JP5903985B2 - 渋滞誘因運転行動評価方法 - Google Patents

Description

本発明は、渋滞誘因運転行動評価方法に関する。

所定の道路を走行する車両の走行状態を管理し、交通渋滞の発生を安全かつ効果的に抑制することが要望されている。そこで、渋滞を発生させる誘因となる運転行動を正しく評価することが求められる。

渋滞の発生要因は、道路を走る車両数がその道路の交通容量を超えた時に発生する。一方、交通容量以下であるにもかかわらず渋滞が発生するケースもある。その原因の１つとして、ドライバの無意識の減速行動が挙げられ、車間距離の短い車両群に対して、先方車両の減速が後方車に減速度を拡大しながら伝播する(減速伝播)現象が知られている。減速伝播現象による渋滞発生の問題に対しては、車間距離を適切に詰めるように運転者（ドライバ）に促す
速度低下通知サービスが提案されている。

この速度低下通知サービスでは、渋滞多発地点において自車減速を検知した場合、これを渋滞誘発行動として検出し、ドライバに通知する。ここで、先行車、後方車との車間距離を取得し、（１）該先行車との距離が所定以上である場合、（２）該後方車との車間距離が所定以下である場合においてのみ、上記渋滞誘発行動検出を行うとしている。これにより、（１−１）先行車との距離が短く減速をせざるを得ない場合、（２−１）後方車との距離が遠く自車両の減速が渋滞を誘発しない場合、を除外することができる。

特開２００８−２２２１２３号公報 特開２００９−１５１５６２号公報 特開平１０−２０５３６７号公報 特開２００６−０３９８０６号公報

「車線利用率適正化によるサグ部交通渋滞の削減」（土木技術資料，47(10), 38-43, 2005-10, 土木研究センター）" http://www.nilim.go.jp/japanese/its/3paper/pdf/051201dogishi_3.pdf"

しかしながら上記の速度低下通知サービスの方法のように、車間距離を用いてのみ所定の条件を設定した場合、同一車間距離条件であるが先行車との危険度、後方車への渋滞誘因行動が異なる状態を区別することができない。そのため、減速が、安全上当然行う行動であるのか、不必要で避けるべき渋滞誘因行動であるか正確に評価できない。

実施形態によれば、減速行動が渋滞誘因行動であるか正確に評価する渋滞誘因運転行動評価方法が実現される。

第１の観点によれば、減速行動の渋滞への誘因度を評価する渋滞誘因運転行動評価方法が提供される。渋滞誘因運転行動評価方法によれば、自車が減速を行ったことを検出し、自車の減速検出時に、先行車および後方車の存在を判断し、先行車および後方車の存在が確認された場合、少なくとも先行車、自車、後続車の速度および加速度を含む走行情報を取得する。さらに、先行車と自車とに係る走行情報から自車最小限減速度を算出し、自車最小限減速度と自車減速度を比較して、自車減速が渋滞誘因行動であるかどうかを判定する。自車減速が渋滞誘因行動であった場合、後方車と自車とに係る走行情報から後方車最小限減速度を算出し、後方車最小限減速度を用いて自車の後続車に対する渋滞誘因度を算出する。

上記の第１の観点の渋滞誘因運転行動評価方法によれば、減速行動が渋滞誘因行動であるか正確に評価することができ、評価結果を各種の目的に利用できる。

図１は、減速行動を、先行車との車頭時間で評価する場合の問題点を説明する図であり、（Ａ）が先行車と自車と関係を図示し、（Ｂ）が異なる条件での潜在的衝突余裕距離を示す表である。 図２は、潜在的衝突余裕距離の算出方法を説明する図である。 図３は、減速行動を、後方車との車頭時間で評価する場合の問題点を説明する図であり、（Ａ）が後方車と自車と関係を図示し、（Ｂ）が異なる条件での潜在的衝突余裕距離を示す表である。 図４は、先行車および後方車の走行速度および加速度を取得する車両の例を示す図である。 図５は、車載装置の構成例を示す図であり、渋滞誘因運転行動評価装置に関係する部分のみを示している。 図６は、通信端末を利用して、他車の走行情報を収集可能にしたシステム構成例を示す図である。 図７は、渋滞誘因運転行動評価装置の機能ブロック図である。 図８は、データを記憶する走行情報ＤＢの構造例を示す図である。 図９は、走行情報ＤＢのうちの第１実施形態で使用するデータ項目を示した図であり、１処理サイクルにおいて、データが更新される様子を示している。 図１０は、第１実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置における処理動作を示すフローチャートである。 図１１は、第１実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置における処理動作を示すフローチャートである。 図１２は、第１実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置における処理動作を示すフローチャートである。 図１３は、第１実施形態において、２つの異なる条件で、自車最小限減速度を求め、渋滞誘因行動として評価する対象であるか否かを判断する場合の演算例を示す図である。 図１４は、第１実施形態において、２つの異なる条件で、自車の減速が後方車にどの程度の渋滞誘因になっているかを評価する場合の演算例を示す図である。 図１５は、第２実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置における処理動作を示すフローチャートである。 図１６は、第２実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置における処理動作を示すフローチャートである。 図１７は、第２実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置における処理動作を示すフローチャートである。 図１８は、第２実施形態において、２つの異なる条件で、自車最小限減速度および自車最大限減速度を求め、渋滞誘因行動として評価する対象であるか否かを判断する場合の演算例を示す図である。 図１９は、第２実施形態において、２つの異なる条件で、自車の減速が後方車にどの程度の渋滞誘因になっているかを評価する場合の演算例を示す図である。 図２０は、第３実施形態で、２つの異なる条件で、自車の減速が後方車にどの程度の渋滞誘因になっているかを評価する場合の演算例を示す図である。

これまで、先行車と後方車との車間距離および自車と後方車の走行速度を取得し、車間距離を走行速度で除した車頭時間を算出して、減速行動が渋滞誘発行動であるか評価することが提案されている。この方法によれば、（１）先行車との車頭時間が所定以上である場合、および（２）後方車との車頭時間が所定値以下である場合においてのみ、渋滞誘発行動検出を行う。所定の方式により設定した渋滞多発地点において自車減速を検知した場合、この方法により渋滞誘発行動として検出し、ドライバに渋滞誘発行動であることを通知する。これにより、（１−１）先行車との距離が短く減速をせざるを得ない場合、および（２−１）後方車との距離が遠く自車両の減速が渋滞を誘発しない場合を除外することができる。

上記方法では、先行車との車頭時間および後方車との車頭時間を用いているが、これだけでは、先行車との危険度、後方車への渋滞誘因行動は、正確には評価できない。
実施形態を説明する前に、減速行動を、先行車との車頭時間および後方車との車頭時間で評価する場合の問題点を説明する。

