JP2015035081A - 運転支援方法、運転支援装置、及び運転支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】運転者に安全な運転を支援する。
【解決手段】運転支援方法において、運転支援装置が、複数の車両のそれぞれの運転者について検出された生体情報と、該生体情報が検出された位置情報及び時刻情報を取得し、取得した複数の前記位置情報と時刻情報と生体情報とに基づいて、所定の生体情報を示す車群の移動方向を推定し、推定した前記移動方向の前記車群以外の車両に対して、前記所定の生体情報に応じた情報を送信する。
【選択図】図３

Description

本願は、運転支援方法、運転支援装置、及び運転支援プログラムに関する。

車両事故には至らなかったがその可能性があった危険地点（以下、「ヒヤリハット地点」という）の情報を地図上に示したヒヤリハットマップが存在する。運転者は、上述したヒヤリハットマップを利用することで、事故の発生を未然に防止することができる。ヒヤリハットマップは、運転者（ドライバ）の生体情報や車両の異常操作（例えば、急ハンドル、急ブレーキ等）の検知と、検知した場所とを収集して作成される（例えば、特許文献１参照）。

特開２００７−４７９１４号公報

しかしながら、例えば危険な追い越しや異常な低速運転等を行う迷惑車両は、走行により移動しているため、その位置を固定のヒヤリハット地点として認識することができない。したがって、上述した迷惑車両が近づいてきていても、その内容を運転者が把握することができなかった。

１つの側面では、本発明は、運転者に安全な運転を支援することを目的とする。

一態様における運転支援方法は、運転支援装置が、複数の車両のそれぞれの運転者について検出された生体情報と、該生体情報が検出された位置情報及び時刻情報を取得し、取得した複数の前記位置情報と時刻情報と生体情報とに基づいて、所定の生体情報を示す車群の移動方向を推定し、推定した前記移動方向の前記車群以外の車両に対して、前記所定の生体情報に応じた情報を送信する。

運転者に安全な運転を支援することができる。

運転支援システムの概略構成の一例を示す図である。 運転支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 運転支援システムの処理の一例を示す図である。 生体情報を説明するための図である。 生体センサから得られた生体情報の具体例を示す図である。 精神状態判断部における処理の一例を示すフローチャートである。 運転状態データベースの一例を示す図である。 迷惑車両推定部の処理の一例を示すフローチャートである。 車両の運転状況を説明するための図である。 迷惑車両経路推定部における経路推定の一例を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら実施例について詳細に説明する。

＜運転支援システムの概略構成例＞
図１は、運転支援システムの概略構成の一例を示す図である。図１に示す運転支援システム１０は、１又は複数の車両１１−１〜１１−ｎ（以下、必要に応じて「車両１１」と総称する）と、運転支援装置１２とを有する。車両１１は、インターネット等に代表される通信ネットワーク１３により、データの送受信が可能な状態で接続されている。

図１の例に示す運転支援システム１０において、車両１１は、予め運転支援装置１２に登録された車両である。車両１１は、例えば所定時間毎に、車両１１を運転中の運転者の生体情報や車両１１の位置情報、時刻情報等を取得する。なお、運転中とは、例えば車両１１のエンジンが稼働中の状態をいい、車両が走行中だけでなく停止中の場合も含むが、これに限定されるものではない。また、車両１１は、取得した生体情報と基準となる通常状態の生体情報とから、現時点の運転者の精神状態を判断し、その精神状態情報を、取得した位置情報や時刻情報と共に通信ネットワーク１３を介して運転支援装置１２に送信する。

また、車両１１は、運転支援装置１２から通信ネットワーク１３を介して得られた運転支援情報等に対応するメッセージ（運転支援情報）等を車両１１内に設けられた情報提供部等から運転者に提供する。

車両１１とは、例えば乗用車やトラック、バス、トレーラー、タクシー、オートバイ等であるが、これに限定されるものではなく、例えば消防車や救急車、パトカー等の緊急車両等でもよい。

運転支援装置１２は、例えば複数の車両１１−１〜１１−ｎから、それぞれの運転者の運転中の運転状態情報（精神状態情報、位置情報、時刻情報）を所定時間毎に受信する。また、運転支援装置１２は、受信した複数の運転状態情報に基づいて、例えば所定の精神状態（例えば、イライラ状態、ヒヤリ状態等）を示す車群の移動方向を推定する。車群とは、例えば所定の領域内に存在する複数の車両を示す。

また、運転支援装置１２は、推定した結果に基づいて、例えば上述した車群以外の車両等に対して、推定した移動方向に応じた運転支援情報を、通信ネットワーク１３を介して送信する。

運転支援装置１２は、サーバやＰｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ（ＰＣ）等であるが、これに限定されるものではなく、例えば１以上の情報処理装置等を有するクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。

通信ネットワーク１３は、例えば無線通信等を用いて運転支援装置１２とデータの送受信を行うが、これに限定されるものではなく、例えば一部に有線回線を有していてもよい。例えば、通信ネットワーク１３は、道路の所定間隔毎に設置された通信アンテナや基地局、中継装置等を介して車両１１と運転支援装置１２との間におけるデータの送受信を可能とする。

ここで、本実施形態に適用される車両１１及び運転支援装置１２の機能構成例について具体的に説明する。なお、車両１１については、本実施形態に係る機能構成部分について説明するものとし、車両１１として通常有するエンジン部や車両操作部等における構成の説明は省略する。

＜車両１１の機能構成例＞
車両１１は、生体情報取得部の一例としての生体センサ２１と、位置情報取得部の一例としてのＧｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＰＳ、全地球測位システム）２２と、時刻部２３と、精神状態判断部２４と、記憶部の一例としての地図データ２５と、通信部２６と、情報提供部２７とを有する。

生体センサ２１は、車両１１の運転者の運転中の生体情報をセンシングする。生体センサ２１から得られる生体情報としては、例えば運転者の心拍や脳波、体温等の各生体情報のうち、少なくとも１つの情報であるが、これに限定されるものではない。

