(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象の自動車の現時点の速度及び加速度を少なくとも含む車両データと、前記自動車の現時点の位置を示す位置データとを含むセンサデータを検出するステップと、
前記センサデータに基づいて、前記自動車の車両状態を判定するステップと、
複数の運転操作モードから、前記判定ステップで判定された車両状態に対応した１つの運転操作モードを選択するステップと、
前記センサデータと前記選択された運転操作モードのモデルデータとを比較するステップと、
前記比較ステップで得られた比較結果に基づいて運転状態を判定するステップと、を含み、
前記運転状態を判定するステップが、
前記判定対象の自動車の運転者の正常運転又は異常運転の度合いを算出するステップと、
前記算出された度合いを表示するステップと、を含み、
前記車両状態を判定するステップが、
前記センサデータに基づいて、前記自動車が走行状態であり、かつ、走行距離が予め設定した始点距離と終点距離との間の範囲内であるか否かを判定する距離判定ステップを含み、
前記選択ステップは、前記距離判定ステップにより、前記自動車が走行状態であり、かつ、前記走行距離が前記範囲内であると判定されたとき、前記車両状態に対応した運転操作モードとして、発進操作を選択するステップを含む、
運転状態判定方法。
【請求項２】
前記運転状態を判定するステップが、更に、
前記自動車の運転状態と前記運転操作モードのモデルデータとの類似度を定量化するステップと、
前記定量化された類似度を表示するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の運転状態判定方法。
【請求項３】
保持部に対して、運転方法の指標となる運転操作モードのモデルデータが記録されたモデルデータ配信メディアから読み出した前記運転操作モードのモデルデータに更新記憶するステップを更に含む、請求項１又は２に記載の運転状態判定方法。
【請求項４】
保持部から所望の前記運転操作モードのモデルデータを読み出して、モデルデータ配信メディアに記憶するステップを更に含む、請求項１乃至３のうちいずれか一に記載の運転状態判定方法。
【請求項５】
判定対象の自動車の現時点の速度及び加速度を少なくとも含む車両データと、前記判定対象の自動車の現時点の位置を示す位置データとを含むセンサデータを検出するセンサと、
前記センサデータに基づいて、前記判定対象の自動車の車両状態を判定する車両状態判定部と、
複数の運転操作モードから、前記車両状態判定部により判定された車両状態に対応した１つの運転操作モードを選択する選択部と、
各運転操作モード毎のモデルデータを保持する保持部と、
前記センサデータと前記選択された運転操作モードのモデルデータとを比較する比較部と、
前記比較部による比較結果に基づいて運転状態を判定する運転状態判定部と、を有し、
前記運転状態判定部は、前記比較部による比較結果に基づいて、前記判定対象の自動車の運転者の正常運転又は異常運転の度合いを算出し、該算出した結果を表示部に表示し、
前記車両状態判定部は、前記自動車が走行状態であり、かつ、走行距離が予め設定した始点距離と終点距離との間の範囲内であるか否かを判定し、
前記選択部は、前記車両状態判定部により、前記自動車が走行状態であり、かつ、前記走行距離が前記範囲内であると判定されたとき、前記車両状態に対応した運転操作モードとして、発進操作を選択する、
運転状態判定システム。
【請求項６】
前記運転状態判定部は、更に、
前記比較部による比較結果に基づいて、前記自動車の運転状態と前記運転操作モードのモデルデータとの類似度を定量化し、該定量化した結果を表示部に表示する、請求項５に記載の運転状態判定システム。
【請求項７】
運転方法の指標となる運転操作モードのモデルデータが記録されたモデルデータ配信メディアと、前記モデルデータ配信メディアから読み出した前記運転操作モードのモデルデータを前記保持部に更新記憶する書き込み部とを更に有する、請求項５又は６に記載の運転状態判定システム。
【請求項８】
前記保持部から所望の前記運転操作モードのモデルデータを読み出す読み出し部と、前記保持部から読み出した所望の前記運転操作モードのモデルデータをモデルデータ配信メディアに記憶する書き込み部とを更に有する、請求項５乃至７のうちいずれか一に記載の運転状態判定システム。
【請求項９】
コンピュータに、
判定対象の自動車の現時点の速度及び加速度を少なくとも含む車両データと、前記判定対象の自動車の現時点の位置を示す位置データとを含むセンサデータを検出する処理と、
前記センサデータに基づいて、前記判定対象の自動車の車両状態を判定する処理と、
複数の運転操作モードから、前記車両状態判定処理で判定された車両状態のデータに基づいて、前記車両状態に対応した１つの運転操作モードを選択する処理と、
前記センサデータと前記選択された運転操作モードのモデルデータとを比較する処理と、
前記比較処理で得られた比較結果に基づいて運転状態を判定する処理と、を実行させ、
前記運転状態を判定する処理が、
前記判定対象の自動車の運転者の正常運転又は異常運転の度合いを算出する処理と、
前記算出された度合いを表示する処理と、を含み、
前記車両状態を判定する処理が、
