(57)【要約】【課題】外部要因に依存しない運転データ群の解析を実現する技術を提供する。【解決手段】データ収集部２１は、運転データ群の時系列である対象データを、対象データにばらつきを生じさせる要因である外部要因の種類、ここでは個々のドライバを識別する識別データと対応づけて収集する。モデル生成部２３は、データ収集部２１で収集された対象データ及び識別データから、全てのドライバに対して不変な対象データの特徴を表す共通特徴データを少なくとも抽出するためのニューラルネットワークである特徴モデルを生成する。データ抽出部２４は、モデル生成部２３にて生成された特徴モデルを用いて、対象データに含まれる情報の解析に用いる解析用データを抽出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に対する運転操作及び前記運転操作の結果である車両の挙動のうち少なくとも一方を表す複数の運転データを運転データ群とし、前記運転データ群の時系列である対象データを、前記対象データにばらつきを生じさせる要因である外部要因の種類を識別する識別データと対応づけて収集するように構成されたデータ収集部（２１，２１ａ）と、
前記データ収集部で収集された前記対象データ及び前記識別データから、前記外部要因の種類に対して不変な前記対象データの特徴を表す共通特徴データを少なくとも抽出するためのニューラルネットワークである特徴モデルを生成するように構成されたモデル生成部（２３）と、
前記モデル生成部にて生成された前記特徴モデルを用いて、前記対象データに含まれる情報の解析に用いる解析用データを抽出するように構成されたデータ抽出部（２４，１４）と、
を備える運転データ解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運転データ解析装置であって、
前記特徴モデルは、
前記対象データを符号化するように構成されたエンコーダ（３１）と、
前記エンコーダの出力及び前記識別データを入力とするように構成された中間層（３２）と、
前記中間層の出力を前記運転データ群の時系列に復号するように構成されたデコーダ（３３）と、
を有し、
前記中間層は、
前記エンコーダの出力の少なくとも一部を入力とするように構成された共通ネットワーク（３２１）と、
前記エンコーダの出力の少なくとも一部及び前記識別データを入力とするように構成された個別ネットワーク（３２２）と、
を有する運転データ解析装置。
【請求項３】
請求項２に記載の運転データ解析装置であって、
前記データ抽出部は、前記共通ネットワークの出力を、前記解析用データの一つとして抽出するように構成された、
運転データ解析装置。
【請求項４】
請求項２から請求項３のいずれか１項に記載の運転データ解析装置であって、
前記データ抽出部は、前記外部要因のいずれか一つの種類を指定する前記識別データを入力したときに得られる前記デコーダの出力を、前記解析用データの一つとして抽出するように構成された、
運転データ解析装置。
【請求項５】
請求項４に記載の運転データ解析装置であって、
前記識別データによって指定される前記外部要因の種類が、前記エンコーダに入力される前記対象データに対応づけられた前記外部要因の種類と異なるように設定された
運転データ解析装置。
【請求項６】
請求項２から請求項５のいずれか１項に記載の運転データ解析装置であって、
前記データ抽出部は、前記外部要因の全ての種類を指定する前記識別データ又はいずれの種類も指定しない前記識別データを入力したときに得られる前記デコーダの出力を、前記解析用データの一つとして抽出するように構成された、
運転データ解析装置。
【請求項７】
請求項２から請求項６のいずれか１項に記載の運転データ解析装置であって、
前記データ抽出部は、前記デコーダへのデータ入力の初期値を０にして、前記エンコーダへの前記対象データの入力を開始するように構成された、
運転データ解析装置。
【請求項８】
請求項２から請求項７のいずれか１項に記載の運転データ解析装置であって、
前記モデル生成部は、予め設定された一定期間毎に区切った前記対象データを学習データとし、前記学習データを再構成するように前記特徴モデルにて学習するように構成された
運転データ解析装置。
【請求項９】
請求項２から請求項７のいずれか１項に記載の運転データ解析装置であって、
前記モデル生成部は、予め設定された一定期間毎に区切った前記対象データを学習データとし、該学習データに続く前記一定期間分の前記対象データを教師データとして、前記学習データから将来の前記対象データを予測するように前記特徴モデルにて学習するように構成された、
