(57)【要約】【課題】事故が発生したときの情報しか扱われていないという点において更に改善する。【解決手段】本開示の危険車両情報収集方法は、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集方法であって、危険車両情報収集システムのコンピュータが、車両の走行状況に関する車両データから、車両と車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出し、イベントが検出されると、車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、他車を特定し、特定された他車の特定された回数を積算し、他車が少なくとも１回特定されると他車を危険車両と判定し、他車が危険車両と判定されると、周囲検出部の検出結果から得られる他車の情報を、危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存するものである。【選択図】図１
2020021408.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集方法であって、前記危険車両情報収集システムのコンピュータが、
車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出し、
前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定し、
前記特定された他車の特定された回数を積算し、
前記他車が少なくとも１回特定されると前記他車を前記危険車両と判定し、
前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存する、
危険車両情報収集方法。
【請求項２】
前記車両データは、前記車両の加速度を含み、
前記検出部は、前記車両の前方を撮像する前方カメラを含み、
前記検出では、前記車両の加速度から、前記車両が予め定められた加速度閾値以上減速する急減速である前記イベントが検出され、
前記特定では、前記前方カメラを用いて撮像された前記車両の前方で同じ進行方向に走行する前方車両の撮像データから読み取られた前記前方車両の自動車登録番号に基づき、前記前方車両が前記他車として特定され、
前記保存では、前記前方車両の前記自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存される、
請求項１に記載の危険車両情報収集方法。
【請求項３】
前記車両データは、前記車両の速度と、前記車両の後方を前記車両と同じ進行方向に走行する後方車両及び前記車両の間の後方車間距離と、前記車両の走行する道路が渋滞しているか否かを表す渋滞情報と、を含み、
前記検出部は、前記車両の後方を撮像する後方カメラを含み、
前記検出では、前記車両の走行する道路が渋滞していないことを前記渋滞情報が表し、前記車両の速度が予め定められた速度幅以内の速度に維持され、かつ、前記後方車間距離が予め定められた後方距離閾値以下の状態が予め定められた煽り時間継続されると、前記後方車両の煽り運転である前記イベントが検出され、
前記特定では、前記後方カメラを用いて撮像された前記後方車両の撮像データから読み取られた前記後方車両の自動車登録番号に基づき、前記後方車両が前記他車として特定され、
前記保存では、前記後方車両の前記自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存される、
請求項１又は２に記載の危険車両情報収集方法。
【請求項４】
前記車両データは、前記車両の方向指示灯スイッチのオンオフと、前記車両が走行する車線を変更する車線変更を行ったことを表す車線変更情報と、前記車両の前方を前記車両と同じ進行方向に走行する前方車両と、を含み、
前記検出部は、前記車両の前方を撮像する前方カメラを含み、
前記検出では、前記方向指示灯スイッチがオンにされ、前記車両が前記車線変更を行ったことを前記車線変更情報が表し、かつ、前記前方車両が前記車線変更の前と前記車線変更の後とで同一のときに、前記前方車両の進行妨害である前記イベントが検出され、
前記特定では、前記前方カメラを用いて撮像された前記前方車両の撮像データから読み取られた前記前方車両の自動車登録番号に基づき、前記前方車両が前記他車として特定され、
前記保存では、前記前方車両の前記自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存される、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の危険車両情報収集方法。
【請求項５】
前記車両データは、前記車両の側方を前記車両と同じ進行方向に走行する側方車両と、前記側方車両及び前記車両の間の側方車間距離と、を含み、
前記検出部は、前記車両の側方を検出する側方検出部と、前記車両の前方を撮像する前方カメラ又は前記車両の後方を撮像する後方カメラと、を含み、
前記検出では、前記側方車間距離が予め定められた側方距離閾値以下の状態が予め定められた幅寄せ時間継続されると、前記側方車両による幅寄せ運転である前記イベントが検出され、
前記特定では、前記側方検出部を用いて前記側方車両の特徴量が抽出され、前記特徴量に基づき前記側方車両が前記他車として特定され、
前記保存では、前記前方カメラ又は前記後方カメラを用いて撮像された撮像データに基づき、前記車両の前方を前記車両と同じ進行方向に走行する前方車両又は前記車両の後方を前記車両と同じ進行方向に走行する後方車両の特徴量が抽出され、前記前方車両又は前記後方車両の特徴量のうち前記側方車両の特徴量に一致する一致車両が抽出され、前記一致車両の撮像データから読み取られた前記一致車両の自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存される、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の危険車両情報収集方法。
【請求項６】
前記判定では、前記積算において積算された、前記特定された回数が予め定められた回数閾値に達すると、前記他車が前記危険車両と判定される、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の危険車両情報収集方法。
【請求項７】
前記車両データは、前記車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表す走行ルート情報を含み、
前記積算では、前記走行ルート情報に基づき、前記車両が走行中の走行ルートが前記通常走行ルートであるか否かが確認され、前記通常走行ルートであるときは、予め定められた１より大きい増大積算値が積算される、
請求項６に記載の危険車両情報収集方法。
【請求項８】
前記車両データは、更に、前記検出において急減速である前記イベントが検出されたときの、前記前方車両及び前記車両の間の車間距離と前記車両の速度と、を含み、
前記積算では、
前記車両の速度から空走距離と制動距離との和である停止距離が算出され、
前記車間距離と前記停止距離とが比較され、
前記車間距離が前記停止距離未満のときは、予め定められた１より大きい増大積算値が積算され、
前記車間距離が前記停止距離の２倍以上のときは、予め定められた１より小さい減少積算値が積算され、
前記車間距離が前記停止距離の１倍以上かつ２倍未満のときは、１が積算され、
前記判定では、前記積算において積算された、前記特定された回数が予め定められた回数閾値に達すると、前記他車が前記危険車両と判定される、
請求項２に記載の危険車両情報収集方法。
【請求項９】
運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムであって、
車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出するイベント検出部と、
前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定する特定部と、
前記特定された他車の特定された回数を積算する積算部と、
前記他車が少なくとも１回特定されると前記他車を前記危険車両と判定する判定部と、
前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存する制御部と、
を備える危険車両情報収集システム。
【請求項１０】
運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集プログラムであって、前記危険車両情報収集システムのコンピュータに、
