JP6012643B2 - Vehicle driving support device, server, vehicle driving support system, and vehicle driving support program - Google Patents

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Description

この発明は、運転支援のために、運転者の運転特性を判定する技術に関するものである。   The present invention relates to a technique for determining a driving characteristic of a driver for driving assistance.

車両用運転支援に関する従来技術として、車載センサ、車載ネットワークに代表される車載機器から得られる車両制御情報の履歴情報(以下、走行ログと呼ぶ)を用いて、ドライバの運転特性(以下、ドライバ特性と呼ぶ)を自動的に判定する技術が存在する。走行ログは緯度経度、車速、ブレーキ・アクセル踏みしろ、操舵角等に代表される履歴情報であり、ドライバ特性とはドライバの運転の荒さ、うまさ、不安定度等に代表される運転の特徴を表すものである。算出したドライバ特性は警報、注意喚起、車両制御等の安心、安全機能や運転行動の採点等のエンターテイメント機能に活用される。   As conventional technology related to driving support for vehicles, driver driving characteristics (hereinafter referred to as driver characteristics) using history information (hereinafter referred to as travel logs) of vehicle control information obtained from in-vehicle devices such as in-vehicle sensors and in-vehicle networks. There are technologies that automatically determine The driving log is historical information represented by latitude and longitude, vehicle speed, brake / accelerator stroke, steering angle, etc., and driver characteristics are characteristics of driving represented by driver's driving roughness, goodness, instability, etc. It represents. The calculated driver characteristics are used for entertainment functions such as safety, safety functions, and scoring of driving behavior, such as warning, alerting, and vehicle control.

例えば、特許文献1に記載の車両用運転支援装置では、走行ログの時間的範囲を限定し、異なる時間的範囲の走行状態分布を比較し、運転の診断を行うことで運転の不安定度を算出することが開示されている。
また、例えば、特許文献2に記載の車両用運転支援装置では、走行ログの時間的範囲を限定し、異なる時間的範囲の走行状態分布を比較する際に、ドライバ特性を把握できるための学習を完了していない場合には、これまでに取得した過去データを用いてドライバ特性を算出し、その結果を用いて運転不安定情報を運転者に提示することが開示されている。
For example, in the vehicle driving support device described in Patent Document 1, the time range of the travel log is limited, the travel state distributions in different time ranges are compared, and the drive is diagnosed to reduce the driving instability. It is disclosed to calculate.
In addition, for example, in the vehicle driving support device described in Patent Document 2, when the driving log is limited in time range and the driving state distributions in different time ranges are compared, learning for grasping the driver characteristics is performed. When it is not completed, it is disclosed that driver characteristics are calculated using past data acquired so far, and driving instability information is presented to the driver using the result.

特開2012−79325号公報JP 2012-79325 A 特開2012−226602号公報JP 2012-226602 A

しかしながら、特許文献1のような車両用運転支援装置では、走行ログの時間的範囲を限定することによりノイズを低減する効果を有する一方で、蓄積データ量が少ない際にドライバ特性の算出が難しくなる。
そこで、特許文献2の車両用運転支援装置では、学習が未完の場合に異なる算出方法を用いることで、蓄積した走行ログが少ない場合でも運転不安定情報を推定することを可能としている。さらに、使用する走行ログの運転場面を限定することで、ドライバ特性の算出精度を向上させる機能も有している。
However, the vehicle driving support apparatus as in Patent Document 1 has an effect of reducing noise by limiting the time range of the travel log, but it is difficult to calculate driver characteristics when the amount of accumulated data is small. .
Therefore, in the vehicle driving support device of Patent Document 2, it is possible to estimate driving instability information even when the accumulated traveling log is small by using a different calculation method when learning is incomplete. Furthermore, it has the function of improving the calculation accuracy of the driver characteristics by limiting the driving scenes of the travel log to be used.

しかしながら、蓄積する走行ログは走行中に更新されるため、走行中の道路における車線数等の道路種別や渋滞等の周辺状況の違いにより、蓄積される走行ログの特徴は変動する。さらに、ドライバ特性の違いが走行ログに反映されやすい走行状況と反映されにくい走行状況が存在する。
特許文献1,2に開示されているような従来技術では、これらを考慮して、使用する走行ログの範囲を動的に変更する機能を保持しないため、蓄積した走行ログの特徴に合わせた走行ログの範囲を適切に決定できないという課題があった。
However, since the accumulated traveling log is updated during traveling, the characteristics of the accumulated traveling log vary depending on the road type such as the number of lanes on the traveling road and the surrounding situation such as traffic congestion. Furthermore, there are driving situations in which differences in driver characteristics are likely to be reflected in the driving log and driving situations in which it is difficult to reflect them.
In the prior art as disclosed in Patent Documents 1 and 2, in consideration of these, the function of dynamically changing the range of the travel log to be used is not retained, so the travel conforms to the characteristics of the accumulated travel log. There was a problem that the log range could not be determined properly.

この発明の車両用運転支援装置、サーバ、車両運転支援システム、および、車両用運転支援プログラムは、上記課題を解決するためになされたものであり、ドライバ特性算出に使用する走行ログのデータ範囲を、蓄積した走行ログの特徴に応じて動的に変化させることで、より精度良くドライバ特性を算出することを目的としている。   The vehicle driving support device, the server, the vehicle driving support system, and the vehicle driving support program of the present invention are made to solve the above-mentioned problems, and the data range of the travel log used for calculating the driver characteristics An object of the present invention is to calculate the driver characteristics with higher accuracy by dynamically changing according to the characteristics of the accumulated travel log.

この発明に係る車両用運転支援装置は、車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部と、車両情報分類部によって要素分類情報が付与された車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部に蓄積するデータ蓄積部と、要素毎に階層レベルが設定され、階層レベル毎に分類され、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加された階層情報テーブルと、走行ログを読み込み、階層情報テーブルを参照して、要素分類情報から走行ログが含まれる階層情報テーブルの分類を特定し、階層レベル毎に、分類各々における走行ログの蓄積データ量を計算して、蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値と、信頼度とに基づき算出したドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類をドライバ特性算出に使用する走行ログの範囲とする使用データ範囲決定部と、使用データ範囲決定部が決定した範囲の走行ログを、走行ログ記憶部から抽出する範囲限定データ抽出部と、範囲限定データ抽出部が抽出した走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部と、特徴値算出部が算出した特徴量に基づき、ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部とを備えたものである。 The vehicle driving support device according to the present invention acquires vehicle information, classifies the vehicle information into preset classifications for each element, and provides the element classification information by the vehicle information classification unit that provides the element classification information. A data accumulation unit that accumulates the given vehicle information in the travel log storage unit as a travel log, and a hierarchical level is set for each element, and is classified for each hierarchical level , and the usefulness of data in calculating driver characteristics The hierarchy information table with the reliability indicating the degree and the travel log are read, the hierarchy information table is referenced, the classification of the hierarchy information table including the travel log is specified from the element classification information, and for each hierarchy level, calculate the accumulated data amount of the traveling log in the classification of each, and evaluation values that are set in advance according to the accumulated data amount, calculation of the calculated driver characteristics based on the reliability If there is a classification value representing the ease is equal to or greater than a threshold, and use the data range determining unit in the range of the travel log using the classification to the driver characteristic calculation range running log of usage data range determining unit has determined Based on the feature amount calculated by the range value data extraction unit that is extracted from the travel log storage unit, the feature value calculation unit that calculates the feature amount from the travel log extracted by the range limit data extraction unit, And a driver characteristic calculation unit that calculates driver characteristics.

この発明によれば、蓄積した走行ログの特徴に応じて、より効果の高い走行ログの分類手法を選択可能となるため、算出するドライバ特性の精度が向上する。   According to the present invention, it is possible to select a more effective travel log classification method in accordance with the characteristics of the accumulated travel log, so that the accuracy of the calculated driver characteristics is improved.

この発明の実施の形態1に係る車両用運転支援装置を備えた車両用運転支援システムを説明する図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure explaining the driving assistance system for vehicles provided with the driving assistance device for vehicles which concerns on Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1に係る車両用運転支援装置の構成図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a block diagram of the vehicle driving assistance device which concerns on Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1に係る車両用運転支援装置の動作のフローチャートである。It is a flowchart of operation | movement of the vehicle driving assistance device which concerns on Embodiment 1 of this invention. 分類表の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a classification table. 走行ログ記憶部に蓄積される走行ログの形式の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the format of the traveling log accumulate | stored in a traveling log memory | storage part. 実施の形態1の使用データ範囲決定部が、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するフローチャートである。6 is a flowchart in which a use data range determination unit according to the first embodiment determines a data range used for driver characteristic calculation. 階層情報テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a hierarchy information table. 階層情報テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a hierarchy information table. この発明の実施の形態2に係る車両用運転支援装置の構成図である。It is a block diagram of the vehicle driving assistance device which concerns on Embodiment 2 of this invention. 信頼度付き階層情報テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hierarchy information table with reliability. この発明の実施の形態2の使用データ範囲決定部が、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するフローチャートである。It is a flowchart in which the use data range determination part of Embodiment 2 of this invention determines the range of the data used for driver characteristic calculation. この発明の実施の形態3に係る車両用運転支援装置の構成図である。It is a block diagram of the vehicle driving assistance device which concerns on Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態3に係る車両用運転支援装置の動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining operation | movement of the vehicle driving assistance device which concerns on Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態3の信頼度算出部の動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining operation | movement of the reliability calculation part of Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態4に係る車両用運転支援装置の構成図である。It is a block diagram of the driving assistance device for vehicles which concerns on Embodiment 4 of this invention. この発明の実施の形態4に係る車両用運転支援装置の動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining operation | movement of the driving assistance device for vehicles which concerns on Embodiment 4 of this invention. 実施の形態4のテーブル更新部が変更を行う階層情報テーブルの一例を示す図である。FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a hierarchy information table to be changed by a table update unit according to the fourth embodiment. 本発明の実施の形態5に係る車両用運転支援装置の構成図である。It is a block diagram of the vehicle driving assistance device which concerns on Embodiment 5 of this invention. この発明の実施の形態5に係る車両用運転支援装置の動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining operation | movement of the vehicle driving assistance device which concerns on Embodiment 5 of this invention. この発明の実施の形態5において、クラスタリング部によりクラスタリングされた階層情報テーブルの一例を説明する図である。In Embodiment 5 of this invention, it is a figure explaining an example of the hierarchy information table clustered by the clustering part. この発明の実施の形態6に係る車両用運転支援装置を備えた車両用運転支援システムを説明する図である。It is a figure explaining the driving assistance system for vehicles provided with the driving assistance device for vehicles which concerns on Embodiment 6 of this invention.

以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態1.
図1は、この発明の実施の形態1に係る車両用運転支援装置を備えた車両用運転支援システムを説明する図である。
図1に示すように、車両用運転支援システムは、カーナビゲーションに代表される車載システムと、アプリケーション実行部14を有するアプリケーションを備える外部装置とから構成される。車載システムは、車載センサ11と、車載ネットワーク12と、車両用運転支援装置100と、アプリケーション実行部13とを備える。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a diagram illustrating a vehicle driving support system including a vehicle driving support device according to Embodiment 1 of the present invention.
As illustrated in FIG. 1, the vehicle driving support system includes an in-vehicle system typified by car navigation and an external device including an application having an application execution unit 14. The in-vehicle system includes an in-vehicle sensor 11, an in-vehicle network 12, a vehicle driving support device 100, and an application execution unit 13.

車両用運転支援装置100は、GPS、ジャイロセンサ、カメラ等に代表される車両に設置された車載センサ11や、CANに代表される車載ネットワーク12からUSB、Bluetooth(登録商標)、RS232に代表される通信方式を用いて、車両情報を受信する。さらに、車両用運転支援装置100は、車載システム上に存在するアプリケーションやスマートフォン、サーバ等の外部装置に存在するアプリケーションのアプリケーション実行部13,14に対し、算出結果であるドライバ特性を出力する。アプリケーションは1つに限定するものではなく、複数存在してもよい。なお、このシステムは車両内のシステムであれば、カーナビゲーション上に存在しても、独立したECU(Electronic Control Unit)上に存在しても構わない。   The vehicle driving support device 100 is typified by USB, Bluetooth (registered trademark), RS232 from an in-vehicle sensor 11 installed in a vehicle typified by GPS, a gyro sensor, a camera or the like, or an in-vehicle network 12 typified by CAN. Vehicle information is received using a communication method. Furthermore, the vehicle driving support device 100 outputs driver characteristics as calculation results to the application execution units 13 and 14 of applications existing on the in-vehicle system and applications existing on external devices such as smartphones and servers. The number of applications is not limited to one, and a plurality of applications may exist. As long as this system is an in-vehicle system, it may exist on a car navigation system or on an independent ECU (Electronic Control Unit).

図2は、この発明の実施の形態1に係る車両用運転支援装置100の構成図である。
車両用運転支援装置100は、図2に示すように、道路情報検出部101と、運転操作検出部102と、走行状態検出部103と、車両情報分類部104と、データ蓄積部105と、走行ログ記憶部106と、階層情報テーブル107と、使用データ範囲決定部108と、範囲限定データ抽出部109と、特徴値算出部110と、ドライバ特性算出部111と、ドライバ特性送信部112とを備える。
FIG. 2 is a configuration diagram of the vehicle driving support apparatus 100 according to Embodiment 1 of the present invention.
As illustrated in FIG. 2, the vehicle driving support device 100 includes a road information detection unit 101, a driving operation detection unit 102, a traveling state detection unit 103, a vehicle information classification unit 104, a data storage unit 105, A log storage unit 106, a hierarchy information table 107, a use data range determination unit 108, a range limited data extraction unit 109, a feature value calculation unit 110, a driver characteristic calculation unit 111, and a driver characteristic transmission unit 112 are provided. .

