JP2019144748A - 情報処理システム、車載制御装置、及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】運転支援機能を適切に発揮させることができる技術を提供する。【解決手段】情報処理システム１は、複数の車両２それぞれにて用いられる複数の車載制御装置４と、複数の車載制御装置４と通信可能に構成される情報処理装置３と、を備える。情報処理装置３は、ドライバーの運転操作の特徴を示す１つ以上の運転特性を記憶可能に構成された記憶装置１１を備える。情報処理装置３又は車載制御装置４は、記憶装置に記憶される１つ以上の運転特性を取得するように構成された取得部４１を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、車両の運転支援機能を有するシステムに関する。

車両の運転者に対する運転支援機能の一つとして、他の車両の接近を検出したときに自動で減速したり警告を行ったりするという技術が知られている。下記特許文献１には、車両のドライバーごとの運転特性を学習することで、その運転特性に応じた近接判定閾値を設定するという技術が提案されている。

特開２０１１−５３７９８号公報

しかしながら、発明者の詳細な検討の結果、ドライバーが頻繁に運転していない車両を運転する場合は、当該車両における運転特性の学習が十分になされていないため、運転特性を利用した運転支援ができないという課題が見出された。

本開示の１つの局面は、運転支援機能を適切に発揮させることができる技術を提供することにある。

本開示の一態様は、複数の車両（２）それぞれにて用いられる複数の車載制御装置（４）と、前記複数の車載制御装置と通信可能に構成される情報処理装置（３）と、を備える情報処理システム（１）である。前記情報処理装置は、ドライバーの運転操作の特徴を示す１つ以上の運転特性を記憶可能に構成された記憶装置（１１）を備える。前記情報処理装置又は前記車載制御装置は、前記記憶装置に記憶される１つ以上の運転特性を取得するように構成された取得部（１８、４１）を備える。

このような構成によれば、複数の車載制御装置のそれぞれが、情報処理装置の記憶装置にて記憶される運転特性を取得することができる。よって、あるドライバーが複数の異なる車両を運転する場合に、複数の異なる車両それぞれにおいて運転特性を取得することができるため、例えばその車両を運転した回数が少なくとも、適切な運転支援の制御を行うことができる。

本開示の別の態様は、上述した情報処理システム（１）を構成する車載制御装置（４）である。この車載制御装置は、上述した情報処理システムを構成することができる。
本開示のさらに別の態様は、上述した情報処理システム（１）を構成する情報処理装置（３）である。この情報処理装置は、上述した情報処理システムを構成することができる。

なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

第１実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。 情報処理装置の構成を示すブロック図である。 車載制御装置の構成を示すブロック図である。 運転特性を示すテーブルの例である。 運転特性取得処理のフローチャートである。 運転特性取得処理のフローチャートである。 運転特性算出処理のフローチャートである。 第２実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す情報処理システム１は、車両２の外部に配置される情報処理装置３と、車両２に搭載される車載制御装置４と、を備える。情報処理システム１は、図示しないが、複数の車両２それぞれにて用いられる複数の車載制御装置４を含む。情報処理装置３は複数の車載制御装置４と通信可能に構成されており、データの送受信が可能に構成されている。図１では省略しているが、情報処理装置３と車載制御装置４との通信は、無線基地局などを介して実現される。情報処理装置３と車載制御装置４との具体的な通信手段は特に限定されない。例えば、公衆電話網、移動体通信網、インターネット網などを用いた通信により実現することができる。車載制御装置４は、車両２にて用いることができれば、車両２に対して着脱可能に設けられていてもよい。

情報処理装置３は、コンピュータシステムであって、図２Ａに示されるように、記憶装置１１と、通信モジュール１５と、ＣＰＵ１６と、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ１７）と、を備える。情報処理装置３の各機能は、ＣＰＵ３１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ１７が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。
情報処理装置３は、本実施形態では上述したように車両２の外部に配置されるが、別の実施形態では、いずれかの車両２の内部に配置されていてもよい。

