(57)【要約】  事故が発生する恐れのある事態が生じたことに基づき生成された、事故が発生する恐れのある事態が生じた地点に関する情報と、当該事態が生じた際の運転支援状態が自動運転状態か手動運転状態かを示す運転支援状態情報とが対応付けられた地点情報、を取得する取得部（１２）と、取得部（１２）が取得した地点情報に含まれる運転支援状態情報に基づき、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった、事故が発生する恐れのある事態、が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれか一方に分類する分類部（１３）とを備ええ、分類部（１３）は、運転支援状態が自動運転状態である場合、地点情報について、事態が生じた要因を、車外要因に分類することを特徴とする。
2020161855.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
事故が発生する恐れのある事態が生じたことに基づき生成された、前記事故が発生する恐れのある事態が生じた地点に関する情報と、当該事態が生じた際の運転支援状態が自動運転状態か手動運転状態かを示す運転支援状態情報とが対応付けられた地点情報、を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記地点情報に含まれる前記運転支援状態情報に基づき、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった、前記事故が発生する恐れのある事態、が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれか一方に分類する分類部とを備え、
前記分類部は、
前記運転支援状態が自動運転状態である場合、前記地点情報について、前記事態が生じた要因を、車外要因に分類する
ことを特徴とする情報収集装置。
【請求項２】
前記分類部は、
前記運転支援状態が手動運転状態である場合、前記地点情報に基づき、前記地点情報について、前記事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれか一方の要因に分類する
ことを特徴とする請求項１記載の情報収集装置。
【請求項３】
前記分類部が分類した前記地点情報の重要度を決定する決定部をさらに備え、
前記決定部は、
前記分類部によって車外要因に分類された前記地点情報のうち、前記運転支援状態が自動運転状態である前記地点情報の前記重要度を、前記運転支援状態が手動運転状態である前記地点情報の前記重要度に比して高くなるように、前記重要度を決定する
ことを特徴とする請求項１および請求項２記載の情報収集装置。
【請求項４】
取得部が、事故が発生する恐れのある事態が生じたことに基づき生成された、前記事故が発生する恐れのある事態が生じた地点に関する情報と、当該事態が生じた際の運転支援状態が自動運転状態か手動運転状態かを示す運転支援状態情報とが対応付けられた地点情報、を取得するステップと、
分類部が、前記取得部が取得した前記地点情報に含まれる前記運転支援状態情報に基づき、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった、前記事故が発生する恐れのある事態、が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれか一方に分類するステップとを備え、
前記分類部は、
前記事故が発生する恐れのある事態が生じた要因を車外要因または車内要因のいずれか一方に分類するステップにおいて、前記運転支援状態が自動運転状態である場合、前記地点情報について、前記事態が生じた要因を、車外要因に分類する
ことを特徴とする情報収集方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車載端末から、事故が発生する恐れのある地点に関する地点情報を取得し、取得した地点情報を、事故が発生する恐れのある事態が生じた要因によって分類する情報収集装置および情報収集方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カーナビ等の車載端末から、事故が発生する恐れのある事態の発生に基づいて生成された、事故が発生する恐れのある地点に関する地点情報を取得し、取得した地点情報を、事故が発生する恐れのある事態が生じた要因によって分類する技術が知られている。
