JP5977681B2 - 移動体端末の位置情報を用いた交通情報提供システム - Google Patents

Description

本発明は、移動体端末に対する交通情報提供システムに関し、複数の移動体端末から収集した走行情報を分析することにより、道路通行上の危険地点を予測して危険地点情報を配信するとともに、安全運転傾向分析も行うシステムに関するものである。

車両や道路交通網の発達に伴い、手軽に遠隔地に移動可能になってきている。最近、一般的なナビゲーションシステムにおいて、地図情報をメモリカード等の記憶媒体に格納し、衛星を用いて検出した現在位置によってメモリカード内から現在位置周辺の地図を表示画面に表示し、目的地まで誘導するＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）利用のナビゲーションシステムが普及しつつある。図１０は、このナビゲーションシステムの概要を示すブロック構成図である。

図１０のナビゲーションシステムでは、交通事故の削減に寄与するため、全国分の事故多発地点１００７の情報をデータとして記憶媒体１００６に予め格納しておき、カーナビゲーションシステムは、利用者が事故多発地点として登録されている地点に近づくと、この先に事故多発地点が存在することを前もって利用者に伝える。この事故多発地点の情報は、年に１回警察庁から発表されるデータを元に作成されている。これにより利用者は、危険が存在することを再認識することができ、事故の防止につながる。

また、車載の各種センサにより取得される走行状態を用いて運転者の運転傾向を分析し、今後の安全運転に活用するシステムが提案されている。

例えば、特許文献１では、車両等の特定挙動の情報を記録媒体に記録し、記録されたデータに基づいて運転者の操作傾向を解析するシステムについて開示されている。このシステムでは、車両で得られた情報を一旦記録媒体に記録し、この記録媒体を解析装置に読み込ませて解析している。これにより運転者ごとの詳細な操作傾向を把握し、事故の発生を未然に防ごうとするものである。

また、特許文献２では、特許文献１の技術に加え、気象の変化や走行地域の進行等が変化しても、これらに適合させて適時にきめ細かく安全運転を促す。すなわち事故を走行状態が変化する予兆段階（スピード超過、居眠り、急加減速、蛇行等）で防止することや、走行環境等に合わせて運行の監視するシステムについて開示されている。

特開２０００−１８５６７６ 特開２００３−０４８４４７

図１０に示す従来のシステムは、事故多発地点のデータを、予め移動体端末内に格納しておく形態である。この場合、日々刻々と変化しているデータを反映することができず、利用者にとって古いデータまで提供してしまう可能性がある。

また、行動範囲外の情報など利用者にとって利用価値の低い、大量のデータを移動体端末内に格納しておかなくてはならないため、記憶装置などのハードウェアリソースを無駄にしてしまう可能性がある。

また、特許文献１及び特許文献２に開示されたシステムでは、各利用者の車両情報等から運転者傾向を分析し利用者個人への安全運転支援へ利用する例は存在するが、個人の情報の活用であって、複数運転手の傾向の統計や危険地点の統計を取ることはできない。

本発明の目的は、複数利用者の実際の走行実績に基づいた走行情報を分析することにより危険地点を予測し、各利用者に危険地点を知らせることができる交通情報提供システムを実現することである。さらに、できるだけ移動体端末内部で保持するデータ量を削減し、利用者に真に必要なデータを最新の状態で提供するシステムを実現する。

上記の目的を達成するべく、本発明は以下の構成を提供する。
本発明の態様は、位置情報を含む走行実績のデータを含む走行情報を走行中に取得する複数の移動体端末と、前記移動体端末とネットワークにより接続されたホストシステムとを備えた交通情報提供システムであって、前記ホストシステムは、前記移動体端末の各々から受信した走行情報を、収集データとして蓄積するデータベースと、前記データベースに蓄積された収集データの中から、危険予測の判定対象地点付近の位置情報を含む走行情報を取得し、取得した走行情報に含まれる走行実績のデータに基づいて当該判定対象地点が危険地点か否かを判定し、危険地点と判定された場合は当該判定対象地点を危険地点として登録する危険地点予測手段と、前記移動体端末から走行情報を受信したとき、受信した走行情報に含まれる位置情報に基づいて当該移動体端末が登録済みの危険地点の直前を走行しているか否かを判定する手段と、当該移動体端末が登録済みの危険地点の直前を走行していると判定された場合は当該移動体端末に対して注意情報を送信する手段と、を備え、前記データベースに蓄積される前記走行情報は、前記移動体端末から受信した利用者の特性を示す利用者情報及び車両の特性を示す車両情報と関連づけて蓄積されており、蓄積された前記収集データの中から取得した走行情報に含まれる位置情報を取得し、取得した位置情報に対応する道路の制限速度及び交通規制と当該走行情報に含まれる走行実績のデータとに基づいて制限速度及び交通規制の違反のレベルを判定し、判定した速度制限及び交通規制の違反のレベルを前記利用者情報または前記車両情報に基づいて利用者の特性別または車両の特性別に集計する安全運転傾向分析手段と、をさらに備えたことを特徴とする。

