WO2016199285A1

WO2016199285A1 - 運転支援装置および運転支援方法

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Publication number: WO2016199285A1
Application number: PCT/JP2015/066958
Authority: WO
Inventors: 直樹礒▲崎▼
Original assignee: 三菱電機株式会社
Priority date: 2015-06-12
Filing date: 2015-06-12
Publication date: 2016-12-15
Also published as: CN107615348B; DE112015006613T5; JP6490210B2; US20180150079A1; CN107615348A; JPWO2016199285A1; DE112015006613B4

Abstract

本発明は、適切な運転支援を行うことが可能な運転支援装置および運転支援方法を提供することを目的とする。本発明による運転支援装置は、複数の車両が各々走行した際の道路の環境を示す情報である環境情報、各車両の走行に関する情報である走行情報、および各車両に関する情報である車両情報を含む情報を取得する情報取得部と、情報取得部が取得した情報を蓄積する情報蓄積部と、情報蓄積部に蓄積された情報に基づいて、道路を走行する際に推奨する運転方法である推奨運転方法を算出する推奨運転方法算出部と、推奨運転方法算出部で算出された推奨運転方法を、各車両のうちの自動運転可能な車両に通知する通知部とを備える。

Description

運転支援装置および運転支援方法

　本発明は、自動運転可能な車両に対して自動運転時の運転方法を推奨する運転支援装置および運転支援方法に関する。

　従来、車両の走行履歴データに基づいて省燃費評価パラメータを算出し、ユーザに対して省燃費運転のアドバイスを行う技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。また、車両から取得した運行データに基づいて車両の運転者および車両の管理者に対して燃料消費の観点から改善案を提案する技術が開示されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２０１１－２５３２３９号公報特開２００３－１６５７２号公報

　車両の燃費効率および車両に設けられた部品の耐久時間は、車両の運転技術および道路の状況（すなわち、車両の走行時の環境および車両の状態）によって大きく異なる。また、道路の種類（例えば高速道路、一般道路、坂道が多い道路、カーブが多い道路等）ごとに燃費の良い運転方法、または部品の耐久性が向上する運転方法があると考えられる。

　しかし、特許文献１，２では、走行時の環境および車両の状態を考慮したアドバイス（提案）を行っていない。また、特許文献１，２では、車両に設けられた部品の耐久性について考慮されていない。さらに、特許文献１，２では、自動運転を行う車両に対する運転支援について考慮されていない。このように、従来では、必ずしも適切な運転支援を行っているとはいえなかった。

　本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、適切な運転支援を行うことが可能な運転支援装置および運転支援方法を提供することを目的とする。

　上記の課題を解決するために、本発明による運転支援装置は、複数の車両が各々走行した際の道路の環境を示す情報である環境情報、各車両の走行に関する情報である走行情報、および各車両に関する情報である車両情報を含む情報を取得する情報取得部と、情報取得部が取得した情報を蓄積する情報蓄積部と、情報蓄積部に蓄積された情報に基づいて、道路を走行する際に推奨する運転方法である推奨運転方法を算出する推奨運転方法算出部と、推奨運転方法算出部で算出された推奨運転方法を、各車両のうちの自動運転可能な車両に通知する通知部とを備える。

　また、本発明による運転支援方法は、（ａ）複数の車両が各々走行した際の道路の環境を示す情報である環境情報、各車両の走行に関する情報である走行情報、および各車両に関する情報である車両情報を含む情報を取得し、（ｂ）取得した情報を蓄積し、（ｃ）蓄積した情報に基づいて、道路を走行する際に推奨する運転方法である推奨運転方法を算出し、（ｄ）算出した推奨運転方法を、各車両のうちの自動運転可能な車両に通知する。

