JP2022145251A - 運転支援装置、運転支援方法、ドライブレコーダ、運転支援制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両の運転において、運転操作情報、及び車両走行周辺を監視した情報の解析により、個々の運転者の運転操作に応じたアドバイスを提供する。【解決手段】状況認識部３６では、車両１０の走行地点、車両１０の挙動の各々の情報を、リスクイベント判定部４０へ送出する（必須情報の送出）。状況認識部３６では、リスクイベント処理制御部３８から要求に基づき、車両１０の周辺環境及び運転者２４の運転姿勢の各々の情報をリスクイベント判定部４０へ送出する（任意情報の送出）。リスクイベント判定部４０では、車両１０の運転中のリスクの有無を判定する。リスクに基づいて、運転者２４へアドバイスが通知される。【選択図】図２

Description

本発明は、運転者へ運転操作に関するアドバイスを提供する運転支援装置、運転支援方法、ドライブレコーダ、運転支援制御プログラムに関する。

近年、運転者の操作により車両を運転するとき、加速度や速度情報を使って、急アクセル及び急ブレーキに起因する急加減速、並びに、法定速度超過等、予め定めた安全運転操作に対して問題のある運転操作等の行動があった場合に、運転者に問題のある運転操作等の行動を是正するアドバイスを送ることが実用化されている。

上記のアドバイスでは、運転者の苦手な運転シーン（例えば、左折時に、歩行者に気づくのが遅れて、急ブレーキ操作をし易い等）、個々の運転者の特徴的な運転操作が特定できず、上記のような苦手な運転シーンに対して、適切、かつ具体的な是正アドバイスを提供することができない場合がある。

ここで、特許文献１には、ドライバに精神的な励みを与えることによって、ドライバの安全運転意識を向上させることができる車両の安全運転促進システムが記載されている。

より具体的には、特許文献１の車載装置は、記憶手段に記憶された安全運転閾値，経済運転閾値と、走行状態取得手段で取得された走行状態情報と、安全運転評価履歴情報，経済運転評価履歴情報とからドライバの運転状況を判定し、ドライバの運転状況が、記憶手段に記憶された判定閾値内である場合、前記報知手段を介してドライバに褒めるメッセージを報知し、ドライバの運転状況が前記判定しきい値外である場合、前記報知手段を介してドライバにアドバイスを行うようにしている。

この賞賛（メッセージ）によってドライバに精神的な励みを与えることができ、この結果、ドライバの自発的安全運転の実施によって安全運転意識が向上し、交通事故の削減が見込まれる。

特開２０１３－１９１２３０号公報

しかしながら、シーンに応じて、どうような運転をすればよいかという、個々の運転者の運転状態を考慮したアドバイスではなく、一般的なアドバイスが提供されるに過ぎない。

本発明は、車両の運転において、運転操作情報、及び車両周辺を監視した情報の解析により、個々の運転者の運転操作に応じたアドバイスを提供することができる運転支援装置、運転支援方法、ドライブレコーダ、運転支援制御プログラムを得ることが目的である。

本発明に係る運転支援装置は、車両の位置情報と、前記車両の挙動情報と、前記車両の周辺及び車室内の画像情報と、を情報源として取得して、前記情報源に基づいて、前記車両の状況を認識する状況認識部と、前記状況認識部での認識結果を解析して、前記車両の走行中に発生し得るリスクイベントの有無を判定する判定部と、前記判定部で前記リスクイベント有りと判定された場合に、当該リスクイベントを解消するためのアドバイスを、少なくとも前記車両を運転する運転者へ通知する通知部と、を有している。

本発明に係る運転支援方法は、車両の位置情報と、前記車両の挙動情報と、前記車両の周辺及び車室内の画像情報と、を情報源として取得して、前記情報源に基づいて、前記車両の状況を認識し、認識結果を解析して、前記車両の走行中に発生し得るリスクイベントの有無を判定し、前記リスクイベント有りと判定された場合に、当該リスクイベントを解消するためのアドバイスを、少なくとも前記車両を運転する運転者へ通知することを特徴としている。

本発明に係るドライブレコーダは、車両に搭載され、少なくとも前記車両の前方を含む周囲の環境を撮影し、撮影した画像を、予め定めた容量の範囲内で、古い画像から順に書き換えながら録画すると共に、非常時期を検出した場合に、当該非常時期の 前後の所定期間の画像を保存する主制御部と、上記の運転支援装置と、を有している。

本発明に係る運転支援制御プログラムは、コンピュータを、上記の運転支援装置の各部として動作させることを特徴としている。

本発明によれば、車両の運転において、運転操作情報、及び車両周辺を監視した情報の解析により、個々の運転者の運転操作に応じたアドバイスを提供することができる。

第１の実施の形態に係る車両の自動運転における走行を支援する運転支援システムの概略図である。 第１の実施の形態に係るドライブレコーダにおける、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置の機能ブロック図である。 第１の実施の形態に係る状況認識部の詳細構成を示す機能ブロック図である。 第１の実施の形態に係る行動別スコアリング処理部で処理する項目を分類したテーブル図である。 第１の実施の形態に係る場所別スコアリング処理部で処理する項目を分類したテーブル図である。 （Ａ）は第１の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャート、（Ｂ）は第１の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御通知ルーチンを示すフローチャートである。 第１の実施の形態に係るドライブレコーダの時間－ＣＰＵリソース特性図である。 第１の実施の形態の変形例に係るに係る状況認識部の詳細構成を示す機能ブロック図である（ＣＡＮ情報追加）。 第２の実施の形態に係るドライブレコーダにおける、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置の機能ブロック図である。 第２の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャートである。 第３の実施の形態に係るドライブレコーダにおける、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置の機能ブロック図である。 第３の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャートである。 第４の実施の形態に係るドライブレコーダにおける、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置の機能ブロック図である。 第４の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャートである。 第５の実施の形態に係るドライブレコーダにおける、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置の機能ブロック図である。 第５の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャートである。 第６の実施の形態に係るドライブレコーダにおける、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置の機能ブロック図である。 第６の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャートである。 第７の実施の形態に係る車両の自動運転における走行を支援する運転支援システムの概略図である。

［第１の実施の形態］

図１には、第１の実施の形態に係る運転支援システムが適用された車両１０の平面図である。

車両１０には、車両制御装置１２及びドライブレコーダ１４が搭載されている。ドライブレコーダ１４は、ドライブレコーダ１４としての本来の機能（車外及び車室内の撮影による監視、及び緊急時の画像保存機能）に加え、第１の実施の形態に係る運転支援装置１４Ａ（図１に点線枠で表示）としての機能を有している。

車両制御装置１４は、車両１０が走行しているときの駆動系統（エンジン制御等）及び電気系統を含む制御を実行する。

ドライブレコーダ１４には、ジャイロセンサ（Ｇｙｒｏセンサ）１６（図１では、「Ｇｙｒｏ）と表記）、加速度センサ（Ｇセンサ）１８（図１では、「Ｇ」と表記）、及びＧＰＳ受信機２０（図１では、「ＧＰＳ」と表記）が接続されている。

ジャイロセンサ１６は、車両１０の走行方向の方位情報を検出し、加速度センサ１８は、車両１０の加速度及び減速度を検出し、ＧＰＳ受信機２０は、車両１０の位置情報を検出する。

