(57)【要約】【課題】本発明は、運転の映像から危険運転を効率的に抽出する方法を提供する技術を提供することを目的とする。【解決手段】上記課題を解決するために、危険運転解析装置１００は、自車両に関連する運転情報として、自車両の周辺の周辺情報を記憶する周辺情報ＤＢ１２８と、前記周辺情報が、前記自車両の運転が安全に行われていることを示す安全運転基準を満たすか否かを判断し、前記安全運転基準を満たさない危険運転を、前記周辺情報ＤＢ１２８から抽出する危険運転抽出手段と、を含む。【選択図】図４
2011227571.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の周辺情報を含む運転情報を取得する取得ステップと、
前記周辺情報から得られる周囲の対象物を検出する検出ステップと、
前記自車両と前記対象物との相対関係から安全運転基準を満たすか否かを判断する判定値を演算する演算ステップと、
前記判定値と、前記演算に対する基準値とを比較して、前記安全運転基準を満たさない危険運転を判定する判定ステップと、
前記判定ステップで危険運転と判定された時間の前記周辺情報を抽出する危険運転抽出ステップと、を含む、情報処理方法。
【請求項２】
前記安全運転基準には、
前記自車両と前記対象物との相対距離に対する相対距離基準値、前記自車両と前記自車両の周辺に存在する各対象物とが衝突するまでの衝突予想時間であるＴＴＣ（Time to collision）に対するＴＴＣ基準値、単位時間あたりの前記ＴＴＣの変化率に対するＴＴＣ変化率基準値、前記自車両の加速度に対する加速度基準値及び／又は単位時間あたりの操舵角変化率に対する操舵角変化率基準値が含まれ、
前記危険運転抽出ステップでは、
前記相対距離が前記相対距離基準値よりも小さいとの条件、前記ＴＴＣが前記ＴＴＣ基準値よりも小さいとの条件、前記ＴＴＣの変化率が前記ＴＴＣ変化率基準値よりも大きいとの条件、前記自車両の加速度の大きさが前記加速度基準値よりも大きいとの条件、及び前記自車両の操舵角変化率が前記操舵角変化率基準値よりも大きいとの条件において、少なくとも１の条件を満たす前記運転情報から、前記危険運転の周辺情報を抽出する、請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記危険運転抽出ステップでは、
前記相対距離が前記相対距離基準値よりも小さいとの条件を満たし、かつ、前記ＴＴＣが前記ＴＴＣ基準値よりも小さいとの条件、前記ＴＴＣの変化率が前記ＴＴＣ変化率基準値よりも大きいとの条件、前記自車両の加速度の大きさが前記加速度基準値よりも大きいとの条件、前記自車両の操舵角変化率が前記操舵角変化率基準値よりも大きいとの条件において、少なくとも１の条件を満たす前記運転情報を、前記危険運転の情報として抽出する、請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記危険運転抽出ステップは、
時間軸上の前記運転情報から、前記相対距離が前記相対距離基準値よりも小さいとの条件を満たす各接近区間を抽出する第１ステップと、
各接近区間の運転情報に基づいて、前記ＴＴＣの最小値、前記ＴＴＣの変化率の最大値、前記加速度の最大値、及び／又は、前記操舵角変化率の最大値を算出する第２ステップと、
各接近区間の中から、前記ＴＴＣの最小値が前記ＴＴＣ基準値よりも小さいとの条件、前記ＴＴＣの変化率の最大値が前記ＴＴＣ変化率基準値よりも大きいとの条件、前記加速度の大きさの最大値が前記加速度基準値よりも大きいとの条件、及び前記操舵角変化率の最大値が前記操舵角変化率基準値よりも大きいとの条件において、少なくとも１の条件を満たす接近区間を抽出し、前記抽出された接近区間の運転情報を前記危険運転の情報として抽出する第３ステップと、
を有する、請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記自車両の運転が危険運転であることを、前記自車両の運転者が認知しているか否かを判定する認知判定ステップをさらに有し、
前記危険運転抽出ステップでは、前記安全運転基準を満たさない危険運転の中から、前記認知判定ステップにおいて前記自車両の運転者が認知していないと判定された危険運転を、さらに抽出する、請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記危険運転抽出ステップにおいて抽出された前記危険運転を、前記自車両の位置情報、前記自車両の走行情報、前記自車両の操作情報及び前記自車両の周辺に存在する対象物に関する情報を含む分類項目により分類する危険運転分類ステップをさらに含む、請求項１〜５のいずれかに記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記運転情報は、前記自車両周辺の周辺情報に基づいて生成されており、
前記運転情報から抽出された危険運転を表示するための表示映像を、前記周辺情報に基づいて生成する表示映像生成ステップをさらに含む、請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記表示映像生成ステップでは、視点と前記視点を原点とする視線方向とを受け付け、前記視点及び前記視線方向に基づいて、前記周辺情報から前記危険運転の表示映像を生成する、請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項９】
自車両の周辺情報を含む運転情報を取得する取得手段、
前記周辺情報から得られる周囲の対象物を検出する検出手段、
前記自車両と前記対象物との相対関係から安全運転基準を満たすか否かを判断する判定値を演算する演算手段、
前記判定値と、前記演算に対する基準値とを比較して、前記安全運転基準を満たさない危険運転を判定する判定手段、及び
前記判定手段で危険運転と判定された時間の前記周辺情報を抽出する危険運転抽出手段としてコンピュータを機能させる情報処理プログラム。
【請求項１０】
自車両の周辺情報を含む運転情報を取得する取得手段と、
前記周辺情報から得られる周囲の対象物を検出する検出手段と、
前記自車両と前記対象物との相対関係から安全運転基準を満たすか否かを判断する判定値を演算する演算手段と、
前記判定値と、前記演算に対する基準値とを比較して、前記安全運転基準を満たさない危険運転を判定する判定手段と、
前記判定手段で危険運転と判定された時間の前記周辺情報を抽出する危険運転抽出手段と、を含む、情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の危険運転を抽出する情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車社会において安全を促進させて事故数を減少させることが大きな課題となっており、様々な対策がなされている。例えば、対策の１つとして、どのような場合に事故が生じやすいのかを映像を用いて運転者に学習させる方法がある。具体的には、例えば、特許文献１に記載のシステムのように、車両に搭載したドライブレコーダにより事故映像を取得し、その事故映像を再生して交通安全教育に役立てる。
【０００３】
ドライブレコーダは、衝突事故における衝撃、あるいは、運転者が危険な状態を察知して急ブレーキ及び急なハンドル操作を行うと、加速度変化などに基づいてその危険運転を検出し、検出時点の前後の所定期間の映像を記録する。また、ドライブレコーダには、加速度変化に関係無く、常に映像を記録するタイプもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2007-011148号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記の加速度変化に基づいて映像を記録するドライブレコーダでは、運転者が危険な状態を察知できないために、急ブレーキ及び急なハンドル操作を行わなかった場合など、加速度の変化を伴わない危険運転の映像については記録することができない。つまり、前記ドライブレコーダでは、運転者が危険運転を認知していない場合には、危険運転の映像を記録することができない。
【０００６】
例えば図４１に示すように、自車両３００が車線６００上を走行しており、他車両５００ａが車線６００に隣接する車線６０１上を走行しているとする。自車両３００の運転者は、自車両３００の前方に他車両５００ｂが走行しているのは認識している。しかしながら、自車両３００の運転者は、自車両３００の右後方に隣接する位置に他車両５００ａが走行しているのに気づいていない。このまま自車両３００が車線６０１に車線変更すると、自車両３００と他車両５００ａとは衝突してしまう。このような場合、自車両３００の運転者は、他車両５００ａの存在を認知していないため、他車両５００ａとの衝突を回避するために急ブレーキ及び急なハンドル操作を行わない。この際に他車両が回避しなければ、衝突し、その衝撃でドライブレコーダは危険運転の映像を記録する。一方で、他車両が回避行動とったりして、衝突を回避した場合には、前記ドライブレコーダでは、このような危険運転を記録することができない。また、自車両３００の運転者が急ブレーキ及び急なハンドル操作を行わないまま、自車両３００を他車両５００ａの前方に車線変更するような危険運転も記録されない。
【０００７】
ここで、運転者の危険運転に対する認知不足が原因である車両事故が、車両事故全体の７０％以上であるとの分析もなされている。よって、運転者が認知していない危険運転がどのような場合に生じているのかを学習させるのが交通安全教育には効果的である。
【０００８】
さらに、映像を常時記録するドライブレコーダでは、危険運転も含む全ての映像を記録しているものの、全ての映像から危険運転の映像を人間が分析して選別する必要があり、多大な労力を要し、現実的に実施するのは困難である。
【０００９】
さらに、運転者が認知していない危険運転を抽出するには図４１に示すように、通常のドライブレコーダで記録する前方とは異なる側方や後方の情報も必要となる事がある。このような側方や後方の映像にも対応しようとすると、確認する映像の量がさらに増え、実施を一層困難にしている。
【００１０】
そこで、運転情報から危険運転を効率的に抽出する支援を行うための情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置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】
【００１１】
上記課題を解決するために、自車両に関連する運転情報をから、前記自車両の運転が安全に行われていることを示す安全運転基準を満たすか否かを判断し、前記安全運転基準を満たさない危険運転を抽出する危険運転抽出ステップを含む、情報処理方法を提供する。
【発明の効果】
【００１２】
運転情報から危険運転を効率的に抽出するための情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１実施形態例に係る、危険運転解析装置、情報取得装置及び運転教育用端末の接続関係の一例。
【図２】危険運転解析装置、情報取得装置及び運転教育用端末のハードウェア構成を示すブロック図の一例。
【図３】周辺情報取得機器の取付位置と撮影範囲を示す説明図。
【図４】第１実施形態例にかかる各装置の機能構成を示すブロック図の一例。
【図５】周辺情報ＤＢの周辺情報の一例。
【図６】周辺映像が投影される三次元投影面を示す模式図。
【図７】対象物の抽出方法の一例を示す説明図
【図８】相対情報ＤＢの相対情報の一例。
【図９】相対距離Ｌの算出方法の一例を示す説明図。
【図１０】危険運転抽出処理の一例を示す説明図。
【図１１】危険運転情報ＤＢの危険運転情報の一例。
【図１２】危険運転抽出処理の具体例を説明するための相対情報の一例。
【図１３】走行・操作情報ＤＢの走行情報及び操作情報の一例。
【図１４】位置情報ＤＢの位置情報の一例。
【図１５】危険運転パターンＤＢの一例。
【図１６】自車両と他車両との関係を示す説明図。
【図１７】自車両に対して後方の他車両からの視点に基づいた表示映像の一例。
【図１８】第１実施形態例にかかる危険運転解析装置が実行する全体処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図１９】第１実施形態例にかかる対象物抽出処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図２０】第１実施形態例にかかる相対情報算出処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図２１Ａ】第１実施形態例にかかる危険運転抽出処理の流れの一例を示すフローチャート（１）。
【図２１Ｂ】第１実施形態例にかかる危険運転抽出処理の流れの一例を示すフローチャート（２）。
【図２２】第１実施形態例にかかる認知判定抽出処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図２３】第１実施形態例にかかる危険運転分類処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図２４】危険運転抽出処理の他の一例を示す説明図。
【図２５】危険運転抽出処理の他の一例を示す説明図。
【図２６】変形例２に係る各装置の接続関係及びハードウェア構成を示すブロック図の一例。
【図２７】視線検出機器の取付位置を示す説明図。
【図２８】視線検出機器の取付位置を示す説明図。
【図２９】ミラーにより確認可能な領域の一例を示す説明図。
【図３０】自車両と他車両との関係を示す斜視図。
【図３１】変形例２にかかる各装置の機能構成を示すブロック図の一例。
【図３２】視線原点Ｐ及び視線ベクトルの算出方法の一例を示す説明図。
【図３３】視線データＤＢの視線データの一例。
【図３４】相対情報ＤＢの相対情報の一例。
【図３５】視線ベクトルと対象物ベクトルとの成す角Δθの算出方法の一例を示す説明図。
【図３６】ミラー視線ベクトルと対象物ベクトルとの成す角Δθの算出方法の一例を示す説明図。
【図３７】障害物検出センサが設けられた車両の一例。
【図３８】第２実施形態例にかかる各装置の機能構成を示すブロック図の一例。
【図３９】第３実施形態例に係る、危険運転解析装置のハードウェア構成を示すブロック図の一例。
【図４０】第３実施形態例にかかる危険運転解析装置の機能構成を示すブロック図の一例。
【図４１】危険運転の映像を記録しない場合を説明する模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜第１実施形態例＞
第１実施形態例の危険運転解析装置１００は、自車両に関連する運転情報について、自車両の運転が安全に行われていることを示す安全運転基準を満たすか否かを判断し、安全運転基準を満たさない危険運転を、運転情報から抽出する。
【００１５】
なお、自車両に関連する運転情報には、少なくとも自車両周辺の映像が含まれる。その他、自車両に関連する運転情報には、自車両周辺に存在する対象物と自車両との相対距離及び相対速度、自車両の速度及び加速度などが含まれていても良い。また、自車両に関連する運転情報は、自車両の運転者が急ブレーキ及び急なハンドル操作を行った時など危険運転を認知した時だけではなく、自車両が運転状態にある場合に取得され、記憶される。
【００１６】
なお、対象物とは、自車両３００周辺に存在する障害物であり、詳細には、運転者が自車両３００を運転する際に認知すべき障害物である。対象物には、車、自転車、バイクなどの車両、人、動物、その他の走行の障害となり得る物体などが含まれる。
【００１７】
下記に、まず第１実施形態例の危険運転解析装置１００と、各種情報を取得する情報取得装置２００と、運転教育用端末２５０と、の関係及びそれぞれのハードウェア構成について説明する。
【００１８】
（１）危険運転解析装置、情報取得装置及び運転教育用端末の関係
図１は、第１実施形態例に係る、危険運転解析装置、情報取得装置及び運転教育用端末の接続関係の一例である。図２は、危険運転解析装置、情報取得装置及び運転教育用端末のハードウェア構成を示すブロック図の一例である。
【００１９】
危険運転解析装置１００は、上述の通り、自車両３００に関する運転情報の中から危険運転を抽出する。情報取得装置２００は、自車両３００に関する運転情報の元となる各種情報を取得する。各種情報としては、例えば、自車両３００の周辺の周辺情報、自車両３００の走行情報、運転者による自車両３００の操作情報及び自車両３００の位置情報などが挙げられる。運転教育用端末２５０は、安全運転教育の対象者である運転者などが、危険運転解析装置１００が抽出した危険運転を視聴するための端末である。
