１０は、ＯＳを実行しながら、運転支援プログラムを実行する。運転支援プログラムおよびＯＳは、補助記憶装置９２２に記憶されていてもよい。補助記憶装置９２２に記憶されている運転支援プログラムおよびＯＳは、メモリ９２１にロードされ、プロセッサ９１０によって実行される。なお、運転支援プログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。

　車載制御装置１５０は、プロセッサ９１０を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、運転支援プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ９１０と同じように、運転支援プログラムを実行する装置である。

　運転支援プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、または、プロセッサ９１０内のレジスタあるいはキャッシュメモリに記憶される。

　システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５の各部の「部」を「回路」、「工程」、「手順」、「処理」、あるいは「サーキットリー」に読み替えてもよい。運転支援プログラムは、システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５を、コンピュータに実行させる。計測処理と成分抽出処理と特徴量抽出処理と登録処理と比較処理の「処理」を「プログラム」、「プログラムプロダクト」、「プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体」、または「プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体」に読み替えてもよい。また、運転支援方法は、車載制御装置１５０が運転支援プログラムを実行することにより行われる方法である。
　運転支援プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納されて提供されてもよい。また、運転支援プログラムは、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
　次に、本実施の形態に係る車載制御装置１５０の動作について説明する。車載制御装置１５０の動作手順は、運転支援方法に相当する。また、車載制御装置１５０の動作を実現するプログラムは、運転支援プログラムに相当する。

　図６および図７は、本実施の形態に係るデータベース化部１５４の処理手順の例を示すフローチャートである。

　以下の説明において、運転特性を推定する対象のドライバを対象ドライバとし、対象ドライバが現在運転している車両を対象車両とする。対象車両は、車両１００とする。
　データベース化部１５４は、運転状況データベース１６０に基づいて、対象ドライバによる対象車両の運転経験の有無を判定する。そして、データベース化部１５４は、運転状況データベース１６０を参照して、対象ドライバによる対象車両の運転経験が変更されたか否かを判定する。変更されたと判定されると、データベース化部１５４は、運転状況データベース１６０における対象ドライバによる対象車両の運転経験を更新する。
　具体的には、以下のとおりである。

　ステップＳ１０１において、データベース化部１５４は、特徴量算出部１５２から、車両１００を運転する対象ドライバの運転操作の特徴量を取得する。
　ステップＳ１０２において、データベース化部１５４は、走行環境判定部１５３から、対象ドライバが運転する車両１００における走行環境情報を取得する。走行環境情報には、走行地点と道路環境が含まれる。
　ステップＳ１０３において、データベース化部１５４は、ドライバ情報取得部１３０から、対象ドライバの属性、車両１００の車種情報、および車内環境情報を含むドライバ情報を取得する。
　ドライバ情報には、車両１００のドライバの年齢、性別、車両１００の運転歴、および車種情報に加え、車両１００の車内環境情報も含めることとする。

　次に、データベース化部１５４は、運転状況データベース１６０に蓄積されている運転状況データを用いて、対象ドライバによる車両１００の運転経験の有無を判定する。また、データベース化部１５４は、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データに判定結果である運転経験の有無を設定する。
　具体的には、以下のとおりである。

　ステップＳ１０４において、データベース化部１５４は、運転操作の特徴量、走行環境情報、および、ドライバ情報を用いて、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データを生成する。車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データには、対象ドライバの識別子が付与される。新規ドライバの場合は新たな識別子を対応付けした情報に付与する。一方、運転状況データベース１６０に登録済みのドライバの場合は、データベース化部１５４は、既存の識別子を対応付けした情報に付与する。
　データベース化部１５４は、運転状況データベース１６０に蓄積されている運転状況データから、対象ドライバに対応しており、かつ、ドライバ情報と走行環境情報とが車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データと共通または類似する運転状況データを抽出する。言い換えると、データベース化部１５４は、運転状況データベース１６０に格納されている運転状況データから、ドライバ本人が登録した運転状況データでかつドライバ情報と走行環境情報とが共通または類似した運転状況データを参照する。

