JP2022065422A - 移動経路提案システム - Google Patents
移動経路提案システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022065422A JP2022065422A JP2020174007A JP2020174007A JP2022065422A JP 2022065422 A JP2022065422 A JP 2022065422A JP 2020174007 A JP2020174007 A JP 2020174007A JP 2020174007 A JP2020174007 A JP 2020174007A JP 2022065422 A JP2022065422 A JP 2022065422A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- movement route
- vehicle
- traveling
- proposed
- 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.)
- Granted
Links
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims abstract description 45
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims abstract description 45
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 24
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 14
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 6
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 abstract description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 49
- 230000008859 change Effects 0.000 description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 2
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
- Navigation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
Description
図1を参照して、本実施形態における移動経路提案システム100、及び提案装置1の一例について説明する。
次に、図4を参照して、本実施形態における提案装置1の一例を説明する。図4(a)は、本実施形態における移動経路提案システムの構成の一例を示す模式図であり、図4(b)は、本実施形態における移動経路提案装置の機能の一例を示す模式図である。
移動経路提案システム100は、例えば図5に示すように、提案装置1を介してデータベース2と接続する。データベース2は、例えば「車両データテーブル」、「操作者データテーブル」、「運行データテーブル」、及び「位置情報データテーブル」により構成される。データベース2に記憶される各データテーブルは、提案部13により参照され、例えば車両3の車両区分情報や操作者の運転歴、事故歴、性格パターン、運転思考パターンなどの各々の情報に基づいて、その車両3、操作者にとって事故が起きにくい移動経路、又は車両が走りやすい移動経路として提案し、車両3に提供される。
保存部104に保存された参照データベースには、学習モデルが記憶される。学習モデルには、例えば各々の車両3の走行時刻と、各々の走行位置に対する運転操作の種類からなるデータセットが記憶される。参照データベースに記憶されたデータセットを、例えば教師データとして用い、入力を車両3の走行時刻及び走行位置とし、出力を運転操作の種類とする推定モデルを機械学習により生成する。
情報取得部11は、路上を走行する複数の車両3の走行位置を示す位置情報と、走行時刻を示す時刻情報と、走行時刻及び走行位置における運転操作に関する操作情報とを取得するほか、例えば車両3に備わる、又は内蔵された図示しない撮像部から、画像データを取得してもよい。なお、情報取得部11が位置情報と、時刻情報と、操作情報を取得する頻度及び周期は、任意である。情報取得部11は、例えば車両3に備わる各種のセンサーに設定される閾値により、一定の閾値を越えた運転操作の各種の挙動を検知した際に、自動的に取得されるようにしてもよい。
集計部12は、予め取得した二次元座標からなる平面地図5において、時刻情報に示される時刻情報t1~t4毎に、情報取得部11により取得された位置情報に対応する各走行位置に、操作情報に含まれる運転操作を集計することで参照用平面地図情報6を生成する。
提案部13は、情報取得部11を介して路上を走行する提案対象の車両3から新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置に対応する操作情報を、集計部12により生成された参照用平面地図情報6を参照することで特定し、特定した操作情報に基づいて移動経路を提案する。提案部13は、データベース2に記憶される各データテーブルを参照し、例えば車両3の車両区分情報や操作者の運転歴、事故歴、性格パターン、運転思考パターンなどの各々の情報に基づいて、その車両3、操作者にとって事故が起きにくい移動経路、又は車両が走りやすい移動経路として提案する。
出力部14は、移動経路を出力する。出力部14は、I/F107を介して出力部109に移動経路を送信するほか、例えばI/F105を介して、車両3の他の車両3等に移動経路を送信する。出力部14は、例えば図3に示した車両3の移動経路を、出力部109等に出力する。
記憶部15は、保存部104に保存された参照データベース等の各種情報を必要に応じて取出す。記憶部15は、各構成11~14、16により取得又は生成された各種情報を、保存部104に保存する。