図１は、減速行動を、先行車との車頭時間で評価する場合の問題点を説明する図であり、（Ａ）が先行車と自車と関係を図示し、（Ｂ）が異なる条件での潜在的衝突余裕距離を示す表である。表では、２つの異なる条件を示し、各条件の上側に走行速度をｋｍ／ｈで表した場合を、下側に走行速度をｍ／ｓで表した場合を、それぞれ示す。
また、図２は、潜在的衝突余裕距離の算出方法を説明する図である。

図１の（Ａ）に示すように、道路上を先行車１０ａが速度Ｖａで走行し、距離Ｄ後方に、すなわち車間距離Ｄで、自車１０ｂが速度Ｖｂで走行している場合を想定する。

上記方法では、車頭時間３秒以下の場合には、減速行動が渋滞誘発行動でないと評価する。そこで、車頭時間が２．０秒の条件１と条件２の場合を検討する。条件１は、車間距離Ｄが３３ｍで、Ｖａ＝６０ｋｍ／ｈ（１６．７ｍ／ｓ）で、Ｖｂ＝６０ｋｍ／ｈ（１６．７ｍ／ｓ）で、ある。条件２は、車間距離Ｄが５０ｍで、Ｖａ＝６０ｋｍ／ｈ（１６．７ｍ／ｓ）で、Ｖｂ＝９０ｋｍ／ｈ（２５．０ｍ／ｓ）で、ある。条件１の場合の車頭時間は、（３３ｍ）／（１６．７ｍ／ｓ）＝２．０である。条件２の場合の車頭時間は、（５０ｍ）／（２５．０ｍ／ｓ）＝２．０である。

ここで、条件１および条件２での潜在的衝突余裕距離を算出する。潜在的衝突余裕距離は、図２に示すように、追従走行時を想定し、追突という潜在的な危険、すなわちリスクに対する余裕度を表す。まず、先行車が急ブレーキをかけ、自車ドライバが反応時間Ｔ秒後に自車ドライバがブレーキをかけたと仮定し、先行車停止位置と自車停止位置間の距離を衝突余裕距離とする。この場合先行車は制動していないので潜在的な衝突に対する余裕距離となる。

潜在的衝突余裕距離の算出式について説明する。先行車が速度Ｖ_Ｆで走行しており、自車が速度Ｖで走行しており、車間距離がＤ_Ｆであるとする。ここで、危険回避のために、先行車が加速度−αで最大減速（急ブレーキ）を行い、自車のドライバが先行車の急減速に対して反応時間Ｔだけ遅れて加速度−αで最大減速（急ブレーキ）を行ったと仮定する。先行車が最大減速を開始してから停止するまでに走行する距離はＶ_Ｆ ^２／２αであり、自車が反応時間Ｔの間に走行する距離はＶ×Ｔであり、自車が最大減速を開始してから停止するまでに走行する距離はＶ^２／２αである。したがって、先行車と自車が停止した時の車間距離Ｄは、Ｄ＝Ｄ_Ｆ−Ｖ×Ｔ＋（Ｖ_Ｆ ^２−Ｖ^２）／２αとなる。この車間距離Ｄが、潜在的衝突余裕距離であり、先行車の最大減速（急ブレーキ）に対して、自車が最大限の減速を行った場合に残る距離である。もし潜在的衝突余裕距離が負であれば、追突の可能性が高まることを意味する。

潜在的衝突余裕距離は、ドライバが潜在的な先行車の危険をどの程度認知しているかを示し、リスクに対して対応できるように準備しているドライバは潜在的衝突余裕距離が長い。一方、潜在的衝突余裕距離が短いドライバは、潜在的リスクに対する身構えができていないと考えられる。ただし、道路のスムーズな走行、すなわち渋滞発生を抑止する上では、潜在的衝突余裕距離が必要以上に長くなることは好ましくなく、各車について適切な潜在的衝突余裕距離が維持されることが望ましい。

上記の条件１および２について算出した潜在的衝突余裕距離を図１の（Ｂ）に示す。図示のように、同じ車頭時間２．０秒であっても、潜在的衝突余裕距離は、条件１の場合は２２ｍであり、条件２の場合は３ｍであり、大きく異なる。条件１の場合は、潜在的衝突余裕距離は２２ｍと余裕があるのに対し、条件２の場合は、潜在的衝突余裕距離が３ｍと余裕がない状態にあることが分かる。このように、上記の方法によれば、２つの異なる条件を等しく渋滞誘発行動ではないと評価することになる。一方は潜在的衝突余裕距離が３ｍと余裕のない場合であり、評価は妥当であると考えられるが、一方は潜在的衝突余裕距離が２２ｍと余裕のある場合であり、渋滞誘発行動ではないと評価するのは妥当でない。このように、先行車との衝突余裕度の異なる条件を、等しく渋滞誘発行動でないと評価するのは問題である。

図３は、減速行動を、後方車との車頭時間で評価する場合の問題点を説明する図であり、（Ａ）が後方車と自車と関係を図示し、（Ｂ）が異なる条件での潜在的衝突余裕距離を示す表である。表では、２つの異なる条件を示し、共に走行速度をｋｍ／ｈで表した場合である。図３の（Ｂ）の潜在的衝突余裕距離の算出方法は、図２で説明した方法と同じである。

図３の（Ａ）に示すように、道路上を自車１０ｂが速度Ｖｂで走行し、距離Ｄ後方に、すなわち車間距離Ｄで、後方車１０ｃが速度Ｖｃで走行している場合を想定する。

上記方法では、車頭時間１０秒以下の場合には、自車の減速行動が渋滞誘発行動にならないと評価する。そこで、車頭時間が３．０秒の条件３と条件４の場合を検討する。条件３は、車間距離Ｄが５０ｍで、Ｖｂ＝６０ｋｍ／ｈ（１６．７ｍ／ｓ）で、Ｖｃ＝６０ｋｍ／ｈ（１６．７ｍ／ｓ）で、ある。条件４は、車間距離Ｄが８３ｍで、Ｖｂ＝６０ｋｍ／ｈ（１６．７ｍ／ｓ）で、Ｖｃ＝１００ｋｍ／ｈ（２７．８ｍ／ｓ）で、ある。条件３の場合の車頭時間は、（５０ｍ）／（１６．７ｍ／ｓ）＝３．０である。条件４の場合の車頭時間は、（８３ｍ）／（２７．８ｍ／ｓ）＝３．０である。

