WO2020100451A1 - 情報処理装置及び運転支援装置 - Google Patents

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WO2020100451A1
WO2020100451A1 PCT/JP2019/038300 JP2019038300W WO2020100451A1 WO 2020100451 A1 WO2020100451 A1 WO 2020100451A1 JP 2019038300 W JP2019038300 W JP 2019038300W WO 2020100451 A1 WO2020100451 A1 WO 2020100451A1
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vehicle
reliability
information
information processing
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守 細川
崇 植藤
秋田　英範
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株式会社デンソー
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    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/024—Guidance services

Definitions

  • the present application relates to an information processing device and a driving support device, and is mainly used for an information processing device and a driving support device for vehicles.
  • Patent Document 1 locus information is collected from a plurality of vehicles traveling on a road, a difference between normal traveling and traveling around a location where an obstacle is generated is detected, and the location of the obstacle is specified. It is disclosed. In the technique described in Patent Document 1, whether or not there is an obstacle is actually determined based on the trajectory information of a plurality of vehicles collected by the obstacle detection center device.
  • an object of the present disclosure is to provide an information processing device and a driving support device capable of further determining the reliability of the determination result when it is determined whether or not an event has occurred.
  • An information processing device includes An information processing device that communicates with a driving assistance device mounted on a driving assistance target vehicle, the receiving unit receiving the vehicle information from a probe vehicle that obtains vehicle information, and the occurrence of an event based on the vehicle information.
  • a determining unit that determines the presence / absence of a determination result, a calculation unit that calculates the reliability indicating the reliability of the determination result of the determining unit, and a transmission unit that transmits the determination result and the reliability to the driving support device.
  • a driving support device mounted on a vehicle for driving assistance that communicates with an information processing device,
  • the information processing device includes a receiving unit that receives the vehicle information from a probe vehicle that acquires vehicle information, a determination unit that determines whether an event has occurred based on the vehicle information, and a determination result of the determination unit.
  • the driving support device includes a receiving unit that receives the determination result and the reliability from the information processing device, an arithmetic unit that determines whether the reliability is equal to or more than a predetermined first threshold, and When the reliability is equal to or higher than the first threshold value, a notification unit that notifies the driver of the vehicle to be driven assist of the occurrence of the event is included.
  • a program according to another aspect of the present disclosure is A program for performing processing in an information processing device that communicates with a driving support device mounted on a driving support target vehicle, the vehicle information being received from a probe vehicle (104) that acquires vehicle information, and the vehicle information is stored in the vehicle information. Based on the result, it is determined whether or not an event has occurred, the reliability indicating the reliability of the determination result of the determination unit is calculated, and the processing of transmitting the determination result and the reliability to the driving support device is executed.
  • a program is A program for performing processing in a driving support device mounted on a driving support target vehicle that communicates with an information processing device, wherein the information processing device receives a vehicle information from a probe vehicle that acquires vehicle information.
  • a determination unit that determines whether or not an event has occurred based on the vehicle information; a calculation unit that calculates the reliability indicating the reliability of the determination result of the determination unit; and the determination result and the reliability,
  • a transmitting unit that transmits the driving result to the driving support device, and the program receives the determination result and the reliability from the information processing device, and determines whether the reliability is equal to or higher than a predetermined first threshold value. If it is determined that the reliability is equal to or higher than the first threshold value, a process of notifying the driver of the driving assistance target vehicle of the occurrence of the event is executed.
  • the information processing device when it is determined whether or not an event has occurred, by calculating the reliability indicating the reliability of the determination result, Information regarding whether or not an event has occurred can be appropriately provided.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the configuration of the information processing system according to the first embodiment
  • FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of the driving support device according to the first embodiment
  • FIG. 4 is a diagram illustrating the configuration of the probe vehicle of the first embodiment
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a traveling pattern of the probe vehicle of the first embodiment
  • FIG. 6 is a diagram showing vehicle information of a plurality of probe vehicles according to the first embodiment
  • FIG. 7 is a diagram showing vehicle information of a plurality of probe vehicles of the first embodiment
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a traveling pattern of the probe vehicle of the first embodiment
  • FIG. 9 is a diagram showing vehicle information of a plurality of probe vehicles according to the first embodiment
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating processing performed by the information processing apparatus according to the first embodiment
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a process performed by the driving support device according to the first embodiment
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration of a driving assistance device according to a modified example of the first embodiment
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a process performed by the driving support device of the modified example of the first embodiment
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating processing performed by the information processing device according to the second embodiment
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating a process performed by the driving support device according to the second embodiment
  • FIG. 16 is a diagram illustrating the configuration of the probe vehicle of the third embodiment.
  • the effects described in the embodiments are the effects when the configuration of the embodiment as an example of the present disclosure is included, and are not necessarily the effects that the present invention has.
  • the configuration disclosed in each embodiment is not limited to each embodiment alone, and it is possible to combine the embodiments.
  • the configuration disclosed in one embodiment may be combined with another embodiment.
  • the disclosed configurations may be collected and combined in each of the plurality of embodiments.
  • the problem described in the present disclosure is not a publicly known problem, but is a fact that the present inventor has independently found, and is a fact that affirms the inventive step of the invention together with the configuration and method of the present disclosure.
  • FIG. 1 shows an information processing system for a vehicle, which includes an information processing device, a driving assistance device mounted on a driving assistance target vehicle that is a following vehicle, and a plurality of probe vehicles.
  • the information processing apparatus 102 is connected to a plurality of probe vehicles 104 and a driving support apparatus 103 mounted on a driving support target vehicle which is a following vehicle via a communication network 105.
  • the information processing device 102 and the driving support device 103 transmit and receive data and the like via the communication network 105, and the information processing device 102 and the plurality of probe vehicles 104 also transmit and receive data such as vehicle information and the like via the communication network 105.
  • the communication network 105 may use a communication method such as a wireless LAN such as IEEE802.11 (WiFi) or IEEE802.15 when the communication distance is short due to the relationship with the information processing apparatus 102. .. When the communication distance is long, CDMA2000 (registered trademark), W-CDMA (Wideband Code Division Multiple Access), HSPA (High Speed Packet Access), LTE (Long Term Evolution), and LTE-A (Long Term Evolution Advanced). , Etc.
  • a CAN Controller Area Network
  • a communication method compatible with a vehicle-mounted network such as LIN (Local Interconnect Network), or a communication method such as Ethernet (registered trademark) or Bluetooth (registered trademark) can be used.
  • FIG. 1 shows an example in which the information processing system 101 has the information processing device 102, the driving support device 103, and a plurality of probe vehicles 104, it goes without saying that the information processing system 101 includes the communication network 105. Any number of information processing devices connected via the may be provided.
  • FIG. 2 shows the configuration of an “information processing device” that functions as a probe center.
