JP2009181289A - 安全運転度診断システム及びその端末 - Google Patents

Abstract

【課題】ドライバが安全運転の度合いを容易に把握できる。
【解決手段】本発明の安全運転度診断システムは、所定の走行距離に応じて取得された、危険運転につながる車両の運転データの受信に応答して、受信した運転データに基づいて車両の安全運転度を求め、求めた安全運転度を車両に送信するサーバと、所定の走行距離に応じて運転データを取得するプロセッサ、取得した運転データをサーバに送信し、サーバからの安全運転度を受信する通信装置、および受信した安全運転度を車両の走行距離を横軸として表示する表示装置を含む車載端末とを有する。
【選択図】図８

Description

本発明は、車両の安全運転を診断する安全運転度診断システム及びその端末に関する。

基準値より事故率の高い運転（リスク運転）をする運転者に対して、運転者から提供されるリスク運転情報に応じてリスク運転情報別にあらかじめ設定されている加算保険料を設定することにより、安全運転を心がけて運転する者と、スピード違反を行うような荒い運転をする者との保険料額の不公平性を緩和することのできる自動車保険の保険料システムが特許文献１に開示されている。

特開2004-30190

特許文献１では、あらかじめ設定する基準値を逸脱した運転によるリスク運転情報に基づいて基準値逸脱状況に応じて加算する加算保険料を演算し、この演算して求めた加算保険料を加算して、一定期間ごとに自動車保険料の設定を行うようにする。

上記方法では、ドライバが直前の運転を反映した安全運転診断結果を知ることができず、ドライバに安全運転を心掛けさせるということは考慮されていない。そこで、ドライバが安全運転の度合いを容易に把握できる技術が望まれる。

本発明の安全運転度診断システムは、所定の走行距離に応じて取得された、危険運転につながる車両の運転データの受信に応答して、受信した運転データに基づいて車両の安全運転度を求め、求めた安全運転度を車両に送信するサーバと、所定の走行距離に応じて運転データを取得するプロセッサ、取得した運転データをサーバに送信し、サーバからの安全運転度を受信する通信装置、および受信した安全運転度を車両の走行距離を横軸として表示する表示装置を含む車載端末とを有する。

本発明の他の態様は、所定の走行距離に応じて、車両の急加速回数、急減速回数、及び急旋回回数の少なくとも一つの計数値を含む運転データを取得するプロセッサ、取得した運転データをサーバに送信し、送信した運転データに基づいて求められた安全運転度をサーバから受信する通信装置、および受信した安全運転度を車両の走行距離を横軸として表示する表示装置を有する車載端末である。

本発明のさらに他の態様は、所定の走行距離に応じて、車両の急加速回数、急減速回数、及び急旋回回数の少なくとも一つの計数値を含む運転データを取得し、取得した運転データに基づいて安全運転度を求めるプロセッサ、および安全運転度を車両の走行距離を横軸として表示する表示装置を有する車載端末である。

本発明のさらに他の態様は、所定の走行距離に応じて、車両の急加速回数、急減速回数、及び急旋回回数の少なくとも一つの計数値を含む運転データを取得し、取得した運転データに基づいて安全運転度を求め、安全運転度を車両の走行距離を横軸として表示する安全運転度診断方法である。

本発明によれば、安全運転度をグラフ表示する際に横軸を走行距離に対応させるので、ドライバは走行位置との関連で安全運転度を把握できる。

本発明を実施するための最良の形態は、カーナビゲーション端末とセンタとの通信に、いわゆるテレマティクス（車両の現在位置情報と無線通信機能を組み合わせて多種多様なサービスを車両などに提供するシステム）を用いた、即時性の高い安全運転診断システムである。

カーナビゲーション端末とテレマティクスセンタ（以下、センタ）との間では、安全運転診断以外のテレマティクスアプリケーションも動作している。そのため、安全運転診断が他のアプリケーションの動作に影響しないようにするため、安全運転診断に要する通信量（一回当たりの通信データ量×通信回数）はなるべく少ないことが望ましい。通信量を少なくするためには、車両から取得する運転データを時々刻々送信するのではなく、ある周期で統計処理して、その処理結果を送信することが有効である。ある周期で統計処理した結果を送信することで一回当たりの通信データ量を少なくし、運転データを取得する周期より長い周期毎に通信するごとにより通信回数を少なくし、限られた無線通信レート（伝送帯域幅）を有効活用できる。

