JP6012643B2 - 車両用運転支援装置、サーバ、車両運転支援システム、および、車両用運転支援プログラム - Google Patents

Description

この発明は、運転支援のために、運転者の運転特性を判定する技術に関するものである。

車両用運転支援に関する従来技術として、車載センサ、車載ネットワークに代表される車載機器から得られる車両制御情報の履歴情報（以下、走行ログと呼ぶ）を用いて、ドライバの運転特性（以下、ドライバ特性と呼ぶ）を自動的に判定する技術が存在する。走行ログは緯度経度、車速、ブレーキ・アクセル踏みしろ、操舵角等に代表される履歴情報であり、ドライバ特性とはドライバの運転の荒さ、うまさ、不安定度等に代表される運転の特徴を表すものである。算出したドライバ特性は警報、注意喚起、車両制御等の安心、安全機能や運転行動の採点等のエンターテイメント機能に活用される。

例えば、特許文献１に記載の車両用運転支援装置では、走行ログの時間的範囲を限定し、異なる時間的範囲の走行状態分布を比較し、運転の診断を行うことで運転の不安定度を算出することが開示されている。
また、例えば、特許文献２に記載の車両用運転支援装置では、走行ログの時間的範囲を限定し、異なる時間的範囲の走行状態分布を比較する際に、ドライバ特性を把握できるための学習を完了していない場合には、これまでに取得した過去データを用いてドライバ特性を算出し、その結果を用いて運転不安定情報を運転者に提示することが開示されている。

特開２０１２−７９３２５号公報 特開２０１２−２２６６０２号公報

しかしながら、特許文献１のような車両用運転支援装置では、走行ログの時間的範囲を限定することによりノイズを低減する効果を有する一方で、蓄積データ量が少ない際にドライバ特性の算出が難しくなる。
そこで、特許文献２の車両用運転支援装置では、学習が未完の場合に異なる算出方法を用いることで、蓄積した走行ログが少ない場合でも運転不安定情報を推定することを可能としている。さらに、使用する走行ログの運転場面を限定することで、ドライバ特性の算出精度を向上させる機能も有している。

しかしながら、蓄積する走行ログは走行中に更新されるため、走行中の道路における車線数等の道路種別や渋滞等の周辺状況の違いにより、蓄積される走行ログの特徴は変動する。さらに、ドライバ特性の違いが走行ログに反映されやすい走行状況と反映されにくい走行状況が存在する。
特許文献１，２に開示されているような従来技術では、これらを考慮して、使用する走行ログの範囲を動的に変更する機能を保持しないため、蓄積した走行ログの特徴に合わせた走行ログの範囲を適切に決定できないという課題があった。

この発明の車両用運転支援装置、サーバ、車両運転支援システム、および、車両用運転支援プログラムは、上記課題を解決するためになされたものであり、ドライバ特性算出に使用する走行ログのデータ範囲を、蓄積した走行ログの特徴に応じて動的に変化させることで、より精度良くドライバ特性を算出することを目的としている。

この発明に係る車両用運転支援装置は、車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部と、車両情報分類部によって要素分類情報が付与された車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部に蓄積するデータ蓄積部と、要素毎に階層レベルが設定され、階層レベル毎に分類され、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加された階層情報テーブルと、走行ログを読み込み、階層情報テーブルを参照して、要素分類情報から走行ログが含まれる階層情報テーブルの分類を特定し、階層レベル毎に、分類各々における走行ログの蓄積データ量を計算して、蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値と、信頼度とに基づき算出したドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類をドライバ特性算出に使用する走行ログの範囲とする使用データ範囲決定部と、使用データ範囲決定部が決定した範囲の走行ログを、走行ログ記憶部から抽出する範囲限定データ抽出部と、範囲限定データ抽出部が抽出した走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部と、特徴値算出部が算出した特徴量に基づき、ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部とを備えたものである。

この発明によれば、蓄積した走行ログの特徴に応じて、より効果の高い走行ログの分類手法を選択可能となるため、算出するドライバ特性の精度が向上する。

この発明の実施の形態１に係る車両用運転支援装置を備えた車両用運転支援システムを説明する図である。 この発明の実施の形態１に係る車両用運転支援装置の構成図である。 この発明の実施の形態１に係る車両用運転支援装置の動作のフローチャートである。 分類表の一例を示す図である。 走行ログ記憶部に蓄積される走行ログの形式の一例を示す図である。 実施の形態１の使用データ範囲決定部が、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するフローチャートである。 階層情報テーブルの一例を示す図である。 階層情報テーブルの一例を示す図である。 この発明の実施の形態２に係る車両用運転支援装置の構成図である。 信頼度付き階層情報テーブルの一例を示す図である。 この発明の実施の形態２の使用データ範囲決定部が、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するフローチャートである。 この発明の実施の形態３に係る車両用運転支援装置の構成図である。 この発明の実施の形態３に係る車両用運転支援装置の動作を説明するフローチャートである。 この発明の実施の形態３の信頼度算出部の動作を説明するフローチャートである。 この発明の実施の形態４に係る車両用運転支援装置の構成図である。 この発明の実施の形態４に係る車両用運転支援装置の動作を説明するフローチャートである。 実施の形態４のテーブル更新部が変更を行う階層情報テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態５に係る車両用運転支援装置の構成図である。 この発明の実施の形態５に係る車両用運転支援装置の動作を説明するフローチャートである。 この発明の実施の形態５において、クラスタリング部によりクラスタリングされた階層情報テーブルの一例を説明する図である。 この発明の実施の形態６に係る車両用運転支援装置を備えた車両用運転支援システムを説明する図である。

以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る車両用運転支援装置を備えた車両用運転支援システムを説明する図である。
図１に示すように、車両用運転支援システムは、カーナビゲーションに代表される車載システムと、アプリケーション実行部１４を有するアプリケーションを備える外部装置とから構成される。車載システムは、車載センサ１１と、車載ネットワーク１２と、車両用運転支援装置１００と、アプリケーション実行部１３とを備える。

車両用運転支援装置１００は、ＧＰＳ、ジャイロセンサ、カメラ等に代表される車両に設置された車載センサ１１や、ＣＡＮに代表される車載ネットワーク１２からＵＳＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＲＳ２３２に代表される通信方式を用いて、車両情報を受信する。さらに、車両用運転支援装置１００は、車載システム上に存在するアプリケーションやスマートフォン、サーバ等の外部装置に存在するアプリケーションのアプリケーション実行部１３，１４に対し、算出結果であるドライバ特性を出力する。アプリケーションは１つに限定するものではなく、複数存在してもよい。なお、このシステムは車両内のシステムであれば、カーナビゲーション上に存在しても、独立したＥＣＵ（Electronic Control Unit）上に存在しても構わない。

図２は、この発明の実施の形態１に係る車両用運転支援装置１００の構成図である。
車両用運転支援装置１００は、図２に示すように、道路情報検出部１０１と、運転操作検出部１０２と、走行状態検出部１０３と、車両情報分類部１０４と、データ蓄積部１０５と、走行ログ記憶部１０６と、階層情報テーブル１０７と、使用データ範囲決定部１０８と、範囲限定データ抽出部１０９と、特徴値算出部１１０と、ドライバ特性算出部１１１と、ドライバ特性送信部１１２とを備える。

