(57)【要約】【課題】能力評価システムにおいて、より少ないデータを収集するだけでドライバの能力を評価できるようにする技術を提供する。【解決手段】能力評価システム１は、車載器１０と、サーバ３０とを備え、サーバ３０は、運転評価部３８と、運転評価部３８と、模範運転モデル更新部３９と、を備える。車載器１０は、対象ドライバの運転操作による車両の運動に関するデータを表す運転情報を取得するように構成される。サーバ３０において運転評価部３８は、予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す模範データが記録された運転蓄積ＤＢ３７から模範データを取得し、運転情報と模範データとの乖離度を算出することによって対象ドライバの運転能力を評価するように構成される。模範運転モデル更新部３９は、乖離度が予め設定された閾値未満となった運転情報を模範データの一部として記録させるように構成される。【選択図】図１
2018124439.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象となるドライバを表す対象ドライバの運転能力を評価するように構成された能力評価システム（１）であって、
前記対象ドライバの運転操作による車両の運動に関するデータを表す運転情報を取得するように構成された運転情報取得部（Ｓ１１０）と、
予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す模範データが記録されたデータ記録部（３７）から前記模範データを取得するように構成された模範データ取得部（Ｓ２４０）と、
前記運転情報と前記模範データとの乖離度を算出することによって前記対象ドライバの運転能力を評価するように構成された能力評価部（Ｓ２４０，Ｓ２５０）と、
前記乖離度が予め設定された閾値未満となった運転情報を前記模範データの一部として前記データ記録部に記録させるように構成された模範データ更新部（Ｓ２７０）と、
を備えた能力評価システム。
【請求項２】
請求項１に記載の能力評価システムであって、
前記対象ドライバの運転能力の評価結果を表示部（５６）に表示させるように構成された表示制御部（Ｓ３２０）
をさらに備えた能力評価システム。
【請求項３】
請求項２に記載の能力評価システムであって、
前記運転情報取得部は、車両が走行した各地点と車両の運動に関するデータとが対応付けられた運転情報を取得するように構成され、
前記能力評価部は、前記車両が走行した地点毎に前記乖離度を算出することによって前記対象ドライバの運転能力を評価するように構成され、
前記表示制御部は、前記対象ドライバの運転能力の評価結果として、前記乖離度が前記閾値以上となった地点での運転情報と該地点での模範データとを前記表示部に比較表示させる
ように構成された能力評価システム。
【請求項４】
請求項３に記載の能力評価システムであって、
前記運転情報取得部は、前記運転情報として、車両が走行した各地点を前記車両が走行しつつ撮像した画像データを含むデータを取得するように構成され、
前記表示制御部は、前記乖離度が前記閾値以上となった地点での画像データを前記表示部に表示させる
ように構成された能力評価システム。
【請求項５】
請求項２〜請求項４の何れか１項に記載の能力評価システムであって、
前記運転情報取得部は、現在走行中の車両の運動に関する運転情報を取得するように構成され、
前記現在走行中の車両に対する運転評価を受け付けるように構成された評価受付部（Ｓ５６０）と、
前記運転情報のうちの前記運転評価がされた時点での運転情報に対して運転評価がされた旨を表す評価タグを付与するように構成されたタグ付与部（Ｓ５１０）と、
をさらに備えた能力評価システム。
【請求項６】
請求項５に記載の能力評価システムであって、
前記表示制御部は、前記評価タグが付された運転情報を表示部に表示させる
ように構成された能力評価システム。
【請求項７】
請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の能力評価システムであって、
前記模範データ取得部は、前記模範データとして、模範運転の分布も取得するように構成され、
前記模範運転の分布において前記運転情報が該当する位置を前記模範運転の分布内にプロットした分布画像を生成するように構成された分布生成部（Ｓ３２０）
をさらに備え、
前記表示制御部は、前記分布画像を前記表示部に表示させる
ように構成された能力評価システム。
【請求項８】
請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の能力評価システムであって、
前記乖離度が前記閾値以上となった運転情報のうちの少なくとも一部を使用者の操作によって選択するように構成されたデータ選択部（Ｓ４６０）
をさらに備え、
前記模範データ更新部は、前記使用者の操作によって選択された運転情報も、前記模範データの一部として前記データ記録部に記録させる
ように構成された能力評価システム。
【請求項９】
請求項８に記載の能力評価システムであって、
前記データ選択部は、前記使用者による操作がされた際に、前記表示部に表示させている画像に対応する運転情報を選択する
ように構成された能力評価システム。
【請求項１０】
請求項１〜請求項９の何れか１項に記載の能力評価システムであって、
前記能力評価部によって算出された乖離度を表す第１乖離度、および前記データ記録部に記録された模範データのうちの前記対象ドライバについての模範データを表す基準データと、前記データ記録部に記録された対象ドライバを除く模範データとの乖離度を表す第２乖離度、を比較するように構成された乖離度比較部（Ｓ７３０）
をさらに備え、
前記模範データ更新部は、前記第１乖離度が前記第２乖離度未満である場合に、前記基準データの少なくとも一部を前記対象データと入れ替えて前記データ記録部に記録させる
ように構成された能力評価システム。
【請求項１１】
請求項２を引用する請求項１０に記載の能力評価システムであって、
前記対象データのうちの最も平均的な運転情報と、前記対象データを除いた模範データのうちの最も平均的な模範データとを並べた比較画像を生成するように構成された比較生成部（Ｓ３２０）
をさらに備え、
前記表示制御部は、前記比較画像を表示部に表示させる
ように構成された能力評価システム。
【請求項１２】
請求項２または請求項２を引用する請求項３〜請求項１１の何れか１項に記載の能力評価システムであって、
前記模範データ取得部は、前記模範データとして、前記対象ドライバによる模範データの分布を表す第１分布、および前記対象ドライバによる模範運転を除く模範データの分布を表す第２分布も取得するように構成され、
