JP3044025B1 - 運転傾向性の分析が可能な運行管理システム及びその構成装置 - Google Patents
運転傾向性の分析が可能な運行管理システム及びその構成装置Info
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Abstract
【要約】
【課題】 車両の運転性傾向を運転者毎に客観的に評価
することができる、運行管理システムを提供する。 【解決手段】 メモリカード２０に車両の挙動特徴を表
すデータを記録するデータレコーダ１０と、車両の運転
傾向性を分析する運行管理支援装置３０とを含んで運行
管理システムを構成する。運行管理支援装置３０は、メ
モリカード２０から計測データを読み出し、この計測デ
ータを低速域、中速域、高速域でのものに分類し、分類
された計測データに基づいて各速域での挙動特徴を検出
するとともに、この検出結果に基づいて当該車両の運転
者の運転傾向性を事後的に判定するための判定用情報を
生成する。
することができる、運行管理システムを提供する。 【解決手段】 メモリカード２０に車両の挙動特徴を表
すデータを記録するデータレコーダ１０と、車両の運転
傾向性を分析する運行管理支援装置３０とを含んで運行
管理システムを構成する。運行管理支援装置３０は、メ
モリカード２０から計測データを読み出し、この計測デ
ータを低速域、中速域、高速域でのものに分類し、分類
された計測データに基づいて各速域での挙動特徴を検出
するとともに、この検出結果に基づいて当該車両の運転
者の運転傾向性を事後的に判定するための判定用情報を
生成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、メモリカード等の
記録媒体に記録された車両別及びその運転者別の運行デ
ータをもとに、運転者の運転傾向性や、運転傾向性と燃
料消費傾向、交通事故、運転者の疲労度等との相関関係
等を分析することができる運行管理システムに関し、特
に、車両運行に関するリスクマネジメントを可能にする
運転傾向性の分析手法に関する。
記録媒体に記録された車両別及びその運転者別の運行デ
ータをもとに、運転者の運転傾向性や、運転傾向性と燃
料消費傾向、交通事故、運転者の疲労度等との相関関係
等を分析することができる運行管理システムに関し、特
に、車両運行に関するリスクマネジメントを可能にする
運転傾向性の分析手法に関する。
【０００２】
【発明の背景】交通事故が発生した場合、その発生原因
や発生状況を当事者以外の第三者が事後的に分析するこ
とは困難である。通常、このような分析は、現場の状況
証拠、運転者や目撃者からの証言等を判断材料として行
うことになる。しかし、このような形態での分析は、多
分に感覚的、概括的であり、正確性に欠ける。そこで、
最近は、データレコーダに車両の挙動内容及び走行状況
を表すデータを記録しておき、事故発生時にこの記録デ
ータをコンピュータ装置で解析することで、事故状況を
再現することも試みられている。このデータレコーダ
は、角速度計や加速度計等の挙動センサ、速度計や車両
計器からの走行パルスを入力とする車速センサ、不揮発
性のメモリ及びその記録制御手段を備え、各センサで測
定したデータをメモリに一定時間分、随時更新しながら
記録するように構成される。交通事故が発生したとき
は、このデータレコーダのメモリから記録データを読み
出して解析する。例えば、事故発生後に停止した時点か
ら一定時間遡った走行状況をコンピュータ装置による画
像処理等を通じて再現する。これにより、事故発生時点
の状況が客観的に明らかになり、事故発生原因等も正し
く把握できるようになる。
や発生状況を当事者以外の第三者が事後的に分析するこ
とは困難である。通常、このような分析は、現場の状況
証拠、運転者や目撃者からの証言等を判断材料として行
うことになる。しかし、このような形態での分析は、多
分に感覚的、概括的であり、正確性に欠ける。そこで、
最近は、データレコーダに車両の挙動内容及び走行状況
を表すデータを記録しておき、事故発生時にこの記録デ
ータをコンピュータ装置で解析することで、事故状況を
再現することも試みられている。このデータレコーダ
は、角速度計や加速度計等の挙動センサ、速度計や車両
計器からの走行パルスを入力とする車速センサ、不揮発
性のメモリ及びその記録制御手段を備え、各センサで測
定したデータをメモリに一定時間分、随時更新しながら
記録するように構成される。交通事故が発生したとき
は、このデータレコーダのメモリから記録データを読み
出して解析する。例えば、事故発生後に停止した時点か
ら一定時間遡った走行状況をコンピュータ装置による画
像処理等を通じて再現する。これにより、事故発生時点
の状況が客観的に明らかになり、事故発生原因等も正し
く把握できるようになる。
【０００３】しかしながら、従来、データレコーダは、
交通事故が発生した場合にその発生状況を再現するとい
う、極めて限定的な目的でしか活用されていない。ま
た、データレコーダに記録されたデータを解析する現在
のシステムは、走行速度、運転時の加速度及び減速度
等、限られた項目に基づいて、実際の交通状況を考慮せ
ずに断片的に解析するのが殆どであって、運転傾向性を
総合的に把握して車両運転のリスクマネジメントに用い
ることは考えられておらず、これらを一般の運転者向け
に普及させるということは困難であった。
交通事故が発生した場合にその発生状況を再現するとい
う、極めて限定的な目的でしか活用されていない。ま
た、データレコーダに記録されたデータを解析する現在
のシステムは、走行速度、運転時の加速度及び減速度
等、限られた項目に基づいて、実際の交通状況を考慮せ
ずに断片的に解析するのが殆どであって、運転傾向性を
総合的に把握して車両運転のリスクマネジメントに用い
ることは考えられておらず、これらを一般の運転者向け
に普及させるということは困難であった。
【０００４】また、企業等において、社用車の運行状況
を日々管理したり、その社用車の燃料消費傾向を把握す
るために、運転者である社員に、運転開始時刻から運転
終了時刻までの行動履歴を詳細に記録した日報を作成さ
せる場合がある。通常、このような日報は、紙ベースで
作成される。社員は、運転中断場所（目的地）やそのと
きの時刻、燃料補充の事実、走行距離等を予め用意され
た用紙に記入していくことになる。日報に記入された情
報は、所定期間毎に集計され、車両運行の管理用情報と
して用いられる。しかし、日々の日報記入作業は煩雑で
あり、しかも車両や運転者が多くなると、日報の集計作
業に要する負荷も増大する。そのため、従来より、車両
運行に関する有用情報は確保しつつ、記入作業や集計作
業を軽減させることができる技術の開発が望まれてい
た。
を日々管理したり、その社用車の燃料消費傾向を把握す
るために、運転者である社員に、運転開始時刻から運転
終了時刻までの行動履歴を詳細に記録した日報を作成さ
せる場合がある。通常、このような日報は、紙ベースで
作成される。社員は、運転中断場所（目的地）やそのと
きの時刻、燃料補充の事実、走行距離等を予め用意され
た用紙に記入していくことになる。日報に記入された情
報は、所定期間毎に集計され、車両運行の管理用情報と
して用いられる。しかし、日々の日報記入作業は煩雑で
あり、しかも車両や運転者が多くなると、日報の集計作
業に要する負荷も増大する。そのため、従来より、車両
運行に関する有用情報は確保しつつ、記入作業や集計作
業を軽減させることができる技術の開発が望まれてい
た。
【０００５】ところで、車両を運転する場合に、同一の
車両であっても運転者の技量、性格、癖によってその挙
動特徴、すなわち走行時のアクセル操作、旋回時のハン
ドル操作、停止時の加速度、発進加速度等に個人差があ
ることは、良く経験するところである。従って、個々の
運転者が安全運転指向なのか、あるいは事故を起こしや
すい危険運転の傾向にあるかを運転者自身あるいは企業
の管理者等が、予め客観的に把握することができれば、
交通事故を未然に防止することが可能になる。
車両であっても運転者の技量、性格、癖によってその挙
動特徴、すなわち走行時のアクセル操作、旋回時のハン
ドル操作、停止時の加速度、発進加速度等に個人差があ
ることは、良く経験するところである。従って、個々の
運転者が安全運転指向なのか、あるいは事故を起こしや
すい危険運転の傾向にあるかを運転者自身あるいは企業
の管理者等が、予め客観的に把握することができれば、
交通事故を未然に防止することが可能になる。
【０００６】特に、企業の管理者にとっては、日報では
判らないこれらの情報を利用することで、車両運行に関
するリスクマネジメントを適切に行える可能性がある。
また、感覚的には理解できてもその裏付けがない運転傾
向性と燃料消費傾向との相関関係を事前に把握し、燃料
消費量を低く抑えるための方策を講じることができれ
ば、車両の運行コストの節減化の観点からも重要な要素
となり得る。
判らないこれらの情報を利用することで、車両運行に関
するリスクマネジメントを適切に行える可能性がある。
また、感覚的には理解できてもその裏付けがない運転傾
向性と燃料消費傾向との相関関係を事前に把握し、燃料
消費量を低く抑えるための方策を講じることができれ
ば、車両の運行コストの節減化の観点からも重要な要素
となり得る。
【０００７】さらに、データレコーダを上記のような用
途に活用できれば、データレコーダやそれを利用したシ
ステムの応用分野の拡大も期待される。
途に活用できれば、データレコーダやそれを利用したシ
ステムの応用分野の拡大も期待される。
【０００８】そこで本発明は、車両の運転性傾向を運転
者毎に客観的に評価することができる、運行管理システ
ム及びその構成装置を提供することを主たる課題とす
る。
者毎に客観的に評価することができる、運行管理システ
ム及びその構成装置を提供することを主たる課題とす
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は、車両に搭載し
て使用されるデータレコーダ、このデータレコーダに記
録されたデータをもとに運転者毎の運転傾向性を表す判
定用情報を生成する運行管理支援装置、この運行管理支
援装置をコンピュータ装置で実現するために用いる記録
媒体、及びこれらを含んで構成される運行管理システム
を提供する。
て使用されるデータレコーダ、このデータレコーダに記
録されたデータをもとに運転者毎の運転傾向性を表す判
定用情報を生成する運行管理支援装置、この運行管理支
援装置をコンピュータ装置で実現するために用いる記録
媒体、及びこれらを含んで構成される運行管理システム
を提供する。
【００１０】本発明のデータレコーダは、記録媒体を離
脱自在に収容する媒体収容機構と、車両の走行速度、三
次元姿勢及び前後左右方向の加速度を時系列に計測する
センサ部と、このセンサ部より取得した計測データ及び
その加工データを前記媒体収容機構に収容された記録媒
体に記録するレコーダ部とを備えて構成される。レコー
ダ部は、前記計測データの変位幅が所定の閾値を越えた
場合に挙動が発生したとみなして挙動発生時刻と当該時
刻の前後所定時間分の計測データを記録し、走行状況に
変更が生じた場合は少なくともそのときの時刻と位置情
報とを記録し、新たな前記計測データの絶対最大値が既
に記録されている計測データの絶対最大値を越えたとき
は随時その絶対最大値を更新するとともに、所定期間経
過する度に前記計測データの平均値を演算して記録する
ように構成される。車両が一定時間以上継続して停止し
ている場合は、停止中の計測データを走行中の計測デー
タの数ビット倍の周期で記録することにより、記録領域
の節減を図る。
脱自在に収容する媒体収容機構と、車両の走行速度、三
次元姿勢及び前後左右方向の加速度を時系列に計測する
センサ部と、このセンサ部より取得した計測データ及び
その加工データを前記媒体収容機構に収容された記録媒
体に記録するレコーダ部とを備えて構成される。レコー
ダ部は、前記計測データの変位幅が所定の閾値を越えた
場合に挙動が発生したとみなして挙動発生時刻と当該時
刻の前後所定時間分の計測データを記録し、走行状況に
変更が生じた場合は少なくともそのときの時刻と位置情
報とを記録し、新たな前記計測データの絶対最大値が既
に記録されている計測データの絶対最大値を越えたとき
は随時その絶対最大値を更新するとともに、所定期間経
過する度に前記計測データの平均値を演算して記録する
ように構成される。車両が一定時間以上継続して停止し
ている場合は、停止中の計測データを走行中の計測デー
タの数ビット倍の周期で記録することにより、記録領域
の節減を図る。
【００１１】前記記録媒体は、例えば、記録された計測
データの読出の際に共に読み出される、車両及びその運
転者を識別するための管理データが記録されたカード状
記録媒体である。この記録媒体には、公用又は私用の
別、または、一般道路走行又は高速道路走行の別を含む
運行目的情報を記録しておき、所定のデータ処理手段に
対して、同一車両及び同一挙動特徴であっても前記運行
目的情報に応じて異なる形態のデータ処理を促すように
する。
データの読出の際に共に読み出される、車両及びその運
転者を識別するための管理データが記録されたカード状
記録媒体である。この記録媒体には、公用又は私用の
別、または、一般道路走行又は高速道路走行の別を含む
運行目的情報を記録しておき、所定のデータ処理手段に
対して、同一車両及び同一挙動特徴であっても前記運行
目的情報に応じて異なる形態のデータ処理を促すように
する。
【００１２】本発明は、また、基本的には２つの構成態
様で特定される運行管理支援装置を提供する。第１の態
様の運行管理支援装置は、車両の挙動特徴を表す計測デ
ータがその挙動の発生日時及び発生場所を表すデータと
リンクして記録された記録媒体から記録データを読み出
すデータ読出手段と、所定の挙動特徴であることを表す
データ条件を設定する条件設定手段と、前記データ読出
手段で読み出した前記記録データから前記設定されたデ
ータ条件に適合するものを抽出して挙動特徴毎に分類
し、分類されたデータを所定期間毎に集計するととも
に、集計されたデータにリンクする前記発生場所のデー
タを地名データに置換するデータ処理手段とを備え、前
記集計されたデータを視認可能な形態で出力して前記車
両及びその運転者の運行管理に供するように構成された
ものである。
様で特定される運行管理支援装置を提供する。第１の態
様の運行管理支援装置は、車両の挙動特徴を表す計測デ
ータがその挙動の発生日時及び発生場所を表すデータと
リンクして記録された記録媒体から記録データを読み出
すデータ読出手段と、所定の挙動特徴であることを表す
データ条件を設定する条件設定手段と、前記データ読出
手段で読み出した前記記録データから前記設定されたデ
ータ条件に適合するものを抽出して挙動特徴毎に分類
し、分類されたデータを所定期間毎に集計するととも
に、集計されたデータにリンクする前記発生場所のデー
