特開 2024-159970 経路探索装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024159970

(43)【公開日】2024-11-08

(54)【発明の名称】経路探索装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/34 20060101AFI20241031BHJP

   G01C 21/26 20060101ALI20241031BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20241031BHJP

   G16Y 20/20 20200101ALI20241031BHJP

   G16Y 40/60 20200101ALI20241031BHJP

【ＦＩ】

G01C21/34

G01C21/26 C

G16Y10/40

G16Y20/20

G16Y40/60

【審査請求】有

【請求項の数】1

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024150536

(22)【出願日】2024-09-02

(62)【分割の表示】P 2023087877の分割

【原出願日】2016-11-02

(71)【出願人】

【識別番号】000005016

【氏名又は名称】パイオニア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107331

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 聡延

(72)【発明者】

【氏名】鎌田 喬浩

(72)【発明者】

【氏名】関谷 博之

(72)【発明者】

【氏名】谷川 裕史

(57)【要約】

【課題】運転手の個人差を好適に勘案した経路探索を実行可能な経路探索装置を提供する。
【解決手段】サーバ装置１は、移動体を運転する運転手に関するプロフィール情報と、車両の出発地及び目的地の情報とを端末装置２から受信する。サーバ装置１は、出発地から目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、プロフィール情報に対応する運転評価モデルに基づく運転難易度の評価値を算出する。そして、サーバ装置１は、算出した運転難易度の評価値に基づき、推奨経路を決定する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得部と、
前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに基づく評価情報を取得する第２取得部と、
前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定部と、
を備える経路探索装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、経路探索技術に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、複数の車両からデータをサーバ装置に集約し、サーバ装置が機械学習により得た学習結果に関する情報を配信するシステムが知られている。例えば、特許文献１には、各車両の走行時の天候、時間帯などの状況を環境データとして収集し、環境データが示す状況ごとに学習するシステムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－１３５５５２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

運転時の状況認識及び状況判断については、運転手の経験等に基づく個人差があり、運転手によって認識や判断が異なる場合がある。従って、経路探索においても、走行に好適な経路は、運転手によって異なる場合がある。特許文献１には、このような運転手の個人差を勘案すべき点については、何ら言及していない。

【0005】

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、運転手の個人差を好適に勘案した経路探索を実行可能な経路探索装置を提供することを主な目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

請求項１に記載の発明は、経路探索装置であって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得部と、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対応する撮影画像を、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに入力することで当該運転評価モデルから出力される評価情報を取得する第２取得部と、前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定部と、を備える。
請求項５に記載の発明は、経路探索装置であって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得部と、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに基づく評価情報を取得する第２取得部と、前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定部と、を備え、前記運転評価モデルは、移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルから前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルである。
請求項１０に記載の発明は、経路探索装置であって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得部と、前記複数の経路を構成する道路の各々で撮影された撮影画像を取得する第２取得部と、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに基づく評価情報を取得する第３取得部と、前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定部と、を備え、前記第３取得部は、前記第２取得部が取得した撮影画像を前記運転評価モデルに入力することで、前記道路の各々に対する評価情報を取得する。

【0007】

請求項１４に記載の発明は、経路探索装置が実行する制御方法であって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得工程と、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対応する撮影画像を、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに入力することで当該運転評価モデルから出力される評価情報を取得する第２取得工程と、前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定工程と、を有する。
請求項１６に記載の発明は、経路探索装置が実行する制御方法であって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得工程と、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに基づく評価情報を取得する第２取得工程と、前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定工程と、を有し、前記運転評価モデルは、移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルから前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルである。

【0008】

請求項１５に記載の発明は、コンピュータが実行するプログラムであって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得部と、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対応する撮影画像を、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに入力することで当該運転評価モデルから出力される評価情報を取得する第２取得部と、前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定部として前記コンピュータを機能させる。
請求項１７に記載の発明は、コンピュータが実行するプログラムであって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得部と、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに基づく評価情報を取得する第２取得部と、前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定部として前記コンピュータを機能させ、前記運転評価モデルは、移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルから前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルである。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】経路探索システムの概略構成である。