前記第１分布および前記第２分布を含む配置画像を生成するように構成された配置生成部（Ｓ３２０）
をさらに備え、
前記表示制御部は、前記配置画像を前記表示部に表示させる
ように構成された能力評価システム。
【請求項１３】
評価対象となるドライバを表す対象ドライバの運転能力を評価するように構成された能力評価装置（５）であって、
前記対象ドライバの運転操作による車両の運動に関するデータを表す運転情報を取得するように構成された運転情報取得部（Ｓ１１０）と、
予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す模範データが記録されたデータ記録部（３７）から前記模範データを取得するように構成された模範データ取得部（Ｓ２４０）と、
前記運転情報と前記模範データとの乖離度を算出することによって前記対象ドライバの運転能力を評価するように構成された能力評価部（Ｓ２４０，Ｓ２５０）と、
前記乖離度が予め設定された閾値未満となった運転情報を前記模範データの一部として前記データ記録部に記録させるように構成された模範データ更新部（Ｓ２７０）と、
を備えた能力評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ドライバの運転能力を評価する能力評価システムおよび能力評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
下記の特許文献１には、上記の能力評価システムとして、ドライバの運転操作とドライバに類似した模範運転とを比較することによってドライバの運転能力を評価する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許５３９２６８６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、ドライバの運転操作には特有の癖があることが多く、ドライバの癖に合った模範運転と比較するためには膨大なデータが必要となる。
そこで、このような問題点を鑑み、本開示では、ドライバの運転能力を評価する技術において、より少ないデータを収集するだけでドライバ特有の癖を加味したドライバの能力を評価できるようにする技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の能力評価システム（１）は、評価対象となるドライバを表す対象ドライバの運転能力を評価するシステムである。能力評価システムは、運転情報取得部（Ｓ１１０）と、模範データ取得部（Ｓ２４０）と、能力評価部（Ｓ２４０，Ｓ２５０）と、模範データ更新部（Ｓ２７０）と、を備える。
【０００６】
運転情報取得部は、対象ドライバの運転操作による車両の運動に関するデータを表す運転情報を取得するように構成される。模範データ取得部は、予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す模範データが記録されたデータ記録部から模範データを取得するように構成される。
【０００７】
能力評価部は、運転情報と模範データとの乖離度を算出することによって対象ドライバの運転能力を評価するように構成される。模範データ更新部は、乖離度が予め設定された閾値未満となった運転情報を模範データの一部としてデータ記録部に記録させるように構成される。
【０００８】
このような能力評価システムによれば、乖離度が閾値未満となった運転情報を模範データの一部として記録させることができるので、対象ドライバの運転能力を評価しつつ模範データの基となる運転情報を増加させることができる。また、評価を行いつつ対象ドライバの癖に適応した模範データを生成することができるので、評価の開始時点では少ないデータを収集してこのデータに基づく模範データを準備することにより対象ドライバの能力を評価することができる。
【０００９】
なお、この欄および特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態の能力評価システム１の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態の車載器処理のフローチャートである。
【図３】第１実施形態のサーバ処理のフローチャートである。
【図４】運転情報と運転シーンとの関係の一例を示す説明図である。
【図５】地点と運転トピック割合との関係の一例を示す説明図である。
【図６】模範運転トピック割合と現在の運転トピック割合との比較処理を示す説明図である。
【図７】運転情報の乖離度を示すグラフである。
【図８】現在の運転情報を模範運転データに追加する処理を示す説明図である。
【図９】模範運転データの分布について、更新前後の変化例を示すグラフである。
【図１０】第１実施形態のクライアント処理のフローチャートである。
【図１１】第１実施形態において運転評価結果の表示例を示す画像図である。
【図１２】第２実施形態の能力評価システム２の構成を示すブロック図である。
【図１３】第２実施形態において運転評価結果の表示例を示す画像図である。
【図１４】第２実施形態のサーバ処理のフローチャートである。
【図１５】第２実施形態のクライアント処理のフローチャートである。
【図１６】第３実施形態の能力評価システム３の構成を示すブロック図である。
【図１７】第３実施形態において運転評価結果の入力画面の一例を示す画像図である。
【図１８】第３実施形態において運転評価結果の表示例を示す画像図である。
【図１９】タグ付与処理のフローチャートである。
【図２０】第３実施形態のサーバ処理のフローチャートである。
【図２１】第４実施形態の能力評価システム４の構成を示すブロック図である。
【図２２】スキル判定処理のフローチャートである。
【図２３】対象ドライバによる運転情報と模範運転の運転情報との乖離度を示すグラフである。
【図２４】対象ドライバによる運転情報の分布と模範運転の運転情報の分布との乖離度を示すグラフである。
【図２５】第４実施形態のサーバ処理のフローチャートである。
【図２６】今回または過去の対象ドライバによる運転情報と、模範運転の運転情報との乖離度を示すグラフである。
【図２７】今回または過去の対象ドライバによる運転情報の分布と模範運転の運転情報の分布との乖離度を示すグラフである。
【図２８】第４実施形態のクライアント処理のフローチャートである。
【図２９】第４実施形態において運転評価結果の表示例を示す画像図である。
