JP2015087891A - 情報提供システム、情報提供装置、及び情報提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】センターが最適な情報を導出することを可能とする技術を提供する。
【解決手段】車両の走行を支援する情報である走行支援情報を提供する情報提供システムであって、前記車両の情報を取得し、該車両の情報に基づいて走行支援情報を導出する情報導出装置と、前記車両に搭載され、前記走行支援情報を車両のドライバに対して提供する情報提供装置と、を備え、前記情報導出装置は、前記車両の正常走行時に取得した車両の情報を用いて走行支援情報を導出する。
【選択図】図２

Description

本発明は、運転中のドライバに情報を提供する技術に関する。

従来より、車両などを運転中のドライバに運転状態に関する情報を提供する技術が提案されている。例えば、センターが複数の車両から車両情報を受信して、受信した複数の車両情報に基づいて走行を支援する情報を生成し、車両に提供する技術などが知られている。なお、本発明と関連する技術としては、例えば、特許文献１がある。

特開2005-99930号公報

しかしながら、上記の従来の技術においては、車両は、取得した全ての車両情報をセンターに送信し、センターでは受信した全ての車両情報に基づいて走行を支援する情報を生成していた。つまり、車両は、走行状況に関わらず全ての車両情報を送信するため、通常走行時の車両情報のみならず異常走行時の車両情報をも送信していた。このため、センターは、これら異常走行時の車両情報も含めた全ての車両情報に基づいて走行を支援する情報を生成しており、必ずしも最適な情報を生成しているとは言えなかった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、センターが最適な情報を導出することを可能とする技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、請求項１の発明は、車両の走行を支援する情報である走行支援情報を提供する情報提供システムであって、前記車両の情報を取得し、該車両の情報に基づいて走行支援情報を導出する情報導出装置と、前記車両に搭載され、前記走行支援情報を車両のドライバに対して提供する情報提供装置と、を備え、前記情報導出装置は、前記車両の正常走行時に取得した車両の情報を用いて走行支援情報を導出するものである。

また、請求項２の発明は、請求項１に記載の情報提供システムにおいて、前記情報提供装置は、車両の情報を取得する取得手段と、該取得した車両の情報を前記情報導出装置に送信する通信手段とを備え、前記通信手段は、前記取得手段が取得した全ての車両の情報のうち、車両の正常走行時に取得した車両の情報のみを送信する。

また、請求項３の発明は、請求項１又は２に記載の情報提供システムにおいて、前記車両の正常走行時とは、ドライバの状態に応じたパラメータが所定以上のときである。

また、請求項４の発明は、請求項３に記載の情報提供システムにおいて、前記ドライバの状態に応じたパラメータとは、ドライバの現時点における負荷の量に対して追加で許容可能な負荷の量を示すパラメータである。

また、請求項５の発明は、請求項１又は２に記載の情報提供システムにおいて、前記車両の正常走行時とは、ドライバの安全運転度が所定以上のときである。

また、請求項６の発明は、請求項１ないし５のいずれか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記情報導出装置は、前記車両の周辺情報を取得し、前記車両の情報及び周辺情報に基づいて走行支援情報を導出する。

また、請求項７の発明は、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記情報導出装置は、さらに前記車両に対する対向車両の有無を考慮して走行支援情報を導出する。

また、請求項８の発明は、車両に搭載され、該車両の走行を支援する情報である走行支援情報を車両のドライバに対して提供する情報提供装置であって、前記情報提供装置は、車両の情報を取得する取得手段と、前記走行支援情報を導出する情報導出装置に対して前記取得した車両の情報を送信する通信手段と、を備え、前記通信手段は、前記取得手段が取得した車両の情報のうち、車両の正常走行時に取得した車両の情報のみを送信するものである。

また、請求項９の発明は、車両の走行を支援する情報である走行支援情報を提供する情報提供方法であって、（ａ）前記車両の情報を取得し、該車両の情報に基づいて走行支援情報を導出する工程と、（ｂ）前記走行支援情報を車両のドライバに対して提供する工程と、を備え、前記（ａ）工程は、前記車両の正常走行時に取得した車両の情報を用いて走行支援情報を導出するものである。

請求項１ないし９の発明によれば、車両の正常走行時に取得した車両の情報に基づいて導出された走行支援情報を車両のドライバに対して提供するため、より適切な情報の提供が可能になる。

また、特に請求項２の発明によれば、車両で取得した情報のうち正常走行時に取得した情報のみを情報導出装置に送信するため、情報導出装置では正常走行時の情報に基づいて走行支援情報を導出することが可能になる。

また、特に請求項３ないし５の発明によれば、車両の正常走行時の判定を容易に行うことが可能になる。また、特に請求項６及び７の発明によれば、車両が現実に走行している状況に応じたより適切な走行支援情報を提供することが可能になる。

図１は、情報提供システムの概要を示す図である。 図２は、車載システムの構成を示すブロック図である。 図３は、センターの構成を示すブロック図である。 図４は、車線逸脱警報処理を示すフローチャートである。 図５は、車線逸脱警報処理を示すフローチャートである。 図６は、余裕度を導出する手法を示す図である。 図７は、危険度を導出する手法を示す図である。 図８は、ドライバの視点から見た車両前方を示す図である。 図９は、ドライバの視点から見た車両前方を示す図である。 図１０は、ドライバの視点から見た車両前方を示す図である。 図１１は、ドライバの視点から見た車両前方を示す図である。 図１２は、ドライバの視点から見た車両前方を示す図である。 図１３は、ドライバの視点から見た車両前方を示す図である。 図１４は、対向車有無判断処理を示すフローチャートである。 図１５は、ドライバの視点から見た車両前方を示す図である。 図１６は、ドライバの視点から見た車両前方を示す図である。

以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。

＜１．第１の実施の形態＞
＜１−１．システムの概要＞
図１は、本実施の形態の情報提供システム１の概要を示す図である。情報提供システム１は、車載システム２とセンター４とを含んで構成されている。

車載システム２は、車両５に搭載され、車両５を運転中のドライバ（ユーザ）に対して走行に関する情報を提供する。車載システム２は、車載ネットワーク５８を介して、車両５に設けられる他の電子装置５０と信号の送受信が可能である。これとともに、車載システム２は、インターネットなどの広域のネットワーク９を介して、センター４とも情報の送受信が可能である。

車載システム２は、車両５内の他の電子装置５０から各種の情報を取得する。また、車載システム２は、ドライバの運転状態又は車両５の走行状況に応じて、取得した情報のセンター４への送信の可否を変える。例えば、正常走行時に取得した情報はセンター４に送信し、正常走行時でない場合に取得した情報はセンター４に送信しない等である。

具体的に説明すると、車載システム２は、取得した各種の情報に基づいて、現時点における運転状態に応じたパラメータを導出する。例えば、車載システム２は、ドライバの状態に応じたパラメータである「余裕度」を導出する。そして、車載システム２は、導出した「余裕度」に応じて、取得した情報のセンター４への送信の可否を変える。つまり、車載システム２は、「余裕度」が一定以上の場合には、取得した情報をセンター４に送信し、一定未満の場合には送信しないようにする。

センター４は、複数の車両と通信可能に構成されており、各車両の車載システムとの間で各種情報の送受信を行っている。センター４は、車載システム２から送信された情報を用いて、車両５の走行を支援する情報（以下「走行支援情報」という。）を導出し、車載システム２に提供する。すなわち、センター４は、情報導出装置としての機能を有する。また、センター４は、ネットワーク９を介して車載システム２と情報の送受信が可能であり、車載システム２から取得した各種情報が蓄積されている。この蓄積されている各種情報は、正常走行時（すなわち、ドライバの運転状態が正常のとき）に取得した情報である。つまり、センター４は、正常走行時に取得した情報のみを用いて走行支援情報を導出することとなる。このため、異常な情報を用いることなく適切な走行支援情報を導出することが可能になる。

また、センター４は、ネットワーク９を介して外部のサーバ（不図示）とも通信可能に接続されており、外部のサーバから各種情報を取得する。この場合の外部のサーバとは、例えば、交通情報や気象情報を提供するサーバであり、これらから取得する各種情報とは、交通情報や気象情報である。センター４は、車載システム２から取得した情報の他に、外部のサーバから取得した情報も用いて走行支援情報を導出することもできる。これにより、車両５が走行している周辺環境も考慮した走行支援情報を導出することができるため、車両５にとってより適切な走行支援情報となる。