車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出する処理と、
前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定する処理と、
前記特定された他車の特定された回数を積算する処理と、
前記他車が少なくとも１回特定されると前記他車を前記危険車両と判定する処理と、
前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存する処理と、
を実行させる危険車両情報収集プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、交通事故の原因の客観的な解析を支援する技術が知られている（例えば、特許文献１）。特許文献１に記載の技術では、事故発生時刻と事故発生位置とに基づいて、事故車両と事故関連車両とが特定され、特定された事故車両と事故関連車両との操作履歴情報が抽出され、抽出された操作履歴情報に基づき、事故発生前における事故車両と事故関連車両との運転状況が特定される。そして、事故車両と事故関連車両との運転状況を比較することによって、事故原因の客観的な解析を支援するように構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１８２４９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来技術では、事故が発生したときの情報しか扱われていないという点において、更なる改善が必要とされていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様にかかる危険車両情報収集方法は、
運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集方法であって、前記危険車両情報収集システムのコンピュータが、
車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出し、
前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定し、
前記特定された他車の特定された回数を積算し、
前記他車が少なくとも１回特定されると前記他車を前記危険車両と判定し、
前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存するものである。
【発明の効果】
【０００６】
本開示の危険車両情報収集技術によれば、事故が発生したときの情報しか扱われていないという点において、更に改善することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１実施形態に係る危険車両情報収集システムの構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】イベントが検出されたときの車両の走行状況の一例を概略的に示す図である。
【図３】イベント情報の一例を概略的に示す図である。
【図４】特定車両情報の一例を概略的に示す図である。
【図５】危険車両情報の一例を概略的に示す図である。
【図６】イベントが検出されたときの車両の走行状況の別の例を概略的に示す図である。
【図７】イベントが検出されたときの車両の走行状況の別の例を概略的に示す図である。
【図８】イベントが検出されたときの車両の走行状況の別の例を概略的に示す図である。
【図９】第１実施形態に係る危険車両情報収集システムの動作を概略的に示すフローチャートである。
【図１０】第２実施形態に係る危険車両情報収集システムの構成を概略的に示すブロック図である。
【図１１】走行ルートに応じて変化する積算値の一例を概略的に示す図である。
【図１２】第２実施形態に係る危険車両情報収集システムの動作を概略的に示すフローチャートである。
【図１３】第３実施形態に係る危険車両情報収集システムの構成を概略的に示すブロック図である。
【図１４】イベントが検出されたときの車両の走行状況の図２と同じ例を概略的に示す図である。
【図１５】車間距離に応じて変化する積算値の一例を概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（本開示に係る一態様を発明するに至った経緯）
まず、本開示に係る一態様の着眼点が説明される。近年、煽り又は幅寄せなどの事故を誘発しかねない危険な運転を行う運転者が問題になっている。しかし、上記特許文献１に記載の技術では、事故が発生したときの情報しか扱われていない。一方、車両に搭載されている車両の周囲の状況を検出する検出機器が増加しており、それらの検出機器による検出精度も向上している。そこで、そのような検出機器を用いて、危険な運転を行う運転者が運転する危険車両を事故が発生する前に特定し、危険車両に関する情報を収集することが望まれる。以上の考察により、本開示の発明者は、以下の発明の各態様を想到するに至った。
【０００９】
本開示の第１態様にかかる危険車両情報収集方法は、
運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集方法であって、前記危険車両情報収集システムのコンピュータが、
車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出し、
前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定し、
前記特定された他車の特定された回数を積算し、
前記他車が少なくとも１回特定されると前記他車を前記危険車両と判定し、
前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存するものである。
【００１０】
本開示の第２態様にかかる危険車両情報収集システムは、
運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムであって、
車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出するイベント検出部と、
前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定する特定部と、
前記特定された他車の特定された回数を積算する積算部と、
前記他車が少なくとも１回特定されると前記他車を前記危険車両と判定する判定部と、
前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存する制御部と、
を備えるものである。
【００１１】
本開示の第３態様にかかる危険車両情報収集プログラムは、
運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集プログラムであって、前記危険車両情報収集システムのコンピュータに、
車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出する処理と、
前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する検出部を用いて、前記他車を特定する処理と、
前記特定された他車の特定された回数を積算する処理と、
前記他車が少なくとも１回特定されると前記他車を前記危険車両と判定する処理と、
前記他車が前記危険車両と判定されると、前記検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存する処理と、
を実行させるものである。
【００１２】
第１態様又は第２態様又は第３態様では、車両の走行状況に関する車両データから、車両と車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントが検出される。このイベントは、車両の周囲に位置する他車の危険運転に起因する可能性がある。このため、このイベントが検出されると、車両の周囲を検出する検出部を用いて、他車が特定される。特定された他車の特定された回数が増えるほど、この他車は、危険運転を繰り返している可能性が高い。そこで、特定された他車の特定された回数が積算され、他車が少なくとも１回特定されると、他車は、危険車両と判定される。他車が危険車両と判定されると、検出部の検出結果から得られる他車の情報が、危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存される。したがって、第１態様又は第２態様又は第３態様によれば、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、事故の防止を図ることができる。