【００２０】
危険運転解析装置１００、情報取得装置２００及び運転教育用端末２５０は、各種情報を送受信可能なように接続されておいる。接続方法として、例えば、ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのインターフェースなど、また、インターネットなどのネットワークなどが挙げられる。
【００２１】
（２）ハードウェア構成
（２−１）危険運転解析装置
危険運転解析装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、入出力機器Ｉ／Ｆ１０４、通信Ｉ／Ｆ（InterFace）１０８を有している。これらは、バス１０９を介して互いに接続されている。
【００２２】
入出力機器Ｉ／Ｆ１０４は、ディスプレイ１０５、マウス１０６及びキーボード１０７などの入出力機器と接続されている。
【００２３】
ＲＯＭ１０２は、危険運転解析装置１００が行う後述の各種制御に関わる各種制御プログラムを記憶している。
【００２４】
ＲＡＭ１０３は、ＲＯＭ１０２内の各種制御プログラム、情報取得装置２００から取得した自車両３００周辺の周辺情報などの各種情報を一時的に記憶する。また、ＲＡＭ１０３は、各種制御プログラムの実行に応じて各種フラグなどの情報を一時的に記憶する。
【００２５】
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記憶された各種制御プログラムをＲＡＭ１０３に展開し、後述の各種制御を行う。
【００２６】
通信Ｉ／Ｆ１０８は、ＣＰＵ１０１の制御に基づいて、例えば情報取得装置２００及び運転教育用端末２５０との間でコマンド又はデータの送受信などの通信を行う。
【００２７】
バス１０９は、例えばＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）バスやＩＳＡ（Industrial Standard Architecture）バス等からなり、上記構成を互いに接続する。
【００２８】
（２−２）情報取得装置
情報取得装置２００は、例えば、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、入出力機器Ｉ／Ｆ２０４、通信Ｉ／Ｆ２０９を有している。これらは、バス２１４を介して互いに接続されている。
【００２９】
（ａ）入出力機器Ｉ／Ｆ
入出力機器Ｉ／Ｆ２０４は、周辺情報取得機器２０５、走行情報取得機器２０６、操作情報取得機器２０７及び位置情報取得機器２０８などと接続されている。各取得機器２０５〜２０８により検出された情報は、入出力機器Ｉ／Ｆ２０４を介してＲＡＭ２０３、ＣＰＵ２０１及び通信Ｉ／Ｆ２０９などに出力される。
【００３０】
（ｂ）周辺情報取得機器
周辺情報取得機器２０５は、自車両３００周辺に存在する一又は複数の対象物を含む周辺情報を取得する。周辺情報は、例えば自車両３００周辺の周辺映像、自車両３００周辺の対象物の位置、大きさなどの対象物情報などを言う。本実施形態例では、周辺情報取得機器２０５は、周辺情報として周辺映像を取得するものとする。例えば、周辺情報取得機器２０５は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラなどの撮像装置からなり、自車両３００周辺の周辺映像を取得する。
【００３１】
図３は、周辺情報取得機器の取付位置と撮影範囲を示す説明図である。周辺情報取得機器２０５は、例えば図３に示すように、例えば前方カメラ２０５ａ、右側カメラ２０５ｂ、左側カメラ２０５ｃ及び後方カメラ２０５ｄの４つのカメラから構成される。前方カメラ２０５ａは、車両３００の前部バンパの中央に取り付けられて、車両３００の前方を撮影する。後方カメラ２０５ｄは、車両３００の後部バンパの中央に取り付けられて、車両３００の後方を撮影する。右側カメラ２０５ｂは、車両３００の右側面の中央に取り付けられて、車両３００の右側方を撮影する。左側カメラ２０５ｃは、車両３００の左側面の中央に取り付けられて、車両３００の左側方を撮影する。
【００３２】
各カメラ２０５ａ〜２０５ｄは、例えばそれぞれが１８０度の画角を有する超広角レンズを用いたカメラである。このことから、図３に示すように、前方カメラ２０５ａは車両３００の前方領域２１０を撮影し、右側カメラ２０５ｂは車両３００の右側方領域２１１を撮影し、左側カメラ２０５ｃは車両３００の左側方領域２１２を撮影し、後方カメラ２０５ｄは、車両３００の後方領域２１３を撮影する。各カメラ２０５ａ〜２０５ｄの撮影領域は、それぞれ隣接するカメラが撮影する領域と重複するように構成される。
【００３３】
なお、各カメラ２０５ａ〜２０５ｄの取付位置、取付角度、その他カメラのレンズの歪み補正値及び焦点距離などのカメラの特性は、車両３００の中心点Ｏを原点とする空間座標系に適合可能なように補正、いわゆるキャリブレーションされる。このキャリブレーションの実行により、各カメラ２０５ａ〜２０５ｄで撮影された映像は、車両３００の中心点Ｏを原点とする空間座標系に組み込み可能となる。なお、空間座標系はＸ、Ｙ、Ｚ座標で表すものとし、例えば中心点Ｏは、自車両３００の中心である、自車両３００の車幅の半分及び車長の半分の位置により定義され、（Ｘ、Ｙ、Ｚ）＝（０、０、０）で表される。Ｙは車両の前進方向、Ｘは前進方向と交差する方向、Ｚは高さ方向である。
【００３４】
各カメラ２０５ａ〜２０５ｄは、図示したように、車両３００の前面、右側面、左側面、後面のそれぞれ中央に取り付けることが好ましい。しかし、各カメラ２０５ａ〜２０５ｄの撮影領域が、隣接するカメラの撮影領域と部分的に重複する位置であればよく、各カメラ２０５ａ〜２０５ｄの取付位置は特に限定されるものではない。例えば、右側カメラ２０５ｂ、左側カメラ２０５ｃは、車両３００の左右のドアミラーに取り付けることも可能である。また、各カメラの撮影領域が一部重複し、かつ車両３００の周囲３６０度の範囲を撮影することが可能であればよく、カメラの数は４つに限定されるものではない。
【００３５】
また、各カメラ２０５ａ〜２０５ｄは、例えば、１秒当たり３０枚のフレームを撮影する。カメラ２０５ａ〜２０５ｄからなる周辺情報取得機器２０５によって撮影された映像データは、入出力機器Ｉ／Ｆ２０４を介してＲＡＭ２０３に記憶される。
【００３６】
上記のように各カメラ２０５ａ〜２０５ｄにより映像を撮影することで、危険運転解析装置１００は、後述の映像処理部１２１により車両３００の全周囲の周辺映像を取得することができる。よって、危険運転解析装置１００は、車両３００の全周囲において対象物を抽出することができるため、車両３００の運転者が視認困難な死角であっても対象物を抽出することができる。
【００３７】
（ｃ）走行情報取得機器
走行情報取得機器２０６は、自車両３００の速度及び加速度などの走行情報を取得する。速度及び加速度は、例えば、自車両の前進方向（以下のＹ方向）及び前進方向に交差する方向（以下のＸ方向）のデータを含む。走行情報取得機器２０６は、例えばこれに限定されないが、タイヤを支持する車軸の所定時間内での回転回数及びタイヤの直径などから速度及び加速度を算出する。その他、走行情報取得機器２０６は、自車両３００のタイヤに設けられた複数のセンサが道路と接触した時に出力するセンサデータの時間間隔とセンサの設置間隔に基づいて、速度及び加速度を算出しても良い。
【００３８】
（ｄ）操作情報取得機器
操作情報取得機器２０７は、自車両３００の運転手がどのような操作を行ったかを示す操作情報を取得する。自車両の操作情報とは、例えば、ブレーキ操作の有無、操舵角、方向指示器の操作の有無、アクセルの操作の有無などを含む情報などである。
【００３９】
操作情報取得機器２０７は、例えば自車両３００のブレーキ及びアクセルの操作に対応した信号を検出し、ブレーキ操作及びアクセル操作の有無を検出する。また、操作情報取得機器２０７は、例えばハンドルの回転軸の回転角に基づいてハンドルの操舵角を検出する。また、操作情報取得機器２０７は、例えば方向指示器からの信号を検出し、左右いずれの方向に方向指示器が操作されたかを検出する。
【００４０】
（ｅ）位置情報取得機器
位置情報取得機器２０８は、地図上における自車両３００の位置情報などを取得する。例えば、位置情報取得機器２０８は、ＧＰＳ（Global Position System）衛生からの電波を受信し、電波に含まれる情報に基づいて地図上での位置情報を取得する。
【００４１】
（ｆ）ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信Ｉ／Ｆ
ＲＯＭ２０２は、情報取得装置２００が行う各種制御プログラムを記憶している。
【００４２】
ＲＡＭ２０３は、ＲＯＭ２０２内の各種制御プログラム、各種フラグ、各取得機器２０５〜２０８から受信した各種情報を一時的に記憶する。
【００４３】
通信Ｉ／Ｆ２０９は、ＣＰＵ２０１の制御に基づいて危険運転解析装置１００との間で、周辺情報、走行情報、操作情報、位置情報及び各種コマンドなどのデータの送受信を行う。
【００４４】
（ｇ）ＣＰＵ
ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に記憶された各種制御プログラムをＲＡＭ２０３に展開し、各種制御を行う。例えば、ＣＰＵ２０１は、各種制御プログラムの実行により周辺情報取得機器２０５及び走行情報取得機器２０６などの取得機器を制御し、周辺映像などの各種情報の取得を開始させる。
【００４５】
（２−３）運転教育用端末
運転教育用端末２５０は、安全運転教育を受けるユーザが使用する端末であり、この端末では特に危険運転を視聴可能である。
【００４６】
運転教育用端末２５０は、例えば、ＣＰＵ２５１、ＲＯＭ２５２、ＲＡＭ２５３、入出力機器Ｉ／Ｆ２５４、通信Ｉ／Ｆ２５８を有している。これらは、バス２５９を介して互いに接続されている。入出力機器Ｉ／Ｆ２５４は、ディスプレイ２５５、マウス２５６及びキーボード２５７などの入出力機器と接続されている。入出力機器Ｉ／Ｆ２５４は、マウス２５６及びキーボード２５７を介してユーザから所望の危険運転の表示指示を受け付ける。入出力機器Ｉ／Ｆ２５４には、音声を出力するためのスピーカ等が接続されていても良い。
【００４７】
ＣＰＵ２５１は、ＲＯＭ２５２に記憶された各種制御プログラムをＲＡＭ２５３に展開し、危険運転解析装置１００から危険運転に関するデータを取得してディスプレイ２５５等に出力する。
【００４８】
その他の構成は、危険運転解析装置１００と概ね同様であるので、説明を省略する。
【００４９】
（３）機能構成
次に危険運転解析装置１００、情報取得装置２００及び運転教育用端末２５０の機能構成について説明する。
【００５０】
図４は、第１実施形態例にかかる各装置の機能構成を示すブロック図の一例である。なお、図４に示す各機能部の接続線は、データの流れの一例を示したものであり、全てのデータの流れを記載したものではない。
【００５１】
まず情報取得装置２００の機能構成について説明する。
【００５２】
（３−１）情報取得装置
情報取得装置２００の各ハードウェア構成が相互に連携してプログラムを実行することにより、情報取得装置２００は、後述の各機能部として機能する。
【００５３】
情報取得装置２００の機能部には、例えば、周辺情報取得部２２０、走行情報取得部２２１、操作情報取得部２２２、位置情報取得部２２３、送受信部２２４、取得データＤＢ２２５などが含まれる。
【００５４】
（３−１−１）各取得部、取得データＤＢ
周辺情報取得部２２０は、前述の図３に示す前方カメラ２０５ａ、右側カメラ２０５ｂ、左側カメラ２０５ｃ及び後方カメラ２０５ｄからなる周辺情報取得機器２０５が撮影した周辺映像を取得し、取得データＤＢ２２５に格納する。
【００５５】
走行情報取得部２２１は、走行情報取得機器２０６が取得した速度及び加速度などの走行情報を受け取り、取得データＤＢ２２５に格納する。
【００５６】
操作情報取得部２２２は、操作情報取得機器２０７が取得した操作情報を受け取り、取得データＤＢ２２５に格納する。
【００５７】
位置情報取得部２２３は、位置情報取得機器２０８が取得した地図上における自車両３００の位置情報を受け取り、取得データＤＢ２２５に格納する。
【００５８】
（３−１−２）送受信部
情報取得装置２００の送受信部２２４は、危険運転解析装置１００の送受信部１２０との間で、各種コマンド及び取得データＤＢ２２５内の各種データ等を送受信する。
【００５９】
（３−２）危険運転解析装置
危険運転解析装置１００の各ハードウェア構成が相互に連携してプログラムを実行することにより、危険運転解析装置１００は後述の各機能部として機能する。
【００６０】
危険運転解析装置１００の機能部には、例えば、送受信部１２０、映像処理部１２１、対象物抽出部１２２、相対情報算出部１２３、危険運転抽出部１２４、認知判定部１２５、危険運転分類部１２６、表示映像生成部１２７などが含まれる。さらに、危険運転解析装置１００は、各種情報を記憶するために、周辺情報ＤＢ１２８、相対情報ＤＢ１２９、危険運転情報ＤＢ１３０、走行・操作情報ＤＢ１３１、位置情報ＤＢ１３２及び危険運転パターンＤＢ１３３及び各種対応表ＤＢ１３４などを含む。
【００６１】
（３−２−１）送受信部
危険運転解析装置１００の送受信部１２０は、情報取得装置２００の送受信部２２４との間で、各種データ及び各種コマンド等を送受信する。
【００６２】
（３−２−２）周辺情報ＤＢ
周辺情報ＤＢ１２８は、自車両周辺の対象物を含む周辺情報として、自車両周辺の周辺映像を情報取得装置２００から取得して記憶する。周辺映像には、前方カメラ２０５ａ、右側カメラ２０５ｂ、左側カメラ２０５ｃ及び後方カメラ２０５ｄからなる周辺情報取得機器２０５が撮影した映像が含まれる。
【００６３】
図５は、周辺情報ＤＢの周辺情報の一例である。周辺情報ＤＢ１２８は、例えば、各フレームごとに、フレーム番号及び各カメラ２０５での映像データを記憶する。映像データには、前方カメラ２０５ａが撮影した前方映像、右側カメラ２０５ｂが撮影した右側映像、左側カメラ２０５ｃが撮影した左側映像及び後方カメラ２０５ｄが撮影した後方映像が含まれる。
【００６４】
（３−２−３）映像処理部
映像処理部１２１は、各カメラ２０５が撮影した映像データを周辺情報ＤＢ１２８から取得し、合成することで図６に示すような三次元投影面４００に投影された周辺映像を生成する。図６は、周辺映像が投影される三次元投影面を示す模式図である。
【００６５】
具体的には、まず、映像処理部１２１は、各カメラ２０５ａ〜２０５ｄの各画素と、三次元投影面４００の各座標と、の対応関係を、後述の各種対応表ＤＢ１３４から取得する。次に、映像処理部１２１は、前記座標の対応関係に基づいて、各カメラ２０５ａ〜２０５ｄの映像データを三次元投影面４００に投影し、周辺映像を生成する。
【００６６】
（３−２−４）対象物抽出部
対象物抽出部１２２は、映像処理部１２１が生成した周辺映像から、自車両３００周辺に存在する一又は複数の対象物を抽出する。
【００６７】
図７は、対象物の抽出方法の一例を示す説明図である。図７では、車線６００上を自車両３００が走行しており、左に隣接する車線６０１上を対象物である他車両５００が走行している。まず、対象物抽出部１２２は、例えば周辺映像における輝度のコントラスト比に基づいてエッジを抽出し、車線表示ライン６０２ａ〜６０２ｄを検出する。次に、対象物抽出部１２２は、車線表示ライン６０２ａ〜６０２ｄの交点から消失点Ｄを検出し、消失点Ｄに基づいて対象物の検索範囲を確定する。例えば、検索範囲は、消失点Ｄと車線表示ライン６０２ａ〜６０２ｄとにより囲まれる範囲、又は前記範囲を含む所定範囲と確定することができる。
【００６８】
対象物抽出部１２２は、検索範囲内において自車両３００周辺の対象物候補を抽出する。対象物候補とは、対象物となり得る候補を言う。次に、対象物抽出部１２２は、対象物候補と、予め格納されている対象物の各種特徴を記憶したパターンデータと、を比較することで、対象物候補を対象物とするか否かを決定する。例えば、対象物抽出部１２２は、対象物候補が車両のパターンデータと一致する場合には、対象物候補を対象物と決定し、さらに、対象物が何であるかを示す対象物種類を決定する。対象物種類としては、例えば、乗用車、トラック／バス、自転車／バイク、歩行者などが挙げられる。図７の例では、対象物抽出部１２２は、対象物として他車両５００を抽出している。一方、対象物抽出部１２２は、対象物候補が対象物のパターンデータと一致しない場合、対象物候補を対象物ではないと決定する。
