JP2022151185A - 運転評価装置、運転評価方法及び運転評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、運転者の運転に関する評価を行う際に、車両の走行環境や車両の違い等の外的要因の影響を低減することができる運転評価装置、運転評価方法及び運転評価プログラムを提供することを目的とする。【解決手段】車両状態に関する車両情報、及び運転者の運転状態に関する運転情報の少なくとも１つを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記車両情報及び前記運転情報の少なくとも１つに基づいて、予め定めた運転に関する失敗操作が行われたか否かを判定する判定部と、前記判定部が判定した前記失敗操作に基づいて、前記失敗操作が行われた失敗操作確率を算出し、前記失敗操作確率に基づいて算出した前記失敗操作確率のＺスコアを用いて、前記運転者の運転に関する評価値を算出する算出部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、運転評価装置、運転評価方法及び運転評価プログラムに関する。

特許文献１には、ドライバが適切な挙動を行えているかどうかの基準を示すリファレンスデータとドライバの挙動とを比較することによって、ドライバの運転技量を評価する技術が開示されている。具体的には、特許文献１の技術では、ドライバの挙動が、対応するリファレンスデータを超えている場合に評価をマルとし、対応するリファレンスデータを下回っている場合に評価をバツとする。

特開２０１９－７９１５１号公報

しかし、上記特許文献１の技術では、評価が低いとすべき運転者の単位時間あたりの挙動が偶々適切だった場合に評価が高くなり、評価が高いとすべき運転者の単位時間あたりの挙動が偶々不適切だった場合に評価が低くなる。このため、上記特許文献１の技術では、評価に際して車両の走行環境や車両の違い等の外的要因の影響を受けやすく、運転者の運転に関する評価を行う観点で改善の余地がある。

そこで、本発明は、運転者の運転に関する評価を行う際に、車両の走行環境や車両の違い等の外的要因の影響を低減することができる運転評価装置、運転評価方法及び運転評価プログラムを提供することを目的とする。

請求項１に係る運転評価装置は、車両状態に関する車両情報、及び運転者の運転状態に関する運転情報の少なくとも１つを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記車両情報及び前記運転情報の少なくとも１つに基づいて、予め定めた運転に関する失敗操作が行われたか否かを判定する判定部と、前記判定部が判定した前記失敗操作に基づいて、前記失敗操作が行われた失敗操作確率を算出し、前記失敗操作確率に基づいて算出した前記失敗操作確率のＺスコアを用いて、前記運転者の運転に関する評価値を算出する算出部と、を備える。

請求項１に係る運転評価装置では、取得部は、車両情報及び運転情報の少なくとも１つを取得する。また、判定部は、取得部が取得した車両情報及び運転情報の少なくとも１つに基づいて、失敗操作が行われたか否かを判定する。そして、算出部は、判定部が判定した失敗操作に基づいて失敗操作確率を算出し、Ｚスコアを用いて、運転者の評価値を算出する。ここで、Ｚスコアとは、平均が０、標準偏差が１になるように変換した得点である。これにより、当該運転評価装置では、Ｚスコアを用いて運転者の評価値を算出することで、偏差値のような指標を用いて運転者の運転に関する評価を行うことができる。そのため、当該運転評価装置によれば、運転者の運転に関する評価を行う際に、車両の走行環境や車両の違い等の外的要因の影響を低減することができる。

請求項２に係る運転評価装置は、請求項１において、前記運転者の一員である運転者ｉのｎ回目の前記評価値を算出する場合において、前記運転者ｉの前記失敗操作確率を想定した想定失敗操作確率を~Ｆⁱ _n、前記運転者ｉを含む前記運転者の全員の前記想定失敗操作確率の平均値を~μ_n、前記運転者ｉを含む前記運転者の全員の前記想定失敗操作確率の標準偏差を~σ_n、前記運転者ｉが車両の運転を開始してから現在時刻までの前記失敗操作確率をＴ、とすると、前記算出部は、以下の数式（１）を用いて前記運転者ｉの前記Ｚスコアである~Ｚⁱ _nを算出し、Ｚminが前記Ｚスコアの下限値を示し、Ｚmaxが前記Ｚスコアの上限値を示し、Ｓminが前記評価値の下限値を示し、Ｓmaxが前記評価値の上限値を示す以下の数式（２）を用いて前記運転者ｉの前記評価値であるＳｃｏｒｅⁱを算出する。

