JP6696213B2 - 監視装置、監視システム - Google Patents

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Description

本発明は、監視装置、監視システムに関する。
特許文献１には、不具合発生時の検出データ及び修理情報等から不具合の原因を推定することが記載されている。より具体的には、車両から該車両の位置情報及び車両検出データを受信し、位置情報に基づき、該車両が走行している地域を判別し、同じ地域を走行する車両の車両検出データ及び修理情報を用いて生成された、地域別の規則情報（地理的条件、交通規則、交通環境等）を記憶しておき、判別された地域用に生成された規則情報を読み出して、受信した車両検出データに適用し不具合の原因を推定する。
特許文献２には、操作者が、道路狭部通過時に道幅検索手段及び車両の舵角を検出する手段により、最適経路を認識させることが記載されている。
特開２０１０−０１４４９８号公報 特開２０１１−０２８６０９号公報
本発明は上記事実を考慮し、被操作体に対する操作者による特定の操作状況について注意喚起を要することを操作者に認知させることができる監視装置及び監視システムを得ることが目的である。
請求項１に記載の発明は、被操作体が操作されたときの操作状況に関する情報を取得する取得手段と、前記取得手段で取得した操作状況に関する情報が、前記被操作体の不具合の発生度合の大きさ、又は、前記操作状況の危険度合いで分類された複数の操作状況のカテゴリーの何れに属するかを判定する判定手段と、前記操作状況に関する情報が特定のカテゴリーに属すると判定された場合に、被操作体の操作に対する注意の喚起を行う注意喚起手段と、前記判定手段による判定時期よりも以前の予め定められた期間中において時系列に変化する前記操作状況に関する情報を集約して、それぞれの操作状況に関する情報に対する前記被操作体の不具合の発生度合を解析し、複数のカテゴリーに分類した相関テーブルを作成する作成手段と、前記操作状況に関する情報を取得する地域の相違、被操作体の種類の相違、及び操作者の相違の少なくとも１つに応じて、前記作成手段で作成した前記相関テーブルを補正する補正手段とを有し、前記判定手段では、前記作成手段で作成された相関テーブルに基づいて、前記取得手段で取得した操作状況に関する情報が属するカテゴリーを判定する監視装置である。
請求項２に記載の発明は、前記請求項１記載の発明において、前記被操作体が自動車であり、前記操作の対象が、前記自動車に設けられたハンドル回転操作、アクセル踏み込み操作、及びブレーキ踏み込み操作の、少なくとも１つの操作を含む。
請求項３に記載の発明は、前記請求項２に記載の発明において、前記操作状況に関する情報を取得する地域の相違を判断する対象が、県境、季節、平均温度、平均湿度、及び地域毎の交通事故発生件数の少なくとも１つであり、前記被操作体の種類の相違を判断する対象が車種であり、前記操作者の相違を判断する対象が、前記自動車を運転する運転者の年齢及び性別の少なくとも１つである。
請求項４に記載の発明は、前記請求項１〜請求項３の何れか１項記載の発明において、前記取得手段が、前記操作状況に関する情報を取得する場合に、操作時の環境情報を関連付けて取得する。
請求項５に記載の発明は、前記請求項１〜請求項４の何れか１項記載の発明において、前記判定手段で適用するカテゴリーが、前記取得手段で新たに取得した操作状況に関する情報を適用し、適宜更新可能とする。
請求項６に記載の発明は、被操作体が操作されたときの操作状況に関する情報を取得する取得手段と、前記被操作体の不具合の発生度合を解析し複数のカテゴリーに分類した相関テーブルを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記相関テーブルを参照して前記取得手段で取得した操作状況に関する情報が複数に分類されたカテゴリーの何れに属するかを判定する判定手段と、前記操作状況に関する情報が特定のカテゴリーに属すると判定された場合に、被操作体の操作に対する注意の喚起を行う注意喚起手段と、を備えた監視装置と、
複数の前記監視装置から前記操作状況に関する情報を集約して、それぞれの操作状況に関する情報に対する前記被操作体の不具合の発生度合を解析して前記相関テーブルを作成する作成手段と、前記操作状況に関する情報を取得する地域の相違、被操作体の種類の相違、及び操作者の相違の少なくとも１つに応じて、前記作成手段で作成した前記相関テーブルを補正する補正手段と、前記作成手段で作成した前記相関テーブルを、前記監視装置へ通知する通知手段と、を備えた管理サーバーと、を有する監視システムである。
請求項７に記載の発明は、前記請求項６に記載の発明において、前記被操作体が自動車であり、前記操作の対象が、前記自動車に設けられたハンドル回転操作、アクセル踏み込み操作、及びブレーキ踏み込み操作の、少なくとも１つの操作を含み、前記操作状況に関する情報を取得する地域の相違を判断する対象が、県境、季節、平均温度、平均湿度、及び地域毎の交通事故発生件数の少なくとも１つであり、前記被操作体の種類の相違を判断する対象が車種であり、前記操作者の相違を判断する対象が、前記自動車を運転する運転者の年齢及び性別の少なくとも１つである。
請求項８に記載の発明は、前記請求項６又は請求項７に記載の発明において、前記取得手段が、前記操作状況に関する情報を取得する場合に、操作時の環境情報を関連付けて取得する。
請求項９に記載の発明は、前記請求項６〜請求項８の何れか１項記載の発明において、前記判定手段で適用するカテゴリーが、前記取得手段で新たに取得した操作状況に関する情報を適用し、適宜更新可能とする。
