JP6593882B2 - 危険通知装置、危険通知システム、危険通知方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、危険通知装置、危険通知システム、危険通知方法及びプログラムに関する。

車両と歩行者とが衝突することを抑制するためのシステムとして、車両に搭載された車載器及び歩行者が携帯する携帯端末からそれぞれ取得した位置情報、速度情報及び移動方向情報に基づいて、車両及び歩行者の到達地点を予測し、車両と歩行者が衝突する可能性があると判断された場合、車載器又は携帯端末から警告が出力されるシステムが提供されている（例えば特許文献１）。
また、歩行者が携帯する携帯端末から取得した位置情報が車載器に表示されることにより、歩行者の存在を車両の運転者等へ通知するシステムが提供されている（例えば特許文献２、特許文献３）。

特開２００５−４５４２号公報 特開２００８−２１７４２９号公報 特開２００７−１２２７３５号公報

しかしながら、車両と歩行者とが同一の道路に位置している場合であっても、例えば、当該道路の交通量が多い状況と、交通量が少ない状況とでは、車両と歩行者とが衝突する危険度が異なる可能性がある。このため、上述のシステムのように、車両及び歩行者の到達地点のみに基づいて車載器又は携帯端末から警告が出力される場合、車両と歩行者とが衝突する危険度が高い状況にも関わらず警告が出力されない、又は、車両と歩行者とが衝突する危険度が低い状況にも関わらず警告が出力される可能性がある。

本発明は、このような課題に鑑みてなされたものあって、道路区間別の交通状況に応じて、交通事故の危険予測情報を通知する危険通知装置、危険通知システム、危険通知方法及びプログラムを提供する。

上記課題を解決するため、本発明は以下の手段を採用している。
本発明の一態様によれば、危険通知装置は、道路区間の交通状況指標を交通状況データベースから取得する交通状況指標取得部と、前記交通状況指標に基づいて、前記道路区間における交通事故の発生確率を示す危険度を予測する危険予測部と、前記危険予測部が前記道路区間の前記危険度が所定の基準値以上となると判断した場合、当該道路区間に位置する車両に搭載された車載器及び歩行者が携帯する携帯端末の少なくとも一方へアラート情報を送信するアラート情報送信部と、を備える。
このようにすることで、危険予測部は、道路区間の交通状況指標に応じて危険度の予測を行うため、各道路区間の危険度の予測精度を向上させることができる。また、アラート情報送信部は、危険予測部が危険度が所定の基準値以上となると判断した道路区間に位置する車載器及び携帯端末の少なくとも一方へアラート情報を送信して注意喚起を行うことができるとともに、危険予測部が危険度が所定の基準値以上とならないと判断した道路区間においては不要なアラート情報の送信を抑制することができる。

本発明の一態様によれば、上述の態様の危険通知装置において、前記危険予測部は、前記交通状況指標取得部が取得した前記交通状況指標と、過去の交通状況指標に対する交通事故の発生確率を前記道路区間別に関連付けた危険度相関データとに基づいて、前記危険度を予測する。
このようにすることで、危険予測部は、交通状況指標取得部が取得した現在の交通状況指標と、過去の交通状況指標に対する交通事故の発生確率を示す危険度相関データとの双方を参照することにより、危険度の予測精度を更に向上させることができる。

本発明の一態様によれば、上述の態様の危険通知装置において、前記アラート情報送信部は、前記危険予測部が前記道路区間の危険度が所定の基準値以上となると判断した場合、且つ、当該道路区間に歩行者が存在する場合、前記車載器へアラート情報を送信する。
このようにすることで、アラート情報送信部は、危険度が所定の基準値以上であって歩行者が存在する道路区間においては車載器へアラート情報を送信して適切に注意喚起を行うことができるとともに、危険度が所定の基準値以上であっても歩行者が存在しない道路区間においては不要なアラート情報の送信を抑制することができる。

本発明の一態様によれば、危険通知システムは、上述の何れか一の態様の危険通知装置と、複数の車両のそれぞれに搭載された車載器の位置情報を含む車載器プローブデータと、複数の歩行者がそれぞれ携帯する携帯端末の位置情報を含む携帯端末プローブデータと、を収集するプローブデータ収集部と、前記車載器プローブデータと、前記携帯端末プローブデータとに基づいて、道路区間別の交通状況指標を生成して交通状況データベースに記録する交通状況指標生成部と、を備える。
このようにすることで、交通状況指標生成部は、プローブデータ収集部が逐次収集する車載器プローブデータ及び携帯端末プローブデータに基づいて現実の道路区間の状況に応じた交通状況指標を生成することができる。このため、交通状況指標生成部は、交通状況指標の精度を高めることができる。また、危険通知装置は、このように精度の高い交通状況指標に基づいて、各道路区間の危険度の予測精度を向上させることができる。

本発明の一態様によれば、危険通知方法は、道路区間の交通状況指標を交通状況データベースから取得する交通状況指標取得ステップと、前記交通状況指標に基づいて、前記道路区間における危険度を予測する危険予測ステップと、前記危険予測ステップにおいて前記道路区間の危険度が所定の基準値以上となると判断された場合、当該道路区間に位置する車両に搭載された車載器及び歩行者が携帯する携帯端末の少なくとも一方へアラート情報を送信するアラート情報送信ステップと、を有する。

本発明の一態様によれば、プログラムは、危険通知装置のコンピュータを、道路区間の交通状況指標を交通状況データベースから取得する交通状況指標取得部、前記交通状況指標に基づいて、前記道路区間における危険度を予測する危険予測部、前記危険予測部が前記道路区間の危険度が所定の基準値以上となると判断した場合、当該道路区間に位置する車両に搭載された車載器及び歩行者が携帯する携帯端末の少なくとも一方へアラート情報を送信するアラート情報送信部、として機能させる。

上述の危険通知装置、危険通知システム、危険通知方法及びプログラムによれば、道路区間別の交通状況に応じて、交通事故の危険予測情報を通知することができる。

本発明の第１の実施形態に係る危険通知システムの全体構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る道路区間の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る交通状況指標生成部の機能を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る交通状況テーブルの例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る交通状況指標生成部の処理フローを示す第１の図である。 本発明の第１の実施形態に係る交通状況指標生成部の処理フローを示す第２の図である。 本発明の第１の実施形態に係る交通状況指標生成部の処理フローを示す第３の図である。 本発明の第１の実施形態に係る危険通知装置の機能構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る危険度相関データの例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るアラート情報の例を示す第１の図である。 本発明の第１の実施形態に係るアラート情報の例を示す第２の図である。 本発明の第１の実施形態に係る危険通知装置の処理フローを示す第１の図である。 本発明の第１の実施形態に係る危険通知装置の処理フローを示す第２の図である。 本発明の第１の実施形態に係る危険通知装置のハードウェア構成の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態の変形例に係る危険通知装置の処理フローを示す図である。 本発明の第１の実施形態の変形例に係る危険度相関データの例を示す図である。

＜第１の実施形態＞
以下、本発明の第１の実施形態に係る危険通知システム１について、図１〜図１４を参照しながら説明する。

（危険通知システムの全体構成）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る危険通知システムの全体構成を示す図である。
図１に示すように、本実施形態の危険通知システム１は、インターネット等のネットワークＮＷを介して通信可能に接続されたプローブデータ収集部１０と、交通状況指標生成部２０と、交通状況データベース３０と、危険通知装置４０と、を備えている。
なお、プローブデータ収集部１０、交通状況指標生成部２０、交通状況データベース３０及び危険通知装置４０は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の専用線で通信可能に接続されていてもよい。

