(57)【要約】【課題】プロセッサによって車両の動作に関連するリスクをモニタするための実施形態を提供する。【解決手段】プロセッサによって車両の動作に関連するリスクをモニタするための実施形態は、行程に対する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、車両、１つ以上の代替的車両、またはその組み合わせに関して、車両のオペレータの１つ以上の挙動パラメータが学習されてもよい。その行程に対する１つ以上の学習挙動パラメータに関連するリスクが評価されてもよい。【選択図】図５
2020536317.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサによって車両の運転に関連するリスクをモニタするための方法であって、
行程に対する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、前記車両、１つ以上の代替的車両、またはその組み合わせに関して、車両のオペレータの１つ以上の学習済み挙動パラメータを学習するステップと、
前記１つ以上の学習済み挙動パラメータに関連するリスクを評価するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記車両に関連する前記１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、前記車両の加速度、速度、位置、またはその組み合わせを決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記車両に関連する前記１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、前記１つ以上の代替的車両の速度、加速度、またはその組み合わせと、前記車両に対する前記１つ以上の代替的車両の位置とを決定および追跡するステップをさらに含み、前記１つ以上の代替的車両は前記車両の前にあるか、前記車両の後ろにあるか、前記車両の隣にあるか、またはその組み合わせである、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記１つ以上の学習済み挙動パラメータを用いて前記オペレータの運転挙動をモニタするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上の学習済み挙動パラメータを学習するステップは、前記車両に関連する前記１つ以上のセンシング・デバイスを用いて前記行程に関する１つ以上のコンテキスト要素を学習するステップをさらに含み、前記１つ以上のコンテキスト要素は交通データ、天候データ、道路の条件、道路のタイプ、またはその組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記オペレータ、複数の車両オペレータ、またはその組み合わせの前記１つ以上の学習済み挙動パラメータと、過去の学習済み挙動パラメータとのリアルタイム比較動作に基づいて、前記オペレータの運転挙動における異常を検出するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記リスクを低減させるために１つ以上の軽減活動またはアラートを提供するステップをさらに含み、前記１つ以上のセンシング・デバイスは１つ以上の測位センサ、１つ以上のＩｏＴデバイス、またはその組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
車両の運転に関連するリスクをモニタするためのシステムであって、
実行可能な命令を有する１つ以上のコンピュータを含み、前記実行可能な命令が実行されるときに前記システムは、
１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、前記車両、１つ以上の代替的車両、またはその組み合わせに関して、行程に対する車両のオペレータの１つ以上の学習済み挙動パラメータを学習し、かつ
前記１つ以上の学習済み挙動パラメータに関連するリスクを評価する、システム。
【請求項９】
前記実行可能な命令はさらに、前記車両に関連する前記１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、前記車両の加速度、速度、位置、またはその組み合わせを決定および追跡する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記実行可能な命令はさらに、前記車両に関連する前記１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、前記１つ以上の代替的車両の速度、加速度、またはその組み合わせと、前記車両に対する前記１つ以上の代替的車両の位置とを決定および追跡し、前記１つ以上の代替的車両は前記車両の前にあるか、前記車両の後ろにあるか、前記車両の隣にあるか、またはその組み合わせである、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記実行可能な命令はさらに、前記１つ以上の学習済み挙動パラメータを用いて前記オペレータの運転挙動をモニタする、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記１つ以上の学習済み挙動パラメータを学習するステップはさらに、前記車両に関連する前記１つ以上のセンシング・デバイスを用いて前記行程に関する１つ以上のコンテキスト要素を学習するステップを含み、前記１つ以上のコンテキスト要素は交通データ、天候データ、道路の条件、道路のタイプ、またはその組み合わせを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記実行可能な命令はさらに、前記オペレータ、前記１つ以上の代替的車両の１人以上の代替的運転者、またはその組み合わせの前記１つ以上の学習済み挙動パラメータと、過去の学習済み挙動パラメータとのリアルタイム比較動作に基づいて、前記オペレータの運転挙動における異常を検出する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記実行可能な命令はさらに、前記リスクを低減させるために１つ以上の軽減活動またはアラートを提供し、前記１つ以上のセンシング・デバイスは１つ以上の測位センサ、１つ以上のＩｏＴデバイス、またはその組み合わせを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
プロセッサによって車両の運転に関連するリスクをモニタするためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ可読プログラム・コード部分が保存された非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、前記コンピュータ可読プログラム・コード部分は、
１つ以上のセンシング・デバイスを用いて行程に関する車両のオペレータの１つ以上の学習済み挙動パラメータを学習する実行可能部分と、
前記１つ以上の学習済み挙動パラメータに関連するリスクを評価する実行可能部分とを含む、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１６】
前記車両に関連する前記１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、前記車両の加速度、速度、位置、またはその組み合わせを決定および追跡し、かつ
前記車両に関連する前記１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、前記１つ以上の代替的車両の速度、加速度、またはその組み合わせと、前記車両に対する前記１つ以上の代替的車両の位置とを決定および追跡する実行可能部分をさらに含み、前記１つ以上の代替的車両は前記車両の前にあるか、前記車両の後ろにあるか、前記車両の隣にあるか、またはその組み合わせである、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１７】
前記１つ以上の学習済み挙動パラメータを用いて前記オペレータの運転挙動をモニタする実行可能部分をさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１８】
前記１つ以上の学習済み挙動パラメータを学習するステップはさらに、前記車両に関連する前記１つ以上のセンシング・デバイスを用いて前記行程に関する１つ以上のコンテキスト要素を学習するステップを含み、前記１つ以上のコンテキスト要素は交通データ、天候データ、道路の条件、道路のタイプ、またはその組み合わせを含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１９】
前記オペレータ、複数の車両オペレータ、またはその組み合わせの前記１つ以上の学習済み挙動パラメータと、過去の学習済み挙動パラメータとのリアルタイム比較動作に基づいて、前記オペレータの運転挙動における異常を検出する実行可能部分をさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２０】
前記リスクを低減させるために１つ以上の軽減活動またはアラートを提供する実行可能部分をさらに含み、前記１つ以上のセンシング・デバイスは１つ以上の測位センサ、１つ以上のＩｏＴデバイス、またはその組み合わせを含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的にコンピュータ・システムに関し、より具体的にはプロセッサによってセンシング・デバイスから集めたセンシング情報を用いて、行程に関する車両の運転に関連するリスクをモニタするためのさまざまな実施形態に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日の人々はおそらく記録に残る歴史の中のどの時点よりも移動が多いため、今日の社会のあらゆる態様においてあらゆる種類、サイズ、およびエネルギ消費の車両が普及している。たとえば、米国の道路・線路にはいつでも何百万もの車、トラック、列車、およびその他の陸用車両が走行している。車両の急増に伴い、さまざまな環境的危険に関連する運転リスクが増加している。道路の安全性を改善して事故を防ぐことは、常に必要である。当業者が認識することとなるとおり、運転者が運転リスクを低減させることを可能にする従来の補助は場合によっては、たとえば外部に装着されたサイド・ビュー・ミラーおよび内部に装着されたリア・ビュー・ミラーなどのみに限られる。リスクの防止および低減の課題は、運転者が自身の運転の癖および他人の運転の癖、ならびにさまざまなその他の環境的条件を認識していないことを含む。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
センシング・デバイスから集めたセンシング情報を用いた、車両の運転に関連するリスクのモニタリング技術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】
【０００４】
プロセッサによってセンシング・デバイスから集めたセンシング情報を用いて、行程に関する車両の運転に関連するリスクをモニタするための、本発明のさまざまな実施形態が提供される。本発明の一実施形態において、単なる例として、プロセッサによって車両の運転に関連するリスクをリアルタイムでモニタするための方法が提供される。行程に対する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、車両、１つ以上の代替的車両、またはその組み合わせに関して、車両のオペレータの１つ以上の挙動パラメータが学習されてもよい。その行程に対する１つ以上の学習済み挙動パラメータに関連するリスクが評価されてもよい。