好適には、前記走行情報に天気及び明暗を含む走行環境のデータが含まれており、
前記判定対象地点を危険地点として登録する際に、取得した前記走行情報に含まれる走行環境のデータと関連づけて登録し、かつ、前記移動体端末が危険地点の直前を走行しているか否かを判定する際に、受信した走行情報に含まれる走行環境のデータが当該危険地点に関連づけられた走行環境のデータと一致するか否かをさらに判定し、前記移動体端末が当該危険地点の直前を走行しておりかつ走行環境のデータが一致する場合に前記注意情報を送信することを特徴とする。

好適には、前記走行情報に加速度のデータが含まれており、安全運転傾向分析手段は、前記加速度が所定の急加速または急減速の閾値を超えているか否かを判定し、閾値を超えている場合、前記利用者情報及び前記車両情報に基づいて利用者の特性別及び車両の特性別に集計することを特徴とする。

本発明の効果は、主に次の通りである。
（１）複数の移動体端末すなわち利用者から収集したデータに基づいて予測された危険地点に近づいたときに、各移動体端末に対して注意情報を送信することにより安全運転への注意を促し、事故発生を未然に防ぐことができる。
（２）警察に対して事故発生確率の高い危険箇所の特定や改善のための情報提供を行うことができ、さらに保険業者などへ安全運転傾向などの情報提供を行うことが可能となる。

本発明では、複数利用者の移動体端末の走行情報をネットワークに接続されたホストシステムの収集データとして集積し、危険地点予測手段で解析することによって、危険地点を予測し、最新の注意情報を利用者に提供することができる。また、危険地点情報の通知は、利用者が走行中に危険地点に近づいたときに、該当する注意情報をリアルタイムに送信することにより行うので、移動体端末に予め危険地点情報を格納しておく必要がなく、データリソースを削減できる。

図１は、本発明の実施の形態の一例を概略的に示すシステム構成図である。 図２は、本システムの処理の流れの概要を示すフローチャートである。 図３は、収集フェーズにおいて収集データのデータベースに蓄積される情報を格納するテーブルの一例を示す。 図４は、分析フェーズにおける安全運転傾向分析でのデータの流れを概略的に示す図である。 図５Ａは、安全運転傾向分析プログラムの処理の一例を示すフローチャートである。 図５Ｂは、安全運転傾向分析プログラムの処理の一例を示すフローチャートである。 図６は、安全運転傾向分析プログラムの結果として出力される安全運転傾向分析結果のテーブルの一例を示す。 図７は、分析フェーズにおける危険地点予測分析のデータの流れを概略的に示す図である。 図８Ａは、危険地点予測プログラムの処理の一例を示すフローチャートである。 図８Ｂは、危険地点予測プログラムの処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、危険地点予測プログラムの結果として出力される危険地点予測結果のテーブルの一例を示す。 図１０は、従来技術のシステム構成図である。

以下、本発明を適用した、移動体端末に対する交通情報提供システムの一実施の形態について説明する。
図１は、本発明の実施の形態の一例を概略的に示すシステム構成図である。情報集積センタに設置されたホストシステム１１６と、利用者の移動とともに移動する移動体端末１０４が、ネットワーク１２１を介して接続されている。移動体端末２、３..ｎは、移動体端末１０４と同じ構成を有する。利用者の移動手段は、自動車に限られず、徒歩、自転車、バイクも含まれる。

