(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより、
記憶部に記憶されている複数のドライバの事故履歴を含むドライバ情報に基づき、前記複数のドライバを複数のグループに分割し、
分割した前記複数のグループから２つのグループを抽出し、
前記抽出した２つのグループのドライバ群の走行履歴情報から、危険運転挙動の分布を算出し、
前記算出した分布間に有意差がある場合に、統計情報と診断対象ドライバの前記走行履歴情報を用いて、前記診断対象ドライバの前記危険運転挙動についての運転を診断し、
横軸をドライバの危険運転挙動の度合い、縦軸を前記危険運転挙動の度合いに応じたドライバ数とし、安全ドライバ群と危険ドライバ群の分布と、診断対象ドライバの前記危険運転挙動についての診断結果とを含む画面情報を生成し、出力し、
前記安全ドライバ群は、統計情報から事前に安全ドライバと判定されたドライバ群であり、
前記危険ドライバ群は、前記統計情報から事前に危険ドライバと判定されたドライバ群である、
ことを特徴とする運転診断方法。
【請求項２】
ドライバの走行履歴情報を記憶する記憶部と、演算処理部とを具備し、
前記演算処理部は、
前記記憶部に記憶されている複数のドライバの事故履歴を含むドライバ情報に基づき、前記複数のドライバを複数のグループに分割し、
分割した前記複数のグループから２つのグループを抽出し、
前記抽出した２つのグループのドライバ群の走行履歴情報から、危険運転挙動の分布を算出し、
前記算出した分布間に有意差がある場合に、統計情報と診断対象ドライバの前記走行履歴情報を用いて、前記診断対象ドライバの前記危険運転挙動についての運転を診断し、
横軸をドライバの危険運転挙動の度合い、縦軸を前記危険運転挙動の度合いに応じたドライバ数とし、安全ドライバ群と危険ドライバ群の分布と、診断対象ドライバの前記危険運転挙動についての診断結果とを含む画面情報を生成し、出力し、
前記安全ドライバ群は、統計情報から事前に安全ドライバと判定されたドライバ群であり、
前記危険ドライバ群は、前記統計情報から事前に危険ドライバと判定されたドライバ群である、
ことを特徴とする運転診断装置。
【請求項３】
コンピュータにより、
横軸をドライバの危険運転挙動の度合い、縦軸を前記危険運転挙動の度合いに応じたドライバ数とし、記憶部に記憶されている前記ドライバの走行履歴情報を用いて判定された安全ドライバ群と危険ドライバ群の分布と、前記安全ドライバ群と前記危険ドライバ群の分布の中での診断対象ドライバの前記危険運転挙動についての位置付けを示す診断結果とを含む画面情報を生成し、出力し、
前記安全ドライバ群は、統計情報から事前に安全ドライバと判定されたドライバ群であり、
前記危険ドライバ群は、前記統計情報から事前に危険ドライバと判定されたドライバ群である、
ことを特徴とする運転診断方法。
【請求項４】
前記コンピュータにより、
前記ドライバの危険運転挙動の候補についての定義をし、
当該定義に関し前記安全ドライバ群と前記危険ドライバ群の分布に有意差があれば、前記ドライバの危険運転挙動の候補についての定義を、前記診断対象ドライバの運転を診断するための評価基準として決定し、
前記横軸は、前記定義に対応した前記危険運転挙動の度合いである、
ことを特徴とする請求項３に記載の運転診断方法。
【請求項５】
前記画面情報は、前記安全ドライバ群と前記危険ドライバ群の分布が区切られた複数の範囲の各々についてスコアを有し、
前記画面情報において、前記診断結果は、前記複数の範囲のうちの該当する範囲に配置されている、
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の運転診断方法。
【請求項６】
前記画面情報において、前記安全ドライバ群と前記危険ドライバ群の分布上に、前記診断対象ドライバの複数の診断結果が時系列にそって並んでいる、
ことを特徴とする請求項３乃至請求項５のうちのいずれか１項に記載の運転診断方法。
【請求項７】
前記コンピュータにより、
前記記憶部に記憶されている複数のドライバの事故履歴を含むドライバ情報に基づき、前記複数のドライバを複数のグループに分割し、
分割した前記複数のグループから２つのグループを抽出し、
前記抽出した２つのグループのドライバ群の前記走行履歴情報から、前記危険運転挙動の分布を算出し、
前記算出した分布間に有意差がある場合に、その統計情報と前記診断対象ドライバの前記走行履歴情報を用いて、前記診断対象ドライバの前記危険運転挙動についての運転を診断する、
ことを特徴とする請求項３乃至請求項６のうちのいずれか１項に記載の運転診断方法。
【請求項８】
ドライバの走行履歴情報を記憶する記憶部と、演算処理部とを具備し、
前記演算処理部は、
横軸を前記ドライバの危険運転挙動の度合い、縦軸を前記危険運転挙動の度合いに応じたドライバ数とし、前記ドライバの走行履歴情報を用いて判定された安全ドライバ群と危険ドライバ群の分布と、前記安全ドライバ群と前記危険ドライバ群の分布の中での診断対象ドライバの前記危険運転挙動についての位置付けを示す診断結果とを含む画面情報を生成し、出力し、
前記安全ドライバ群は、統計情報から事前に安全ドライバと判定されたドライバ群であり、
前記危険ドライバ群は、前記統計情報から事前に危険ドライバと判定されたドライバ群である、
ことを特徴とする運転診断装置。
【請求項９】