　ステップＳ１０５において、データベース化部１５４は、車両１００に対するドライバの運転経験の有無を判定する。例えば、データベース化部１５４は、抽出した運転状況データの数に基づいて、対象ドライバによる車両１００の運転経験の有無を判定する。具体的には、データベース化部１５４は、抽出した運転状況データの数が第１閾値以上であるか否かを判定し、第１閾値以上であれば対象ドライバによる車両１００の運転経験は有ると判定し、第１閾値以上でなければ対象ドライバによる車両１００の運転経験は無いと判定する。
　運転経験が有ると判定された場合は、ステップＳ１０６に進む。運転経験が無いと判定された場合は、ステップＳ１０７に進む。

　ステップＳ１０６において、データベース化部１５４は、運転経験が有ることを意味する情報をステップＳ１０４で生成した、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データに付与する。例えば、データベース化部１５４は、経験が有る場合は１の値を示す情報を、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データの運転経験フラグに付与する。

　ステップＳ１０７において、データベース化部１５４は、運転経験が無いことを意味する情報をステップＳ１０４で生成した、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データに付与する。例えば、データベース化部１５４は、経験が無い場合は０の値を示す情報を、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データの運転経験フラグに付与する。

　次に、データベース化部１５４は、対象ドライバによる車両１００の運転経験が変更されたか否かを判定し、変更されたと判定されると、運転状況データベース１６０における対象ドライバによる車両１００の運転経験を更新する。
　具体的には、以下のとおりである。

　ステップＳ１０８において、データベース化部１５４は、ステップＳ１０４で生成した、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データの運転経験フラグと、運転状況データベース１６０に格納されている車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データの運転経験フラグとを比較する。データベース化部１５４は、比較結果により、車両１００に対する対象ドライバの運転経験の有無に変更があるか否かを判定する。具体的には、データベース化部１５４は、データの運転状況データベース１６０に登録するデータと共通または類似した、運転状況データベース１６０に格納されているデータの運転経験フラグと、運転状況データベース１６０に登録するデータの運転経験フラグを比較する。
　ステップＳ１０９において、データベース化部１５４は、車両１００に対するドライバの運転経験の有無に変更があるか否かを判定する。
　運転経験の有無に変更ありと判定されると、ステップＳ１１０に進む。運転経験の有無に変更なしと判定されると、ステップＳ１１１に進む。

　ステップＳ１１０において、データベース化部１５４は、運転状況データベース１６０に格納されているデータに付与されている運転経験の有無に関する情報を更新する。例えば、データベース化部１５４は、運転経験が有りに変更された場合は、経験が無い場合の０の値から経験が有る場合の１の値に更新する。また、データベース化部１５４は、運転経験が無しに変更された場合は、経験が有る場合の１の値から経験が無い場合の０の値に更新する。

　ステップＳ１１１において、データベース化部１５４は、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データに運転経験の有無を設定した後に、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データを運転状況データベース１６０に蓄積する。

　上記の処理では、ステップＳ１０４において、現在の車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データを生成し、ステップ１０５からステップＳ１０７において、その運転状況データの運転経験フラグに値を設定している。
　しかし、ステップＳ１０４では、運転状況データを生成せず、ステップ１０５からステップＳ１０７において、運転経験の判定結果を対象ドライバの特徴量に対応付けて設定してもよい。

　その場合は、以下のような処理を行う。
　ステップＳ１１０で運転状況データベース１６０を更新した後、データベース化部１５４は、ステップＳ１０１、ステップＳ１０２、およびステップＳ１０３で取得した情報を、運転状況データベース１６０上で同じタプルになるように対応付けて、運転状況データを生成する。具体的には、データベース化部１５４は、運転操作の特徴量の算出結果と、走行地点と道路形状の判定結果と、ドライバ情報とを、運転状況データベース１６０上で同じタプルになるように対応付ける。

　そして、次に、データベース化部１５４は、ステップＳ１１１で対応付けした情報に、ドライバ毎に固有の識別子を割り振って付与する。例えば、データベース化部１５４は、ステップＳ１０３で取得したドライバ情報と運転状況データベース１６０に格納されているデータとを比較して、新規ドライバの場合は新たな識別子を運転状況データに付与する。一方、運転状況データベース１６０に登録済みのドライバの場合は、データベース化部１５４は、既存の識別子を運転状況データに付与する。
　そして、ステップＳ１１１において、データベース化部１５４は、識別子が付与された運転状況データを、運転状況データベース１６０に登録する。