  • the information processing device 102 illustrated in FIG. 2 is mainly configured by a semiconductor device, and includes a server 201, a vehicle information database 202, a vehicle statistical information database 203, and a communication device 204.
  • the server 201 has a CPU (Central Processing Unit) 205, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), etc. (not shown).
  • the CPU 205 functions as a “determination unit” and a “calculation unit” of the present disclosure.
  • the vehicle information database 202 and the vehicle statistical information database 203 are each realized by a nonvolatile storage unit (not shown) such as an HDD or a flash memory.
  • the communication device 204 also functions as a “reception unit” and a “transmission unit” of the present disclosure, and includes a network interface unit (not shown) connected to the communication network 105.
  • the information processing device 102 may be a packaged semiconductor device or a configuration in which the semiconductor devices are connected by wiring on a wiring board.
  • the “information processing device” of the present disclosure may be installed anywhere outside the driving support target vehicle and may be installed in the driving support target vehicle, regardless of the installation location.
  • FIG. 2 illustrates an example in which the information processing device 102 is a dedicated information processing device that exhibits the functions of the present disclosure
  • the information processing device 102 does not necessarily have to be a dedicated information processing device, and information having other functions may be used.
  • the processing device may be configured to further have the functions of the present disclosure.
  • FIG. 3 illustrates a configuration of a “driving assistance device” mounted on a vehicle that is a driving assistance target vehicle that is a vehicle following the probe vehicle 104.
  • the driving support device 103 illustrated in FIG. 3 includes a navigation device 301, a GPS (Global Positioning System) 302, and a communication device 303.
  • the navigation device 301 includes a navigation electronic control device 304, a display device 305, and a speaker 306.
  • the display device 305 and the speaker 306 function as the “notification unit” of the present disclosure.
  • the navigation electronic control unit 304 has a CPU 307, a ROM, a RAM and the like (not shown).
  • the GPS device 302 may be a differential GPS or an inertial navigation system (INS) in addition to GPS.
  • the communication device 303 has a network interface unit (not shown) connected to the communication network 105.
  • Examples of the form of the driving support device include a semiconductor, an electronic circuit, a module, and a microcomputer. Also, necessary functions such as an antenna and a communication interface may be added to these. Moreover, it is also possible to take forms such as a car navigation system, a smartphone, a personal computer, and a personal digital assistant.
  • the “driving support device” of the present disclosure includes not only a device that notifies the driver of information by image or voice like a navigation device, but also a device that automatically controls a vehicle, and whether the support is direct or indirect. It doesn't matter.
  • FIG. 4 shows the configuration of a probe vehicle that acquires vehicle information.
  • the probe vehicle 104 shown in FIG. 4 includes a sensor unit 401, a GPS device 402, and a communication device 403.
  • the sensor unit 401 has a gyro sensor 404, a steering sensor 405, and a speed sensor 406.
  • the GPS device 402 and the communication device 403 have the same configurations as the GPS device 302 and the communication device 303, respectively.
  • the communication device 204 (corresponding to a “reception unit”) of the information processing device 102 receives vehicle information from a probe vehicle that “acquires” “vehicle information”. Specifically, the probe vehicle 104 transmits the vehicle information obtained by the sensor unit 401 mounted while traveling on the road to the information processing apparatus 102 at regular time intervals by the communication device 403. The information processing device 102 receives, via the communication device 204, vehicle information transmitted from the plurality of probe vehicles 104 at regular time intervals. Then, the information processing device 102 collects the received vehicle information in the vehicle information database 202.
  • the vehicle information database 202 holds the vehicle information of the plurality of probe vehicles 104 at regular time intervals as big data.
  • the CPU 205 (corresponding to the “determination unit”) of the information processing apparatus 102 determines “whether” the “event” has occurred “based on” the vehicle information. Specifically, the CPU 205 of the server 201 of the information processing device 102 determines whether or not an event such as an event obtained from the correlation between vehicle information collected in the vehicle information database 202 has occurred. Then, the CPU 205 holds the specific vehicle information used for the determination in the vehicle statistical information database 203 together with the determination result.
  • the CPU 205 (corresponding to the “arithmetic unit”) of the information processing apparatus 102 calculates the “reliability” indicating the reliability of the “determination result”. Specifically, the CPU 205 of the server 201 of the information processing device 102 calculates the reliability of the determination result based on the specific vehicle information held in the vehicle statistical information database 203.
  • the communication device 204 (corresponding to a “transmission unit”) of the information processing device 102 transmits the determination result and the reliability to the driving support device 103.
  • each process of receiving vehicle information, determining whether an event has occurred, and calculating reliability will be described in order. Then, these processes will be described as their operations from the viewpoints of the information processing device 102 and the driving support device 103.
  • the “vehicle information” of the present disclosure refers to information related to the probe vehicle such as the state or behavior of the probe vehicle, the environment in which the probe vehicle is placed, and the like.
  • the term “obtaining” in the present disclosure includes not only the case where information is collected by a sensor or the like, but also the case where information is received from another vehicle or a roadside machine and the case where the probe vehicle itself generates information. “Based on” in the present disclosure is sufficient if vehicle information is used.
  • the “event” of the present disclosure refers to the fact that there is an influence on the running of the vehicle, such as the presence of an “obstacle” such as a parked vehicle, the presence of a reverse vehicle, the presence of congestion, and the like.
  • the “obstacle” of the present disclosure includes a parked vehicle, a stopped vehicle, an accident vehicle, a broken vehicle, a load dropped from a preceding vehicle, a tangible object such as a broken tree trunk or branch, and collapsed earth and sand, and an accident on the road. Includes areas where vehicles cannot travel regardless of the presence or absence of tangible objects, such as processing sites and construction areas.
  • the “presence / absence” of the present disclosure includes not only whether or not an event has occurred, but also information regarding the extent and the case in which the event has occurred.
  • the “judgment result” of the present disclosure refers to the presence / absence of an event or information derived therefrom.
  • the “reliability” of the present disclosure only needs to indicate the degree of reliability, and includes not only a continuous numerical value but also a discrete degree or a symbol.
  • the probe vehicle 104 acquires various vehicle information at “specific time” using various sensors of the sensor unit 401 mounted on the probe vehicle 104.
  • the gyro sensor 404 detects the angle, posture, angular velocity or angular acceleration of the probe vehicle 104.
  • the gyro sensor 404 detects an inclination of the vehicle body of the probe vehicle 104 to the left or right when the probe vehicle 104 changes its course as an angular velocity which is one of vehicle information.
  • the steering sensor 405 detects the azimuth angle of the steering wheel of the probe vehicle 104.
  • the steering sensor 405 detects a steering amount and a steering direction of a steering wheel of the probe vehicle when the probe vehicle changes its course as a steering wheel azimuth which is one of vehicle information.
