JP2019215775A - 移動体支援システム及び移動体支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の移動体に関する走行情報を利用して、きめ細かな走行支援を実行可能な移動体支援システム及び方法を提供する。【解決手段】移動体支援システム１０は、複数の移動体（車両１６）に関する走行情報６０に基づいて、移動体の走行可能領域１２０を記述する地図を示す地図情報（経験共有地図情報９６）を生成し、この地図情報に基づいて、走行可能領域１２０内を走行しながら関心地点１２２を通過するための走行パターン１２８を算出し、関心地点１２２を通過しようとする移動体を、算出された走行パターン１２８に沿って走行させる支援を行う支援対象として設定する。【選択図】図１０

Description

本発明は、移動体の走行の支援を行う移動体支援システム及び移動体支援方法に関する。

従来から、移動体の走行の支援を行う移動体支援システムが知られている。例えば、車両の走行軌道を示す情報に基づいて種々の道路状況を特定し、道路状況を移動体のユーザに提供する技術が提案されている。

特許文献１には、複数のプローブデータに基づいて、単一のプローブデータからでは特定できない道路の状況を特定する装置が提案されている。例えば、最初に非定常ルートが走行された後、定常ルートを走行する走行軌道が存在しない場合には、その道路区間が通行規制されたと判断する旨の記載がある。

特開２０１４−２４１０９０号公報（要約、［００３１］）

ところが、特許文献１に記載された装置では、走行ルートの通行有無を判定するに留まっており、例えば、前方の障害物を回避しながら通過する走行シーンを含む、きめ細かな走行支援を行うことができない。

本発明は上記した問題を解決するためになされたものであり、複数の移動体に関する走行情報を利用して、きめ細かな走行支援を実行可能な移動体支援システム及び移動体支援方法を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、本発明に係る移動体支援システムは、移動体の走行情報を取得する情報取得部と、地図情報を生成する地図情報生成部と、前記情報取得部により取得された前記走行情報を複数使用して、前記地図情報の関心地点における前記移動体の走行可能領域、及び前記走行可能領域を通過するための走行パターンを推定する走行状態推定部と、前記関心地点を通過しようとする移動体を支援対象に設定する支援対象設定部と、前記支援対象設定部により設定された前記移動体に、前記走行状態推定部により推定された前記走行パターンを提供する支援部と、を備える。

このように、走行可能領域内を走行しながら関心地点を通過するための走行パターンを算出し、この走行パターンに沿って走行させる支援を行うので、複数の移動体に関する走行情報を利用して、きめ細かな走行支援を行うことができる。

また、前記走行パターンを構成する情報には、前記移動体の走行経路を示す経路情報が少なくとも含まれるとよい。

また、前記走行パターンを構成する情報には、前記移動体の走行速度を示す速度情報がさらに含まれてもよい。

また、前記走行状態推定部は、前記関心地点における前記走行パターンを複数種類推定する構成であり、推定された前記複数種類の走行パターンのうち、提供される前記移動体に最適な走行パターンを選択する走行パターン対応部をさらに有することが好ましい。

また、前記複数種類の走行パターンは、前記関心地点における所定期間の複数の前記走行パターンの平均をとった平均走行パターン、前記関心地点における所定期間の複数の前記走行パターンのうち最も燃費がよい走行パターンを抽出した高燃費走行パターン、及び前記関心地点における所定期間の複数の前記走行パターンのうち前記移動体の操作量が最も少ない走行パターンを抽出した円滑走行パターン、のうち少なくとも２以上含むとよい。

また、前記走行状態推定部は、前記関心地点におけるイベントの発生を取得し、前記複数種類の走行パターンの１つとして、前記イベントを回避する回避走行パターンを推定することが好ましい。

また、走行路交通情報を取得する交通情報取得部をさらに備え、前記交通情報取得部は、取得された前記走行路交通情報に含まれるイベント情報を前記地図情報に対応付けて記憶する構成であるとよい。

また、前記交通情報取得部は、前記イベントが前記移動体の事故情報である場合に、前記事故情報を他のイベントとは分けて前記地図情報に記憶するとよい。

また、前記走行パターン対応部は、前記走行可能領域の前記走行パターンの自由度が高い場合に、前記事故情報が生じた際の前記走行パターンである事故走行パターンと、前記移動体の現在の走行情報とを比較し、前記移動体の現在の走行情報が前記事故走行パターンと相関関係が高いと判定した場合には、前記事故走行パターンとは異なる走行パターンを選択する構成であるとよい。

また、前記走行状態推定部は、前記走行可能領域の複数の前記走行情報の分布に基づき走行自由度を算出してもよい。

また、前記走行状態推定部は、前記関心地点における複数の前記走行情報のうち所定の条件を満たすものを選択して前記走行パターンを推定することが好ましい。

また、前記所定の条件は、時間帯、曜日、月、天候のうちいずれか１つが同じものであるとよい。

また、前記走行情報は、一の移動体において検出される該一の移動体の経路情報及び速度情報を含むことが好ましい。

また、前記走行情報は、前記一の移動体において検出又は算出される燃費情報を含んでもよい。

また、前記走行情報は、前記移動体のデータとして前記移動体の重量、体格、タイヤの種類、及び制御装置の種類のうち少なくとも１つを含むことが好ましい。

また、当該移動体支援システムは、一の移動体の外界状態を認識する外界認識部と、前記外界認識部により逐次認識される他の移動体を追跡することで、前記他の移動体の走行挙動を解析する挙動解析部と、をさらに備え、前記情報取得部は、前記挙動解析部による解析結果に基づいて前記他の移動体の前記走行情報を取得してもよい。

また、前記挙動解析部は、追跡中である前記他の移動体を見失った後、新たに検出された移動体が前記他の移動体と同一であるか否かを判定し、同一であると判定した場合、前記他の移動体を見失った前後に求められた経路同士を補間してもよい。

また、当該移動体支援システムは、前記外界認識部により認識された静止物標の位置に基づいて前記一の移動体又は前記他の移動体の位置を修正する位置修正部をさらに備えてもよい。

また、当該移動体支援システムは、前記地図情報生成部、前記走行状態推定部、前記支援対象設定部、前記支援部を有するサーバ装置を備え、前記移動体は、屋外の道路を走行可能な車両であり、且つ前記情報取得部を有し前記サーバ装置との間で情報通信を行う構成であるとよい。

また、当該移動体支援システムは、前記地図情報生成部、前記走行状態推定部、前記支援対象設定部、前記支援部を有するサーバ装置を備え、前記移動体は、屋内を移動可能なロボットであり、且つ前記情報取得部を有し前記サーバ装置との間で情報通信を行う構成であってもよい。

また前記目的を達成するために、本発明に係る移動体支援方法は、移動体の走行情報を取得する取得ステップと、地図情報を生成する生成ステップと、取得された前記走行情報を複数使用して、前記地図情報の関心地点における前記移動体の走行可能領域、及び前記走行可能領域を通過するための走行パターンを推定する推定ステップと、前記関心地点を通過しようとする移動体を、推定された前記走行パターンに沿って走行させる支援を行う支援対象に設定する設定ステップと、を１つ又は複数のコンピュータが実行する。

