(57)【要約】【課題】効果的な運転評価を実現できる。【解決手段】運転評価装置は、移動体の状態に関するセンシング情報を取得して、運転操作を選定する。運転評価装置は、運転者の状態に関するセンシング情報を取得して、運転者による認知行動を選定し、選定された認知行動から関連認知行動候補を選定する。また、運転評価装置は、各関連認知行動候補群の開始終了時刻及び持続時間、認知行動の開始終了時の詳細状態のいずれかを用いて１つ以上の認知行動を評価対象として選定する。さらに、運転評価装置は、選定した該運転操作の開始時刻と選定した該行動群の開始終了時刻との時間差を用いて、ドライバの確認状態指標を算出する。【選択図】図４
2018124789.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の状態に関するセンシング情報を取得して、運転操作を選定する運転操作行動選定部と、
前記移動体の運転者の状態に関するセンシング情報を取得して、前記運転者による認知行動を選定し、選定された前記運転操作行動から関連認知行動候補を選定すると共に、各関連認知行動候補群の開始終了時刻及び持続時間、認知行動の開始終了時の詳細状態、及び各関連認知行動候補群の開始終了時刻における自動車の位置のいずれかを用いて１つ以上の認知行動を評価対象として選定する認知行動選定部と、
選定された前記運転操作の開始時刻と選定した前記１つ以上の認知行動の開始終了時刻との時間差又は前記開始時刻における前記移動体の位置と前記開始終了時刻における前記移動体の位置との差を用いて、ドライバの認知状態指標を算出する確認指標算出部と、
を有する、運転評価装置。
【請求項２】
前記運転操作行動選定部は、前記運転操作行動の信頼度を算出し、
前記認知行動選定部は、前記認知行動の信頼度を算出し、
前記確認指標算出部は、前記１つ以上の認知行動の信頼度を、前記運転操作行動の信頼度と、前記認知行動の信頼度とを用いて算出することを特徴とする請求項１に記載の運転評価装置。
【請求項３】
該認知行動選定部において、前記認知行動時の瞬目発生状況をさらに用いて前記関連認知行動候補から前記１つ以上の認知行動を選定することを特徴とする請求項１又は２に記載の運転評価装置。
【請求項４】
該認知行動選定部において、確認方向が前記運転操作行動における変更先進路方向をさらに用いて前記関連認知行動候補から前記１つ以上の認知行動を選定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の運転評価装置。
【請求項５】
該認知行動選定部において、前記認知行動の開始時または終了時に、視線移動が頭向きよりも早く移動を開始するか否かを用いて前記１つ以上の認知行動から前記１つ以上の認知行動を選定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つに記載の運転評価装置。
【請求項６】
前記移動体の位置に対する周辺環境情報を把握する地図データ群を保持し、
前記確認指標算出部で算出した確認指標と前記地図データ群とを用いてドライバの運転行動の評価値を算出する評価利用部を更に保持することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１つに記載の運転評価装置。
【請求項７】
前記評価利用部において、複数時刻での時刻差確認指標を用いて、該指標の大きさ又は該指標のばらつきから、危険ドライバまたは危険運転状態を評価することを特徴とする請求項６に記載の運転評価装置。
【請求項８】
コンピュータが、
移動体の状態に関するセンシング情報を取得して、運転操作を選定し、
前記移動体の運転者の状態に関するセンシング情報を取得して、前記運転者による運転操作行動を選定し、選定された前記運転操作行動から関連認知行動候補を選定すると共に、各関連認知行動候補群の開始終了時刻及び持続時間、認知行動の開始終了時の詳細状態、及び各関連認知行動候補群の開始終了時刻における自動車の位置のいずれかを用いて１つ以上の認知行動を評価対象として選定し、
選定された前記運転操作の開始時刻と選定した前記１つ以上の認知行動の開始終了時刻との時間差又は前記開始時刻における前記移動体の位置と前記開始終了時刻における前記移動体の位置との差を用いて、ドライバの認知状態指標を算出する
処理を実行することを特徴とする運転評価方法。
【請求項９】
移動体及び運転者の状態をセンシングするセンサ群と、
運転操作を選定する運転操作行動データ選定部と、
該運転操作の時刻近傍で実施された視線及び頭向き変化及びウィンカ挙動から関連行動候補を選定すると共に、各候補行動群の開始終了時刻及び持続時間、各行動の開始終了時の詳細状態のいずれかを用いて１つ以上の行動を評価対象として選定する認知行動選定部と、
選定した該運転操作の開始時刻と選定した該行動群の開始終了時刻との時間差を用いて、ドライバの確認状態指標を算出する確認指標算出部と、
を有する、運転評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転評価装置、運転評価方法及び運転評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の移動体の運転動作等と、運転者による確認動作等とに基づいて、運転を評価する技術が知られている。例えば、後方確認シーンが到来した場合に、運転者の予め定められた後方確認動作と、その後方確認動作の際の開眼状態を検出し、それらの検出結果に基づいて、当該後方確認シーンにおける運転者の運転挙動を採点評価する技術が知られている。また、運転操作情報と挙動情報とから運転動作履歴を生成し、周囲の車との距離に基づき危険で且つ運転動作に対する視線移動が正しかった運転動作を運転動作履歴から抽出する技術が知られている。さらに、ドライバがサイドミラーを視認した視認時間を計測して、視認時間と相対距離及び相対速度とに基づいて、自車両が他車両の車線へ車線変更したときのドライバの視認行動を評価する評価点を算出する技術も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１４１４３２号公報
【特許文献２】特開２００９−２８８９４１号公報
【特許文献３】特開２０１２−２４７８７１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、上記技術においては、運転操作の近傍で複数回の認知行動が発生したことを検出した場合に、どの認知行動を採用するかを選定することが想定されていない。
【０００５】
一つの側面では、効果的な運転評価を実現できる運転評価装置、運転評価方法及び運転評価システ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】
【０００６】
一つの態様において、運転評価装置は、移動体の状態に関するセンシング情報を取得して、運転操作を選定する。運転評価装置は、運転者の状態に関するセンシング情報を取得して、運転者による認知行動を選定し、選定された認知行動から関連認知行動候補を選定する。また、運転評価装置は、各関連認知行動候補群の開始終了時刻及び持続時間、認知行動の開始終了時の詳細状態のいずれかを用いて１つ以上の認知行動を評価対象として選定する。さらに、運転評価装置は、選定した該運転操作の開始時刻と選定した該行動群の開始終了時刻との時間差を用いて、ドライバの確認状態指標を算出する。
【発明の効果】
【０００７】
一つの態様によれば、効果的な運転評価を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、認知行動群と操作との関係の一例を示す図である。
【図２】図２は、ドライバ視線方向角から推定した認知行動候補群の一例を示す図である。
【図３】図３は、運転行動を特定するために用いられるセンサデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１における運転評価システムの一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１における運転操作記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１における認知行動記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例１における判定条件記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１における運転操作と認知行動との関係の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１における判定条件及び判定結果の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、運転操作選定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施例１における認知行動選定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、確認指標算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施例２における認知行動の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例２における判定条件記憶部の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、実施例２における判定条件及び判定結果の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、認知行動と車両位置との関係の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、車両位置と視線方向との関係の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、実施例３における行動記憶部の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、実施例３における認知行動選定処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、実施例４における評価結果の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、実施例４における評価結果の別の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、実施例４における評価出力処理の一例を示すフローチャートである。
【図２３】図２３は、運転評価プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願の開示する運転評価装置、運転評価方法及び運転評価システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