【０００５】
本発明の利点が容易に理解されるようにするために、添付の図面に示されている本発明の特定の実施形態を参照して、上で簡単に説明した本発明のより具体的な説明が提供されることとなる。これらの図面は本発明の典型的な実施形態のみを示すものであり、したがって本発明の範囲を限定するものと考えられるべきではないことを理解した上で、添付の図面を用いることによる付加的な特定性および詳細によって、本発明を記載および説明することとする。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の実施形態による例示的コンピューティング・ノードを示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による例示的クラウド・コンピューティング環境を示す付加的なブロック図である。
【図３】本発明の実施形態による抽象化モデル・レイヤを示す付加的なブロック図である。
【図４】本発明の態様によって機能するさまざまなユーザ・ハードウェアおよびコンピューティング・コンポーネントを示す図である。
【図５】本発明の態様によるＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）コンピューティング・ネットワークにおける車両の運転に関連するコグニティブ車両オペレータ・リスク評価を示すブロック流れ図である。
【図６】本発明の態様による車両速度、車両の相対位置、および周囲の車両との相対速度に基づく車両のオペレータの車両前後方向および車両幅方向の挙動パラメータの学習を示す図である。
【図７】本発明のさまざまな態様が実現され得る、プロセッサによるセンシングを用いて行程に関する車両の運転に関連するリスクをリアルタイムでモニタするための付加的な例示的方法を示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
道路の安全性を改善して事故を防ぐことは、常に必要である。前述のとおり、車両の急増に伴い、さまざまな環境的危険に関連する運転リスクが増加している。車両運転安全性の進歩は何年にもわたって進行しており、車両の後続世代によって新たな安全機能および強化が導入されてきた。安全機能は、政府の指令または市場主導の要求によって進化してきた。
【０００８】
しかし、自動車両のオペレータの共通の問題点は、運転者、他の車両、および環境的危険または条件に関連し得るリスクの検出が困難なことである。車両運転に関連するリスクは、たとえば攻撃的な運転パターン、運転者のストレス、運転者の疲労、時刻、道路の条件、天候、および運転者が周囲環境に十分な注意を払っていないこと（例、運転者が運転しながらメール操作をすること、または車線変更するときに死角をチェックしないこと）などを含んでもよい。運転者の目的地に依存して、これらのリスクは行程のコンテキスト（例、都市の道路／高速道路、天候、交通密度、交通ルールなど）に対して特定的であってもよい。
【０００９】
道路の安全性を改善して事故を防ぐように設計された先行技術の解決策および安全機能は、たとえばラジアル・タイヤ、パッド付きダッシュボード、安全ガラス、および自動安全装置（シート・ベルト）などを含んでいた。しかし、短期（例、車両を運転する期間内）および長期（例、保険価格決定スキームを低減させるために学習された挙動からリスクを低減させる）の両方において運転挙動をモニタできることが要求されている。
【００１０】
よって本明細書には、相対的センシングを用いて行程に関する車両の運転に関連するリスクをモニタするための、本発明のさまざまな実施形態が提供される。行程に対する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、車両、１つ以上の代替的車両、またはその組み合わせに関して、車両のオペレータの１つ以上の挙動パラメータが学習されてもよい。その行程に対する１つ以上の学習済み挙動パラメータに関連するリスクが評価されてもよい。１つの態様において、車両は自動車、自転車、オートバイ、ボート、船、航空機、オフロード車両、およびトラックなどであってもよい。行程に関する車両の運転に関連するリスクをモニタすることは、車両の加速度および速度のリアルタイム・センシング、ならびにその車両を完全および／または部分的に囲む複数の車両の相対的な距離および速度のリアルタイム・センシングの使用であってもよい。行程のコンテキストをリアルタイムで推論するために、センサが用いられてもよい。
【００１１】
１つの態様において、本発明は多数の内部および外部データ・ソースを用いることによって、運転者と、車両と、環境とを考慮して、運転者の挙動（例、反応時間、車頭時間、攻撃性、丁寧さなど）を特徴付けおよび規定する。使用される既存のアプローチとは対照的に、提案される解決策は運転リスクを反映する物理的挙動モデルを使用して、車両運転の安全性を増加させる。
【００１２】
１つの態様において、本発明の機構は、以下に基づいて一連の運転者挙動パラメータを学習する。（１）車両ダイナミクスおよび相対的車両ダイナミクスに関する１つ以上のセンサからのセンサ・データを検出するステップ、（２）「車車間」（「Ｖ２Ｖ：ｖｅｈｉｃｌｅ−ｔｏ−ｖｅｈｉｃｌｅ」）通信を介して他の車両から受信した車両コラボレーション・データを受信するステップ、もしくは他の車外データ・ソース（例、ドローン、移動カメラ）を考慮するステップ、またはその両方、（３）運転者の物理的挙動モデル・パラメータおよび指標（例、車線変更、車追従、安全性、またはその他のタイプの指標）を学習するステップ、（４）学習された運転者挙動パラメータに基づいて、運転挙動のリスク／安全性をモニタまたは識別するステップ、（５）たとえばリスク軽減勧告などの適切なリスク軽減方策を提案し（リアルタイム）、かつ保険価格決定スキームを更新する（非リアルタイム）ステップ、および／または（６）相対的（車両幅方向および車両前後方向）センシング情報と、もし入手可能であればモノのインターネット（「ＩｏＴ」）データとに基づいて、運転者の安全性、快適性、および効率を特徴付ける運転者挙動パラメータをリアルタイムで推定するステップ。
【００１３】
１つの態様において、たとえば場所データ、診断データ、速度などの他のデータとともに、１つ以上の近接センサ（例、相対的センサ）から車両内データ（例、車載センサ・データ）が得られてもよい。重要な運転者特有のパラメータまたは「コンテキスト要素」（例、運転者の反応時間、運転者の車頭時間、運転者の攻撃性、運転者の衝突余裕時間分布の標準偏差など）が、たとえばカルマン・フィルタ、パーティクル・フィルタ技術、およびＭＣＭＣ（マルコフ連鎖モンテ・カルロ（Ｍｏｎｔｅ  Ｃａｒｌｏ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｃｈａｉｎ））技術などの１つ以上の機械学習動作を介して動的に学習されてもよい。さらに、コンテキスト要素は行程に関する特定のコンテキスト内にあってもよい。加えてコンテキスト要素は、たとえば交通データ、天候データ、道路の条件、オペレータの健康状態、オペレータのバイオメトリック・データ、車両に対する１つ以上の代替的車両の位置データ、またはその組み合わせなどを含んでもよい。関連するコンテキストにおける運転者（または他の運転者）の標準化されたかまたは過去に学習されたパラメータに対するこれらのコンテキスト要素／パラメータ値の任意の偏差が、リスク・モデルに対する入力として用いられてもよい（例、バリュー・アット・リスク理論、極値理論などの使用）。運転者の既知の標準分布またはベース標準に対する偏差が用いられてもよい。よって、運転者の学習済み挙動パラメータは勧告、軽減、および価格決定の適用に用いられてもよい。よって本発明はさらに、たとえば運転リスク検出および軽減システム、および自動車保険適用などのさまざまな自動車の適用において運転者の挙動をモニタおよび特徴付けすることを可能にする。
【００１４】
車両コラボレーション・データは、たとえば近くの近隣車の１つ以上のカメラまたはセンサ・ベースのデバイスあるいはその両方などを用いることによって、他の車両に対する車両の１つ以上の角度、ビュー、経度の位置、緯度の位置、センサ・データ、またはその他の寸法、あるいはその組み合わせを捕捉する車両コラボレーション・システムから取得されてもよい。車両コラボレーション・システムは、情報の共有を通じて協調的な画像、ビデオ、音声、またはその他のセンサ・ベースのデバイス・データを用いることを含んでもよい。この協調的データを組み合わせて、たとえば車両のディスプレイ・システムなどで表示され得る車両の３６０度ビューを形成してもよい。
【００１５】
いわゆる「行程」とは、非常に主観的かつコンテキスト依存性であってもよい。最も広い意味での行程とは、単なる地点Ａから地点Ｂまでの完全な／全体の移動経験であってもよい。たとえば、行程は完全な移動経験を包含してもよい。より限定的なコンテキストにおいて、行程は１つの場所から別の場所に移動する１つ以上の活動または運動を含んでもよい。加えて行程は、１つの場所から１つ以上の代替的な場所へと動く１つ以上の行為に関係する１つ以上の行為、事象、決定、または移動に関する動作を含んでもよい。行程は、車両内および車両を伴わない各々の決定、経験、活動、もしくは運動、またはその組み合わせを含んでもよい。行程は、１つ以上の経路および目的地を含んでもよい。加えて行程は、１つ以上の活動、運動、停止（一時的または永続的）、移動情報、予約、輸送オプション、移動のモードか、またはナビゲーション・システム、娯楽システム、および／または電気通信システムに関する１つ以上の動作か、あるいはその組み合わせを含んでもよい。１つの態様において、行程とはユーザが定めた場所から場所（地点から地点）の行程、または単一もしくは多モードの移動手段の使用、あるいはその組み合わせであってもよい。加えて行程とは、場所から場所（地点から地点）の行程の詳細、あるいはコグニティブ推論もしくは人工知能またはその両方を介して学習された単一もしくは多モードの移動計画であってもよい。
【００１６】
本発明の付加的な態様および付随する利益を、以下にさらに説明することとする。
【００１７】
この開示はクラウド・コンピューティングに対する詳細な説明を含むが、本明細書に述べられている教示の実現はクラウド・コンピューティング環境に限定されないことが予め理解される。本発明の実施形態は、現在公知であるか、または後に開発される任意のその他のタイプのコンピューティング環境とともに実現され得る。
【００１８】
クラウド・コンピューティングは、最小限の管理努力またはサービスのプロバイダとの対話によって迅速にプロビジョニングおよびリリースされ得る構成可能なコンピューティング・リソース（例、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想機械、およびサービス）の共有プールへの便利なオンデマンド・ネットワーク・アクセスを可能にするためのサービス配信のモデルである。このクラウド・モデルは少なくとも５つの特性と、少なくとも３つのサービス・モデルと、少なくとも４つの配置モデルとを含んでもよい。
【００１９】
特性は次のとおりである。
オンデマンド・セルフサービス。クラウド消費者は、たとえばサーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング・ケイパビリティを、必要に応じて自動的に、サービス・プロバイダとの人的対話を必要とせずに一方的にプロビジョニングできる。