記憶装置１１は、情報を記憶可能な記憶領域を備えるものであり、運転特性のデータベースを記憶している。また情報処理装置３は、車載制御装置４から送信される情報に基づいて記憶装置１１に記憶される情報を更新する。

運転特性とは、ドライバーの運転操作の特徴を示す情報である。本実施形態における運転特性は、ドライバーがブレーキを操作したときの、当該車両と当該車両の前方に位置する障害物までの距離と、当該車両と障害物との相対的な接近速度と、により求められる情報であって、上記距離と上記接近速度との関係を表す情報である。運転特性は、後述する学習部４２によって、ドライバーによる複数回の運転操作に基づいて求められる。求められる運転特性の具体的な例を説明する。車両前方の障害物との実相対距離をＬ、減速要求を出す判定を行う当該障害物との相対速度閾値をＸとしたときには、運転特性を例えば図３に示す複数のテーブルのように表すことができる。これらのテーブルにおいて、Ｘの値はドライバーの運転操作を学習することで求められる。つまり、Ｘの値はドライバーの運転の仕方によって変化する。

あるドライバーの車両Ａに関するテーブル１では、Ｌ＝２０ｍの場合には、Ｘ＝１２ｋｍ／ｈが算出される。またＬ＝１５ｍの場合には、例えば線形補間により、Ｘ＝１３ｋｍ／ｈが算出される。相対速度≧Ｘであれば、後述する近接判定部４４にて減速要求が出される。
また、あるドライバーの車両Ｂに関するテーブル２では、Ｌ＝２０ｍの場合には、Ｘ＝１７ｋｍ／ｈが算出される。またＬ＝１５ｍの場合には、例えば線形補間により、Ｘ＝１８ｋｍ／ｈが算出される。相対速度≧Ｘであれば、後述する近接判定部４４にて減速要求が出される。

記憶装置１１の記憶領域には、運転特性を含むデータとして、学習結果１２ａ、１２ｂ…が記憶される。以下、それらのデータを区別せずに説明するときには単に学習結果１２とも記載する。ここで、これらの学習結果１２は、ドライバーごとに設定されるグループ１３ａ、１３ｂ…のいずれかに属している。以下、それらのグループを区別せずに説明するときには単にドライバーグループ１３と記載する。また、１つのドライバーグループ１３の中では、複数の学習結果１２は、車両ごとに設定されるグループ１４ａ、１４ｂ…のいずれかに属している。以下、それらのグループを区別せずに説明するときには単に車両グループ１４と記載する。

このように、複数の学習結果１２は、ドライバーグループ１３によってドライバー別に分類されており、またドライバーグループ１３の中において、車両グループ１４により車両別に分類されている。

ドライバーグループ１３は、ドライバーそれぞれに対応するグループである。言い換えると、グループ１３ａに属する複数の学習結果１２と、グループ１３ｂに属する複数の学習結果１２は、別のドライバーの運転特性を示すデータである。

車両グループ１４は、車両それぞれに対応するグループである。よって、同じ車種の車両であっても、別の車両に関する学習結果１２は、別の車両グループ１４に属する。なお、車両グループ１４の分類方法はそれに限定されない。例えば、別の実施形態としては、車両グループ１４は、車種ごとのグループ、複数の類似車種ごとのグループ、車格ごとのグループなど、様々な分類によるグループとすることができる。

複数の学習結果１２それぞれは、車両状況ごと区別されるデータである。ここでいう車両状況とは、車両の運転に係る環境である運転環境を示す、１つの要素又は２つ以上の要素の組み合わせである。これらの要素は、車両情報、環境情報、及び生体情報などに区別できる。車両情報とは、車格、タイヤの空気圧、車両重量などが例示できる。環境情報とは、時刻、周囲の明るさ、天候、走行中の道路の種別などが例示できる。生体情報とは、ドライバーの健康状態、体調、年齢、眠気などが例示できる。車両状況が、本開示の運転環境に相当する。