運転者は、例えば車両１１内で心拍数を計測するリストバンド等を装着したり、脳波や体温を計測するヘッドギアやヘルメット、ヘッドバンド、メガネ等を装着することで、生体情報を取得するが、これに限定されるものではない。例えば、本実施形態では、体温計やサーモセンサ、ハンドル等に設けられた心拍計測センサ等の各種の生体センサ２１を用いて運転者の生体情報を取得することができる。

ＧＰＳ２２は、通信衛星等を利用して車両１１の位置情報（例えば、緯度・経度等）を取得する。なお、車両１１の位置情報を取得する手法については、ＧＰＳ２２を用いた手法に限定されるものではない。例えば、本実施形態では、車両１１が道路の各地点に設置された無線アンテナや基地局、中継装置の通信機器のうち、どの通信機器と通信を行っているかにより、その通信機器の設置位置を車両１１の位置情報として取得することができる。

時刻部２３は、車両１１内に設けられた時計等から日時情報を取得する。なお、時刻部２３は、例えば通信部２６から受信した標準電波から誤差を自動修正する電波時計等であってもよいが、これに限定されるものではない。

精神状態判断部２４は、生体センサ２１から得られる生体情報や通常状態での生体情報、予め記憶された地図データ２５等を用いて、車両１１の運転者の精神状態を判定する。例えば、精神状態判断部２４は、通常時の精神状態であるか、通常と異なる精神状態であるかを判断する。通常の異なる精神状態としては、例えばイライラ状態、ヒヤリ（ハット、ドキドキ）状態等があるが、これに限定されるものではない。

地図データ２５は、車両１１が通行する道路地図等であるが、これに限定されるものではなく、道路の種別（例えば、高速道路、自動車専用道路、幹線道路、市街地道路、交差点、Ｔ字路等）や地名、目標物、休憩所、給油場所の情報等を有していてもよい。地図データ２５は、例えばカーナビゲーションシステム等で使用される地図データ等を使用することができるが、これに限定されるものではない。

通信部２６は、精神状態判断部２４から得られる所定時間毎の精神状態情報と、ＧＰＳ２２から取得した位置情報と、時刻部２３から得られた時刻情報とを有する運転状態情報を、通信ネットワーク１３を介して運転支援装置１２に送信する。なお、送信される情報には、車両識別情報又は運転者識別情報等を有する。また、通信部２６は、例えば上述した精神状態情報ではなく、生体センサ２１から得られる各生体情報を送信してもよく、精神状態情報と生体情報とを両方送信してもよい。例えば、通信部２６が生体情報のみを運転支援装置１２に送信した場合には、運転支援装置１２において運転手の精神状態を判断する。

また、通信部２６は、運転支援装置１２から得られる運転支援情報を情報提供部２７に出力する。なお、運転支援情報としては、例えば運転者がイライラしたり、ヒヤリとする要因になると推定される迷惑車両が自車の走行地点の近くにいることを知らせる情報等であるが、これに限定されるものではない。例えば、運転支援情報として、通常状態であることを知らせる情報（例えば、安全運転中等）であってもよい。

情報提供部２７は、通信部２６から得られた運転支援情報を表示画面等に表示したり、音声として出力して、車両１１の運転者や同乗者等に情報を提供する。なお、情報提供部２７としては、例えばカーナビゲーションシステム等であるが、これに限定されるものではない。

＜運転支援装置１２の機能構成例＞
次に、運転支援装置１２の機能構成例について説明する。図１に示す運転支援装置１２は、通信部３１と、記憶部の一例としての運転状態データベース３２と、迷惑車両推定部３３と、迷惑車両経路推定部３４と、配信判断部３５とを有する。

通信部３１は、予め登録された各車両１１−１〜１１−ｎから通信ネットワーク１３を介して所定時間毎の運転状態情報（例えば、精神状態情報、位置情報、時刻情報）等を受信する。なお、通信部３１が車両１１から受信する運転状態情報には、精神状態情報ではなく、生体情報が含まれていてもよく、また精神状態情報と生体情報とが両方含まれていてもよい。通信部３１は、各車両１１から受信した運転状態情報を車両識別情報又は運転者識別情報と共に運転状態データベース３２に記憶させる。また、通信部３１は、配信判断部３５により得られる配信対象の車両に対して運転支援情報を送信する。

運転状態データベース３２は、通信部３１が各車両１１−１〜１１−ｎから得られた運転状態情報（例えば、精神状態情報、位置情報、時刻情報等）を、車両識別情報又は運転者識別情報と共に記憶する。なお、運転状態データベース３２は、位置情報に基づく所定の地域単位でグループ化してもよく、車両単位又は運転者単位でグループ化してまとめて記憶してもよい。

迷惑車両推定部３３は、運転状態データベース３２に記憶されたデータを解析し、所定の領域に、所定の時刻において、イライラ状態やヒヤリ状態等の異常な精神状態（以下、必要に応じて「異常状態」という）が多数発生しているかを判断する。また、迷惑車両推定部３３は、異常状態の発生数が予め設定された閾値以上である場合に、迷惑車両が存在すると推定する。

なお、迷惑車両推定部３３は、運転状態データベース３２に記憶されたデータが精神状態ではなく、生体情報である場合には、上述した精神状態判断部２４と同様の処理を行って精神状態情報を取得してもよい。

迷惑車両経路推定部３４は、迷惑車両推定部３３により迷惑車両が存在する可能性があると推定された場合に、移動方向に基づき、その迷惑車両の経路や所定の地点への将来の到達時刻等を推定する。

配信判断部３５は、運転状態データベース３２を参照し、迷惑車両位置と経路に対応させて、迷惑車両に遭遇する可能性のある車両１１を運転支援情報の配信対象として判断する。また、配信判断部３５は、配信対象の車両に対して、例えば迷惑車両との距離が近づいている旨の情報等を有する運転支援情報を通信部３１から配信させる。このとき、配信判断部３５は、運転支援情報と共に、運転状態データベース３２から得られる配信対象の車両識別情報等を通信部３１に出力する。

