JP2019185122A - Device, system, method, and program for information processing - Google Patents

Device, system, method, and program for information processing Download PDF

Info

Publication number
JP2019185122A
JP2019185122A JP2018071013A JP2018071013A JP2019185122A JP 2019185122 A JP2019185122 A JP 2019185122A JP 2018071013 A JP2018071013 A JP 2018071013A JP 2018071013 A JP2018071013 A JP 2018071013A JP 2019185122 A JP2019185122 A JP 2019185122A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
point
caution
mode
moving body
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2018071013A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
泰己 菊地
Taiki Kikuchi
泰己 菊地
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Pioneer Corp
Original Assignee
Pioneer Electronic Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Pioneer Electronic Corp filed Critical Pioneer Electronic Corp
Priority to JP2018071013A priority Critical patent/JP2019185122A/en
Publication of JP2019185122A publication Critical patent/JP2019185122A/en
Priority to JP2023084540A priority patent/JP2023099687A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

To provide an information processing device capable of analyzing an event to be watched out for using collected information on the event in accordance with whether a mobile body is in an automatic driving mode or manual driving mode.SOLUTION: An information processing device is provided, comprising: lookout spot information collection means configured to collect lookout spot information pertaining to a spot at which a lookout event that effects driving operation of a mobile body has occurred; and determination means configured to weight the lookout spot information and set the spot as a lookout spot using the weighted lookout spot information in accordance with whether the lookout spot information was collected while the mobile body was in an automatic driving mode, in which at least some of driving operations for the mobile body is automatically done, or while it was in a manual driving mode in which the mobile body is manually driven.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、移動体に情報を提供する情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing system, an information processing method, and a program that provide information to a moving object.

近年、加速度の変化を検出することにより、移動体に注意すべき事象が発生したことを検知することが行われている。   In recent years, by detecting a change in acceleration, it has been detected that an event that requires attention to a moving object has occurred.

例えば、検知された注意すべき事象が発生した状況に関する情報と、当該注意すべき事象が発生した場所と同一場所で起きた過去の注意すべき事象とを比較して、当該注意すべき事象が環境要因であるかドライバ要因であるかを推定する要因分析装置が特許文献1に開示されている。   For example, by comparing information on the situation where a noticeable event has been detected with a past noteworthy event that occurred in the same place as the place where the noticeable event occurred, Patent Document 1 discloses a factor analyzer that estimates whether the factor is an environmental factor or a driver factor.

特開2016−071492号公報JP 2006-071492 A

特許文献1の要因分析装置は、移動体から当該移動体の走行速度等を含むプローブ情報を取得して、取得したプローブ情報の分析を行っている。   The factor analysis device disclosed in Patent Literature 1 acquires probe information including the traveling speed of the moving body from the moving body, and analyzes the acquired probe information.

しかしながら、特許文献1の要因分析装置は、送信元となる移動体が自動運転状態であるか手動運転状態であるかを区別せずにプローブ情報を取得している。したがって、例えば、移動体が自動運転状態である場合に発生した注意すべき事象、すなわち、周辺環境の要因による注意すべき事象の情報が他の情報に埋もれてしまうことが課題の一例として挙げられる。   However, the factor analysis device of Patent Document 1 acquires probe information without distinguishing whether the mobile body that is the transmission source is in an automatic operation state or a manual operation state. Therefore, for example, an event that should be noted when the moving body is in an automatic driving state, that is, information on an event that should be noted due to factors in the surrounding environment is buried in other information is an example of the problem. .

本発明は上記した点に鑑みてなされたものであり、収集した注意すべき事象に対して、移動体の運転状態が自動運転状態か手動運転状態かに応じて注意すべき事象の解析を行う情報処理装置を提供することを課題の1つとする。   The present invention has been made in view of the above points, and analyzes an event to be noted with respect to a collected event to be noticed depending on whether the driving state of the moving body is an automatic driving state or a manual driving state. It is an object to provide an information processing device.

本願請求項1に記載の情報処理装置は、移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生した地点に関する注意地点情報を収集する注意地点情報収集手段と、前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるか、前記移動体の運転操作が手動で行われている手動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるかに応じて、前記注意地点情報に重みづけし、当該重みづけられた前記注意地点情報を用いて前記地点を注意地点として設定する設定手段と、を有することを特徴とする。   The information processing apparatus according to claim 1 of the present invention includes a caution point information collecting unit that collects caution point information about a point where an cautionary event that affects a driving operation of a mobile object has occurred, and at least of the driving operation of the mobile object. The caution point information collected in the automatic operation mode in which a part is automatically performed, or the caution point information collected in the manual operation mode in which the driving operation of the moving body is performed manually Accordingly, there is provided setting means for weighting the caution point information and setting the point as the caution point using the weighted caution point information.

本願請求項10に記載の情報処理システムは、移動体の走行状態に関する計測を行う計測端末と、前記移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生した地点に関する注意地点情報を収集する注意地点情報収集手段、及び前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報及び前記移動体の運転操作が手動で行われている手動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるかに応じて、前記注意地点情報に重みづけし、当該重みづけられた前記注意地点情報を用いて前記地点を注意地点として設定する設定手段を備える情報処理装置と、を有することを特徴とする情報処理システム。   An information processing system according to claim 10 of the present application is a measuring terminal that performs measurement related to a traveling state of a moving body, and a caution point that collects caution point information regarding a point where an cautionary event that affects the driving operation of the moving body has occurred. Manual operation in which the point information collecting means and the attention point information collected in the automatic operation mode in which at least a part of the driving operation of the moving body is automatically performed and the driving operation of the moving body are manually performed Information comprising setting means for weighting the attention point information according to whether the attention point information is collected in the mode, and setting the point as the attention point using the weighted attention point information An information processing system comprising: a processing device.

本願請求項11に記載の情報処理方法は、移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生した地点に関する注意地点情報を収集するステップと、前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報及び前記移動体の運転操作が手動で行われている手動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるかに応じて、前記注意地点情報に重みづけし、当該重みづけられた前記注意地点情報を用いて前記地点を注意地点として設定するステップと、を有することを特徴とする。   In the information processing method according to claim 11 of the present invention, a step of collecting caution point information regarding a point where an cautionary event that affects the driving operation of the moving body has occurred, and at least a part of the driving operation of the moving body is automatically performed. Depending on whether the caution point information collected in the automatic driving mode being performed and the caution point information collected in the manual driving mode in which the driving operation of the moving body is performed manually Weighting point information, and setting the point as a caution point using the weighted caution point information.

本願請求項12に記載のプログラムは、コンピュータに、移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生した地点に関する注意地点情報を収集するステップと、前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるか、前記移動体の運転操作が手動で行われている手動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるかに応じて、前記注意地点情報に重みづけし、当該重みづけられた前記注意地点情報を用いて前記地点を注意地点として設定するステップと、を実行させることを特徴とする。   According to a twelfth aspect of the present invention, there is provided a program for collecting at a point of attention information about a point at which an event that requires attention affecting a driving operation of a mobile object has occurred, and at least a part of the driving operation of the mobile object. Depending on whether it is the caution point information collected in the automatic operation mode that is automatically performed or the caution point information collected in the manual operation mode in which the driving operation of the moving body is performed manually And weighting the attention point information, and setting the point as the attention point using the weighted attention point information.

実施例1の情報処理システムの全体図である。1 is an overall view of an information processing system according to a first embodiment. 実施例1の計測端末及びサーバの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the measurement terminal of Example 1, and a server. 実施例1のサーバの情報処理を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the information processing of the server of Example 1. 実施例2の計測端末及びサーバの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the measurement terminal of Example 2, and a server. 図4の情報生成手段が生成した注意領域情報を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the attention area | region information which the information generation means of FIG. 4 produced | generated. 実施例2のサーバの情報処理を示すフロー図である。FIG. 10 is a flowchart illustrating information processing of a server according to the second embodiment. 実施例2に係る情報処理システムにおける第1のモード移行判定処理の詳細なフローを示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a detailed flow of a first mode transition determination process in the information processing system according to the second embodiment. 実施例2に係る情報処理システムにおける第2のモード移行判定処理の詳細なフローを示す図である。It is a figure which shows the detailed flow of the 2nd mode transition determination process in the information processing system which concerns on Example 2. FIG.

図1は、実施例1の情報処理システム100の全体構成を示している。図1に示すように、情報処理システム100は、移動体としての自動車Mに搭載された計測端末10と、情報処理装置としてのサーバ20とが、ネットワークNWを介して接続されて構成されている。尚、移動体は、自動車、バイク、飛行機、船舶、移動する人等、自動車以外の移動体であってもよい。   FIG. 1 illustrates an overall configuration of an information processing system 100 according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the information processing system 100 is configured by connecting a measurement terminal 10 mounted on a vehicle M as a moving body and a server 20 as an information processing apparatus via a network NW. . Note that the moving body may be a moving body other than an automobile, such as an automobile, a motorcycle, an airplane, a ship, or a moving person.

図2は、情報処理システム100の計測端末10及びサーバ20の機能ブロックを示している。図2に示すように、情報処理システム100においては、複数の自動車Mの各々に搭載されている計測端末10とサーバ20とが通信可能に接続されている。   FIG. 2 shows functional blocks of the measurement terminal 10 and the server 20 of the information processing system 100. As shown in FIG. 2, in the information processing system 100, the measurement terminal 10 and the server 20 that are mounted on each of the plurality of automobiles M are connected to be communicable.

計測端末10は、自動車Mに搭載又は自動車Mと共に移動することが可能である。計測端末10は、自動車Mのナビゲーションシステムの一部であってもよい。   The measurement terminal 10 can be mounted on the automobile M or moved together with the automobile M. The measurement terminal 10 may be a part of the navigation system of the automobile M.

加速度センサ11は、静電容量型又はピエゾ抵抗型等の加速度センサである。加速度センサ11は、例えば、2軸加速度センサであり、自動車Mの移動方向である前後方向の加速度と、前後方向に直交する左右方向の加速度を検出する。   The acceleration sensor 11 is a capacitance type or piezoresistive type acceleration sensor. The acceleration sensor 11 is a biaxial acceleration sensor, for example, and detects longitudinal acceleration, which is the moving direction of the automobile M, and lateral acceleration orthogonal to the longitudinal direction.

GPS(Global Positioning System)装置12は、GPS衛星から信号(GPS信号)を受信するようになされた装置であり、自動車Mの位置情報を取得する。   The GPS (Global Positioning System) device 12 is a device configured to receive a signal (GPS signal) from a GPS satellite, and acquires position information of the automobile M.

通信部13は、サーバ20及び他の自動車Mに搭載されている計測端末10とネットワークNWを介して通信可能に接続されているインターフェースである。   The communication unit 13 is an interface that is communicably connected to the measurement terminal 10 mounted on the server 20 and another vehicle M via the network NW.