また、車両制御装置１２には、複数のミリ波レーダ及びＬＩＤＡＲを備えたレーダ群２２が接続されている。

レーダ群２２は、車両１０の前方の障害物等を検出する。

車両制御装置１２では、受信した情報に利用し、駆動系統及び電気系統を含む制御を実行する、或いは、位置情報や目的地までの走行ルート等を運転中の運転者２４へ報知する。なお、図１では、降車している運転者２４を図示している。

ドライブレコーダ１４は、車両１０の周囲を撮影するカメラ群（図１では、一例として、前方向監視カメラ２６Ａ及び後方向監視カメラ２６Ｂを図示）を備えている。また、第１の実施の形態のドライブレコーダ１４は、車両１０の室内を撮影する車室内監視カメラ２６Ｃを備えている（以下、前方向監視カメラ２６Ａ、後方向監視カメラ２６Ｂ、及び車室内監視カメラ２６Ｃを総称する場合、「カメラ群２６」という）。なお、カメラ群２６は、車両１０の右側を撮影する右方向監視カメラ２６Ｄ及び車両１０の左側を撮影する左方向監視カメラ２６Ｅを設けてもよい。

ドライブレコーダ１４には、第１の実施の形態に係る運転支援装置１４Ａが搭載されている。図１では、ドライブレコーダ１４の内部に、点線で図示したが、ドライブレコーダ１４の本来の機能と共通のデバイス等を利用するため、図２以降では、ドライブレコーダ１４（１４Ａ）と表記し、ドライブレコーダ１４の本来の機能の説明と、運転支援装置１４Ａの機能の説明とで、使い分けることとする。

図２は、ドライブレコーダ１４における、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置１４Ａの機能ブロック図である。なお、各ブロックは、運転支援装置１４Ａのハード構成を限定するものではない。必要に応じて、一部又は全部のブロックを、運転支援プログラムとして、マイクロコンピュータで動作させるようにしてもよい。

図２に示される如く、ドライブレコーダ１４は、ドライブレコーダ主制御部３０を備えている。ドライブレコーダ主制御部３０には、カメラ群２６（前方監視カメラ２６Ａ、後方監視カメラ２６Ｂ、及び車室内監視カメラ２８）が接続されており、カメラ群により、少なくも運転中は常時撮影している。

（ドライブレコーダ１４の本来の機能）

ドライブレコーダ主制御部３０では、ドライブレコーダ１４の本来の機能として、カメラ群２６による撮影し、撮影した画像を、予め定めた容量（例えば、１時間程度）の範囲内で、古い画像から順に書き換えるようにしている。言い換えれば、カメラ群２６での撮影は常時実行し、予め定めた期間をずらしながら録画するようになっている。

ここで、非常時期（例えば、急ブレーキ等の急減速時）を検出し（或いは、車両制御装置１２から信号を受け）、当該非常時期前後の所定期間（例えば、前後１５分等）の画像を保存する。また、スルー画像（録画中の画像）は、モニタ部３２によって、運転者２４が確認可能となっている。

非常時期前後の画像は、例えば、非常となる要因を解析するために適用可能である。モニタ部３０は、録画した画像の再生にも利用可能である。

（運転支援機能）

ここで、第１の実施の形態のドライブレコーダ１４は、運転支援装置１４Ａとしての役目を有している。運転支援装置１４Ａでは、ジャイロセンサ１６、加速度センサ１８、ＧＰＳ受信機２０、及びカメラ群２６からの情報に基づき、運転者２４の運転状況を解析し、運転に適さない危険な行動（以下、危険イベントという）の有無を判別して、次の運転に向けて、当該危険イベントが軽減されるアドバイスを通知する。なお、車両制御装置１２に接続された、レーダ群２２からの情報を取得するようにしてもよい。

運転支援装置１４Ａは、センサ情報取得部３４を備えており、Ｇｒｙｏ情報（方位情報）、Ｇ情報（加減速情報）、ＧＰＳ情報（位置情報）、レーダ群解析情報（障害物情報）を取得する。

センサ情報取得部３４は、状況認識部３６に接続されており、取得したＧｙｒｏ情報、Ｇ情報、ＧＰＳ情報、及び障害物検知情報を、状況認識部３６へ送出する。

状況認識部３６は、ドライブレコーダ主制御部３０に接続されている。状況認識部３６では、ドライブレコーダ主制御部３０で利用される、カメラ群２６による撮影情報を取得する。

これにより、状況認識部３６には、運転者２４が運転しているときの、車両１０の走行履歴、挙動、車外及び車室内の状況（画像情報）を集約でき、運転中の状況を解析し、認識することができる。

（状況認識部３６の詳細構成）

図３は、状況認識部３６の詳細構成を示す機能ブロック図である。

状況認識部３６は、走行地点解析部３６Ａ、挙動解析部３６Ｂ、周辺環境認識部３６Ｃ、及びドライバ状況認識部３６Ｄを備えている。

走行地点解析部３６Ａは、センサ情報取得部３４からＧＰＳ情報を取得し、車両１０の走行地点、例えば、交差点、駐車場や屋内、及び狭路等の何れを走行しているかを解析する。

挙動解析部３６Ｂは、センサ情報取得部３４からＧ情報（加速度情報）及びＧｙｒｏ情報（方位情報）を取得し、車両１０の挙動、例えば、右左折、発進、停車、車速、舵角等を解析する。

周辺環境認識部３６Ｃは、ドライブレコーダ主制御部３０から車外画像情報、及び、必要に応じてセンサ情報取得部３４から障害物情報を取得し、車両１０の周辺環境、例えば、自車周辺の人、先行車、対向車等の位置や動き、車道上の白線や黄色線、並びに車間距離等を解析する。

ドライバ状況認識部３６Ｄは、ドライブレコーダ主制御部３０から車室内画像情報を取得し、車両１０を運転する運転者２４の運転姿勢、例えば、視線、顔向き、開眼・閉眼度、骨格、所持対象物等の状態を解析する。

状況認識部３６では、走行地点解析部３６Ａで解析した車両１０の走行地点、挙動解析部３６Ｂで解析した車両１０の挙動の各々の情報を、リスクイベント処理制御部３８へ送出する（必須情報の送出）。

また、状況認識部３６では、リスクイベント処理制御部３８から要求に基づき、周辺環境認識部３６Ｃで解析した車両１０の周辺環境、及びドライバ状況認識部３６Ｄで解析部した運転者２４の運転姿勢の各々の情報を、リスクイベント処理制御部３８へ送出される（任意情報の送出）。

図２に示される如く、リスクイベント処理制御部３８は、リスクイベント判定部４０を備えている。このリスクイベント判定部４０には、状況認識部３６から送出される、必須情報である車両１０の走行地点、及び車両１０の挙動、並びに、任意情報である車両１０の周辺環境、及び運転者２４の運転姿勢の各々の情報が、集約される。

リスクイベント判定部４０では、車両１０の運転中のリスクの有無を判定する役目を有している。

運転中のリスクとは、例えば、道路交通法等との照合で決まる行動パターンと、車両１０の走行地点と走行状態で決まる場所パターンとにおいて、安全走行を妨げる可能性のある状況の危険度の度合いであり、第１の実施の形態では、定量化（スコアリング）するようにしている。