移動体端末１０４は、外部装置（加速度センサ１０１、ワイパーＯＮ／ＯＦＦ検出器１０２、照度センサ１０３等）と接続されており、外部装置から一定の間隔でデータを取得しつつ走行することができる。移動体端末１０４は、入出力装置１２４として、画面タッチパネル１０８、画像入力装置１０９、音声入力装置１１０を含む入力装置並びに画像出力装置１１１、音声出力装置１１２を含む出力装置を有する。さらに位置検出機能としてＧＰＳ１０５を備えており、一定の間隔で位置情報を取得しつつ走行することができる。外部装置から取得する複数のデータ及びＧＰＳから取得する位置情報は、後述する走行情報を構成する。また、移動体通信機能としてＨＴＴＰ１１５の通信機能を備えることにより、ネットワーク１２１と接続される。

移動体端末１０４は、実質的にはＣＰＵを備えたコンピュータであり、ナビゲーションプログラム１１３及び情報分析モジュール１１４を実行することにより、本システムの機能を実現する。さらに外部記憶装置である記憶媒体１２２を備え、記憶媒体１２２には、道路を示した地図データ１０６、利用者情報・車種情報・走行情報１０７、施設情報１０８等の各データが格納される。

ホストシステム１１６の収集データ１１７は、複数の移動体端末１０４等から収集した各種情報（利用者情報・車種情報・走行情報１０７）を蓄積するデータベースである。ホストシステム１１６は、この収集データ１１７に蓄積された各種情報を用いて、危険地点予測処理を実行する危険地点予測手段１１８、及び、安全運転傾向分析処理を実行する安全運転傾向分析手段１２３を備えている。ホストシステム１１６は、実質的にはＣＰＵを備えたコンピュータであり、危険地点予測プログラム及び安全運転傾向分析プログラムをそれぞれ実行することにより各手段１１８、１２３の処理機能を実現する。

各手段１１８、１２３により分析されたデータは、分析結果１２０としてデータベースに格納される。危険地点情報配信手段１１９は、分析結果１２０に登録された危険地点についての注意情報を、ネットワーク１２１を介して移動体端末１０４に配信する。

図２は、本システムの処理の流れの概要を示すフローチャートである。このシステムは大きく分けて、データの収集フェーズ、分析フェーズ、配信フェーズの３つのフェーズに分類される。なお、以下の説明において、図１中の符号を用いる場合がある。

まず、移動体端末１０４では、利用者情報の設定（ステップ２０１）、車両情報の設定（ステップ２０２）を利用者が行う。運行を開始した（ステップ２０３）後、移動体端末１０４は、ホストシステム１１６にアクセスする。これによりホストシステム１１６は情報収集を開始する（ステップ２１１）。続いて移動体端末１０４は、利用者情報及び車両情報の設定情報をホストシステム１１６に送信する（ステップ２０４）。ホストシステム１１６は、受信した設定情報を収集データ１１７のデータベースに登録する（ステップ２１２）。

走行中の移動体端末１０４は、一定の間隔で走行情報（図３に示す走行実績と走行環境の各データを含む）を取得する（ステップ２０５）。移動体端末１０４は、走行情報の１つであるＧＰＳ１０５で取得した位置情報である座標と、地図データ１０６上の道路とのマッチングを行う（ステップ２０６）。マッチング後の座標を緯度及び経度の位置情報とし、位置情報以外の走行情報と共にホストシステムへ送信する（ステップ２０７）。ホストシステム１１６は、受信した走行情報を収集データとして収集データ１１７のデータベースに登録する（ステップ２１３）。なお、走行情報は、利用者情報及び車両情報の設定情報と関連づけて登録される。ここまでを収集フェーズとする。

次に、ホストシステム１１６では、例えば月に１回程度、収集データ１１７のデータベースに蓄積された情報を危険地点予測手段１１８、安全運転傾向分析手段１２３により分析する。分析した結果は、分析結果１２０のデータベースに格納される。（ステップ２１４）。ここまでを分析フェーズとする。

次に、現在の走行情報と分析結果として格納されているデータとを照合する（ステップ２１５）。移動体端末１０４から受信した現在の位置情報（緯度及び経度）が、危険地点として登録されている箇所の直前であるか否かを判定し、または、これに加えて天気や明暗などの走行距離が一致するか否かを判定（ステップ２１６）する。危険地点の直前であるか否かは、走行情報に含まれる緯度及び経度に基づいて、危険地点の緯度及び経度から所定の距離内であるか否かにより判定する。危険地点に近づいているか遠ざかっているかは、走行方向（緯度及び経度の変化する方向）によって判定できる。走行環境が一致するか否かの判定は、移動体端末から受信した現在の走行情報に含まれる走行環境のデータと、危険地点に関連づけられた走行環境のデータとが一致するか否かにより判定する。