【００１３】
上記第１態様において、例えば、
前記車両データは、前記車両の加速度を含んでもよく、
前記検出部は、前記車両の前方を撮像する前方カメラを含んでもよく、
前記検出では、前記車両の加速度から、前記車両が予め定められた加速度閾値以上減速する急減速である前記イベントが検出されてもよく、
前記特定では、前記前方カメラを用いて撮像された前記車両の前方で同じ進行方向に走行する前方車両の撮像データから読み取られた前記前方車両の自動車登録番号に基づき、前記前方車両が前記他車として特定されてもよく、
前記保存では、前記前方車両の前記自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存されてもよい。
【００１４】
本態様では、車両の加速度から、車両が予め定められた加速度閾値以上減速する急減速であるイベントが検出される。この場合、車両が急減速したのは、車両の前方で同じ進行方向に走行する前方車両による割込みに起因することが考えられる。そこで、前方カメラを用いて撮像された前方車両の撮像データから読み取られた前方車両の自動車登録番号に基づき、前方車両が他車として特定される。そして、前方車両の自動車登録番号が、危険車両情報として、危険車両データ記憶部に保存される。したがって、本態様によれば、運転者が割込みを行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、割込みを行う他車を避けるなどの対策を講じて、割込みに起因する事故の防止を図ることができる。
【００１５】
上記第１態様において、例えば、
前記車両データは、前記車両の速度と、前記車両の後方を前記車両と同じ進行方向に走行する後方車両及び前記車両の間の後方車間距離と、前記車両の走行する道路が渋滞しているか否かを表す渋滞情報と、を含んでもよく、
前記検出部は、前記車両の後方を撮像する後方カメラを含んでもよく、
前記検出では、前記車両の走行する道路が渋滞していないことを前記渋滞情報が表し、前記車両の速度が予め定められた速度幅以内の速度に維持され、かつ、前記後方車間距離が予め定められた後方距離閾値以下の状態が予め定められた煽り時間継続されると、前記後方車両の煽り運転である前記イベントが検出されてもよく、
前記特定では、前記後方カメラを用いて撮像された前記後方車両の撮像データから読み取られた前記後方車両の自動車登録番号に基づき、前記後方車両が前記他車として特定されてもよく、
前記保存では、前記後方車両の前記自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存されてもよい。
【００１６】
本態様では、車両の走行する道路が渋滞していないことを渋滞情報が表し、車両の速度が速度幅以内の速度に維持され、かつ、後方車間距離が後方距離閾値以下の状態が煽り時間継続されると、後方車両の煽り運転であるイベントが検出される。後方カメラを用いて撮像された後方車両の撮像データから読み取られた後方車両の自動車登録番号に基づき、後方車両が他車として特定される。後方車両の自動車登録番号が、危険車両情報として、危険車両データ記憶部に保存される。したがって、本態様によれば、運転者が煽り運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、煽り運転を行う他車を避けるなどの対策を講じて、煽り運転に起因する事故の防止を図ることができる。
【００１７】
上記態様において、前記渋滞情報は、前記車両に搭載されたカーナビゲーションシステムから取得してもよく、前記車両の速度から判定してもよい。
【００１８】
上記第１態様において、例えば、
前記車両データは、前記車両の方向指示灯スイッチのオンオフと、前記車両が走行する車線を変更する車線変更を行ったことを表す車線変更情報と、前記車両の前方を前記車両と同じ進行方向に走行する前方車両と、を含んでもよく、
前記検出部は、前記車両の前方を撮像する前方カメラを含んでもよく、
前記検出では、前記方向指示灯スイッチがオンにされ、前記車両が前記車線変更を行ったことを前記車線変更情報が表し、かつ、前記前方車両が前記車線変更の前と前記車線変更の後とで同一のときに、前記前方車両の進行妨害である前記イベントが検出されてもよく、
前記特定では、前記前方カメラを用いて撮像された前記前方車両の撮像データから読み取られた前記前方車両の自動車登録番号に基づき、前記前方車両が前記他車として特定されてもよく、
前記保存では、前記前方車両の前記自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存されてもよい。
【００１９】
本態様では、方向指示灯スイッチがオンにされ、車両が車線変更を行ったことを車線変更情報が表し、かつ、前方車両が車線変更の前と車線変更の後とで同一のときに、前方車両の進行妨害であるイベントが検出される。前方カメラを用いて撮像された前方車両の撮像データから読み取られた前方車両の自動車登録番号に基づき、前方車両が他車として特定される。前方車両の自動車登録番号が、危険車両情報として、危険車両データ記憶部に保存される。したがって、本態様によれば、運転者が進行妨害を行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、進行妨害を行う他車を避けるなどの対策を講じて、進行妨害に起因する事故の防止を図ることができる。
【００２０】
上記態様において、前記車線変更情報は、ステアリングセンサにより前記車両のステアリングホイールの操舵角を検出することにより取得してもよく、カメラにより道路上に描かれた車線の境界線を撮像することにより取得してもよい。
【００２１】
上記第１態様において、例えば、
前記車両データは、前記車両の側方を前記車両と同じ進行方向に走行する側方車両と、前記側方車両及び前記車両の間の側方車間距離と、を含んでもよく、
前記検出部は、前記車両の側方を検出する側方検出部と、前記車両の前方を撮像する前方カメラ又は前記車両の後方を撮像する後方カメラと、を含んでもよく、
前記検出では、前記側方車間距離が予め定められた側方距離閾値以下の状態が予め定められた幅寄せ時間継続されると、前記側方車両による幅寄せ運転である前記イベントが検出されてもよく、
前記特定では、前記側方検出部を用いて前記側方車両の特徴量が抽出され、前記特徴量に基づき前記側方車両が前記他車として特定されてもよく、
前記保存では、前記前方カメラ又は前記後方カメラを用いて撮像された撮像データに基づき、前記車両の前方を前記車両と同じ進行方向に走行する前方車両又は前記車両の後方を前記車両と同じ進行方向に走行する後方車両の特徴量が抽出され、前記前方車両又は前記後方車両の特徴量のうち前記側方車両の特徴量に一致する一致車両が抽出され、前記一致車両の撮像データから読み取られた前記一致車両の自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存されてもよい。
【００２２】
本態様では、側方車間距離が側方距離閾値以下の状態が幅寄せ時間継続されると、側方車両による幅寄せ運転であるイベントが検出される。側方検出部を用いて抽出された側方車両の特徴量に基づき側方車両が他車として特定される。前方カメラ又は後方カメラを用いて撮像された撮像データに基づき、前方車両又は後方車両の特徴量が抽出される。前方車両又は後方車両の特徴量のうち側方車両の特徴量に一致する一致車両が抽出される。一致車両の撮像データから読み取られた一致車両の自動車登録番号が、危険車両情報として、危険車両データ記憶部に保存される。したがって、本態様によれば、運転者が幅寄せ運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、幅寄せ運転を行う他車を避けるなどの対策を講じて、幅寄せ運転に起因する事故の防止を図ることができる。
【００２３】
上記第１態様において、例えば、
前記判定では、前記積算において積算された、前記特定された回数が予め定められた回数閾値に達すると、前記他車が前記危険車両と判定されてもよい。
【００２４】
本態様では、積算された、特定された回数が回数閾値に達すると、他車が危険車両と判定される。したがって、本態様によれば、運転者が危険な運転を常習する危険車両に関する危険車両情報を収集することができる。
【００２５】
上記第１態様において、例えば、
前記車両データは、前記車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表す走行ルート情報を含んでもよく、
前記積算では、前記走行ルート情報に基づき、前記車両が走行中の走行ルートが前記通常走行ルートであるか否かが確認され、前記通常走行ルートであるときは、予め定められた１より大きい増大積算値が積算されてもよい。
【００２６】
車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートの場合には、車両の運転者は、道路に起因する危険が発生する可能性のある場所を把握していると考えられる。このため、検出されたイベントは、他車に起因する可能性が高いと言える。そこで、本態様では、通常走行ルートであるときは、特定された回数を積算する際に、１より大きい増大積算値が積算される。したがって、本態様によれば、通常走行ルートであるときは、回数閾値に達するまでに特定される回数を減少させることができる。その結果、より早く、他車を危険車両と判定することができる。
【００２７】
上記第１態様において、例えば、
前記車両データは、更に、前記検出において急減速である前記イベントが検出されたときの、前記前方車両及び前記車両の間の車間距離と前記車両の速度と、を含んでもよく、
前記積算では、
前記車両の速度から空走距離と制動距離との和である停止距離が算出されてもよく、
前記車間距離と前記停止距離とが比較されてもよく、
前記車間距離が前記停止距離未満のときは、予め定められた１より大きい増大積算値が積算されてもよく、
前記車間距離が前記停止距離の２倍以上のときは、予め定められた１より小さい減少積算値が積算されてもよく、
前記車間距離が前記停止距離の１倍以上かつ２倍未満のときは、１が積算されてもよく、
前記判定では、前記積算において積算された、前記特定された回数が予め定められた回数閾値に達すると、前記他車が前記危険車両と判定されてもよい。
【００２８】
本態様では、積算された、特定された回数が回数閾値に達すると、他車が危険車両と判定される。本態様において、空走距離は、ブレーキペダルを操作してからブレーキが効き始めるまでに車が進む距離である。制動距離は、ブレーキが効き始めてから停止するまでに車が進む距離である。停止距離は、空走距離と制動距離とを合計した距離である。これらの距離の目安は、車両の速度に応じて、算出することが可能である。一方、急減速であるイベントが検出されたときの車間距離が短い場合は、長い場合に比べて、危険度が高いということができる。
【００２９】
そこで、本態様では、車間距離が停止距離未満のときは、１より大きい増大積算値が積算される。これによって、回数閾値に達するまでに特定される回数を減少させることができる。また、車間距離が停止距離の２倍以上のときは、１より小さい減少積算値が積算される。これによって、回数閾値に達するまでに特定される回数を増加させることができる。また、車間距離が停止距離の１倍以上かつ２倍未満のときは、１が積算される。その結果、本態様によれば、危険度に応じた早さで、他車を危険車両と判定することができる。
【００３０】
（実施形態）
以下、本開示の実施の形態が、図面を参照しながら説明される。なお、各図面において、同じ構成要素には同じ符号が用いられ、詳細な説明は、適宜省略される。
【００３１】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る危険車両情報収集システムの構成を概略的に示すブロック図である。図１に示される危険車両情報収集システム１０は、車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃと、サーバ装置３０と、を備える。車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃと、サーバ装置３０とは、例えばインターネット等のネットワーク４０を介して、互いに通信可能に構成されている。車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃは、本実施形態では例えば、４輪自動車である。車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃは、それぞれ異なる運転者によって運転されており、同じ制御構成を有している。なお、図１では、車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃの３個の車両のみが示されているが、更に他の車両がネットワーク４０を介してサーバ装置３０と通信可能に構成されていてもよい。
【００３２】
車両２０Ａは、通信インターフェース（ＩＦ）１００、前方カメラ１０５Ｆ、後方カメラ１０５Ｒ、左後側方カメラ１１０Ｌ、右後側方カメラ１１０Ｒ、左方カメラ１１５Ｌ、右方カメラ１１５Ｒ、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）１２０、車速センサ１２５、加速度センサ１３０、ステアリングセンサ１３５、方向指示灯スイッチ（ＳＷ）１４０、カーナビゲーションシステム１４５、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）受信機１５０、ハザードフラッシャーＳＷ１５５、電子制御ユニット（ＥＣＵ）１７０を備える。ＥＣＵ１７０は、メモリ１７５、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１８０、周辺回路（図示省略）を備える。
【００３３】
メモリ１７５は、例えば半導体メモリ等により構成される。メモリ１７５は、例えばリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、電気的に消去書き換え可能なＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）などを含む。メモリ１７５の例えばＲＯＭは、ＣＰＵ１８０を動作させる第１実施形態の制御プログラムを記憶する。ＣＰＵ１８０は、メモリ１７５に記憶された第１実施形態の制御プログラムにしたがって動作することによって、検出制御部１８５、通信制御部１９０として機能する。
【００３４】
通信ＩＦ１００は、ＥＣＵ１７０に接続され、通信制御部１９０の制御に従って通信を行うための通信回路である。通信ＩＦ１００は、ＥＣＵ１７０から入力された送信すべきデータを収容した通信信号を、ネットワーク４０で用いられる通信プロトコルに従って生成し、生成した通信信号を、ネットワーク４０を介してサーバ装置３０へ送信する。通信ＩＦ１００は、予め定められた規格に従った通信インターフェース回路を備える。
【００３５】
前方カメラ１０５Ｆは、車両２０Ａの前面中央（例えばフロントガラスの上部中央）に、前方カメラ１０５Ｆの光軸が車両２０Ａの前方を向くように取り付けられている。後方カメラ１０５Ｒは、車両２０Ａの後面中央（例えばリアナンバープレートの近傍）に、後方カメラ１０５Ｒの光軸が車両２０Ａの後方を向くように取り付けられている。左後側方カメラ１１０Ｌは、車両２０Ａの後面左（例えばリアバンパの左端）に、左後側方カメラ１１０Ｌの光軸が車両２０Ａの左後側方を向くように取り付けられている。右後側方カメラ１１０Ｒは、車両２０Ａの後面右（例えばリアバンパの右端）に、右後側方カメラ１１０Ｒの光軸が車両２０Ａの右後側方を向くように取り付けられている。左方カメラ１１５Ｌは、車両２０Ａの左側面（例えばセンターピラーの上端）に、左方カメラ１１５Ｌの光軸が車両２０Ａの左方を向くように取り付けられている。右方カメラ１１５Ｒは、車両２０Ａの右側面（例えばセンターピラーの上端）に、右方カメラ１１５Ｒの光軸が車両２０Ａの右方を向くように取り付けられている。
【００３６】
カメラ１０５Ｆ，１０５Ｒ，１１０Ｌ，１１０Ｒ，１１５Ｌ，１１５Ｒ（周囲検出部の一例に相当）は、それぞれ、光軸を中心とする扇形の撮像範囲の画像を、所定時間（例えば１／６０秒）毎に撮像する。カメラ１０５Ｆ，１０５Ｒ，１１０Ｌ，１１０Ｒ，１１５Ｌ，１１５Ｒは、それぞれ、撮像データを、所定時間（例えば１／６０秒）毎にＥＣＵ１７０に出力する。なお、前方カメラ１０５Ｆ及び後方カメラ１０５Ｒは、映像記録型ドライブレコーダに設けられたカメラであってもよい。
【００３７】
ＣＰＵ１８０の検出制御部１８５は、カメラ１０５Ｆ，１０５Ｒ，１１０Ｌ，１１０Ｒ，１１５Ｌ，１１５Ｒから出力される撮像データに基づき、例えばテンプレートマッチングによって、撮像範囲に存在する物体、例えば、車両２０Ａの周辺領域を走行する他車、走行車線の近傍を歩行する歩行者、道路に描かれた車線の境界を表す境界線（例えば断続的に描かれた白線）、道路脇に設置された交通標識などを検出する。
【００３８】
ＬＩＤＡＲ１２０は、車両２０Ａの例えば屋根の上に取り付けられている。ＬＩＤＡＲ１２０は、レーザ光のパルスを出射し、その戻ってくる時間を計測して、反射体との距離を検出する。ＬＩＤＡＲ１２０は、レーザ光の出射方向を、水平方向に回転させつつ、同時に上下方向に高速で振らせて、車両２０Ａの周囲の３次元形状を検出する。
【００３９】
車速センサ１２５は、車両２０Ａの速度を検出する。なお、車速センサ１２５が車両２０Ａの車輪の回転速度を検出し、検出された車輪の回転速度に基づき、検出制御部１８５が車両２０Ａの速度を算出する構成であってもよい。加速度センサ１３０は、車両２０Ａの加速度を検出する。ステアリングセンサ１３５は、運転者により操作されるステアリングホイールの操舵角を検出する。方向指示灯ＳＷ１４０は、例えばステアリングコラムから延びるレバーで構成され、運転者によって操作される。検出制御部１８５は、方向指示灯ＳＷ１４０の操作内容に応じて、左折又は右折を表示するための橙色の方向指示灯を点滅表示させる。
【００４０】
カーナビゲーションシステム１４５は、車両２０Ａの位置を検出し、検出した車両２０Ａの位置と内蔵する地図データとに基づき、目的地までの経路を案内する公知のシステムである。ＧＰＳ受信機１５０は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、測位計算により、ＧＰＳ受信機１５０（つまり車両２０Ａ）の位置を算出する公知の機器である。なお、ＧＰＳ受信機１５０は、カーナビゲーションシステム１４５に設けられた機器であってもよい。ハザードフラッシャーＳＷ１５５は、例えば押しボタンスイッチで構成される。ハザードフラッシャーＳＷ１５５が、運転者または車両２０Ａに運転者と同乗する同乗者によって操作されると、検出制御部１８５は、全ての方向指示灯を一斉に点滅させる。
【００４１】
ＣＰＵ１８０の通信制御部１９０は、前方カメラ１０５Ｆ、後方カメラ１０５Ｒ、左後側方カメラ１１０Ｌ、右後側方カメラ１１０Ｒ、左方カメラ１１５Ｌ、右方カメラ１１５Ｒ、ＬＩＤＡＲ１２０、車速センサ１２５、加速度センサ１３０、ステアリングセンサ１３５、方向指示灯ＳＷ１４０、カーナビゲーションシステム１４５、ＧＰＳ受信機１５０、ハザードフラッシャーＳＷ１５５から入力されるデータを、車両データとして、車両２０Ａを特定する固有の車両識別情報（車両ＩＤ）とともに、通信ＩＦ１００を介して、サーバ装置３０へ送信する。
【００４２】
サーバ装置３０は、通信ＩＦ２００、制御回路２０５、記憶装置２７０を備える。記憶装置２７０は、例えばハードディスク又は半導体不揮発性メモリ等により構成される。記憶装置２７０は、イベントデータ記憶部２７５、危険車両データ記憶部２８０を含む。
【００４３】
制御回路２０５は、メモリ２１０、ＣＰＵ２２０、周辺回路（図示省略）を備える。メモリ２１０は、例えば半導体メモリ等により構成される。メモリ２１０は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭなどを含む。メモリ２１０の例えばＲＯＭは、ＣＰＵ２２０を動作させる第１実施形態の制御プログラムを記憶する。ＣＰＵ２２０は、メモリ２１０に記憶された第１実施形態の制御プログラムにしたがって動作することによって、イベント検出部２３０、危険車両判定部２４０、通信制御部２４５として機能する。
【００４４】
通信ＩＦ２００は、制御回路２０５に接続され、通信制御部２４５の制御に従って通信を行うための通信回路である。通信ＩＦ２００は、車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃの通信ＩＦ１００から送信された通信信号を、ネットワーク４０を介して受信する。通信ＩＦ２００は、通信ＩＦ１００と同じ規格に従った通信インターフェース回路を備えてもよい。通信制御部２４５は、通信ＩＦ２００により受信された通信信号から、加速度、撮像データ等の車両データを抽出し、抽出した車両データをメモリ２１０の例えばＲＡＭに一時的に保存する。
【００４５】
図２は、ＣＰＵ２２０のイベント検出部２３０によりイベントが検出されたときの車両の走行状況の一例を概略的に示す図である。図３は、イベントデータ記憶部に保存されるイベント情報の一例を概略的に示す図である。図４は、イベントデータ記憶部に保存される特定車両情報の一例を概略的に示す図である。図５は、危険車両データ記憶部に保存される危険車両情報の一例を概略的に示す図である。
【００４６】
図２において、イベント検出部２３０は、車両２０Ａから送信された加速度センサ１３０のデータに基づき、車両２０Ａの負の加速度の絶対値が予め定められた加速度閾値以上となった（つまり車両２０Ａが急減速した）ことが検出され、かつ、前方カメラ１０５Ｆ又はＬＩＤＡＲ１２０等のデータに基づき、車両２０Ａの前方に他車２５Ｘが割り込んできたことが検出されると、他車２５Ｘによる割込みであるイベントを検出する。同様に、イベント検出部２３０は、車両２０Ｂから送信された車両データに基づき、車両２０Ｂの負の加速度の絶対値が上記加速度閾値以上となり、かつ、車両２０Ｂの前方に他車２５Ｘが割り込んできたことが検出されると、他車２５Ｘによる割込みであるイベントを検出する。同様に、イベント検出部２３０は、車両２０Ｃから送信された車両データに基づき、車両２０Ｃの負の加速度の絶対値が上記加速度閾値以上となり、かつ、車両２０Ｃの前方に他車２５Ｘが割り込んできたことが検出されると、他車２５Ｘによる割込みであるイベントを検出する。
【００４７】
すなわち、例えば車両２０Ａが急減速したときに、車両２０Ａの前方に他車２５Ｘが割り込んできたことが検出されると、イベント検出部２３０は、車両２０Ａの急減速は、車両２０Ａの運転者による危険運転が原因ではなく、他車２５Ｘによる割込みに起因すると判断して、割込みであるイベントを検出する。なお、イベント検出部２３０は、ハザードフラッシャーＳＷ１５５が更に操作されると、他車２５Ｘによる割込みであるイベントを検出してもよい。
【００４８】
イベント検出部２３０は、イベントを検出するとイベント情報３０００を作成する。イベント検出部２３０は、作成したイベント情報３０００と、前方カメラ１０５Ｆによって撮像された他車２５Ｘの画像とを、イベントデータ記憶部２７５に保存する。イベント情報３０００では、図３に示されるように、車両識別情報（車両ＩＤ）毎に、イベント検出の日時（年月日時分秒）と、加速度と、他車２５Ｘの画像がイベントデータ記憶部２７５に保存される際のメモリアドレスとが、互いに対応付けられている。図３において、例えば車両２０Ａの日時「ＡＡＡＡ」に対応する加速度の値「Ｇａａ」は、負の値であって、「Ｇａａ」の絶対値は、上記加速度閾値以上である。
【００４９】
なお、図３では、イベント情報３０００は、車両ＩＤ毎に、イベント検出の日時と、加速度と、他車２５Ｘの画像のメモリアドレスとを含むが、これに限られない。イベント情報３０００は、更に、ＧＰＳ受信機１５０からのデータに基づき、車両ＩＤ毎の位置情報を含むようにしてもよい。
【００５０】
危険車両判定部２４０（特定部、積算部、判定部、制御部の一例に相当）は、イベント検出部２３０がイベントを検出すると、前方カメラ１０５Ｆにより撮像された他車２５Ｘの撮像データから、他車２５Ｘの自動車登録番号標に記載された自動車登録番号を読み取って、他車２５Ｘを特定する。危険車両判定部２４０は、特定した他車２５Ｘの特定車両情報４０００を作成する。危険車両判定部２４０は、作成した特定車両情報４０００をイベントデータ記憶部２７５に保存する。
【００５１】
特定車両情報４０００は、図４に示されるように、自動車登録番号欄４００１と、特定回数欄４００２と、を含む。自動車登録番号欄４００１には、他車２５Ｘの撮像データから読み取られた自動車登録番号が登録される。特定回数欄４００２には、危険車両判定部２４０によって特定された回数が登録される。
【００５２】
例えば、図２の状況では、車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃからの各車両データに基づき、危険車両判定部２４０は、それぞれ、他車２５Ｘを特定する。すると、危険車両判定部２４０は、特定車両情報４０００において、他車２５Ｘの自動車登録番号が既に登録されている場合には、特定回数欄４００２に「３」を積算する。
【００５３】
危険車両判定部２４０は、更に、特定車両情報４０００における特定回数欄４００２の回数が予め定められた回数閾値（例えば５回）に達したか否かを判定する。危険車両判定部２４０は、特定回数欄４００２の回数が上記回数閾値に達すると、上記回数閾値に達した車両を危険車両と判定する。危険車両判定部２４０は、危険車両と判定した車両に関する危険車両情報５０００を作成する。危険車両判定部２４０は、作成した危険車両情報５０００と、危険車両であると判定した車両の画像とを、危険車両データ記憶部２８０に保存する。なお、回数閾値は、５回に限られず、実験的に又は経験的に、適切な値に定めればよい。