ここで、リスクイベント判定部４０は、２段階でリスクの有無の判定を実行している。

リスクイベント判定部４０では、必須情報（車両１０の走行地点、及び車両１０の挙動）、並びに、任意情報（車両１０の周辺環境、運転者２４の運転姿勢）に基づき、想定し得る項目のリスクの有無を判定する。想定し得る項目は、例えば、予め登録された過去に発生したリスクから抜粋すればよく、例えば、処理能力との関係で、１００～２００項目のリスクが想定されれば充分であるが、この項目数は限定されるものではない。判定項目はそれぞれシーン検索式と判定式で判定する。

シーン検索式としては、信号無交差点や信号有交差点・駐車場等の地点に基づく検索条件、右折・左折・直進・停車など挙動に基づく検索条件、先行車や左路肩の歩行者・交差点停車中の自転車など、周辺環境に基づく検索条件、及び、ドライバの視線や眠気・スマホ通話などのドライバ状態に基づく検索条件、があり、それぞれ単独でもよいが組み合わせでもよい。シーン検索式で合致したシーンに対し、判定式にてリスク有無の判定を行う。

判定式としては急ブレーキのみを判定する場合（具体的には、加速度が所定値（例えば、０．３５Ｇ）を超えるか否か）、先行車両との車間距離が詰まりすぎる場合（具体的には、車間距離＜１．５×（自車速度)^２／９．８）、等がある。

自車速度は、Ｇセンサ情報の積分値を利用して算出でき（第１の認識状況に相当）、先行車との車間距離は、前方監視カメラ２６Ａで撮影した画像で認識した先行車両のサイズと、カメラ群２６のハードウェアパラメータから算出できる（第２の認識状況に相当）。

リスクイベント判定部４０における１段目の判定では、必須情報（車両１０の走行地点、及び車両１０の挙動）に基づき、想定し得る項目のリスクの有無を判定する。

１段目のシーン検索式としては、信号無交差点、信号有交差点等の地点に基づく検索条件や、右折・左折・直進・停車など挙動に基づく検索条件があり、それぞれ単独でもよいが組み合わせでもよい。

１段目の判定式としては、急ブレーキのみを判定する場合（具体的には、加速度が所定値（例えば、０．３５Ｇ）を超えるか否か）、一時停止場所での不停止（具体的には、一時停止の標識がある交差点において、車速＝０ｋｍ／ｈを含まず通過する場合）、等がある。

自車速度は、Ｇセンサ情報の積分値を利用して算出でき（第１の認識状況に相当）、先行車との車間距離は、前方監視カメラ２６Ａで撮影した画像で認識した先行車両のサイズと、カメラ群２６のハードウェアパラメータから算出できる（第２の認識状況に相当）。

ここで、必須情報のみでリスクの有無を判定できる場合は問題ないが、情報不足でリスクの判定が困難となる場合がある。そこで、情報不足の場合は、画像要求部４２を介して、ドライブレコーダ主制御部３０に対して、カメラ群２６からの情報を状況認識部３６へ送出するように要求する。

状況認識部３６では、カメラ群２６からの情報を取得することで、任意情報として、周辺環境認識部３６Ｃ（図２参照）から車両１０の周辺環境をリスクイベント判定部４０へ送出すると共に、ドライバ状況認識部３６Ｄ（図２参照）から運転者２４の運転姿勢をリスクイベント判定部４０へ送出する。

リスクイベント判定部４０における２段目の判定では、必須情報（車両１０の走行地点、及び車両１０の挙動）、並びに、任意情報（車両１０の周辺環境、運転者２４の運転姿勢）に基づき、想定し得る項目のリスクの有無を判定する。

シーン検索式で、[場所検索]信号無交差点、[挙動]直進、[周辺環境]先行車あり、[ドライバ]前方注視、を検索する。次に、判定式にて、該当するシーンにて車間距離不足があったかどうかを調べるため、車間距離＜１．５×（自車速度)^２／９．８の条件が成立するかどうかを判定する。任意情報の画像から取得した先行車のサイズと、ハードウェアパラメータをもとに、車間距離を算出する。必須情報から取得したG値の積分値をもとに、自車速度を算出する。これらの値を判定式に入力・満たす場合はリスクあり、満たさない場合はリスクなしと判定する。

すなわち、比較的情報量が多く、解析処理に時間がかかる画像情報を最初から利用せず、比較的情報量が少なく、解析処理に時間がかからないセンサ情報に基づいて、リスクの有無を判定することで、ドライブレコーダ１４としての本来の機能を損なうことなく、運転支援装置１４Ａとしての機能を実現することができる。

リスクイベント判定部４０は、行動別スコアリング処理部４４及び場所別スコアリング処理部４６に接続されており、行動別スコアリング処理部４４及び場所別スコアリング処理部４６に対して、各項目のリスクの有無の判定結果が送出されるようになっている。

なお、行動別スコアリング処理部４４及び場所別スコアリング処理部４６へ全ての項目のリスクの有無の判定結果を送出する必要はなく、行動及び場所という概念に基づいて、取捨選択することも可能である。例えば、全項目数が１６０項目ある内、行動別スコアリング処理部４４及び場所別スコアリング処理部４６にそれぞれ１３０項目ずつ送出する場合もある。

図４は、行動別スコアリング処理部４４で処理する項目を分類したテーブル図である。図４に示される如く、行動別の項目として、大項目、中項目、及び小項目に分類する。

大項目は、例えば、道路交通法による分類、安全運転義務による分類、運転者状態による分類等が挙げられる。

中項目は、例えば、道路標識に関わる分類、運転者行動に関わる分類、運転者体調に関わる分類等が挙げられる。

小項目は、道路標識ごとの分類、運転者行動毎の分類、運転者体調の分類等が挙げられる。

大項目、中項目、小項目は、予めそれぞれを識別するＩＤが割り当てられており、小項目ＩＤには各ＩＤが集約されることになる。この小項目ＩＤを見ることで、大項目の種類、中項目の種類、小項目の種類が識別可能となる。

行動別スコアリング処理部４４では、予め定めた計算式に基づいて、小項目毎にスコアリングし、その合計値で評価する。例えば、行動において、平均的な運転をする運転者２４に対して、１００点満点中５０点を付与し、リスクがあると減点され、リスクが無い状態が継続されると加点されるような計算式を構築してもよい。

図５は、場所別スコアリング処理部４６で処理する項目を分類したテーブル図である。図５に示される如く、場所別の項目として、車両地点状況と車両走行状態とに分類し、それぞれの組み合わせによってシーンを設定する。

車両地点状況は、例えば、信号等の施設有無、道路の形状、特定場所等が挙げられる。

車両走行状態は、例えば、速度、加減速度、場所、天候等が挙げられる。

車両地点状況と車両走行状態との組み合わせは、車両地点状況の種類×車両走行状態の種類の数のシーンが存在し、それぞれを識別するＩＤが割り当てられており、ＩＤを見ることで、シーンが識別可能となる。

場所別スコアリング処理部４６では、予め定めた計算式に基づいて、シーン毎にスコアリングし、その合計値で評価する。例えば、場所において、平均的な運転をする運転者２４に対して、１００点満点中５０点を付与し、リスクがあると減点され、リスクが無い状態が継続されると加点されるような計算式を構築してもよい。

