JP7188004B2 - 情報処理装置及び運転支援装置 - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置及び運転支援装置に関するものであり、主として、車両用である情報処理装置及び運転支援装置に用いるものである。
車両が走行する道路上で車両に接近して車両が衝突する可能性のある障害物等が存在する場合には、早急に障害物を検知し障害物との追突事故を防ぐことが必要である。近年、衝突可能性の情報を運転者に警告して注意を促す運転支援システムを搭載している車両がある。これらの運転支援システムでは、先行して道路を走行する先行車両から位置、軌跡等の情報を取得し障害物等を特定している。
例えば、特許文献１では、道路走行中の複数の車両から軌跡情報を収集し、通常走行と障害物の発生場所周辺での走行との違いを検出し、障害物の発生場所を特定することが開示されている。特許文献１に記載の技術では、実際に障害物があるか否かの判定が障害物検出センター装置で収集された複数の車両の軌跡情報に基づいて行われる。
特許文献１に記載の技術によれば、複数のプローブ車両から得られた軌跡情報から所定の時間内にほぼ同一の地点で退避走行が行われていることが確認できれば当該地点に障害物が存在している可能性が高いと判定する。ところで、駐停車車両や故障車両等の障害物（以下駐停車車両等とする）や逆走車両が検知された場合には即座に後続車両に駐停車車両等を回避するために必要な情報を提供したり駐停車車両等を回避するための処理を実行させたりすることが必要となる。しかしながら、駐停車車両等の検知が単なる車線変更を検出したものにより誤ってされた検知である場合や駐停車車両等の検知が一定時間より前にされたものである場合、後続車両への駐停車車両等があることの情報提供や回避処理の実行は適切ではないおそれがある。
そこで、本発明の目的は、イベントの発生の有無の判定がされた場合に、判定結果の信頼性を更に判断することを可能にした情報処理装置及び運転支援装置を提供することである。
上記課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、運転支援対象車両に搭載された運転支援装置（１０３）と通信を行う情報処理装置（１０２）であって、車両情報を取得するプローブ車両（１０４）から前記車両情報を受信する受信部（２０４）と、前記車両情報に基づいて、イベントの発生の有無を判定する判定部（２０５）と、前記車両情報の鮮度、及び、前記プローブ車両の走行パターンに応じて決められた評価値から特定される前記車両情報の確度を用いて、前記判定部の判定結果の信頼性を示す信頼度を算出する演算部（２０５）と、前記判定結果及び前記信頼度を前記運転支援装置に送信する送信部（２０４）とを備える。
なお、特許請求の範囲、及び本項に記載した発明の構成要件に付した括弧内の番号は、
本発明と後述の実施形態との対応関係を示すものであり、本発明を限定する趣旨ではない。
本発明と後述の実施形態との対応関係を示すものであり、本発明を限定する趣旨ではない。
本発明の情報処理装置及び運転支援装置によれば、イベントの発生の有無の判定がされた場合に、判定結果の信頼性を示す信頼度を算出することにより、運転支援装置へのイベントの発生の有無の情報提供を適切に行うことができる。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
なお、本発明とは、特許請求の範囲又は課題を解決するための手段の項に記載された発明を意味するものであり、以下の実施形態に限定されるものではない。また、少なくともかぎ括弧内の語句は、特許請求の範囲又は課題を解決するための手段の項に記載された語句を意味し、同じく以下の実施形態に限定されるものではない。
特許請求の範囲の従属項に記載の構成及び方法、従属項に記載の構成及び方法に対応する実施形態の構成及び方法、並びに特許請求の範囲に記載がなく実施形態のみに記載の構成及び方法は、本発明においては任意の構成及び方法である。特許請求の範囲の記載が実施形態の記載よりも広い場合における実施形態に記載の構成及び方法も、本発明の構成及び方法の例示であるという意味で、本発明においては任意の構成及び方法である。いずれの場合も、特許請求の範囲の独立項に記載することで、本発明の必須の構成及び方法となる。
実施形態に記載した効果は、本発明の例示としての実施形態の構成を有する場合の効果であり、必ずしも本発明が有する効果ではない。
複数の実施形態がある場合、各実施形態に開示の構成は各実施形態のみで閉じるものではなく、実施形態をまたいで組み合わせることが可能である。例えば一の実施形態に開示の構成を、他の実施形態に組み合わせても良い。また、複数の実施形態それぞれに開示の構成を集めて組み合わせても良い。
発明が解決しようとする課題に記載した課題は公知の課題ではなく、本発明者が独自に知見したものであり、本発明の構成及び方法と共に発明の進歩性を肯定する事実である。
なお、本発明とは、特許請求の範囲又は課題を解決するための手段の項に記載された発明を意味するものであり、以下の実施形態に限定されるものではない。また、少なくともかぎ括弧内の語句は、特許請求の範囲又は課題を解決するための手段の項に記載された語句を意味し、同じく以下の実施形態に限定されるものではない。
特許請求の範囲の従属項に記載の構成及び方法、従属項に記載の構成及び方法に対応する実施形態の構成及び方法、並びに特許請求の範囲に記載がなく実施形態のみに記載の構成及び方法は、本発明においては任意の構成及び方法である。特許請求の範囲の記載が実施形態の記載よりも広い場合における実施形態に記載の構成及び方法も、本発明の構成及び方法の例示であるという意味で、本発明においては任意の構成及び方法である。いずれの場合も、特許請求の範囲の独立項に記載することで、本発明の必須の構成及び方法となる。
実施形態に記載した効果は、本発明の例示としての実施形態の構成を有する場合の効果であり、必ずしも本発明が有する効果ではない。
複数の実施形態がある場合、各実施形態に開示の構成は各実施形態のみで閉じるものではなく、実施形態をまたいで組み合わせることが可能である。例えば一の実施形態に開示の構成を、他の実施形態に組み合わせても良い。また、複数の実施形態それぞれに開示の構成を集めて組み合わせても良い。
発明が解決しようとする課題に記載した課題は公知の課題ではなく、本発明者が独自に知見したものであり、本発明の構成及び方法と共に発明の進歩性を肯定する事実である。
（実施形態１）
まず、図１～４を用いて本実施形態の情報処理システム、情報処理装置、運転支援装置、プローブ車両の構成について説明する。
まず、図１～４を用いて本実施形態の情報処理システム、情報処理装置、運転支援装置、プローブ車両の構成について説明する。
１．情報処理システムの構成
図１は、情報処理装置と後続車両である運転支援対象車両に搭載された運転支援装置と複数のプローブ車両とから構成される車両用の情報処理システムを示している。図１に示す情報処理システム１０１では、情報処理装置１０２と、複数のプローブ車両１０４及び後続車両である運転支援対象車両に搭載された運転支援装置１０３とが通信ネットワーク１０５を介して接続される。
図１は、情報処理装置と後続車両である運転支援対象車両に搭載された運転支援装置と複数のプローブ車両とから構成される車両用の情報処理システムを示している。図１に示す情報処理システム１０１では、情報処理装置１０２と、複数のプローブ車両１０４及び後続車両である運転支援対象車両に搭載された運転支援装置１０３とが通信ネットワーク１０５を介して接続される。
情報処理装置１０２と運転支援装置１０３とは通信ネットワーク１０５を介してデータ等を送受信し、情報処理装置１０２と複数のプローブ車両１０４とも通信ネットワーク１０５を介して車両情報等のデータを送受信する。通信ネットワーク１０５は、情報処理装置１０２との距離との関係で、通信距離が短い場合は、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１（ＷｉＦｉ）やＩＥＥＥ８０２．１５等の無線ＬＡＮ等、の通信方式を用いることができる。また、通信距離が長い場合は、ＣＤＭＡ２０００（登録商標）、Ｗ－ＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）、ＨＳＰＡ（High Speed Packet Access）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（Long Term Evolution Advanced）、等のワイドエリアネットワークに対応した通信方式を用いることができる。
なお、情報処理装置１０２と運転支援装置１０３との間の通信については、情報処理装置１０２と運転支援装置１０３が同じ運転支援対象車両に搭載されている場合は、ＣＡＮ（Controller Area Network）や、ＬＩＮ（Local Interconnect Network）といった車載用ネットワークに対応した通信方式、あるいは、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信方式を用いることもできる。
なお、情報処理装置１０２と運転支援装置１０３との間の通信については、情報処理装置１０２と運転支援装置１０３が同じ運転支援対象車両に搭載されている場合は、ＣＡＮ（Controller Area Network）や、ＬＩＮ（Local Interconnect Network）といった車載用ネットワークに対応した通信方式、あるいは、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信方式を用いることもできる。
なお、図１では、情報処理システム１０１が、情報処理装置１０２、運転支援装置１０３、複数のプローブ車両１０４を有する例を示しているが、当然のことながら、情報処理システム１０１は、通信ネットワーク１０５を介して接続された任意の数の情報処理装置を備えてもよい。
２．情報処理装置の構成
図２は、プローブセンタとして機能する「情報処理装置」の構成を示している。図２に示す情報処理装置１０２は、主に半導体装置で構成され、サーバ２０１、車両情報データベース２０２、車両統計情報データベース２０３、通信装置２０４を有する。サーバ２０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０５、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等（図示せず）を有する。ここで、ＣＰＵ２０５は本発明の「判定部」及び「演算部」として機能する。また、車両情報データベース２０２、車両統計情報データベース２０３は、それぞれ、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部（図示せず）で実現されている。また、通信装置２０４は、本発明の「受信部」及び「送信部」として機能し、通信ネットワーク１０５に接続されるネットワークインターフェース部（図示せず）等を有する。