【図2】サーバ装置及び端末装置のブロック構成を示す。

【図3】運転評価モデルの識別番号と当該運転評価モデルに対応する判定者のプロフィールを表す各項目との対応テーブルである。

【図4】経路探索処理の手順を示すフローチャートの一例である。

【図5】変形例に係る経路探索システムの概略構成である。

【図6】変形例に係る経路探索システムの概略構成である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

本発明の好適な実施形態によれば、経路探索装置は、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得部と、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに基づく評価情報を取得する第２取得部と、前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定部と、を備える。

【0011】

上記経路探索装置は、第１取得部と、第２取得部と、経路決定部とを備える。第１取得部は、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する。第２取得部は、出発地から目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、運転手情報に対応する運転評価モデルに基づく評価情報を取得する。経路決定部は、第２取得部が取得した評価情報に基づき、複数の経路から推奨経路を決定する。この態様では、経路探索装置は、移動体の運転手に適した運転評価モデルの評価情報に基づき経路探索を行うため、運転手の個人差を好適に勘案した経路探索を実行することができる。

【0012】

上記経路探索装置の一態様では、前記運転評価モデルは、移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルから前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルである。ここで、「適合グループ」は、プロフィールの共通性により分類された判定者のグループのうち、取得した運転手情報に適合するグループを指す。この態様によれば、経路探索装置は、取得した運転手情報が示す運転手の特徴に合致した運転評価モデルに基づき、経路探索に必要な各道路の評価情報を好適に取得することができる。

【0013】

上記経路探索装置の他の一態様では、経路探索装置は、前記複数の経路を構成する道路の各々で撮影された撮影画像を取得する第３取得部をさらに備え、前記第２取得部は、前記第３取得部が取得した撮影画像を前記運転評価モデルに入力することで、前記道路の各々に対する評価情報を取得する。この態様により、経路探索装置は、候補となる経路を構成する各道路で撮影された撮影画像を取得し、経路探索に必要な各道路に対応する評価情報を好適に算出することができる。

【0014】

上記経路探索装置の他の一態様では、経路探索装置は、道路ごとに、複数の運転評価モデルに基づく評価情報が関連付けられた地図データを記憶する記憶部をさらに備え、前記第２取得部は、前記道路の各々に対し、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに基づく評価情報を前記地図データから取得する。この態様により、経路探索装置は、地図データを参照することで、経路探索に必要な各道路に対応する評価情報を好適に取得することができる。

【0015】

上記経路探索装置の他の一態様では、経路探索装置は、前記移動体と共に移動する端末装置に対し、前記推奨経路の情報を送信する送信部をさらに備え、前記第１取得部は、前記運転手情報と、前記出発地及び前記目的地の情報とを前記端末装置から受信する。この態様により、経路探索装置は、移動体の経路案内を行う端末装置に対し、移動体の運転手に適した推奨経路の情報を好適に供給することができる。

【0016】

上記経路探索装置の他の一態様では、前記第２取得部は、複数の運転評価モデルを記憶するサーバ装置に対して前記運転手情報を送信することで、前記運転手情報に対応する運転評価モデルを取得し、当該運転評価モデルに基づき前記道路の各々に対する評価情報を算出する。この態様により、経路探索装置は、サーバ装置から受信した運転手に好適な運転評価モデルに基づき、経路探索に必要な評価情報を取得して推奨経路を決定することができる。好適な例では、前記評価情報は、運転難易度を示す情報、又は、見晴らしの良さを示す情報である。

【0017】

本発明の他の好適な実施形態によれば、経路探索装置が実行する制御方法であって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得工程と、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに基づく評価情報を取得する第２取得工程と、前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定工程と、を有する。経路探索装置は、この制御方法を実行することで、運転手の個人差を好適に勘案した経路探索を実行することができる。