【００２０】
広範なネットワーク・アクセス。ケイパビリティはネットワークを通じて利用可能であり、異種シンまたはシック・クライアント・プラットフォーム（例、携帯電話、ラップトップ、およびＰＤＡ）による使用を促進する標準的な機構を通じてアクセスされる。
【００２１】
リソースのプール。マルチテナント・モデルを用いて複数の消費者にサービスするために、プロバイダのコンピューティング・リソースはプールされ、要求に従って異なる物理および仮想リソースが動的に割り当ておよび再割り当てされる。消費者は一般的に、提供されるリソースの正確な場所に対する制御も知識も有さないが、より高レベルの抽象化における場所（例、国、州、またはデータセンタ）を特定できてもよいという点で、場所独立性の意味が存在する。
【００２２】
迅速な順応性。ケイパビリティは、素早くスケール・アウトするために場合によっては自動的に、迅速かつ順応的にプロビジョニングされ、かつ素早くスケール・インするために迅速にリリースされ得る。消費者にとって、プロビジョニングのために利用可能なケイパビリティはしばしば無制限にみえ、任意のときに任意の量を購入できる。
【００２３】
サービスの測定。クラウド・システムは、サービスのタイプ（例、ストレージ、処理、帯域幅、およびアクティブ・ユーザ・アカウント）に対して適切な何らかの抽象化レベルにおいて計測ケイパビリティを利用することによって、リソースの使用を自動的に制御および最適化する。リソースの使用をモニタ、制御、および報告して、使用されるサービスのプロバイダおよび消費者の両方に対する透明性を提供できる。
【００２４】
サービス・モデルは次のとおりである。
サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ：Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）。消費者に提供されるケイパビリティは、クラウド・インフラストラクチャにおいて実行されるプロバイダのアプリケーションの使用である。アプリケーションは、さまざまなクライアント・デバイスからたとえばウェブ・ブラウザ（例、ウェブ・ベースのｅメール）などのシン・クライアント・インタフェースを通じてアクセス可能である。消費者はネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、または個々のアプリケーション・ケイパビリティさえも含む基礎的なクラウド・インフラストラクチャを管理または制御することはなく、例外として考えられるのは限られたユーザ特有のアプリケーション構成設定である。
【００２５】
サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ：Ｐｌａｔｆｏｒｍ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）。消費者に提供されるケイパビリティは、プロバイダによってサポートされるプログラミング言語およびツールを用いて作成された、消費者が作成または取得したアプリケーションのクラウド・インフラストラクチャへの配置である。消費者はネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含む基礎的なクラウド・インフラストラクチャを管理または制御することはないが、配置されたアプリケーションおよびおそらくはアプリケーション・ホスティング環境構成に対する制御を有する。
【００２６】
サービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ：Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）。消費者に提供されるケイパビリティは、オペレーティング・システムおよびアプリケーションを含み得る、消費者が任意のソフトウェアを配置および実行することが可能な処理、ストレージ、ネットワーク、およびその他の基本的なコンピューティング・リソースのプロビジョニングである。消費者は基礎的なクラウド・インフラストラクチャを管理または制御することはないが、オペレーティング・システム、ストレージ、配置されたアプリケーションに対する制御、およびおそらくはネットワーク形成コンポーネント（例、ホスト・ファイアウォール）の選択に対する限られた制御を有する。
【００２７】
配置モデルは次のとおりである。
プライベート・クラウド。このクラウド・インフラストラクチャは、ある組織に対してのみ動作される。これはその組織または第３者によって管理されてもよく、オンプレミスまたはオフプレミスに存在してもよい。
【００２８】
コミュニティ・クラウド。このクラウド・インフラストラクチャはいくつかの組織に共有され、共通する関心事項（例、任務、セキュリティ要件、ポリシー、およびコンプライアンスの検討）を有する特定のコミュニティをサポートする。これはそれらの組織または第３者によって管理されてもよく、オンプレミスまたはオフプレミスに存在してもよい。
【００２９】
パブリック・クラウド。このクラウド・インフラストラクチャは、一般人または大規模な産業グループに対して利用可能にされ、クラウド・サービスを販売する組織が所有している。
【００３０】
ハイブリッド・クラウド。このクラウド・インフラストラクチャは２つまたはそれ以上のクラウド（プライベート、コミュニティ、またはパブリック）の複合体であり、それらのクラウドは一意のエンティティを留めるが、データおよびアプリケーション・ポータビリティを可能にする標準化された技術または独自の技術（例、クラウド間のロード・バランシングのためのクラウド・バースティング）によってともに結合される。
【００３１】
クラウド・コンピューティング環境はサービス指向型であり、ステートレス性、低結合性、モジュラリティ、および意味的な相互運用性に焦点を合わせている。クラウド・コンピューティングの中心には、相互接続されたノードのネットワークを含むインフラストラクチャがある。
【００３２】
ここで図１を参照すると、クラウド・コンピューティング・ノードの例の概略図が示される。クラウド・コンピューティング・ノード１０は好適なクラウド・コンピューティング・ノードの単なる一例であり、本明細書に記載される本発明の実施形態の使用または機能の範囲に関するいかなる限定を示唆することも意図されていない。クラウド・コンピューティング・ノード１０は、実現されるか、もしくは上に示された機能のいずれかを行うか、またはその両方が可能である。
【００３３】
クラウド・コンピューティング・ノード１０内にはコンピュータ・システム／サーバ１２があり、このコンピュータ・システム／サーバ１２は多数のその他の汎用目的または特定目的コンピュータ・システム環境または構成とともに動作可能である。コンピュータ・システム／サーバ１２とともに使用するために好適であり得る周知のコンピュータ・システム、環境、もしくは構成、またはその組み合わせの例は、パーソナル・コンピュータ・システム、サーバ・コンピュータ・システム、シン・クライアント、シック・クライアント、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、マルチプロセッサ・システム、マイクロプロセッサ・ベースのシステム、セット・トップ・ボックス、プログラマブル家電機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ・システム、メインフレーム・コンピュータ・システム、および上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散型クラウド・コンピューティング環境などを含むが、それに限定されない。
【００３４】
コンピュータ・システム／サーバ１２は、コンピュータ・システムによって実行されるたとえばプログラム・モジュールなどのコンピュータ・システム実行可能命令の一般的なコンテキストにおいて記載されてもよい。一般的にプログラム・モジュールは、特定のタスクを行うか、または特定の抽象データ型を実現するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、ロジック、およびデータ構造などを含んでもよい。コンピュータ・システム／サーバ１２は、通信ネットワークを通じてリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが行われる分散型クラウド・コンピューティング環境において実施されてもよい。分散型クラウド・コンピューティング環境において、プログラム・モジュールは、メモリ・ストレージ・デバイスを含むローカルおよびリモート・コンピュータ・システムのストレージ媒体の両方に位置してもよい。
【００３５】
図１に示されるとおり、クラウド・コンピューティング・ノード１０におけるコンピュータ・システム／サーバ１２は、汎用目的コンピュータ・デバイスの形で示される。コンピュータ・システム／サーバ１２のコンポーネントは、１つ以上のプロセッサまたは処理ユニット１６、システム・メモリ２８、およびシステム・メモリ２８を含むさまざまなシステム・コンポーネントをプロセッサ１６に結合するバス１８を含んでもよいが、それに限定されない。
【００３６】
バス１８は、メモリ・バスまたはメモリ・コントローラ、周辺装置用バス、アクセラレーテッド・グラフィックス・ポート、およびさまざまなバス・アーキテクチャのいずれかを用いたプロセッサまたはローカル・バスを含むいくつかのタイプのバス構造のいずれかの１つ以上を表す。限定ではなく例として、こうしたアーキテクチャはインダストリ・スタンダード・アーキテクチャ（ＩＳＡ：Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（ＭＣＡ：Ｍｉｃｒｏ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ：Ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＩＳＡ）バス、ビデオ・エレクトロニクス・スタンダーズ・アソシエーション（ＶＥＳＡ：Ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）ローカル・バス、およびペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト（ＰＣＩ：Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｓ）バスを含む。
【００３７】
コンピュータ・システム／サーバ１２は通常、さまざまなコンピュータ・システム可読媒体を含む。こうした媒体はコンピュータ・システム／サーバ１２によってアクセス可能な任意の利用可能な媒体であってもよく、それは揮発性および不揮発性媒体、取り外し可能および取り外し不可能媒体の両方を含む。
【００３８】
システム・メモリ２８は、たとえばランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）３０もしくはキャッシュ・メモリ３２またはその両方などの、揮発性メモリの形のコンピュータ・システム可読媒体を含み得る。コンピュータ・システム／サーバ１２はさらに、他の取り外し可能／取り外し不可能、揮発性／不揮発性コンピュータ・システム・ストレージ媒体を含んでもよい。単なる例として、取り外し不可能な不揮発性磁気媒体（図示せず、通常「ハード・ドライブ」と呼ばれる）からの読取りおよびそこへの書込みのために、ストレージ・システム３４が提供され得る。示されていないが、取り外し可能な不揮発性磁気ディスク（例、「フロッピー（登録商標）ディスク」）からの読取りおよびそこへの書込みのための磁気ディスク・ドライブ、およびたとえばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、またはその他の光媒体などの取り外し可能な不揮発性光ディスクからの読取りまたはそこへの書込みのための光ディスク・ドライブが提供され得る。こうした場合には、各々が１つ以上のデータ媒体インタフェースによってバス１８に接続され得る。以下にさらに示されて説明されることとなるとおり、システム・メモリ２８は、本発明の実施形態の機能を行うように構成されたプログラム・モジュールのセット（例、少なくとも１つ）を有する少なくとも１つのプログラム製品を含んでもよい。
【００３９】
限定ではなく例として、プログラム・モジュール４２のセット（少なくとも１つ）を有するプログラム／ユーティリティ４０はシステム・メモリ２８に保存されてもよく、加えてオペレーティング・システム、１つ以上のアプリケーション・プログラム、その他のプログラム・モジュール、およびプログラム・データが保存されてもよい。オペレーティング・システム、１つ以上のアプリケーション・プログラム、その他のプログラム・モジュール、およびプログラム・データ、またはその何らかの組み合わせの各々は、ネットワーク形成環境の実現を含んでもよい。プログラム・モジュール４２は一般的に、本明細書に記載される本発明の実施形態の機能もしくは方法またはその両方を行う。
【００４０】
加えて、コンピュータ・システム／サーバ１２は、たとえばキーボード、ポインティング・デバイス、ディスプレイ２４などの１つ以上の外部デバイス１４か、ユーザがコンピュータ・システム／サーバ１２と対話することを可能にする１つ以上のデバイスか、および／またはコンピュータ・システム／サーバ１２が１つ以上の他のコンピュータ・デバイスと通信することを可能にする任意のデバイス（例、ネットワーク・カード、モデムなど）と通信してもよい。こうした通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ：Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インタフェース２２を介して起こり得る。さらに、コンピュータ・システム／サーバ１２はネットワーク・アダプタ２０を介して、たとえばローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、一般的な広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、もしくは公共ネットワーク（例、インターネット）、またはその組み合わせなどの１つ以上のネットワークと通信できる。示されるとおり、ネットワーク・アダプタ２０は、バス１８を介してコンピュータ・システム／サーバ１２のその他のコンポーネントと通信する。示されていないが、コンピュータ・システム／サーバ１２とともに他のハードウェアもしくはソフトウェア・コンポーネントまたはその両方が用いられ得ることが理解されるべきである。その例はマイクロコード、デバイス・ドライバ、冗長処理ユニット、外部ディスク・ドライブ・アレイ、ＲＡＩＤシステム、テープ・ドライブ、およびデータ・アーカイバル・ストレージ・システムなどを含むが、それに限定されない。
【００４１】
本発明の状況において、当業者が認識することとなるとおり、図１に示されるさまざまなコンポーネントは動く車両の中に位置してもよい。たとえば、示される実施形態の機構に関連する処理およびデータ・ストレージ・ケイパビリティのいくつかは、ローカル処理コンポーネントを介してローカルで行われてもよく、一方で本発明のさまざまな目的を達成するために、同じコンポーネントがネットワークを介してリモートに位置する分散型コンピューティング・データ処理およびストレージ・コンポーネントに接続される。再び当業者が認識することとなるとおり、本例示は、さまざまな発明の態様を集合的に達成する分散型コンピューティング・コンポーネントの接続ネットワーク全体であり得るものの部分集合のみを伝えることが意図されている。
【００４２】
ここで図２を参照すると、例示的なクラウド・コンピューティング環境５０が示されている。示されるとおり、クラウド・コンピューティング環境５０は１つ以上のクラウド・コンピューティング・ノード１０を含み、たとえばパーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｔ）もしくは携帯電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃ、または自動車のコンピュータ・システム５４Ｎ、あるいはその組み合わせなどの、クラウド消費者によって用いられるローカル・コンピュータ・デバイスは、このクラウド・コンピューティング・ノード１０によって通信してもよい。ノード１０は互いに通信してもよい。これらのノードは、たとえば上述したプライベート、コミュニティ、パブリック、もしくはハイブリッド・クラウド、またはその組み合わせなどの１つ以上のネットワークにおいて、物理的または仮想的にグループ化（図示せず）されてもよい。このことは、クラウド・コンピューティング環境５０がインフラストラクチャ、プラットフォーム、もしくはソフトウェア、またはその組み合わせを、クラウド消費者がそれに対するリソースをローカル・コンピュータ・デバイスにおいて維持する必要のないサービスとして提供することを可能にする。図２に示されるコンピュータ・デバイス５４Ａ〜Ｎのタイプは単なる例示であることが意図されており、コンピューティング・ノード１０およびクラウド・コンピューティング環境５０は、任意のタイプのネットワークもしくはネットワーク・アドレス可能接続（例、ウェブ・ブラウザを使用するもの）またはその両方を通じて、任意のタイプのコンピュータ・デバイスと通信できることが理解される。
【００４３】
ここで図３を参照すると、クラウド・コンピューティング環境５０（図２）によって提供される機能的抽象化レイヤのセットが示されている。図３に示されるコンポーネント、レイヤ、および機能は単なる例示であることが意図されており、本発明の実施形態はそれらに限定されないことが予め理解されるべきである。示されるとおり、以下のレイヤおよび対応する機能が提供される。
【００４４】
デバイス・レイヤ５５は、クラウド・コンピューティング環境５０においてさまざまなタスクを行うための物理的デバイスもしくは仮想デバイスまたはその両方、埋め込み式もしくはスタンドアロンまたはその両方の電子機器、センサ、アクチュエータ、およびその他の物体を含む。デバイス・レイヤ５５内のデバイスの各々は、他の機能的抽象化レイヤに対するネットワーク形成ケイパビリティを組み込むことによって、これらのデバイスから得られた情報が他の機能的抽象化レイヤに提供されてもよいし、他の抽象化レイヤからの情報がデバイスに提供されてもよいし、その両方であってもよい。一実施形態において、デバイス・レイヤ５５を含むさまざまなデバイスが、「モノのインターネット」（ＩｏＴ）として集合的に公知であるエンティティのネットワークを組み込んでもよい。当業者が認識することとなるとおり、こうしたエンティティのネットワークは多様な目的を達成するためのデータの相互通信、収集、および普及を可能にする。
【００４５】
示されるデバイス・レイヤ５５は、示されるとおりのセンサ５２、アクチュエータ５３、統合された処理、センサ、およびネットワーク形成電子機器を有する「学習」サーモスタット５６、カメラ５７、制御可能な家庭用コンセント／レセプタクル５８、ならびに制御可能な電気スイッチ５９を含む。他に可能なデバイスは、さまざまな付加的なセンサ・デバイス、ネットワーク形成デバイス、電子機器デバイス（たとえばリモート・コントロール・デバイスなど）、付加的なアクチュエータ・デバイス、たとえば冷蔵庫または洗濯機／乾燥機などのいわゆる「スマート」電化製品、および多様なその他の可能な相互接続物体を含んでもよいが、それに限定されない。
【００４６】
ハードウェアおよびソフトウェア・レイヤ６０は、ハードウェアおよびソフトウェア・コンポーネントを含む。ハードウェア・コンポーネントの例は、メインフレーム６１、ＲＩＳＣ（縮小命令セット・コンピュータ（Ｒｅｄｕｃｅｄ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｓｅｔ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ））アーキテクチャに基づくサーバ６２、サーバ６３、ブレード・サーバ６４、ストレージ・デバイス６５、ならびにネットワークおよびネットワーク形成コンポーネント６６を含む。いくつかの実施形態において、ソフトウェア・コンポーネントは、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア６７およびデータベース・ソフトウェア６８を含む。
【００４７】
仮想化レイヤ７０は抽象化レイヤを提供し、この抽象化レイヤから仮想エンティティの以下の例が提供されてもよい。仮想サーバ７１、仮想ストレージ７２、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム７４、ならびに仮想クライアント７５。
【００４８】
一例において、管理レイヤ８０は以下に記載される機能を提供してもよい。リソース・プロビジョニング８１は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを行うために用いられるコンピューティング・リソースおよびその他のリソースの動的調達を提供する。計測および価格決定８２は、クラウド・コンピューティング環境内でリソースが使用される際のコスト追跡と、これらのリソースの消費に対する請求書またはインボイスの送付とを提供する。一例において、これらのリソースはアプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含んでもよい。セキュリティは、クラウド消費者およびタスクに対するアイデンティティ確認、ならびにデータおよびその他のリソースの保護を提供する。ユーザ・ポータル８３は、消費者およびシステム管理者に対するクラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス・レベル管理８４は、要求されるサービス・レベルが満たされるようにクラウド・コンピューティング・リソースの割り当ておよび管理を提供する。サービス・レベル・アグリーメント（ＳＬＡ：Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｌｅｖｅｌ  Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）計画および実現８５は、ＳＬＡによって将来の要求が予測されるクラウド・コンピューティング・リソースに対する事前の取り決めおよびその調達を提供する。
【００４９】
作業負荷レイヤ９０は、クラウド・コンピューティング環境が使用され得る機能の例を提供する。このレイヤから提供され得る作業負荷および機能の例は、マッピングおよびナビゲーション９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９２、仮想教室の教育配信９３、データ分析処理９４、トランザクション処理９５、および本発明の示される実施形態の状況においては、さまざまな車両運転リスク評価作業負荷および機能９６を含む。加えて、車両運転リスク評価作業負荷および機能９６は、たとえばデータ分析（さまざまな車両または環境センサからのデータ収集および処理を含む）、協調的データ分析、および予測的データ分析機能などの動作を含んでもよい。加えて、車両運転リスク評価作業負荷および機能９６は、本発明の示される実施形態のさまざまな目的を達成するために、たとえばハードウェアおよびソフトウェア６０、仮想化７０、管理８０、およびその他の作業負荷９０のもの（たとえばデータ分析処理９４など）などのさまざまな抽象化レイヤの他の部分とともに働いてもよいことを、当業者は認識するだろう。