なお、情報処理装置１０２は、パッケージ化された半導体装置であっても、配線基板において各半導体装置が配線接続された構成であってもよい。
図２は、プローブセンタとして機能する「情報処理装置」の構成を示している。図２に示す情報処理装置１０２は、主に半導体装置で構成され、サーバ２０１、車両情報データベース２０２、車両統計情報データベース２０３、通信装置２０４を有する。サーバ２０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０５、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等（図示せず）を有する。ここで、ＣＰＵ２０５は本発明の「判定部」及び「演算部」として機能する。また、車両情報データベース２０２、車両統計情報データベース２０３は、それぞれ、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部（図示せず）で実現されている。また、通信装置２０４は、本発明の「受信部」及び「送信部」として機能し、通信ネットワーク１０５に接続されるネットワークインターフェース部（図示せず）等を有する。
なお、情報処理装置１０２は、パッケージ化された半導体装置であっても、配線基板において各半導体装置が配線接続された構成であってもよい。
ここで、本発明の「情報処理装置」は、運転支援対象車両の外に設けられている場合はもちろん、運転支援対象車両に搭載されている場合も含み、設置の場所は問わない。
また、図２では、情報処理装置１０２が、本発明の機能を発揮する専用の情報処理装置である例を示しているが、必ずしも専用の情報処理装置でなくともよく、他の機能を有する情報処理装置がさらに本発明の機能を有するように構成してもよい。
また、図２では、情報処理装置１０２が、本発明の機能を発揮する専用の情報処理装置である例を示しているが、必ずしも専用の情報処理装置でなくともよく、他の機能を有する情報処理装置がさらに本発明の機能を有するように構成してもよい。
３．運転支援装置の構成
図３は、プローブ車両１０４の後続車両である運転支援対象車両に搭載された「運転支援装置」の構成を示している。図３に示す運転支援装置１０３は、ナビゲーション装置３０１、ＧＰＳ（Global positioning system）３０２、通信装置３０３を有する。ナビゲーション装置３０１は、ナビゲーション電子制御装置３０４、表示装置３０５、スピーカー３０６を有する。ここで、表示装置３０５、スピーカー３０６は本発明の「通知部」として機能する。ナビゲーション電子制御装置３０４は、ＣＰＵ３０７、及びＲＯＭやＲＡＭ等（図示せず）を有する。ＧＰＳ装置３０２は、ＧＰＳの他、ディファレンシャルＧＰＳや慣性航行システム（ＩＮＳ）であってもよい。通信装置３０３は、通信ネットワーク１０５に接続されるネットワークインターフェース部（図示せず）等を有する。
運転支援装置の形態の例として、半導体、電子回路、モジュール、マイクロコンピュータが挙げられる。またこれらにアンテナや通信用インターフェースなど、必要な機能を追加してもよい。また、カーナビゲーションシステム、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末のような形態をとることも可能である。
図３は、プローブ車両１０４の後続車両である運転支援対象車両に搭載された「運転支援装置」の構成を示している。図３に示す運転支援装置１０３は、ナビゲーション装置３０１、ＧＰＳ（Global positioning system）３０２、通信装置３０３を有する。ナビゲーション装置３０１は、ナビゲーション電子制御装置３０４、表示装置３０５、スピーカー３０６を有する。ここで、表示装置３０５、スピーカー３０６は本発明の「通知部」として機能する。ナビゲーション電子制御装置３０４は、ＣＰＵ３０７、及びＲＯＭやＲＡＭ等（図示せず）を有する。ＧＰＳ装置３０２は、ＧＰＳの他、ディファレンシャルＧＰＳや慣性航行システム（ＩＮＳ）であってもよい。通信装置３０３は、通信ネットワーク１０５に接続されるネットワークインターフェース部（図示せず）等を有する。
運転支援装置の形態の例として、半導体、電子回路、モジュール、マイクロコンピュータが挙げられる。またこれらにアンテナや通信用インターフェースなど、必要な機能を追加してもよい。また、カーナビゲーションシステム、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末のような形態をとることも可能である。
ここで、本発明の「運転支援装置」とは、ナビゲーション装置のように画像や音声で運転者に情報を通知する装置の他、自動で車両を制御する装置も含み、支援が直接か間接かは問わない。
４．プローブ車両の構成
図４は、車両情報を取得するプローブ車両の構成を示している。図４に示すプローブ車両１０４は、センサ部４０１、ＧＰＳ装置４０２、通信装置４０３を有する。センサ部４０１は、ジャイロセンサ４０４、ステアリングセンサ４０５、スピードセンサ４０６を有する。ＧＰＳ装置４０２、通信装置４０３は、それぞれＧＰＳ装置３０２、通信装置３０３と同様の構成を有する。
図４は、車両情報を取得するプローブ車両の構成を示している。図４に示すプローブ車両１０４は、センサ部４０１、ＧＰＳ装置４０２、通信装置４０３を有する。センサ部４０１は、ジャイロセンサ４０４、ステアリングセンサ４０５、スピードセンサ４０６を有する。ＧＰＳ装置４０２、通信装置４０３は、それぞれＧＰＳ装置３０２、通信装置３０３と同様の構成を有する。
５．情報処理装置及び運転支援装置の処理および動作
（１）情報処理装置の処理の概要
初めに、情報処理装置の処理の概要について説明する。
（ア）まず、情報処理装置１０２の通信装置２０４（本発明の「受信部」に相当）は、「車両情報」を「取得する」プローブ車両から車両情報を受信する。具体的には、プローブ車両１０４は、道路を走行しながら搭載するセンサ部４０１によって得られる車両情報を通信装置４０３により一定の時間間隔で情報処理装置１０２に送信する。情報処理装置１０２は、複数のプローブ車両１０４から一定の時間間隔で送信されてくる車両情報を通信装置２０４により受信する。そして、情報処理装置１０２は、受信した車両情報を車両情報データベース２０２に収集する。すなわち、車両情報データベース２０２は、複数のプローブ車両１０４の一定の時間間隔刻みの車両情報をビックデータとして保持することとなる。
（イ）次に、情報処理装置１０２のＣＰＵ２０５（本発明の「判定部」に相当）は、車両情報に「基づいて」、「イベント」の発生の「有無」を判定する。具体的には、情報処理装置１０２のサーバ２０１のＣＰＵ２０５は、車両情報データベース２０２に収集された車両情報間の相関から得られる事象等のイベントの発生の有無を判定する。そして、ＣＰＵ２０５は、判定に用いられた特定の車両情報を判定結果と共に車両統計情報データベース２０３に保持する。
（ウ）そして、情報処理装置１０２のＣＰＵ２０５（本発明の「演算部」に相当）は、「判定結果」の信頼性を示す「信頼度」を算出する。具体的には、情報処理装置１０２のサーバ２０１のＣＰＵ２０５は、車両統計情報データベース２０３に保持された特定の車両情報に基づいて判定結果の信頼度を算出する。
（エ）最後に、情報処理装置１０２の通信装置２０４（本発明の「送信部」に相当）は、判定結果及び信頼度を運転支援装置１０３に送信する。
以下、車両情報の受信、イベント発生の有無の判定、信頼度の算出の各処理を順に説明する。そして、これらの処理を、情報処理装置１０２、及び運転支援装置１０３の視点で、それらの動作として説明する。
（１）情報処理装置の処理の概要
初めに、情報処理装置の処理の概要について説明する。
（ア）まず、情報処理装置１０２の通信装置２０４（本発明の「受信部」に相当）は、「車両情報」を「取得する」プローブ車両から車両情報を受信する。具体的には、プローブ車両１０４は、道路を走行しながら搭載するセンサ部４０１によって得られる車両情報を通信装置４０３により一定の時間間隔で情報処理装置１０２に送信する。情報処理装置１０２は、複数のプローブ車両１０４から一定の時間間隔で送信されてくる車両情報を通信装置２０４により受信する。そして、情報処理装置１０２は、受信した車両情報を車両情報データベース２０２に収集する。すなわち、車両情報データベース２０２は、複数のプローブ車両１０４の一定の時間間隔刻みの車両情報をビックデータとして保持することとなる。
（イ）次に、情報処理装置１０２のＣＰＵ２０５（本発明の「判定部」に相当）は、車両情報に「基づいて」、「イベント」の発生の「有無」を判定する。具体的には、情報処理装置１０２のサーバ２０１のＣＰＵ２０５は、車両情報データベース２０２に収集された車両情報間の相関から得られる事象等のイベントの発生の有無を判定する。そして、ＣＰＵ２０５は、判定に用いられた特定の車両情報を判定結果と共に車両統計情報データベース２０３に保持する。
（ウ）そして、情報処理装置１０２のＣＰＵ２０５（本発明の「演算部」に相当）は、「判定結果」の信頼性を示す「信頼度」を算出する。具体的には、情報処理装置１０２のサーバ２０１のＣＰＵ２０５は、車両統計情報データベース２０３に保持された特定の車両情報に基づいて判定結果の信頼度を算出する。
（エ）最後に、情報処理装置１０２の通信装置２０４（本発明の「送信部」に相当）は、判定結果及び信頼度を運転支援装置１０３に送信する。
以下、車両情報の受信、イベント発生の有無の判定、信頼度の算出の各処理を順に説明する。そして、これらの処理を、情報処理装置１０２、及び運転支援装置１０３の視点で、それらの動作として説明する。
ここで、本発明の「車両情報」とは、プローブ車両の状態または挙動、プローブ車両が置かれた環境、など、プローブ車両に関係する情報をいう。
本発明の「取得する」とは、センサー等で自ら情報を収集する場合の他、他の車両や路側機から情報を受信する場合、さらにはプローブ車両自身で情報を生成する場合も含む。
本発明の「基づいて」とは、車両情報を利用していれば足りる。
本発明の「イベント」とは、例えば駐停車車両等の「障害物」が存在すること、逆走車が存在すること、渋滞が存在すること、など車両走行上影響をもたらす事実をいう。
本発明の「障害物」とは、駐車車両、停車車両、事故車両、故障車両、先行車両から落下した積荷、折れた木の幹や枝、崩れた土砂等の有体物の他、道路上の事故処理現場や工事区画等、有体物の有無にかかわらず車両が走行できない領域も含む。
本発明の「有無」とは、イベント発生が有るかないかに加え、イベント発生が有る場合の程度や場合の情報も含む。
本発明の「判定結果」とは、イベント発生の有無、またはこれから導かれる情報をいう。
本発明の「信頼度」とは、信頼性の程度を示していれば足り、連続した数値だけでなく、離散的な程度や記号等で表現される場合も含む。
本発明の「取得する」とは、センサー等で自ら情報を収集する場合の他、他の車両や路側機から情報を受信する場合、さらにはプローブ車両自身で情報を生成する場合も含む。
本発明の「基づいて」とは、車両情報を利用していれば足りる。
