JP2012118915A - Information notification system, server device, on-vehicle device, and information notification method - Google Patents

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Hironori Nomori
寛典 野守
Jun Fujiwara
純 冨士原
Minoru Fujioka
稔 藤岡
Katsutoshi Okada
勝利 岡田
Natsumi Nishiyama
奈津美 西山
Kimiaki Shima
公章 四間
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Fujitsu Ten Ltd
富士通テン株式会社
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technique for letting a driver be aware that there is a risk of an accident.SOLUTION: In an information notification system 100, a server device 1 stores a plurality of pieces of element data showing the state of occurrence of an accident of an accident pattern. Then an information display device 3 of a vehicle 8 transmits a plurality of pieces of element data showing the current state of the vehicle 8 to the server device 1. In response, the server device 1 derives the degree of matching indicative of the degree of similarity of the current state of the vehicle 8 to the state of occurrence of the accident of the accident pattern, and transmits information based upon the degree of matching to the information display device 3. Then the information display device 3 notifies the driver of the vehicle 8 of the information based upon the degree of matching. Therefore, the driver can be notified of different information according to the current state of the vehicle 8, so the driver is made aware that there is a risk of an accident.

Description

本発明は、車両のドライバに情報を報知する技術に関する。   The present invention relates to a technique for informing a driver of a vehicle of information.
従来より、車両に搭載されるナビゲーション装置などの車載装置においては、事故を防止するための情報をドライバに報知することがなされている。例えば、合流箇所や踏切など、注意して運転すべき位置に車両が近づいたときに、その旨の文字を画面上に表示するとともに、その旨の音声を出力してドライバに案内する車載装置が知られている。   Conventionally, in-vehicle devices such as a navigation device mounted on a vehicle, information for preventing an accident is notified to a driver. For example, when a vehicle approaches a position to be driven with caution, such as a junction or a railroad crossing, an in-vehicle device that displays characters to that effect on the screen and outputs a voice to that effect to the driver Are known.
なお、本発明に関連する技術を開示する先行技術文献として特許文献1がある。   Note that there is Patent Document 1 as a prior art document disclosing a technique related to the present invention.
特開2009−236522号公報JP 2009-236522 A
上記の車載装置は、注意して運転すべき位置に関しての情報が案内されるが、この情報の案内の対象となる位置は、合流箇所、踏切、急カーブなどの予め定められた位置となる。このため、車両の現時点の状況に係わらず、同一の位置については同一の情報が単純に案内されることから、次第にドライバがこの情報の案内に慣れてしまい、事故の危険があることをドライバに意識させる効果が薄れることになる。   The vehicle-mounted device is guided with information about a position to be driven with care, and the position to be guided by this information is a predetermined position such as a junction, a railroad crossing, or a sharp curve. For this reason, the same information is simply guided for the same position regardless of the current situation of the vehicle, so the driver gradually gets used to the guidance of this information and informs the driver that there is a risk of an accident. The conscious effect will fade.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、事故の危険があることをドライバに意識させることができる技術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 a technique that can make a driver aware of the danger of an accident.
上記課題を解決するため、請求項1の発明は、車両のドライバに情報を報知する情報報知システムであって、車両に搭載される車載装置と、前記車載装置に情報を提供するサーバ装置と、を備え、前記サーバ装置は、発生時の状況を示す複数の要素データが一致する複数の事故を同一の事故パターンとし、前記事故パターンの前記複数の要素データを記憶する記憶手段と、前記車両から、該車両の現時点の状況を示す複数の要素データを取得する取得手段と、前記取得手段に取得された複数の要素データと前記記憶手段に記憶された前記事故パターンの複数の要素データとを比較して、前記車両の現時点の状況と前記事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出する第1導出手段と、前記合致度に基づく情報を前記車載装置に送信する送信手段と、を備え、前記車載装置は、前記合致度に基づく情報を前記ドライバに報知する報知手段、を備えている。   In order to solve the above-mentioned problem, the invention of claim 1 is an information notification system for notifying a driver of a vehicle of information, an in-vehicle device mounted on the vehicle, a server device for providing information to the in-vehicle device, The server device includes a plurality of accidents in which a plurality of element data indicating a situation at the time of occurrence coincide with each other as the same accident pattern, and storage means for storing the plurality of element data of the accident pattern; The acquisition means for acquiring a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle, the plurality of element data acquired by the acquisition means and the plurality of element data of the accident pattern stored in the storage means are compared. First deriving means for deriving a degree of match indicating a degree of approximation between the current situation of the vehicle and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern, and information based on the degree of match And transmitting means for transmitting to the transfer device, wherein the vehicle device comprises a notifying means, for notifying information based on the coincidence degree to the driver.
また、請求項2の発明は、請求項1に記載の情報報知システムにおいて、前記サーバ装置は、前記合致度と、前記事故パターンの事故の発生割合とに基づいて、前記車両の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出する第2導出手段、をさらに備え、前記送信手段は、前記危険度を前記車載装置に送信し、前記報知手段は、前記危険度を前記ドライバに報知する。   Further, the invention according to claim 2 is the information notification system according to claim 1, wherein the server device is configured based on the degree of coincidence and the occurrence rate of the accident of the accident pattern in the current situation of the vehicle. A second deriving unit for deriving a risk level indicating a degree of possibility of an accident, the transmitting unit transmits the risk level to the in-vehicle device, and the notifying unit calculates the risk level to the risk level. Notify the driver.
また、請求項3の発明は、請求項2に記載の情報報知システムにおいて、前記報知手段は、前記危険度が閾値を超える場合に前記危険度を前記ドライバに報知する。   According to a third aspect of the present invention, in the information notification system according to the second aspect, the notification means notifies the driver of the risk when the risk exceeds a threshold value.
また、請求項4の発明は、請求項1に記載の情報報知システムにおいて、前記記憶手段は、複数の事故パターンのそれぞれの前記複数の要素データを記憶しており、前記第1導出手段は、前記複数の事故パターンのそれぞれに関して前記合致度を導出し、前記送信手段は、前記複数の事故パターンのうち前記合致度が最も高い事故パターンの前記合致度に基づく情報を送信する。   According to a fourth aspect of the present invention, in the information notification system according to the first aspect, the storage unit stores the plurality of element data of each of a plurality of accident patterns, and the first derivation unit includes: The degree of coincidence is derived for each of the plurality of accident patterns, and the transmission means transmits information based on the degree of coincidence of the accident pattern having the highest degree of coincidence among the plurality of accident patterns.
また、請求項5の発明は、車両に情報を提供するサーバ装置であって、発生時の状況を示す複数の要素データが一致する複数の事故を同一の事故パターンとし、前記事故パターンの前記複数の要素データを記憶する記憶手段と、前記車両から、該車両の現時点の状況を示す複数の要素データを取得する取得手段と、前記取得手段に取得された複数の要素データと前記記憶手段に記憶された前記事故パターンの複数の要素データとを比較して、前記車両の現時点の状況と前記事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出する第1導出手段と、前記合致度に基づく情報を前記車両に搭載された車載装置に送信する送信手段と、を備えている。   The invention of claim 5 is a server device for providing information to a vehicle, wherein a plurality of accidents in which a plurality of element data indicating the situation at the time of occurrence coincide with each other as the same accident pattern, and the plurality of the accident patterns Storage means for storing the element data, acquisition means for acquiring a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle from the vehicle, a plurality of element data acquired by the acquisition means, and storage in the storage means First derivation means for deriving a degree of match indicating a degree of approximation between the current situation of the vehicle and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern by comparing the plurality of element data of the accident pattern Transmitting means for transmitting information based on the degree of match to an in-vehicle device mounted on the vehicle.
また、請求項6の発明は、請求項5に記載のサーバ装置において、前記合致度と、前記事故パターンの事故の発生割合とに基づいて、前記車両の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出する第2導出手段、をさらに備え、前記送信手段は、前記危険度を前記車載装置に送信する。   According to a sixth aspect of the present invention, in the server device according to the fifth aspect, an accident may occur in the current situation of the vehicle based on the degree of coincidence and the occurrence rate of the accident of the accident pattern. And a second deriving unit for deriving a risk level indicating the degree of the risk. The transmitting unit transmits the risk level to the in-vehicle device.
また、請求項7の発明は、車両に搭載され、車両のドライバに情報を報知する車載装置であって、発生時の状況を示す複数の要素データが一致する複数の事故を同一の事故パターンとし、前記事故パターンの前記複数の要素データを記憶する記憶手段と、前記車両の現時点の状況を示す複数の要素データを取得する取得手段と、前記取得手段に取得された複数の要素データと前記記憶手段に記憶された前記事故パターンの複数の要素データとを比較して、前記車両の現時点の状況と前記事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出する第1導出手段と、前記合致度に基づく情報を前記ドライバに報知する報知手段と、を備えている。   The invention of claim 7 is an in-vehicle device that is mounted on a vehicle and informs a driver of the vehicle of information, and a plurality of accidents in which a plurality of element data indicating a situation at the time of occurrence coincide with each other as the same accident pattern. Storage means for storing the plurality of element data of the accident pattern, acquisition means for acquiring a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle, a plurality of element data acquired by the acquisition means, and the storage A plurality of element data of the accident pattern stored in the means is compared to derive a degree of match indicating the degree of approximation between the current situation of the vehicle and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern Deriving means and notifying means for notifying the driver of information based on the degree of match.
また、請求項8の発明は、請求項7に記載の車載装置において、前記合致度と、前記事故パターンの事故の発生割合とに基づいて、前記車両の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出する第2導出手段、をさらに備え、前記報知手段は、前記危険度を前記ドライバに報知する。   Further, the invention according to claim 8 is the vehicle-mounted device according to claim 7, wherein an accident may occur in the current situation of the vehicle based on the degree of match and the occurrence rate of the accident of the accident pattern. Second deriving means for deriving a degree of risk indicating the degree of the risk, and the informing means informs the driver of the degree of risk.
また、請求項9の発明は、車両のドライバに情報を報知する情報報知方法であって、(a)前記車両の現時点の状況を示す複数の要素データを取得する工程と、(b)発生時の状況を示す複数の要素データが一致する複数の事故を同一の事故パターンとし前記事故パターンの前記複数の要素データを記憶する記憶手段に記憶された前記事故パターンの複数の要素データと、前記工程(a)で取得された複数の要素データとを比較して、前記車両の現時点の状況と前記事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出する工程と、(c)前記合致度に基づく情報を前記ドライバに報知する工程と、を備えている。   The invention of claim 9 is an information notifying method for notifying a driver of a vehicle, wherein (a) a step of acquiring a plurality of element data indicating a current situation of the vehicle; and (b) A plurality of element data of the accident pattern stored in storage means for storing a plurality of element data of the accident pattern with a plurality of accidents in which a plurality of element data indicating the situation of the same coincide with each other, and the step A step of comparing the plurality of element data acquired in (a) and deriving a degree of match indicating the degree of approximation between the current situation of the vehicle and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern; c) notifying the driver of information based on the degree of match.
また、請求項10の発明は、請求項9に記載の情報報知方法において、(d)前記合致度と、前記事故パターンの事故の発生割合とに基づいて、前記車両の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出する工程、をさらに備え、前記工程(c)は、前記危険度を前記ドライバに報知する。   Further, the invention according to claim 10 is the information notification method according to claim 9, wherein (d) an accident occurs in the current situation of the vehicle based on the degree of coincidence and the occurrence rate of the accident of the accident pattern. A step of deriving a risk indicating the degree of possibility of occurrence, and the step (c) notifies the driver of the risk.
