(57)【要約】【課題】車両に関わらず運転者の運転を分析する。【解決手段】運転者の車両操作分析を行う方法が開示される。車両の内部に設置され、モバイル装置を介して車両の運転に関するデータを取得する。使用されている車両に関係なく、車両の運転者を識別する運転者固有識別子を取得データに追加する。モバイル装置内で取得されたデータの分析を実行し、及び／または、取得されたデータをリモートコンピュータに送信し、リモートコンピュータでそのデータの分析を実行する。この分析によって、運転者固有の危険因子を計算する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の車両操作分析を行う方法であって、
モバイル装置を介して車両の操作に関連するデータを取得し、前記モバイル装置は、前記車両内に配置され、前記取得されたデータは、前記モバイル装置に含まれるデータ提供ユニットによって提供されるデータを含み、
使用されている前記車両に関係なく、前記車両の運転者を識別する運転者固有識別子を前記取得されたデータに追加し、
前記モバイル装置において前記取得されたデータの分析を実行し、及び／または、前記取得されたデータをリモートコンピュータに送信して前記リモートコンピュータにおいて前記取得されたデータの分析を実行することを含み、
前記分析は、前記運転者に固有の車両操作スキームを抽出すること、及び／または、前記運転者に固有の危険因子を計算することを含む、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
予め定義された条件が満たされたときデータ取得セッションが自動的に開始され、または、データ取得セッションが前記運転者によって手動で開始され、
前記データ取得セッションが開始される前に、前記データ取得セッションのために設定されている前記運転者固有識別子に基づいて、前記運転者の手動認証が実行される、方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の方法であって、
前記取得されたデータは、前記モバイル装置が前記車両に接続されたる時に、前記車両に含まれるデータ供給ユニットまたは前記車両外のデータ供給ユニットから取得されたデータを含み、
前記取得されたデータは、時間及び／または前記車両の実際の位置、並びに、前記運転者固有識別子と関連付けて保存される、方法。
【請求項４】
請求項１、２または３に記載の方法であって、
前記運転者の自動認証が、前記運転者による前記車両の予め定められた操作時間の後に、履歴データを使用して実行され、
前記履歴データは、前記車両と同一または別の車両を操作する以前のデータ取得セッションの前記運転者について取得されたデータを分析したものであり、
前記履歴データは、前記モバイル装置及び／または前記リモートコンピュータに保存されており、
実際のデータ取得セッションの開始から前記車両を操作する前記運転者について取得されたデータは、前記履歴データと比較されて、互いに一致するかどうかを判定される、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、
前記自動認証のデータが一致すると判定された場合、前記実際のデータ取得セッションのデータ取得及びデータ分析が継続され、
前記自動認証のデータが一致しないと判定された場合、通知が発行され、前記データ取得セッションが停止され、前記実際のデータ取得セッションで取得されたデータが削除される、方法。
【請求項６】
請求項４または５に記載の方法であって、
前記履歴データは、前記運転者に固有の車両操作スキームを含み、
前記車両操作スキームは、前記運転者に固有の、パターン、クラスタ及び／または、バンドを含み、
前記パターン、クラスタ及び／または、バンドは、前記運転者がさらなる運転セッションを開始するたびに、新たに取得されたデータによって更新される、方法。
【請求項７】
請求項４、５または６に記載の方法であって、
１以上のデータ提供ユニットの出力値を時間経過に対してプロットし、前記出力値のプロットされた曲線を１以上の運転セクタに分割し、各運転セクタについて前記運転者に固有の情報を抽出することによって、前記運転者に固有のパターンが生成され、
前記運転者に固有のクラスタは、前記１以上のデータ提供ユニットの出力値をクラスタリングすることによって生成され、
前記運転者に固有のバンドは、前記１以上のデータ提供ユニットの出力値を時間経過に対してプロットし、各運転セクタについての出力値の最小値及び最大値を保存することによって、生成され、
前記１以上の運転セクタへの分割は、予め定義された条件に基づいて実行される、方法。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか一項に記載の方法であって、
認証された前記運転者の分析が、前記運転者に固有の危険因子を計算するために、データ取得セッションの間及び／または後に、前記取得されたデータ及び履歴データに基づき実行され、
前記分析の結果、前記運転者に固有の危険因子が、前記モバイル装置及び／またはリモートコンピュータに格納され、
前記分析の既存の結果が、実際の前記分析に基づいて更新される、方法。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか一項に記載の方法であって、
前記分析は、１以上のデータ提供ユニットの１以上の出力値に対して、１以上の予め定義された評価曲線を使用することを含み、
前記評価曲線のｙ軸は危険値を示し、前記評価曲線のｘ軸は時間を示し、
前記評価曲線は、ｘの予め定義された境界値まで伸びる一定のｙ値の部分と、前記境界値以上のｘから始まる増加するｙ値の部分と、を含み、
予め定義された運転状況が生じるたびに、前記１以上のデータ提供ユニットの実際の出力値が、前記１以上の評価曲線上にマッピングされて実際のｙ軸値が取得され、
前記取得されたｙ軸値が、時間の経過とともに適応する認証された前記運転者の固有の危険因子を計算するために、以前に取得された値と併合される、方法。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか一項に記載の方法であって、
運転中に前記運転者にフィードバックが出力され、
前記フィードバックは、危険因子を示すこと、及び／または、境界値が超過した場合に通知を出力することを含む、方法。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法であって、
前記リモートコンピュータに記憶されている前記運転者の危険因子を含む前記運転者のデータは、前記運転者が入／出力装置を介して許可した前記運転者と異なる個人により、アクセス可能である、方法。
【請求項１２】
車両内に配置されたモバイル装置に、運転者の車両操作分析を行うための処理を実行させるプログラムであって、前記処理は、
車両の操作に関連するデータを取得し、前記取得されたデータは、前記モバイル装置に含まれるデータ提供ユニットによって提供されるデータを含み、
使用されている前記車両に関係なく、前記車両の運転者を識別する運転者固有識別子を前記取得されたデータに追加し、
前記取得されたデータの分析を実行し、及び／または、前記取得されたデータを、前記取得されたデータの分析を実行するリモートコンピュータに送信し、
前記分析は、前記運転者に固有の車両操作スキームを抽出すること、及び／または、前記運転者に固有の危険因子を計算することを含む、プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のプログラムを実装されたモバイル装置。
【請求項１４】
車両に、運転者の車両操作分析を行うための処理を実行させるプログラムであって、前記処理は、
モバイル装置を介して車両の操作に関連するデータを取得し、前記モバイル装置は、前記車両内に配置され、前記取得されたデータは、前記モバイル装置に含まれるデータ提供ユニットによって提供されるデータを含み、
使用されている前記車両に関係なく、前記車両の運転者を識別する運転者固有識別子を前記取得されたデータに追加し、
前記取得されたデータの分析を実行し、及び／または、前記取得されたデータを、前記取得されたデータの分析を実行するリモートコンピュータに送信し、
前記分析は、前記運転者に固有の車両操作スキームを抽出すること、及び／または、前記運転者に固有の危険因子を計算することを含む、プログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のプログラムを実装された車両。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、運転者の車両運転分析を行う方法、当該方法を実行するように構成されたコンピュータプログラム、及び当該方法を実行するように構成されたモバイル装置に関する。さらに、本開示は、上記の方法を実行するための車両制御システムにインストールされるアプリケーションであるコンピュータプログラム、及びこのコンピュータプログラムが車両制御システムにインストールされた車両に関する。
【背景技術】
【０００２】
