JP2015203876A - 運転行動分類装置および運転行動分類方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ドライバーによって行われた運転行動を類型化する運転行動分類装置を提供する。【解決手段】車両の位置情報と、当該車両の運転行動を記号化したデータである運転行動記号を取得する運転行動記号取得手段と、異なる車両から取得した、同一または類似の場所に対応する運転行動記号を収集し、当該運転行動記号の頻度分布を記号化したデータである運転傾向記号を生成する傾向記号化手段と、を有する。【選択図】図４

Description

本発明は、ドライバーの運転行動を分類する装置に関する。

車両や路側から収集したセンサ情報を用いて、安全運転のための情報を提供する技術について、研究が進められている。
例えば、特許文献１には、路側に設置された装置が、通過した車両の挙動が危険であることを検知し、通過車両数に対する、危険が検知された車両数の割合に基づいて危険度情報を生成し、当該地点を通過する車両に配信するシステムが記載されている。

また、特許文献２には、車両においてヒヤリハットといった危険事象が発生した場合に、当該車両の周辺に位置する携帯情報端末から位置や速度といった情報を入手し、当該事象に関与しているか否かを判定したうえで、当該危険事象についての情報をデータベースに登録するシステムが記載されている。
これらの発明を用いると、危険な事象が発生しやすい地点についての情報を自動的に収集することができ、これらの情報を後続車両に配信することで安全性を高めるといったことが可能になる。

特開２０１４−１６８８３号公報 特開２０１３−１１７８０９号公報

前述した技術では、車両において何らかの危険な事象が発生したことを検知することで、危険な場所を特定している。しかし、これらの発明では、例えば、「一時停止標識に気付かず通過してしまう」「飛び出しに気付いて急ブレーキをかける」といった危険な運転行動が発生しない限り、情報を収集することができない。

一方で、ドライバーが不慣れな道路を走行する際には、何に注意をして運転をすべきかという情報を欲している場合が多い。例えば、「駐車車両が多く、頻繁に回避行動をとる必要がある」といった情報や、「見通しが悪く、大きく減速する必要がある」といったような情報である。しかし、このような「過去に危険な事象が発生したわけではないが、注意を要する地点」についての情報は、従来の技術では収集することができなかった。

本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、ドライバーによって行われた運転行動を類型化する運転行動分類装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る運転行動分類装置は、ある地点を通過したドライバーが、どのような運転行動をとっているのかを取得し、複数の車両から取得した運転行動を、意味を持った記号に変換するという構成をとった。

具体的には、本発明に係る運転行動分類装置は、
車両の位置情報と、当該車両の運転行動を記号化したデータである運転行動記号を取得する運転行動記号取得手段と、異なる車両から取得した、同一または類似の場所に対応す
る運転行動記号を収集し、当該運転行動記号の頻度分布を記号化したデータである運転傾向記号を生成する傾向記号化手段と、を有することを特徴とする。

運転行動記号とは、ドライバーがとった運転行動を記号ないし値で表したものである。取得する運転行動記号は、任意の地点に対応するものであってもよいし、任意の区間に対応するものであってもよい。
また、傾向記号化手段は、複数の車両から、同一または類似の場所に対応する運転行動記号を取得し、その頻度分布を記号化することで運転傾向記号を生成する手段である。運転傾向記号とは、複数のドライバーに対応する運転行動記号の分布を記号化したものである。すなわち、当該場所において、複数のドライバーがとった運転行動を類型化したデータとなる。なお、同一の場所とは、必ずしも同一の地点である必要はなく、同一の区間であってもよいし、多少のずれを含んでいてもよい。また、車線ごとに異なる場所であると定義してもよい。また、類似の場所とは、道路の特徴が類似している場所である。特徴とは、例えば、道路の幅、車線数、周囲の建物、交差点からの距離などである。
かかる構成によると、道路上のある場所、または、当該場所と類似した特徴を持つ場所を通過したドライバーが、全体の傾向としてどのような運転行動をとっているかを分類することができる。

また、前記運転行動記号取得手段は、センサを備えた車両から、センサデータと、当該センサデータが発生した際の当該車両の位置情報を取得するセンサデータ収集手段と、前記取得したセンサデータに基づいて、当該センサデータを記号化したデータである運転行動記号を生成する行動記号化手段と、からなることを特徴としてもよい。

このように、運転行動記号は、車両から取得したセンサデータに基づいて生成してもよい。センサデータとは、車両に備えられたセンサから取得できる、車両の挙動ないしドライバーが行った運転操作に関する情報である。センサデータは、典型的には車両の速度、加速度、操舵角、ヨーレートなどであるが、これらに限られない。
また、行動記号化手段とは、センサデータを入力として、当該センサデータを記号化することで運転行動記号を生成する手段である。
記号化は、例えば、一つ以上のセンサデータをクラスタリングすることで行ってもよいし、一つ以上のセンサデータを任意の手法によって分類することで行ってもよい。
また、記号化は、ある時点において発生したセンサデータを対象として行ってもよいし、ある区間の走行で発生したセンサデータを対象として行ってもよい。

また、本発明に係る運転行動分類装置は、前記運転傾向記号の変化と、前記運転傾向記号に対応する位置情報に基づいて、特異な運転行動が発生した場所を特定する地点特定手段をさらに有することを特徴としてもよい。

