JP6735659B2

JP6735659B2 - 運転支援情報収集装置

Info

Publication number: JP6735659B2
Application number: JP2016239280A
Authority: JP
Inventors: 佑一寺島
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2016-12-09
Filing date: 2016-12-09
Publication date: 2020-08-05
Anticipated expiration: 2036-12-09
Also published as: JP2018097457A; WO2018105571A1

Description

本発明は、運転支援情報収集装置に関する。

車両を運転するドライバーが遭遇したヒヤリとした出来事及びハットした出来事（以下、「ヒヤリハット」という）に係る情報をデータベースに蓄積する技術が知られている。データベースに蓄積された情報は、運転支援情報として車両に提供される。特許文献１には、加速度などを基にヒヤリハットが特定され、ヒヤリハットが生じ易い地点として予め設定された地点とを組合せてヒヤリハット地点を生成することが開示されている。

特開２０１４−１４６２８９号公報

特許文献１に記載の装置では、ヒヤリハット地点の情報を広範に収集することができない課題があった。

本発明による運転支援情報収集装置は、車両に搭載された端末装置と通信を行う運転支援情報収集装置であって、前記車両を運転するドライバー毎の運転特性に基づく第１の閾値を設定し、前記車両の加速度が前記第１の閾値を超えた地点を第１のヒヤリハット地点として抽出し、地図の道路特性が同じである複数の地点における前記車両の加速度に基づいて第２の閾値を設定し、前記車両の加速度が前記第２の閾値を超えた地点を第２のヒヤリハット地点として抽出し、前記第１のヒヤリハット地点、または前記第２のヒヤリハット地点と前記道路特性が類似している地点を前記地図より読み出し、前記読み出した地点をヒヤリハット地点データとして生成し、さらに、前記第１のヒヤリハット地点と前記第２のヒヤリハット地点との各データが所定数以上の地点を、前記ヒヤリハット地点データとして生成し、前記生成した前記ヒヤリハット地点データを前記端末装置へ送出する。

本発明によれば、ヒヤリハット地点の情報を広範に収集することによって、車両の運転支援に資することができる。

運転支援情報収集システムの構成図である。運転特性ＤＢ内のデータの一例を示す図である。ヒヤリハット地点ＤＢ内のデータの一例を示す図である。種類別ヒヤリハット地点ＤＢ内のデータの一例を示す図である。運転特性処理部の処理動作を示すフローチャートである。（Ａ）（Ｂ）運転特性によるヒヤリハット地点の抽出例を示す図である。道路特性処理部の処理動作を示すフローチャートである。（Ａ）（Ｂ）道路特性によるヒヤリハット地点の抽出例を示す図である。種類別ヒヤリハット地点生成部の処理動作を示すフローチャートである。ヒヤリハット類似地点生成部の処理動作を示すフローチャートである。（Ａ）（Ｂ）類似特性によるヒヤリハット地点の抽出例を示す図である。端末装置の表示例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態に係る運転支援情報収集装置の構成について説明する。
図１は、運転支援情報収集装置１００と車両１６０からなる運転支援情報収集システムの構成図である。運転支援情報収集装置１００と車両１６０はネットワーク１３０を介して各種の情報を送受信している。なお、説明を簡単にするために、１台の車両１６０が運転支援情報収集装置１００に接続されている例で説明するが、運転支援情報収集装置１００には複数台の車両１６０が接続されている。

運転支援情報収集装置１００は、通信部１０１、運転特性ＤＢ（運転特性データベース）１１１、運転特性処理部１１３、道路特性処理部１１４、地図ＤＢ（地図データベース）１１５、ヒヤリハット類似地点生成部１１６、ヒヤリハット地点ＤＢ（ヒヤリハット地点データベース）１１７、種類別ヒヤリハット地点生成部１１８、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ（種類別ヒヤリハット地点データベース）１１９、配信部１０２からなる。