【図３０】その他の実施形態の能力評価システム５の構成を示すブロック図である。
【図３１】その他の実施形態の車載器処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す能力評価システム１は、評価対象となるドライバを表す対象ドライバの運転技能を評価するシステムである。能力評価システム１は、車載器１０と、サーバ３０と、を備える。また、能力評価システム１は、クライアント５０を備えてもよい。
【００１２】
車載器１０は、乗用車等の車両であって、対象ドライバが運転する車両に搭載される機器である。なお、車載器１０が搭載された車両を、以下、自車両ともいう。
サーバ３０は、自車両の外部に配置され、能力の評価を実行する装置である。
【００１３】
クライアント５０は、対象ドライバの評価結果を表示させる装置である。
車載器１０、サーバ３０、およびクライアント５０は、それぞれ、ＣＰＵ１１，３１，５１と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ１２，３２，５２）と、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。車載器１０、サーバ３０、およびクライアント５０の各種機能は、ＣＰＵ１１，３１，５１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ１２，３２，５２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。
【００１４】
また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、非遷移的実体的記録媒体とは、記録媒体のうちの電磁波を除く意味である。また、車載器１０、サーバ３０、およびクライアント５０を構成するマイクロコンピュータの数は、それぞれ１つでも複数でもよい。
【００１５】
車載器１０は、ＣＰＵ１１がプログラムを実行することで実現される機能の構成として、運転情報を取得する機能を備える。運転情報とは、現在走行中の自車両において、対象ドライバの運転操作による自車両の運動に関するデータを表す。運転情報には、車載カメラ映像１６、運転挙動データ１７、道路属性データ１８、位置・時間データ１９を含む。
【００１６】
車載カメラ映像１６とは、自車両が走行した各地点を自車両が走行しつつ図示しない車載カメラによって撮像された画像データを表す。運転挙動データ１７とは、自車両の加速度、ヨーレート、舵角、アクセル開度、ブレーキ油圧等、自車両の軌道に影響を与えうる運転操作の状態を示す物理量の検知結果を表す。
【００１７】
道路属性データ１８とは、自車両が走行する道路の区分、すなわち、一般道、高速道路、その他の自動車専用道路の何れを走行しているか、或いは、直線道路、曲線道路、車線数等を表す。
【００１８】
位置・時間データ１９とは、自車両が走行する位置および時間を対応付けたデータを表す。車載カメラ映像１６、運転挙動データ１７、道路属性データ１８は、位置・時間データ１９と対応付けられた状態とされる。
【００１９】
また、サーバ３０は、ＣＰＵ３１がプログラムを実行することで実現される機能の構成として、図１に示すように、運転状況処理部３６と、運転評価部３８と、模範運転モデル更新部３９と、を備える。また、メモリ３２の機能の一部として、運転蓄積ＤＢ３７を備える。なお、ＤＢはデータベースの略である。
【００２０】
運転状況処理部３６としての機能では、車載器１０から受けた運転情報に基づいて、対象ドライバが運転をしている環境や状態を推定する。
運転評価部３８としての機能では、対象ドライバの環境や位置毎に、対象ドライバの運転技能の評価を行う。
【００２１】
模範運転モデル更新部３９としての機能では、対象ドライバによる運転技能の評価が高い場合に運転情報を模範運転モデルに追加して更新する処理を行う。模範運転モデルとは、予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す。模範運転モデルには、模範運転に対応した車載カメラ映像、運転挙動データ、道路属性データ、位置・時間データが含まれる。
【００２２】
また、クライアント５０は、ＣＰＵ５１がプログラムを実行することで実現される機能の構成として、運転評価結果表示部５６に運転情報を表示させる機能を備える。運転評価結果表示部５６は、例えば周知のタッチパネル式ディスプレイとして構成される。
【００２３】
車載器１０、サーバ３０、およびクライアント５０を構成するこれらの要素を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部または全部の要素について、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現してもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は多数の論理回路を含むデジタル回路、またはアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現してもよい。
【００２４】
［１−２．処理］
車載器１０が実行する車載器処理について、図２のフローチャートを用いて説明する。
まず、Ｓ１１０で、車載器１０は、前述の運転情報を取得する。続いて、Ｓ１２０で、車載器１０は、運転情報をサーバ３０にデータとして送信し、その後、図２の車載器処理を終了する。
【００２５】
次に、サーバ３０が実行するサーバ処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。まず、Ｓ２１０で、サーバ３０は、車載器１０から運転情報を含むデータを受信する。続いて、Ｓ２２０で、サーバ３０は、運転情報のうちの自車両の運動を示す運転挙動データから運転シーンを抽出する。
【００２６】
運転シーンとは、運転者の環境認知から操作に至るモデルを利用して車両挙動データを統計解析し、運転者が感じる運転シーンの切り替わり点を抽出することにより、車両挙動データの時系列を、それぞれが何等かの運転シーンを表す複数の部分系列に分節化したものである。図４は、車載センサから取得したアクセル・ステア・ブレーキ等の運転挙動データから、どのような運転シーンに該当するかを分類する処理を行い、運転挙動データを時刻毎に何れかの運転シーンに対応付けた例である。
【００２７】