・・・・・（１）

・・・・・（２）

請求項２に係る運転評価装置では、算出部は、上記の数式（１）を用いて~Ｚⁱ _nを算出し、上記の数式（２）を用いてＳｃｏｒｅⁱを算出する。これにより、当該運転評価装置によれば、失敗操作確率を想定した想定失敗操作確率を用いることで、運転者の単位時間あたりの失敗操作確率が偶々高く又は低くなったとしても、当該失敗操作確率が評価値に及ぼす影響を軽減できる。

請求項３に係る運転評価装置は、請求項２において、任意のサンプリング時間を^ｔ、任意のカットオフ周波数を^ｆ_ｃ、とすると、前記算出部は、以下の数式（３）を用いて変数ｒを算出し、以下の数式（４）を用いて前記運転者ｉの前記想定失敗操作確率である~Ｆⁱ _nを算出する。

・・・・・（３）

・・・・・（４）

請求項３に係る運転評価装置では、算出部は、上記の数式（３）を用いて変数ｒを算出し、上記の数式（４）を用いて~Ｆⁱ _nを算出する。これにより、当該運転評価装置によれば、変数ｒの値を調整することで、所望の日数以下の変動成分をカットすることができる。

請求項４に係る運転評価方法は、車両状態に関する車両情報、及び運転者の運転状態に関する運転情報の少なくとも１つを取得し、取得した前記車両情報及び前記運転情報の少なくとも１つに基づいて、予め定めた運転に関する失敗操作が行われたか否かを判定し、判定した前記失敗操作に基づいて、前記失敗操作が行われた失敗操作確率を算出し、前記失敗操作確率に基づいて算出した前記失敗操作確率のＺスコアを用いて、前記運転者の運転に関する評価値を算出する。

請求項５に係る運転評価プログラムは、コンピュータに、車両状態に関する車両情報、及び運転者の運転状態に関する運転情報の少なくとも１つを取得し、取得した前記車両情報及び前記運転情報の少なくとも１つに基づいて、予め定めた運転に関する失敗操作が行われたか否かを判定し、判定した前記失敗操作に基づいて、前記失敗操作が行われた失敗操作確率を算出し、前記失敗操作確率に基づいて算出した前記失敗操作確率のＺスコアを用いて、前記運転者の運転に関する評価値を算出する、処理を実行させる。

以上説明したように、本発明に係る運転評価装置、運転評価方法及び運転評価プログラムでは、運転者の運転に関する評価を行う際に、車両の走行環境や車両の違い等の外的要因の影響を低減することができる。

本実施の形態に係る運転評価システムの概略構成を示す図である。 本実施の形態に係る運転評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本実施の形態に係る運転評価装置の機能構成の例を示すブロック図である。 本実施の形態に係る車両のハードウェア構成を示すブロック図である。 本実施の形態に係る運転評価装置による算出処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本実施の形態に係る運転評価システム１０について説明する。
本実施の形態に係る運転評価システム１０は、タクシー会社及び運送会社等、車両を運行する事業者が自社の運転者の運転操作等を評価するシステムである。
図１は、運転評価システム１０の概略構成を示す図である。

図１に示すように、運転評価システム１０は、運転評価装置２０と、車両４０と、を含む。運転評価装置２０及び車両４０は、ネットワークＮを介して接続され、互いに通信可能となっている。そして、ネットワークＮに接続された車両４０は、一例として、利用者を乗せて走行する自動車である。

運転評価装置２０は、車両４０を管理する事業者が保有するサーバコンピュータである。
車両４０は、ガソリン車両、ハイブリッド車両、又は電気自動車の何れであってもよいが、本実施の形態では、一例として、車両４０はガソリン車両とする。

