【解決手段】実施形態に係る運転支援装置は、特定部と、解析部と、生成部とを備える。特定部は、車両の運転者に関する運転者情報および車両に関する車両情報のうちの少なくともいずれかに基づいて、定常的に所定の地域を走行する車両である地域車両を特定する。解析部は、地域車両の挙動を示す車両データを解析し、解析結果として所定の地域における運転特性である地域特性を導出する。生成部は、地域特性に基づいて、所定の地域に応じた車両の制御に関する車両制御情報を生成する。
車両の運転者に関する運転者情報および前記車両に関する車両情報のうちの少なくともいずれかに基づいて、定常的に所定の地域を走行する前記車両である地域車両を特定する特定部と、
前記地域車両の挙動を示す車両データを解析し、解析結果として前記所定の地域における運転特性である地域特性を導出する解析部と、
前記地域特性に基づいて、前記所定の地域に応じた前記車両の制御に関する車両制御情報を生成する生成部と
を備えることを特徴とする運転支援装置。
車両の運転者に関する運転者情報および前記車両に関する車両情報のうちの少なくともいずれかに基づいて、定常的に所定の地域を走行する前記車両である地域車両を特定する特定工程と、
前記地域車両の挙動を示す車両データを解析し、解析結果として前記所定の地域における運転特性である地域特性を導出する解析工程と、
前記地域特性に基づいて、前記所定の地域に応じた前記車両の制御に関する車両制御情報を生成する生成工程と
を含むことを特徴とする運転支援方法。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する運転支援装置および運転支援方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【0010】
まず、実施形態に係る運転支援方法の概要について、
図1および
図2を用いて説明する。
図1は、実施形態に係る運転支援方法の概要説明図(その1)である。また、
図2は、実施形態に係る運転支援方法の概要説明図(その2)である。なお、
図1および
図2では、実施形態に係る運転支援方法を適用した運転支援システム1を例に挙げて説明を行う。
【0011】
図1に示すように、実施形態に係る運転支援システム1は、運転支援装置10と、複数の車両Vにそれぞれ搭載された車載装置100と、信号制御装置200とを含む。信号制御装置200は、インフラストラクチャを制御するインフラ制御装置の一例である。
【0012】
運転支援装置10は、ネットワークNを介して車載装置100から送信される車両データに基づいて地域#1,#2,#3…#nごとの地域特性を導出し、かかる地域特性に応じた地域ごとの車両制御情報を生成または更新する装置である。また、運転支援装置10は、車両Vが特定の地域を走行する場合に、かかる地域に応じた車両制御情報を車両Vへ配信し、車両Vに適用させる。
【0013】
まず、運転支援装置10は、たとえば所定のプログラムが動作するコンピュータであり、各車載装置100から車両データを収集する。運転支援装置10は、インターネットや携帯電話回線網等のネットワークNを介したクラウドサービスを提供するクラウドサーバとして構成してもよい。車両データは、車両Vの挙動を示す各種のデータ情報である。
【0014】
車載装置100は、たとえば、記憶デバイス、マイクロコンピュータなどを有する。車載装置100は、カメラや、加速度センサ、GPS(Global Positioning System)センサといった各種センサの出力を取得する。車載装置100は、たとえば、ドライブレコーダや、カーナビゲーション装置、ECU(Electronic Control Unit)等として構成される。
【0015】
また、車載装置100は、常時あるいは運転支援装置10の要求時に、上述した各種センサを用いて車両データを取得し、運転支援装置10へ適宜送信する。
【0016】
そして、運転支援装置10は、かかる車載装置100から送信された車両データを収集する(ステップS1)。すなわち、運転支援装置10は、車両Vが実際に走行している各地域#1,#2,#3,…#nで取得された各車両データを収集する。
【0017】
ところで、車両Vの運転に関する地域ごとの地域特性を把握したい場合、各地域#1,#2,#3,…#nで取得された車両データを地域ごとに解析する必要があるが、たとえば地域#1を走行中の車両Vのすべてが、定常的に地域#1を走行しているとは限らない。
【0018】
そこで、実施形態に係る運転支援方法では、車両Vの運転者に関する運転者情報および車両Vに関する車両情報のうちの少なくともいずれかに基づいて、定常的に所定の地域を走行する車両Vである地域車両を特定し、特定した地域車両の挙動を示す車両データを解析して解析結果として所定の地域における運転特性である地域特性を導出し、導出した地域特性に基づいて所定の地域に応じた車両Vの制御に関する車両制御情報を生成することとした。
