JP7491267B2 - 情報処理サーバ、情報処理サーバの処理方法、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理サーバ、情報処理サーバの処理方法、及びプログラムに関する。

車両の走行に関する情報の処理に関して、例えば特表２０１３－５４４６９５号公報が知られている。この公報には、自動運転車両の走行において運転者が自動走行は安全ではないと感じたゾーンを近くの他車両に通報する処理が示されている。

特表２０１３－５４４６９５号公報

ところで、車両の走行に関する情報として車両が不安定な挙動を行った位置情報を収集することが考えられている。しかしながら、上述した公報のように近くの他車両に対して不安定挙動に関する位置情報を通知するだけでは情報を効果的に活用できているとは言えない。不安定挙動に関する位置情報が必要となる車両に対して適切な支援を行うことが望ましい。

本発明の一態様は、複数台の対象車両から対象車両の走行状態及び対象車両の地図上の位置情報を含む対象車両データを得る情報処理サーバであって、対象車両データに基づいて、対象車両が不安定挙動になった地図上の位置である不安定挙動位置を認識する不安定挙動位置認識部と、不安定挙動位置認識部により不安定挙動位置が認識された場合に、不安定挙動位置と対象車両データとに基づいて、一定時間以内に不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される対象車両である支援対象車両が存在するか否かを判定する支援対象車両判定部と、支援対象車両判定部により支援対象車両が存在すると判定された場合に、支援対象車両に対して不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行う車両支援部と、不安定挙動位置における複数台の対象車両の不安定挙動の有無に基づいて、当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定する状況判定部と、状況判定部による判定結果を不安定挙動位置と関連付けて記憶データベースに記憶する記憶処理部と、不安定挙動位置で不安定挙動になった対象車両の対象車両データから不安定挙動判別モデルを生成するモデル生成部と、を備え、支援対象車両判定部は、連続発生状況であると判定された不安定挙動位置に一定時間以内に到達する対象車両が存在する場合、支援対象車両が存在すると判定し、非連続状況であると判定された不安定挙動位置に一定時間以内に到達する対象車両が存在する場合、当該対象車両の対象車両データと不安定挙動判別モデルとに基づいて支援対象車両が存在するか否かを判定する。

本発明の一態様に係る情報処理サーバによれば、不安定挙動位置と対象車両データとに基づいて、一定時間以内に不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される対象車両である支援対象車両が存在するか否かを判定し、支援対象車両が存在すると推定された場合に、支援対象車両に対して不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行うので、不安定挙動位置において支援対象車両が不安定挙動になることを抑制することができる。

本発明の一態様に係る情報処理サーバにおいて、不安定挙動位置で不安定挙動にならなかった対象車両の対象車両データから安定挙動判別モデルを生成するモデル生成部を更に備え、支援対象車両判定部は、安定挙動判別モデルを用いて、支援対象車両が存在するか否かを判定してもよい。
この情報処理サーバによれば、不安定挙動位置で不安定挙動にならなかった対象車両の対象車両データから生成された安定挙動判別モデルを用いることで、一定時間以内に不安定挙動位置に至る対象車両が不安定挙動になるか否かを適切に推定することができる。

本発明の一態様に係る情報処理サーバにおいて、支援対象車両判定部は、非連続状況であると判定された不安定挙動位置に一定時間以内に到達する対象車両が存在する場合、当該対象車両の対象車両データと安定挙動判別モデルとに基づいて支援対象車両が存在するか否かを判定してもよい。
この情報処理サーバによれば、非連続状況であると判定された不安定挙動位置では通過する対象車両に不安定挙動が生じない可能性も考えられることから、不安定挙動位置で不安定挙動にならなかった対象車両の対象車両データから生成された安定挙動判別モデルを用いることで、一定時間以内に不安定挙動位置に至る対象車両が不安定挙動になるか否かを適切に推定することができる。

本発明の一態様に係る情報処理サーバにおいて、車両支援部は、車両支援として、不安定挙動位置に関する情報の通知、走行経路変更支援、自動運転解除指示、不安定挙動位置で不安定挙動にならなかった対象車両の走行状態に関する安定走行データの通知、及び、支援対象車両の走行状態を安定走行データの走行状態に近づける安定走行指示のうち少なくとも一つを行ってもよい。
この情報処理サーバによれば、車両支援として、不安定挙動位置に関する情報の通知、走行経路変更支援、不安定挙動位置で不安定挙動にならなかった対象車両の走行状態に関する安定走行データの通知、及び、支援対象車両の走行状態を安定走行データの走行状態に近づける安定走行指示のうち少なくとも一つを行うことで支援対象車両が不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制することができる。

本発明の他の態様は、複数台の対象車両から対象車両の走行状態及び対象車両の地図上の位置情報を含む対象車両データを得る情報処理サーバの処理方法であって、対象車両データに基づいて、対象車両が不安定挙動になった地図上の位置である不安定挙動位置を認識する不安定挙動位置認識ステップと、不安定挙動位置認識ステップにおいて不安定挙動位置が認識された場合に、不安定挙動位置と対象車両データとに基づいて、一定時間以内に不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される対象車両である支援対象車両が存在するか否かを判定する支援対象車両判定ステップと、支援対象車両判定ステップにおいて支援対象車両が存在すると判定された場合に、支援対象車両に対して不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行う車両支援ステップと、不安定挙動位置における複数台の対象車両の不安定挙動の有無に基づいて、当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定する状況判定ステップと、状況判定ステップによる判定結果を不安定挙動位置と関連付けて記憶データベースに記憶する記憶処理ステップと、不安定挙動位置で不安定挙動になった対象車両の対象車両データから不安定挙動判別モデルを生成するモデル生成ステップと、を含み、支援対象車両判定ステップにおいて、連続発生状況であると判定された不安定挙動位置に一定時間以内に到達する対象車両が存在する場合、支援対象車両が存在すると判定し、非連続状況であると判定された不安定挙動位置に一定時間以内に到達する対象車両が存在する場合、当該対象車両の対象車両データと不安定挙動判別モデルとに基づいて支援対象車両が存在するか否かを判定する。

この情報処理サーバの処理方法によれば、不安定挙動位置と対象車両データとに基づいて、一定時間以内に不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される対象車両である支援対象車両が存在するか否かを判定し、支援対象車両が存在すると推定された場合に、支援対象車両に対して不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行うので、不安定挙動位置において支援対象車両が不安定挙動になることを抑制することができる。

本発明の更に他の態様は、複数台の対象車両から対象車両の走行状態及び対象車両の地図上の位置情報を含む対象車両データを得る情報処理サーバを動作させるプログラムであって、対象車両データに基づいて、対象車両が不安定挙動になった地図上の位置である不安定挙動位置を認識する不安定挙動位置認識部、不安定挙動位置認識部により不安定挙動位置が認識された場合に、不安定挙動位置と対象車両データとに基づいて、一定時間以内に不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される対象車両である支援対象車両が存在するか否かを判定する支援対象車両判定部、及び、支援対象車両判定部により支援対象車両が存在すると判定された場合に、支援対象車両に対して不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行う車両支援部、不安定挙動位置における複数台の対象車両の不安定挙動の有無に基づいて、当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定する状況判定部、状況判定部による判定結果を不安定挙動位置と関連付けて記憶データベースに記憶する記憶処理部、及び、不安定挙動位置で不安定挙動になった対象車両の対象車両データから不安定挙動判別モデルを生成するモデル生成部、として情報処理サーバを動作させ、連続発生状況であると判定された不安定挙動位置に一定時間以内に到達する対象車両が存在する場合、支援対象車両が存在すると判定し、非連続状況であると判定された不安定挙動位置に一定時間以内に到達する対象車両が存在する場合、当該対象車両の対象車両データと不安定挙動判別モデルとに基づいて支援対象車両が存在するか否かを判定するように情報処理サーバを動作させる。

このプログラムによれば、不安定挙動位置と対象車両データとに基づいて、一定時間以内に不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される対象車両である支援対象車両が存在するか否かを判定し、支援対象車両が存在すると推定された場合に、支援対象車両に対して不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行うので、不安定挙動位置において支援対象車両が不安定挙動になることを抑制することができる。

本発明の各態様によれば、不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される支援対象車両が存在する場合に、支援対象車両が不安定挙動になることを抑制することができる。

一実施形態に係る情報処理サーバと対象車両を示す図である。 情報処理の一例を説明するための図である。 対象車両の構成の一例を示すブロック図である。 情報処理サーバの構成の一例を示すブロック図である。 （ａ）連続発生状況の一例を説明するための図である。（ｂ）非連続状況の一例を説明するための図である。 （ａ）不安定挙動のシーン分類の一例を説明するための表である。（ｂ）不安定挙動のシーン分類の一例を説明するための図である。 支援候補車両を説明するための平面図である。 車両支援処理の一例を示すフローチャートである。 支援対象車両判定処理の一例を示すフローチャートである。

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。

図１は、第１実施形態に係る情報処理サーバ１０と対象車両２を示す図である。図１に示すように、情報処理サーバ１０はネットワークＮを介して対象車両２（２Ａ～２Ｚ）と通信可能に接続されている。ネットワークＮは、無線通信ネットワークである。対象車両２は、情報処理サーバ１０の情報収集対象の車両を意味する。対象車両２には、情報処理サーバ１０から各種支援が行われる支援対象の車両が含まれる。対象車両２を個別に説明する場合、対象車両２Ａ～２Ｚを用いる。