【実施例１】
【００１０】
本実施例においては、例えば自動車等の移動体の操作と、自動車を操作するドライバによる安全を確認するための行動やウインカーなどの合図を出す行動とを検出し、操作と行動との関係を特定する構成について説明する。なお、以下において、ドライバによる安全を確認するための行動やウインカーなどの合図を出す行動とを合わせて、便宜上「認知行動」と表記する場合がある。
【００１１】
まず、本実施例における認知行動と操作との関係について、図１を用いて説明する。図１は、認知行動群と操作との関係の一例を示す図である。図１において、例えば自動車が右側に車線変更する運転操作１００１が検出された場合、例えば操作の開始５秒前１１０１から、操作開始の５秒後１２０１までの時間における認知行動が検出される。例えば、ドライバの左右への首振りや視線移動、ウインカーの操作などの５つの認知行動１９０１乃至１９０５が検出される。本実施例においては、かかる複数の認知行動のうちいずれかを取捨選択する構成について説明する。
【００１２】
次に、認知行動の検出について、図２を用いて説明する。図２は、ドライバ視線方向角から推定した認知行動候補群の一例を示す図である。図２は、自動車等の運転中に検出される、ある時間帯におけるドライバの左右方向の視線２００１（ｄｅｇ）及びドライバの上下方向の視線２００２（ｄｅｇ）の時系列的な変化をプロットしたグラフを示す。図２に示すように、検出されたドライバの視線は、例えば時刻２１０１から２１０２までの時間２１０３において特に大きく変化している。同様に、ドライバの視線は、例えば時刻２２０１から２２０２までの時間２２０３、及び時刻２３０１から２３０２までの時間２３０３においても特に大きく変化している。この場合、時間２１０３、２２０３及び２３０３において、ドライバが認知行動を実施したことが検出される。
【００１３】
次に、運転操作の検出について、図３を用いて説明する。図３は、運転行動を特定するために用いられるセンサデータの一例を示す図である。図３のグラフ９０００は、自動車等の走行中に検出される、自動車の速度（ｋｍ／ｈ）９００１、アクセル開度（％）９００２、操舵角（ｄｅｇ）９００３及びブレーキ踏み込み量（％）９００４の時系列的な変化を示す。また、図３のグラフ９１００は、自動車等の走行中に検出される、自動車の横方向の重力の変化Ｇｘ（Ｇ）９１０１及び縦方向の重力の変化Ｇｙ（Ｇ）９２０２の時系列的な変化を示す。さらに、図３のグラフ９２００は、自動車等の走行中に検出される、自動車の操舵角の変化（ｄｅｇ）９２０１と、操舵角の変化９２０１を積分した値（ｄｅｇ）９２０２の時系列的な変化を示す。運転操作についても、認知行動と同様に、大きな変化があったタイミングで、ドライバが運転操作を行ったことが検出される。
【００１４】
［機能ブロック］
次に、本実施例における運転評価システムの一例について、図４を用いて説明する。図４は、実施例１における運転評価システムの一例を示す図である。図４に示すように、本実施例における運転評価システム１は、運転評価装置１００と、センサ群２００とを含む。運転評価装置１００と、センサ群２００とは、例えば図示しないＣＡＮ（Controller  Area  Network）などのネットワークＮによって相互に通信可能に接続されている。運転評価装置１００及びセンサ群２００は、例えば自動車などの移動体に実装される。
【００１５】
センサ群２００は、自動車等の移動体の情報と、ドライバ等の移動体を操作する者の認知行動を把握するための複数のセンサである。移動体の情報を取得するセンサ群２００の一例としては、自動車の速度やエンジン回転数を取得する速度計やタコグラフがある。また、センサ群２００の別の一例として、自動車の操舵角、アクセル・ブレーキペダル踏み込み量、シフト情報、ウインカー情報等を取得するＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）等がある。さらに、センサ群２００の別の一例として、自動車の走行位置を取得するＧＰＳ（Global  Positioning  System）測位センサや、自動車周辺を走行する車両の状況や車線の位置などを取得する、映像や任意の電磁波を活用した測距センサ等を用いてもよい。また、センサ群２００の別の一例として、自動車のヨーレートや揺れ等を取得する加速度センサ等、周辺の天候や路面状況を取得する気象センサや明度センサ等を用いてもよい。
【００１６】
また、移動体を操作する者の認知行動を取得するセンサ群２００の一例としては、ドライバの瞬き情報を含む視線情報、ドライバの頭向き情報等を取得するカメラ、ジャイロセンサや筋電位測定機器等のセンサ類、任意の電磁波を活用した測距デバイス等がある。
【００１７】
次に、運転評価装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。通信部１１０は、センサ群２００からデータを取得して、制御部１３０に出力する。また、通信部１１０は、図示しないユーザの端末等から受信したデータを制御部１３０に出力し、制御部１３０から出力されたデータを送信する。
【００１８】
記憶部１２０は、例えば制御部１３０が実行するプログラムなどの各種データなどを記憶する。また、記憶部１２０は、センサデータ記憶部１２１、運転操作記憶部１２２、認知行動記憶部１２３、判定条件記憶部１２４及び評価記憶部１２５を有する。記憶部１２０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの記憶装置に対応する。
【００１９】
センサデータ記憶部１２１は、センサ群２００から取得された各種のセンサデータを記憶する。センサデータ記憶部１２１は、例えば、自動車の速度、操舵角、アクセル・ブレーキペダル踏み込み量、シフト情報、ウインカー情報、加速度等のセンサデータを記憶する。また、センサデータ記憶部１２１は、ドライバの視線情報、頭向き情報等も記憶する。なお、センサデータ記憶部１２１に記憶される情報は、後に説明するセンサデータ取得部１３１により入力される。
【００２０】
次に、運転操作記憶部１２２は、センサデータに基づいて選定される運転操作に関する情報を記憶する。図５は、実施例１における運転操作記憶部の一例を示す図である。図５に示すように、運転操作記憶部１２２は、「操作種別」と、「操作開始時刻」及び「操作終了時刻」と、「操作近傍領域」と、「選定領域１」乃至「選定領域３」と、「信頼度」とを、「操作ＩＤ」に対応付けて記憶する。なお、運転操作記憶部１２２に記憶される情報は、後に説明する運転操作選定部１３２により入力される。
【００２１】
図５において、「操作ＩＤ」は、選定された運転操作を一意に識別する識別子（Identifier）である。「操作種別」は、車線変更や右折、左折など、選定された操作の種別を記憶する。「操作開始時刻」及び「操作終了時刻」は、当該運転操作が開始された時刻と、運転操作が終了した時刻とをそれぞれ記憶する。「操作近傍領域」は、当該運転操作に近接した時間を記憶する。図５に示すように、操作近傍領域は、例えば操作の前後各５秒間などの時間である。
【００２２】
「選定領域１」乃至「選定領域３」は、操作近傍領域に含まれる、操作開始時刻に近接する時間を細分化した認知行動選定領域を記憶する。なお、認知行動選定領域とは、認知行動候補を選定するのに用いた運転操作シーン近傍領域と同じかそれより小さい領域である。認知行動選定領域は、運転操作シーンの開始時刻を基準として設定する任意の時間幅の領域を意味しているが、運転操作に直結する認知行動を多く含む時間区間であることが好ましい。このため、認知行動選定領域が、少なくとも運転操作開始のしばらく前から運転操作半ばまでの時間を占めているように設定してもよい。例えば、運転操作選定部１３２は、図５に示すように、操作ＩＤ「操作１」の運転操作開始時刻の４秒前である「５６９４．５」秒から、当該運転操作の途中までの「５７００．５」秒までの時間領域を認知行動選定領域とする。
【００２３】
信頼度は、センサデータに基づいて検出された運転操作が、どの程度正確に推定されたかを示す信頼度を記憶する。信頼度の詳細については後に説明する。
【００２４】
次に、認知行動記憶部１２３は、センサデータに基づいて選定される認知行動に関する情報を記憶する。図６は、実施例１における認知行動記憶部の一例を示す図である。図６に示すように、認知行動記憶部１２３は、「認知種別」と、「認知開始時刻」及び「認知終了時刻」と、「信頼度」とを、「認知ＩＤ」に対応付けて記憶する。なお、認知行動記憶部１２３に記憶される情報は、後に説明する認知行動選定部１３３により入力される。
【００２５】
図６において、「認知ＩＤ」は、選定された認知行動を一意に識別する識別子である。「認知種別」は、各種ミラーの確認、左右目視確認などの確認行動や、ウインカー表示などの合図行動といった、選定された認知の種別を記憶する。「認知開始時刻」及び「認知終了時刻」は、当該認知行動が開始された時刻と、認知行動が終了した時刻とをそれぞれ記憶する。
【００２６】
信頼度は、センサデータに基づいて検出された認知行動が、どの程度正確に推定されたかを示す信頼度を記憶する。信頼度の詳細については後に説明する。
【００２７】
次に、判定条件記憶部１２４は、運転操作に対応して検出された複数の認知行動のうち、どれを取捨選択するかを判定する条件を記憶する。図７は、実施例１における判定条件記憶部の一例を示す図である。図７に示すように、判定条件記憶部１２４は、「対象項目」と、「範囲」とを、「条件ＩＤ」に対応付けて記憶する。なお、判定条件記憶部１２４に記憶される情報は、例えば図示しないユーザ端末から事前に入力される。
【００２８】
図７において、「条件ＩＤ」は、判定条件を一意に識別する識別子である。「対象項目」及び「範囲」は、認知行動記憶部１２３に記憶される認知行動の条件を記憶する。図７において、例えば条件ＩＤ「条件１」は、認知行動記憶部１２３に記憶される認知行動の認知開始時刻が、運転操作記憶部１２２に記憶される「選定領域１」乃至「選定領域３」に含まれる場合に、判定条件を満たすことを記憶する。
【００２９】
次に、評価記憶部１２５は、認知行動と運転操作との対応関係を評価した結果に関する情報を記憶する。評価記憶部１２５には、後に説明する確認指標算出部１３４による処理結果が記憶される。
【００３０】
図４に戻って、制御部１３０は、運転評価装置１００の全体的な処理を司る処理部である。制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。この制御部１３０は、センサデータ取得部１３１、運転操作選定部１３２、認知行動選定部１３３、確認指標算出部１３４及び評価出力部１３５を有する。なお、センサデータ取得部１３１、運転操作選定部１３２、認知行動選定部１３３、確認指標算出部１３４及び評価出力部１３５は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。