本発明に係る移動体支援システム及び移動体支援方法によれば、複数の移動体に関する走行情報を利用して、きめ細かな走行支援を行うことができる。

本発明の一実施形態における移動体支援システムの全体構成図である。 図１に示す車両に搭載される運転支援装置のブロック図である。 図１に示すサーバ装置のブロック図である。 経験共有地図情報のデータ構造の一例を示す図である。 図１に示す移動体支援システムの動作説明に供される第１のフローチャートである。 車両の前方における走行シーンの一例を示す図である。 図７Ａ及び図７Ｂは、走行経路の時間変化を示す図である。 図８Ａ〜図８Ｃは、走行パターンの算出方法の一例を示す図である。 走行パターン情報のデータ構造の一例を示す図である。 図１に示す移動体支援システムの動作説明に供される第２のフローチャートである。 図１１Ａ及び図１１Ｂは、他車の走行経路の算出方法の一例を示す図である。 図６の走行シーンにおける運転支援の一例を示す図である。

［移動体支援システム１０の説明］
図１は、本発明の一実施形態における移動体支援システム１０の全体構成図である。この移動体支援システム１０は、移動体（例えば、車両１６）による走行の支援を行うシステムであり、サーバ装置１２と、交通エリア１４内にある複数の移動体（本図例では、４台の車両１６）と、を含む。なお、移動体は、車両１６に限定されず、サーバ装置１２と情報通信可能且つ移動可能な装置を含む。例えば、情報処理端末を携帯して移動する人物も移動体となり得る。

交通エリア１４には、幾つか（本図例では２つ）の基地局１８、２０が設けられる。基地局１８、２０は、各々の車両１６とサーバ装置１２の間の通信を中継する。つまり、車両１６及びサーバ装置１２は、広域通信網２２（ＷＡＮ；Wide Area Network）を介して相互に接続される。

交通エリア１４内には、車両１６の他にも、歩行者２４、路側装置２６、信号機２８等が存在する。車両１６及び歩行者２４は、交通エリア１４内の交通に参加する当事者（以下、交通参加者）に該当する。車両１６には、走行時に、当該車両１６に対して運転支援を行う運転支援装置３０（図２）が設置されている。

［運転支援装置３０の構成］
図２は、図１に示す車両１６に搭載される運転支援装置３０のブロック図である。具体的には、運転支援装置３０は、外界センサ３２と、自車状態センサ３４と、ナビゲーション装置３６と、Ｖ２Ｘ通信機３８と、電子制御装置（Electronic Control Unit；以下、運転支援ＥＣＵ４０）と、運転支援部４２（支援手段）と、を備える。

外界センサ３２は、車両１６の外界状態を示す情報（以下、外界情報という）を取得し、当該外界情報を運転支援ＥＣＵ４０に出力する。外界センサ３２は、例えば、カメラ、レーダ、及びＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging；光検出と測距／Laser Imaging Detection and Ranging；レーザ画像検出と測距）のうちいずれか１つ又は複数組み合わせて構成される。

自車状態センサ３４は、車両１６の状態を示す情報（以下、自車状態情報という）を取得し、当該自車状態情報を運転支援ＥＣＵ４０に出力する。自車状態センサ３４は、車両１６の挙動を検出する各種センサ、例えば、速度センサ、加速度センサ、舵角センサ、ヨーレートセンサ、位置センサ、方位センサを含む。また、自車状態センサ３４には、ドライバの運転操作の操作量を検出するセンサ（アクセル開度センサ、ブレーキ開度センサ、操舵量センサ等）が含まれる。或いは、自車状態センサ３４は、ユーザの行動（余所見等）、ユーザの生体情報（例えば、心拍数、覚醒度）を検出するセンサを含んでもよい。

ナビゲーション装置３６は、車両１６の現在位置を検出する衛星測位装置と、ユーザインタフェース（例えば、タッチパネル式のディスプレイ、スピーカ及びマイク）と、を有する。ナビゲーション装置３６は、車両１６の現在位置又はユーザによる指定位置に基づいて、指定した目的地までの経路を算出し、運転支援ＥＣＵ４０に出力する。

Ｖ２Ｘ通信機３８は、サーバ装置１２に対する通信、周辺にある他の車両１６に対する通信（車車間通信、いわゆるＶ２Ｖ通信）、又は、周辺にある路側装置２６に対する通信（路車間通信、いわゆるＶ２Ｒ通信）を介して外部情報を受信し、また車両１６自体の情報を運転支援ＥＣＵ４０に出力する。

運転支援ＥＣＵ４０は、入出力部４４、演算部４６、及び記憶部４８を含んで構成される１つ又は複数のコンピュータからなる計算機である。

外界センサ３２、自車状態センサ３４、ナビゲーション装置３６及びＶ２Ｘ通信機３８からの各信号は、入出力部４４を介して運転支援ＥＣＵ４０に入力される。また、運転支援ＥＣＵ４０からの各信号は、入出力部４４を介して運転支援部４２に出力される。入出力部４４は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する図示しないＡ／Ｄ変換回路を備える。

演算部４６は、入出力部４４を介して入力された各信号を用いて演算処理を実行し、得られた演算結果に基づいて運転支援部４２の各部に応じた制御信号を生成する。演算部４６は、外界認識部５０、挙動解析部５２、情報取得部５４、位置修正部５６、及び運転支援判断部５８として機能する。

演算部４６における各部の機能は、記憶部４８に予め記憶されている（或いは外部と通信により得られた）プログラムを読み出して実行することにより実現される。

記憶部４８は、演算部４６による演算処理に供される一時データを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、及び実行プログラム、テーブル又はマップを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。この記憶部４８には、走行情報６０及び支援情報６２（いずれも後述する）が格納されている。

運転支援部４２は、運転支援ＥＣＵ４０からの制御指令（信号）に応じて、車両１６に対する運転支援動作（例えば、ユーザへの情報出力／車両１６の走行制御）を行う。具体的には、運転支援部４２は、情報提供装置７０と、駆動力装置７２と、操舵装置７４と、制動装置７６と、を備える。

情報提供装置７０は、例えば、ディスプレイ又はスピーカで構成されるＨＭＩ（Human Machine Interface）装置であり、車両１６の内部に向けて運転を支援するための各種情報を出力する。或いは、情報提供装置７０は、音声又は可視情報を通じて、車両１６の外部に向けて報知するための報知装置であってもよい。

駆動力装置７２は、運転支援ＥＣＵ４０からの走行制御値に従って車両１６の走行駆動力（トルク）を生成し、トランスミッションを介して間接的に、或いは直接的に車輪に伝達する。操舵装置７４は、運転支援ＥＣＵ４０からの走行制御値に従って車輪（操舵輪）の向きを変更する。制動装置７６は、運転支援ＥＣＵ４０からの走行制御値に従って車輪を制動する。

［サーバ装置１２の構成］
図３は、図１に示すサーバ装置１２のブロック図である。サーバ装置１２は、複数の車両１６が備える運転支援装置３０から送信された走行情報６０（図２）を加工して蓄積するコンピュータである。具体的には、サーバ装置１２は、サーバ側通信部８０と、サーバ側制御部８２と、サーバ側記憶部８４を含んで構成される。