本発明の「イベント」とは、例えば駐停車車両等の「障害物」が存在すること、逆走車が存在すること、渋滞が存在すること、など車両走行上影響をもたらす事実をいう。
本発明の「障害物」とは、駐車車両、停車車両、事故車両、故障車両、先行車両から落下した積荷、折れた木の幹や枝、崩れた土砂等の有体物の他、道路上の事故処理現場や工事区画等、有体物の有無にかかわらず車両が走行できない領域も含む。
本発明の「有無」とは、イベント発生が有るかないかに加え、イベント発生が有る場合の程度や場合の情報も含む。
本発明の「判定結果」とは、イベント発生の有無、またはこれから導かれる情報をいう。
本発明の「信頼度」とは、信頼性の程度を示していれば足り、連続した数値だけでなく、離散的な程度や記号等で表現される場合も含む。
（２）車両情報の受信
プローブ車両から受信する車両情報の例を説明する。
プローブ車両１０４は、プローブ車両１０４に搭載されたセンサ部４０１の各種センサを用いて「特定時刻」における各種車両情報を取得する。
ジャイロセンサ４０４は、プローブ車両１０４の角度、姿勢、角速度あるいは角加速度を検知する。例えば、ジャイロセンサ４０４は、プローブ車両１０４が進路変更する際のプローブ車両１０４の車体の左右いずれかへの傾きを車両情報の一つである角速度として検出する。
ステアリングセンサ４０５は、プローブ車両１０４のハンドルの方位角を検知する。例えば、ステアリングセンサ４０５は、プローブ車両が進路変更する際のプローブ車両のステアリング・ホイールの操舵量や操舵方向を車両情報の一つであるハンドル方位角として検出する。
スピードセンサ４０６はプローブ車両１０４の速度を検知する。例えば、スピードセンサ４０６は、プローブ車両１０４が進路変更する直前に減速する場合、プローブ車両１０４の減速前と減速後のスピードをそれぞれ車両情報の一つである速度情報として検出する。
ＧＰＳ装置４０２は、特定時刻における位置情報を取得する。ＧＰＳ装置４０２は、ＧＰＳ衛星から信号を受け取り、プローブ車両１０４の現在位置を検知する。例えば、ＧＰＳ装置４０２は、プローブ車両１０４が進路変更を行う場合、プローブ車両１０４の進路変更前と進路変更後の経度緯度情報をそれぞれ車両情報の一つである位置情報として検出する。
ここで、本発明の「特定時刻」は、幅のある期間であっても良い。
プローブ車両から受信する車両情報の例を説明する。
プローブ車両１０４は、プローブ車両１０４に搭載されたセンサ部４０１の各種センサを用いて「特定時刻」における各種車両情報を取得する。
ジャイロセンサ４０４は、プローブ車両１０４の角度、姿勢、角速度あるいは角加速度を検知する。例えば、ジャイロセンサ４０４は、プローブ車両１０４が進路変更する際のプローブ車両１０４の車体の左右いずれかへの傾きを車両情報の一つである角速度として検出する。
ステアリングセンサ４０５は、プローブ車両１０４のハンドルの方位角を検知する。例えば、ステアリングセンサ４０５は、プローブ車両が進路変更する際のプローブ車両のステアリング・ホイールの操舵量や操舵方向を車両情報の一つであるハンドル方位角として検出する。
スピードセンサ４０６はプローブ車両１０４の速度を検知する。例えば、スピードセンサ４０６は、プローブ車両１０４が進路変更する直前に減速する場合、プローブ車両１０４の減速前と減速後のスピードをそれぞれ車両情報の一つである速度情報として検出する。
ＧＰＳ装置４０２は、特定時刻における位置情報を取得する。ＧＰＳ装置４０２は、ＧＰＳ衛星から信号を受け取り、プローブ車両１０４の現在位置を検知する。例えば、ＧＰＳ装置４０２は、プローブ車両１０４が進路変更を行う場合、プローブ車両１０４の進路変更前と進路変更後の経度緯度情報をそれぞれ車両情報の一つである位置情報として検出する。
ここで、本発明の「特定時刻」は、幅のある期間であっても良い。
（３）イベント発生の有無の判定
本実施形態では、イベントの一例として駐停車車両等が存在することに着目する。駐停車車両等の有無の判定は、まず（ア）プローブ車両の車線変更の有無の判定を行い、これを基に（イ）駐停車車両等の有無の判定を行うことにより実現する。
本実施形態では、イベントの一例として駐停車車両等が存在することに着目する。駐停車車両等の有無の判定は、まず（ア）プローブ車両の車線変更の有無の判定を行い、これを基に（イ）駐停車車両等の有無の判定を行うことにより実現する。
（ア）プローブ車両の車線変更の有無の判定
まず、図５（Ａ）、（Ｂ）を用いてプローブ車両１０４が一定方向に走行する場合の走行パターンとそれぞれの走行パターンで得られる車両情報の特徴について説明する。
図５（Ａ）、（Ｂ）は、プローブ車両１０４が一定方向に走行する場合の走行パターンを説明するための図である。プローブ車両１０４の走行パターンは、一の車線と他の車線を有する道路において地点αで一の車線を走行する場合、駐停車車両等がある可能性のある地点βを通過する際に２通りの走行パターンが考えられる。すなわち、第１の走行パターンは、地点βで一の車線を走行する直進走行であり、第２の走行パターンは、地点βで他の車線を走行する車線変更走行である。
図５（Ａ）は、プローブ車両１０４が地点βを通過する際、車線変更をせずに一の車線を直進走行する第１の走行パターンを示す図である。プローブ車両１０４が第１の走行パターンで走行する場合、センサ部４０１のジャイロセンサ４０４、ステアリングセンサ４０５、スピードセンサ４０６により得られる各種情報からなる車両情報は、地点αの前、地点αとβの間、地点βの後のそれぞれの位置の通過時の時刻において大きな変化がない。また、ＧＰＳ装置４０２により得られる位置情報は、地点αの前、地点αとβの間、地点βの後の３地点で直進走行を示す緯度経度となる。
図５（Ｂ）は、プローブ車両１０４が地点βを通過する際、その前に車線変更を行い地点β通過時に他の車線を走行する第２の走行パターンを示す図である。プローブ車両１０４が第２の走行パターンで走行する場合、センサ部４０１のジャイロセンサ４０４、ステアリングセンサ４０５、スピードセンサ４０６から得られる、角速度、ハンドル方位角、速度情報は、地点αの前、地点αとβの間、地点βの後のそれぞれの位置の通過時の時刻において一定量以上変化する。また、ＧＰＳ装置４０２により得られる位置情報は、地点αの前、地点αとβの間、地点βの後の３地点で車線変更を示す緯度経度となる。
次に、情報処理装置で得られた車両情報に基づいた車線変更の有無の判定について説明する。情報処理装置１０２のＣＰＵ２０５は、車両情報データベース２０２において、特定のプローブ車両１０４の角速度、ハンドル方位角、速度情報、位置情報の経時変化に基づいて、第２の走行パターンに相当する車両情報を抽出する。そして、その車両情報に基づき車線変更ありとして車線変更フラグを立てて、車両統計情報データベース２０３に保持する。
具体的な車両情報を用いて車線変更の有無を決定する方法を説明する。
図６（Ａ）、（Ｂ）は、２台のプローブ車両から得られた一定の時間間隔の車両情報の例である。図６（Ａ）、（Ｂ）において、位置情報は、一定の時刻におけるＧＰＳ装置４０２により得られたプローブ車両１０４の緯度経度、角速度は、一定の時刻におけるジャイロセンサ４０４により得られたプローブ車両１０４の傾き、方位角は、一定の時刻におけるステアリングセンサ４０５により得られたプローブ車両１０４のハンドルの方位角、速度情報は、一定の時刻におけるスピードセンサ４０６により得られたプローブ車両１０４の速度を示す。
なお、図６（Ａ）、（Ｂ）に示す車両情報は一例にすぎず、プローブ車両１０４は情報処理装置１０２に図６（Ａ）、（Ｂ）に示す以外の情報を送信してもよい。
図６（Ａ）、（Ｂ）は、２台のプローブ車両から得られた一定の時間間隔の車両情報の例である。図６（Ａ）、（Ｂ）において、位置情報は、一定の時刻におけるＧＰＳ装置４０２により得られたプローブ車両１０４の緯度経度、角速度は、一定の時刻におけるジャイロセンサ４０４により得られたプローブ車両１０４の傾き、方位角は、一定の時刻におけるステアリングセンサ４０５により得られたプローブ車両１０４のハンドルの方位角、速度情報は、一定の時刻におけるスピードセンサ４０６により得られたプローブ車両１０４の速度を示す。
なお、図６（Ａ）、（Ｂ）に示す車両情報は一例にすぎず、プローブ車両１０４は情報処理装置１０２に図６（Ａ）、（Ｂ）に示す以外の情報を送信してもよい。
図６（Ａ）は、車両ＩＤ１１０１により取得された車両情報である。図６（Ａ）において、車両ＩＤ１１０１は時刻１：００．００から１：００．３０の間に角速度、方位角、速度情報の大きな変化はない。また、車両ＩＤ１１０１は時刻１：００．００から１：００．３０の間に直進走行を示す緯度経度となる。従って、車両ＩＤ１１０１は、時刻１：００．００から１：００．３０の間に車線変更しなかったものと判定され、車両ＩＤ１１０１の各車両情報に車線変更フラグは立てられない（０が設定される。）。
図６（Ｂ）は、車両ＩＤ１２０１により取得された車両情報である。図６（Ｂ）において、車両ＩＤ１２０１は時刻２：００．００から２：００．３０の間に角速度、方位角、速度情報に一定量以上の変化があった。また、車両ＩＤ１２０１は時刻２：００．００から２：００．３０の間に車線変更を示す緯度経度となる。従って、車両ＩＤ１２０１は、時刻２：００．００から２：００．３０の間に車線変更したものと判定され、車両ＩＤ１２０１の車両情報に車線変更フラグが立てられる（１が設定される。）。
なお、車線変更の有無の判定のための車両情報として、角速度、方位角、速度を用いた例を示したが、速度一定で車線変更を行う場合も考えられるため、速度は必ずしも判定に利用しなくてもよい。
また、車両情報の識別番号としての車両ＩＤは、一義的に車両が識別できればよく、絶対的な識別符号の他、相対的な識別符号であってもよい。
また、車両情報の識別番号としての車両ＩＤは、一義的に車両が識別できればよく、絶対的な識別符号の他、相対的な識別符号であってもよい。
（イ）駐停車車両等の有無の判定
次に、プローブ車両の車線変更の有無の判定に基づき、駐停車車両等の有無を判定する方法を説明する。
次に、プローブ車両の車線変更の有無の判定に基づき、駐停車車両等の有無を判定する方法を説明する。
第１の走行パターンでは、プローブ車両１０４が車線変更していないため、地点βでの一の車線上に駐停車車両等がないことは明らかである。一方、第２の走行パターンでは、プローブ車両１０４が車線変更はしているが、地点βでの一の車線上に駐停車車両等があるかどうかは明らかでない。すなわち、車両が車線変更をするのは、走行車線上に駐停車車両等がある場合に限られず、他の車両を追い越すため、後の右折、左折や進路変更をスムーズに行うため等の目的も考えられる。そのため、単体のプローブ車両１０４が車線変更したことをもって地点βでの一の車線上に駐停車車両等があるとすることはできない。
しかしながら、一定時間に一定区間で一定台数のプローブ車両１０４が車線変更をした場合には、一定台数の車線変更をしたプローブ車両１０４は駐停車車両等があるために車線変更を行なったと考えられ、地点βでの一の車線上に駐停車車両等があったと言える。
しかしながら、一定時間に一定区間で一定台数のプローブ車両１０４が車線変更をした場合には、一定台数の車線変更をしたプローブ車両１０４は駐停車車両等があるために車線変更を行なったと考えられ、地点βでの一の車線上に駐停車車両等があったと言える。
