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図面 (17)

課題

より正確に運転技量の評価を客観的に行うことができるとともに、運転操作自体の娯楽性を高めること。

解決手段

運転操作データ生成部35が、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を表す実走行挙動データ及び、この車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定した推定挙動データに基づいて、その車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成する。そして運転操作評価部37が、この運転操作データ45に基づいてその運転者の運転技量を評価する。

概要

背景

近年、車両に関して安全な運転を確保するために、様々な技術が開発されている。このような技術としては、運転者による車両の運転技術診断することによって、その運転者自身の運転技術を客観的に評価するシステム(以下「運転技術診断システム」という)が存在している。

この運転技術診断システムでは、センサ部で検出した車両の挙動の特徴をメモリ媒体に記録しておき、これを診断装置で診断している。この診断装置は、メモリ媒体から所定の車両挙動として、例えば交差点での走行挙動を特定し、この走行挙動での計測データのみを抽出して運転者の運転上の特徴を表す特徴情報を生成する。この診断装置は、この特徴情報と、その基準となる安全基準情報との比較結果に基づいて、その運転者による運転技術を診断し、運転者の運転状況を表す診断情報を生成する。

このような従来の運転技術診断システムにおいては、上記計測データが一定値を超える場合に、無理な運転操作による車両挙動であることが検出されていた(特許文献1参照)。そのような計測データが一定値を超える場合としては、例えば条件設定部で設定された条件に適合する場合を挙げることができる。
特許3593502号公報

概要

より正確に運転技量の評価を客観的に行うことができるとともに、運転操作自体の娯楽性を高めること。運転操作データ生成部35が、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を表す実走行挙動データ及び、この車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定した推定挙動データに基づいて、その車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成する。そして運転操作評価部37が、この運転操作データ45に基づいてその運転者の運転技量を評価する。

目的

効果

実績

技術文献被引用数
6件
牽制数
3件

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請求項1

車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成する実走行挙動データ生成手段と、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成する推定挙動データ生成手段と、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成する運転操作データ生成手段と、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価する運転技量評価手段とを有することを特徴とする運転技量評価装置

請求項2

請求項1記載の運転技量評価装置において、前記実走行挙動データに基づいて前記所定区間における前記車両の走行可能状況に応じた補正データを生成し、前記補正データに基づいて前記推定挙動データを補正する補正手段を有することを特徴とする運転技量評価装置。

請求項3

請求項2記載の運転技量評価装置において、前記補正手段は、複数の前記実走行挙動データに基づく前記車両による複数の走行状況に応じて前記補正データを生成することを特徴とする運転技量評価装置。

請求項4

請求項1乃至請求項3のいずれか記載の運転技量評価装置において、前記道路形状データに関連づけて前記運転操作データを記録する記憶手段を有することを特徴とする運転技量評価装置。

請求項5

請求項1乃至請求項4のいずれか記載の運転技量評価装置において、前記運転技量評価手段は、前記車両における互いに垂直な3方向に関して前記運転操作データを微分し、その結果としての加加速度を算出する加加速度算出手段と、前記加加速度が規定の閾値を超えた場合に前記車両の運転状況が悪いと判断する加加速度判断手段とを備えることを特徴とする運転技量評価装置。

請求項6

請求項1乃至請求項4のいずれか記載の運転技量評価装置において、前記運転技量評価手段は、前記運転操作データをフィードバック制御関数に入力し、前記車両の安定に必要な制御データを算出する制御データ算出手段と、前記制御データの量が規定の閾値を超えているか否かに応じて前記車両の運転状況を判断する制御データ量判断手段とを備えることを特徴とする運転技量評価装置。

請求項7

実走行挙動データ生成手段によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成させる実走行挙動データ生成ステップと、推定挙動データ生成手段によって、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成させる推定挙動データ生成ステップと、運転操作データ生成手段によって、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成させる運転操作データ生成ステップと、運転技量評価手段によって、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価させる運転技量評価ステップとを有することを特徴とする運転技量評価方法

請求項8

実走行挙動データ生成手段によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成させる実走行挙動データ生成ステップと、推定挙動データ生成手段によって、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成させる推定挙動データ生成ステップと、運転操作データ生成手段によって、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成させる運転操作データ生成ステップと、運転技量評価手段によって、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価させる運転技量評価ステップとを運転技量評価装置で実行させることを特徴とする運転技量評価プログラム

技術分野

0001

本発明は、所望の目的地に向けて車両を経路誘導する運転技量評価装置運転技量評価方法及び運転技量評価プログラムに関する。

背景技術

0002

近年、車両に関して安全な運転を確保するために、様々な技術が開発されている。このような技術としては、運転者による車両の運転技術診断することによって、その運転者自身の運転技術を客観的に評価するシステム(以下「運転技術診断システム」という)が存在している。

0003

この運転技術診断システムでは、センサ部で検出した車両の挙動の特徴をメモリ媒体に記録しておき、これを診断装置で診断している。この診断装置は、メモリ媒体から所定の車両挙動として、例えば交差点での走行挙動を特定し、この走行挙動での計測データのみを抽出して運転者の運転上の特徴を表す特徴情報を生成する。この診断装置は、この特徴情報と、その基準となる安全基準情報との比較結果に基づいて、その運転者による運転技術を診断し、運転者の運転状況を表す診断情報を生成する。

0004

このような従来の運転技術診断システムにおいては、上記計測データが一定値を超える場合に、無理な運転操作による車両挙動であることが検出されていた(特許文献1参照)。そのような計測データが一定値を超える場合としては、例えば条件設定部で設定された条件に適合する場合を挙げることができる。
特許3593502号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかしながら、従来の運転技術診断システムにおいては、このように予め設定された閾値に基づいて計測データを判断していたのでは、実際の道路形状との関係で正確な判断とはならない場合があった。つまり、従来の運転技術診断システムにおいては、この計測データに基づいて運転者が急なハンドル操作をしていたと判断しても、これが、例えば道路形状の関係上、やむを得ない操作であるのか或いは運転者の運転技量の問題であるのかを正確に反映することができなかった。