　本発明によると、運転支援装置は、複数の車両が各々走行した際の道路の環境を示す情報である環境情報、各車両の走行に関する情報である走行情報、および各車両に関する情報である車両情報を含む情報を取得する情報取得部と、情報取得部が取得した情報を蓄積する情報蓄積部と、情報蓄積部に蓄積された情報に基づいて、道路を走行する際に推奨する運転方法である推奨運転方法を算出する推奨運転方法算出部と、推奨運転方法算出部で算出された推奨運転方法を、各車両のうちの自動運転可能な車両に通知する通知部とを備えるため、適切な運転支援を行うことが可能となる。

　また、運転支援方法は、（ａ）複数の車両が各々走行した際の道路の環境を示す情報である環境情報、各車両の走行に関する情報である走行情報、および各車両に関する情報である車両情報を含む情報を取得し、（ｂ）取得した情報を蓄積し、（ｃ）蓄積した情報に基づいて、道路を走行する際に推奨する運転方法である推奨運転方法を算出し、（ｄ）算出した推奨運転方法を、各車両のうちの自動運転可能な車両に通知するため、適切な運転支援を行うことが可能となる。

　本発明の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

本発明の実施の形態による情報端末の構成の一例を示すブロック図である。本発明の実施の形態による情報端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。本発明の実施の形態による運転支援装置の構成の一例を示すブロック図である。本発明の実施の形態による自動運転装置の構成の一例を示すブロック図である。本発明の実施の形態による情報端末の動作の一例を示すフローチャートである。本発明の実施の形態による情報端末の動作の一例を示すフローチャートである。本発明の実施の形態による運転支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。本発明の実施の形態による運転支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。本発明の実施の形態による自動運転装置の動作の一例を示すフローチャートである。

　本発明の実施の形態について、図面に基づいて以下に説明する。

　＜実施の形態＞
　＜構成＞
　まず、本発明の実施の形態による車両の運転支援を行う装置の構成について説明する。本実施の形態では、情報端末１（図１参照）が取得した情報に基づいて、運転支援装置１２（図３参照）が推奨運転方法を算出する。そして、自動運転装置１７（図４参照）は、運転支援装置１２で算出された推奨運転方法に基づいて車両の自動運転を制御する。なお、情報端末１および運転支援装置１２は、車両に搭載されている。また、車両は、自動運転装置１７の制御によって自動運転することが可能である。本実施の形態では、自動運転装置１７による車両の自動運転を支援（制御）する場合について説明する。

　図１は、情報端末１の構成の一例を示すブロック図である。

　図１に示すように、情報端末１は、位置情報取得部２と、環境情報取得部３と、車両情報取得部４と、地図情報取得部５と、ナビゲーション部６と、入力部７と、通信部８と、制御部９とを備えている。

　位置情報取得部２は、車両の現在位置の情報を取得する。具体的には、位置情報取得部２は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）を用いて現在位置の情報を取得する。

　環境情報取得部３は、車両が走行する道路の環境を示す情報である環境情報を取得する。環境情報としては、例えば、車両が道路を走行した時の天気（晴天、雨天、湿度、気温、積雪等）を示す情報である天気情報、季節の情報、道路の路面状態（路面の凹凸状態、路面の劣化状態等）を示す情報である路面情報、車両が道路を通過した時間帯の情報、車両が道路を通過した年月日の情報等が挙げられる。

　天気情報は、インターネットを介して外部から取得してもよいが、これに限るものではない。例えば、車両に設けられたカメラによって車両周辺の天気の状態を判断してもよく、車両に設けられたセンサによって気温および湿度の情報を取得してもよい。季節の情報は、例えばカレンダーの情報に基づいて判断してもよい。なお、カレンダーの情報は、外部から取得してもよく、情報端末１の図示しない記憶部に記憶しておいてもよい。路面の凹凸状態および劣化状態は、例えば車両に設けられたセンサによって検出する。