  • the speed sensor 406 detects the speed of the probe vehicle 104. For example, when the probe vehicle 104 decelerates immediately before changing the course, the speed sensor 406 detects the speeds of the probe vehicle 104 before and after deceleration as speed information which is one of vehicle information.
  • the GPS device 402 acquires position information at a specific time. The GPS device 402 receives signals from GPS satellites and detects the current position of the probe vehicle 104.
  • the GPS device 402 detects the longitude / latitude information before and after the course change of the probe vehicle 104 as position information which is one of vehicle information.
  • the “specific time” of the present disclosure may be a wide period.
  • FIGS. 5A and 5B are diagrams for explaining a traveling pattern when the probe vehicle 104 travels in a fixed direction.
  • the probe vehicle 104 has two driving patterns when passing through a point ⁇ where a parked vehicle may be present. Driving patterns are possible. That is, the first traveling pattern is straight traveling that travels in one lane at the point ⁇ , and the second traveling pattern is lane change traveling that travels in another lane at the point ⁇ .
  • FIG. 5 (A) is a diagram showing a first traveling pattern in which the probe vehicle 104 travels straight in one lane without changing lanes when passing through the point ⁇ .
  • the vehicle information including various information obtained by the gyro sensor 404, the steering sensor 405, and the speed sensor 406 of the sensor unit 401 is in front of the point ⁇ and at the points ⁇ and ⁇ .
  • the position information obtained by the GPS device 402 is latitude and longitude indicating straight traveling at three points before the point ⁇ , between the points ⁇ and ⁇ , and after the point ⁇ .
  • FIG. 5B is a diagram showing a second traveling pattern in which the probe vehicle 104 changes lanes before passing through the point ⁇ and travels in another lane when passing through the point ⁇ .
  • the angular velocity, the steering wheel azimuth angle, and the speed information obtained from the gyro sensor 404, the steering sensor 405, and the speed sensor 406 of the sensor unit 401 are in front of the point ⁇ and at the point ⁇ .
  • ⁇ there is a certain amount of change or more at the time of passage of each position after the point ⁇ .
  • the position information obtained by the GPS device 402 is latitude and longitude indicating lane changes at three points before the point ⁇ , between the points ⁇ and ⁇ , and after the point ⁇ .
  • the CPU 205 of the information processing device 102 extracts, in the vehicle information database 202, vehicle information corresponding to the second traveling pattern based on the change over time of the angular velocity, steering wheel azimuth angle, speed information, and position information of the specific probe vehicle 104. To do. Then, based on the vehicle information, a lane change flag is set to indicate that there is a lane change, and the flag is stored in the vehicle statistical information database 203.
  • FIGS. 6A and 6B are examples of vehicle information obtained from two probe vehicles at regular time intervals. 6A and 6B, the position information is the latitude / longitude and the angular velocity of the probe vehicle 104 obtained by the GPS device 402 at a fixed time, and the angular velocity is the probe vehicle 104 obtained by the gyro sensor 404 at a fixed time. The tilt and azimuth angle of the steering wheel of the probe vehicle 104 obtained by the steering sensor 405 at a certain time, and the speed information indicate the speed of the probe vehicle 104 obtained by the speed sensor 406 at a certain time.
  • the vehicle information illustrated in FIGS. 6A and 6B is merely an example, and the probe vehicle 104 may transmit information other than the information illustrated in FIGS. 6A and 6B to the information processing device 102. ..
  • FIG. 6A shows vehicle information acquired by the vehicle ID 1101.
  • the vehicle ID 1101 has no significant change in angular velocity, azimuth angle, and velocity information between times 1: 00.00 and 1: 00.30. Further, the vehicle ID 1101 becomes a latitude / longitude indicating straight traveling between the time 1: 00.00 and 1: 00.30. Therefore, it is determined that the vehicle ID 1101 has not changed lanes between the times 1: 00.00 and 1: 00.30, and the lane change flag cannot be set in the vehicle information of the vehicle ID 1101 (for example, 0 Is set.).
  • FIG. 6B shows the vehicle information acquired by the vehicle ID 1201.
  • the vehicle ID 1201 changed in angular velocity, azimuth angle, and velocity information by a certain amount or more between the time 20:00 and 2: 00.30.
  • the vehicle ID 1201 becomes the latitude and longitude indicating the lane change between the time 2: 000.00 and the time 2: 00.30. Therefore, it is determined that the vehicle ID 1201 has changed lanes between the time 2: 000.00 and 2: 00.30, and the lane change flag is set in the vehicle information of the vehicle ID 1201 (for example, 1 is set). ).
  • the vehicle ID as the identification number of the vehicle information may be a relative identification code as well as an absolute identification code as long as the vehicle can be uniquely identified.
  • the probe vehicle 104 since the probe vehicle 104 has not changed lanes, it is clear that there is no parked vehicle or the like on one lane at the point ⁇ .
  • the probe vehicle 104 changes lanes, it is not clear whether there is a parked vehicle or the like on one lane at the point ⁇ .
  • the vehicle does not have to change lanes not only when there are parked and parked vehicles on the driving lane, but also to overtake other vehicles, to make a right turn later, to make a left turn, or to change course. Conceivable. Therefore, it cannot be assumed that there is a parked vehicle or the like on one lane at the point ⁇ even if the single probe vehicle 104 changes lanes.
  • the presence / absence of a parked vehicle or the like is determined based on information that satisfies a condition of a predetermined threshold value (corresponding to “second threshold value”) in the vehicle information. Specifically, when there is a lane change of a certain number of vehicle information in a certain section in a certain time, that is, when there is vehicle information with a lane change flag, it is determined that there is a parked / stopped vehicle, etc. It was decided to provide the judgment result that there is a parked vehicle in the following vehicle.
  • a predetermined threshold value corresponding to “second threshold value”.
  • Thresholds for determining the presence / absence of a parked vehicle etc. based on the time, section, and number of vehicles are determined based on the event duration, location information, and the number of probe vehicles defined for each event. For example, when there is a parked vehicle or the like that is an event of the present embodiment, five probe vehicles change lanes within an area where the start position of lane change is within 8.35 m with respect to the traveling direction within 5 minutes. You can ask if you have done.
  • time threshold is set to 5 minutes.
  • the threshold of the section is set to an area where the start position of lane change is within 8.35 m with respect to the traveling direction, when the vehicle information transmission interval in the probe vehicle is about 0.5 seconds, the vehicle travels at 60 km / h.
  • the number of vehicles to be traveled is 16.7 m in 1 second and 8.35 m in 0.5 seconds. Therefore, if the lane change of multiple probe vehicles is shown within 8.35 m, multiple probe vehicles will move to a specific parking position. This is because it is presumed that the lane change was performed for the same purpose of overtaking the stopped vehicle.
  • the threshold of the number of vehicles is set to five, and the probe vehicle is a traveling vehicle calculated from the expected number of connected vehicles in 2020, which is supposed to realize a connected car that can communicate by always connecting to the Internet.
