JP2012128344A - 車載運転認知トレーニング装置 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者Ｄの運転行動や運転能力をより向上させることを目的としている。
【解決手段】予め設定された運転者Ｄ毎の走行条件に応じた運転特性情報の集合に基づき、識別された運転者Ｄの運転適性評価、及び複数の経路について評価する。そして、本発明は、認識した目的地に向かう走行ルートの少なくとも一部を構成する各経路の評価情報、及び求めた運転者Ｄの運転適性評価に基づき、識別された運転者Ｄの運転トレーニングとなる経路を推定し、推定した経路に基づき、認識した目的地に向かうトレーニングルートを選定する。そして、本発明は、選定したレーニングルートを運転者Ｄに提示する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、運転者の運転行動や運転能力を向上させるためのトレーニング装置の技術に関する。

特許文献１に記載の技術は、運転者の安全運転やエコ運転などに対する意識を向上させることを目的とする。そして、特許文献１に記載の装置は、運転者の運転状態を診断し、診断結果に応じた評価としてポイントを付与する。

特開２０１０−３９６３９号公報

上記従来技術は、運転者の運転行動の診断結果を運転者に報知するだけである。このため、従来技術は、運転者の運転行動や運転能力を向上させるための具体的な行動の提示としては不十分であるという課題がある。
本発明は、上記のような点に着目したもので、運転者の運転行動や運転能力をより向上させることを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明は、予め設定された運転者毎の走行条件に応じた運転特性情報の集合に基づき、識別された運転者の運転適性評価、及び複数の経路について評価する。そして、本発明は、認識した目的地に向かう走行ルートの少なくとも一部を構成する各経路の評価情報、及び求めた運転者の運転適性評価に基づき、識別された運転者の運転トレーニングとなる経路を推定し、推定した経路に基づき、認識した目的地に向かうトレーニングルートを選定する。そして、本発明は、選定したレーニングルートを運転者に提示する。

本発明によれば、対象とする運転者の運転適性評価と、複数の運転者の運転特性情報から求めた各経路の経路評価とから、その運転者に適した経路を推定可能となる。この結果、本発明は、運転者の運転行動や運転能力を向上させるトレーニングルートを提供することが可能となる。これによって、運転者の運転行動や運転能力をより向上させることが可能となる。

本発明の実施形態にかかる車載運転認知トレーニング装置の構成を示すブロック図である。 運転認知トレーニング装置において、運転者に経路提示を行うフローチャート図である。 経路評価部において、各経路の特性を示す図である。 経路評価部において、トレーニング効果をもたらす考え方の図である。 経路評価部において、運転適性評価と運転情報が無相関若しくは相関が低い場合の図である。 トレーニングルートの算出例を説明する図である。 トレーニングルートの算出例を説明する図である。 トレーニングルートの算出例を説明する図である。 運転診断用ルートの提案例を説明する図である。 運転特性情報から運転適性値を算出する方法を説明する図である。

次に、本発明に係る実施形態について図面を参照して説明する。
車載運転認知トレーニング装置が車両に搭載されている。
その車載運転認知トレーニング装置は、図１に示すように、運転者識別部１０２、目的地認識部１０３、走行履歴保持部２０２、通常走行ルート取得部２０３、運転特性情報取得部２０１、運転適性評価取得部１０４、ルート認識部２０４、経路評価部１０８、トレーニングルート取得部１１２、トレーニングルート提示部１１３、トレーニング経路選択部１１１を備える。

走行履歴保持部２０２は、運転者毎の車両の走行履歴を取得して保持するプログラムである。走行履歴保持部２０２は、車両が走行した経路、その時刻及び車両信号取得装置１０６からの自車情報に基づく運転者の運転情報を収集して記憶部に保持する。そして、通常走行ルート取得部２０３は、走行履歴保持部２０２が保持した情報に基づき、上記運転者識別部１０２で識別された運転者の上記目的地に向かう走行ルートのうち一番多く走行した走行ルートを通常の走行ルートとして求める。

車両信号取得装置１０６は、車両内で発生している各種の信号を取得する装置である。車両信号取得装置１０６は、例えばブレーキセンサやアクセルセンサからの信号を取得する。
運転特性情報取得部２０１は、各経路を走行する際に車両信号取得装置１０６が取得した自車情報を取得し、経路単位に取得した自車情報から、その経路を走行する際における現在運転している運転者の運転特性を求めるプログラムである。そして求めた各経路に対する運転特性情報を、運転特性情報蓄積部１０５に蓄積する。なお、運転特性情報取得部２０１は、上記走行履歴保持部２０２が取得する情報に基づいて、運転者毎の各経路に対する運転特性情報を求めても良い。

運転特性情報蓄積部１０５に蓄積されているデータが、運転特性情報の集合となる。
この運転特性情報の集合は、運転者毎の走行条件に応じた運転特性情報の集合である。走行条件とは、本実施形態では各経路毎の道路環境情報である。道路環境情報自体を走行条件としても良い。この場合には、似た道路環境情報の経路は、同じ走行条件として扱われる。