前記センサデータに基づいて、前記自動車が走行状態であり、かつ、走行距離が予め設定した始点距離と終点距離との間の範囲内であるか否かを判定する距離判定処理を含み、
前記選択処理は、前記距離判定処理により、前記自動車が走行状態であり、かつ、前記走行距離が前記範囲内であると判定されたとき、前記車両状態に対応した運転操作モードとして、発進操作を選択する処理を含む、
プログラム。
【請求項１０】
前記運転状態を判定する処理が、更に、
前記自動車の運転状態と前記運転操作モードのモデルデータとの類似度を定量化する処理と、
前記定量化された類似度を表示する処理と、を含む、請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記コンピュータに、保持部に対して、運転方法の指標となる運転操作モードのモデルデータが記録されたモデルデータ配信メディアから読み出した前記運転操作モードのモデルデータに更新記憶する処理を更に実行させる、請求項９又は１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記コンピュータに、保持部から所望の前記運転操作モードのモデルデータを読み出して、モデルデータ配信メディアに記憶する処理を更に実行させる、請求項９乃至１１のうちいずれか一に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は運転状態判定方法に関し、運転者の現在の運転操作とその運転者の通常時の運転操作との差異を検出して運転状態を判定する運転状態判定方法に関する。本発明は、更にそのような運転状態判定方法を採用する運転状態判定システム及びそのシステムで用いられるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の走行情報のうち特に車両の速度変化と変化時間の傾向とを利用して車両の運行状態を分析し、運転者の運転状態を判定する運転状態判定処理方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。【０００３】
図１３は、特許文献１に記載された運転状態判定処理装置を示す。運転状態判定処理装置（車載機）９０１は、車速センサ９１１、道路種別判定部９１２、車載記憶装置９１３、走行状態判定部９１４、判定条件設定部９１５、及び、可搬性記憶媒体９１６を有する。運転状態判定処理装置９０１は、運行車両９０２の運転状態を判定し、その判定結果９１７を音声や映像などにより運行車両９０２の運転者に通知する。走行状態判定部９１４は、移動平均算出部９４１及び意識低下状態判定部９４２を含む。【０００４】
車速センサ９１１は運行車両９０２の車速を検出する。道路種別判定部９１２は、車速センサ９１１で検出された車速から運行車両９０２が走行中の道路種別を判定して、対象道路であれば車速と取得時間を車載記憶装置９１３に記憶する。【０００５】
走行状態判定部９１４は、車載記憶装置９１３に記憶された車速から所定区間の平均速度及び加速度を算出し取得時間と共に保持し、加速度の符号が直前の符号から反転する時点を抽出する。走行状態判定部９１４は、加速度の符号が正→負→正となる抽出時点を含む区間について、該区間の時間長が所定の時間範囲内であり、かつ、抽出区間中の最大速度と最小速度との差が所定の範囲内であるか否かを判定し、判定結果が肯定であれば、その区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定し、その判定結果９１７を出力する。【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２３４４１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、運転状態判定処理装置において車速や加速度のみの検知では精度良く運転状態を判定することができない。その理由は、同じような加速、減速のパターンでも、運転環境によっては、ある運転状態が正常であったり、異常であったりするためである。特許文献１においては、時刻及び車速から、運転環境、つまり道路種別を判定し、道路種別に適応して走行状態を判定している。しかし、走行状態に影響する要因には、先行車両などの他車両、道路勾配、路面状態などの道路状態も含まれ、これらも運転状態の判定に影響する。更に、取得したデータには通常ノイズが含まれており、正常と異常の差異が小さい場合には、そもそも運転状態の判断が困難な場面も多い。【０００８】
また、上記の運転状態判定処理装置では、個人による差異を取り扱えない。その理由は、運転者（ドライバー）毎に判定を変更する機能が用意されていないためである。例えば、普段から荒っぽい運転をするドライバーは、常に警告情報を表示することとなり、そのドライバーは運転状態判定システムの動作を停止し又はその判定結果を無視するようになる。そのため、上記の運転状態判定処理装置では、ドライバー個々の運転特徴に適合した情報をドライバーに伝達できない、或いは、ドライバーから評価されないなどの問題があった。【０００９】