また、配信判断部３５は、迷惑車両推定部３３により迷惑車両と推定された車両が運転支援システム１０に登録された車両である場合には、その車両の運転者に対して迷惑運転を止める旨のメッセージ（運転支援情報）を生成して、配信してもよい。

なお、運転支援装置１２の構成としては、これに限定されるものではなく、運転支援装置１２を使用するユーザからの指示を受け付ける入力部や、本実施形態における設定情報や処理結果等を記憶する記憶部、各種設定情報や処理結果等を表示する出力部等を有していてもよい。

例えば、同じような異常状態（例えば、イライラ、ヒヤリ等）の運転者が運転している発生位置分布が、時間と共に移動した場合、例えば低速走行車や居眠りによるフラフラ運転車、暴走車等の存在がイライラの原因になっていると考えられる。そこで、本実施形態では、その原因となる迷惑車両が移動している場合でも、その迷惑車両に遭遇する可能性のある経路に存在する他の車両の運転者に、迷惑車両の存在を通知することで、事前に回避策を取る時間的余裕を与えることができる。したがって、本実施形態によれば、運転者に安全な運転を支援することができる。

＜運転支援装置１２のハードウェア構成例＞
次に、運転支援装置１２のハードウェア構成例について、図を用いて説明する。図２は、運転支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図２の例において、運転支援装置１２は、入力装置４１と、出力装置４２と、ドライブ装置４３と、補助記憶装置４４と、主記憶装置４５と、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）４６と、ネットワーク接続装置４７とを有し、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。

入力装置４１は、ユーザ等が操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスや、マイクロフォン等の音声入力デバイスを有しており、ユーザ等からのプログラムの実行指示、各種操作情報、ソフトウェア等を起動するための情報等の入力を受け付ける。

出力装置４２は、本実施形態における処理を行うためのコンピュータ本体（運転支援装置１２）を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイ等を有する。出力装置４２は、ＣＰＵ４６が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示することができる。出力装置４２は、例えば上述した情報提供部２７である。

ここで、本実施形態において、例えばコンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、記録媒体４８等により提供される。記録媒体４８は、ドライブ装置４３にセット可能である。ＣＰＵ４６からの制御信号に基づき、記録媒体４８に格納された実行プログラムが、記録媒体４８からドライブ装置４３を介して補助記憶装置４４にインストールされる。

補助記憶装置４４は、例えばＨａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ（ＨＤＤ）やＳｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ（ＳＳＤ）等のストレージ手段等である。補助記憶装置４４は、ＣＰＵ４６からの制御信号に基づき、本実施形態における実行プログラム（運転支援プログラム）や、コンピュータに設けられた制御プログラム等を記憶し、必要に応じて入出力を行う。補助記憶装置４４は、ＣＰＵ４６からの制御信号等に基づいて、記憶された各情報から必要な情報を読み出したり、書き込むことができる。

主記憶装置４５は、ＣＰＵ４６により補助記憶装置４４から読み出された実行プログラム等を格納する。主記憶装置４５は、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）やＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）等である。

ＣＰＵ４６は、Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＯＳ）等の制御プログラム、及び主記憶装置４５に格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して各処理を実現する。プログラムの実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置４４から取得することができ、また実行結果等を格納することもできる。

具体的には、ＣＰＵ４６は、例えば入力装置４１から得られるプログラムの実行指示等に基づき、補助記憶装置４４にインストールされたプログラムを実行させることにより、主記憶装置４５上でプログラムに対応する処理を行う。例えば、ＣＰＵ４６は、運転支援プログラムを実行させることで、上述した迷惑車両推定部３３による迷惑車両の存在の有無、迷惑車両経路推定部３４による迷惑車両の経路推定、配信判断部３５による配信判断等の処理を行う。ＣＰＵ４６における処理内容は、上述した内容に限定されるものではない。ＣＰＵ４６により実行された内容は、必要に応じて補助記憶装置４４等に記憶される。

ネットワーク接続装置４７は、上述したインターネット等の通信ネットワーク１３を介して、車両１１や外部装置との通信を行う。ネットワーク接続装置４７は、ＣＰＵ４６からの制御信号に基づき、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムやソフトウェア、設定情報等を外部装置等から取得する。また、ネットワーク接続装置４７は、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本実施形態における実行プログラム自体を車両１１や外部装置等に提供する。

記録媒体４８は、上述したように実行プログラム等が格納されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体である。記録媒体４８は、例えばフラッシュメモリ等の半導体メモリやＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の可搬型の記録媒体であるが、これに限定されるものではない。

図２に示すハードウェア構成に実行プログラム（例えば、運転支援プログラム等）をインストールすることで、ハードウェア資源とソフトウェアとが協働して本実施形態における運転支援処理等を実現することができる。

＜運転支援システム１０における処理例＞
次に、本実施形態における運転支援システム１０における処理（運転支援処理）の一例について、シーケンス図を用いて説明する。図３は、運転支援システムの処理の一例を示す図である。図３の例では、説明の便宜上、車両１１と、運転支援装置１２とを用いた運転支援処理について説明する。

図３の例において、車両１１は、生体センサ２１により生体情報を取得し、ＧＰＳ２２から位置情報を取得し、時刻部２３から時刻情報を取得する（Ｓ０１）。次に、車両１１の精神状態判断部２４は、Ｓ０１の処理により取得した生体情報等から精神状態を判断する（Ｓ０２）。

次に、車両１１の通信部２６は、Ｓ０２の処理で得られた精神状態情報と、Ｓ０１の処理で取得した位置情報及び時刻情報とを有する運転状態情報を、通信ネットワークを介して運転支援装置１２に送信する（Ｓ０３）。なお、上述したＳ０１〜Ｓ０３の処理は、運転支援システム１０内の各車両１１−１〜１１−ｎが、例えば運転者の運転中に定期的又は所定のタイミングで行う。