プローブデータ収集部１０は、所定時間ごと（例えば１秒ごと）に、車両に搭載された車載器Ａ及び歩行者が携帯する携帯端末Ｔから送信されるプローブデータ（車載器プローブデータ及び携帯端末プローブデータ）を収集する。
具体的には、プローブデータ収集部１０は、複数の車両のそれぞれに搭載された車載器Ａ（車載器Ａ１〜Ａｎ）からネットワークＮＷを介して送信された車載器プローブデータを収集する。また、プローブデータ収集部１０は、複数の歩行者がそれぞれ携帯する携帯端末Ｔ（携帯端末Ｔ１〜Ｔｎ）から、ネットワークＮＷを介して送信された携帯端末プローブデータを収集する。なお、歩行者が携帯する携帯端末Ｔには、携帯端末プローブデータを送信し、危険通知装置４０から「交通事故が発生する危険度が高い」ことを示すアラート情報を受信するためのアプリケーションが予めインストールされている。
車載器プローブデータには、「送信日時」、「機器種別」、「機器ＩＤ」、「位置情報」、「移動速度」、「アラート設定」等が含まれている。また、携帯端末プローブデータには、「機器種別」、「機器ＩＤ」、「位置情報」、「アラート設定」等が含まれている。
「送信日時」は、プローブデータが車載器Ａ又は携帯端末Ｔから送信された日時を示す情報である。「機器種別」は、プローブデータの送信元が車載器Ａであるか携帯端末Ｔであるかを特定するための情報である。「機器ＩＤ」は、プローブデータの送信元である車載器Ａ又は携帯端末Ｔを特定可能な情報である。「位置情報」は、プローブデータが送信された日時における、車載器Ａが搭載された車両又は携帯端末Ｔを携帯する歩行者が位置する地点（緯度、経度等）を示す情報である。「移動速度」は、プローブデータが送信された日時における、車載器Ａが搭載された車両の走行速度（ｍ／ｓ）を示す情報である。「アラート設定」は、車載器Ａ及び携帯端末Ｔがアラート情報を受信するか否か（「ＯＮ」又は「ＯＦＦ」）を示す情報である。車両の運転者は、車載器Ａを通じてアラート情報を受信するか否かを任意で切り替えることができる。また、歩行者は、携帯端末Ｔにインストールされたアプリケーションを通じて、アラート情報を受信するか否かを任意で切り替えることができる。

図２は、本発明の第１の実施形態に係る道路区間の例を示す図である。
交通状況指標生成部２０は、プローブデータ収集部１０が収集したプローブデータ（車載器プローブデータ及び携帯端末プローブデータ）に基づいて、所定時間ごと（例えば１秒ごと）に、道路区間別の交通状況指標を生成する。なお、本実施形態において、交通状況指標生成部２０は、車両の交通状況を示す「車両交通状況指標」と、歩行者の交通状況を示す「歩行者交通状況指標」とを、それぞれ道路区間別に生成する。
道路区間とは、図２に示すように、道路上の複数の交通結節点（交差点等）のそれぞれに設定されたノードのうち、隣接する二点のノード間の領域を示す。各道路区間には、道路区間を特定可能な「リンクＩＤ」が付されている。例えば、図２に示すように、二つのノード（交差点）間の領域であって、一方へ向かう車線を示す道路区間にはリンクＩＤ「Ｂ２０ａ」が付されており、他方へ向かう車線を示す道路区間にはリンクＩＤ「Ｂ２０ｂ」が付されている。なお、交通結節点間の距離が所定距離（例えば１００メートル）よりも長い場合は、更に所定距離ごとにノードを設定するようにしてもよい。本実施形態では、交通状況指標生成部２０は、「リンクＩＤ」と、道路区間の位置（例えば、道路区間の始点及び終点の緯度及び経度）を示す「道路区間位置情報」と、「道路区間の長さ」とが関連付られた地図データを予め有している。
交通状況指標（車両交通状況指標及び歩行者交通状況指標）とは、道路区間内における車両及び歩行者の交通状況を示す情報である。本実施形態では、交通状況指標には、「交通量」、「交通密度」、及び「平均速度」が含まれている。「交通量」は、道路区間内における１秒あたりの車両の通行台数（台／秒）又は歩行者の通行人数（人／秒）を示す。「交通密度」は、道路区間内における１メートルあたりの車両台数（台／ｍ）又は歩行者人数（人／ｍ）を示す。「平均速度」は、道路区間内を走行中の車両又は通行中の歩行者の平均移動速度（ｍ／ｓ）を示す。
また、交通状況指標生成部２０は、交通状況指標を演算する際に用いたプローブデータに基づいて、道路区間（リンクＩＤ）と、当該道路区間に位置する車載器Ａ及び携帯端末Ｔの情報（プローブデータの一部）とが関連付けられたデータを、交通状況データベース３０の交通状況テーブルＤ１０（図４）に追加して更新する。交通状況テーブルＤ１０の詳細については後述する。

交通状況データベース３０には、交通状況指標生成部２０が生成した交通状況指標（車両交通状況指標及び歩行者交通状況指標）と、図４に示す交通状況テーブルＤ１０とが蓄積されている。

危険通知装置４０は、交通状況データベース３０に記録された道路区間別の交通状況指標に基づいて、各道路区間における交通事故の発生確率を示す危険度を予測する。また、危険通知装置４０は、ある道路区間の「危険度が高い」と判断した場合、当該道路区間に位置する車載器Ａ及び携帯端末Ｔの少なくとも一方へ、「危険度が高い」ことを示すアラート情報を送信する。

（交通状況指標生成部の機能）
図３は、本発明の第１の実施形態に係る交通状況指標生成部の機能を示す図である。
図４は、本発明の第１の実施形態に係る交通状況テーブルの例を示す図である。
以下、本実施形態の交通状況指標生成部２０の機能について、図３〜図４を参照して説明する。
図３に示すように、交通状況指標生成部２０は、まず、プローブデータ収集部１０からプローブデータを取得する。そして、交通状況指標生成部２０は、既知のビッグデータ分散処理技術、ストリームデータ処理技術等を用いて、複数の車載器Ａ及び携帯端末Ｔから収集したプローブデータに基づく道路区間別の交通状況指標を生成する。交通状況指標生成部２０は、交通状況指標を生成すると、当該交通状況指標を道路区間別に交通状況データベース３０へ記録する。これにより、交通状況指標生成部２０は、現実の道路区間別の状況に応じた交通状況指標をリアルタイムに生成することが可能である。

また、交通状況指標生成部２０は、交通状況指標を演算する際に用いたプローブデータに基づいて、道路区間（リンクＩＤ）と、当該道路区間に位置する車載器Ａ及び携帯端末Ｔの情報（プローブデータの一部）とが関連付けられた交通状況データを、交通状況データベース３０の交通状況テーブルＤ１０に追加して更新する。図４に示すように、交通状況テーブルＤ１０には、各プローブデータの「送信日時」と、各プローブデータの送信元である車載器Ａ及び携帯端末Ｔの「機器種別」、「機器ＩＤ」、「位置情報」、及び「アラート設定」と、車載器Ａが搭載された車両及び携帯端末Ｔを携帯する歩行者が位置する道路区間の「リンクＩＤ」と、が関連付けられて記録されている。

（交通状況指標生成部の処理フロー）
図５は、本発明の第１の実施形態に係る交通状況指標生成部の処理フローを示す第１の図である。
以下、本実施形態の交通状況指標生成部２０の処理の流れについて、図５を参照して説明する。

図５に示すように、交通状況指標生成部２０は、プローブデータ収集部１０が収集したプローブデータ（車載器プローブデータ及び携帯端末プローブデータ）を取得する（ステップＳ２００）。

次に、交通状況指標生成部２０は、プローブデータ（車載器プローブデータ及び携帯端末プローブデータ）に基づいて、道路区間別の交通状況指標（車両交通状況指標及び歩行者交通状況指標）を生成するとともに、交通状況テーブルＤ１０を更新する（ステップＳ２０１）。交通状況指標の生成処理及び交通状況テーブルＤ１０の更新処理の詳細については後述する。

次に、交通状況指標生成部２０は、交通状況指標を演算する度に、生成した道路区間別の交通状況指標と交通状況テーブルＤ１０とを、交通状況データベース３０へ記録して蓄積する（ステップＳ２０２）。
このように、交通状況指標生成部２０は、プローブデータを取得する度に、上記処理を繰り返し実行する。

図６は、本発明の第１の実施形態に係る交通状況指標生成部の処理フローを示す第２の図である。
図７は、本発明の第１の実施形態に係る交通状況指標生成部の処理フローを示す第３の図である。
以下、交通状況指標生成部２０が交通状況指標を生成する処理、及び、交通状況テーブルＤ１０を更新する処理について、図６〜図７を参照して説明する。

交通状況指標生成部２０は、まず、図６に示すように、各プローブデータの送信元である車載器Ａが搭載された車両が位置する道路区間（以下、車両が位置する道路区間）、及び、携帯端末Ｔを携帯する歩行者が位置する道路区間（以下、歩行者が位置する道路区間）を特定する処理Ｐ２１を行う。
処理Ｐ２１において、まず、交通状況指標生成部２０は、各プローブデータ（車載器プローブデータ及び携帯端末プローブデータ）から「位置情報」を読み出す（ステップＳ２１０）。

次に、交通状況指標生成部２０は、各プローブデータの「位置情報」に基づいて、各車両及び各歩行者が位置する道路区間を特定する（ステップＳ２１１）。
具体的には、交通状況指標生成部２０は、プローブデータの「位置情報」（緯度及び経度）を含む「道路区間位置情報」を有する道路区間を、地図データから検索して特定する。