　車両情報取得部４は、車両に関する情報である車両情報を取得する。車両情報としては、車種、車両の修理状況、車両の回転半径、燃料残量（車両がガソリン車の場合におけるガソリンの残量）、バッテリ残量（車両が電気自動車の場合における電力の残量）、車両の部品交換情報、車両の総走行距離、ヘッドライトの総点灯時間、ドアの総開閉回数、ワイパーの総稼働時間および総回数、ブレーキの操作情報、アクセルの操作情報、ハンドルの操作情報、速度情報、エンジンの回転数（車両がガソリン車の場合）、モータの回転数（車両が電気自動車またはハイブリッド自動車の場合）等が挙げられる。

　上記のヘッドライト、ドア、ワイパー、ブレーキ、アクセル、およびハンドルは、部品に含まれる。車両の修理状況は、いつ、どの部品を修理したのかを示す履歴情報である。車両の部品交換情報は、部品が故障していなくてもユーザが意図的に交換したことを示す情報である。ブレーキまたはアクセルの操作情報は、ブレーキまたはアクセルの総操作回数を含む。車種は、トラックまたは軽自動車等の種別、車名による種別、ガソリン車、ハイブリッド車、または電気自動車等の種別であってもよい。なお、車種、車両の修理状況、車両の回転半径、車両の部品交換情報、総走行距離、ヘッドライトの総点灯時間、ブレーキの総操作回数、およびアクセルの総操作回数の情報は、情報端末１の図示しない記憶部に記憶される。

　地図情報取得部５は、例えば、ハードディスク（HDD：Hard Disk Drive）または半導体メモリ等の記憶装置から構成されており、地図情報を取得して格納している。なお、地図情報取得部５は、外部から地図情報を取得してもよい。例えば、地図情報取得部５は、地図情報を、外部のサーバ等から通信ネットワークを介してダウンロードすることによって取得してもよく、メモリ等の記憶媒体から読み出すことによって取得してもよい。

　ナビゲーション部６は、地図情報取得部５に格納されている地図情報と、位置情報取得部２で取得された現在位置と、入力部７を介してユーザによって設定された目的地とに基づいて、現在位置から目的地までの経路を算出して案内する。

　入力部７は、例えばタッチパネル、ソフトウェアキー、またはハードウェアキー等から構成されており、ユーザの操作を受け付ける。

　通信部８は、運転支援装置１２および自動運転装置１７と通信を行う。具体的には、通信部８は、例えばインターネット等の通信ネットワークを介して運転支援装置１２と通信を行う。また、通信部８は、例えば車内ＬＡＮを介して自動運転装置１７と通信を行う。制御部９は、情報端末１の全体を制御する。

　図２は、情報端末１のハードウェア構成の一例を示す図である。

　情報端末１における位置情報取得部２、環境情報取得部３、車両情報取得部４、ナビゲーション部６、入力部７、通信部８、および制御部９の各機能は、処理回路により実現される。すなわち、情報端末１は、位置情報を取得し、環境情報を取得し、車両情報を取得し、経路探索を行い、入力を受け付け、運転支援装置１２および自動運転装置１７と通信を行い、情報端末１の全体を制御するための処理回路を備える。処理回路は、メモリ１１に格納されるプログラムを実行するプロセッサ１０（中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）である。

　情報端末１における位置情報取得部２、環境情報取得部３、車両情報取得部４、ナビゲーション部６、入力部７、通信部８、および制御部９の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ１１に格納される。処理回路は、メモリ１１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、情報端末１は、位置情報を取得するステップ、環境情報を取得するステップ、車両情報を取得するステップ、経路探索を行うステップ、入力を受け付けるステップ、運転支援装置１２および自動運転装置１７と通信を行うステップ、情報端末１の全体を制御するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１１を備える。また、これらのプログラムは、位置情報取得部２、環境情報取得部３、車両情報取得部４、ナビゲーション部６、入力部７、通信部８、および制御部９の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等が該当する。