なお、走行支援情報は、車両の走行を支援する情報であれば、どのような種別の情報であっても適用可能であるが、本実施の形態では、車線逸脱の判断に用いられる仮想白線の情報（以下「仮想白線情報」という。）に適用した例について説明する。車線逸脱の判断結果は車線逸脱警報サービスに用いられる。車線逸脱警報サービスとは、車両が走行中の車線を逸脱する危険性がある場合に、ドライバに対して警告するサービスである。また、仮想白線は、白線がない車線に仮想的に表示する白線であり、上述のように車線逸脱の判断に用いられる。以下、車載システム２及びセンター４の構成及び処理について詳細に説明する。

＜１−２．車載システムの構成＞
まず、車載システム２の構成について説明する。図２は、車載システム２の構成とともに、車載システム２に関連する構成を併せて示す図である。車載システム２は、ディスプレイ２１と、スピーカ２２と、情報提供装置３とを主に備えている。

ディスプレイ２１は、いわゆるヘッドアップディスプレイ（以下「ＨＵＤ」という。）である。ディスプレイ２１は、ＨＵＤ用の透明な光学ガラス素子に画像を投影するタイプのものであってもよいし、フロントガラスに直接画像を投影するタイプのものであってもよい。前者のタイプのものを用いる場合には、光学ガラス素子が本実施の形態のディスプレイ２１に相当し、後者のタイプのものを用いる場合には、フロントガラスがディスプレイ２１に相当する。また、これらのいずれの場合にも、画像投影用のＨＵＤユニット（不図示）が別途設けられる。ただし、ディスプレイ２１としては、ＨＵＤに限定されるものではなく、例えば、液晶ディスプレイや、有機ＥＬディスプレイ等を用いてもよい。

スピーカ２２は、車両５の車室内の適位置に設けられ、各種の音声を車両５の車室内に出力する。スピーカ２２は、音声を出力することで、車両５を運転中のドライバに情報を提供したり、危険を報知したりする。

情報提供装置３は、車両５内の他の電子装置５０やセンター４との間で情報の送受信をし、取得した情報に所定の処理を施す。また、情報提供装置３は、ディスプレイ２１及びスピーカ２２の動作を制御し、ディスプレイ２１に画像を表示させ、スピーカ２２に音声を出力させる。このような情報提供装置３は、外部通信部３１と、情報出力部３２と、車内通信部３３と、記憶部３４と、制御部３０とを備えている。

外部通信部３１は、ＬＴＥやＷｉＭＡＸなどの無線通信規格を利用した通信機能を備えており、ネットワーク９を介して通信を行う。情報提供装置３は、外部通信部３１により、センター４との間で情報の送受信を行うことが可能となる。情報提供装置３は、例えば、車両５に関する情報を外部通信部３１を介してセンター４に送信し、センター４から外部通信部３１を介して走行支援情報（例えば、仮想白線情報）を受信する。

情報出力部３２は、画像信号をＨＵＤユニットに送信し、ＨＵＤユニットが画像をディスプレイ２１に投影することで、ドライバに報知すべき情報に係る画像をディスプレイ２１に表示させる。センター４から走行支援情報を受信すると、情報出力部３２は、それに対応する画像信号をＨＵＤユニットに送信してディスプレイ２１に表示させる。例えば、走行支援情報が仮想白線情報である場合には、情報出力部３２は、ドライバの現実の視界に見える道路の所定位置に仮想白線が重畳して見えるように、ディスプレイ２１上の対応する位置に仮想白線の画像を表示させる。つまり、情報出力部３２は、仮想白線をディスプレイ２１上にＡＲ(Augmented Reality)表示させる。また、情報出力部３２は、音声信号をスピーカ２２に送信し、ドライバに報知すべき警告等の情報に係る音声をスピーカ２２に出力させる。すなわち、情報出力部３２は、走行支援情報を外部に出力する機能を有する。

車内通信部３３は、ＣＡＮなどの車載ネットワーク５８に接続され、車両５に設けられる他の電子装置５０と通信を行う。車載ネットワーク５８には、他の電子装置５０として、周辺監視装置５１、ドライバ監視装置５２、車両監視装置５３及び操作補助装置５４が接続される。車内通信部３３は、車載ネットワーク５８を介して、これらの電子装置５０から情報を含む信号を受信するとともに、これらの電子装置５０に信号を送信する。

周辺監視装置５１は、車両５の周辺を監視して、車両５の周辺の物体（他車両等）に関する情報を取得する装置である。周辺監視装置５１は、車両５の前方及び後方の他車両の位置を検出するミリ波レーダやレーザレーダなどのレーダ装置、車両５の周辺の画像を取得する車載カメラ、及び、車両５の近傍に存在する物体を検出するクリアランスソナーなどを含む。

ドライバ監視装置５２は、車両５のドライバを監視して、ドライバの状態に関する情報を取得する装置である。ドライバ監視装置５２は、ドライバの画像を取得する車内カメラ、及び、ドライバの生体情報を検出する生体センサなどを含む。車内カメラは、ドライバの前方に配置され、ドライバの目の位置などが解析可能な画像を取得する。生体センサは、例えば、ドライバと直接的に接触するステアリングホイールなどの部位に配置される。生体センサは、心拍数、発汗量、心電図、血圧、脳波、及び、体温などの各種の生体情報を取得できることが望ましい。

車両監視装置５３は、車両５自体を監視して、車両５自体に関する情報を取得する装置である。車両監視装置５３は、車両５の位置を取得する位置センサ、車両５の速度を取得する車速センサ、車両５にかかる加速度を検出する加速度センサ、車両５のヨーレートを検出するヨーレートセンサ、車両５の操作部材（アクセル、ブレーキ、ステアリングホイール及びウインカなど）の操作内容及び操作量を検出する操作センサ、並びに、車両５の運転時間を計測する計時装置などを含む。

操作補助装置５４は、ドライバの操作に介入してドライバの操作を補助する装置である。操作補助装置５４は、周辺監視装置５１が取得した情報に基づいて自動的にブレーキを作動する自動ブレーキ操作、及び、車両５の速度を自動的に維持するクルーズコントロール装置などを含む。

また、情報提供装置３の記憶部３４は、車載システム２の動作に必要な各種の情報を記憶する。記憶部３４は、例えば、フラッシュメモリなどの不揮発性の記憶装置である。記憶部３４は、制御用のプログラム３４ａを記憶している。このプログラム３４ａは、メモリカードなどの記憶媒体からの読み出しにより取得され、記憶部３４に予め記憶される。なお、プログラム３４ａは、ネットワーク９に接続された通信装置からダウンロードするなど、他の手法で取得されてもよい。

また、記憶部３４には、車両５の走行を支援するアプリケーション３４ｂが格納されており、ドライバがアプリケーション３４ｂを操作して実行することにより、アプリケーション３４ｂの有する機能が実現される。なお、このようなアプリケーションとしては、例えば車線逸脱警報サービスを実現するアプリケーション（以下「車線逸脱警報アプリ」という。）などがある。

制御部３０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、及び、ＲＯＭなどを備えるマイクロコンピュータであり、車載システム２の全体を制御する。制御部３０のＣＰＵが記憶部３４に記憶されたプログラム３４ａを実行する（プログラム３４ａに従った演算処理を行う）ことにより、制御部３０として必要な各種の機能が実現される。

図２に示す、情報取得部３０ａ、状況判断部３０ｂ、情報送信部３０ｃ及び警告部３０ｄは、プログラム３４ａの実行により実現される制御部３０の機能のうちの一部である。

情報取得部３０ａは、車内通信部３３を介して、車載ネットワーク５８に接続された他の電子装置５０から各種の情報を取得する。情報取得部３０ａは、車両５自体に関する情報（以下、「車両情報」という。）を車両監視装置５３から取得し、車両５の周辺の物体に関する情報（以下、「外界情報」という。）を周辺監視装置５１から取得し、ドライバの状態に関する情報（以下、「ドライバ情報」という。）をドライバ監視装置５２から取得する。

車両情報は、自車両情報や走行傾向情報などを含む。自車両情報は、車両５自身の走行に関する情報であり、例えば、位置情報、速度、加速度、蛇角、アクセル情報、ブレーキ情報などである。走行傾向情報は、車両５のドライバ自身の走行傾向に関する情報であり、例えば、車線逸脱回数、安全運転度、走行ルートなどに関する情報である。

外界情報は、周辺車両情報や周辺道路情報などを含む。周辺車両情報は、車両５の周辺に存在する他車両に関する情報であり、例えば、他車両の位置などの情報である。また、周辺道路情報は、車両５の周辺の道路に関する情報であり、例えば、車線有無、車線種別、車線幅、幅員などの情報である。

