(57)【要約】【課題】この自動車運転機能判断装置は，車両に取り付けた監視装置で得られた情報を人工知能に蓄積したデータベースとは比較し，客観的に走行車両の危険度を判断する。【解決手段】この自動車運転機能判断装置は，車両１の少なくとも前方を監視する機能を備えた監視装置３，車両１と障害物との衝突運転危険度を判断する機能を有する危険度判断装置４，それからの情報をランク付けする機能を有する危険度ランク付け装置，及びランク付け装置を積算する機能を有する積算装置を有する。危険度判断装置４は，正常な運転者の運転結果情報と高齢者や運転免許返上すべき人の走行結果情報を集約したデータベースを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の前方，左右方向及び後方のいずれかの方向，又は前記車両の全ての方向を監視する機能を備えた監視装置，前記車両と障害物との衝突運転危険度を判断する機能と少なくとも一次停止や信号無視をする認知機能の低下による衝突運転危険度を判断する機能とを有する危険度判断装置，前記危険度判断装置からの運転情報をランク付けする機能を有する危険度ランク付け装置，及び前記ランク付け装置を積算する機能を有する積算装置を有し，
前記危険度判断装置は，正常な運転者の運転結果情報と高齢者の運転結果情報，及び運転免許返上すべき人の走行結果情報を集約したデータベースを備えており，
テスト運転者の運転技能を前記監視装置で監視して得られる情報を，前記データベースと比較して，前記テスト運転者の運転技能と認知機能を数値化してランク付けすることから成る車両に取り付ける自動車運転機能判断装置。
【請求項２】
前記危険度判断装置からの前記運転情報は前記車両の走行領域に在る所定の通信基地局を通じて予め決められた所定のサーバに送信格納され，前記サーバは受信した前記車両による前記運転情報と前記サーバ内に格納されたデータベースとを比較した結果を前記通信基地局を通じて前記車両の前記危険度判断装置に送信することから成る請求項１に記載の車両に取り付ける自動車運転機能判断装置。
【請求項３】
前記危険度判断装置は，前記車両の走行位置をＧＰＳによって認識し，前記テスト運転者の前記運転情報と前記車両が走行している道路マップにおける適正運転情報と比較し，前記テスト運転者の前記運転情報が適正であるか否かを判断する機能を有していることから成る請求項１又は２に記載の車両に取り付ける自動車運転機能判断装置。
【請求項４】
前記監視装置は，ライダー，ミリ波レーダ，ステレオカメラ，単眼カメラのいずれか１つ又はそれらの組み合わせから構成されていることから成る請求項１〜３のいずれか１項に記載の車両に取り付ける自動車運転機能判断装置。
【請求項５】
前記危険度判断装置は，論理推論人工知能と機械学習人工知能により実施することから成る請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両に取り付ける自動車運転機能判断装置。
【請求項６】
前記危険度ランク付け装置により危険度の高い運転ポイントをカメラで記録することから成る請求項１〜５のいずれか１項に記載の車両に取り付ける自動車運転機能判断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，例えば，高齢の運転者の運転技能と認知機能をチェックするため，車両に取り付ける自動車運転機能判断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年，自動車の運転者，特に高齢者の前方認識の遅れ，アクセルとブレーキの踏み間違い，前進ギアと後進ギアの選定間違い等による自動車の事故が増加している。そこで，高齢者の運転免許証の返上が議論されているが，運転免許証の返上に至らないのが現状である。また，高齢者の運転技能及び認知機能には，個人差があり，一概に年齢だけで運転技能の良否を判断できないのが現状である。
【０００３】
従来，運転支援装置として，運転者の運転行動の診断結果の信頼性を高めると共に診断結果の評価方法を改善するものが知られている。該運転支援装置は，運転者の運転タイプを複数の運転特性の判定結果の組み合わせに基づいて多角的に診断するので．特定の運転特性の判定結果のみで運転タイプを診断する場合に比較して，運転者の運転行動の診断結果の信頼性を高めることができ，診断結果の評価方法を改善できるものである（例えば，特許文献１参照）。
【０００４】
