WO2013030927A1 - 車両用情報処理装置及び車両用情報処理方法 - Google Patents

Abstract

ドライバ操作情報をより円滑に学習結果に結び付けることのできる車両用情報処理装置、及び車両用情報処理方法を提供すべく、情報処理ＥＣＵは、ドライバによる各種車両操作に対応して取得される操作情報をそれら車両操作の生じた各地点に関連付けて学習し、その学習した結果に基づいて地点特有の操作情報を運転支援情報として提供する。情報処理ＥＣＵは、同一地点において提供した特有の操作情報が当該地点でのドライバの車両操作に適合しているか否かを判定し、適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数に基づいて当該地点において提供した特有の操作情報の再現性を学習する。

Description

車両用情報処理装置及び車両用情報処理方法

　本発明は、車両を運転するドライバの車両操作に基づき取得された操作情報を処理する車両用情報処理装置、及び車両用情報処理方法に関する。

　ドライバの車両操作を学習して、その結果を車両に対して様々に利用する技術が知られている。そして、このような技術を利用した装置の一例として特許文献１に記載の装置がある。

　特許文献１に記載の装置は、自動車に搭載された装置であって、同装置には、制御ゲインの調整により走行特性を制御可能な走行特性制御手段と、前記制御ゲインを自動車の走行状況に関する学習の結果に基づいて変更可能なメイン・コンピュータユニットと、自動車の位置を算出する位置算出用コンピュータユニットとが設けられている。このうち上記メイン・コンピュータユニットは、自動車の位置に従って地形およびドライバの車両操作を学習することによって、制御ゲインを自動車の位置に対応するゲインに変更する学習プログラムをプログラムメモリから得る。そしてメイン・コンピュータユニットでは、この得られた学習プログラムに基づき、走行特性制御手段に設定されている制御ゲインを当該装置の搭載自動車の位置に対応した制御ゲインに変更することによって、当該自動車の走行特性を制御する。これにより、自動車がいかなる地域を走行している場合であっても、当該地域に対応する走行特性が自動車に付与されるようになるとともに、その付与された走行特性がドライバの意思とも合致するようになる。

特開平５－５８２００号公報

　ところで、上記特許文献１に記載の装置では、特定の位置を１０回あるいは５０回走行して得られた操作状況の平均値を算出することによって、当該特定の位置に対応するドライバの操作を学習するようにしている。従って、平均値を算出する際の母数が大きければ大きいほど、ドライバの車両操作に係る嗜好（ドライバの意思）に合致する学習結果が得られる傾向にはなるものの、こうして母数が大きくなると、逆に学習に係る処理に要する時間の増加が無視できなくなる。特に近年は、ドライバの車両操作に関する学習結果を運転支援に援用することなども検討されていることから、学習精度を維持しつつ、学習内容の修正に要する時間を短縮可能とする技術への関心が高まっている。

　本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、ドライバ操作情報をより円滑に学習結果に結び付けることのできる車両用情報処理装置、及び、車両用情報処理方法を提供することにある。

　以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果を記載する。

　上記目的を達成するために本発明が提供する車両用情報処理装置は、ドライバによる各種車両操作に対応して取得される操作情報をそれら車両操作の生じた各地点に関連付けて学習し、その学習した結果に基づいて地点特有の操作情報を運転支援情報として提供する車両用情報処理装置であって、同一地点において提供した特有の操作情報が当該地点でのドライバの車両操作に適合しているか否かを判定し、適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数に基づいて当該地点において提供した特有の操作情報の再現性を学習する。

　上記目的を達成するために本発明が提供する車両用情報処理方法は、ドライバによる各種車両操作に対応して取得される操作情報をそれら車両操作の生じた各地点に関連付けて学習し、その学習した結果に基づいて地点特有の操作情報を運転支援情報として提供する車両用情報処理方法であって、同一地点において提供した特有の操作情報が当該地点でのドライバの車両操作に適合しているか否かを判定する工程と、適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数に基づいて当該地点において提供した特有の操作情報の再現性を学習する工程と、を備える。

　このような構成もしくは方法によれば、ドライバの車両操作にかかる嗜好性、つまり再現性が、運転支援情報として提供した特有の操作情報がドライバの車両操作に適合していると判定した回数、もしくは適切していないと判定した回数に基づいて学習されるようになる。すなわち、この装置では、再現性の学習を上記判定した回数に基づいて行うため、再現性の判断を比較的容易に行うことができる、つまりドライバの操作情報がより円滑に再現性の学習結果に結び付けられるようになる。

　また例えば、学習開始時点から数えると、判定した回数は増加するのみで減ることはないため、判定結果が安定するようになることもある。これによっても、ドライバの操作情報がより円滑に学習結果に結び付けられる。

　好ましい構成として、車両用情報処理装置は、前記適合しているか否かの判定が、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報とドライバによる車両操作の結果との偏差が許容誤差の範囲内であるか否かによって行われる。

　好ましい方法として、前記判定する工程は、前記適合しているか否かの判定を、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報とドライバによる車両操作の結果との偏差が許容誤差の範囲内であるか否かによって行う。

　このような構成もしくは方法によれば、許容誤差の範囲内に、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報とドライバの車両操作の結果との間の偏差があるか否かによって、地点特有の操作情報がドライバの車両操作に適合しているか否かが判定されるようになる。このため、適切に許容誤差の範囲を設定することによりドライバに違和感を与えない運転操作支援を提供することができるようになる。

　好ましい構成として、車両用情報処理装置は、前記車両操作の結果が車両の動作結果である。

　好ましい方法として、前記車両操作の結果として車両の動作結果を用いる。

　このような構成もしくは方法によれば、車両の動作結果をドライバの車両操作の結果とすることにより、ドライバによる車両操作の結果である車両動作に基づいて適合しているか否かが判定できるようになる。例えば、ドライバの車両操作のうちのペダル操作に基づいて運転支援情報が適切であったか否かを判定すると、車両の動作が適切であったとしても、適合しているか否かの判定基準にしているドライバのペダル操作が無い場合、運転支援情報は適合していないと判定されるおそれもある。そこで、この装置は、車両の動作結果に基づいて運転支援情報が適切であったか否かを判定することで、ドライバによるペダル操作などがセンサなどで検出されなかった場合であれ、運転支援情報が適合したか否かを適切に判定できるようになる。これにより地点特有の操作情報に係る車両操作の再現性が適切に判定できるようになる。

　好ましい構成として、車両用情報処理装置は、前記許容誤差がドライバの別に設定されている。

　好ましい方法として、前記許容誤差をドライバの別に設定する。

　このような構成もしくは方法によれば、ドライバの別に許容誤差が設定されるようになるため、許容誤差をドライバの別に生じる車両操作の違いが反映されたものにすることができる。これにより、ドライバには当該ドライバに対応する許容誤差に基づく運転支援情報が提供されるようになるため、当該ドライバが運転支援情報に対して違和感を感じる可能性が減少するようになる。

　好ましい構成として、車両用情報処理装置は、前記適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数のそれぞれの回数は、同一種類の判定が連続してなされた回数である。

　好ましい方法として、前記判定する工程は、前記適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数のそれぞれの回数として、同一種類の判定が連続してなされた回数を用いる。

　このような構成もしくは方法によれば、連続回数から再現性を判定するため、連続回数の判定に不要である遠い過去の通過操作履歴の影響が無くなる、もしくは、低減されるようになるため、ドライバの車両操作にかかる嗜好性の変化を早期に認識することが可能となる。

　好ましい構成として、車両用情報処理装置は、前記地点が特定の車両操作の要求される場所であるとき、前記同一種類の判定が連続してなされた回数が変更される。

　好ましい方法として、前記地点が特定の車両操作の要求される場所であることを条件に、前記同一種類の判定が連続してなされた回数を変更する工程をさらに備える。

　このような構成もしくは方法によれば、特定の車両操作の要求される場所で要求される車両操作と同一種類の車両操作を学習する場合、当該操作情報の再現性の学習に用いられる連続取得回数が変更される。例えば、一時停止が要求される場所の場合、ドライバには特定の車両動作としての減速操作（停止操作を含んでもよい）が要求されるため、減速操作の再現性の学習に用いる同一種類の判定が連続してなされた回数を少なくするようにしてもよい。

　好ましい構成として、前記地点が、当該地点にて最初に操作情報が取得されたときに同地点を含む所定の範囲からなる地点として設定されたものである。

　好ましい方法として、前記判定する工程に先立ち、前記地点を、当該地点にて最初に操作情報が取得されたときに同地点を含む所定の範囲からなる地点として設定する工程をさらに備える。

　このような構成もしくは方法によれば、地点の設定が操作情報に基づいて行われるため、運転支援の学習を行う地点の設定にかかる柔軟性を高くすることができる。また、そうした学習を行う地点が操作情報が取得された地点を含む所定の範囲からなる地点として設定されるため、道路状況による車両の位置ずれや、位置検出精度に起因する位置ずれなどにも好適に対応することができる。さらに、所定の範囲を同一の地点として扱うため、再現性を学習する地点が互いに近い範囲に多数設定されることが防止されるため、情報の増加も抑制されるようになる。

本発明に係る車両用情報処理装置を具体化した一実施形態について、その概略構成を示すブロック図。 図１に示す車両用情報処理装置による学習処理の手順を示すフローチャート。 図１に示す車両用情報処理装置における車両動作の解析について説明するための図であって、（ａ）は車両動作を速度で模式的に示す模式図、（ｂ）は車両操作を経時的に示す模式図、（ｃ）は車両動作と車両操作との関係を模式的に示す模式図、（ｄ）は車両動作を解析した結果を模式的に示す模式図。 図２に示す学習処理における車両操作の解析処理の手順を示すフローチャート。 図１に示す車両用情報処理装置が検出する車両動作について示す模式図であって、（ａ）は目標位置に対する車両動作のばらつきが小さい場合を模式的に示す模式図、（ｂ）は目標位置に対する車両動作のばらつきが大きい場合を模式的に示す模式図。 図１に示す車両用情報処理装置による運転支援が車両動作に適合したか否かを例示する図であって、（ａ）は減速操作なく適合した場合を模式的に示す模式図であり、（ｂ）は減速操作により適合した場合を模式的に示す模式図であり、（ｃ）は減速操作なく適合しなかった場合を模式的に示す模式図であり、（ｄ）及び（ｅ）は減速操作によっても適合しなかった場合を模式的に示す模式図である。 図２に示す学習処理における運転支援の継続判定処理の手順を示すフローチャート。 図７に示す運転支援の継続判定処理についてより詳細な手順を示すフローチャート。 図７に示す運転支援の継続判定処理について説明するためのグラフ。 図７に示す運転支援の継続判定処理について説明するためのグラフ。 図７に示す運転支援の継続判定処理について説明するためのグラフ。 図７に示す運転支援の継続判定処理について説明するためのグラフ。 図１に示す車両用情報処理装置による学習状態の遷移を説明する図であって、（ａ）は学習を開始するもしくは終了する状態を概念的に示す概念図、（ｂ）は学習中である状態を概念的に示す概念図、（ｃ）は学習が完了した状態を概念的に示す概念図。

　本発明に係る車両用情報処理装置を具体化した一実施形態について、図１に従って説明する。

　図１に示すように、車両１０には、車両用情報処理装置としての情報処理電子制御ユニット（情報処理ＥＣＵ）１１と、情報処理ＥＣＵ１１に通信可能に接続された補助記憶装置１２とが搭載されている。また、車両１０には、エンジン電子制御ユニット（エンジンＥＣＵ）１３と、ステアリング電子制御ユニット（ステアリングＥＣＵ）１４と、ブレーキ電子制御ユニット（ブレーキＥＣＵ）１５とがそれぞれ情報処理ＥＣＵ１１に通信可能に接続された態様で搭載されている。