0006

本発明が解決しようとする課題には、上記した問題が一例として挙げられる。

課題を解決するための手段

0007

上記課題を解決するために、請求項1記載の発明は、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成する実走行挙動データ生成手段と、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成する推定挙動データ生成手段と、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成する運転操作データ生成手段と、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価する運転技量評価手段とを有する。

0008

上記課題を解決するために、請求項7記載の発明は、実走行挙動データ生成手段によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成させる実走行挙動データ生成ステップと、推定挙動データ生成手段によって、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成させる推定挙動データ生成ステップと、運転操作データ生成手段によって、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成させる運転操作データ生成ステップと、運転技量評価手段によって、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価させる運転技量評価ステップとを有する。

0009

上記課題を解決するために、請求項8記載の発明は、実走行挙動データ生成手段によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データを生成させる実走行挙動データ生成ステップと、推定挙動データ生成手段によって、前記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、前記車両が前記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データを生成させる推定挙動データ生成ステップと、運転操作データ生成手段によって、前記実走行挙動データ及び前記推定挙動データに基づいて、前記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データを生成させる運転操作データ生成ステップと、運転技量評価手段によって、前記運転操作データに基づいて前記運転者の運転技量を評価させる運転技量評価ステップとを運転技量評価装置で実行させる。

発明を実施するための最良の形態

0010

以下、本発明の一実施の形態を図面を参照しつつ説明する。

0011

図1は、本実施形態におけるナビゲーション装置100のハードウェア構成例を示すブロック図である。

0012

ナビゲーション装置100は、車両を所望の目的地に誘導する車両誘導機能を備えている。このナビゲーション装置100は、運転技量評価装置に相当し、記憶装置18、演算装置20、表示制御回路14及びインターフェイス6がバス12に接続されている。このナビゲーション装置100にはディスプレイ15が接続されている。このナビゲーション装置100にはインターフェイス6を介して各種センサ22が接続されている。これらディスプレイ15及び各種センサ22は、ナビゲーション装置100の一部とされていてもよい。

0013

上記運転技量評価装置は、このナビゲーション装置100の一機能として組み込まれていても良いし、或いは、ナビゲーション装置100による車両誘導機能とは別途発揮される別機能として組み込まれていても良い。つまり、この運転技量評価装置は、ナビゲーション装置100によって車両誘導機能が発揮されていない場合においても、例えばほぼ恒常的に作動している形態であっても良い。

0014

上記バス12には、記憶装置18、インターフェイス6、演算装置20及び表示制御回路14が接続されている。従って演算装置20は、これら記憶装置18、インターフェイス6及び表示制御回路14との間でデータの交換が可能な構成となっている。

0015

各種センサ22としては、加速度センサ5、ジャイロセンサ2、車速パルス検出器3、GPS(Global Positioning System)4、バックセンサ21及び地磁気センサ1のいずれか又はこれらいずれかの組み合わせを例示することができる。本実施形態では、各種センサ22の出力を総称する場合、これを「センサデータ」とも呼んでいる。

0016

加速度センサ5は、例えば車両の加速度及び傾斜角の少なくとも一方を検出する機能を有する。ジャイロセンサ2は、例えば車両の移動方位の検出を行う機能を有する。このジャイロセンサ2は、車両の方向変化に伴う角速度データを出力する角速度センサ一種である。このジャイロセンサ2は、加速度センサ5の代わりに上記傾斜角を計測しても良い。

0017

車速パルス検出器3は、例えば車両の移動量や加速度を検出する機能を有する。この車速パルス検出器3は、車両が移動中であるか或いは停止中であるかを検出し、その検出状態を出力する。この車速パルス検出器3は、車両が移動中である場合にはこの車両の走行速度及び移動距離に関する走行状態データを出力する機能を有する。GPS4は、複数のGPS衛星からの電波を受信して演算を行い、測位を行う機能を有する。このGPS4は、例えば緯度経度、高度及び進行方位のいずれか又はこれらいずれかの組み合わせの測位データを生成する。

0018

具体的にはこのGPS4は、例えば同時に観測した4機の衛星までの疑似距離を測定し、これら4機の衛星までの疑似距離の差に基づいて、現在地の測位を行う機能を有する。バックセンサ21は、車両の移動方位を検出する機能を有する。具体的には、バックセンサ21は、例えば変速ギアの位置を検出し、車両が前進しているか或いは後退しているかを検出する機能を有する。地磁気センサ1は、地磁気に基づいて車両の絶対方位を表す角度を検出する方位検出装置の一種である。このような角度としては、例えば方位角を挙げることができる。

0019

記憶装置18は、ROM8、RAM9及び記録媒体16を有する。ROM8は、後述する各種の処理プログラムやその他必要な情報が予め書き込まれた情報記憶媒体である。RAM9は、上記各種のプログラムを実行する上で必要な情報の書き込み及び読み出しが行われる情報記憶媒体である。

0020

このRAM9は、後述する実走行挙動データ、推定挙動データ、運転操作データ及び運転操作評価値揮発的に記憶可能なメモリである。この記録媒体16は、例えばフラッシュメモリハードディスクなどの情報記憶媒体である。この記録媒体16は、後述する地図情報及び道路形状データを不揮発的に記憶可能である。

0021

演算装置20は、CPU7及びグラフィックコントローラ13を有する。CPU7は、上記各種のプログラムに従って各種の演算、制御を行う機能を有する。グラフィックコントローラ13は、CPU7の制御によって、図示しないビデオRAMなどから画像データを取得し、この画像データに基づく画像を表示制御回路14によってディスプレイ15に表示させる機能を有する。