サーバ側通信部８０は、外部装置に対して電気信号を送受信するインターフェースである。これにより、サーバ側通信部８０は、基地局１８（２０）、広域通信網２２を介して、車両１６から走行情報６０を受信し、また車両１６に支援情報６２を送信する。

サーバ側制御部８２は、ＣＰＵを含む処理演算装置によって構成される。サーバ側制御部８２は、図示しないメモリに記憶されているプログラムを読み出し実行することで、地図情報生成部８６、走行状態推定部８８、走行パターン対応部９０、支援対象設定部９２及び送受信処理部９４（支援部）として機能する。

サーバ側記憶部８４は、非一過性であり、且つ、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体で構成されている。このサーバ側記憶部８４には、経験共有地図情報９６（地図情報）と、走行パターン情報９８が格納されている。

地図情報生成部８６は、複数の車両１６（図２の情報取得部５４）からそれぞれ取得した走行情報６０に基づいて、交通エリア１４の状態を記述する地図を示す情報（経験共有地図情報９６）を生成する。

図４は、経験共有地図情報９６のデータ構造の一例を示す図である。この経験共有地図情報９６は、道路ネットワークの基礎マップ（ダイナミックマップ）を有したものに、複数のデータレイヤを重ねたデータ構造に形成される。基礎マップは、道路ネットワークのルートマップと、ナビゲーションシステムに適用されるノードリンクマップと、を含む。なお、地図情報生成部８６は、基礎マップを備えていなくてもよく、後述する走行可能領域や走行パターンによって走行ルートを自動生成してもよい。また、経験共有地図情報９６は、具体的なデータレイヤとして、下位層から上位層にわたって順に、車両関連情報、走行パターン、走行レーン、走行可能領域、静止物体情報、交通参加者の属性、交通参加者の行動、及び影響度予測結果を有する。

「車両関連情報」は、車両１６の走行に関連する情報を意味し、ドライバの操作量、行動、生体情報が含まれる。或いは「車両関連情報」には、移動体（車両１６）のデータとして車両１６の重量、体格、タイヤの種類、及び制御装置の種類のうち少なくとも１つが含まれているとよい。「車両関連情報」は、例えば、車両１６の走行情報６０に含まれていた情報から抽出され得る。「走行パターン」は、走行状態推定部８８が推定した車両１６の走行パターンを示す情報であり、この走行パターンには車両１６の経路を示す経路情報、車両１６の速度を示す速度情報が含まれる。

「走行レーン」は、道路の状態を示す情報を意味し、例えば、レーンマークの位置、方向、種類、制限速度、停止線、標識の情報が含まれる。「走行可能領域」は、上記の走行レーンとは別に、走行状態推定部８８が演算した車両１６の走行を許容するエリア（左右境界線の位置）を示す情報であり、例えば、工事等により一時的に走行できない箇所等が走行不能領域として示される。「静止物体情報」は、恒常的又は一時的に配置された静止物体に関する情報を意味する。静止物体の一例としては、信号機、標識、看板、駐車車両が挙げられる。

「交通参加者の属性」は、例えば、種類、位置、向き、日時、集合数を含む情報である。「交通参加者の行動」は、例えば、位置、日時、頻度を含む複数の入力変数に基づいて算出される発生確率に相当する。「影響度予測結果」は、例えば、位置、日時、頻度、想定シーンを含む複数の入力変数に基づいて算出される影響度に相当する。

［移動体支援システム１０の動作］
この実施形態における移動体支援システム１０は、以上のように構成される。続いて、この移動体支援システム１０の第１動作（走行パターン情報９８の推定動作）について、図５のフローチャートを参照しながら説明する。

ステップＳ１において、サーバ側制御部８２は、所定の時間帯における経験共有地図情報９６（地図の時系列）をサーバ側記憶部８４から読み出す。

ステップＳ２において、サーバ側制御部８２は、所定の時間帯における経験共有地図情報９６を解析し、複数の車両１６から得た走行情報６０の統計的ばらつきが大きい地点があるか否かを判定する。走行情報６０は、車両１６の走行時に情報取得部５４（図２参照）が取得した自車状態情報及び後述する他車状態情報を含み、車両１６から受信したものである。走行情報６０は、車両１６の経路情報及び速度情報を含んで構成され、さらに本実施形態では燃費情報をも含む。

車両１６毎の走行情報６０は、道路ネットワーク上の同じ位置では、各車両１６が同じように走行することから、統計的ばらつきが小さい。その一方で、道路ネットワーク上の同じ位置でも工事等のイベントが発生した場合は、車両１６の走行経路が変わるため統計的ばらつきが大きくなる。以下、この走行情報６０の統計的ばらつきについて具体的に説明する。

図６は、車両１６の前方における走行シーン１００の一例を示す図である。本図は、自動車が「左側」走行する旨の取り決めがなされている地域の道路１０１を示す。２車線の道路１０１は、車両１６が走行している走行レーン１０２と、対向レーン１０４とから構成される。走行レーン１０２及び対向レーン１０４は、連続線状のレーンマーク１０６により区画されている。走行レーン１０２上であって車両１６の前方には、道路工事区域（以下、工事エリア１０８という）が設けられている。

図７Ａ及び図７Ｂは、走行経路１１８の時間変化を示す図である。いずれの図も、仮想的な二次元座標系（以下、仮想座標系１１０）を用いて、図６の走行シーン１００を表現している。つまり、レーン領域１１２、１１４、及び白線領域１１６はそれぞれ、走行レーン１０２、対向レーン１０４及びレーンマーク１０６に相当する。ここでは、車両１６が、走行レーン１０２を日常的に走行する場合を想定する。

図７Ａに示すように、車両１６は、道路工事の着手前において、走行レーン１０２の略中心線に沿って走行する。その結果、車両１６の情報取得部５４は、レーン領域１１２の延びる方向に沿った走行経路１１８（例えば、経度、緯度の座標変化）及び走行速度を検出し、走行情報６０として蓄積する。そのため、サーバ側制御部８２は、複数の車両１６から同様の走行経路１１８を含む走行情報６０を受信して記憶することになる。サーバ側制御部８２（走行状態推定部８８）は、経験共有地図情報９６の「走行可能領域」に統計的ばらつきが相対的に小さい複数の走行経路１１８を包含する走行可能領域１２０（一点鎖線で囲む領域）を記述する。

図７Ｂに示すように、車両１６は、道路工事の着手後において、工事エリア１０８を回避しながら走行する。その結果、車両１６の情報取得部５４は、レーン領域１１４内に一時的に進入する走行経路１１８及び走行速度を検出し、走行情報６０として蓄積する。そのため、サーバ側制御部８２は、複数の車両１６から同様の走行情報６０を受信する。よってサーバ側制御部８２は、経験共有地図情報９６の「走行可能領域」に統計的ばらつきが相対的に大きい複数の走行経路１１８を包含する走行可能領域１２０（一点鎖線で囲む領域）を記述する。