運転者の車両操作のコンピュータ分析（運転行動分析）は、いくつかの技術的利点をもたらすことができる。例えば、運転免許証は、新しい運転免許証などを申請しようとしている運転者のコンピュータ車両運転分析から得られたデータに基づいて、異なる国または会社に対して有効とすることができる。上記運転者の運転行動に関する情報を手にしておくと、例えば、運転者が異なる国または会社の運転免許証を取得するために追加の試験を受ける必要をなくすことができる。また、車両運転／運転行動分析から得られたデータは、保険料等の算出に用いることができる。特定の運転者及びその個人的な運転スタイルに対する保険料の自動化されたカスタムメイドの計算が可能になる。コンピュータによる車両運転分析または運転行動分析は、例えば、米国特許出願公開第２０１３／０１５１２８８号明細書に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１３／０１５１２８８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記従来技術は、モバイル装置が特定の車両に関係しているために、運転者が異なる車両を使用する場合、例えば、カーシェリングの場合、運転者が複数の自動車を所有している場合、または運転者が毎日異なる社用車を運転するプロの運転者である場合などに、当該運転者を分析することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記に鑑みて、本開示は、運転者の車両運転分析を行う方法、例えばモバイル装置または車両等に上記方法を実行させるように構成されたコンピュータプログラム、上記方法を実行するモバイル装置、及び上記方法を実行する車両を提供する。
【０００６】
本開示の一態様は、運転者の車両操作分析を行う方法であって、モバイル装置を介して車両の操作に関連するデータを取得し、前記モバイル装置は、前記車両内に配置され、前記取得されたデータは、前記モバイル装置に含まれるデータ提供ユニットによって提供されるデータを含み、使用されている前記車両に関係なく、前記車両の運転者を識別する運転者固有識別子を前記取得されたデータに追加し、前記モバイル装置において前記取得されたデータの分析を実行し、及び／または、前記取得されたデータをリモートコンピュータに送信して前記リモートコンピュータにおいて前記取得されたデータの分析を実行することを含み、前記分析は、前記運転者に固有の車両操作スキームを抽出すること、及び／または、前記運転者に固有の危険因子を計算することを含む。
【発明の効果】
【０００７】
本開示の一態様は、運転者が使用している車両にかかわらず、当該運転者の車両操作特性を追跡することを可能にする。なお、本開示の目的は、添付の特許請求の範囲によって開示され請求される主題によって達成される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態の方法に関連する可能なデータフローの概要を示す。
【図２】本実施形態の主題に関連する方法ステップの図を示す。
【図３】本実施形態の主題に関連する後処理された取得データの例を示す。
【図４Ａ】本実施形態の主題に関連する異なる運転セクタに対する運転者固有の車両運転パターンを示す。
【図４Ｂ】本実施形態の主題に関連する異なる運転セクタに対する運転者固有の車両運転パターンを示す。
【図４Ｃ】本実施形態の主題に関連する異なる運転セクタに対する運転者固有の車両運転パターンを示す。
【図５Ａ】本実施形態の主題に関連する異なる運転セクタに対する運転者固有の車両運転クラスタを示す。
【図５Ｂ】本実施形態の主題に関連する異なる運転セクタに対する運転者固有の車両運転クラスタを示す。
【図５Ｃ】本実施形態の主題に関連する異なる運転セクタに対する運転者固有の車両運転クラスタを示す。
【図６Ａ】本実施形態の主題に関連した異なる運転セクタに対する運転者固有の車両運転帯域を示す。
【図６Ｂ】本実施形態の主題に関連した異なる運転セクタに対する運転者固有の車両運転帯域を示す。
【図６Ｃ】本実施形態の主題に関連した異なる運転セクタに対する運転者固有の車両運転帯域を示す。
【図７】本実施形態の主題に関連する運転者の自動認証のためのステップの流れを示す。
【図８】本実施形態の主題に関連する計算運転者固有の危険因子の例を示す。
【図９】本実施形態の方法に関連して使用可能なデータフォーマットを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本開示の一態様は、特に、運転者の車両運転分析を行う方法である。当該方法は、複数のステップを含むことができ、各ステップを実行する順序は変化してよく、１つまたは複数のステップを繰り返してもよい。当該方法は、モバイル装置を介して車両の操作に関連するデータを取得し、取得したデータに、使用されている車両にかかわらず車両の運転者を識別するデータを追加する。さらに、取得したデータの分析は、モバイル装置で実行されてもよく、及び／または、取得したデータはリモートコンピュータに送信されて、リモートコンピュータで分析が実行されてもよい。
【００１０】
上記を考慮して、モバイル装置は車両に設置され、位置が固定されてもよい。これは、モバイル装置が車両の内部に（運転者によって）配置されて、車両の運転操作中に滑ったり、旋回したり、移動したりすることがないようにされていることを意味する。位置の固定は一時的であることが好ましい。これは、運転者が車両から出ていくときに、モバイル装置を持っていくことができることを意味する。さらに、モバイル装置は、回転できるように、車両の内部に配置されてもよい。モバイル装置が回転し、モバイル装置から受信したデータは、車内にどのように配置されているかにかかわらず、正規化され得る。
【００１１】
モバイル装置は、車両に固定設置された計算ユニットなどと置き換えられてもよい。この代替案では、方法は、車両のＯＳにダウンロードされるソフトウェアアプリケーション（「アプリ」）によって実行され、運転者は、車両に入るときにアプリにログインする。運転者が車両を変更したとき、アプリがプリインストールされていない場合、運転者は、他の車両にアプリをダウンロードする。方法のステップは同じままであるが、取り出されたデータは、好ましくは、車両自体のセンサまたは車外のデータ提供ユニットから取り出される。後述するように、モバイル装置を使用する場合に取得されるデータは、好ましくは、モバイル装置に設けられ、車両外である、センサ等から取得される。さらに、以下にさらに詳細に記載されるように、上記両方の選択肢の組み合わせも使用可能である。すなわち、モバイル装置が車両に接続され、データがすべての種類のソース、モバイル装置内部、車内及び車外から取得される。
【００１２】
さらに、取得されたデータは、好ましくはモバイル装置に含まれるデータ提供ユニットによって提供されるデータであってもよい。特許請求の範囲の記載に関連して、「少なくとも」は、以下に説明するように、さらなるソースからデータを提供してもよいことを意味する。データ提供ユニットは、特に、センサ、変換器、送信機、受信機などを含むことができる。例えば、取得されたデータは、モバイル装置に設けられた１つ以上のＧ力センサのセンサ出力、モバイル装置に設けられた圧力または温度センサのセンサ出力、及び／または、ＧＰＳ信号などの地理的位置信号により与えられる位置に関する情報、であってもよい。
【００１３】
モバイル装置またはリモートコンピュータ及び／またはリモートコンピュータネットワークは、分析／後処理された取得データを生成するため、取得データの分析を実行してよい。分析は、運転者固有の車両操作スキーム（ｓｃｈｅｍｅ）を抽出すること、及び／または、運転者固有の安全／危険因子を計算することを含んでもよい。
【００１４】
本方法は、モバイル装置がモバイル装置内部の計算ユニットによって全体の分析を実行し、リモートコンピュータまたはリモートコンピュータネットワークなどにワイヤレスで後処理／分析された（取得された）データを送信することを含むことができる。リモートコンピュータまたはリモートコンピュータネットワークなどにおいて、送信されたデータは、そのデータに付加された運転者固有の識別子に基づいて決定される運転者固有の記憶場所に格納されてもよい。本方法は、さらに加えてまたは代わりに、モバイル装置が分析を行うことなく、データが送信された後にリモートコンピュータ上でのみ分析が実行されることを含むことができる。また、本方法は、代わりに、分析がモバイル装置とリモートコンピュータとの間で共有されることを含むことができる。例えば、モバイル装置内で十分な計算能力が提供されるより軽い分析がモバイル装置によって実行され、リモートコンピュータが重い分析を実行する。軽い分析は、変換、フォーマットなどのような多くの計算能力を必要としない、取得されたデータの後処理操作を含むことができる。
【００１５】
運転者固有の車両操作スキームの抽出及び／または運転者固有の安全または危険因子の計算は、取得されたデータに基づいてなされてよく、また、例えば、同じまたは類似の運転条件または状況下での車両操作の共通パターンの検出を含んでもよい。例えば、車両操作スキームは、特定のカーブが車両の前方にある場合に、運転者固有の制動方法（制動パターンなど）を含むことができる。さらに、制動方法は、同様に記録され得る異なる運転条件に対して異なることがある。運転条件は、天候／周囲条件、及び／または、自動車、トラック、自転車、バイクなどの車両のタイプを含むことができる。制動パターンは、モバイル装置に取り付けられたＧ力センサの時間経過に伴う出力から取得されてもよい。