前記演算処理部は、
前記ドライバの危険運転挙動の候補についての定義をし、
当該定義に関し前記安全ドライバ群と前記危険ドライバ群の分布に有意差があれば、前記ドライバの危険運転挙動の候補についての定義を、前記診断対象ドライバの運転を診断するための評価基準として決定し、
前記横軸は、前記定義に対応した前記危険運転挙動の度合いである、
ことを特徴とする請求項８に記載の運転診断装置。
【請求項１０】
前記画面情報は、前記安全ドライバ群と前記危険ドライバ群の分布が区切られた複数の範囲の各々についてスコアを有し、
前記画面情報において、前記診断結果は、前記複数の範囲のうちの該当する範囲に配置されている、
ことを特徴とする請求項８又は請求項９に記載の運転診断装置。
【請求項１１】
前記画面情報において、前記安全ドライバ群と前記危険ドライバ群の分布上に、前記診断対象ドライバの複数の診断結果が時系列にそって並んでいる、
ことを特徴とする請求項８乃至１０のうちのいずれか１項に記載の運転診断装置。
【請求項１２】
前記演算処理部は、
前記記憶部に記憶されている複数のドライバの事故履歴を含むドライバ情報に基づき、前記複数のドライバを複数のグループに分割し、
分割した前記複数のグループから２つのグループを抽出し、
前記抽出した２つのグループのドライバ群の前記走行履歴情報から、前記危険運転挙動の分布を算出し、
前記算出した分布間に有意差がある場合に、その統計情報と前記診断対象ドライバの前記走行履歴情報を用いて、前記診断対象ドライバの前記危険運転挙動についての運転を診断する、
ことを特徴とする請求項８乃至請求項１１のうちのいずれか１項に記載の運転診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転診断方法および運転診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両に搭載されたセンサを用いて、運転手のアクセルワークやブレーキワーク、ハンドルワークなどを計測し、運転の荒さや事故リスクなどを推定および評価する運転診断が行われている。また、こうした運転診断の結果を用いて、事故リスクの高い運転手に対して運転アドバイスを行うサービスや、運転手の運転レベルに応じて自動車保険の保険料を変動するサービスも利用されている。これらのサービスを利用することで、ユーザは、事故率の削減や、安全運転により保険料を安く抑えられるなどのメリットを享受できる。
【０００３】
運転診断に関して、特許文献１に記載の車両用運転支援装置が知られている。この装置は、現在の走行状態と運転操作を示す短時間のデータと、その日の走行状態と運転操作を示す中時間のデータをそれぞれ取得する。そして、短時間のデータの分布と中時間のデータの分布とを比較することにより運転診断を行い、運転診断結果を２つの評価基準に従って評価する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−３０１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、ドライバは、自身の運転診断結果が、安全なドライバ群の運転挙動分布と危険なドライバ群の運転挙動分布の中でどこに位置付けられるのかが把握できず、納得性の高い運転診断結果を得ることができない。
【０００６】
そこで本発明は、ドライバが、自身の運転診断結果が、安全なドライバ群の運転挙動分布と危険なドライバ群の運転挙動分布の中でどこに位置付けられるのかを把握し、納得性の高い運転診断結果を得ることができる運転診断方法および運転診断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】
【０００７】
本発明の代表的な一例は次の通りである。すなわち本発明は、コンピュータにより、横軸をドライバの危険運転挙動の度合い、縦軸を前記危険運転挙動の度合いに応じたドライバ数とし、記憶部に記憶されている前記ドライバの走行履歴情報を用いて判定された安全ドライバ群と危険ドライバ群の分布と、診断対象ドライバの前記危険運転挙動についての診断結果とを含む画面情報を生成し、出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ドライバが、自身の運転診断結果が、安全なドライバ群の運転挙動分布と危険なドライバ群の運転挙動分布の中でどこに位置付けられるのかを把握し、納得性の高い運転診断結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係るシステム全体構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る運転診断結果の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る評価基準１８４を作成する処理フロー図である。
【図４】本発明の実施形態に係るユーザ情報１３１の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る走行履歴情報１３２の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係るドライバの運転診断を行う処理フロー図である。