危険地点の直前である場合、または、危険地点の直前でありかつ走行環境が一致する場合、移動体端末１０４に対して注意情報を送信する（ステップ２１７）。移動体端末１０４は、ホストシステム１１６から注意情報を受信した場合（ステップ２０８）、画面表示や音声などの出力装置による注意喚起を行う（ステップ２０９）。ここまでを配信フェーズとする。

図３は、収集フェーズにおいて収集データ１１７のデータベースに蓄積される情報を格納するテーブルの一例を示す。
利用者情報テーブル３１７は、利用者の特性を示す情報を格納する。データ項目として、例えば、利用者を一意に識別する利用者ＩＤ３０１と、利用者の年齢３０２と、性別３０３とを含む。

車両情報テーブル３１８は、車両の特性を示す情報を格納する。データ項目として、例えば、車両情報を識別する車両ＩＤと、利用者が移動体端末を徒歩、自転車、バイク、自動車のうち、どの移動手段で利用しているかを指定する端末属性３０５と、端末属性が自動車の場合には車種３０６（特大、大型、中型、普通、軽）とを含む。

走行情報テーブル３１９は、走行中に取得される走行情報を格納する。データ項目として、例えば、ＧＰＳ１０５や移動体端末内の時計などから取得する日時３０７、利用者ＩＤ３０１、車両ＩＤ３０４、ＧＰＳで取得した座標を地図上の道路にマッチングした後の緯度３０８、ＧＰＳで取得した座標を地図上の道路にマッチングした後の経度３０９、ＧＰＳで取得される座標と時間変化から計算可能な加速度または、外部センサから取得可能な加速度３１０、ＧＰＳで取得される座標と時間変化から計算可能な速度または、外部センサから取得可能な速度３１１、マッチング後の緯度及び経度から計算された累積距離３１２、ワイパーのＯＮ／ＯＦＦなどから取得する走行中の天気３１３、照度センサなどで取得する走行中の明暗３１４を走行情報テーブル３１９に格納する。ここで、走行情報のうち、日時３０７、緯度３０８、経度３０９、加速度３１０、速度３１１及び走行距離３１２を「走行実績」のデータと称し、また、天気３１３及び明暗３１４を「走行環境」のデータと称することとする。また、利用者ＩＤ３０１及び車両ＩＤ３０４により、利用者情報テーブル３１７及び車両情報テーブル３１８と関連づけられている。

図４は、分析フェーズにおける安全運転傾向分析のデータの流れを概略的に示す図である。
安全運転傾向分析手段１２３において利用するデータは、例えば約１か月分の蓄積された収集データ１１７中の利用者情報及び車両情報、並びに走行情報のうちの走行実績のデータである。図３に示した利用者情報テーブル３１７の利用者の年齢３０２及び性別３０３と、車両情報テーブル３１８の端末属性３０６及び車種３０５と、走行情報テーブル３１９の日時３０７、緯度３０８、経度３０９、加速度３１０及び速度３１１である。これらの情報を関連づけるために図３に示した利用者ＩＤ３０１及び車両ＩＤ３０４を用いる。収集した各種情報を、安全運転傾向分析プログラム４０１にインプットする。安全運転傾向分析プログラム４０１の結果は、安全運転傾向分析結果４０２にアウトプットされる。アウトプットされた安全運転傾向分析結果４０２は、保険業者などへの情報提供として活用できる。

図５Ａ及び図５Ｂは、安全運転傾向分析プログラム４０１の処理の一例を示すフローチャートである。
まず、例えば約１か月分の蓄積された収集データの利用者情報、車両情報及び走行実績を取得する（ステップ５０１）。次に収集データの走行実績の位置情報（緯度及び経度）を取得する（ステップ５０２）。取得した位置情報に属する道路の道路種別を取得する（ステップ５０４）。収集データの速度と該当道路の道路種別における速度制限を比較する（ステップ５０５）。収集データの速度が制限速度を超過しているか否かを判定し（ステップ５０６）、超過していた場合、制限速度に関するポイントの減点を行う（ステップ５０７）。

次に、該当道路の交通規制情報を取得し（ステップ５０８）、位置情報（緯度及び経度）に基づいた走行軌跡と交通規制情報の比較を行う（ステップ５０９）。右左折禁止や、一方通行の交通規制違反を判定し（ステップ５１０）、違反が存在した場合は交通規制に関するポイントの減点を行う（ステップ５１１）。