【００６９】
対象物抽出部１２２は、各フレームにおいて、対象物を抽出した場合は対象物フラグを“１”にセットし、対象物を抽出しなかった場合は対象物フラグを“０”にセットする。
【００７０】
また、対象物抽出部１２２は、抽出した各対象物を識別するために、各対象物に対象物番号を付与し、自車両３００に対する対象物の相対位置Ｑを取得する。相対位置Ｑとしては、例えば、対象物のうち、自車両３００に最も近接する部分の座標が挙げられる。図７のように他車両５００が自車両３００に対して左前方を走行している場合は、対象物抽出部１２２は、相対位置として他車両５００の右隅点Ｑを取得する。一方、他車両５００が自車両３００に対して右後方を走行している場合は、対象物抽出部１２２は、相対位置として他車両５００の左隅点を取得する。
【００７１】
ここで、相対位置Ｑは、車両３００の任意の中心点Ｏを原点とする空間座標系により定義される。なお、対象物抽出部１２２は、対象物の位置を把握できれば良く、対象物の相対位置は前述の相対位置Ｑに限定されない。
【００７２】
対象物抽出部１２２は、対象物フラグ、対象物番号、対象物種類及び相対位置Ｑを相対情報ＤＢ１２９に格納する。
【００７３】
（３−２−５）相対情報算出部、相対情報ＤＢ
相対情報ＤＢ１２９は、対象物抽出部１２２から取得した対象物フラグ、対象物番号、対象物種類及び相対位置Ｑを、各フレーム及び各対象物ごとに記憶する。また、相対情報ＤＢ１２９は、相対情報算出部１２３が算出した相対距離Ｌ、相対速度Ｖ及びＴＴＣ（Time To Collision）などを、各フレーム及び各対象物ごとに記憶する。
【００７４】
図８は、相対情報ＤＢの相対情報の一例である。相対情報ＤＢ１２９は、例えば、フレーム番号、対象物フラグ、対象物番号、対象物種類、相対位置Ｑ、相対距離Ｌ、相対速度Ｖ及びＴＴＣを記憶している。ＴＴＣは、自車両３００と各対象物とが衝突するまでの予想時間である。また、相対距離Ｌ、相対速度Ｖ及びＴＴＣには、Ｘ方向及びＹ方向にそれぞれデータ値があるものとする。
【００７５】
対象物は自車両３００に近づいたり、離れたりするため、対象物数は増加又は減少する。例えば、図８のフレーム番号＝１のフレームでの対象物数は“Ｎ”であり、フレーム番号＝２のフレームでの対象物数は“Ｍ”であり異なる。また、対象物番号が“１”、“２”の対象物は、フレーム番号＝１、２のフレームで存在していたが、フレーム番号＝Ｉのフレームでは存在していない。
【００７６】
相対情報算出部１２３は、自車両３００と一又は複数の対象物との相対距離Ｌ及び相対速度Ｖ、ＴＴＣなどの相対情報を算出する。相対情報の算出方法を再び図７を用いて説明する。まず、相対情報算出部１２３は、相対情報ＤＢ１２９から対象物の相対位置Ｑを読み出す。また、相対情報算出部１２３は、自車両３００の中心点Ｏと対象物の相対位置Ｑとの距離に基づいて、Ｘ方向の相対距離Ｌｘ’及びＹ方向の相対距離Ｌｙ’を算出する。図８の相対情報ＤＢ１２９を参照すると、フレーム番号＝１及び対象物番号＝２の場合、相対位置Ｑは（Ｘ＿２１、Ｙ＿２１、Ｚ＿２１）である。中心点Ｏの座標は（０、０、０）であるので、Ｘ方向の相対距離Ｌｘ’はＬｘ’＝Ｘ＿２１と算出される。同様に、Ｙ方向の相対距離Ｌｙ’はＬｙ’＝Ｙ＿２１と算出される。ここで、相対距離Ｌｘ’及びＹ方向の相対距離Ｌｙ’は、自車両３００の車幅の半分及び車長の半分を含む距離である。よって、相対情報算出部１２３は、自車両３００のＸ方向の車幅の半分であるＬｘｃａｒを、相対距離Ｌｘ’から減算することで、相対距離Ｌｘを算出する。同様に、相対情報算出部１２３は、自車両３００のＹ方向の車長の半分であるＬｙｃａｒを、相対距離Ｌｙ’から減算することで、相対距離Ｌｙを算出する。
【００７７】
より具体的な相対距離Ｌの算出方法として、カメラ２０５の設置高さ及び焦点距離等を考慮した相対距離の算出方法の一例を次に説明する。図９は、相対距離Ｌの算出方法の一例を示す説明図である。自車両３００の周辺映像を撮影するカメラ２０５は、自車両３００の中心点Ｏの上部の車体上に設けられているものとする。また、カメラ２０５の地面からの高さはＨであり、カメラ２０５のレンズの焦点距離はｆであり、消失点Ｄの座標は（ＸＤ、ＹＤ、ＺＤ）であるとする。ここで、対象物である他車両５００の相対位置Ｑを（ＸＱ、ＹＱ、ＺＱ）とすると、相対情報算出部１２３は、次式（１）、（２）に基づいて相対距離Ｌｘ’及び相対距離Ｌｙ’を算出する。
【００７８】
相対距離Ｌｙ’＝ｆ×Ｈ／│ＹＱ−ＹＤ│      ・・・（１）
相対距離Ｌｘ’＝Ｌｙ’×ｆ／│ＸＱ−ＸＤ│      ・・・（２）
相対情報算出部１２３は、相対距離Ｌｘ’及び相対距離Ｌｙ’と、Ｌｘｃａｒ及びＬｙｃａｒと、に基づいて、前述と同様に相対距離Ｌｘ及び相対距離Ｌｙを算出し、相対情報ＤＢ１２９に格納する。これにより、現在着目している現フレームにおける、相対距離Ｌｘ及び相対距離Ｌｙを算出することができる。
【００７９】
次に、相対情報算出部１２３は、相対速度Ｖを算出するために、現フレームに対して１つ前の前フレームにおいて、着目している対象物の相対距離Ｌｙ及び相対距離Ｌｘを取得する。つまり、相対情報算出部１２３は、同一の対象物番号について、前フレームと現フレームとの相対距離Ｌの差を算出する。次に、相対情報算出部１２３は、現フレームと前フレームとの相対距離Ｌｙの差分と、フレーム間の時間と、に基づいてＹ方向の相対速度Ｖｙを算出する。同様に、相対情報算出部１２３は、現フレームと前フレームとの相対距離Ｌｘの差分と、フレーム間の時間と、に基づいてＸ方向の相対速度Ｖｘを算出する。
【００８０】
さらに、相対情報算出部１２３は、対象物と自車両３００とが衝突するまでに要するＴＴＣを、相対距離Ｌ及び相対速度Ｖに基づいて算出する。例えば、対象物及び自車両３００が等速運動すると仮定すると、ＴＴＣは次式（３）に基づいて算出できる。
【００８１】
ＴＴＣ＝相対距離／相対速度      ・・・（３）
Ｘ方向及びＹ方向のそれぞれについてＴＴＣを算出するため、まず、相対情報算出部１２３は、相対情報ＤＢ１２９から相対距離Ｌｘ、Ｌｙ及び相対速度Ｖｘ、Ｖｙを取得する。相対情報算出部１２３は、前記式（３）に基づいてＸ方向のＴＴＣｘ及びＹ方向のＴＴＣｙを算出する。
【００８２】
なお、相対情報算出部１２３は、対象物及び自車両３００が等速運動すると仮定して前記式（３）に基づいてＴＴＣを算出しているが、相対加速度などをさらに考慮してＴＴＣを算出しても良い。
【００８３】
（３−２−６）危険運転抽出部、危険運転情報ＤＢ
危険運転抽出部１２４は、自車両３００に関する運転情報から、安全運転基準を満たさない危険運転を抽出する。なお、自車両３００に関する運転情報には、例えば、少なくとも周辺情報ＤＢ１２８に格納された周辺情報が含まれる。その他、自車両３００に関する運転情報には、相対情報ＤＢ１２９内の各種相対情報及び走行・操作情報ＤＢ１３１内の各種情報などが含まれても良い。
【００８４】
ここで、安全運転基準には、例えば次の基準が含まれる。
【００８５】
（ｉ）自車両３００と対象物との相対距離Ｌｘ及びＬｙに対する相対距離基準値Ｌｘｓ及びＬｙｓ（Ｌｓ：Length standard）。
【００８６】
（ｉｉ）ＴＴＣｘ及びＴＴＣｙに対するＴＴＣ基準値ＴＴＣｘｓ及びＴＴＣｙｓ（ＴＴＣｓ：Time To Collision standard）。
【００８７】
（ｉｉｉ）所定の単位時間あたりのＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの変化率に対するＴＴＣ変化率基準値ＤＴＴＣｘｓ及びＤＴＴＣｙｓ（ＤＴＴＣｓ：Deviation rate of Time To Collision standard）。
【００８８】
次に、本実施形態例に係る危険運転抽出処理を説明する。
【００８９】
（ａ）危険運転抽出処理の概要
まず、危険運転抽出処理の概要について図１０を用いて説明する。図１０は、危険運転抽出処理の一例を示す説明図である。
【００９０】
ここで、周辺情報は、周辺情報ＤＢ１２８の一例である図５に示すように、フレームごとの映像データを含んでおり、時間軸上に沿って構成されている。図１０には、この周辺情報の時間軸が示されている。
【００９１】
まず、危険運転抽出部１２４は、相対情報ＤＢ１２９を参照し、周辺情報の時間軸において自車両３００周辺に対象物が存在するフレーム区間を、対象物フラグ＝１に基づいて抽出する。以下では、自車両３００周辺に対象物が存在するフレーム区間を“対象物有区間”と称し、自車両３００周辺に対象物が存在しないフレーム区間を“対象物無区間”と称する。前記処理により、図１０に示すように、周辺情報の時間軸において、開始フレームＡ及び終了フレームＡで定義される“対象物有区間”が抽出される。
【００９２】
次に、危険運転抽出部１２４は、相対情報ＤＢ１２９を参照し、“対象物有区間”に存在する各対象物について、相対距離Ｌｘ及びＬｙと、上記基準（ｉ）のＬｘｓ及びＬｙｓとを比較する。これにより、危険運転抽出部１２４は、“対象物有区間”から、相対距離ＬｘがＬｘｓよりも小さいか、又は、相対距離ＬｙがＬｙｓよりも小さい“接近区間”を抽出する。ここで、図１０では、“対象物有区間”に１の対象物のみが存在し、その対象物と自車両３００との“接近区間”が開始フレームＢ及び終了フレームＢで定義されている。
【００９３】
ここで、危険運転抽出部１２４は、１の“対象物有区間”のうち、その“対象物有区間”に存在する複数の対象物の“接近区間”について、最初に開始する開始フレームと、最後に終了する終了フレームと、により定義される区間を“危険運転候補区間”として抽出する。つまり、危険運転抽出部１２４は、１の“対象物有区間”のうち、いずれの対象物の“接近区間”にも該当しない区間を除去した区間を“危険運転候補区間”として抽出する。また、危険運転抽出部１２４は、“危険運転候補区間”ごとに“危険運転候補番号”を付与する。これについては、後述の図１２において詳述する。なお、図１０の場合、“対象物有区間”に１の対象物のみが存在するため、１の“接近区間”が１の“危険運転候補区間”と対応している。
【００９４】
また、危険運転抽出部１２４は、図８の相対情報ＤＢ１２９を参照し、各対象物の“接近区間”について、ＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの最小値、及び／又は、ＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの変化率の最大値を算出する。次に、危険運転抽出部１２４は、算出結果を上記基準（ｉｉ）及び（ｉｉｉ）に基づいて判定する。つまり、危険運転抽出部１２４は、ＴＴＣｘの最小値がＴＴＣｘｓよりも小さいとの条件、及び／又は、ＴＴＣｙの最小値がＴＴＣｙｓよりも小さいとの条件を満たすか否かを判定する。同様に、危険運転抽出部１２４は、ＴＴＣｘの変化率の最大値がＤＴＴＣｘｓよりも大きいとの条件、及び／又は、ＴＴＣｙの変化率の最大値がＤＴＴＣｙｓよりも大きいとの条件を満たすか否かを判定する。
【００９５】
危険運転抽出部１２４は、少なくともいずれかの条件を満たすと判定した場合には危険運転であると判断し、その“危険運転候補区間”に対する危険判定フラグを“１”にセットする（危険判定フラグ＝１）。一方、危険運転抽出部１２４は、いずれの条件も満たさないと判定した場合には危険運転でないと判断し、その“危険運転候補区間”に対する危険判定フラグを“０”にセットする（危険判定フラグ＝０）。条件の組み合わせ数を多くすることで、より危険度の高い“危険運転候補区間”を抽出可能となる。
【００９６】
最終的に、危険判定フラグが“１”である“危険運転候補区間”が、危険運転の区間として抽出され得る。
【００９７】
ここで、相対距離Ｌｘ、ＬｙがＬｘｓ、Ｌｙｓよりも小さい場合、自車両３００と対象物との距離が近く、自車両３００が対象物に衝突する危険性が高い。また、ＴＴＣｘ、ＴＴＣｙの最小値がＴＴＣｘｓ、ＴＴＣｙｓよりも小さい場合には、自車両３００と対象物との距離が近くなり、最終的には自車両３００が対象物に衝突する危険性が高い。また、ＴＴＣｘ、ＴＴＣｙの変化率の最大値がＤＴＴＣｘｓ、ＤＴＴＣｙｓよりも大きい場合には、自車両３００と対象物との距離が急速に近くなっており、衝突の危険性が高い。よって、このような条件を満たす区間が危険運転の区間として抽出されると、危険運転がどのような状況で発生しているかを効果的に学習させ、安全運転教育を効率良く行うことができる。
【００９８】
また、上記危険運転の抽出処理においては、危険運転の情報を抽出する条件として、自車両３００と対象物との相対距離Ｌが相対距離基準値Ｌｓよりも小さいとの条件が必須となっている。例えば、急加速に起因してＴＴＣの最小値がＴＴＣｓよりも小さくなったとしても、自車両３００と対象物とが互いに遠く離れていれば、自車両３００と対象物とが衝突する危険性は低い。よって、自車両３００と対象物との相対距離ＬがＬｓ以上の区間は、危険運転の区間からは除外する。これにより、衝突の危険性が高い区間のみを危険運転の区間として抽出することができる。
【００９９】
また、上記危険運転の抽出処理においては、危険運転抽出部１２４は、“対象物有区間”から、相対距離ＬがＬｓよりも小さい“接近区間”をまず抽出した後、上記基準（ｉｉ）及び（ｉｉｉ）に基づいた判定を行う。このようにまず“接近区間”が抽出されることで、衝突の危険性が高い区間が絞り込まれ、上記基準（ｉｉ）及び（ｉｉｉ）に基づいた判定が行われるデータが絞り込まれる。よって、危険運転の抽出に係る演算を効率良く行うことができる。
【０１００】
（ｂ）危険運転情報ＤＢの一例
危険運転抽出部１２４は、上述の抽出結果及び判定結果などを危険運転情報ＤＢ１３０に格納する。図１１は、危険運転情報ＤＢの危険運転情報の一例である。
【０１０１】
危険運転情報ＤＢ１３０は、“危険運転候補区間”毎に、“危険運転候補番号”、“危険運転候補区間”のフレーム範囲、危険運転パターン、危険認知の有無、対象物番号、対象物種類、危険判定フラグ、“接近区間”のフレーム範囲、ＴＴＣの最小値及びＴＴＣの変化率（ＤＴＴＣ）の最大値などを記憶している。
【０１０２】
各“危険運転候補区間”は、それぞれ“危険運転候補番号”が付与されており、開始フレーム及び終了フレームで定義される。対象物番号及び対象物種類は、各“危険運転候補区間”に存在する対象物を識別する情報である。危険判定フラグ、“接近区間”のフレーム範囲、ＴＴＣの最小値及びＴＴＣの変化率（ＤＴＴＣ）の最大値などは、各対象物ごとに格納される。危険運転パターン及び危険認知の有無については後述する。
【０１０３】
（ｃ）危険運転抽出処理の具体例
次に、危険運転抽出処理の具体例を図１２を用いて説明する。図１２は、危険運転抽出処理の具体例を説明するための相対情報の一例である。
【０１０４】
図１２において、フレーム番号＝１〜７のフレームでは対象物フラグ＝１であり、図示しないフレーム番号＝８のフレームでは対象物フラグ＝０であるとする。よって、危険運転抽出部１２４は、図１２の相対情報を参照し、まず“対象物有区間”としてフレーム番号＝１〜７の連続フレームを抽出する。
【０１０５】
次に、危険運転抽出部１２４は、“対象物有区間”内の各フレームに存在する各対象物について、相対距離Ｌｘ及びＬｙとＬｘｓ及びＬｙｓとを比較し、“対象物有区間”から各対象物の“接近区間”を抽出する。
【０１０６】
例えば、対象物番号＝１の対象物である乗用車について説明する。図１２において、対象物番号＝１の対象物に関して、Ｌｘｓ、Ｌｙｓよりも小さい相対距離Ｌｘ、Ｌｙには斜線の網掛けがされている。フレーム番号＝１のフレームでは、相対距離Ｌｘ＿１（１）はＬｘｓ以上であり、かつ相対距離Ｌｙ＿１（１）はＬｙｓ以上であるとする。一方、フレーム番号＝２のフレームでは、相対距離Ｌｘ＿１（２）はＬｘｓ以上であり、相対距離Ｌｙ＿１（２）はＬｙｓより小さいとする。よって、対象物番号＝１の対象物の“接近区間１”は、フレーム番号＝２のフレームから開始する。また、フレーム番号＝３のフレームでは相対距離Ｌｙ＿１（３）はＬｙｓより小さく、フレーム番号＝４のフレームでは相対距離Ｌｘ＿１（４）はＬｘｓより小さく、相対距離Ｌｙ＿１（４）はＬｙｓより小さい。さらに、フレーム番号＝５のフレームでは相対距離Ｌｘ＿１（５）はＬｘｓより小さく、相対距離Ｌｙ＿１（５）はＬｙｓより小さい。しかし、フレーム番号＝６、７のフレームでは、相対距離Ｌｘ及びＬｙはＬｘｓ及びＬｙｓ以上である。よって、“接近区間１”はフレーム番号＝５のフレームで終了する。よって、危険運転抽出部１２４は、対象物番号＝１の対象物の“接近区間１”として、フレーム番号＝２〜５までのフレーム区間を抽出する。