ステップＳ３において、走行状態推定部８８は、ステップＳ２で走行経路１１８のばらつきが大きいと判定された地点を、関心地点１２２として特定する。例えば、走行状態推定部８８は、図７Ｂにて走行経路１１８が右方向に膨らむ箇所（図６の工事エリア１０８に相当）を関心地点１２２として特定する。なお、走行状態推定部８８は、統計的ばらつきの小さいところに対して関心地点１２２を設定してもよく、これによりばらつきの小さい箇所でも後述する走行パターン１２８を推定して運転支援することが可能となる。換言すれば、移動体支援システム１０は、全ての道路を所定区間(直線車線、合流車線、交差点、カーブ等)に区切って関心地点１２２（走行パターン１２８）を設定することができる。これにより車両１６は、走行状況を走行パターン１２８と常時比較して運転支援を行うことが可能となる。また、移動体支援システム１０は、統計的ばらつきによらず、所定の条件(事故情報に準じた運転が検出された箇所、ドライバが高燃費運転を指定した場合の低燃費運転状態等)を満たした場合のみに、関心地点１２２を設定して、運転支援を実施する構成でもよい。

ステップＳ４において、走行状態推定部８８は、走行可能領域１２０内を走行しながら、ステップＳ３で特定された関心地点１２２を通過するための走行パターン１２８を適宜の演算により推定する。具体的には、走行状態推定部８８は、複数の車両１６から取得した複数の走行情報６０に基づき、任意の統計処理を施すことで走行パターン１２８を推定する。走行パターン１２８の算出方法の一例について、図８Ａ〜図８Ｃを参照しながら説明する。

図８Ａは、位置修正部５６（図２）による自己位置の修正を行わない場合の走行情報を模式的に示す。本図では、車両１６ａから得られた走行情報６０を実線で示すと共に、車両１６ａとは異なる車両１６ｂから得られた走行情報６０（又は車両１６ａが検出した他の車両１６ｂの走行情報６０）を破線で示す。なお、太線で示す白線領域１２４は、仮想座標系１１０上の正しい位置（測位誤差がない位置）に配置されている。

各々の車両１６ａ、１６ｂは、測定の状況に応じて異なる測位誤差を含む走行情報を取得する。その結果、走行経路１１８ａ及び境界線１２６ａは、白線領域１２４との相対位置がずれた状態で配置されている。同様に、走行経路１１８ｂ及び境界線１２６ｂは、白線領域１２４との相対位置がずれた状態で配置されている。なお、境界線１２６ａ、１２６ｂは、走行可能領域１２０の右側境界線に相当する。

図８Ｂは、位置修正部５６（図２）により自己位置の修正を行った場合の走行情報を模式的に示す。本図では、車両１６ａから得られた走行情報６０を実線で示すと共に、車両１６ｂから得られた走行情報６０を破線で示す。なお、太線で示す白線領域１２４は、仮想座標系１１０上の正しい位置（測位誤差がない位置）に配置されている。

各々の車両１６ａ、１６ｂは、位置修正部５６により測位誤差を含まないか軽微である走行情報６０をそれぞれ取得する。その結果、走行経路１１８ｃ、１１８ｄは、仮想座標系１１０上の正しい位置（測位誤差がない位置）に配置されている。同様に、境界線１２６ｃ、１２６ｄは、仮想座標系１１０上の正しい位置（測位誤差がない位置）に配置される。

そして、走行状態推定部８８（図３）は、位置修正がなされた走行経路１１８ｃを有する走行情報６０、走行経路１１８ｄを有する走行情報６０等を複数統計処理する。特に、走行状態推定部８８は、関心地点１２２における複数の車両１６毎の走行情報６０に基づき、統計処理によって走行パターン１２８を複数種類生成する。

複数種類の走行パターン１２８としては、例えば、平均走行パターン、高燃費走行パターン、円滑走行パターン、回避走行パターンがあげられる。平均走行パターンは、関心地点１２２における所定期間の複数の走行情報６０の平均をとった走行パターン１２８である。上述したように、走行情報６０には、経路情報と速度情報が含まれるため、複数の経路情報の平均と、複数の速度情報の平均をとることで、１つの走行パターン１２８が得られる。ここで、図８Ｃに示す走行パターン１２８は、走行経路１１８ｃと走行経路１１８ｄの平均をとった経路情報を例示したものである。

高燃費走行パターンは、関心地点１２２における所定期間の複数の走行情報６０のうち最も燃費がよい走行情報６０を抽出した走行パターンである。上述したように、走行情報６０には、車両１６の自車状態情報として燃費情報が含まれる。燃費情報は、例えば、車両１６の走行時の加減速の実施度合や実際に消費した燃料を検出することで得ることができる。走行状態推定部８８は、高燃費パターンの演算において、走行情報６０の燃費情報の中から最も燃費がよく且つ交通規則を守っているものを抽出してもよく、燃費がよい走行情報６０をいくつか抽出して平均をとってもよい。

円滑走行パターンは、関心地点１２２における所定期間の複数の走行情報のうち車両１６の操作量が最も少ない走行情報６０を抽出した走行パターンである。上述したように、走行情報６０には、車両１６の自車状態情報としてドライバの操作量が含まれる。このため、走行状態推定部８８は、走行情報６０の操作量の中から操作量が少ないものを幾つか抽出してその平均をとることで、円滑走行パターンを得ることができる。なお、円滑走行パターンは、ドライバの操作量だけでなく、車両１６にかかる荷重（加速度）を走行情報６０に含ませて、荷重が最も小さいものを抽出してもよい。

回避走行パターンは、関心地点１２２にイベントの発生した場合に、イベントを回避する走行情報６０を抽出した走行パターンである。イベントは、上述した工事の他に、例えば、事故、冠水、渋滞を含む通行制限、事故多発、ヒヤリ（minor incident）発生があげられる。ヒヤリ発生は、事故に準じる動作（車両１６の急制動での衝突回避、スリップ等）が含まれる。走行状態推定部８８は、例えば、短時間に複数の車両１６が従前の走行経路と大きく異なる変化を見せた場合に、イベントの発生を推定する。

なお、サーバ側制御部８２は、走行路交通情報を取得する交通情報取得部９５を備えていてもよい。例えば、交通情報取得部９５は、事故情報等の種々のイベント情報を集積する交通センタ９５ａからイベント情報を含む走行路交通情報を受信し、このイベント情報を経験共有地図情報９６に対応付けて記憶する。走行路交通情報は、イベント情報以外にも、制限速度や進入禁止等の走行路の交通情報が含まれる。また、交通情報取得部９５は、イベント情報に車両１６の交通事故である事故情報が含まれる場合に、事故情報を他のイベントとは分けて経験共有地図情報９６に対応付ける。

走行状態推定部８８は、走行パターン１２８の推定時に、読み出した経験共有地図情報９６に事故情報が含まれる場合に、他の種類の走行パターンを算出せずに（或いは優先的に）回避走行パターンを算出することができる。そして、走行状態推定部８８は、複数の走行情報６０がイベントを回避しなくなる走行経路を認識すると、回避走行パターンの生成を停止する。また、関心地点１２２の過去の事故情報を保有しておくことで、走行状態推定部８８は、例えば、交差点内で右折する際に大回りをしたために対向する右折車と衝突する可能性がある場合に、小回りの平均走行パターンになるよう誘導したり、急カーブに高速で進入してスピンしないようにカーブ手前で減速するよう誘導したりすることができる。

