JP7373752B2 - 車両制御装置および車両制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、車両制御装置および車両制御方法に関する。

特許文献１には、自動運転車である第１の車両が道路を走行中に第１の車両の近くを走行している他の複数の車両のそれぞれの運転特性を示す１つ以上のセンサ情報を受け取り、それらのセンサ情報に基づいて第１の車両に対して攻撃的な運転行動を行う第２の車両を特定する技術が開示されている。

米国特許出願公開第２０１４／０２３６４１４号明細書

自動運転車（ＡＶ：Autonomous Vehicle）の運用を具体的に推進するにあたり、自動運転車が非行運転（例えば、他車両の嫌がらせによる幅寄せ、他車両の意図的な前方への飛び出し等の車線変更）に遭遇することが考えられる。非行運転に対する従来技術の対策としては、例えば車両に搭載されたドライブレコーダによって走行中の映像をエビデンスとして記録する等の対処が考えられた。

ところが、上述した自動運転車に対する非行運転が発生する可能性を考慮すると、従来の対策が効果的に機能しなければ自動運転車の運用および普及を実現する上で大きな障壁となり、従来の対策だけでは不十分であることが推測される。上述した特許文献１では、第２の車両の攻撃的な運転行動を特定した後、第１の車両が第２の車両を避けるように運転を制御することは開示されている。しかし特許文献１の技術を用いても、一時的に非行運転から逃れることはできるが、第２の車両による攻撃的な運転行動自体を効果的に抑止すること自体は困難であると考えられる。

また、効果的な非行運転に対抗する手段を自動運転車が具体的に具備することで、自動運転車の事故に遭遇する確率の低下が期待されるので、例えば自動車保険料を低下できる等の事業的な展開も期待されるところである。また他に自動運転車が多く活用されると推測される配車業務（例えばタクシーの配車）等では、競合他社のタクシーから非行運転による乗車妨害等がなされる可能性も否定できず、非行運転に対する取り締まりは単なる愉快犯の取り締まりに留まらず、集客収益性やビジネスの成立性を検討する上でも重要な課題となることが推測される。

本開示は、上述した従来の事情に鑑みて案出され、自動運転中に自車両に対して幅寄せ等の非行運転を行ったか否かを効率的に判定し、その非行運転を行った他車両に関する情報をエビデンスとして生成して所定のデータベースに登録または更新し、非行運転の実行の抑止を効果的に促す車両制御装置および車両制御方法を提供することを目的とする。

本開示は、周辺の他車両の識別番号情報を少なくとも含むセンサ情報を取得するように構成されたセンサを備え、前記センサ情報に基づいて自動運転する車両に搭載するように構成された車両制御装置であって、前記センサが取得する前記センサ情報と、前記車両が位置する地点を含むエリア情報とに基づき、前記他車両の中に過去に非行運転を行ったことがある車両の有無を外部のデータベースに照会し、前記データベースからの照会結果に含まれる、過去に非行運転を行ったことがある他車両の非行運転のパターンおよび頻度の情報と前記センサ情報とに基づいて、前記他車両による非行運転の発生の有無を判定し、前記非行運転の発生が有る場合に、その非行運転を行っている他車両の識別番号情報と、前記その非行運転を行っている他車両の走行軌跡情報と、前記車両の走行軌跡情報と、を前記外部のデータベースに送信するとともに、前記その非行運転を行っている他車両を回避する経路を生成し、その経路に従う自動運転の実行指示を出力する、車両制御装置を提供する。

本開示は、周辺の他車両の識別番号情報を少なくとも含むセンサ情報を取得するように構成されたセンサを備え、前記センサ情報に基づいて自動運転する車両制御方法であって、前記センサが取得する前記センサ情報と、車両が位置する地点を含むエリア情報とに基づき、前記他車両の中に過去に非行運転を行ったことがある車両の有無を外部のデータベースに照会し、前記データベースからの照会結果に含まれる、過去に非行運転を行ったことがある他車両の非行運転のパターンおよび頻度の情報と前記センサ情報とに基づいて、前記他車両による非行運転の発生の有無を判定し、前記非行運転の発生が有る場合に、その非行運転を行っている他車両の識別番号情報と、前記その非行運転を行っている他車両の走行軌跡情報と、前記車両の走行軌跡情報と、を前記外部のデータベースに送信するとともに、前記その非行運転を行っている他社車両を回避する経路を生成し、その経路に従う自動運転の実行指示を出力する、車両制御方法を提供する。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。

本開示によれば、自動運転中に自車両に対して幅寄せ等の非行運転を行ったか否かを効率的に判定でき、その非行運転を行った他車両に関する情報をエビデンスとして生成して所定のデータベースに登録または更新できるので、非行運転の実行の抑止を効果的に促すことができる。

実施の形態１に係る運転支援装置を搭載する車両を含む非行運転検知システムのシステム構成例を示すブロック図 非行運転データベースに保持される非行運転テーブルのデータ構造例を示す図 実施の形態１に係る運転支援装置に搭載される検知装置の動作手順の一例を示すフローチャート 実施の形態１に係る運転支援装置に搭載される非行運転検知装置の動作手順の一例を示すフローチャート 第三者端末の動作手順の一例を示すフローチャート クラウドサーバの動作手順の一例を示すフローチャート 外部機関端末の動作手順の一例を示すフローチャート 実施の形態２に係る運転支援装置を搭載する車両を含む非行運転検知システムのシステム構成例を示すブロック図 実施の形態２に係る運転支援装置に搭載される検知装置の動作手順の一例を示すフローチャート 実施の形態２に係る運転支援装置に搭載される非行運転検知装置の動作手順の一例を示すフローチャート 第１変形例に係る運転支援装置を搭載する車両を含む非行運転検知システムのシステム構成例を示すブロック図 第２変形例に係る運転支援装置を搭載する車両を含む非行運転検知システムのシステム構成例を示すブロック図 第３変形例に係る運転支援装置を搭載する車両を含む非行運転検知システムのシステム構成例を示すブロック図

以下、添付図面を適宜参照しながら、本開示に係る運転支援装置、車両、非行運転検知システムおよびサーバ装置を具体的に開示した各実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

（実施の形態１）
実施の形態１では、運転支援装置１０を搭載する車両１（以下、「自車両」と称する場合がある）は、自動運転中に、自車両の周辺を走行している１台以上の他車両に関する情報（後述参照）と自車両のエリア情報とを受け取る。車両１は、周辺の他車両に関する情報と自車両のエリア情報とを用いて、周辺の他車両の中に過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両の有無を、クラウドサーバ２０に照会する。車両１は、クラウドサーバ２０からの照会結果（後述参照）に基づいて、自車両の周辺の他車両による非行運転の発生の有無を検知し、非行運転が発生した場合には、その非行運転を行った非行運転車両のＩＤ情報（後述参照）と非行運転車両および自車両のそれぞれの走行軌跡情報とを含む非行運転車両情報を生成する。車両１は、生成された非行運転車両情報の登録または更新をクラウドサーバ２０に要求する。

以下の説明において、非行運転は、他車両が意図的に車両１に対して行う、嫌がらせあるいは危険を伴う悪質な運転のことであり、例えば、他車両による幅寄せ、前方への飛び出し等の車線変更、前方での突然の急ブレーキ、後方からのあおり運転等の行為である。なお、非行運転は、これらの行為に限定されず、車両以外の障害物（例えば人物）により行われる悪質な行為（非行行為）も含んでよい。

図１は、実施の形態１に係る運転支援装置１０を搭載する車両１を含む非行運転検知システム１００のシステム構成例を示すブロック図である。非行運転検知システム１００は、車両１と、クラウドサーバ２０と、非行運転データベース３０と、第三者端末４０と、外部機関端末５０とを含む構成である。車両１とクラウドサーバ２０とはネットワーク網（図示略）を介して互いに通信可能に接続される。ネットワーク網は、例えばインターネット網もしくは無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の無線通信網である。

非行運転データベース３０、第三者端末４０、外部機関端末５０は、それぞれクラウドサーバ２０を介して通信可能に接続される。つまり、非行運転データベース３０とクラウドサーバ２０、第三者端末４０とクラウドサーバ２０、外部機関端末５０とクラウドサーバ２０は、それぞれネットワーク網（図示略）を介して互いに通信可能に接続される。ネットワーク網は、同様に、例えばインターネット網もしくは無線ＬＡＮ等の無線通信網である。

車両１は、複数のセンサＳ１と、メモリＭ１と、ＤＭ（Dynamic Map）情報データベース１１と、運転支援装置１０と、車両制御装置１３と、アクチュエータ１４とを含む構成である。車両１は、自動運転レベル１以上の車両であり、以下の説明では、説明を分かり易くするために自動運転レベル３の車両を想定する。複数のセンサＳ１と、メモリＭ１と、ＤＭ情報データベース１１と、運転支援装置１０と、車両制御装置１３と、アクチュエータ１４とは、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）等の車載ネットワークを介して互いにデータもしくは情報の入出力が可能に接続される。

車両１は、車両１の自動運転を制御するための運転支援装置１０を搭載する。運転支援装置１０は、例えば単一または複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）を用いて構成される。運転支援装置１０は、検知装置１２と、非行運転検知装置１５と、通信装置１６とを含む。なお、通信装置１６は、運転支援装置１０に含まれない構成としてもよい。

運転支援装置１０は、メモリＭ１に記憶されたプログラム及びデータに従って動作する。具体的には、運転支援装置１０は、ドライバー等のＨＭＩ（Human Machine Interface、図示略）に対する操作により指定された目的地に向かう経路を生成し、この経路に従って、複数のセンサＳ１のそれぞれが検知した出力値（以下、「センサ情報」という）に基づいて、生成された経路に従った自動運転の実行を支援する。