　図３は、運転支援装置１２の構成の一例を示すブロック図である。

　図３に示すように、運転支援装置１２は、通信部１３と、データベース１４と、推奨運転方法算出部１５と、機械学習部１６とを備えている。

　通信部１３（情報取得部）は、情報端末１と通信を行う。データベース１４（情報蓄積部）は、例えば、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記憶装置から構成されており、通信部１３を介して情報端末１から受信した情報を蓄積する。

　推奨運転方法算出部１５は、データベース１４に蓄積された情報に基づいて、車両が道路を走行する際に推奨する運転方法である推奨運転方法を算出する。推奨運転方法としては、例えば燃費の良い運転方法、または車両に設けられた部品の耐久時間が向上する運転方法が挙げられる。

　機械学習部１６（学習部）は、推奨運転方法算出部１５が推奨運転方法を算出する際に用いる情報を、機械学習を行うことによって選択する。

　運転支援装置１２における通信部１３、推奨運転方法算出部１５、および機械学習部１６の各機能は、処理回路により実現される。すなわち、運転支援装置１２は、情報端末１と通信を行い、推奨運転方法を算出し、推奨運転方法を算出する際に用いる情報を選択するための処理回路を備える。処理回路は、メモリ１１に格納されるプログラムを実行するプロセッサ１０（中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう）である（図２参照）。

　運転支援装置１２における通信部１３、推奨運転方法算出部１５、および機械学習部１６の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ１１に格納される（図２参照）。処理回路は、メモリ１１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、運転支援装置１２は、情報端末１と通信を行うステップ、推奨運転方法を算出するステップ、推奨運転方法を算出する際に用いる情報を選択するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１１を備える。また、これらのプログラムは、通信部１３、推奨運転方法算出部１５、および機械学習部１６の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。

　図４は、自動運転装置１７の構成の一例を示すブロック図である。

　図４に示すように、自動運転装置１７は、通信部１８および自動運転制御部１９を備えている。

　通信部１８は、情報端末１と通信を行う。自動運転制御部１９は、通信部１８を介して情報端末１から受信した推奨運転方法に基づいて、車両の自動運転を制御する。

　自動運転装置１７における通信部１８および自動運転制御部１９の各機能は、処理回路により実現される。すなわち、自動運転装置１７は、情報端末１と通信を行い、自動運転を制御するための処理回路を備える。処理回路は、メモリ１１に格納されるプログラムを実行するプロセッサ１０（中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう）である（図２参照）。

　自動運転装置１７における通信部１８および自動運転制御部１９の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ１１に格納される（図２参照）。処理回路は、メモリ１１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、自動運転装置１７は、情報端末１と通信を行うステップ、自動運転を制御するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１１を備える。また、これらのプログラムは、通信部１８および自動運転制御部１９の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。

　＜動作＞
　次に、情報端末１、運転支援装置１２、および自動運転装置１７の各動作について説明する。

　図５は、情報端末１の動作の一例を示すフローチャートであり、運転支援装置１２に情報を送信する場合の動作を示している。

　ステップＳ１１において、制御部９は、車両の走行に関する情報である走行情報を取得する。具体的には、制御部９は、位置情報取得部２で取得した現在の位置情報と、地図情報取得部５で取得した地図情報とに基づいて、車両が現在走行中の道路の位置情報を走行に関する情報として取得する。これにより、制御部９は、車両がどの道路のどの地点を走行中であるのかを特定することができる。

　また、制御部９は、ナビゲーション部６で用いられている、入力部７を介してユーザが設定した経路探索の条件の情報を、走行に関する情報としてナビゲーション部６から取得する。

　ステップＳ１２において、環境情報取得部３は、環境情報を取得する。そして、環境情報取得部３は、取得した環境情報を制御部９に出力する。

　ステップＳ１３において、車両情報取得部４は、車両情報を取得する。そして、車両情報取得部４は、取得した車両情報を制御部９に出力する。

　ステップＳ１４において、制御部９は、通信部８を介して走行情報、環境情報、および車両情報を運転支援装置１２に送信する。このとき、制御部９は、入力部７を介してユーザが選択した情報のみを運転支援装置１２に送信するようにしてもよい。なお、運転支援装置１２に送信する情報には、少なくとも位置情報が含まれているものとする。また、情報端末１は、一定周期ごとに情報を運転支援装置１２に送信する。