例えば、特許文献１には、ドライバがヒヤリハットを察知した場合に生じる反応が検出された場合に、ドライバ状態に従って、当該反応を引き起こした要因は、走行環境またはドライバの不注意のいずれにあるかを判定する情報配信装置が開示されている。特許文献１に開示されている情報配信装置は、ドライバの集中状態の確率が散漫状態の確率より高ければ、要因は走行環境にあるとし、ドライバの集中状態の確率が散漫状態の確率以下であれば、要因はドライバの不注意にあると判定する。なお、特許文献１において、「ドライバがヒヤリハットを察知した場合に生じる反応が検出される」ことは、上記「事故が発生する恐れのある事態が発生する」ことに相当する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−０８１９４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、自動運転制御の開発が進んでおり、人間が運転操作を行わなくとも自動運転によって走行できる車両が増えてきている。このような自動運転中は、ドライバの集中状態に関わらず、歩行者等の急な飛び出し等の、走行環境に起因して生じた事象によって、急ブレーキまたは急操舵等が行われるといった、事故が発生する恐れのある事態が生じる可能性がある。
しかし、特許文献１に開示されているような情報配信装置に代表される従来技術では、上記地点情報を、事故が発生する恐れのある事態が生じた要因によって分類する際に、車両が自動運転中であるか否かの考慮がなされていなかった。そのため、自動運転可能な車両から収集された地点情報について、事故が発生する恐れのある事態が生じた要因による分類分けが適切に行われていないという課題があった。【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、自動運転可能な車両から収集された、事故が発生する恐れのある地点に関する地点情報について、事故が発生する恐れのある事態が生じた要因による分類を適切に行い、信頼性の高い地点情報を得ることができる情報収集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】
【０００６】
この発明に係る情報収集装置は、事故が発生する恐れのある事態が生じたことに基づき生成された、事故が発生する恐れのある事態が生じた地点に関する情報と、当該事態が生じた際の運転支援状態が自動運転状態か手動運転状態かを示す運転支援状態情報とが対応付けられた地点情報、を取得する取得部と、取得部が取得した地点情報に含まれる運転支援状態情報に基づき、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった、事故が発生する恐れのある事態、が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれか一方に分類する分類部とを備え、分類部は、運転支援状態が自動運転状態である場合、地点情報について、事態が生じた要因を、車外要因に分類することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、自動運転可能な車両から収集された、事故が発生する恐れのある地点に関する地点情報について、事故が発生する恐れのある事態が生じた要因による分類を適切に行い、信頼性の高い地点情報を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る情報収集装置の構成例を示す図である。
【図２】実施の形態１に係る情報収集装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】実施の形態１において、分類後地点情報の重要度を決定する決定部を備えるようにした情報収集装置の構成例を示す図である。
【図４】実施の形態１において、図３に示すような構成を有する情報収集装置とした場合の、当該情報収集装置の動作について説明するためのフローチャートである。
【図５】図５Ａ，図５Ｂは、実施の形態１に係る情報収集装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る情報収集装置１の構成例を示す図である。
実施の形態１に係る情報収集装置１は、サーバを想定しており、ネットワークを介して１つ以上の端末装置２と接続され、各端末装置２から地点情報（詳細は後述する）を取得する。なお、図１では、説明の簡単のため、端末装置２は、１つのみ図示するようにしている。
端末装置２は、車両に搭載され、車両において、事故が発生する恐れのある事態（以下「事故誘発事態」という。）が生じたと判断した場合、地点情報を生成する。
具体的には、端末装置２は、車両にて取得された、ブレーキ操作情報または操舵角情報等を含む車両情報に基づいて、例えば、車両における急ブレーキ操作または急操舵等の異常事象を検出した場合に、事故誘発事態が生じたと判断する。
実施の形態１において、端末装置２が、事故誘発事態が生じたことを判断する際の「異常事象」とは、上述したような、急ブレーキ操作または急操舵等の車両の回避行動の他、居眠り等のドライバの異常状態等、端末装置２が、車両において事故誘発事態が生じたと判断し得る事象を広く含む。
【００１０】
端末装置２は、事故誘発事態が生じたと判断した場合に、地点情報を生成する。