　図８は、本実施の形態に係る運転特性推定部１５５の処理手順の例を示すフローチャートである。

　運転特性推定部１５５は、運転状況データベース１６０から、ドライバ情報に含まれる車種情報と走行環境情報とが、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データと共通または類似する運転状況データを抽出する。運転特性推定部１５５は、抽出した運転状況データに基づいて、車両１００を運転している対象ドライバの運転特性を推定する。

　運転特性推定部１５５は、運転状況データベース１６０から、対象ドライバに対応しており、かつ、ドライバ情報に含まれる車種情報と走行環境情報とが、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データと共通または類似する運転状況データを抽出する。運転特性推定部１５５は、抽出した運転状況データの数が第２閾値５６１以上であるか否かを判定し、第２閾値５６１以上であれば、抽出した運転状況データを用いて運転特性を推定するためのモデルを生成する。
　一方、抽出した運転状況データの数が第２閾値５６１以上でなければ、運転特性推定部１５５は、対象ドライバ以外のドライバに対応しており、かつ、ドライバ情報に含まれる車種情報と走行環境情報とが、車両１００を運転する対象ドライバにおける運転状況データと共通または類似しており、かつ、データベース化部１５４において車両１００に対する運転経験が有ることを意味する情報が付与された運転状況データを抽出する。そして、運転特性推定部１５５は、抽出した運転状況データを用いて運転特性を推定するためのモデルを生成する。

　具体的には、以下のとおりである。

　ステップＳ２０１において、運転特性推定部１５５は、特徴量算出部１５２から、車両１００を運転する対象ドライバの運転操作の特徴量を取得する。
　ステップＳ２０２において、運転特性推定部１５５は、走行環境判定部１５３から、対象ドライバが運転する車両１００における走行環境情報を取得する。走行環境情報には、走行地点と道路環境が含まれる。
　ステップＳ２０３において、運転特性推定部１５５は、ドライバ情報取得部１３０から、対象ドライバの属性、車両１００の車種情報、および車内環境情報を含むドライバ情報を取得する。
　上述したように、ドライバ情報には、車両１００のドライバの年齢、性別、車両１００の運転歴、および車種情報に加え、車両１００の車内環境も含めることとする。

　ステップＳ２０４において、運転特性推定部１５５は、ステップＳ２０１、ステップＳ２０２、およびステップＳ２０３で取得した情報を関連付けて、運転状況データを生成する。

　ステップＳ２０５およびステップＳ２０６において、運転特性推定部１５５は、推定の対象となる車両１００のドライバが現在運転している車両に該当するデータの数が、運転特性推定のモデル構築に十分であるか判定を行う。
　具体的には、運転特性推定部１５５は、走行地点と道路形状の判定結果、および、ドライバ情報を抽出条件として、運転状況データベース１６０に格納されているドライバ本人が登録した共通または類似したデータを参照する。このとき、ドライバ本人のデータであるかの判定は、データベース化部１５４にて付与されるドライバ毎に固有の識別子を用いて判断する。
　運転特性推定部１５５は、参照したデータから、データ数が十分と判定された場合には、ステップＳ２０８に進む。一方、データ数が十分でないと判定された場合には、ステップＳ２０７に進む。

　ステップＳ２０８において、運転特性推定部１５５は、運転状況データベース１６０に格納されているデータから、車両１００のドライバ本人のデータを参照する。

　ステップＳ２０７において、運転特性推定部１５５は、運転状況データベース１６０に格納されているデータから、他のドライバが登録した類似または共通したデータを参照する。

　ステップＳ２０９において、運転特性推定部１５５は、ステップＳ２０５からステップＳ２０８で参照したデータにおける特徴量の項目を用いて、ドライバが現在乗車している車両の運転特性推定モデルを構築する。
　ステップＳ２１０において、運転特性推定部１５５は、ステップＳ２０９で構築した運転特性推定モデルに対して、特徴量算出部１５２から入力される運転操作の特徴量の算出結果を入力として運転特性の推定を実施する。運転特性推定部１５５は、運転特性の推定結果を運転支援部１７０に出力する。