通信部１０１は、車両１６０に搭載された後述する端末装置１５０からネットワーク１３０を介して送信されたデータを受信する。受信したデータは、運転特性ＤＢ１１１へ蓄積される。図２は運転特性ＤＢ１１１内の運転特性データの一例を示す図である。このデータは、ユーザーＩＤ２０１、時刻２０２、緯度２０３、経度２０４、加速度(Ｘ軸)２０５、加速度(Ｙ軸)２０６、加速度(Ｚ軸)２０７からなる。ユーザーＩＤ２０１は端末装置１５０に固有の識別情報であり、車両１６０を運転しているドライバーに対応付けられている。時刻２０２は、車両１６０において所定の検出条件を満たす加速度が検知された時刻である。緯度２０３、経度２０４は、所定の検出条件を満たす加速度が検知された地点の位置情報である。なお、上記の検出条件は、通常の運転特性を有するドライバーのブレーキ操作やハンドル操作によって車両１６０に発生する加速度を基準として設定されており、一般的には急ブレーキや急ハンドルとされる操作が車両１６０において行われたときの加速度を少なくとも含むように設定される。加速度(Ｘ軸)２０５、加速度(Ｙ軸)２０６、加速度(Ｚ軸)２０７は、車両１６０に加わった進行方向、左右方向、上下方向の加速度である。

運転特性処理部１１３は、運転特性ＤＢ１１１内の運転特性データをドライバー毎に読み出し、加速度がドライバー毎に設定された閾値を超えている地点をヒヤリハット地点として、ヒヤリハット地点ＤＢ１１７へ登録する。運転特性処理部１１３の詳細は後述する。

道路特性処理部１１４は、運転特性ＤＢ１１１内の運転特性データにおいて同じ道路特性を持つ複数の地点を地図ＤＢ１１５を参照して抽出する。道路特性とは、例えば、道路の形状（直線、急カーブ等）、道路の種別（高速道路、一般道路等）、道路の周辺に存在するランドマークの種類などである。道路の周辺に存在するランドマークの中には、例えば公園、駅、イベント会場などのように、ヒヤリハットの原因となる人の飛び出しや交通の混雑等の事象が予想される場所が含まれる。なお、ヒヤリハットの原因となる事象の発生度合いに応じてランドマークの種類をグループ分けし、同じグループに属するランドマークが周辺に存在する道路については、同一の道路特性を有するものとして扱ってもよい。そして、運転特性ＤＢ１１１を参照して、抽出した複数の地点の中で加速度が同じ道路特性を持つ地点毎に設定された閾値を超えている地点をヒヤリハット地点として、ヒヤリハット地点ＤＢ１１７へ登録する。道路特性処理部１１４の詳細は後述する。

ヒヤリハット類似地点生成部１１６は、ヒヤリハット地点と類似する地点を地図ＤＢ１１５を参照して抽出する。ヒヤリハット地点は、後述の種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９を参照する。ヒヤリハット類似地点生成部１１６の詳細は後述する。

ヒヤリハット地点ＤＢ１１７は、運転特性処理部１１３、道路特性処理部１１４、およびヒヤリハット類似地点生成部１１６でヒヤリハット地点として判定されたデータを蓄積する。図３はヒヤリハット地点ＤＢ１１７内のデータの一例を示す図である。このデータは、時刻３０１、緯度３０２、経度３０３、特性種別３０４、信用度３０５からなる。時刻３０２は、ヒヤリハットが発生した時刻である。緯度３０２、経度３０３は、ヒヤリハット地点の位置情報である。特性種別３０４には、運転特性処理部１１３でヒヤリハット地点として判定された場合は、運転特性として“１”を記憶し、道路特性処理部１１４でヒヤリハット地点として判定された場合は、道路特性として“２”を記憶し、ヒヤリハット類似地点生成部１１６でヒヤリハット地点として判定された場合は、類似特性として“３”を記憶する。信用度３０５は、ヒヤリハット地点として判定される数が多い場合に、信用度高として“３”を、ヒヤリハット地点として判定される数が中程度の場合に、信用度中として“２”を、ヒヤリハット地点として判定される数が少ない場合に、信用度低として“１”を記憶する。

種類別ヒヤリハット地点生成部１１８は、ヒヤリハット地点ＤＢ１１７を基に、ヒヤリハット地点を分析し、事故多発地点、ヒヤリハット多発地点、およびヒヤリハット予備地点の種類に分類して、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９へ登録する。種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の詳細は後述する。

種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９は、種類別のヒヤリハット地点のデータを記憶する。図４は種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９内のデータの一例を示す図である。ヒヤリハット登録日４０１は、種類別のヒヤリハット地点が登録された日時であり、緯度４０２、経度４０３は、登録されたヒヤリハット地点の位置情報である。ヒヤリハット種別４０４には、登録されたヒヤリハット地点の種類が事故多発地点の場合は“１”が、ヒヤリハット多発地点の場合は“２”が、ヒヤリハット予備地点の場合は“３”が記憶される。

配信部１０２は、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９に記憶された種類別のヒヤリハット地点のデータをネットワーク１３０を介して車両１６０に搭載された端末装置１５０へ送信する。

車両１６０には、端末装置１５０が搭載されている。車両１６０は、加速度センサーやＧＰＳセンサーを含むセンサー１６１を有し、センサー１６１から出力された信号は、端末装置１５０の制御部１５１へ入力される。端末装置１５０は、制御部１５１、記憶部１５２、送受信部１５３、表示部１５４を有する。制御部１５１は、センサー１６１から入力された信号を受け、この信号に基づいて車両１６０の位置や加速度を取得する。そして、加速度の大きさが前述の検出条件を満たす場合に、そのときの車両１６０の位置や加速度に基づき、前述したユーザーＩＤ２０１、時刻２０２、緯度２０３、経度２０４、加速度(Ｘ軸)２０５、加速度(Ｙ軸)２０６、加速度(Ｚ軸)２０７を送受信部１５３を介して運転支援情報収集装置１００へ送信する。また、端末装置１５０は、記憶部１５２に記憶した地図情報を基にナビゲーション情報を表示部１５４に表示する。この際に、制御部１５１は、表示部１５４に表示されているナビゲーション情報の地図範囲において表示するヒヤリハット地点を、運転支援情報収集装置１００に要求して、該当のヒヤリハット地点を受信する。そして、受信したヒヤリハット地点をナビゲーション情報に重畳して表示部１５４に表示する。

次に、図面を参照して、本実施形態に係る運転支援情報収集装置の動作について説明する。
図５は、運転特性処理部１１３の処理動作を示すフローチャートである。このフローチャートで示す処理動作は、運転特性ＤＢ１１１に一定量のデータが蓄積された後に、あるいは前回の処理から一定期間が経過した後に実行される。一定期間とは、例えば、１日、１週間、１か月、或は、１年間である。

ステップ５０１で、図２に示す運転特性ＤＢ１１１内の運転特性データをユーザーＩＤ２０１毎に、すなわちドライバー毎に集約する。ステップ５０２で、ドライバー毎に集約したデータのうち、あるドライバーのデータについて、加速度情報を抽出する。ステップ５０３で、抽出したあるドライバーの加速度情報を基に、加速度の外れ値を求める。具体的には、標準偏差、若しくは多重比較法を用いて、当該ドライバーの加速度に対する閾値を設定し、この閾値を超えた加速度を外れ値として求める。

ステップ５０４で、ヒヤリハット地点を抽出する。具体的には、加速度が閾値を超えているデータをヒヤリハット地点として抽出する。ステップ５０５で、ヒヤリハット地点のデータを生成できたかを判別する。生成できた場合は、ステップ５０６で、ヒヤリハット地点のデータをヒヤリハット地点ＤＢ１１７へ登録する。そして、図３に示す特性種別３０４には、運転特性の“１”を記憶する。