そこで、本実施形態では、車両情報のうち所定の閾値（本発明の「第２の閾値」に相当）からなる条件を満たす情報に基づいて駐停車車両等の有無を判定する。具体的には、一定時間に一定区間で一定台数の車両情報の車線変更があった、すなわち、車線変更フラグが立てられた車両情報がある場合に、駐停車車両等ありとして駐停車車両フラグを立て、後続車両に駐停車車両等が有るとの判定結果を提供することとした。
駐停車車両等の有無の判定における時間、区間及び台数による閾値は、イベントごとに定められているイベントの継続時間、位置情報、及びプローブ車両の台数、に基づいて決められる。例えば、本実施形態のイベントである駐停車車両等が存在することである場合、５分間に車線変更の開始位置が進行方向に対して８．３５ｍ以内の領域で５台のプローブ車両が車線変更を行ったかどうかとすることができる。
時間の閾値を５分間としているのは、道路交通法で荷物の積み下ろしのための停車は５分を超えない時間内とされているためである。
また、区間の閾値を車線変更の開始位置が進行方向に対して８．３５ｍ以内の領域としているのは、プローブ車両における車両情報の送信間隔が０．５秒程度である場合、時速６０ｋｍで走行する車両は１秒間で１６．７ｍ、０．５秒間で８．３５ｍ進むことになるため、複数のプローブ車両の車線変更が８．３５ｍ以内に示された場合は複数のプローブ車両が特定の駐停車車両等を追い越すという同一の目的により車線変更が行われたと推測されるためである。
また、台数の閾値を５台としているのは、インターネットへの常時接続により通信可能なコネクテッドカーが実現するとされている２０２０年次のコネクテッドカーの台数見込みから算出された走行車両がプローブ車両である確率０．１９８、一般的な道路における車両の走行頻度６台／分、駐停車車両の駐車時間５分を掛け合わせた結果から算出したものである。
なお、時間、区間および台数の閾値は、当然のことながら、例えば、車両情報の送信間隔の変更、コネクテッドカーの台数見込みの変動等から修正することが可能である。
次に、具体的な車両情報を用いて、駐停車車両等の有無を判定する方法を説明する。図７を用いて車線変更フラグが立てられ車両統計情報データベース２０３に保持された一連の車両情報の例を示す。
図７は、車両ＩＤ１３０１～１３０９のそれぞれのプローブ車両１０４の車線変更開始時刻、それぞれのプローブ車両１０４の車線変更時位置を示している。また、図７において、台数の閾値５台でグループ化した車両ＩＤ１３０１～１３０５のグループ、車両ＩＤ１３０２～１３０６のグループ、車両ＩＤ１３０３～１３０７のグループ、車両ＩＤ１３０４～１３０８のグループ、車両ＩＤ１３０５～１３０９のグループ、をそれぞれグループＡ１、グループＡ２、グループＡ３、グループＡ４、グループＡ５とする。
図７は、車両ＩＤ１３０１～１３０９のそれぞれのプローブ車両１０４の車線変更開始時刻、それぞれのプローブ車両１０４の車線変更時位置を示している。また、図７において、台数の閾値５台でグループ化した車両ＩＤ１３０１～１３０５のグループ、車両ＩＤ１３０２～１３０６のグループ、車両ＩＤ１３０３～１３０７のグループ、車両ＩＤ１３０４～１３０８のグループ、車両ＩＤ１３０５～１３０９のグループ、をそれぞれグループＡ１、グループＡ２、グループＡ３、グループＡ４、グループＡ５とする。
グループＡ１は、車両ＩＤ１３０１～１３０４までは時間の閾値の５分内であるが、車両ＩＤ１３０５が時間の閾値の５分を超えているため駐停車車両等なしと判定される。グループＡ２は、車両ＩＤ１３０２～１３０４までは時間の閾値の５分内であるが、車両ＩＤ１３０５及び１３０６が時間の閾値の５分を超えているため駐停車車両等なしと判定される。グループＡ３は、車両ＩＤ１３０３及び１３０４までは時間の閾値の５分内であるが、車両ＩＤ１３０５～１３０７が時間の閾値の５分を超えているため駐停車車両等なしと判定される。グループＡ４は、車両ＩＤ１３０４以降の車両ＩＤ１３０５～１３０８が時間の閾値の５分を超えているため駐停車車両等なしと判定される。一方、グループＡ５は、車両ＩＤ１３０５～１３０９が時間の閾値の５分以内であるため駐停車車両等ありと判定される。
なお、図７に示す例では、台数の閾値を５台として車両ＩＤ１３０１～１３０９の車線変更時位置を便宜上全てＸ３１とＹ３１として、時刻の違いのみで駐停車車両等の有無を判定しているが、車線変更時位置が異なる場合にはこれも駐停車車両等の有無の判定の際に考慮する必要があることは言うまでもない。
以上、イベントとして駐停車車両等の存在に着目し、（ア）車線変更の有無の判定、（イ）駐停車車両等の有無の判定、の２つのステップで判定を行ったが、これに限るものではない。例えば、（ア）車線変更の有無、に代えて、後述の図８（Ａ）（Ｂ）のような走行パターンの判定を行い、（イ）の判定の際に閾値の設定を走行パターンごとに行うことで、駐停車車両等の有無の判定を行ってもよい。
（４）信頼度の算出
以下、信頼度の概要、確度の確定、鮮度の算定、信頼度の算出例、信頼度の閾値の順に説明する。
以下、信頼度の概要、確度の確定、鮮度の算定、信頼度の算出例、信頼度の閾値の順に説明する。
（ア）信頼度の概要
後続車両である運転支援対象車両は、駐停車車両等の有無の情報を精度高く且つリアルタイムな情報として得る必要がある。先行車両としてのプローブ車両の車線変更から判定される駐停車車両等の有無の判定結果に加え、駐停車車両等の有無の判定結果がどの程度の精度でいつ取得されたものなのかについても評価することにより、駐停車車両等の有無の判定結果の信頼性をさらに高めることができる。
後続車両である運転支援対象車両は、駐停車車両等の有無の情報を精度高く且つリアルタイムな情報として得る必要がある。先行車両としてのプローブ車両の車線変更から判定される駐停車車両等の有無の判定結果に加え、駐停車車両等の有無の判定結果がどの程度の精度でいつ取得されたものなのかについても評価することにより、駐停車車両等の有無の判定結果の信頼性をさらに高めることができる。
そこで、本実施形態では、駐停車車両等の有無の情報の信頼性を高めるため、駐停車車両等の有無の判定結果の信頼性を示す信頼度を算出する。
信頼度は、駐停車車両等ありとの判定がされた際に利用したプローブ車両１０４の車両情報を用いて算出される。具体的には、信頼度は、駐停車車両フラグが立った複数のプローブ車両１０４の複数の車両情報からそれぞれの車両情報の「確度」、それぞれの車両情報の「鮮度」を算出し、それぞれの車両情報の確度と車両情報の鮮度を掛け合わせたものの平均値として算出される。すなわち、信頼度は、車両情報の確度と鮮度から、式（１）または、式（２）により算出される。
信頼度は、駐停車車両等ありとの判定がされた際に利用したプローブ車両１０４の車両情報を用いて算出される。具体的には、信頼度は、駐停車車両フラグが立った複数のプローブ車両１０４の複数の車両情報からそれぞれの車両情報の「確度」、それぞれの車両情報の「鮮度」を算出し、それぞれの車両情報の確度と車両情報の鮮度を掛け合わせたものの平均値として算出される。すなわち、信頼度は、車両情報の確度と鮮度から、式（１）または、式（２）により算出される。
ここで、Ｃは信頼度、Ｒｉは確度、Ｆｉは鮮度、ｉは車両情報の識別番号、ｎは複数のプローブ車両の台数である。
ここで、本発明の「確度」とは、事象若しくは情報の確からしさ、または事象若しくは情報が発生する確率を示す指標をいう。
また、本発明の「鮮度」とは、事象または情報の新しさをいう。
ここで、本発明の「確度」とは、事象若しくは情報の確からしさ、または事象若しくは情報が発生する確率を示す指標をいう。
また、本発明の「鮮度」とは、事象または情報の新しさをいう。
（イ）確度の決定
まず、信頼度の算出に用いられる確度について説明する。確度は、プローブ車両の「走行パターン」により定められた評価値から特定・決定される。
走行パターンにより定められた評価値は、車線変更フラグの対象となる一の車線から「他の車線」への車線変更を第１の車線変更とし、第１の車線変更の後に一の車線に戻るための車線変更を第２の車線変更とした場合に、第２の車線変更がある場合を０．７とし、第２の車線変更がない場合を０．３とする。第２の車線変更がない場合の評価値が第２の車線変更がある場合の評価値よりも小さいのは、第２の車線変更がない動作は、駐停車車両等が存在しない場合にも取りうる可能性が少なからずある動作であるからである。
なお、評価値はこれに限られず、適宜変更することが可能である。
ここで、本発明の「他の車線」は、一の車線と同じ方向の単一または複数の車線であってもいいし、一の車線と反対の方向の単一または複数の車線であってもいい。また、一の車線を片側一車線の道路における車線とし他の車線を路肩として考えてもよい。
また、本発明のプローブ車両の「走行パターン」とは、一のプローブ車両から受信した車両情報で特定される走行パターンであるが、他のプローブ車両から受信した車両情報も加味して求めた走行パターンでもよい。
まず、信頼度の算出に用いられる確度について説明する。確度は、プローブ車両の「走行パターン」により定められた評価値から特定・決定される。
走行パターンにより定められた評価値は、車線変更フラグの対象となる一の車線から「他の車線」への車線変更を第１の車線変更とし、第１の車線変更の後に一の車線に戻るための車線変更を第２の車線変更とした場合に、第２の車線変更がある場合を０．７とし、第２の車線変更がない場合を０．３とする。第２の車線変更がない場合の評価値が第２の車線変更がある場合の評価値よりも小さいのは、第２の車線変更がない動作は、駐停車車両等が存在しない場合にも取りうる可能性が少なからずある動作であるからである。
なお、評価値はこれに限られず、適宜変更することが可能である。
ここで、本発明の「他の車線」は、一の車線と同じ方向の単一または複数の車線であってもいいし、一の車線と反対の方向の単一または複数の車線であってもいい。また、一の車線を片側一車線の道路における車線とし他の車線を路肩として考えてもよい。
また、本発明のプローブ車両の「走行パターン」とは、一のプローブ車両から受信した車両情報で特定される走行パターンであるが、他のプローブ車両から受信した車両情報も加味して求めた走行パターンでもよい。
第２の車線変更について説明する。図５（Ｂ）で説明した第２の走行パターンにおいて、その後の地点γを通過する際の２通りの走行パターンが考えられ、この２通りのパターンがそれぞれ第２の車線変更が有る場合と無い場合に該当する。プローブ車両１０４が一定方向に走行する場合の走行パターンとそれぞれの走行パターンで得られる車両情報の特徴について説明する。
図８（Ａ）、（Ｂ）は、プローブ車両１０４が一定方向に走行する場合の走行パターンを説明するための図である。プローブ車両１０４の走行パターンは、一の車線と他の車線を有する道路において地点αで一の車線を走行し、駐停車車両等がある可能性のある地点βで他の車線を走行する場合、その後の地点γを通過する際に２通りの走行パターンが考えられる。すなわち、第２－１の走行パターンは、地点γで他の車線を続けて走行する１回車線変更の走行パターンであり、第２―２の走行パターンは、地点γで再び一の車線を走行する２回車線変更の走行パターンである。
