JP7809247B2 - 走行情報生成装置、地図データ生成システムおよび走行情報生成方法 - Google Patents

Description

本開示は、車両の走行に関する情報、特に、車線変更に関する情報を生成する走行情報生成装置に関するものである。

例えば下記の特許文献１には、車載カメラが撮影した車両周辺の映像を分析して取得した車両の周辺状況に基づいて、車線別のリスクマップを生成し、運転者にリスクの少ない車線を走行するように促す走行支援装置が開示されている。

特開２０２１－１２３２５４号公報

特許文献１のリスクマップのように、車両が走行すべき車線を示す情報は、車線変更すべきか否かの判断材料となり、運転者が運転を円滑に行うために有効な情報である。そのため、車両が走行すべき車線を示す情報の精度の向上は重要な課題である。

本開示は以上のような課題を解決するためになされたものであり、車両が走行すべき車線を示す情報の精度向上に寄与できる情報を生成する技術を提供することを目的とする。

本開示に係る走行情報生成装置は、自車両の位置の情報を取得する位置情報取得部と、自車両の走行中の車線を示す走行車線情報を取得する走行車線情報取得部と、自車両の走行状態および自車両の運転者の状態の少なくとも片方を含む情報である車両状態情報を取得する車両状態情報取得部と、自車両の周辺状況の情報である周辺情報を取得する周辺情報取得部と、走行車線情報から自車両の車線変更を検出し、自車両の車線変更前と車線変更後の車両状態情報または周辺情報に基づいて、車線変更の意図が自車両を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定する意図推定部と、車線変更の位置、車線変更の前後の車線、および車線変更の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成する車線変更情報生成部と、を備える。

本開示によれば、過去に行われた車線変更の意図の情報を含む車線変更情報が生成されるため、車線変更すべきか否かを示す情報の精度向上に寄与できる。

本開示の目的、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。

実施の形態１に係る走行情報生成装置の構成を示す図である。 車線変更の意図の推定ロジックの例を説明するための図である。 車線変更の意図の推定ロジックの例を説明するための図である。 車線変更の意図の推定ロジックの例を説明するための図である。 車線変更の意図の推定ロジックの例を説明するための図である。 車線変更の意図の推定ロジックの例を説明するための図である。 車線変更情報の例を説明するための図である。 車線変更情報の例を示す図である。 実施の形態１に係る走行情報生成装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る走行情報生成装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る走行情報生成装置の構成を示す図である。 地図データ生成部の動作を示すフローチャートである。 地図データベースに格納される地図データに含まれる車線変更支援情報の例を示す図である。 地図データベースに格納される地図データの例を示す図である。 実施の形態３に係る走行情報生成装置の変形例を説明するための図である。 実施の形態３に係る走行情報生成装置の変形例を説明するための図である。 実施の形態４に係る走行情報生成装置の構成を示す図である。 実施の形態４に係る走行情報生成装置の動作を説明するための図である。 実施の形態４に係る走行情報生成装置の動作を説明するための図である。 走行情報生成装置のハードウェア構成例を示す図である。 走行情報生成装置のハードウェア構成例を示す図である。

＜実施の形態１＞
図１は、実施の形態１に係る走行情報生成装置１０の構成を示す図である。本実施の形態では、走行情報生成装置１０は、車両１００に搭載されているものとし、以下、走行情報生成装置１０が搭載された車両１００を「自車両」という。ただし、走行情報生成装置１０は、自車両１００に常設される必要はない。また、走行情報生成装置１０は、例えば、携帯電話やスマートフォン、ＰＮＤ（Portable Navigation Device）など、自車両１００と通信可能な携帯端末上に構築されていてもよい。

図１に示すように、走行情報生成装置１０は、自車両１００が備えるロケータ２１、周辺検出装置２２、車内ＬＡＮ２３に接続されており、記録媒体２４にデータを記録可能に構成されている。

ロケータ２１は、車線単位の道路形状情報を有する高精度地図データ（ＨＤ地図データ）と高精度測位部と備えており、測定した自車両１００の位置と高精度地図データとを照合して、自車両１００が走行中の道路および車線を特定する。走行情報生成装置１０は、ロケータ２１から、自車両１００の位置、走行中の道路および車線の情報を取得できる。

周辺検出装置２２は、例えば、ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）や、車載カメラ、画像処理装置などから構成され、自車両１００の周辺状況を検出する。走行情報生成装置１０は、周辺検出装置２２から、自車両１００の周辺状況の情報として、自車両１００の周辺に存在する他車両や障害物の位置、移動方向、移動速度などの情報を取得できる。

車内ＬＡＮ２３は、自車両１００内のネットワークであり、走行情報生成装置１０は、車内ＬＡＮ２３から、自車両１００の走行状態の情報や、自車両１００の運転者の状態の情報を取得できる。自車両１００の走行状態の情報は、例えば、速度、加速度、進行方向などである。自車両１００の運転者の状態の情報は、例えば、ハンドルの切り角、アクセルの踏み込み量などの運転操作の情報の他、ＤＭＳ（Driver Monitoring System）で取得される運転者の視線や表情、姿勢などの情報が含まれてもよい。

記録媒体２４は、自車両１００がデータを記録可能なものであれば、どのようなものでもよい。

走行情報生成装置１０は、位置情報取得部１１、走行車線情報取得部１２、車両状態情報取得部１３、周辺情報取得部１４、意図推定部１５および車線変更情報生成部１６を備えている。