【００１６】
従って、本開示の方法は、リモートコンピュータを含むリモートサーバファームのような、非常に安全で信頼できるシステムにおいて、モバイル装置及びクラウド分析の助けを借りて、格納された運転情報を抽出、分析、格納及び送信することができる。取得されたデータに運転者固有の識別子を追加することにより、使用されている車両に関係なく運転者を追跡することができ、それにより、完全な運転者行動プロファイルを生成することができる。この運転者行動プロファイルは、車両から独立した特定の運転者についての非常に正確な危険因子（例えば、保険料のために使用される）を抽出するために使用することができ、及び／または、「運転者ＤＮＡ」／「運転者の指紋」／運転者車両操作スキームを抽出するために使用することができる。「運転者ＤＮＡ」／「運転者の指紋」／運転者車両操作スキームは、特定の運転者を確実に識別するために使用することができ、これにより、詐欺、例えば、特定の運転者の危険因子を改善するために別の運転者が車両を運転している場合など、を安全に防ぐことができる。
【００１７】
本開示の方法は、予め定義された条件が満たされまたは決定されたときに、データ取得セッションが自動的に開始されることをさらに含むことができる。データ取得セッションを自動的に開始するための予め定義された条件は、モバイル装置において予め設定されていてもよい。例えば、歩行者の歩行速度より速い、または２０ｋｍ／ｈのような予め設定された速度より速い移動速度をモバイル装置が検出した場合、モバイル装置にインストールされたコンピュータプログラムまたは「アプリ」は、本方法を自動的に開始してもよい。自動開始条件は、ＧＰＳデータのような、地理的位置情報が、モバイル装置が道路（の中央）を移動していることを示すことを、追加的にまたは代替的に含むことができる。さらに、モバイル装置のマイクロホンは、自動車が走行しているときに車内音を検出するように訓練され、この検出がさらに自動開始条件であってもよい。予め定義された（自動開始）条件のさらなる例も同様に可能である。
【００１８】
データ取得セッションは、例えば、車両の運転を開始する（直）前に、モバイル装置上のそれぞれのプログラムを開始することによって、運転者によって手動で開始されてもよい。
【００１９】
データ取得セッションは、運転セッションとリンクすることができる。これは、データ取得セッションが、車両の操作／運転の開始から車両の操作／運転の終了まで続いてもよいことを意味する。データ取得セッションの終了は、その開始と同じ方法で決定されてもよい。すなわち、運転者は、例えば、プログラムまたはプログラムのデータ取得を停止することで、手動で停止してもよく、及び／または、例えば予め定められた時間期間に移動速度がゼロになったとき等、停止が自動的に決定されてもよい。
【００２０】
危機的状況が発生している場合または危険因子を増加させることなく運転者がより危険な運転をしたい場合に、データ取得の手動停止を回避するために、車両がまだ操作されているときにデータ取得セッションの手動による停止を却下してもよい。したがって、例えば、移動速度がある値、例えば２０ｋｍ／ｈ、を上回っているときに、または、地理的位置が通りなどにあると検出された場合には、手動停止はプログラムまたはアプリケーションによって受け入れられないようにしてもよい。
【００２１】
さらに、データ取得セッションが開始される前に（特にデータ取得セッションの開始前に、そして特に好ましくはその開始の直前に）、毎回、運転者の手動による認証が、上記／次の／後に続くデータ取得セッションのために当該運転者固有の識別子が設定されたことに基づき、実行される。運転者を特定するための手動による認証には、モバイル装置の指紋センサの使用、顔や網膜などの認識方法の使用、ピンコードまたはパスワードの入力、音声認識方法の使用、呼吸成分認識方法の使用等を含む。手動による認証は、好ましくは、運転者からの入力（ここでの入力は、モバイル装置のカメラの前に目を置くこと、モバイル装置のセンサに呼吸することなどを含む）を受信するモバイル装置によって行われる。入力がモバイル装置及び／またはリモートコンピュータに格納された運転者の情報／認証情報と一致することを、認証処理により確認された場合、関連する運転者固有の識別子が設定され、その後の続くデータ取得セッションを通じて使用される。運転者固有の識別子は、運転者を識別する番号または他の任意の文字列であることが好ましい。
【００２２】
識別子は、運転者の人物、居住データ、年齢、性別などに関する格納された情報に接続されている、つまり、そのような情報に接続されまたは情報を指示するように格納されていてもよい。さらに、識別子は、運転者の操作運転スキーム及び運転者の危険因子に接続されてもよい。好ましくは、運転者の操作運転スキーム及び危険因子は、天候の種類などの異なる運転条件に依存して格納されてもよい。好ましくは、データは、リモートコンピュータに格納され、要求されたときまたは必要なときにモバイル装置に送信される。しかし、データは、（追加的にまたは代替として）モバイル装置自体に格納されてもよい。
【００２３】
データ取得セッションの自動開始及び停止は、それを忘れてはいけない運転者にとって大きな利便性をもたらし、データの信頼性を向上する。なぜなら、データ取得を単に手動でアクティブ化しないということだけで、運転者が、なんらかの運転状況または運転操作全体を簡単にスキップすることができないからである。さらに、手動による認証ステップは、固有の運転者識別子を選択し、それに続くデータ取得セッションで取得されたデータを高い信頼度で特定の運転者に関連付けることを可能にする。これにより、モバイル装置の紛失または盗難等の場合に、モバイル装置が他の人物に使用され、元の運転者のプロファイルが取得されてしまうということがない。この認証と、取得されたデータへの認証された「ＩＤ」の追加は、データの信頼性をさらに高める。
【００２４】
さらに、本開示の方法によれば、取得されたデータは、車両に含まれるデータ提供ユニットまたは車外のデータ提供ユニットから、さらに取得されてもよい。これは、好ましくは、モバイル装置が無線または有線ベースの方法で車両に接続されている場合に可能にされてもよい。モバイル装置と車両との間の接続は、例えば、車両の計算ユニットとモバイル装置との間の無線接続によって確立され、それにより、車両の計算ユニットによって車両のセンサ等から取得されたデータ、の交換が可能となる。例えば、モバイル装置は、車両に接続されたときに、温度、圧力、構成などの車両の状態及び／またはその構成要素に関するデータを取得することができる。車両外部データ提供ユニットは、車両及び／またはモバイル装置と通信することができ、インテリジェントな交通標識及び信号、料金所、他の車両などを含むことができる。車両内部及び車両外部のデータ提供ユニットによって追加で取得され得るデータは、運転者についてより信頼性の高い像を描くことを可能にする。例えば、赤信号が青色に変わった後に運転者がどのくらい迅速に始動するか、運転者が高回転数で運転する傾向にあるかどうか、運転者が車両からの警告や通知、例えばタイヤ空気圧が低いことの警告などに従うか、といったことが分析可能となる。このすべての追加のデータを使用して、より高い精度で危険因子を計算し、より高い信頼度で運転者の運転行動を識別することができる。
【００２５】
さらに、本開示の方法によれば、取得されたデータは、取得元に関係なく、時間、好ましくは実際の時間及び／または車両の実際の位置に関連して保存してもよい。言い換えれば、例えば、運転者は０１：０１：３０ＰＭに５０ｋｍ／ｈで運転を行っていた、というように、車の速度に関して取得されたデータは、例えば、実際の時間の関数として取得され、保存されてもよい。地理的位置も、例えば、ＧＰＳ座標として保存してもよい。データを取得する時間間隔は、例えば予め設定することができる。毎ミリ秒、毎秒、毎分などが含まれる。取得されたデータは、時間及び／または場所に関連して保存され、さらに、特定の運転者にデータが、明確に割り当てられるように、運転者固有の識別子を追加してもよい。データは、リモート及び／またはモバイル装置に格納されてもよい。
【００２６】
さらに、本開示の方法によれば、運転者の自動認証を、運転者が車両を所定時間運転した後に、履歴データを使用して実行してもよい。自動認証は、好ましくは、データ取得セッションの開始時に実行される手動認証に加えて実行することができる。自動認証は、データ取得セッションの開始後の予め設定された時間、例えば１分後、２０分後などに実行されてもよく、その時間は、実際のセッション中に取得されたデータ量に依存する認証の精度に依存する。他の例として、例えば、１ＭＢ、１０ＭＢ、１００ＭＢなどの自動認証を起動する予め設定された量の取得データを設定することができる。
【００２７】