【0018】

本発明の他の好適な実施形態によれば、コンピュータが実行するプログラムであって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報と、前記移動体の出発地及び目的地の情報とを取得する第１取得部と、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、前記運転手情報に対応する運転評価モデルに基づく評価情報を取得する第２取得部と、前記評価情報に基づき、前記複数の経路から推奨経路を決定する経路決定部として前記コンピュータを機能させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、運転手の個人差を好適に勘案した経路探索を実行することができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。

【実施例0019】

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。

【0020】

［経路探索システムの概要］
図１は、本実施例に係る経路探索システムの概略構成である。経路探索システムは、運転手のプロフィールに基づき選択したモデルにより各道路を評価して経路探索を行うシステムであって、サーバ装置１と、端末装置２とを備える。

【0021】

サーバ装置１は、経路探索を要求する情報（「経路探索要求情報Ｓ１」とも呼ぶ。）を端末装置２から受信した場合に、経路探索要求情報Ｓ１において指定された出発地から目的地までの１又は複数の推奨経路を探索する。ここで、経路探索要求情報Ｓ１には、端末装置２のユーザの性別や運転歴などのプロフィールの情報が含まれており、サーバ装置１は、当該プロフィールを勘案して推奨経路を決定する。そして、サーバ装置１は、決定した推奨経路を示す情報（「推奨経路情報Ｓ２」とも呼ぶ。）を端末装置２へ送信する。

【0022】

端末装置２は、例えばスマートフォンなどの携帯端末であって、目的地への経路案内や現在位置周辺の地図の表示などを行う。本実施例では、端末装置２は、出発地を示す現在位置情報と、ユーザ入力により指定された目的地の情報と、ユーザのプロフィールの情報とを含む経路探索要求情報Ｓ１をサーバ装置１へ送信することで、推奨経路情報Ｓ２を受信する。そして、端末装置２は、受信した推奨経路情報Ｓ２に基づき案内すべき案内経路を決定し、経路案内を開始する。なお、端末装置２は、経路案内に必要な地図データ等を予め記憶してもよく、サーバ装置１から必要に応じて受信してもよい。

【0023】

［装置構成］
図２（Ａ）は、サーバ装置１の概略構成を示す。図２（Ａ）に示すように、サーバ装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１５とを有する。通信部１１、記憶部１２、及び制御部１５は、バスラインを介して相互に接続されている。

【0024】

通信部１１は、制御部１５の制御に基づき、端末装置２から送信される経路探索要求情報Ｓ１の受信、及び、推奨経路情報Ｓ２の端末装置２への送信などを行う。通信部１は、本発明における「送信部」の一例である。

【0025】

記憶部１２は、サーバ装置１の動作を制御するためのプログラムを保存したり、サーバ装置１の動作に必要な情報を保持したりする。また、記憶部１２は、地図データ１６と、撮影画像ＤＢ１７と、運転評価モデルＤＢ１８とを記憶する。地図データ１６は、道路に相当するリンクと、道路の接続部分（交差点）に相当するノードとにより表された道路データと、施設に関する施設情報とを含む。撮影画像ＤＢ１７は、各道路上で撮影された撮影画像を当該道路と関連付けて記憶したデータベースである。例えば、撮影画像ＤＢ１７に登録される撮影画像は、リンクごとに少なくとも１つ存在する。

【0026】

運転評価モデルＤＢ１８は、道路上で撮影した撮影画像から当該撮影画像に表示された道路の運転に関する評価を決定するためのモデル（「運転評価モデル」とも呼ぶ。）のデータベースである。運転評価モデルは、教師あり機械学習により得られたパターン識別器であって、例えば、ニューラルネットワーク（ディープラーニング）を適用して学習された学習データである。本実施例では、予め、道路上で撮影された撮影画像と、当該撮影画像を参照した者（「判定者」とも呼ぶ。）が判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習することで、運転評価モデルを生成している。運転評価モデルＤＢ１８に登録されている各運転評価モデルは、性別や運転歴などのプロフィールの共通性を備えた判定者のグループごとに生成されている。運転評価モデルＤＢ１８のデータ構造については後述する。なお、運転難易度の評価値は、例えば、運転しやすいことを表す「０」又は運転しにくいことを示す「１」の２段階評価値であってもよく、３段階以上の評価値であってもよい。運転難易度の評価値は、本発明における「評価情報」の一例である。

【0027】

制御部１５は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを備え、サーバ装置１内の各構成要素に対して種々の制御を行う。制御部１５は、通信部１１が経路探索要求情報Ｓ１を受信した場合に、経路探索要求情報Ｓ１が示す出発地から目的地までの経路のうち、道路（リンク）ごとのコストの合計コストが最小となる推奨経路の探索を行う。このとき、制御部１５は、上述の各道路のコストを、運転難易度の評価値に基づき定めることで、端末装置２のユーザにとって運転しやすい経路を推奨経路として探索する。この場合、制御部１５は、経路探索要求情報Ｓ１が示す端末装置２のユーザのプロフィールに基づき運転評価モデルＤＢ１８から運転評価モデルを抽出し、抽出した運転評価モデルと、撮影画像ＤＢ１７に登録された撮影画像とを用いて各道路の運転難易度の評価値を決定する。制御部１５は、本発明における「第１取得部」、「第２取得部」、「第３取得部」、「経路決定部」及びプログラムを実行するコンピュータの一例である。

【0028】

図２（Ｂ）は、端末装置２の概略構成を示す。図２（Ｂ）に示すように、端末装置２は、主に、通信部２１と、記憶部２２と、センサ部２３と、入力部２４と、制御部２５と、出力部２６とを有する。通信部２１、記憶部２２、センサ部２３、入力部２４、制御部２５及び出力部２６は、バスラインを介して相互に接続されている。

【0029】

通信部２１は、制御部２５の制御に基づき、サーバ装置１へ経路探索要求情報Ｓ１を送信したり、サーバ装置１から送信される推奨経路情報Ｓ２及びその他経路案内に必要な情報を受信したりする。

【0030】

記憶部２２は、制御部２５が実行するプログラムや、制御部２５が所定の処理を実行するのに必要な情報を記憶する。本実施例では、記憶部２２は、入力部２４への入力等に基づき制御部２５が生成したプロフィールに関する情報（「プロフィール情報」とも呼ぶ。）を記憶する。プロフィール情報は、本発明における「運転手情報」の一例である。

【0031】

センサ部２３は、車両の絶対的な位置情報などを生成するＧＰＳ受信機３２と、ジャイロセンサ及び速度センサなどの自律測位装置３３とを含む。センサ部２３は、生成した出力信号を、制御部２５へ供給する。

【0032】

入力部２４は、ユーザが操作するためのボタン、タッチパネル、リモートコントローラ、音声入力装置等であり、経路探索のための目的地を指定する入力、運転手のプロフィールの入力などを受け付け、生成した入力信号を制御部２５へ供給する。出力部２６は、例えば、制御部２５の制御に基づき出力を行うディスプレイやスピーカ等である。

【0033】

制御部２５は、プログラムを実行するＣＰＵなどを含み、端末装置２の全体を制御する。例えば、制御部２５は、入力部２４によるユーザ入力等に基づきプロフィール情報を生成し、記憶部２２に記憶させる。また、制御部２５は、入力部２４による目的地の入力を検知した場合に、入力された目的地の情報と、ＧＰＳ受信機３２等が出力する現在位置情報と、記憶部２２に記憶されたプロフィール情報とを含む経路探索要求情報Ｓ１を通信部２１によりサーバ装置１へ送信する。そして、制御部２５は、通信部２１がサーバ装置１から推奨経路情報Ｓ２を受信した場合に、推奨経路を出力部２６に出力させ、案内経路として設定するか否かの入力を入力部２４により受け付ける。その後、制御部２５は、設定された経路を案内する情報を出力部２６に出力させる。