上記の算出方法で算出した条件３および条件４での潜在的衝突余裕距離は、図３の（Ｂ）に示すように、３８ｍおよび２２ｍであった。同じ車頭時間＝３秒の条件であっても、条件３は潜在的余裕距離が３８ｍ、条件４は潜在的余裕距離が２２ｍと倍近く異なる。ここにおいて、自車が同じ減速度で減速を行った場合、後方車との余裕がある条件３の場合と、後方車との余裕が少ない条件４の場合で、等しく渋滞誘因行動と判定するのは問題がある。

以上説明したように、先行車との車頭時間および後方車との車頭時間を用いただけでは、先行車との危険度、後方車への渋滞誘因行動は、正確には評価できない。以下に説明する実施形態では、減速行動の渋滞発生の誘因度をより正確に評価できる渋滞誘因運転行動評価方法および装置が開示される。

第１実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置は、例えば、車両に搭載され、渋滞誘因運転行動評価装置を搭載した車両を自車とする。自車は、自車の走行速度および加速度を検出するのに加えて、先行車および後方車の走行速度および加速度を取得し、渋滞誘因運転行動評価装置は、それに基づいて渋滞誘因運転行動であるか、さらにその渋滞への誘因度を評価する。そのため、自車は、先行車および後方車の走行速度および加速度を取得する必要がある。なお、後述する第２実施形態では、先行車および後方車との車間距離も取得する。

図４は、先行車および後方車の走行速度および加速度を取得する車両の例を示す図である。図４に示すように、車両１０は、前方車の自車に対する相対速度を測定する前方用レーダ装置１２と、後方車の自車に対する相対速度を測定する後方用レーダ装置１３と、を搭載している。レーダ装置で対象車との相対速度を測定し、自車速度に加えれば対象車の速度が求まる。さらに、レーダ装置で短時間に続けて２回対象車の相対速度を測定し、その変化を時間で除算すれば対象車の相対加速度を取得できる。また、一般に、レーザ装置は対象車との距離を測定可能であり、直接相対加速度を検出するものもある。なお、対象車は１車でなく、複数車の相対速度および車間距離を検出することが可能な場合もある。また、自車の走行速度及び加速度は、自車に搭載している速度計および加速度計で測定できる。以上のようにして、自車は、自車の走行速度および加速度を検出するのに加えて、先行車および後方車の相対速度および相対加速度を取得する。

近年、自動車等の車両は、センサ、アクチュエータ、制御装置等の多数の電子機器を搭載しており、それらを車載用ＬＡＮで接続して、複数のセンサの検出したデータを収集して、車両全体を統合的に制御する車載装置が提案されている。また、車載用ＬＡＮ規格も提案されている。第１実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置を搭載した車両も、このような車載装置を搭載し、渋滞誘因運転行動評価装置が車載装置の一部として形成されることが望ましい。以下、渋滞誘因運転行動評価装置が、車載装置の一部として形成された場合を例として説明する。

図５は、車載装置の構成例を示す図であり、渋滞誘因運転行動評価装置に関係する部分のみを示している。

車載装置は、演算装置２１と、先行車速度測定装置２２と、後方車速度測定装置２３と、速度センサ２４と、加速度センサ２５と、表示装置２６と、カーナビゲーション装置２７と、ＧＰＳセンサ２８と、ＬＡＮ信号経路２９と、を有する。先行車速度測定装置２２および後方車速度測定装置２３は、図４の前方用レーダ装置１２および後方用レーダ装置１３に対応するが、レーダ装置に限定されず、先行車および後方車の相対速度が測定可能であれば、どのようなものでも良い。なお、先行車速度測定装置２２および後方車速度測定装置２３は、先行車および後方車との車間距離も測定できることが望ましい。渋滞誘因運転行動評価装置は、演算装置２１、すなわちコンピュータ上でプログラムにより実現される。図５の各部は、広く知られているので、これ以上の説明は省略する。

図６は、近年普及し始めているスマートフォン等の通信端末を利用して、他車の走行情報を収集可能にしたシステム構成例を示す図である。車両１０Ｘ−１０Ｚは、通信端末３０を接続可能にした車載装置２０を搭載している。通信端末３０は、例えば、運転者（ドライバ）の携帯する通信端末である。ドライバは、車両に搭乗すると、通信端末３０を車載装置２０の接続コネクタに接続する。これに応じて、車載装置２０は、通信端末３０を走行管理センタ１００と常時通信可能な状態に設定する。通信端末３０は、車載装置２０から。自車の走行位置（ＧＰＳセンサ２８で検出した位置）、走行速度（速度センサ２４で測定した速度）および加速度（加速度センサ２４で測定した加速度）の情報を受けて、走行管理センタ１００に送信する。走行管理センタ１００は、各車の走行位置から、先行車、後方車の位置関係を検出できるので、各車両に、先行車および後方車の速度および加速度の情報を送信する。この場合には、各車両は、先行車速度測定装置２２および後方車速度測定装置２３を有する必要はない。

また、図６に示すようなシステムでは、走行管理センタ１００内に渋滞誘因運転行動評価装置を設け、各車の走行を評価するようにしてもよい。
さらに、カーナビゲーション装置２７が通信機能を有する場合や、車載装置２０自体が通信機能を有する場合には、通信端末３０無しで図６に示すようなシステムを構築することも可能である。以下に説明する実施形態では、図５のように、車載装置が先行車速度測定装置２２および後方車速度測定装置２３を有する場合を例として説明するが、図６に示すシステムの場合でも同様に適用可能である。

図７は、渋滞誘因運転行動評価装置の機能ブロック図である。上記のように、渋滞誘因運転行動評価装置は、演算装置２１、すなわちコンピュータ上でプログラムにより実現される。

渋滞誘因運転行動評価装置は、先行車相対速度取得部３１と、先行車加速度検出部３２と、自車速度取得部３３と、自車加速度取得部３４と、後方車相対速度取得部３５と、データ格納部３６と、走行位置取得部３７と、渋滞多発区間判定部３８と、を有する。渋滞誘因運転行動評価装置は、さらに、渋滞誘因行動判定部４１と、渋滞誘因度判定部４２と、を有する。なお、第１実施形態では利用しないデータであるが、先行車速度測定装置２２および後方車速度測定装置２３が、車間距離を測定可能である場合には、先行車距離取得部３９および後方車距離取得部４０を有することが望ましい。