このように、運転傾向記号の変化に基づいて、特異な運転行動が発生した場所を特定するようにしてもよい。運転傾向記号が変化したということは、多くのドライバーが運転行動を変化させたということを意味する。つまり、進路変更や減速などの、何らかの運転行動が起きやすい場所であるということを推定することができる。また、当該運転傾向記号に対応する位置情報を参照することで、走行に注意を要する地点を特定することができる。

また、前記地点特定手段は、前記運転傾向記号が、ある場所において局所的に変化した場合に、当該場所において特異な運転行動が発生したと推定することを特徴としてもよい。

運転傾向記号が局所的に変化した場合とは、運転傾向記号が変化したのちに、所定の時
間または距離内に元の値に戻った場合を指す。このような場合、外的な要因に起因してドライバーが走行中に何らかの行動をとったことが推定される。したがって、当該場所において特異な運転行動が発生したと判断できる。

また、本発明に係る運転行動分類装置は、前記取得した運転行動記号と、対応する場所における運転傾向記号との乖離状態に基づいて、特異な運転行動が発生した場所を特定する地点特定手段をさらに有することを特徴としてもよい。

運転傾向記号が局所的に変化していない場合であっても、一部の車両が全体の傾向と反する運転行動をしていた場合、当該場所で特異な運転行動が発生したと判定することができる。運転傾向記号は、運転行動記号の頻度分布に対応する記号であるため、対象の運転行動記号と当該頻度分布との乖離状態を取得することで、全体の傾向に反した運転がされたことを判定することができる。なお、判定の基準は、運転行動記号の乖離度であってもよいし、運転行動記号が乖離した車両の台数（割合）であってもよい。

また、本発明に係る運転行動分類装置は、第二の車両の位置情報を取得する第二の位置情報取得手段と、前記第二の位置情報取得手段が取得した位置情報が、前記地点特定手段が特定した、特異な運転行動が発生した場所の近傍である場合に、当該第二の車両に対して通知を送信する通知手段と、をさらに有することを特徴としてもよい。

第一の車両が、情報を提供する車両（プローブカー）であるのに対し、第二の車両は、情報の提供を受ける車両である。運転行動分類装置は、第二の車両から位置情報を受信し、当該位置が、特異な運転行動が発生したと判定された場所の近傍であった場合に、当該第二の車両に通知を送信する。このように構成することで、第二の車両の運転者は、運転に注意が必要な場所の近傍を走行している旨を把握することができる。なお、第一の車両と第二の車両は同一の車両であってもよい。

また、本発明に係る運転行動分類装置は、前記運転傾向記号に対応する追加情報を記憶する追加情報記憶手段をさらに有し、前記通知手段は、前記通知とともに、前記運転傾向記号に対応する追加情報を前記第二の車両に送信することを特徴としてもよい。

運転傾向記号に対応する追加情報とは、例えば、何が原因で特異な運転行動が発生したかを表す情報などである。かかる構成によると、第二の車両の運転者が、注意を要する対象を把握することができるため、より安全性を高めることができる。

また、前記運転行動記号取得手段は、位置情報を複数のセグメントに分類し、当該セグメントごとに運転行動記号を取得し、前記傾向記号化手段は、前記セグメントごとに、前記運転行動記号の頻度分布を記号化することを特徴としてもよい。

セグメントとは、例えば所定の距離ごとといったように、道路を所定の区間に区切ったものである。このように、区間ごとに運転行動記号を生成することで、ユーザは所望する精度の情報を得ることができる。

また、前記運転行動記号取得手段は、前記取得した運転行動記号に、車両走行時の状況に関する属性を関連付け、前記傾向記号化手段は、ユーザによって指定された属性が関連付いている運転行動記号を用いて運転傾向記号を生成することを特徴としてもよい。

車両走行時の状況に関する属性とは、例えば、車両が走行した時間帯、車種、車両を運転するドライバーの年齢、運転経験の長さなどである。車両を運転するドライバーは、これらの属性ごとに異なる運転行動を見せる場合がある。そこで、ユーザから属性の指定を
受け付け、運転行動記号の頻度分布を記号化する際に、フィルタリングによって、指定された属性に関連付いた運転行動記号のみを抽出するようにしてもよい。
なお、属性は例示したものに限られず、例えば、天候、道路の混雑状況、車間距離、路上駐車の多寡、歩行者の多寡などを用いるようにしてもよい。

また、前記車両走行時の状況に関する属性は、前記車両が走行した時間帯であることを特徴としてもよく、前記車両走行時の状況に関する属性は、前記車両を運転するドライバーの属性であることを特徴としてもよい。

時間帯とは、例えば、時刻や曜日、平日または休日の区分などであるが、これに限られない。また、運転経験年数や性別、年齢といったドライバーの属性が取得可能である場合、当該属性を用いてフィルタリングを行うようにしてもよい。

また、前記センサデータは、複数のセンサによって生成された複数のデータを含み、前記行動記号化手段は、前記複数のデータをクラスタリングすることで、運転行動記号を生成することを特徴としてもよい。また、前記センサデータは、速度、加速度、操舵角、ヨーレートのうち少なくとも一つ以上であることを特徴としてもよい。

このように、複数種類のセンサデータを記号化する場合、クラスタリングを行うことが好ましい。クラスタリングの手法には、任意の手法を用いることができる。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む運転行動分類装置として特定することができる。また、前記運転行動分類装置の制御方法として特定することもできる。また、前記運転行動分類装置に運転行動記号を送信する車載端末として特定することもできる。上記処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。