つまり、上述した学習結果１２が属するグループの組み合わせも考慮すると、記憶装置１１の記憶領域には、ドライバー、車両、及び車両状況による分類がなされた複数の学習結果１２が記憶されることとなる。

学習結果１２は、信頼度情報と、運転特性と、を含む。信頼度情報とは、運転特性の信頼度、即ち適正であると考えられる度合を示す情報である。本実施形態では、学習回数及び最新学習時刻が含まれる。学習回数とは、後述する学習部４２により学習が行われた回数である。信頼度情報は、これらの情報に限定されない。例えば別の実施形態としては、学習結果１２を更新した更新回数や、学習の頻度などを信頼度情報として用いることができる。

車両２は、ドライバーによる運転操作が可能に構成された一般的な自動車である。車両２は、車載制御装置４のほかに、通信モジュール２１、ドライバー識別装置２２、ブレーキセンサ２３、１つ以上の車両状態センサ２４、車速センサ２５、車間距離センサ２６、減速装置２７、警告装置２８などを備える。

通信モジュール２１は、無線通信が可能なモジュールである。
ドライバー識別装置２２は、車両２のドライバーを識別する装置である。ドライバー識別装置２２の具体的な構成は特に限定されない。例えばドライバーの外観（例えば顔や瞳孔の形態）、指紋などを検出して登録された情報と比較することで識別を行う装置であってもよい。また例えば、スマートエントリー等の機能を有する車両２の無線通信キーにドライバーを関連付けることや、ドライバーを特定できるカードの読み取り、ドライバー自らの入力操作などによりドライバーを識別してもよい。ドライバー識別装置２２はドライバーを識別すると、ドライバーを特定する特定情報であるドライバーのＩＤを車載制御装置４に出力する。

ブレーキセンサ２３は、ドライバーのブレーキ操作を検出するセンサである。車両状態センサ２４は、車両の様々な状態を検出する１つ以上のセンサである。車速センサ２５は、車両の走行速度を検出するセンサである。

車間距離センサ２６は、当該車両と、先行車両などの当該車両前方の障害物と、の相対的な距離を検出するセンサである。例えば、ミリ波レーダー、前方を撮影するカメラ、ステレオカメラなどを用いることができる。

減速装置２７は、車両の走行速度を減速させる装置である。本実施形態では、車載制御装置４の制御信号を受けて、ドライバーの操作がない場合であっても作動可能に構成された自動ブレーキ装置を含む。

警告装置２８は、ドライバーに先行車両の近接を警告する装置である。例えば、警報音を発するスピーカーや、近接した場合に点灯するランプなどを用いることができる。また、ナビゲーションシステムを警告装置２８として利用してもよい。その場合、ディスプレイに近接を示す表示を行うことができる。

車載制御装置４は、図２Ｂに示されるように、ＣＰＵ３１と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ３２）と、を有するマイクロコンピュータを備える。車載制御装置４の各機能は、ＣＰＵ３１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ３２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、車載制御装置４は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。

車載制御装置４は、図１に示すように、取得部４１と、学習部４２と、算出送信部４３と、近接判定部４４と、減速制御部４５と、を備える。車載制御装置４に含まれる各部の機能を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の機能は、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は、デジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現されてもよい。

取得部４１は、記憶装置１１に記憶される１つ以上の学習結果１２を取得する。取得される学習結果１２は、次の（ｉ）〜（ｉｉｉ）のようなものである。（ｉ）特定情報に基づき特定されるドライバーに関する学習結果１２である。（ｉｉ）信頼度が高い学習結果１２である。（ｉｉｉ）当該車両の車両状況に対応する運転特性である。上記（ｉ）は、車載制御装置４がドライバー識別装置２２から取得したドライバーのＩＤに基づいて判断される。なお上記（ｉｉ）、（ｉｉｉ）は、後述する運転特性取得処理のＳ１４及びＳ１５において説明する。