タを地名データに置換するデータ処理手段とを備え、前
記集計されたデータを視認可能な形態で出力して前記車
両及びその運転者の運行管理に供するように構成された
ものである。
【００１３】前記条件設定手段は、例えば、所定の設定
画面上に案内表示された埋め込み領域への、危険挙動を
含む車両挙動の特徴、あるいは運転癖を特定するための
条件パターンの入力を許容するように構成される。
画面上に案内表示された埋め込み領域への、危険挙動を
含む車両挙動の特徴、あるいは運転癖を特定するための
条件パターンの入力を許容するように構成される。
【００１４】また、前記データ処理手段は、前記記録デ
ータと運転中断の特徴を表す前記データ条件とを比較す
ることにより運転中断の発生時刻及びその発生場所を特
定し、特定した運転中断場所に対応する地名データを時
系列に生成するように構成される。
ータと運転中断の特徴を表す前記データ条件とを比較す
ることにより運転中断の発生時刻及びその発生場所を特
定し、特定した運転中断場所に対応する地名データを時
系列に生成するように構成される。
【００１５】本発明の第２の態様の運行管理支援装置
は、走行速度を含む車両の挙動特徴を表す計測データが
記録された記録媒体から前記計測データを読み出すデー
タ読出手段と、前記データ読出手段で読み出した前記計
測データを複数の走行速度範囲毎に分類し、各速度範囲
における前記車両の挙動を検出するとともに、この検出
結果に基づいて当該車両の運転者の運転傾向性を事後的
に判定するための判定用情報を生成するデータ処理手段
とを備え、この判定用情報を視認可能な形態で出力して
前記車両及びその運転者の運行管理に供するように構成
されたものである。
は、走行速度を含む車両の挙動特徴を表す計測データが
記録された記録媒体から前記計測データを読み出すデー
タ読出手段と、前記データ読出手段で読み出した前記計
測データを複数の走行速度範囲毎に分類し、各速度範囲
における前記車両の挙動を検出するとともに、この検出
結果に基づいて当該車両の運転者の運転傾向性を事後的
に判定するための判定用情報を生成するデータ処理手段
とを備え、この判定用情報を視認可能な形態で出力して
前記車両及びその運転者の運行管理に供するように構成
されたものである。
【００１６】第２の態様の運行管理支援装置において、
前記データ処理手段は、例えば、異種の計測データ間の
相関分析を行うことで、前記判定用情報を生成するよう
に構成される。この場合、前記相関分析の対象となる計
測データの一方は、車両の所定方向の運動加速度データ
を含むものである。また、データ処理手段は、例えば、
複数の運転者の記録データについて分類されたデータの
統計値と分析対象となる対象運転者の同種データとを比
較することで、あるいは、特定の運転傾向性を呈する特
定の基準運転者（例えば危険挙動の特徴を表すデータが
相対的に少ない運転者）の記録データについて分類され
たデータと分析対象となる対象運転者の同種データとを
比較することで、当該対象運転者についての前記判定用
情報を生成するように構成する。
前記データ処理手段は、例えば、異種の計測データ間の
相関分析を行うことで、前記判定用情報を生成するよう
に構成される。この場合、前記相関分析の対象となる計
測データの一方は、車両の所定方向の運動加速度データ
を含むものである。また、データ処理手段は、例えば、
複数の運転者の記録データについて分類されたデータの
統計値と分析対象となる対象運転者の同種データとを比
較することで、あるいは、特定の運転傾向性を呈する特
定の基準運転者（例えば危険挙動の特徴を表すデータが
相対的に少ない運転者）の記録データについて分類され
たデータと分析対象となる対象運転者の同種データとを
比較することで、当該対象運転者についての前記判定用
情報を生成するように構成する。
【００１７】前記データ処理手段は、また、個々の運転
者による前記判定用情報をもとに当該運転者の燃料消費
傾向を定量的に特定する燃焼消費傾向分析モジュールを
含んで構成される。この燃料消費傾向分析モジュール
は、具体的には、前記挙動特徴を分析して得た当該車両
のアイドリング時間と走行速度及び加速度の変動度合い
とを含む運転者の運転傾向要素を変数として、前記燃料
消費傾向を定量化する。
者による前記判定用情報をもとに当該運転者の燃料消費
傾向を定量的に特定する燃焼消費傾向分析モジュールを
含んで構成される。この燃料消費傾向分析モジュール
は、具体的には、前記挙動特徴を分析して得た当該車両
のアイドリング時間と走行速度及び加速度の変動度合い
とを含む運転者の運転傾向要素を変数として、前記燃料
消費傾向を定量化する。
【００１８】本発明の運行管理システムは、上記のデー
タレコーダと運行管理支援装置を有して構成されるが、
さらに、前記車両の周囲の状況画像データを蓄積する画
像データ蓄積手段と、所望の挙動特徴の発生時刻の入力
を契機に当該発生時刻における前記状況画像データを読
み出して状況画像を具現化する画像処理手段とを有する
ようにし、挙動発生時の状況をより具体的に表現するよ
うにしても良い。
タレコーダと運行管理支援装置を有して構成されるが、
さらに、前記車両の周囲の状況画像データを蓄積する画
像データ蓄積手段と、所望の挙動特徴の発生時刻の入力
を契機に当該発生時刻における前記状況画像データを読
み出して状況画像を具現化する画像処理手段とを有する
ようにし、挙動発生時の状況をより具体的に表現するよ
うにしても良い。
【００１９】また、前記データレコーダに記録された計
測データから少なくとも運転中断とその発生場所を表す
データを特定し、特定したデータに基づいて当該データ
レコーダを搭載した車両の運転中断場所を含む走行履歴
を所定の地図画像上に統合表示する画像処理手段をさら
に有し、当該車両の走行経路を視覚化するようにしても
良い。
測データから少なくとも運転中断とその発生場所を表す
データを特定し、特定したデータに基づいて当該データ
レコーダを搭載した車両の運転中断場所を含む走行履歴
を所定の地図画像上に統合表示する画像処理手段をさら
に有し、当該車両の走行経路を視覚化するようにしても
良い。
【００２０】本発明は、また、上記運行管理支援装置を
実現するための第１乃至第４の記録媒体を提供する。第
１の記録媒体は、下記の処理をコンピュータ装置に実行
させるためのディジタル情報が記録された、コンピュー
タ読取可能な記録媒体である。 （１−１）車両の挙動特徴を表す計測データがその挙動
の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクして記録
された記録媒体から記録データを読み出す処理、 （１−２）所定の設定画面上に案内表示された埋め込み
領域への、危険挙動を含む車両の挙動特徴を特定するた
めの条件パターンの入力を許容し、この入力された条件
パターンを所定の挙動特徴であることを表すデータ条件
として設定する処理、 （１−３）読み出された前記記録データから前記設定さ
れたデータ条件に適合するものを抽出して挙動特徴毎に
分類する処理、 （１−４）分類されたデータを所定期間毎に集計する処
理、 （１−５）集計されたデータにリンクする前記発生場所
のデータを地名データに置換する処理、 （１−６）集計されたデータを視認可能な形態で出力す
る処理。第２の記録媒体は、下記の処理をコンピュータ
装置に実行させるためのディジタル情報が記録された、
コンピュータ読取可能な記録媒体である。 （２−１）走行速度を含む車両の挙動特徴を表す計測デ
ータが記録された記録媒体から前記計測データを読み出
す処理、 （２−２）読み出された計測データを複数の走行速度範
囲毎に分類する処理、 （２−３）分類された計測データに基づいて各速度範囲
における前記車両の挙動を検出する処理、 （２−４）この検出結果に基づいて当該車両の運転者の
運転傾向性を事後的に判定するための判定用情報を、異
種の計測データ間の相関分析を行うことで生成する処
理、 （２−５）この判定用情報を視認可能な形態で出力する
処理。
実現するための第１乃至第４の記録媒体を提供する。第
１の記録媒体は、下記の処理をコンピュータ装置に実行
させるためのディジタル情報が記録された、コンピュー
タ読取可能な記録媒体である。 （１−１）車両の挙動特徴を表す計測データがその挙動
の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクして記録
された記録媒体から記録データを読み出す処理、 （１−２）所定の設定画面上に案内表示された埋め込み
領域への、危険挙動を含む車両の挙動特徴を特定するた
めの条件パターンの入力を許容し、この入力された条件
パターンを所定の挙動特徴であることを表すデータ条件
として設定する処理、 （１−３）読み出された前記記録データから前記設定さ
れたデータ条件に適合するものを抽出して挙動特徴毎に
分類する処理、 （１−４）分類されたデータを所定期間毎に集計する処
理、 （１−５）集計されたデータにリンクする前記発生場所
のデータを地名データに置換する処理、 （１−６）集計されたデータを視認可能な形態で出力す
る処理。第２の記録媒体は、下記の処理をコンピュータ
装置に実行させるためのディジタル情報が記録された、
コンピュータ読取可能な記録媒体である。 （２−１）走行速度を含む車両の挙動特徴を表す計測デ
ータが記録された記録媒体から前記計測データを読み出
す処理、 （２−２）読み出された計測データを複数の走行速度範
囲毎に分類する処理、 （２−３）分類された計測データに基づいて各速度範囲
における前記車両の挙動を検出する処理、 （２−４）この検出結果に基づいて当該車両の運転者の
運転傾向性を事後的に判定するための判定用情報を、異
種の計測データ間の相関分析を行うことで生成する処
理、 （２−５）この判定用情報を視認可能な形態で出力する
処理。
【００２１】第３の記録媒体は、下記の処理をコンピュ
ータ装置に実行させるためのディジタル情報が記録され
た、コンピュータ読取可能な記録媒体である。 （３−１）車両の挙動特徴を表す計測データがその挙動
の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクして記録
された記録媒体から記録データを読み出す処理、 （３−２）所定の設定画面に案内表示された埋め込み領
域への、運転癖を特定するための条件パターンの入力を
許容し、この入力された条件パターンを所定の挙動特徴
であることを表すデータ条件として設定する処理、 （３−３）読み出した前記記録データから前記設定され
たデータ条件に適合するものを抽出して挙動特徴毎に分
類し、分類されたデータを所定期間毎に集計するととも
に、集計されたデータにリンクする前記発生場所のデー
タを地名データに置換する処理、 （３−４）前記集計されたデータを視認可能な形態で出
力する処理。第４の記録媒体は、下記の処理をコンピュ
ータ装置に実行させるためのディジタル情報が記録され
た、コンピュータ読取可能な記録媒体である。 （４−１）車両の挙動特徴を表す計測データがその挙動
の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクして記録
された記録媒体から記録データを読み出す処理、 （４−２）所定の挙動特徴であることを表すデータ条件
を設定する処理、 （４−３）前記データ読出手段で読み出した前記記録デ
ータから前記設定されたデータ条件に適合するものを抽
出して挙動特徴毎に分類し、分類されたデータを所定期
間毎に集計するとともに、集計されたデータから運転中
断の発生時刻及びその発生場所を特定し、特定した運転
中断場所に対応する地名データを時系列に生成する処
理、 （４−４）前記集計されたデータを視認可能な形態で出
力する処理。
ータ装置に実行させるためのディジタル情報が記録され
た、コンピュータ読取可能な記録媒体である。 （３−１）車両の挙動特徴を表す計測データがその挙動
の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクして記録
された記録媒体から記録データを読み出す処理、 （３−２）所定の設定画面に案内表示された埋め込み領
域への、運転癖を特定するための条件パターンの入力を
許容し、この入力された条件パターンを所定の挙動特徴
であることを表すデータ条件として設定する処理、 （３−３）読み出した前記記録データから前記設定され
たデータ条件に適合するものを抽出して挙動特徴毎に分
類し、分類されたデータを所定期間毎に集計するととも
に、集計されたデータにリンクする前記発生場所のデー
タを地名データに置換する処理、 （３−４）前記集計されたデータを視認可能な形態で出
力する処理。第４の記録媒体は、下記の処理をコンピュ
ータ装置に実行させるためのディジタル情報が記録され
た、コンピュータ読取可能な記録媒体である。 （４−１）車両の挙動特徴を表す計測データがその挙動
の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクして記録
された記録媒体から記録データを読み出す処理、 （４−２）所定の挙動特徴であることを表すデータ条件
を設定する処理、 （４−３）前記データ読出手段で読み出した前記記録デ
ータから前記設定されたデータ条件に適合するものを抽
出して挙動特徴毎に分類し、分類されたデータを所定期
間毎に集計するとともに、集計されたデータから運転中
断の発生時刻及びその発生場所を特定し、特定した運転
中断場所に対応する地名データを時系列に生成する処
理、 （４−４）前記集計されたデータを視認可能な形態で出
力する処理。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を詳細
に説明する。図１は、本発明を適用した運行管理システ
ムの構成図である。この運行管理システム１は、車両に
取り付けられるデータレコーダ１０と、車両の挙動特徴
や走行状況を表すデータを運転者毎に記録するためのメ
モリカード２０と、このメモリカード２０に記録された
データを読み出して車両の運転傾向性を判定するための
判定用情報を生成する運行管理支援装置３０とを有して
いる。まず、各装置の具体的な構成例を説明する。
に説明する。図１は、本発明を適用した運行管理システ
ムの構成図である。この運行管理システム１は、車両に
取り付けられるデータレコーダ１０と、車両の挙動特徴
や走行状況を表すデータを運転者毎に記録するためのメ
モリカード２０と、このメモリカード２０に記録された
データを読み出して車両の運転傾向性を判定するための
判定用情報を生成する運行管理支援装置３０とを有して
いる。まず、各装置の具体的な構成例を説明する。
【００２３】[データレコーダ１０］データレコーダ１
０は、センサ部１１、カード収容機構１２、レコーダ部
１３、設定部１４を含んで構成される。センサ部１１
は、データレコーダ１０を搭載する車両における三次元
軸線回りの角速度データ（ロールレート、ピッチレー