運転データ解析装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の運転データ解析装置であって、
予め設定された対象車両の前記運転データ群の時系列、及び前記要因データをリアルタイムで取得するデータ取得部（１１）と、
前記データ取得部にて取得されたデータに基づいて前記データ抽出部にて抽出された前記運転データ群の時系列の予測値を表す前記解析用データに基づき、前記対象車両に対する車両制御を実行する車両制御部（１６）と、
を更に備える運転データ解析装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の運転データ解析装置であって、
前記データ収集部、前記モデル生成部、及び前記データ抽出部を搭載するサーバ（２０ｂ）と、
前記データ取得部及び前記車両制御部を搭載する一つ以上の車載器（１０ｂ）と、
を備え、
前記サーバは、前記一つ以上の車両から前記データ取得部にて取得されたデータを収集するように構成され、
前記一つ以上の車載器は、それぞれ、前記サーバから前記データ抽出部にて抽出された自車両についての前記解析用データを取得するように構成された
運転データ解析装置。
【請求項１２】
請求項１０に記載の運転データ解析装置であって、
前記データ収集部、及び前記モデル生成部を搭載するサーバ（２０ａ，２０ｃ）と、
前記データ取得部、前記車両制御部、及び前記データ抽出部を搭載する一つ以上の車載器（１０ａ，１０ｃ）と、
を備え、
前記サーバは、前記一つ以上の車両から前記データ取得部にて取得されたデータを収集するように構成され、
前記一つ以上の車載器は、それぞれ、前記サーバから前記モデル生成部にて生成された前記特徴モデルを取得するように構成された、
運転データ解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、車両の運転データを解析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両において、運転状況に応じた運転支援を実現するためには、自車の運転状況を適切に理解する必要がある。下記特許文献１には、ドライバによる運転操作又は車両の挙動を含む車両の状態に関する様々なデータ（以下、運転データ群）を大量に収集して、これを分析することにより、類似した運転状況を表す運転シーンを抽出し、運転シーンに応じた運転支援を実施する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２５０６６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、発明者の詳細な検討の結果、特許文献１に記載の従来技術では、以下の課題が見出された。
即ち、ドライバは、それぞれが異なる運転操作のくせを有しているため、同一の運転状況においてすべてのドライバが必ずしも同じ運転操作を行うとは限らない。例えば、カーブの走行を一つとっても、カーブ直前で十分に減速してからハンドル操作を行うドライバもいれば、減速しながらハンドル操作を行うドライバもいる。また、各車両は、車種毎に異なる特性を有している。これらのくせや特性は、運転データ群に反映される。このような運転データ群に基づいて運転シーンを抽出した場合、例えば、同じ道を、異なるドライバ又は異なる車種の車両で走行したときに、同一の運転状況であるにも関わらず、異なる運転シーンとして認識されてしまう。その結果、ドライバのくせや車種の違い等の外部要因に依存しない、全てのドライバや全ての車種の車両等に共通する本質的な特徴を表した運転シーンを抽出することができなかった。
【０００５】
本開示の１つの局面は、外部要因に依存しない運転データ群の解析を実現する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様による運転データ解析装置は、データ収集部（２１，２１ａ）と、モデル生成部（２３）と、データ抽出部（２４，１４）とを備える。
データ収集部は、車両に対する運転操作及び運転操作の結果である車両の挙動のうち少なくとも一方を表す複数の運転データを運転データ群とし、運転データ群の時系列である対象データを、対象データにばらつきを生じさせる要因である外部要因の種類を識別する識別データと対応づけて収集する。モデル生成部は、データ収集部で収集された対象データ及び識別データから、外部要因の種類に対して不変な前記対象データの特徴を表す共通特徴データを少なくとも抽出するためのニューラルネットワークである特徴モデルを生成する。データ抽出部は、モデル生成部にて生成された特徴モデルを用いて、対象データに含まれる情報の解析に用いる解析用データを抽出する。
