JP2017162160A - 車両用情報提供装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】センター44は、交通情報データを記録する交通情報データベース48を備える。センター44において、事象検出部50は、車両走行の障害となる障害事象を検出し、支援車両と遭遇する可能性のある障害事象を抽出する。想定外事象判定部54は、通知の必要度の高い想定外事象を抽出する。また、ストレス事象判定部56は、ストレス度の高いストレス事象を抽出する。通知判断部60は、支援車両と遭遇する可能性がある想定外事象及びストレス事象に関する通知を支援車両24のドライバに提供する。
【選択図】図4
Description
交通情報データを記録する交通情報データベースと、
前記交通情報データを処理して、支援車両のドライバに通知を提供するデータ処理装置と、を備え、
前記データ処理装置は、
前記交通情報データに基づいて車両走行の障害となる障害事象を検出する事象検出処理と、
前記支援車両と遭遇する可能性のある障害事象を抽出する事象抽出処理と、
障害事象の夫々につき、通知必要度を演算する判定値演算処理と、
前記支援車両と遭遇する可能性があり、かつ、前記通知必要度が閾値を越える障害事象に関する通知を当該支援車両のドライバに提供する通知処理と、
を実行することを特徴とする
ことを特徴とする。
本発明の実施形態は、情報提供を介して車両のドライバを支援することを目的としている。以下、支援対象の車両を「支援車両」と称す。支援車両の進行ルート上では様々な事象が発生する。それらの事象の中には、煽り癖のある他車両や頻繁にブレーキを踏む癖のある他車両など、遭遇したドライバが強いストレスを感じるストレス事象、直前まで認知できない脱落タイヤのような想定外事象、或いは日常の出来事化している定常渋滞のような想定内事象が含まれる。
(定義)「煽り車両」とは、車間距離を詰めて先行車を追い立てる煽り行為を頻繁に行っている車両を指す。
(判断根拠)個々の車両が「煽り車両」に該当するか否かは、煽り行為の履歴に基づいて判断することができる。また、個々の車両が煽り行為をしているか否かは、その車両と先行車の速度及び車間距離等から判断することができる。
(根拠データ)
煽り行為の判断は、個々の車両からの位置情報、速度情報、車間距離情報などのアップロードデータに基づいて行うことができる。
(定義)「低速マイペース車両」とは、周囲又は後続の車両に比して明らかに低い速度で走行し続ける車両を指す。
(判断根拠)個々の車両が「低速マイペース車両」に該当するか否かは、律速行為、即ち、先行車両が存在しない状態で後続の車両集団の速度を律する行為の履歴に基づいて判断することができる。また、個々の車両が律速行為をしているか否かは、その車両と前後車両との車間距離、その車両の速度、及び周囲の車両又は車間距離が詰まるまでの後続車両との速度差、後続車両の数等に基づいて判断することができる。
(根拠データ)
律速行為の判断は、個々の車両からの位置情報、速度情報、車間距離情報などのアップロードデータに基づいて行うことができる。
(定義)「割り込み車両」とは、走行中の車線に隣接する車線上の車両間に割り込む行為を頻繁に行っている車両を指す。
(判断根拠)個々の車両が「割り込み車両」に該当するか否かは、割り込み行為の履歴に基づいて判断することができる。また、個々の車両が割り込み行為をしているか否かは、その車両における車線変更操作や、隣接車線上の車両の挙動等から判断することができる。
(根拠データ)
車線変更操作は、個々の車両からの操舵情報、アクセル操作情報、ブレーキ操作情報、位置情報、速度情報などのアップロードデータに基づいて検知することができる。また、割り込みに伴う周辺車両の挙動は、個々の車両からの位置情報、車速情報、車間距離情報等のアップロードデータに基づいて検知することができる。
(定義)「高頻度ブレーキ車両」とは、頻繁にブレーキ操作が行われる車両を指す。このような操作は、先行車との車間を詰めて走行する癖を持つドライバにより実行され易い。高頻度ブレーキ車両に後続すると、先行車のブレーキ操作に注意を払う必要が頻繁に生じ、ドライバはストレスを感じ易い。
(判断根拠)個々の車両が「高頻度ブレーキ車両」に該当するか否かは、その車両における操作履歴に基づいて判断することができる。より具体的には、その車両におけるブレーキ操作の頻度、ブレーキ操作がなされた際の速度、先行車両との車間距離等から判断することができる。
