JP6076608B2 - 時系列情報解析装置および時系列情報解析用プログラム - Google Patents

Description

本発明は、時系列情報解析装置および時系列情報解析用プログラムに関し、特に、ある現象の時間的な変化を繰り返し観測して得られる時系列の情報を解析する装置に用いて好適なものである。

従来、時系列の情報を解析する技術が種々提供されている。時系列情報を解析する技術として代表的なものに、自己相関解析、時間−周波数解析、ニューラルネットワーク解析、カオス解析などがある。これらの技術は、それぞれに特徴があり、その特徴を活かした分野において応用されている。

例えば、自己相関解析は、時系列情報に含まれる繰り返しパターンを探すのに有用である。時間−周波数解析は、時間領域の情報を周波数領域の情報に変換して解析するものであり、情報の特性を解析するのに有用である。ニューラルネットワーク解析は、パターン認識やデータマイニングなどの分野において応用されている。カオス解析は、一見して予測できない複雑な現象を示す時系列情報から未来または過去の振る舞いを予想するのに有用である。

この他、時系列情報を空間領域の情報に変換して解析を行う技術も提案されている（例えば、特許文献１，２参照）。特許文献１には、電力消費量、ガス消費量、物流量などの時系列データの埋め込み処理により再構成された状態空間内の軌道データを基にして、軌道表示解析、次元解析、リアプノフスペクトラム解析、エントロピー解析、決定論的非線形予測解析などの多面的解析を行うことが記載されている。また、特許文献２には、音響信号や音声信号などの１次元時系列信号を非定常カオス解析に基づいて分析し、それによって生成される２次元画像から高次局所自己相関係数を計算して特徴を抽出することが記載されている。

特開平６−９６０５５号公報 特開２００８−１１６５８８号公報

しかしながら、上記特許文献１，２に記載の技術は、１つの時系列情報を解析するものであり、複数の時系列情報を統合的に解析することはできないという問題があった。

本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、複数の時系列情報を空間領域の情報に変換して統合的に解析する手法を提供することを目的とする。

上記した課題を解決するために、本発明では、車両の走行中に加速度センサにより検出された、車両の左右方向の動きに関する加速度の時間的な変化を示す第１の時系列情報および車両の前後方向の動きに関する加速度の時間的な変化を示す第２の時系列情報のそれぞれから、互いに同じ時点におけるサンプル値をセットで抽出する処理を、複数の時点に対して繰り返し行うサンプル値抽出部と、セットで抽出された複数のサンプル値をそれぞれ、原点を中心として右方向、左方向、前方向および後方向に軸をとった空間領域における複数の軸の値としてプロットする処理を、複数の時点について抽出されたサンプル値のセットに対して行うことにより、複数の時系列情報を空間領域情報に変換する時間−空間変換部と、当該空間領域情報をもとに４象限のグラフを生成し、当該４象限のグラフ上に所定の評価基準値を描画して出力する情報出力部とを備えている。

上記のように構成した本発明によれば、複数の時系列情報を１つの空間領域情報に変換して出力することができ、当該出力された空間領域情報を用いて複数の時系列情報を統合的に解析することができるようになる。

本実施形態による時系列情報解析装置の機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態によるサンプル値抽出部の処理内容を説明するための図である。 本実施形態による時間−空間変換部の処理内容を説明するための図である。 本実施形態による情報出力部の処理内容の一例を説明するための図である。 本実施形態による時系列情報解析装置の他の機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態の傾向解析部によりディスプレイ等に出力される傾向解析結果の一例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態による時系列情報解析装置１０の機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の時系列情報解析装置１０は、その機能構成として、サンプル値抽出部１、時間−空間変換部２および情報出力部３を備えている。

上記時系列情報解析装置１０の各機能ブロック１〜３の機能は、ハードウェア構成、ＤＳＰ、ソフトウェアの何れによっても実現することが可能である。例えばソフトウェアによって実現する場合、各機能ブロック１〜３は、実際にはコンピュータのＣＰＵあるいはＭＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭに記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。