制御部14は、例えば、演算処理を行うCPU(Central Processing Unit)を含んでいる。制御部14は、加速度センサ11、GPS装置12及び通信部13を含む計測端末10の各部の動作を制御することが可能である。   The control unit 14 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) that performs arithmetic processing. The control unit 14 can control the operation of each unit of the measurement terminal 10 including the acceleration sensor 11, the GPS device 12, and the communication unit 13.

挙動情報算出部15は、制御部14の機能ブロックの1つである。挙動情報算出部15は、加速度センサ11及びGPS装置12の信号から、自動車Mの速度、加速度(自動車Mの進行方向の前後加速度、当該進行方向に対して略垂直な方向の左右加速度を含む)、アクセル開度、ブレーキングの強さ、アクセルオフでの空走距離、自動車Mの前方を走行する自動車との車間距離及び自動車Mの位置を含む挙動情報を算出可能である。すなわち、挙動情報算出部15は、プローブ情報を取得可能である。挙動情報は、例えば、所定期間当たりの自動車Mの挙動に関する情報である。加速度であれば、例えば15秒間あたりの自動車Mの加速度である。尚、所定期間は任意に定めることが可能である。   The behavior information calculation unit 15 is one of functional blocks of the control unit 14. The behavior information calculation unit 15 determines the speed and acceleration of the vehicle M (including longitudinal acceleration in the traveling direction of the vehicle M and lateral acceleration in a direction substantially perpendicular to the traveling direction) from the signals of the acceleration sensor 11 and the GPS device 12. It is possible to calculate behavior information including the accelerator opening, the strength of braking, the idle travel distance when the accelerator is off, the distance between the vehicle traveling in front of the vehicle M, and the position of the vehicle M. That is, the behavior information calculation unit 15 can acquire probe information. The behavior information is information relating to the behavior of the automobile M per predetermined period, for example. In the case of acceleration, for example, the acceleration of the automobile M per 15 seconds. The predetermined period can be arbitrarily determined.

自動車Mの加速度及び速度は、例えば、加速度センサ11からの加速度信号またはGPS装置12からのGPS信号に基づいて算出されて取得されてもよい。また、自動車Mの速度は、例えば、自動車Mから車速パルスの供給を受けて、当該車速パルスに基づいて算出して取得可能であってもよい。   The acceleration and speed of the automobile M may be calculated and acquired based on, for example, an acceleration signal from the acceleration sensor 11 or a GPS signal from the GPS device 12. Further, the speed of the automobile M may be obtained by receiving supply of a vehicle speed pulse from the automobile M and calculating based on the vehicle speed pulse, for example.

また、自動車Mの位置は、例えば、GPS装置12からのGPS信号に基づいて取得されてもよい。また自動車Mの位置は、基準位置からの移動量、ジャイロ装置からの自動車Mの姿勢情報または自動車Mの車速パルスにから得られた車速情報に基づいて算出されてもよい。また、挙動情報算出部15は、地図情報を取得可能であってもよい。すなわち、GPS装置12からのGPS情報、ジャイロ装置からの自動車Mの姿勢情報及び自動車Mの車速情報のうちの少なくとも1つと当該地図情報を組み合わせて、自動車Mの位置を算出して取得可能であってもよい。   Further, the position of the automobile M may be acquired based on a GPS signal from the GPS device 12, for example. The position of the automobile M may be calculated based on the amount of movement from the reference position, the attitude information of the automobile M from the gyro device, or the vehicle speed information obtained from the vehicle speed pulse of the automobile M. Moreover, the behavior information calculation unit 15 may be able to acquire map information. That is, the position of the vehicle M can be calculated and acquired by combining the map information with at least one of the GPS information from the GPS device 12, the attitude information of the vehicle M from the gyro device, and the vehicle speed information of the vehicle M. May be.

また、以下の説明において、自動車Mの進行方向(前後方向)に向かって自動車Mが加速する場合の前後加速度を正の加速度とし、減速する場合の加速度を負の前後加速度とする。なお、進行方向における負の前後加速度を減速度とも称する。また、左右方向の左右加速度については、自動車Mの進行方向に向かって左の方向の左右加速度を正の加速度とし、進行方向に向かって右の方向の左右加速度を負の加速度として説明する。   In the following description, it is assumed that the longitudinal acceleration when the automobile M is accelerated in the traveling direction (front-rear direction) of the automobile M is a positive acceleration, and the acceleration when the automobile M is decelerated is a negative longitudinal acceleration. Note that the negative longitudinal acceleration in the traveling direction is also referred to as deceleration. As for the lateral acceleration in the lateral direction, the lateral acceleration in the left direction toward the traveling direction of the automobile M will be described as a positive acceleration, and the lateral acceleration in the right direction toward the traveling direction will be described as a negative acceleration.

サーバ20の通信部21は、複数の自動車Mの各々に搭載されている又は自動車Mと共に移動する計測端末10の通信部13とネットワークNWを介して通信可能に接続されている。通信部21は、例えば、通信部13から上記自動車Mの加速度、速度及び位置を含む挙動情報またはプローブ情報を受信可能である。   The communication unit 21 of the server 20 is communicably connected to the communication unit 13 of the measurement terminal 10 mounted on each of the plurality of automobiles M or moving together with the automobile M via the network NW. The communication unit 21 can receive, for example, behavior information or probe information including the acceleration, speed, and position of the automobile M from the communication unit 13.

制御部23は、例えば、演算処理を行うCPU(Central Processing Unit)等を含んでおり、コンピュータによって実現される。制御部23は、通信部21を含むサーバ20の各部の動作を制御することが可能である。また制御部23は、通信部21を介して外部からの様々な情報を取得して、当該取得した情報について解析等の処理を行うことが可能である。CPUは、記憶部22から処理内容に応じたプログラムを読み出して、読み出したプログラムを実行して、各種機能を実現する。   The control unit 23 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) that performs arithmetic processing, and is realized by a computer. The control unit 23 can control the operation of each unit of the server 20 including the communication unit 21. In addition, the control unit 23 can acquire various information from the outside via the communication unit 21 and perform processing such as analysis on the acquired information. The CPU reads a program corresponding to the processing content from the storage unit 22 and executes the read program to realize various functions.

挙動情報取得手段23aは、制御部23の機能ブロックの1つである。挙動情報取得手段23aは、自動車Mに搭載されている各々の計測端末10から当該自動車Mの挙動情報を取得することが可能である。   The behavior information acquisition unit 23 a is one of functional blocks of the control unit 23. The behavior information acquisition unit 23a can acquire the behavior information of the automobile M from each measurement terminal 10 mounted on the automobile M.

注意地点情報収集手段23bは、制御部23の機能ブロックの1つである。注意地点情報収集手段23bは、自動車Mの運転操作に影響を与える注意すべき事象が発生した地点(以下、事象発生地点とする)を含む注意地点情報を挙動情報から収集することが可能である。   The caution point information collecting unit 23 b is one of functional blocks of the control unit 23. The caution point information collecting unit 23b can collect caution point information including a point where an cautionary event that affects the driving operation of the automobile M has occurred (hereinafter referred to as an event occurrence point) from the behavior information. .

自動車Mの運転操作に影響を与える注意すべき事象(以下、注意事象とする)とは、例えば、急ハンドル、急加速又は急減速等のうちいずれかの運転操作が発生した状況等である。また、注意事象が発生した位置とは、例えば、急ハンドル、急加速又は急減速のうちいずれかの運転操作を必要とする可能性がある要因に遭遇した位置、急ハンドル、急加速又は急減速のうちいずれかの運転操作が発生した位置等である。   An event to be noted (hereinafter referred to as a caution event) that affects the driving operation of the automobile M is, for example, a situation in which any driving operation among a sudden steering, a rapid acceleration, a sudden deceleration, or the like has occurred. In addition, the position where the attention event occurs is, for example, a position where a driving operation that may require one of sudden steering, sudden acceleration, or sudden deceleration is encountered, sudden steering, sudden acceleration, or sudden deceleration. The position where any driving operation occurred.

注意地点情報収集手段23bは、取得された挙動情報に基づいて、自動車Mの運転操作に影響を与える注意事象が発生したことを認定し、かつ当該取得された挙動情報に含まれる当該挙動に応じた自動車Mの位置情報に基づいて、事象発生地点を認定することが可能である。尚、事象発生地点は、当該注意事象が発生した地点を含む所定の領域とするとよい。例えば、所定の領域は、当該注意事象が発生した地点が交差点である場合は、その交差点を中心とする半径数十mの範囲とするとよい。   Based on the acquired behavior information, the caution point information collection unit 23b recognizes that a caution event affecting the driving operation of the car M has occurred, and responds to the behavior included in the acquired behavior information. It is possible to recognize the event occurrence point based on the position information of the automobile M. The event occurrence point may be a predetermined area including the point where the attention event occurs. For example, when the point where the attention event occurs is an intersection, the predetermined area may be a range of a radius of several tens of meters centering on the intersection.

具体的には、注意地点情報収集手段23bは、急ハンドル、急加速又は急減速に相当する加速度が挙動情報に含まれているかを判定し、当該急ハンドル、急加速又は急減速に相当する加速度が生じた位置を事象発生地点として収集する。急ハンドル、急加速又は急減速に相当する加速度が生じたか否かは、例えば、予め定めた閾値を超えるかによって判定される。   Specifically, the caution point information collection unit 23b determines whether or not the behavior information includes acceleration corresponding to the sudden handle, sudden acceleration or sudden deceleration, and acceleration corresponding to the sudden handle, sudden acceleration or sudden deceleration. The location where the occurrence occurred is collected as the event occurrence point. Whether or not an acceleration corresponding to sudden steering, rapid acceleration, or rapid deceleration has occurred is determined, for example, based on whether a predetermined threshold value is exceeded.

注意地点情報収集手段23bは、挙動情報に含まれる加速度に基づいて各計測端末10が搭載された自動車Mが自動運転モードであるか手動運転モードであるかを判別して注意地点情報を収集する。すなわち、注意地点情報収集手段23bは、自動車Mが自動運転モードである注意地点情報、自動車Mが手動運転モードである注意地点情報かを区別して収集する。   The caution point information collecting unit 23b collects the caution point information by determining whether the vehicle M on which each measurement terminal 10 is mounted is in the automatic driving mode or the manual driving mode based on the acceleration included in the behavior information. . That is, the caution point information collecting unit 23b collects the caution point information when the vehicle M is in the automatic driving mode and the caution point information when the vehicle M is in the manual driving mode.

ここで、自動運転モード及び手動運転モードとは、自動車Mの運転制御モード(以下、操縦モードともいう)である。操縦モードは、自動車Mの走行に関する操作の自動化の程度によって異なる複数の操縦モードを含んでいる。   Here, the automatic operation mode and the manual operation mode are operation control modes of the automobile M (hereinafter also referred to as a steering mode). The maneuvering mode includes a plurality of maneuvering modes that differ depending on the degree of automation of operations related to the traveling of the automobile M.