ドライバ情報は、ドライバの各種の生体情報などのドライバに関する情報を含む。ドライバ情報としては、例えば、上述した各種の生体情報の他に、ドライバの目の位置から導出された視線情報や、この視線情報から導出された脇見情報なども含む。この脇見情報は、ドライバの走行中の脇見の有無や頻度等に関する情報である。

また、情報取得部３０ａは、さらに、外部通信部３１を介して、センター４から各種の情報を取得する。例えば、情報取得部３０ａは、センター４から走行支援情報を取得する。また、情報取得部３０ａは、センター４から車両５の周辺の気象に関する情報、車両５の周辺の道路に関する情報、及び、車両５の周辺の渋滞に関する情報などを取得する。なお、情報取得部３０ａは、センター４以外のネットワーク９に接続された通信装置から、これらの情報の一部を取得してもよい。

状況判断部３０ｂは、情報取得部３０ａが取得した各情報に基づいて、現時点におけるドライバの運転状態や走行環境などの状況を判断する。ドライバの運転状態としては、例えば余裕度である。余裕度は、ドライバが現時点における負荷の量（現在負荷量）に対して追加で許容可能な負荷の量を示すパラメータである。余裕度の導出方法については後述する。また、走行環境としては、例えば、車両５が走行している車線の白線の有無などがある。白線の有無は、外界情報などを用いて判断される。

さらに、ドライバの運転状態や走行環境などの状況の他の例としては、例えば、危険度、安全運転度などがある。状況判断部３０ｂは、情報取得部３０ａが取得した各情報に基づいて、現時点における事故の危険度合いに応じたパラメータである危険度を導出する。危険度の導出方法については後述する。また、状況判断部３０ｂは、情報取得部３０ａが取得した各情報に基づいて、安全運転度を導出する。具体的には、情報提供装置３が、予め一般的に安全運転とされる指標を保持しておき、状況判断部３０ｂが、各情報から導出した運転状況をこの指標と比較することで安全運転度を導出する。

情報送信部３０ｃは、情報取得部３０ａが取得した車両情報及び外界情報などの情報を、外部通信部３１を介してセンター４に送信する。この際には、情報送信部３０ｃは、車両５のドライバの識別情報と関連付けて情報を送信する。また、情報送信部３０ｃは、ドライバの運転状態に応じて、センター４への情報の送信可否を変える。具体的には、情報送信部３０ｃは、状況判断部３０ｂによって判断された運転状態が正常状態であると推定されるときは情報をセンター４へ送信し、異常状態であると推定されるときは情報をセンター４に送信しない。すなわち、情報送信部３０ｃは、正常走行時であると推定されるときは情報をセンター４へ送信し、正常走行時でないと推定されるときは情報をセンター４に送信しない。これにより、車載システム２は、正常状態で運転している際に取得した情報のみをセンター４に送信することができる。

なお、ドライバの運転状態が正常であるか否かの判断には、例えば余裕度を用いることができる。この場合には、情報送信部３０ｃは、余裕度が一定以上のときは正常状態であると推定し、余裕度が一定未満のときは異常状態であると推定する。すなわち、ドライバの余裕度が高いときに運転状態が正常であるとしている。

警告部３０ｄは、情報取得部３０ａが取得した情報に基づいて、所定の報知条件が満足した場合にドライバに警告情報を報知する。具体的には、警告部３０ｄは、所定の報知条件が満たされると、情報出力部３２を介してスピーカ２２に音声信号を送信して、警告情報となる音声をスピーカ２２から出力させる。また、警告部３０ｄは、所定の報知条件が満たされると、情報出力部３２を介してＨＵＤユニットに映像信号を送信して、警告情報となる映像をディスプレイ２１に表示させる。警告部３０ｄは、例えば、車両５が走行している車線を逸脱する可能性がある場合、車両５が他車両と衝突する可能性がある場合、車両５の位置が事故多発ポイントの場合、車両５の前方に合流地点や踏切が存在する場合などにドライバに警告情報を報知する。

＜１−３．センターの構成＞
次に、センター４の構成について説明する。図３は、センター４の構成とともに、センター４に関連する構成を併せて示す図である。センター４は、外部通信部４１と、データベース４２と、記憶部４３と、制御部４０とを主に備えている。

外部通信部４１は、有線又は無線による通信機能を備えており、ネットワーク９を介して通信を行う。すなわち、センター４は、外部通信部４１により、情報提供装置３との間で情報の送受信を行うことが可能となる。例えば、センター４は、外部通信部４１を介して情報提供装置３に走行支援情報を送信し、情報提供装置３から外部通信部４１を介して車両情報や外界情報などを受信する。また、センター４は、外部通信部を介して外部のサーバから交通情報や気象情報などを受信する。

データベース４２は、情報提供装置３から受信した車両情報や外界情報、外部のサーバから取得した交通情報や気象情報などを分類分けして蓄積したデータベースである。また、データベース４２には、車両情報や外界情報に基づいて導出された状況判断の結果に関するデータも蓄積される。このようなデータベース４２に蓄積されるデータとしては、例えば、上述した車両情報等の他に、ユーザ情報やユーザ情報に対応付けられたドライバモデル情報、道路情報、白線描画位置情報などがある。

ユーザ情報は、ユーザ（ドライバ）を識別するための情報であり、例えば、ＩＤ番号、性別、年齢、運転歴などを含む情報である。ドライバモデル情報は、ユーザ情報と対応付けられた情報であり、ドライバ毎に構築された運転傾向を示す情報である。例えば、ドライバモデル情報は、各ドライバの普段の運転傾向（例えば、ブレーキを踏むタイミングや車間の取り方など）を示す情報である。このドライバモデル情報は、車両情報やドライバ情報などに基づいて導出される情報であり、センター４は、情報提供装置３から車両情報やドライバ情報などを受信する毎にドライバモデル情報を更新する。

道路情報は、全国又は一定の広域の道路に関する情報であり、車線数や車線幅、白線の有無なども含む。白線描画位置情報は、白線の無い車線に仮想白線を重畳表示する際に、車線の適切な位置に白線が見えるようにＡＲ表示するための情報である。センター４は、白線の無い車線については、地点毎に仮想白線を重畳表示する際の基本となる位置の情報を白線描画位置情報として有している。すなわち、この白線描画位置情報は、その地点における車線数や車線幅、対向車線の有無などに基づいて、仮想白線を描画する位置や線の太さ、種類（直線又は破線等）などが対応付けられた情報である。

記憶部４３は、センター４の動作に必要な各種の情報を記憶する。記憶部４３は、例えば、フラッシュメモリなどの不揮発性の記憶装置であり、制御用のプログラム４３ａを記憶している。

制御部４０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、及び、ＲＯＭなどを備えるマイクロコンピュータであり、センター４の全体を制御する。制御部４０のＣＰＵが記憶部４３に記憶されたプログラム４３ａを実行する（プログラム４３ａに従った演算処理を行う）ことにより、制御部４０として必要な各種の機能が実現される。

図３に示す、情報分類部４０ａ、状況判断部４０ｂ、白線導出部４０ｃ及び情報送信部４０ｄは、プログラム４３ａの実行により実現される制御部４０の機能のうちの一部である。

情報分類部４０ａは、外部通信部４１を介して取得した車両情報、外界情報、交通情報、及び、気象情報などの各種情報を、より詳細な情報に分類する。例えば、車群情報、道路情報、交通規制情報などに分類する。車群情報とは、複数の車両から取得した自車両情報や周辺車両情報などから導出した情報であり、各地点における交通量や各車両の挙動などを日時毎に分類した情報である。道路情報とは、複数の車両から取得した周辺道路情報や、センター４が予め記憶している地図情報、外部のサーバから取得した地図情報などから導出した情報であり、各地点における道路の形状や状態（曲路、狭路、山道、悪路など）に分類した情報である。また、交通規制情報とは、外部のサーバから取得した交通情報などから導出された情報であり、規制区間、規制期間、障害物情報、事故情報などに分類した情報である。また、気象情報は、その天候種別毎に（ゲリラ豪雨、降雪、霧など）地点と対応付けて分類されている。これら分類分けされた情報は、分類毎にデータベース４２に格納される。

状況判断部４０ｂは、複数の車両から取得した各情報に基づいて、対象とする車両の現時点における状況を判断するとともに、将来の状況を推定する。例えば、状況判断部４０ｂは、「危険度（マクロ）」や「余裕度（マクロ）」を判断する。危険度（マクロ）とは、対象とする車両の現時点での危険度や、推定された将来の危険度である。また、危険度（マクロ）は、車両５のセンサでは判断できない危険も考慮した危険度である。車両５のセンサでは判断できない危険とは、例えば、１ｋｍ先に危険な合流地点が存在するといったことや、合流車が接近しているなどである。