請求項１に記載の発明によれば、被操作体に対する操作者による特定の操作状況について注意喚起を要することを操作者に認知させることができる。
個々の被操作体において、被操作体の操作に起因する不具合が発生し難い操作に導く改善策を提示することができる。
請求項２及び請求項３に記載の発明によれば、自動車特有の操作状況に関する情報に応じた改善策を提示することができる。
請求項４に記載の発明によれば、単純な操作状況によるカテゴリー判定に比べて、精度よくカテゴリー判定することができる。
請求項５に記載の発明によれば、固定的な相関テーブルによるカテゴリー判定に比べて、精度よくカテゴリー判定することができる。
請求項６に記載の発明によれば、被操作体に対する操作者による特定の操作状況について注意喚起を要することを操作者に認知させることができる。
請求項７に記載の発明によれば、自動車特有の操作状況に関する情報に応じた改善策を提示することができる。
請求項８に記載の発明によれば、単純な操作状況によるカテゴリー判定に比べて、精度よくカテゴリー判定することができる。
請求項９に記載の発明によれば、固定的な相関テーブルによるカテゴリー判定に比べて、精度よくカテゴリー判定することができる。
本実施の形態に係る移動体としての車両の側面図である。 本実施の形態に係り、稼働することで消耗する部品が用いられる移動体の一例として、車両の走行状態を示す側面図である。 本実施の形態に係り、様々な周囲環境状態の下におかれた車両の側面図である。 本実施の形態に係り、車両に搭載された監視装置から、通信回線網を通じて、一括してデータを集積し、消耗品の交換時期の適正化を図るための監視システム図である。 本実施の形態に係る一括管理サーバーにおける、データ解析制御のための機能ブロック図である。 本実施の形態に係り、環境解析コントローラにおける、状態情報の解析及び消耗品交換時期判定を実行するための制御を機能別に示したブロック図である。 本実施の形態に係る一括管理サーバーにおける、カテゴリー分類判定テーブルを生成するための手順を示す制御フローチャートである。 本実施の形態に係る環境解析コントローラにおける、操作状況の解析、走行環境の取得、走行状況の情報提供、及び、走行状況の適否判定を実行するための監視制御を実行するためのフローチャートである。
（車両構成）
図１は、本実施の形態に係る被操作体としての車両１０が示されている。
車両１０には、当該車両１０の操作状況の監視を実行する監視装置１２が搭載されている。
監視装置１２は、環境解析コントローラ１４を備えている。環境解析コントローラ１４は、車両１０に当初から搭載されている車両搭載管理コンピュータ１６に接続されている。
車両搭載管理コンピュータ１６は、例えば、ＥＣＵ（エンジンコントロールユニット）１８及びナビゲーションシステム２０（図６参照）を含む。
環境解析コントローラ１４は、車両搭載管理コンピュータ１６から、走行環境に関する情報を取得するようになっている。
走行環境とは、走行路面（高速道路、一般舗装道路、一般未舗装道路、及び山間未舗装路面（登坂道）を含む）と、時間帯（昼及び夜）との組み合わせであり、例えば車両搭載管理コンピュータ１６の一部であるナビゲーションシステム２０（図６参照）から走行状況を取得することが可能である。また、ナビゲーションシステム２０、通信回線網を介した天候情報発信元、及びラジオ放送等から、車両１０が走行する地域、及び当該地域の天候を含む地域情報を取得するようにしてもよい。
図１に示される如く、環境解析コントローラ１４には、検出手段として、ハンドルセンサ２２、ワイパーセンサ２４、ヘッドライトセンサ２６、アクセルセンサ２８、クラッチセンサ３０、及びブレーキセンサ３２が接続されている。
ハンドルセンサ２２は、車両１０のハンドル３４の操作状態（例えば、操舵のための回転速度、及び、操舵回数）を検出する。操舵回数とは、所謂ハンドル３４を切り返す回数である。
ワイパーセンサ２４は、車両１０のワイパー３６の操作状態を検出する。ワイパーセンサ２４による検出信号は、車両１０が雨天走行していることを認識可能である。
ヘッドライトセンサ２６は、車両１０のヘッドライト３８の操作（オン・オフ）状態を検出する。ヘッドライトセンサによる検出信号は、車両１０が夜間走行していることを認識可能である。
アクセルセンサ２８は、車両１０のアクセルペダル４０の踏み込み操作状態（例えば、踏込回数、踏込速度）を検出する。
クラッチセンサ３０は、車両１０のクラッチペダル４２の踏み込み操作状態（例えば、踏込回数、踏込速度）を検出する。クラッチセンサ３０は、当然オートマッチック車には存在しない。オートマチック車の場合でクラッチセンサ３０と同等の情報を必要とする場合、ＥＣＵ１８から、自動又は手動で電気的に制御される変速比の情報を読み出すようにしてもよい。
ブレーキセンサ３２は、車両１０のブレーキペダル４４の踏み込み操作状態（例えば、踏込回数、踏込速度）を検出する。
（操作状況の解析）
本実施の形態では、車両１０の操作状況を監視するパラメータの一例として、ハンドルセンサ２２、アクセルセンサ２８、及び、ブレーキセンサ３２からの検出信号を適用している。なお、ワイパーセンサ２４、ヘッドライトセンサ２６、及びクラッチセンサ３０からの検出信号は、走行環境を認識するために、補助的に適用する場合がある。
環境解析コントローラ１４では、ハンドルセンサ２２、アクセルセンサ２８、及び、ブレーキセンサ３２により検出信号に基づき、以下の操作状況に関する情報を取得する。
（ハンドルセンサ２２）
ハンドルセンサ２２から検出した検出信号に基づき、操舵のための回転速度、及び操舵回数に関する情報を、予め定めた期間単位で取得する。