したがって、コンピュータが各機能ブロック１〜３の機能を果たすように動作させるプログラムを例えばＣＤ−ＲＯＭのような記録媒体に記録し、コンピュータに読み込ませることによって実現できるものである。上記プログラムを記録する記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光ディスク、光磁気ディスク、ＤＶＤ、不揮発性メモリカード等を用いることができる。また、上記プログラムをインターネット等のネットワークを介してコンピュータにダウンロードすることによっても実現できる。

サンプル値抽出部１は、複数の時系列情報のそれぞれから互いに同じ時点におけるサンプル値をセットで抽出する処理を、複数の時点に対して繰り返し行う。複数の時系列情報は、例えば、複数種類の現象について時間的な変化を同時に繰り返し観測して得られるものである。あるいは、１つの現象の時間的な変化を異なる複数の観点から繰り返し観測して得られるものである。

図２は、本実施形態によるサンプル値抽出部１の処理内容を説明するための図である。ここでは、第１の時系列情報および第２の時系列情報からサンプル値のセットを抽出する例について説明する。

図２（ａ）に示すように、第１の時系列情報は、時間ｔ_１のときの値がｘ_１、時間ｔ_２のときの値がｘ_２、時間ｔ_３のときの値がｘ_３、・・・であるとする。また、図２（ｂ）に示すように、第２の時系列情報は、第１の時系列情報と同じ時間ｔ_１のときの値がｙ_１、時間ｔ_２のときの値がｙ_２、時間ｔ_３のときの値がｙ_３、・・・であるとする。ここで、時間ｔ_１，ｔ_２，ｔ_３，・・・の間隔は任意に決めることができる。この間隔は一定でもよいし、一定でなくてもよい。

サンプル値抽出部１は、図２（ｃ）に示すように、第１の時系列情報およびの第２の時系列情報のそれぞれから、互いに同じ時間ｔ_１，ｔ_２，ｔ_３，・・・におけるサンプル値のセット（ｘ_１，ｙ_１），（ｘ_２，ｙ_２），（ｘ_３，ｙ_３），・・・を抽出する。

時間−空間変換部２は、サンプル値抽出部１によりセットで抽出された複数のサンプル値をそれぞれ空間領域における複数の軸の値としてプロットする処理を、複数の時点について抽出されたサンプル値のセットに対して行うことにより、複数の時系列情報を空間領域情報に変換する。

図３は、本実施形態による時間−空間変換部２の処理内容を説明するための図である。ここでは、図２に示すように、第１の時系列情報および第２の時系列情報からサンプル値のセット（ｘ_１，ｙ_１），（ｘ_２，ｙ_２），（ｘ_３，ｙ_３），・・・がサンプル値抽出部１により抽出された場合の例について説明する。

図３に示すように、時間−空間変換部２は、第１の時系列情報から抽出されたサンプル値をＸ軸の値、第２の時系列情報から抽出されたサンプル値をＹ軸の値として、サンプル値のセット（ｘ_１，ｙ_１），（ｘ_２，ｙ_２），（ｘ_３，ｙ_３），・・・をＸＹ平面の空間領域にそれぞれプロットする。

情報出力部３は、時間−空間変換部２により生成された空間領域情報を、例えばコンピュータのディスプレイに出力したり、プリンタに出力したり、外部メモリに出力したりする。このとき情報出力部３は、時間−空間変換部２により生成された空間領域情報をグラフの状態で出力してもよいし、当該グラフ上に更に所定の評価基準値を描画して出力するようにしてもよい。ここで描画する評価基準値は、任意に定めることが可能である。

以下に、本実施形態による時系列情報解析装置１０の具体的な適用例について説明する。本実施形態の時系列情報解析装置１０は、例えば、ドライブレコーダに記録されている時系列情報の解析に用いることが可能である。ドライブレコーダは、車両の走行中に２軸加速度センサにより検出された加速度の時間的な変化を示す時系列情報を記録している。