また、余裕度（マクロ）とは、対象とするドライバの負荷の許容量である。走行環境によってドライバの負荷の許容量が変化する場合があるため、状況判断部４０ｂは、定期的にドライバの最新の許容量を導出している。例えば、ドライバが走り慣れた道路を走行している場合や、交通量の少ない一般道を走行している場合には負荷の許容量は大きくなり、走り慣れていない高速道路を走行している場合には負荷の許容量は小さくなる。また、ドライバの運転状況によっても負荷の許容量が変化する場合がある。例えば、ドライバに眠気が生じている場合には許容量が小さくなる等である。

また、状況判断部４０ｂは、各車両から取得した車両情報などに基づいて、現在又は将来における、自車両及び他車両を含めた各車両の進行方向や走行位置などの行動を推定する。また、状況判断部４０ｂは、周辺道路情報や交通規制情報などから各車両が走行している走行シーンを判断する。なお、これら各判断結果についてもデータベース４２に格納される。

白線導出部４０ｃは、白線の無い道路上に仮想白線を重畳表示する際における、その表示する仮想白線に関する種々の情報（仮想白線情報）を導出する。白線導出部４０ｃは、道路情報などから初めから白線の無いことが把握できている道路については、車両５が走行している地点の白線描画位置情報を基本として、道路情報や交通規制情報、気象情報などに基づいてその白線描画位置情報を補正して、現時点でその地点を走行する際の適切な仮想白線情報を導出する。

また、白線導出部４０ｃは、道路情報や気象情報などから、白線の有る道路であっても降雪によって路面に雪が積もり、白線が見えない状況であることを認識した場合には、仮想白線情報を導出する。さらには、白線導出部４０ｃは、交通規制情報などから、片側通行止めにより車線が規制されている場合や、落下物を回避するために迂回して走行する必要がある場合などの状況を認識した場合にも、仮想白線情報を導出する。このように、白線導出部４０ｃは、車両５が実際に走行している走行環境に応じて最適な仮想白線情報を導出する。

情報送信部４０ｄは、外部通信部４１を介して情報提供装置３と情報の送受信をする。例えば、情報送信部４０ｄは、情報提供装置３から車両情報や外界情報を受信する。また、情報送信部４０ｄは、車線逸脱警報アプリが起動した際には、ドライバに関するドライバモデル情報を送信する。また、情報送信部４０ｄは、ドライバが車線逸脱警報サービスをＯＮした際には、仮想白線情報を送信する。

＜１−４．システムの処理＞
次に、情報提供システム１の処理について説明する。図４及び図５は、情報提供システム１の情報提供装置３及びセンター４が行う処理のフローチャートである。

情報提供装置３は、車両５のイグニッションがオンされると起動し、処理を開始する。情報提供装置３は、イグニッションがオンされて起動すると、車線逸脱警報アプリを起動させる（ステップＳ１０）。そして、情報提供装置３は、車線逸脱警報アプリが起動すると、センター４に対してドライバモデル情報を要求する（ステップＳ１１）。上述のように、センター４がドライバモデル情報を更新している可能性があるため、情報提供装置３は、車線逸脱警報アプリを起動した際には最新のドライバモデル情報を要求するようになっている。具体的には、情報提供装置３は、ドライバを識別する信号とともに、そのドライバに関するドライバモデル情報の送信を要求する信号をセンター４に送信する。

センター４は、情報提供装置３からドライバモデル情報の送信要求を受信すると、データベース４２から、該当するドライバ（車両）に対応付けられたドライバモデル情報を抽出する（ステップＳ１２）。そして、センター４は、抽出したドライバモデル情報を情報提供装置３に送信し（ステップＳ１３）、情報提供装置３は、ドライバモデル情報を受信する（ステップＳ１４）。

情報提供装置３は、ドライバモデル情報を受信すると、各種情報を取得する（ステップＳ１５）。すなわち、情報提供装置３は、他の電子装置５０から、車両情報、外界情報及びドライバ情報を取得する。そして、情報提供装置３は、各種情報を取得すると、状況判断処理を実行する（ステップＳ１６）。

具体的には、情報提供装置３は、取得した各種情報に基づいてドライバの余裕度を導出する。ここで、余裕度の導出方法について説明する。余裕度は、ドライバが現時点における負荷の量（現在負荷量）に対して追加で許容可能な負荷の量を示すパラメータである。敷衍して言えば、余裕度は、ドライバが現時点において自分にかかる負荷の量に対してどれだけ余裕があるかの程度を示すパラメータである。

図６は、状況判断部３０ｂがドライバの余裕度Ｖ１を導出する手法を示す図である。図６に示すように、余裕度Ｖ１は、負荷許容量Ａ１と、現在負荷量Ａ２とに基づき、次の式（１）によって導出される。

Ｖ１＝Ａ１−Ａ２ … （１）
すなわち、余裕度Ｖ１は、負荷許容量Ａ１から現在負荷量Ａ２を減算した値となる。負荷許容量Ａ１は、現時点においてドライバが許容可能な負荷の量を示すパラメータである。一方、現在負荷量Ａ２は、現時点においてドライバにかかる負荷の量を示すパラメータである。余裕度Ｖ１は、０以上１００以下の値をとるように正規化されている。現在負荷量Ａ２が負荷許容量Ａ１を上回る場合は、余裕度Ｖ１がマイナスの値とならずに「０」とされる。

負荷許容量Ａ１は、運転スキル値Ｂ１、漫然度Ｂ２、眠気度Ｂ３、イライラ度Ｂ４及び疲労度Ｂ５に基づき、次の式（２）によって導出される。

Ａ１＝Ｂ１−（Ｂ２＋Ｂ３＋Ｂ４＋Ｂ５） … （２）
運転スキル値Ｂ１は、ドライバの運転能力を示す値である。一般に、ドライバの運転能力が高いほど、運転中においてドライバが許容可能な負荷の量は大きくなる。そして、この運転スキル値Ｂ１から、現時点における運転能力を阻害する要素の程度を示す値（漫然度Ｂ２、眠気度Ｂ３、イライラ度Ｂ４及び疲労度Ｂ５）を減算することによって、負荷許容量Ａ１が導出される。したがって、ドライバの運転能力が高いほど負荷許容量Ａ１は高くなる。また、運転能力を阻害する要素の程度が高いほど負荷許容量Ａ１は低くなる。

運転スキル値Ｂ１は、安全運転度、及び、反応時間などのドライバ情報Ｄ１に基づいて導出される。このドライバ情報Ｄ１は、ドライバ監視装置５２から取得する。安全運転度は、ドライバが運転する場合の安全性の程度を示す値であり、蓄積された過去のドライバに関する情報（車間距離等）に基づいて導出される。反応時間は、ドライバが事象に対して反応するまでの時間を示す値であり、蓄積された過去のドライバに関する情報に基づいて導出される。なお、これらドライバ情報Ｄ１、安全運転度及び反応時間はセンター４にて導出し、それを取得してもよい。

漫然度Ｂ２は、現時点におけるドライバの漫然としている程度を示す値である。また、眠気度Ｂ３は、現時点におけるドライバの眠気の程度を示す値である。漫然度Ｂ２及び眠気度Ｂ３は、心拍数、発汗量、心電図、血圧、脳波、及び、体温などの生体情報Ｄ２に基づいて導出される。この生体情報Ｄ２は、ドライバ監視装置５２の生体センサから得られる。

イライラ度Ｂ４は、現時点におけるドライバのイライラしている程度を示す値である。イライラ度Ｂ４は、生体情報Ｄ２に加えて、他車情報Ｄ３を考慮して導出される。他車情報Ｄ３は、車両５の周辺の他車両に対する情報であり、後方車間距離、及び、渋滞レベルなどを含む。後方車間距離は、車両５の後方を走行する他車両の車間距離であり、周辺監視装置５１のレーダから得られる。また、渋滞レベルは、車両５の位置周辺の渋滞の程度を示す値であり、周辺監視装置５１又はセンター４から取得する。

疲労度Ｂ５は、現時点におけるドライバの疲労の程度を示す値である。疲労度Ｂ５は、運転時間、及び、累積操作量などの自車情報Ｄ４に基づいて導出される。運転時間は、例えば、イグニッションスイッチＯＮからの経過時間であり、車両監視装置５３の計時装置から得られる。また、累積操作量は、ドライバが運転開始してからの累積の操作部材の操作量であり、車両監視装置５３の操作センサが検出した操作量を時間積分することで得られる。

