(57)【要約】【課題】類似運転の検出精度を向上する。【解決手段】車両の位置情報を取得し、視線センサによって検出された運転者の視線の視線情報を取得し、前記位置情報が所定の位置の範囲内の場合における前記運転者の視線の指標情報を取得し、車両の位置と運転者の視線の指標情報とを対応づけた走行データを記憶した記憶部を参照して、前記所定の位置の範囲内における前記視線の指標情報に類似する指標情報の走行データを特定する、処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図４
2017227963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の位置情報を取得し、
視線センサによって検出された運転者の視線の視線情報を取得し、
前記位置情報が所定の位置の範囲内の場合における前記運転者の視線の指標情報を取得し、
車両の位置と運転者の視線の指標情報とを対応づけた走行データを記憶した記憶部を参照して、前記所定の位置の範囲内における前記視線の指標情報に類似する指標情報の走行データを特定する、
処理をコンピュータに実行させる視線解析プログラム。
【請求項２】
走行区間評価データで規定される前記所定の位置の範囲に基づいて、前記視線情報から前記指標情報を取得し、
前記走行区間評価データで規定される評価内容に基づいて、前記記憶部の走行データとの類似を判断する、
請求項１に記載の視線解析プログラム。
【請求項３】
前記走行区間評価データは、場所の特定を含まない一般走行区間用のデータと、場所の特定を含む特殊走行区間用のデータとを含む、
請求項２に記載の視線解析プログラム。
【請求項４】
前記評価内容は、指標情報の種類と、類似の判断方法とを含み、
追加事項として、評価を行うイベント対と、データ限定の対象とを含む、
請求項２または３に記載の視線解析プログラム。
【請求項５】
前記視線情報の取得時の道路環境、走行状態または前記視線センサの出力状況に基づき、信頼度を算出して前記指標情報に付加し、前記記憶部の走行データとの類似の判断に前記信頼度の条件を含める、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の視線解析プログラム。
【請求項６】
車両の位置情報と、視線センサによって検出された運転者の視線の視線情報とに基づいて、前記位置情報が所定の位置の範囲内の場合における前記運転者の視線の指標情報を取得する手段と、
車両の位置と運転者の視線の指標情報とを対応づけた走行データを記憶した記憶部を参照して、前記所定の位置の範囲内における前記視線の指標情報に類似する指標情報の走行データを特定する手段と、
を備えたことを特徴とする視線解析装置。
【請求項７】
車両の位置情報を取得し、
視線センサによって検出された運転者の視線の視線情報を取得し、
前記位置情報が所定の位置の範囲内の場合における前記運転者の視線の指標情報を取得し、
車両の位置と運転者の視線の指標情報とを対応づけた走行データを記憶した記憶部を参照して、前記所定の位置の範囲内における前記視線の指標情報に類似する指標情報の走行データを特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする視線解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視線解析プログラム、視線解析装置および視線解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通事故を減少させるための有効な対策が求められており、車載の視線センサにより取得した、ドライバ（運転者）の視線データ（視線情報）を活用した研究が進められている（例えば、特許文献１−９等）。例えば、ドライバの視線状態を監視し、ドライバの視線状態の変化に表出するドライバ外面変化から、ドライバ内面変化を含むドライバ状態の変化を推定し、ドライバへの警告等に活用するシステム等が考えられる。また、理想的なドライバの視線状態との比較から、より良い運転に導くための安全運転指導を行うシステム等が考えられる。
【０００３】
更に、期待される応用として、「場所」についての解析がある。例えば、交通事故が実際に起こっていたり起こりそうであると知られている場所（ヒヤリ位置）と類似する他の場所を特定することで、事前の対策を促すことが可能となる。
【０００４】
一方、視線センサから得た生の視線データは、多くのノイズを含む大量データであるため、より解析に適した視線指標（指標情報）に加工されて用いられるのが一般的である。視線指標は、所定の観点から纏められた視線データに基づいて求められる。従来、視線データを纏める単位としては、「単位時間あたり」と「走行挙動単位」とが知られていた。前者は、単位時間あたりの視線分布に視線データを変換し、視線分布同士を比較するものが多い（例えば、特許文献３−５等）。後者は、視線データを移動体の走行挙動単位（右左折・追い越し＋走路種別（交差点、優先進入等））の視線分布指標に加工し、同一運転挙動全体での視線分布パターンを比較するものが多い（例えば、特許文献６−９等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２３６０２９号公報
【特許文献２】特開２０１３−００３５９４号公報
【特許文献３】特開２００７−７３０１１号公報
【特許文献４】特開２００６−５６４８５号公報
【特許文献５】特開２００８−２６２３８８号公報
【特許文献６】特開２００４−１５７８８０号公報
【特許文献７】特開２００２−８３４００号公報
【特許文献８】特開２００９−１２３１８２号公報
【特許文献９】特開平８−１７８７１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した「単位時間あたり」と「走行挙動単位」をそれぞれ視線データを纏める単位（区間）とした場合、次のような問題がある。
【０００７】
先ず、「単位時間あたり」の場合、例えば同じ地点に対し、停止〜低速走行での視線状態のように同じ場所での視認が続く場合と、高速走行での視線状態のように短時間で様々な場所の視認が行われる場合とを区別できない。そのため、視線割合算出区間数および区間が大きく異なり、周辺環境が近い区間同士での視線比較を行うことができない。周辺環境が近い区間同士では、多くの場合、視線状況がより等しくなることが期待できるため、個人差などの差が分かりやすい。
【０００８】
また、「走行挙動単位」の場合、車両操作タイミングが道路環境（混雑状況、信号状態等）や個人の癖等で大きく変化するため、分割数および分割区間がばらばらになってしまい、比較相手の分割区間がないか大きく位置（緯度経度）が異なる区間となる可能性が高い。このため、比較する視線データの取得場所が異なり、上記の単位時間あたりの指標と同様に、周辺環境が近い区間同士の視線比較を行うことができない。以下、上記の問題をより詳しく説明する。
【０００９】
ドライバの視線データは、大きくは、ドライバの生理的・内面状態、ドライバの運転挙動（運転操作）の影響を受けている。後者は特に、走行道路形状の変化、交差点への突入、周辺車両の存在など、運転環境が走行と共に変化した結果として生じるものであるため、視線データ状況は運転環境に大きく依存すると言い換えることができる。
【００１０】
これを考えると、従来のような「単位時間あたり」や「運転挙動単位」で纏めた視線指標は、異なる環境での視線指標なのかどうかを全く考慮していないため、非常に大まかな視線解析となってしまう。細かく言えば、同じ交差点における視線データの比較であっても、異なった意味を持ってくる。例えば、運転挙動単位または単位時間の分析区間にたまたま信号が見える位置が含まれていた場合は、そのデータでの上向き視線は信号視を意味しているし、たまたま含まれていなかった場合には、そのデータでの上向き視線は単なる余所見を意味している可能性が高い。
【００１１】
このように環境の類似性を全く考慮していない視線指標同士を単純比較しても、含まれる視線データの解釈が大きく異なってしまうため、「理想的な視線状況か否か」「似た視線状況か否か」などの比較解析の実施意義および精度が低下してしまう。
【００１２】
図１は単位時間あたりの視線指標による比較の例を示す図である。図１では、通常走行時のデータ分割地点（白○の記号）と、混雑走行時のデータ分割地点（白三角の記号）とを、（ａ）の交差点右折時の場合と、（ｂ）の直進時の場合との２つの例を挙げて示している。単位時間あたりに視線データを纏める場合、走行速度によって分割地点（分割間隔）が大きく変化するため、同じ走行場所（同じ交差点）であっても、視線指標の数（分割数）や、各視線指標を算出した区間の長さが大きく変わる。そのため、単純に視線指標を順に比較しても、あるいは、その区間と位置的に近い区間（ＧＰＳデータ等に基づく位置的に近い区間）の指標を比較しても、見える地物（信号、標識、走行路等）などが異なるため、必然的に視線状況も変わってしまい、指標比較精度が劣化する。