　図６は、情報端末１の動作の一例を示すフローチャートであり、運転支援装置１２から推奨運転方法に関する情報を受信した場合の動作について示している。

　ステップＳ２１において、制御部９は、通信部８を介して運転支援装置１２から推奨運転方法に関する情報を受信したか否かの判断を行う。運転支援装置１２から推奨運転方法に関する情報を受信した場合は、ステップＳ２２に移行する。一方、運転支援装置１２から推奨運転方法に関する情報を受信しなかった場合は、ステップＳ２１の処理を繰り返す。

　ステップＳ２２において、制御部９は、運転支援装置１２から受信した推奨運転方法に関する情報を自動運転装置１７に送信する。

　図７は、運転支援装置１２の動作の一例を示すフローチャートであり、推奨運転方法に関する情報を情報端末１に送信する場合の動作について示している。

　ステップＳ３１において、通信部１３は、情報端末１から情報を受信する。

　ステップＳ３２において、通信部１３は、情報端末１から受信した情報をデータベース１４に記憶する。このとき、データベース１４には、位置情報に対応付けられた情報が記憶される。すなわち、データベース１４には、各車両に搭載された情報端末１から受信した情報を位置情報に対応付けて蓄積している。

　また、データベース１４には、各車両の燃費の情報が道路に対応付けられて記憶されている。ここで、燃費の算出について説明する。情報端末１から受信する情報には、位置情報、総走行距離の情報、および燃料残量の情報が含まれている。位置情報および総走行距離の情報に基づいて、道路上の一の地点における総走行距離と、他の地点における総走行距離との差分である２地点間の距離を求めることができる。また、位置情報および燃料残量の情報に基づいて、上記２地点間の燃料残量の差分を当該２点間で消費した燃料量として求めることができる。そして、２点間の距離と、２点間で消費した燃料量とに基づいて燃費を求めることができる。なお、燃費の算出は、上記のように運転支援装置１２が行ってもよく、情報端末１が行ってもよい。

　ステップＳ３３において、推奨運転方法算出部１５は、データベース１４に蓄積された情報に基づいて、車両が走行中の道路における推奨運転方法を算出する。推奨運転方法算出部１５は、算出した推奨運転方法に関する情報を通信部１３に出力する。このとき、通信部１３に出力される推奨運転方法に関する情報には、当該推奨運転方法を実現するために必要な情報（例えば、速度情報、ブレーキの操作情報、アクセルの操作情報、ハンドルの操作情報等）が含まれている。

　具体的には、推奨運転方法算出部１５は、走行中の道路における車両のコンディション（例えば、車種、季節、環境等）に近い複数の車両の燃費の情報をデータベース１４から抽出し、その中から最も燃費が良い運転方法を選択する。このように、推奨運転方法算出部１５は、走行中の道路における車両のコンディションに基づいて、最も燃費の良い運転方法を推奨運転方法として算出する。

　また、推奨運転方法算出部１５は、データベース１４に蓄積された車両の部品に関する情報に基づいて、部品の耐久性を向上させる運転方法を推奨運転方法として算出する。例えば、同じ車種の車Ａ，Ｂ，Ｃの部品に関する情報がデータベース１４に蓄積されている場合において、車Ｃの部品が最も長持ちしているとき、車Ｃの運転方法が部品の耐久性を向上させる運転方法であると判断する。