【００３１】
センサデータ取得部１３１は、通信部１１０を通じて、センサ群２００からセンサデータを取得し、センサデータ記憶部１２１に記憶する。
【００３２】
運転操作選定部１３２は、センサデータ記憶部１２１を参照して、運転操作を選定するとともに、選定された運転操作に対する信頼度を算出する。運転操作選定部１３２は、例えば、運転における認知・判断・操作の「認知・判断」と「操作」の関係を評価するため、双方を実施する可能性のある統制処理運転シーンを選定する。統制処理運転シーンには、例えば車線変更やバック走行などの走路変更、先行車の急減速や飛び出しなどへの衝突回避、右左折を含めたカーブ曲率が大きく変化する場所の走行、横風・路面不整などの環境変化への適応走行、などがある。すなわち、運転操作選定部１３２は、状況から求められる操作の種類や量が変化するシーンを選定する。
【００３３】
具体的には、運転操作選定部１３２は、これらのシーンに対し、ヨーレートや位置、速度、加速度、等による車両状態の変化や、操舵角、アクセルペダルやブレーキペダル踏み込み量等の運転操作内容の変化に基づいて評価対象である運転操作行動の発生を検知する。また、運転操作選定部１３２は、自車周囲映像等から取得する路白線や路上・路側地物等と自車との位置関係の変化等を用いて、評価対象である運転操作行動の発生を検知してもよい。そして、運転操作選定部１３２は、該運転操作の発生タイミングとして、少なくとも操作開始時刻を推定する。さらに、運転操作選定部１３２は、運転操作の選定結果に対する信頼度を設定する。なお、運転操作選定部１３２は、図示しない地図データ群を用いて、交差点への進入や道路状況などを特定してもよい。
【００３４】
例えば、運転操作選定部１３２は、右左折発生把握の一例として、センサデータから得た移動体の位置と、地図データ群から得た道路接続情報や交差点情報とを用いて、現在位置が交差点に入ったと推定する。次に、運転操作選定部１３２は、センサデータから得た左右への大きな操舵の発生やヨーレートや加速度センサ等による左右揺れ、アクセルやブレーキなどの踏込量、車外映像の動きフロー変化のいずれかから右左折発生を推定する。
【００３５】
また、運転操作選定部１３２は、車線変更発生の一例としては、同じくセンサデータから移動体の位置と、地図データ群から得られる車線状況、走行路形状などから、交差点ではない複数車線道路を走行中であることを把握し、センサデータから得たヨーレートや操舵角等によるカーブ推定や、横方向の移動量変化などで車線変更を推定する。
【００３６】
例えば、運転操作選定部１３２は、図３に示すような操舵角の積分量９２０２から累積操舵量を算出し、プラス累積操舵量からマイナス累積操舵量、またはその逆へと大きく変化するシーンのペアを特定する。そして、運転操作選定部１３２は、特定されたペアの最初の操舵開始タイミングを、例えば右折操作開始のタイミングとして検知する。
【００３７】
また、運転操作選定部１３２は、図５に示すように、運転操作を含む充分大きな時間範囲である運転操作近傍を対象として、認知行動候補を抽出する。運転操作近傍の範囲は、後述する認知行動の分類に用いる時刻要素の認知行動選定領域よりも大きく、認知行動が頻繁でないドライバでも複数の認知行動が取得できるよう、できるだけ多くの認知行動をとれるような大きさとしてもよい。
【００３８】
さらに、運転操作選定部１３２は、選定された運転操作に関する信頼度を算出する。例えば、運転操作選定部１３２は、選定された運転操作に類似する運転操作が近傍に複数あった場合は、運転操作開始タイミングが正確に推定できない可能性を鑑みて、信頼度を低く設定してもよい。また、大規模交差点や信号交差点の右左折の場合は、頻繁に一時停止して操舵を動かす可能性が高く、厳密に走行路が曲がり始めたタイミングを把握するのが困難なため、運転操作選定部１３２がシーン開始タイミングを正確に見積もるのが困難である。あるいは、操作終了から操作開始タイミングを推定した場合に、操作開始から操作終了までの時間は一般的にシーンに依存して大きく変わるため、推定誤差が大きく発生する可能性がある。このような場合、運転操作選定部１３２は、選定された運転操作の信頼度が低いと判定しても良い。その他に、利用しているセンサの稼働状況、例えば雨天や夜間の測距性能の低下、悪路走行による加速度値の誤差発生可能性、補足衛星数低下によるＧＰＳ精度低下可能性等から、信頼度の低さを見積もって設定してもよい。
【００３９】
また、運転操作選定部１３２は、運転操作の信頼度を低く見積もる代わりに、そのシーン自体を評価から除いて、運転操作行動データ選定部の選定シーンから除いても良い。一方、安定したドライバ評価を実現するためには、より多くのデータを用いる方が望ましいので、確認指標算出部１３４は、信頼度が所定の閾値以上である場合に、運転操作を採用するようにしてもよい。
【００４０】
なお、あらかじめ取り貯めておいた各データを使って評価する場合など、評価したい運転シーンよりずっと後の時刻のデータも閲覧利用できる場合には、移動体の走行軌跡が明確に把握できるため、走行路全体の値を用いて、該当運転シーンを選定してもよい。例えば、走行路全体の揺れや操舵変化を把握したうえで、その揺れ及び操舵変化から大きく逸脱する揺れ及び操舵変化が発生した場合を、運転操作選定部１３２の選定する運転操作行動としても良い。
【００４１】
次に、認知行動選定部１３３は、センサデータ記憶部１２１を参照して、認知行動を選定するとともに、選定された認知行動に対する信頼度を算出する。認知行動選定部１３３は、運転操作選定部１３２で選定した運転操作シーン及び運転操作開始近傍の認知行動群に対応する認知行動を特定する。認知行動選定部１３３は、時刻要素と認知状況要素、その他の要素のいずれか１つ以上を用いて認知行動を分類し、分類結果を用いて認知行動を１つ以上選定する。
【００４２】
認知行動選定部１３３は、図２に示すように、センサデータから取得した左右のドライバ視線の変化に対し、特に左右に大きく値が変化している部分を、認知行動候補の区間として抽出する。認知行動選定部１３３は、認知行動候補を抽出する。
【００４３】
なお、運転操作に関する認知行動は、運転操作の開始より若干遅れて発生する可能性もある。このため、認知行動選定部１３３は、図５に示すように、運転操作を含む充分大きな時間範囲である運転操作近傍を対象として、運転操作シーンの開始よりも充分後のセンサデータ群が取得できる状況で、認知行動の判定処理を実施してもよい。
【００４４】
認知行動選定部１３３は、選定候補となる認知行動群を、センサデータのドライバ視線値や頭向き値等から、既存の手段を用いて推定算出する。例えば、認知行動選定部１３３は、運転操作シーンの開始前の移動体走行方向に向けた視線及び頭向きではなく、運転操作によって変化する自車走行方向に依存した方向を向いた新たな視線及び頭向きを、選定候補の確認候補群とする。すなわち、認知行動選定部１３３は、運転操作によって生じる新たな自車走路と他者が接触する可能性があるエリアに向けた方向、右への車線変更ならば右側方向を確認候補群とする。
【００４５】
このとき、認知行動選定部１３３は、より厳密に接触可能性エリアを自車速度や道路形状などから計算して、そのエリアに応じて右側方向の角度を細かく決定して確認候補群を選定しても良いが、これに限られない。例えば、無意識での頭向きや視線移動も本評価対象にする場合には、必ずしもエリアと認知行動方向が正確に合致するとは限らないので、認知行動選定部１３３は、やや余裕のある角度を設定してもよい。例えば、右側に車線変更する際、車内のバックミラーを確認するために、左側情報に視線が向いたことを検出するような構成であってもよい。このように、どのようなシーンであっても状況把握を必要とする、接触可能性のあるエリア方向への確認を選定することで、シーンに依らない評価を実現することが出来る。なお、以下において、認知行動選定部１３３が、視線の方向を検出して用いる構成について説明するが、頭の向きの方向を同様に検出するような構成であってもよい。
【００４６】
本実施例において、認知行動選定部１３３は、このように複数の認知行動候補を取得した後、各認知行動に含まれる時刻要素を調べることで、評価に用いる認知行動候補を１つ以上選定する。図８は、実施例１における運転操作と認知行動との関係の一例を示す図である。図８に示すように、認知行動選定部１３３は、運転操作選定部１３２が特定した、操作３００１の操作近傍領域３０２０に含まれる認知１の認知行動３１０１乃至認知６の認知行動３１０６を抽出する。
【００４７】
また、図８に示すように、操作近傍領域３０２０のうち、操作開始時刻ｔ１に近接するｔ０からｔ２までの時間帯は「認知行動選定領域」として、「領域１」３０１１、「領域２」３０１２及び「領域３」３０１３に三分割される。なお、３２０１（＋）は、「認知１」の認知行動開始時刻から、運転操作開始時刻までの時間差を示し、認知行動開始時刻が運転操作開始時刻より前であることを示す。同様に、３２０６（−）は、「認知６」の認知行動開始時刻から、運転操作開始時刻までの時間差を示し、認知行動開始時刻が運転操作開始時刻より後であることを示す。３２０２（＋）乃至３２０５（−）についても同様である。
【００４８】
なお、図８に示す認知行動は一例であり、一つの運転操作シーンに対して異なる数の認知行動が検出され、又は認知行動が一つも検出されない場合もある。運転操作行動の近傍に認知行動が全く存在しない場合には、認知行動及び合図行動がゼロであるという情報と共に以後の本発明の各処理部を用いたタイミング評価を実施してもよく、タイミング評価の実施対象から該当運転操作行動シーンを除外してもよい。
【００４９】
次に、認知行動選定部１３３は、認知行動候補群から選定した１つ以上の認知行動に対し、それぞれの認知行動に対する信頼度を算出する。例えば、認知行動選定部１３３は、選定時に用いた認知行動群の発生状況や、ＧＰＳにより特定された現在位置による周辺環境状況から、算出した認知行動の信頼度を算出する。認知行動選定部１３３は、例えば、複数の類似ポイント候補から選定した時や、該認知行動を算出した時のセンサデータ（視線データ等）の欠落状況が大きい場合は低い信頼度を設定する。また、認知行動選定部１３３は、該認知行動に関係する運転操作行動を実施した時の移動体の位置が大規模な交差点だった場合に低い信頼度を設定するような構成であってもよい。これらの場合に信頼度を低くしているのは、それぞれ、認知行動の選択自体に曖昧さが残ること、認知行動の選択の元となるデータ自体がそもそも信頼性が低いこと、認知行動が通常の前方視と混じる可能性が高く認知行動の選定が難しいこと、などの理由である。
【００５０】
次に、抽出された各認知行動が、時刻要素の条件を満たすか否かを判定する。時刻要素は、例えば図７に示す判定条件記憶部１２４に記憶された条件１乃至６のいずれかである。認知行動選定部１３３は、各認知行動がこれらのどれに合致するのか、各認知行動の開始終了時刻と、運転操作選定部１３２が選定した運転操作シーンの開始時刻から判断する。
【００５１】