【0034】

［運転評価モデルの抽出］
サーバ装置１は、経路探索要求情報Ｓ１を受信した場合に、経路探索要求情報Ｓ１に含まれるプロフィール情報に基づき運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１８から抽出する。ここで、運転評価モデルＤＢ１８に登録される各運転評価モデルは、性別や運転歴などのプロフィールの共通性を有する判定者のグループごとに生成され、グループで共通するプロフィールの分類情報と関連付けられている。よって、サーバ装置１は、プロフィール情報が示すプロフィールと共通するプロフィールの分類情報に関連付けられた運転評価モデルを、運転評価モデルＤＢ１８から抽出する。

【0035】

図３は、運転評価モデルＤＢ１８に含まれる各運転評価モデルの識別番号（「モデルＩＤ」とも呼ぶ。）と当該運転評価モデルに対応する判定者のプロフィールの分類情報との対応テーブルである。図３の対応テーブルは、「性別」、「運転歴」、「居住地」、「年齢」、及び「モデルＩＤ」の各項目を有する。

【0036】

ここで、モデルＩＤ「Ｍ００１」の運転評価モデルは、性別が男、運転歴が５年未満、居住地が東京都、年齢が２５歳～３９歳である判定者が参照した撮影画像と、当該判定者が撮影画像を参照して判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習して得られた運転評価モデルを示す。同様に、モデルＩＤ「Ｍ００２」の運転評価モデルは、性別が男、運転歴が５年未満、居住地が東京都、年齢が４０歳～５９歳である判定者が参照した撮影画像と、当該判定者が撮影画像を参照して判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習して得られた運転評価モデルを示す。また、モデルＩＤ「Ｍ２５１」の運転評価モデルは、性別が女、運転歴が５年未満、居住地が埼玉県、年齢が６０歳～６９歳である判定者が参照した撮影画像と、当該判定者が撮影画像を参照して判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習して得られた運転評価モデルを示す。また、モデルＩＤ「Ｍ３４２」の運転評価モデルは、性別が女、運転歴が５年以上、居住地が神奈川県、年齢が２４歳以下である判定者が参照した撮影画像と、当該判定者が撮影画像を参照して判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習して得られた運転評価モデルを示す。また、モデルＩＤ「Ｍ４４５」の運転評価モデルは、性別が女、運転歴が５年以上、居住地が北海道、年齢が７０歳以上である判定者が参照した撮影画像と、当該判定者が撮影画像を参照して判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習して得られた運転評価モデルを示す。

【0037】

このように、運転評価モデルは、性別、運転歴、居住地、年齢に基づき判定者をグループ分けした場合のグループごとに生成されている。一般に、運転手が知覚する運転難易度は、運転手の性別、運転歴、居住地（即ちよく走行するエリア）、年齢等によって異なる。以上を勘案し、本実施例では、運転手が感じる運転難易度に影響があるプロフィールの項目に基づき判定者をグループ分けし、サーバ装置１は、分けられたグループごとに予め生成された運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１８として記憶しておく。

【0038】

なお、図３の例では、運転歴は５年未満と５年以上との２つに分類され、居住地は都道府県により分類され、年齢は５段階により分類されていたが、各項目の分類方法はこれに限定されない。例えば、運転歴は３段階以上に分けられてもよく、居住地はより広域なエリア（例えば７地方）又はより詳細なエリアにより分類されてもよい。同様に、年齢は５段階以外の段階により分類されてもよい。なお、運転歴に代えて、又はこれに加えて、図３の対応テーブルには、運転歴以外の運転履歴（例えば事故の回数又は頻度、急ブレーキの回数又は頻度等）に関する項目が設けられてもよい。

【0039】

サーバ装置１は、図３に示すような対応テーブルを参照し、プロフィール情報が示すプロフィールから、当該プロフィールに適合する判定者のグループ（適合グループ）に対応する運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１８から抽出する。具体的には、サーバ装置１は、図３に示す対応テーブルを参照し、プロフィール情報に含まれる性別、運転歴、居住地、年齢に該当するレコードに記録されたモデルＩＤに対応する運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１８から抽出する。例えば、プロフィール情報が示す性別が「男」、運転歴が「３年」、居住地が「東京都」、年齢が「４５歳」である場合、図３の２番目のレコードに記録されたモデルＩＤ「Ｍ００２」の運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１８から抽出する。