ここで、運転特性情報蓄積部１０５に蓄積される運転特性情報の集合の少なくとも一部は、例えば、自動車教習所などで評価器を利用した運転特性評価結果を利用しても良いし、自宅のパーソナル・コンピュータまたは車内の情報端末を利用した運転特性評価用ソフトウェアの評価結果を利用しても良い。ただし、実際の各経路を走行したときの運転特性情報ではないので、評価器などに設定されている走行条件に近似した経路の運転特性情報として設定することが好ましい。

なお、上記運転特性情報を運転適性情報に変えて運転特性情報蓄積部１０５に蓄積しておいても良い。
また、通信部１０７を介してサーバ１１０と無線通信を行って、サーバ１１０から、様々な運転評価を有した運転者のプローブ情報をダウンロードし利用することが可能である。また自車両で蓄積した情報をサーバ１１０にアップロードしても良い。また、必要なデータだけをサーバ１１０からダウンロードする構成であっても良い。

運転者識別部１０２は、運転席に着座する運転者Ｄを識別する装置である。運転者識別部１０２は、例えば運転者Ｄを撮影可能なカメラを備え、そのカメラの撮像画像から抽出した運転者Ｄの特徴点から、記憶部に予め登録した運転者Ｄ情報を参照して運転者Ｄを識別する。また、運転者識別部１０２は、指紋認証システムなど人物を特定可能な公知の認識システムを適用して運転者Ｄを識別すれば良い。

目的地認識部１０３は、運転者Ｄの目的地を認識する装置である。目的地認識部１０３は、例えば車内に搭載された目的地入力装置を備える。目的地入力装置は、例えば、タッチパネルや音声認識装置から構成する。そして、目的地認識部１０３は、目的地入力装置から入力された場所を目的地として認識する。また目的地認識部１０３は、走行履歴保持部２０２が保持した運転者Ｄ毎の走行履歴に基づき、運転者Ｄを識別したときの時刻や現在位置情報から目的地を推定し、その推定した目的地を認識した目的地としてもよい。このとき、目的地認識部１０３は、統計処理を行って複数の目的地を推定した場合には、推定した目的地を表示部に表示して、運転者Ｄに選択させることで目的地を認識しても良い。なお、表示部はナビ装置の表示部を利用すればよい。

運転適性評価取得部１０４は、運転特性情報蓄積部１０５に蓄積されている運転特性情報の集合に基づき、上記運転者識別部１０２で識別された運転者Ｄに対応する運転特性情報から当該運転者Ｄの運転適性評価を求めるプログラムである。運転適性評価取得部１０４は、求めた運転者Ｄの運転適性評価を運転者適性評価蓄積部（不図示）に記憶しておき、予め設定した条件を満足すると、運転者適性評価蓄積部（不図示）に記憶した運転者Ｄの運転適性評価を更新する。

ルート認識部２０４は、地図ＤＢ上の地図データに基づき、上記目的地認識部１０３で認識された目的地への複数の走行ルート、及びその走行ルートを構成する複数の経路を認識するプログラムである。本実施形態では、各走行ルートを構成するリンクを経路として扱う。また、複数のリンクで一つの経路を構成するようにしても良い。
経路評価部１０８は、運転特性情報蓄積部１０５に蓄積される運転特性情報の集合に基づき、各経路の運転特性を経路評価として評価するプログラムである。経路評価部１０８は、評価結果を、対応する各経路にリンク付けして地図ＤＢ１０９若しくは他の記憶部に格納する。経路評価部１０８は、予め設定した更新条件を満足すると、経路評価を算出し直し、上記格納した評価結果を更新する。

例えば、経路評価部１０８は、各経路における運転特性情報によって構成された頻度分布に基づき、頻度分布における統計的な距離が離れている経路を、頻度分布における統計的な距離が近い経路よりも、トレーニング効果のある経路として評価する。
また例えば経路評価部１０８は、各経路における運転特性情報によって構成された頻度分布に基づき、頻度分布が大きい経路を、頻度分布が小さな経路と比較して、トレーニング効果のある経路として評価する。

トレーニングルート取得部１１２は、上記運転適性評価取得部１０４が求めた運転適性評価、ルート認識部２０４が認識した複数の走行ルート、及びその走行ルートを構成する複数の経路、及び上記経路評価部１０８が評価した各経路の評価情報に基づき、トレーニングルートを選定するプログラムである。すなわち、トレーニングルート取得部１１２は、ルート認識部２０４が認識した複数の経路の少なくなくとも一部の経路についての経路評価と、運転者識別部１０２で識別された運転者Ｄの運転適性評価とから、識別された運転者Ｄにとって運転トレーニングとなる経路を推定する。そして、トレーニングルート取得部１１２は、推定した経路の少なくとも一部の経路を通過する１又は２以上の走行ルートを上記ルート認識部２０４が認識した複数の走行ルートから選択し、トレーニングルートとして選定する。