請求項1ないし10の発明によれば、車両の現時点の状況と事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出し、その合致度に基づく情報を車両のドライバに報知する。このため、車両の現時点の状況に応じて異なる情報をドライバに報知できるため、事故の危険があることをドライバに意識させることができる。   According to the first to tenth aspects of the present invention, a degree of coincidence indicating the degree of approximation between the current situation of the vehicle and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern is derived, and information based on the degree of coincidence is transmitted to the driver of the vehicle. Inform. For this reason, since different information can be alert | reported to a driver according to the present condition of a vehicle, a driver can be made aware of the danger of an accident.
また、特に請求項2,6,8及び10の発明によれば、車両の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度をドライバに報知するため、事故の危険があることをより強くドライバに意識させることができる。   In particular, according to the inventions of claims 2, 6, 8 and 10, since the driver is informed of the possibility of an accident in the current situation of the vehicle, the driver is more strongly informed that there is a risk of an accident. It can make you conscious.
また、特に請求項3の発明によれば、事故が発生する可能性が比較的高い場合に危険度をドライバに報知する。このため、事故防止に効果的なタイミングで事故の危険があることをドライバに意識させることができる。   In particular, according to the invention of claim 3, when the possibility that an accident will occur is relatively high, the degree of danger is notified to the driver. For this reason, the driver can be made aware that there is a risk of an accident at an effective timing for preventing the accident.
また、特に請求項4の発明によれば、様々な事故パターンのうちで発生時の状況が現時点の車両の状況に最も近似する事故パターンの合致度に基づく情報を、車両のドライバに報知することができる。   In particular, according to the invention of claim 4, the vehicle driver is notified of information based on the degree of coincidence of the accident pattern in which the situation at the time of occurrence among the various accident patterns most closely approximates the current vehicle situation. Can do.
図1は、情報報知システムの概要を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an overview of an information notification system. 図2は、サーバ装置の構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the server apparatus. 図3は、データ送信装置の構成を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of the data transmission apparatus. 図4は、情報表示装置の構成を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration of the information display device. 図5は、データ蓄積処理に係る処理の流れを示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a flow of processing related to data storage processing. 図6は、事故データベースの一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an accident database. 図7は、パターン登録処理の流れを示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a flow of pattern registration processing. 図8は、パターンテーブルの一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a pattern table. 図9は、危険度提供処理に係る処理の流れを示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating a process flow related to the risk level providing process. 図10は、危険度を報知するディスプレイの表示の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a display on the display that notifies the degree of risk. 図11は、第2の実施の形態の情報表示装置の構成を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration of the information display device according to the second embodiment. 図12は、第2の実施の形態の情報表示装置の処理の流れを示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating a processing flow of the information display device according to the second embodiment.
以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
<1.第1の実施の形態>
<1−1.システム構成>
図1は、本実施の形態に係る情報報知システム100の概要を示す図である。情報報知システム100は、自動車などの車両8に情報を提供するための機関である情報提供センター7に設けられるサーバ装置1と、車両8に搭載される車載装置2,3とを備えている。サーバ装置1と車載装置2,3とはインターネットなどのネットワーク9を介して通信可能となっている。
<1. First Embodiment>
<1-1. System configuration>
FIG. 1 is a diagram showing an overview of an information notification system 100 according to the present embodiment. The information notification system 100 includes a server device 1 provided in an information providing center 7 which is an engine for providing information to a vehicle 8 such as an automobile, and in-vehicle devices 2 and 3 mounted on the vehicle 8. The server device 1 and the in-vehicle devices 2 and 3 can communicate with each other via a network 9 such as the Internet.
車両8に搭載される車載装置2,3には2つの種類がある。車載装置2,3の一方は、車両8において取得された情報をサーバ装置1に送信するデータ送信装置2である。また、車載装置2,3の他方は、サーバ装置1から提供された情報を車両8のドライバ(ユーザ)に報知する情報表示装置3である。車両8においては、データ送信装置2及び情報表示装置3のうちの少なくとも1つが搭載される。すなわち、データ送信装置2及び情報表示装置3の双方を搭載する車両8がある一方で、データ送信装置2及び情報表示装置3のいずれかのみを搭載する車両8もある。   There are two types of in-vehicle devices 2 and 3 mounted on the vehicle 8. One of the in-vehicle devices 2 and 3 is a data transmission device 2 that transmits information acquired in the vehicle 8 to the server device 1. The other of the in-vehicle devices 2 and 3 is the information display device 3 that notifies the driver (user) of the vehicle 8 of the information provided from the server device 1. In the vehicle 8, at least one of the data transmission device 2 and the information display device 3 is mounted. That is, while there is a vehicle 8 on which both the data transmission device 2 and the information display device 3 are mounted, there is also a vehicle 8 on which only one of the data transmission device 2 and the information display device 3 is mounted.
車両8に搭載されたデータ送信装置2は、当該車両8において事故とみなされるイベントが発生するとその発生時の状況を示す事故データをサーバ装置1に送信する。サーバ装置1は、複数の車両8から事故データを取得し、取得した事故データを蓄積する。以下、このサーバ装置1の処理を「データ蓄積処理」という。   When an event that is regarded as an accident occurs in the vehicle 8, the data transmission device 2 mounted on the vehicle 8 transmits accident data indicating the situation at the time of occurrence to the server device 1. The server device 1 acquires accident data from a plurality of vehicles 8 and accumulates the acquired accident data. Hereinafter, the processing of the server device 1 is referred to as “data storage processing”.
そして、サーバ装置1は、蓄積された事故データに基づいて、同様の状況で発生した複数の事故を同一の事故パターンとして登録する。以下、このサーバ装置1の処理を「パターン登録処理」という。このパターン登録処理により、サーバ装置1には複数の事故パターンが登録される。   And the server apparatus 1 registers the some accident which generate | occur | produced in the same condition as the same accident pattern based on the stored accident data. Hereinafter, the processing of the server device 1 is referred to as “pattern registration processing”. By this pattern registration process, a plurality of accident patterns are registered in the server device 1.
一方で、サーバ装置1は、通常の走行中の車両8の現時点の状況を示す走行データを、当該車両8の情報表示装置3から受信する。そして、サーバ装置1は、事故パターンと走行データとに基づいて、車両8の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出し、当該車両8の情報表示装置3に提供する。以下、このサーバ装置1の処理を「危険度提供処理」という。   On the other hand, the server device 1 receives travel data indicating the current situation of the vehicle 8 during normal travel from the information display device 3 of the vehicle 8. Then, the server device 1 derives a risk indicating the degree of possibility of an accident in the current situation of the vehicle 8 based on the accident pattern and the travel data, and provides it to the information display device 3 of the vehicle 8. To do. Hereinafter, the processing of the server device 1 is referred to as “risk degree provision processing”.
このようにして提供された危険度は、情報表示装置3によって車両8のドライバに報知される。これにより、情報表示装置3が搭載された車両8のドライバは、車両8の現時点の状況において事故の危険がどの程度あるかを認識できることになる。以下、このような情報報知システム100の構成及び処理について詳細に説明する。   The risk level thus provided is notified to the driver of the vehicle 8 by the information display device 3. As a result, the driver of the vehicle 8 on which the information display device 3 is mounted can recognize how much the accident is in the current situation of the vehicle 8. Hereinafter, the configuration and processing of the information notification system 100 will be described in detail.
<1−2.サーバ装置の構成>
図2は、サーバ装置1の構成を示す図である。サーバ装置1は、CPU11、RAM12及びROM13を備えるコンピュータである。さらに、サーバ装置1は、ネットワーク9を介して通信を行う通信部14と、不揮発性の記憶装置であるハードディスク15とを備えている。サーバ装置1は、通信部14により、車両8に搭載されたデータ送信装置2及び情報表示装置3との間で各種情報の送受信を行うことが可能となる。
<1-2. Configuration of server device>
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the server device 1. The server device 1 is a computer that includes a CPU 11, a RAM 12, and a ROM 13. The server device 1 further includes a communication unit 14 that performs communication via the network 9 and a hard disk 15 that is a nonvolatile storage device. The server device 1 can transmit and receive various types of information between the data transmission device 2 and the information display device 3 mounted on the vehicle 8 by the communication unit 14.
ハードディスク15には、各種のプログラムが記憶されている。このプログラムに従ってCPU11が演算処理を実行することにより、サーバ装置1として必要な各種機能が実現される。図2に示す、事故データ蓄積部11a、パターン登録部11b、合致度導出部11d、危険度導出部11e、及び、危険度送信部11fは、CPU11が演算処理を実行することにより実現される機能の一部である。   Various programs are stored in the hard disk 15. Various functions necessary for the server device 1 are realized by the CPU 11 executing arithmetic processing according to this program. The accident data storage unit 11a, the pattern registration unit 11b, the match degree deriving unit 11d, the risk degree deriving unit 11e, and the risk degree transmitting unit 11f illustrated in FIG. 2 are functions realized by the CPU 11 executing arithmetic processing. Is part of.
事故データ蓄積部11aは、データ蓄積処理に係る機能である。パターン登録部11bは、パターン登録処理に係る機能である。また、合致度導出部11d、危険度導出部11e、及び、危険度送信部11fは、危険度提供処理に係る機能である。これらの機能の詳細については後述する。   The accident data storage unit 11a is a function related to data storage processing. The pattern registration unit 11b is a function related to pattern registration processing. In addition, the match level deriving unit 11d, the risk level deriving unit 11e, and the risk level transmitting unit 11f are functions related to the risk level providing process. Details of these functions will be described later.
また、ハードディスク15には、事故データベース15aとパターンテーブル15bとが記憶されている。事故データベース15aには、複数の車両8から取得された事故データが蓄積される。一方、パターンテーブル15bには、事故データベース15aに蓄積された事故データに基づく複数の事故パターンに係る情報が含まれている。   The hard disk 15 stores an accident database 15a and a pattern table 15b. In the accident database 15a, accident data acquired from a plurality of vehicles 8 is accumulated. On the other hand, the pattern table 15b includes information related to a plurality of accident patterns based on the accident data stored in the accident database 15a.
<1−3.データ送信装置の構成>
図3は、データ送信装置2の構成を示す図である。データ送信装置2は、本体部200と、温度センサ210と、GPS受信部220とを備えている。本体部200は、車両8の車室内の適位置に配置される。一方で、温度センサ210とGPS受信部220とは、本体部200とは独立して車両8における適位置にそれぞれ配置される。温度センサ210及びGPS受信部220はそれぞれ、本体部200と通信ケーブルで接続されている。温度センサ210及びGPS受信部220のそれぞれで取得された情報は、通信ケーブルを介して本体部200に入力される。
<1-3. Configuration of data transmission device>
FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of the data transmission device 2. The data transmission device 2 includes a main body 200, a temperature sensor 210, and a GPS receiver 220. The main body 200 is disposed at an appropriate position in the passenger compartment of the vehicle 8. On the other hand, the temperature sensor 210 and the GPS receiving unit 220 are arranged at appropriate positions in the vehicle 8 independently of the main body unit 200. The temperature sensor 210 and the GPS receiver 220 are each connected to the main body 200 via a communication cable. Information acquired by each of the temperature sensor 210 and the GPS receiver 220 is input to the main body 200 via a communication cable.
温度センサ210は、例えば、車両8の車室外に設けられ、現時点の車両8の周辺の「気温」を摂氏(℃)で取得する。また、GPS受信部220は、例えば、車両8のダッシュボード上に設けられ、複数のGPS衛星からの信号を受信して現時点の車両の「位置」を緯度及び経度で取得する。   The temperature sensor 210 is provided outside the passenger compartment of the vehicle 8, for example, and acquires the “air temperature” around the vehicle 8 at the present time in degrees Celsius (° C.). The GPS receiving unit 220 is provided on the dashboard of the vehicle 8, for example, and receives signals from a plurality of GPS satellites to acquire the current “position” of the vehicle in latitude and longitude.