本実施形態では、ある周期の走行距離ごとに運転データを統計処理(集計処理)し、その処理結果を送信する。運転データには、ドライバ(運転者)による一時的な操作状況も含むが、その多くは、車両の物理的な運動特性データである。したがって、運転データは所定の時間周期で取得することが望ましい。しかし、安全運転診断を受けるドライバにとっては、１０分前、または３０分前の安全診断結果では、どこを走行中の結果であるかの実感に乏しい。ドライバにとっては、安全診断結果が高速道路を走行中のものか、峠越えの山間地の道路を走行中のものかなどが分かることで実感がある。そこで、本実施形態では、ある周期の走行距離ごとに運転データを統計処理することにする。ここで言う統計処理とは、平均や分散のような統計値に関する統計処理のみでなく、計数(カウント)などを含む広義の意である。

センタのサーバは受信した統計処理結果を基に、走行距離に対応して安全運転診断し、その結果をカーナビゲーション端末に返信する。これにより、走行距離に対応して診断された安全運転診断結果をカーナビゲーション端末を介してドライバは知ることができる。

安全運転診断には、事故を起こすリスクを明らかにすることが重要である。このリスクのうちドライバの運転に起因するものは、次式に示すように、たとえば1年当たりの事故の危険性がある運転挙動の回数（危険運転回数）で表せる。
（危険運転回数）／年＝（単位走行距離当たりの危険運転回数）×（走行距離）／年
上式は一年間の運転による事故リスク（危険運転回数）が単位走行距離あたりの危険運転回数と走行距離とに分解できることを表している。つまり、走行距離は長ければ長いほど事故リスクが増す。同様に単位走行距離あたりの危険運転回数は多ければ多いほど事故リスクが増す。ここでは、単位走行距離当たりの危険運転回数の少なさを安全運転度と定義する。したがって、安全運転度の値が大きければ大きいほど望ましい。

本実施形態では、説明を簡単にするために、運転データを統計処理する周期の距離を、安全運転度を定義する単位走行距離とする。車両によって、運転データを統計処理する周期の距離と単位走行距離とを変えても良いし（統計処理する周期の距離≦単位走行距離）、またそれらの距離は車両ごとに異なっても良い。さらに、それらは、走行区間に応じてドライバによって設定できるようにしてもよい。

図１に本実施形態の全体構成図を示す。車両に搭載されるカーナビゲーション端末１０１は、無線通信網１０２を介してセンタ（サーバ）１０３に接続されている。センタサーバ１０３は安全診断サーバ１０４に接続されている。ここでは、センタサーバ１０３と接続する安全診断サーバ１０４として説明するが、センタサーバ１０３に安全診断サーバ１０４の機能を含んだ構成であっても良い。カーナビゲーション端末１０１と安全診断サーバ１０４は無線通信網１０２とセンタサーバ１０３を介して互いに通信することが可能である。

図２に本実施形態のカーナビゲーション端末１０１の構成図を示す。カーナビゲーション端末１０１は、ナビゲーション及び安全診断に関わる処理を実行するCPU（プロセッサ）２０１と各処理のためのプログラムやデータを格納するメモリ２０２を含んでいる。CPU２０１はバス等の信号線で、画像処理部２０５、ハードディスクドライブ（HDD）などの記憶装置２０８、通信装置２０９、GPS（Global Positioning System）装置２１０、ジャイロセンサ２１１、パルスカウンタ２１２など、種々の装置に接続している。GPS装置２１０、ジャイロセンサ２１１、パルスカウンタ２１２などは、CPU２０１と直接接続せずに、ＣＡＮ（Controller Area Network：車両の各種コントローラ、各種センサなどを接続した、車載の通信ネットワーク）を介した接続でも良い。また、CPU２０１はＣＡＮを経由して、GPS装置２１０など以外の種々の車両搭載装置の状態情報も得ることができる。

画像処理部２０５はナビゲーションに必要な地図や安全運転度の表示内容等をディスプレイ２０７に表示するもので、画像処理部２０５とディスプレイ２０７とで表示装置として動作する。ハードディスクドライブ（HDD）などの記憶装置２０８は、メモリ２０２の補助記憶装置として用いられるほかに、地図データ等の大容量データを格納する。後述する運転データも必要に応じて記憶装置２０８に格納される。通信装置２０９は、無線通信網１０２を介してセンタサーバ１０３と通信するための装置である。

GPS装置２１０は、GPS信号を受信し、GPS装置２１０自身の位置情報（車両の位置情報）を出力する。ジャイロセンサ２１１は車両の角速度や角度を検知し出力する。

パルスカウンタ２１２は、車両の走行距離を出力する。パルスカウンタ２１２には、種々の種類（機能）がある。ある種のパルスカウンタは、リセット後の走行距離をｍ単位やｋｍ単位で出力する。さらに、車両速度や車両の加速度を出力する種類もある。車両の走行距離に対応した距離パルスを計数し、その距離パルスの数から、車両の走行距離、車両の速度、車両の加速度（減速度）などを出力する。

