(57)【要約】  搭載車両システムで使用可能な複数の車両から集計された車両イベントデータセットに基づいて決定される地理的領域の地理的リスクマップを決定することと、この地理的リスクマップに基づいて地理的領域の２つの場所の間のルートを自動的に決定することとを含む、安全ルートを決定する方法。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
●地理的領域内で発生する近衝突イベントのセットを検出するステップであって、前記地理的領域が空間ゾーンのセットを定義する、ステップ、
●前記地理的領域内で発生する衝突イベントのセットを検出するステップ、
●前記近衝突イベントのセットと前記衝突イベントのセットに基づいて、空間ゾーンの各セットに関連付けられているゾーンリスクスコアを計算するステップ、
●候補ルートのセットと１対１で対応するルートリスクスコアのセットを計算するステップであって、前記候補ルートのセットの各ルートが、前記地理的領域内にある出発地と前記地理的領域内にある目的地の間にあり、前記候補ルートのセットのルートに対して、前記ルートリスクスコアのセットのルートリスクスコアを計算するステップが、
・前記空間ゾーンのセットのサブセットと１対１の対応を持つ重みのセットを決定するステップであって、前記ルートが、前記空間ゾーンのセットのサブセットのそれぞれと交差する、サブステップ、
・重み付けされたゾーンリスクスコアのセットを生成するために、空間ゾーンの各サブセットに関連付けられている前記ゾーンリスクスコアに、前記重みのセットの対応する重みを乗算するサブステップ、
・前記ルートの前記ルートリスクスコアを生成するために、重み付けされたゾーンリスクスコアのセットを合計するサブステップ
を備える、ステップ、
●前記出発地と前記目的地間の最も安全なルートを決定するステップであって、前記最も安全なルートが、前記ルートリスクスコアのセットの最小ルートリスクスコアに対応する、ステップ、そして
●前記最も安全なルートに従って車両をルーティングするステップ
を備える方法。
【請求項２】
前記空間ゾーンのセットの第１のサブセットが、前記第１のサブセットの空間ゾーンごとの２つ以上の道路間の接続点に関連付けられていて、そして前記空間ゾーンのセットの第２のサブセットが、第２のサブセットの空間ゾーンごとの道路の１つに関連付けられている、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記重みのセットの各重みが、前記対応する空間ゾーンに関連付けられている道路の数に比例する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記重みのセットの各重みが、前記対応する空間ゾーンと交差するルート部分の長さに比例する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記重みのセットの各重みが、前記ルートを通過する間の前記対応する空間ゾーンでの推定滞在時間に比例する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記対応する空間ゾーン内の瞬間的な交通状況に基づいて、前記対応する空間ゾーン内の前記滞在時間を推定することを、さらに、備える、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記空間ゾーンのセットのそれぞれについて計算された前記ゾーンリスクスコアが、各空間ゾーン内で検出された前記近衝突イベントの頻度と前記衝突イベントの頻度の組み合わせに比例する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記近衝突イベントのセットを検出するステップが、前記近衝突イベントのセットの各々について：
●車両に取り付けられている外向きカメラで第１のビデオを記録するサブステップ；
●前記第１のビデオからオブジェクトを検出するサブステップ；
●前記第１のビデオから前記オブジェクトのオブジェクトパラメータを決定するサブステップ；
●前記車両に取り付けられている内面カメラにより第２のビデオを記録するサブステップ；
●前記第２のビデオに基づいてユーザの行動スコアを決定するサブステップ；
●前記車両のローカルリスクマップを生成するサブステップであって、前記ローカルリスクマップが、前記車両に近いボリューム内の位置セットごとのリスクスコアを含み、各リスクスコアが、前記ユーザの行動スコアとオブジェクトパラメータに基づいてパラメトリックモジュールを使用して計算されるサブステップ；そして
●しきい値スコアを超える前記リスクマップ内のリスクスコアを検出することを備える、近衝突イベントを検出するサブステップ、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記出発地と前記目的地との間の前記最も安全なルートを決定するステップが、
●ユーザからユーザ制限を受け取るサブステップ、
●前記ユーザ制限により前記候補ルートのセットをフィルタリングするサブステップ、そして
●前記最も安全なルートとして、前記最小ルートリスクスコアにより、前記フィルタリングされた候補ルートのセットからルートを選択するサブステップ
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
●複数の車両に関連付けられている複数の搭載車両システムで、地理的領域内で発生する近衝突イベントのセットを検出するステップであって、前記地理的領域が、空間ゾーンのセットを定義する、ステップ、
●前記複数の搭載車両システムで、前記地理的領域内で発生する衝突イベントのセットを検出するステップ、
●前記近衝突イベントのセットと前記衝突イベントのセットを、前記複数の搭載車両システムに通信可能に結合されたリモートサーバで、車両イベントデータセットに集計するステップ、
●前記リモートサーバで、前記車両イベントデータセットに基づいて地理的リスクマップを決定するステップであって、前記地理的リスクマップが、前記空間ゾーンのセットのそれぞれに関連付けられているゾーンリスクスコアを定義する、ステップ、
●前記地理的領域内の車両の現在地と前記地理的領域内の目的地間の候補ルートのセットを生成するステップ、
●前記地理的リスクマップに基づいて、前記現在地と前記目的地間の最も安全なルートを選択するステップ、そして
●前記最も安全なルートに従って車両をルーティングするステップ
を備える方法。
【請求項１１】
前記複数の車両に関連付けられている前記複数の搭載車両システムを使用して車両コンテキストパラメータを決定することと、前記車両コンテキストパラメータと組み合わせて前記地理的リスクマップに基づいて前記最も安全なルートを選択することとを、さらに、備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記搭載車両システムが、内向きカメラおよび外向きカメラを備え、そして前記内向きカメラが、前記外向きカメラに対して既知の方位に静的に取り付けられていて、前記外向きカメラが、前記内向きによってキャプチャされた第２のビデオと同時に第１のビデオをキャプチャする、方法であって、前記方法が、前記第１のビデオおよび前記第２のビデオに基づいて前記車両コンテキストパラメータを決定することを、さらに、備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１のビデオから時間の関数としてオブジェクトの位置を抽出することと、前記第２のビデオから時間の関数として運転者の注視方向を抽出することと、前記運転者の注視方向と前記オブジェクトの位置との比較を生成することと、前記比較に基づいて運転者行動スコアを計算することとを、さらに、備え、前記車両コンテキストパラメータが、前記運転者行動スコアを備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記車両コンテキストパラメータを決定することが、前記搭載車両システムを使用して運転者識別を決定することと、前記運転者識別に関連付けられている運転者行動スコアを検索することとを備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
●搭載車両システムなしで二次車両の最も安全なルート要求を受信するサブステップであって、前記最も安全なルート要求が、前記地理的領域内の二次車両の場所と二次車両の目的地を備える、サブステップ、
●前記地理的リスクマップを検索するサブステップ、
●前記地理的リスクマップに基づいて、前記二次車両の位置と前記二次車両の目的地間の最も安全な二次車両のルートを決定するサブステップ、そして
●前記二次車両に前記最も安全な二次車両を送信するサブステップ
を、さらに、備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
各空間ゾーンの前記ゾーンリスクスコアが、各ゾーンに関連付けられている近衝突頻度および衝突頻度に基づいて計算されていて、前記近衝突頻度および衝突頻度が、各空間ゾーンに対して、前記車両イベントデータセットから抽出される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
前記空間ゾーンのセットの各空間ゾーンが、道路特徴を定義し、そして各空間ゾーンの前記ゾーンリスクスコアが、前記道路特徴に基づいて計算される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記空間ゾーンのセットの空間ゾーンによって定義される前記道路特徴が、前記空間ゾーン内の前記道路に関連付けられている速度制限を備える、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記近衝突イベントのセットを検出するステップが、前記近衝突イベントのセットのそれぞれに対して：
●車両に取り付けられている外向きカメラで第１のビデオを記録するサブステップ；
●前記第１のビデオからオブジェクトを検出するサブステップ；
●前記第１のビデオから前記オブジェクトのオブジェクトパラメータを決定するサブステップ；
●前記車両に取り付けられている内面カメラで第２のビデオを記録するサブステップ；
●前記第２のビデオに基づいてユーザの行動スコアを決定するサブステップ；
●前記車両のローカルリスクマップを生成するサブセットであって、前記ローカルリスクマップが、前記車両に近いボリューム内の位置セットごとのリスクスコアを備え、各リスクスコアが、前記ユーザの行動スコアとオブジェクトパラメータに基づいて、パラメトリックモジュールを使用して計算される、サブステップ；そして