【００１３】
図２は走行挙動単位の視線指標による比較の例を示す図である。図２においても、図１と同様に、通常走行時のデータ分割地点（白○の記号）と、混雑走行時のデータ分割地点（白三角の記号）とを、（ａ）の交差点右折時の場合と、（ｂ）の直進時の場合との２つの例を挙げて示している。なお、混雑状況や信号状況、個人癖に関わらず、位置が比較的特定できそうな分割位置があるため、これを更に白四角の記号で示した。この分割位置は、道路形状（道路幅や長さ）的に、同一車線走行ならば同じになるであろう位置であり、具体的には、右折時に操舵を開始しなければ間に合わないであろう右旋回開始位置、操舵したままでは車線からはみ出てしまうであろう右旋回終了位置の２つ等が考えられる。その他の「加速」「減速」「停止」などの挙動は、混雑状況や交差点進入時の確認癖等によって、位置が大きく異なる。このため、車両操作情報で視線指標を纏めた場合も、図１の単位時間あたりで視線指標を纏めた場合と同様に、周辺環境が等しい同一区間となるとは限らず、視線指標の比較精度が劣化する。
【００１４】
このように、従来の視線解析用指標は、場所を特に重要視していなかったため、類似運転が行われている場所を特定するという観点での、類似環境の視線状況を比較するのには不向きであり、結果として比較解析の実施意義および精度が低下することとなっていた。
【００１５】
そこで、一側面では、本発明は、類似運転の検出精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
一つの形態では、車両の位置情報を取得し、視線センサによって検出された運転者の視線の視線情報を取得し、前記位置情報が所定の位置の範囲内の場合における前記運転者の視線の指標情報を取得し、車両の位置と運転者の視線の指標情報とを対応づけた走行データを記憶した記憶部を参照して、前記所定の位置の範囲内における前記視線の指標情報に類似する指標情報の走行データを特定する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１７】
類似運転の検出精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】単位時間あたりの視線指標による比較の例を示す図である。
【図２】走行挙動単位の視線指標による比較の例を示す図である。
【図３】一実施形態にかかるシステムのハードウェア構成例を示す図である。
【図４】一実施形態にかかるシステムの機能構成例を示す図（その１）である。
【図５】出力視線データの例を示す図である。
【図６】一実施形態にかかるシステムの機能構成例を示す図（その２）である。
【図７】走行区間評価データの例を示す図である。
【図８】評価内容の例を示す図である。
【図９】解析対象ヒヤリ類似区間判定部の処理例を示すフローチャートである。
【図１０】データ指標の例を示す図である。
【図１１】地図上に階層的にデータを纏める例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。
【００２０】
＜構成＞
図３は一実施形態にかかるシステムのハードウェア構成例を示す図である。図３において、車両１には、各種の情報を取得するためのセンサ群１０１が設けられている。センサ群１０１には、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等の位置センサ１０２と、視線センサ１０３と、加速度や車速等のセンサである自車両状態取得センサ１０４と、外部カメラや天候センサ等の周辺状態取得センサ１０５とが設けられている。自車両状態取得センサ１０４は、車両１からＣＡＮ（Controller Area Network）情報が取得できる場合には、それを用いることができる。
【００２１】
また、車両１には、情報処理のための構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０６とメモリ／記憶部１０７と入／出力装置１０８とネットワーク接続装置１０９とリーダ／ライタ１１０とが設けられている。ＣＰＵ１０６は、メモリ／記憶部１０７に格納されたプログラムを実行することで、車両１における情報処理を実行する。プログラムは、記録媒体を経由して取得されるものでもよいし、ネットワークを経由して取得されるものでもよいし、ＲＯＭ組込でもよい。入／出力装置１０８は、センサ群１０１のほか、操作部やモニタ等との間で入出力を行う。ネットワーク接続装置１０９は、公衆無線網等のネットワーク２を介してセンタ３側のサーバ３０１とデータ通信を行う。リーダ／ライタ１１０は、メモリカード１１１に対しデータの読み書きを行う。メモリカード１１１は、ネットワーク接続で直接にデータ通信しないで、データを車両１からセンタ３に送付する場合に用いる。
【００２２】
一方、センタ３には、サーバ３０１が設けられている。サーバ３０１には、ＣＰＵ３０２とメモリ／記憶部３０３と入／出力装置３０４とネットワーク接続装置３０５とリーダ／ライタ３０６とが設けられている。ＣＰＵ３０２は、メモリ／記憶部３０３に格納されたプログラムを実行することで、サーバ３０１における情報処理を実行する。プログラムは、記録媒体を経由して取得されるものでもよいし、ネットワークを経由して取得されるものでもよいし、ＲＯＭ組込でもよい。メモリ／記憶部３０３には、サーバ３０１内のデータベースも構築される。入／出力装置３０４は、操作部やモニタ等との間で入出力を行う。ネットワーク接続装置３０５は、ネットワーク２を介して車両１側とデータ通信を行う。リーダ／ライタ３０６は、メモリカード１１１に対しデータの読み書きを行う。また、サーバ３０１は、自装置内のデータベースだけでなく、外部データベース３０７を使用することもできる。外部データベース３０７は、サーバ３０１とは別にデータを蓄積保持する場合に用いる。
【００２３】
図４は一実施形態にかかるシステムの機能構成例を示す図である。図４において、システムで利用するために保持されるデータとして、出力視線データＤ１と走行位置データＤ２と車両データＤ３と道路地図データＤ４と走行区間評価データＤ５とデータ指標Ｄ６とデータ指標信頼度Ｄ７とがある。出力視線データＤ１は、走行中のドライバの視線を検知取得する視線センサ１０３の出力データである。図５は出力視線データＤ１の例を示す図であり、項目として、検出時刻と、左目と右目のそれぞれについて、Ｘ、Ｙ、Ｚ方向の原点、視線方向単位ベクトル、品質（Quality）とを含んでいる。
【００２４】
図４に戻り、走行位置データＤ２は、ＧＰＳ等によって取得した走行位置（視線データの取得位置）を示すデータである。車両データＤ３は、自車両状態取得センサ１０４により取得した、速度・操舵角・アクセル開度・ヨーレート・加速度・シフトレバー状態・ウィンカ状態等のデータである。道路地図データＤ４は、走行ルートの道路形状や道路種別、信号等の道路に付随する地物のデータ、道路近隣の用地区分、道路の混雑状況等の走行ルートに関わるデータである。走行区間評価データＤ５は、視線データ等を纏めて指標化するためのデータを纏める単位である走行区間、および視線指標を用いた評価内容を保持するデータである。データ指標Ｄ６は、走行区間評価データＤ５に基づいて収集されたデータである。データ指標信頼度Ｄ７は、データ指標Ｄ６についての信頼度のデータである。詳細については後述する。
【００２５】
一方、処理部として、一般走行区間評価データ設定部５１と特殊走行区間評価データ設定部５２と走行区間微調整判定部５３とデータ指標変換保持部５４とデータ指標信頼度計算部５５と走行区間評価実施部５６とが設けられている。一般走行区間評価データ設定部５１は、あらかじめ規定した走行距離に依存した区間を、一般的なデータ指標化およびデータ評価に用いる一般走行区間として走行区間評価データＤ５に設定登録する。特殊走行区間評価データ設定部５２は、道路地図データＤ４から規定の道路部分を特定し、該道路部分周辺を一般走行区間とは異なる特殊走行区間として特別な走行区間開始終了位置および評価内容などを走行区間評価データＤ５に設定登録する。一般走行区間評価データ設定部５１と特殊走行区間評価データ設定部５２は、いずれか一方だけでもよい。
【００２６】
走行区間微調整判定部５３は、走行区間評価データＤ５から走行中に各走行位置に関する走行区間評価データを取得し、区間大きさを微調整しながら各区間の開始終了を判定する。データ指標変換保持部５４は、該走行位置での走行区間評価データに対応し、該区間の出力視線データＤ１およびその他のデータを取得して、該区間に対して指定された評価内容に合致したデータ指標に変換してデータ指標Ｄ６に変換する。データ指標信頼度計算部５５は、データ指標Ｄ６に適宜変換保持済の視線指標およびその他の評価用データに対し、該区間の平均速度・滞在時間などから指標信頼度を設定してデータ指標信頼度Ｄ７に保持する。走行区間評価実施部５６は、同じ評価内容かつ、同じ走行区間種別の走行区間評価データ対を探し、変換保持しているデータ指標Ｄ６を比較して評価を行う。走行データとなるデータ指標Ｄ６が十分な量だけ蓄積された後に走行区間評価実施部５６の処理を行うことになる。