道路情報検出部101と、運転操作検出部102と、走行状態検出部103とは、車載センサ11や車載ネットワーク12から車両情報を受信する。この車両情報は、リアルタイムに受信しても良いし、一時的なストレージに保存した後、まとめて受信しても良い。
なお、車両情報は、緯度経度、車速、ブレーキ・アクセル踏みしろ、操舵角、カメラ映像等が該当する。また、車載ネットワーク12を介して、カーナビゲーションシステムが保持するVICS(登録商標)、DSRC等の情報を道路情報検出部101、運転操作検出部102、走行状態検出部103が受信することも可能である。
The road information detection unit 101, the driving operation detection unit 102, and the traveling state detection unit 103 receive vehicle information from the in-vehicle sensor 11 and the in-vehicle network 12. This vehicle information may be received in real time, or may be received collectively after being stored in a temporary storage.
The vehicle information includes latitude / longitude, vehicle speed, brake / accelerator depression, steering angle, camera image, and the like. The road information detection unit 101, the driving operation detection unit 102, and the traveling state detection unit 103 can also receive information such as VICS (registered trademark) and DSRC held by the car navigation system via the in-vehicle network 12. is there.

道路情報検出部101は、受信した車両情報を用いて、車線数、道路の広さ、高速道、一般道等の道路種別等に代表される道路情報を検出する。
運転操作検出部102は、受信した車両情報を用いて、速度、加減速等に代表される運転操作情報を検出する。
走行状態検出部103は、受信した車両情報を用いて、天候、時間帯、渋滞等に代表される走行状態情報を検出する。
The road information detection unit 101 detects road information typified by a road type such as the number of lanes, the width of the road, an expressway, and a general road, using the received vehicle information.
The driving operation detection unit 102 detects driving operation information represented by speed, acceleration / deceleration, and the like using the received vehicle information.
The traveling state detection unit 103 detects traveling state information represented by weather, time zone, traffic jam, and the like using the received vehicle information.

車両情報分類部104は、車両情報を、事前に設定した分類表(詳細は後述する)の各要素で分類し、分類結果を要素分類情報として車両情報に付加する。なお、ここでは、要素分類情報をタグとして車両情報に付加するものとする。   The vehicle information classification unit 104 classifies the vehicle information by each element of a classification table set in advance (details will be described later), and adds the classification result to the vehicle information as element classification information. Here, the element classification information is added to the vehicle information as a tag.

データ蓄積部105は、車両情報分類部104によってタグが付加された車両情報を走行ログとして走行ログ記憶部106に格納する。
使用データ範囲決定部108は、走行ログ記憶部106に蓄積している走行ログを読み込み、階層情報テーブル107を参照して、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する。
The data accumulation unit 105 stores the vehicle information to which the tag is added by the vehicle information classification unit 104 in the travel log storage unit 106 as a travel log.
The use data range determination unit 108 reads the travel log stored in the travel log storage unit 106 and refers to the hierarchy information table 107 to determine the range of data used for driver characteristic calculation.

範囲限定データ抽出部109は、使用データ範囲決定部108で決定された分類の範囲における走行ログデータを抽出する。
特徴値算出部110は、範囲限定データ抽出部109が抽出した走行ログから加速度の平均、標準偏差等の特徴量を算出する。この算出対象の特徴量は、加減速時の加速度、カーブ時の遠心力、定速走行時の車速、アクセルペダルの踏みしろ、ブレーキペダルの踏みしろ等、算出対象のドライバ特性によって様々な種類を取り得る。
ドライバ特性算出部111は、特徴値算出部110によって算出された特徴量を基に、運転の荒さ等のドライバ特性を算出する。なお、ドライバ特性は、運転の荒さのほか、運転のうまさ、運転の不安定さ、運転の丁寧さ、ドライバの急ぎ状態、疲労度、眠気などとすればよい。
ドライバ特性送信部は、ドライバ特性算出部111が算出したドライバ特性に基づき運転支援情報をアプリケーション実行部13,14に送信する。
The range limited data extraction unit 109 extracts travel log data in the classification range determined by the use data range determination unit 108.
The feature value calculation unit 110 calculates feature amounts such as average acceleration and standard deviation from the travel log extracted by the range limited data extraction unit 109. There are various types of feature quantities to be calculated depending on the characteristics of the driver to be calculated, such as acceleration at acceleration / deceleration, centrifugal force at curve, vehicle speed at constant speed, accelerator pedal stroke, brake pedal stroke, etc. I can take it.
The driver characteristic calculation unit 111 calculates driver characteristics such as driving roughness based on the feature amount calculated by the feature value calculation unit 110. In addition to driving roughness, the driver characteristics may be driving humor, driving instability, driving politeness, driver rush, fatigue, drowsiness, and the like.
The driver characteristic transmission unit transmits driving support information to the application execution units 13 and 14 based on the driver characteristic calculated by the driver characteristic calculation unit 111.

動作について説明する。
図3は、この発明の実施の形態1に係る車両用運転支援装置100の動作のフローチャートである。
道路情報検出部101は、車載センサ11や車載ネットワーク12から受信した車両情報を用いて、車線数、道路の広さ、高速道、一般道等の道路種別等に代表される道路情報を検出し、検出結果を車両情報分類部104に出力する(ステップST1)。
運転操作検出部102は、車載センサ11や車載ネットワーク12から受信した車両情報を用いて、速度、加減速等に代表される運転操作情報を検出し、検出結果を車両情報分類部104に出力する(ステップST2)。
走行状態検出部103は、車載センサ11や車載ネットワーク12から受信した車両情報を用いて、天候、時間帯、渋滞等に代表される走行状態情報を検出し、検出結果を車両情報分類部104に出力する(ステップST3)。
The operation will be described.
FIG. 3 is a flowchart of the operation of the vehicle driving support apparatus 100 according to Embodiment 1 of the present invention.
The road information detection unit 101 detects road information represented by the number of lanes, road width, road type such as a highway, a general road, and the like using vehicle information received from the in-vehicle sensor 11 and the in-vehicle network 12. The detection result is output to the vehicle information classification unit 104 (step ST1).
The driving operation detection unit 102 detects driving operation information typified by speed, acceleration / deceleration, and the like using the vehicle information received from the in-vehicle sensor 11 and the in-vehicle network 12, and outputs the detection result to the vehicle information classification unit 104. (Step ST2).
The traveling state detection unit 103 detects traveling state information typified by weather, time zone, traffic jam, and the like using the vehicle information received from the in-vehicle sensor 11 and the in-vehicle network 12, and the detection result is sent to the vehicle information classification unit 104. Output (step ST3).

車両情報分類部104は、ステップST1〜3において入力した道路情報、運転操作情報、走行状態情報の各車両情報と、事前に設定した図4のような分類表とから、ステップST1〜3で受信した車両情報を各要素で分類し、分類結果をタグとして付加し、タグ付けされた車両情報をデータ蓄積部105に出力する(ステップST4)。なお、タグはタグの名称(ラベル)毎、つまり要素毎に付加する。例えば、図4に示す分類表であれば、状況に合わせ、タグとして「片側1車線」、「一般道(幹線)」、「速度20km/h〜40km/h」、「定速走行状態」、「晴れ」、「夜」などを付加する。また、図4にはタグのラベル(要素)として、車線数、道路種別、速度帯、運転行動、天候、時間帯の6つを指定しているが、これらに限定するものではない。   The vehicle information classification unit 104 receives the road information, the driving operation information, and the traveling state information input in steps ST1 to ST3 and the classification table as shown in FIG. 4 set in advance in steps ST1 to ST3. The vehicle information is classified by each element, the classification result is added as a tag, and the tagged vehicle information is output to the data storage unit 105 (step ST4). A tag is added for each tag name (label), that is, for each element. For example, in the classification table shown in FIG. 4, according to the situation, as tags, “one lane on one side”, “general road (main line)”, “speed 20 km / h to 40 km / h”, “constant speed running state”, Add "Sunny", "Night", etc. In FIG. 4, six labels, ie, the number of lanes, the road type, the speed zone, the driving behavior, the weather, and the time zone, are designated as tag labels (elements), but are not limited thereto.

データ蓄積部105は、ステップST4において車両情報分類部104が出力した、タグが付加された車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部106に格納する(ステップST5)。ここで、データ蓄積部105は、走行ログ記憶部106に走行ログを、例えば、図5に示すような形式で保存する。
使用データ範囲決定部108は、ステップST5において、データ蓄積部105が走行ログ記憶部106に蓄積した走行ログと、階層情報テーブル107とを活用することで、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する(ステップST6)。
The data storage unit 105 stores the vehicle information with the tag output from the vehicle information classification unit 104 in step ST4 in the travel log storage unit 106 as a travel log (step ST5). Here, the data storage unit 105 stores the travel log in the travel log storage unit 106 in a format as shown in FIG. 5, for example.
In step ST5, the use data range determination unit 108 uses the travel log accumulated in the travel log storage unit 106 by the data storage unit 105 and the hierarchical information table 107 to determine the range of data used for driver characteristic calculation. Determine (step ST6).

ここで、図6は、実施の形態1の使用データ範囲決定部108が、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するフローチャートである。
ステップST6の動作について、図6を用いて詳細に説明する。
使用データ範囲決定部108は、まず走行ログ記憶部106から、これまでに蓄積された走行ログを読み込む(ステップST501)。
次に、使用データ範囲決定部108は、事前に設定した階層情報テーブル107を読み込む(ステップST502)。
Here, FIG. 6 is a flowchart in which the use data range determination unit 108 of the first embodiment determines the range of data used for driver characteristic calculation.
The operation of step ST6 will be described in detail with reference to FIG.
The use data range determination unit 108 first reads the travel log accumulated so far from the travel log storage unit 106 (step ST501).
Next, the use data range determination unit 108 reads the hierarchy information table 107 set in advance (step ST502).

図7は、階層情報テーブル107の一例を示す図である。
階層情報テーブル107は、図7に示すように、図4に示した分類表の要素毎、つまり、ラベル毎に、階層レベルが設定され、階層レベル毎に分類されているものである。
図7に示す階層情報テーブル107における階層レベル1はこれまでに蓄積された全走行ログであり、階層レベル3は図4に示す分類表で分類された単位で分類し、タグの数だけ分類が存在する。階層レベル2は階層レベル3の組み合わせで構築し、この実施の形態1では、階層レベル2を事前に設定しておくものとする。
なお、図7では、車線数ラベルにおける階層情報テーブルと速度のラベルにおける階層情報テーブルを例示しているが、階層情報テーブルは、分類表に定義されたラベルの数だけ存在する。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the hierarchy information table 107.
As shown in FIG. 7, the hierarchy information table 107 is set for each element of the classification table shown in FIG. 4, that is, for each label, and is classified for each hierarchy level.
The hierarchy level 1 in the hierarchy information table 107 shown in FIG. 7 is all travel logs accumulated so far, and the hierarchy level 3 is classified in units classified in the classification table shown in FIG. Exists. The hierarchy level 2 is constructed by a combination of the hierarchy levels 3, and in the first embodiment, the hierarchy level 2 is set in advance.
FIG. 7 illustrates the hierarchy information table in the lane number label and the hierarchy information table in the speed label, but there are as many hierarchy information tables as the number of labels defined in the classification table.

また、あるラベルの階層情報テーブルの下に異なるラベルの階層情報テーブルを設定しても良い。例えば、図8のように車線数の下に速度を合わせることで、「両側1車線」を「20km/h〜40km/h」で走行しているときの分類等を作成することができる。このとき、「両側1車線」の全走行ログが階層レベル3であり、「両側1車線」の「0km/h〜60km/h」が階層レベル4、「両側1車線」の「0km/h〜20km/h」が階層レベル5となる。なお、この階層の構成は事前に設計した際に決定する。   Further, a hierarchical information table with a different label may be set under a hierarchical information table with a certain label. For example, as shown in FIG. 8, by adjusting the speed below the number of lanes, it is possible to create a classification or the like when traveling on “20 km / h to 40 km / h” in “one lane on both sides”. At this time, the total travel log of “1 lane on both sides” is level 3; “0 km / h to 60 km / h” on “1 lane on both sides” is level 4; “0 km / h on“ 1 lane on both sides ” “20 km / h” is the hierarchical level 5. The structure of this hierarchy is determined when designed in advance.