ト、ヨーレート）を計測する角速度計１１１ｘ，１１１
ｙ，１１１ｚ、車両の前後左右方向の加速度データ（ア
クセル加速度、ブレーキ加速度、旋回加速度等）を計測
する加速度計１１２ｘ，１１２ｙ、車両の現在の緯度・
経度・速度・方位・時刻等を表すＧＰＳデータを受信す
るＧＰＳレシーバ１１３、車両計器等から車速パルスを
取得するパルス取得機構１１４を有している。
０は、センサ部１１、カード収容機構１２、レコーダ部
１３、設定部１４を含んで構成される。センサ部１１
は、データレコーダ１０を搭載する車両における三次元
軸線回りの角速度データ（ロールレート、ピッチレー
ト、ヨーレート）を計測する角速度計１１１ｘ，１１１
ｙ，１１１ｚ、車両の前後左右方向の加速度データ（ア
クセル加速度、ブレーキ加速度、旋回加速度等）を計測
する加速度計１１２ｘ，１１２ｙ、車両の現在の緯度・
経度・速度・方位・時刻等を表すＧＰＳデータを受信す
るＧＰＳレシーバ１１３、車両計器等から車速パルスを
取得するパルス取得機構１１４を有している。
【００２４】センサ部１１において計測されるデータの
うち、角速度データ、加速度データ、及び車速を表すデ
ータは、運転者の運転性傾向を評価する上で重要な挙動
特徴を表すデータである。この実施形態では、これらの
データのうち、「＋○Ｇ」（○は数値、Ｇは運動加速
度、以下同じ）のように表現されるアクセル加速度デー
タ（前後Ｇ）、「−○Ｇ」のように表現されるブレーキ
加速度データ（前後Ｇ）、「左折＋○Ｇ」のように表現
される右加速度データ（横Ｇ）、「右折−○Ｇ」のよう
に表現される左加速度データ（横Ｇ）、「＋○°／se
c」のように表現される右旋回角速度データ（ロールレ
ート：Ｙｒ等）、「−○°／sec」のように表現される
左旋回角速度データ（ロールレート：Ｙｒ等）、「○°
／sec」のように表現される方位角速度データ（平均）
を用いる場合の例を挙げる。但し、これは一例であっ
て、本発明の範囲を限定する趣旨ではない。
うち、角速度データ、加速度データ、及び車速を表すデ
ータは、運転者の運転性傾向を評価する上で重要な挙動
特徴を表すデータである。この実施形態では、これらの
データのうち、「＋○Ｇ」（○は数値、Ｇは運動加速
度、以下同じ）のように表現されるアクセル加速度デー
タ（前後Ｇ）、「−○Ｇ」のように表現されるブレーキ
加速度データ（前後Ｇ）、「左折＋○Ｇ」のように表現
される右加速度データ（横Ｇ）、「右折−○Ｇ」のよう
に表現される左加速度データ（横Ｇ）、「＋○°／se
c」のように表現される右旋回角速度データ（ロールレ
ート：Ｙｒ等）、「−○°／sec」のように表現される
左旋回角速度データ（ロールレート：Ｙｒ等）、「○°
／sec」のように表現される方位角速度データ（平均）
を用いる場合の例を挙げる。但し、これは一例であっ
て、本発明の範囲を限定する趣旨ではない。
【００２５】ＧＰＳデータと車速パルスは、適宜切り換
えて出力できるようになっている。例えば、ＧＰＳデー
タを受信できる通常の路上ではＧＰＳデータを用い、Ｇ
ＰＳデータの届かないトンネル内では車速パルスを用い
て速度等を表したり、それまで受信したＧＰＳデータに
基づく現在位置の補正等を行うことができるようになっ
ている。
えて出力できるようになっている。例えば、ＧＰＳデー
タを受信できる通常の路上ではＧＰＳデータを用い、Ｇ
ＰＳデータの届かないトンネル内では車速パルスを用い
て速度等を表したり、それまで受信したＧＰＳデータに
基づく現在位置の補正等を行うことができるようになっ
ている。
【００２６】カード収容機構１２は、メモリカード２０
を離脱自在に収容してレコーダ部１３との間のデータ読
出やデータ書込を支援するものである。レコーダ部１３
は、ＣＰＵとメモリとを含み、ＣＰＵがメモリの一部に
記録された所定のプログラムを読み込んで実行すること
により形成される、前処理部１３１、イベント抽出部１
３２、データ記録部１３３の機能ブロックを少なくとも
具備して構成される。
を離脱自在に収容してレコーダ部１３との間のデータ読
出やデータ書込を支援するものである。レコーダ部１３
は、ＣＰＵとメモリとを含み、ＣＰＵがメモリの一部に
記録された所定のプログラムを読み込んで実行すること
により形成される、前処理部１３１、イベント抽出部１
３２、データ記録部１３３の機能ブロックを少なくとも
具備して構成される。
【００２７】前処理部１３１は、センサ部１１から出力
される計測データをバッファ１３１ａに一時的に蓄積す
るとともに、蓄積されたデータのうち角速度データに含
まれるオフセット成分及びドリフト成分の除去処理を行
う。また、角速度データ及び加速度データから成る自律
データ（慣性データと呼ばれる場合もある）とＧＰＳデ
ータとのマッチング処理を行う。つまりＧＰＳデータは
自律データに対して２秒程度の遅れがあるので、２秒前
の自律データとのマッチング処理を行う。これにより、
以後の分析処理の精度を高めることができる。
される計測データをバッファ１３１ａに一時的に蓄積す
るとともに、蓄積されたデータのうち角速度データに含
まれるオフセット成分及びドリフト成分の除去処理を行
う。また、角速度データ及び加速度データから成る自律
データ（慣性データと呼ばれる場合もある）とＧＰＳデ
ータとのマッチング処理を行う。つまりＧＰＳデータは
自律データに対して２秒程度の遅れがあるので、２秒前
の自律データとのマッチング処理を行う。これにより、
以後の分析処理の精度を高めることができる。
【００２８】イベント抽出部１３２は、前処理部１３１
でオフセット成分等が除去された蓄積データから、ノイ
ズレベルや一時停止に至らない停止挙動等を排除するた
めに設定された所定の閾値を越えた挙動（以下、この状
態を「イベント」と称する）を表すデータ（角速度デー
タ、加速度データ、ＧＰＳデータ、車速パルス等：以
下、「イベントデータ」）を予め設定した集計時間毎に
抽出し、抽出したイベントデータ、イベント発生日時
（ＧＰＳ時刻）、イベント発生場所、各イベントの記録
数（設定による）、イベント発生後の走行距離（例え
ば、ブレーキをかけた後の走行距離：車速パルスが１パ
ルス発生したら所定の車速パルスのスケールファクタ分
だけカウントする。車速パルスが取得できない場合は、
ＧＰＳ緯度・経度の変化によって速度が検出できるの
で、これを積分することにより、距離を出す）、及び初
期情報（レコーダ番号、運転手名、車両番号名等）等を
データ記録部１３３に送出する。
でオフセット成分等が除去された蓄積データから、ノイ
ズレベルや一時停止に至らない停止挙動等を排除するた
めに設定された所定の閾値を越えた挙動（以下、この状
態を「イベント」と称する）を表すデータ（角速度デー
タ、加速度データ、ＧＰＳデータ、車速パルス等：以
下、「イベントデータ」）を予め設定した集計時間毎に
抽出し、抽出したイベントデータ、イベント発生日時
（ＧＰＳ時刻）、イベント発生場所、各イベントの記録
数（設定による）、イベント発生後の走行距離（例え
ば、ブレーキをかけた後の走行距離：車速パルスが１パ
ルス発生したら所定の車速パルスのスケールファクタ分
だけカウントする。車速パルスが取得できない場合は、
ＧＰＳ緯度・経度の変化によって速度が検出できるの
で、これを積分することにより、距離を出す）、及び初
期情報（レコーダ番号、運転手名、車両番号名等）等を
データ記録部１３３に送出する。
【００２９】測定日時（ＧＰＳ時刻）は、ＧＰＳレシー
バ１１２で受信した世界標準時に９時間を加算した日時
である。イベント発生場所は、ＧＰＳ緯度・経度で特定
できる位置情報である。
バ１１２で受信した世界標準時に９時間を加算した日時
である。イベント発生場所は、ＧＰＳ緯度・経度で特定
できる位置情報である。
【００３０】データ記録部１３３は、前処理部１３１に
よる処理、イベント処理１３２による処理を経て加工さ
れたデータを管理データ、状態収集データ、イベントデ
ータ、集計データ（ファイル）に分類するとともに、分
類後のデータをメモリカード２０に記録するものであ
る。また、車両のイグニッションＯＮ／ＯＦＦ、データ
レコーダ１０の電源ＯＮ／ＯＦＦ、走行／停止のほか、
ＧＰＳ通信正常・異常等が発生したときは、その発生時
間、発生内容（何時、何処で、何が起こったか）を予め
定めたビットパターンで記録する。
よる処理、イベント処理１３２による処理を経て加工さ
れたデータを管理データ、状態収集データ、イベントデ
ータ、集計データ（ファイル）に分類するとともに、分
類後のデータをメモリカード２０に記録するものであ
る。また、車両のイグニッションＯＮ／ＯＦＦ、データ
レコーダ１０の電源ＯＮ／ＯＦＦ、走行／停止のほか、
ＧＰＳ通信正常・異常等が発生したときは、その発生時
間、発生内容（何時、何処で、何が起こったか）を予め
定めたビットパターンで記録する。
【００３１】メモリカード２０は、不揮発性メモリ領域
であるＥＥＰＲＯＭと、ＲＯＭ及びＣＰＵとを有する可
搬性のＩＣチップ搭載カードである。ＲＯＭにはＩＣチ
ップのＣＰＵに読み取られて実行されることでメモリ制
御機能を実現するプログラムコードが記録されており、
ＥＥＰＲＯＭには、上述の管理データ、状態収集デー
タ、イベントデータ、集計データが随時記録されるよう
になっている。但し、メモリ制御機能がデータレコーダ
１０及び運行管理支援装置３０で実現される場合は、メ
モリカード２０側で常にメモリ制御機能（ＣＰＵ、ＲＯ
Ｍ）を用意しておく必要はない。
であるＥＥＰＲＯＭと、ＲＯＭ及びＣＰＵとを有する可
搬性のＩＣチップ搭載カードである。ＲＯＭにはＩＣチ
ップのＣＰＵに読み取られて実行されることでメモリ制
御機能を実現するプログラムコードが記録されており、
ＥＥＰＲＯＭには、上述の管理データ、状態収集デー
タ、イベントデータ、集計データが随時記録されるよう
になっている。但し、メモリ制御機能がデータレコーダ
１０及び運行管理支援装置３０で実現される場合は、メ
モリカード２０側で常にメモリ制御機能（ＣＰＵ、ＲＯ
Ｍ）を用意しておく必要はない。
【００３２】設定部１４は、運転目的が、業務用（公
用）か私用かを区別するためのデータ、あるいは一般道
路走行用か高速道路走行用かを区別するためのデータを
設定するものである。なお、この運転目的を表すデータ
は、後述する運行管理支援装置３０側の機能として用意
しておくことも可能である。
用）か私用かを区別するためのデータ、あるいは一般道
路走行用か高速道路走行用かを区別するためのデータを
設定するものである。なお、この運転目的を表すデータ
は、後述する運行管理支援装置３０側の機能として用意
しておくことも可能である。
【００３３】次に、データレコーダ１０において車両の
挙動特徴及び走行状況を表すデータをメモリカード２０
に記録する場合の手順を図２及び図３を参照して説明す
る。図２及び図３は、レコーダ部１３の処理手順図であ
る。前提として、メモリカード２０には、車両及びその
運転者を識別するためのデータが管理データの一部とし
て記録されており、また、設定部１４等により、運転目
的を識別するためのデータが管理データの一部として設
定されているものとする。
挙動特徴及び走行状況を表すデータをメモリカード２０
に記録する場合の手順を図２及び図３を参照して説明す
る。図２及び図３は、レコーダ部１３の処理手順図であ
る。前提として、メモリカード２０には、車両及びその
運転者を識別するためのデータが管理データの一部とし
て記録されており、また、設定部１４等により、運転目
的を識別するためのデータが管理データの一部として設
定されているものとする。
【００３４】運転が開始され、車両が動き始めると、セ
ンサ部１１で計測された、車両の挙動特徴を表す各種計
測データが、バッファ１３１ａに逐次蓄積される。レコ
ーダ部１３は、図２に示されるように、まず、計測開始
の時刻をＧＰＳデータ（ＧＰＳ時刻）から割り出し、こ
れを管理データの一部としてメモリカード２０に記録す
る（ステップＳ１０１）。イベントが発生した場合、つ
まり閾値を越えた計測データを検出した場合は、その前
後一定期間、例えば３０秒間の計測データをバッファ１
３１ａをスキャンして抽出し、これをイベントデータと
してメモリカード２０に記録する（ステップＳ１０２：
Yes、Ｓ１０３）。
ンサ部１１で計測された、車両の挙動特徴を表す各種計
測データが、バッファ１３１ａに逐次蓄積される。レコ
ーダ部１３は、図２に示されるように、まず、計測開始
の時刻をＧＰＳデータ（ＧＰＳ時刻）から割り出し、こ
れを管理データの一部としてメモリカード２０に記録す
る（ステップＳ１０１）。イベントが発生した場合、つ
まり閾値を越えた計測データを検出した場合は、その前
後一定期間、例えば３０秒間の計測データをバッファ１
３１ａをスキャンして抽出し、これをイベントデータと
してメモリカード２０に記録する（ステップＳ１０２：
Yes、Ｓ１０３）。
【００３５】閾値は、計器のオフセットや坂道に対応で
きるようにするため、固定値ではなく変動幅とする。例
えば、角速度計１１１ｘ，１１１ｙ、１１１ｚの出力と
過去３秒間の平均値との差、又は、加速度計１１２ｘ，
１１２ｙ、１１２ｚの出力と過去３秒間の平均値との差
のいずれか一方が予め設定した変動幅を越えたかどうか
でイベントが発生したかどうかを判定する。計器出力及
び平均値は、それぞれ３つの計器出力のベクトル合成
（ピタゴラスの定理）によって求めることができる。な
お、イベント処理中に新たなイベントが発生した場合は
それを無視し、イベント処理後３０秒以内に新たなイベ
ントが発生した場合は、直前のイベント処理終了後から
６０秒間、データを記録する。
きるようにするため、固定値ではなく変動幅とする。例
えば、角速度計１１１ｘ，１１１ｙ、１１１ｚの出力と
過去３秒間の平均値との差、又は、加速度計１１２ｘ，
１１２ｙ、１１２ｚの出力と過去３秒間の平均値との差
のいずれか一方が予め設定した変動幅を越えたかどうか
でイベントが発生したかどうかを判定する。計器出力及
び平均値は、それぞれ３つの計器出力のベクトル合成
（ピタゴラスの定理）によって求めることができる。な
お、イベント処理中に新たなイベントが発生した場合は
それを無視し、イベント処理後３０秒以内に新たなイベ
ントが発生した場合は、直前のイベント処理終了後から
６０秒間、データを記録する。
【００３６】イベントが発生したかどうかにかかわら
ず、走行状況に変更があった場合は、その都度、走行距
離、ＧＰＳ緯度・経度、ＧＰＳ時刻をバッファ１３１ａ
から読み出し、後述する状態フラグ（イグニッションＯ
Ｎ／ＯＦＦ、走行／停止等）と共に、これを状態収集デ
ータとしてメモリカード２０に記録する（ステップＳ１
０４：Yes、Ｓ１０５）。読出データがそれまでの当該
種類の計測データの最大値、すなわち正の絶対最大値を
越える場合は、その読出データを新たな最大値に更新す
る（ステップＳ１０６：Yes、Ｓ１０７）。また、図３
に示されるように、読出データがそれまでの最小値、す
なわち負の絶対最大値未満であった場合は、その読出デ