先行車相対速度取得部３１は、先行車速度測定装置２２が測定した先行車の相対速度を定期的に読み取り、先行車加速度検出部３２に送ると共に、データ格納部３６に記憶する。先行車加速度検出部３２は、先行車の相対速度の変化から先行車の相対加速度を算出すると共に、データ格納部３６に記憶する。自車速度取得部３３は、速度センサ２４が測定した自車の速度を定期的に読み取ると共に、データ格納部３６に記憶する。自車加速度検出部３４は、加速度センサ２５が測定した自車の加速度を定期的に読み取ると共に、データ格納部３６に記憶する。もし、速度センサ２４のみを搭載し、加速度センサ２５を搭載していない場合には、速度の変化から加速度を算出することが可能である。後方車相対速度取得部３５は、後方車速度測定装置２３が測定した後方車の相対速度を定期的に読み取る。なお、図示していないが、後方車加速度検出部を設けて、後方先行車の相対速度の変化から後方車の相対加速度を算出することも可能である。先行車距離取得部３９および後方車距離取得部４０は、先行車速度測定装置２２および後方車速度測定装置２３が測定した先行車および後方車との車間距離を定期的に読み取り、データ格納部３６に記憶する。

データ格納部３６は、先行車相対速度取得部３１、先行車加速度検出部３２、自車速度取得部３３、自車加速度取得部３４および後方車相対速度取得部３５の取得したデータをデータベース形式で記憶する。データ格納部３６は、さらに、先行車距離取得部３９および後方車距離取得部４０の取得した先行車および後方車との車間距離をデータベース形式で記憶する。なお、図示していないが、データ格納部３６は、ＧＰＳセンサ２８で検出した自車の位置や、自車の走行距離なども記憶する。データ格納部３６は、これらのデータをデータベース（ＤＢ）形式で記憶し、車載ＬＡＮを介してセンサの出力を読み取る最小時間単位ごとに、古いデータを消去し、最新のデータを書き込むことにより更新する。

図８は、上記のデータを記憶する走行情報ＤＢの構造例を示す図である。走行情報ＤＢは、図示のような項目を含むが、実際にはさらに多くの項目が含まれる。
図９は、走行情報ＤＢのうちの第１実施形態で使用するデータ項目を示した図であり、１処理サイクルにおいて、データが更新される様子を示している。

データ格納部３６は、さらに、デジタル地図情報（マップ）を記憶しており、デジタル地図情報には、渋滞多発区間を示す渋滞多発地区マップが含まれている。渋滞多発区間マップは、交通の統計情報により渋滞が多発する区間をあらかじめ定めたデータであり、上記のようにデータ格納部３６に格納しておく。なお、渋滞多発地区マップとして、通信などで当該時間帯において当該区間が渋滞多発区間であるかどうかを判定する情報を取得しても良い。

走行位置取得部３７は、ＧＰＳセンサ２８の検出した現在位置を読み取り、渋滞多発区間判定部３８に送る。渋滞多発区間判定部３８は、現在位置がデータ格納部３６に格納されたマップの渋滞多発地区に入るかを判定し、入る場合には、渋滞誘因行動判定部４１を起動し、入らない場合には、渋滞誘因行動判定部４１を非動作状態にする。なお、第１実施形態では、車両が渋滞多発区間内を走行している時のみ渋滞誘因行動判定処理を行い、それ以外の区間では減速があっても処理を行わない。しかし、第１実施形態では、これに限定されず、常時渋滞誘因運転行動評価処理を行うことも可能である。

渋滞誘因行動判定部４１は、先行車の速度および加速度、自車の速度および加速度から、減速行動が、安全上必然の制動行動であるか、言い換えれば渋滞誘因行動であるか否かを判定する。渋滞誘因度判定部４２は、減速が渋滞誘因行動であると判定された時に、先行車の速度および加速度、自車の速度および加速度、および後方車の速度から、減速の渋滞誘因度を判定する。

次に、第１実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置における処理動作を説明する。
図１０から図１２は、第１実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置における処理動作を示すフローチャートである。

ステップＳ１１で、走行位置取得部３７が、ＧＰＳセンサ２８等の自車現在位置を示す情報とデジタル地図情報を照合し、自車が現在走行している道路区間を特定する。
ステップＳ１２では、渋滞多発区間判定部３８が、走行している道路区間が渋滞多発区間であるかを判定し、走行位置が渋滞多発区間でなかった場合、ステップＳ１１に戻り、渋滞多発区間であった場合、ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３では、自車速度取得部３３が、車載ＬＡＮを介して、速度センサ２４の検出した自車速度の変化または加速度センサ２５の検出した自車加速度から自車減速度情報を取得する。

ステップＳ１４では、渋滞誘因行動判定部４１が、減速度が閾値以上であるかどうかを判定し、閾値より小さければステップＳ１１に戻り、閾値以上であればステップＳ１５に進む。ここで減速度とは負の加速度として定義する。すなわち減速度が正であれば、速度は減少する。なお、速度センサ２４の検出した自車速度および加速度センサ２５の検出した自車加速度が、常時定期的にデータ格納部３６に格納される場合には、渋滞誘因行動判定部４１は、データ格納部３６からデータを読み取ればよい。以下、データの読み取りの場合には、すべてこのようなデータアクセス方法が可能である。

ステップＳ１５では、後方車速度測定装置２３が後方車を検出しているか、言い換えれば「後方車無し」を示しているかの情報を取得する。例えば、後方車速度測定装置２３は、測定可能な範囲が制限されており、その範囲内に後方車が存在しない場合には、「後方車無し」を示す信号を出力する。また、後方車速度測定装置２３の測定可能範囲が長い場合には、後方車距離取得部４０が取得した後方車との車間距離が所定距離（例えば、１００ｍ）以内でない場合には、「後方車無し」を示す信号が出力されるようにしてもよい。

ステップＳ１６では、渋滞誘因行動判定部４１が、後方車が存在するか判定し、存在しない場合には減速が渋滞を引き起こさないのでステップＳ１１に戻り、後方車が存在する場合には、ステップＳ１７に進む。

ステップＳ１７では、後方車相対速度取得部３５が、後方車の相対速度を取得し、データ格納部３６の走行情報ＤＢに格納する。

ステップＳ１８では、走行情報ＤＢから１サイクル前の後方車の相対速度を読み出す。
ステップＳ１９では、今回と１サイクル前の後方車の相対速度の差から、後方車相対加速度を算出し、走行情報ＤＢに格納する。

ステップＳ２０では、自車速度取得部３３および自車加速度取得部３４が、自車の絶対速度および絶対加速度を取得し、データ格納部３６の走行情報ＤＢに格納する。

ステップＳ２１では、ステップＳ１７およびＳ１９で取得した後方車の相対速度および相対加速度と自車の絶対速度および絶対加速度から、後方車の絶対速度および絶対加速度を算出する。