●しきい値スコアを超える前記リスクマップ内のリスクスコアを検出することを備える、近衝突イベントを検出するサブステップ
を備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項２０】
前記候補ルートのセットの各ルートが、前記空間ゾーンのセットの空間ゾーンの対応するサブセットと交差し、そしてさらに、前記候補ルートのセットと１対１の対応を有するルートリスクスコアのセットを計算することを備え、前記候補ルートのセットのルートに対して、前記ルートリスクスコアのセットのルートリスクスコアを計算するステップが、
●空間ゾーンの前記対応するサブセットと１対１に対応する重みのセットを決定するサブステップ、
●空間ゾーンの各サブセットに関連付けられているゾーンリスクスコアに、前記重みのセットの対応する重みを乗算して、リスクにより重み付けされた空間ゾーンのセットを生成するサブステップ、
●前記リスクにより重み付けされた空間ゾーンのセットを合計して、前記ルートの前記ルートリスクスコアを生成するサブステップ
を備え、
前記候補ルートのセットから前記最も安全なルートを選択するステップが、前記ルートリスクスコアのセットの最低ルートリスクスコアを計算することを備え、前記最も安全なルートが、前記最低ルートリスクスコアに対応する、
請求項１０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、自動車分析分野に関し、より具体的には、自動車分析分野における安全ルート決定のための新規かつ有用なシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車が発明されて以来、自動車の安全性は常に問題であった。歴史的に、自動車の安全性を改善する試みは、車両自体（例、その安全システム）を改善する、または運転能力が低い運転者が運転するのをやめさせることに焦点を合わせて来ている。事後の決定レベル（例：衝突）にまでは達していない状況における全範囲に渡る車両操作をキャプチャする車両イベントデータが欠如していたことにより、車両をナビゲートするための安全ルートを決定する（例：ルートに沿った安全性リスクを最小限に抑えること）ことに、それらを導入することは阻止されて来た。
【０００３】
したがって、自動車分析分野では、安全ルート決定のための新規かつ有用なシステムおよび方法を作成することが必要である。本発明は、このような新しい有用なシステムおよび方法を提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願第１５ ／ ８９２，８９９号
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】安全ルート決定のための方法のフローチャート表示である。
【図２Ａ】搭載車両システムの一例の正面等角図である。
【図２Ｂ】搭載車両システムの一例の背面等角図である。
【図３】安全ルート決定のための方法の変形例に従って決定された地理的領域の地理的リスクマップの一例を示す。
【図４】安全ルート決定のための方法の一部の変形例のフローチャート表現を示す。
【図５】安全ルート決定のための方法の一部の変形例のフローチャート表現を示す。
【図６】ルート決定のための車両コンテキストパラメータを決定するために、運転者の注意方向および注視方向を決定する一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
本発明の好ましい実施形態の以下の説明は、本発明をこれらの好ましい実施形態に限定することを意図するものではなく、当業者が本発明を実行および使用することを可能にするものである。
【０００７】
１．概要
図１に示されるように、安全ルート決定のための方法１００は、地理的領域Ｓ１００の  地理的リスクマップを決定し、そしてこの地理的リスクマップＳ２００に基づいて地理的領域内に位置する２つの場所間にある車両に対し、ルート（例、安全ルート）を自動的に決定することを含む。本方法１００は、車両イベントデータを、定量化可能な運転リスク因子の空間マッピングに変換し、そしてこの空間マッピングされた定量化可能な運転リスク因子を利用して、リスクに基づいて車両をルーティングする（例、リスクの最小化、安全性の最大化、リスクの軽減、等）ように機能することが出来る。本方法１００は、地理的リスクマップを第三者に（例、サービスとして、実質的にリアルタイムで、ナビゲーションアプリケーションのデータ層として、等）提供するように機能することも出来る。本方法１００は、これに代えてまたは加えて、任意の適切な機能を有することも出来る。
【０００８】
本方法は、好ましくは、物理的空間（例、地理的領域）を通過する物理的車両に対して実行されるが、（例、車両の）仮想モデルに対してまたは他の方法で実行することも出来る。この車両は、自動車、オートバイ、自転車、スケートボード、空中システム（ドローン、飛行機、等）、ベロシペド、または他の適切な車両とすることが出来る。この車両は、人間である運転者によって運転させる、自動的に制御させる、テレマティックに（例、遠隔操作、遠隔操作、等で）制御させる、または他の方法で制御させることが出来る。本方法は、複数の車両のそれぞれに対して実行することが好ましいが、これに代えて、１台の車両または車両の他の適切なセットに対して実行することも出来る。
【０００９】
本方法は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで実行することが、好ましいが、これに代えて、本方法の全てまたは一部は、非同期でまたは他の任意の適切な時間に実行することも出来る。本方法は、既定の頻度（例、ミリ秒ごと、サンプリング周波数で、等）で繰り返し実行させることが好ましいが、これに代えて、実行イベント（例、車両の姿勢の変化、ユーザの注意散漫度のレベルの変化、運転セッション情報の受信、新しいセンサ情報の受信、高衝突リスクに関連付けられている地理的領域への物理的な車両の進入、オブジェクト近接の検出、等）の発生に応じて実行させる、運転セッションに対して１回実行させる、車両に対して１回実行させる、または他の適切な頻度で実行させることも出来る。
【００１０】
本方法は、搭載車両システム（例、複数の車両の各車両に搭載されたコンピューティングシステム）と併せて実行させることが、好ましいが、これに代えて、全体または一部を、サーバシステム、スマートフォンの様なユーザデバイス、または他の適切なコンピューティングシステムのセットの様な、リモートコンピューティングシステムにより実行させることも出来る。本方法は、搭載車両システムによってサンプリングされたデータを使用して実行させることが好ましいが、これに加えまたは代えて、車両データ（例、車両センサによってサンプリングされた信号）、（例、ソース車両またはリモートコンピューティングシステムから受信された）他の車両のデータ、集計人口データ、履歴データ（例、車両、運転者、地理的場所、等）、または他の適切なソースからの他の適切なデータを使用して実行させることも出来る。
【００１１】
搭載車両システムは、処理システム（例、ＧＰＵ、ＣＰＵ、マイクロプロセッサ、ＴＰＵ、プロセッサ等のセット）、ストレージシステム（例、ＲＡＭ（risk assessment module）、フラッシュ）、通信システム、センサセット、電力、システム（例、バッテリ、車両電源コネクタ、太陽光発電システム、等）、ハウジング、または他の適切なコンポーネントを含むことが出来る。通信システムは、（例、車両間用の、車両からインフラストラクチャへの、車両からリモートコンピューティングシステムへの、または他の通信用の）テレメトリシステム、無線システム（例、セルラ、ＷｉＦｉ、または他の８０２.１１ｘプロトコル、 Ｂｌｕｅｔｈｏｏｔｈ、ＲＦ、ＮＦＣ等）、有線システム（例、イーサネット、車両バス接、続等）、または他の適切な通信システムを含むことが出来る。センサは、カメラ（広角、狭角、または他の適切な任意の視野を有する；可視範囲、不可視範囲、ＩＲ、マルチスペクトル、ハイパースペクトル、または適切な任意の波長に感度を有する；単眼、立体、または適切な数のセンサまたはカメラを持つ；、等）、運動センサ（加速度計、ＩＭＵ、ジャイロスコープ、等）、光学システム（周囲光センサ、等）、音響システム（マイク、スピーカ、等）、範囲-検索システム（例：レーダ、ソナー、ＴＯＦシステム、ＬＩＤＡＲシステム、等）、場所情報システム（例：ＧＰＳ、セルラ三辺測量システム、短距離定位システム、推測航法システム、等）、温度センサ、圧力センサ、近接センサ（距離測定システム、短距離無線、等）、または他の適切なセンサのセットを含むことが出来る。
【００１２】
一変形例では、搭載車両システムは、内部センサのセット、外部センサのセット、および処理システムのセットを含む。内部センサ（例、内向きカメラ、マイクロホン、等）は、車両内部、より好ましくは運転者のボリュームに向けられそしてそれを監視することが出来るが、これに代えてまたは加えて、任意の適切な内部のボリュームに向けられそしてそれを監視することも出来る。外部センサ（例、外向きカメラ）は、車両外部に向けられる、より好ましくは、車両の前方の領域（例、車両の進行方向の車両に先行する領域、運転のボリュームに近接しかつ車両のドライブトレインの縦方向ベクトルを包囲する領域、等）に向けられることが好ましいが、これに代えて、車両の両側、上部、下部、後部、または車両外部の他の適切な領域に向けることも出来る。センサは、車両に対しておよび／または互いに、静的に取り付けることが好ましいが、ジンバル、減衰システム、または他の運動機構によって移動可能に取り付けることも可能である。
【００１３】
特定例（例、図２Ａおよび２Ｂ）では、搭載車両システムは、（例、共通のハウジング、等により）外向きカメラに対して既知の方位に静的に取り付けられている内向きカメラと、内向きカメラと外向きカメラに電気的に接続されているプロセッサとを含む。このプロセッサは、共通ハウジングの内側または外側に配置させることが出来る。このプロセッサは、オプションとして、外向きカメラの視野（または記録画像）の１つ以上のポイント（ピクセル、等）の相対位置を、内向きカメラの視野（または記録された画像）の１つ以上のポイント（例、ピクセル）の位置に関連付ける仮想マッピングを格納することが出来る。この内向きカメラおよび外向きカメラは、同時に動作させる（例、同時にまたは同期させて内部および外部の画像またはビデオを、それぞれ、サンプリングする）ことが好ましいが、これに代えて、他のカメラの信号値に基づいて異なる頻度または時間で、画像またはビデオをサンプリングさせる（例、オブジェクト検出の様な外向きカメラの条件が満たされると、内向きカメラのサンプリングがトリガされる）、または任意の適切な時間に操作させることも出来る。共通のハウジングは、搭載車両システムを車両に後付けすることを可能にすることが好ましいが、これに代えて、このシステムは、車両に統合させる、または結合させることも出来る。共通ハウジングは、搭載車両システムを、車両に、より好ましくは車両内部（例、ダッシュボード中央領域の近位の様に、ダッシュボードに沿って；バックミラーの近位の様に、フロントガラスに沿って、等）に取り外し可能に取り付けることを可能にすることが好ましいが、これに代えて、車両の外側（例、ボンネットに沿って、サイドミラーに沿って、等）に取り付けることも可能である。しかしながら、搭載車両システムは、別の方法で構成させ、および／または任意の適切な構成の任意の適切なコンポーネントのセットを含むことも出来る。