次に、交通状況指標生成部２０は、各プローブデータに、特定した道路区間の「リンクＩＤ」を追加する（ステップＳ２１２）。

次に、交通状況指標生成部２０は、各プローブデータの「送信日時」、「機器種別」、「機器ＩＤ」及び「アラート設定」と、ステップＳ２１２において追加された道路区間の「リンクＩＤ」とが関連付けられた交通状況データを、交通状況データベース３０に記録された交通状況テーブルＤ１０（図４）に追加して更新する（ステップＳ２１３）。
このように、交通状況指標生成部２０は、プローブデータを取得する度に、上記処理Ｐ２１を繰り返し実行する。

また、図７に示すように、交通状況指標生成部２０は、上記処理Ｐ２１により「リンクＩＤ」が追加された複数のプローブデータ（車載器プローブデータ及び携帯端末プローブデータ）に基づいて、各道路区間の各時刻における交通状況指標を演算する処理Ｐ２２を行う。
処理Ｐ２２において、まず、交通状況指標生成部２０は、複数のプローブデータのうち、演算の対象となる対象プローブデータを抽出する（ステップＳ２２０）。
本実施形態では、交通状況指標生成部２０は、各プローブデータの「送信日時」及び「リンクＩＤ」に基づいて、任意の対象時刻において任意の対象道路区間に存在することを示すプローブデータを、演算処理の対象プローブデータとして抽出する。具体的には、交通状況指標生成部２０は、任意の対象時刻から所定時間（例えば１秒間）以内の「送信日時」を有するプローブデータであって、任意の対象道路区間のリンクＩＤと同一の「リンクＩＤ」を有するプローブデータを、演算処理の対象プローブデータとして抽出する。

次に、交通状況指標生成部２０は、対象プローブデータに含まれる各車載器Ａが搭載された車両の「移動速度」（以下、車両の「移動速度」）、及び、各携帯端末Ｔを携帯する歩行者の「移動速度」（以下、歩行者の「移動速度」）を取得する（ステップＳ２２１）。
具体的には、交通状況指標生成部２０は、まず、対象プローブデータに含まれる各プローブデータの「機器種別」に基づいて、各プローブデータの送信元が車載器Ａであるか、携帯端末Ｔであるかを判断する。
プローブデータの「機器種別」が車載器Ａである場合、当該プローブデータ（車載器プローブデータ）には車両の「移動速度」が含まれている。このため、交通状況指標生成部２０は、プローブデータに含まれる車両の「移動速度」を読み出して取得する。なお、本実施形態においては、車載器プローブデータの「移動速度」はメートル毎秒（ｍ／ｓ）で記録されている例について説明するが、他の実施形態においては、キロメートル毎時（ｋｍ／ｈ）等、他の単位で記録されていてもよい。「移動速度」が他の単位で記録されている場合、交通状況指標生成部２０は、「移動速度」をメートル毎秒（ｍ／ｓ）に変換して取得するようにしてもよい。
一方、プローブデータの「機器種別」が携帯端末Ｔである場合、当該プローブデータ（携帯端末プローブデータ）には歩行者の「移動速度」が含まれていない。このため、交通状況指標生成部２０は、当該プローブデータに基づいて歩行者の「移動速度」をメートル毎秒（ｍ／ｓ）の単位で算出して取得する。例えば、交通状況指標生成部２０は、当該プローブデータの「送信日時」の所定時間前（例えば１０秒前）の「送信日時」を有するプローブデータのうち、当該プローブデータの「機器ＩＤ」と同一の「機器ＩＤ」を有するプローブデータを検索して参照プローブデータとして抽出する。そして、交通状況指標生成部２０は、参照プローブデータの「位置情報」が示す地点から当該プローブデータの「位置情報」が示す地点までの距離と、参照プローブデータ及び当該プローブデータの「送信日時」の時間差（１０秒間）とに基づいて、当該プローブデータに関連する歩行者の「移動速度」を算出して取得する。
このように、交通状況指標生成部２０は、対象プローブデータに含まれる各プローブデータから、車両及び歩行者の「移動速度」を取得すると、次のステップへ進む。

次に、交通状況指標生成部２０は、対象プローブデータに含まれる各プローブデータに基づいて、対象道路区間に位置する車載器Ａが搭載された車両の台数を示す「車両台数」を算出するとともに、対象道路区間に位置する携帯端末Ｔを携帯する歩行者の人数を示す「歩行者人数」を算出する（ステップＳ２２２）。

次に、交通状況指標生成部２０は、対象道路区間の「リンクＩＤ」を検索キーとして、「対象道路区間の長さ」を地図データから検索して取得する（ステップＳ２２３）。

次に、交通状況指標生成部２０は、対象道路区間の対象時刻における車両の交通量と、歩行者の交通量とを、それぞれ算出する（ステップＳ２２４）。
具体的には、まず、交通状況指標生成部２０は、ステップＳ２２２で算出した「車両台数」をＮ、ステップＳ２２１で取得した各車両の「移動速度」をｖ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）、ステップＳ２２３で取得した「対象道路区間の長さ」をＫとし、以下の数式（１）を用いて車両の交通量ｑ（台／秒）を求める。

また、同様に、交通状況指標生成部２０は、ステップＳ２２２で算出した「歩行者人数」をＮ、ステップＳ２２１で取得した各歩行者の「移動速度」をｖ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）、ステップＳ２２３で取得した「対象道路区間の長さ」をＫとし、上記数式（１）を用いて歩行者の交通量ｑ（人／秒）を求める。

次に、交通状況指標生成部２０は、対象道路区間の対象時刻における車両の交通密度と、歩行者の交通密度とを、それぞれ算出する（ステップＳ２２５）。
具体的には、交通状況指標生成部２０は、ステップＳ２２２で算出した「車両台数」をＮ、ステップＳ２２３で取得した「対象道路区間の長さ」をＫとし、以下の数式（２）を用いて車両の交通密度ｋ（台／ｍ）を求める。

また、同様に、交通状況指標生成部２０は、ステップＳ２２２で算出した「歩行者人数」をＮ、ステップＳ２２３で取得した「対象道路区間の長さ」をＫとし、上記数式（２）を用いて歩行者の交通密度ｋ（人／ｍ）を求める。

次に、交通状況指標生成部２０は、対象道路区間の対象時刻における車両の平均速度と、歩行者の平均速度とを、それぞれ算出する（ステップＳ２２６）。
具体的には、交通状況指標生成部２０は、ステップＳ２２２で算出した「車両台数」をＮ、ステップＳ２２１で取得した各車両の「移動速度」をｖ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）とし、以下の数式（３）を用いて車両の平均速度ｖ_ｓ（ｍ／ｓ）を求める。

また、同様に、交通状況指標生成部２０は、ステップＳ２２２で算出した「歩行者人数」をＮ、ステップＳ２２１で取得した各歩行者の「移動速度」をｖ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）とし、上記数式（３）を用いて歩行者の平均速度ｖ_ｓ（ｍ／ｓ）を求める。

このように、交通状況指標生成部２０は、プローブデータを取得する度に、上記処理Ｐ２２を繰り返し実行することにより、各道路区間の各時刻における交通状況指標（車両交通状況指標及び歩行者交通状況指標）を演算する。

（危険通知装置の機能構成）
図８は、本発明の第１の実施形態に係る危険通知装置の機能構成を示す図である。
図９は、本発明の第１の実施形態に係る危険度相関データの例を示す図である。
図１０は、本発明の第１の実施形態に係るアラート情報の例を示す第１の図である。
図１１は、本発明の第１の実施形態に係るアラート情報の例を示す第２の図である。
以下、本実施形態の危険通知装置４０の機能構成について、図８〜図１１を参照して説明する。
図８に示すように、危険通知装置４０は、交通状況指標取得部４１０と、危険予測部４２０と、携帯端末データ抽出部４３０と、車載器データ抽出部４４０と、アラート情報送信部４５０と、記録媒体４６０と、を備えている。

交通状況指標取得部４１０は、道路区間別の交通状況指標を、ネットワークＮＷを介して交通状況データベース３０から取得する。本実施形態では、交通状況指標取得部４１０は、交通状況データベース３０に記録された交通状況指標のうち、車両交通状況指標のみを取得する。

危険予測部４２０は、交通状況指標取得部４１０が取得した道路区間別の車両交通状況指標と、記録媒体４６０に予め記録された道路区間別の危険度相関データＤ２０（図９）とに基づいて、各道路区間の交通事故の発生確率を示す危険度を予測する。
なお、危険予測部４２０は、記録媒体４６０に予め記録された地図データを参照し、専用歩道を有する道路区間、専用自動車道のみを有する道路区間等、車両と歩行者とが衝突する可能性が低い道路区間については、危険度の予測を行わないようにしてもよい。このようにすることで、危険予測部４２０が危険度の予測を行う処理を減らすことができるとともに、アラート情報送信部４５０（後述）が不要なアラートを送信することを抑制することができる。

