JP6510819B2 - 走行分析方法、走行分析装置及び走行分析プログラム - Google Patents

走行分析方法、走行分析装置及び走行分析プログラム Download PDF

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Description

本発明は、走行分析方法、走行分析装置及び走行分析プログラムに関する。
近年、例えば、運輸業界では、業務車両のドライバの交通法規等の違反回数や呼気中のアルコール濃度等の生体情報等の情報を管理し、ドライバの各種情報を把握しながら、ドライバに仕事を割り振ることで車両事故の防止を図っている。
特開2010−48655号公報
運輸業界等の雇用者側では、例えば、新たなドライバを雇用する場合、履歴書や面接等でドライバの走行の特徴で判断することが多い。しかしながら、雇用者は、履歴書や面接等の情報だけでは実際のドライバの走行の特徴を知り得ないのが実情である。
一つの側面では、特定ドライバの走行の特徴を出力できる走行分析方法、走行分析装置及び走行分析プログラムを提供することを目的とする。
一つの態様では、特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付け、特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業期間内の走行データを特定する。更に、本態様では、特定された前記走行データに基づき前記特定のドライバの就業期間内の走行の特徴を取得して出力する。
一つの側面として、特定ドライバの走行の特徴を出力できる。
図1は、本実施例のドライバ監視システムの一例を示す説明図である。 図2は、運行監視装置の一例を示す説明図である。 図3は、健康測定装置の一例を示す説明図である。 図4は、サーバ装置の一例を示す説明図である。 図5は、利用者DBのレコード構成の一例を示す説明図である。 図6は、運行DBのレコード構成の一例を示す説明図である。 図7は、運行履歴DBのレコード構成の一例を示す説明図である。 図8は、端末装置上の走行情報の表示画面の一例を示す説明図である。 図9は、走行分析処理に関わるサーバ装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図10は、走行分析処理に関わるサーバ装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図11は、端末装置上の走行特徴の表示画面の一例を示す説明図である。 図12は、走行分析プログラムを実行するコンピュータの一例を示す説明図である。
以下、図面に基づいて、本願の開示する走行分析方法、走行分析装置及び走行分析プログラムの実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
図1は、本実施例のドライバ監視システムの一例を示す説明図である。図1に示すドライバ監視システム1は、複数の運行監視装置2と、複数の健康測定装置3と、サーバ装置4と、複数の端末装置5とを有する。運行監視装置2は、例えば、車両の運転席に搭載し、その車両のドライバの運行情報を監視する装置である。健康測定装置3は、例えば、自宅や職場等に配置されたドライバの生体情報を測定する装置である。健康測定装置3は、例えば、血圧計、体重計、体温計、アルコール検知器や睡眠測定器等の測定装置である。サーバ装置4は、例えば、インターネット6経由で各運行監視装置2及び健康測定装置3と通信接続する。サーバ装置4は、運行監視装置2で取得した各ドライバの運行情報をインターネット6経由で収集する。更に、サーバ装置4は、健康測定装置3で取得した各ドライバの生体情報をインターネット6経由で収集する。更に、サーバ装置4は、これら収集したドライバの運行情報及び生体情報に基づきドライバの生体評価値及び運転評価値を生成し、ドライバを識別する利用者ID毎に生体評価値及び運転評価値等を含む走行特徴を管理し、その走行特徴を端末装置5に提供する。
端末装置5は、ドライバ監視システム1に契約した会社、例えば、運輸会社等に配置された、パソコン等の端末装置である。端末装置5は、例えば、A運輸会社の端末装置を5A、B運輸会社の端末装置を5Bとする。端末装置5は、例えば、インターネット6経由でサーバ装置4との間で通信接続可能である。尚、端末装置5は、例えば、インターネット6経由で運行監視装置2との間で通信接続を可能にしても良い。
図2は、運行監視装置2の一例を示す説明図である。図2に示す運行監視装置2は、車速検出部11と、回転数検出部12と、車間距離検出部13と、白線検知部14と、GPS(Global Positioning System)15と、眠気検出部16とを有する。運行監視装置2は、ステータススイッチ17と、ヒヤリハット申告スイッチ18と、眠気申告スイッチ19と、読取部20と、時計部21と、無線部22と、記憶部23と、制御部24とを有する。車速検出部11は、例えば、車両に搭載したカメラを通じて車両の走行速度及び走行距離を検出する検出部である。回転数検出部12は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて車両のエンジン回転数を検出する検出部である。車間距離検出部13は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて、前方車両までの車間距離を検出する検出部である。白線検知部14は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて、道路の車線である白線逸脱を検知する検知部である。GPS15は、車両の現在位置を測定するシステムである。眠気検出部16は、例えば、走行車両のドライバの眠気を検知するセンサである。
ステータススイッチ17は、例えば、車両のドライバの状態を指定するスイッチである。ステータススイッチ17は、例えば、指定なし、荷積み、荷卸し、休憩、睡眠中等の状態を指定するスイッチである。ヒヤリハット申告スイッチ18は、例えば、運転車両のドライバがヒヤリハットを自覚した場合に操作する申告スイッチである。眠気申告スイッチ19は、例えば、運転車両のドライバが眠気を自覚した場合に操作する申告スイッチである。読取部20は、例えば、運転免許証と非接触IC通信を実行し、運転免許証内の個人情報を読み取り、読み取った個人情報に基づき、運転車両のドライバの利用者IDを識別する。