【００２７】
図６は、図４に示した構成をベースに、ヒヤリマップ解析に適用した構成例を示している。すなわち、ヒヤリとした実績のある位置（ヒヤリ位置）を入力し、実際の走行データの中から、同様の視線状態となる他の走行データを特定するものである。
【００２８】
図６において、図４の構成に新たに加わったものとして、ヒヤリ位置データＤ８、解析対象ヒヤリ類似区間候補特定部５７および結果表示・利用部５８がある。また、走行区間微調整判定部５３はヒヤリ解析に特化した解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１とされ、同様に走行区間評価実施部５６はヒヤリ類似区間評価実施部５６１とされている。解析対象ヒヤリ類似区間候補特定部５７は、ヒヤリ位置データＤ８に基づいて、道路環境とからヒヤリ類似区間候補を特定する機能を有している。結果表示・利用部５８は、ヒヤリ類似区間評価実施部５６１の評価結果を表示し、または、他の利用のために提供するものである。その他の構成は図４と同様である。
【００２９】
なお、図４および図６における各部のハードウェア上の配置としては、いくつかのパターンがある。
【００３０】
第１のパターンとして、図４および図６における全ての部分をセンタ３のサーバ３０１で実施することができる。この場合、車両１で取得されたセンサ群データはネットワーク２を介してサーバ３０１に送信されるか、メモリカード１１１等の記録媒体を介してサーバ３０１に与えられる。この場合、サーバ３０１は、各車両１から取得したセンサ群データを使って、可能な限りデータ指標を作成してＤＢ化しておく。あるドライバに対して、ヒヤリまたはチェック対象位置が指定された場合に、該位置で比較するデータ指標が存在することを確認してから、類似比較し、結果を活用する。結果を教育に使ったり、結果を随時車両に戻してルート検索等のカスタマイズ個人設定にフィードバックする等がある。
【００３１】
データ指標としては、ヒヤリの場合は、ヒヤリ時でのデータ指標と、比較したい運転のデータ指標がある。活用例としては、教育実施内容を各自の危ない運転に合わせてカスタマイズするのに使ったり、ヒヤリ類似箇所でヒヤリと同じデータ指標（視認行為）が多ければ、以後はヒヤリ類似箇所を避けたルートを設定するよう、任意タイミングで該車両に伝達したりする等がある。
【００３２】
模範運転の場合は、模範運転者のデータ指標等と、比較したい運転のデータ指標がある。活用例としては、模範運転傾向ならインセンシブ（保険料安く、褒章、褒めるメールを送って意識改革等）を付与する等がある。あるいは、危険運転の場合は、事故多発者のデータ指標等と、比較したい運転のデータ指標がある。活用例としては、どの危険運転傾向に近いかを判断し、危険運転傾向が少ないなら同様にインセンシブを付与したり、危険運転傾向が多いなら安全教育受講や安全運転装置の装着等の対処策の検討実施や、家族等周囲の見守り強化等のために、その結果を活用する。
【００３３】
第２のパターンとして、図４および図６における全ての部分を車両１で実施することができる。例えば、蓄積済のヒヤリ位置とそのデータ指標群を、あらかじめ何らかの方法で車両に保持しておき、類似位置区間でデータ指標の類似判定をし、ヒヤリと似た視認状況発生時に警告することができる。また、警告以外にも、あるヒヤリ位置でいつも似た視認状況が発生するようなら、その場所に通りかかった時は自動的に安全運転装置を働かせる（自動ブレーキの準備をしておく等、ドライバサポートシステムの動作を変える）こともできる。また、該類似位置区間は危険なので、類似位置区間を避けたルート設定にするなどの活用でもよい。
【００３４】
また、ヒヤリ位置とそのデータ指標群ではなく、チェック対象位置とその模範運転、危険運転データ指標群で類似位置区間でデータ指標の類似判定をし、模範運転と異なる視認状況発生、または危険運転と同じ視認状況発生時に警告することができる。更に、ヒヤリ位置（または留意位置）だけ保持し、ヒヤリまたはヒヤリ類似位置区間の自分のデータ指標を蓄積しながら比較し、いつもと大きく異なる異常な視認発生時に注意警告する等とすることもできる。
【００３５】
第３のパターンとして、走行区間微調整判定部５３（解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１）までの処理を車両１で行い、それ以後はセンタ３側で実施することができる。第１のパターンのセンタ送付データ量を減らすために、ヒヤリ位置（または留意位置）だけ保持し、ヒヤリまたはヒヤリ類似位置区間の自分のセンサデータ群だけを、センタ３に送付するものである。センタ３での活用方法などは、第１のパターンと同様である。
【００３６】
第４のパターンとして、データ指標信頼度計算部５５までの処理を車両１で行い、それ以後はセンタ３側で実施することができる。車両１で、ヒヤリ位置（または留意位置）だけ保持し、ヒヤリまたはヒヤリ類似位置区間の自分のデータ指標を蓄積し、蓄積したデータを随時センタ３に送付する。センタ３では、同様に蓄積した他人のデータ（模範運転者、ヒヤリ・事故多発運転者等）と比較し結果を利用する。データが溜まってくると、センタ３での比較＆結果利用に意味が出てくる。また、センタ３の利用で、自分のデータの経年変化を表示することができる。例えば、視認行動が大きく変わった段階で正しい運転をしているのかチェックする、老人向け（当初は正しい運転と判断）等がある。また、随時、全員のデータを比較統計し、該地点での一般的な視認傾向を取得し、必要なら道路設備などの改善検討に使ったり、該地点の道路設備や広告設置位置の検討判断に使うことができる。例えば、路肩左に設置したのを、視線５方向から皆に見てもらっているのかチェックする等がある。
【００３７】
＜動作＞
以下、図６に示したヒヤリマップ解析に適用した構成例について動作を説明する。図６に示したシステムでは、あらかじめ収集したヒヤリマップのヒヤリ地点と類似環境の地点での視線挙動を比較する。そして、ヒヤリ発生時の視線状況が同箇所を走行した同ドライバまたは別ドライバの視線とどのように異なっているかを調べたり、類似環境地点を走行した時の視線とどのように違うのかを調べたりする。また、ヒヤリ発生前の走行経路での視線状態の変化も調べる。これにより、ヒヤリ発生前の視線状況変化からヒヤリの予兆を調べたり、ヒヤリ発生時の視線状況が特殊な視線なのかを判断したり、似た交通環境の地点でも起こり得るヒヤリなのかどうかを判断して対策を検討する一助とすることができる。なお、以下ではこれら全ての解析を行う例を示すが、一部の解析を省略しても構わない。例えば、予兆解析を行わない場合は、一般走行区間評価データ設定部５１を省略することができる。
【００３８】
先ず、一般走行区間評価データ設定部５１は、ヒヤリ予兆を調べるためにデフォルト走行区間評価内容の設定を行う。図７は、走行区間評価データＤ５の一例を示したものである。評価の内容として、一般走行区間評価データ設定部５１で設定する一般走行区間タイプの評価と、特殊走行区間評価データ設定部５２で設定する特殊走行区間タイプの評価の２つを実施する可能性があるため、それぞれの評価内容を設定保持している例を示した。
【００３９】
一般走行区間評価データ設定部５１は、一般走行区間タイプの評価、例えば、区間距離間隔であるデフォルト区間距離間隔と、それを用いた評価内容の指定を行う。一般走行区間タイプの評価は、特に場所を細かく特定しない評価であり、視認行為および視線指標の変化に影響しそうな周辺環境変化が少ない場所での評価に適用する。例えば、一般の高速道路の何もない区間を走行していたり、一般道路でも変化が少ない交差路以外の場所を走行していたり、多少区間のずれが生じても評価できるような場合に適用する。
【００４０】
図７では、一般走行区間タイプの例として、デフォルト区間距離間隔「１００ｍ」を指定している。この距離間隔は６０ｋｍｐｈで走行した際のだいたい６秒間隔での距離である。評価内容としては評価αを指定している。図８は評価内容を示しており、評価αでは、指標種類として、視線統計値である、ドライバ前方視であるか否かの視線２方向に視線データを分別し、各方向の発生割合を算出するものとしている。前方視かどうかは、任意の従来技術を用いて推定してよく、例えば、視線データの注視方向角度が規定角度範囲内に含まれている場合にだけ、前方視の視線データであると判断してもよい。更に、データ限定として、視標化に用いる視線データ内から、サッカード視線（高速の眼球運動）に属する視線データを除外することを一例として指定している。この結果、意識的に見た時の視線だけを指標算出に用いることができる。この評価αでは、算出する指標を用いて、実際に類似しているかどうかを判断する類似判断方法も規定する。ここでは、比較した指標値の差が１０％以内であり、後述するその信頼度は比較する両者とも８０％以上の場合を類似していると判定する例を示した。