【図７】本発明の実施形態に係る運転診断結果の変形例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係る運転診断結果の変形例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係る運転診断結果の変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本発明の実施形態に係るシステム全体構成例を示す図である。本発明の実施形態に係るシステムは、複数の端末装置１００と、テレマティクスセンタ１６０とがネットワーク１４０に接続されて構成されるコンピュータシステムである。
【００１２】
ここで、１００は本システムで車の移動データを取得するための端末装置である。この端末装置は一般的なコンピュータにより実現でき、中央演算処理装置１１０、ジャイロセンサ１２１、方位角センサ１２２、地磁気センサ１２３、加速度センサ１２４、位置測位装置１２５、通信部１２６、記憶装置１３０を具備する。各装置等は通信路を介して接続されている。なお、本発明の実施形態として、ジャイロセンサ１２１、方位角センサ１２２、地磁気センサ１２３、位置測位装置１２５のいずれかを含まないことも可能である。
【００１３】
中央演算装置１１０には本システムに必要となる各種機能が搭載されている。ユーザ情報送信部１１１は、記憶装置１３０に記憶されたユーザ情報１３１を送信する機能である。このユーザ情報１３１は端末装置を使用しているドライバであるユーザを一意に特定するための情報であり、ユーザIDや運転歴等から構成される。
【００１４】
また、走行履歴蓄積部１１２はジャイロセンサ１２１、方位角センサ１２２、地磁気センサ１２３、加速度センサ１２４、位置測位装置１２５で取得したデータを走行履歴情報１３２として蓄積する機能である。具体的には、ジャイロセンサ１２１は車の回転角速度を取得する。方位角センサ１２２は端末装置１００の方位を取得する。地磁気センサ１２３は地磁気を用いて端末装置１００が向く方角を取得する。加速度センサ１２４は、端末装置１００の３軸方向の加速度を個別に取得する。位置測位装置１２５は、一般にはGPS（Global Positioning System）センサが用いられ、端末装置１００の緯度、経度、高度を取得する。これらのセンサから取得された情報は先に述べた走行履歴蓄積部１１２によって、記憶装置１３０に走行履歴情報１３２として蓄積される。
【００１５】
走行履歴送信部１１３は記憶装置１３０に蓄積された走行履歴情報１３２を、通信部１２６とネットワーク１４０を介してテレマティクスセンタ１６０に送信する機能である。
【００１６】
また、記憶装置１３０には、車の位置を走行道路にマッチングさせるため等に用いられる地図情報１３３も蓄積されている。
【００１７】
運転診断結果表示部１１４は本システムによって得られた運転特性をドライバに分かりやすい表示方法によって提示するための機能である。
【００１８】
端末装置１００はネットワーク１４０を介してテレマティクスセンタ１６０と通信することができる。先に述べたユーザ情報送信部１１１や走行履歴送信部１１３はこのネットワーク１４０を介してテレマティクスセンタ１６０にデータを送信しており、運転診断結果表示部１１４はネットワーク１４０を介して運転診断結果等をテレマティクスセンタ１６０から受信することとなる。もしくは、別の好適な実施形態として、記憶装置１３０に蓄積された情報から運転診断結果表示部１１４自身が運転特性を診断しても良い。
【００１９】
テレマティクスセンタ１６０は一般的なコンピュータにより実現でき、中央演算処理装置１６１、通信部１６２および記憶装置１６３を具備する。中央演算処理装置１６１は通信路を介して、通信部１６２および記憶装置１６３と接続されている。
【００２０】
中央演算処理装置１６１には本システムに必要な機能が配置されている。走行履歴蓄積部１７１は端末装置１００から受信した走行履歴を記憶装置１６３に走行履歴情報１８２として蓄積する。センサ情報処理部１７２は、走行履歴情報１８２の一部として加速度等のセンサ情報が含まれており、そのセンサ情報を処理する機能を有する。統計情報生成部１７３は、記憶装置１６３に蓄積された走行履歴情報１８２および地図情報１８３から運転診断に必要となる統計情報を生成する。運転診断処理部１７４は、ドライバの運転挙動に基づいて運転診断を行い、その診断結果を記憶装置１６３に格納するとともに、通信部１６２とネットワーク１００を介して端末装置１００へ送信する。
【００２１】
また、ドライバであるユーザを認証するためのユーザ情報１８１も記憶装置１６３に蓄積されている。これにより端末装置１００のユーザ情報送信部１１１からユーザ情報が送信された場合、これを受信した中央演算処理装置１６１で当該ユーザを唯一に識別することが可能となる。
【００２２】
また、１８４にはドライバの運転を診断するための評価基準が格納される。これは後に述べる処理により決定された評価基準に関する情報を蓄積する。
【００２３】
１８５には診断対象のドライバの運転の診断結果が格納される。これは後に述べる処理により算出したドライバごとの診断結果に関する情報を蓄積する。
【００２４】
図１に示したシステムは大きく２つの用途に用いられる。１つは、運転診断をするための評価基準１８４の作成である。もう１つは、得られた評価基準１８４を用いて、別のドライバの運転診断をすることである。
【００２５】
図２は、本発明の実施形態に係る運転診断結果の一例を示す図である。図２では、一例として、車の減速の診断結果を示しており、横軸に急減速の発生頻度２３１、縦軸にドライバ数２３０とするドライバ毎の分布をグラフとして表示したものである。
【００２６】
図２に示すように、安全ドライバ群２４０の分布２２０と危険ドライバ群２４１の分布２２１が個別に示されている。安全ドライバ群２４０は、例えば、統計情報におけるドライバの事故履歴（事故回数）から事前に安全運転ドライバと判定されたドライバ群を示す。同様に危険ドライバ群は、例えば、統計情報におけるドライバの事故履歴から事前に危険運転ドライバと判定されたドライバ群を示す。ここで安全ドライバ群を例にとると、急減速の発生頻度は個別ドライバごとに発生頻度が低い者から高い者まで分布が広がっていることが見て取れる一方、安全ドライバ群の挙動分布２２０と危険ドライバ群の挙動分布２２１とでは分布傾向に違いが見て取れることが分かる。つまり、安全ドライバ群の急減速の発生頻度の中心値は、危険ドライバ群の急減速の発生頻度よりも低い傾向があることが分かる。これによって、ドライバは急減速の発生頻度が低いほうが一般的に安全なドライバであるということが認識できるとともに、その分布の中で診断対象のドライバの診断結果２１０がどこに位置しているかが把握でき、納得性の高い運転診断結果を得ることができる。
【００２７】
なお、図２に示すドライバへの運転診断結果の提示方法はドライバの運転診断をする場合に、ドライバに提示する画面イメージの例を示している。運転診断結果のスコアは、分布の重なりを基準として決定される。分布が重なる中間点２０３を基準として、安全ドライバ群の分布２０２の中心値２０２までの範囲を３点、危険ドライバ群の中心値２０４までの範囲を２点とする。さらに、安全ドライバ群の中心値２０２から分布の標準偏差σ1分ずらした点２０１までの範囲を４点、σ１以上離れた点までの範囲を５点とする。同様に、危険ドライバ群の中心値２０４から分布の標準偏差σ2分ずらした点２０５までの範囲を１点、σ２以上離れた点までの範囲を０点とする。そのため、分布の重なり具合に応じて点数の幅が異なる。また、点数に応じてアドバイス内容やアドバイス有無を変更する。図２で示す例では、診断対象のドライバの急減速の発生頻度は２点の区間に属しているため、急減速の診断項目において診断対象のドライバは２点を獲得することを意味する。
【００２８】
ここで提示する内容は画面サイズやその他の表示コンテンツ等、外部要因により適宜変更してもよい。具体的には、点数の区間を１〜３点の３区間に区切る場合などが考えられる。その際、安全ドライバの分布の平均値Ｍ1と危険ドライバの分布の平均値Ｍ2、Ｍ1とＭ2の平均Ｍ3を基に点数の区間を区切ることができる。また、安全ドライバと危険ドライバの分布の最大値・最小値を基に分布を区切る方法など考えられる。
【００２９】
また、縦軸にドライバ数をとる分布により表示する方法以外に、ドライバ数に応じて色の濃淡などで分布を表現することも可能である。その場合、さらに横軸方向に急加速の発生頻度、縦軸方向に急減速の発生頻度をとり２次元グラフ上に色の濃淡などで表示するなど複数の診断項目を合わせて表示しても良い。
【００３０】
図３は、本発明の実施形態に係る評価基準１８４を作成する処理フロー図である。
【００３１】
最初に中央演算処理装置１６１は、ステップ３０１として走行履歴情報を収集する。この処理は複数の端末装置１００から送信される走行履歴情報１３２を中央演算処理装置１６１にて非定期に受信して、記憶装置１６３の走行履歴情報１８２に格納する処理である。端末装置１００は自身の記憶装置１３０に蓄積した走行履歴情報を一般には非定期に送信してくることとなるため、テレマティクスセンタ１６０ではこの走行履歴情報の収集も非定期に行われることとなる。
【００３２】
次に中央演算処理装置１６１は、ステップ３０２として、ドライバの危険運転挙動候補を定義する。この危険運転挙動の候補としては、急減速、急加速、前後のふらつき、左右のふらつき、急左折、急右折、速度超過、一時不停止、車間距離不保持、急な車線変更などが挙げられる。これらの危険運転挙動はその量や頻度もしくは度合いなど数値により特長付けられる。例えば急減速の頻度の場合には、急減速とみなす減速度（負の加速度）の閾値、急減速が発生したとみなす閾値超過の継続経過時間などを変化させ、適切な値を規定する必要がある。
【００３３】
その値を変化させながら中央演算処理装置１６１が安全ドライバと危険ドライバそれぞれの危険運転挙動候補の分布を算出するのがステップ３０３である。この処理は中央演算処理装置１６１が実際には次のステップ３０４とともに繰り返し実行し、安全ドライバと危険ドライバそれぞれの危険運転挙動候補の分布に統計的な有意差があると認められるまで繰り返す。急減速の頻度の例では、中央演算処理装置１６１は、減速度の閾値と、閾値超過の継続経過時間のパラメータを変えながら繰り返し分布を算出し、有意差があると認められるまでその処理を繰り返すこととなる。ここで、統計的な検定方法としては、Welchのt検定による平均値の違いや、Brunner-Munzel検定による中央値の違い、χ二乗検定による出現頻度の違いなど、種々の検定方法が考えられる。これらは定義した危険運転挙動、またはその分布に応じて適宜使い分けて検定することが推奨されるが、分布の形状や分布の等分散性を仮定しないBrunner-Munzel検定のみで差を検証することも可能である。ステップ３０４で分布に統計的に有意差が見つかれば、ステップ３０５にて中央演算処理装置１６１により危険運転挙動の定義（ステップ３０２）で設定した値が危険運転挙動を判定するための評価基準として決定される。決定された評価基準は、データの処理方法、処理に最適と認められる閾値などのパラメータ情報を含み、これらの情報は中央演算処理装置１６１により評価基準１８４に格納される。なお、この評価基準は一度決定した後に必ずしも固定されず、定期的に見直しても良い。また、この評価基準は地域等の外部環境によっても変更される可能性があり、地域等の外部環境ごとに異なる評価基準を設定することも可能である。