図７に示すように、時刻要素は、認知行動の開始時刻及び終了時刻が認知行動選定領域及び運転操作時間のいずれに位置するのかという情報や、確認時間全体のどの程度が運転操作時間と重なっているのかなどである。すなわち、時刻要素は、それぞれの運転操作及び認知行動の時間分布状態を鑑みた、認知行動と運転操作行動との時間関係を示す内容である。運転操作選定部１３２は、このような時刻要素を使って認知行動を分類した上で認知行動を選定することで、複数の認知行動のいずれが、どのような意図をもって確認する行動なのか、ある程度推定することが可能になる。例えば、操作中に認知行動の大部分を実施している認知行動であれば、運転操作前の確認というより、操作中の状況把握の要素が高いことが推定される。また、運転操作前に認知行動全体が終了している認知行動であれば、操作前の周辺確認の要素が強いと推定される。
【００５２】
認知行動選定部１３３は、時刻要素の分類を使って意味づけを行った認知行動群に対し、評価したい内容に合致した認知行動を選定する。この一例を図９を用いて説明する。図９は、実施例１における判定条件及び判定結果の一例を示す図である。図９は、どのような認知行動を評価の対象とするかを示す「確認対象」と、当該確認対象において用いられる「最優先条件」及び「一般条件」を示す。また、図９は、当該評価の対象における判定結果を、選択優先順位順に表示した「判定結果」をさらに示す。なお、図９の「条件１」乃至「条件６」は、判定条件記憶部１２４に記憶された各条件を示す。また、「Ａ」及び「Ｂ」は、それぞれ選定判定例を示す。
【００５３】
例えば、操作時の認知状況を特に評価したい場合には、操作のごく直前の無意識の認知行動を含めて選定することが好ましい。この場合、図９に示すように、分類を用いた最優先条件として「条件１」及び「条件３」を用い、それに次ぐ一般条件として「条件５」及び「条件６」とする選定判定例Ａを用いて、認知行動群の利用優先順を決める。例えば、認知行動を１つ選定したい場合には、認知行動選定部１３３は、図９の「判定結果」に示す判定結果の確認順に、実際に合致する確認候補が存在するかを判定する。そして、認知行動選定部１３３は、図９の判定結果に示す認知行動のうち、最も優先順位の高い認知行動を１つ選択する。この場合、図９に示すように、認知行動選定部１３３は、認知ＩＤ「認知３」の認知行動を選定する。なお、この場合において選択される認知行動は１つに限られず、認知行動選定部１３３が、優先順位の高い順に複数の認知行動を選択するような構成であってもよい。
【００５４】
同様にして、例えば、操作前の周辺確認から意識的な認知行動を主に評価したい場合、図９に示す「操作前の認知状況」を確認対象とする選定判定例Ｂを用いて認知行動を選定する。この場合、例えば、認知行動を１つ選定したい場合には、認知行動選定部１３３は、認知ＩＤ「認知２」の認知行動を選択する。
【００５５】
なお、図９に示す条件組合せは一例であって、図７で示す分類のいずれかを活用した条件であればよい。また、図９では最優先条件と一般条件の２段階の条件指定としたが、後に説明するように、複数の条件それぞれが互いに対する優先順を持つ条件であってもよく、また優先順が特にない条件群であってもよい。前者の方がよりきめ細やかな認知行動の意味づけによる認知行動選定を実現できるが、条件が複雑になり、意味づけが曖昧な分類の優先度の決定を誤る可能性がある場合は、後者の条件を用いてもよい。
【００５６】
また、この時刻要素分類を用いた条件の優先順は、センサデータや地図データ群の地図情報から取得した該運転操作時の周辺状況や自車状況を用いて、適宜調整しても構わない。例えば、認知行動選定部１３３は、自車速度が高速で走行する場合、周辺に移動体が存在する場合、繁華街を走行する場合、狭路を走行する場合等の状況の場合には、運転操作開始により近い時間タイミングでの認知行動が好ましい。このため、このような場合には、認知行動として運転操作開始により近い認知行動候補が選定されるよう、条件優先順を調整する。例えば、図７の条件３がより優先するようなポイントとする。
【００５７】
なお、認知行動選定部１３３は、確認対象を特定する際に、上記の時間要素分類に加えて、例えば信頼度が所定の閾値以上であるかに応じて優先順位を決定してもよい。
【００５８】
また、認知行動選定部１３３は、運転操作近傍における確認行動に加えて、例えばウインカー操作などの合図行動も同様に選定する。例えば、認知行動選定部１３３は、運転操作選定部１３２が選定した運転操作の近傍において、センサデータからウインカー操作の稼働を把握し、ウインカー稼働を開始する指示タイミングである開始時刻と、稼働終了の指示タイミングである終了時刻を算出する。この場合において、認知行動選定部１３３は、複数回の稼働開始終了が、運転操作開始近傍のごく短い時間内で実施された場合には、複数回の合図行動のうち、例えば最後の合図行動を選定する。これは、合図行動が遅いほど事故誘発の可能性があり、かつ、事故は最悪の場合に起因することが多いことから評価対象を最も評価が悪化するものとして選定する一例である。
【００５９】
この他に、ウインカー操作などの複数の合図行動から、１つの合図行動を選定する方法として、「時刻要素」と同じ要素の抽出及び分類を用いた選定判定を行って１つを選定してもよい。この選定方法は、操作開始に関連する合図行動かどうかを判断して選定するため、機械的に最後の合図行動を選択するよりも正確な評価を期待出来る。この他にも、１つの合図行動を選定するのではなく、複数の合図行動を選定してもよい。
【００６０】
このようにして、認知行動選定部１３３は、運転操作選定部１３２が選定した運転操作行動及び該運転操作行動に対する信頼度に対応し、１つ以上の認知行動と、該認知行動の信頼度を算出する。
【００６１】
次に、確認指標算出部１３４は、運転操作選定部１３２が選定した信頼度付きの運転操作と、認知行動選定部１３３が該運転操作行動近傍から選定した信頼度付きの１つ以上の認知行動とに対して、確認指標を算出する。確認指標算出部１３４は、例えば以下に示す式（１）を用いて、確認指標を算出する。なお、確認指標は、認知状態指標の一例である。
【００６２】
開始タイミング差＝運転操作開始時刻−認知行動開始時刻・・・式（１）
【００６３】
例えば、図９に示す判定結果においては、「５６９８．５」秒に開始された運転操作に対して、「５６９５．４」秒に開始された「認知３」の認知行動が選定されている。この場合、開始タイミング差は、式（１）を用いて、以下のとおり算出される。
【００６４】
開始タイミング差＝５６９８．５−５６９５．４＝４．１秒
【００６５】
なお、運転操作選定部１３２における算出方法により、算出した操作開始時刻が本来の運転操作開始より若干ずれが生じるとあらかじめ分かっている場合には、上記式（１）の結果を補正して開始タイミング差としても良い。例えば、確認指標算出部１３４は、下記の式（２）を用いて、確認指標を算出する。
【００６６】
補正後の開始タイミング差＝Ａ×開始タイミング差＋Ｂ・・・式（２）
【００６７】
なお、Ａ及びＢは、補正値パラメータの任意数値とする。
【００６８】
例えば、評価の対象とする自動車が車線の白線を超えはじめたタイミングを操作開始タイミングとみなして利用する場合等に、利用するタイミングは、本来の操作開始タイミングより後の時刻となる。この場合、補正したタイミング差が補正前に比べて若干値が大きくなるような補正を実施する。このとき、該運転操作開始時の車両速度などを使って、補正値パラメータの補正量を調整してもよい。
【００６９】
また、確認指標算出部１３４は、複数の確認行動が選定済の場合は、纏めて時刻差確認指標としてよい。確認指標算出部１３４は、例えば、単純に複数の確認行動の開始タイミング差の算術平均値、幾何平均値、最大値、最小値、中間値、分散や偏差、最大と最小の差などの任意の統計量のいずれかを時刻差確認指標にしてよい。最小値を算出することにより、より危険な確認行動に着目した評価を実施することが出来る。また、最大と最小の差、平均、分散、偏差などから、確認行動の頻繁さを加えた評価を実施することが出来る。危険ドライバの心理学特性として、落ち着きがない挙動も挙げられており、頻繁さが必ずしも慎重さに関わるわけではなく、危険にも関係する可能性があるため、より精密な評価を実施することが出来る。
【００７０】
この他にも、確認指標算出部１３４は、それぞれの開始タイミング差を算出してから１つの時刻差確認指標に纏めるのではなく、１つの確認行動に纏めてから開始タイミング差を算出して時刻差確認指標としても構わない。すなわち、確認行動開始時刻を該統計量のいずれかを用いて１つに纏めておき、その値から開始タイミング差を算出する。平均値を使って開始タイミング差を補正する一例を式（３）に示す。以後の説明の便宜上、開始タイミング差は、運転操作行動より早く確認や合図を行ったほど、指標が大きくなるような値として算出するものとする。
【００７１】
開始タイミング差＝運転操作行動開始時刻−複数確認行動群の平均開始時刻
・・・式（３）
【００７２】
なお、確認指標算出部１３４が時刻差確認指標を算出する際、周辺他者に対する配慮の結果発生する合図行動と、ドライバ本人の挙動確認に関わる認知の結果発生する確認行動の指標は、時刻差確認指標と別に算出することが好ましいが、これに限られない。例えば、確認指標算出部１３４は、認知行動に、合図行動も加えた１つの指標にしても構わない。
【００７３】
また、確認指標算出部１３４は、全ての確認行動や合図行動が欠落して取れない場合には、時刻差確認指標にも欠落を示す特別な値（「マイナス無限大」等）を設定しておく。
【００７４】
確認指標算出部１３４は、さらに運転操作選定部１３２及び認知行動選定部１３３がそれぞれ算出した信頼度を使って、時刻差確認指標に対する総合的な信頼度を算出する。確認指標算出部１３４は、例えば、下記式（４）及び式（５）を用いる。
【００７５】
評価指標信頼度＝ｋ×運転操作行動信頼度×ｆ(確認行動信頼度）・・・式（４）
【００７６】
評価指標信頼度＝ｋ×運転操作行動信頼度＋ｔ×ｆ(確認行動信頼度)・・・式（５）
【００７７】
なお、上記式（４）及び式（５）において、ｋ、ｔは任意のパラメータである。ｋ及びｔは固定値であってもよいし、計算に利用した信頼度数の違いの影響を吸収するために、該信頼度数を使ったパラメータであってもよい。また、ｆ  (確認行動信頼度)  は、複数の確認行動の信頼度に対して算出する任意の統計量を意味する。この統計量には、単純な信頼度の総和、総積なども含まれるものとする。
【００７８】
このように、確認指標算出部１３４が算出する時刻差確認指標は、運転者の運転操作と、該運転操作近傍での認知行動を、走行データ内の多数の行動群の中から適切に選定取得し、時刻差確認指標として時間差タイミングを算出する。これにより、動作（操作）と認知判断（確認及び合図）との働きバランスに着目して、ドライバを評価できる。また、同様に時刻差確認指標は、運転操作のシーン環境状況と、ドライバの認知行動状況との双方を鑑みながら、算出する時刻差確認指標値が信頼のおける値であるか否かの手がかりを評価指標信頼度として算出する。このため、決まった場所及び決まった運転シーンに限らず、様々な運転シーンの混ざる一般走行でドライバを評価できる。