他の種類のパルスカウンタは、距離パルスを計数するためにフリーラン（オーバーフローに関わらず、計数）するものであり、１パルス当たりの距離が定まっている。１パルス当たりの距離は、車輪の径に依存するが、車輪径による補正またはナビゲーションシステムからの走行距離に基づく補正が施され、正しいものとする。以下の説明では、このようなパルスカウンタを前提とする。このようなパルスカウンタでは、今回読み込んだカウンタ値から前回読み込んだカウンタ値を減算し、その減算結果に１パルスあたりの距離を乗算し、その乗算結果を走行距離に加算する。この場合は、今回読み込んだカウンタ値を、次回読み込んで走行距離を求めるまで、記憶しておく（記憶領域の図示略）必要があると共に、読み込み間隔の間にパルスカウンタのオーバーフローは高々１回しか許容されない。

ここで、パルスカウンタ出力を用いた、車両速度及び車両加速度の求め方を説明しておく。パルスカウンタ出力を読み取る時刻をt1及びt2とし、その時間間隔をΔt（Δt＝t2−t1）とする。時刻t1のパルスカウンタ出力N_t1、時刻t2のパルスカウンタ出力N_t2とする。このとき、時刻t1から時刻t2の走行距離をΔDとすると、ΔD＝ｋ（N_t2−N_t1）、（ただし、ｋは１パルス当たりの距離に比例する定数）である。したがって、車両速度はΔD／Δt（＝ｋ（N_t2−N_t1）／Δt）であり、これを時刻t2の車両速度V_t2とする。同様に時刻t1の車両速度V_t1を求め、記憶しておく。車両速度V_t1及びV_t2より、時刻t2の車両加速度（減速度）α_t2＝（V_t2−V_t1）を求める。このように、時刻t2の車両速度V_t2及び車両加速度（減速度）α_t2を求めるためには、時刻t1のパルスカウンタ出力N_t1及び車両速度V_t1を記憶しておく。

なお、本実施形態では、車両データを取得したタイミング（時刻ｔ）ごとの、パルスカウンタ出力N_t（又は、距離D_t＝ｋ（N_t−N_t−1））、車両速度V_t、及び車両加速度（減速度）α_tを時系列に記憶しておく。

図３に、運転データテーブル３００を示す。以下に運転データテーブル３００の各項目とそれらをどのように求めるかを説明する。

開始時刻３０１は、所定の走行距離の運転データの収集を開始した時刻である。終了時刻３０２は、所定の走行距離の運転データの収集を終了した時刻である。開始位置３０３は、所定の走行距離の運転データを収集開始した車両位置である。終了位置３０４は、所定の走行距離の運転データの収集を終了した車両位置である。

急加速回数３０５は、開始時刻３０１から終了時刻３０２の間で急加速を検出した回数を示す。急加速とは、車両の加速度がある閾値、たとえば0.3G、を超えていることである。前述のようにして求めた加速度と急加速の閾値とを運転データの収集タイミングごとに比較し、車両の加速度が急加速の閾値を越えているならば、急加速回数３０５をカウントアップする。ここで、たとえば運転データの収集の時間間隔が１秒であり、急加速が３〜４秒間（収集タイミングが３回の時間）継続すると、急加速回数３０５のカウントアップ値は＋３である。ドライバとしては１回の急加速と考えるが、安全運転診断の観点から急加速の継続時間を考慮に入れ、＋３のカウントアップとする。

急減速回数３０６は、開始時刻３０１から終了時刻３０２の間で急減速を検出した回数を示す。急減速とは、車両の減速度がある閾値、たとえば−0.3G、を超えている（絶対値が超えているが、数値上は下回っている）ことである。急減速回数３０６の求め方は、急加速回数３０５の求め方と同様である。

急旋回回数３０７は、開始時刻３０１から終了時刻３０２の間で車両が急旋回(急ハンドル)した回数を示す。ジャイロセンサ２１１の出力である角速度と所定の閾値の角速度とを運転データの収集タイミングごとに比較し、ジャイロセンサ２１１の出力である角速度が所定の閾値の角速度を越えているならば、急旋回回数３０７をカウントアップする。カウントアップに継続時間を考慮することは、Uターン時などに発生し得るので、急加速回数３０５の場合と同様である。

加速度分布３０８は、前述した時系列に記憶されている車両の加速度α_tから求める。ここでの加速度分布３０８は、時系列で記録された加速度α_tの標準偏差σと、加速度の3次モーメントである加速度歪度γである。なお、加速度分布３０８を、運転データの収集タイミングごとに求めても良いが、本実施形態では、所定の走行距離を走行した後、すなわち終了時刻３０２を収集するタイミングで求める。