【0040】

［経路探索処理］
次に、運転評価モデルを用いた経路探索処理について説明する。図４は、運転評価モデルを用いた経路探索処理の手順を示すフローチャートの一例である。

【0041】

まず、端末装置２は、経路探索を指示する入力があるか否か判定する（ステップＳ１０１）。そして、端末装置２は、経路探索を指示する入力がある場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、上述の入力において指定された目的地の情報と、ＧＰＳ受信機３２等が出力する現在位置情報と、記憶部２２に記憶されたプロフィール情報とを含む経路探索要求情報Ｓ１を、サーバ装置１へ送信する（ステップＳ１０２）。一方、端末装置２は、経路探索を指示する入力がない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、引き続き、経路探索を指示する入力の有無をステップＳ１０１で監視する。

【0042】

端末装置２による経路探索要求情報Ｓ１の送信後、サーバ装置１は、経路探索要求情報Ｓ１を端末装置２から受信する（ステップＳ２０１）。そして、サーバ装置１は、経路探索要求情報Ｓ１に含まれるプロフィール情報を参照し、適用すべき運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１８から抽出する（ステップＳ２０２）。

【0043】

そして、サーバ装置１は、経路探索要求情報Ｓ１により特定されるサーバ装置１の現在位置（即ち出発地）から目的地までの経路探索であって、運転評価モデルから算出する運転難易度の評価値をコストとする経路探索を開始する（ステップＳ２０３）。この場合、サーバ装置１は、経路を構成する道路（即ち地図データ１６上のリンク）に対応する撮影画像を撮影画像ＤＢ１７から抽出し、抽出した撮影画像を運転評価モデルに入力することで、対象の道路に対応する運転難易度の評価値を算出する（ステップＳ２０４）。このとき、サーバ装置１は、道路ごとのコスト（リンクコスト）を、算出した運転難易度の評価値に比例した値に設定してもよく、通常の経路探索において所要時間等を勘案して算出するリンクコストに上述の評価値に応じた値を加算した値に設定してもよい。なお、この場合、運転難易度の評価値は、運転しにくい道路ほど高い値となるように設定されるとよい。

【0044】

そして、サーバ装置１は、道路ごとのリンクコストの合計が最も低い１又は所定個数の推奨経路を決定する（ステップＳ２０５）。この場合、サーバ装置１は、出発地から目的地までの推奨経路の候補となる各候補経路について、当該候補経路を構成する全道路のリンクコストを合計し、リンクコストの合計が最も低い１又は所定個数の推奨経路を決定する。これにより、サーバ装置１は、運転手にとって運転難易度が低いと推定される道路から構成される経路を、推奨経路として好適に決定することができる。そして、サーバ装置１は、決定した推奨経路に関する推奨経路情報Ｓ２を、経路探索要求情報Ｓ１の送信元の端末装置２へ送信する（ステップＳ２０６）。

【0045】

一方、端末装置２は、経路探索要求情報Ｓ１の送信後、サーバ装置１がステップＳ２０６で送信した推奨経路情報Ｓ２を受信する（ステップＳ１０３）。そして、端末装置２は、ユーザが選択した推奨経路を案内経路として決定し、決定した案内経路に沿って走行するための案内を開始する（ステップＳ１０４）。

【0046】

以上説明したように、本実施例に係るサーバ装置１は、車両を運転する運転手に関するプロフィール情報と、車両の出発地及び目的地の情報とを端末装置２から受信する。サーバ装置１は、出発地から目的地までの複数の経路を構成する道路の各々に対し、プロフィール情報に対応する運転評価モデルに基づく運転難易度の評価値を算出する。そして、サーバ装置１は、算出した運転難易度の評価値に基づき、推奨経路を決定する。このように、サーバ装置１は、車両の運転手に適した運転評価モデルから算出した運転難易度の評価値に基づき経路探索を行うため、運転手の個人差を好適に勘案した経路探索を実行することができる。