また，監視システムの距離補正装置として，ステレオカメラの水平ずれに起因した誤差を含む誤差を補正するものが知られている。該ステレオカメラにおけるステレオ演算回路は，ステレオカメラより得られた一対の撮影画像に基づいて，ステレオマッチングにより視差を算出する。認識部は，視差と消失点視差とに基づいて，対象物までの距離を算出する。補正演算部は，一方の撮像画像平面において，距離方向に延在する互いに空間的に平行な複数の近似直線を算出し，この近似直線の公転から第１の消失点を算出すると共に，他方の撮像画像平面において，距離方向に延在する互いに平行な複数の近似直線を算出し，この近似直線の交点から第２の消失点を算出し，第１の消失点と第２の消失点とのずれ量に基づいて，消失点視差を補正するものである（例えば，特許文献２参照）。
【０００５】
また，衝突回避システムとして，電子工学的な測距スキャナ，目標の自動車に備えられた再帰反射器，及びプロセッサユニットを含む自動車に適用するに適したものが知られている。該衝突回避システムにおいて，測距スキャナは目標の自動車までの距離及び角度に関するデータをプロセッサに与える。プロセッサは，各目標の自動車の位置，速度及び加速度モニタし，目標の自動車の距離，角度，速度加速度及び目標の自動車が進路を妨害する時の予測される間隔を，連続夷狄に決定し，送信する。進路妨害時に予測される間隔が予め決定される値より小さい場合には，警告シグナル又は衝突回避行動をとるための命令が発せられる（例えば，特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１７−１９１１３３号公報
【特許文献２】特開２００３−８３７４２号公報
【特許文献３】特開平６−１２５９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記引用文献のように，自動車の運転に伴って発生する車両の衝突事故を回避するための衝突回避システムは，多数提案されている。また，従来，ドライブレコーダを用いて運転技能を判断する場合があるが，その判断は判断自体を人間が行うため曖昧である。また，自動車の運転技能について，身体，認識力，判断力等の衰えを，年齢とは関係無く，その状態を人工知能（ＡＩ）を使用して数値化し，その数値で公平即ち客観的に判断するには，如何にしたらよいかの問題がある。
【０００８】
そこで，本出願人は，高齢者の運転技能について，運転の危険度を人工知能（ＡＩ）等を用いて，危険度を数値化し，その数値化したデータを従来の蓄積された多くのデータベースと比較し，運転技能に対する客観的な判断ができないかを考えた。また，運転免許証の更新時に，認知機能検査と高齢者講習を実施しているが，その内容は十分でなく，事故を起こした高齢者もこれらの検査を受けた上で，運転免許の更新を受けているので，現状では十分な機能と体制を有していないのが現状である。また，家族が高齢者に運転免許証の返還を勧めても，高齢者は私は大丈夫ということで，なかなか同意してくれない場合が多い。更に，高齢者が初期の認知症を発症した場合に，自己の自動車運転技能を正確に判断することが困難になっている場合がある。
【０００９】
この発明の目的は，上記の問題を解決することであり，車両の運転状況を監視装置を用いて測定し，その測定値と多数の状況をデータベースに持つ人工知能（ＡＩ）のデータとを比較することにより客観的に走行車両の危険度を，通常の運転者，高齢者だがしっかりとして運転機能と認知機能を持っている人，そろそろ運転技能が危ない人等を数値化して判断し，客観的な評価を可能にすることから成る車両に取り付ける自動車運転機能判断装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明は，車両の前方，左右方向及び後方のいずれかの方向，又は前記車両の全ての方向を監視する機能を備えた監視装置，前記車両と障害物との衝突運転危険度を判断する機能を有する危険度判断装置，前記危険度判断装置からの情報をランク付けする機能を有する危険度ランク付け装置，及び前記ランク付け装置を積算する機能を有する積算装置を有し，前記危険度判断装置は，正常な運転者の運転結果情報と高齢者の運転結果情報，及び運転免許返上すべき人の走行結果情報を集約したデータベースを備えており，テスト運転者の運転技能を前記監視装置で監視して得られる情報を，前記データベースと比較して，前記テスト運転者の運転技能と認知機能を数値化してランク付けすることから成る車両に取り付ける自動車運転機能判断装置に関する。
【００１１】