【００５０】
前述のとおり、本発明の示される実施形態の機構は、相対的センシングを用いて行程に関する車両の運転に関連するリスクをモニタするための新規のアプローチを提供する。挙動パラメータが学習されて、過去の学習済み挙動パラメータと比較されてもよい。車両幅方向および車両前後方向の運転挙動の物理的モデルと、たとえば運転者の応答反応時間、最大加速度、減速パラメータ、誘導された減速パラメータ、車線変更の強引さなどの挙動パラメータとに基づいて、運転者に警告／軽減活動が提案されてもよい。
【００５１】
車載の相対的センサ（例、レーダ、ＬＩＤＡＲ、カメラ）および測位センサ（例、加速度計、全地球測位衛星「ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓａｔｅｌｌｉｔｅ」、および／または車載診断「ＯＢＤ：ｏｎ−ｂｏａｒｄ  ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ」もしくはＯＢＤ−ＩＩシステム）が使用されて、運転のコンテキスト（例、道路のタイプ、天候、交通密度、照明）に対する特定的な運転者の車両前後方向および車両幅方向の挙動パラメータを学習するために用いられてもよい。行程のコンテキストにおける運転者の運転挙動を特徴付ける学習済みパラメータは、運転者、運転スタイルまたはパターン、運転者の健康状態の状況（例、疲労、ストレス、興奮など）、安全でない運転、および環境汚染しやすい運転スタイルなどの識別および学習を可能にする。危機的またはリスクが検出される運転状況の検出の際には、一連の軽減方策またはアラートが提供されてもよい。たとえば、警告が発行されてもよいし、運転タスクを行うための自動運転システムが開始されてもよいし、保険マルス（または安全運転の場合のボーナス）が発行されてもよいし、検出されたリスクを最小化または低減するためにより好適な（例、ストレスを受けにくい）道路への行程の再経路付けが提案されてもよいし、その組み合わせが行われてもよい。
【００５２】
１つの態様において、本発明の示される実施形態の機構は、行程のコンテキストに対する情報を受信し得る警告勧告システムを提供する。示される実施形態の機構は、オンライン方式で物理的な車両幅方向および車両前後方向の運動モデルの挙動パラメータを学習する。得られた学習済みパラメータは、デバイスの運転者データベース（例、上に示したクラウド・コンピュータ・システム）に保存され得る過去の学習済みパラメータと比較されてもよい。もし車両運転挙動偏差が観察されれば、観察された偏差はその根底にある運転者の状態（例、疲労、ストレスなど）にマップされてもよい。パラメータ値を運転者の状態とリンクさせるために、較正されたリスク・モデルが用いられてもよい。示される実施形態の機構は、運転挙動が安全でない、危険、攻撃的であることを運転者に警告するか、または評価されるリスクに関する別の説明を提供し、かつ別のコースの車両運転挙動（例、車線変更アシスト、最適な速度、オートパイロット・システムなど）を勧告してもよい。
【００５３】
１つの態様において、本発明の示される実施形態の機構は、価格決定スキーム・システムを提供する。たとえば、車両のオペレータは特定のコンテキスト（特定の道路のタイプ、天候条件など）において車両を運転することがある。このシステムは、オンライン方式で物理的な車両幅方向および車両前後方向の運動モデルの挙動パラメータを学習する。得られた学習済みパラメータは、データベースに保存された挙動パラメータの分布と比較されてもよい。リスク・モデリング（例、バリュー・アット・リスク、極値理論）の意味での高い車両運転挙動偏差（例、定められた範囲内、閾値より上もしくは下、または選択された値の偏差など）が観察されるとき、システムは運転者に関連する保険計画にマルス（例、ボーナス）が発行され得ることを運転者に警告してもよい。事故の状況においては、挙動パラメータ／近接センサの値に関するこうしたデータが、任意の議論または主張を補正するために役立つことがある。
【００５４】
ここで図４をみると、本発明の示される実施形態のさまざまな機構による例示的機能コンポーネント４００を示すブロック図が示されている。図４は、本技術の例によるたとえばコンピューティング環境４０２などのコンピューティング環境における相対的センシングを用いて、行程に関する車両の運転に関連するリスクをモニタおよび評価するステップを示している。分かるであろうとおり、機能ブロックの多くは、図１〜３において前述したのと同じ記述的意味における機能の「モジュール」または「コンポーネント」とみなされてもよい。前述を念頭に置いて、モジュール／コンポーネント・ブロック４００は、本発明による正確な経時的事象予測モデリングのためのシステムのさまざまなハードウェアおよびソフトウェア・コンポーネントに組み込まれてもよい。機能ブロック４００の多くは、分散型コンピューティング・コンポーネント、またはユーザ・デバイス、またはその他の場所におけるさまざまなコンポーネントにおけるバックグラウンド・プロセスとして実行されてもよい。本発明のさまざまな態様によるさまざまな計算、データ処理、およびその他の機能を行うための処理ユニット１６およびメモリ２８を組み込んだコンピュータ・システム／サーバ１２が再び示される。
【００５５】
システム４００はコンピューティング環境４０２と、運転リスク評価システム４３０と、たとえばデスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、タブレット、スマート・フォン、車両通信システム、もしくは車載ナビゲーション・システム、または１つ以上のプロセッサおよびメモリを有し得る別の電子デバイス、あるいはその組み合わせなどのデバイス４２０とを含んでもよい。デバイス４２０、運転リスク評価システム４３０、およびコンピューティング環境４０２の各々は、たとえばコンピューティング・ネットワークなどの１つ以上の通信方法によって、互いに関連付けられるか、通信するか、またはその両方であってもよい。一例において、デバイス４２０および／または運転リスク評価システム４３０は、コンピューティング環境４０２に関連するオーナー、顧客、または技術者／管理者によって制御されてもよい。別の例において、デバイス４２０および／または運転リスク評価システム４３０は、コンピューティング環境４０２のオーナー、顧客、または技術者／管理者から完全に独立していてもよい。
【００５６】
１つの態様において、コンピューティング環境４０２は、デバイス４２０に仮想化コンピューティング・サービス（すなわち仮想化コンピューティング、仮想化ストレージ、仮想化ネットワーク形成など）を提供してもよい。より具体的には、コンピューティング環境４０２は、ハードウェア基板において実行される仮想化コンピューティング、仮想化ストレージ、仮想化ネットワーク形成、およびその他の仮想化サービスを提供してもよい。
【００５７】
図４に示されるとおり、コンピューティング環境４０２は機械学習モジュール４０６と、機械学習モジュール４０６に関連する要素および／またはパラメータ４０４と、運転リスク評価システム４３０とを含んでもよい。要素および／またはパラメータのデータベース４０４は、運転リスク評価システム４３０、および／またはセンサ・コンポーネント４１６に関連するセンサ・デバイスに関連する車両の各オペレータに対する車両オペレータ・プロファイルも含んでいてもよい。なお、１つ以上のＩｏＴセンサ・デバイスまたは測位センサ・デバイスがセンサ・コンポーネント４１６として表されてもよく、かつ運転リスク評価システム４３０に結合されてもよい。要素および／またはパラメータ４０４は、運転リスク評価システム４３０に関係する要素、パラメータ、挙動特徴、学習済み挙動パラメータ・データ、車両運転基準／値、温度データ、履歴データ、交通データ、天候データ、道路の条件、オペレータの健康状態、オペレータのバイオメトリック・データ、経度の位置データ、緯度の位置データ、その車両に対する１つ以上の代替的車両の経度／緯度の位置データ、またはその組み合わせであってもよい。すなわち、たとえば機械学習モジュール４０６の挙動モデル・コンポーネントなどを用いて１つ以上の機械学習モデルを学習またはトレーニングするための入力データに対して、異なる組み合わせのパラメータが選択および適用されてもよい。１つ以上のＩｏＴセンサがセンサ・コンポーネント４１６を介してデータを検出することを可能にするために、要素および／またはパラメータ４０４は、センサ・コンポーネント４１６に関連する１つ以上のセンサの１つ以上の設定を定めてもよい。センサ・コンポーネント４１６に関連する１つ以上のセンサは、運転リスク評価システム４３０に結合されてもよい。
【００５８】
コンピューティング環境４０２は、図１に示したとおりのコンピュータ・システム１２をも含んでもよい。コンピュータ・システム１２は挙動パラメータ・コンポーネント４１０、リスク評価コンポーネント４１２、およびセンサ・コンポーネント４１６をも含んでもよく、これらの各々は、１つ以上の機械学習モデルのトレーニングおよび学習のため、ならびに要素、パラメータ、挙動特徴、車両オペレータ・プロファイル、車両運転または挙動基準／値、学習済み挙動パラメータ・データ、温度データ、履歴データ、交通データ、天候データ、道路の条件、オペレータの健康状態、オペレータのバイオメトリック・データ、経度の位置データ、緯度の位置データ、その車両に対する１つ以上の代替的車両の経度／緯度の位置データ、またはこれらの組み合わせを、相対的センシングを用いて行程に関する車両の運転に関連するリスクをモニタするために機械学習モデルに適用することのために、機械学習モジュールに関連付けられる。
【００５９】
１つの態様において、機械学習モジュール４０６は、運転リスク評価システム４３０のセンサ・コンポーネント４１６に関連する１つ以上のセンサから学習された学習済み挙動パラメータに関連するリスクのコグニティブ予測および／またはコグニティブ推定のための挙動モデル・コンポーネント４０８を含んでもよい。１つの態様において、機械学習モジュール４０６は、特定のコンテキストを与えられてその挙動パラメータが静的であるとみなしてもよい。挙動パターンの学習は、オンライン静的パラメータ識別（例、一般的な状態空間モデルにおけるオンライン・パラメータ推定）の使用を含んでもよい。
【００６０】
たとえば、挙動パラメータ・コンポーネント４１０およびリスク評価コンポーネント４１２を用いるコンピュータ・システム１２は、センサ・コンポーネント４１６に関連する１つ以上のセンサによって、行程に関連するリスクをコグニティブに判定または評価してもよい。すなわち、重要な運転者特有のパラメータまたは「コンテキスト要素」（例、天候条件、時刻、道路の条件、運転者に関係する他の運転者の挙動などに基づいて示される運転者の反応時間、運転者の車頭時間、運転者の攻撃性、運転者の衝突余裕時間分布の標準偏差、運転者の挙動）が、１つ以上の機械学習動作を介して動的に学習されてもよい。たとえば機械学習モデルは、午後遅くの混雑した交通条件（例、午後５時近くの「ラッシュ・アワーの交通」）の際に、車両オペレータがバイオメトリック活動の増加（例、心拍数の増加）と、合図を出さないこと、突然の車線変更、またはその他の安全でない運転パターンによる攻撃的な運転挙動（例、「運転中の激情」）とを示すことを学習するかもしれない。これに従って、機械学習モジュール４０６、要素および／またはパラメータ４０４、あるいはその両方において、運転リスク評価システム４３０の車両オペレータ・プロファイルが作成、規定、保存、および維持されてもよい。