２軸加速度センサが検出する加速度のうち、Ｘ軸方向の加速度は、車両の左右方向の動きに関する加速度である。具体的には、ハンドルを右に操作したときにおけるプラス方向の加速度と、ハンドルを左に操作したときにおけるマイナス方向の加速度である。なお、ここではハンドルの右回転をプラス、左回転をマイナスとしたが、これは逆であってもよい。

また、２軸加速度センサが検出する加速度のうち、Ｙ軸方向の加速度は、車両の前後方向の動きに関する加速度である。具体的には、アクセルを踏んだときの加速時におけるプラス方向の加速度と、ブレーキを踏んだときの減速時におけるマイナス方向の加速度である。なお、ここでは加速時をプラス、減速時をマイナスとしたが、これは逆であってもよい。

サンプル値抽出部１は、Ｘ軸方向の加速度に関する時系列情報を図２（ａ）に示した第１の時系列情報とし、Ｙ軸方向の加速度に関する時系列情報を図２（ｂ）に示した第２の時系列情報として、それぞれの時系列情報から互いに同じ時間ｔ_１，ｔ_２，ｔ_３，・・・におけるサンプル値のセット（ｘ_１，ｙ_１），（ｘ_２，ｙ_２），（ｘ_３，ｙ_３），・・・を抽出する。

時間−空間変換部２は、Ｘ軸方向の加速度に関する第１の時系列情報から抽出されたサンプル値をＸ軸の値、Ｙ軸方向の加速度に関する第２の時系列情報から抽出されたサンプル値をＹ軸の値として、サンプル値のセット（ｘ_１，ｙ_１），（ｘ_２，ｙ_２），（ｘ_３，ｙ_３），・・・をＸＹ平面の空間領域にそれぞれプロットする。その結果が図３に示されている。

情報出力部３は、図４に示すように、時間−空間変換部２により生成された空間領域情報をグラフ化し、当該グラフ上に更に所定の評価基準値４１，４２を描画して出力する。ここで描画する評価基準値４１，４２は、例えば危険運転の判断基準値である。

外側の円で示した評価基準値４１は、加速度が０．４Ｇであることを示している。０．４Ｇという値は、一般路をラジアルタイヤで走行するときに発生する加速度の限界値（安全運転の限界値）の約半分の値を示すものである。また、０．４Ｇという値は、圧雪路でコーナリングするときに発生する横滑りの加速度の限界値を示すものである。また、０．４Ｇという値は、大型一種・二種運転免許を取得する際に減点対象とされる境界値を示すものである。

要するに、加速度０．４Ｇを示す評価基準値４１よりも外側にプロット点が存在するということは、そのプロット点に該当する時点において危険運転をしていた可能性があることを表している。また、内側の円で示した評価基準値４２は、加速度が０．３Ｇであることを示している。２つの評価基準値４１，４２の間にプロット点が存在するということは、そのプロット点に該当する時点において、危険運転ほどではないが、やや危ない運転をしていた可能性があることを表している。

また、図４に示すグラフによれば、ＸＹ平面のどの領域において評価基準値４１を超すプロット点が存在するかによって、どのような種類の危険運転をしていたのかを特定することができる。すなわち、Ｘ軸上のプラス領域側で評価基準値４１を超すプロット点が存在する場合は、定速走行中に右に急ハンドルをしたことを表している。Ｘ軸上のマイナス領域側で評価基準値４１を超すプロット点が存在する場合は、定速走行中に左に急ハンドルをしたことを表している。

また、Ｙ軸上のプラス領域側で評価基準値４１を超すプロット点が存在する場合は、直進走行で急加速をしたことを表している。Ｙ軸上のマイナス領域側で評価基準値４１を超すプロット点が存在する場合は、直進走行で急ブレーキをしたことを表している。