図２は、情報処理の一例を説明するための図である。図２に示すように、路面凍結などによって対象車両２Ａのスリップが生じた場合、対象車両２Ａはスリップが生じた位置である不安定挙動位置Ｄを含む対象車両データを情報処理サーバ１０に送信する。情報処理サーバ１０は、例えば対象車両２Ａの後方を走行する対象車両２Ｂ（後述する支援対象車両に相当）に不安定挙動位置の情報を通知する。これにより、対象車両２Ｂでは、不安定挙動位置Ｄにおける対象車両２Ｂのスリップの発生を抑制することが可能になる。不安定挙動位置について詳しくは後述する。

［対象車両の構成］
まず、対象車両２の構成について説明する。対象車両２には、車両を識別するためのＩＤ［identification］（車両識別番号）が割り振られている。対象車両２は一台であってもよく、二台以上であってもよく、数十台以上であってもよく、数百台以上であってもよい。対象車両２は、同一の構成を有する車両である必要はなく、車種などが異なっていてもよい。対象車両２は、自動運転機能を有する自動運転車両であってもよく、自動運転機能を有しない車両であってもよい。

以下、図３を参照して対象車両２について説明する。図３は、対象車両２の構成の一例を示すブロック図である。ここでは、対象車両２を自動運転車両として説明する。

図３に示すように、対象車両２は、自動運転ＥＣＵ３０を備えている。自動運転ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを有する電子制御ユニットである。自動運転ＥＣＵ３０では、例えば、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。自動運転ＥＣＵ３０は、複数の電子ユニットから構成されていてもよい。

自動運転ＥＣＵ３０は、ＧＰＳ［Global Positioning System］受信部２１、外部センサ２２、内部センサ２３、運転操作検出部２４、地図データベース２５、通信部２６、ＨＭＩ［Human Machine Interface］２７、及び、アクチュエータ２８と接続されている。

ＧＰＳ受信部２１は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、対象車両２の位置（例えば対象車両２の緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部２１は、測定した対象車両２の位置情報を自動運転ＥＣＵ３０へ送信する。

外部センサ２２は、対象車両２の外部環境を検出する検出機器である。外部センサ２２は、カメラ、レーダセンサのうち少なくとも一つを含む。

カメラは、対象車両２の外部環境を撮像する撮像機器である。カメラは、対象車両２のフロントガラスの裏側に設けられ、車両前方を撮像する。カメラは、対象車両２の外部環境に関する撮像情報を自動運転ＥＣＵ３０へ送信する。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。

レーダセンサは、電波（例えばミリ波）又は光を利用して対象車両２の周辺の物体を検出する検出機器である。レーダセンサには、例えば、ミリ波レーダ又はライダー［LIDAR：Light Detection and Ranging］が含まれる。レーダセンサは、電波又は光を対象車両２の周辺に送信し、物体で反射された電波又は光を受信することで物体を検出する。レーダセンサは、検出した物体情報を自動運転ＥＣＵ３０へ送信する。物体には、ガードレール、建物などの固定物の他、歩行者、自転車、他車両などの移動物が含まれる。外部センサ２２は、対象車両２の外気温を検出する外気温センサを含んでもよい。外部センサ２２は、外部の明るさを検出するライトセンサを含んでいてもよい。

内部センサ２３は、対象車両２の状態を検出する検出機器である。内部センサ２３は、対象車両２の走行状態を検出するセンサとして車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサを含んでいる。車速センサは、対象車両２の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、対象車両２の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフトなどに対して設けられ、各車輪の回転速度を検出する車輪速センサを用いることができる。車速センサは、検出した車速情報（車輪速情報）を自動運転ＥＣＵ３０に送信する。

加速度センサは、対象車両２の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、対象車両２の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサを含んでいる。加速度センサは、対象車両２の横加速度を検出する横加速度センサを含んでいてもよい。加速度センサは、例えば、対象車両２の加速度情報を自動運転ＥＣＵ３０に送信する。ヨーレートセンサは、対象車両２の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した対象車両２のヨーレート情報を自動運転ＥＣＵ３０へ送信する。

内部センサ２３は、対象車両２の車両状態として、タイヤ空気圧、ワイパー作動状態、及び灯火器状態のうち少なくとも一つを検出する。タイヤ空気圧は、対象車両２のタイヤの空気圧である。ワイパー作動状態には、ワイパー作動の有無だけではなく、ワイパーの作動速度を含んでもよい。灯火器状態には、方向指示器の点灯状態が含まれる。灯火器状態には、ヘッドライトの点灯の有無及びフォグランプの点灯の有無が含まれてもよい。

また、内部センサ２３は、対象車両２の車両状態として、液圧ブレーキシステムのブレーキ圧をブレーキ圧センサから検出してもよく、走行支援（例えば後述する車両安定制御システム）のオン状態／オフ状態を検出してもよい。内部センサ２３は、対象車両２の車両状態として、各車輪の荷重状態を車輪荷重センサから検出してもよい。その他、内部センサ２３は、対象車両２の各種の故障を検出する故障検出部を有していてもよい。

運転操作検出部２４は、運転者による対象車両２の操作部の操作を検出する。運転操作検出部２４は、例えば、操舵センサ、アクセルセンサ、及びブレーキセンサを含んでいる。対象車両２の操作部とは、運転者が車両の運転のための操作を入力する機器である。対象車両２の操作部には、操舵部、アクセル操作部、及びブレーキ操作部のうち少なくとも一つが含まれる。操舵部とは、例えばステアリングホイールである。操舵部は、ホイール状である場合に限られず、ハンドルとして機能する構成であればよい。アクセル操作部とは、例えばアクセルペダルである。ブレーキ操作部とは、例えばブレーキペダルである。アクセル操作部及びブレーキ操作部は、必ずしもペダルである必要はなく、運転者による加速又減速の入力が可能な構成であればよい。操作部は車載のスイッチであってもよい。運転者のスマートフォンなどの情報端末が操作部として機能してもよい。

操舵センサは、運転者による操舵部の操作量を検出する。操舵部の操作量には、操舵角が含まれる。操舵部の操作量には、操舵トルクが含まれてもよい。アクセルセンサは、運転者によるアクセル操作部の操作量を検出する。アクセル操作部の操作量には、例えばアクセルペダルの踏込み量が含まれる。ブレーキセンサは、運転者によるブレーキ操作部の操作量を検出する。ブレーキ操作部の操作量には、例えばブレーキペダルの踏込み量が含まれる。ブレーキセンサは、液圧ブレーキシステムのマスターシリンダ圧を検出する態様であってもよい。アクセル操作部及びブレーキ操作部の操作量には踏込み速度が含まれてもよい。運転操作検出部２４は、検出した運転者の操作量に関する操作量情報を自動運転ＥＣＵ３０に送信する。

地図データベース２５は、地図情報を記憶するデータベースである。地図データベース２５は、例えば、対象車両２に搭載されたＨＤＤなどの記憶装置内に形成されている。地図情報には、道路の位置情報、道路形状の情報（例えば曲率情報）、交差点及び分岐点の位置情報などが含まれる。地図情報には、位置情報と関連付けられた法定速度などの交通規制情報が含まれていてもよい。地図情報には、対象車両２の地図上の位置認識に利用される物標情報が含まれていてもよい。物標には、車線の区画線、信号機、ガードレール、路面標示などを含むことができる。地図データベース２５は、対象車両２と通信可能なサーバ（情報処理サーバ１０に限らない）に構成されていてもよい。

通信部２６は、対象車両２の外部との無線通信を制御する通信デバイスである。ネットワークＮを介して各種情報の送信及び受信を行う。通信部２６は、自動運転ＥＣＵ３０からの信号に応じて各種情報を情報処理サーバ１０に送信する。

ＨＭＩ２７は、自動運転ＥＣＵ３０と運転者又は乗員との間で情報の入出力を行うためのインターフェイスである。ＨＭＩ２７は、例えば、車室内に設けられたディスプレイ、スピーカなどを備えている。ＨＭＩ２７は、自動運転ＥＣＵ３０からの制御信号に応じて、ディスプレイの画像出力及びスピーカからの音声出力を行う。

アクチュエータ２８は、対象車両２の制御に用いられる機器である。アクチュエータ２８は、駆動アクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータを少なくとも含む。駆動アクチュエータは、自動運転ＥＣＵ３０からの制御信号に応じてエンジンに対する空気の供給量（スロットル開度）を制御し、対象車両２の駆動力を制御する。なお、対象車両２がハイブリッド車である場合には、エンジンに対する空気の供給量の他に、動力源としてのモータに自動運転ＥＣＵ３０からの制御信号が入力されて当該駆動力が制御される。対象車両２が電気自動車である場合には、動力源としてのモータに自動運転ＥＣＵ３０からの制御信号が入力されて当該駆動力が制御される。これらの場合における動力源としてのモータは、アクチュエータ８を構成する。