また、本体部200は、制御部20、通信部21、計時回路22、加速度センサ23、信号受信部24、及び、ハードディスク25を備えている。   Further, the main body 200 includes a control unit 20, a communication unit 21, a timer circuit 22, an acceleration sensor 23, a signal receiving unit 24, and a hard disk 25.
通信部21は、WiMAXなどの無線通信技術を利用した通信機能を備えており、ネットワーク9を介して他の通信装置との間で通信を行う。データ送信装置2は、この通信部21により、サーバ装置1との間で各種情報の送受信を行うことが可能となる。   The communication unit 21 has a communication function using a wireless communication technology such as WiMAX, and performs communication with other communication devices via the network 9. The data transmission device 2 can transmit and receive various types of information to and from the server device 1 through the communication unit 21.
計時回路22は、現時点の「時刻」を時及び分で取得する。計時回路22は、内蔵電池を有し、外部から電力供給を受けなくとも作動して正確な時刻を計時する。   The timer circuit 22 acquires the current “time” in hours and minutes. The time measuring circuit 22 has a built-in battery and operates even if it does not receive power supply from the outside, and measures an accurate time.
加速度センサ23は、車両8に加わる衝撃の大きさを示す加速度を検出する。加速度センサ23は、例えば、互いに直交する3軸あるいは2軸に応じた加速度の大きさを検出する。   The acceleration sensor 23 detects an acceleration indicating the magnitude of the impact applied to the vehicle 8. The acceleration sensor 23 detects the magnitude of acceleration according to, for example, three or two axes orthogonal to each other.
信号受信部24は、車両8に設けられる車内LAN80と接続され、データ送信装置2以外の車両8に設けられた車載装置から出力される信号を車内LAN80を介して受信する。信号受信部24は、車速センサ81及びエアバッグ制御装置82から出力される信号を受信する。   The signal receiving unit 24 is connected to the in-vehicle LAN 80 provided in the vehicle 8, and receives a signal output from the in-vehicle device provided in the vehicle 8 other than the data transmission device 2 via the in-vehicle LAN 80. The signal receiving unit 24 receives signals output from the vehicle speed sensor 81 and the airbag control device 82.
車速センサ81は、車両8の車軸の回転数に基づいて車両8の速度に応じた信号を出力する。信号受信部24は、車速センサ81からの信号に基づいて、現時点の車両8の「速度」を時速(km/h)で取得する。   The vehicle speed sensor 81 outputs a signal corresponding to the speed of the vehicle 8 based on the rotational speed of the axle of the vehicle 8. Based on the signal from the vehicle speed sensor 81, the signal receiving unit 24 acquires the current “speed” of the vehicle 8 at the speed (km / h).
エアバッグ制御装置82は、車両8に衝撃が加わった場合にガスを発生させてエアバッグを展開させる。信号受信部24は、エアバッグ制御装置82から、エアバッグが展開したか否かを示すエアバッグ信号を取得する。   The airbag control device 82 generates gas when an impact is applied to the vehicle 8 to deploy the airbag. The signal receiving unit 24 acquires an airbag signal indicating whether or not the airbag has been deployed from the airbag control device 82.
ハードディスク25は、不揮発性の記憶装置であり、地図データ25aを記憶している。地図データ25aにおいては、車両8が走行可能な道路に関する情報が含まれている。   The hard disk 25 is a non-volatile storage device and stores map data 25a. The map data 25a includes information regarding the road on which the vehicle 8 can travel.
また、制御部20は、CPU201、RAM202、及び、ROM203を備えるコンピュータであり、装置全体を制御する。データ送信装置2の各部を制御する機能は、ROM203に予め記憶されたファームウェアとしてのプログラムに従ってCPU201が演算処理を実行することにより実現される。図中に示す、データ取得部20a、イベント検出部20b及びデータ送信部20cは、CPU201が演算処理を実行することで実現される機能の一部である。   The control unit 20 is a computer including a CPU 201, a RAM 202, and a ROM 203, and controls the entire apparatus. The function of controlling each part of the data transmission device 2 is realized by the CPU 201 executing arithmetic processing according to a program as firmware stored in advance in the ROM 203. A data acquisition unit 20a, an event detection unit 20b, and a data transmission unit 20c shown in the drawing are a part of functions realized by the CPU 201 executing arithmetic processing.
データ取得部20aは、車両8の現時点の状況を示す複数の要素データを取得するための制御を行う。この複数の要素データは、具体的には、GPS受信部220で取得される「位置」、計時回路22で取得される「時刻」、信号受信部24で取得される「速度」、温度センサ210で取得される「気温」、及び、「天候」である。このうち「天候」は、データ取得部20aがネットワーク9上にある所定の天候情報サーバから取得する。天候情報サーバは、現時点の各地の「天候」を記憶しており、緯度及び経度を含む要求信号に応答してその緯度及び経度が示す地点の「天候」を「晴れ」「曇り」「雨」及び「雪」のいずれかで返信するようになっている。データ取得部20aは、GPS受信部220で取得される「位置」を含む要求信号を、通信部21を介して天候情報サーバに送信することにより、現時点の車両8の周辺の「天候」を取得する。   The data acquisition unit 20 a performs control for acquiring a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle 8. Specifically, the plurality of element data includes a “position” acquired by the GPS receiving unit 220, a “time” acquired by the timing circuit 22, a “speed” acquired by the signal receiving unit 24, and the temperature sensor 210. “Temperature” and “Weather”. Among these, “weather” is acquired from a predetermined weather information server on the network 9 by the data acquisition unit 20a. The weather information server stores the “weather” of each location at the present time, and in response to a request signal including the latitude and longitude, the “weather” of the point indicated by the latitude and longitude is “sunny” “cloudy” “rain” And “snow”. The data acquisition unit 20a acquires “weather” around the current vehicle 8 by transmitting a request signal including “position” acquired by the GPS receiving unit 220 to the weather information server via the communication unit 21. To do.
イベント検出部20bは、事故とみなされる所定のイベントの発生を検出する。イベント検出部20bは、加速度センサ23で取得される加速度、信号受信部24で取得される「速度」、及び、加速度センサ23で取得されるエアバッグ信号に基づいて、イベントの発生を検出する。   The event detection unit 20b detects the occurrence of a predetermined event regarded as an accident. The event detection unit 20 b detects the occurrence of an event based on the acceleration acquired by the acceleration sensor 23, the “speed” acquired by the signal receiving unit 24, and the airbag signal acquired by the acceleration sensor 23.
また、データ送信部20cは、イベント検出部20bがイベントの発生を検出した場合に、その発生時の状況を示す事故データ(すなわち、イベントの発生時の直近に取得された複数の要素データ)を、通信部21を利用してサーバ装置1に送信する。   In addition, when the event detection unit 20b detects the occurrence of an event, the data transmission unit 20c receives accident data indicating the situation at the time of occurrence (that is, a plurality of element data acquired most recently at the time of occurrence of the event). Then, the data is transmitted to the server device 1 using the communication unit 21.
<1−4.情報表示装置の構成>
図4は、情報表示装置3の構成を示す図である。情報表示装置3は、例えば、ナビゲーション装置であり、本体部300と、温度センサ310と、GPS受信部320とを備えている。本体部300は、車両8の車室内の適位置に配置される。一方で、温度センサ310とGPS受信部320とは、本体部300とは独立して車両8における適位置にそれぞれ配置される。温度センサ310及びGPS受信部320はそれぞれ、本体部300と通信ケーブルで接続されている。温度センサ310及びGPS受信部320のそれぞれで取得された情報は、通信ケーブルを介して本体部300に入力される。
<1-4. Configuration of information display device>
FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration of the information display device 3. The information display device 3 is a navigation device, for example, and includes a main body unit 300, a temperature sensor 310, and a GPS receiving unit 320. The main body 300 is disposed at an appropriate position in the passenger compartment of the vehicle 8. On the other hand, the temperature sensor 310 and the GPS receiving unit 320 are respectively arranged at appropriate positions in the vehicle 8 independently of the main body unit 300. Each of the temperature sensor 310 and the GPS receiving unit 320 is connected to the main body unit 300 by a communication cable. Information acquired by each of the temperature sensor 310 and the GPS receiver 320 is input to the main body 300 via a communication cable.
温度センサ310は、例えば、車両8の車室外に設けられ、現時点の車両8の周辺の「気温」を摂氏(℃)で取得する。また、GPS受信部320は、例えば、車両8のダッシュボード上に設けられ、複数のGPS衛星からの信号を受信して現時点の車両の「位置」を緯度及び経度で取得する。   The temperature sensor 310 is provided outside the passenger compartment of the vehicle 8, for example, and acquires the “temperature” around the vehicle 8 at the current time in degrees Celsius (° C.). The GPS receiving unit 320 is provided on the dashboard of the vehicle 8, for example, and receives signals from a plurality of GPS satellites to acquire the current “position” of the vehicle in latitude and longitude.
また、本体部300は、制御部30、通信部31、ディスプレイ32、スピーカ33、操作部34、計時回路35、信号受信部36、ナビゲーション部37、及び、ハードディスク38を備えている。   The main body unit 300 includes a control unit 30, a communication unit 31, a display 32, a speaker 33, an operation unit 34, a timing circuit 35, a signal reception unit 36, a navigation unit 37, and a hard disk 38.
通信部31は、WiMAXなどの無線通信技術を利用した通信機能を備えており、ネットワーク9を介して他の通信装置との間で通信を行う。情報表示装置3は、この通信部31により、サーバ装置1との間で各種情報の送受信を行うことが可能となる。   The communication unit 31 has a communication function using a wireless communication technology such as WiMAX, and performs communication with other communication devices via the network 9. The information display device 3 can transmit and receive various types of information to and from the server device 1 through the communication unit 31.
ディスプレイ32は、図形や文字などの情報を表示して車両8のドライバに情報を報知する。ディスプレイ32は、その画面がドライバから視認できるように配置される。また、スピーカ33は、各種の音声を出力して車両8のドライバに情報を報知する。操作部34は、ディスプレイ32の周囲に配置された複数のボタンを含み、車両8のドライバの操作を受け付ける。   The display 32 displays information such as graphics and characters and notifies the information to the driver of the vehicle 8. The display 32 is arranged so that the screen can be viewed from the driver. The speaker 33 outputs various sounds to notify the driver of the vehicle 8 of information. The operation unit 34 includes a plurality of buttons arranged around the display 32 and receives an operation of the driver of the vehicle 8.
計時回路35は、現時点の「時刻」を時及び分で取得する。計時回路35は、内蔵電池を有し、外部から電力供給を受けなくとも作動して正確な時刻を計時する。   The timer circuit 35 acquires the current “time” in hours and minutes. The time measuring circuit 35 has a built-in battery, and operates even if it does not receive power supply from the outside to measure an accurate time.
信号受信部36は、車両8に設けられる車内LAN80と接続され、情報表示装置3以外の車両8に設けられた車載装置から出力される信号を車内LAN80を介して受信する。信号受信部36は、車速センサ81からの信号に基づいて、現時点の車両8の「速度」を時速(km/h)で取得する。   The signal receiving unit 36 is connected to the in-vehicle LAN 80 provided in the vehicle 8, and receives a signal output from the in-vehicle device provided in the vehicle 8 other than the information display device 3 through the in-vehicle LAN 80. Based on the signal from the vehicle speed sensor 81, the signal receiving unit 36 acquires the current “speed” of the vehicle 8 at an hourly speed (km / h).
ナビゲーション部37は、地図表示やルート案内などのナビゲーション機能を実現する。情報表示装置3は、このナビゲーション部37を備えることにより、ナビゲーション装置として機能する。   The navigation unit 37 implements navigation functions such as map display and route guidance. The information display device 3 functions as a navigation device by including the navigation unit 37.
ハードディスク38は、不揮発性の記憶装置であり、地図データ38aを記憶している。ナビゲーション部37は、この地図データ38aを利用して、ディスプレイ32に地図画像を表示させる。地図データ38aには、車両8が走行可能な道路に関する情報が含まれている。   The hard disk 38 is a non-volatile storage device and stores map data 38a. The navigation part 37 displays a map image on the display 32 using this map data 38a. The map data 38a includes information related to the road on which the vehicle 8 can travel.
また、制御部30は、CPU301、RAM302、及び、ROM303を備えるコンピュータであり、装置全体を制御する。データ送信装置2の各部を制御する機能は、ROM303に予め記憶されたファームウェアとしてのプログラムに従ってCPU301が演算処理を実行することにより実現される。図中に示す、データ取得部30a、危険度取得部30b及び危険度報知部30cは、CPU301が演算処理を実行することで実現される機能の一部である。   The control unit 30 is a computer including a CPU 301, a RAM 302, and a ROM 303, and controls the entire apparatus. The function of controlling each part of the data transmission device 2 is realized by the CPU 301 executing arithmetic processing according to a program as firmware stored in advance in the ROM 303. The data acquisition unit 30a, the risk level acquisition unit 30b, and the risk level notification unit 30c illustrated in the drawing are some of the functions realized by the CPU 301 executing the calculation process.
データ取得部30aは、車両8の現時点の状況を示す複数の要素データを取得するための制御を行う。この複数の要素データは、具体的には、GPS受信部320で取得される「位置」、計時回路35で取得される「時刻」、信号受信部36で取得される「速度」、温度センサ310で取得される「気温」、及び、「天候」である。このうち「天候」は、データ取得部30aがネットワーク9上にある天候情報サーバから取得する。データ取得部30aは、GPS受信部320で取得される「位置」を含む要求信号を、通信部31を介して天候情報サーバに送信することにより、現時点の車両8の周辺の「天候」を取得する。   The data acquisition unit 30 a performs control for acquiring a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle 8. Specifically, the plurality of element data includes a “position” acquired by the GPS receiver 320, a “time” acquired by the timing circuit 35, a “speed” acquired by the signal receiver 36, and a temperature sensor 310. “Temperature” and “Weather”. Among these, “weather” is acquired from the weather information server on the network 9 by the data acquisition unit 30 a. The data acquisition unit 30a acquires “weather” around the current vehicle 8 by transmitting a request signal including the “position” acquired by the GPS receiving unit 320 to the weather information server via the communication unit 31. To do.
危険度取得部30bは、車両8の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度をサーバ装置1から取得する。危険度取得部30bは、車両8の現時点の状況を示す走行データ(すなわち、現時点で取得された複数の要素データ)を、通信部31を介してサーバ装置1に送信する。サーバ装置1は、この走行データの受信に応答して危険度提供処理を実行して危険度を情報表示装置3に返信する。危険度取得部30bは、このようにしてサーバ装置1から返信された危険度を通信部31を介して取得する。   The risk level acquisition unit 30 b acquires a risk level indicating the degree of possibility that an accident will occur in the current situation of the vehicle 8 from the server device 1. The risk level acquisition unit 30 b transmits travel data indicating the current status of the vehicle 8 (that is, a plurality of element data acquired at the current time) to the server device 1 via the communication unit 31. In response to the reception of the travel data, the server device 1 executes a risk level providing process and returns the risk level to the information display device 3. The risk level acquisition unit 30 b acquires the risk level returned from the server device 1 in this way via the communication unit 31.
危険度報知部30cは、危険度取得部30bで取得された危険度を、ディスプレイ32を利用してドライバに報知する。   The risk notification unit 30 c notifies the driver of the risk acquired by the risk acquisition unit 30 b using the display 32.
<1−5.データ蓄積処理>
次に、サーバ装置1が事故データを蓄積するデータ蓄積処理について説明する。図5は、データ送信装置2及びサーバ装置1の双方のデータ蓄積処理に係る処理の流れを示す図である。
<1-5. Data accumulation processing>
Next, data storage processing in which the server device 1 stores accident data will be described. FIG. 5 is a diagram illustrating a flow of processing related to data storage processing of both the data transmission device 2 and the server device 1.
データ送信装置2は、データ取得部20aの制御により、起動中は所定の周期(例えば、1秒周期)で、車両8の現時点の状況を示す複数の要素データを取得する処理(ステップS11)を繰り返す。   Under the control of the data acquisition unit 20a, the data transmission device 2 performs a process (step S11) of acquiring a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle 8 at a predetermined cycle (for example, 1 second cycle) during startup. repeat.
取得する要素データは、具体的には、現時点の車両8の「位置」、現時点の「時刻」、現時点の車両8の「速度」、現時点の車両8の周辺の「気温」、及び、現時点の車両8の周辺の「天候」である。データ取得部20aは、取得したこれらの要素データをRAM202に記憶させる。   Specifically, the element data to be acquired include the “position” of the current vehicle 8, the “time” of the current vehicle, the “speed” of the current vehicle 8, the “temperature” around the current vehicle 8, and the current “Weather” around the vehicle 8. The data acquisition unit 20a stores the acquired element data in the RAM 202.
また、データ取得部20aは、要素データのうち、「位置」「時刻」「速度」及び「気温」に関しては、内容を抽象化してRAM202に記憶させる。すなわち、データ取得部20aは、要素データが示す具体的な内容を抽象化した概念に分類し、その分類した結果を要素データの内容としてRAM202に記憶させる。   The data acquisition unit 20 a abstracts the contents of the element data regarding “position”, “time”, “speed”, and “temperature”, and stores them in the RAM 202. That is, the data acquisition unit 20a classifies the specific contents indicated by the element data into abstract concepts, and stores the classification results in the RAM 202 as the contents of the element data.
より具体的には、データ取得部20aは、緯度及び経度で示される「位置」を、「高速道路」「一般国道」「一般道」及び「交差点」のいずれかの道路種別に分類し、その分類した結果を現時点の車両8の「位置」とする。データ取得部20aは、地図データ25aに含まれる道路の情報を参照することで、緯度及び経度で示される「位置」における道路種別を判定する。   More specifically, the data acquisition unit 20a classifies the “position” indicated by latitude and longitude into any one of the road types of “highway”, “general national road”, “general road”, and “intersection”. The classified result is set as the “position” of the vehicle 8 at the present time. The data acquisition unit 20a refers to the road information included in the map data 25a to determine the road type at the “position” indicated by the latitude and longitude.
また、データ取得部20aは、時・分で示される「時刻」を、「早朝(0:00-6:00)」「午前(6:00-12:00)」「午後(12:00-18:00)」及び「夜間(18:00-24:00)」のいずれかに分類し、その分類した結果を現時点の「時刻」とする。   In addition, the data acquisition unit 20a sets the "time" indicated in hours and minutes to "early morning (0: 00-6: 00)", "am (6: 00-12: 00)", "afternoon (12: 00- 18:00) "and" Night (18: 00-24: 00) ", and the result of the classification is the current" time ".
また、データ取得部20aは、時速(km/h)で示される「速度」を、「停止(0km/h)」「低速(0km/h超−40km/h未満)」「中速(40km/h以上−80km/h未満)」及び「高速(80km/h以上)」のいずれかに分類し、その分類した結果を現時点の車両8の「速度」とする。   Further, the data acquisition unit 20a changes the "speed" indicated by the speed (km / h) to "stop (0km / h)", "low speed (over 0km / h-less than 40km / h)", "medium speed (40km / h) h ”to less than −80 km / h)” and “high speed (80 km / h or more)”, and the classified result is the “speed” of the vehicle 8 at the present time.
また、データ取得部20aは、摂氏(℃)で示される「気温」を、「氷点下(0℃未満)」「低温(0℃以上−15℃未満)」「適温(15℃以上−30℃未満)」「高温(30℃以上)」のいずれかに分類し、その分類した結果を現時点の車両8の周辺の「気温」とする。   In addition, the data acquisition unit 20a sets the “temperature” indicated in Celsius (° C.) to “below freezing point (less than 0 ° C.)” “low temperature (0 ° C. to less than −15 ° C.)” ) ”And“ High temperature (30 ° C. or higher) ”, and the classified result is the“ temperature ”around the current vehicle 8.
このような処理の結果、要素データの「位置」は、「高速道路」「一般国道」「一般道」及び「交差点」の4つの概念のいずれかとなる。また同様に、「時刻」は「早朝」「午前」「午後」及び「夜間」の4つの概念のいずれかとなり、「速度」は「停止」「低速」「中速」及び「高速」の4つの概念のいずれかとなり、「気温」は「氷点下」「低温」「適温」及び「高温」の4つの概念のいずれかとなる。また、「天候」は「晴れ」「曇り」「雨」及び「雪」の4つの概念のいずれかとなる。   As a result of such processing, the “position” of the element data becomes one of four concepts of “highway”, “general national road”, “general road”, and “intersection”. Similarly, “time” is one of four concepts of “early morning”, “morning”, “afternoon”, and “nighttime”, and “speed” is four of “stop”, “low speed”, “medium speed”, and “high speed”. The “temperature” is one of four concepts of “below freezing point”, “low temperature”, “appropriate temperature”, and “high temperature”. The “weather” is one of four concepts of “sunny”, “cloudy”, “rain”, and “snow”.
すなわち、5つの要素データ(「位置」「時刻」「速度」「気温」及び「天候」)はそれぞれ、抽象化した4つの概念のいずれかで示されることになる。したがって、車両8の現時点の状況は、1024(4の5乗)通りある要素データの組合せパターンのいずれかで示されることになる。   That is, the five element data (“position”, “time”, “speed”, “temperature”, and “weather”) are each represented by any one of four abstract concepts. Therefore, the current situation of the vehicle 8 is indicated by one of 1024 (4 to the 5th power) combinations of element data.
また、このようにデータ取得部20aの制御により要素データが周期的に取得される一方で、イベント検出部20bの制御により、事故とみなされる所定のイベントが発生したか否かが監視される(ステップS12)。イベント検出部20bが、所定のイベントが発生したと判断する条件は、下記の条件(A)〜(C)のいずれかである。   In addition, while the element data is periodically acquired by the control of the data acquisition unit 20a as described above, it is monitored by the control of the event detection unit 20b whether or not a predetermined event regarded as an accident has occurred ( Step S12). The condition that the event detection unit 20b determines that a predetermined event has occurred is any one of the following conditions (A) to (C).
(A)加速度センサ23において所定以上の加速度が所定時間以上継続して検出された場合。例えば、0.40G以上の加速度が100ミリ秒以上継続して検出された場合。   (A) A case where acceleration equal to or higher than a predetermined value is continuously detected for a predetermined time or longer in the acceleration sensor 23. For example, when acceleration of 0.40 G or more is detected continuously for 100 milliseconds or more.
(B)信号受信部24が取得した「速度」の所定期間内の低下量が閾値以上となった場合。例えば、60km/h以上での走行中において1秒間の減速が14km/h以上となった場合。   (B) When the amount of decrease in the “speed” acquired by the signal receiving unit 24 within a predetermined period is equal to or greater than a threshold value. For example, when traveling at 60 km / h or more, the deceleration for 1 second becomes 14 km / h or more.