次に、運転評価装置２０のハードウェア構成を説明する。図２は、運転評価装置２０のハードウェア構成を示すブロック図である。

図２に示すように、運転評価装置２０は、ＣＰＵ２１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ２２（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ２３（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、記憶部２４、入力部２５、表示部２６、及び通信部２７を備えている。各構成は、バス２８を介して相互に通信可能に接続されている。

ＣＰＵ２１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２又は記憶部２４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ２３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２又は記憶部２４に記録されているプログラムにしたがって、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。

ＲＯＭ２２は、各種プログラム及び各種データを格納する。ＲＡＭ２３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。

記憶部２４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）又はフラッシュメモリ等の記憶装置により構成され、各種プログラム、及び各種データを格納する。本実施の形態では、記憶部２４には、少なくとも後述する算出処理を実行するための運転評価プログラム２４Ａが格納されている。

入力部２５は、マウス等のポインティングデバイス、キーボード、マイク、及びカメラ等を含み、各種の入力を行うために使用される。

表示部２６は、例えば、液晶ディスプレイであり、種々の情報を表示する。表示部２６は、タッチパネル方式を採用して、入力部２５として機能してもよい。

通信部２７は、他の機器と通信するためのインターフェースである。当該通信には、たとえば、イーサネット（登録商標）若しくはＦＤＤＩ等の有線通信の規格、又は、４Ｇ、５Ｇ、若しくはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線通信の規格が用いられる。

上記の運転評価プログラム２４Ａを実行する際に、運転評価装置２０は、上記のハードウェア資源を用いて、当該運転評価プログラム２４Ａに基づく処理を実行する。

次に、運転評価装置２０の機能構成について説明する。
図３は、本実施の形態に係る運転評価装置２０の機能構成の例を示すブロック図である。

図３に示すように、運転評価装置２０のＣＰＵ２１は、機能構成として、取得部２１Ａ、判定部２１Ｂ、及び算出部２１Ｃを有する。各機能構成は、ＣＰＵ２１が記憶部２４に記憶された運転評価プログラム２４Ａを読み出し、実行することにより実現される。

取得部２１Ａは、車両状態に関する車両情報、及び運転者の運転状態に関する運転情報の少なくとも１つを取得する。本実施の形態では、一例として、取得部２１Ａは、車両情報及び運転情報の両方を取得する。具体的には、取得部２１Ａは、車両情報として、車両４０が備える後述する操舵角センサ５１、加速度センサ５２及び車速センサ５３によって検出された車両４０の操舵角、加速度及び速度を取得する。また、取得部２１Ａは、運転情報として、車両４０が備える後述するカメラ５５により撮像された画像を取得する。

判定部２１Ｂは、取得部２１Ａが取得した車両情報及び運転情報の少なくとも１つに基づいて、予め定めた運転に関する失敗操作が行われたか否かを判定する。一例として、本実施の形態では、失敗操作として、急操舵操作、急加速操作、急ブレーキ操作、及び車線はみ出し操作が設けられている。

急操舵操作は、上記の操舵角センサ５１により検出された情報に基づいて判定される。一例として、判定部２１Ｂは、所定時間内における操舵角の変化量が所定値以上であった場合に急操舵操作が行われたと判定する。

急加速操作及び急ブレーキ操作は、上記の加速度センサ５２により検出された情報に基づいて判定される。一例として、判定部２１Ｂは、加速度センサ５２によって予め定めた方向に対して所定値以上の加速度が検出された場合に急加速操作又は急ブレーキ操作が行われたと判定する。

車線はみ出し操作は、上記のカメラ５５により撮像された車両前方の画像に基づいて判定される。一例として、判定部２１Ｂは、カメラ５５により撮像された車両前方の画像に対して車両４０の位置が所定量以上ずれている場合に車線はみ出し操作が行われたと判定する。

算出部２１Ｃは、判定部２１Ｂが判定した失敗操作に基づいて、失敗操作が行われた失敗操作確率を算出し、失敗操作確率に基づいて算出した失敗操作確率のＺスコアを用いて、運転者の運転に関する評価値を算出する。算出部２１Ｃによる失敗操作確率、失敗操作確率のＺスコア、及び評価値の算出方法については後述する。