次に、使用データ範囲決定部108は、設定された階層情報テーブル107の中で最も階層レベルが高い値をnumとする(ステップST503)。例えば、図8の階層情報テーブル107を持つ場合は「num=5」となる。
使用データ範囲決定部108は、階層レベルがnumに存在する全分類において走行ログ記憶部106に蓄積された走行ログの蓄積データ量を算出する(ステップST504)。具体的には、使用データ範囲決定部108は、階層情報テーブル107を参照し、ステップST501で読み込んだ走行ログのタグから、階層情報テーブル107の分類各々に含まれる走行ログを特定し、階層レベルごとに、分類各々における走行ログの蓄積データ量を計算する。つまり、図8の例においては、階層レベル5に存在する6×5の30分類のタグが付与された走行ログの蓄積データ量を計算する。
使用データ範囲決定部108は、ステップST504で計算した蓄積データ量のうち、最も蓄積データ量が多い分類を使用するデータ範囲候補として選択する(ステップST505)。
使用データ範囲決定部108は、ステップST505において選択した分類のデータ量が事前に設定した閾値以上であるかを判定する(ステップST506)。
Next, use data range determination section 108 sets num as the highest hierarchical level in the set hierarchical information table 107 (step ST503). For example, when the hierarchical information table 107 of FIG. 8 is provided, “num = 5”.
The use data range determination unit 108 calculates the accumulated data amount of the travel log accumulated in the travel log storage unit 106 in all classifications having a hierarchical level of num (step ST504). Specifically, the use data range determining unit 108 refers to the hierarchy information table 107, identifies the travel log included in each classification of the hierarchy information table 107 from the tag of the travel log read in step ST501, and determines the hierarchy level. Each time, the accumulated data amount of the traveling log in each classification is calculated. That is, in the example of FIG. 8, the accumulated data amount of the travel log to which the tag of 6 × 5 30 classifications existing at the hierarchical level 5 is assigned is calculated.
The use data range determination unit 108 selects a data range candidate that uses the classification having the largest accumulated data amount from the accumulated data amount calculated in step ST504 (step ST505).
The use data range determination unit 108 determines whether the data amount of the classification selected in step ST505 is equal to or larger than a preset threshold value (step ST506).

ステップST506において、蓄積データ量が閾値以上であった場合(ステップST506の“YES”の場合)、使用データ範囲決定部108は、選択した分類は、蓄積データ量も十分であり、ドライバ特性を算出可能であると判断し、ドライバ特性算出に使用する分類として決定し、決定した分類を範囲限定データ抽出部109に出力する(ステップST507)。   In step ST506, when the accumulated data amount is equal to or greater than the threshold value (in the case of “YES” in step ST506), the use data range determining unit 108 calculates the driver characteristics because the selected classification has sufficient accumulated data amount. It is determined that it is possible, and it is determined as a classification used for driver characteristic calculation, and the determined classification is output to the range limited data extraction unit 109 (step ST507).

一方、ステップST506において、蓄積データ量が閾値未満であった場合(ステップST506の“NO”の場合)、つまり、階層レベルがnumの全分類において、蓄積データ量が閾値未満である場合、使用データ範囲決定部108は、ドライバ特性を検出するには蓄積データ量が余りに少なく、信頼できないと判断し、より蓄積データ量が多いと想定される1つ上の階層において、データ量を算出する。そのため、現在のnumが1でなければ(ステップ508の“NO”の場合)、使用データ範囲決定部108は、現在のnumから1を減算し(ステップST509)、ステップST504から再度処理する。
現在のnumが1であれば(ステップST508の“YES”の場合)、全ての階層における全ての分類を計算したことになるため、閾値を超える分類無しとして、処理を終了する(ステップST510)。
On the other hand, if the accumulated data amount is less than the threshold value in step ST506 (in the case of “NO” in step ST506), that is, if the accumulated data amount is less than the threshold value in all classifications with the hierarchical level num, The range determination unit 108 determines that the amount of stored data is too small to detect driver characteristics and is not reliable, and calculates the data amount in a hierarchy one level higher than the amount of stored data. Therefore, if the current num is not 1 (in the case of “NO” in step 508), the use data range determining unit 108 subtracts 1 from the current num (step ST509), and processes again from step ST504.
If the current num is 1 (in the case of “YES” in step ST508), all the classifications in all the hierarchies have been calculated, so that the process is terminated with no classification exceeding the threshold (step ST510).

図3のフローに戻る。
範囲限定データ抽出部109は、ステップST6において使用データ範囲決定部108が決定した分類の範囲における走行ログデータを走行ログ記憶部106から抽出する(ステップST7)。
Returning to the flow of FIG.
The range limited data extraction unit 109 extracts the travel log data in the classification range determined by the use data range determination unit 108 in step ST6 from the travel log storage unit 106 (step ST7).

特徴値算出部110は、ステップST7において範囲限定データ抽出部109が抽出した走行ログから、加速度の平均、標準偏差等の特徴量を算出する(ステップST8)。この算出対象の特徴量は、算出対象のドライバ特性によって様々な種類を取り得る。例えば、特徴量は、加減速時の加速度、カーブ時の遠心力、定速走行時の車速、アクセルペダルの踏みしろ、ブレーキペダルの踏みしろなどである。このように様々な特徴量を取り得ることで、運転の特徴があらわれやすい箇所のみを用いることができ、ドライバ特性を精度よく算出することが可能となる。   The feature value calculation unit 110 calculates feature amounts such as average acceleration and standard deviation from the travel log extracted by the range limited data extraction unit 109 in step ST7 (step ST8). The feature quantity to be calculated can take various types depending on the driver characteristics to be calculated. For example, the feature amount includes acceleration during acceleration / deceleration, centrifugal force during curve, vehicle speed during constant speed travel, depressing accelerator pedal, depressing brake pedal, and the like. Since various feature amounts can be obtained in this way, it is possible to use only portions where driving characteristics are likely to appear, and it is possible to calculate driver characteristics with high accuracy.

ドライバ特性算出部111は、ステップST8において特徴値算出部110が算出した特徴量を基に、運転の荒さ等のドライバ特性を算出する(ステップST9)。具体的には、例えば、特徴値算出部110が算出した加速度の平均が予め設定された閾値以上であれば、荒い運転と判断する。この算出するドライバ特性は運転の荒さに限定するものではなく、運転のうまさ、運転の不安定さ、運転の丁寧さ、ドライバの急ぎ状態、疲労度、眠気のなどとしてもよい。なお、これらのドライバ特性の算出については、運転のうまさであれば、例えば、特徴値算出部110が算出した停止時における加速度変化量の標準偏差が予め設定された閾値よりも小さい場合にうまい運転とすればよい。また、運転の不安定さであれば、例えば、特徴値算出部110が算出した直進低速走行時における加速度の標準偏差が予め設定された閾値よりも大きい場合に不安定な運転とすればよい。また、運転の丁寧さであれば、例えば、特徴値算出部110が算出した右左折時の遠心力平均が予め設定された閾値よりも小さい場合に丁寧な運転とすればよい。また、ドライバの急ぎ状態であれば、例えば、特徴値算出部110が算出した加速度の平均が、運転者のいつもの加速度の平均を基準に設定した閾値よりも大きい場合に急ぎ状態とすればよい。また、疲労度、眠気であれば、例えば、特徴値算出部110が算出した加速度と直進時における横方向の操舵角の標準偏差が、運転者のいつもの加速度と直進時における横方向の操舵角の標準偏差平均を基準に設定した閾値よりも大きい場合に疲労度、眠気が大きいとすればよい。ただし、算出方法はこれらに限定するものではなく、他の算出方法を用いるようにしてもよい。   The driver characteristic calculation unit 111 calculates driver characteristics such as driving roughness based on the feature amount calculated by the feature value calculation unit 110 in step ST8 (step ST9). Specifically, for example, if the average acceleration calculated by the feature value calculation unit 110 is equal to or greater than a preset threshold, it is determined that the driving is rough. The calculated driver characteristics are not limited to driving roughness, and may be driving humor, driving instability, driving politeness, driver rush, fatigue, sleepiness, and the like. As for the calculation of these driver characteristics, if the driving performance is good, for example, when the standard deviation of the acceleration change amount at the time of stop calculated by the feature value calculation unit 110 is smaller than a preset threshold value, the driving performance is good. And it is sufficient. Further, if the driving is unstable, for example, the driving may be unstable when the standard deviation of acceleration during straight traveling at low speed calculated by the feature value calculation unit 110 is larger than a preset threshold value. Further, if the driving is polite, for example, the driving may be performed politely when the average centrifugal force at the time of turning left and right calculated by the feature value calculation unit 110 is smaller than a preset threshold value. Further, if the driver is in a rush state, for example, the rush state may be set when the average acceleration calculated by the feature value calculation unit 110 is larger than a threshold set based on the average of the driver's usual acceleration. . Further, if the degree of fatigue or drowsiness, for example, the standard deviation between the acceleration calculated by the feature value calculation unit 110 and the lateral steering angle during straight travel is the driver's normal acceleration and the lateral steering angle during straight travel. The degree of fatigue and drowsiness may be large when the average standard deviation is larger than a threshold set based on the standard deviation average. However, the calculation method is not limited to these, and other calculation methods may be used.

このように、様々な種類のドライバ特性を算出することで、ドライバの特性に応じた運転支援を実現することができる。
ドライバ特性送信部112は、ステップST9において、ドライバ特性算出部111が算出したドライバ特性に基づき運転支援情報をアプリケーション実行部13,14に送信する(ステップST10)。具体的には、例えば、ドライバ特性算出部111から、運転が荒いというドライバ特性を入力すると、エコな運転ではなく、危険性も高い運転であると判断し、休憩スポットへの誘導や落ち着いて運転をするように促す運転支援情報をアプリケーション実行部13,14へ送信する。そして、各アプリケーションにおいて、受信した運転支援情報の音声出力や、ディスプレイへの表示などを行う。
As described above, by calculating various types of driver characteristics, it is possible to realize driving support according to the characteristics of the driver.
In step ST9, the driver characteristic transmission unit 112 transmits driving support information to the application execution units 13 and 14 based on the driver characteristic calculated by the driver characteristic calculation unit 111 (step ST10). Specifically, for example, if a driver characteristic that the driving is rough is input from the driver characteristic calculation unit 111, it is determined that the driving is not ecological driving but high risk and driving to the rest spot or calm driving is performed. The driving support information that prompts the user to perform is transmitted to the application execution units 13 and 14. In each application, voice output of the received driving support information, display on a display, and the like are performed.

なお、アプリケーションの例としては、カーナビのナビ機能がある。例えば、ドライバ特性送信部112は、車載のスピーカや車載ディスプレイに運転支援情報を送信し、カーナビにおいて、休憩スポットへの誘導や落ち着いて運転をするように促す表示や音声の提供を行う。なお、ドライバ特性送信部112は、スピーカや車載ディスプレイに限らず、インパネ、通信先のスマートフォン、ヘッドアップディスプレイへ運転支援情報を送信するようにしてもよい。
また、他のアプリケーションの例としては、運転が不安定であると判断された際に、自動で車両を制御し、運転を補助する機能をONにするアプリケーションがある。当然ながら、アプリケーションはこれらの例に限定されるものではない。
An example of an application is a car navigation function. For example, the driver characteristic transmission unit 112 transmits driving support information to a vehicle-mounted speaker or a vehicle-mounted display, and provides a display or a sound for prompting a driver to take a rest spot or driving calmly in a car navigation system. The driver characteristic transmission unit 112 may transmit the driving support information to the instrument panel, the communication destination smartphone, and the head-up display without being limited to the speaker and the vehicle-mounted display.
Another example of the application is an application that automatically controls the vehicle and turns on a function that assists driving when it is determined that driving is unstable. Of course, the application is not limited to these examples.

また、図3を用いて説明したような、この発明の実施の形態1に係る車両用運転支援装置100の処理は、全ての処理をリアルタイムに実行する必要はなく、例えばデータを蓄積する処理をリアルタイムで実行し、ドライバ特性の算出処理は10分毎に実行する等の構成も取ることが可能である。   Moreover, the process of the vehicle driving assistance device 100 according to the first embodiment of the present invention as described with reference to FIG. 3 does not need to execute all the processes in real time, for example, a process of accumulating data. It is also possible to adopt a configuration in which it is executed in real time and the driver characteristic calculation process is executed every 10 minutes.

なお、この実施の形態1において、車両用運転支援装置100は、図1のような構成とするものとしたが、車両用運転支援装置100は、車両情報分類部104と、データ蓄積部105と、階層情報テーブル107と、使用データ範囲決定部108と、範囲限定データ抽出部109と、特徴値算出部110と、ドライバ特性算出部111とを備える構成であればよい。   In the first embodiment, the vehicle driving support apparatus 100 is configured as shown in FIG. 1, but the vehicle driving support apparatus 100 includes a vehicle information classification unit 104, a data storage unit 105, and the like. The hierarchical information table 107, the use data range determination unit 108, the range limited data extraction unit 109, the feature value calculation unit 110, and the driver characteristic calculation unit 111 may be used.