また、第１象限（Ｘ軸の値が正、Ｙ軸の値が正）の領域で評価基準値４１を超すプロット点が存在する場合は、急加速をしながら右に急ハンドルをしたことを表している。第２象限（Ｘ軸の値が負、Ｙ軸の値が正）の領域で評価基準値４１を超すプロット点が存在する場合は、急加速をしながら左に急ハンドルをしたことを表している。

また、第３象限（Ｘ軸の値が負、Ｙ軸の値が負）の領域で評価基準値４１を超すプロット点が存在する場合は、急ブレーキをしながら左に急ハンドルをしたことを表している。第４象限（Ｘ軸の値が正、Ｙ軸の値が負）の領域で評価基準値４１を超すプロット点が存在する場合は、急ブレーキをしながら右に急ハンドルをしたことを表している。

また、ほぼ同じ領域に集中して存在するプロット点の数が多い場合は、ドライバはその領域で示される運転を頻繁にしていることになるから、そのドライバの運転の仕方の傾向を表していると言える。０．４Ｇの評価基準値４１を超える領域に多くのプロット点が集中して存在する場合は、その領域で示されるタイプの危険運転をする傾向が高いことを表している。

このように、本実施形態の時系列情報解析装置１０によれば、複数の時系列情報を１つの空間領域情報に変換して統合的に解析することができる。本実施形態の時系列情報解析装置１０をドライブレコーダの波形解析に適用した場合には、図４で説明したようなドライバの運転傾向の解析を行うことができる。すなわち、図２のような２つの時系列情報を図４のような１つの空間領域情報に変換することにより、２つの時系列情報をそれぞれ時系列情報のまま個別に解析しても分からないドライバの運転傾向を特定することができる。

なお、図４のようなグラフをディスプレイ等に出力するだけでも、それを見たユーザがドライバの運転傾向を把握することが可能であるが、この傾向解析を時系列情報解析装置１０が行うようにしてもよい。この場合、時系列情報解析装置１０は、図５に示すように、その機能構成として、時間−空間変換部３により生成された空間領域情報を用いて傾向解析を行うための傾向解析部４を更に備える。傾向解析部４は、傾向解析の結果をディスプレイ等に出力する。

図６は、傾向解析部４によりディスプレイ等に出力される傾向解析結果の一例を示す図である。図６の例では、傾向解析結果を示す情報は、複数の時系列情報（２次元加速度センサの各軸の出力波形）から抽出したサンプル値を空間領域にプロットすることによって生成されるグラフ６１と、当該グラフ６１の見方を説明した解説用のグラフ６２と、グラフ６１，６２から導かれる運転傾向に関するコメント記載欄６３と、危険運転の度合い（例えば、Ａ〜Ｅの５段階）を示す評価欄６４とを有している。

ここで、グラフ６１，６２のどの象限あるいはどの軸上において、０．４Ｇの評価基準値４１または０．３Ｇの評価基準値４２を超える値のプロット点がどの程度存在するかによって、コメント記載欄６３に記載するコメントの内容があらかじめ定められ、記憶されている。また、０．４Ｇの評価基準値４１または０．３Ｇの評価基準値４２を超える値のプロット点がどの程度存在するかによって、危険運転の度合いがあらかじめ定められている。

なお、複数の時系列情報から抽出したサンプル値を空間領域にプロットすることによって生成するグラフは、図３〜図４に示したように、ＸＹ平面の２次元座標上のグラフとしてもよいし、図６のグラフ６１に示したように、ＸＹＺ空間の３次元座標上のグラフとしてもよい。図６のグラフ６１において、Ｘ軸の値とＹ軸の値は図３〜図４の場合と同じである。Ｚ軸の値は、同じＸＹ座標にサンプル値がプロットされる頻度を示している。このように３次元空間のグラフを生成した場合は、グラフの形状と高さがドライバの運転傾向を表現することになる。

なお、ここでは、解析対象とする２つの時系列情報が両方とも加速度に関するものである例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、１つがＸ軸またはＹ軸の加速度情報で、もう１つが速度情報であってもよい。また、ここでは、本実施形態による時系列情報解析装置１０の適用例としてドライブレコーダの波形解析を取り上げたが、これ以外にも種々適用が可能であることは言うまでもない。