ブレーキアクチュエータは、自動運転ＥＣＵ３０からの制御信号に応じてブレーキシステムを制御し、対象車両２の車輪へ付与する制動力を制御する。ブレーキシステムとしては、例えば、液圧ブレーキシステムを用いることができる。操舵アクチュエータは、電動パワーステアリングシステムのうち操舵トルクを制御するアシストモータの駆動を、自動運転ＥＣＵ３０からの制御信号に応じて制御する。これにより、操舵アクチュエータは、対象車両２の操舵トルクを制御する。

次に、自動運転ＥＣＵ３０の機能的構成について説明する。図３に示すように、自動運転ＥＣＵ３０は、対象車両データ取得部３１、進路生成部３２、及び自動運転制御部３３を有している。なお、以下に説明する自動運転ＥＣＵ３０の機能の一部は対象車両２と通信可能なサーバ（情報処理サーバ１０に限らない）において実行される態様であってもよい。

対象車両データ取得部３１は、対象車両２に関するデータである対象車両データを得る。対象車両データには、対象車両２の地図上の位置情報及び対象車両２の走行状態が含まれる。対象車両データには、対象車両２の外部環境が含まれてもよく、対象車両２の走行するルートが含まれてもよい。対象車両データには、対象車両２の運転者による運転操作情報及び対象車両２の車両状態が含まれてもよい。対象車両データ取得部３１は、取得した対象車両データを情報処理サーバ１０に送信する。

対象車両データ取得部３１は、車両位置取得部３１ａ、外部環境認識部３１ｂ、走行状態認識部３１ｃ、運転操作情報取得部３１ｄ、及び車両状態認識部３１ｅを有している。

車両位置取得部３１ａは、ＧＰＳ受信部２１の位置情報及び地図データベース２５の地図情報に基づいて、対象車両２の地図上の位置情報を取得する。また、車両位置取得部３１ａは、地図データベース２５の地図情報に含まれた物標情報及び外部センサ２２の検出結果を利用して、ＳＬＡＭ［Simultaneous Localization and Mapping］技術により対象車両２の位置情報を取得してもよい。車両位置取得部３１ａは、車線の区画線と対象車両２の位置関係から、車線に対する対象車両２の横位置（車線幅方向における対象車両２の位置）を認識して位置情報に含めてもよい。車両位置取得部３１ａは、その他、周知の手法により対象車両２の地図上の位置情報を取得してもよい。

外部環境認識部３１ｂは、外部センサ２２の検出結果に基づいて、対象車両２の外部環境を認識する。外部環境には、対象車両２に対する周囲の物体の相対位置が含まれる。外部環境には、対象車両２に対する周囲の物体の相対速度及び移動方向が含まれていてもよい。外部環境には、他車両、歩行者、自転車などの物体の種類が含まれてもよい。物体の種類は、パターンマッチングなどの周知の手法により識別することができる。外部環境には、対象車両２の周囲の区画線認識（白線認識）の結果が含まれていてもよい。外部環境には、外気温が含まれていてもよく、天候が含まれていてもよい。

走行状態認識部３１ｃは、内部センサ２３の検出結果に基づいて、対象車両２の走行状態を認識する。走行状態には、対象車両２の車速及び対象車両２のヨーレートが含まれる。走行状態には、対象車両２の加速度が含まれてもよい。具体的に、走行状態認識部３１ｃは、車速センサの車速情報に基づいて、対象車両２の車速を認識する。走行状態認識部３１ｃは、加速度センサの車速情報に基づいて、対象車両２の加速度を認識する。走行状態認識部３１ｃは、ヨーレートセンサのヨーレート情報に基づいて、対象車両２の向きを認識する。

運転操作情報取得部３１ｄは、運転操作検出部２４の検出結果に基づいて、対象車両２の運転操作情報を取得する。運転操作情報には、例えば運転者のアクセル操作量、ブレーキ操作量、及び操舵量のうち少なくとも一つが含まれる。

運転操作情報取得部３１ｄは、対象車両２に個人認証機能がある場合には、個人認証した運転者ごとに運転操作履歴を記憶させる。運転操作履歴には、対象車両２の外部環境及び走行状態が関連付けられていてもよい。自動運転ＥＣＵ３０は、必ずしも運転操作情報取得部３１ｄを有する必要はない。この場合、運転操作検出部２４も不要である。

車両状態認識部３１ｅは、内部センサ２３の検出結果に基づいて、対象車両２の車両状態を認識する。車両状態には、タイヤ空気圧が含まれてもよい。車両状態には、ワイパー作動状態、灯火器状態が含まれてもよく、対象車両２の故障状態が含まれてもよい。自動運転ＥＣＵ３０は、必ずしも車両状態認識部３１ｅを有する必要はない。

進路生成部３２は、対象車両２の自動運転に利用される進路［trajectory］を生成する。進路生成部３２は、予め設定された走行ルート、地図情報、対象車両２の地図上の位置、対象車両２の外部環境、及び対象車両２の走行状態に基づいて、自動運転の進路を生成する。

走行ルートとは、自動運転において対象車両２が走行するルートである。進路生成部３２は、例えば目的地、地図情報、及び対象車両２の地図上の位置に基づいて、自動運転の走行ルートを求める。走行ルートは、周知のナビゲーションシステムによって設定されてもよい。目的地は対象車両２の乗員によって設定されてもよく、自動運転ＥＣＵ３０又はナビゲーションシステムなどが自動的に提案してもよい。

進路には、自動運転で車両が走行する経路［path］と自動運転における車速プロファイルとが含まれる。経路は、走行ルート上において自動運転中の車両が走行する予定の軌跡である。経路は、例えば走行ルート上の位置に応じた対象車両２の操舵角変化のデータ（操舵角プロファイル）とすることができる。走行ルート上の位置とは、例えば走行ルートの進行方向において所定間隔（例えば１ｍ）毎に設定された設定縦位置である。操舵角プロファイルとは、設定縦位置毎に目標操舵角が関連付けられたデータとなる。

進路生成部３２は、例えば走行ルート、地図情報、対象車両２の外部環境、及び対象車両２の走行状態に基づいて、車両が走行する経路を生成する。進路生成部３２は、例えば対象車両２が走行ルートに含まれる車線の中央（車線幅方向における中央）を通るように経路を生成する。

なお、操舵角プロファイルに代えて、設定縦位置毎に目標操舵トルクが関連付けられた操舵トルクプロファイルを用いてもよい。また、操舵角プロファイルに代えて、設定縦位置毎に目標横位置が関連付けられた横位置プロファイルを用いてもよい。目標横位置とは、車線の幅方向における目標の位置である。この場合、設定縦位置及び目標横位置は、合わせて一つの位置座標として設定されてもよい。

車速プロファイルは、例えば設定縦位置毎に目標車速が関連付けられたデータである。なお、設定縦位置は、距離ではなく車両の走行時間を基準として設定されてもよい。設定縦位置は、車両の１秒後の到達位置、車両の２秒後の到達位置として設定されていてもよい。

進路生成部３２は、例えば経路と地図情報に含まれる法定速度などの速度関連情報に基づいて車速プロファイルを生成する。法定速度に代えて、地図上の位置又は区間に対して予め設定された設定速度を用いてもよい。進路生成部３２は、経路及び車速プロファイルから自動運転の進路を生成する。なお、進路生成部３２における進路の生成方法は上述した内容に限定されず、その他の周知の方法を採用することができる。

進路生成部３２は、情報処理サーバ１０から不安定挙動位置を避けるための走行経路変更の通知を受け取った場合、不安定挙動位置を通らないように対象車両２の経路を変更する。進路生成部３２は、対象車両２の走行する走行ルート（走行する道路）を変更してもよく、同じ道路内において不安定挙動位置から道路幅方向で一定距離以上に離れるように対象車両２の経路を変更してもよい。

進路生成部３２は、情報処理サーバ１０から不安定挙動位置情報及び安定走行データの通知を受け取った場合、不安定挙動位置情報及び安定走行データに基づいて、対象車両２に不安定挙動が生じないように進路生成を行う。不安定挙動位置情報及び安定走行データについて詳しくは後述する。進路生成部３２は、不安定挙動位置の付近において対象車両２の走行状態が安定走行データの走行状態に近づくように進路を生成する。進路生成部３２は、情報処理サーバ１０から安定走行データの通知に代えて、安定走行指示を受け取った場合には、安定走行指示に沿って進路生成を行う。安定走行指示について詳しくは後述する。

自動運転制御部３３は、対象車両２の自動運転を実行する。自動運転制御部３３は、例えば対象車両２の外部環境、対象車両２の走行状態、及び進路生成部３２の生成した進路に基づいて、対象車両２の自動運転を実行する。自動運転制御部３３は、アクチュエータ２８に制御信号を送信することで、対象車両２の自動運転を行う。

自動運転制御部３３は、情報処理サーバ１０から自動運転解除の指示を受け取った場合、不安定挙動位置における自動運転解除を行う。自動運転制御部３３は、運転者に対してＨＭＩ２７を通じて運転者に手動運転への移行を通知する。自動運転制御部３３は、運転者に通知後、自動運転を解除して運転者の手動運転に移行する。また、自動運転制御部３３は、ＨＭＩ２７を通じて運転者に情報処理サーバ１０から受け取った不安定挙動位置情報を通知する。