【０００７】
このような構成によれば、共通特徴データは、外部要因の種類に対して不変となる本質的な特徴を表現したものとなるため、共通特徴データを用いることで、外部要因に依存しない、対象データのロバストな解析を実現することができる。
【０００８】
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態の運転データ解析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】解析用データの生成に使用する特徴モデルの構成を示すブロック図である。
【図３】特徴モデルにおけるエンコーダ及びデコーダの動作を示す説明図である。
【図４】特徴モデルを用いて生成される解析用データを例示する説明図である。
【図５】第２実施形態の運転データ解析装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第３実施形態の運転データ解析装置の構成を示すブロック図である。
【図７】第４実施形態の運転データ解析装置の構成を示すブロック図である。
【図８】エンコーダを多層のＬＳＴＭで構成した場合に、ＬＳＴＭを時間方向に展開してデータの流れを示した説明図である。
【図９】学習データを例示する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す運転データ解析装置１は、車載器１０と、サーバ２０とを備える。
【００１１】
車載器１０は、複数の車両のそれぞれに搭載される移動局である。車載器１０は、データ取得部１１と、データ送信部１２とを備える。
データ取得部１１は、複数の運転データを繰り返し取得する。運転データには、車両に対する運転操作を表す操作データ、及び運転操作の結果である車両の挙動を表す挙動データのうち、少なくとも一方が含まれる。具体的には、操作データとしては、アクセル、ブレーキ、及びステアリング等の操作量を用いてもよい。挙動データとしては、速度、加速度及びヨーレート等を用いてもよい。また、運転データには、運転状況の特定に有用な状況データが含まれてもよい。状況データとして、具体的には、車載カメラの映像データ、地図データ等から抽出される走行中の道路に関する道路属性データ、現在位置を表す位置データ、現在時刻を表す時刻データ等が挙げられる。以下、複数の運転データを総称して運転データ群という。
【００１２】
データ取得部１１は、予め設定された計測周期毎に運転データ群を取得することによって、運転データ群の時系列をデータ送信部１２に出力する。以下、運転データ群の時系列を対象データという。
【００１３】
データ取得部１１は、対象データに加えて、運転データをばらつかせる要因を外部要因として、この外部要因の種類を表す識別データを取得する。ここでは外部要因としてドライバを用いる。この場合、外部要因の種類とは、個々のドライバを表す。識別データは、例えば、ドライバ毎に割り当てられたＩＤデータを用いる。ＩＤデータは、車両の鍵や車両自体に登録されているものを用いてもよいし、何らかの方法で入力されてもよい。
【００１４】
データ送信部１２は、データ取得部１１にて取得された対象データ及び識別データをサーバ２０に送信する。データ送信部１２は、路側に設けられたインフラと通信する路車間通信器であってもよいし、携帯電話等の無線通信網を利用する通信機であってもよい。
【００１５】
サーバ２０は、上述のインフラや無線通信網等を介して車載器１０を搭載した車両との通信が可能な固定局である。サーバ２０は、データ収集部２１と、運転データＤＢ２２と、モデル生成部２３と、データ抽出部２４と、解析用データＤＢ２５と、解析処理部２６とを備える。なお、ＤＢは、データベースの略である。
【００１６】
運転データＤＢ２２及び解析用データＤＢ２５は、いずれも読み書き自在なメモリであり、半導体メモリであってもよいし、ハードディスク等の磁気メモリであってもよい。また、運転データＤＢ２２及び解析用データＤＢ２５は、同一メモリ上の別領域として実現されてもよい。
【００１７】
データ収集部２１は、複数の車両に搭載された車載器１０のそれぞれから送信されてくる対象データ及び識別データを収集し、対象データと識別データとを対応づけて運転データＤＢ２２に蓄積２２する。対象データは、運転データ群に属する複数の運転データを順番に並べた多次元ベクトル（以下、対象ベクトル）の時系列である。識別データは、要素の値が０又は１で表現される多次元ベクトル（以下、識別ベクトル）に変換されて、記憶される。なお、識別ベクトルの各要素が識別データによって特定される一人のドライバに対応する。以下では、時刻ｔで特定される対象ベクトルをｘｔと表記する。また、ｄで特定されるドライバを表す識別ベクトルをｂｄと表記する。