運転支援装置１２の通信部３１は、Ｓ０３の処理で送信された運転状態情報を取得し、取得した運転状態情報を運転状態データベース３２に記憶する（Ｓ０４）。

次に、運転支援装置１２の迷惑車両推定部３３は、運転状態データベース３２に記憶された各車両１１の運転状態情報から迷惑車両の存在の有無を推定する（Ｓ０５）。例えば、迷惑車両推定部３３は、複数の車両１１−１〜１１−ｎから得られるそれぞれの運転者の運転状態情報に基づいて、例えば同一の異常状態を示す車群（例えば、車両３台以上）が存在する場合に、迷惑車両が存在すると推定することができる。

次に、運転支援装置１２の迷惑車両経路推定部３４は、迷惑車両が存在すると推定する場合に、その迷惑車両の経路を推定する（Ｓ０６）。迷惑車両が複数台ある場合には、各迷惑車両の経路を推定する。

次に、運転支援装置１２の配信判断部３５は、Ｓ０６の処理で取得した迷惑車両の経路情報に基づいて、運転状態データベース３２に記憶された運転状態情報から運転支援情報の配信先の車両を判断する（Ｓ０７）。例えば、配信判断部３５は、迷惑車両の経路で同じ移動方向にいる車両であって所定の領域（区間）内に存在し、迷惑車両との距離が近づいている車両を配信対象の車両とすることができるが、これに限定されるものではない。例えば、上述した同一の異常状態を示す車群以外の車両を配信対象の車両とする。

次に、運転支援装置１２の配信判断部３５は、配信対象の車両に対応する運転支援情報を、通信ネットワーク１３を介して配信先の車両に配信する（Ｓ０８）。

車両１１は、Ｓ０８の処理により得られる運転支援情報に対応するメッセージ等を情報提供部２７の画面に表示したり、音声出力したりすることで、情報提供を行う（Ｓ０９）。

なお、本実施形態における運転支援システム１０は、上述したＳ０５の処理において、迷惑車両が存在しないと判断した場合には、Ｓ０６以降の処理を行わなくてもよく、また迷惑車両が周囲に存在しない旨の情報を情報提供部２７から提示してもよい。

また、上述したＳ０１〜Ｓ０９の処理は、車両１１の運転中等に継続して実行されるが、例えば一度配信した情報と同一の運転支援情報を同一の車両１１に再配信しないようにしてもよく、一度配信してから所定時間が経過するまで再配信しないようにしてもよい。また、本実施形態では、運転支援装置１２が、配信後の車両１１の運転状態を所定時間監視し、運転内容が改善されていないようであれば運転支援情報を再配信するようにしてもよい。これにより、配信対象が迷惑車両である場合に、迷惑運転を適切に改善させることができる。

＜生体情報の具体例＞
次に、上述した生体センサ２１で取得した生体情報の具体例について説明する。図４は、生体情報を説明するための図である。生体情報は、例えば心拍数や心拍波形、脳波としてのα（アルファ）波、β（ベータ）波、δ（デルタ）波、θ（シータ）波の波形、体温等がある。

心拍数や心拍波形のデータ取得は、例えば運転者の胸部等の体に直接センサを貼り付けて行う方法や、リストバンドのように手首に装着してセンサを接触させて行う方法等がある。また、本実施形態では、車両１１のハンドル部に生体センサ２１を取り付け、車両１１の運転者の手のひらから心拍数や心拍波形等を取得してもよい。また、生体センサ２１を運転者の胸ポケットに入れたり、首からぶら下げる等、体にセンサを接触させずに電波等を用いて生体情報を取得してもよい。図４の例では、例えば生体センサ２１から取得した波形（センサ取得波形）を解析することで、呼吸（解析１）、心拍データ（解析２）等の生体情報を取得している。

また、脳波の取得は、例えば脳波を測定するための電極が複数搭載された頭部を覆うヘッドギアタイプや、頭部に巻くヘッドバンドタイプの脳波センサによって脳波の波形を取得することができる。また、体温の取得は、心拍と同様に体の一部に接触したセンサによって体温を取得することができる。

図５は、生体センサから得られた生体情報の具体例を示す図である。図５の例では、ある１ユーザにおける生体反応の履歴情報を示している。履歴情報の項目としては、例えば、「時刻情報」、「位置情報」、「生体情報」等があるが、これに限定されるものではない。

「時刻情報」は、生体センサ２１が生体情報を取得した時刻であり、時刻部２３により得られる情報である。「位置情報」は、生体センサ２１が生体情報を取得したときの車両１１の位置であり、ＧＰＳ２２により得られる情報である。なお、図５に示す「位置情報」は、緯度・経度であるが、これに限定されるものではなく、予め設定された位置座標で示されていてもよい。

「生体情報」は、各種生体センサ２１により取得したデータが記憶されている。なお、生体情報としては、例えば心拍（Ｈｚ）、呼吸（Ｈｚ）、体温（℃）等があるが、これに限定されるものではない。図５の例では、１秒間隔で生体情報を取得しているが、取得する時間間隔はこれに限定されるものではない。

＜精神状態判断処理の一例＞
次に、上述した精神状態判断部２４における精神状態判断処理の一例についてフローチャートを用いて説明する。図６は、精神状態判断部における処理の一例を示すフローチャートである。図６の例において、精神状態判断部２４は、生体センサ２１から生体情報、ＧＰＳ２２から位置情報、時刻部２３から時刻情報を取得し、取得した各情報を例えば精神状態判断部２４が有する内部メモリ等の記憶部等に記憶する（Ｓ１１）。

次に、精神状態判断部２４は、現在の位置データと、予め記憶された地図データとから、現在位置の道路区分を判断する（Ｓ１２）。なお、道路区分とは、例えば高速道路、自動車専用道路、幹線道路、市街地道路等があるが、これに限定されるものではない。