本発明によれば、ドライバーによって行われた運転行動を類型化する運転行動分類装置を提供することができる。

第一の実施形態に係る車載装置のシステム構成図である。 第一の実施形態に係る情報提供装置のシステム構成図である。 センサ情報取得部が取得するセンサ情報を説明する図である。 行動要素記号の生成を説明する図である。 行動要素記号のヒストグラム生成を説明する図である。 運転行動記号の生成を説明する図である。 記憶部に記憶される運転行動データの例である。 運転行動記号のヒストグラム生成を説明する図である。 記憶部に記憶される運転傾向データの例である。 ユーザに提供される画面の例である。 運転行動データの生成処理を示すフローチャート図である。 運転傾向データの生成処理を示すフローチャート図である。 第二の実施形態に係る車載装置のシステム構成図である。 第二の実施形態に係る情報提供装置のシステム構成図である。

（第一の実施形態）
<システム構成>
以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照しながら説明する。
第一の実施形態に係る情報提供システムは、車両に搭載された車載装置１０と、情報提供装置２０からなるシステムであって、車載装置から送信された情報に基づいて、道路を構成する区間ごとにドライバーの運転行動を分類し、運転に注意を要する地点についての情報を出力するシステムである。

図１は、本実施形態に係る車載装置１０のシステム構成図であり、図２は、本実施形態に係る情報提供装置２０のシステム構成図である。

まず、車載装置１０について説明する。車載装置１０は、自装置が搭載された車両の挙動についての情報を、位置情報とともに情報提供装置２０に送信する装置である。車載装置１０は、センサ情報取得部１１、位置情報取得部１２、通信部１３から構成される。

センサ情報取得部１１は、車両に搭載された複数のセンサから値（以下、センサ値）を取得する手段である。車両に搭載されたセンサとは、当該車両の挙動を取得するセンサであり、例えば、速度センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、操舵角センサなどであるが、これに限定されない。また、センサ情報取得部１１は、取得した複数のセンサ値をフィルタする機能を有する。フィルタをかけた後の情報をセンサ情報と称する。

位置情報取得部１２は、装置の現在位置を取得する手段である。内蔵されたＧＰＳ装置等によって、車載装置１０の位置情報（緯度および経度）を取得することができる。

通信部１３は、センサ情報取得部１１によって取得されたセンサ情報と、位置情報取得部１２によって取得された位置情報を、情報提供装置２０に送信する手段である。無線通信によって情報を送信することができれば、使用するプロトコルおよび通信方法は特に限定されない。

次に、情報提供装置２０について説明する。情報提供装置２０は、車載装置１０から送信された情報を受信し、道路を構成する区間ごとにドライバーの運転行動を分類し、運転に注意を要する地点についての情報（以下、注意地点情報）を出力する装置である。情報提供装置２０は、通信部２１、運転行動記号生成部２２、運転傾向記号生成部２３、記憶部２４、情報提示部２５から構成される。

通信部２１は、車載装置１０から送信されたセンサ情報と位置情報を受信する手段である。使用するプロトコルおよび通信方法は通信部１３と同様である。

運転行動記号生成部２２は、車両から取得したセンサ情報に基づいて、車両を運転しているドライバーがとった運転行動を記号化する手段である。ドライバーがとった運転行動を記号化したものを、運転行動記号と称する。運転行動記号は、例えば、車両から取得したセンサ情報をクラスタリングすることで得ることができる。
運転行動記号は、例えば、「時刻ｔからｔ＋１秒まで」「地点Ａから３０ｍ先まで」といったように、任意の時間または区間を対象として取得することができる。
運転行動記号生成部２２が生成する運転行動は、一台の車両に対応する運転行動である。

運転傾向記号生成部２３は、運転行動記号生成部２２が取得した運転行動記号に基づいて、運転行動の傾向を取得する手段である。具体的には、複数のドライバーに対応する運転行動記号を収集し、運転行動の傾向を表す記号である運転傾向記号を生成する。
運転行動記号は、一台の車両に対応する運転行動を表すものであるが、運転傾向記号生成部２３によって、複数のドライバーがとった運転行動の傾向を類型化することができる
。すなわち、対象の地点において、どのような運転行動が行われがちかを表すデータを得ることができる。運転傾向記号は、例えば、同一の地点で異なる車両から収集された運転行動記号をクラスタリングすることで得ることができる。

記憶部２４は、取得したセンサ情報、位置情報、運転行動記号、運転傾向記号などが格納される不揮発性の記憶媒体である。記憶部２４には、高速に読み書きでき、かつ、大容量な記憶媒体を用いることが好ましい。例えば、フラッシュメモリなどを好適に用いることができる。また、記憶部２４には、ユーザに提供するための道路地図が記憶されている。

情報提示部２５は、ユーザが行った入力操作を入力装置（不図示）から取得し、また、ユーザに提示する情報を生成したうえで、表示画面（不図示）に出力する手段である。

以上に説明した各手段の制御は、制御プログラムをＣＰＵなどの処理装置（不図示）が実行することによって実現される。また、当該機能は、ＦＰＧＡ（Field-programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などによって実現されてもよいし、これらの組合せによって実現されてもよい。