危険度相関データＤ２０は、車両の交通量、交通密度及び平均速度のそれぞれと、交通事故の発生確率を示す危険度との相関を道路区間別に示すデータである。各危険度相関データＤ２０は、図９に示すように、「交通量−危険度相関データＤ２０ａ」、「交通密度−危険度相関データＤ２０ｂ」及び「平均速度−危険度相関データＤ２０ｃ」を有している。
「交通量−危険度相関データＤ２０ａ」は、横軸が車両の交通量（台／秒）、縦軸が車両の交通量に対する危険度（％）を示している。車両の交通量に対する危険度は、過去の各道路区間における車両交通指標のうち、交通量に対する交通事故の発生件数等を統計して、車両の交通量に対する交通事故の発生確率（％）として表したデータである。
「交通密度−危険度相関データＤ２０ｂ」は、横軸が車両の交通密度（台／ｍ）、縦軸が車両の交通密度に対する危険度（％）を示している。車両の交通密度に対する危険度は、過去の各道路区間における車両交通指標のうち、交通密度に対する交通事故の発生件数等を統計して、車両の交通密度に対する交通事故の発生確率（％）として表したデータである。
「平均速度−危険度相関データＤ２０ｃ」は、横軸が車両の平均速度（ｍ／ｓ）、縦軸が車両の平均速度に対する危険度（％）を示している。車両の平均速度に対する危険度は、過去の各道路区間における車両交通指標のうち、平均速度に対する交通事故の発生件数等を統計して、車両の平均速度に対する交通事故の発生確率（％）として表したデータである。

本実施形態では、危険予測部４２０は、危険度相関データＤ２０の危険度が所定の基準値ｒ１以上となった場合、「危険度が高い」と判断する。具体的には、図９に示すように、リンクＩＤが「Ｂ１０ａ」である道路区間Ｂ１０ａでは、基準値ｒ１は、例えば１０％に設定されている。この場合、危険予測部４２０は、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の交通量、交通密度及び平均速度が、何れも危険度が基準値ｒ１（１０％）以上となる値を有している場合、「危険度が高い」と判断する。また、危険予測部４２０は、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の交通量、交通密度及び平均速度の少なくとも一つが危険度が基準値ｒ１（１０％）未満となる値を有している場合、「危険度が低い」と判断する。
なお、所定の基準値ｒ１は、複数の道路区間に対して同じ値が設定されていてもよいし、道路区間別に異なる値が設定されていてもよい。また、所定の基準値ｒ１は、交通量−危険度相関データＤ２０ａ」、「交通密度−危険度相関データＤ２０ｂ」及び「平均速度−危険度相関データＤ２０ｃ」のそれぞれに対して異なる値が設定されていてもよい。
更に、本実施形態では、危険予測部４２０は、車両の交通量、交通密度及び平均速度の全てが基準値ｒ１以上の危険度となる値を有している道路区間が存在する場合、当該道路区間は「危険度が高い」と判断する例について説明するが、これに限られることはない。他の実施形態においては、危険予測部４２０は、車両の交通量、交通密度及び平均速度のうち少なくとも一つが基準値ｒ１以上の危険度となる値を有している道路区間が存在する場合、当該道路区間は「危険度が高い」と判断するようにしてもよい。

なお、記録媒体４６０には、更に月別、曜日別、時間帯別に異なる危険度相関データＤ２０が予め記録されていてもよい。この場合、危険予測部４２０が危険度の予測を行う月、曜日、時間帯に基づいて、危険度相関データＤ２０を参照する。これにより、例えば昼間と夜間とでは危険度が異なる道路区間であっても、危険予測部４２０が危険度の予測を行う時間帯に基づいて異なる危険度相関データＤ２０を参照することにより、危険度を予測する精度を向上させることができる。
また、本実施形態では、過去の各道路区間における車両の交通量、交通密度及び平均速度のそれぞれに対する交通事故の発生件数等を統計して、危険度を求める例について説明したが、これに限られることはない。交通事故の発生件数（実際の交通事故件数）に加えて、交通事故が発生しそうになった件数（例えば、車載器プローブデータの「移動速度」が短時間で大幅に減少している等の急制動を示すデータを取得した件数）を統計して、危険度が設定されていてもよい。

そして、危険予測部４２０は、「危険度が高い」と判断した道路区間を危険道路区間として、携帯端末データ抽出部４３０へ出力する。具体的には、危険予測部４２０は、危険道路区間の「リンクＩＤ」を携帯端末データ抽出部４３０及び車載器データ抽出部４４０へ出力する。

携帯端末データ抽出部４３０は、危険道路区間を通行中の歩行者が携帯する携帯端末Ｔのデータを、交通状況データベース３０の交通状況テーブルＤ１０から抽出する。
具体的には、携帯端末データ抽出部４３０は、危険道路区間の「リンクＩＤ」を有する携帯端末Ｔのデータ（「機器種別」が「携帯端末」であるデータ）を抽出する。また、携帯端末データ抽出部４３０は、抽出した携帯端末Ｔのデータのうち、「アラート設定」が「ＯＮ」である携帯端末Ｔのデータを更に抽出する。
携帯端末データ抽出部４３０は、当該危険道路区間の「リンクＩＤ」を有し、且つ、「アラート設定」が「ＯＮ」である携帯端末Ｔのデータを一つ以上抽出した場合、抽出した携帯端末Ｔのデータを、危険道路区間別にアラート情報送信部４５０へ出力する。

車載器データ抽出部４４０は、歩行者が存在する危険道路区間を走行中の車両に搭載された車載器Ａのデータを、交通状況データベース３０の交通状況テーブルＤ１０から抽出する。
具体的には、車載器データ抽出部４４０は、まず、危険予測部４２０から出力された危険道路区間のうち、歩行者が存在する危険道路区間を特定する。例えば、車載器データ抽出部４４０は、携帯端末データ抽出部４３０から、携帯端末Ｔの「アラート設定」を「ＯＮ」にしている歩行者（携帯端末Ｔのデータ）が存在する危険道路区間の「リンクＩＤ」を取得することにより、このような危険道路区間を特定する。そして、車載器データ抽出部４４０は、特定した危険道路区間の「リンクＩＤ」と同一の「リンクＩＤ」を有する車載器Ａのデータ（「機器種別」が「車載器」であるデータ）を抽出する。また、車載器データ抽出部４４０は、抽出した車載器Ａのデータのうち、「アラート設定」が「ＯＮ」である車載器Ａのデータを更に抽出する。
車載器データ抽出部４４０は、このように、歩行者が存在する危険道路区間の「リンクＩＤ」を有し、且つ、「アラート設定」が「ＯＮ」である車載器Ａのデータを一つ以上抽出した場合、抽出した車載器Ａのデータを、危険道路区間別にアラート情報送信部４５０へ出力する。

アラート情報送信部４５０は、携帯端末データ抽出部４３０及び車載器データ抽出部４４０が抽出した携帯端末Ｔ及び車載器Ａのデータに基づいて、携帯端末Ｔ及び車載器Ａの少なくとも一方へ、ネットワークＮＷを介してアラート情報を送信する。
アラート情報には、交通事故が発生する危険度が高いことを示すテキスト、画像、音声等のうち少なくとも一つが含まれている。また、アラート情報には、携帯端末Ｔ及び車載器Ａの「位置情報」が含まれていてもよい。
なお、アラート情報送信部４５０は、携帯端末Ｔ及び車載器が有する機能に応じて、携帯端末Ｔと車載器Ａとで異なるアラート情報を送信するようにしてもよい。例えば、アラート情報送信部４５０は、バイブレーション機能を有する携帯端末Ｔには、バイブレーションを動作させる命令をアラート情報として送信してもよい。また、アラート情報送信部４５０は、携帯端末Ｔが音楽等の音声を出力中である場合は、当該音声を中断させてアラート情報用の音声を出力させる命令をアラート情報として送信してもよい。