【0047】

［変形例］
次に、実施例に好適な変形例について説明する。以下の変形例は、任意に組み合わせて上述の実施例に適用してもよい。

【0048】

（変形例１）
端末装置２は、サーバ装置１が実行する経路探索処理の一部又は全部を実行してもよい。

【0049】

図５は、本変形例に係る経路探索システムの構成例である。図５の例では、端末装置２は、道路データ及び施設情報などを含む地図データ２０を記憶しており、記憶部２２に記憶したプロフィール情報「Ｓａ」をサーバ装置１へ送信する。この場合、サーバ装置１は、プロフィール情報Ｓａが示すプロフィールに基づき運転評価モデルＤＢ１８から運転評価モデルを抽出する。そして、サーバ装置１は、抽出した運転評価モデルの情報（「抽出モデル情報Ｓｂ」とも呼ぶ。）を端末装置２へ送信する。端末装置２は、目的地の入力を受け付けて経路探索を実行する場合、図４のステップＳ２０３～Ｓ２０５を実行することで、推奨経路を決定する。この場合、端末装置２は、ステップＳ２０４で必要となる経路上の各道路の撮影画像を、経路画像情報「Ｓｃ」としてサーバ装置１から受信する。この場合、例えば、端末装置２は、撮影画像が必要な道路のリンクＩＤ等を指定した要求信号をサーバ装置１へ送信し、サーバ装置１は、受信した要求信号に含まれるリンクＩＤ等に対応する撮影画像を撮影画像ＤＢ１７から抽出して経路画像情報Ｓｃとして送信する。

【0050】

このように、本変形例によれば、端末装置２は、実施例に係る経路探索処理をサーバ装置１に代えて好適に実行することができる。なお、本変形例において、端末装置２は、本発明における「経路探索装置」の一例であり、端末装置２の制御部２５は、本発明における「第１取得部」、「第２取得部」、「第３取得部」、「経路決定部」及びプログラムを実行するコンピュータの一例である。

【0051】

（変形例２）
運転評価モデルに基づき算出された運転難易度の評価値が地図データに予め含まれていてもよい。

【0052】

図６は、本変形例に係る経路探索システムの構成を示す。図６の例では、端末装置２は、各運転評価モデルに基づき算出された運転難易度の評価値を道路ごとに関連付けた情報（「運転評価情報Ｉｅ」とも呼ぶ。）が地図データ２０に含まれている。この場合、各道路の運転難易度の評価値は、例えば、各運転評価モデルのモデルＩＤごとに地図データ２０に記録されている。また、図６の構成例では、端末装置２は、図３の対応テーブルを予め記憶しておく。そして、端末装置２は、経路探索の実行時には、例えば、プロフィール情報に対応する運転評価モデルのモデルＩＤを図３の対応テーブルを参照して特定した後、経路を構成する各道路の運転難易度の評価値を、特定したモデルＩＤ及び対象の道路のリンクＩＤから地図データ２０を参照して取得する。この態様によっても、端末装置２は、運転難易度の評価値に基づく各経路のコストを算出し、推奨経路を決定することができる。

【0053】

なお、図６の例に代えて、サーバ装置１が経路探索を実行する構成において、サーバ装置１が備える地図データに運転評価情報Ｉｅが含まれていてもよい。この場合であっても、サーバ装置１は、端末装置２から受信したプロフィール情報に対応する運転評価モデルのモデルＩＤを図３の対応テーブルを参照して特定した後、経路を構成する各道路の運転難易度の評価値を、特定したモデルＩＤ及び対象の道路のリンクＩＤから地図データを参照して取得する。この態様によっても、サーバ装置１は、運転難易度の評価値に基づく各経路のコストを算出し、推奨経路を決定することができる。