更新部16は、例えばデータベース2に記憶される各種のデータベース(例えば参照データベースなど)を更新する。更新部16は、例えば過去の運転操作と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関性に反映させる。例えば評価部により生成された評価結果を踏まえ、管理者等が評価結果の内容における精度を判定し、判定結果を提案装置1が取得した場合、更新部16は、判定結果に基づき参照データベースに含まれる連関性を更新する。
評価部17は、参照データベースを参照し、過去の運転操作に対する評価結果を生成する。評価部17は、例えば各種のデータセットを入力データとし、学習モデルに基づき算出された解に紐づく最適な参照情報を選択し、最適な参照情報に基づく評価結果を生成する。
学習部(図示せず)は、例えばテストデータと、判定結果に基づく参照データと、を一対の学習データとして、複数の学習データを用いた機械学習によりデータベースを生成する。機械学習には、例えば上述した畳み込みニューラルネットワーク等が用いられる。
通信網4は、例えば提案装置1が通信回路を介して接続されるインターネット網等である。通信網4は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、通信網4は、有線通信網のほか、無線通信網等の公知の通信技術で実現してもよい。
次に、本実施形態における移動経路提案システム100の動作の一例について説明する。図8は、本実施形態における移動経路提案システム100の動作の一例を示すフローチャートである。
図8に示すように、情報取得部11は、路上を走行する各車両3の走行位置を示す位置情報と、走行時刻を示す時刻情報と、走行時刻及び走行位置における運転操作に関する操作情報とを取得する(情報取得手段S110)。
次に、集計部12は、予め取得した二次元座標からなる平面地図5上において、時刻情報に示される走行時刻毎に、情報取得手段S110により取得された位置情報に対応する各走行位置に、操作情報に含まれる運転操作を集計することで参照用平面地図情報6を生成する(集計手段S120)。
次に、提案部13は、情報取得手段S110により路上を走行する提案対象の車両から新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置に対応する操作情報を、集計手段S120により生成された参照用平面地図情報を参照することで特定し、特定した操作情報に基づいて移動経路を提案する(提案手段S130)。
<更新手段S140>
更新部16は、例えば予め取得した二次元座標からなる平面地図5上において、時刻情報に示される走行時刻毎に、情報取得手段により取得された位置情報に対応する各走行位置に、操作情報に含まれる運転操作に新たな情報を取得した場合には、参照用平面地図情報6の集計を更新する。また、更新部16は、例えば過去の運転操作と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関性に反映させてもよい(更新手段S140)。例えば評価部により生成された評価結果を踏まえ、管理者等が評価結果の精度を判定した判定結果を提案装置1が取得した場合、更新部16は、判定結果に基づき参照データベースに含まれる連関性を更新する。
2 :データベース
3 :車両
4 :通信網
5 :平面地図
6 :参照用平面地図情報
7 :提案
10 :筐体
11 :情報取得部
12 :集計部
13 :提案部
14 :出力部
15 :記憶部
16 :更新部
17 :評価部
100 :移動経路提案システム
101 :CPU
102 :ROM
103 :RAM
104 :保存部
105 :I/F
106 :I/F
107 :I/F
108 :入力部
109 :出力部
110 :内部バス
111 :操作画面
112 :設定バー
m1 :急制動
m2 :急旋回
m3 :急変更
p1 :集計位置
p2 :集計位置
p3 :集計位置
p4 :集計位置
p5 :集計位置
p6 :集計位置
r1 :移動経路
r2 :移動経路
r3 :移動経路
r4 :移動経路
t1 :時刻情報
t2 :時刻情報
t3 :時刻情報
t4 :時刻情報
S110 :情報取得手段
S120 :集計手段
S130 :提案手段
S140 :更新手段
Claims (8)
- 路上を走行する各車両の走行位置を示す位置情報と、走行時刻を示す時刻情報と、上記走行時刻及び上記走行位置における運転操作に関する操作情報とを取得する情報取得手段と、
予め取得した二次元座標からなる平面地図上において、上記時刻情報に示される走行時刻毎に、上記情報取得手段により取得された位置情報に対応する各走行位置に、上記操作情報に含まれる運転操作を集計することで参照用平面地図情報を生成する集計手段と、
上記情報取得手段を介して路上を走行する提案対象の車両から新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置に対応する操作情報を、上記集計手段により生成された参照用平面地図情報を参照することで特定し、特定した操作情報に基づいて移動経路を提案する提案手段と
を備えることを特徴とする移動経路提案システム。 - 上記提案手段は、提案対象の車両から新たに取得した上記現在の運転操作に関する現在運転操作情報と、上記特定した操作情報とに基づいて移動経路を提案すること
を特徴とする請求項1記載の移動経路提案システム。 - 上記情報取得手段は、上記走行時刻及び上記走行位置において発生したイベントに関するイベント情報を更に取得し、
上記集計手段は、上記情報取得手段により取得されたイベント情報を集計した参照用平面地図情報を生成し、
上記提案手段は、上記情報取得手段を介して路上を走行する提案対象の車両から新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置にそれぞれ対応するイベント情報を、上記集計手段により生成された参照用平面地図情報を参照することで特定し、特定したイベント情報に基づいて移動経路を提案すること
を特徴とする請求項1又は2記載の移動経路提案システム。 - 上記提案手段は、上記提案対象の車両に対して提案した移動経路を走行する車両から、上記情報取得手段を介して取得した最新の走行時刻及び走行位置にそれぞれ対応する操作情報を特定し、特定した操作情報に基づいて上記提案すべき移動経路を更新すること