学習部４２は、ドライバーの運転操作に基づいて運転特性の学習を行う。本実施形態では、ドライバーのブレーキ操作と、先行車両との距離及び接近速度との関係を示す情報を蓄積する。このように、センサ等を用いてドライバーの運転操作を検出して走行状態等と組み合わせてドライバーの運転操作の特徴につき学習を行う手段は公知であるため、詳細な説明は割愛する。

算出送信部４３は、取得部４１が取得した１つ以上の学習結果１２に基づき、場合により学習部４２が学習により取得した運転特性を考慮して、判定用運転特性を算出する。判定用運転特性とは、運転支援のための制御を行う際に用いる情報である。判定用運転特性は、学習結果１２に含まれる運転特性と同じ特性の情報でもよいし（即ち、上述したＬとＸの関係式であってもよい）、全く特性の異なる情報であってもよい。本実施形態においては、判定用運転特性は、学習結果１２に含まれる運転特性と同じ特性の情報である。取得部４１が取得した１つ以上の学習結果１２は、その学習結果１２に係る車両や車両状況が、現在の車両や車両状況と完全に一致しない場合がある。そのような場合には、類似する車両や車両状況の学習結果１２に含まれる運転特性を用いて判定用運転特性を算出する。また、走行中に学習がなされることにより運転特性が追加された場合には、その情報を考慮して判定用運転特性を補正することで、判定用運転特性を迅速に適正なものとする。

また算出送信部４３は、判定用運転特性を通信モジュール２１を介して情報処理装置３に送信する。この算出送信部４３が、本開示の送信部に相当する。
近接判定部４４は、各種センサの出力に基づいて、先行車両との距離及び接近速度を算出する。そして、判定用運転特性に基づいて定まる閾値と比較し、警報等を行うべき状態であると判定した場合には、警告装置２８や減速制御部４５に制御信号を出力する。警告装置２８は、所定の警告処理を実行する。

減速制御部４５は、減速装置２７を駆動して車両２の減速を実行する。減速制御部４５は、上述したように、近接判定部４４からの制御信号を受けて駆動する。近接判定部４４、減速制御部４５、減速装置２７、警告装置２８により、運転特性に基づいて運転支援制御を行う支援制御部５１が構成される。

［１−２．処理］
［１−２−１．運転特性取得処理］
車載制御装置４のＣＰＵ３１が実行する運転特性取得処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。本処理は、ドライバーが車両に搭乗し、ドライバー識別装置２２によってドライバーが特定された際に開始され、その後は一定の周期で実行される。以下の説明において、特定されたドライバーを該当ドライバーと記載する。

まずＳ１１では、ＣＰＵ３１は、初回起動時であるか否か、又は、現在の車両状況が変化したか否かを判断する。初回起動時である場合とは、車載制御装置４の起動後最初のＳ１１である場合、と言い換えることができる。即ち、Ｓ１１では、新たに判定用運転特性を取得すべきタイミングであるか否かが判断される。

Ｓ１１にて、ＣＰＵ３１により初回起動時であると判断された場合、又は、車両状況が変化したと判断された場合には、処理がＳ１２に移行する。一方、ＣＰＵ３１により初回起動時でないと判断され、かつ、車両状況が変化していないと判断された場合には、処理がＳ２１に移行する。

Ｓ１２では、ＣＰＵ３１は、記憶装置１１のデータベースから、該当ドライバーの学習結果数ＬＮを取得する。学習結果数ＬＮは、記憶装置１１に記憶される、該当ドライバーに関する学習結果１２の数である。例えば、該当ドライバーについて、３つの車両で４つの学習結果１２が存在し、別の２つの車両で３つの学習結果１２が存在する場合、学習結果数ＬＮは、ＬＮ＝３×４＋２×３＝１８となる。

Ｓ１３では、ＣＰＵ３１は、該当ドライバーのＮ番目の学習結果１２を参照する。なおＮの初期値はＮ＝１である。Ｓ１４〜Ｓ１６では、このＮ番目の学習結果１２に基づいて処理を行う。