0022

具体的には、このグラフィックコントローラ13は、CPU7の制御によって、例えば、上記地図情報に基づく地図をディスプレイ15に表示させたり、その地図上に自車の位置を表すマークを重ねて表示させる機能を有する。

0023

図2は、図1に示すナビゲーション装置100におけるソフトウェアの構成例を示すブロック図である。なお図2は、図1に示す演算装置22において動作する各種プログラム及び各種データなどの概略構成例を表している。

0024

ナビゲーション装置100は、運転技量評価プログラムに相当するソフトウェアとして、自車位置検出部31、実走行挙動データ生成部32、推定挙動データ生成部33、運転操作データ生成部35、運転操作評価部37及び表示出力部39を有する。またナビゲーション装置100は、情報及びデータとして、例えば地図情報41、道路形状データ42、実走行挙動データ43、推定挙動データ44、運転操作データ45及び運転操作評価値46を有する。

0025

このうち地図情報41及び道路形状データ42は、例えば記録媒体16に記憶されている。また実走行挙動データ43、推定挙動データ44、運転操作データ45及び運転操作評価値46は、例えばRAM9に記憶されている。

0026

上記自車位置検出部31、推定挙動データ生成部33、運転操作データ生成部35、運転操作評価部37及び表示出力部39は、それぞれ、例えばプログラムであり、ROM8に記憶されている。これら自車位置検出部31などは、CPU7の制御によってROM8から読み出され、RAM9に展開されることによって動作する。

0027

上記地図情報41は、車両を所望の目的地に誘導する際に必要な地図に関する情報を表している。道路形状データ42は、地図上の各道路の形状を表すデータである。実走行挙動データ43は、各種センサ22によって検出された自車が実際に走行した際における挙動を表す挙動データである。推定挙動データ44は、上記目的地までの経路を走行した場合に推定される自車の挙動を表す挙動データである。この推定挙動データ44は、上記演算装置20によって生成されたものである。

0028

運転操作データ45は、車両を運転する運転者の運転技量を表すデータである。運転操作評価値46は、上記運転操作データ45に基づいて運転者の運転技量を数値的に表した評価値である。

0029

上記自車位置検出部31は、上記GPS4を制御して自車の位置を測位する。またこの自車位置検出部31は、上記地図情報41及び道路形状データ42に基づいて所望の目的地までの経路を誘導する機能を有する。この道路形状データ42は、例えばノード及びリンクを用いて各道路の形状を特定するための情報である。

0030

具体的には、例えばデジタル道路地図においては、道路網はノードとリンクの組み合わせによって表現される。各ノードには固有ノード番号が付されている。一方、各リンクにも固有のリンク番号が付されている。ノードは交差点その他道路網表現上の結節点などを表している。一方、リンクはノードとノードの間の道路区間を表している。

0031

実走行挙動データ生成手段に相当する実走行挙動データ生成部32は、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データ43を生成する機能を有する。この実走行挙動データ生成部32は、実走行挙動データ43の生成にあたり、上記各種センサ22からのセンサデータを用いている。

0032

推定挙動データ生成手段に相当する推定挙動データ生成部33は、上記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データ42に基づいて、この車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データ44を生成する機能を有する。この推定挙動データ44は、後述するように運転者の運転技術を評価する際の評価基準として用いられる情報である。

0033

運転操作データ生成手段に相当する運転操作データ生成部35は、上記実走行挙動データ43及び上記推定挙動データ44に基づいて、その車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データ45を生成する機能を有する。

0034

運転技量評価手段に相当する運転操作評価部37は、上記運転操作データ45に基づいてその運転者の運転技量を評価する機能を有する。表示出力部39は、上記運転操作評価値46に基づいて、この車両を運転する運転者の運転技量に関する情報を映像及び音のうち少なくとも一方で出力する機能を有する。

0035

また上記車両誘導プログラムは、補正部36を有する。補正手段としての補正部36は、上記実走行挙動データ43に基づいて、上記所定区間における車両の走行可能状況に応じた補正データ47を生成し、この補正データ47に基づいて上記推定挙動データ44を補正する機能を有する。

0036

この補正部36は、例えば複数の実走行挙動データ43に基づく車両による複数の走行状況に応じて上記補正データを生成している。ここで、「複数の実走行挙動データ43に基づく車両による複数の走行状況に応じて」とは、これら複数の走行状況を重ね合わせて、例えば平均を取ることを挙げることができる。以下の説明では、このような処理を「実走行挙動データ43の重ね合わせ」と呼ぶ。

0037

また運転技量評価手段としての運転操作評価部37は、上記道路形状データ42に関連づけて上記運転操作データ45を記録媒体16に記録しておく。すなわち、ナビゲーション装置100は、その道路形状データ42に関連づけてその運転操作データ45を記録する記憶手段に相当する記憶媒体16を有している。

0038

また、運転技量評価手段に相当する運転操作評価部37は、加加速度算出機能及び加加速度判断機能を備える。まず、加加速度算出手段に相当する加加速度算出機能は、車両における互いに垂直な3方向に関して運転操作データ45を微分し、その結果としての加加速度を算出する機能である。なお「加加速度」とは、加速度を時間で微分した値、つまり単位時間あたりの加速度の変化量を表している。一方、加加速度判断機能は、加加速度判断手段に相当し、その加加速度が規定の閾値を超えた場合に車両の運転状況が悪いと判断する機能である。ここでいう運転状況としては、例えば車両の乗り心地を挙げることができる。