（アクセルセンサ２８）
アクセルセンサ２８から検出した検出信号に基づき、踏み込んだ回数に関する情報と、踏み込むときの操作速度の平均値に関する情報を、予め定めた期間単位で取得する。
（ブレーキセンサ３２）
ブレーキセンサ３２から検出した検出信号に基づき、踏み込んだ回数に関する情報と、踏み込むときの操作速度の平均値に関する情報を、予め定めた期間単位で取得する。
なお、それぞれの情報を取得する期間は、例えば、当月１日から翌月１日までの期間、当月５日から翌月５日までの期間といったように、期間同士が重複してもよい。すなわち、期間のずれを小さい単位（例えば、１秒単位）とすれば、理論的には、リアルタイムの期間での情報を得ることが可能である。また、期間を車両１０の走行距離に換算してもよい。
なお、本実施の形態では、採用しなかったが、マニュアル操作の車両１０に関しては、クラッチセンサ３０においても、アクセルセンサ２８及びブレーキセンサ３２と同様の情報を得て、パラメータに加えてもよい。
また、ワイパーセンサ２４からの検出信号を利用して、環境（雨天）に対するワイパーを動作状況に関する情報を得て、パラメータに加えてもよい。
さらに、ヘッドライトセンサ２６からの検出信号を利用して、運転時刻に対するヘッドライトの動作状況に関する情報を得て、パラメータに加えてもよい。
（走行環境の取得）
図２は、車両１０の走行環境（路面状況）が示されている。
図２（Ａ）は、車両１０が高速道路や舗装された一般舗装道路を走行している状態を示しており、一方、図２（Ｂ）は、車両１０が一般未舗装道路や山間未舗装道路（登坂道）の走行している状態を示している。
車両１０の走行状況は、事故及び故障を含む不具合の発生度合いを左右する大きな要素となり得る。例えば、シフトチェンジ回数、ハンドルの回転数（角）、ブレーキの操作回数、アクセルの踏み込み回数は、図２（Ａ）に示す走行状態と、図２（Ｂ）の走行状態とでは、大きく異なる数値となる。
次に、図３は、車両１０の走行環境（周囲環境）が示されている。
車両１０のおかれた環境は、事故及び故障を含む不具合の発生度合いに大きな要素となり得る。
図３（Ａ）は、車両１０が、駐車場や車庫等の格納庫４６に保管され、エンジンがオフ状態で移動していない環境である。
例えば、車庫等に保管状態で長期間稼働させない場合、放置期間中では事故は発生し得ないが、放置期間が長いと、放電又は漏電を含む消費電力、及びバッテリー自体の経時劣化により、バッテリーの電圧が下がるといった故障が発生し得る（図３（Ａ）参照）。
図３（Ｂ）は、車両１０が、悪天候（雨又は雪等）で走行し、ワイパー３６が動作している環境である。
例えば、悪天候時は、好天時よりもタイヤのスリップ等が発生し易く、制動距離も延長される傾向となる（図３（Ｂ）参照）。
図３（Ｃ）は、車両１０が、夜間又はトンネル内を走行し、ヘッドライト３８がオン状態となっている環境である。
例えば、夜間又はトンネル走行比率が高い場合は、昼間よりも運転者（操作者）の視野及び視界が劣悪となり、回避物の発見が遅れる傾向となる（図３（Ｃ）参照）。
そこで、本実施の形態では、走行状況、及び走行環境を把握（推測）するべく、車両１０に監視装置１２を搭載した。
なお、走行環境は、ナビゲーションシステム２０から，ＧＰＳ情報及び日時情報を取得して解析することで、自車の位置及び走行日時を特定することが可能である。また、ナビゲーションシステム２０、通信回線網を介した天候情報発信元、及びラジオ放送等からの情報に基づき、必要に応じて天候を特定することが可能である。
（走行状況の情報提供）
図１に示される如く、環境解析コントローラ１４は、後述する一括管理サーバー８２（図４参照）へ、前記各センサ（ハンドルセンサ２２、ワイパーセンサ２４、ヘッドライトセンサ２６、アクセルセンサ２８、クラッチセンサ３０、及びブレーキセンサ３２）に基づく操作状況に関する情報を送出する。
また、車両搭載管理コンピュータ１４では、後述する一括管理サーバー８２（図４参照）へ、車両１０の走行環境に関する情報を送出する。
一括管理サーバー８２では、各車両１０からの操作状況、走行環境に関する情報を受け付けると共に、車両１０の事故及び故障を含む不具合情報を集約し、例えば、クラスタ解析を行って、各車両１０の走行パラメータ毎の走行状態の適否を判定するための相関テーブルとしてのカテゴリー分類判定テーブル（後述する表１〜表４参照）を作成し、各車両１０へ送信するようになっている。
なお、本実施の形態に係る監視装置１２が搭載された車両１０の出荷（新車及び中古車を問わず）時に、最新のカテゴリー分類判定テーブルをデフォルト値として格納させておくことも可能である。
（情報解析）
図４は、車両１０に搭載された監視装置１２から、通信回線網８０を通じて一括してデータを集積し、走行状況の適否を判定するためのカテゴリー分類判定テーブルを構築し、操作状況の敵を判定するための監視システムが示されている。
監視システムの通信回線網８０は、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮが代表的である。
通信回線網８０には、一括管理サーバー８２が接続されている。一括管理サーバー８２は、例えば、車両１０の製造元社屋８４に設けられており、車両１０が流通する全ての地域、或いは、特定の地域に存在する車両１０から、各車両１０の状態情報を取得する。
また、通信回線網８０には、通信端末であるＰＣ８６Ａ、８６Ｂ、及び無線通信装置８８が接続されている。