図２に示される如く、行動別スコアリング処理部４４及び場所別スコアリング処理部４６は、それぞれ、優先度決定部４８に接続されている。

優先度決定部４８では、行動別スコアリング処理部４４及び場所別スコアリング処理部４６のそれぞれのスコアリング結果に基づいて、運転者２４へ通知するリスクを抽出し、かつ、抽出したリスクに優先度を設定する。リスクは、運転者２４へ通知することが前提であるが、通知制限がある場合は、優先度の高い順から通知する必要があり、所定数のリスクの通知をアドバイス通知部５０へ送出する。

アドバイス通知部５０では、受け付けたリスクに基づいて、具体的なリスクコンサルティングを実行し、運転者２４が所持する携帯端末装置２４Ａ等へ通知する。なお、通知先の携帯端末装置２４Ａへは、Ｗｅｂアプリやネイティブアプリを利用して携帯端末装置２４Ａを介して通知することが可能である。また、携帯端末装置２４Ａに限らず、ドライブレコーダ１４や車両１０の音声通知機能を利用して、運転者２４へ通知してもよいし、車両１０のコックピットやディスプレイを介して、運転者２４へ通知してもよい。

以下に、第１の実施の形態の作用を図６のフローチャートに従い説明する。

図６（Ａ）は、第１の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャート、図６（Ｂ）は、第１の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御通知ルーチンを示すフローチャートである。

まず、図６（Ａ）に従い、運転支援制御解析ルーチンを説明する。

ステップ１００では、情報の解析時期か否かを判断する。情報の解析時期は、定期的、不定期の何れであってもよい。

なお、画像情報処理を実行する場合は、例えば、予め定めた条件を設定することが好ましい。予め定めた条件とは、図７に示される如く、ドライブレコーダ１４に搭載されているハードウェア（ＣＰＵリソース）の空き状態に基づき設定する。

図７の横軸は時間、縦軸はＣＰＵリソース（使用率）であり、機能がロックする使用率を９５％と設定している。このような状態で、時間によって、ＣＰＵリソースは変位し、５％以下を維持しながら駆動している。

ここで、第１の実施の形態に係る運転支援装置１４Ａとして、画像処理を実行する時間帯を、予め定めたしきい値以下（図７では、９０％）以下のときとしている。すなわち、画像処理は、リアルタイムで実行する必要はなく、運転者１４に対して通知をする時期までに画像処理が実行され、適正はアドバイスが生成されればよい。通知する時期は、今回の運転の降車まででもよいし、次回の運転の降車まででもよく、通信時期を認識する手段としては、イグニッションスイッチのオン・オフ状態、及び、ドア施錠・開錠状態をドライブレコーダ１４が検出してもよいし、運転者２４が所持する携帯端末装置２４Ａとドライブレコーダ１４との間の近距離通信機能から離間距離を取得してもよい。

なお、しきい値は、９０％に限定されるものではなく、ドライブレコーダ１４の本来の機能を妨げない程度で決めればよい。

図６（Ａ）のステップ１００において、否定判定された場合は、ステップ１２６へ移行して、解析を継続するか否かを判断する。ステップ１２６で否定判定された場合は、ステップ１００へ戻る。

ステップ１００において、肯定判定されると、ステップ１００２へ移行して、各種センサ情報を取得し、次いで、ステップ１０４へ移行してＧＰＳ情報から走行地点を解析し、ステップ１０６へ移行する。

ステップ１０６では、ＧＰＳ情報、Ｇ情報及びＧｙｒｏ情報から車両挙動を解析し、ステップ１０８へ移行する。

ステップ１０８では、１段目、すなわち、必須情報によるリスクイベントを判定し、ステップ１１０へ移行して、リスクイベントの判定式への入力情報が足りているかどうかを判定する。

このステップ１１０で否定判定、リスクイベントの判定式への入力情報が足りていないと判断された場合は、ステップ１１０からステップ１１２へ移行して、車外、車室内の画像情報を要求する。

次のステップ１１４では、ドライブレコーダ主制御部３０から画像情報を取得し、ステップ１１６へ移行する。

ステップ１１６では、２段目、すなわち、必須情報に任意情報を含めたリスクインベントを判定し、ステップ１１８へ移行する。また、ステップ１１０で肯定判定された場合は、任意情報を加味した２段目のリスク判定は不要であると判断し、ステップ１１８へ移行する。

ステップ１１８では、判定したリスクイベント毎に行動別スコアリング処理を実行し（図４参照）、次いで、ステップ１２０へ移行して、判定したリスクイベント毎に場所別スコアリング処理を実行して（図５参照）、ステップ１２２へ移行する。なお、ステップ１１８とステップ１２０の順で処理を行うようにしたが、ステップ１２０→ステップ１１８の順序でもよいし、ステップ１１８とステップ１２０とを同時に処理（並行処理）するようにしてもよい。

ステップ１２２では、スコアリング処理結果に基づいて、リスクイベントを通知する優先度を決定し、ステップ１２４へ移行する。ステップ１２４では、結果格納処理を実行し、ステップ１２６へ移行する。

ステップ１２６では、解析を継続するか否かを判断し、肯定判定された場合は、前述したようにステップ１００へ戻り、否定判定された場合は、このルーチンは終了する。

する。

次に図６（Ｂ）に従い、運転支援制御通知ルーチンを説明する。

ステップ１５０では、リスクイベントの通知時期か否かを判断する。ステップ１５０で否定判定された場合は、このルーチンは終了する。また、ステップ１５０で肯定判定されると、ステップ１５２へ移行する。

通知時期は、第１の実施の形態では、イグニッションキーがオフになったときとしており、図１に示される如く、運転者２４が、車両１０を後者したときを見計らって通知するようにしている。

なお、通知時期は、車両１０の後者時に限定されず、例えば、次のイグニッションキーのオン時であってよい。また、例えば、近距離通信機能を利用して、運転者２４が所持するキーや携帯端末装置２４Ａと、ドライブレコーダ１４との間で、所定範囲外に一旦出て、その後所定範囲内に戻ったときに通知する等、他の通知時期であってもよい。また、車両周辺に運転者がいない状況であっても、任意のタイミングでＷｅｂアプリやネイティブアプリを経由して通知してもよい。

ステップ１５２では、図６（Ａ）のステップ１２４で格納したリスクイベントを読み出し、ステップ１５４へ移行して、運転者２４が所持する携帯端末装置２４Ａ等へ通知処理を実行し、ステップ１５６へ移行する。

ステップ１５６では、通知したリスクイベントのアーカイブ処理を実行し、このルーチンは終了する。なお、リスクイベントは全ての履歴としてのこす必要はなく、取捨選択してもよい。

（第１の実施の形態の変形例）

なお、第１の実施の形態では、図３に示される如く、状況認識部３６において、走行地点解析部３６Ａ、挙動解析部３６Ｂ、周辺環境認識部３６Ｃ、及び、ドライバ状況認識部３６Ｄにおいて、状況を認識するようにしたが、図８に示される如く、車両１０のＣＡＮデータに基づいて、車両動作モードを認識する車両動作モード認識部３６Ｅを追加してもよい。これにより、自車（車両１０）の挙動をさらに詳細に認識することができる。