<センサ情報の取得>
本実施形態に係る情報提供装置２０が行う処理は、主に、車両からセンサ情報を取得する処理と、センサ情報を用いて運転行動記号を生成する処理と、複数の車両に対応する運転行動記号から運転傾向記号を生成する処理の三つに分けられる。各処理の概要について説明する。

まず、センサ情報取得部１１がセンサ情報を取得する処理について、図３を参照しながら説明する。
センサ情報取得部１１は、車両が有する複数のセンサから、所定のサンプリングレート（例えば１０Ｈｚ）でセンサ値を取得する。なお、センサ値は、目標のサンプリングレートよりも高いサンプリングレートで取得したのち、フィルタによって平滑化されてもよい。例えば、１００Ｈｚでサンプリングを行ったのち、ガウシアンフィルタ等によって１０Ｈｚにダウンサンプルしてもよい。本実施形態では、センサ値を１０Ｈｚにダウンサンプルするものとする。
なお、本実施形態では、操舵角、速度、加速度の三つのセンサを用いる。すなわち、３つのセンサそれぞれについて、毎秒１０個のセンサ値が得られるため、毎秒３０個のセンサ値がセンサ情報として情報提供装置２０に送信される（符号３０１）。
情報提供装置２０は、通信部２１を介して車両からセンサ情報を受信すると、一時的に記憶する。センサ情報は、それぞれが１０個分のセンサ値に対応する要素を持つ３次元のベクトルとして記憶される。

<運転行動記号の生成>
次に、運転行動記号生成部２２が運転行動記号を生成する処理について、図４を参照しながら説明する。
運転行動記号を生成する処理は、行動要素記号を生成する処理と、運転行動記号を生成する処理の二つに分けられる。まず、行動要素記号について説明する。
行動要素記号とは、ごく短時間（本実施形態では１秒間とする）の車両の挙動を表す記号である。行動要素記号は、ある車両で生成されたセンサ情報（１秒分の情報を持つ３次元のベクトル）をクラスタリングすることで得ることができる。この結果、符号４０１で示したような、行動要素記号の列が得られる。符号４０１は、１６秒（１秒×１６個）分の行動要素記号を表している。なお、クラスタリングは、例えば、Ｋ平均法（K-means）や、スペクトラルクラスタリングなど、任意の手法を用いることができる。また、センサ
情報を入力として、分類結果を得ることができれば、他の手法を用いて分類を行ってもよい。また、分類とクラスタリングの組み合わせを用いてもよい。例えば、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）で処理した余りをK-meansによって処理するようにしてもよい。

行動要素記号は、１秒分の情報であるため、人間の意思はほとんど含まれていない。そこで、期間を長くとることで人間の意志が含まれる記号を生成する。これが運転行動記号である。
本実施形態では、８秒分の行動要素記号から、運転行動記号を生成する。具体的には、まず、図５に示したように、８秒間における行動要素記号の分布を表すヒストグラム（符号５０１）を生成する。そして、図６に示したように、当該ヒストグラムをクラスタリングする。ここで行うクラスタリングも、任意の手法を用いることができる。当該クラスタリングの結果が、８秒間におけるドライバーの運転行動を分類した結果である運転行動記号となる。このように、データをクラスタリングすることでシステムの特性を取得する手法は、ＢｏＳ（Bag of Systems）と呼ばれている。なお、行動要素記号に重みを付したうえで運転行動記号を生成するようにしてもよい。
運転行動記号は、位置情報と対応づけられて記憶部２４に記憶される。具体的には、図７に示したように、車両ＩＤ、日時、位置情報などとともにレコードの集合として記憶される。当該レコードを運転行動データと称する。なお、本実施形態では、道路に対して複数の地点を定義し、８秒間の走行を代表する地点を特定して位置情報とする。

<運転傾向記号の生成>
以上に説明した処理は、単一の車両に対応する運転行動を取得する処理である。次に、図８を参照しながら、運転傾向記号生成部２３が、複数の車両に対応する運転行動記号から運転傾向記号を生成する処理について説明する。

運転傾向記号生成部２３は、まず、道路に対して定義された地点ごとに、複数の運転行動記号を取得し、その分布を表すヒストグラム（符号８０１）を生成する。図８の例では、同一の地点について、１６台の車両から取得した運転行動記号の分布をヒストグラム化する。そして、運転行動記号を生成した際と同じ手法（図６）によってクラスタリングを行い、結果を得る。当該クラスタリングの結果が、対象地点における複数のドライバーの運転行動の傾向を表す記号である運転傾向記号となる。なお、運転行動記号に重みを付したうえで運転傾向記号を生成するようにしてもよい。
運転傾向記号は、位置情報と対応づけられて記憶部２４に記憶される。具体的には、図９に示したように、日時などとともにレコードの集合として記憶される。当該レコードを運転傾向データと称する。
以上に説明した処理を、定義された全ての地点に対して行うと、道路に対して定義された地点ごとに運転傾向記号を生成することができる。

<運転傾向記号の出力>
生成された運転傾向記号は、情報提示部２５を介してユーザに提供される。
運転傾向記号をユーザに提供する方向について例示する。本実施形態では、ユーザの操作に応じて、情報提示部２５が、記憶部２４に記憶された道路地図を表示する。この際、ユーザが所望する運転経路の入力を受け付けたり、経路探索によって運転経路を取得する処理を行ってもよい。なお、本実施形態では道路地図を表示することで情報の提示を行うが、情報の提示方法はこれに限られない。例えば、音声によって出力してもよいし、他のシステムに送信するデータ形式で出力してもよい。