実施の形態１において、地点情報とは、事故が発生する恐れのある地点（以下「事故発生注意地点」という。）に関する情報であり、当該地点情報には、少なくとも、異常事象を検出した日付、異常事象を検出した時刻、当該時刻での車両の位置情報、当該時刻での運転支援状態に関する情報、および、ドライバの状態を判断するための情報が含まれる。実施の形態１において、ドライバの状態を判断するための情報とは、具体的には、車内撮像画像、ドライバの生体情報、または、ドライバの状態に関する情報のうちの少なくとも一つをいう。なお、例えば、地点情報に、ドライバの状態を判断するための情報として、車内撮像画像が含まれている場合、後段において、情報収集装置１が、当該車内撮像画像に基づいて、ドライバの状態を判断する。また、ドライバの状態に関する情報とは、わき見状態または居眠り状態等のドライバの状態を示す情報であり、例えば、端末装置２は、車内撮像画像等を解析することによって、当該ドライバの状態を推定することができる。
地点情報は、さらに、例えば、異常事象を検出した時刻から所定時間だけ過去に遡った期間において撮影された、車内および車外の撮像画像、速度の情報、操舵角等の車両情報を含むものとしてもよい。また、地点情報に、ドライバの状態を判断するための情報として、ドライバの生体情報、または、ドライバの状態に関する情報が含まれていない場合、当該地点情報は、さらに、ドライバの生体情報、または、ドライバの状態に関する情報を含むものとしてもよい。
なお、実施の形態１において、異常事象を検出した時刻での車両の位置が、事故発生注意地点である。また、実施の形態１において、運転支援状態は、自動運転状態または手動運転状態であり、地点情報に含まれる、運転支援状態に関する情報とは、運転支援状態が、自動運転状態か手動運転状態かを示す情報である。以下、運転支援状態に関する情報を、「運転支援状態情報」という。自動運転状態および手動運転状態の詳細については、後述する。
端末装置２は、例えば、上述の異常事象を検出して地点情報を生成する機能を有する、車両に搭載されるドライブレコーダである。なお、これは一例に過ぎず、端末装置２は、上述の異常事象を検出して地点情報を生成する機能を有する装置であればよい。
【００１１】
情報収集装置１は、各端末装置２から地点情報を取得し、取得した地点情報を、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因によって、分類する。そして、情報収集装置１は、地点情報に分類結果を付与して、分類結果が付与された地点情報を、記憶部１４に記憶させる。
具体的には、情報収集装置１は、各端末装置２から取得した地点情報に含まれている運転支援状態情報に基づき、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれか一方に分類する。情報収集装置１は、運転支援状態が自動運転である場合、地点情報について、事故誘発事態が生じた要因を、車外要因に分類する。
情報収集装置１は、運転支援状態が手動運転状態である場合は、地点情報について、事故誘発事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれか一方の要因に分類する。
情報収集装置１は、分類結果に基づき、車外要因である旨の情報、または、車内要因である旨の情報を分類情報として地点情報に付与して、記憶部１４に記憶させる。
【００１２】
情報収集装置１の構成例について、説明する。
情報収集装置１は、図１に示すように、通信部１１と、取得部１２と、分類部１３と、記憶部１４を備える。
通信部１１は、ネットワークを介して、各端末装置２と、情報の送受信を行う。
取得部１２は、通信部１１を介して、各端末装置２から送信された地点情報を取得する。取得部１２は、取得した地点情報を、分類部１３に出力する。
【００１３】
分類部１３は、取得部１２から出力された地点情報を取得する。そして、分類部１３は、当該地点情報に含まれる、運転支援状態情報に基づき、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれか一方に分類する。
具体的には、まず、分類部１３は、地点情報に含まれる、運転支援状態情報に基づき、運転支援状態が自動運転状態であるか否かを判定する。
【００１４】
ここで、実施の形態１における運転支援状態について、詳細に説明する。上述のとおり、運転支援状態には、自動運転状態および手動運転状態が含まれる。
自動運転状態とは、車両に搭載されている自動運転システムが全ての運転タスクを実施している状態をいう。例えば、自動運転状態は、以下のような運転支援において、自動運転システムが全ての運転タスクを実施している状態である（参考資料：http://www.mlit.go.jp/common/001226541.pdf）。
・条件付き自動運転
自動運転システムが全ての運転タスクを実施するが、システムの介入要求等に対してドライバが適切に対応することが必要。
・特定条件下における完全自動運転
高速道路等の特定条件下において自動運転システムが全ての運転タスクを実施する。
・完全自動運転
常に自動運転システムが全ての運転タスクを実施する。
【００１５】