（第１の実施の形態の実施例「実施例１」）

以下に示す（ａ）～（ｃ）の手順で、リスクイベント処理を実行する。

（ａ） ＧＰＳ情報及び加速度情報に基づいて、自車（車両１０）行動と地点情報を導出する。例えば、信号有りの交差点を左折する。

（ｂ） 画像処理結果を取得する。

・ カメラ群２６（車外）からの画像情報を解析し、周囲の状況を推定する。例えば、青信号で左折する手間５秒に、自車（車両１０）の左側に自転車がいた。

・ カメラ群２６（車室内）からの画像情報を解析し、運転者２４の状態を推定する。例えば、左折手前５秒以内で安全確認をしていない。

（ｃ） 左折するシーンの前後の任意時間分のみの（ａ）及び（ｂ）のデータを用いて、リスクイベントを判定する。

Ｃａｓｅ１：（ｂ）で左折時に急ブレーキを踏んだ場合

気づくのに遅れて急ブレーキを踏んだ、というリスクシーンであり、安全操作不適に相当する。

Ｃａｓｅ２：（ｂ）で左折時にブレーキ操作を全くしなかった場合

気づかずに通過した、というリスクシーンであり、横断者等妨害に相当する。

Ｃａｓｅ３：（ｃ）の判定結果に基づき、具体的なアドバイスを行う。

Ｃａｓｅ１の場合は、『交差点進入前は必ず安全確認の上左折しましょう。』と通知し、Ｃａｓｅ２の場合は、『必ず停止可能な速度まで減速し、安全確認の上左折しましょう。』と通知する。

（第１の実施の形態の実施例「実施例２」）

地点×自車（車両１０）挙動の解析を行った上で、画像解析が必要なリスクシーンの解析が必要なタイミングのみ、追加画像を解析する（任意情報を利用）。

画像解析のいらない例（必須情報のみで解析可能な例）としては、幹線道路を直進している際に速度超過するイベントが挙げられる。

この場合、場所が幹線道路、自車（車両１０）の挙動が直進、自車（車両１０）速度と幹線道路の上限速度を比較し、速度オーバーをしているか検知すればよく、画像情報が不要となる。

第１の実施の形態の実施例２によれば、画像解析を行うタイムスタンプを指定するため、画像解析にかかるＣＰＵリソースの削減が可能となる。

（第１の実施の形態の実施例３）

検出したリスクイベントを、場所別及び行動別に分類して、スコアリングを実施することで、スコアの最も低いシーンを選定し、優先的にアドバイスすべきリスクイベントの優先度を算定する。

第１の実施の形態の実施例３によれば、数あるリスクのある運転の中でも、特に問題のある運転シーンを特定し、優先的に通知することで、問題のある運転シーンの迅速な是正が可能となる。

［第２の実施の形態］

以下に、本発明の第２の実施の形態について、図９及び図１０に従い説明する。なお、第１の実施の形態と同一構成部分については、同一の符号を付して、その構成の説明を省略する。

第２の実施の形態の特徴は、リスクイベント判定部４０における判定結果が、予め想定していた判定に対して乖離があったり、予め設定していたリスクイベントの項目等の何れにも該当しない新たなリスクが判明した場合に、判定しきい値やリスクイベント判定の項目等を編集（追加、削除、変更等）する機能を付加したものである。

図９は、本発明の第２の実施の形態に係るドライブレコーダ１４における、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置１４Ａの機能ブロック図である。

運転支援装置１４Ａには、ユーザインターフェイス（ＵＩ）５２が接続されている。ＵＩ５２は、例えば、運転支援装置１４Ａを遠隔で支援する管理部門に設置され、オペレータによって操作可能なデバイスである。なお、オペレータ以外に、運転者２４であってもよい。

リスクイベント判定部４０は、このＵＩ５２へ判定結果に関する情報を送出する。ＵＩ５２では、判定結果を解析し、しきい値調整の要否、及び判定レベルの調整の要否を判断する。

オペレータは、しきい値調整が必要と判断した場合、ＵＩ５２を操作して、しきい値調整部５４へ、しきい調整情報を送出する。しきい値調整部５４は、状況認識部３６に接続されており、当該状況認識部３６で実行される、センサ情報と比較するしきい値を調整する。

また、オペレータは、判定レベルの調整が必要と判断した場合、ＵＩ５２を操作して、判定レベル調整部５６へ、判定レベル調整情報を送出する。判定レベル調整部５６は、リスクイベント判定部４０に接続されており、当該リスクイベント判定部４０で実行される、リスクイベント判定のための判断基準等の調整を実行する。

以下に、第２の実施の形態の作用を説明する。

図１０は、第２の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャートである。なお、第１の実施の形態（図６（Ａ）参照）と同一ステップには、同一のステップ番号を付して、その処理の説明を省略する。

ステップ１１０において、リスクイベントの判定式への入力情報が足りていると判定された後、又は、ステップ１１６において、２段目のリスクイベントの判定が実行された後、ステップ１２８では、判定結果をＵＩ５２へ送信する。

次のステップ１３０では、ＵＩ５２側において、判定結果の調整（しきい値調整、判定レベル調整）の要否を判断する。ステップ１３０で調整が必要と判断されると、ステップ１３２へ移行して、判定レベル調整処理及びしきい値調整処理を実行し、ステップ１０８へ戻り、上記工程を繰り返す。

また、ステップ１３２で否定判定された場合は、判定結果の調整が不要と判断し、ステップ１１８へ移行する。

第２の実施の形態によれば、例えば、法規性や社会情勢の変化によって、一般的な交通マナーが変化した場合、リスクイベントの判定のしきい値や判定レベル調整を編集することで、新規に開発せずとも、高度なアドバイスを継続して提供することができる。

（第２の実施の形態の実施例「実施例３」）

リスクイベント判定部４０の出力を、ＵＩ５２を介して、オペレータへ提示する。

判定内容に誤りがあった場合、以下のケースに応じて、しきい値調整、判定レベル調整を実行する。

Ｃａｓｅ１：リスクはないと判断した場合

リスクイベントの判定対象は合致しているが（場所、自車（車両１０）挙動等の組み合わせ）、判定しきい値の実際のリスクの程度と合致しない場合、判定しきい値を調整する（例えば、車間距離や相対速度のしきい値等）。

Ｃａｓｅ２：リスクイベントの判定対象が誤っていて、予め設計した別のルールに変更すべきと判断した場合

例えば、リスクイベント判定対象とする、場所等の検出結果に誤りがあった場合、以下の処理１～処理２を実行する。

・処理１ 該当する危険イベントの判定結果が出力されるように、場所等の検出結果を修正する。

・処理２ 処理１での修正結果に対して、状態認識部３６の出力が整合するように判定しきい値群を修正する。

Ｃａｓｅ３：リスクイベント判定対象が誤っており、かつ、予め設計したルールのどれにも該当しない場合

リスクイベント判定ルールを新規に追加する。

上記の対応は、オペレータは運転者２４が手動で行ってもよいし、予め定めたプログラムに従って処理したり、ＡＩを用いて、過去の膨大な履歴情報（所謂ビッグデータ）に基づいて、機械学習によって判断してもよい。

［第３の実施の形態］

以下に、本発明の第３の実施の形態について、図１１及び図１２に従い説明する。なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同一構成部分については、同一の符号を付して、その構成の説明を省略する。

第３の実施の形態の特徴は、リスクイベント判定部４０における判定結果及び判定精度が、予め想定していた判定に対して乖離があったり、予め設定していたリスクイベントの項目等の何れにも該当しない新たなリスクが判明した場合に、判定しきい値やリスクイベント判定の項目等を編集（追加、削除、変更等）する機能を付加したものである。