さらに、履歴データは、モバイル装置及び／またはリモートコンピュータに保存された、同じまたは別の車両を操作する同じ運転者の以前のデータ取得セッションの分析（後処理）されたデータであってもよい。好ましくは、他の車両は、自動車、トラックなどの同じタイプの車両であり、すなわち、好ましくは、履歴データ及び実際のデータは、同じタイプの車両について比較される。これにより、認証結果の信頼性を高めることができる。なぜなら、運転者は、自転車を運転するときと自動車を運転するときでは、異なる振る舞いをするからである。
【００２８】
実際のデータ取得セッションの開始から車両を操作している運転者について取得されたデータは、データ（またはその一部）が互いに一致するかどうかを判定するために履歴データと比較され、運転者が実際に手動認証を行った運転者であるか確認することができる。このようにして、運転者が、手動認証のためのログイン証明書を別の人物に渡し、当該別の人物が、その識別子が属する運転者の運転者固有の識別子のもとで運転することを、確実に回避することができる。これにより、危険因子などの後処理された取得データの信頼性が最大に保たれるので、不正使用防止システムが提供され、保険会社は、特定の運転者の保険料を計算する時に、それを頼ることができる。
【００２９】
また、自動認証のデータが一致したと判定された場合には、実際のセッションでデータ取得とデータ分析を継続する。そうでない場合、通知が発行され、データ取得セッションが停止されてもよく、及び／または実際のデータ取得セッション中にこれまでに取得されたデータが削除されてもよい。データを削除する代わりに、さらなる運転者行動分析のために無視することもできるが、取得されたデータを他の目的のために処理して使用することもできる。例えば、自動車が盗まれた場合に使用でき、データは、自動車を運転した運転者を識別するために使用できる（当局が中央データベースにアクセスできる場合）。
【００３０】
さらに、自動認証を開始する前の予め定義された時間または予め定義された量の取得されたデータの観点において、実際のデータが実際に削除され、取得が停止される前に、予め定められた回数の自動認証の失敗を許すことがさらに好ましい。このようにして、実際のデータ取得セッションでより多くのデータが取得されるほど、自動認証がますます正確になることを考慮に入れることができる。例えば、実際のデータ取得が停止され、データが削除される前に、３回の自動認証が失敗することを許すことができる。好ましくは、データ取得セッションの終了時、例えば車両が停止した後に、（追加的にまたは代替的に）自動認証を行うことが一つの選択肢としてあってもよい。
【００３１】
さらに、間違った運転者が運転していることが認証によって判明した場合、データ取得を続行し、それまでに取得されたデータを削除しないようにすることもできる。ただし、そのデータは、危険因子の計算、運転者の行動パターンなどに関連付けられないようにする。 
【００３２】
さらに、自動認証のために使用される履歴データは、運転者に固有のパターン、クラスタ及び／またはバンドを含む運転者固有の車両操作スキームを含むことができる。パターン、クラスタ及び／またはバンドは、運転者がさらなる運転セッションを開始する毎に新たに取得されたデータによって更新されてもよい。パターン、クラスタ及びバンドは、特定の運転者のために特別に計算されてもよく、加えて、運転者のこれらの車両操作スキームは、好ましくは、特定の運転条件に関連して計算され、格納されてもよい。言い換えれば、パターン、クラスタ及び／またはバンドは、特定の運転者だけでなく、１つまたは複数の運転条件についても計算され得る。運転条件は、予め定義されていてもよく、乗用車クラス、トラッククラスなどの車両クラスのタイプを含んでいてもよく、雨、雪、暗闇などの気象条件をさらに含んでもよい。条件は、さらに、車両の状態、例えば、重負荷か否か、新タイヤまたは旧タイヤか、最後のメンテナンスサービスなどを含んでもよい。さらに、条件には、運転者の実際の状態、例えば疲労、ストレス、弛緩などを含んでもよい。運転者の状態は、手動認証が行われる前または後に追加のステップで尋ねることができる。
【００３３】
したがって、運転者固有の識別子は、パターン、クラスタ及び／またはバンドなどの運転者固有の操作スキームにリンクされてもよく、運転者固有の操作スキームは、特定の運転条件にさらにリンクされてもよい。換言すれば、パターン、クラスタ及び／またはバンドは、運転条件に関係なく運転者に対してのみ計算されてもよく、または特定の運転者及び１つまたは複数の運転条件について計算されてもよい。例えば、日当たりの良い乾燥した天気の間、降雪中、雨の間、及び暗闇の間の、特定の運転者の運転スキームを、この運転者の運転のために、保存することができる。
【００３４】
したがって、自動認証は、認証結果の高い信頼性と、異なる運転者の間だけでなく、異なる運転状況の間の差別化を保証する。
【００３５】
運転者固有のパターンは、１つ以上のデータ提供ユニットの出力値を時間経過に伴い（または運転距離に伴い）プロットし、出力値のプロットされた曲線を１つ以上の運転セクタに分割し、各運転セクタについての、時間経過に伴う出力値のプロットされた曲線の形状、曲線の勾配などのような運転特有の情報を抽出することによって、生成されてもよい。言い換えれば、カーブ、直進道路、狭道路、高速道路、トンネルなどの予め定義された道路セクタのための運転者の運転スキームを分析することが好ましい選択肢である。したがって、プロットされた曲線はそれぞれのセクタに分割され、１つのセクタを開始及び終了する場所に関する情報は、地理的位置情報、地図、及び／または、高速道路料金所やトンネルセンサなどの車両外部情報から、導き出すことができる。セクタが検出されるとすぐに、上述のような運転条件に関する追加の情報が追加されて、１人の運転者の運転者固有のパターンを抽出することが可能となる。例えば、Ｓ字カーブの道路セクタについて抽出され、また、これと別に、各運転条件について抽出される。運転条件の例は、晴天時、雨天時、運転者のストレス時などである。
【００３６】
セクタをどのように形成するかに関する運転特有の情報は、予め定義されていてもよい。例えば、データテーブルは、特定のカーブ、特定の通り、トンネル、特に傾斜した道路などのために、セクタが抽出されることを定義することができる。したがって、運転者が走行経路のそのような特定の部分を走行するたびに、分析はセクタをそれに応じて定義し、運転者の運転スキームを追跡して、指定されたセクタのパターンを更新することができる。これにより、運転者の特定の運転スキームが、例えばＳ字カーブなどの運転者自身の操作のスキームに基づいて識別可能になる。精度を向上させるために、運転条件も考慮に入れることができる。
【００３７】
例えば、運転パターンは、Ｇ力センサのような、モバイル装置の１つ以上のセンサからデータを取得することによって記録／プロットすることができる。モバイル装置のこれらのセンサは、例えば、Ｓ字カーブ内で車両の減速度及び加速度を記録することができる。結果として得られる記録されたパターン／減速度及び加速度の曲線は、運転者を識別するために使用することができる。複数のデータ提供ユニットの出力を用いる場合には、識別の精度がより高くなり、Ｓ字カーブの例では、Ｇ力を記録するだけでなく、車両の舵角、車両の速度、道路上の車両の正確な横方向の位置などが記録される。
【００３８】
運転者固有のパターンに加えて、またはその代わりに、１つまたは複数のデータ提供ユニットの出力値を、クラスタを形成するようにプロットすることができる。データ提供ユニット出力値のクラスタリングは、例えば、データ提供ユニットの同一の値を互いに重ねてプロットすることを含むことができる。たとえば、加速度センサの出力値が一定時間１．５Ｇである場合、クラスタプロットは１つの単一点のみをプロットする。多数の異なるデータ提供ユニットの出力のためにクラスタリングを実行してよく、より好ましくは値を正規化することで、コンパクトな表現を実現することができる。また、例えば、クラスタリングが特定の期間、例えば、一月や一年間行われた場合、特定のデータ提供ユニットのある値が他の値よりも頻繁にプロットされることが分かる。これは運転者の特徴である。例えば、運転者が一般的な制限速度が５０ｋｍ／ｈの都市に住み、高速運転者である場合、その運転者は、スピードセンサ出力が約６５ｋｍ／ｈまたは６０ｋｍ／ｈのクラスタを有し、そのクラスタは、また、Ｇ力センサの加速度値が比較的高い値の周りのクラスタであることを含み得る。さらに、運転者固有のパターンに関連して既に説明したように、外部状態及び運転者状態を考慮してクラスタリングを行うことができる。さらに、連続的に一つの期間を監視することに代えて、またはそれに加えて、特定の時間セクタまたは運転方法セクタに対してクラスタが形成されるようにすることは、好ましい選択肢の一つである。これは、例えば、道路の特定の（予め定義された）セクタに対してクラスタが形成されることを意味し得る。
【００３９】
上述したパターン及びクラスタに加えて、またはこれらに代えて、１つまたは複数のデータ提供ユニットの出力値を時間経過に伴って（または走行距離に伴って）プロットし、そして、各運転セクタの最小値及び最大値を保存することによって、運転者固有のバンドが生成されてもよい。言い換えれば、カーブまたはカーブの形状を比較する代わりに、上記のパターンについて説明したように、バンドは、複雑度が低い変数において、各セクタの最小値及び最大値を追跡してもよい。
