JP3729346B2 - Vehicle driving ability diagnosis support device - Google Patents

Description

として推定することができる。
【００１２】
また、最新の予測外体験からＸ日時後において軽度または重度の事象を回避できる事象回避率Ｌ（％）は、予測外体験頻度Ｆを日時当たりの頻度とすると、

（但し、Ｌ＜０となるときは、Ｌ＝０（％）とする。）
として推定することができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１は、車両に搭載される本実施形態の車両運転能力診断支援装置１０を示す。
【００１４】
車両運転能力診断支援装置１０は、ナビゲーションＥＣＵ（Electrical Control Unit）１２によって制御される。ナビゲーションＥＣＵ１２は、ナビゲーションプログラムを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＯＭに格納されたナビゲーションプログラムに従って処理を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵによる処理中に生じる各種データを一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。ナビゲーションＥＣＵ１２は、計測した車両の走行位置と目的地に基づく走行ルートの算出、走行ルートに従ったドライバの誘導制御を行うとともに、ドライバが運転中に体験した予測外体験情報に基づく運転能力診断情報である予測外体験頻度、事象発生予測時期および事象回避率の演算報知制御を行う。
【００１５】
ここで、予測外体験情報とは、例えば、種々の事象の中、ドライバが回避することのできた予測外の体験情報である。予測外体験頻度とは、予測外体験情報の年毎、月毎または日毎の発生頻度である。事象発生予測時期とは、ドライバが回避できない事象が発生する発生予測時期である。事象回避率とは、所望の時期までにドライバが前記事象を回避できる確率である。ナビゲーションＥＣＵ１２は、予測外体験頻度を算出する予測外体験頻度算出部、事象発生予測時期を算出する事象発生予測時期算出部、事象回避率を算出する事象回避率算出部、検出された車両の運転情報が基準運転情報に該当するか否かを判定する運転情報判定部、および、車両運転中にドライバが体験した予測外体験情報を体験時期に関連して設定する予測外体験情報設定部として機能する。
【００１６】
ナビゲーションＥＣＵ１２には、バス１４を介してＧＰＳ（Global Positioning System）受信機１６が接続される。ＧＰＳ受信機１６は、ＧＰＳアンテナ１８を介して複数のＧＰＳ衛星からの電波を受信し、各電波の受信時間差に基づいて車両の走行位置を計測し、その計測結果をナビゲーションＥＣＵ１２に転送する。
【００１７】
ヨーレートセンサ２０は、車両の進行方向を検出し、検出結果をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。車速センサ２２は、車両の速度を検出し、検出結果をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。加速度センサ２４は、車両の加速度を検出し、検出結果をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。アクセルセンサ２６は、アクセルペダルの操作量を検出し、検出結果をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。ブレーキセンサ２８は、ブレーキペダルの操作量を検出し、検出結果をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。ステアリングセンサ３０は、ハンドルの操作量を検出し、検出結果をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。コンビネーションメータ３２は、ハザードランプやウインカー等のオンオフ状態をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。コンビネーションスイッチ３４は、ウインカー、ワイパー、ハザードランプ、ヘッドランプ等をオンオフさせるとともに、そのオンオフ時の信号をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。ヨーレートセンサ２０、車速センサ２２、加速度センサ２４、アクセルセンサ２６、ブレーキセンサ２８、ステアリングセンサ３０、コンビネーションメータ３２、コンビネーションスイッチ３４は、ドライバによる車両の運転情報を検出する運転情報検出部を構成する。
【００１８】
音圧センサ３６は、車両内の音圧レベルを検出し、検出結果をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。外気温センサ３８は、車両の外気温を検出し、検出結果をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。雨滴センサ４０は、車両の走行位置における雨滴の有無を検出し、検出結果をナビゲーションＥＣＵ１２に出力する。
【００１９】
ナビゲーションＥＣＵ１２には、バス１４を介して通信機４４が接続される。通信機４４は、アンテナ４６を介して車両の走行位置を道路情報センタ４８に送信するとともに、道路情報センタ４８からの電波を受信し、車両の走行位置における各種道路情報を車両運転能力診断支援装置１０に取り込む。道路情報センタ４８は、制御ユニット５０を有し、通信部５２を介して車両から送信された走行位置に対応する道路情報を道路情報記憶部５４から抽出し、車両に送信する。なお、道路情報としては、例えば、車両の走行位置における渋滞情報、工事情報、路面情報等を挙げることができる。
【００２０】
また、ナビゲーションＥＣＵ１２には、目的地の入力や、予測外体験情報を登録するための操作部５６、走行位置、目的地、地図等を表示するとともに、ドライバの運転結果を表示するための表示部５８、所望の情報をドライバに報知するための音声出力部６０、目的地や予測外体験情報等を音声により入力するための音声入力部６２、表示部５８に表示する画像を生成する画像処理部６４が接続される。表示部５８および音声出力部６０は、予測外体験頻度報知部、事象発生予測時期報知部および事象回避率報知部を構成する。
【００２１】
さらに、ナビゲーションＥＣＵ１２には、バス１４を介して生年月日記憶部６５、予測外体験情報記憶部６６、予測外体験頻度記憶部６７、事象発生予測時期記憶部６８、事象回避率記憶部６９、基準運転情報記憶部７１、地図データベース７０、カレンダ７２が接続される。
【００２２】
生年月日記憶部６５は、操作部５６または音声入力部６２によって入力されたドライバの生年月日を記憶する。予測外体験情報記憶部６６は、予測外体験情報およびその体験時期を記憶する。予測外体験頻度記憶部６７は、体験時期に関連して予測外体験頻度を記憶する。事象発生予測時期記憶部６８は、体験時期に関連して事象発生予測時期を記憶する。事象回避率記憶部６９は、体験時期に関連して事象回避率を記憶する。基準運転情報記憶部７１は、車速センサ２２、アクセルセンサ２６、ブレーキセンサ２８等による車両の基準運転状態と見なせる検出値である基準値を記憶する。この基準値は、外気温センサ３８、雨滴センサ４０および日射センサ４２によって検出された環境情報によって適宜補正される。