ＰＣ８６Ａは、車両１０の販売元（ディーラー）の基幹整備工場９０に設けられており、車両１０の整備を依頼された時点で、当該整備された車両１０の走行状況情報を、ＰＣ８６Ａを介して一括管理サーバー８２へ送信する。
ＰＣ８６Ｂは、所謂民間整備工場９２に設けられており、車両１０の整備を依頼された時点で、当該整備された車両１０の走行状況情報を、ＰＣ８６Ｂを介して一括管理サーバー８２へ送信する。
無線通信装置８８は、車両１０が流通する全ての地域、或いは、特定の地域に配備された通信基地局９４との間で通信が可能となっている。
各通信基地局９４には、各車両１０の監視装置１２に設けられた通信Ｉ／Ｆ７２（図６参照）から操作状況に関する情報が送信されるようになっている。このため、一括管理サーバー８２は、基幹整備工場９０や民間整備工場９２に整備を依頼しなくても、通信基地局９４の通信範囲であれば、日常の車両１０の走行状況情報を取り込むことが可能となっている。このため、一括管理サーバー８２では、車両１０に関する所謂ビッグデータとして管理される。
（カテゴリー分類判定テーブル生成）
一括管理サーバー８２では、表１〜表４に示すカテゴリー分類判定テーブルを生成する。カテゴリー分類判定テーブルは、一例として、クラスタ分析により、複数の車両１０から操作状況に関する情報と、車両１０の事故及び故障を含む不具合に関する情報を集約し、カテゴリー毎に、不具合の発生確率によって範囲を設定したものである。
図５は、一括管理サーバー８２における、カテゴリー分類判定テーブルを生成するための制御を機能別に示したブロック図である。
各車両１０から送信される操作状況は、操作状況情報受付部７４で受け付けて、情報集積部７５に一時的に集積される。また、不具合情報受付部７８では、期間整備工場９０及び民間整備工場９２等から事故及び故障を含む不具合情報を受け付けて、情報集積部７５に一時的に集積される。なお、不具合情報は、期間整備工場９０及び民間整備工場９２に限らず、車両１０から直接受け付けてもよいし、例えば、公共機関（警察等）や保険会社と連携して、事故情報を取得するようにしてもよい。
予め定めた解析時期になると、情報集積部７５に集積された情報（操作状況情報及び不具合情報）は、解析部７６へ送出される。
解析部７６では、受け付けた操作状況に関する情報と、事故及び故障を含む不具合に関する情報に基づき、例えばクラスタ解析を実行する。クラスタ解析では、受け付けた情報の特徴量のベクトルを生成し、事故や故障が発生した操作状況のクラスタの特定を行い、操作状況の頻度（操作回数、操作速度等）をカテゴリー分類する。
なお、操作状況の頻度をカテゴリー分類する方法は、クラスタ解析に限定されるものではなく、単純な統計計算であってもよい。
解析部７６は、解析結果をカテゴリー分類判定テーブル作成部７８に送出する。カテゴリー分類判定テーブル作成部７８では、以下の表１〜表４に示すように、操作状況のカテゴリー分類判定テーブルを、走行環境毎に作成する。
上記情報集積部７５、解析部７６、及び、カテゴリー分類判定テーブル作成部７８は、作成手段として機能する。
作成したカテゴリー分類判定テーブルは、通知手段の一例であるダウンロード実行部７９により、各車両１０へ送出する。このダウンロード時期は、特に限定されるものではなく、１回（例えば、新車又は中古車での納車時）でもよいが、定期又は不定期に複数回に渡り更新することが好ましい。なお、ダウンロード実行時期の間隔が短ければ短いほど、より精度の高い操作状況の適否の判定が可能である。
表１〜表４は、異なる環境の道路上を走行していることを前提とした、カテゴリー分類判定テーブルデータである。
表１〜表４において、カテゴリー分類記号は、先頭のアルファベトが「Category」の略称であり、中間数字は、「１」が高速道路、「２」が一般舗装道路、「３」が一般未舗装道路、「４」が山間未舗装道路を示し、末尾アルファベットａ〜ｅは、走行状況の良否の度合いのレベル（ａ〜ｅ）を示す。
また、表１〜表４に記載した数値は、標準状態（推奨値）を１００とした百分率値（指数）である。指数値とは、各操作パラメータに対して予め推奨される値を１００としたときの、前記期間内での実行頻度の相対値である。本実施の形態では、何れのカテゴリーにおいても、レベルｃの中に、推奨値１００が含まれるようにした。なお、本実施の形態では、各カテゴリーの指数値の範囲を同一としたが、各カテゴリーの指数値の範囲をパラメータ毎に異ならせてもよい。
表１は、高速道路上を走行していることを前提とした、カテゴリー分類判定テーブルデータである。
表２は、一般舗装道路上を走行していることを前提とした、カテゴリー分類判定テーブルデータである。一般舗装道路上を走行している場合、表１の高速道路を走行している状況に比べて、それぞれの操作回数、操作速度が多くなる傾向にあるため、カテゴリー分類の指数値の幅が狭く設定されている。
表３は、一般未舗装道路上を走行していることを前提とした、カテゴリー分類判定テーブルデータである。一般未舗装道路上を走行している場合、表２の一般舗装道路を走行している状況に比べて、それぞれの操作回数、操作速度が多くなる傾向にあるため、カテゴリー分類の指数値の幅が狭く設定されている。
表４は、山間未舗装道路上を走行していることを前提とした、カテゴリー分類判定テーブルデータである。山間未舗装道路上を走行している場合、表３の一般未舗装道路を走行している状況に比べて、それぞれの操作回数、操作速度が多くなる傾向にあるため、カテゴリー分類の指数値の幅が狭く設定されている。
一括管理サーバー８２では、生成したカテゴリー分類判定テーブル（表１〜表４）を、通信回線網８０、無線通信装置８８、無線基地局９４、及び各車両１０の通信Ｉ／Ｆ７２を介して、各車両のカテゴリー分類判定テーブル６２に格納されるようになっている。