道路情報検出部１０１と、運転操作検出部１０２と、走行状態検出部１０３とは、車載センサ１１や車載ネットワーク１２から車両情報を受信する。この車両情報は、リアルタイムに受信しても良いし、一時的なストレージに保存した後、まとめて受信しても良い。
なお、車両情報は、緯度経度、車速、ブレーキ・アクセル踏みしろ、操舵角、カメラ映像等が該当する。また、車載ネットワーク１２を介して、カーナビゲーションシステムが保持するＶＩＣＳ（登録商標）、ＤＳＲＣ等の情報を道路情報検出部１０１、運転操作検出部１０２、走行状態検出部１０３が受信することも可能である。

道路情報検出部１０１は、受信した車両情報を用いて、車線数、道路の広さ、高速道、一般道等の道路種別等に代表される道路情報を検出する。
運転操作検出部１０２は、受信した車両情報を用いて、速度、加減速等に代表される運転操作情報を検出する。
走行状態検出部１０３は、受信した車両情報を用いて、天候、時間帯、渋滞等に代表される走行状態情報を検出する。

車両情報分類部１０４は、車両情報を、事前に設定した分類表（詳細は後述する）の各要素で分類し、分類結果を要素分類情報として車両情報に付加する。なお、ここでは、要素分類情報をタグとして車両情報に付加するものとする。

データ蓄積部１０５は、車両情報分類部１０４によってタグが付加された車両情報を走行ログとして走行ログ記憶部１０６に格納する。
使用データ範囲決定部１０８は、走行ログ記憶部１０６に蓄積している走行ログを読み込み、階層情報テーブル１０７を参照して、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する。

範囲限定データ抽出部１０９は、使用データ範囲決定部１０８で決定された分類の範囲における走行ログデータを抽出する。
特徴値算出部１１０は、範囲限定データ抽出部１０９が抽出した走行ログから加速度の平均、標準偏差等の特徴量を算出する。この算出対象の特徴量は、加減速時の加速度、カーブ時の遠心力、定速走行時の車速、アクセルペダルの踏みしろ、ブレーキペダルの踏みしろ等、算出対象のドライバ特性によって様々な種類を取り得る。
ドライバ特性算出部１１１は、特徴値算出部１１０によって算出された特徴量を基に、運転の荒さ等のドライバ特性を算出する。なお、ドライバ特性は、運転の荒さのほか、運転のうまさ、運転の不安定さ、運転の丁寧さ、ドライバの急ぎ状態、疲労度、眠気などとすればよい。
ドライバ特性送信部は、ドライバ特性算出部１１１が算出したドライバ特性に基づき運転支援情報をアプリケーション実行部１３，１４に送信する。

動作について説明する。
図３は、この発明の実施の形態１に係る車両用運転支援装置１００の動作のフローチャートである。
道路情報検出部１０１は、車載センサ１１や車載ネットワーク１２から受信した車両情報を用いて、車線数、道路の広さ、高速道、一般道等の道路種別等に代表される道路情報を検出し、検出結果を車両情報分類部１０４に出力する（ステップＳＴ１）。
運転操作検出部１０２は、車載センサ１１や車載ネットワーク１２から受信した車両情報を用いて、速度、加減速等に代表される運転操作情報を検出し、検出結果を車両情報分類部１０４に出力する（ステップＳＴ２）。
走行状態検出部１０３は、車載センサ１１や車載ネットワーク１２から受信した車両情報を用いて、天候、時間帯、渋滞等に代表される走行状態情報を検出し、検出結果を車両情報分類部１０４に出力する（ステップＳＴ３）。

車両情報分類部１０４は、ステップＳＴ１〜３において入力した道路情報、運転操作情報、走行状態情報の各車両情報と、事前に設定した図４のような分類表とから、ステップＳＴ１〜３で受信した車両情報を各要素で分類し、分類結果をタグとして付加し、タグ付けされた車両情報をデータ蓄積部１０５に出力する（ステップＳＴ４）。なお、タグはタグの名称（ラベル）毎、つまり要素毎に付加する。例えば、図４に示す分類表であれば、状況に合わせ、タグとして「片側１車線」、「一般道（幹線）」、「速度２０ｋｍ／ｈ〜４０ｋｍ／ｈ」、「定速走行状態」、「晴れ」、「夜」などを付加する。また、図４にはタグのラベル（要素）として、車線数、道路種別、速度帯、運転行動、天候、時間帯の６つを指定しているが、これらに限定するものではない。

データ蓄積部１０５は、ステップＳＴ４において車両情報分類部１０４が出力した、タグが付加された車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部１０６に格納する（ステップＳＴ５）。ここで、データ蓄積部１０５は、走行ログ記憶部１０６に走行ログを、例えば、図５に示すような形式で保存する。
使用データ範囲決定部１０８は、ステップＳＴ５において、データ蓄積部１０５が走行ログ記憶部１０６に蓄積した走行ログと、階層情報テーブル１０７とを活用することで、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する（ステップＳＴ６）。

ここで、図６は、実施の形態１の使用データ範囲決定部１０８が、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するフローチャートである。
ステップＳＴ６の動作について、図６を用いて詳細に説明する。
使用データ範囲決定部１０８は、まず走行ログ記憶部１０６から、これまでに蓄積された走行ログを読み込む（ステップＳＴ５０１）。
次に、使用データ範囲決定部１０８は、事前に設定した階層情報テーブル１０７を読み込む（ステップＳＴ５０２）。

図７は、階層情報テーブル１０７の一例を示す図である。
階層情報テーブル１０７は、図７に示すように、図４に示した分類表の要素毎、つまり、ラベル毎に、階層レベルが設定され、階層レベル毎に分類されているものである。
図７に示す階層情報テーブル１０７における階層レベル１はこれまでに蓄積された全走行ログであり、階層レベル３は図４に示す分類表で分類された単位で分類し、タグの数だけ分類が存在する。階層レベル２は階層レベル３の組み合わせで構築し、この実施の形態１では、階層レベル２を事前に設定しておくものとする。
なお、図７では、車線数ラベルにおける階層情報テーブルと速度のラベルにおける階層情報テーブルを例示しているが、階層情報テーブルは、分類表に定義されたラベルの数だけ存在する。

また、あるラベルの階層情報テーブルの下に異なるラベルの階層情報テーブルを設定しても良い。例えば、図８のように車線数の下に速度を合わせることで、「両側１車線」を「２０ｋｍ／ｈ〜４０ｋｍ／ｈ」で走行しているときの分類等を作成することができる。このとき、「両側１車線」の全走行ログが階層レベル３であり、「両側１車線」の「０ｋｍ／ｈ〜６０ｋｍ／ｈ」が階層レベル４、「両側１車線」の「０ｋｍ／ｈ〜２０ｋｍ／ｈ」が階層レベル５となる。なお、この階層の構成は事前に設計した際に決定する。