一方、自動運転状態ではない、手動運転状態とは、以下のように、自動運転システムがドライバによる運転を前提として運転タスクの一部を実施している、または全く運転タスクを実施していない状態である。
・運転支援なし
ドライバが全ての運転タスクを実施。
・運転支援
自動運転システムが前後・左右のいずれかの車両制御を実施。例えば、自動ブレーキ、オートクルーズコントロール、レーンキープアシストのいずれか。
・特定条件下での自動運転機能
複数の車両制御を実施（オートクルーズコントロールとレーンキープアシストの両方を実施）。
【００１６】
分類部１３の説明に戻る。
運転支援状態が自動運転状態であるか否かを判定した結果、運転支援状態情報が自動運転状態を示す場合、言い換えれば、地点情報が、自動運転状態の車両にて生成された地点情報である場合、分類部１３は、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因に分類する。
一方、運転支援状態情報が手動運転状態を示す場合、言い換えれば、地点情報が、手動運転状態の車両にて生成された地点情報である場合、分類部１３は、当該地点情報に基づき、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれかに分類する。分類部１３は、既存の技術を用いて、地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因によって、地点情報を、車外要因または車内要因のいずれかに分類するようにすればよい。
【００１７】
車内要因は、ドライバの状態が要因となって事故誘発事態が生じた結果生成された地点情報であることを示す分類である。事故誘発事態が生じた要因となるドライバの状態とは、ドライバの異常状態であり、例えば、ドライバが焦っている状態、ドライバが居眠りしている状態、または、ドライバの集中力が低下した状態である。
【００１８】
車外要因は、車外の環境が要因となって事故誘発事態が生じた結果生成された地点情報であることを示す分類である。事故誘発事態が生じた要因となる車外の環境とは、車外の静的な環境および車外の動的な環境を含む。
車外の静的な環境とは、例えば、見通しの悪い交差点、見通しの悪い時間帯、または、雨、雪、霧等、見通しの悪い天候である。
車外の動的な環境とは、例えば、歩行者、自転車、または、他車両である。
車外の環境は、例えば、端末装置２が、地点情報を生成する際に、事故誘発事態を検出した時刻における、天気の情報が格納されたデータベース（図示省略）を参照することで判断できる。また、例えば、所定時間だけ過去に遡った期間において撮影された車外の撮像画像から既存の画像処理技術によって判断することもできる。例えば、端末装置２は、判断した車外の環境に関する情報を地点情報に付与しておき、分類部１３は、地点情報に付与された車外の環境に関する情報によって、地点情報を分類することができる。
【００１９】
なお、上述した、ドライバの状態、または、車外の環境は、一例に過ぎない。事故誘発事態が生じる要因となるドライバの状態は、当該状態によって、事故誘発事態が生じる状態を広く含む。また、事故誘発事態が生じた要因となる車外の環境は、当該環境によって、事故誘発事態が生じる環境を広く含む。
【００２０】
地点情報が、自動運転状態の車両にて生成された地点情報である場合、当該車両にてドライバは運転タスクを行っていない。従って、事故誘発事態が生じた要因は、ドライバにはなく、車外の環境にあると考えられる。例えば、死角があった場合、自動運転システムによる、歩行者等の認知が遅れ、事故誘発事態が生じる。よって、分類部１３は、自動運転状態の車両にて生成された地点情報であれば、当該地点情報を、車外要因に分類する。
【００２１】
一方、地点情報が、手動運転状態の車両にて生成された地点情報である場合、事故誘発事態が生じた要因は、ドライバまたは車外の環境にあると考えられる。
例えば、手動運転状態の車両にて生成された地点情報であって、当該車両にてドライバが居眠り状態であった場合は、事故誘発事態が生じた要因は、当該ドライバの状態にあると考えられる。よって、この場合は、分類部１３は、地点情報を、車内要因に分類する。
また、例えば、地点情報が、手動運転状態の車両にて生成された地点情報であって、複数の車両にそれぞれ搭載された端末装置２から取得した地点情報が、同一地点、または、所定の範囲に所定の数以上存在する場合は、事故誘発事態が生じた要因は、ドライバの状態等に依らず生じ得る要因であり、道路状況等、車外の環境に依って生じる要因であると考えられる。よって、この場合は、分類部１３は、地点情報を、車外要因に分類する。
【００２２】
そして、分類部１３は、分類結果に基づき、車外要因である旨の分類情報、または、車内要因である旨の分類情報を、地点情報に付与して、当該分類情報が付与された後の地点情報（以下「分類後地点情報」という。）を、記憶部１４に記憶させる。
【００２３】
記憶部１４は、分類部１３によって分類情報が付与された、分類後地点情報を記憶する。
なお、実施の形態１では、記憶部１４は、情報収集装置１に備えられるものとしたが、これは一例に過ぎず、記憶部１４は、情報収集装置１の外部の、情報収集装置１とは別の装置に備えられるものとしてもよい。
【００２４】
記憶部１４が記憶している、分類情報後地点情報は、例えば、車両に対して、当該車両を運転しているドライバへの注意喚起を行うための注意喚起情報を配信する際に用いられる。具体例を挙げると、例えば、車両に対して注意喚起情報を配信する注意喚起装置（図示省略）が、車外要因である旨の分類後地点情報に基づき、事故発生注意地点を通過しようとしている車両に対して、注意喚起を行うための注意喚起情報を配信する。当該事故発生注意地点は、車外の環境が、事故が発生しやすい環境であると推定されるからである。
また、例えば、記憶部１４に、車内要因である旨の分類後地点情報であって、同じ事故発生注意地点を示す分類後地点情報であり、かつ、同じドライバに関する分類後地点情報が、所定数以上記憶されている場合、注意喚起装置は、当該ドライバが運転する車両が、当該事故発生注意地点を通過する際に、当該車両に対して、注意喚起を行うための注意情報を配信する。当該ドライバは、当該事故発生注意地点を通過する際には大抵、事故が発生しやすい状態となっていると推定されるからである。なお、上述したような、注意喚起情報の配信を、情報収集装置１にて行うようにしてもよい。
【００２５】
実施の形態１に係る情報収集装置１の動作について説明する。
図２は、実施の形態１に係る情報収集装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
取得部１２は、通信部１１を介して、各端末装置２から送信された地点情報を取得する（ステップＳＴ２０１）。取得部１２は、取得した地点情報を、分類部１３に出力する。
【００２６】
分類部１３は、ステップＳＴ２０１にて取得部１２が取得した地点情報を取得し、地点情報に含まれる、運転支援状態情報に基づき、運転支援状態が自動運転状態であるか否かを判定する（ステップＳＴ２０２）。
【００２７】
運転支援状態が自動運転状態であるか否かを判定した結果、運転支援状態情報が自動運転状態を示す場合、言い換えれば、地点情報が、自動運転状態の車両にて生成された地点情報である場合（ステップＳＴ２０２の“ＹＥＳ”の場合）、分類部１３は、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因に分類する（ステップＳＴ２０３）。
【００２８】
一方、運転状態に関する情報が手動運転状態を示す場合、言い換えれば、地点情報が、手動運転状態の車両にて生成された地点情報である場合（ステップＳＴ２０２の“ＮＯ”の場合）、分類部１３は、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれかに分類する。
例えば、分類部１３は、複数の車両にそれぞれ搭載された端末装置２から取得した地点情報が、同一地点、または、所定の範囲に所定の数以上存在するかを判定する（ステップＳＴ２０４）。
複数の車両にそれぞれ搭載された端末装置２から取得した地点情報が、同一地点、または、所定の範囲に所定の数以上存在する場合（ステップＳＴ２０４の“ＹＥＳ”の場合）、分類部１３は、地点情報を、車外要因に分類する（ステップＳＴ２０５）。
【００２９】
複数の車両にそれぞれ搭載された端末装置２から取得した地点情報が、同一地点、または、所定の範囲に所定の数以上存在しない場合（ステップＳＴ２０４の“ＮＯ”の場合）、分類部１３は、地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車内要因に分類する（ステップＳＴ２０６）。
【００３０】
なお、ステップＳＴ２０４で示した内容は、分類部１３が、地点情報に含まれる運転支援状態情報が手動運転状態を示す場合に、地点情報に基づき、地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれかに分類する条件の内容の一例である。当該内容での分類に限らず、分類部１３は、地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因によって、地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれかに分類するようにすればよい。
例えば、ステップＳＴ２０４において、分類部１３は、地点情報に基づき、ドライバが起きているか、言い換えれば、居眠り状態ではないかによって、地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれかに分類するようにしてもよい。ドライバが起きている場合（ステップＳＴ２０４の“ＹＥＳ”の場合）、分類部１３は、地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因に分類する（ステップＳＴ２０５）。一方、ドライバが起きていない、居眠り状態である場合（ステップＳＴ２０４の“ＮＯ”の場合）、分類部１３は、地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車内要因に分類する（ステップＳＴ２０６）。
また、例えば、ステップＳＴ２０４において、分類部１３は、地点情報に基づき、大雪が降っているか否かによって、地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれかに分類するようにしてもよい。大雪が降っている場合（ステップＳＴ２０４の“ＹＥＳ”の場合）、分類部１３は、地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因に分類する（ステップＳＴ２０５）。一方、大雪が降っていない場合（ステップＳＴ２０４の“ＮＯ”の場合）、分類部１３は、地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車内要因に分類する（ステップＳＴ２０６）。
【００３１】
分類部１３は、ステップＳＴ２０３、ステップＳＴ２０５、または、ステップＳＴ２０６における分類結果に基づき、車外要因である旨の分類情報、または、車内要因である旨の分類情報を、地点情報に付与した分類後地点情報を、記憶部１４に記憶させる（ステップＳＴ２０７）。
【００３２】
このように、情報収集装置１は、事故誘発事態が生じたことに基づき生成された地点情報に含まれる、運転支援状態情報に基づき、当該運転支援状態が自動運転状態である場合、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因を、車外要因に分類する。
これにより、自動運転可能な車両から収集された地点情報について、事故誘発事態が生じた要因による分類分けを適切に行い、信頼性の高い地点情報を得ることができる。
【００３３】
以上の実施の形態１では、情報収集装置１は、図１を用いて説明したような構成を有するものとしたが、これは一例に過ぎない。
例えば、情報収集装置１は、分類後地点情報の重要度を決定する機能を有するものとしてもよい。
【００３４】
図３は、実施の形態１において、分類後地点情報の重要度を決定する決定部１５を備えるようにした情報収集装置１ａの構成例を示す図である。
なお、図３において、図１を用いて説明した情報収集装置１と同様の構成については、同じ符号を付して重複した説明を省略する。
【００３５】
実施の形態１において、決定部１５が決定する重要度は、車外要因に分類された分類後地点情報に対する車外要因の影響の度合いである。つまり、重要度が高い分類後地点情報ほど、車外要因の影響度が高い分類後地点情報であり、当該分類後地点情報で示される事故発生注意地点では、車外要因による事故が発生する可能性が高いということになる。
【００３６】
決定部１５は、分類部１３から出力された分類後地点情報について、当該分類後地点情報の重要度を決定する。
そして、決定部１５は、分類部１３から出力される分類後地点情報に、重要度の情報を付与し、重要度の情報を付与した後の分類後地点情報（以下「重要度付き分類後地点情報」という。）を、記憶部１４に記憶させる。
記憶部１４は、分類情報だけでなく、重要度の情報も付与された、重要度付き分類後地点情報を記憶することになる。
【００３７】
なお、実施の形態１において、重要度は、「高い」か「低い」かのいずれかと定義されるものとする。
決定部１５は、分類部１３によって車外要因に分類された分類後地点情報のうち、運転支援状態が自動運転状態である分類後地点情報の重要度を、運転支援状態が手動運転状態である分類後地点情報の重要度に比して高くなるよう、重要度を決定する。
つまり、決定部１５は、分類部１３によって車外要因に分類された分類後地点情報であって、かつ、運転支援状態が自動運転状態である分類後地点情報の重要度を「高い」と決定し、分類部１３によって車外要因に分類された分類後地点情報であって、かつ、運転支援状態が手動運転である分類後地点情報の重要度を「低い」と決定する。
【００３８】
車両の運転にドライバの責任がある手動運転時は、当該ドライバの状態によって、事故誘発事態が生じるか否かも変わる。例えば、ドライバが、いくら集中力が高い人であったとしても、常に当該集中力が高い状態を維持できるとは言い切れず、集中力が低下している状態であることも起こり得る。そのため、当該ドライバが、偶然、そのときに集中力が低下している状態であったことにより、普段ならば異常事象が発生しない地点において、異常事象が発生することもあり得る。その結果、端末装置２において、普段であれば、地点情報が生成されていない地点において、地点情報が生成され、情報収集装置１，１ａにおいて、当該地点情報が、車外要因の地点情報に分類されることにもなり得る。
また、例えば、ドライバが集中している状態であったとしても、確認漏れをしてしまうこともあり得る。例えば、ドライバが集中している状態であったとしても、交差点での通行人の確認漏れにより、普段ならば異常事象が発生しない地点において、異常事象が発生することもあり得る。この場合も、結果的に、端末装置２において、普段であれば地点情報が生成されていない地点において地点情報が生成され、情報収集装置１，１ａにおいて、当該地点情報が、車外要因の地点情報に分類されることにもなり得る。