時計部21は、現在日時を計時する時計である。無線部22は、例えば、無線方式でインターネット6と通信接続する通信インタフェースである。記憶部23は、各種情報を記憶する領域である。制御部24は、運行監視装置2全体を制御する。制御部24は、車速検出部11、回転数検出部12、車間距離検出部13、白線検知部14及び眠気検出部16等のドライバ毎の検出結果を測定日時に対応付けて収集し、収集した検出結果を記憶部23に記憶する。制御部24は、ステータススイッチ17、ヒヤリハット申告スイッチ18及び眠気申告スイッチ19等のドライバ毎のスイッチ結果を測定日時に対応付けて収集し、収集したスイッチ結果を記憶部23に記憶する。つまり、制御部24は、ドライバ毎の検出結果やスイッチ結果等の運行情報を測定日時に対応付けて記憶部23に記憶する。
図3は、健康測定装置3の一例を示す説明図である。図3に示す健康測定装置3は、検出部31と、無線部32と、記憶部33と、制御部34とを有する。検出部31は、利用者の生体情報を検出する。例えば、健康測定装置3が脈拍計の場合、検出部31は、利用者の脈拍数を測定する、例えば、利用者の身体に接触するイヤリングタイプ等の接触方式や非接触方式の脈拍測定部である。また、健康測定装置3が血圧計の場合、検出部31は、利用者の血圧数を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の血圧測定部である。例えば、健康測定装置3が体重計の場合、検出部31は、利用者の体重を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の体重測定部である。例えば、健康測定装置3が体温計の場合、検出部31は、利用者の体温を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の体温測定部である。例えば、健康測定装置3が呼気中のアルコール濃度を検知する測定装置の場合、検出部31は、利用者の呼気中のアルコール濃度を測定する測定部である。健康測定装置3が睡眠測定装置の場合、検出部31は、利用者の睡眠の質を測定する測定部である。
無線部32は、例えば、無線方式でインターネット6と通信接続する通信インタフェースである。尚、健康測定装置3は、無線部32を内蔵していない場合、スマートフォン等の端末装置を使用してインターネット6と通信接続する機能を備えるようにしても良い。記憶部33は、健康測定装置3の利用者を識別する利用者ID毎に測定日時毎の生体情報を記憶する領域である。制御部34は、健康測定装置3全体を制御する。制御部34は、健康測定装置3の利用者を識別する利用者ID毎に測定日時毎の生体情報を記憶部33に記憶する。
図4は、サーバ装置4の一例を示す説明図である。図4に示すサーバ装置4は、入力部41と、通信部42と、記憶部44と、利用者DB45と、運行DB46と、運行履歴DB47と、制御部48とを有する。サーバ装置4は、インターネット6経由で各健康測定装置3からドライバの生体情報を収集すると共に、インターネット6経由で各運行監視装置2からドライバの運行情報を収集する。
入力部41は、各種コマンドを入力する入力インタフェースである。通信部42は、例えば、インターネット6と通信接続する通信インタフェースである。記憶部44は、各種プログラム等の各種情報を記憶する領域である。
利用者DB45は、ドライバを識別する識別情報毎にドライバの個人情報を記憶する領域である。図5は、利用者DB45のレコード構成の一例を示す説明図である。図5に示す利用者DB45は、利用者ID45A毎に、利用者名45Bと、性別45Cと、年齢45Dと、免許種別45Eと、走行距離45Fと、ドライバ歴45Gと、資格情報45Hと、業務車種45Iとを対応付けて記憶する領域である。利用者ID45Aは、例えば、車両のドライバを識別する識別情報である。尚、利用者IDは、例えば、ドライバの運転免許証のIDと、就業先の社員IDと、健康測定装置3の利用者のIDとを紐付ける共通IDである。利用者名45Bは、例えば、ドライバの姓名である。性別45Cは、例えば、ドライバの性別である。年齢45Dは、例えば、ドライバの年齢及び生年月日である。免許種別45Eは、例えば、大型2種等のドライバの運転免許証の種別である。走行距離45Fは、例えば、ドライバとして業務で車両走行した総走行距離である。ドライバ歴45Gは、例えば、ドライバ職として業務経験した総年数である。資格情報45Hは、例えば、運行管理者やフォークリフト等のドライバとしての資格情報である。業務車種45Iは、例えば、ダンプや大型セミトレーラ等のドライバとして業務で経験した車種である。
制御部48は、例えば、契約会社の端末装置5からの入力操作で利用者DB45内の利用者ID45A、利用者名45B、性別45C、年齢45D、免許種別45E、走行距離45F、ドライバ歴45G、資格情報45H及び業務車種45Iを更新登録する。
運行DB46は、ドライバを識別する利用者ID46A毎にドライバの生体情報及び運行情報を記憶する領域である。図6は、運行DB46のレコード構成の一例を示す説明図である。運行DB46は、利用者ID46A及び測定日時46B毎に、体温46Cと、体重46Dと、血圧46Eと、脈拍46Fと、ALC46Gとを対応付けて記憶する領域である。更に、運行DB46は、利用者ID46A及び測定日時46B毎に、眠気検知46Hと、稼働フラグ46Iと、白線逸脱46Jと、ヒヤリ46Kと、違反46Lと、車間距離違反46Mとを対応付けて記憶する領域である。更に、運行DB46は、利用者ID46A及び測定日時46B毎に、走行速度46Nと、走行距離46Pと、エンジン回転数46Qとを対応付けて記憶する領域である。利用者ID46Aは、例えば、ドライバを識別するIDである。測定日時46Bは、例えば、時計部21で計時する測定日時である。体温46Cは、例えば、健康測定装置3である体温計で収集したドライバの体温である。体重46Dは、例えば、健康測定装置3である体重計で収集したドライバの体重である。血圧46Eは、例えば、健康測定装置3である血圧計で収集したドライバの血圧である。脈拍46Fは、例えば、健康測定装置3である脈拍計で収集したドライバの脈拍数である。ALC46Gは、例えば、健康測定装置3であるアルコール測定器で検知したドライバの呼気中のアルコール濃度である。
眠気検知46Hは、運行監視装置2内の眠気申告スイッチ19の操作、すなわちドライバによる眠気の自覚発生を示す、例えば、“1”の情報である。稼働フラグ46Iは、ドライバが稼働中であるか否かを示すフラグに相当し、運行監視装置2内のステータススイッチ17で稼働開始を指定した場合に稼働中を示す“1”、ステータススイッチ17で稼働停止を停止した場合に稼働停止を示す“0”を設定する。