【００２３】
地図データベース７０は、走行位置の道路状況、交差点情報、車線情報、施設情報等を含む地図情報をハードディスク、ＣＤ、ＤＶＤ等の記憶媒体に記憶する。カレンダ７２は、日付、時間等を保持する。
【００２４】
本実施形態の車両運転能力診断支援装置１０は、基本的には以上のように構成されるものであり、次に、その動作につき、図２に示すメインフローチャートに従って説明する。
【００２５】
先ず、車両の走行に先立ち、ドライバは、操作部５６または音声入力部６２を用いて走行目的地を入力する（ステップＳ１）。ナビゲーションＥＣＵ１２は、入力された走行目的地と、ＧＰＳ受信機１６によって計測された現在の車両位置とから、走行ルートを算出する（ステップＳ２）。算出された走行ルートは、地図データベース７０から抽出された地図とともに表示部５８に表示される。
【００２６】
次に、車両が走行を開始すると（ステップＳ３）、ナビゲーションＥＣＵ１２は、ＧＰＳ受信機１６によって計測された現在の走行位置を取得し（ステップＳ４）、現在の走行位置から所定距離先の道路状況を取得する（ステップＳ５）。
【００２７】
この場合、所定距離先の道路状況は、例えば、車速センサ２２によって検出された車両の速度と現在の走行位置とから所定距離先の走行位置を予測し、その走行先における道路状況を地図データベース７０から取得し、あるいは、通信機４４を介して道路情報センタ４８の道路情報記憶部５４から道路状況を取得することができる。
【００２８】
ナビゲーションＥＣＵ１２は、以上のようにして道路状況を取得し、走行ルート、道路状況等をドライバに報知するとともに、後述するようにしてドライバにより設定され、あるいは、自動取得した予測外体験情報を予測外体験情報記憶部６６に登録する（ステップＳ６）。
【００２９】
ステップＳ６での予測外体験情報の登録処理は、図３に示すフローチャートに従って行われる。
【００３０】
すなわち、ドライバによって予測外体験情報の手動入力モードが選択されている場合（ステップＳ１１）、ドライバは、走行中において予測外体験を認識したとき、操作部５６の特定ボタンを操作し、あるいは、音声入力部６２を用いることにより、予測外体験を認識したことを示す情報を車両運転能力診断支援装置１０に入力する（ステップＳ１２）。ナビゲーションＥＣＵ１２は、ドライバによって入力された予測外体験情報を、カレンダ７２から得た入力時の日時情報である体験時期とともに予測外体験情報記憶部６６に記憶する（ステップＳ１３）。なお、予測外体験情報を初めて登録する場合には、例えば、ドライバの記憶に基づき、過去の予測外体験情報の体験回数およびその体験時期を一括入力することができる。
【００３１】
一方、予測外体験情報の自動入力モードが選択されている場合（ステップＳ１１）、ナビゲーションＥＣＵ１２は、ヨーレートセンサ２０、車速センサ２２、加速度センサ２４、アクセルセンサ２６、ブレーキセンサ２８、ステアリングセンサ３０等によって検出した運転情報と、基準運転情報記憶部７１に保持されている基準運転情報とを比較し、例えば、ブレーキセンサ２８によって検出された運転情報が急ブレーキに該当する運転情報であり、基準運転情報に該当しないと判断された場合（ステップＳ１４）、その運転情報を予測外体験情報とし、検出時の体験時期とともに予測外体験情報記憶部６６に記憶させる（ステップＳ１３）。
【００３２】
次に、以上のようにして予測外体験情報が予測外体験情報記憶部６６に登録された後、車両運転能力診断のための報知方式が選択され（図２、ステップＳ７）、その選択に従った報知処理が行われる（ステップＳ８、Ｓ９、Ｓ１０）。なお、各報知処理では、後述する予測外体験頻度の報知、事象発生予測時期の報知および事象回避率の報知が行われる。
【００３３】
ステップＳ８の初回個別報知は、報知処理のための車両運転能力診断支援装置１０の操作を初めて行う場合に選択される。ステップＳ９のＮ回目個別報知は、Ｎ回目（Ｎ＝１、２、…）の予測外体験情報を登録したときの報知を行う場合に選択される。ステップＳ１０の一括報知は、Ｎ回（Ｎ＝１、２、…）の予測外体験情報が登録されており、各予測外体験情報の体験時期の夫々に対する報知を一括して行う場合に選択される。
【００３４】
先ず、図４に示すフローチャートに従い、ステップＳ８の初回個別報知について説明する。なお、この初回個別報知では、年間の予測外体験情報としての予測外体験回数と、最新の予測外体験の体験日時（体験時期）とが、ドライバの記憶にある体験歴等に基づき予測外体験情報記憶部６６に予め登録される。
【００３５】
ステップＳ８の初回個別報知が選択されると、ナビゲーションＥＣＵ１２は、先ず、車速センサ２２によって車両の車速を検出し（ステップ０Ｓ１）、当該車両が走行中である場合（ステップ０Ｓ２）、表示部５８または音声出力部６０を用いて、初回個別報知に係る操作を停車中に行う旨ドライバに報知し（ステップ０Ｓ３）、処理を終了する。初回個別報知では、ドライバによるデータの入力操作を要するためである。
【００３６】
一方、車両が停車中の場合、ナビゲーションＥＣＵ１２は、カレンダ７２から車両運転能力診断支援装置１０の操作日時を取得する（ステップ０Ｓ４）。次いで、ドライバによって操作部５６から入力された生年月日を取得する（ステップ０Ｓ５）。なお、入力された生年月日は、生年月日記憶部６５に記憶される。ナビゲーションＥＣＵ１２は、取得した操作日時および生年月日から、ドライバの年齢、または、生年月日から操作日までの日数を計算する（ステップ０Ｓ６）。
【００３７】
次に、予測外体験情報記憶部６６に記憶されている予測外体験情報から、操作日までの１年間の予測外体験回数を取得し（ステップ０Ｓ７）、月当たりまたは日当たりの予測外体験頻度を計算する（ステップ０Ｓ８）。例えば、１年間の予測外体験回数が４回の場合、予測外体験頻度は、（１／３）回／月または（４／３６５）回／日となる。
【００３８】
また、ナビゲーションＥＣＵ１２は、予測外体験情報記憶部６６に記憶されている最新の予測外体験の体験日時を取得し（ステップ０Ｓ９）、得られた体験日時を用いて、次の事象が発生する事象発生予測時期を計算する（ステップ０Ｓ１０）。例えば、事象発生予測時期の計算にハインリッヒの法則を適用した場合、ドライバが体験した予測外体験の回数を３００回としたとき、軽度の事象が２９回、重度の事象が１回の割合で発生するものと推定されるから、最新の予測外体験の体験日時から次の軽度または重度の事象を体験するまでの日時数は、予測外体験頻度をＦとすると、（３００／（２９＋１））／Ｆ＝１０／Ｆとして求まる。従って、次の事象発生予測時期Ｙ（日時）は、ステップ０Ｓ９で得られた体験日時をＨとして、
Ｙ＝Ｈ＋１０／Ｆ
として求まる。
【００３９】
さらに、ナビゲーションＥＣＵ１２は、ドライバによって操作部５６から入力された事象回避率を確認したい年齢を取得し（ステップ０Ｓ１１）、ステップ０Ｓ９で取得した最新の予測外体験の体験日時から、ステップ０Ｓ１１で取得した年齢の誕生日までの日数を計算する（ステップ０Ｓ１２）。次いで、確認したいドライバの年齢における軽度または重度の事象を回避できる事象回避率を計算する（ステップ０Ｓ１３）。例えば、事象回避率の計算にハインリッヒの法則を適用した場合、事象回避率Ｌ（％）は、最新の予測外体験の体験日時から確認したい年齢の誕生日までの日時数をＸとして、