以上のように、実施の形態1によれば、車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部104と、車両情報分類部104によって要素分類情報が付与された車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部106に蓄積するデータ蓄積部105と、要素毎に階層レベルが設定され、階層レベル毎に分類された階層情報テーブル107と、走行ログを読み込み、階層情報テーブル107を参照して、要素分類情報から走行ログが含まれる階層情報テーブル107の分類を特定し、階層レベル毎に、分類各々における走行ログの蓄積データ量を計算して、蓄積データ量に基づきドライバ特性算出に使用する走行ログの範囲を決定する使用データ範囲決定部108と、使用データ範囲決定部108が決定した範囲の走行ログを、走行ログ記憶部106から抽出する範囲限定データ抽出部109と、範囲限定データ抽出部109が抽出した走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部110と、特徴値算出部110が算出した特徴量に基づき、ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部111とを備えるように構成したので、ドライバ特性算出に使用する走行ログのデータ範囲を、蓄積した走行ログの特徴に応じて動的に変化させることで、より精度良くドライバ特性を算出することができる。
また、情報提供装置がユーザに提供する機能候補が多い場合、あるいはそれぞれの機能候補に関する情報が膨大となる場合であっても、ユーザが所望する可能性が高い機能、かつ利用可能である機能を厳選してユーザに提供することができる。
As described above, according to the first embodiment, the vehicle information is obtained by the vehicle information classification unit 104 that obtains vehicle information, classifies the vehicle information into preset classifications, and assigns the element classification information. A data accumulation unit 105 that accumulates vehicle information to which element classification information is given as a travel log in a travel log storage unit 106; a hierarchy information table 107 in which a hierarchy level is set for each element and classified for each hierarchy level; The travel log is read, the hierarchy information table 107 is referenced, the classification of the hierarchy information table 107 including the travel log is specified from the element classification information, and the accumulated data amount of the travel log in each classification is calculated for each hierarchy level. A usage data range determination unit 108 that determines a range of a travel log used for calculating the driver characteristics based on the accumulated data amount, and a usage data range determination unit 108. A range-limited data extraction unit 109 that extracts a travel log in a specified range from the travel log storage unit 106, a feature value calculation unit 110 that calculates a feature amount from the travel log extracted by the range-limited data extraction unit 109, and a feature value Since it is configured to include a driver characteristic calculation unit 111 that calculates a driver characteristic based on the characteristic amount calculated by the calculation unit 110, the data range of the travel log used for calculating the driver characteristic is used as the characteristic of the accumulated travel log. The driver characteristics can be calculated with higher accuracy by dynamically changing them accordingly.
In addition, even when there are many function candidates provided to the user by the information providing apparatus, or even when information on each function candidate is enormous, functions that are highly likely to be desired by the user and functions that can be used are provided. It can be carefully selected and provided to the user.

つまり、ユーザに提供する機能候補が多い場合、あるいはそれぞれの機能候補に関する情報が膨大となる場合であっても、ユーザが所望する可能性の高い機能に絞って利用可否を判断しているため、効率的な処理が可能となる。これにより、時々刻々と変化する車両の状況の変化に応じて、タイミングよく機能を提示することができる。
さらに、ユーザが所望する可能性の高い機能に絞って利用可否を判断しているため、ユーザが所望する機能に関連する情報を取得するための処理負担が少なく、カーナビゲーション装置などで言えば道案内など、情報提供装置が制御する装置が本来行う動作が安定的に行えるという効果もある。
In other words, even when there are many function candidates to be provided to the user, or even when the information regarding each function candidate is enormous, it is determined whether or not the function is highly likely to be desired by the user. Efficient processing is possible. Thereby, according to the change of the situation of the vehicle which changes every moment, a function can be shown with sufficient timing.
Furthermore, since it is determined whether or not the function is highly likely to be desired by the user, the processing load for acquiring information related to the function desired by the user is small. There is also an effect that the operation originally performed by the apparatus controlled by the information providing apparatus such as guidance can be stably performed.

実施の形態2.
図9は、この発明の実施の形態2に係る車両用運転支援装置100の構成図である。
なお、実施の形態1において図2で説明したものと同様の構成については、同じ符号を付して、重複した説明を省略する。実施の形態2における車両用運転支援装置100は、実施の形態1の車両用運転支援装置100と比べ、階層情報テーブル107を信頼度付き階層情報テーブル807に変更した点が異なっている。また、使用データ範囲決定部808のアルゴリズムが変更になっている。
なお、この発明の実施の形態2に係る車両用運転支援装置100を備えた車両用運転システムの構成については、実施の形態1において図1で説明したものと同様である。
Embodiment 2. FIG.
FIG. 9 is a configuration diagram of a vehicle driving support apparatus 100 according to Embodiment 2 of the present invention.
In addition, about the structure similar to what was demonstrated in FIG. 2 in Embodiment 1, the same code | symbol is attached | subjected and the overlapping description is abbreviate | omitted. The vehicle driving support apparatus 100 according to the second embodiment is different from the vehicle driving support apparatus 100 according to the first embodiment in that the hierarchical information table 107 is changed to a hierarchical information table 807 with reliability. In addition, the algorithm of the use data range determination unit 808 is changed.
The configuration of the vehicle driving system including the vehicle driving support device 100 according to Embodiment 2 of the present invention is the same as that described in Embodiment 1 with reference to FIG.

図10は、信頼度付き階層情報テーブル807の一例を示す図である。
信頼度付き階層情報テーブル807は、図10に示すように分類毎に信頼度の情報を持つ。この信頼度のレベルは、10段階で設定可能であり、開発者が事前に設定するものとする。
信頼度とは、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す指標である。例えば、運転の上手なドライバが片側4車線を走行した際の走行ログと運転の不得手なドライバが片側4車線を走行した際の走行ログの違いよりも、運転の上手なドライバが両側1車線を走行した際の走行ログと運転の不得手なドライバが両側1車線を走行した際の走行ログの違いが大きかった場合は、運転のうまさを判定するためには両側1車線の走行ログのほうが信頼できるということになるため、両側1車線の信頼度は大きくなり、片側4車線の信頼度は小さくなる。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the hierarchy information table 807 with reliability.
The hierarchy information table with reliability 807 has reliability information for each classification as shown in FIG. This level of reliability can be set in 10 stages, and is set in advance by the developer.
The reliability is an index indicating the degree of usefulness of data in calculating driver characteristics. For example, the driver who is good at driving is one lane on both sides than the difference between the driving log when the driver who is good at driving is 4 lanes on one side and the driving log when the driver who is not good at driving is driving 4 lanes on one side. If there is a large difference between the driving log when driving and the driving log when a driver who is not good at driving travels on one lane on both sides, the driving log on both lanes is better for judging the driving performance. Since it is reliable, the reliability of one lane on both sides increases, and the reliability of one lane on one side decreases.

動作について説明する。
この発明の実施の形態2に係る車両用運転支援装置100の動作は、実施の形態1の車両用運転支援装置100の動作とは、使用データ範囲決定部808の動作が異なるのみである。したがって、実施の形態1において、図3で説明した内容については重複した説明を省略し、実施の形態1において、図6で説明した使用データ範囲決定部108の動作とは異なる、使用データ範囲決定部808の動作について、図11を用いて説明する。
図11は、この発明の実施の形態2の使用データ範囲決定部808が、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するフローチャートである。
使用データ範囲決定部808は、走行ログ記憶部106に蓄積された走行ログと信頼度付き階層情報テーブル807を活用することで、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する。
The operation will be described.
The operation of the vehicle driving support apparatus 100 according to Embodiment 2 of the present invention is different from the operation of the vehicle driving support apparatus 100 of Embodiment 1 only in the operation of the use data range determining unit 808. Therefore, in Embodiment 1, the description described in FIG. 3 is omitted, and the use data range determination different from the operation of the use data range determination unit 108 described in FIG. 6 in Embodiment 1 is used. The operation of the unit 808 will be described with reference to FIG.
FIG. 11 is a flowchart in which the use data range determining unit 808 according to the second embodiment of the present invention determines the range of data used for calculating the driver characteristics.
The use data range determination unit 808 determines the range of data used for driver characteristic calculation by using the travel log accumulated in the travel log storage unit 106 and the hierarchical information table 807 with reliability.

まず、使用データ範囲決定部808は、走行ログ記憶部106から、これまでに蓄積された走行ログを読み込む(ステップST1001)。
次に、使用データ範囲決定部808は、事前に設定した信頼度付き階層情報テーブル807を読み込む(ステップST1002)。ここで、読み込む信頼度付き階層情報テーブル807は、例えば、図10に示したものであるとする。
First, the use data range determination unit 808 reads the travel log accumulated so far from the travel log storage unit 106 (step ST1001).
Next, the use data range determination unit 808 reads the reliability-added hierarchy information table 807 set in advance (step ST1002). Here, it is assumed that the hierarchy information table 807 with reliability to be read is, for example, as shown in FIG.

次に、使用データ範囲決定部808は、設定された信頼度付き階層情報テーブル807の中で最も階層レベルが高い値をnumとする(ステップST1003)。例えば、図10の信頼度付き階層情報テーブル807を持つ場合は「num=5」となる。
使用データ範囲決定部808は、階層レベルがnumに存在する全分類において、蓄積データ量から評価値を算出する(ステップST1004)。具体的には、使用データ範囲決定部808は、評価値を、蓄積データ量の大きさに応じて、予め決められた基準に基づき、10段階で評価する。
Next, the use data range determination unit 808 sets the value having the highest hierarchical level in the set reliability-specific hierarchical information table 807 as num (step ST1003). For example, when the hierarchical information table with reliability 807 in FIG. 10 is provided, “num = 5”.
The use data range determination unit 808 calculates an evaluation value from the accumulated data amount in all classifications in which the hierarchy level is num (step ST1004). Specifically, the use data range determination unit 808 evaluates the evaluation value in 10 stages based on a predetermined criterion according to the amount of accumulated data.

使用データ範囲決定部808は、下記式(1)に基づき、分類毎の「ドライバ特性の算出しやすさ」を算出し、最も「ドライバ特性の算出しやすさ」が大きい分類を選択する(ステップST1005)。

(ドライバ特性の算出しやすさ)= (蓄積データ量の評価値)×(信頼度)・・・式(1)
Based on the following formula (1), the use data range determination unit 808 calculates “ease of calculating driver characteristics” for each classification, and selects a class having the largest “easiness of calculation of driver characteristics” (step S1). ST1005).

(Ease of calculating driver characteristics) = (Evaluation value of accumulated data amount) x (Reliability) ... Equation (1)

使用データ範囲決定部808は、ステップST1005において選択したドライバ特性の算出しやすさが、事前に設定した閾値以上であるかを判定する(ステップST1006)。
ステップST1006において、ドライバ特性の算出しやすさが閾値以上であった場合(ステップST1006の“YES”の場合)、使用データ範囲決定部808は、ドライバ特性を算出可能であると判断し、ドライバ特性算出に使用する分類として決定し、決定した分類を範囲限定データ抽出部109に出力する(ステップST1007)
The use data range determination unit 808 determines whether the driver characteristics selected in step ST1005 are more than a preset threshold (step ST1006).
In step ST1006, when the ease of calculating the driver characteristics is equal to or greater than the threshold (in the case of “YES” in step ST1006), the use data range determination unit 808 determines that the driver characteristics can be calculated, and the driver characteristics. It determines as a classification | category used for calculation, and outputs the determined classification | category to the range limited data extraction part 109 (step ST1007).

一方、ステップST1006において、ドライバ特性の算出しやすさが閾値未満であった場合(ステップST1006の“NO”の場合)、つまり、階層レベルがnumの全分類において、「ドライバ特性の算出しやすさ」が閾値未満であると判断した場合、使用データ範囲決定部808は、ドライバ特性を検出するには信頼できないと判断し、より「ドライバ特性の算出しやすさ」が大きいと想定される1つ上の階層において、データ量を算出する。そのため、現在のnumが1でなければ(ステップ1008の“NO”の場合)、使用データ範囲決定部808は、現在のnumから1を減算し(ステップST1009)、ステップST1004から再度処理する。
現在のnumが1であれば(ステップST1008の“YES”の場合)、全ての階層における全ての分類を計算したことになるため、閾値を超える分類無しとして、処理を終了する(ステップST1010)。
On the other hand, in step ST1006, when the driver characteristic is less than the threshold value (in the case of “NO” in step ST1006), that is, in all classifications where the hierarchical level is num, “ease of calculating driver characteristic” ”Is less than the threshold value, the use data range determination unit 808 determines that the driver characteristics are unreliable for detection, and it is assumed that“ ease of calculating driver characteristics ”is larger. In the upper hierarchy, the amount of data is calculated. Therefore, if the current num is not 1 (in the case of “NO” in step 1008), the use data range determination unit 808 subtracts 1 from the current num (step ST1009), and processes again from step ST1004.
If the current num is 1 (in the case of “YES” in step ST1008), all classifications in all hierarchies have been calculated, and therefore, the process ends with no classification exceeding the threshold (step ST1010).

なお、この実施の形態2では、信頼度、蓄積データ量の評価値は10段階で評価するものとしたが、これに限らず、段階の数を変えてもよいし、蓄積データ量の評価値はデータサイズや走行時間をそのまま用いてもよい。
また、この発明の実施の形態2に係る車両用運転支援装置100の処理は、実施の形態1同様、全ての処理をリアルタイムに実行する必要はなく、例えばデータを蓄積する処理をリアルタイムで実行し、ドライバ特性の算出処理は10分毎に実行する等の構成も取ることが可能である。
In the second embodiment, the evaluation value of reliability and accumulated data amount is evaluated in 10 stages. However, the present invention is not limited to this, and the number of stages may be changed. May use the data size and travel time as they are.
Further, the processing of the vehicle driving support apparatus 100 according to the second embodiment of the present invention does not need to execute all the processing in real time as in the first embodiment, and for example, executes the processing for accumulating data in real time. The driver characteristic calculation process may be executed every 10 minutes.

以上のように、実施の形態2によれば、階層情報テーブルには、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加されており(信頼度付き階層情報テーブル807)、使用データ範囲決定部808は、信頼度と、走行ログの蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値とに基づき算出した前記ドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類をドライバ特性算出に使用する走行ログの範囲とするようにしたので、データ量だけでなく信頼度も考慮して使用する走行ログを選択することで、より効果の高いドライバ特性算出に活用する走行ログの範囲を決定できるため、算出するドライバ特性の精度を向上させることができる。   As described above, according to the second embodiment, the reliability indicating the degree of usefulness of data in calculating the driver characteristics is added to the hierarchical information table (hierarchical information table with reliability 807). In the usage data range determination unit 808, a value indicating the ease of calculation of the driver characteristics calculated based on the reliability and the evaluation value set in advance according to the accumulated data amount of the travel log is equal to or greater than the threshold value. When there is a classification, the classification is made the range of the driving log used for calculating the driver characteristics, so it is more effective to select the driving log to be used in consideration of not only the amount of data but also the reliability. Since it is possible to determine the range of the travel log used for calculating high driver characteristics, it is possible to improve the accuracy of the calculated driver characteristics.