運転支援装置１０は、目的地までの経路に従った自動運転中、車両１内の各種の制御対象装備（例えば、ステアリング、アクセルペダル、ブレーキ、方向指示器等）の作動を制御するための制御指示を車両制御装置１３に出力する。車両１の自動運転は、障害物（例えば、他車両、バイク等の二輪車、歩行者、ガードレール、電柱、ポール、店舗等の施設等。以下同様。）に衝突しそうになる直前にブレーキを作動させて車両１を停止させる機能を含む。また、車両１の自動運転は、車両１の前方を走る他車両との間で一定の間隔を保ったまま追従する機能を含む。また、車両１の自動運転は、白線（つまり、車線）からはみ出さないように車両１のステアリングを制御する機能を含むが、上述した各機能は自動運転の一例であり、これらの機能に限定されない。

複数のセンサＳ１のそれぞれは、車両１の周辺の状況を検知し、この検知結果の情報（つまり、上述したセンサ情報）を運転支援装置１０に出力する。センサ情報の一例としての走行情報は、車両１の進行方向、車速である。また、走行情報は、車両１の周辺を走行している１台以上の他車両の走行情報（例えば、車両１と他車両との間の距離、車両１から見た他車両の存在方向）も含んでよい。それぞれのセンサＳ１は、例えばカメラ、アラウンドビューカメラ、レーダと、複数のレーザレンジファインダが含まれてよい。なお、センサは、カメラ、アラウンドビューカメラ、レーダと、複数のレーザレンジファインダのうちいずれかに限定されず、例えばジャイロセンサ、加速度センサ、地磁気センサ、傾斜センサ、気温センサ、気圧センサ、湿度センサ、照度センサが含まれてもよい。

センサの一例としてのカメラは、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）もしくはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子を有する。カメラは、例えば車両１の車体前部の中央に設置され、前方中央の範囲を検知範囲として撮像する。具体的には、カメラは、車両１の前方に存在する障害物（例えば、他車両、二輪車、自転車、歩行者。以下同様。）等を検知する。カメラは、撮像画像のデータを用いた画像処理を実行可能である。カメラは、画像処理により、車両１の位置を基準とした障害物の位置および進行方向を検知できる。

センサの一例としてのアラウンドビューカメラは、車両１の車体前方と車体後方と車体側方とにそれぞれ設置される複数台（例えば、車体前方に２台、車体後方に２台、車体側方に２台の計６台）のカメラを用いて構成される。アラウンドビューカメラは、車両１の近傍の歩行者、白線、隣接する車線の他車両等を検知する。

センサの一例としてのレーダは、車両１の車体前方と車体後方とにそれぞれ設置される複数台（例えば２台）のレーダを用いて構成される。なお、レーダは、車両１の車体前方にのみ設置されてもよい。レーダは、例えばミリ波レーダ、ソナーレーダ、ライダー（ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）を用いて構成される。レーダは、超音波もしくはミリ波等の電磁波を限られた角度範囲で走査しながら照射し、その反射光を受光して照射の開始時点と反射光の受光時点との時間差を検知することで、自車両と障害物と距離、更には、自車両から見た障害物の方向を検知する。

センサの一例としてのレーザレンジファインダは、それぞれ車両１の車体前方右側、車体前方左側、車体側方右側、車体側方左側、車体後方右側、車体後方左側に設置される。レーザレンジファインダは、それぞれ車両１の前方右側、前方左側、側方右側、側方左側、後方右側、後方左側に存在する障害物（上述参照）等を検知する。具体的には、レーザレンジファインダは、それぞれレーザ光を一定の広角な角度範囲で走査しながら照射し、その反射光を受光して照射の開始時点と反射光の受光時点との時間差を検知することで、車両１と障害物と距離、更には、車両１から見た障害物の方向を検知する。

センサの一例としてのＧＰＳ受信機は、複数のＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から送信された時刻および各ＧＰＳ衛星の位置（つまり、３次元座標）を示す複数の信号を受信し、その受信された複数の信号に基づいて、ＧＰＳ受信機の位置（つまり、車両１の現在位置）を算出する。ＧＰＳ受信機は、車両１の現在位置の情報（以下、「自車位置情報」という）を運転支援装置１０の検知装置１２および非行運転検知装置１５にそれぞれ出力する。

メモリＭ１は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）とＲＯＭ（Read Only Memory）とを用いて構成され、運転支援装置１０および車両制御装置１３の動作の実行に必要なプログラムやデータ、更には、動作中に生成されたデータ又は情報を一時的に保持する。ＲＡＭは、例えば運転支援装置１０および車両制御装置１３の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えば運転支援装置１０および車両制御装置１３を制御するためのプログラム及びデータを予め記憶して保持する。

ＤＭ情報データベース１１は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）もしくはＳＳＤ（Solid State Drive）を用いて構成され、車両１の自動運転の実現に必要な動的な道路構造情報であるダイナミックマップを保持する。このダイナミックマップのデータは、検知装置１２および非行運転検知装置１５において受け取られる。ＤＭ情報データベース１１は、ダイナミックマップ提供サーバ（図示略）から定期的に提供されるダイナミックマップのデータを受け取って更新してよい。なお、添付図面では、ＤＭ情報データベースを、便宜的に「ＤＭ情報ＤＢ」と略記している。

ここで、ダイナミックマップとは、例えば、静的な高精度な３次元の地図データに、道路の渋滞情報や、事故もしくは道路工事による通行規制等の動的な変更が生じた位置の情報を組み合わせたデジタル地図データである。車両１は、ＤＭ情報データベース１１から読み出し可能なダイナミックマップのデータを用いて、車両１に搭載される複数のセンサＳ１（例えば、ミリ波レーダ、超音波センサ、光学式カメラ等）のセンサ情報に基づいて車両１の周辺情報を正確に推定しながら自動運転を行える。

検知部の一例としての検知装置１２は、複数のセンサＳ１のそれぞれが検知したセンサ情報とセンサＳ１の一例としてのＧＰＳ受信機により算出された車両１の自車位置情報とを受け取る。また、検知装置１２は、車両１の自動運転に必要なダイナミックマップのデータをＤＭ情報データベース１１から受け取る。検知装置１２は、これらの受け取った各種の情報およびデータを用いて、車両１の目的地までの自動運転で走行する時の経路を生成し、この経路に従う自動運転の実行指示を車両制御装置１３に出力する。

また、検知装置１２は、非行運転検知装置１５から非行注意情報（後述参照）を受け取った場合、車両１の周辺に非行注意情報を満たす他車両が存在するか否かを検知する。検知装置１２は、車両１の周辺に非行注意情報を満たす他車両が存在することを検知した場合には、非行注意情報に含まれる非行運転パターンおよび頻度の情報に応じて、非行車両回避ルートを生成して、非行運転車両との距離を一定程度遠ざけるような自動運転を車両制御装置１３に実行させる。なお、検知装置１２の動作の詳細については、図３を参照して後述する。

非行運転検知部の一例としての非行運転検知装置１５は、複数のセンサＳ１のそれぞれが検知したセンサ情報と、センサＳ１の一例としてのＧＰＳ受信機により算出された車両１の自車位置情報とを受け取る。また、非行運転検知装置１５は、車両１の自動運転に必要なダイナミックマップのデータをＤＭ情報データベース１１から受け取る。非行運転検知装置１５は、複数のセンサＳ１のそれぞれが検知したセンサ情報および自車位置情報とダイナミックマップのデータとに基づいて、自動運転中に車両１の周辺を走行している１台以上の他車両に関する情報（例えば、後述する車両ＩＤ情報）と自車両のエリア情報とを認識する。エリア情報は、車両１（自車両）が位置する地点を含む広域なエリアの情報である。

非行運転検知装置１５は、周辺の他車両に関する情報（例えば、後述する車両ＩＤ情報）と自車両のエリア情報とを用いて、周辺の他車両の中に過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両の有無を、通信装置１６を介してクラウドサーバ２０に照会する。非行運転検知装置１５は、クラウドサーバ２０からの照会結果（例えば、後述する非行運転データベース３０から得られた非行運転車両情報）とセンサＳ１から得られるセンサ情報に基づいて、自車両の周辺の他車両による非行運転の発生の有無を検知する。

非行運転検知装置１５は、自車両の周辺の他車両による非行運転が発生した（つまり、非行運転を受けた）場合には、その非行運転を行った非行運転車両のＩＤ情報（つまり、非行運転データベース３０から得られた非行運転車両情報に含まれる車両ＩＤ情報）と非行運転車両および自車両のそれぞれの走行軌跡情報（後述参照）とを含む非行運転車両情報（後述参照）を生成する。非行運転検知装置１５は、生成された非行運転車両情報の登録または更新を、通信装置１６を介してクラウドサーバ２０に要求する。なお、非行運転検知装置１５の動作の詳細については、図４を参照して後述する。

通信装置１６は、クラウドサーバ２０との間の通信インターフェースとしての役割を有し、クラウドサーバ２０との間の無線通信が可能な通信回路を用いて構成される。通信装置１６は、非行運転検知装置１５から渡された車両ＩＤ情報および自車両のエリア情報を含む照会要求をクラウドサーバ２０に送信する。通信装置１６は、クラウドサーバ２０からの照会結果（つまり、後述する非行運転データベース３０から得られた非行運転車両情報）を非行運転検知装置１５に渡す。

また、通信装置１６は、非行運転検知装置１５により生成された非行運転車両情報（後述参照）を含む非行運転車両情報の登録または更新の要求をクラウドサーバ２０に送信する。

車両制御部の一例としての車両制御装置１３は、検知装置１２から出力される自動運転の実行指示に基づいて、例えば車両１のアクセルスロットル開度、車両１のブレーキ力、ステアリング舵角、ウインカーの点滅タイミング等の自動運転に必要な制御対象装備を制御するための制御値を計算する。車両制御装置１３は、その計算された制御値に従って、車両１に搭載された制御対象装備の作動をアクチュエータ１４に実行させる。制御値は、例えば運転支援装置１０に含まれる検知装置１２により生成される経路に従って走行するように計算される。経路は、検知装置１２により計算されて生成され、車両制御装置１３に入力される。車両制御装置１３は、計算された制御値を、それぞれの制御対象装備（例えば、ステアリング、アクセルペダル、ブレーキ、方向指示器）を駆動するためのアクチュエータ１４（つまり、ステアリングアクチュエータ、アクセルペダルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、ウインカー点滅コントローラ）に伝達する。