【００１８】
モデル生成部２３は、運転データＤＢ２２に蓄積されたデータに基づき、学習によって特徴モデル３０を生成する。
特徴モデル３０は、図２に示すように、エンコーダ３１と、中間層３２と、デコーダ３３とを備える。特徴モデル３０は、一般的なエンコーダ−デコーダモデルに、ドライバトランスレイヤという中間層を加えた構造を有するニューラルネットワークである。
【００１９】
エンコーダ−でコーダモデルにおいて、エンコーダ３１は、入力データから潜在特徴を抽出し、デコーダ３３は、エンコーダ３１によって抽出される潜在特徴を用いてデータを再構成又は予測する。エンコーダ３１及びデコーダ３３には、いずれもＲＮＮの一つであるＬＳＴＭが用いられる。ＲＮＮは、Recurrent Neural Networkの略語であり、ＬＳＴＭは、Long short term memoryの略語である。ＬＳＴＭは、公知技術であるため、こでは、その詳細についての説明は省略する。
【００２０】
以下では、エンコーダ３１が有するＬＳＴＭの時刻ｔにおけるセル状態をＣＥｔ、出力をｈＥｔと表記する。また、デコーダ３３が有するＬＳＴＭの時刻ｔにおけるセル状態をＣＤｔ、出力をｈＤｔと表記する。なお、エンコーダ３１のセル状態ＣＥｔおよび出力ｈＥｔは、いずれも入力データの潜在特徴を表す。
【００２１】
エンコーダ３１には、図３に示すように、時刻ｔ＋１〜時刻ｔ＋Ｍで区切られる期間に取得されたＭ個の対象ベクトル（即ち、運転データ群の計測値）ｘｔ＋１〜ｘｔ＋Ｍが順次入力され、対象ベクトルｘｔ＋Ｍが入力されたときに生成されるセル状態ＣＥｔ＋Ｍ及び出力ｈＥｔ＋Ｍが中間層３２に供給される。なお、エンコーダ３１に属するＬＳＴＭは１つであるが、図３では、動作を理解しやすくするために、ＬＳＴＭを時間方向に展開して示す。なお、エンコーダ３１は、ＬＳＴＭを多層に接続した構造を有していてもよい。この場合、エンコーダ３１ａを時間方向に展開して示すと、ＬＳＴＭ間の接続関係は、図８に示す通りとなる。
【００２２】
中間層３２は、エンコーダ３１の出力ｈＥｔ＋Ｍ及び識別ベクトルｂｄを入力とするニューラルネットワークである。中間層３２は、図２に示すように、二つの部分ネットワークで構成され、一方を共通ネットワーク３２１とよび、他方を個別ネットワーク３２２とよぶ。共通ネットワーク３２１は、エンコーダ３１から出力されるセル状態ＣＥｔ＋Ｍが入力され、そのままデコーダ３３のセル状態の初期値ＣＤｔ＋Ｍとして出力する。個別ネットワーク３２２は、１段又は多段のＤｅｎｓｅレイヤ（即ち、全結合ニューラルネットワークレイヤ）により構成され、エンコーダ３１から出力される出力ｈＥｔ＋Ｍと、識別ベクトルｂｄと、を混合した結果を出力する。個別ネットワーク３２２の出力の一部は、デコーダ３３の出力の初期値ｈＤｔ＋Ｍとされ、残りの一部は、ドライバを識別する潜在特徴Ｂｄとして出力される。ここでは個別ネットワーク３２２として、Ｄｅｎｓｅレイヤを使用しているが、予め決められたルールに従って一つに統合するＭｅｒｇｅレイヤを使用してもよい。また、中間層３２では、共通ネットワーク３２１及び個別ネットワーク３２２の少なくとも一方に活性化関数を作用させてもよい。
【００２３】
デコーダ３３が有するＬＳＴＭには、図３に示すように、中間層３２から出力されるセル状態ＣＤｔ＋Ｍ及び出力ｈＤｔ＋Ｍが初期値として与えられる。ＬＳＴＭの入力には初期値として０が与えられ、以後、前段の出力が与えられる。デコーダ３３は、Ｎ回動作を繰り返すことで、時刻ｔ＋１〜時刻ｔ＋Ｍで区切られる入力期間に続く、時刻ｔ＋Ｍ＋１〜時刻ｔ＋Ｍ＋Ｎで区切られる予測期間での対象ベクトルの予測値ｙｔ＋Ｍ＋１〜ｙｔ＋Ｍ＋Ｎが順次出力される。なお、ここでは、デコーダ３３への入力の初期値を０としているため、その後にデコーダ３３に入力される予測値の特徴が、全て潜在特徴に埋め込まれる。なお、デコーダ３３は、エンコーダ３１と同様にＬＳＴＭを多層に接続した構造を有していてもよい。
【００２４】
次に、特徴モデル３０の学習について説明する。
まず、対象データに基づいて、学習データと教師データとを生成する。具体的には、図９に示すように、時刻ｔ＋１〜時刻ｔ＋Ｍで区切られる期間に取得された対象ベクトルｘｔ＋１〜ｘｔ＋Ｍを学習データとする。また、これに続く、時刻ｔ＋Ｍ＋１〜時刻ｔ＋Ｍ＋Ｎで区切られる期間に取得された対象ベクトルｘｔ＋Ｍ＋１〜ｘｔ＋Ｍ＋Ｎを教師データとする。ここでは、Ｍ＝Ｎとするが、ＭとＮとは異なる値であってもよい。また、図９は、対象ベクトルの一要素である速度についてのみ示しているが、対象ベクトルの他の要素であるその他の運転挙動についても同様である
【００２５】
このようにして生成された複数対の学習データ及び教師データを用いて、特徴モデル３０を学習する。具体的には、特徴モデル３０に学習データｘｔ＋１〜ｘｔ＋Ｍを入力することで得られる予測値ｙｔ＋Ｍ＋１〜ｙｔ＋Ｍ＋Ｎと、教師データｘｔ＋Ｍ＋１〜ｘｔ＋Ｍ＋Ｎとの二乗誤差が最小となるように特徴モデル３０を構成するニューラルネットワークのパラメータを適宜変更する。また特徴モデル３０の学習では、エンコーダ３１、中間層３２及びデコーダ３３が単一のニューラルネットワークとして扱われ、全体が一括して学習される。具体的な手法としては、例えば、ＢＰＴＴが用いられる。ＢＰＴＴは、Back Propagation Through Timeの略語である。但し、学習の手法は、これに限定されるものではない。また、上述の学習データ及び教師データをスライディングウィンドウにて抽出し、抽出されたデータ対を学習データセットとして学習に用いてもよい。
【００２６】
このような学習により、特徴モデル３０は、運転データの取得周期をＴとすると、Ｍ×Ｔ時間分の対象データから、これに続くＮ×Ｔ時間分の対象データを予測するモデルとなる。
【００２７】
また、学習の結果、識別ベクトルｂｄが入力されない共通ネットワーク３２１には、全てのドライバに共通な運転データの潜在特徴が保持され、また、識別ベクトルｂｄが入力される個別ネットワーク３２２には、各ドライバに固有な運転データの潜在特徴が保持される。
【００２８】
データ抽出部２４は、データ収集部２１が収集したデータと、モデル生成部２３で生成された特徴モデル３０とを用いて、運転に関わる様々な事象を解析するための解析処理に使用する解析用データを生成し、解析用データＤＢ２５に蓄積する。
【００２９】
データ抽出部２４が抽出する解析用データの例を、以下の（１）〜（３）に示す。
（１）共通特徴の抽出１
着目するＭ×Ｔ時間分の対象データと、任意の識別ベクトルｂｄとを特徴モデル３０に入力する。その結果として、中間層３２の共通ネットワーク３２１から出力されるセル状態ＣＤｔ＋Ｍを、ドライバによらない運転データ群の潜在特徴を表す解析用データとして抽出してもよい。
【００３０】
（２）共通特徴の抽出２
着目するＭ×Ｔ時間分の対象データｘｔ＋１〜ｘｔ＋Ｍと、任意のドライバを表す識別ベクトルｂｄとを特徴モデル３０に入力する。その結果として、デコーダ３３から出力する予測値の時系列ｙｔ＋Ｍ＋１〜ｙｔ＋Ｍ＋Ｎを、運転データ群の時系列が持つドライバに依らない共通の特徴を表す解析用データとして抽出してもよい。なお、任意のドライバを表す識別ベクトルｂｄは、全ての要素が０、又は全ての要素が１に設定される。つまり、特定のドライバを指定するのではなく、誰も指定しない、或いはすべてのドライバを指定することによって、誰でもない任意のドライバを指定することになる。
【００３１】
なお、（１）の手法で抽出される解析用データは、潜在特徴そのものであるため、当該装置の利用者は、解析用データが何を意味するかを直感的に理解することは困難である。これに対して、（２）の手法で抽出される解析用データは、具体的な運転データ、即ち、運転挙動そのものを表しているため、当該装置の利用者は、解析用データが何を意味するかを直感的に理解することができる。
【００３２】
（３）個別特徴の抽出
着目するＭ×Ｔ時間分の対象データ（以下、入力対象データ）ｘｔ＋１〜ｘｔ＋Ｍと、特定のドライバを表す識別ベクトルｂｄとを特徴モデル３０に入力する。その結果として、デコーダ３３から出力される予測値の時系列ｙｔ＋Ｍ＋１〜ｙｔ＋Ｍ＋Ｎを、解析用データとして抽出してもよい。なお、識別ベクトルが、入力対象データに対応づけられたドライバ（以下、対応ドライバ）を示す場合、図４中の破線で示すように、入力対象データから、対応ドライバの今後の運転行動を予測することができる。また、識別ベクトルが対応ドライバではない場合、図４中の一点鎖線で示すように、入力対象データから、その対象データが取得された運転状況での非対応ドライバの運転行動を推定することができる。つまり、ある運転状況について着目するドライバの対象データが存在しなくても、その運転状況について他のドライバの対象データが存在すれば、着目するドライバの対象データを得ることができる。なお、図４において実線は、対応ドライバについての入力対象データを示す。
【００３３】
解析処理部２６は、解析用データＤＢ２５に蓄積された解析用データを用いて、対象データに含まれる情報を解析する様々な解析処理を実行する。その他の一般的な統計分析などを行ってもよい。
【００３４】
解析処理では、例えば、ドライバによらない共通の特徴を表す解析用データを用いて、特許文献１に記載された運転シーンを抽出する処理を行なってもよい。この場合、ドライバの運転操作のくせ等によって、同一の運転シーンであるにも関わらず異なる運転シーンとして認識されてしまうことを抑制することができ、運転シーンの解析精度を向上させることができる。
【００３５】
また、解析処理では、例えば、ある運転状況について全てのドライバの対象データを解析用データとして抽出し、同一運転状況における各ドライバの運転行動を、一般的な統計分析等を行うことで解析してもよい。
【００３６】
なお、車載器１０及びサーバ２０は、ＣＰＵと、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ）と、を有するマイクロコンピュータを備えていてもよい。この場合、車載器１０及びサーバ２０の各機能は、ＣＰＵが非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリが、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。この場合、車載器１０及びサーバ２０は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。
【００３７】
車載器１０及びサーバ２０の各機能を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の機能は、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は、デジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現されてもよい。
【００３８】
［１−３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１ａ）運転データ解析装置１では、収集した対象データ及び識別データから生成した特徴モデル３０を用いて、識別データにより識別される複数のドライバに対して不変な対象データの本質的な特徴を表す共通特徴データを解析用データとして抽出する。そして、この解析データを用いて解析処理を行うことで、ドライバに依存しないロバストな解析結果を得ることができる。
【００３９】
（１ｂ）運転データ解析装置１では、特徴モデル３０として、一般的なエンコーダーデコーダモデルに中間層３２が設けられた構造のニューラルネットワークが用いられている。また、中間層３２には、エンコーダ３１の出力の一部であるセル状態ＣＥｔ＋Ｍをそのままデコーダ３３に供給する共通ネットワーク３２１と、エンコーダ３１の出力の他の一部である出力ｈＥｔ＋Ｍに識別ベクトルｂｄを混ぜ合わせてデコーダ３３に供給する個別ネットワーク３２２とが設けられる。特徴モデル３０がこのような構造を有することにより、ニューラルネットワークにおける公知の学習方法を適用するだけで、ドライバの特徴によらない潜在特徴を共通ネットワーク３２１に保持させ、ドライバの特徴を表す潜在特徴を個別ネットワーク３２２に保持させることができる。
【００４０】
（１ｃ）運転データ解析装置１では、特徴モデル３０を用いることで、識別ベクトルｂｄによって特定可能なドライバを特定ドライバとして、特定ドライバの中であれば、ある特定ドライバについて収集された対象データから、任意の特定ドライバの運転行動を推定することができる。
【００４１】
例えば、ある着目する運転状況について、一部の特定ドライバについての対象データが欠けている場合でも、これらの特定ドライバの対象データを、特徴モデル３０を用いて推定することができる。その結果、着目する運転状況について、全ての特定ドライバについての対象データを相互に比較し、解析することができる。
【００４２】
［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
【００４３】
前述した第１実施形態では、解析用データの生成をサーバ２０側で行っている。これに対し、第２実施形態では、解析用データの生成を車載器１０ａ側で行う点で、第１実施形態と相違する。
【００４４】
図５に示すように、第２実施形態の運転データ解析装置１ａは、車載器１０ａとサーバ２０ａとを備える。
車載器１０ａは、データ取得部１１と、データ送信部１２ａと、モデル受信部１３と、データ抽出部１４とを備える。
【００４５】
データ送信部１２ａはデータ取得部１１で取得された運転データ群の時系列及びドライバ識別情報に加えて、データ抽出部１４で抽出された解析用データをサーバ２０ａに送信する。
【００４６】
モデル受信部１３は、サーバ２０ａで生成され配信される特徴モデル３０を受信する。
データ抽出部１４は、モデル受信部１３が受信した特徴モデル３０と、データ取得部１１が取得した運転データ群及びドライバ識別情報に基づいて解析用データを生成する。データ抽出部１４が抽出する解析用データは、第１実施形態におけるデータ抽出部２４が抽出する解析用データと同様のものである。
【００４７】
サーバ２０ａは、データ収集部２１ａと、運転データＤＢ２２と、モデル生成部２３と、解析用データＤＢ２５と、解析処理部２６と、モデル送信部２７とを備える。
データ収集部２１ａは、運転データ群の時系列及びドライバ識別情報から生成された要因データを運転データＤＢ２２に格納し、解析用データを解析用データＤＢ２５に格納する。
【００４８】
モデル送信部２７は、モデル生成部２３にて生成された特徴モデル３０を、車載器１０ａを搭載する各車両に配信する。
［２−２．効果］
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）〜（１ｃ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。
【００４９】
（２ａ）運転データ解析装置１ａでは、各車載器１０ａで解析用データを抽出するため、サーバ２０ａでの処理負荷を軽減することができる。
［３．第３実施形態］
［３−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
【００５０】
前述した第１実施形態では、解析用データに基づいて解析処理部２６が様々な解析処理を行っている。これに対し、第３実施形態では、解析用データを車載器１０ｂに供給し、車載器１０ｂでは、解析用データに従って様々な運転支援を実行する点で、第１実施形態と相違する。
【００５１】
図６に示すように、第３実施形態の運転データ解析装置１ｂは、車載器１０ｂとサーバ２０ｂとを備える。
サーバ２０ｂは、データ収集部２１と、運転データＤＢ２２と、モデル生成部２３と、データ抽出部２４と、解析用データＤＢ２５と、解析用データ送信部２８とを備える。つまり、第１実施形態のサーバ２０において、解析処理部２６の代わりに解析用データ送信部２８が設けられている。
【００５２】
解析用データ送信部２８は、解析用データＤＢ２５に蓄積された解析用データを、車載器１０ｂを搭載する各車両に配信する。
車載器１０ｂは、データ取得部１１と、データ送信部１２と、解析用データ受信部１５と、支援実行部１６とを備える。つまり、第１実施形態の車載器１０に、解析用データ受信部１５及び支援実行部１６が追加されている。
【００５３】
解析用データ受信部１５は、サーバ２０ｂで生成され配信される自車両に関する解析用データを受信する。
支援実行部１６は、解析用データ受信部１５が受信した解析用データに基づき、推定されるドライバの運転行動に沿った運転支援を実行する。
【００５４】
［３−２．効果］
以上詳述した第３実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）〜（１ｃ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。
【００５５】
（３ａ）運転データ解析装置１ｂによれば、車載器１０ｂを搭載する車両の将来の運転行動を表す解析用データに基づいて運転支援を実行することができる。
［４．第４実施形態］
［４−１．第２実施形態との相違点］
第４実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
【００５６】
前述した第１実施形態では、サーバ２０側で解析用データの生成及び解析用データを用いた解析処理を行っている。これに対し、第４実施形態では、車載器１０ｃ側で解析用データの生成及び解析用データに基づく運転支援を実行する点で、第２実施形態と相違する。
【００５７】
図７に示すように、第４実施形態の運転データ解析装置１ｃは、車載器１０ｃとサーバ２０ａとを備える。
サーバ２０ｃは、データ収集部２１と、運転データＤＢ２２と、モデル生成部２３と、モデル送信部２７とを備える。つまり。第１実施形態のサーバ２０からデータ抽出部２４、解析用データＤＢ２５及び解析処理部２６が省略され、代わりにモデル送信部２７が追加されている。
【００５８】
モデル送信部２７は、モデル生成部２３にて生成された特徴モデル３０を、車載器１０ｃを搭載する各車両に配信する。