【００７９】
［処理の流れ］
次に、本実施例における運転評価システム１による運転評価処理について、図１０乃至図１２を用いて説明する。図１０は、運転操作選定処理の一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、運転評価装置１００のセンサデータ取得部１３１は、所定の運転シーンが発生するまで待機する（Ｓ１００：Ｎｏ）。センサデータ取得部１３１は、所定の運転シーンが発生したと判定した場合（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、所定の運転シーンに対応するセンサデータをセンサデータ記憶部１２１に記憶する（Ｓ１０１）。
【００８０】
次に、運転操作選定部１３２は、センサデータ記憶部１２１を参照し、所定の運転操作に該当するセンサデータを検出したか否かを判定する（Ｓ１０２）。所定の運転操作に該当するセンサデータが検出されたと判定されない場合（Ｓ１０２：Ｎｏ）、センサデータ取得部１３１はＳ１０１に戻って処理を繰り返す。
【００８１】
運転操作選定部１３２は、所定の運転操作に該当するセンサデータが検出されたと判定した場合（Ｓ１０２：Ｙｅｓ）、センサデータから運転操作を選定し、運転操作記憶部１２２に記憶する（Ｓ１０３）。また、運転操作選定部１３２は、選定された運転操作の信頼度を算出し、運転操作記憶部１２２に記憶する（Ｓ１０４）。その後、端子Ａを通じて、認知行動選定処理に移行する。
【００８２】
次に、認知行動選定処理について説明する。図１１は、実施例１における認知行動選定処理の一例を示すフローチャートである。図１１に示すように、運転操作選定部１３２は、選定された運転操作の近傍領域を設定する（Ｓ２００）。次に、認知行動選定部１３３は、センサデータ記憶部１２１を参照して、設定された近傍領域内の認知行動候補群を取得する（Ｓ２０１）。
【００８３】
次に、認知行動選定部１３３は、近傍領域内で認知行動を検出したか否かを判定する（Ｓ２０２）。認知行動が検出されたと判定しない場合（Ｓ２０２：Ｎｏ）、認知行動選定部１３３は、認知行動が欠落していることを認知行動記憶部１２３に記憶し（Ｓ２０４）、その後端子Ｂを通じて確認指標算出処理に移行する。
【００８４】
認知行動選定部１３３は、認知行動が検出されたと判定した場合（Ｓ２０２：Ｙｅｓ）、認知行動の時刻要素を算出する（Ｓ２０３）。次に、認知行動選定部１３３は、算出された時刻要素を用いて認知行動を選択し、認知行動記憶部１２３に記憶する（Ｓ２１０）。また、認知行動選定部１３３は、選定された認知行動の信頼度を算出し、認知行動記憶部１２３に記憶する（Ｓ２１１）。その後、端子Ｂを通じて、確認指標算出処理に移行する。
【００８５】
次に、認知行動選定処理について説明する。図１２は、確認指標算出処理の一例を示すフローチャートである。図１２に示すように、確認指標算出部１３４は、認知行動記憶部１２３を参照して、運転操作に対応する認知行動が設定されているか否かを判定する（Ｓ３００）。確認指標算出部１３４は、認知行動が設定されたと判定しない場合（Ｓ３００：Ｎｏ）、処理を終了する。
【００８６】
一報、確認指標算出部１３４は、認知行動が設定されたと判定した場合（Ｓ３００：Ｙｅｓ）、認知行動と運転操作との確認指標を算出し、評価記憶部１２５に記憶する（Ｓ３０１）。次に、確認指標算出部１３４は、選定された認知行動の信頼度と運転操作の信頼度とを用いて、確認指標の信頼度を算出し、評価記憶部１２５に記憶する（Ｓ３０２）。その後、処理を終了する。
【００８７】
［効果］
以上説明したように、本実施例における運転評価装置は、移動体の状態に関するセンシング情報を取得して、運転操作を選定するとともに、移動体の運転者の状態に関するセンシング情報を取得して、運転者による認知行動を選定する。また、運転評価装置は、選定された認知行動から関連認知行動候補を選定すると共に、各関連認知行動候補群の開始終了時刻及び持続時間、認知行動の開始終了時の詳細状態のいずれかを用いて１つ以上の認知行動を評価対象として選定する。さらに、運転評価装置は、選定された運転操作の開始時刻と選定した行動群の開始終了時刻との時間差を用いて、ドライバの認知状態指標を算出する。これにより、効果的な運転評価を実現できる。
【００８８】
また、本実施例における運転評価装置は、運転操作行動の信頼度を算出し、認知行動の信頼度を算出し、確認行動群の信頼度を、運転操作行動の信頼度と、認知行動の信頼度とを用いて算出する。これにより、信頼性の低いデータを判定対象から除外することができる。
【実施例２】
【００８９】
実施例１においては、認知行動選定部１３３が、時刻要素を用いて認知行動を分類する構成について説明したが、実施の形態はこれに限られない。本実施例においては、時刻要素に加えて、他の確認状況要素を用いて、認知行動を分類する構成について説明する。
【００９０】
まず、実施例２において対象とする認知行動について、図１３を用いて説明する。図１３は、実施例２における認知行動の一例を示す図である。図１３に示す認知行動候補例１乃至１２は、図８に示す認知行動と同様に、認知行動の開始時刻に関する情報４００１及び終了時刻に関する情報４０１１を有する。なお、図１３に示す認知行動候補例１乃至１２は、比較して図示するために、同じ確認開始時刻に発生したものとみなしている。
【００９１】
これに加えて、図１３に示す認知行動候補例２及び３は、さらにドライバの瞬目（まばたき）を行ったタイミング４２０１及び４２０２を含む。また、図１３の矢印４１０１は、認知行動を行った時間の最低持続時間を示す。
【００９２】
図１３に示すように、認知行動候補例の１、２、３、５、６、７、９、１０、１１の開始及び終了時付近には瞬目が発生している。また、候補例１〜４と５〜８、９〜１２はそれぞれ認知行動の持続時間が同じであり、１〜４が最も長く確認し、続いて５〜８が長く確認している例である。
【００９３】
本実施例における瞬目は、一瞬の短時間発生するＰｈａｓｉｃ（一過性）のまばたきを意味する。他に長時間での瞬目発生であるｔｏｎｉｃ（持続性）瞬目もあるが、本実施例においては、Ｐｈａｓｉｃ瞬目を対象とする。
【００９４】
瞬目発生は情報処理と意思決定の２つの段階に関係して発生すると言われている。図１３に示す候補例２のように、認知行動開始時に瞬目４２０１が発生する場合は、ドライバによる認知行動が複雑な情報処理を内包すると見做し、該認知行動で複雑な意思決定を行っているとして認知行動選定判断に利用される。
【００９５】
同様に、図１３に示す候補例３のように、認知行動終了時に瞬目４２０２が発生する場合は、関心の高い視認行動の終了を意味しているとみなすことができる。本実施例において、このような瞬目は、より運転操作に有用な認知行動であるとして認知行動選定判断に利用される。
【００９６】
また、最低持続時間４１０１は、ドライバが単に視線を該当箇所に向けるだけではなく、該箇所に関する視認を行うだけの十分な時間を該認知行動候補が保持しているか否かを判断するための条件である。最低持続時間は、一般的な視線挙動数値を用いた任意の値として設定して良い。例えば、意識的な視線挙動である固視（Ｆｉｘａｔｉｏｎ）の最低停留時間や、視認対象を大きく変化させる時の視線挙動であるサッカード（Ｓａｃｃａｄｅ）が連続発生する際に必要な休止時間や、ドライバが視覚によって認知した情報が脳中枢に伝達される知覚認知までの時間、などのいずれかを利用してあらかじめ任意の値を決定しておく。
【００９７】
以下、実施例２においては、実施例１における図７に示すような条件に加えて、例えば瞬目の有無や、認知行動の持続時間に基づいて、認知行動を分類する構成について説明する。
【００９８】
［機能ブロック］
まず、本実施例における運転評価システム２の一例について説明する。なお、以下の実施例において、先に説明した図面に示す部位と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。また、運転評価システム２については図示を省略する。
【００９９】
本実施例における運転評価システム２は、運転評価装置５００と、センサ群２００とを含む。運転評価装置５００は、通信部１１０と、記憶部５２０と、制御部５３０とを有する。
【０１００】
記憶部５２０は、例えば制御部５３０が実行するプログラムなどの各種データなどを記憶する。また、記憶部５２０は、センサデータ記憶部１２１、運転操作記憶部１２２、認知行動記憶部５２３、判定条件記憶部５２４及び評価記憶部１２５を有する。
【０１０１】
認知行動記憶部５２３は、センサデータに基づいて選定される認知行動に関する情報を記憶する。認知行動記憶部５２３は、図６に示す実施例１における認知行動記憶部１２３が記憶する情報に加えて、さらにドライバが瞬目を行ったタイミングを合わせて記憶する。
【０１０２】
次に、判定条件記憶部５２４は、運転操作に対応して検出された複数の認知行動のうち、どれを取捨選択するかを判定する条件を記憶する。図１４は、実施例２における判定条件記憶部の一例を示す図である。図１４に示すように、判定条件記憶部５２４は、実施例１における判定条件記憶部１２４と同様に、「対象項目」と、「範囲」とを、「条件ＩＤ」に対応付けて記憶する。
【０１０３】
図１４において、「対象項目」及び「範囲」は、判定条件記憶部１２４と同様に、認知行動の条件を記憶する。判定条件記憶部５２４は、「条件１」及び「条件２」に示すように、例えば、「範囲」に示すタイミングで「瞬目を検出」したか否かを判定条件として記憶する。また、判定条件記憶部５２４は、「条件３」に示すように、例えば、認知行動の持続時間が「最低持続時間以上」であるか否かを判定条件として記憶する。なお、「最低持続時間」は、例えば事前に図示しないユーザの端末から入力され、判定条件記憶部１２４に記憶されるような構成であってもよい。また、判定条件記憶部５２４が、瞬目や最低持続時間に関する判定条件に加えて、実施例１における時刻状況に関する判定条件をさらに含み、時刻要素と確認状況要素との両方を判定条件として記憶してもよい。
【０１０４】
次に、制御部５３０は、運転評価装置５００の全体的な処理を司る処理部である。この制御部５３０は、センサデータ取得部１３１、運転操作選定部１３２、認知行動選定部５３３、確認指標算出部５３４及び評価出力部１３５を有する。
【０１０５】
認知行動選定部５３３は、センサデータ記憶部１２１を参照して、認知行動を選定するとともに、選定された認知行動に対する信頼度を算出する。認知行動選定部５３３は、認知行動選定部１３３と同様に、センサデータの値が大きく変化している部分に加えて、瞬目が発生した箇所も、認知行動候補の区間として抽出する。
【０１０６】