　補助記憶装置１２は、不揮発性の記憶装置であるＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）などから構成されている。この補助記憶装置１２には、データベース１２Ａが設けられており、そのデータベース１２Ａには、情報処理ＥＣＵ１１による情報処理に用いられる各種情報が登録されている。例えば、データベース１２Ａには、ドライバの車両操作に基づき登録された情報である「操作情報」と、その車両操作の実行された位置を含む所定の範囲が登録された情報である「学習エリア」とが相互に関連付けられて登録されている。また、データベース１２Ａには、「学習エリア」に関連付けられた、運転支援に関する各種情報、例えば、支援の内容となる車両操作や、車両の通過回数や、通過時の車両動作や、提供した運転支援の失敗や成功などの情報、又、各種判断に用いられる情報や学習に用いられる情報なども登録される。なお、データベース１２Ａには、これら情報が車両単位で登録されても、ドライバの別に登録されてもよい。

　また、データベース１２Ａには、一時停止や、踏切や、右折禁止交差点や、急カーブなどドライバによる停止操作や減速操作が要求される位置として登録された「特定位置情報」が、いわゆる「減速目処エリア」として、その位置で要求される「停止操作」や「減速操作」などの車両操作からなる「特定操作情報」とともに登録されている。なお、データベース１２Ａには、「停止操作」が要求される特定位置情報が「停止目処エリア」として、また、「減速操作」が要求される特定位置情報が「減速目処エリア」としてそれぞれ区別されて登録されてもよい。

　エンジンＥＣＵ１３は、車両１０のエンジンの運転制御を行うＥＣＵであり、エンジンＥＣＵ１３には、アクセル踏込量を検出するアクセルペダルセンサ２２や、吸入空気量を検出するセンサ等が接続されるとともに、スロットルバルブの駆動回路、燃料噴射弁の駆動回路等の各種機器の駆動回路も接続されている。そしてエンジンＥＣＵ１３は、上記各センサから入力された検出信号に基づいてエンジンの運転状態等を把握するとともに、上記各種機器の駆動回路に指令信号を出力する。こうしてエンジン運転制御が、エンジンＥＣＵ１３を通じて実施される。なお本実施形態ではエンジンＥＣＵ１３は、情報処理ＥＣＵ１１から運転支援信号として、例えば減速支援信号が伝達されると、車両１０の停止を含む減速を支援する制御を実行する。エンジンＥＣＵ１３は、減速を支援する制御として、エンジン回転数を抑制する制御や、エンジンへの燃料供給を停止（フューエルカット）する制御などを行なうことができる。

　ステアリングＥＣＵ１４は、パワーステアリング制御などを介して操舵を補助する制御を行うＥＣＵであり、ステアリング角センサや速度センサ２０等が接続されているとともに、パワーステアリング装置などの操舵補助装置も接続されている。そして、ステアリングＥＣＵ１４は、各センサなどから入力された検出信号に基づいて操舵角を把握するとともに、操舵補助装置に指令信号を出力する。このときステアリングＥＣＵ１４は、指令信号の出力に際し、車両１０の速度を考慮してもよい。こうして操舵補助制御が、ステアリングＥＣＵ１４を通じて実施される。なお本実施形態ではステアリングＥＣＵ１４は、情報処理ＥＣＵ１１から運転支援信号として、例えば減速支援信号が伝達されると、車両１０の停止を含む減速を支援する制御を実行する。ステアリングＥＣＵ１４は、減速を支援する制御として、滑りやすい路面に対する制動中の操舵補助などを行うことができる。

　ブレーキＥＣＵ１５は、車両１０のブレーキ装置の制御を行うＥＣＵであり、ブレーキＥＣＵ１５には速度センサ２０やブレーキペダルセンサ２３などの各種センサが接続されている。ブレーキＥＣＵ１５は、各種センサからの信号に基づいて、車両１０のブレーキ装置の制御を通じて当該車両１０に制動力を発生させる。具体的にはブレーキＥＣＵ１５は、速度センサ２０からの信号に基づいて把握される車両１０の速度、ブレーキペダルセンサ２３からのブレーキ踏込量の信号等に基づいて要求される制動力を算出し、ブレーキ装置を制御する。なお本実施形態ではブレーキＥＣＵ１５は、情報処理ＥＣＵ１１から運転支援信号として、例えば減速支援信号が伝達されると、車両１０の停止を含む減速を支援する制御を実行する。ブレーキＥＣＵ１５は、減速を支援する制御として、予備制動やアシストブレーキを行う制御などを行なうことができる。

　また、情報処理ＥＣＵ１１には、運転支援情報などを運転者に対して出力する出力装置（ユーザインターフェース）としてのスピーカ１６及びモニタ１７が電気的に接続されていている。

　モニタ１７は、液晶ディスプレイなどによって構成された表示用画面を有する。このモニタ１７は、情報処理ＥＣＵ１１から入力されるデータに対応した画像を表示する。これによって情報処理ＥＣＵ１１は、運転支援情報を、注意表示や警告表示などの運転者の注意を喚起する画像としてモニタ１７を介して出力することができる。例えばモニタ１７の画面には、減速支援信号に基づいて、「アクセルＯＦＦ」の文字や、「アクセルＯＦＦ」を意味する画像などが表示される。

　スピーカ１６は、音や音声を発生する装置であり、情報処理ＥＣＵ１１から入力されたデータに対応した音や音声を出力する。これによって情報処理ＥＣＵ１１は運転支援情報を、注意音声や警報音などの運転者への注意を喚起するための音としてスピーカ１６を介して出力することができる。例えばスピーカ１６からは、減速支援信号に基づいて、「アクセルＯＦＦして下さい。」との音声や、「アクセルＯＦＦ」を意味する音などが出力される。

　さらに、情報処理ＥＣＵ１１には、車両１０の速度を検出する速度センサ２０と、車両１０の位置を検出するＧＰＳ２１と、アクセルペダルの操作量を出力するアクセルペダルセンサ２２と、ブレーキペダルの操作量を出力するブレーキペダルセンサ２３とがそれぞれ電気的に接続されている。

　速度センサ２０は、車両速度の検出に用いるセンサであって、例えば車軸や車輪の回転速度を検出するとともに、当該検出された回転速度に応じた信号を情報処理ＥＣＵ１１に出力する。これによって情報処理ＥＣＵ１１は、車両１０の現在速度や移動距離を把握することができる。本実施形態では、車両１０の速度は、ドライバの今回の車両操作に基づく「最新の操作情報」の検出や「車両動作」の検出に用いられる。例えば、車両１０の加速は「加速操作」の検出に用いられ、車両１０の減速は「減速操作」の検出に用いられる。

　ＧＰＳ２１は、車両１０の位置を検出するためにＧＰＳ衛星信号を受信するとともに、受信されたＧＰＳ衛星信号に基づき現在の位置を検出する。ＧＰＳ２１は検出された現在位置の情報を情報処理ＥＣＵ１１に出力する。これによって情報処理ＥＣＵ１１は、車両１０の現在位置を把握することができる。また、情報処理ＥＣＵ１１は、ＧＰＳ２１にて検出される現在位置の時間変化に基づき、車両１０の進行方向を検出することもできる。本実施形態では、車両１０の現在位置は、ドライバの車両操作が実行されたときの「操作位置情報」としても用いられる。

　アクセルペダルセンサ２２は、ドライバによるアクセルペダルの操作の有無やアクセルペダルの踏込量を検出するとともに、当該検出された操作の有無や踏込量に応じた信号を情報処理ＥＣＵ１１に出力する。本実施形態では、アクセルペダルの踏込量は、ドライバの今回の車両操作に基づく「最新の操作情報」の検出に用いられる。例えば、アクセルペダルの踏込は、「加速操作」の検出に用いられる。

　ブレーキペダルセンサ２３は、ドライバによるブレーキペダルの操作の有無やプレーキペダルの踏込量を検出するとともに、当該検出された操作の有無や踏込量に応じた信号を情報処理ＥＣＵ１１に出力する。本実施形態では、ブレーキペダルの踏込量は、ドライバの今回の車両操作に基づく「最新の操作情報」として用いられる。例えば、ブレーキペダルの踏込量は、「減速操作」の検出に用いられる。

　また、情報処理ＥＣＵ１１は、演算装置や内部記憶装置などを有するマイクロコンピュータを中心に構成されている。情報処理ＥＣＵ１１では、内部記憶装置や補助記憶装置１２に格納されている各種データ及びプログラムに基づく各種情報処理がマイクロコンピュータにより実行される。本実施形態では、情報処理ＥＣＵ１１は、学習用プログラムの実行に基づいて、新規に学習を開始した「学習エリア」に対して「地点特有の操作情報」を特定して、設定する学習を行う（新規学習）。また、情報処理ＥＣＵ１１では、「学習エリア」における車両操作として学習された「地点特有の操作情報」の再現性を学習するプログラムが実行される。すなわち、新規学習の後、情報処理ＥＣＵ１１は、学習用プログラムの実行に基づいて、「学習エリア」における「地点特有の操作情報」の再現性の有無、つまり「学習エリア」に設定された「地点特有の操作情報」に基づく運転支援を継続することが適切か否かを学習する（継続学習）。継続学習は、「学習エリア」に対応する「地点特有の車両操作」が、当該「学習エリア」における「ドライバの運転操作」や「車両動作」に適合しているか否か、つまり「学習エリア」において再現されているか否か（再現性の有無）に基づいて行われる。

　詳述すると、情報処理ＥＣＵ１１には、演算装置での学習用プログラムの実行に基づいて、「最新の操作情報」、「車両動作」及び「操作位置情報」をそれぞれ検出する操作情報抽出部３１と、「学習エリア」を特定したり、設定したりする位置情報処理部３２とがそれぞれ設けられている。また、情報処理ＥＣＵ１１には、演算装置での学習用プログラムの実行に基づいて、「新規学習」や「継続学習」を行う操作情報学習部３３と、「学習エリア」に対応する「地点特有の車両操作」に基づいて運転支援情報を出力する支援情報出力部３４とが設けられている。

　操作情報抽出部３１は、「最新の操作情報」や「車両動作」を各種センサからの信号に基づいて検出する。例えば、速度センサ２０の信号から「加速」を検出するとともに、アクセルペダルセンサ２２の信号からペダルの「踏込み」を検出することに基づいて、「最新の操作情報」として「加速操作」を検出（取得）する。また例えば、速度センサ２０の信号から「減速」を検出するとともに、ブレーキペダルセンサ２３の信号からペダルの「踏込み」を検出することに基づいて、「最新の操作情報」として「減速操作」を検出（取得）する。また、操作情報抽出部３１は、速度センサ２０の信号から検出した「加速」に基づいて車両１０の「車両動作」として「加速動作」を検出し、また同検出した「減速」に基づいて車両１０の「車両動作」として「減速動作」を検出する。さらに、操作情報抽出部３１は、それら「最新の操作情報」や「車両動作」を検出したとき、当該操作情報に対応する「車両操作」や「車両動作」が行われた位置の情報である「操作位置情報」をＧＰＳ２１の信号に基づいて取得する。

　位置情報処理部３２は、操作情報抽出部３１から「最新の操作情報」、「車両動作」及び「操作位置情報」を取得する。そして位置情報処理部３２は、「操作位置情報」などの示す位置がデータベース１２Ａに登録されている「減速目処エリア」に含まれるか否かを検出する。つまり、位置情報処理部３２は、「操作位置情報」の示す位置とデータベース１２Ａに登録されている「減速目処エリア」の示す範囲とを比較し、「操作位置情報」の示す位置が「減速目処エリア」の示す範囲に含まれている場合、学習などのレベル判断に用いられる「判定情報」の値に“優遇”を設定する。一方、位置情報処理部３２は「操作地点位置」の示す位置が「減速目処エリア」の示す範囲に含まれていない場合、「判定情報」の値に“通常”を設定する。つまり、学習などに利用できる情報の種類が「最新の操作情報」、「車両動作」及び「操作位置情報」のみである場合、「判定情報」には“通常”が設定される一方、学習などに利用できる情報の種類に「減速目処エリア」などが追加される場合、「判定情報」には“優遇”が設定される。また、位置情報処理部３２は、位置を示す情報を受け取ると、その受け取った位置に対応する減速目処エリアを検出し、減速目処エリアの検出結果に基づいて当該受け取った位置に対して「判定情報」を設定することもできる。