位置情報取得部１１は、ロケータ２１から、自車両１００の位置の情報を取得する。

走行車線情報取得部１２は、ロケータ２１から、自車両１００の走行中の車線を示す走行車線情報を取得する。

車両状態情報取得部１３は、車内ＬＡＮ２３から、自車両１００の走行状態および自車両１００の運転者の状態の少なくとも片方の情報を含む車両状態情報を取得する。

周辺情報取得部１４は、周辺検出装置２２から、自車両１００の周辺状況の情報である周辺情報を取得する。

意図推定部１５は、走行車線情報取得部１２が取得した走行車線情報から自車両１００の車線変更を検出する。また、意図推定部１５は、車両状態情報取得部１３が取得した車両状態情報または周辺情報取得部１４が取得した周辺情報に基づいて、検出された車線変更の意図が自車両１００を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定する。

車線変更情報生成部１６は、自車両１００が行った車線変更の情報である車線変更情報を生成する。車線変更情報には、車線変更の位置、車線変更の前後の車線、および意図推定部１５による車線変更の意図の推定結果が含まれている。車線変更の位置は、車線変更が検出されたときに位置情報取得部１１が取得した自車両１００の位置から求められ、車線変更の前後の車線は、車線変更が検出された前後に車両状態情報取得部１３が取得した走行車線情報から求められる。車線変更情報生成部１６が生成した車線変更情報は、記録媒体２４に記録される。

ここで、意図推定部１５による車線変更の意図の推定ロジックについて説明する。車線変更の意図の推定ロジックはいかなるものでもよいが、以下のような推定ロジックを適用可能である。なお、以下に示す図２から図６においては、自車両１００が走行中の車線の対向車線は省略している。また、符号「１０１」が付された車両は他車両である。

例えば、意図推定部１５は、車線変更後の自車両１００の走行速度が車線変更前の自車両１００の走行速度よりも高く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。すなわち、図２のように、車線変更前の時刻ｔ１における自車両１００の位置をＰ（ｔ１）、速度をＶ（ｔ１）とし、図３のように、車線変更後の時刻ｔ２における自車両１００の位置をＰ（ｔ２）、速度をＶ（ｔ２）とし、上記の閾値をＶｔｈ１とすると、Ｖ（ｔ２）≧Ｖ（ｔ１）＋Ｖｔｈ１の関係が成り立てば、意図推定部１５は、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。

閾値Ｖｔｈ１は、例えば１０［ｋｍ／ｈ］などである。また速度Ｖ（ｔ）は、一定期間（例えば５秒間）または一定距離（例えば５０ｍ等）における平均値としてもよい。時刻ｔ１と時刻ｔ２との間が極端に短いと、上の式が成立しないので、時刻ｔ２を時刻ｔ１の５秒程度後とすることが好ましい。

また、意図推定部１５は、車線変更を行わずに走行した場合の自車両１００の走行速度を推定し、車線変更後の自車両１００の走行速度が、車線変更を行わずに走行した場合の自車両１００の走行速度の推定値よりも高く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。すなわち、図４のように、車線変更後の時刻ｔ２における自車両１００の位置をＰ（ｔ２）、速度をＶ（ｔ２）とし、車線変更を行わずに走行した場合の時刻ｔ２における自車両１００の推定位置をＰＥ（ｔ２）、推定速度をＶＥ（ｔ２）とし、上記の閾値をＶｔｈ２とすると、Ｖ（ｔ２）≧ＶＥ（ｔ２）＋Ｖｔｈ２の関係が成り立てば、意図推定部１５は、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。なお、推定速度ＶＥ（ｔ２）は、周辺情報取得部１４が取得した周辺情報に含まれる、自車両１００の周辺の移動体の状況、例えば、渋滞の有無、停止車両の有無などから推定することができる。

閾値Ｖｔｈ２は、Ｖｔｈ１と同じでも異なってもよい。車線変更前の車線が渋滞している場合や、車線変更前の車線に停止車両が存在する場合などを想定すると、Ｖｔｈ２＞Ｖｔｈ１とするのが好ましく、例えば、閾値Ｖｔｈ２を１５［ｋｍ／ｈ］としてもよい。

また、意図推定部１５は、車線変更前の車線における自車両１００の前方に走行阻害要因が存在し、車線変更後の車線における自車両１００の前方に走行阻害要因が存在しない場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。走行阻害要因とは、例えば、障害物、停止車両（乗降中のバスなど）、渋滞などである。渋滞のうち、交差点または分岐点での右折待ち渋滞や左折待ち渋滞、駐車場の入り口付近での入場待ち渋滞などは、車線ごとに生じる。例えば、図５のように、車線変更前の車線における自車両１００の前方に走行阻害要因である渋滞（左折待ち渋滞）が存在し、図６のように、車線変更後の車線における自車両１００の前方には渋滞が存在しない場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定される。各車線の走行阻害要因の有無は、周辺情報取得部１４が取得した周辺情報から判断することができる。

また、意図推定部１５は、車線変更の前後における自車両１００の障害物への衝突リスクの高さを算出し、車線変更後の衝突リスクが車線変更前の衝突リスクよりも低く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。各車線における自車両１００の障害物への衝突リスクは、周辺情報取得部１４が取得した周辺情報に含まれる、自車両１００の前方の障害物の情報から判断することができる。衝突リスクの対象となる障害物は、自車両１００が走行中の車線上に位置するものに限られず、例えば、歩道から飛び出してくるおそれのある歩行者や自転車、隣接車線から自車両１００が走行中の車線に車線変更するおそれのある他車両や、自車両１００の後方に位置し自車両１００に追突するおそれのある他車両などが含まれてもよい。

また、意図推定部１５は、車線変更後の運転者の心理的不快指数（イライラ、緊張）が車線変更前の運転者の心理的不快指数よりも低く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。運転者の心理的不快指数は、車両状態情報取得部１３が取得した車両状態情報に含まれる運転車の状態の情報（例えば、運転者の視線、表情、生理計測値など）から判断することができる。

意図推定部１５は、以上の５つの推定ロジックの２つ以上の推定ロジックを用いて車線変更の意図を推定し、それらの推定結果から総合的に、車線変更の意図を推定してもよい。また、２つ以上の推定ロジックを用いる場合は、１つの推定ロジックだけを用いる場合に対して、円滑意図か否かを推定するための閾値（例えば上記のＶｔｈ１やＶｔｈ２）を下げてもよい。

次に、車線変更情報生成部１６が生成する車線変更情報について説明する。例えば、自車両１００が図７に示す地点Ｐｎ（ｎ＝１，２，…）において車線変更を実施した場合、車線変更情報生成部１６は、図８のような車線変更情報を生成する。図８は車線変更情報のデータの一例である。図８に示す車線変更情報の各データには、データのＩＤ、車線変更の位置、車線変更の日時、車線変更の前後の車線、および車線変更の意図の推定結果（円滑意図の有無）の情報が含まれている。図７および図８には、自車両１００の走行方向が一方向であるときの例を示したが、自車両１００の走行方向がどちらの場合でも、車線変更情報は生成される。車線変更情報生成部１６によって生成された車線変更情報は、例えばＳＱＬ形式で、記録媒体２４に記録される。

このように、実施の形態１に係る走行情報生成装置１０は、実際に行われた車線変更の情報である車線変更情報を生成するため、自車両１００が走行すべき車線を示す情報の精度向上に寄与できる。自車両１００が走行すべき車線を示す情報は、車線変更すべきか否かの判断材料となり、その精度向上は自車両１００の円滑な運転に繋がる。

次に、図９のフローチャートを参照しつつ、走行情報生成装置１０の動作を説明する。

自車両１００が走行を開始すると、位置情報取得部１１がロケータ２１から自車両１００の位置の情報を取得し、走行車線情報取得部１２がロケータ２１から自車両１００の走行車線情報を取得する（ステップＳ１０１）。

また、車両状態情報取得部１３は、車内ＬＡＮ２３から車両状態情報を取得する（ステップＳ１０２）。周辺情報取得部１４は、周辺検出装置２２から、自車両１００の周辺情報を取得する（ステップＳ１０３）。

意図推定部１５は、走行車線情報取得部１２が取得した走行車線情報に基づいて、自車両１００の車線変更が行われたか否かを判断する（ステップＳ１０４）。

自車両１００の車線変更が行われた場合（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、意図推定部１５は、車両状態情報取得部１３が取得した車両状態情報または周辺情報取得部１４が取得した周辺情報に基づいて、車線変更の意図が円滑意図であったか否かを推定する（ステップＳ１０５）。そして、車線変更情報生成部１６が、自車両１００が行った車線変更の情報である車線変更情報を生成して、記録媒体２４に記録する（ステップＳ１０６）。車線変更情報には、車線変更の位置、車線変更の前後の車線、および意図推定部１５による車線変更の意図の推定結果が含まれる。

自車両１００の車線変更が行われていなければ（ステップＳ１０４でＮＯ）、ステップＳ１０５およびＳ１０６はスキップされる。

その後、走行情報生成装置１０は、自車両１００の走行が終了したか否かを確認する（ステップＳ１０７）。自車両１００の走行が継続していれば（ステップＳ１０７でＮＯ）、ステップＳ１０１に戻る。自車両１００の走行が終了すれば（ステップＳ１０７でＹＥＳ）、図９の処理は終了する。

［変形例］
車線変更情報生成部１６は、車線変更前の車線において自車両１００の円滑な運転を阻害した要因、つまり、運転者が円滑意図の車線変更を行う切っ掛けとなった事象の情報を、車線変更情報に含ませてもよい。円滑な運転の阻害要因としては、自車両１００の速度低下、走行阻害要因との遭遇、衝突リスクの発生、運転者の心理的不快指数の上昇などがある。車線変更情報に含ませる円滑な運転を阻害した要因は、交差点または分岐での右折待ち渋滞、左折待ち渋滞、駐車場への入場待ち渋滞、停止車両による車線占有状態など、より詳細な情報でもよい。

また、車線変更情報生成部１６は、円滑な運転の阻害要因となった事象（例えば、停止車両や、渋滞中の他車両など）の画像データ、音声データ、センサ出力データなどを、車線変更情報に含ませてもよい。

走行情報生成装置１０は、通信装置（不図示）を用いた車々間通信により、他車両に搭載された別の走行情報生成装置１０との間で、蓄積した車線変更情報をやりとりしてもよい。例えば、他車両の走行情報生成装置１０から入手した車線変更情報を、自車両１００の記録媒体２４に記録してもよい。このとき、走行情報生成装置１０は、自車両１００の走行実績のある道路（つまり、自車両１００が過去に走行したことのある道路）の車線変更情報のみを選択して、記録媒体２４に記録してもよい。そうすることにより、自車両１００が走行する可能性の低い道路の車線変更情報が、記録媒体２４に記録されることが防止され、記録媒体２４の記憶容量の節約となる。

意図推定部１５は、周辺情報取得部１４が取得した周辺情報から、自車両１００の周辺の他車両の車線変更を検出し、周辺情報に基づいて、他車両の車線変更の意図が円滑意図であったか否かを推定してもよい。他車両が行った車線変更の意図が円滑意図であった場合、車線変更情報生成部１６は、その車線変更に対応する車線変更情報を生成し、記録媒体２４に記憶する。自車両１００の車線変更情報だけでなく、他車両の車線変更情報も記録されるため、多くの車線変更情報を収集できる。