続いて、Ｓ２３０で、サーバ３０は、運転シーンの特徴であるシーン特徴を抽出し、運転蓄積ＤＢ３７に記録する。具体的には、運転シーンに対してトピック割合を抽出する。トピック割合は、生成された車両挙動ヒストグラムを、予め用意された特徴的な複数の分布（すなわち、運転トピック）の加重和によって表現することで得られる。車両挙動ヒストグラムは部分系列に分節化された運転シーン内に含まれる車両挙動データの特徴を分布として表現したものである。運転トピックは、生成された車両挙動ヒストグラムを、複数の分布（すなわち、ヒストグラム）の混合によって表現する場合の基底分布として使用するＫ個（例えば１００個）の基底特徴分布Topic １〜Topic Ｋからなる。
【００２８】
トピック割合は、基底特徴分布を混合することで車両挙動ヒストグラムが表現されるものとして求めた混合比であり、車両挙動ヒストグラムに対する各運転トピックの含有割合を表したものである。各運転トピックは加速やステアリング操舵などの挙動と対応し、各運転シーンの特徴を表している。
【００２９】
シーン特徴は、図５に示すように、各地点（計測された地点）に対応して蓄積される。なお、Ｓ２２０，Ｓ２３０の処理の詳細は、特開２０１３−２５０６６３号公報にて開示された技術を採用することができる。
【００３０】
続いて、Ｓ２４０で、サーバ３０は、各地点で今回の運転でのシーン特徴と、模範運転でのシーン特徴との乖離度を算出する。この処理では、サーバ３０は、運転評価部３８の機能を用いて、運転蓄積ＤＢ３７から模範データを取得し、例えば図６に示すように、現在の運転シーンとの過去の同一地点での運転シーンとの乖離度を距離計算によって算出する。
【００３１】
具体的には、模範運転分布との乖離度を取得する場合には、例えば、図７に示すように、ユークリッド距離を利用して模範運転分布内の各点との乖離度を演算することにより取得できる。乖離度はユークリッド距離に限らない。マハラノビス距離等を用いても良い。なお、模範運転の分布としては、トピック割合に加え、例えば、個別の特徴量を取ったものも採用できる。
【００３２】
特徴量としては、加速度やヨーレート等の自車両の運動に関する物理量や対象ドライバによる操作に関する物理量、周辺環境に関する物理量等が含まれうる。図７で示す例では、多数の特徴量を表示させるために、縦軸および横軸に次元圧縮した特徴量を採用している。複数の特徴量を次元圧縮する際には、ＰＣＡ（principal component analysis  主成分分析）や、Autoencoder等の処理を採用できる。このような処理によって、元の多次元の分布を低次元に圧縮したものをクライアント５０で表示できる。
【００３３】
続いて、Ｓ２５０で、サーバ３０は、運転評価部３８としての機能を用いて、乖離度に基づく運転技能が低スキルであるか否かを自車両が走行した地点毎に判定する。すなわち、模範運転との乖離度が予め設定された閾値未満であれば、運転技能が模範運転に近く運転技能が高いこと、つまり高スキルであることを示す。また、模範運転との乖離度が予め設定された閾値以上であれば、運転技能が模範運転からかけ離れていて運転技能が低いこと、つまり低スキルであることを示す。
【００３４】
サーバ３０は、Ｓ２５０で乖離度に基づく運転技能が低スキルであると判定した場合には、Ｓ２６０へ移行し、クライアント５０に運転技能が低スキルである旨を示す低スキル運転情報を送信した後、図３のサーバ処理を終了する。
【００３５】
一方、サーバ３０は、Ｓ２５０で乖離度に基づく運転技能が低スキルでないと判定した場合には、Ｓ２７０へ移行し、運転情報を模範運転モデルに追加し、模範運転モデルを更新した後、図３のサーバ処理を終了する。すなわち、模範運転モデル更新部３９の機能では、図８に示すように、運転評価部３８により問題がないと評価された各地点の運転情報を模範運転モデルの一部として模範運転モデルに追加する。このようにして追加した運転情報には、個人を認識可能なＩＤやフラグを付与し、また、乖離度も対応付けておく。
【００３６】
このようにして運転情報が模範運転モデルに追加されると、図９に示すように、運転分布が追加された運転情報に応じて変化する。この際、模範運転モデルは、対象ドライバ毎に更新されてもよい。この場合、模範運転モデルは、運転情報が模範運転モデルに繰り返し追加されることによって、対象ドライバの特性に適合した模範運転モデルに徐々に変化する。
【００３７】
なお、図９に示す例では、模範運転の分布において今回の運転情報が該当する位置を、後述するクライアント処理にて、模範運転の分布内にプロットした画像を生成している。本処理では、このプロットを含む画像を運転評価結果表示部５６に表示させる。
【００３８】
次に、クライアント５０が実行するクライアント処理について、図１０のフローチャートを用いて説明する。
まず、Ｓ３１０で、クライアント５０は、サーバ３０から低スキル運転情報を受信する。
【００３９】
続いて、Ｓ３２０で、クライアント５０は、得られた低スキル運転情報に基づく画像を生成し、運転評価結果表示部５６に表示した後、図１０のクライアント処理を終了する。
すなわち、クライアント処理では、対象ドライバの運転能力の評価結果を運転評価結果表示部５６に表示させる。具体的には、図１１に示すように、運転評価部３８によって低スキル運転と評価された地点の乖離度を道路上に表示する。また、低スキル運転と評価された各地点の運転情報およびカメラ映像と、対応する模範運転の運転情報およびカメラ映像とを並べて表示させる。
【００４０】
この際には、模範運転モデルのうちの、例えば平均値に最も近い運転模範モデルを代表的な運転として選定し、選定した模範運転モデルと低スキル運転と評価された運転情報とを比較表示する。この表示と共に、模範運転の分布上に今回の運転をプロットしたものを表示する。このような表示によって、ドライバに運転スキルの乖離度を直感的に見せることができる。
【００４１】
なお、クライアント処理は、車載器処理やサーバ処理と同時に実施される必要はない。データが蓄積された後で、対象ドライバ等が運転操作を確認する際に実施される。また、クライアント処理にて、低スキル運転と評価された運転情報が多数存在する場合には、運転情報毎に順に表示が実施されるとよい。
【００４２】
［１−３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１ａ）上記の能力評価システム１において、車載器１０は、Ｓ１１０で、対象ドライバの運転操作による車両の運動に関するデータを表す運転情報を取得するように構成される。
【００４３】