【００４１】
図７に戻り、一般走行区間タイプの評価で、何らかの条件に合致した走行をしている時だけ評価を実施する旨を評価実施条件として設定してもよい。図７では、非交差路である直進路の昼間走行を条件とした。交差路としては、例えば、道路地図データＤ４の道路幅員３ｍ以上道路が複数交差する交差ノードの周辺１００ｍ範囲等を規定する。この結果、交差路以外の道路という定義および実際の道路形状から、自動的に各道路で一般走行区間に適用できる場所が特定できる。昼間、直進路という指定があるので、指定定義で昼間と考えられる時間帯に、該適用場所を直進で進んだ場合だけ、該適用場所で一般走行区間タイプ評価の評価αを実施する。この他にも、例えば現在の走行を一般走行区間タイプの評価に用いる条件として、車速３０ｋｐｈ以下、２車線以上の道路や一般市道での走行、晴天時や昼間等での走行、道路傾斜や道路曲率が指定値未満の直路での走行などとしてもよい。また、道路地図情報および走行時刻や天候、などの各種データを用いた任意の評価実施条件を設定してもよい。更に、周囲に小学校のある路地、などの複雑な条件でもよく、利用可能なデータＤ１〜Ｄ４、その他特に記載していない天候や温度、時刻、乗員や搭載物、周辺車両、周辺環境に関する情報など、取得可能な任意のデータを用いて条件設定して構わない。
【００４２】
なお説明のために、一般走行区間タイプは、便宜的に特に場所を特定しない大まかな走行区間評価を行うときのデータとして定義している。このため、このような様々な評価実施条件であっても、実際の区間の位置を特定しない条件のみの場合は、一般走行区間タイプとして設定する。一方で、それと似た実施条件、あるいはより簡素な実施条件であっても、地図上の特定位置を含む走行区間、という場所の指定がある場合には、便宜的に特殊走行区間として設定するものとする。
【００４３】
図７では、一般走行区間タイプの評価として評価内容を１つだけを例示したが、例えば、複数の評価およびその評価実施条件を設定してもよい。この場合、複数の評価およびその評価実施条件のセットを設定した１つの一般走行区間タイプのデータとして保持してもよいし、それぞれを別の一般走行区間タイプのデータとして、システムで複数の一般走行区間タイプデータを保持してもよい。また、複数の一般走行区間タイプに優先度を設定しておき、複数の一般走行区間タイプに合致した場合に、評価実施するものを選定してもよい。また、一般走行区間タイプのデフォルト区間距離間隔に、複数の異なる走行距離を設定しておいてもよい。この場合、走行区間微調整判定部５３（解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１）にて、現在の走行状況に応じた走行距離を１つ選択し、以後の指標算出を実施する。
【００４４】
次に、図６に戻り、解析対象ヒヤリ類似区間候補特定部５７は、今回の分析対象となるヒヤリの内容をヒヤリ位置データＤ８から取得し、その内容に類似した環境の地点をヒヤリと比較検討を行う比較候補として特定する。例えば、まず、既存ヒヤリ情報から、分析対象のヒヤリ時の位置データ（ＧＰＳ位置等）をヒヤリ位置データＤ８として、ユーザ指示またはシステムの選定により取得する。次いで、該ヒヤリ位置によって走行していた道路と走行方向を特定し、該道路の状態を道路地図データＤ４から取得する。具体的には、ヒヤリ時点で走行していた道路の形状、道路の種類、周辺の地物等を得る。道路形状では、例えば、道路幅や自車および対抗車線数、道路曲率や傾斜角度、交差点か否かなどを取得する。道路の種類は任意の分類でよいが、例えば、一般道、高速道の区別の他に、路地や市道、県道などの道路規模等を得る。周辺の地物では、例えば、信号や歩道、交通標識などの存在、横断歩道、停止線などの路面標示の有無、歩道橋などの道路および走行に直接関わる地物の数やそれら地物とヒヤリ位置との相対位置関係などを得る。
【００４５】
次いで、解析対象ヒヤリ類似区間候補特定部５７は、取得したヒヤリ地点の情報を元に、類似環境の道路地点を探索する。この類似環境の判断では、取得したヒヤリ道路環境のすべてに合致する道路地点があるとは限らないので、その場合にどの要素を優先して判断するのかをあらかじめ指定しておくことが望ましい。例えば、道路の車線数が変化する合流地点および高速道路という条件は必ず必要であるが、道路の曲率は違っていてもよいとか、坂道の上に存在する信号のない交差点であれば、道路幅は違っていてもよいとか、解析したい内容に合わせて設定しておく。また、類似環境の探索範囲をあらかじめ指定した市内に限定したり、類似環境の地点リストをあらかじめ用意しておいて、その中から類似している地点を選定しても構わない。走行前に、事前にこれらの処理を実施する場合には、ヒヤリ比較候補群として、該当する地点群を選定するが、走行しながらこの処理を実施する場合には、走行している地点の近傍で、該当する地点がないかを選定するとよい。
【００４６】
特殊走行区間評価データ設定部５２は、一般走行区間評価データ設定部５１とは異なり、場所を特定した走行区間評価内容を、走行区間評価データＤ５に設定する。その中でも、ここでは先ず、ヒヤリ区間とヒヤリ候補区間という意味合いのある特殊走行区間タイプの設定を行う場合の説明を行う。その後、それらに特化しない場合の、それ以外の特殊走行区間タイプの例について述べる。
【００４７】
特殊走行区間評価データ設定部５２は、ヒヤリ類似区間候補となった走行区間と、ヒヤリ地点を含む区間でドライバ状態を比較するために、一般走行区間タイプの評価とは別の評価内容をヒヤリ類似区間候補となった走行区間に設定する。具体的な走行区間が決まっているので、一般走行区間タイプの評価よりも詳細な評価が可能である。図７において、特殊走行区間タイプＩのデータとして、同じ走行環境で同じ評価を行う２つの走行場所、この例ではヒヤリ区間およびヒヤリ類似区間候補であるＩＤ＝１とＩＤ＝２を指定している。まず、該走行区間の道路形状に関わる情報、ここでは、一般走行区間タイプのデータとは異なる走行距離間隔、区間経路、区間の開始終了位置、区間数、評価内容、評価実施条件を設定した。区間の開始終了位置は、ＧＰＳ位置で指定してもよいし、一般的なＧＩＳ道路地図情報を構成する交通ネットワークであるＤＲＭ道路網ベクトル情報（交差点を示すノード群位置とそれらの接続数および接続車線等）のノード位置を使ってもよい。
【００４８】
ノード位置を用いる場合、例えばノードＢから６８ｍ手前の地点、ノードＢの手前の停止線の地点、等という設定となる。後者は地図情報から、ノードＢの手前の停止線の位置を、具体的な数値（例として手前６８ｍなど）に変換して利用することになるため、できれば後者で運用するほうが望ましい。また、実際に運用する場合には、位置をピンポイントで特定できるＧＰＳ位置指定の方がよいが、ここでは分かりやすさのため、ノード位置での表記としている。この例では、これら開始終了位置は、交差点に入る前、交差点内部、交差点に出た後、を想定した３つの走行評価区間を形成するように指定している。例えば、停止線の位置にほぼ車頭を置いた時の位置や、該交差点に設置された信号を平均的なドライバ座高から視認できる距離に車があるときの位置、物理的に道路形状が交差する地点より規定距離手前の位置などが二つ目の特殊区間の開始位置になるよう計算する。これにより、該特殊走行区間Ｉ全体の開始位置を設定する。また同様に、交差点の道路形状から交差が終了した地点から規定距離後の位置等を、特殊走行区間タイプの３番目の区間の開始位置になるよう計算し、該特殊走行区間Ｉ全体の終了位置を設定している。
【００４９】
この例では、特殊走行区間タイプＩに属する３つの区間は同じ走行距離区間（同じ道路距離長さ）としたが、それぞれを別として開始終了位置のセットを代わりに設定しても構わない。また、この例では、また、区間経路として、移動体の進路に沿ったノード番号を指定している。特殊走行区間内に複数の交差点が存在していても、どの進路をとっている場合だけ評価対象になるのかを明確に示すために記載したが、この記載は一例であり、省略もできる。また、経路を往復走行のどちらでも可とするため、Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄと、Ｄ→Ｃ→Ｂ→Ａの両方を記載したり、任意の記載であって構わない。なお、往復走行の場合、経路以外がほとんど同じ値を設定した２つの特殊走行区間タイプのデータとして別設定しても構わない。特殊走行区間タイプのＩＤは、該区間を特定するために設定したものであり、省略しても構わない。
【００５０】
このように設定した特殊走行区間タイプＩに対して、一般走行区間タイプのデータと同様に、具体的な評価内容と評価実施条件を設定する。評価実施条件の例として、ここで、昼間走行であること、特殊走行区間内で右ウィンカをＯＮにしたこと、を指定している。後者の実施条件は、該区間走行の全てが終わってみるまで、条件に合致するのか否かが判断できない。このような走行中に変化する状態に関する実施条件が指定されている場合を考慮し、特殊走行区間タイプＩに入ったら、条件合致するか否かに関わらず指標計算および評価が可能なところは仮計算および評価として実施しておく。そして、最終的に評価実施条件に合致すれば、その仮計算および評価を採用することが好ましい。この結果、このような評価実施条件が設定されている走行区間評価は、厳密なリアルタイム評価は難しくなるが、該区間走行時のより複雑な実施条件を指定することが可能となる。ここに例として示した実施条件の後者は、交差点である特殊走行区間タイプＩの区間内で、進路変更に関するドライバ操作を実施したか否か、判断する条件の一例として述べた。このため、左ウィンカＯＮでもよいし、操舵角が閾値以上、またはヨーレートが閾値以上等、同等の状態を把握できればよい。
【００５１】
該特殊走行区間タイプＩのデータは、上記の評価実施条件の元、評価内容として後述する他の特殊走行区間タイプIIでも設定する評価γと、新たな評価βを実施することとしている。図８において、評価γは、指標種類として、前上下左右の視線５方向に分別した視線データの各方向別の発生割合である、視線データのみの統計処理で算出できる視線指標を算出する。更に、データ限定として、評価αと同じく、視標化に用いる視線データ内から、サッカード視線に属する視線データを除外することも一例として指定した。この結果、評価αと同様に、意識的に見た時の視線だけを指標算出に用いる。また、指標を用いた類似区間かどうかの類似判断方法は任意である。例えば、５方向のうち最も発生割合の多い方向３つが等しく、また、それら３方向の占める割合（％）の合計を比較した時に１０％以内の差であり、後述する該指標の信頼度が５０％以上だったときだけ、類似区間と認める。このとき、該指標の合計が６０％以上、４０％以上等のように発生割合に応じて、信頼度や等しいと判断する割合差分を変更してもよい。このように、発生割合に応じて、指標を類似判定に使うかどうか、また、その類似判定の内容を、変更しても構わない。この結果、変化の大きな微小な発生割合に関するデータを排除したマクロな視点での評価を実施したり、複数方向の視線分布割合が拮抗しているときには、評価に用いる信頼度を高くしてより厳密に走行状態が近い場合だけ評価を実施したり、評価内容をより細かく制御できる。
【００５２】
評価βは、評価αと異なり、視線データに加えて、その他のデータ状況も加えたセットで評価指標を算出および評価実施するものとし、ここではイベント対型として例示した。具体的には、評価βは視線に関するイベントとその他のイベントの２イベントの発生位置の距離差を視線に関する評価指標として評価を行う。ここでは、イベント１と、その後におきるイベント２との発生距離差を規定した例を示している。イベント１には車両情報から得る右ウィンカがＯＮか否かという情報を、イベント２には視線データを５方向に分別した結果右方向とされる視線が連続３データ以上発生したか否かという情報を設定している。この結果、該交差点に関して、右ウィンカを使って周囲に右移動を示した場所と、実際に右方向を確認した場所との距離差を比較する。なお、一例として発生距離を指標としたが、発生時刻を代わりに指標としても構わない。
【００５３】
この例では、イベントは２つとしたが、更に多くのイベントを設定して、そのうちの２つイベントの実施時間差または距離差を求めてもよい。また、複数のイベントの実施時刻または距離の統計値、すなわち平均値等と、残りのイベントの時刻または距離との差を用いて実施時間差や距離差を求めてもよい。または、イベント間の発生時間差または距離差ではなく、各イベントの発生回数や実施時間、発生回数の違いを用いた指標を算出してもよい。例えば、イベント１の右ウィンカＯＮに対し、イベント１以後に連続３データ以上の右方向視線の連続発生がどれだけ発生したかを、連続発生データ個数または連続発生時間による指標として求めてもよい。
【００５４】
なお、イベント対型の評価は、それ以外の評価と比べて、何らかのイベント挙動が発生したときの指標という意味では同じであるが、メインとなるイベントに対して、その近傍で他のイベントが起きたときの指標である。複数イベントの発生順や、複数イベント間の発生の近さによる限定が指定できるという意味で、この例では別の評価として明確に別に設定している。同様の評価が実施できるためのデータを保持できるならば、図７の評価に関する情報とは異なるデータ保持を行っても構わない。
【００５５】
特殊走行区間評価データ設定部５２の一例として、ヒヤリに関する評価を行う例として、ヒヤリと関係のあるデータでの説明を行ったが、該設定部は、ヒヤリとは無関係な場所を特定した走行区間評価タイプの内容を設定しても、もちろん構わない。その場合、例えば特殊走行区間タイプＩとして、ヒヤリとは無関係なドライバ挙動を評価したい場所をピックアップし、設定してよい。その他の例として、例えば、特殊走行区間の開始／終了位置の規定方法として、他特殊走行区間に関する相対位置を指定し、区間数などを任意として、それ以後の走行で適宜計算しても構わない。図７の特殊走行区間タイプIIにその一例を示した。例えば、いずれかの区間の開始／終了位置の少なくともどちらか片方を特定し、ここでは終了位置として、特殊走行区間タイプＩの開始位置を指定し、開始位置として自身の終了位置から１２０ｍ手前の地点、とした。さらに、評価実施条件を直進と限定しているため、自動的に特殊走行区間タイプIIの位置が特定でき、何度同じ道路を走行したとしても、この特殊走行区間タイプIIは変わらない。この特殊区間タイプIIの設定により、例えば特殊走行区間タイプＩであるヒヤリ区間の直後のドライバ挙動を評価する。
【００５６】
３０ｍの距離間隔に分割した特殊走行区間タイプIIの個数も、自動的に計算できるが、図７に示した特殊走行区間タイプIIでは、特に利用しないので区間数は設定していない。また、各区間での詳細な位置情報も特殊走行区間タイプＩのデータ群から自動的に計算できるが、このデータを保持してもよいし、保持を省略しても構わない。このデータ内に各区間の詳細な位置情報を保持すると、走行ごとに実際に評価用の視線関連指標値を算出する際に、走行位置がこの特殊走行区間タイプII内を走行しているか否かの判定がより簡単に計算できる。あるいは、この走行区間評価データ内には各区間の詳細な位置情報は保持しないが、代わりに、道路地図データＤ４内の各道路経路のユーザカスタム情報（付加情報）内に、該経路に属する走行区間評価データＤ５の走行区間評価データＩＤを付加情報として設定してもよい。この結果、走行区間評価データ群を毎回チェックするのではなく、走行経路に従って道路地図データの現在位置に関するユーザカスタム情報（付加情報）をチェックするだけで、現在の走行位置に評価内容があるのか否か、また、評価内容がある場合は該当する走行区間評価データＩＤから、評価内容の実施条件の詳細、および評価内容を、参照することができ、効率的に処理をすることが可能となる。
【００５７】
ここまでの処理は走行前に実施可能であるが、これ以降は、出力視線データＤ１、走行位置データＤ２、車両データＤ３を取得しながら実際に走行開始後に実施する処理である。この場合、走行中は上記データ群を取得するのみとし、オフライン処理として走行終了後に実行してもよいし、あるいは、走行中に上記データ群を取得しながら処理を実行しても構わない。ヒヤリ位置に対する比較評価を行うため、前者のオフライン処理として実行する場合が多いが、走行中に比較評価を実施した結果、よりヒヤリに似た危険な兆候の走行であると判断してその場で警告やドライバサポートを実施するという利用も考えられる。
【００５８】
以後は便宜的に、後者の走行中にデータ取得しながらの処理実行のイメージで記載するが、オフライン処理の場合は、適宜「現在の走行位置やデータ」を「解析中のデータの走行位置やデータ」に読み替えて構わない。また、各処理は順次実施する形で記載しているが、適宜、各処理を同時実施したり、他の順番で実施しても構わない。
【００５９】
図６において、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、まず、一般走行区間評価データ設定部５１と特殊走行区間評価データ設定部５２の２つで設定した走行区間評価データＤ５に対し、規定タイミング毎に現走行位置が走行区間タイプのどれにあたるのかを判定する。次に、該位置が設定した走行区間タイプである場合には、該走行区間タイプの評価指標の変換に用いるため、その視線データや車両データ等を収集する。そして、該走行区間タイプの評価用に集めたデータ群を、適宜後述するデータ指標変換保持部５４へと渡す。なお、このデータ収集の際に、実走行に伴う若干の内容微調整を行うか否かを判定し、必要なら実際に微調整を行う。