車載器１０ｃは、データ取得部１１と、データ送信部１２と、モデル受信部１３と、データ抽出部１４と、支援実行部１６とを備える。つまり第１実施形態の車載器１０に、モデル受信部１３、データ抽出部１４及び支援実行部１６が追加されている。
【００５９】
モデル受信部１３は、サーバ２０ｃで生成され配信される特徴モデル３０を受信する。
データ抽出部１４は、モデル受信部１３が受信した特徴モデル３０と、データ取得部１１が取得した運転データ群及びドライバ識別情報に基づいて解析用データを生成する。
【００６０】
支援実行部１６は、データ抽出部１４が抽出した解析用データに基づき、推定されるドライバの運転行動に沿った運転支援を実行する。
［４−２．効果］
以上詳述した第４実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）〜（１ｃ）及び第３実施形態の効果（３ａ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。
【００６１】
（４ａ）運転データ解析装置１ｃでは、各車載器１０ｃにて解析用データを抽出し、抽出した解析用データに基づいて運転支援を実行する。このため、サーバ２０ｃとは、特徴モデル３０の生成および配信に関わる通信のみを行えばよく、サーバ２０ｃとの通信負荷を軽減することができるだけでなく、サーバ２０ｃとの通信が不能な場合でも運転支援を実現することができる。
【００６２】
［５．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【００６３】
（５ａ）上記実施形態では、エンコーダ３１のセル状態ＣＥｔを共通ネットワーク３２１の入力とし、エンコーダ３１の出力ｈＥｔを個別ネットワーク３２２の入力としているが、これに限定されるものではない。例えば、セル状態ＣＥｔと出力ｈＥｔとで入力先のネットワーク３２１，３２２を入れ替えたり、セル状態ＣＥｔ及び出力ｈＥｔのうちいずれか一方のみを用いて、両ネットワーク３２１，３２２に振り分けたりしてもよい。
【００６４】
（５ｂ）上記実施形態では、エンコーダ３１及びデコーダ３３としてＬＳＴＭを用いたが、これに限定されるものではない。例えば、一般的なＲＮＮやＧＲＵを用いてもよい。ＧＲＵでは、潜在特徴にセル状態がなく出力のみであるが、出力の各要素を中間層３２の両ネットワーク３２１，３２２に振り分ければよい。ＧＲＵは、Gated Recurrent Unitの略語である。
【００６５】
（５ｃ）上記実施形態では、識別データに適用する外部要因として車両のドライバを用いたが、これに限定されるものではない。外部要因は、対象データをばらつかせる要因、即ち、運転操作又は車両の挙動に影響を与える要因であればよく、例えば、車種、天気、年齢、性別などを用いてもよい。また、複数の外部要因を組み合わせて適用してもよい。
【００６６】
（５ｄ）上記実施形態では、特徴モデル３０は、予測値を出力するように学習したが、教師データとして学習データと同じ運転データ群の時系列を用いることで、運転データ群の時系列を再構成する場合に用いる特徴モデル３０を生成してもよい。
【００６７】
（５ｅ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
【００６８】
（５ｆ）上述した運転データ解析装置の他、当該運転データ解析装置を構成要素とするシステム、当該運転データ解析装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、運転データの解析方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
【符号の説明】
【００６９】
１，１ａ〜１ｃ…運転データ解析装置、１０，１０ａ〜１０ｃ…車載器、１１…データ取得部、１２，１２ａ…データ送信部、１３…モデル受信部、１４，２４…データ抽出部、１５…解析用データ受信部、１６…支援実行部、２０，２０ａ〜２０ｃ…サーバ、２１，２１ａ…データ収集部、２２…運転データＤＢ、２３…モデル生成部、２５…解析用データＤＢ、２６…解析処理部、２７…モデル送信部、２８…解析用データ送信部、３０…特徴モデル、３１…エンコーダ、３２…中間層、３３…デコーダ、３２１…共通ネットワーク、３２２…個別ネットワーク。
【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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