実施例２における認知行動選定部５３３は、複数の認知行動候補を取得した後、各認知行動に含まれる時刻要素に加えて、確認状況要素を調べることで、評価に用いる認知行動候補を１つ以上選定する。認知行動選定部５３３による判定結果の一例を図１５を用いて説明する。図１５は、実施例２における判定条件及び判定結果の一例を示す図である。なお、図１５の「条件１」乃至「条件４」は、判定条件記憶部５２４に記憶された各条件を示す。また、「Ｃ」乃至「Ｅ」は、それぞれ選定判定例を示す。なお、判定条件記憶部５２４は、判定条件として、「最優先条件」と「一般条件」の中間に、さらに「優先条件」を記憶する。
【０１０７】
選定判定例ＣとＤは、瞬目による情報処理及び意思決定に関する確認状況要素に関する条件１及び２を持ち、漫然視ではなく確信的な確認で評価する場合の認知行動を選定しようとしている一例である。認知行動選定部５３３は、例えば選定判定例Ｃに基づき、最も優先順位の高い認知行動として、図１３に示す候補例１乃至１２のうち、「候補例３」を選定する。
【０１０８】
また、選定判定例Ｄは、開始時の瞬目を一般条件として含まない点が、選定判定例Ｃと異なる。さらに、例えば、センサデータの視線算出の時間解像度が低く、瞬目判断情報が取れないことが判明している場合や、視線検出のエラーによって注視位置が把握できない場合と瞬目によって注視位置が取れない場合の分別判断が困難な場合等も考えられる。このような場合には、瞬目に関する判定条件を含まない選定判定例Ｅを用いてもよい。なお、選定判定例Ｃ乃至Ｅのいずれかと、選定判定例Ａ又はＢとを組み合わせて用いてもよい。
【０１０９】
なお、図１５に示す３つの条件は、いずれも最優先条件として「条件３」を採用している。このため、図１３に示す候補例１乃至１２のうち、持続時間が最低持続時間に満たない「候補例９」乃至「候補例１２」は、いずれの条件でも優先順位が低くなっている。
【０１１０】
このようにして、認知行動選定部５３３は、運転操作選定部１３２が選定した運転操作行動及び該運転操作行動に対する信頼度に対応し、１つ以上の認知行動と、該認知行動の信頼度を算出する。
【０１１１】
なお、実施例２における判定条件は、図１４に示す条件に限られない。例えば、判定条件として、確認視線の方向を用いても良く、運転操作によって移動体が変更する進路方向近傍を向いた視線である、という分類を追加してもよい。これにより、運転操作によって生じる危険を避けるために必要な重要な認知行動に関する評価を実現するための認知行動候補群の選定を行うことができる。
【０１１２】
また、視線や頭振りの変化の大きさを使った、確認の大きさに関する分類を行っても良い。例えば、あらかじめ一般的な車両の任意の車両部品（左右ミラー、バックミラーなど）を視認する際の視線移動を測定しておき、それを閾値に使うことで、該車両部品を視認する認知行動を優先的に選定することができる。
【０１１３】
また、視線と頭向きの双方のデータが利用できる際には、それぞれの値自身に対する要素分類を行う他に、移動と頭向きの移動変化の開始、および終了順を使って認知行動を分類して良い。例えば、頭向きが視線よりも先に移動を開始するか、頭向きが視線よりも後に移動を終了するか、等の分類である。この分類を利用することで、能動的な視認を示す可能性のある視線が先に移動を開始する場合を把握することができる。
【０１１４】
［効果］
以上説明したように、本実施例における運転評価装置は、認知行動時の瞬目発生状況をさらに用いて該認知行動候補群から１つ以上の認知行動を選定する。これにより、瞬目による情報処理及び意思決定に関する確認状況要素を反映して、運転を評価することができる。
【０１１５】
また、本実施例における運転評価装置は、確認方向が運転操作行動における変更先進路方向をさらに用いて該確認行動候補群から１つ以上の認知行動を選定する。これにより、各種ミラーなどの車両部品を視認する認知行動を優先的に選定することができる。
【０１１６】
さらに、本実施例における運転評価装置は、認知行動の開始時または終了時に、視線移動が頭向きよりも早く移動を開始するか否かを用いて該確認行動候補群から１つ以上の認知行動を選定する。これにより、能動的な視認を示す可能性のある視線が先に移動を開始する場合を把握することができる。
【実施例３】
【０１１７】
実施例１及び２においては、認知行動と運転操作との時間差を用いて運転行動を評価する構成について説明したが、実施の形態はこれに限られない。本実施例においては、認知行動時及び運転操作時における車両の位置の差を用いて、認知行動を分類する構成について説明する。
【０１１８】
図１６は、認知行動と車両位置との関係の一例を示す図である。図１６は、車線６００１における位置６１０１を走行中の自動車６１００が、白線６０００を横切って右側に車線変更する例を示す。図１６に示すように、自動車６１００は位置６１０２において運転操作を開始し、位置６１０５に到達するまで運転操作を継続する。また、自動車６１００のドライバは、位置６１０１、６１０３及び６１０４において認知行動を行うものとする。
【０１１９】
なお、自動車６１００の位置は、例えば、ＧＰＳによる車両位置の測位と車両のジャイロセンサなどから推定する車両向きを組み合わせて推定算出したり、自動車６１００の前方中央に設置した車載カメラ映像から推定算出したりすることで取得できる。より高精度な位置推定が可能な後者の場合、自動車６１００の位置を特定するための基準は、比較的計算がしやすいと思われるカメラ設定位置に近い自車の前部中央とするが、全評価を通して統一した定義であれば、自動車６１００の重心（自車中心）、ドライバの想定位置など、他の部位を使っても算出しても構わない。また、後に示すように、距離そのものではなく、車線幅や自動車の車幅等に基づいて距離を正規化した数値を用いてもよい。
【０１２０】
この場合において、車線内における自動車６１００の横方向の位置は、６２０１から６２０５まで右側に移動し、白線６０００を横位置の基準となる原点とした場合の自動車６１００から原点までの距離は、６３０１から６３０５のように変化していく。なお、以下の説明においては、運転操作である右車線変更を行う前の左側の車線での位置がプラス、移動後の車線での位置がマイナスになるように、横位置を算出している。本実施例においては、実施例１又は２における時刻の代わりに、この基準からの位置の差を用いて、運転を評価する構成について説明する。
【０１２１】
この場合において、自動車６１００は、運転操作である右車線変更により、他の自動車が存在する可能性のある空間（右側の車線）に移動することとなる。図１７は、車両位置と視線方向との関係の一例を示す図である。図１７に示すように、自動車６１００は、他の自動車が存在する可能性のある空間６５０１に移動する。この場合、交差空間６５０３において、自動車６１００が他の自動車と衝突する可能性が生じる。
【０１２２】
そこで、実施例３においては、自動車６１００の視線方向６６０１及び６６０２に着目し、視線方向が交差空間６５０３と合致しているか否かに基づいて運転を評価する例について説明する。
【０１２３】
［機能ブロック］
まず、本実施例における運転評価システム３の一例について説明する。なお、以下の実施例において、先に説明した図面に示す部位と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。また、運転評価システム３については図示を省略する。
【０１２４】
本実施例における運転評価システム３は、運転評価装置６００と、センサ群２００とを含む。運転評価装置６００は、通信部１１０と、記憶部６２０と、制御部６３０とを有する。
【０１２５】
記憶部６２０は、例えば制御部６３０が実行するプログラムなどの各種データなどを記憶する。また、記憶部６２０は、センサデータ記憶部１２１、運転操作記憶部６２２、認知行動記憶部６２３、判定条件記憶部６２４、評価記憶部１２５及び行動記憶部６２６を有する。
【０１２６】
運転操作記憶部６２２は、実施例１における運転操作記憶部１２２と同様に、センサデータに基づいて選定される運転操作に関する情報を記憶する。ただし、運転操作記憶部６２２は、「操作ＩＤ」に対応付けて「自動車の位置」を記憶する点が運転操作記憶部１２２とは異なる。
【０１２７】
次に、認知行動記憶部６２３は、認知行動記憶部１２３と同様に、センサデータに基づいて選定される認知行動に関する情報を記憶する。ただし、認知行動記憶部６２３は、「認知ＩＤ」に対応付けて、認知行動を行った時点における自動車の位置を記憶する点が、認知行動記憶部１２３とは異なる。
【０１２８】
次に、行動記憶部６２６は、運転操作又は認知行動を行った時点における自動車の位置を記憶する。図１８は、実施例３における行動記憶部の一例を示す図である。図１８に示すように、行動記憶部６２６は、「認知・操作種別」と、「横距離値」と、「車線内位置」と、「縦距離値」と、「Ｒ距離値」と、「Ｒ符号」と、「正規化Ｒ距離」と、「信頼度」とを、「行動ＩＤ」に対応付けて記憶する。なお、図１８においては、図１６に示す白線に代えて、「行動２」に示す、自動車が車線変更操作を開始した時点における自動車の位置を基準としている。運転操作時の位置そのものを原点とすることで、各認知行動での位置（各距離値等）を、そのまま実施例１における確認指標算出部１３４で算出する時刻差指標の代用として利用でき、後に説明する確認指標算出部６３４の処理を低減できる。
【０１２９】
図１８において、「行動ＩＤ」は、選定された運転操作を一意に識別する識別子である。「認知・操作種別」は、選定された運転操作又は認知行動の種別を記憶する。「横距離値」は、当該運転操作又は認知行動を行った時点における車両の位置を示す。図１８においては、自動車が車線変更操作を開始した時点における自動車の位置を基準とするため、運転操作開始時点にあたる「行動２」において横距離が「０」ｍとなる。上で述べたように、運転操作開始前においては、横距離値がプラスとなり、運転操作開始後は横距離値がマイナスとなる。
【０１３０】
図１８において、「車線内位置」は、走行車線幅で距離値を正規化した、車線内における自動車の位置を示す。なお、車線幅は実際の走行車線の幅を用いてもよく、一般道、幹線道路、高速道路、等の一般的な道路での車線幅サイズをあらかじめ決めておき、走行している道路種別で選択利用しても良い。図１８においては、車線幅は高速道路として決めておいた車線幅３．５ｍとし、当該車線幅を用いて算出された車線内位置を示す。
【０１３１】
図１８において、「縦距離値」は、「行動２」における位置（以下において、「原点」と表記する場合がある。）を基準とした、自動車の縦位置の距離を示す。上で述べた横距離値と同様に、運転操作開始前においては、縦距離値がプラスとなり、運転操作開始後は縦距離値がマイナスとなる。「Ｒ距離値」は、横距離値及び縦距離値から求めた原点からの距離、すなわち、「行動２」における位置との距離を示す。このとき、Ｒ距離値に符号を与えるために、横距離または縦距離のいずれかが負の場合は負とするルールを導入している。「Ｒ符号」は、Ｒ距離値の符号がプラスであるかマイナスであるかを示す。なお、原点である「行動２」の位置においては、Ｒ符号は「なし」となる。Ｒ距離値は、例えば以下に示す式（６）により算出される。縦方向の位置も考慮して走行距離Ｒを使った値を用いることで、走行ルート内での走行タイミングを考慮した評価になり、この結果、より沢山（長く）走行してから確認した、等のドライバの体感的な実施タイミング評価を実現できる。なお、その際に車速を考慮して正規化すれば、疑似的に時刻と同じような値とすることも可能である。