　また、位置情報処理部３２は、「操作位置情報」の示す位置を含む「学習エリア」を検出する。すなわち、位置情報処理部３２は、「操作位置情報」の示す位置を含む「学習エリア」をデータベース１２Ａに登録されている「学習エリア」から検索するとともに、検索された「操作位置情報」を含む「学習エリア」を、「最新の操作情報」及び「車両動作」の「学習エリア」として対応付ける。

　一方、位置情報処理部３２は、操作情報が初めて取得されたことなどから「操作位置情報」を含む「学習エリア」がデータベース１２Ａから検出されなかった場合、その「操作位置情報」に基づいて、当該「操作位置情報」を含む所定の範囲からなる「学習エリア」を新規に作成する。そして、位置情報処理部３２は、その作成した「学習エリア」を「最新の操作情報」や「車両動作」に対応付けることにより、当該「学習エリア」に対する「新規学習」が開始されるようにする。

　操作情報学習部３３は、位置情報処理部３２から「最新の操作情報」、「車両動作」、「学習エリア」及び「判定情報」を取得する。そして操作情報学習部３３は、「新規学習」として、「最新の操作情報」、「学習エリア」及び「判定情報」に基づいて、当該「学習エリア」における「地点特有の操作情報」として適切、つまり再現性の高い「操作情報」を学習する。なお、「操作情報」はドライバの車両操作に基づくものであるため、この学習は、当該「学習エリア」におけるドライバの車両操作の再現性を学習することに等しい。なお、本実施形態では、データベース１２Ａに蓄積する「操作情報」の数に上限を設けている。すなわち、１つの「学習エリア」に対応する「最新の操作情報」及び、過去の「操作情報」の合計数を１０個に制限としている。このため、操作情報学習部３３は、「過去の操作情報」の数が上限に達している場合、「最新の操作情報」が追加登録される都度、上限数を超えた過去の「操作情報」を消去するようにしている。

　また操作情報学習部３３は、「継続学習」として、「学習エリア」に対する運転支援情報の再現性の有無を学習する。つまり、操作情報学習部３３は、「学習エリア」にて提供された運転支援情報の「地点特有の操作情報」が、該「学習エリア」における実際の運転操作である「最新の操作情報」に適合していたか否かを判定する。例えば、「最新の操作情報」が「減速操作」であり、「地点特有の操作情報」が「減速操作」である場合、操作情報学習部３３では、「地点特有の操作情報」が「最新の操作情報」に適合していると判断される。その一方、「最新の操作情報」が「減速操作」であり、「地点特有の操作情報」が「加速操作」である場合、操作情報学習部３３では、「地点特有の操作情報」が「最新の操作情報」に適合していないと判断される。そして、操作情報学習部３３は、その判定結果に基づいて運転支援情報により提供されている「地点特有の操作情報」の再現性について学習する。

　支援情報出力部３４は、車両１０の現在位置に対応する運転支援情報をデータベース１２Ａに登録されている内容に応じて出力する。支援情報出力部３４は、逐次入力される車両１０の現在位置が含まれる「学習エリア」をデータベース１２Ａから検索する。そして、支援情報出力部３４は、未学習地点などで「学習エリア」が検索されなかった場合、現在位置に対応する運転支援情報を出力しない。また、支援情報出力部３４は、「新規学習」中の「学習エリア」が検索された場合、当該「学習エリア」にはまだ「地点特有の操作情報」が設定されていないため運転支援情報を出力しない。一方、支援情報出力部３４は、「継続学習」中の「学習エリア」が検索された場合、当該「学習エリア」に対応して設定されている「地点特有の操作情報」を運転支援情報として出力する。例えば、支援情報出力部３４は、「地点特有の操作情報」に「減速操作」が設定されている場合、「減速操作」に対応する運転支援信号として、減速支援信号を出力する一方、「地点特有の操作情報」に「加速操作」が設定されている場合、「加速操作」に対応する運転支援信号として、加速支援信号を出力する。

　なお、支援情報出力部３４は、車両１０の現在位置に基づいて「学習エリア」が検出された一方、当該「学習エリア」に対する「最新の操作情報」が検出されなかった場合、操作情報学習部３３に、当該「学習エリア」では「最新の操作情報」が検出されなかった旨の情報、例えば「操作なし」との情報を提供する。つまり、車両１０が「加速操作」や「減速操作」も行われずに「学習エリア」を通過した場合、操作情報抽出部３１は、当該「学習エリア」で「操作情報」を検出できない。そこで、支援情報出力部３４は、「学習エリア」に対する「最新の操作情報」を「操作なし」として提供することにより、操作情報学習部３３は、既存の「学習エリア」における「最新の操作情報」を「操作なし」と学習する。

　次に、情報処理ＥＣＵ１１により運転支援情報として提供される「地点特有の操作情報」の再現性の学習について、図２～１２に従って説明する。

　図２に示すように、操作情報学習部３３では、再現性の学習処理として、加減速操作仕分け処理（図２のステップＳ１０）と、減速アプローチ判定処理（図２のステップＳ２０）と、走行パターン判定処理（図２のステップＳ４０）と、学習／予測結果登録処理（図２のステップＳ５０）とが実行される。これらの処理について、図３に従って説明する。図３には、ドライバによる車両操作として、「アクセルＯＮ（○）」が白抜きの丸（○）、「アクセルＯＦＦ（△）」が白抜きの三角（△）、「ブレーキＯＮ（●）」が塗りつぶされた丸（●）、「ブレーキＯＦＦ（▲）」が塗りつぶされた三角（▲）で示されている。

　図３（ａ）に示すように、車両１０は、車両１０が一旦停止（一時停止）しなければならない位置である停止目標位置４０ａの設定された道路４０を通行する場合、その速度が、グラフ４２に示すように、停止目標位置４０ａで最低速度、この場合「０」になるように変化する。このような速度の変化は、主に、車両１０における「アクセルＯＮ（○）」、「アクセルＯＦＦ（△）」、「ブレーキＯＮ（●）」もしくは「ブレーキＯＦＦ（▲）」などのドライバによる車両操作による影響を受けて生じており、情報処理ＥＣＵ１１にてそれら車両操作が検出される。このことから、検出された各運転操作を速度のグラフ４２に対応付けることができる。

　ところで、本実施形態では、情報処理ＥＣＵ１１が停止目標位置４０ａに対して運転支援を提供するために支援対象エリア４１が設定されており、この支援対象エリア４１は、停止目標位置４０ａを含む「学習エリア」と同範囲に設定されている。なお、支援対象エリア４１は、車両１０の進行方向に対して、停止目標位置４０ａの手前にＸ［ｍ］、停止目標位置４０ａの先にＹ［ｍ］の範囲を有している。また、情報処理ＥＣＵ１１が「継続学習」や「運転支援」のために車両操作を監視する範囲は、支援対象エリア４１に等しく設定されている。つまり支援対象エリア４１は、これまでの車両１０の走行状態に応じて設定された「学習エリア」に基づいて設けられている。

　また、支援対象エリア４１は、これまでの学習に基づいて停止目標位置４０ａに対する「減速操作」に関する運転支援情報の提供が行なわれる範囲として設定されている。これにより車両１０では、停止目標位置４０ａに近づくと「減速操作」に関する運転支援が行われるようになっている。しかしながら、支援対象エリア４１の範囲内で検出される車両操作には、停止目標位置４０ａに車両１０を停止させるための「減速操作」が含まれている一方、「減速操作」の前後には、ドライバの習慣や、他車両の流入及び退出や、道路形状に起因する操作など、停止目標位置４０ａに車両１０を停止させることとは無関係な操作も含まれている。

　そこで、まず、操作情報学習部３３では、加減速操作仕分け処理（図２のステップＳ１０）が行なわれる。加減速行動仕分け処理は、支援対象エリア４１内における車両操作の態様を「アクセルＯＮ（○）」、「アクセルＯＦＦ（△）」、「ブレーキＯＮ（●）」、「ブレーキＯＦＦ（▲）」などのペダル操作で捉え、その捉えられたペダル操作に基づいて車両操作を「加速操作」又は「減速操作」に仕分ける処理である。つまり図３（ｂ）に示すように、車両１０の支援対象エリア４１への進入から退出までの時系列に沿って該車両１０で行われた車両操作を並べたペダル操作リスト４３に従って、操作情報学習部３３は、車両操作が「加速操作」であるのか、「減速操作」であるのかを仕分ける（区別する）。なおペダル操作リスト４３には、図３（ｂ）において左から右に向かって移動するに従って、新しい操作情報であるように各操作情報が並べられている。

　つまり、ペダル操作リスト４３には支援対象エリア４１において車両１０にて行われた車両操作が時系列に従って並んでいる。すなわち、車両１０は一例として、そのペダル操作が「アクセルＯＦＦ（△）」操作４３ａ、「アクセルＯＮ（○）」操作４３ｂ、「アクセルＯＦＦ（△）」操作４３ｃ、「ブレーキＯＮ（●）」操作４３ｄ、「ブレーキＯＦＦ（▲）」操作４３ｅそして「アクセルＯＮ（○）」操作４３ｆの順に行われた。また続いて、車両１０は、そのペダル操作が「アクセルＯＦＦ（△）」操作４３ｇ、そして「アクセルＯＮ（○）」操作４３ｈの順に行われた。

　そして、操作情報学習部３３は、ペダル操作リスト４３のペダル操作順を、各種車両操作に対応するものとして予め設定されているペダル操作順と比較することにより、該ペダル操作リスト４３から「加速操作」や「減速操作」に対応するパターンを検出する。例えば、補助記憶装置１２に「加速操作」のペダル操作順が「アクセルＯＦＦ（△）」、「アクセルＯＮ（○）」と設定されている場合、操作情報学習部３３は、操作４３ａ及び操作４３ｂを「加速操作４４Ａ」に対応するパターンとして検出するとともに、操作４３ｇ及び操作４３ｈも「加速操作４４Ｃ」に対応するパターンとして検出する。また、「減速操作」のペダル操作順が「アクセルＯＦＦ（△）」、「ブレーキＯＮ（●）」、「ブレーキＯＦＦ（▲）」、「アクセルＯＮ（○）」と設定されている場合、操作情報学習部３３は、操作４３ｃ、操作４３ｄ、操作４３ｅ及び操作４３ｆを「減速操作４４Ｂ」に対応するパターンとして検出する。なお、補助記憶装置１２には、前回の「アクセルＯＮ（○）」終了から今回の「アクセルＯＮ（○）」終了までを、「加速操作」と設定してもよい。また、補助記憶装置１２には、前回の「アクセルＯＮ（○）」終了から今回の「アクセルＯＮ（○）」終了までの間に、「ブレーキＯＮ（●）」又は「ブレーキＯＦＦ（▲）」が含まれている場合、特に「減速操作」とするように設定してもよい。

　ペダル操作リスト４３から各種操作が検出されると、操作情報学習部３３は減速アプローチ判定処理の実行により、検出された「減速操作」が減速アプローチである否かを判定する（図２のステップＳ２０）。つまり、本実施形態では、「減速操作」のパターンとして検出された減速操作４４Ｂ（操作４３ｃ、操作４３ｄ、操作４３ｅ及び操作４３ｆの組み合わせ）が減速アプローチであるか否かが操作情報学習部３３により判定される。なお、減速アプローチとは、停止目標位置４０ａのような目標地点へ減速しながらアプローチする車両１０の走行態様を意味する。