次に、車両４０のハードウェア構成を説明する。図４は、車両４０のハードウェア構成を示すブロック図である。

図４に示すように、車両４０は、車載器１５と、複数のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ)５０と、操舵角センサ５１と、加速度センサ５２と、車速センサ５３と、マイク５４と、カメラ５５と、入力スイッチ５６と、モニタ５７と、スピーカ５８と、ＧＰＳ装置５９と、を含んで構成されている。

車載器１５は、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、記憶部４４、車内通信Ｉ／Ｆ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）４５、入出力Ｉ／Ｆ４６及び無線通信Ｉ／Ｆ４７を含んで構成されている。ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、記憶部４４、車内通信Ｉ／Ｆ４５、入出力Ｉ／Ｆ４６及び無線通信Ｉ／Ｆ４７は、内部バス４８を介して相互に通信可能に接続されている。

ＣＰＵ４１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４２又は記憶部４４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ４３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４２又は記憶部４４に記録されているプログラムにしたがって、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。

ＲＯＭ４２は、各種プログラム及び各種データを格納する。ＲＡＭ４３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。

記憶部４４は、ＨＤＤ、ＳＳＤ又はフラッシュメモリ等の記憶装置により構成され、各種プログラム、及び各種データを格納する。

車内通信Ｉ／Ｆ４５は、ＥＣＵ５０と接続するためのインターフェースである。当該インターフェースは、ＣＡＮプロトコルによる通信規格が用いられる。車内通信Ｉ／Ｆ４５は、外部バス６０に対して接続されている。

ＥＣＵ５０は、車両４０の機能毎に複数設けられており、本実施の形態では、ＥＣＵ５０Ａ及びＥＣＵ５０Ｂが設けられている。ＥＣＵ５０Ａは、電動パワーステアリング用ＥＣＵが例示され、ＥＣＵ５０Ａには操舵角センサ５１が接続されている。また、ＥＣＵ５０Ｂは、ＶＳＣ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）用ＥＣＵが例示され、ＥＣＵ５０Ｂには加速度センサ５２及び車速センサ５３が接続されている。なお、ＥＣＵ５０Ｂには加速度センサ５２及び車速センサ５３に加えて、ヨーレートセンサが接続されていてもよい。

操舵角センサ５１は、ステアリングホイールの操舵角を検出するためのセンサである。操舵角センサ５１において検出された操舵角は、記憶部４４に記憶されるとともに、車両情報として運転評価装置２０に送信される。

加速度センサ５２は、車両４０に作用する加速度を検出するためのセンサである。加速度センサ５２は、一例として、３軸の加速度センサであり、Ｘ軸方向として車両前後方向、Ｙ軸方向として車幅方向、Ｚ軸方向として車両高さ方向に加わった加速度を検出する。加速度センサ５２において検出された加速度は、記憶部４４に記憶されるとともに、車両情報として運転評価装置２０に送信される。

車速センサ５３は、車両４０の速度を検出するためのセンサである。車速センサ５３は例えば、車輪に設けられたセンサである。車速センサ５３において検出された速度は、記憶部４４に記憶されるとともに、車両情報として運転評価装置２０に送信される。

入出力Ｉ／Ｆ４６は、車両４０に搭載されるマイク５４、カメラ５５、入力スイッチ５６、モニタ５７、スピーカ５８、及びＧＰＳ装置５９と通信するためのインターフェースである。

マイク５４は、車両４０のフロントピラー、又はダッシュボード等に設けられ、車両４０の運転者が発した音声を集音する装置である。なお、マイク５４は、後述するカメラ５５に設けられていてもよい。

カメラ５５は、一例として、ＣＣＤ(Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ)イメージセンサを含んで構成されている。カメラ５５は、一例として、車両４０の前部に設けられ、車両前方を撮像する。そして、カメラ５５により撮像された画像は、一例として、車両前方を走行する先行車両との車間距離、車線、及び信号機等を認識するために用いられる。カメラ５５が撮像した画像は、記憶部４４に記憶されるとともに、運転情報として運転評価装置２０に送信される。なお、カメラ５５は、ドライブレコーダ等の他の用途の撮像装置として構成されてもよい。また、カメラ５５は、ＥＣＵ５０（例えば、カメラＥＣＵ）を経由して車載器１５に接続されていてもよい。