次に、精神状態判断部２４は、現在時刻から走行時間帯を判断する（Ｓ１３）。走行時間帯とは、例えば早朝、日中、夕刻、夜間等に対応して設定される所定の時間帯であるが、これに限定されるものではない。

次に、精神状態判断部２４は、上述した図５に示すような生体情報を参照し、現在の道路区分及び走行時間帯と同じ条件のデータのうち、最新から所定の件数（Ｎ件数）分を抽出する（Ｓ１４）。また、精神状態判断部２４は、例えばＳ１４の処理により抽出したＮ件のデータの平均値を求めて、通常状態の基準生体情報とする（Ｓ１５）。

次に、精神状態判断部２４は、現在（最新）の生体情報と基準生体情報との差が所定の閾値（例えば、Ｐ）以上か否かを判断する（Ｓ１６）。精神状態判断部２４は、現在（最新）の生体情報と基準生体情報との差がＰ以上である場合（Ｓ１６において、ＮＯ）、精神状態は通常状態であると判断する（Ｓ１７）。

また、精神状態判断部２４は、現在（最新）の生体情報と基準生体情報との差がＰ以上である場合（Ｓ１６において、ＹＥＳ）、過去Ｔ_１秒間、生体情報と基準生体情報との差分がＰ以上継続したか否かを判断する（Ｓ１８）。なお、上述したＴ_１秒とは、例えば０．５秒〜３秒等の比較的短い時間であるが、これに限定されるものではない。

精神状態判断部２４は、過去Ｔ_１秒間、生体情報と基準生体情報との差分がＰ以上継続した場合（Ｓ１８において、ＹＥＳ）、精神状態をヒヤリ状態（ハット状態、ドキドキ状態等）と判断する（Ｓ１９）。また、精神状態判断部２４は、過去Ｔ_１秒間、生体情報と基準生体情報との差分がＰ以上継続していない場合（Ｓ１８において、ＮＯ）、過去Ｔ_２秒間、生体情報と基準生体情報との差分がＰ以上継続したか否かを判断する（Ｓ２０）。なお、上述したＴ_２秒とは、例えば５〜１００秒等のＴ_２秒よりも長い時間であるが、これに限定されるものではない。

精神状態判断部２４は、過去Ｔ_２秒間、生体情報と基準生体情報との差分がＰ以上継続した場合（Ｓ２０において、ＹＥＳ）、運転者の精神状態をイライラ状態と判断する（Ｓ２１）。また、精神状態判断部２４は、過去Ｔ_２秒間、生体情報と基準生体情報との差分がＰ以上継続していない場合（Ｓ２０において、ＮＯ）、ヒヤリ状態にも、イライラ状態にも該当しないため、運転者の精神状態を通常状態と判断する（Ｓ２２）。例えば、基準の生体情報と異なる状態（異常状態）がＴ_２よりも長時間続く場合には、運転者に熱があったり、運転以外の原因でイライラしている場合も考えられるため、その場合には、精神状態を通常状態として扱う。

なお、上述した本実施形態における精神状態の判断は、「通常」、「ヒヤリ」、「イライラ」であるが、これに限定されるものではなく、例えば、精神状態の変動の回数や時間等に応じて、ヒヤリ状態やイライラ状態の程度（レベル）を設定してもよい。例えば、ヒヤリ状態が５回以上続く場合には、ヒヤリレベルを高く設定したり、イライラ状態の時間が５分以上続く場合には、イライラレベルを高く設定する等であるが、これに限定されるものではない。

次に、精神状態判断部２４は、精神状態情報、位置情報、時刻情報を有する運転状態情報を、通信ネットワーク１３を介して運転支援装置１２に送信する（Ｓ２３）。なお、このときの位置情報は、精神状態を判断した数秒間の時間帯のうち、最初の位置でもよく、平均位置でもよく、精神状態判断部２４において運転者の精神状態を判断したときの位置でもよいが、これに限定されるものではない。また、時刻情報についても同様に、精神状態を判断した数秒間の時間帯の中の最初の時間でもよく、平均時間でもよく、精神状態判断部２４において運転者の精神状態を判断したときの時間でもよいが、これに限定されるものではない。

＜運転状態データベース３２の一例＞
次に、上述した運転状態データベース３２の一例について、図を用いて説明する。図７は、運転状態データベースの一例を示す図である。図７の例において、運転状態データベース３２の項目としては、例えば「車両ＩＤ」、「時刻情報」、「位置情報」、「精神状態情報」等があるが、これに限定されるものではない。例えば「精神状態情報」ではなく、生体センサ２１から得られた生体情報であってもよい。

「車両ＩＤ」は、例えば車両１１を識別するための車両識別情報である。図７の例では、３台の車両をＡ〜Ｃで識別しているが、識別情報はこれに限定されるものではない。

「時刻情報」、「位置情報」、「精神状態情報」は、車両１１から送信された運転状態情報に含まれる各情報である。なお、図７の例では、「位置情報」が緯度・経度で示されているが、これに限定されるものではない。

「精神状態情報」は、通常、イライラ、ヒヤリのうち、何れかの精神状態が設定されているが、これに限定されるものではなく、例えばイライラやヒヤリの程度（レベル）を設定してもよい。

図７の例に示す運転状態データベース３２は、１秒間隔で各車両Ａ〜Ｃの運転状態情報を記憶しているが、記憶される時間間隔はこれに限定されるものではない。

＜迷惑車両推定部３３の処理例＞
次に、迷惑車両推定部３３の処理例について、フローチャートを用いて説明する。図８は、迷惑車両推定部の処理の一例を示すフローチャートである。図８の例において、迷惑車両推定部３３は、運転状態データベース３２からある運転者（例えば、車両ＩＤ：Ａ）の運転状態がイライラ状態か否かを判断する（Ｓ３１）。