Ｓ１４では、ＣＰＵ３１は、Ｎ番目の学習結果１２について、学習回数と最終学習日に基づいて、信頼度が高いか否かを判断する。具体的には、学習回数が所定の閾値を超えており、かつ、最終学習日が所定期間以内であれば、信頼度が高いと判断する。一方で、学習回数が所定の閾値以下であるか、又は、最終学習日が所定期間より過去であれば、信頼度が低いと判断する。Ｓ１４にて信頼度が高いと判断された場合は、処理がＳ１５に移行する。一方、信頼度が低いと判断された場合には、処理がＳ１８に移行する。

Ｓ１５では、ＣＰＵ３１は、Ｎ番目の学習結果１２について、車両状況が現在車両状況と類似するか否かを判断する。車両状況が類似するか否かの具体的な判断方法は特に限定されない。例えば、車両状況に車格と時間帯が含まれる場合、以下の式に示されるように、車格及び時間帯のいずれもが類似の場合に類似と判断することが考えられる。α及びβは一定の範囲を意味するものである。
（車格−α＜参照車格＜車格＋α）＆（現在時間帯−β＜参照時間帯＜現在時間帯＋β）
車両状況に複数の要素が含まれる場合、一定数以上の要素において類似であれば、車両状況が類似すると判断してもよい。なおＳ１５の判断では、学習結果１２の車両状況が現在の車両状況と同一であるものも類似に含まれる。Ｓ１５にて、車両状況が類似すると判断された場合は、処理がＳ１６に移行する。一方、車両状況が類似しないと判断された場合には、処理がＳ１８に移行する。

Ｓ１６では、ＣＰＵ３１は、Ｎ番目の学習結果１２を、参照学習結果データバッファＤｂｕｆ［ ］のＤｒｅｆＮ番目に格納する。
Ｓ１７では、ＣＰＵ３１は、ＤｒｅｆＮをＤｒｅｆＮ＋１に加算する。

Ｓ１８では、ＣＰＵ３１は、ＮをＮ＋１に加算する。
Ｓ１９では、ＣＰＵ３１は、Ｎ≧ＬＮ−１であるか否かを判断する。即ち、記憶装置１１に記憶される該当ドライバーの全ての学習結果１２に対してＳ１３〜Ｓ１８が実行されたか否かを判断する。Ｓ１９にてＮ≧ＬＮ−１であると判断された場合、処理がＳ２１へ移行する。一方、Ｎ≧ＬＮ−１でないと判断された場合、処理がＳ１３へ移行する。

即ち、Ｓ１１〜Ｓ１９によって、ＣＰＵ３１は、信頼度が高く、かつ、車両状況が類似する学習結果１２を参照学習結果データバッファに格納する。
続く処理を、図５のフローチャートを用いて説明する。

Ｓ２１では、ＣＰＵ３１は、初回起動時であるか否か、又は、車両状況が変化したか否かを判断する。この処理は、Ｓ１１の処理と同様である。Ｓ２１にて、初回起動時であると判断された場合、又は、車両の状況が変化したと判断された場合には、処理がＳ２２に移行する。一方、初回起動時でないと判断され、かつ、車両状況が変化していないと判断された場合には、本処理が終了する。

Ｓ２２では、ＣＰＵ３１は、ＤｒｅｆＮ＞０であるか否かを判断する。言い換えると、参照可能な学習結果１２が存在するか否かを判断する。Ｓ２２にてＤｒｅｆＮ＞０であると判断された場合、処理がＳ２３へ移行する。一方、ＤｒｅｆＮ＞０でないと判断された場合、処理がＳ２６へ移行する。

Ｓ２３では、ＣＰＵ３１は、参照学習結果データバッファに、車両状況が現在の車両状況と完全に一致する学習結果１２があるか否かを判断する。Ｓ２３にて現在の車両状況と完全一致の学習結果１２があると判断された場合は、処理がＳ２４に移行する。一方、現在の車両状況と完全一致の学習結果がないと判断された場合には、処理がＳ２５に移行する。