本発明は、以上の問題に鑑み、多様な運転環境及び運転者の個人差に対応して、適応的に運転状態を判定し得る運転状態判定方法を提供することを目的とする。更に、本発明は、そのような方法を用いる運転状態判定システム、及び、そのシステムで用いられるプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、第１の態様において、判定対象の自動車の現時点の速度及び加速度を少なくとも含む車両データと、前記自動車の現時点の位置を示す位置データとを含むセンサデータを検出するステップと、前記センサデータに基づいて、前記自動車の車両状態を判定するステップと、複数の運転操作モードから、前記判定ステップで判定された車両状態に対応した１つの運転操作モードを選択するステップと、前記センサデータと前記選択された運転操作モードのモデルデータとを比較するステップと、前記比較ステップで得られた比較結果に基づいて運転状態を判定するステップと、を含み、前記運転状態を判定するステップが、前記判定対象の自動車の運転者の正常運転又は異常運転の度合いを算出するステップと、前記算出された度合いを表示するステップと、を含み、前記車両状態を判定するステップが、前記センサデータに基づいて、前記自動車が走行状態であり、かつ、走行距離が予め設定した始点距離と終点距離との間の範囲内であるか否かを判定する距離判定ステップを含み、前記選択ステップは、前記距離判定ステップにより、前記自動車が走行状態であり、かつ、前記走行距離が前記範囲内であると判定されたとき、前記車両状態に対応した運転操作モードとして、発進操作を選択するステップを含む、運転状態判定方法を提供する。
【００１１】
本発明は、第２の態様において、判定対象の自動車の現時点の速度及び加速度を少なくとも含む車両データと、前記判定対象の自動車の現時点の位置を示す位置データとを含むセンサデータを検出するセンサと、前記センサデータに基づいて、前記判定対象の自動車の車両状態を判定する車両状態判定部と、複数の運転操作モードから、前記車両状態判定部により判定された車両状態に対応した１つの運転操作モードを選択する選択部と、各運転操作モード毎のモデルデータを保持する保持部と、前記センサデータと前記選択された運転操作モードのモデルデータとを比較する比較部と、前記比較部による比較結果に基づいて運転状態を判定する運転状態判定部と、を有し、前記運転状態判定部は、前記比較部による比較結果に基づいて、前記判定対象の自動車の運転者の正常運転又は異常運転の度合いを算出し、該算出した結果を表示部に表示し、前記車両状態判定部は、前記自動車が走行状態であり、かつ、走行距離が予め設定した始点距離と終点距離との間の範囲内であるか否かを判定し、前記選択部は、前記車両状態判定部により、前記自動車が走行状態であり、かつ、前記走行距離が前記範囲内であると判定されたとき、前記車両状態に対応した運転操作モードとして、発進操作を選択する、運転状態判定システムを提供する。
【００１２】
本発明は、第３の態様において、コンピュータに、判定対象の自動車の現時点の速度及び加速度を少なくとも含む車両データと、前記判定対象の自動車の現時点の位置を示す位置データとを含むセンサデータを検出する処理と、前記センサデータに基づいて、前記判定対象の自動車の車両状態を判定する処理と、複数の運転操作モードから、前記車両状態判定処理で判定された車両状態のデータに基づいて、前記車両状態に対応した１つの運転操作モードを選択する処理と、前記センサデータと前記選択された運転操作モードのモデルデータとを比較する処理と、前記比較処理で得られた比較結果に基づいて運転状態を判定する処理と、を実行させ、前記運転状態を判定する処理が、前記判定対象の自動車の運転者の正常運転又は異常運転の度合いを算出する処理と、前記算出された度合いを表示する処理と、を含み、前記車両状態を判定する処理が、前記センサデータに基づいて、前記自動車が走行状態であり、かつ、走行距離が予め設定した始点距離と終点距離との間の範囲内であるか否かを判定する距離判定処理を含み、前記選択処理は、前記距離判定処理により、前記自動車が走行状態であり、かつ、前記走行距離が前記範囲内であると判定されたとき、前記車両状態に対応した運転操作モードとして、発進操作を選択する処理を含む、プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、多様な運転環境に対応して通常運転か否かを正確に判別できると共に、各運転者の個人差に対応して適応的な運転状態の判定ができ、これにより運転者に対して最適な運転指導を行うことができる。【００１４】
本発明の上記、及び、他の目的、特徴及び利益は、図面を参照する以下の説明により明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態のブロック図である。
【図２】本発明の第１の形態の動作説明用フローチャートである。
【図３】図１の実施形態において運転操作モード作成を説明するブロック図である。
【図４】図２中のステップＳ６の補足説明図である。
【図５】本発明の第２の実施形態のブロック図である。
【図６】本発明の第３の実施形態のブロック図である。
【図７】本発明の第４の実施形態のブロック図である。
【図８】通常運転時の各種のセンサデータの一実施例を示す図である。
【図９】ゆとり運転時の各種のセンサデータの一実施例を示す図である。
【図１０】ＳＶＭ学習モデルの一例を示す図である。
【図１１】センサデータの一実施例を説明する図である。
【図１２】危険度別危険発生情報の一例を示す図である。