ステップ５０５で、ヒヤリハット地点のデータが生成されなかった場合には、またはステップ５０６で、ヒヤリハット地点のデータをヒヤリハット地点ＤＢ１１７へ登録した後には、ステップ５０７に進む。ステップ５０７で、全てのドライバーのデータの処理を終了したかを判別する。終了していない場合は、ステップ５０２に戻り、次のドライバーのデータについて処理を行う。ステップ５０７で、全てのドライバーのデータの処理を終了した場合は、ステップ５０８に進む。ステップ５０８で、同じ地点でヒヤリハット地点と判定された数を求め、ヒヤリハット地点と判定された数が多いヒヤリハット地点は、図３に示す信用度３０５に、信用度高として“３”を、中程度のヒヤリハット地点は、信用度中として“２”を、少ないヒヤリハット地点は、信用度低として“１”を記憶する。その後、図５に示す処理を終了する。

図６（Ａ）（Ｂ）は、運転特性によるヒヤリハット地点の抽出例を示す図である。各図はそれぞれドライバーＡ、Ｂによりブレーキが操作された時点の加速度を示すもので、横軸は時間の経過、縦軸は加速度の大きさである。図６（Ａ）は、図５に示す処理によって、白丸で示す通常のブレーキ操作地点から、黒丸ａ0で示すヒヤリハット地点が適切に抽出された例を示す。図中の値αが加速度の閾値である。この閾値αは、標準偏差、若しくは多重比較法を用いて求められたものであり、ドライバー毎に異なる。したがって、ドライバーの運転特性に応じてヒヤリハット地点を適切に抽出することができる。

図６（Ｂ）は、比較例であり、閾値βをドライバーに依らず固定的に定めた例を示す。ドライバーＢの運転特性では通常のブレーキ操作であっても、図中の点線丸ｂ1、ｂ2がヒヤリハット地点として抽出されてしまう。図中の黒丸ｂ0が本来のヒヤリハット地点である。

図７は、道路特性処理部１１４の処理動作を示すフローチャートである。このフローチャートで示す処理動作は、図５に示す運転特性処理部１１３の処理が終了して、直ちに実行される。なお、図５に示す運転特性処理部１１３の処理と並列に行なってもよい。

ステップ７０１で、運転特性ＤＢ１１１内の運転特性データのいずれかを読み出す。ステップ７０２で、地図ＤＢ１１５を参照して、読み出した運転特性データで示される加速度が発生した地点の道路特性、例えば、道路の形状、種別、周辺のランドマークなどを判断する。ステップ７０３で、運転特性ＤＢ１１１に運転特性データが記録されている地点のうち、ステップ７０２で判断した道路特性と同じ道路特性を持つ一つまたは複数の地点を地図ＤＢ１１５から抽出する。ステップ７０４で、抽出した各地点における運転特性データを、運転特性ＤＢ１１１を参照して読み出し、その運転特性データおよびステップ７０１で読み出した運転特性データの加速度情報を基に、道路特性が同じである複数の地点における加速度の外れ値を求める。具体的には、標準偏差、若しくは多重比較法を用いて、当該道路特性を有する複数の地点での加速度に対する閾値を設定し、この閾値を超えた加速度を外れ値として求める。

ステップ７０５で、ヒヤリハット地点を抽出する。具体的には、同じ道路特性を持つ地点において、加速度が閾値を超えているデータをヒヤリハット地点として抽出する。ステップ７０６で、ヒヤリハット地点のデータを生成できたかを判別する。生成できた場合は、ステップ７０７で、ヒヤリハット地点のデータをヒヤリハット地点ＤＢ１１７へ登録する。そして、図３に示す特性種別３０４には、道路特性の“２”を記憶する。