安全装置情報３０９は、CANを介して得られる、エアバッグ、シートベルトプリテンショナ、横滑り防止機構などの安全装置の動作情報である。運転データの収集タイミングごとに安全装置の動作情報を得て、その内容が安全装置情報４０７に追記、カウントアップされる。図３には、シートベルトプリテンショナが計測時間内に一度動作したことを示している。

以上の急加速回数３０５、急減速回数３０６、急旋回回数３０７、加速度分布３０８、及び安全装置情報３０９のすべてが、安全度診断するために必須とは限らず、車種やドライバの年齢や運転暦等に基づいて適宜選択されても良い。逆に車輪の空転（車両位置が変わらず車輪が回転）や滑走（車輪が回転せずに車両位置が変化）などを取得する運転データに追加しても良い。

測定点３１０は、開始時刻３０１から現時点までに車両データを収集した回数を示す。図３の例は、現時点が終了時刻３０２の9/1の10：45であり、開始時刻３０１の10：25からの間に12,000回の運転データの収集があったことを表している。

走行距離３１１は計測時間内に車両が走行した距離である。この値は前述のD_tの積算値ΣD_tである。図３に示す例は、開始時刻３０１から終了時刻３０２までの走行距離が10kmであることを表している。

図４に、カーナビゲーション端末１０１で動作し、運転データを収集して、図３に示した運転データを得るプログラム(運転データ取得プログラム)の処理フローを示す。

このプログラムはカーナビゲーション端末１０１の電源投入（電源リセット）や、カーナビゲーション端末１０１のタッチセンサ（図示せず）からの起動コマンドなどにより、実行を開始する。運転データテーブル３００の各項目の内容をゼロに初期化し（ステップ４００）、その時点の時刻Ｔを、図２に図示を省略したタイマ（時計）から読み込み、運転データテーブル３００の開始時刻３０１に格納する（ステップ４０５）。続いて、位置情報を読込み、運転データテーブル３００の開始位置３０３に格納する（ステップ４１０）。位置情報は、ＧＰＳ装置２１０からの出力である緯度及び経度であってもよいし、記憶装置２０８にある地図データを参照して地図上にマッピングした位置座標であってもよい。

運転データの読込み、読み込んだ運転データの種別に応じて、図３を用いて説明した処理を実行し、各々の処理結果に基づいて運転データテーブル３００に処理結果を格納する、またはテーブル内容を更新する（ステップ４１５）。ただし、運転データテーブル３００の加速度分布３０８を求める処理を除く。パルスカウンタ２１２から出力される情報をもとに、ステップ４００で初期化したのちに走行した走行距離Dを求め、運転データテーブル３００の走行距離３１１に格納する（ステップ４２０）。走行距離Dは前述のΣD_tである。

走行距離Dとあらかじめ設定し、メモリ２０２に格納してある閾値D_THとを比較する（ステップ４２５）。閾値D_THは、走行距離に対応した安全運転診断を実現するための距離を表し、デフォルト値が予め設定されていても良いし、カーナビゲーション端末１０１のタッチセンサ（図示せず）を用いてドライバが任意に設定できるようにしても良い。さらに複数のデフォルト値を持ち、車両速度などから道路種別等を判別し、その判別結果に応じてデフォルト値を選択しても良い。ここでは、D_THは10kmであるとする。走行距離DがD_THよりも大きい場合、ステップ４３５にすすみ、走行距離DがD_THよりも小さい場合、ＷＡＩＴタイマをセットし（ステップ４３０）、ステップ４１５に戻る。ＷＡＩＴタイマの値Ｔｗは前述のΔtとし、車両が最高速で走行したとしても、前述のパルスカウンタのオーバーフローが高々１回しか発生しない時間に設定する。ＷＡＩＴタイマは設定時間Ｔｗ経過後に、引き続く処理の実行を開始するもので、ここではステップ４１５の処理に戻る。

このようにステップ４１５及び４２０を繰り返すことで、閾値D_THの距離分の運転データを得る。この場合、ステップ４１５及び４２０の処理時間t_sがＷＡＩＴタイマの値Ｔｗ（＝Δt）に対して無視できない大きさであれば、ＷＡＩＴタイマの値としてＴｗ＝Δt−t_sを設定する。

タイマから時刻Ｔを読み込み、図３の運転データテーブル３００の終了時刻３０２に格納する（ステップ４３５）。位置情報を読込み、図３の運転データテーブルの終了位置３０３に格納する（ステップ４４０）。

前述の時系列に格納された車両の加速度α_tから、加速度の標準偏差と、加速度の3次モーメントである加速度歪度とを求めて、図３の運転データテーブルの加速度分布４０６として格納する（ステップ４４５）。ここで、この走行区間をｐとし、その加速度標準偏差をσ_ｐ、加速度歪度をγ_ｐとする。詳細は後述する。