ータを新たな最小値に更新する（ステップＳ１０８：Ye
s、Ｓ１０９）。平均値を求めるために読出データを積
算するとともに、積算回数に“１”を加算する（ステッ
プＳ１１０，Ｓ１１１）。以上の処理を、予め設定した
集計時間が経過するまで繰り返し（ステップＳ１１２：
No、Ｓ１１６：No）、集計時間に達したときは、積算し
た各種読出データをそれぞれ積算回数で除算して個々の
計測データの平均値を求める（ステップＳ１１３）。各
計測データの最大値、最小値、平均値を集計データとし
てメモリカード２０に記録し、記録後は、各変数をクリ
アする（ステップＳ１１４，Ｓ１１５）。
ず、走行状況に変更があった場合は、その都度、走行距
離、ＧＰＳ緯度・経度、ＧＰＳ時刻をバッファ１３１ａ
から読み出し、後述する状態フラグ（イグニッションＯ
Ｎ／ＯＦＦ、走行／停止等）と共に、これを状態収集デ
ータとしてメモリカード２０に記録する（ステップＳ１
０４：Yes、Ｓ１０５）。読出データがそれまでの当該
種類の計測データの最大値、すなわち正の絶対最大値を
越える場合は、その読出データを新たな最大値に更新す
る（ステップＳ１０６：Yes、Ｓ１０７）。また、図３
に示されるように、読出データがそれまでの最小値、す
なわち負の絶対最大値未満であった場合は、その読出デ
ータを新たな最小値に更新する（ステップＳ１０８：Ye
s、Ｓ１０９）。平均値を求めるために読出データを積
算するとともに、積算回数に“１”を加算する（ステッ
プＳ１１０，Ｓ１１１）。以上の処理を、予め設定した
集計時間が経過するまで繰り返し（ステップＳ１１２：
No、Ｓ１１６：No）、集計時間に達したときは、積算し
た各種読出データをそれぞれ積算回数で除算して個々の
計測データの平均値を求める（ステップＳ１１３）。各
計測データの最大値、最小値、平均値を集計データとし
てメモリカード２０に記録し、記録後は、各変数をクリ
アする（ステップＳ１１４，Ｓ１１５）。
【００３７】エンジンがＯＦＦになった場合は、最後の
上記集計時間が経過するまでデータレコーダ１０の電源
供給を維持し（例えばコンデンサにより）、最後の集計
時間が経過した時点でデータ記録処理を終えるようにす
る。以上のような記録形態を採用することにより、運転
性傾向をより顕著に表現できるようになり、しかもメモ
リカード２０側のデータ容量の節約を図ることも可能に
なる。
上記集計時間が経過するまでデータレコーダ１０の電源
供給を維持し（例えばコンデンサにより）、最後の集計
時間が経過した時点でデータ記録処理を終えるようにす
る。以上のような記録形態を採用することにより、運転
性傾向をより顕著に表現できるようになり、しかもメモ
リカード２０側のデータ容量の節約を図ることも可能に
なる。
【００３８】なお、上記説明は、車両が一時停止を含む
走行中の状態を想定したものである。車両が完全に停止
していることが明らかである場合、つまりエンジンがＯ
ＦＦではないが、計測データの変動が一定時間以上継続
している場合は、時間を間引きながらデータ記録を行
う。例えば上記集計時間が１分であったとすると、２５
６分に１回程度の割で上記状態フラグを「停止」で記録
する。完全に停止しているかどうかは、ＧＰＳデータに
よる移動距離、センサ部１１の各計器の計測データのす
べてが、閾値を越えなかったかどうかで判定する。これ
により、車両停止状態をも検知しつつ、データ容量を、
より顕著に節約できるようになる。
走行中の状態を想定したものである。車両が完全に停止
していることが明らかである場合、つまりエンジンがＯ
ＦＦではないが、計測データの変動が一定時間以上継続
している場合は、時間を間引きながらデータ記録を行
う。例えば上記集計時間が１分であったとすると、２５
６分に１回程度の割で上記状態フラグを「停止」で記録
する。完全に停止しているかどうかは、ＧＰＳデータに
よる移動距離、センサ部１１の各計器の計測データのす
べてが、閾値を越えなかったかどうかで判定する。これ
により、車両停止状態をも検知しつつ、データ容量を、
より顕著に節約できるようになる。
【００３９】図４〜図１０は、上記形態によってメモリ
カード１０における記録されるデータのイメージを示し
た説明図である。図４は全体的なイメージを示した図で
あり、集計データ、イベントデータ、状態収集データ
が、時系列でデータ発生順に任意の領域に記録される様
子が示されている。なお、「ＩＤ」はデータフィールド
の識別データであり、上位数ビットで当該フィールドの
ブロック構成を表している。
カード１０における記録されるデータのイメージを示し
た説明図である。図４は全体的なイメージを示した図で
あり、集計データ、イベントデータ、状態収集データ
が、時系列でデータ発生順に任意の領域に記録される様
子が示されている。なお、「ＩＤ」はデータフィールド
の識別データであり、上位数ビットで当該フィールドの
ブロック構成を表している。
【００４０】図５は管理データの構造図である。「３０
ｈ」〜「３３ｈ」はＩＤ、「ロットNo.」は製造ロット
の識別データである。「Ａｘ ｓｆ」，「Ａｙ ｓ
ｆ」，「Ａz ｓｆ」はそれぞれＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸方向
の加速度データのスケールファクタ、「ｐ ｓｆ」，
「ｑ ｓｆ」，「ｒ ｓｆ」はそれぞれピッチレート、
ヨーレート、ロールレートのスケールファクタである。
スケールファクタは、計測の精度に関わるものであり、
後述する初期情報として設定される条件の一つである。
「車速」は車速パルスより求まる速度データであり、Ｇ
ＰＳデータによる速度データに優先して採用されるよう
になっている。「シリアルNo．」は当該製造ロットのユ
ニーク番号である。
ｈ」〜「３３ｈ」はＩＤ、「ロットNo.」は製造ロット
の識別データである。「Ａｘ ｓｆ」，「Ａｙ ｓ
ｆ」，「Ａz ｓｆ」はそれぞれＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸方向
の加速度データのスケールファクタ、「ｐ ｓｆ」，
「ｑ ｓｆ」，「ｒ ｓｆ」はそれぞれピッチレート、
ヨーレート、ロールレートのスケールファクタである。
スケールファクタは、計測の精度に関わるものであり、
後述する初期情報として設定される条件の一つである。
「車速」は車速パルスより求まる速度データであり、Ｇ
ＰＳデータによる速度データに優先して採用されるよう
になっている。「シリアルNo．」は当該製造ロットのユ
ニーク番号である。
【００４１】図６及び図７はイベントデータの構造図で
ある。このイベントデータは、図４に示されるように、
イベント発生時刻を中心として、前のイベント記録時間
から後ろのイベント記録時間までが組として記録され
る。図６（ａ）はこのイベントの先頭や区切りに配置さ
れるイベントヘッドであり、図６（ｂ）はイベント内容
を表す自律データ（Ａｘ等）と車速データである。図７
はＧＰＳデータより取得した速度、イベント発生場所の
情報、ＧＰＳ時刻である。「ｓｔｓ」は、非測位／２次
元測位／３次元測位／ディファレンシャル測位の別を表
すデータである。なお、ＧＰＳデータは、イベントデー
タ内において、ＧＰＳ受信毎に発生する。
ある。このイベントデータは、図４に示されるように、
イベント発生時刻を中心として、前のイベント記録時間
から後ろのイベント記録時間までが組として記録され
る。図６（ａ）はこのイベントの先頭や区切りに配置さ
れるイベントヘッドであり、図６（ｂ）はイベント内容
を表す自律データ（Ａｘ等）と車速データである。図７
はＧＰＳデータより取得した速度、イベント発生場所の
情報、ＧＰＳ時刻である。「ｓｔｓ」は、非測位／２次
元測位／３次元測位／ディファレンシャル測位の別を表
すデータである。なお、ＧＰＳデータは、イベントデー
タ内において、ＧＰＳ受信毎に発生する。
【００４２】図８は状態収集データの構造図である。こ
のデータは、走行状況が変化するたびに、所定刻み（例
えば１秒）毎に図示の構造で記録される。下段の「状
態」は前述のビットパターンで表現される状態フラグで
ある。例えば第１ビットをイグニッション（論理１：Ｏ
Ｎ、論理０：ＯＦＦ）、第２ビットを電源電圧（論理
１：異常、論理０：正常）、第３ビットを車両状態（論
理１：走行、論理０：停止）のように割り当てる。な
お、ビット数及びそれに対応する状態表現内容は、解析
目的に応じて任意に追加・変更できるようになってい
る。
のデータは、走行状況が変化するたびに、所定刻み（例
えば１秒）毎に図示の構造で記録される。下段の「状
態」は前述のビットパターンで表現される状態フラグで
ある。例えば第１ビットをイグニッション（論理１：Ｏ
Ｎ、論理０：ＯＦＦ）、第２ビットを電源電圧（論理
１：異常、論理０：正常）、第３ビットを車両状態（論
理１：走行、論理０：停止）のように割り当てる。な
お、ビット数及びそれに対応する状態表現内容は、解析
目的に応じて任意に追加・変更できるようになってい
る。
【００４３】図９及び図１０は、集計データの構造図で
ある。図９は自律及び車速集計データ、図１０はＧＰＳ
集計データである。図１０において「ｓｔｓ」はＧＰＳ
データが集計期間中に欠損なく収集できたかどうかを表
すデータである。また、「緯度」、「経度」は、中心
（平均値）に一番近い測位データが記録されるようにな
っている。最も単純な処理としては、例えば集計期間が
１分であれば現在秒が３０の部分のデータを採用する。
なお、集計期間が１分以内の場合は、測位データが無か
ったとみなして記録は行わないようにする。
ある。図９は自律及び車速集計データ、図１０はＧＰＳ
集計データである。図１０において「ｓｔｓ」はＧＰＳ
データが集計期間中に欠損なく収集できたかどうかを表
すデータである。また、「緯度」、「経度」は、中心
（平均値）に一番近い測位データが記録されるようにな
っている。最も単純な処理としては、例えば集計期間が
１分であれば現在秒が３０の部分のデータを採用する。
なお、集計期間が１分以内の場合は、測位データが無か
ったとみなして記録は行わないようにする。
【００４４】なお、ランダムに記録される上記イベント
データ、集計データ、状態収集データは、ＩＤによって
識別できるようになっている。例えばＩＤが「００
ｈ」，「０３ｈ」，「１０ｈ」，「１１ｈ」の場合はイ
ベントデータ、「０２ｈ」，「２０ｈ」，「２１ｈ」，
「２２ｈ」の場合は集計データのようにして識別する。
データ、集計データ、状態収集データは、ＩＤによって
識別できるようになっている。例えばＩＤが「００
ｈ」，「０３ｈ」，「１０ｈ」，「１１ｈ」の場合はイ
ベントデータ、「０２ｈ」，「２０ｈ」，「２１ｈ」，
「２２ｈ」の場合は集計データのようにして識別する。
【００４５】［運行管理支援装置３０］次に、運行管理
支援装置３０について説明する。この運行管理支援装置
３０は、ＣＰＵ，各種ＲＡＭ，ＲＯＭ，外部記憶装置を
有し、ＢＩＯＳやオペレーティングシステム（ＯＳ）等
の制御プログラム下で動作するコンピュータ装置によっ
て実現される。このコンピュータ装置は、例えば図１１
のように、メモリカード２０を収容してデータ記録及び
その読み出しを行うカードリーダライタ３１、各種設定
情報の入力画面や解析結果を確認するための表示装置３
２、データやコマンド等を入力するためのデータ入力装
置３３、公知の地図情報管理システム３４、これらの装
置と内部機能との間の入出力制御を行う入出力制御機構
３５を有するものである。地図情報管理システム３４
は、少なくとも位置情報の入力を契機にその位置情報に
対応する地名データ（行政区画名等）や地理画像を索出
するデータベース管理機構を備えたものである。
支援装置３０について説明する。この運行管理支援装置
３０は、ＣＰＵ，各種ＲＡＭ，ＲＯＭ，外部記憶装置を
有し、ＢＩＯＳやオペレーティングシステム（ＯＳ）等
の制御プログラム下で動作するコンピュータ装置によっ
て実現される。このコンピュータ装置は、例えば図１１
のように、メモリカード２０を収容してデータ記録及び
その読み出しを行うカードリーダライタ３１、各種設定
情報の入力画面や解析結果を確認するための表示装置３
２、データやコマンド等を入力するためのデータ入力装
置３３、公知の地図情報管理システム３４、これらの装
置と内部機能との間の入出力制御を行う入出力制御機構
３５を有するものである。地図情報管理システム３４
は、少なくとも位置情報の入力を契機にその位置情報に
対応する地名データ（行政区画名等）や地理画像を索出
するデータベース管理機構を備えたものである。
【００４６】運行管理支援装置３０は、また、上記ＣＰ
Ｕが所定の記録媒体に記録されたディジタル情報（プロ
グラムコード及び必要なデータ）を読み込んで、制御プ
ログラムと協働実行することにより形成される、初期情
報設定部３６、条件設定部３７、データ処理部３８、統
計情報格納部３９の機能ブロックを具備している。デー
タ処理部３８には、複数の機能モジュール、例えば挙動
分析モジュール３８１、統計分析モジュール３８２、傾
向性分析モジュール３８３、燃料相関分析モジュール３
８４、集計モジュール３８５が形成されるようになって
いる。
Ｕが所定の記録媒体に記録されたディジタル情報（プロ
グラムコード及び必要なデータ）を読み込んで、制御プ
ログラムと協働実行することにより形成される、初期情
報設定部３６、条件設定部３７、データ処理部３８、統
計情報格納部３９の機能ブロックを具備している。デー
タ処理部３８には、複数の機能モジュール、例えば挙動
分析モジュール３８１、統計分析モジュール３８２、傾
向性分析モジュール３８３、燃料相関分析モジュール３
８４、集計モジュール３８５が形成されるようになって
いる。
【００４７】初期情報設定部３６は、メモリカード２０
を初めて使用するときに、個人情報、データレコーダ１
０に関する情報、及び、データレコーダ１０を搭載させ
る車両に関する情報等を、入出力制御機構３５を通じて
メモリカード２０に設定するものである。個人情報は、
そのメモリカード２０を保有する運転手名、所属企業
名、所属セクション名等であり、データレコーダ１０に
関する情報は、データレコーダ１０を識別するためのレ
コーダ番号、そのデータレコーダ１０のロット番号等で
ある。車両に関する情報は、データレコーダ１０を取り
付ける車両の車両番号、車種、車速パルス、角速度デー
タや車速パルスのスケールファクタ等である。
を初めて使用するときに、個人情報、データレコーダ１
０に関する情報、及び、データレコーダ１０を搭載させ
る車両に関する情報等を、入出力制御機構３５を通じて
メモリカード２０に設定するものである。個人情報は、
そのメモリカード２０を保有する運転手名、所属企業
名、所属セクション名等であり、データレコーダ１０に
関する情報は、データレコーダ１０を識別するためのレ
コーダ番号、そのデータレコーダ１０のロット番号等で
ある。車両に関する情報は、データレコーダ１０を取り
付ける車両の車両番号、車種、車速パルス、角速度デー