【０１０７】
次に、対象物番号＝２の対象物であるトラック／バスについて説明する。図１２において、対象物番号＝２の対象物に関して、Ｌｘｓ、Ｌｙｓよりも小さい相対距離Ｌｘ、Ｌｙには砂模様の網掛けがされている。上述と同様の手順によって、危険運転抽出部１２４は、対象物番号＝２の対象物の“接近区間２”として、フレーム番号＝３〜６までのフレーム区間を抽出する。
【０１０８】
ここで、２つの対象物の“接近区間１”及び“接近区間２”において、最初に“接近区間”が開始するのは、“接近区間１”のフレーム番号＝２のフレームである。一方、最後に“接近区間”が終了するのは、“接近区間２”のフレーム番号＝６のフレームである。よって、危険運転抽出部１２４は、フレーム番号＝２〜６までの区間を“危険運転候補区間”として抽出する。ただし、図１２の相対情報の場合、“接近区間”としては、“接近区間１”及び“接近区間２”のみが抽出されているとする。
【０１０９】
また、危険運転抽出部１２４は、対象物番号＝１の対象物について、“接近区間１”内における、ＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの最小値及びＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの変化率の最大値を算出する。同様に、危険運転抽出部１２４は、対象物番号＝２の対象物について、“接近区間２”内における、ＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの最小値及びＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの変化率の最大値を算出する。
【０１１０】
危険運転抽出部１２４は、前記の算出結果を各基準値と比較し、危険運転であると判断すると、その“危険運転候補区間”に対する危険判定フラグを“１”にセットする（危険判定フラグ＝１）。
【０１１１】
（３−２−７）走行・操作情報ＤＢ
走行・操作情報ＤＢ１３１は、走行情報取得機器２０６から自車両３００の走行情報を取得し、操作情報取得機器２０７から自車両３００の操作情報を取得して記憶する。
【０１１２】
図１３は、走行・操作情報ＤＢの走行情報及び操作情報の一例である。走行情報には、自車両３００のＸ方向及びＹ方向の速度及び加速度が含まれる。また、操作情報には、自車両３００における、ブレーキ操作の有無、操舵角θｓ、方向指示器の操作の有無、アクセルの操作の有無などが含まれる。なお、ブレーキ操作が検出された時が“１”であり、検出されない時が“０”である。操舵角は、ハンドルが回転されていない状態を０°としている。また、方向指示器の操作に応じて、左右いずれの側への方向指示であるかが記憶されている。また、アクセル操作が検出された時が“１”であり、検出されない時が“０”である。
【０１１３】
（３−２−８）認知判定部
認知判定部１２５は、自車両３００の運転が危険運転であることを、運転者が認知しているか否かを判定する。
【０１１４】
まず、認知判定部１２５は、図１１に示す危険運転情報ＤＢ１３０を参照し、各“危険運転候補”について、危険判定フラグ＝１の対象物の“接近区間”を読み出す。例えば、認知判定部１２５は、図１１の危険運転情報ＤＢ１３０において、“危険運転候補番号”＝１、対象物番号＝１、危険判定フラグ＝１のレコードにおいて、“接近区間”の開始フレームｎｓ１＿１及び終了フレームｎｅ１＿１を読み出す。
【０１１５】
次に、認知判定部１２５は、“接近区間”内の各フレームについて走行・操作情報ＤＢ１３１を参照し、運転者が危険運転を認知しているか否かを判定する。なお、危険判定フラグ＝０の場合は危険運転では無いため、危険運転の認知の有無を判定する必要は無い。
【０１１６】
具体的には、例えば次のような判定が行われる。
【０１１７】
例えば、認知判定部１２５は、所定のフレームについて、自車両３００の前進方向（Ｙ方向）の加速度αｙを参照する。認知判定部１２５は、加速度αｙが負の加速度であり、かつ加速度αｙの大きさが所定値より大きいと判断すると、運転者が危険運転を認知していると判定する。ここで、負の加速度αｙの大きさが所定値より大きいとは、速度Ｖｙの減少率が所定値より大きいことを意味し、例えば運転者が急なブレーキ操作を行った場合などが挙げられる。つまり、運転者が危険運転を認知して自発的に急なブレーキ操作を行ったため、自車両３００の速度の減少率が所定値より大きくなったと判断できる。Ｘ方向の加速度αｘについても同様の判断を行うことが可能である。
【０１１８】
また、認知判定部１２５は、走行・操作情報ＤＢ１３１を参照し、自車両３００のブレーキ操作が行われていると判断すると、運転者が危険運転を認知していると判定しても良い。
【０１１９】
また、認知判定部１２５は、走行・操作情報ＤＢ１３１を参照し、ブレーキ操作及び加速度の両方に基づいて、危険運転を認知しているか否かを判定しても良い。つまり、認知判定部１２５は、運転者がブレーキ操作を行い、かつ負の加速度の大きさが所定値より大きい場合に、危険運転を認知していると判定しても良い。ここで、負の加速度の大きさが所定値より大きくなる現象は、ブレーキ操作が行われた場合だけでなく、例えば自車両３００が急な上り坂を走行した場合などにも生じ得る。ブレーキ操作に基づいて、運転者が行った操作を確実に検出することで、危険運転に対する認知の有無を確実に検出することができる。
【０１２０】
また、認知判定部１２５は、走行・操作情報ＤＢ１３１を参照し、操舵角の変化率が大きいと判断した場合には、運転者が危険運転を認知していると判定しても良い。操舵角の変化率が大きい場合とは、対象物との衝突を避けるために運転者がハンドルを急激に操作した場合などが考えられ、運転者が危険運転を認知していると推測できる。
【０１２１】
その他、認知判定部１２５は、対象物が存在しない方向に自車両３００が進行していると判断すると、運転者が危険運転を認知していると判定する。例えば、認知判定部１２５は、図８の相対情報ＤＢを参照し、前述の危険判定フラグ＝１の“接近区間”における対象物の相対位置Ｑを取得し、対象物が自車両３００に対してどの位置に存在するかを把握する。また、認知判定部１２５は、図１３の走行・操作情報ＤＢ１３１から、前記“接近区間”における自車両３００の速度、加速度及び操舵角などを取得し、対象物の相対位置Ｑに対して、自車両３００がどの方向に進んでいるかを判断する。最終的に、認知判定部１２５は、自車両３００が対象物から離れる方向に進行していると判断すると、運転者が危険運転を認知していると判定する。
【０１２２】
認知判定部１２５は、図１１の危険運転情報ＤＢに判定結果を格納する。図１１の場合、危険認知の項目に各“危険運転候補番号”ごとに判定結果が格納されており、例えば危険運転を認知している場合には“有り”が、認知していない場合には“無し”が格納されている。
【０１２３】
なお、認知判定部１２５は、危険運転であることの認知の有無だけでなく、危険運転をどの程度認知しているかを示す認知度を判定しても良い。例えば、認知判定部１２５は、加速度が瞬間的に増加したり、ブレーキ操作が瞬間的に行われたことなどの状態に基づいて認知度を判定する。なお、加速度の変化率及びブレーキ操作に要した時間などと認知度の対応表が予め用意されており、認知判定部１２５は、これらの対応表に基づいて加速度の変化率及びブレーキ操作に要した時間などに応じて認知度を判定する。
【０１２４】
（３−２−９）位置情報ＤＢ
位置情報ＤＢ１３２は、位置情報取得機器２０８から地図上における自車両３００の位置情報を取得し記憶する。
【０１２５】
図１４は、位置情報ＤＢの位置情報の一例である。例えば、道路地図上に定義されたグローバル座標において、自車両３００の位置がＸｇ、Ｙｇの座標により特定される。これらの位置情報及び後述の道路地図情報に基づいて、自車両３００が交差点、直進道路などどのような場所に位置しているかを把握可能である。
【０１２６】
（３−２−１０）危険運転パターンＤＢ
図１５は、危険運転パターンＤＢの一例である。危険運転パターンＤＢ１３３は、危険運転パターンＩＤごとに、危険運転パターンを記憶している。危険運転パターンとは、危険運転を分類するための定義であり、例えば、各危険運転がどのような場所でどのような対象物に対して発生したのかなどを分類するための定義である。
【０１２７】
（３−２−１１）危険運転分類部
危険運転分類部１２６は、危険運転情報ＤＢ１３０内の各“危険運転候補”に対して、危険運転パターンの分類を行う。
【０１２８】
まず、危険運転分類部１２６は、各“危険運転候補”に対するフレーム範囲ついて、位置情報ＤＢ１３２内の自車両３００の位置情報と、各種対応表ＤＢ１３４内の道路地図情報と、を読み出す。また、危険運転分類部１２６は、これらの位置情報及び道路地図情報に基づいて、自車両３００が交差点、直進道路など地図上のどの位置を走行しているかを特定する。
【０１２９】
次に、危険運転分類部１２６は、各“危険運転候補”に対応するフレーム範囲について、走行・操作情報ＤＢ１３１から、自車両の走行情報及び操作情報を読み出す。危険運転分類部１２６は、自車両の走行情報及び操作情報に基づいて、自車両が直進状態にあるのか、右折・左折状態にあるのか、停止状態にあるのかなどの走行状態を判断する。例えば、方向指示器が“右”であり、操舵角θｓが右方向へのハンドルの動きを示しており、速度Ｖが“０”ではない場合には、危険運転分類部１２６は、自車両３００が右折していると判断する。
【０１３０】
次に、危険運転分類部１２６は、危険運転情報ＤＢ１３０から、各“危険運転候補”について危険判定フラグ＝１の対象物種類を読み出す。危険運転分類部１２６は、前述で判断した地図上の位置及び走行状態と、危険判定フラグ＝１の対象物種類と、に基づいて、危険運転パターンＤＢ１３３を参照し、各“危険運転候補”の危険運転パターンを特定する。
【０１３１】
例えば、図１１の危険運転情報ＤＢ１３０において、“危険運転候補番号”＝１及び危険判定フラグ＝１である対象物種類は、乗用車である。このとき、走行・操作情報ＤＢ１３１によると、自車両３００が交差点を右折しようとしているとする。危険運転分類部１２６は、“交差点を右折”及び“乗用車”の組み合わせに基づいて、最も適合する危険運転パターンを選択する。ここでは、“交差点右折時に乗用車と遭遇”が選択され、危険運転情報ＤＢ１３０の“危険運転候補番号”＝１の危険運転パターンとして格納されている。
【０１３２】
（３−２−１２）表示映像生成部
表示映像生成部１２７は、運転教育用端末２５０からの指示に応じた危険運転の表示映像を生成する。
【０１３３】
例えば、運転教育用端末２５０から、“危険運転を表示”との指示を受けると、表示映像生成部１２７は、危険運転情報ＤＢ１３０から危険判定フラグ＝１である“危険運転候補”を選択し、選択した“危険運転候補”のフレーム範囲を特定する。なお、危険判定フラグ＝０の場合、危険運転ではないと判定されている。
【０１３４】
例えば、“危険運転候補番号”＝１の“危険運転候補”は、対象物種類＝乗用車に対して危険判定フラグ＝１である。よって、表示映像生成部１２７は、“危険運転候補番号”が１のレコードを選択し、フレーム範囲として開始フレームｎｓ１及び終了フレームｎｅ１を取得する。次に、表示映像生成部１２７は、周辺情報ＤＢ１２８から該当するフレームを読み出して表示映像を生成する。
【０１３５】
また、表示映像生成部１２７が運転教育用端末２５０から危険運転パターンを指定した表示指示を受けたとする。表示映像生成部１２７は、危険運転情報ＤＢ１３０から危険判定フラグ＝１であり、かつ、指定された危険運転パターンの“危険運転候補”を選択し、周辺情報ＤＢ１２８を参照して該当するフレームの表示映像を生成する。
【０１３６】
また、表示映像生成部１２７が運転教育用端末２５０から“認知されていない危険運転を表示”との指示を受けたとする。表示映像生成部１２７は、危険運転情報ＤＢ１３０から危険判定フラグ＝１であり、かつ、危険認知＝“無し”の“危険運転候補”を選択し、周辺情報ＤＢ１２８を参照して該当するフレームの表示映像を生成する。
【０１３７】
なお、表示映像生成部１２７は、危険運転の表示映像を周辺情報ＤＢ１２８のデータだけでなく、例えば走行・操作情報ＤＢ１３１及び位置情報ＤＢ１３２などのデータもさらに含めて生成しても良い。これにより、危険運転の映像だけでなく、危険運転がどのような位置で発生し、そのときどのような走行状態及び操作状態にあったかを把握可能である。
【０１３８】
表示映像生成部１２７は、このように生成した表示映像を運転教育用端末２５０に出力する。
【０１３９】
周辺情報ＤＢ１２８の周辺情報は、自車両の例えば３６０°全周囲の周辺情報である。よって、表示映像生成部１２７は、危険運転の表示映像を全周囲の周辺情報に基づいて生成することができる。そのため、危険運転の視聴者は、自車両３００の全周囲に亘る危険運転を視聴することができる。例えば、自車両３００の運転中において視認困難な死角において危険運転の原因が発生していても、危険運転の視聴者は、そのような危険運転を表示映像により振り返ることができる。
【０１４０】
また、表示映像生成部１２７は、自車両３００の運転者の視点に基づいて表示映像を生成することもできるが、自車両３００に対して後方の他車両５００からの視点に基づいて表示映像を生成することもできる。図１６は自車両と他車両との関係を示す説明図であり、図１７は自車両に対して後方の他車両からの視点に基づいた表示映像の一例である。
【０１４１】
図１６を参照すると、自車両３００に対して他車両５００ａ及び５００ｂが前方斜め前方及び後方を走行している。例えば、表示映像生成部１２７は、後方の他車両５００ａの視点及び視線方向に基づいて周辺情報ＤＢ１２８のデータを演算処理して、危険運転の表示映像を生成する。これにより、自車両３００に対して後方の他車両５００ａからの視点に基づいた、図１７に示す表示映像が生成される。他車両の視点から客観的に自車両３００の危険運転を視聴させることで、安全運転教育を効果的に行うことができる。なお、所定の視点及び視線方向に基づいたデータの演算処理は、例えばアフィン変換などを用いて行われる。
【０１４２】
（３−２−１３）各種対応表ＤＢ
各種対応表ＤＢ１３４は、危険運転解析装置１００が演算及び判定に用いるあらゆるデータを記憶している。その一例を以下に説明する。
【０１４３】
例えば、各種対応表ＤＢ１３４は、各カメラ２０５ａ〜２０５ｄの各画素と、三次元投影面４００の各座標と、の対応関係を記憶している。
【０１４４】
各種対応表ＤＢ１３４は、対象物の各種特徴を記憶したパターンデータを記憶している。
【０１４５】
各種対応表ＤＢ１３４は、安全運転基準など各種の基準値を記憶している。
【０１４６】
各種対応表ＤＢ１３４は、地図上のグローバル座標の位置情報と、交差点、直進道路、三車線道路及びＴ字路などの自車両３００が位置している状況を示す情報と、を対応付けた道路地図情報を記憶している。
【０１４７】
（３−３）運転教育用端末
図４の運転教育用端末２５０の機能部には、例えば送受信部２７０及び表示制御部２７１が含まれる。運転教育用端末２５０は、マウス２５６及びキーボード２５７を介して、視聴者から所望の危険運転の表示指示を受け付ける。送受信部２７０は、所望の危険運転の表示指示を危険運転解析装置１００の表示映像生成部１２７に出力する。また、送受信部２７０は、表示映像生成部１２７から所望の危険運転に基づいた表示映像を受信し、表示制御部２７１は前記表示映像をディスプレイ２５５に表示する。
【０１４８】
（４）処理の流れ
以下に、第１実施形態例にかかる危険運転解析装置１００が実行する処理の流れを説明する。まず全体の処理の流れを説明し、次に全体処理を構成する各処理の流れについて説明する。
【０１４９】
（４−１）全体処理
図１８は、第１実施形態例にかかる危険運転解析装置が実行する全体処理の流れの一例を示すフローチャートである。全体処理は各フレームごとに実行される。
【０１５０】
ステップＳ１、Ｓ２：危険運転解析装置１００は、情報取得装置２００からフレームごとにデータを取得して読み込む。これにより、危険運転解析装置１００の各ＤＢにデータが取り込まれる。
【０１５１】
ステップＳ３：危険運転解析装置１００は、自車両３００周辺の対象物を抽出するために、対象物抽出処理を実行する。