制御対象装備は、車両１内に配備される装備物であり、車両１の自動運転中に車両制御装置１３により作動の制御を受ける。制御対象装備は、アクチュエータ１４により作動が制御される。

ステアリングアクチュエータは、車両１内に配置されるステアリングと接続され、車両制御装置１３から入力されるステアリング（図示略）の制御信号に従って、自動運転中におけるステアリングの作動（言い換えると、車両１の進行方向の維持又は変更）を制御する。

アクセルペダルアクチュエータは、車両１内に配置されるアクセルペダルと接続され、車両制御装置１３から入力されるアクセルペダル（図示略）の制御信号に従って、自動運転中におけるアクセルペダルの作動（言い換えると、車両１の車速の維持又は増減）を制御する。

ブレーキアクチュエータは、車両１内に配置されるブレーキ機構（つまり、ブレーキ）と接続され、車両制御装置１３から入力されるブレーキ（図示略）の制御信号に従って、自動運転中におけるブレーキの作動（言い換えると、車両１の進行に対する制動の維持又は変更）を制御する。

ウインカー点滅コントローラは、車両１内に配置される方向指示器の点滅機構（以下、「ウインカー」と略記する）と接続され、車両制御装置１３から入力されるウインカー（図示略）の制御信号に従って、自動運転中におけるウインカーの作動（言い換えると、車両１が左折または右折することを報知するためのウインカーの点滅）を制御する。

サーバ装置の一例としてのクラウドサーバ２０は、例えば非行運転検知システム１００のシステム管理者によって構築されるサーバ装置であり、少なくとも通信インターフェース２１と、メモリ２２と、プロセッサ２３とを含む構成である。通信インターフェース２１と、メモリ２２と、プロセッサ２３とは、内部バスを介して互いにデータもしくは情報の入出力が可能に接続される。

通信部の一例としての通信インターフェース２１は、ネットワーク網（図示略）を介して接続される外部装置（例えば、車両１、非行運転データベース３０、第三者端末４０、外部機関端末５０）との間のデータもしくは情報を通信可能な通信回路を用いて構成される。通信インターフェース２１は、上述した外部装置から送信されたデータもしくは情報を受信してメモリ２２やプロセッサ２３に出力したり、プロセッサ２３から入力したデータもしくは情報を外部装置（上述参照）に送信したりする。なお、添付図面では、通信インターフェースを、便宜的に「通信Ｉ／Ｆ」と略記している。

メモリ２２は、例えばＲＡＭとＲＯＭとを用いて構成され、クラウドサーバ２０の動作の実行に必要なプログラムやデータ、更には、動作中に生成されたデータ又は情報を一時的に保持する。ＲＡＭは、例えばクラウドサーバ２０の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えばクラウドサーバ２０を制御するためのプログラム及びデータを予め記憶して保持する。

プロセッサ２３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）もしくはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を用いて構成される。プロセッサ２３は、クラウドサーバ２０の制御部として機能し、クラウドサーバ２０の各部の動作を全体的に統括するための制御処理、クラウドサーバ２０の各部との間のデータの入出力処理、データの演算（計算）処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサ２３は、メモリ２２に記憶されたプログラムおよびデータに従って動作する。プロセッサ２３は、車両１から送信された車両ＩＤ情報および自車両のエリア情報を含む照会要求に基づいて、非行運転データベース３０（図２参照）にアクセスして、車両１の周辺の他車両の中に過去に非行運転を行ったことがある他車両がいるか否かの照会結果のデータもしくは情報を生成する。プロセッサ２３は、非行運転データベース３０の照会結果として得られた非行運転車両情報（後述参照）を、通信インターフェース２１を介して車両１に送信（応答）する。なお、クラウドサーバ２０の動作の詳細については、図６を参照して後述する。

外部のデータベースの一例としての非行運転データベース３０は、過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両の特徴情報をその非行運転車両を識別可能な車両ＩＤ情報に対応付けた非行運転テーブルＴＢＬ１を保持するデータベースである（図２参照）。ここで、ＩＤ情報の一例としての車両ＩＤ情報は、車両を識別可能な情報であり、具体的には、車両識別ナンバー（Ｎｏ．）情報と、車両の特徴情報（例えば、車型、車色の情報）と、ドライバー（運転者）の特徴情報（例えば、ドライバーの顔、容姿の情報）である。非行運転データベース３０は、クラウドサーバ２０、第三者端末４０、外部機関端末５０のいずれからもアクセス可能に接続されている。言い換えると、非行運転データベース３０に保持されている非行運転テーブルＴＢＬ１の内容は広く公開されている。なお、非行運転データベース３０は、クラウドサーバ２０内に設けられてもよい。また、添付図面では、非行運転データベースを、便宜的に「非行運転ＤＢ」と略記している。

図２は、非行運転データベース３０に保持される非行運転テーブルＴＢＬ１のデータ構造例を示す図である。図２に示すように、非行運転テーブルＴＢＬ１は、エリア情報（つまり、非行運転が発生したエリア情報）と、非行運転パターンと、頻度と、非行運転車両と車両１（自車両）の走行軌跡データと、非行運転車両のナンバー入り写真データとを、１台の非行運転車両の識別情報である車両ＩＤ情報（上述参照）に対応付けて保持する。

非行運転パターンは、車両ＩＤ情報により特定される非行運転車両が行う非行運転の種別を示し、例えば上述した幅寄せ、前方への飛び出し等の車線変更、前方での突然の急ブレーキ、後方からのあおり運転等である。

頻度は、車両ＩＤ情報により特定される非行運転車両が行う非行運転の頻度を示す。

非行運転車両と車両１（自車両）の走行軌跡データは、非行運転車両が車両１に対して非行運転を行ったことが検知された時点を含む所定期間分の非行運転車両および車両１のそれぞれの走行経路の軌跡を示すデータである。また、非行運転車両と車両１（自車両）の走行軌跡データは、非行運転車両が車両１に対して非行運転を行った時点を含む所定期間の映像データでもよい。

非行運転車両のナンバー入り写真データは、車両１に対して非行運転を行った他車両（つまり、非行運転車両）のナンバープレートが車両１のセンサＳ１（例えばカメラ）により撮像された撮像画像（つまり、写真）のデータである。

第三者端末４０は、例えば行政の自治体もしくは交通安全協会等の第三者機関の建物内に配置されるコンピュータ（例えば、ＰＣ（Personal Computer））であり、クラウドサーバ２０および非行運転データベース３０のそれぞれにアクセス可能である。図１では、第三者端末４０の配置数は１つであるが、上述した第三者機関ごとに配置されてよい。第三者端末４０は、非行運転データベース３０にアクセスして該当するエリア情報（つまり、第三者機関が位置する地域）の非行運転車両情報を定期的に取得し、非行運転車両情報により特定される非行運転車両の非行運転の頻度がしきい値以上か否かを判定する。なお、第三者端末４０の動作の詳細については、図５を参照して後述する。

外部機関端末５０は、例えば警察署もしくは自動車保険会社等の外部機関の建物内に配置されるコンピュータ（例えば、ＰＣ）であり、クラウドサーバ２０および非行運転データベース３０のそれぞれにアクセス可能である。図１では、外部機関端末５０の配置数は１つであるが、上述した外部機関ごとに配置されてよい。外部機関端末５０は、自動運転運行事業者（例えば、タクシー、バス、カーシェアリングのサービスに車両１のような自動運転車を使用する事業者）の端末（図示略）から、制裁希望の非行運転車両の車両ＩＤ情報を受信すると、その車両ＩＤ情報を基にして非行運転データベース３０から該当する非行運転車両情報を取得する。外部機関端末５０は、取得された非行運転車両情報が所定の制裁実行の条件を満たす場合に、所定の制裁措置の実行を外部機関（上述参照）の係員に促す（例えば、所定のメッセージをポップアップ表示する）。なお、外部機関端末５０の動作の詳細については、図７を参照して後述する。

次に、実施の形態１に係る運転支援装置１０の検知装置１２の動作手順について、図３を参照して説明する。図３は、実施の形態１に係る運転支援装置１０に搭載される検知装置１２の動作手順の一例を示すフローチャートである。図３の説明の前提として、車両１はドライバー等のユーザの操作により指定された目的地に向かって自動運転中である。

図３において、検知装置１２は、複数のセンサＳ１からセンサ情報を常時受信している（Ｓｔ１）。検知装置１２は、自動運転中の車両１（自車両）の周辺を走行している１台以上の他車両のいずれかが過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両であると非行運転検知装置１５により検知された場合には、非行運転検知装置１５から非行注意情報を受信する（Ｓｔ２）。非行注意情報は、自動運転中の車両１（自車両）の周辺を走行している１台以上の他車両のいずれかが過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両である場合に、その非行運転車両の特徴を示す情報である。具体的には、非行注意情報は、車両ＩＤ情報と、非行運転パターンの情報と、頻度の情報と、車両ＩＤ情報により特定される車両（つまり、他車両）の位置情報とを含む。これにより、検知装置１２は、非行運転検知装置１５からの非行注意情報を受け取ることで、車両１の周囲に過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両が存在する旨の注意喚起を受けることができる。

なお、車両１（自車両）の周辺を走行している１台以上の他車両のいずれも過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両ではないと非行運転検知装置１５により検知された場合には、ステップＳｔ２の処理は省略されてよい。

検知装置１２は、複数のセンサＳ１からのセンサ情報およびＤＭ情報データベース１１からのダイナミックマップのデータに基づいて、自動運転によって走行中の車両１に対する危険（例えば、他車両との衝突が発生する程に他車両が車両１の走行領域内に侵入したこと）の有無を判定する（Ｓｔ３）。