  • the probability is 0.198, the traveling frequency of vehicles on a general road is 6 vehicles / minute, and the parking time of a parked vehicle is 5 minutes.
  • thresholds of time, section and number of vehicles can of course be modified, for example, by changing the transmission interval of vehicle information, fluctuations in the number of connected vehicles, etc.
  • FIG. 7 shows the lane change start time of each probe vehicle 104 of vehicle IDs 1301 to 1309 and the lane change position of each probe vehicle 104.
  • a group of vehicle IDs 1301 to 1305, a group of vehicle IDs 1302 to 1306, a group of vehicle IDs 1303 to 1307, a group of vehicle IDs 1304 to 1308, and a group of vehicle IDs 1305 to 1309 in FIG. Are group A1, group A2, group A3, group A4, and group A5, respectively.
  • the vehicle IDs 1301 to 1304 are within the time threshold of 5 minutes, but since the vehicle ID 1305 exceeds the time threshold of 5 minutes, it is determined that there are no parked or parked vehicles.
  • the vehicle IDs 1302-1304 are within the time threshold of 5 minutes, but since the vehicle IDs 1305 and 1306 exceed the time threshold of 5 minutes, it is determined that there are no parked or parked vehicles.
  • the vehicle IDs 1303 and 1304 are within the time threshold of 5 minutes, but since the vehicle IDs 1305 to 1307 exceed the time threshold of 5 minutes, it is determined that there are no parked or stopped vehicles.
  • the threshold of the number of vehicles is set to 5 and the lane change positions of the vehicle IDs 1301 to 1309 are all set to X31 and Y31 for convenience, and the presence or absence of a parked vehicle is determined only by the difference in time. Needless to say, when the lane change position is different, this also needs to be taken into consideration when determining the presence or absence of a parked vehicle.
  • the reliability indicating the reliability of the determination result regarding the presence / absence of a parked / stopped vehicle is calculated.
  • the reliability is calculated using the vehicle information of the probe vehicle 104 used when it is determined that there is a parked vehicle or the like. Specifically, the reliability is calculated by calculating the “accuracy” of each vehicle information and the “freshness” of each vehicle information from the plurality of vehicle information of the plurality of probe vehicles 104 with the parked / stopped vehicle flag set. It is calculated as an average value of the product of the vehicle information accuracy and the vehicle information freshness. That is, the reliability is calculated by the equation 1 or the equation 2 from the accuracy and the freshness of the vehicle information.
  • C reliability
  • Ri accuracy
  • Fi freshness
  • i an identification number of vehicle information
  • n the number of probe vehicles.
  • the “accuracy” of the present disclosure refers to an index indicating the certainty of an event or information, or the probability that an event or information will occur.
  • the “freshness” in the present disclosure refers to the freshness of an event or information.
  • the accuracy used for calculating the reliability is specified and determined from the evaluation value determined by the "traveling pattern" of the probe vehicle.
  • the evaluation value determined by the driving pattern is a lane change from one lane subject to the lane change flag to "another lane", and returns to the one lane after the first lane change.
  • the second lane change is set to 0.7
  • the second lane change is set to 0.7
  • the second lane change is set to 0.3.
  • the evaluation value when there is no second lane change is smaller than the evaluation value when there is a second lane change because the operation without the second lane change is taken even when there are no parked vehicles.
  • another lane of the present disclosure may be a single lane or a plurality of lanes in the same direction as one lane, or a single or a plurality of lanes in the opposite direction to the one lane. Good too. It is also possible to consider one lane as a lane on a road with one lane on each side and another lane as a shoulder.
  • the “traveling pattern” of the probe vehicle of the present disclosure is a traveling pattern specified by the vehicle information received from one probe vehicle, but the traveling obtained by also considering the vehicle information received from another probe vehicle. It may be a pattern.
  • FIGS. 8A and 8B are diagrams for explaining a travel pattern when the probe vehicle 104 travels in a fixed direction.
  • the traveling pattern of the probe vehicle 104 is such that when traveling on one lane at a point ⁇ on a road having one lane and another lane and traveling on another lane at a point ⁇ where there may be a parked vehicle, There are two possible driving patterns when passing the point ⁇ thereafter. That is, the 2-1st driving pattern is a one-time lane change traveling pattern in which the vehicle continues to travel in another lane at the point ⁇ , and the 2-2nd driving pattern again travels in one lane at the point ⁇ . This is a running pattern for changing the lane twice.
  • FIG. 8A is a diagram showing a 2-1st driving pattern in which the probe vehicle 104 makes one lane change before passing through the point ⁇ and travels in another lane when passing through the points ⁇ and ⁇ . is there.
  • the probe vehicle 104 travels in the 2-1st travel pattern, the angular velocity, the steering wheel azimuth angle, and the speed information obtained from the gyro sensor 404, the steering sensor 405, and the speed sensor 406 of the sensor unit 401 are in front of the point ⁇ , Between the points ⁇ and ⁇ , there is a change of a certain amount or more at the time of passing each position after the point ⁇ .
  • the position information obtained by the GPS device 402 is latitude and longitude indicating lane changes at three points before the point ⁇ , between the points ⁇ and ⁇ , and after the point ⁇ .
  • the angular velocity, the steering wheel azimuth angle, and the velocity information obtained from the gyro sensor 404, the steering sensor 405, and the speed sensor 406 of the sensor unit 401 are respectively before the point ⁇ , between the points ⁇ and ⁇ , and after the point ⁇ . There is no significant change in the time when passing the position.
  • the position information obtained by the GPS device 402 is latitude and longitude indicating straight traveling at three points before the point ⁇ , between the points ⁇ and ⁇ , and after the point ⁇ .
  • FIG. 8B when the probe vehicle 104 passes through the point ⁇ , the lane change is performed once before and after the point ⁇ , so that the vehicle travels in another lane when passing the point ⁇ and changes to one lane when passing the point ⁇ .
  • the angular velocity, the steering wheel azimuth angle, and the velocity information obtained from the gyro sensor 404, the steering sensor 405, and the speed sensor 406 of the sensor unit 401 are in front of the point ⁇ , Between the points ⁇ and ⁇ , there is a change of a certain amount or more at the time of passing each position after the point ⁇ .
  • the position information obtained by the GPS device 402 is latitude and longitude indicating lane changes at three points before the point ⁇ , between the points ⁇ and ⁇ , and after the point ⁇ .
  • the angular velocity, the steering wheel azimuth angle, and the velocity information obtained from the gyro sensor 404, the steering sensor 405, and the speed sensor 406 of the sensor unit 401 are before the point ⁇ , between the points ⁇ and ⁇ , and after the point ⁇ . Changes at a certain amount or more at the time of passage of each position.