【図１３】特許文献１の運転状態判定処理装置の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の運転状態判定システムは、その最小構成として、運転状態判定対象の自動車の現時点の速度及び加速度を少なくとも含む車両データと、前記自動車の現時点の位置を示す位置データとを含むセンサデータを検出するセンサと、前記センサデータに基づいて、前記自動車の車両状態を判定する車両状態判定部と、複数の運転操作モードから前記車両状態判定処理で判定された車両状態に対応した１つの運転操作モードを選択する選択部と、各運転操作モード毎のモデルデータを保持する保持部と、前記センサデータと前記選択された運転操作モードのモデルデータとを比較する比較部と、前記比較部による比較結果に基づいて運転状態を判定する運転状態判定部とを有する。【００１７】
上記態様の運転状態判定システムでは、運転操作モード毎にモデルデータを記憶し、そのモデルデータと車両のセンサデータとを比較して、運転状態を判定するので、多様な運転環境及び運転者の個人差に対応して、適応的に運転状態を判定できる。以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。【００１８】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る運転状態判定システムのブロック図を示す。この実施形態の運転状態判定システムは、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；又は、データ処理装置）１００と、車両センサ２０１と、位置センサ２０２と、警報表示部４００とから構成されている。車両センサ２０１は、このシステムが搭載された車両（以下、自動車ともいう）の速度、加速度、ブレーキ踏み込み量、アクセル踏み込み量、前方車両との距離などの各種の車両データを測定する。位置センサ２０２は、このシステムが搭載された自動車の緯度、経度、高度などの位置データを測定する。警報表示部４００は、このシステムが搭載された自動車の運転者に警報を表示する。この警報表示部４００には、音声、映像、振動などを通して、情報を通達する部を含む。【００１９】
コンピュータ１００は、自動車に搭載されていても、されていなくてもよい。コンピュータ１００が自動車に搭載されている場合には、車両センサ２０１、位置センサ２０２及び警報表示部４００とは、自動車車両内のネットワークを介して接続される。コンピュータ１００が自動車に搭載されていない場合は、コンピュータ１００と、車両センサ２０１、位置センサ２０２及び警報表示部４００とは、路−車間、車−車間通信などの車両外部のネットワークを介して接続される。【００２０】
コンピュータ１００は、車両状態判定部１０１と、データ比較部１０２と、モデルデータ保存部１０３と、運転状態判定部１０４と、データバッファ１０５と、モード選択部１０７と、知識データベース（ＤＢ）１０８とを含む。モデルデータ保存部１０３や知識データベース１０８は、コンピュータ１００本体から離れて設置されていてもよい。コンピュータ１００の各機能部はそれぞれ概略次のように動作する。【００２１】
車両状態判定部１０１は、車両センサ２０１と位置センサ２０２からそれぞれ一定の頻度で車両データ及び位置データを受け取り、現在の車両状態に応じて、それら車両データ及び位置データをデータバッファ１０５に書き込み、データ比較部１０２及びモード選択部１０７に渡す。モード選択部１０７は、車両状態判定部１０１から受信したデータと、知識データベース１０８に保持された車両状態と運転操作モードとの対応情報とに基づいて、運転操作モードを選択し、それをデータ比較部１０２に渡す。【００２２】
データ比較部１０２は、モード選択部１０７から指定された運転操作モードのモデルデータをモデルデータ保存部１０３から読み出し、車両状態判定部１０１から受信したデータと指定された運転操作モードのモデルデータとの比較を行い、比較結果を運転状態判定部１０４に渡す。運転状態判定部１０４は、データ比較部１０２から引き渡されたデータ比較結果を統計処理し、判定結果を警報表示部４００に渡す。【００２３】
次に、図２のフローチャートを参照して図１の実施形態の全体の動作について詳細に説明する。車両状態判定部１０１は、車両センサ２０１及び位置センサ２０２から一定の頻度で車両データ及び位置データをそれぞれ受け取る（図２のステップＳ１）。次に、車両状態判定部１０１は、車両センサ２０１及び位置センサ２０２を搭載している判定対象の車両が停止しているかどうかを、取得した車両データに基づいて調べる（ステップＳ２）。【００２４】
車両が停止していれば、車両状態判定部１０１は、取得した位置データに基づいて現在位置を基準位置としてデータバッファ１０５に保存する（ステップＳ４）。続いて、データバッファ１０５に一時保存されているデータを読み出し、各データの位置を基準位置からの走行距離に変換する（ステップＳ５）。ここで、「各データの位置」とは、実際には計測開始からの車両センサ２０１からの走行距離のことであるが、別のセンサデータであるＧＰＳによる位置データでも同等の計算ができる。【００２５】