　＊＊＊他の構成＊＊＊
　本実施の形態では、システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５の機能がソフトウェアで実現される。変形例として、システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５の機能がハードウェアで実現されてもよい。
　具体的には、車載制御装置１５０は、プロセッサ９１０に替えて電子回路９０９を備える。

　図９は、本実施の形態の変形例に係る車載制御装置１５０の構成例を示す図である。
　電子回路９０９は、システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５の機能を実現する専用の電子回路である。電子回路９０９は、具体的には、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、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、または、ＦＰＧＡである。ＧＡは、Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙの略語である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙの略語である。

　システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５の機能は、１つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。

　別の変形例として、システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。また、システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５の一部またはすべての機能がファームウェアで実現されてもよい。

　プロセッサと電子回路の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。つまり、システム制御部１５１と特徴量算出部１５２と走行環境判定部１５３とデータベース化部１５４と運転特性推定部１５５の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。

＊＊＊本実施の形態の効果の説明＊＊＊
　以上のように、本実施の形態に係る運転支援システムによれば、ドライバが運転経験の乏しい車種を運転する状況、および、ドライバの運転経験が変化した場合、においても、ドライバ個人に対応した適切な運転支援を受けることができるという効果が得られる。

　実施の形態２．
　本実施の形態では、主に、実施の形態１と異なる点および実施の形態１に追加する点について説明する。
　本実施の形態において、実施の形態１と同様の機能を有する構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１０は、本実施の形態２に係る運転支援システム５００の全体構成例を示す図である。
　本実施の形態では、ドライバ情報取得部１３０は、デジタルキー２００を介して、車種データベース１４０およびドライバデータベース１９０からデータを取得する。
　その他の構成部の機能については実施の形態１と同様である。

　ドライバ情報取得部１３０は、車両１００のドライバの年齢、性別、車両１００の運転歴、および車種情報を、車両１００が起動した時点で取得して、車載制御装置１５０へ出力する。
　ドライバ情報取得部１３０は、車両１００のドライバの年齢、性別、および車両１００の運転歴を、車両１００の外部に設けられたドライバデータベース１９０に格納されているデータから、デジタルキー２００を介して取得する。ドライバ情報取得部１３０は、ドライバデータベース１９０に格納されているデータから、車両１００のドライバに該当する情報を、デジタルキー２００を介して取得する。
　また、ドライバ情報取得部１３０は、車種情報として、車両１００の外部に設けられた車種データベース１４０に格納されている操作方法、駆動方式、分類、および型式といった車両１００に該当する情報を、デジタルキー２００を介して取得する。

　デジタルキー２００は、ドライバが所持する車両１００のデジタルキーである。車両１００が起動した時点で動作するドライバ情報取得部１３０に対して、車両１００のドライバの年齢、性別、車両１００の運転歴、車種情報を車種データベース１４０、ドライバデータベース１９０から取得して出力する。デジタルキーの一例として、車両１００がカーシェアリングサービスやレンタカーサービスにより貸し出される車両の場合には、スマートフォンやスマートウォッチ等の通信機能を有するデバイスがデジタルキーとなって、ドライバは車両１００を利用する。

＊＊＊本実施の形態の効果の説明＊＊＊
　以上のように、本実施の形態に係る運転支援システムの適用先として、カーシェアリングサービスあるいはレンタカーサービスが挙げられる。特に、今後カーシェアリングサービスの普及に伴って、ドライバが異なる車種を利用する機会が増加することが想定される。
　以上のように、本実施の形態に係る運転支援システムによれば、ドライバ情報取得部１３０が、デジタルキー２００を介してデータベースから運転操作を行う車種情報を含んだドライバ情報を取得する。デジタルキー２００は、車両１００がカーシェアリングサービスあるいはレンタカーサービスにより貸し出される車両の場合に、サービス利用者、すなわちドライバのスマートフォンあるいはスマートウォッチといった機器の通信機能を有するデバイスがデジタルキーとなる。

　以上の実施の形態１および２では、運転支援システムの各部を独立した機能ブロックとして説明した。しかし、運転支援システムの構成は、上述した実施の形態のような構成でなくてもよい。運転支援システムの機能ブロックは、上述した実施の形態で説明した機能を実現することができれば、どのような構成でもよい。また、運転支援システムは、１つの装置でなく、複数の装置から構成されたシステムでもよい。
　また、実施の形態１および２のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらの実施の形態のうち、１つの部分を実施しても構わない。その他、これら実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
　すなわち、実施の形態１および２では、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