次に、使用データ範囲決定部１０８は、設定された階層情報テーブル１０７の中で最も階層レベルが高い値をｎｕｍとする（ステップＳＴ５０３）。例えば、図８の階層情報テーブル１０７を持つ場合は「ｎｕｍ=５」となる。
使用データ範囲決定部１０８は、階層レベルがｎｕｍに存在する全分類において走行ログ記憶部１０６に蓄積された走行ログの蓄積データ量を算出する（ステップＳＴ５０４）。具体的には、使用データ範囲決定部１０８は、階層情報テーブル１０７を参照し、ステップＳＴ５０１で読み込んだ走行ログのタグから、階層情報テーブル１０７の分類各々に含まれる走行ログを特定し、階層レベルごとに、分類各々における走行ログの蓄積データ量を計算する。つまり、図８の例においては、階層レベル５に存在する６×５の３０分類のタグが付与された走行ログの蓄積データ量を計算する。
使用データ範囲決定部１０８は、ステップＳＴ５０４で計算した蓄積データ量のうち、最も蓄積データ量が多い分類を使用するデータ範囲候補として選択する（ステップＳＴ５０５）。
使用データ範囲決定部１０８は、ステップＳＴ５０５において選択した分類のデータ量が事前に設定した閾値以上であるかを判定する（ステップＳＴ５０６）。

ステップＳＴ５０６において、蓄積データ量が閾値以上であった場合（ステップＳＴ５０６の“ＹＥＳ”の場合）、使用データ範囲決定部１０８は、選択した分類は、蓄積データ量も十分であり、ドライバ特性を算出可能であると判断し、ドライバ特性算出に使用する分類として決定し、決定した分類を範囲限定データ抽出部１０９に出力する（ステップＳＴ５０７）。

一方、ステップＳＴ５０６において、蓄積データ量が閾値未満であった場合（ステップＳＴ５０６の“ＮＯ”の場合）、つまり、階層レベルがｎｕｍの全分類において、蓄積データ量が閾値未満である場合、使用データ範囲決定部１０８は、ドライバ特性を検出するには蓄積データ量が余りに少なく、信頼できないと判断し、より蓄積データ量が多いと想定される１つ上の階層において、データ量を算出する。そのため、現在のｎｕｍが１でなければ（ステップ５０８の“ＮＯ”の場合）、使用データ範囲決定部１０８は、現在のｎｕｍから１を減算し（ステップＳＴ５０９）、ステップＳＴ５０４から再度処理する。
現在のｎｕｍが１であれば（ステップＳＴ５０８の“ＹＥＳ”の場合）、全ての階層における全ての分類を計算したことになるため、閾値を超える分類無しとして、処理を終了する（ステップＳＴ５１０）。

図３のフローに戻る。
範囲限定データ抽出部１０９は、ステップＳＴ６において使用データ範囲決定部１０８が決定した分類の範囲における走行ログデータを走行ログ記憶部１０６から抽出する（ステップＳＴ７）。

特徴値算出部１１０は、ステップＳＴ７において範囲限定データ抽出部１０９が抽出した走行ログから、加速度の平均、標準偏差等の特徴量を算出する（ステップＳＴ８）。この算出対象の特徴量は、算出対象のドライバ特性によって様々な種類を取り得る。例えば、特徴量は、加減速時の加速度、カーブ時の遠心力、定速走行時の車速、アクセルペダルの踏みしろ、ブレーキペダルの踏みしろなどである。このように様々な特徴量を取り得ることで、運転の特徴があらわれやすい箇所のみを用いることができ、ドライバ特性を精度よく算出することが可能となる。

ドライバ特性算出部１１１は、ステップＳＴ８において特徴値算出部１１０が算出した特徴量を基に、運転の荒さ等のドライバ特性を算出する（ステップＳＴ９）。具体的には、例えば、特徴値算出部１１０が算出した加速度の平均が予め設定された閾値以上であれば、荒い運転と判断する。この算出するドライバ特性は運転の荒さに限定するものではなく、運転のうまさ、運転の不安定さ、運転の丁寧さ、ドライバの急ぎ状態、疲労度、眠気のなどとしてもよい。なお、これらのドライバ特性の算出については、運転のうまさであれば、例えば、特徴値算出部１１０が算出した停止時における加速度変化量の標準偏差が予め設定された閾値よりも小さい場合にうまい運転とすればよい。また、運転の不安定さであれば、例えば、特徴値算出部１１０が算出した直進低速走行時における加速度の標準偏差が予め設定された閾値よりも大きい場合に不安定な運転とすればよい。また、運転の丁寧さであれば、例えば、特徴値算出部１１０が算出した右左折時の遠心力平均が予め設定された閾値よりも小さい場合に丁寧な運転とすればよい。また、ドライバの急ぎ状態であれば、例えば、特徴値算出部１１０が算出した加速度の平均が、運転者のいつもの加速度の平均を基準に設定した閾値よりも大きい場合に急ぎ状態とすればよい。また、疲労度、眠気であれば、例えば、特徴値算出部１１０が算出した加速度と直進時における横方向の操舵角の標準偏差が、運転者のいつもの加速度と直進時における横方向の操舵角の標準偏差平均を基準に設定した閾値よりも大きい場合に疲労度、眠気が大きいとすればよい。ただし、算出方法はこれらに限定するものではなく、他の算出方法を用いるようにしてもよい。

このように、様々な種類のドライバ特性を算出することで、ドライバの特性に応じた運転支援を実現することができる。
ドライバ特性送信部１１２は、ステップＳＴ９において、ドライバ特性算出部１１１が算出したドライバ特性に基づき運転支援情報をアプリケーション実行部１３，１４に送信する（ステップＳＴ１０）。具体的には、例えば、ドライバ特性算出部１１１から、運転が荒いというドライバ特性を入力すると、エコな運転ではなく、危険性も高い運転であると判断し、休憩スポットへの誘導や落ち着いて運転をするように促す運転支援情報をアプリケーション実行部１３，１４へ送信する。そして、各アプリケーションにおいて、受信した運転支援情報の音声出力や、ディスプレイへの表示などを行う。

なお、アプリケーションの例としては、カーナビのナビ機能がある。例えば、ドライバ特性送信部１１２は、車載のスピーカや車載ディスプレイに運転支援情報を送信し、カーナビにおいて、休憩スポットへの誘導や落ち着いて運転をするように促す表示や音声の提供を行う。なお、ドライバ特性送信部１１２は、スピーカや車載ディスプレイに限らず、インパネ、通信先のスマートフォン、ヘッドアップディスプレイへ運転支援情報を送信するようにしてもよい。
また、他のアプリケーションの例としては、運転が不安定であると判断された際に、自動で車両を制御し、運転を補助する機能をＯＮにするアプリケーションがある。当然ながら、アプリケーションはこれらの例に限定されるものではない。

また、図３を用いて説明したような、この発明の実施の形態１に係る車両用運転支援装置１００の処理は、全ての処理をリアルタイムに実行する必要はなく、例えばデータを蓄積する処理をリアルタイムで実行し、ドライバ特性の算出処理は１０分毎に実行する等の構成も取ることが可能である。