続いて、車両状態判定部１０１は、走行距離が予め設定した始点距離、終点距離の範囲で、速度、加速度、ブレーキ踏み込み量などの車両データを抽出する（ステップＳ６）。つまり、車両状態判定部１０１は、車両の停止操作を抽出する。ここで、「始点距離」とは、抽出を始める走行距離を示す。また、「終点距離」とは、抽出を終了する走行距離を示す。そして、モード選択部１０７は、当該車両位置での停止操作を運転操作モードとして選択する（ステップＳ７）。【００２６】
一方、ステップＳ２において、車両状態判定部１０１は、車両が停止状態でないと判定したときは、取得した車両データから判定対象の車両の前方の所定距離範囲内に先行車両が存在するか否かを調べる（ステップＳ３）。もし、先行車両が存在すれば、車両データに基づいて先行車両との距離、前回の先行車両との距離との差分、判定対象の車両の速度及び加速度をそれぞれ抽出する（ステップＳ１３）。つまり、車両の追従運転操作を抽出する。続いて、モード選択部１０７は、当該車両位置での追従操作を運転操作モードとして選択する（ステップＳ１４）。【００２７】
また、ステップＳ３において、車両状態判定部１０１は、先行車両が存在しないと判定したときは、ステップＳ４で設定した直前の停止位置である基準位置からの走行距離を算出する（ステップＳ８）。次いで、車両状態判定部１０１は、その走行距離が予め設定した始点距離と終点距離の範囲であるか否かを判定する（ステップＳ９）。なお、始点距離は必ず指定されるが終点距離は指定が無くてもよい。終点距離の指定がないときは、終点距離は停止位置に同じ０ｍとなる。始点距離として、予めデフォルト値が設定されていてもよい。【００２８】
ステップＳ９で走行距離が予め設定した始点距離と終点距離の範囲であると判定したときは、車両状態判定部１０１は、取得した車両データから速度、加速度、アクセル踏み込み量を抽出する（ステップＳ１１）。つまり、発進（走行）運転操作を抽出する。続いて、モード選択部１０７は、当該車両位置での発進操作を運転操作モードとして選択する（ステップＳ１２）。【００２９】
他方、車両状態判定部１０１は、ステップＳ９において、算出した走行距離が予め設定した始点距離、終点距離の範囲の範囲外であると判定したときは、そのときのデータをデータバッファ１０５に一時保存する（ステップＳ１０）。そのデータは、ステップＳ５、ステップＳ６で処理される停止運転操作判定に使われることがある。データバッファ１０５内の古いデータ、つまり、ステップＳ６で抽出される走行距離よりも遠い位置となるデータは削除してもよい。【００３０】
上記処理について、図４を参照して更に詳細に説明する。ここでは、始点距離１５０ｍ、終点距離５０ｍに設定したものとする。今、図４（Ａ）に模式的に示すように１０時２１分３０秒にドライブを開始し、同図（Ｂ）に模式的に示すように１０時２１分４０秒で走行距離が１５０ｍになったとする。この場合、データバッファ１０５には、走行距離１５０ｍ手前までの各種データが保存されている。【００３１】
更にドライブを継続して１０時２１分４２秒で２００ｍ走行したものとすると、図４（Ｃ）に模式的に示すように、２００ｍの地点よりも走行距離が１５０ｍ以上遠い部分のデータ（ドライブ開始時から５０ｍ走行地点までのデータ）は、データバッファ１０５から削除する。続いて、図４（Ｄ）に模式的に示すように、１０時ＸＸ分ＹＹ秒の走行距離４００ｍの地点で車両停止したものとすると、車両停止した走行距離４００ｍの地点よりも始点距離１５０ｍ〜終点距離５０ｍの手前までの範囲ａのデータをデータバッファ１０５から抽出する。【００３２】
再び図２に戻ると、モード選択部１０７により、運転操作モードとして、当該車両位置での停止操作モード、当該車両位置での発進操作モード、又は当該車両位置での追従操作モードの何れかが選択される（ステップＳ１２、Ｓ１４、Ｓ１７）。何れかの運転操作モードが選択されると、データ比較部１０２において、各センサデータのセットを、選択された運転操作モードのモデルデータと比較し、運転状態を判定する（ステップＳ１５）。この判定では、センサデータがモデルデータと合致するかどうか、すなわち、通常運転であるか否かを判定する。【００３３】
続いて、運転状態判定部１０４は、ある一定期間、又は一定区間におけるステップＳ１５での比較結果を統計処理し、その統計処理結果に基づいて異常運転であるか否かの判定結果を出力する（ステップＳ１６）。すなわち、運転状態判定部１０４は、ステップＳ１６において、ステップＳ１５での異常運転であることを示す統計処理比率が予め設定した閾値よりも高くなると異常運転と判断し、閾値以下のときには通常運転と判断する。そして、ステップＳ１に戻り、次のデータ取得を繰り返す。【００３４】
なお、上記のように、ステップＳ１５による比較結果の統計処理に基づいてステップＳ１６で通常運転か異常運転かの判断処理が行われる。その判断には、通常運転としたモデルデータとそれ以外のモデルデータとから識別パラメータを構成し、その識別パラメータを基に入力データを識別する手法が用いられる。その識別に利用できる手法は、文献（例えば、甘利俊一  他著、「パターン認識と学習の統計学」、岩波書店、２００３年４月、ISBN-13:978〜4000068468）などにより公知であり、また、多種多様であるので、その詳細な説明は省略する。これら文献の手法は、引用により本明細書に加入する。【００３５】