次に、収集データの加速度と予め設定した急加速の閾値を比較し（ステップ５１２）、加速度が急加速の閾値を超過しているか否かを判定する（ステップ５１３）。超過していた場合、急加速に関するポイントの減点を行う（ステップ５１４）。また、急減速の閾値を超過しているか否かを判定する（ステップ５１５）。超過していた場合、急減速に関するポイントの減点を行う（ステップ５１６）。すべてのデータを分析したら終了する（ステップ５１７）。

図６は、安全運転傾向分析プログラム４０１の結果として出力される安全運転傾向分析結果４０２のテーブルの一例を示す。
安全運転傾向分析結果４０２のテーブルは、４つの観点（制限速度６０６、急加速６０７、急減速６０８、交通規制６０９）で１００点満点としたポイントの平均値と走行距離６１０を、年代６０１、性別６０２、端末属性６０３、車種６０５ごとに集計し、平均値を格納する。このように、制限速度及び交通規制の違反のレベル並びに急加減速のレベルの判定結果を、利用者情報及び車両情報に基づいて集計することで、利用者の特性別及び車両の特性別の安全運転傾向を得ることができる。

図７は、分析フェーズにおける危険地点予測分析のデータの流れを概略的に示す図である。
危険地点予測手段１１８において利用するデータは、例えば約１か月分の蓄積された収集データ１１７中の走行情報（走行環境及び走行実績の双方のデータ）である。走行環境は、図３に示した走行情報テーブル３１９の天気３１３及び明暗３１４であり、走行実績は、図３に示した走行情報テーブル３１９の日時３０７、緯度３０８、経度３０９、加速度３１０及び速度３１１である。収集した各種データを、危険地点予測プログラム７０１にインプットする。危険地点予測プログラム７０１の結果は、危険地点予測結果７０２にアウトプットされる。アウトプットされた危険地点予測結果７０２は、警察署などへの情報提供として活用できる。また、ネットワーク１２１を介して移動体端末１０４に配信する。

図８Ａ及び図８Ｂは、危険地点予測プログラム７０１の処理の一例を示すフローチャートである。
ここでは一例として、危険地点予測の判定対象地点を３車線以上の道路及び交差点とする。判定対象地点の位置情報（緯度及び経度）を予め地図上からピックアップしておき、約１か月分蓄積された収集データから判定対象地点の付近の走行実績及び走行環境を取得する。（ステップ８０１）。判定対象地点の付近であるか否かは、走行実績に含まれる緯度及び経度に基づいて、判定対象地点の緯度及び経度から所定の距離内にあるか否かにより判定する。

次に収集データの速度と該当道路の道路種別における速度制限を比較する（ステップ８０２）。収集データの速度が制限速度を超過しているか否かを判定し（ステップ８０３）、超過していた場合、その地点に危険ポイントを付与する。（ステップ８０４）。次に、該当道路の交通規制情報を取得し（ステップ８０５）、収集データの緯度及び経度に基づいた走行軌跡と交通規制情報の比較を行う（ステップ８０６）。右左折禁止や、一方通行の交通規制違反を判定し（ステップ８０７）、違反が存在した場合、その判定対象地点に危険ポイントを付与する（ステップ８０４）。次に、収集データの加速度と予め設定した急加速の閾値を比較し（ステップ８０８）、加速度が急加速の閾値を超過しているか否かを判定する（ステップ８０９）。超過していた場合、その判定対象地点に危険ポイントを付与する（ステップ８０４）。

また加速度が急減速の閾値を超過しているか否かを判定する（ステップ８１０）。超過していた場合、その判定対象地点に危険ポイントを付与する（ステップ８０４）。次に、走行軌跡に基づいて車線変更の有無を判定する（ステップ８１１）。車線変更があった場合、その判定対象地点に危険ポイントを付与する（ステップ８０４）。すべての収集データの分析が完了したら（ステップ８１６）、各判定対象地点の危険ポイントを集計し、危険ポイントが予め設定された閾値を超えたか否かを判定する（ステップ８１２）。危険ポイントが閾値を超えた場合、危険地点情報テーブルに判定対象地点の緯度及び経度を危険地点として登録する（ステップ８１３）。