タや車速パルスのスケールファクタ等である。
【００４８】初期情報設定部３６では、解析者の便宜を
図るため、所定の埋め込み式ダイヤログウインドウを有
するための設定用インタフェース画面を表示装置３２に
案内表示させ、運転者や管理担当者等が、データ入力装
置３３を通じてこれらのダイヤログウインドウの埋め込
み領域に該当データを入力することによって各種初期情
報を設定できるようになっている。図１２は、この場合
の設定画面と設定内容とを例示したものである。設定さ
れた初期情報は、前述の管理データの一部として使用さ
れるようになっている。
図るため、所定の埋め込み式ダイヤログウインドウを有
するための設定用インタフェース画面を表示装置３２に
案内表示させ、運転者や管理担当者等が、データ入力装
置３３を通じてこれらのダイヤログウインドウの埋め込
み領域に該当データを入力することによって各種初期情
報を設定できるようになっている。図１２は、この場合
の設定画面と設定内容とを例示したものである。設定さ
れた初期情報は、前述の管理データの一部として使用さ
れるようになっている。
【００４９】条件設定部３７は、データ処理部３８にお
いて車両の個々のイベントの内容を認識するためのデー
タ条件、すなわち、イベントが事故に直結する可能性が
ある危険挙動であるかどうかを判定するための条件パタ
ーン（データレベルの単独の閾値あるいは複数の閾値の
組み合わせ）、危険挙動に該当しない安全挙動であるこ
とを特定するための条件パターン（一定時間内のデータ
変位量の有無）、運転者の運転癖を判定するための条件
パターン（危険挙動と同じ）、一時停止や運転中断を認
識するための条件パターン（停止継続時間）その他の条
件パターンを設定するものである。それぞれの条件パタ
ーンは、本システムを利用する解析者が任意に設定する
ことができる。
いて車両の個々のイベントの内容を認識するためのデー
タ条件、すなわち、イベントが事故に直結する可能性が
ある危険挙動であるかどうかを判定するための条件パタ
ーン（データレベルの単独の閾値あるいは複数の閾値の
組み合わせ）、危険挙動に該当しない安全挙動であるこ
とを特定するための条件パターン（一定時間内のデータ
変位量の有無）、運転者の運転癖を判定するための条件
パターン（危険挙動と同じ）、一時停止や運転中断を認
識するための条件パターン（停止継続時間）その他の条
件パターンを設定するものである。それぞれの条件パタ
ーンは、本システムを利用する解析者が任意に設定する
ことができる。
【００５０】この条件設定部３７においても、解析者の
便宜を図るため、所定の埋め込み式ダイヤログウインド
ウを有する設定用インタフェース画面を表示装置３２に
案内表示させ、解析者が、データ入力装置３３を通じて
これらのダイヤログウインドウの埋め込み領域に該当デ
ータを入力することによって条件パターンを設定できる
ようになっている。例えば図１３は、運転癖のうち悪癖
部分を判定するための悪癖閾値、図１４は危険挙動を判
定するための危険挙動閾値の設定画面である。なお、図
１３及び図１４の内容は例示であり、図示のような設定
内容に拘束されるものではない。
便宜を図るため、所定の埋め込み式ダイヤログウインド
ウを有する設定用インタフェース画面を表示装置３２に
案内表示させ、解析者が、データ入力装置３３を通じて
これらのダイヤログウインドウの埋め込み領域に該当デ
ータを入力することによって条件パターンを設定できる
ようになっている。例えば図１３は、運転癖のうち悪癖
部分を判定するための悪癖閾値、図１４は危険挙動を判
定するための危険挙動閾値の設定画面である。なお、図
１３及び図１４の内容は例示であり、図示のような設定
内容に拘束されるものではない。
【００５１】データ処理部３８は、入出力制御機構３５
を通じて取得したメモリカード２０の記録データに対し
て各機能モジュール３８１〜３８５と協同して所要のデ
ータ処理を行い、この処理結果を表示装置３２に表示し
たり、地図情報管理システム３４の地図画像上に反映し
たり、図示しない外部記憶装置に記憶させたりする。ま
た、メモリカード２０の記録データに含まれる管理デー
タから、車両名、運転者名、運転目的、データのスケー
ルファクタを認識する。データ処理部３８における各機
能モジュール３８１〜３８５の内容は下記のとおりであ
り、それぞれ選択的に起動実行できるようになってい
る。
を通じて取得したメモリカード２０の記録データに対し
て各機能モジュール３８１〜３８５と協同して所要のデ
ータ処理を行い、この処理結果を表示装置３２に表示し
たり、地図情報管理システム３４の地図画像上に反映し
たり、図示しない外部記憶装置に記憶させたりする。ま
た、メモリカード２０の記録データに含まれる管理デー
タから、車両名、運転者名、運転目的、データのスケー
ルファクタを認識する。データ処理部３８における各機
能モジュール３８１〜３８５の内容は下記のとおりであ
り、それぞれ選択的に起動実行できるようになってい
る。
【００５２】挙動分析モジュール３８１は、イベントデ
ータ、集計データ、状態収集データから予め設定された
条件パターンに適合するものを抽出して、運転開始後、
運転終了までの間の車両の挙動特徴を特定するととも
に、運転開始場所（出庫場所）及びその時刻、挙動発生
場所及びその時刻ないし継続時間、運転終了場所（入庫
場所）及びその発生時刻を特定する。危険挙動や悪癖に
該当する挙動特徴については、漏らさず特定し、これを
記録しておく。また、走行方向（前方／後方）、走行速
度、走行中の加速度の発生事実、走行距離、一時停止の
発生事実、アイドリング時間、運転中断場所、電源異常
の有無等を特定する。さらに、各場所に対応する地名デ
ータを地図情報管理システム３４より索出し、当該場所
に関する部分を、索出した地名データに置換する。
ータ、集計データ、状態収集データから予め設定された
条件パターンに適合するものを抽出して、運転開始後、
運転終了までの間の車両の挙動特徴を特定するととも
に、運転開始場所（出庫場所）及びその時刻、挙動発生
場所及びその時刻ないし継続時間、運転終了場所（入庫
場所）及びその発生時刻を特定する。危険挙動や悪癖に
該当する挙動特徴については、漏らさず特定し、これを
記録しておく。また、走行方向（前方／後方）、走行速
度、走行中の加速度の発生事実、走行距離、一時停止の
発生事実、アイドリング時間、運転中断場所、電源異常
の有無等を特定する。さらに、各場所に対応する地名デ
ータを地図情報管理システム３４より索出し、当該場所
に関する部分を、索出した地名データに置換する。
【００５３】なお、上述の運転目的情報を認識すること
により、同一車両における同一イベントであっても、運
転目的情報に応じて条件パターンを変えることができる
ようになっている。例えば、時速８０ｋｍは、一般道路
走行用では高速走行であるが、高速道路走行用では通常
走行と判定されるようにする。また、高速道路走行の場
合のデータ読出の間隔を一般道路走行の場合よりも短く
なるようにする。同様に、私用の場合には、例えば、運
転中断場所を記録しないようする。
により、同一車両における同一イベントであっても、運
転目的情報に応じて条件パターンを変えることができる
ようになっている。例えば、時速８０ｋｍは、一般道路
走行用では高速走行であるが、高速道路走行用では通常
走行と判定されるようにする。また、高速道路走行の場
合のデータ読出の間隔を一般道路走行の場合よりも短く
なるようにする。同様に、私用の場合には、例えば、運
転中断場所を記録しないようする。
【００５４】以上のようにして挙動分析を行うことによ
り、解析者が設定した条件に基づく危険挙動や悪癖の有
無、その発生頻度、走行履歴を定量的に判定することが
でき、後述する集計リストの作成が容易になる。特に、
挙動発生場所は地名データで表現されるので数値データ
の場合よりも把握し易くなり、時刻はＧＰＳデータに基
づいて演算されるので正確なデータとなる。この挙動分
析モジュール３８１によって特定された各データは、統
計情報格納部３９に運転者別に蓄積される。
り、解析者が設定した条件に基づく危険挙動や悪癖の有
無、その発生頻度、走行履歴を定量的に判定することが
でき、後述する集計リストの作成が容易になる。特に、
挙動発生場所は地名データで表現されるので数値データ
の場合よりも把握し易くなり、時刻はＧＰＳデータに基
づいて演算されるので正確なデータとなる。この挙動分
析モジュール３８１によって特定された各データは、統
計情報格納部３９に運転者別に蓄積される。
【００５５】統計分析モジュール３８２は、運転者別の
データの統計分析を行い、統計に基づく運転傾向性の判
定用情報を生成するものである。例えば統計情報格納部
３９に蓄積されているすべての運転者によるデータをそ
の種別毎に平均し、平均値に対する個々の運転者による
当該データとの相対値を求める。この場合の種別は、例
えば挙動発生回数、走行速度、等速走行時間、アイドリ
ング時間等であり、これによって、全体に対する個々人
の運転傾向性の特徴を統計的に把握できるようになる。
あるいは、各運転者によるイベントデータ、状態収集デ
ータ、集計データを蓄積しておき、すべての運転者によ
る走行速度又は角速度に対する前後Ｇ又は横Ｇの値を同
一データフィールドに統合してその分散と分散特徴を代
表するカーブとを求め、このカーブに対する個々人のカ
ーブとの偏差を求めるようにすることもできる。なお、
進んで危険な運転をする者は少ないという観点から、統
計的に危険挙動が少なかった運転者のデータ領域を安全
運転領域として定め、このデータ領域から逸脱するかど
うかで危険運転傾向者かどうかを把握するような分析形
態も可能である。
データの統計分析を行い、統計に基づく運転傾向性の判
定用情報を生成するものである。例えば統計情報格納部
３９に蓄積されているすべての運転者によるデータをそ
の種別毎に平均し、平均値に対する個々の運転者による
当該データとの相対値を求める。この場合の種別は、例
えば挙動発生回数、走行速度、等速走行時間、アイドリ
ング時間等であり、これによって、全体に対する個々人
の運転傾向性の特徴を統計的に把握できるようになる。
あるいは、各運転者によるイベントデータ、状態収集デ
ータ、集計データを蓄積しておき、すべての運転者によ
る走行速度又は角速度に対する前後Ｇ又は横Ｇの値を同
一データフィールドに統合してその分散と分散特徴を代
表するカーブとを求め、このカーブに対する個々人のカ
ーブとの偏差を求めるようにすることもできる。なお、
進んで危険な運転をする者は少ないという観点から、統
計的に危険挙動が少なかった運転者のデータ領域を安全
運転領域として定め、このデータ領域から逸脱するかど
うかで危険運転傾向者かどうかを把握するような分析形
態も可能である。
【００５６】傾向性分析モジュール３８３は、主として
集計データを用いて、個々の運転者の運転傾向性、ある
いは特定の運転者の運転傾向性に対する他の運転者の運
転傾向性の相違を判定するための判定用情報を生成する
ものである。上記のように、挙動分析モジュール３８１
によって、走行中の挙動の履歴から客観的に運転傾向性
を把握できるし、統計分析モジュール３８２では全体に
対する個々人の運転傾向性の相違を把握することができ
る。しかし、挙動分析モジュール３８１等は、走行速度
と運動加速度（前後Ｇ、横Ｇ、前Ｇ等）の相関、角速度
と運動加速度の相関、走行中のアクセルのゆらぎやハン
ドル操作等を考慮したものではない。例えば運転に際
し、同じ強さでアクセルを踏んでも、高速走行の場合は
低速走行の場合よりも危険度が高いことは良く経験する
ことである。ハンドル操作についても同様である。疲労
している状態で運転した場合にも、健康時の場合とは異
なる操作になりがちである。これらの操作は、例えば、
平均速度は同じでも前後Ｇ、横Ｇや、方位角速度の変位
の大小として現れる。つまり、速度データや加速度デー
タのような異種のデータ間の相関分析を行うことで運転
傾向性を評価し、交通事故や疲労度との相関を判定する
ことが容易になることが推測される。そこで、この傾向
性分析モジュール３８３では、集計データ（速度デー
タ、前後Ｇ、横Ｇ、方位角速度データ等）間の相互相関
を考慮することで、運転傾向性と運転交通事故や運転者
の疲労度等との相関を判定するための判定用情報を生成
する。
集計データを用いて、個々の運転者の運転傾向性、ある
いは特定の運転者の運転傾向性に対する他の運転者の運
転傾向性の相違を判定するための判定用情報を生成する
ものである。上記のように、挙動分析モジュール３８１
によって、走行中の挙動の履歴から客観的に運転傾向性
を把握できるし、統計分析モジュール３８２では全体に
対する個々人の運転傾向性の相違を把握することができ
る。しかし、挙動分析モジュール３８１等は、走行速度
と運動加速度（前後Ｇ、横Ｇ、前Ｇ等）の相関、角速度
と運動加速度の相関、走行中のアクセルのゆらぎやハン
ドル操作等を考慮したものではない。例えば運転に際
し、同じ強さでアクセルを踏んでも、高速走行の場合は
低速走行の場合よりも危険度が高いことは良く経験する
ことである。ハンドル操作についても同様である。疲労
している状態で運転した場合にも、健康時の場合とは異
なる操作になりがちである。これらの操作は、例えば、
平均速度は同じでも前後Ｇ、横Ｇや、方位角速度の変位
の大小として現れる。つまり、速度データや加速度デー
タのような異種のデータ間の相関分析を行うことで運転
傾向性を評価し、交通事故や疲労度との相関を判定する
ことが容易になることが推測される。そこで、この傾向
性分析モジュール３８３では、集計データ（速度デー
タ、前後Ｇ、横Ｇ、方位角速度データ等）間の相互相関
を考慮することで、運転傾向性と運転交通事故や運転者
の疲労度等との相関を判定するための判定用情報を生成
する。
【００５７】判定用情報としては種々のものが考えられ
るが、ここでは、速域別の平均値と標準偏差を用いて、
各運転者が安全運転傾向か危険運転傾向かを把握できる
ようにする場合の例を挙げる。平均値と標準偏差は、例
えば平均速度に対する加速度のゆらぎの分布として把握
することができる。図１５は、標準的な運転を行う運転
者による平均値（バーＸ）とそのゆらぎを示した図であ
り、横軸は加速度（Ｇ）、縦軸は加速度の発現頻度（１
ａ）である。図１６は、この運転者による速域別の加速
度のゆらぎを示した図である。ここで、「低速域」は３
０ｋｍ／ｈ未満の速域、「中速域」は７０ｋｍ／ｈ未満
の速域、「高速域」は７０ｋｍ／ｈ以上の速域を想定し
ている。図１６から、０．１Ｇ程度の加速度を生じさせ
るアクセル操作、ハンドル操作は、低速域であれば安全
であるが、高速域では極めて危険であることが判る。
るが、ここでは、速域別の平均値と標準偏差を用いて、
各運転者が安全運転傾向か危険運転傾向かを把握できる
ようにする場合の例を挙げる。平均値と標準偏差は、例
えば平均速度に対する加速度のゆらぎの分布として把握
することができる。図１５は、標準的な運転を行う運転