  • the position information obtained by the GPS device 402 is latitude and longitude indicating lane changes at three points before the point ⁇ , between the points ⁇ and ⁇ , and after the point ⁇ .
  • the 2-1st and 2-2nd traveling patterns are detected and determined based on the vehicle information received from the probe vehicle 104, and the vehicle information of each probe vehicle 104 is determined based on the determination result. Determine the accuracy against.
  • the evaluation value can be changed or weighted based on the function of the sensor unit 401 of the probe vehicle 104. This is because when the detection function of the sensor unit 401 is high, the detection / determination of the 2-1st traveling pattern or the 2-2nd traveling pattern becomes more reliable. Further, in specifying the accuracy, the evaluation value for the traveling pattern may be changed or weighted for the evaluation value depending on the number of satellites when the GPS device 402 of the probe vehicle 104 measures the position information. In this case, if the number of satellites is large, the position information becomes more accurate, and therefore the detection / judgment of the 2-1st traveling pattern or the 2-2nd traveling pattern becomes more reliable. ..
  • the evaluation value can be changed or weighted according to the traveling area of the probe vehicle 104.
  • the traveling area of the probe vehicle 104 For example, in the urban area, there are many roads that are dense and there are many plane intersections and grade separations, and it is possible that the road on which the probe vehicle travels cannot be identified only by latitude and longitude. It is highly possible that the road on which the probe vehicle is traveling can be clearly identified by latitude and longitude. Therefore, it is possible to more reliably detect and determine whether the suburban area is the 2-1st driving pattern or the 2-2nd driving pattern. Further, in addition, in the specification of the accuracy, the evaluation value can be changed or weighted according to the speed of the probe vehicle 104.
  • Fi is the freshness
  • i is the identification number of the vehicle information
  • ti is the time from the start time of the first lane change to the current time
  • M is the duration of the event determined for each event.
  • the freshness calculated by the above formula has a low value when the start time of the first lane change is old, and a high value when the start time is new.
  • reliability is high because there are parked and stopped vehicles when the last few probe vehicles 104 change lanes.
  • reliability is low because there are no parked or parked vehicles when the lanes of the last few probe vehicles 104 are changed.
  • 9A to 9C are examples of vehicle information obtained from the five probe vehicles that have been determined to have lane changes and parked / stopped vehicles.
  • the current times in FIGS. 9A to 9C are set to 4:05, 5:05, and 6:05, respectively. To do.
  • FIG. 9A is obtained by multiplying the first lane change start time of the probe vehicle 104 of each of the vehicle IDs 1401 to 1405, the first lane change position, the presence / absence of the second lane change, the accuracy, the freshness, and the accuracy and freshness. It shows an example.
  • the vehicle IDs 1401 to 1405 are close to each other in that the start time of the first lane change is within one minute from 4:05 of the current time, and the start times of the first lane changes of the vehicle IDs 1401 to 1405 are new. Therefore, the freshness value obtained from the equation 2 becomes high. Further, since these vehicles are traveling in the 2-2nd traveling pattern in which the second lane change is performed, the accuracy is determined to be 0.70. From the above, based on the vehicle information of vehicle IDs 1401 to 1405, the reliability is calculated to be 0.63 from Equation 1.
  • FIG. 9B is an example of vehicle IDs 1501-1505.
  • the first lane change start time is about 5 minutes before 5:05 of the current time, and the start time of the first lane change for vehicle IDs 1501 to 1505 is old. Therefore, the freshness value obtained from Equation 2 becomes low.
  • the accuracy is the same as in FIG. 9 (A). From the above, the reliability is calculated to be 0.07 from Equation 1 based on the vehicle information of the vehicle IDs 1501 to 1505.
  • FIG. 9C is an example of vehicle IDs 1601 to 1605.
  • the vehicle IDs 1601 to 1605 have high freshness values because the closeness of the first lane change start time to the current time is the same as in the case of FIG. 9A.
  • the vehicle IDs 1601 to 1605 are traveling in the 2-1st driving pattern in which the second lane change is not performed, and thus the accuracy is determined to be 0.30. From the above, based on the vehicle information of vehicle IDs 1601 to 1605, the reliability is calculated as 0.27 from Equation 1.
  • the reliability is calculated by the product of the accuracy and the freshness, but the reliability may be the accuracy or the freshness only.
  • (E) Threshold of reliability It can be said that there is a high possibility that a parked vehicle or the like will exist when the reliability is high, and a low probability that the vehicle will exist when the reliability is low. Therefore, a threshold value (corresponding to the “first threshold value”) is provided, and when the reliability is higher than the threshold value, the determination result that there is a parked vehicle or the like is transmitted, and when the reliability is lower than the threshold value, the parked vehicle or the like is transmitted.
  • the determination result indicating that there is may not be transmitted. For example, when the reliability threshold is set to 0.5, the determination result that there is a parked vehicle or the like is transmitted because the reliability is higher than the threshold in FIG. 9A.
  • the comparison with the threshold value will be described as an example performed by the information processing device 102, but may be performed by the CPU 307 (corresponding to the “arithmetic unit”) of the driving support device 103. This example will be described as a second embodiment.
  • step S10 the information processing apparatus 102 receives the vehicle information from the communication apparatus 403 of the probe vehicle 104 by the communication apparatus 204 via the communication network 105.
  • step S11 the information processing apparatus 102 holds the received vehicle information in the vehicle information database 202.
  • step S12 the information processing apparatus 102 analyzes the vehicle information of the probe vehicle 104 by the CPU 205 of the server 201 and determines whether the lane change has occurred.
  • step S13 when there is a lane change, the information processing apparatus 102 causes the CPU 205 to set a lane change flag in the vehicle information regarding the changed lane.
  • step S14 the information processing apparatus 102 holds the vehicle information with the lane change flag set in the vehicle statistical information database 203.
  • the information processing apparatus 102 analyzes the vehicle information in which the lane change flag is set in the vehicle statistical information database 203 by the CPU 205. Then, it is determined whether there is a lane change of vehicle information of a certain number of vehicles in a certain section in a certain period of time, that is, whether there is vehicle information that satisfies a condition of a predetermined threshold for determining whether or not a parked vehicle is present.
  • step S16 when the information processing apparatus 102 obtains the determination result that there is a parked / stopped vehicle or the like, the CPU 205 sets a parked / stopped vehicle flag in the vehicle information.
  • step S17 the information processing apparatus 102 calculates the reliability of the vehicle information with the parked / stopped vehicle flag set by the CPU 205.
  • step S18 the information processing apparatus 102 determines whether the reliability calculated by the CPU 205 in step S17 is equal to or higher than the threshold value.
  • step S19 when the reliability is equal to or higher than the threshold value, the information processing apparatus 102 includes the parked vehicle or the like in the driving assistance apparatus 103 mounted on the driving assistance target vehicle which is the following vehicle by the communication apparatus 204. The result of the judgment is transmitted.