(根拠データ)
上記の判断は、個々の車両からの、ブレーキ操作情報、位置情報、速度情報、車間距離情報などのアップロードデータに基づいて行うことができる。
(定義)「マナー違反車両」とは、マナー違反行為を頻繁に繰り返す車両を指す。ここで、「マナー違反行為」とは、方向指示器による表示を伴わない右左折、路肩への停止、路肩からの発進などを指す。
(判断根拠)個々の車両が「マナー違反車両」に該当するか否かは、その車両におけるマナー違反行為の履歴に基づいて判断することができる。また、「マナー違反行為」は、個々の車両における方向指示器操作、右左折操作、路肩への停止操作、及び路肩からの発進操作等に基づいて検知することができる。
(根拠データ)
上記の検知は、個々の車両からの各種操作情報、位置情報、速度情報、車間距離情報等のアップロードデータに基づいて行うことができる。
(定義)「狭窄路」とは、道幅の狭まった道路を指す。ドライバは、狭窄路の入り口では道路幅員の減少によりストレスを感じ易い。また、狭窄路の走行中は、幅員に神経を払う必要からドライバはストレスを感じ易い。
(判断根拠)走行路が狭窄路に差し掛かるか否かは、道路の幅員又は幅員差に基づいて判断することができる。
(根拠データ)
上記の判断は、予め準備されている地図データに基づいて行うことができる。
(II-i)特定の時期に偏って発生する障害事象。換言すると、一定期間内の事象発生期間が閾値未満となる事象。例えば、特定の季節にのみ出現する季節の鹿などがこの分類に該当する。
(II-ii)一定期間内の事象発生回数が閾値未満である事象。又は、検出場所での前回からの経過時間が閾値以上である障害事象。例えば、高速道路の車線上に残された脱落タイヤなどがこの分類に該当する。
(事象例)
見通しの利かないカーブの曲がり先に現れる減速ハンプ(hump)、或いは、同様のカーブの先に現れる慢性渋滞などがこの区分に属する。
(根拠データ)
これらの事象は、個々の車両や交通情報インフラストラクチャからのアップロードデータに基づいて検知することもできるが、常時事象であることから、その情報が登録された地図データに基づいて検知することもできる。以下、この種のデータをアップロードする車両及びインフラストラクチャを総称して「情報提供車両等」と称す。
(ドライバ事情)
常時事象は、それらの発生場所を生活圏としているドライバにとっては日常の出来事である。このため、支援の対象が生活圏ドライバである場合は、常時事象を想定内事象として取り扱うのが妥当である。一方、旅行の過程でその発生場所を訪れたようなドライバ、つまり、生活圏外ドライバにとっては、常時事象と雖も日常的な事象ではない。このため、本発明の実施形態では、常時事象を、生活圏外ドライバに対しては想定外事象として扱う。この取り扱いは、図1におけるカテゴリ(I)に対応する。
(事象例)
日中であれば遠方からも容易に目視できるが夜間には認識し難い障害事象となる減速ハンプ、特定の場所に休日限定で表れる慢性渋滞、或いは、特定の場所に通勤時間帯に限って現れる慢性渋滞などがこの区分に該当する。
(根拠データ)
減速ハンプのように路上に固定された時間帯事象は、情報提供車両等からのアップロードデータ又はその情報が登録された地図データと時間の情報とに基づいて検知することができる。一方、慢性渋滞のような時間帯事象は、情報提供車両等からのアップロードデータに基づいて検知することができる。
(ドライバ事情)
時間帯事象は、その発生場所を生活圏とし、かつ、その発生時間帯が活動時間(その発生場所を訪れる時間)と重なっているドライバにとっては日常の出来事である。このため、時間帯事象の発生場所及び発生時間が、生活圏及び活動時間と重なっているドライバに関しては、時間帯事象を想定内事象とするのが妥当である。一方、上記の発生場所は生活圏内ではあるが、その発生時間が活動時間に重なっていないドライバにとっては、時間帯事象が日常の出来事にはならない。同様に、生活圏外ドライバにとっても、時間帯事象は日常の出来事にはならない。このため、本発明の実施形態は、活動時間外ドライバと生活圏外ドライバについてのみ、時間帯事象が想定外事象として扱う。この扱いは、図1におけるカテゴリ(I)に対応する。
(事象例)