【０１５２】
ステップＳ４：危険運転解析装置１００は、各対象物について相対情報を算出するために、相対情報算出処理を実行する。
【０１５３】
ステップＳ５：危険運転解析装置１００は、全てのフレームについてステップＳ１〜Ｓ３の処理が終了すると、ステップＳ６に進む。そうでない場合にはステップＳ１に戻る。
【０１５４】
ステップＳ６：危険運転解析装置１００は、運転情報から危険運転を抽出するために、危険運転抽出処理を実行する。
【０１５５】
ステップＳ７：危険運転解析装置１００は、危険運転を認知しているか否かを判定するために、認知判定処理を実行する。
【０１５６】
ステップＳ８：危険運転解析装置１００は、危険運転を分類するために、危険運転分類処理を実行する。
【０１５７】
以下に、全体処理を構成する各処理について説明する。
【０１５８】
（４−２）対象物抽出処理
図１９は、第１実施形態例にかかる対象物抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１５９】
ステップＳ３ａ：映像処理部１２１は、現フレームについて、各カメラ２０５ａ〜２０５ｄの映像データを三次元投影面４００に投影し、周辺映像を生成する。
【０１６０】
ステップＳ３ｂ、Ｓ３ｃ：対象物抽出部１２２は、映像処理部１２１が生成した周辺映像においてエッジを抽出し（Ｓ３ｂ）、車線表示ライン６０２ａ〜６０２ｄを検出する（Ｓ３ｃ）。
【０１６１】
ステップＳ３ｄ、Ｓ３ｅ：次に、対象物抽出部１２２は、車線表示ライン６０２ａ〜６０２ｄの交点から消失点Ｄを検出し（Ｓ３ｄ）、消失点Ｄに基づいて対象物の検索範囲を確定する（Ｓ３ｅ）。
【０１６２】
ステップＳ３ｆ：対象物抽出部１２２は、検索範囲内から対象物候補を抽出する。
【０１６３】
ステップＳ３ｇ、Ｓ３ｈ：対象物抽出部１２２は、対象物候補についてパターンマッチングを行い（Ｓ３ｇ）、対象物を抽出し、対象物種類を決定する（Ｓ３ｈ）。
【０１６４】
ステップＳ３ｉ：対象物が抽出された場合はステップＳ３ｊに進み、対象物が抽出されなかった場合はステップＳ３ｍに進む。
【０１６５】
ステップＳ３ｊ：対象物抽出部１２２は、１フレーム前の対象物との同一性を確認し、対象物番号を付与する。同一性は例えば次のようにして確認する。対象物抽出部１２２は、１フレーム前と現フレームとの映像を比較して、類似性の高い対象物はフレーム間で同一の対象物であると判断する。また、対象物抽出部１２２は、１フレーム前に検出された対象物について、速度、距離及び進行方向などに基づいて現フレームでの位置を予測する。対象物抽出部１２２は、現フレームにおいて前記予測された位置に存在する対象物は、１フレーム前の対象物と同一であると判断する。
【０１６６】
ステップＳ３ｋ：対象物抽出部１２２は、自車両３００に対する各対象物のそれぞれの相対位置Ｑを取得する。
【０１６７】
ステップＳ３ｌ：対象物抽出部１２２は、現フレームに対象物が存在するため、対象物フラグを“１”にセットする。
【０１６８】
ステップＳ３ｍ：対象物抽出部１２２は、現フレームに対象物が存在しないため、対象物フラグを“０”にセットする。
【０１６９】
（４−３）相対情報算出処理
図２０は、第１実施形態例にかかる相対情報算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１７０】
ステップＳ４ａ、Ｓ４ｂ：相対情報算出部１２３は、現フレームにおいて最初の対象物番号ｎを取得し（Ｓ４ａ）、相対情報ＤＢ１２９から該当する対象物の相対位置Ｑを取得する（Ｓ４ｂ）。
【０１７１】
ステップＳ４ｃ、Ｓ４ｄ：相対情報算出部１２３は、自車両３００の中心点Ｏと対象物の相対位置Ｑとの距離に基づいて、Ｙ方向の相対距離Ｌｙを算出し（Ｓ４ｃ）、Ｘ方向の相対距離Ｌｘ算出する（Ｓ４ｄ）。
【０１７２】
ステップＳ４ｅ：次に、相対情報算出部１２３は、前フレームにおいて、対象物の相対距離Ｌｙ及び相対距離Ｌｘを取得する。
【０１７３】
ステップＳ４ｆ、Ｓ４ｇ：相対情報算出部１２３は、現フレームと前フレームとの相対距離Ｌの差分と、フレーム間の時間と、に基づいてＹ方向の相対速度Ｖｙ及びＸ方向の相対速度Ｖｘを算出する。
【０１７４】
ステップＳ４ｈ、Ｓ４ｉ：相対情報算出部１２３は、Ｘ方向のＴＴＣｘ及びＹ方向のＴＴＣｙを、相対距離Ｌｘ、Ｌｙ及び相対速度Ｖｘ、Ｖｙに基づいて算出する。
【０１７５】
ステップＳ４ｊ、Ｓ４ｋ：相対情報算出部１２３は、現フレームの全ての対象物について相対情報を算出していれば、処理を終了する。そうでない場合は、次の対象物を選択してステップＳ４ａに戻る。例えば、相対情報算出部１２３は、次の対象物番号ｎ＝ｎ＋１を算出し、次の対象物番号ｎ＝ｎ＋１の対象物が存在する場合には、ステップＳ４ａから処理を開始する。次の対象物番号ｎ＝ｎ＋１の対象物が存在しないが、まだ他に対象物が存在する場合には、相対情報算出部１２３は、次の対象物が存在するまでさらに対象物番号ｎ＝ｎ＋１を加算する。また、相対情報算出部１２３は、現在着目している対象物が現フレームで最終の対象物である場合には、処理を終了する。
【０１７６】
（４−４）危険運転抽出処理
図２１Ａ、図２１Ｂは、第１実施形態例にかかる危険運転抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１７７】
ステップＳ６ａ、６ｂ：危険運転抽出部１２４は、現フレームｉ（ｉ＝ｉ＋１）の相対情報ＤＢ１２９を読み込む。
【０１７８】
ステップＳ６ｃ：危険運転抽出部１２４は、現フレームの対象物フラグが“１”であるか否かを判定する。対象物フラグ＝１の場合ステップＳ６ｄに進み、対象物フラグ＝０の場合ステップＳ６ｑに進む。
【０１７９】
ステップＳ６ｄ：危険運転抽出部１２４は、前フレームについて、対象物フラグが“１”であるか否かを判定する。対象物フラグ＝１の場合はステップＳ６ｆに進み、対象物フラグ＝０の場合はステップＳ６ｅに進む。
【０１８０】
ステップＳ６ｅ：前フレームにおいて対象物フラグ＝０であり、現フレームから対象物フラグ＝１となっているので、危険運転抽出部１２４は、現フレームを“対象物有区間”の開始フレームに設定する。
【０１８１】
ステップＳ６ｆ：前フレーム及び現フレームにおいて対象物フラグ＝１であるので、危険運転抽出部１２４は、現フレームを“対象物有区間”の暫定の終了フレームに設定する。これらの処理により、対象物フラグ＝１のフレームが連続する“対象物有区間”が抽出される。なお、次に対象物フラグ＝１のフレームが現れるまで“対象物有区間”の終了フレームは更新され、次に対象物フラグ＝０のフレームが現れると“対象物有区間”の終了フレームは確定する。
【０１８２】
ステップＳ６ｇ：危険運転抽出部１２４は、現フレームにおいて最初の対象物番号ｎを取得し、その対象物番号ｎの対象物に着目する。
【０１８３】
ステップＳ６ｈ：危険運転抽出部１２４は、現フレームにおいて、着目している対象物の相対距離ＬｘがＬｘｓよりも小さいか否か、あるいは、対象物の相対距離ＬｙがＬｙｓよりも小さいか否かを判定する。ここでは、危険運転抽出部１２４は、前記のいずれかの条件を満たす場合にはステップＳ６ｉに進み、そうでない場合にはステップＳ６ｎに進む。
【０１８４】
ステップＳ６ｉ：さらに、危険運転抽出部１２４は、前フレームにおいて、着目している対象物の相対距離ＬｘがＬｘｓよりも小さいか否か、あるいは、対象物の相対距離ＬｙがＬｙｓよりも小さいか否かを判定する。いずれかの条件を満たす場合はステップＳ６ｋに進み、そうでない場合はステップＳ６ｊに進む。
【０１８５】
ステップＳ６ｊ：前フレームではいずれかの前記条件も満たさず、現フレームからいずれかの前記条件を満たすようになっている。つまり、自車両と対象物との距離が現フレームから接近している。よって、危険運転抽出部１２４は、現フレームを“接近区間”の開始フレームに設定する。
【０１８６】
ステップＳ６ｋ：前フレーム及び現フレームにおいて、いずれかの前記条件を満たす。つまり、前フレーム及び現フレームともに、自車両と対象物との距離が接近している。よって、危険運転抽出部１２４は、現フレームを“接近区間”の暫定の終了フレームに設定する。これらの処理により、自車両３００と対象物との相対距離が短い“接近区間”が“対象物有区間”から抽出される。なお、“接近区間”の暫定の終了フレームは、ステップＳ６ｉにおいて前記条件が満たされる間は更新され続ける。
【０１８７】
ステップＳ６ｌ：危険運転抽出部１２４は、相対情報ＤＢ１２９を参照し、各対象物の“接近区間”におけるＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの最小値を算出する。
【０１８８】
ステップＳ６ｍ：危険運転抽出部１２４は、相対情報ＤＢ１２９を参照し、各対象物の“接近区間”におけるＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの変化率の最大値を算出する。
【０１８９】
ステップＳ６ｎ：危険運転抽出部１２４は、現フレームの全ての対象物についてステップＳ６ｈ〜Ｓ６ｍの処理を行う。そのため、危険運転抽出部１２４は、対象物番号ｎが最後の対象物番号ではない場合はステップＳ６ｏに進み、対象物番号ｎが最後の対象物番号である場合はステップ６ｑに進む。
【０１９０】
ステップＳ６ｏ、Ｓ６ｐ：危険運転抽出部１２４は、次の対象物番号ｎ＝ｎ＋１を算出し、次の対象物番号ｎ＝ｎ＋１の対象物が存在する場合には、ステップＳ６ｈから処理を開始する。次の対象物番号ｎ＝ｎ＋１の対象物が存在しない場合には、危険運転抽出部１２４は、対象物が存在するまでさらに対象物番号ｎ＝ｎ＋１を加算する。
【０１９１】
ステップＳ６ｑ：危険運転抽出部１２４は、全てのフレームについてステップＳ６ｂ〜Ｓ６ｐの処理を行うため、現フレームが最後のフレームではない場合にはステップＳ６ｂに戻る。
【０１９２】
ステップＳ６ｒ：前述までの処理により、“対象物有区間”及び“接近区間”が抽出されている。危険運転抽出部１２４は、それぞれの“対象物有区間”での“接近区間”の最小値及び最大値に基づいて、“危険運転候補区間”を抽出する。例えば、自車両３００と複数の対象物との相対距離が短く、１の“対象物有区間”に複数の“接近区間”が含まれているとする。“接近区間”の最小値とは、複数の“接近区間”のうち最初に“接近区間”が開始する開始フレームである。“接近区間”の最大値とは、複数の“接近区間”のうち最後に“接近区間”が終了する終了フレームである。“危険運転候補区間”は、これらの開始フレーム及び終了フレームにより定義される。
【０１９３】
ステップＳ６ｓ：危険運転抽出部１２４は、“危険運転候補区間”のフレーム範囲、対象物番号、“接近区間”のフレーム範囲、ＴＴＣの最小値及びＴＴＣの変化率（ＤＴＴＣ）の最大値などを危険運転情報ＤＢ１３０に格納し、“危険運転候補区間”ごとに“危険運転候補番号”を付与する。
【０１９４】
ステップＳ６ｔ：次に、危険運転抽出部１２４は、危険運転情報ＤＢ１３０を参照し、“危険運転候補番号”＝ｋのデータを読み込む。
【０１９５】
ステップＳ６ｕ：危険運転抽出部１２４は、該当の“危険運転候補区間”について、各対象物のＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの最小値、ＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの変化率の最大値に基づいて、危険判定フラグをセットする。
【０１９６】
ステップＳ６ｖ：“危険運転候補番号”＝ｋが最後の番号でない場合にはステップＳ６Ｗ進み、最後の番号である場合には終了する。
【０１９７】
ステップＳ６ｗ：危険運転抽出部１２４は、次の“危険運転候補番号”＝ｋ＋１を算出し、ステップＳ６ｔから処理を開始する。
【０１９８】
（４−５）認知判定抽出処理
図２２は、第１実施形態例にかかる認知判定抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１９９】
ステップＳ７ａ、Ｓ７ｂ：認知判定部１２５は、各“危険運転候補”について、危険運転情報ＤＢ１３０を参照する。
【０２００】
ステップＳ７ｃ：また、認知判定部１２５は、着目している“危険運転候補”について、危険判定フラグ＝１の対象物の“接近区間”の開始フレーム及び終了フレームを読み出す。次に、認知判定部１２５は、“接近区間”内の各フレームについて走行・操作情報ＤＢ１３１内の走行情報及び操作情報を読み込む。
【０２０１】
ステップＳ７ｄ：次に、認知判定部１２５は、走行情報及び操作情報に基づいて、運転者が危険運転を認知しているか否かを判定する。
【０２０２】
ステップＳ７ｅ：“危険運転候補番号”＝ｋが最後の番号でない場合にはステップＳ７ｂ進み、最後の番号である場合には終了する。
【０２０３】
（４−６）危険運転分類処理
図２３は、第１実施形態例にかかる危険運転分類処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０２０４】
ステップＳ８ａ、Ｓ８ｂ：危険運転分類部１２６は、各“危険運転候補”（“危険運転候補番号”＝ｋ＋１）に対して危険運転分類処理を行う。
【０２０５】
ステップＳ８ｃ：危険運転分類部１２６は、着目している“危険運転候補”に対するフレーム範囲について、位置情報ＤＢ１３２内の自車両３００の位置情報を読み出す。また、危険運転分類部１２６は、各種対応表ＤＢ１３４内の道路地図情報を読み出し、前述の位置情報に基づいて自車両３００の地図上の位置を特定する。
【０２０６】
ステップＳ８ｄ：次に、危険運転分類部１２６は、着目している“危険運転候補”に対するフレーム範囲について、走行・操作情報ＤＢ１３１から自車両の走行情報及び操作情報を読み出し、自車両３００の走行状態を判断する。
【０２０７】
ステップＳ８ｅ：危険運転分類部１２６は、着目している“危険運転候補”について、危険判定フラグ＝１の対象物種類を読み出す。
【０２０８】
ステップＳ８ｆ：危険運転分類部１２６は、対象物種類、地図上の位置及び走行状態に基づいて、各“危険運転候補”の危険運転パターンを特定する。
【０２０９】
ステップＳ８ｇ：“危険運転候補番号”＝ｋが最後の番号でない場合にはステップＳ８ｂ進み、最後の番号である場合には終了する。
【０２１０】
（５）作用効果
上記危険運転解析装置１００は、自車両３００の運転情報から、客観的な安全運転基準に基づいて危険運転を抽出する。よって、自車両３００の運転者が認知している危険運転だけでなく、自車両３００の運転者が認知していない危険運転も抽出することができる。
【０２１１】
また、上記危険運転解析装置１００を用いれば、人手によらず、効率的に、客観的に及び迅速に危険運転を抽出することができる。このように抽出された危険運転の映像等を運転者に視聴させることで、危険運転がどのような状況で発生しているかを効果的に学習させ、安全運転教育を効率良く行うことができる。
【０２１２】
また、上記危険運転解析装置１００は、運転者が危険運転を認知しているか否かを判定している。よって、図１１に示すように安全運転基準を満たさない“危険運転候補”を抽出することができるだけでなく、“危険運転候補”の中からさらに運転者が認知できていない危険運転を抽出することができる。このような認知できていない危険運転を運転者に視聴させて、どのような危険運転を認知できなかったのかを運転者に示すことで、安全運転教育を効果的に行うことができる。
【０２１３】
また、上記危険運転解析装置１００は、抽出した“危険運転候補”を、所定の分類項目により分類する。よって、“危険運転候補”の中から所望のデータを即座に検索することができる。また、“危険運転候補”を上記分類項目により分類して傾向を調査することで、運転者がどのような状況で危険運転に陥りやすいかを分析することもできる。
【０２１４】
（６）変形例
（６−１）変形例１
上記第１実施形態例では、危険運転抽出部１２４は、周辺情報から“対象物有区間”を抽出し、さらに“対象物有区間”から各対象物の“接近区間”を抽出する。また、危険運転抽出部１２４は、各対象物の“接近区間”に基づいて“危険運転候補区間”を定義する。次に、危険運転抽出部１２４は、各対象物の各“接近区間”でのＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの最小値、及び／又は、ＴＴＣｘ及びＴＴＣｙの変化率の最大値に基づいて危険判定フラグを設定する。そして、危険運転抽出部１２４は、危険判定フラグが“１”である“危険運転候補区間”を、危険運転の区間として抽出する。