  • the reliability is equal to or less than the threshold value, neither the determination result nor the reliability is transmitted to the driving support device 103.
  • “greater than or equal to” in the present disclosure may be a case where the reference value is included or a case where the reference value is not included.
  • “less than or equal to” in the present disclosure may include a case where the reference value is included and a case where the reference value is not included.
  • step S20 the driving support apparatus 103 receives the determination result that there is a parked vehicle or the like by the communication apparatus 301 via the communication network 105.
  • step S21 the driving support apparatus 103 notifies the "driver" of the information such as the vehicle parked and stopped by the image information using the display device 305 or the voice information using the speaker 306 by the CPU 307 of the navigation electronic control unit 304.
  • the “driver” of the present disclosure includes not only the person who is driving but also the person who is in the vehicle without driving.
  • the vehicle that is the driving assistance target vehicle is the parked / stopped vehicle or the like. It is possible to improve the accuracy and immediacy of the determination of the presence / absence of a parked vehicle or the like when passing a point where the determination result indicating that there is is.
  • the driving support device 103 informs the driver of the presence / absence of a parked vehicle by the navigation electronic control device 304 of the navigation device 301 by image information using the display device 305 or voice information using the speaker 306. It was a composition.
  • the driving support device 103 may further include an electronic control device that controls driving and the vehicle body.
  • the configurations of the information processing system, the information processing device, and the probe vehicle are the same as those of the first embodiment.
  • FIG. 12 shows the configuration of a driving support device having an electronic control device mounted on a vehicle for which driving support is provided.
  • the driving support device 106 illustrated in FIG. 12 includes an electronic control device 601, a GPS 602, and a communication device 603.
  • the electronic control unit 601 controls a drive system electronic control unit 604 that controls an engine, a steering wheel, a brake, and the like, a vehicle body system electronic control unit 605 that controls a meter, a power window, and the like, and prevents a collision with an obstacle or a pedestrian. It has a safety control system electronic control unit 606 for performing control for.
  • an on-vehicle computer also corresponds to the electronic control unit 604.
  • the drive system electronic control unit 604 has a CPU 607, and a ROM and a RAM (not shown). The same applies to the vehicle system electronic control unit 605 and the safety system electronic control unit 606.
  • the electronic control device 601 is not limited to the above example, and may include the function of the navigation device 301. Since the GPS 602 and the communication device 603 are the same as the GPS 302 and the communication device 303 of the first embodiment, the description thereof will be omitted.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the process performed by the driving support device 106.
  • the driving support device 106 receives the determination result that there is a parked vehicle or the like by the communication device 603 via the communication network 105.
  • the driving support device 106 uses the CPU 607 of the drive system electronic control device 604 of the electronic control device 601 to perform avoidance drive of a parked vehicle or the like.
  • the drive system electronic control unit 604 changes the lane before the parking position of the parked vehicle or the like by an automatic handle operation for automatically changing the lane, and again parks the parked vehicle or the like as necessary. Change lanes after passing the position. That is, the drive system electronic control unit 604 performs the same operation as that of the following vehicle, which is the driving assistance target vehicle, with the probe vehicle 104 that has transmitted the vehicle information indicating the determination result that there is a parked vehicle or the like.
  • the driving assistance target vehicle which is the succeeding vehicle, is changed to an event by the electronic control device 601 such as the drive system electronic control device 604 that enables the automatic steering wheel operation to automatically change the lane.
  • the addressed action can be taken.
  • the information processing apparatus 102 determines whether the reliability is equal to or higher than the threshold value.
  • the driving assistance target vehicle that is the succeeding vehicle has a threshold value of reliability
  • the driving assistance device 103 mounted on the driving assistance target vehicle that is the following vehicle determines whether the reliability is equal to or more than the threshold value.
  • the configurations of the information processing system, the information processing device, the driving support device, and the probe vehicle are the same as those in the first embodiment.
  • step S48 the information processing apparatus 102 transmits the determination result of the presence / absence of a parked vehicle or the like and the reliability to the driving assistance apparatus 103 mounted on the driving assistance target vehicle which is the following vehicle by the communication apparatus 204.
  • step S50 the driving support apparatus 103 receives the determination result of the presence / absence of a parked vehicle or the like and the reliability by the communication apparatus 303 via the communication network 105.
  • step S51 the navigation electronic control unit 304 of the driving assistance apparatus 103 determines by the CPU 307 whether the reliability is equal to or higher than the threshold value.
  • step S52 when the reliability is equal to or higher than the threshold value, the driving support device 103 informs the driver of the information such as the parked vehicle by the image information using the display device 305 or the voice information using the speaker 306. . If the reliability is less than or equal to the threshold, the driver is not notified.
  • the second embodiment described above it is possible to set the threshold value of the reliability according to the function of the vehicle that is the driving assistance target vehicle that is the succeeding vehicle and execute the process for the parked vehicle or the like.
  • At least the angular velocity of the probe vehicle 104, the steering wheel azimuth angle, the velocity information, and the position information are used as vehicle information for determining whether or not the lane has been changed, determining whether or not there is a parked vehicle, and calculating reliability. I was using one of them.
  • the probe vehicle may further acquire image information, and use the image information as vehicle information for determining whether or not the lane has been changed, determining whether or not there is a parked / stopped vehicle, and calculating reliability.
  • FIG. 16A shows a configuration of a probe vehicle that acquires vehicle information.
  • the probe vehicle 107 shown in FIG. 16A includes a sensor unit 701, a GPS device 702, and a communication device 703.
  • the sensor unit 701 includes a gyro sensor 704, a steering sensor 705, a speed sensor 706, and an image sensor 707.
  • Examples of the image sensor 707 include CCD, CMOS, organic, quantum dot, and compound.
  • an infrared sensor capable of detecting infrared light may be used.
  • the sensor unit 704 includes a light emitting unit and a light receiving unit, and is capable of analyzing the distance between the parked vehicle and the like and the probe vehicle 104 and the characteristics of the parked vehicle such as LIDAR (Light Imaging Detection and Ranging) and millimeter wave radar. May be The LIDAR or millimeter wave radar uses a phase difference detection method that enables distance measurement between the parked vehicle and the probe vehicle 104 by the phase difference between the light emitted to the parked vehicle and the reflected light and the reflected light from the parked vehicle.
  • LIDAR Light Imaging Detection and Ranging
  • millimeter wave radar uses a phase difference detection method that enables distance measurement between the parked vehicle and the probe vehicle 104 by the phase difference between the light emitted to the parked vehicle and the reflected light and the reflected light from the parked vehicle.
  • the ToF Time of Flight
  • the ToF Time of Flight
  • a triangulation distance measurement method that enables distance measurement between the parked vehicle or the like and the probe vehicle 104 depending on at which position the reflected light from the vehicle is received by the positioning sensor.