【0054】

（変形例３）
運転評価モデルは、車両の走行環境に基づきさらに分類して生成されてもよい。

【0055】

この場合、図３の対応テーブルでは、性別、運転歴、居住地、年齢等のプロフィールに関する項目に加えて、天候、道路種別、時間帯などの走行環境に関する項目がさらに設けられる。そして、運転評価モデルは、走行環境に関する項目に基づく分類ごとに予め生成され、運転評価モデルＤＢ１８に記憶される。この場合、各走行環境に対応する運転評価モデルは、各走行環境において道路上で撮影された撮影画像ごとに、撮影画像と、当該撮影画像を参照して判定者が判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習することで生成される。

【0056】

そして、例えば、端末装置２は、経路探索を指示する入力があった場合には、図示しない雨滴センサ等のセンサ部２３の出力や地図ＤＢ２０等を参照し、現在の車両の走行環境を認識する。そして、端末装置２は、認識した走行環境を示す情報を経路探索要求情報Ｓ１に含めてサーバ装置１へ送信する。この場合、サーバ装置１は、経路探索要求情報Ｓ１に含まれるプロフィール情報及び走行環境を示す情報に適合する運転評価モデルを選択し、当該運転評価モデルを用いて経路探索に必要な運転難易度の評価値を算出する。このように、本変形例によれば、サーバ装置１は、現在の車両の走行環境をさらに勘案し、運転しやすい経路を推奨経路として決定することができる。

【0057】

（変形例４）
運転評価モデルにより判定する対象は、運転難易度に限定されない。例えば、運転評価モデルにより判定する対象は、見晴らしの良さであってもよい。

【0058】

この場合、運転評価モデルＤＢ１８に登録される各運転評価モデルは、道路上で撮影された撮影画像と、当該撮影画像を参照した判定者が判定した見晴らしの良さの評価値との組み合わせを教師データとして学習することで生成される。そして、これらの各運転評価モデルは、実施例と同様に、性別や年齢などのプロフィールの共通性を有する判定者のグループごとに生成され、共通するプロフィールの分類情報と関連付けられて運転評価モデルＤＢ１８に記憶される。そして、図４の経路探索処理では、端末装置２は、実施例と同様に、ステップＳ１０２において、プロフィール情報を含む経路探索要求情報Ｓ１をサーバ装置１に送信する。この場合、サーバ装置１は、ステップＳ２０２において、端末装置２から受信した経路探索要求情報Ｓ１に含まれるプロフィール情報が示すプロフィールに適合する運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１８から抽出する。そして、サーバ装置１は、ステップＳ２０３において、運転評価モデルから算出される見晴らしの良さの評価値をコストとする経路探索を開始する。この場合、運転評価モデルから算出される見晴らしの良さの評価値は、見晴らしが悪いほど高い値となるように設定される。そして、サーバ装置１は、ステップＳ２０４及びステップＳ２０５を実行することで推奨経路を決定し、決定した推奨経路に関する推奨経路情報Ｓ２をステップＳ２０６において端末装置２へ送信する。

【0059】

本変形例によれば、サーバ装置１は、見晴らしが良い道路から構成される経路を、観光の観点又は安全の観点において好適な推奨経路として決定することができる。ここで、見晴らしが良い道路から構成される経路は、例えば、観光の観点であれば、観光地において景観の優れる道路から構成される経路等が該当し、安全運転の観点であれば、遠方からでも比較的歩行者を発見しやすい安全な道路から構成される経路等が該当する。なお、端末装置２は、運転難易度と見晴らしの良さのいずれの指標を採用して経路探索を実行するかをユーザに選択させる入力を入力部２４により受け付けてもよい。この場合、端末装置２は、受け付けた入力に基づき、運転難易度と見晴らしの良さのいずれの指標を用いるかを指定する情報を経路探索要求情報Ｓ１に含めてサーバ装置１へ送信する。

【符号の説明】

【0060】

１ サーバ装置
２ 端末装置
１１、２１ 通信部
１２、２２ 記憶部
１５、２５ 制御部
１６、２０ 地図データ
１７ 撮影画像ＤＢ
１８ 運転評価モデルＤＢ
２３ センサ部
２４ 入力部
２６ 出力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】