【０２１５】
しかし、危険運転の区間の抽出方法は種々考えられ、例えば次の方法により抽出することができる。
【０２１６】
ここで、安全運転基準には、例えば、前述の（ｉ）〜（ｉｉｉ）の基準に加えて（ｉｖ）、（ｖ）の基準が含まれる。
【０２１７】
（ｉ）相対距離基準値Ｌｘｓ及びＬｙｓ。
【０２１８】
（ｉｉ）ＴＴＣ基準値ＴＴＣｘｓ及びＴＴＣｙｓ。
【０２１９】
（ｉｉｉ）ＴＴＣ変化率基準値ＤＴＴＣｘｓ及びＤＴＴＣｙｓ。
【０２２０】
（ｉｖ）加速度αに対する加速度基準値αｘｓ及びαｙｓ（αｓ：α standard）。
【０２２１】
（ｖ）所定の単位時間あたりの操舵角θｓ変化率に対する操舵角変化率基準値（θｓＤｓ：θｓ Deviation rate standard）。
【０２２２】
（ａ）抽出方法の一例
危険運転抽出部１２４は、第１実施形態例と同様に、まず基準（ｉ）に基づいて“対象物有区間”から各対象物の“接近区間”を抽出し、“接近区間”に基づいて“危険運転候補区間”を定義する。その後、危険運転抽出部１２４は、“危険運転候補区間”のうち、基準（ｉｉ）〜（ｖ）のうち少なくとも１の基準を満たす“危険運転候補区間”を、危険運転の区間として抽出する。
【０２２３】
例えば、基準（ｉｖ）を用いる場合、危険運転抽出部１２４は、“危険運転候補区間”に含まれる各対象物の各“接近区間”において、各対象物の加速度αｘ及びαｙの最大値を算出する。例えば“危険運転候補区間”に、第１の対象物の“接近区間１”及び第２の対象物の“接近区間２”が含まれるとする。危険運転抽出部１２４は、“接近区間１”における第１の対象物の加速度α１ｘ及びα１ｙの最大値を算出する。同様に、危険運転抽出部１２４は、“接近区間２”における第２の対象物の加速度α２ｘ及びα２ｙの最大値を算出する。次に、危険運転抽出部１２４は、加速度α１ｘ及び／又はα２ｘの最大値がαｘｓよりも大きいか、及び／又は加速度α１ｙ及びα２ｙの最大値がαｙｓよりも大きいかを、判定する。危険運転抽出部１２４は、前記条件を満たす場合には、“接近区間１”及び“接近区間２”を含む“危険運転候補区間”を危険運転の区間として抽出する。
【０２２４】
また、基準（ｖ）を用いる場合、危険運転抽出部１２４は、“危険運転候補区間”に含まれる各対象物の各“接近区間”において、各対象物の操舵角変化率の最大値を算出する。次に、危険運転抽出部１２４は、各対象物の各“接近区間”における操舵角変化率の最大値がθｓDｓよりも大きい場合には、当該“接近区間”を含む“危険運転候補区間”を危険運転の区間として抽出する。
【０２２５】
（ｂ）抽出方法の一例
図２４は、危険運転抽出処理の他の一例を示す説明図である。図２４では、まず基準（ｉ）に基づいて“対象物有区間”から各対象物の各“接近区間”が抽出され、“接近区間”に基づいて“危険運転候補区間”が定義される。その後、基準（ｉｉ）〜（ｖ）に基づいた判定により、“危険運転候補区間”の中からさらに危険運転の区間が抽出される。具体的には次のような処理が行われる。
【０２２６】
まず、危険運転抽出部１２４は、前述と同様に、相対情報ＤＢ１２９を参照し、周辺情報の時間軸において自車両３００周辺に対象物が存在するフレーム区間を、対象物フラグ＝１に基づいて抽出する。図２４に示すように、周辺情報の時間軸において、開始フレームＡ及び終了フレームＡで定義される“対象物有区間”が抽出される。
【０２２７】
次に、危険運転抽出部１２４は、前述と同様に、上記基準（ｉ）に基づいて、相対距離ＬｘがＬｘｓよりも小さい、又は、相対距離ＬｙがＬｙｓよりも小さい“接近区間”を“対象物有区間”から抽出する。また、危険運転抽出部１２４は、“接近区間”に基づいて“危険運転候補区間”を定義する。ここで、図２４では、“対象物有区間”に１の対象物のみが存在し、その対象物の“接近区間”が開始フレームＢ及び終了フレームＢで定義されている。よって、“危険運転候補区間”は、開始フレームＢ及び終了フレームＢで定義される。
【０２２８】
さらに、危険運転抽出部１２４は、“危険運転候補区間”内の各フレームにおいて存在する各対象物について、上記基準（ｉｉ）〜（ｖ）のうち少なくとも１の基準に基づいた判定を行う。例えば、図２４に示すように、危険運転抽出部１２４は、“危険運転候補区間”内の各フレームの各対象物について、ＴＴＣｘがＴＴＣｘｓよりも小さいとの条件、及び／又は、ＴＴＣｙがＴＴＣｙｓよりも小さいとの条件を満たすか否かを判定する。
【０２２９】
危険運転抽出部１２４は、少なくともいずれかの条件を満たすと判定した区間を危険運転の区間として抽出し、危険判定フラグを“１”にセットする（危険判定フラグ＝１）。図２４の場合、危険運転の区間は、開始フレームＣ及び終了フレームＣで定義される。一方、危険運転抽出部１２４は、いずれの条件も満たさないと判定した場合には、当該“対象物有区間”は危険運転の区間ではないと判定し、危険判定フラグを“０”にセットする（危険判定フラグ＝０）。
【０２３０】
（ｃ）抽出方法の一例
図２５は、危険運転抽出処理の他の一例を示す説明図である。
【０２３１】
上記図２５では、上記図２４とは判定の順序が異なる。つまり、“対象物有区間”において、まず基準（ｉｉ）〜（ｖ）に基づいた判定により区間が抽出され、抽出された区間から基準（ｉ）に基づいた判定により“接近区間”が抽出される。この“接近区間”が危険運転の区間となる。具体的には次のような処理が行われる。
【０２３２】
まず、危険運転抽出部１２４は、前述と同様に、相対情報ＤＢ１２９を参照し、開始フレームＡ及び終了フレームＡで定義される“対象物有区間”を抽出する。
【０２３３】
次に、危険運転抽出部１２４は、“対象物有区間”内の各フレームに存在する各対象物について、上記基準（ｉｉ）〜（ｖ）のうち少なくとも１の基準に基づいた判定を行う。これにより、危険運転抽出部１２４は、少なくともいずれかの基準を満たすと判定した区間として、開始フレームＣ及び終了フレームＣで定義される区間を抽出する。この例では、この区間が“危険運転候補区間”となり得る。
【０２３４】
次に、危険運転抽出部１２４は、“危険運転候補区間”内の各フレームに存在する各対象物について、上記基準（ｉ）に基づいた判定を行う。つまり、危険運転抽出部１２４は、各対象物の相対距離ＬｘがＬｘｓよりも小さい、又は、相対距離ＬｙがＬｙｓよりも小さいか否かを判定する。危険運転抽出部１２４は、前記条件を満たすと判定した場合には、開始フレームＢ及び終了フレームＢで定義される“接近区間”を危険運転の区間として抽出し、危険判定フラグを“１”にセットする（危険判定フラグ＝１）。一方、危険運転抽出部１２４は、前記条件を満たさないと判定した場合には、当該“対象物有区間”は危険運転の区間ではないと判定し、危険判定フラグを“０”にセットする（危険判定フラグ＝０）。
【０２３５】
（ｄ）抽出方法の一例
上記第１実施形態例、上記変形例１の（ａ）〜（ｄ）では、上記基準（ｉ）に基づいた判定に加えて、基準（ｉｉ）〜（ｖ）に基づいた判定により危険運転の区間が抽出される。しかし、危険運転抽出部１２４は、上記基準（ｉ）〜（ｖ）のいずれか１つの基準のみに基づいた判定により危険運転の区間を抽出しても良い。また、危険運転抽出部１２４は、上記基準（ｉ）〜（ｖ）のいずれかを２つ以上組み合わせた判定により危険運転の区間を抽出しても良い。
【０２３６】
なお、相対距離Ｌｘ、ＬｙがＬｘｓ、Ｌｙｓよりも小さい場合、自車両３００と対象物との距離が近く、自車両３００が対象物に衝突する危険性が高い。また、ＴＴＣｘ、ＴＴＣｙがＴＴＣｘｓ、ＴＴＣｙｓよりも小さい場合には、自車両３００と対象物との距離が近くなり、最終的には自車両３００が対象物に衝突する危険性が高い。また、ＴＴＣｘ、ＴＴＣｙの変化率がＤＴＴＣｘｓ、ＤＴＴＣｙｓよりも大きい場合には、自車両３００と対象物との距離が急速に近くなっており、衝突の危険性が高い。また、自車両３００の加速度の大きさが大きい場合には自車両３００が急加速又は急減速しており、また、操舵角の変化率が大きい場合には自車両３００が蛇行運転しており、自車両が安全に走行していないと判断できる。よって、このような条件を満たす区間が危険運転の区間として抽出されると、危険運転がどのような状況で発生しているかを効果的に学習させ、安全運転教育を効率良く行うことができる。
【０２３７】
なお、安全運転基準は上述のものに限定されず、運転情報から危険運転を抽出することが可能な基準であれば安全運転基準に含むことができる。
【０２３８】
（６−２）変形例２
上記実施形態例では、認知判定部１２５は、自車両３００の走行情報及び操作情報に基づいて、運転者が危険運転を認知しているか否かを判定する。しかし、認知判定部１２５は、運転者の視線に基づいて危険運転の認知の有無を判断しても良い。以下では、上記第１実施形態例と異なる構成について説明する。
【０２３９】
（６−２−１）ハードウェア構成
図２６は、変形例２に係る各装置の接続関係及びハードウェア構成を示すブロック図の一例である。図２６のハードウェア構成に示すように、情報取得装置２００は、上記第１実施形態例に比べてさらに視線検出機器２１５を備えている。視線検出機器２１５は、運転者の顔、眼球、虹彩などの視線情報を検出する。
【０２４０】
図２７及び図２８は、視線検出機器の取付位置を示す説明図である。視線検出機器２１５は、運転者の視線情報を取得可能な例えばＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ、赤外線カメラなどの撮像装置からなる。
【０２４１】
視線検出機器２１５は、図２７、図２８に示すように、例えば車両３００のダッシュボード３０１上に設けられる。このとき、視線検出機器２１５は、運転者の顔及び目等を前方から検出可能なように、またハンドル３０２により遮られずに顔及び目等を撮影可能なように、例えばハンドル３０２近傍のダッシュボード３０１上に所定の角度で取り付けられる。ただし、運転者の顔及び目等を検出可能であれは、取付位置及び取付角度等は限定されない。
【０２４２】
なお、視線検出機器２１５の取付位置、取付角度などの視線検出機器の特性は、車両３００の中心点Ｏを原点とする空間座標系に適合可能なように補正、いわゆるキャリブレーションされる。
【０２４３】
また、視線検出機器２１５は、例えば１秒当たり３０枚の映像フレームを撮影し、撮影された映像データは、入出力機器Ｉ／Ｆ２０４を介してＲＡＭ２０３に記憶される。
【０２４４】
視線検出機器２１５が検出した運転者の顔、眼球、虹彩などの映像に基づいて視線１５０を検出することが可能である。運転者の視線１５０が検出されると、視線１５０の方向により運転者がどの方向を視認していたのかが分かる。例えば、視線１５０の方向が前方であれば、運転者は前方を視認していたと推測できる。また、視線１５０の方向がミラー３０３に向かっていれば、ミラー３０３を介して車両３００の後方及び後側方などを視認していたと推測できる。
【０２４５】
なお、車両３００に設けられるミラー３０３には、図２８に示すように車両３００の左右のドア付近に設けられるドアミラー３０３Ｌ、３０３Ｒ、車両３００内部に設けられるバックミラー３０３Ｂ、車両３００のボンネット上に設けられるフェンダーミラー等が挙げられる。図２９は、ミラーにより確認可能な領域の一例を示す説明図である。車両３００の運転者は、左のドアミラー３０３Ｌ、右のドアミラー３０３Ｒ及びバックミラー３０３Ｂによって、それぞれ左ミラー領域３０４Ｌ、右ミラー領域３０４Ｒ及びバックミラー領域３０４Ｂを視認可能である。
【０２４６】
（６−２−２）処理の概要
危険運転解析装置１００は、視線検出機器２１５が取得した視線１５０に基づいて、自車両３００の運転者が危険運転の対象である対象物を視認していたか否かを判断する。図３０を用いて危険運転解析装置１００による処理の概要を説明する。
【０２４７】
図３０は、自車両と他車両との関係を示す斜視図である。他車両５００は、自車両３００が走行する車線６００に対して、左に隣接する車線６０１上を走行している。また、自車両３００の運転者の視線ベクトル１５０ａが他車両５００に向かっているため、危険運転解析装置１００は自車両３００の運転者が他車両５００を視認していると判定することができる。具体的には、例えば、危険運転解析装置１００は、自車両３００の運転者の視線１５０を中心とした視線空間１５１を設定し、視線空間１５１内に対象物である他車両５００の少なくとも一領域が含まれるか否かに基づいて視認しているか否かを判定する。より具体的には後述するが、危険運転解析装置１００は、視線ベクトル１５０ａと、自車両３００から他車両５００への対象物ベクトル１６０ａと、の成す角Δθに基づいて判定する。ここで、視線空間１５１とは、視線原点Ｐを始点とし、視線ベクトル１５０ａとの成す角θａが所定の閾値θｔｈ以下である視線空間線１５１ａの集合が構成する空間を言う。
【０２４８】
（６−２−３）機能構成
次に危険運転解析装置１００の機能構成について説明する。
【０２４９】
図３１は、変形例２にかかる各装置の機能構成を示すブロック図の一例である。第１実施形態例の機能構成に加えて、情報取得装置２００の視線検出部２２６、危険運転解析装置１００の視線データＤＢ１３５及び視線判定部１３６が設けられている。以下に各機能構成について説明する。以下に説明する構成以外の構成は第１実施形態例と同様である。
【０２５０】
（ａ）情報取得装置の視線検出部
情報取得装置２００の視線検出部２２６は、視線検出機器２１５が検出した運転者の顔、眼球、虹彩などの映像に基づいて、視線原点Ｐ及び視線１５０の方向を示す視線ベクトル１５０ａを算出する。
【０２５１】
図３２は視線原点Ｐ及び視線ベクトルの算出方法の一例を示す説明図である。例えば、視線検出部２２６は、顔、眼球、虹彩などの映像に基づいて顔の特徴点を算出し、予め記憶している運転者の顔の特徴量と比較する。次に、視線検出部２２６は、比較結果及び顔、眼球、虹彩の映像などに基づいて顔の向きを抽出するとともに、同図（ａ）に示す左の眼球１５２Ｌと右の眼球１５２Ｒとの中心位置を視線原点Ｐとして検出する。さらに、視線検出部２２６は、虹彩１５３ａの中心位置、つまり瞳孔１５３ｂの中心位置を算出する。最後に、視線検出部２２６は、視線原点Ｐ及び瞳孔１５３ｂの中心位置に基づいて視線ベクトル１５０ａを算出する。なお、運転者は頭を前後左右及び上下などに変更し得るため、空間座標系の中心点Ｏに対する視線原点Ｐの位置は頭の位置及び向き等に応じて変更される。
【０２５２】
視線ベクトル１５０ａは、車両３００の任意の中心点Ｏを原点とする空間座標系内の座標により定義され得る。その他、視線ベクトル１５０ａは、同図（ｂ）及び（ｃ）に示すように、視線ベクトル１５０ａとＸＹ平面との成す角であるピッチ角１５６ａと、視線ベクトル１５０ａとＹＺ平面との成す角である方位角１５６ｂと、により定義されても良い。
【０２５３】
視線検出部２２６は、視線原点Ｐ及び視線ベクトル１５０ａを取得データＤＢ２２５に格納する。
【０２５４】
（ｂ）危険運転解析装置の視線データＤＢ
視線データＤＢ１３５は、自車両の運転者の視線原点Ｐ及び視線ベクトル１５０ａを情報取得装置２００から取得し記憶する。また、視線データＤＢ１３５は、視線判定部１３６が判定した、ミラー３０３の視認の有無、ミラー視線原点Ｒ及びミラー視線ベクトル１５５ａなども記憶する。
【０２５５】
なお、ミラー視線原点Ｒとは、視線ベクトル１５０ａとミラー３０３のミラー面の領域との交点の座標を言うものとする。また、運転者からの視線１５０はミラー３０３により反射され、ミラー視線１５５となる。ミラー視線ベクトル１５５ａとは、ミラー視線１５５の方向を示すベクトルである。なお、ミラー視線原点Ｒ及びミラー視線ベクトル１５５ａは、自車両３００の任意の中心点Ｏを中心とする空間座標系により定義される。
【０２５６】
図３３は、視線データＤＢの視線データの一例である。視線データＤＢ１３５は、各フレームごとに、フレーム番号、視線原点Ｐ、視線ベクトル１５０ａ、ミラー視認のＹｅｓ／ＮＯ、ミラー視線原点Ｒ及びミラー視線ベクトル１５５ａを記憶する。例えば、視線データＤＢ１３５は、フレーム番号＝１のレコードにおいて、視線原点Ｐ（Ｘｖ０、Ｙｖ０、Ｚｖ０）、視線ベクトルＶｉｓｕａｌ＿１、ミラー３０５を視認していないことを示す“ＮＯ”を記憶している。また、視線データＤＢ１３５は、フレーム番号＝６のレコードにおいて、視線原点Ｐ（Ｘｖ１、Ｙｖ１、Ｚｖ１）、視線ベクトルＶｉｓｕａｌ＿６、ミラー３０３を視認していることを示す“ＹＥＳ”、ミラー視線原点Ｒ（Ｘｍ１、Ｙｍ１、Ｚｍ１）、ミラー視線ベクトルＶｍｉｒｒｏｒ＿６を記憶している。