　図４に示すように、操作情報学習部３３は、減速アプローチ判定処理により、ペダル操作リスト４３に基づいて仕分けられた「加速操作」及び「減速操作」などの各種操作の中から「減速操作」に対応するペダル操作を抽出する（図４のステップＳ２１）。また、操作情報学習部３３は、該抽出した「減速操作」に対応するペダル操作が減速アプローチであるか否かを判定し、記憶する（図４のステップＳ２２）。減速アプローチであるか否かは、減速アプローチを判定するための条件である、第１の判定条件ＡＰ１が満足されるか否か、もしくは第２の判定条件ＡＰ２が満足されるか否かに基づいて判定される。

　第１の判定条件ＡＰ１は、３つの条件Ａ～Ｃより構成される条件であって、ペダル操作に「アクセルＯＦＦ（△）」の後に「ブレーキＯＮ（●）」がある場合に用いられる条件である。このとき、条件Ａは、「アクセルＯＦＦ（△）」により減速が車速２０ｋｍ／ｈ以上で開始されたことであり、条件Ｂは、「ブレーキＯＦＦ（▲）」により減速が車速１５ｋｍ／ｈ以下で終了されたことであり、条件Ｃは、「ブレーキＯＦＦ（▲）」によりクリープが車速５ｋｍ／ｈ以下で開始されたことである。例えば、図３（ｃ）に示すように、減速操作４４Ｂは、「アクセルＯＦＦ（△）」操作４３ｃによる減速が車速２０ｋｍ／ｈ以上で開始されているため、条件Ａを満たしている。また、「ブレーキＯＦＦ（▲）」操作４３ｅにより減速が車速１５ｋｍ／ｈ以下で終了されているため、条件Ｂを満たしている。さらに、「ブレーキＯＦＦ（▲）」操作４３ｅによるクリープが車速５ｋｍ／ｈ以下で開始されているため、条件Ｃを満たしている。よって、操作情報学習部３３は、第１の判定条件ＡＰ１に基づいて減速操作４４Ｂが減速アプローチであることを判定する。

　第２の判定条件ＡＰ２は、３つの条件Ｂ～Ｄより構成される条件であって、ペダル操作に「アクセルＯＦＦ（△）」がない場合の判定に用いられる。このとき、条件Ｂと条件Ｃは上述の通りであり、条件Ｄは、「ブレーキＯＮ（●）」により減速が車速１５ｋｍ／ｈ以上で開始されたことである。すなわち、第２の判定条件ＡＰ２によれば、「減速操作」に「アクセルＯＦＦ（△）」のペダル操作が含まれていない場合であっても、「減速操作」が減速アプローチであることが判定できるようになる。よって、操作情報学習部３３は、第２の判定条件ＡＰ２に基づいて「アクセルＯＦＦ（△）」のペダル操作を含まない「減速操作」が減速アプローチであるか否かを判定することができる。

　減速アプローチの判定が終了すると、操作情報学習部３３は、車両１０の運転支援が「エコ運転支援中」であるか否かについて判断する（図４のステップＳ２３）。

　「エコ運転支援中」ではないと判断された場合（図４のステップＳ２３でＮＯ）、操作情報学習部３３は、判定された１つもしくは複数の減速アプローチから停止目標位置４０ａを含む減速アプローチを１つだけ抽出する（図４のステップＳ２４）。本実施形態では、減速操作４４Ｂに対応する道路範囲（走行範囲）に停止目標位置４０ａが含まれるため、例えば、減速操作４４Ｂに対応する道路範囲が減速アプローチとして抽出される。減速アプローチが１つだけ抽出されると、操作情報学習部３３は、当該減速アプローチの学習処理を行う（図４のステップＳ２５）。減速アプローチの学習処理では、操作情報学習部３３は、対応する支援対象エリア４１、つまり「学習エリア」の減速回数に１を加算、いわゆる減速回数をカウントアップする。なお、減速アプローチが抽出されない場合、減速回数はカウントアップされない。そして、操作情報学習部３３は、減速アプローチの判定処理を終了する。

　一方、「エコ運転支援中」であると判断された場合（図４のステップＳ２３でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、ステップＳ２２の判定に基づいて減速アプローチがあるか否かを判断する（図４のステップＳ２６）。減速アプローチが無いと判断された場合（図４のステップＳ２６でＮＯ）、支援対象エリア４１内に車両１０の「減速操作」があるか否かを判断する（図４のステップＳ３５）。車両１０の「減速操作」は、ドライバによるペダル操作の有無に基づいて判断される。つまり、減速アプローチとは判定されなかった「減速操作（ペダル操作）」の有無を検出する。

　支援対象エリア４１内に「減速操作」が無いと判断された場合（図４のステップＳ３５でＮＯ）、操作情報学習部３３は、「運転支援は成功」した、それも「運転支援は大成功」したと判断する。そして操作情報学習部３３は、「運転支援が大成功」したこと、つまり提供された運転支援がドライバの車両操作に適合していることに基づいて学習処理を行う（図４のステップＳ３８）。「運転支援が大成功」したことに基づく学習処理とは、支援対象エリア４１における運転支援の結果に「支援の大成功」を設定することなどである。

　なお、本実施形態では、支援対象エリア４１における、車両１０に対するドライバの車両操作が、運転支援情報の「地点特有の操作情報」により示される車両操作に一致する範囲にある場合、「運転支援の成功」とする。そして特に、支援対象エリア４１における、車両１０の実際の「減速動作」が、運転支援情報の「地点特有の操作情報」により車両１０が取ることとなる減速動作に一致する範囲にある場合、「運転支援の大成功」としている。つまり、「運転支援の大成功」は、運転支援情報が求める車両の動作結果と、車両１０の実際の動作結果とが一致したと推定できることに基づいて判定される。詳述すると、「運転支援の大成功」は、ドライバによるブレーキ操作がないまま減速アプローチに対応しうる車両挙動が実行された場合を含んでおり、減速アプローチにおける減速がペダル操作ではなく、エンジンブレーキや回生ブレーキなどで実行されたような場合を含む。例えば、停止位置やカーブにおけるブレーキ操作回数を減少させることで、燃費向上や回生電力量の向上が図られるようになる可能性が高まる。すなわち、「運転支援の大成功」のときには支援効果が最大であるとも考えられる。一方、従来のように、ペダル操作による「減速操作」の有無を支援成功や支援失敗の判断に直接用いると、このように支援効果が最大の場合にも運転支援が失敗したと判定されかねなかった。

　そして、走行パターン判定（図２のステップＳ４０）を実行しない旨が設定される（図４のステップＳ３７）。この場合、走行パターン判定は必要ないからである。

　逆に、支援対象エリア４１内に「減速動作」があると判断された場合（図４のステップＳ３５でＹＥＳ）、「運転支援は失敗」した、それも「運転支援は大失敗」したと判断するとともに、「運転支援が大失敗」したこと、いわゆる提供された運転支援がドライバの車両操作に適合していないことに基づいて学習処理を行う（図４のステップＳ３６）。「運転支援が大失敗」したことに基づく学習処理とは、支援対象エリア４１における運転支援の結果に「支援の大失敗」を設定することなどである。

　なお、本実施形態では、支援対象エリア４１における、車両１０に対するドライバの車両操作が、運転支援情報の「地点特有の操作情報」により示される車両操作に一致しない場合、「運転支援の失敗」とする。そして特に、支援対象エリア４１における、車両１０の実際の「減速動作」が、運転支援情報の「地点特有の操作情報」により車両１０が取ることとなる減速動作に全く一致しない場合、例えば許容範囲から大きく外れる場合、「運転支援の大失敗」としている。つまり、「運転支援の大失敗」は、ドライバによるブレーキ操作がないとともに、停止目標位置４０ａを含む許容範囲に対して減速アプローチができなかった場合を含んでおり、減速アプローチにおける減速が実行されず停止目標位置４０ａを通過したような場合を含む。

　そして、走行パターン判定（図２のステップＳ４０）を実行しない旨が設定される（図４のステップＳ３７）。

　また、減速アプローチがあると判断された場合（図４のステップＳ２６でＹＥＳ）、停止目標位置４０ａに対する誤差の許容範囲の基準として「標準許容誤差」を設定し（図４のステップＳ２７）、この減速アプローチによる車両１０の停止位置が「標準許容誤差」として設定された範囲内であるか否かを判断する（図４のステップＳ２８）。つまり、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報（停止位置）とドライバの車両操作の結果（実際の停止位置）との偏差が「標準許容誤差」内であるか否かによって、地点特有の操作情報がドライバの車両操作に適合しているか否かを判定する。そして、車両１０の停止位置が「標準許容誤差」に設定された範囲内ではないと判断された場合（図４のステップＳ２８でＮＯ）、操作情報学習部３３は、「運転支援が大失敗」した、いわゆるドライバの車両操作に運転支援が適合していないと判断する。そして、上述の場合と同様に、操作情報学習部３３は、「運転支援が大失敗」したことに基づいて学習処理を行う（図４のステップＳ３６）とともに、走行パターン判定（図２のステップＳ４０）を実行しない旨が設定される（図４のステップＳ３７）。つまり、このときの運転支援の大失敗は、ドライバによるブレーキ操作があるものの、停止目標位置４０ａに対する減速アプローチが適切に実行できなかった場合を含んでおり、ブレーキ操作はあったものの適切な減速アプローチが実行されず停止目標位置４０ａを通過したような場合を含む。

　また、車両１０の停止位置が「標準許容誤差」に設定された範囲内にあると判断された場合（図４のステップＳ２８でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、ドライバの別に設定される誤差の許容範囲である「個人設定範囲」を設定する。そのため、操作情報学習部３３は、停止目標位置４０ａに対する車両１０の過去の複数の停止位置についてそれら停止位置のばらつきが小さいか否かを判断する（図４のステップＳ２９）。停止目標位置４０ａに対する停止位置のばらつきが小さいと判断された場合（図４のステップＳ２９でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、ドライバの別に設定される許容誤差である個人設定範囲を狭く設定する（図４のステップＳ３０）。一方、停止目標位置４０ａに対する停止位置のばらつきが小さくないと判断された場合（図４のステップＳ２９でＮＯ）、操作情報学習部３３は、ドライバの別に設定される許容誤差である個人設定範囲を広く設定する（図４のステップＳ３１）。

　そして、個人設定範囲が設定されると、操作情報学習部３３は、車両１０の停止位置が「個人許容誤差」に設定された範囲内にあるか否かを判断する（図４のステップＳ３２）。つまり、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報（停止位置）とドライバの車両操作の結果（実際の停止位置）との偏差が「個人許容誤差」内であるか否かによって、地点特有の操作情報がドライバの車両操作に適合しているか否かを判定する。車両１０の停止位置が「個人許容誤差」の範囲内にあると判断された場合（図４のステップＳ３２でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、「運転支援が成功」した、いわゆる提供した運転支援がドライバの車両操作に適合していると判断するとともに、「運転支援が成功」したことに基づいて学習処理を行う（図４のステップＳ３３）。「運転支援が成功」したことに基づく学習処理とは、支援対象エリア４１における運転支援の結果に「支援の成功」を設定することなどである。つまり、このときの運転支援の成功は、ドライバによるブレーキ操作によって車両１０が停止目標位置４０ａに対して減速アプローチができた場合を含んでおり、ブレーキ操作によって適切な減速アプローチが実行されて停止目標位置４０ａに停止したような場合を含む。

　逆に、車両１０の停止位置が「個人許容誤差」に設定された範囲内にはないと判断された場合（図４のステップＳ３２でＮＯ）、「運転支援が失敗」したと判断するとともに、「運転支援が失敗」した、いわゆるドライバの車両操作に運転支援が適合していないことに基づいて学習処理を行う（図４のステップＳ３４）。「運転支援が失敗」したことに基づく学習処理は、支援対象エリア４１における運転支援の結果に「支援の失敗」を設定することなどである。そして、操作情報学習部３３は、減速アプローチの判定処理を終了する。例えば、このような運転支援の失敗は、ドライバによるブレーキ操作があるものの、停止目標位置４０ａを含む許容範囲に対する減速アプローチができなかった場合を含んでいる。つまり、運転支援の失敗には、ブレーキ操作はあったものの停止目標位置４０ａを含む許容範囲に対して適切な減速アプローチが実行されず停止目標位置４０ａの手前や先に停止したような場合が含まれる。