図８（Ａ）、（Ｂ）は、プローブ車両１０４が一定方向に走行する場合の走行パターンを説明するための図である。プローブ車両１０４の走行パターンは、一の車線と他の車線を有する道路において地点αで一の車線を走行し、駐停車車両等がある可能性のある地点βで他の車線を走行する場合、その後の地点γを通過する際に２通りの走行パターンが考えられる。すなわち、第２－１の走行パターンは、地点γで他の車線を続けて走行する１回車線変更の走行パターンであり、第２―２の走行パターンは、地点γで再び一の車線を走行する２回車線変更の走行パターンである。
図８（Ａ）は、プローブ車両１０４が地点βを通過する際、その前に１回車線変更を行い地点β、γ通過時に他の車線を走行する第２－１の走行パターンを示す図である。プローブ車両１０４が第２－１の走行パターンで走行する場合、センサ部４０１のジャイロセンサ４０４、ステアリングセンサ４０５、スピードセンサ４０６から得られる、角速度、ハンドル方位角、速度情報は、地点αの前、地点αとβの間、地点βの後のそれぞれの位置の通過時の時刻において一定量以上変化する。また、ＧＰＳ装置４０２により得られる位置情報は、地点αの前、地点αとβの間、地点βの後の３地点で車線変更を示す緯度経度となる。一方で、センサ部４０１のジャイロセンサ４０４、ステアリングセンサ４０５、スピードセンサ４０６から得られる、角速度、ハンドル方位角、速度情報は、地点βの前、地点βとγの間、地点γの後のそれぞれの位置の通過時の時刻において大きな変化がない。また、ＧＰＳ装置４０２により得られる位置情報は、地点βの前、地点βとγの間、地点γの後の３地点で直進走行を示す緯度経度となる。
図８（Ｂ）は、プローブ車両１０４が地点βを通過する際、その前後に１回ずつ計２回車線変更を行い地点β通過時に他の車線を走行し、地点γ通過時に一の車線を走行する第２－２の走行パターンを示す図である。プローブ車両１０４が第２－２の走行パターンで走行する場合、センサ部４０１のジャイロセンサ４０４、ステアリングセンサ４０５、スピードセンサ４０６から得られる、角速度、ハンドル方位角、速度情報は、地点αの前、地点αとβの間、地点βの後のそれぞれの位置の通過時の時刻において一定量以上変化する。また、ＧＰＳ装置４０２により得られる位置情報は、地点αの前、地点αとβの間、地点βの後の３地点で車線変更を示す緯度経度となる。また、同様に、センサ部４０１のジャイロセンサ４０４、ステアリングセンサ４０５、スピードセンサ４０６から得られる、角速度、ハンドル方位角、速度情報は、地点βの前、地点βとγの間、地点γの後のそれぞれの位置の通過時の時刻において一定量以上変化する。また、ＧＰＳ装置４０２により得られる位置情報は、地点βの前、地点βとγの間、地点γの後の３地点で車線変更を示す緯度経度となる。
このように、プローブ車両１０４から受信した車両情報に基づき、第２－１の走行パターン、及び第２－２の走行パターンを検出・判定し、この判定結果に基づきそれぞれのプローブ車両１０４の車両情報に対し確度を決定する。
なお、確度の特定において、プローブ車両１０４のセンサ部４０１の機能に基づき、評価値を変更したり、評価値に対する重み付けをすることもできる。センサ部４０１での検出機能が高い場合は、第２－１の走行パタ－ンか第２－２の走行パターンかの検出・判定がより確実なものとなるためである。
また、確度の特定において、プローブ車両１０４のＧＰＳ装置４０２によって位置情報を測定する際の衛星の数によって走行パターンに対する評価値を変更したり、評価値に対する重み付けをすることもできる。この場合、衛星数が多ければ位置情報がより精度の高いものとなるため、第２－１の走行パターンか第２－２の走行パターンかの検出・判定がより確実なものとなるためである。
さらに、確度の特定において、プローブ車両１０４の走行エリアによって評価値を変更したり、評価値に対する重み付けをすることもできる。例えば、都会エリアでは、道路が密集しており平面交差や立体交差が多くありプローブ車両が走行する道路が緯度経度のみでは特定できない可能性がある一方、郊外エリアでは、道路の密集はないため、プローブ車両が走行する道路が緯度経度で明確に特定できる可能性が高い。そのため、郊外エリアの方が第２－１の走行パターンか第２－２の走行パターンかの検出・判定がより確実なものとなるためである。
さらに、その他、確度の特定において、プローブ車両１０４の速度によって評価値を変更したり、評価値に対する重み付けをすることもできる。
また、確度の特定において、プローブ車両１０４のＧＰＳ装置４０２によって位置情報を測定する際の衛星の数によって走行パターンに対する評価値を変更したり、評価値に対する重み付けをすることもできる。この場合、衛星数が多ければ位置情報がより精度の高いものとなるため、第２－１の走行パターンか第２－２の走行パターンかの検出・判定がより確実なものとなるためである。
さらに、確度の特定において、プローブ車両１０４の走行エリアによって評価値を変更したり、評価値に対する重み付けをすることもできる。例えば、都会エリアでは、道路が密集しており平面交差や立体交差が多くありプローブ車両が走行する道路が緯度経度のみでは特定できない可能性がある一方、郊外エリアでは、道路の密集はないため、プローブ車両が走行する道路が緯度経度で明確に特定できる可能性が高い。そのため、郊外エリアの方が第２－１の走行パターンか第２－２の走行パターンかの検出・判定がより確実なものとなるためである。
さらに、その他、確度の特定において、プローブ車両１０４の速度によって評価値を変更したり、評価値に対する重み付けをすることもできる。
（ウ）鮮度の算定
次に、信頼度の算出に用いられる鮮度の算出方法について説明する。鮮度は、式（３）により算出される。
次に、信頼度の算出に用いられる鮮度の算出方法について説明する。鮮度は、式（３）により算出される。
（エ）信頼度の算出例
ここでは、駐停車車両等の出現消失のタイミングを考慮した駐停車車両等の有無の状況とそれぞれの状況における駐停車車両有無の判定について検討する。
車線変更を行なったプローブ車両１０４の走行時における駐停車車両等の有無の状況としては、図５及び図８の地点βに駐停車車両等が出現するタイミングと消失するタイミングを考慮して次の５つの状況が考えられる。すなわち、一定数のプローブ車両１０４の全ての車線変更時に駐停車車両等がある第１の状況、一定数のプローブ車両１０４のうちの最後の数台のみの車線変更時に駐停車車両等がある第２の状況、一定数のプローブ車両１０４のうちの最初と最後でない数台の車線変更時に駐停車車両等がある第３の状況、一定数のプローブ車両１０４のうちの最初の数台の車線変更時に駐停車車両等がある第４の状況、一定数のプローブ車両１０４の全ての車線変更時に駐停車車両等がない第５の状況である。
ここでは、駐停車車両等の出現消失のタイミングを考慮した駐停車車両等の有無の状況とそれぞれの状況における駐停車車両有無の判定について検討する。
車線変更を行なったプローブ車両１０４の走行時における駐停車車両等の有無の状況としては、図５及び図８の地点βに駐停車車両等が出現するタイミングと消失するタイミングを考慮して次の５つの状況が考えられる。すなわち、一定数のプローブ車両１０４の全ての車線変更時に駐停車車両等がある第１の状況、一定数のプローブ車両１０４のうちの最後の数台のみの車線変更時に駐停車車両等がある第２の状況、一定数のプローブ車両１０４のうちの最初と最後でない数台の車線変更時に駐停車車両等がある第３の状況、一定数のプローブ車両１０４のうちの最初の数台の車線変更時に駐停車車両等がある第４の状況、一定数のプローブ車両１０４の全ての車線変更時に駐停車車両等がない第５の状況である。
第１～第５の状況のうち、第１及び第２の状況では、最後の数台のプローブ車両１０４の車線変更時に駐停車車両等があるため、信頼度は高くなる。一方で、第３、第４、及び第５の状況では、最後の数台のプローブ車両１０４の車線変更時に駐停車車両等がないため、信頼度は低くなる。
次に、具体的な車両情報を用いて信頼度を算出する方法を説明する。
図９（Ａ）～（Ｃ）は、それぞれ車線変更があり駐停車車両等ありと判定された５台のプローブ車両から得られた車両情報の例である。図９（Ａ）～（Ｃ）に示した車両情報に基づき信頼度を算出するにあたり、図９（Ａ）～（Ｃ）における現在時刻をそれぞれ、４：０５、５：０５、６：０５とする。
図９（Ａ）～（Ｃ）は、それぞれ車線変更があり駐停車車両等ありと判定された５台のプローブ車両から得られた車両情報の例である。図９（Ａ）～（Ｃ）に示した車両情報に基づき信頼度を算出するにあたり、図９（Ａ）～（Ｃ）における現在時刻をそれぞれ、４：０５、５：０５、６：０５とする。
図９（Ａ）は、車両IＤ１４０１～１４０５それぞれのプローブ車両１０４の第１の車線変更開始時刻、第１の車線変更時位置、第２の車線変更の有無、確度、鮮度、確度と鮮度を乗じたものの例を示している。車両IＤ１４０１～１４０５は、第１の車線変更開始時刻が現在時刻の４：０５から１分以内と近接しており、車両IＤ１４０１～１４０５の第１の車線変更の開始時刻は新しい。そのため、式２から求められる鮮度の値が高くなる。また、これらの車両は第２の車線変更を行う第２－２の走行パターンで走行しているので、確度はそれぞれ０．７０と決定されている。以上から、車両IＤ１４０１～１４０５の車両情報に基づき式１から信頼度は、０．６３と算出される。
図９（Ｂ）は、車両IＤ１５０１～１５０５についての例である。車両IＤ１５０１～１５０５は、第１の車線変更開始時刻が現在時刻の５：０５から５分程度前であり、車両IＤ１５０１～１５０５の第１の車線変更の開始時刻は古い。そのため、式２から求められる鮮度の値が低くなる。確度は、図９（Ａ）と同様である。以上から、車両IＤ１５０１～１５０５の車両情報に基づき式１から信頼度は、０．０７と算出される。
図９（Ｃ）は、車両IＤ１６０１～１６０５についての例である。車両IＤ１６０１～１６０５は、第１の車線変更開始時刻の現在時刻への近さが図９（Ａ）の場合と同様であるため、鮮度の値が高い。一方で、車両IＤ１６０１～１６０５は、第２の車線変更を行っていない第２－１の走行パターンで走行しているので、確度はそれぞれ０．３０と決定されている。以上から、車両IＤ１６０１～１６０５の車両情報に基づき式１から信頼度は、０．２７と算出される。
なお、本実施形態では、信頼度を確度と鮮度の積で求めたが、確度のみ、または鮮度のみをもって信頼度としてもよい。
（オ）信頼度の閾値
信頼性が高い場合は駐停車車両等が存在する可能性が高く、低い場合は存在する可能性が低いと言える。そこで、閾値（本発明の「第１の閾値」に相当）を設けて、信頼度が閾値よりも高い場合は駐停車車両等があるとの判定結果を送信し、閾値よりも低い場合は駐停車車両等があるとの判定結果を送信しないとしてもよい。
例えば、信頼度の閾値を０．５と定めていた場合は、図９（Ａ）では信頼度が閾値以上であるため駐停車車両等があるとの判定結果は送信される。一方、図９（Ｂ）、（Ｃ）では、信頼度が閾値以下であるため駐停車車両等があるとの判定結果は送信されない。