さらに、走行状態推定部８８は、関心地点１２２における複数の走行情報６０のうち所定の条件を満たすものを選択して走行パターン１２８を推定するとよい。この所定条件としては、時間帯、曜日、月、天候のうちいずれか１つが同じものであることがあげられる。すなわち、同じ道路でも、時間帯、曜日、月、天候が異なれば、車両１６の走行情報６０が大きく変わることがある。例えば、冬に凍結が生じる道路において、夏の走行情報６０を扱うと統計データとしてのばらつきが大きくなり、走行パターンの信用性が低下する可能性がある。このため、同じ月を所定条件とする走行情報６０を用いて、走行パターン１２８を推定することで、この種の統計データのばらつきを抑えることができる。また、一日のうちでも道路の状況は変化するので、例えば、１時間単位を所定条件としこの際の複数の走行情報６０から走行パターン１２８を演算してもよい。走行状態推定部８８は、例えば、関心地点１２２の走行情報６０を所定の条件（時間帯、曜日、月、天候）毎に集計して走行パターン１２８を演算する。

或いは、走行状態推定部８８は、車両１６のデータとして、車両１６の重量、体格、タイヤの種類、及び制御装置の種類等を用いて、同じデータを有する車両１６毎に走行パターン１２８を得てもよい。例えば、同程度の体格の車両１６（コンパクトカー、ミニバン、大型車等）について統計処理を行い、複数種類の走行パターン１２８（平均走行パターン、高燃費走行パターン、円滑走行パターン）を演算してもよい。

走行状態推定部８８は、複数の境界線１２６ｃ、１２６ｄから１つの境界線１２６を求めることができ、この境界線１２６に基づき走行可能領域１２０と、走行不能領域とを隔てる線とする。これにより、関心地点１２２における走行可能領域１２０を得ることができる。走行状態推定部８８は、走行可能領域１２０の算出後、走行可能領域１２０の複数の走行情報６０の分布に基づき走行自由度を算出し、この走行自由度に応じて複数種類の走行パターン１２８を推定してもよい。例えば、走行自由度が高ければ上述した４種類の走行パターンを全て算出する一方で、走行自由度が低ければ上述した４種類の走行パターンのうち１〜３つに絞って算出する。これにより、走行パターン１２８の演算を効率化することができる。

図５に戻り、ステップＳ５において、走行パターン対応部９０は、ステップＳ３で算出された走行可能領域１２０、ステップＳ４で算出された複数種類の走行パターン１２８、関心地点１２２に関連する情報（以下、付随情報）、及び経験共有地図情報９６を対応付ける。付随情報としては、例えば、場所ＩＤ、イベント情報、走行パターンの種類があげられる。

ステップＳ６において、サーバ側制御部８２は、ステップＳ５での対応付けを反映させるため、サーバ側記憶部８４に格納されている走行パターン情報９８（走行パターン１２８）を更新（追加、変更又は削除）する。

図９は、関心地点１２２において対応付けした走行パターン１２８と付随情報のデータ構造の一例を示す図である。付随情報に含まれるイベント情報は、例えば、場所ＩＤ、イベント情報（位置・種類）が含まれる。また、走行パターン１２８には、経路情報（始点・経由点・終点）及び速度情報（図示略）が含まれ、また上述したように複数種類のパターンで演算される。走行パターン対応部９０は、複数種類の走行パターン１２８を対応付けしてもよく、複数種類の走行パターン１２８のうち現状に合う最適な走行パターン１２８を１つ選択して対応付けしてもよい。

「場所ＩＤ」は、関心地点１２２の識別子に相当する。イベント情報の「位置」は、関心地点１２２の所在を示す代表的な位置に相当し、経度及び緯度の組み合わせで表現される。イベント情報の「種類」は、上述した工事、事故、冠水、渋滞、事故多発、ヒヤリ（minor incident）発生等である。

「経路情報」は、走行パターン１２８に含まれる経路情報の形状を特定する始点、終点及び少なくとも１つの経由点の位置（いずれも緯度及び経度）を含む。「走行パターン」は、上述した複数種類の走行パターン１２８（平均走行パターン、高燃費走行パターン、円滑走行パターン、回避走行パターン）のうち、イベント情報に応じていずれかを対応させたものである。

走行パターン対応部９０は、複数種類の走行パターン１２８から最適な走行パターンを選択する際に、例えば、図９に示すようにイベント情報がある場合は、基本的に回避走行パターンを選択する。また例えば、走行パターン対応部９０は、走行路の法定速度が４０ｋｍ／ｈでも走行路の形状や性質（通学路等）により実態として２５ｋｍ／ｈで走行している場合に、平均走行パターンを選択することで速度情報法として２５ｋｍ／ｈの走行パターンを提供する。さらに例えば、走行パターン対応部９０は、予定した走行路において走行情報６０に基づき交通量を判断して、交通量が少ない場合の基本的な走行パターンとして高燃費走行パターンを選択する。或いは、走行パターン対応部９０は、走行可能領域１２０に基づき、走行可能領域１２０の曲率が所定以上の場合に、円滑走行パターンを選択するとよい。

移動体支援システム１０は、以上の第１動作と合わせて第２動作（支援対象への支援動作）を実施している。次に、この移動体支援システム１０の第２動作について、図１０のフローチャートを参照しながら説明する。

ステップＳ１１において、サーバ装置１２は、交通エリア１４内にある複数の車両１６から走行情報６０を収集する。この収集に先立ち、外界認識部５０は、外界センサ３２から出力される外界情報に基づいて、車両１６の周辺における状況及び物体（交通参加者を含む）を認識する。挙動解析部５２は、外界認識部５０により逐次認識される交通参加者（例えば、他の車両１６）を追跡することで、交通参加者の挙動を解析する。情報取得部５４は、挙動解析部５２による解析結果を、走行情報６０に含める。つまり、車両１６がサーバ装置１２に送る走行情報６０には、自車状態情報と他車の状態情報（解析結果）が含まれる。なお、位置修正部５６は、必要に応じて、走行情報６０に含まれる車両１６（自車や他車）の位置を修正してもよい。

以下、他車の走行情報の算出方法について、図１１Ａ及び図１１Ｂを参照しながら詳細に説明する。

図１１Ａは、道路１３０、１３１の交差点１３２における第１の走行シーンを示す。車両１６ｃ（自車）は、道路１３０上を走行しており、直進しながら交差点１３２を通過しようとする。なお、破線で囲む略三角形状の領域は、車両１６ｃ（外界センサ３２）の検出範囲１３４に相当する。

一方、車両１６ｄ（他車）は、道路１３１上を直進しながら交差点１３２を通過しようとする。この場合、車両１６ｃの外界認識部５０は、外界センサ３２の検出範囲１３４内にある車両１６ｄを常に認識することができる。つまり、情報取得部５４は、挙動解析部５２による解析結果（車両１６ｄの追跡結果）に基づいて、車両１６ｄに関する走行情報６０を取得することができる。なお、位置修正部５６は、外界認識部５０により認識された静止物標（例えば、停止線１３６又は標識１３８）の位置に基づいて、公知の自己位置推定手法を用いて、車両１６ｃ（又は車両１６ｄ）の位置を修正してもよい。

図１１Ｂは、道路１３０、１３１の交差点１３２における第２の走行シーンを示す。車両１６ｃ（自車）は、道路１３０上を走行しており、直進しながら交差点１３２を通過しようとする。ただし、図１１Ａとは異なり、車両１６ｃの前方には、停止線１３６の位置にて車両１６ｅが停止している。なお、死角範囲１４０は、車両１６ｅのオクルージョンにより、車両１６ｃ（外界センサ３２）が一時的に検出できない範囲に相当する。