【００３４】
この処理手順によって、ドライバの運転を診断するための評価基準を決定ことができる。図３における処理では、この評価基準を得るためにドライバの事故ポテンシャルを予め把握しておく必要があり、当該ドライバの情報が必須である。その情報は記憶装置１６３にユーザ情報１８１として格納されている。
【００３５】
図４は、本発明の実施形態に係るユーザ情報１３１の一例を示す図である。ユーザ情報１３１は、ドライバの年齢や性別、所有している車の車種、年間走行距離、運転歴、事故履歴といったドライバのプロファイル情報を表す。
【００３６】
４０１はドライバであるユーザを一意に識別するための情報である。この例では、ユーザIDとしてXXXXが登録されている。
【００３７】
４０２はドライバの運転歴を示す情報である。この例では、ユーザIDが「XXXX」のドライバの運転歴として「１２年」が登録されており、ユーザIDが「XXXX」のドライバの運転歴が１２年であることを示している。
【００３８】
４０３は事故履歴を示す情報である。この例では３回と登録されており、ユーザIDが「XXXX」のドライバがこれまでに事故を３回起こしていることを示している。事故履歴は、事故の規模に応じて区別したり、人身事故か物損事故かを区別して登録することも可能である。
【００３９】
４０４は運転巧拙度を示す情報である。４０４には、運転の巧拙度を示す各種情報が格納されており、この例では運転の巧拙を判定するアンケートのスコアと自動車保険の保険等級の例が示されており、ユーザIDが「XXXX」のドライバのアンケートのスコアが70点であり、ユーザIDが「XXXX」のドライバの保険等級が17級であることを示している。運転巧拙度は動体視力などの認知能力・記憶力や反射神経などによる判断能力・適切な操作を行う能力などを検査するアプリケーションや装置により算出されたスコアなども考えられる。
【００４０】
４０５は年間走行距離を示す情報である。この例では１００００ｋｍと登録されており、ユーザIDが「XXXX」のドライバが年間１００００ｋｍ程度走行するドライバであることを示している。年間走行距離は高速道路走行距離や国道走行距離など、道路種別ごとの走行距離を記録することも可能である。
【００４１】
４０６はドライバの年齢を示す情報である。この例では３５歳と登録されており、ユーザIDが「XXXX」のドライバが３５歳のドライバであることを示している。
【００４２】
４０７はドライバの性別を示す情報である。この例では男と登録されており、ユーザIDが「XXXX」のドライバが男性であることを示している。
【００４３】
４０８は車種を示す情報である。この例では、ユーザIDが「XXXX」のドライバの所有する車の車種がミニバンであることを示している。車種の区分としては、車両重量を記録する方法なども考えられる。
【００４４】
図４で示したユーザ情報は、図３で示した処理を実施する上で必要な情報である。このユーザ情報を単体で、もしくは適宜組合せて利用して、ユーザを安全な運転ドライバと危険な運転ドライバとに区別することができる。例えば、事故履歴４０３を用いて、事故回数が閾値より少ない運転ドライバを安全な運転ドライバとみなし、事故回数が閾値より多い運転ドライバを危険な運転ドライバとみなすことができる。
【００４５】
図５は、本発明の実施形態に係る走行履歴情報１３２の一例を示す図である。この走行履歴はユーザ毎に管理されており、このデータに時系列のデータが格納される。５０１はデータを取得した時刻である。５０２は端末装置１００で取得されたジャイロセンサのデータである。５０３は端末装置１００で取得された方位角センサのデータである。５０４は端末装置１００で取得された地磁気センサのデータである。５０５は端末装置１００で取得された加速度のデータである。５０６は端末装置１００で取得された位置データである。
【００４６】
図５に示した走行履歴情報１３２は、評価基準の作成にも、ドライバの運転診断にも用いられる。評価基準を作成する場合には、図３で示したフローによって処理される。走行履歴情報１３２をドライバの運転診断に用いる場合の例を図６に示す。
【００４７】
図６は、本発明の実施形態に係るドライバの運転診断を行う処理フロー図である。ステップ６０１は、中央演算処理装置１６１により走行履歴情報１８２から一定期間の走行データを取得する処理である。このステップ６０１においては、取得するデータの期間を任意に設定することができ、そのことにより診断期間を設定できる。例えばデータの期間として、運転開始から運転終了までを1トリップとしたトリップ単位で指定したり、1日／１週間／１ヶ月等の時間単位で指定したりしても良い。また、運転診断結果の表示期間をドライバの好みに応じて設定を変更しても良い。