なお、対象車両２は、必ずしも自動運転車両である必要はない。この場合、対象車両２のＥＣＵは、進路生成部３２及び自動運転制御部３３を有する必要はない。対象車両２のＥＣＵは、ＨＭＩ２７を通じて運転者に不安定挙動位置情報などを通知可能な情報提供部を有していればよい。対象車両２のＥＣＵは、情報処理サーバ１０から安定走行データの通知を受け取った場合に、、不安定挙動位置の付近において対象車両２の走行状態が安定走行データの走行状態に近づくように運転支援を行う運転支援部を有していてもよい。運転支援の方法は特に限定されず、運転者に対する情報提供であってもよく、車両の走行制御を行ってもよい。

［情報処理サーバの構成］
情報処理サーバ１０は、例えば情報管理センターなどの施設に設けられ、対象車両２と通信可能に構成されている。図４は、情報処理サーバ１０の構成の一例を示すブロック図である。図４に示す情報処理サーバ１０は、プロセッサ１１、記憶部１２、通信部１３及びユーザインターフェース１４を備えた一般的なコンピュータとして構成されている。

プロセッサ１１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させて情報処理サーバ１０を制御する。プロセッサ１１は、制御装置、演算装置、レジスタなどを含むＣＰＵ［Central Processing Unit］などの演算器である。プロセッサ１１は、記憶部１２、通信部１３及びユーザインターフェース１４を統括する。記憶部１２は、メモリ及びストレージのうち少なくとも一方を含んで構成されている。メモリは、ＲＯＭ［Read Only Memory］、ＲＡＭ［Random Access Memory］などの記録媒体である。ストレージは、ＨＤＤ［Hard Disk Drive］などの記録媒体である。

通信部１３は、ネットワークＮを介した通信を行うための通信機器である。通信部１３には、ネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカードなどを用いることができる。ユーザインターフェース１４は、ディスプレイ、スピーカなどの出力器、及び、タッチパネルなどの入力器を含む機器である。なお、情報処理サーバ１０は、必ずしも施設に設けられている必要はなく、車両、船舶などの移動体に搭載されていてもよい。

また、情報処理サーバ１０は、記憶データベース１５と接続されている。記憶データベース１５は、不安定挙動位置情報などを記憶するためのデータベースである。記憶データベース１５は、ＨＤＤの周知のデータベースと同様の構成とすることができる。なお、記憶データベース１５は、情報処理サーバ１０から離れた施設などに設けられていてもよい。

次に、プロセッサ１１の機能的構成について説明する。図４に示すように、プロセッサ１１は、対象車両データ認識部１１ａ、不安定挙動位置認識部１１ｂ、状況判定部１１ｃ、モデル生成部１１ｄ、支援対象車両判定部１１ｅ、記憶処理部１１ｆ、及び車両支援部１１ｇを有している。

対象車両データ認識部１１ａは、対象車両２から送信された対象車両データを認識（取得）する。対象車両データには、対象車両２の地図上の位置情報及び対象車両２の走行状態が含まれる。対象車両データには、対象車両２の外部環境が含まれてもよく、対象車両２の走行するルートが含まれてもよい。

不安定挙動位置認識部１１ｂは、対象車両データ認識部１１ａの取得した対象車両データに基づいて、対象車両２が不安定挙動になった地図上の位置である不安定挙動位置を認識する。不安定挙動とは、車両の走行を不安定にするような車両の挙動である。不安定挙動には、例えばスリップが含まれる。不安定挙動には、急減速又は急な舵角変化が含まれてもよい。不安定挙動には、対象車両２の車線逸脱を含んでもよく、対象車両２の物体への過剰接近を含んでもよい。

まず、不安定挙動の判定について説明する。不安定挙動位置認識部１１ｂは、対象車両データに基づいて対象車両２が不安定挙動になったか否かを判定する。不安定挙動位置認識部１１ｂは、例えば、加速度センサの検出した加速度（前後加速度及び横加速度）、車輪速センサの検出した各車輪の車輪速、ヨーレートセンサの検出したヨーレート、操舵センサの検出した運転者の操舵角、ブレーキセンサの検出した運転者のブレーキ操作量、及びブレーキ圧センサのブレーキ圧のうち少なくとも一つに基づいて、不安定挙動として対象車両２がスリップになったことを判定する。ブレーキセンサのブレーキ操作量に代えて、液圧ブレーキシステムのマスターシリンダ圧を用いてもよい。

不安定挙動位置認識部１１ｂは、スリップの判定として、周知のアンチロックブレーキシステム［ABS：Antilock Brake System］の作動開始条件を用いてもよい。例えばアンチロックブレーキシステムでは、一例として、各車輪の車輪速と推定車体速度とを比較して、ロックしていると考えられる車輪が特定される場合に作動する。推定車体速度は、スリップするまでの各車輪の車輪速から求めてもよく、スリップするまでの加速度の変化から求めてもよい。

また、不安定挙動位置認識部１１ｂは、スリップの判定として、周知の車両安定制御システム［VSC: Vehicle Stability Control］の作動開始条件を用いてもよく、周知のトラクションコントロール［TRC: Traction Control System］の作動開始条件を用いてもよい。トラクションコントロールも、各車輪の車輪速と推定車体速度とを比較して、空転している車輪が特定される場合に作動させることができる。不安定挙動位置認識部１１ｂは、その他の周知の手法により対象車両２のスリップを判定してもよい。

不安定挙動位置認識部１１ｂは、加速度センサの検出した減速度に基づいて、対象車両２が不安定挙動として急減速になったか否かを判定してもよい。この場合、不安定挙動位置認識部１１ｂは、例えば減速度の絶対値が急減速閾値以上になったとき、対象車両２が急減速になったと判定する。急減速閾値は予め設定された値の閾値である。以下、説明で用いる閾値は予め設定された値の閾値を意味する。

不安定挙動位置認識部１１ｂは、ヨーレートセンサの検出したヨーレートに基づいて、不安定挙動として対象車両２に急な舵角変化が生じたか否かを判定してもよい。この場合、不安定挙動位置認識部１１ｂは、例えばヨーレートが舵角変化閾値以上になったとき、対象車両２に急な舵角変化が生じたと判定する。なお、ヨーレートに代えてタイヤ切れ角を用いてもよい。

不安定挙動位置認識部１１ｂは、方向指示器が点灯していない場合に、対象車両２の横位置又は対象車両２の外部環境に基づいて、不安定挙動として対象車両２が車線逸脱になったか否かを判定してもよい。この場合、不安定挙動位置認識部１１ｂは、例えば、対象車両２の横位置から車線逸脱を判定する。又は、不安定挙動位置認識部１１ｂは、対象車両２の外部環境から、対象車両２が車線の区画線を跨いだことを認識した場合に、車線逸脱を判定してもよい。

不安定挙動位置認識部１１ｂは、対象車両２の走行状態と対象車両２の外部環境とに基づいて、不安定挙動として対象車両２が物体への過剰接近になったか否かを判定してもよい。この場合、不安定挙動位置認識部１１ｂは、対象車両２が低速の場合には物体との間隔が小さくても不安定な挙動ではないことから、対象車両２の車速が車速閾値以上で対象車両２と物体との衝突余裕時間［TTC：Time To Collision］がTTC閾値以下となった場合に、対象車両２が物体への過剰接近になったと判定する。衝突余裕時間に代えて、車間時間［THW：Time Headway］又は距離を用いてもよい。

対象車両２が不安定挙動になったか否かの判定は、対象車両データを得る度に行われてもよく、一定時間又は一定期間ごとにまとめて行われてもよい。対象車両２が不安定挙動になったか否かの判定は、対象車両２の停車中に行われる態様であってもよい。

続いて、不安定挙動位置の認識について説明する。不安定挙動位置とは、対象車両２が不安定挙動になったときの対象車両２の地図上の位置である。不安定挙動位置認識部１１ｂは、対象車両２が不安定挙動になったと判定した場合、不安定挙動位置を認識する。

不安定挙動位置認識部１１ｂは、対象車両２が不安定挙動になったと判定したときの対象車両２の地図上の位置情報に基づいて、不安定挙動位置を認識する。不安定挙動位置は、車線ごとに区別して認識される。不安定挙動が車線逸脱である場合には、不安定挙動位置は車線逸脱前の走行車線上の位置としてもよく、区画線上の位置としてもよい。

なお、不安定挙動位置は、地図上の点ではなく、区間又はエリアとして認識されてもよい。不安定挙動位置認識部１１ｂは、対象車両２がスリップしながら滑走したような場合には、スリップの開始位置を不安定挙動位置としてもよく、対象車両２がスリップと判定される状態で移動した区間全てを不安定挙動位置として認識してもよい。エリアは、スリップした対象車両２を中心とした一定距離内の範囲であってもよく、対象車両２が走行している地域や区域であってもよい。他の不安定挙動においても同様である。

状況判定部１１ｃは、不安定挙動位置認識部１１ｂの認識した不安定挙動位置における複数台の対象車両２の不安定挙動の有無に基づいて、当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定する。