　ここで、図５を参照して、停止目標位置４０ａに対する、車両１０の停止位置のばらつきと、そのばらつきに基づいて設定される「個人許容誤差」について説明する。

　通常、車両１０の速度は、停止目標位置４０ａにて最低速度、つまり略「０ｋｍ／ｈ」になるように変化するが、支援対象エリア４１を車両１０が複数回通過した場合、速度が最低になる位置（最低速度位置）が、狭い範囲に集中する場合や、広い範囲に分散する場合がある。なお、車両１０の速度の変化態様には、ドライバの車両操作、いわゆるドライバの嗜好が大きく影響することから、標準許容誤差４６よりも狭い範囲の個人許容誤差４７はドライバの別に設定されている。このことから標準許容誤差４６よりも狭い個人許容誤差４７による運転支援の成功／失敗の判断よれば、ドライバの嗜好（意思、感性）に適合する運転支援を提供できる可能性が高まる。

　図５（ａ）は、最低速度となる位置が狭い範囲に集中する場合について示している。図５（ａ）に示すように、道路４０の支援対象エリア４１を複数回通過した車両１０の速度変化は、停止目標位置４０ａに対して略同様の速度変化４２Ａが繰り返される。このとき、支援対象エリア４１の範囲（始点４１ａから終点４１ｂの間）内に、標準許容誤差４６（始点４６ａから終点４６ｂまでの間）が設定されていた場合、最低速度位置が標準許容誤差４６の範囲よりも狭い範囲である個人許容誤差４７（始点４７ａから終点４７ｂまでの間）に集中することもある。このとき、標準許容誤差４６よりも狭い範囲を個人許容誤差４７として設定する。これにより当該ドライバに対して、標準許容誤差４６よりも狭い範囲が個人許容誤差４７として設定され、この個人許容誤差４７に基づいて運転支援の成功／失敗（運転支援が適合したか否か）の判断が行われるため、同運転支援の成功／失敗の判断結果がドライバの嗜好（意思、感性）に適合する可能性が高まる。

　また、図５（ｂ）は、最低速度の位置が広い範囲に分散する場合について示している。図５（ｂ）に示すように、道路５０の支援対象エリア５１を複数回通過した車両１０の速度変化は、停止目標位置５０ａに対して略同様の速度変化５２Ａが繰り返される。なお、この速度変化５２Ａは先の速度変化４２Ａよりもばらつきが大きい。このとき、支援対象エリア５１の範囲（始点５１ａから終点５１ｂの間）内に、標準許容誤差５６（始点５６ａから終点５６ｂまでの間）が設定されていた場合、最低速度位置が標準許容誤差５６の範囲程度か、それよりも若干狭い範囲である個人許容誤差５７（始点５７ａから終点５７ｂの間）に分散する。このとき、標準許容誤差５６の範囲程度か、それよりも若干狭い範囲を個人許容誤差５７として設定する。これにより当該ドライバに対して、先の個人許容誤差４７に比較して広いものの、標準許容誤差５６よりも狭い範囲が個人許容誤差５７として設定される。そして、この個人許容誤差５７に基づいて運転支援の成功／失敗（運転支援が適合したか否か）の判断が行われることによって、同運転支援の成功／失敗の判断結果がドライバの嗜好に（意思に）適合する可能性が高まる。

　ちなみに、図６を参照して、カーブを通行する場合における運転支援の成功／失敗の判断について説明する。図６（ａ）～（ｅ）は、運転支援（ここでは減速支援）が車両１０の速度を最低の速度としたい目標位置を、許容範囲６６を有する「いつもの目標６７」の位置にしたとき、車両１０に提供された運転支援情報がドライバの車両操作に適合したか否かの判断について模式的に示している。なお、本実施形態では、ドライバの減速操作は、ペダル操作に基づく操作であって、エンジンブレーキや回生ブレーキなどペダル操作によらない操作は含まれない。つまり、ドライバの車両操作には、ペダル操作による操作や、エンジンブレーキや回生ブレーキなどのペダル操作によらない操作や、操作によらずに生じる減速など、いわゆるドライバの意図（嗜好）に沿った車両の操縦が含まれる。

　図６（ａ）は、ドライバの減速操作（ペダル操作）による減速はなかったものの、車両１０の速度は運転支援情報に基づく車両操作によって予定される減速動作に一致すると判定される範囲であった場合、つまり図４のステップＳ３５でＮＯと判断された場合を示しており、このとき、情報処理ＥＣＵ１１は、「支援が大成功」したと判断する。

　また、図６（ｂ）は、ドライバの減速操作（ペダル操作）による減速アプローチがあると判断されたとともに、今回の最低速度位置（目標位置６８Ａ）が許容範囲６６（個人設定範囲）にあると判断された場合、つまり図４のステップＳ３２でＹＥＳと判断された場合を示しており、このとき、情報処理ＥＣＵ１１は、「支援が成功」した判断する。

　一方、図６（ｃ）は、ドライバによる減速操作（ペダル操作）がなかったとともに、車両１０の速度は運転支援情報に基づく車両操作によって予定される減速動作に一致しなかった、例えば、今回の最低速度位置（目標位置６８Ｂ）がいつもの目標位置６７から大きく外れた場合、つまり図４のステップＳ３５でＹＥＳの場合を示している。このとき、情報処理ＥＣＵ１１は、「支援が大失敗」したと判断する。

　また、図６（ｄ）は、ドライバの減速操作（ペダル操作）による減速アプローチがあると判断されたとともに、今回の最低速度位置（目標位置６８Ｃ）が許容範囲６６（個人設定範囲）から手前にわずかにずれた場合、つまり図４のステップＳ３２でＮＯと判断された場合を示している。このとき、情報処理ＥＣＵ１１は、「支援が失敗」した判断する。なお、今回の最低速度位置（目標位置６８Ｃ）は、標準許容誤差に対しては、その許容範囲にあるため、標準許容誤差を用いた場合、情報処理ＥＣＵ１１は、支援は成功したと判断しうる。

　さらに、図６（ｅ）は、ドライバの減速操作による減速アプローチがあると判断されたとともに、今回の最低速度位置（目標位置６８Ｄ）が許容範囲６６（個人設定範囲）から先にわずかにずれた場合、つまり図４のステップＳ３２でＮＯと判断された場合を示している。このとき、情報処理ＥＣＵ１１は、「支援が失敗」した判断する。なお、今回の最低速度位置（目標位置６８Ｃ）は、標準許容誤差に対しては、その許容範囲にあるため、標準許容誤差を用いた場合、情報処理ＥＣＵ１１は、支援は成功したと判断しうる。

　続いて、走行パターン判定処理について説明する。

　走行パターン判定処理（図２のステップＳ４０）では、図３（ｄ）に示すように、各「加速操作」と「減速操作」をそれぞれ、支援対象エリア４１中にブロックとして割り付ける。つまり、支援対象エリア４１の始点４１ａに隣接する加速操作４４Ａを含む範囲をアプローチ前４５Ａのブロックとし、支援対象エリア４１の終点４１ｂに隣接する加速操作４４Ｃを含む範囲をアプローチ後４５Ｃのブロックとする。また、アプローチ前４５Ａのブロックと、アプローチ後４５Ｃのブロックとの間の範囲をアプローチ中４５Ｂのブロックとする。つまり、アプローチ中４５Ｂのブロックには、減速操作４４Ｂが含まれる。そして、走行パターン判定処理が終了する。なお、図４のステップＳ３７にて、走行パターン判定（図２のステップＳ４０）を実行しない旨が設定されている場合、この走行パターン判定処理は上記処理を実行せず、同走行パターン判定処理を終了する。

　走行パターン判定処理（図２のステップＳ４０）が終了すると、学習／予測結果登録処理（図２のステップＳ５０）が実行される。図７に示すように、学習／予測結果登録処理が開始されると、操作情報学習部３３は、「エコ運転支援中」か否かを判断する（図７のステップＳ５１）。「エコ運転支援中」ではないと判断された場合（図７のステップＳ５１でＮＯ）、操作情報学習部３３は、学習／予測結果登録処理を終了する。すなわち、再現性の学習処理が終了される（図２のフロー終了）。

　一方、「エコ運転支援中」であると判断された場合（図７のステップＳ５１でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、支援継続判定処理を行う（図７のステップＳ５２）。詳述すると、支援継続判定処理によれば、図８に示すように、操作情報学習部３３は、減速操作４４Bの「最低速度位置」、つまり速度「０」が「減速目処エリア」に含まれているか否かを判断する（図８のステップＳ５３）。すなわち、位置情報処理部３２にて設定された「最低速度位置」に基づく「判定情報」が“通常”である場合、「減速目処エリア」に含まれていないと判断し、“優遇”である場合、「減速目処エリア」に含まれていると判断する。これにより、操作情報学習部３３は、「支援対象操作」の再現性の有無の学習を「通常判定」として行うか、「優遇判定」として行うかを判断する。なお、「通常判定」の処理と「優遇判定」の処理とは、再現性判断用の「同一種類の判定が連続してなされた回数」（以下、「同一判定連続回数」とも記す）が相違するものの、処理の流れ（フロー）は同様である。また、「同一種類の判定」とは、例えば、「減速操作」（「減速動作」を含んでもよい）との判定や、「加速操作」（「加速動作」を含んでもよい）との判定などである。このとき、「種類」としては、車両１０の操作や動作などとして判定可能な操作や動作であれば、用途に応じ、一つの種類とする操作や動作をどのように定義してもよい。

　「判定情報」に“通常”が設定されているため、「最低速度位置」が「減速目処エリア」に含まれていないと判断された場合（図８のステップＳ５３でＮＯ）、操作情報学習部３３は、「通常判定」処理を行う。これにより、再現性判断用の“同一判定連続回数”には、「通常判定用の連続数（Ｎ１）」が設定される。なおこのとき、Ｎ１には５回が設定される。

　それから、操作情報学習部３３は、支援対象エリア４１を車両１０が通過した回数が１０回未満（Ｙ＝１０）であるか否かを判断する（図８のステップＳ６０）。本実施形態では、学習に用いる操作情報の最大数を１０回としていることから、再現性の学習には、当該支援対象エリア４１における最新の１０回の操作情報のみが用いられる。

　支援対象エリア４１を車両１０が通過した回数が１０回未満ではない、つまり１０回以上であると判断された場合（図８のステップＳ６０でＮＯ）、操作情報学習部３３は、支援が成功した割合としての支援成功率が「８０％」（Ｘ＝８０）以上か否か判定する（図８のステップＳ６２）。支援成功率が「８０％」以上であるかは、最新の１０回の操作情報の中に、８回以上の「支援の成功」もしくは「支援の大成功」が含まれているか否かにより判断される。

　支援成功率が「８０％」以上であると判断された場合（図８のステップＳ６２でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、当該支援対象エリア４１に対応する「地点特有の操作情報」は「再現性あり」と判断し、その「地点特有の操作情報」に基づく運転支援を次も継続すると判定する（図８のステップＳ６３）。そして操作情報学習部３３は、当該判定結果に基づいて、車両１０の燃料消費を低燃費にする車両操作としての「エコ運転支援」を継続することができるように動作する（図８のステップＳ７０）。

　一方、支援成功率が「８０％」未満であると判断された場合（図８のステップＳ６２でＮＯ）、操作情報学習部３３は、当該支援対象エリア４１に対応する「地点特有の操作情報」は「再現性なし」と判定する（図８のステップＳ６４）。そして操作情報学習部３３は、支援対象エリア４１に対する「地点特有の操作情報」をクリアし、当該支援対象エリア４１の状態を「地点特有の操作情報」が設定されていない「学習中」に降格させる（図８のステップＳ７１）。例えば、操作情報学習部３３は、支援対象エリア４１に対する学習結果をクリアし、新たな学習を再開する。