（但し、Ｌ＜０となるときは、Ｌ＝０（％）とする。）
として求まる。
【００４０】
以上のようにして予測外体験頻度、事象発生予測時期および事象回避率を求めた後、ナビゲーションＥＣＵ１２は、表示部５８または音声出力部６０を介して、これらの情報をドライバに対して報知する（ステップ０Ｓ１４）。この場合、初回個別報知では、ドライバの記憶にある体験歴から、予測外体験頻度、次の事象の発生予測時期および所望の年齢での事象回避率が具体的数値情報として案内される。従って、ドライバは、自身の運転能力、運転状況等を自覚することが可能である。
【００４１】
また、報知された各情報は、予測外体験頻度記憶部６７、事象発生予測時期記憶部６８および事象回避率記憶部６９に蓄積される（ステップ０Ｓ１５）。
【００４２】
次に、図５に示すフローチャートに従い、ステップＳ９のＮ回目個別報知について説明する。
【００４３】
ナビゲーションＥＣＵ１２は、ドライバによるＮ（Ｎ＝１、２、…）回目の予測外体験情報の登録、あるいは、Ｎ回目の予測外体験情報の自動登録があったとき（ステップＮＳ１）、（Ｎ−１）回目の予測外体験情報およびＮ回目の予測外体験情報を予測外体験情報記憶部６６から取得する（ステップＮＳ２）。なお、０回目の予測外体験情報は、前述した初回個別報知に先だってドライバにより登録された最新の予測外体験情報とする。
【００４４】
また、ナビゲーションＥＣＵ１２は、生年月日記憶部６５に記憶されているドライバの生年月日を用いて、取得したＮ回目の予測外体験情報の体験日時におけるドライバの年齢、または、生年月日から体験日時までの日数を計算する（ステップＮＳ３）。
【００４５】
次に、（Ｎ−１）回目の予測外体験情報の体験日時からＮ回目の予測外体験情報の体験日時までの経過日時数を計算する（ステップＮＳ４）。この経過日時数ＤＮを用いて、（Ｎ−１）回目の予測外体験情報およびＮ回目の予測外体験情報の２回の体験回数に対する月当たりまたは日当たりの予測外体験頻度ＦＮを、
ＦＮ＝２／ＤＮ
として求める（ステップＮＳ５）。
【００４６】
また、ナビゲーションＥＣＵ１２は、ステップＮＳ４で得られた経過日時数ＤＮを用いて、次の事象が発生する事象発生予測時期を計算する（ステップＮＳ６）。例えば、事象発生予測時期の計算にハインリッヒの法則を適用した場合、次の軽度または重度の事象を体験するまでの日時数は、予測外体験頻度ＦＮを用いて、（３００／（２９＋１））／ＦＮ＝１０／ＦＮとして求まる。従って、次の事象発生予測時期ＹＮは、Ｎ回目の予測外体験情報の体験日時をＨＮとして、
ＹＮ＝ＨＮ＋１０／ＦＮ
として求まる。
【００４７】
次に、ナビゲーションＥＣＵ１２は、車両が走行中であることを検出した場合（ステップＮＳ７）、表示部５８または音声出力部６０を用いて、ステップＮＳ５およびＮＳ６で求めた予測外体験頻度および事象発生予測時期を報知した後（ステップＮＳ８）、これらの情報を予測外体験頻度記憶部６７および事象発生予測時期記憶部６８に蓄積し（ステップＮＳ９）、処理を終了する。事象回避率については、ドライバによるデータの入力操作を要するため、走行中での処理は行わない。
【００４８】
一方、車両が停車中の場合、ナビゲーションＥＣＵ１２は、操作部５６からドライバによって入力された事象回避率を確認したい年齢を取得し（ステップＮＳ１０）、ステップＮＳ２で取得したＮ回目の予測外体験の体験日時から、ステップＮＳ１０で取得した年齢の誕生日までの日数を計算する（ステップＮＳ１１）。次いで、確認したいドライバの年齢における軽度または重度の事象を回避できる事象回避率を計算する（ステップＮＳ１２）。この場合、事象回避率は、ステップ０Ｓ１３の場合と同様にして求めることができる。
【００４９】
以上のようにしてＮ回目の予測外体験情報を取得した時点での予測外体験頻度、事象発生予測時期および事象回避率を求めた後、ナビゲーションＥＣＵ１２は、表示部５８または音声出力部６０を介して、これらの情報をドライバに対して報知する（ステップＮＳ１３）。この場合、Ｎ回目個別報知では、随時更新されて行く最新の予測外体験情報から、予測外体験頻度、次の事象発生予測時期および所望の年齢での事象回避率が具体的数値情報として案内される。
【００５０】
また、報知された各情報は、予測外体験頻度記憶部６７、事象発生予測時期記憶部６８および事象回避率記憶部６９に蓄積される（ステップＮＳ１４）。
【００５１】
次に、図６および図７に示すフローチャートに従い、ステップＳ１０の一括報知について説明する。なお、この一括報知は、車両が停止中に選択されるものとする。
【００５２】
一括報知が選択されると、ナビゲーションＥＣＵ１２は、カレンダ７２から車両運転能力診断支援装置１０の操作日時を取得する（ステップＳＳ１）。次いで、予測外体験情報記憶部６６に記憶されているＮ回目の予測外体験情報の体験日時を取得する（ステップＳＳ２）。
【００５３】
次に、ステップＳＳ２で取得したＮ回目の予測外体験情報の体験日時からステップＳＳ１で取得した操作日時までの経過日時数Ｄ（Ｎ＋１）を計算する（ステップＳＳ３）。また、予測外体験情報記憶部６６から（Ｎ−１）回目の予測外体験情報の体験日時を取得し、この体験日時からＮ回目の予測外体験情報の体験日時までの経過日時数ＤＮを計算する（ステップＳＳ４）。
【００５４】
経過日時数ＤＮ／２とＤ（Ｎ＋１）を比較し（ステップＳＳ５）、Ｄ（Ｎ＋１）≦ＤＮ／２の場合、最新の予測外体験情報が登録されてから短時間しか経過していないと判断し、ステップＳＳ６以下の処理を行う。
【００５５】
先ず、ナビゲーションＥＣＵ１２は、予測外体験情報記憶部６６に蓄積されている全ての予測外体験情報の体験日時を取得する（ステップＳＳ６）。次いで、各体験日時毎の全ての月当たりの予測外体験頻度を予測外体験頻度記憶部６７から取得する（ステップＳＳ７）。取得された月当たりの予測外体験頻度は、表示部５８により各体験日時順に一覧表示する（ステップＳＳ８）。
【００５６】
次に、ナビゲーションＥＣＵ１２は、事象発生予測時期記憶部６８に蓄積されている全ての事象発生予測時期を取得し（ステップＳＳ９）、ステップＳＳ６で取得した各体験日時順に一覧表示する（ステップＳＳ１０）。
【００５７】
さらに、事象回避率の確認したいドライバの年齢が操作部５６から入力されると、ナビゲーションＥＣＵ１２は、その年齢を取得し（ステップＳＳ１１）、全ての予測外体験情報の各体験日時から前記年齢の誕生日までの日数を計算する（ステップＳＳ１２）。次いで、各体験日時の全ての予測外体験頻度を予測外体験頻度記憶部６７から取得し（ステップＳＳ１３）、全ての予測外体験情報の各体験日時からステップＳＳ１１で取得した年齢までの各事象回避率を計算する（ステップＳＳ１４）。計算された各事象回避率は、各体験日時順に一覧表示される（ステップＳＳ１５）。
【００５８】
一方、ステップＳＳ５において、Ｄ（Ｎ＋１）＞ＤＮ／２と判定された場合、最新の予測外体験情報が登録されてから長時間が経過していると判断し、ステップＳＳ１６以下の処理を行う。
【００５９】
先ず、最新の予測外体験情報が登録されてから現在の操作日までの経過日時数Ｄ（Ｎ＋１）を用いて、予測外体験頻度を１／Ｄ（Ｎ＋１）として求める（ステップＳＳ１６）。次いで、ステップＳＳ６、ＳＳ７と同様にして、全ての予測外体験情報の体験日時および予測外体験頻度を取得し（ステップＳＳ１７、ＳＳ１８）、ステップＳＳ１６で求めた予測外体験頻度とともに一覧表示する（ステップＳＳ１９）。