また、サーバ３０の運転評価部３８は、Ｓ２４０で、予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す模範データが記録された運転蓄積ＤＢ３７から模範データを取得し、運転情報と模範データとの乖離度を算出することによって対象ドライバの運転能力を評価するように構成される。サーバ３０の模範運転モデル更新部３９は、Ｓ２７０で、乖離度が予め設定された閾値未満となった運転情報を模範データの一部として運転蓄積ＤＢ３７に記録させるように構成される。
【００４４】
このような能力評価システム１によれば、乖離度が閾値未満となった運転情報を模範データの一部として記録させることができるので、対象ドライバの運転能力を評価しつつ模範データの基となる運転情報を増加させることができる。また、評価を行いつつ対象ドライバの癖に適応した模範データを生成することができるので、評価の開始時点では少ないデータを収集してこのデータに基づく模範データを準備することにより対象ドライバの能力を評価することができる。
【００４５】
（１ｂ）上記の能力評価システム１においてクライアント５０は、Ｓ３２０で、対象ドライバの運転能力の評価結果を運転評価結果表示部５６に表示させるように構成される。
このような能力評価システム１によれば、対象ドライバの運転能力の評価結果を運転評価結果表示部５６に表示させるので、評価結果を視覚的に認識することができる。
【００４６】
（１ｃ）上記の能力評価システム１において、車載器１０は、Ｓ１１０で、車両が走行した各地点と車両の運動に関するデータとが対応付けられた運転情報を取得するように構成される。そして、サーバ３０の運転評価部３８は、Ｓ２５０で、車両が走行した地点毎に乖離度を算出することによって対象ドライバの運転能力を評価するように構成される。また、クライアント５０は、Ｓ３２０で、対象ドライバの運転能力の評価結果として、乖離度が閾値以上となった地点での運転情報と該地点での模範データとを運転評価結果表示部５６に比較表示させるように構成される。
【００４７】
このような能力評価システム１によれば、乖離度が閾値以上、すなわち運転能力が低く評価された地点での運転情報と模範データとを比較して表示させるので、運転能力が低く評価された原因を分析しやすくすることができる。
【００４８】
（１ｄ）上記の能力評価システム１において、車載器１０は、Ｓ１１０で、運転情報として、車両が走行した各地点を車両が走行しつつ撮像した画像データを含むデータを取得するように構成される。また、クライアント５０は、Ｓ３２０で、乖離度が閾値以上となった地点での画像データを運転評価結果表示部５６に表示させるように構成される。
【００４９】
このような能力評価システム１によれば、乖離度が閾値以上と評価された地点での撮像画像も運転評価結果表示部５６に表示させるので、運転能力が低く評価された原因をより直観的に分析しやすくすることができる。
【００５０】
（１ｅ）上記の能力評価システム１においてサーバ３０の運転評価部３８は、Ｓ２４０で、模範データとして、模範運転の分布も取得するように構成される。そして、クライアント５０は、Ｓ３２０で、模範運転の分布において運転情報が該当する位置を模範運転の分布内にプロットした分布画像を生成し、分布画像を運転評価結果表示部５６に表示させるように構成される。
【００５１】
このような能力評価システム１によれば、運転情報と模範運転との乖離度を分布画像として表示できるので、運転情報と模範データとの関係をより直観的に分析しやすくすることができる。
【００５２】
［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態以降は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
【００５３】
前述した第１実施形態の能力評価システム１では、クライアント５０が運転評価結果表示部５６を備えた。これに対し、第２実施形態の能力評価システム２では、図１２に示すように、クライアント５０が、運転評価結果表示部５６に換えて運転評価結果表示・評価入力部５７を備える点で、第１実施形態と相違する。
【００５４】
運転評価結果表示・評価入力部５７は、運転評価結果表示部５６の機能に加えて、評価入力の機能を備える。評価入力の機能とは、例えば、運転教習所の教官や講師等の評価者が、運転評価結果表示部５６の機能を用いて運転情報を視認後に、評価者の主観による評価を入力する機能を表す。
【００５５】
具体的には、図１３に示すように、運転評価結果表示・評価入力部５７に対して、運転評価部３８によって低評価運転となった地点の乖離度を道路上の位置とともに表示させる。この際、低スキルと評価された各地点の運転挙動データとカメラ映像をサーバ３０から取得して表示させることで確認できるようにする。
【００５６】
講師等の評価者は低評価の地点における運転について、表示画像を確認しつつ、高スキルと判断されるべき適切な運転か否かを評価する。この評価は、目視評価結果として模範運転モデル更新部３９に送られる。低スキルと評価された地点で評価者が低スキルでないと判断し、その結果が入力された場合、模範運転モデル更新部３９では低スキル運転とはみなされなくなる。
【００５７】
［２−２．処理］
詳細には、第２実施形態の能力評価システム２において、サーバ３０およびクライアント５０が、第１実施形態のサーバ処理およびクライアント処理に代えて実行する処理について、図１４および図１５のフローチャートを用いて説明する。
【００５８】
まず、サーバ３０が実行するサーバ処理について、図１４のフローチャートを用いて説明する。サーバ３０は、Ｓ２１０−Ｓ２６０で前述と同様の処理を実施する。
続いて、Ｓ４１０で、サーバ３０は、クライアント５０より目視評価結果を取得する。
【００５９】
続いて、Ｓ４２０で、サーバ３０は、モデル更新対象データ判定フラグが付与された状態であるか否かを判定する。
サーバ３０は、Ｓ４２０でモデル更新対象データ判定フラグが付与された状態でないと判定した場合には、図１４のサーバ処理を終了する。
【００６０】
一方、サーバ３０は、Ｓ４２０でモデル更新対象データ判定フラグが付与された状態であると判定した場合には、Ｓ２７０に移行し、使用者の操作によって選択された運転情報も、模範データの一部として運転蓄積ＤＢ３７に記録させる。その後、図１４のサーバ処理を終了する。
【００６１】
次に、クライアント５０が実行するクライアント処理について、図１５のフローチャートを用いて説明する。まず、クライアント５０は、Ｓ３１０−Ｓ３２０で前述の処理を実行する。
【００６２】
続いて、Ｓ４６０で、クライアント５０は、運転評価結果表示・評価入力部５７から目視評価結果の入力を受け付け、使用者による操作がされた際に、運転評価結果表示部５６に表示させている画像に対応する運転情報に対して、低スキル運転でない運転情報としてモデル更新対象フラグをセットする。