【０２５７】
（ｄ）危険運転解析装置の相対情報算出部、相対情報ＤＢ
相対情報算出部１２３は、相対距離Ｌ、相対速度Ｖ、ＴＴＣに加えて、さらに対象物ベクトルを算出する。対象物ベクトルは、視線原点Ｐ又はミラー視線原点Ｒから対象物への方向を示すベクトルである。
【０２５８】
相対情報算出部１２３は、視線データＤＢ１３５から視線原点Ｐ又はミラー視線原点Ｒを取得する。具体的には、相対情報算出部１２３は、視線データＤＢ１３５においてミラー視認の結果が“ＮＯ”であれば視線原点Ｐを取得し、ミラー視認の結果が“ＹＥＳ”であればミラー視線原点Ｒを取得する。また、相対情報算出部１２３は、相対情報ＤＢ１２９から、対象物ベクトルの算出対象である対象物の相対位置Ｑを取得する。次に、相対情報算出部１２３は、視線原点Ｐ又はミラー視線原点Ｒから対象物への方向１６０を示す対象物ベクトル１６０ａを算出する。
【０２５９】
フレーム番号＝１及び対象物番号＝２の対象物について、対象物ベクトル１６０ａは次のように算出される。相対情報算出部１２３は、視線データＤＢ１３５において、フレーム番号＝１のミラー視認の結果が“ＮＯ”であるので視線原点Ｐ（Ｘｖ０、Ｙｖ０、Ｚｖ０）を取得する。また、相対情報算出部１２３は、相対情報ＤＢ１２９から相対位置Ｑ（Ｘ＿２１、Ｙ＿２１、Ｚ＿２１）を取得する。次に、相対情報算出部１２３は、視線原点Ｐと相対位置Ｑとに基づいて対象物ベクトルＶｏｂｊｅｃｔ＿２１を算出する。
【０２６０】
また、フレーム番号＝６及び対象物番号＝２の対象物について、対象物ベクトル１６０ａは次のように算出される。相対情報算出部１２３は、視線データＤＢ１３５において、フレーム番号＝６のミラー視認の結果が“ＹＥＳ”であるのでミラー視線原点Ｒ（Ｘｍ１、Ｙｍ１、Ｚｍ１）を取得する。ここで、対象物の相対位置Ｑが（Ｘ＿２６、Ｙ＿２６、Ｚ＿２６）であるとする。相対情報算出部１２３は、ミラー視線原点Ｒと相対位置Ｑとに基づいて対象物ベクトルＶｏｂｊｅｃｔ＿２６を算出する。
【０２６１】
なお、対象物ベクトル１６０ａは、空間座標系内の座標により定義されても良いし、対象物ベクトル１６０ａとＸＹ平面及びＹＺ平面との成す角によって定義されても良い。
【０２６２】
相対情報算出部１２３は、上記の算出結果を相対情報ＤＢ１２９に格納する。
【０２６３】
図３４は、相対情報ＤＢの相対情報の一例である。相対情報ＤＢ１２９は、例えば、フレーム番号、対象物番号、対象物種類、相対位置Ｑ、相対距離Ｌ、相対速度Ｖ、対象物ベクトル１６０ａ及び後述の成す角を記憶している。
【０２６４】
（ｅ）危険運転解析装置の視線判定部
視線判定部１３６は、認知判定部１２５が危険運転の認知の有無を判定可能なように、視線ベクトル１５０ａ又はミラー視線ベクトル１５５ａと、対象物ベクトル１６０ａと、の成す角を算出する。
【０２６５】
まず、ミラー視線ベクトルの算出方法について説明する。
【０２６６】
視線判定部１３６は、視線データＤＢ１３５の視線原点Ｐ及び視線ベクトル１５０ａに基づいて、視線ベクトル１５０ａがミラー３０３上にあるか否かを判定する。ここで、視線判定部１３６は、自車両３００に設けられた左右のドアミラー３０３Ｌ、３０３Ｒ及びバックミラー３０３Ｂなどの各ミラー面の領域を例えば情報取得装置２００から取得するなどして把握しているものとする。ミラー面の領域とは、入射光を反射する反射面の領域であり、例えば空間座標系を基準とした座標の集合により定義される。視線判定部１３６は、視線原点Ｐから延在する視線ベクトル１５０ａと、ミラー面の領域と、が交差するか否かに基づいて、視線ベクトル１５０ａがミラー３０３上にあるか否かを判定する。
【０２６７】
視線判定部１３６は、視線ベクトル１５０ａとミラー面の領域とが交差する場合には、その交点をミラー視線原点Ｒに設定する。さらに、視線判定部１３６は、視線ベクトル１５０aをミラー視線原点Ｒを起点としてミラー３０３により反射させてミラー視線ベクトル１５５ａを求める。視線判定部１３６は、これらのミラー３０３の視認の有無、ミラー視線原点Ｒ及びミラー視線ベクトル１５５ａを、前述の図３３に示すように視線データＤＢ１３５に格納する。なお、各ミラー３０３が微調整されるなどして位置が変更された場合には、視線判定部１３６は、変更後のミラー面の領域を例えば情報取得装置２００から取得するものとする。
【０２６８】
次に、視線判定部１３６は、視線ベクトル１５０ａ又はミラー視線ベクトル１５５ａと、対象物ベクトル１６０ａと、の成す角を算出する。算出方法について以下に図３５、図３６を用いて説明する。
【０２６９】
図３５は視線ベクトルと対象物ベクトルとの成す角Δθの算出方法の一例を示す説明図である。自車両３００は車線６００上を走行しており、対象物である他車両５００は、車線６００の左に隣接する車線６０１上を走行しており、自車両３００に対して左前方に位置している。視線判定部１３６は、視線データＤＢ１３５を参照し、判定対象のフレームにおいてミラー視認がＮＯであると判断すると、視線原点Ｐ及び視線ベクトル１５０ａを読み出す。また、視線判定部１３６は、相対情報ＤＢ１２９を参照し、判定対象のフレーム及び判定対象の対象物について、対象物ベクトル１６０ａを読み出す。次に、視線判定部１３６は、視線原点Ｐを起点とする運転者の視線ベクトル１５０ａと、視線原点Ｐを起点とする対象物ベクトル１６０ａと、の成す角Δθを算出する。ここでは、視線判定部１３６は、同図（ａ）に示すように、ＸＹ平面内での視線ベクトル１５０ａと対象物ベクトル１６０ａとの成す角ΔθＨを算出する。さらに、視線判定部１３６は、同図（ｂ）に示すように、ＹＺ平面内での視線ベクトル１５０ａと対象物ベクトル１６０ａとの成す角ΔθＶを算出する。
【０２７０】
図３６はミラー視線ベクトルと対象物ベクトルとの成す角Δθの算出方法の一例を示す説明図である。自車両３００は車線６００上を走行しており、対象物である他車両５００は、車線６００の右に隣接する車線６０３上を走行しており、自車両３００に対して右後方に位置している。視線判定部１３６は、視線データＤＢ１３５を参照し、判定対象のフレームにおいてミラー視認がＹＥＳであると判断すると、ミラー視線原点Ｒ及びミラー視線ベクトル１５５ａを読み出す。例えば、運転者は、自車両３００の右のドアミラー３０３Ｒを視認しているものとする。よって、図３６に示すように、視線原点Ｐを起点とする視線ベクトル１５０ａは、ミラー３０３Ｒにより反射され、ミラー視線原点Ｒを起点とするミラー視線ベクトル１５５ａとなっている。また、視線判定部１３６は、相対情報ＤＢ１２９を参照し、判定対象のフレーム及び判定対象の対象物について、対象物ベクトル１６０ａを読み出す。視線判定部１３６は、ミラー視線原点Ｒを起点とするミラー視線ベクトル１５５ａと、ミラー視線原点Ｒを起点とする対象物ベクトル１６０ａと、の成す角Δθを算出する。つまり、視線判定部１３６は、同図（ａ）、（ｂ）に示すように、ＸＹ平面内でのミラー視線ベクトル１５５ａと対象物ベクトル１６０ａとの成す角ΔθＨ、及びＹＺ平面内でのミラー視線ベクトル１５５ａと対象物ベクトル１６０ａとの成す角ΔθＶを算出する。
【０２７１】
視線判定部１３６は、判定結果として、成す角ΔθＨ及びΔθＶを相対情報ＤＢ１２９に格納する。
【０２７２】
（ｆ）危険運転解析装置の認知判定部
認知判定部１２５は、自車両３００の運転が危険運転であることを、運転者が認知しているか否かを判定する。ここでは、認知判定部１２５は、危険運転の対象となった対象物を自車両３００の運転者が認知しているか否かを判定する。
【０２７３】
例えば、認知判定部１２５は、図３０に示す視線空間１５１と対象物である他車両５００との位置関係に基づいて認知の有無を判定する。例えば、認知判定部１２５は、対象物が視線空間１５１の中央部に位置しているか否かを判断し、対象物が視線空間の中央部に位置していれば視線１５０と対象物とが交差しており、対象物を認知していると判定する。また、認知判定部１２５は、対象物のうち何％が視線空間１５１を占有しているかを判断し、対象物領域が視線空間１５１を占有している程度に応じて、その対象物認知の有無を判定しても良い。判定方法をさらに詳細に説明する。
【０２７４】
まず、認知判定部１２５は、第１実施形態例と同様に、図１１に示す危険運転情報ＤＢ１３０を参照し、各“危険運転候補”について、危険判定フラグ＝１の対象物の“接近区間”を読み出す。例えば、認知判定部１２５は、図１１の危険運転情報ＤＢ１３０において、“危険運転候補番号”＝１、対象物番号＝１、危険判定フラグ＝１のレコードにおいて、“接近区間”の開始フレームｎｓ１＿１及び終了フレームｎｅ１＿１を読み出す。
【０２７５】
次に、認知判定部１２５は、“接近区間”内の各フレームについて、図３４の相対情報ＤＢ１２９を参照し、運転者が危険運転を認知しているか否かを判定する。まず、認知判定部１２５は、着目している対象物の“接近区間”内の各フレームについて、成す角ΔθＨ及びΔθＶを読み出す。
【０２７６】
次に、認知判定部１２５は、危険運転を認知しているか否かを判定するための所定の閾値θＨｔｈ及びθＶｔｈと、成す角ΔθＨ及びΔθＶと、を比較し、運転者が対象物を視認しているか否かを判断する。なお、閾値θｔｈには、ＸＹ面内での成す角ΔθＨを判定するための所定の閾値θＨｔｈと、ＹＺ面内での成す角ΔθＶを判定するための所定の閾値θＶｔｈと、がある。よって、認知判定部１２５は、成す角ΔθＨが所定の閾値θＨｔｈ以下か否かを判定し、さらに成す角ΔθＶが所定の閾値θＶｔｈ以下か否かを判定する。認知判定部１２５は、成す角ΔθＨが所定の閾値θＨｔｈ以下であり、かつ、成す角ΔθＶが所定の閾値θＶｔｈ以下である場合は、自車両３００の運転者が対象物を視認していたと判断し、危険運転を認知していたと判定する。一方、認知判定部１２５は、成す角ΔθＨが所定の閾値θＨｔｈより大きいか、あるいは、成す角ΔθＶが所定の閾値θＶｔｈより大きい場合は、運転者が対象物を視認していなかったと判断し、危険運転を認知していなかったと判定する。
【０２７７】
なお、上記では、認知判定部１２５は、成す角ΔθＨ及びΔθＶの両方に基づいて認知の有無を判定しているが、例えば成す角ΔθＨ及びΔθＶのいずれか一方の成す角に基づいて認知の有無を判定することもできる。
【０２７８】
その他、認知判定部１２５は、対象物に対する視認時間を算出し、算出した視認時間に基づいて、対象物を認知しているか、否かを判定しても良い。例えば、認知判定部１２５は、視認時間が所定値以上である場合は、対象物を認知していると判断する。一方、認知判定部１２５は、視認時間が所定値未満である場合は、対象物を認知していないと判断する。
【０２７９】
認知判定部１２５は、前述の図１１と同様に危険運転情報ＤＢに判定結果を格納する。
【０２８０】
なお、認知判定部１２５は、危険運転の認知の有無のみを判定しているが、運転者がどの程度、危険運転を認知しているかを示す認知度を判定しても良い。これにより、認知度に応じた危険運転を抽出することができる。例えば、認知判定部１２５は、視線ベクトル１５０ａ又はミラー視線ベクトル１５５ａと、対象物ベクトル１６０ａと、の成す角の大きさに応じて認知度を診断しても良い。例えば、なす角の大きさが小さいほど認知度を高く判定する。また、認知判定部１２５は、視認時間の長さに応じて認知度を診断しても良い。例えば、視認時間が長いほど認知度を高く判定する。
【０２８１】
（６−３）変形例３
上記実施形態例では、危険運転解析装置１００は、映像処理部１２１が生成した周辺映像から、自車両３００周辺に存在する一又は複数の対象物を抽出する。しかし、危険運転解析装置１００は、例えば自車両３００に取り付けた障害物検出センサにより対象物を検出しても良い。障害物検出センサは、障害物との距離を検出するものであって、光学センサ、超音波センサなどで構成することができる。
【０２８２】
図３７は、障害物検出センサが設けられた車両の一例である。例えば、障害物検出センサ２１６ａ〜２１６ｈは、自車両３００の前部バンパの３箇所、車体の両側面、後部バンパの３箇所などに埋め込まれている。危険運転解析装置１００の対象物抽出部１２２は、これらの障害物検出センサが検出したセンサ信号に基づいて自車両３００周辺の対象物を検出し、対象物の自車両３００に対する相対位置Ｑ等を取得する。また、相対情報算出部１２３は、センサ信号に基づいて、相対距離Ｌ及び相対速度Ｖなどを算出する。
【０２８３】
また、危険運転解析装置１００は、２眼レンズのステレオカメラを用いて、対象物の検出及び相対距離Ｌ及び相対速度Ｖなどの算出を行うこともできる。
【０２８４】
また、危険運転解析装置１００は、自車両３００と対象物との間の通信に基づいて、対象物を検出しても良い。前記通信には、例えば車両間の通信である車車間通信が挙げられる。
【０２８５】
＜第２実施形態例＞
図３８は、第２実施形態例にかかる各装置の機能構成を示すブロック図の一例である。
【０２８６】
危険運転解析装置１００は、危険運転を抽出することが出きれば良く、上記第１実施形態例の危険運転分類部１２６などは必須の構成要素ではない。第２実施形態例の危険運転解析装置１００には、第１実施形態例の危険運転分類部１２６及び危険運転パターンＤＢ１３３などは含まれていない。その他の構成は第１実施形態例と同様であり、第１実施形態例の変形例も第２実施形態例に適用可能である。
【０２８７】
＜第３実施形態例＞
第１実施形態例の危険運転解析装置１００は、自車両周辺の周辺情報、自車両３００の走行情報、操作情報及び位置情報を外部の情報取得装置２００から取得する。一方、第３実施形態例の危険運転解析装置１００は、これらの情報を自ら取得する。以下に、第１実施形態例と異なる点について説明する。
【０２８８】
第３実施形態例の危険運転解析装置１００の構成について以下に説明する。図３９は、第３実施形態例に係る、危険運転解析装置のハードウェア構成を示すブロック図の一例である。
【０２８９】
危険運転解析装置１７０は、例えば、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、入出力機器Ｉ／Ｆ１０４、通信Ｉ／Ｆ１０８を有している。これらは、バス１０９を介して互いに接続されている。
【０２９０】
入出力機器Ｉ／Ｆ１０４は、ディスプレイ１０５、マウス１０６、キーボード１０７、周辺情報取得機器２０５、走行情報取得機器２０６、操作情報取得機器２０７及び位置情報取得機器２０８などの入出力機器と接続されている。
【０２９１】
次に危険運転解析装置１００の機能構成について説明する。図４０は、第３実施形態例にかかる危険運転解析装置の機能構成を示すブロック図の一例である。第３実施形態例にかかる危険運転解析装置１００は、第１実施形態例にかかる危険運転解析装置１００に加えて、周辺情報取得部２２０、走行情報取得部２２１、操作情報取得部２２２、位置情報取得部２２３を備える。また、第３実施形態例に係る危険運転解析装置１００は、情報取得装置２００とのデータ、コマンドなどの送受信は不要であるため、送受信部１２０、２２４及び取得データＤＢ２２５は省略した。各機能の処理は第１実施形態例と同様である。
【０２９２】
その他の構成は第１実施形態例と同様である。また、第２実施形態例においても、第３実施形態例を適用可能である。
【０２９３】
＜その他の実施形態例＞
また、前述の方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc−Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical disk）、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ（ＤＶＤ−Random Access Memory）、ＢＤ（Blue-ray Disc）、ＵＳＢメモリ、半導体メモリなどを挙げることができる。前記コンピュータプログラムは、前記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。
【０２９４】
以上の実施形態及びその他の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０２９５】
＜付記＞
（付記１）
自車両の周辺情報を含む運転情報を取得する取得ステップと、前記周辺情報から得られる周囲の対象物を検出する検出ステップと、前記自車両と前記対象物との相対関係から安全運転基準を満たすか否かを判断する判定値を演算する演算ステップと、前記判定値と、前記演算に対する基準値とを比較して、前記安全運転基準を満たさない危険運転を判定する判定ステップと、前記判定ステップで危険運転と判定された時間の前記周辺情報を抽出する危険運転抽出ステップと、を含む、情報処理方法。