(C)信号受信部24が取得したエアバッグ信号がエアバッグが展開したことを示す場合。   (C) When the airbag signal acquired by the signal receiving unit 24 indicates that the airbag has been deployed.
いずれかのイベントが発生した場合は(ステップS12にてYes)、データ送信部20cが直近に取得されてRAM202に記憶された複数の要素データを読み出す。そして、データ送信部20cは、読み出した複数の要素データを事故の発生時の状況を示す事故データとして、通信部21を利用してサーバ装置1に送信する(ステップS13)。   If any event occurs (Yes in step S12), the data transmission unit 20c reads the plurality of element data acquired most recently and stored in the RAM 202. Then, the data transmission unit 20c transmits the plurality of read element data to the server device 1 using the communication unit 21 as accident data indicating the situation at the time of occurrence of the accident (step S13).
このようにして送信された事故データは、サーバ装置1の通信部14によって受信される(ステップS21)。サーバ装置1の事故データ蓄積部11aは、この事故データの受信に応答して、当該事故データにユニークな「事故ID」を付与する。そして、事故データ蓄積部11aは、当該事故データを事故データベース15aに記録する(ステップS22)。   The accident data transmitted in this way is received by the communication unit 14 of the server device 1 (step S21). In response to the reception of the accident data, the accident data storage unit 11a of the server device 1 assigns a unique “accident ID” to the accident data. Then, the accident data storage unit 11a records the accident data in the accident database 15a (step S22).
図6は、事故データベース15aの一例を示す図である。事故データベース15aは、複数のレコードRaを有しており、各レコードRaは一の事故に係る事故データを示している。各レコードRaにおいては、事故を識別するための「事故ID」と、当該事故の発生時の状況を示す要素データ(すなわち「位置」「時刻」「速度」「気温」及び「天候」)とが対応付けられている。このような事故データベース15aのレコードRaは、データ送信装置2から事故データを受信するごと(すなわち、車両8において事故が発生するごと)に追加される。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the accident database 15a. The accident database 15a has a plurality of records Ra, and each record Ra indicates accident data related to one accident. In each record Ra, an “accident ID” for identifying an accident and element data (ie, “position”, “time”, “speed”, “temperature”, and “weather”) indicating the situation at the time of occurrence of the accident are included. It is associated. Such a record Ra of the accident database 15a is added every time accident data is received from the data transmission device 2 (that is, every time an accident occurs in the vehicle 8).
<1−6.パターン登録処理>
次に、サーバ装置1が事故パターンを登録するパターン登録処理について説明する。図7は、サーバ装置1のパターン登録処理の流れを示す図である。このパターン登録処理は、所定の周期(例えば、1日周期)でパターン登録部11bによって実行される。
<1-6. Pattern registration process>
Next, a pattern registration process in which the server device 1 registers an accident pattern will be described. FIG. 7 is a diagram illustrating a flow of pattern registration processing of the server device 1. This pattern registration process is executed by the pattern registration unit 11b at a predetermined cycle (for example, a one-day cycle).
まず、パターン登録部11bは、事故データベース15aにおいて複数の要素データが一致するレコード同士をグループ化する。具体的には、パターン登録部11bは、事故データベース15aに登録されている複数のレコードRaを、要素データ(「位置」「時刻」「速度」「気温」及び「天候」)をキーにソートする。これにより、要素データが一致するレコード同士が隣接するため、パターン登録部11bは、5つの要素データが完全に一致する複数のレコードRaを同一のグループに設定する(ステップS31)。   First, the pattern registration unit 11b groups records that match a plurality of element data in the accident database 15a. Specifically, the pattern registration unit 11b sorts the plurality of records Ra registered in the accident database 15a by using element data (“position”, “time”, “speed”, “temperature”, and “weather”) as keys. . As a result, since the records with the matching element data are adjacent to each other, the pattern registration unit 11b sets a plurality of records Ra with the completely matching element data to the same group (step S31).
例えば、図6に示す事故データベース15aにおいては、レコードR1,R3,R4については5つの要素データが完全に一致するため、同一のグループとされる。同様に、レコードR2,R5については5つの要素データが完全に一致するため、同一のグループとされる。   For example, in the accident database 15a shown in FIG. 6, the records R1, R3, and R4 have the same group because the five element data completely match. Similarly, for the records R2 and R5, the five element data are completely matched, so that they are in the same group.
次に、パターン登録部11bは、ステップS31で設定された各グループを参照し、グループに含まれるレコードRaの数が閾値(例えば、2)を超えるグループを特定する。そして、パターン登録部11bは、特定したグループに係る複数の事故(すなわち、発生時の状況を示す複数の要素データが一致する複数の事故)を同一の事故パターンとし、それらの事故に共通する5つ要素データをパターンテーブル15bに登録する(ステップS32)。   Next, the pattern registration unit 11b refers to each group set in step S31, and identifies a group in which the number of records Ra included in the group exceeds a threshold (for example, 2). Then, the pattern registration unit 11b sets a plurality of accidents related to the identified group (that is, a plurality of accidents in which a plurality of element data indicating the situation at the time of occurrence) is the same accident pattern, and is common to those accidents. The element data is registered in the pattern table 15b (step S32).
図8は、パターンテーブル15bの一例を示す図である。パターンテーブル15bは、複数のレコードRbを有しており、各レコードRbは一の事故パターンに係る情報を示している。すなわち、パターンテーブル15bにおいては、複数の事故パターンが登録されている。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the pattern table 15b. The pattern table 15b has a plurality of records Rb, and each record Rb indicates information related to one accident pattern. That is, a plurality of accident patterns are registered in the pattern table 15b.
各レコードRbにおいては、事故パターンを識別するための「パターンID」と、当該事故パターンの5つの要素データ(すなわち「位置」「時刻」「速度」「気温」及び「天候」)とが対応付けられている。さらに、各レコードRbにおいては、当該事故パターンの事故が過去に発生した件数を示す「発生件数」が登録されている。この「発生件数」は、事故データベース15aに登録されている当該事故パターンの事故のレコードRaの数に相当する。   In each record Rb, “pattern ID” for identifying an accident pattern is associated with five element data of the accident pattern (that is, “position”, “time”, “speed”, “temperature”, and “weather”). It has been. Furthermore, in each record Rb, “occurrence number” indicating the number of accidents of the accident pattern in the past is registered. The “number of occurrences” corresponds to the number of accident records Ra of the accident pattern registered in the accident database 15a.
<1−7.危険度提供処理>
次に、サーバ装置1が危険度を導出して情報表示装置3に提供する危険度提供処理について説明する。図9は、情報表示装置3及びサーバ装置1の双方の危険度提供処理に係る処理の流れを示す図である。
<1-7. Risk provision processing>
Next, the risk level providing process in which the server device 1 derives the risk level and provides it to the information display device 3 will be described. FIG. 9 is a diagram illustrating a process flow related to the risk level providing process of both the information display apparatus 3 and the server apparatus 1.
情報表示装置3は起動中において、ナビゲーション部37の機能により、情報表示装置3が搭載された車両8の位置を含む地図画像をディスプレイ32に表示する。これにより、車両8の走行中における該車両8の位置(自車の位置)がドライバに案内される。その一方で、情報表示装置3は、図9の左側に示す処理を所定の周期(例えば、10秒周期)で実行する。   During startup, the information display device 3 displays a map image including the position of the vehicle 8 on which the information display device 3 is mounted on the display 32 by the function of the navigation unit 37. Thereby, the position of the vehicle 8 (the position of the host vehicle) while the vehicle 8 is traveling is guided to the driver. On the other hand, the information display device 3 executes the process shown on the left side of FIG. 9 at a predetermined cycle (for example, a cycle of 10 seconds).
まず、データ取得部30aの制御により、車両8の現時点の状況を示す複数の要素データが取得される(ステップS41)。取得される要素データは、具体的には、現時点の車両8の「位置」、現時点の「時刻」、現時点の車両8の「速度」、現時点の車両8の周辺の「気温」、及び、現時点の車両8の周辺の「天候」である。データ取得部30aは、取得したこれらの要素データをRAM302に記憶させる。   First, a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle 8 is acquired under the control of the data acquisition unit 30a (step S41). Specifically, the acquired element data includes the “position” of the current vehicle 8, the “time” of the current time, the “speed” of the current vehicle 8, the “temperature” around the current vehicle 8, and the current time This is the “weather” around the vehicle 8. The data acquisition unit 30a stores the acquired element data in the RAM 302.
また、データ取得部30aは、要素データのうち、「位置」「時刻」「速度」及び「気温」に関しては、内容を抽象化してRAM302に記憶させる。すなわち、データ取得部30aは、要素データが示す具体的な内容を抽象化した概念に分類し、その分類した結果を要素データの内容としてRAM302に記憶させる。この抽象化の手法は、図5のステップS11と同様である。   The data acquisition unit 30 a abstracts the contents of the element data regarding “position”, “time”, “speed”, and “temperature”, and stores them in the RAM 302. That is, the data acquisition unit 30a classifies the specific content indicated by the element data into an abstract concept, and stores the classification result in the RAM 302 as the content of the element data. This abstraction method is the same as step S11 in FIG.
これにより、要素データの「位置」は、「高速道路」「一般国道」「一般道」及び「交差点」の4つの概念のいずれかとなる。また同様に、「時刻」は「早朝」「午前」「午後」及び「夜間」の4つの概念のいずれかとなり、「速度」は「停止」「低速」「中速」及び「高速」の4つの概念のいずれかとなり、「気温」は「氷点下」「低温」「適温」及び「高温」の4つの概念のいずれかとなり、「天候」は「晴れ」「曇り」「雨」及び「雪」の4つの概念のいずれかとなる。   As a result, the “position” of the element data becomes one of four concepts of “highway”, “general national road”, “general road”, and “intersection”. Similarly, “time” is one of four concepts of “early morning”, “morning”, “afternoon”, and “nighttime”, and “speed” is four of “stop”, “low speed”, “medium speed”, and “high speed”. One of the four concepts, “temperature” is one of four concepts: “below freezing”, “low temperature”, “appropriate temperature” and “high temperature”, and “weather” is “sunny” “cloudy” “rain” and “snow” One of the four concepts.
次に、危険度取得部30bが、RAM302に記憶された複数の要素データを読み出す。そして、危険度取得部30bは、読み出した複数の要素データを現時点の車両8の状況を示す走行データとして、通信部31を利用してサーバ装置1に送信する(ステップS42)。   Next, the risk level acquisition unit 30 b reads a plurality of element data stored in the RAM 302. Then, the degree-of-risk acquisition unit 30b transmits the read plurality of element data as travel data indicating the current situation of the vehicle 8 to the server device 1 using the communication unit 31 (step S42).
このようにして送信された走行データは、サーバ装置1の通信部14によって受信される(ステップS51)。サーバ装置1の合致度導出部11dは、この走行データの受信に応答して、車両8の現時点の状況と、事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出する。   The traveling data transmitted in this way is received by the communication unit 14 of the server device 1 (step S51). The degree-of-match deriving unit 11d of the server device 1 derives a degree of match indicating the degree of approximation between the current situation of the vehicle 8 and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern in response to the reception of the travel data. .