以上の処理により、所定の走行距離D_THの区間に対応した運転データテーブル３００のデータが統計処理した結果として求められたので、運転データテーブル３００のデータを安全診断サーバ１０４に向けて送信し（ステップ４５０）、次の走行距離D_THの区間に対応した運転データテーブル３００のデータを得るためにステップ４００へ戻る。安全診断サーバ１０４に向けて送信する内容は、運転データテーブル３００のデータをすべて送信しても良いが、開始位置３０３及び終了位置３０４のデータは、安全診断サーバ１０４が必ずしも必要としないので送信しなくても良い。

なお、ステップ４４５及び４５０の処理に時間がかかると、走行距離D_THのある区間と次の区間に隙間（スリット）が生じる。たとえば、無線回線の接続確立の時間を含め１秒間かかり、車両が１００km／hrで走行すると、その１秒間に約２８ｍ進む。この距離が実装上の問題になる場合は、運転データテーブル３００を少なくとも２つ用意し、ステップ４４５及び４５０の処理を、運転データを得るプログラムとは異なるプログラムとして並列実行できるようにする。すなわち、ステップ４４０を実行後、運転データを格納した運転データテーブルを用いた処理を実行するステップ４４５及び４５０の処理プログラムを起動し、ステップ４００に戻るようにする。このように２つの運転データテーブル３００を交互に用いることにより、前述の実装上の問題を解決できる。なお、図３に示す運転データテーブル３００を１エントリとしたデータベースとすることにより、前述の実装上の問題は生じず、必要に応じて過去のデータを利用できる。この構成は、記憶装置２０８に十分な容量があれば、望ましい構成である。

図５は安全診断サーバ１０４が、運転データテーブル３００のデータを受信・蓄積し、安全運転度を計算し、その結果をカーナビゲーション端末１０１に送信するプログラム（安全診断サーバプログラム）の処理を示す。

この処理はカーナビゲーション端末１０１からの運転データテーブル３００のデータの受信をトリガとして開始してもよいし、安全運転診断サーバ１０４の立ち上げ時から開始していてもよい。本実施形態では、カーナビゲーション端末１０１からの運転データテーブル３００のデータの受信をトリガとして開始する例を示す。

安全運転診断サーバ１０４は運転データテーブル３００のデータを受信し、その受信内容を安全運転診断サーバ１０４に接続する記録装置(図示略)に格納する（ステップ５００）。

格納されているデータの例を図６に示す。ユーザID６０１に対応させて運転データ６０２を格納する。図６に示す例では、ユーザID６０１としてXXXとYYYが登録されている。運転データ６０２はカーナビゲーション端末１０１からの運転データテーブル３００のデータであり、図３に示したものと同じフォーマットである。ただし、前述したように図３の開始位置３０３及び終了位置３０４は、カーナビゲーション端末１０１から送信されていない例である。

図６に示す例では、XXXというユーザIDに対して、9月1日10時10分から10時25分の10km走行区間のデータセットと、9月1日10時25分から10時45分の10km走行区間のデータセットが蓄積されている。9月1日10時10分から10時25分のデータには、急加速回数が０回、急減速回数が０回、急旋回回数が０回、加速度分布の標準偏差が3.0km/h/s、加速度分布の歪度が0.45、安全装置情報がなし、走行距離が10km、として登録されている。また、9月1日10時25分から10時45分のデータには、急加速回数が０回、急減速回数が2回、急旋回回数が０回、加速度分布の標準偏差が2.9km/h/s、加速度分布の歪度が0.4、安全装置情報としてシートベルトプリテンション動作回数が1回、走行距離が10km、として格納されている。

これらのデータを用いて安全運転度を求める(ステップ５０５)。単位走行距離当たりの危険運転回数の少なさである安全運転度を、ここでは区間ｐの安全運転度S_ｐとして次のように定義する。
S_ｐ＝f(k₁/x₁, k₂/x₂, k₃/x₃, k₄/x₄, k₅/x₅)
k₁〜k₅：係数
x₁〜x₅：急加速度回数、急減速回数、急旋回回数、加速度分布、及び安全装置情報
すなわち、安全運転度S_ｐは、危険運転につながる運転データ（危険運転データ）の逆数に関する関数である。

安全運転度S_ｐを簡単に求める一例は、急加速度回数、急減速回数、急旋回回数、加速度分布、及び安全装置情報をそれぞれ10点満点でスコア化して合計することである。

急加速回数のような回数データをスコア化するには、例えば、走行距離10kmあたりの急加速回数が０回を10点、１回を８点としてスコア化する。同様の方法で急減速、急旋回、装置情報等の回数データをスコア化する。