　ステップＳ３４において、通信部１３は、推奨運転方法算出部１５で算出された推奨運転方法に関する情報を情報端末１に送信する。

　図８は、運転支援装置１２の動作の一例を示すフローチャートであり、特に機械学習部１６の動作の一例を示している。

　ステップＳ４１において、機械学習部１６は、データベース１４に蓄積された情報に基づいて、推奨運転方法算出部１５で推奨運転方法の算出に用いられる情報の取捨選択を行う。推奨運転方法の算出に用いられる情報とは、上記の図７のステップＳ３３で説明した車両のコンディション、および部品に関する情報に対応する。

　例えば、当初、ヘッドライトの総点灯時間および輝度の情報は燃費の効率と関係ないとみなして推奨運転方法の算出に用いなかった場合において、その後、ヘッドライトを点灯することによって先行車両との車間距離を調整するような自動運転を行う車両が登場したときは、ヘッドライトの総点灯時間および輝度の情報が燃費の効率に影響を与え得る。このように、当初は推奨運転方法の算出に用いなかった情報について、燃費または部品の耐久性との関係を検証することによって、推奨運転方法を改善することができる。一方、当初は推奨運転方法の算出に用いていた情報であっても、燃費または部品の耐久性との関係を定期的に検証することによって、燃費または部品の耐久性との関連性がないことが分かる場合がある。この場合、当初は推奨運転方法の算出に用いていた情報を推薦運転方法の算出に用いないようにすることによって、推奨運転方法を改善することができる。

　機械学習部１６は、データベース１４に蓄積された情報について、上記のような検証を行い、推奨運転方法算出部１５が推奨運転方法を算出する際に用いる情報の取捨選択を行う。なお、機械学習部１６が検証を行うタイミングは、一定周期ごとでもよく、情報端末１から新たな情報を受信した時であってもよい。

　ステップＳ４２において、機械学習部１６は、推奨運転方法の算出に用いる情報を推奨運転方法算出部１５に通知する。推奨運転方法算出部１５は、機械学習部１６から通知された情報に基づいて推奨運転方法を算出する。

　図９は、自動運転装置１７の動作の一例を示すフローチャートである。

　ステップＳ５１において、通信部１８は、情報端末１から推奨運転方法に関する情報を受信する。

　ステップＳ５２において、自動運転制御部１９は、受信した推奨運転方法に関する情報に基づいて、車両の自動運転を制御する。具体的には、自動運転制御部１９は、推奨運転方法を実現するために、車両の速度、ブレーキの操作、アクセルの操作、ハンドルの操作等の制御を行う。また、自動運転制御部１９は、ナビゲーション部６で算出された経路の情報を情報端末１から受信している。従って、自動運転制御部１９は、情報端末１から受信した経路に沿って車両が走行するように自動運転を制御する。

　以上のことから、本実施の形態によれば、適切な運転支援を行うことが可能となる。具体的には、燃費の良い運転方法または部品の耐久性を向上させる運転方法に基づいた自動運転を行うことができる。

　以上で説明した情報端末１は、車載用ナビゲーション装置、すなわちカーナビゲーション装置だけでなく、車両に搭載可能なＰＮＤ（Portable Navigation Device）および携帯通信端末（例えば、携帯電話、スマートフォン、およびタブレット端末等）に適用することができる。また、運転支援装置１２は、サーバとして機能する。

　情報端末１および運転支援装置１２の各機能あるいは各構成要素は、情報端末１および運転支援装置１２に分散して配置してもよい。例えば、図１に示す情報端末１に、図３に示す運転支援装置１２の推奨運転方法算出部１５および機械学習部１６を備えてもよい。また、情報端末１と自動運転装置１７とは一体に構成されてもよい。

　上記の構成とした場合であっても、上記の実施の形態と同様の効果が得られる。

　また、上記の実施の形態における動作を実行するソフトウェア（運転支援方法）を、例えばサーバまたは携帯通信端末に組み込んでもよい。

　具体的には、一例として、上記の運転支援方法は、（ａ）複数の車両が各々走行した際の道路の環境を示す情報である環境情報、各車両の走行に関する情報である走行情報、および各車両に関する情報である車両情報を含む情報を取得し、（ｂ）取得した情報を蓄積し、（ｃ）蓄積した情報に基づいて、道路を走行する際に推奨する運転方法である推奨運転方法を算出し、（ｄ）算出した推奨運転方法を、各車両のうちの自動運転可能な車両に通知する。