迷惑車両推定部３３は、その運転者の運転状態がイライラ状態である場合（Ｓ３１において、ＹＥＳ）、運転状態データベース３２を参照し、その位置の周辺に同時にイライラ状態であるデータをカウントする（Ｓ３２）。なお、その位置の周辺とは、例えばイライラ状態の運転者が運転する車両１１の位置（緯度・経度）を中心として半径ｒ（ｍ）以内にいる車両、又は、その車両１１の位置を含む、縦Ｎ（ｍ）×横Ｍ（ｍ）の矩形領域内であるが、これに限定されるものではない。Ｓ３２の処理では、例えば周辺内のデータだけでなく、移動方向が同一の車両に対するイライラ状態のデータをカウントしてもよい。また、例えば運転状態データベース３２に含まれる時刻情報や位置情報に基づいて車両毎の速度を算出し、算出された速度情報を基準にイライラ状態のデータをカウントしてもよい。

迷惑車両推定部３３は、イライラ状態のカウント数が予め設定された閾値（例えば、Ｋ）以上か否かを判断する（Ｓ３３）。Ｓ３３の処理では、例えば運転者がヒヤリ状態である車群（ある領域（範囲）内にある車両の群れ）が存在するか否かを判断する。なお、Ｋとは、例えば３台以上であるが、これに限定されるものではない。

迷惑車両推定部３３は、カウント数がＫ以上でない場合（Ｓ３３において、ＮＯ）、Ｓ３１に戻り、次に得られた運転状態情報に対して後続の処理を行う。また、迷惑車両推定部３３は、カウント数がＫ以上である場合（Ｓ３３において、ＹＥＳ）、例えば道路交通情報通信センタ等の道路情報を配信する機関等から交通事故や道路工事箇所の情報を取得する（Ｓ３４）。なお、Ｓ３４で取得できる情報としては、交通事故や道路工事に限定されるものではなく、例えば道路上にある大型の落下物や事故車、駐車車両の情報等でもよい。

次に、迷惑車両推定部３３は、該当する範囲に、交通事故や道路工事等が存在するか否かを判断し（Ｓ３５）、交通事故や道路工事等が存在する場合（Ｓ３５において、ＹＥＳ）、迷惑車両は存在しないと判断し、Ｓ３１の処理に戻る。また、迷惑車両推定部３３は、交通事故や道路工事等が存在しない場合（Ｓ３５において、ＮＯ）、該当する範囲のイライラ状態の位置情報、時刻情報等から迷惑車両の存在を推定する（Ｓ３６）。

また、迷惑車両推定部３３は、Ｓ３１の処理において、運転状態がイライラ状態でない場合（Ｓ３１において、ＮＯ）、運転状態がヒヤリ状態か否かを判断する（Ｓ３７）。運転状態は、運転状態がヒヤリ状態でない場合（Ｓ３７において、ＮＯ）、Ｓ３１の処理に戻り、次に得られた運転状態情報に対して後続の処理を行う。

また、迷惑車両推定部３３は、運転状態がヒヤリ状態である場合（Ｓ３７において、ＹＥＳ）、運転状態データベース３２を参照し、その位置の周辺で、同様にヒヤリ状態であるデータをカウントする（Ｓ３８）。

次に、迷惑車両推定部３３は、ヒヤリ状態のカウント数が所定の閾値（例えば、Ｊ以上）であるか否かを判断する（Ｓ３９）。Ｓ３９の処理では、例えば運転者がヒヤリ状態である車群が存在するか否かを判断する。なお、Ｊとは、例えば３台以上であるが、これに限定されるものではない。

迷惑車両推定部３３は、カウント数がＪ以上でない場合（Ｓ３９において、ＮＯ）、Ｓ３１の処理に戻る。また、迷惑車両推定部３３は、カウント数がＪ以上である場合（Ｓ３９において、ＹＥＳ）、例えば通信指令センタ等から救急車や警察車両等の救急車両の位置情報を取得し（Ｓ４０）、該当する範囲に緊急車両が存在するか否かを判断する（Ｓ４１）。

迷惑車両推定部３３は、該当する範囲に緊急車両が存在する場合（Ｓ４１において、ＹＥＳ）、迷惑車両は存在しないと判断し、Ｓ３１の処理に戻る。また、迷惑車両推定部３３は、該当する範囲に緊急車両が存在しない場合（Ｓ４１において、ＮＯ）、該当する範囲のヒヤリ状態の位置情報、時刻情報等から迷惑車両の存在を推定する（Ｓ４２）。

なお、上述した迷惑車両推定処理において、迷惑車両推定部３３は、Ｓ３３の処理において、イライラ状態のカウント数がＫ以上である場合に、Ｓ３４、Ｓ３５の処理を行わずに、Ｓ３６に示すように迷惑車両が存在すると推定してもよい。また、迷惑車両推定部３３は、Ｓ３９の処理において、ヒヤリ状態のカウント数がＪ以上である場合に、Ｓ４０、Ｓ４１の処理を行わずに、Ｓ４２に示すように迷惑車両が存在すると推定してもよい。

また、Ｓ３４及びＳ４０の処理において、参照される外部の各種情報センタとしては、例えば、通信指令センタ、道路交通情報通信センタ、自治体の情報センタ、民間の情報センタ等があるが、これに限定されるものではない。

＜迷惑車両経路推定及び配信判断について＞
次に、上述した迷惑車両推定部３３により迷惑車両が存在すると判断された場合の迷惑車両経路推定及び配信判断について説明する。

図９は、車両の運転状況を説明するための図である。図９（Ａ）は、低速車両によるイライラ状態の伝搬例を示し、図９（Ｂ）は、危険車両によるヒヤリ状態の伝搬例を示している。図９（Ａ）、（Ｂ）の例は、片側２車線の高速道路を示している。また、図９（Ａ）における低速車両５１、図９（Ｂ）における危険車両（例えば、暴走車、追い越し車両等）５２が、上述した迷惑車両の一例である。

図９（Ａ）、（Ｂ）の例では、迷惑車両推定部３３が、迷惑車両が存在すると推定された場合に、迷惑車両経路推定部３４は、該当する範囲のイライラ状態やヒヤリ状態の位置、時刻等に基づく、車両１１−１〜１１−６の精神状態の時間の流れにより、迷惑車両の移動経路を推定する。また、配信判断部３５は、近い時間帯に（何れ）イライラ状態になる車両を推定し、注意喚起情報等の運転支援情報の送信を行う。

例えば図９（Ａ）の例では、車両１１−１〜１１−３が、低速車両５１の影響を受けてイライラ状態となっている。したがって、配信判断部３５は、迷惑車両経路推定部３４による低速車両５１の今後の移動経路（方向）、各車両の移動速度等の情報から、その車群（車両１１−１〜１１−３）以外の車両で低速車両５１に到達する可能性のある車両１１−６を判断する。また、配信判断部３５は、車両１１−６に対して対応する運転支援情報を配信する。この場合の運転支援情報としては、例えば「前方に低速車両が走行しているため、ご注意下さい」等であるが、これに限定されるものではない。

また、図９（Ｂ）の例では、車両１１−３〜１１−６がヒヤリ状態となっている。配信判断部３５は、各車両１１−３〜１１−６のヒヤリ状態となり始めた時間の推移や危険車両５２の今後の移動経路、各車両の移動速度等の情報から、その車群以外の車両でその危険車両５２が到達する可能性がある車両１１−１，１１−２を判断する。また、配信判断部３５は、車両１１−１，１１−２に対して対応する運転支援情報を配信する。この場合の運転支援情報としては、例えば「後方から暴走車が接近しているため、ご注意下さい」等であるが、これに限定されるものではない。

これにより、車両は、運転支援情報を受信し、情報提供部２７により、表示又は音声により迷惑車両の接近、存在を知ることができるため、適切な運転を行うことができる。

＜イライラ状態に対する迷惑車両推定について＞
上述したように、本実施形態では、運転支援装置１２に集められた各車両１１の運転状態情報（運転状態データベース３２）から、ある時間帯で、イライラ状態が頻発している地点を抽出する。このとき、イライラ状態が頻発している原因が、交通の流れを妨げる低速運転等の迷惑車両である場合と、駐車車両や道路工事や落下物、道路の破損等により引き起こされる渋滞等が考えられる。

そこで、低速運転等の迷惑車両の場合と、ある地点を起点にして発生する渋滞の場合とを区別する必要がある。これは、イライラ発生地点の位置が時間と共に移動するか否かによって判断することができる。イライラ発生要因が低速運転の車両に起因する場合、低速運転車両の移動に伴いイライラ発生地点も移動する。一方、駐車車両や道路工事、落下物等に起因する場合、イライラ発生地点の移動はない。また、個々の運転者のイライラ状態には、日常生活に起因する場合もある。これは、直接、運転とは関係ないため、時刻や位置に依存しない。

したがって、本実施形態では、上述したように、同じ時期に同じ範囲の複数のドライバの精神状態を集計することで、運転に起因しない精神状態は少数であることから、ノイズとして処理され、迷惑車両推定処理の結果に影響されない。これにより、適切な迷惑車両の推定を行うことができる。

＜ヒヤリ状態に対する迷惑車両推定について＞
上述したように、本実施形態では、運転支援装置１２に集められた各車両１１の運転状態情報（運転状態データベース３２）から、ある時間帯で、ヒヤリ状態が頻発している地点を抽出する。このとき、ヒヤリ状態が頻発している原因が、蛇行運転や異常接近運転等の迷惑車両である場合の他、救急車や警察車両等の緊急車両である可能性がある。

そこで、迷惑車両と緊急車両を区別する必要がある。緊急車両の位置情報は、例えば通信指令センタ等で把握されていることを利用し、上述したように緊急車両の位置を随時センタで取得して緊急車両の位置を確認することで、迷惑車両と緊急車両とを区別して適切な迷惑車両の推定を行うことができる。

なお、迷惑車両が運転支援システム１０に登録された車両である場合は、他の周囲の車両との速度の比較により、迷惑車両を推定することができる。例えば、運転状態データベース３２の位置情報及び時刻情報から算出される速度情報を用いて、周囲の車両の中で最初に低速となった車両、低速車群の中で先頭の車両、又は低速車群の中でイライラ状態となっていない車両を迷惑車両として推定することができる。また、例えば他の周囲の車両よりも高速で他車を追い越している車両を迷惑車両として推定することができる。したがって、運転支援装置１２は、推定された迷惑車両に迷惑運転を止める旨の運転支援情報を送信することができる。

＜迷惑車両経路推定部３４における経路推定例＞
迷惑車両経路推定部３４における経路推定例について、図を用いて説明する。図１０は、迷惑車両経路推定部における経路推定の一例を示す図である。

迷惑車両経路推定部３４は、運転状態情報と、例えば車両１１が有する地図データ２５と同様の地図データ等を用いて車両１１の位置とその経路情報を、位置情報を基準に関連付けることができる。また、迷惑車両経路推定部３４は、時刻情報を基準に迷惑車両の進行方向の推定ができる。

なお、図１０に示す情報は、例えば各車両に対応するヒヤリハットのリアルタイムマップ情報として、迷惑車両の推定位置をその周囲にいる各車両に提供してもよい。

上述したように本実施形態によれば、運転者に安全な運転を支援することができる。本実施形態では、車両１１の運転者の生体情報が通常時と異なる状態であることと、車両位置情報を組み合わせて、運転支援装置１２でデータ集計することで、迷惑車両の存在を推定することができる。したがって、必ずしも車両の異常操作、例えば急ハンドルや急ブレーキ等の操作がないが、ヒヤリとした場合やイライラした場合等の運転者の状態が、周囲の車両にも同様に現れた場合に、その原因が迷惑車両にあることを推定することができる。これにより、本実施形態は、迷惑車両への注意喚起や、その周辺車両の運転者への情報提供を行うことで、安全運転支援を行うことが可能となる。

例えば、同じような精神状態（イライラ、ヒヤリ）の運転手(車)の発生位置分布が、時間と共に移動した場合、例えば低速走行車や居眠りによるフラフラ運転車、暴走車等の存在がイライラの原因になっていると考えられる。したがって、本実施形態では、原因車が移動している場合でも、原因車に遭遇する可能性がある経路に存在する他の運転者に、原因者の存在を通知することができ、前もって回避策を取る時間的余裕を与えることができる。

以上、実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、上述した各実施例の一部又は全部を組み合わせることも可能である。

なお、以上の実施例に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
運転支援装置が、
複数の車両のそれぞれの運転者について検出された生体情報と、該生体情報が検出された位置情報及び時刻情報を取得し、
取得した複数の前記位置情報と時刻情報と生体情報とに基づいて、所定の生体情報を示す車群の移動方向を推定し、
推定した前記移動方向の前記車群以外の車両に対して、前記所定の生体情報に応じた情報を送信することを特徴とする運転支援方法。
（付記２）
前記所定の生体情報は、イライラ状態又はヒヤリ状態であることを特徴とする付記１に記載の運転支援方法。
（付記３）
前記所定の生体情報が、迷惑車両によるものである場合であるか否かを判断し、前記迷惑車両によるものである場合に、前記所定の生体情報に応じた情報を送信することを特徴とする付記１又は２に記載の運転支援方法。
（付記４）
前記迷惑車両の今後の移動経路を推定し、推定された前記移動経路に対応する移動方向と、前記車群の移動方向とに基づいて、前記所定の生体情報に応じた情報を送信する車両を判断することを特徴とする付記３に記載の運転支援方法。
（付記５）
前記迷惑車両と推定された車両に対して、迷惑運転を止める旨の情報を送信することを特徴とする付記３又は４に記載の運転支援方法。
（付記６）
複数の車両のそれぞれの運転者について検出された生体情報と、該生体情報が検出された位置情報及び時刻情報を取得し、取得した複数の前記位置情報と時刻情報と生体情報とに基づいて、迷惑車両の有無を推定する迷惑車両推定部と、
前記迷惑車両推定部により前記迷惑車両が存在すると判断された場合に、所定の生体情報を示す車群の移動方向を推定し、推定した前記移動方向の前記車群以外の車両に対して、前記所定の生体情報に応じた情報を送信する配信判断部とを有することを特徴とする運転支援装置。
（付記７）
複数の車両のそれぞれの運転者について検出された生体情報と、該生体情報が検出された位置情報及び時刻情報を取得し、
取得した複数の前記位置情報と時刻情報と生体情報とに基づいて、所定の生体情報を示す車群の移動方向を推定し、
推定した前記移動方向の前記車群以外の車両に対して、前記所定の生体情報に応じた情報を送信する、処理をコンピュータに実行させるための運転支援プログラム。

１０ 運転支援システム
１１ 車両
１２ 運転支援装置
１３ 通信ネットワーク
２１ 生体センサ（生体情報取得部）
２２ ＧＰＳ（位置情報取得部）
２３ 時刻部
２４ 精神状態判断部
２５ 地図データ
２６，３１ 通信部
２７ 情報提供部
３２ 運転状態データベース
３３ 迷惑車両推定部
３４ 迷惑車両経路推定部
３５ 配信判断部
４１ 入力装置
４２ 出力装置
４３ ドライブ装置
４４ 補助記憶装置
４５ 主記憶装置
４６ ＣＰＵ
４７ ネットワーク接続装置
４８ 記録媒体
５１ 低速車両
５２ 危険車両

Claims (6)

1. 運転支援装置が、
   複数の車両のそれぞれの運転者について検出された生体情報と、該生体情報が検出された位置情報及び時刻情報を取得し、
   取得した複数の前記位置情報と時刻情報と生体情報とに基づいて、所定の生体情報を示す車群の移動方向を推定し、
   推定した前記移動方向の前記車群以外の車両に対して、前記所定の生体情報に応じた情報を送信することを特徴とする運転支援方法。
2. 前記所定の生体情報は、イライラ状態又はヒヤリ状態であることを特徴とする請求項１に記載の運転支援方法。
3. 前記所定の生体情報が、迷惑車両によるものである場合であるか否かを判断し、前記迷惑車両によるものである場合に、前記所定の生体情報に応じた情報を送信することを特徴とする請求項１又は２に記載の運転支援方法。
4. 前記迷惑車両の今後の移動経路を推定し、推定された前記移動経路に対応する移動方向と、前記車群の移動方向とに基づいて、前記所定の生体情報に応じた情報を送信する車両を判断することを特徴とする請求項３に記載の運転支援方法。
5. 複数の車両のそれぞれの運転者について検出された生体情報と、該生体情報が検出された位置情報及び時刻情報を取得し、取得した複数の前記位置情報と時刻情報と生体情報とに基づいて、迷惑車両の有無を推定する迷惑車両推定部と、
   前記迷惑車両推定部により前記迷惑車両が存在すると判断された場合に、所定の生体情報を示す車群の移動方向を推定し、推定した前記移動方向の前記車群以外の車両に対して、前記所定の生体情報に応じた情報を送信する配信判断部とを有することを特徴とする運転支援装置。
6. 複数の車両のそれぞれの運転者について検出された生体情報と、該生体情報が検出された位置情報及び時刻情報を取得し、
   取得した複数の前記位置情報と時刻情報と生体情報とに基づいて、所定の生体情報を示す車群の移動方向を推定し、
   推定した前記移動方向の前記車群以外の車両に対して、前記所定の生体情報に応じた情報を送信する、処理をコンピュータに実行させるための運転支援プログラム。

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