【００６０】
図９は解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１の処理例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートでは、簡単のため、図７に沿って、特殊走行区間タイプの判定および処理のみを記載し、一般走行区間タイプでの処理は割愛した。一般走行タイプの判定および処理は、位置が明確に決まっていない特殊区間タイプ、例えば特殊区間タイプIIと、評価実施開始の判断以外は同じ処理と見做してよい。評価実施開始の判断のみ、単純に評価実施条件だけになるのが一般走行タイプであり、評価実施条件に加えて、他特殊走行区間以外という位置条件が加わるのが特殊走行区間タイプIIである、という相違がある。また、図７の特殊走行区間タイプIIは、他特殊走行区間Ｉの開始位置に依存した区間であるが、簡単のため、該当区間の開始／終了位置はＧＰＳまたはノード等で直接指定する位置情報に変換しているものとする。また、このフローチャートでは、オンライン処理の場合は、該走行が終了するまで、任意の時間・走行距離間隔で、何度も繰り返して処理し続けるものとする。オフライン処理の場合は、ヒヤリ解析と比較したい走行中データがなくなるまで、走行中データを任意走行時間・走行距離・データ間隔で、何度も繰り返して処理するものとする。
【００６１】
図９において、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、走行中、処理のタイミングを判断する（ステップＳ１０１）。このタイミングは、規定時間ごと、規定走行距離ごと、または規定走行位置ごとのいずれかであることが望ましい。
【００６２】
規定のタイミングである場合（ステップＳ１０１のＹｅｓ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、走行道路に、特殊区間タイプが設定されているか判断する（ステップＳ１０２）。特殊区間タイプが設定されていない場合（ステップＳ１０２のＮｏ）、直前のチェックタイミングで保持中の特殊走行データがあれば、微調整を実施し、それをデータ指標変換保持部５４へ渡し、受け渡したデータを以後の微調整用に保持する（ステップＳ１０３）。
【００６３】
特殊区間タイプが設定されている場合（ステップＳ１０２のＹｅｓ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、続いて、実施条件に合致した特殊区間タイプがあるか判断する（ステップＳ１０４）。実施条件に合致した特殊区間タイプがない場合（ステップＳ１０４のＮｏ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、開始状態に戻る。実施条件に合致した特殊区間タイプがある場合（ステップＳ１０４のＹｅｓ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、合致した特殊区間群に対し、優先順に１つ特殊区間タイプを実施対象候補として選んで、以下の処理を実施する（ステップＳ１０５）。
【００６４】
先ず、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、実施対象候補の特殊区間はまだ残っているか判断し（ステップＳ１０６）、残っていなければ（ステップＳ１０６のＮｏ）、開始状態に戻る。残っていれば（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、該特殊区間タイプで既存の走行区間［Ｎ＝１〜］があるか判断する（ステップＳ１０７）。既存の走行区間［Ｎ＝１〜］がない場合（ステップＳ１０７のＮｏ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、直前のチェックでは、別の特殊区間タイプ（Ｘ）に属している既存の走行区間［Ｍ＝１〜］があったか判断する（ステップＳ１０８）。既存の走行区間［Ｍ＝１〜］がない場合（ステップＳ１０８のＮｏ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、変数Ｎに「０」を設定する（ステップＳ１０９）。
【００６５】
既存の走行区間［Ｍ＝１〜］がある場合（ステップＳ１０８のＹｅｓ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、特殊区間タイプ（Ｘ）の既存走行区間［Ｍ］の終了位置を、現位置は超えている（＝規定の走行区間距離を満たした）か判断する（ステップＳ１１０）。終了位置を超えている場合（ステップＳ１１０のＹｅｓ）、直前チェックにおける特殊区間タイプ、走行区間[M]の視線データ群、車両データ群他をデータ指標変換保持部５４へ渡し、受け渡したデータを、以後の微調整用に保持する（ステップＳ１１１）。終了位置を超えていない場合（ステップＳ１１０のＮｏ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、特殊区間タイプ（Ｘ）の既存走行区間［Ｍ］に関する微調整を実施する（ステップＳ１１２）。そして、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、いずれの場合も、変数Ｎに「０」を設定する（ステップＳ１１３）。
【００６６】
また、既存の走行区間［Ｎ＝１〜］がある場合（ステップＳ１０７のＹｅｓ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、既存の走行区間［Ｎ］の終了位置を過ぎたか判断する（ステップＳ１１４）。終了位置を過ぎた場合（ステップＳ１１４のＹｅｓ）、今までに纏めてある該特殊区間タイプの該走行区間［Ｎ］の視線データ群、車両データ群他を、データ指標変換保持部へ受け渡し、受け渡したデータを以後の微調整用に保持する（ステップＳ１１５）。終了位置を過ぎていない場合（ステップＳ１１４のＮｏ）、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、現在の視線データ、車両データ他を、該特殊区間タイプの該区間［Ｎ］のデータに追加し（ステップＳ１１６）、開始状態に戻る。
【００６７】
その他の場合、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、該特殊区間タイプの個数制限等があっても、新走行区間［Ｎ＋１］を作成可能か判断し（ステップＳ１１７）、作成可能でない場合（ステップＳ１１７のＮｏ）、次の特殊区間についての処理（ステップＳ１０５）に移行する。新走行区間［Ｎ＋１］を作成可能な場合（ステップＳ１１７のＹｅｓ）、現在の視線データ、車両データ他を、該特殊区間タイプの概新走行区間［Ｎ＋１］のデータに追加し、［Ｎ＋１］の終了位置を計算して設定し（ステップＳ１１８）、開始状態に戻る。
【００６８】
ここで、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１の行う微調整の例を以下に示す。例えば、図７に例示したような走行区間評価データＤ５のときに、一般走行区間タイプの１００ｍ間隔にまだ満たない位置で、評価実施条件の直進以外の挙動を実施してしまった場合を考える。その場合、走行区間距離が１００ｍになるよう、前回の判定で利用済で本来は今回の走行区間に入らない部分を使って不足分を継ぎ足すという微調整を行う。そして、実施条件に合致しない現位置を除いたデータ群、視線データおよび車両データ等を一般走行区間に関する指標を算出するために揃える。この結果、評価に使いたいデータ群が規定距離分に満たない場合等にも、評価を有効に実施できる。
【００６９】
なお、区間距離が不足している場合のこの微調整の代わりに、その一般走行区間タイプの評価を諦めて一旦該一般走行区間タイプの評価を終了することとし、その後再び条件合致した時に該一般走行区間タイプの評価を再開してもよい。具体的には、規定の走行距離分に満たない区間のデータ群は、評価対象外と見做して捨て、該区間は評価には利用しない。あるいは、区間距離を満たさなかったという情報および不足している区間距離と共に、一般走行評価用の指標を無理やり算出してもよい。後者の場合、具体的には、規定の走行距離分に満たないデータ群を、走行距離分を満たしたものと見做して、以後のデータ指標変換保持部５４へ受け渡しを行う。なお、その際に算出した指標は、他と異なる特性を持つ可能性が高いため、該不足区間距離を用いて後述のデータ指標信頼度計算部５５にて信頼度を算出し、併せて利用することが望ましい。
【００７０】