具体的には、合致度導出部11dは、まず、パターンテーブル15bにおいて合致度の導出対象となる一のレコードRbの事故パターンの5つの要素データを取得する。そして、合致度導出部11dは、受信した走行データの5つの要素データと、事故パターンの5つの要素データとを比較し、対応する要素データ同士が一致するか否かを判定する。この比較結果に基づいて、合致度導出部11dは合致度APを導出する。この合致度APは、次の式(1)に示すように5つの加算値P1〜P5の合計値として導出される。   Specifically, the matching degree deriving unit 11d first acquires five element data of the accident pattern of one record Rb from which the matching degree is derived in the pattern table 15b. Then, the coincidence degree deriving unit 11d compares the five element data of the received traveling data with the five element data of the accident pattern, and determines whether or not the corresponding element data match. Based on the comparison result, the coincidence degree deriving unit 11d derives the coincidence degree AP. This matching degree AP is derived as a total value of five addition values P1 to P5 as shown in the following equation (1).
AP = P1 + P2 + P3 + P4 + P5 …(1)
式(1)において、P1は「位置」が一致した場合に合致度APに加算される加算値である。また、P2は「時刻」が一致した場合に合致度APに加算される加算値であり、P3は「速度」が一致した場合に合致度APに加算される加算値であり、P4は「気温」が一致した場合に合致度APに加算される加算値であり、P5は「天候」が一致した場合に合致度APに加算される加算値である。これらの加算値P1〜P5は、対応する要素データの重要度に応じて異なっている。すなわち、要素データと事故との関係性が高いほど、その要素データが一致した場合に合致度APに加算する加算値は高くなる。
AP = P1 + P2 + P3 + P4 + P5 (1)
In Expression (1), P1 is an addition value added to the matching degree AP when the “position” matches. P2 is an addition value added to the matching degree AP when the “time” matches, P3 is an adding value added to the matching degree AP when the “speed” matches, and P4 is “temperature” ”Is an addition value added to the matching degree AP, and P5 is an addition value added to the matching degree AP when“ weather ”matches. These addition values P1 to P5 differ depending on the importance of the corresponding element data. That is, the higher the relationship between the element data and the accident, the higher the added value to be added to the matching degree AP when the element data matches.
本実施の形態では、例えば、「位置」の加算値P1は「3」、「時刻」の加算値P2は「3」、「速度」の加算値P3は「2」、「気温」の加算値P4は「1」、「天候」の加算値P5は「1」となっている。したがって、5つの要素データが完全に一致した場合は、合致度APは「10」となる。   In the present embodiment, for example, the “position” addition value P1 is “3”, the “time” addition value P2 is “3”, the “speed” addition value P3 is “2”, and the “temperature” addition value. P4 is “1”, and the added value P5 of “weather” is “1”. Therefore, when the five element data are completely matched, the matching degree AP is “10”.
合致度導出部11dは、このような合致度APの導出を、パターンテーブル15bのレコードRbごと(すなわち、事故パターンごと)に実行する(ステップS52)。これにより、パターンテーブル15bに登録された全ての事故パターンの合致度APが導出される。   The degree of coincidence deriving unit 11d performs such derivation of the degree of coincidence AP for each record Rb (that is, for each accident pattern) in the pattern table 15b (step S52). Thereby, the coincidence degree AP of all accident patterns registered in the pattern table 15b is derived.
次に、導出された合致度APに基づいて、危険度導出部11eが、パターンテーブル15bに登録された全ての事故パターンのうち、最も合致度APが高い一の事故パターンを選択する(ステップS53)。これにより、発生時の状況が、車両8の現時点の状況に最も近似する事故パターンが選択される。   Next, based on the derived degree of agreement AP, the risk degree deriving unit 11e selects the one accident pattern having the highest degree of coincidence AP among all the accident patterns registered in the pattern table 15b (step S53). ). Thereby, the accident pattern whose situation at the time of occurrence is closest to the current situation of the vehicle 8 is selected.
次に、危険度導出部11eは、選択した事故パターン(以下、「選択パターン」という。)の合致度APに基づいて、車両8の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出する(ステップS54)。   Next, the risk level deriving unit 11e indicates the degree of possibility that an accident will occur in the current situation of the vehicle 8 based on the matching level AP of the selected accident pattern (hereinafter referred to as “selected pattern”). Degrees are derived (step S54).
具体的にはまず、危険度導出部11eは、パターンテーブル15bを参照し、選択パターンの事故が過去に発生した件数を示す「発生件数」を取得する。そして、危険度導出部11eは、取得した発生件数Nと、過去に発生した全ての事故の合計数Tとに基づいて、選択パターンの事故の発生割合Rを、次の式(2)によって導出する。事故の合計数Tは、事故データベース15aに登録されているレコードRaの数が用いられる。   Specifically, first, the risk level deriving unit 11e refers to the pattern table 15b, and acquires “number of occurrences” indicating the number of accidents of the selected pattern that occurred in the past. Then, the risk level deriving unit 11e derives the accident occurrence rate R of the selected pattern based on the acquired number of occurrences N and the total number T of all accidents that occurred in the past by the following equation (2). To do. As the total number T of accidents, the number of records Ra registered in the accident database 15a is used.
R = N / T …(2)
次に、危険度導出部11eは、選択パターンの合致度APと、選択パターンの事故の発生割合Rとに基づいて、危険度RPを次の式(3)によって導出する。
R = N / T (2)
Next, the risk level deriving unit 11e derives the risk level RP by the following equation (3) based on the selection pattern match level AP and the occurrence rate R of the selected pattern accident.
RP = AP × R × α …(3)
式(3)においてαは所定の係数であり、危険度RPを例えば所定の桁数(例えば、1桁)の数字にするために用いられる。また、危険度RPは、四捨五入などによって端数処理がなされる。
RP = AP × R × α (3)
In Expression (3), α is a predetermined coefficient, and is used to make the degree of risk RP a number having a predetermined number of digits (for example, one digit), for example. The risk level RP is rounded off by rounding off.
このようにして危険度が導出されると、危険度送信部11fが、導出された危険度を、走行データの送信元の情報表示装置3に対して通信部14を介して送信する(ステップS55)。   When the risk level is derived in this way, the risk level transmission unit 11f transmits the derived risk level to the information display device 3 that is the transmission data source via the communication unit 14 (step S55). ).
送信された危険度は、情報表示装置3の通信部31によって受信される(ステップS43)。これにより、危険度取得部30bは、車両8の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を取得する。   The transmitted risk level is received by the communication unit 31 of the information display device 3 (step S43). Thereby, the risk level acquisition unit 30b acquires a risk level indicating the degree of possibility of an accident in the current situation of the vehicle 8.
危険度が取得されると、次に、危険度報知部30cが、危険度が所定の閾値(例えば、3)を超えるか否かを判定する(ステップS44)。そして、危険度が所定の閾値を超える場合は、危険度報知部30cは、図10に示すように、危険度をディスプレイ32に表示して危険度をドライバに報知する(ステップS45)。図10においては、通常表示される地図画像Mに対して重ねて表示されるダイアログDに危険度が示されている。また、このような表示と併せて、危険度を示す警告音や音声(例えば「危険度7です。注意して走行してください。」)などをスピーカ33から出力して、危険度をドライバに報知するようにしてもよい。   When the risk level is acquired, next, the risk level notification unit 30c determines whether or not the risk level exceeds a predetermined threshold (for example, 3) (step S44). If the degree of risk exceeds a predetermined threshold, the degree-of-risk notification unit 30c displays the degree of risk on the display 32 and notifies the driver of the degree of risk as shown in FIG. 10 (step S45). In FIG. 10, the degree of danger is shown in a dialog D that is displayed so as to overlap the map image M that is normally displayed. In addition to such a display, a warning sound or a voice indicating the degree of danger (for example, “Danger degree 7. Please drive carefully.”) Is output from the speaker 33, and the degree of danger is given to the driver. You may make it alert | report.
このように危険度が報知されることから、ドライバは、車両8の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を認識することができる。その結果、ドライバは、事故の危険があることを強く意識して運転することができ、事故の発生を有効に防止できる。   Since the degree of danger is notified in this way, the driver can recognize the degree of possibility that an accident will occur in the current situation of the vehicle 8. As a result, the driver can drive with a strong awareness of the danger of an accident, and can effectively prevent the occurrence of an accident.
以上説明したように、本実施の形態に係る情報報知システム100においては、サーバ装置1が、事故パターンの事故の発生時の状況を示す複数の要素データを記憶している。そして、車両8の情報表示装置3が、車両8の現時点の状況を示す複数の要素データをサーバ装置1に送信する。これに応答して、サーバ装置1が、車両8の現時点の状況と事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出し、その合致度に基づく情報(すなわち、危険度)を情報表示装置3に送信する。そして、情報表示装置3は、この合致度に基づく情報を車両8のドライバに報知する。したがって、車両8の現時点の状況に応じて異なる情報をドライバに報知できるため、事故の危険があることをドライバに意識させることができる。   As described above, in the information notification system 100 according to the present embodiment, the server device 1 stores a plurality of element data indicating the situation at the time of occurrence of an accident of an accident pattern. Then, the information display device 3 of the vehicle 8 transmits a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle 8 to the server device 1. In response to this, the server device 1 derives a degree of coincidence indicating the degree of approximation between the current situation of the vehicle 8 and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern, and information based on the degree of coincidence (that is, danger) Degree) is transmitted to the information display device 3. Then, the information display device 3 notifies the driver of the vehicle 8 of information based on the degree of match. Therefore, since different information can be notified to the driver according to the current situation of the vehicle 8, the driver can be made aware that there is a risk of an accident.
また、車両8の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度である危険度をドライバに報知するため、事故の危険があることをより強くドライバに意識させることができる。   In addition, since the driver is informed of the degree of danger that is the possibility of an accident in the current situation of the vehicle 8, the driver can be more strongly aware of the danger of an accident.
また、危険度が閾値を超える場合、すなわち、事故が発生する可能性が比較的高い場合に、危険度をドライバに報知する。このため、事故防止に効果的なタイミングで事故の危険があることをドライバに意識させることができる。   Further, when the risk level exceeds the threshold value, that is, when the possibility of an accident occurring is relatively high, the risk level is notified to the driver. For this reason, the driver can be made aware that there is a risk of an accident at an effective timing for preventing the accident.
また、複数の事故パターンのうち合致度が最も高い事故パターン(すなわち、様々な事故パターンのうちで発生時の状況が現時点の車両8の状況に最も近似する事故パターン)に係る危険度がドライバに報知される。このため、車両8の現時点の状況に最も合致した情報をドライバに報知することができる。   In addition, the risk associated with the accident pattern having the highest degree of matching among the plurality of accident patterns (that is, the accident pattern in which the situation at the time of occurrence is the closest to the current situation of the vehicle 8) is determined by the driver. Informed. For this reason, it is possible to notify the driver of information that best matches the current situation of the vehicle 8.
<2.第2の実施の形態>
上記第1の実施の形態では、サーバ装置1において合致度及び危険度を導出して、車両8に搭載される情報表示装置3に提供していた。これに対して、車両8の情報表示装置の単体で合致度及び危険度を導出することも可能である。第2の実施の形態では、このように情報表示装置が合致度及び危険度を導出し、その導出した危険度をドライバを提供するようになっている。
<2. Second Embodiment>
In the first embodiment, the degree of match and the degree of risk are derived in the server device 1 and provided to the information display device 3 mounted on the vehicle 8. On the other hand, it is also possible to derive the degree of matching and the degree of risk with a single information display device of the vehicle 8. In the second embodiment, the information display device derives the degree of matching and the degree of risk in this way, and provides the driver with the derived degree of risk.
図11は、第2の実施の形態の情報表示装置3aの構成を示す図である。第2の実施の形態の情報表示装置3aの構成は、図4に示す第1の実施の形態の情報表示装置3とほぼ同様であるが、一部が相違している。具体的には、情報表示装置3aは、通信部31を備えておらず、ネットワーク9を介した通信機能を有していない。一方で、情報表示装置3aは、可搬性の記録媒体であるメモリカード90に関するデータの読み取り、及び、データの書き込みが可能なカードスロット39を備えている。   FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration of the information display device 3a according to the second embodiment. The configuration of the information display device 3a of the second embodiment is substantially the same as that of the information display device 3 of the first embodiment shown in FIG. 4, but is partially different. Specifically, the information display device 3 a does not include the communication unit 31 and does not have a communication function via the network 9. On the other hand, the information display device 3a includes a card slot 39 that can read and write data related to the memory card 90 that is a portable recording medium.
また、情報表示装置3aのハードディスク38には、地図データ38aとともに、パターンテーブル38bが記憶されている。このパターンテーブル38bは、第1の実施の形態においてサーバ装置1のハードディスク15に記憶されていたパターンテーブル15bと同様の情報であり、複数の事故パターンそれぞれの複数の要素データを含んでいる。情報表示装置3aは、パターンテーブル38bを記憶したメモリカード90をカードスロット39によって読み取ることで、このパターンテーブル38bを取得する。パターンテーブル38bは、例えば、インターネットを利用したダウンロードサービスなどによって情報提供事業者から提供される。   The hard disk 38 of the information display device 3a stores a pattern table 38b together with the map data 38a. The pattern table 38b is the same information as the pattern table 15b stored in the hard disk 15 of the server device 1 in the first embodiment, and includes a plurality of element data for each of a plurality of accident patterns. The information display device 3a acquires the pattern table 38b by reading the memory card 90 storing the pattern table 38b with the card slot 39. The pattern table 38b is provided from an information provider by, for example, a download service using the Internet.
情報表示装置3aは、CPU301が演算処理を実行することで実現される機能として、データ取得部30a、合致度導出部30d、危険度導出部30e、及び、危険度報知部30cを備えている。このうち、データ取得部30a及び危険度報知部30cは、第1の実施の形態において情報表示装置3が備えていたデータ取得部30a及び危険度報知部30cと同様の機能である。一方、合致度導出部30d及び危険度導出部30eは、第1の実施の形態においてサーバ装置1が備えていた合致度導出部11d及び危険度導出部11eと同様の機能である。   The information display device 3a includes a data acquisition unit 30a, a coincidence degree deriving unit 30d, a risk degree deriving unit 30e, and a risk degree notifying unit 30c as functions realized by the CPU 301 executing arithmetic processing. Among these, the data acquisition unit 30a and the risk notification unit 30c have the same functions as the data acquisition unit 30a and the risk notification unit 30c included in the information display device 3 in the first embodiment. On the other hand, the coincidence degree deriving unit 30d and the risk degree deriving unit 30e have the same functions as the coincidence degree deriving unit 11d and the risk degree deriving unit 11e included in the server device 1 in the first embodiment.
図12は、危険度をドライバに報知する情報表示装置3aの処理の流れを示す図である。本実施の形態においても、情報表示装置3aは起動中において、ナビゲーション部37の機能により、情報表示装置3aが搭載された車両8の位置を含む地図画像をディスプレイ32に表示する。その一方で、情報表示装置3aは、図12に示す処理を所定の周期(例えば、10秒周期)で実行する。   FIG. 12 is a diagram illustrating a processing flow of the information display device 3a that notifies the driver of the degree of risk. Also in the present embodiment, the information display device 3a displays a map image including the position of the vehicle 8 on which the information display device 3a is mounted on the display 32 by the function of the navigation unit 37 during activation. On the other hand, the information display device 3a executes the process shown in FIG. 12 at a predetermined cycle (for example, a cycle of 10 seconds).
まず、データ取得部30aの制御により、車両8の現時点の状況を示す複数の要素データが取得される(ステップS61)。取得される要素データは、具体的には、現時点の車両8の「位置」、現時点の「時刻」、現時点の車両8の「速度」、現時点の車両8の周辺の「気温」、及び、現時点の車両8の周辺の「天候」である。データ取得部30aは、取得したこれらの要素データを、図9のステップS41と同様にしてその内容を抽象化してから、RAM302に記憶させる。   First, a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle 8 is acquired under the control of the data acquisition unit 30a (step S61). Specifically, the acquired element data includes the “position” of the current vehicle 8, the “time” of the current time, the “speed” of the current vehicle 8, the “temperature” around the current vehicle 8, and the current time This is the “weather” around the vehicle 8. The data acquisition unit 30a abstracts the contents of the acquired element data in the same manner as in step S41 of FIG.
次に、合致度導出部30dが、RAM302に記憶された複数の要素データを読み出す。そして、合致度導出部30dは、読み出した複数の要素データとパターンテーブル38bとに基づいて、車両8の現時点の状況と事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出する(ステップS62)。この合致度を導出する手法は、図9のステップS52と同様である。これにより、パターンテーブル38bに登録された全ての事故パターンの合致度APが導出される。   Next, the degree-of-match deriving unit 30d reads a plurality of element data stored in the RAM 302. Then, the coincidence degree deriving unit 30d obtains a coincidence degree indicating the degree of approximation between the current situation of the vehicle 8 and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern based on the plurality of read element data and the pattern table 38b. Derived (step S62). The technique for deriving the degree of match is the same as that in step S52 in FIG. Thereby, the matching degree AP of all the accident patterns registered in the pattern table 38b is derived.
次に、導出された合致度に基づいて、危険度導出部30eが、パターンテーブル38bに登録された全ての事故パターンのうち、最も合致度APが高い一の事故パターンを選択する(ステップS63)。これにより、発生時の状況が、車両8の現時点の状況に最も近似する事故パターンが選択される。   Next, based on the derived degree of coincidence, the risk degree deriving unit 30e selects the one accident pattern having the highest degree of coincidence AP among all the accident patterns registered in the pattern table 38b (step S63). . Thereby, the accident pattern whose situation at the time of occurrence is closest to the current situation of the vehicle 8 is selected.
次に、危険度導出部30eは、選択した事故パターンの合致度APに基づいて、車両8の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出する(ステップS64)。この危険度を導出する手法は、図9のステップS54と同様である。なお、事故パターンの事故の発生割合Rを導出するために必要な事故の合計数Tについては、パターンテーブル38bとともにハードディスク38に予め記憶しておけばよい。   Next, the risk level deriving unit 30e derives a risk level indicating the degree of possibility that an accident will occur in the current situation of the vehicle 8 based on the matching level AP of the selected accident pattern (step S64). The method for deriving this risk is the same as step S54 in FIG. The total number T of accidents necessary for deriving the accident occurrence rate R of the accident pattern may be stored in advance in the hard disk 38 together with the pattern table 38b.
危険度が導出されると、次に、危険度報知部30cが、危険度が所定の閾値を超えるか否かを判定する(ステップS65)。そして、危険度が所定の閾値を超える場合は、危険度報知部30cは、危険度をディスプレイ32に表示して危険度をドライバに報知する(ステップS66)。   Once the risk level is derived, the risk level notification unit 30c next determines whether or not the risk level exceeds a predetermined threshold (step S65). If the degree of risk exceeds a predetermined threshold, the degree of risk notification unit 30c displays the degree of risk on the display 32 and notifies the driver of the degree of risk (step S66).
以上のように、第2の実施の形態の情報表示装置3aでは、サーバ装置1と通信を行わなくとも装置単体で危険度を導出して危険度をドライバに報知することができる。   As described above, in the information display device 3a according to the second embodiment, the risk level can be derived by the device alone and the risk level can be notified to the driver without communicating with the server device 1.
<3.変形例>
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、この発明は上記実施の形態に限定されるものではなく様々な変形が可能である。以下では、このような変形例について説明する。上記実施の形態で説明した形態及び以下で説明する形態を含む全ての形態は、適宜に組み合わせ可能である。
<3. Modification>
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible. Below, such a modification is demonstrated. All forms including those described in the above embodiment and those described below can be combined as appropriate.
上記第1の実施の形態では、車両8で取得された複数の要素データを車載装置2,3において抽象化していたが、サーバ装置1において抽象化するようにしてもよい。また、この場合は、事故データベース15aに登録されるレコードの数によって抽象化の程度を変更してもよい。すなわち、事故データベース15aに登録されるレコードの数が多いほど、要素データの内容をより具体的な概念にするようにしてもよい。   In the first embodiment, a plurality of element data acquired by the vehicle 8 is abstracted in the in-vehicle devices 2 and 3, but may be abstracted in the server device 1. In this case, the degree of abstraction may be changed depending on the number of records registered in the accident database 15a. That is, as the number of records registered in the accident database 15a increases, the content of the element data may be made more specific.
また、上記第1の実施の形態では、危険度が閾値を超えるか否かを情報表示装置3において判定していたが、サーバ装置1において判定するようにしてもよい。また、この場合、危険度が閾値を超える場合のみ危険度を情報表示装置3に送信するようにしてもよい。   In the first embodiment, the information display device 3 determines whether or not the degree of risk exceeds a threshold value. However, the server device 1 may determine the risk level. In this case, the risk level may be transmitted to the information display device 3 only when the risk level exceeds the threshold.
また、上記第1の実施の形態では、データ送信装置2と情報表示装置3とは別装置であると説明したが、これらは一体化されていてもよい。このように一体化する場合、通信部、計時回路、信号受信部、温度センサ、GPS受信部などの共通する処理部は、一つの処理部でデータ送信装置2の機能と情報表示装置3の機能とに兼用できる。   In the first embodiment, the data transmission device 2 and the information display device 3 are described as separate devices. However, they may be integrated. When integrating in this way, a common processing unit such as a communication unit, a timing circuit, a signal receiving unit, a temperature sensor, and a GPS receiving unit is a single processing unit that functions as the data transmission device 2 and the information display device 3. Can be used for both.
また、上記第2の実施の形態では、パターンテーブル38bをメモリカード90から読み取ることで取得すると説明したが、ネットワーク9を介して所定のサーバからダウンロードすることによって取得するようにしてもよい。   In the second embodiment, the pattern table 38b is acquired by reading from the memory card 90. However, the pattern table 38b may be acquired by downloading from a predetermined server via the network 9.
また、上記実施の形態において複数の要素データとした具体的なデータ(「位置」「時刻」「速度」「気温」及び「天候」)は一例であり、事故の発生時の状況や車両8の現時点の状況を示す複数の要素データの一部あるいは全部に他のデータを採用してもよい。例えば、車両8のドライバの眠気の程度を示す「眠気度」を要素データとして採用してもよい。この「眠気度」は、例えば、ドライバの心拍数などの生体情報に基づいて判断することができる。心拍数は、ドライバが手を触れるハンドルに配置される心拍センサによって取得できる。また、ドライバが脇見をしている程度を示す「脇見度」を要素データとして採用してもよい。この「脇見度」は、ドライバを撮影するカメラで得られる撮影画像からドライバの顔及び目の位置をパターンマッチング等で抽出し、ドライバの視線の向きを判断することにより取得できる。   In addition, the specific data (“position”, “time”, “speed”, “temperature”, and “weather”) as a plurality of element data in the above embodiment is an example, and the situation at the time of the accident and the vehicle 8 Other data may be adopted for some or all of the plurality of element data indicating the current situation. For example, “sleepiness” indicating the degree of sleepiness of the driver of the vehicle 8 may be adopted as the element data. This “sleepiness” can be determined based on biometric information such as the heart rate of the driver, for example. The heart rate can be obtained by a heart rate sensor disposed on a handle that the driver touches. Further, “degree of looking aside” indicating the degree that the driver is looking aside may be adopted as element data. This “degree of looking aside” can be obtained by extracting the driver's face and eye positions from a captured image obtained by a camera that captures the driver by pattern matching or the like, and determining the direction of the driver's line of sight.
また、上記実施の形態では、危険度がドライバに報知されていたが、合致度がドライバに報知されるようにしてもよい。また、合致度と危険度との双方がドライバに報知されるようにしてもよい。   Moreover, in the said embodiment, although the danger level was alert | reported to the driver, you may make it alert | report a matching degree to a driver. Further, both the degree of match and the degree of danger may be notified to the driver.
また、上記実施の形態では、最も合致度が高くなる事故パターンの危険度のみを導出するようにしていた。これに対して、全ての事故パターンに関して危険度を導出し、最も高い危険度をドライバに報知するようにしてもよい。   In the above embodiment, only the risk of the accident pattern with the highest degree of match is derived. On the other hand, the risk level may be derived for all accident patterns and the highest risk level may be notified to the driver.
また、上記実施の形態では、プログラムに従ったCPUの演算処理によってソフトウェア的に各種の機能が実現されると説明したが、これら機能のうちの一部は電気的なハードウェア回路により実現されてもよい。   Further, in the above-described embodiment, it has been described that various functions are realized in software by the arithmetic processing of the CPU according to the program. However, some of these functions are realized by an electrical hardware circuit. Also good.
1 サーバ装置
2 データ送信装置
3 情報表示装置
11d 合致度導出部
11e 危険度導出部
11f 危険度送信部
15a 事故データベース
15b パターンテーブル
30a データ取得部
30c 危険度報知部
32 ディスプレイ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Server apparatus 2 Data transmitter 3 Information display apparatus 11d Match degree deriving part 11e Risk degree deriving part 11f Risk degree transmitting part 15a Accident database 15b Pattern table 30a Data acquisition part 30c Risk degree notifying part 32 Display

Claims (10)

  1. 車両のドライバに情報を報知する情報報知システムであって、
    車両に搭載される車載装置と、
    前記車載装置に情報を提供するサーバ装置と、
    を備え、
    前記サーバ装置は、
    発生時の状況を示す複数の要素データが一致する複数の事故を同一の事故パターンとし、前記事故パターンの前記複数の要素データを記憶する記憶手段と、
    前記車両から、該車両の現時点の状況を示す複数の要素データを取得する取得手段と、
    前記取得手段に取得された複数の要素データと前記記憶手段に記憶された前記事故パターンの複数の要素データとを比較して、前記車両の現時点の状況と前記事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出する第1導出手段と、
    前記合致度に基づく情報を前記車載装置に送信する送信手段と、
    を備え、
    前記車載装置は、
    前記合致度に基づく情報を前記ドライバに報知する報知手段、
    を備えることを特徴とする情報報知システム。
    An information notification system for reporting information to a driver of a vehicle,
    An in-vehicle device mounted on the vehicle;
    A server device that provides information to the in-vehicle device;
    With
    The server device
    A plurality of accidents in which a plurality of element data indicating a situation at the time of occurrence coincide with each other as a same accident pattern, and storage means for storing the plurality of element data of the accident pattern;
    Obtaining means for obtaining a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle from the vehicle;
    Comparing the plurality of element data acquired by the acquisition means and the plurality of element data of the accident pattern stored in the storage means, the current situation of the vehicle and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern First deriving means for deriving a degree of match indicating the degree of approximation with;
    Transmitting means for transmitting information based on the degree of match to the in-vehicle device;
    With
    The in-vehicle device is
    Informing means for informing the driver of information based on the degree of match,
    An information notification system comprising:
  2. 請求項1に記載の情報報知システムにおいて、
    前記サーバ装置は、
    前記合致度と、前記事故パターンの事故の発生割合とに基づいて、前記車両の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出する第2導出手段、
    をさらに備え、
    前記送信手段は、前記危険度を前記車載装置に送信し、
    前記報知手段は、前記危険度を前記ドライバに報知することを特徴とする情報報知システム。
    The information notification system according to claim 1,
    The server device
    Second deriving means for deriving a risk indicating the degree of possibility of an accident in the current situation of the vehicle based on the degree of coincidence and the accident occurrence rate of the accident pattern;
    Further comprising
    The transmission means transmits the degree of risk to the in-vehicle device,
    The notification means notifies the driver of the degree of risk.
  3. 請求項2に記載の情報報知システムにおいて、
    前記報知手段は、前記危険度が閾値を超える場合に前記危険度を前記ドライバに報知することを特徴とする情報報知システム。
    In the information alerting | reporting system of Claim 2,
    The notification means notifies the driver of the degree of danger when the degree of danger exceeds a threshold value.
  4. 請求項1に記載の情報報知システムにおいて、
    前記記憶手段は、複数の事故パターンのそれぞれの前記複数の要素データを記憶しており、
    前記第1導出手段は、前記複数の事故パターンのそれぞれに関して前記合致度を導出し、
    前記送信手段は、前記複数の事故パターンのうち前記合致度が最も高い事故パターンの前記合致度に基づく情報を送信することを特徴とする情報報知システム。
    The information notification system according to claim 1,
    The storage means stores the plurality of element data of each of a plurality of accident patterns,
    The first deriving means derives the degree of match for each of the plurality of accident patterns,
    The transmission means transmits information based on the degree of coincidence of the accident pattern having the highest degree of coincidence among the plurality of accident patterns.
  5. 車両に情報を提供するサーバ装置であって、
    発生時の状況を示す複数の要素データが一致する複数の事故を同一の事故パターンとし、前記事故パターンの前記複数の要素データを記憶する記憶手段と、
    前記車両から、該車両の現時点の状況を示す複数の要素データを取得する取得手段と、
    前記取得手段に取得された複数の要素データと前記記憶手段に記憶された前記事故パターンの複数の要素データとを比較して、前記車両の現時点の状況と前記事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出する第1導出手段と、
    前記合致度に基づく情報を前記車両に搭載された車載装置に送信する送信手段と、
    を備えることを特徴とするサーバ装置。
    A server device that provides information to a vehicle,
    A plurality of accidents in which a plurality of element data indicating a situation at the time of occurrence coincide with each other as a same accident pattern, and storage means for storing the plurality of element data of the accident pattern;
    Obtaining means for obtaining a plurality of element data indicating the current situation of the vehicle from the vehicle;
    Comparing the plurality of element data acquired by the acquisition means and the plurality of element data of the accident pattern stored in the storage means, the current situation of the vehicle and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern First deriving means for deriving a degree of match indicating the degree of approximation with;
    Transmitting means for transmitting information based on the degree of match to an in-vehicle device mounted on the vehicle;
    A server device comprising:
  6. 請求項5に記載のサーバ装置において、
    前記合致度と、前記事故パターンの事故の発生割合とに基づいて、前記車両の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出する第2導出手段、
    をさらに備え、
    前記送信手段は、前記危険度を前記車載装置に送信することを特徴とするサーバ装置。
    The server device according to claim 5,
    Second deriving means for deriving a risk indicating the degree of possibility of an accident in the current situation of the vehicle based on the degree of coincidence and the accident occurrence rate of the accident pattern;
    Further comprising
    The server is characterized in that the transmitting means transmits the degree of risk to the in-vehicle device.
  7. 車両に搭載され、車両のドライバに情報を報知する車載装置であって、
    発生時の状況を示す複数の要素データが一致する複数の事故を同一の事故パターンとし、前記事故パターンの前記複数の要素データを記憶する記憶手段と、
    前記車両の現時点の状況を示す複数の要素データを取得する取得手段と、
    前記取得手段に取得された複数の要素データと前記記憶手段に記憶された前記事故パターンの複数の要素データとを比較して、前記車両の現時点の状況と前記事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出する第1導出手段と、
    前記合致度に基づく情報を前記ドライバに報知する報知手段と、
    を備えることを特徴とする車載装置。
    An in-vehicle device that is mounted on a vehicle and informs a driver of the vehicle,
    A plurality of accidents in which a plurality of element data indicating a situation at the time of occurrence coincide with each other as a same accident pattern, and storage means for storing the plurality of element data of the accident pattern;
    Obtaining means for obtaining a plurality of element data indicating a current situation of the vehicle;
    Comparing the plurality of element data acquired by the acquisition means and the plurality of element data of the accident pattern stored in the storage means, the current situation of the vehicle and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern First deriving means for deriving a degree of match indicating the degree of approximation with;
    Informing means for informing the driver of information based on the degree of match;
    A vehicle-mounted device comprising:
  8. 請求項7に記載の車載装置において、
    前記合致度と、前記事故パターンの事故の発生割合とに基づいて、前記車両の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出する第2導出手段、
    をさらに備え、
    前記報知手段は、前記危険度を前記ドライバに報知することを特徴とする車載装置。
    The in-vehicle device according to claim 7,
    Second deriving means for deriving a risk indicating the degree of possibility of an accident in the current situation of the vehicle based on the degree of coincidence and the accident occurrence rate of the accident pattern;
    Further comprising
    The informing device notifies the driver of the degree of risk.
  9. 車両のドライバに情報を報知する情報報知方法であって、
    (a)前記車両の現時点の状況を示す複数の要素データを取得する工程と、
    (b)発生時の状況を示す複数の要素データが一致する複数の事故を同一の事故パターンとし前記事故パターンの前記複数の要素データを記憶する記憶手段に記憶された前記事故パターンの複数の要素データと、前記工程(a)で取得された複数の要素データとを比較して、前記車両の現時点の状況と前記事故パターンの事故の発生時の状況との近似の程度を示す合致度を導出する工程と、
    (c)前記合致度に基づく情報を前記ドライバに報知する工程と、
    を備えることを特徴とする情報報知方法。
    An information notification method for notifying a driver of a vehicle of information,
    (A) obtaining a plurality of element data indicating a current situation of the vehicle;
    (B) A plurality of elements of the accident pattern stored in storage means for storing a plurality of element data of the accident pattern, with a plurality of accidents having a plurality of pieces of element data indicating the situation at the time of occurrence as the same accident pattern The degree of coincidence indicating the degree of approximation between the current situation of the vehicle and the situation at the time of occurrence of the accident of the accident pattern is derived by comparing the data and a plurality of element data acquired in the step (a) And a process of
    (C) Informing the driver of information based on the degree of match;
    An information notification method comprising:
  10. 請求項9に記載の情報報知方法において、
    (d)前記合致度と、前記事故パターンの事故の発生割合とに基づいて、前記車両の現時点の状況において事故が発生する可能性の程度を示す危険度を導出する工程、
    をさらに備え、
    前記工程(c)は、前記危険度を前記ドライバに報知することを特徴とする情報報知方法。
    In the information alerting | reporting method of Claim 9,
    (D) a step of deriving a risk indicating the degree of possibility of an accident in the current situation of the vehicle based on the degree of coincidence and the accident occurrence rate of the accident pattern;
    Further comprising
    The step (c) informs the driver of the degree of risk.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015153001A (en) * 2014-02-12 2015-08-24 株式会社デンソー Vehicle accident state prediction device and vehicle accident state prediction system
KR101785823B1 (en) * 2016-01-31 2017-10-16 광운대학교 산학협력단 Apparatus and method for risk prediction using big-data
JP2017215798A (en) * 2016-05-31 2017-12-07 株式会社東芝 Accident forecast system and accident forecast method
WO2021038619A1 (en) * 2019-08-23 2021-03-04 三菱電機株式会社 Danger detecting device, danger detecting method, and danger detecting program

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