　なお、上述した実施の形態は、本質的に好ましい例示であって、本開示の範囲、本開示の適用物の範囲、および本開示の用途の範囲を制限することを意図するものではない。上述した実施の形態は、必要に応じて種々の変更が可能である。

　１００　車両、１１０　運転操作検出部、１１１　アクセルセンサ、１１２　ブレーキセンサ、１１３　操舵角センサ、１１４　慣性計測装置、１１５　ミリ波レーダ、１１６　車載カメラ、１２０　ＧＰＳ装置、１３０　ドライバ情報取得部、１４０　車種データベース、１５０　車載制御装置、１５１　システム制御部、１５２　特徴量算出部、１５３　走行環境判定部、１５４　データベース化部、１５５　運転特性推定部、１５６　記憶部、５６０　第１閾値、５６１　第２閾値、１６０　運転状況データベース、１７０　運転支援部、１８０　車内環境検出部、１９０　ドライバデータベース、２００　デジタルキー、５００　運転支援システム、９０９　電子回路、９１０　プロセッサ、９２１　メモリ、９２２　補助記憶装置、９３０　入力インタフェース、９４０　出力インタフェース、９５０　通信装置。

Claims (11)

1. 　車両を運転するドライバによる運転操作の特徴を表す特徴量と、前記ドライバが運転する前記車両が走行した走行地点と道路形状とを含む走行環境情報と、前記ドライバの属性および前記車両の車種情報を含むドライバ情報と、前記ドライバによる前記車両の運転経験の有無とを、前記ドライバを識別するドライバ識別子に対応付けた運転状況データを格納する運転状況データベースと、
   　前記運転状況データベースに基づいて、現在、車両を運転しているドライバの運転特性を推定する運転特性推定部と、
   　前記運転特性を推定する対象のドライバを対象ドライバとし、前記対象ドライバが現在運転している車両を対象車両として、前記運転状況データベースに基づいて、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験の有無を判定し、前記運転状況データベースを参照して、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験が変更されたか否かを判定し、変更されたと判定されると、前記運転状況データベースにおける前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験を更新するデータベース化部と
   を備える運転支援システム。
2. 　前記データベース化部は、
   　前記対象車両を運転する前記対象ドライバの前記特徴量と、前記対象ドライバが運転する前記対象車両における前記走行環境情報と、前記対象ドライバの属性および前記対象車両の車種情報を含む前記ドライバ情報とを取得し、前記対象車両を運転する前記対象ドライバにおける運転状況データを生成し、前記運転状況データベースに蓄積されている運転状況データを用いて、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験の有無を判定するとともに、前記対象車両を運転する前記対象ドライバにおける運転状況データに判定結果である運転経験の有無を設定する請求項１に記載の運転支援システム。
3. 　前記データベース化部は、
   　前記運転状況データベースに蓄積されている運転状況データから、前記対象ドライバに対応しており、かつ、前記ドライバ情報と前記走行環境情報とが前記対象車両を運転する前記対象ドライバにおける運転状況データと共通または類似する運転状況データを抽出し、抽出した運転状況データの数に基づいて、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験の有無を判定する請求項２に記載の運転支援システム。
4. 　前記データベース化部は、
   　前記対象車両を運転する前記対象ドライバにおける運転状況データに運転経験の有無を設定した後に、前記対象車両を運転する前記対象ドライバにおける運転状況データを前記運転状況データベースに蓄積する請求項２または請求項３に記載の運転支援システム。
5. 　前記運転特性推定部は、
   　前記運転状況データベースから、前記ドライバ情報に含まれる前記車種情報と前記走行環境情報とが、前記対象車両を運転する前記対象ドライバにおける運転状況データと共通または類似する運転状況データを抽出し、抽出した運転状況データに基づいて、前記対象車両を運転している前記対象ドライバの運転特性を推定する請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の運転支援システム。
6. 　前記運転特性推定部は、
   　前記運転状況データベースから、前記対象ドライバに対応しており、かつ、前記ドライバ情報に含まれる前記車種情報と前記走行環境情報とが、前記対象車両を運転する前記対象ドライバにおける運転状況データと共通または類似する運転状況データを抽出し、抽出した運転状況データの数が第２閾値以上であるか否かを判定し、第２閾値以上であれば、抽出した運転状況データを用いて前記運転特性を推定するためのモデルを生成する請求項５に記載の運転支援システム。
7. 　前記運転特性推定部は、