0039

また、運転技量評価手段に相当する運転操作評価部37は、制御データ算出機能及び制御データ量判断機能を有する。まず、制御データ算出手段に相当する制御データ算出機能は、その運転操作データ45をフィードバック制御関数に入力し、車両の安定に必要な制御データを算出する機能である。一方、制御データ量判断手段に相当する制御データ量判断機能は、この制御データの量が規定の閾値を超えているか否かに応じて車両の運転状況を判断する機能である。ここでいう運転状況は、例えば、上述したように車両の乗り心地を挙げることができる。

0040

ナビゲーション装置100は以上のような構成であり、次に図1及び図2を参照しつつナビゲーション装置100において実行される車両誘導方法の手順の一例について説明する。

0041

図3は、車両誘導処理の手順の一例を示すフローチャートである。なおこのフローチャートにおいては、運転者が車両を運転しながらナビゲーション装置100を操作し、所望の目的地までの経路の誘導される状況を想定している。

0042

まずステップS1では、自車位置検出部31が、例えば運転者による所望の目的地までの経路の設定が完了したか否かを判断し、経路の設定が完了するまで待ち処理を行う。次にステップS2では、自車位置検出部31が、設定された目的地までの経路案内を開始する。次にステップS3では、自車位置検出部31が、上記GPS4を用いて自車の位置の検出を行う。ステップS4では、自車位置検出部31が、上記地図情報41及び道路形状データ42に基づいて地図及び道路に自車の位置を重ねて表示させる制御を行う。

0043

ステップS5では、上記運転操作評価部37がこの運転者による運転技量の評価を行う。この運転操作評価処理については後述する。次にステップS6では、上記表示出力部39が運転操作評価値46に基づいて運転者の運転技量の評価について視覚的に表示する。この運転評価表示処理についても後述する。

0044

次にステップS7では、上記自車位置検出部31が、上記目的地までの経路案内を終了したか否かを判断する。具体的には自車位置検出部31が、設定された目的地近傍に測定した自車の位置が近接しているか否かを判断し、近接している場合には経路案内を終了し、ステップS8を実行する。一方、測定した自車の位置が近接していない場合には、上記ステップS3に戻って実行される。このステップS8では、表示出力部39が、運転者の運転技量に関し、その評価に関する総合評価を表示する。本実施形態では、このような総合評価を「総評」とも表現している。

0045

図4は、図3に示す運転操作評価処理S5に含まれる各処理の一例を示すフローチャートである。なおこのフローチャートは、運転技量評価方法に含まれる手順を表している。またこのフローチャートは、上記運転技量評価プログラムによって実行される手順も表している。

0046

まずステップS10では、実走行挙動データ生成部32が実走行挙動データ生成処理を実行する。この実走行挙動データ生成処理では、まず、上記実走行挙動データ生成部32が、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出する(実走行挙動データ生成ステップに相当)。さらにこの実走行挙動データ生成部32が、その検出結果を表す実走行挙動データ43を生成する(実走行挙動データ生成ステップに相当)。

0047

次にステップS11では補正データ生成処理が実行される。この補正データ生成処理では、まず上記補正部36が、実走行挙動データ43に基づいて所定区間における車両の走行可能状況に応じた補正データ47を生成する(補正データ生成ステップに相当)。さらにこの補正部36が、この補正データ47に基づいて上記推定挙動データ44を補正する(補正データ生成ステップに相当)。

0048

次にステップS12では推定挙動データ生成処理が実行される。この推定挙動データ生成処理では、まず、推定挙動データ生成部33が、所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データに基づいて、この車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定する(推定挙動データ生成ステップに相当)。さらにこの推定挙動データ生成部33が、その推定結果を表す推定挙動データ44を推定する(推定挙動データ生成ステップに相当)。この推定挙動データ44は、上述したように運転者の運転技量を評価する際におけるいわば評価基準となる情報である。

0049

次にステップS13では運転操作データ生成処理が実行される。この運転操作データ生成処理では、まず運転操作データ生成部35が、実走行挙動データ43及び推定挙動データ44に基づいて、車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出する(運転操作データ生成ステップに相当)。さらにこの運転操作データ生成部35が、その抽出結果に基づく運転操作データ45を生成する(運転操作データ生成ステップに相当)。

0050

次にステップS14では運転操作評価処理が実行される。この運転操作評価処理では、上記運転操作評価部37が、運転操作データ45に基づいて運転者の運転技量を評価する(運転技量評価ステップに相当)。

0051

図5は、図4に示す実走行挙動データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。

0052

この実走行挙動データ生成処理は、実走行挙動データ生成部32が各種センサ22を制御し、実走行挙動データ43を生成する処理を表している。ステップS11では、ジャイロセンサ2が車両の移動方位を検出する。ステップS12では、車速パルス検出器3が車両の移動量を検出する。このとき車速パルス検出器3は、車両の加速度も検出している。ステップS13では、加速度センサ5が車両の加速度を検出する。このとき加速度センサ5は、車両の傾斜角を検出してもよい。

0053

ステップS14では、バックセンサ21が車両の前後方向における移動方位を検出する。このような移動方位としては、例えば前進方向であるか或いは後退方向であるかを挙げることができる。ステップS15では、CPU7が各種センサ22からのデータにより車両の相対移動量を算出する。ステップS16では、CPU7が車両の相対移動量を3方向成分に分解するよう演算する。ここでいう3方向とは、図6に示すように車両99が配置している場合に車両の進行方向D1、水平方向D2及び垂直方向D3を表している。

0054

これら進行方向D1、水平方向D2及び垂直方向D3は、互いに垂直となっている。次にステップS17では、CPU7が、車両の相対移動量を時間で二階微分し、3方向の加速度成分を取得する。このように取得された情報が、上記車両の実走行挙動データ43に相当する。

0055

図7は、図4に示す補正データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。この補正データ生成処理は、上記補正部36が実行する処理を表している。

0056

まずステップS21では、補正部36が、過去に記憶済みの実走行挙動データ43がRAM9に存在しているか否かを判断する。CPU7は、過去に記憶済みの実走行挙動データ43が存在する場合には、今取得された実走行挙動データ43と過去に記憶済みの実走行挙動データ43の重ね合わせを行う。具体的には、CPU7がこれら両実走行挙動データ43の平均値を取る。

0057

次にステップS23では、この実走行挙動データ43に、運転操作に起因しえない急変動な実走行挙動データ43が存在するか否かを判断する。CPU7は、急な変動を含む実走行挙動データ43が存在する場合には、次に示すステップS24を実行する。ステップS24では、CPU7が、急な変動を含む実走行挙動データ43を補正データ47としてRAM9に記録する。この補正データ47としては、道路形状を補正するためのデータを例示することができる。

0058

一方、CPU7が、急な変動を含む実走行挙動データ43が存在しないと判断した場合には、次に示すステップS25を実行する。このステップS25では、CPU7が、実走行挙動データ43に、道路形状データ42からは推定しえない相関性がない実走行挙動データ43が存在するか否かを判断する。ここで「相関性がない」とは、例えば「無相関な」とも表現できる。CPU7は、相関性のない実走行挙動データ43が存在する場合には処理を終了する一方、相関性のない実走行挙動データ43が存在する場合には、次に示すステップS26を実行する。

0059

このステップS26では、CPU7が、相関性のない実走行挙動データ43を補正データ47としてRAM9として記録する。ここでいう補正データ47は、例えば道路形状を補正するためのデータを表している。ここで、相関性のない実走行挙動データ43とは、例えば図8に示すように車両99が道路上の図示しないギャップを越える際に鉛直方向D3への急変動の加速度を検出した場合を表している。

0060

また、相関性のない実走行挙動データ43としては、例えば車両99が道路上の障害物98を迂回する際に進行方向D1、水平方向D2への道路形状と相関性のない加速度を検出した場合を表している。

0061

図9は、図4に示す推定挙動データ取得処理30の具体的な手順の一例を示すフローチャートである。この推定挙動データ取得処理は、上記推定挙動データ生成部33が実行する手順を表している。

0062

まずステップS31では、CPU7が、道路形状データ42より車両の推定移動量を算出する。ここでいう推定移動量とは、道路形状データ42に基づいて推定される移動量をいう。次にステップS32では、CPU7が、車両の推定移動量を3方向の成分へ分解する。ここでいう3方向は、例えば進行方向D1、水平方向D2及び垂直方向D3を表している。次にステップS33では、CPU7が、車両の推定移動量を時間で二階微分し、3方向の推定加速度成分を算出する。

0063

次にステップS34では、CPU7が、この推定加速度成分と補正データ47を加算し、その加算結果としての推定挙動データ44を生成する。つまり、ここでいう補正データ7は、道路形状データ42に基づいて車両に関して予測される挙動データを、より実際に走行した場合に推定される挙動データに近づけるために用いるべき情報を表している。

0064

ここで、道路形状データ42の具体例としては、図10に示すように道路が所定の曲率半径Rであるとともに路幅がWであるものと例示している。このとき、この道路の制限速度時刻50km/hである場合には、CPU7は、車両がこの制限速度以下で走行するとともに路幅W及び曲率半径Rであることを考慮し、上記推定加速度成分を演算する。さらにCPU7は、上記3方向に成分を分解すべく算出する。

0065

さらにCPU7は、道路形状データ42に基づいて、例えば上記制限速度、曲率半径R及び路幅Wのみならず、図11に示すように傾斜角θである道路を走行すると判断した場合には、これらの情報に基づいて車両99の推定移動量は一意に導き出すことができる。なお、この道路形状データ42の補正データ47の構成としては、上記3方向の加速度成分を含んでいることを例示することができる。

0066

図12は、図4に示す運転操作データ生成処理S50の手順の一例を示すフローチャートである。この運転操作データ生成処理S50は、運転操作データ生成部35が実行する処理を表している。

0067

まずステップS51では、CPU7がRAM9から実走行挙動データ43を取得する。次にステップS52では、CPU7がRAM9から推定挙動データ44を取得する。次にステップS53では、CPU7がこの実走行挙動データ43から推定挙動データ44を除算することで運転操作データ45を生成する。ここでいう除算とは、実走行挙動データ43によって表される成分から、推定挙動データ44によって表される成分を差し引くことを表している。ここでいう「差し引く」とは例えば「間引く」と表現しても良い。CPU7は、この運転操作データ45をRAM9に生成する。またこのCPU7は、後に過去の運転操作データ45を利用可能とするために、RAM9に生成した運転操作データ45を記憶媒体16に記憶させる。

0068

ここで運転操作データ45の具体例としては、図13に示す車両99は次に示すような挙動データによってその挙動が表される。まず進行方向D1においては、車両99の挙動は、道路に起因する挙動データSK1及び運転操作に起因する挙動データUS1によって表される。ここで、この挙動データSK1は推定挙動データ44に相当し、その挙動データUS1は運転操作データ45に相当する。

0069

また水平方向D2においては、車両99の挙動は、道路形状に起因する挙動データSK2及び運転操作に起因する挙動データUS2によって表される。ここで、この挙動データSK2は推定挙動データ44に相当し、その挙動データUS2は運転操作データ45する。また垂直方向D3においては、車両99の挙動は、道路形状に起因する挙動データSK3及び運転操作に起因する挙動データSU3によって表される。ここで、この挙動データSK3は推定挙動データ44に相当し、挙動データSU3は運転操作データ45に相当する。

0070

上述のようにCPU7がステップS53を実行すると、これら進行方向D1、水平方向D2及び垂直方向D3における車両99の実走行挙動データ43から、推定挙動データ44が間引かれる。このため、その演算結果となる運転操作データ45は、進行方向D1においては挙動データUS1、水平方向D2においては挙動データUS2、垂直方向D3においては挙動データUS3となる。

0071

上述した運転操作データ45は、これら挙動データUS1,US2,US3によって構成されているため、道路形状に起因する挙動データを含まないものとなる。この道路形状に起因する挙動データは運転者の技量に関係ないものである。このため、このような運転操作データ45は、道路形状に起因する要因が除かれた運転者の技量を正確に反映した指標となる。

0072

図14は、図4に示す運転操作評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。この運転操作評価処理は上記運転操作評価部37が実行する処理である。

0073

まずステップS51では、加加速度算出手段に相当するCPU7が、加加速度算出機能として、上記運転操作データ45を時間で微分し、加加速度を算出する。この運転操作データ45は、例えば上記3方向の加速度成分を例示することができる。

0074

ステップS52では、CPU7が、この算出した加加速度が閾値を超えているか否かを判断する。加加速度判断手段に相当するCPU7は、この加加速度が閾値を越えていると判断した場合には、加加速度判断機能として、この車両の乗り心地が悪いと判定する(ステップS53)。一方、CPU7がこの加加速度が閾値を越えていないと判断した場合には、加加速度判断機能として、この車両の乗り心地が良いと判定する(ステップS54)。CPU7は、以上のような運転操作評価処理を実行し、このような評価結果に関する情報を運転操作評価値46としてRAM9に、道路形状データ42に関連づけて記憶させる。

0075

図15は、上記運転評価総評表示処理S8によって表示された画面の一例を示す図である。

0076

この画面は、表示出力部39がRAM9から運転操作評価値46を読み出し、CPU7による表示制御によって運転者の運転技量が表示されたものである。

0077

すなわちCPU7が、RAM9から運転操作評価値46を読み出し、この運転操作評価値46について車両の誘導に必要な地図情報及び道路形状を表示するのに併せて、グラフィックコントローラ13を制御する。このグラフィックコントローラ13は上記表示制御回路14を制御し、画像をディスプレイ15に表示させる。

0078

図示のように、ディスプレイ15には車両の誘導に必要な地図情報などの他に新たに、この車両自体の乗り心地に関する判定結果が表示されている。このようにディスプレイ15に乗り心地に関する判定結果が表示されると、運転者は、この客観的な運転技量の評価に接することで自己の運転技量を認識することができるとともに、同乗者に対してより負担とならないよう安全運転を心がけるようになる。

0079

<運転操作評価処理の変形例>
図16は、図4に示す運転操作評価処理の変形例の手順の一例を示すフローチャートである。この運転操作評価処理の変形例は運転操作評価部37が実行する手順の変形例を表している。

0080

まずステップS61では、制御データ算出手段に相当するCPU7が、制御データ算出機能として、運転操作データ45を所定の人体モデルへ入力する。この人体モデルは、上述したフィードバック制御系を例示することができる。またこの運転操作データ45としては、例えば上記3方向の加速度成分を例示することができる。

0081

ここで、この人体モデルの具体例としては、倒立振り子モデルを挙げることができる。この人体モデルにおいては、出力として人体モデルの変動がより大きくなる場合に、この運転者による運転操作を乗り心地が悪いと判定する。一方、この人体モデルの変動の少ない状態が継続する場合に、この運転操作を乗り心地が良いと判定する。

0082

次にステップS62では、制御データ算出手段に相当するCPU7が、制御データ算出機能として、上記入力データに基づいて、この人体モデルの安定に必要な制御データを算出する。次にステップS63では、CPU7が、算出した上記制御データ量がこの車両の人体にかかる負担と仮定する。次にステップS64では、制御データ量判断手段に相当するCPU7が、制御データ量判断機能として、この制御データ量が閾値を越えているか否かを判定する。

0083

この制御データ量が閾値を越えている場合には、CPU7が、この判定結果に基づいて車両の乗り心地が悪いと判定する(ステップS65)。一方、この制御データ量が閾値を越えていない場合には、CPU7が、この車両の乗り心地が良いと判定する(ステップS66)。以上のようにして、CPU7が運転操作評価処理の変形例を実行し、その評価結果としての運転操作評価値46をRAM9に、道路形状データ42に関連づけて記録させる。

0084

以上のような処理は、所定の区間を車両が走行中に継続して実行されその結果としての評価状況が運転者に提示される。車両によるこの所定区間の走行終了時には、上記評価の平均を総評として運転者に提示される。CPU7は、この評価値(上記運転操作評価値46に相当)を、上記所定区間に関連付けてRAM9に記録している。つまりCPU7は、道路形状データ42に関連づけてこの評価値をRAM9に記録している。従って運転者は、この所定区間を走行中の評価の推移を後に参照することができる。また運転者などは、このような所定区間を過去に走行した際の運転操作評価値46のRAM9への記録履歴と比較し、運転者の運転評価の推移を相対的に参照することもできる。ここでいう記録履歴とは、例えば過去に記録済の運転操作評価値46を挙げることができる。

0085

上記実施形態における運転技量評価装置100(ナビゲーション装置に相当)においては、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データ43を生成する実走行挙動データ生成手段32(実走行挙動データ生成部に相当)と、上記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データ42に基づいて、上記車両が上記所望の目的地までの所定区間を実際に想定したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データ44を生成する推定挙動データ生成手段33(推定挙動データ生成部に相当)と、上記実走行挙動データ43及び上記推定挙動データ44に基づいて、上記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データ45を生成する運転操作データ生成手段35(運転操作データ生成部に相当)と、上記運転操作データ45に基づいて上記運転者の運転技量を評価する運転技量評価手段37(運転操作評価部に相当)を有する。

0086

このようにすると、運転技量評価手段37は、その評価基準とすべき推定挙動データ44が上記所定区間の道路形状に応じたものとなるため、その道路形状を考慮した基準(推定挙動データ44に相当)に基づいて運転者の運転技量を評価することができる。このため運転技量評価手段37は、その道路形状の影響を除いた運転者自身の運転技量を客観的かつ正確に評価することができる。ここでいう運転者自身の運転技量としては、例えばペーパードライバの運転技術に関する未熟度を挙げることができる。しかもこのような運転技量の評価を知った運転者は、緊張感を感じつつ運転に専念するようになり、安全な運転を心がけるようになる。

0087

また、このような運転技量評価装置100が車両に搭載されていると、運転者は単に車両を運転するのみならず、運転者自身の運転技量を客観的に把握する機会を得ることができる。このため、運転者自身の運転技量を把握した運転者は、このような運転技術の評価に接し、退屈になりがちな運転をあたかも娯楽として楽しむことができる。

0088

上記実施形態における運転技量評価装置100においては、上記構成に加えて、実走行挙動データ43に基づいて上記所定区間における上記車両の走行可能状況に応じた補正データ47を生成し、その補正データ47に基づいて上記推定挙動データ44を補正する補正手段36(補正部に相当)を有する。

0089

このようにすると、推定挙動データ44が、所定区間内における車両の走行可能状況に応じて補正されるため運転操作データ生成手段35が、運転者による車両の運転技量をより正確に反映した運転操作データ45を生成することができるようになる。このため運転技量評価手段37は、上記所定区間における実際の走行可能状況に応じて、より正確に運転者の運転技量を評価することができる。また、このような補正データ47を生成すると、この補正データ47を参照すれば、本来道路形状を正確に表しているはずの道路形状データ42自体に変更箇所などがあったことを導き出すことができる。

0090

上記実施形態における運転技量評価装置100においては、上記構成に加えてさらに、補正手段36(補正部に相当)は、複数の実走行挙動データ43に基づく車両による複数の走行状況に応じて上記補正データ47を生成している。

0091

このような構成とすると、複数の実走行挙動データ43に基づいて補正データが生成されるため、この補正データを加味した推定挙動データ44はより評価基準として正確なものとなる。このため運転操作データ45の算出精度が向上し、運転者の運転技量の評価が正確なものとなる。

0092

上記実施形態における運転技量評価装置100においては、上記構成に加えてさらに、道路形状データ42に関連付けて上記運転操作データ45を記録する記憶手段16(記憶媒体に相当)を有する。

0093

このようにすると、上記所定区間における道路形状に応じた運転者の運転技量を表す運転操作データ45を記憶媒体16に蓄積しておくことができるともに、この蓄積しておいた過去の運転操作データ45を、後日、上記所定区間における運転者の過去の運転技量と比較して、例えば同一道路を走行する場合における過去と現在の運転技量の比較をすることができる。

0094

上記実施形態における運転技量評価装置100においては、上記構成に加えてさらに、上記運転技量評価手段37(運転操作評価部に相当)は、上記車両における互いに垂直な3方向に関して上記運転操作データ45を微分し、その結果として加加速度を算出する加加速度算出手段(加加速度算出機能に相当)と、上記加加速度が規定の閾値を超えた場合に上記車両の運転状況が悪いと判断する加加速度判断手段(加加速度判断機能に相当)を備えている。

0095

このような構成とすると、一般的に加加速度が車両の乗り心地に大きく影響しているため、このような加加速度に基づく乗り心地の判定方式を採用すれば、この車両に同乗する運転者のみならず同乗者の乗り心地をより正確に判断することができる。

0096

上記実施形態における運転技量評価装置100においては、上記構成に加えてさらに、運転技量評価手段37(運転技量評価部に相当)は、上記運転操作データ45をフィードバック制御関数に入力し、上記車両の安定に必要な制御データを算出する制御データ算出手段(制御データ算出機能に相当)と、上記制御データの量(制御データ量に相当)が規定の閾値を超えているか否かに応じて上記車両の運転状況を判断する制御データ量判断手段(制御データ判断機能に相当)を備えている。

0097

このようなフィードバック制御関数を用いて判断すれば、客観的に運転技量があるのか或いは運転技量がないのかについて判断を行うことができる。

0098

上記実施形態における運転技量評価方法においては、実走行挙動データ生成手段32(実走行挙動データ生成部に相当)によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データ43を生成する実走行挙動データ生成ステップS10(実走行挙動データ生成処理に相当)と、推定挙動データ生成手段33(推定挙動データ生成部に相当)によって、上記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データ42に基づいて、上記車両が上記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データ44を生成する推定挙動データ生成ステップS30(推定挙動データ生成処理に相当)と、運転操作データ生成手段35(運転操作データ生成部に相当)によって、上記実走行挙動データ43及び上記推定挙動データ44に基づいて、上記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データ45を生成する運転操作データ生成ステップS40(運転操作データ生成処理に相当)と、運転技量評価手段37(運転操作評価部に相当)によって、上記運転操作データ45に基づいて上記運転者の運転技量を評価する運転技量評価ステップS50,S60(運転操作評価処理に相当)を有する。

0099

このようにすると、運転技量評価ステップS50,S60では、その評価基準とすべき推定挙動データ44が上記所定区間の道路形状に応じたものとなるため、その道路形状を考慮した基準に基づいて運転者の運転技量を評価することができる。ここでいう道路形状を考慮した基準とは、推定挙動データ44を示している。このため運転技量評価ステップS50,S60では、その道路形状の影響を除いた運転者自身の運転技量を客観的かつ正確に評価することができる。ここでいう運転者自身の運転技量とは、上述のように、例えばペーパードライバの運転技術に関する未熟度を上げることができる。しかもこのような運転技量の評価を知った運転者は、緊張感を感じつつ運転に専念するようになり、安全な運転を心がけるようになる。

0100

また、このような運転技量評価装置100が車両に搭載されていると、運転者は単に車両を運転するのみならず、運転者自身の運転技量を客観的に把握する機会を得ることができる。このため、運転者自身の運転技量を把握した運転者は、このような運転技術の評価に接し、退屈になりがちな運転をあたかも娯楽として楽しむことができる。

0101

上記実施形態における運転技量評価プログラムにおいては、実走行挙動データ生成手段32(実走行挙動データ生成部に相当)によって、車両が所望の目的地までの所定区間を実際に走行した場合における走行状況を検出し、その検出結果を表す実走行挙動データ43を生成させる実走行挙動データ生成ステップS10(実走行挙動データ生成処理に相当)と、推定挙動データ生成手段33(推定挙動データ生成部に相当)によって、上記所望の目的地までの所定区間の道路形状を表す道路形状データ42に基づいて、上記車両が上記所望の目的地までの所定区間を実際に走行したものと仮定した場合における理想的な走行状況を推定し、その推定結果を表す推定挙動データ44を生成させる推定挙動データ生成ステップS30(推定挙動データ生成処理に相当)と、運転操作データ生成手段35(運転操作データ生成部に相当)によって、上記実走行挙動データ43及び上記推定挙動データ44に基づいて、上記車両の運転者の操作にのみ起因する運転操作の状況を抽出し、その抽出結果に基づく運転操作データ45を生成させる運転操作データ生成ステップS40(運転操作データ生成処理に相当)と、運転技量評価手段37(運転操作評価部に相当)によって、上記運転操作データ45に基づいて上記運転者の運転技量を評価させる運転技量評価ステップS50,S60(運転操作評価処理に相当)とを運転技量評価装置100で実行させる。

0102

このようにすると、運転技量評価ステップS50,S60では、その評価基準とすべき推定挙動データ44が上記所定区間の道路形状に応じたものとなるため、その道路形状を考慮した基準に基づいて運転者の運転技量を評価することができる。なお、ここでいう道路形状を考慮した基準としては、推定挙動データ44を用いることができる。このため運転技量評価ステップS50,S60では、その道路形状の影響を除いた運転者自身の運転技量を客観的かつ正確に評価することができる。この運転者自身の運転技量とは、例えばペーパードライバの運転技術に関する未熟度を挙げることができる。しかもこのような運転技量の評価を知った運転者は、緊張感を感じつつ運転に専念するようになり、安全な運転を心がけるようになる。

0103

また、このような運転技量評価装置100が車両に搭載されていると、運転者は単に車両を運転するのみならず、運転者自身の運転技量を客観的に把握する機会を得ることができる。このため、運転者自身の運転技量を把握した運転者は、このような運転技術の評価に接し、退屈になりがちな運転をあたかも娯楽として楽しむことができる。

0104

なお、本実施形態は、上記に限られず、種々の変形が可能である。以下、そのような変形例を順を追って説明する。

0105

上記実施形態では、図5に示すように自己の運転技量の評価を表示しているが、これに限られず、その提示方法得点のような数値表現であってもよいし、表示したキャラクタ表情を運転技量に応じて変化させるような抽象表現であってもよい。

0106

上記実施形態においては、移動体の一例として車両を挙げていたが、これに限られず、例えば2輪車、4輪車、鉄道のようなその他の移動体に適用してもよい。

0107

また、上記実施形態においては、上記運転評価処理S5において、加加速度及び人体モデルを用いた運転者による運転技量の評価を行っているが、これに限られず、その他の手法を用いて運転者の技量を判断してもよい。

0108

また、上記実施形態においては、上記運転評価表示処理S6において、文字により運転技量の評価を表示しているが、これに限られず、これに代えてあるいはこれに加えて音を用いて運転技量の評価を出力する構成としてもよい。

0109

また、上記実施形態においては、実走行挙動データ43について、例えばジャイロセンサによって取得した車両の移動方位などを例示しているが、これに限られず、さまざまなセンサによって取得された車両の実際上の走行状態を表す挙動データを用いてもよい。

図面の簡単な説明

0110

本実施形態におけるナビゲーション装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図1に示すナビゲーション装置におけるソフトウェアの構成例を示すブロック図である。
車両誘導処理の手順の一例を示すフローチャートである。
運転操作評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。
実走行挙動データ取得処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図5に示すフローチャートを説明するための参考図である。
図4に示す補正データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図7に示すフローチャートを説明するための参考図である。
図4に示す推定挙動データの取得処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図9に示すフローチャートを説明するために用いる参考図である。
図9に示すフローチャートを説明するために用いる参考図である。
図4に示す運転操作データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図11に示すフローチャートを説明するための参考図である。
図4に示す運転操作評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。
運転操作の評価を視覚的に表した画面の一例を示す図である。
図4に示す運転操作評価処理の変形例の手順の一例を示すフローチャートである。

符号の説明

0111

9 RAM
10ディスプレイ
16記録媒体(記憶手段の一例)
22 各種センサ
32 実走行挙動データ生成部(実走行挙動データ生成手段の一例)
33推定挙動データ生成部(推定挙動データ生成手段の一例)
35運転操作データ生成部(運転操作データ生成手段の一例)
36補正部(補正手段の一例)
37運転操作評価部(運転技量評価手段の一例)
39表示出力部
41地図情報
42道路形状データ
43 実走行挙動データ
44 推定挙動データ
45 運転操作データ
46運転操作評価値
47補正データ
100ナビゲーション装置(車両誘導装置の一例)
S10 実走行挙動データ生成処理(実走行挙動データ生成ステップの一例)
S20補正データ生成処理(補正データ生成ステップの一例)
S30 推定挙動データ生成処理(推定挙動データ生成ステップの一例)
S40 運転操作データ生成処理(運転操作データ生成ステップの一例)
S50 運転操作評価処理(運転技量評価ステップの一例)
S60 運転操作評価処理(運転技量評価ステップの一例)

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