現在負荷量Ａ２は、操作負荷量Ｃ１、ＨＭＩ負荷量Ｃ２及び視程負荷量Ｃ３に基づき、次の式（３）によって導出される。

Ａ２＝Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３ … （３）
すなわち、現在負荷量Ａ２は、現時点においてドライバにかかる３種類の負荷量（操作負荷量Ｃ１、ＨＭＩ負荷量Ｃ２及び視程負荷量Ｃ３）を加算することで導出される。

操作負荷量Ｃ１は、ドライバが車両５の操作部材（アクセル、ブレーキ及びステアリングホイールなど）を操作することによって生じる負荷の量である。操作負荷量Ｃ１は、操作部材の操作量などの操作情報Ｄ５に基づいて導出される。操作情報Ｄ５は、車両監視装置５３の操作センサから得られる。

ＨＭＩ負荷量Ｃ２は、ドライバがＨＭＩから情報を受け取ることによって生じる負荷の量である。ＨＭＩ負荷量Ｃ２は、コンテンツ種別、及び、情報提供量などのＨＭＩ情報Ｄ６に基づいて導出される。コンテンツ種別は、ドライバに提供されるコンテンツ（ニュース、ドラマ及び音楽など）の種類である。情報提供量は、ドライバに提供されるコンテンツなどの情報の量である。ＨＭＩ情報Ｄ６は、車両５に搭載されたコンテンツ等のサーバ（不図示）から得られる。なお、ＨＭＩ負荷量Ｃ２を導出する際に、ドライバと同乗者との会話、あるいは、ドライバの電話での会話などにおける会話量や会話内容をさらに考慮してもよい。

視程負荷量Ｃ３は、ドライバの視程（肉眼で物体が確認できる距離）によって生じる負荷の量である。視程負荷量Ｃ３は、車両５の外部での視程が短い（ドライバの視界が悪い）ほど高くなる。視程負荷量Ｃ３は、天候、及び、照度などの気象情報Ｄ７に基づいて導出される。天候は車両５の位置周辺の天気（晴、雨及び曇など）であり、照度は車両５の位置周辺の明るさである。気象情報Ｄ７は、センター４から得られる。

なお、情報提供装置３は、状況判断処理を行う本ステップＳ１６においては、余裕度の導出の他にも、例えば、危険度や安全運転度を導出したり、白線の有無を判断したりしてもよい。

ここで、危険度の導出方法について説明する。危険度とは、現時点における事故の危険度合に応じたパラメータである。図７は、状況判断部３０ｂが危険度Ｖ２を導出する手法を示す図である。図７に示すように、危険度Ｖ２は、潜在的危険度Ｅ１と、顕在的危険度Ｅ２と、脇見危険度Ｅ３とに基づき、次の式（４）によって導出される。

Ｖ２＝Ｅ１＋Ｅ２＋Ｅ３ … （４）
すなわち、危険度Ｖ２は、現時点における３種類の危険度合に応じたパラメータ（潜在的危険度Ｅ１、顕在的危険度Ｅ２、及び、脇見危険度Ｅ３）を加算することで導出される。危険度Ｖ２も、０以上１００以下の値をとるように正規化されている。

潜在的危険度Ｅ１は、車両５の単体での走行に起因する危険度合に応じたパラメータであり、車両５の周囲の物体とは無関係なパラメータである。潜在的危険度Ｅ１は、地点事故率などの地点情報Ｇ１と、自車速度及び自車加速度などの自車情報Ｇ２とに基づいて導出される。地点事故率は、車両５の位置周辺の道路における事故率である。また、自車速度は現時点における車両５の速度であり、自車加速度は現時点における車両５の加速度である。地点情報Ｇ１はセンター４から得られ、自車情報Ｇ２は車両監視装置５３から得られる。

顕在的危険度Ｅ２は、車両５と周囲の物体との関係に起因する危険度合に応じたパラメータである。顕在的危険度Ｅ２は、評価指標Ｆ１と路面摩擦係数Ｆ２とに基づいて導出される。

評価指標Ｆ１は、ＴＴＣ（Time To Collision）及びＳＤ（Stopping Distance）など、一般的に用いられる、前方障害物との衝突に危険度を評価するための指標である。評価指標Ｆ１は、自車情報Ｇ２と他車情報Ｇ３とに基づいて導出される。他車情報Ｇ３は、車両５の前方を走行する他車両に関する相対速度、車間距離、及び、横位置などを含む。他車情報Ｇ３は、周辺監視装置５１のレーダ装置から得られる。

また、路面摩擦係数Ｆ２は、車両５が走行する道路の摩擦係数（μ）である。路面摩擦係数Ｆ２は、天候、及び、外気温などの気象情報Ｇ４に基づいて抽出される。天候は車両５の位置周辺の天気（晴、雨及び曇など）であり、外気温は車両５の位置周辺の気温である。気象情報Ｇ４は、センター４から得られる。

脇見危険度Ｅ３は、ドライバの脇見に起因する危険度合に応じたパラメータである。脇見危険度Ｅ３は、ドライバの視線方向及び顔方向などの視線情報Ｇ５に基づいて導出される。視線情報Ｇ５は、ドライバ監視装置５２の車内カメラで得られたドライバの画像に基づいて取得される。

次に、安全運転度の導出方法について説明する。安全運転度は、ドライバが運転する場合の安全性の程度を示すものである。安全運転度は、例えば０〜１００等の値で表されていてもよく、「高」「中」「低」等の程度による分類分けされたものであってもよい。情報提供装置３には、一般的に安全運転であるとされる指標が予め記憶部３４などに格納されており、状況判断部３０ｂは、その指標との比較により安全運転度を導出する。具体的には、状況判断部３０ｂは、車両情報やドライバ情報などに基づいてドライバの安全運転レベルを導出する。そして、状況判断部３０ｂは、その安全運転レベルと記憶部３４の指標とを比較して、安全運転レベルの方が高ければ安全運転度が「高」であるとする。一方、状況判断部３０ｂは、安全運転レベルが指標よりも低ければ安全運転度が「低」であるとし、指標とほぼ同等であれば「中」とする。また、安全運転度を値で表す場合には、状況判断部３０ｂは、安全運転レベルと指標との比較結果に応じた値を導出する。

次に、白線の有無の判断方法について説明する。状況判断部３０ｂは、外界情報に基づいて白線の有無を判断する。具体的には、状況判断部３０ｂは、車載カメラが撮影した車両５前方の画像に基づいて白線の有無を判断する。なお、状況判断部３０ｂが、白線の有無を含めた周辺の地図情報を持っている場合には、その地図情報に基づいて判断してもよい。

図４に戻り、次に、情報提供装置３は、導出した余裕度に基づいて情報の送信可否を判断する（ステップＳ１７）。具体的には、状況判断部３０ｂは、導出した余裕度が一定以上の場合に、情報をセンター４に送信可能と判断し、導出した余裕度が一定未満の場合に、情報をセンター４に送信不可と判断する。つまり、状況判断部３０ｂは、ドライバの運転状態が正常であると推定される場合に情報の送信を可能とし、異常であると推定される場合に送信を不可とする。つまり、状況判断部３０ｂは、車両が正常走行していると推定される場合に情報の送信を可能とし、正常走行していないと推定される場合には送信を不可とする。

なお、本実施の形態では、運転状態が正常であるか否か（正常走行をしているか否か）を推定する情報として余裕度を用いているが、これに限定されるものではない。例えば、ドライバの安全運転度を用いてもよいし、余裕度と安全運転度との双方を用いてもよい。安全運転度を用いる場合には、安全運転度が高い場合に運転状態が正常（正常走行している）と推定し、低い場合に運転状態が正常でない（正常走行していない）と推定する。安全運転度が高い場合とは、他のドライバとの比較において安全運転レベルが高い場合や、自身の普段の運転との比較において安全運転レベルが高い場合である。

そして、情報提供装置３は、情報の送信が不可であると判断した場合には（ステップＳ１７でＮｏ）、センター４に対する情報の送信は行わず、次の処理に進む（図４のＡ）。一方、情報提供装置３は、情報の送信が可能であると判断した場合には（ステップＳ１７でＹｅｓ）、取得した車両情報及び外界情報を、外部通信部３１を介してセンター４に送信する（ステップＳ１８）。そして、センター４は、情報提供装置３から送信された各情報を受信する（ステップＳ１９）。これにより、情報提供装置３は、正常走行時に取得した情報のみをセンター４に送信することができる。なお、センター４は、ステップＳ１９において、外部のサーバから交通情報や気象情報などの情報を受信してもよい。