入力スイッチ５６は、インストルメントパネル、センタコンソール、ステアリングホイール等に設けられ、運転者の手指による操作を入力するスイッチである。入力スイッチ５６としては、例えば、押しボタン式のテンキー、及びタッチパッド等を採用することができる。

モニタ５７は、インストルメントパネル、又はメータパネル等に設けられ、車両４０の機能に係る作動の提案、及び当該機能の説明に係る画像を表示するための液晶モニタである。モニタ５７は、入力スイッチ５６を兼ねたタッチパネルとして設けてもよい。

スピーカ５８は、インストルメントパネル、センタコンソール、フロントピラー、又はダッシュボード等に設けられ、車両４０の機能に係る作動の提案、及び当該機能の説明に係る音声を出力するための装置である。なお、スピーカ５８は、モニタ５７に設けられていてもよい。

ＧＰＳ装置５９は、車両４０の現在位置を測定する装置である。ＧＰＳ装置５９は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信する図示しないアンテナを含んでいる。なお、ＧＰＳ装置５９は、ＥＣＵ５０（例えば、マルチメディアＥＣＵ）に接続されるカーナビゲーションシステムを経由して車載器１５に接続されていてもよい。

無線通信Ｉ／Ｆ４７は、運転評価装置２０と通信するための無線通信モジュールである。当該無線通信モジュールは、例えば、５Ｇ、ＬＴＥ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の通信規格が用いられる。無線通信Ｉ／Ｆ４７は、ネットワークＮに対して接続されている。

図５は、運転評価装置２０による運転者の運転に関する評価値を算出する算出処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ２１が記憶部２４から運転評価プログラム２４Ａを読み出して、ＲＡＭ２３に展開して実行することにより、算出処理が行われる。以下では、一例として、車両４０の運転者である運転者ｉの評価値を算出する場合を例に説明する。

図５に示すステップＳ１０において、ＣＰＵ２１は、車両４０から車両情報及び運転情報を取得する。そして、ステップＳ１１に進む。本実施の形態では、１０分毎に車両４０から運転評価装置２０に車両情報及び運転情報が送信される。

ステップＳ１１において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０で取得した車両情報及び運転情報の少なくとも１つに基づいて、直近１０分間において失敗操作が行われたか否かを判定する。そして、ステップＳ１２に進む。

ステップＳ１２において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１１で判定した失敗操作に基づいて、運転者ｉが車両４０の運転を開始してから現在時刻までに失敗操作が行われた失敗操作確率を算出する。そして、ステップＳ１３に進む。一例として、失敗操作確率は、車両４０の運転を開始してから現在時刻までの失敗操作回数を、車両４０の運転を開始してから現在時刻までの時間で除算し、１００を掛けた値（％）である。

ステップＳ１３において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１２で算出した失敗操作確率に基づいて、失敗操作確率のＺスコアを算出する。そして、ステップＳ１４に進む。Ｚスコアとは、平均が０、標準偏差が１になるように変換した得点である。

ここで、運転者ｉのｎ回目の評価値を算出する場合において、運転者ｉの失敗操作確率を想定した想定失敗操作確率を~Ｆⁱ _n、運転者ｉを含む運転者の全員の想定失敗操作確率の平均値を~μ_n、運転者ｉを含む運転者の全員の想定失敗操作確率の標準偏差を~σ_n、運転者ｉが車両４０の運転を開始してから現在時刻までの失敗操作確率をＴ、とすると、ＣＰＵ２１は、以下の数式（５）を用いて運転者ｉのＺスコアである~Ｚⁱ _nを算出する。

想定失敗操作確率とは、走行環境、人間要因、車両環境、及び季節変動要因等を考慮して想定した失敗操作確率である。
走行環境には、一例として、走行し慣れた道であるか又は初めて走行する道であるか、及び走行中の車両数等が含まれる。