【００６０】
また、ナビゲーションＥＣＵ１２は、ステップＳＳ１６で求めた予測外体験頻度から、次の事象発生予測時期を計算するとともに（ステップＳＳ２０）、事象発生予測時期記憶部６８に蓄積されている全ての事象発生予測時期を取得し（ステップＳＳ２１）、ステップＳＳ２０で求めた事象発生予測時期とともに各体験日時順に一覧表示する（ステップＳＳ２２）。
【００６１】
以下、ステップＳＳ１１〜ＳＳ１５の場合と同様に、全ての体験日時に対する事象回避率を一覧表示する（ステップＳＳ２３〜ＳＳ２７）。
【００６２】
このようにして、各予測外体験頻度、各事象発生予測時期および各事象回避率を予測外体験情報の全ての体験日時とともに一覧表示することにより、現時点までのドライバの運転能力の推移を把握することができる。この結果、ドライバが自己の運転能力を具体的に認識することが可能となる。
【００６３】
なお、上述した説明では、予測外体験頻度、事象発生予測時期および事象回避率を纏めて報知するようにしているが、所望の情報を個別に選択して報知してもよい。
【００６４】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、ドライバが体験した予測外体験情報の予測外体験頻度、次の事象の発生予測時期、または、所望の年齢での事象回避率をドライバに対して報知することができる。これらの情報は、ドライバが自己の運転能力を診断する際の有用な情報となる。また、これらの情報から、現在の運転能力が将来に与える影響を予測することも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の車両運転能力診断支援装置の構成ブロック図である。
【図２】本実施形態の車両運転能力診断支援装置のメインフローチャートである。
【図３】本実施形態の車両運転能力診断支援装置における予測外体験情報の登録処理のフローチャートである。
【図４】本実施形態の車両運転能力診断支援装置における初回個別報知のフローチャートである。
【図５】本実施形態の車両運転能力診断支援装置におけるＮ回目個別報知のフローチャートである。
【図６】本実施形態の車両運転能力診断支援装置における一括報知のフローチャートである。
【図７】本実施形態の車両運転能力診断支援装置における一括報知のフローチャートである。
【符号の説明】
１０…車両運転能力診断支援装置 １２…ナビゲーションＥＣＵ
１６…ＧＰＳ受信機 ２０…ヨーレートセンサ
２２…車速センサ ２４…加速度センサ
２６…アクセルセンサ ２８…ブレーキセンサ
３０…ステアリングセンサ ３２…コンビネーションメータ
３４…コンビネーションスイッチ ３６…音圧センサ
３８…外気温センサ ４０…雨滴センサ
４２…日射センサ ４４…通信機
４８…道路情報センタ ５４…道路情報記憶部
５６…操作部 ５８…表示部
６０…音声出力部 ６２…音声入力部
６５…生年月日記憶部 ６６…予測外体験情報記憶部
６７…予測外体験頻度記憶部 ６８…事象発生予測時期記憶部
６９…事象回避率記憶部 ７０…地図データベース
７１…基準運転情報記憶部 ７２…カレンダ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention notifies the experience frequency of the unexpected experience experienced by the driver, the predicted occurrence time of the predetermined event, or the avoidance rate that can avoid the predetermined event at the desired time, thereby diagnosing the vehicle driving ability of the driver The present invention relates to a vehicle driving ability diagnosis support device that supports the vehicle.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art A navigation device that is mounted on a vehicle and informs a driver of the current traveling position of the vehicle and informs the driver of a route to a destination, traffic jam information, and the like is widely used. By using such a navigation device, the driver can enjoy the advantage of being free from the troublesomeness of searching for a map.
[0003]
In addition, by using the navigation device's recognition function of the driving position, the road condition of the destination of the vehicle is acquired in advance, and from the information indicating the road condition and the driving state of the vehicle, for example, "Please reduce the speed" A navigation device having a notification function capable of notifying a driver of a change instruction for the current driving state has been proposed (see JP 2001-256598 A). According to this navigation device, the driver can appropriately respond in advance according to the driving instruction information for the road condition of the destination.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, although the above-described conventional technology has an effect of assisting the driving of the driver, it does not support the diagnosis of the driving capability of the driver or predict the influence of the driving capability of the current driver on the future.
[0005]
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a vehicle driving ability diagnosis support apparatus that can support the diagnosis of the driving ability of a driver and can predict the influence of the current driving ability on the future.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problem, in the present invention, the unpredicted experience information experienced by the driver while driving the vehicle is set and stored in relation to the experience time, and the unpredictable experience frequency is calculated based on the experience time. Calculate the event occurrence prediction time when a predetermined event occurs from the unexpected experience frequency By informing Current driver of Driving ability Predicts the timing of events that may occur can do.
[0008]
Furthermore, the event avoidance rate based on the driving ability of the current driver can be predicted by calculating and notifying the event avoidance rate that can avoid the occurrence of a predetermined event at a desired time from the unexpected experience frequency.
[0009]
Furthermore, the driver can grasp the transition history and variation status of his / her driving ability at each experience period by reporting the unexpected experience frequency, event occurrence prediction period or event avoidance rate for each experience period. Can do.
[0010]
Unexpected experience information can set unexpected experience information recognized by the driver in relation to the experience time. It is also possible to detect the driving information of the vehicle and compare it with the reference driving information, to set the driving information not corresponding to the reference driving information as the unexpected experience information, and to automatically set the detection time as the experience time.
[0011]
As a method of calculating the event occurrence prediction time or the event avoidance rate, for example, Heinrich's law can be adopted. When Heinrich's law is adopted, assuming that the number of unexpected experiences experienced by the driver is 300, it is estimated that a minor event occurs at a rate of 29 times and a severe event occurs once. For example, when the unforeseen experience frequency up to the latest unexpected experience time H is F, the event occurrence prediction time Y when the driver experiences the next mild or severe event is:

Can be estimated as
[0012]
In addition, the event avoidance rate L (%) that can avoid a mild or severe event after X date and time from the latest unpredicted experience is as follows.

(However, when L <0, L = 0 (%).)
Can be estimated as
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 shows a vehicle driving ability diagnosis support apparatus 10 of this embodiment mounted on a vehicle.
[0014]
The vehicle driving ability diagnosis support apparatus 10 is controlled by a navigation ECU (Electrical Control Unit) 12. The navigation ECU 12 includes a ROM (Read Only Memory) that stores a navigation program, a CPU (Central Processing Unit) that performs processing according to the navigation program stored in the ROM, and a RAM (Random Access) that temporarily stores various data generated during processing by the CPU. Memory). The navigation ECU 12 calculates a driving route based on the measured driving position and destination of the vehicle, performs guidance control of the driver according to the driving route, and driving ability diagnosis information based on unpredicted experience information experienced by the driver during driving. The calculation notification control of the unpredicted experience frequency, the event occurrence prediction time, and the event avoidance rate is performed.
[0015]
Here, the unpredictable experience information is, for example, unpredictable experience information that the driver could avoid during various events. Unexpected experience frequency is the frequency of occurrence of unexpected experience information every year, every month, or every day. The event occurrence prediction time is an occurrence prediction time when an event that the driver cannot avoid is generated. The event avoidance rate is a probability that the driver can avoid the event by a desired time. The navigation ECU 12 includes an unpredicted experience frequency calculation unit that calculates an unpredicted experience frequency, an event occurrence prediction time calculation unit that calculates an event occurrence prediction time, an event avoidance rate calculation unit that calculates an event avoidance rate, and driving of a detected vehicle Functions as a driving information determination unit that determines whether or not the information corresponds to reference driving information, and an unpredicted experience information setting unit that sets unexpected experience information experienced by the driver while driving the vehicle in relation to the experience time To do.
[0016]
A GPS (Global Positioning System) receiver 16 is connected to the navigation ECU 12 via a bus 14. The GPS receiver 16 receives radio waves from a plurality of GPS satellites via the GPS antenna 18, measures the traveling position of the vehicle based on the reception time difference between the radio waves, and transfers the measurement result to the navigation ECU 12.
[0017]
The yaw rate sensor 20 detects the traveling direction of the vehicle and outputs the detection result to the navigation ECU 12. The vehicle speed sensor 22 detects the speed of the vehicle and outputs the detection result to the navigation ECU 12. The acceleration sensor 24 detects the acceleration of the vehicle and outputs the detection result to the navigation ECU 12. The accelerator sensor 26 detects the amount of operation of the accelerator pedal and outputs the detection result to the navigation ECU 12. The brake sensor 28 detects the operation amount of the brake pedal and outputs the detection result to the navigation ECU 12. The steering sensor 30 detects the operation amount of the steering wheel, and outputs the detection result to the navigation ECU 12. The combination meter 32 outputs an on / off state such as a hazard lamp or turn signal to the navigation ECU 12. The combination switch 34 turns on / off turn signals, wipers, hazard lamps, head lamps, and the like, and outputs a signal at the time of turning on / off to the navigation ECU 12. The yaw rate sensor 20, the vehicle speed sensor 22, the acceleration sensor 24, the accelerator sensor 26, the brake sensor 28, the steering sensor 30, the combination meter 32, and the combination switch 34 constitute a driving information detection unit that detects driving information of the vehicle by the driver.
[0018]
The sound pressure sensor 36 detects the sound pressure level in the vehicle and outputs the detection result to the navigation ECU 12. The outside air temperature sensor 38 detects the outside air temperature of the vehicle and outputs the detection result to the navigation ECU 12. The raindrop sensor 40 detects the presence or absence of raindrops at the traveling position of the vehicle, and outputs the detection result to the navigation ECU 12.
[0019]
A communication device 44 is connected to the navigation ECU 12 via the bus 14. The communicator 44 transmits the traveling position of the vehicle to the road information center 48 via the antenna 46, receives radio waves from the road information center 48, and transmits various road information at the traveling position of the vehicle to the vehicle driving ability diagnosis support device. 10 The road information center 48 has a control unit 50, extracts road information corresponding to the travel position transmitted from the vehicle via the communication unit 52 from the road information storage unit 54, and transmits the road information to the vehicle. Examples of the road information include traffic jam information, construction information, road surface information, and the like at the travel position of the vehicle.
[0020]
In addition, the navigation ECU 12 displays an operation unit 56 for registering destination input and unpredictable experience information, a travel position, a destination, a map, and the like, and a display unit for displaying a driving result of the driver. 58, an audio output unit 60 for notifying the driver of desired information, an audio input unit 62 for inputting destination and unpredicted experience information by audio, and an image processing unit for generating an image to be displayed on the display unit 58 64 is connected. The display unit 58 and the audio output unit 60 constitute an unpredicted experience frequency notification unit, an event occurrence prediction time notification unit, and an event avoidance rate notification unit.