また、上記実施形態では、２つの時系列情報を１つの空間領域情報に変換する例について説明したが、３つ以上の時系列情報を１つの空間領域情報に変換するようにしてもよい。

その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１ サンプル値抽出部
２ 時間−空間変換部
３ 情報出力部
４ 傾向解析部

Claims (6)

1. 車両の走行中に加速度センサにより検出された、上記車両の左右方向の動きに関する加速度の時間的な変化を示す第１の時系列情報および上記車両の前後方向の動きに関する加速度の時間的な変化を示す第２の時系列情報のそれぞれから、互いに同じ時点におけるサンプル値をセットで抽出する処理を、複数の時点に対して繰り返し行うサンプル値抽出部と、
   上記サンプル値抽出部によりセットで抽出された複数のサンプル値をそれぞれ、原点を中心として右方向、左方向、前方向および後方向に軸をとった空間領域における複数の軸の値としてプロットする処理を、上記複数の時点について抽出されたサンプル値のセットに対して行うことにより、上記第１の時系列情報および上記第２の時系列情報を空間領域情報に変換する時間−空間変換部と、
   上記時間−空間変換部により生成された上記空間領域情報をもとに４象限のグラフを生成し、当該４象限のグラフ上に所定の評価基準値を描画して出力する情報出力部とを備えたことを特徴とする時系列情報解析装置。
2. 上記時間−空間変換部により生成された上記空間領域情報の上記４象限のグラフを用いて、上記４象限のグラフのどの象限あるいはどの軸上において、上記評価基準値を超える値のプロット点がどの程度存在するかによって、運転傾向に関する傾向解析を行う傾向解析部を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の時系列情報解析装置。
3. 上記時間−空間変換部により生成された上記空間領域情報の上記４象限のグラフを用いて、上記４象限のグラフにおいて上記評価基準値を超える値のプロット点がどの程度存在するかによって、危険運転の度合いに関する傾向解析を行う傾向解析部を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の時系列情報解析装置。
4. 車両の走行中に加速度センサにより検出された、上記車両の左右方向の動きに関する加速度の時間的な変化を示す第１の時系列情報および上記車両の前後方向の動きに関する加速度の時間的な変化を示す第２の時系列情報のそれぞれから、互いに同じ時点におけるサンプル値をセットで抽出する処理を、複数の時点に対して繰り返し行うサンプル値抽出手段、
   上記サンプル値抽出手段によりセットで抽出された複数のサンプル値をそれぞれ、原点を中心として右方向、左方向、前方向および後方向に軸をとった空間領域における複数の軸の値としてプロットする処理を、上記複数の時点について抽出されたサンプル値のセットに対して行うことにより、上記第１の時系列情報および上記第２の時系列情報を空間領域情報に変換する時間−空間変換手段、および
   上記時間−空間変換手段により生成された上記空間領域情報をもとに４象限のグラフを生成し、当該４象限のグラフ上に所定の評価基準値を描画して出力する情報出力手段
   としてコンピュータを機能させるためのコンピュータ読取可能な時系列情報解析用プログラム。
5. 上記時間−空間変換手段により生成された上記空間領域情報の上記４象限のグラフを用いて、上記４象限のグラフのどの象限あるいはどの軸上において、上記評価基準値を超える値のプロット点がどの程度存在するかによって、運転傾向に関する傾向解析を行う傾向解析手段
   としてコンピュータを更に機能させるための請求項４に記載のコンピュータ読取可能な時系列情報解析用プログラム。
6. 上記時間−空間変換手段により生成された上記空間領域情報の上記４象限のグラフを用いて、上記４象限のグラフにおいて上記評価基準値を超える値のプロット点がどの程度存在するかによって、危険運転の度合いに関する傾向解析を行う傾向解析手段
   としてコンピュータを更に機能させるための請求項４に記載のコンピュータ読取可能な時系列情報解析用プログラム。

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