　また、支援対象エリア４１の通過回数が１０回未満であると判断された場合（図８のステップＳ６０でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、「支援成功要求」の連続数が５回（Ｎ１＝５）より多いか否かを判断する（図８のステップＳ６１）。「支援成功要求」の連続数は、通過回数が１０回未満のときに「地点特有の操作情報」の再現性の判断に用いられる値であって、後に詳しく述べるように、同一種類の車両操作が連続して実行される回数として設定されている。「支援成功要求」が連続して５回より多くない、つまり５回以下であると判断された場合（図８のステップＳ６１でＮＯ）、操作情報学習部３３は、先の「ステップＳ６２でＹＥＳ」の場合と同様、当該支援対象エリア４１に対応する「地点特有の操作情報」は「再現性あり」と判断する。そして、操作情報学習部３３は、その「地点特有の操作情報」に基づく運転支援を次も継続すると判定する（図８のステップＳ６３）。これにより、操作情報学習部３３は、当該判定結果に基づいて「エコ運転支援」を継続することができるように動作する（図８のステップＳ７０）。

　一方、「支援成功要求」が連続して５回より多いと判断された場合（図８のステップＳ６１でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、先の「ステップＳ６２でＮＯ」の場合と同様、当該支援対象エリア４１に対応する「地点特有の操作情報」は「再現性なし」と判定する（図８のステップＳ６４）。そして、操作情報学習部３３は、支援対象エリア４１に対する「地点特有の操作情報」をクリアし、当該支援対象エリア４１の状態を「地点特有の操作情報」が設定されていない「学習中」に降格する（図８のステップＳ７１）。

　他方、「判定情報」に“優遇”が設定されているため、「最低速度位置」が「減速目処エリア」に含まれていると判断された場合（図８のステップＳ５３でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、「優遇判定」処理を行う。これにより、再現性判断用の「同一判定連続回数」が、「優遇判定用の連続数（Ｎ２）」に設定される。なお、このときＮ２には８回が設定される。

　それから、操作情報学習部３３は、先のステップＳ６０と同様に、車両１０が支援対象エリア４１を通過した回数が１０回未満であるか否かを判定する（図８のステップＳ６５）。

　車両１０が「学習エリア」を通過した回数が１０回未満ではない、つまり車両１０が「学習エリア」を通過した回数が１０回以上であると判断した場合（図８のステップＳ６５でＮＯ）、操作情報学習部３３は、先のステップＳ６２と同様に、支援成功率が「８０％」以上か否か判断する（図８のステップＳ６７）。

　支援成功率が「８０％」以上であると判断した場合（図８のステップＳ６７でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、先の「ステップＳ６３」と同様に、当該支援対象エリア４１に対応する「地点特有の操作情報」は「再現性あり」と判断し、その「地点特有の操作情報」に基づく運転支援を次も継続すると判定する（図８のステップＳ６８）。そして、操作情報学習部３３は、「エコ運転支援」を継続することができるように動作する（図８のステップＳ７０）。

　一方、停止率が「８０％」未満であると判断された場合（図８のステップＳ６７でＮＯ）、操作情報学習部３３は、先の「ステップＳ６４」と同様に、当該支援対象エリア４１に対応する「地点特有の操作情報」は「再現性なし」と判定する（図８のステップＳ６９）する。そして、操作情報学習部３３は、支援対象エリア４１の状態を「地点特有の操作情報」が設定されていない「学習中」に降格させる（図８のステップＳ７１）。

　また、通過した回数が１０回未満であると判断した場合（図８のステップＳ６５でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、「支援成功要求」の連続数が８回（Ｎ２＝８）より多いか否かを判断する（図８のステップＳ６６）。「支援成功要求」が連続して８回よりも多くない、つまり８回以下と判断された場合（図８のステップＳ６６でＮＯ）、操作情報学習部３３は、先の「ステップＳ６７でＹＥＳ」の場合と同様、当該支援対象エリア４１に対応する「地点特有の操作情報」は「再現性あり」と判断する。そして、操作情報学習部３３は、その「地点特有の操作情報」に基づく運転支援を次も継続すると判定する（図８のステップＳ６８）。これにより、操作情報学習部３３は、当該判定結果に基づいて「エコ運転支援」を継続することができるように動作する（図８のステップＳ７０）。

　一方、減速行動が連続して８回より多いと判断された場合（図８のステップＳ６６でＹＥＳ）、操作情報学習部３３は、先の「ステップＳ６７でＮＯ」の場合と同様、当該支援対象エリア４１に対応する「地点特有の操作情報」は「再現性なし」と判定する（図８のステップＳ６９）。そして、操作情報学習部３３は、当該支援対象エリア４１の状態を「地点特有の操作情報」が設定されていない「学習中」に降格する（図８のステップＳ７１）。

　ステップＳ７０もしくはステップＳ７１の処理が終わると、操作情報学習部３３は、支援継続判定処理を終了する。

　ここで、上述した「支援成功要求」の連続数、つまり「通常判定用の連続数（Ｎ１）」と「優遇判定用の連続数（Ｎ２）」とについて図９～１２に従って説明する。

　図９のグラフ７１は、表形式のグラフであり、縦列に車両１０に対する運転支援情報の提供回数、つまり「地点特有の操作情報」の提供された「予測回数」が示され、横行にその予測回数のうちドライバの車両操作に適合した回数、つまり支援が成功した回数である「支援成功回数」が示され、それら縦列と横行とにより区画されている。またこのグラフ７１は、太線により略左右に区画されており、左側がＡ側、右側がＢ側となっている。つまりこのグラフ７１には、「予測回数」に対する「支援成功回数」の割合が示されており、その割合が「８０％」未満の部分がＡ側であり、その割合が「８０％」以上の部分がＢ側である。

　このグラフ７１に示すように、予測回数が１０回未満の場合、予測回数における支援成功回数の割合が「８０％」以上になるのは、予測回数が１回の場合には、支援成功回数が１回のときである。同様に、予測回数における支援成功回数の割合が「８０％」以上になる支援成功回数は、予測回数が２回の場合には２回、予測回数が３回の場合には３回、予測回数が４回の場合には４回、予測回数が５回の場合には４回以上、予測回数が６回の場合には５回以上である。さらに同様に、予測回数における支援成功回数の割合が「８０％」以上になる“停止操作”の回数は、予測回数が７回の場合には６回以上、予測回数が８回の場合には７回以上、予測回数が９回の場合には８回以上である。

　そして、支援継続判定を行うために必要な最低予測回数を１０回、つまり割合を算出する際の母数を１０とすると、従来のように「割合」で支援継続判定をする場合、１０回以降から支援継続判定がなされるようになる。支援継続判定を「割合」でおこない、そのときの判断基準となる割合を、例えば「８０％」とすると、予測回数が１０回になった以降は、支援成功回数の割合が「８０％」であれば、運転支援情報の提供が継続される一方、支援成功回数の割合が「８０％」未満であれば、運転支援情報の提供が中止されるようになる。

　図１０のグラフ７２は、表形式のグラフであり、縦列に車両１０に対する運転支援情報の提供回数、つまり「地点特有の操作情報」の提供された「予測回数」が示され、横行にその予測回数のうちドライバの車両操作に適合した回数、つまり支援が成功した回数である「支援成功回数」が示され、縦列と横行とにより区画されている。またこのグラフ７２は、太線により略左右に区画されており、左側がＡ側、右側がＢ側となっている。つまりこのグラフ７２には、「予測回数」に対する「支援成功回数」が示されており、グラフ７２のＡ側には、“支援成功”の割合を「８０％」以上にするために今後必要とされる「支援の成功回数」、すなわち連続数が示されている。なお、グラフ７２のＢ側には、これから生じうる「支援の失敗回数」が示されており、その回数だけ連続して支援の失敗が生じると、“支援成功”の割合を「８０％」以上に維持することができない。

　グラフ７２のＡ側について詳述すると、例えば、予測回数が２回でそのうちの支援成功回数が１回で“支援成功”の割合が「５０％」（＝１／２）のとき、“支援成功”の割合を「８０％」以上にするには、あと３回の“支援成功”が必要であることを示している（４／５＝８０％）。また、例えば、予測回数が６回でそのうち支援成功回数が２回、つまり“支援成功”の割合が「３３％」（＝２／６）のとき、“支援成功”の割合を「８０％」にするには、あと１４回の“支援成功”が連続して必要であることを示している（１６／２０＝８０％）。

　このように、現在は「８０％」未満である“支援成功”の割合を今後「８０％」にするために必要とされる“支援成功”の回数がグラフ７２のＡ側に示されているが、その示されているＡ側の連続回数が現実的ではないほど大きな値もある。まず、現実的な値を説明すると、例えば、上述の予測回数が２回、その予測回数のうち支援成功回数が１回の場合に必要となる連続回数は「３回」であり、最低予測回数の１０回よりも少ない５回目で「８０％」に到達する可能性がある。この場合、当該支援対象エリア４１における運転支援の再現性の学習を継続すれば、現在の「地点特有の操作情報」の「再現性あり」とする結果が得られる可能性もあることから、学習の継続が有意であると判断できる。

　一方、現実的ではない値としては、例えば、上述の予測回数が６回、支援成功回数が２回の場合に必要となる連続回数は「１４回」であり、最低予測回数である１０回を大きく超えた２０回目に至るまで「８０％」に到達することが不可能である。そして、少なくともこれから１４回の“支援成功”、それも連続した“支援成功”が今後必要となることも現実的ではない。この場合、当該支援対象エリア４１における「地点特有の操作情報」の「再現性あり」とする結果が得られる可能性はほとんど無いため、運転支援情報の提供の継続が無意味であると判断できる。つまり、当該支援対象エリア４１における運転支援情報の提供を中止するように判断する。

　そして、現在の“支援成功”の割合を「８０％」以上にするために必要とされる“支援成功”の連続数として現実的な値が、図１１のリスト７３に基づいて作成された「支援成功の連続回数」を示す図１２のリスト７４に基づいて定められる。

　図１１は、予測回数が１０回である場合について、“支援成功”の割合が「８０％」になる“支援成功”の発生パターンを示している。図１１のリスト７３には、“支援成功”の割合が「８０％」となる４５通りの組み合わせがパターン「１」～「４５」として示されている。なお、同リスト７３には、“支援成功”を白抜きの丸印（「○」印）で示し、“支援失敗”をばつ印（「×」印）で示しているとともに、“支援成功”の連続する回数、つまり「○」印の連続する回数を支援成功の連続発生続数として示している。なお１回目以前の情報は学習や判断に利用されない。

　図１１に示すように、“支援成功”の割合が「８０％」となる４５通りのパターンには、それぞれ“支援成功”が連続して発生する場合がある。つまり、１０回目までの操作情報のうち、８回が“支援成功”で２回だけが“支援失敗”であるとすると、“支援成功”の最大連続数は、最高８回（パターン「１」，「９」，「４５」）から、最低３回（パターン「２１」，「２７」，「２８」）までのいずれかの回数となる。

　詳述すると、パターン「１」～「９」では、“支援失敗”の１つ目は１回目に生じ、その“支援失敗”の２つ目はパターン「１」では２回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次１回分ずつ後にずれて生じる。パターン「１０」～「１７」では、”支援失敗”の１つ目は２回目に生じ、”支援失敗”の２つ目はパターン「１０」では３回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次１回分ずつ後にずれて生じる。パターン「１８」～「２４」では、”支援失敗”の１つ目は３回目に生じ、”支援失敗”の２つ目はパターン「１８」では４回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次１回分ずつ後にずれて生じる。パターン「２５」～「３０」では、”支援失敗”の１つ目は４回目に生じ、”支援失敗”の２つ目はパターン「２５」では５回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次１回分ずつ後にずれて生じる。パターン「３１」～「３５」では、”支援失敗”の１つ目は５回目に生じ、”支援失敗”の２つ目はパターン「３１」では６回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次１回分ずつ後にずれて生じる。パターン「３６」～「３９」では、”支援失敗”の１つ目は６回目に生じ、”支援失敗”の２つ目はパターン「３６」では７回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次１回分ずつ後にずれて生じる。パターン「４０」～「４２」では、”支援失敗”の１つ目は７回目に生じ、”支援失敗”の２つ目はパターン「４０」では８回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次１回分ずつ後にずれて生じる。パターン「４３」及び「４４」では、”支援失敗”の１つ目は８回目に生じ、”支援失敗”の２つ目はパターン「４３」では９回目に生じ、パターン「４４」では１０回目に生じる。パターン「４５」では、”支援失敗”の１つ目は９回目に生じ、”支援失敗”の２つ目は１０回目に生じる。