実施の形態3.
図12は、この発明の実施の形態3に係る車両用運転支援装置100の構成図である。
なお、実施の形態1,2において図2,9で説明したものと同様の構成については、同じ符号を付して、重複した説明を省略する。実施の形態3における車両用運転支援装置100は、実施の形態1の車両用運転支援装置100と比べ、信頼度算出部1112をさらに備えた点が異なる。また、実施の形態2において図9で説明した使用データ範囲決定部808を備えている。
Embodiment 3 FIG.
FIG. 12 is a configuration diagram of a vehicle driving support apparatus 100 according to Embodiment 3 of the present invention.
In addition, about the structure similar to what was demonstrated in FIG. 2, 9 in Embodiment 1, 2, the same code | symbol is attached | subjected and the overlapping description is abbreviate | omitted. The vehicle driving support apparatus 100 according to the third embodiment is different from the vehicle driving support apparatus 100 according to the first embodiment in that a reliability calculation unit 1112 is further provided. Further, the use data range determination unit 808 described in Embodiment 2 with reference to FIG. 9 is provided.

信頼度算出部1112は、同一の階層レベルに属する各分類の、走行ログ記憶部106に記憶された走行ログの特徴値の差分に基づき、各分類における信頼度を計算し、階層情報テーブル107に付加する。
使用データ範囲決定部808は、走行ログ記憶部106に蓄積した蓄積データと、信頼度算出部1112が計算し、階層情報テーブル107に付加した信頼度に基づき、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する。
The reliability calculation unit 1112 calculates the reliability in each classification based on the difference between the characteristic values of the travel log stored in the travel log storage unit 106 for each classification belonging to the same hierarchical level, and stores the reliability in the hierarchical information table 107. Append.
The use data range determination unit 808 is a range of data used for driver characteristic calculation based on the accumulated data accumulated in the travel log storage unit 106 and the reliability calculated by the reliability calculation unit 1112 and added to the hierarchy information table 107. To decide.

なお、この発明の実施の形態2に係る車両用運転支援装置100を備えた車両用運転システムの構成についても、実施の形態1において図1で説明したものと同様である。   The configuration of the vehicular driving system provided with the vehicular driving support device 100 according to the second embodiment of the present invention is also the same as that described in FIG. 1 in the first embodiment.

動作について説明する。
図13は、この発明の実施の形態3に係る車両用運転支援装置100の動作を説明するフローチャートである。
なお、実施の形態1において、図3を用いて説明した動作と同様の処理については、重複した説明を省略する。
図3とは、データ蓄積部105が走行ログを格納(ステップST5)した後、信頼度算出部1112が、分類ごとの信頼度を算出するステップが追加になっている点が異なる(ステップST11)。
The operation will be described.
FIG. 13 is a flowchart illustrating the operation of the vehicle driving support apparatus 100 according to Embodiment 3 of the present invention.
In the first embodiment, the same description as the operation described with reference to FIG. 3 is omitted.
FIG. 3 differs from FIG. 3 in that after the data storage unit 105 stores the travel log (step ST5), the reliability calculation unit 1112 adds a step of calculating the reliability for each classification (step ST11). .

図14は、この発明の実施の形態3の信頼度算出部1112の動作を説明するフローチャートである。
ここでは、図7に示した、車線数ラベルにおける階層情報テーブルを用い、加速度を特徴値としてドライバの荒さを判定する場合を例に、信頼度算出部1112による信頼度算出の動作を説明する。
まず、信頼度算出部1112は、算出対象の分類を選択する(ステップST1201)。ここでは、例えば、図7の階層レベル3において、両側1車線の分類を選択したとする。
FIG. 14 is a flowchart for explaining the operation of the reliability calculation unit 1112 according to the third embodiment of the present invention.
Here, the operation of reliability calculation by the reliability calculation unit 1112 will be described by taking as an example a case where the roughness of the driver is determined using acceleration as a feature value using the hierarchical information table in the lane number label shown in FIG.
First, the reliability calculation unit 1112 selects a classification to be calculated (step ST1201). Here, for example, it is assumed that the classification of one lane on both sides is selected at the hierarchical level 3 in FIG.

信頼度算出部1112は、ステップST1201で選択した分類における使用特徴値の標準偏差を算出する(ステップST1202)。具体的には、ステップST1201で選択された両側1車線の分類で走行ログ記憶部106に蓄積されている走行ログの加速度の標準偏差を算出する。
ここで、標準偏差が小さければ、ノイズによる影響が少ないと考えられるため、ドライバ特性の算出に、より有用であると判断できる。
信頼度算出部1112は、同階層にある他の分類の特徴値との差分の平均を算出する(ステップST1203)。具体的には、図7の両側1車線の分類において、以下の式により算出する。
(|(両側1車線の加速度) - (片側1車線の加速度)|
+|(両側1車線の加速度) - (片側2車線の加速度)|
+|(両側1車線の加速度) - (片側3車線の加速度)|
+|(両側1車線の加速度) - (片側4車線以上の加速度)|) / 4
The reliability calculation unit 1112 calculates the standard deviation of the used feature values in the classification selected in step ST1201 (step ST1202). Specifically, the standard deviation of the acceleration of the travel log accumulated in the travel log storage unit 106 is calculated according to the classification of both lanes on both sides selected in step ST1201.
Here, if the standard deviation is small, it is considered that the influence of noise is small, so that it can be determined that it is more useful for calculating the driver characteristics.
The reliability calculation unit 1112 calculates the average of differences from the feature values of other classifications in the same hierarchy (step ST1203). Specifically, in the classification of both lanes on both sides in FIG.
(| (Acceleration of one lane on both sides)-(Acceleration of one lane on one side) |
+ | (Acceleration in one lane on both sides)-(Acceleration in two lanes on one side) |
+ | (Acceleration in one lane on both sides)-(Acceleration in three lanes on one side) |
+ | (Acceleration of 1 lane on both sides)-(Acceleration of 4 lanes or more on one side) |) / 4

同階層にある他の分類との差分の平均が大きい場合は、他の分類とは異なった特徴的な走行をドライバが行っていると考えられるため、ドライバ特性の算出に活用するに当たり、有用であると推測できる。
信頼度算出部1112は、ステップST1202で算出した標準偏差と、ステップST1203で算出した他の分類の特徴値との差分の平均を用いて、以下の式(2)により信頼度を算出し、階層情報テーブル107の分類各々に付加する(ステップST1204)。

(信頼度) = (係数) × (他の分類との差分の平均) / (標準偏差)・・・式(2)
When the average of differences from other classifications in the same hierarchy is large, it is considered that the driver is carrying out characteristic driving that is different from other classifications, which is useful in calculating driver characteristics. I can guess.
The reliability calculation unit 1112 calculates the reliability according to the following equation (2) using the average of the differences between the standard deviation calculated in step ST1202 and the feature values of other classifications calculated in step ST1203. It adds to each classification | category of the information table 107 (step ST1204).

(Reliability) = (Coefficient) × (Average of differences from other classifications) / (Standard deviation) Equation (2)

信頼度算出部1112は、全ての分類において、信頼度の算出が終了したかどうかを判断する(ステップST1205)。つまり、信頼度算出部1112は、ステップST1201〜ステップST1204の処理を全ての階層の全ての分類に対して行い、信頼度を設定する。具体的には、ここでは、図7の階層レベル3の両側1車線の信頼度を算出すると、続いて片側1車線、片側2車線、片側3車線、片側4車線以上の、階層レベル3の全ての分類の信頼度を算出し、次に階層レベル2の2車線以下、3車線以上の分類の信頼度を算出し、さらに階層レベル1の信頼度を算出する。ステップST1205においては、全ての階層の全ての分類について信頼度の算出が終了したかどうかを判断する。   The reliability calculation unit 1112 determines whether or not the calculation of reliability has been completed for all classifications (step ST1205). That is, the reliability calculation unit 1112 performs the processing of step ST1201 to step ST1204 for all classifications of all layers, and sets the reliability. Specifically, here, when the reliability of one lane on both sides of the hierarchy level 3 in FIG. 7 is calculated, all of the hierarchy level 3 including one lane on one side, two lanes on one side, three lanes on one side, four lanes on one side, Next, the reliability of the classification of the level 2 or lower lane of the hierarchy level 2 and the classification of the 3 lanes or more is calculated, and further the reliability of the hierarchy level 1 is calculated. In step ST1205, it is determined whether or not the calculation of reliability has been completed for all classifications of all layers.

ステップST1205において、全ての分類において信頼度の算出が終了していないと判断された場合(ステップST1205の“NO”の場合)は、ステップST1201からの処理を繰り返す。
ステップST1205において、全ての分類において信頼度の算出が終了したと判断された場合(ステップST1205の“YES”の場合)は、信頼度算出部1112による信頼度の算出処理を終了する。
If it is determined in step ST1205 that the calculation of reliability has not been completed for all classifications (in the case of “NO” in step ST1205), the processing from step ST1201 is repeated.
If it is determined in step ST1205 that the calculation of reliability has been completed for all classifications (in the case of “YES” in step ST1205), the reliability calculation processing by the reliability calculation unit 1112 is ended.

なお、ここでは、加速度を特徴値とする場合を例にして説明したが、これに限らず、他の特徴値を用いる場合であっても同様に処理する。また、階層情報テーブル107が変更になった場合も、同様の流れで処理する。
また、信頼度算出部1112よる信頼度算出の順序について、ここでは、最下位の階層から上の階層に向かって順番に計算することとしたが、これに限定するものではない。例えば、最上位の階層から下の階層に向かって順番に計算することとしてもよい。また、例えば、図8に示すように、階層情報テーブル107において、各ラベルが1つ下の階層の情報を持ち、木構造を構成する場合に、枝をたどる順番で計算することとしてもよい。具体的には、図8の場合、階層レベル1の全走行ログ→2車線以下→両側1車線→階層レベル3の全走行ログ→0km/h〜60km/h→0km/h〜20km/h→20km/h〜40km/h→40km/h〜60km/h→60km/h〜→60km/h〜80km/h→80km/h〜100km/h→100km/h〜→片側1車線→片側2車線→3車線以上→片側3車線以上→片側4車線以上の分類の順番で計算するようにしてもよい。
また、全走行ログ1つしか分類が存在しない場合には、信頼度は1とする。
Here, the case where acceleration is used as a feature value has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and the same processing is performed even when another feature value is used. Further, when the hierarchy information table 107 is changed, the same processing is performed.
Here, the order of reliability calculation by the reliability calculation unit 1112 is calculated in order from the lowest hierarchy to the upper hierarchy here, but is not limited thereto. For example, the calculation may be performed in order from the highest hierarchy to the lower hierarchy. Further, for example, as shown in FIG. 8, in the hierarchical information table 107, when each label has information of the next lower hierarchy and constitutes a tree structure, the calculation may be performed in the order of tracing the branches. Specifically, in the case of FIG. 8, all travel logs at level 1 → 2 lanes or less → 1 lane on both sides → all travel logs at level 3 → 0 km / h to 60 km / h → 0 km / h to 20 km / h → 20 km / h-40 km / h-> 40 km / h-60 km / h-> 60 km / h--> 60 km / h-80 km / h-> 80 km / h-100 km / h-> 100 km / h--> one lane on one side-> two lanes on one side-> You may make it calculate in order of the classification of 3 lanes or more-> 3 lanes on one side-> 4 lanes on one side.
In addition, the reliability is set to 1 when only one travel log has a classification.

使用データ範囲決定部808は、信頼度算出部1112が算出して階層情報テーブル107に付加した信頼度を用いて、使用データの範囲を決定する(図3のステップST6)。なお、この使用データ範囲決定部808による使用データの範囲決定処理は、静的に設定した信頼度ではなく、信頼度算出部1112で算出した信頼度を用いる点を除けば、実施の形態2において、図11で説明した動作と同様であるため詳細な説明を省略する。   The use data range determination unit 808 determines the range of use data using the reliability calculated by the reliability calculation unit 1112 and added to the hierarchy information table 107 (step ST6 in FIG. 3). The use data range determination unit 808 performs the use data range determination processing in the second embodiment except that the reliability calculated by the reliability calculation unit 1112 is used instead of the reliability set statically. Since the operation is the same as that described with reference to FIG. 11, detailed description thereof is omitted.

以上のように、この実施の形態3によれば、同一の前記階層レベルに属する各分類の走行ログの特徴値の差分に基づき、各分類における前記信頼度を計算し、当該信頼度を前記階層情報テーブルに付加する信頼度算出部1112をさらに備えるように構成したので、信頼度を動的に変更するために、事前に得られた知見が十分に存在せず、信頼度を設定できない場合にも、信頼度を用いた走行ログの範囲限定が可能であり、ドライバ特性の算出精度が向上する。   As described above, according to the third embodiment, the reliability in each category is calculated based on the difference between the characteristic values of the travel logs of each category belonging to the same hierarchy level, and the reliability is calculated as the hierarchy. Since the reliability calculation unit 1112 to be added to the information table is further provided, in order to dynamically change the reliability, knowledge obtained in advance does not exist enough and the reliability cannot be set However, it is possible to limit the range of the travel log using the reliability, and the calculation accuracy of the driver characteristics is improved.