加速度分布を用いて運転のバラつき度合いを診断するために、多数区間を通した統計処理が必要である。標準偏差と歪度の定義によると、区間Nを通した加速度標準偏差σ_ｎ、加速度歪度γ_ｎ、ある走行区間ｐの加速度標準偏差σ_ｐ、加速度歪度γ_ｐは以下のようになる。
σ_N=[Σ{α_i E(α_i) }²／n]^1/2 （ΣはN区間の全データi=1,2,…,nの和） （1）
γ_N=Σ[{α_i −E(α_i)}³／σ_N ³] （Σはｎ区間の全データi=1,2,…,nの和） （2）
σ_ｐ=[Σ{α_j E(α_j) }²／m_ｐ]^1/2 （Σは走行区間ｐの全データj=1,2,…,ｍ_ｐの和）
（3）
γ_ｐ=Σ[{α_j −E(α_j)}³／σ_ｐ ³] （Σは走行区間ｐの全データj=1,2,…,m_ｐの和）
（4）
ただし、
α_i、α_j：加速度の計測値
E(α_i)、E(α_j)：α_i、α_jの平均値
この場合、各走行区間の加速度標準偏差σ_ｐからσ_ｎを求めることはできない。σ_ｎを求めるには加速度の平均値E(α_i)が必要であり、E(α_i)を求めるためにはすべてのα_iが必要となる。

ここでα_iが車両の加速度であり、前述したようにα_t＝（V_t−V_t−1）として求めている。したがって、α_iの積算は初速と終速との差となり、車両は初速が０km／hrで、終速も０km／hrであるため、α_iの積算が０km／hr/ｓとなり、E(α_i)も０km／hrとなる。

そこで、σ_ｐ、γ_ｐを以下のように再定義する。
σ_ｐ=（Σα_j ² ／m_ｐ）^1/2 （Σは走行区間ｐの全データj=1,2,…,ｍ_ｐの和） （5）
γ_ｐ=Σα_j ³ ／σ_ｐ ³ （Σは走行区間ｐの全データj=1,2,…,m_ｐの和） （6）
すると、σ_ｎ、γ_ｎは、走行区間毎の測定点の数m_ｐが与えられればσ_ｐとγ_ｐから以下のように算出することができる。
σ_N=（Σσ_ｐ ²×m_ｐ／Σm_ｐ）^1/2 （7）
γ_N=Σ（γ_ｐ×σ_ｐ ³）／σ_N ³ （8）
本実施形態ではカーナビゲーション端末１０１で、（5）式に基づき加速度標準偏差σ_ｐと、（6）式に基づき加速度歪度γ_ｐを求め、運転データテーブル３００の加速度分布３０８に格納する。安全診断サーバ１０４では、受信した運転データテーブル３００の測定点３１０に格納された値m_ｐを用い、（7）式に基づき加速度標準偏差σ_Nと、（8）式に基づき加速度歪度γ_Nを求める。このことにより、すべての測定された加速度をカーナビゲーション端末１０１から安全診断サーバ１０４へ送信することなく、安全診断サーバ１０４で所定区間N(=Σｐ)の加速度標準偏差σ_Nと加速度歪度γ_Nが求められる。加速度標準偏差σ_Nと加速度歪度γ_Nをスコア化して、前述の安全運転度S_ｐを求めるために使用する。

カーナビゲーション端末１０１に送信し、そのディスプレイ２０７に表示する各種情報を求める(ステップ５１０)。表示する情報の種類とその値の例を図７に示す。安全運転度の加入者全体における偏差値８０１は、加入者全体の安全運転度の分布から求める。次に、安全運転度の同年代における偏差値８０２は、たとえば40代の加入者の安全運転度の分布から求める。ドライバの年齢(生年月日)を中心として前後５年間、計１０年間を同年代としても良い。平均事故率８０３は、求められた安全運転度S_ｐと同レベル（S_ｐの近傍の値を含む）の安全運転度の加入者がある距離（たとえば1000km）を走行中に事故を発生した平均回数であり、予め調査してある値から得る。図７の各データをカーナビゲーション端末１０１に送信する（ステップ５１５）。

図８はカーナビゲーション端末１０１が受信したデータに基づいて表示する画面の例である。安全運転度８０１のグラフは単位走行距離（10km）走行する毎に1点のデータが追加される。横軸は距離であり、横軸の表示範囲が1000kmであるならば、10km毎の１０１点のデータによりグラフ表示される。すなわち、最新のデータの追加により、表示されていた最古のデータが削除される。横軸の表示範囲は任意に設定される。縦軸は、ドライバが過去の傾向や過去の傾向と比較して現時点の安全運転度を把握し易くするためには、安全運転度の絶対値の表示よりも何らかの基準の下で正規化した値の方が望ましい。図８に示す例では、このドライバの過去の安全運転度の平均値（Mid）を中心に表示している。このような表示により、ドライバは過去の安全運転度の傾向及び最新の安全運転度を把握することができるので、安全運転を継続的に意識できる。