　４５通りのパターンにおける“支援成功”の連続数をまとめると、図１２のリスト７４に示すように、最大連続数の出現回数の内訳は、８回連続が３パターン、７回連続が６パターン、６回連続が９パターン、５回連続が１２パターン、４回連続が１２パターン、３回連続が３パターンとなる。つまり、“支援成功”の連続数としては、８回が最大連続回数であり、５回及び４回がそれぞれ最頻連続回数であり、３回が最小連続回数である。また、４５パターンのうちで含まれるパターンの割合は、８回連続は「３／４５」であり、５回連続は「３０／４５」（３＋６＋９＋１２＝３０パターン）であり、３回連続は「４５／４５」（３＋６＋９＋１２＋１２＋３＝４５パターン）である。なお「８０％／１０回」以上を満足する組み合わせには、連続数が３回未満となる組み合わせはない。

　そこで、本実施形態では、「地点特有の操作情報」の再現性の学習において、最新の１０回の予測回数に含まれている“支援成功”の最大連続数に基づいて「予測回数が１０回になったとき、“支援成功”の割合が「８０％」以上となると予測される場合」を推定する。このとき、「８０％」以上になる確率は、最大連続数が小さくなるにつれて低下する傾向を有しており、最大連続数が８回のとき最大であり、最大連続数が３回のとき最低であり、最大連続数が４回のときは最大連続数が３回のときよりも高くなる。その一方、最大連続数に含まれるパターンの数は、最大連続数が８回のとき最少（３／４５）であり、最大連続数が３回のとき最大（４５／４５＝１００％）であり、最大連続数が４回のときも比較的多い（４２／４５≒９３％）。つまり、これらのことを考慮して、推定に適した最大連続数が選択される。

　本実施形態では、再現性の判断用の「同一判定連続回数」として、上述の８回から３回までいずれかの連続数が設定されている。なお、再現性の判断用の「同一判定連続回数」においては、「優遇判定用の連続数（Ｎ２）」が「通常判定用の連続数（Ｎ１）」以上の値にされており、「再現性なし」の判断を得ることが同等もしくは難しくなるようになっている。例えば、本実施形態では、再現性の判断用の「優遇判定用の連続数（Ｎ２）」は８回（最大連続回数）、「通常判定用の連続数（Ｎ１）」は５回（最頻連続回数）にされている。なお、本実施形態では、最頻連続回数が複数回ある場合、それらの平均値（少数点以下切り上げ）を「通常判定用の連続数（Ｎ１）」に設定するようにしている。

　例えば、リスト７４に基づいて、「通常判定」に対する現実的な同一判定連続回数を５回（最頻連続回数）とすることや、「優遇判定」に対する現実的な同一判定連続回数を８回（最大連続回数）とすることができる。そうすると操作情報学習部３３は、図１２のリスト７４において、現在の“支援成功”の割合を「８０％」にするために必要とされる“支援成功”の連続数が５回又は８回よりも多い場合、当該支援対象エリア４１における学習を中止すると判断することができる。なお、リスト７４に基づく限り、現実的な同一判定連続回数として８より大きい数を選択したり、３より小さい値を選択することは適切とは言えない。

　例えば、「予測回数」が１０回未満の場合、再現性の有無の判断に割合「８０％」を用いたとする。すると、“支援成功”に再現性があると判断された後、“支援失敗”が追加登録されることで“支援成功”の割合が「８０％」未満になり、「予測回数」が１０回未満のうちに、判断結果が「地点特有の操作情報」に再現性がないと変化してしまうおそれがある。この場合、判断結果として良好であると言えないこともある。

　一方、本実施形態では、「予測回数」が１０回未満の場合、再現性の有無の判断に連続回数を用いる。すると、“支援成功”に再現性があると判断された後、“支援失敗”が追加登録されても“支援成功”の連続回数には変化生じないため、少なくとも「予測回数」が１０回未満のうちに、「地点特有の操作情報」の再現性の判断結果が、「再現性なし」に変化するおそれがない。これによって、判断結果を良好に維持できる。

　（作用）
　次に、本実施形態の車両用情報処理装置の作用について、図１３に従って説明する。ここでは、車両１０がカーブ道路６０を通過する場合を例にして、当該カーブ道路６０において提供される運転支援について説明する。なお、図１３（ａ）は車両１０が初めて通過するなどのため「学習エリア」が設定されていない状態を示す図であり、図１３（ｂ）は「学習エリア」に対する学習が「学習中」であり、運転支援は行われていない状態を示す図である。また、図１３（ｃ）は「学習エリア」に対する運転支援とともに、運転支援の再現性判断も行われている状態を示す図である。

　一定速度で走行していた車両１０で「減速操作」が実行されると、情報処理ＥＣＵ１１が、その実行された「減速操作」と、そのときの「操作位置６７」を検出するとともに、「操作位置６７」を含む「学習エリア」をデータベース１２Ａから検索する。

　このとき、図１３（ａ）に示すように、初めて通過する地点である場合、「学習エリア」が検索されないため、情報処理ＥＣＵ１１は、図１３（ｂ）に示すように、「操作位置６７」を含む新たな「学習エリア６１」を設定するとともに、「学習エリア６１」と「減速操作」とを関連付けてデータベース１２Ａに登録する。

　他方、図１３（ｂ）に示すように、以前に通過した地点である場合、情報処理ＥＣＵ１１は、「最新の操作情報」である「減速操作」を、検索にて得られた「学習エリア６１」に関連付けて登録する。このとき、情報処理ＥＣＵ１１では、「新規学習」により、「減速操作」の再現性が学習され、「再現性あり」と判断されると、「学習エリア６１」に「地点特有の操作情報」として「減速操作」を設定する。すると、図１３（ｃ）に示すように、「学習エリア６１」がいわゆる支援対象エリアとして確定されて、当該「学習エリア６１」に対応する「地点特有の操作情報」が運転支援情報として車両１０に提供されるようになる。

　そして、図１３（ｃ）に示すように、「学習エリア６１」における運転支援が開始された後、情報処理ＥＣＵ１１は、当該「学習エリア６１」における「地点特有の操作情報」についてその再現性を学習する。その学習の結果、「再現性あり」と判断された場合、運転支援を継続する一方、「再現性なし」と判断された場合、運転支援を中止し、学習をし直す（再学習する）ようにする。

　つまり、車両１０の減速動作が、目標位置６７を含む許容範囲６６内の地点を目標とし行われた場合、運転支援が成功したと判断する。そして、この運転支援の成功が登録されて情報処理ＥＣＵ１１による再現性の学習に用いられるようになる。一方、情報処理ＥＣＵ１１は、車両１０の減速動作が、目標位置６７を含む許容範囲６６内の地点を目標として行われなかった場合、運転支援が失敗したと判断する。

　また、情報処理ＥＣＵ１１は、運転支援の回数が確率による再現性判断に必要とされる最低回数（例えば１０回）以上である場合、再現性の判断を最新の過去１０回の予測回数における運転支援の成功率が「８０％」以上であるか否かにより判断する。つまり、運転支援の成功率が「８０％」以上である場合、「再現性あり」と判断される一方、運転支援の成功率が「８０％」未満であれば「再現性なし」と判断される。なお、本実施形態では、情報処理ＥＣＵ１１は、過去の通過回数が多くても、最新の１０回分の操作情報を用いて学習の中止の判断をする。このため、情報処理ＥＣＵ１１は、「学習エリア６１」における運転支援が失敗した場合、その失敗が「所定の連続数」だけ連続すれば、過去の通過回数にかかわらず、早期に「再現性なし」の判断をすることができる。

　一方、情報処理ＥＣＵ１１は、運転支援の回数が確率による再現性判断に必要とされる最低回数（例えば１０回）よりも少ない場合、運転支援の失敗の連続回数に基づいて運転支援の再現性について判断する。例えば、通常判定として、今後運転支援が継続される現実的な回数（Ｎ１）を５回とすると、図１０のグラフ７２に示すように、予測回数が４回の場合、支援成功回数が３回以上であれば「再現性あり」と判断される一方、支援成功回数が２回以下であれば「再現性なし」と判断される。

　また、当該カーブ道路６０は減速を要することが予め分かっている、つまり「減速目処エリア」として設定されている場合、「減速目処エリア」であることに基づいて運転支援の再現性について判断する。例えば、「減速目処エリア」である優遇判定として、今後運転支援が継続される現実的な回数（Ｎ２）がＮ１よりも大きな値である８回とすると、図１０のグラフ７２に示すように、予測回数が４回の場合、支援成功回数が２回以上であれば「再現性あり」と判断される一方、支援成功回数が１回以下であれば「再現性なし」と判断される。

　このように、再現性判定に連続数を用いることにより、「学習エリア６１」の通過回数が少ない場合であっても好適な再現性判断をすることができるため、ドライバの車両操作に適合しない運転支援情報が提供される期間を短くすることができるようになる。

　上述の判断により、「地点特有の操作情報」に基づく運転支援が「再現性なし」と判断される場合、車両の運転支援の学習態様は、図１３（ｂ）に示す態様に移行し、図１３（ｂ）による学習により「学習エリア６１」に「地点特有の操作情報」が設定されると図１３（ｃ）に示す態様に移行する。逆に、図１３（ｃ）における再現性の判断において、「再現性なし」と判断されると、図１３（ｂ）に示す「学習中」に移行する。また、図１３（ｂ）による学習により、学習が無意味であると判断される場合、「学習エリア６１」を開放して、図１３（ａ）に示すように、その「学習エリア６１」については、次回通過時に改めて学習を開始できるような態様に移行する。

　以上説明したように、本実施形態に係る車両用情報処理装置及び車両用情報処理方法は、以下に列記する効果を有する。

　（１）情報処理ＥＣＵ１１は、ドライバの車両操作にかかる嗜好性、つまり再現性を、運転支援情報として提供した特有の操作情報がドライバの車両操作に適合していると判定した回数、もしくは適切していないと判定した回数に基づいて学習する。すなわち、情報処理ＥＣＵ１１では、再現性の学習を上記判定した回数に基づいて行うため、再現性の判断を比較的容易に行うことができる、つまりドライバの操作情報がより円滑に再現性の学習結果に結び付けられるようになる。

　また例えば、学習開始時点から数えると、最低回数（例えば１０回）までは、判定した回数は増加するのみで減ることはないため、判定結果が安定するようになることもある。これによっても、ドライバの操作情報がより円滑に学習結果に結び付けられる。

　（２）許容誤差（「個人許容誤差」）の範囲内に、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報（例えば停止位置）とドライバの車両操作の結果（例えば実際の停止位置）との間の偏差があるか否かによって、地点特有の操作情報がドライバの車両操作に適合しているか否か判定する。このため、適切に許容誤差（「個人許容誤差」）の範囲を設定することによりドライバに違和感を与えない運転操作支援を提供することができるようになる。

　（３）車両１０の動作結果をドライバの車両操作の結果としたことにより、ドライバによる車両操作の結果である車両動作に基づいてドライバの車両操作に対して運転支援情報が適合しているか否かが判定できる。例えば、ドライバの車両操作のうちのペダル操作に基づいて運転支援情報が適切であったか否かを判定すると、車両の動作が適切であったとしても、適合しているか否かの判定基準にしているドライバのペダル操作が無い場合、運転支援情報は適合していないと判定されるおそれもある。そこで、この装置は、車両の動作結果に基づいて運転支援情報が適切であったか否かを判定することで、ドライバによるペダル操作などがセンサなどで検出されなかった場合であれ、運転支援情報が適合したか否かを適切に判定できるようにした。これにより地点特有の操作情報に係る車両操作の再現性が適切に判定できるようになる。