【００６１】
機械学習モジュール４０６はセンサ・コンポーネント４１６に関連する１つ以上のセンサからのフィードバック情報を収集して、運転リスク評価システム４３０に対する挙動を学習することで、相対的センシングを用いて行程のコンテキストにおける車両オペレータのリスクを（挙動パラメータ・コンポーネント４１０に関連して）検出してもよい。機械学習モジュール４０６は、挙動モデル・コンポーネント４０８を用いて運転リスク評価システム４３０に対するコグニティブリスク推定または評価を提供するために、そのフィードバック情報を用いてもよい。すなわち、挙動モデル・コンポーネント４０８は、センサ・コンポーネント４１６に関連する１つ以上のセンサおよび挙動モデルによって、運転リスク評価システム４３０に対する車両オペレータのリスクをコグニティブに評価してもよい。つまり、機械学習モジュール４０６は、運転リスク評価システム４３０の挙動を学習するためにフィードバック情報を用いて初期化されてもよい。
【００６２】
リスク評価コンポーネント４１２は、１つ以上の学習済み挙動パラメータを用いてオペレータの運転挙動をモニタしてもよい。加えてリスク評価コンポーネント４１２は、１つ以上の学習済み挙動パラメータと過去の学習済み挙動パラメータとの比較に基づいて、オペレータの運転挙動における異常を検出してもよい。リスク評価コンポーネント４１２は、１つ以上のセンシング・デバイスを用いて特定のコンテキストを与えられて、行程に関して車両のオペレータに対して学習された１つ以上の学習済み挙動パラメータに関連するリスクを判定および評価してもよい。コンテキストはセンサ・コンポーネント４１６を用いて学習されてもよく、リスク評価コンポーネント４１２に情報が供給される。よって、リスクを検出および評価するとき、リスク評価コンポーネント４１２はリスクを低減させるために１つ以上の軽減活動またはアラートを提供してもよく、１つ以上のセンシング・デバイスは１つ以上の測位センサ、１つ以上のモノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、またはその組み合わせを含む。１つの態様において、センサ・コンポーネント４１６に関連するセンサ・デバイスは、ＩｏＴコンピューティング環境またはネットワークに関連する１つ以上のＩｏＴデバイスを含んでもよい。
【００６３】
リスク評価コンポーネント４１２はリスク評価を、運転者の挙動パラメータの個別の分布および／または集合的分布に対する学習済み挙動パラメータの比較に基づいて行ってもよい。各分布は特定のコンテキストに関連付けられてもよい。これらの分布は、リスク評価コンポーネント４１２によって投入されてもよい。たとえばバリュー・アット・リスク理論においては、確率密度関数に対して推定値または学習値が比較されて、平均値に対する偏差の重要性が測定されてもよい。
【００６４】
デバイス４２０はグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ：ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｕｓｅｒ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）４２２を含んでもよく、このグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）４２２は、ユーザがＧＵＩ４２２と対話するための１つ以上のユーザ・インタフェース制御をデバイス４２０上に表示することができる。たとえばＧＵＩ４２２は、学習済み挙動パラメータに従って、対話型グラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を介して１つ以上の学習済み挙動パラメータに関連するリスクを表示してもよい。たとえば、リスク評価コンポーネント４１２は検出されたリスクを軽減するための活動方針、アラート、または警告をデバイス４２０に発行してもよい。アラートはＧＵＩ４２２において音声的に、もしくは視覚的に、またはその両方で「アラート！攻撃的な運転挙動が検出されました。先行車両との相対距離を調節してください」（例、「前の車両との相対距離を調節してください」）と示すか、または表示してもよい。
【００６５】
１つの態様において、本明細書に記載される機械学習モデリングは、たとえば教師あり学習（例、ＭＣＭＣフィルタ、カルマン・フィルタ、粒子フィルタなど）、教師なし学習、時間的差分学習、および強化学習などの多様な方法または複数の方法の組み合わせを用いて行われてもよい。すなわち、機械学習モデリングは１つ以上の物理的モデルのパラメータを学習してもよい。機械学習モデリングは、特にコンテキストおよび／または指標を学習するために、教師なし学習技術によって完了され得る状態空間モデルのパラメータ推定のカテゴリで使用されてもよい。
【００６６】
本技術とともに用いられ得る教師あり学習のいくつかの非限定的な例は、カルマン・フィルタ、粒子フィルタ、ＭＣＭフィルタ、ＡＯＤＥ（平均１依存推定量（ａｖｅｒａｇｅｄ  ｏｎｅ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ））、人工ニューラル・ネットワーク、逆伝播、ベイジアン統計、ナイーブ・ベイズ分類器、ベイジアン・ネットワーク、ベイジアン知識ベース、事例ベース推論、決定木、帰納論理プログラミング、ガウス過程回帰、遺伝子発現プログラミング、グループ・データ処理法（ＧＭＤＨ：ｇｒｏｕｐ  ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  ｄａｔａ  ｈａｎｄｌｉｎｇ）、学習オートマトン、学習ベクトル量子化、最小メッセージ長（決定木、決定グラフなど）、怠惰学習、インスタンス・ベース学習、近傍アルゴリズム、類推モデリング、確率的で近似的に正しい（ＰＡＣ：ｐｒｏｂａｂｌｙ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ  ｃｏｒｒｅｃｔ）学習、リップル・ダウン・ルール、知識獲得方法、シンボリック機械学習アルゴリズム、サブ・シンボリック機械学習アルゴリズム、サポート・ベクトル・マシン、ランダム・フォレスト、分類器のアンサンブル、ブートストラップ・アグリゲーティング（バギング）、ブースティング（メタアルゴリズム）、順序分類、回帰分析、情報ファジィ・ネットワーク（ＩＦＮ：ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｆｕｚｚｙ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、統計的分類、線形分類器、フィッシャーの線形判別式、ロジスティック回帰、パーセプトロン、サポート・ベクトル・マシン、二次分類器、ｋ近傍、隠れマルコフ・モデル、およびブースティングを含む。本技術とともに用いられ得る教師なし学習のいくつかの非限定的な例は、人工ニューラル・ネットワーク、データ・クラスタリング、期待値最大化、自己組織化マップ、動径基底関数（RBF）ネットワーク、ベクトル量子化、生成的トポグラフィ・マッピング（GTM）、情報ボトルネック法、ＩＢＳＥＡＤ（分散型自律的エンティティ・システムに基づく対話（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  ｅｎｔｉｔｙ  ｓｙｓｔｅｍｓ  ｂａｓｅｄ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ））、相関ルール学習、アプリオリ・アルゴリズム、エクラ・アルゴリズム、ＦＰ成長アルゴリズム、階層的クラスタリング、単連結クラスタリング、概念的クラスタリング、分割クラスタリング、ｋ平均アルゴリズム、ファジィ・クラスタリング、および強化学習を含む。時間的差分学習のいくつかの非限定的な例は、Ｑ学習および学習オートマトンを含んでもよい。このパラグラフに記載した教師あり、教師なし、時間的差分、またはその他の機械学習の例のいずれかに関する特定の詳細は公知であり、この開示の範囲内である。加えて、１つ以上の機械学習モデルをディプロイするとき、コンピュータ・デバイスは公の場にディプロイされる前に、最初に制御された環境においてテストされてもよい。加えて、公的環境（例、制御されたテスト環境の外部）に配置されたときにも、コンピュータ・デバイスのコンプライアンスがモニタされてもよい。
【００６７】
加えて、コンピュータ・システム１２／コンピューティング環境４０２は、１つ以上の数学的演算（例、微分方程式または偏微分方程式を解析的または計算的に解くこと、加法、減法、除法、乗法、標準偏差、平均値（ｍｅａｎｓ）、代表値（ａｖｅｒａｇｅｓ）、パーセンテージの使用、統計的分布を用いた統計的モデリング、組み合わされた変数の最小値、最大値、または類似の閾値を見出すことなど）を含み得る数学的演算または関数による１つ以上の計算を行ってもよい。
【００６８】
図５をみると、さらに説明されることとなるさまざまな機能を備えたさまざまなハードウェア５００のブロック図が示されており、示される実施形態の機構の態様がこのハードウェア５００において実現されてもよい。１つの態様においては、図１〜４に記載されるコンポーネント、モジュール、サービス、アプリケーション、もしくは機能、またはその組み合わせの１つ以上が図５において用いられてもよい。たとえば、図１のコンピュータ・システム／サーバ１２が図５に含まれてもよく、かつ分散型コンピューティング・ネットワークを通じて他のコンピューティング・ノード（たとえば交通カメラ、クラウド・コンピューティング・ネットワーク、ＧＰＳデバイス、スマート・フォンなどの車両または非車両システムのコンピュータ・システムなど）に接続されてもよく、そこで付加的なデータ収集、処理、分析、およびその他の機能が実現されてもよい。図１のコンピュータ・システム／サーバ１２は、カメラまたは１つ以上のセンサから収集された画像、ビデオ、センサ・データ、またはその組み合わせにおいて／によって識別される行程に関連するリスクを分析および検出するために、コグニティブ車両オペレータ・リスク評価システムであってもよいハードウェア５００を、他の関係コンポーネントとともに含んでもよい。
【００６９】
示されるとおり、機能のさまざまなブロックは、ブロック５００の互いの関係を示してプロセスの流れを示すための矢印とともに示されている。加えて、機能ブロック５００の各々に関する記述的情報もみられる。分かるであろうとおり、機能ブロックの多くは、図１〜４において前述したのと同じ記述的意味における機能の「モジュール」とみなされてもよい。前述を念頭に置いて、モジュール・ブロック５００は、本発明による行程に関する車両の運転に関連するコグニティブ車両オペレータ・リスク評価のためのシステムのさまざまなハードウェアおよびソフトウェア・コンポーネントに組み込まれてもよい。機能ブロック５００の多くは、分散型コンピューティング・コンポーネント、またはユーザ・デバイス、またはその他の場所におけるさまざまなコンポーネントにおけるバックグラウンド・プロセスとして実行されてもよく、一般的には一般化されたタスクを行うユーザに認識されない。
【００７０】