人間要因には、一例として、年齢、及び業務経験年数等が含まれる。
車両環境には、一例として、運転し慣れた車両であるか又は初めて運転する車両あるか等が含まれる。
季節変動要因には、一例として、気候要因及び繁忙要因等が含まれる。

・・・・・（５）

また、任意のサンプリング時間を^ｔ、任意のカットオフ周波数を^ｆ_ｃ、とすると、ＣＰＵ２１は、以下の数式（６）を用いて変数ｒを算出し、以下の数式（７）を用いて運転者ｉの想定失敗操作確率である~Ｆⁱ _nを算出する。ここで、^ｔの単位は秒である。

・・・・・（６）

・・・・・（７）

ステップＳ１４において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１３で算出した失敗操作確率のＺスコアを用いて、運転者ｉの評価値を算出する。そして、当該処理を終了する。

ここで、ＣＰＵ２１は、ＺminがＺスコアの下限値を示し、ＺmaxがＺスコアの上限値を示し、Ｓminが評価値の下限値を示し、Ｓmaxが評価値の上限値を示す以下の数式（８）を用いて運転者ｉの評価値であるＳｃｏｒｅⁱを算出する。本実施の形態では、一例として、Ｚminを「－３」、Ｚmaxを「３」、Ｓminを「３０」、Ｓmaxを「１００」とする。

・・・・・（８）

以上の処理により、運転評価装置２０のＣＰＵ２１は、１０分毎に各運転者の評価値を算出する。そして、ＣＰＵ２１は、算出した評価値を、運転者毎に評価値と当該評価値を算出した日時とを対応付けて記憶部２４に記憶させる。記憶部２４に記憶された運転者毎の評価値は、入力部２５に対する予め定めた操作が行われることにより表示部２６に表示され、事業者の管理者（運行管理者）が確認可能となる。

ここで、タクシー会社及び運送会社等の車両を運行する事業者が、複数の運転者毎の評価値を算出する場合は、所定時間内の事故回数及びヒヤリハット回数が、所定回数未満の優良運転者の値が所定回数以上の危険運転者の値よりも高くなるように算出方法を設計する必要がある。なお、ヒヤリハットとは、事故には至らないものの、事故に直結してもおかしくない一歩手前の危険な状況を意味する。当該「危険な状況」とは、一例として、所定時間内における操舵角の変化量が所定値以上である場合、及び加速度が所定値以上、すなわち衝突を検出した場合等である。

また、優良運転者及び危険運転者も失敗操作を行う可能性はあるため、単位時間あたりの運転者の失敗操作確率が、偶々高かった場合に評価値が高くなり、偶々低かった場合に評価値が低くなる算出方法は望ましくない。

そこで、本実施の形態では、ＣＰＵ２１は、車両情報及び運転情報の少なくとも１つを取得する。また、ＣＰＵ２１は、取得した車両情報及び運転情報の少なくとも１つに基づいて、失敗操作が行われたか否かを判定する。そして、ＣＰＵ２１は、判定した失敗操作に基づいて失敗操作確率を算出し、Ｚスコアを用いて、運転者の評価値を算出する。これにより、本実施の形態に係る運転評価装置２０では、Ｚスコアを用いて運転者の評価値を算出することで、偏差値のような指標を用いて運転者の運転に関する評価を行うことができる。そのため、当該運転評価装置２０によれば、運転者の運転に関する評価を行う際に、車両の走行環境や車両の違い等の外的要因の影響を低減することができる。

また、失敗操作確率は、走行環境、人間要因、車両環境、及び季節変動要因等に応じて変動する。一例として、走行環境として、走行し慣れた道であるか又は初めて走行する道であるかに応じて失敗操作確率は変動するし、季節変動要因の気候要因として、晴天であるか雨天であるかに応じて失敗操作確率は変動する。

そこで、本実施の形態では、ＣＰＵ２１は、上記の数式（５）を用いて運転者の失敗操作確率のＺスコアを算出し、上記の数式（８）を用いて運転者の評価値を算出する。これにより、本実施の形態に係る運転評価装置２０によれば、失敗操作確率を想定した想定失敗操作確率を用いることで、運転者の単位時間あたりの失敗操作確率が偶々高く又は低くなったとしても、当該失敗操作確率が評価値に及ぼす影響を軽減できる。