特定の季節に集中的に現れる動物(典型的には鹿)、雪解け時期に集中して表れる路面のポットホール等がこの区分に属する(特に上述したカテゴリ(II-i)に属する)。また、路上停車中の故障車、高速道路上の脱落タイヤなどもこの区分に属する(特に、上述したカテゴリ(II-ii)に属する)。
(根拠データ)
低頻度事象に属する障害事象は、情報提供車両等からのアップロードデータに基づいて検知することができる。
(ドライバ事情)
低頻度事象は、如何なるドライバにとっても、日常の出来事にはならない。このため、本発明の実施形態では、全てのドライバについて低頻度事象が想定外事象として扱われる。
(事象例)
幹線道路に設置され、極稀にしか赤信号を表示しない車両感応式の信号機等がこの区分に属する。
(根拠データ)
低確率事象に属する障害事象は、情報提供車両等(路上固定物そのものを含む)からのアップロードデータに基づいて検知することができる。
(ドライバ事情)
低確率事象は、特定の路上固定物が極稀にしか障害事象を発生しないとの先入観を持つドライバにとって想定外事象となる。換言すると、そのような先入観を持っていない生活圏外ドライバにとっては、低確率事象が想定内事象となることがある。このため、本発明の実施形態は、生活圏ドライバについては低確率事象を想定外事象として扱い、生活圏外ドライバに関しては、低確率事象を想定外事象から外して取り扱うことがある。
[実施の形態1の構成]
図4は、本発明の実施の形態1の車両用情報提供装置の構成を説明するための図である。図4に示すように、本実施形態のシステムは、情報提供車両10を含んでいる。図4には便宜上、情報提供車両10を1台のみ表しているが、実用上は、多数の情報提供車両10が存在するものとする。本システムにおいて、情報提供車両10は、路上で発生する様々な情報の供給源としての役割を果たす。図示を省略するが、本システムの情報供給源は、情報提供車両10の他に、交通量を検知するセンサや監視カメラなど、交通情報を取得し得る様々なインフラストラクチャを含むものとする。以下、情報提供車両10とそれらのインフラストラクチャを総称する場合には、「情報提供車両等」と称することとする。
1.情報提供車両10のドライバに関わるデータ
(内容)・自己申告された又は診断された運転スキル。
・ドライバの設定又は要望。
2.障害事象に関わるデータ
(内容)・車載カメラの映像等に基づき存在と内容が特定された事象を表す事象データ。
・情報提供車両の車両挙動、ミリ波レーダの計測結果等、事象の存在と内容を判断するための基礎データ。
・情報の発生場所を示す位置情報。
(1)上記「事象データ」に基づいて障害事象を検出。
(2)上記「基礎データ」に基づいて障害事象と推定できる事象を検出(以下、この事象も「障害事象」と称す)。
(3)上記「位置情報」に基づいて、上記(1)、(2)のステップで検出された障害事象の位置を特定。
(4)支援車両24の進行ルートを推定。
(5)上記(3)のステップで位置が特定された障害事象の中から上記(4)のステップで推定された進行ルート上に存在するものを抽出。
図5は、本発明の実施の形態1において、センター44で実施される処理の概要を説明するためのフローチャートである。但し、情報提供車両等からのアップロードデータを交通情報データベース48に記録する処理は、図5に示すルーチンとは別に適宜実行されるものとする。
上述した実施の形態1において、事象検出部50は、先ず障害事象を検出し、検出された事象の中から、支援車両24の進行ルート上に存在する事象を抽出している。しかしながら、その実行の順番はこれに限るものではない。事象検出部50は、先ず、支援車両24の進行ルート上からアップロードされてきたデータを抽出し、次に、そのデータを解析して障害事象を検知することとしてもよい。
[実施の形態2の構成]
図7は、本発明の実施の形態2の構成を説明するための図である。以下、図7において、図4に示す要素と同一の要素には同一の符号を付してその説明を省略する。本実施形態において、支援車両24の車両情報部26は、ドライバ情報部64を備えている。ドライバ情報部64には、情報提供車両10のドライバ情報部20と同様に、運転スキルの申告を受ける入力インターフェース又は運転スキルの診断ユニット、及び設定又は要望を受け付ける入力インターフェースが含まれている。