【００１４】
２.メリット
本方法の変形形態は、従来のシステムおよび／または方法に対し、１つまたは複数の利益および／または利点を付与することが出来。
【００１５】
第１に、本方法の変形例により、車両オペレータ（例、運転者、遠隔オペレータ、自律制御モジュール、等）は、（例、本方法に従って決定される）地理的リスクマップが与えられると、車両をナビゲートする、最も安全なルートを決定することが出来る。この最も安全なルートは、リスクスコアを、マップ上の各適切な場所（例、空間ゾーン、道路セグメント、２Ｄ空間、３Ｄ空間の離散点、等）にマップする地理的リスクマップに基づいて、決定される最もリスクが小さいルートであることが好ましい。しかしながら、この最も安全なルートは、これに加えてまたは代えて、代替ルート選択根拠（例、ルートを通過するための推定時間、ルート距離、等）と比較してリスクが小さいルートおよび／または安全性の根拠（例：車両の安全性、乗員の安全性、危険に対する適切な安全性、等）に基づいて決定された他の任意の適切なルートとすることが出来る。この最も安全なルートは、所定の車両または車両オペレータにとって最も安全なルート、地理的領域内の車両の集団に対し最も安全なルート、エゴ車両と他の車両の両方にとって最も安全なルートとする、またはエンティティの任意の適切なセットに対し決定することが出来る。
【００１６】
第２に、本方法の変形例は、安全性により重み付けされたおよび／またはリスクにより重み付けされたルートを決定することを可能にする。例えば、本方法は、他のパラメータ（例、距離、旅行時間、ユーザ設定、ユーザが受入れ可能な遅延および距離の増加、ユーザ固有のリスクの高い行動のようなユーザ固有の傾向、等）と組み合わせた安全性および／またはリスクを含むパラメータセットに対し、車両ルートを最適化（例、パラメータの最適化の実行）することと、リスクおよび／または安全性により最適化の各候補ルートに重み付けをする地理的リスクマップにより、ナビゲーションの地理的領域にマッピングされたリスクスコアを利用することとを、含むことが出来る。関連する例では、本方法は、（例、安全性の向上やリスク軽減を含む）多変量最適化に組み込むために、地理的リスクマップを（例、データレイヤとして）サードパーティのナビゲーションモジュールに提供することを含むことが出来る。
【００１７】
第３に、本方法の変形例は、車両イベント検出システム（例、搭載車両システム）を装備した車両の集団が、地理的リスクマップを生成するために使用することが出来る車両イベントデータを収集することを可能にする。これは、次いで、二次車両（例、搭載車両システムを装備していない車両）を、安全ルートおよび／またはリスクにより重み付けされたルートに従ってルーティングすることを可能にする。したがって、このような方法の変形例により、搭載車両システムを搭載した車両と比較して非常に数が多い二次車両の安全なルーティングが可能になり、これにより、相対的に少数のデータ収集車両のみを使用して（例、安全ルートを提供することにより）、多数の車両全体の安全性能を向上させることが出来る。
【００１８】
第４に、本方法の変形例は、車両を安全にルーティングする（例、決定された安全ルートに従って車両をルーティングする）間に消費される計算リソースおよび／または電力を削減または節約することが出来る。一例では、本方法は、近衝突イベントに対しこの車両について限られた地理的領域（例、予想されるルートまたは走行のおおよその方向と持続時間を包含する領域のみ）を監視する（例、地理的リスクマップの生成におけるリスクスコアを決定する）ことが出来る。しかしながら、本方法は、他の方法で、計算リソースおよび／または消費電力を適切に削減または節約することも出来る。
【００１９】
これに加えまたは代えて、本システムおよび方法は、任意の他の適切な利益のセットを付与することが出来る。
【００２０】
３.１方法-地理的リスクマップの決定
ブロックＳ１００は、地理的領域の地理的リスクマップを決定することを含む。ブロックＳ１００は、収集された車両イベントデータを、地理的領域（例、エリア）内の位置の関数としてリスクのマップに変換する機能を果たす。このリスクは、スコア（例、リスクスコア）として表すことが出来、そして地理的領域内の領域またはゾーン（例、空間ゾーン）に割り当てることが出来るので、（ローカルリスクスコアまたはルートリスクスコアの様な、他の場所またはデータに割り当てられているリスクスコアと比較される）ゾーンリスクスコアとすることが出来る。図４に示されるように、ブロックＳ１００は、車両イベントデータを決定するステップＳ１１０；車両イベントデータを集計するステップＳ１２０；地理的領域内の各空間ゾーンのゾーンリスクスコアを計算するステップＳ１３０を含むことが出来る。ブロックＳ１００は、オプションとして、地理的リスクマップをリモートコンピューティングシステムに格納するステップＳ１４０；地理的リスクマップを検索するステップＳ１５０;そして方法１００の他の部分で利用するための地理的リスクマップを決定するための他の適切な任意のプロセスブロック、を含むことが出来る。
【００２１】
地理的リスクマップ（例、所定の地理的場所または領域の衝突リスクマップ）は、（例、近衝突イベントの決定に関連して決定される）ローカルリスクマップ、近衝突イベント自体、衝突イベント、および／または車両集団全体に渡って集計された他の適切な車両イベントデータから生成させることが出来る。この地理的リスクマップは、複数の場所、単一の場所、または任意の場所セットのそれぞれに関連付けて生成および／または格納させることが出来る。衝突リスクマップには、既定の再帰時間（例、時刻）、または既定の期間に対して（例、全ての時刻に渡って）、リアルタイムまたはほぼリアルタイムでの、（例、リスクマップからの）リスク値、衝突、および／または衝突前のホットスポット（例、高い確率の場所）を、含めることが出来る。一例では、この地理的リスクマップは、交通動態のほぼリアルタイムのマップを反映することが出来る。このマップは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで、動的ルートの計画（例、安全ルートの選択、安全により重み付けされたルートの決定、等）、ＡＤＡＳ感度の向上に使用させることが出来、またこれ以外では、二次車両に使用させることも出来る。第２の例では、この地理的リスクマップは、インフラストラクチャの管理または改善に使用することが出来る。特定例では、（この地理的リスクマップで表されるこの地理的領域内の）衝突ホットスポットは、運転者の視認性の向上、車線区分線の挿入、または他のインフラストラクチャの改善の対象とすることが出来る。第３の例では、地理的リスクマップは、リスクマップのパラメータ、ＲＡＭのパラメータ（例、どのパラメータが含まれるか、パラメータ値の範囲、パラメータの重み、モデル自体、等）、近衝突イベント、衝突イベント、または他の車両イベントの検出をトリガする条件を、調整するために使用することが出来る。
【００２２】
図３の例によって示されるように、地理的リスクマップは、地理的リスクマップによって定義された地理的領域が分割されている空間ゾーンのセットを定義することが出来る。空間ゾーンの空間スケールは、（例、図３に示される）サブロード、（例、道路の１つ以上の寸法よりも大きい）スーパーロード、（例、図３に示される）均一、不均一とすることが出来、そして他の適切な任意の特性を有することが出来る。地理的リスクマップは、車両イベントデータを空間の関数としてエンコード（例、マップ）することが出来ることが好ましく、そしてこれに加えまたは代えて、車両イベントデータを時間（例、日、時刻、等）の関数として追跡することが出来る。車両イベントデータは、（例、近衝突イベント対衝突イベントとして、近衝突イベントの種類により、等）分類させることが出来、そしてこの車両イベントデータの分類は、（例、方法１００の１つまたは複数のブロックに従って）関連するリスクスコアを抽出するために使用することが出来る。  
【００２３】
変形例では、空間ゾーンは、地理的領域の空間ゾーン内の道路のタイプまたは道路の道路特徴によって分類することが出来る。この変形例の特定例では、空間ゾーンのセットの第１のサブセットは、空間ゾーンごとに２つ以上の道路間の接続点（例、交差点）に関連付けられていて、そしてこの空間ゾーンのセットの第２のサブセットは、この第２のサブセット（例、道路セグメント）の空間ゾーンごとに１つの道路に関連付けられている。この変形例の別の特定例では、空間ゾーンは、道路のタイプ（例、路面道路、高速道路、フリーウェイ、等）および／または道路特徴（例えば、車線番号、路面の質、肩の存在および／または幅、等）で分類付け（例、ラベル付け、タグ付け、等）させることが出来る。しかしながら、空間ゾーンは、他の方法で適切に分類することも出来る。
【００２４】
地理的リスクマップは、リアルタイムで、ほぼリアルタイムで、既定の頻度で、または任意の他の適切な時間で、動的に決定（例、生成または更新）させることが、好ましいが、運転パラメータ値（例、ルート要求、ナビゲーション要求、運転者識別子、車両識別子、地理的場所、更新頻度、等）に基づいて、予め（例、静的に）決定させかつ検索させ、または他の方法で決定および／または検索させることも出来る。この地理的リスクマップは、（例、関連する搭載車両システムを有する）複数の車両から集計された車両イベントデータに基づいてリモートコンピューティングシステムによって決定されることが、好ましいが、これに代えて、車両（例、車両ＥＣＵ、車両プロセッサ、車両の補助プロセッサ、等）、ローカルユーザデバイス、または他の適切なシステムによって、決定することも出来る。この場合、サンプリングされたセンサ信号および／またはそこから派生したデータは、分析のためにリモートコンピューティングシステムに送信させることが出来る。