【００４８】
ステップ６０２は、中央演算処理装置１６１により端末装置１００で取得したセンサ情報を補正する処理である。例えば、中央演算処理装置１６１は端末１００で取得した加速度センサ情報を車両の縦横加速度への変換やノイズ除去処理などを行う。端末装置１００の加速度センサ１２４は端末１００の設置方法や把持方法に応じて独自の方向を持っており、必ずしも車両の進行方向、左右方向、上下方向と一致しない。複数の車両を同一の評価基準で判定するためには、車両の方向と一致させる等の正規化処理が必要である。また、複数のセンサデバイス１２１〜１２５の出力データは一般に誤差を含む。また、その誤差は端末装置１００の機種やセンサデバイスそのものの個体差によって異なる。それらによる違いをなくして、同一の評価基準で判定するためには、時系列データに対するローパスフィルター等の処理が必要である。ステップ６０２では、中央演算処理装置１６１により、このような正規化処理およびノイズ除去処理などを実行する。
【００４９】
ステップ６０３は、中央演算処理装置１６１により、各危険運転挙動について、図３で決定した評価基準１８４を用いて診断対象のドライバの運転診断を行う処理である。急減速の頻度において診断を行う場合には、中央演算処理装置１６１は安全ドライバと危険ドライバ間で統計的に分布が異なることが確認された計測時間と閾値を用いて診断を行う。例えば、１分間の車両の縦加速度が閾値-２．０ｍ/ｓ２を下回った頻度が、安全ドライバと危険ドライバ間で分布が異なることが統計的に判明した場合、中央演算処理装置１６１は評価対象となるドライバの診断対象走行データ全区間において、1分間毎に車両の縦加速度が閾値-２．０ｍ/ｓ２を下回った頻度を算出し、その平均をステップ６０３で算出する。そして、中央演算処理装置１６１は、算出した急減速の頻度が図２に示すグラフ上のいずれに含まれるかに応じてスコアを算出する。また、スコアの算出方法として、診断対象のドライバのユーザ情報も加味する方法が考えられる。例えば、年間走行距離４０５と年齢４０６を急減速の頻度と組み合わせて、統計的なスコアを算出しても良い。また、ユーザ情報として複数の組み合わせにおいてスコアを算出する場合に、機械学習手法を利用することも可能である。例えば、Support Vector Machineを利用して、ユーザ情報と安全ドライバの急減速頻度、及び危険ドライバの急減速頻度を教師データとした学習モデルを作成しておき、診断対象ドライバのユーザ情報と急減速の頻度から、当該ドライバの急減速の項目における事故ポテンシャルを算出することも可能である。
【００５０】
急加速の頻度の場合も急減速の頻度の場合と同様に、中央演算処理装置１６１は、急加速頻度を算出し、スコアを算出する。例えば、１分間の車両縦加速度が閾値２．０ｍ/ｓ２を超えた頻度が、安全ドライバと危険ドライバ間で分布が異なることが統計的に判明した場合、中央演算処理装置１６１は、評価対象となるドライバの診断対象走行データ全区間において、1分間毎に車両の縦加速度が閾値２．０ｍ/ｓ２を超えた頻度を算出し、その平均からスコアを算出する。
【００５１】
前後のふらつきの度合いの場合、中央演算処理装置１６１により３０秒間の車両縦加速度の標準偏差を全診断対象期間で算出した結果、その平均において安全ドライバと危険ドライバ間で統計的に分布が異なることが判明したとする。その場合、中央演算処理装置１６１は、運転診断においても３０秒間の車両縦加速度の標準偏差を全診断対象期間で算出し、その平均を基にスコアを算出する。
【００５２】
左右のふらつきの度合いの場合、中央演算処理装置１６１により３０秒間の車両横加速度の標準偏差を全診断対象期間で算出した結果、その平均において安全ドライバと危険ドライバ間で統計的に分布が異なることが判明したとする。その場合、中央演算処理装置１６１は、運転診断においても３０秒間の車両横加速度の標準偏差を全診断対象期間で算出し、その平均を基にスコアを算出する。
【００５３】
急左折の頻度の場合、中央演算処理装置１６１により１００秒以内に、方位角データ５０３が-３０度以上変化した場合に左折と判定した結果（正の方向に方位角が変化することを左折と判定する場合３０度以上変化した場合を左折と判定する）、診断対象期間における全左折回数中、車両横加速度が閾値-２．５ｍ/ｓ２（正の方向に変化することを左折と判定する場合、２．５ｍ/ｓ２）を超えた頻度において安全ドライバと危険ドライバ間で統計的に分布が異なると判明したとする。その場合、中央演算処理装置１６１は、運転診断においても１０秒以内に方位角データ５０３が-３０度以上変化した全左折回数中、車両横加速度が閾値-２．５ｍ/ｓ２を超えた頻度を基にスコアを算出する。
【００５４】
急右折の頻度の場合、急左折の場合と同様に、中央演算処理装置１６１により１０秒以内に、方位角データ５０３が３０度以上変化した場合に右折と判定した結果（負の方向に方位角が変化することを右折と判定する場合-３０度以上変化した場合を右折と判定する）、診断対象期間における全右折回数中、車両横加速度が２．５ｍ/ｓ２（負の方向に変化することを右折と判定する場合、-２．５ｍ/ｓ２）を超えた頻度において安全ドライバと危険ドライバ間で統計的に分布が異なると判明したとする。その場合、中央演算処理装置１６１は、運転診断においても１０秒以内に方位角データ５０３が３０度以上変化した全右折回数中、車両横加速度が閾値２．５ｍ/ｓ２を超えた頻度を基にスコアを算出する。