者による平均値（バーＸ）とそのゆらぎを示した図であ
り、横軸は加速度（Ｇ）、縦軸は加速度の発現頻度（１
ａ）である。図１６は、この運転者による速域別の加速
度のゆらぎを示した図である。ここで、「低速域」は３
０ｋｍ／ｈ未満の速域、「中速域」は７０ｋｍ／ｈ未満
の速域、「高速域」は７０ｋｍ／ｈ以上の速域を想定し
ている。図１６から、０．１Ｇ程度の加速度を生じさせ
るアクセル操作、ハンドル操作は、低速域であれば安全
であるが、高速域では極めて危険であることが判る。
【００５８】安全運転傾向かどうかは、より簡便には、
個々の運転者の平均値と標準偏差がどれだけ小さいかど
うか、あるいは複数の運転者の分布に対する分析対象者
の分布がどの程度ずれているかによって判定することが
できる。後者の場合、ずれが少ない運転者ほど、安全運
転傾向であると判定することができる。しかし、このよ
うな手法だけでは、判定精度が必ずしも十分なものにな
らない。精度を高めるためには、実際に安全運転を行っ
た運転者の分布を基準として比較することが合理的であ
る。そこで、この実施形態では、所定期間内における危
険挙動の発生回数が相対的に少ない、より好ましくは０
回の運転者の集計データに基づく分布を求め、これを安
全運転パターンとする。そして、この安全運転パターン
と分析対象者の分布とを比較することで、その分析対象
者がそれだけ安全運転の傾向にあるかどうかを表す情報
を生成する。例えば、図１７は、ある速域における安全
運転傾向者であるＢ氏の安全運転パターンに対する分析
対象者であるＡ氏の分布の差を示している。図示の例の
場合、Ａ氏の分布は、安全運転パターンからかなりずれ
ているため、安全運転傾向とは言い難いことになる。
個々の運転者の平均値と標準偏差がどれだけ小さいかど
うか、あるいは複数の運転者の分布に対する分析対象者
の分布がどの程度ずれているかによって判定することが
できる。後者の場合、ずれが少ない運転者ほど、安全運
転傾向であると判定することができる。しかし、このよ
うな手法だけでは、判定精度が必ずしも十分なものにな
らない。精度を高めるためには、実際に安全運転を行っ
た運転者の分布を基準として比較することが合理的であ
る。そこで、この実施形態では、所定期間内における危
険挙動の発生回数が相対的に少ない、より好ましくは０
回の運転者の集計データに基づく分布を求め、これを安
全運転パターンとする。そして、この安全運転パターン
と分析対象者の分布とを比較することで、その分析対象
者がそれだけ安全運転の傾向にあるかどうかを表す情報
を生成する。例えば、図１７は、ある速域における安全
運転傾向者であるＢ氏の安全運転パターンに対する分析
対象者であるＡ氏の分布の差を示している。図示の例の
場合、Ａ氏の分布は、安全運転パターンからかなりずれ
ているため、安全運転傾向とは言い難いことになる。
【００５９】複数の運転者の全体または個々の運転者に
よる標準偏差は、以下のようにして求めることができ
る。まず、図１８に示す手順で、低速域（３０ｋｍ／ｈ
未満の速域）、中速域（７０ｋｍ／ｈ未満の速域）、高
速域＃１（７０ｋｍ／ｈ以上１２０ｋｍ／ｈ未満の速
域）、高速域＃２（１２０ｋｍ／ｈ以上の速域）での平
均速度を求める。すなわち、１フレーム毎に速度デー
タ，前後Ｇを読み出す（ステップＳ２０１）。速度が３
０ｋｍ／ｈ未満の場合は、図示しない作業メモリの「合
計＃１」領域に前後Ｇを加算し、「加算回数＃１」に１
回を加算する（ステップＳ２０２：Yes、Ｓ２０３）。
速度が３０ｋｍ／ｈを越え且つ７０ｋｍ／ｈ未満の場合
は、作業メモリの「合計＃２」領域に前後Ｇを加算し、
「加算回数＃２」に１回を加算する（ステップＳ２０
４：Yes、Ｓ２０５）。速度が７０ｋｍ／ｈを越え且つ
１２０ｋｍ／ｈ未満の場合は、作業メモリの「合計＃
３」領域に前後Ｇを加算し、「加算回数＃３」に１回を
加算する（ステップＳ２０６：Yes、Ｓ２０７）。速度
が１２０ｋｍ／ｈ以上の場合は、作業メモリの「合計＃
４」領域に前後Ｇを加算し、「加算回数＃４」に１回を
加算する（ステップＳ２０８）。集計期間内であれば、
ステップＳ２０１に戻り（ステップＳ２０９：No）、集
計期間が終了した場合は、「合計＃１」〜「合計＃４」
の各領域の平均値（前後Ｇの累積値／加算回数：第１平
均値〜第４平均値）を算出する（ステップＳ２１０）。
よる標準偏差は、以下のようにして求めることができ
る。まず、図１８に示す手順で、低速域（３０ｋｍ／ｈ
未満の速域）、中速域（７０ｋｍ／ｈ未満の速域）、高
速域＃１（７０ｋｍ／ｈ以上１２０ｋｍ／ｈ未満の速
域）、高速域＃２（１２０ｋｍ／ｈ以上の速域）での平
均速度を求める。すなわち、１フレーム毎に速度デー
タ，前後Ｇを読み出す（ステップＳ２０１）。速度が３
０ｋｍ／ｈ未満の場合は、図示しない作業メモリの「合
計＃１」領域に前後Ｇを加算し、「加算回数＃１」に１
回を加算する（ステップＳ２０２：Yes、Ｓ２０３）。
速度が３０ｋｍ／ｈを越え且つ７０ｋｍ／ｈ未満の場合
は、作業メモリの「合計＃２」領域に前後Ｇを加算し、
「加算回数＃２」に１回を加算する（ステップＳ２０
４：Yes、Ｓ２０５）。速度が７０ｋｍ／ｈを越え且つ
１２０ｋｍ／ｈ未満の場合は、作業メモリの「合計＃
３」領域に前後Ｇを加算し、「加算回数＃３」に１回を
加算する（ステップＳ２０６：Yes、Ｓ２０７）。速度
が１２０ｋｍ／ｈ以上の場合は、作業メモリの「合計＃
４」領域に前後Ｇを加算し、「加算回数＃４」に１回を
加算する（ステップＳ２０８）。集計期間内であれば、
ステップＳ２０１に戻り（ステップＳ２０９：No）、集
計期間が終了した場合は、「合計＃１」〜「合計＃４」
の各領域の平均値（前後Ｇの累積値／加算回数：第１平
均値〜第４平均値）を算出する（ステップＳ２１０）。
【００６０】各平均値を算出した後は、図１９に示す手
順で、標準偏差を求める。すなわち、集計期間の始めか
ら１フレーム毎にその運転者の速域別の前後Ｇを読み出
す（ステップＳ２１１）。速度が３０ｋｍ／ｈ未満の場
合は、作業メモリの「分散＃１」領域に（第１平均値−
前後Ｇ）の２乗を加算する（ステップＳ２１２：Yes、
Ｓ２１３）。速度が３０ｋｍ／ｈを越え且つ７０ｋｍ／
ｈ未満の場合は、作業メモリの「分散＃２」領域に（第
２平均値−前後Ｇ）の２乗を加算する（ステップＳ２１
４：Yes、Ｓ２１５）。速度が７０ｋｍ／ｈを越え且つ
１２０ｋｍ／ｈ未満の場合は、作業メモリの「分散＃
３」領域に（第３平均値−前後Ｇ）の２乗を加算する
（ステップＳ２１６：Yes、Ｓ２１７）。速度が１２０
ｋｍ／ｈ以上の場合は、作業メモリの「分散＃４」領域
に（第４平均値−前後Ｇ）の２乗を加算する（ステップ
Ｓ２１８）。集計期間内であれば、ステップＳ２１１に
戻り（ステップＳ２１９：No）、集計期間が終了した場
合は、「分散＃１」〜「分散＃４」の各領域における標
準偏差を算出する（ステップＳ２２０）。各標準偏差
は、各分散領域における加算値を加算回数で除算した値
の平方根を求めることで算出することができる。なお、
図１８及び図１９の手順は、標準偏差の考え方を明らか
にするために、速度データ，前後Ｇに基づく算出手順の
一例を挙げたものであり、標準偏差の内容を限定する趣
旨でないことはいうまでもない。
順で、標準偏差を求める。すなわち、集計期間の始めか
ら１フレーム毎にその運転者の速域別の前後Ｇを読み出
す（ステップＳ２１１）。速度が３０ｋｍ／ｈ未満の場
合は、作業メモリの「分散＃１」領域に（第１平均値−
前後Ｇ）の２乗を加算する（ステップＳ２１２：Yes、
Ｓ２１３）。速度が３０ｋｍ／ｈを越え且つ７０ｋｍ／
ｈ未満の場合は、作業メモリの「分散＃２」領域に（第
２平均値−前後Ｇ）の２乗を加算する（ステップＳ２１
４：Yes、Ｓ２１５）。速度が７０ｋｍ／ｈを越え且つ
１２０ｋｍ／ｈ未満の場合は、作業メモリの「分散＃
３」領域に（第３平均値−前後Ｇ）の２乗を加算する
（ステップＳ２１６：Yes、Ｓ２１７）。速度が１２０
ｋｍ／ｈ以上の場合は、作業メモリの「分散＃４」領域
に（第４平均値−前後Ｇ）の２乗を加算する（ステップ
Ｓ２１８）。集計期間内であれば、ステップＳ２１１に
戻り（ステップＳ２１９：No）、集計期間が終了した場
合は、「分散＃１」〜「分散＃４」の各領域における標
準偏差を算出する（ステップＳ２２０）。各標準偏差
は、各分散領域における加算値を加算回数で除算した値
の平方根を求めることで算出することができる。なお、
図１８及び図１９の手順は、標準偏差の考え方を明らか
にするために、速度データ，前後Ｇに基づく算出手順の
一例を挙げたものであり、標準偏差の内容を限定する趣
旨でないことはいうまでもない。
【００６１】比較する母体を会社全体あるいは営業所全
体とした場合は、例えば以下の手順で判定用情報を生成
する。まず、全体の速域毎の前後Ｇの平均値を上記手順
で求め、これをＸとする。また、全体の速域毎の前後Ｇ
の標準偏差を同様に求め、これをＳとする。さらに、個
々の運転者の速域毎の前後Ｇの平均値を同様に求め、こ
れをＭとする。全体に対する個々の運転者の偏差は、
「（Ｘ−Ｍ）／Ｓ）」の式で演算することができる。こ
の偏差が小さい運転者ほど安全運転傾向であると判断す
ることができる。図２０は、このようにして、前述のＡ
氏、Ｂ氏について算出した速域別の平均値と標準偏差の
例を示した図であり、図１７の分布差に対応したもので
ある。また、図２１は、Ａ氏、Ｂ氏について実測した速
度対前後Ｇの相違を示したグラフである。これらのに示
されるように、Ｂ氏は安全運転傾向なので、Ａ氏の平均
値及び標準偏差よりも小さくなっており、また、速度に
対する前後Ｇも小さくなっている。
体とした場合は、例えば以下の手順で判定用情報を生成
する。まず、全体の速域毎の前後Ｇの平均値を上記手順
で求め、これをＸとする。また、全体の速域毎の前後Ｇ
の標準偏差を同様に求め、これをＳとする。さらに、個
々の運転者の速域毎の前後Ｇの平均値を同様に求め、こ
れをＭとする。全体に対する個々の運転者の偏差は、
「（Ｘ−Ｍ）／Ｓ）」の式で演算することができる。こ
の偏差が小さい運転者ほど安全運転傾向であると判断す
ることができる。図２０は、このようにして、前述のＡ
氏、Ｂ氏について算出した速域別の平均値と標準偏差の
例を示した図であり、図１７の分布差に対応したもので
ある。また、図２１は、Ａ氏、Ｂ氏について実測した速
度対前後Ｇの相違を示したグラフである。これらのに示
されるように、Ｂ氏は安全運転傾向なので、Ａ氏の平均
値及び標準偏差よりも小さくなっており、また、速度に
対する前後Ｇも小さくなっている。
【００６２】燃料相関分析モジュール３８４は、車両の
燃料消費傾向を運転者別に分析して定量化し、効率の良
い走行と効率の悪い走行とを区別できるようにするため
の判定用情報を生成するものである。この場合の定量化
は、具体的には、挙動分析モジュール３８１で特定した
車両のアイドリング時間、走行速度及び集計データによ
る加速度累積値を変数とする所定の燃料消費量を演算す
ることによって行う。燃料消費量は、例えばアイドリン
グ時間をＩ、加速度累積値をＧd、その他の要素、例え
ば走行平均速度や走行時間等を定数αと仮定すると、ほ
ぼａＩ＋ｂＧｄ＋αの演算結果で表される。つまり、発
進回数が少なく且つ等速走行時間が継続される限り加速
度累積値Ｇｄは“０”に近づくので、消費燃料は、アイ
ドリング時間Ｉや走行時間のような時間要素と、平均走
行速度のような速度要素との関数となる。各係数ａ，ｂ
は、以下のようにして求めることができる。 （係数ａ）「Ｇｄ＝０、α＝０」の場合、消費燃料量
は、係数ａ・アイドリング時間Ｉの演算結果となる。そ
こで、一定時間、アイドリング状態を保ち、このときの
燃料消費量を実測する。これを上記演算式に代入するこ
とで、係数ａを求める。 （係数ｂ）アイドリング時間Ｉが０の状態で同一の平均
速度で走行を行う。ｎ回目の走行の際の燃料消費量と加
速度累積値をそれぞれ「消費燃料量ｎ」、「加速度累積
値Ｇｄｎ」とすると、燃料消費量ｎは、「ｂ・Ｇｄｎ＋
α」で表される。同一の平均速度のためαが共通なの
で、各回の燃料消費量ｎの差を加速度累積値Ｇｄｎの差
で除算することによって、係数ｂを特定することができ
る。 （評価）上記手順で係数ａ，ｂ及び定数αを確定し、ア
イドリング時間Ｉ及び加速度累積値Ｇｄを状態収集デー
タ等から求め、「ａＩ＋ｂＧｄ＋α」の演算結果を得
る。この演算結果が相対的に小さい場合は「効率の良い
走行」、大きい場合は「効率の悪い走行」と評価するこ
とができる。評価結果は、例えば同一データフィールド
内に複数の運転者のものを統合的に表示することで、各
運転者による燃料消費傾向を一目で判定できるようにな
る。
燃料消費傾向を運転者別に分析して定量化し、効率の良
い走行と効率の悪い走行とを区別できるようにするため
の判定用情報を生成するものである。この場合の定量化
は、具体的には、挙動分析モジュール３８１で特定した
車両のアイドリング時間、走行速度及び集計データによ
る加速度累積値を変数とする所定の燃料消費量を演算す
ることによって行う。燃料消費量は、例えばアイドリン
グ時間をＩ、加速度累積値をＧd、その他の要素、例え
ば走行平均速度や走行時間等を定数αと仮定すると、ほ
ぼａＩ＋ｂＧｄ＋αの演算結果で表される。つまり、発
進回数が少なく且つ等速走行時間が継続される限り加速
度累積値Ｇｄは“０”に近づくので、消費燃料は、アイ
ドリング時間Ｉや走行時間のような時間要素と、平均走
行速度のような速度要素との関数となる。各係数ａ，ｂ
は、以下のようにして求めることができる。 （係数ａ）「Ｇｄ＝０、α＝０」の場合、消費燃料量
は、係数ａ・アイドリング時間Ｉの演算結果となる。そ
こで、一定時間、アイドリング状態を保ち、このときの
燃料消費量を実測する。これを上記演算式に代入するこ
とで、係数ａを求める。 （係数ｂ）アイドリング時間Ｉが０の状態で同一の平均
速度で走行を行う。ｎ回目の走行の際の燃料消費量と加
速度累積値をそれぞれ「消費燃料量ｎ」、「加速度累積
値Ｇｄｎ」とすると、燃料消費量ｎは、「ｂ・Ｇｄｎ＋
α」で表される。同一の平均速度のためαが共通なの
で、各回の燃料消費量ｎの差を加速度累積値Ｇｄｎの差
で除算することによって、係数ｂを特定することができ
る。 （評価）上記手順で係数ａ，ｂ及び定数αを確定し、ア
イドリング時間Ｉ及び加速度累積値Ｇｄを状態収集デー
タ等から求め、「ａＩ＋ｂＧｄ＋α」の演算結果を得
る。この演算結果が相対的に小さい場合は「効率の良い
走行」、大きい場合は「効率の悪い走行」と評価するこ
とができる。評価結果は、例えば同一データフィールド
内に複数の運転者のものを統合的に表示することで、各
運転者による燃料消費傾向を一目で判定できるようにな
る。
【００６３】集計モジュール３８５は、所定期間毎、例
えば１営業日毎、あるいは１月毎に集計し、統計処理を
施すことで、当該車両の運行履歴や危険挙動の発生日
時、発生場所、発生頻度等のデータを、例えばグラフ、
ヒストグラフ、一覧表等を用いてビジュアルに表した帳