なお、この格納は、適宜、更新することが好ましい。
（走行状況の適否判定）
監視装置１２では、車両１０の操作者による操作パラメータとして、当該操作時の情報（操作時間を含む状態情報）を取得し、予め定めた期間毎の各操作パラメータの頻度を、表１〜表４に示す判定テーブルと照合し、操作者の操作状況の適否を判定すると共に、判定結果（特に、操作状況が好ましくない場合）に基づいて、操作状況の改善を報知するものである。
なお、操作状況が危険な場合に、座席やハンドルに振動を与える、ハザードランプを点灯させる、といった、注意喚起を行う場合もある。
（情報提供及び監視制御）
図６は、図１に示す環境解析コントローラ１４における、操作状況の解析、走行環境の取得、走行状況の情報提供、及び、走行状況の適否判定を実行するための監視制御を機能別に示したブロック図である。なお、この図６の各ブロックは機能別に分類したものであり、環境解析コントローラ１４のハード構成を限定するものではない。
図６に示される如く、環境解析コントローラ１４は、情報受付部５０を備える。情報受付部５０には、前記ハンドルセンサ２２、ワイパーセンサ２４、ヘッドライトセンサ２６、アクセルセンサ２８、クラッチセンサ３０、及びブレーキセンサ３２が接続され、状態情報を受け付ける。
なお、本実施の形態では、主として、ハンドルセンサ２２、アクセルセンサ２８、及び、ブレーキセンサ３２からの検出信号を情報提供元に適用し、カテゴリー分類判定テーブルを生成しているが、情報提供元として、ワイパーセンサ２４、ヘッドライトセンサ２６、及び、クラッチセンサ３０の何れか１つ以上を加えてもよい。
取得手段の一例である情報受付部５０は、情報種判別部５２に接続されており、情報受付部５０で受け付けた状態情報は、情報種判別部５２へ送出される。情報種判別部５２では、取得した状態情報に基づき操作パラメータ毎に分類する。
情報種判別部５２は、通信Ｉ／Ｆ７２及び指数値演算部５４に接続されている。
情報種判別部５２で判別された操作状況に関する情報は、通信Ｉ／Ｆ７２、図４に示す通信回線網８０を介して、一括管理サーバー８２へ送出されるようになっている。
また、情報種判別部５２で判別された操作状況に関する情報は、一時格納部５３で一時的に格納され、適宜時期に、指数値演算部５４に送出される。指数値演算部５４は、計時部５６及び車両搭載管理コンピュータ１６が接続されており、予め定められた期間毎の、走行環境に応じた各操作パラメータの指数値を演算する。
指数値とは、各操作パラメータに対して予め推奨される値を１００としたときの、前記期間内での実行頻度の相対値である。例えば、一般舗装道路における、予め定めた期間（一例として、６０分間）のアクセル踏込回数の推奨値が１２回（指数値１００）とすると、２０回のアクセル踏込回数の指数値は１６７となり、６回のアクセル踏込回数の指数値は５０となる。
指数値演算部５４は、照合部５８及びテーブル読出部６０に接続されている。
指数値演算部５４では、照合部５８に演算結果の指数値を送出すると共に、テーブル読出部６０に対して、カテゴリー分類判定テーブルの読み出しを指示する。
すなわち、テーブル読出部６０は、車両搭載管理コンピュータ１６が接続されており、現在の車両１０の走行環境を認識し得る。また、テーブル読出部６０には、カテゴリー分類判定テーブル格納部６２が接続されており、現在の走行環境に対応したカテゴリー分類判定テーブル（表１〜表４の何れか）が選択され、読み出されるようになっている。
カテゴリー分類判定テーブル格納部６２には、通信Ｉ／Ｆ７２を介して、図４に示す一括管理サーバー８２から、適宜、最新のカテゴリー分類判定テーブル（表１〜表４）が更新登録されている。
テーブル読出部６０によって、読み出されたカテゴリー分類判定テーブル（表１〜表４の何れか）は、照合部５８に送出される。
照合部５８では、前記指数値演算部５４から受け付けた指数値が、カテゴリー分類判定テーブルの何れのカテゴリーに属するかを特定する。
特定結果は、判定手段の一例である操作状況適否判定部６４に送出されるようになっている。操作状況適否判定部６４では、特定されたカテゴリー毎に基づいて、報知情報格納部６６から報知情報を読み出し、報知情報出力部６８を介して、報知デバイス７０から走行状況に関する情報を報知する。報知デバイス７０とは、車両１０に搭載されるモニタやスピーカを示し、単一又は複数併用であってもよい。
例えば、報知デバイス７０としてモニタが適用された場合、高速道路（表１参照）において、アクセル踏込回数の指数値が１６７であり、カテゴリーとしてＣ１ｅに分類されると、「急加速が多く危険運転です。注意して下さい。」等の運転状態の改善メッセージを表示する。また、アクセル踏込回数の指数値５０であり、カテゴリーとしてＣ１ａに分類されると、「高速道路では、周囲の流れに合わせて走行して下さい。」等の改善メッセージを表示する。
以下に、本実施の形態の作用を説明する。
図７は、一括管理サーバー８２における、図５のカテゴリー分類判定テーブルを生成するための手順を示す制御フローチャートである。
ステップ１００では、解析時期か否かが判断され、否定判定された場合は、ステップ１０２へ移行して、操作状況情報を受け付けたか否かが判断される。このステップ１０２で肯定判定されると、ステップ１０４へ移行して受け付けた操作状況情報を情報集積部７５へ一時的に集積し、ステップ１０６へ移行する。また、ステップ１０２で否定判定された場合は、操作状況情報を受け付けていないので、ステップ１０６へ移行する。