また、本実施の形態では、ＣＰＵ２１は、上記の数式（６）を用いて変数ｒを算出し、上記の数式（７）を用いて運転者の想定失敗操作確率を算出する。これにより、本実施の形態に係る運転評価装置２０によれば、変数ｒの値を調整することで、所望の日数以下の変動成分をカットすることができる。そして、当該運転評価装置２０によれば、カットオフ周波数^ｆ_ｃのローパスフィルタが得られる。一例として、当該運転評価装置２０によれば、カットオフ周波数^ｆ_ｃを０．００００１１６（Ｈｚ）とすると、１日（８６４００秒）以下の変動成分をカットすることができる。

ここで、任意のサンプリング時間^ｔを６００（秒）、カットオフ周波数^ｆ_ｃを０．００００１１６（Ｈｚ）とすると、上記の数式（６）を用いて算出される変数ｒの値は「０．０４２７８」となる。したがって、変数ｒを０．０４２７８とすると、上記の数式（７）は、以下の数式（９）で表現される。

・・・・・（９）

（その他）
上記の実施形態では、失敗操作確率を、車両４０の運転を開始してから現在時刻までの失敗操作回数を用いて算出したが、失敗操作確率の算出方法はこれに限られない。一例として、失敗操作の種類毎に重み付けをして、車両４０の運転を開始してから現在時刻までの失敗操作の失敗操作点数を算出し、算出した失敗操作点数を用いて失敗操作確率を算出してもよい。そして、この場合の失敗操作確率（％）は、ＣＰＵ２１が、車両４０の運転を開始してから現在時刻までの失敗操作点数を、車両４０の運転を開始してから現在時刻までの時間で除算し、１００を掛けることで算出される。なお、上記の重み付けは、失敗操作の種類毎に行うことに代えて又は加えて、基準値からの乖離度合い、失敗操作が行われた走行位置、利用者の乗車の有無、及び運転者の業務経験年数等を用いて行ってもよい。

上記の実施形態では、失敗操作として、急操舵操作、急加速操作、急ブレーキ操作、及び車線はみ出し操作が設けられているとしたが、失敗操作の種類はこれより多くても少なくてもよい。また、運転者の年齢に応じて、失敗操作として判定される運転操作の数を変化させてもよい。一例として、運転者の年齢が高くなるほど、失敗操作として判定される運転操作の数を多くしてもよい。具体的には、６０歳以上の運転者は、６０歳未満の運転者に比べて、失敗操作として判定される運転操作の数を多くしてもよい。

上記の実施形態では、運転者毎の評価値は運転評価装置２０の記憶部２４に記憶され、入力部２５に対する予め定めた操作が行われることにより表示部２６に表示されて運行管理者が確認可能となっていた。しかし、運転者の評価値を運行管理者のみが確認可能とすることに限らず、運転者自身も確認可能にしてもよい。一例として、ＣＰＵ２１は、算出した評価値が予め定めた値よりも低い場合、当該評価値に対応する運転者が保持するスマートフォン等の携帯端末及び当該運転者が運転する車両に当該評価値を送信してもよい。

また、運転者に評価値を確認可能とする場合は、評価値に加え、評価値の向上に寄与するアドバイス情報をともに送信することが望ましい。なお、アドバイス情報は、複数種類設けられており、運転評価装置２０の記憶部２４に予め記憶されている。そして、ＣＰＵ２１は、記憶部２４から運転者に応じたアドバイス情報を抽出し、評価値とともに運転者が保持する携帯端末及び当該運転者が運転する車両に送信する。

また、運転者に評価値を確認可能とする場合は、運転者のアドバイス情報の確認の有無を運行管理者が確認可能とすることが望ましい。一例として、運転者が、運転評価装置２０から送信されたアドバイス情報を携帯端末又は車両に表示した場合は、アドバイス情報を確認した旨の確認通知が携帯端末又は車両から運転評価装置２０に送信されるよう構成してもよい。