意図推定部１５は、車線変更が行われたときに周辺検出装置２２のカメラによって撮影された周辺映像を解析し、周辺映像の解析結果と円滑意図の判断結果との関係を、人工知能（ＡＩ）を用いて学習し、その学習の結果に基づいて円滑意図の推定ロジックを策定してもよい。学習から策定された判断ロジックは、意図推定部１５に適用され、車線変更の意図推定に用いられる。

＜実施の形態２＞
実施の形態２に係る走行情報生成装置１０の構成は、実施の形態１の構成（図１）と同様である。ただし、実施の形態２においては、意図推定部１５が、車線変更の意図を推定するとともに、車線変更の前後における自車両１００の運転円滑度を算出し、車線変更情報生成部１６が、その運転円滑度の情報を車線変更情報に含ませる。その他の要素の動作は、実施の形態１と同様であるためここでの説明は省略する。

図１０は、実施の形態２に係る走行情報生成装置１０の動作を示すフローチャートである。図１０のフローチャートは、図９のフローチャートに対し、ステップＳ１０５とステップＳ１０６との間に、ステップＳ１１１を追加したものである。

ステップＳ１１１では、意図推定部１５が、車線変更の前後における自車両１００の運転円滑度を算出する。また、ステップＳ１０６では、車線変更情報生成部１６が、車線変更の前後における自車両１００の運転円滑度の情報を含む車線変更情報を生成して、記録媒体２４に記録する。その他のステップは実施の形態１（図９）と同様である。

自車両１００の運転円滑度は、自車両１００の運転の円滑さの程度を定量化した数値である。ここでは、運転円滑度の数値が大きいほど、運転がより円滑であることを意味するものとする。

意図推定部１５による運転円滑度の算出方法はいかなるものでもよいが、以下のような算出方法を適用可能である。

例えば意図推定部１５は、自車両１００の速度に基づいて運転円滑度を算出してもよい。具体的には、時刻ｔにおける自車両１００の速度をＶ（ｔ）と、時刻ｔに自車両１００が走行中の道路の制限速度をＶｌｉｍｉｔとから、時刻ｔにおける自車両１００の運転円滑度ＳＤＬ（ｔ）を、ＳＤＬ（ｔ）＝Ｖ（ｔ）／Ｖｌｉｍｉｔの式から算出してもよい（ＳＤＬの上限を１とする）。

意図推定部１５は、自車両１００の走行阻害要因の密度（例えば、渋滞車両の密度など）に基づいて運転円滑度を算出してもよい。この場合、走行阻害要因の密度が小さいほど、運転円滑度を大きくする。

意図推定部１５は、自車両１００の衝突リスクの高さに基づいて運転円滑度を算出してもよい。この場合、衝突リスクが低いときほど、運転円滑度を大きくする。

意図推定部１５は、以上の算出方法の２つ以上を用いて運転円滑度を算出し、それらの推定結果から総合的に、運転円滑度を判断してもよい。

車線変更情報生成部１６は、異なる方法で算出した２つ以上の運転円滑度を、車線変更情報に含ませてもよい。また、車線変更情報生成部１６は、車線変更の前後における自車両１００の運転円滑度の差を、車線変更による運転円滑度の改善度として、車線変更情報に含ませてもよい。また、車線変更情報生成部１６は、運転円滑度の改善度が予め定められた閾値以上の車線変更に限り、記録媒体２４に記録してもよい。

実施の形態２に係る走行情報生成装置１０によれば、車線変更の前後における運転円滑度を含む車線変更情報が生成される。そのため、車線変更情報から、車線変更による運転円滑度の改善度を評価できるようになる。

＜実施の形態３＞
図１１は、実施の形態３に係る走行情報生成装置１０の構成を示す図である。図１１の走行情報生成装置１０の構成は、図１の構成に対し、走行情報生成装置１０に地図データベース２５を接続するとともに、走行情報生成装置１０に地図データ生成部１７を設けたものである。

地図データベース２５は、地図データが格納されたデータベースである。地図データベース２５に格納される地図データは、円滑な運転のために車両が走行すべき車線、すなわち、円滑な運転に有利な車線を示す車線変更支援情報を、車線のリンク単位またはサブリンク単位で含んでいる。この地図データには、サブリンクよりもさらに詳細な位置を特定した車線変更の位置が含まれてもよい。

地図データ生成部１７は、記録媒体２４に蓄積された車線変更情報に基づいて、車線変更支援情報を含む地図データを生成し、予め定められたタイミングで、地図データベース２５内の地図データを更新する。

図１２は、地図データ生成部１７の動作を示すフローチャートである。

自車両１００が走行を開始すると、地図データ生成部１７は、地図データの予め定められた更新タイミングか否かを判断する（ステップＳ２０１）。地図データの更新タイミングは、いかなるタイミングでもよく、例えば、定期的なタイミング（例えば１か月ごと）でもよいし、特定のイベントの発生タイミング（例えば、記録媒体２４に新たな車線変更情報が一定数（例えば１００件）蓄積されたタイミング）でもよい。

地図データの更新タイミングになると（ステップＳ２０１でＹＥＳ）、地図データ生成部１７は、記録媒体２４に蓄積された車線変更情報に基づいて、車線変更支援情報を含む更新用の地図データを生成する（ステップＳ２０２）。本実施の形態では、地図データ生成部１７は、円滑意図の車線変更が行われる前の車線の運転円滑度を１、円滑意図の車線変更が行われた後の車線の運転円滑度を２として、車線変更支援情報を生成する。また、サブリンク内に車線変更情報が複数存在する場合は、統計処理によりサブリンクの車線毎の運転円滑度を求める。