【００２５】
この地理的リスクマップは、この地理的リスクマップ（例、各空間ゾーンに関連付けられているゾーンリスクスコア）によって表される地理的領域内の各空間ゾーン（例、場所、サブ領域、ポイント、等）のリスクスコア（例、リスクメトリック）を含むことが好ましいが、これに加えまたは代えて、他の適切な任意の情報を含めることも出来る。このリスクマップは、場所情報のセット（例、現在の車両の場所、車両のルートに沿った場所、スパースデータを有するまたはリスクが非常に変動する場所の様なプラットフォーム指定の場所）に対して決定する、または場所の適切なセットに関連付けることが出来る。車両の地理的場所または地理的領域は、（参照により全体が本明細書に組み込まれている）２０１７年８月９日に出願された特許文献１に開示されている方法、または他の任意の適切な方法を使用して、車両場所システム（例、ＧＰＳシステム、ＲＴＫ−ＧＰＳシステム、三辺測量システム、等）から決定することが出来る。
【００２６】
この地理的リスクマップは、リスクスコア値の配列（例、１対１の対応で各空間ゾーンに関連付けられているゾーンリスクスコア）、（例、ヒートマップとして格納または視覚化されている）ヒートマップ、式、として表すことが出来る、または他の方法で構造化させることが出来る。このリスクマップまたはそのパラメータ（例、ＲＡＭ、係数値、重み、場所情報、等）は、一時的に（例、安全ルートを決定するために地理的領域の瞬間的なリスクを分析するのに十分な長さで）、運転セッションの長さで、運転セッションより長い時間で、または適切な時間に、格納させることが出来る。生成されたリスクマップまたはそのパラメータの全てまたはサブセットは、格納させることが出来る。このリスクマップ（またはそのパラメータ）は、それぞれの車両識別子、地理的場所または地理的領域識別子、運転者識別子、車両運動学、または他の適切なデータに関連付けて格納させることが出来、そして前述の識別子および他の適切なデータとの関係で固有または非固有の根拠に基づいて、生成させることが出来る（例、オペレータ固有の地理的リスクマップ、車両固有のリスクマップ、等を、決定することが出来る）。
【００２７】
ブロックＳ１１０は、車両イベントデータを決定することを含む。ブロックＳ１１０は、上記の搭載車両システムによって実行させることが好ましいが、これに代えてまたは加えて、任意の他の適切なシステムによって実行させることも出来る。車両イベントデータは、近衝突イベントデータおよび衝突イベントデータを含むことが好ましいが、これに代えてまたは加えて、車両に関連して発生するイベントに関連する任意の適切なデータを含むことも出来る。したがって、ブロックＳ１１０は、地理的領域内で発生する近衝突イベントのセットおよび衝突イベントのセットを検出することを含むことが出来る。ブロックＳ１１０は、複数の車両に関連付けられている複数の搭載車両システム（例、各車両には１つの搭載車両システムが装備されている）によって、期間（例、１時間、１日、１週間、連続的に延長されるデータ収集期間）にわたって、実行させることが好ましい。しかし、ブロックＳ１１０は、別の方法で適切に実行させることも出来る。
【００２８】
ブロックＳ１１０は、地理的領域内の高リスク車両イベントを識別するように機能する、近衝突イベントのセットは、検出することを含むことが好ましい。近接衝突イベントは、車両が、オブジェクトと衝突する閾値確率よりも大きい確率を有している場合に、車両の運転者による回避操作が必要となる状況、または別の方法で定義されている状況とすることが出来る。近衝突イベントおよび関連する高リスク行動には、あおり運転（例、先行車両の背後で、速度に依存するしきい値距離内で運転する）、旋回（例、しきい値の調整率より高い率で車両の横位置を調整する）、（例：運転者のビデオ分析、車載ＩＭＵデータの分析、等に基づく）運転者の注意散漫、および他の適切なイベントを、含めることが出来る。
【００２９】
ブロックＳ１１０に関連して、近衝突イベントは、車両に搭載されたセンサ（例、補助システムセンサ、車両センサ、近接センサ、等）によりサンプリングされた信号、車両パラメータ（例、加速ペダル位置、ステアリングホイール位置、ブレーキ位置、等）、外部車両センサ信号に基づき、またはパターンマッチング（例、センサ信号パターンが、近衝突イベントに関連するパターンと一致する場合）、ニューラルネットワーク、ルールを使用する、または他の適切な任意の方法を使用する、他の適切な任意の測定値に基づいて、検出させることが好ましい。例えば、この近衝突イベントは、次の場合に検出させることが出来る：運動センサの測定値に減速スパイクが検出されたとき；内向きカメラストリームにより驚いた運転者の表情が検出されたとき；運動パターンが「揺れ」パターンと実質的に一致するとき（例、ブレーキペダル位置の様な車両のセンサに基づいて；システムの加速度計、ジャイロスコープ、またはＧフォースが既定のしきい値を超えることを示すＩＭＵ測定に基づいて；記録システムによって記録された画像に基づいて；横加速度が、しきい値加速度を超えるとき；等）；急ブレーキがかけられたとき；オブジェクトが、外向きカメラの視野のしきい値割合を超える部分を占めるとき；
（例、オーディオセンサから）きしみ音が検出されたとき；衝突が検出されたとき（例、衝突時の前にサンプリングされたセンサデータが、近衝突イベントに関連付けられていて；衝突が、測定されたＧフォースが衝突閾値を超えることに応じて、音響パターンが衝突パターンに実質的に一致することに応じて、エアバッグが展開することに応じて、検出され、または他の方法で決定される）；または近クラッシュイベントに関連付けられている他の適切な任意の条件が検出されたとき。
【００３０】
近衝突イベントのセットは、（例、イベントが発生している際に、イベントが発生する前に、等に）リアルタイムまたはほぼリアルタイムで決定（例、検出）させることが好ましいが、非同期的にまたは他の適切な時刻に、検出させることも出来る。この近衝突イベントは、搭載車両システムによって（例、補助システム、車両自体、等によって）決定されることが、好ましいが、これに代えて、車両に搭載されているまたは搭載されていない任意の適切なシステム、リモートコンピューティングシステム、または他の適切なシステムによって決定させことも出来る。この近衝突イベントのセットの各近衝突イベントは、特許文献１に記載されるように実質的に検出させることが、好ましい。しかしながら、近衝突イベントの検出は、他の方法で適切に実行させることも出来る。
【００３１】
特定例の場合、近衝突イベントのセットを検出することには、この近衝突イベントのセットそれぞれに対して：車両に取り付けられている外向きカメラで第１のビデオを記録すること；第１のビデオからオブジェクトを検出すること；第１のビデオからオブジェクトのオブジェクトパラメータを決定すること；車両に取り付けられている内面カメラで第２のビデオを録画すること；第２のビデオに基づいてユーザの行動スコアを決定すること；ローカルリスクマップが、車両に近いボリューム内の位置のセットごとのリスクスコアを含み、各リスクスコアが、ユーザの行動スコアとオブジェクトパラメータに基づいてパラメトリックモジュールを使用して計算されていて、車両のローカルリスクマップを生成すること；そしてしきい値スコアを超えるリスクマップ内のリスクスコアの検出を含む、近衝突イベントを検出することが、含まれる。
【００３２】
しかし、他の例では、地理的リスクマップを決定するために利用される近衝突イベントのセットの各近衝突イベントは、他の方法で適切に検出させることが出来る。
【００３３】
ブロックＳ１１０は、方法１００の変形例において車両イベントデータを構成することが出来る、（例、操作中の）車両の近くのオブジェクトに関連付けられているオブジェクトパラメータを、決定することを含むことが出来る。（例、近衝突イベントを決定するためのローカルリスクマップの生成に使用される、オペレータまたはユーザの行動の決定に使用される、等）本方法の１つまたは複数の部分と共同して決定することが出来るオブジェクトに対するオブジェクトパラメータには、オブジェクトの存在、ポーズ、運動学、予想される行動（例、軌道、運動学、等）、現在の動作（例、分類、パターン、等）、分類またはタイプ、オブジェクトのリスクマップ（例、Ｖ２ＶまたはＶ２Ｘ通信を使用する送信）、オブジェクト識別子、関連ＲＡＭ、関連オペレータ識別子、（例、オブジェクトの運動および／または予想される軌道、ホスト車両の運動および／または予想される軌道、等に基づいて決定される）衝突までの推定時間、または他のパラメータを含ませることが出来る。オブジェクトパラメータ（および／または関連情報）は、車両に搭載された処理システム（例、コンピューティングシステム）によって決定することが好ましいが、これに代えてまたは加えて、リモートシステムによって決定することも出来る。しかしながら、オブジェクトパラメータは、予め決定させ、そしてリモートデータベースによって、運転者ユーザデバイスによって、車両によって、または他の方法で格納させることが出来、そしてアクセス許可に応じてオンデマンドで検索させる、または他の方法でアクセスまたは決定することも出来る。同じまたは異なる信号（例、同じ信号タイプの異なるインスタンス、異なるセンサによってサンプリングされた信号、等）を使用して、異なるパラメータを、リモートコンピューティングシステムから検索する、または別の方法で決定することも出来る。
【００３４】
このオブジェクトは、車両外部の物理的障害物であることが、好ましいが、他の方法で定義することも出来る。このオブジェクトは、静的または動的とすることが出来る。オブジェクトの例には、他の車両（例、自動運転車両またはマニュアル運転）、自転車、歩行者、標識、縁石、くぼみ、または車両が物理的に相互作用することが出来る他の適切な障害物が、含まれる。このオブジェクトは、このオブジェクトの既知の場所を（車両の場所に基づいて決定された）このオブジェクトの推定場所とマッチングさせることにより、（例、画像、ビデオ、ＬＩＤＡＲ、等から）光学的に、（例、記録された音、超音波、等から）音響的に、オブジェクト識別子（ナンバープレート、ＲＦＩＤの様な無線識別子、ビーコン識別子、等）から、または他の方法で、識別させることが出来る。
【００３５】