例えば、手動運転モードは、自動運転レベル0に相当する。自動運転モードは、自動運転レベル1乃至5に相当するモードであるとする。ここで、自動運転レベルは、日本政府や米国運輸省道路交通安全局(NHTSA)で定義される自動運転レベルであるとする。   For example, the manual operation mode corresponds to the automatic operation level 0. The automatic operation mode is assumed to be a mode corresponding to automatic operation levels 1 to 5. Here, it is assumed that the automatic driving level is an automatic driving level defined by the Japanese government or the US Department of Transportation Road Traffic Safety Administration (NHTSA).

また、自動運転モードは、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵操作(ステアリング操作)のうち、少なくとも1つの操作の支援を行うモードが含まれているものとする。操作の支援を行うモードとは、例えば、エマージェンシーブレーキのように、運転者の操作が予め定めた所定条件を満たさない場合に、運転操作に介入するモードである。   The automatic driving mode includes a mode for assisting at least one of an accelerator operation, a brake operation, and a steering operation (steering operation). The mode for assisting the operation is a mode for intervening in the driving operation when the driver's operation does not satisfy a predetermined condition, such as an emergency brake.

注意地点情報収集手段23bは、例えば、自動車Mの進行方向における加速度(減速度)が所定の閾値以下であると自動運転モードであると判定して、当該注意地点情報を収集する。また、例えば、注意地点情報収集手段23bは、自動車Mの横方向における加速度の絶対値が、所定の閾値以下であると自動運転モードであると判定して、当該注意地点情報を収集する。   The caution point information collecting unit 23b determines that the automatic driving mode is in effect when the acceleration (deceleration) in the traveling direction of the automobile M is equal to or less than a predetermined threshold, and collects the caution point information. Further, for example, the caution point information collecting unit 23b determines that the automatic driving mode is set when the absolute value of the acceleration in the lateral direction of the automobile M is equal to or less than a predetermined threshold, and collects the caution point information.

具体的には、自動運転モードで走行する自動車Mは、前方を走行する自動車がいない場合は、直線道路で一定速度を維持し、加減速は最小限でばらつきが少なく、なめらかである。   Specifically, the automobile M traveling in the automatic driving mode maintains a constant speed on a straight road when there is no automobile traveling ahead, and acceleration / deceleration is minimal with little variation and is smooth.

また、自動運転モードで走行する自動車Mは、前方を走行する自動車に追従する走行を起こっている場合は、直線道路で速度が前方を走行する自動車に合わせて変動し、加減速は最小限でばらつきが少なく、なめらかである。   Further, when the vehicle M traveling in the automatic driving mode is traveling following the vehicle traveling ahead, the speed fluctuates according to the vehicle traveling ahead on a straight road, and acceleration / deceleration is minimized. There is little variation and it is smooth.

また、自動運転モードで走行する自動車Mは、前方を走行する自動車に追従する走行を行っている場合、自動車Mの前方を走行する自動車との車間距離が一定である。すなわち、自動運転モードで走行する自動車Mは、天候や時間帯(日中や、夜間)に左右されずに一定の車間距離を維持しつつ走行する。   In addition, when the vehicle M traveling in the automatic driving mode is traveling following the vehicle traveling in front, the distance between the vehicle M traveling in front of the vehicle M is constant. That is, the automobile M traveling in the automatic operation mode travels while maintaining a certain inter-vehicle distance without being influenced by the weather or time zone (daytime or nighttime).

尚、自動車Mの速度域が速くなるにつれて、自動車Mの停止距離は伸びる。このため、当該車間距離は、自動車Mの速度域が速くなるにつれて長くなる。すなわち、自動運転モードで走行する自動車Mは、走行速度に応じた一定の車間距離で走行する。   Note that the stopping distance of the automobile M increases as the speed range of the automobile M increases. For this reason, the inter-vehicle distance becomes longer as the speed range of the automobile M becomes faster. That is, the automobile M traveling in the automatic driving mode travels at a constant inter-vehicle distance corresponding to the traveling speed.

これに対して、手動運転モードで走行する自動車Mは、厳密な一定速度が維持されていることは困難である。また、手動運転モードで走行する自動車Mは、急減速を示す加速度が散見される。さらに、手動運転モードで走行する自動車Mは、前方を走行する自動車との車間距離が走行時及び停車時においてバラツキが生じる。   On the other hand, it is difficult for the automobile M traveling in the manual operation mode to maintain a strictly constant speed. In addition, the automobile M that travels in the manual operation mode often has acceleration indicating rapid deceleration. Further, the automobile M traveling in the manual operation mode varies when the distance between the automobile and the automobile traveling in front is running and stopped.

注意地点情報収集手段23bは、このような自動運転モード及び手動運転モードの性質や、要素を考慮して、自動車Mが自動運転モードであるか手動運転モードであるかを判定し、判定した操縦モードごとに注意地点情報を収集する。   The caution point information collecting unit 23b determines whether the vehicle M is in the automatic driving mode or the manual driving mode in consideration of the characteristics and factors of the automatic driving mode and the manual driving mode, and determines the determined operation. Collect attention point information for each mode.

注意地点情報収集手段23bは、加速に関する運転操作の少なくとも一部、制動に関する運転操作の少なくとも一部、及び操舵に関する運転操作の少なくとも一部が自動で行われているかを判定する。例えば、自動車Mの走行速度を設定した速度で維持して走行するオートクルーズコントロールは、加速に関する運転操作の一部が自動で行われている。この場合、注意地点情報収集手段23bは、制動に関する運転操作及び操舵に関する運転操作が手動で行われていても自動運転モードであると判定する。   The caution point information collecting unit 23b determines whether at least a part of the driving operation related to acceleration, at least a part of the driving operation related to braking, and at least a part of the driving operation related to steering are automatically performed. For example, in auto-cruise control that travels while maintaining the traveling speed of the automobile M at a set speed, part of the driving operation related to acceleration is automatically performed. In this case, the caution point information collection unit 23b determines that the automatic operation mode is set even if the driving operation related to braking and the driving operation related to steering are performed manually.

また、注意地点情報収集手段23bは、自動車Mの操舵の運転操作、加速の運転操作及び制動の運転操作の各々について少なくとも1つの運転操作が自動で行われているかを判定する。   The caution point information collecting unit 23b determines whether at least one driving operation is automatically performed for each of the steering driving operation, the acceleration driving operation, and the braking driving operation of the vehicle M.

すなわち、注意地点情報収集手段23bは、自動運転モードを判定するにあたり、加速、制動、及び操舵に関する運転操作のうち、いずれか1つの運転操作のみについて自動運転モードを判定するようにしてもよいし、これらの運転操作のうち2以上の運転操作について自動運転モードを判定するようにしてもよい。   That is, the caution point information collecting unit 23b may determine the automatic driving mode only for any one of the driving operations related to acceleration, braking, and steering when determining the automatic driving mode. The automatic operation mode may be determined for two or more of these driving operations.

尚、注意地点情報収集手段23bによる操縦モードの判定はこれには限られず、例えば、注意地点情報収集手段23bは、自動車Mの操舵の運転操作、加速の運転操作及び制動の運転操作の各々が自動で行われているかを判定するようにしてもよい。すなわち、自動車Mの操舵の運転操作、加速の運転操作及び制動の運転操作の各々が自動で操作されている場合を自動運転モードであると判定してもよい。また、自動運転レベルは必ずしも判定されなくてもよく、例えば、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵操作の運転操作ごとに自動運転モードであるか否かを判断してもよい。   The determination of the operation mode by the caution point information collecting unit 23b is not limited to this. For example, the caution point information collecting unit 23b performs each of the driving operation for steering the vehicle M, the driving operation for acceleration, and the driving operation for braking. You may make it determine whether it is performed automatically. That is, it may be determined that the automatic driving mode is set when each of the steering driving operation, the acceleration driving operation, and the braking driving operation of the automobile M is automatically operated. Further, the automatic driving level may not necessarily be determined, and for example, it may be determined whether or not the automatic driving mode is set for each driving operation of an accelerator operation, a brake operation, and a steering operation.

交通環境取得手段23cは、制御部23の機能ブロックの1つである。交通環境取得手段23cは、事象発生地点の交通環境情報を取得することが可能である。交通環境取得手段23cは、後述する記憶部22の事象発生地点の交通環境情報を記憶した交通環境情報データベースを参照することにより交通環境情報を取得してもよい。交通環境取得手段23cは、通信部21を介して外部の機器と通信を行うことにより交通環境情報を取得してもよい。   The traffic environment acquisition unit 23 c is one of functional blocks of the control unit 23. The traffic environment acquisition means 23c can acquire the traffic environment information of the event occurrence point. The traffic environment acquisition means 23c may acquire the traffic environment information by referring to a traffic environment information database storing the traffic environment information of an event occurrence point in the storage unit 22 described later. The traffic environment acquisition unit 23 c may acquire the traffic environment information by communicating with an external device via the communication unit 21.

設定手段23dは、制御部23の機能ブロックの1つである。設定手段23dは、自動運転モードにおいて収集された注意地点情報及び手動運転モードにおいて収集された注意地点情報のうちの、いずれかの注意地点情報に対して重みをつけて、事象発生地点を注意地点として設定することが可能である。   The setting unit 23d is one of functional blocks of the control unit 23. The setting unit 23d assigns a weight to any one of the attention point information among the attention point information collected in the automatic driving mode and the attention point information collected in the manual driving mode, and sets the event occurrence point as the attention point. Can be set as

例えば、設定手段23dは、注意地点情報に含まれる事象発生地点で生じた注意事象の回数をカウントする。設定手段23dは、注意事象の回数が予め定めた規定値を超えた場合を注意地点として設定する。   For example, the setting unit 23d counts the number of attention events that occurred at the event occurrence point included in the attention point information. The setting unit 23d sets a case where the number of attention events exceeds a predetermined value as a point of attention.

設定手段23dは、注意地点として設定する際に、自動運転モードにおいて収集された注意地点情報であるか、手動運転モードにおいて収集された注意地点情報であるかに応じて、注意地点情報に対して重みをつけ、当該重みをつけた注意地点情報を用いて事象発生地点を注意地点として設定する。   When the setting unit 23d sets the caution point as the caution point information, the setting unit 23d determines the caution point information according to whether the caution point information is collected in the automatic operation mode or the manual operation mode. A weight is assigned, and an event occurrence point is set as a caution point using the caution point information with the weight.

例えば、自動運転モードにおいては、運転手によるヒューマンエラーがないため、注意事象の発生は少ない。そこで、自動運転モード下において発生した注意事象については、重みを重くして設定処理を行う。一例としては、設定手段23dは、自動運転モード下において収集された注意地点情報に含まれる事象発生地点で生じた注意事象の回数に「2」を乗じて判定処理を行う。   For example, in the automatic driving mode, since there is no human error by the driver, the occurrence of attention events is small. Therefore, for the attention event that occurs in the automatic operation mode, the setting process is performed with increasing weight. As an example, the setting unit 23d performs determination processing by multiplying the number of caution events occurring at an event occurrence point included in the caution point information collected in the automatic driving mode by “2”.