安全運転度の偏差値と平均事故率を表示する表８０２は、受信したデータを表示するものであるが、偏差値データによりドライバは自らの安全運転のレベルを意識し、平均事故率のデータから事故発生の危険性を意識することになる。

図８の安全運転度８０１のグラフの他の表示例を図９に示す。図９（a）は、横軸として過去500ｋｍの走行区間の安全運転度を表示するように指定した表示例である。図９（ｂ）は、横軸として過去３日間の走行区間の安全運転度を表示するように指定した表示例である。横軸として走行区間(距離)を指定しても走行時間を指定しても、横軸は距離表示である。このように表示することにより、運転データテーブルの開始位置３０３又は終了位置３０４を用いて走行した場所(地名やランドマーク)を表示することができる。地名などの位置情報を横軸に対応して表示することにより、ドライバは走行位置との関連で安全運転度を把握でき、実感を持てる。

運転データは、車両の走行に応じて取得されるので、たとえば車庫の停止している時間帯は、時間経過はあるものの走行距離は更新されないので表示されないことになる。横軸を時間として表示すると停車時間の長い車両の安全運転度のグラフには空白区間が生じることになり、限られた表示範囲に表示される情報量が低下するが、横軸を距離にすることにより情報量の多い安全運転度のグラフを表示することができる。横軸を時間として表示すると、逆に高速走行の場合、単位時間当たりの走行距離が長くなる。前述のように単位距離当たりの危険運転回数が同じであっても、危険運転回数は走行距離に比例するので、高速運転区間は計算された安全運転度が低下しているように見える。このような表示のためにも運転データの所定距離単位に取得し、安全運転度を求めることが情報処理の簡単化（時間単位で取得すると距離への変換を伴う）のためにも有効である。

なお、本実施形態では、車両に搭載する端末(車載端末)として、車載装置の大きさや重量を考慮して、安全診断に関わる機能をカーナビゲーション端末に実装することを前提として説明したが、安全診断に関わる機能を実装した車載端末とカーナビゲーション端末とを別構成とし、車載端末は位置(地図)情報をカーナビゲーション端末から得られるように接続しても良い。このような車載装置の大きさや重量を考慮外とすることにより、カーナビゲーション端末の性能への影響は避けられる。ただし、通信量に関しては、カーナビゲーション端末への直接的な影響が避けられたとしても、無線通信網の絶対的な通信量の増大を防止する観点、さらにカーナビゲーション端末と通信装置を共用する場合には、課題として残るので、本実施形態で説明したように、所定の距離単位で運転データ及び安全運転度を転送することの効果が発揮される。

さらに、車載端末をカーナビゲーション端末とは独立した装置として構成するなどにより、処理性能や記憶容量が十分である場合は、安全運転度を車載端末で求めても良い。この場合、車載端末は求めた安全運転度を安全診断サーバに送信し、送信した安全運転度の偏差値や平均事故率のデータを安全運転診断サーバから受信する。運転データのデータ量よりも安全運転度のデータ量が少ないので車載端末から安全診断サーバへの送信データ量がさらに少なくなり、安全診断サーバから車載端末への送信データ量も安全運転度のデータ量分に応じて少なくなる。

実施形態の全体構成図である。 カーナビゲーション端末の構成図である。 運転データテーブルの構成図である。 運転データ取得プログラムの処理フロー図である。 安全診断サーバプログラムの処理フロー図である。 安全診断サーバに格納されている運転データの例である。 カーナビゲーション端末に表示する情報の種類とその値の例である。 カーナビゲーション端末の画面への表示例である。 カーナビゲーション端末の画面への他の表示例である。

符号の説明

１０１：カーナビゲーション端末、１０２：無線通信網、１０３：センタサーバ、１０４：安全診断サーバ、２０１：CPU（プロセッサ）、２０２：メモリ、２０５：画像処理部、２０７：ディスプレイ、２０８：記憶装置（HDD）、２０９：通信装置、２１０：GPS装置、２１１：ジャイロセンサ、２１２：パルスカウンタ、３００：運転データテーブル。

Claims (19)