なお、閾値との比較は、本実施形態では情報処理装置１０２で行う例を説明するが、運転支援装置１０３のＣＰＵ３０７（本発明の「演算部」に相当）で行ってもよい。この例は、実施形態２として説明する。
信頼性が高い場合は駐停車車両等が存在する可能性が高く、低い場合は存在する可能性が低いと言える。そこで、閾値（本発明の「第１の閾値」に相当）を設けて、信頼度が閾値よりも高い場合は駐停車車両等があるとの判定結果を送信し、閾値よりも低い場合は駐停車車両等があるとの判定結果を送信しないとしてもよい。
例えば、信頼度の閾値を０．５と定めていた場合は、図９（Ａ）では信頼度が閾値以上であるため駐停車車両等があるとの判定結果は送信される。一方、図９（Ｂ）、（Ｃ）では、信頼度が閾値以下であるため駐停車車両等があるとの判定結果は送信されない。
なお、閾値との比較は、本実施形態では情報処理装置１０２で行う例を説明するが、運転支援装置１０３のＣＰＵ３０７（本発明の「演算部」に相当）で行ってもよい。この例は、実施形態２として説明する。
（５）情報処理装置の動作
図１０を用いて、情報処理装置１０２の動作を説明する。
ステップＳ１０において、情報処理装置１０２は通信ネットワーク１０５を介して通信装置２０４によりプローブ車両１０４の通信装置４０３から車両情報を受信する。
ステップＳ１１において、情報処理装置１０２は受信した車両情報を車両情報データベース２０２に保持する。
ステップＳ１２において、情報処理装置１０２はサーバ２０１のＣＰＵ２０５によりプローブ車両１０４の車両情報を解析し、車線変更があったかどうかを判定する。
ステップＳ１３において、情報処理装置１０２は車線変更があった場合に、ＣＰＵ２０５により車線変更があった車両情報に車線変更フラグを立てる。
ステップＳ１４において、情報処理装置１０２は車両統計情報データベース２０３に車線変更フラグが立てられた車両情報を保持する。
ステップＳ１５において、情報処理装置１０２はＣＰＵ２０５により車両統計情報データベース２０３における車線変更フラグが立てられた車両情報を解析する。そして、一定時間に一定区間で一定台数の車両情報の車線変更があったかどうか、すなわち、駐停車車両等の有無の判定の所定の閾値からなる条件を満たす車両情報があるかどうかを判定する。
ステップＳ１６において、情報処理装置１０２は駐停車車両等があるとの判定結果を得た場合に、ＣＰＵ２０５により車両情報に駐停車車両フラグを立てる。
ステップＳ１７において、情報処理装置１０２はＣＰＵ２０５により駐停車車両フラグが立てられた車両情報の信頼度を算出する。
ステップＳ１８において、情報処理装置１０２はＣＰＵ２０５によりステップＳ１７で求められた信頼度が閾値以上であるかどうかを判断する。
ステップＳ１９において、情報処理装置１０２は、信頼度が閾値「以上」であった場合に、通信装置２０４により後続車両である運転支援対象車両に搭載された運転支援装置１０３に駐停車車両等があるとの判定結果を送信する。
なお、信頼度が閾値「以下」であった場合は、運転支援装置１０３に前記判定結果及び前記信頼度のいずれも送信しない。
ここで、本発明の「以上」とは、基準となる値を含む場合の他、含まない場合であってもよい。
また、本発明の「以下」とは、基準となる値を含む場合の他、含まない場合であってもよい。
図１０を用いて、情報処理装置１０２の動作を説明する。
ステップＳ１０において、情報処理装置１０２は通信ネットワーク１０５を介して通信装置２０４によりプローブ車両１０４の通信装置４０３から車両情報を受信する。
ステップＳ１１において、情報処理装置１０２は受信した車両情報を車両情報データベース２０２に保持する。
ステップＳ１２において、情報処理装置１０２はサーバ２０１のＣＰＵ２０５によりプローブ車両１０４の車両情報を解析し、車線変更があったかどうかを判定する。
ステップＳ１３において、情報処理装置１０２は車線変更があった場合に、ＣＰＵ２０５により車線変更があった車両情報に車線変更フラグを立てる。
ステップＳ１４において、情報処理装置１０２は車両統計情報データベース２０３に車線変更フラグが立てられた車両情報を保持する。
ステップＳ１５において、情報処理装置１０２はＣＰＵ２０５により車両統計情報データベース２０３における車線変更フラグが立てられた車両情報を解析する。そして、一定時間に一定区間で一定台数の車両情報の車線変更があったかどうか、すなわち、駐停車車両等の有無の判定の所定の閾値からなる条件を満たす車両情報があるかどうかを判定する。
ステップＳ１６において、情報処理装置１０２は駐停車車両等があるとの判定結果を得た場合に、ＣＰＵ２０５により車両情報に駐停車車両フラグを立てる。
ステップＳ１７において、情報処理装置１０２はＣＰＵ２０５により駐停車車両フラグが立てられた車両情報の信頼度を算出する。
ステップＳ１８において、情報処理装置１０２はＣＰＵ２０５によりステップＳ１７で求められた信頼度が閾値以上であるかどうかを判断する。
ステップＳ１９において、情報処理装置１０２は、信頼度が閾値「以上」であった場合に、通信装置２０４により後続車両である運転支援対象車両に搭載された運転支援装置１０３に駐停車車両等があるとの判定結果を送信する。
なお、信頼度が閾値「以下」であった場合は、運転支援装置１０３に前記判定結果及び前記信頼度のいずれも送信しない。
ここで、本発明の「以上」とは、基準となる値を含む場合の他、含まない場合であってもよい。
また、本発明の「以下」とは、基準となる値を含む場合の他、含まない場合であってもよい。
（６）運転支援装置の動作
図１１を用いて、運転支援装置１０３の動作を説明する。
ステップＳ２０において、運転支援装置１０３は通信ネットワーク１０５を介して通信装置３０１により駐停車車両等があるとの判定結果を受信する。
ステップＳ２１において、運転支援装置１０３はナビゲーション電子制御装置３０４のＣＰＵ３０７により、駐停車車両等ありの情報を表示装置３０５を用いた画像情報またはスピーカー３０６を用いた音声情報によって「運転者」に知らせる。
図１１を用いて、運転支援装置１０３の動作を説明する。
ステップＳ２０において、運転支援装置１０３は通信ネットワーク１０５を介して通信装置３０１により駐停車車両等があるとの判定結果を受信する。
ステップＳ２１において、運転支援装置１０３はナビゲーション電子制御装置３０４のＣＰＵ３０７により、駐停車車両等ありの情報を表示装置３０５を用いた画像情報またはスピーカー３０６を用いた音声情報によって「運転者」に知らせる。
ここで、本発明の「運転者」とは、運転している人の他、運転せずに車両に乗っている人も含む。
（７）小括
以上、本実施形態１によれば、駐停車車両等の有無の判定結果の信頼性を示す信頼度を算出することにより、後続車両である運転支援対象車両が駐停車車両等があるとの判定結果が示された地点を通過する際の駐停車車両等の有無の判断の精度及び即時性を上げることができる。
以上、本実施形態１によれば、駐停車車両等の有無の判定結果の信頼性を示す信頼度を算出することにより、後続車両である運転支援対象車両が駐停車車両等があるとの判定結果が示された地点を通過する際の駐停車車両等の有無の判断の精度及び即時性を上げることができる。
（実施形態１の変形例）
上記実施形態１では、運転支援装置１０３はナビゲーション装置３０１のナビゲーション電子制御装置３０４により駐停車車両等ありの情報を表示装置３０５を用いた画像情報またはスピーカー３０６を用いた音声情報により運転者に知らせる構成であった。しかしながら、運転支援装置１０３はさらに、駆動や車体を制御する電子制御装置を有してもよい。
なお、実施形態１の変形例において、情報処理システム、情報処理装置、及びプローブ車両の構成は実施形態１と同様である。
上記実施形態１では、運転支援装置１０３はナビゲーション装置３０１のナビゲーション電子制御装置３０４により駐停車車両等ありの情報を表示装置３０５を用いた画像情報またはスピーカー３０６を用いた音声情報により運転者に知らせる構成であった。しかしながら、運転支援装置１０３はさらに、駆動や車体を制御する電子制御装置を有してもよい。
なお、実施形態１の変形例において、情報処理システム、情報処理装置、及びプローブ車両の構成は実施形態１と同様である。
図１２を用いて実施形態１の変形例の電子制御装置を有する運転支援装置の構成について説明する。図１２は、運転支援対象車両に搭載された電子制御装置を有する運転支援装置の構成を示している。図１２に示す運転支援装置１０６は、電子制御装置６０１、ＧＰＳ６０２、通信装置６０３を有する。電子制御装置６０１は、エンジン、ハンドル、ブレーキ等の制御を行う駆動系電子制御装置６０４、メータやパワーウインドウ等の制御を行う車体系電子制御装置６０５、障害物や歩行者との衝突を防止するための制御を行う安全制御系電子制御装置６０６を有する。あるいは、車載コンピュータ（図示せず）も、電子制御装置６０４に該当する。駆動系電子制御装置６０４は、ＣＰＵ６０７、及びＲＯＭやＲＡＭ（図示せず）を有する。車体系電子制御装置６０５、及び安全系電子制御装置６０６も同様である。また、電子制御装置６０１は、上記の例に限定されるものではなく、ナビゲーション装置３０１の機能を包含していてもよい。ＧＰＳ６０２、通信装置６０３は、実施形態１のＧＰＳ３０２、通信装置３０３と同じであるため、説明を省略する。
次に、図１３を用いて実施形態１の変形例における運転支援装置の処理を説明する。図１３は、運転支援装置１０６で行われる処理を説明するための図である。
ステップＳ３０において、運転支援装置１０６は通信ネットワーク１０５を介して通信装置６０３により駐停車車両等があるとの判定結果を受信する。
ステップＳ３１において、運転支援装置１０６は、電子制御装置６０１の駆動系電子制御装置６０４のＣＰＵ６０７を用いて駐停車車両等の回避駆動を行う。具体的には、駆動系電子制御装置６０４は、自動で車線変更を行う自動ハンドル操作により、駐停車車両等の駐車位置の手前で車線変更を行い、必要に応じて再び駐停車車両等の駐車位置を通過後の地点で車線変更を行う。すなわち、駆動系電子制御装置６０４は、駐停車車両等が有るとの判定結果を示した車両情報を送信したプローブ車両１０４と同様の動作を後続車両である運転支援対象車両に対して行う。
ステップＳ３０において、運転支援装置１０６は通信ネットワーク１０５を介して通信装置６０３により駐停車車両等があるとの判定結果を受信する。
ステップＳ３１において、運転支援装置１０６は、電子制御装置６０１の駆動系電子制御装置６０４のＣＰＵ６０７を用いて駐停車車両等の回避駆動を行う。具体的には、駆動系電子制御装置６０４は、自動で車線変更を行う自動ハンドル操作により、駐停車車両等の駐車位置の手前で車線変更を行い、必要に応じて再び駐停車車両等の駐車位置を通過後の地点で車線変更を行う。すなわち、駆動系電子制御装置６０４は、駐停車車両等が有るとの判定結果を示した車両情報を送信したプローブ車両１０４と同様の動作を後続車両である運転支援対象車両に対して行う。
上記実施形態１の変形例によれば、後続車両である運転支援対象車両は、自動で車線変更を行う自動ハンドル操作を可能とする駆動系電子制御装置６０４等の電子制御装置６０１により、イベントに対処した動作を行うことができる。