ステップ１０６では、不具合情報を受け付けたか否かが判断される。このステップ１０８で肯定判定されると、ステップ１０８へ移行して受け付けた不具合情報を情報集積部７５へ一時的に集積し、このルーチンは終了する。また、ステップ１０６で否定判定された場合は、不具合情報を受け付けていないので、このルーチンは終了する。
また、前記ステップ１００で肯定判定されると、解析時期であると判断し、ステップ１１０へ移行する。
ステップ１１０では、情報集積部７５から、集積した操作状況情報及び不具合情報を一括して取り込み、次いでステップ１１２へ移行して、解析処理が実行される。解析処理は、周知のクラスタ解析が適用可能である。
次のステップ１１４では、解析結果に基づいて、カテゴリー分類判定テーブル（表１〜表４参照）を作成し、ステップ１１６へ移行する。ステップ１１６では、各車両１０へ、作成したカテゴリー分類判定テーブルをダウンロードし、このルーチンは終了する。
なお、作成したカテゴリー分類判定テーブルの各車両１０へのダウンロードは、一括管理サーバー８２側から一方的に実行するのではなく、車両１０側から要求があったときに実行するようにしてもよい。この場合、少なくとも、作成した最新カテゴリー分類判定テーブルを一時的に格納する機能を持たせる必要がある。
また、カテゴリー分類判定テーブルは、車両１０に直接ダウンロードせず、基幹整備工場９０又は民間整備工場９２へ提供するようにしてもよい。

図８は、環境解析コントローラ１４における、操作状況の解析、走行環境の取得、走行状況の情報提供、及び、走行状況の適否判定を実行するための監視制御を実行するためのフローチャートである。
ステップ１５０では、各センサ（本実施の形態では、ハンドルセンサ２２、アクセルセンサ２８、及び、ブレーキセンサ３２）からの検出信号、すなわち、操作状況に関する情報を受け付けたか否かが判断され、否定判定された場合は、車両１０は非走行であると判断し、このルーチンは終了する。
また、ステップ１５０で肯定判定されると、ステップ１５２へ移行して、前記受け付けた操作状況に関する情報の種類（ハンドル操作、アクセル操作、又はブレーキ操作）を判別し、次いでステップ１５４へ移行して車両搭載コンピュータ１６から、走行環境に関する情報を取り込む。走行環境に関する情報は、基本的には、ナビゲーションシステム２０から取得すればよい。なお、例えば、天候に関する情報をワイパーセンサ２４からの検出信号に基づき認識してもよい。また、例えば、昼夜に関する情報をヘッドライトセンサ２６からの検出信号に基づき認識してもよい。
次のステップ１５６では、操作状況に関する情報を、走行環境に関連付けた関連付け情報を作成し、次いで、ステップ１５８へ移行して、図４に示す一括管理サーバー８２へ送信し、ステップ１６０へ移行する。この送信により、前記図７のステップ１０２で肯定判定となる。
ステップ１６０では、関連付け情報を一時的に格納し、ステップ１６２へ移行して一定期間経過したか否かが判断される。一定期間は、例えば、当月１日から翌月１日までの期間、当月５日から翌月５日までの期間といったように、期間同士が重複してもよい。また、期間を車両１０の走行距離に換算してもよい。
ステップ１６２で否定判定された場合は、一時格納した関連付け情報に基づく、操作の適宜の判定を行う時期ではないと判断し、このルーチンは終了する。
また、ステップ１６２で肯定判定された場合は、一時格納した関連付け情報に基づく、操作の適宜の判定を行う時期であると判断し、ステップ１６４へ移行し、一時格納した関連付け情報を読み出し、次いで、ステップ１６６へ移行して指数値演算処理を実行する。
指数値とは、各操作パラメータに対して予め推奨される値を１００としたときの、前記期間内での実行頻度の相対値である。
次のステップ１６８では、一括管理サーバー８２（図４参照）から提供される（図７のステップ１１６参照）カテゴリー分類判定テーブル（表１〜表４）を読み出し、次いで、ステップ１７０へ移行して演算した指数値が何れあのカテゴリーに属するかを特定するための照合処理を実行する。
次のステップ１７２では、特定したカテゴリーに基づき、操作の適否を判定する。本実施の形態では、何れの表、すなわち、何れの道路状況においてもレベルｃが推奨値となっており、演算指数値が、レベルｃのカテゴリーに属する場合は、操作が適正である判定し得る。
次のステップ１７４では、操作の適否の判定の下、注意喚起が必要か否かが判断される。
このステップ１７４で否定判定、すなわち、注意喚起が不要と判定されるのは、ステップ１６６で演算した指数値が、レベルｃに属するときであり、この場合は、このルーチンは終了する。
また、ステップ１７４で肯定判定されると、ステップ１７６へ移行して特定したカテゴリーに割り当てられたメッセージを読み出し、ステップ１７８へ移行して、車両１０に踏査されたデバイス（例えば、モニタ）に、メッセージ内容を表示して報知する。
なお、演算した指数値がレベルｃに属している場合であっても、例えば、「このままの操作を維持して下さい」といった注意喚起メッセージを割り当て、報知するようにしてもよい。
（変形例１）
本実施の形態において、注意喚起のメッセージは、操作対象（ハンドル操作、アクセル操作、ブレーキ操作）毎に行ってもよいし、総合的に判断し、操作の適否を判定するようにしてもよい。総合的に判断する場合、何れかの操作が推奨値に属さなくても、例えば、それぞれの操作状況に重み付けを施すことで、適正と判断することが可能である。
（変形例２）
本実施の形態において、一括管理サーバー８２から提供される、カテゴリー分類判定テーブル（表１〜表４）では、基本的に道路状況を主体に指数値の配分を行ったが、例えば、同じ道路状況でも地域毎の違い（例えば、県境、季節、平均温度及平均湿度）によって、照合に用いる各テーブルを補正するようにしてもよい。すなわち、地域毎の交通事故の発生数に基づき、各レベルへの指数値の割り当てを補正し、地域ごとの車両登録数に基づき、各レベルへの指数値の割り当てを補正すればよい。