その後、地図データ生成部１７は、生成した更新用の地図データを用いて、地図データベース２５内の地図データを更新する（ステップＳ２０３）。

本実施の形態では、図１２の処理は、車線変更情報の生成処理（図９または図１０）と並列に実行されるものとする。ただし、両者の処理は、必ずしも並列に実行されなくてもよく、シングルプロセスを含むどのようなソフトウェア構成でもよい。

地図データベース２５に格納される地図データの例を、図１３および図１４を用いて説明する。図１３は、地図データベース２５の地図データに含まれる車線変更支援情報の例である。図１４は、図１３の車線変更支援情報に対応する地図データを地図の画像として表したものであり、図１４の地図には、円滑な運転に有利な車線が示されている。図１３および図１４において、「Ｌ」は道路を表すリンク、「Ｎ」は地点を表すノード、「ＳＬ」はリンクを分割したサブリンク、「ＳＮ」はサブリンク間の地点を表すサブノードをそれぞれ表している。この例では、サブリンクＳＬ１－３において円滑な運転に有利な車線は第１車線であり、サブリンクＳＬ１－１，ＳＬ１－２，ＳＬ２－１において円滑な運転に有利な車線は第２車線である。

［変形例］
地図データベース２５の地図データには、円滑な運転を阻害した要因、つまり、運転者が円滑意図の車線変更を行う切っ掛けとなった事象の情報を含ませてもよい。また、円滑な運転を阻害した要因別に、地図データベース２５を設けてもよい。

地図データ生成部１７は、記録媒体２４に蓄積された新たな車線変更情報に基づいて、地図データの車線変更支援情報に反した車線変更が行われた道路を特定し、車線変更支援情報に反した車線変更が一定以上の頻度で行われた道路の車線変更支援情報を修正してもよい。地図データ生成部１７は、例えば、自車両１００が、円滑な運転に有利と判定されている車線から、円滑な運転に不利と判定されている車線への車線変更を行った場合に、車線変更支援情報に反した車線変更が行われたものと判断する。

車線変更支援情報に反した車線変更が一定以上の頻度で行われた道路の車線変更支援情報は、例えば、円滑な運転に有利／不利の優劣をつけないように修整されてもよい。優劣をつけない場合は、例えば図１３における第１車線の運転円滑度と第２車線の運転円滑度とを同じ値にすればよい。もしくは、運転円滑度を多段階で表現している場合は、第１車線の運転円滑度と第２車線の運転円滑度とを互いに近づけてもよい。例えば、第１車線から第２車線への車線変更の回数をｎ１、第２車線から第１車線への車線変更の回数をｎ２とすると、図１５のように、第１車線および第２車線の運転円滑度をｎ１の割合に応じて決定してもよい。

意図推定部１５は、車線変更が行われたときに周辺検出装置２２のカメラによって撮影された周辺映像を解析し、周辺映像の解析結果と円滑意図の判断結果との関係を、人工知能（ＡＩ）を用いて学習し、その学習の結果に基づいて円滑意図の推定ロジックや、運転円滑度の判断ロジック、円滑な運転を阻害した要因の判断ロジックなどを策定してもよい。

意図推定部１５は、車線変更が行われたときに周辺検出装置２２のカメラによって撮影された周辺映像を解析し、周辺映像の解析結果と運転円滑度との関係を学習し、その学習の結果に基づいて、運転円滑度や車線変更要因を判断するロジックを構築してもよい。その際、車線変更支援情報に反した車線変更が行われたときの周辺映像の重みを大きくして学習してもよい。

図１６のように、地図データ生成部１７および地図データベース２５は、自車両１００の外部に設置されたサーバ２００に構築されてもよい。すなわち、走行情報生成装置１０を搭載した車両と、地図データ生成部１７および地図データベース２５を備えるサーバ２００とで構成される地図データ生成システムが構築されてもよい。この場合、サーバ２００の地図データ生成部１７は、複数の車両１００の走行情報生成装置１０から、いわゆるプローブ情報として車線変更情報を収集し、収集した車線変更情報に基づいて、車線変更支援情報を含む地図データを生成してもよい。

また、図１６において自車両１００内または走行情報生成装置１０内に示されている要素の一部をサーバ２００上に構築してもよい。特にＡＩを用いた学習などは、ＣＰＵおよびメモリの性能が高いサーバ２００で実行すると効果的である。

＜実施の形態４＞
図１７は、実施の形態４に係る走行情報生成装置１０の構成を示す図である。図１７の走行情報生成装置１０の構成は、図１１の構成に対し、走行情報生成装置１０に報知装置２６を接続するとともに、走行情報生成装置１０に運転支援部１８を設けたものである。

報知装置２６は、走行情報生成装置１０が、自車両１００の運転者に対して車線変更支援情報を提示するための手段である。報知装置２６は、例えば、音声出力装置、表示装置など、運転者に情報を提示できれば、いかなるものでもよい。なお、表示装置は、自車両１００のウインドシールド等に画像を投影することで、運転車の視野に直接画像を表示できるヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ）でもよい。

運転支援部１８は、自車両１００の位置および走行中の車線、自車両１００の周辺情報、ならびに、地図データベース２５に格納された地図データの車線変更支援情報に基づいて、円滑な運転に有利な車線を自車両１００の運転者に提示することで、車線変更を促し、自車両１００の運転を支援する。具体的には、運転支援部１８は、自車両１００が走行中の車線が円滑な運転に有利な車線でない場合に、その円滑な運転に有利な車線への車線変更を促す報知を、報知装置２６を用いて行う。