検知装置１２は、自動運転によって走行中の車両１に対する危険があると判定した場合には（Ｓｔ４、ＹＥＳ）、周辺の他車両との危険を回避するための経路（危険回避経路）を生成する（Ｓｔ５）。検知装置１２は、ステップＳｔ５において生成された危険回避経路の情報を車両制御装置１３に出力し（Ｓｔ６）、その危険回避経路に従う自動運転を車両制御装置１３に実行させる。ステップＳｔ６の後、検知装置１２の処理はステップＳｔ１に戻る。

一方、検知装置１２は、自動運転によって走行中の車両１に対する危険がないと判定した場合には（Ｓｔ４、ＮＯ）、複数のセンサＳ１からのセンサ情報に基づいて、ステップＳｔ２において受け取った非行注意情報を満たす他車両が周辺に存在するか否かを判定する（Ｓｔ７）。

検知装置１２は、非行注意情報を満たす他車両が周辺に存在すると判定した場合には（Ｓｔ７、ＹＥＳ）、非行注意情報に含まれる非行運転パターンおよび頻度のうち少なくとも非行運転パターンに応じて、周辺の他車両を回避するための経路（非行車両回避経路）を生成する（Ｓｔ８）。これにより、検知装置１２は、車両１（自車両）の周辺の他車両（つまり、過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両）を能動的に回避して車両１の安全な自動運転による走行を実現できる。

検知装置１２は、例えば非行運転パターンとして周辺の他車両が幅寄せしたことがある場合には、車線変更する旨の非行車両回避経路を生成できる。また、検知装置１２は、例えば非行運転パターンとして周辺の他車両が急ブレーキしたことがある場合には、その他車両との車間を一定距離を確保する旨の非行車両回避経路を生成できる。また、検知装置１２は、例えば非行運転パターンとして周辺の他車両があおり運転したことがある場合には、減速、路肩停車、経路変更等のやり過ごしを行う旨の非行車両回避経路を生成できる。

なお、検知装置１２は、非行注意情報に含まれる頻度が所定のしきい値より高い場合には、上述した非行車両回避経路よりも積極的かつ事前に回避措置を行った非行車両回避経路を生成することもできる。例えば、検知装置１２は、非行運転パターンとして周辺の他車両が高頻度に幅寄せしたことがある場合には、すぐに離れるように車線変更する旨の非行車両回避経路を生成できる。また、検知装置１２は、例えば非行運転パターンとして周辺の他車両が高頻度に急ブレーキしたことがある場合には、その他車両との車間をより一層離れた一定距離を確保する旨の非行車両回避経路を生成できる。また、検知装置１２は、例えば非行運転パターンとして周辺の他車両が高頻度にあおり運転したことがある場合には、減速、路肩停車、経路変更等のやり過ごしを迅速に行う旨の非行車両回避経路を生成できる。

なお、検知装置１２は、車両１（自車両）の周辺の他車両（具体的には、ステップＳｔ２において受信された非行運転情報により特定される他車両）の非行運転の頻度（例えば、これまでの非行運転の実行回数である総計）が所定値（例えば３）以上であると判定した場合に限って、その対応する他車両を回避するための経路（非行車両回避経路）を生成してよい（Ｓｔ８）。ここで、所定値が３以上としているのは、非行運転車両情報（図２参照）の非行運転データベース３０への登録がセンサ情報を主体とした情報に従って自動的に行われるため、例えば他車両のドライバーが意図的に非行運転しておらず交通状況等に鑑みて結果的に非行運転した場合を除外して非行注意情報の誤認性を低減するためである。これにより、検知装置１２は、車両１（自車両）の周辺の他車両のうち非行運転を行う可能性の高い他車両（つまり、過去に所定値以上の回数の非行運転を行ったことがある他車両）を早期かつ容易に選定でき、車両１（自車両）のより安全な自動運転の実現を支援できる。

また、検知装置１２は、車両１（自車両）の周辺の他車両（具体的には、ステップＳｔ２において受信された非行運転情報により特定される他車両）の非行運転の頻度（例えば、これまでの非行運転の実行回数である総計）が所定値（例えば３）以上であると判定した場合に限り、その対応する他車両の非行運転パターンの内容を加味した上で、その他車両を回避するための経路（非行車両回避経路）を生成してよい（Ｓｔ８）。ここで、所定値が３以上としているのは、上述した理由と同様である。これにより、検知装置１２は、車両１（自車両）の周辺の他車両のうち非行運転を行う可能性の高い他車両（つまり、過去に所定値以上の回数の非行運転を行ったことがある他車両）を早期かつ容易に選定でき、更に、その他車両が過去に行ったことのある非行運転パターンの非行運転から逃れることができるように車両１（自車両）のより安全な自動運転の実現を支援できる。

一方、検知装置１２は、非行注意情報を満たす他車両が周辺に存在しないと判定した場合には（Ｓｔ７、ＮＯ）、現在設定されている経路を用いた自動運転の実行を車両制御装置１３に実行させる（Ｓｔ９）。

次に、実施の形態１に係る運転支援装置１０の非行運転検知装置１５の動作手順について、図４を参照して説明する。図４は、実施の形態１に係る運転支援装置１０に搭載される非行運転検知装置１５の動作手順の一例を示すフローチャートである。図４の説明の前提として、車両１はドライバー等のユーザの操作により指定された目的地に向かって自動運転中である。

図４において、非行運転検知装置１５は、複数のセンサＳ１からセンサ情報を常時または定期的に受信している（Ｓｔ１１）。非行運転検知装置１５は、ステップＳｔ１１により得られたセンサ情報を用いて、車両１（自車両）の周辺の１台以上の他車両のそれぞれの車両ＩＤ情報（上述参照）を生成するとともに、車両１（自車両）の位置情報に基づいてエリア情報を生成する（Ｓｔ１２）。非行運転検知装置１５は、例えば車両１の位置情報が「ＡＡ市ＢＢ区ＣＣ町」であれば、その「ＣＣ町」を含む広域な「ＡＡ市」となるエリア情報を生成する。非行運転検知装置１５は、車両１の位置情報から広域なエリア情報を生成し、そのエリア情報をクラウドサーバ２０への照会要求に用いる。これにより、クラウドサーバ２０は、車両１が走行する現在のエリアに特化した照会を迅速に行える。

非行運転検知装置１５は、車両１（自車両）の周辺の１台以上の他車両の中に過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両が存在するか否かをクラウドサーバ２０に照会するため、ステップＳｔ１２により生成された車両ＩＤ情報とエリア情報とを含む照会要求を生成する。非行運転検知装置１５は、生成された照会要求を、通信装置１６を介してクラウドサーバ２０に送信する（Ｓｔ１３）。

クラウドサーバ２０は、非行運転検知装置１５により生成された照会要求に応じて、その照会要求に含まれるエリア情報において過去に車両ＩＤ情報を満たす他車両が非行運転を行ったことがあるか否かを、非行運転データベース３０を検索して判定する。クラウドサーバ２０は、非行運転データベース３０の検索結果（つまり、照会結果）を車両１に送信する。照会結果は、例えば、図２に示す非行運転データベース３０の該当する車両ＩＤ情報と、その車両ＩＤ情報に対応付けられた各種の情報（例えば、非行運転パターンと頻度の情報）を含む。

非行運転検知装置１５は、クラウドサーバ２０から送信された非行運転データベース３０の照会結果を、通信装置１６を介して受け取る（Ｓｔ１４）。非行運転検知装置１５は、非行運転データベース３０の照会結果に基づいて、ステップＳｔ１２により生成された車両ＩＤ情報が非行運転データベース３０に登録されているか否か（言い換えると、車両１の周辺の他車両が過去に非行運転を行ったことがあるか否か）を判定する（Ｓｔ１５）。これにより、非行運転検知装置１５は、非行運転データベース３０の照会結果（例えば、非行運転パターンおよび頻度の情報）を考慮して、例えば減速する、幅寄せする等の非行運転の類型を予測し易くなるので、非行運転の発生の有無を迅速に判定できる。

非行運転検知装置１５は、車両ＩＤ情報が非行運転データベース３０に登録されていると判定した場合には（Ｓｔ１５、ＹＥＳ）、対象車両（つまり、非行運転データベース３０に車両ＩＤ情報が登録されている、車両１の周辺を走行中の他車両）の位置情報（言い換えると、車両１の位置情報）を用いて、非行注意情報（上述参照）を生成する（Ｓｔ１６）。非行運転検知装置１５は、生成された非行注意情報を検知装置１２に送る（Ｓｔ１６）。

非行運転検知装置１５は、ステップＳｔ１６の後、非行運転データベース３０の照会結果に含まれる非行運転パターンおよび頻度の各情報とステップＳｔ１１で得られたセンサ情報とに基づいて、車両１（自車両）の周辺の１台以上の他車両による非行運転の発生状況（言い換えると、非行運転の発生の有無）を判定する（Ｓｔ１７）。これにより、非行運転検知装置１５は、非行運転パターンおよび頻度の情報を考慮した上で、周辺の１台以上の他車両を監視しながら、その他車両による非行運転の発生があるか否かを迅速に判定できる。

一方、非行運転検知装置１５は、車両ＩＤ情報が非行運転データベース３０に登録されていないと判定した場合には（Ｓｔ１５、ＮＯ）、ステップＳｔ１１で得られたセンサ情報に基づいて、車両１（自車両）の周辺の１台以上の他車両（つまり、過去に非行運転を行ったことは無い他車両）による非行運転の発生状況（言い換えると、非行運転の発生の有無）を判定する（Ｓｔ１８）。なお、ステップＳｔ１７またはステップＳｔ１８の後、車両１の周辺の１台以上の他車両による非行運転が発生しない場合には（Ｓｔ１９、ＮＯ）、非行運転検知装置１５の処理はステップＳｔ１１に戻る。