【0019】
具体的には、実施形態に係る運転支援方法では、運転支援装置10が、収集したデータに基づき、各地域#1,#2,#3,…#nを定常的に走行する車両Vである「地域車両」を地域ごとに特定する(ステップS2)。
【0020】
かかる特定は、車両Vの運転者に関する情報である運転者情報、および、車両Vに関する情報である車両情報のうちの少なくともいずれかに基づいて行われる。運転者情報および車両情報の一例については、
図5〜
図7を用いた説明で後述する。
【0021】
そして、運転支援装置10は、特定した地域車両の車両データを解析し、解析結果に基づく地域車両の運転特性から、各地域の運転特性である「地域特性」を導出する(ステップS3)。地域特性に関する情報である地域特性情報の一例については、
図8を用いた説明で後述する。
【0022】
そして、運転支援装置10は、導出した地域特性に基づいて各地域の車両制御情報を生成する(ステップS4)。
【0023】
一方、車両Vは、車載装置100が、走行地域に応じた車両制御情報を運転支援装置10から取得して車両Vに適用する(ステップS5)。また、
図2に示すように、たとえば信号制御装置200は、運転支援装置10から地域特性を取得し、取得した地域特性に基づいて交通信号機300の点灯を制御する(ステップS6)。
【0024】
実施形態に係る地域特性に応じた車両制御内容の一例、および、信号制御内容の一例については、
図9〜
図12を用いた説明で後述する。
【0025】
このように、実施形態に係る運転支援方法では、車両Vの運転者に関する運転者情報および車両Vに関する車両情報のうちの少なくともいずれかに基づいて、定常的に所定の地域を走行する車両Vである地域車両を特定し、特定した地域車両の挙動を示す車両データを解析して解析結果として所定の地域における運転特性である地域特性を導出し、導出した地域特性に基づいて所定の地域に応じた車両Vの制御に関する車両制御情報を生成する。
【0026】
したがって、実施形態に係る運転支援方法によれば、地域特性を精度よく把握し、より安全性を高めることができる。
【0027】
以下、上述した実施形態に係る運転支援方法を適用した運転支援システム1の構成例について、より具体的に説明する。
【0028】
図3は、実施形態に係る運転支援システム1の構成例を示すブロック図(その1)である。また、
図4は、実施形態に係る運転支援システム1の構成例を示すブロック図(その2)である。なお、
図3および
図4では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【0029】
換言すれば、
図3および
図4に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【0030】
また、
図3および
図4を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、説明を省略する場合がある。
【0031】
既に述べたが、
図3に示すように、実施形態に係る運転支援システム1は、運転支援装置10と、車載装置100と、信号制御装置200とを含む。
【0032】
まず、運転支援装置10から説明する。運転支援装置10は、通信部11と、記憶部12と、制御部13とを備える。
【0033】
通信部11は、たとえば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部11は、ネットワークNと有線または無線で接続され、ネットワークNを介して、車載装置100および信号制御装置200との間で情報の送受信を行う。
【0034】
記憶部12は、たとえば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、
図3の例では、運転者情報DB(データベース)12aと、車両情報DB12bと、地域特性DB12cと、車両制御情報DB12dとを記憶する。
【0035】
運転者情報DB12aは、上述した運転者情報のデータベースであって、地域車両を特定する際の判断材料となる。車両情報DB12bは、上述した車両情報のデータベースであって、運転者情報DB12aと同様に、地域車両を特定する際の判断材料となる。
【0036】
ここで、運転者情報および車両情報について、
図5〜
図7を用いて具体的に説明しておく。
図5は、運転者情報の一例を示す図である。また、
図6は、運転者の重み付けの一例を示す図である。また、
図7は、車両情報の一例を示す図である。
【0037】
まず、