具体的には、アラート情報送信部４５０は、携帯端末データ抽出部４３０が抽出した携帯端末Ｔのデータに含まれる「機器ＩＤ」に基づいて、当該「機器ＩＤ」と同一の「機器ＩＤ」を有する携帯端末Ｔへアラート情報を送信する。
携帯端末Ｔは、アラート情報を受信すると、例えば図１０に示すように、当該アラート情報をテキスト、画像等の視覚情報として出力する。また、携帯端末Ｔは、スピーカから音声情報としてアラート情報を出力するようにしてもよいし、バイブレーション等によりアラート情報を受信したことを歩行者へ通知するようにしてもよい。更に、アラート情報に車載器Ａの「位置情報」が含まれている場合は、当該車載器Ａの位置を画像、地図、音声等で示してもよい。このような通知を行うことにより、当該携帯端末Ｔを携帯する歩行者に、現在歩行者が通行している道路区間の「危険度が高い」ことを認識させることができる。
また、アラート情報送信部４５０は、車載器データ抽出部４４０が抽出した車載器Ａのデータに含まれる「機器ＩＤ」に基づいて、当該「機器ＩＤ」と同一の「機器ＩＤ」を有する車載器Ａへアラート情報を送信する。
車載器Ａは、アラート情報を受信すると、例えば図１１に示すように当該アラート情報をテキスト、画像等の視覚情報として出力する。また、車載器Ａは、スピーカから音声情報としてアラート情報を出力するようにしてもよい。更に、アラート情報に携帯端末Ｔの「位置情報」が含まれている場合は、当該携帯端末Ｔの位置を画像、地図、音声等で示してもよい。このような通知を行うことにより、当該車載器Ａが搭載された車両の運転者等に、現在走行している道路区間の「危険度が高い」こと、及び、現在走行している道路区間に「アラート設定」を「ＯＮ」に設定している歩行者が存在することを通知する。
なお、本実施形態においては、アラート情報送信部４５０が携帯端末Ｔ及び車載器Ａにアラート情報を送信する例について説明したが、これに限られることはない。アラート情報送信部４５０は、携帯端末Ｔのみにアラート情報を送信するようにしてもよいし、車載器Ａのみにアラート情報を送信するようにしてもよい。

記録媒体４６０には、危険度相関データＤ２０及び地図データが予め記録されている。

（危険通知装置の処理フロー）
図１２は、本発明の第１の実施形態に係る危険通知装置の処理フローを示す第１の図である。
図１３は、本発明の第１の実施形態に係る危険通知装置の処理フローを示す第２の図である。
以下、本実施形態の危険通知装置４０の処理の流れについて、図１２〜図１３を参照して説明する。

まず、危険通知装置４０は、図１２に示すように、各道路区間の交通事故の発生確率を示す危険度を予測する処理Ｐ４０を行う。
処理Ｐ４０において、まず、交通状況指標取得部４１０は、危険度の予測を行う道路区間を「対象道路区間」として選択する（ステップＳ４００）。
交通状況指標取得部４１０は、例えば、まず最も値の小さいリンクＩＤを有する道路区間を、対象道路区間として選択する。図２の例では、交通状況指標取得部４１０は、複数のリンクＩＤのうち、最も値の小さい「Ｂ１０ａ」を有する道路区間Ｂ１０ａを、対象道路区間として選択する。

次に、交通状況指標取得部４１０は、対象道路区間の車両交通状況指標を、ネットワークＮＷを介して交通状況データベース３０から取得する（ステップＳ４０１）。具体的には、交通状況指標取得部４１０は、複数の車両交通情報指標のうち、対象道路区間のリンクＩＤと同一のリンクＩＤを有する車両交通状況指標を、交通状況データベース３０から検索して取得する。

次に、危険予測部４２０は、対象道路区間の危険度相関データＤ２０を、記録媒体４６０から取得する（ステップＳ４０２）。具体的には、危険予測部４２０は、対象道路区間の「リンクＩＤ」と同一の「リンクＩＤ」を有する危険度相関データＤ２０を、記録媒体４６０に記録された複数の危険度相関データＤ２０から検索して取得する。

次に、危険予測部４２０は、対象道路区間の車両交通状況指標と、対象道路区間の危険度相関データＤ２０とに基づいて、対象道路区間の「交通量に対する危険度」が基準値ｒ１以上であるか否かを判断する（ステップＳ４０３）。
図９に示す危険度相関データＤ２０（交通量−危険度相関データＤ２０ａ）では、対象道路区間である道路区間Ｂ１０ａの「交通量に対する危険度」の基準値ｒ１は、例えば１０％に設定されている。また、危険度が基準値ｒ１（１０％）以上となる交通量の値の範囲は、「ｑ１以上ｑ２未満」である。
このため、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「交通量」が「ｑ１以上ｑ２未満」の範囲に含まれる場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの交通量に対する危険度は基準値ｒ１以上である」と判断し（ステップＳ４０３：ＹＥＳ）、次のステップＳ４０４へ進む。
一方、道路区間Ｂ１０ａにの車両交通状況指標に含まれる「交通量」が「ｑ１以上ｑ２未満」の範囲に含まれない場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの交通量に対する危険度は基準値ｒ１未満である」と判断し（ステップＳ４０３：ＮＯ）、ステップＳ４０７へ進む。

次に、危険予測部４２０は、対象道路区間の車両交通状況指標と、対象道路区間の危険度相関データＤ２０とに基づいて、対象道路区間の「交通密度に対する危険度」が基準値ｒ１以上であるか否かを判断する（ステップＳ４０４）。
図９に示す危険度相関データＤ２０（交通密度−危険度相関データＤ２０ｂ）では、対象道路区間である道路区間Ｂ１０ａの「交通密度に対する危険度」の基準値ｒ１は、例えば１０％に設定されている。また、危険度が基準値ｒ１（１０％）以上となる交通密度の値の範囲は、「ｋ１以上ｋ２未満」である。
このため、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「交通密度」が「ｋ１以上ｋ２未満」の範囲に含まれる場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの交通密度に対する危険度は基準値ｒ１以上である」と判断し（ステップＳ４０４：ＹＥＳ）、次のステップＳ４０５へ進む。
一方、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「交通密度」が「ｋ１以上ｋ２未満」の範囲に含まれない場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの交通密度に対する危険度は基準値ｒ１未満である」と判断し（ステップＳ４０４：ＮＯ）、ステップＳ４０７へ進む。

次に、危険予測部４２０は、対象道路区間の車両交通状況指標と、対象道路区間の危険度相関データＤ２０とに基づいて、対象道路区間の「平均速度に対する危険度」が基準値ｒ１以上であるか否かを判断する（ステップＳ４０５）。
図９に示す危険度相関データＤ２０（平均速度−危険度相関データＤ２０ｃ）では、対象道路区間である道路区間Ｂ１０ａの「平均速度に対する危険度」の基準値ｒ１は、例えば１０％に設定されている。また、危険度が基準値ｒ１（１０％）以上となる平均速度の値の範囲は、「ｖ１以上」である。
このため、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「平均速度」が「ｖ１以上」の範囲に含まれる場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの平均速度に対する危険度は基準値ｒ１以上である」と判断し（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、次のステップＳ４０６へ進む。
一方、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「平均速度」が「ｖ１以上」の範囲に含まれない場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの平均速度に対する危険度は基準値ｒ１未満である」と判断し（ステップＳ４０５：ＮＯ）、ステップＳ４０７へ進む。

危険予測部４２０は、対象道路区間の車両の「交通量」、「交通密度」及び「平均速度」のそれぞれに対する危険度が基準値ｒ１以上である場合（ステップＳ４０３：ＹＥＳ、ステップＳ４０４：ＹＥＳ、且つ、ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、当該対象道路区間は「危険度が高い」と判断する（ステップＳ４０６）。そして、危険予測部４２０は、「危険度が高い」と判断した道路区間を危険道路区間として、携帯端末データ抽出部４３０へ出力する。具体的には、危険予測部４２０は、危険道路区間の「リンクＩＤ」を携帯端末データ抽出部４３０へ出力する。

また、危険予測部４２０は、対象道路区間の車両の「交通量」、「交通密度」及び「平均速度」の何れかに対する危険度が基準値ｒ１未満である場合（ステップＳ４０３：ＮＯ、ステップＳ４０４：ＮＯ、又は、ステップＳ４０５：ＮＯ）、当該対象道路区間は「危険度が高くない」と判断する（ステップＳ４０７）。
このように、危険通知装置４０は、上記処理Ｐ４０を全ての道路区間に対して実行する。

また、危険通知装置４０は、図１３に示すように、上記処理Ｐ４０において危険予測部４２０が「危険度が高い」と判断した各危険道路区間に位置する携帯端末Ｔ及び車載器Ａの少なくとも一方に、アラート情報を送信する処理Ｐ４１を行う。
処理Ｐ４１において、まず、携帯端末データ抽出部４３０は、危険道路区間に位置する携帯端末Ｔのデータを交通状況データベース３０の交通状況テーブルＤ１０から抽出する（ステップＳ４１０）。具体的には、携帯端末データ抽出部４３０は、危険道路区間の「リンクＩＤ」を有する携帯端末Ｔのデータ（「機器種別」が「携帯端末」であるデータ）を抽出する。また、携帯端末データ抽出部４３０は、抽出した携帯端末Ｔのデータのうち、「アラート設定」が「ＯＮ」である携帯端末Ｔのデータを更に抽出する。
携帯端末データ抽出部４３０は、当該危険道路区間の「リンクＩＤ」を有し、且つ、「アラート設定」が「ＯＮ」である携帯端末Ｔのデータを一つ以上抽出した場合、抽出した携帯端末Ｔのデータをアラート情報送信部４５０へ出力する。