  • the GPS device 702 and the communication device 703 are the same as the GPS device 402 and the communication device 403 of the first embodiment, the description thereof will be omitted. As shown in FIG.
  • the image sensor 707 is installed on the front side of the probe vehicle 107, the image sensor 707 a installed on the rear side of the probe vehicle 107, and the left side of the probe vehicle 107.
  • the image sensor 707c and the image sensor 707d installed on the right side of the probe vehicle 107 may be configured. Further, the image sensor 707 may be installed above the probe vehicle 107 so as to acquire image information in all directions.
  • the probe vehicle 107 acquires various vehicle information using various sensors of the sensor unit 701 mounted on the probe vehicle 107 and the GPS device 702.
  • the various vehicle information acquired by the gyro sensor 704, the steering sensor 705, and the speed sensor 706 is the same as the various vehicle information acquired by the gyro sensor 404, the steering sensor 405, and the speed sensor 406, and thus the description thereof is omitted.
  • the position information acquired by the GPS device 702 is the same as the position information acquired by the GPS device 402, and thus the description thereof will be omitted.
  • the image sensor 707 acquires image information capable of recognizing road conditions including presence / absence of parked vehicles on the front, rear, left and right of the vehicle body of the probe vehicle 107 while the probe vehicle 107 is traveling. For example, when the probe vehicle 107 avoids the parked vehicle or the like, the image sensor 707 acquires the image information of the parked vehicle or the like by the front image sensor 707a before the first lane change, and changes the first lane. After that, the left image sensor 707c acquires image information of the parked vehicle or the like, and the rear image sensor 707b acquires image information of the parked vehicle or the like after the second lane change.
  • Gi is accuracy
  • Si is an evaluation value determined by the traveling pattern
  • Gi is an evaluation value determined by the presence or absence of image information
  • P is the probability of over-detection of image information.
  • Gi is set to 0.9 when the image sensor 707 detects a parked vehicle or the like, and is set to 0.1 when the image sensor 707 does not detect a parked vehicle or the like. Note that Gi is not limited to this, and can be changed as appropriate.
  • P is determined based on at least one of weather, weather, temperature, road surface condition, and vehicle function when the probe vehicle is running.
  • the first embodiment has been described on the assumption that an obstacle exists as an event, specifically, a parked vehicle or the like exists.
  • the present embodiment determines the presence or absence of a reverse running vehicle as an event, and provides a determination result that a vehicle that is a driving assistance target vehicle that is a succeeding vehicle includes a reverse running vehicle.
  • the presence / absence of a reverse running vehicle is determined based on whether or not a lane change has been made by a sudden steering from the vehicle information of the probe vehicle.
  • the time for determining whether or not a certain number of probe vehicles 104 have changed lanes in a certain section in a certain time for determining the presence of a reverse running vehicle, a section, and a threshold value of the number of vehicles are appropriately determined.
  • the threshold value of the number of vehicles is 0.10 that the traveling vehicle is a probe vehicle, the traveling frequency of vehicles on a general road is 2.5 vehicles / minute, and the average time that reverse traveling vehicles occur is 8 minutes. It is calculated from the result of multiplication and there are two units.
  • the threshold of the section is 10 km and the threshold of the time is 8 minutes.
  • the vehicle information obtained from these two vehicles is a determination result that there is a reverse-running vehicle
  • the reliability is calculated from the vehicle information, and when the calculated reliability is equal to or more than a threshold, driving assistance is performed.
  • the determination result that there is a reverse running vehicle in the device 103 and the reliability are transmitted.
  • the probe vehicle according to the present embodiment is a probe vehicle that acquires image information similarly to the probe vehicle 107 according to the third embodiment, and the presence / absence of a reverse running vehicle is determined based on whether or not the lane is changed by a sudden steering wheel. It is also possible to make a determination using the image information of the reverse running vehicle.
  • the fourth embodiment it is possible to improve the accuracy and immediacy of the determination of the presence / absence of a reverse running vehicle when the vehicle to be driven as a following vehicle passes through the point where the reverse running vehicle is indicated.
  • the presence or absence of traffic congestion is determined as an event, and the determination result that the vehicle that is the driving assistance target vehicle that is the succeeding vehicle has traffic congestion is provided.
  • the threshold of the number of vehicles is the result of multiplying the probability that the traveling vehicle is a probe vehicle by 0.50, the traveling frequency of vehicles on a general road 2 vehicles / minute, and the average time during which traffic congestion is occurring for 10 minutes. It is calculated from 10 units. Further, for example, the threshold of the section is 300 m, and the threshold of the time is 10 minutes.
  • the vehicle information obtained from the 10 vehicles is the determination result that there is congestion
  • the reliability is calculated from the vehicle information, and when the calculated reliability is equal to or more than the threshold value, the driving support device 103. The determination result that there is congestion and the reliability are transmitted.
  • the fifth embodiment described above it is possible to improve the accuracy and the immediacy of the determination as to whether or not there is traffic congestion when the vehicle that is the driving assistance target vehicle that is the succeeding vehicle heads for the point where the traffic congestion is indicated.
  • the block diagram used in the description of the embodiment is obtained by classifying and organizing the configurations of the information processing apparatus and the like by function. These functional blocks are realized by an arbitrary combination of hardware or software. Further, since the functions are shown, the block diagram can be understood as the disclosure of the method invention.
  • first and second used in each embodiment and in the claims are used to distinguish two or more configurations and methods of the same kind, and do not limit the order or superiority or inferiority. ..
  • each of the embodiments is premised on a driving support device for a vehicle and an information processing device for a vehicle
  • the present specification describes an information processing system including a dedicated or general-purpose information processing device other than a vehicle, and a dedicated or It also includes an information processing system including a general-purpose driving support device.
  • the present disclosure can be realized not only by dedicated hardware having the configuration and functions described in each embodiment, but also by a program for realizing the present disclosure recorded in a recording medium such as a memory or a hard disk, and a program for realizing the same. It can also be realized as a combination with a general-purpose hardware having an executable dedicated or general-purpose CPU and memory.
  • Non-transitory tangible storage medium of dedicated or general-purpose hardware for example, external storage device (hard disk, USB memory, CD / BD, etc.), or internal storage device (RAM, ROM, etc.)
  • the program stored in () can be provided to dedicated or general-purpose hardware via a recording medium or via a communication line from a server without a recording medium. As a result, it is possible to always provide the latest functions through the program upgrade.
  • the driving support device of the present disclosure has been described mainly as a vehicle driving support device mounted on an automobile, it can be applied to general moving bodies such as motorcycles, electric motorized bicycles, railways, ships, and aircraft. It is possible.