なお、この実施の形態１において、車両用運転支援装置１００は、図１のような構成とするものとしたが、車両用運転支援装置１００は、車両情報分類部１０４と、データ蓄積部１０５と、階層情報テーブル１０７と、使用データ範囲決定部１０８と、範囲限定データ抽出部１０９と、特徴値算出部１１０と、ドライバ特性算出部１１１とを備える構成であればよい。

以上のように、実施の形態１によれば、車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部１０４と、車両情報分類部１０４によって要素分類情報が付与された車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部１０６に蓄積するデータ蓄積部１０５と、要素毎に階層レベルが設定され、階層レベル毎に分類された階層情報テーブル１０７と、走行ログを読み込み、階層情報テーブル１０７を参照して、要素分類情報から走行ログが含まれる階層情報テーブル１０７の分類を特定し、階層レベル毎に、分類各々における走行ログの蓄積データ量を計算して、蓄積データ量に基づきドライバ特性算出に使用する走行ログの範囲を決定する使用データ範囲決定部１０８と、使用データ範囲決定部１０８が決定した範囲の走行ログを、走行ログ記憶部１０６から抽出する範囲限定データ抽出部１０９と、範囲限定データ抽出部１０９が抽出した走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部１１０と、特徴値算出部１１０が算出した特徴量に基づき、ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部１１１とを備えるように構成したので、ドライバ特性算出に使用する走行ログのデータ範囲を、蓄積した走行ログの特徴に応じて動的に変化させることで、より精度良くドライバ特性を算出することができる。
また、情報提供装置がユーザに提供する機能候補が多い場合、あるいはそれぞれの機能候補に関する情報が膨大となる場合であっても、ユーザが所望する可能性が高い機能、かつ利用可能である機能を厳選してユーザに提供することができる。

つまり、ユーザに提供する機能候補が多い場合、あるいはそれぞれの機能候補に関する情報が膨大となる場合であっても、ユーザが所望する可能性の高い機能に絞って利用可否を判断しているため、効率的な処理が可能となる。これにより、時々刻々と変化する車両の状況の変化に応じて、タイミングよく機能を提示することができる。
さらに、ユーザが所望する可能性の高い機能に絞って利用可否を判断しているため、ユーザが所望する機能に関連する情報を取得するための処理負担が少なく、カーナビゲーション装置などで言えば道案内など、情報提供装置が制御する装置が本来行う動作が安定的に行えるという効果もある。

実施の形態２．
図９は、この発明の実施の形態２に係る車両用運転支援装置１００の構成図である。
なお、実施の形態１において図２で説明したものと同様の構成については、同じ符号を付して、重複した説明を省略する。実施の形態２における車両用運転支援装置１００は、実施の形態１の車両用運転支援装置１００と比べ、階層情報テーブル１０７を信頼度付き階層情報テーブル８０７に変更した点が異なっている。また、使用データ範囲決定部８０８のアルゴリズムが変更になっている。
なお、この発明の実施の形態２に係る車両用運転支援装置１００を備えた車両用運転システムの構成については、実施の形態１において図１で説明したものと同様である。

図１０は、信頼度付き階層情報テーブル８０７の一例を示す図である。
信頼度付き階層情報テーブル８０７は、図１０に示すように分類毎に信頼度の情報を持つ。この信頼度のレベルは、１０段階で設定可能であり、開発者が事前に設定するものとする。
信頼度とは、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す指標である。例えば、運転の上手なドライバが片側４車線を走行した際の走行ログと運転の不得手なドライバが片側４車線を走行した際の走行ログの違いよりも、運転の上手なドライバが両側１車線を走行した際の走行ログと運転の不得手なドライバが両側１車線を走行した際の走行ログの違いが大きかった場合は、運転のうまさを判定するためには両側１車線の走行ログのほうが信頼できるということになるため、両側１車線の信頼度は大きくなり、片側４車線の信頼度は小さくなる。

動作について説明する。
この発明の実施の形態２に係る車両用運転支援装置１００の動作は、実施の形態１の車両用運転支援装置１００の動作とは、使用データ範囲決定部８０８の動作が異なるのみである。したがって、実施の形態１において、図３で説明した内容については重複した説明を省略し、実施の形態１において、図６で説明した使用データ範囲決定部１０８の動作とは異なる、使用データ範囲決定部８０８の動作について、図１１を用いて説明する。
図１１は、この発明の実施の形態２の使用データ範囲決定部８０８が、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するフローチャートである。
使用データ範囲決定部８０８は、走行ログ記憶部１０６に蓄積された走行ログと信頼度付き階層情報テーブル８０７を活用することで、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する。

まず、使用データ範囲決定部８０８は、走行ログ記憶部１０６から、これまでに蓄積された走行ログを読み込む（ステップＳＴ１００１）。
次に、使用データ範囲決定部８０８は、事前に設定した信頼度付き階層情報テーブル８０７を読み込む（ステップＳＴ１００２）。ここで、読み込む信頼度付き階層情報テーブル８０７は、例えば、図１０に示したものであるとする。

次に、使用データ範囲決定部８０８は、設定された信頼度付き階層情報テーブル８０７の中で最も階層レベルが高い値をｎｕｍとする（ステップＳＴ１００３）。例えば、図１０の信頼度付き階層情報テーブル８０７を持つ場合は「ｎｕｍ=５」となる。
使用データ範囲決定部８０８は、階層レベルがｎｕｍに存在する全分類において、蓄積データ量から評価値を算出する（ステップＳＴ１００４）。具体的には、使用データ範囲決定部８０８は、評価値を、蓄積データ量の大きさに応じて、予め決められた基準に基づき、１０段階で評価する。

使用データ範囲決定部８０８は、下記式（１）に基づき、分類毎の「ドライバ特性の算出しやすさ」を算出し、最も「ドライバ特性の算出しやすさ」が大きい分類を選択する(ステップＳＴ１００５)。

(ドライバ特性の算出しやすさ)= (蓄積データ量の評価値)×(信頼度)・・・式（１）

使用データ範囲決定部８０８は、ステップＳＴ１００５において選択したドライバ特性の算出しやすさが、事前に設定した閾値以上であるかを判定する（ステップＳＴ１００６）。
ステップＳＴ１００６において、ドライバ特性の算出しやすさが閾値以上であった場合（ステップＳＴ１００６の“ＹＥＳ”の場合）、使用データ範囲決定部８０８は、ドライバ特性を算出可能であると判断し、ドライバ特性算出に使用する分類として決定し、決定した分類を範囲限定データ抽出部１０９に出力する（ステップＳＴ１００７）

一方、ステップＳＴ１００６において、ドライバ特性の算出しやすさが閾値未満であった場合（ステップＳＴ１００６の“ＮＯ”の場合）、つまり、階層レベルがｎｕｍの全分類において、「ドライバ特性の算出しやすさ」が閾値未満であると判断した場合、使用データ範囲決定部８０８は、ドライバ特性を検出するには信頼できないと判断し、より「ドライバ特性の算出しやすさ」が大きいと想定される１つ上の階層において、データ量を算出する。そのため、現在のｎｕｍが１でなければ（ステップ１００８の“ＮＯ”の場合）、使用データ範囲決定部８０８は、現在のｎｕｍから１を減算し（ステップＳＴ１００９）、ステップＳＴ１００４から再度処理する。
現在のｎｕｍが１であれば（ステップＳＴ１００８の“ＹＥＳ”の場合）、全ての階層における全ての分類を計算したことになるため、閾値を超える分類無しとして、処理を終了する（ステップＳＴ１０１０）。