【００４０】
パターン、クラスタ及び／またはバンドの比較は、取得されたデータのリアルタイムでの分析中に実行されてもよく、一致は、同一の実際の履歴のパターン／クラスタ／バンドを要件とすると定義されてもよく、または、実際の履歴のパターン／クラスタ／バンドが、±５％、±１０％などの予め定義された許容ずれ値を超えて互いから離れていないことを要件とすると定義されてもよい。
【００４１】
さらに、本開示の方法によれば、認証された運転者の危険分析は、運転者固有の安全／危険因子を計算するために、各データ取得セッション中及び／またはその後に、その取得されたデータ及び履歴データに基づいて、実行されてもよい。危険分析の結果、特に運転者固有の危険因子は、モバイル装置及び／またはリモートコンピュータに格納されてもよく、危険分析の既存の結果は、実際の危険分析に基づいて更新されてもよい。
【００４２】
好ましくは、危険分析は、データ提供ユニットの１つ以上の出力値に対して、及び任意に１つ以上の運転セクタについて、予め定義された評価曲線を使用することを含む。評価曲線の好ましい１つの形状は、ｙ軸が危険値であり、ｘ軸は時間または距離を示す座標系に適用される。好ましい評価曲線の例は、一定のｙ値の部分、より好ましくはｙ＝０の部分を有し、ｘ＝０から始まる。評価曲線はさらに、ｘの予め定義された境界値まで一定のｙ値の区間を有してもよい。境界値から開始して、または境界値より大きいｘ値について直接的に、好ましい評価曲線の例は、ｙ値が下降または上昇するセクションを有する。最大または最小のｙ値は、予め定義された状況が発生するｘ値に設定してもよい。
【００４３】
境界値は、予め定義された運転状況に基づいて予め定められてもよい。例えば、カーブが車両の前方に位置する運転状況に対して境界値を設定することができる。その場合、予め定義された状況の発生は、カーブの開始点としてもよい。境界値は、固定値に設定することができ、その値は、安全性の点で（非常に）余裕をもった値となる。例えば、境界値は、カーブの開始前の２００ｍまたは３０ｓと定義されてもよい。境界値は、相対的に規定してもよい。例えば、境界値は、先行する走行路でカーブが検出されたとき、実際の制限速度及び（緊急制動及び軽い制動ではない）平均的な制動力を使用してこの速度での車両を停止するために必要な距離、に基づいて、算出してもよい。
【００４４】
また、運転者の学習曲線に基づいて境界値を異ならせるようにしてもよい。例えば、運転者が運転スタイルを改善し、境界値が予め定義された時間内に超えられない場合、境界値はより少ない余裕をもって設定してもよい。他の例において、運転者が危険な運転スタイルを有すると検出された場合、境界値はより大きな余裕をもった値にシフトすることができる。例えば、より早いブレーキングが要求される等である。この適応は、気象条件、道路の種類（例えば、市街地の道路、高速道路等）、交通標識及び規則などの環境的及び状況的な条件をさらに考慮に入れることができる。代替的にまたは追加的に、運転者の運転行為のクラスタが決定されている場合、境界値も運転者のクラスタに適合させることができる。
【００４５】
次に、前方のカーブや前方の停止車両のような予め定義された運転状況が検出されるまたは発生するたびに、１つまたは複数のデータ提供ユニットの実際の出力値が、それぞれの評価曲線にマッピングされ、実際のｙ軸値が取得される。例えば、モバイル装置の各センサによって検出されたＧ力が使用される制動動作の評価曲線が存在してもよい。次に、予め定義された運転状況の発生において、運転者が制動を（時間的にまたは距離的に）開始したときを検出することができ、それは、前方のカーブの開始に関連してそれに応じて変化するＧ力によって検出できる。運転者が境界値より後、すなわち境界値よりも大きいｘ値においてブレーキを踏むと、評価曲線は０より大きい危険値を出力する。したがって、各運転状況において、運転者は、境界値より前に、ステアリング、制動（ブレーキング）などの操作を行うことで、危険値の増加を回避することができる。しかし、運転者が常に境界値よりも遅れている場合、運転者は増加する危険ポイントを累積する／危険評価は所定運転状況毎に増加する。危険値は、前方のカーブ、前方で停止された車両などの異なる運転状況に対して別々に追跡されてもよい。さらに、危険を冒すまたは危険性の高い／低い運転を行うという観点において、運転者の運転行動の危険値の計算及び評価は、区域内の交通ルール、気象条件及び／または自律車両の安全性の限界のような、運転者の環境を考慮に入れることができる。例えば、評価曲線及び／または境界値は、特定の環境条件が適用されるときに、ｘ方向及び／またはｙ方向にシフトまたは伸長／圧縮されてもよい。これに関して、評価曲線がシフトされる例は、乾いた運転環境条件と比較して降雨時または凍結時に高い危険値が出力される。
【００４６】
言い換えれば、結果として、取得されたｙ軸値は、以前に取得された値とマージされるので、時間の経過とともに適応する認証された運転者の運転者固有の危険因子を決定することが可能になる。
【００４７】
しかしながら、運転者に運転スタイルを改善する機会を与えるために、危険因子及び／または境界値を超えたときの通知を含めて、運転中に運転者にリアルタイムのフィードバックを出力してもよい。
【００４８】
さらに、本開示の方法によれば、リモートコンピュータに記憶された運転者の危険因子を含む、運転者の取得されたデータ及び後処理されたデータは、運転者が許可した運転者とは異なる人によって、好ましくは入力／出力装置を介して、アクセス可能である。入力／出力装置は、好ましくは、モバイル装置であってもよい。コンピュータのような他の装置も入力／出力装置として使用することができる。許可は、選択可能な時間枠の運転者の危険因子などの特定のデータをモバイル装置上で選択し、選択されたデータが保険会社のような選択可能な異なる人にアクセス可能であることを定義することによって実行されてもよい。運転者は、他の／異なる人に送信することができるログイン証明書を設定することができる。これにより、運転者が共有を許可したときに限られた時間だけ、運転者がデータを他者と共有することが可能になる。運転者は、タイムスタンプを含む運転者のプロファイル／データに誰かがアクセスしたときに、通知を受けることがでるようになっていることが好ましい。例えば、運転者のプロファイルまたはデータへのアクセスがあるとき、入力／出力装置を介して運転者が通知を受け取ってもよい。
【００４９】
本開示の主題は、モバイル装置上及び／または車両のＯＳ内で動作することが可能であり、上述の方法を実行するように構成されたコンピュータプログラムをさらに含むことができる。また、上記の方法を実行するようにコンピュータプログラムをインストールしたモバイル装置を提供することができる。上記で概説した態様は、プロセッサを含む任意の装置で実行することができる。コンピュータメモリに記憶されているコンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されるときにその態様を実行することができる。上記方法のステップ／態様は、車両内のコンピュータプログラムまたはアプリケーションによって、車両またはデータ処理システムで使用するためのコンピュータ可読媒体内で実行されてもよい。
【００５０】
以下では、添付の例示的な図面を参照して少なくとも１つの例に基づいて本開示の特徴をさらに説明する。
【００５１】
上記では、特定の好ましい実施例により実行される特定の順序の動作／ステップを説明しているが、そのような順序は例示的なものであり、代替例は、例えば、異なる順序で動作を実行し、特定の動作を組み合わせ、または特定の動作を同時に実行してもよい。本明細書中の所与の実施例への言及は、記載された実施例が特定の特徴、構造、または特性を含み得ることを示すが、すべての実施例が必ずしも特定の特徴、構造または特性を含む必要はない。
【００５２】
以下の説明及び図面は、提案された方法及び装置の原理を単に説明するにすぎないことにさらに留意すべきである。したがって、当業者であれば、本明細書に明示的に記載または図示されていないが、本発明の原理を具現化し、その精神及び範囲内に含まれる様々な構成を考案できることが理解されるであろう。さらに、本明細書に列挙されたすべての例は、主として、提案された方法及びシステムの原理ならびに発明者が技術を促進することに寄与する概念を理解するのを助けるための教示目的のみを明示的に意図しており、そのように具体的に列挙された例及び条件への一切の限定がないように解釈されるべきである。さらに、本発明の例、原理、局面、及び実施形態、ならびにその具体例を記載する本明細書におけるすべての記述は、その等価物を包含するように意図されている。
【００５３】
さらに、上述した様々な方法及びその態様のステップ及び記載されたシステムの構成要素は、プログラムされたコンピュータによって実行され得る。本明細書では、いくつかの実施形態は、機械またはコンピュータで読み取り可能であり、機械実行可能な命令またはコンピュータ実行可能な命令を符号化するプログラム記憶装置、たとえばデジタルデータ記憶媒体をもカバーする。これら命令は、上記の方法の全てまたは一部のステップを実行する。プログラム記憶装置は、例えば、デジタルメモリ、磁気ディスク及び磁気テープなどの磁気記憶媒体、ハードディスクドライブ、または光学的に読み取り可能なデジタルデータ記憶媒体であってもよい。これらの例はまた、上述の方法のステップを実行するようにプログラムされたコンピュータをカバーする。