ステップＳ２２では、ステップＳ１５と同様に、先行車の存在を検出する。

ステップＳ２３では、渋滞誘因行動判定部４１が、先行車が存在するか判定し、存在しない場合にはステップＳ２３に進み、選考車が存在する場合には、ステップＳ２４に進む。

ステップＳ２４では、あらかじめ決められている、先行車がいない場合の自車最小限減速度を設定し、後述するステップＳ３１に進む。先行車がいない場合の自車最小限減速度は、例えば、車両性能および道路形態などからあらかじめ決められており、その時点の状況、例えば降雨状態などに応じて変更されるようにすることが望ましい。

ステップＳ２５では、先行車相対速度取得部３１が、先行車の相対速度を取得し、データ格納部３６の走行情報ＤＢに格納する。

ステップＳ２６では、先行車加速度検出部３２が、走行情報ＤＢから１サイクル前の先行車の相対速度を読み出す。
ステップＳ２７では、先行車加速度検出部３２が、今回と１サイクル前の先行車の相対速度の差から、先行車相対加速度を算出し、走行情報ＤＢに格納する。

ステップＳ２８では、自車速度取得部３３および自車加速度取得部３４が、自車の絶対速度および絶対加速度を取得し、データ格納部３６の走行情報ＤＢに格納する。なお、ステップＳ２０からの経過時間が小さい場合には、このステップＳ２８は省略可能である。

ステップＳ２９では、ステップＳ２１と同様に、先行車の絶対速度および絶対加速度を算出する。

ステップＳ３０では、自車最小限減速度算出する。以下、先行車絶対速度をＶｆａ、先行車絶対加速度をａ２、自車絶対速度をＶｏａ、自車絶対加速度をａｏａとし、自車最小限減速度ａｏｍｉｎを求める算出方法を詳細に説明する。なお、減速なので、自車絶対加速度ａｏａは、自車減速度ａｏａと称する。

自車最小限減速度ａｏｍｉｎは、これ以上減速度が少ないと衝突する危険性がある減速度として定義する。定義の仕方は幾通りか考えられるが、第１実施形態では以下のように定義する。

（１）先行車絶対速度Ｖｆａより自車絶対速度Ｖｏａが小さい場合、その速度関係が維持されるなら衝突危険性はないので、自車最小限減速度ａｏｍｉｎ＝０とする。
（２）先行車絶対速度Ｖｆａより自車絶対速度Ｖｏａが大きい場合、自車最小限減速度ａｏｍｉｎで減速した場合、時刻ｔにおいて自車と先行車の速度が一致するものとして自車最小限減速度ａｏｍｉｎを定義する。ここで時刻ｔの取り方は幾通りか考えられるが、第１実施形態では、先行車減速度が維持された場合に、先行車の速度が０となる時刻t_stopを採用する。

この場合、ａｏｍｉｎ＝Ｖｏａ／Ｖｆａ＊ａ２となる。
もちろんａｏｍｉｎの定義方法はこの方式に限られるものではない。

ステップＳ３１では、自車減速度ａｏａと自車最小限減速度ａｏｍｉｎとを比較し、自車最小限減速度に対し自車減速度ａｏａがどの程度超過しているかにより、検出された減速が渋滞誘因行動であるかどうかを判定する。
ここにおいて所定の閾値を設定し、自車最小限減速度ａｏｍｉｎに対する自車減速度ａｏａの超過量がこの閾値を超えている場合、自車減速行動は過剰な減速速度であり渋滞誘因行動として評価する対象であると判断する。

一方、閾値より小さい場合は、自車減速行動は先行車との危険回避のために過剰でない減速行動をとっていることから、自車減速行動を渋滞誘因行動として評価する対象とはしない。

自車減速が渋滞誘因行動の評価対象と判定された場合、またはステップＳ２３で先行車が存在しないが自車減速が検出された場合、自車減速の後方車への影響を評価するため、ステップＳ３２に進む。

ステップＳ３２では、自車最小限減速度ａｏｍｉｎと同様の方法で、自車絶対速度Ｖｆａ、自車絶対加速度ａｏａ、後方車絶対速度Ｖｒｒから、後方車最小限減速度ａｒｍｉｎを算出する。
この場合、ａｒｍｉｎ＝Ｖｆａ／Ｖｒｒ＊ａｏａとなる。

ステップＳ３３では、後方車最小限減速度ａｒｍｉｎの閾値を設定する。閾値は任意に設定される。

ステップＳ３４では、後方車最小限減速度ａｒｍｉｎが設定した閾値を超えているか判定し、超えていない場合は、ステップＳ３５に進み、渋滞誘因運転でないと判定し、超えている場合は、ステップＳ３６に進み、渋滞誘因運転であると判定する。渋滞誘因運転である場合には、判定結果をデータ格納部３６の走行情報ＤＢに格納する。

図１３は、第１実施形態において、２つの異なる条件Ｐおよび条件Ｑで、自車最小限減速度ａｏｍｉｎを求め、渋滞誘因行動として評価する対象であるか否かを判断する場合の演算例を示す図である。図１３の（Ａ）が先行車と自車と関係を図示し、図１３の（Ｂ）および（Ｃ）は、条件Ｐおよび条件Ｑでの演算例を示す表である。

図１３の（Ａ）に示すように、渋滞多発区間である上り坂の道路上を先行車１０ａが速度Ｖａで走行し、車間距離Ｄで、自車１０ｂが速度Ｖｂで走行しており、先行車がａ２で減速した場合を想定する。条件Ｐは、Ｖａ＝７０ｋｍ／ｈ（１９．４ｍ／ｓ）で、Ｖｂ＝８０ｋｍ／ｈ（２２．２ｍ／ｓ）で、ａ２＝０．０５Ｇ（０．４９ｍ／ｓ^２）である。条件Ｑは、Ｖａ＝７０ｋｍ／ｈ（１９．４ｍ／ｓ）で、Ｖｂ＝１００ｋｍ／ｈ（２７．８ｍ／ｓ）で、ａ２＝０．０５Ｇ（０．４９ｍ／ｓ^２）ある。先行車の減速に対して、自車が０．１Ｇ（０．９８ｍ／ｓ^２）で減速行動を取ったとする。

図１３の（Ｂ）は、条件Ｐの場合で、自車最小限減速度ａｏｍｉｎ＝Ｖｂ／Ｖａ＊ａ２＝２２．２／１９．４＊０．４９＝０．５６ｍ／ｓ^２となり、これは０．０５７Ｇである。これに対して、自車は０．１Ｇ（０．９８ｍ／ｓ^２）で減速行動を取ったので、その差分０．０４３Ｇ（０．４２ｍ／ｓ^２）分は過剰な減速ということになる。

図１３の（Ｃ）は、条件Ｑの場合で、自車最小限減速度ａｏｍｉｎ＝Ｖｂ／Ｖａ＊ａ２＝２７．８／１９．４＊０．４９＝０．７０ｍ／ｓ^２となり、これは０．０７１Ｇである。これに対して、自車は０．１Ｇ（０．９８ｍ／ｓ^２）で減速行動を取ったので、その差分０．０２９Ｇ（０．４２ｍ／ｓ^２）分は過剰な減速ということになる。２つを比較すると、条件Ｐの方が条件Ｑより、自車減速度ａｏａの超過量が大きいことが分かる。

図１４は、第１実施形態において、２つの異なる条件Ｒおよび条件Ｓで、自車の減速が後方車にどの程度の渋滞誘因になっているかを評価する場合の演算例を示す図である。図１４の（Ａ）が自車車と後方車と関係を図示し、図１４の（Ｂ）および（Ｃ）は、条件Ｒおよび条件Ｓでの演算例を示す表である。

図１４の（Ａ）に示すように、渋滞多発区間である上り坂の道路上を自車１０ｂが速度Ｖｂで走行し、車間距離Ｄで、後方車１０ｃが速度Ｖｃで走行しており、自車がａｏａで減速した場合を想定する。条件Ｒは、Ｖｂ＝７０ｋｍ／ｈ（１９．４ｍ／ｓ）で、Ｖｃ＝８０ｋｍ／ｈ（２２．２ｍ／ｓ）で、ａｏａ＝０．０５Ｇ（０．４９ｍ／ｓ^２）である。条件Ｓは、Ｖｂ＝５０ｋｍ／ｈ（１３．９ｍ／ｓ）で、Ｖｃ＝１００ｋｍ／ｈ（２７．８ｍ／ｓ）で、ａｏａ＝０．０５Ｇ（０．４９ｍ／ｓ^２）ある。

図１４の（Ｂ）は、条件Ｒの場合で、後方車最小限減速度（後方車衝突回避減速度）ａｒｍｉｎ＝Ｖｃ／Ｖｂ＊ａｏａ＝２２．２／１９．４＊０．４９＝０．５６ｍ／ｓ^２となり、これは０．０５７Ｇである。

図１４の（Ｃ）は、条件Ｓの場合で、後方車最小限減速度ａｒｍｉｎ＝Ｖｃ／Ｖｂ＊ａｏａ＝２７．８／１９．４＊０．４９＝０．７０ｍ／ｓ^２となり、これは０．０７１Ｇである。

条件ＲとＳを比べると、自車はともに同じ減速度０．０５Ｇで減速しているが、条件Ｓの方が後方車により大きな減速を強いる運転行動となっていることから、条件Ｓをより渋滞を誘因する減速行動として評価する。

次に、第２実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置について説明する。第２実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置は、第１実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置と類似の構成を有し、自車減速行動を渋滞誘因行動として評価する処理および自車減速の渋滞誘因度を評価する処理が異なる。

図１５から図１７は、第２実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置における処理動作を示すフローチャートである。
第２実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置は、第１実施形態のステップＳ１１からＳ２９までを同様に行うが、ステップＳ１７およびステップＳ２５で、後方車および先行車の相対速度と共に、後方車間距離Ｄ２および先行車間距離Ｄ１を取得する。車間距離は、レーダ装置を利用して求められるが、カメラ画像を用いた画像解析で算出する等、各種の方法が知られており、どのような方法を使用してもよい。

ステップＳ２９の後、ステップＳ４１では、先行車絶対速度Ｖｆａ、自車絶対速度Ｖｏａ、先行車間距離Ｄ１から自車衝突回避減速度を求め、それを自車最小限減速度ａｏｍｉｎに設定する。自車衝突回避減速度は、前述のように、先行車の現在の減速度が維持された場合、これとの衝突を避けるための最小限の減速度として定義される。上記最小限の減速度を求める方法は幾通りか考えられるが、第２実施形態においては、図２に示した方法を用いる。運転手は所定の反応時間Ｔｒは、それぞれのドライバの日々の運転行動から求めた値を用いてもよく、統計的な平均値を用いても良い。第２実施形態では、平均値である０．７秒を用いた。

ステップＳ４２では、先行車絶対速度Ｖｆａ、自車の絶対速度Ｖｏａ、先行車間距離Ｄ１から、自車潜在的衝突回避減速度を算出し、それを自車最大限減速度ａｏｍａｘに設定する。自車最大限減速度ａｏｍａｘを求める方法は幾通りか考えられるが、第２実施形態においては、最大の減速度は、潜在的衝突を避けるために必要な減速度として定義し、下記手順を用いて求める。

（１）先行車の潜在的減速ａｆｐ （＝急ブレーキ) をすると仮定する。この際の減速度ａｆｐは車種ごとに設定してもよく、平均的急ブレーキ量を用いても良い。第２実施形態では平均値として発表されている０．６Ｇを用いる。

（２）自車が反応時間Ｔｒの後、潜在的衝突を回避するために減速を開始するとする。図２で説明した方法と同様に、先行車との潜在的衝突を回避するために必要な最小限の減速度ａｏｐを求める。これを自車が行う最大限の減速度ａｏｍａｘと設定する。

ステップＳ４３では、自車最小限減速度ａｏｍｉｎと自車最大限減速度ａｏｍａｘと自車減速度ａｏを用い、自車減速の不必要度を算出する。減速の不必要度は、次の式で求める。
減速不必要度=（ａｏ−ａｏｍｉｎ）／（ａｏ−ａｏｍａｘ）

ステップＳ５１では、減速不必要度があらかじめ設定されている閾値より大きいか否か判定され、小さい場合はステップＳ５２に進み、大きい場合はステップＳ５４に進む。

ステップＳ５２では、自車減速行動は先行車との危険回避のために過剰でない減速行動をとっていることから、自車減速行動を渋滞誘因行動として評価する対象とはしない。
ステップＳ５３では、ステップＳ１１に戻る。

ステップＳ５４は、減速不必要度があらかじめ設定されている閾値より大きく、または先行車が存在しないが自車減速が検出された場合に、自車減速が渋滞誘因行動評価対象と判定し、自車減速の後方車への影響を評価するためにステップＳ６１に進む。

ステップＳ６１では、第１実施形態のＳ３２および第２実施形態のＳ４１と同様に、後方車最小限速度ａｒｍｉｎを算出する。

ステップＳ６３では、後方車最小限速度ａｒｍｉｎの値を、渋滞誘因度として自車減速行動を評価する。具体的には、後方車最小限速度ａｒｍｉｎが、あらかじめ設定された閾値を超えているか判定し、超えていなければ、ステップＳ６４に進み、超えていれば、ステップＳ６５に進む。

ステップＳ６４では、自車の減速行動が、渋滞誘因運転でないと判定する。
ステップＳ６５では、自車の減速行動が、渋滞誘因運転であり、そのデータをデータ格納部３６の走行情報に記憶する。

図１８は、第２実施形態において、２つの異なる条件Ｔおよび条件Ｕで、自車最小限減速度ａｏｍｉｎおよび自車最大限減速度ａｏｍａｘを求め、渋滞誘因行動として評価する対象であるか否かを判断する場合の演算例を示す図である。図１８の（Ａ）が先行車と自車と関係を図示し、図１８の（Ｂ）および（Ｃ）は、条件Ｔおよび条件Ｕでの演算例を示す表である。

図１８の（Ａ）に示すように、渋滞多発区間である上り坂の道路上を先行車１０ａが速度Ｖａで走行し、車間距離Ｄ１で、自車１０ｂが速度Ｖｂで走行しており、先行車がａ２で減速した場合を想定する。条件Ｔは、Ｖａ＝７０ｋｍ／ｈ（１９．４ｍ／ｓ）で、Ｖｂ＝７０ｋｍ／ｈ（１９．４ｍ／ｓ）で、ａ２＝０．０５Ｇ（０．４９ｍ／ｓ^２）で、Ｄ１＝６０ｍである。条件Ｕは、Ｖａ＝５２ｋｍ／ｈ（１４．４ｍ／ｓ）で、Ｖｂ＝７０ｋｍ／ｈ（１９．４ｍ／ｓ）で、ａ２＝０．０５Ｇ（０．４９ｍ／ｓ^２）で、Ｄ１＝３６ｍである。先行車の減速に対して、自車が０．１Ｇ（０．９８ｍ／ｓ^２）で減速行動を取ったとする。

図１８の（Ｂ）は、条件Ｔの場合である。まず、先行車がＶａ＝１９．４ｍ／ｓから０．０５Ｇで減速して停止するまでの時間t_stop＝３９．７秒である。先行車が停止するまでに走行する距離Ｌ１＝１９．４＊３９．７−０．５＊１９．４＊３９．７^２＝３８５．８ｍである。自車が先行車停止位置まで走行する距離＝Ｌ１＋車間距離＝４４５．８ｍである。自車最小限減速度ａｏｍｉｎは、自車が先行車の減速から反応時間０．７秒後に減速を開始し、先行車にギリギリ衝突せずに済む減速度である。自車が減速を開始するまでに走行する距離＝１９．４４＊０．７＝１３．６ｍである。

したがって、減速する距離＝４４５．８−１３．６＝４３２．２ｍである。したがって、減速度＝１９．４^２／４３２．２／２＝０．４３ｍ／ｓ^２＝０．０４４Ｇである。

自車最大限減速度ａｏｍａｘは、上記の自車最小限減速度ａｏｍｉｎの演算で、先行車の減速度ａ２＝０．０５Ｇを最大限減速度＝０．６Ｇで変更して算出する。t_stop＝３．３秒であり、Ｌ１＝１９．４＊３．３−０．５＊（０．６＊９．８）＊３．３^２＝４７．０ｍであり、Ｌ１＋車間距離＝４７＋６０＝１０７ｍである。最後に、自車最小限減速度ａｏｍａｘ＝１９．４^２／（１０７−１９．４４＊０．７）／２＝２．０ｍ／ｓ^２＝０．２１Ｇである。したがって、減速不必要度＝（０．１−０．０４４）／（０．２１−０．０４４）＝０．３４である。

図１８の（Ｃ）は、条件Ｕの場合である。条件Ｔの場合と同様に演算して、t_stop＝２９．５秒、Ｌ１＝２１２．９ｍ、Ｌ１＋車間距離＝２４８．９ｍ、自車最小限減速度ａｏｍｉｎ＝０．７５ｍ／ｓ^２＝０．０７６Ｇである。

同様に、t_stop＝２．５秒であり、Ｌ１＝１８．２ｍであり、Ｌ１＋車間距離＝５４．２ｍであり、自車最小限減速度ａｏｍａｘ＝４．７ｍ／ｓ^２＝０．４８Ｇである。したがって、減速不必要度＝（０．１−０．０７６）／（０．４８−０．０７６）＝０．０５９である。

図１９は、第２実施形態において、２つの異なる条件Ｖおよび条件Ｗで、自車の減速が後方車にどの程度の渋滞誘因になっているかを評価する場合の演算例を示す図である。図１９の（Ａ）が自車車１０ｂと後方車１０ｃと関係を図示し、図１９の（Ｂ）および（Ｃ）は、条件Ｖおよび条件Ｗでの演算例を示す表である。

図１９の（Ａ）に示すように、渋滞多発区間である上り坂の道路上を自車１０ｂが速度Ｖｂで走行し、車間距離Ｄで、後方車１０ｃが速度Ｖｃで走行しており、自車がａｏａで減速した場合を想定する。条件Ｖは、Ｖｂ＝７５ｋｍ／ｈ（２０．８ｍ／ｓ）で、Ｖｃ＝８０ｋｍ／ｈ（２２．２ｍ／ｓ）で、ａｏａ＝０．０５Ｇ（０．４９ｍ／ｓ^２）で、車間距離＝５０ｍで、ある。条件Ｗは、Ｖｂ＝５０ｋｍ／ｈ（１３．９ｍ／ｓ）で、Ｖｃ＝８０ｋｍ／ｈ（２２．２ｍ／ｓ）で、ａｏａ＝０．０５Ｇ（０．４９ｍ／ｓ^２）ある。

図１９の（Ｂ）は、条件Ｖの場合で、後方車最小限減速度（後方車衝突回避減速度）ａｒｍｉｎは、図１８で説明したのと同様の方法で算出する。まず、t_stop＝４２．５秒、Ｌ１＝４４２．９ｍ、Ｌ１＋車間距離＝４９２．９ｍである。後方車最小限減速度ａｒｍｉｎ＝２０．８^２／（４３２．９−２０．８３＊０．７）／２＝０．５２ｍ／ｓ^２＝０．０５１Ｇである。

図１９の（Ｃ）は、条件Ｗの場合で、t_stop＝２８．３秒、Ｌ１＝１９６．８ｍ、Ｌ１＋車間距離＝２２６．８ｍである。後方車最小限減速度ａｒｍｉｎ＝１３．９^２／（２２６．８−１３．８８＊０．７）／２＝１．１７ｍ／ｓ^２＝０．１２Ｇである。

条件ＶとＷを比べると、自車はともに同じ減速度０．０５Ｇで減速しているが、条件Ｗの方が後方車により大きな減速を強いる運転行動となっていることから、条件Ｗをより渋滞を誘因する減速行動として評価する。