白線逸脱46Jは、運行監視装置2内の白線検知部14で検知した白線逸脱の発生を示す、例えば、“1”の情報である。ヒヤリ46Kは、運行監視装置2内のヒヤリハット申告スイッチ18の操作、すなわちドライバによるヒヤリハットの自覚発生を示す、例えば、“1”の情報である。違反46Lは、例えば、運行監視装置2内の車速検出部11及び回転数検出部12の検出結果で検知した速度超過や急加減速等の違反発生を示す、例えば、“1”の情報である。車間距離違反46Mは、運行監視装置2内の車間距離検出部13で検出した前方車両との間の車間距離が所定距離未満の状態が発生したことを示す、例えば、“1”の情報である。走行速度46Nは、例えば、稼働時間帯の走行車両の走行速度である。走行距離46Pは、例えば、稼働時間帯の走行車両の走行距離である。エンジン回転数46Qは、例えば、稼働時間帯の走行車両のエンジン回転数である。
制御部48は、健康測定装置3の測定結果、例えば、体温46C、体重46D、血圧46E、ALC46Gを測定日時と併せて運行DB46内に登録する。また、制御部48は、運行監視装置2の検出結果、例えば、眠気検知46H、稼働フラグ46I、白線逸脱46J、ヒヤリ46K、違反46L、車間距離違反46Mを検出タイミングに対応する測定日時と併せて運行DB46内に登録する。制御部48は、運行監視装置2から、例えば、1時間分の走行速度、1時間分の走行距離及び1時間分のエンジン回転数を1時間毎に収集し、収集した情報を運行DB46内の走行速度46N、走行距離46P及びエンジン回転数46Qに登録する。
運行履歴DB47は、ドライバの運行履歴として、ドライバの就業先の就業期間毎に、後述する生体評価値及び運転評価値を対応付けて記憶した領域である。図7は、運行履歴DB47のレコード構成の一例を示す説明図である。図7に示す運行履歴DB47は、利用者ID47A毎に、就業先47Bと、就業期間47Cと、業種47Dと、車種47Eと、月間平均走行距離47Fと、月間稼働日数47Gと、生体評価値47Hと、運転評価値47Iとを対応付けて記憶する領域である。
利用者ID47Aは、例えば、ドライバを識別するIDである。就業先47Bは、例えば、ドライバの就業先である会社名である。就業期間47Cは、例えば、就業先でドライバとして就業した期間である。業種47Dは、例えば、区域配送等の就業先でドライバとして就業した業種である。車種47Eは、例えば、大型セミトレーラ等の就業先でドライバとして就業した車両の種別である。月間平均走行距離47Fは、就業先の就業期間中にドライバが業務で走行した走行距離の月単位の平均走行距離である。月間稼働日数47Gは、就業先の就業期間中にドライバが稼働した月単位の平均稼働日数である。生体評価値47Hは、就業先の就業期間中のドライバの走行に関する生体情報や運行情報で生成したドライバの評価値である。運転評価値47Iは、就業先の就業期間中のドライバの走行に関する運行情報で生成したドライバの評価値である。
生体評価値47Hは、例えば、連続運転適性と、長時間運転適性と、深夜適正と、睡眠特性とを有する。連続運転適性は、例えば、走行開始から30分未満の休憩をとらない連続走行において、眠気や危険兆候が発生しない度合が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、5段階レベルの指標である。尚、走行開始及び休憩は、例えば、ステータススイッチ17、車速検出部11及びGPS15等の検出結果で判別するものである。眠気は、例えば、眠気検出部16や眠気申告スイッチ19等の眠気検知で判別するものである。危険兆候は、例えば、ヒヤリの回数、違反の回数、白線逸脱の回数、車間距離違反及び眠気検知の回数で算出するものである。尚、ヒヤリの回数は、例えば、ヒヤリハット申告スイッチ18のスイッチ操作の回数である。違反の回数は、例えば、車速検出部11及び回転数検出部12の検出結果に基づく回数である。白線逸脱の回数は、例えば、白線検知部14の検知回数である。車間距離違反の回数は、例えば、車間距離検出部13の検出結果に基づく、車間距離違反の回数である。眠気検知の回数は、例えば、眠気検出部16の検出結果や眠気申告スイッチ19のスイッチ操作の回数である。
長時間運転適性は、休憩や休息を除く、運行全体の運行時間に占める運転時間の割合が6割を超え、かつ、運行時間が8時間以上の場合でも、眠気や危険兆候が発生しない度合が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、5段階レベルの指標である。尚、休憩、休息及び運転時間は、例えば、ステータススイッチ17の操作結果等で判別するものである。
深夜適正は、例えば、22時から4時までの深夜時間において、眠気や危険兆候が発生しない度合が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、5段階レベルの指標である。睡眠特性は、深睡眠への移行が早く、睡眠の質が良く、分割休息での運行でも眠気や危険兆候が発生しない度合が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、5段階レベルの指標である。尚、睡眠の質は、例えば、睡眠測定装置で測定するものである。
運転評価値47Iは、例えば、発進停止の適正度と、定速走行の適正度と、最高速度の適正度と、エンジンブレーキの活用度と、アイドリング状態の適正度とを有する。発進停止の適正度は、例えば、停止状態からの加速や走行状態からの停止が1秒間にyykm/h以内で収まる頻度、すなわち、穏やかな発進及び停止の度合が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、5段階レベルの指標である。尚、発進状態及び停止状態は、例えば、車速検出部11、回転数検出部12及びGPS15等の検出結果から取得するものである。
定速走行の適正度は、例えば、走行中の速度変化が1秒間にxxkm/h以内で収まる頻度が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、5段階レベルの指標である。尚、速度変化は、例えば、車速検出部11、時計部21、GPS15等の検出結果から取得するものである。最高速度の適正度は、例えば、1運行内で取得した走行速度内の最高速度が90km/h以内である頻度が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、5段階レベルの指標である。尚、1運行は、例えば、ステータススイッチ17の操作結果である稼働開始及び稼働停止、及び時計部21の計測時間で取得するものである。最高速度は、車速検出部11の検出結果である走行速度で取得するものである。