【００５４】
さらに、本明細書に記載されている様々な要素の機能は、専用のハードウェアならびに適切なソフトウェアに関連してソフトウェアを実行することができるハードウェアを使用することによって提供できることに留意されたい。プロセッサによって提供される場合、機能は、単一の専用プロセッサ、単一の共用プロセッサ、または複数の個別プロセッサによって提供されてもよく、それらのうちのいくつかは共有されてもよい。さらに、「プロセッサ」、「計算ユニット」または「コントローラ」という用語を明示的に使用することは、ソフトウェアを実行することができるハードウェアを排他的に指すものと解釈すべきではなく、暗黙的に、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、ネットワークプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、ソフトウェア格納用の読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び不揮発性記憶装置を含む。従来の及び／またはカスタムの他のハードウェアを含めることもできる。
【００５５】
さらに、「モバイル装置」という用語は、例えば、スマートフォン、タブレット、ノートブックＰＣ、及び一般的なモバイル電子装置を含むことができる。車両という用語は、例えば、自動車、運搬機、トラック、オートバイ、自転車、そして、一般の街路型車両を含むことができる。また、車両という用語は、列車、船舶、ボートなどの他のタイプの車両も含むことができる。
【００５６】
本開示の方法のいくつかの一般的な態様及びそれに従うデータフローを示す図１を参照する。図１の左側には、運転者が、この例では自動車である異なる車両１と、モバイル装置２の例であるスマートフォンを使用することが概略的に示されている。自動車／車両１及びスマートフォン／モバイル装置２は、センサなどの１つまたは複数のデータ提供ユニット５を含む。運転するとき、スマートフォンは、Ｇ力センサ、温度センサ、圧力センサ、ＧＰＳまたは他の地理的位置モジュールなどのスマートフォンの内部センサからデータを取得する。取得されたデータは、ＣＰＵ、ＧＰＵなどのスマートフォンの計算ユニット内で後処理される。スマートフォンの計算リソース内の後処理には、少なくともデータをスマートフォンの内部データストレージに保存し、データをリモートコンピュータ３に送信することが含まれる。この送信は、矢印「データ供給」によって図１に示されている。しかしながら、スマートフォン内の後処理はまた、リアルタイムで運転者の危険因子を計算すること、または、運転者固有の運転操作スキームを分析する観点において、取得されたデータを分析することを含むことができる。しかしながら、後者の取得されたデータの（重い）分析処理が、スマートフォンの計算リソースの大部分を消費する場合、またはスマートフォンが利用可能なものよりも多くの計算パワーを必要とする場合、重い分析処理は、サーバファームなどに配置されているリモートコンピュータ３、例えばクラウドコンピューティングにより、実行される。データは、ＷｉＦｉ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇなどの無線通信技術を介して、スマートフォンからリモートコンピュータ３に送信される。
【００５７】
図１にさらに示されているように、リモートコンピュータ３で分析された後処理されたデータは、少なくとも部分的にスマートフォンに返送され、運転者にフィードバックを提供してもよい。送り返されるデータには、運転者の実際の危険因子、運転者が危険な運転しているときの警告または通知などが含まれ得る。
【００５８】
スマートフォン／モバイル装置２からリモートコンピュータ３に供給／送信された取得データは、特定の運転者に関連してデータを格納することを可能とする運転者固有の識別子４と共に送られる。例えばリモートコンピュータ３に格納されている、特定の運転者についてのデータは、図１に代理人または保険代理人として例示されている他の／第三者がアクセスすることができる。図１にさらに示すように、運転者の個人データへのアクセスは、運転者がアクセスを認可した後にのみ可能となる。認可は、運転者がデータを選択し、さらに、選択されたデータにアクセスする特定の他の者／第三者／エンティティを選択することによって、実行される。その後、運転者は、パスワードまたは他の認証証明書を作成し、運転者が選択したデータにアクセスできる第三者に知らせる。アクセスは、データを格納するリモートコンピュータ３へのインターネット接続を介したものが、最も使い勝手がよい。代替案では、運転者が他の／第三者から要求を受信したときに、モバイル装置２上でアクセスを許可することができる。
【００５９】
図２は、一例による本開示の態様／ステップの概略図を示す。運転者が車両に入ったとき、モバイル装置２（以下では、スマートフォンを再び例示する）を、その後の運転中にスリップ、回転または他のあらゆる動きを防止する位置に置く。好ましい代替例では、運転者は、車両、特に車両の計算ユニット、ＯＳなどとの有線または無線による接続を確立してもよい。運転者が車両への接続を確立しない場合、以下に詳細に説明する分析の全プロセスは、スマートフォンのセンサなどのスマートフォン内部のデータ提供ユニット５から取得されたデータ、及び、インテリジェント交通標識、地理的位置信号などのような外部データ提供ユニット５からスマートフォンによって取得されるデータ、に依存する。しかし、スマートフォンが車両に接続されている場合、車両１に搭載された追加のデータ提供ユニット５は、スマートフォンによって取得され、運転者の分析に使用される出力を、提供することができる。
【００６０】
運転者がスマートフォン上のここに記載されたコンピュータプログラムまたはモバイルアプリケーション（「アプリ」）を起動するとすぐに、第１のステップＡ１では、運転者が自分自身を手動で認証するよう要求される。起動は、例えば、図２のステップＡ１に記されているように、認証要求と共にリンクされてもよい。第１のステップＡ１において、認証は、運転者がモバイル装置の指紋センサを使用すること、視覚的に認識されるように目やその他の身体部分をスマートフォンカメラの前に置くこと、運転者が声をマイクロホンに入力すること、及び／または、運転者がキー、パスワードまたはキーパターン等を入力すること、などを要求することができる。ステップＡ２で認証が成功したと判定された後、データ取得及び分析が開始される。ただし、認証に失敗すると、認証要求が繰り返される。反復の回数は、無制限であってもよく、１，２，３またはそれより多い回数などの予め定義された数に制限されてもよい。
【００６１】
ステップＡ２が正常終了した後、データ取得セッションがすぐに開始され、運転操作に関連する異なるセンサ及び他のデータ提供ユニット５（ステップＡ３）の出力を収集する。一例では、ステップＡ３のデータ取得は、スマートフォンのＧ力センサを介した加速度及び減速度の検出と、このデータを車両の時間及び位置と組み合わせることのみを含む。他の例では、データ取得には、温度センサ、圧力センサ、速度検出センサなどのより多くのセンサからの出力が含まれてもよく、モバイル装置２が車両１に接続されている場合、ステアリング角度、ブレーキペダルプッシュ、アクセルペダルプッシュ、エンジン回転数などが含まれ得る。ただし、スマートフォンが車両ＯＳにインストールされたアプリに完全に置き換えられた場合、データの取得は、車両のデータ提供ユニット及び車外のデータ提供ユニットのみに依存することが可能である。
【００６２】
さらに、ステップＡ３において、スマートフォンは取得されたデータの分析を既に実行しているが、ステップＡ４に示すように、リモートコンピュータ３にデータを送信する。送信データには、取得されたデータと運転者固有の識別子４とが含まれる。運転者固有の識別子４は、運転者のモバイル装置２に関連付けられていてもよく、したがって運転者固有の識別子４は（例えば図２に示されるように）装置ＩＤでもよく、運転者本人を識別する識別子であってもよい。図９は、運転者についての個人情報を保存することができるデータフォーマットと関連付けて、運転者固有識別子４の例を示す。運転者についての個人情報は、運転者固有の識別子４、及び、以下でさらに説明されるような、バンドやパターンｐのような運転者固有の運転スキームといった情報を、含む。
【００６３】
次のステップＡ５では、リモートコンピュータ３で受信されたデータが分析され、運転者の個人ファイル、フォルダまたは一般に運転者用に予約された個人用記憶空間に格納される。分析されたデータは、モバイル装置２上でローカルコピーを格納するために、モバイル装置２に返送してもよい。
【００６４】
また、分析結果は、リモートコンピュータ３からスマートフォンに送信され、運転者に運転についてフィードバックを行い、特に運転者に危険運転などを警告する。
【００６５】