オブジェクトパラメータは、搭載車両センサ信号（例、近接センサ、距離測定センサ、カメラ、等）、コンピューティングシステムセンサ信号、このオブジェクトのセンサ信号（例、ここで、信号または派生情報は、処理のために処理システムに送信される）、補助センサ（例、セキュリティカメラ、路上重量センサなどのオブジェクトパラメータを監視するように構成された周囲環境内のセンサ）、オブジェクトナビゲーション情報（例、このオブジェクトに関連付けられているユーザデバイスから受信された運転指示）、このオブジェクトに関連付けられているモデル（例、タイプ、クラス）、このオブジェクトの履歴動作、に基づいて、または他の適切な情報から決定することが出来る。このオブジェクトパラメータは、パターンマッチング、コンピュータービジョンテクニック、パラメトリック法、ノンパラメトリック法、発見的方法、ルール、決定木、ナイーブベイズ(Naive Bayes)、マルコフ(Markov)、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラム、サポートベクタ、または他の適切な方法を使用して決定することが出来る。
【００３６】
搭載車両システムでの近衝突イベント決定の特定例では、ブロックＳ１１０は、第１のビデオを記録すること、オブジェクトを検出すること、オブジェクトパラメータを決定すること、第２のビデオを記録すること、ユーザ行動スコアを決定すること、ローカルリスクマップを生成すること、搭載車両システムのプロセッサによりリアルタイムで近衝突イベントを検出することを含む。
【００３７】
ブロックＳ１１０は、地理的領域内で発生する衝突イベントのセットを検出することを含むことも出来る。衝突イベントのセットの検出は、搭載車両システム（例、そのセンサ）を使用して、衝突の原因である（例、車両間、車両と非車両オブジェクト間、等の）車両イベントを検出すること、ジオタグ付き衝突情報を含む地理的領域（例、公共記録、事故データ、緊急対応記録、等）に関連付けられている事故データを検索すること、（例、衝突に関与する車両オペレータから、衝突の目撃者から、等）衝突を報告するユーザ入力を受信すること、および／または他の方法で適切に衝突データを取得することを含むことが出来る。
【００３８】
ブロックＳ１２０は、車両イベントデータを集計することを含む。ブロックＳ１２０は、地理的領域内で動作する複数の搭載車両システムから車両イベントデータを収集し、そしてそれを、地理的リスクマップを決定する際に使用される車両イベントデータセットに結合するように機能する。特定例では、ブロックＳ１２０は、複数の搭載車両システムに通信可能に結合されたリモートサーバで、近衝突イベントのセットと衝突イベントのセットを車両イベントデータセットに集計することを含む。この例では、ブロックＳ１００は、リモートサーバで、車両イベントデータセットに基づいて地理的リスクマップを決定することを含み、ここで、この地理的リスクマップは、空間ゾーンのセットのそれぞれに関連付けられているゾーンリスクスコアを定義する。
【００３９】
ブロックＳ１３０は、（例、空間ゾーンのセットの）地理的領域内の各空間ゾーンのゾーンリスクスコアを計算することを含む。ブロックＳ１３０は、車両イベントデータに基づいて、地理的領域を介して車両をルーティングする際に使用するために、地理的領域内の各場所について（例、ブロックＳ２００およびＳ３００の1つ以上の変形に従って）リスクの定量的尺度を、計算しそして割当てる機能を果たす。ブロックＳ１３０は、好ましくは、リモートコンピューティングシステムのリスク評価モジュール（ＲＡＭ: risk assessment module）によって実施されるが、これに加えまたは代えて、（例、搭載車両システムの）ローカルＲＡＭおよび／または他の任意の適切なシステムまたはコンポーネントによって実施することも出来る。
【００４０】
このゾーンリスクスコアは、空間ゾーン、空間ゾーンの１つ以上のサブ領域（例、リスクポイント）、または任意の他の適切な空間領域に対して決定することが出来る。このリスクスコアは、範囲（例、０−１０の間、０−１の間、等）に数学的にマッピングされたリスク確率、または他の適切な任意の範囲にマッピングされた（またはマッピングされていない）他の適切な任意のメトリックとすることが出来る。リスクスコアは、リスク評価モジュール（ＲＡＭ）によって決定することが好ましいが、これに加えまたは代えて、任意の適切なシステムによって決定することも出来る。
【００４１】
このゾーンリスクスコアは、地理的領域によって定義される各空間ゾーン（例、空間ゾーンのセット）の衝突リスクを示すことが好ましいが、これに代えてまたは加えて、空間ゾーン内の衝突の確率、各サブ領域内の車両の安全性、または他の適切なパラメータの指標を示すことも出来る。このゾーンリスクスコアは、地理的領域内の複数の場所にまたがる連続（または離散値の）関数とする、各離散空間ゾーンの離散スコアとする、または他の方法で決定することが出来る。例えば、リスク評価モジュール（ＲＡＭ: risk assessment module）は式を含むことが出来る。ここでは、空間ゾーン内の場所のゾーンリスクスコアのみが、この式を使用して計算される。地理的領域内の他の空間ゾーンのゾーンリスクスコアは、第１のリスクスコアがしきい値を超えたことに応じて、計算することが出来る。
【００４２】
このゾーンリスクスコアは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで（例、センサデータがサンプリングまたは受信されるとき、閾値を超える既定量のデータが、リモートコンピューティングシステムで集計されるとき、等）、既定の頻度で、既定のイベント（例、車両が地理的領域に入る）の発生に応じて、静的に（例、既定で）、更新させる、または他の適切な時間に決定することが出来る。このゾーンリスクスコアは、（例、ブロックＳ１１０の１つまたは複数の変形例で決定される）車両イベントデータセットから抽出された１つまたは複数の要因に基づいて決定することが、好ましいが、他の方法で決定することも出来る。ゾーンリスクスコアは、発見的方法で、既定のルールを使用して、決定することが出来、また、計算（例、式を使用して）、人工ニューラルネットワーク（ＣＮＮ、ＤＮＮ、等）、決定木、クラスタリング、ベイジアン（Bayesian）ネットワークを使用して計算することも出来、または他の方法で、決定することも出来る。
【００４３】
このリスク評価モジュール（ＲＡＭ）は、地理的リスクマップ内の場所に（例、空間ゾーンに）関連付けられている車両イベントデータに基づいて、地理的領域の地理的リスクマップ内の各場所でのリスクスコアを決定するモデルまたはプロセスを提供する機能を果たす。このＲＡＭは、リスクポイント分布内の各リスクポイント（例、空間ゾーン、空間ポイント、場所、等）に対してリスクスコアを決定する（例、地理的リスクマップにデータを追加する）ことが好ましいが、これに代えてまたは加えて、リスクスコアを決定できる分布内のリスクポイントのサブセットのリスクスコア、監視対象のサブ領域のリスクスコア、瞬間的な運転コンテキストのリスクスコア、または他の適切な領域またはコンテキストの他の任意の適切なリスクメトリックを決定することも出来る。このＲＡＭは、連続的な機能を含むことが好ましいが、これに代えてまたは加えて、離散化された機能または他の適切な機能を含むことも出来る。このＲＡＭは、（例、パラメトリックモジュールとすることが出来る）パラメトリックモデルを含むことが好ましいが、これに代えて、ノンパラメトリックモデル、セミパラメトリックモデル、セミノンパラメトリックモデル、または他の適切なモデルを含むことも出来る。このＲＡＭには１つ以上のモデルを含めることが出来る。このＲＡＭは、式のセット（例、１つ以上の確率分布）を含むことが好ましいが、これに代えて、ニューラルネットワーク（例、ＣＮＮ）、サポートベクトル、決定木、ルールのセット、分類子（例、ベイズ分類器）、遺伝的プログラムとする、または他の方法で構造化させることも出来る。例えば、このＲＡＭは、離散確率分布、連続確率分布、正規分布（例、２次元ガウスまたは３次元ガウスの様なガウス分布、多変量正規分布、等）、対数正規分布、パレート分布、離散均一分布、連続均一分布、ベルヌーイ分布、二項分布、負の二項分布、幾何分布、超幾何分布、ベータ二項分布、カテゴリ分布、多項分布、Ｔｗｅｅｄｉｅ分布、ポアソン分布、指数分布、ガンマ分布、ベータ分布、レイリ分布、ライス分布、または他の適切なリスク決定モデルを含むことが出来る。このリスク分布は、外部オブジェクトで、車両で、または他の適切な場所に集中させるか、頂点を持たせることが出来る。一例では、このリスクモデルは、重み付け係数のセットを含む式を含む。しかしながら、このモデルは別の方法で構成させることも出来る。このＲＡＭには、１つ以上のモデルを含めることが出来る。各監視対象領域は、所定の時間に１つまたは複数のＲＡＭに関連付けることが出来、そして時間に渡って（例、運転セッションに渡って）同じまたは異なるＲＡＭに関連付けることが出来る。
【００４４】
このＲＡＭは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれている、特許文献１に記載される方法で、動作可能にし、決定させ、および／またはここに記載される要素を含むことが出来る。しかしながら、このＲＡＭは、他の方法で適切に動作または決定させることが出来、そして他の適切な要素を含むことができる。このＲＡＭは、ゾーンリスクスコア、ローカルリスクスコア、ルートリスクスコア、および他の適切なリスクスコアを含む、方法１００の変形例と併せて使用される任意のリスクスコアを決定するために使用することが出来る。
【００４５】
特定例では、ブロックＳ１３０は、（例、車両イベントデータセットの内の）近衝突イベントのセットおよび衝突イベントのセットに基づいて、空間ゾーンのセットのそれぞれに関連付けられているゾーンリスクスコアを計算することを含む。各空間ゾーンのゾーンリスクスコアは、各ゾーンに関連付けられている近衝突頻度と衝突頻度（例、近衝突イベントまたは衝突イベントの正規化された発生頻度は、それぞれ、ゾーン内で費やされた時間、任意の期間の時間のゾーン内の存在、そして他の任意の適切な根拠に基づく）に基づいて、計算される。ここで、近衝突頻度および衝突頻度は、各空間ゾーン内の車両イベントデータセットから抽出される。関連する例では、空間ゾーンのセットごとに計算されたゾーンリスクスコアは、各空間ゾーン内で検出された近衝突イベントの頻度と衝突イベントの頻度との組み合わせに比例する。  
【００４６】