図8は、本発明の実施の形態2において、センター44で実施される処理の概要を説明するためのフローチャートである。図8に示すフローチャートは、ステップ104がステップ116に置き換えられている点を除いて図5に示すルーチンと同様である。ステップ116では、想定外事象判定部54の処理及びストレス事象判定部56の処理に加えて、来訪頻度判定部72の処理が実行される。
上述した実施の形態2においては、ドライバの移動履歴、システム稼動履歴、並びにドライバの設定、要望及び運転スキルを、想定外事象の通知に関する最終判断に反映させることとしている。しかしながら、それらの要素はストレス事象の通知に関する最終判断に反映させることとしてもよい。
[実施の形態2の構成]
図10は、本発明の実施の形態3の構成を説明するための図である。以下、図10において、図4に示す要素と同一の要素には同一の符号を付してその説明を省略する。本実施形態のシステムは、センター44に事象情報演算部74が備わっている点を除き、実施の形態1のシステムと同様である。
図11は、本発明の実施の形態3において、センター44で実施される処理の概要を説明するためのフローチャートである。図11に示すフローチャートは、ステップ104がステップ118に、また、ステップ106がステップ120に置き換えられている点を除いて図5に示すルーチンと同様である。ステップ118では、想定外事象判定部54の処理及びストレス事象判定部56の処理に加えて、事象情報演算部74の処理が実行される。また、ステップ120では通知判断部60の処理が実行される。
1.障害事象についてアップロードされているデータの数を係数。
2.障害事象の発生場所を通過する情報提供車両10から、その事象について情報がアップロードされている割合を演算。
3.障害事象の内容確定に足る情報のアップロード数を係数。
4.上記1〜3の結果に、夫々について設定された重み付け係数を掛け合わせる。
5.上記4の結果の和を確信度として計算。
上述した実施の形態3においては、確信度による最終判断を想定外事象の通知に反映させることとしている。しかしながら、その判断は、ストレス事象の通知に反映させることとしてもよい。
[実施の形態2の構成]
図13は、本発明の実施の形態4の構成を説明するための図である。本実施形態において、センター44は、図7に示すドライバ情報データベース70と、図10に示す事象情報演算部74を共に備えている。この点を除いて、本実施形態のシステムは実施の形態1乃至3の何れかのシステムと同様である。
24 支援車両
42 車両HMI部
44 センター
48 交通情報データベース
50 事象検出部
54 想定外事象判定部
56 ストレス事象判定部
60 通知判断部
64 ドライバ情報部
70 ドライバ情報データベース
72 来訪頻度判定部
74 事象情報演算部
Claims (18)
- 交通情報データを記録する交通情報データベースと、
前記交通情報データを処理して、支援車両のドライバに通知を提供するデータ処理装置と、を備え、
前記データ処理装置は、
前記交通情報データに基づいて車両走行の障害となる障害事象を検出する事象検出処理と、
前記支援車両が遭遇する可能性のある障害事象を抽出する事象抽出処理と、
障害事象の夫々につき、通知必要度を演算する判定値演算処理と、
前記支援車両が遭遇する可能性があり、かつ、前記通知必要度が閾値を越える障害事象に関する通知を当該支援車両のドライバに提供する通知処理と、
を実行することを特徴とする車両用情報提供装置。 - 前記データ処理装置は、
情報提供車両から受信した交通情報データを前記交通情報データベースに記録する交通情報記録処理を実行することを特徴とする請求項1に記載の車両用情報提供装置。 - 前記交通情報データは、
前記情報提供車両の位置情報と、
前記情報提供車両の車両挙動情報と、
を含むことを特徴とする請求項2に記載の車両用情報提供装置。 - 前記交通情報データは、
前記情報提供車両の位置情報と、
周辺状況を監視するために前記情報提供車両に搭載されている周辺監視センサの検出結果と、
を含むことを特徴とする請求項2又は3に記載の車両用情報提供装置。 - 前記判定値演算処理は、障害事象の発生頻度が低いほど、当該障害事象が通知され易くなるように、前記通知必要度又は前記閾値を演算する想定外事象判定処理を含むことを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の車両用情報提供装置。