なお、この実施の形態２では、信頼度、蓄積データ量の評価値は１０段階で評価するものとしたが、これに限らず、段階の数を変えてもよいし、蓄積データ量の評価値はデータサイズや走行時間をそのまま用いてもよい。
また、この発明の実施の形態２に係る車両用運転支援装置１００の処理は、実施の形態１同様、全ての処理をリアルタイムに実行する必要はなく、例えばデータを蓄積する処理をリアルタイムで実行し、ドライバ特性の算出処理は１０分毎に実行する等の構成も取ることが可能である。

以上のように、実施の形態２によれば、階層情報テーブルには、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加されており（信頼度付き階層情報テーブル８０７）、使用データ範囲決定部８０８は、信頼度と、走行ログの蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値とに基づき算出した前記ドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類をドライバ特性算出に使用する走行ログの範囲とするようにしたので、データ量だけでなく信頼度も考慮して使用する走行ログを選択することで、より効果の高いドライバ特性算出に活用する走行ログの範囲を決定できるため、算出するドライバ特性の精度を向上させることができる。

実施の形態３．
図１２は、この発明の実施の形態３に係る車両用運転支援装置１００の構成図である。
なお、実施の形態１，２において図２，９で説明したものと同様の構成については、同じ符号を付して、重複した説明を省略する。実施の形態３における車両用運転支援装置１００は、実施の形態１の車両用運転支援装置１００と比べ、信頼度算出部１１１２をさらに備えた点が異なる。また、実施の形態２において図９で説明した使用データ範囲決定部８０８を備えている。

信頼度算出部１１１２は、同一の階層レベルに属する各分類の、走行ログ記憶部１０６に記憶された走行ログの特徴値の差分に基づき、各分類における信頼度を計算し、階層情報テーブル１０７に付加する。
使用データ範囲決定部８０８は、走行ログ記憶部１０６に蓄積した蓄積データと、信頼度算出部１１１２が計算し、階層情報テーブル１０７に付加した信頼度に基づき、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する。

なお、この発明の実施の形態２に係る車両用運転支援装置１００を備えた車両用運転システムの構成についても、実施の形態１において図１で説明したものと同様である。

動作について説明する。
図１３は、この発明の実施の形態３に係る車両用運転支援装置１００の動作を説明するフローチャートである。
なお、実施の形態１において、図３を用いて説明した動作と同様の処理については、重複した説明を省略する。
図３とは、データ蓄積部１０５が走行ログを格納（ステップＳＴ５）した後、信頼度算出部１１１２が、分類ごとの信頼度を算出するステップが追加になっている点が異なる（ステップＳＴ１１）。

図１４は、この発明の実施の形態３の信頼度算出部１１１２の動作を説明するフローチャートである。
ここでは、図７に示した、車線数ラベルにおける階層情報テーブルを用い、加速度を特徴値としてドライバの荒さを判定する場合を例に、信頼度算出部１１１２による信頼度算出の動作を説明する。
まず、信頼度算出部１１１２は、算出対象の分類を選択する（ステップＳＴ１２０１）。ここでは、例えば、図７の階層レベル３において、両側１車線の分類を選択したとする。

信頼度算出部１１１２は、ステップＳＴ１２０１で選択した分類における使用特徴値の標準偏差を算出する（ステップＳＴ１２０２）。具体的には、ステップＳＴ１２０１で選択された両側１車線の分類で走行ログ記憶部１０６に蓄積されている走行ログの加速度の標準偏差を算出する。
ここで、標準偏差が小さければ、ノイズによる影響が少ないと考えられるため、ドライバ特性の算出に、より有用であると判断できる。
信頼度算出部１１１２は、同階層にある他の分類の特徴値との差分の平均を算出する（ステップＳＴ１２０３）。具体的には、図７の両側１車線の分類において、以下の式により算出する。
(｜(両側１車線の加速度) - (片側１車線の加速度)｜
+｜(両側１車線の加速度) - (片側２車線の加速度)｜
+｜(両側１車線の加速度) - (片側３車線の加速度)｜
+｜(両側１車線の加速度) - (片側４車線以上の加速度)｜) ／ ４

同階層にある他の分類との差分の平均が大きい場合は、他の分類とは異なった特徴的な走行をドライバが行っていると考えられるため、ドライバ特性の算出に活用するに当たり、有用であると推測できる。
信頼度算出部１１１２は、ステップＳＴ１２０２で算出した標準偏差と、ステップＳＴ１２０３で算出した他の分類の特徴値との差分の平均を用いて、以下の式（２）により信頼度を算出し、階層情報テーブル１０７の分類各々に付加する（ステップＳＴ１２０４）。

(信頼度) = (係数) × (他の分類との差分の平均) / (標準偏差)・・・式（２）

信頼度算出部１１１２は、全ての分類において、信頼度の算出が終了したかどうかを判断する（ステップＳＴ１２０５）。つまり、信頼度算出部１１１２は、ステップＳＴ１２０１〜ステップＳＴ１２０４の処理を全ての階層の全ての分類に対して行い、信頼度を設定する。具体的には、ここでは、図７の階層レベル３の両側１車線の信頼度を算出すると、続いて片側１車線、片側２車線、片側３車線、片側４車線以上の、階層レベル３の全ての分類の信頼度を算出し、次に階層レベル２の２車線以下、３車線以上の分類の信頼度を算出し、さらに階層レベル１の信頼度を算出する。ステップＳＴ１２０５においては、全ての階層の全ての分類について信頼度の算出が終了したかどうかを判断する。

ステップＳＴ１２０５において、全ての分類において信頼度の算出が終了していないと判断された場合（ステップＳＴ１２０５の“ＮＯ”の場合）は、ステップＳＴ１２０１からの処理を繰り返す。
ステップＳＴ１２０５において、全ての分類において信頼度の算出が終了したと判断された場合（ステップＳＴ１２０５の“ＹＥＳ”の場合）は、信頼度算出部１１１２による信頼度の算出処理を終了する。

なお、ここでは、加速度を特徴値とする場合を例にして説明したが、これに限らず、他の特徴値を用いる場合であっても同様に処理する。また、階層情報テーブル１０７が変更になった場合も、同様の流れで処理する。
また、信頼度算出部１１１２よる信頼度算出の順序について、ここでは、最下位の階層から上の階層に向かって順番に計算することとしたが、これに限定するものではない。例えば、最上位の階層から下の階層に向かって順番に計算することとしてもよい。また、例えば、図８に示すように、階層情報テーブル１０７において、各ラベルが１つ下の階層の情報を持ち、木構造を構成する場合に、枝をたどる順番で計算することとしてもよい。具体的には、図８の場合、階層レベル１の全走行ログ→２車線以下→両側１車線→階層レベル３の全走行ログ→０ｋｍ／ｈ〜６０ｋｍ／ｈ→０ｋｍ／ｈ〜２０ｋｍ／ｈ→２０ｋｍ／ｈ〜４０ｋｍ／ｈ→４０ｋｍ／ｈ〜６０ｋｍ／ｈ→６０ｋｍ／ｈ〜→６０ｋｍ／ｈ〜８０ｋｍ／ｈ→８０ｋｍ／ｈ〜１００ｋｍ／ｈ→１００ｋｍ／ｈ〜→片側１車線→片側２車線→３車線以上→片側３車線以上→片側４車線以上の分類の順番で計算するようにしてもよい。
また、全走行ログ１つしか分類が存在しない場合には、信頼度は１とする。

使用データ範囲決定部８０８は、信頼度算出部１１１２が算出して階層情報テーブル１０７に付加した信頼度を用いて、使用データの範囲を決定する（図３のステップＳＴ６）。なお、この使用データ範囲決定部８０８による使用データの範囲決定処理は、静的に設定した信頼度ではなく、信頼度算出部１１１２で算出した信頼度を用いる点を除けば、実施の形態２において、図１１で説明した動作と同様であるため詳細な説明を省略する。

以上のように、この実施の形態３によれば、同一の前記階層レベルに属する各分類の走行ログの特徴値の差分に基づき、各分類における前記信頼度を計算し、当該信頼度を前記階層情報テーブルに付加する信頼度算出部１１１２をさらに備えるように構成したので、信頼度を動的に変更するために、事前に得られた知見が十分に存在せず、信頼度を設定できない場合にも、信頼度を用いた走行ログの範囲限定が可能であり、ドライバ特性の算出精度が向上する。

実施の形態４．
図１５は、この発明の実施の形態４に係る車両用運転支援装置１００の構成図である。
なお、実施の形態３において図１２で説明したものと同様の構成については、同じ符号を付して、重複した説明を省略する。実施の形態４における車両用運転支援装置１００は、実施の形態３の車両用運転支援装置１００と比べ、テーブル更新部１３１３をさらに備えた点が異なる。
テーブル更新部１３１３は、階層情報テーブル１０７の、ある階層レベルにおける分類を変更する。

動作について説明する。
図１６は、この発明の実施の形態４に係る車両用運転支援装置１００の動作を説明するフローチャートである。
なお、実施の形態３において、図１３を用いて説明した動作と同様の処理については、重複した説明を省略する。
図１３とは、信頼度算出ステップ（ステップＳＴ１１）の後に、階層レベルの分類変更ステップ（ステップＳＴ１２）が追加されている点が異なる。

ステップＳＴ１１において、信頼度算出部１１１２が信頼度を算出すると、テーブル更新部１３１３は、階層レベルの分類の組み合わせ変更を行う（ステップＳＴ１２）。具体的には、階層情報テーブル１０７の中で、最下位階層の隣り合う分類を組み合わせて、一つ上の階層レベルにおいて新たな分類を作成し、その分類における「ドライバ特性の算出しやすさ」を計算して、最も大きい「ドライバ特性の算出しやすさ」が得られた分類に従った階層情報テーブル１０７の構成に更新する。そして、組み合わせて作成した新たな分類において同様の処理を行い、階層の分類数が１となるまで繰り返す。また、最大階層数を設定することで、階層の分類数が１となるまで繰り返さず、テーブルの大きさを限定することも可能である。

例えば、階層情報テーブル１０７が、図１７（ａ）に示すような構成であったとすると、テーブル更新部１３１３は、図１７（ｂ）に示すように、階層レベル３の「両側１車線」の隣にある「片側１車線」の分類を組みあせて、新たに階層レベル２に「片側１車線以下」を作成し、また、階層レベル３の「片側３車線」の隣にある「片側２車線」の分類を組み合わせて新たに階層レベル２に「片側２車線以上」という分類を作成する。そして、「片側１車線以下」、「片側２車線以上」の分類における「ドライバ特性の算出しやすさ」を計算し、図１７（ａ）の分類よりも大きい「ドライバ特性の算出しやすさ」が得られた場合には、図１７（ｂ）に示す階層情報テーブル１０７の構成に更新する。
なお、「ドライバ特性の算出しやすさ」については、実施の形態２で説明した下記式（１）により算出すればよい。

(ドライバ特性の算出しやすさ)= (蓄積データ量の評価値)×(信頼度)・・・式（１）

さらに、図１７（ｂ）に示す階層情報テーブル１０７について、同様に、階層レベル３の「片側１車線」の隣にある「片側２車線」の分類を組み合わせて新たに階層レベル２に「片側２車線以下」という分類を作成する、というように、組み合わせて作成した新たな分類において同様の処理を行うようにしてもよいし、設定された最大階層数となるまで上記の処理を繰り返すようにしてもよい。

使用データ範囲決定部８０８は、ステップＳＴ１２において、テーブル更新部１３１３が更新した階層情報テーブル１０７を参照して、使用データの範囲を算出する（ステップＳＴ６）。具体的には、走行ログ記憶部１０６に蓄積された走行ログと、ステップＳＴ１０で算出された信頼度とに基づき、実施の形態２において図１１を用いて説明した処理を行い、「ドライバ特性の算出しやすさ」を計算して、ドライバ特性算出に使用する分類を算出する。

なお、この実施の形態４を実施の形態２に適用し、予め信頼度が付与された信頼度付き階層情報テーブルに対して、テーブル更新部１３１３が「ドライバ特性の算出しやすさ」
に基づいて構成を更新するようにしてもよい。

以上のように、この実施の形態４によれば、階層情報テーブル１０７の下位層に存在する分類を組み合わせて作成可能な上位階層の分類が、最もドライバ特性を算出しやすくなる分類の組み合わせとなるよう階層情報テーブル１０７を更新するテーブル更新部１３１３をさらに備え、使用データ範囲決定部８０８は、テーブル更新部１３１３が更新した階層情報テーブル１０７を参照して、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するようにしたので、蓄積した走行ログに合わせて、様々な分類の組み合わせを試行し、最適な組み合わせによる分類を用いることができるため、よりドライバ特性算出の精度を高めることが可能となる。

実施の形態５．
図１８は、本発明の実施の形態５に係る車両用運転支援装置１００の構成図である。
なお、実施の形態４において図１５で説明したものと同様の構成については、同じ符号を付して、重複した説明を省略する。実施の形態５における車両用運転支援装置１００は、実施の形態４の車両用運転支援装置１００と比べ、テーブル更新部１３１３をクラスタリング部１５１４に変更した点が異なる。
クラスタリング部１５１４は、最下位階層の分類の走行ログにおける特徴値を算出し、特徴値が近い値を持つ分類同士を組み合わせて新たな階層を作成し、階層情報テーブル１０７を構築する。

動作について説明する。
図１９は、この発明の実施の形態５に係る車両用運転支援装置１００の動作を説明するフローチャートである。
なお、実施の形態４において、図１６を用いて説明した動作と同様の処理については、重複した説明を省略する。
図１６とは、階層レベルの分類変更ステップ（ステップＳＴ１２）の代わりに階層情報テーブル構築ステップ（ステップＳＴ１３）が追加されている点が異なる。