図１１は、本発明の第２の実施の形態に係るドライブレコーダ１４における、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置１４Ａの機能ブロック図である。

運転支援装置１４Ａには、ユーザインターフェイス（ＵＩ）５２が接続されている。ＵＩ５２は、例えば、運転支援装置１４Ａを遠隔で支援する管理部門に設置され、オペレータによって操作可能なデバイスである。なお、オペレータ以外に、運転者２４であってもよい。

リスクイベント判定部４０は、このＵＩ５２へ判定結果及び判定精度に関する情報を送出する。ＵＩ５２では、判定結果及び判定精度を解析し、しきい値調整の要否、及び判定レベルの調整の要否を判断する。

オペレータは、しきい値調整が必要と判断した場合、ＵＩ５２を操作して、しきい値調整部５４へ、しきい調整情報を送出する。しきい値調整部５４は、状況認識部３６に接続されており、当該状況認識部３６で実行される、センサ情報と比較するしきい値を調整する。

また、オペレータは、判定レベルの調整が必要と判断した場合、ＵＩ５２を操作して、判定レベル調整部５６へ、判定レベル調整情報を送出する。判定レベル調整部５６は、リスクイベント判定部４０に接続されており、当該リスクイベント判定部４０で実行される、リスクイベント判定のための判断基準等の調整を実行する。

以下に、第３の実施の形態の作用を説明する。

図１２は、第３の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャートである。なお、第１の実施の形態（図６（Ａ）参照）と同一ステップには、同一のステップ番号を付して、その処理の説明を省略する。

ステップ１１０において、リスクイベントの判定式への入力情報が足りていると判定された後、又は、ステップ１１６において、２段目のリスクイベントの判定が実行された後、ステップ１２８では、判定結果及び判定精度をＵＩ５２へ送信する。

次のステップ１３０では、ＵＩ５２側において、判定結果及び判定精度の調整（しきい値調整、判定レベル調整）の要否を判断する。ステップ１３０で調整が必要と判断されると、ステップ１３２へ移行して、判定レベル調整処理及びしきい値調整処理を実行し、ステップ１０８へ戻り、上記工程を繰り返す。

また、ステップ１３２で否定判定された場合は、判定結果及び判定精度の調整が不要と判断し、ステップ１１８へ移行する。

第３の実施の形態によれば、例えば、法規性や社会情勢の変化によって、一般的な交通マナーが変化した場合、リスクイベントの判定のしきい値や判定レベル調整を編集することで、新規に開発せずとも、高度なアドバイスを継続して提供することができる。

加えて、第３の実施の形態によれば、リスクイベント判定結果の判定精度に応じて、出力をフィルタリング・ソートすることで、ＵＩ５２でイベント判定結果を確認する場合において、判定精度が低いものから順に確認を行うことで効率的に確認をすることができる。

（第３の実施の形態の実施例「実施例４」）

第２の実施例の形態の実施例３に加え、リスクイベント判定部４０の出力に判定精度を追加して、ＵＩ５２を介して、オペレータへ提示する。

判定内容に誤りがあった場合、実施例３に加え、以下の対応をとる。

Ｃａｓｅ１：アドバイス提供について

判定精度が任意の値以下のリスクイベントに対しては、アドバイスを提供しない、或いは提供順序の優先度を落とす。

Ｃａｓｅ２：ＵＩ５２の表示について

判定精度が任意の値以上のリスクイベントに対しては、優先的にＵＩ５２へ表示する。

［第４の実施の形態］

以下に、本発明の第４の実施の形態について、図１３及び図１４に従い説明する。なお、第１の実施の形態と同一構成部分については、同一の符号を付して、その構成の説明を省略する。

ここで、第１の実施の形態ではリスクイベント判定部４０に画像要求部４２を設け、リスクイベント判定部４０の必須情報に基づく判定（１段目）において、画像情報が必要であると判断した場合に、ドライブレコーダ主制御部３０に対して画像情報（任意情報）を要求し、画像情報を加味して判定（２段目）する構成であった。

これに対し、第４の実施の形態では、リスクイベント判定部４０における判定において、必須情報及び任意情報の区別をすることなく、最初からセンサ情報と画像情報を用いてリスクイベントを判定する構成である。

図１４は、本発明の第４の実施の形態に係るドライブレコーダ１４における、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置１４Ａの機能ブロック図である。

状況認識部３６では、走行地点解析部３６Ａで解析した車両１０の走行地点、挙動解析部３６Ｂで解析した車両１０の挙動の各々の情報を、リスクイベント処理制御部３８へ送出する。

また、状況認識部３６では、カメラ群２６からの情報を取得することで、周辺環境認識部３６Ｃ（図２参照）から車両１０の周辺環境をリスクイベント判定部４０へ送出すると共に、ドライバ状況認識部３６Ｄ（図２参照）から運転者２４の運転者行動（わき見、ちらちらわき見、漫然状態、スマホ操作、姿勢崩れ、安全不確認等）をリスクイベント判定部４０へ送出する。

リスクイベント判定部４０は、車両１０の走行地点、及び車両１０の挙動）、並びに、車両１０の周辺環境、運転者２４の運転姿勢に基づき、想定し得る項目のリスクの有無を判定する。

以下に、第４の実施の形態の作用を説明する。

図１０は、第４の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャートである。なお、第１の実施の形態（図６（Ａ）参照）と同一ステップには、同一のステップ番号を付して、その処理の説明を省略する。

ステップ１０６では、ＧＰＳ情報、Ｇ情報及びＧｙｒｏ情報から車両挙動を解析し、ステップ１１４へ移行する。

ステップ１１４では、ドライブレコーダ主制御部３０から画像情報を取得し、ステップ１１６へ移行する。

ステップ１１６では、車両１０の走行地点、及び車両１０の挙動）、並びに、車両１０の周辺環境、運転者２４の運転姿勢に基づき、リスクインベントを判定し、ステップ１１８へ移行する。

第４の実施の形態によれば、車両１０が走行中に取得した、様々なシーンに応じたリスクイベントを判定し、当該リスクイベントを解消する的確なアドバイスを提供することができる。

また、第４の実施の形態によれば、数あるリスクのある運転の中でも、特に問題のある運転シーンを特定し、優先的に通知することで、問題のある運転シーンの迅速な是正が可能となる。

［第５の実施の形態］

以下に、本発明の第５の実施の形態について、図１５及び図１６に従い説明する。なお、第１の実施の形態と同一構成部分については、同一の符号を付して、その構成の説明を省略する。

ここで、第１の実施の形態では、リスクイベント判定部４０が、行動別スコアリング処理部４４及び場所別スコアリング処理部４６を備え、行動別スコアリング処理部４４及び場所別スコアリング処理部４６に対して、各項目のリスクの有無の判定結果を送出し、行動別スコアリング処理部４４では、予め定めた計算式に基づいて、小項目毎にスコアリングし、その合計値で評価し、場所別スコアリング処理部４６では、予め定めた計算式に基づいて、シーン毎にスコアリングし、その合計値で評価する構成であった。

これに対し、第５の実施の形態では、リスクイベント判定部４０における判定において、リスクイベント判定部４０で判定した結果に対して、区別したり優先度を設定せず、所謂生データに基づいて、リスクイベントを判定する構成とした。

図１５は、本発明の第５の実施の形態に係るドライブレコーダ１４における、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置１４Ａの機能ブロック図である。