（実施形態２）
上記実施形態１では、情報処理装置１０２が信頼度の閾値以上であるかどうかを判断していた。しかしながら、後続車両である運転支援対象車両が信頼度の閾値を持ち、後続車両である運転支援対象車両に搭載された運転支援装置１０３が、信頼度が閾値以上であるかどうかを判断してもよい。
なお、実施形態２において、情報処理システム、情報処理装置、運転支援装置、及びプローブ車両の構成は実施形態１と同様である。
上記実施形態１では、情報処理装置１０２が信頼度の閾値以上であるかどうかを判断していた。しかしながら、後続車両である運転支援対象車両が信頼度の閾値を持ち、後続車両である運転支援対象車両に搭載された運転支援装置１０３が、信頼度が閾値以上であるかどうかを判断してもよい。
なお、実施形態２において、情報処理システム、情報処理装置、運転支援装置、及びプローブ車両の構成は実施形態１と同様である。
図１４を用いて、情報処理装置１０２の動作を説明する。ステップＳ４０～４７までは実施形態１のステップＳ１０～１７までと同様であるため説明を省略する。
ステップＳ４８において、情報処理装置１０２は、通信装置２０４により後続車両である運転支援対象車両に搭載された運転支援装置１０３に駐停車車両等の有無の判定結果と信頼度とを送信する。
ステップＳ４８において、情報処理装置１０２は、通信装置２０４により後続車両である運転支援対象車両に搭載された運転支援装置１０３に駐停車車両等の有無の判定結果と信頼度とを送信する。
図１５を用いて、運転支援装置１０３の動作を説明する。
ステップＳ５０において、運転支援装置１０３は、通信ネットワーク１０５を介して通信装置３０３により駐停車車両等の有無の判定結果と信頼度とを受信する。
ステップＳ５１において、運転支援装置１０３のナビゲーション電子制御装置３０４は、ＣＰＵ３０７により信頼度が閾値以上であるかどうかを判断する。
ステップＳ５２において、運転支援装置１０３は、信頼度が閾値以上であった場合に,駐停車車両等ありの情報を表示装置３０５を用いた画像情報またはスピーカー３０６を用いた音声情報により運転者に知らせる。
なお、信頼度が閾値以下であった場合は、運転者に知らせない。
ステップＳ５０において、運転支援装置１０３は、通信ネットワーク１０５を介して通信装置３０３により駐停車車両等の有無の判定結果と信頼度とを受信する。
ステップＳ５１において、運転支援装置１０３のナビゲーション電子制御装置３０４は、ＣＰＵ３０７により信頼度が閾値以上であるかどうかを判断する。
ステップＳ５２において、運転支援装置１０３は、信頼度が閾値以上であった場合に,駐停車車両等ありの情報を表示装置３０５を用いた画像情報またはスピーカー３０６を用いた音声情報により運転者に知らせる。
なお、信頼度が閾値以下であった場合は、運転者に知らせない。
上記実施形態２によれば、後続車両である運転支援対象車両の機能により信頼度の閾値を設定し、駐停車車両等に対する処理を実行することができる。
（実施形態３）
上記実施形態１では、車線変更の有無の判断、駐停車車両等の有無の判断、信頼度の算定のための車両情報として、プローブ車両１０４の角速度、ハンドル方位角、速度情報、位置情報の少なくともいずれか一つを利用していた。しかしながら、プローブ車両はさらに画像情報を取得し、画像情報を車線変更の有無の判断、駐停車車両等の有無の判断、信頼度の算定のための車両情報として利用してもよい。
上記実施形態１では、車線変更の有無の判断、駐停車車両等の有無の判断、信頼度の算定のための車両情報として、プローブ車両１０４の角速度、ハンドル方位角、速度情報、位置情報の少なくともいずれか一つを利用していた。しかしながら、プローブ車両はさらに画像情報を取得し、画像情報を車線変更の有無の判断、駐停車車両等の有無の判断、信頼度の算定のための車両情報として利用してもよい。
図１６（Ａ）、（Ｂ）を用いて実施形態３におけるプローブ車両の構成を説明する。図１６（Ａ）は、車両情報を取得するプローブ車両の構成を示す。図１６（Ａ）に示すプローブ車両１０７は、センサ部７０１、ＧＰＳ装置７０２、通信装置７０３を有する。センサ部７０１は、ジャイロセンサ７０４、ステアリングセンサ７０５、スピードセンサ７０６、イメージセンサ７０７を有する。イメージセンサ７０７の例として、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ、有機、量子ドット、化合物が挙げられる。また、可視光の検出を可能とするセンサの他、赤外光の検出を可能とする赤外線センサであってもよい。さらに、センサ部７０４は、発光部と受光部を備え、駐停車車両等とプローブ車両１０４との距離や駐停車車両等の性質を分析可能であるＬＩＤＡＲ（Light Imaging Detection and Ranging）やミリ波レーダであってもよい。ＬＩＤＡＲまたはミリ波レーダは、駐停車車両等への出射光と駐停車車両等からの反射光との位相差により駐停車車両等とプローブ車両１０４との測距を可能とする位相差検出方式を用いても、駐停車車両等からの反射光の受光までの時間により駐停車車両等とプローブ車両１０４との測距を可能とするＴoＦ（Time of Flight）方式を用いても、駐停車車両等からの反射光を測位センサにおいてどの位置で受光したかにより駐停車車両等とプローブ車両１０４との測距を可能とする三角測距方式を用いてもよい。ここで、ＧＰＳ装置７０２及び通信装置７０３は実施形態１のＧＰＳ装置４０２及び通信装置４０３と同じであるため説明を省略する。
また、図１６（Ｂ）に示すように、イメージセンサ７０７は、プローブ車両１０７の前方に設置されたイメージセンサ７０７ａ、プローブ車両１０７の後方に設置されたイメージセンサ７０７ｂ、プローブ車両１０７の左側に設置されたイメージセンサ７０７c、プローブ車両１０７の右側に設置されたイメージセンサ７０７dを有するように構成されてもよい。また、イメージセンサ７０７は、プローブ車両１０７の上方に全方位の画像情報が取得できるように設置されてもよい。
また、図１６（Ｂ）に示すように、イメージセンサ７０７は、プローブ車両１０７の前方に設置されたイメージセンサ７０７ａ、プローブ車両１０７の後方に設置されたイメージセンサ７０７ｂ、プローブ車両１０７の左側に設置されたイメージセンサ７０７c、プローブ車両１０７の右側に設置されたイメージセンサ７０７dを有するように構成されてもよい。また、イメージセンサ７０７は、プローブ車両１０７の上方に全方位の画像情報が取得できるように設置されてもよい。
次に、実施形態３におけるプローブ車両により得られる車両情報について説明する。
プローブ車両１０７は、プローブ車両１０７に搭載されたセンサ部７０１の各種センサ及びＧＰＳ装置７０２を用いて各種車両情報を取得する。ここで、ジャイロセンサ７０４、ステアリングセンサ７０５、スピードセンサ７０６で取得される各種車両情報は、ジャイロセンサ４０４、ステアリングセンサ４０５、スピードセンサ４０６で取得される各種車両情報を同じであるため説明を省略する。また、ＧＰＳ装置７０２で取得される位置情報もＧＰＳ装置４０２で取得される位置情報と同じであるため説明を省略する。
イメージセンサ７０７は、プローブ車両１０７が走行している間プローブ車両１０７の車体の前方、後方、左右の駐停車車両等の有無を含めた道路状況が認識できる画像情報を取得する。例えば、イメージセンサ７０７は、プローブ車両１０７が駐停車車両等を回避する際、第１の車線変更前には前方のイメージセンサ７０７ａが駐停車車両等の画像情報を取得し、第１の車線変更後には左側のイメージセンサ７０７ｃが駐停車車両等の画像情報を取得し、第２の車線変更後には後方のイメージセンサ７０７ｂが駐停車車両等の画像情報を取得する。
プローブ車両１０７は、プローブ車両１０７に搭載されたセンサ部７０１の各種センサ及びＧＰＳ装置７０２を用いて各種車両情報を取得する。ここで、ジャイロセンサ７０４、ステアリングセンサ７０５、スピードセンサ７０６で取得される各種車両情報は、ジャイロセンサ４０４、ステアリングセンサ４０５、スピードセンサ４０６で取得される各種車両情報を同じであるため説明を省略する。また、ＧＰＳ装置７０２で取得される位置情報もＧＰＳ装置４０２で取得される位置情報と同じであるため説明を省略する。
イメージセンサ７０７は、プローブ車両１０７が走行している間プローブ車両１０７の車体の前方、後方、左右の駐停車車両等の有無を含めた道路状況が認識できる画像情報を取得する。例えば、イメージセンサ７０７は、プローブ車両１０７が駐停車車両等を回避する際、第１の車線変更前には前方のイメージセンサ７０７ａが駐停車車両等の画像情報を取得し、第１の車線変更後には左側のイメージセンサ７０７ｃが駐停車車両等の画像情報を取得し、第２の車線変更後には後方のイメージセンサ７０７ｂが駐停車車両等の画像情報を取得する。
次に、車両情報としての画像情報を利用して情報処理装置１０２が駐停車車両等があるとの判定結果の信頼度を算出する方法について説明する。車線変更及び駐停車車両等の有無の判断は、実施形態１と同様の処理により判定される。一方、信頼度の数式中の確度は、式（４）により算出される。
Ｇｉは、イメージセンサ７０７が駐停車車両等を検出した場合に０．９とし、イメージセンサ７０７が駐停車車両等を検出しなかった場合に０．１とする。
なお、Ｇｉは、これに限られず、適宜変更することが可能である。
また、Ｐは、少なくともプローブ車両の走行時の天気、天候、気温、路面の状態、車両の機能のいずれか一つに基づき判別される。
上記実施形態３によれば、信頼度の算定に画像情報を用いることで駐停車車両等の有無についてより精度及び即時性の高い判断が可能となる。
（実施形態４）
上記実施形態１では、イベントとして障害物が存在すること、具体的には、駐停車車両等が存在することを想定して説明した。本実施形態は、イベントとして逆走車両の有無を判定し、後続車両である運転支援対象車両に逆走車両があるとの判定結果を提供するものである。
上記実施形態１では、イベントとして障害物が存在すること、具体的には、駐停車車両等が存在することを想定して説明した。本実施形態は、イベントとして逆走車両の有無を判定し、後続車両である運転支援対象車両に逆走車両があるとの判定結果を提供するものである。
逆走車両の有無の判定は、プローブ車両の車両情報から急ハンドルで車線変更がされたかどうかにより判定する。ここで、逆走車両の有無を判定するための、一定時間に一定区間で一定台数のプローブ車両１０４が車線変更を示したかどうかの時間、区間及び台数の閾値は、適宜決定される。例えば、台数の閾値は、走行車両がプローブ車両である確率０．１０、一般的な道路における車両の走行頻度２．５台／分、逆走車両の発生している平均的な時間８分を掛け合わせた結果から算出され、２台とされる。また、例えば、区間の閾値は、１０ｋｍ、時間の閾値は８分とされる。
この２台から得られる車両情報が、逆走車両があるとの判定結果となった場合には、車両情報から信頼度が算出され、算出された信頼度が閾値以上である場合には運転支援装置１０３に逆走車両があるとの判定結果と信頼度が送信される。