さらに、運転評価装置２０が上記の確認通知を予め定めた時間以上受信していない場合は、アドバイス情報の確認を催促する催促通知を運転評価装置２０から運転者が保持する携帯端末及び当該運転者が運転する車両に送信してもよい。

なお、上記の実施形態でＣＰＵ２１がソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した算出処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、算出処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

また、上記の実施形態では、運転評価プログラム２４Ａが記憶部２４に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。運転評価プログラム２４Ａは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、運転評価プログラム２４Ａは、ネットワークＮを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

２０ 運転評価装置
２１Ａ 取得部
２１Ｂ 判定部
２１Ｃ 算出部
２４Ａ 運転評価プログラム

Claims (5)

1. 車両状態に関する車両情報、及び運転者の運転状態に関する運転情報の少なくとも１つを取得する取得部と、
   前記取得部が取得した前記車両情報及び前記運転情報の少なくとも１つに基づいて、予め定めた運転に関する失敗操作が行われたか否かを判定する判定部と、
   前記判定部が判定した前記失敗操作に基づいて、前記失敗操作が行われた失敗操作確率を算出し、前記失敗操作確率に基づいて算出した前記失敗操作確率のＺスコアを用いて、前記運転者の運転に関する評価値を算出する算出部と、
   を備える運転評価装置。
2. 前記運転者の一員である運転者ｉのｎ回目の前記評価値を算出する場合において、前記運転者ｉの前記失敗操作確率を想定した想定失敗操作確率を~Ｆⁱ _n、前記運転者ｉを含む前記運転者の全員の前記想定失敗操作確率の平均値を~μ_n、前記運転者ｉを含む前記運転者の全員の前記想定失敗操作確率の標準偏差を~σ_n、前記運転者ｉが車両の運転を開始してから現在時刻までの前記失敗操作確率をＴ、とすると、
   前記算出部は、
   以下の数式（１）を用いて前記運転者ｉの前記Ｚスコアである~Ｚⁱ _nを算出し、
   Ｚminが前記Ｚスコアの下限値を示し、Ｚmaxが前記Ｚスコアの上限値を示し、Ｓminが前記評価値の下限値を示し、Ｓmaxが前記評価値の上限値を示す以下の数式（２）を用いて前記運転者ｉの前記評価値であるＳｃｏｒｅⁱを算出する請求項１に記載の運転評価装置。
   

   

   
   ・・・・・（１）
   

   

   
   ・・・・・（２）
3. 任意のサンプリング時間を^ｔ、任意のカットオフ周波数を^ｆ_ｃ、とすると、
   前記算出部は、以下の数式（３）を用いて変数ｒを算出し、以下の数式（４）を用いて前記運転者ｉの前記想定失敗操作確率である~Ｆⁱ _nを算出する請求項２に記載の運転評価装置。
   

   

   
   ・・・・・（３）
   

   

   
   ・・・・・（４）
4. 車両状態に関する車両情報、及び運転者の運転状態に関する運転情報の少なくとも１つを取得し、
   取得した前記車両情報及び前記運転情報の少なくとも１つに基づいて、予め定めた運転に関する失敗操作が行われたか否かを判定し、
   判定した前記失敗操作に基づいて、前記失敗操作が行われた失敗操作確率を算出し、前記失敗操作確率に基づいて算出した前記失敗操作確率のＺスコアを用いて、前記運転者の運転に関する評価値を算出する、
   運転評価方法。
5. コンピュータに、
   車両状態に関する車両情報、及び運転者の運転状態に関する運転情報の少なくとも１つを取得し、
   取得した前記車両情報及び前記運転情報の少なくとも１つに基づいて、予め定めた運転に関する失敗操作が行われたか否かを判定し、
   判定した前記失敗操作に基づいて、前記失敗操作が行われた失敗操作確率を算出し、前記失敗操作確率に基づいて算出した前記失敗操作確率のＺスコアを用いて、前記運転者の運転に関する評価値を算出する、
   処理を実行させるための運転評価プログラム。

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