図１１Ａの場合と同様に、車両１６ｄ（他車）は、道路１３１上を直進しながら交差点１３２を通過しようとする。この場合、車両１６ｃの外界認識部５０は、検出範囲１３４から死角範囲１４０に進入する車両１６ｄを一時的に見失ってしまい、死角範囲１４０から退出した車両１６ｄを再度認識する。

この場合、挙動解析部５２は、車両１６ｄを見失った後、新たに検出された移動体が車両１６ｄと同一であるか否かを判定する。そして、挙動解析部５２は、同一であると判定した場合、車両１６ｄを見失った前後に求められた走行経路１１８ｅ、１１８ｆ同士を補間してもよい。これにより、情報取得部５４は、走行経路１１８ｅ、１１８ｇ、１１８ｆを順次接続した１本の経路を、車両１６ｄの走行経路１１８として取得することができる。なお、他車の速度情報は、映像処理による他車のベクトル解析や、自車との相対的な速度差等により適宜算出することが可能である。

そして、運転支援装置３０は、記憶部４８に一時的に格納させた自車状態情報や他車状態情報を含む走行情報６０を、Ｖ２Ｘ通信機３８を介して定期又は非定期に、サーバ装置１２に向けて送信する。サーバ装置１２は、基地局１８、２０、広域通信網２２、サーバ側通信部８０を介して、各々の車両１６から走行情報６０を取得し、走行情報６０の集合体をサーバ側記憶部８４に一時的に格納させる。

図１０に戻り、ステップＳ１２において、走行状態推定部８８は、ステップＳ１１で収集された走行情報６０に基づいて関心地点１２２の走行可能領域１２０、走行パターン１２８を生成し、経験共有地図情報９６を最新状態に更新する。

ステップＳ１３において、サーバ側制御部８２は、経験共有地図情報９６をサーバ側記憶部８４から読み出し、経験共有地図情報９６の走行可能領域１２０の関心地点１２２を抽出する。そして関心地点１２２がある場合に、ステップＳ１４に進み、関心地点１２２がない場合に今回の処理フローを終了する。

ステップＳ１４において、支援対象設定部９２は、関心地点１２２を通過しようとする支援対象を設定する。具体的には、支援対象設定部９２は、走行予定経路１５２（図１２）上に関心地点１２２がある車両１６（支援対象車両１５０）を支援対象として設定する。

ステップＳ１５において、送受信処理部９４は、サーバ側通信部８０を介して、支援情報６２として走行パターン対応部９０が関心地点１２２に対応付けた走行パターン１２８を支援対象車両１５０に向けて送信する。支援対象車両１５０の運転支援装置３０は、広域通信網２２、基地局１８（２０）、Ｖ２Ｘ通信機３８を介して、サーバ装置１２から支援情報６２を取得し、この支援情報６２を記憶部４８に一時的に格納させる。

ステップＳ１６において、運転支援部４２は、ステップＳ１５にて送信された支援情報６２に基づいて、支援対象車両１５０の走行状態に適した運転支援を行う。ここで、運転支援部４２は、運転支援ＥＣＵ４０からの制御指令に応じて、走行パターン１２８に沿って走行させるための運転支援動作（具体的には、注意、警告、情報提供、減速、停止、転舵、加速）を行う。

図１２は、図６の走行シーン１００における運転支援の一例を示す図である。この走行シーン１００では、支援対象車両１５０は、一点鎖線の矢印で示す走行予定経路１５２に沿って走行レーン１０２上を走行しようとする。ところが、走行レーン１０２上であって支援対象車両１５０の前方には、工事エリア１０８が設けられている。

運転支援部４２は、支援対象車両１５０が支援開始位置１５６（例えば、工事エリア１０８の特定位置１５４から所定距離だけ手前側の位置）に到達すると、支援対象車両１５０への支援動作を開始する。

例えば、支援対象車両１５０が自動運転により走行している場合、駆動力装置７２による加速制御、操舵装置７４による操舵制御、又は、制動装置７６による減速制御を自動で行うことで、支援対象車両１５０は、走行パターン１２８に沿って関心地点１２２（工事エリア１０８）を通過する。或いは、支援対象車両１５０が手動運転により走行している場合、情報提供装置７０は、ドライバに対して支援情報６２に踏まれる走行パターン１２８に沿って走行すべき旨の情報提供を行う。

例えば、自動運転の支援対象車両１５０は、平均的な速度から逸脱した場合に、走行パターン１２８の速度情報に基づき自動減速する。或いは、手動運転の支援対象車両１５０では、減速を促す表示や音声にて伝達することで、減速をドライバに伝える。また、燃費に関して支援対象車両１５０は、支援情報６２の走行パターン１２８（高燃費走行パターン）と自車の燃費を比較し、低燃費である場合に高燃費での走行パターン（経路情報、速度情報）もしくは燃費値を表示や音声にて伝達する。

また交差点内やカーブの通過時において、自動運転の支援対象車両１５０は、速度が平均値を上回らない速度での走行を行い、手動運転の支援対象車両１５０は、平均値を上回る場合に速度注意の案内等を行う。

さらに、移動体支援システム１０は、事故発生箇所（衝突（ＳＲＳ信号）の検知：エアバッグ作動、カメラ画像の急激な歪みやパン、ジャイロセンサの検出値の急変、走行パターンからの急な外れ、他の交通参加者の衝突回避システムの動作）を関心地点１２２とすることができる。すなわち、サーバ側制御部８２は、事故時の走行パターンである事故走行パターンを経験共有地図情報９６に記憶し、支援対象車両１５０の現在の走行情報６０（走行経路、走行速度）を比較解析する。そして例えば、支援対象車両１５０の現在の走行情報６０が事故走行パターンと相関関係が高いと（同じ状況下を）予測した場合には、事故時の走行パターンを回避するように事故走行パターンとは異なる走行パターンを演算して選択することができる。或いは、サーバ装置１２から支援情報６２を受けた車両１６の情報提供装置７０は、「この交差点は事故多発地点です」等の詳しい情報を単純に提供して、車両１６のドライバに注意喚起させることもできる。

［移動体支援システム１０による効果］
以上のように、移動体支援システム１０は、車両１６（移動体）の走行情報６０を取得する情報取得部５４と、経験共有地図情報９６を生成する地図情報生成部８６と、取得された走行情報６０を複数使用して、経験共有地図情報９６の関心地点１２２における車両１６の走行可能領域１２０、及び走行可能領域１２０を通過するための走行パターン１２８を推定する走行状態推定部８８と、関心地点１２２を通過しようとする支援対象車両１５０（移動体）を支援対象に設定する支援対象設定部９２と、設定された支援対象車両１５０に、推定された走行パターン１２８を提供する支援部（運転支援部４２、送受信処理部９４）と、を備える。