エンジンブレーキの活用度は、減速時におけるエンジンブレーキの使用頻度が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、5段階レベルの指標である。尚、エンジンブレーキの使用頻度は、例えば、車速検出部11及び回転数検出部12の検出結果である走行速度及びエンジン回転数で取得するものである。アイドリング状態の適正度は、例えば、停止状態でのエンジン回転数がxxxrpm以上、かつ、yyy分以上継続したアイドリング状態の頻度が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、5段階レベルの指標である。尚、アイドリング状態は、例えば、車速検出部11及び回転数検出部12の検出結果である走行速度及びエンジン回転数で取得するものである。
制御部48は、例えば、契約会社の端末装置5からの入力操作で運行履歴DB47内の利用者ID47A、就業先47B、就業期間47C、業種47D及び車種47Eを更新登録する。更に、制御部48は、就業期間47C及び、運行DB46内の走行距離46P及び稼働フラグ46Iに基づき月間平均走行距離47F及び月間稼働日数47Gを算出して運行履歴DB47内に更新登録する。
制御部48は、運行DB46内の利用者ID46Aに対応する就業先の就業期間内の運行情報及び生体情報に基づき、利用者IDに対応した就業先の就業期間内の生体評価値及び運転評価値を生成する。更に、制御部48は、その生成した生体評価値47H及び運転評価値47Iを運行履歴DB47に登録する。
制御部48は、例えば、利用者DB45、運行DB46及び運行履歴DB47内のデータ同士を利用者ID45A(46A,47A)で紐付している。
制御部48は、例えば、インターネット6経由で端末装置5から指定ドライバの利用者ID及び指定日の走行情報を表示する表示要求に応じて運行DB46内の生体情報及び運行情報を取得する。制御部48は、取得した生体情報及び運行情報を走行情報として表示要求元の端末装置5に提供する。図8は、端末装置5の走行情報の表示画面の一例を示す説明図である。図8に示す表示画面は、特定の指定ドライバに関わる2014年11月12日の1日分の走行情報を画面表示している。走行情報は、生体情報51と、危険兆候52と、稼働状態53と、走行速度54と、走行距離55とを表示している。生体情報51の表示項目には、例えば、体重51A、体温51B、血圧51C及びALC51Dを表示している。尚、制御部48は、指定した利用者ID及び指定日に対応する運行DB46内の測定日時46Bを参照し、体温46C、体重46D、血圧46E及びALC46Gを検索し、その検索結果を生体情報51とする。
危険兆候52の表示項目には、ヒヤリ52A、白線逸脱52B、車間距離違反52C、眠気検知52D及び違反52Eを表示している。尚、制御部48は、指定した利用者ID及び指定日に対応する運行DB46内の測定日時46Bを参照し、眠気検知46H、白線逸脱46J、ヒヤリ46K、違反46L及び車間距離違反46Mを検索し、その検索結果を危険兆候52とする。危険兆候52の表示項目には、時間単位でヒヤリ52A、白線逸脱52B、車間距離違反52C、眠気検知52D及び違反52Eの発生有無を表示すると共に、その指定日に発生した回数の合計を表示している。
稼働状態53の表示項目には、ドライバ車両の稼働時間を棒グラフ状で表示すると共に、稼働時間53A及び睡眠時間53Bを表示する。尚、制御部48は、指定した利用者ID及び日時に対応する運行DB46内の稼働フラグ46Iを検索し、その検索結果を稼働状態53とする。
走行速度54の表示項目には、指定日分のドライバ車両の走行速度をグラフ状で表示すると共に、指定日の最高速度を表示する。尚、制御部48は、指定した利用者ID及び指定日に対応する運行DB46内の測定日時46Bを参照し、走行速度46Nを検索し、その検索結果を走行速度54とする。
走行距離55の表示項目には、指定日分のドライバ車両の走行距離をグラフ状で表示すると共に、指定日の総走行距離を表示する。尚、制御部48は、指定した利用者ID及び指定日に対応する運行DB46内の測定日時46Bを参照し、走行距離46Pを検索し、その検索結果を走行距離55とする。
つまり、制御部48は、端末装置5から指定ドライバ及び指定日の走行情報の表示要求に応じて、指定ドライバ及び指定日の生体情報51、危険兆候52、稼働状態53、走行速度54及び走行距離55等の走行情報を表示要求元の端末装置5に提供する。その結果、表示要求の端末装置5の利用者は、図8に示す走行情報を視認し、ドライバ及び日時を指定して、指定ドライバ及び指定日の走行情報を時間単位で認識できる。
制御部48は、記憶部44に記憶中の走行分析プログラムを読み出し、読み出した走行分析プログラムを実行することで、走行分析プロセスの機能として実行する。制御部48は、機能構成として、受付部48Aと、特定部48Bと、取得部48Cとを有する。受付部48Aは、例えば、インターネット6経由で契約会社の端末装置5から特定のドライバの走行特徴の検索要求を受け付ける。特定部48Bは、検索対象に対応する運行DB46内のドライバの利用者ID46Aに対応した測定日時46Bを参照し、就業先の就業期間内の運行情報及び生体情報を運行DB46から特定する。特定部48Bは、指定した利用者ID、就業先及び就業期間に対応する運行情報として、稼働フラグ46I、走行速度46N、眠気検知46Hの回数、白線逸脱46Jの回数、ヒヤリ46Kの回数、違反46Lの回数及び車間距離違反46Mの回数を特定する。
取得部48Cは、特定部48Bで特定した情報に基づき、生体評価値内の連続運転適性、長時間運転適性、深夜適正及び睡眠特性を算出する。尚、取得部48Cは、生体情報内の体温、血圧、脈拍、ALCが基準値を超えた場合に異常と判断した回数を考慮して生体評価値を修正する。
取得部48Cは、指定した利用者ID、就業先及び就業期間に対応する運行DB46内の走行速度46N、走行距離46P、エンジン回転数46Q及び第1の基準速度(yykm/h)に基づき、運転評価値内の発進停止の適正度を算出する。