これに対して、手動運転モードにおいては、運転手によるヒューマンエラーも含まれるため注意事象は自動運転モード時よりも多いと考えられる。そこで、設定手段23dは、手動運転モード時において発生した注意事象については、重みを軽くして設定処理を行う。一例としては、設定手段23dは、手動運転モードにおいて収集された注意地点情報に含まれる事象発生地点で生じた注意事象の回数をそのまま用いて判定処理を行う。   On the other hand, in the manual operation mode, since human error by the driver is included, it is considered that there are more attention events than in the automatic operation mode. Therefore, the setting unit 23d performs setting processing with a lighter weight for a caution event that occurs in the manual operation mode. As an example, the setting unit 23d performs the determination process by using the number of caution events occurring at the event occurrence point included in the caution point information collected in the manual operation mode as it is.

また、設定手段23dは、運転操作の自動化の程度に応じて注意地点情報の各々に重みをつけて事象発生地点を注意地点として設定するようにしてもよい。具体的には、自動運転レベルに応じて重みづけを行ってもよい。例えば、自動運転レベルが高くなるにつれて、すなわち、自動運転レベルが5に近づくほど、運転手によるヒューマンエラーによる注意事象が発生する確率が低くなるため、重みを重くして処理をするようにしてもよい。   The setting unit 23d may set the event occurrence point as the caution point by assigning a weight to each caution point information according to the degree of automation of the driving operation. Specifically, weighting may be performed according to the automatic driving level. For example, as the automatic driving level increases, that is, as the automatic driving level approaches 5, the probability that a driver's attention error due to a human error will decrease. Therefore, processing may be performed with a higher weight. Good.

さらに、設定手段23dは、自動運転モード及び手動運転モードに応じた事象発生地点を注意地点として設定するようにしてもよい。このようにすることで、自動運転モード及び手動運転モードに応じた、注意事象を解析することができる。   Furthermore, the setting means 23d may set an event occurrence point corresponding to the automatic operation mode and the manual operation mode as a caution point. By doing in this way, the attention event according to the automatic operation mode and the manual operation mode can be analyzed.

尚、設定手段23dは、交通量に応じて注意地点を設定する処理をしてもよい。すなわち、注意地点情報に含まれる事象発生地点で生じた注意事象の回数に対して事象発生地点における交通量で割ることにより平準化をすることができる。   The setting unit 23d may perform processing for setting a caution point according to the traffic volume. That is, leveling can be performed by dividing the number of attention events occurring at the event occurrence point included in the attention point information by the traffic volume at the event occurrence point.

提供手段23eは、制御部23の機能ブロックの1つである。提供手段23eは、注意地点を各自動車Mに提供することが可能である。提供手段23eは、例えば、自動運転モード及び手動運転モードに応じた注意地点を各自動車Mに提供することが可能である。   The providing unit 23e is one of functional blocks of the control unit 23. The providing means 23e can provide each vehicle M with a caution point. For example, the providing unit 23e can provide each vehicle M with a caution point according to the automatic driving mode and the manual driving mode.

記憶部22は、例えばハードディスク、フラッシュメモリ、SSD(Solid State Drive)、RAM(Random Access Memory)等を含み、通信部21によって受信された移動体情報等の情報を記憶することが可能である。また、記憶部22は、注意地点情報収集手段23bが自動車Mの操縦モードの判定をする際に用いる閾値情報及び設定手段23dが事象発生地点を注意地点として設定する際に用いる閾値情報を記憶可能である。   The storage unit 22 includes, for example, a hard disk, a flash memory, an SSD (Solid State Drive), a RAM (Random Access Memory), and the like, and can store information such as mobile object information received by the communication unit 21. In addition, the storage unit 22 can store threshold information used when the attention point information collecting unit 23b determines the operation mode of the vehicle M and threshold information used when the setting unit 23d sets the event occurrence point as the attention point. It is.

また、記憶部22は、各機能ブロックの手段が判定する際の基準となる情報を記憶可能である。また、記憶部22は、地図情報等を記憶可能である。尚、記憶部22は、BIOS(Basic Input Output System)、ソフトウェア等の各種プログラムを記憶する。   In addition, the storage unit 22 can store information serving as a reference when the means of each functional block determines. The storage unit 22 can store map information and the like. The storage unit 22 stores various programs such as BIOS (Basic Input Output System) and software.

記憶部22は、交通環境取得手段23cが参照する事象発生地点の交通環境情報を記憶した交通環境情報データベース(図示せず)を有している。また、記憶部22は、注意地点情報収集手段23bが収集した注意地点情報を記憶する注意地点情報データベース(図示せず)を有している。さらに、記憶部22は、設定手段23dが設定した注意地点を記憶する注意地点データベース(図示せず)を有している。   The memory | storage part 22 has the traffic environment information database (not shown) which memorize | stored the traffic environment information of the event occurrence point which the traffic environment acquisition means 23c refers. The storage unit 22 has a caution point information database (not shown) that stores the caution point information collected by the caution point information collection unit 23b. Furthermore, the storage unit 22 has a caution point database (not shown) that stores caution points set by the setting means 23d.

図3は、サーバ20によって実行される自動運転モード判定処理を示している。図3に示すように、挙動情報取得手段23aは、自動車Mに搭載されている各々の計測端末10から当該自動車Mの挙動情報を取得する(ステップS101)。   FIG. 3 shows an automatic operation mode determination process executed by the server 20. As shown in FIG. 3, the behavior information acquisition unit 23a acquires behavior information of the automobile M from each measurement terminal 10 mounted on the automobile M (step S101).

注意地点情報収集手段23bは、ステップS101で取得した挙動情報に基づいて、当該自動車Mの運転操作が自動で行われているか、すなわち、自動車Mの操縦モードの情報を取得する(ステップS102)。   Based on the behavior information acquired in step S101, the caution point information collecting unit 23b acquires whether the driving operation of the vehicle M is automatically performed, that is, information on the operation mode of the vehicle M (step S102).

注意地点情報収集手段23bは、挙動情報の前後加速度が予め定めた閾値以上であるか判定する(ステップS103)。   The caution point information collection unit 23b determines whether the longitudinal acceleration of the behavior information is equal to or greater than a predetermined threshold (step S103).

ステップS103の判定において、前後加速度が閾値以上である場合(ステップS103:Y)、注意地点情報収集手段23bは、当該自動車Mに注意事象が発生したと認定し(ステップS104)、挙動情報に含まれる当該自動車Mに注意事象が発生した地点に対応する自動車Mの位置情報に基づいて事象発生地点を認定し(ステップS105)、当該事象発生地点を含む注意地点情報を注意地点情報データベースに記録する(ステップS106)。   If the longitudinal acceleration is greater than or equal to the threshold value in the determination in step S103 (step S103: Y), the caution point information collection unit 23b recognizes that a caution event has occurred in the car M (step S104) and is included in the behavior information. The event occurrence point is identified based on the position information of the vehicle M corresponding to the point where the attention event has occurred in the car M (step S105), and the attention point information including the event occurrence point is recorded in the attention point information database. (Step S106).

ステップS103の判定において、前後加速度が閾値以上でない場合(ステップS103:N)、注意地点情報収集手段23bは、挙動情報の左右加速度が予め定めた閾値以上あるか判定する(ステップS107)。   If it is determined in step S103 that the longitudinal acceleration is not greater than or equal to the threshold (step S103: N), the attention point information collection unit 23b determines whether the lateral acceleration of the behavior information is greater than or equal to a predetermined threshold (step S107).

ステップS107の判定において、左右加速度が閾値以上である場合(ステップS107:Y)、注意地点情報収集手段23bは、当該自動車Mに注意事象が発生したと認定し(ステップS104)、挙動情報に含まれる当該自動車Mに注意事象が発生した地点に対応する自動車Mの位置情報に基づいて事象発生地点を認定し(ステップS105)、当該事象発生地点を含む注意地点情報を注意地点情報データベースに記録する(ステップS106)。このように注意地点情報収集手段23bは、注意地点情報を収集する。   If it is determined in step S107 that the lateral acceleration is equal to or greater than the threshold (step S107: Y), the caution point information collection unit 23b recognizes that a caution event has occurred in the car M (step S104) and is included in the behavior information. The event occurrence point is identified based on the position information of the vehicle M corresponding to the point where the attention event has occurred in the car M (step S105), and the attention point information including the event occurrence point is recorded in the attention point information database. (Step S106). Thus, the caution point information collection unit 23b collects the caution point information.

ステップS107の判定において、左右加速度が閾値以上でない場合(ステップS107:N)、注意地点情報収集手段23bは、当該自動車Mに注意事象が発生していない、すなわち当該事象が未発生と認定し(ステップS108)、処理を終了する。   If it is determined in step S107 that the lateral acceleration is not greater than or equal to the threshold (step S107: N), the caution point information collection unit 23b recognizes that no caution event has occurred in the car M, that is, the event has not occurred ( Step S108), the process is terminated.

設定手段23dは、注意地点情報収集手段23bによって収集された注意地点情報に含まれる事象発生地点で生じた注意事象の回数(S)を操縦モードごとに読み出す。設定手段23dは、それぞれの操縦モードごとの事象発生地点で生じた注意事象の回数(S)に重みづけを行って判定値(DV)を算出する(ステップS109)。   The setting unit 23d reads the number of times of attention events (S) occurring at the event occurrence points included in the attention point information collected by the attention point information collection unit 23b for each operation mode. The setting unit 23d calculates the determination value (DV) by weighting the number of attention events (S) occurring at the event occurrence point for each operation mode (step S109).

例えば、設定手段23dは、自動運転モード下の注意事象の回数(SA)と、手動運転モード下の注意事象の回数(SM)と、を足し合わせて判定値(DV)を算出する。この際、設定手段23は、例えば、下記の数式(数1)に示すように、自動運転モード下の注意事象の回数(SA)に対しては「2」を乗じた値を用い、手動運転モード下の注意事象の回数(SM)についてはそのまま用いて算出する。
For example, the setting unit 23d calculates the determination value (DV) by adding together the number of attention events (SA) under the automatic operation mode and the number of attention events (SM) under the manual operation mode. At this time, the setting unit 23 uses a value obtained by multiplying the number of attention events (SA) in the automatic operation mode by “2”, for example, as shown in the following mathematical formula (Equation 1). The number of attention events (SM) under the mode is calculated as it is.