【０２９６】
自車両に関連する運転情報には、少なくとも自車両周辺の映像が含まれる。その他、自車両に関連する運転情報には、自車両周辺に存在する対象物と自車両との相対距離及び相対速度、自車両の速度及び加速度など各種情報が含まれていても良い。また、自車両に関連する運転情報は、自車両の運転者が急ブレーキ及び急なハンドル操作を行った時など危険運転を認知した時だけではなく、自車両が運転状態にある場合に記憶される。
【０２９７】
上記情報処理方法は、このような自車両の運転情報から、客観的な安全運転基準に基づいて危険運転を抽出する。よって、自車両の運転者が認知している危険運転だけでなく、自車両の運転者が認知していない危険運転も抽出することができる。また、上記情報処理方法を用いれば、人手によらず、効率的に、客観的に及び迅速に危険運転を抽出することができる。このように抽出された危険運転の映像等を運転者に視聴させることで、危険運転がどのような状況で発生しているかを効果的に学習させ、安全運転教育を効率良く行うことができる。
【０２９８】
（付記２）
前記安全運転基準には、
前記自車両と前記対象物との相対距離に対する相対距離基準値、前記自車両と前記自車両の周辺に存在する各対象物とが衝突するまでの衝突予想時間であるＴＴＣ（Time to collision）に対するＴＴＣ基準値、所定の単位時間あたりの前記ＴＴＣの変化率に対するＴＴＣ変化率基準値、前記自車両の加速度に対する加速度基準値及び／又は所定の単位時間あたりの操舵角変化率に対する操舵角変化率基準値が含まれ、
前記危険運転抽出ステップでは、
前記相対距離が前記相対距離基準値よりも小さいとの条件、前記ＴＴＣが前記ＴＴＣ基準値よりも小さいとの条件、前記ＴＴＣの変化率が前記ＴＴＣ変化率基準値よりも大きいとの条件、前記自車両の加速度の大きさが前記加速度基準値よりも大きいとの条件、及び前記自車両の操舵角変化率が前記操舵角変化率基準値よりも大きいとの条件において、少なくとも１の条件を満たす前記運転情報を、前記危険運転の情報として抽出する、付記１に記載の情報処理方法。
【０２９９】
相対距離が相対距離基準値よりも小さい場合、自車両と対象物との距離が近く、自車両が対象物に衝突する危険性が高い。また、ＴＴＣがＴＴＣ基準値よりも小さい場合には、自車両と対象物との距離が近くなり、最終的には自車両が対象物に衝突する危険性が高い。また、ＴＴＣの変化率がＴＴＣ変化率基準値よりも大きい場合には、自車両と対象物との距離が急速に近くなっており、衝突の危険性が高い。また、自車両の加速度の大きさが大きい場合には自車両が急加速又は急減速しており、また、操舵角の変化率が大きい場合には自車両が蛇行運転しており、自車両が安全に走行していないと判断できる。よって、上記情報処理方法では、このような運転状態を、危険運転として運転情報から抽出する。より具体的には、運転情報は時間軸上に沿って構成されているため、前述のような運転状態の区間を、危険運転の区間として運転情報から抽出する。
【０３００】
なお、対象物の抽出方法としては、まず、周辺情報取得ステップにおいて自車両周辺に存在する一又は複数の対象物を含む周辺情報を取得し、次に、前記周辺情報から前記一又は複数の対象物を抽出する方法が挙げられる。
【０３０１】
より具体的には、周辺情報を取得する周辺情報取得手段は、自車両の周辺を撮像する１又は複数の撮像装置を含む。映像処理手段は、前記撮像装置で撮影された映像から前記自車両の周辺映像を生成し、対象物抽出手段が、前記周辺映像から前記一又は複数の対象物を抽出する。
【０３０２】
また、別の方法として、対象物抽出手段は、自車両周辺に存在する一又は複数の対象物を検知する対象物センサから検知結果を取得し、前記検知結果にもとづいて前記一又は複数の対象物を抽出する方法が挙げられる。
【０３０３】
さらに別の方法として、対象物抽出手段は、前記自車両周辺に存在する一又は複数の対象物から送信される、前記対象物の位置、速度、加速度及び／又は進行方向を含む対象物情報を取得し、前記対象物情報にもとづいて前記一又は複数の対象物を抽出する方法が挙げられる。
【０３０４】
（付記３）
前記危険運転抽出ステップでは、
前記相対距離が前記相対距離基準値よりも小さいとの条件を満たし、かつ、前記ＴＴＣが前記ＴＴＣ基準値よりも小さいとの条件、前記ＴＴＣの変化率が前記ＴＴＣ変化率基準値よりも大きいとの条件、前記自車両の加速度の大きさが前記加速度基準値よりも大きいとの条件、前記自車両の操舵角変化率が前記操舵角変化率基準値よりも大きいとの条件において、少なくとも１の条件を満たす前記運転情報を、前記危険運転の情報として抽出する、付記２に記載の情報処理方法。
【０３０５】
上記構成では、危険運転の情報を抽出する条件として、自車両と対象物との相対距離が相対距離基準値よりも小さいとの条件が必須となっている。例えば、急加速に起因してＴＴＣがＴＴＣ基準値よりも小さくなったとしても、自車両と対象物とが互いに遠く離れていれば、自車両と対象物とが衝突する危険性は低い。よって、時間軸上に沿って構成される運転情報において、自車両と対象物との相対距離が相対距離基準値以上の区間は、危険運転の区間からは除外する。これにより、衝突の危険性が高い区間のみを危険運転の区間として抽出することができる。
【０３０６】
（付記４）
前記危険運転抽出ステップは、
時間軸上の前記運転情報から、前記相対距離が前記相対距離基準値よりも小さいとの条件を満たす各接近区間を抽出する第１ステップと、
各接近区間の運転情報に基づいて、前記ＴＴＣの最小値、前記ＴＴＣの変化率の最大値、前記加速度の最大値、及び／又は、前記操舵角変化率の最大値を算出する第２ステップと、
各接近区間の中から、前記ＴＴＣの最小値が前記ＴＴＣ基準値よりも小さいとの条件、前記ＴＴＣの変化率の最大値が前記ＴＴＣ変化率基準値よりも大きいとの条件、前記加速度の大きさの最大値が前記加速度基準値よりも大きいとの条件、及び前記操舵角変化率の最大値が前記操舵角変化率基準値よりも大きいとの条件において、少なくとも１の条件を満たす接近区間を抽出し、前記抽出された接近区間の運転情報を前記危険運転の情報として抽出する第３ステップと、
を有する、付記２に記載の情報処理方法。
【０３０７】
まず、相対距離が前記相対距離基準値よりも小さい接近区間を運転情報から抽出する。次に、抽出された接近区間のうち、上記の各条件を満たす接近区間を危険運転の区間として抽出する。よって、上記付記３と同様の効果を奏する。
【０３０８】
（付記５）
前記自車両の運転が危険運転であることを、前記自車両の運転者が認知しているか否かを判定する認知判定ステップをさらに有し、
前記危険運転抽出ステップでは、前記安全運転基準を満たさない危険運転の中から、前記認知判定ステップにおいて前記自車両の運転者が認知していないと判定された危険運転を、さらに抽出する、付記１〜４のいずれかに記載の情報処理方法。
【０３０９】
これにより、安全運転基準を満たさない危険運転の中でも、運転者が認知できていない危険運転を抽出することができる。このような認知できていない危険運転を運転者に視聴させて、どのような危険運転を認知できなかったのかを運転者に示すことで、安全運転教育を効果的に行うことができる。
【０３１０】
なお、認知判定ステップでは、危険運転であることの認知の有無だけでなく、危険運転をどの程度認知しているかを示す認知度を判定しても良い。
【０３１１】
（付記６）
前記認知判定ステップでは、前記自車両の負の加速度の大きさが所定値より大きいと判断すると、前記自車両の運転者が、前記自車両の運転が危険運転であることを認知していると判定する、付記５に記載の情報処理方法。
【０３１２】
自車両の負の加速度の大きさが所定値より大きいとは、速度の減少率が所定値より大きいことを意味し、例えば運転者が急なブレーキ操作を行った場合などが挙げられる。つまり、運転者が危険運転を認知して自発的に急なブレーキ操作を行ったため、自車両の速度の減少率が所定値より大きくなったと判断できる。
【０３１３】
（付記７）
前記認知判定ステップでは、さらに前記自車両のブレーキ操作が行われた判断すると、前記自車両の運転者が、前記自車両の運転が危険運転であることを認知していると判定する、付記６に記載の情報処理方法。
【０３１４】
認知判定ステップでは、ブレーキ操作及び加速度の両方に基づいて、危険運転に対する認知の有無を判定しても良い。つまり、認知判定ステップでは、運転者がブレーキ操作を行い、かつ負の加速度の大きさが所定値より大きい場合に、危険運転を認知していると判定する。ここで、負の加速度の大きさが所定値より大きくなる現象は、ブレーキ操作が行われた場合だけでなく、例えば自車両が急な上り坂を走行した場合にも生じ得る。ブレーキ操作に基づいて、運転者が行った操作を確実に検出することで、危険運転に対する認知の有無を確実に検出することができる。
【０３１５】
その他、操舵角の変化率が大きい場合は、対象物との衝突を避けるために運転者がハンドルを急激に操作した場合などが考えられ、危険運転を認知していると判定できる。
【０３１６】
（付記８）
前記危険運転抽出ステップにおいて抽出された前記危険運転を、前記自車両の位置情報、前記自車両の走行情報、前記自車両の操作情報及び前記自車両の周辺に存在する対象物に関する情報を含む分類項目により分類する危険運転分類ステップをさらに含む、付記１〜７のいずれかに記載の情報処理方法。
【０３１７】
自車両の位置情報とは、自車両がどこにいるのかを特定するための情報であり、例えば交差点、直進道路、三車線道路及びＴ字路などの自車両が位置している状況を示す情報である。自車両の走行情報とは、例えば自車両の速度及び加速度などである。自車両の操作情報とは、例えば、ブレーキ操作の有無、操舵角、方向指示器の操作の有無、アクセルの操作の有無などを含む情報などである。自車両の周辺に存在する対象物に関する情報とは、例えば、対象物がトラック、人、バイクであるなど、対象物を特定するための情報である。抽出された危険運転をこれらの分類項目により分類することで、危険運転の中から所望のデータを即座に検索することができる。また、危険運転を上記分類項目により分類して傾向を調査することで、運転者がどのような状況で危険運転に陥りやすいかを分析することもできる。
【０３１８】
（付記９）
前記運転情報は、前記自車両周辺の周辺情報に基づいて生成されており、
前記運転情報から抽出された危険運転を表示するための表示映像を、前記周辺情報に基づいて生成する表示映像生成ステップをさらに含む、付記１に記載の情報処理方法。
【０３１９】
自車両周辺の周辺情報とは、自車両の例えば３６０°全周囲の周辺情報である。表示映像生成ステップでは、危険運転の表示映像を全周囲の周辺情報に基づいて生成することができる。よって、危険運転の視聴者は、自車両の全周囲に亘る危険運転を視聴することができる。例えば、自車両の運転中において視認困難な死角において危険運転の原因が発生していても、危険運転の視聴者は、そのような危険運転を表示映像により振り返ることができる。
【０３２０】
（付記１０）
前記表示映像生成ステップでは、視点と前記視点を原点とする視線方向とを受け付け、前記視点及び前記視線方向に基づいて、前記周辺情報から前記危険運転の表示映像を生成する、付記９に記載の情報処理方法。
【０３２１】
表示映像生成ステップでは、視点及び視線方向が指定されれば、様々な視点に基づいた危険運転の表示映像を生成することができる。例えば、自車両の後方車両に視点が設定され、後方車両から自車両に向かう視線方向が設定されれば、表示映像生成ステップでは、後方車両を視点とした自車両の危険運転の表示映像を生成することができる。よって、危険運転を行った自車両の運転者などは、他車両から見た自車両の危険運転を客観的に振り返ることができ、安全運転教育を効果的に行うことができる。
【０３２２】
（付記１１）
自車両の周辺情報を含む運転情報を取得する取得手段、前記周辺情報から得られる周囲の対象物を検出する検出手段、前記自車両と前記対象物との相対関係から安全運転基準を満たすか否かを判断する判定値を演算する演算手段、前記判定値と、前記演算に対する基準値とを比較して、前記安全運転基準を満たさない危険運転を判定する判定手段、及び前記判定手段で危険運転と判定された時間の前記周辺情報を抽出する危険運転抽出手段としてコンピュータを機能させる情報処理プログラム。
【０３２３】
（付記１２）
自車両の周辺情報を含む運転情報を取得する取得手段と、前記周辺情報から得られる周囲の対象物を検出する検出手段と、前記自車両と前記対象物との相対関係から安全運転基準を満たすか否かを判断する判定値を演算する演算手段と、前記判定値と、前記演算に対する基準値とを比較して、前記安全運転基準を満たさない危険運転を判定する判定手段と、前記判定手段で危険運転と判定された時間の前記周辺情報を抽出する危険運転抽出手段と、を含む、情報処理装置。
【符号の説明】
【０３２４】
１００：危険運転解析装置    
１２１：映像処理部   
１２２：対象物抽出部 
１２３：相対情報算出部      
１２４：危険運転抽出部      
１２５：認知判定部   
１２６：危険運転分類部      
１２７：表示映像生成部      
１２８：周辺情報ＤＢ 
１２９：相対情報ＤＢ 
１３０：危険運転情報ＤＢ    
１３１：走行・操作情報ＤＢ  
１３２：位置情報ＤＢ 
１３３：危険運転パターンＤＢ
１３４：各種対応表ＤＢ      
１３５：視線データＤＢ      
１３６：視線判定部   
１５０ａ：視線ベクトル      
１５０：視線  
１５１：視線空間     
１５５ａ：ミラー視線ベクトル
１５５：ミラー視線   
１６０ａ：対象物ベクトル    
２００：情報取得装置 
２５０：運転教育用端末      
３００：自車両
４００：三次元投影面 
５００：他車両
【図１】
2011227571.tif 000003
【図２】
2011227571.tif 000004
【図３】
2011227571.tif 000005
【図４】
2011227571.tif 000006
【図５】
2011227571.tif 000007
【図６】
2011227571.tif 000008
【図７】
2011227571.tif 000009
【図８】
2011227571.tif 000010
【図９】
2011227571.tif 000011
【図１０】
2011227571.tif 000012
【図１１】
2011227571.tif 000013
【図１２】
2011227571.tif 000014
【図１３】
2011227571.tif 000015
【図１４】
2011227571.tif 000016
【図１５】
2011227571.tif 000017
【図１６】
2011227571.tif 000018
【図１８】
2011227571.tif 000019
【図１９】
2011227571.tif 000020
【図２０】
2011227571.tif 000021
【図２１Ａ】
2011227571.tif 000022
【図２１Ｂ】
2011227571.tif 000023
【図２２】
2011227571.tif 000024
【図２３】
2011227571.tif 000025
【図２４】
2011227571.tif 000026
【図２５】
2011227571.tif 000027
【図２６】
2011227571.tif 000028
【図２７】
2011227571.tif 000029
【図２８】
2011227571.tif 000030
【図２９】
2011227571.tif 000031
【図３０】
2011227571.tif 000032
【図３１】
2011227571.tif 000033
【図３２】
2011227571.tif 000034
【図３３】
2011227571.tif 000035
【図３４】
2011227571.tif 000036
【図３５】
2011227571.tif 000037
【図３６】
2011227571.tif 000038
【図３７】
2011227571.tif 000039
【図３８】
2011227571.tif 000040
【図３９】
2011227571.tif 000041
【図４０】
2011227571.tif 000042
【図４１】
2011227571.tif 000043
【図１７】
2011227571.tif 000044