を特徴とする請求項1~3の何れか1項記載の移動経路提案システム。 - 上記情報取得手段は、上記走行時刻及び上記走行位置を継続的に取得することで特定される移動経路情報を更に取得し、
上記集計手段は、上記情報取得手段により取得された上記移動経路情報を集計した参照用平面地図情報を生成し、
上記提案手段は、上記情報取得手段を介して路上を走行する提案対象の車両から新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置を継続的に取得することで特定される最新の移動経路情報を、上記集計手段により生成された参照用平面地図情報を参照することで特定し、特定した移動経路情報に基づいて移動経路を提案すること
を特徴とする請求項1~4の何れか1項記載の移動経路提案システム。 - 上記集計手段は、上記走行時刻と、上記各走行位置に対する運転操作の種類からなるデータセットを記憶し、記憶されたデータセットを教師データとして用い、入力を走行時刻及び走行位置とし、出力を運転操作の種類とする推定モデルを機械学習により生成し、
上記提案手段は、新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置に対応する操作情報を、上記集計手段により生成された推定モデルを参照することで特定し、特定した移動経路情報に基づいて移動経路を提案すること
を特徴とする請求項1~5の何れか1項記載の移動経路提案システム。 - 上記情報取得手段により取得される上記操作情報は、上記車両の走行の挙動に関する車両挙動情報と、上記車両の操作者の運転の操作に関する操作者操作情報とを含むこと
を特徴とする請求項1~6の何れか1項記載の移動経路提案システム。 - 上記集計手段により生成される上記参照用平面地図情報は、上記集計手段により集計された上記操作情報に基づくハンドル操作、ブレーキ操作、右左折操作、又は交差点操作の少なくとも何れかの各操作情報を含むこと
を特徴とする請求項1~7の何れか1項記載の移動経路提案システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020174007A JP7341971B2 (ja) | 2020-10-15 | 2020-10-15 | 移動経路提案システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020174007A JP7341971B2 (ja) | 2020-10-15 | 2020-10-15 | 移動経路提案システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022065422A true JP2022065422A (ja) | 2022-04-27 |
JP7341971B2 JP7341971B2 (ja) | 2023-09-11 |
Family
ID=81386452
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020174007A Active JP7341971B2 (ja) | 2020-10-15 | 2020-10-15 | 移動経路提案システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7341971B2 (ja) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007149054A (ja) * | 2005-10-26 | 2007-06-14 | Toyota Motor Corp | 車両用運転支援システム |
JP2008275575A (ja) * | 2007-03-30 | 2008-11-13 | Aisin Aw Co Ltd | 車両挙動学習装置及び車両挙動学習プログラム |
JP2012168111A (ja) * | 2011-02-16 | 2012-09-06 | Nissan Motor Co Ltd | ナビゲーションシステム、情報提供装置及び運転支援装置 |
JP2014154004A (ja) * | 2013-02-12 | 2014-08-25 | Fujifilm Corp | 危険情報処理方法、装置及びシステム、並びにプログラム |
JP2020052607A (ja) * | 2018-09-26 | 2020-04-02 | トヨタ自動車株式会社 | 情報処理システム |
JP2020102040A (ja) * | 2018-12-21 | 2020-07-02 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 指導情報の出力方法および指導情報の出力システム |
-
2020
- 2020-10-15 JP JP2020174007A patent/JP7341971B2/ja active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007149054A (ja) * | 2005-10-26 | 2007-06-14 | Toyota Motor Corp | 車両用運転支援システム |
JP2008275575A (ja) * | 2007-03-30 | 2008-11-13 | Aisin Aw Co Ltd | 車両挙動学習装置及び車両挙動学習プログラム |
JP2012168111A (ja) * | 2011-02-16 | 2012-09-06 | Nissan Motor Co Ltd | ナビゲーションシステム、情報提供装置及び運転支援装置 |
JP2014154004A (ja) * | 2013-02-12 | 2014-08-25 | Fujifilm Corp | 危険情報処理方法、装置及びシステム、並びにプログラム |
JP2020052607A (ja) * | 2018-09-26 | 2020-04-02 | トヨタ自動車株式会社 | 情報処理システム |
JP2020102040A (ja) * | 2018-12-21 | 2020-07-02 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 指導情報の出力方法および指導情報の出力システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7341971B2 (ja) | 2023-09-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6074553B1 (ja) | 情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム | |
US11091172B2 (en) | Information processing system, information processing method, and readable medium | |
JP6842574B2 (ja) | 自律車両運転イベントに応答して乗車者フィードバックを取得するシステムおよび方法 | |
US10793165B2 (en) | Driving assistance method, and driving assistance device, driving control device, vehicle, driving assistance program, and recording medium using said method | |
JP5233655B2 (ja) | 追従対象車検索システム、追従対象車検索方法および追従対象車検索用プログラム | |
US11875683B1 (en) | Facial recognition technology for improving motor carrier regulatory compliance | |
JP7459891B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラム | |
JP5598411B2 (ja) | 車両用情報提供装置 | |
JP6693321B2 (ja) | 能力評価システム | |
JP5465090B2 (ja) | 省燃費運転支援システムおよび方法 | |
US20170147396A1 (en) | Information presentation device, method, and program | |
JP2018165692A (ja) | 運転支援方法およびそれを利用した運転支援装置、自動運転制御装置、車両、プログラム、提示システム | |
JP2022065422A (ja) | 移動経路提案システム | |
JP6493154B2 (ja) | 情報提供装置および情報提供方法 | |
JP7092958B1 (ja) | 情報処理方法、情報処理装置、及びプログラム | |
JP2019114040A (ja) | 特性記憶装置 | |
JP5478234B2 (ja) | 運転シーン判定装置、運転シーン判定方法およびプログラム、ならびに、ワークロード推定装置、ワークロード推定方法およびプログラム | |
JP2020085570A (ja) | 立ち寄り場所提案装置 | |
US20240043022A1 (en) | Method, system, and computer program product for objective assessment of the performance of an adas/ads system | |
JP6493199B2 (ja) | 車両状態変更システム | |
US20220048519A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
EP4230491A1 (en) | A computer-implemented method for providing a function recommendation in a vehicle, a vehicle and a system for implementing the method | |
US20240174216A1 (en) | Information processing system | |
US20230230472A1 (en) | Method and apparatus for road segment traffic tendency determinations | |
CN118260707A (en) | Method and apparatus for processing dynamic events |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210720 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20210720 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211019 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211216 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220105 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220307 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220614 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220815 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221115 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230113 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230411 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230829 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230830 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7341971 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |