JP2011100298A - Information processing device, on-vehicle device, information processing system, information processing method, and program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technology for selecting specific advice information for avoiding risk for a driver. <P>SOLUTION: An information processing device includes a selection means for selecting the advice information according to a plurality of spots based on detection information and condition information associated with each other for the plurality of spots, wherein the selection means includes a first means for selecting one among a plurality of items of the detection information as a representative detection item, a second means for selecting a part of kinds of the condition information of a plurality of kinds relating to the representative detection item, a third means for selecting an item for satisfying a predetermined condition as a representative condition item from among items of a part of kinds of the condition information, and a fourth means for selecting the advice information based on the representative detection item and the representative condition item. Thereby specific danger avoidance advice information for the driver can be selected. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、車両が走行する地点に応じたアドバイス情報を提供する技術に関する。   The present invention relates to a technique for providing advice information according to a point where a vehicle travels.

ユーザーであるドライバーが車両を運転している際に、重大な災害や事故には至らないものの、直結してもおかしくない一歩手前の事例の発見をヒヤリハットという。これはそのような事例に直面したドライバーが「ヒヤリ」としたり「ハット」したりすることからそのように呼ばれている。   When a driver who is a user is driving a vehicle, the discovery of a case one step ahead that would not cause a serious disaster or accident but would not be connected directly is called a near miss. This is so called because the driver who faced such a case is “close” or “hat”.

このようなヒヤリハットの危険情報(急ブレーキ、急ハンドル、G検知、エアバック動作、空転、スリップ防止機能作動など)を車両から検出した場合に、その位置情報とともに危険情報を収集し、発生した地点をマップデータとして整備するサーバ装置を備えたセンターが提案されている。このセンターでは、危険発生地点の統計を取り、データベース化し、車両が危険地点に近づいた際にドライバーに危険地点であることを通知することが提案されている。   When such near-miss hazard information (sudden braking, sudden handle, G detection, airbag operation, idling, slip prevention function activation, etc.) is detected from the vehicle, the hazard information is collected along with the location information, and the point where it occurred A center equipped with a server device for maintaining the map as map data has been proposed. In this center, it is proposed to take statistics of dangerous spots, create a database, and notify the driver of the dangerous spots when the vehicle approaches the dangerous spots.

また、特許文献1では車外カメラを用いて危険事象発生直前の画像情報を解析して危険事象を特定する技術が提案されている。   Patent Document 1 proposes a technique for identifying a dangerous event by analyzing image information immediately before the occurrence of the dangerous event using an outside camera.

特開2009−104531号公報JP 2009-104531 A

しかしながら、危険事象を特定して車両が危険地点に近づいた際にドライバーになされる通知は、歩行者飛び出し注意などの単純な情報のドライバーへの通知のみであり、ドライバーが運転において具体的に何に注意してどのように運転したらよいのかは不明であった。そのため、ドライバーに対して通知がなされても危険を回避するのに十分な効果が発揮されていないという問題があった。   However, the notification given to the driver when the vehicle approaches the danger point after identifying the dangerous event is only notification to the driver of simple information such as pedestrian jumping out. It was unclear how to drive with care. Therefore, there has been a problem that even if a notification is given to the driver, a sufficient effect for avoiding danger is not exhibited.

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、車両が走行する地点に応じた具体的なアドバイス情報を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide specific advice information according to a point where a vehicle travels.

上記課題を解決するため、請求項1の発明は、車両の車載装置に、前記車両が走行する地点に応じたアドバイス情報を提供する情報処理装置であって、前記車両が備える複数の種類のセンサのいずれかが基準値以上を検知した場合における、当該センサが検知したときの前記車両の地点を示す位置情報と、前記センサが検知した内容を示す検知情報と、前記センサが検知したときの車両または車両周辺の状態を示す複数種類の状態情報とを含む車両情報を、前記車両から取得する取得手段と、複数の車両から取得した前記車両情報に基づいて、複数の地点ごとに、当該地点で検出された前記検知情報及び前記複数種類の状態情報を対応付けて記憶する記憶手段と、前記複数の地点ごとに、当該地点に対応付けられた前記検知情報及び前記状態情報に基づいて当該地点に応じた前記アドバイス情報を選択する選択手段と、を備え、前記選択手段は、前記検知情報の複数の項目のうちの一つを代表検知項目として選択する第1手段と、複数種類の前記状態情報のうちの前記代表検知項目に関連した一部種類の前記状態情報を選択する第2手段と、前記一部種類の状態情報の項目のうち、所定の条件を満足する項目を代表状態項目として選択する第3手段と、前記代表検知項目及び前記代表状態項目に基づいて、前記アドバイス情報を選択する第4手段と、を備える。   In order to solve the above-mentioned problem, the invention of claim 1 is an information processing apparatus for providing advice information corresponding to a point where the vehicle travels to an in-vehicle device of the vehicle, and a plurality of types of sensors provided in the vehicle When any of the above detects a reference value or more, the position information indicating the position of the vehicle when the sensor detects, the detection information indicating the content detected by the sensor, and the vehicle when the sensor detects Or, based on the vehicle information acquired from the vehicle and the vehicle information acquired from the plurality of vehicles, vehicle information including a plurality of types of state information indicating the state of the vehicle periphery, at each point Storage means for storing the detected detection information and the plurality of types of state information in association with each other, and for each of the plurality of points, the detection information and the state associated with the point Selecting means for selecting the advice information corresponding to the point based on the information, and the selecting means selects first one of a plurality of items of the detection information as a representative detection item; A second means for selecting a part of the state information related to the representative detection item among the plurality of kinds of the state information, and satisfying a predetermined condition among the items of the part of the state information A third means for selecting an item as a representative state item; and a fourth means for selecting the advice information based on the representative detection item and the representative state item.

また、請求項2の発明は、請求項1に記載の情報処理装置において、前記第4手段は、前記代表検知項目に基づいて、前記地点で生じやすい前記車両の危険な状態を示す危険種別を特定する手段と、前記代表状態項目に基づいて、前記地点に特有の事象を示す危険事象と、前記地点において前記車両に危険が生じる要因を示す危険要因とを特定する手段と、前記危険種別、前記危険事象及び前記危険要因に基づいて前記アドバイス情報を選択する手段と、を備える。   According to a second aspect of the present invention, in the information processing apparatus according to the first aspect, the fourth means sets a risk type indicating a dangerous state of the vehicle that is likely to occur at the point based on the representative detection item. Means for identifying, means for identifying a risk event indicating an event peculiar to the point based on the representative state item, and a risk factor indicating a factor causing a risk to the vehicle at the point, the risk type, Means for selecting the advice information based on the risk event and the risk factor.

また、請求項3の発明は、請求項1または2に記載の情報処理装置において、前記第2手段は、少なくとも二種類の状態情報を選択する。   According to a third aspect of the present invention, in the information processing apparatus according to the first or second aspect, the second means selects at least two types of state information.

また、請求項4の発明は、請求項1ないし3のいずれかに記載の情報処理装置において、前記第1手段は、前記検知情報の複数の項目のうち所定の条件を満足する項目を前記代表検知項目として選択することを特徴とする情報処理装置。   According to a fourth aspect of the present invention, in the information processing apparatus according to any one of the first to third aspects, the first means selects an item satisfying a predetermined condition from the plurality of items of the detection information as the representative. An information processing apparatus that is selected as a detection item.

また、請求項5の発明は、請求項4に記載の情報処理装置において、前記第1手段は、前記検知情報の複数の項目のうち所定の条件を満足する項目が複数ある場合は、危険度に応じて設定された優先順位に応じて前記代表検知項目を選択する。   Further, in the information processing apparatus according to claim 4, the first means has a risk level when there are a plurality of items satisfying a predetermined condition among a plurality of items of the detection information. The representative detection item is selected according to the priority order set according to the above.

また、請求項6の発明は、車両に搭載される車載装置であって、請求項1ないし5のいずれかに記載の情報処理装置から提供される前記アドバイス情報を取得する取得手段と、走行する地点に応じた前記アドバイス情報を、ユーザーに通知する通知手段と、を備える。   The invention of claim 6 is an in-vehicle device mounted on a vehicle, and travels with an acquisition means for acquiring the advice information provided from the information processing device according to any one of claims 1 to 5. Notification means for notifying a user of the advice information corresponding to the point.

また、請求項7の発明は、請求項1ないし5のいずれかに記載の情報処理装置と、車両に搭載され、前記情報処理装置から提供される前記アドバイス情報を取得する車載装置と、を備える。   A seventh aspect of the invention includes the information processing device according to any one of the first to fifth aspects, and an in-vehicle device that is mounted on a vehicle and acquires the advice information provided from the information processing device. .

また、請求項8の発明は、車両の車載装置に、前記車両が走行する地点に応じたアドバイス情報を提供する情報処理方法であって、前記車両が備える複数の種類のセンサのいずれかが基準値以上を検知した場合における、当該センサが検知したときの前記車両の地点を示す位置情報と、前記センサが検知した内容を示す検知情報と、前記センサが検知したときの車両または車両周辺の状態を示す複数種類の状態情報とを含む車両情報を、前記車両から取得する取得工程と、複数の車両から取得した前記車両情報に基づいて、複数の地点ごとに、当該地点で検出された前記検知情報及び前記複数種類の状態情報を対応付けて記憶する記憶工程と、前記複数の地点ごとに、当該地点に対応付けられた前記検知情報及び前記状態情報に基づいて当該地点に応じた前記アドバイス情報を選択する選択工程と、を備え、前記選択工程は、前記検知情報の複数の項目のうちの一つを代表検知項目として選択する第1工程と、複数種類の前記状態情報のうちの前記代表検知項目に関連した一部種類の前記状態情報を選択する第2工程と、前記一部種類の状態情報の項目のうち、所定の条件を満足する項目を代表状態項目として選択する第3工程と、前記代表検知項目及び前記代表状態項目に基づいて、前記アドバイス情報を選択する第4工程と、を含む。   The invention according to claim 8 is an information processing method for providing advice information according to a point where the vehicle travels to an in-vehicle device of the vehicle, and any one of a plurality of types of sensors provided in the vehicle is a reference. When the sensor detects more than a value, the position information indicating the point of the vehicle when the sensor detects, the detection information indicating the content detected by the sensor, and the state of the vehicle or the vehicle surroundings when the sensor detects Based on the acquisition step of acquiring vehicle information including a plurality of types of state information indicating from the vehicle and the vehicle information acquired from the plurality of vehicles, the detection detected at the point for each of a plurality of points Storing the information and the plurality of types of state information in association with each other, and for each of the plurality of points, based on the detection information and the state information associated with the points A selection step of selecting the advice information according to a point, and the selection step includes a first step of selecting one of a plurality of items of the detection information as a representative detection item, and a plurality of types of the selection items. A second step of selecting a part of the state information related to the representative detection item in the state information, and an item satisfying a predetermined condition among the part of the state information of the part type is a representative state item And a fourth step of selecting the advice information based on the representative detection item and the representative state item.

また、請求項9の発明は、車両の車載装置に、前記車両が走行する地点に応じたアドバイス情報を提供する情報処理装置に含まれるコンピュータにより実行可能なプログラムであって、前記プログラムの前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータに、前記車両が備える複数の種類のセンサのいずれかが基準値以上を検知した場合における、当該センサが検知したときの前記車両の地点を示す位置情報と、前記センサが検知した内容を示す検知情報と、前記センサが検知したときの車両または車両周辺の状態を示す複数種類の状態情報とを含む車両情報を、前記車両から取得する取得工程と、複数の車両から取得した前記車両情報に基づいて、複数の地点ごとに、当該地点で検出された前記検知情報及び前記複数種類の状態情報を対応付けて記憶する記憶工程と、前記複数の地点ごとに、当該地点に対応付けられた前記検知情報及び前記状態情報に基づいて当該地点に応じた前記アドバイス情報を選択する選択工程と、を実行させ、前記選択工程は、前記検知情報の複数の項目のうちの一つを代表検知項目として選択する第1工程と、複数種類の前記状態情報のうちの前記代表検知項目に関連した一部種類の前記状態情報を選択する第2工程と、前記一部種類の状態情報の項目のうち、所定の条件を満足する項目を代表状態項目として選択する第3工程と、前記代表検知項目及び前記代表状態項目に基づいて、前記アドバイス情報を選択する第4工程と、を含む。   The invention according to claim 9 is a program executable by a computer included in an information processing apparatus for providing advice information corresponding to a point where the vehicle travels to an in-vehicle device of the vehicle, the computer of the program Execution by means that the computer, when any of a plurality of types of sensors included in the vehicle detects a reference value or more, position information indicating the position of the vehicle when the sensor detects, and the sensor Obtaining vehicle information including detection information indicating the detected content and a plurality of types of state information indicating the state of the vehicle or the surroundings of the vehicle when the sensor is detected, and acquiring from the vehicle Based on the vehicle information, the detection information and the plurality of types of state information detected at each point are associated with each other. A storage step for storing the information, and a selection step for selecting the advice information corresponding to the point based on the detection information and the state information associated with the point for each of the plurality of points. The selection step includes a first step of selecting one of a plurality of items of the detection information as a representative detection item, and a part of types related to the representative detection item of a plurality of types of the state information. A second step of selecting the state information; a third step of selecting an item satisfying a predetermined condition as a representative state item among the items of the partial types of state information; and the representative detection item and the representative state And a fourth step of selecting the advice information based on the item.

請求項1ないし9の発明によれば、代表検知項目及び代表状態項目に基づいてアドバイス情報を選択するため、車両が走行する地点に応じて危険を回避するための具体的なアドバイス情報を提供できる。   Since the advice information is selected based on the representative detection item and the representative state item, specific advice information for avoiding danger can be provided according to the point where the vehicle travels. .

また、特に請求項2の発明によれば、危険種別、危険事象及び危険要因を特定し、危険種別、危険事象及び危険要因に基づいてアドバイス情報を選択するため、車両が走行する地点に応じてより具体的なアドバイス情報を提供できる。   According to the invention of claim 2 in particular, the risk type, the risk event and the risk factor are specified, and the advice information is selected based on the risk type, the risk event and the risk factor. More specific advice information can be provided.

また、特に請求項3の発明によれば、危険事象および危険要因を少なくとも二種類以上の状態情報の代表状態項目で特定することで、危険事象や危険要因を適切に特定でき、その危険事象や危険要因に応じたアドバイス情報を提供できる。   In particular, according to the invention of claim 3, by specifying the dangerous event and the risk factor with at least two types of representative state items of the status information, the dangerous event and the risk factor can be appropriately specified. Advice information according to risk factors can be provided.

また、特に請求項5の発明によれば、検知情報の複数の項目のうち所定の条件を満足する項目が複数ある場合は、危険度に応じて設定された優先順位に応じて代表検知項目を選択することによって、ドライバーに対してより重要度の高いアドバイス情報を選択できる。   In particular, according to the invention of claim 5, when there are a plurality of items satisfying a predetermined condition among a plurality of items of the detection information, the representative detection item is set according to the priority set according to the degree of risk. By selecting, it is possible to select more important advice information for the driver.

さらに、特に請求項6の発明によれば、情報処理装置で生成されたアドバイス情報を取得し、そのアドバイス情報をユーザーに通知するため、車載装置において常に最新のアドバイス情報をユーザーに提供できる。   Furthermore, according to the invention of claim 6 in particular, the advice information generated by the information processing apparatus is acquired and the advice information is notified to the user, so that the latest advice information can always be provided to the user in the in-vehicle apparatus.

図1は、車両に対して危険情報を提供する情報処理システムの概要を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an overview of an information processing system that provides danger information to a vehicle. 図2は、車両情報の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of vehicle information. 図3は、危険情報通知システムのブロック図である。FIG. 3 is a block diagram of the danger information notification system. 図4は、統合DBの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the integrated DB. 図5は、危険情報マップDBの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the danger information map DB. 図6は、危険情報解析データの一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of risk information analysis data. 図7は、ドライバー通知DBの一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the driver notification DB. 図8は、アドバイスマップDBの一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the advice map DB. 図9は、車両で検出した車両情報をセンターへ送信する処理を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart showing a process of transmitting vehicle information detected by the vehicle to the center. 図10は、危険情報解析処理を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing the risk information analysis process. 図11は、ドライバーへの通知処理を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart showing a notification process to the driver.

以下では、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、この説明では、データベースを「DB」と略称する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In this description, the database is abbreviated as “DB”.

<1.構成>
<1−1.システム概要>
図1は、車両に対して危険情報を提供する情報処理システム10の概要を示す図である。情報処理システム10は、車両1に搭載される車載装置と、所定のセンターに配置されたサーバ装置として構成される情報処理装置(以下、「センター」という。)31とを含んで構成される。トラック、乗用車、タクシーなどの車両1は、ナビゲーション装置11の後述する通信部を介してセンター31との通信を行う。また、車両1は、車両の位置情報や目的地までの経路情報などを表示する車載装置であるナビゲーション装置11、図示しないカメラからの画像情報を記録するドライブレコーダ装置21、および、後述する各種センサを備えている。ここで、画像情報とは、静止画及び動画のいずれも含み、場合によって音声などを含んでいてもよい。さらに、ナビゲーション装置11は車両1の位置情報や目的地までの経路情報などの表示機能に限らず、オーディオ再生やDTV(Digital Television)再生、および、録画などの機能も有する。
<1. Configuration>
<1-1. System overview>
FIG. 1 is a diagram showing an overview of an information processing system 10 that provides danger information to a vehicle. The information processing system 10 includes an in-vehicle device mounted on the vehicle 1 and an information processing device (hereinafter referred to as “center”) 31 configured as a server device disposed in a predetermined center. A vehicle 1 such as a truck, a passenger car, or a taxi communicates with the center 31 via a communication unit (to be described later) of the navigation device 11. The vehicle 1 includes a navigation device 11 that is an in-vehicle device that displays vehicle position information and route information to a destination, a drive recorder device 21 that records image information from a camera (not shown), and various sensors described below. It has. Here, the image information includes both still images and moving images, and may include sound or the like depending on circumstances. Further, the navigation device 11 is not limited to display functions such as position information of the vehicle 1 and route information to the destination, but also has functions such as audio reproduction, DTV (Digital Television) reproduction, and recording.

ナビゲーション装置11は、ドライブレコーダ装置21および各種センサが基準値以上を検出した場合において取得される各種情報を含む車両情報をセンター31に送信し、センター31は、ナビゲーション装置11が送信した車両情報を受信する。   The navigation device 11 transmits vehicle information including various information acquired when the drive recorder device 21 and various sensors detect a reference value or more to the center 31, and the center 31 transmits the vehicle information transmitted by the navigation device 11. Receive.

<1−2.車両情報>
図2は、この車両情報の一例を示す図である。車両情報は図に示すように車両のユーザーID、緯度および経度の情報を含む位置情報、ドライブレコーダ装置21および各種センサが検出したトリガー情報、車両1を運転するドライバーの視線方向を示す視線方向情報、方向指示器25の信号に基づいた方向指示器情報、車両の速度を検出する車速情報、および、図示しないカメラを用いて撮影した画像情報などを含んでいる。車両情報に含まれるユーザーID、位置情報及びトリガー情報以外の情報(視線方向情報、方向指示器情報、車速情報、画像情報等)は、センサが検知したときの車両または車両周辺の状態を示す状態情報であるともいえる。
<1-2. Vehicle information>
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the vehicle information. As shown in the figure, the vehicle information includes position information including vehicle user ID, latitude and longitude information, trigger information detected by the drive recorder device 21 and various sensors, and gaze direction information indicating the gaze direction of the driver driving the vehicle 1. , Direction indicator information based on the signal of the direction indicator 25, vehicle speed information for detecting the speed of the vehicle, and image information taken using a camera (not shown). Information other than the user ID, position information, and trigger information included in the vehicle information (gaze direction information, direction indicator information, vehicle speed information, image information, etc.) indicates the state of the vehicle or the vehicle periphery when the sensor detects it It can be said that it is information.

ユーザーIDは、車両ごとの番号、または、ユーザーであるドライバーごとの番号であり、後述するユーザー管理DBに記録されている。位置情報は経度、および、緯度の情報であり、後述する地図DBに記録されている。   The user ID is a number for each vehicle or a number for each driver who is a user, and is recorded in a user management DB described later. The position information is longitude and latitude information, and is recorded in a map DB described later.

位置情報は、ドライブレコーダ装置21および各種センサにより基準値以上を検知した場合において、その検知したときの車両の地点の緯度及び経度を示すものである。   The position information indicates the latitude and longitude of the point of the vehicle when the drive recorder device 21 and various sensors detect a reference value or more when detected.

トリガー情報は、ドライブレコーダ装置21および各種センサにより基準値以上を検知した場合において、その検知した内容を示す検知情報である。   The trigger information is detection information indicating the detected contents when the drive recorder device 21 and various sensors detect a reference value or more.

視線方向は後述する視線センサにより検出される情報であり、運転中のドライバーの視線方向の情報である。   The line-of-sight direction is information detected by a line-of-sight sensor described later, and is information on the line-of-sight direction of the driver during driving.

方向指示器は、車両が右折、または、左折する場合の方向指示器が示す右方向、または、左方向の情報であり、車速は後述する速度センサにより検出された情報である。   The direction indicator is information on the right direction or the left direction indicated by the direction indicator when the vehicle turns right or left, and the vehicle speed is information detected by a speed sensor described later.

画像情報は車両に備えられたカメラからの撮影情報であり、ドライブレコーダ装置21に記録する画像を撮影するカメラを用いてもよいし、その他のカメラ(たとえば、車両周辺を撮影するカメラ)を用いてもよい。   The image information is photographing information from a camera provided in the vehicle, and a camera that captures an image to be recorded in the drive recorder device 21 may be used, or another camera (for example, a camera that captures the periphery of the vehicle) is used. May be.

このような車両情報は無線通信により、ナビゲーション装置11からセンター31に送信される。センター31は後述する統計DBに車両情報を記録する。そして、センター31は、統計DBに記録された情報から、後述する危険地点ごとの危険事象や危険要因を解析する。さらに、センター31は、これらの危険事象や危険要因の解析結果に基づいて、後述するドライバー通知DBの中からドライバーに通知すべき危険地点に応じたアドバイス情報を選択して、後述するアドバイスマップDBに記録する。   Such vehicle information is transmitted from the navigation device 11 to the center 31 by wireless communication. The center 31 records vehicle information in a statistical DB described later. Then, the center 31 analyzes a risk event and a risk factor for each risk point described later from the information recorded in the statistics DB. Further, the center 31 selects advice information corresponding to the dangerous point to be notified to the driver from the driver notification DB described later based on the analysis result of these dangerous events and risk factors, and an advice map DB described later. To record.

このアドバイスマップDBは、センター31からナビゲーション装置11に提供され、ナビゲーション装置11の内部の記憶装置に記憶される。これにより、ナビゲーション装置11は、車両1が危険地点に近づいた場合(たとえば、危険地点から100mの位置となった場合)、アドバイスマップDBに記録されているデータを用いて、画像情報や音声情報によりドライバーに対して具体的な危険回避のためのアドバイス情報の通知が行える。   The advice map DB is provided from the center 31 to the navigation device 11 and stored in a storage device inside the navigation device 11. Thereby, the navigation device 11 uses the data recorded in the advice map DB when the vehicle 1 approaches the danger point (for example, when the vehicle 1 is located at a position 100 m away from the danger point). The driver can be notified of specific advice information for avoiding danger.

<1−3.システム構成>
図3は、情報処理システム10のブロック図である。図に示すように、情報処理システム10は、車両1が備えているナビゲーション装置11と、情報検出装置、および、サーバ装置であるセンター31とから構成される。情報検出装置は、ドライブレコーダ装置21、速度センサ22、ステアリングセンサ23、視線センサ24、方向指示器25などを含んでいる。
<1-3. System configuration>
FIG. 3 is a block diagram of the information processing system 10. As shown in the figure, the information processing system 10 includes a navigation device 11 provided in the vehicle 1, an information detection device, and a center 31 that is a server device. The information detection device includes a drive recorder device 21, a speed sensor 22, a steering sensor 23, a line-of-sight sensor 24, a direction indicator 25, and the like.

ドライブレコーダ装置21は、所定の閾値を超えるG値を検出した場合に、画像情報を図示しないメモリに保存する。たとえば、重力加速度を1Gの基本単位として、加速度の変化量をこの基本単位に換算した値を加速度情報とする。この加速度情報が閾値0.5Gを超えている場合は常時記録している画像情報のうちの所定の閾値を超えるG値を検出した時点から前後合計20秒間の画像情報をメモリーカードなどの記憶媒体に記録する。そして、この所定の閾値を超えるG値を検出した情報を後述するナビゲーション装置11の制御部12に送信する。このドライブレコーダ装置21で検出した旨の情報は後述する統計DBのG検知、および、急ハンドルを示すトリガー情報となる。   When the drive recorder device 21 detects a G value exceeding a predetermined threshold value, the drive recorder device 21 stores the image information in a memory (not shown). For example, the acceleration value is a value obtained by converting the gravitational acceleration into a basic unit of 1G and converting the change amount of the acceleration into the basic unit. When this acceleration information exceeds a threshold value of 0.5 G, the image information for a total of 20 seconds before and after the point at which a G value exceeding a predetermined threshold is detected among the image information that is constantly recorded is stored in a storage medium such as a memory card. To record. And the information which detected G value exceeding this predetermined threshold value is transmitted to the control part 12 of the navigation apparatus 11 mentioned later. Information indicating that the drive recorder device 21 has detected becomes G detection of a statistical DB, which will be described later, and trigger information indicating a sharp handle.

速度センサ22は、車両1の速度を検出して、制御部12へ情報を送信する。なお、この速度センサ22により、たとえば、1秒間あたりに10km/h以上の急加速、または、急減速があれば、その検知した旨の情報は、後述する統計DBの急減速、または、急加速を示すトリガー情報となる。   The speed sensor 22 detects the speed of the vehicle 1 and transmits information to the control unit 12. For example, if there is a rapid acceleration of 10 km / h or more per second by the speed sensor 22 or a rapid deceleration, information indicating the detection is abrupt deceleration or rapid acceleration in a statistical DB to be described later. Trigger information indicating

ステアリングセンサ23は、ステアリングの回転角速度を検出して、制御部12へ情報を送信する。なお、このステアリングセンサ23により、ステアリングの回転角速度が所定値を超えた場合は、その検知した旨の情報は、後述する統計DBの急ハンドルを示すトリガー情報となる。   The steering sensor 23 detects the rotational angular velocity of the steering and transmits information to the control unit 12. When the steering angular speed of the steering exceeds a predetermined value by the steering sensor 23, the information indicating that the steering sensor 23 is detected becomes trigger information indicating a sudden handle of a statistical DB described later.

視線センサ24は、ドライバーの顔を撮影し、制御部12へ情報を送信する。なお、制御部12は図示しない画像解析装置により撮影画像のドライバーの目の部分の画像解析を行い、ドライバーの視線方向を検出する。   The line-of-sight sensor 24 images the driver's face and transmits information to the control unit 12. Note that the control unit 12 performs image analysis of a driver's eye portion of the photographed image using an image analysis device (not shown) to detect the line-of-sight direction of the driver.

方向指示器25は、ドライバーの操作により、右折、または、左折を行う場合の信号を制御部12へ送信する。   The direction indicator 25 transmits a signal for performing a right turn or a left turn to the control unit 12 by an operation of the driver.

車両1のナビゲーション装置11は、制御部12、データ記憶部13、音声出力部14、表示部15、位置検出部16、通信部17を備えており、通信部17はセンター31の通信部34との車両情報の送受信を無線または有線で行う。   The navigation device 11 of the vehicle 1 includes a control unit 12, a data storage unit 13, an audio output unit 14, a display unit 15, a position detection unit 16, and a communication unit 17, and the communication unit 17 is connected to the communication unit 34 of the center 31. Vehicle information is sent and received wirelessly or by wire.

ナビゲーション装置11の制御部12は、ドライブレコーダ装置21、速度センサ22、ステアリングセンサ23、視線センサ24、および、方向指示器25などの情報検出装置が検出した情報を含む車両情報を通信部17を介して、センター31の制御部32に送信する。   The control unit 12 of the navigation device 11 sends vehicle information including information detected by an information detection device such as the drive recorder device 21, the speed sensor 22, the steering sensor 23, the line-of-sight sensor 24, and the direction indicator 25 to the communication unit 17. To the control unit 32 of the center 31.

センター31は、CPU、RAM、ROM、ハードディスク等を備えた一般的なコンピュータで構成される。ハードディスクとして構成されるデータ記憶部33に記憶されたプログラム33gにしたがって演算処理を行うことで、センター31の制御部32としての機能が実現される。センター31の制御部32は通信部34を介して車両情報を受信する。制御部32は受信した車両情報をハードディスクとして構成されるデータ記憶部33に記録する。このデータ記憶部33は統計DB33a、危険情報マップDB33b、ドライバー通知DB33c、ユーザー管理DB33d、地図DB33e、外部情報DB33f、および、アドバイスマップDB33hを備えている。以下、各データベースの詳細内容について説明する。   The center 31 is composed of a general computer equipped with a CPU, RAM, ROM, hard disk and the like. A function as the control unit 32 of the center 31 is realized by performing arithmetic processing according to the program 33g stored in the data storage unit 33 configured as a hard disk. The control unit 32 of the center 31 receives vehicle information via the communication unit 34. The control unit 32 records the received vehicle information in the data storage unit 33 configured as a hard disk. The data storage unit 33 includes a statistics DB 33a, a danger information map DB 33b, a driver notification DB 33c, a user management DB 33d, a map DB 33e, an external information DB 33f, and an advice map DB 33h. The detailed contents of each database will be described below.

<1−4.統計DB>
図4は統計DB33aの一例を示す図である。統計DB33aは、複数の車両1から取得された車両情報をもとに構成されており、地図上の複数の地点ごとに当該地点で検出されたトリガー情報及び複数種類の状態情報(「ロケーション」、「視線方向」、「方向指示器」、「車速」、および、「画像解析結果」)が対応付けて記憶される。統計DB33aは、「トリガー情報」、「ロケーション」、「視線方向」、「方向指示器」、「車速」、および、「画像解析結果」の情報種別のそれぞれについて、複数種類の項目を有している。たとえば「トリガー情報」の情報種別では、「G検知(衝突検知)」、「急減速」、「急加速」、および、「急ハンドル」の項目、「ロケーション」の情報種別については、「急カーブ」、「急勾配」、「立体交差点」、および、「一時停止地点」などの項目、「視線方向」の情報種別では、「右前方向」、「左前方向」、および、「正面」の項目がそれぞれある。
<1-4. Statistics DB>
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the statistics DB 33a. The statistics DB 33a is configured based on vehicle information acquired from a plurality of vehicles 1, and trigger information and a plurality of types of state information (“location”, “Line-of-sight direction”, “direction indicator”, “vehicle speed”, and “image analysis result”) are stored in association with each other. The statistics DB 33a has a plurality of items for each of the information types of “trigger information”, “location”, “line-of-sight direction”, “direction indicator”, “vehicle speed”, and “image analysis result”. Yes. For example, in the “trigger information” information type, “G detection (collision detection)”, “rapid deceleration”, “rapid acceleration”, “steep steering” items, and “location” information types are “steep curve”. ”,“ Steep slope ”,“ 3D intersection ”,“ Temporary stop ”, etc., and“ Gaze direction ”information type,“ Right front direction ”,“ Left front direction ”, and“ Front ”items There are each.

また、「方向指示器」の情報種別では、「右」、および、「左」の項目、「車速」の情報種別では「法定速度より遅い」、「法定速度+10km/h」、「法定速度+20km/h」、および、「法定速度+30km/h」の項目、「画像解析結果」の情報種別では、「左前方に歩行者」、「標識が見えにくい」、および、「左側方にバイク」などの項目がそれぞれある。   In the “direction indicator” information type, “right” and “left” items, and in the “vehicle speed” information type, “slower than legal speed”, “legal speed + 10 km / h”, “legal speed + 20 km”. / H ”and“ statutory speed +30 km / h ”items,“ image analysis result ”information type,“ pedestrian on the left front ”,“ signpost is difficult to see ”,“ bike on the left ”, etc. There are items of each.

統計DB33aは、これらの情報種別に応じた各項目について、地図上の各地点ごとに検出回数を記録している。そして、「トリガー情報」の項目についてはその検出回数が所定の検出回数を超えている場合においては、当該トリガー情報の項目が代表検知項目とされ、その代表検知項目に関連する状態情報の一部の種類が制御部32により選択される。トリガー情報の各項目と、状態情報の種類とは予めテーブル等で関連付けられており、この関連付けにしたがって代表検知項目に基づいて状態情報の種類が制御部32により選択される。また、この関連付けは、トリガー情報の各項目に対応する状態情報の種類により、危険情報をより詳細に解析できる関係に基づいて行われる。   The statistics DB 33a records the number of detections for each point on the map for each item according to these information types. If the number of detections of the “trigger information” item exceeds the predetermined number of detections, the item of the trigger information is set as the representative detection item, and a part of the state information related to the representative detection item Is selected by the control unit 32. Each item of trigger information and the type of state information are associated in advance with a table or the like, and the type of state information is selected by the control unit 32 based on the representative detection item according to this association. In addition, this association is performed based on a relationship in which danger information can be analyzed in more detail depending on the type of state information corresponding to each item of trigger information.

さらに、選択された種類の状態情報の各項目の検出回数について所定の条件を満足するときには、当該項目が代表状態項目として制御部32により選択され、後述する危険情報解析のデータとして使用される。ここで、状態情報の各項目の検出回数について所定の条件を満足する場合とは、所定のトリガー情報と関連性を有する状態情報の項目の検出回数が所定数や所定割合を超える場合、または、検出回数が所定割合を下回る場合である。   Further, when a predetermined condition is satisfied with respect to the number of detection times of each item of the selected type of state information, the item is selected by the control unit 32 as a representative state item and used as data for risk information analysis described later. Here, when a predetermined condition is satisfied with respect to the number of detection times of each item of state information, when the number of detection times of an item of state information having relevance to predetermined trigger information exceeds a predetermined number or a predetermined ratio, or This is a case where the number of detections is less than a predetermined ratio.

図4に示す項目のうち、網掛けの項目はその検出回数が所定の条件を満足している項目である。たとえば、A地点では「トリガー情報」の各項目においては、「G検知」が4回、「急減速」が10回、「急加速」が3回、「急ハンドル」は99回それぞれ検出されている。このうち、「急ハンドル」の99回が所定数を越えている(たとえば、検出回数が50回以上の場合や、「トリガー情報」の検出回数全体の8割以上の場合を所定の条件を満足しているとする)ことから、A地点の「トリガー情報」については、「急ハンドル」の項目を代表検知項目として危険情報解析に用いる。   Among the items shown in FIG. 4, the shaded items are items whose detection count satisfies a predetermined condition. For example, at point A, in each item of “trigger information”, “G detection” is detected 4 times, “rapid deceleration” is detected 10 times, “rapid acceleration” is detected 3 times, and “sudden steering wheel” is detected 99 times. Yes. Of these, 99 of the “steep handle” exceeds the predetermined number (for example, the case where the number of detections is 50 times or more, or the case where the number of detections of “trigger information” is 80% or more is satisfied. Therefore, for the “trigger information” at point A, the item “steep handle” is used for the risk information analysis as the representative detection item.

また、C地点では、「トリガー情報」の項目としては「G検知」と「急減速」の2つの項目の検出回数が所定数を超えており(たとえば、検出回数50回以上の場合を所定の条件を満足しているとする)、両方の項目が危険情報解析の対象となり得る項目である。このように「トリガー情報」の項目において複数の項目が危険情報解析の対象となった場合は、予め危険度に応じて設定された優先順位に応じて、一つの項目が代表検知項目として選択される。これにより、より危険度の高い項目が危険情報解析の対象とされる。この例の場合は車両を急停止させた可能性のある「急減速」よりも、車両が障害物と衝突した可能性のある「G検知」が危険度の高い項目といえるため、「G検知」の項目が危険情報解析に用いられる。これにより、ドライバーに対してより危険度の高い情報を危険情報解析に使用することができ、重要度の高い情報をドライバー通知すべきアドバイス情報を選択する要素となる。   At point C, the number of detections of the two items “G detection” and “rapid deceleration” as the “trigger information” items exceeds a predetermined number (for example, the case where the number of detections is 50 times or more is predetermined). Both items are items that can be subject to risk information analysis. As described above, when a plurality of items in the “trigger information” item are subjected to risk information analysis, one item is selected as the representative detection item according to the priority set in advance according to the risk level. The As a result, items with a higher degree of risk are targeted for risk information analysis. In this example, “G detection”, which may have caused the vehicle to collide with an obstacle, is a higher risk item than “rapid deceleration” that may have caused the vehicle to stop suddenly. Is used for risk information analysis. As a result, information with a higher degree of risk for the driver can be used for the risk information analysis, and this is an element for selecting advice information to be notified to the driver of information with a higher degree of importance.

その他の状態情報(ロケーションなど)の各項目についてもその検出回数が所定の条件を満足している場合は、その項目を代表状態項目として危険情報解析に用いる。また、たとえば、「車速」のように複数の項目の検出回数が所定の条件を満足している場合は、これらの2つ以上の項目を危険情報解析に用いる。これにより、「トリガー情報」の1つの情報に基づいた、複数の情報を危険情報解析のデータとして用いることができ、ドライバーに対するより具体的危険要因の情報を含んだアドバイス情報を生成できる。   If the number of detections of other items of state information (location, etc.) satisfies a predetermined condition, that item is used as a representative state item for risk information analysis. Further, for example, when the number of detections of a plurality of items such as “vehicle speed” satisfies a predetermined condition, these two or more items are used for risk information analysis. Thus, a plurality of information based on one piece of information of “trigger information” can be used as data for risk information analysis, and advice information including more specific risk factor information for the driver can be generated.

なお、検出回数が所定割合を下回っている例としてはC地点の「視線方向」における「左前方向」の項目である。たとえば、検出回数が所定の条件を満足している場合を、代表検知項目(この例では「G検知」の項目)の総検出回数の50%以下である場合とする。この場合に、「視線方向」の各項目において「G検知」の総検出回数の50%以下となる項目は「左前方向」となる。なお、「トリガー情報」の「G検知」の項目について、「視線方向」の項目を危険情報解析に用いることを含めた危険情報解析処理については後述する。   An example in which the number of times of detection is less than a predetermined ratio is an item of “front left direction” in “line of sight” at point C. For example, a case where the number of detections satisfies a predetermined condition is assumed to be 50% or less of the total number of detections of the representative detection item (in this example, the item “G detection”). In this case, an item that is 50% or less of the total number of detections of “G detection” in each item of “line-of-sight direction” is “front left direction”. The risk information analysis process including the use of the item of “Gaze direction” in the risk information analysis for the “G detection” item of the “trigger information” will be described later.

このように、各車両から収集した統計DB33aに集約された統計データがドライバーへの通知すべき危険情報を生成するためのデータとなる。車両から収集するデータ数が多いほど具体的な危険発生原因を含んだアドバイス情報が選択できる。   Thus, the statistical data collected in the statistical DB 33a collected from each vehicle is data for generating danger information to be notified to the driver. As the number of data collected from the vehicle increases, advice information including a specific cause of danger can be selected.

統計DB33aの複数の状態情報の項目中から所定の基準を満たした項目が代表状態項目として所定の条件により選択されると、その後、後述する危険地点判定、危険事象解析、および、危険要因解析がなされる。代表状態項目を選択する所定の条件とは、トリガー情報のいずれかの項目の検出回数が所定の条件を満足している場合において、当該項目(代表検知項目)に関連する状態情報の種類を選択し、その状態情報の種類の項目が所定の条件を満足している場合である。この場合において、代表検知項目と代表状態項目とが危険情報解析に用いられる。   When an item satisfying a predetermined criterion is selected as a representative state item from a plurality of items of state information in the statistical DB 33a according to a predetermined condition, risk point determination, risk event analysis, and risk factor analysis described later are performed thereafter. Made. The predetermined condition for selecting the representative state item is the type of state information related to the item (representative detection item) when the number of detections of any item in the trigger information satisfies the predetermined condition In this case, the item of the status information type satisfies a predetermined condition. In this case, the representative detection item and the representative state item are used for risk information analysis.

たとえば、A地点の「トリガー情報」の代表検知項目は「急ハンドル」であり、この「急ハンドル」の項目に関連する状態情報の種類は「ロケーション」、「車速」、および、「画像解析結果」の3種類である。そして、それぞれの状態情報において、「ロケーション」は「急カーブ」の項目、「車速」は「法定速度+20km/h」、「法定速度+30km/h」の項目の検出回数が所定数を上回っている(網掛けの項目の検出回数が所定数を上回っている。)。「画像解析結果」の項目はいずれも検出回数が所定数を上回っていない。このため、地点Aでは、「ロケーション」、および、「車速」の所定の条件を満足している項目が代表状態項目として危険情報解析に用いられる。   For example, the representative detection item of “trigger information” at point A is “steep steering wheel”, and the types of state information related to this “steep steering wheel” item are “location”, “vehicle speed”, and “image analysis result” ”. In each status information, the number of detections of the item “location” is “steep curve”, the item “vehicle speed” is “legal speed + 20 km / h”, and the item “legal speed + 30 km / h” exceeds the predetermined number. (The number of detections of shaded items exceeds the predetermined number.) In any of the items of “image analysis result”, the number of detections does not exceed a predetermined number. For this reason, at the point A, items satisfying predetermined conditions of “location” and “vehicle speed” are used in the risk information analysis as representative state items.

また、B地点の「トリガー情報」の代表検知項目は「急減速」の項目であり、この「急減速」の項目に関連する状態情報の種類は「ロケーション」、「車速」、および、「画像解析結果」の3種類である。B地点では3種類の状態情報のうち「ロケーション」(「一時停止地点」)、「車速」(「法定速度+10km/h」、「法定速度+20km/h」)、および、「画像解析結果」(「標識が見えにくい」)について、検出回数が所定の条件を満足している項目がある(網掛けの項目が所定の条件を満足している)。そのため、これらの状態情報の所定の条件を満足している項目が代表状態項目として危険情報解析に用いられる。   In addition, the representative detection item of “trigger information” at point B is an item of “rapid deceleration”, and types of state information related to the item of “rapid deceleration” are “location”, “vehicle speed”, and “image” There are three types of “analysis results”. At point B, among three types of state information, “location” (“temporary stop point”), “vehicle speed” (“statutory speed + 10 km / h”, “legal speed + 20 km / h”), and “image analysis result” ( There is an item in which the number of detections satisfies a predetermined condition (the shaded item satisfies a predetermined condition). Therefore, an item that satisfies the predetermined condition of the state information is used as a representative state item in the risk information analysis.

さらに、C地点の「トリガー情報」は代表検知項目は「G検知」の項目であり、この「G検知」の項目に関連する状態情報の種類は「視線方向」、「車速」、および、「画像解析結果」の3種類である。C地点では3種類の状態情報のうちの「視線方向」(「左前前方」)の検出回数が所定割合を下回っており、「車速」(「法定速度+20km/h」、「法定速度+30km/h」)、および、「画像解析結果」(「左前方に歩行者」)の検出回数が所定数を上回っていることから、3種類全ての状態情報の所定の条件を満足している項目(網掛けの項目が所定の条件を満足している)が代表状態項目として危険情報解析に用いられる。   Further, the “trigger information” at point C is the item “G detection” as the representative detection item, and the types of state information related to this “G detection” item are “direction of line of sight”, “vehicle speed”, and “ There are three types of “image analysis results”. At point C, the number of detections of the “sight line direction” (“front left front”) of the three types of state information is less than a predetermined ratio, and “vehicle speed” (“statutory speed + 20 km / h”, “legal speed + 30 km / h”). )) And “image analysis result” (“pedestrian on the left front”) exceeds the predetermined number, and the items satisfying the predetermined conditions of all three types of state information (network Multiplied items satisfy a predetermined condition) are used for risk information analysis as representative state items.

なお、「トリガー情報」の各項目については上記で説明したものとは別の状態情報の種類との関連を持たせてもよい。たとえば、「G検知」の項目に関連する状態情報として、「視線方向」、および、「画像解析結果」の2種類の状態情報の組み合わせでもよいし、「視線方向」、「方向指示器」、および、「画像解析結果」の3種類の状態情報の組み合わせでもよい。「トリガー情報」の各項目と関連付ける状態情報の種類は、少なくとも二種類とすることが望ましい。   Each item of “trigger information” may be associated with a type of state information different from that described above. For example, as the state information related to the item “G detection”, a combination of two types of state information “line-of-sight direction” and “image analysis result” may be used, or “line-of-sight direction”, “direction indicator”, Also, a combination of three types of state information “image analysis result” may be used. It is desirable that at least two types of state information are associated with each item of “trigger information”.

このように「トリガー情報」の所定の条件を満足している項目に応じて、各種の状態情報の中から関連する状態情報の種類が選択され、関連する状態情報の中で所定の条件を満たしている項目があれば、その項目が危険情報解析に用いられる。そして、その解析の結果として危険情報マップDB33bが生成される。このため、ドライバーに対するより具体的危険要因の情報を含んだアドバイス情報を選択できる。   As described above, according to the item satisfying the predetermined condition of the “trigger information”, the type of the related state information is selected from the various state information, and the predetermined condition is satisfied in the related state information. If there is an item, the item is used for risk information analysis. As a result of the analysis, a danger information map DB 33b is generated. Therefore, it is possible to select advice information including more specific risk factor information for the driver.

<1−5.危険情報マップDB>
図5は、危険情報マップDB33bの一例を示す図である。この危険情報マップDB33bでは、複数の危険地点に対応付けて危険情報が記録されている。危険情報マップDB33bに記録される危険情報の具体的な項目は、「危険種別」、「位置情報(緯度、および、経度)」、「リンクID」、「危険事象」及び「危険要因」である。「危険種別」は、当該危険地点で生じやすい車両の危険な状態を示す情報であり、たとえば、「急ハンドル多発地点」、「急ブレーキ多発地点」、および、「交通事故多発地点」などである。「リンクID」は、道路の幅、勾配、および、車線数など当該危険地点のロケーション情報を含む情報である。また、「危険事象」は、当該危険地点に特有の事象を示す情報であり、「危険要因」は、当該危険地点において前記車両に危険が生じる要因を示す情報である。これらの「危険種別」、「危険事象」、および、「危険要因」は、制御部32により、統計DB33aのデータに基づいて解析されて特定される。「危険種別」、「危険事象」、および、「危険要因」を特定する手法を以下に詳述する。
<1-5. Danger Information Map DB>
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the danger information map DB 33b. In the danger information map DB 33b, danger information is recorded in association with a plurality of danger points. Specific items of the danger information recorded in the danger information map DB 33b are “danger type”, “position information (latitude and longitude)”, “link ID”, “danger event”, and “risk factor”. . “Danger type” is information indicating a dangerous state of the vehicle that is likely to occur at the danger point, for example, “a sudden steering frequent occurrence point”, “abrupt brake frequent occurrence point”, “traffic accident frequent occurrence point”, etc. . The “link ID” is information including location information of the dangerous point such as a road width, a gradient, and the number of lanes. The “dangerous event” is information indicating an event peculiar to the dangerous point, and the “dangerous factor” is information indicating a factor that causes the vehicle at the dangerous point. These “danger type”, “danger event”, and “danger factor” are analyzed and specified by the control unit 32 based on the data in the statistics DB 33a. A method for identifying the “risk type”, “dangerous event”, and “risk factor” will be described in detail below.

図6は、このような解析によって得られる危険情報解析データの一例を示す図である。このデータではA地点、B地点、および、C地点の3地点のそれぞれにおいて、「危険種別」、「危険事象」、および、「危険要因」の3つの内容が特定されている。たとえば、A地点では、「トリガー情報」の代表検知項目の情報は「急ハンドルが多い」、「ロケーション」の代表状態項目の情報は「急カーブ地点」、「車速」の代表状態項目の情報は「法定速度を大きく超過していることが多い」である。これらの代表検知項目及び代表状態項目の情報から、解析結果として「危険種別」が「急ハンドル多発地点」と判定される。また、「危険事象」は「急カーブ」と解析され、「危険要因」は「急カーブにもかかわらず、スピードを出し過ぎている」と解析される。   FIG. 6 is a diagram showing an example of risk information analysis data obtained by such analysis. In this data, three contents of “danger type”, “dangerous event”, and “dangerous factor” are specified at each of the three points of A point, B point, and C point. For example, at point A, the information of the representative detection item of “trigger information” is “there are many sharp handles”, the information of the representative state item of “location” is “steep curve point”, and the information of the representative state item of “vehicle speed” is “The legal speed is often greatly exceeded.” From the information of the representative detection item and the representative state item, the “risk type” is determined as “a sudden handle frequent occurrence point” as an analysis result. Further, the “dangerous event” is analyzed as “a sharp curve”, and the “dangerous factor” is analyzed as “too fast despite the sudden curve”.

地点Bでは、「トリガー情報」の代表検知項目の情報は「急ブレーキが多い」、「ロケーション」の代表状態項目の情報は「一時停止地点」、「車速」の代表状態項目の情報は「停止していないことが多い」、「画像解析結果」の代表状態項目の情報は「標識が見えにくいことが多い」である。これらの代表検知項目及び代表状態項目の情報から、解析結果として「危険種別」が「急ブレーキ多発地点」と判定される。。また、「危険事象」は「一時不停止」と解析され、「危険要因」は「一時停止標識が見えにくい」と解析される。   At point B, the information of the representative detection item of “trigger information” is “a lot of sudden braking”, the information of the representative state item of “location” is “temporary stop point”, and the information of the representative state item of “vehicle speed” is “stop” The information of the representative state item of “not often done” and “image analysis result” is “the sign is often difficult to see”. From the information of these representative detection items and representative state items, the “risk type” is determined as “a sudden braking frequent occurrence point” as an analysis result. . Further, “dangerous event” is analyzed as “temporary non-stop”, and “dangerous factor” is analyzed as “hard to see a stop sign”.

地点Cでは、「トリガー情報」の代表検知項目の情報は「G検知が多い」、「視線方向」の代表状態項目の情報は「左前方が少ない」、「車速」の代表状態項目の情報は「法定速度を大きく超過していることが多い」、「画像解析結果」の代表状態項目の情報は「左前方に歩行者が存在していることが多い」である。これらの代表検知項目及び代表状態項目の情報から、解析結果として「危険種別」が「急ブレーキ多発地点」と判定される。また、「危険事象」が「歩行者飛び出し」と解析され、「危険要因」が「左前方からの飛び出しが多いにもかかわらず、左前方に注意が向いておらず、スピードを出し過ぎている」と解析される。   At point C, the information of the representative detection item of “trigger information” is “many G detection”, the information of the representative state item of “line of sight” is “low left front”, and the information of the representative state item of “vehicle speed” is The information on the representative state items of “the legal speed is often greatly exceeded” and “the image analysis result” are “there is often a pedestrian in front of the left”. From the information of these representative detection items and representative state items, the “risk type” is determined as “a sudden braking frequent occurrence point” as an analysis result. Also, “dangerous event” is analyzed as “pedestrian jumping out”, and “dangerous factor” is “due to jumping out from the left front, although attention is not directed to the left front, too fast. Is analyzed.

このような「危険種別」、「危険事象」、および、「危険要因」の特定は種々のパターンが考えられる。例えば、「トリガー情報」の代表検知項目の情報が「G検知」、「視線方向」の代表状態項目の情報が「左前方が少ない」、「画像解析結果」の代表状態項目の情報が「左前方に歩行者がいることが多い」という場合には、これらの情報から解析結果として「危険種別」は「交通事故多発地点」と判定される。またこの場合、「危険事象」は「歩行者飛び出し」と解析され、「危険要因」は「左前方からの飛び出しが多いにもかかわらず、左前方に注意が向いていない」と解析される。   Various patterns can be considered for specifying such “danger types”, “dangerous events”, and “risk factors”. For example, the information of the representative detection item of “trigger information” is “G detection”, the information of the representative state item of “line-of-sight direction” is “little left front”, and the information of the representative state item of “image analysis result” is “left” If there are many pedestrians in front of the vehicle, the risk type is determined to be “a traffic accident frequent occurrence point” as an analysis result from these pieces of information. Further, in this case, the “danger event” is analyzed as “pedestrian jumping out”, and the “risk factor” is analyzed as “not paying attention to the left front even though there are many jumps out from the left front”.