ステップ７０５でヒヤリハット地点のデータが生成されなかった場合には、またはステップ７０７でヒヤリハット地点のデータをヒヤリハット地点ＤＢ１１７へ登録した後には、ステップ７０８に進む。ステップ７０８で、全てのデータの処理を終了したかを判別する。終了していない場合は、ステップ７０１に戻り、次のデータについて処理を行う。ステップ７０８で、全てのデータの処理を終了した場合は、ステップ７０９に進む。ステップ７０９で、同じ地点でヒヤリハット地点と判定された数を求め、ヒヤリハット地点と判定された数が多いヒヤリハット地点は、図３に示す信用度３０５に、信用度高として“３”を、中程度のヒヤリハット地点は、信用度中として“２”を、少ないヒヤリハット地点は、信用度低として“１”を記憶する。その後、運転特性ＤＢ１１１内の全てのデータを削除して、図７に示す処理を終了する。

図８（Ａ）（Ｂ）は、道路特性によるヒヤリハット地点の抽出例を示す図である。図８（Ａ）は、車両ｐ、ｑのドライバーがカーブ（Ｒ＝１３０ｍ）の進入時に急ブレーキを踏んだ状態を示している。この急ブレーキによる加速度情報は運転支援情報収集装置１００に送られる。そして、上述した道路特性処理部１１４の処理により、図８（Ｂ）に示すような同じ道路特性を持つ地点での加速度情報も考慮して、ヒヤリハット地点であるか否かが判断される。したがって、道路特性を考慮してヒヤリハット地点を適切に抽出することができる。

図９は、種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の処理動作を示すフローチャートである。このフローチャートで示す処理動作は、図５に示す運転特性処理部１１３の処理、および図７に示す道路特性処理部１１４の処理が終了して、直ちに実行される。

ステップ９０１で、ヒヤリハット地点ＤＢ１１７から登録済みの各ヒヤリハット地点のデータを取得する。ここで、取得した各ヒヤリハット地点のデータを特性種別（運転特性、道路特性、類似特性）毎のデータ群に分け、且つ特性種別毎に分けられたこれらのデータ群をさらに同一地点毎のデータ群にそれぞれ分ける。ステップ９０２で、ある同一地点に道路特性によるヒヤリハット地点が集中しているか判別する。ここでは、ステップ９０１で特性種別毎、地点毎に分類したデータ群の中に、特性種別が道路特性であり、且つ所定数以上のヒヤリハット地点のデータを含むデータ群が存在するか否かを判断する。その結果、このようなデータ群が存在していれば、当該データ群は、同一地点に集中している道路特性によるヒヤリハット地点を表すものであると判断して、ステップ９０３に進む。一方、上記のようなデータ群が存在していなければ、同一地点に道路特性によるヒヤリハット地点が集中していないと判断して、ステップ９０６へ進む。

ステップ９０２で、同一地点に道路特性によるヒヤリハット地点が集中していると判別された場合は、ステップ９０３で、更にこの同一地点に運転特性によるヒヤリハット地点が集中しているか判別する。ここでは、ステップ９０１で特性種別毎、地点毎に分類したデータ群のうち、ステップ９０２で道路特性によるヒヤリハット地点が集中していると判断された地点と同一の地点を表しており、且つ特性種別が運転特性であるデータ群について、当該データ群が所定数以上のヒヤリハット地点のデータを含むか否かを判断する。その結果、当該データ群が所定数以上のヒヤリハット地点のデータを含んでいれば、当該データ群は、同一地点に集中している運転特性によるヒヤリハット地点を表すものであると判断して、ステップ９０４に進む。一方、当該データ群に含まれるヒヤリハット地点のデータ数が所定数未満であれば、同一地点に運転特性によるヒヤリハット地点が集中していないと判断して、ステップ９０５に進む。

ステップ９０３で、同一地点に運転特性によるヒヤリハット地点が集中していると判別された場合は、ステップ９０４で、ステップ９０２、９０３の判定を行ったデータ群が表すヒヤリハット地点を、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９に事故多発地点として登録する。ここでは、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９において当該ヒヤリハット地点のデータを登録し、このデータのヒヤリハット種別４０４に事故多発地点を示す“１”を登録する。また、このデータのヒヤリハット登録日４０１には、種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の処理を行った日時が記憶され、緯度４０２、経度４０３には、ステップ９０１でヒヤリハット地点ＤＢ１１７から取得した当該ヒヤリハット地点のデータにおける緯度３０２、経度３０３と同じ値がそれぞれ記憶される。ステップ９０４で種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９へのデータ登録を行ったら、ステップ９０８に進む。