また，この自動車運転機能判断装置は，前記危険度判断装置からの前記運転情報は前記車両の走行領域に在る所定の通信基地局を通じて予め決められた所定のサーバに送信格納され，前記サーバは受信した前記車両による前記運転情報と前記サーバ内に格納されたデータベースとを比較した結果を前記通信基地局を通じて前記車両の前記危険度判断装置に送信するものである。
【００１２】
また，この自動車運転機能判断装置における前記危険度判断装置は，前記車両の走行位置をＧＰＳによって認識し，前記テスト運転者の前記運転情報と前記車両が走行している道路マップにおける適正運転情報と比較し，前記テスト運転者の前記運転情報が適正であるか否かを判断する機能を有しているものである。
【００１３】
また，前記監視装置は，ライダー（ＬＩＤＡＲ），ミリ波レーダ，ステレオカメラ，単眼カメラのいずれか１つ又はそれらの組み合わせから構成されているものである。
【００１４】
また，前記危険度判断装置は，論理推論ＡＩと機械学習ＡＩにより実施するものである。
【００１５】
また，この自動車運転機能判断装置は，前記危険度ランク付け装置により危険度の高い運転ポイントをカメラで記録するものである。
【発明の効果】
【００１６】
この発明による車両に取り付ける自動車運転機能判断装置は，上記のように，監視装置としてＬＩＤＡＲ，ミリ波レーダ，ステレオカメラ，単眼カメラを用いるので，車両の刻々の状況即ち情報を確実に把握することができ，それらの情報を用いて蓄積されているＡＩのデータベースとを比較して，客観的な走行車両の危険度を判断し，それらの結果を数値化して客観的な評価が得ることが可能になる。データベースとしては，通常の若い運転者，高齢者だがしっかりとして運転機能と認知機能を持っている人，そろそろ運転技能が危ない人等の過去の危険度のデータである。この自動車運転機能判断装置によって得られた結果を元にして，一例として高齢者を含む家族会議等により運転免許証の更新か返納かの判断材料にすることができる。「俺は運転が巧い」と思っている人に客観的なデータを元に話し会いをすることで，高齢であるが，運転技能が上手で，認知機能も十分運転できる人とそうでない人との判断を可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】この発明による車両に取り付ける自動車運転機能判断装置の実施例を示す概略説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下，図面を参照して，この発明による車両に取り付ける自動車運転機能判断装置の実施例について説明する。この車両に取り付ける自動車運転機能判断装置は，車両１に取り付け，高齢者等のテスト運転者が実路を一定時間以上運転し，その技能と認知機能を判断するものである。この自動車運転機能判断装置は，車両１の前方監視機能，その他，車両の後方監視機能，車両の左右方向を監視する左右監視機能のいずれか１つ又はそれらの組み合わせを有する監視装置３を備えている。監視装置３は，ライダー（ＬＩＤＥＲ），ミリ波レーダ，ステレオカメラ，単眼カメラ，場合によっては，車速センサーを有している。ライダー（ＬＩＤＥＲ），ミリ波レーダ，及びステレオカメラは，車両の進行方向の障害物，その大きさ，障害物との距離を測定することができる。また，単眼カメラは，物の認識，撮影記録を検出でき，危険なシーンを撮影することができる。
【００１９】
この発明による自動車運転機能判断装置は，タイヤ２を備えた車両１即ち自動車の前方，左右方向及び後方のいずれかの方向又は車両１の全ての方向を監視する機能を備えた監視装置３，車両１と障害物との衝突運転危険度を判断する機能を有する危険度判断装置４，危険度判断装置４で監視して得られた情報を保存するデータロガー５，危険度判断装置４からの情報をランク付けする機能を有する危険度ランク付け装置，及び前記ランク付け装置を積算する機能を有する積算装置を有している。危険度判断装置４は，正常な運転者，即ち正常な運転技量と認知機能を有する運転者の運転結果情報，高齢者の運転結果情報，及び運転免許証を返上すべき人の走行結果情報を集約したデータベース，及び運転情報発信装置を備えている。また，危険度判断装置４は，通信モジュール，加速度計等を備えている。この自動車運転機能判断装置は，特に，テスト運転者の運転技能を監視装置１で監視して得られる情報をデータロガー５に保存し，それらのデータと危険度判断装置４が有するデータベースと比較して，テスト運転者の運転技能と認知機能を数値化して，ランク付けすることができることを特徴とする。また，データロガー５は，例えば，人間の目では判別し難くデータ化が容易でない事象に対して機械的に判断し，断続的に情報を保存する機能を備えたものであり，結果を記録，即ち，プリンタデータを移してプリントアウトすることができる。