取得部48Cは、指定した利用者ID、就業先及び就業期間に対応する運行DB46内の走行速度46N、走行距離46P及び第2の基準速度(xxkm/h)に基づき、運転評価値内の定速走行の適正度を算出する。取得部48Cは、指定した利用者ID、就業先及び就業期間に対応する運行DB46内の走行速度46N及び第3の基準値(90km/h)に基づき、運転評価値内の最高速度の適正度を算出する。
取得部48Cは、指定した利用者ID、就業先及び就業期間に対応する運行DB46内の稼働フラグ46Iに基づく稼働時間、走行速度46N、走行距離46P及びエンジン回転数46Qに基づき、運転評価値内のエンジンブレーキの活用度を算出する。取得部48Cは、指定した利用者ID、就業先及び就業期間に対応する稼働フラグ46Iに基づく稼働時間、走行速度46N、走行距離46P、エンジン回転数46Q及び基準回転数(xxxrpm)に基づき、運転評価値内のアイドリング状態の適正度を算出する。
取得部48Cは、算出した連続運転適性、長時間運転適性、深夜適正及び睡眠特性で、特定した利用者IDに対応した就業先及び就業期間内の生体評価値を生成する。更に、取得部48Cは、算出した発進停止の適正度、定速走行の適正度、最高速度の適正度、エンジンブレーキの活用度及びアイドリング状態の適正度に基づき、利用者IDに対応した就業先及び就業期間内の運転評価値を生成する。そして、取得部48Cは、検索対象の利用者IDに対応した個人情報の他に、利用者IDに対応した就業先の就業期間内の運転評価値、生体評価値及び就業履歴等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に提供する。
図11は、端末装置5上の走行特徴の表示画面の一例を示す説明図である。図11に示す表示画面は、検索対象の利用者IDの個人情報61及び、利用者IDの就業先及び就業期間内の就業履歴62等を含む走行特徴60を表示する。走行特徴60は、個人情報61、就業履歴62、生体評価グラフ63及び運転評価グラフ64を有する。個人情報61は、利用者DB45の検索対象の利用者ID45Aに対応した、利用者名45B、性別45C、年齢45D、免許種別45E、走行距離45F、ドライバ歴45G、資格情報45H及び業務車種45I等の検索結果である。就業履歴62は、運行履歴DB47内の検索対象の利用者ID47Aに対応した就業先47B、就業期間47C、業種47D、車種47E、月間走行平均距離47F、月間稼働日数47G、生体評価値47H、運転評価値47I等の検索結果である。つまり、就業履歴62は、検索対象の利用者IDの就業先62A、就業期間62B、業種62C、車種62D、月間走行平均距離62E、月間稼働日数62F、生体評価値62G及び運転評価値62Hを有する。生体評価グラフ63は、例えば、生体評価値内の連続運転適性、長時間運転適性、深夜適性及び睡眠特性をグラフ化したものである。運転評価グラフ64は、例えば、運転評価値内の発進停止の適正度、定速走行の適正度、最高速度の適正度、エンジンブレーキの活用度及びアイドリング状態の適正度をグラフ化したものである。
検索要求元の端末装置5の利用者は、図11に示すように表示画面上の特定ドライバの走行特徴を視認する。その結果、利用者は、特定ドライバの実績に基づく走行特徴、例えば、連続運転適性、長時間運転適性、深夜適正、睡眠特性、発進停止の適正度、定速走行の適正度、最高速度の適正度、エンジンブレーキの活用度及びアイドリング状態の適正度を認識できる。
次に本実施例のドライバ監視システム1の動作について説明する。図9及び図10は、走行分析処理に関わるサーバ装置4の処理動作の一例を示すフローチャートである。図9に示す走行分析処理は、特定のドライバに対応した運行情報及び生体情報に基づき、特定のドライバの就業先に関わる就業期間内の運転評価値及び生体評価値を生成し、生成した運転評価値及び生体評価値を含む走行特徴を出力する処理である。
図9に示すサーバ装置4内の制御部48内の受付部48Aは、端末装置5から指定した利用者IDのみを検索対象とした入力であるか否かを判定する(ステップS11)。制御部48内の特定部48Bは、利用者IDのみを検索対象とした入力の場合(ステップS11肯定)、利用者IDに対応する就業先及び就業期間内の運行情報及び生体情報を運行DB46から特定する(ステップS12)。尚、運行情報は、例えば、運行DB46内の眠気検知46H、稼働フラグ46I、白線逸脱46J、ヒヤリ46K、違反46L、車間距離違反46M、走行速度46N、走行距離46P及びエンジン回転数46Q等である。生体情報は、例えば、運行DB46内の体温46C、体重46D、血圧46E、脈拍46F及びALC46G等である。
制御部48内の取得部48Cは、特定した就業先及び就業期間内の運行情報及び生体情報に基づき、指定した利用者IDに対応する就業先の就業期間内の運転評価値及び生体評価値を生成する(ステップS13)。そして、取得部48Cは、利用者IDに対応した運転評価値及び生体評価値を運行履歴DB47に記憶する。更に、取得部48Cは、その利用者IDに対応する個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に対して出力し(ステップS14)、図9に示す処理動作を終了する。そして、検索要求元の端末装置5は、特定ドライバの全就業先及び全就業期間を総合した走行特徴を表示画面上に画面表示する。その結果、検索要求元の端末装置5の利用者は、利用者IDを指定して特定ドライバの全就業先及び全就業期間内の走行特徴を視認できる。
また、受付部48Aは、利用者IDのみを検索対象とした入力でない場合(ステップS11否定)、端末装置5から指定した利用者ID及び就業先を検索対象とした入力であるか否かを判定する(ステップS15)。特定部48Bは、指定した利用者ID及び就業先を検索対象とした入力の場合(ステップS15肯定)、指定した利用者ID及び就業先に対応する就業期間内の運行情報及び生体情報を運行DB46から特定する(ステップS16)。
取得部48Cは、特定した就業期間内の運行情報及び生体情報に基づき、指定した利用者ID及び就業先に対応した運転評価値及び生体評価値を生成する(ステップS17)。そして、取得部48Cは、指定した利用者ID及び就業先に対応した運転評価値及び生体評価値を運行履歴DB47に記憶する。更に、取得部48Cは、指定した利用者ID及び就業先に対応する個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に対して出力し(ステップS18)、図9に示す処理動作を終了する。そして、検索要求元の端末装置5は、特定ドライバの指定就業先の就業期間内の走行特徴を表示画面上に画面表示する。その結果、検索要求元の端末装置5の利用者は、就業先を指定して特定ドライバの指定就業先の就業期間内の走行特徴を視認できる。