空間ゾーンのセットの各空間ゾーンが、道路特徴を定義する（例、道路特徴でラベル付けされる）変形ブロックＳ１３０では、ブロックＳ１３０は、道路特徴に基づいて各空間ゾーンのゾーンリスクスコアを計算することを含む。これに代えてまたは加えて、ブロックＳ１３０は、各車両オペレータに対して各道路特徴またはそれらの組み合わせのゾーンリスクスコアを計算する（例、運転者には、一時停止標識付の３ウェイ交差点の第１のリスクスコアおよび交通信号付きの４ウェイ交差点の第２のリスクスコアを、関連付けることが出来る）ことを含むことが出来る。車両の運転者のリスクを使用して、（例、リスクが高い特徴を有する道路を最小にして）車両のルートを、および他の車両のルート（例、車両がそのゾーン内に入ると予想される場合に、ルートに沿った連続ゾーンのリスクを計算する際に、車両の運転者のリスクが、考慮される）を決定することが出来る。また、この車両の運転者のリスクは、他の方法で、使用することも出来る。例では、空間ゾーンのセットの空間ゾーンによって定義される道路特徴には、空間ゾーン内の道路に関連付けられている制限速度、空間ゾーン内の道路セグメントに関連付けられている道路タイプ、および他の適切な特徴を含めることが出来る。道路特徴の例には、道路幅、車線数、制限速度、一般的な交通パターン、または他の適切な任意の特徴セットを含めることが出来る。
【００４７】
３.２  方法-ルートの決定
ブロックＳ２００は、地理的リスクマップに基づいて、地理的領域内に位置する２つの場所間の車両のルート（例、安全ルート）を自動的に決定することを含む。ブロックＳ２００は、車両が従うべきルートを定義するナビゲーション指示を（例、車両オペレータに）提供するように機能する。このルートは、ルートの統合リスク（例、ルートリスクスコア）に基づいて（例、決定されたルートが、リスクの軽減に対して、最大限に安全で、実質的に安全で、リスクが最小である、リスクにより重み付けされている、リスクが緩和されている、等となる様に）決定される。図５に示されるように、ブロックＳ２００は、候補ルートのセットを生成するＳ２１０；ルートリスクスコアのセットを計算するＳ２２０；車両コンテキストパラメータを決定するＳ２３０；および候補ルートのセットからルートを選択するＳ２４０を含むことが出来る。
【００４８】
ブロックＳ２１０は、候補ルートのセットを生成することを含む。ブロックＳ２１０は、安全ルート（例えば、最も安全なルート、安全により重み付けされているルート、等）を決定（例、選択）できる多数の潜在的なルートを提供するように機能する。ブロックＳ２１０は、地理的領域内の車両の現在の場所と地理的領域内の目的地との間の候補ルートのセットを生成することを含むことが好ましい。ここで、車両の現在の場所は、地理的場所の決定について上述したように実質的に決定される。候補ルートは、第１の場所と第２の場所（例、出発地と目的地、現在の場所と将来の場所、等）の間のルートであることが好ましく、これに代えてまたは加えて、多目的ルート（例、出発地と、近くにある可能性のある目的地のセットなどを含む２つ以上の連続した目的地）および／または他の適切な任意のルートとすることが出来る。候補ルートは、ナビゲーション法とマッピングデータベースを使用して決定することが望ましい。例えば、候補ルートは、２つ以上の場所間のナビゲート可能な複数のルートを一覧表示するサードパーティのマッピングプログラム（Ｇｏｏｇｌｅ  Ｍａｐｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ  Ｍａｐｓ（登録商標）、等）から決定することが出来る。しかしながら、候補ルートは、別の方法で適切に決定することも出来る。
【００４９】
ブロックＳ２２０は、ルートリスクスコアのセットを計算することを含む。このルートリスクスコアのセットは、候補ルートのセットと１対１の対応を有する（すなわち、候補ルートのセットの各ルートは、ルートリスクスコアに関連付けられている）ことが好ましい。各ルートリスクスコアは、候補ルートの通過に関連付けられている統合リスクの表示とすることが出来る。いくつかの例では、このルートリスクスコアは、コンテキスト依存とすることが出来、そして（例、ブロックＳ１００の１つまたは複数の変形に従って決定される）地理的リスクマップおよび（例、ブロックＳ２３０の１つ以上の変形を含む）車両コンテキストパラメータに基づいて計算することが出来る。別の例では、このルートリスクスコアは、地理的リスクマップのみに基づいて計算することが出来る。コンテキスト依存の場合でもコンテキスト非依存の場合でも、このルートリスクスコアは、候補ルートと交差する空間ゾーンに関連付けられているゾーンリスクスコアの重み付けされた合計であることが好ましい。しかしながら、このルートリスクスコアは、これに加えまたは代えて、大きさが変化するベクトルのベクトル加算とすることが出来る。このベクトルの大きさは、ゾーンリスクスコアおよび／または車両コンテキストパラメータに（少なくとも一部）比例している、および／または地理的リスクマップの適切な基礎となる数学構造に基づいて、他の適切な方法（例、各場所で評価することが出来る連続的な多値関数、ノードが交差点でありそしてエッジが道路セグメントである有向または無向グラフ、等）で計算することが出来る。
【００５０】
重み付けされた和により計算されたルートリスクスコアの変形例では、ブロックＳ２２０は、空間ゾーンのセットのサブセットと１対１の対応を有する重みのセットを決定する（このルートは、空間ゾーンのセットのサブセットのそれぞれと交差する）ことと、空間ゾーンの各サブセットに関連付けられているゾーンリスクスコアに、重みのセットの対応する重みにより重み付けをして、重み付けされたゾーンリスクスコアのセットを生成することと、重み付けされたゾーンリスクスコアのセットを合計して、ルートのルートリスクスコアを生成することとを含む。
【００５１】
重み付けされた和の重みは、空間ゾーンの固有の特徴および／または空間ゾーン内の道路の物理的側面に基づいて決定することができる。例えば、ブロックＳ２２０は、上述の重み付けされた合計によりルートリスクスコアを計算することを含むことが出来る。ここで、重みのセットの各重みは、対応する空間ゾーンに関連付けられている道路の数に比例する（例、４ウェイ交差点では、数は４であり、交差点のない直線または曲線の道路セグメントの数は１である、等）。別の例では、ブロックＳ２２０は、重み付けされた合計によりルートリスクスコアを計算することを含み、重みのセットの各重みは、対応する空間ゾーンと交差するルート部分の長さに比例する。しかしながら、ブロックＳ２２０は、これに代えてまたは加えて、以下で説明するように、重みが外的要因（例、車両コンテキストパラメータ）に依存する場合、重み付けされた合計によりルートリスクスコアを計算することを含むことが出来る。
【００５２】
ブロックＳ２３０は、車両コンテキストパラメータを決定することを含む。ブロックＳ２３０は、コンテキスト依存のルートリスクスコアを決定するために使用することができる車両操作のコンテキストを取得し、および／または（例、ルートリスクスコアに加えてルートを決定するための追加メトリックとして）候補ルートのセットから所望のルートの決定を可能とするように機能する。この車両コンテキストパラメータは、重み付けされた合計の重みを決定するために使用することが出来る。ここで、この重み付けされた合計は、上述したようにルートリスクスコアであるが、これに加えまたは代えて、この車両コンテキストパラメータは、リスクに依存しない候補ルートを、削除および／または選択するため（例：この車両コンテキストパラメータは、有料ルート、高速道路、等を回避するユーザの好みであり、この結果、ユーザの好みを否定するであろう候補ルートは削除される）に、および／または他の適切な任意の目的のために、使用することが出来る。  
【００５３】
ブロックＳ２３０は、（例、複数の車両の内の車両に関連付けられている複数の搭載車両システムのうちの）搭載車両システムを使用して実行されることが好ましいが、これに加えまたは代えて、任意の適切なシステムによって実行させることも出来る。
【００５４】
車両コンテキストパラメータを決定することは、オプションとして、オペレータ行動を決定することを含むことが出来る（例、ここで、車両コンテキストパラメータは、オペレータの行動またはそのパラメータである）。オペレータの行動の例には、回避行動（例：ステアリング、ブレーキ、加速、車両能力の限界に近づく制御入力の組み合わせ、等）、事故前の行動、注意力、または他の適切な行動が含まれる。オペレータの行動は、内向きカメラ、オペレータに向くカメラ、または車両制御入力センサ（例、ペダルセンサ、ステアリングホイールセンサ、等）の様な、オペレータのボリューム（例、運転者またはオペレータが占める車両の内部）を監視するセンサ信号から決定することが、好ましいが、これに加えまたは代えて、外部ボリュームまたは他の適切なセンサを監視するセンサ信号から決定することも出来る。オペレータの行動の決定には、センサ信号内にオペレータの行動を識別すること、オペレータの行動を記載するセンサ信号を識別すること、オペレータの行動を分類付けまたはラベル付けすること（例：良い、悪い、安全、安全でない、等）、またはオペレータの行動を処理すること、を含めることが出来る。オペレータの行動は、分類器、パターンマッチングシステム、ルールのセット（例、オペレータの行動に関連付けられている既定の時間ウィンドウ内で既定のセンサセットによってサンプリングされた信号）を使用して決定することが出来る。オペレータの行動は、それぞれのオペレータの運転スコアを決定するために使用されるまたは他に使用されるそれぞれの近衝突イベント情報とともに、格納することが出来る。
【００５５】
車両コンテキストパラメータを生成および／または決定するために使用することができるオペレータパラメータ（ユーザパラメータ、オペレータ行動パラメータ）には、以下が含まれる：オペレータプロファイル（例、履歴、運転者スコア、等）；（例、この参照または他の適切な決定により全体が本明細書に組み込まれている特許文献１に開示された方法を使用して決定することが出来る）注意散漫レベルの様な、定量化および／または分類化可能なオペレータの行動（例、ユーザの行動）データ；表現（例、驚き、怒り、等）；応答またはアクション（例、回避行動、旋回、ハードブレーキ、叫び、等）；認知能力（例、意識）；運転習熟度；（例、車両制御入力位置から決定される）意図的な行動；注意力；既定の方向（例、順方向）における注視頻度または注視持続時間；二次的タスクのパフォーマンス（例、携帯電話との対話および乗客への会話、食事、等の様な運転に関係のないタスク）；または他の行動パラメータ；または他の適切なオペレータパラメータ。このオペレータは、ホスト車両のオペレータ、オブジェクトまたは車両のオペレータ、または他の適切な任意のオペレータとすることが出来る。
【００５６】