【００６３】
モデル更新対象フラグがセットされると、Ｓ２７０の処理で模範モデルに追加される。続いて、Ｓ４７０で、クライアント５０は、目視評価結果をサーバ３０に送信した後、図１５のクライアント処理を終了する。
【００６４】
［２−３．効果］
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。
【００６５】
（２ａ）上記の能力評価システム２において、クライアント５０は、Ｓ４６０で、乖離度が閾値以上となった運転情報のうちの少なくとも一部を使用者の操作によって選択するように構成され、サーバ３０の模範運転モデル更新部３９は、Ｓ２７０で、使用者の操作によって選択された運転情報も、模範データの一部として運転蓄積ＤＢ３７に記録させる。
【００６６】
このような能力評価システム２によれば、乖離度が閾値以上となった運転情報であっても、使用者によって選択された運転情報については模範データの一部として運転蓄積ＤＢ３７に記録させることができる。よって、乖離度が閾値以上であると誤判定された場合であっても良好に模範データの一部とすることができる。
【００６７】
（２ｂ）上記の能力評価システム２において、クライアント５０は、使用者による操作がされた際に、運転評価結果表示部５６に表示させている画像に対応する運転情報を選択するように構成される。
【００６８】
このような能力評価システム２によれば、運転情報を運転評価結果表示部５６に表示させた状態で使用者に直観的な操作で運転情報を選択させることができる。
［３．第３実施形態］
［３−１．第２実施形態との相違点］
前述した第２実施形態に対し、第３実施形態の能力評価システム３では、図１６に示すように、クライアント７０を備える点で、第２実施形態と相違する。
【００６９】
クライアント７０は、クライアント５０のＣＰＵ５１およびメモリ５２と同様に、ＣＰＵ７１およびメモリ７２を備える。また、クライアント７０は、ＣＰＵ７１が実行する機能の一部として、運転タグ付与部７６を備える。なお、クライアント７０は、例えば、周知のタブレット端末等として構成される。
【００７０】
運転タグ付与部７６の機能では、図１７に示すように、対象ドライバが運転中に、評価者により運転技能の評価をタグとして入力させることができるよう構成される。このタグは、運転情報を後から読み出す際の目印としても機能する。
【００７１】
図１７に示す例では、自車両の位置と評価内容とを入力できるよう設定されている。本実施形態では、画面上の「チェック」がタップされると、その車両の位置にて低スキルであると評価される。
【００７２】
運転タグ付与部７６の機能による評価結果は、サーバ３０に送信され、図１８に示すように、運転情報にて低スキルであると評価された地点に加えて、タグ付けにより低スキルと評価された地点も、運転評価結果表示部５６の機能として表示される。評価者は、低スキルと評価した地点における運転について、表示結果を用いて適切な運転か否かを評価し、その結果を模範運転モデル更新部に情報を送信する。
【００７３】
［３−２．処理］
詳細には以下のような処理を実施する。クライアント７０が実行するタグ付与処理について、図１９のフローチャートを用いて説明する。タグ付与処理は、車載器処理やサーバ処理に並行して実施される。タグ付与処理では、まず、Ｓ５６０で、クライアント７０は、現在走行中の自車両に対する運転評価を受け付ける処理を実施する。すなわち、低スキル運転タグの付与を受け付ける。
【００７４】
続いて、Ｓ５７０で、クライアント７０は、低スキル運転タグの付与結果をタグ情報としてサーバ３０に送信した後、図１９のタグ付与処理を終了する。
次に、サーバ３０が実行するサーバ処理について、図２０のフローチャートを用いて説明する。まず、サーバ３０は、Ｓ２１０−Ｓ２４０の処理を実施する。そして、Ｓ２４０とＳ２５０との間で、Ｓ５１０の処理を実施する。
【００７５】
Ｓ５１０ではタグ情報を受信する。タグ情報を受信すると、このタイミングの運転情報にタグを対応付けて記録させる。続いて、Ｓ２５０で、乖離度およびタグの有無によって低スキルであるか否かを判定する。この処理では、乖離度が閾値よりも大きい場合、またはタグが付された場合に、低スキルであると判定される。
【００７６】
Ｓ２５０にて否定判定されると、Ｓ２７０に移行し、Ｓ２５０にて肯定判定されると、その後、Ｓ２６０の処理を実施し、図２０のサーバ処理を終了する。
なお、クライアント５０では、Ｓ３２０の処理にて、乖離度が大きい運転情報だけでなく、タグが付された運転情報も運転評価結果表示部５６に表示される。
【００７７】
［３−３．効果］
以上詳述した第３実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。
【００７８】
（３ａ）上記の能力評価システム３において、車載器１０は、Ｓ１１０で、現在走行中の車両の運動に関する運転情報を取得するように構成される。また、クライアント７０は、Ｓ５６０で、現在走行中の車両に対する運転評価を受け付けるように構成され、サーバ３０は、Ｓ５１０で、運転情報のうちの運転評価がされた時点での運転情報に対して運転評価がされた旨を表す評価タグを付与するように構成される。
【００７９】
このような能力評価システム３によれば、走行中の車両について運転情報と対応付けて評価タグを付すことができるので、車両の走行中に評価をしたり、運転情報を見直す際の目印を設定したりすることができる。
【００８０】
（３ａ）上記の能力評価システム３においてクライアント５０は、Ｓ３２０で、評価タグが付された運転情報を運転評価結果表示部５６に表示させるように構成される。
このような能力評価システム３によれば、評価タグが付された運転情報を運転評価結果表示部５６に表示させるので、評価タグが付されたタイミングにおける車両の運動を容易に確認することができる。
【００８１】
［４．第４実施形態］
［４−１．第１実施形態との相違点］
前述した第１実施形態に対し、第４実施形態の能力評価システム４では、図２１に示すように、サーバ３０が運転スキル判定部４０としての機能を備える点で、第１実施形態と相違する。
【００８２】
運転スキル判定部４０としての機能では、模範運転データの基となる模範運転者の運転と、対象ドライバの運転との技能の差を判定しつつ、模範運転データを対象ドライバの特性に近づける処理を行う。
【００８３】
［４−２．処理］