一方、非行運転検知装置１５は、ステップＳｔ１７またはステップＳｔ１８の後、車両１（自車両）の周辺の１台以上の他車両による非行運転が発生したと判定した場合には（Ｓｔ１９、ＹＥＳ）、その非行運転を行った他車両に対応する非行運転車両情報を生成する（Ｓｔ２０）。ステップＳｔ２０において生成される非行運転車両情報は、例えば、非行運転が発生したエリア情報と、非行運転パターンの情報と、非行運転車両（つまり、車両１に対して非行運転を行った他車両）と車両１（自車両）のそれぞれの走行軌跡を示すデータと、非行運転車両のナンバープレートが撮像された写真データ（つまり、撮像画像データ）とを含む。この非行運転車両情報は、例えば警察署もしくは自動車保険会社等の外部機関（上述参照）による制裁の有無の判断時に用いられるエビデンス情報として利用される。

非行運転検知装置１５は、ステップＳｔ２０において生成された非行運転車両情報とその非行運転を行った非行運転車両の車両ＩＤ情報とを含む登録要求を生成し（Ｓｔ２１）、その登録要求を、通信装置１６を介してクラウドサーバ２０に送信する。これにより、クラウドサーバ２０は、車両１から送信された登録要求に従って、その登録要求に含まれる車両ＩＤ情報と車両ＩＤ情報に対応する非行運転車両情報とを非行運転データベース３０に新規に登録または更新する。ステップＳｔ２１の処理の後、非行運転検知装置１５の処理はステップＳｔ１１に戻る。

次に、実施の形態１に係る第三者端末４０の動作手順について、図５を参照して説明する。図５は、第三者端末４０の動作手順の一例を示すフローチャートである。図５に示す処理は定期的に実行される。

図５において、第三者端末４０は、クラウドサーバ２０を介して、非行運転データベース３０にアクセスし、前回のアクセス時から登録または更新された非行運転車両情報を非行運転データベース３０から取得する（Ｓｔ３１）。上述したように、第三者機関は地域ごとに配置されるので、第三者端末４０は、膨大なデータもしくは情報が登録されている非行運転データベース３０から、該当する地区または地域をエリア情報と有する非行運転車両情報を簡易に取得できる。

第三者端末４０は、ステップＳｔ４１において取得された１つ以上の非行運転車両情報のそれぞれについて、非行運転車両情報に含まれる頻度（つまり、非行運転の発生頻度）が所定のしきい値以上であるかを個別に判定する（Ｓｔ３２）。それぞれの非行運転車両情報に含まれる頻度（つまり、非行運転の発生頻度）が所定のしきい値を超えない場合には（Ｓｔ３２、ＮＯ）、第三者端末４０の処理は終了する。

一方、第三者端末４０は、それぞれの非行運転車両情報に含まれる頻度が所定のしきい値以上であると判定した場合には（Ｓｔ３２、ＹＥＳ）、クラウドサーバ２０を介して非行運転データベース３０にアクセスして取得し、その取得された該当する非行運転車両情報のうち個人情報を除いた情報を注意情報として、第三者機関のホームページ（図示略）等に公開する（Ｓｔ３３）。従って、非行運転が多発するエリアの情報とそのエリアでの非行運転のパターンや、非行運転を行う車両の特徴が第三者機関のホームページにより広く公開され、不特定多数のドライバー等に知れ渡ることになる。これにより、非行運転の抑制が効果的に図られることが期待される。例えば、第三者端末４０は、非行運転の発生頻度が予め規定されたしきい値（例えば回数）を超える非行運転車両情報がある場合には、その非行運転車両情報のうち、個人情報に属する情報（具体的には、図２に示す非行運転車両と自車両の走行軌跡データ、非行運転車両のナンバー入り写真データ）を除いた情報を、第三者端末４０に対応する第三者機関のホームページにおいて不特定多数のＰＣ等からのアクセスが可能に公開する。これにより、広く一般に公開されている第三者機関のホームページ等に、第三者端末４０により要注意の非行運転車両の特徴的な情報が公開されることで、非行運転の抑制が効果的に図られることが期待される。

なお、図５に示す第三者端末４０の処理は、後述する実施の形態や変形例においても同様に実行される。

次に、実施の形態１に係るクラウドサーバ２０の動作手順について、図６を参照して説明する。図６は、クラウドサーバ２０の動作手順の一例を示すフローチャートである。

図６において、クラウドサーバ２０は、車両１から車両ＩＤ情報とエリア情報とを含む照会要求を受信する（Ｓｔ４１）。クラウドサーバ２０は、非行運転検知装置１５により生成された照会要求に応じて、その照会要求に合致する登録情報があるか否か（つまり、照会要求に含まれるエリア情報において過去に車両ＩＤ情報を満たす他車両が非行運転を行ったことがあるか否か）を、非行運転データベース３０を検索して判定する（Ｓｔ４２）。クラウドサーバ２０は、車両１からの照会要求にはエリア情報が含まれているので、膨大なデータもしくは情報が登録されている非行運転データベース３０から、該当するエリア情報を有する非行運転車両情報を簡易に検索できて検索結果を取得できる。

クラウドサーバ２０は、非行運転データベース３０の検索結果（つまり、照会結果）を車両１に送信する（Ｓｔ４３）。照会結果は、例えば、図２に示す非行運転データベース３０の該当する車両ＩＤ情報と、その車両ＩＤ情報に対応付けられた各種の情報（例えば、非行運転パターンと頻度の情報）を含む。

次に、実施の形態１に係る外部機関端末５０の動作手順について、図７を参照して説明する。図７は、外部機関端末５０の動作手順の一例を示すフローチャートである。

図７において、外部機関端末５０は、自動運転運行事業者（例えば、タクシー、バス、カーシェアリング等のサービスに車両１のような自動運転車を使用する事業者）の事業所内に配置されるＰＣ等の端末（図示略）から送信された、制裁希望の非行運転車両の車両ＩＤ情報を受信する（Ｓｔ５１）。外部機関端末５０は、ステップＳｔ５１において受信された車両ＩＤ情報を基に、クラウドサーバ２０を介して非行運転データベース３０にアクセスし、その車両ＩＤ情報に対応する非行運転車両情報を非行運転データベース３０から取得する（Ｓｔ５２）。

外部機関端末５０は、外部機関ごとに特有の制裁実行の条件（例えば、非行運転パターンおよび頻度の組み合わせにより定義される悪質な非行運転の常習犯と認定するための条件情報）を保持し、ステップＳｔ５２により取得された非行運転車両情報が上述した制裁実行の条件を満たすか否かを判定する（Ｓｔ５３）。ステップＳｔ５２により取得された非行運転車両情報が上述した制裁実行の条件を満たさないと判定された場合には（Ｓｔ５３、ＮＯ）、外部機関端末５０の処理はステップＳｔ５６に進む。

一方、外部機関端末５０は、ステップＳｔ５２により取得された非行運転車両情報が上述した制裁実行の条件を満たしたと判定した場合には（Ｓｔ５３、ＹＥＳ）、制裁エビデンスデータを生成する（Ｓｔ５４）。ステップＳｔ５４において生成される制裁エビデンスデータは、例えば、非行運転が発生した日時および場所、頻度、非行運転車両と車両１（自車両）のそれぞれの走行軌跡を示すデータと、非行運転車両のナンバープレートが撮像された写真データ（つまり、撮像画像データ）とを含む。外部機関端末５０は、ステップＳｔ５４において制裁エビデンスデータを生成した後、次に示すような所定の制裁の処理の実行を外部機関の係員に促す（Ｓｔ５５）。

例えば、外部機関が警察署である場合には、警察官が、非行運転車両の持ち主であるドライバーに対して取り締まりを実施する。また、例えば外部機関が自動車保険会社である場合には、自動車保険会社の係員が、非行運転車両の持ち主であるドライバーに対して所定の保険金を請求する。このように、外部機関端末５０は、ステップＳｔ５４において制裁エビデンスデータを生成するので、制裁エビデンスデータを用いた効果的な制裁措置の実行を警察官もしくは係員等にスムーズに促すことができる。

外部機関端末５０は、ステップＳｔ５５において実行された制裁の処理結果に基づく制裁実施状況のデータを生成し、自動運転運行事業者の端末（図示略）に対して送信する（Ｓｔ５６）。なお、外部機関端末５０は、制裁実行の条件を満たすデータが無かった場合には、その旨を示す制裁実施状況のデータを生成して自動運転運行事業者の端末（図示略）に対して送信する（Ｓｔ５６）。

以上により、実施の形態１に係る運転支援装置１０または車両１は、車両１が備える複数のセンサＳ１のセンサ情報に基づいて自動運転中の経路の変更の有無を判定し、その判定結果に従う自動運転の実行指示を車両制御装置１３に出力する検知装置１２を備える。運転支援装置１０または車両１は、自動運転中の車両１の周辺の１台以上の他車両に関する情報と車両１のエリア情報とを用いて、他車両の中に非行運転を行ったことがある非行運転車両の有無を非行運転データベース３０に照会し、非行運転データベース３０からの照会結果に基づいて、他車両による非行運転の発生の有無を検知する非行運転検知装置１５を備える。運転支援装置１０または車両１は、非行運転が発生した場合に、その非行運転を行った非行運転車両のＩＤ情報と非行運転車両および車両１のそれぞれの走行軌跡情報とを含む非行運転車両情報を生成し、非行運転車両情報の登録または更新を非行運転データベース３０に要求する。

これにより、車両１は、自動運転中に車両１（自車両）の周辺を走行している１台以上の他車両のそれぞれが車両１に対して幅寄せ等の非行運転を行ったか否かを効率的に判定できる。また、車両１は、その非行運転を行った他車両に関する情報を制裁用のエビデンスデータとして生成して、広く一般に公開されている非行運転データベース３０に新たに登録または更新できるので、他車両における非行運転の実行の抑止を効果的に促すことができる。