さらに、危険地点情報テーブルに登録された判定対象地点付近における収集データの走行環境の天気と明暗を集計し（ステップ８１４）、集計結果で一番多い天気および明暗を危険地点情報テーブルに格納する。（ステップ８１５）。全ての判定対象地点に関して危険ポイントの集計が完了したら、処理を終了する（ステップ８１７）。こうして、危険地点の位置情報が、その地点の走行環境と関連づけられて登録される。

図９は、危険地点予測プログラム７０１の結果として出力される危険地点予測結果７０２のテーブルの一例を示す。

危険地点予測結果７０２のテーブルは、危険地点を一意に示すＩＤ９０１、危険地点の認定日９０２、緯度９０３、経度９０４、天気９０５、明暗９０６で構成される。
最後に３つ目の配信フェーズを説明する。配信フェーズでは、走行情報と危険地点予測プログラム７０１の結果として格納された危険地点情報７０２を照合する。現在の走行情報が危険地点として登録されている箇所の直前であり、かつ危険地点情報に格納されている天気や明暗などの走行環境が、現在の走行環境と一致する場合は注意を送信する。移動体端末は、注意を受信した場合、移動体端末は画面表示や音声などで利用者に注意喚起を行う。

１０１：加速度センサ、１０２：ワイパーＯＮ／ＯＦＦ検出器、１０３：照度センサ、１０４：移動体端末、１０５：ＧＰＳ、１０７：利用者情報・車両情報・走行情報、１１６：ホストシステム、１１７：収集データ、１１８：危険地点予測手段、１１９：危険地点情報配信手段、１２０：分析結果、１２１：ネットワーク、１２２：記憶媒体、１２３：安全運転傾向分析手段、１２４：入出力装置

Claims (3)

1. 位置情報を含む走行実績のデータを含む走行情報を走行中に取得する複数の移動体端末と、前記移動体端末とネットワークにより接続されたホストシステムとを備えた交通情報提供システムであって、前記ホストシステムは、
   前記移動体端末の各々から受信した走行情報を、収集データとして蓄積するデータベースと、
   前記データベースに蓄積された収集データの中から、危険予測の判定対象地点付近の位置情報を含む走行情報を取得し、取得した走行情報に含まれる走行実績のデータに基づいて当該判定対象地点が危険地点か否かを判定し、危険地点と判定された場合は当該判定対象地点を危険地点として登録する危険地点予測手段と、
   前記移動体端末から走行情報を受信したとき、受信した走行情報に含まれる位置情報に基づいて当該移動体端末が登録済みの危険地点の直前を走行しているか否かを判定する手段と、当該移動体端末が登録済みの危険地点の直前を走行していると判定された場合は当該移動体端末に対して注意情報を送信する手段と、を備え、
   前記データベースに蓄積される前記走行情報は、前記移動体端末から受信した利用者の特性を示す利用者情報及び車両の特性を示す車両情報と関連づけて蓄積されており、
   蓄積された前記収集データの中から取得した走行情報に含まれる位置情報を取得し、取得した位置情報に対応する道路の制限速度及び交通規制と当該走行情報に含まれる走行実績のデータとに基づいて制限速度及び交通規制の違反のレベルを判定し、判定した速度制限及び交通規制の違反のレベルを前記利用者情報または前記車両情報に基づいて利用者の特性別または車両の特性別に集計する安全運転傾向分析手段と、をさらに備えたことを特徴とする
   交通情報提供システム。
2. 前記走行情報に天気及び明暗を含む走行環境のデータが含まれており、
   前記判定対象地点を危険地点として登録する際に、取得した前記走行情報に含まれる走行環境のデータと関連づけて登録し、かつ、
   前記移動体端末が危険地点の直前を走行しているか否かを判定する際に、受信した走行情報に含まれる走行環境のデータが当該危険地点に関連づけられた走行環境のデータと一致するか否かをさらに判定し、前記移動体端末が当該危険地点の直前を走行しておりかつ走行環境のデータが一致する場合に前記注意情報を送信することを特徴とする
   請求項１に記載の交通情報提供システム。
3. 前記走行情報に加速度のデータが含まれており、
   安全運転傾向分析手段は、前記加速度が所定の急加速または急減速の閾値を超えているか否かを判定し、閾値を超えている場合、前記利用者情報及び前記車両情報に基づいて利用者の特性別及び車両の特性別に集計することを特徴とする
   請求項１または２に記載の交通情報提供システム。