【００２０】
この自動車運転機能判断装置において，監視装置３は，ライダー（ＬＩＤＡＲ），ミリ波レーダ，ステレオカメラ，単眼カメラ，及び車速センサーのいずれか１つ，又はそれらの組み合わせから構成されている。ライダーは，英語名がＬＩＤＡＲ（Laser Imaging 
Detection and Ranging) であり, 光検出と測距又はレーザー画像検出と測距を意味し，光を用いたリモートセンシングであり，パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定し，遠距離にある対象物までの距離又はその対象物の性質を分析するものである。ＬＩＤＡＲは，レーダーよりも遥かに短い波長の電磁波を使用しており，例えば，紫外線，可視光線，赤外線に近い光線を使用している。ミリ波レーダは，電波を使って車両１や歩行者を検知するレーダー技術であり，発せられた電波の反射波を測定し，障害物や対象物の位置と速度を検知するセンサーである。ステレオカメラは，対象物を複数の異なる方向から同時に撮影することにより，障害物や対象物の奥行き方向の情報を記録できるようにしたカメラである。単眼カメラは，撮影した映像から自動車や歩行者，道路の白線等を検出したり，検出した対象物までの距離を推定するカメラである。
【００２１】
この自動車運転機能判断装置について，危険度判断装置４からの運転情報は，車両１の走行領域に在る所定の通信基地局６を通じて予め決められた所定のサーバ７に送信格納され，サーバ７は，受信した車両１による運転情報とサーバ７内に格納されたデータベースとを比較した結果を通信基地局６を通じて車両１の危険度判断装置４に送信するものである。即ち，車両１に搭載した危険度判断装置４は，テスト運転者の車両運転情報を車両１の走行領域に在る所定の通信基地局６へ送信する。通信基地局６からは，危険度判断装置４へデータベースとの比較結果をＡＩ判断結果を送信し，データロガー５へ結果を記録する。即ち，通信基地局６は，サーバ７へ危険度判断装置４の運転情報を送信し，そこで，受信したサーバ７は，論理推論ＡＩ（人工知能）と機械学習ＡＩ（人工知能）を利用してテスト運転者の運転情報が適正なものか否かを判断することになる。
【００２２】
また，この自動車運転機能判断装置において，危険度判断装置４は，車両１の走行位置をＧＰＳ(global positioning system) によって認識し，テスト運転者の運転情報と車両１が走行している道路マップにおける適正運転情報と比較し，テスト運転者の運転情報が適正であるか否かを判断する機能を有しているものである。例えば，道路マップにおける道路マップ情報，即ち決められた運転情報があれば，現在走行している車両１に対して，例えば，道路マップ情報では一方通行表示或いは進入禁止表示が有るはずであるにもかかわらず，テスト運転者が見落として直進すると，危険度判断装置４は，テスト運転者が認知機能がＮＧであると判断することになる。
【００２３】
この自動車運転機能判断装置は，タイプとして，次の２通りに構成することができる。第１タイプでは，この自動車運転機能判断装置を車両１に常時搭載型に構成することができるが，その場合にはサーバ経費が不要になるが，車載装置が大型化して高額になってします。第２タイプでは，この自動車運転機能判断装置は，車両１に取付け取外し可能に搭載すると，車両１と外部通信基地局６を通じてサーバ７とが通信を行って車両１の運転情報の危険度判断を完結することになる。監視装置３は，第１タイプ及び第２タイプのいずれかのタイプ又は両方のタイプを選んで最適システムに構成する。例えば，監視装置３として，（１）ミリ波レーダとＧＰＳと地図データ，（２）ＬＩＤＡＲと単眼カメラ，又は（３）単眼カメラのみのような選択が可能である。即ち，この自動車運転機能判断装置は，監視装置３（ＬＩＤＡＲ，ミリ波レーダ，単眼カメラ，ステレオカメラ）と，ＧＰＳと地図データが共働して機能することで，目的が達成される。
【００２４】