次に、車載器データ抽出部４４０は、危険道路区間に位置する車載器Ａのデータを交通状況データベース３０の交通状況テーブルＤ１０から抽出する（ステップＳ４１１）。
具体的には、車載器データ抽出部４４０は、まず、危険予測部４２０から出力された危険道路区間のうち、歩行者が存在する危険道路区間を特定する。例えば、車載器データ抽出部４４０は、携帯端末データ抽出部４３０から、携帯端末Ｔの「アラート設定」を「ＯＮ」にしている歩行者（携帯端末Ｔのデータ）が存在する危険道路区間の「リンクＩＤ」を取得することにより、このような危険道路区間を特定する。そして、車載器データ抽出部４４０は、特定した危険道路区間の「リンクＩＤ」と同一の「リンクＩＤ」を有する車載器Ａのデータ（「機器種別」が「車載器」であるデータ）を抽出する。また、車載器データ抽出部４４０は、抽出した車載器Ａのデータのうち、「アラート設定」が「ＯＮ」である車載器Ａのデータを更に抽出する。
車載器データ抽出部４４０は、このように、歩行者が存在する危険道路区間の「リンクＩＤ」を有し、且つ、「アラート設定」が「ＯＮ」である車載器Ａのデータを一つ以上抽出した場合、抽出した車載器Ａのデータをアラート情報送信部４５０へ出力する。

次に、アラート情報送信部４５０は、携帯端末データ抽出部４３０及び車載器データ抽出部４４０が抽出した携帯端末Ｔ及び車載器Ａのデータに基づいて、携帯端末Ｔ及び車載器Ａの少なくとも一方へ、ネットワークＮＷを介してアラート情報を送信する（ステップＳ４１２）。
アラート情報送信部４５０が各携帯端末Ｔ及び各車載器Ａへアラート情報の送信を完了すると、危険通知装置４０は対象道路区間（道路区間Ｂ１０ａ）に対する処理を終了する。
このように、危険通知装置４０は、上記処理Ｐ４１を全ての危険道路区間に対して実行する。

（危険通知装置のハードウェア構成）
図１４は、本発明の第１の実施形態に係る危険通知装置のハードウェア構成の例を示す図である。
以下、本実施形態の危険通知装置４０のハードウェア構成の例について、図１４を参照して説明する。

コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える。
上述の危険通知装置４０は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記録媒体４６０に対応する記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。なお、コンピュータ９００は、入出力インタフェース９０４を介して、外部記憶装置９１０と接続されており、記録媒体４６０に対応する記憶領域は外部記憶装置９１０に確保されてもよい。また、コンピュータ９００は、通信インタフェース９０５を介して、外部記憶装置９２０と接続されており、記録媒体４６０に対応する記憶領域は外部記憶装置９２０に確保されてもよい。

なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、入出力インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

また、危険通知装置４０は、１台のコンピュータ９００で構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。例えば、危険通知装置４０の各機能は、交通状況指標生成部２０が備えていてもよい。

（作用効果）
以上のように、本実施形態に係る危険通知装置４０は、道路区間別の車両交通状況指標を交通状況データベース３０から取得する交通状況指標取得部４１０と、車両交通状況指標に基づいて、各道路区間における交通事故の発生確率を示す危険度を予測する危険予測部４２０と、危険予測部が道路区間の危険度が所定の基準値ｒ１以上となると判断した場合、当該道路区間に位置する車両に搭載された車載器Ａ及び歩行者が携帯する携帯端末Ｔの少なくとも一方へアラート情報を送信するアラート情報送信部４５０と、を備える。
道路区間の危険度は、当該道路区間の実際の車両の交通量、交通密度及び平均速度に応じて異なる可能性がある。例えば、道路区間Ｂ１０ａ（図２）において速度が速い車両が多数走行している場合、即ち、道路区間Ｂ１０ａにおける車両の交通量、交通密度、及び平均速度のそれぞれに対する危険度が所定の基準値ｒ１以上である場合、当該道路区間Ｂ１０ａにおいて交通事故の発生確率が上昇する可能性がある。一方、道路区間Ｂ１０ａにおいて渋滞等により速度が遅い車両が多数走行している場合、即ち、車両の交通量及び交通密度に対する危険度が所定の基準値ｒ１以上であるが、車両の平均速度に対する危険度が所定の基準値ｒ１未満である場合、交通事故の発生確率が低下する可能性がある。
しかしながら、このように道路区間の実際の状況に応じて危険度が異なる場合であっても、本実施形態の危険予測部４２０は、道路区間別の車両交通状況指標に応じて危険度の予測を行うため、各道路区間の危険度の予測精度を向上させることができる。また、アラート情報送信部４５０は、危険予測部４２０が「危険度が高い」と判断した危険道路区間に位置する車載器Ａ及び携帯端末Ｔの少なくとも一方へアラート情報を送信して注意喚起を行うことができるとともに、危険予測部４２０が「危険度が低い」と判断した道路区間に位置する車載器Ａ及び携帯端末Ｔに対しては、不要なアラート情報の送信を抑制することができる。

また、危険予測部４２０は、交通状況指標取得部４１０が取得した車両交通状況指標と、過去の車両交通状況指標における交通量、交通密度及び平均速度のそれぞれに対する交通事故の発生確率を道路区間別に関連付けた危険度相関データＤ２０と、に基づいて危険度を予測する。
このようにすることで、危険予測部４２０は、交通状況指標取得部４１０が取得した現在の車両交通状況指標と、過去の車両交通状況指標に対する交通事故の発生確率を示す危険度相関データＤ２０との双方を参照することにより、危険度の予測精度を更に向上させることができる。

また、アラート情報送信部４５０は、危険予測部４２０が道路区間の危険度が所定の基準値ｒ１以上となると判断した場合、且つ、当該道路区間に歩行者が存在する場合、当該道路区間を走行中の車両に搭載された車載器Ａへアラート情報を送信する。
具体的には、危険予測部４２０が道路区間の危険度が所定の基準値ｒ１以上となると判断した場合、当該道路区間を「危険度が高い」危険道路区間として車載器データ抽出部４４０へ出力する。車載器データ抽出部４４０は、歩行者が存在する危険道路区間を走行中の車両に搭載された車載器Ａのデータを抽出する。そして、アラート情報送信部４５０は、車載器データ抽出部４４０が抽出した車載器Ａのデータに基づいて、当該車載器Ａへアラート情報を送信する。
このようにすることで、アラート情報送信部４５０は、危険度が高く、且つ、歩行者が存在する道路区間を走行中の車両に対し、車載器Ａへアラート情報を送信して注意喚起を行うことができるとともに、危険度が高いものの歩行者が存在しない道路区間に位置する車載器Ａに対しては、不要なアラート情報の送信を抑制することができる。

また、携帯端末データ抽出部４３０及び車載器データ抽出部４４０は、「アラート設定」が「ＯＮ」である携帯端末Ｔ及び車載器Ａのデータを抽出する。これにより、アラート情報送信部４５０は、「アラート設定」が「ＯＮ」である携帯端末Ｔ及び車載器Ａに対してアラート情報を送信することにより、アラート情報の受信を希望する歩行者及び車両の運転者等にのみ注意喚起を行うことができる。また、アラート情報の受信を希望しない携帯端末Ｔ及び車載器Ａに対しては、不要なアラート情報の送信を抑制することができる。
例えば、視聴覚障がい者等、車両の接近に気付かない可能性のある歩行者は、携帯端末Ｔの「アラート設定」を「ＯＮ」に設定することにより、通行中の道路区間の危険度が高いことを、携帯端末Ｔに送信されたアラート情報を介して認識することができる。
また、車載器データ抽出部４４０は、携帯端末Ｔの「アラート設定」を「ＯＮ」にしている歩行者が存在する危険道路区間に位置する車載器Ａのデータを抽出する。このため、アラート情報送信部４５０は、携帯端末Ｔの「アラート設定」を「ＯＮ」にしている歩行者、即ち、視聴覚障がい者等、車両の接近に気付かない可能性のある歩行者が同一道路区間を通行中であることを、アラート情報を送信することにより、車載器Ａが搭載された車両に対して注意喚起を行うことができる。