[0021]
Further, the navigation ECU 12 is connected to the birth date storage unit 65, the unpredicted experience information storage unit 66, the unpredicted experience frequency storage unit 67, the event occurrence prediction time storage unit 68, the event avoidance rate storage unit 69, via the bus 14. A reference operation information storage unit 71, a map database 70, and a calendar 72 are connected.
[0022]
The birth date storage unit 65 stores the birth date of the driver input by the operation unit 56 or the voice input unit 62. The unpredicted experience information storage unit 66 stores the unpredicted experience information and the experience time. The unpredicted experience frequency storage unit 67 stores an unpredicted experience frequency in relation to the experience time. The event occurrence prediction time storage unit 68 stores the event occurrence prediction time in relation to the experience time. The event avoidance rate storage unit 69 stores the event avoidance rate in relation to the experience time. The reference driving information storage unit 71 stores a reference value that is a detection value that can be regarded as a reference driving state of the vehicle by the vehicle speed sensor 22, the accelerator sensor 26, the brake sensor 28, and the like. This reference value is appropriately corrected by the environmental information detected by the outside air temperature sensor 38, the raindrop sensor 40, and the solar radiation sensor 42.
[0023]
The map database 70 stores map information including road conditions at driving positions, intersection information, lane information, facility information, and the like in a storage medium such as a hard disk, CD, or DVD. The calendar 72 holds date, time, and the like.
[0024]
The vehicle driving ability diagnosis support apparatus 10 of the present embodiment is basically configured as described above, and the operation thereof will be described according to the main flowchart shown in FIG.
[0025]
First, prior to travel of the vehicle, the driver inputs a travel destination using the operation unit 56 or the voice input unit 62 (step S1). The navigation ECU 12 calculates a travel route from the input travel destination and the current vehicle position measured by the GPS receiver 16 (step S2). The calculated travel route is displayed on the display unit 58 together with the map extracted from the map database 70.
[0026]
Next, when the vehicle starts traveling (step S3), the navigation ECU 12 acquires the current traveling position measured by the GPS receiver 16 (step S4), and determines the road condition ahead of the predetermined distance from the current traveling position. Obtain (step S5).
[0027]
In this case, for example, the road condition at a predetermined distance is predicted from the vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 22 and the current driving position, and the road condition at the predetermined distance is predicted from the map database 70. Or from the road information storage unit 54 of the road information center 48 via the communication device 44.
[0028]
The navigation ECU 12 acquires the road condition as described above, notifies the driver of the travel route, the road condition, and the like, and sets the experience information that is set or automatically acquired by the driver as described later, or is not predicted. Registration in the experience information storage unit 66 (step S6).
[0029]
The registration process of the unexpected prediction experience information in step S6 is performed according to the flowchart shown in FIG.
[0030]
That is, when the manual input mode of the unexpected experience information is selected by the driver (step S11), when the driver recognizes the unexpected experience while driving, the driver operates a specific button of the operation unit 56, or the voice By using the input unit 62, information indicating that the unexpected experience has been recognized is input to the vehicle driving ability diagnosis support apparatus 10 (step S12). The navigation ECU 12 stores the unpredicted experience information input by the driver in the unpredicted experience information storage unit 66 together with the experience time that is the date and time information at the time of input obtained from the calendar 72 (step S13). In addition, when registering unpredicted experience information for the first time, for example, based on the memory of the driver, it is possible to collectively input the number of past experiences of the unpredicted experience information and the experience time.
[0031]
On the other hand, when the automatic input mode of unexpected experience information is selected (step S11), the navigation ECU 12 uses the yaw rate sensor 20, the vehicle speed sensor 22, the acceleration sensor 24, the accelerator sensor 26, the brake sensor 28, the steering sensor 30, and the like. The detected driving information is compared with the reference driving information held in the reference driving information storage unit 71. For example, the driving information detected by the brake sensor 28 is driving information corresponding to a sudden brake, and the reference driving information If it is determined that it does not fall under (step S14), the driving information is made into unpredicted experience information, and is stored in the unpredicted experience information storage unit 66 together with the experience time at the time of detection (step S13).
[0032]
Next, after the unpredicted experience information is registered in the unpredicted experience information storage unit 66 as described above, a notification method for vehicle driving ability diagnosis is selected (FIG. 2, step S7), and the selection is made. The notification process is performed (steps S8, S9, S10). In each notification process, notification of an unforeseen experience frequency, notification of an event occurrence prediction time, and notification of an event avoidance rate described later are performed.
[0033]
The first individual notification in step S8 is selected when the vehicle driving ability diagnosis support apparatus 10 is operated for the first time for notification processing. The N-th individual notification in step S9 is selected when notification is performed when N-th (N = 1, 2,...) Unpredicted experience information is registered. The batch notification in step S10 is selected when N times (N = 1, 2,...) Non-predicted experience information is registered, and notification of each of the non-predicted experience information for each experience time is performed collectively. The
[0034]
First, according to the flowchart shown in FIG. 4, the initial individual notification in step S8 will be described. In this initial individual notification, the number of unexpected experiences as annual unexpected experience information and the most recent unexpected experience date and time (experience time) are based on the experience history stored in the driver's memory, etc. It is registered in advance in the information storage unit 66.
[0035]
When the first individual notification in step S8 is selected, the navigation ECU 12 first detects the vehicle speed of the vehicle by the vehicle speed sensor 22 (step 0S1), and when the vehicle is traveling (step 0S2), the display unit 58 or The voice output unit 60 is used to notify the driver that the operation related to the initial individual notification is to be performed while the vehicle is stopped (step 0S3), and the process is terminated. This is because the initial individual notification requires a data input operation by the driver.
[0036]
On the other hand, when the vehicle is stopped, the navigation ECU 12 acquires the operation date and time of the vehicle driving ability diagnosis support apparatus 10 from the calendar 72 (step 0S4). Next, the date of birth input from the operation unit 56 by the driver is acquired (step 0S5). The input date of birth is stored in the date of birth storage unit 65. The navigation ECU 12 calculates the age of the driver or the number of days from the date of birth to the date of operation from the acquired operation date / time and date of birth (step 0S6).
[0037]
Next, the number of non-predicted experiences per year up to the operation date is acquired from the non-predicted experience information stored in the unpredicted experience information storage unit 66 (step 0S7), and the non-predicted experience frequency per month or per day is obtained. Calculate (step 0S8). For example, when the number of unexpected experiences in one year is four, the unexpected experience frequency is (1/3) times / month or (4/365) times / day.