Ｓ２４では、ＣＰＵ３１は、現在の車両状況と完全一致の学習結果１２の運転特性を、判定用運転特性として設定する。このＳ２４の後、本処理が終了する。
Ｓ２５では、ＣＰＵ３１は、車両状況が類似する全ての学習結果１２の運転特性の平均値を、判定用運転特性として設定する。なお運転特性が表で示される場合のように、単純な算術平均ができない場合もあるが、その場合の平均化の方法は特に限定されず、公知の様々な手法を用いることができる。このＳ２５の後、本処理が終了する。

Ｓ２６では、ＣＰＵ３１は、判定用運転特性として、予め設定された初期設定値を設定する。このＳ２６の後、本処理が終了する。
［１−２−２．運転特性算出処理］
次に、車載制御装置４のＣＰＵ３１が実行する運転特性算出処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。本処理は、車載制御装置４の起動中、一定周期で実行される。

まずＳ３１では、ＣＰＵ３１は、シャットダウン処理中であるか否か、又は、車両状況が変化したか否かを判断する。即ち、Ｓ３１では、学習を終了するタイミング、又は異なる車両状況での学習に切り換えるタイミングであるか否かが判断される。なお、学習部４２による学習は、車載制御装置４の起動中は常時実行されている。

Ｓ３１にて、ＣＰＵ３１によりシャットダウン処理中であると判断された場合、又は、車両の状況が変化したと判断された場合には、処理がＳ３２に移行する。一方、ＣＰＵ３１によりシャットダウン処理中でないと判断され、かつ、車両状況が変化していないと判断された場合には、処理がＳ３４に移行する。

Ｓ３２では、ＣＰＵ３１は、記憶装置１１に判定用運転特性と学習回数とを送信する。後述するように、判定用運転特性は学習された運転特性を考慮して随時更新される。よって、判定用運転特性は、最新の運転特性といえる。情報処理装置３は、記憶装置１１に記憶される学習結果１２の運転特性を更新し、学習回数を加算する。なお、完全に同一の車両状況である学習結果が存在しない場合には、送信された判定用運転特性と学習回数が新たな学習結果として追加される。学習回数とは、学習部４２により学習がなされた回数である。この学習は、対応する運転操作一回ごとに実行してもよいし、所定の回数の操作がなされたときになされてもよい。

Ｓ３３では、ＣＰＵ３１は、学習回数を０にリセットする。これにより、次回のＳ３２にて送信処理を行うときの学習回数を適切な値とすることができる。
Ｓ３４では、ＣＰＵ３１は、運転特性更新要求があるか否か判断する。ここでは、学習部４２にて学習が実行されて補正量等が算出されていれば、運転特性更新要求があると判断される。Ｓ３４にて、運転特性更新要求があれば、処理がＳ３５に移行する。一方、運転特性更新要求がなければ、本処理が終了する。

Ｓ３５では、ＣＰＵ３１は、運転特性の更新をおこなう。具体的には、判定用運転特性に、学習により算出された補正量を加算する。また、学習回数に１を加算する。その後、本処理を終了する。

［１−２−３．支援制御部の制御］
例えば、通常時のブレーキ操作が遅いドライバーに対しては遅めに自動ブレーキや警告を行い、通常時のブレーキ操作が早いドライバーに対しては早めに自動ブレーキや警告を行うことができる。これにより、ドライバーが操作しようとするよりも早く自動ブレーキや警告がなされたり、ドライバーが希望するよりも遅いタイミングで急な自動ブレーキや警告が行われたりすることを抑制でき、ドライバーが受ける不快感を低減できる。

［１−３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１ａ）情報処理システム１では、車載制御装置４は、記憶装置１１から学習結果１２を取得して該当ドライバーの運転特性を取得することができる。よってそのドライバーは、車載制御装置４が搭載された複数の車両において、運転特性を利用した適切な運転支援制御を受けることができる。