また、ステップＳ７、Ｓ１２、Ｓ１４での運転操作モードの選択に際して、車両の位置、利用者に応じて運転操作モードを選択できる。例えば、予め個人又はグループ毎に作成された複数の運転操作モードを用意しておき、利用者情報を参照し、又は、利用者の選択により、利用者個人及びグループに適応して１つの運転操作モードを選択する。また、車両の位置からは、知識データベース１０８内の地図データベースを参照し、道路特性（交差点、横断歩道あり、坂道など）を抽出し、抽出した道路特性に適応して１つの運転操作モードを選択する。このように、運転操作状況に応じて運転操作モードが選択される。【００３６】
次に、図３を用いてモデルデータ保存部１０３に保存されている各運転操作モードのモデルデータの作成方法について説明する。図３のコンピュータ１００は、図１に示したコンピュータのモード選択部１０７に代えてモデル学習部１０９を備える。換言すると、第１の実施形態の運転状態判定システムは、コンピュータ１００がモデルを作成する図３の構成と、そのモデルを使って識別する図１の構成とを有する。つまり、第１の実施形態では、モデル学習部１０９がモデルを学習した後に、そのモデルを使ってモード選択部１０７が選択を行う。【００３７】
図３に示すコンピュータ１００は、次のように動作する。図３において、知識データベース１０８には、これから学習するデータが、通常運転か、危険運転か、又はゆとり運転か、運転者の個人情報、道路特性などを判別する基準データが保持されている。モデル学習部１０９は、車両状態判定部１０１からデータを受信し、そのデータの判定したい項目について正解又は不正解の判定結果を付与する。例えば、通常運転であれば”１”を、危険運転であれば”０”とするなどである。このように作成されたリスト、および機械学習技術を使って、各モードにおけるモデル（モデルデータ）を生成する。機械学習技術には、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネット、隠れマルコフなどが知られるが、いずれの機械学習技術でもよい。つまり、運転者個人、グループ、道路特性を含む運転操作状況に応じて、運転操作モードの学習モデルを作成する。機械学習により作成したモデルデータは、直接にモデルデータ保存部１０３に保存してもよい。【００３８】
なお、図３のモデル学習部１０９による学習は、モードを使って識別する処理より以前であれば、何時でも行ってよい。また、上記のモデルは、メーカが予め典型的なモデルを作成してもよく、ディーラーで運転者に合わせて作成してもよい。また、コンピュータにおける処理負荷が重くなるが、運転中に逐次学習することも考えられる。【００３９】
次に、本実施形態の効果について説明する。本実施形態では、車両センサ２０１、位置センサ２０２からの車両データ、位置データを用いて、通常運転か否かの差異が大きい運転操作モードである停止操作、発進操作、他車追従操作を抽出してから、判別処理を行う。さらに、個人毎、場所毎、操作毎に運転操作モードを選択して、通常運転か否かの判別処理を行う。そのため、本実施形態は、多様な運転環境に対応して、さらには運転者の個人差に対応して、通常運転か否かを良好に判別して、運転状態の判定を行うことができる運転状態判定システムを提供することができる。また、運転状態の判定の結果を運転指導に使用することができる。【００４０】
（第２の実施形態）
図５は、本発明の第２の実施形態に係る運転状態判定システムのブロック図を示す。同図中、図１と同様な部分には同様な符号を付し、その説明を省略する。図５において、コンピュータ１１０は、図１のコンピュータ１００の構成に加えて、モデルデータ読み込み部１１１及びモデル更新部１１２を有する。また、コンピュータ１１０の外部にはモデルデータ配信メディア３０１が設けられている。【００４１】
モデルデータ配信メディア３０１は、運転操作モードのモデルデータを配信する機能を有する。例えば、車両メーカーが典型的な運転操作モードのモデルデータを作成し、そのモデルデータをインターネット、ＣＤ−ＲＯＭ等のメディアを介して配信するなどが考えられる。モデルデータ読み込み部１１１は、モデルデータ配信メディア３０１から運転操作モード毎のモデルデータを取り込む。モデル更新部１１２は、モデルデータ読み込み部１１１により読み込まれた運転操作モードのモデルデータを適切な位置に保存する。【００４２】
ここで、運転操作モードのモデルデータは、各運転者の環境に応じた運転方法の指標となるものであり、モデルデータの利用に対し、その対価の支払い、また認証が必要となるようにしてもよい。つまり、利用者の支払い対価に応じて、モデルデータのダウンロードを許可、又は利用ライセンスを有効化するようにしてもよい。【００４３】
また、運転操作モードのモデルデータは、レベル分けしてもよい。例えば、初心者とベテランではモデルデータは異なり、ベテラン運転者のためのモデルデータは、初心者の運転操作モードに関して、ある一定以上の判定結果を得られた場合にのみ選択できるようにしてもよい。【００４４】
本実施形態の運転状態判定システムは、運転操作モードのモデルデータを外部から取り込み、個人毎、場所毎、操作毎に運転操作モードを選択して、そのモデルデータとセンサデータとを比較することで、通常運転か否かの判別処理を行う。従って、本実施形態は、多様な運転環境及び運転者の個人差に対応して、通常運転か否かを良好に判別して、運転状態の判定を行うことができる運転状態判定システムを提供することができる。また、運転状態の判定の結果を運転指導に使用することができる。【００４５】