次に、センター４は、受信した各情報を分類する（ステップＳ２０）。具体的には、センター４は、受信した車両情報、外界情報、交通情報及び気象情報などの各種情報を、例えば、車群情報、道路情報、交通規制情報などに分類する。

そして、センター４は、分類した情報に基づいて状況判断処理を実行する（ステップＳ２１）。具体的には、センター４は、分類した各情報に基づいて、危険度（マクロ）、余裕度（マクロ）、行動推定、走行シーン等の状況を判断する。次いで、センター４は、これら分類分けした各情報と、状況判断の結果とをデータベース４２に蓄積する（ステップＳ２２）。

なお、情報提供装置３は、車線逸脱警報アプリが起動すると、車線逸脱警報のサービスがＯＮされたか否かを監視している（ステップＳ２３）。これは、ユーザの操作によって車線逸脱警報のサービスが開始する旨の指示があったか否かの監視である。車線逸脱警報のサービスがＯＮされていない場合には（ステップＳ２３でＮｏ）、情報提供装置３は、定期的に車線逸脱警報のサービスがＯＮされたか否かの監視を行う。

一方、車線逸脱警報のサービスがＯＮされた場合には（ステップＳ２３でＹｅｓ）、情報提供装置３は、センター４に対して走行支援情報の送信を要求する（ステップＳ２４）。この際に要求する走行支援情報は、車線逸脱警報サービスを実行するための情報であり、例えば、仮想白線情報である。

センター４は、情報提供装置３から走行支援情報の送信要求があると、当該車両５に対して送信すべき走行支援情報の抽出処理を実行する（ステップＳ２５）。具体的には、センター４は、車群情報や道路情報に基づいて車両５が走行している地点を導出し、その地点における白線描画位置情報を抽出する。そして、センター４は、道路情報や交通規制情報などを考慮して、白線描画位置情報を補正する必要があるか否かを判断する。

すなわち、白線描画位置情報は、その地点における一般的な仮想白線の情報であるが、車両５がその地点を通行しようとしている現時点において、交通規制により車線が規制されていたり、迂回する必要があったりする場合があり、その場合には仮想白線の位置を変更する必要があるためである。したがって、センター４は、通常の走行が可能であると判断した場合には白線描画位置情報を仮想白線情報として抽出し、通常とは異なる仮想白線にする必要がある場合には補正後の仮想白線の位置に関する情報を仮想白線情報として抽出する。

そして、センター４は、情報提供装置３に対して、抽出した仮想白線情報を送信し（ステップＳ２６）、情報提供装置３は、その仮想白線情報を受信する（ステップＳ２７）。

次に、情報提供装置３は、取得した仮想白線情報に基づいて、仮想白線をディスプレイ２１に表示する位置を決定する（ステップＳ２８）。すなわち、ドライバの視界に見える現実の道路上に仮想白線を重畳して表示する位置を決定する。そして、情報提供装置３は、決定した位置情報とともに仮想白線の太さや種類に関する情報をＨＵＤユニットに送信し、仮想白線をディスプレイ２１に表示する（ステップＳ２９）。

その後、情報提供装置３は、車線逸脱警報サービスの処理を実行する（ステップＳ３０）。すなわち、情報提供装置３は、仮想白線を表示すると、情報提供装置３は、車両５の走行挙動に基づいて白線を逸脱するような走行であるか否かを監視する。そして、情報提供装置３は、車両５が白線を逸脱するような走行をしていると判断した場合には、ドライバに対して警報を出力する。

警報は音や映像によって行われる。音により警報を出力する場合には、情報提供装置３が、情報出力部３２を介してスピーカ２２に対して警報音を出力させる。出力する音はアラーム音でもよいし、「車線を逸脱しています」などのメッセージを読み上げた音声でもよい。また、映像により警報を出力する場合には、情報提供装置３が、情報出力部３２を介してディスプレイ２１に対して映像を表示させる。

その後、車両５を停車させてイグニッションをオフにすると車線逸脱警報処理は終了する。また、ユーザが車線逸脱警報アプリを終了させた際にも車線逸脱警報処理は終了する。

ここで、情報提供装置３がディスプレイ２１に仮想白線を表示する例について図を用いて説明する。図８及び図９は、ドライバの視点から見た車両５前方を示す図である。図８（ａ）及び図９（ａ）は、ドライバの視点から見える実際の風景を示す図であり、図８（ｂ）及び図９（ｂ）は、道路上に仮想白線を重畳表示した図である。なお、図８及び図９共に、前方車及び対向車が走行している状況を示している。

図８（ａ）及び図９（ａ）に示すように、車両５は白線の無い道路を走行している。したがって、ドライバは道路上の白線の位置を把握することができない。このため、ドライバは、自車両が対向車とすれ違う際に接触するような危険な位置を走行しているか（例えば、白線を逸脱しているか）などの危険を視覚的に把握することができない。

これに対して、ドライバが車線逸脱警報のサービスをＯＮすると、図８（ｂ）及び図９（ｂ）に示すように、ディスプレイ２１上の道路の所定位置に仮想白線が表示される。つまり、ドライバには、仮想白線が道路上に重畳して見える。これは、ディスプレイ２１が、ＨＵＤ用の透明な光学ガラス素子に画像を投影するタイプのものであっても、フロントガラスに直接画像を投影するタイプのものであっても同じである。これにより、ドライバは、自車両が走行すべき車線を視覚的に把握することが可能になる。

なお、本実施の形態では、各車両から正常走行時に取得した各種情報がセンター４に送信され、センター４がそれらの情報に基づいて仮想白線情報を導出している。すなわち、センター４は、仮想白線情報を導出する際に、異常な挙動を示す車両に関する情報を用いていない。このため、センター４が導出する仮想白線情報は、仮想白線をより適切な位置に重畳表示させることができる情報となる。

したがって、図８のように車両５が直線の道路を走行している場合や、図９のように車両５がカーブを走行している場合のいずれにおいても、その道路の形状に合わせて略中央の位置に仮想白線を重畳表示することが可能になる。

次に、車両５が走行している道路の状況に応じて仮想白線を表示する例について説明する。図１０は、ドライバの視点から見た車両５の前方を示す図である。図１０（ａ）は、ドライバの視点から見える実際の風景を示す図であり、図１０（ｂ）は、道路上に仮想白線を重畳表示した図である。

図１０（ａ）に示すように、車両５が走行する車線の前方に道路工事の地点があり、通行規制がされている場合には、車両５は迂回して走行する必要がある。ところが、センター４が、実際の道路状況などを考慮せずに、一般的な仮想白線情報を導出したとすると、図８（ｂ）のように道路の略中央の位置に直線的な仮想白線を重畳表示してしまう。すなわち、交通規制がされていて車両の通行ができない場所を走行車線としてしまうような仮想白線が重畳表示される。このような表示は実際の走行状況に照らせて適切でなく、また、車線逸脱警報サービスをＯＮにしている場合には、車線を逸脱したとして警報を出力してしまう。

これに対して、本実施の形態では、センター４が交通規制情報等に基づいて、白線描画位置情報を補正し、状況に応じた適切な仮想白線情報を導出する。図１０（ｂ）は、そのように補正して導出された仮想白線情報に基づいて、道路上に仮想白線を重畳表示した図である。図１０（ｂ）に示すように、工事地点を迂回するような仮想白線が重畳表示されており、状況に応じた適切な仮想白線である。したがって、車両５がその仮想白線に沿って走行したとしても、対向車線にはみ出したと誤って判断して車線逸脱の警報を出力することはない。

次に、車線を逸脱した際に警報を出力する例について説明する。図１１は、ドライバの視点から見た車両５前方を示す図であり、車線逸脱警報をディスプレイに表示した例を示す。車線逸脱警報のサービスがＯＮされると白線の無い道路においては仮想白線が表示される。そして、車両５が、仮想白線を逸脱しそうになるとディスプレイ２１上に警報を表示する。警報は、例えば「逸脱注意」等の文字の表示や、注意喚起するマークなどを用いて表示させることができる。また、この警報はドライバの運転の妨げにならない位置であって、ドライバが警報を確実に認識できる位置に表示することが望ましい。