【００５４】
危険車両情報５０００は、図５に示されるように、自動車登録番号欄５００１と、特定回数欄５００２と、画像のメモリアドレス欄５００３と、を含む。自動車登録番号欄５００１と、特定回数欄５００２とは、それぞれ、特定車両情報４０００（図４）の自動車登録番号欄４００１と、特定回数欄４００２と同じである。画像のメモリアドレス欄５００３には、危険車両と判定された車両の画像が危険車両データ記憶部２８０に保存される際のメモリアドレスが登録される。
【００５５】
図６〜図８は、それぞれ、イベント検出部２３０によりイベントが検出されたときの車両の走行状況の別の例を概略的に示す図である。図６において、イベント検出部２３０は、車両２０Ａから送信された車両データに基づき、後方車両２５Ｙによる煽り運転であるイベントを検出する。すなわち、イベント検出部２３０は、車両２０Ａのカーナビゲーションシステム１４５の渋滞情報により、車両２０Ａの走行する道路が渋滞していないことが表され、車両２０Ａの車速センサ１２５により、車両２０Ａの速度が予め定められた速度幅閾値（例えば法定速度を中心とする±１０ｋｍ／ｈ）以内の速度に維持されることが表され、かつ、車両２０Ａの後方を車両２０Ａと同じ進行方向に走行する後方車両２５Ｙと車両２０Ａとの間の後方車間距離Ｄ１が予め定められた後方距離閾値（例えば２０ｍ）以下の状態が予め定められた煽り時間（例えば１０秒）継続されると、後方車両２５Ｙによる煽り運転であるイベントを検出する。なお、速度幅閾値は、法定速度を中心とする±１０ｋｍ／ｈに限られず、後方距離閾値は、２０ｍに限られず、煽り時間は、１０秒に限られない。これらの値は、実験的に又は経験的に、適切な値に定めればよい。
【００５６】
イベント検出部２３０は、ＬＩＤＡＲ１２０により得られる距離データに基づき、後方車間距離Ｄ１を算出する。代替的に、イベント検出部２３０は、後方カメラ１０５Ｒから出力される撮像データにおける後方車両２５Ｙのサイズに基づき、後方車間距離Ｄ１を算出してもよい。
【００５７】
イベント検出部２３０は、イベント情報３０００（図３）と、後方カメラ１０５Ｒによって撮像された後方車両２５Ｙの画像とを、イベントデータ記憶部２７５に保存する。この場合、イベント検出部２３０は、イベント情報３０００（図３）を、加速度に代えて後方車間距離Ｄ１又は煽り運転を表す情報を含むように作成してもよい。
【００５８】
危険車両判定部２４０は、イベント検出部２３０がイベントを検出すると、後方カメラ１０５Ｒにより撮像された後方車両２５Ｙの撮像データから、後方車両２５Ｙの自動車登録番号標に記載された自動車登録番号を読み取って、後方車両２５Ｙを特定する。
【００５９】
図７において、イベント検出部２３０は、車両２０Ａから送信された車両データに基づき、前方車両２５Ｚによる進行妨害であるイベントを検出する。すなわち、イベント検出部２３０は、方向指示灯ＳＷ１４０がオンであり、車両２０Ａの走行する車線が変更され、かつ、前方カメラ１０５Ｆ等によって、車線変更前と車線変更後とで同一の前方車両２５Ｚが検出されると、前方車両２５Ｚによる進行妨害であるイベントを検出する。代替的に、イベント検出部２３０は、車両２０Ａが車線変更を所定回数（例えば３回）繰り返したときに、車線変更前と車線変更後とで同一の前方車両２５Ｚが繰り返して検出されると、前方車両２５Ｚによる進行妨害であるイベントを検出するようにしてもよい。
【００６０】
イベント検出部２３０は、車両２０Ａによる走行車線の変更を、車両２０Ａから送信される車両データに含まれる、ステアリングセンサ１３５によって検出されるステアリングホイールの操舵角に基づき検出する。代替的に、イベント検出部２３０は、車両２０Ａによる走行車線の変更を、車両２０Ａから送信される車両データに含まれる、カメラ１０５Ｆ，１０５Ｒ，１１０Ｌ，１１０Ｒ等によって撮像される道路に描かれた車線の境界を表す境界線（例えば断続的に描かれた白線）に基づき検出してもよい。
【００６１】
イベント検出部２３０は、イベント情報３０００（図３）と、前方カメラ１０５Ｆによって撮像された前方車両２５Ｚの画像とを、イベントデータ記憶部２７５に保存する。この場合、イベント検出部２３０は、イベント情報３０００（図３）を、加速度に代えて進行妨害を表す情報を含むように作成してもよい。
【００６２】
危険車両判定部２４０は、イベント検出部２３０がイベントを検出すると、前方カメラ１０５Ｆにより撮像された前方車両２５Ｚの撮像データから、前方車両２５Ｚの自動車登録番号標に記載された自動車登録番号を読み取って、前方車両２５Ｚを特定する。
【００６３】
図８において、イベント検出部２３０は、車両２０Ａから送信された車両データに基づき、側方車両２５Ｗによる幅寄せであるイベントを検出する。すなわち、イベント検出部２３０は、車両２０Ａの側方を車両２０Ａと同じ進行方向に走行する側方車両２５Ｗと車両２０Ａとの間の側方車間距離Ｄ２が予め定められた側方距離閾値（例えば２ｍ）以下の状態が予め定められた幅寄せ時間（例えば５秒）継続されると、側方車両２５Ｗによる幅寄せであるイベントを検出する。なお、側方距離閾値は、２ｍに限られず、幅寄せ時間は、５秒に限られない。これらの値は、実験的に又は経験的に、適切な値に定めればよい。
【００６４】
イベント検出部２３０は、側方車両２５Ｗを、車両２０Ａから送信される車両データに含まれる、左方カメラ１１５Ｌ又は右方カメラ１１５Ｒによって撮像された撮像データに基づき検出する。代替的に、イベント検出部２３０は、側方車両２５Ｗを、車両２０Ａから送信される車両データに含まれる、ＬＩＤＡＲ１２０の距離データに基づき検出してもよい。
【００６５】
イベント検出部２３０は、イベント情報３０００（図３）と、左方カメラ１１５Ｌ又は右方カメラ１１５Ｒによって撮像された側方車両２５Ｗの画像とを、イベントデータ記憶部２７５に保存する。この場合、イベント検出部２３０は、イベント情報３０００（図３）を、加速度に代えて幅寄せを表す情報を含むように作成してもよい。
【００６６】
危険車両判定部２４０は、イベント検出部２３０がイベントを検出すると、左方カメラ１１５Ｌ又は右方カメラ１１５Ｒによって撮像された側方車両２５Ｗの画像から、特徴量を抽出し、抽出した特徴量によって、側方車両２５Ｗを特定する。
【００６７】
危険車両判定部２４０は、前方カメラ１０５Ｆ又は後方カメラ１０５Ｒにより撮像された他車（前方車両又は後方車両）の画像から特徴量を抽出する。危険車両判定部２４０は、他車の特徴量のうち、側方車両２５Ｗの特徴量に一致する一致車両を抽出する。危険車両判定部２４０は、前方カメラ１０５Ｆ又は後方カメラ１０５Ｒにより撮像された撮像データから、上記一致車両の自動車登録番号標に記載された自動車登録番号を読み取って、上記一致車両の特定車両情報４０００（図４）を作成し、作成した特定車両情報４０００をイベントデータ記憶部２７５に保存する。
【００６８】
代替的に、危険車両判定部２４０は、イベント検出部２３０がイベントを検出すると、車両２０Ａから送信される車両データに含まれる、ＬＩＤＡＲ１２０の距離データに基づき、側方車両２５Ｗの動きを追跡し、前方カメラ１０５Ｆ又は後方カメラ１０５Ｒの撮像範囲に側方車両２５Ｗが進入してきたときに、前方カメラ１０５Ｆ又は後方カメラ１０５Ｒにより撮像された撮像データから、側方車両２５Ｗの自動車登録番号標に記載された自動車登録番号を読み取って、側方車両２５Ｗを特定するようにしてもよい。
【００６９】
図９は、第１実施形態に係る危険車両情報収集システム１０の動作を概略的に示すフローチャートである。図９の動作は、一定時間（例えば１０ｍｓｅｃ）毎に繰り返して実行される。
【００７０】
ステップＳ１０００において、サーバ装置３０の通信制御部２４５は、通信ＩＦ１００を介して、車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃから車両データを受信する。ステップＳ１００５において、通信制御部２４５は、受信した車両データを、車両ＩＤとともにメモリ２１０に一時的に保存する。ステップＳ１０１０において、危険車両判定部２４０は、イベント検出部２３０がイベントを検出したか否かを判定する。イベント検出部２３０がイベントを検出していれば（ステップＳ１０１０でＹＥＳ）、処理はステップＳ１０１５に進む。一方、イベント検出部２３０がイベントを検出していなければ（ステップＳ１０１０でＮＯ）、図９の動作は終了する。
【００７１】
ステップＳ１０１５において、危険車両判定部２４０は、他車を特定する。ステップＳ１０２０において、危険車両判定部２４０は、特定された他車の情報をイベントデータ記憶部２７５から読み出す。ステップＳ１０２５において、危険車両判定部２４０は、特定車両情報４０００（図４）において、特定された他車の特定回数を積算する。なお、特定された他車の情報がイベントデータ記憶部２７５に保存されていなければ、特定回数は積算されない。
【００７２】
ステップＳ１０３０において、危険車両判定部２４０は、積算された他車の特定回数が回数閾値に達したか否かを判定する。積算された他車の特定回数が回数閾値に達していなければ（ステップＳ１０３０でＮＯ）、処理はステップＳ１０３５に進む。一方、積算された他車の特定回数が回数閾値に達していれば（ステップＳ１０３０でＹＥＳ）、処理はステップＳ１０４０に進む。
【００７３】
ステップＳ１０３５において、イベント検出部２３０は、特定された他車の情報に基づきイベント情報３０００（図３）を作成し、作成したイベント情報３０００と他車の画像とをイベントデータ記憶部２７５に保存する。なお、ステップＳ１０２０において、特定された他車の情報がイベントデータ記憶部２７５に保存されていなかった場合にも、ステップＳ１０３５において、イベント情報３０００と他車の画像とが、イベントデータ記憶部２７５に保存される。また、ステップＳ１０３５において、危険車両判定部２４０は、特定車両情報４０００（図４）を作成して、イベントデータ記憶部２７５に保存する。その後、図９の動作は終了する。
【００７４】
ステップＳ１０４０において、危険車両判定部２４０は、特定回数が回数閾値に達した他車の情報から危険車両情報５０００（図５）を作成し、危険車両と判定された車両の画像とともに、危険車両データ記憶部２８０に保存する。その後、図９の動作は終了する。
【００７５】
以上説明されたように、第１実施形態によれば、割込み、煽り運転、進行妨害、又は幅寄せであるイベントが検出され、イベントの原因となった他車が特定され、特定回数が回数閾値に達した他車が危険車両と判定され、その自動車登録番号を含む危険車両情報５０００が危険車両データ記憶部２８０に保存されている。したがって、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、事故の防止を図ることができる。
【００７６】
（第２実施形態）
図１０は、第２実施形態に係る危険車両情報収集システム１０Ａの構成を概略的に示すブロック図である。第２実施形態に係る危険車両情報収集システム１０Ａは、車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃと、サーバ装置３０Ａと、を備える。車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃと、サーバ装置３０Ａとは、ネットワーク４０を介して、互いに通信可能に構成されている。
【００７７】
サーバ装置３０Ａは、通信ＩＦ２００、制御回路２０５Ａ、記憶装置２７０Ａを備える。記憶装置２７０Ａは、例えばハードディスク又は半導体不揮発性メモリ等により構成される。記憶装置２７０Ａは、イベントデータ記憶部２７５、危険車両データ記憶部２８０、走行ルート記憶部２８５を含む。
【００７８】
制御回路２０５Ａは、メモリ２１０Ａ、ＣＰＵ２２０Ａ、周辺回路（図示省略）を備える。メモリ２１０Ａは、例えば半導体メモリ等により構成され、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭなどを含む。メモリ２１０Ａの例えばＲＯＭは、ＣＰＵ２２０Ａを動作させる第２実施形態の制御プログラムを記憶する。ＣＰＵ２２０Ａは、メモリ２１０Ａに記憶された第２実施形態の制御プログラムにしたがって動作することによって、イベント検出部２３０、危険車両判定部２４０Ａ、通信制御部２４５、走行ルート確認部２５０として機能する。
【００７９】
走行ルート記憶部２８５は、車両２０Ａから送信される車両データに含まれる車両２０Ａの位置情報を記憶する。すなわち、車両２０Ａの通信制御部１９０は、通信ＩＦ１００を介して、ＧＰＳ受信機１５０によって算出される車両２０Ａの位置情報をサーバ装置３０Ａに送信する。サーバ装置３０Ａの通信制御部２４５は、車両２０Ａから送信される車両データに含まれる車両２０Ａの位置情報を、車両ＩＤに対応付けて走行ルート記憶部２８５に保存する。
【００８０】
走行ルート確認部２５０は、走行中の車両２０Ａから送信される車両データに含まれる車両２０Ａの位置情報と、車両２０Ａの車両ＩＤに対応付けて走行ルート記憶部２８５に保存されている車両２０Ａの位置情報とを比較し、現在走行中の車両２０Ａの走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを確認する。
【００８１】
代替的に、車両２０Ａの通信制御部１９０は、通信ＩＦ１００を介して、カーナビゲーションシステム１４５から出力される、現在走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表すナビゲーション情報をサーバ装置３０Ａに送信してもよい。走行ルート確認部２５０は、車両２０Ａから送信される車両データに含まれる上記ナビゲーション情報に基づき、現在走行中の車両２０Ａの走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを確認してもよい。この場合には、走行ルート記憶部２８５は不要になる。
【００８２】
危険車両判定部２４０Ａは、現在走行中の車両２０Ａの走行ルートが、過去に走行したことがない初回走行ルートであるときは、危険車両判定部２４０Ａによって特定された他車２５Ｘの特定回数を積算する際の積算値を「１」のままとする。一方、現在走行中の車両２０Ａの走行ルートが、過去に走行したことがある通常走行ルートであるときは、危険車両判定部２４０Ａは、積算値を例えば「２」に増加させた増大積算値とする。
【００８３】
図１１は、走行ルートに応じて変化する積算値の一例を概略的に示す図である。図１１の例では、回数閾値が４に設定されている。図１１のセクション（Ａ）に示されるように、初回走行ルートのみを走行したときは、特定回数の積算値が「１」であるので、他車が４回特定されると、危険車両判定部２４０Ａによって、危険車両と判定される。一方、図１１のセクション（Ｂ）に示されるように、通常走行ルートのみを走行したときは、特定回数の積算値が「２」に増加された増大積算値であるので、他車が２回特定されるだけで、危険車両判定部２４０Ａによって、危険車両と判定される。また、図１１のセクション（Ｃ）に示されるように、初回走行ルートを２回走行し、通常走行ルートを１回走行したときは、特定回数の積算値が、「１」で２回と「２」で１回となるので、他車が３回特定されると、危険車両判定部２４０Ａによって、危険車両と判定される。
【００８４】
図１２は、第２実施形態に係る危険車両情報収集システム１０Ａの動作を概略的に示すフローチャートである。図１２の動作は、一定時間（例えば１０ｍｓｅｃ）毎に繰り返して実行される。
【００８５】
ステップＳ１０００〜Ｓ１０２０は、図９のステップＳ１０００〜Ｓ１０２０と同じである。ステップＳ１０２０に続くステップＳ１１００において、走行ルート確認部２５０は、現在走行中の車両２０Ａの走行ルートが通常走行ルートであるか否かを確認する。現在走行中の車両２０Ａの走行ルートが通常走行ルートであれば（ステップＳ１１００でＹＥＳ）、処理はステップＳ１１０５に進む。一方、現在走行中の車両２０Ａの走行ルートが通常走行ルートでなければ（ステップＳ１１００でＮＯ）、処理はステップＳ１０２５に進む。
【００８６】
ステップＳ１１０５において、危険車両判定部２４０Ａは、特定した他車２５Ｘの特定回数を積算する際の積算値を「２」に増加させた増大積算値とする。ステップＳ１０２５〜Ｓ１０４０は、図９のステップＳ１０２５〜Ｓ１０４０と同じである。
【００８７】
以上説明されたように、第２実施形態によれば、車両２０Ａが走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるときは、特定された回数を積算する際に、「２」に増加された増大積算値が積算される。したがって、通常走行ルートを走行しているときは、回数閾値に達するまでに特定される回数を減少させることができる。その結果、より早く、他車を危険車両と判定することができる。一般に、車両の運転者は、道路に起因する危険が発生する可能性のある場所を把握していると考えられる。このため、通常走行ルートを走行中にイベントが検出されたときは、他車に起因する可能性が高いと言える。よって、第２実施形態によれば、車両２０Ａが走行中の走行ルートに応じて、適切なタイミングで、他車を危険車両と判定することができる。なお、増大積算値は、「２」に限られず、１より大きい値であればよい。
【００８８】
（第３実施形態）
図１３は、第３実施形態に係る危険車両情報収集システム１０Ｂの構成を概略的に示すブロック図である。図１４は、イベント検出部２３０によりイベントが検出されたときの車両の走行状況の図２と同じ例を概略的に示す図である。図１５は、車間距離に応じて変化する積算値の一例を概略的に示す図である。
【００８９】
図１３に示されるように、第３実施形態に係る危険車両情報収集システム１０Ｂは、車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃと、サーバ装置３０Ｂと、を備える。車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃと、サーバ装置３０Ｂとは、ネットワーク４０を介して、互いに通信可能に構成されている。サーバ装置３０Ｂは、通信ＩＦ２００、制御回路２０５Ｂ、記憶装置２７０を備える。制御回路２０５Ｂは、メモリ２１０Ｂ、ＣＰＵ２２０Ｂ、周辺回路（図示省略）を備える。
【００９０】
メモリ２１０Ｂは、例えば半導体メモリ等により構成され、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭなどを含む。メモリ２１０Ｂの例えばＲＯＭは、ＣＰＵ２２０Ｂを動作させる第３実施形態の制御プログラムを記憶する。ＣＰＵ２２０Ｂは、メモリ２１０Ｂに記憶された第３実施形態の制御プログラムにしたがって動作することによって、イベント検出部２３０、危険車両判定部２４０Ｂ、通信制御部２４５、距離計算部２５５として機能する。
【００９１】
距離計算部２５５は、イベント検出部２３０によって、他車２５Ｘによる割込み運転であるイベントが検出されたときに、車速センサ１２５によって検出される車両２０Ａの速度を用いて、停止距離（＝空走距離＋制動距離）を算出する。空走距離は、ブレーキペダルを操作してからブレーキが効き始めるまでに車が進む距離である。制動距離は、ブレーキが効き始めてから停止するまでに車が進む距離である。停止距離は、空走距離と制動距離とを合計した距離である。これらの距離の目安は、車両の速度に応じて、算出することが可能である。
【００９２】
距離計算部２５５は、イベント検出部２３０によって、他車２５Ｘによる割込み運転であるイベントが検出された検出時に、更に、ＬＩＤＡＲ１２０により得られる距離データに基づき、前方の他車２５Ｘとの車間距離を算出する。代替的に、距離計算部２５５は、前方カメラ１０５Ｆから出力される撮像データにおける他車２５Ｘのサイズに基づき、前方の他車２５Ｘとの車間距離を算出してもよい。
【００９３】
危険車両判定部２４０Ｂは、算出された停止距離と、前方の他車２５Ｘとの車間距離とを比較し、比較結果に基づき、特定した他車２５Ｘの特定回数を積算する際の積算値を調整する。例えば図１４において、車両２０Ａと他車２５Ｘとの車間距離Ｄ３ａが、停止距離の２倍以上である遠距離のときは、特定回数を積算する際の積算値は、予め定められた「１」より小さい減少積算値（本実施形態では例えば「０．５」）に調整される。また、車両２０Ｂと他車２５Ｘとの車間距離Ｄ３ｂが、停止距離未満である近距離のときは、特定回数を積算する際の積算値は、予め定められた「１」より大きい増大積算値（本実施形態では例えば「２」）に調整される。また、車両２０Ｃと他車２５Ｘとの車間距離Ｄ３ｃが、停止距離以上、かつ停止距離の２倍未満である中距離のときは、特定回数を積算する際の積算値は、「１」に調整される。
【００９４】
図１５の例では、回数閾値が４に設定されている。図１５のセクション（Ａ）に示されるように、車間距離が、停止距離以上、かつ停止距離の２倍未満である中距離のときは、特定回数の積算値が「１」であるので、他車が４回特定されると、危険車両判定部２４０Ｂによって、危険車両と判定される。一方、図１５のセクション（Ｂ）に示されるように、車間距離が停止距離未満である近距離のときは、特定回数の積算値が「２」であるので、他車が２回特定されるだけで、危険車両判定部２４０Ｂによって、危険車両と判定される。また、図１５のセクション（Ｃ）に示されるように、車間距離が、停止距離の２倍以上である遠距離のときは、特定回数の積算値が「０．５」になるので、他車が８回特定されると、危険車両判定部２４０Ｂによって、危険車両と判定される。
【００９５】
以上説明されたように、第３実施形態によれば、車両２０Ａと他車２５Ｘとの車間距離Ｄ３ａが、停止距離の２倍以上である遠距離のときは、積算値は、減少積算値に調整され、車両２０Ｂと他車２５Ｘとの車間距離Ｄ３ｂが、停止距離未満である近距離のときは、積算値は、増大積算値に調整され、車両２０Ｃと他車２５Ｘとの車間距離Ｄ３ｃが、停止距離以上、かつ停止距離の２倍未満である中距離のときは、積算値は、「１」に調整される。
【００９６】
一般に、急減速であるイベントが検出されたときの車間距離が短い場合は、長い場合に比べて、危険度が高いということができる。したがって、第３実施形態によれば、危険度に応じた適切なタイミングで、他車を危険車両と判定することができる。なお、増大積算値は、「２」に限られず、１より大きい値であればよい。また、減少積算値は、「０．５」に限られず、１より小さい値であればよい。
【００９７】
（その他）
（１）上記各実施形態では、サーバ装置３０のＣＰＵ２２０は、車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃから送信される前方カメラ１０５Ｆの撮像データ等の全ての車両データを、予め定められた保存時間ＴＳ１の間、メモリ２１０に保存してもよい。この場合、イベント検出部２３０によりイベントが検出されなければ、ＣＰＵ２２０は、順次、古い車両データをメモリ２１０から消去すればよい。また、ＣＰＵ２２０は、車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃから送信される全ての車両データを、イベント検出部２３０によりイベントが検出された時点から、予め定められた保存時間ＴＳ２の間、メモリ２１０に保存してもよい。保存時間ＴＳ１，ＴＳ２は、それぞれ、イベント検出のための煽り時間又は幅寄せ時間と同じ値でもよく、異なる値でもよい。
【００９８】
（２）上記各実施形態では、サーバ装置３０のＣＰＵ２２０がイベント検出部２３０の機能を有しているが、これに限られない。代替的に、車両２０ＡのＣＰＵ１８０が、イベント検出部２３０の機能を有してもよい。この場合、車両２０Ａの通信制御部１９０は、イベントが検出されたときに、イベントに関連する車両データのみを、サーバ装置３０へ送信してもよい。例えば、急減速であるイベントが検出されたときは、通信制御部１９０は、前方カメラ１０５Ｆの撮像データ及び加速度センサ１３０の加速度データのみを、サーバ装置３０へ送信してもよい。
【００９９】
（３）上記各実施形態では、例えば加速度センサ１３０の加速度データ等、生の検出データが、車両２０Ａからサーバ装置３０へ送信可能に構成されているが、これに限られない。例えば、車両２０ＡのＣＰＵ１８０は、車両２０Ａの運転者による運転が、安全運転であるか危険運転であるかを診断する機能を有してもよい。生の検出データは、車両２０Ａからサーバ装置３０へ送信不可能に構成され、運転の診断結果と、前方カメラ１０５Ｆ等の撮像データと、ＬＩＤＡＲ１２０の距離データとのみが、車両２０Ａからサーバ装置３０へ送信可能に構成されてもよい。
【０１００】
この場合、サーバ装置３０のイベント検出部２３０は、急減速による危険運転との診断結果が車両２０Ａから送信されたときに、例えば前方カメラ１０５Ｆの撮像データに他車２５Ｘ（図２）が含まれているときは、他車２５Ｘの割込みであるイベントを検出してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本開示に係る危険車両情報収集技術は、車両の事故を未然に防止するためのシステムに特に有用である。
【符号の説明】
【０１０２】
３０，３０Ａ，３０Ｂ  サーバ装置
２３０  イベント検出部
２４０，２４０Ａ，２４０Ｂ  危険車両判定部
２５０  走行ルート確認部
２５５  距離計算部
２８０  危険車両データ記憶部
５０００  危険車両情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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