   　前記抽出した運転状況データの数が第２閾値以上でなければ、前記対象ドライバ以外のドライバに対応しており、かつ、前記ドライバ情報に含まれる前記車種情報と前記走行環境情報とが、前記対象車両を運転する前記対象ドライバにおける運転状況データと共通または類似しており、かつ、前記データベース化部において前記対象車両に対する運転経験が有ることを意味する情報が付与された運転状況データを抽出し、抽出した運転状況データを用いて前記運転特性を推定するためのモデルを生成する請求項６に記載の運転支援システム。
8. 　前記ドライバ情報には、ドライバによる車両内の設定状態を表す車内環境情報が含まれる請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の運転支援システム。
9. 　車両を運転するドライバによる運転操作の特徴を表す特徴量と、前記ドライバが運転する前記車両が走行した走行地点と道路形状とを含む走行環境情報と、前記ドライバの属性および前記車両の車種情報を含むドライバ情報と、前記ドライバによる前記車両の運転経験の有無とを、前記ドライバを識別するドライバ識別子に対応付けた運転状況データを運転状況データベースに蓄積するデータベース化部と、
   　前記運転状況データベースに基づいて、現在、車両を運転しているドライバの運転特性を推定する運転特性推定部と
   を備え、
   　前記データベース化部は、
   　前記運転特性を推定する対象のドライバを対象ドライバとし、前記対象ドライバが現在運転している車両を対象車両として、前記運転状況データベースに基づいて、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験の有無を判定し、前記運転状況データベースを参照して、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験が変更されたか否かを判定し、変更されたと判定されると、前記運転状況データベースにおける前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験を更新する車載制御装置。
10. 　車両に備えられる車載制御装置に用いられる運転支援方法において、
    　コンピュータが、車両を運転するドライバによる運転操作の特徴を表す特徴量と、前記ドライバが運転する前記車両が走行した走行地点と道路形状とを含む走行環境情報と、前記ドライバの属性および前記車両の車種情報を含むドライバ情報と、前記ドライバによる前記車両の運転経験の有無とを、前記ドライバを識別するドライバ識別子に対応付けた運転状況データを運転状況データベースに蓄積し、
    　コンピュータが、前記運転状況データベースに基づいて、現在、車両を運転しているドライバの運転特性を推定し、
    　コンピュータが、前記運転特性を推定する対象のドライバを対象ドライバとし、前記対象ドライバが現在運転している車両を対象車両として、前記運転状況データベースに基づいて、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験の有無を判定し、前記運転状況データベースを参照して、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験が変更されたか否かを判定し、変更されたと判定されると、前記運転状況データベースにおける前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験を更新する運転支援方法。
11. 　車両に備えられる車載制御装置に用いられる運転支援プログラムにおいて、
    　車両を運転するドライバによる運転操作の特徴を表す特徴量と、前記ドライバが運転する前記車両が走行した走行地点と道路形状とを含む走行環境情報と、前記ドライバの属性および前記車両の車種情報を含むドライバ情報と、前記ドライバによる前記車両の運転経験の有無とを、前記ドライバを識別するドライバ識別子に対応付けた運転状況データを運転状況データベースに蓄積するデータベース化処理と、
    　前記運転状況データベースに基づいて、現在、車両を運転しているドライバの運転特性を推定する運転特性推定処理と
    をコンピュータに実行させる運転支援プログラムであって、
    　前記データベース化処理は、
    　前記運転特性を推定する対象のドライバを対象ドライバとし、前記対象ドライバが現在運転している車両を対象車両として、前記運転状況データベースに基づいて、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験の有無を判定し、前記運転状況データベースを参照して、前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験が変更されたか否かを判定し、変更されたと判定されると、前記運転状況データベースにおける前記対象ドライバによる前記対象車両の運転経験を更新する運転支援プログラム。

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