【０１３２】
【数１】
2018124789.tif 000003
【０１３３】
図１８において、「正規化Ｒ距離値」は、Ｒ距離値をその時の車速（代表車速）で正規化した距離を示す。なお、代表車速は、例えばＲ距離を求める始点又は終点となる原点での速度、同じく始点又は終点となる「行動１」、「行動３」、「行動４」又は「行動５」における位置での速度とを用いてもよく、双方の速度を用いて代表車速を算出してもよい。例えば、双方の速度のうち低速の方を選択したり、原点の速度を選択したり、あるいは、双方の平均速度を代表車速としたりしてもよい。図１８においては、代表車速として、時速８０ｋｍ、すなわち、秒速２２．２２２ｍを利用する例を示した。
【０１３４】
正規化Ｒ距離＝Ｒ距離値÷代表車速・・・式（７）
【０１３５】
次に、制御部６３０は、運転評価装置６００の全体的な処理を司る処理部である。この制御部６３０は、センサデータ取得部１３１、運転操作選定部６３２、認知行動選定部６３３、確認指標算出部６３４及び評価出力部１３５を有する。
【０１３６】
運転操作選定部６３２は、センサデータ記憶部１２１を参照して、運転操作を選定する。この際、運転操作選定部６３２は、センサデータ記憶部１２１を参照して、選定された運転操作が実施された時点における自動車の位置を特定する。
【０１３７】
認知行動選定部６３３は、センサデータ記憶部１２１を参照して、認知行動を選定する。この際、認知行動選定部６３３は、センサデータ記憶部１２１を参照して、選定された認知行動が実施された時点における自動車の位置を特定する。
【０１３８】
次に、確認指標算出部６３４は、運転操作と１つ以上の認知行動とに対して、確認指標を算出する。確認指標算出部６３４は、例えば以下に示す式（８）を用いて、確認指標を算出する。なお、確認指標は、認知状態指標の一例である。
【０１３９】
開始位置差＝運転操作開始時点における位置−認知行動開始時点における位置
・・・式（８）
【０１４０】
［処理の流れ］
次に、本実施例における運転評価システム３による評価出力処理について、図１９を用いて説明する。図１９は、実施例３における認知行動選定処理の一例を示すフローチャートである。なお、運転操作選定処理及び確認指標算出処理については実施例１と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【０１４１】
図１９に示すように、運転操作選定部６３２は、選定された運転操作の近傍領域を設定する（Ｓ５００）。次に、認知行動選定部６３３は、センサデータ記憶部６２１を参照して、設定された近傍領域内の認知行動候補群を取得する（Ｓ５０１）。
【０１４２】
次に、認知行動選定部６３３は、近傍領域内で認知行動を検出したか否かを判定する（Ｓ５０２）。認知行動が検出されたと判定しない場合（Ｓ５０２：Ｎｏ）、認知行動選定部６３３は、認知行動が欠落していることを認知行動記憶部６２３に記憶し（Ｓ５０４）、その後端子Ｂを通じて確認指標算出処理に移行する。
【０１４３】
認知行動選定部６３３は、認知行動が検出されたと判定した場合（Ｓ５０２：Ｙｅｓ）、認知行動と運転操作との位置関係を算出する（Ｓ５０３）。次に、認知行動選定部６３３は、算出された位置関係を用いて認知行動を選択し、認知行動記憶部６２３に記憶する（Ｓ５１０）。また、認知行動選定部６３３は、選定された認知行動の信頼度を算出し、認知行動記憶部６２３に記憶する（Ｓ５１１）。その後、端子Ｂを通じて、確認指標算出処理に移行する。
【０１４４】
［効果］
以上説明したように、本実施例における運転評価装置は、移動体の状態に関するセンシング情報を取得して、運転操作を選定するとともに、移動体の運転者の状態に関するセンシング情報を取得して、運転者による認知行動を選定する。また、運転評価装置は、選定された認知行動から関連認知行動候補を選定すると共に、各関連認知行動候補群の開始終了時刻における自動車の位置を用いて１つ以上の認知行動を評価対象として選定する。さらに、運転評価装置は、選定された運転操作の開始時刻における移動体の位置と認知行動の開始終了時刻における移動体の位置との差を用いて、ドライバの認知状態指標を算出する。これにより、特に操作後の認知行動実施において、実施時間差を用いた評価に比べて、どの地点で実施したのかという概念を導入することができる。このため、本実施例によれば、各タイミング評価に万が一の場合の操作中止・急復帰を実施できるか否かの実現可能性、実施有効性も加味した評価が可能になる。すなわち、単純に運転操作より早い時刻に確認した場合同士であっても、車速や操舵角度によっては横距離が異なることになる。距離値がプラス値である場合、すなわち元の車線に近い横位置での確認である程、運転者が他の自動車を見落とす等の万が一の場合でも操作中止や急復帰も出来るという意味で、より安全な認知行動であるということができる。その際に、横距離値そのものではなく、さらに車線幅で正規化した車線内位置を使うことで、自動車が隣車線へ進入しても、該車線の車線幅が広ければ衝突する可能性が少なくなることも加味した評価が可能になる。このように、実施例３では、認知行動と運転操作との評価に加えて、より安全な確認行動という概念を含めた評価をすることができるため、より充実した安全評価が実現できる。
【０１４５】
なお、実施例１のように時刻を用いた値の評価の代用として使う代わりに、行動記憶部６２６が運転操作又は認知行動を行った時刻の情報をさらに記憶し、時刻を用いた評価と併用した評価として同時に両方を実施してもよい。実施例３における評価は、操作中断可能性などの危険リカバリ可能性も考慮できるが、車線内の位置変化を使うため、交差点内などの走行車線自体を明確に定義把握できない状況を含む運転操作（右左折等）に適用することが難しいという課題がある。このため、車線変更等の実施例２の評価に併用して、時刻要素に基づいて右左折も評価できる実施例１を実施することが望ましい。
【０１４６】
また、実施例１及び２と同様に、運転操作選定部６３２及び認知行動選定部６３３が、さらに運転操作又は認知行動の信頼度を算出し、行動記憶部６２６が、図１８に示す情報に加えて、さらに信頼度を記憶するような構成であってもよい。
【実施例４】
【０１４７】
上で述べた各実施例に加えて、運転評価装置が、認知行動の欠落など危険な状態を検出した場合に、リアルタイムで警告を出力するような構成であってもよい。また、運転評価装置が、各実施例において算出された確認指標を利用して、ドライバの運転を統計的に評価した結果を出力するような構成であってもよい。
【０１４８】
実施例４において出力される評価結果について、図２０及び図２１を用いて説明する。図２０は、実施例４における評価結果の一例を示す図である。図２０において、運転操作を行ったタイミング７００１に対し、運転操作よりも前に認知行動を行う傾向にある場合は範囲７００２において値が高くなる。一方、運転操作の後に認知行動を行う傾向にある場合は、範囲７００３において値が高くなる。例えば、グラフ７１０１は、運転操作よりも前に多く認知行動を行う傾向にあるドライバを示すものであり、グラフ７１０２は、運転操作前においても、運転操作後においても多く認知行動を行う傾向にあるドライバを示すものである。また、グラフの値が低いと、運転操作に対する認知行動が欠落する場合が多いことがわかる。
【０１４９】
次に、図２１は、実施例４における評価結果の別の一例を示す図である。図２１は、運転操作と認知行動との評価結果に基づいて、複数のドライバをクラスタリングしたグラフを示す。図２１において、例えばクラスタ８１００は、認知行動が欠落するか、運転操作より後に行う場合が多い、事故を起こす危険性が高いドライバが属するクラスタである。この場合、ドライバ８２０１は、当該クラスタには属していないことを視認できる。
【０１５０】
［機能ブロック］
まず、本実施例における運転評価システム４の一例について説明する。なお、以下の実施例において、先に説明した図面に示す部位と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。また、運転評価システム４については図示を省略する。
【０１５１】
本実施例における運転評価システム４は、運転評価装置７００と、センサ群２００とを含む。運転評価装置７００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部７３０とを有する。
【０１５２】
制御部７３０は、運転評価装置７００の全体的な処理を司る処理部である。この制御部７３０は、センサデータ取得部１３１、運転操作選定部１３２、認知行動選定部１３３、確認指標算出部１３４及び評価出力部１３５に加えて、さらに評価利用部７３６を有する。
【０１５３】
評価利用部７３６は、確認指標の時系列的な変化を検出し、所定の条件を満たした場合に警告を出力する。例えば、評価利用部７３６は、確認指標が、所定の閾値を下回る傾向が所定の時間以上警告した場合に、警告を出力する。
【０１５４】
また、評価利用部７３６は、一定期間確認指標を収集した後に、収集された確認指標の平均及び、分散または偏差を算出する。そして、取得された確認指標が異常値に該当する場合に、警告を出力する。例えば、評価利用部７３６は、ドライバの確認指標の平均値が、図２１に示すクラスタ８１００に属することが特定された場合に警告を出力する。
【０１５５】
［処理の流れ］
次に、本実施例における運転評価システム４による評価出力処理について、図２２を用いて説明する。図２２は、実施例４における評価出力処理の一例を示すフローチャートである。なお、評価出力処理は、図１２に示す確認指標算出処理の終了後、又は任意のタイミングで実行される。
【０１５６】
図２２に示すように、運転評価装置７００の評価利用部７３６は、算出された確認指標の時系列的な変化を検出する（Ｓ７００）。そして、評価利用部７３６は、時系列的な変化において、確認指標が所定の閾値を下回るマイナス傾向が、予め規定された時間以上継続しているか否かを判定する（Ｓ７０１）。評価利用部７３６は、マイナス傾向が継続していると判定しない場合（Ｓ７０１：Ｎｏ）、ステップＳ７１０に進む。一方、評価利用部７３６は、マイナス傾向が継続していると判定した場合（Ｓ７０１：Ｙｅｓ）、警告を出力する（Ｓ７０２）。
【０１５７】
次に、評価利用部７３６は、所定の期間が経過するまで待機する（Ｓ７１０：Ｎｏ）。評価利用部７３６は、所定の期間が経過した場合（Ｓ７１０：Ｙｅｓ）、算出された確認指標の平均及び、分散または偏差を算出する（Ｓ７１１）。そして、評価利用部７３６は、算出された平均、及び分散または偏差が、所定の異常値に該当するか否かを判定する（Ｓ７１２）。評価利用部７３６は、所定の異常値に該当すると判定しなかった場合（Ｓ７１２：Ｎｏ）、処理を終了する。一方、評価利用部７３６は、所定の異常値に該当すると判定した場合（Ｓ７１２：Ｙｅｓ）、警告を出力する（Ｓ７０３）。