例えば、図１８のように、自車両１００が、円滑な運転に有利な車線が第２車線である区間（サブノードＳＬ１－２）を、円滑な運転に有利な車線が第１車線である区間（サブノードＳＬ１－３）に向かって走行している状況を想定する。自車両１００がサブノードＳＬ１－３に接近したときに（例えば、自車両１００がサブノードＳＬ１－３の手前２０ｍに達したとき、自車両１００がサブノードＳＮ１－３に入る２秒前、など）、自車両１００が第２車線を走行していた場合、運転支援部１８は、自車両１００の運転車に対し、第１車線への車線変更を促す報知を行う。例えば報知装置２６がＨＵＤである場合、運転支援部１８は、ＨＵＤを用いて運転車の視野に図１９に示すような表示オブジェクトを表示して、運転者に車線変更を促す。この報知に従って自車両１００の車線変更を行えば、サブノードＳＬ１－３に入っても円滑な運転に有利な車線（第１車線）を走行することができ、運転者は円滑な運転を持続できる。ひいては渋滞緩和や安全運転に寄与できる。

車線変更支援のための報知を行う方法はＨＵＤを用いた方法に限られない。例えば、図１８のように、走行すべき車線が分かるような地図を報知装置２６の画面に表示させてもよいし、車線変更を促す音声案内が行われてもよい。

車線変更を促す報知を行うタイミングは可変でもよい。例えば、車線変更による運転円滑度の改善度が大きい場合ほど、報知のタイミングを早めてもよい。

車線変更情報生成部１６は、車線変更に手間取った時間の情報を車線変更情報に含ませてもよく、地図データ生成部１７は、車線変更情報に含まれる車線変更に手間取った時間の情報から車線変更の困難度を判断し、車線変更の困難度の情報を地図データの車線変更支援情報に含ませてもよい。その場合、運転支援部１８は、車線変更の困難度の高い場所では、車線変更の困難度の低い場所よりも車線変更を促す報知のタイミングを早くすることが好ましい。

車線変更に手間取った時間は、運転者が車線変更の意思を持ってから、実際に車線変更が行われるまでの時間として定義される。また、運転者が車線変更の意思を持ったタイミングは、例えば、前方の他車両の影響で自車両１００の速度が低下したタイミング、運転者が自車両１００を変更先の車線側に寄せたタイミング、運転者が方向指示器をオンにしたタイミング、運転者が変更後の車線の方を繰り返し目視したタイミング、などと定義できる。

なお、運転者が車線変更の意思を持ったこと自体を「みなし車線変更」として扱い、実際に車線変更が行われなかったとしても、意図推定部１５が「みなし車線変更」の意図を推定し、車線変更情報生成部１６が「みなし車線変更」の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成してもよい。

地図データ生成部１７は、車線変更の前後における自車両１００の運転円滑度の情報から車線変更による運転円滑度の改善度を算出し、車線変更による運転円滑度の改善度の情報を地図データの車線変更支援情報に含ませてもよい。その場合、運転支援部１８は、自車両１００が走行中の道路における車線変更による運転円滑度の改善度に応じて、円滑な運転に有利な車線を運転者に提示する方法を変更してもよい。例えば、車線変更による運転円滑度の改善度が小さい場合は、画像のみで提示を行い、改善度が大きい場合は、画像に加えて音声を用いた提示を行うなど、改善度が大きい車線変更を強く促すことが好ましい。

また、自車両１００の円滑な運転を阻害する要因に応じて、円滑な運転に有利な車線を運転者に提示する方法を変えてもよい。例えば、円滑な運転を阻害する要因が衝突リスクであり、衝突リスクを避けるために車線変更を案内する場合は、電動パワーステアリング（ＥＰＳ）を駆動させてハンドルに力覚を加えたり、自動走行制御により車線変更を行う運転操作の一部または全てをアシストしたりしてもよい。

運転支援部１８は、車線変更が行われたときに撮影された周辺映像を解析し、過去に車線変更が行われたときの自車両１００の周辺状況を学習する機能を備えてもよい。運転支援部１８は、自車両１００の走行中の車線が円滑な運転に有利な車線でなく、且つ、学習の結果から、自車両１００の周辺の状況が過去に車線変更が行われたときの周辺状況に近い状況になったと判断した場合に、円滑な運転に有利な車線への車線変更を促す報知を行う。

車線変更情報は、曜日、天候、時刻、祭日、イベント（催し物）等の走行条件別にカテゴライズして記録媒体２４に記録されてもよい。その場合、運転支援部１８は、自車両１００の現在の状況が、カテゴライズされた走行条件のいずれかに一致する場合に、円滑な運転に有利な車線を運転者に提示するようにしてもよい。

また、図１７において自車両１００内または走行情報生成装置１０内に示されている要素の一部をサーバ上に構築してもよい。特にＡＩを用いた学習などは、ＣＰＵおよびメモリの性能が高いサーバで実行すると効果的である。

＜ハードウェア構成例＞
図２０および図２１は、それぞれ走行情報生成装置１０のハードウェア構成の例を示す図である。図１に示した走行情報生成装置１０の構成要素の各機能は、例えば図２０に示す処理回路５０により実現される。すなわち、走行情報生成装置１０は、自車両の位置の情報を取得し、自車両の走行中の車線を示す走行車線情報を取得し、自車両の走行状態および自車両の運転者の状態の少なくとも片方を含む情報である車両状態情報を取得し、自車両の周辺状況の情報である周辺情報を取得し、走行車線情報から自車両の車線変更を検出し、車両状態情報または周辺情報に基づいて、車線変更の意図が自車両を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定し、車線変更の位置、車線変更の前後の車線、および車線変更の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成するための処理回路５０を備える。処理回路５０は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに格納されたプログラムを実行するプロセッサ（中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）、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）とも呼ばれる）を用いて構成されていてもよい。

処理回路５０が専用のハードウェアである場合、処理回路５０は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものなどが該当する。走行情報生成装置１０の構成要素の各々の機能が個別の処理回路で実現されてもよいし、それらの機能がまとめて一つの処理回路で実現されてもよい。