実施の形態4.
図15は、この発明の実施の形態4に係る車両用運転支援装置100の構成図である。
なお、実施の形態3において図12で説明したものと同様の構成については、同じ符号を付して、重複した説明を省略する。実施の形態4における車両用運転支援装置100は、実施の形態3の車両用運転支援装置100と比べ、テーブル更新部1313をさらに備えた点が異なる。
テーブル更新部1313は、階層情報テーブル107の、ある階層レベルにおける分類を変更する。
Embodiment 4 FIG.
FIG. 15 is a configuration diagram of a vehicle driving support apparatus 100 according to Embodiment 4 of the present invention.
In addition, the same code | symbol is attached | subjected about the structure similar to what was demonstrated in FIG. 12 in Embodiment 3, and the overlapping description is abbreviate | omitted. The vehicle driving support apparatus 100 according to the fourth embodiment is different from the vehicle driving support apparatus 100 according to the third embodiment in that a table updating unit 1313 is further provided.
The table update unit 1313 changes the classification of the hierarchy information table 107 at a certain hierarchy level.

動作について説明する。
図16は、この発明の実施の形態4に係る車両用運転支援装置100の動作を説明するフローチャートである。
なお、実施の形態3において、図13を用いて説明した動作と同様の処理については、重複した説明を省略する。
図13とは、信頼度算出ステップ(ステップST11)の後に、階層レベルの分類変更ステップ(ステップST12)が追加されている点が異なる。
The operation will be described.
FIG. 16 is a flowchart for explaining the operation of the vehicle driving support apparatus 100 according to Embodiment 4 of the present invention.
In the third embodiment, the same description as the operation described with reference to FIG. 13 is omitted.
FIG. 13 differs from FIG. 13 in that a layer level classification changing step (step ST12) is added after the reliability calculating step (step ST11).

ステップST11において、信頼度算出部1112が信頼度を算出すると、テーブル更新部1313は、階層レベルの分類の組み合わせ変更を行う(ステップST12)。具体的には、階層情報テーブル107の中で、最下位階層の隣り合う分類を組み合わせて、一つ上の階層レベルにおいて新たな分類を作成し、その分類における「ドライバ特性の算出しやすさ」を計算して、最も大きい「ドライバ特性の算出しやすさ」が得られた分類に従った階層情報テーブル107の構成に更新する。そして、組み合わせて作成した新たな分類において同様の処理を行い、階層の分類数が1となるまで繰り返す。また、最大階層数を設定することで、階層の分類数が1となるまで繰り返さず、テーブルの大きさを限定することも可能である。   In step ST11, when the reliability calculation unit 1112 calculates the reliability, the table update unit 1313 changes the combination of the classification of the hierarchy level (step ST12). Specifically, in the hierarchy information table 107, the adjacent classifications in the lowest hierarchy are combined to create a new classification at the next higher hierarchy level, and “ease of calculating driver characteristics” in the classification. Is updated to the structure of the hierarchy information table 107 according to the classification that provides the largest “ease of calculating the driver characteristics”. Then, the same processing is performed for the new classification created in combination, and is repeated until the number of classifications in the hierarchy becomes 1. In addition, by setting the maximum number of hierarchies, it is possible to limit the size of the table without repeating until the number of hierarchies becomes 1.

例えば、階層情報テーブル107が、図17(a)に示すような構成であったとすると、テーブル更新部1313は、図17(b)に示すように、階層レベル3の「両側1車線」の隣にある「片側1車線」の分類を組みあせて、新たに階層レベル2に「片側1車線以下」を作成し、また、階層レベル3の「片側3車線」の隣にある「片側2車線」の分類を組み合わせて新たに階層レベル2に「片側2車線以上」という分類を作成する。そして、「片側1車線以下」、「片側2車線以上」の分類における「ドライバ特性の算出しやすさ」を計算し、図17(a)の分類よりも大きい「ドライバ特性の算出しやすさ」が得られた場合には、図17(b)に示す階層情報テーブル107の構成に更新する。
なお、「ドライバ特性の算出しやすさ」については、実施の形態2で説明した下記式(1)により算出すればよい。

(ドライバ特性の算出しやすさ)= (蓄積データ量の評価値)×(信頼度)・・・式(1)
For example, if the hierarchy information table 107 has a configuration as shown in FIG. 17A, the table update unit 1313 is adjacent to the “one lane on both sides” at the hierarchy level 3 as shown in FIG. The “one-sided one lane” classification is combined to create a new “one-sided one-lane or lower” at level 2 and “one-sided two-lane” next to “one-sided three-lane” at level-3. A new category “two or more lanes on one side” is created in the hierarchical level 2 by combining these categories. Then, “ease of calculating driver characteristics” in the classification of “one lane or less on one side” and “two or more lanes on one side” is calculated, and “easiness to calculate driver characteristics” is larger than the classification of FIG. Is obtained, the hierarchy information table 107 shown in FIG. 17B is updated.
The “ease of calculating the driver characteristics” may be calculated by the following equation (1) described in the second embodiment.

(Ease of calculating driver characteristics) = (Evaluation value of accumulated data amount) x (Reliability) ... Equation (1)

さらに、図17(b)に示す階層情報テーブル107について、同様に、階層レベル3の「片側1車線」の隣にある「片側2車線」の分類を組み合わせて新たに階層レベル2に「片側2車線以下」という分類を作成する、というように、組み合わせて作成した新たな分類において同様の処理を行うようにしてもよいし、設定された最大階層数となるまで上記の処理を繰り返すようにしてもよい。   Furthermore, in the hierarchy information table 107 shown in FIG. 17B, similarly, the classification of “one side two lanes” adjacent to the “one side one lane” of the hierarchy level 3 is combined to newly add “one side 2 The same processing may be performed in a new classification created by combining, such as creating a classification of “lanes or less”, or the above process is repeated until the maximum number of hierarchies is set. Also good.

使用データ範囲決定部808は、ステップST12において、テーブル更新部1313が更新した階層情報テーブル107を参照して、使用データの範囲を算出する(ステップST6)。具体的には、走行ログ記憶部106に蓄積された走行ログと、ステップST10で算出された信頼度とに基づき、実施の形態2において図11を用いて説明した処理を行い、「ドライバ特性の算出しやすさ」を計算して、ドライバ特性算出に使用する分類を算出する。   The usage data range determination unit 808 calculates the usage data range by referring to the hierarchy information table 107 updated by the table update unit 1313 in step ST12 (step ST6). Specifically, based on the travel log accumulated in the travel log storage unit 106 and the reliability calculated in step ST10, the processing described in Embodiment 2 with reference to FIG. “Ease of calculation” is calculated, and the classification used for calculating the driver characteristics is calculated.

なお、この実施の形態4を実施の形態2に適用し、予め信頼度が付与された信頼度付き階層情報テーブルに対して、テーブル更新部1313が「ドライバ特性の算出しやすさ」
に基づいて構成を更新するようにしてもよい。
The fourth embodiment is applied to the second embodiment, and the table updating unit 1313 performs “ease of calculating driver characteristics” for the hierarchical information table with reliability to which reliability is given in advance.
The configuration may be updated based on the above.

以上のように、この実施の形態4によれば、階層情報テーブル107の下位層に存在する分類を組み合わせて作成可能な上位階層の分類が、最もドライバ特性を算出しやすくなる分類の組み合わせとなるよう階層情報テーブル107を更新するテーブル更新部1313をさらに備え、使用データ範囲決定部808は、テーブル更新部1313が更新した階層情報テーブル107を参照して、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するようにしたので、蓄積した走行ログに合わせて、様々な分類の組み合わせを試行し、最適な組み合わせによる分類を用いることができるため、よりドライバ特性算出の精度を高めることが可能となる。   As described above, according to the fourth embodiment, the upper hierarchy classification that can be created by combining the classifications existing in the lower hierarchy of the hierarchy information table 107 is the combination of classifications that makes it easy to calculate driver characteristics. A table updating unit 1313 for updating the hierarchy information table 107, and the use data range determination unit 808 refers to the hierarchy information table 107 updated by the table update unit 1313 to determine the range of data used for driver characteristic calculation. Since the determination is made, it is possible to try various combinations of classifications according to the accumulated traveling log and use the classification based on the optimum combination, and thus it is possible to further improve the accuracy of driver characteristic calculation.

実施の形態5.
図18は、本発明の実施の形態5に係る車両用運転支援装置100の構成図である。
なお、実施の形態4において図15で説明したものと同様の構成については、同じ符号を付して、重複した説明を省略する。実施の形態5における車両用運転支援装置100は、実施の形態4の車両用運転支援装置100と比べ、テーブル更新部1313をクラスタリング部1514に変更した点が異なる。
クラスタリング部1514は、最下位階層の分類の走行ログにおける特徴値を算出し、特徴値が近い値を持つ分類同士を組み合わせて新たな階層を作成し、階層情報テーブル107を構築する。
Embodiment 5. FIG.
FIG. 18 is a configuration diagram of the vehicle driving support apparatus 100 according to Embodiment 5 of the present invention.
In addition, the same code | symbol is attached | subjected about the structure similar to what was demonstrated in FIG. 15 in Embodiment 4, and the overlapping description is abbreviate | omitted. The vehicle driving support apparatus 100 according to the fifth embodiment is different from the vehicle driving support apparatus 100 according to the fourth embodiment in that the table update unit 1313 is changed to a clustering unit 1514.
The clustering unit 1514 calculates the feature value in the travel log of the classification of the lowest hierarchy, creates a new hierarchy by combining the classifications having similar feature values, and constructs the hierarchy information table 107.

動作について説明する。
図19は、この発明の実施の形態5に係る車両用運転支援装置100の動作を説明するフローチャートである。
なお、実施の形態4において、図16を用いて説明した動作と同様の処理については、重複した説明を省略する。
図16とは、階層レベルの分類変更ステップ(ステップST12)の代わりに階層情報テーブル構築ステップ(ステップST13)が追加されている点が異なる。
The operation will be described.
FIG. 19 is a flowchart for explaining the operation of the vehicle driving assistance apparatus 100 according to the fifth embodiment of the present invention.
In the fourth embodiment, the description of the same processing as that described with reference to FIG. 16 is omitted.
FIG. 16 is different from FIG. 16 in that a layer information table construction step (step ST13) is added instead of the layer level classification change step (step ST12).

ステップST10において、信頼度算出部1112が信頼度を算出すると、クラスタリング部1514は、最も細かい分類における特徴値を算出し、特徴値の値が近い分類を組み合わせて、新たな階層を作成し、階層情報テーブル107を構築する(ステップST13)。具体的には、例えば、クラスタリング部1514において、クラスタリングによる階層追加前の階層情報テーブル107が、図20(a)であったとし、図20(a)の階層情報テーブル107を用いて、加速度を特徴値としてクラスタリングする場合を例に説明すると、クラスタリング部1514は、最下位層である階層レベル2の両側1車線〜片側4車線以上の5つの分類における加速度を計算し、クラスタリング手法の1つである最短距離法で値が近いと判断された分類を結合して、同じ分類として新たな階層レベル2を登録し、最下位層は階層レベル3となる。ここでは、クラスタリング部1514は、クラスタリングにより「両側1車線、片側1車線」、「片側2車線、片側4車線以上」、「片側3車線」の3つのクラスタにクラスタリングするものとすると、クラスタリングされた結果は図20(b)となる。   In step ST10, when the reliability calculation unit 1112 calculates the reliability, the clustering unit 1514 calculates the feature value in the finest classification, creates a new hierarchy by combining the classifications with the closest feature value, The information table 107 is constructed (step ST13). Specifically, for example, in the clustering unit 1514, it is assumed that the hierarchy information table 107 before adding a hierarchy by clustering is FIG. 20A, and the acceleration is calculated using the hierarchy information table 107 of FIG. In the case of clustering as feature values, the clustering unit 1514 calculates accelerations in five classifications of the lowest level of the hierarchy level 2 from one lane on both sides to four or more lanes on one side, and is one of the clustering methods. The classes determined to be close by a certain shortest distance method are combined to register a new hierarchy level 2 as the same classification, and the lowest layer is the hierarchy level 3. Here, the clustering unit 1514 is clustered by clustering into three clusters of “one side lane, one side lane”, “one side two lanes, one side four lanes or more”, and “one side three lanes” by clustering. The result is shown in FIG.

なお、当然ながらクラスタリング部1514で使用するクラスタリングのアルゴリズムは最短距離法ではなく、最長距離法、ウォード法等、他の手法を用いてもよい。
このように、この実施の形態5において、クラスタリング部1514は、階層情報テーブル107の最上位層(全走行ログ)と最下位層(両側1車線、片側1車線・・・)の間の階層をクラスタリングにより生成する。なお、クラスタリングは、存在する全要素をいくつかのクラスタに分類するものである。
Of course, the clustering algorithm used in the clustering unit 1514 is not the shortest distance method, and other methods such as the longest distance method and the Ward method may be used.
As described above, in the fifth embodiment, the clustering unit 1514 displays the hierarchy between the highest layer (all travel logs) and the lowest layer (one lane on both sides, one lane on one side,...) Of the hierarchy information table 107. Generate by clustering. Clustering classifies all existing elements into several clusters.

使用データ範囲決定部808は、ステップST13において、クラスタリング部1514が構築した階層情報テーブル107を参照して、使用データの範囲を算出する(ステップST6)。   In step ST13, the usage data range determination unit 808 refers to the hierarchy information table 107 constructed by the clustering unit 1514, and calculates the usage data range (step ST6).