また、受付部48Aは、指定する利用者ID及び就業先を検索対象とした入力でない場合(ステップS15否定)、図10に示すM1に移行する。図10に示すM1において受付部48Aは、端末装置5から指定した利用者ID及び就業期間を検索対象とした入力であるか否かを判定する(ステップS19)。特定部48Bは、指定した利用者ID及び就業期間を検索対象とした入力の場合(ステップS19肯定)、指定した利用者ID及び就業期間に対応する就業期間内の運行情報及び生体情報を運行DB46から特定する(ステップS20)。
取得部48Cは、特定した就業期間内の運行情報及び生体情報に基づき、利用者ID及び就業期間に対応した運転評価値及び生体評価値を生成する(ステップS21)。そして、取得部48Cは、指定した利用者ID及び就業期間に対応した運転評価値及び生体評価値を運行履歴DB47に記憶する。更に、取得部48Cは、指定した利用者ID及び就業期間に対応する個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に対して出力し(ステップS22)、図10に示す処理動作を終了する。そして、検索要求元の端末装置5は、特定ドライバの指定就業期間内の走行特徴を表示画面上に画面表示する。その結果、検索要求元の端末装置5の利用者は、就業期間を指定して特定ドライバの指定就業期間内の走行特徴を視認できる。
また、受付部48Aは、指定する利用者ID及び就業期間を検索対象とした入力でない場合(ステップS19否定)、端末装置5から指定した利用者ID、就業先及び就業期間を検索対象とした入力であるか否かを判定する(ステップS23)。特定部48Bは、指定した利用者ID、就業先及び就業期間を検索対象とした入力の場合(ステップS23肯定)、指定した利用者ID、就業先及び就業期間に対応する運行情報及び生体情報を運行DB46から特定する(ステップS24)。
取得部48Cは、特定した就業期間内の運行情報及び生体情報に基づき、利用者ID、就業先及び就業期間に対応した運転評価値及び生体評価値を生成する(ステップS25)。そして、取得部48Cは、指定した利用者ID、就業先及び就業期間に対応した運転評価値及び生体評価値を運行履歴DB47に記憶する。更に、取得部48Cは、検索要求元の端末装置5から指定した利用者ID、就業先及び就業期間に対応する個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に対して出力し(ステップS26)、図10に示す処理動作を終了する。そして、検索要求元の端末装置5は、特定ドライバの指定就業先及び指定就業期間内の走行特徴を表示画面上に画面表示する。その結果、検索要求元の端末装置5の利用者は、就業先及び就業期間を指定して特定ドライバの指定就業先及び指定就業期間内の走行特徴を視認できる。
受付部48Aは、指定した利用者ID、就業先及び就業期間を検索対象とした入力でない場合(ステップS23否定)、図10に示す処理動作を終了する。
走行分析処理を実行する制御部48は、端末装置5から利用者IDの検索要求の入力を検出した場合、利用者IDに対応する就業先及び就業期間内の運行情報及び生体情報を特定し、特定した運行情報及び生体情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成する。更に、制御部48は、利用者IDの個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に提供する。その結果、検索要求元の端末装置5の利用者は、利用者IDを指定して特定ドライバの全就業先及び全就業期間を総合した走行特徴を認識できる。
制御部48は、端末装置5から利用者ID及び就業先の検索要求の入力を検出した場合、利用者ID及び就業先に対応する就業期間内の運行情報及び生体情報を特定し、特定した運行情報及び生体情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成する。更に、制御部48は、利用者IDの個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に提供する。その結果、検索要求元の端末装置5の利用者は、就業先を指定して特定ドライバの指定就業先の就業期間内の走行特徴を認識できる。
制御部48は、端末装置5から利用者ID及び就業期間の検索要求の入力を検出した場合、利用者ID及び就業期間に対応する運行情報及び生体情報を特定し、特定した運行情報及び生体情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成する。更に、制御部48は、利用者IDの個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に提供する。その結果、検索要求元の端末装置5の利用者は、就業期間を指定して特定ドライバの指定就業期間内の走行特徴を認識できる。
制御部48は、端末装置5から利用者ID、就業先及び就業期間の検索要求の入力を検出した場合、利用者ID、就業先及び就業期間に対応する運行情報及び生体情報を特定し、特定した運行情報及び生体情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成する。更に、制御部48は、利用者IDの個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に提供する。その結果、検索要求元の端末装置5の利用者は、就業先及び就業期間を指定して特定ドライバの指定就業先及び指定就業期間内の走行特徴を認識できる。
本実施例のサーバ装置4は、端末装置5から特定のドライバの利用者IDを含む入力を受け付け、利用者IDに対応した測定日時を参照し、就業先の就業期間内の運行情報及び生体情報を運行DB46から特定する。サーバ装置4は、特定された運行情報及び生体情報に基づき特定ドライバの就業先の就業期間内の運転評価値及び生体評価値を生成し、これら運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に提供する。その結果、検索要求元の端末装置5の利用者は、ドライバを指定し、特定ドライバの就業先及び就業期間内の走行特徴を認識できる。そして、利用者は、特定ドライバの実績に基づく走行特徴を認識できるため、例えば、雇用選定は勿論のこと、仕事配分にも活用できる。