（第３の実施形態）
図６は、本発明の第３の実施形態に係る運転状態判定システムのブロック図を示す。同図中、図１と同様な部分には同様な符号を付し、その説明を省略する。図６において、コンピュータ１２０は、図１のコンピュータ１００の構成に加えて、モデル抽出部１２１、データ出力部１２２を有する。また、コンピュータ１２０の外部には、モデルデータ配信メディア３０２が設けられている。【００４６】
モデルデータ配信メディア３０２は、運転状態判定システムから送信される運転操作モードのモデルデータを収集する機能を有する。モデルデータ配信メディア３０２は、例えば、車両メーカーが運転者の運転状況を把握するために、そのモデルデータをインターネット、メモリカード等のメディアを介して収集する。モデル抽出部１２１は、出力すべき運転操作モードのモデルデータをモデルデータ保存部１０３の適切な位置から取り出す。データ出力部１２２は、モデル抽出部１２１で抽出された運転操作モードのモデルデータをモデルデータ配信メディア３０２へ送信し、又は書き出す。【００４７】
ここで、学習で蓄積された運転操作モードのモデルデータは、車両メーカーにとっては有用な製品改善データであり、また各運転者の環境に応じた運転方法の個人情報である。その運転操作モードのモデルデータの利用に対し、車両メーカーが対価を支払うように、または認証が必要となるようにしてもよい。次に、本実施形態の効果について説明する。【００４８】
本実施形態では、運転操作モードのモデルデータを外部に取り出せるように構成されている。このため、そのモデルデータを外部のモデルデータ配信メディア３０２に保存した後分析することで、運転操作モードの改良に役立てることができる。従って、本実施形態は、多様な運転環境により対応して、更には、運転者の個人差により対応して、通常運転か否かを良好に判別して、運転状態の判定を行うことができる運転状態判定システムを提供することができる。【００４９】
（第４の実施形態）
図７は、本発明の第３の実施形態に係る運転状態判定システムのブロック図を示す。同図中、図１と同様な部分には同様な符号を付し、その説明を省略する。図６において、コンピュータ１３０は、図１のコンピュータ１００の運転状態判定部１０４及び警報表示部４００のそれぞれに代えて、運転評価部１３１及び運転評価表示部４１０を有する。コンピュータ１３０は自動車に搭載されていてもよいし、搭載されていなくてもよい。運転評価部１３１は、例えば運転状態判定部１０４に、その機能の一部として含まれていてもよく、何れを判定するかは例えばユーザの選択に従う。【００５０】
本実施形態では、異常運転かどうかの注意を直接運転者に提示するのではなく、運転評価部１３１が、参照する運転操作モードのモデルデータにどれだけ合致しているかを点数付け（定量化）して評価する。モデルデータ保存部１０３には、例えば自動車運転教習所の教官が運転した時に学習した運転操作データをモデル化して得られたモデルデータが保存してある。データ比較部１０２は、運転状態を示す各種センサデータが、このモデルデータ保存部１０３に保存してある当該モデルデータとどれだけ合致しているかを比較する。運転評価部１３１は、その比較結果を取得し、一定時間内又は一定区間内での合致率を計算し、或いは、積算した合致率を計算し、その計算結果を運転評価表示部４１０に出力する。【００５１】
運転評価表示部４１０は、運転評価部１３１からの計算結果を入力として受け、計算結果を運転評価として表示する。運転評価表示部４１０は、自動車にコンピュータ１３０が搭載されている場合は、その自動車の運転者が表示を見られる位置に配置され、あるいは自動車が業務車両の場合は、事業者又は管理者が参照できる位置に配置してもよい。また、自動車にコンピュータ１３０が搭載されていない場合は、運転評価表示部４１０は、その自動車が業務車両であり、その業務車両を管轄するオフィスやインターネットのポータル事業者のデータセンターなどに設置される。【００５２】
ここで、運転評価表示部４１０は運転者以外の第三者がその表示を見るように設置されている場合は、規範とされる運転に近い運転をしているかどうかが、表示された運転評価により第三者に分かる。このため、その運転評価のデータを用いて、例えば優良運転の表彰、エコドライブに対してキャッシュバックするなどして、模範運転のモチベーションを高めることが可能である。【００５３】
本実施形態では、模範運転操作となるモデルデータを外部から取り込み、モデルデータ保存部１０３に予め保持しておく。データ比較部１０２は、保存された運転操作モードのモデルデータをモデルデータ保存部１０３から読み出し、車両状態判定部１０１から受信したデータと運転操作モードのモデルデータとの比較を行い、その比較結果を運転評価部１３１に供給する。続いて、運転評価部１３１は、その比較結果を取得し、一定時間内又は一定区間内での合致率を計算し、或いは、積算した合致率を計算し、その合致率を運転評価表示部４１０で表示すると同時に、任意の記憶媒体（図示せず）に保存する。上記の合致率が高いほど、模範運転をしており、そのデータを基に、表彰や賞金を授与する。【００５４】
このように、本実施形態では、参照する運転操作モードのモデルデータとの合致率を評価指標として計算し、提示する。このため、本実施形態は、多様な運転環境に対応して、更には運転者の個人差に対応して、運転状態を判定することができる運転状態判定システムを提供することができ、更には模範運転を推奨するような運転指導も可能である。【００５５】