図２１は、処理回路５０がプログラムを実行するプロセッサ５１を用いて構成されている場合における走行情報生成装置１０のハードウェア構成の例を示している。この場合、走行情報生成装置１０の構成要素の機能は、ソフトウェア等（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。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ５２に格納される。プロセッサ５１は、メモリ５２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、走行情報生成装置１０は、プロセッサ５１により実行されるときに、自車両の位置の情報を取得する処理と、自車両の走行中の車線を示す走行車線情報を取得する処理と、自車両の走行状態および自車両の運転者の状態の少なくとも片方を含む情報である車両状態情報を取得する処理と、自車両の周辺状況の情報である周辺情報を取得する処理と、走行車線情報から自車両の車線変更を検出し、車両状態情報または周辺情報に基づいて、車線変更の意図が自車両を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定する処理と、車線変更の位置、車線変更の前後の車線、および車線変更の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成する処理と、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５２を備える。換言すれば、このプログラムは、走行情報生成装置１０の構成要素の動作の手順や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５２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）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、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 Disc）およびそのドライブ装置のほか、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。

以上、走行情報生成装置１０の構成要素の機能が、ハードウェアおよびソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしこれに限ったものではなく、走行情報生成装置１０の一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であってもよい。例えば、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路５０でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ５１としての処理回路５０がメモリ５２に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。

以上のように、走行情報生成装置１０は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

なお、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。

上記した説明は、すべての態様において、例示であって、例示されていない無数の変形例が想定され得るものと解される。

１０ 走行情報生成装置、１１ 位置情報取得部、１２ 走行車線情報取得部、１３ 車両状態情報取得部、１４ 周辺情報取得部、１５ 意図推定部、１６ 車線変更情報生成部、１７ 地図データ生成部、１８ 運転支援部、２１ ロケータ、２２ 周辺検出装置、２３ 車内ＬＡＮ、２４ 記録媒体、２５ 地図データベース、２６ 報知装置、５０ 処理回路、５１ プロセッサ、５２ メモリ、１００ 自車両、１０１ 他車両、２００ サーバ。

Claims (20)