また例えば、「トリガー情報」の代表検知項目の情報が「G検知」、「視線方向」の代表状態項目の情報が「左前方が少ない」、「方向指示器」の代表状態項目の情報が「左点灯が多い」、「画像解析結果」の代表状態項目の情報が「側方にバイクがいることが多い」という場合には、これらの情報から解析結果として「危険種別」は「交通事故多発地点」と判定される。またこの場合、「危険事象」は「バイク巻き込み」と解析され、「危険要因」は「左折時に左側からバイクが追い越している」と解析される。   Further, for example, the information of the representative detection item of “trigger information” is “G detection”, the information of the representative state item of “line-of-sight direction” is “little left front”, and the information of the representative state item of “direction indicator” is “ If the information of the representative state item of “Lastly lit left” or “Image analysis result” is “There are many motorcycles on the side”, the analysis result from these information is “Danger class” Point. In this case, the “dangerous event” is analyzed as “motorcycle entrainment”, and the “risk factor” is analyzed as “the motorcycle is overtaking from the left side when turning left”.

このように代表検知項目及び代表状態項目の情報に基づいて、「危険種別」、「危険事象」、および、「危険要因」の解析を行うことで、ドライバーに対する危険回避のための具体的なアドバイス情報を選択できる。   Based on the information of the representative detection item and the representative state item in this way, specific advice for avoiding danger to the driver by analyzing the “danger type”, “dangerous event”, and “danger factor” Information can be selected.

<1−6.ドライバー通知DB>
ドライバー通知DB33cは、アドバイス情報を選択するために用いられ、危険情報マップDB33bの危険種別、危険事象、および、危険要因の内容と関連付けて各危険地点の後述するアドバイス情報を記録する。
<1-6. Driver Notification DB>
The driver notification DB 33c is used to select advice information, and records advice information to be described later for each risk point in association with the risk type, risk event, and risk factor contents of the risk information map DB 33b.

図7はドライバー通知DB33cの一例を示す図である。図7のデータから危険種別が急ハンドル多発地点の場合で、危険事象1(たとえば、「急カーブ」)、危険要因a(たとえば、「急カーブにも関わらずスピードを出し過ぎている」)の場合は、これらの危険種別、危険事象、および、危険要因に対応するアドバイス1(たとえば、「この先、急カーブによる急ハンドル多発地点です。速度を30km/hまで落としてカーブに進入してください。」)のデータが選択される。本実施形態の地点Aでは危険種別が急ハンドル多発地点で、危険事象が1、危険要因がaであることからアドバイス1がドライバーへ通知されるアドバイス情報として選択される。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the driver notification DB 33c. From the data of FIG. 7, when the risk type is a sudden steering frequent occurrence point, risk event 1 (for example, “steep curve”), risk factor a (for example, “speed is too high despite a sudden curve”) If this is the case, advice 1 corresponding to these hazard types, risk events, and risk factors (for example, “This is a point where frequent sharp steering occurs due to a sharp curve. Please enter the curve at a speed of 30 km / h. )) Data is selected. In the point A of the present embodiment, the risk type is the point where the sharp handle is frequently generated, the risk event is 1, and the risk factor is a. Therefore, the advice 1 is selected as the advice information to be notified to the driver.

また、危険種別が急ブレーキ多発地点の場合で、危険事象2(たとえば、「一時不停止」)、危険要因b(たとえば、「一時不停止の標識が見えにくい」)のデータを関連付けた場合、危険種別、危険事象、および、危険要因に対応するアドバイス2(たとえば、「この先、一時停止地点です。一時停止の標識が見えにくくなっています。注意してください。」)のデータが選択される。本実施形態の地点Bでは危険種別が急ハンドル多発地点で、危険事象が2、危険要因がbであることからアドバイス2がドライバーへ通知されるアドバイス情報として選択される。   In addition, when the danger type is a sudden braking frequent occurrence point and the data of dangerous event 2 (for example, “temporary non-stop”) and risk factor b (for example, “it is difficult to see a temporary non-stop sign”), The data of advice 2 corresponding to the risk type, risk event, and risk factor (for example, "This is a temporary stop point. It is difficult to see the stop sign. Please be careful.") Is selected. . In the point B of the present embodiment, the risk type is the point where the sharp handle is frequently generated, the risk event is 2, and the risk factor is b. Therefore, the advice 2 is selected as advice information to be notified to the driver.

さらに、危険事象が交通事故多発地点の場合で、危険事象3(たとえば、「歩行者飛び出し」)と、危険要因c(たとえば、「左前方からの飛び出しが多いにもかかわらず、左前方に注意が向いておらず、スピードを出し過ぎている」)のデータが関連付けた場合、危険種別、危険事象、および、危険要因に対応するアドバイス3(たとえば、「この先、歩行者飛び出しによる交通事故多発地点です。速度を30km/hまで落として、左方向の死角からの飛び出しに注意してください。」)のデータが選択される。本実施形態の地点Cでは危険種別が交通事故多発地点で、危険事象が3、危険要因がcであることからアドバイス3がドライバーへ通知されるアドバイス情報として選択される。   Furthermore, when the dangerous event is a traffic accident frequent occurrence point, the dangerous event 3 (for example, “pedestrian jumping out”) and the risk factor c (for example, “notice the left front in spite of many popping out from the left front) ”Is not suitable, and the speed is too high”) is associated, advice 3 corresponding to the risk type, risk event, and risk factor (for example, “Future traffic accidents due to pedestrian jumps ahead” Reduce the speed to 30 km / h and watch out for jumping out of the blind spot in the left direction. ”) Data is selected. At point C in the present embodiment, the risk type is a frequent traffic accident point, the risk event is 3, and the risk factor is c, so advice 3 is selected as advice information to be notified to the driver.

<1−7.アドバイスマップDB>
図8は、アドバイスマップDB33hの一例を示した図である。このアドバイスマップDB33hは、これまで述べた危険情報マップDB33bの危険地点に関する情報(たとえば、危険地点の位置情報、危険種別、危険事象、および、危険要因など)と、ドライバー通知DB33cのアドバイス情報とを対応付けて、危険地点ごとに選択されたアドバイス情報を記録したDBである。
<1-7. Advice map DB>
FIG. 8 is a diagram showing an example of the advice map DB 33h. The advice map DB 33h includes information related to the dangerous point of the risk information map DB 33b described above (for example, the position information of the dangerous point, the risk type, the dangerous event, and the risk factor) and the advice information of the driver notification DB 33c. It is a DB in which advice information selected for each dangerous point is recorded in association with each other.

また、ユーザーであるドライバーが危険地点に接近した際に危険地点に対応したアドバイスを通知するために必要な情報を記録したものである。   In addition, information necessary for notifying the advice corresponding to the dangerous point when the driver as the user approaches the dangerous point is recorded.

図8に示すアドバイスマップDB33hの「地点」は危険地点の名称であり、たとえば「A地点」、「B地点」、および、「C地点」などの情報が記録される。また、「位置(経度・緯度)」は危険地点の位置情報である経度、および、緯度情報が記録される。さらに、「アドバイス情報」は危険情報マップDB33bとドライバー通知DB33cによって対応付けられて選択された危険地点ごとのアドバイス情報が記録される。たとえば、A地点では「アドバイス1」、B地点では「アドバイス2」、および、C地点では「アドバイス3」などの情報が記録される。   “Point” in the advice map DB 33h shown in FIG. 8 is the name of the dangerous point, and information such as “A point”, “B point”, and “C point” is recorded. In “position (longitude / latitude)”, longitude and latitude information, which is position information of a dangerous point, are recorded. Further, “advice information” records advice information for each danger point selected in association with the danger information map DB 33b and the driver notification DB 33c. For example, information such as “advice 1” at point A, “advice 2” at point B, and “advice 3” at point C is recorded.

そして、センター31のアドバイスマップDB33hに記録された情報は、通信部34、および、通信部17を介して、制御部12の処理によりナビゲーション装置11のデータ記憶部13に記憶されているアドバイスマップDB13hに記録される。   The information recorded in the advice map DB 33h of the center 31 is stored in the advice map DB 13h stored in the data storage unit 13 of the navigation device 11 by the processing of the control unit 12 via the communication unit 34 and the communication unit 17. To be recorded.

これにより、危険地点へ接近するドライバーに対して、アドバイスマップDB13hに記録されたアドバイス情報に基づいて通知を行うことで、ドライバーは危険回避のためのより具体的な運転対応を行える。   As a result, the driver who is approaching the danger point is notified based on the advice information recorded in the advice map DB 13h, so that the driver can take a more specific driving action for avoiding the danger.

ユーザー管理DB33dは、各種車両を利用するユーザーに関する情報が記録されている。たとえば、複数のユーザーが利用している各々の車両番号や、ユーザーであるドライバーの番号などの複数のユーザーに関する情報を記録している。   In the user management DB 33d, information about users who use various vehicles is recorded. For example, information on a plurality of users, such as each vehicle number used by a plurality of users and the number of a driver who is a user, is recorded.

地図DB33eは、道路データ、および、施設データなどを記録しており、危険情報マップDB33bのデータを生成する場合に位置情報を提供する。   The map DB 33e records road data, facility data, and the like, and provides position information when generating data of the danger information map DB 33b.

外部情報DB33fは、車両外部の情報である天候情報や時間情報などを取得して記録している。   The external information DB 33f acquires and records weather information and time information that are information outside the vehicle.

センター31のデータ記憶部33のユーザー管理DB33d、および、地図DB33eのデータは通信部34を介してナビゲーション装置11に送信される。ナビゲーション装置11では通信部17を介して各種DBのデータが送信され、制御部12の処理により、データ記憶部13のユーザー管理DB13d、および、地図DB13eとして記録される。   Data in the user management DB 33d of the data storage unit 33 of the center 31 and the map DB 33e are transmitted to the navigation device 11 via the communication unit 34. In the navigation apparatus 11, data of various DBs is transmitted via the communication unit 17, and is recorded as a user management DB 13 d and a map DB 13 e of the data storage unit 13 by processing of the control unit 12.