なお、以上の各実施形態の説明においては、自動車の運転操作を対象としたが、航空機、船舶、自動二輪車、車いすの運転操作を対象としてもよい。
【実施例】
【００５６】
次に、本発明の具体的な実施例について説明する。図８及び図９は、車両センサ２０１が検出した車両データと、位置センサ２０２が検出した位置データの一例をそれぞれ示す。図８は通常運転のデータ例であり、図９はゆとり運転のデータ例である。横軸は時間で単位は１／１５秒であり、元データは１／１５秒毎に採取したものである。縦軸は、同一グラフにプロットするために、それぞれ単位のスケールを調整している。【００５７】
図８及び図９において、Iで示す速度は時速１００ｋｍの時間変化、IIで示す加速度は５００ｍあたりの速度差分の時間変化、IIIで示す走行距離は１００ｍの範囲内の時間変化を示す。また、IVで示すアクセル踏み込み量は１秒間の移動平均を示し単位は１０ｃｍであり、Vで示す踏み込み量差分はアクセル踏み込み量の１／１５秒毎の差分の時間変化をし、VIで示す車間距離の縦軸は「０」が８０ｍ、「１」が０ｍである。８０ｍ以上はすべてゼロとなる。ここでは、停止位置からの走行距離が、５０ｍから１５０ｍまでのデータを抽出している。これは、前述した始点距離が１５０ｍ、終点距離が５０ｍの場合に相当する。【００５８】
上記モデルデータを複数用意し、ＳＶＭ（Support Vector Machine）を使って学習し、学習モデルを作成する。図１０は、ＳＶＭ学習モデルの一例を示す。このモデルは、公知の文献（R.-E.Fan,P.-H.Chen,and C.-J.Lin,“Working set selection using the second order information for training SVM.”,Journal of Machine Learning Research 6,1889-1918,2005）によるlibsvmを使って作成した例である。【００５９】
図１０において、１１行目までは、ＳＶＭのパラメータである。１２行目以降の各行には以下の値が記述されている。行頭は、ゆとり運転か通常運転かの区別（１又は−１）、”０：”の後に速度、”１：”の後に加速度、”２：”の後に走行距離、”３：”の後にアクセル踏み込み量、”４：”の後にアクセル踏み込み量差分、”５：”の後に車間距離である。【００６０】
図１１は、上記のようなモデルデータを用いて、取得したセンサデータを判別した一例を示す。図１１の横軸の単位は、図８、図９と同様に１／１５秒単位である。図１１の縦軸は、推測結果で、通常運転と判断した場合は「１」に、ゆとり運転と判断した場合は「０」に近い値となる。センサデータには誤差が含まれ、或いは、外乱要因（例えば前方に横断歩行者がいた場合など）があるなど、正確には判断できない場合も含まれる。この一連の加速運転操作の全体から、図１１の例の場合、０.５未満のデータが５０％以上であるので、ここではゆとり運転と判断する。ゆとり運転か通常運転かの判断結果に応じて、危険度や危険発生情報が警報表示部４００にて表示される。【００６１】
図１２は、危険度別危険発生情報の一例を示す。同図に示すように、危険度１は急カーブあり、路面凍結注意であり、最も危険度が低い。危険度２は、障害事故頻発であり、危険度が中程度のレベルを示す。危険度３は、死亡事故頻発であり、高い危険度を示す。【００６２】
通常運転の場合は、警報表示部４００は危険度２以上の危険発生情報を提示しているが、図１１の場合のゆとり運転と判断したときには、運転者はゆとりを持って運転しているので、以降は、危険度３の危険発生情報を提示する。ゆとり運転の場合は、急カーブ、路面凍結などの道路状態や障害事故頻発の道路などにおいては、運転者は危険度を知らなくても危険に十分対応した状態で運転可能であるからである。なお、危険度は図１２のように３段階に限らず、複数段階に設定可能である。【００６３】
本実施例では、運転者による運転が、通常運転とはどのくらい異なる運転かどうか、又はモデルとする運転とどのくらい異なる運転かどうかの運転状態を判定するようにした。このため、運転の指導のレベル、頻度、指導方法を選択して、運転者に提示することが出来る。モデルとする運転が交通安全上の観点からの模範運転であっても、経済上の観点からの低燃費、節約運転であってもよい。また、運転状態を判定し、その判定結果に基づいて運転の指導を行う、自動車運転教習所などの運転シミュレータ、運転ゲームの用途にも本発明を適用できる。【００６４】
本発明を特別に示し且つ例示的な実施形態を参照して説明したが、本発明は、その実施形態及びその変形に限定されるものではない。当業者に明らかなように、本発明は、添付の請求の範囲に規定される本発明の精神及び範囲を逸脱することなく、種々の変更が可能である。【００６５】
本出願は、２００８年５月９日出願に係る日本特許出願２００８−１２２９２５号を基礎とし且つその優先権を主張するものであり、引用によってその開示の内容の全てを本出願の明細書中に加入する。
【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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