このとき、トレーニングルート取得部１１２は、例えば、推定した経路に基づきトレーニングルートを選定する際に、上記通常走行ルート取得部２０３が求めた上記通常の走行ルートから予め設定した逸脱内に収まる範囲で、トレーニングルートを選定する。例えば、通常の走行ルートを構成する経路のうち予め設定した数の経路が含まれるように設定したり、通常の走行ルートの走行距離とトレーニングルートの走行距離の距離差が予め設定した値以下となるルートを選定する。また、トレーニングルート取得部１１２は、例えば、通常の走行ルートの走行距離とトレーニングルートの走行距離の距離差が予め設定した値以下であって、トレーニング効果のある経路を出来るだけ含むルートをトレーニングルートとして設定する。

またトレーニングルート取得部１１２は、運転適性評価取得部１０４の評価結果の推移に応じて、上記運転者識別部１０２で識別された運転者Ｄの運転トレーニングとなる経路を推定しても良い。すなわち、予め設定した運転適性評価の値について変化が無い場合には、今まで選定してきたトレーニングルートの変更処理を行う。
トレーニングルート提示部１１３は、ナビ装置の表示部に対し、選定した１又は２以上のトレーニングルートを表示することで、運転者Ｄにトレーニングルートを報知する。トレーニングルート提示部１１３は、トレーニングルートを音声によって報知しても良い。

トレーニング経路選択部１１１は、トレーニングルート提示部１１３で提示されたトレーニングルートを運転者Ｄが選択可能とする装置である。
トレーニングルート提示部１１３及びトレーニング経路選択部１１１は、例えば車内に設置されたナビゲーションシステムや音声合成を利用し、タッチパネルやステアリングに搭載されたスイッチ、また音声認識機などを利用して運転者Ｄはそのトレーニングルートを選択するようにして構成する。

ここで、運転適性評価の項目としては、例えば（１）単純反応検査、（２）選択反応検査、（３）側方警戒検査、（４）アクセル反応検査、（５）ブレーキ反応検査を例示できる。これらは、自動車安全運転センターや自動車教習所などで実施している適性検査を診断する運転適性検査の項目に準じたものである。
以下、上記各検査項目内容の具体的説明と、各検査項目ごとにどのような道路環境の、どのような車両情報を利用するのかを説明する。ここで、道路環境の情報が走行条件となる。車両情報は、特に運転者Ｄによる運転操作情報であって運転特性情報を特定する情報となる。

（１）単純反応検査
単純反応検査は、視覚刺激に対して瞬時に正しく対処できるかを評価する検査項目である。例えば、制限速度が高く交通量の多い道路においては、周囲の車両挙動変化に対して正しく対処する必要がある。そのため、このような道路を走行する際の車両のブレーキ反応時間や前方車とのＴＴＣ（Ｔｉｍｅ ｔｏ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）の時間情報を利用することで、運転者Ｄの単純反応評価及びトレーニングを行うことができると考える。

（２）選択反応検査
選択反応検査は、選択反応動作の速さや正確さを評価する検査項目である。例えば、多車線の交差点などの道路においては、左折や直進のみ走行可、右折のみ走行可など、信号情報に合わせて自分の行動を選択し反応する必要がある。そのため、このような道路を走行する車両のアクセル反応速度やブレーキ反応速度の情報を利用することで、運転者Ｄの選択反応評価およびトレーニングを行うことができる。

（３）側方警戒検査
側方警戒検査は、運転者Ｄの中心視と周辺視の情報に対して注意集中分散能力を評価する検査項目である。例えば、道幅の狭い狭路、スクールゾーンなど歩行者や自転車が多数走行する道路においては、中心視で前方監視を行いながら歩道を通過する周辺視の情報について正しく判断動作する必要がある。そのため、このような道路を走行する車両のブレーキ反応時間や操舵角加速度の情報を利用することで、運転者Ｄの側方警戒評価およびトレーニングを行うことができる。

（４）アクセル反応検査
アクセル反応検査は、前方車との距離調節を素早く、正確に行えるかを評価する検査項目である。例えば、交差点など、Ｓｔｏｐ＆Ｇｏを繰り返す道路においては、信号機や前方車両の挙動に対して素早く正確に判断し、車両を操作する必要がある。そのため、このような道路での先行車との車間距離情報を利用することで、運転者Ｄのアクセル反応評価およびトレーニングを行うことができる。

（５）ブレーキ反応検査
ブレーキ反応検査は、上記アクセル反応検査と同じように、信号機や前方車両の挙動に対して素早く正確に判断し、車両を操作する必要がある。そのため、このような道路を走行する車両のブレーキ反応時間や前方車とのＴＴＣ（Ｔｉｍｅ ｔｏ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）を利用することで、運転者Ｄのブレーキ反応評価およびトレーニングを行うことができる。

これらのように、全ての道路環境情報や全ての運転特性情報を利用するのではなく、交差点、道幅の狭い狭路、カーブなどがある道路を走行する際の、ブレーキ反応時間やＴＴＣ情報や操舵角加速度情報などの運転特性情報など、道路環境情報と運転特性情報が相関する場所の情報に限って収集することで、効率的に運転適性評価結果と相関のある運転特性情報を取得することができる。
また、全ての道路情報や全ての運転特性情報を用いて、統計的に運転適性項目に寄与する道路情報や運転情報を抽出してもよい。