（１ｂ）情報処理システム１では、複数のドライバーの運転特性を管理することができる。よって、車両２が複数のドライバーに使用される場合であっても、そのドライバーの運転特性を取得することができる。

（１ｃ）情報処理システム１では、ドライバー個人の学習結果１２を参照するのみでなく、その中で、車両状況が類似し、信頼度が高い学習結果１２の運転特性を利用することができる。よって、運転中の車両において利用される運転特性が、その車両におけるドライバーの運転特性と大きく相違する危険が低減され、適切な運転特性を利用することができる。

（１ｄ）情報処理システム１では、学習部４２によってドライバーの運転特性が取得され、その結果が判定用運転特性に反映されるとともに、記憶装置１１にも出力されるため、運転特性を適切なものとすることができる。
（１ｅ）情報処理システム１では、近接判定において運転特性を利用することができ、ドライバーに不快感を与えることを抑制しつつ走行の安全性を向上することができる。

［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

前述した第１実施形態では、取得部４１は車載制御装置４の機能である構成を例示した。これに対し、第２実施形態では、図７に示されるように、取得部１８は情報処理装置３の機能である点で、第１実施形態と相違する。取得部１８は、情報処理装置３のＣＰＵ１６やメモリ１７、プログラムなどにより実現される機能部である。

［２−２．処理］
第２実施形態では、情報処理装置３が、第１実施形態の運転特性取得処理（図４，図５）に代えて同様の運転特性取得処理を実行する。なお、情報処理装置３は、車載制御装置４と通信することで現在の車両状況の変化やドライバーの情報などを取得できる。

［２−３．効果］
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態と同様の効果を奏することができる。

［３．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（３ａ）上記実施形態では、運転特性は、当該車両と当該車両の前方に位置する障害物までの距離と、当該車両と前記障害物との相対的な接近速度と、の関係を示す情報である構成を例示した。しかしながら、運転特性はこれに限定されるものではなく、様々な情報を用いることができる。
例えば、車両を安全な走行状態とするための制御を開始するタイミングを、観測可能な車両状態パラメータで表したもの、を運転特性としてもよい。車両を安全な走行状態とするための制御とは、例えば、前方の障害物が近接したときの自動ブレーキ制御や警告音の出力制御、又は、横滑り時の車両挙動安定化制御などが挙げられる。観測可能な車両状態パラメータとは、例えば、車両前方の障害物との相対距離、相対速度、車両旋回速度などが挙げられる。

（３ｂ）上記実施形態では、情報処理装置３の記憶装置１１には複数のドライバーの学習結果１２を記憶し、複数のドライバーが利用できる情報処理システム１を例示した。しかしながら、１人のドライバーが利用するシステムであってもよい。

（３ｃ）上記実施形態では、学習部４２による学習によって運転特性が取得される構成を例示した。しかしながら、運転特性は学習以外によって取得されてもよい。例えば、予めドライバーの運転能力を測定し、その測定結果に基づいて定められてもよい。

（３ｄ）上記実施形態では、学習結果１２は、ドライバー、車両、車両状況に応じて分類される構成を例示した。しかしながら、これら全てを用いて区別しなくともよい。例えば、車両状況を判断せず、ドライバーと車両によって学習結果１２を分類したり、ドライバーと車両状況によって学習結果１２を分類したりしてもよい。

（３ｅ）上記実施形態では、取得部４１は、信頼度が高く、かつ、現在の車両状況と類似する車両状況の運転特性を取得する構成を例示した。しかしながら、信頼度及び類似性のうちのいずれか一方又は両方を判断せずに運転特性を取得するように構成されていてもよい。

また上記実施形態では、取得部４１は、車両状況が類似する１つ以上の学習結果１２の運転特性を取得する構成を例示した。しかしながら、車両状況が完全に同一である学習結果１２の運転特性のみを取得したり、車両状況の類似度がもっとも近い学習結果１２の運転特性のみを取得したりしてもよい。