微調整として、一般走行区間タイプの例を挙げたが、この処理は、特殊走行区間タイプの走行距離間隔に満たない場合の微調整でも、同様の処理を行ってよい。このとき、例えば「一般走行区間の条件非合致による終了」は「優先する他特殊走行区間の開始による特殊走行区間の終了」に、「条件合致までの待ち」は「優先する特殊区間タイプの処理が終わるまでの待ち」に、「条件再合致後の一般走行区間の開始」は「優先する特殊区間タイプの終了に伴う特殊区間タイプの再度の開始」に、それぞれ読み替えることができる。
【００７１】
なお、一般走行区間タイプのデータに複数のデフォルト区間距離間隔が設定している場合に、解析対象ヒヤリ類似区間判定部５３１は、現走行時の状態が評価実施条件に合致するのかを判定する際に、実際に使う距離間隔を現在の走行状況に応じて１つ選択してもよい。具体的には、環境変化が少なく、視線変化の個人差および走行位置差が少ないと思われる走行区間を走行中か否か判断する。例えば、道路地図データＤ４等から、走行道路の属する地帯が森林地帯や田園地帯で周辺に人工物などがない変化の少ない区間を規定速度以上で走行し続けているかどうかを判断し、合致したときは走行距離がより広めの値となるよう、距離間隔を選択する。走行距離の違いが視線データ指標に影響を与えにくい区間では距離間隔を広めにとることで、視線に関するデータ指標の精度を低下させずに、その算出頻度を減らすことができ、解析コストの削減が期待できる。
【００７２】
次に、図６に戻り、データ指標変換保持部５４は、規定走行距離分のデータとして纏められた視線データおよび車両データ等に対し、それらを評価内容のデータ指標内容に合わせたデータ指標に変換算出する。そして、算出した指標を、図１０に示すように、算出指標群の保持場所に保存しておく。
【００７３】
この算出した視線関連の評価データ指標の保持では、後の比較時に現在の位置に関連するデータが探索しやすいよう、データを階層的に保持してもよい。具体的には、算出した各走行区間タイプの評価用データ指標の算出区間の情報を利用して、地図データ上に該指標を保持する。このとき、地図メッシュ構造のように、徐々に広い区域を示すような階層的な地図構造に合わせて保持することで、ある地点の近傍で取得した情報を探索しやすくなる。図１１は地図上に階層的にデータを纏める例を示している。この例では、各走行タイプごとに実際の取得データ（○の記号で示している）を保持している。各データは、取得開始場所および終了場所として取得時の走行場所を保持するので、この走行場所の情報を用いて各データを地図構造に合わせて階層保持する。
【００７４】
次に、図６に戻り、データ指標信頼度計算部５５は、各走行区間評価データに対して、取得した時の状況等から、データ指標変換保持部５４で変換保持した評価データ指標の信頼度を計算する。この信頼度としては、今回の分析対象となるヒヤリの発生状況との類似状態を判断して算出する解析対象ヒヤリに依存した信頼度と、どのような状況でも信頼度を低くした方がよいケースか否かを判断して算出する一般的な信頼度の２つがあり、少なくともこのいずれかを算出する。そして、データ指標信頼度計算部５５は、一般的な信頼度とヒヤリ状況に依存した信頼度とを、任意の計算式で統合計算して最終的な信頼度を算出する。例えば、最終的な信頼度の算出として、各信頼度をそのまま掛け合わせて利用してもよいし、各信頼度に優先順位をつけて加重平均を算出してもよい。
【００７５】
信頼度の算出に用いるデータ取得時の状況としては、例えば、天候、季節や時間帯、該走行区間の走行速度、車種、走行車線、周辺混雑状況などの周辺環境状況がある。また、該地点走行までの走行時間、ドライバ睡眠時間、ドライバ健康状況などのドライバ本人状況や、データ指標の算出に用いた各データ出力センサの出力状況などがある。
【００７６】
解析対象ヒヤリに依存した信頼度は、これらの各種状況において、ヒヤリ類似区間のデータ群（各走行区間タイプの評価用データ指標群）の取得時と、今回の分析対象となるヒヤリの発生時とを比較し、状況が似ているほど信頼度が高いものとする。特に、ヒヤリの比較において、あらかじめ条件を揃えておきたい内容があれば、それがヒヤリの場合と似ているほど、信頼度を高くしてよい。ヒヤリ状況に依存しない信頼度の一例としては、まず、各センサの出力状況がある。実際のセンサ、例えば視線センサの単位時間当たりの有効データ出力数が低下していないかどうかを判断し、センサの有効データ出力数が低下するほど信頼度を低くする。この他のヒヤリ状況に依存しない信頼度としては、例えば、天候等での逆光が考えられる。逆光は、視線センサが据え置き非接触タイプの場合の有効視線データの出力減、およびドライバの視線変化の外乱となりやすいため、データ指標の信頼度として利用する。例えば、走行ルートと走行時間、天候から想定できる逆光状況が逆光状態にあった可能性が高い程、信頼度を低く設定する。
【００７７】
この他にも、ドライバの視認行動の外乱を誘発しやすい状況と思われる場合には、信頼度を低く設定する。例えば、該走行区間の走行速度が遅ければ遅い程、周辺を視認できる該区間内の滞在時間が長くなって、視認行動に余裕が出てくる可能性が高く、個人差が現れる可能性が高い。そのため、走行速度が低速または、該区間の滞在時間が長い程、信頼度を落とす、というような信頼度の算出を行う。なお、一般的な信頼度低下に関する判断は、比較対象のヒヤリが変わっても利用できるため、ヒヤリ状況に依存する信頼度とは別に一度計算した結果を保持しておき、毎回の信頼度の計算を省くことで、信頼度計算全体を高速化してもよい。
【００７８】
算出した信頼度については、対応する指標値の信頼度がすぐに参照できるよう、保持しておく。例えば、図１０では、データ指標のその他の項目の一部として信頼度を保持している。
【００７９】
次に、図６に戻り、ヒヤリ類似区間評価実施部５６１は、算出済の、今回の分析対象となるヒヤリ区間と、ヒヤリ類似区間とで、データ指標Ｄ６およびデータ指標信頼度Ｄ７を用いて、類似しているのか否かの評価を実施する。図７および図８の走行区間評価データ例では、評価αとして、２方向（前か否か）の視線発生割合を、評価γでは５方向の視線発生割合をデータ指標とし、それらを用いた類似判断方法を指定している。例えば、評価αの類似判定から、走行環境だけでなく、ドライバ自身の挙動として、前方をきちんと見ていたのかの程度が等しい走行区間を、ヒヤリ区間の類似区間として選定することが可能となる。
【００８０】
同様に、評価γの類似判定から、特殊走行区間タイプＩのように交差点に入る前、中、出た後の３つに分割した特殊走行区間の其々で、ドライバがどの方向をどれだけ向いていたのかを比較評価できる。評価γでは、特に視認割合の大きな視線方向だけを比較することで、周辺外乱による影響の少ない比較評価ができる。特殊走行区間Ｉが、目的とするヒヤリ位置であるなら、同じ交差点を走行する他または同じドライバとの比較を意味する。目的とするヒヤリ位置とは異なる走行環境の類似している区間であるなら、開始終了位置の設定で交差点に入る前、中、出た後の同じく３つの分割区間になるように設定することで、ヒヤリ位置の交差点と規模や形状が異なる交差点であっても、環境が類似している区間で纏めた指標同士の比較を行うことができる。このため、交差点通過時の同様の傾向がみられる可能性がより高くなり、有用な比較評価が期待できる。
【００８１】
なお、本実施例ではさらに、ヒヤリ類似区間評価実施部５６１は、ヒヤリの類似判定を行うに当たり、ヒヤリおよびヒヤリ類似区間そのものではないが、関連する特殊走行区間IIの類似判定も参考として実施する。特殊走行区間タイプIIでは、ヒヤリ区間またはヒヤリ類似区間に入る直前の等距離で評価γによる視線方向の類似比較を行う。特殊走行区間タイプIIの区間は、危険と思われる交差点から十分手前で離れているため、交差点の規模や形状に依らず、周辺環境の確認状況の変化を一般走行区間タイプと同様に比較評価できる。この特殊走行区間IIの類似判定でも似ている走行である場合に、より類似度が高いと判断する。
【００８２】
評価βはイベント対型の評価であり、前述してように右ウィンカを使って周囲に右移動を示した場所と、実際に右方向を確認した場所との距離差を比較する。これにより、ウィンカ指示タイミングが早すぎないか、移動方向の確認が遅すぎないか等を評価できる。この距離差が、ヒヤリ事例と似ているか否かを判別することで、各タイミングが似ている場合だけを選別できる。なお、この評価βのようなイベント対型の指標を用いた評価は、周辺に影響を及ぼす何らかのドライバ操作に対して、その操作前に視線を使った確認行動を行ったか否か、行った場合にはそのタイミング状況を実施位置差または実施時間差等で評価比較することができる。これにより、ヒヤリとの類似行動を調べる以外にも、ドライバの癖を評価するのにも有用である。
【００８３】