また、この移動体支援方法では、車両１６（移動体）の走行情報６０を取得する取得ステップ（Ｓ１１）と、経験共有地図情報９６を生成する生成ステップ（Ｓ１２）と、取得された走行情報６０を複数使用して、経験共有地図情報９６の関心地点１２２における車両１６の走行可能領域１２０、及び走行可能領域１２０を通過するための走行パターン１２８を推定する推定ステップ（Ｓ４）と、関心地点１２２を通過しようとする支援対象車両１５０（移動体）を、推定された走行パターン１２８に沿って走行させる支援を行う支援対象に設定する設定ステップ（Ｓ１４）と、を１つ又は複数のコンピュータが実行する。

このように、移動体支援システム１０及び移動体支援方法では、走行可能領域１２０及び走行パターン１２８を推定し、この走行パターン１２８に沿って走行させる支援を行うことで、複数の移動体の走行情報６０を利用して、きめ細かな走行支援を行うことができる。

この場合、移動体支援システム１０は、走行パターン１２８を構成する情報に車両１６の走行経路を示す経路情報が少なくとも含まれることで、走行パターン１２８を受けた車両１６は、経路情報に沿うように導くことができる。これにより、例えば、他の車両１６に合わせた平均的な経路、高燃費な経路、円滑な経路、イベントを回避する経路等に合わせて車両１６を走行させることが可能となる。

走行パターンを構成する情報には、さらに車両１６の走行速度を示す速度情報がさらに含まれることで、走行パターン１２８を受けた車両１６は、速度情報に沿うように導くことができる。これにより、例えば、他の車両１６に合わせた平均的な速度、高燃費な速度、円滑な速度、イベントを回避する速度等に合わせて車両１６を走行させることが可能となる。

また、移動体支援システム１０は、走行パターン対応部９０により、走行状態推定部８８で推定された複数種類の走行パターン１２８のうち最適な走行パターン１２８を選択することで、車両１６は、その走行パターンに応じて良好に走行することができる。

ここで、複数種類の走行パターン１２８は、平均走行パターン、高燃費走行パターン及び円滑走行パターンのうち少なくとも２以上含むことで、車両１６は、関心地点１２２の状況に応じた適切な走行パターン１２８で走行することができる。

移動体支援システム１０は、複数種類の走行パターンの１つとして回避走行パターンを推定することで、道路工事や事故箇所等のイベントを確実に回避するように車両１６を導くことができる。

さらに、移動体支援システム１０は、走行路交通情報に含まれるイベント情報を経験共有地図情報９６に対応付けて記憶する交通情報取得部９５をさらに備えることで、イベント情報をより確実に認識することができる。その結果、走行状態推定部８８は、回避走行パターンをより精度よく推定することが可能となる。

特に、交通情報取得部９５は、イベントが車両１６の事故情報である場合に、事故情報を他のイベントとは分けて経験共有地図情報９６に記憶することで、事故情報をより詳細に得ることができ、交通事故を回避する走行を実施させることができる。

また、走行パターン対応部９０は、車両１６の現在の走行情報６０が事故走行パターンと相関関係が高いと判定した場合に、事故走行パターンとは異なる走行パターン１２８を選択する。これにより、事故を誘発しない運転支援を行うことができる。

またさらに、走行状態推定部８８は、走行可能領域１２０の複数の走行情報６０の分布に基づき走行自由度を算出することで、例えば、走行自由度が高い場合に複数種類の走行パターン１２８を提供して車両１６側で適宜の走行パターン１２８を採らせることができる。逆に走行自由度が低い場合に、１つの走行パターン１２８を提供することで、提供した走行パターン１２８に沿うように車両１６を導くことができる。

そして、走行状態推定部８８は、関心地点１２２における複数の走行情報６０のうち所定の条件を満たすものを選択して走行パターンを推定することで、より現実の状況に応じた走行パターン１２８を得ることが可能となり、車両１６をより良好に支援することができる。

上記構成に加えて、所定の条件が、時間帯、曜日、月、天候のうちいずれか１つが同じものであることで、走行状態推定部８８は、同じ状況の走行パターン１２８を演算することが可能となる。

移動体支援システム１０は、走行情報６０が一の車両１６の経路情報及び速度情報を含むことで、これらの情報に基づき走行パターン１２８を容易に推定することができる。

さらに、移動体支援システム１０は、走行情報６０が一の車両１６において検出又は算出される燃費情報を含むことで、燃費情報に基づき高燃費走行パターンを容易に推定することができる。

また、移動体支援システム１０は、走行情報６０が車両１６のデータとして車両１６の重量、体格、タイヤの種類、及び制御装置の種類のうち少なくとも１つを含む。これにより、同じデータ（重量、体格等）を有する車両１６毎に走行パターン１２８を算出することができる。つまり、車両１６のデータに応じてより詳細な走行支援を行うことが可能となる。

そして、移動体支援システム１０は、外界認識部５０、挙動解析部５２を備え、情報取得部５４において他の車両１６の走行情報６０を取得することで、他の車両１６の走行情報６０を用いて、走行可能領域１２０や走行パターン１２８を得ることができる。

移動体支援システム１０は、挙動解析部５２により他の車両１６を見失った前後に求められた経路同士を補間することで、他の車両１６の走行情報６０をより充実させることができる。その結果、走行可能領域１２０や走行パターン１２８の精度がより高められる。

また、移動体支援システム１０は、位置修正部５６により、静止物標の位置に基づいて車両１６の位置を修正することで、走行情報６０（特に経路情報）の精度を高めることができる。よって、走行可能領域１２０や走行パターン１２８をより一層精度よく演算することができる。

移動体支援システム１０は、サーバ装置１２と車両１６とが情報通信を行い、処理を実施することで、サーバ装置１２において多量の走行情報６０に基づき、走行可能領域１２０や走行パターン１２８を演算することが可能となる。

［補足］
なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。或いは、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせてもよい。

例えば、上述の実施形態に係る移動体支援システム１０は、屋外の道路を走行する車両１６を対象として、走行情報６０を取得すると共に支援情報６２を送信する構成とした。しかしながら、移動体支援システム１０は、これに限定されず、例えば、屋内の移動体（移動ロボット等）の走行を支援する構成とすることができる。すなわち、図示しない複数の移動ロボットとサーバ装置１２が情報通信を行い、サーバ装置１２が複数の移動ロボットの走行情報６０を取得して、その屋内の走行可能領域１２０、走行パターン１２８を演算（推定）する構成とすることができる。この際、移動ロボットは、移動ロボット（一の移動体）自体の走行情報６０を得る他に、走行中に撮影した人（他の移動体）等の動きを解析して経路情報や速度情報を得て走行情報６０とすることができる。

また、サーバ装置１２は、経験共有地図情報９６に基礎マップとなる道路ネットワーク（ルートマップ、ノードリンクマップ）の情報がない場所でも、移動体から走行情報６０を得ることで、自動的に走行可能領域１２０、走行パターン１２８を生成することができる。これにより、外界センサ３２や自車状態センサ３４を搭載した車両１６（移動体）によって（特別な計測車なしに）、地図情報を作成することもできる。