（３ｆ）上記実施形態では、支援制御部５１は、近接判定を行い、自動ブレーキや警告を行う構成を例示した。しかしながら、運転特性に基づいて運転支援を行う構成であれば、近接判定に基づく運転支援以外の運転支援を行ってもよい。なお、運転支援とは、安全性向上や快適性向上のために、車両の駆動に関するドライバーの運転操作を補助することを意味する。

（３ｇ）上記実施形態では、算出送信部４３は、学習により取得した運転特性を判定用運転特性に反映させた上で、情報処理装置３に送信する構成を例示した。しかしながら、算出送信部４３は、取得した運転特性を判定用運転特性に反映させずに情報処理装置３に送信してもよい。その場合、情報処理装置３にて、送信された運転特性を用いて、学習結果１２を更新するように構成されていてもよい。

（３ｈ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

（３ｉ）上述した情報処理システム１の他、当該情報処理システム１の構成要素である情報処理装置３又は車載制御装置４、当該３又は４としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１…情報処理システム、２…車両、３…情報処理装置、４…車載制御装置、１１…記憶装置、１８，４１…取得部

Claims (11)

1. 複数の車両（２）それぞれにて用いられる複数の車載制御装置（４）と、前記複数の車載制御装置と通信可能に構成される情報処理装置（３）と、を備える情報処理システム（１）であって、
   前記情報処理装置は、ドライバーの運転操作の特徴を示す１つ以上の運転特性を記憶可能に構成された記憶装置（１１）を備え、
   前記情報処理装置又は前記車載制御装置は、前記記憶装置に記憶される前記１つ以上の運転特性を取得するように構成された取得部（１８、４１）を備える、情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記記憶装置は、複数の前記ドライバーそれぞれに関する前記１つ以上の運転特性を記憶可能に構成されており、
   前記情報処理装置又は前記車載制御装置は、当該車両のドライバーを識別可能に構成されたドライバー識別装置（２２）から、該ドライバーを特定する特定情報を取得可能に構成されており、
   前記取得部は、前記特定情報に基づき特定されるドライバーに関する前記１つ以上の運転特性を前記記憶装置から取得するように構成されている、情報処理システム。
3. 請求項１又は請求項２に記載の情報処理システムであって、
   前記記憶装置は、前記１つ以上の運転特性を、当該車両の運転に係る環境である運転環境ごとに区別して記憶しており、
   前記取得部は、当該車両の運転環境に対応する前記運転特性を取得するように構成されている、情報処理システム。
4. 請求項３に記載の情報処理システムであって、
   前記１つ以上の運転特性は、当該運転特性の信頼度を示す信頼度情報を含み、
   前記取得部は、前記信頼度情報に基づいて選択される前記１つ以上の運転特性を取得するように構成されている、情報処理システム。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システムであって、
   前記取得部は、前記情報処理装置に備えられており、取得した前記１つ以上の運転特性を前記車載制御装置に送信するように構成されている、情報処理システム。
6. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システムであって、
   前記取得部は、前記車載制御装置に備えられている、情報処理システム。
7. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理システムであって、
   前記車載制御装置は、
   さらに、ドライバーの運転操作に基づいて前記運転特性を取得するように構成された学習部（４２）と、
   前記学習部により取得された前記運転特性を前記情報処理装置に送信するように構成された送信部（４３）と、を備える、情報処理システム。
8. 請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理システムであって、
   さらに、前記車両に搭載され、前記取得部により取得された前記１つ以上の運転特性に基づいて運転支援制御を行う支援制御部（５１）を備える、情報処理システム。
9. 請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の情報処理システムであって、
   前記運転特性は、ドライバーがブレーキを操作したときの、当該車両と当該車両の前方に位置する障害物までの距離と、当該車両と前記障害物との相対的な接近速度と、により求められる情報である、情報処理システム。
10. 請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の情報処理システム（１）を構成する車載制御装置（４）。
11. 請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の情報処理システム（１）を構成する情報処理装置（３）。

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