次に、運転適性評価取得部１０４が実施する、運転特性情報から当該運転者Ｄの運転適性値（運転適性評価）を算出する方法について説明する。
運転適性評価取得部１０４は、各経路（本実施形態ではリンク）を走行した際における当該運転者Ｄの運転特性情報と、その経路における運転適性頻度分布（経路評価情報）との関係から、当該運転者Ｄの運転適性値を求める。例えば統計的な距離として既存のマハラノビスの距離を利用することで、運転特性値から最も距離の近い運転適性頻度を計算し、計算した運転適性頻度を当該運転者Ｄの運転適性値とする。統計的な距離は、各運転適性頻度分布の平均値や最頻値までの距離を用いてもよい（図１０参照）。

また、運転適性評価取得部１０４は、当該運転者Ｄの運転適性値を決めるにあたり、１つの決められた経路を走行した際の運転特性値だけから当該運転者Ｄの運転適性値を求めても良いし（図１０下図方法１）、複数の経路を走行した結果、各経路で取得可能な運転適性値について、それらの平均値、最頻値、最小値などの値を当該運転者Ｄの運転適性値としてもよい（図１０下図方法２）。

次に、上記経路評価部１０８での経路の評価方法について、図３を参照して説明を行う。
各運転者Ｄの運転特性情報を収集・蓄積した情報から求めた、運転特性情報と運転評価結果の関係を表す頻度分布は多種多様な形状となる。例えば、図３の左図のように、各運転適性評価のレベル頻度分布が重なっている場合や、図３の右図のように各運転適性評価のレベル頻度分布が重なっていない場合などがある。

頻度分布が重なっている場合、その経路では、運転適性評価のレベルが高い運転者Ｄも低い運転者Ｄも同じような運転行動を行っていることを示している。このような経路では、頻度分布を詳細に観察していくことで、トレーニングルートの経路として利用可能である。
一方、頻度分布が重なっていない場合、その経路では、走行する際の運転行動は運転適性評価結果のレベルに応じて異なることを示している。その結果を逆に利用することで、経路走行時の運転情報から、運転適性評価を推定することも可能である。

次に、上記経路評価部１０８におけるトレーニング経路の利用判断基準について、図４を参照して説明を行う。
上述したように、各経路に対して運転特性情報を収集することで、各経路を、トレーニングするために適した経路と、トレーニング効果を確認するための経路に分別することができる。また、トレーニングするために適した経路の中でも、各レベルの頻度分布のばらつき方が異なる場合、頻度分布の違いで、各運転者Ｄに適した経路を選定することが可能である。

例えば、図４の左上や右上の図のように、運転適性評価２と運転適性評価３の頻度分布に統計的な大きな差がある場合、運転適性検査が２の運転者Ｄにとっては、目標とする運転適性検査３のレベルまでの運転能力の向上代が大きい経路として考えられる。そのため、このように目標レベルまでの距離が大きい経路を選択することで、その運転者Ｄに適したトレーニングルートになるといえる。統計的な距離な算出方法については、既存のマハラノビスの距離を用いてもよいし、各頻度分布の平均値や最頻値の距離を用いてもよい。

また、例えば、図４の左下や右下の図のように、運転適性評価３の頻度分布の大きさに大きな差がある場合、その経路を走行する構成車両の主な車両は目標とする運転適性評価３の運転者Ｄである。そのため、運転適性評価２の運転者Ｄにとっては、図４の左下のような経路の交通量の中で走行し、慣れること自体でトレーニングになると言える。そのため、このように目標レベルの頻度分布が他の経路と比較して大きいルートを選択することで、その運転者Ｄにあったトレーニングルートになるといえる。

また、様々な経路においては、図４のような整った形式の頻度分布もあれば、不揃いの頻度分布のものもある。運転適性評価と運転情報に相関が無い場合は、図５のような頻度分布になり、トレーニングとして利用することはできない。しかし、図５の右のように、目標とするレベル頻度分布が大きい場合、先ほどと同じ条件で、そこを構成している車両群に目標レベルが多いため、トレーニングルートとして利用可能である。

また、経路において、走行情報が取得できずに頻度分布が形成できない場合は、その道路を構成する要素、例えば時間当たりの交通量や車線数、道路幅、最高速度、道路勾配、道路曲率、歩行者の有無などの環境要因が同じような経路を抽出する。そして、抽出した経路の評価結果に基づき、上記走行情報が取得できずに頻度分布が形成できない経路での頻度分布を推定してもよい。

次に、本実施形態における車載運転認知トレーニング装置の処理例を、図２を参照して説明する。車載運転認知トレーニング装置は、予め設定した制御周期で作動する。
ここで、車載運転認知トレーニング装置は、例えば運転者識別部１０２が運転者Ｄを識別したときに、次の各処理を実施する。運転者Ｄが車両を起動したときに、車載運転認知トレーニング装置が起動しても良い。以下の処理では、運転者識別部１０２が運転者Ｄを識別した後の処理を記載する。

まずステップＳ２０１において、目的地認識部１０３が目的地情報を取得したか否かを判定する。目的地情報を取得できていればステップＳ２０２の処理を実行する。
ステップＳ２０２において、ルート認識部２０４は、ステップＳ２０１において取得した目的地情報に対して、現在地から目的地までの複数のルートを計算する。計算を終了したら、ステップＳ２０３の処理を実行する。

ステップＳ２０３において、運転適性評価取得部１０４が、運転者Ｄの運転適性評価を算出済か否かを判定する。運転者Ｄの運転適性評価値を有している場合はステップＳ２０４の処理を実行する。そうでない場合は運転適性評価値を有するためのステップＳ２０９の処理に移行する。
ステップＳ２０４において、車載運転認知トレーニング装置はトレーニング項目を提示する。そして、運転者Ｄが行うトレーニング項目を選定する。例えば、運転者Ｄが運転適性評価の項目の中で最も低い点数、運転者Ｄが苦手な項目を選定する。トレーニング項目を選定した後、ステップＳ２０５の処理を実行する。これは、ナビ装置の表示部などに表示して運転者Ｄが選択可能とする。

ステップＳ２０５において、車載運転認知トレーニング装置は、選定された運転適性項目に対して、現在どれだけ実施しているかを判別する。実施回数が閾値ｎ（例えばｎ＝５）を超える場合は、トレーニング効果を確認するためにステップＳ２０９の処理に移行する。閾値を超えない場合は、ステップＳ２０６の処理に移行する。
ステップＳ２０６において、運転者Ｄに適したトレーニングルートの有無を判別する。トレーニングルート取得部１１２が、トレーニングルートを選定する。そして、複数計算されたルートの中から、選定された運転適性項目をトレーニングするためのトレーニングルートがある場合は、ステップＳ２０７の処理に移行する。一方、トレーニングルートが無い場合は、ステップＳ２０８の処理に移行する。

ステップＳ２０７において、トレーニングルート提示部１１３が、運転用のトレーニングルートを運転者Ｄに提示する。複数ルートがある場合はいずれかを選択して提示、または効果のある上位いくつかを提示し、ステップＳ２１０の処理を実行する。
ステップＳ２０８において、走行履歴保持部２０２が保持した情報に基づき目的地に向かった過去の走行ルートのうち、識別した運転者Ｄが一番通った走行ルートを通常の走行ルートとして求める。そして、求めた通常の走行ルートを運転者Ｄに提示する。または、ステップＳ２０２で求めたルートの中に運転者Ｄに適したルートが無い場合に、最短距離のルートや一般道路優先のルートなどを提示する。その後、ステップＳ２１０に移行する。

一方、ステップＳ２０９においては、車載運転認知トレーニング装置は、運転適性評価を診断するためのルートを提示する。目的地までのルートにおいて運転診断用の経路を通過するようなルートを提示する。これによって、運転者Ｄのトレーニング結果を確認することができる。また運転適性評価を適宜更新することで、現在の運転者Ｄの運転能力にあったトレーニングルートを提示することが可能となる。
ここで、運転診断用の経路の選定は、各経路の経路評価に基づき選定する。

ステップＳ２１０において、システムが提示するルートに対して運転者Ｄが選択できる。例えば普段のルートに対して運転者Ｄが運転トレーニングを実施するモチベーションがあれば提示された運転トレーニングルートを選択すればよい。また、自分の運転適性評価を確認したいモチベーションがあれば運転診断ルートを選択すればよい。どのルートも魅力的ではなく通常のルートを選択したければ通常ルートを選択することも可能である。このようにステップＳ２１０によって複数計算されたルートの中から、運転者Ｄの苦手な運転適性をトレーニングするトレーニングルート、運転者Ｄの運転適性を確認するための診断ルート、通常ルートなど複数のルートを提示することで、運転者Ｄのそのときの状態に合わせて選択することが可能となる。運転者Ｄがルートを選択する。

またステップＳ２１１において、運転者Ｄが目的地到着する。
ここで、ステップＳ２１０及びＳ２１１の処理は、車載運転認知トレーニング装置の処理でなく、車載運転認知トレーニング装置の処理に対して、運転者Ｄが実施する行動を記載している。
そして、ステップＳ２１２において、車載運転認知トレーニング装置は、車両が目的地に到達したと判定すると、走行ルートが運転診断用ルートの場合には、走行時の運転特性情報に対して運転適性評価を行い、運転者Ｄの評価結果を更新する。運転適性評価の更新は、今回の走行時の運転特性情報によって求めた運転適性評価だけで更新しても良いし、今までに蓄積した当該運転者Ｄの運転特性情報による運転適性評価も加味して更新しても良い。