さらに、好ましくは、異なる者／第三者に、リモートコンピュータ３に記憶された運転者のデータへのアクセス、またはリアルタイムのデータ取得に対するアクセス権を付与することができる。これは、図１のステップＡ６及びＡ７によって示され、その間に運転者にアクセス許可が求められる。これは、運転者が第三者から要求を受信したときに、第三者とログイン資格情報を共有するか、または第三者へのデータ提供をアクティブ化／受諾することによって行われる。
【００６６】
特に、ステップＡ３からＡ５は、データ取得セッション中に何度も繰り返され、繰り返し間隔は、数秒またはミリ秒未満であってもよく、または数分までであってもよい。特に、ステップＡ３は、好ましくは、数ミリ秒または数秒などの短い時間間隔内で繰り返す。いくつかの繰り返しサイクルでは、ステップＡ３がステップＡ４及びＡ５を伴わずに実行され、例えばステップＡ３が２回、３回またはそれ以上繰り返される毎にのみ、ステップＡ４及びＡ５が実行されるように定義されてもよい。
【００６７】
プロセスは終了され、すなわち、データ取得セッションは、予め定義された条件が発生したとき（例えば、数分を超える車両停止など）に終了する。運転者が車両１を退出する、または、車両１からモバイル装置２を切断するとき等に、データ取得セッションを終了する。
【００６８】
さらに、データ取得セッションまたはアプリケーションの開始は、自動化されてもよい。モバイル装置２が車両１に接続されている場合には、アプリケーションが起動してステップＡ１に進む。これに代えてまたは加えて、開始は、２０または３０  ｋｍ  ／  ｈ以上といった、モバイル装置２が歩行者にとっては異常な速度で移動されることによって引き起こされてもよい。自動開始機能を与えることにより、危険な運転などが意図されたときや起こったときに運転者が追跡されたくない場合でも、運転者がデータ取得を回避することができないようになる。
【００６９】
図３は、開示される方法によって、データ分析が好ましくはどのように実施されるかを例示する。データが取得され（ステップＡ３）、図３の下部に示すようなセンサ出力値の曲線が描かれるように、時間に経過に対してプロットされる。ｘ軸は時間を示すが、距離または位置を、例えばメートル単位で、示してもよい。センサ出力値は、道路上の車両の位置にマッピングされる。情報は、地理的位置信号及びマップから受信することができる。図３では、例えば、車両１が（図３の上部に示されているように）Ｓ字カーブを有する通りを走行すると仮定する。図３の車両１の示された位置は単に理解を向上させるためのものに過ぎないが、図３の下部に示すデータ曲線は、車両１が、時間ｘ  ＝  ０でＳ字カーブの開始位置に侵入し、その後、Ｓ字カーブの終わりまで移動したときの、センサから取得したデータに基づくものであることが理解される。Ｓ字カーブの場合、ルックアップテーブルまたはその他の記憶手段は、Ｓ字カーブを３つのセクタに分割し、各セクタをＳ字カーブの各湾曲の頂点で終了／開始するように定義することを示すことができる。もちろん、これは一例に過ぎず、Ｓ字カーブは３つのセクタに分割されず、１つのセクタまたは３より多くのセクタから構成されていると定義することもできる。本例では、３つのセクタを想定し、太い破線で示している。
【００７０】
ここで図４Ａから４Ｃに説明を進めると、図３のＳ字カーブの各セクタのセンサ出力値曲線が、特定の形状またはパターンｐ１−ｐ３を有することが分かる。この例では、出力値は、スマートフォンの１つ以上のＧ力センサを介して記録された加速度または減速度を示す。出力値は、速度または他のデータ提供ユニット５の値であってもよい。図４Ａは、Ｓ字カーブの最初のカーブの前に位置するセクタ１の運転者が、先行するカーブを認識するまで直線道路上で加速することを示す（この例示的な説明のために、出力値として加速が仮定されている）。運転者は、その後、最初のカーブの頂点まで減速する。これは最初のカーブの終点である。結果として得られるセクタ１のパターンｐ１が抽出され、運転者固有識別子４の下に／と共に、さらに必要に応じて記録時の運転条件とともに、記憶される。運転条件には、天気、傾斜や狭い等の通りの特性、渋滞、周辺光の状態、車両の種類などが含まれ得る。運転条件は、天気予報、車両１の降雨センサ、温度センサ等の車両外部及び内部のデータ提供ユニット５から受信することができる。
【００７１】
このようにパターンｐ１を記憶しておき、同じ運転者がＳ字カーブのセクタ１を再び通過する度に、新たなパターンｐ１を以前に記録した履歴パターンｐ１とマージし、特定のＳ字カーブセクタ及び好ましくは特定の運転条件に対して、特定運転者の平均パターンｐ１が生成され、これは、運転者の「ＤＮＡまたは指紋」のようなものを表現する。このパターンｐ１は、運転者を自動的に認証する際に、実際のパターンｐ１と比較される。これについては後でさらに説明する。
【００７２】
図４Ｂ及び図４Ｃは、例示的なＳ字カーブの他の２つのセクタについてのパターンｐ２及びｐ３を示し、それらは上記と同じ方法で後処理される。すなわち、特にデータ値はセクタ単位で抽出され、運転条件や運転者固有識別子４のような追加の情報と組み合わされる。勿論、さらなる後処理または数学的演算を実行し、例えば、パターンｐを平滑化する、または、勾配等のさらなる情報を抽出して、データの記憶及び後の比較を改善することができる。
【００７３】
図５Ａから図５Ｃに示すさらなる分析では、クラスタリングの例が示されている。図示の例では、図３及び図４Ａから４Ｃに関連して説明したセクタ１から３のクラスタリングが示されている。しかしながら、詳細に進む前に、図５Ａから図５Ｃに示すセクタ分割方式によるクラスタリングは一例であり、代替的にまたはそれに加えて、クラスタリングは、セクタ、運転距離、時間等を考慮することなく実行されてもよい。言い換えれば、クラスタリングは連続的に実行されてもよく、これは、運転者が運転を続けるときには、クラスタリングが以前に中断された（例えば、運転者が運転を停止した）ときから、継続して開始されることを意味する。
【００７４】
ここで、図５Ａから図５Ｃの図示された例に戻って、クラスタリングの一般的な方法について説明する。図５Ａから図５Ｃからわかるように、センサまたはデータ提供ユニット５の出力値は、単純にプロットされ、図示のようにＹ軸上に配置されている。一つの値が複数回現れる場合、その値は以前の値と同じ値にプロットされるため、クラスタｃは変化しない。しかし、オプションで、値がより頻繁にプロットされる場所をより厚くするために重みを導入することができる。データ提供ユニット５によって出力された各値をプロットすると、図５Ａから図５Ｃに示すように、プロットされた点のクラスタｃが生成される。
【００７５】
図５Ａから図５Ｃ（符号ｃ１からｃ３を参照）には、全ての点、または互いに近接して配置された少なくとも複数の点のクラスタｃ１、ｃ２、ｃ３が太線で示され、点を囲む太線内に含まれる領域／クラスタｃの形状を比較のために使用することができる。例えば、特定の運転者の履歴形状を実際の運転セッションのクラスタｃの形状と比較することができ、形状が互いに（十分に）一致するかどうかを判定することができる。
【００７６】
これは、運転者の自動認証に使用できる。上述したように、クラスタｃは、運転時間、運転場所、運転距離などに関係なく、運転者用に生成することができ、及び／または、クラスタｃは、図５Ａから図５Ｃに示すように、特定の運転セクタまたは他の予め定義された運転状況に対して生成することができる。さらに、任意の代替案において、クラスタｃは、天候または運転者の健康状態などのような運転の外部条件または運転者条件に依存して生成されてもよい。
【００７７】
また、クラスタリングの観点から、異なるデータ提供ユニット５の出力値を正規化すれば、これらの正規化された値を同一のグラフまたは同じクラスタ図にプロットすることができ、これにより、単一のデータ提供ユニット５の情報のみならず、複数の異なるデータ提供ユニット５の情報をカバーすることができる。
【００７８】
図６Ａから図６Ｃに示すさらなる分析では、上述したパターンｐと同様に抽出された運転者固有のバンドｂが決定される。しかし、出力値曲線のパターンｐを抽出する代わりに、各セクタの最小値と最大値が抽出されて保存される。これにより、バンドｂ１からｂ３が得られ、これは図６Ａから６Ｃに太い点線で示されている。バンドｂは、同じ運転者が同じセクタを再び通過するたびに、時間の経過とともに適応化され、例えば運転者に特有の平均値が見つけられる。
【００７９】
上記の説明では、運転者に固有のパターンｐ及びバンドｂが決定されることが説明された。これは、スマートフォンのＧ力センサの出力など、単一のセンサについて説明された。運転者の識別の精度は、例えば、複数のセンサを使用することによって上げることができる。例えば、３つのセクタを有するＳ字カーブのためのパターンｐ及び／またはバンドｂは、Ｇ力センサ値に基づくだけでなく、さらに、パターンｐ及び／またはバンドｂは、ステアリングホイール角度センサ、速度センサなどに基づき生成される。より多くのセンサが関与するほど、より固有性の高い像が得られ、運転者をより正確に識別することができるようになる。
【００８０】