1. 所定の走行距離に応じて取得された、危険運転につながる車両の運転データの受信に応答して、前記運転データに基づいて前記車両の安全運転度を求め、前記安全運転度を前記車両に送信するサーバと、前記所定の走行距離に応じて前記運転データを取得するプロセッサ、取得した前記運転データを前記サーバに送信し、前記サーバからの前記安全運転度を受信する通信装置、および受信した前記安全運転度を前記車両の走行距離を横軸として表示する表示装置を含む車載端末とを有することを特徴とする安全運転度診断システム。
2. 前記所定の走行距離に応じた前記運転データには、前記車両の急加速回数、急減速回数、及び急旋回回数の少なくとも一つの計数値を含むことを特徴とする請求項１記載の安全運転度診断システム。
3. 前記サーバは、前記運転データに含まれる前記計数値の逆数の関数として前記安全運転度を求めることを特徴とする請求項２記載の安全運転度診断システム。
4. 前記所定の走行距離に応じた前記運転データには、さらに前記車両の前記所定の走行距離に応じた走行区間の加速度分布として、前記所定の走行距離に応じて時系列で計測された加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を含むことを特徴とする請求項２記載の安全運転度診断システム。
5. 前記サーバは、前記運転データに含まれる前記走行区間の加速度分布である前記加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度に基づいて、前記車両の所定数の走行区間の加速度分布として、加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を求めることを特徴とする請求項４記載の安全運転度診断システム。
6. 前記安全運転度を求める関数の変数値として、前記所定数の走行区間の加速度分布である加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を含むことを特徴とする請求項５記載の安全運転度診断システム。
7. 前記サーバは、他の安全運転度データを参照して求めた前記安全運転度の偏差値及び前記安全運転度に対応する平均事故率を、前記安全運転度と共に前記車両に送信し、前記車載端末の前記表示装置は前記安全運転度をグラフ表示すると共に、前記通信装置が受信した前記偏差値及び前記平均事故率を表示することを特徴とする請求項３記載の安全運転度診断システム。
8. 所定の走行距離に応じて、車両の急加速回数、急減速回数、及び急旋回回数の少なくとも一つの計数値を含む運転データを取得するプロセッサ、取得した前記運転データを前記サーバに送信し、送信した前記運転データに基づいて求められた安全運転度を前記サーバから受信する通信装置、および受信した前記安全運転度を前記車両の走行距離を横軸として表示する表示装置を有することを特徴とする車載端末。
9. 前記表示装置は、前記所定の走行距離毎に取得した前記車両の走行位置に対応する位置情報を前記横軸に対応させて表示することを特徴とする請求項８記載の車載端末。
10. 前記プロセッサは、前記所定の走行距離に応じて時系列で計測した加速度に基づいて前記加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を求め、求めた前記加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を、前記車両の前記所定の走行距離に応じた走行区間の加速度分布として前記運転データに含むことを特徴とする請求項９記載の車載端末。
11. 前記通信装置は、他の安全運転度データを参照して求めた前記安全運転度の偏差値及び前記安全運転度に対応する平均事故率を、前記安全運転度と共に前記サーバから受信し、前記表示装置は前記安全運転度をグラフ表示すると共に、受信した前記偏差値及び前記平均事故率を表示することを特徴とする請求項10記載の車載端末。
12. 所定の走行距離に応じて、車両の急加速回数、急減速回数、及び急旋回回数の少なくとも一つの計数値を含む運転データを取得し、取得した前記運転データに基づいて安全運転度を求めるプロセッサ、および前記安全運転度を前記車両の走行距離を横軸として表示する表示装置を有することを特徴とする車載端末。
13. 前記表示装置は、前記所定の走行距離毎に取得した前記車両の走行位置に対応する位置情報を前記横軸に対応させて表示することを特徴とする請求項12記載の車載端末。
14. 前記プロセッサは、前記所定の走行距離に応じて時系列で計測した加速度に基づいて前記加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を求め、求めた前記加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を、前記車両の前記所定の走行距離に応じた走行区間の加速度分布として前記運転データに含むことを特徴とする請求項13記載の車載端末。
15. 前記プロセッサは、前記運転データに含まれる前記走行区間の加速度分布である前記加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度に基づいて、前記車両の所定数の走行区間の加速度分布として、加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を求めることを特徴とする請求項14記載の車載端末。
16. 所定の走行距離に応じて、車両の急加速回数、急減速回数、及び急旋回回数の少なくとも一つの計数値を含む運転データを取得し、取得した前記運転データに基づいて安全運転度を求め、前記安全運転度を前記車両の走行距離を横軸として表示することを特徴とする安全運転度診断方法。
17. 前記所定の走行距離毎に取得した前記車両の走行位置に対応する位置情報を前記横軸に対応させて表示することを特徴とする請求項16記載の安全運転度診断方法。
18. 前記所定の走行距離に応じて時系列で計測した加速度に基づいて前記加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を求め、求めた前記加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を、前記車両の前記所定の走行距離に応じた走行区間の加速度分布として前記運転データに含むことを特徴とする請求項17記載の安全運転度診断方法。
19. 前記運転データに含まれる前記走行区間の加速度分布である前記加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度に基づいて、前記車両の所定数の走行区間の加速度分布として、加速度の標準偏差および前記加速度の加速度歪度を求めることを特徴とする請求項18記載の安全運転度診断方法。

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