（変形例３）
本実施の形態において、車両１０が走行する道路の種類によってカテゴリー分類判定テーブル（表１〜表４）を作成したが、車種に基づき、カテゴリー分類判定テーブルを作成してもよい
例えば、車種がスポーツカーに分類される場合、厳格に判定するカテゴリー分類判定テーブルを作成してもよい。
しかし、一般的に、スポーツカーの方がスピードを出し易いが、メーカーによっては、スピードを出すことを想定して、その分、緊急時対策（ブレーキ性能等）が厳格になされている場合が多い。従って、逆に、セダン系を含む一般車両に対して、アクセル操作、ハンドル操作、ブレーキ操作を厳格に判定するカテゴリー分類判定テーブルを作成してもよい。
すなわち、車種、メーカー、を総合的に判断し、カテゴリー分類判定テーブルを作成することが好ましい。
（変形例４）
本実施の形態において、車両１０が走行する道路の種類によってカテゴリー分類判定テーブル（表１〜表４）を作成したが、操作者（運転者）の分類情報に基づき、カテゴリー分類判定テーブルを作成してもよい。
車両１０の場合、速度オーバーし易い年齢層が統計的に認識されれば、年齢によって、異なるカテゴリー分類判定テーブルを作成するようにしてもよい。
また、運転技術が、性別によって異なることが統計的に認識されれば、性別によって、異なるカテゴリー分類判定テーブルを作成するようにしてもよい。
さらに、所謂高齢者に特化したカテゴリー分類判定テーブルを作成するようにしてもよい。
（変形例５）
本実施の形態において、カテゴリー分類テーブルを各車両へダウンロードし、走行の適否の判定を車両１０毎に行うようにしたが、一括管理サーバー８２が、各車両１０を監視するようにしてもよい。
すなわち、最初に車両１０から、通信機能網８０を用い一定期間（時間）の操作状況に関する情報を取得する。このとき、ナビゲーションシステム１６等から、走行環境が関連付けられた関連付け情報として取得する。
次に、取得した関連付け情報（操作状況に関する情報）をクラスタ解析等に解析処理し、これまでに取得した操作状況に関する情報に基づいて作成した、操作者のカテゴリー分類に基づいてカテゴリーを特定する。
特定したカテゴリーに対応した情報提示、注意、警告等を、通信回線網８０を介して、車両１０に通知、又は操作者に通信端末等に通知する。
通知を継続し、推奨カテゴリーになるまで改善を進め、推奨カテゴリーになったら、操作者が、当該推奨カテゴリーを常に維持することで、より安全性の高い操作方法を維持することが可能となり、操作ミス等による事故、故障の発生を極力低減可能となる。
（変形例６）
本実施の形態では、作成手段として機能する報集積部７５、解析部７６、及び、カテゴリー分類判定テーブル作成部７８を一括管理サーバー８２の機能として説明したが、各機能（すなわち、作成手段としての機能）を、それぞれの車両１０の環境解析コントローラ１４の機能として搭載してもよい。すなわち、車両１０がそれぞれ独立して、操作状況に関する情報の集約、解析、カテゴリー分類判定テーブルの作成、リアルタイムの操作状況に関する情報を取得、カテゴリー判定、及び報知を行うようにしてもよい。
（変形例７）
本実施の形態において、操作状況に関する情報に基づくカテゴリー分けについては、表１〜表４に示したが、さらに、操作状況に関する情報として、エンジン回転数、エアコンのオン／オフ、窓の開閉といったパラメータも取得して処理し、これらを考慮しカテゴリー分けすることで、より実情を考慮した操作者の分類が可能となり、操作に関してより安全方向への情報提示が可能となる。
（変形例８）
本明細書において、被操作体とは、鉄道、自動車、船舶、航空機に代表される移動体を含み、主として交通機関に適用されるものであり、本実施の形態では被操作体として自動車（以下、「車両１０」という）を例示した。
本実施の形態では、移動体の代表的な例として、車両１０の操作状況に関する情報を利用して、操作者（運転者）が安全に運転するような注意喚起を行ったが、移動を伴わない被操作体、例えば、特定の位置に据え置かれた機械を操作する場合の操作状況に関する情報を逐次取得して、安全操作を促すメッセージを報知するようにしてもよい。
例えば、旋盤、フライス盤、及びドリル盤を含む工作機械では、操作手順を誤ると人身に影響を与える事故が発生する可能性がある。このため、操作手順、操作基準に基づいて、カテゴリー分類判定テーブルを作成し、操作を監視するようにしてもよい。
また、工作機械に限らず、輪転機や印刷機を含む画像形成装置においても、同様に、日常の操作状況を一括管理して、注意喚起することで、不用意な事故を回避することが可能である。
車両等の移動体を含む被操作体を操作する場合、操作者の操作状況が、事故及び故障を含む不具合の発生度合いに大きく影響することが考えられる。操作状況と不具合の発生との相関は、一意的ではなく、被操作体の種類、操作環境、及び操作状況を含む操作条件によって、変動し得るものである。
本実施の形態によれば、操作者の操作状況に関する情報を取得し、これまでの各操作者からの操作状況に関する情報に基づいて、予めカテゴリー分類判定テーブルを作成し、取得した操作状況に関する情報から、何れのカテゴリー属するかを特定し、属するカテゴリーに従って、必要な情報提示、注意、警告等を可能とすることであり、これにより今までの操作状況に関する情報を有効活用できるとともに、事前に操作ミス等による事故や故障の発生が大幅に低減可能となる。
１０ 車両
１２ 監視装置