[0038]
In addition, the navigation ECU 12 acquires the latest experience date and time of the unexpected experience stored in the unexpected experience information storage unit 66 (step 0S9), and the event that causes the next event using the obtained experience date and time. The occurrence prediction time is calculated (step 0S10). For example, when Heinrich's law is applied to the calculation of the event occurrence prediction time, if the number of unpredicted experiences experienced by the driver is 300, mild events occur 29 times and severe events occur once The number of dates from the most recent unexpected experience experience date to the next mild or severe event experience is (300 / (29 + 1)) / It is obtained as F = 10 / F. Therefore, the next event occurrence prediction time Y (date and time) is set to H as the experience date and time obtained in step 0S9.
Y = H + 10 / F
It is obtained as
[0039]
Further, the navigation ECU 12 acquires the age at which the event avoidance rate input from the operation unit 56 by the driver is to be confirmed (step 0S11), and acquired in step 0S11 from the latest experience date and time of the unexpected experience acquired in step 0S9. The number of days until the birthday of the age is calculated (step 0S12). Next, an event avoidance rate that can avoid a mild or severe event at the age of the driver to be confirmed is calculated (step 0S13). For example, when Heinrich's law is applied to the calculation of the event avoidance rate, the event avoidance rate L (%) is the number of dates and times from the experience date and time of the latest unexpected experience to the birthday of the age to be confirmed,

(However, when L <0, L = 0 (%).)
It is obtained as
[0040]
After obtaining the unpredicted experience frequency, the event occurrence prediction time, and the event avoidance rate as described above, the navigation ECU 12 notifies the driver of such information via the display unit 58 or the audio output unit 60 ( Step 0S14). In this case, in the first individual notification, the unexpected experience frequency, the predicted occurrence timing of the next event, and the event avoidance rate at a desired age are guided as specific numerical information from the experience history stored in the driver's memory. Therefore, the driver can be aware of his / her driving ability, driving situation, and the like.
[0041]
The notified information is accumulated in the unexpected prediction experience frequency storage unit 67, the event occurrence prediction time storage unit 68, and the event avoidance rate storage unit 69 (step 0S15).
[0042]
Next, according to the flowchart shown in FIG. 5, the N-th individual notification in step S9 will be described.
[0043]
The navigation ECU 12 registers N (N = 1, 2,...) Non-predicted experience information by the driver or automatic registration of N-th unpredicted experience information (step NS1). ) The non-predictive experience information and the N-th non-predictive experience information are acquired from the non-predictive experience information storage unit 66 (step NS2). Note that the 0th unexpected experience information is the latest unexpected experience information registered by the driver prior to the first individual notification described above.
[0044]
In addition, the navigation ECU 12 uses the driver's date of birth stored in the date of birth storage unit 65 to experience the driver's age or date of birth at the experience date and time of the acquired Nth unexpected experience information. The number of days until the date is calculated (step NS3).
[0045]
Next, the number of elapsed dates and times from the experience date / time of the (N-1) th unpredicted experience information to the experience date / time of the Nth unpredicted experience information is calculated (step NS4). Using this elapsed date / time number DN, the (N−1) -th unpredicted experience information and the N-th unpredicted experience information for the number of times of the experience of two times per month or per day unpredicted experience frequency FN,
FN = 2 / DN
(Step NS5).
[0046]
In addition, the navigation ECU 12 calculates an event occurrence prediction time when the next event occurs using the elapsed date and time number DN obtained in step NS4 (step NS6). For example, when Heinrich's law is applied to the calculation of the event occurrence prediction time, the number of times until the next mild or severe event is experienced is calculated as (300 / (29 + 1)) / It is obtained as FN = 10 / FN. Therefore, the next event occurrence prediction time YN is the experience date and time of the Nth unexpected experience information as HN,
YN = HN + 10 / FN
It is obtained as
[0047]
Next, when the navigation ECU 12 detects that the vehicle is running (step NS7), the navigation ECU 12 uses the display unit 58 or the audio output unit 60 to calculate the unpredicted experience frequency and event occurrence prediction obtained in steps NS5 and NS6. After notifying the time (step NS8), the information is accumulated in the unpredicted experience frequency storage unit 67 and the event occurrence prediction time storage unit 68 (step NS9), and the process ends. As for the event avoidance rate, the driver does not need to perform data input operation, and therefore, the process during running is not performed.
[0048]
On the other hand, when the vehicle is stopped, the navigation ECU 12 acquires the age at which the event avoidance rate input by the driver from the operation unit 56 is desired to be confirmed (step NS10), and the Nth unexpected experience obtained in step NS2. The number of days from the date to the birthday of the age acquired in step NS10 is calculated (step NS11). Next, an event avoidance rate that can avoid a mild or severe event at the age of the driver to be confirmed is calculated (step NS12). In this case, the event avoidance rate can be obtained in the same manner as in step 0S13.
[0049]
After obtaining the non-predicted experience frequency, the event occurrence prediction time, and the event avoidance rate at the time when the N-th non-predicted experience information is acquired as described above, the navigation ECU 12 uses the display unit 58 or the audio output unit 60. The information is notified to the driver (step NS13). In this case, in the N-th individual notification, from the latest unpredicted experience information that is updated as needed, the unpredicted experience frequency, the next event occurrence prediction time, and the event avoidance rate at a desired age are guided as specific numerical information. The
[0050]
In addition, each notified information is accumulated in the unpredicted experience frequency storage unit 67, the event occurrence prediction time storage unit 68, and the event avoidance rate storage unit 69 (step NS14).
[0051]
Next, the collective notification in step S10 will be described according to the flowcharts shown in FIGS. This collective notification is selected when the vehicle is stopped.
[0052]
When the collective notification is selected, the navigation ECU 12 acquires the operation date and time of the vehicle driving ability diagnosis support apparatus 10 from the calendar 72 (step SS1). Subsequently, the experience date and time of the N-th non-predictive experience information stored in the non-predictive experience information storage unit 66 is acquired (step SS2).
[0053]
Next, an elapsed date / time number D (N + 1) from the experience date / time of the N-th non-predicted experience information acquired in step SS2 to the operation date / time acquired in step SS1 is calculated (step SS3). Also, the (N-1) th non-predicted experience information experience date / time is acquired from the unpredicted experience information storage unit 66, and the number of elapsed times DN from this experience date / time to the Nth unexpected experience information experience date / time is calculated. (Step SS4).
[0054]
The elapsed date / time number DN / 2 and D (N + 1) are compared (step SS5), and if D (N + 1) ≦ DN / 2, it is determined that only a short time has elapsed since the latest unpredicted experience information was registered. Then, the process from step SS6 is performed.