ブロック５０２から始めて、物理的挙動モデル５０４を用いる挙動パラメータ学習器によって、１つ以上の学習済み挙動パラメータが学習されてもよい。１つ以上の物理的挙動モデル５０４は、車両の速度、相対位置、および周囲の車両に対する相対速度に基づいて、運転者の車両前後方向の挙動および車両幅方向の挙動を特徴付けるために用いられてもよい。１つの態様において、物理的挙動モデルは数式（１）によって定められてもよい。
【数１】
2020536317.tif 000003
【００７１】
ここで
【数２】
2020536317.tif 000004
は車両の加速度であり、ｆθｃはモデル関数であり、
【数３】
2020536317.tif 000005
は車両速度であり、Δχｎは運転者によって運転される車両から次の車両、現在の車両、または現在検出されている車両（例えば、道路、車線、駐車区画などにおいてその車両の横または前にある車両）までの測定された距離であり、Δχｎ−１は運転者によって運転される車両から過去の車両（例、「追い越された」すなわち現在は運転者の車両の後ろにある車両）までの測定された距離であり、
【数４】
2020536317.tif 000006
は過去の車両に対するその車両の相対速度であり、
【数５】
2020536317.tif 000007
も付加的な過去の車両に対するその車両の相対速度であり、θｃは所与のコンテキストｃにおける運転者に関連する挙動パラメータのベクトル（例えば、車線変更の強引さ、丁寧さの要素、最大速度、最大加速度、快適な減速、反応時間、安全な車頭時間など）である。物理的挙動モデル５０４に対して、コンテキストの予め定められた離散集合（例、湿潤、乾燥、混雑した交通など）も用いられてもよい。挙動パラメータは、行程のコンテキスト（例、道路のタイプ、天候条件、道路標識、交通密度、時刻など）に依存してもよい。所与のコンテキストにおいて、挙動パラメータは運転者の状態およびリスクを定めてもよい（例、短い反応時間は安全である、高い車線変更の強引さは安全でない、通常より長い反応時間は疲労状態を示す、通常より高い車線変更の強引さはストレスを示す）。
【００７２】
車両のオペレータの挙動パラメータを学習するために、相対的センサ・データ、車両プローブデータ（例、速度および加速度）、およびコンテキスト・データが用いられてもよい。ブロック５０６のとおり、学習済み挙動パラメータは保存されて、１つ以上の学習済み挙動パラメータに関連するリスクを決定するために用いられてもよい。リスク評価者動作５０８は、ブロック５０６の学習済み挙動パラメータを、集合的挙動パラメータ・データベース５１０を用いて１つ以上の履歴学習済み挙動パラメータと比較し、加えて車両オペレータの（「個人的」）挙動パラメータ・データベース５１２に保存された運転者自身の過去の学習済み挙動パラメータと比較してもよい。すなわちリスク評価動作は、学習済み挙動パラメータを行程のコンテキストに対する挙動パラメータの個別または集合的な分布と比較してもよい。したがって、リスクは比較によって評価または判定されてもよい。ブロック５１４のとおり、警告、軽減活動、フィードバック活動、またはその組み合わせが発行または提供されてもよい。
【００７３】
なお、１つ以上のさまざまなタイプの物理的挙動モデルが使用されてもよい。たとえば、車両前後方向のダイナミクスに対して、車追従モデルが使用されてもよい（例、インテリジェント・ドライバ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｄｒｉｖｅｒ）モデル、最適速度モデル）。これらのモデルは車両の加速度を、速度と、先行する車両との相対距離および速度と、挙動パラメータとの非線形関数として定めてもよい。車両幅方向のダイナミクスに対して、車線変更モデル（例、ギャップ・アクセプタンス・モデル、車線変更によって誘導される全制動の最小化「ＭＯＢＩＬ：ｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇ  ｏｖｅｒａｌｌ  ｂｒａｋｉｎｇ  ｉｎｄｕｃｅｄ  ｂｙ  ｌａｎｅ  ｃｈａｎｇｅｓ」モデルなど）は、目標車線の車両に対する相対的な距離および速度と、挙動パラメータとに基づいて車線変更の意思決定プロセスを定めてもよい。
【００７４】
ここで図６をみると、車両速度、車両の相対位置、および周囲の車両との相対速度に基づく車両のオペレータの車両前後方向および車両幅方向の挙動パラメータの学習に対する図６００が示されている。示されるとおり、車両６０２はオペレータによって運転されており、道路の第１の車線６１２を移動している。車両６０４Ａは車両６０２の後ろにあり、第１の車線６１２を移動している。車両６０４Ｂは車両６０２の横にあり、道路の第２の車線６１０を移動している。車両６０４Ｃは車両６０２の前にあり、第１の車線６１２を移動している。
【００７５】
車両６０２のオペレータの車両前後方向および車両幅方向の挙動パラメータを学習するために、車両ダイナミクスおよび相対的車両ダイナミクスに関する車両６０２の１つ以上のセンサからのセンサ・データが用いられてもよい。行程の所与のコンテキストにおいて、挙動パラメータは車両６０２の運転者の状態を定めてもよい。行程のコンテキストは、（例、道路のタイプ、天候条件、交通密度などを推論するために）付加的な内部または外部のデータ・ソースを介して学習され得る。付加的な態様においては、「車車間」（「Ｖ２Ｖ」）通信を介して車両６０４Ａ〜Ｃから車両コラボレーション・データが受信されてもよいし、その他の車外データ・ソースが考慮されてもよい（例、ドローン、移動カメラ、または非車両システム）し、その両方であってもよい。たとえば車両コラボレーション・データは、たとえば車両６０２および車両６０４Ａ〜Ｃに関連する各イメージングまたはセンシング・デバイスから１つ以上の画像、音声データ、ビデオ・ストリーム、センサ・ベースのデバイス・データ、またはその組み合わせを受信することなどを含んでもよい。
【００７６】
捕捉されたセンサ・データ、または１つ以上のＩｏＴデバイスからのデータ、あるいはその両方を用いて、たとえば図５の数式（１）において用いられるものなどの物理的挙動モデルおよび指標（例、車線変更、車追従、安全性の指標）に基づいて、車両６０２の一連の運転者挙動パラメータが学習されてもよい。付加的な態様においては、数式（１）に加えて、たとえば数式（２）などの１つ以上の代替的な物理的挙動モデルも用いられてもよい。
【数６】
2020536317.tif 000008
【００７７】
ここで（数式（１）の）θは［ｔ，α］に等しく、ｔは反応時間であり、αは運転者の挙動の攻撃性である。つまり、車両６０２およびたとえば車両６０４Ａ〜Ｃなどの他の車両に関する位置、速度、加速度、減速、およびコンテキスト要素に関するセンサ・データにアクセスすることによって、１つ以上の学習済み挙動パラメータに関連するリスクの評価が可能になる。
【００７８】
示されるとおり、
【数７】
2020536317.tif 000009
が車両６０２に対して決定されてもよい。さらに、車両６０４Ａの車両加速度
【数８】
2020536317.tif 000010
も車両６０２に関して決定されてもよい。車両６０４Ｃの車両加速度
【数９】
2020536317.tif 000011
も車両６０２に関して決定されてもよい。車両６０４Ｂの車両加速度
【数１０】
2020536317.tif 000012
も車両６０２に関して決定されてもよい。
【００７９】
車両６０２からの次の車両、現在の車両、または現在検出されている車両、たとえば車両６０４Ｂなどに対する距離（Δχｎ）も決定されてもよい。車両６０２からの過去の車両、たとえば６０４Ａなどに対する距離（Δχｎ−１）も決定されてもよい。よって、捕捉されたセンサ・データもしくはコンテキスト・データまたはその両方によって、物理的挙動モデルおよび指標（例、反応時間、最大加速度、減速パラメータ、誘導された減速パラメータ、車線変更、車追従、安全性の指標、および攻撃的な挙動または運転挙動など）に基づいて車両６０２の運転者の挙動パラメータを学習することが可能になる。
【００８０】
ここで図７をみると、プロセッサによって１つ以上のセンシング・デバイスを用いて行程に関する車両の運転に関連するリスクをモニタするための方法７００が示されており、この方法７００において、示される実施形態のさまざまな態様が実現されてもよい。この機能７００はブロック７０２において開始してもよい。ブロック７０４のとおり、行程に関する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、車両、１つ以上の代替的車両、またはその組み合わせに関して、車両のオペレータの１つ以上の学習済み挙動パラメータが学習されてもよい。ブロック７０６のとおり、１つ以上の学習済み挙動パラメータに関連するリスクが評価されてもよい。ブロック７０８のとおり、この機能７００は終了してもよい。
【００８１】
１つの態様において、図７の少なくとも１つのブロックとともに、および／またはその一部として、７００の動作は以下の各々を含んでもよい。７００の動作は、車両に関連する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、車両前後方向および車両幅方向の挙動パラメータを学習してもよい。７００の動作は、行程のコンテキストにおいて車両に関連する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、車両の速度および加速度／減速を決定する、および／または周囲の車両に対するその車両の相対位置および相対速度を決定してもよい。言い換えると、７００の動作は、１）車両に関連する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて車両の加速度、速度、および位置のうちの少なくとも１つをリアルタイムで決定すること、２）車両に関連する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて、１つ以上の代替的車両の速度および加速度の少なくとも一方と、車両に対する１つ以上の代替的車両の位置とをリアルタイムで決定することであって、ここで１つ以上の代替的車両は車両の前にあるか、車両の後ろにあるか、車両の隣にあるかのいずれかである、決定すること、３）車両に関連する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて速度および加速度を追跡すること、および／または４）１つ以上のセンシング・デバイスを用いて１つ以上の代替的車両の速度および加速度の少なくとも一方と、車両に対する１つ以上の代替的車両の位置とを追跡すること、を行ってもよい。
【００８２】
１つ以上の学習済み挙動パラメータを用いて、行程のコンテキストの判定および／または推論が行われてもよい。すなわち、車両の速度、加速度、および位置の少なくとも１つ、および／または周囲の車両（例、車両の前、車両の後ろ、車両の右もしくは左またはその両方）に対する車両の速度、加速度、および相対的位置の少なくとも１つ、を追跡することが、ユーザ（例、運転者）の１つ以上の挙動パラメータの推論のために用いられてもよい。
【００８３】
加えて７００の動作は、車両に関連する１つ以上のセンシング・デバイスを用いて行程に関する１つ以上のコンテキスト要素を学習してもよく、この１つ以上のコンテキスト要素は交通データ、天候データ、道路の条件、道路のタイプ、オペレータの健康状態、オペレータのバイオメトリック・データ、車両に対する１つ以上の代替的車両の位置データ、またはその組み合わせを含む。１つ以上の学習済み挙動パラメータを用いて、車両のオペレータの運転挙動がモニタおよび追跡されてもよい。
【００８４】