１４ 環境解析コントローラ
１６ 車両搭載管理コンピュータ
１８ ＥＣＵ
２０ ナビゲーションシステム
２２ ハンドルセンサ
２４ ワイパーセンサ
２６ ヘッドライトセンサ
２８ アクセルセンサ
３０ クラッチセンサ
３２ ブレーキセンサ
３４ ハンドル
３６ ワイパー
３８ ヘッドライト
４０ アクセルペダル
４２ クラッチペダル
４４ ブレーキペダル
４６ 格納庫
５０ 情報受付部
５２ 情報種判別部
５４ 指数値演算部
５３ 一時格納部
５６ 計時部
５８ 照合部
６０ テーブル読出部
６２ カテゴリー分類判定テーブル格納部
６４ 操作状況適否判定部
６６ 報知情報格納部
６８ 報知情報出力部
７０ 報知デバイス
７２ 通信Ｉ／Ｆ
７４ 操作状況情報受付部
７５ 情報集積部
７８ 不具合情報受付部
７６ 解析部
７８ カテゴリー分類判定テーブル作成部
７９ ダウンロード実行部
８０ 通信回線網
８２ 一括管理サーバー
８４ 製造元社屋
８６Ａ、８６Ｂ ＰＣ
８８ 無線通信装置
９０ 基幹整備工場
９２ 民間整備工場
９４ 通信基地局

Claims (9)

  1. 被操作体が操作されたときの操作状況に関する情報を取得する取得手段と、
    前記取得手段で取得した操作状況に関する情報が、前記被操作体の不具合の発生度合の大きさ、又は、前記操作状況の危険度合いで分類された複数の操作状況のカテゴリーの何れに属するかを判定する判定手段と、
    前記操作状況に関する情報が特定のカテゴリーに属すると判定された場合に、被操作体の操作に対する注意の喚起を行う注意喚起手段と、
    前記判定手段による判定時期よりも以前の予め定められた期間中において時系列に変化する前記操作状況に関する情報を集約して、それぞれの操作状況に関する情報に対する前記被操作体の不具合の発生度合を解析し、複数のカテゴリーに分類した相関テーブルを作成する作成手段と、
    前記操作状況に関する情報を取得する地域の相違、被操作体の種類の相違、及び操作者の相違の少なくとも１つに応じて、前記作成手段で作成した前記相関テーブルを補正する補正手段とを有し、
    前記判定手段では、前記作成手段で作成された相関テーブルに基づいて、前記取得手段で取得した操作状況に関する情報が属するカテゴリーを判定する、
    監視装置。
  2. 前記被操作体が自動車であり、
    前記操作の対象が、前記自動車に設けられたハンドル回転操作、アクセル踏み込み操作、及びブレーキ踏み込み操作の、少なくとも１つの操作を含む請求項１記載の監視装置。
  3. 前記操作状況に関する情報を取得する地域の相違を判断する対象が、県境、季節、平均温度、平均湿度、及び地域毎の交通事故発生件数の少なくとも１つであり、
    前記被操作体の種類の相違を判断する対象が車種であり、
    前記操作者の相違を判断する対象が、前記自動車を運転する運転者の年齢及び性別の少なくとも１つである、
    む請求項２記載の監視装置。
  4. 前記取得手段が、前記操作状況に関する情報を取得する場合に、操作時の環境情報を関連付けて取得する請求項１〜請求項３の何れか１項記載の監視装置。
  5. 前記判定手段で適用するカテゴリーが、前記取得手段で新たに取得した操作状況に関する情報を適用し、適宜更新可能とする請求項１〜請求項４の何れか１項記載の監視装置。
  6. 被操作体が操作されたときの操作状況に関する情報を取得する取得手段と、前記被操作体の不具合の発生度合を解析し複数のカテゴリーに分類した相関テーブルを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記相関テーブルを参照して前記取得手段で取得した操作状況に関する情報が複数に分類されたカテゴリーの何れに属するかを判定する判定手段と、前記操作状況に関する情報が特定のカテゴリーに属すると判定された場合に、被操作体の操作に対する注意の喚起を行う注意喚起手段と、
    を備えた監視装置と、
    複数の前記監視装置から前記操作状況に関する情報を集約して、それぞれの操作状況に関する情報に対する前記被操作体の不具合の発生度合を解析して前記相関テーブルを作成する作成手段と、前記操作状況に関する情報を取得する地域の相違、被操作体の種類の相違、及び操作者の相違の少なくとも１つに応じて、前記作成手段で作成した前記相関テーブルを補正する補正手段と、
    前記作成手段で作成した前記相関テーブルを、前記監視装置へ通知する通知手段と、を備えた管理サーバーと、
    を有する監視システム。
  7. 前記被操作体が自動車であり、前記操作の対象が、前記自動車に設けられたハンドル回転操作、アクセル踏み込み操作、及びブレーキ踏み込み操作の、少なくとも１つの操作を含み、
    前記操作状況に関する情報を取得する地域の相違を判断する対象が、県境、季節、平均温度、平均湿度、及び地域毎の交通事故発生件数の少なくとも１つであり、
    前記被操作体の種類の相違を判断する対象が車種であり、
    前記操作者の相違を判断する対象が、前記自動車を運転する運転者の年齢及び性別の少なくとも１つである、請求項６記載の監視システム。
  8. 前記取得手段が、前記操作状況に関する情報を取得する場合に、操作時の環境情報を関連付けて取得する請求項６又は請求項７記載の監視システム。
  9. 前記判定手段で適用するカテゴリーが、前記取得手段で新たに取得した操作状況に関する情報を適用し、適宜更新可能とする請求項６〜請求項８の何れか１項記載の監視システム。
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