なお、本実施形態におけるプローブ車両を、実施形態３におけるプローブ車両１０７と同様に画像情報を取得するプローブ車両とし、逆走車両の有無の判定を、急ハンドルで車線変更がされたかどうかに加えて、逆走車両の画像情報を用いて判定することもできる。
この２台から得られる車両情報が、逆走車両があるとの判定結果となった場合には、車両情報から信頼度が算出され、算出された信頼度が閾値以上である場合には運転支援装置１０３に逆走車両があるとの判定結果と信頼度が送信される。
なお、本実施形態におけるプローブ車両を、実施形態３におけるプローブ車両１０７と同様に画像情報を取得するプローブ車両とし、逆走車両の有無の判定を、急ハンドルで車線変更がされたかどうかに加えて、逆走車両の画像情報を用いて判定することもできる。
上記実施形態４によれば、後続車両である運転支援対象車両が逆走車両が示された地点を通過する際の逆走車両の有無の判断の精度及び即時性を上げることができる。
（実施形態５）
本実施形態では、イベントとして渋滞の有無を判定し、後続車両である運転支援対象車両に渋滞があるとの判定結果を提供するものである。
本実施形態では、イベントとして渋滞の有無を判定し、後続車両である運転支援対象車両に渋滞があるとの判定結果を提供するものである。
渋滞の有無を判定する場合は、プローブ車両１０４の車両情報から車線変更の代わりに徐行運転を判定する。そして、渋滞の有無を判定するための、一定時間に一定区間で一定台数のプローブ車両が徐行運転を示したかどうかの時間、区間及び台数の閾値は、適宜決定される。例えば、台数の閾値は、走行車両がプローブ車両である確率０．５０、一般的な道路における車両の走行頻度２台／分、渋滞の発生している平均的な時間１０分を掛け合わせた結果から算出され、１０台とされる。また、例えば、区間の閾値は、３００ｍ、時間の閾値は１０分とされる。
この１０台から得られる車両情報が、渋滞があるとの判定結果となった場合には、車両情報から信頼度が算出され、算出された信頼度が閾値以上である場合には運転支援装置１０３に渋滞があるとの判定結果と信頼度が送信される。
この１０台から得られる車両情報が、渋滞があるとの判定結果となった場合には、車両情報から信頼度が算出され、算出された信頼度が閾値以上である場合には運転支援装置１０３に渋滞があるとの判定結果と信頼度が送信される。
上記実施形態５によれば、後続車両である運転支援対象車両が渋滞が示された地点に向かう際の渋滞の有無の判断の精度及び即時性を上げることができる。
（総括）
以上、本発明の各実施形態における情報処理装置及び運転支援装置の特徴について説明した。
以上、本発明の各実施形態における情報処理装置及び運転支援装置の特徴について説明した。
各実施形態で使用した用語は例示であるので、同義の用語、あるいは同義の機能を含む用語に置き換えてもよい。
実施形態の説明に用いたブロック図は、情報処理装置等の構成を機能毎に分類及び整理したものである。これらの機能ブロックは、ハードウェア又はソフトウェアの任意の組み合わせで実現される。また、機能を示したものであることから、かかるブロック図は方法の発明の開示としても把握できるものである。
各実施形態に記載した処理、フロー、及び方法として把握できる機能ブロック、については、一のステップで他のステップの結果を利用する関係にある等の制約がない限り、順序を入れ替えても良い。
各実施形態、及び本発明で使用する「第１」「第２」の用語は、同種の２以上の構成や方法を区別するために使用しており、順序や優劣を限定するものではない。
各実施形態は、車両用の運転支援装置及び車両用の情報処理装置を前提としているが、本明細書は、車両用以外の専用又は汎用の情報処理装置を含めた情報処理システム、及び専用又は汎用の運転支援装置を含めた情報処理システムも含むものである。
加えて、本発明は、各実施形態で説明した構成及び機能を有する専用のハードウェアで実現できるだけでなく、メモリやハードディスク等の記録媒体に記録した本発明を実現するためのプログラム、及びこれを実行可能な専用又は汎用ＣＰＵ及びメモリ等を有する汎用のハードウェアとの組み合わせとしても実現できる。
専用や汎用のハードウェアの記録媒体（外部記憶装置（ハードディスク、ＵＳＢメモリ、ＣＤ／ＢＤ等）、内部記憶装置（ＲＡＭ、ＲＯＭ等））に格納されるプログラムは、記録媒体を介して、あるいは記録媒体を介さずにサーバから通信回線を経由して、専用又は汎用のハードウェアに提供することもできる。これにより、プログラムのアップグレードを通じて常に最新の機能を提供することができる。
本発明の運転支援装置は、主として自動車に搭載される車両用運転支援装置として説明したが、自動二輪車、電動機付自転車、鉄道はもちろん、船舶、航空機等、移動する移動体全般に適用することが可能である。
１０２ 情報処理装置、１０３ 運転支援装置、１０４ プローブ車両、２０４ 通信装置、２０５ ＣＰＵ
Claims (12)
- 運転支援対象車両に搭載された運転支援装置（１０３）と通信を行う情報処理装置（１０２）であって、
車両情報を取得するプローブ車両（１０４）から前記車両情報を受信する受信部（２０４）と、
前記車両情報に基づいて、イベントの発生の有無を判定する判定部（２０５）と、
前記車両情報の鮮度、及び、前記プローブ車両の走行パターンに応じて決められた評価値から特定される前記車両情報の確度を用いて、式（１）又は式（２）により前記判定部の判定結果の信頼性を示す信頼度を算出する演算部（２０５）と、
前記判定結果及び前記信頼度を前記運転支援装置に送信する送信部（２０４）と、
を有する情報処理装置。
Ｒｉ：確度
Ｆｉ：鮮度
ｉ：車両情報の識別番号
ｎ：複数のプローブ車両の台数 - 前記イベントは、障害物が存在することである場合、
前記評価値は、前記プローブ車両の一の車線から他の車線への車線変更を第１の車線変更とし、前記第１の車線変更の後に前記一の車線に戻るための車線変更を第２の車線変更とした場合に、前記第２の車線変更の有無によってそれぞれ定まる値である、
請求項１記載の情報処理装置。 - 前記演算部はさらに、前記信頼度が所定の第１の閾値以上であるか否かを判断し、
前記送信部は、
前記信頼度が前記第１の閾値以上である場合、前記運転支援装置に前記信頼度は送信せず前記判定結果を送信し、
前記信頼度が前記第１の閾値以下である場合、前記運転支援装置に前記判定結果及び前記信頼度のいずれも送信しない、
請求項１記載の情報処理装置。 - 前記受信部は、前記車両情報として、前記プローブ車両から少なくとも特定時刻における位置、角速度、方位角、速度のいずれか一つを受信する、
請求項１記載の情報処理装置。 - 前記判定部は、前記車両情報のうち所定の第２の閾値からなる条件を満たす情報に基づいてイベントの発生の有無を判定する、
請求項１記載の情報処理装置。 - 前記イベントは、障害物が存在することである場合、
前記判定部は、前記イベントごとに定められている前記イベントの継続時間、位置情報、及び前記プローブ車両の台数、に基づいてイベント発生の有無を判定する、
請求項５記載の情報処理装置。 - 前記イベントは、障害物が存在することである場合、
前記判定部は、前記障害物の存在の有無の判定に際し、前記車両情報に基づいて前記プローブ車両の車線変更の有無を判定する、
請求項１記載の情報処理装置。 - 前記演算部は、式（３）により前記鮮度を算出する、
請求項１記載の情報処理装置。
ｉ：車両情報の識別番号
ｔｉ：イベントの開始時刻から現在時刻までの時間
Ｍ：イベントごとに定められているイベントの継続時間 - 情報処理装置（１０２）と通信を行う運転支援対象車両に搭載された運転支援装置（１０３）であって、
前記情報処理装置は、
車両情報を取得するプローブ車両（１０４）から前記車両情報を受信する受信部（２０４）と、
前記車両情報に基づいて、イベントの発生の有無を判定する判定部（２０５）と、
前記車両情報の鮮度、及び、前記プローブ車両の走行パターンに応じて決められた評価値から特定される前記車両情報の確度を用いて、式（１）又は式（２）により前記判定部の判定結果の信頼性を示す信頼度を算出する演算部（２０５）と、
前記判定結果及び前記信頼度を前記運転支援装置に送信する送信部（２０４）と、
を有し、
前記運転支援装置は、
前記情報処理装置から前記判定結果と前記信頼度とを受信する受信部（３０３）と、
前記信頼度が所定の第１の閾値以上であるか否かを判断する演算部（３０７）と、
前記信頼度が前記第１の閾値以上である場合、前記イベントの発生を運転支援対象車両の運転者に知らせる通知部（３０５、３０６）と、
を有する、運転支援装置。
Ｒｉ：確度
Ｆｉ：鮮度
ｉ：車両情報の識別番号
ｎ：複数のプローブ車両の台数 - 前記イベントは、障害物が存在することである場合、
前記評価値は、前記プローブ車両の一の車線から他の車線への車線変更を第１の車線変更とし、前記第１の車線変更の後に前記一の車線に戻るための車線変更を第２の車線変更とした場合に、前記第２の車線変更の有無によってそれぞれ定まる値である、
請求項９記載の運転支援装置。 - 運転支援対象車両に搭載された運転支援装置（１０３）と通信を行う情報処理装置（１０２）での処理を行うプログラムであって、
車両情報を取得するプローブ車両（１０４）から前記車両情報を受信するステップ（Ｓ１０、Ｓ４０）と、
前記車両情報に基づいて、イベントの発生の有無を判定するステップ（Ｓ１２、Ｓ１５、Ｓ４２、Ｓ４５）と、
前記車両情報の鮮度、及び、前記プローブ車両の走行パターンに応じて決められた評価値から特定される前記車両情報の確度を用いて、式（１）又は式（２）により前記イベントの発生の有無の判定結果の信頼性を示す信頼度を算出するステップ（Ｓ１７、Ｓ４７）と、
前記判定結果及び前記信頼度を前記運転支援装置に送信するステップ（Ｓ１９、Ｓ４８）と、
を実行する、プログラム。
Ｒｉ：確度
Ｆｉ：鮮度
ｉ：車両情報の識別番号
ｎ：複数のプローブ車両の台数 - 情報処理装置（１０２）と通信を行う運転支援対象車両に搭載された運転支援装置（１０３）での処理を行うプログラムであって、
前記情報処理装置は、
車両情報を取得するプローブ車両（１０４）から前記車両情報を受信する受信部（２０４）と、
前記車両情報に基づいて、イベントの発生の有無を判定する判定部（２０５）と、
前記車両情報の鮮度、及び、前記プローブ車両の走行パターンに応じて決められた評価値から特定される前記車両情報の確度を用いて、式（１）又は式（２）により前記判定部の判定結果の信頼性を示す信頼度を算出する演算部（２０５）と、
前記判定結果及び前記信頼度を前記運転支援装置に送信する送信部（２０４）と、
を有し、
前記プログラムは、
前記情報処理装置から前記判定結果と前記信頼度とを受信するステップ（Ｓ２０、Ｓ５０）と、
前記信頼度が所定の第１の閾値以上であるか否かを判断するステップ（Ｓ５１）と、
前記信頼度が前記第１の閾値以上である場合、前記イベントの発生を運転支援対象車両の運転者に知らせるステップ（Ｓ２１、Ｓ５１）と、
を実行するプログラム。
Ｒｉ：確度
Ｆｉ：鮮度
ｉ：車両情報の識別番号
ｎ：複数のプローブ車両の台数
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