また、車線逸脱警報サービスがＯＮされたときには、仮想白線の重畳表示に加えて、ドライバの視程（肉眼で物体が確認できる距離）を超える範囲の道路情報や他車情報を表示する構成としてもよい。図１２は、ドライバの視点から見た車両５の前方を示す図であり、ドライバの視方向から見た、視程を越える道路情報や他車情報をディスプレイ２１に表示する例を示す。

センター４は、各車両から車両情報や道路情報等を取得しており、各車両の位置や道路形状等の情報を保持している。このため、車両５が走行している地点よりも先の範囲の道路形状や走行している車両に関する情報を抽出することが可能である。この抽出した情報を走行支援情報として情報提供装置３に送信し、情報提供装置３が取得した走行支援情報に基づいて、道路及び走行車両をディスプレイ２１に表示させる。

図１２に示す例では、ディスプレイ２１の表示領域のうちドライバ側の上部にこの映像を表示している。また、図１２では、この映像の内容の理解を容易にするために拡大した図も便宜的に併せて示している。このような映像をディスプレイ２１に表示することで、ドライバは、視程よりも遠い範囲までの道路状況と他車の走行状況とを把握することができる。

また、図１３は、ドライバの視点から見た車両５の前方を示す図である。また、図１３は、視程を超える範囲の道路情報や他車情報を車両５の上方から見た映像としてディスプレイ２１に表示する例を示している。図１２の場合と同様に、情報提供装置３は、センター４から取得した走行支援情報に基づいて、道路及び走行車両をディスプレイ２１に表示させる。

図１３に示す例においても、ディスプレイ２１の表示領域のうちドライバ側の上部にこの映像を表示している。また、図１３においても、この映像の内容の理解を容易にするために拡大した図を便宜的に併せて示している。このような映像をディスプレイ２１に表示することで、ドライバは、視程よりも遠い範囲までの道路状況と他車の走行状況とを把握することができる。なお、図１２に示した表示と図１３で示した表示とは、切り替え可能に構成してもよいし、ドライバの選択によりいずれか任意の映像を表示する構成としてもよい。

以上のように、運転状態が正常である（正常走行時である）と推定される際に取得した情報のみを用いて仮想白線情報を導出するため、異常値を含まない適切な走行支援を行うことが可能になる。さらに、交通規制情報等の走行環境をも考慮することで、状況に応じた最適な走行支援を行うことが可能になる。

＜２．第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第１の実施の形態では、正常走行時に取得した各情報に基づいて導出された仮想白線を表示する構成について説明した。また、交通規制等の状況に応じて、重畳表示する仮想白線の位置を、基本とする白線描画位置から補正する構成についても説明した。ただし、本発明はこれに限定されるものではなく、さらに他車両の走行状況に応じて仮想白線の表示位置を補正する構成としてもよい。以下、一例として、対向車両の有無によって仮想白線の表示位置を変える構成について説明する。

＜２−１．構成及び全体の処理＞
第２の実施の形態に係る車載システム２及びセンター４の構成は、図２及び図３に示す第１の実施の形態に係る各構成と同様の構成である。また、全体の処理も図４及び図５に示す第１の実施の形態に係る処理とほぼ同様である。ただし、本実施の形態では、センター４は、車両５の状況を判断する処理において、現在及び将来における対向車両の有無も判断している。また、センター４は、仮想白線情報を導出する際に、この対向車両の有無も考慮するようになっている。このため、以下では、対応車両の有無の判断処理と、仮想白線情報の導出処理とを中心に、第１の実施の形態と相違する点について説明する。

＜２−２．対向車両の有無判断処理＞
第２の実施の形態に係る対向車両の有無の判断処理の詳細について説明する。図１４は、対向車両の有無の判断処理を示すフローチャートである。この処理は、第１の実施の形態の全体処理フローにおける状況判断処理（ステップＳ２１）内で実行される処理である。すなわち、ステップＳ１０〜ステップＳ２０までの処理は第１の実施の形態と同様である。また、ステップＳ２１の処理も、第１の実施の形態と同様の処理を行うとともに、本実施の形態ではさらに対向車両の有無の判断処理を行うようになっている。

なお、対向車両とは、自車両５が走行する車道を自車両５の進行方向と逆方向に走行する他車両であって、自車両５から所定範囲内に存在する他車両のことである。つまり、自車両５の進行方向と逆方向に走行する他車両のうち、自車両との距離が近く、所定時間内にすれ違うような位置を走行している他車両のことである。この所定時間は適宜設定可能であるが、例えば３分や５分とすることができる。また、前記所定範囲は、設定した所定時間内にすれ違う可能性のある他車両が含まれる範囲であれば任意に設定可能であるが、例えば、自車両から３ｋｍの範囲としたり、５ｋｍの範囲とすることができる。

センター４は、対向車両の有無の判断処理を開始すると、まず推定車両を決定する（ステップＳ４１）。推定車両とは、対向車両であるか否かを推定する車両である。つまり、本ステップの処理は、現在及び将来の対向車両となり得る周辺車両を抽出して推定車両とする処理である。具体的には、センター４は、自車両５を基点として予め設定した（又はドライバが適時設定した）所定範囲内に存在する他車両を抽出し、それらを推定車両として決定する。

次に、センター４は、自車両情報を推定する（ステップＳ４２）。自車両情報とは、現在時刻における自車両の状況を示す情報と、未来時刻における自車両の状況を示す情報とを含む。この場合の自車両の状況を示す情報とは、自車両の位置情報、速度情報、加速度情報などの車両情報や、現在時刻から未来時刻までの自車両の走行軌跡を示す情報である。また、現在時刻とは、本推定処理を実行する時点の時刻であり、未来時刻とは、現在時刻から所定の間隔で刻んだ将来の各時刻である。未来時刻としては、例えば、現在時刻から１秒後、２秒後・・・、と１秒間隔で３分後や５分後までの各時刻とすることができる。ただし、これら時間間隔などの値は、これに限定されるものではなく適宜設定可能である。

具体的には、センター４は、まず、自車両５の現在時刻における位置情報、速度情報及び加速度情報を取得して、自車両の状況を示す情報を導出する。この自車両の状況を示す情報には、右左折情報やルート案内情報などを含めてもよい。そして、センター４は、未来時刻における自車両の状況を推定する。すなわち、センター４は、現在時刻における自車両の位置や速度、加速度の各情報から、未来時刻における自車両５の位置を推定する。また、センター４は、現在時刻における自車両５の位置と未来時刻における自車両５の位置とに基づいて、現在地からの走行軌跡を導出する。なお、未来時刻における自車両の位置の候補が複数ある場合には、各々の候補についての走行軌跡を導出する。

次いで、センター４は、他車両情報を推定する（ステップＳ４３）。他車両情報とは、現在時刻における他車両の状況を示す情報と、未来時刻における他車両の状況を示す情報とを含む。この場合の他車両の状況を示す情報とは、他車両の位置情報、速度情報、加速度情報などの車両情報や、現在時刻から未来時刻までの他車両の走行軌跡を示す情報である。

具体的には、センター４は、他車両の現在時刻における位置情報、速度情報及び加速度情報を取得して、他車両の状況を示す情報を導出する。この他車両の状況を示す情報には、右左折情報やルート案内情報などを含めてもよい。そして、センター４は、未来時刻における他車両の状況を推定する。すなわち、センター４は、現在時刻における他車両の位置や速度、加速度の各情報から、未来時刻における他車両の位置を推定する。また、センター４は、現在時刻における他車両の位置と未来時刻における他車両の位置とに基づいて、現在地からの走行軌跡を導出する。なお、未来時刻における他車両の位置の候補が複数ある場合には、各々の候補について走行軌跡を導出する。なお、この処理は、全ての推定車両について行われる。

次に、センター４は、自車両及び他車両の各車両の進行方向を推定する（ステップＳ４４）。つまり、センター４は、各推定処理にて推定した自車両５及び全ての他車両の位置や走行軌跡に基づいて、各車両の未来時刻における進行方向（直進、右折、左折等）を推定する。具体的には、センター４は、推定した走行軌跡が複数ある場合には、走行軌跡毎にその車両が進む確率を導出する。そして、センター４は、確率の最も高い走行軌跡がその車両の進行方向であると推定する。走行軌跡が１つの場合は、その走行軌跡が進行方向であると推定される。なお、確率は、車両の位置情報、速度情報、加速度情報などを用いて導出することができ、右左折情報やルート案内情報、そのドライバの走行履歴等も考慮すればより精度の高い確率を導出することが可能になる。