票を自動的に作成するものである。この帳票もまた、運
転傾向性の判定に用いられることは勿論であるが、日々
の運行管理の作業の軽減化に多大な貢献を果たすもので
もある。作成された帳票は、表示装置３２に表示され、
必要に応じて、図示しない印刷装置宛に出力されて印刷
されるようになっている。１営業日単位に集計したもの
が日報であり、集計目的に応じて、運行管理月報、安全
運転日報に分類される。１月単位毎に集計したものが月
報であり、例えば１月間に生じた危険挙動の発生事実や
時刻等が時系列に記録される。図２３、図２４は、運行
管理日報、安全運転日報、図２５は、危険挙動月報の一
例を示した図である。
えば１営業日毎、あるいは１月毎に集計し、統計処理を
施すことで、当該車両の運行履歴や危険挙動の発生日
時、発生場所、発生頻度等のデータを、例えばグラフ、
ヒストグラフ、一覧表等を用いてビジュアルに表した帳
票を自動的に作成するものである。この帳票もまた、運
転傾向性の判定に用いられることは勿論であるが、日々
の運行管理の作業の軽減化に多大な貢献を果たすもので
もある。作成された帳票は、表示装置３２に表示され、
必要に応じて、図示しない印刷装置宛に出力されて印刷
されるようになっている。１営業日単位に集計したもの
が日報であり、集計目的に応じて、運行管理月報、安全
運転日報に分類される。１月単位毎に集計したものが月
報であり、例えば１月間に生じた危険挙動の発生事実や
時刻等が時系列に記録される。図２３、図２４は、運行
管理日報、安全運転日報、図２５は、危険挙動月報の一
例を示した図である。
【００６４】集計モジュール３８５は、また、日報や月
報ではなく、注目する集計結果のみを表示装置３２に統
計表示させる機能をも有している。例えば、図２６は危
険挙動詳細グラフ、図２７は危険挙動リストの表示例を
示している。これらのグラフやリストによって、危険挙
動の内容のみを客観的に把握できるようになる。なお、
図２６及び図２７に掲げたもののほか、適宜、他の集計
リストを作成することもできる。例えば、運転中断場所
をリスト化して、これを運転者が訪問した先のリストと
する利用形態も、本発明によれば可能になる。なお、集
計に際しては、データ処理部３８、入出力制御部３５、
表示装置３２を通じて処理可能な項目、例えば、運行管
理日報、安全管理日報、危険挙動月報等の項目を該当サ
ブルーチンで対応付けたメニュー画面で解析者に提示す
ることが便利である。この場合は、解析者が所望の項目
を選択したときは、選択された項目についての集計処理
が自動的に起動実行されるようにしておく。
報ではなく、注目する集計結果のみを表示装置３２に統
計表示させる機能をも有している。例えば、図２６は危
険挙動詳細グラフ、図２７は危険挙動リストの表示例を
示している。これらのグラフやリストによって、危険挙
動の内容のみを客観的に把握できるようになる。なお、
図２６及び図２７に掲げたもののほか、適宜、他の集計
リストを作成することもできる。例えば、運転中断場所
をリスト化して、これを運転者が訪問した先のリストと
する利用形態も、本発明によれば可能になる。なお、集
計に際しては、データ処理部３８、入出力制御部３５、
表示装置３２を通じて処理可能な項目、例えば、運行管
理日報、安全管理日報、危険挙動月報等の項目を該当サ
ブルーチンで対応付けたメニュー画面で解析者に提示す
ることが便利である。この場合は、解析者が所望の項目
を選択したときは、選択された項目についての集計処理
が自動的に起動実行されるようにしておく。
【００６５】上記各機能ブロック３６〜３９及び機能モ
ジュール３８１〜３８５を形成するためのディジタル情
報は、通常は、コンピュータ装置の固定型ディスクに記
録され、随時コンピュータ装置のＣＰＵにより読み取ら
れて実行されるようになっているが、運用時に上述の機
能ブロック３６等が形成されれば本発明を実施すること
ができるので、その記録形態、記録媒体は任意であって
良い。例えば、コンピュータ装置と分離可能なＣＤ−Ｒ
ＯＭ、ＤＶＤ、光ディスク、フレキシブルディスク、半
導体メモリ等の可搬性記録媒体、あるいは構内ネットワ
ークに接続されたプログラムサーバ等にコンピュータ可
読の形態で格納され、使用時に上記固定型ディスクにイ
ンストールされるものであっても良い。
ジュール３８１〜３８５を形成するためのディジタル情
報は、通常は、コンピュータ装置の固定型ディスクに記
録され、随時コンピュータ装置のＣＰＵにより読み取ら
れて実行されるようになっているが、運用時に上述の機
能ブロック３６等が形成されれば本発明を実施すること
ができるので、その記録形態、記録媒体は任意であって
良い。例えば、コンピュータ装置と分離可能なＣＤ−Ｒ
ＯＭ、ＤＶＤ、光ディスク、フレキシブルディスク、半
導体メモリ等の可搬性記録媒体、あるいは構内ネットワ
ークに接続されたプログラムサーバ等にコンピュータ可
読の形態で格納され、使用時に上記固定型ディスクにイ
ンストールされるものであっても良い。
【００６６】また、記録媒体に記録されたディジタル情
報のみによって上記機能ブロック３６等が形成されるだ
けでなく、そのディジタル情報の一部がＯＳの機能を読
み出すことによって上記機能ブロック３６等が形成され
る場合も本発明の範囲である。
報のみによって上記機能ブロック３６等が形成されるだ
けでなく、そのディジタル情報の一部がＯＳの機能を読
み出すことによって上記機能ブロック３６等が形成され
る場合も本発明の範囲である。
【００６７】なお、以上は、簡便な構成の運行管理シス
テムの例である。オプション機能を有する種々の装置な
いしシステムを付加して付加価値を高めた運行管理シス
テムを構成することも可能である。例えば、車両の周囲
の状況画像を撮影する撮影装置をデータレコーダと共に
車両に搭載しておき、イベントが発生したときに、この
撮影装置でそのときの状況画像を自動的に撮影し、これ
をディジタル情報として、書換可能なディスクにエンド
レスに蓄積しておく。そして、所望のイベント発生時刻
の入力を契機に当該発生時刻における状況画像データを
読み出して状況画像を具現化する画像処理システムを付
加するようにしても良い。このようにすれば、例えば運
転傾向性分析の際に気になる挙動特徴を見つけたとき
に、そのときの走行状況を客観的に把握できるようにな
り、便利である。撮影装置を設けずに、その都度、計測
データに基づく画像処理を行い、これにより得られた画
像データを蓄積しておいてもほぼ同様の効果が得られ
る。
テムの例である。オプション機能を有する種々の装置な
いしシステムを付加して付加価値を高めた運行管理シス
テムを構成することも可能である。例えば、車両の周囲
の状況画像を撮影する撮影装置をデータレコーダと共に
車両に搭載しておき、イベントが発生したときに、この
撮影装置でそのときの状況画像を自動的に撮影し、これ
をディジタル情報として、書換可能なディスクにエンド
レスに蓄積しておく。そして、所望のイベント発生時刻
の入力を契機に当該発生時刻における状況画像データを
読み出して状況画像を具現化する画像処理システムを付
加するようにしても良い。このようにすれば、例えば運
転傾向性分析の際に気になる挙動特徴を見つけたとき
に、そのときの走行状況を客観的に把握できるようにな
り、便利である。撮影装置を設けずに、その都度、計測
データに基づく画像処理を行い、これにより得られた画
像データを蓄積しておいてもほぼ同様の効果が得られ
る。
【００６８】また、前述の地理情報管理システム３４で
地図画像を表示するとともに、データレコーダ１０に記
録された計測データから少なくとも運転中断及びその発
生場所を表すデータを特定し、特定したデータに基づい
て車両の運転中断場所を含む走行履歴を地図画像上に重
畳表示する画像処理手段を付加するようにしても良い。
このようにすることで、車両の走行経路を視覚的に把握
することができ、この走行経路をみながら運転傾向性を
分析することで、その傾向性の因果関係を客観的にチェ
ックできるようになる。
地図画像を表示するとともに、データレコーダ１０に記
録された計測データから少なくとも運転中断及びその発
生場所を表すデータを特定し、特定したデータに基づい
て車両の運転中断場所を含む走行履歴を地図画像上に重
畳表示する画像処理手段を付加するようにしても良い。
このようにすることで、車両の走行経路を視覚的に把握
することができ、この走行経路をみながら運転傾向性を
分析することで、その傾向性の因果関係を客観的にチェ
ックできるようになる。
【００６９】また、集計後の日報の出発場所や到着場所
の部分が解析者によってクリックされたことを検知し、
当該クリック箇所の場所の地名データ等を地図画像上に
展開するように構成しても良い。これは、場所情報と地
図画像を表すデータとを予めリンクしておき、そのデー
タの読出を契機に地図画像に関わる表出処理を起動実行
する機能を付加することによって、容易に実現すること
ができる。
の部分が解析者によってクリックされたことを検知し、
当該クリック箇所の場所の地名データ等を地図画像上に
展開するように構成しても良い。これは、場所情報と地
図画像を表すデータとを予めリンクしておき、そのデー
タの読出を契機に地図画像に関わる表出処理を起動実行
する機能を付加することによって、容易に実現すること
ができる。
【００７０】このように、本実施形態の運行管理システ
ム１では、従来のこの種のシステムでは不可能であっ
た、現実の交通場面での実際の挙動として危険なハンド
ル操作やアクセル操作、バック走行等の有無を確実に把
握して運転者別の運転傾向性を総合的に判定することが
可能になり、交通事故の発生を未然に防止できるように
なる。また、実際に交通事故が発生したときの発生要因
の分析結果をより客観化できるようになるとともに、運
転傾向性と交通事故や運転者の疲労度等との相関分析を
行うことが可能になる。
ム１では、従来のこの種のシステムでは不可能であっ
た、現実の交通場面での実際の挙動として危険なハンド
ル操作やアクセル操作、バック走行等の有無を確実に把
握して運転者別の運転傾向性を総合的に判定することが
可能になり、交通事故の発生を未然に防止できるように
なる。また、実際に交通事故が発生したときの発生要因
の分析結果をより客観化できるようになるとともに、運
転傾向性と交通事故や運転者の疲労度等との相関分析を
行うことが可能になる。
【００７１】また、車両運行に関わる集計結果が、日報
や月報等の形で自動的に作成され、しかも、場所に関わ
る情報が地名データに置換されるので、運行管理に要す
る作業が簡素化され、しかも、集計結果を有効に活用で
きるようになる。さらに、必要に応じて集計結果をグラ
フやリストで表現することができるので、運転者別の運
転傾向性とその因果関係をより多面的に表現できるよう
になる。
や月報等の形で自動的に作成され、しかも、場所に関わ
る情報が地名データに置換されるので、運行管理に要す
る作業が簡素化され、しかも、集計結果を有効に活用で
きるようになる。さらに、必要に応じて集計結果をグラ
フやリストで表現することができるので、運転者別の運
転傾向性とその因果関係をより多面的に表現できるよう
になる。
【００７２】また、運転傾向性と燃料消費傾向との相関
関係を定量化して運転者別に事前に把握することができ
るので、燃料消費量を低く抑えるための方策を講じるこ
とが容易になる。
関係を定量化して運転者別に事前に把握することができ
るので、燃料消費量を低く抑えるための方策を講じるこ
とが容易になる。
【００７３】本発明の実施結果は、上述の運転者自身や
企業の運行管理者等による運転傾向性の判定に用いられ
るほか、車両に関わる各種保険業に携わる者が、第三者
（この場合は、被険者）の保険加入時の審査や、実際に
交通事故が発生した場合の要因分析にも用いられる。ま
た、例えば私用車を業務用に借り上げたり、あるいは社
用車を私用に用いるときに、同一車両において私用／業
務用の日報を別々に作成することで、使い分けが可能に
なる。また、日報については業務用に限り作成し、私用
のときは、走行距離のみをカウントしたり、私用／業務
用の各々の走行距離によって、経費の自動計算及び自動
支払の処理を後続させることも容易になる。このよう
に、本発明によって、データレコーダ及びそれを用いた
システムの応用性が拡大し、この種の技術の進歩に大い
に貢献できるようになる。
企業の運行管理者等による運転傾向性の判定に用いられ
るほか、車両に関わる各種保険業に携わる者が、第三者
（この場合は、被険者）の保険加入時の審査や、実際に
交通事故が発生した場合の要因分析にも用いられる。ま
た、例えば私用車を業務用に借り上げたり、あるいは社
用車を私用に用いるときに、同一車両において私用／業
務用の日報を別々に作成することで、使い分けが可能に
なる。また、日報については業務用に限り作成し、私用
のときは、走行距離のみをカウントしたり、私用／業務
用の各々の走行距離によって、経費の自動計算及び自動
支払の処理を後続させることも容易になる。このよう
に、本発明によって、データレコーダ及びそれを用いた
システムの応用性が拡大し、この種の技術の進歩に大い
に貢献できるようになる。
【００７４】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、車両の運転傾向性を運転者毎に分析して客観
的に評価することができる。
によれば、車両の運転傾向性を運転者毎に分析して客観
的に評価することができる。
【図１】 本発明を適用した運行管理システムの構成
図。
図。
【図２】 本実施形態によりデータ記録を行う場合の手
順説明図（１／２）。
順説明図（１／２）。
【図３】 本実施形態によりデータ記録を行う場合の手
順説明図（２／２）。
順説明図（２／２）。
【図４】 メモリカードに記録されたデータの全体的な
イメージを示した説明図。
イメージを示した説明図。
【図５】 管理データの構造図。
【図６】 イベントデータの構造図であり、（ａ）はイ
ベントの先頭や区切りに配置されるイベントヘッド、
（ｂ）はイベント内容を表す自律データ（Ａｘ等）と車
速データの例である。
ベントの先頭や区切りに配置されるイベントヘッド、
（ｂ）はイベント内容を表す自律データ（Ａｘ等）と車
速データの例である。
【図７】 イベントデータのうちＧＰＳデータより取得
した速度、イベント発生場所の情報、ＧＰＳ時刻を示し
た図。
した速度、イベント発生場所の情報、ＧＰＳ時刻を示し
た図。
【図８】 状態収集データの構造図。
【図９】 自律集計データ及び車速集計データの構造
図。
図。
【図１０】 ＧＰＳ集計データの構造図。
【図１１】 運行管理支援装置の構成図。
【図１２】 初期情報の設定画面例を示した説明図。
【図１３】 運転癖（悪癖）の条件設定画面例を示した
説明図。
説明図。
【図１４】 危険挙動の条件設定画面例を示した説明
図。
図。
【図１５】 標準的な運転を行う運転者による加速度Ｇ
の平均値とそのゆらぎの分布を示した図。
の平均値とそのゆらぎの分布を示した図。