このように、手動運転時は、分類後地点情報の生成のされ方が、ドライバの状態によって左右されやすい。
また、基本的に、車両の運転にドライバの責任がない自動運転時の車両における自動運転システムのほうが、手動運転時の車両に乗車しているドライバよりも、車外の環境に対する検知能力が高いと想定される。
【００３９】
以上のような理由により、分類部１３によって車外要因に分類された分類後地点情報のうち、運転支援状態が自動運転状態である分類後地点情報のほうが、運転支援状態が手動運転状態である分類後地点情報よりも、車外要因の影響度は高いと言える。言い換えれば、自動運転状態の車両において事故誘発事態が生じたことを検知して生成された分類後地点情報で示される事故発生注意地点のほうが、手動運転状態の車両において事故誘発事態が生じたことを検知して生成された分類後地点情報で示される事故発生注意地点よりも、より、車外要因による事故が発生する可能性が高い地点であると言える。
よって、決定部１５は、分類部１３によって車外要因に分類された分類後地点情報のうち、運転支援状態が自動運転状態である分類後地点情報の重要度を、運転支援状態が手動運転状態である分類後地点情報の重要度に比して高くなるよう、重要度を決定する。
【００４０】
図４は、実施の形態１において、図３に示すような構成を有する情報収集装置１ａとした場合の、当該情報収集装置１ａの動作について説明するためのフローチャートである。
図４のステップＳＴ４０１〜ステップＳＴ４０６の具体的な動作は、図２で説明した、ステップＳＴ２０１〜ステップＳＴ２０６の具体的な動作と同様であるため、重複した説明を省略する。
【００４１】
決定部１５は、ステップＳＴ４０３、ステップＳＴ４０５、または、ステップＳＴ４０６において分類部１３から出力される分類後地点情報について、当該分類後地点情報の重要度を決定する（ステップＳＴ４０７）。
具体的には、決定部１５は、車外要因に分類された分類後地点情報のうち、運転支援状態が自動運転状態である分類後地点情報の重要度を、運転支援状態が手動運転状態である分類後地点情報の重要度に比して高くなるよう、重要度を決定する。
そして、決定部１５は、重要度付き分類後地点情報を、記憶部１４に記憶させる（ステップＳＴ４０８）。
【００４２】
このように、情報収集装置１ａは、分類後地点情報の重要度を決定する決定部１５を備えるようにし、決定部１５が、車外要因に分類された分類後地点情報のうち、運転支援状態が自動運転状態である分類後地点情報の重要度を、運転支援状態が手動運転状態である分類後地点情報の重要度に比して高くなるよう、重要度を決定するようにすることができる。これにより、自動運転可能な車両から収集された地点情報について、事故誘発事態が生じた要因による分類分けを適切に行い、かつ、より信頼性の高い地点情報を得ることができる。また、車外要因の影響度の把握が可能な地点情報を得ることができる。
【００４３】
また、情報収集装置１ａにおいて、決定部１５は、重要度付き分類後地点情報を記憶部１４に記憶させる。
そのため、例えば、注意喚起装置または情報収集装置１ａが、車両に対して注意喚起情報を配信する際、重要度付き分類後地点情報に付与されている重要度に応じて、注意喚起の度合いを変更するようにすることができる。注意喚起の度合いを変更するとは、例えば、注意喚起のための情報量を変更することである。例えば、注意喚起装置または情報収集装置１ａが、車外要因に分類された重要度付き分類後地点情報に基づき、車両に対して、注意喚起情報を配信する際、当該重要度が高い程、より強調した注意喚起を行うための注意情報を出力するようにすることもできる。
注意喚起装置または情報収集装置１ａは、重要度付き分類後地点情報に付与されている重要度に基づき、注意喚起情報を配信するか否かを判定するようにしてもよい。
【００４４】
図５Ａ，図５Ｂは、実施の形態１に係る情報収集装置１，１ａのハードウェア構成の一例を示す図である。
実施の形態１において、取得部１２と、分類部１３と、決定部１５の機能は、処理回路５０１により実現される。すなわち、情報収集装置１，１ａは、端末装置２から取得した地点情報を、当該地点情報が生成されるきっかけとなった事故誘発事態が生じた要因によって分類する制御を行うための処理回路５０１を備える。
処理回路５０１は、図５Ａに示すように専用のハードウェアであっても、図５Ｂに示すようにメモリ５０６に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５０５であってもよい。
【００４５】
処理回路５０１が専用のハードウェアである場合、処理回路５０１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。
【００４６】