また、ユーザー管理DB13d内のデータはセンター31のユーザー管理DB33d内のデータのうちのナビゲーション装置11を備えた車両1に対応するデータが送信される。   Moreover, the data corresponding to the vehicle 1 provided with the navigation device 11 among the data in the user management DB 33d of the center 31 is transmitted as the data in the user management DB 13d.

これにより、センター31で処理され、記録されたデータのうち車両1のナビゲーション装置11に必要なデータのみが送信されて、データ記憶部13に記録されることとなり、ナビゲーション装置11のデータの記憶容量、および、処理負荷が軽減される。   Thereby, only data necessary for the navigation device 11 of the vehicle 1 among the data processed and recorded in the center 31 is transmitted and recorded in the data storage unit 13, and the data storage capacity of the navigation device 11 is recorded. And the processing load is reduced.

また、地図DB13eは、道路データ、および、施設データなどを記録しており、危険情報マップDB13bの危険情報を生成する場合の位置情報を提供する。また、ナビゲーション装置11が車両1の位置情報を出力したり、目的地までの経路情報を生成する場合は、この地図DB13eを用いる。   Further, the map DB 13e records road data, facility data, and the like, and provides position information when the danger information of the danger information map DB 13b is generated. Further, when the navigation device 11 outputs the position information of the vehicle 1 or generates the route information to the destination, this map DB 13e is used.

なお、ユーザー管理DB13d、地図DB13e、および、アドバイスマップDB13hのデータは、センター31からの所定周期の更新処理によりデータ更新を行ってもよいし、ナビゲーション装置11からの更新要求に応じてデータ更新を行ってもよい。   The data in the user management DB 13d, the map DB 13e, and the advice map DB 13h may be updated by an update process at a predetermined cycle from the center 31 or may be updated in response to an update request from the navigation device 11. You may go.

ナビゲーション装置11の制御部12は、データ記憶部13に保存されている地図DB13e、および、アドバイスマップDB13hの情報から車両1が危険地点に近づいていると判断した場合に、アドバイスマップDB13hに記録されている危険地点に応じたアドバイス情報を後述する音声出力部14、および、表示部15によりドライバーへ通知する。さらに、制御部12は、ナビゲーション装置11を制御する各種プログラムを処理する。   When the control unit 12 of the navigation device 11 determines that the vehicle 1 is approaching the danger point from the information in the map DB 13e stored in the data storage unit 13 and the advice map DB 13h, it is recorded in the advice map DB 13h. The driver is notified of advice information corresponding to the dangerous point by the voice output unit 14 and the display unit 15 described later. Further, the control unit 12 processes various programs for controlling the navigation device 11.

音声出力部14は、ドライバー通知、目的地設定や目的地への車両走行における音声案内、および、オーディオやDTV再生の際の音声出力を行う。   The audio output unit 14 performs driver notification, audio guidance for destination setting and vehicle travel to the destination, and audio output during audio and DTV playback.

表示部15は、ドライバー通知、目的地設定や目的地への車両走行における画像案内、および、DTV再生の際の画像出力を行う。   The display unit 15 performs driver notification, image setting for destination setting and vehicle travel to the destination, and image output during DTV playback.

位置検出部16は、図示しないGPS受信機、および、ジャイロセンサなどを含み、それらの出力信号を車両1の位置情報や走行方向を示すための信号として制御部12へ出力する。   The position detection unit 16 includes a GPS receiver (not shown), a gyro sensor, and the like, and outputs their output signals to the control unit 12 as signals for indicating the position information of the vehicle 1 and the traveling direction.

<2.処理>
<2−1.車両情報の取得>
図9は、車両1で検出した車両情報をセンター31へ送信する処理を示すフローチャートである。車両1のナビゲーション装置11はドライブレコーダ装置21などの情報検出装置がトリガー情報となる所定の検知情報を検出した場合(ステップS901がYes)、ユーザー管理DB13dからユーザーIDなどのユーザー情報を読み出す(ステップS902)。情報検出装置がトリガー情報となる所定の情報を検出していない場合(ステップS901がNo)は、処理を終了する。
<2. Processing>
<2-1. Acquisition of vehicle information>
FIG. 9 is a flowchart showing a process of transmitting vehicle information detected by the vehicle 1 to the center 31. The navigation device 11 of the vehicle 1 reads user information such as a user ID from the user management DB 13d when the information detection device such as the drive recorder device 21 detects predetermined detection information as trigger information (Yes in step S901) (step S901). S902). If the information detection device has not detected the predetermined information serving as trigger information (No in step S901), the process ends.

そして、情報検出装置により検出したトリガー情報やユーザーの情報を含む車両情報をセンター31に送信する(ステップS903)。センター31はナビゲーション装置11から送信された車両情報を受信する(ステップS904)。   Then, vehicle information including trigger information and user information detected by the information detection device is transmitted to the center 31 (step S903). The center 31 receives the vehicle information transmitted from the navigation device 11 (step S904).

センター31は受信した車両情報に画像情報がある場合(ステップS905がYes)は、画像解析を行う(ステップS906)。画像解析の結果、画面左側からの歩行者飛び出し、標識が判別しにくい(たとえば、木の枝に隠れているなど)、左折時に車両左側に障害物(たとえば二輪車など)がある、車両1の進行方向正面に障害物(たとえばガードレールなど)があるなどの状況が解析できる。なお、画像情報がない場合(ステップS905がNo)は後述するステップS907の処理にすすむ。   When there is image information in the received vehicle information (step S905 is Yes), the center 31 performs image analysis (step S906). As a result of image analysis, the pedestrian jumps from the left side of the screen, the sign is difficult to distinguish (for example, hidden behind a tree branch), and there is an obstacle (for example, a two-wheeled vehicle) on the left side of the vehicle when making a left turn. It is possible to analyze the situation where there is an obstacle (for example, a guardrail) in front of the direction. If there is no image information (No in step S905), the process proceeds to step S907 described later.

解析された画像情報がある場合は、その画像情報を含む車両情報の一部のデータを統計DBに記録する(ステップS907)。   If there is analyzed image information, a part of the vehicle information including the image information is recorded in the statistics DB (step S907).

このようにセンター31で車両情報の処理を行って、車両情報を統計DBに記録することで、車両1のナビゲーション装置11の処理負荷や記録容量を軽減できる。   Thus, by processing the vehicle information at the center 31 and recording the vehicle information in the statistics DB, the processing load and the recording capacity of the navigation device 11 of the vehicle 1 can be reduced.

<2−2.危険情報の解析>
図10は、センター31において、危険情報を解析する処理を示すフローチャートである。センター31の制御部32はデータ記憶部33内の統計DB33aを読み出す(ステップS1001)。
<2-2. Analysis of danger information>
FIG. 10 is a flowchart showing a process for analyzing the danger information in the center 31. The control unit 32 of the center 31 reads the statistical DB 33a in the data storage unit 33 (step S1001).

読み出した統計DB33aに基づいて、危険種別判定を行う(ステップS1002)。具体的には、統計DB33aの各地点について、「トリガー情報」の項目についてその検出回数が所定回数を超えている場合は、当該トリガー情報の項目が代表検知項目とされる。そして、代表検知項目の内容が危険種別判定に用いられて危険種別が確定する。   Based on the read statistics DB 33a, risk type determination is performed (step S1002). Specifically, for each point in the statistics DB 33a, when the number of detections for the item “trigger information” exceeds a predetermined number, the item for the trigger information is set as a representative detection item. Then, the content of the representative detection item is used for the risk type determination to determine the risk type.

次に、危険事象解析、および、危険要因解析については、ロケーション、視線方向、方向指示器、車速、および、画像解析結果の情報種別のうち、トリガー情報と関連する他の情報種別を選択するステップS1003)。具体的には、代表検知項目に関連する状態情報の一部の種類が制御部32により選択される。そして、その選択された状態情報の各項目について所定の基準を満たすときは、当該項目が代表状態項目として制御部32により選択され、これらの代表検知項目、および、代表状態項目の情報に基づいて、危険事象の解析、および、危険要因の解析を行う(ステップS1004)。   Next, for the risk event analysis and the risk factor analysis, a step of selecting another information type related to the trigger information from among the information types of the location, the line-of-sight direction, the direction indicator, the vehicle speed, and the image analysis result S1003). Specifically, the control unit 32 selects some types of state information related to the representative detection item. And when the predetermined criteria are satisfied for each item of the selected state information, the item is selected as the representative state item by the control unit 32, and based on the information of the representative detection item and the representative state item Then, the analysis of the dangerous event and the risk factor are performed (step S1004).

そして、危険事象と危険要因について対応する危険地点の経度、および、緯度の位置情報、道路の状態を示すリンクIDとともに危険情報マップDB33bに記録する(ステップS1005)。   Then, the risk point and the risk factor corresponding to the risk event and the risk factor are recorded in the risk information map DB 33b together with the position information of the latitude and the link ID indicating the road state (step S1005).

なお、上述の危険情報マップDB33bに記録された危険地点ごとの危険情報に対応するアドバイス情報をドライバー通知DB33cに記録された複数のアドバイス情報の中からを選択して、危険地点ごとのアドバイス情報をアドバイスマップDB33hに記録する。   The advice information corresponding to the danger information for each danger point recorded in the above-described danger information map DB 33b is selected from the plurality of advice information recorded in the driver notification DB 33c, and the advice information for each danger point is selected. Record in the advice map DB 33h.

<2−3.ドライバーへの通知>
図11は、ナビゲーション装置11において、アドバイスマップDB13hに記録されたアドバイス情報をドライバーへ通知する処理に関するフローチャートである。車両1が危険地点に接近(たとえば、危険地点から100mの地点に接近)した場合(ステップS1101)、制御部12はアドバイスマップDB13hのデータの中から、該当する危険地点のアドバイス情報を選択する(ステップS1102)。
<2-3. Notification to the driver>
FIG. 11 is a flowchart relating to a process of notifying the driver of advice information recorded in the advice map DB 13h in the navigation device 11. When the vehicle 1 approaches a dangerous point (for example, approaches a point 100 m from the dangerous point) (step S1101), the control unit 12 selects advice information of the corresponding dangerous point from the data of the advice map DB 13h ( Step S1102).

そして、選択したアドバイス情報を音声出力部14、および、表示部15より出力してドライバーへ通知する(ステップS1103)。なお、危険地点に接近していない場合(ステップS1101がNo)は、処理をやり直す。   Then, the selected advice information is output from the voice output unit 14 and the display unit 15 and notified to the driver (step S1103). In addition, when not approaching a danger point (step S1101 is No), it repeats a process.