ステップ９０３で、同一地点に運転特性によるヒヤリハット地点が集中していないと判別された場合は、ステップ９０５で、ステップ９０２、９０３の判定を行ったデータ群が表すヒヤリハット地点を、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９にヒヤリハット多発地点として登録する。ここでは、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９において当該ヒヤリハット地点のデータを登録し、このデータのヒヤリハット種別４０４にヒヤリハット多発地点を示す“２”を登録する。また、ステップ９０４と同様に、このデータのヒヤリハット登録日４０１には、種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の処理を行った日時が記憶され、緯度４０２、経度４０３には、ステップ９０１でヒヤリハット地点ＤＢ１１７から取得した当該ヒヤリハット地点のデータにおける緯度３０２、経度３０３と同じ値がそれぞれ記憶される。ステップ９０５で種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９へのデータ登録を行ったら、ステップ９０８に進む。

ステップ９０２で、同一地点に道路特性によるヒヤリハット地点が集中していないと判別された場合は、ステップ９０６へ進む。ステップ９０６で、この同一地点に類似特性によるヒヤリハット地点が集中しているか判別するここでは、ステップ９０１で特性種別毎、地点毎に分類したデータ群のうち、ステップ９０２で道路特性によるヒヤリハット地点が集中していないと判断された地点と同一の地点を表しており、且つ特性種別が類似特性であるデータ群について、当該データ群が所定数以上のヒヤリハット地点のデータを含むか否かを判断する。その結果、当該データ群が所定数以上のヒヤリハット地点のデータを含んでいれば、当該データ群は、同一地点に集中している類似特性によるヒヤリハット地点を表すものであると判断して、ステップ９０７に進む。一方、当該データ群に含まれるヒヤリハット地点のデータ数が所定数未満であれば、同一地点に類似特性によるヒヤリハット地点が集中していないと判断して、ステップ９０８に進む。なお、類似特性によるヒヤリハット地点は、後述するヒヤリハット類似地点生成部１１６の処理によりヒヤリハット地点ＤＢ１１７へ登録されるが、図９に示す種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の処理ではまだ登録されていない。そのため、種類別ヒヤリハット地点生成部１１８が最初に図９の処理を実行する際には、ステップ９０６が必ず否定判定されてステップ９０８に進む。一方、ヒヤリハット類似地点生成部１１６の処理が終了し、種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の２回目以降の処理において、ステップ９０６で、同一地点に類似特性によるヒヤリハット地点が集中していると判別されると、ステップ９０７の処理に進む。

ステップ９０３で、同一地点に類似特性によるヒヤリハット地点が集中していると判別された場合は、ステップ９０７で、ステップ９０２、９０６の判定を行ったデータ群が表すヒヤリハット地点を、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９にヒヤリハット予備地点として登録する。ここでは、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９において当該ヒヤリハット地点のデータを登録し、このデータのヒヤリハット種別４０４にヒヤリハット予備地点を示す“３”を登録する。また、ステップ９０４、９０５と同様に、このデータのヒヤリハット登録日４０１には、種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の処理を行った日時が記憶され、緯度４０２、経度４０３には、ステップ９０１でヒヤリハット地点ＤＢ１１７から取得した当該ヒヤリハット地点のデータにおける緯度３０２、経度３０３と同じ値がそれぞれ記憶される。ステップ９０７で種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９へのデータ登録を行ったら、ステップ９０８に進む。

なお、ステップ９０２、ステップ９０３、ステップ９０６において、ヒヤリハット地点ＤＢ１１７の図３に示す信用度３０５の値を適宜指定して、例えば信用度の高い“３”のデータを用いて判別するようにしてもよい。また、信用度“３”および信用度“２”のデータを用いて判別するようにしてもよい。