次に、第３実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置について説明する。第３実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置は、第２実施形態の渋滞誘因運転行動評価装置と類似の構成を有し、自車減速の渋滞誘因度を評価する処理が異なる。具体的には、減速の初期段階の後方車最小限減速度を基準として、その変化を評価して、減速が継続的に行われ、後方車への影響の増大を評価する。

図２０は、第３実施形態で、２つの異なる条件Ｘおよび条件Ｙで、自車の減速が後方車にどの程度の渋滞誘因になっているかを評価する場合の演算例を示す図である。図１９の（Ａ）が自車車１０ｂと後方車１０ｃと関係を図示し、図１９の（Ｂ）および（Ｃ）が、条件Ｘおよび条件Ｙでの演算例を示す表であり、（Ｄ）が後方車最小限減速度の変化を示す。

図２０の（Ａ）に示すように、渋滞多発区間である上り坂の道路上を自車１０ｂが速度Ｖｂで走行し、車間距離Ｄで、後方車１０ｃが速度Ｖｃで走行しており、自車がａｏａで減速した場合を想定する。条件Ｖは、減速の初期段階であり、時間ｔ＝０、Ｖｂ＝７５ｋｍ／ｈ（２０．８ｍ／ｓ）で、Ｖｃ＝８０ｋｍ／ｈ（２２．２ｍ／ｓ）で、ａｏａ＝０．０５Ｇ（０．４９ｍ／ｓ^２）で、車間距離＝５０ｍで、ある。条件Ｙは、８秒後のｔ＝８、Ｖｂ＝６０．９ｋｍ／ｈ（１６．９ｍ／ｓ）で、Ｖｃ＝８０ｋｍ／ｈ（２２．２ｍ／ｓ）で、ａｏａ＝０．０５Ｇ（０．４９ｍ／ｓ^２）で、車間距離＝２３．２ｍで、ある。

図２０の（Ｂ）は、条件Ｘの場合で、後方車最小限減速度（後方車衝突回避減速度）ａｒｍｉｎ＝０．０５２Ｇとなる。図２０の（Ｃ）は、条件Ｙの場合で、ａｒｍｉｎ＝０．０８４Ｇとなる。

これは、先行車が自車の減速に気づかず(無意識の減速継続)、５秒経過した結果が図１９の（Ｃ）の表である。この時点でａｒｍｉｎ＝０．０８４Ｇであり、後方車への渋滞誘因度が５秒間の間に０．０３２Ｇ増加している。この増加量により、ドライバが渋滞誘因行動を継続していると判定する。

自車減速に気づき、ドライバが渋滞誘因行動を是正する運転行動をすればこの変化量は負の値となる。本評価により、ドライバの渋滞回避運転行動を検出することも可能である。

以上説明したように、第１から第３実施形態では、同じ車間距離であっても、危険回避のための減速と、必要以上で渋滞誘因の可能性が高い減速との判定が可能となる。また、同じ減速であっても、後方車に対する影響を定量的に評価し、渋滞誘因の差異が判別可能となる。さらに、渋滞誘因度の大小により、フィードバック方法を変えることが可能となり、より適切な運転支援が可能となる。

また、渋滞誘因度に関するデータを長期にわたり収集し、渋滞誘因度の大小により、ドライバに対するインセンティブ(高速道路運賃など)を変えることが可能になる。

以上、実施形態を説明したが、ここに記載したすべての例や条件は、発明および技術に適用する発明の概念の理解を助ける目的で記載されたものである。特に記載された例や条件は発明の範囲を制限することを意図するものではなく、明細書のそのような例の構成は発明の利点および欠点を示すものではない。発明の実施形態を詳細に記載したが、各種の変更、置き換え、変形が発明の精神および範囲を逸脱することなく行えることが理解されるべきである。

１０ａ 先行車
１０ｂ 自車
１０ｃ 後方車
２１ 演算装置
２２ 先行車速度測定装置
２３ 後方車速度測定装置
２４ 速度センサ
２５ 加速度センサ

Claims (5)

1. 減速行動の渋滞への誘因度を評価するコンピュータが、
   自車に搭載したセンサが、自車が減速を行ったことを検出すると、自車に搭載したセンサまたは自車に搭載したセンサおよび通信端末を介して得た他車情報により、前記自車の減速検出時に、先行車および後方車が存在するか否かを判断し、
   先行車および後方車の存在した場合、自車に搭載したセンサまたは自車に搭載したセンサおよび通信端末を介して得た他車情報により、少なくとも先行車、自車、後続車の速度および加速度を含む走行情報を取得し、
   取得した前記走行情報に基づき、前記先行車との衝突を回避可能な自車の最小の減速度を示す自車最小限減速度を算出し、
   算出した前記自車最小限減速度と、センサにより取得した自車の減速度との比較結果に基づき、自車の減速が渋滞を誘因するか否かを判定し、
   自車の減速が渋滞を誘因する場合、取得した前記走行情報に基づき、前記自車との衝突を回避可能な後方車の最小の減速度を示す後方車最小限減速度を算出し、
   算出した前記後方車最小限減速度に基づき前記自車の運転についての評価結果を出力する、
   ことを特徴とする渋滞誘因運転行動評価方法。
2. コンピュータが、自車に搭載したセンサまたは自車に搭載したセンサおよび通信端末を介して得た他車情報により、先行車および後続車との車間距離を取得し、
   車間距離が所定距離以上の先行車または後方車は、先行車または後方車としない、ことを特徴とする請求項１記載の渋滞誘因運転行動評価方法。
3. コンピュータが、前記自車最小限減速度を、先行車と自車の先行車速度比が１より大きければゼロとし、１より大きければ前記先行速度比に先行車の加速度を乗じた値とすることを特徴とする請求項１記載の渋滞誘因運転行動評価方法。
4. コンピュータが、
   存在が確認された先行車との車間距離、および先行車と自車とに係る前記走行情報から、前記先行車が急ブレーキを掛けた場合に前記先行車との衝突を回避可能な自車の減速度を示す自車衝突回避減速度を算出し、前記自車衝突回避減速度を自車最大限減速度に設定し、
   自車の減速が渋滞を誘因するか否かを判定する際に、前記自車減速度、前記自車最小限減速度および前記自車最大限減速度から減速不必要度を算出して、前記減速不必要度の値で判定することを特徴とする請求項２記載の渋滞誘因運転行動評価方法。
5. コンピュータが、
   評価結果を出力する際に、前記後方車最小限減速度の時間変化量を用いることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の渋滞誘因運転行動評価方法。

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