ステップＳＴ１０において、信頼度算出部１１１２が信頼度を算出すると、クラスタリング部１５１４は、最も細かい分類における特徴値を算出し、特徴値の値が近い分類を組み合わせて、新たな階層を作成し、階層情報テーブル１０７を構築する（ステップＳＴ１３）。具体的には、例えば、クラスタリング部１５１４において、クラスタリングによる階層追加前の階層情報テーブル１０７が、図２０（ａ）であったとし、図２０（ａ）の階層情報テーブル１０７を用いて、加速度を特徴値としてクラスタリングする場合を例に説明すると、クラスタリング部１５１４は、最下位層である階層レベル２の両側１車線〜片側４車線以上の５つの分類における加速度を計算し、クラスタリング手法の１つである最短距離法で値が近いと判断された分類を結合して、同じ分類として新たな階層レベル２を登録し、最下位層は階層レベル３となる。ここでは、クラスタリング部１５１４は、クラスタリングにより「両側１車線、片側１車線」、「片側２車線、片側４車線以上」、「片側３車線」の３つのクラスタにクラスタリングするものとすると、クラスタリングされた結果は図２０（ｂ）となる。

なお、当然ながらクラスタリング部１５１４で使用するクラスタリングのアルゴリズムは最短距離法ではなく、最長距離法、ウォード法等、他の手法を用いてもよい。
このように、この実施の形態５において、クラスタリング部１５１４は、階層情報テーブル１０７の最上位層（全走行ログ）と最下位層（両側１車線、片側１車線・・・）の間の階層をクラスタリングにより生成する。なお、クラスタリングは、存在する全要素をいくつかのクラスタに分類するものである。

使用データ範囲決定部８０８は、ステップＳＴ１３において、クラスタリング部１５１４が構築した階層情報テーブル１０７を参照して、使用データの範囲を算出する（ステップＳＴ６）。

なお、この実施の形態５を実施の形態２に適用し、予め信頼度が付与された信頼度付き階層情報テーブル８０７に対して、クラスタリング部１５１４が新たな階層を作成するようにしてもよい。

以上のように、この実施の形態５によれば、階層情報テーブル１０７の最下位階層の分類の走行ログにおける特徴値を各々算出し、特徴値が近い値を持つ分類同士を組み合わせて新たな階層を作成するクラスタリング部１５１４をさらに備え、使用データ範囲決定部８０８は、クラスタリング部１５１４が作成した階層情報テーブル１０７を参照して、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するようにしたので、似た特徴を持つ分類の走行ログをマージでき、不要な分割を取り除くことが可能になるため、計算量の節約になると共にノイズの低減が可能となり、よりドライバ特性を算出し易い走行ログを抽出可能となる。

実施の形態６．
図２１は、この発明の実施の形態６に係る車両用運転支援装置を備えた車両用運転支援システムを説明する図である。
実施の形態１〜５では、車両用運転支援装置１００全体が車載システムに存在する構成としたが、この実施の形態６では、図２１に示すように、走行ログの取得は車載システム上の車両用運転支援装置１００で実施し、データの格納部とドライバ特性の計算はサーバで実施して、車載システム、スマートフォン、サーバ等に存在するアプリケーションに、ドライバ特性を提供する構成とする。

具体的には、車両用運転支援装置１００は、道路情報検出部１０１と、運転操作検出部１０２と、走行状態検出部１０３と、車両情報分類部１０４、ドライバ特性送信部１１２と、送受信部１１３とを備える。
サーバは、データ蓄積部１０５と、走行ログ記憶部１０６と、階層情報テーブル１０７と、使用データ範囲決定部１０８と、範囲限定データ抽出部１０９と、特徴値算出部１１０と、ドライバ特性算出部１１１と、送受信部１１４とを備える。

送受信部１１３，１１４は、車両用運転支援装置１００とサーバとの通信を行う。その他の車両用運転支援装置１００とサーバとが備える各部は、それぞれ実施の形態１〜５で説明したものと同様であるため、詳細な説明を省略する。
また、車両用運転支援装置１００、サーバ間の通信は、インターネットをはじめ、どのようなネットワークを用いてもよい。

なお、図２１は、この実施の形態６に係る車両用運転支援システムに実施の形態１を適用した場合の図であるが、この実施の形態６に係る車両用運転支援システムに実施の形態２を適用し、サーバは、階層情報テーブル１０７にかえて信頼度付き階層情報テーブル８０７を備えるようにすることもできる。また、実施の形態３を適用し、サーバは、信頼度算出部１１１２をさらに備えるようにすることもできる。また、実施の形態４を適用し、サーバは、テーブル更新部１３１３をさらに備えるようにすることもできる。また、実施の形態５を適用し、サーバは、クラスタリング部１５１４をさらに備えるようにすることもできる。

以上のように、この実施の形態６によれば、車両用運転支援装置１００は、車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部１０４と、要素分類情報が付与された車両情報をサーバへ送信し、サーバからドライバ特性を受信する送受信部１１３とを備え、サーバは、車両用運転支援装置１００から要素分類情報が付与された車両情報を受信し、車両用運転支援装置１００へドライバ特性を送信する送受信部１１４と、車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部１０６に蓄積するデータ蓄積部１０５と、予め設定された要素毎に階層レベルが設定され、階層レベル毎に分類された階層情報テーブル１０７と、走行ログを読み込み、階層情報テーブル１０７を参照して、要素分類情報から走行ログが含まれる階層情報テーブル１０７の分類を特定し、階層レベル毎に、分類各々における走行ログの蓄積データ量を計算して、蓄積データ量に基づきドライバ特性算出に使用する走行ログの範囲を決定する使用データ範囲決定部１０８と、使用データ範囲決定部１０８が決定した範囲の走行ログを、走行ログ記憶部１０６から抽出する範囲限定データ抽出部１０９と、範囲限定データ抽出部１０９が抽出した走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部１１０と、特徴値算出部１１０が算出した特徴量に基づき、ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部１１１とを備えるように構成したので、蓄積データをサーバで保持するため、車両用運転支援装置１００が持つ記憶領域が十分でない場合でも大量の走行ログを活用することが可能となる。

なお、実施の形態１〜６においては、車両用運転支援装置１００がカーナビゲーション等の車載システムで用いられる場合を想定して説明したが、これに限らず、スマートフォン等の情報端末が車両情報を受信し、車両用運転支援装置１００の機能を実現するものとしてもよい。

また、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
また、各実施の形態１〜６における車両用運転支援装置、サーバの制御に用いられる各部は、ソフトウェアに基づくＣＰＵを用いたプログラム処理によって実行される。
また、各実施の形態１〜６における走行ログ記憶部は、ＨＤＤ、ＤＶＤ、メモリなどによって構成される。

１１ 車載センサ、１２ 車載ネットワーク、１３，１４ アプリケーション実行部、１００ 車両用運転支援装置、１０１ 道路情報検出部、１０２ 運転操作検出部、１０３ 走行状態検出部、１０４ 車両情報分類部、１０５ データ蓄積部、１０６ 走行ログ記憶部、１０７ 階層情報テーブル、１０８，８０８ 使用データ範囲決定部、１０９ 範囲限定データ抽出部、１１０ 特徴値算出部、１１１ ドライバ特性算出部、１１２ ドライバ特性送信部、１１３，１１４ 送受信部、８０７ 信頼度付き階層情報テーブル、１１１２ 信頼度算出部、１３１３ テーブル更新部、１５１４ クラスタリング部。