サーバ３０が実行するスキル判定処理について、図２２のフローチャートを用いて説明する。まず、Ｓ６１０で、サーバ３０は、模範データとして、対象ドライバによる模範運転の分布、および対象ドライバによる模範運転を除く模範運転の分布を取得する。続いて、Ｓ６１０で、サーバ３０は、運転情報を含むデータを取得する。
【００８４】
続いて、Ｓ６２０で、サーバ３０は、地点毎に対象ドライバの運転と模範運転との分布間距離を算出する。分布間距離は、図２３に示すように、模範運転モデルに追加された各対象ドライバによる運転について、模範運転モデル追加時に付与したＩＤもしくはフラグによって運転情報を識別し、元の模範運転モデル内のデータのみとの乖離度と、追加された対象ドライバの運転との乖離度を算出することにより求める。乖離度を比較することで対象ドライバ自身の現在の運転スキルと模範運転者の運転スキルを比較できる。
【００８５】
なお、図２４に示すように、模範運転による運転情報の分布と対象ドライバによる運転情報の分布とを比較評価してもよい。この際の分布は、ＧＭＭ（gaussian mixture model）等で表現するとよい。より簡単にするは、平均や分散を用いてもよい。
【００８６】
続いて、Ｓ６３０で、サーバ３０は、分布間距離が閾値以上であるか否かを判定する。分布間距離が閾値以上である場合、すなわち、対象ドライバの運転と模範運転者の運転との乖離度が大きいと判定された場合、対象ドライバと模範運転者との運転スキルに大きな差があると判断することができる。
【００８７】
サーバ３０は、Ｓ６３０で分布間距離が閾値以上であると判定した場合には、Ｓ６４０へ移行し、自身の運転および模範運転の各々の分布において最も平均的な運転シーンを選定する。
【００８８】
続いて、Ｓ６５０で、サーバ３０は、選定した運転シーン情報を代表運転情報としてクライアント５０に送信した後、図２２のスキル判定処理を終了する。
一方、サーバ３０は、Ｓ６３０で乖離度が閾値以上でないと判定した場合には、図２２のスキル判定処理を終了する。
【００８９】
次に、サーバ３０が実行するサーバ処理について、図２５のフローチャートを用いて説明する。まず、サーバ３０は、Ｓ２１０−Ｓ２６０で前述と同様の処理を実施する。
続いて、Ｓ７１０で、サーバ３０は、クライアント５０より目視評価結果を取得する。そして、Ｓ７２０で、サーバ３０は、モデル更新対象データ判定フラグが付与された状態であるか否かを判定する。
【００９０】
サーバ３０は、Ｓ７２０でモデル更新対象データ判定フラグが付与された状態でないと判定した場合には、Ｓ７２０に戻る。
一方、サーバ３０は、Ｓ７２０でモデル更新対象データ判定フラグが付与された状態であると判定した場合には、Ｓ７３０へ移行し、今回の運転における元の模範運転との乖離度と、過去の運転における元の模範運転との乖離度とを計算する。すなわち、図２６に示すように、対象ドライバの今回の運転情報と模範運転との乖離度を求めるとともに、対象ドライバの過去の運転情報と模範運転との乖離度を求める。
【００９１】
続いて、Ｓ７４０で、サーバ３０は、今回の運転のほうが、乖離度が低い状態であるか否かを判定する。
サーバ３０は、Ｓ７４０で今回の運転のほうが、乖離度が低い状態であると判定した場合には、Ｓ７５０へ移行し、乖離度の高い過去の運転を模範運転モデルから除外し、今回の運転をモデルに追加して模範運転モデルを更新した後、図２５のサーバ処理を終了する。
【００９２】
一方、サーバ３０は、Ｓ７４０で今回の運転のほうが乖離度が高い状態であると判定した場合には、図２５のサーバ処理を終了する。
上記のサーバ処理を用いて、例えば、図２７に示すように、模範運転モデルのデータを更新すれば、対象ドライバの運転情報を模範運転に徐々に近づけることができる。よって、このようなサーバ処理によれば、受講生の運転スキルを徐々に向上させることができる。なお、乖離度を比較する際には、例えば、分布形状同士を比較してもよい。
【００９３】
また、サーバ処理においては、自身の運転を模範運転モデルに必ずしも一致させる必要はない。分布間の距離が閾値以下となるようにだけ調整する。すなわち、分布間の距離が閾値以下であるときには、Ｓ７３０−Ｓ７５０の処理を省略し、単にＳ２７０の処理を実施するとよい。このようにすることで個人の運転特性を残したまま運転スキルを向上させることができる。
【００９４】
次に、クライアント５０が実行するクライアント処理について、図２８のフローチャートを用いて説明する。まず、Ｓ６６０で、クライアント５０は、低スキル運転情報および代表運転情報を受信する。
【００９５】
続いて、クライアント５０は、前述のＳ３２０，Ｓ４６０，Ｓ４７０の処理を順に実施した後、図２８のクライアント処理を終了する。
ここで、クライアント５０は、Ｓ３２０にて、対象データのうちの最も平均的な運転情報と、対象データを除いた模範データのうちの最も平均的な模範データとを並べた比較画像を生成する。すなわち、低評価運転地点の可視化に加え、対象ドライバのこれまでの運転が模範運転からどれほど模範運転と乖離しているかを運転評価結果表示部５６に表示させる。
【００９６】
この際、各運転分布においてより平均に近い運転を代表運転情報として選定し、対象ドライバ運転と模範運転を表示する。こうすることで対象ドライバの運転スキルが模範運転からどれほど乖離しているかを確認することができる。
【００９７】
また、図２９に示すように、運転評価部において算出した運転分布の比較結果も運転評価結果表示部５６に表示させることにより、より直感的にこれまでの対象ドライバの運転が模範運転との違いを確認することが可能になる。
【００９８】
［４−３．効果］
以上詳述した第４実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。
【００９９】
（４ａ）上記の能力評価システム４においてサーバ３０は、Ｓ７３０で、サーバ３０の運転評価部３８によって算出された乖離度を表す第１乖離度、および運転蓄積ＤＢ３７に記録された模範データのうちの対象ドライバについての模範データを表す基準データと、運転蓄積ＤＢ３７に記録された模範データとの乖離度を表す第２乖離度、を比較するように構成される。また、サーバ３０の模範運転モデル更新部３９は、Ｓ７５０で、第１乖離度が第２乖離度未満である場合に、基準データの少なくとも一部を対象データと入れ替えて運転蓄積ＤＢ３７に記録させる。
【０１００】
このような能力評価システム４によれば、運転情報を得るための運転をした対象ドライバについて、過去において得られた運転情報よりも今回得られた運転情報のほうが模範運転に近く、乖離度が小さい場合に、この対象ドライバについて模範データに用いられる運転情報が、より模範データに近くなるようにすることができる。