Figure 2019185122
Figure 2019185122

設定手段23dは、下記の数式(数2)に示すように、ステップS109において算出された判定値(DV)が、予め定めた規定値(K)を超えるか否かを判断する(ステップS110)。
The setting unit 23d determines whether or not the determination value (DV) calculated in step S109 exceeds a predetermined value (K) determined in advance (step S110), as shown in the following mathematical formula (Equation 2). .

Figure 2019185122
Figure 2019185122

設定手段23dは、ステップS110の判断において判定値(DV)が規定値(K)を超えると判断した場合(ステップS110:Y)、当該事象発生地点を注意地点として設定する(ステップS111)。尚、設定手段23dは、設定した注意地点を注意地点データベースに記録する。   When the setting unit 23d determines that the determination value (DV) exceeds the specified value (K) in the determination in step S110 (step S110: Y), the setting unit 23d sets the event occurrence point as a caution point (step S111). The setting means 23d records the set caution point in the caution point database.

提供手段23eは、走行する他の自動車Mに搭載された計測端末10に対して、注意地点情報データベースから注意地点を読み出して当該注意地点を送信することにより、注意地点を提供する(ステップS112)。   The providing unit 23e provides the caution point by reading the caution point from the caution point information database and transmitting the caution point to the measurement terminal 10 mounted on the other vehicle M that travels (step S112). .

設定手段23dは、ステップS110の判断において判定値(DV)が規定値(K)を超えないと判断した場合(ステップS110:N)、処理を終了する。   If the determination unit 23d determines that the determination value (DV) does not exceed the specified value (K) in the determination in step S110 (step S110: N), the setting unit 23d ends the process.

尚、ステップS109の処理は、事象発生地点で生じた注意事象の回数(S)が、所定の足切り値を超える場合に実行するようにするようにしてもよい。具体的には、設定手段23dは、ステップS109の処理を行う際に、下記の数式(数3)に示すように、注意事象の回数(S)が、足切り値(T)を超えるか判定してもよい。設定手段23dは、当該注意事象の回数(S)が、足切り値(T)を超える場合にステップS109の処理を行うようにしてもよい。また、設定手段23dは、注意事象の回数(S)が、足切り値(T)以下である場合は、処理を終了するようにしてもよい。
Note that the processing in step S109 may be executed when the number of attention events (S) occurring at the event occurrence point exceeds a predetermined cut-off value. Specifically, when performing the process of step S109, the setting unit 23d determines whether the number of attention events (S) exceeds the cut-off value (T) as shown in the following mathematical formula (Formula 3). May be. The setting unit 23d may perform the process of step S109 when the number of times of attention events (S) exceeds the cut-off value (T). The setting unit 23d may end the process when the number of attention events (S) is equal to or less than the cut-off value (T).

Figure 2019185122
Figure 2019185122

また、ステップS110の処理は、事象発生地点の交通量に基づいて平準化して行ってもよい。例えば、下記の数式(数4)に示すように、操縦モードごとの事象発生地点で生じた注意事象の回数(S)を交通量(N)で割ったものを判定値(DV)とし、判定値(DV)が操縦モードごとに定められた規定値(K)を超えるか否かによって判断してもよい。尚、交通量(N)は、交通環境取得手段23cが交通環境情報データベースの当該事象発生地点における交通量を参照することによって取得される。
Further, the process of step S110 may be performed by leveling based on the traffic volume at the event occurrence point. For example, as shown in the following mathematical formula (Equation 4), a value obtained by dividing the number of attention events (S) occurring at the event occurrence point for each operation mode by the traffic volume (N) is used as a judgment value (DV). You may judge by whether a value (DV) exceeds the regulation value (K) defined for every steering mode. The traffic volume (N) is acquired by the traffic environment acquisition means 23c referring to the traffic volume at the event occurrence point in the traffic environment information database.

Figure 2019185122
Figure 2019185122

また、設定手段23dは、操縦モードごとに事象発生地点を注意地点として設定するようにしてもよい。設定手段23dは、例えば、下記の数式(数5)に示すように、操縦モードごとに異なる規定値(K)で判断してもよい。具体的には、設定手段23dは、自動運転モード下の注意事象の回数(SA)については、交通量(N)で割った値が、自動運転モードの規定値(KA)を超えるかを判断する。また、設定手段23dは、手動運転モード下の注意事象の回数(SM)については、交通量(N)で割った値が、手動運転モードの規定値(KM)を超えるかを判断する。尚、自動運転モードの規定値(KA)は、手動運転モードの規定値(KM)と異なる整数である。
Further, the setting means 23d may set the event occurrence point as a caution point for each operation mode. For example, the setting unit 23d may make a determination based on a specified value (K) that is different for each operation mode, as shown in the following formula (Equation 5). Specifically, the setting means 23d determines whether the value divided by the traffic volume (N) exceeds the specified value (KA) of the automatic driving mode for the number of attention events (SA) in the automatic driving mode. To do. Further, the setting means 23d determines whether the value divided by the traffic volume (N) exceeds the specified value (KM) of the manual operation mode for the number of attention events (SM) in the manual operation mode. The specified value (KA) in the automatic operation mode is an integer different from the specified value (KM) in the manual operation mode.

Figure 2019185122
Figure 2019185122

さらに、本実施例においては、挙動情報の前後加速度及び左右加速度に基づいて操縦モード情報を取得したが、これには限られず、例えば、挙動情報に自動運転モード又は手動運転モードを識別する識別子を含むようにし、当該識別子を読み込むことによって操縦モードを判別するようにしてもよい。   Further, in this embodiment, the operation mode information is acquired based on the longitudinal acceleration and the lateral acceleration of the behavior information, but the present invention is not limited to this. For example, an identifier for identifying the automatic operation mode or the manual operation mode is included in the behavior information. The control mode may be determined by reading the identifier.

以上のように、本実施例の情報処理システム100は、自動運転モードにおいて収集された注意地点情報及び手動運転モードおいて収集された注意地点情報のうちの、いずれかの注意地点情報に対して重みをつけて、事象発生地点を注意地点として設定する。   As described above, the information processing system 100 according to the present embodiment performs any of the attention point information among the attention point information collected in the automatic driving mode and the attention point information collected in the manual driving mode. Weight is set and the event occurrence point is set as the caution point.

したがって、本実施例の情報処理システム100によれば、収集した注意事象に対して、自動車Mの運転状態、すなわち操縦モードが自動運転モードか手動運転モードかに応じて注意事象の解析を行うことが可能となる。   Therefore, according to the information processing system 100 of the present embodiment, the attention event is analyzed for the collected attention event according to the driving state of the automobile M, that is, whether the operation mode is the automatic driving mode or the manual driving mode. Is possible.

実施例2に係る情報処理システム100について説明する。実施例2に係る情報処理システムは、自動車Mが自動運転モード及び手動運転モードのいずれか一方の操縦モードから他方の操縦モードにモード移行した位置を注意すべき領域として情報を生成する。尚、実施例1の情報処理システム100と同一の構成については、同一箇所に同一の符号を付して説明を省略する。   An information processing system 100 according to the second embodiment will be described. The information processing system according to the second embodiment generates information using the position where the automobile M has shifted from one of the automatic operation mode and the manual operation mode as the other operation mode as a region to be noted. In addition, about the structure same as the information processing system 100 of Example 1, the same code | symbol is attached | subjected to the same location and description is abbreviate | omitted.

図4は、実施例2に係る情報処理システム100の計測端末10及びサーバ20の機能ブロックを示している。図4に示すように、実施例2に係る情報処理システム100の構成は、サーバ20の制御部23の構成が実施例1に係る情報処理システム100と異なる。   FIG. 4 illustrates functional blocks of the measurement terminal 10 and the server 20 of the information processing system 100 according to the second embodiment. As illustrated in FIG. 4, the configuration of the information processing system 100 according to the second embodiment is different from the information processing system 100 according to the first embodiment in the configuration of the control unit 23 of the server 20.

位置情報取得手段23fは、制御部23の機能ブロックの1つである。自動運転モード及び手動運転モードのうち、いずれか一方の操縦モードから他方の操縦モードへ移行するモード移行が行われた自動車Mの位置情報を取得することが可能である。   The position information acquisition unit 23 f is one of functional blocks of the control unit 23. It is possible to acquire position information of the automobile M that has undergone a mode transition in which one of the automatic operation mode and the manual operation mode shifts from one of the operation modes to the other operation mode.

具体的には、位置情報取得手段23fは、自動車Mの操舵の運転操作、加速の運転操作及び制動の運転操作の各々について少なくとも1つの運転操作についてモード移行が行われた自動車Mの位置情報を取得することが可能である。また、位置情報取得手段23fは、自動車Mの操舵の運転操作、加速の運転操作及び制動の運転操作の各々についてモード移行が行われた自動車Mの位置情報を取得することが可能である。位置情報は、モード移行が行われた当該地点を含む予め区分けされた所定のエリアとしてもよい。   Specifically, the position information acquisition unit 23f obtains position information of the vehicle M in which the mode transition has been performed for at least one driving operation for each of the steering driving operation, the acceleration driving operation, and the braking driving operation of the vehicle M. It is possible to obtain. Further, the position information acquisition unit 23f can acquire the position information of the vehicle M in which the mode has been changed for each of the steering driving operation, the acceleration driving operation, and the braking driving operation of the vehicle M. The position information may be a predetermined area divided in advance including the point where the mode is changed.

例えば、位置情報取得手段23fは、自動車Mのモード移行を判定するにあたり、加速、制動、及び操舵に関する運転操作のうち、いずれか1つの運転操作のみについてモード移行を判定するようにしてもよいし、これらの運転操作のうち2以上の運転操作についてモード移行を判定するようにしてもよい。   For example, when determining the mode transition of the automobile M, the position information acquisition unit 23f may determine the mode transition for only one of the driving operations related to acceleration, braking, and steering. Of these driving operations, the mode shift may be determined for two or more driving operations.

また、位置情報取得手段23fは、自動運転モードにおいて運転操作の自動化の程度に変化が生じた自動車Mの位置情報及び手動運転モードにおいて運転操作の自動化の程度に変化が生じた自動車Mの位置情報を取得することが可能である。例えば、位置情報取得手段23fは、自動車Mのモード移行を判定するにあたり、自動車Mの自動運転レベルの変化をモード移行として判定するようにしてもよい。   In addition, the position information acquisition unit 23f includes the position information of the automobile M in which the degree of automation of the driving operation has changed in the automatic driving mode and the position information of the automobile M in which the degree of automation of the driving operation has changed in the manual driving mode. Is possible to get. For example, the position information acquisition unit 23f may determine a change in the automatic driving level of the vehicle M as a mode shift when determining the mode shift of the vehicle M.