1. 自車両の位置の情報を取得する位置情報取得部と、
   前記自車両の走行中の車線を示す走行車線情報を取得する走行車線情報取得部と、
   前記自車両の走行状態および前記自車両の運転者の状態の少なくとも片方を含む情報である車両状態情報を取得する車両状態情報取得部と、
   前記自車両の周辺状況の情報である周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
   前記走行車線情報から前記自車両の車線変更を検出し、前記自車両の前記車線変更前と前記車線変更後の前記車両状態情報または前記周辺情報に基づいて、前記車線変更の意図が前記自車両を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定する意図推定部と、
   前記車線変更の位置、前記車線変更の前後の車線、および前記車線変更の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成する車線変更情報生成部と、
   を備える走行情報生成装置。
2. 前記車両状態情報取得部は、前記車両状態情報として前記自車両の走行速度を取得し、
   前記意図推定部は、前記車線変更後の前記自車両の走行速度が前記車線変更前の前記自車両の走行速度よりも高く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、前記車線変更の意図を前記円滑意図と推定する、
   請求項１に記載の走行情報生成装置。
3. 前記車両状態情報取得部は、前記車両状態情報として前記自車両の走行速度を取得し、
   前記意図推定部は、前記車線変更を行わずに走行した場合の前記自車両の走行速度を推定し、前記車線変更後の前記自車両の走行速度が、前記車線変更を行わずに走行した場合の前記自車両の走行速度の推定値よりも高く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、前記車線変更の意図を前記円滑意図と推定する、
   請求項１に記載の走行情報生成装置。
4. 前記周辺情報取得部は、前記周辺情報として、前記自車両の前方の走行阻害要因の情報を取得し、
   前記意図推定部は、前記車線変更前の車線における前記自車両の前方に前記走行阻害要因が存在し、前記車線変更後の車線における前記自車両の前方に前記走行阻害要因が存在しない場合に、前記車線変更の意図を前記円滑意図と推定する、
   請求項１に記載の走行情報生成装置。
5. 前記周辺情報取得部は、前記周辺情報として、前記自車両の前方の障害物の情報を取得し、
   前記意図推定部は、前記車線変更の前後における前記自車両の前記障害物への衝突リスクの高さを算出し、前記車線変更後の前記衝突リスクが前記車線変更前の前記衝突リスクよりも低く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、前記車線変更の意図を前記円滑意図と推定する、
   請求項１に記載の走行情報生成装置。
6. 前記車両状態情報取得部は、前記車両状態情報として運転者の心理的不快指数を取得し、
   前記意図推定部は、前記車線変更後の前記心理的不快指数が前記車線変更前の前記心理的不快指数よりも低く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、前記車線変更の意図を前記円滑意図と推定する、
   請求項１に記載の走行情報生成装置。
7. 前記車線変更情報生成部は、前記車線変更前の車線において円滑な運転を阻害した要因の情報として、前記自車両の速度低下、走行阻害要因との遭遇、および衝突リスクの発生のいずれかを前記車線変更情報に含ませる、
   請求項１に記載の走行情報生成装置。
8. 前記意図推定部は、前記車線変更の前後における前記自車両の運転円滑度を算出し、
   前記車線変更情報生成部は、前記車線変更の前後における前記運転円滑度の情報を前記車線変更情報に含ませる、
   請求項１に記載の走行情報生成装置。
9. 前記車線変更情報に基づいて、円滑な運転に有利な車線を示す車線変更支援情報を含む地図データを生成する地図データ生成部をさらに備える、
   請求項１に記載の走行情報生成装置。
10. 前記地図データ生成部は、新たな前記車線変更情報に基づいて、前記地図データの前記車線変更支援情報に反した前記車線変更が行われた道路を特定し、前記車線変更支援情報に反した前記車線変更が一定以上の頻度で行われた道路の前記車線変更支援情報を修正する
    請求項９に記載の走行情報生成装置。
11. 前記周辺情報取得部は、前記周辺情報として、前記自車両の周辺を撮影した映像である周辺映像を取得し、
    前記意図推定部は、前記車線変更が行われたときに撮影された前記周辺映像を解析し、前記周辺映像の解析結果と前記円滑意図の判断結果との関係を学習し、その学習の結果に基づいて前記円滑意図の推定ロジックを策定する、
    請求項１に記載の走行情報生成装置。
12. 前記地図データの前記車線変更支援情報に基づいて、円滑な運転に有利な車線を運転者に提示する運転支援部をさらに備える、
    請求項９に記載の走行情報生成装置。
13. 前記運転支援部は、前記自車両の走行中の車線が円滑な運転に有利な車線でない場合に、当該円滑な運転に有利な車線への車線変更を促す報知を行い、
    前記車線変更情報生成部は、前記車線変更に手間取った時間の情報を前記車線変更情報に含ませ、
    前記地図データ生成部は、前記車線変更情報に含まれる前記車線変更に手間取った時間の情報から前記車線変更の困難度を判断し、前記車線変更の前記困難度の情報を前記地図データの前記車線変更支援情報に含ませ、
    前記運転支援部は、前記車線変更の前記困難度の高い場所では、前記車線変更の前記困難度の低い場所よりも前記車線変更を促す報知のタイミングを早くする、
    請求項１２に記載の走行情報生成装置。
14. 前記意図推定部は、前記車線変更の前後における前記自車両の運転円滑度を算出し、
    前記車線変更情報生成部は、前記車線変更の前後における前記自車両の前記運転円滑度の情報を前記車線変更情報に含ませ、
    前記地図データ生成部は、前記車線変更情報に含まれる前記車線変更の前後における前記自車両の前記運転円滑度の情報から前記車線変更による前記運転円滑度の改善度を算出し、前記車線変更による前記運転円滑度の前記改善度の情報を前記地図データの前記車線変更支援情報に含ませ、
    前記運転支援部は、前記自車両が走行中の道路における前記車線変更による前記運転円滑度の前記改善度に応じて、円滑な運転に有利な車線を運転者に提示する方法を変更する、
    請求項１２に記載の走行情報生成装置。
15. 前記周辺情報取得部は、前記周辺情報として、前記自車両の周辺を撮影した映像である周辺映像を取得し、
    前記運転支援部は、前記車線変更が行われたときに撮影された前記周辺映像を解析し、過去に前記車線変更が行われたときの前記自車両の前記周辺状況を学習し、
    前記運転支援部は、前記自車両の走行中の車線が円滑な運転に有利な車線でなく、且つ、前記自車両の周辺の状況が、過去に前記車線変更が行われたときの前記周辺状況に近い状況になった場合に、当該円滑な運転に有利な車線への車線変更を促す報知を行う、
    請求項１２に記載の走行情報生成装置。
16. 前記意図推定部は、前記車両状態情報または前記周辺情報に基づいて、運転者が車線変更の意思を持ったことを検出し、
    前記車線変更情報生成部は、運転者が車線変更の意思を持ってから実際に前記車線変更が行われるまでの時間を、前記車線変更に手間取った時間の情報として、前記車線変更情報に含ませる、
    請求項１に記載の走行情報生成装置。
17. 前記意図推定部は、前記車両状態情報または前記周辺情報に基づいて、運転者が車線変更の意思を持ったことを検出し、運転者が車線変更の意思を持ったことをみなし車線変更として扱い、前記みなし車線変更の意図を推定し、
    前記車線変更情報生成部は、前記みなし車線変更の意図の推定結果を含む前記車線変更情報を生成する、
    請求項１に記載の走行情報生成装置。
18. 前記意図推定部は、さらに、前記周辺情報から前記自車両の周辺の他車両の車線変更を検出し、前記周辺情報に基づいて、前記他車両の前記車線変更の意図が前記円滑意図であったか否かを推定し、
    前記車線変更情報生成部は、さらに、前記他車両が行った前記円滑意図の前記車線変更に対応する前記車線変更情報を生成する、
    請求項１に記載の走行情報生成装置。
19. 請求項１に記載の走行情報生成装置を搭載した車両と、
    複数の前記車両の前記走行情報生成装置から前記車線変更情報を収集し、収集した前記車線変更情報に基づいて、円滑な運転に有利な車線を示す車線変更支援情報を含む地図データを生成する地図データ生成部を有するサーバと、
    を備える地図データ生成システム。
20. 走行情報生成装置の位置情報取得部が、自車両の位置の情報を取得し、
    前記走行情報生成装置の走行車線情報取得部が、前記自車両の走行中の車線を示す走行車線情報を取得し、
    前記走行情報生成装置の車両状態情報取得部が、前記自車両の走行状態および前記自車両の運転者の状態の少なくとも片方を含む情報である車両状態情報を取得し、
    前記走行情報生成装置の周辺情報取得部が、前記自車両の周辺状況の情報である周辺情報を取得し、
    前記走行情報生成装置の意図推定部が、前記走行車線情報から前記自車両の車線変更を検出し、前記自車両の前記車線変更前と前記車線変更後の前記車両状態情報または前記周辺情報に基づいて、前記車線変更の意図が前記自車両を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定し、
    前記走行情報生成装置の車線変更情報生成部が、前記車線変更の位置、前記車線変更の前後の車線、および前記車線変更の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成する、
    走行情報生成方法。