【００５５】
なお、右左折の判定条件として位置データ５０６やジャイロデータ５０２を基に判定するなど別の方法も考えられる。
【００５６】
速度超過の場合、中央演算処理装置１６１により位置情報を基に取得した制限速度に対して、１０秒間の平均超過速度が閾値５ｋｍ/ｓ２を超えた頻度において安全ドライバと危険ドライバ間で統計的に分布が異なると判明したとする。その場合、中央演算処理装置１６１は、運転診断においても１０秒間の平均超加速度が閾値５ｋｍ/ｓ２を超えた頻度を基にスコアを算出する。
【００５７】
一時不停止の場合、車の位置情報と加速度情報を基に一時停止箇所において不停止で通過した割合が安全ドライバと危険ドライバ間で統計的に分布が異なると判明したとする。その場合、中央演算処理装置１６１は、運転診断においても一時停止箇所において不停止で通過した割合を基にスコアを算出する。
【００５８】
車間距離不保持の場合、中央演算処理装置１６１により加速度情報を基に推定した車間距離が、車の位置情報を基に算出した速度の７０％を超えた頻度において安全ドライバと危険ドライバ間で統計的に分布が異なると判明したとする。その場合、中央演算処理装置１６１は、運転診断においても車間距離が速度の７０％を超えた頻度を基にスコアを算出する。
【００５９】
急な車線変更の場合、位置情報を基に１０分間に行った車線変更の頻度において安全ドライバと危険ドライバ間で統計的に分布が異なると判明したとする。その場合、中央演算処理装置１６１は、運転診断においても１０分間に行った車線変更の頻度を基にスコアを算出する。
【００６０】
ステップ６０４は、中央演算処理装置１６１により、ドライバに提示する運転診断結果（画面イメージ）を生成し、生成した画面を端末装置１００へネットワーク１４０を介して送信する処理である。具体的には、中央演算処理装置１６１によりステップ６０３で得られた診断結果をもとに、横軸をドライバの危険運転挙動の度合い、縦軸を危険運転挙動の度合いに応じたドライバ数とし、上記事前に判定された安全ドライバ群と危険ドライバ群の分布と、診断対象ドライバの診断結果とを含む運転診断結果を生成し、生成した運転診断結果とを含む画面情報を生成し、これを端末装置１００へネットワーク１４０を介して送信する。ステップ６０４は、中央演算処理装置１６１がステップ６０３で運転診断が終了した時点でドライバに提示する処理である。もしくは、中央演算処理装置１６１によりステップ６０３で運転診断が終了した後、ドライバが診断結果を閲覧したい時点で診断結果表示操作を端末装置１００で行い、その操作を受けて中央演算処理装置１６１が診断結果の通知処理（ステップ６０４）を行っても良い。
【００６１】
ステップ６０１、６０２、６０３、６０４によって、ドライバの走行履歴情報１８２から、評価基準１８４に則って、図２に示す画面イメージが得られることとなる。
【００６２】
以上本発明の一実施形態について説明した。上記した実施形態によれば、ドライバが、自身の運転診断結果が、安全なドライバ群の運転挙動分布と危険なドライバ群の運転挙動分布の中でどこに位置付けられるのかを把握し、納得性の高い運転診断結果を得ることができる。
【００６３】
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。
【００６４】
図７は、本発明の実施形態に係る運転診断結果の変形例を示す図である。図７に示す例では、横軸をドライバの危険運転挙動の度合い、縦軸を危険運転挙動の度合いに応じたドライバ数とし、上記事前に判定された安全ドライバ群と危険ドライバ群の分布上に、診断対象ドライバの急減速の発生頻度に応じて、診断結果が７００〜７０３までの時系列にそった複数点で表示されている。このように、各点における日時７１０〜７１３を表示することで、時系列にそった運転特性の推移を把握することができる。これにより、ドライバが運転技術の推移を把握するだけでなく、運転技術の推移から、特異な点を発見しやくすなり、その原因を調査することで、何が原因で運転が良くなるのか、もしくは悪くなるのかドライバは把握できるようになる。
【００６５】
図８は、本発明の実施形態に係る運転診断結果の変形例を示す図である。図８に示す例では、上部に減速の発生頻度とスコアの推移８００を示しており、縦軸が急減速の発生頻度８０１、横軸が日時８０２を示している。このグラフから走行日時８２０〜８２２と減速の発生頻度の推移８１０〜８１３が把握できる。図８の下部は、減速の項目のスコア８３１の推移が時系列で把握できるようになっている。本発明の運転診断結果を提示する方法であって、各診断項目の診断結果をまとめて表示し、総合のスコアと、診断結果の悪い項目のポイントと、運転アドバイスを表示する例である。
【００６６】
図９は、本発明の実施形態に係る運転診断結果の変形例を示す図である。図９の例では、ドライバ急加速頻度９１０、急右折頻度９１１、前後ふらつき割合９１２、急減速頻度９１３、左右ふらつき割合９１４、急左折頻度９１５それぞれの項目の運転診断結果と、これらの項目に基づく総合的な運転診断結果と、運転アドバスを表示している。また、各項目より合計のスコア９２０を算出し、表示している。ここで合計のスコア計算もステップ６０３で行われる。スコア算出の方法として、各項目の合計スコアから算出する方法が考えられる。また、機械学習手法などで各項目のスコア９１０〜９１５とユーザ情報１８１を入力データとして事故ポテンシャルを算出し、その事故ポテンシャルに応じた点数を表示してもよい。さらに、各項目のスコア９１０〜９１５とユーザ情報１８１から統計的な事故ポテンシャルを算出し、その事故ポテンシャルに応じたスコアを表示する方法なども考えられる。なお、合計のスコア計算にはユーザ情報１８１は必ずしも用いる必要はない。