識別または自動認証は、例えば、図２のステップＡ１及びＡ２の手動認証の後に実行される。好ましくは、自動認証は、予め定義された時間が経過した後または所定量のデータが取り出された後に、ステップＡ３からＡ５の間でスケジュールされる。図７に示される一例の自動認証は、実際の運転セッションの実際に取得されたデータを使用し、そのデータを上記のパターンｐ及び／またはバンドｂを含む履歴データと比較する。比較には、パターンｐが互いにマッピングされ、次に、それらが同一であるか、またはいくつかの点が互いにずれているかどうかが判定されることが含まれる。許容されるマージンに応じて、単一点のずれが許容され得る。許容されるマージンの例として、ずれが５％または１０％より小さい場合等が挙げられる。さらに、パターンｐは、一階微分または二階微分を互いに比較することによって比較することができ、２つのパターンｐの比較の精度を高めることができる。バンドｂに関して、比較は、好ましくは、実際に取得されたデータから計算された実際のバンドｂが運転者の履歴バンドｂの予め定義されたマージン内にあるかどうかをチェックすることを含む。あらかじめ定義されたマージンは、例えば、数パーセントの範囲内にある。さらに、数学的比較演算が、比較結果の精度を向上させるために、または代わりに実行されてもよい。
【００８１】
比較結果が肯定的である場合、すなわち、自動認証が、運転者が手動で認証された運転者と同じ運転者であることを識別した場合、上述のステップは、実際のデータ取得セッションに対して継続される。しかし、比較結果が否定的である場合には、自動認証を後で繰り返すようにしてもよい。認証にさらに失敗した場合は、データ取得セッションの終了時に、最後の試行を行うことができる。自動認証が繰り返し「不一致」（図７に示すように）を繰り返した場合、運転者はそれに応じて通知され、データ取得は停止され、実際のデータ取得セッション中にこれまでに取得されたデータは削除される。自動認証により、データの信頼性を向上させるさらなる手段を提供することができる。データ取得セッションの終了時にのみ自動認証を行うことも好ましい選択肢であり、計算負荷を軽減することができる。
【００８２】
図８は、運転者の安全／危険因子を計算／決定することを可能にする本開示の方法によるさらなる分析を説明する。この決定は、モバイル装置２のデータ提供ユニット５と、車両１の内・BR>狽ワたは外部に設けられたユニット５との出力に基づいて行われる。決定のため、評価曲線ｅｃが予め定義され、例えば、予め定義された運転状況についてルックアップテーブル等に記憶されている。さらなる説明では、１つの例として、１つの予め定義された運転状況は、車両が、先行するカーブ、例えば図３に示すＳ字カーブに近づいていることであると想定する。図４Ａに関連して説明したように、カーブを安全に走行できるようにするためには、運転者は、ある程度の減速を行うことが必要である。
【００８３】
しかしながら、運転者は、多くの異なる方法で減速、すなわち制動を行い得る。例えば、ある運転者は、カーブの直前にブレーキペダルを激しく蹴ることがあり、他の運転者は、カーブを見るとすぐに滑らかにブレーキを掛ける（制動を行う）ことがある。制動行為の多くの可能性があり、いくつかのものは、安全性について、他の選択肢よりも重大である。評価曲線ｅｃは、以下に説明するように、各制動事象を評価することを可能にする。制動事象の記述は、他の多くの予め定義された運転状況に対する一例であり、他の例としては、他の自動車との距離が追跡される渋滞時の運転、移動速度が追跡されるトンネル内での運転、加速行為が追跡される夜間の運転などがある。
【００８４】
評価曲線ｅｃは、ｘ軸上の予め定義された値である境界値ｂｖで分割された少なくとも２つのセクションを含む。好ましくは、危険（値）を示すｙ値は一定であり、より好ましくはｘ  ＝  ０とｘ  ＝境界値ｂｖの間において０である。  ｘ＞境界値ｂｖのセクションでは、ｙ値が増加または減少し、増加がより好ましい選択肢である。境界値ｂｖは、予め定義された運転状況よりも先の予め定義された距離または時間に設定される。例えば、カーブの開始の例において、境界値ｂｖは、カーブの開始点から、制限速度で運転して通常の制動（ブレーキ）により、つまり、緊急制動等は行わずに、車両を完全に停止させるのに十分な距離に設定することができる。
【００８５】
例えば、通常の制動には、ブレーキペダルが２５％以下だけ押し下げられたことなどが含まれる。この距離は、安全マージンを伴って固定的に設定することもでき、例えばカーブの開始前５００ｍ等に設定される。境界値ｂｖは、図８に示すように時間によっても定義することができる。時刻ｔ１は、運転を一定速度で継続しているときにカーブの開始点を通過する時刻ｔ２（所定の運転状況の推定された開始）よりも前の境界値ｂｖとして設定されてもよい。  ｔ１とｔ２との間の差は制限速度を考慮して設定されても、固定的に設定されてもよく、例えば、３０ｓ等に設定される。
【００８６】
実際の走行中に予め定義された運転状況が発生する、例えば前方にカーブが現れると、対応する評価曲線ｅｖがアクティブ化され、運転者の運転操作が監視される。この例では、運転者の制動行為の開始が記録され、評価曲線ｅｖにマッピングされる。これは図８のイベントＥｎ（ｎ＝１、２、３、・・・）によってマークされ、各運転状況は別のマークＥｎを示し、図８の例では、運転者が運転状況を６回通過している。つまり、ｎ＝６である。図８はさらに、Ｅ１からＥ３及びＥ６において、運転者がｘの境界値ｂｖの前にブレーキを掛けたことを示している。しかしながら、運転者は、２回、境界値ｂｖの後でブレーキを掛けており、Ｅ５での制動はＥ４よりもはるかに危険であり、それに関連する高い危険値に反映されている。
【００８７】
図８の例の運転者の危険因子は、各事象Ｅ１〜Ｅ６のｙ値を合計することによって計算される。危険因子はまた、事象／発生した予め定義された状況の数で除算することによって平均化されてもよい。危険因子は、多くの異なる運転シナリオについて計算することができ、例えば、狭い通りを運転する、トンネルを通る、交通混雑に向かうなどの状況がある。異なる運転状況の平均を計算し、運転者の全体的な危険因子として出力することもできる。危険因子は、各運転セッション／データ取得セッションについて計算されてもよく、その結果、時間の経過による平均や、多くのデータ取得セッションにわたる平均が決定できる。危険因子は、運転者が上述のように第三者と共有する情報の一部であってもよい。
【００８８】
さらに、図８の例は、単一の評価曲線ｅｃの使用を示している。しかし、運転者がカーブに近づくという上記例では、複数の評価曲線が使用されることが可能である。例えば、Ｇ力センサの出力に対する評価曲線ｅｃに加えて、距離センサの出力をマップする評価曲線ｅｃも使用されてもよい。異なる評価曲線の様々な出力値をマージし、例えば平均して、特定の運転状況に対する危険因子を決定することができる。言い換えれば、特定の予め定義された運転状況に対する危険因子の決定の精度は、複数のセンサ出力が追跡され、対応する複数の評価曲線ｅｃが使用される場合に、さらに高められる。
【００８９】
さらに、図９は、特定の運転者についての後処理されたデータを含むデータフォーマットの可能な変形例を示す。例えば、データは、運転者のＩＤ４、異なる予め定義された運転状況に対する危険因子、全体的な危険因子、及び異なる運転条件に対して別々に保存される運転者固有の運転スキームを含むことができる。他の形式も使用可能である。ローデータは、運転者のＩＤ  ／識別子４とともに保存されてもよい。
【００９０】
要約すると、本開示の主題は、運転者が異なる車両を使用する場合であっても、車両の運転者の行動を追跡することを可能にし、また、保険料の計算に役立ち得る運転者の危険因子を正確で客観的な方法で計算することを可能とする。識別された運転者の「ＤＮＡまたは指紋」を使用する自動認証によって、他の運転者を使用したデータ詐欺を確実に防止することができる。運転者固有の危険因子の正確な計算を可能することと、この運転者を騙されることなく識別することを可能にすることの組み合わせにより、運転者に関する情報がより信頼できるものとなるという技術的利点を有し、これにより、当局、保険会社などは、運転者と運転者の技量の評価についての情報を、非常に高い信頼度で使用することができる。
【００９１】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００９２】
また、上記の各構成・機能・処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード等の記録媒体に置くことができる。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００９３】
１  車両、２  モバイル装置、３  リモートコンピュータ、４  運転者固有の識別子、５  データ提供ユニット、ｐ、ｐ１、ｐ２、ｐ３  パターン、ｃ、ｃ１、ｃ２、ｃ３  クラスタ、ｂ、ｂ１、ｂ２、ｂ３  バンド、ｅｃ  評価曲線、ｂｖ  境界値 
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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