処理回路５０１がＣＰＵ５０５の場合、取得部１２と、分類部１３と、決定部１５の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。すなわち、取得部１２と、分類部１３と、決定部１５は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）５０２、メモリ５０６等に記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ５０５、システムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の処理回路により実現される。また、ＨＤＤ５０２、メモリ５０６等に記憶されたプログラムは、取得部１２と、分類部１３と、決定部１５の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。ここで、メモリ５０６とは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等が該当する。
【００４７】
なお、取得部１２と、分類部１３と、決定部１５の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、取得部１２については専用のハードウェアとしての処理回路５０１でその機能を実現し、分類部１３と決定部１５については処理回路がメモリ５０６に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
また、記憶部１４は、メモリ５０６を使用する。なお、これは一例であって、記憶部１４は、ＨＤＤ５０２、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、または、ＤＶＤ等によって構成されるものであってもよい。
また、情報収集装置１，１ａは、端末装置２等の装置と、有線通信または無線通信を行う入力インタフェース装置５０３および出力インタフェース装置５０４を備える。通信部１１は、入力インタフェース装置５０３または出力インタフェース装置５０４で構成される。
【００４８】
以上のように、実施の形態１によれば、情報収集装置１，１ａは、事故が発生する恐れのある事態（事故誘発事態）が生じたことに基づき生成された、事故誘発事態が生じた地点に関する情報と、当該事態が生じた際の運転支援状態が自動運転状態か手動運転状態かを示す運転支援状態情報とが対応付けられた地点情報、を取得する取得部１２と、取得部１２が取得した地点情報に含まれる運転支援状態情報に基づき、当該地点情報について、当該地点情報が生成されるきっかけとなった、事故誘発事態が生じた要因を、車外要因または車内要因のいずれか一方に分類する分類部１３とを備え、分類部１３は、運転支援状態が自動運転状態である場合、地点情報について、事故誘発事態が生じた要因を、車外要因に分類するように構成した。そのため、自動運転可能な車両から収集された地点情報について、事故誘発事態が生じた要因による分類分けを適切に行い、信頼性の高い地点情報を得ることができる。
【００４９】
また、情報収集装置１ａは、分類部１３が分類した地点情報の重要度を決定する決定部１５をさらに備え、決定部１５は、分類部１３によって車外要因に分類された地点情報（分類後地点情報）のうち、運転支援状態が自動運転状態である分類後地点情報の重要度を、運転支援状態が手動運転状態である分類後地点情報の重要度に比して高くなるように、重要度を決定するように構成した。そのため、自動運転可能な車両から収集された地点情報について、事故誘発事態が生じた要因による分類分けを適切に行い、かつ、より信頼性の高い地点情報を得ることができる。また、車外要因の影響度の把握が可能な地点情報を得ることができる。
【００５０】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
この発明に係る情報収集装置は、自動運転可能な車両から収集された、事故が発生する恐れのある地点に関する地点情報について、事故が発生する恐れのある事態が生じた要因による分類分けを適切に行い、信頼性の高い地点情報を得ることができるように構成したため、車載端末から、事故が発生する恐れのある地点に関する地点情報を収集し、収集した地点情報を、事故が発生する恐れのある事態が生じた要因によって分類する情報収集装置に適用することができる。
【符号の説明】
【００５２】
１，１ａ  情報収集装置、２  端末装置、１１  通信部、１２  取得部、１３  分類部、１４  記憶部、１５  決定部、５０１  処理回路、５０２  ＨＤＤ、５０３入力インタフェース装置、５０４  出力インタフェース装置、５０５  ＣＰＵ、５０６  メモリ。
【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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【国際調査報告】
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