サーバ装置4は、端末装置5から特定のドライバの利用者ID及び就業期間を含む入力を受け付け、利用者IDに対応した測定日時を参照し、指定就業期間内の運行情報及び生体情報を運行DB46から特定する。サーバ装置4は、特定された運行情報及び生体情報に基づき特定ドライバの指定就業期間内の運転評価値及び生体評価値を生成し、これら運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に提供する。その結果、検索要求元の端末装置5の利用者は、ドライバ及び就業期間を指定し、特定ドライバの指定就業期間内の走行特徴を認識できる。そして、利用者は、特定ドライバの実績に基づく走行特徴を認識できるため、例えば、雇用選定は勿論のこと、仕事配分にも活用できる。
サーバ装置4は、特定ドライバの就業先及び就業期間内の生体評価値及び運転評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置5に提供する。その結果、利用者は、安全運転の実績のあるドライバを簡単に抽出できる。
尚、上記実施例では、生体情報として、例えば、体温、体重、血圧、脈拍及びALCを例示し、運行情報として、例えば、睡眠検知、白線逸脱、ヒヤリ、違反、車間距離違反、走行速度、走行距離及びエンジン回転数等を例示した。しかしながら、これら限定されるものではなく、適宜変更可能である。
上記実施例では、利用者IDの検索要求の入力がある場合、サーバ装置4が利用者IDに対応した就業先及び就業期間内の生体情報及び運行情報を運行DB46から特定し、特定した生体情報及び運行情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成した。しかしながら、サーバ装置4が利用者IDに対応した就業先及び就業期間内の生体情報及び運行情報を特定し、特定した生体情報及び運行情報を検索要求元の端末装置5に提供する。そして、検索要求元の端末装置5が特定した生体情報及び運行情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成するようにしても良い。この場合、サーバ装置4側の処理負担を軽減できる。
上記実施例では、生体評価値として、例えば、連続運転適性、長時間運転適性、深夜適正や睡眠特性等を例示したが、これらに限定されるものではなく、運転を生体情報の観点から客観的に評価できる指標であれば、適宜変更可能である。
上記実施例では、運転評価値として、例えば、発進停止の適正度、定速走行の適正度、最高速度の適正度、エンジンブレーキの活用度、アイドリング状態の適正度等を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではなく、運転を運行情報の観点から客観的に評価できる指標であれば、適宜変更可能である。
上記実施例では、運行監視装置2及び健康測定装置3を別個にして説明したが、運行管理装置2内に健康測定装置3の機能を備えるようにしても良い。
上記実施例では、検索要求元の端末装置5から利用者IDを指定し、指定した利用者IDに対応する就業先及び就業期間内の運転評価値及び生体評価値を生成した。しかしながら、例えば、業種、就業先や就業期間を指定し、指定した項目に該当する利用者IDに対応する運転評価値及び生体評価値を生成するようにしても良い。
上記実施例では、ステータスイッチ17のスイッチ操作に応じた稼働フラグに応じて稼働開始及び稼働停止を判断したが、車速検出部11の車両の走行有無に応じて稼働開始及び稼働停止を判断しても良い。
運行監視装置2は、車両の走行速度、走行距離及びエンジン回転数を1時間単位でサーバ装置4に通知したが、1時間単位に限定されるものではなく、適宜変更可能である。
サーバ装置4は、運転評価値及び生体評価値を生成する際、生体情報や運行情報内の指標、例えば、ドライバ歴の長さに応じて評価値に重み付けを付加するようにしても良い。サーバ装置4内の利用者DB45、運行DB46及び運行履歴DB47を分別したが、同一DBであっても良い。
サーバ装置4は、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を端末装置5に提供するようにしたが、例えば、運転評価値内の深夜適性や長時間運転適性等の一部の適正のみを走行特徴として端末装置5に提供するようにしても良い。
上記実施例のドライバ監視システム1では、インターネット6経由で運行監視装置2、サーバ装置4及び端末装置5等の装置同士で通信接続可能にした。しかしながら、インターネット6の代わりに、例えば、LAN(Local Area Network)等を使用しても良く、適宜変更可能である。
上記実施例では、サーバ装置4をコンピュータ、端末装置5を契約会社のコンピュータとしたが、サーバ装置4及び端末装置5の各種機能や情報をクラウドコンピューティングで実現するようにしても良い。
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
更に、サーバ装置4及び端末装置5をそれぞれ構成する各コンピュータで行われる各種処理機能は、CPU(Central Processing Unit)(又はMPU(Micro Processing Unit)、MCU(Micro Controller Unit)等のマイクロ・コンピュータ)上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、CPU(又はMPU、MCU等のマイクロ・コンピュータ)で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。
ところで、本実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図12は、走行分析プログラムを実行するコンピュータ100の一例を示す説明図である。
図12において走行分析プログラムを実行するコンピュータ100では、通信インタフェース110と、HDD120と、ROM130、RAM140、CPU150、バス160とを有する。
そして、ROM130には、上記実施例と同様の機能を発揮する走行分析プログラムが予め記憶されている。尚、ROM130ではなく、図示せぬドライブで読取可能な記録媒体に処理プログラムが記録されていても良い。また、記録媒体としては、例えば、CD−ROM、DVDディスク、USBメモリ、SDカード等の可搬型記録媒体、HDD、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等でも良い。処理プログラムとしては、受付プログラム130A、特定プログラム130B及び取得プログラム130Cである。尚、受付プログラム130A、特定プログラム130B及び取得プログラム130Cについては、適宜統合又は分散しても良い。