　（４）ドライバの別に「個人許容誤差」を設定するようにしたため、許容誤差をドライバの別に生じる車両操作の違いが反映されたものにすることができる。これにより、ドライバには当該ドライバに対応する「個人許容誤差」に基づく運転支援情報が提供されるようになるため、当該ドライバが運転支援情報に対して違和感を感じる可能性が減少するようになる。

　（５）５回や８回などの連続回数に基づいて減速操作の再現性を判定するため、連続回数の判定に不要である遠い過去の通過操作履歴の影響が無くなる、もしくは、低減されるようになるため、ドライバの車両操作にかかる嗜好性の変化を早期に認識することが可能となる。

　（６）特定の車両操作の要求される場所、いわゆる「減速目処エリア」で要求される車両操作と同一種類の車両操作、つまり「減速操作」を学習する場合、当該操作情報の再現性の学習に用いられる連続取得回数を変更した。例えば、一時停止が要求される場所の場合、ドライバには特定の車両動作としての減速操作が要求されるため、減速操作の再現性の学習に用いる同一種類の判定が連続してなされた回数を少なくするようにすることができる。

　（７）地点の設定、つまり「学習エリア」の設定が操作情報に基づいて行われるため、運転支援の学習を行う地点の設定にかかる柔軟性を高くすることができる。また、そうした学習を行う地点（学習エリア）が操作情報が取得された地点を含む所定の範囲からなる地点として設定されるため、道路状況による車両の位置ずれや、位置検出精度に起因する位置ずれなどにも好適に対応することができる。さらに、所定の範囲を同一の地点として扱うため、再現性を学習する地点（学習エリア）が互いに近い範囲に多数設定されることが防止されるため、情報の増加も抑制されるようになる。

　（その他の実施形態）
　なお上記実施形態は、以下の態様で実施することもできる。

　・上記実施形態では、「減速目処エリア」を設定している場合について例示したがこれに限らず、その他の目処エリアが設定されていてもよい。例えば、「加速目処エリア」を設定してもよく、この場合、「減速目処エリア」に代えて「加速目処エリア」を、「減速操作」に代えて「加速操作」を適用するようにすればよい。これにより、車両用情報処理装置としての設計自由度が向上するようになる。

　・上記実施形態では、「減速目処エリア」であるか否かを確認する場合について例示した、しかしこれに限らず、「減速目処エリア」であるかを確認しなくてもよい。この場合、どの「学習エリア」に対しても「通常判定」による再現性の学習などをするようにすればよい。これにより、車両用情報処理装置としての設計自由度が向上するようになる。

　・上記実施形態では、「減速目処エリア」がデータベース１２Ａに登録されている場合について例示した。しかしこれに限らず、減速目処エリアを、ナビゲーションシステムに搭載されている地図情報に含まれている道路データや外部インフラ装置から送信される道路データなどから取得してもよい。これにより、「減速目処エリア」を予めデータベースに登録しておくとともに、最新の状態に管理しておく手間が軽減される。また、データベースに含まれていない地点に対しても「減速目処エリア」を設定することができるようになるため、車両用情報処理装置としての利便性が向上されるようになる。

　・上記実施形態では、「学習エリア」と支援対象エリア４１とが同範囲に設定されている場合ついて説明した。しかし、これに限らず、「学習エリア」と支援対象エリアとの範囲が異なっていてもよい。すなわち、「新規学習」や「継続学習」に用いる「学習エリア」の範囲と、運転支援を行う支援対象エリアとは、必ずしも一致する必要はないため、相違したとしてもよい。これにより、「学習エリア」や、支援対象エリアの設定の自由度が向上し、車両用情報処理装置としてもその設計自由度が向上するようになる。

　・上記実施形態では、車両１０の情報処理ＥＣＵ１１にて支援対象エリア４１における「地点特有の操作情報」の再現性が判断される場合について例示した。しかしこれに限らず、支援対象エリア４１における「地点特有の操作情報」の再現性の判断が車両外に設けられた情報処理センタなどで行われてもよい。つまり、車両と情報処理センタとが通信可能に構成されていれば、「地点特有の操作情報」の再現性の判断を情報処理センタで行うことができる。このように、支援対象エリア４１に対する「地点特有の操作情報」の再現性の判断を、外部装置で行うことにより、車両用情報処理装置のシステム構成の自由度が向上するようになる。

　・上記実施形態では、「地点特有の操作情報」がドライバの車両操作に適合しているか否かを、「停止目標位置４０a」に対する車両１０の「実際の停止位置」の偏差に基づいて判定する場合について例示した。しかしこれに限らず、上記の判定を、提供した運転支援と、車両の実際の動作との間の偏差であれば、例えば「アクセルＯＦＦタイミングの教示」と、「実際のアクセルＯＦＦタイミング」との偏差に基づいて行ってもよい。これにより、様々な運転操作に対して判定が可能になるなど、車両用情報処理装置としての設計自由度や、適用可能性が高められるようになる。

　・上記実施形態では、ドライバによる「減速操作」（停止操作を含んでも良い）に対する運転支援を提供することを目的とする場合について例示したが、これに限らず、ドライバによる「加速操作」や「ステアリング操作」などに対する運転支援を目的としてもよい。「加速操作」や「ステアリング操作」であっても、「学習エリア」における「支援対象操作」として選択されることで当該操作に対する運転支援信号を出力することができる。このため、エンジンＥＣＵや、ステアリングＥＣＵや、ブレーキＥＣＵが取得した各運転支援信号に応じた制御を行うことで上述の運転支援信号に対しても運転支援を行うことができる。

　・上記実施形態では、上限数（１０個）を超えた過去の「操作情報」はデータベース１２Ａから消去される場合について例示した。しかしこれに限らず、上限数を超えた過去の「操作情報」を消去しなくてもよい。これにより、学習に用いる「操作情報」の数が大きい値に変更されるようなことなどがあっても、その変更に対応することができるようになる。

　・上記実施形態では、操作情報学習部３３が学習に用いる「操作情報」は、最大で最新の１０回分の操作情報のみである場合について例示したが、これに限らず、学習に用いる「操作情報」の上限数は１０回より少なくても、１０回より多くてもよい。

　・上記実施形態では、“割合に基づく学習”を操作情報が１０回未満である場合には行わない場合について例示した。しかしこれに限らず、“割合に基づく学習”を操作情報が１０回未満である場合に行ってもよい。この場合、“連続数に基づく学習”を行う場合の操作情報の数を、“割合に基づく学習”を行うことに都合のよい数に調整すればよい。これにより、車両用情報処理装置としての設計自由度が向上するようになる。

　・上記実施形態では、再現性の学習を操作情報が１０回未満である場合に行う場合について例示した。しかしこれに限らず、再現性の学習を操作情報が１０回である場合や、１０回よりも多い場合に行ってもよい。これにより、車両用情報処理装置としての設計自由度が向上するようになる。

　・上記実施形態では、新規学習と、継続学習とがともに行われる場合について例示したが、これに限らず、新規学習の結果に基づいて、継続学習のみを実行するようにしてもよい。これにより、車両用情報処理装置としての設計自由度が向上するようになる。

　１０…車両、１１…情報処理ＥＣＵ（情報処理電子制御ユニット）、１２…補助記憶装置、１２Ａ…データベース、１３…エンジンＥＣＵ（エンジン電子制御ユニット）、１４…ステアリングＥＣＵ（ステアリング電子制御ユニット）、１５…ブレーキＥＣＵ（ブレーキ電子制御ユニット）、１６…スピーカ、１７…モニタ、２０…速度センサ、２１…ＧＰＳ、２２…アクセルペダルセンサ、２３…ブレーキペダルセンサ、３１…操作情報抽出部、３２…位置情報処理部、３３…操作情報学習部、３４…支援情報出力部、４０…道路、４０ａ…停止目標位置、４１…支援対象エリア、４１ａ…始点、４１ｂ…終点、４２…グラフ、４２Ａ…速度変化、４３…ペダル操作リスト、４３ａ～４３ｈ…操作、４４Ａ…加速操作、４４Ｂ…減速操作、４４Ｃ…加速操作、４５Ａ…アプローチ前、４５Ｂ…アプローチ中、４５Ｃ…アプローチ後、４６…標準許容誤差、４７…個人許容誤差、５０…道路、５０ａ…停止目標位置、５１…支援対象エリア、５２Ａ…速度変化、５６…標準許容誤差、５７…個人許容誤差、６０…カーブ道路、６６…許容範囲、６７…目標位置、７１，７２…グラフ、７３，７４…リスト。

Claims (14)

1. 　ドライバによる各種車両操作に対応して取得される操作情報をそれら車両操作の生じた各地点に関連付けて学習し、その学習した結果に基づいて地点特有の操作情報を運転支援情報として提供する車両用情報処理装置であって、
   　同一地点において提供した特有の操作情報が当該地点でのドライバの車両操作に適合しているか否かを判定し、適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数に基づいて当該地点において提供した特有の操作情報の再現性を学習する
   　ことを特徴とする車両用情報処理装置。
2. 　前記適合しているか否かの判定が、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報とドライバによる車両操作の結果との偏差が許容誤差の範囲内であるか否かによって行われる
   　請求項１に記載の車両用情報処理装置。
3. 　前記車両操作の結果が車両の動作結果である
   　請求項２に記載の車両用情報処理装置。
4. 　前記許容誤差がドライバの別に設定されている
   　請求項２または３に記載の車両用情報処理装置。
5. 　前記適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数のそれぞれの回数は、同一種類の判定が連続してなされた回数である
   　請求項１～４のいずれか一項に記載の車両用情報処理装置。
6. 　前記地点が特定の車両操作の要求される場所であるとき、前記同一種類の判定が連続してなされた回数が変更される
   　請求項５に記載の車両用情報処理装置。
7. 　前記地点が、当該地点にて最初に操作情報が取得されたときに同地点を含む所定の範囲からなる地点として設定されたものである
   　請求項１～６のいずれか一項に記載の車両用情報処理装置。
8. 　ドライバによる各種車両操作に対応して取得される操作情報をそれら車両操作の生じた各地点に関連付けて学習し、その学習した結果に基づいて地点特有の操作情報を運転支援情報として提供する車両用情報処理方法であって、
   　同一地点において提供した特有の操作情報が当該地点でのドライバの車両操作に適合しているか否かを判定する工程と、
   　適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数に基づいて当該地点において提供した特有の操作情報の再現性を学習する工程と、を備える
   　ことを特徴とする車両用情報処理方法。
9. 　前記判定する工程は、前記適合しているか否かの判定を、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報とドライバによる車両操作の結果との偏差が許容誤差の範囲内であるか否かによって行う
   　請求項８に記載の車両用情報処理方法。
10. 　前記車両操作の結果として車両の動作結果を用いる
    　請求項９に記載の車両用情報処理方法。
11. 　前記許容誤差をドライバの別に設定する
    　請求項９または１０に記載の車両用情報処理方法。
12. 　前記判定する工程は、前記適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数のそれぞれの回数として、同一種類の判定が連続してなされた回数を用いる
    　請求項８～１１のいずれか一項に記載の車両用情報処理方法。
13. 　前記地点が特定の車両操作の要求される場所であることを条件に、前記同一種類の判定が連続してなされた回数を変更する工程をさらに備える
    　請求項１２のいずれか一項に記載の車両用情報処理方法。
14. 　前記判定する工程に先立ち、前記地点を、当該地点にて最初に操作情報が取得されたときに同地点を含む所定の範囲からなる地点として設定する工程をさらに備える
    　請求項８～１３のいずれか一項に記載の車両用情報処理方法。

Images