リスクイベント判定部４０は、２段階でリスクの有無の判定を実行している。

リスクイベント判定部４０における１段目の判定では、必須情報（車両１０の走行地点、及び車両１０の挙動）に基づき、想定し得る項目のリスクの有無を判定する。

ここで、必須情報のみでリスクの有無を判定できる場合は問題ないが、情報不足でリスクの判定が困難となる場合がある。

そこで、情報不足の場合は、画像要求部４２を介して、ドライブレコーダ主制御部３０に対して、カメラ群２６からの情報を状況認識部３６へ送出するように要求する。

状況認識部３６では、カメラ群２６からの情報を取得することで、任意情報として、周辺環境認識部３６Ｃ（図２参照）から車両１０の周辺環境をリスクイベント判定部４０へ送出すると共に、ドライバ状況認識部３６Ｄ（図２参照）から運転者２４の運転者行動（わき見、ちらちらわき見、漫然状態、スマホ操作、姿勢崩れ、安全不確認等）をリスクイベント判定部４０へ送出する。

リスクイベント判定部４０における２段目の判定では、必須情報（車両１０の走行地点、及び車両１０の挙動）、並びに、任意情報（車両１０の周辺環境、運転者２４の運転姿勢）に基づき、想定し得る項目のリスクの有無を判定する。

すなわち、比較的情報量が多く、解析処理に時間がかかる画像情報を最初から利用せず、比較的情報量が少なく、解析処理に時間がかからないセンサ情報に基づいて、リスクの有無を判定することで、ドライブレコーダ１４としての本来の機能を損なうことなく、運転支援装置１４Ａとしての機能を実現することができる。

リスクイベント判定部４０で判定したリスクイベントは、アドバイス通知部５０へ送出する。

アドバイス通知部５０では、受け付けたリスクに基づいて、具体的なリスクコンサルティングを実行し、運転者２４が所持する携帯端末装置２４Ａ等へ通知する。

以下に、第５の実施の形態の作用を説明する。

図１６は、第５の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャートである。なお、第１の実施の形態（図６（Ａ）参照）と同一ステップには、同一のステップ番号を付して、その処理の説明を省略する。

ステップ１１０で否定判定、リスクイベントの判定式への入力情報が足りていないと判断された場合は、ステップ１１０からステップ１１２へ移行して、車外、車室内の画像情報を要求する。

次のステップ１１４では、ドライブレコーダ主制御部３０から画像情報を取得し、ステップ１１６へ移行する。

ステップ１１６では、２段目、すなわち、必須情報に任意情報を含めたリスクインベントを判定し、ステップ１２４へ移行する。また、ステップ１１０で肯定判定された場合は、任意情報を加味した２段目のリスク判定は不要であると判断し、ステップ１２４へ移行する。

ステップ１２４では、結果格納処理を実行し、ステップ１２６へ移行する。

ステップ１２６では、解析を継続するか否かを判断し、肯定判定された場合は、前述したようにステップ１００へ戻り、否定判定された場合は、このルーチンは終了する。

する。

第５の実施の形態によれば、車両１０が走行中に取得した、様々なシーンに応じたリスクイベントを判定し、当該リスクイベントを解消する的確なアドバイスを提供することができる。

また、第５の実施の形態によれば、画像解析を行うタイムスタンプを指定するため、画像解析にかかるＣＰＵリソースの削減が可能となる。

［第６の実施の形態］

以下に、本発明の第６の実施の形態について、図１７及び図１８に従い説明する。なお、第１の実施の形態と同一構成部分については、同一の符号を付して、その構成の説明を省略する。

（第１の実施の形態との相違点１）

ここで、第１の実施の形態ではリスクイベント判定部４０に画像要求部４２を設け、リスクイベント判定部４０の必須情報に基づく判定（１段目）において、画像情報が必要であると判断した場合に、ドライブレコーダ主制御部３０に対して画像情報（任意情報）を要求し、画像情報を加味して判定（２段目）する構成であった。

これに対し、第６の実施の形態では、リスクイベント判定部４０における判定において、必須情報及び任意情報の区別をすることなく、最初からセンサ情報と画像情報を用いてリスクイベントを判定する構成である。

（第１の実施の形態との相違点２）

第１の実施の形態では、リスクイベント判定部４０が、行動別スコアリング処理部４４及び場所別スコアリング処理部４６を備え、行動別スコアリング処理部４４及び場所別スコアリング処理部４６に対して、各項目のリスクの有無の判定結果を送出し、行動別スコアリング処理部４４では、予め定めた計算式に基づいて、小項目毎にスコアリングし、その合計値で評価し、場所別スコアリング処理部４６では、予め定めた計算式に基づいて、シーン毎にスコアリングし、その合計値で評価する構成であった。

これに対し、第６の実施の形態では、リスクイベント判定部４０における判定において、リスクイベント判定部４０で判定した結果に対して、区別したり優先度を設定せず、所謂生データに基づいて、リスクイベントを判定する構成とした。

図１７は、本発明の第４の実施の形態に係るドライブレコーダ１４における、主として運転支援制御を、機能別に分類して示した運転支援装置１４Ａの機能ブロック図である。

状況認識部３６では、走行地点解析部３６Ａで解析した車両１０の走行地点、挙動解析部３６Ｂで解析した車両１０の挙動の各々の情報を、リスクイベント処理制御部３８へ送出する。

また、状況認識部３６では、カメラ群２６からの情報を取得することで、周辺環境認識部３６Ｃ（図２参照）から車両１０の周辺環境をリスクイベント判定部４０へ送出すると共に、ドライバ状況認識部３６Ｄ（図２参照）から運転者２４の運転者行動（わき見、ちらちらわき見、漫然状態、スマホ操作、姿勢崩れ、安全不確認等）をリスクイベント判定部４０へ送出する。

リスクイベント判定部４０は、車両１０の走行地点、及び車両１０の挙動）、並びに、車両１０の周辺環境、運転者２４の運転姿勢に基づき、想定し得る項目のリスクの有無を判定する。

リスクイベント判定部４０で判定したリスクイベントは、アドバイス通知部５０へ送出する。

アドバイス通知部５０では、受け付けたリスクに基づいて、具体的なリスクコンサルティングを実行し、運転者２４が所持する携帯端末装置２４Ａ等へ通知する。

以下に、第６の実施の形態の作用を説明する。

図１８は、第６の実施の形態に係る運転支援システムにおける運転支援制御解析ルーチンを示すフローチャートである。なお、第１の実施の形態（図６（Ａ）参照）と同一ステップには、同一のステップ番号を付して、その処理の説明を省略する。

ステップ１０６では、ＧＰＳ情報、Ｇ情報及びＧｙｒｏ情報から車両挙動を解析し、ステップ１１４へ移行する。

ステップ１１４では、ドライブレコーダ主制御部３０から画像情報を取得し、ステップ１１６へ移行する。

ステップ１１６では、車両１０の走行地点、及び車両１０の挙動）、並びに、車両１０の周辺環境、運転者２４の運転姿勢に基づき、リスクインベントを判定し、ステップ１２４へ移行する。

ステップ１２４では、結果格納処理を実行し、ステップ１２６へ移行する。

ステップ１２６では、解析を継続するか否かを判断し、肯定判定された場合は、前述したようにステップ１００へ戻り、否定判定された場合は、このルーチンは終了する。

する。

第６の実施の形態によれば、車両１０が走行中に取得した、様々なシーンに応じたリスクイベントを判定し、当該リスクイベントを解消する的確なアドバイスを提供することができる。