状況判定部１１ｃは、例えば対象車両データ認識部１１ａの認識した対象車両データと不安定挙動位置認識部１１ｂの認識した不安定挙動位置とに基づいて、対象車両２が不安定挙動位置を通過したか否かを判定する。状況判定部１１ｃは、対象車両２が不安定挙動位置を通過したと判定した場合、当該対象車両２の不安定挙動の有無に基づいて、当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定する。なお、状況判定部１１ｃは、一定期間ごとの複数の対象車両データを一括処理することで上記判定を行ってもよい。

連続発生状況とは、不安定挙動が連続的に発生している状況である。連続発生状況の場合には、対象車両２の個車要因によって不安定挙動が生じた可能性が低くなり、道路環境などの外部要因により不安定挙動が生じている可能性が高まると考えることができる。非連続状況とは、連続発生状況ではない状況である。非連続状況の場合には、対象車両２の個車要因により不安定挙動が生じた可能性が高まると考えることができる。状況判定部１１ｃは、不安定挙動位置が連続発生状況であると判定しない場合、不安定挙動位置が非連続状況であると判定する。

図５（ａ）は、連続発生状況の一例を説明するための図である。図５（ａ）に示すように、状況判定部１１ｃは、一例として、不安定挙動位置Ｄで二台の対象車両２Ａ、２Ｂが連続して不安定挙動になった場合に、当該不安定挙動位置が連続発生状況であると判定する。図５（ｂ）は、非連続状況の一例を説明するための図である。状況判定部１１ｃは、不安定挙動位置Ｄで対象車両２Ａが不安定挙動になったとしても、後続する対象車両２Ｂが不安定挙動にならずに通過した場合には、当該不安定挙動位置が非連続状況であると判定してもよい。

なお、連続発生状況と判定される状況は図５（ａ）の状況に限定されない。状況判定部１１ｃは、三台の対象車両２Ａ～２Ｃが連続して不安定挙動になった場合に、当該不安定挙動位置Ｄが連続発生状況であると判定してもよい。状況判定部１１ｃは、四台以上の対象車両２が連続して不安定挙動になった場合に、当該不安定挙動位置Ｄが連続発生状況であると判定してもよい。状況判定部１１ｃは、一定時間以内に不安定挙動位置Ｄを通過する複数台の対象車両２の全てが不安定挙動になった場合に、当該不安定挙動位置Ｄが連続発生状況であると判定してもよい。

状況判定部１１ｃは、不安定挙動にならなかった対象車両２が一台存在したとしても、その前後の対象車両２で不安定挙動が生じた場合には不安定挙動位置Ｄが連続発生状況であると判定してもよい。具体的に、状況判定部１１ｃは、三台の対象車両２Ａ～２Ｃのうち、真ん中の対象車両２Ｂが不安定挙動にならずに不安定挙動位置Ｄを通過したとしても対象車両２Ａ及び対象車両２Ｃが不安定挙動になった場合には、不安定挙動位置Ｄが連続発生状況であると判定してもよい。或いは、状況判定部１１ｃは、不安定挙動にならなかった対象車両２が複数台存在したとしても、一定時間内に不安定挙動になった対象車両２の数が閾値以上である場合には、不安定挙動位置Ｄが連続発生状況であると判定してもよい。

状況判定部１１ｃは、連続発生状況及び非連続状況を更に細かい分類によって判定してもよい。ここで、図６（ａ）は、不安定挙動のシーン分類の一例を説明するための表である。図６（ａ）に示すように、不安定挙動位置に対して先行の対象車両２と後続の対象車両２の二台に注目し、不安定挙動の有無で分けることにより四つのシーン分類を行うことができる。

図６（ａ）において、先行の対象車両２及び後続の対象車両２の二台とも不安定挙動となった場合をシーン１、先行の対象車両２のみが不安定挙動となった場合をシーン２、後続の対象車両２のみが不安定挙動となった場合をシーン３、先行の対象車両２及び後続の対象車両２の二台とも不安定挙動とならない場合をシーン４とする。例えば、シーン１が連続発生状況に相当し、シーン２～４が非連続状況に相当する。

図６（ｂ）は、不安定挙動のシーン分類の一例を説明するための図である。対象車両２Ａ～２Ｆは、この順番で同じ不安定挙動位置を通過したものとする。図６（ｂ）において、対象車両２Ａ～２Ｅのうち対象車両２Ｂと対象車両２Ｃのみが不安定挙動になり、残りは不安定挙動にならずに不安定挙動位置を通過している。

図６（ｂ）で対象車両２Ａと対象車両２Ｂの二台に注目すると、後続の対象車両２Ｂのみが不安定挙動となったシーン３に該当する。対象車両２Ｂ及び対象車両２Ｃの二台に注目すると、先行の対象車両２Ｂ及び後続の対象車両２Ｃの二台とも不安定挙動となったシーン１に該当する。対象車両２Ｃ及び対象車両２Ｄの二台に注目すると、先行の対象車両２Ｃのみが不安定挙動となったシーン２に該当する。対象車両２Ｄ及び対象車両２Ｅの二台に注目すると、何れの対象車両２も不安定挙動となっていないシーン４に該当する。このように、状況判定部１１ｃは、シーン１～４を分類する判定を行ってもよい。

モデル生成部１１ｄは、不安定挙動位置で不安定挙動になった対象車両２の対象車両データから不安定挙動判別モデルを生成する。不安定挙動判別モデルとは、不安定挙動位置で対象車両２が不安定挙動になるか否かの推定に用いられる車両挙動モデルである。

不安定挙動判別モデルには、車速、前後加速度、操舵角、ヨーレート、ABS［Antilock Brake System］の作動継続時間、走行支援（車両安定制御システムなど）の作動状態、及び、不安定挙動前のステアリング最大角のうち少なくとも一つの特徴量パラメータが含まれている。不安定挙動判別モデルには、外気温、推定路面摩擦、路面勾配、ワイパー作動状態、灯火器状態などの周辺環境に関する特徴量パラメータが含まれていてもよく、時刻又は時間帯が特徴量パラメータとして含まれていてもよい。また、不安定挙動判別モデルには、不安定挙動位置における、普段の交通量や不安定挙動発生頻度といった特徴量パラメータが含まれていてもよい。不安定挙動判別モデルは、不安定挙動になった多数の対象車両２の車速などの特徴量パラメータの中央値を含むように生成されてもよく、所定の演算処理によって各特徴量パラメータが求められてもよい。不安定挙動判別モデルの生成には、車両挙動モデル生成に関する周知の様々な手法を採用することができる。

不安定挙動判別モデルは、状況判定部１１ｃの判定結果に応じて異なるモデルが生成されてもよい。不安定挙動判別モデルは、連続発生状況の不安定挙動位置に対応するモデルと非連続状況の不安定挙動位置に対応するモデルがそれぞれ生成されてもよい。不安定挙動判別モデルは、上述したシーン１～４に対応するモデルがそれぞれ生成されてもよい。

不安定挙動判別モデルは、不安定挙動位置の場所属性に応じて異なるモデルが生成されてもよい。場所属性は、自動車専用道路と一般道路を異なる属性として区別してもよく、道路幅に応じて狭隘道路と一般道路を異なる属性として区別してもよい。場所属性としては、地図情報から判別できる様々な属性を採用することができる。

不安定挙動判別モデルは、車種などの個車属性に応じて異なるモデルが生成されてもよい。個車属性は、大型車、中型車、小型車を異なる属性として区別してもよく、貨物車と乗用車を異なる属性として区別してもよい。個車属性としては、車両諸元から判別できる様々な属性を採用することができる。

モデル生成部１１ｄは、不安定挙動位置で不安定挙動になった対象車両２の対象車両データから不安定走行データを取得してもよい。不安定走行データとは、不安定挙動位置で不安定挙動が生じた過去の対象車両２の走行状態に関するデータである。不安定走行データは、例えば不安定挙動位置の一定距離手前の位置から不安定挙動位置までの間における対象車両２の走行状態のデータとすることができる。不安定走行データは、不安定挙動が生じるまでの一定時間における対象車両２の走行状態のデータであってもよい。不安定走行データには、対象車両２の走行軌跡が含まれていてもよい。モデル生成部１１ｄは、不安定走行データを利用して不安定挙動判別モデルを生成してもよい。

モデル生成部１１ｄは、不安定挙動位置で不安定挙動にならなかった対象車両の対象車両データから安定挙動判別モデルを生成する。安定挙動判別モデルとは、不安定挙動位置で対象車両２が不安定挙動になるか否かの推定に用いられる車両挙動モデルである。

安定挙動判別モデルは、上述した不安定挙動判別モデルと同様の特徴量パラメータを含めることができる。安定挙動判別モデルは、不安定挙動にならなかった多数の対象車両２の車速などの特徴量パラメータの中央値を含むように生成されてもよく、所定の演算処理によって各特徴量パラメータが求められてもよい。安定挙動判別モデルの生成には、車両挙動モデル生成に関する周知の様々な手法を採用することができる。

モデル生成部１１ｄは、不安定挙動位置を不安定挙動にならずに通過した対象車両２の安定走行データを取得してもよい。安定走行データとは、非連続状況の不安定挙動位置を不安定挙動が生じることなく通過した過去の対象車両２の走行状態に関するデータである。安定走行データは、例えば不安定挙動位置の一定距離手前の位置から不安定挙動位置までの間における対象車両２の走行状態のデータとすることができる。安定走行データは、不安定挙動位置に至るまでの一定時間における対象車両２の走行状態のデータであってもよい。安定走行データには、対象車両２の走行軌跡が含まれていてもよい。モデル生成部１１ｄは、安定走行データを利用して安定挙動判別モデルを生成してもよい。

支援対象車両判定部１１ｅは、不安定挙動位置認識部１１ｂの認識した不安定挙動位置と対象車両データ認識部１１ａの認識した対象車両データとに基づいて、支援対象車両が存在するか否かを判定する。支援対象車両とは、一定時間以内に不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される対象車両２である。一定時間は、５分であってもよく、１０分であってもよい。一定時間は５分未満の時間であってもよく、３０分以上の時間であってもよい。一定時間は、特に限定されず、サーバ管理者によって任意に設定されてもよい。

具体的に、支援対象車両判定部１１ｅは、不安定挙動位置と対象車両データに含まれる対象車両２の位置情報とに基づいて、一定時間以内に不安定挙動位置に至る対象車両２である候補車両が存在するか否かを判定する。候補車両とは、支援対象の候補となる車両である。なお、対象車両２の進行方向は、位置情報の時間的変化に基づいて認識されてもよく、位置情報と地図情報のマッチングにより地図情報に含まれる車線の進路方向から認識されてもよい。

ここで、図７は、候補車両を説明するための平面図である。図７に、車線Ｒ１～Ｒ３、対象車両２Ａ～２Ｄを示す。対象車両２Ａは、車線Ｒ１の走行中に不安定挙動（スリップ状態）となった車両である。対象車両２Ｂは、対象車両２Ａの後方で車線Ｒ１を走行する後続車である。対象車両２Ｃは、車線Ｒ１に対向する車線Ｒ２を走行している対向車両である。車線Ｒ１と車線Ｒ２は同じ道路に設けられている。対象車両２Ｄは、車線Ｒ１及び車線Ｒ２から離れた異なる道路に設けられた車線Ｒ３を走行する車両である。また、図７に、地点としての不安定挙動位置Ｄ、エリアとしての不安定挙動位置ＤＡ１及び不安定挙動位置ＤＡ２を示す。不安定挙動位置ＤＡ１及び不安定挙動位置ＤＡ２は、一例として対象車両２Ａを中心とした一定距離内のエリアである。不安定挙動位置ＤＡ２は、不安定挙動位置ＤＡ１より広いエリアとなっている。

図７に示す状況において、支援対象車両判定部１１ｅは、不安定挙動位置認識部１１ｂが地点としての不安定挙動位置Ｄを採用している場合、対象車両２Ｂのみが候補車両となる。対象車両２Ｂは、一定時間以内に不安定挙動位置Ｄに至るものとする。この場合、対象車両２Ｃ及び対象車両２Ｄは候補車両とならない。

一方で、支援対象車両判定部１１ｅは、不安定挙動位置認識部１１ｂがエリアとしての不安定挙動位置ＤＡ１を採用している場合、対象車両２Ｂに加えて対象車両２Ｃも候補車両となる。対象車両２Ｃは、一定時間以内に不安定挙動位置ＤＡ１に至るものとする。この場合、異なる道路の車線Ｒ３を走行している対象車両２Ｄは候補車両とならない。同様に、支援対象車両判定部１１ｅは、不安定挙動位置認識部１１ｂがエリアとしての不安定挙動位置ＤＡ２を採用している場合、対象車両２Ｂ～２Ｄの全てが候補車両となる。対象車両２Ｄは、一定時間以内に不安定挙動位置ＤＡ２に至るものとする。なお、不安定挙動位置に対応するエリアは市町村などの地区や区域であってもよい。また、所定の緯度間隔及び経度間隔により予め区画された区域等であってもよいし、その他の方法によってエリアが設定されてもよい。

支援対象車両判定部１１ｅは、一定時間以内に不安定挙動位置に至る候補車両が存在すると判定した場合、当該候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になるか否かを推定する。

支援対象車両判定部１１ｅは、対象車両データ認識部１１ａの取得した候補車両の対象車両データに基づきモデル生成部１１ｄの生成した不安定挙動判別モデル及び／又は安定挙動判別モデルを用いて、候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になるか否かを推定する。支援対象車両判定部１１ｅは、状況判定部１１ｃの判定結果、不安定挙動位置の場所属性（自動車専用道路や一般道路の区別）、候補車両の個車属性（貨物車や乗用車の区別）を踏まえて使用するモデルを選定してもよい。支援対象車両判定部１１ｅは、更に外気温、天候情報などの周辺環境を考慮してモデルを選定してもよい。

支援対象車両判定部１１ｅは、例えば候補車両の走行状態が不安定挙動判別モデル及び安定挙動判別モデルの何れに近いかを判定する。支援対象車両判定部１１ｅは、例えば候補車両の車速、加速度、ヨーレートなどの任意のパラメータについて不安定挙動判別モデルに含まれる特徴量パラメータの値と安定挙動判別モデルに含まれる特徴量パラメータの値の何れに近いかを判定する。支援対象車両判定部１１ｅは、候補車両の走行状態が不安定挙動判別モデルに近いと判定した場合に候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になると推定する。支援対象車両判定部１１ｅは、候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になると推定した場合、支援対象車両が存在すると判定する。

なお、支援対象車両判定部１１ｅは、状況判定部１１ｃにより不安定挙動位置が連続発生状況であると判定された場合には、候補車両も不安定挙動になる可能性が高いと言えることからモデルを用いることなく、候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になると推定してもよい。支援対象車両判定部１１ｅは、不安定挙動位置が非連続状況又は初めて不安定挙動が生じた状況である場合には、不安定挙動判別モデル及び安定挙動判別モデルを用いて候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になるか否かを推定する。

支援対象車両判定部１１ｅは、不安定挙動判別モデル及び安定挙動判別モデルを用いて学習したニューラルネットワーク（深層学習ネットワーク）により、候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になるか否かを推定してもよい。ニューラルネットワークの一例として、ＣＮＮ［Convolutional neural networks：畳み込みニューラルネットワーク］を用いることができる。ニューラルネットワークの学習方法は特に限定されず、バックプロパゲーション等の公知の手法を用いることができる。なお、支援対象車両判定部１１ｅは、ニューラルネットワーク以外の周知の機械学習（例えばサポートベクターマシンやブースティングなど）を採用してもよい。

記憶処理部１１ｆは、不安定挙動位置認識部１１ｂの認識した不安定挙動位置に関する不安定挙動位置情報を記憶データベース１５に記憶させる。記憶処理部１１ｆは、状況判定部１１ｃによる判定が行われた場合、不安定挙動位置と状況判定部１１ｃの判定結果とを関連付けて記憶データベース１５に記憶させてもよい。

また、記憶処理部１１ｆは、不安定挙動位置情報と当該不安定挙動位置を走行した対象車両２の対象車両データとを関連付けて記憶データベース１５に記憶させる。なお、記憶処理部１１ｆは、必ずしも当該不安定挙動位置を走行した全ての対象車両２の対象車両データを記憶させる必要はない。記憶処理部１１ｆは、モデル生成部１１ｄが生成した各モデルと不安定挙動位置と関連付けて記憶データベース１５に記憶させてもよい。記憶処理部１１ｆは、モデル生成部１１ｄが取得した不安定走行データ及び／又は安定走行データを不安定挙動位置と関連付けて記憶データベース１５に記憶させてもよい。

記憶処理部１１ｆは、不安定挙動位置がエリア又は区間として認識された場合において、不安定挙動となったときの対象車両２の位置（地点）を当該不安定挙動位置と関連付けて記憶データベース１５に記憶させてもよい。

車両支援部１１ｇは、支援対象車両判定部１１ｅにより支援対象車両が存在すると判定された場合に、支援対象車両に対して不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行う。車両支援部１１ｇは、通信部１３を介して対象車両２に対する各種の車両支援を行う。車両支援部１１ｇは、不安定挙動の発生からリアルタイムで支援対象車両に対する車両支援を実行可能に構成されていてもよい。

車両支援部１１ｇは、車両支援として、不安定挙動位置に関する情報である不安定挙動位置情報の通知、走行経路変更支援、不安定挙動位置で不安定挙動にならなかった対象車両２の走行状態に関する安定走行データの通知、及び、支援対象車両の走行状態を安定走行データの走行状態に近づける安定走行指示のうち少なくとも一つを行う。

車両支援部１１ｇは、例えば支援対象車両に対して不安定挙動位置情報の通知を行う。支援対象車両は、不安定挙動位置情報を利用して不安定挙動になることを抑制できる。また、車両支援部１１ｇは、不安定挙動位置を避けるように走行経路変更を支援対象車両に指示してもよい。支援対象車両は、ルート（道路）又は道路内の走行経路を変更することで不安定挙動位置における不安定挙動の発生を回避する。

車両支援部１１ｇは、支援対象車両に対して当該不安定挙動位置で不安定挙動にならなかった対象車両２の走行状態に関する安定走行データの通知を行ってもよい。支援対象車両は、安定走行データを参照することにより不安定挙動の抑制が可能になる。

車両支援部１１ｇは、支援対象車両の走行状態が安定走行データの走行状態に近づくように支援対象車両に安定走行指示を行ってもよい。この場合、車両支援部１１ｇは、支援対象車両の走行状態を安定走行データの走行状態に近づけることで不安定挙動位置において不安定挙動が生じることを抑制することができる。

なお、車両支援部１１ｇは、支援対象車両が自動運転中である場合である場合には、不安定挙動位置情報の通知と共に不安定挙動位置における自動運転解除を指示してもよい。支援対象車両は、自動運転を解除して運転者による手動運転に移行することで、自動運転のまま不安定挙動位置で支援対象車両が不安定挙動になることを避けることができる。

［プログラム］
プログラムは、情報処理サーバ１０のプロセッサ１１を上述したプロセッサ１１は、対象車両データ認識部１１ａ、不安定挙動位置認識部１１ｂ、状況判定部１１ｃ、モデル生成部１１ｄ、支援対象車両判定部１１ｅ、記憶処理部１１ｆ、及び車両支援部１１ｇとして機能（動作）させる。プログラムは、例えば、ＲＯＭ又は半導体メモリなどの非一時的な記録媒体によって提供される。また、プログラムは、ネットワークなどの通信を介して提供されてもよい。

［情報処理サーバの処理方法］
次に、本実施形態に係る情報処理サーバ１０の処理方法について図面を参照して説明する。図８は、車両支援処理の一例を示すフローチャートである。車両支援処理は、例えば情報処理サーバ１０が対象車両２を管理している場合に実行される。

図８に示すように、情報処理サーバ１０は、Ｓ１０として、対象車両データ認識部１１ａにより対象車両データの認識を行う（対象車両データ認識ステップ）。対象車両データ認識部１１ａは、対象車両２から送信された対象車両データを認識する。対象車両データには、対象車両２の地図上の位置情報及び対象車両２の走行状態が含まれる。その後、情報処理サーバ１０はＳ１２に移行する。

Ｓ１２において、情報処理サーバ１０は、不安定挙動位置認識部１１ｂにより対象車両２が不安定挙動になったか否かを判定する（不安定挙動判定ステップ）。不安定挙動位置認識部１１ｂは、対象車両データに基づいて対象車両２が不安定挙動になったか否かを判定する。不安定挙動位置認識部１１ｂは、例えば対象車両２の各車輪の車輪速から対象車両２Ａが不安定挙動としてのスリップになったか否かを判定することで、不安定挙動の有無を判定する。情報処理サーバ１０は、対象車両２が不安定挙動になったと判定されなかった場合（Ｓ１２：ＮＯ）、今回の不安定挙動位置情報の記憶処理を終了する。情報処理サーバ１０は、対象車両２が不安定挙動になったと判定された場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、Ｓ１４に移行する。

Ｓ１４において、情報処理サーバ１０は、不安定挙動位置認識部１１ｂにより不安定挙動位置を認識する（不安定挙動位置認識ステップ）。不安定挙動位置認識部１１ｂは、対象車両２が不安定挙動になったと判定されたときの対象車両２の地図上の位置情報に基づいて不安定挙動位置を認識する。その後、情報処理サーバ１０はＳ１６に移行する。

Ｓ１６において、情報処理サーバ１０は、記憶処理部１１ｆにより不安定挙動位置の記憶処理を行う（記憶処理ステップ）。記憶処理部１１ｆは、不安定挙動位置認識部１１ｂの認識した不安定挙動位置を記憶データベース１５に記憶する。記憶処理部１１ｆは、状況判定部１１ｃによる判定が行われた場合、不安定挙動位置と状況判定部１１ｃの判定結果とを関連付けて記憶データベース１５に記憶させてもよい。記憶処理部１１ｆは、不安定挙動位置情報と当該不安定挙動位置を走行した対象車両２の対象車両データとを関連付けて記憶データベース１５に記憶させてもよい。

Ｓ１８において、情報処理サーバ１０は、支援対象車両判定部１１ｅにより支援対象車両が存在するか否かを判定する（支援対象車両判定ステップ）。支援対象車両判定部１１ｅは、不安定挙動位置認識部１１ｂの認識した不安定挙動位置と対象車両データ認識部１１ａの認識した対象車両データとに基づいて、一定時間以内に不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される対象車両２である支援対象車両が存在するか否かを判定する。支援対象車両判定ステップの具体例について詳しくは後述する。情報処理サーバ１０は、支援対象車両が存在すると判定された場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、Ｓ２０に移行する。情報処理サーバ１０は、支援対象車両が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１８：ＮＯ）、今回の車両支援処理を終了する。その後、情報処理サーバ１０は、一定時間の経過後にＳ１０から処理を繰り返す。

Ｓ２０において、情報処理サーバ１０は、車両支援部１１ｇにより支援対象車両に対する車両支援を実行する（車両支援ステップ）。車両支援部１１ｇは、車両支援として不安定挙動位置に関する情報である不安定挙動位置情報の通知などを行う。その後、情報処理サーバ１０は、今回の車両支援処理を終了し、一定時間の経過後にＳ１０から処理を繰り返す。

図９は、支援対象車両判定処理の一例を示すフローチャートである。支援対象車両判定処理は、図８のＳ１８の支援対象車両判定ステップに対応する。

図９に示すように、情報処理サーバ１０は、Ｓ３０として、支援対象車両判定部１１ｅにより一定時間以内に不安定挙動位置に至る候補車両が存在するか否かを判定する（候補車両判定ステップ）。支援対象車両判定部１１ｅは、例えば不安定挙動位置と対象車両データに含まれる対象車両２の位置情報とに基づいて、一定時間以内に不安定挙動位置に至る対象車両２である候補車両が存在するか否かを判定する。情報処理サーバ１０は、候補車両が存在すると判定した場合（Ｓ３０：ＹＥＳ）、Ｓ３２に移行する。情報処理サーバ１０は、候補車両が存在すると判定しなかった場合（Ｓ３０：ＮＯ）、支援対象車両は存在しないとして今回の支援対象車両判定処理を終了する。

Ｓ３２において、情報処理サーバ１０は、支援対象車両判定部１１ｅにより候補車両の至る不安定挙動位置が連続発生状況であるか否かを判定する（連続発生状況判定ステップ）。情報処理サーバ１０は、不安定挙動位置が連続発生状況であると判定された場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）、Ｓ３６に移行する。情報処理サーバ１０は、不安定挙動位置が連続発生状況であると判定されなかった場合（Ｓ３２：ＮＯ）、Ｓ３４に移行する。

Ｓ３４において、情報処理サーバ１０は、支援対象車両判定部１１ｅにより候補車両が不安定挙動になるか否かを推定する（不安定挙動判定ステップ）。支援対象車両判定部１１ｅは、対象車両データ認識部１１ａの取得した候補車両の対象車両データに基づきモデル生成部１１ｄの生成した不安定挙動判別モデル及び／又は安定挙動判別モデルを用いて、候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になるか否かを推定する。支援対象車両判定部１１ｅは、例えば候補車両の走行状態が不安定挙動判別モデルに近いと判定した場合に候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になると推定する。

情報処理サーバ１０は、候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になると推定された場合（Ｓ３４：ＹＥＳ）、Ｓ３６に移行する。情報処理サーバ１０は、候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になると推定されなかった場合（Ｓ３４：ＮＯ）、支援対象車両は存在しないとして今回の支援対象車両判定処理を終了する。

Ｓ３６において、情報処理サーバ１０は、支援対象車両判定部１１ｅにより支援対象車両が存在すると判定する（支援対象車両存在判定ステップ）。その後、今回の支援対象車両判定処理を終了する。

なお、図９において、Ｓ３２の連続発生状況判定ステップを必ずしも設ける必要はない。支援対象車両判定部１１ｅは、全ての不安定挙動位置について候補車両が不安定挙動になるか否かの推定を行う態様であってもよい。

以上説明した本実施形態に係る情報処理サーバ１０（及び情報処理サーバ１０の処理方法、プログラム）によれば、不安定挙動位置と対象車両データとに基づいて、一定時間以内に不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される対象車両である支援対象車両が存在するか否かを判定し、支援対象車両が存在すると推定された場合に、支援対象車両に対して不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行うので、不安定挙動位置において支援対象車両が不安定挙動になることを抑制することができる。このような情報処理サーバ１０によれば、不安定挙動が生じた場合に不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される支援対象車両に対してリアルタイムの車両支援を行うことも可能となる。

また、情報処理サーバ１０によれば、不安定挙動位置で不安定挙動になった対象車両２の対象車両データから生成された不安定挙動判別モデル及び／又は安定挙動判別モデルを用いることで、一定時間以内に不安定挙動位置に至る対象車両が不安定挙動になるか否かを適切に推定することができる。

更に、情報処理サーバ１０によれば、不安定挙動位置における複数台の対象車両の不安定挙動の有無に基づいて当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定し、連続発生状況であると判定された不安定挙動位置に一定時間以内に到達する対象車両が存在する場合に支援対象車両が存在すると判定するので、不安定挙動になる可能性が高い不安定挙動位置に向かう対象車両を支援対象車両とみなして適切に車両支援を行うことができる。

また、情報処理サーバ１０によれば、非連続状況であると判定された不安定挙動位置では通過する対象車両に不安定挙動が生じない可能性も考えられることから、不安定挙動位置で不安定挙動になった対象車両の対象車両データから生成された不安定挙動判別モデル及び／又は安定挙動判別モデルを用いることで、一定時間以内に不安定挙動位置に至る対象車両が不安定挙動になるか否かを適切に推定することができる。

また、情報処理サーバ１０によれば、車両支援として、不安定挙動位置に関する情報の通知、走行経路変更支援、不安定挙動位置で不安定挙動にならなかった対象車両の走行状態に関する安定走行データの通知、及び、支援対象車両の走行状態を安定走行データの走行状態に近づける安定走行指示のうち少なくとも一つを行うことで支援対象車両が不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。

情報処理サーバ１０のモデル生成部１１ｄは、必ずしも安定走行データと不安定走行データの両方を取得する必要はない。モデル生成部１１ｄは、安定走行データ及び不安定走行データの何れか一方のみを取得する態様であってもよく、安定走行データ及び不安定走行データの何れも取得しない態様であってもよい。

情報処理サーバ１０のモデル生成部１１ｄは、必ずしも不安定挙動判別モデル及び安定挙動判別モデルの両方を生成する必要はない。モデル生成部１１ｄは、不安定挙動判別モデル及び安定挙動判別モデルの何れか一方のみを生成する態様であってもよい。支援対象車両判定部１１ｅは、例えば候補車両の走行状態が安定挙動判別モデルに類似する場合に候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動にならないと推定し、候補車両の走行状態が安定挙動判別モデルに類似しない場合に候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になると推定してもよい。支援対象車両判定部１１ｅは、候補車両の車速などのパラメータと安定挙動判別モデルの特徴量パラメータとの差異が予め設定された類似判定閾値未満である場合に、候補車両の走行状態が安定挙動判別モデルに類似すると判定してもよい。

同様に、支援対象車両判定部１１ｅは、例えば候補車両の走行状態が不安定挙動判別モデルに類似する場合に候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になると推定し、候補車両の走行状態が不安定挙動判別モデルに類似しない場合に候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動にならないと推定してもよい。類似判定の手法は特に限定されず、周知の種々の手法を採用することができる。

情報処理サーバ１０は、必ずしもモデル生成部１１ｄを有する必要はない。すなわち、支援対象車両判定部１１ｅは、不安定挙動判別モデル又は安定挙動判別モデルを用いることなく、候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になるか否かの推定を行ってもよい。支援対象車両判定部１１ｅは、不安定挙動になった対象車両データと不安定挙動にならなかった対象車両データを用いて学習された機械学習を利用して、候補車両が不安定挙動位置で不安定挙動になるか否かを推定してもよい。

２…対象車両、１０…情報処理サーバ、１１…プロセッサ、１１ａ…対象車両データ認識部、１１ｂ…不安定挙動位置認識部、１１ｃ…状況判定部、１１ｄ…モデル生成部、１１ｅ…支援対象車両判定部、１１ｆ…記憶処理部、１１ｇ…車両支援部、１５…記憶データベース、Ｄ，ＤＡ１，ＤＡ２…不安定挙動位置。

Claims (6)

1. 複数台の対象車両から前記対象車両の走行状態及び前記対象車両の地図上の位置情報を含む対象車両データを得る情報処理サーバであって、
   前記対象車両データに基づいて、前記対象車両が不安定挙動になった地図上の位置である不安定挙動位置を認識する不安定挙動位置認識部と、
   前記不安定挙動位置認識部により前記不安定挙動位置が認識された場合に、前記不安定挙動位置と前記対象車両データとに基づいて、一定時間以内に前記不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される前記対象車両である支援対象車両が存在するか否かを判定する支援対象車両判定部と、
   前記支援対象車両判定部により前記支援対象車両が存在すると判定された場合に、前記支援対象車両に対して前記不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行う車両支援部と、
   前記不安定挙動位置における複数台の前記対象車両の前記不安定挙動の有無に基づいて、当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定する状況判定部と、
   前記状況判定部による判定結果を前記不安定挙動位置と関連付けて記憶データベースに記憶する記憶処理部と、
   前記不安定挙動位置で前記不安定挙動になった前記対象車両の前記対象車両データから不安定挙動判別モデルを生成するモデル生成部と、
   を備え、
   前記支援対象車両判定部は、前記連続発生状況であると判定された前記不安定挙動位置に前記一定時間以内に到達する前記対象車両が存在する場合、前記支援対象車両が存在すると判定し、前記非連続状況であると判定された前記不安定挙動位置に前記一定時間以内に到達する前記対象車両が存在する場合、当該対象車両の前記対象車両データと前記不安定挙動判別モデルとに基づいて前記支援対象車両が存在するか否かを判定する、情報処理サーバ。
2. 前記モデル生成部は、前記不安定挙動位置で前記不安定挙動にならなかった前記対象車両の前記対象車両データから安定挙動判別モデルを生成し、
   前記支援対象車両判定部は、前記安定挙動判別モデルを用いて、前記支援対象車両が存在するか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理サーバ。
3. 前記支援対象車両判定部は、前記非連続状況であると判定された前記不安定挙動位置に前記一定時間以内に到達する前記対象車両が存在する場合、当該対象車両の前記対象車両データと前記安定挙動判別モデルとに基づいて前記支援対象車両が存在するか否かを判定する、請求項２に記載の情報処理サーバ。
4. 前記車両支援部は、前記車両支援として、前記不安定挙動位置に関する情報の通知、走行経路変更支援、前記不安定挙動位置で前記不安定挙動にならなかった前記対象車両の走行状態に関する安定走行データの通知、及び、前記支援対象車両の走行状態を前記安定走行データの走行状態に近づける安定走行指示のうち少なくとも一つを行う、請求項１～３のうち何れか一項に記載の情報処理サーバ。
5. 複数台の対象車両から前記対象車両の走行状態及び前記対象車両の地図上の位置情報を含む対象車両データを得る情報処理サーバの処理方法であって、
   前記対象車両データに基づいて、前記対象車両が不安定挙動になった地図上の位置である不安定挙動位置を認識する不安定挙動位置認識ステップと、
   前記不安定挙動位置認識ステップにおいて前記不安定挙動位置が認識された場合に、前記不安定挙動位置と前記対象車両データとに基づいて、一定時間以内に前記不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される前記対象車両である支援対象車両が存在するか否かを判定する支援対象車両判定ステップと、
   前記支援対象車両判定ステップにおいて前記支援対象車両が存在すると判定された場合に、前記支援対象車両に対して前記不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行う車両支援ステップと、
   前記不安定挙動位置における複数台の前記対象車両の前記不安定挙動の有無に基づいて、当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定する状況判定ステップと、
   前記状況判定ステップによる判定結果を前記不安定挙動位置と関連付けて記憶データベースに記憶する記憶処理ステップと、
   前記不安定挙動位置で前記不安定挙動になった前記対象車両の前記対象車両データから不安定挙動判別モデルを生成するモデル生成ステップと、
   を含み、
   前記支援対象車両判定ステップにおいて、前記連続発生状況であると判定された前記不安定挙動位置に前記一定時間以内に到達する前記対象車両が存在する場合、前記支援対象車両が存在すると判定し、前記非連続状況であると判定された前記不安定挙動位置に前記一定時間以内に到達する前記対象車両が存在する場合、当該対象車両の前記対象車両データと前記不安定挙動判別モデルとに基づいて前記支援対象車両が存在するか否かを判定する、情報処理サーバの処理方法。
6. 複数台の対象車両から前記対象車両の走行状態及び前記対象車両の地図上の位置情報を含む対象車両データを得る情報処理サーバを動作させるプログラムであって、
   前記対象車両データに基づいて、前記対象車両が不安定挙動になった地図上の位置である不安定挙動位置を認識する不安定挙動位置認識部、
   前記不安定挙動位置認識部により前記不安定挙動位置が認識された場合に、前記不安定挙動位置と前記対象車両データとに基づいて、一定時間以内に前記不安定挙動位置で不安定挙動になると推定される前記対象車両である支援対象車両が存在するか否かを判定する支援対象車両判定部、
   前記支援対象車両判定部により前記支援対象車両が存在すると判定された場合に、前記支援対象車両に対して前記不安定挙動位置で不安定挙動になることを抑制するための車両支援を行う車両支援部、
   前記不安定挙動位置における複数台の前記対象車両の前記不安定挙動の有無に基づいて、当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定する状況判定部、
   前記状況判定部による判定結果を前記不安定挙動位置と関連付けて記憶データベースに記憶する記憶処理部、及び、
   前記不安定挙動位置で前記不安定挙動になった前記対象車両の前記対象車両データから不安定挙動判別モデルを生成するモデル生成部、として前記情報処理サーバを動作させ、
   前記連続発生状況であると判定された前記不安定挙動位置に前記一定時間以内に到達する前記対象車両が存在する場合、前記支援対象車両が存在すると判定し、前記非連続状況であると判定された前記不安定挙動位置に前記一定時間以内に到達する前記対象車両が存在する場合、当該対象車両の前記対象車両データと前記不安定挙動判別モデルとに基づいて前記支援対象車両が存在するか否かを判定するように前記情報処理サーバを動作させる、プログラム。

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