この自動車運転機能判断装置において，危険度判断装置４は，特に，論理推論ＡＩ（人工知能）と機械学習ＡＩ（人工知能）により実施することを特徴としている。本実施例では，論理推論ＡＩとは，運転中に起こるいろいろな事象を指しており，それらの事象をＡＩが蓄積しており，それらを判断情報にする。例えば，事象Ａは，車両１の前方に障害物があることを指す。事象Ｂは，車両１の前方にある障害物の高さは２５ｃｍ以上であることを指す。事象Ａと事象Ｂとを監視装置３が検出すると，その判断即ち結果は，極めて危険であると記録される。このようにして，事象として，車両１の進行方向前方の障害物との距離の条件，横幅の条件，時間の条件等を組み合わせて，起ころうとする事象を絞り込むものである。また，本実施例では，機械学習ＡＩ（人工知能）とは，Ａ．人間が立っている画像を記録すること。Ｂ．人間が歩いている画像を記録すること。Ｃ．人間の子供の画像を記録すること。Ｄ．人間が転んで腹這いになっている画像を記録すること。ここで，上記Ａ，Ｂ，Ｃ，及びＤは，どれも人間ですと，機械に学習即ちメモリさせる。実際に起こる事象と機械学習させたものとを比較して「人間」と判断する。即ち，この自動車運転機能判断装置は，論理推論ＡＩと機械学習ＡＩとを組み合わせて両者の欠点を補いながら，危険度を判断するものである。例えば，論理推論ＡＩでは，障害物の高さが２５ｃｍ以下だから危険度は低いと判断するが，機械学習ＡＩでは監視装置による画像から腹ばいの人間であると検出すると，人間であるから危険度は高いと判断することになる。
【００２５】
また，この自動車運転機能判断装置には，監視装置１からの情報をＡＩ（人工知能）に入力して．ＡＩが有するデータと比較し，判断する装置が設けられている。
また，この自動車運転機能判断装置は，運転の危険度を判断する機能として，危険度判断装置４を有している。危険度判断装置４は  車両の危険度判断を５段階に分けるものとする。
１，第１段階を車両のふらつき状態の場合とする。
２．第２段階を車両の加減速が大きい状態の場合とする。
３．第３段階を少し危険な状態とする。
４．第４段階を危険な状態とする。
５．第５段階を極めて危険な状態とする。
【００２６】
この自動車運転機能判断装置は，危険度ランク付け装置により危険度の高い運転ポイントを監視装置３のカメラで記録することを特徴としている。本実施例では，単眼カメラ或いはステレオカメラでは，車両１の前方の映像は常に撮り続けている。この自動車運転機能判断装置は，監視装置３によって撮った映像情報を受信して常に危険度を判断しながら，メモリーが一杯になると，古い情報から自動的に削除される。しかしながら，例えば，運転状況の危険度を，第１段階，第２段階，第３段階，第４段階，及び第５段階に分類したとして，「危険度が第１段階以上」の映像は削除しないで，メモリーに順次記録する。それにより，後で何が危険かを当事者が映像で判断できる。例えば，この自動車運転機能判断装置では，危険度が第１段階の映像が５件，危険度が第２段階の映像が２件，危険度が第５段階の映像が１件という情報が有った場合に，これらの情報を捨てないで，メモリーに保管する。特に，テスト運転者に，本人が気がつかない「映像」を認識させるためである。なぜなら，本人は「自分の運転に自信を持っている」ので，「見逃した危険度は本人に記憶がない」とそらぶくので，それらの状況を網羅するため，メモリーにとっておく必要があるからである。
【００２７】
この自動車運転機能判断装置は，危険度判断装置４は，運転した高齢者がどの程度の危険な運転をどの程度の頻度で起こしているかを数値化で客観的に位置付けする機能を有している。危険度の判断は，例えば，危険度の頻度を上記のように５段階に分け，それらの危険度の段階が何回発生したかによって判断する。例えば，テスト運転者の運転技能が，第５段階が０回，第４段階が２回，第３段階が４回，第２段階が１０回，及び第１段階が８回で有ったという結果を得た時に，これらの情報で客観的な判断をすることになる。更に，この自動車運転機能判断装置は，運転中の危険なシーンを写真に撮っておくことができ，危険度の判断の情報として利用する。
【００２８】
この自動車運転機能判断装置は，運転者の運転結果をアウトプットする機能を有する。  この自動車運転機能判断装置は，多くの実測値のデータベース（正常な運転者の結果を含む）と比較し，運転者の結果の危険度を評価点数とランクを提示すること。            
【００２９】
本人の結果の危険度を評価点数とランクを提示することにより，高齢者本人と例えばその家族が本結果を共有し，運転免許証の継続か，返納かの話し合いを行い判断の一助とする。
【産業上の利用可能性】
【００３０】
この発明による車両に取り付ける自動車運転技能判断装置は，高齢の運転者の運転技能と認知機能をチェックするのに使用して好ましいものである。
ものである。
【符号の説明】
【００３１】
１        車両
２        タイヤ
３        監視装置
４        危険度判断装置
５        データロガー
６        通信基地局
７        サーバ
【図１】
2020201795.tif 000003