また、リスクイベント判定部４０における判定において、必須情報及び任意情報の区別をすることなく、最初からセンサ情報と画像情報を用いてリスクイベントを判定することができる。

さらに、リスクイベント判定部４０における判定において、リスクイベント判定部４０で判定した結果に対して、区別したり優先度を設定せず、所謂生データに基づいて、リスクイベントを判定する。

すなわち、第６の実施の形態によれば、車両１０の走行シーンに応じたリスクイベントを、複雑な制御を行うことなく、必要十分な情報で的確に判定することができ、装置構成の簡略化に伴う廉価版として有用な構成ということができる。

［第７の実施の形態］

以下に、本発明の第７の実施の形態について、図１９に従い説明する。なお、第１の実施の形態と同一構成部分については、同一の符号を付して、その構成の説明を省略する。

図１９に示される如く、第７の実施の形態では、ジャイロセンサ１６（図１９では、「Ｇｙｒｏ）と表記）、加速度センサ（Ｇセンサ）１８（図１９では、「Ｇ」と表記）、及びＧＰＳ受信機２０（図１９では、「ＧＰＳ」と表記）が、車両制御装置１２に接続されている。

第７の実施の形態では、走行地点解析部３６Ａ及び挙動解析部３６Ｂで必要な情報、すなわち、ジャイロセンサ１６、加速度センサ１８、及びＧＰＳ受信機２０からの情報を車両制御装置１２から取得する。この場合、車両制御装置１２から、レーダ群２２からの情報として、車両１０の前方の障害物情報を、併せて取得してもよい。特に、夜間や雨天時等、カメラ群２６からの情報量が少なく、認識しにくい障害物等を、確実に認識することができる。

第７の実施の形態によれば、車両１０に既存のセンサ（ジャイロセンサ１６、加速度センサ１８、及びＧＰＳ受信機２０）の何れかが存在する場合に、ドライブレコーダ１４として、当該機能を持たせる必要がなく、車両制御装置１２から必要なセンサ情報を取得することができるため、構成を簡略化することができる。

なお、本発明の各実施の形態（変形例を含む）では、ドライブレコーダ１４において、全ての制御（情報取得、状況認識、リスク判定等）を実行する構成としたが、ジャイロセンサ１６、加速度センサ１８、及びＧＰＳ受信機２０、並びに、カメラ群２６及びドライブレコーダ主制御部３０は、車載搭載のハードウェア（ドライブレコーダ１４）として構成し、当該ハードウェアからの出力信号をクラウドへ送信し、クラウド上で、リスクイベント処理部４０、優先度決定部４８、アドバイス通知部５０等に代わる処理を実行してもよい。言い換えれば、車両１０に搭載するハードウェアと、クラウド上で処理する機能との間の配置に制限はない。

１０ 車両、１２ 車両制御装置、１４ ドライブレコーダ、１４Ａ 運転支援装置、１６ ジャイロセンサ（Ｇｙｒｏセンサ）、１８ 加速度センサ（Ｇセンサ）、２０ ＧＰＳ受信機、２２ レーダ群、２４ 運転者、２６Ａ 前方向監視カメラ、２６Ｂ 後方向監視カメラ、２６Ｃ 車室内監視カメラ、２６ カメラ群２６Ｄ 右方向監視カメラ、２６Ｅ 左方向監視カメラ、３０ ドライブレコーダ主制御部、３２ モニタ部、３４ センサ情報取得部、３６ 状況認識部、３６Ａ 走行地点解析部、３６Ｂ 挙動解析部、３６Ｃ 周辺環境認識部、３６Ｄ ドライバ状況認識部、３８ リスクイベント処理制御部、４０ リスクイベント判定部、４２ 画像要求部４４ 行動別スコアリング処理部４４、４６ 場所別スコアリング処理部、４８ 優先度決定部５０ アドバイス通知部

Claims (9)

1. 車両の位置情報と、前記車両の挙動情報と、前記車両の周辺及び車室内の画像情報と、を情報源として取得して、前記情報源に基づいて、前記車両の状況を認識する状況認識部と、（３６）
   前記状況認識部での認識結果を解析して、前記車両の走行中に発生し得るリスクイベントの有無を判定する判定部と、（３８、４０）
   前記判定部で前記リスクイベント有りと判定された場合に、当該リスクイベントを解消するためのアドバイスを、少なくとも前記車両を運転する運転者へ通知する通知部と、（５０）
   を有する運転支援装置。
2. 前記状況認識部が、
   前記情報源を、前記車両の位置情報及び前記車両の挙動情報による必須情報源と、前記車両の周辺及び車室内の画像情報による任意情報源とに分類し、
   前記判定部でリスクイベントの判定に用いる認識項目に応じ、
   １段目の状況認識として前記必須情報源に基づき運転状況を認識して前記判定部に出力する第一の認識機能と、
   １段目の出力ではリスクイベントの判定に用いる認識項目として不足する場合に、２段目の状況認識として前記必須情報源と前記任意情報源とに基づいて前記運転状況を認識して前記判定部に出力する第二の認識機能と、
   を備える請求項１記載の運転支援装置。
3. 前記判定部で判定したリスクイベントを、少なくとも道路交通法の違反項目に関わる行動型リスクインベントと、少なくとも走行地点と自車運転行動とで決まるシーンに基づく場所型リスクイベントとに、重複可能に分類し、前記行動型リスクイベント及び前記場所型リスクイベントの各々に対して対策重要度に応じたスコアリングを実行し、スコアリングの結果に基づいて、前記通知部で通知する優先度を決定する、請求項１又は請求項２記載の運転支援装置。
4. 前記判定部での判定結果を取得して、前記判定部における判定結果の良否を監視し、監視結果に基づいて、前記判定部での判定基準を更新する監視部をさらに有する、請求項１～請求項３の何れか１項記載の運転支援装置。
5. 前記監視部が、前記判定部から判定精度情報を取得して、判定精度の低い順に、前記判定結果の良否を監視する、請求項４記載の運転支援装置。
6. 前記状況認識部で取得する情報源として、前記車両の走行情報を加える、請求項１～請求項５の何れか１項記載の運転支援装置。
7. 車両の位置情報と、前記車両の挙動情報と、前記車両の周辺及び車室内の画像情報と、を情報源として取得して、前記情報源に基づいて、前記車両の状況を認識し、
   認識結果を解析して、前記車両の走行中に発生し得るリスクイベントの有無を判定し、
   前記リスクイベント有りと判定された場合に、当該リスクイベントを解消するためのアドバイスを、少なくとも前記車両を運転する運転者へ通知する、
   運転支援方法。
8. 車両に搭載され、少なくとも前記車両の前方を含む周囲の環境を撮影し、撮影した画像を、予め定めた容量の範囲内で、古い画像から順に書き換えながら録画すると共に、非常時期を検出した場合に、当該非常時期の 前後の所定期間の画像を保存する主制御部と、
   請求項１～請求項７の何れか１項記載の運転支援装置と、
   を有するドライブレコーダ。
9. コンピュータを、
   請求項１～請求項６の何れか１項記載の運転支援装置の各部として動作させる、
   運転支援制御プログラム。

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