情報提示部２５は、記憶部２４に記憶された運転傾向記号を取得し、道路地図に重畳して画面に出力する。図１０は、道路地図に運転傾向記号が重畳された画面の例である。図１０中の記号Ａ〜Ｄが、運転傾向記号である。

運転傾向記号は、その場所で取られている運転行動の傾向を表す記号であるため、ドライバーが突発的な運転行動をとった場合、運転傾向記号が局所的に変化するという特性がある。したがって、運転傾向記号の局所的な変化を検出することで、運転に注意を要する地点を特定することができる。例えば、図１０の例では、符号１００１で示した地点において、一時的に運転傾向記号が変化していることがわかる。このような地点では、例えば、「真っ直ぐ走っていた車が一時的に車線を変更した」「速度を出していた車が一時的に減速した」といったように、外的要因によって多くの車が何らかのアクションを行った可能性が高い。そこで、本実施形態では、情報提示部２５が、経路上の運転傾向記号に一時的な変化があることを検出し、ユーザに通知する。これによりユーザは、運転に注意が必要な場所についての情報を得ることができる。
なお、局所的な変化とは、変化した運転傾向記号が所定の時間あるいは距離内に元の記号に戻った場合を指す。

<処理フローチャート>
次に、以上に説明した機能を実現するための処理フローチャートについて説明する。
図１１は、本実施形態に係る情報提供システムが行う処理のフローチャートである。当該処理は周期的に実行される。

まず、ステップＳ１１で、情報提供装置２０が、車両に搭載された車載装置１０から、センサ情報と位置情報を取得する。なお、通信を行う車両は複数であってもよいが、対象の車両は移動中（走行中）であることが好ましい。停車中の車両からセンサ情報を取得しても無益なためである。
次に、ステップＳ１２で、運転行動記号生成部１２が、取得したセンサ情報をクラスタリングすることで行動要素記号を生成し、行動要素記号をクラスタリングすることで運転行動記号を生成する。

ステップＳ１３では、運転行動記号生成部１２が、生成した運転行動記号を記憶部２４に記憶させる。図７を参照して前述したように、運転行動記号は、運転行動データとして、道路上の地点ごと、および車両ごとにレコード形式で追加される。
以上に説明した処理によって、車両および地点に対応する運転行動記号が取得され、記憶された状態となる。
なお、ステップＳ１３で、一定以上古くなった運転行動データがある場合、該当するレコードを削除してもよい。ある程度古くなったデータを削除することで、記憶容量を確保すると共に、データの鮮度を確保することができる。

図１２は、記憶された運転行動データに基づいて、所望の地点における運転傾向データを算出する処理のフローチャートである。本実施形態では、当該処理は、ユーザが道路地図上で経路を指定して、当該経路についての分析を開始する操作を行うことで開始される。

まず、ステップＳ２１で、運転傾向記号生成部２３が、処理対象の経路を取得する。経路は、前述したようにユーザが地図上で指定してもよいし、二点間の経路を探索する手段を有している場合、ユーザに入力させた出発地と目的地に基づいて自動で検索するようにしてもよい。
次に、ステップＳ２２で、運転傾向記号生成部２３が、指定された経路に対応する（すなわち経路上に位置する）複数の運転行動データを記憶部２４から抽出する。

次に、ステップＳ２３で、運転傾向記号生成部２３が、抽出した複数の運転行動データをクラスタリングし、運転傾向データを生成する。この結果、指定された経路上における
運転傾向記号が得られる。なお、すでに生成された運転傾向データが記憶部２４に記憶されている場合、再度の生成を省略してもよいが、運転行動データは随時更新されるため、情報が古いと認められる場合は再生成することが好ましい。

次に、ステップＳ２４で、情報提示部２５が、指定された経路を表す道路地図上に、対応する運転傾向記号を、地点ごとにオーバーレイして出力する。また、この際、前述した方法により注意地点情報を生成し、地図上に同時にオーバーレイ表示する。なお、運転傾向記号は、文字で表示してもよいし、色分けして線で表示してもよい。また、注意地点情報は、文字で表示してもよいし、図形で表示してもよい。

以上説明したように、第一の実施形態に係る情報提供システムによると、車両から取得したセンサデータをクラスタリングすることで運転行動を取得し、複数台の車両に対応する運転行動をクラスタリングすることで運転傾向を取得する。これにより、対象の道路上においてどのような運転行動がとられているかを類型化することができる。また、突発的な運転行動がとられている場所を検出することで、運転に注意が必要な場所に関する情報を提供することができる。

なお、第一の実施形態では、８秒ごとに運転行動記号を生成し、対応する地点の運転行動記号として記憶させる例について述べたが、運転行動記号は、任意の間隔で取得するようにしてもよい。また、同様に、行動要素記号の生成間隔も、１秒に限られない。また、スライドする窓を利用し、窓同士がオーバーラップするようにしてもよい。

（第一の実施形態の変形例）
第一の実施形態では、所定の時間ごとに運転行動記号を生成した。これに対し、本変形例は、道路を所定の長さに区切って区間（セグメント）で管理し、区間ごとに運転行動記号を生成する例である。
本変形例における、車載装置１０および情報提供装置２０の構成は、第一の実施形態と同様であるため説明は省略し、異なる処理についてのみ説明を行う。

本変形例では、道路を３０ｍごとに区切って運転行動記号を生成するものとする。具体的には、ステップＳ１２で運転行動記号を生成する際に、行動要素記号（すなわち１秒間の車両の挙動）を、３０ｍの区間に対応するぶんだけ収集し、クラスタリングを行って運転行動記号を生成する。例えば、車両が１０秒かけて３０ｍを走行した場合、１０個の行動要素記号をクラスタリングする。車両がどれだけ移動したかは、車載装置から送信された位置情報に基づいて判断することができる。
このようにすると、運転傾向記号も同様に３０ｍごとに生成することができる。

なお、本変形例では、運転行動記号および運転傾向記号を３０ｍごとに生成する例を挙げたが、区間長は任意であってもよい。また、運転行動記号を所定の時間ごとに生成し、運転傾向記号を所定の距離ごとに生成してもよいし、逆であってもよい。運転行動記号の生成と、運転傾向記号の生成は独立した処理であるため、記号の生成単位は必ずしも一致していなくてもよい。

（第二の実施形態）
第一の実施形態では所定の時間ごとに、第一の実施形態の変形例では所定の距離ごとに運転行動記号を生成した。これに対し、第二の実施形態は、運転行動記号を生成する単位をユーザが指定できる実施形態である。
第二の実施形態における、車載装置１０および情報提供装置２０の構成は、第一の実施形態と同様であるため説明は省略し、異なる処理についてのみ説明を行う。

第二の実施形態では、ステップＳ１２およびＳ１３にて、運転行動記号を生成せずに、行動要素記号のまま記憶部２４に記憶させる。また、ステップＳ２１で経路を取得する際に、運転行動記号を生成する単位をユーザから取得する（例えば、１０ｍ，２０ｍ，３０ｍといった単位から選択させる）。
また、ステップＳ２３を実行する前に、ユーザが指定した単位に基づいて、行動要素記号から運転行動記号を生成する処理を行う。

すなわち、図１１に示した処理では、１秒ごとの車両の挙動についての情報のみを収集し、運転行動記号を算出する単位がユーザによって指定された後で、運転行動記号および運転傾向記号の生成を行う。
第二の実施形態では、以上に説明したような処理を行うことで、ユーザが所望する単位で運転傾向記号を取得することができる。

（第三の実施形態）
第三の実施形態は、ユーザの操作に応じて運転傾向記号を生成するのではなく、運転傾向記号および注意地点情報を自動的に生成したうえで、車両に配信する実施形態である。

図１３は、第三の実施形態に係る車載装置３０のシステム構成図である。第三の実施形態に係る車載装置３０は、入出力を行うための手段である入出力部３４をさらに有するという点において、第一および第二の実施形態と相違する。他の手段は同一である。
入出力部３４は、ユーザが行った入力操作を受け付け、ユーザに対して情報を提示する手段である。具体的には、タッチパネルとその制御手段、液晶ディスプレイとその制御手段から構成される。タッチパネルおよび液晶ディスプレイは、本実施形態では一つのタッチパネルディスプレイからなる。

図１４は、第三の実施形態に係る情報提供装置４０のシステム構成図である。第三の実施形態に係る情報提供装置４０は、情報提示部２５が、注意地点情報提供部４５に置き換わるという点において、第一および第二の実施形態と相違する。他の手段は同一である。
注意地点情報提供部４５は、通信部２１を通して車両の位置情報を取得し、記憶部２４に記憶された運転傾向データを参照して、当該位置の近傍に注意地点があるか（すなわち、運転傾向記号が一時的に変化している地点があるか）を判定し、注意地点がある場合に、その旨を当該車両に通知する手段である。

第三の実施形態では、情報提供装置４０が、図１２の処理を行うかわりに、全ての地点に対応する運転行動データを周期的に取得する。また、運転傾向データを周期的に生成して、記憶部２４に記憶させる（古い運転傾向データは削除される）。これにより、常に最新の運転傾向データが維持される。
また、図１１の処理において、ステップＳ１３を実行後、注意地点情報提供部４５が、注意地点の有無を判定する処理を実行する。具体的には、情報を送信した車両が進行している方向の前方に注意地点があるか否かを判定し、ある場合に、その旨を、通信部２１を介して車載装置３０に通知する。これにより、入出力部３４を通して、ドライバーに通知が行われる。通知は、例えば画面表示によって行ってもよいし、音声を再生することで行ってもよい。

以上のように構成することで、第三の実施形態に係る情報提供装置は、車両から収集した運転行動データに基づいて、運転に注意が必要な場所があることを自動的に車両に通知することができる。

なお、第三の実施形態では、センサ情報を送信した車両と、注意地点についての情報の配信を受ける車両が同一であるものとしたが、別の車両であってもよい。この場合、図１
１の処理（センサ情報を収集し、運転行動データを生成する処理）と、車両から位置情報を取得し、注意地点の有無を判定したうえで注意地点情報を送信する処理とを分けて実行すればよい。

（第四の実施形態）
第一ないし第三の実施形態は、生成した運転傾向記号が局所的に変化していた場合に、当該場所において特異な運転行動が発生したと判定した。第四の実施形態は、これに加え、収集した運転行動記号に、全体の傾向に反したものがあることを検出し、対応する場所において特異な運転行動が発生したことを判定する処理を付加した実施形態である。
第四の実施形態に係る車載装置および情報提供装置のシステム構成は、第一の実施形態と同様である。ここでは、第一の実施形態との処理の相違点についてのみ説明する。

第四の実施形態では、ステップＳ２４において、第一の実施形態で説明した処理に加え、全体の傾向に反した運転をした車両があるか否かを判定し、ある場合に、対応する場所において特異な運転が発生したと判定し、注意地点情報を生成する。全体の傾向に反した運転とは、例えば、車両に対応する運転行動記号が、生成済みの運転傾向記号と乖離しているような場合である。

具体的に説明する。運転傾向記号は、運転行動記号の頻度分布に対応する記号であるため、対象の運転行動記号と当該頻度分布との乖離状態を取得することで、全体の傾向に反した運転がされたことを判定することができる。例えば、生成済みの運転傾向記号に対応するヒストグラムが、特定の運転行動記号に偏っている場合であって、かつ、当該偏りと乖離した運転行動記号がある場合、通常は起きにくい事象（例えば脇道からの飛び出しなど）が突発的に発生していることがわかる。すなわち、運転に注意が必要な場所であると判断することができる。なお、乖離状態の判定方法は、特定の方法に限定されない。例えば、運転行動記号間の距離が判定できる場合、当該距離を用いて乖離の多少を判定してもよい。

第四の実施形態では、このように、運転行動記号と、対応する場所における運転傾向記号との乖離状態に基づいて注意地点情報を生成するか否かを決定するため、一部の車両のみが特異な運転をした場合であっても、注意地点情報を生成することができる。

なお、全体の傾向から乖離した運転行動を行った車両が少数であったとしても、乖離度が大きい場合、判定に用いる重みを大きくすることが好ましい。この他にも、全体の台数に対する割合に閾値を設け、全体の傾向と異なる運転行動を行った車両が、所定の割合よりも多い場合に、注意地点情報を生成するようにしてもよい。

（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
例えば、第一ないし第二の実施形態では、記憶された運転行動データに基づいて、経路が指定されるごとに対応する運転傾向データを算出したが、全ての道路を対象として定期的に再計算を行い、運転傾向データを自動で算出するようにしてもよい。

また、実施形態の説明では、クラスタを自動で生成するようにしたが、特定の運転行動に関連付いたクラスタを定義してもよい。この場合、運転傾向記号に付随する追加情報を記憶させておき、ユーザまたはドライバーに同時に通知するようにしてもよい。例えば、「この地点において車線変更が多く発生している」といった通知を行うようにしてもよい。

また、運転傾向記号がどのような運転行動に関連付いているかをユーザが判断し、手動で追加情報を付与するようにしてもよい。例えば、注意地点情報が生成された際に、当該地点において撮影された車載映像を確認したうえで、コメントを入力するようにしてもよい。注意地点情報とともに当該コメントを車両に配信することで、当該車両の運転者が、注意を要する対象を把握できるようになる。

また、ステップＳ１１で、車両（あるいはドライバー）の属性を取得し、運転行動記号と関連付けて記憶するようにしてもよく、ステップＳ２２で運転行動データを取得する際に、条件に適合する属性を持つ車両（あるいはドライバー）のデータのみを取得するようにしてもよい。このようにすることで、例えば、車種、車両のサイズ、ドライバーの性別、年齢、運転経験などによってデータをフィルタリングすることができるようになる。

同様に、センサデータが発生した時間帯や曜日、平日や休日の区分等を取得し、運転行動記号と関連付けて記憶したうえで、条件に適合するデータのみを用いて運転傾向データを生成するようにしてもよい。時間帯や曜日によって運転行動は大きく変化すると考えられるため、このようにすることで、より正確な情報を得ることができる。
これらの指定条件は、あらかじめ設定されていてもよいし、ユーザが操作を行うたびに入力するようにしてもよい。

また、各実施形態では、センサデータが発生した場所に対応する地点に運転傾向記号を付与したが、類似した場所に運転傾向記号を付与するようにしてもよい。類似した場所とは、例えば、周囲の建物、道路の幅、車線数、交差点からの距離などの、道路の特徴が類似している場所である。このような特徴は、地図データから取得できるものであることが好ましい。

また、各実施形態では、情報提供装置が車両からセンサデータと位置情報を取得し、運転行動記号を生成したが、運転行動記号は、車両側で生成してもよい。この場合、運転行動記号生成部２２を車載装置１０の内部に持たせ、前述した処理により、運転行動記号を生成したうえで、生成した運転行動記号と対応する位置情報を送信するようにすればよい。

また、実施形態の説明では、センサデータをリアルタイムで送信する例を挙げたが、センサデータは、所定のタイミングで送信できれば、リアルタイムで送信されなくてもよい。例えば、トリップごとに送信するようにしてもよいし、所定のスケジュールに従って送信するようにしてもよい。また、センサデータは、必ずしも無線で送信しなくてもよく、オフラインでやり取りするようにしてもよい。
以上の変形例は、車載装置１０側で運転行動記号を生成し、送信する場合も同様である。

また、実施形態の説明では、センサによって取得できる情報として速度、加速度、操舵角、ヨーレートを例示したが、車両またはドライバーの状態を取得できるものであれば、例示したもの以外を用いてもよい。例えば、走行軌跡やオドメータの値であってもよいし、ドライバーの生体情報（心拍など）などであってもよい。

また、実施形態の説明では、特異な運転行動が発生した場所についての情報をユーザやドライバーに提示する例を挙げたが、生成した注意地点情報を用いて他の処理を行ってもよい。例えば、経路上に注意地点がより少ないルートを検索し、提示するようにしてもよい。

１０ 車載装置
１１ センサ情報取得部
１２ 位置情報取得部
１３，２１ 通信部
２０ 情報提供装置
２２ 運転行動記号生成部
２３ 運転傾向記号生成部
２４ 記憶部
２５ 情報提示部
３４ 入出力部
４５ 注意地点情報提供部

Claims (18)

1. 車両の位置情報と、当該車両の運転行動を記号化したデータである運転行動記号を取得する運転行動記号取得手段と、
   異なる車両から取得した、同一または類似の場所に対応する運転行動記号を収集し、当該運転行動記号の頻度分布を記号化したデータである運転傾向記号を生成する傾向記号化手段と、
   を有する、運転行動分類装置。
2. 前記運転行動記号取得手段は、
   センサを備えた車両から、センサデータと、当該センサデータが発生した際の当該車両の位置情報を取得するセンサデータ収集手段と、
   前記取得したセンサデータに基づいて、当該センサデータを記号化したデータである運転行動記号を生成する行動記号化手段と、
   からなる、請求項１に記載の運転行動分類装置。
3. 前記運転傾向記号の変化と、前記運転傾向記号に対応する位置情報に基づいて、特異な運転行動が発生した場所を特定する地点特定手段をさらに有する、
   請求項１または２に記載の運転行動分類装置。
4. 前記地点特定手段は、前記運転傾向記号が、ある場所において局所的に変化した場合に、当該場所において特異な運転行動が発生したと推定する、
   請求項３に記載の運転行動分類装置。
5. 前記取得した運転行動記号と、対応する場所における運転傾向記号との乖離状態に基づいて、特異な運転行動が発生した場所を特定する地点特定手段をさらに有する、
   請求項１または２に記載の運転行動分類装置。
6. 第二の車両の位置情報を取得する第二の位置情報取得手段と、
   前記第二の位置情報取得手段が取得した位置情報が、前記地点特定手段が特定した、特異な運転行動が発生した場所の近傍である場合に、当該第二の車両に対して通知を送信する通知手段と、をさらに有する、
   請求項３から５のいずれかに記載の運転行動分類装置。
7. 前記運転傾向記号に対応する追加情報を記憶する追加情報記憶手段をさらに有し、
   前記通知手段は、前記通知とともに、前記運転傾向記号に対応する追加情報を前記第二の車両に送信する、
   請求項６に記載の運転行動分類装置。
8. 前記運転行動記号取得手段は、位置情報を複数のセグメントに分類し、当該セグメントごとに運転行動記号を取得し、
   前記傾向記号化手段は、前記セグメントごとに、前記運転行動記号の頻度分布を記号化する、
   請求項１から７のいずれかに記載の運転行動分類装置。
9. 前記運転行動記号取得手段は、前記取得した運転行動記号に、車両走行時の状況に関する属性を関連付け、
   前記傾向記号化手段は、ユーザによって指定された属性が関連付いている運転行動記号を用いて運転傾向記号を生成する、
   請求項１から８のいずれかに記載の運転行動分類装置。
10. 前記車両走行時の状況に関する属性は、前記車両が走行した時間帯である、
    請求項９に記載の運転行動分類装置。
11. 前記車両走行時の状況に関する属性は、前記車両を運転するドライバーの属性である、
    請求項９に記載の運転行動分類装置。
12. 前記センサデータは、複数のセンサによって生成された複数のデータを含み、
    前記行動記号化手段は、前記複数のデータをクラスタリングすることで、運転行動記号を生成する、
    請求項２に記載の運転行動分類装置。
13. 前記センサデータは、速度、加速度、操舵角、ヨーレートのうち少なくとも一つ以上である、
    請求項１２に記載の運転行動分類装置。
14. ドライバーの運転行動を分類する運転行動分類装置が行う運転行動分類方法であって、
    車両の位置情報と、当該車両の運転行動を記号化したデータである運転行動記号を取得する運転行動記号取得ステップと、
    異なる車両から取得した、同一あるいは類似の場所に対応する運転行動記号を収集し、当該運転行動記号の頻度分布を記号化したデータである運転傾向記号を生成する傾向記号化ステップと、
    を含む、運転行動分類方法。
15. センサを備えた車両に搭載された車載端末であって、
    前記センサからセンサデータを取得するセンサデータ収集手段と、
    前記取得したセンサデータに基づいて、当該センサデータを記号化したデータである運転行動記号を生成する行動記号化手段と、
    を有する、車載端末。
16. 請求項１から１３のいずれかに記載の運転行動分類装置と通信を行う車載端末であって、
    前記車両の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
    前記位置情報と、前記運転行動記号を前記運転行動分類装置に送信する送信手段と、
    をさらに有する、
    請求項１５に記載の車載端末。
17. 前記センサデータは、複数のセンサによって生成された複数のデータを含み、
    前記行動記号化手段は、前記複数のデータをクラスタリングすることで、運転行動記号を生成する、
    請求項１５または１６に記載の車載端末。
18. 前記センサデータは、速度、加速度、操舵角、ヨーレートのうち少なくとも一つ以上である、
    請求項１７に記載の車載端末。

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