【０１５８】
［効果］
以上説明したように、本実施例における運転評価装置は、移動体の位置に対する周辺環境情報を把握する地図データ群を保持し、算出した時刻差確認指標と地図データ群とを用いてドライバの運転行動の評価値を算出する。これにより、評価結果に基づいて、危険なドライバを統計的に特定できる。
【０１５９】
また、本実施例における運転評価装置は、複数時刻での時刻差確認指標を用いて、該指標の大きさ又は、該指標のばらつきから、危険ドライバまたは危険運転状態を評価する。これにより、他のドライバとの比較に基づいて、危険なドライバを抽出できる。
【実施例５】
【０１６０】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。例えば、上記各実施例においては運転評価システム１が自動車の運転操作と認知行動との関係を評価する構成について説明したが、これに限られず、船舶や鉄道、航空機などのその他の移動体の運転操作と認知行動との関係を評価するような構成であってもよい。
【０１６１】
また、運転操作選定部１３２は、移動体の前カメラ映像を用いた白線認識による白線と移動体の位置関係変化や、移動体周辺の路側物と測距データを用いた位置移動変化などを用いて、車線変更を検出してもよい。これにより、運転操作選定部１３２は、移動体の位置変化を直接把握できるため、高速道路と一般道の車線変更における揺れや操舵の大きさの違いを特に気にせず、車線変更の推定を行うことが出来る。このとき、運転操作選定部１３２は、厳密には操作後ではあるが、白線を移動体が超えはじめたタイミングを直接操作開始タイミングと見做して利用してもよい。また、白線超え前後の移動体速度から移動開始タイミングを推定して操作開始タイミングに利用したり、白線超えより規定時間前を移動開始タイミングと見做して操作開始タイミングに利用したり、白線超え前の特に変化の大きい操舵・揺れ時刻を操作開始タイミングと見做しても良い。
【０１６２】
あるいは、運転操作選定部１３２は、移動終了や操作終了タイミングを同様の方法で推定し、操作終了タイミングから操作開始タイミングを推定しても良い。本来把握したい運転操作実施タイミングに対し、白線を移動体が超えはじめたタイミングを直接代用する方法は、両タイミングの時間差は運転操作実施後の装置反応時間でほぼ一定量と考えれば、ほぼ同じ評価として利用できる。また、運転操作選定部１３２は、白線超え等の明らかな外界変化により、容易にタイミングを検知できるとともに、車両搭載が始まっているふらつき運転検出の一部機能を活用できる。
【０１６３】
また、実施例１においては、車速センサを用いて速度を取得する構成について説明したが、これに限られず、ＧＰＳ等の移動体位置、アクセルやブレーキなどの踏込量などから速度を推定するような構成であってもよい。
【０１６４】
なお、運転評価装置１００が、自動車の位置に対する周辺環境情報を把握するための補足情報として、地図データをさらに記憶するような構成であってもよい。地図データは、移動体の周辺の地物構成や用途地域データ、走行道路の構造や交差点などの道路接続情報、道路や交差点の種別・交通量等を含む任意のＧＩＳデータ、天候気温等の気象情報、道路混雑状況や事故等のリアルタイムの環境情報のいずれかを含んでよい。
【０１６５】
なお、図５に示す認知行動選定領域の大きさを、現在の走行環境等に合わせて適宜調整しても構わない。例えば、センサデータと地図データから推定した移動体周辺の道路渋滞状況に合わせて、渋滞気味な場合には確認を含めた運転操作全体に時間がかかるため、必要なら移動体の速度も参考にしながら範囲を広めにとっても良い。あるいは、操作開始時の移動体の位置地点から地図情報から得た道路環境（道路規模種別、道路幅、周辺の商業地などの混雑環境、ヒヤリ地点等の危険地点情報）等に合わせて調整した規定距離だけ離れた地点を、実際に移動体が通過した時刻を使って、認知行動選定領域としても良い。
【０１６６】
また、選定領域の数は図５に示す例に限られず、選定領域が２つ、又は４つ以上記憶されるような構成であってもよく、また選定領域を含まない構成であってもよい。また、選定領域１乃至３は、必ずしも三等分された時間でなくてもよく、例えば操作開始前の時間は細分化し、操作開始後の時間はひとまとめにするような構成であってもよい。
【０１６７】
なお、各実施例における、各時刻要素の分類及び条件分岐で認知行動を選定する代わりに、各時刻要素分類にあらかじめポイントを割り振っておき、各分類に合致するか否かで該ポイントの付与有無を決定してもよい。この場合、各認知行動候補毎に該ポイントの合算値を算出して比較し、認知行動を選定してもよい。この合算点方式の各分類のポイント点数は固定ではなく、優先度を示す重みを付けたり、該当する認知行動候補の数で変更させても良い。例えば、該分類に合致する認知行動が複数ある場合には、合致する認知行動同士でポイントを分け合って候補数分の１としたり、候補数が多いほど小さくなる重みを掛けたポイントにしたり、単純に他候補もある場合は無い場合の点数の半分にする等の変更を行って付与してもよい。このようにポイントを調整することで、より該当する認知行動候補が少ない分類を優先した選択の曖昧さを避けた選定が実現できる。このポイントは、他の合致する認知行動候補の数で調整するだけでなく、条件優先順と同様に、該運転操作時の周辺状況や自車状況で適宜調整しても構わない。
【０１６８】
この他に、図５に示す認知行動選定領域を細かく分類し、それぞれ選定領域ごとに含まれる認知行動に対して重みを付けて、重みのあるものから優先的に選定判断してもよい。例えば、図５に示す領域１は、より操作行動より前の時間区間のため、運転操作行動を行う前の戦略を担う認知行動の可能性がある。このため、運転操作前の周辺の意識的な認知行動で評価を実施したい場合には、領域１の認知行動に大きな重みをつける。この場合、残りの領域２、３に含まれる認知行動に対しては、より運転操作から遠い領域３に含まれる認知行動の重みを小さくすることで、選定を行ってもよいし、それら双方を同じ小さい重みにしてもよい。
【０１６９】
一方で、領域２は運転操作直前の認知行動になるため、操作直前の無意識または習慣的な認知行動を評価したい場合には、領域２の重みを大きくする等の調整をしてもよい。この場合にも、残る領域１と３の認知行動を同じ小さい重みにしてもよいし、または領域３は運転操作中の認知行動になるため、領域１より小さい重みにしてもよい。
【０１７０】
または、認知行動選定領域の領域分けによる重み付けをする代わりに、操作開始時刻からの確認開始時刻までの時間差の大きさとは逆になる例えば逆数にした値の重みを、各認知行動の重みとしても良い。これにより、開始時刻が運転操作行動の開始時刻より前か後かに関わらず、より運転操作開始に近い認知行動を選定することが出来、運転操作行動により密接な認知行動の評価を行うことができる。この重みについても、条件優先順や分類ポイントと同様に、該運転操作時の周辺状況や自車状況で適宜調整してもよい。また、この重みがゼロの領域も設定することで、実質的に、該領域の認知行動は選定しない足きり領域を実現することができ、他の意味づけによる重みと併せて簡素な構成で優先条件の判断と足きり判断を同時に実現することができる。
【０１７１】
なお、認知行動選定部１３３は、このように各要素に関して分類を用いた選択優先順や、重み付け等をあらかじめ決めておいて１つを決定する形でも良いし、各要素の分類に合致するか否かで付与するポイントの合算値を各認知行動毎に比較し決定しても良い。
【０１７２】
［システム］
また、図示した各部の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。
【０１７３】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。  
【０１７４】
［運転評価プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図２３は、運転評価プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【０１７５】
図２３に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ３１０、ＨＤＤ３２０、ＲＡＭ３４０を有する。これら３００〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。  
【０１７６】
ＨＤＤ３２０には上記の運転評価装置１００のセンサデータ取得部１３１、運転操作選定部１３２、認知行動選定部１３３、確認指標算出部１３４及び評価出力部１３５と同様の機能を発揮する運転評価プログラム３２０ａが予め記憶される。なお、運転評価プログラム３２０ａについては、適宜分離してもよい。  
【０１７７】
また、ＨＤＤ３２０は、各種情報を記憶する。例えば、ＨＤＤ３２０は、図４に示した各記憶部に記憶されるセンサデータ３２０ｂ、運転操作データ３２０ｃ、認知行動データ３２０ｄを記憶する。  
【０１７８】
そして、ＣＰＵ３１０が、運転評価プログラム３２０ａをＨＤＤ３２０から読み出してＲＡＭ３４０に展開し、ＨＤＤ３２０に記憶されたセンサデータ３２０ｂ、運転操作データ３２０ｃ、認知行動データ３２０ｄを用いて各処理を実行する。すなわち、運転評価プログラム３２０ａは、センサデータ取得部１３１、運転操作選定部１３２、認知行動選定部１３３、確認指標算出部１３４及び評価出力部１３５と同様の動作を実行する。
【０１７９】
なお、上記した運転評価プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３２０に記憶させることを要しない。  
【０１８０】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。  
【０１８１】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１８２】
１、２、３、４  運転評価システム
１００、５００、６００、７００  運転評価装置
１１０  通信部
１２０、５２０、６２０  記憶部
１２１  センサデータ記憶部
１２２  運転操作記憶部
１２３  認知行動記憶部
１２４  判定条件記憶部
１２５  評価記憶部
１３０、５３０、６３０、７３０  制御部
１３１  センサデータ取得部
１３２、６３２  運転操作選定部
１３３、６３３  認知行動選定部
１３４、６３４  確認指標算出部
１３５  評価出力部
７３６  評価利用部
２００  センサ群
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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