次いで、図６に戻り、結果表示・利用部５８は、ヒヤリ類似区間評価実施部５６１で判定した、解析ヒヤリと各走行データとの類似判断から、最終的にヒヤリに似た状況にある走行データとして判定された結果を表示または利用する。具体的には、似た状況の走行データと判断された場合に、危険であるとドライバに警告を行ったり、あるいは、ヒヤリの予兆と見做してドライバサポートの各システムの挙動をより注意深くサポートするものに変更したりする。または、オフラインの処理であれば、ヒヤリに似た走行データが多く集まった箇所を、ヒヤリ予備軍の走行区間と見做して提示することができる。また、似た走行データが多いヒヤリから順にヒヤリデータを並べてより対策を要するヒヤリとして提示したり、ヒヤリのデータとそうでないデータで視線挙動で相違があるか否かを提示したり、様々な利用をすることが考えられる。
【００８４】
なお、解析対象であるヒヤリデータとその他のデータとの比較検討を例として説明したが、ヒヤリデータでそのものではなく、事故のデータ、あるいは何らかの理由で分析が必要とされた走行データを、ヒヤリデータの代わりに選定実施し、その他のデータと比較検討しても構わない。
【００８５】
＜総括＞
以上説明したように、本実施形態によれば、類似運転の検出精度を向上することができる。
【００８６】
より具体的には、規定距離区間で纏めた視線指標を作成できるため、走行状態に依らず、交通環境が似た場所での視線比較を実現することができる。例えば、従来の単位時間あたりの視線比率に比べ、類似した周辺環境内での視線指標（比率等）を算出できるようになるため、より視線状況の詳しい正確な比較が簡単かつ低コストで実現できる。また、特殊な交通場所（例：交差点）では、距離区間を調整することで、併せて確実に同じ交通場所（例：交差点内）での視線比較も実現する。この結果、交差点規模に合わせた規定距離で、規模を気にせず各交差点の統計比較評価が可能になる。また、単位時間あたりや運転挙動単位、未調整の全道路に共通の距離区間の指標だと、交差点外のものも評価に含まれる可能性がある。しかし、新たに評価方法として操作／視認のイベント対のタイミングを交差点規模に関わらず簡単に導入できるので、交通場所内外で起きたか否かが重要な意味を持つタイミング評価をより簡単に実現することができる。
【００８７】
以上、好適な実施の形態により説明した。ここでは特定の具体例を示して説明したが、特許請求の範囲に定義された広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により限定されるものと解釈してはならない。
【００８８】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
車両の位置情報を取得し、
視線センサによって検出された運転者の視線の視線情報を取得し、
前記位置情報が所定の位置の範囲内の場合における前記運転者の視線の指標情報を取得し、
車両の位置と運転者の視線の指標情報とを対応づけた走行データを記憶した記憶部を参照して、前記所定の位置の範囲内における前記視線の指標情報に類似する指標情報の走行データを特定する、
処理をコンピュータに実行させる視線解析プログラム。
（付記２）
走行区間評価データで規定される前記所定の位置の範囲に基づいて、前記視線情報から前記指標情報を取得し、
前記走行区間評価データで規定される評価内容に基づいて、前記記憶部の走行データとの類似を判断する、
付記１に記載の視線解析プログラム。
（付記３）
前記走行区間評価データは、場所の特定を含まない一般走行区間用のデータと、場所の特定を含む特殊走行区間用のデータとを含む、
付記２に記載の視線解析プログラム。
（付記４）
前記評価内容は、指標情報の種類と、類似の判断方法とを含み、
追加事項として、評価を行うイベント対と、データ限定の対象とを含む、
付記２または３に記載の視線解析プログラム。
（付記５）
前記視線情報の取得時の道路環境、走行状態または前記視線センサの出力状況に基づき、信頼度を算出して前記指標情報に付加し、前記記憶部の走行データとの類似の判断に前記信頼度の条件を含める、
付記１乃至４のいずれか一項に記載の視線解析プログラム。
（付記６）
車両の位置情報と、視線センサによって検出された運転者の視線の視線情報とに基づいて、前記位置情報が所定の位置の範囲内の場合における前記運転者の視線の指標情報を取得する手段と、
車両の位置と運転者の視線の指標情報とを対応づけた走行データを記憶した記憶部を参照して、前記所定の位置の範囲内における前記視線の指標情報に類似する指標情報の走行データを特定する手段と、
を備えたことを特徴とする視線解析装置。
（付記７）
走行区間評価データで規定される前記所定の位置の範囲に基づいて、前記視線情報から前記指標情報を取得し、
前記走行区間評価データで規定される評価内容に基づいて、前記記憶部の走行データとの類似を判断する、
ことを特徴とする付記６に記載の視線解析装置。
（付記８）
前記走行区間評価データは、場所の特定を含まない一般走行区間用のデータと、場所の特定を含む特殊走行区間用のデータとを含む、
ことを特徴とする付記７に記載の視線解析装置。
（付記９）
前記評価内容は、指標情報の種類と、類似の判断方法とを含み、
追加事項として、評価を行うイベント対と、データ限定の対象とを含む、
ことを特徴とする付記７または８に記載の視線解析装置。
（付記１０）
前記視線情報の取得時の道路環境、走行状態または前記視線センサの出力状況に基づき、信頼度を算出して前記指標情報に付加し、前記記憶部の走行データとの類似の判断に前記信頼度の条件を含める、
ことを特徴とする付記６乃至９のいずれか一項に記載の視線解析装置。
（付記１１）
車両の位置情報を取得し、
視線センサによって検出された運転者の視線の視線情報を取得し、
前記位置情報が所定の位置の範囲内の場合における前記運転者の視線の指標情報を取得し、
車両の位置と運転者の視線の指標情報とを対応づけた走行データを記憶した記憶部を参照して、前記所定の位置の範囲内における前記視線の指標情報に類似する指標情報の走行データを特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする視線解析方法。
（付記１２）
走行区間評価データで規定される前記所定の位置の範囲に基づいて、前記視線情報から前記指標情報を取得し、
前記走行区間評価データで規定される評価内容に基づいて、前記記憶部の走行データとの類似を判断する、
ことを特徴とする付記１１に記載の視線解析方法。
（付記１３）
前記走行区間評価データは、場所の特定を含まない一般走行区間用のデータと、場所の特定を含む特殊走行区間用のデータとを含む、
ことを特徴とする付記１２に記載の視線解析方法。
（付記１４）
前記評価内容は、指標情報の種類と、類似の判断方法とを含み、
追加事項として、評価を行うイベント対と、データ限定の対象とを含む、
ことを特徴とする付記１２または１３に記載の視線解析方法。
（付記１５）
前記視線情報の取得時の道路環境、走行状態または前記視線センサの出力状況に基づき、信頼度を算出して前記指標情報に付加し、前記記憶部の走行データとの類似の判断に前記信頼度の条件を含める、
ことを特徴とする付記１１乃至１４のいずれか一項に記載の視線解析方法。
【符号の説明】
【００８９】
１          車両
１０１      センサ群
１０２      位置センサ
１０３      視線センサ
１０４      自車両状態取得センサ
１０５      周辺状態取得センサ
１０６      ＣＰＵ
１０７      メモリ／記憶部
１０８      入／出力装置
１０９      ネットワーク接続装置
１１０      リーダ／ライタ
１１１      メモリカード
２          ネットワーク
３          センタ
３０１      サーバ
３０２      ＣＰＵ
３０３      メモリ／記憶部
３０４      入／出力装置
３０５      ネットワーク接続装置
３０６      リーダ／ライタ
３０７      外部データベース
Ｄ１        出力視線データ
Ｄ２        走行位置データ
Ｄ３        車両データ
Ｄ４        道路地図データ
Ｄ５        走行区間評価データ
Ｄ６        データ指標
Ｄ７        データ指標信頼度
Ｄ８        ヒヤリ位置データ
５１        一般走行区間評価データ設定部
５２        特殊走行区間評価データ設定部
５３        走行区間微調整判定部
５３１      解析対象ヒヤリ類似区間判定部
５４        データ指標変換保持部
５５        データ指標信頼度計算部
５６        走行区間評価実施部
５６１      ヒヤリ類似区間評価実施部
５７        解析対象ヒヤリ類似区間候補特定部
５８        結果表示・利用部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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