その後、センター４は、対向車両の有無を判断する（ステップＳ４５）。つまり、センター４は、未来時刻において、自車両と対向する他車両（すなわち対向車両）が存在するか否かを判断する。具体的には、センター４は、自車両の進行方向及び他車両の進行方向と、未来時刻における自車両の位置と他車両の位置とを比較して、自車両が走行している車道を自車両の進行方向と逆方向に走行している他車両が存在するか否かを判断する。センター４は、そのような他車両が存在する場合には、対向車両が有ると判断し、存在しない場合には、対向車両は無いと判断する。そして、センター４は、その判断結果をデータベース４２に蓄積する（図５のステップＳ２２と同様）。

第１の実施の形態と同様に、センター４は、情報提供装置３から仮想白線情報の要求があると、仮想白線情報を導出して情報提供装置３に送信する。ただし、本実施の形態では、センター４は、対向車両の有無を考慮して仮想白線情報を導出する。例えば、対向車両が存在する場合には、通常の仮想白線情報の導出処理を行うが、対向車両が存在しない場合には、自車両５がより走行しやすい位置に仮想白線が重畳表示されるような仮想白線情報を導出する。

これについて図を用いて具体的に説明する。図１５及び図１６は、ドライバの視点から見た車両５前方を示す図である。図１５は、自車両５が直線の道路を走行している際の図であり、図１６は、自車両５がカーブを走行している際の図である。また、図１５（ａ）及び図１６（ａ）は、対向車両が存在する場合の道路上に仮想白線を重畳表示した図であり、図１５（ｂ）及び図１６（ｂ）は、対向車両が存在しない場合の道路上に仮想白線を重畳表示した図である。

図１５（ａ）及び図１６（ａ）に示すように、対向車両が存在する場合には、仮想白線は通常の位置に重畳表示されている。一方、図１５（ｂ）及び図１６（ｂ）に示すように、対向車両が存在しない場合には、仮想白線は通常の位置よりも自車両５から離れた位置に重畳表示されている。つまり、ドライバには、自車両５の走行している車線の幅が通常よりも広くなって見える。

これは、対向車両が有る場合には、通常の位置に仮想白線を重畳表示しないと対向車両と接触する危険性があるのに対して、対向車両が無い場合には、対向車両と接触する危険性がない。このため、対向車両が無い場合には、通常の位置よりも自車両５から離れた位置に重畳表示することで、自車両５の走行車線を広くしている。これにより、本来の走行車線のみならず対向車線の部分を含めた車線幅を基準にして走行することができるようになる。その結果、道路のより中央部分を走行することができるため、より安全な走行が可能となる。

このように、自車両５の走行環境に応じて適宜仮想白線の位置を変更することができることから、自車両５にとってより快適かつ安全な走行が可能となる。なお、その後の車線逸脱警報のサービスについては、第１の実施の形態と同様にして行うことができる。

＜３．変形例＞
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、この発明は上記実施の形態に限定されるものではなく様々な変形が可能である。以下では、このような変形例について説明する。上記実施の形態及び以下で説明する形態を含む全ての形態は、適宜に組み合わせ可能である。

上記各実施の形態では、最適な走行支援情報を提供するために、交通規制情報や対向車両の有無などの走行環境を考慮して仮想白線情報を導出する構成について説明した。本発明は、これに限定されるものではなく、他の走行環境や周囲環境を考慮して仮想白線情報を導出する構成としてもよい。

例えば、自車両にとって影響のある他車両が存在する場合に、その他車両について推定した走行軌跡などを特に考慮して仮想白線を導出する構成である。自車両にとって影響のある他車両としては、例えば、特定の車種の車両や、バスやトラックなどの大型車両などが挙げられる。この場合、車両からセンターに送信する車両情報に車種情報も含めておき、センターが、この車種情報も考慮して仮想白線情報を導出すればよい。

また、自車両が走行する周囲の天候を特に考慮して仮想白線情報を導出する構成とすることもできる。例えば、自車両が走行している地点周辺が雨や霧などの視界が悪い場合には、通常よりも安全性を考慮した仮想白線情報を導出するなどである。

また、これら特に考慮して仮想白線情報を導出した際には、図１２及び図１３で説明したような表示をディスプレイ２１にする場合に、影響のある他車両が走行している方向や、視界の悪い方向を広い領域として表示してもよい。

また、上記各実施の形態では、車両の正常走行時に取得した車両情報等をセンターに送信する構成について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。車両の走行状態に関わらず、車両情報等を全てセンターに送信する構成としてもよい。すなわち、この場合には、正常走行時のみならず異常走行時に取得した情報も含めて送信し、また、余裕度データなども付加して送信する。そして、この場合、センターは、異常走行時に取得した情報を除外し、正常走行時に取得した情報のみを用いて各種情報を導出する。これにより、センターは、最適な情報を導出することが可能になる。

なお、センターが異常走行時のデータを除外する際のタイミングは適宜設定可能である。例えば、データベースの作成処理を実行するタイミングで除外してもよいし、走行支援情報を抽出するタイミングで除外してもよい。

また、センターは、異常走行時に取得した情報を除外したデータベースと、除外しないデータベースとを作成してもよい。この場合には、正常走行時に取得した情報に基づいて作成したデータベースを用いることもできるし、全情報に基づいて作成されたデータベースを用いることもでき、異常走行時に取得した情報に基づいて作成されたデータベースを用いることもできる。そして、これら各データベースのいずれを使用するかを選択することもできる。

また、上記各実施の形態では、プログラムに従ったＣＰＵの演算処理によってソフトウェア的に各種の機能が実現されると説明したが、これら機能のうちの一部は電気的なハードウェア回路により実現されてもよい。また逆に、ハードウェア回路によって実現されるとした機能のうちの一部は、ソフトウェア的に実現されてもよい。

１ 情報提供システム
２ 車載システム
３ 情報提供装置
４ センター
５ 車両
２１ ディスプレイ
２２ スピーカ

Claims (9)

1. 車両の走行を支援する情報である走行支援情報を提供する情報提供システムであって、
   前記車両の情報を取得し、該車両の情報に基づいて走行支援情報を導出する情報導出装置と、
   前記車両に搭載され、前記走行支援情報を車両のドライバに対して提供する情報提供装置と、を備え、
   前記情報導出装置は、前記車両の正常走行時に取得した車両の情報を用いて走行支援情報を導出することを特徴とする情報提供システム。
2. 請求項１に記載の情報提供システムにおいて、
   前記情報提供装置は、車両の情報を取得する取得手段と、該取得した車両の情報を前記情報導出装置に送信する通信手段とを備え、
   前記通信手段は、前記取得手段が取得した全ての車両の情報のうち、車両の正常走行時に取得した車両の情報のみを送信することを特徴とする情報提供システム。
3. 請求項１又は２に記載の情報提供システムにおいて、
   前記車両の正常走行時とは、ドライバの状態に応じたパラメータが所定以上のときであることを特徴とする情報提供システム。
4. 請求項３に記載の情報提供システムにおいて、
   前記ドライバの状態に応じたパラメータとは、ドライバの現時点における負荷の量に対して追加で許容可能な負荷の量を示すパラメータであることを特徴とする情報提供システム。
5. 請求項１又は２に記載の情報提供システムにおいて、
   前記車両の正常走行時とは、ドライバの安全運転度が所定以上のときであることを特徴とする情報提供システム。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項に記載の情報提供システムにおいて、
   前記情報導出装置は、前記車両の周辺情報を取得し、前記車両の情報及び周辺情報に基づいて走行支援情報を導出することを特徴とする情報提供システム。
7. 請求項１ないし６のいずれか１項に記載の情報提供システムにおいて、
   前記情報導出装置は、さらに前記車両に対する対向車両の有無を考慮して走行支援情報を導出することを特徴とする情報提供システム。
8. 車両に搭載され、該車両の走行を支援する情報である走行支援情報を車両のドライバに対して提供する情報提供装置であって、
   前記情報提供装置は、車両の情報を取得する取得手段と、前記走行支援情報を導出する情報導出装置に対して前記取得した車両の情報を送信する通信手段と、を備え、
   前記通信手段は、前記取得手段が取得した車両の情報のうち、車両の正常走行時に取得した車両の情報のみを送信することを特徴とする情報提供装置。
9. 車両の走行を支援する情報である走行支援情報を提供する情報提供方法であって、
   （ａ）前記車両の情報を取得し、該車両の情報に基づいて走行支援情報を導出する工程と、
   （ｂ）前記走行支援情報を車両のドライバに対して提供する工程と、を備え、
   前記（ａ）工程は、前記車両の正常走行時に取得した車両の情報を用いて走行支援情報を導出することを特徴とする情報提供方法。

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