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Abstract

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）から車両情報を受信する受信部（２０４）と、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。

Description

情報処理装置及び運転支援装置 関連出願の相互参照
　本出願は、２０１８年１１月１４日に出願された日本特許出願番号２０１８－２１４２１５号に基づくもので、ここにその記載内容を援用する。
　本出願は、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。
特開２００６－３１３５１９号公報
　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、発明者の詳細な検討の結果、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という課題が見いだされた。
　そこで、本開示の目的は、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。
　本開示の一態様による情報処理装置は、
　運転支援対象車両に搭載された運転支援装置と通信を行う情報処理装置であって、車両情報を取得するプローブ車両から前記車両情報を受信する受信部と、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と、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とを備える。
　本開示の他の態様による運転支援装置は、
　情報処理装置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から前記車両情報を受信する受信部と、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と、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と、を有する。
　本開示の他の態様によるプログラムは、
　運転支援対象車両に搭載された運転支援装置と通信を行う情報処理装置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し、前記車両情報に基づいて、イベントの発生の有無を判定し、前記判定部の判定結果の信頼性を示す信頼度を算出し、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処理を実行する。
　本開示の他の態様によるプログラムは、
　情報処理装置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から前記車両情報を受信する受信部と、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と、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し、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処理を実行する。
　なお、請求の範囲に記載した発明の構成要件に付した括弧内の番号は、後述の実施形態との対応関係を示すものであり、請求の範囲に記載の発明を限定する趣旨ではない。
　本開示の情報処理装置、運転支援装置、及びプログラムによれば、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。
図１は、実施形態１の情報処理システムの構成を説明する図であり、 図２は、実施形態１の情報処理装置の構成を説明する図であり、 図３は、実施形態１の運転支援装置の構成を説明する図であり、 図４は、実施形態１のプローブ車両の構成を説明する図であり、 図５は、実施形態１のプローブ車両の走行パターンを説明するための図であり、 図６は、実施形態１の複数のプローブ車両の車両情報を示す図であり、 図７は、実施形態１の複数のプローブ車両の車両情報を示す図であり、 図８は、実施形態１のプローブ車両の走行パターンを説明するための図であり、 図９は、実施形態１の複数のプローブ車両の車両情報を示す図であり、 図１０は、実施形態１の情報処理装置で行われる処理を説明するフローチャートであり、 図１１は、実施形態１の運転支援装置で行われる処理を説明するフローチャートであり、 図１２は、実施形態１の変形例の運転支援装置の構成を説明する図であり、 図１３は、実施形態１の変形例の運転支援装置で行われる処理を説明するフローチャートであり、 図１４は、実施形態２の情報処理装置で行われる処理を説明するフローチャートであり、 図１５は、実施形態２の運転支援装置で行われる処理を説明するフローチャートであり、 図１６は、実施形態３のプローブ車両の構成を説明する図である。
　以下、本開示の実施形態について、図面を参照して説明する。
　なお、以下に示す本発明とは、請求の範囲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、少なくともダブルクォーテーション内の語句は、請求の範囲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。
　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。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、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、本開示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。
　本開示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、本開示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。
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。
　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、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は本開示の“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、本開示の“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、本開示の“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、本開示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開示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は本開示の“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、本開示の“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。
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。
　（ａ）まず、情報処理装置１０２の通信装置２０４（“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。
　（ｂ）次に、情報処理装置１０２のＣＰＵ２０５（“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。
　（ｃ）そして、情報処理装置１０２のＣＰＵ２０５（“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。
　（ｄ）最後に、情報処理装置１０２の通信装置２０４（“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、本開示の“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。
　本開示の“取得する”とは、センサ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。
　本開示の“基づいて”とは、車両情報を利用していれば足りる。
　本開示の“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。
　本開示の“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。
　本開示の“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。
　本開示の“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。
　本開示の“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、本開示の“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（ａ）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（ｂ）駐停車車両等の有無の判定を行うことにより実現する。
　（ａ）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）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（例えば、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（例えば、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。
　（ｂ）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。
　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。
　そこで、本実施形態では、車両情報のうち所定の閾値（“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。
　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、（ａ）車線変更の有無の判定、（ｂ）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、（ａ）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、（ｂ）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。
　（ａ）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。
　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、数１または、数２により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
  
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　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、本開示の“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、本開示の“鮮度”とは、事象または情報の新しさをいう。
　（ｂ）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、本開示の“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、本開示のプローブ車両の“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）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。
　（ｃ）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、数３により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 　ここで、Ｆｉは鮮度、ｉは車両情報の識別番号、ｔｉは第１の車線変更の開始時刻から現在時刻までの時間、Ｍはイベントごとに定められているイベントの継続時間である。上記式によって算出した鮮度は、第１の車線変更の開始時刻が古いものは低い値となり、新しいものは高い値となる。
　（ｄ）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。
　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）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、数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数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、数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数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数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。
　（ｅ）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（“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（“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、本開示の“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、本開示の“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。
　ここで、本開示の“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。
（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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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、数４により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 　ここで、Ｒｉは確度、Ｓｉは走行パターンにより決まる評価値、Ｇｉは画像情報の有無により決まる評価値、Ｐは画像情報の過検知の確率である。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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、本出願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、及び請求の範囲で使用する“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、本開示は、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開示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非遷移的実体的記録媒体（non-transitory tangible storage medium）（例えば、外部記憶装置（ハードディスク、ＵＳＢメモリ、ＣＤ／ＢＤ等）、又は内部記憶装置（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。
　本開示の運転支援装置は、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。

Claims (13)

  1. 　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。
  2. 　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。
  3. 　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。
  4. 　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。
  5. 　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４記載の情報処理装置。
  6. 　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。
  7. 　前記演算部は、複数の前記プローブ車両から受信する複数の前記車両情報から前記信頼度を算出するものであって、
    　前記車両情報の確度と鮮度とから、数１または数２により前記信頼度を算出する、
    　請求項１記載の情報処理装置。
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
     Ｃ：信頼度
    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
  8. 　前記確度は、前記プローブ車両の走行パターンの別により決められた評価値から特定される、
    　請求項７記載の情報処理装置。
  9. 　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８記載の情報処理装置。
  10. 　前記演算部は、数３により前記鮮度を算出する、
    　請求項７記載の情報処理装置。
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
     Ｆｉ：鮮度
    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
  11. 　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。
  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し（Ｓ１０、Ｓ４０）、
    　前記車両情報に基づいて、イベントの発生の有無を判定し（Ｓ１２、Ｓ１５、Ｓ４２、Ｓ４５）、
    　前記判定部の判定結果の信頼性を示す信頼度を算出し（Ｓ１７、Ｓ４７）、
    　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（Ｓ１９、Ｓ４８）、
    　処理を実行するプログラム。
  13. 　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し（Ｓ２０、Ｓ５０）、
    　　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（Ｓ５１）、
    　　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（Ｓ２１、Ｓ５１）
    　処理を実行するプログラム。
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