（動作例）
目的地認識部１０３の認識した目的地の情報に基づき、ルート認識部２０４が、図６のように、現在地１から目的地８までの複数の走行ルートを認識したとする。ＬＸＸは、各走行ルートを構成する経路（リンク）の評価情報である。すなわち、図６は、リンク単位に経路を設定した例である。リンクは、地図データの道路情報を構成する最小単位である。
上記各経路の評価結果である経路情報は、次のようになっている。
ＬＸＸ （あ）＿い＿う＿え
ここで、
あ：運転適性評価項目
い：トレーニング用／効果確認若しくは運転診断用かの判別値
う：トレーニング対象者の適正値
え：トレーニング効果の強度(強度が大きいほど効果があることを指す)
である。

すなわち、経路評価部１０８が、各経路の評価結果である上記経路情報を各リンク（経路）ごとに求める。
ここで、識別された運転者Ｄは、普段は、出発地１から目的地８に移動するとき、経由地(ノード)の３と６を経由して走行しているとする。すんわち、Ｌ１３，Ｌ３６，Ｌ６８を通過するルートが通常走行ルートとなる。
このとき、トレーニング取得部が、識別した運転者Ｄに対しＬ３５がトレーニング効果の高いリンク（経路）と判定すると、そのＬ３５の経路を通過するルートをトレーニングルートとして選定する。また、上記通常走行ルートの経路を通り且つ現在地から目的地までの距離が通常走行ルートでの距離に近い走行ルートをトレーニングルートとして選択する。

すなわち、図７のように、Ｌ１３，Ｌ３５、Ｌ５８を通過するルートをトレーニングルートとして選定する。
このように、普段の通常走行ルートに対して、経由地５（ノード５）を通過するルートを提示することで、トレーニング効果の高いＬ３５の経路（リンク）を運転者Ｄが走行するため、通常のルートと比較して、トレーニング効果が高いルートを提示することができる。また、普段のルートに対して、少しだけ外れた経路をトレーニングルートとして提示することで、運転者Ｄのトレーニングに対する不安を軽減させることが可能である。

または、トレーニング取得部は、図８のように、トレーニング効果の高い経路であるＬ１４、Ｌ４７、Ｌ７８を通過するトレーニングルートを選定する。すなわち、通常の走行ルートに対して、所定の距離範囲以内にある４、７を経由地にしたルートを提示することで、トレーニング効果の高いＬ１４、Ｌ４７、Ｌ７８の経路（リンク）を運転者Ｄが走行するため、通常のルートと比較して、トレーニング効果が高い。このとき、普段のルートに対して、所定の距離や時間を制限し、その中でトレーニングルートを算出することで、運転者Ｄのトレーニングに対する不安を軽減させることが可能である。

また、車載運転認知トレーニング装置は、図９のように、トレーニングルートを複数回トレーニングした後、または運転適性値そのものを有していない運転者Ｄに対しては、運転評価診断を実施可能な経路Ｌ２５、Ｌ５８を通過するルートを運転診断用ルートとして選定する。すなわち、経由地２、５を通過するルートを提示することで、運転評価診断を実施可能なＬ２５、Ｌ５８のリンクを運転者Ｄが走行するため、トレーニング効果の確認など運転評価の診断を実施することができる。

以上のように、本実施形態の車載運転認知トレーニング装置は、様々な運転者Ｄの運転特性情報の集合から求めた各経路の経路評価と、対象とする運転者Ｄの運転適性評価とを利用する。そして、車載運転認知トレーニング装置は、これらを利用することで、例えば運転者Ｄの不得意な運転適性評価の項目に対して、それを運転トレーニングするために適切な経路を含むトレーニングルートを提示することが可能となる。これによって、運転者Ｄの運転能力を向上させることが可能となる。なお、上記実施形態では、運転適性評価の項目を運転者Ｄに選択させている例を示したが、車載運転認知トレーニング装置が自動的に不得意項目を推定するようにしても良い。

また、地図データ上で最も細かな道路単位であるリンクを経路に単位として評価し、その評価結果を用いてトレーニングルートを算出することで、トレーニングルートをより細かく設定することが可能となる。これによって、例えば、普段の走行ルートからの逸脱範囲を小さくし抑えながらトレーニング効果のある経路を通過するトレーニングルートを選定できるようになる。この場合には、トレーニングに対する運転者Ｄの不安を軽減させることが可能となる。

また、運転診断用のルートを算出することで、運転者Ｄのトレーニング効果の確認や運転適性評価の実施がより確実に可能となる。
また、経路評価部１０８によって、それぞれの経路はどのようなトレーニングに適した経路なのかが評価される。経路の中には、トレーニング効果を確認するため、または運転適性評価が未評価の運転者Ｄを評価するために適したルートも存在し、それらの経路を走行することで、現在の運転者Ｄの運転適性評価がどのような状態なのかを測定することが可能である。

ここで、トレーニング効果の確認を実施し、運転者Ｄの運転特性に一定以上の変化が確認できれば、運転者Ｄの運転適性評価を更新し、異なるトレーニングルートの選定や、別の苦手な運転適性をトレーニングするためのルートを選定するようにしても良い。また、運転者Ｄの運転特性に変化が確認できなければ、そのトレーニングルートは運転者Ｄにとって不適切なルートと判断し、別のリンクを走行するルートを提示しても良い。このようにトレーニングと診断を適宜実施し、トレーニングルートを動的に選定することで、運転者Ｄの現状に合わせたトレーニングを行うことが可能となる。

ここで、運転者識別部１０２は運転者識別手段を構成する。目的地認識部１０３は目的地認識手段を構成する。ルート認識部２０４はルート認識手段を構成する。経路評価部１０８は経路評価手段を構成する。トレーニングルート取得部１１２はトレーニングルート取得手段を構成する。トレーニングルート提示部１１３はトレーニングルート提示手段を構成する。通常走行ルート取得部２０３は通常走行ルート取得手段を構成する。

（本実施形態の効果）
（１）運転者識別部１０２は運転者Ｄを識別する。目的地認識部１０３は、目的地を認識する。ルート認識部２０４は、地図データに基づき、上記目的地認識部１０３で認識された目的地への複数の走行ルート、及びその走行ルートを構成する複数の経路を認識する。経路評価部１０８は、予め設定された運転者Ｄ毎の走行条件に応じた運転特性情報の集合に基づき、各経路の運転特性を評価する。運転適性評価取得部１０４は、上記運転特性情報の集合に基づき、上記運転者識別部１０２で識別された運転者Ｄの運転適性評価を求める。トレーニングルート取得部１１２は、上記運転適性評価取得部１０４が求めた運転適性評価、及び上記ルート認識部２０４で認識された複数の経路の少なくとも一部の経路についての上記経路評価部１０８が評価した経路評価情報に基づき、上記運転者識別部１０２で識別された運転者Ｄの運転トレーニングとなる経路を推定し、推定した経路に基づき１又は２以上の走行ルートをトレーニングルートとして選定する。トレーニングルート提示部１１３は、トレーニングルート取得部１１２が求めた１又は２以上のレーニングルートを運転者Ｄに提示する。

対象とする運転者Ｄの運転適性評価と、複数の運転者Ｄの運転特性情報から求めた複数の経路の経路評価とから、その運転者Ｄに適した経路を推定可能となる。この結果、運転者Ｄの運転行動や運転能力を向上させるトレーニングルートを提供することが可能となる。つまり、運転者Ｄの運転行動や運転能力をより向上させることが可能となる。

（２）上記運転特性情報の集合は、運転者Ｄ毎の過去の走行時の運転履歴から運転特性情報を取得し、その取得した運転特性情報を走行条件である経路毎に蓄積することで生成する。
その車両における、実際の走行履歴に基づき求めた運転特性情報を使用するので、精度の良い運転特性情報の集合を利用できる。つまり経路評価及び運転適性評価の精度が向上し、その分、より適したトレーニングルートを提示可能となる。

（３）上記経路評価部１０８は、各経路における運転特性情報によって構成された頻度分布に基づき、頻度分布における統計的な距離が離れている経路を、頻度分布における統計的な距離が近い経路よりも、トレーニング効果のある経路として評価する。
各運転者Ｄの運転特性がばらつく経路において、経路評価を示す頻度分布間に大きな統計的な距離があるということは、その距離の大きさだけ運転能力の向上代がある経路であることを表す。このため、目標とする運転適性評価結果までの距離が離れている経路を選択することで、より運転能力を向上させることができる。

（４）上記経路評価部１０８は、各経路における運転特性情報によって構成された頻度分布に基づき、頻度分布が大きい経路を、頻度分布が小さな経路と比較して、トレーニング効果のある経路として評価する。
各運転者Ｄの運転情報がばらつく経路において、ある運転特性の頻度分布が大きいということは、その経路はその運転特性に対応した運転適性結果を有した多くの運転者Ｄの運転特性情報によって評価されていることを表す。そのため、多くの運転者Ｄの運転特性とは異なる運転適性評価の運転者Ｄにとっては、多くの運転者Ｄの評価がはっきりしているそのような経路を走行することによって、より運転能力を向上させることができる。

（５）上記経路評価部１０８は、評価のための運転特性情報が無い若しくは運転特性情報の数が予め設定した数よりも少ない経路に対する経路評価として、その経路を構成する道路環境情報と道路環境情報が近似している他の経路の経路評価を利用する。
経路評価と各種運転特性情報の関連付けにおいて、地図上の経路情報の一部に対して関連付けが成されていないことがある。このとき、最高速度や道路形状、車両交通量、歩行者の有無などの、その経路を構成する道路環境情報が同じような経路では、同様な運転行動になると考えられる。そのため、既に関連付けが成された経路情報の中から環境要因が近似できる経路の運転適性及び運転情報データを利用することによって、より多くの経路を運転効果に有効な経路として選択可能となる。すなわち、選定するトレーニングルートの幅が広くなる

（６）上記経路は、地図データの道路情報を構成するリンク単位に設定する。
ナビゲーション装置などにおける地図情報として、構成されている最小の単位の「リンク単位」ごとに運転者Ｄの運転適性評価とその運転情報を収集、解析することで、道路情報を細かく利用することができる。そして、例えば通常の運転者Ｄの走行ルートから数リンクだけ離れたルートを提示するなど、細かなルート提示が可能となる。

（７）通常走行ルート取得部２０３は、過去の走行履歴に基づき、上記運転者識別部１０２で識別された運転者Ｄの上記目的地に向かう走行ルートのうち一番多く走行した走行ルートを通常の走行ルートとして求める。上記トレーニングルート取得部１１２は、推定した経路に基づきトレーニングルートを選定する際に、上記通常走行ルート取得部２０３が求めた上記通常の走行ルートから予め設定した逸脱内に収まる範囲で、トレーニングルートを選定する。
目的地までのルートにおいて、運転者Ｄが普段走行している環境、例えば、走り慣れた経路や所要時間などから一定の範囲内で構成された経路を採用することで、運転者Ｄにとっては普段の経路から少しだけ外れた経路提示となる。この結果、トレーニングに対する運転者Ｄの不安を軽減することができる。

（８）上記トレーニングルート取得部１１２は、運転適性評価取得部１０４の評価結果の推移に応じて、上記運転者識別部１０２で識別された運転者Ｄの運転トレーニングとなる経路を推定する。
運転者Ｄの運転適性結果が更新された際に、選定する経路を変化させることが可能となる。また例えば、トレーニングを多数実施していても運転適性評価が向上しない運転者Ｄに対して、異なる経路を提示することができる。

１０２ 運転者識別部
１０３ 目的地認識部
１０４ 運転適性評価取得部
１０５ 運転特性情報蓄積部
１０６ 車両信号取得装置
１０７ 通信部
１０８ 経路評価部
１１０ サーバ
１１１ トレーニング経路選択部
１１２ トレーニングルート取得部
１１３ トレーニングルート提示部
２０１ 運転特性情報取得部
２０２ 走行履歴保持部
２０３ 通常走行ルート取得部
２０４ ルート認識部
Ｄ 運転者

Claims (8)

1. 運転者を識別する運転者識別手段と、
   目的地を認識する目的地認識手段と、
   地図データに基づき、上記目的地認識手段で認識された目的地への複数の走行ルート、及びその走行ルートを構成する複数の経路を認識するルート認識手段と、
   予め設定された運転者毎の走行条件に応じた運転特性情報の集合に基づき、各経路の運転特性を評価する経路評価手段と、
   上記運転特性情報の集合に基づき、上記運転者識別手段で識別された運転者の運転適性評価を求める運転適性評価取得手段と、
   上記運転適性評価取得手段が求めた運転適性評価、及び上記ルート認識手段で認識された複数の経路の少なくとも一部の経路についての上記経路評価手段が評価した経路評価情報に基づき、上記運転者識別手段で識別された運転者の運転トレーニングとなる経路を推定し、推定した経路に基づき１又は２以上の走行ルートをトレーニングルートとして選定するトレーニングルート取得手段と、
   トレーニングルート取得手段が求めた１又は２以上のレーニングルートを運転者に提示するトレーニングルート提示手段と、
   を備えることを特徴とする車載運転認知トレーニング装置。
2. 上記運転特性情報の集合は、運転者毎の過去の走行時の運転履歴から運転特性情報を取得し、その取得した運転特性情報を走行条件である経路に対応させて蓄積することで生成することを特徴とする請求項１に記載した車載運転認知トレーニング装置。
3. 上記経路評価手段は、各経路における運転特性情報によって構成された頻度分布に基づき、頻度分布における統計的な距離が離れている経路を、頻度分布における統計的な距離が近い経路よりも、トレーニング効果のある経路として評価することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載した車載運転認知トレーニング装置。
4. 上記経路評価手段は、各経路における運転特性情報によって構成された頻度分布に基づき、頻度分布が大きい経路を、頻度分布が小さな経路と比較して、トレーニング効果のある経路として評価することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載した車載運転認知トレーニング装置。
5. 上記経路評価手段は、評価のための運転特性情報が無い若しくは運転特性情報の数が予め設定した数よりも少ない経路に対する経路評価として、その経路を構成する道路環境情報と道路環境情報が近似している他の経路の経路評価を利用することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載した車載運転認知トレーニング装置。
6. 上記経路は、地図データの道路情報を構成するリンク単位に設定することを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載した車載運転認知トレーニング装置。
7. 過去の走行履歴に基づき、上記運転者識別手段で識別された運転者の上記目的地に向かう走行ルートのうち一番多く走行した走行ルートを通常の走行ルートとして求める通常走行ルート取得手段を備え、
   上記トレーニングルート取得手段は、推定した経路に基づきトレーニングルートを選定する際に、上記通常走行ルート取得手段が求めた上記通常の走行ルートから予め設定した逸脱内に収まる範囲で、トレーニングルートを選定することを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載した車載運転認知トレーニング装置。
8. 上記トレーニングルート取得手段は、運転適性評価取得手段の評価結果の推移に応じて、上記運転者識別手段で識別された運転者の運転トレーニングとなる経路を推定することを特徴とする請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載した車載運転認知トレーニング装置。

Images