[0055]
First, the navigation ECU 12 acquires the experience dates and times of all the unexpected experience information stored in the unexpected experience information storage unit 66 (step SS6). Next, all the unpredicted experience frequencies per month for each experience date and time are acquired from the unpredicted experience frequency storage unit 67 (step SS7). The acquired non-predicted experience frequency per month is displayed as a list in order of each experience date and time by the display unit 58 (step SS8).
[0056]
Next, the navigation ECU 12 acquires all event occurrence prediction times accumulated in the event occurrence prediction time storage unit 68 (step SS9), and displays a list in the order of each experience date and time acquired in step SS6 (step SS10).
[0057]
Further, when the age of the driver whose event avoidance rate is to be confirmed is input from the operation unit 56, the navigation ECU 12 acquires the age (step SS11), and the birth of the age from each experience date and time of all the unexpected experience information. The number of days until the day is calculated (step SS12). Next, all the unpredicted experience frequencies for each experience date and time are acquired from the unpredicted experience frequency storage unit 67 (step SS13), and each event avoidance from each experience date and time of all the unpredicted experience information to the age acquired in step SS11 The rate is calculated (step SS14). The calculated event avoidance rates are displayed in a list in order of each experience date (step SS15).
[0058]
On the other hand, if it is determined in step SS5 that D (N + 1)> DN / 2, it is determined that a long time has elapsed since the latest unexpected experience information is registered, and the processing in step SS16 and subsequent steps is performed.
[0059]
First, an unpredicted experience frequency is obtained as 1 / D (N + 1) by using the number D (N + 1) of elapsed dates from the latest unexpected experience information registered to the current operation date (step SS16). Next, in the same manner as in steps SS6 and SS7, the experience date and time and the unpredicted experience frequency of all the unpredicted experience information are acquired (step SS17, SS18), and displayed together with the unpredicted experience frequency obtained in step SS16 (step SS16). SS19).
[0060]
The navigation ECU 12 calculates the next event occurrence prediction time from the unpredicted experience frequency obtained in step SS16 (step SS20), and all event occurrence prediction times stored in the event occurrence prediction time storage unit 68. (Step SS21), together with the event occurrence prediction time obtained in step SS20, a list is displayed in order of each experience date (step SS22).
[0061]
Thereafter, as in the case of steps SS11 to SS15, a list of event avoidance rates for all experience dates and times is displayed (steps SS23 to SS27).
[0062]
In this way, it is possible to grasp the transition of the driver's driving ability up to the present time by listing each unpredicted experience frequency, each event occurrence prediction time, and each event avoidance rate together with all the experience dates and times of the unpredicted experience information. be able to. As a result, the driver can specifically recognize his / her driving ability.
[0063]
In the above description, the unpredicted experience frequency, the event occurrence prediction time, and the event avoidance rate are reported together, but desired information may be individually selected and notified.
[0064]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the driver is notified of the unpredicted experience frequency of the unpredicted experience information experienced by the driver, the predicted occurrence timing of the next event, or the event avoidance rate at a desired age. be able to. These pieces of information are useful information when the driver diagnoses his / her driving ability. In addition, it is possible to predict the future influence of the current driving ability from these pieces of information.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a vehicle driving ability diagnosis support apparatus according to an embodiment.
FIG. 2 is a main flowchart of the vehicle driving ability diagnosis support apparatus of the present embodiment.
FIG. 3 is a flowchart of a process for registering unexpected experience information in the vehicle driving ability diagnosis support apparatus of the present embodiment.
FIG. 4 is a flowchart of initial individual notification in the vehicle driving ability diagnosis support apparatus of the present embodiment.
FIG. 5 is a flowchart of an N-th individual notification in the vehicle driving ability diagnosis support apparatus of the present embodiment.
FIG. 6 is a flowchart of batch notification in the vehicle driving ability diagnosis support apparatus of the present embodiment.
FIG. 7 is a flowchart of batch notification in the vehicle driving ability diagnosis support apparatus of the present embodiment.
[Explanation of symbols]
10 ... Vehicle driving ability diagnosis support device 12 ... Navigation ECU
16 ... GPS receiver 20 ... Yaw rate sensor
22 ... Vehicle speed sensor 24 ... Acceleration sensor
26 ... Accelerator sensor 28 ... Brake sensor
30 ... Steering sensor 32 ... Combination meter
34 ... Combination switch 36 ... Sound pressure sensor
38 ... Outside air temperature sensor 40 ... Raindrop sensor
42 ... Solar radiation sensor 44 ... Communication equipment
48 ... Road information center 54 ... Road information storage unit
56 ... operation section 58 ... display section
60 ... Audio output unit 62 ... Audio input unit
65 ... Birth date storage unit 66 ... Unexpected experience information storage unit
67 ... Unexpected experience frequency storage unit 68 ... Event occurrence prediction time storage unit
69 ... Event avoidance rate storage unit 70 ... Map database
71 ... Standard operation information storage unit 72 ... Calendar

Claims (5)

Unexpected experience information setting unit that sets unexpected experience information experienced by the driver while driving the vehicle in relation to the experience time,
Unexpected experience information storage unit for storing the unexpected experience information;
From the unpredicted experience information and the experience time, an unpredicted experience frequency calculation unit that calculates an unpredicted experience frequency;
From the unpredicted experience frequency, an event occurrence prediction time calculating unit that calculates an event occurrence prediction time when a predetermined event occurs, and
An event occurrence prediction time notification unit for notifying the event occurrence prediction time;
A vehicle driving ability diagnosis support apparatus comprising: The apparatus of claim 1 .
The event occurrence prediction time notification unit collectively notifies the event occurrence prediction time for each experience time. Unexpected experience information setting unit that sets unexpected experience information experienced by the driver while driving the vehicle in relation to the experience time,
Unexpected experience information storage unit for storing the unexpected experience information;
From the unpredicted experience information and the experience time, an unpredicted experience frequency calculation unit that calculates an unpredicted experience frequency;
An event avoidance rate calculating unit that calculates an event avoidance rate that can avoid occurrence of a predetermined event at a desired time from the unpredictable experience frequency;
An event avoidance rate notification unit for notifying the event avoidance rate;
A vehicle driving ability diagnosis support apparatus comprising: The apparatus of claim 3 .
The event avoidance rate notifying unit collectively notifies the event avoidance rate for each experience period. The device according to any one of claims 1 to 4 ,
A driving information detector for detecting driving information of the vehicle;
A driving information determination unit that determines whether or not the driving information corresponds to reference driving information;
The unpredictable experience information setting unit sets the unpredictable experience information with the detection time of the driving information as the experience time when it is determined that the driving information does not correspond to the reference driving information. A vehicle driving ability diagnosis support device.

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