また、非行運転データベース３０からの照会結果は、過去に非行運転を行ったことがある他車両の非行運転のパターンおよび頻度の情報を含む。非行運転検知装置１５は、非行運転のパターンおよび頻度の情報に基づいて、他車両による非行運転の発生の有無を検知する。これにより、車両１は、非行運転データベース３０の照会結果（例えば、非行運転パターンおよび頻度の情報）を考慮して、例えば減速する、幅寄せする等の非行運転の類型を予測し易くなるので、非行運転の発生の有無を迅速に判定できる。

また、非行運転検知装置１５は、非行運転データベース３０からの照会結果を用いて、非行運転車両の特徴を示す非行注意情報を生成して検知装置１２に送る。検知装置１２は、非行注意情報を満たす少なくとも１台の他車両を検知した場合に、非行注意情報に応じた非行回避経路を生成して車両制御装置１３に出力する。これにより、車両１は、車両１（自車両）の周辺の他車両（つまり、過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両）を能動的に回避して車両１の安全な自動運転による走行を実現できる。

また、非行注意情報は、非行運転パターンの情報を有する。検知装置１２は、非行運転のパターンに応じた非行回避経路を生成する。これにより、車両１は、車両１の周辺を走行中の他車両による非行運転の過去の類型を考慮して、その過去に行われたことのある非行運転がなされても衝突を回避できる経路を生成できるので、安全に自動運転を継続できる。

また、非行注意情報は、非行運転パターンおよび非行運転の頻度の情報を有する。検知装置１２は、非行運転パターンおよび非行運転の頻度に応じた非行回避経路を生成する。これにより、車両１は、車両１の周辺を走行中の他車両による非行運転の過去の類型およびその頻度の両方を考慮して、その過去に行われたことのある非行運転が高頻度になされても衝突をより事前に回避できるよう経路を生成できるので、安全に自動運転を継続できる。

また、非行運転検知装置１５は、複数のセンサＳ１からのセンサ情報に含まれる、他車両の識別番号情報（例えば、車両識別ナンバー情報）、他車両および運転者の特徴情報を、他車両に関する情報として受け取る。これにより、車両１は、自動運転中に常に最新のセンサ情報を受け取ることができ、その情報を用いて非行運転データベース３０の検索が容易に行えるため、高精度な非行運転の有無の検知を実行できる。

また、実施の形態１に係るクラウドサーバ２０は、過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両に関する情報（つまり、非行運転車両情報）を保持する非行運転データベース３０にアクセス可能に接続される。クラウドサーバ２０は、自動運転中の車両１の周辺の１台以上の他車両に関する情報と車両１のエリア情報とを含み、他車両の中に非行運転を行ったことがある非行運転車両の有無を照会するための照会要求を受信する。クラウドサーバ２０は、受信された照会要求に含まれる、他車両に関する情報と車両１のエリア情報とに基づいて、他車両の中に非行運転を行ったことがある非行運転車両の有無を含む照会を、通信インターフェース２１を介して非行運転データベース３０にアクセスして行い、その非行運転データベース３０からの照会結果を、通信インターフェース２１を介して車両１に送る。クラウドサーバ２０は、他車両による非行運転の発生が車両１により検知された場合に車両１により生成された、非行運転を行った非行運転車両のＩＤ情報と非行運転車両および車両１のそれぞれの走行軌跡情報とを含む非行運転車両情報を受け取って非行運転データベース３０に登録または更新する。

これにより、クラウドサーバ２０は、自動運転中の車両１に対して幅寄せ等の非行運転を行った他車両に関する情報を含む非行運転車両情報を、非行運転を行ったことのエビデンスとして車両１から取得できる。従って、クラウドサーバ２０は、エビデンスとして生成された非行運転車両情報を、広く一般に公開されている非行運転データベース３０に登録または更新できるので、非行運転の実行の抑止を効果的に促すことができる。

（実施の形態２）
実施の形態２では、車両１の非行運転検知装置１５が非行運転の有無の検知に用いるデータもしくは情報が、実施の形態１とは異なる。具体的には、非行運転検知装置１５は、複数のセンサＳ１からのセンサ情報、ＤＭ情報データベース１１からのダイナミックマップのデータをともに入力しない。非行運転検知装置１５は、検知装置１２からの危険判定用情報（後述参照）を入力し、この危険判定用情報を用いて、非行運転の発生の有無を検知する（図８参照）。

図８は、実施の形態２に係る運転支援装置１０を搭載する車両１を含む非行運転検知システム１００のシステム構成例を示すブロック図である。実施の形態２に係る非行運転検知システム１００の構成は実施の形態１に係る非行運転検知システム１００の構成と同一であるため、同一の処理を行うものには同一の符号を付与して説明を簡略化または省略し、異なる内容について説明する。

図８に示すように、実施の形態２に係る非行運転検知装置１５は、検知装置１２から危険判定用情報を受け取る。危険判定用情報は、実施の形態２に係る非行運転検知装置１５において、自動運転中の車両１の周辺を走行中の１台の他車両によって非行運転が行われたか否かを検知するために用いられる。具体的には、危険判定用情報は、障害物情報、他車挙動情報、自車位置情報、自車走行領域情報、道路構造情報および車両識別ナンバー（Ｎｏ．）情報である。

障害物情報は、障害物（例えば、他車両、人物、ガードレール等の構造物）の位置情報であり、例えば複数のセンサＳ１からのセンサ情報に基づいて検知装置１２により得られ、以下同様である。

他車挙動情報は、障害物（例えば、他車両、人物、ガードレール等の構造物）に含まれる１台以上の他車両のそれぞれの直近の走行軌跡を示す情報であり、例えば複数のセンサＳ１からのセンサ情報に基づいて検知装置１２により得られ、以下同様である。

位置情報の一例としての自車位置情報は、自動運転中の車両１の現在位置の情報であり、例えば複数のセンサＳ１からのセンサ情報に基づいて検知装置１２により得られ、以下同様である。

走行領域情報の一例としての自車走行領域情報は、自動運転中の車両１の現在位置を含み、車両１が走行している道路の車幅を超える所定範囲の領域を示す情報であり、例えば複数のセンサＳ１からのセンサ情報に基づいて検知装置１２により得られ、以下同様である。

道路構造情報は、自動運転中の車両１が走行している道路の構造を示す情報であり、例えばＤＭ情報データベース１１からのダイナミックマップのデータに基づいて検知装置１２により得られ、以下同様である。

車両識別ナンバー情報は、他車両を識別可能な番号情報であり、例えば複数のセンサＳ１からのセンサ情報に基づいて検知装置１２により得られ、以下同様である。

次に、実施の形態２に係る運転支援装置１０の検知装置１２の動作手順について、図９を参照して説明する。図９は、実施の形態２に係る運転支援装置１０に搭載される検知装置の動作手順の一例を示すフローチャートである。図９の説明の前提として、車両１はドライバー等のユーザの操作により指定された目的地に向かって自動運転中である。

図９の説明において、図３に示す実施の形態１の対応する検知装置１２の処理と同一の処理については同一のステップ番号を付与して説明を簡略化または省略し、異なる内容について説明する。

図９において、ステップＳｔ１の後、検知装置１２は、ステップＳｔ１により得られた複数のセンサＳ１からのセンサ情報を用いて、上述した危険判定用情報を生成し（Ｓｔ６１）、その生成された危険判定用情報を非行運転検知装置１５に送る（Ｓｔ６２）。ステップＳｔ６２以降の処理は、図３のステップＳｔ１以降の処理と同一であるため、説明を省略する。

次に、実施の形態２に係る運転支援装置１０の検知装置１２の動作手順について、図９を参照して説明する。図１０は、実施の形態２に係る運転支援装置１０に搭載される非行運転検知装置１５の動作手順の一例を示すフローチャートである。図１０の説明の前提として、車両１はドライバー等のユーザの操作により指定された目的地に向かって自動運転中である。

図１０の説明において、図４に示す実施の形態１の対応する非行運転検知装置１５の処理と同一の処理については同一のステップ番号を付与して説明を簡略化または省略し、異なる内容について説明する。

図１０において、非行運転検知装置１５は、検知装置１２から送られた危険判定用情報を常時または定期的に受信している（Ｓｔ７１）。非行運転検知装置１５は、ステップＳｔ７１により得られた危険判定用情報に含まれる自車位置情報に基づいてエリア情報を生成する（Ｓｔ７２）。非行運転検知装置１５は、例えば車両１の位置情報が「ＡＡ市ＢＢ区ＣＣ町」であれば、その「ＣＣ町」を含む広域な「ＡＡ市」となるエリア情報を生成する。非行運転検知装置１５は、車両１の位置情報から広域なエリア情報を生成し、そのエリア情報をクラウドサーバ２０への照会要求に用いる。これにより、クラウドサーバ２０は、車両１が走行する現在のエリアに特化した照会を迅速に行える。

非行運転検知装置１５は、車両１の周辺の１台以上の他車両の中に過去に非行運転を行ったことがある非行運転車両が存在するか否かをクラウドサーバ２０に照会するため、ステップＳｔ７１において受信された危険判定用情報に含まれる車両識別ナンバー情報とステップＳｔ７２により生成されたエリア情報とを含む照会要求を生成する。非行運転検知装置１５は、生成された照会要求を、通信装置１６を介してクラウドサーバ２０に送信する（Ｓｔ７３）。

クラウドサーバ２０は、非行運転検知装置１５により生成された照会要求に応じて、その照会要求に含まれるエリア情報において過去に車両ＩＤ情報（具体的には、車両識別ナンバー情報）を満たす他車両が非行運転を行ったことがあるか否かを、非行運転データベース３０を検索して判定する。クラウドサーバ２０は、非行運転データベース３０の検索結果（つまり、照会結果）を車両１に送信する。照会結果は、例えば、図２に示す非行運転データベース３０の該当する車両ＩＤ情報に含まれる車両識別ナンバー情報と、その車両識別ナンバー情報に対応付けられた各種の情報（例えば、非行運転パターンと頻度の情報）を含む。