このオペレータの行動は、行動のクラスまたはタイプ、（例、オペレータの注意散漫レベル、表現などに基づいて計算される）行動スコア、または他の方法で特徴付けることが出来る。このオペレータの行動は、オペレータ監視センサ信号（例、内向きカメラビデオ）から決定されることが、好ましいが、決定された車両のエゴモーションから取り消す、または他の方法で決定することも出来る。このオペレータの行動は、（例：近衝突イベントからの時間ウィンドウ内の）ルール、発見的方法、決定木、サポートベクタ、確率論（例：Naive Bayes）、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラム、パターンマッチング（例、１つ以上のセンサデータセットのパターン）、または任意の適切な方法を使用して、識別するおよび／または特徴付けることが出来る。このオペレータプロファイルは、それぞれの車両（例、外部車両、ホスト車両）の車両識別子に関連付けられている運転者プロファイルとすることが出来、この車両識別子は、コンピューティングシステムに関連付けられていて、車両に搭載されたセンサによって記録されたセンサ測定値（例、外向きカメラから抽出されたナンバープレート番号）から決定することが出来る。これに代えて、このオペレータプロファイルは、オブジェクトと併置された地理的場所に関連付けられているオペレータプロファイル；運転セッションまたは時間枠に関連付けられているオペレータプロファイル（例、車両の予定運転者）；ユーザ識別子（例：ドングル識別子、ユーザデバイス識別子、顔、等）に関連付けられているオペレータプロファイル；または他の適切な任意のオペレータプロファイルとなるように決定することが出来る。このオペレータプロファイルは、過去のリスクマップの様な、（例、過去の運転セッション中に記録された）車両操作データ履歴に基づいて自動的に生成されることが好ましいが、これに代えて、手動で（例、オペレータ、フリートまたはシステム管理エンティティによって）生成する、または他の方法で生成することも出来る。このオペレータプロファイルには、（例、過去のリスクマップ、近衝突履歴、あおり運転履歴、注意散漫度履歴、衝突履歴、等に基づいて計算された）オペレータのリスクスコア、ルート、オペレータ識別子、オペレータの運転スケジュール、ＲＡＭ、または他の適切な任意の情報を、含ませることが出来る。  
【００５７】
このオペレータの行動は、車内を監視するサンプリングされた信号から決定することが出来るが、他の方法で決定することも出来る。一変形形態では、このオペレータの行動は、内向きカメラ（例、室内ビデオ、セカンドビデオ、等）に記録された画像から決定することが出来る。この内向きカメラは、運転者のボリュームに向いていることが、好ましいが、これに代えて、内部全体、または任意の適切なボリュームに向けることも出来る。一例では、図６に示されるように、検出されたオブジェクトへのオペレータの注意は、内向きセンサ信号、外向きセンサ信号、および内向きセンサと外向きセンサの既知の相対方位に基づいて、オブジェクトに対するオペレータの注視方向（例、オペレータがオブジェクトを見ているか否か）に基づいて決定することが出来る。特定例では、オペレータの注意は、（例、視線追跡方法を使用して）内部画像から車両に対するオペレータの注視方向を決定すること；外部画像から、車両に対する外部オブジェクトの位置を決定すること；内向きカメラと外向きカメラの間の既知の相対的な方位を使用して、外部注視領域へのオペレータの注視方向をマッピングすること；外部注視領域が外部オブジェクトの位置を含むときに、高い注意スコアを割り当てる（または、オペレータがオブジェクトを見たと決定する）こと、によって決定することが出来る。しかしながら、他の方法でオペレータの注意を判断することも出来る。第２の変形例では、内部画像は、感情表現認識技術を使用して、オペレータの感情（例、驚き）を分析することが出来る。第３の変形例では、センサ信号または車両制御入力位置は、このオペレータの行動（例、旋回、急ブレーキ、等）を示すパターンを分析することが出来る。しかしながら、オペレータの動作は、他の方法でも決定することが出来る。
【００５８】
追加または代替可能な車両コンテキストパラメータには、車両の運動（例、加速、ジャーク、速度、等）、質量、クラス、メーカまたはモデル、摩耗、年齢、制御入力位置（例、ブレーキ位置、アクセル位置、トランスミッション位置、等）、（例、車載場所システムを使用する）現在の地理的場所、過去の地理的場所または運転ルート、（例、ナビゲーションシステム、履歴ルート、等から決定される）予想される運転ルート、車両の位置レーンマーキングまたは他の道路マーキング、または他の車両パラメータを含めることが出来る。車両の運動は、オプティカルフロー法、加速度計またはＩＭＵの様な車載運動センサ、場所センサを使用して、または他の方法で決定することが出来る。車両パラメータは、コンピューティングシステムまたは運転セッションを監視するセンサのセットに事前に関連付けておく、ホスト車両の車両識別子に関連付けられている車両パラメータとする、運転セッション中にサンプリングされたセンサ信号に基づいて決定されるパラメータとする、または他の方法で決定することが出来る。
【００５９】
追加または代替可能な車両コンテキストパラメータには、交通密度、時刻、天候、周囲照明、車輪牽引、視覚障害物、または他の適切な任意のコンテキストパラメータを含めることが出来る。この車両コンテキストパラメータは、外部データベースから検索する、車載センサを使用して測定する、または他の方法で決定することが出来る。車両コンテキストパラメータには、オプションで、利用可能な計算能力、利用可能な電力（例、コンピューティングデバイスのバッテリの充電状態）、利用可能なメモリ、または他の適切な任意のパラメータの様な、コンピューティングシステムの動作パラメータを含めることが出来る。
【００６０】
搭載車両システムが、内向きカメラおよび外向きカメラを含み、内向きカメラが、共通ハウジングによって、外向きカメラに対して既知の方位に静的に取り付けられていて、外向きカメラが、内向きカメラによってキャプチャされる第２のビデオと同時に第１のビデオをキャプチャする、特定例では、ブロックＳ２３０は、第１のビデオおよび第２のビデオに基づいて車両コンテキストパラメータを決定することを含む。関連する特定例では、ブロックＳ２３０は、既知の方位に互いに静的に取り付けられていない１つまたは複数のカメラから（例、車両ごとに異なる可能性がある、車両の任意の適切な場所に取り付けられている１つまたは複数のカメラから）、サンプリングされた１つまたは複数のビデオストリームに基づいて、車両コンテキストパラメータを決定することを含むことが出来る。
【００６１】
別の特定例では、ブロックＳ２３０は、第１のビデオから時間の関数としてオブジェクト位置を（例、上述したように実質的に決定および監視するためのオブジェクトパラメータを使用して）抽出すること、時間の関数として第２のビデオから運転者注視方向を抽出すること、運転者の注視方向とオブジェクトの位置の比較を生成すること、そしてこの比較に基づいて運転者の行動スコアを計算することを含む。この車両コンテキストパラメータは、運転者の行動スコアであり、そしてルートリスクスコアおよび／またはゾーンリスクスコアの変更に使用する（例、重み付けする、選択する、等）ことが出来る。
【００６２】
別の例では、ブロックＳ２３０は、搭載車両システムを使用して運転者識別を決定すること、およびこの運転者識別に関連付けられている運転者行動スコアを検索することを含み、ここでは、車両コンテキストパラメータは運転者行動スコアである。
【００６３】
別の特定例では、ブロックＳ２３０は、対応する空間ゾーン内の瞬間的な交通状況に基づいて、（例、ルートが決定されつつある）空間ゾーン内の車両の滞在時間を推定することを含むことが出来る。ここで、この車両コンテキストパラメータは、推定滞在時間であり、そして（この例の）ブロックＳ２２０は、ゾーンリスクスコアの重み付けされた合計に基づいてルートリスクスコアを計算することを含むことが出来る（ここで、重みのセットの各重みは、ルートの通過中の対応する空間ゾーンにおける推定された滞在時間である）。
【００６４】
ブロックＳ２４０は、候補ルートのセットからルートを選択することを含む。ブロックＳ２４０は、オペレータが望む最適化（例、最も安全なルート、安全性により重み付けされた、コンテキスト依存、等）に基づいて、車両オペレータがどの候補ルートをナビゲートすべきかを決定するように機能する。
【００６５】
００６６
第１の例では、ブロックＳ２４０は、候補ルートのセットの中から出発地と目的地との間の最も安全なルートを決定することを含む。この例で最も安全なルートは、（例、ブロックＳ２２０の1つまたは複数の変形例に従って計算された）ルートリスクスコアのセットの中で最小（例、ミニマム）のルートリスクスコアを持つルートに対応する。
【００６６】
変形例では、ブロックＳ２４０は、コンテキスト依存ルートを選択することを含む。例えば、決定された車両コンテキストパラメータは、車両オペレータが、道路上で、速度制限が閾値を超える高いリスク行動を取っていると、オペレータの行動が示すと、決定することを含むことが出来、そしてブロックＳ２４０は、速度制限がしきい値を超える道路を含まない、ルートリスクスコアが最も低いルートを選択することを含むことが出来る。しかしながら、ブロックＳ２４０は、車両コンテキストパラメータに基づいて任意の適切な方法で候補ルートからルートを選択することを含むことも出来る。
【００６７】
さらなる変形形態では、ブロックＳ２４０は、追加の制約と組み合わせたリスク最小化を含む多変数最適化に基づいて、候補ルートのセットからルートを選択することを含むことが出来る。この追加の制約は、車両コンテキストパラメータ、ユーザによる制限（例、遅延の制限、距離の制限、最小リスク調整、等；ユーザから受信された、学習された、等）によって、および／または別の方法で定義することが出来る。これらの制限は、英数字テキストエントリ、スライダ、マップ、または任意の適切なインターフェイスを備えたユーザインターフェイスを介して、受信することが出来る。例えば、ブロックＳ２４０は、ユーザのリスク許容度（例、閾値ルートリスクスコア）を定義する車両コンテキストパラメータを受信することを含み、そしてしきい値ルートリスクスコア以下のルートリスクスコアを有する最速ルート（例、最短の推定旅行時間）を選択することが出来る。
【００６８】