なお、この実施の形態5を実施の形態2に適用し、予め信頼度が付与された信頼度付き階層情報テーブル807に対して、クラスタリング部1514が新たな階層を作成するようにしてもよい。   It should be noted that the fifth embodiment may be applied to the second embodiment, and the clustering unit 1514 may create a new hierarchy for the hierarchy information table 807 with reliability that has been previously given reliability.

以上のように、この実施の形態5によれば、階層情報テーブル107の最下位階層の分類の走行ログにおける特徴値を各々算出し、特徴値が近い値を持つ分類同士を組み合わせて新たな階層を作成するクラスタリング部1514をさらに備え、使用データ範囲決定部808は、クラスタリング部1514が作成した階層情報テーブル107を参照して、ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定するようにしたので、似た特徴を持つ分類の走行ログをマージでき、不要な分割を取り除くことが可能になるため、計算量の節約になると共にノイズの低減が可能となり、よりドライバ特性を算出し易い走行ログを抽出可能となる。   As described above, according to the fifth embodiment, the feature values in the travel log of the classification of the lowest hierarchy in the hierarchy information table 107 are calculated, and the new hierarchy is created by combining the classifications having similar feature values. And the use data range determination unit 808 refers to the hierarchy information table 107 created by the clustering unit 1514 to determine the range of data used for driver characteristic calculation. Classification of driving logs with similar characteristics can be merged, and unnecessary divisions can be removed, saving calculation volume and reducing noise, and extracting driving logs that make it easier to calculate driver characteristics It becomes possible.

実施の形態6.
図21は、この発明の実施の形態6に係る車両用運転支援装置を備えた車両用運転支援システムを説明する図である。
実施の形態1〜5では、車両用運転支援装置100全体が車載システムに存在する構成としたが、この実施の形態6では、図21に示すように、走行ログの取得は車載システム上の車両用運転支援装置100で実施し、データの格納部とドライバ特性の計算はサーバで実施して、車載システム、スマートフォン、サーバ等に存在するアプリケーションに、ドライバ特性を提供する構成とする。
Embodiment 6 FIG.
FIG. 21 is a diagram for explaining a vehicle driving support system including a vehicle driving support device according to Embodiment 6 of the present invention.
In the first to fifth embodiments, the entire vehicle driving support apparatus 100 is configured to exist in the in-vehicle system. However, in this sixth embodiment, as shown in FIG. This is implemented in the driving support apparatus 100, and the data storage unit and the calculation of the driver characteristics are implemented in the server, and the driver characteristics are provided to applications existing in the in-vehicle system, the smartphone, the server, and the like.

具体的には、車両用運転支援装置100は、道路情報検出部101と、運転操作検出部102と、走行状態検出部103と、車両情報分類部104、ドライバ特性送信部112と、送受信部113とを備える。
サーバは、データ蓄積部105と、走行ログ記憶部106と、階層情報テーブル107と、使用データ範囲決定部108と、範囲限定データ抽出部109と、特徴値算出部110と、ドライバ特性算出部111と、送受信部114とを備える。
Specifically, the vehicle driving support apparatus 100 includes a road information detection unit 101, a driving operation detection unit 102, a traveling state detection unit 103, a vehicle information classification unit 104, a driver characteristic transmission unit 112, and a transmission / reception unit 113. With.
The server includes a data storage unit 105, a travel log storage unit 106, a hierarchy information table 107, a use data range determination unit 108, a range limited data extraction unit 109, a feature value calculation unit 110, and a driver characteristic calculation unit 111. And a transmission / reception unit 114.

送受信部113,114は、車両用運転支援装置100とサーバとの通信を行う。その他の車両用運転支援装置100とサーバとが備える各部は、それぞれ実施の形態1〜5で説明したものと同様であるため、詳細な説明を省略する。
また、車両用運転支援装置100、サーバ間の通信は、インターネットをはじめ、どのようなネットワークを用いてもよい。
The transmission / reception units 113 and 114 perform communication between the vehicle driving support apparatus 100 and the server. Since each part with which the other vehicle driving assistance device 100 and a server are provided is the same as that described in the first to fifth embodiments, detailed description thereof is omitted.
In addition, communication between the vehicle driving support apparatus 100 and the server may use any network including the Internet.

なお、図21は、この実施の形態6に係る車両用運転支援システムに実施の形態1を適用した場合の図であるが、この実施の形態6に係る車両用運転支援システムに実施の形態2を適用し、サーバは、階層情報テーブル107にかえて信頼度付き階層情報テーブル807を備えるようにすることもできる。また、実施の形態3を適用し、サーバは、信頼度算出部1112をさらに備えるようにすることもできる。また、実施の形態4を適用し、サーバは、テーブル更新部1313をさらに備えるようにすることもできる。また、実施の形態5を適用し、サーバは、クラスタリング部1514をさらに備えるようにすることもできる。   FIG. 21 is a diagram of the case where the first embodiment is applied to the vehicle driving support system according to the sixth embodiment, but the second embodiment is applied to the vehicle driving support system according to the sixth embodiment. The server can also be provided with a hierarchical information table 807 with reliability instead of the hierarchical information table 107. Further, by applying the third embodiment, the server may further include a reliability calculation unit 1112. Further, by applying the fourth embodiment, the server can further include a table update unit 1313. Further, by applying the fifth embodiment, the server may further include a clustering unit 1514.

以上のように、この実施の形態6によれば、車両用運転支援装置100は、車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部104と、要素分類情報が付与された車両情報をサーバへ送信し、サーバからドライバ特性を受信する送受信部113とを備え、サーバは、車両用運転支援装置100から要素分類情報が付与された車両情報を受信し、車両用運転支援装置100へドライバ特性を送信する送受信部114と、車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部106に蓄積するデータ蓄積部105と、予め設定された要素毎に階層レベルが設定され、階層レベル毎に分類された階層情報テーブル107と、走行ログを読み込み、階層情報テーブル107を参照して、要素分類情報から走行ログが含まれる階層情報テーブル107の分類を特定し、階層レベル毎に、分類各々における走行ログの蓄積データ量を計算して、蓄積データ量に基づきドライバ特性算出に使用する走行ログの範囲を決定する使用データ範囲決定部108と、使用データ範囲決定部108が決定した範囲の走行ログを、走行ログ記憶部106から抽出する範囲限定データ抽出部109と、範囲限定データ抽出部109が抽出した走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部110と、特徴値算出部110が算出した特徴量に基づき、ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部111とを備えるように構成したので、蓄積データをサーバで保持するため、車両用運転支援装置100が持つ記憶領域が十分でない場合でも大量の走行ログを活用することが可能となる。   As described above, according to the sixth embodiment, the vehicle driving support apparatus 100 acquires vehicle information, classifies the vehicle information into preset classifications for each element, and provides element classification information. 104 and a transmission / reception unit 113 that transmits vehicle information to which element classification information is assigned to a server and receives driver characteristics from the server, and the server is a vehicle to which element classification information is assigned from the vehicle driving support apparatus 100. A transmission / reception unit 114 that receives information and transmits driver characteristics to the vehicle driving support device 100, a data storage unit 105 that stores vehicle information as a travel log in the travel log storage unit 106, and a preset element The hierarchy level is set, the hierarchy information table 107 classified for each hierarchy level, and the travel log are read, and the hierarchy information table 107 is referred to and the travel is performed from the element classification information. Categorized in the hierarchy information table 107 including the log, calculates the accumulated data amount of the traveling log in each category for each hierarchical level, and determines the range of the traveling log used for calculating the driver characteristics based on the accumulated data amount The use data range determining unit 108, the range limited data extracting unit 109 that extracts the travel log of the range determined by the use data range determining unit 108 from the travel log storage unit 106, and the travel extracted by the range limited data extracting unit 109 Since the configuration includes the feature value calculation unit 110 that calculates the feature amount from the log and the driver characteristic calculation unit 111 that calculates the driver characteristic based on the feature amount calculated by the feature value calculation unit 110, the accumulated data is stored in the server Can be used even when the storage area of the vehicle driving support device 100 is not sufficient. It made.

なお、実施の形態1〜6においては、車両用運転支援装置100がカーナビゲーション等の車載システムで用いられる場合を想定して説明したが、これに限らず、スマートフォン等の情報端末が車両情報を受信し、車両用運転支援装置100の機能を実現するものとしてもよい。   In the first to sixth embodiments, the vehicle driving support apparatus 100 has been described on the assumption that it is used in an in-vehicle system such as a car navigation system. However, the present invention is not limited to this, and an information terminal such as a smartphone receives vehicle information. The function of the vehicle driving support apparatus 100 may be realized by receiving the information.

また、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
また、各実施の形態1〜6における車両用運転支援装置、サーバの制御に用いられる各部は、ソフトウェアに基づくCPUを用いたプログラム処理によって実行される。
また、各実施の形態1〜6における走行ログ記憶部は、HDD、DVD、メモリなどによって構成される。
Further, within the scope of the present invention, the invention of the present application can be freely combined with each embodiment, modified with any component in each embodiment, or omitted with any component in each embodiment. .
Each unit used for controlling the vehicle driving support apparatus and the server in each of the first to sixth embodiments is executed by a program process using a CPU based on software.
In addition, the travel log storage unit in each of the first to sixth embodiments includes an HDD, a DVD, a memory, and the like.

11 車載センサ、12 車載ネットワーク、13,14 アプリケーション実行部、100 車両用運転支援装置、101 道路情報検出部、102 運転操作検出部、103 走行状態検出部、104 車両情報分類部、105 データ蓄積部、106 走行ログ記憶部、107 階層情報テーブル、108,808 使用データ範囲決定部、109 範囲限定データ抽出部、110 特徴値算出部、111 ドライバ特性算出部、112 ドライバ特性送信部、113,114 送受信部、807 信頼度付き階層情報テーブル、1112 信頼度算出部、1313 テーブル更新部、1514 クラスタリング部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 In-vehicle sensor, 12 In-vehicle network, 13, 14 Application execution part, 100 Driving support apparatus for vehicles, 101 Road information detection part, 102 Driving operation detection part, 103 Running state detection part, 104 Vehicle information classification part, 105 Data storage part 106 Driving log storage unit 107 Hierarchical information table 108, 808 Usage data range determination unit 109 Range limited data extraction unit 110 Feature value calculation unit 111 Driver characteristic calculation unit 112 Driver characteristic transmission unit 113 113 Part, 807 hierarchy information table with reliability, 1112 reliability calculation part, 1313 table update part, 1514 clustering part.

Claims (10)