非行運転検知装置１５は、クラウドサーバ２０から送信された非行運転データベース３０の照会結果を、通信装置１６を介して受け取る（Ｓｔ１４）。非行運転検知装置１５は、非行運転データベース３０の照会結果に基づいて、ステップＳｔ７１により受信された車両識別ナンバー情報が非行運転データベース３０に登録されているか否か（言い換えると、車両１の周辺の他車両が過去に非行運転を行ったことがあるか否か）を判定する（Ｓｔ１５）。車両識別ナンバー情報が非行運転データベース３０に登録されていないと判定された場合には（Ｓｔ１５、ＮＯ）、非行運転検知装置１５の処理はステップＳｔ７５に進む。

一方、非行運転検知装置１５は、車両ＩＤ情報が非行運転データベース３０に登録されていると判定した場合には（Ｓｔ１５、ＹＥＳ）、ステップＳｔ７１において受信された障害物情報（つまり、車両１の周辺を走行中の他車両の位置情報）を用いて、非行注意情報（上述参照）を生成する（Ｓｔ７４）。非行運転検知装置１５は、生成された非行注意情報を検知装置１２に送る（Ｓｔ７４）。

非行運転検知装置１５は、ステップＳｔ７４の後、ステップＳｔ７１において受信された危険判定用情報に基づいて、車両１（自車両）の周辺の１台以上の他車両による非行運転の発生状況（言い換えると、非行運転の発生の有無）を判定する（Ｓｔ７５）。車両１の周辺の１台以上の他車両による非行運転が発生しない場合には（Ｓｔ１９、ＮＯ）、非行運転検知装置１５の処理はステップＳｔ７１に戻る。

非行運転検知装置１５は、ステップＳｔ７５の後、車両１（自車両）の周辺の１台以上の他車両による非行運転が発生したと判定した場合には（Ｓｔ１９、ＹＥＳ）、その非行運転を行った他車両に対応する非行運転車両情報を生成する（Ｓｔ７６）。ステップＳｔ７６において生成される非行運転車両情報は、例えば、非行運転が発生したエリア情報と、非行運転パターンの情報と、非行運転車両（つまり、車両１に対して非行運転を行った他車両）と車両１（自車両）のそれぞれの走行軌跡を示すデータとを含む。この非行運転車両情報は、例えば警察署もしくは自動車保険会社等の外部機関（上述参照）による制裁の有無の判断時に用いられるエビデンス情報として利用される。ステップＳｔ７６以降の処理は、図４のステップＳｔ２０以降の処理と同一であるため、説明を省略する。

以上により、実施の形態２に係る非行運転検知システム１００では、車両１の非行運転検知装置１５は、検知装置１２から送られた、障害物情報、他車挙動情報、他車両の識別番号情報（例えば車両識別ナンバー情報）を、他車両に関する情報として受け取る。また、非行運転検知装置１５は、検知装置１２から送られた、車両１の自車走行領域情報、車両１の自車位置情報、道路構造情報を受け取る。これらの障害物情報、他車挙動情報、自車位置情報、自車走行領域情報、道路構造情報および車両識別ナンバー情報は危険判定用情報である。これにより、車両１は、非行運転検知装置１５における非行運転の有無の検知の際に、実施の形態１に比べて複数のセンサＳ１からのセンサ情報を用いずに、センサ情報よりも情報量が少ない危険判定用情報を用いるので、非行運転の有無を検知する時の処理負荷を低減できる。

（第１変形例）
第１変形例では、車両１の非行運転検知装置１５が非行運転の有無の検知に用いるデータもしくは情報が、実施の形態１や実施の形態２とは異なる。具体的には、非行運転検知装置１５は、ＤＭ情報データベース１１からのダイナミックマップのデータを入力しない。非行運転検知装置１５は、検知装置１２からの危険判定用情報（後述参照）と複数のセンサＳ１からのセンサ情報とを入力し、これらの入力された各種の情報を用いて、非行運転の発生の有無を検知する（図１１参照）。

図１１は、第１変形例に係る運転支援装置１０を搭載する車両１を含む非行運転検知システム１００のシステム構成例を示すブロック図である。第１変形例に係る非行運転検知システム１００の構成は実施の形態１に係る非行運転検知システム１００の構成と同一であるため、同一の処理を行うものには同一の符号を付与して説明を簡略化または省略し、異なる内容について説明する。

図１１に示すように、第１変形例に係る非行運転検知装置１５は、検知装置１２から危険判定用情報を受け取る。第１変形例に係る危険判定用情報は、第１変形例に係る非行運転検知装置１５において、自動運転中の車両１の周辺を走行中の１台の他車両によって非行運転が行われたか否かを検知するために用いられる。具体的には、危険判定用情報は、障害物情報、他車挙動情報、自車位置情報、自車走行領域情報および道路構造情報である。つまり、実施の形態２に係る危険判定用信号とは異なり、車両識別ナンバー（Ｎｏ．）情報が含まれない。これは、複数のセンサＳ１からのセンサ情報が非行運転検知装置１５に入力されるため、検知装置１２が車両識別ナンバー（Ｎｏ．）情報を非行運転検知装置１５に送る必要が無いためである。

第１変形例に係る車両１の検知装置１２および非行運転検知装置１５の動作手順は、非行運転検知装置１５に入力される情報が異なるが、検知装置１２の動作については図３および図９に示した動作手順をそれぞれ組み合わせ、非行運転検知装置１５の動作については図４および図１０に示した動作手順をそれぞれ組み合わせたものであるため、説明は省略する。

以上により、第１変形例に係る非行運転検知システム１００では、車両１の非行運転検知装置１５は、検知装置１２から送られた、障害物情報、他車挙動情報を、他車両に関する情報として受け取る。また、非行運転検知装置１５は、検知装置１２から送られた、車両の自車走行領域情報、車両の自車位置情報、道路構造情報を受け取る。これらの障害物情報、他車挙動情報、自車位置情報、自車走行領域情報および道路構造情報は危険判定用情報である。これにより、車両１は、非行運転検知装置１５における非行運転の有無の検知の際に、実施の形態１に比べて検知装置１２からの危険判定用情報を用いるため、非行運転の有無を検知する時の処理負荷を低減できる。

（第２変形例）
第２変形例では、車両１の非行運転検知装置１５が非行運転の有無の検知に用いるデータもしくは情報が、実施の形態１や実施の形態２とは異なる。具体的には、非行運転検知装置１５は、ＤＭ情報データベース１１からのダイナミックマップのデータを入力しない。非行運転検知装置１５は、検知装置１２からの危険判定用情報（後述参照）と複数のセンサＳ１からのセンサ情報とを入力し、これらの入力された各種の情報を用いて、非行運転の発生の有無を検知する（図１２参照）。

図１２は、第２変形例に係る運転支援装置１０を搭載する車両１を含む非行運転検知システム１００のシステム構成例を示すブロック図である。第２変形例に係る非行運転検知システム１００の構成は実施の形態１に係る非行運転検知システム１００の構成と同一であるため、同一の処理を行うものには同一の符号を付与して説明を簡略化または省略し、異なる内容について説明する。

図１２に示すように、第２変形例に係る非行運転検知装置１５は、検知装置１２から危険判定用情報を受け取る。第２変形例に係る危険判定用情報は、第２変形例に係る非行運転検知装置１５において、自動運転中の車両１の周辺を走行中の１台の他車両によって非行運転が行われたか否かの検知処理を開始するためのトリガ情報として用いられる。具体的には、危険判定用情報は、走行領域侵入情報、自車位置情報である。走行領域侵入情報は、車両１（自車両）から所定距離以内に周辺の他車両が侵入した旨を示す情報である。所定距離は、例えば他車両が非行運転を行った（例えば急ブレーキをかけた）時に衝突を回避できる距離よりも少しさらに離れた距離である。

第２変形例に係る車両１の検知装置１２および非行運転検知装置１５の動作手順は、非行運転検知装置１５に入力される情報が異なるが、検知装置１２の動作については図３および図９に示した動作手順をそれぞれ組み合わせ、非行運転検知装置１５の動作については図４および図１０に示した動作手順をそれぞれ組み合わせたものであるため、説明は省略する。非行運転検知装置１５は、検知装置１２から送られた危険判定用情報を受け取ると、非行運転の発生の有無の状況判定を開始する。

以上により、第２変形例に係る非行運転検知システム１００では、車両１の非行運転検知装置１５は、複数のセンサＳ１から送られた、他車両の車両識別ナンバー情報を含むセンサ情報を受け取り、検知装置１２から送られた、他車両による車両１の走行領域への侵入情報（つまり、走行領域侵入情報）、自車位置情報を受け取る。これにより、車両１は、非行運転検知装置１５における非行運転の有無の検知の際に、実施の形態１に比べて複数のセンサＳ１からのセンサ情報を入力しても、走行領域侵入情報を受け取った時点で初めて非行運転の有無の検知を開始するので、非行運転の有無を検知する時の処理負荷を低減できる。

（第３変形例）
第３変形例では、車両１の非行運転検知装置１５が非行運転の有無の検知に用いるデータもしくは情報が、実施の形態１や実施の形態２とは異なる。具体的には、非行運転検知装置１５は、複数のセンサＳ１からのセンサ情報と、ＤＭ情報データベース１１からのダイナミックマップのデータとを入力しない。非行運転検知装置１５は、検知装置１２からの危険判定用情報（後述参照）を入力し、この入力された危険判定用情報を用いて、非行運転の発生の有無を検知する（図１３参照）。

図１３は、第３変形例に係る運転支援装置１０を搭載する車両１を含む非行運転検知システム１００のシステム構成例を示すブロック図である。第３変形例に係る非行運転検知システム１００の構成は実施の形態１に係る非行運転検知システム１００の構成と同一であるため、同一の処理を行うものには同一の符号を付与して説明を簡略化または省略し、異なる内容について説明する。