そして、CPU150は、これらの受付プログラム130A、特定プログラム130B及び取得プログラム130CをROM130から読み出し、これら読み出された各プログラムを実行する。そして、CPU150は、各プログラム130A、130B及び130Cを、RAM140上で受付プロセス140A、特定プロセス140B及び取得プロセス140Cとして機能させる。HDD120には、特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の走行データを記憶する記憶部を有する。
CPU150は、特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付ける。CPU150は、記憶部を参照し、特定のドライバに対応した就業期間内の走行データを特定する。更に、CPU150は、特定された走行データに基づき特定のドライバの就業期間内の走行の特徴を取得して出力する。その結果、特定ドライバの走行の特徴を出力できる。
1 ドライバ監視システム
2 運行監視装置
3 健康測定装置
4 サーバ装置
45 利用者DB
46 運行DB
47 運行履歴DB
48 制御部
48A 受付部
48B 特定部
48C 取得部

Claims (9)

  1. 特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付け、
    特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の生体情報及び運行情報を含む走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業期間内の走行データを特定し、
    特定された前記走行データ内の生体情報及び運行情報に基づき、前記特定のドライバの就業期間内の運行時間に占める運転時間の割合が所定割合を超える長時間運転及び走行開始から休憩なしに連続走行する連続運転生体情報及び運行情報の観点から評価した、長時間運転適性及び連続運転適性を有する生体評価情報を含む走行の特徴を取得して出力する
    処理を実行することを特徴とする走行分析方法。
  2. 前記入力を受け付ける処理として、
    前記特定のドライバの識別情報及び当該特定のドライバの就業期間を含む入力を受け付け、
    前記走行データを特定する処理として、
    前記受け付けた入力内の前記特定のドライバの識別情報及び就業期間に対応する前記走行データを特定する
    ことを特徴とする請求項1に記載の走行分析方法。
  3. 前記走行データは、
    前記特定のドライバの車両走行に関わる当該ドライバの運行情報を含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の走行分析方法。
  4. 前記走行データは、
    前記特定のドライバの車両走行に関わる当該ドライバの生体情報を含むことを特徴とする請求項1〜3の何れか一つに記載の走行分析方法。
  5. 前記走行の特徴は、
    前記特定のドライバの安全運転の評価度合を示す指標であることを特徴とする請求項1〜4の何れか一つに記載の走行分析方法。
  6. 前記走行の特徴は、
    前記特定のドライバの運転タイプを示す情報であることを特徴とする請求項1〜4の何れか一つに記載の走行分析方法。
  7. 特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付け、
    ドライバ毎に、当該ドライバの就業先の就業期間及び、当該就業期間内の生体情報及び運行情報を含む走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業先毎の就業期間内の走行データを特定し、
    前記特定された前記特定のドライバに対応する前記就業先毎の就業期間内の走行データ内の生体情報及び運行情報に基づき、前記特定のドライバの前記就業先毎の就業期間内の運行時間に占める運転時間の割合が所定割合を超える長時間運転及び走行開始から休憩なしに連続走行する連続運転生体情報及び運行情報の観点から評価した、長時間運転適性及び連続運転適性を有する生体評価情報を含む走行の特徴を取得して出力する
    処理を実行することを特徴とする走行分析方法。
  8. 特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付ける受付部と、
    特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の生体情報及び運行情報を含む走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業期間内の走行データを特定する特定部と、
    特定された前記走行データ内の生体情報及び運行情報に基づき、前記特定のドライバの就業期間内の運行時間に占める運転時間の割合が所定割合を超える長時間運転及び走行開始から休憩なしに連続走行する連続運転生体情報及び運行情報の観点から評価した、長時間運転適性及び連続運転適性を有する生体評価情報を含む走行の特徴を取得して出力する取得部と
    を有することを特徴とする走行分析装置。
  9. コンピュータに、
    特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付け、
    特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の生体情報及び運行情報を含む走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業期間内の走行データを特定し、
    特定された前記走行データ内の生体情報及び運行情報に基づき、前記特定のドライバの就業期間内の運行時間に占める運転時間の割合が所定割合を超える長時間運転及び走行開始から休憩なしに連続走行する連続運転生体情報及び運行情報の観点から評価した、長時間運転適性及び連続運転適性を有する生体評価情報を含む走行の特徴を取得して出力する
    処理を実行させることを特徴とする走行分析プログラム。
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