７００の動作は、リスクを低減させるために１つ以上の軽減活動またはアラートを提供または提案してもよい。たとえば軽減活動は、リスクを軽減または「低減」させるための活動を行う（例、検出された運転リスクを低減させるために前の車両に対する速度を調節する）ようにユーザに示し得る通信（例、視覚的通信または音声通信）を含んでもよい。軽減活動は、自動駐車および／または自動運転（「オートパイロット」）システムを作動させること、リスクに応答して定められた活動方針を取るためのコマンドを発行すること、または可聴もしくは視覚的アラートを提供することを含んでもよい。
【００８５】
７００の動作は、オペレータ、１つ以上の代替的車両の１人以上の代替的運転者、またはこれらの組み合わせの１つ以上の学習済み挙動パラメータと、過去の学習済み挙動パラメータとのリアルタイムの比較動作に基づいて、オペレータの運転挙動における異常を検出してもよい。すなわち、リアルタイムで学習された１つ以上の挙動パラメータと、過去の学習済み挙動パラメータの分布とを比較することによってリアルタイム比較動作が行われてもよく、その分布は個人的な学習済み挙動パラメータであるか、または運転者の集合の集合的学習済み挙動パラメータである。１つ以上の学習済み挙動パラメータと、過去に学習された挙動パラメータの分布との比較に基づいて、オペレータの運転挙動において、特定の経路に対する標準化された挙動または定められた挙動に対する異常または逸脱が検出されてもよい。
【００８６】
本発明はシステム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品、またはその組み合わせであってもよい。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を行わせるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体（または複数の媒体）を含んでもよい。
【００８７】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスによって使用するための命令を保持および保存できる有形デバイスであり得る。コンピュータ可読ストレージ媒体は、たとえば電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁気ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または前述の任意の好適な組み合わせなどであってもよいが、それに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的リストは以下を含む。ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブル・リード・オンリ・メモリ（ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、ポータブル・コンパクト・ディスク・リード・オンリ・メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｃ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  ｄｉｓｋ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）ディスク、機械的にコード化されたデバイス、たとえばパンチ・カードまたは記録された命令を有する溝の中の隆起構造など、および前述の任意の好適な組み合わせ。本明細書において用いられるコンピュータ可読ストレージ媒体は、たとえば電波もしくはその他の自由に伝播する電磁波、導波路もしくはその他の伝送媒体を通じて伝播する電磁波（例、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを通じて伝送される電気信号など、それ自体が一時的信号のものであると解釈されるべきではない。
【００８８】
本明細書に記載されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体からそれぞれのコンピュータ／処理デバイスにダウンロードされ得るか、またはたとえばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、もしくは無線ネットワーク、またはその組み合わせなどのネットワークを介して外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスにダウンロードされ得る。ネットワークは銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバ、またはその組み合わせを含んでもよい。各コンピュータ／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信して、そのコンピュータ可読プログラム命令をそれぞれのコンピュータ／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体に記憶するために転送する。
【００８９】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令はアセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ−ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれたソース・コードもしくはオブジェクト・コードであってもよく、このプログラミング言語はオブジェクト指向プログラミング言語、たとえばＳｍａｌｌｔａｌｋ、またはＣ＋＋など、および従来の手続き型プログラミング言語、たとえば「Ｃ」プログラミング言語または類似のプログラミング言語などを含む。コンピュータ可読プログラム命令は、すべてがユーザのコンピュータで実行されてもよいし、スタンド・アロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的にユーザのコンピュータで実行されてもよいし、一部がユーザのコンピュータで、一部がリモート・コンピュータで実行されてもよいし、すべてがリモート・コンピュータまたはサーバで実行されてもよい。後者のシナリオにおいて、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続されてもよいし、（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを用いてインターネットを通じて）外部コンピュータへの接続が行われてもよい。いくつかの実施形態において、たとえばプログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙｓ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ａｒｒａｙｓ）などを含む電子回路は、本発明の態様を行うために電子回路をパーソナライズするためのコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を使用することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行してもよい。
【００９０】
本明細書においては、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品の流れ図もしくはブロック図またはその両方を参照して、本発明の態様を説明している。流れ図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、および流れ図もしくはブロック図またはその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実現され得ることが理解されるだろう。
【００９１】
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、汎用目的コンピュータ、特定目的コンピュータ、またはマシンを生成するためのその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供されることによって、そのコンピュータまたはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定される機能／動作を実現するための手段を生じてもよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、もしくはその他のデバイスまたはその組み合わせに特定の方式で機能するように指示できるコンピュータ可読ストレージ媒体にも保存されることによって、命令が保存されたコンピュータ可読ストレージ媒体が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定される機能／動作の態様を実現する命令を含む製造物を含んでもよい。
【００９２】
コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、他のプログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスにもロードされて、コンピュータに実現されるプロセスを生成するためにコンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイスにおいて一連の動作ステップを行わせることによって、そのコンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイスにおいて実行される命令が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定される機能／動作を実現してもよい。
【００９３】
図面における流れ図およびブロック図は、本発明のさまざまな実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実施のアーキテクチャ、機能、および動作を示すものである。これに関して、流れ図またはブロック図の各ブロックは、指定される論理機能（単数または複数）を実現するための１つ以上の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表してもよい。いくつかの代替的実施において、ブロック内に示される機能は、図面に示されるものとは異なる順序で起こってもよい。たとえば、連続して示される２つのブロックは、実際には実質的に同時に実行されてもよいし、関与する機能によってはこれらのブロックがときに逆の順序で実行されてもよい。加えて、ブロック図もしくは流れ図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくは流れ図またはその両方のブロックの組み合わせは、指定された機能を行うか、特定目的のハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを実施または実行する特定目的のハードウェア・ベースのシステムによって実現され得ることが注目されるだろう。
【図１】
2020536317.tif 000013
【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】
2020536317.tif 000019
【国際調査報告】
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