【０１０１】
そして、このような処理によって対象ドライバの運転スキルを徐々に模範運転に近づけることができる。
（４ｂ）上記の能力評価システム４においてクライアント５０は、Ｓ３２０で、対象データのうちの最も平均的な運転情報と、対象データを除いた模範データのうちの最も平均的な模範データとを並べた比較画像を生成し、比較画像を運転評価結果表示部５６に表示させるように構成される。
【０１０２】
このような能力評価システム４によれば、比較画像によって平均的な運転情報と平均的な模範データとを視覚的に比較することができる。
また、上記の能力評価システム４においてサーバ３０の運転評価部３８は、Ｓ２４０で、模範データとして、対象ドライバによる模範運転の分布を表す第１分布、および対象ドライバによる模範運転を除く模範運転の分布を表す第２分布も取得するように構成され、クライアント５０は、Ｓ３２０で、第１分布および第２分布を含む配置画像を生成し、配置画像を運転評価結果表示部５６に表示させるように構成される。
【０１０３】
このような能力評価システム４によれば、対象ドライバについて模範運転に追加された運転情報の分布、すなわち第１分布と、対象ドライバについての運転情報を除く模範運転の分布、すなわち第２分布とを配置画像として運転評価結果表示部５６に表示させることができる。よって、対象ドライバの運転評価結果と、模範運転と乖離度を視覚的に認識させることができる。
【０１０４】
［５．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【０１０５】
（５ａ）上記実施形態では、車載器１０と、サーバ３０と、クライアント５０とが協働して対象ドライバの評価、および運転情報の記録を行ったが、この構成に限定されるものではない。例えば、車載器１０等の１つの装置が上記の対象ドライバの評価、および運転情報の記録を実施してもよい。
【０１０６】
車載器１０が対象ドライバの評価、および運転情報の記録を実施する場合には、例えば、図３０に示すように、車載器１０が、図１に示すサーバ３０としての機能、およびクライアント５０としての機能である、運転状況処理部３６、運転蓄積ＤＢ３７、運転評価部３８、模範運転モデル更新部３９、運転評価結果表示部５６を備えるとよい。
【０１０７】
この場合の車載器１０が実行する車載器処理について、図３１のフローチャートを用いて説明する。車載器１０は、Ｓ１１０の処理に加えて、サーバ３０が実施したＳ２２０−２５０，Ｓ２７０と、クライアント５０が実施したＳ３２０の処理を順に実施するとよい。
【０１０８】
このような車載器１０であれば、上記第１実施形態と同様の効果を享受できる。
（５ｂ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加または置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
【０１０９】
（５ｃ）上述した能力評価システムの他、当該能力評価システムの構成要素となる装置、当該能力評価システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、能力評価方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
【０１１０】
［６．実施形態の構成と本開示の構成との対応関係］
上記実施形態において、車載器１０、サーバ３０、クライアント５０，７０が実行する処理のうちのＳ１１０の処理は本開示の運転情報取得部に相当し、Ｓ２４０の処理は本開示の模範データ取得部に相当する。また、Ｓ２４０，Ｓ２５０の処理は本開示の能力評価部に相当し、Ｓ２７０の処理は本開示の模範データ更新部に相当する。
【０１１１】
また、Ｓ３２０の処理は本開示の表示制御部、分布生成部、比較生成部、配置生成部に相当し、Ｓ４６０の処理は本開示のデータ選択部に相当する。また、Ｓ５１０の処理は本開示のタグ付与部に相当し、Ｓ５６０の処理は本開示の評価受付部に相当する。
【０１１２】
また、Ｓ７３０の処理は本開示の乖離度比較部に相当する。また、上記第５実施形態の車載器５は本開示の能力評価装置に相当する。
【符号の説明】
【０１１３】
１，２，３，４…能力評価システム、５，１０…車載器、３０…サーバ、３６…運転状況処理部、３７…運転蓄積ＤＢ、３８…運転評価部、３９…模範運転モデル更新部、４０…運転スキル判定部、５０…クライアント、５６…運転評価結果表示部、５７…運転評価結果表示・評価入力部、７０…クライアント、７６…運転タグ付与部。
【図１】
2018124439.tif 000003
【図２】
2018124439.tif 000004
【図３】
2018124439.tif 000005
【図４】
2018124439.tif 000006
【図５】
2018124439.tif 000007
【図６】
2018124439.tif 000008
【図７】
2018124439.tif 000009
【図８】
2018124439.tif 000010
【図９】
2018124439.tif 000011
【図１０】
2018124439.tif 000012
【図１１】
2018124439.tif 000013
【図１２】
2018124439.tif 000014
【図１３】
2018124439.tif 000015
【図１４】
2018124439.tif 000016
【図１５】
2018124439.tif 000017
【図１６】
2018124439.tif 000018
【図１７】
2018124439.tif 000019
【図１８】
2018124439.tif 000020
【図１９】
2018124439.tif 000021
【図２０】
2018124439.tif 000022
【図２１】
2018124439.tif 000023
【図２２】
2018124439.tif 000024
【図２３】
2018124439.tif 000025
【図２４】
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【図２５】
2018124439.tif 000027
【図２６】
2018124439.tif 000028
【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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