第２の例では、ブロックＳ２４０は、ユーザから、（例、基準ルートに対して、ユーザが受け入れようとしている、追加される時間の最大量を示す）遅延の制限を受信すること、およびこの遅延の制限に基づいてルートを決定することを含むことが出来る。この基準ルートは、エンドポイント間の標準ルート、エンドポイント間の履歴ルート、遅延を考慮したルート、（例：ルートの地理的領域における車両オペレータおよび／または車両台数の）ルートリスクを考慮していないルート、最速のルート、または適切な任意の参照ルートとすることが出来る。第２の例の１つの変形例では、利用可能なルートのセットは、遅延の制限によってフィルタリングされ、このルートは、フィルタリングされた利用可能なルートのセットから選択される。第２の例の第２の変形では、遅延の制限が与えられると、この方法は、安全性を最適化する。具体例は、この車両が、パロアルト(Palo Alto)から、最速ルートで３５分離れたサンフランシスコ（ＳＦ）の目的地まで移動する必要があり、そしてユーザは、所定のリスク量を減らすために、さらに基準ルートからＮ分まで逸脱しようとしている（例、移動時間を最大でＮ分まで増やすために）（例、Ｎは、ユーザが設定することが出来る、またはデフォルトで選択することが出来、Ｎは、５分、１０分、等とすることが出来る）である。この所定のリスク量は、デフォルトで（例、１０％、５０％、任意のリスク、等）選択する、ユーザが選択する、または他の方法で決定することが出来る。
【００６９】
第３の例では、ブロックＳ２４０は、ユーザから、（例えば、ユーザが移動しようとしている移動先への基準ルート、またはそれに隣接する領域に対して、ユーザが受け入れようとしている追加距離の最大量を示す）距離の制限を受信し、そしてこの距離の制限に基づいてルートを決定することを含むことが出来る。第３の例は、遅延の制限の代わりに距離の制限を使用することを除いて、第２の例と同様に実行されることが好ましい。特定例では、この車両が、パロアルト(Palo Alto)から、基準ルートで４５マイル離れたサンフランシスコ（ＳＦ）の目的地まで移動する必要があり、そしてユーザは、リスクを軽減するために基準ルートから最大Ｍマイルまで逸脱しようとしている（例、Ｍは、ユーザが設定するか、デフォルトで選択することが出来、Ｍは、５マイル、２０マイル、１００マイル、等とすることが出来る）。しかしながら、ブロックＳ２４０は、これに代えてまたは加えて、ルートリスクスコアおよび他の適切な変数および／または車両コンテキストパラメータを含む多変量最適化を含むことが出来る。
【００７０】
第４の例では、ブロックＳ２４０は、車両イベント（例、衝突イベント）の運転者固有のカテゴリを決定することと、この運転者固有のカテゴリに基づいてルートを決定することとを含むことが出来る。カテゴリは、前述したように、オペレータの行動に基づき、ブロックＳ１１０に関連して上述した衝突または近衝突イベントのタイプおよび／またはカテゴリに基づいて、決定することが出来る（例、このオペレータは、あおり運転関連の近衝突イベントに関与する傾向があると決定され、このオペレータは、交差点で右折している間に頻繁にブラインドスポットをチェックしないと決定される、等）、および／または別の方法で適切に決定することが出来る。この例のルート決定には、決定された運転者固有のカテゴリに基づいて、ルートに沿って発生する近衝突イベントの運転者固有のカテゴリの可能性を、回避する、最小にする、または適切に低減するルートを選択することを含めることが出来る（例、あおり運転の傾向を示す運転者には、ハードブレーキイベントの頻度または可能性が低いルートを選択する、右折している間にブラインドスポットを頻繁に確認しない運転者には、交差点での右折を最小限にするルートを選択する、等）。しかしながら、関連例では、ブロックＳ２４０には、（例、ブロックＳ１００、等の１つまたは複数の変形で決定された運転者固有の地理的リスクマップに基づいて、ブロックＳ２３０の１つ以上の変形で決定されるように）運転者特有の行動のコンテキストでのリスクを軽減するために、他の適切な任意の方法で、運転者の行動に基づいてルートを選択することを含めることが出来る。
【００７１】
本方法は、オプションで、ブロックＳ３００を含むことが出来、これは、（例、ブロックＳ２００の１つ以上の変形例と併せて決定される）安全ルートに従って車両をルーティングすることを含む。ブロックＳ３００は、運転者が、決定されたルートをナビゲートすることが出来るように、車両オペレータにターンバイターンのナビゲーション指示を提供することを含むことが出来る。ブロックＳ３００は、これに代えてまたは加えて、決定された安全ルートをたどるように車両を自動的に（例、自律的に）制御することを含むことが出来る。
【００７２】
ブロックＳ３００は、二次車両（例、搭載車両システムを含まない、および／または車両イベントデータを収集しない車両）のルーティングを含むブロックＳ３１０を含むことが出来る。例えば、ブロックＳ３１０は、搭載車両システムなしで二次車両の最も安全な、地理的領域内の二次車両の場所および二次車両の目的地を含むルート要求を受信すること；地理的リスクマップを検索すること；地理的リスクマップに基づいて、二次車両の位置と二次車両の目的地との間の二次車両の最も安全なルートを決定すること；および二次車両に最も安全な二次車両のルートを送信することを含む。
【００７３】
本方法は、車両ルーティング（例、車両操作）中に収集された車両イベントデータに基づいてモジュールをトレーニングすることを含むことが出来る。車両イベントデータセット（例、近衝突イベントデータ、衝突イベントデータ、車両操作データ、等）には、（ラベル付けされていることが好ましいが、ラベル付けされていなくても良い）近衝突イベントデータ、および／または所定のオペレータ、車両、ユーザ人口、場所、時間枠（例、繰り返し時間枠、単一の時間枠、選択されたルートに沿った運転時間、等）、（例、複数の有効または無効の車両に対する）全ての方法インスタンス、または他のパラメータに対して、集計された、関連付けられているデータを、含ませることが出来る。この情報セットは、モジュールトレーニング（例、キャリブレーション、更新、等）のトレーニングセット（例、教師あり、または教師なし）を生成するために、使用することが出来る。このトレーニングセットを使用してトレーニングすることが出来るモジュールには、リスク評価モジュール、安全ルート選択モジュール、自律車両制御モジュール（ＡＶ制御モジュール）、または他の適切な任意のモジュールを含めることが出来る。このトレーニングされたモジュールは、この後、本方法で、二次車両を制御するために（例、ＡＶ制御モジュール）、車両オペレータの保険数理上のリスクを予測するために（例、保険料を生成する、保険料を計算する、等）、または他の用途に適切に使用されることが好ましい。
【００７４】
本方法は、地理的リスクマップ（例、地理的場所の衝突リスクマップ）を生成するために、所定の地理的場所または地理的領域の車両イベントデータを（例、リアルタイムで、常時、月曜日の午前８時などの繰り返しの時間枠で、等）集計することを含むことが出来る。例では、本方法は、（例、二次車両、ナビゲーションシステム、または他のエンドポイントからの）二次車両の場所識別子を含む地理的リスクマップ要求を受信すること、および／または場所識別子に関連付けられている地理的リスクマップを、二次車両のナビゲーション、操作、または他の用途のために、検索しそしてそれを二次車両または関連付けられているシステムに送信すること、を含むことが出来る。例では、二次車両が、（例、ブロックＳ１００の１つまたは複数の変形例に従って決定された地理的リスクマップで定義される）高リスク領域内にある時、二次車両のＡＤＡＳは、自動的に、車両の行動に作用することが出来る。これには、例えば、車両を減速させること、および／または高リスク領域（例、しきい値を超えるゾーンリスクスコアが関連付けられている空間ゾーン）の車両にスピードキャップを適用すること、高リスクの車両イベント（例、近衝突イベント）に応答する運転者の能力を向上させるために、車両のハンドリングパラメータ（例、サスペンションの剛性、ドライブバイワイヤの応答性、ブレーキの感度、等）および他の適切な車両行動の変更を調整することを、含めることが出来る。二次車両は、有効な車両集団内の車両（例、本方法を実行することが出来る車両、搭載車両システムを搭載した車両、等）、有効な車両集団外の有効でない車両（例、本方法を実行することが出来ない、搭載車両システムの欠如、等）、または任意の適切な車両とすることが出来る。
【００７５】
好ましい実施形態の方法およびその変形形態は、コンピュータ可読命令を格納するコンピュータ可読媒体を受けるように構成された機械として、少なくとも部分的に実施および／または実装することが出来る。命令は、好ましくは適切なシステムおよびプロセッサまたはコントローラの１つまたは複数の部分と統合されたコンピュータ実行可能コンポーネントによって、実行されることが好ましい。コンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、光学デバイス（ＣＤまたはＤＶＤ）、ハードドライブ、フロッピドライブ、または任意の適切なデバイスの様な、任意の適切なコンピュータ可読メディアに格納することが出来る。コンピュータ実行可能コンポーネントは、汎用または特定用途向けプロセッサであることが好ましいが、これに代えてまたは加えて、任意の適切な専用ハードウェアまたはハードウェア／ファームウェアの組み合わせデバイスも、命令を実行することが出来る。
【００７６】
簡潔さのために省略されているが、好ましい実施形態は、方法の様々なブロックのあらゆる組み合わせおよび順列を含み、それらのいずれも、任意の適切な順序で利用し、省略し、複製し、または他の方法で適切に実行することが出来る。
【００７７】
当業者が、前述の詳細な説明および図面および特許請求の範囲から認識するように、添付の特許請求の範囲で定義される本発明の範囲から逸脱することなく、本発明の好ましい実施形態に修正および変更を加えることが出来る。
【００７８】
（関連出願への相互参照）
本出願は、２０１８年９月２日に出願された米国出願番号１５ ／ ８９２,８９９の一部継続出願（これは、２０１７年９月１４日に出願された米国出願番号１５ ／ ７０５,０４３の継続出願である）である。米国出願番号１５ ／ ７０５,０４３は、２０１６年９月１４日に提出された米国仮出願番号第６２ ／ ３９４,２９８号および２０１６年１０月２５日に出願された米国仮出願番号第６２ ／ ４１２,４１９号の利益を主張する。これらの仮出願は、それぞれ、この参照によりその全体が本出願に組み込まれている。本出願は、この参照によりその全体が組み込まれている２０１７年５月３０日に出願された米国仮出願第６２ ／ ５１２,３１１号の利益を主張する。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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