1・・・・・車両
10・・・・情報処理システム
11・・・・ナビゲーション装置
12・・・・制御部
13・・・・データ記憶部
14・・・・音声出力部
15・・・・表示部
16・・・・位置検出部
17・・・・通信部
21・・・・ドライブレコーダ装置
22・・・・速度センサ
23・・・・ステアリングセンサ
24・・・・視線センサ
25・・・・方向指示器
31・・・・センター
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Vehicle 10 ... Information processing system 11 ... Navigation apparatus 12 ... Control part 13 ... Data storage part 14 ... Voice output part 15 ... Display unit 16 ... Position detection unit 17 ... Communication unit 21 ... Drive recorder device 22 ... Speed sensor 23 ... Steering sensor 24 ... Line-of-sight sensor 25 ...・ Direction indicator 31 ・ ・ ・ ・ Center

Claims (9)

車両の車載装置に、前記車両が走行する地点に応じたアドバイス情報を提供する情報処理装置であって、
前記車両が備える複数の種類のセンサのいずれかが基準値以上を検知した場合における、当該センサが検知したときの前記車両の地点を示す位置情報と、前記センサが検知した内容を示す検知情報と、前記センサが検知したときの車両または車両周辺の状態を示す複数種類の状態情報とを含む車両情報を、前記車両から取得する取得手段と、
複数の車両から取得した前記車両情報に基づいて、複数の地点ごとに、当該地点で検出された前記検知情報及び前記複数種類の状態情報を対応付けて記憶する記憶手段と、
前記複数の地点ごとに、当該地点に対応付けられた前記検知情報及び前記状態情報に基づいて当該地点に応じた前記アドバイス情報を選択する選択手段と、
を備え、
前記選択手段は、
前記検知情報の複数の項目のうちの一つを代表検知項目として選択する第1手段と、
複数種類の前記状態情報のうちの前記代表検知項目に関連した一部種類の前記状態情報を選択する第2手段と、
前記一部種類の状態情報の項目のうち、所定の条件を満足する項目を代表状態項目として選択する第3手段と、
前記代表検知項目及び前記代表状態項目に基づいて、前記アドバイス情報を選択する第4手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
An information processing apparatus for providing advice information according to a point where the vehicle travels to an in-vehicle device of the vehicle,
When any of a plurality of types of sensors included in the vehicle detects a reference value or more, position information indicating the position of the vehicle when the sensor detects, detection information indicating the content detected by the sensor, An acquisition means for acquiring vehicle information including a plurality of types of state information indicating a vehicle or a state around the vehicle when the sensor detects;
Based on the vehicle information acquired from a plurality of vehicles, for each of a plurality of points, storage means that associates and stores the detection information detected at the points and the plurality of types of state information;
Selection means for selecting the advice information corresponding to the point based on the detection information and the state information associated with the point for each of the plurality of points;
With
The selection means includes
First means for selecting one of a plurality of items of the detection information as a representative detection item;
A second means for selecting a part of the state information related to the representative detection item among the plurality of kinds of the state information;
A third means for selecting, as the representative state item, an item satisfying a predetermined condition among the items of the partial type of state information;
A fourth means for selecting the advice information based on the representative detection item and the representative state item;
An information processing apparatus comprising:
請求項1に記載の情報処理装置において、
前記第4手段は、
前記代表検知項目に基づいて、前記地点で生じやすい前記車両の危険な状態を示す危険種別を特定する手段と、
前記代表状態項目に基づいて、前記地点に特有の事象を示す危険事象と、前記地点において前記車両に危険が生じる要因を示す危険要因とを特定する手段と、
前記危険種別、前記危険事象及び前記危険要因に基づいて前記アドバイス情報を選択する手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
The information processing apparatus according to claim 1,
The fourth means includes
Based on the representative detection item, means for identifying a danger type indicating a dangerous state of the vehicle likely to occur at the point;
Based on the representative state item, means for identifying a risk event indicating an event peculiar to the point, and a risk factor indicating a factor that causes danger to the vehicle at the point;
Means for selecting the advice information based on the risk type, the risk event, and the risk factor;
An information processing apparatus comprising:
請求項1または2に記載の情報処理装置において、
前記第2手段は、少なくとも二種類の状態情報を選択することを特徴とする情報処理装置。
The information processing apparatus according to claim 1 or 2,
The information processing apparatus, wherein the second means selects at least two types of state information.
請求項1ないし3のいずれかに記載の情報処理装置において、
前記第1手段は、前記検知情報の複数の項目のうち所定の条件を満足する項目を前記代表検知項目として選択することを特徴とする情報処理装置。
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the first unit selects, as the representative detection item, an item that satisfies a predetermined condition among a plurality of items of the detection information.
請求項4に記載の情報処理装置において、
前記第1手段は、前記検知情報の複数の項目のうち所定の条件を満足する項目が複数ある場合は、危険度に応じて設定された優先順位に応じて前記代表検知項目を選択することを特徴とする情報処理装置。
The information processing apparatus according to claim 4,
When there are a plurality of items satisfying a predetermined condition among the plurality of items of the detection information, the first means selects the representative detection item according to the priority set according to the degree of risk. A characteristic information processing apparatus.
車両に搭載される車載装置であって、
請求項1ないし5のいずれかに記載の情報処理装置から提供される前記アドバイス情報を取得する取得手段と、
走行する地点に応じた前記アドバイス情報を、ユーザーに通知する通知手段と、
を備えることを特徴とする車載装置。
An in-vehicle device mounted on a vehicle,
An acquisition means for acquiring the advice information provided from the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5,
A notification means for notifying a user of the advice information corresponding to the travel point;
A vehicle-mounted device comprising:
請求項1ないし5のいずれかに記載の情報処理装置と、
車両に搭載され、前記情報処理装置から提供される前記アドバイス情報を取得する車載装置と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
An information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5,
An in-vehicle device that is mounted on a vehicle and obtains the advice information provided from the information processing device;
An information processing system comprising:
車両の車載装置に、前記車両が走行する地点に応じたアドバイス情報を提供する情報処理方法であって、
前記車両が備える複数の種類のセンサのいずれかが基準値以上を検知した場合における、当該センサが検知したときの前記車両の地点を示す位置情報と、前記センサが検知した内容を示す検知情報と、前記センサが検知したときの車両または車両周辺の状態を示す複数種類の状態情報とを含む車両情報を、前記車両から取得する取得工程と、
複数の車両から取得した前記車両情報に基づいて、複数の地点ごとに、当該地点で検出された前記検知情報及び前記複数種類の状態情報を対応付けて記憶する記憶工程と、
前記複数の地点ごとに、当該地点に対応付けられた前記検知情報及び前記状態情報に基づいて当該地点に応じた前記アドバイス情報を選択する選択工程と、
を備え、
前記選択工程は、
前記検知情報の複数の項目のうちの一つを代表検知項目として選択する第1工程と、
複数種類の前記状態情報のうちの前記代表検知項目に関連した一部種類の前記状態情報を選択する第2工程と、
前記一部種類の状態情報の項目のうち、所定の条件を満足する項目を代表状態項目として選択する第3工程と、
前記代表検知項目及び前記代表状態項目に基づいて、前記アドバイス情報を選択する第4工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
An information processing method for providing advice information according to a point where the vehicle travels to an in-vehicle device of the vehicle,
When any of a plurality of types of sensors included in the vehicle detects a reference value or more, position information indicating the position of the vehicle when the sensor detects, detection information indicating the content detected by the sensor, An acquisition step of acquiring vehicle information including a plurality of types of state information indicating a state of the vehicle or the surroundings of the vehicle when the sensor detects;
Based on the vehicle information acquired from a plurality of vehicles, for each of a plurality of points, a storage step of storing the detection information detected at the point and the plurality of types of state information in association with each other;
For each of the plurality of points, a selection step of selecting the advice information corresponding to the point based on the detection information and the state information associated with the point;
With
The selection step includes
A first step of selecting one of the plurality of items of the detection information as a representative detection item;
A second step of selecting a part of the state information related to the representative detection item from a plurality of types of the state information;
A third step of selecting, as the representative state item, an item that satisfies a predetermined condition among the items of the partial type of state information;
A fourth step of selecting the advice information based on the representative detection item and the representative state item;
An information processing method comprising:
車両の車載装置に、前記車両が走行する地点に応じたアドバイス情報を提供する情報処理装置に含まれるコンピュータにより実行可能なプログラムであって、
前記プログラムの前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
前記車両が備える複数の種類のセンサのいずれかが基準値以上を検知した場合における、当該センサが検知したときの前記車両の地点を示す位置情報と、前記センサが検知した内容を示す検知情報と、前記センサが検知したときの車両または車両周辺の状態を示す複数種類の状態情報とを含む車両情報を、前記車両から取得する取得工程と、
複数の車両から取得した前記車両情報に基づいて、複数の地点ごとに、当該地点で検出された前記検知情報及び前記複数種類の状態情報を対応付けて記憶する記憶工程と、
前記複数の地点ごとに、当該地点に対応付けられた前記検知情報及び前記状態情報に基づいて当該地点に応じた前記アドバイス情報を選択する選択工程と、
を実行させ、
前記選択工程は、
前記検知情報の複数の項目のうちの一つを代表検知項目として選択する第1工程と、
複数種類の前記状態情報のうちの前記代表検知項目に関連した一部種類の前記状態情報を選択する第2工程と、
前記一部種類の状態情報の項目のうち、所定の条件を満足する項目を代表状態項目として選択する第3工程と、
前記代表検知項目及び前記代表状態項目に基づいて、前記アドバイス情報を選択する第4工程と、
を含むことを特徴とするプログラム。
A program that can be executed by a computer included in an information processing device that provides advice information according to a point where the vehicle travels to an in-vehicle device of the vehicle,
Execution of the program by the computer causes the computer to
When any of a plurality of types of sensors included in the vehicle detects a reference value or more, position information indicating the position of the vehicle when the sensor detects, detection information indicating the content detected by the sensor, An acquisition step of acquiring vehicle information including a plurality of types of state information indicating a state of the vehicle or the surroundings of the vehicle when the sensor detects;
Based on the vehicle information acquired from a plurality of vehicles, for each of a plurality of points, a storage step of storing the detection information detected at the point and the plurality of types of state information in association with each other;
For each of the plurality of points, a selection step of selecting the advice information corresponding to the point based on the detection information and the state information associated with the point;
And execute
The selection step includes
A first step of selecting one of the plurality of items of the detection information as a representative detection item;
A second step of selecting a part of the state information related to the representative detection item from a plurality of types of the state information;
A third step of selecting, as the representative state item, an item that satisfies a predetermined condition among the items of the partial type of state information;
A fourth step of selecting the advice information based on the representative detection item and the representative state item;
The program characterized by including.
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