また、本実施形態に係る危険通知システム１は、上述の危険通知装置４０と、複数の車両のそれぞれに搭載された車載器Ａの位置情報を含む車載器プローブデータと、複数の歩行者がそれぞれ携帯する携帯端末Ｔの位置情報を含む携帯端末プローブデータと、を収集するプローブデータ収集部１０と、車載器プローブデータと、携帯端末プローブデータとに基づいて、道路区間別の交通状況指標を生成して交通状況データベース３０に記録する交通状況指標生成部２０と、を備える。
このようにすることで、交通状況指標生成部２０は、プローブデータ収集部１０が逐次収集する車載器プローブデータ及び携帯端末プローブデータに基づいて現実の道路区間の状況に応じた交通状況指標を生成することができる。このため、交通状況指標生成部２０は、交通状況指標の精度を高めることができる。また、危険通知装置４０は、このように精度の高い交通状況指標に基づいて、各道路区間の危険度の予測精度を向上させることができる。

＜第１の実施形態の変形例＞
次に、本発明の第１の実施形態の変形例に係る危険通知システム１について、図１５〜図１６を参照しながら説明する。
第１の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。
第１の実施形態では、危険通知装置４０の危険予測部４２０が、「車両交通状況指標」と、「危険度相関データ」とに基づいて危険度の予測を行う態様について説明した。本変形例では、危険通知装置４０の危険予測部４２０が、「車両交通状況指標」及び「歩行者交通状況指標」と、「危険度相関データ」とに基づいて危険度の予測を行う点において、第１の実施形態と異なっている。

（危険通知装置の処理フロー）
図１５は、本発明の第１の実施形態の変形例に係る危険通知装置の処理フローを示す図である。
図１６は、本発明の第１の実施形態の変形例に係る危険度相関データの例を示す図である。
本変形例に係る危険通知装置４０は、第１の実施形態の処理Ｐ４０（図１２）に代えて、図１５に示すように、各道路区間の交通事故の発生確率を示す危険度を予測する処理Ｐ４２を行う。

処理Ｐ４２において、まず、交通状況指標取得部４１０は、危険度の予測を行う道路区間を「対象道路区間」として選択する（ステップＳ４２０）。
交通状況指標取得部４１０は、例えば、まず最も値の小さいリンクＩＤを有する道路区間を、対象道路区間として選択する。図２の例では、交通状況指標取得部４１０は、複数の「リンクＩＤ」のうち、最も値の小さい「Ｂ１０ａ」を有する道路区間Ｂ１０ａを、対象道路区間として選択する。

次に、交通状況指標取得部４１０は、対象道路区間の車両交通状況指標及び歩行者交通状況指標を、ネットワークＮＷを介して交通状況データベース３０から取得する（ステップＳ４２１）。具体的には、交通状況指標取得部４１０は、複数の車両交通状況指標のうち、対象道路区間の「リンクＩＤ」と同一の「リンクＩＤ」を有する車両交通状況指標を交通状況データベース３０から検索して取得する。また、交通状況指標取得部４１０は、複数の歩行者交通状況指標のうち、対象道路区間の「リンクＩＤ」と同一の「リンクＩＤ」を有する歩行者交通状況指標を交通状況データベース３０から検索して取得する。

次に、危険予測部４２０は、対象道路区間の危険度相関データＤ２１（図１６）を、記録媒体４６０から取得する（ステップＳ４２２）。具体的には、危険予測部４２０は、対象道路区間の「リンクＩＤ」と同一の「リンクＩＤ」を有する危険度相関データＤ２１を、記録媒体４６０に記録された複数の危険度相関データＤ２１から検索して取得する。

危険度相関データＤ２１は、車両及び歩行者の交通量、交通密度及び平均速度のそれぞれと、交通事故の発生確率を示す危険度との相関を道路区間別に示すデータである。各危険度相関データＤ２１は、図１６に示すように、「交通量−危険度相関データＤ２１ａ」、「交通密度−危険度相関データＤ２１ｂ」及び「平均速度−危険度相関データＤ２１ｃ」を有している。
「交通量−危険度相関データＤ２１ａ」は、横軸が車両の交通量（台／秒）及び歩行者の交通量（人／秒）、縦軸が車両の交通量に対する危険度（％）及び歩行者の交通量に対する危険度（％）を示している。実線は車両の交通量に対する危険度を示し、破線は歩行者の交通量に対する危険度を示している。車両の交通量に対する危険度は、第１の実施形態と同様である。また、歩行者の交通量に対する危険度は、過去の各道路区間における歩行者の交通量に対する交通事故の発生件数等を統計して、歩行者の交通量に対する交通事故の発生確率（％）として表したデータである。
「交通密度−危険度相関データＤ２１ｂ」は、横軸が車両の交通密度（台／ｍ）及び歩行者の交通密度（人／ｍ）、縦軸が車両の交通密度に対する危険度（％）及び歩行者の交通密度に対する危険度（％）を示している。実線は車両の交通密度に対する危険度を示し、破線は歩行者の交通密度に対する危険度を示している。車両の交通密度に対する危険度は、第１の実施形態と同様である。また、歩行者の交通密度に対する危険度は、過去の各道路区間における歩行者の交通密度に対する交通事故の発生件数等を統計して、歩行者の交通密度に対する交通事故の発生確率（％）として表したデータである。
「平均速度−危険度相関データＤ２１ｃ」は、横軸が車両の平均速度（ｍ／ｓ）及び歩行者の平均速度（ｍ／ｓ）、縦軸が車両の平均速度に対する危険度（％）及び歩行者の平均速度に対する危険度（％）を示している。実線は車両の平均速度に対する危険度を示し、破線は歩行者の平均速度に対する危険度を示している。車両の平均速度に対する危険度は、第１の実施形態と同様である。また、歩行者の平均速度に対する危険度は、過去の各道路区間における歩行者の平均速度に対する交通事故の発生件数等を統計して、歩行者の平均速度に対する交通事故の発生確率（％）として表したデータである。

次に、危険予測部４２０は、対象道路区間の車両交通状況指標及び歩行者交通状況指標と、対象道路区間の危険度相関データＤ２１とに基づいて、対象道路区間の「車両の交通量に対する危険度」が基準値ｒ１以上、且つ、「歩行者の交通量に対する危険度」が基準値ｒ１以上であるか否かを判断する（ステップＳ４２３）。
図１６に示す危険度相関データＤ２１（交通量−危険度相関データＤ２１ａ）では、対象道路区間である道路区間Ｂ１０ａの「交通量に対する危険度」の基準値ｒ１は、例えば１０％に設定されている。また、危険度が基準値ｒ１（１０％）以上となる車両の交通量の値の範囲は「ｑ１以上ｑ２未満」であり、歩行者の交通量の値の範囲は「ｑ３以上ｑ４未満」である。
このため、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「交通量」が「ｑ１以上ｑ２未満」の範囲に含まれる場合、且つ、歩行者交通状況指標の「交通量」が「ｑ３以上ｑ４未満」の範囲に含まれる場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの交通量に対する危険度は基準値ｒ１以上である」と判断し（ステップＳ４２３：ＹＥＳ）、次のステップＳ４２４へ進む。
一方、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「交通量」が「ｑ１以上ｑ２未満」の範囲に含まれない場合、又は、歩行者交通状況指標の「交通量」が「ｑ３以上ｑ４未満」の範囲に含まれていない場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの交通量に対する危険度は基準値ｒ１未満である」と判断し（ステップＳ４２３：ＮＯ）、ステップＳ４２７へ進む。

次に、危険予測部４２０は、対象道路区間の車両交通状況指標及び歩行者交通状況指標と、対象道路区間の危険度相関データＤ２１とに基づいて、対象道路区間の「車両の交通密度に対する危険度」が基準値ｒ１以上、且つ、「歩行者の交通密度に対する危険度」が基準値ｒ１以上であるか否かを判断する（ステップＳ４２４）。
図１６に示す危険度相関データＤ２１（交通密度−危険度相関データＤ２１ｂ）では、対象道路区間である道路区間Ｂ１０ａの「交通密度に対する危険度」の基準値ｒ１は、例えば１０％に設定されている。また、危険度が基準値ｒ１（１０％）以上となる車両の交通密度の値の範囲は「ｋ１以上ｋ２未満」であり、歩行者の交通密度の値の範囲は「ｋ３以上ｋ４未満」である。
このため、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「交通密度」が「ｋ１以上ｋ２未満」の範囲に含まれる場合、且つ、歩行者交通状況指標の「交通密度」が「ｋ３以上ｋ４未満」の範囲に含まれる場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの交通密度に対する危険度は基準値ｒ１以上である」と判断し（ステップＳ４２４：ＹＥＳ）、次のステップＳ４２５へ進む。
一方、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「交通密度」が「ｋ１以上ｋ２未満」の範囲に含まれない場合、又は、歩行者交通状況指標の「交通密度」が「ｋ３以上ｋ４未満」の範囲に含まれない場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの交通密度に対する危険度は基準値ｒ１未満である」と判断し（ステップＳ４２４：ＮＯ）、ステップＳ４２７へ進む。