【００６７】
図９ではまた、診断結果のポイント９３０を表示する。診断結果ポイント９３０は診断結果の悪い項目に対する特徴を、安全ドライバ群の運転挙動分布と危険ドライバ群の運転挙動分布の類似性の観点から説明する。図９の例では診断結果の悪い項目として、急減速頻度９１３と左右ふらつき割合９１４があるが、より危険ドライバ群の運転挙動分布と類似している項目を説明する。なお、挙動の類似性として、診断結果を蓄積し、その蓄積した結果、できる挙動の平均値や分散などの特徴量を比較する。もしくは、危険ドライバの運転挙動分布の中央値とより診断結果が近い方のアドバイスを表示するなどの方法も考えられる。
【００６８】
図９ではさらに、診断結果から得られる運転アドバイス９４０を表示する。運転アドバイス９４０は診断結果ポイント９３０に対する運転の改善方法を提示する。これにより、ドライバがどの様に運転を改善するべきか把握できる。
【００６９】
また、上記した実施形態は、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、ある実施形態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。例えば、端末装置１００としてスマートフォン等の端末を単体で用いる構成などが考えられる。この場合、センタ１６０の中央演算処理装置１６１が有するセンサ情報処理部１７２、統計情報生成部１７３、運転診断処理部１７４の各機能を、端末装置１００の中央演算処理装置１１０の機能とし、センタ１６０で保持する評価基準１８４、診断結果１８５を端末装置１００に保持させる。
【００７０】
また、例えばドライバの事故履歴の多寡や運転歴や運転巧拙度を基準に、ドライバをドライバのプロファイル情報によって、安全ドライバ、危険ドライバ、普通ドライバなど複数のグループに分割し、分割した複数のグループから２つのグループを抽出し、各グループに属するドライバの端末から送信された走行履歴情報から統計情報を生成し、生成した統計情報について、抽出した２つのグループのそれぞれについてヒストグラムを生成し、その分布を統計検定することで、分布間に有意差があるか確認し、分布間に有意差がある統計情報を用いて、あるドライバの走行データから運転特性を診断するようにしてもよい。この場合、運転歴４０２と事故履歴４０３を組合せて、事故回数÷運転歴の値に基づいて複数のグループに分割する。さらに、図２および図７に示す診断結果において、安全ドライバ、危険ドライバ。普通ドライバなど複数のグループの分布を合わせて表示してもよい。
【００７１】
また、上記実施形態では、安全ドライバと危険ドライバを事故履歴に基づいて判定したが、運転歴と事故履歴を組み合わせて、事故回数÷運転歴の値が閾値より低いドライバを安全ドライバ、閾値より高いドライバを危険ドライバと判定しても良い。
【００７２】
また、上記実施形態では、安全ドライバと危険ドライバを事故履歴に基づいて判定したが、運転巧拙度４０４を用いて、アンケートのスコアの高さで安全ドライバと危険ドライバを判定しても良いし、保険等級の高さで安全ドライバと危険ドライバを判定しても良い。また、安全ドライバと危険ドライバを判定するための閾値は、全ドライバで共通にしても良いし、運転歴や年齢・性別・車種などによって適宜変えても良い。
【００７３】
また、端末装置１００とセンタ１６０の各機能等は、それらの一部または全部を、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。
【符号の説明】
【００７４】
１００  端末装置
１１０  中央演算処理装置
１１１  ユーザ情報送信部
１１２  走行履歴蓄積部
１１３  走行履歴送信部
１１４  運転診断結果表示部
１２１  ジャイロセンサ
１２２  方位角センサ
１２３  地磁気センサ
１２４  加速度センサ
１２５  位置測位装置
１２６  通信部
１３０  記憶装置
１３１  ユーザ情報
１３２  走行履歴情報
１３３  地図情報
１４０  ネットワーク
１６０  テレマティクスセンタ
１６１  中央演算処理装置
１６２  通信部
１６３  記憶装置
１７１  走行履歴蓄積部
１７２  センサ情報処理部
１７３  統計情報生成部
１７４  運転診断処理部
１８１  ユーザ情報
１８２  走行履歴情報
１８３  地図情報
１８４  評価基準
１８５  診断結果
【図１】
0006502148.tif 000002
【図２】
0006502148.tif 000003
【図３】
0006502148.tif 000004
【図４】
0006502148.tif 000005
【図５】
0006502148.tif 000006
【図６】
0006502148.tif 000007
【図７】
0006502148.tif 000008
【図８】
0006502148.tif 000009
【図９】
0006502148.tif 000010