車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部と、
前記車両情報分類部によって前記要素分類情報が付与された前記車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部に蓄積するデータ蓄積部と、
前記要素毎に階層レベルが設定され、前記階層レベル毎に分類され、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加された階層情報テーブルと、
前記走行ログを読み込み、前記階層情報テーブルを参照して、前記要素分類情報から前記走行ログが含まれる前記階層情報テーブルの前記分類を特定し、前記階層レベル毎に、前記分類各々における前記走行ログの蓄積データ量を計算して、前記蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値と、前記信頼度とに基づき算出した前記ドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類を前記ドライバ特性算出に使用する前記走行ログの範囲とする使用データ範囲決定部と、
前記使用データ範囲決定部が決定した前記範囲の前記走行ログを、前記走行ログ記憶部から抽出する範囲限定データ抽出部と、
前記範囲限定データ抽出部が抽出した前記走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部と、
前記特徴値算出部が算出した前記特徴量に基づき、前記ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部とを備えた車両用運転支援装置。
Vehicle information classifying unit for obtaining vehicle information, classifying into preset classifications for each element, and providing element classification information;
A data storage unit that stores the vehicle information to which the element classification information is given by the vehicle information classification unit in a travel log storage unit as a travel log;
A hierarchy level is set for each element, is classified for each hierarchy level , and a hierarchy information table to which reliability indicating the degree of usefulness of data in calculating driver characteristics is added ,
The travel log is read, the classification of the hierarchical information table including the travel log is specified from the element classification information with reference to the hierarchical information table, and the traveling log in each of the classifications for each hierarchical level. A classification in which the value representing the ease of calculation of the driver characteristics calculated based on the evaluation value preset according to the accumulated data amount and the reliability is equal to or greater than a threshold value When there is, a use data range determination unit that uses the classification as a range of the travel log used for the driver characteristic calculation ,
A range-limited data extraction unit that extracts the travel log in the range determined by the use data range determination unit from the travel log storage unit;
A feature value calculation unit that calculates a feature value from the travel log extracted by the range-limited data extraction unit;
A vehicle driving support apparatus comprising: a driver characteristic calculation unit that calculates the driver characteristic based on the characteristic amount calculated by the characteristic value calculation unit.
同一の前記階層レベルに属する各分類の前記走行ログの特徴値の差分に基づき、前記各分類における前記信頼度を計算し、当該信頼度を前記階層情報テーブルに付加する信頼度算出部をさらに備えた
ことを特徴とする請求項記載の車両用運転支援装置。
A reliability calculation unit that calculates the reliability in each classification based on a difference between feature values of the travel logs of the classifications belonging to the same hierarchy level, and adds the reliability to the hierarchy information table; The vehicle driving support device according to claim 1, wherein
前記階層情報テーブルの下位層に存在する分類を組み合わせて作成可能な上位階層の分類が、最も前記ドライバ特性を算出しやすくなる前記分類の組み合わせとなるよう前記階層情報テーブルを更新するテーブル更新部をさらに備え、
前記使用データ範囲決定部は、前記テーブル更新部が更新した前記階層情報テーブルを参照して、前記ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する
ことを特徴とする請求項1または請求項2記載の車両用運転支援装置。
A table updating unit for updating the hierarchy information table so that an upper hierarchy classification that can be created by combining classifications existing in a lower hierarchy of the hierarchy information table is a combination of the classifications that makes it easy to calculate the driver characteristics; In addition,
The usage data range determining unit is configured by referring to the hierarchical information table table updating unit has updated, according to claim 1 or claim 2 Symbol and determines the range of the data used in the driver characteristic calculation The vehicle driving support apparatus described above.
前記階層情報テーブルの最下位階層の分類の前記走行ログにおける特徴値を各々算出し、前記特徴値が近い値を持つ前記分類同士を組み合わせて新たな階層を作成するクラスタリング部をさらに備え、
前記使用データ範囲決定部は、前記クラスタリング部が作成した前記階層情報テーブルを参照して、前記ドライバ特性算出に使用するデータの範囲を決定する
ことを特徴とする請求項1から請求項のうちのいずれか1項記載の車両用運転支援装置。
A clustering unit that calculates each feature value in the travel log of the classification of the lowest hierarchy of the hierarchy information table, and creates a new hierarchy by combining the classifications having values close to the feature value,
The usage data range determining unit refers to the hierarchical information table the clustering unit creates, among of claims 1 to 3, characterized in that in determining the scope of data to be used for the driver characteristic calculation The driving support device for a vehicle according to any one of the above.
前記特徴値算出部は、加減速時の加速度、カーブ時の遠心力、定速走行時の車速、アクセルペダルの踏みしろ、ブレーキペダルの踏みしろの少なくとも1つを用いて前記特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項のうちのいずれか1項記載の車両用運転支援装置。
The feature value calculation unit calculates the feature value using at least one of acceleration during acceleration / deceleration, centrifugal force during curve, vehicle speed during constant speed driving, accelerator pedal depression, and brake pedal depression. it vehicular driving support apparatus according to any one of claims 1 to 4, characterized in.
前記ドライバ特性算出部は、運転の荒さ、運転の丁寧さ、運転のスキル、前記ドライバの急ぎ状態、疲労度、眠気のうちの少なくとも1つを前記ドライバ特性として算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項のうちのいずれか1項記載の車両用運転支援装置。
The driver characteristic calculation unit calculates, as the driver characteristic, at least one of driving roughness, driving politeness, driving skill, rushing state of the driver, fatigue level, and sleepiness. The vehicle driving support device according to any one of claims 1 to 4 .
前記ドライバ特性算出部が算出した前記ドライバ特性に基づき運転支援情報を送信するドライバ特性送信部をさらに備え、
前記ドライバ特性送信部は、前記運転支援情報を、スピーカ、車載ディスプレイ、インパネ、通信先のスマートフォン、ヘッドアップディスプレイのうちの少なくとも1つに送信する
ことを特徴とする請求項1から請求項のうちのいずれか1項記載の車両用運転支援装置。
A driver characteristic transmission unit that transmits driving support information based on the driver characteristic calculated by the driver characteristic calculation unit;
Said driver characteristics transmission unit, the driving support information, a speaker, vehicle display, the instrument panel, the communication destination of the smartphone, claim 1, characterized by transmitting to at least one of the head-up display of claim 4 The vehicle driving support device according to any one of the preceding claims.
車両用運転支援装置から要素分類情報が付与された車両情報を受信し、前記車両用運転支援装置へドライバ特性を送信する送受信部と、
前記車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部に蓄積するデータ蓄積部と、
予め設定された要素毎に階層レベルが設定され、前記階層レベル毎に分類され、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加された階層情報テーブルと、
前記走行ログを読み込み、前記階層情報テーブルを参照して、前記要素分類情報から前記走行ログが含まれる前記階層情報テーブルの前記分類を特定し、前記階層レベル毎に、前記分類各々における前記走行ログの蓄積データ量を計算して、前記蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値と、前記信頼度とに基づき算出した前記ドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類を前記ドライバ特性算出に使用する前記走行ログの範囲とする使用データ範囲決定部と、
前記使用データ範囲決定部が決定した前記範囲の前記走行ログを、前記走行ログ記憶部から抽出する範囲限定データ抽出部と、
前記範囲限定データ抽出部が抽出した前記走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部と、
前記特徴値算出部が算出した前記特徴量に基づき、前記ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部とを備えたサーバ。
A transmission / reception unit for receiving vehicle information to which element classification information is given from the vehicle driving support device, and transmitting driver characteristics to the vehicle driving support device;
A data storage unit for storing the vehicle information as a travel log in a travel log storage unit;
A hierarchy level is set for each preset element, is classified for each hierarchy level , and a hierarchy information table to which reliability indicating the degree of usefulness of data in calculating driver characteristics is added ,
The travel log is read, the classification of the hierarchical information table including the travel log is specified from the element classification information with reference to the hierarchical information table, and the traveling log in each of the classifications for each hierarchical level. A classification in which the value representing the ease of calculation of the driver characteristics calculated based on the evaluation value preset according to the accumulated data amount and the reliability is equal to or greater than a threshold value When there is, a use data range determination unit that uses the classification as a range of the travel log used for the driver characteristic calculation ,
A range-limited data extraction unit that extracts the travel log in the range determined by the use data range determination unit from the travel log storage unit;
A feature value calculation unit that calculates a feature value from the travel log extracted by the range-limited data extraction unit;
A server comprising: a driver characteristic calculation unit that calculates the driver characteristic based on the feature amount calculated by the feature value calculation unit.
車両用運転支援装置とサーバとがネットワークを介して接続され、前記車両用運転支援装置が、前記サーバから受信したドライバ特性に基づく運転支援情報を提供する車両用運転支援システムであって、
前記車両用運転支援装置は、
車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部と、
前記要素分類情報が付与された前記車両情報を前記サーバへ送信し、前記サーバからドライバ特性を受信する送受信部とを備え、
前記サーバは、
前記車両用運転支援装置から前記要素分類情報が付与された車両情報を受信し、前記車両用運転支援装置へドライバ特性を送信する送受信部と、
前記車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部に蓄積するデータ蓄積部と、
予め設定された要素毎に階層レベルが設定され、前記階層レベル毎に分類され、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加された階層情報テーブルと、
前記走行ログを読み込み、前記階層情報テーブルを参照して、前記要素分類情報から前記走行ログが含まれる前記階層情報テーブルの前記分類を特定し、前記階層レベル毎に、前記分類各々における前記走行ログの蓄積データ量を計算して、前記蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値と、前記信頼度とに基づき算出した前記ドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類を前記ドライバ特性算出に使用する前記走行ログの範囲とする使用データ範囲決定部と、
前記使用データ範囲決定部が決定した前記範囲の前記走行ログを、前記走行ログ記憶部から抽出する範囲限定データ抽出部と、
前記範囲限定データ抽出部が抽出した前記走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部と、
前記特徴値算出部が算出した前記特徴量に基づき、前記ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部とを備えた
ことを特徴とする車両用運転支援システム。
A vehicle driving support device and a server are connected via a network, and the vehicle driving support device provides driving support information based on driver characteristics received from the server,
The vehicle driving support device includes:
Vehicle information classifying unit for obtaining vehicle information, classifying into preset classifications for each element, and providing element classification information;
A transmission / reception unit that transmits the vehicle information to which the element classification information is assigned to the server and receives driver characteristics from the server;
The server
A transmission / reception unit for receiving vehicle information to which the element classification information is given from the vehicle driving support device, and transmitting driver characteristics to the vehicle driving support device;
A data storage unit for storing the vehicle information as a travel log in a travel log storage unit;
A hierarchy level is set for each preset element, is classified for each hierarchy level , and a hierarchy information table to which reliability indicating the degree of usefulness of data in calculating driver characteristics is added ,
The travel log is read, the classification of the hierarchical information table including the travel log is specified from the element classification information with reference to the hierarchical information table, and the traveling log in each of the classifications for each hierarchical level. A classification in which the value representing the ease of calculation of the driver characteristics calculated based on the evaluation value preset according to the accumulated data amount and the reliability is equal to or greater than a threshold value When there is, a use data range determination unit that uses the classification as a range of the travel log used for the driver characteristic calculation ,
A range-limited data extraction unit that extracts the travel log in the range determined by the use data range determination unit from the travel log storage unit;
A feature value calculation unit that calculates a feature value from the travel log extracted by the range-limited data extraction unit;
A vehicle driving support system, comprising: a driver characteristic calculation unit that calculates the driver characteristic based on the characteristic amount calculated by the characteristic value calculation unit.
ドライバ特性に基づく運転支援情報を提供する機能を備え、
コンピューターを、
車両情報を取得し、予め設定された要素毎の分類に分類し、要素分類情報を付与する車両情報分類部と、
前記車両情報分類部によって前記要素分類情報が付与された前記車両情報を、走行ログとして走行ログ記憶部に蓄積するデータ蓄積部と、
前記要素毎に階層レベルが設定され、前記階層レベル毎に分類され、ドライバ特性を算出するにあたってのデータの有用さの度合いを示す信頼度が付加された階層情報テーブルと、
前記走行ログを読み込み、前記階層情報テーブルを参照して、前記要素分類情報から前記走行ログが含まれる前記階層情報テーブルの前記分類を特定し、前記階層レベル毎に、前記分類各々における前記走行ログの蓄積データ量を計算して、前記蓄積データ量に応じて予め設定されている評価値と、前記信頼度とに基づき算出した前記ドライバ特性の算出しやすさを表す値が閾値以上となる分類がある場合に、当該分類を前記ドライバ特性算出に使用する前記走行ログの範囲とする使用データ範囲決定部と、
前記使用データ範囲決定部が決定した前記範囲の前記走行ログを、前記走行ログ記憶部から抽出する範囲限定データ抽出部と、
前記範囲限定データ抽出部が抽出した前記走行ログから特徴量を算出する特徴値算出部と、
前記特徴値算出部が算出した前記特徴量に基づき、前記ドライバ特性を算出するドライバ特性算出部
として機能させるための車両用運転支援プログラム。
It has a function to provide driving support information based on driver characteristics,
Computer
Vehicle information classifying unit for obtaining vehicle information, classifying into preset classifications for each element, and providing element classification information;
A data storage unit that stores the vehicle information to which the element classification information is given by the vehicle information classification unit in a travel log storage unit as a travel log;
A hierarchy level is set for each element, is classified for each hierarchy level , and a hierarchy information table to which reliability indicating the degree of usefulness of data in calculating driver characteristics is added ,
The travel log is read, the classification of the hierarchical information table including the travel log is specified from the element classification information with reference to the hierarchical information table, and the traveling log in each of the classifications for each hierarchical level. A classification in which the value representing the ease of calculation of the driver characteristics calculated based on the evaluation value preset according to the accumulated data amount and the reliability is equal to or greater than a threshold value When there is, a use data range determination unit that uses the classification as a range of the travel log used for the driver characteristic calculation ,
A range-limited data extraction unit that extracts the travel log in the range determined by the use data range determination unit from the travel log storage unit;
A feature value calculation unit that calculates a feature value from the travel log extracted by the range-limited data extraction unit;
A vehicle driving support program for functioning as a driver characteristic calculation unit that calculates the driver characteristic based on the characteristic amount calculated by the characteristic value calculation unit.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180109440A (en) * 2017-03-28 2018-10-08 금오공과대학교 산학협력단 Adhesive dissipation sheet having 3-dimension dissipation structure and manufacturing method for adhesive dissipation sheet having 3-dimension dissipation structure

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6494753B2 (en) * 2015-06-02 2019-04-03 三菱電機株式会社 Operating characteristic calculation device
JP6451583B2 (en) * 2015-10-08 2019-01-16 株式会社デンソー Driving assistance device
CN105279959B (en) * 2015-11-24 2017-08-25 严春波 The method formed into columns is added using self-driving information
JP6804934B2 (en) * 2016-10-26 2020-12-23 株式会社東芝 Energy consumption prediction device and energy consumption prediction method
JP6648304B2 (en) * 2016-11-28 2020-02-14 本田技研工業株式会社 Driving support device, driving support system, program, and control method of driving support device
JP6947556B2 (en) * 2017-07-07 2021-10-13 矢崎エナジーシステム株式会社 On-board equipment, processing equipment and programs
JP7122239B2 (en) * 2018-12-12 2022-08-19 本田技研工業株式会社 Matching method, matching server, matching system, and program
WO2020202450A1 (en) * 2019-04-01 2020-10-08 ヤマハ発動機株式会社 Personality analysis method, personality analysis device, information processing method using personality data, and information processing device using personality data
KR102414823B1 (en) * 2021-11-02 2022-06-30 주식회사 에이젠글로벌 Method for dividing financial segment for financial service and apparatus for performing the method
JPWO2023084664A1 (en) * 2021-11-11 2023-05-19

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003021528A (en) * 2001-07-09 2003-01-24 Kenwood Corp Navigation device, arrival time calculation method and program
JP2004157880A (en) * 2002-11-07 2004-06-03 Toyota Central Res & Dev Lab Inc Confirmation action evaluation device
JP2005056136A (en) * 2003-08-04 2005-03-03 Nissan Motor Co Ltd Transportation service supporting system
JP5267203B2 (en) * 2009-02-23 2013-08-21 日産自動車株式会社 Driving state determination device and driving state determination method

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180109440A (en) * 2017-03-28 2018-10-08 금오공과대학교 산학협력단 Adhesive dissipation sheet having 3-dimension dissipation structure and manufacturing method for adhesive dissipation sheet having 3-dimension dissipation structure

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