【図１６】 速域別の加速度のゆらぎを示した説明図。
【図１７】 ある速域における安全運転傾向者であるＢ
氏の安全運転パターンに対する分析対象者であるＡ氏の
分布の差を示した説明図。
氏の安全運転パターンに対する分析対象者であるＡ氏の
分布の差を示した説明図。
【図１８】 標準偏差の算出手順を示した説明図（１／
２）。
２）。
【図１９】 標準偏差の算出手順を示した説明図（２／
２）。
２）。
【図２０】 Ａ氏とＢ氏について算出した速域別の平均
値と標準偏差の関係を示した図。
値と標準偏差の関係を示した図。
【図２１】 速度対前後Ｇの相違を示したグラフ。
【図２２】 （ａ）は速度対前Ｇとの相関図、（ｂ）は
平均速度対累積Ｇの相関図、（ｃ）は角速度対加速度の
相関図、（ｄ）は遠心力対横Ｇの相関図。
平均速度対累積Ｇの相関図、（ｃ）は角速度対加速度の
相関図、（ｄ）は遠心力対横Ｇの相関図。
【図２３】 運行管理日報の一例を示した図。
【図２４】 安全運転日報の一例を示した図。
【図２５】 危険挙動月報の一例を示した図。
【図２６】 危険挙動詳細グラフの表示例を示した図。
【図２７】 危険挙動リストの表示例を示した図。
１ 運行管理システム １０ データレコーダ １１ センサ部 １２ カード収容機構 １３ レコーダ部 １３１ 前処理部 １３２ イベント抽出部 １３３ データ読取部 １３４ データ記録部 ２０ メモリカード ３０ 運行管理支援装置 ３１ カードリーダライタ ３２ 表示装置 ３３ データ入力装置 ３４ 地図情報管理システム ３５ 入出力制御機構 ３６ 初期情報設定部 ３７ 条件設定部 ３８ データ処理部 ３８１ 挙動分析モジュール ３８２ 統計分析モジュール ３８３ 傾向性分析モジュール ３８４ 燃料相関分析モジュール ３８５ 集計モジュール ３９ 統計情報格納部
フロントページの続き (72)発明者 大門 敏男 千葉県千葉市美浜区中瀬１丁目４番地 東京海上リスクコンサルティング株式会 社内 (56)参考文献 特開 平９−7087（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−147159（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01C 22/00 B62D 41/00 G01P 15/00 G07C 5/00
Claims (20)
- 【請求項１】 記録媒体を離脱自在に収容する媒体収容
機構と、 車両の走行速度、三次元姿勢及び前後左右方向の加速度
を時系列に計測するセンサ部と、 このセンサ部より取得した計測データ及びその加工デー
タを前記媒体収容機構に収容された記録媒体に記録する
レコーダ部とを備え、 前記レコーダ部は、 前記計測データの変位幅が所定の閾値を越えた場合に挙
動が発生したとみなして挙動発生時刻と当該時刻の前後
所定時間分の計測データを記録し、走行状況に変更が生
じた場合は少なくともそのときの時刻と位置情報とを記
録し、新たな前記計測データの絶対最大値が既に記録さ
れている計測データの絶対最大値を越えたときは随時そ
の絶対最大値を更新するとともに、所定期間経過する度
に前記計測データの平均値を演算して記録するように構
成されていることを特徴とする、データレコーダ。 - 【請求項２】 前記レコーダ部は、前記車両が一定時間
以上継続して停止している場合は、停止中の計測データ
を走行中の計測データの数ビット倍の周期で記録するこ
とを特徴とする、 請求項１記載のデータレコーダ。 - 【請求項３】 前記記録媒体は、記録された計測データ
の読出の際に共に読み出される、車両及びその運転者を
識別するためのデータと、公用又は私用の別、または、
一般道路走行又は高速道路走行の別を含む運行目的情報
とが記録されたカード状記録媒体であり、所定のデータ
処理手段に対して、同一車両による同一挙動特徴であっ
ても前記運行目的情報に応じて異なる形態のデータ処理
を促すように構成されていることを特徴とする、 請求項１記載のデータレコーダ。 - 【請求項４】 車両の挙動特徴を表す計測データがその
挙動の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクして
記録された記録媒体から記録データを読み出すデータ読
出手段と、所定の設定画面上に案内表示された埋め込み領域への、
危険挙動を含む車両の 挙動特徴を特定するための条件パ
ターンの入力を許容し、この入力された条件パターンを
所定の挙動特徴であることを表すデータ条件として設定
する条件設定手段と、 前記データ読出手段で読み出した前記記録データから前
記設定されたデータ条件に適合するものを抽出して挙動
特徴毎に分類し、分類されたデータを所定期間毎に集計
するとともに、集計されたデータにリンクする前記発生
場所のデータを地名データに置換するデータ処理手段と
を備え、 前記集計されたデータを視認可能な形態で出力して前記
車両及びその運転者の運行管理に供するように構成され
ている、 運行管理支援装置。 - 【請求項５】 車両の挙動特徴を表す計測データがその
挙動の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクして
記録された記録媒体から記録データを読み出すデータ読
出手段と、所定の設定画面に案内表示された埋め込み領域への、運
転癖を特定するための条件パターンの入力を許容し、こ
の入力された条件パターンを 所定の挙動特徴であること
を表すデータ条件として設定する条件設定手段と、 前記データ読出手段で読み出した前記記録データから前
記設定されたデータ条件に適合するものを抽出して挙動
特徴毎に分類し、分類されたデータを所定期間毎に集計
するとともに、集計されたデータにリンクする前記発生
場所のデータを地名データに置換するデータ処理手段と
を備え、 前記集計されたデータを視認可能な形態で出力して前記
車両及びその運転者の運行管理に供するように構成され
ている、 運行管理支援装置。 - 【請求項６】 車両の挙動特徴を表す計測データがその
挙動の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクして
記録された記録媒体から記録データを読み出すデータ読
出手段と、 所定の挙動特徴であることを表すデータ条件を設定する
条件設定手段と、 前記データ読出手段で読み出した前記記録データから前
記設定されたデータ条件に適合するものを抽出して挙動
特徴毎に分類し、分類されたデータを所定期間毎に集計
するとともに、集計されたデータから運転中断の発生時
刻及びその発生場所を特定し、特定した運転中断場所に
対応する地名データを時系列に生成するデータ処理手段
とを備え、 前記集計されたデータを視認可能な形態で出力して前記
車両及びその運転者の運行管理に供するように構成され
ている、 運行管理支援装置。 - 【請求項７】 走行速度を含む車両の挙動特徴を表す計
測データが記録された記録媒体から前記計測データを読
み出すデータ読出手段と、 前記データ読出手段で読み出した前記計測データを複数
の走行速度範囲毎に分類し、分類された計測データに基
づいて各速度範囲における前記車両の挙動を検出すると
ともに、この検出結果に基づいて当該車両の運転者の運
転傾向性を事後的に判定するための判定用情報を、異種
の計測データ間の相関分析を行うことで生成するデータ
処理手段とを備え、 この判定用情報を視認可能な形態で出力して前記車両及
びその運転者の運行管理に供するように構成されてい
る、 運行管理支援装置。 - 【請求項８】 前記相関分析の対象となる計測データの
一方は、前記車両の所定方向の運動加速度データである
ことを特徴とする、 請求項７記載の運行管理支援装置。 - 【請求項９】 走行速度を含む車両の挙動特徴を表す計
測データが記録された記録媒体から前記計測データを読
み出すデータ読出手段と、 前記データ読出手段で読み出した前記計測データを複数
の走行速度範囲毎に分類し、分類された計測データのう
ち複数の運転者の記録データについて分類されたデータ
の統計値と分析対象となる対象運転者の同種データとを
比較することで、当該対象運転者について、当該車両の
運転者の運転傾向性を事後的に判定するための判定用情
報を生成するデータ処理手段とを備え、 この判定用情報を視認可能な形態で出力して前記車両及
びその運転者の運行管理に供するように構成されてい
る、 運行管理支援装置。 - 【請求項１０】 走行速度を含む車両の挙動特徴を表す
計測データが記録された記録媒体から前記計測データを
読み出すデータ読出手段と、 前記データ読出手段で読み出した前記計測データを複数
の走行速度範囲毎に分類し、分類された計測データのう
ち特定の運転傾向性を呈する特定の基準運転者について
分類されたデータと分析対象となる対象運転者の同種デ
ータとを比較することで、当該対象運転者について、当
該車両の運転者の運転傾向性を事後的に判定するための
判定用情報を生成するデータ処理手段とを備え、 この判定用情報を視認可能な形態で出力して前記車両及
びその運転者の運行管理に供するように構成されてい
る、 運行管理支援装置。 - 【請求項１１】 前記基準運転者は、危険挙動の特徴を
表すデータが相対的に少ない運転者であることを特徴と
する、 請求項１０記載の運行管理支援装置。 - 【請求項１２】 走行速度を含む車両の挙動特徴を表す
計測データが記録された記録媒体から前記計測データを
読み出すデータ読出手段と、 前記データ読出手段で読み出した前記計測データを複数
の走行速度範囲毎に分類し、分類された計測データに基
づいて各速度範囲における前記車両の挙動を検出すると
ともに、この検出結果に基づいて当該車両の運転者の運
転傾向性を事後的に判定するための判定用情報を生成す
るデータ処理手段とを備え、このデータ処理手段は、個々の運転者による前記判定用
情報をもとに走行の効率性を表すデータを作成し、当該
運転者の燃料消費傾向を定量的に特定する燃料消費傾向
分析モジュールを含んで構成されるものであり、 前記判定用情報を視認可能な形態で出力して前記車両及
びその運転者の運行管理に供するように構成されてい
る、 運行管理支援装置。 - 【請求項１３】 前記燃料消費傾向分析モジュールは、
前記挙動特徴を分析して得た当該車両のアイドリング時
間と走行速度及び加速度の変動度合いとを含む運転者の
運転傾向要素を変数として、前記効率性を表すデータを
作成することを特徴とする、 請求項１２記載の運行管理支援装置。 - 【請求項１４】 請求項１ないし３のいずれかの項記載
のデータレコーダと、請求項４ないし１３のいずれかの
項記載の運行管理支援装置とを含み、前記データレコー
ダに記録された計測データに基づいて、前記運行管理支
援装置が当該運転者による運転傾向性を表す判定用情報
を生成することを特徴とする、 運行管理システム。 - 【請求項１５】 前記車両の周囲の状況画像データを蓄
積する画像データ蓄積手段と、所望の挙動特徴の発生時
刻の入力を契機に当該発生時刻における前記状況画像デ
ータを読み出して状況画像を具現化する画像処理手段と
を更に有することを特徴とする、 請求項１４項記載の運行管理システム。 - 【請求項１６】 前記データレコーダに記録された計測
データから少なくとも運転中断とその発生場所を表すデ
ータを特定し、特定したデータに基づいて当該データレ
コーダを搭載した車両の運転中断場所を含む走行履歴を
所定の地図画像上に統合表示する画像処理手段をさらに
有し、当該車両の走行経路を視覚化することを特徴とす
る、 請求項１５記載の運行管理システム。 - 【請求項１７】 車両の挙動特徴を表す計測データがそ
の挙動の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクし
て記録された記録媒体から記録データを読み出す処理、 所定の設定画面上に案内表示された埋め込み領域への、
危険挙動を含む車両の挙動特徴を特定するための条件パ
ターンの入力を許容し、この入力された条件パターンを
所定の挙動特徴であることを表すデータ条件として設定
する処理、 読み出された前記記録データから前記設定されたデータ
条件に適合するものを抽出して挙動特徴毎に分類する処
理、 分類されたデータを所定期間毎に集計する処理、 集計されたデータにリンクする前記発生場所のデータを
地名データに置換する処理、 集計されたデータを視認可能な形態で出力する処理をコ
ンピュータ装置に実行させるためのディジタル情報が記
録された、 コンピュータ読取可能な記録媒体。 - 【請求項１８】 走行速度を含む車両の挙動特徴を表す
計測データが記録された記録媒体から記録データを読み
出す処理、 読み出された前記記録データを複数の走行速度範囲毎に
分類する処理、 分類された計測データに基づいて各速度範囲における前
記車両の挙動を検出する処理、 この検出結果に基づいて当該車両の運転者の運転傾向性
を事後的に判定するための判定用情報を、異種の計測デ
ータ間の相関分析を行うことで生成する処理、 この判定用情報を視認可能な形態で出力する処理をコン
ピュータ装置に実行させるためのディジタル情報が記録
された、 コンピュータ読取可能な記録媒体。 - 【請求項１９】 車両の挙動特徴を表す計測データがそ
の挙動の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクし
て記録された記録媒体から記録データを読み出す処理、 所定の設定画面に案内表示された埋め込み領域への、運
転癖を特定するための条件パターンの入力を許容し、こ
の入力された条件パターンを所定の挙動特徴であること
を表すデータ条件として設定する処理、 読み出した前記記録データから前記設定されたデータ条
件に適合するものを抽出して挙動特徴毎に分類し、分類
されたデータを所定期間毎に集計するとともに、集計さ
れたデータにリンクする前記発生場所のデータを地名デ
ータに置換する処理、 前記集計されたデータを視認可能な形態で出力する処
理、 をコンピュータ装置に実行させるためのディジタル情報
が記録された、 コンピュータ読取可能な記録媒体。 - 【請求項２０】 車両の挙動特徴を表す計測データがそ
の挙動の発生日時及び発生場所を表すデータとリンクし
て記録された記録媒体から記録データを読み出す処理、 所定の挙動特徴であることを表すデータ条件を設定する
処理、 前記データ読出手段で読み出した前記記録データから前
記設定されたデータ条件に適合するものを抽出して挙動
特徴毎に分類し、分類されたデータを所定期間毎に集計
するとともに、集計されたデータから運転中断の発生時
刻及びその発生場所を特定し、特定した運転中断場所に
対応する地名データを時系列に生成する処理、 前記集計されたデータを視認可能な形態で出力する処
理、 をコンピュータ装置に実行させるためのディジタル情報
が記録された、 コンピュータ読取可能な記録媒体。
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