図5に示すように、運転者情報は、たとえば「ID」項目と、「免許証番号」項目と、「住所」項目と、「氏名」項目と、「年齢」項目と、「取得年月日」項目と、「色」項目と、「標識区分」項目と、「運転頻度」項目と、「自動車税納税先」項目とを含む。
【0038】
「ID」項目は、運転者情報DB12aにおける各レコードの識別子が格納される。「免許証番号」項目は、運転者それぞれの免許証番号が格納される。「住所」項目は、免許証に記載の住所が格納される。「氏名」項目は、免許証に記載の氏名が格納される。「年齢」項目は、運転者の年齢が格納される。「取得年月日」項目は、免許証に記載の取得年月日が格納される。「色」項目は、免許証の色が格納される。
【0039】
「標識区分」項目は、たとえば運転者がもみじマーク等の高齢運転者標識の該当者であれば「高齢者」が格納される。また、たとえば運転者が若葉マーク等の初心運転者標識の該当者であれば、「標識区分」項目には「「初心者」が格納される。また、たとえば運転者が、高齢運転者標識、および、初心運転者標識の両方の該当者であれば、「標識区分」項目には「高齢者」が格納される。「運転頻度」項目は、運転者の運転頻度が格納される。「自動車税納付先」項目は、納付先の都道府県が格納される。なお、「自動車税納付先」項目のデータの有無は、車両Vを所有しているか否かの判断材料にすることができる。
【0040】
免許証に記載の情報は、たとえば都道府県公安委員会や、車載装置100、運転者等からの情報提供に基づいて予め登録される。「年齢」項目は、たとえば免許証に記載の生年月日から算出されて登録および更新される。「標識区分」項目は、「年齢」項目や「取得年月日」項目に基づいて設定される。「運転頻度」項目は、たとえば過去に収集された車両データに基づいて算出され、設定される。「自動車税納付先」項目は、都道府県等からの情報提供に基づいて設定される。
【0041】
ここで、たとえば「A県」の地域特性を把握したいものとする。かかる場合、運転支援装置10は、たとえば車載装置100から収集された車両データに含まれる「免許証番号」をキーとして運転者情報DB12aに照合し、該当する運転者情報を抽出する。そして、運転支援装置10は、抽出された運転者情報に該当する運転者が、「A県」の地域特性を把握するのに相応しい運転者であるか、すなわち「A県」を定常的に走行している可能性が高い運転者であるか否かを判断する。
【0042】
図5の例の場合、住所が「A県…」であり、自動車税納付先も「A県」であることから、「A県」を定常的に走行している可能性が高いとして、氏名「F」,「G」の運転者を解析対象の候補とすることができる。そのうえで、運転支援装置10は、たとえば氏名「G」の運転者は運転頻度が「低」であるので、ペーパードライバーとして判断し、「A県」の地域特性の解析対象からは除外することができる。
【0043】
なお、
図6に示すように、たとえば運転者情報に「重み係数」項目を設けておき、「高齢者」や「初心者」、ペーパードライバー等について解析対象からは除外するのではなく、それぞれの重み係数に応じた重み付けで解析が行われるようにしてもよい。
【0044】
また、
図7に示すように、車両情報は、たとえば「ID」項目と、「車両番号」項目と、「区分」項目と、「所有者」項目と、「走行履歴」項目と、「AEBS」項目とを含む。
【0045】
「ID」項目は、車両情報DB12bにおける各レコードの識別子が格納される。「車両番号」項目は、車両Vのナンバープレートに記載された情報が格納される項目であり、ナンバープレートに記載の「地名」項目と、「分類番号」項目と、「文字」項目と、「一連番号」項目とを含む。
【0046】
「区分」項目は、「自家用自動車」や、「事業用自動車」、「特種用途自動車」といった車両Vの区分が格納される。特種用途自動車は、救急車や消防車等に対応する。「所有者」項目は、車両Vの所有者が格納される。「車両番号」項目、「区分」項目、「所有者」項目は、たとえば陸運事務所や、車載装置100、運転者等からの情報提供に基づいて予め登録される。
【0047】
「走行履歴」項目は、車両Vの走行履歴を示す情報であり、「ID」項目と、「日時」項目と、「トリップ情報」項目とを含み、たとえば過去に収集された車両データに基づいて設定される。
【0048】
「AEBS」項目は、いわゆる衝突被害軽減ブレーキ(Advanced Emergency Braking System)に関する情報が格納される項目であり、「装備」項目と、「作動歴」項目とを含む。「装備」項目は、AEBSの有無が格納される。「作動歴」項目は、AEBSの作動歴が格納される。「AEBS」項目は、たとえば過去に収集された車両データに基づいて設定される。
【0049】
ここで、たとえば
図5を用いて説明したのと同様に「A県」の地域特性を把握したいものとする。かかる場合、運転支援装置10は、たとえば車載装置100から収集された車両データに含まれる「車両番号」をキーとして車両情報DB12bに照合し、該当する車両情報を抽出する。そして、運転支援装置10は、抽出された車両情報に該当する車両Vが、「A県」を定常的に走行している可能性が高い車両Vであるか否かを判断する。
【0050】
図7の例の場合、運転支援装置10は、たとえば
図5の例で「A県」を定常的に走行している可能性が高い運転者であるとされた「F」が所有者である車両Vは、走行履歴から見てもやはり「A県」を定常的に走行している可能性が高いと判断する。なお、運転支援装置10は、走行履歴から、たとえば車両Vの1月分の走行時間のうちの過半数において「A県」を走行している場合に、「A県」を定常的に走行していると判断する。
【0051】
また、運転支援装置10は、たとえばID「02」の車両Vは車両番号の地名「○△」がB県であるものの、所有者は「I社」との法人であり、走行履歴から見て車両VはA県を走行する機会の多い社用車であるとみなし、「A県」を定常的に走行している可能性が高いと判断する。
【0052】
また、運転支援装置10は、たとえばID「03」,「04」の車両Vは同一区域を走行する機会の多いタクシーやバスであり、走行履歴から見ても「A県」を定常的に走行している可能性が高いと判断する。
【0053】
一方、運転支援装置10は、たとえばID「05」の車両Vは救急車や消防車等の「特種用途自動車」であるので、緊急時には特殊な走行の仕方をすることから、走行履歴上は「A県」を定常的に走行しつつも、解析対象からは除外する。
【0054】
図3の説明に戻る。地域特性DB12cは、上述した地域特性のデータベースであって、地域ごとの車両制御情報を生成または更新する際のインプットとなる。地域特性の一例については
図8を用いて後述する。車両制御情報DB12dは、地域特性DB12cに基づいて生成された、地域特性に応じた地域ごとの車両制御情報のデータベースである。
【0055】
制御部13は、コントローラ(controller)であり、たとえば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、運転支援装置10内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部13は、たとえば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現することができる。
【0056】
制御部13は、収集部13aと、特定部13bと、解析部13cと、生成部13dと、配信部13eとを有する。制御部13は、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【0057】
収集部13aは、通信部11を介して、車載装置100から送信された車両データを収集する。
【0058】
特定部13bは、運転者情報DB12aの運転者情報、および、車両情報DB12bの車両情報のうちの少なくともいずれかに基づいて、収集部13aによって収集された車両データのうちから所定の地域を定常的に走行する地域車両に関する車両データを特定する。
【0059】
解析部13cは、特定部13bによって特定された車両データを解析し、所定の地域の地域特性を導出する。解析部13cは、導出した所定の地域の地域特性を、地域特性DB12cへ格納する。解析部13cは、所定の直近期間、たとえば直近の1ヶ月分の車両データに基づいて定期的(たとえば1日ごと)に地域特性を算出する。このため、後述する平均車間距離等の平均値は、1ヶ月分の車両データに基づいた平均値である。また、解析部13cは、リアルタイムの車両データに基づいてリアルタイムに地域特性を算出してもよい。
【0060】
ここで、
図8を用いて解析部13cが導出する地域特性の一例について説明する。
図8は、地域特性の一例を示す図である。
図8に示すように、解析部13cは、地域特性として、地域#1,#2…ごとの「平均車間距離」、「平均加速度」、「平均超過速度」、「信号残り率」、「見切り発車率」、「AEBS平均作動回数」、「衝突警報平均回数」等を算出する。
【0061】
「平均車間距離」は、車間距離の平均値である。「平均加速度」は、加速度の平均値である。「平均超過速度」は、法定速度を基準とした超過速度の平均値である。「信号残り発生率」は、黄信号にあっては躊躇なく交差点へ進入し、赤信号に変わっても状況判断によっては交差点へ進入する、いわゆる「信号残り」と呼ばれる事象の発生率である。「見切り発車率」は、青信号に変わる前に発車し始める、いわゆる「見切り発車」の発生率である。「AEBS平均作動回数」は、AEBSの平均作動回数である。「衝突警報平均回数」は、クラクションが鳴らされた平均回数である。
【0062】
図3の説明に戻る。生成部13dは、解析部13cによって導出された地域特性DB12cの地域特性に基づいて、所定の地域の車両制御情報を生成し、車両制御情報DB12dへ格納する。また、生成部13dは、地域特性の更新頻度に応じて、適宜車両制御情報を更新する。
【0063】
なお、車両制御情報には、上述した「免許証番号」や「住所」、「氏名」等、地域車両の運転者を一意に特定する情報は、個人情報保護の観点から一切含まれない。
【0064】
また、車両制御情報は、たとえば車両Vの自動走行制御に用いられる学習モデルとして、たとえば深層学習等のアルゴリズムを利用した機械学習によって生成または追加学習されてもよい。
【0065】
配信部13eは、車載装置100から現在走行中の走行地域が通知された場合に、該当する地域に応じた車両制御情報を車両制御情報DB12dから抽出し、車載装置100へ配信する。
【0066】
また、配信部13eは、信号制御装置200に対し、かかる信号制御装置200が制御する交通信号機300が設置された地域に応じた地域特性を、地域特性DB12cの更新頻度に応じて定期的にあるいはリアルタイムに配信する。
【0067】
次に、車載装置100について説明する。車載装置100は、通信部101と、記憶部102と、制御部103とを備える。また、車載装置100は、上述したように、カメラや、加速度センサ、GPSセンサなどの各種センサ150が接続される。
【0068】
通信部101は、ネットワークNおよび各種センサ150と、車載装置100との間で通信を行う。通信部101は、ネットワークNとの通信を、無線通信インターフェースによって実現する。無線通信インターフェースには、たとえばWiFi(Wireless Fidelity)や、Bluetooth(登録商標)を用いるとよい。無線通信インターフェースは、たとえばスマートフォンのテザリング機能を利用してネットワークNと無線で接続されてもよい。通信部101は、ネットワークNを介して、運転支援装置10との間で情報の送受信を行う。
【0069】
また、通信部101は、各種センサ150と通信を行う。通信部101は、各種センサ150との通信をCAN(Controller Area Network)バスによって実現する。通信部101は、各種センサ150の出力データを受信する。なお、各種センサ150との通信は、CANの他のプロトコルで行ってもよい。また、無線で行ってもよい。なお、各種センサ150は、車載装置100の内部に配置されてもよい。
【0070】
記憶部102は、たとえば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等によって実現され、
図3の例では、車両データ102aと、車両制御情報102bとを記憶する。車両データ102aは、後述する第1取得部103aによって取得される車両データ群である。車両制御情報102bは、運転支援装置10によって生成または更新され、車載装置100へ配信される車両制御情報である。
【0071】
制御部103は、制御部13と同様に、コントローラであり、たとえば、CPUやMPU等によって、車載装置100内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部103は、たとえば、ASICやFPGA等の集積回路により実現することができる。
【0072】
制御部103は、第1取得部103aと、送信部103bと、第2取得部103cと、車両制御部103dとを有する。制御部103は、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【0073】
第1取得部103aは、各種センサ150のセンシングデータを取得し、車両データ102aへ格納する。送信部103bは、適宜通信部101を介して、第1取得部103aによって取得された車両データ102aを運転支援装置10へ送信する。
【0074】
第2取得部103cは、各種センサ150に含まれるGPSから現在位置を取得し、走行中の走行地域として、送信部103bに運転支援装置10へ向けて送信させる。また、第2取得部103cは、運転支援装置10から走行地域に応じた車両制御情報を取得し、車両制御情報102bへ格納する。
【0075】
車両制御部103dは、第2取得部103cによって取得された車両制御情報102bに基づき、車両Vに搭載された各種制御対象機器170を制御する。たとえば、車両制御部103dは、車両Vが自動運転車両である場合、車両制御情報102bに含まれる自動運転制御パラメータに基づいて各種制御対象機器170を制御し、車両Vを自動運転走行させる。
【0076】
また、たとえば、車両制御部103dは、車両Vが手動運転車両である場合、車両制御情報102bに含まれる手動運転制御パラメータに基づいて各種制御対象機器170を制御し、車両Vの運転者が車両Vを手動運転する際に運転を支援する。
【0077】
ここで、地域特性に応じた車両制御内容の具体例について、
図9および
図10を用いて説明する。
図9は、地域特性に応じた車両制御内容の一例を示す図(その1)である。また、
図10は、地域特性に応じた車両制御内容の一例を示す図(その2)である。
【0078】
車両制御部103dは、地域特性に応じた車両制御として、たとえばブレーキランプの点灯タイミングを制御する。このブレーキランプの点灯タイミングは、自動運転走行時と、手動運転走行時とで異なる。
【0079】
図9を参照して、自動運転走行時および手動運転走行時のブレーキランプの点灯タイミングについて説明する。まず、自動運転走行時から説明する。車両制御部103dは、車両Vが車両Vの後続車両から煽り運転を受けていると判断すると、実際にブレーキ開始となる前にブレーキランプを点灯させる。
図9において、ONはブレーキランプを点灯させることを示し、OFFはブレーキランプを消灯させることを示す。
【0080】
また、車両制御部103dは、平均車間距離が相対的に「大」の地域よりも、平均車間距離が相対的に「小」の地域の方が時間的に早くブレーキランプが点灯するように、ブレーキランプの点灯を制御する。具体的には、車両制御部103dは、時刻t11にブレーキが必要と判断したとする。この後、平均車間距離が相対的に「大」である地域において、車両制御部103dは、ブレーキ開始する時刻t13Aより前の時刻t13にブレーキランプを点灯させる。また、平均車間距離が相対的に「小」である地域において、車両制御部103dは、時刻t13Aより前の時刻t12Aにブレーキ開始し、かかる時刻t12Aより前の時刻t12にブレーキランプを点灯させる。
【0081】
次に、手動運転走行時のブレーキランプの点灯タイミングについて説明する。車両制御部103dは、車両Vが車両Vの後続車両から煽り運転を受けていると判断し、エンジンブレーキが所定時間継続した場合、ブレーキランプを点灯させる。このブレーキランプの点灯タイミングは、平均車間距離が相対的に「大」の地域よりも、平均車間距離が相対的に「小」の地域の方が時間的に早い。具体的には、車両制御部103dは、時刻t21にエンジンブレーキが開始されたとする。この後、平均車間距離が相対的に「大」である地域において、車両制御部103dは、時刻t23にブレーキランプを点灯させる。また、平均車間距離が相対的に「小」である地域において、車両制御部103dは、時刻t23よりも前の時刻t22にブレーキランプを点灯させる。
【0082】
このように車両制御部103dがブレーキランプの点灯タイミングを制御することにより、たとえば煽り運転が多い地域等で、煽り運転を行っている後方車両へブレーキタイミングを早期に知らせることができ、衝突が発生するリスクを軽減させることができる。
【0083】
また、
図10に示すように、車両制御部103dは、たとえば平均車間距離が小さいほどブレーキ感度が上がるようにブレーキ感度を変更してもよい。これにより、前々方車両や前方車両が急ブレーキを踏んだ等の状況で、ブレーキが遅れることにより衝突が発生するリスクを軽減させることができる。
【0084】
次に、信号制御装置200について説明する。
図4に示すように、信号制御装置200は、通信部201と、記憶部202と、制御部203とを備える。
【0085】
通信部201は、たとえばNIC等によって実現される。通信部201は、ネットワークNおよび自身が制御する交通信号機300と有線または無線で接続され、運転支援装置10、車載装置100および交通信号機300との間で情報の送受信を行う。
【0086】
記憶部202は、たとえば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
図4の例では、記憶部202は、地域特性202aを記憶する。記憶部202は、記憶した地域特性202aを、制御部203へ供給する。地域特性202aは、運転支援装置10によって生成または更新され、信号制御装置200へ配信される地域特性である。
【0087】
制御部203は、制御部13,103と同様に、コントローラであり、たとえば、CPUやMPU等によって、信号制御装置200内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部203は、たとえば、ASICやFPGA等の集積回路により実現することができる。
【0088】
制御部203は、取得部203aと、生成部203bと、信号制御部203cとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【0089】
取得部203aは、運転支援装置10から定期的あるいはリアルタイムに配信される地域特性を取得し、地域特性202aへ格納する。
【0090】
生成部203bは、地域特性202aに基づいて、交通信号機300の点灯を制御する制御信号を生成する。信号制御部203cは、生成部203bによって生成された制御信号に基づいて、交通信号機300の点灯を制御する。
【0091】
ここで、地域特性に応じた信号制御内容の具体例について、
図11および
図12を用いて説明する。
図11は、地域特性に応じた信号制御内容の一例を示す図(その1)である。また、
図12は、地域特性に応じた信号制御内容の一例を示す図(その2)である。
【0092】
図11に示すように、交通信号機300−1,300−2を備える交差点において、交通信号機300−1が黄信号から赤信号へ変わり、その後、交通信号機300−2を赤信号から青信号へ変える場面を想定する。
【0093】
そして、
図12に示すように、時刻t1において、交通信号機300−1が黄信号から赤信号へ変わったものとする。
【0094】
ここで、信号制御部203cは、たとえば上述した信号残り発生率が相対的に「低」の地域よりも、信号残り発生率が相対的に「高」の地域の方が時間的に遅く交通信号機300−2が赤信号から青信号へ変わるように、交通信号機300−2の青ランプの点灯を制御する(図中の時刻t2,t3参照)。
【0095】
これにより、たとえば信号残りが多い地域で衝突が発生するリスクを軽減させることができる。
【0096】
次に、実施形態に係る運転支援装置10が実行する処理手順について、
図13を用いて説明する。
図13は、実施形態に係る運転支援装置10が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、
図13には、運転支援装置10が所定の地域の地域特性に応じた車両制御情報を1回生成(または更新)するまでの処理手順を示している。また、
図13と
図1は対応している。具体的には、
図13に示したステップS101は、
図1に示したステップS1に相当し、ステップS102はステップS2に相当し、ステップS103はステップS3に相当し、ステップS104はステップS4に相当する。
【0097】
図13に示すように、まず、収集部13aが、車載装置100から送信された車両データを取得する(ステップS101)。そして、特定部13bが、収集した車両データから、所定の地域を定常的に走行する地域車両を特定する(ステップS102)。
【0098】
そして、解析部13cが、特定された地域車両の運転特性から地域特性を導出する(ステップS103)。そして、生成部13dが、導出された地域特性に基づいて車両制御情報を生成し(ステップS104)、処理を終了する。なお、
図13に示す処理手順は、適宜繰り返される。
【0099】
次に、実施形態に係る車載装置100が実行する処理手順について、
図14および
図15を用いて説明する。
図14は、実施形態に係る車載装置100が実行する処理手順を示すフローチャート(その1)である。また、
図15は、実施形態に係る車載装置100が実行する処理手順を示すフローチャート(その2)である。なお、
図14または
図15に示す処理手順は、たとえば車両Vのイグニッションスイッチがオフされるまで適宜繰り返される。
【0100】
図14に示すように、まず、第1取得部103aが、常時あるいは運転支援装置10の要求時に、上述した各種センサ150を用いて車両データ102aを取得する(ステップS201)。そして、送信部103bが適宜、取得された車両データ102aを運転支援装置10へ送信し(ステップS202)、処理を終了する。
【0101】
また、
図15に示すように、車載装置100は、送信部103bが、車両Vが現在走行中の走行地域として、車両Vの現在位置を運転支援装置10へ送信する(ステップS301)。そして、第2取得部103cが、かかる現在位置の通知に応じて運転支援装置10から配信される、走行地域に応じた車両制御情報102bを取得する(ステップS302)。
【0102】
そして、車両制御部103dが、取得された車両制御情報102bを適用し(ステップS303)、処理を終了する。なお、制御部103によって、ステップS301、S302、S303の順で実行される例を説明したが、ステップS303のみを繰り返し実行してもよい。
【0103】
次に、実施形態に係る信号制御装置200が実行する処理手順について、
図16を用いて説明する。
図16は、実施形態に係る信号制御装置200が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、
図16には、地域特性の取得1回分の処理手順を示している。
【0104】
図16に示すように、まず、取得部203aが、運転支援装置10から、信号制御装置200の制御する交通信号機300が設置された地域に応じた地域特性を取得する(ステップS401)。
【0105】
そして、信号制御部203cが、取得された地域特性に基づいて交通信号機300の点灯を制御し(ステップS402)、処理を終了する。なお、制御部203によって、ステップS401、S402の順で実行される例を説明したが、ステップS402のみを繰り返し実行してもよい。
【0106】
上述してきたように、実施形態に係る運転支援装置10は、特定部13bと、解析部13cと、生成部13dとを備える。特定部13bは、車両Vの運転者に関する運転者情報および車両Vに関する車両情報のうちの少なくともいずれかに基づいて、定常的に所定の地域を走行する車両Vである地域車両を特定する。解析部13cは、地域車両の挙動を示す車両データを解析し、解析結果として所定の地域における運転特性である地域特性を導出する。生成部13dは、地域特性に基づいて、所定の地域に応じた車両Vの制御に関する車両制御情報を生成する。
【0107】
したがって、実施形態に係る運転支援装置10によれば、地域特性に応じた車両制御情報を精度よく生成し、より安全性を高めることができる。
【0108】
また、運転者情報は、運転者の免許証に関する情報を少なくとも含み、特定部13bは、上記免許証に関する情報に基づいて運転者を一意に特定し、当該運転者が運転する地域車両を特定する。
【0109】
したがって、実施形態に係る運転支援装置10によれば、地域車両の特定精度を運転者情報に基づいて向上させることができる。すなわち、地域特性に応じた高精度な車両制御情報の生成に資することができる。
【0110】
また、運転者情報は、運転者の標識区分または運転頻度をさらに含み、解析部13cは、標識区分または運転頻度に応じた重み付けで車両データを解析する。
【0111】
したがって、実施形態に係る運転支援装置10によれば、運転者の標識区分または運転頻度を考慮した高精度な地域特性を導出することができる。
【0112】
また、車両情報は、車両Vの車両番号および走行履歴を少なくとも含み、特定部13bは、車両番号に基づいて車両Vを一意に特定し、走行履歴に基づいて当該車両Vが定常的に所定の地域を走行しているか否かを判断する。
【0113】
したがって、実施形態に係る運転支援装置10によれば、地域車両の特定精度を車両情報に基づいて向上させることができる。すなわち、地域特性に応じた高精度な車両制御情報の生成に資することができる。
【0114】
また、運転支援装置10は、配信部13eをさらに備える。配信部13eは、車両Vから現在走行中の走行地域が通知された場合に、当該走行地域に応じた車両制御情報を車両Vへ配信し、車両Vに当該車両制御情報を適用させる。
【0115】
したがって、実施形態に係る運転支援装置10によれば、現在走行中の走行地域における地域特性に応じた内容で車両Vを制御させ、安全性を高めることができる。
【0116】
また、配信部13eは、所定の地域に設置された交通信号機300(「インフラストラクチャ」の一例に相当)を制御する信号制御装置200(「インフラ制御装置」の一例に相当)に対し、解析部13cによって導出された地域特性を配信し、信号制御装置200に当該地域特性に応じた交通信号機300の制御を行わせる。
【0117】
したがって、実施形態に係る運転支援装置10によれば、インフラ制御の観点からも、地域特性に応じた内容でインフラを制御させ、安全性を高めることができる。
【0118】
なお、上述した実施形態では、信号制御装置200をインフラ制御装置の一例として挙げたが、これに限られるものではなく、インフラ制御装置はたとえば街灯制御装置であってもよい。
【0119】
また、上述した実施形態で
図5を用いて説明した運転者情報は、
図5の例に限られるものではなく、運転者を特定可能な他の情報、たとえば保険証、マイナンバーカード、ガソリンスタンドの利用歴等の情報が含まれてもよい。また、同一人物の運転データをより広範囲に特定するうえで、車両の乗り換えや、レンタカーまたはカーシェアリングの利用歴等を考慮してもよい。
【0120】
また、上述した実施形態では、大まかに「A県」や「B市」のような行政区画単位で所定の地域を表したが、あくまで一例であって、任意に区画した所定の領域であればよい。したがって、行政区画単位であれば「区」のようなより小さな区画単位であってもよいし、商業地域や住宅地域、工場地域のような区割りであってもよい。また、2km単位、5km単位等でメッシュ状に区画された所定の領域であってもよい。
【0121】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。