位置情報取得手段23fは、例えば、挙動情報に含まれる前後加速度の変化及び左右加速度の変化によってモード移行を判定することが可能である。また、挙動情報に操縦モードが変更された操縦モード変更情報を含まれるようにし、位置情報取得手段23fは、挙動情報を読み込むことによってモード移行を判定するようにしてもよい。   The position information acquisition unit 23f can determine the mode transition based on, for example, a change in longitudinal acceleration and a change in lateral acceleration included in the behavior information. Further, the behavior information may include the operation mode change information in which the operation mode is changed, and the position information acquisition unit 23f may determine the mode transition by reading the behavior information.

情報生成手段23gは、制御部23の機能ブロックの1つである。情報生成手段23gは、位置情報取得手段23fによって取得された位置情報に基づいて、当該位置情報の位置を注意領域として注意領域情報を生成することが可能である。   The information generating unit 23g is one of functional blocks of the control unit 23. Based on the position information acquired by the position information acquisition unit 23f, the information generation unit 23g can generate attention region information using the position of the position information as the attention region.

情報生成手段23gは、自動運転モードから手動運転モードに移行する第1のモード移行が行われた第1の位置情報と、手動運転モードから自動運転モードに移行する第2のモード移行が行われた第2の位置情報と、を互いに異なる態様を用いて注意領域情報を生成する。   The information generating unit 23g performs the first position information in which the first mode transition is performed to shift from the automatic operation mode to the manual operation mode, and the second mode transition to transition from the manual operation mode to the automatic operation mode. Attention area information is generated by using different aspects of the second position information.

例えば、情報生成手段23gは、第1の位置情報を第1のモード移行の頻度に応じて変化するヒートマップとして注意領域情報を生成する。また、情報生成手段23gは、第2の位置情報を第2のモード移行の頻度に応じて変化するヒートマップとして注意領域情報を生成する。   For example, the information generation unit 23g generates the attention area information as a heat map in which the first position information is changed according to the frequency of the first mode transition. The information generating unit 23g generates attention area information as a heat map that changes the second position information according to the frequency of the second mode transition.

記憶部22は、位置情報取得手段23fが取得したモード移行が行われた自動車Mの位置情報を記憶した位置情報データベース(図示せず)を有している。また、記憶部22は、情報生成手段23gが生成した注意領域情報データベース(図示せず)を有している。   The storage unit 22 includes a position information database (not shown) that stores position information of the automobile M that has undergone mode transition acquired by the position information acquisition unit 23f. In addition, the storage unit 22 has a caution area information database (not shown) generated by the information generation unit 23g.

図5は、情報生成手段23gが生成した注意領域情報を示す概念図である。図5に示すように、自動車Mが走行する道路Rが等間隔で区画された複数のエリアEによって区分けされている。各々のエリアEは、当該エリアE内で発生したモード移行の頻度に応じて互いに異なる色で表示されている。   FIG. 5 is a conceptual diagram showing attention area information generated by the information generating means 23g. As shown in FIG. 5, a road R on which an automobile M travels is divided by a plurality of areas E that are divided at equal intervals. Each area E is displayed in a different color depending on the frequency of mode transition occurring in the area E.

例えば、第1のモード移行又は第2のモード移行の頻度が相対的に最も高いエリアE、すなわち、「発生頻度(高)」のエリアEは、例えば、赤色で表示される。第1のモード移行又は第2のモード移行の頻度が「発生頻度(高)」よりもわずかに低いエリアE、すなわち、「発生頻度(中高)」のエリアEは、例えば、オレンジ色で表示される。第1のモード移行又は第2のモード移行の頻度が「発生頻度(中高)」よりも低いエリアE、すなわち、「発生頻度(中低)」のエリアEは、例えば、緑色で表示される。第1のモード移行又は第2のモード移行の頻度が相対的に最も低いエリアE、すなわち、「発生頻度(低)」のエリアEは、例えば、青色で表示される。例示する色についてはあくまで一例であって、特に「発生頻度(低)」のエリアEは、色付けすることなく通常の地図と同一の表示をすることでも構わない。   For example, the area E where the frequency of the first mode transition or the second mode transition is relatively highest, that is, the area E of “occurrence frequency (high)” is displayed in red, for example. The area E in which the frequency of the first mode transition or the second mode transition is slightly lower than the “occurrence frequency (high)”, that is, the area E of the “occurrence frequency (medium high)” is displayed in orange, for example. The The area E in which the frequency of the first mode transition or the second mode transition is lower than the “occurrence frequency (medium / high)”, that is, the area E of “occurrence frequency (medium / low)” is displayed in green, for example. The area E in which the frequency of the first mode transition or the second mode transition is relatively lowest, that is, the “occurrence frequency (low)” area E is displayed in blue, for example. The illustrated colors are merely examples, and in particular, the “occurrence frequency (low)” area E may be displayed in the same manner as a normal map without being colored.

図6は、サーバ20によって実行される自動運転モード判定処理を示している。図6に示すように、挙動情報取得手段23aは、自動車Mに搭載されている各々の計測端末10から当該自動車Mの挙動情報を取得する(ステップS201)。   FIG. 6 shows an automatic operation mode determination process executed by the server 20. As illustrated in FIG. 6, the behavior information acquisition unit 23 a acquires behavior information of the automobile M from each measurement terminal 10 mounted on the automobile M (Step S <b> 201).

位置情報取得手段23fは、自動車Mが自動運転モードから手動運転モードにモードへの移行を判定する第1のモード移行判定処理を行う(ステップS202)。位置情報取得手段23fは、ステップS202の処理に基づいて、第1のモード移行が行われたか判定する(ステップS203)。   The position information acquisition unit 23f performs a first mode transition determination process in which the automobile M determines a transition from the automatic operation mode to the manual operation mode (step S202). The position information acquisition unit 23f determines whether or not the first mode transition has been performed based on the process of step S202 (step S203).

位置情報取得手段23fは、ステップS203の判定において、第1のモード移行が行われたと判定すると(ステップS203:Y)、第1のモード移行が行われた第1の位置情報を取得し(ステップS204)、第1の位置情報を位置情報データベースに記録する。   If the position information acquisition unit 23f determines in step S203 that the first mode transition has been performed (step S203: Y), the position information acquisition unit 23f acquires the first position information in which the first mode transition has been performed (step S203: Y). S204), the first position information is recorded in the position information database.

情報生成手段23gは、位置情報データベースから第1の位置情報を読み出して、第1のモード移行が行われた頻度に応じたヒートマップ状の注意領域情報を生成し(ステップS205)、注意領域情報データベースに注意領域情報を記録する。   The information generation unit 23g reads the first position information from the position information database, generates heat map-like attention area information according to the frequency of the first mode transition (step S205), and attention area information. Record attention area information in the database.

提供手段23eは、ステップS205で生成された注意領域情報を注意領域情報データベースから読み出して、他の自動車Mに搭載される計測端末10に送信することにより提供する(ステップS206)。   The providing unit 23e reads the attention area information generated in step S205 from the attention area information database and provides the attention area information by transmitting it to the measurement terminal 10 mounted on another vehicle M (step S206).

位置情報取得手段23fは、ステップS203の判定において、第1のモード移行が行われていないと判定すると(ステップS203:N)、位置情報取得手段23fは、自動車Mが手動運転モードから自動運転モードにモードへの移行を判定する第2のモード移行判定処理を行う(ステップS207)。位置情報取得手段23fは、ステップS207の処理に基づいて、第2のモード移行が行われたか判定する(ステップS208)。   If the position information acquisition unit 23f determines in step S203 that the first mode transition has not been performed (step S203: N), the position information acquisition unit 23f determines that the vehicle M has changed from the manual operation mode to the automatic operation mode. Then, a second mode transition determination process for determining the transition to the mode is performed (step S207). The position information acquisition unit 23f determines whether the second mode transition has been performed based on the process of step S207 (step S208).

位置情報取得手段23fは、ステップS208の判定において、第2のモード移行が行われたと判定すると(ステップS208:Y)、第2のモード移行が行われた第2の位置情報を取得し(ステップS209)、第2の位置情報を位置情報データベースに記録する。   If the position information acquisition unit 23f determines in step S208 that the second mode transition has been performed (step S208: Y), the position information acquisition unit 23f acquires the second position information in which the second mode transition has been performed (step S208). S209), the second position information is recorded in the position information database.

情報生成手段23gは、位置情報データベースから第2の位置情報を読み出して第2のモード移行が行われた頻度に応じたヒートマップ状の注意領域情報を生成し(ステップS205)、注意領域情報データベースに注意領域情報を記録する。   The information generation unit 23g reads the second position information from the position information database, generates heat map-like attention area information according to the frequency of the second mode transition (step S205), and the attention area information database. Attention area information is recorded in

提供手段23eは、ステップS205で生成された注意領域情報を注意領域情報データベースから読み出して、他の自動車Mに搭載される計測端末10に送信することにより提供する(ステップS206)。   The providing unit 23e reads the attention area information generated in step S205 from the attention area information database and provides the attention area information by transmitting it to the measurement terminal 10 mounted on another vehicle M (step S206).

位置情報取得手段23fは、ステップS208の判定において、第2のモード移行が行われていないと判定すると(ステップS208:N)、モード移行が行われなかったものとして処理し(ステップS210)、処理を終了する。   If it is determined in step S208 that the second mode has not been changed (step S208: N), the position information acquisition unit 23f processes that the mode has not been changed (step S210). Exit.

図7は、第1のモード移行判定処理(ステップS202)のより詳細なフローを示す図である。ステップS202は、図7に示すようなサブルーチンとして構成されていてもよい。   FIG. 7 is a diagram showing a more detailed flow of the first mode transition determination process (step S202). Step S202 may be configured as a subroutine as shown in FIG.

図7に示すように、位置情報取得手段23fは、自動車Mの移動方向である前後加速度が予め定めた閾値を超えて変化したかを判定する(ステップS301)。具体的には、自動運転モードで走行する自動車Mの移動方向である前後加速度及び移動方向に対する左右加速度は一定であると想定される。これに対して、手動運転モードで走行する自動車Mの前後加速度は、バラつきがあり予め定めた閾値を超えると想定される。したがって、位置情報取得手段23fは、所定時間(例えば1分間)当たりの前後加速度の変化を解析する。例えば、位置情報取得手段23fは、当該所定時間内の特定の時刻より前において予め定めた閾値以下の前後加速度であり、特定の時刻より後において予め定めた閾値を超える前後加速度に変化した場合、自動運転モードから手動運転モードにモード移行したと考えられる。   As shown in FIG. 7, the position information acquisition unit 23f determines whether the longitudinal acceleration, which is the moving direction of the automobile M, has changed beyond a predetermined threshold (step S301). Specifically, it is assumed that the longitudinal acceleration, which is the moving direction of the automobile M traveling in the automatic driving mode, and the lateral acceleration with respect to the moving direction are constant. In contrast, the longitudinal acceleration of the automobile M traveling in the manual operation mode is assumed to vary and exceed a predetermined threshold. Therefore, the position information acquisition unit 23f analyzes the change in the longitudinal acceleration per predetermined time (for example, 1 minute). For example, the position information acquisition unit 23f has a longitudinal acceleration equal to or less than a predetermined threshold before a specific time within the predetermined time, and changes to a longitudinal acceleration exceeding a predetermined threshold after the specific time. It is considered that the mode has shifted from the automatic operation mode to the manual operation mode.

位置情報取得手段23fは、ステップS301において自動車Mの移動方向である前後加速度が予め定めた閾値を超えて変化したと判定した場合(ステップS301:Y)、第1のモード移行があったとものとして処理をする(ステップS302)。すなわち、位置情報取得手段23fは、正の前後加速度について閾値を超える変化がある場合、加速に関する運転操作(アクセル操作)について第1のモード移行があったものとして処理をする。また、位置情報取得手段23fは、負の前後加速度について閾値を超える変化がある場合、制動に関する運転操作(ブレーキ操作)について第1のモード移行があったものとして処理をする。   If the position information acquisition unit 23f determines in step S301 that the longitudinal acceleration, which is the moving direction of the automobile M, has changed beyond a predetermined threshold (step S301: Y), it is assumed that the first mode transition has occurred. Processing is performed (step S302). That is, if there is a change exceeding the threshold value for the positive longitudinal acceleration, the position information acquisition unit 23f processes the driving operation (accelerator operation) related to acceleration as having been shifted to the first mode. Further, when there is a change exceeding the threshold for the negative longitudinal acceleration, the position information acquisition unit 23f processes the driving operation related to braking (braking operation) as having been shifted to the first mode.

位置情報取得手段23fは、ステップS301において自動車Mの前後加速度が予め定めた閾値を超えて変化していないと判定した場合(ステップS301:N)、自動車Mの左右加速度が予め定めた閾値を超えて変化したかを判定する(ステップS303)。   If the position information acquisition unit 23f determines in step S301 that the longitudinal acceleration of the automobile M has not changed beyond a predetermined threshold (step S301: N), the lateral acceleration of the automobile M exceeds the predetermined threshold. Is determined (step S303).

例えば、位置情報取得手段23fは、当該所定時間内の特定の時刻より前において予め定めた閾値以下の左右加速度であり、特定の時刻より後において予め定めた閾値を超える左右加速度に変化した場合、自動運転モードから手動運転モードにモード移行したと考えられる。   For example, the position information acquisition unit 23f has a lateral acceleration equal to or less than a predetermined threshold before a specific time within the predetermined time, and changes to a lateral acceleration exceeding a predetermined threshold after the specific time. It is considered that the mode has shifted from the automatic operation mode to the manual operation mode.

位置情報取得手段23fは、ステップS303において自動車Mの左右加速度が予め定めた閾値を超えて変化したと判定した場合(ステップS303:Y)、第1のモード移行があったとものとして処理をする(ステップS302)。すなわち、位置情報取得手段23fは、正又は負の左右加速度について閾値を超える変化がある場合、操舵(ステアリング操作)に関する運転操作について第1のモード移行があったものとして処理をする。   If it is determined in step S303 that the lateral acceleration of the automobile M has changed beyond a predetermined threshold value (step S303: Y), the position information acquisition unit 23f performs processing on the assumption that the first mode has been changed (step S303: Y). Step S302). That is, when there is a change that exceeds the threshold for positive or negative lateral acceleration, the position information acquisition unit 23f processes the driving operation related to steering (steering operation) as having been shifted to the first mode.

位置情報取得手段23fは、ステップS303において自動車Mの左右加速度が予め定めた閾値を超えて変化していないと判定した場合(ステップS303:N)、処理を終了する。   If the position information acquisition unit 23f determines in step S303 that the lateral acceleration of the automobile M has not changed beyond a predetermined threshold value (step S303: N), the process ends.

図8は、第2のモード移行判定処理(ステップS207)のより詳細なフローを示す図である。ステップS207は、図8に示すようなサブルーチンとして構成されていてもよい。   FIG. 8 is a diagram showing a more detailed flow of the second mode transition determination process (step S207). Step S207 may be configured as a subroutine as shown in FIG.

図8に示すように、位置情報取得手段23fは、自動車Mの移動方向である前後加速度が予め定めた閾値以下に変化したかを判定する(ステップS401)。例えば、位置情報取得手段23fは、当該所定時間内の特定の時刻より前において予め定めた閾値を超える前後加速度であり、特定の時刻より後において予め定めた閾値以下の前後加速度に変化した場合、手動運転モードから自動運転モードにモード移行したと考えられる。   As shown in FIG. 8, the position information acquisition unit 23f determines whether the longitudinal acceleration, which is the moving direction of the automobile M, has changed to a predetermined threshold value or less (step S401). For example, the position information acquisition unit 23f is a longitudinal acceleration that exceeds a predetermined threshold before a specific time within the predetermined time, and changes to a longitudinal acceleration that is equal to or less than a predetermined threshold after the specific time. It is considered that the mode has shifted from the manual operation mode to the automatic operation mode.

位置情報取得手段23fは、ステップS401において自動車Mの前後加速度が予め定めた閾値以下に変化したと判定した場合(ステップS401:Y)、第2のモード移行があったとものとして処理をする(ステップS402)。すなわち、位置情報取得手段23fは、正の前後加速度について閾値を超える変化がある場合、加速に関する運転操作(アクセル操作)について第2のモード移行があったものとして処理をする。また、位置情報取得手段23fは、負の前後加速度について閾値を超える変化がある場合、制動に関する運転操作(ブレーキ操作)について第2のモード移行があったものとして処理をする。   If the position information acquisition unit 23f determines in step S401 that the longitudinal acceleration of the vehicle M has changed to a predetermined threshold value or less (step S401: Y), the position information acquisition unit 23f performs processing as if the second mode has been changed (step S401). S402). That is, when there is a change exceeding the threshold value for the positive longitudinal acceleration, the position information acquisition unit 23f processes the driving operation related to acceleration (accelerator operation) as having been shifted to the second mode. Further, when there is a change exceeding the threshold value for the negative longitudinal acceleration, the position information acquisition unit 23f processes the driving operation (braking operation) related to braking as having been shifted to the second mode.

位置情報取得手段23fは、ステップS401において自動車Mの前後加速度が予め定めた閾値以下に変化していないと判定した場合(ステップS401:N)、自動車Mの左右加速度が予め定めた閾値以下に変化したかを判定する(ステップS403)。   If the position information acquisition unit 23f determines in step S401 that the longitudinal acceleration of the automobile M has not changed below a predetermined threshold (step S401: N), the lateral acceleration of the automobile M changes below a predetermined threshold. It is determined whether or not (step S403).

例えば、位置情報取得手段23fは、当該所定時間内の特定の時刻より前において予め定めた閾値を超える左右加速度であり、特定の時刻より後において予め定めた閾値以下の左右加速度に変化した場合、手動運転モードから自動運転モードにモード移行したと考えられる。   For example, the position information acquisition unit 23f is a lateral acceleration that exceeds a predetermined threshold before a specific time within the predetermined time, and changes to a lateral acceleration that is equal to or less than a predetermined threshold after the specific time. It is considered that the mode has shifted from the manual operation mode to the automatic operation mode.

位置情報取得手段23fは、ステップS403において自動車Mの左右加速度が予め定めた閾値以下に変化したと判定した場合(ステップS403:Y)、第2のモード移行があったとものとして処理をする(ステップS402)。すなわち、位置情報取得手段23fは、左右加速度が閾値以下に変化した場合、操舵に関する運転操作(ハンドル操作)について第2のモード移行があったものとして処理をする。   If the position information acquisition unit 23f determines in step S403 that the lateral acceleration of the automobile M has changed to a predetermined threshold value or less (step S403: Y), the position information acquisition unit 23f performs processing as if the second mode has been changed (step S403). S402). That is, when the left-right acceleration changes to a threshold value or less, the position information acquisition unit 23f processes the driving operation (steering operation) related to steering as having been shifted to the second mode.

位置情報取得手段23fは、ステップS403において自動車Mの左右加速度が予め定めた閾値を超えて変化していないと判定した場合(ステップS403:N)、処理を終了する。   If the position information acquisition unit 23f determines in step S403 that the lateral acceleration of the automobile M has not changed beyond a predetermined threshold value (step S403: N), the process ends.

以上のように、本実施例の情報処理システム100は、自動車Mが自動運転モード及び手動運転モードのいずれか一方の操縦モードから他方の操縦モードにモード移行した位置を注意すべき領域として情報を生成する。   As described above, the information processing system 100 according to the present embodiment provides information on the position where the vehicle M has shifted from one of the automatic operation mode and the manual operation mode to the other operation mode as a region to be noted. Generate.

したがって、本実施例の情報処理システム100によれば、収集した注意事象に対して、自動車Mの運転状態、すなわち操縦モードが自動運転モードか手動運転モードかに応じて注意事象の解析を行うことが可能となる。   Therefore, according to the information processing system 100 of the present embodiment, the attention event is analyzed for the collected attention event according to the driving state of the automobile M, that is, whether the operation mode is the automatic driving mode or the manual driving mode. Is possible.

特に、本実施例に係る情報処理システム100によれば、自動運転モードから手動運転モード、又は手動運転モードから自動運転モードへの運転モードの切替地点に関する注意領域情報を生成することによって、より安全な走行環境を実現することが可能となる。   In particular, according to the information processing system 100 according to the present embodiment, by generating the attention area information regarding the switching point of the operation mode from the automatic operation mode to the manual operation mode or from the manual operation mode to the automatic operation mode, the information processing system 100 is more secure. It is possible to realize a simple driving environment.

100 情報処理システム
10 計測端末
20 サーバ
23a 挙動情報取得手段
23b 注意地点情報収集手段
23c 交通環境取得手段
23d 設定手段
23e 提供手段
23f 位置情報取得手段
23g 情報生成手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Information processing system 10 Measuring terminal 20 Server 23a Behavior information acquisition means 23b Caution point information collection means 23c Traffic environment acquisition means 23d Setting means 23e Provision means 23f Position information acquisition means 23g Information generation means

Claims (12)

移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生した地点に関する注意地点情報を収集する注意地点情報収集手段と、
前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるか、前記移動体の運転操作が手動で行われている手動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるかに応じて、前記注意地点情報に重みづけし、当該重みづけられた前記注意地点情報を用いて前記地点を注意地点として設定する設定手段と、を有することを特徴とする情報処理装置。
Caution point information collection means for collecting caution point information about a point where an cautionary event affecting the driving operation of the moving object has occurred;
The attention point information collected in the automatic operation mode in which at least a part of the driving operation of the moving body is performed automatically or collected in the manual operation mode in which the driving operation of the moving body is performed manually. And setting means for setting the point as a caution point using the weighted caution point information based on whether the caution point information is weighted. A characteristic information processing apparatus.
前記設定手段は、前記運転操作の自動化の程度に応じて前記注意地点情報の各々に重みづけし、当該重みづけられた前記注意地点情報を用いて前記地点を注意地点として設定することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。   The setting means weights each of the caution point information according to the degree of automation of the driving operation, and sets the point as a caution point using the weighted caution point information. The information processing apparatus according to claim 1. 前記移動体の加速に関する挙動情報を取得する挙動情報取得手段を有し、
前記注意地点情報収集手段は、当該取得された挙動情報に基づいて、前記移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生したことを認定し、かつ当該取得された挙動情報に含まれる当該挙動に応じた前記移動体の位置情報に基づいて、前記地点を認定することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。
Having behavior information acquisition means for acquiring behavior information relating to acceleration of the moving object;
The caution point information collection unit recognizes that an event to be noted that affects the driving operation of the moving body has occurred based on the acquired behavior information, and includes the behavior information included in the acquired behavior information. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the point is recognized based on position information of the moving body according to a behavior.
前記移動体の制動に関する挙動情報を取得する挙動情報取得手段を有し、
前記注意地点情報収集手段は、当該取得された挙動情報に基づいて、前記移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生したことを認定し、かつ当該取得された挙動情報に含まれる当該挙動に応じた前記移動体の位置情報に基づいて、前記地点を認定することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。
Having behavior information acquisition means for acquiring behavior information relating to braking of the moving body;
The caution point information collection unit recognizes that an event to be noted that affects the driving operation of the moving body has occurred based on the acquired behavior information, and includes the behavior information included in the acquired behavior information. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the point is recognized based on position information of the moving body according to a behavior.
前記移動体の操舵に関する挙動情報を取得する挙動情報取得手段を有し、
前記注意地点情報収集手段は、当該取得された挙動情報に基づいて、前記移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生したことを認定し、かつ当該取得された挙動情報に含まれる当該挙動に応じた前記移動体の位置情報に基づいて、前記地点を認定することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。
Having behavior information acquisition means for acquiring behavior information related to steering of the moving body;
The caution point information collection unit recognizes that an event to be noted that affects the driving operation of the moving body has occurred based on the acquired behavior information, and includes the behavior information included in the acquired behavior information. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the point is recognized based on position information of the moving body according to a behavior.
前記設定手段は、所定の規定値を上回る前記注意すべき事象が前記地点において発生した場合、当該地点を注意地点として設定することを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の情報処理装置。   6. The information processing according to claim 1, wherein when the event to be noted that exceeds a predetermined specified value occurs at the point, the setting unit sets the point as a point of attention. apparatus. 前記地点の交通環境情報を取得する交通環境取得手段を有し、
前記設定手段は、前記交通環境情報に応じて前記地点を注意地点として設定することを特徴とする請求項1乃至6のいずれかに記載の情報処理装置。
Having traffic environment acquisition means for acquiring traffic environment information of the point;
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the setting unit sets the point as a caution point according to the traffic environment information.
前記設定手段は、前記自動運転モード及び手動運転モードに応じた前記地点を注意地点として設定することを特徴とする請求項1乃至6のいずれかに記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the setting unit sets the point corresponding to the automatic operation mode and the manual operation mode as a caution point. 前記自動運転モード及び前記手動運転モードに応じた前記注意地点を他の移動体に提供する提供手段を有することを特徴とする請求項7又は8に記載の情報処理装置。   9. The information processing apparatus according to claim 7, further comprising providing means for providing the caution point according to the automatic operation mode and the manual operation mode to another moving body. 移動体の走行状態に関する計測を行う計測端末と、
前記移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生した地点に関する注意地点情報を収集する注意地点情報収集手段、及び前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報及び前記移動体の運転操作が手動で行われている手動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるかに応じて、前記注意地点情報に重みづけし、当該重みづけられた前記注意地点情報を用いて前記地点を注意地点として設定する設定手段を有する情報処理装置と、
を有することを特徴とする情報処理システム。
A measuring terminal for measuring the traveling state of the moving object;
Attention point information collecting means for collecting attention point information about a point where an event that should be noted that affects the driving operation of the moving body has occurred, and automatic driving in which at least a part of the driving operation of the moving body is automatically performed Depending on whether the caution point information collected in the mode and the caution point information collected in the manual operation mode in which the driving operation of the mobile body is performed manually, the caution point information is weighted, An information processing apparatus having setting means for setting the point as a caution point using the weighted caution point information;
An information processing system comprising:
移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生した地点に関する注意地点情報を収集するステップと、
前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報及び前記移動体の運転操作が手動で行われている手動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるかに応じて、前記注意地点情報に重みづけし、当該重みづけられた注意地点情報を用いて前記地点を注意地点として設定するステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
Collecting caution point information about a point where a noteworthy event affecting the driving operation of the moving object has occurred;
The attention point information collected in the automatic driving mode in which at least a part of the driving operation of the moving body is automatically performed and the collected in the manual driving mode in which the driving operation of the moving body is performed manually Weighting the caution point information according to whether it is caution point information, and setting the point as a caution point using the weighted caution point information;
An information processing method characterized by comprising:
コンピュータに、
移動体の運転操作に影響する注意すべき事象が発生した地点に関する注意地点情報を収集するステップと、
前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報及び前記移動体の運転操作が手動で行われている手動運転モードにおいて収集された前記注意地点情報であるかに応じて、前記注意地点情報に重みづけし、当該重みづけられた前記注意地点情報を用いて前記地点を注意地点として設定するステップと、
を実行させるためのプログラム。
On the computer,
Collecting caution point information about a point where a noteworthy event affecting the driving operation of the moving object has occurred;
The attention point information collected in the automatic driving mode in which at least a part of the driving operation of the moving body is automatically performed and the collected in the manual driving mode in which the driving operation of the moving body is performed manually Weighting the caution point information according to whether it is caution point information, and setting the point as a caution point using the weighted caution point information;
A program for running
JP2018071013A 2018-04-02 2018-04-02 Device, system, method, and program for information processing Pending JP2019185122A (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018071013A JP2019185122A (en) 2018-04-02 2018-04-02 Device, system, method, and program for information processing
JP2023084540A JP2023099687A (en) 2018-04-02 2023-05-23 Information processing device, information processing system, information processing method and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018071013A JP2019185122A (en) 2018-04-02 2018-04-02 Device, system, method, and program for information processing

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023084540A Division JP2023099687A (en) 2018-04-02 2023-05-23 Information processing device, information processing system, information processing method and program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2019185122A true JP2019185122A (en) 2019-10-24

Family

ID=68341126

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018071013A Pending JP2019185122A (en) 2018-04-02 2018-04-02 Device, system, method, and program for information processing
JP2023084540A Pending JP2023099687A (en) 2018-04-02 2023-05-23 Information processing device, information processing system, information processing method and program

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023084540A Pending JP2023099687A (en) 2018-04-02 2023-05-23 Information processing device, information processing system, information processing method and program

Country Status (1)

Country Link
JP (2) JP2019185122A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116674578A (en) * 2023-08-03 2023-09-01 南京德沃克自动化有限公司 Control method and system based on vehicle display control system

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014146289A (en) * 2013-01-30 2014-08-14 Denso Corp Vehicle information collection device, vehicle information collection method, information storage method and information integration system
JP2015099442A (en) * 2013-11-18 2015-05-28 富士通株式会社 Vehicle alarm device, vehicle alarm method, vehicle alarm program, and vehicle alarm system
JP2016095303A (en) * 2015-11-09 2016-05-26 本田技研工業株式会社 Navigation server
US9574888B1 (en) * 2016-01-29 2017-02-21 International Business Machines Corporation Route generation based on contextual risk
JP2017146934A (en) * 2016-02-19 2017-08-24 住友電気工業株式会社 Information processing device, data extraction method, program update method, storage medium, and computer program
WO2017187883A1 (en) * 2016-04-28 2017-11-02 住友電気工業株式会社 Safe drving assistance system, vehicle, and program

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014146289A (en) * 2013-01-30 2014-08-14 Denso Corp Vehicle information collection device, vehicle information collection method, information storage method and information integration system
JP2015099442A (en) * 2013-11-18 2015-05-28 富士通株式会社 Vehicle alarm device, vehicle alarm method, vehicle alarm program, and vehicle alarm system
JP2016095303A (en) * 2015-11-09 2016-05-26 本田技研工業株式会社 Navigation server
US9574888B1 (en) * 2016-01-29 2017-02-21 International Business Machines Corporation Route generation based on contextual risk
JP2017146934A (en) * 2016-02-19 2017-08-24 住友電気工業株式会社 Information processing device, data extraction method, program update method, storage medium, and computer program
WO2017187883A1 (en) * 2016-04-28 2017-11-02 住友電気工業株式会社 Safe drving assistance system, vehicle, and program

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116674578A (en) * 2023-08-03 2023-09-01 南京德沃克自动化有限公司 Control method and system based on vehicle display control system
CN116674578B (en) * 2023-08-03 2023-10-20 南京德沃克自动化有限公司 Control method and system based on vehicle display control system

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023099687A (en) 2023-07-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9159227B2 (en) Traffic congestion detection apparatus and vehicle control apparatus
US9886852B2 (en) Automatic driving device
US9154909B2 (en) Vehicle data system and method
EP2040238A2 (en) Statistical processing server, probe information statistical method and probe information statistical program
CN108466616B (en) Method for automatically identifying collision event, storage medium and vehicle-mounted terminal
US8311719B2 (en) Vehicle operation diagnosis device, vehicle operation diagnosis method, and computer program
US20190189003A1 (en) Method, device and system for wrong-way driver detection
US20150057914A1 (en) Unexpectedness prediction sensitivity determination apparatus
WO2014196115A1 (en) Method for presenting result of determination of whether vehicle is stopped, device for determining whether vehicle is stopped, and system for determining whether vehicle is stopped
CN110388913A (en) Positioning enhancing based on deceleration strip
EP2827320B1 (en) Device for determining sensitivity to prediction of unexpected situations
CN107972664A (en) Drive assistance device and driving assistance method
JP2018010407A (en) Driving support system
JP2024032849A (en) Information processing device, information processing system, information processing method and program
US10571281B2 (en) Information processing apparatus and method
Chaovalit et al. A method for driving event detection using SAX on smartphone sensors
CN114274972A (en) Scene recognition in an autonomous driving environment
CN113165615A (en) Vehicle control method and device
EP3891512B1 (en) System and method for providing an indication of driving performance
JP2023099687A (en) Information processing device, information processing system, information processing method and program
EP2927891B1 (en) Poor visibility estimation system and poor visibility estimation method
US11631328B2 (en) Determination device, determination method, and non-transitory computer readable storage medium storing determining program
US10532750B2 (en) Method, device and system for wrong-way driver detection
KR101316168B1 (en) Method and device for assisting vehicle
JP7358638B2 (en) Lane estimation device and lane estimation method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210316

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220131

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220201

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220331

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220830

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20230228