Claims (10)

1. 車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部と、
   前記車両情報分類部によって前記要素分類情報が付与された前記車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部に蓄積するデータ蓄積部と、
   前記要素毎に階層レベルが設定され、前記階層レベル毎に分類され、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加された階層情報テーブルと、
   前記走行ログを読み込み、前記階層情報テーブルを参照して、前記要素分類情報から前記走行ログが含まれる前記階層情報テーブルの前記分類を特定し、前記階層レベル毎に、前記分類各々における前記走行ログの蓄積データ量を計算して、前記蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値と、前記信頼度とに基づき算出した前記ドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類を前記ドライバ特性算出に使用する前記走行ログの範囲とする使用データ範囲決定部と、
   前記使用データ範囲決定部が決定した前記範囲の前記走行ログを、前記走行ログ記憶部から抽出する範囲限定データ抽出部と、
   前記範囲限定データ抽出部が抽出した前記走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部と、
   前記特徴値算出部が算出した前記特徴量に基づき、前記ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部とを備えた車両用運転支援装置。
2. 同一の前記階層レベルに属する各分類の前記走行ログの特徴値の差分に基づき、前記各分類における前記信頼度を計算し、当該信頼度を前記階層情報テーブルに付加する信頼度算出部をさらに備えた
   ことを特徴とする請求項１記載の車両用運転支援装置。
3. 前記階層情報テーブルの下位層に存在する分類を組み合わせて作成可能な上位階層の分類が、最も前記ドライバ特性を算出しやすくなる前記分類の組み合わせとなるよう前記階層情報テーブルを更新するテーブル更新部をさらに備え、
   前記使用データ範囲決定部は、前記テーブル更新部が更新した前記階層情報テーブルを参照して、前記ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の車両用運転支援装置。
4. 前記階層情報テーブルの最下位階層の分類の前記走行ログにおける特徴値を各々算出し、前記特徴値が近い値を持つ前記分類同士を組み合わせて新たな階層を作成するクラスタリング部をさらに備え、
   前記使用データ範囲決定部は、前記クラスタリング部が作成した前記階層情報テーブルを参照して、前記ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の車両用運転支援装置。
5. 前記特徴値算出部は、加減速時の加速度、カーブ時の遠心力、定速走行時の車速、アクセルペダルの踏みしろ、ブレーキペダルの踏みしろの少なくとも１つを用いて前記特徴量を算出する
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の車両用運転支援装置。
6. 前記ドライバ特性算出部は、運転の荒さ、運転の丁寧さ、運転のスキル、前記ドライバの急ぎ状態、疲労度、眠気のうちの少なくとも１つを前記ドライバ特性として算出する
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の車両用運転支援装置。
7. 前記ドライバ特性算出部が算出した前記ドライバ特性に基づき運転支援情報を送信するドライバ特性送信部をさらに備え、
   前記ドライバ特性送信部は、前記運転支援情報を、スピーカ、車載ディスプレイ、インパネ、通信先のスマートフォン、ヘッドアップディスプレイのうちの少なくとも１つに送信する
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の車両用運転支援装置。
8. 車両用運転支援装置から要素分類情報が付与された車両情報を受信し、前記車両用運転支援装置へドライバ特性を送信する送受信部と、
   前記車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部に蓄積するデータ蓄積部と、
   予め設定された要素毎に階層レベルが設定され、前記階層レベル毎に分類され、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加された階層情報テーブルと、
   前記走行ログを読み込み、前記階層情報テーブルを参照して、前記要素分類情報から前記走行ログが含まれる前記階層情報テーブルの前記分類を特定し、前記階層レベル毎に、前記分類各々における前記走行ログの蓄積データ量を計算して、前記蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値と、前記信頼度とに基づき算出した前記ドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類を前記ドライバ特性算出に使用する前記走行ログの範囲とする使用データ範囲決定部と、
   前記使用データ範囲決定部が決定した前記範囲の前記走行ログを、前記走行ログ記憶部から抽出する範囲限定データ抽出部と、
   前記範囲限定データ抽出部が抽出した前記走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部と、
   前記特徴値算出部が算出した前記特徴量に基づき、前記ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部とを備えたサーバ。
9. 車両用運転支援装置とサーバとがネットワークを介して接続され、前記車両用運転支援装置が、前記サーバから受信したドライバ特性に基づく運転支援情報を提供する車両用運転支援システムであって、
   前記車両用運転支援装置は、
   車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部と、
   前記要素分類情報が付与された前記車両情報を前記サーバへ送信し、前記サーバからドライバ特性を受信する送受信部とを備え、
   前記サーバは、
   前記車両用運転支援装置から前記要素分類情報が付与された車両情報を受信し、前記車両用運転支援装置へドライバ特性を送信する送受信部と、
   前記車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部に蓄積するデータ蓄積部と、
   予め設定された要素毎に階層レベルが設定され、前記階層レベル毎に分類され、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加された階層情報テーブルと、
   前記走行ログを読み込み、前記階層情報テーブルを参照して、前記要素分類情報から前記走行ログが含まれる前記階層情報テーブルの前記分類を特定し、前記階層レベル毎に、前記分類各々における前記走行ログの蓄積データ量を計算して、前記蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値と、前記信頼度とに基づき算出した前記ドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類を前記ドライバ特性算出に使用する前記走行ログの範囲とする使用データ範囲決定部と、
   前記使用データ範囲決定部が決定した前記範囲の前記走行ログを、前記走行ログ記憶部から抽出する範囲限定データ抽出部と、
   前記範囲限定データ抽出部が抽出した前記走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部と、
   前記特徴値算出部が算出した前記特徴量に基づき、前記ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部とを備えた
   ことを特徴とする車両用運転支援システム。
10. ドライバ特性に基づく運転支援情報を提供する機能を備え、
    コンピューターを、
    車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部と、
    前記車両情報分類部によって前記要素分類情報が付与された前記車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部に蓄積するデータ蓄積部と、
    前記要素毎に階層レベルが設定され、前記階層レベル毎に分類され、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加された階層情報テーブルと、
    前記走行ログを読み込み、前記階層情報テーブルを参照して、前記要素分類情報から前記走行ログが含まれる前記階層情報テーブルの前記分類を特定し、前記階層レベル毎に、前記分類各々における前記走行ログの蓄積データ量を計算して、前記蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値と、前記信頼度とに基づき算出した前記ドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類を前記ドライバ特性算出に使用する前記走行ログの範囲とする使用データ範囲決定部と、
    前記使用データ範囲決定部が決定した前記範囲の前記走行ログを、前記走行ログ記憶部から抽出する範囲限定データ抽出部と、
    前記範囲限定データ抽出部が抽出した前記走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部と、
    前記特徴値算出部が算出した前記特徴量に基づき、前記ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部
    として機能させるための車両用運転支援プログラム。

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