１０…移動体支援システム １２…サーバ装置
１４…交通エリア １６…車両（移動体）
２４…歩行者 ３０…運転支援装置
４０…運転支援ＥＣＵ ４２…運転支援部（支援手段）
５０…外界認識部 ５２…挙動解析部
５４…情報取得部 ５６…位置修正部
５８…運転支援判断部 ６０…走行情報
６２…支援情報 ８０…サーバ側通信部
８２…サーバ側制御部 ８４…サーバ側記憶部
８６…地図情報生成部 ８８…走行状態推定部
９０…パターン対応部 ９２…支援対象設定部
９４…送受信処理部（支援手段） ９６…経験共有地図情報（地図情報）
９８…走行パターン情報 １１８（ａ〜ｇ）‥走行経路
１２０…走行可能領域 １２２…関心地点
１２８‥走行パターン １３６‥停止線（静止物標）
１３８‥標識（静止物標） １５０…支援対象車両（支援対象）
１５２‥走行予定経路

Claims (21)

1. 移動体の走行情報を取得する情報取得部と、
   地図情報を生成する地図情報生成部と、
   前記情報取得部により取得された前記走行情報を複数使用して、前記地図情報の関心地点における前記移動体の走行可能領域、及び前記走行可能領域を通過するための走行パターンを推定する走行状態推定部と、
   前記関心地点を通過しようとする移動体を支援対象に設定する支援対象設定部と、
   前記支援対象設定部により設定された前記移動体に、前記走行状態推定部により推定された前記走行パターンを提供する支援部と、を備える
   ことを特徴とする移動体支援システム。
2. 請求項１記載の移動体支援システムにおいて、
   前記走行パターンを構成する情報には、前記移動体の走行経路を示す経路情報が少なくとも含まれる
   ことを特徴とする移動体支援システム。
3. 請求項２記載の移動体支援システムにおいて、
   前記走行パターンを構成する情報には、前記移動体の走行速度を示す速度情報がさらに含まれる
   ことを特徴とする移動体支援システム。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
   前記走行状態推定部は、前記関心地点における前記走行パターンを複数種類推定する構成であり、
   推定された前記複数種類の走行パターンのうち、提供される前記移動体に最適な走行パターンを選択する走行パターン対応部をさらに有する
   ことを特徴とする移動体支援システム。
5. 請求項４記載の移動体支援システムにおいて、
   前記複数種類の走行パターンは、
   前記関心地点における所定期間の複数の前記走行パターンの平均をとった平均走行パターン、
   前記関心地点における所定期間の複数の前記走行パターンのうち最も燃費がよい走行パターンを抽出した高燃費走行パターン、
   及び前記関心地点における所定期間の複数の前記走行パターンのうち前記移動体の操作量が最も少ない走行パターンを抽出した円滑走行パターン、のうち少なくとも２以上含む
   ことを特徴とする移動体支援システム。
6. 請求項４又は５記載の移動体支援システムにおいて、
   前記走行状態推定部は、前記関心地点におけるイベントの発生を取得し、前記複数種類の走行パターンの１つとして、前記イベントを回避する回避走行パターンを推定する
   ことを特徴とする移動体支援システム。
7. 請求項６記載の移動体支援システムにおいて、
   走行路交通情報を取得する交通情報取得部をさらに備え、
   前記交通情報取得部は、取得された前記走行路交通情報に含まれるイベント情報を前記地図情報に対応付けて記憶する
   ことを特徴とする移動体支援システム。
8. 請求項７記載の移動体支援システムにおいて、
   前記交通情報取得部は、前記イベントが前記移動体の事故情報である場合に、前記事故情報を他のイベントとは分けて前記地図情報に記憶する
   ことを特徴とする移動体支援システム。
9. 請求項８記載の移動体支援システムにおいて、
   前記走行パターン対応部は、前記走行可能領域の前記走行パターンの自由度が高い場合に、前記事故情報が生じた際の前記走行パターンである事故走行パターンと、前記移動体の現在の走行情報とを比較し、
   前記移動体の現在の走行情報が前記事故走行パターンと相関関係が高いと判定した場合には、前記事故走行パターンとは異なる走行パターンを選択する
   ことを特徴とする移動体支援システム。
10. 請求項１〜９のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
    前記走行状態推定部は、前記走行可能領域の複数の前記走行情報の分布に基づき走行自由度を算出する
    ことを特徴とする移動体支援システム。
11. 請求項１〜１０のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
    前記走行状態推定部は、前記関心地点における複数の前記走行情報のうち所定の条件を満たすものを選択して前記走行パターンを推定する
    ことを特徴とする移動体支援システム。
12. 請求項１１記載の移動体支援システムにおいて、
    前記所定の条件は、時間帯、曜日、月、天候のうちいずれか１つが同じものである
    ことを特徴とする移動体支援システム。
13. 請求項１〜１２のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
    前記走行情報は、一の移動体において検出される該一の移動体の経路情報及び速度情報を含む
    ことを特徴とする移動体支援システム。
14. 請求項１３記載の移動体支援システムにおいて、
    前記走行情報は、前記一の移動体において検出又は算出される燃費情報を含む
    ことを特徴とする移動体支援システム。
15. 請求項１〜１４のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
    前記走行情報は、前記移動体のデータとして前記移動体の重量、体格、タイヤの種類、及び制御装置の種類のうち少なくとも１つを含む
    ことを特徴とする移動体支援システム。
16. 請求項１〜１５のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
    一の移動体の外界状態を認識する外界認識部と、
    前記外界認識部により逐次認識される他の移動体を追跡することで、前記他の移動体の走行挙動を解析する挙動解析部と、
    をさらに備え、
    前記情報取得部は、前記挙動解析部による解析結果に基づいて前記他の移動体の前記走行情報を取得する
    ことを特徴とする移動体支援システム。
17. 請求項１６に記載の移動体支援システムにおいて、
    前記挙動解析部は、
    追跡中である前記他の移動体を見失った後、新たに検出された移動体が前記他の移動体と同一であるか否かを判定し、
    同一であると判定した場合、前記他の移動体を見失った前後に求められた経路同士を補間する
    ことを特徴とする移動体支援システム。
18. 請求項１６又は１７に記載の移動体支援システムにおいて、
    前記外界認識部により認識された静止物標の位置に基づいて前記一の移動体又は前記他の移動体の位置を修正する位置修正部をさらに備えることを特徴とする移動体支援システム。
19. 請求項１〜１８のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
    前記地図情報生成部、前記走行状態推定部、前記支援対象設定部、前記支援部を有するサーバ装置を備え、
    前記移動体は、屋外の道路を走行可能な車両であり、且つ前記情報取得部を有し前記サーバ装置との間で情報通信を行う
    ことを特徴とする移動体支援システム。
20. 請求項１〜１８のいずれか１項に記載の移動体支援システムにおいて、
    前記地図情報生成部、前記走行状態推定部、前記支援対象設定部、前記支援部を有するサーバ装置を備え、
    前記移動体は、屋内を移動可能なロボットであり、且つ前記情報取得部を有し前記サーバ装置との間で情報通信を行う
    ことを特徴とする移動体支援システム。
21. 移動体の走行情報を取得する取得ステップと、
    地図情報を生成する生成ステップと、
    取得された前記走行情報を複数使用して、前記地図情報の関心地点における前記移動体の走行可能領域、及び前記走行可能領域を通過するための走行パターンを推定する推定ステップと、
    前記関心地点を通過しようとする移動体を、推定された前記走行パターンに沿って走行させる支援を行う支援対象に設定する設定ステップと、
    を１つ又は複数のコンピュータが実行することを特徴とする移動体支援方法。

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