- 前記発生頻度は、一定期間内における前記障害事象の発生期間が短いほど低く認識されることを特徴とする請求項5に記載の車両用情報提供装置。
- 前記発生頻度は、前記障害事象の発生間隔が長いほど低く認識されることを特徴とする請求項5に記載の車両用情報提供装置。
- 前記判定値演算処理は、障害事象の発生確率が低いほど、当該障害事象が通知され易くなるように、前記通知必要度又は前記閾値を演算する想定外事象判定処理を含むことを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の車両用情報提供装置。
- 複数状態を切り替えて実現する路上固定物の母集団が存在し、
前記障害事象は、前記複数状態のうちの一つが実現されることにより発生し、
前記発生確率は、前記路上固定物の夫々が前記障害事象を発生させる状態を実現する確率であることを特徴とする請求項8に記載の車両用情報提供装置。 - 支援車両のドライバの移動履歴を記録するドライバ情報データベースを備え、
前記判定値演算処理は、前記移動履歴に基づいて、当該支援車両が走行中の場所への前記ドライバの来訪頻度を演算する来訪頻度判定処理を含み、
前記想定外事象判定処理は、前記路上固定物の設置場所への当該ドライバの来訪頻度が低いほど、前記障害事象が通知され難くなるように前記通知必要度又は前記閾値を演算することを特徴とする請求項9に記載の車両用情報提供装置。 - 支援車両のドライバの移動履歴を記録するドライバ情報データベースを備え、
前記判定値演算処理は、
前記移動履歴に基づいて、前記ドライバの、当該支援車両が走行中の場所への来訪頻度を演算する来訪頻度判定処理を含み、
当該ドライバの、前記障害事象の発生場所への来訪頻度が低いほど、当該障害事象が通知され易くなるように前記通知必要度又は前記閾値を演算することを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の車両用情報提供装置。 - 前記来訪頻度判定処理は、前記ドライバの現在の時間帯における来訪頻度を演算し、
前記判定値演算処理は、当該ドライバの現在の時間帯における来訪頻度に基づいて前記通知必要度又は前記閾値を演算することを特徴とする請求項11に記載の車両用情報提供装置。 - 支援車両に対する障害事象に関する通知履歴を記録する通知履歴データベースを備え、
前記通知処理は、同一の支援車両における同一の障害事象に関する通知の間隔を一定時間以上確保するための処理を含むことを特徴とする請求項1乃至12の何れか1項に記載の車両用情報提供装置。 - 支援車両のドライバの運転スキルに関わる情報を記録する運転スキルデータベースを備え、
前記通知処理は、前記ドライバの運転スキルが高いほど、前記通知が前記ドライバに提供され難くするための処理を含むことを特徴とする請求項1乃至13の何れか1項に記載の車両用情報提供装置。 - 支援車両のドライバの、前記通知に関する設定を記録する設定データベースを備え、
前記通知処理は、前記ドライバへの前記通知の提供され易さに、前記設定を反映させるための処理を含むことを特徴とする請求項1乃至14の何れか1項に記載の車両用情報提供装置。 - 前記データ処理装置は、前記交通情報データに基づいて前記障害事象に関する確信度を演算する確信度演算処理を実行し、
前記通知処理は、前記確信度が通知閾値を越える障害事象に関する通知を前記支援車両のドライバに提供することを特徴とする請求項1乃至15の何れか1項に記載の車両用情報提供装置。 - 前記判定値演算処理は、障害事象が前記ドライバに与えるストレスが大きいほど、当該障害事象が通知され易くなるように、前記通知必要度又は前記閾値を演算するストレス事象判定処理を含むことを特徴とする請求項1乃至16の何れか1項に記載の車両用情報提供装置。
- 支援車両のドライバの移動履歴を記録するドライバ情報データベースを備え、
前記ストレス事象判定処理は、
前記移動履歴に基づいて、前記ドライバの前記障害事象への遭遇頻度を演算する処理と、
前記遭遇頻度が高いほど、当該障害事象が通知され難くなるように、前記通知必要度又は前記閾値を演算する処理と、
を含むことを特徴とする請求項17に記載の車両用情報提供装置。
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