図１３に示すように、第３変形例に係る非行運転検知装置１５は、検知装置１２から危険判定用情報を受け取る。第３変形例に係る危険判定用情報は、第３変形例に係る非行運転検知装置１５において、自動運転中の車両１の周辺を走行中の１台の他車両によって非行運転が行われたか否かを検知するために用いられる。具体的には、危険判定用情報は、走行領域侵入情報、自車位置情報および車両識別ナンバー（Ｎｏ．）情報である。

第３変形例に係る車両１の検知装置１２および非行運転検知装置１５の動作手順は、非行運転検知装置１５に入力される情報が異なるが、検知装置１２の動作については図９に示した動作手順に従い、非行運転検知装置１５の動作については図１０に示した動作手順に従うため、説明は省略する。

以上により、第３変形例に係る非行運転検知システム１００では、車両１の非行運転検知装置１５は、検知装置１２から送られた、他車両による車両１の走行領域への侵入情報（つまり、走行領域侵入情報）、自車位置情報、他車両の識別番号情報を受け取る。これらの走行領域侵入情報、自車位置情報および車両識別ナンバー（Ｎｏ．）情報は危険判定用情報である。これにより、車両１は、非行運転検知装置１５における非行運転の有無の検知の際に、実施の形態１に比べて複数のセンサＳ１からのセンサ情報を入力せず、走行領域侵入情報に基づいて非行運転の有無を検知するので、非行運転の有無を検知する時の処理負荷を一層低減できる。

以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。

なお、上述した各実施の形態において、車両１からクラウドサーバ２０を介して非行運転データベース３０への照会の際に、車両ＩＤ情報と車両１のエリア情報とを含む照会要求を用いると説明したが、車両ＩＤ情報と車両１のエリア情報とのうち少なくとも一方を用いて照会しても構わない。

なお、本出願は、２０１８年３月３０日出願の日本特許出願（特願２０１８－０７００１８）に基づくものであり、その内容は本出願の中に参照として援用される。

本開示は、自動運転中に自車両に対して幅寄せ等の非行運転を行ったか否かを効率的に判定し、その非行運転を行った他車両に関する情報をエビデンスとして生成して所定のデータベースに登録または更新し、非行運転の実行の抑止を効果的に促す車両制御装置および車両制御方法として有用である。

１ 車両
１０ 運転支援装置
１１ ＤＭ情報データベース
１２ 検知装置
１３ 車両制御装置
１４ アクチュエータ
１５ 非行運転検知装置
１６ 通信装置
２０ クラウドサーバ
２１ 通信インターフェース
２２、Ｍ１ メモリ
２３ プロセッサ
３０ 非行運転データベース
４０ 第三者端末
５０ 外部機関端末
１００ 非行運転検知システム
Ｓ１ センサ

Claims (18)

1. 周辺の他車両の識別番号情報を少なくとも含むセンサ情報を取得するように構成されたセンサを備え、前記センサ情報に基づいて自動運転する車両に搭載するように構成された車両制御装置であって、
   前記センサが取得する前記センサ情報と、前記車両が位置する地点を含むエリア情報とに基づき、前記他車両の中に過去に非行運転を行ったことがある車両の有無を外部のデータベースに照会し、
   前記データベースからの照会結果に含まれる、過去に非行運転を行ったことがある他車両の非行運転のパターンおよび頻度の情報と前記センサ情報とに基づいて、前記他車両による非行運転の発生の有無を判定し、
   前記非行運転の発生が有る場合に、
   その非行運転を行っている他車両の識別番号情報と、
   前記その非行運転を行っている他車両の走行軌跡情報と、
   前記車両の走行軌跡情報と、を前記外部のデータベースに送信するとともに、
   前記その非行運転を行っている他車両を回避する経路を生成し、その経路に従う自動運転の実行指示を出力する、
   車両制御装置。
2. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記照会結果は、前記過去に非行運転を行ったことがある車両の特徴を少なくとも含む、
   車両制御装置。
3. 請求項２に記載の車両制御装置であって、
   前記過去に非行運転を行ったことがある車両の前記特徴は、非行運転のパターンの情報を少なくとも含む、
   車両制御装置。
4. 請求項３に記載の車両制御装置であって、
   前記過去に非行運転を行ったことがある車両の前記特徴は、前記非行運転の頻度の情報を更に含む、
   車両制御装置。
5. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記センサ情報は、少なくとも前記他車両の識別番号情報、前記他車両の特徴情報、および運転者の特徴情報を含む、
   車両制御装置。
6. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記データベースを第１のデータベースとし、
   前記車両が備える第２のデータベースから得た道路構造情報、
   前記センサ情報に基づいて得た障害物情報、
   前記センサ情報に基づいて得た他車挙動情報、
   前記センサ情報に含まれる前記他車両の識別番号情報、
   前記センサ情報に基づいて得た前記車両の走行領域情報、及び
   前記センサ情報に基づいて得た前記車両の位置情報、に基づき前記他車両による非行運転の発生の有無を判定する、
   車両制御装置。
7. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記データベースを第１のデータベースとし、
   前記車両が備える第２のデータベースから得た道路構造情報、
   前記センサ情報に含まれる前記他車両の識別番号情報、
   前記センサ情報に基づいて得た障害物情報、
   前記センサ情報に基づいて得た他車挙動情報、
   前記センサ情報に基づいて得た前記車両の走行領域情報、及び
   前記センサ情報に基づいて得た前記車両の位置情報、に基づき前記他車両による非行運転の発生の有無を判定する、
   車両制御装置。
8. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記センサ情報に含まれる前記他車両の識別番号情報、
   前記センサ情報に基づいて得た、前記他車両による前記車両の走行領域への侵入情報、及び
   前記センサ情報に基づいて得た前記車両の位置情報、に基づき前記他車両による非行運転の発生の有無を判定する、
   車両制御装置。
9. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記センサ情報に基づいて得た、前記他車両による前記車両の走行領域への侵入情報、
   前記センサ情報に基づいて得た前記車両の位置情報、及び
   前記センサ情報に含まれる前記他車両の識別番号情報、に基づき前記他車両による非行運転の発生の有無を判定する、
   車両制御装置。
10. 周辺の他車両の識別番号情報を少なくとも含むセンサ情報を取得するように構成されたセンサを備え、前記センサ情報に基づいて自動運転する車両制御方法であって、
    前記センサが取得する前記センサ情報と、車両が位置する地点を含むエリア情報とに基づき、前記他車両の中に過去に非行運転を行ったことがある車両の有無を外部のデータベースに照会し、
    前記データベースからの照会結果に含まれる、過去に非行運転を行ったことがある他車両の非行運転のパターンおよび頻度の情報と前記センサ情報とに基づいて、前記他車両による非行運転の発生の有無を判定し、
    前記非行運転の発生が有る場合に、
    その非行運転を行っている他車両の識別番号情報と、
    前記その非行運転を行っている他車両の走行軌跡情報と、
    前記車両の走行軌跡情報と、を前記外部のデータベースに送信するとともに、
    前記その非行運転を行っている他社車両を回避する経路を生成し、その経路に従う自動運転の実行指示を出力する、
    車両制御方法。
11. 請求項１０に記載の車両制御方法であって、
    前記照会結果は、前記過去に非行運転を行ったことがある車両の特徴を少なくとも含む、
    車両制御方法。
12. 請求項１１に記載の車両制御方法であって、
    前記過去に非行運転を行ったことがある車両の前記特徴は、非行運転のパターンの情報を少なくとも含む、
    車両制御方法。
13. 請求項１２に記載の車両制御方法であって、
    前記過去に非行運転を行ったことがある車両の前記特徴は、前記非行運転の頻度の情報を更に含む、
    車両制御方法。
14. 請求項１０に記載の車両制御方法であって、
    前記センサ情報は、少なくとも前記他車両の識別番号情報、前記他車両の特徴情報、および運転者の特徴情報を含む、
    車両制御方法。
15. 請求項１０に記載の車両制御方法であって、
    前記データベースを第１のデータベースとし、
    前記車両が備える第２のデータベースから得た道路構造情報、
    前記センサ情報に基づいて得た障害物情報、
    前記センサ情報に基づいて得た他車挙動情報、
    前記センサ情報に含まれる前記他車両の識別番号情報、
    前記センサ情報に基づいて得た前記車両の走行領域情報、及び
    前記センサ情報に基づいて得た前記車両の位置情報、に基づき前記他車両による非行運転の発生の有無を判定する、
    車両制御方法。
16. 請求項１０に記載の車両制御方法であって、
    前記データベースを第１のデータベースとし、
    前記車両が備える第２のデータベースから得た道路構造情報、
    前記センサ情報に含まれる前記他車両の識別番号情報、
    前記センサ情報に基づいて得た障害物情報、
    前記センサ情報に基づいて得た他車挙動情報、
    前記センサ情報に基づいて得た前記車両の走行領域情報、及び
    前記センサ情報に基づいて得た前記車両の位置情報、に基づき前記他車両による非行運転の発生の有無を判定する、
    車両制御方法。
17. 請求項１０に記載の車両制御方法であって、
    前記センサ情報に含まれる前記他車両の識別番号情報、
    前記センサ情報に基づいて得た、前記他車両による前記車両の走行領域への侵入情報、及び
    前記センサ情報に基づいて得た前記車両の位置情報、に基づき前記他車両による非行運転の発生の有無を判定する、
    車両制御方法。
18. 請求項１０に記載の車両制御方法であって、
    前記センサ情報に基づいて得た、前記他車両による前記車両の走行領域への侵入情報、
    前記センサ情報に基づいて得た前記車両の位置情報、及び
    前記センサ情報に含まれる前記他車両の識別番号情報、に基づき前記他車両による非行
    運転の発生の有無を判定する、
    車両制御方法。

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