次に、危険予測部４２０は、対象道路区間の車両交通状況指標及び歩行者交通状況指標と、対象道路区間の危険度相関データＤ２１とに基づいて、対象道路区間の「車両の平均速度に対する危険度」が基準値ｒ１以上、且つ、「歩行者の平均速度に対する危険度」が基準値ｒ１以上であるか否かを判断する（ステップＳ４２５）。
図１６に示す危険度相関データＤ２１（平均速度−危険度相関データＤ２１ｃ）では、対象道路区間である道路区間Ｂ１０ａの「平均速度に対する危険度」の基準値ｒ１は、例えば１０％に設定されている。また、危険度が基準値ｒ１（１０％）以上となる車両の平均速度の値の範囲は「ｖ１以上」であり、歩行者の平均速度の値の範囲は「ｖ２以上」である。
このため、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「平均速度」が「ｖ１以上」の範囲に含まれる場合、且つ、歩行者交通状況指標の「平均速度」が「ｖ２以上」の範囲に含まれる場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの平均速度に対する危険度は基準値ｒ１以上である」と判断し（ステップＳ４２５：ＹＥＳ）、次のステップＳ４２６へ進む。
一方、道路区間Ｂ１０ａの車両交通状況指標の「平均速度」が「ｖ１以上」の範囲に含まれない場合、又は、歩行者交通状況指標の「平均速度」が「ｖ２以上」の範囲に含まれない場合、危険予測部４２０は、「道路区間Ｂ１０ａの平均速度に対する危険度は基準値ｒ１未満である」と判断し（ステップＳ４２５：ＮＯ）、ステップＳ４２７へ進む。

危険予測部４２０は、対象道路区間の車両及び歩行者の「交通量」、「交通密度」及び「平均速度」のそれぞれに対する危険度が基準値ｒ１以上である場合（ステップＳ４２３：ＹＥＳ、ステップＳ４２４：ＹＥＳ、且つ、ステップＳ４２５：ＹＥＳ）、当該対象道路区間は「危険度が高い」と判断する（ステップＳ４２６）。そして、危険予測部４２０は、「危険度が高い」と判断した道路区間を危険道路区間として、携帯端末データ抽出部４３０へ出力する。具体的には、危険予測部４２０は、危険道路区間の「リンクＩＤ」を携帯端末データ抽出部４３０へ出力する。

また、危険予測部４２０は、対象道路区間の車両及び歩行者の「交通量」、「交通密度」及び「平均速度」の何れかに対する危険度が基準値ｒ１未満である場合（ステップＳ４２３：ＮＯ、ステップＳ４２４：ＮＯ、又は、ステップＳ４２５：ＮＯ）、当該対象道路区間は「危険度が低い」と判断する（ステップＳ４２７）。
このように、危険通知装置４０は、上記処理Ｐ４２を全ての道路区間に対して実行する。

（作用効果）
以上のように、本変形例に係る危険通知装置４０において、交通状況指標取得部４１０は、道路区間別の車両交通状況指標及び歩行者交通状況指標を交通状況データベース３０から取得する。危険予測部４２０は、道路区間別の車両交通状況指標と、歩行者交通状況指標とに基づいて、各道路区間における交通事故の発生確率を示す危険度を予測する。
道路区間の危険度は、当該道路区間の実際の車両の交通量、交通密度及び平均速度と、実際の歩行者の交通量、交通密度及び平均速度とに応じて異なる可能性がある。例えば、道路区間Ｂ１０ａ（図２）において速度が速い車両が多数走行している場合、即ち、道路区間Ｂ１０ａにおける車両の交通量、交通密度、及び平均速度のそれぞれに対する危険度が所定の基準値ｒ１以上である場合であっても、歩行者の交通量又は交通密度が低い場合は、危険度が低くなる可能性がある。
しかしながら、このように道路区間の車両及び歩行者の状況に応じて危険度が異なる場合であっても、本実施形態の危険予測部４２０は、道路区間別の車両交通状況指標と、歩行者交通状況との双方に応じて危険度の予測を行うため、各道路区間の危険度の予測精度を向上させることができる。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の技術的思想を逸脱しない限り、これらに限定されることはなく、多少の設計変更等も可能である。
例えば、実施形態において、携帯端末Ｔを歩行者が携帯している態様について説明したが、これに限られることはない。例えば、携帯端末Ｔは、自転車等の軽車両に取り付けられていてもよい。この場合、アラート情報送信部４５０は、危険道路区間を通行中の歩行者が携帯する携帯端末Ｔと、危険道路区間を走行中の車両に搭載された車載器Ａのいずれか、あるいは、両方に、当該危険道路区間に軽車両が存在することを示すアラート情報を送信してもよい。また、アラート情報送信部４５０は、危険道路区間を通行中の軽車両に取り付けられた携帯端末Ｔへ、当該危険道路区間に歩行者及び車両が存在することを示すアラート情報を送信してもよい。

１ 危険通知システム
１０ プローブデータ収集部
２０ 交通状況指標生成部
３０ 交通状況データベース
４０ 危険通知装置
４１０ 交通状況指標取得部
４２０ 危険予測部
４３０ 携帯端末データ抽出部
４４０ 車載器データ抽出部
４５０ アラート情報送信部
４６０ 記録媒体
９００ コンピュータ
９０１ ＣＰＵ
９０２ 主記憶装置
９０３ 補助記憶装置
９０４ 入出力インタフェース
９０５ 通信インタフェース
９１０ 外部記憶装置
９２０ 外部記憶装置
Ａ 車載器
ＮＷ ネットワーク
Ｔ 携帯端末

Claims (5)

1. 道路区間の交通状況指標を交通状況データベースから取得する交通状況指標取得部と、
   前記交通状況指標に基づいて、前記道路区間における交通事故の発生確率を示す危険度を予測する危険予測部と、
   前記危険予測部が前記道路区間の前記危険度が所定の基準値以上となると判断した場合、当該道路区間に位置する車両に搭載された車載器及び歩行者が携帯する携帯端末の少なくとも一方へアラート情報を送信するアラート情報送信部と、
   を備え、
   前記アラート情報送信部は、
   前記危険予測部が前記道路区間の危険度が所定の基準値以上となると判断した場合、且つ、当該道路区間に歩行者が存在する場合、前記車載器へアラート情報を送信する、
   危険通知装置。
2. 前記危険予測部は、
   前記交通状況指標取得部が取得した前記交通状況指標と、過去の交通状況指標に対する交通事故の発生確率を前記道路区間別に関連付けた危険度相関データとに基づいて、前記危険度を予測する、
   請求項１に記載の危険通知装置。
3. 請求項１又は２に記載の危険通知装置と、
   複数の車両のそれぞれに搭載された車載器の位置情報を含む車載器プローブデータと、複数の歩行者がそれぞれ携帯する携帯端末の位置情報を含む携帯端末プローブデータと、を収集するプローブデータ収集部と、
   前記車載器プローブデータと、前記携帯端末プローブデータとに基づいて、道路区間別の交通状況指標を生成して交通状況データベースに記録する交通状況指標生成部と、
   を備える危険通知システム。
4. 道路区間の交通状況指標を交通状況データベースから取得する交通状況指標取得ステップと、
   前記交通状況指標に基づいて、前記道路区間における危険度を予測する危険予測ステップと、
   前記危険予測ステップにおいて前記道路区間の危険度が所定の基準値以上となると判断された場合、当該道路区間に位置する車両に搭載された車載器及び歩行者が携帯する携帯端末の少なくとも一方へアラート情報を送信するアラート情報送信ステップと、
   を有し、
   前記アラート情報送信ステップは、
   前記危険予測ステップにおいて前記道路区間の危険度が所定の基準値以上となると判断された場合、且つ、当該道路区間に歩行者が存在する場合、前記車載器へアラート情報を送信する、
   危険通知方法。
5. 危険通知装置のコンピュータを、
   道路区間の交通状況指標を交通状況データベースから取得する交通状況指標取得部、
   前記交通状況指標に基づいて、前記道路区間における危険度を予測する危険予測部、
   前記危険予測部が前記道路区間の危険度が所定の基準値以上となると判断した場合、当該道路区間に位置する車両に搭載された車載器及び歩行者が携帯する携帯端末の少なくとも一方へアラート情報を送信するアラート情報送信部、
   として機能させ、
   前記アラート情報送信部は、
   前記危険予測部が前記道路区間の危険度が所定の基準値以上となると判断した場合、且つ、当該道路区間に歩行者が存在する場合、前記車載器へアラート情報を送信する、
   プログラム。

Images