　上記より、上記の実施の形態における動作を実行するソフトウェアをサーバまたは携帯通信端末に組み込んで動作させることによって、上記の実施の形態と同様の効果が得られる。

　なお、制御部９は、位置情報取得部２が取得した現在位置の情報と、車両情報取得部４が車速センサから取得した車速情報と、車両情報取得部４がジャイロセンサから取得した車両の角速度情報とに基づいて、より正確な車両の現在位置の情報を算出してもよい。

　情報端末１は、車両が自動運転していないときであっても図５に示す動作を行うようにしてもよい。

　運転支援装置１２から情報端末１に送信される推奨運転方法に関する情報について、推奨運転方法が燃費の良い運転方法か、または部品の耐久性を向上させる運転方法であるかは、入力部７を介してユーザが選択するようにしてもよい。

　運転支援装置１２は、データベース１４に蓄積された部品に関する情報に基づいて、交換時期が近いと判断した部品について、ディーラまたは部品メーカに通知してもよい。この場合、ディーラまたは部品メーカは、交換対象となる部品を準備しておくことができるため、部品の在庫調整が容易になる。

　なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

　本発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての態様において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。

　１　情報端末、２　位置情報取得部、３　環境情報取得部、４　車両情報取得部、５　地図情報取得部、６　ナビゲーション部、７　入力部、８　通信部、９　制御部、１０　プロセッサ、１１　メモリ、１２　運転支援装置、１３　通信部、１４　データベース、１５　推奨運転方法算出部、１６　機械学習部、１７　自動運転装置、１８　通信部、１９　自動運転制御部。

Claims

　複数の車両が各々走行した際の道路の環境を示す情報である環境情報、各前記車両の走行に関する情報である走行情報、および各前記車両に関する情報である車両情報を含む情報を取得する情報取得部と、
　前記情報取得部が取得した前記情報を蓄積する情報蓄積部と、
　前記情報蓄積部に蓄積された前記情報に基づいて、前記道路を走行する際に推奨する運転方法である推奨運転方法を算出する推奨運転方法算出部と、
　前記推奨運転方法算出部で算出された前記推奨運転方法を、各前記車両のうちの自動運転可能な前記車両に通知する通知部と、
を備える、運転支援装置。
　前記環境情報は、前記車両が前記道路を走行した時の天気を示す情報である天気情報、および前記道路の路面状態を示す情報である路面情報のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の運転支援装置。
　前記走行情報は、前記車両の位置情報を含むことを特徴とする、請求項１に記載の運転支援装置。
　前記車両情報は、前記車両の速度情報、ハンドルの操作情報、アクセルの操作情報、ブレーキの操作情報、燃料残量の情報、および前記車両に設けられた部品に関する情報を含むことを特徴とする、請求項１に記載の運転支援装置。
　前記推奨運転方法は、燃費の良い運転方法、または前記車両に設けられた部品の耐久性を向上させる運転方法であることを特徴とする、請求項１に記載の運転支援装置。
　前記推奨運転方法算出部が前記推奨運転方法を算出する際に用いる前記情報を機械学習によって取捨選択する学習部をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の運転支援装置。
　（ａ）複数の車両が各々走行した際の道路の環境を示す情報である環境情報、各前記車両の走行に関する情報である走行情報、および各前記車両に関する情報である車両情報を含む情報を取得し、
　（ｂ）前記取得した前記情報を蓄積し、
　（ｃ）前記蓄積した前記情報に基づいて、前記道路を走行する際に推奨する運転方法である推奨運転方法を算出し、
　（ｄ）前記算出した前記運転方法を、各前記車両のうちの自動運転可能な前記車両に通知する、運転支援方法。