ステップ９０８で、ステップ９０１で特性種別毎、同一地点毎に分類したデータ群の全てについて処理が終了したかを判別する。終了していなければ、ステップ９０２の処理に戻り、次の同一地点におけるデータ群の処理を行う。ステップ９０８で、データ群の全ての処理が終了すると、図９に示す種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の１回目の処理を終了する。なお、種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の処理は２回に分けて行われる。

図１０は、ヒヤリハット類似地点生成部１１６の処理動作を示すフローチャートである。このフローチャートで示す処理動作は、図９に示す種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の１回目の処理が終了して、直ちに実行される。

ステップ１８１で、ヒヤリハット類似地点生成部１１６は、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９からデータを取得する。なお、ここで取得するデータは、特性種別３０４の値が“１”または“２”であるデータ、すなわち運転特性処理部１１３または道路特性処理部１１４が車両１６０の加速度に基づいて登録したヒヤリハット地点のデータとすることが好ましい。ステップ１８２で、取得したデータのヒヤリハット地点と道路特性が類似している地点を、地図ＤＢ１１５を参照して、ヒヤリハット地点として生成する。すなわち、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９に既に登録されているヒヤリハット地点と道路特性が似ている地点を地図ＤＢ１１５から読み出して類似するヒヤリハット地点とする。

ステップ１８３で、ヒヤリハット地点のデータを生成できたかを判別する。生成できた場合は、ステップ１８４で、ヒヤリハット地点のデータをヒヤリハット地点ＤＢ１１７へ登録する。そして、図３に示す特性種別３０４には、類似特性の“３”を記憶する。

ステップ１８３でヒヤリハット地点のデータが生成されなかった場合は、またはステップ１８４でヒヤリハット地点のデータをヒヤリハット地点ＤＢ１１７へ登録した後は、ステップ１８５に進む。ステップ１８５で、全てのデータの処理を終了したかを判別する。終了していない場合は、ステップ１８１に戻り、次のデータについて処理を行う。ステップ１８５で、全てのデータの処理を終了した場合は、ステップ１８６に進む。ステップ１８６で、同じ地点でヒヤリハット地点と判定された数を求め、ヒヤリハット地点と判定された数が多いヒヤリハット地点は、図３に示す信用度３０５に、信用度高として“３”を、中程度のヒヤリハット地点は、信用度中として“２”を、少ないヒヤリハット地点は、信用度低として“１”を記憶する。

図１１（Ａ）（Ｂ）は、類似特性によるヒヤリハット地点の抽出例を示す図である。図１１（Ａ）は、運転特性、若しくは道路特性によりヒヤリハット地点として既に登録されている急カーブ（Ｒ＝１３０ｍ）を示す。このヒヤリハット地点と道路特性が似ている地点、例えば、図１１（Ｂ）に示す地点を地図ＤＢ１１５から読み出して類似するヒヤリハット地点とする。したがって、実際に車両が走行していない地点も含めて、広範囲にヒヤリハット地点を登録することができる。

図１０に示すヒヤリハット類似地点生成部１１６の処理が終了すると、ヒヤリハット地点ＤＢ１１７には、特性種別３０４として、運転特性の“１”、道路特性の“２”、類似特性の“３”を含むヒヤリハット地点が記憶される。図１０に示すヒヤリハット類似地点生成部１１６の処理が終了すると、図９に示す種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の２回目の処理動作が開始される。この処理により、上述したように、ヒヤリハット予備地点を含むデータが種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９に登録される。なお、図９に示す種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の２回目の処理動作において、ステップ９０４、９０５は省略することができる。種類別ヒヤリハット地点生成部１１８の２回目の処理が終了すると、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９のデータは配信部１０２を介して車両１６０に搭載されている端末装置１５０へ配信される。

図１２は、端末装置１５０の表示例を示す図である。端末装置１５０の制御部１５１は、表示部１５４に表示されているナビゲーション情報の地図範囲において表示するヒヤリハット地点のデータを、運転支援情報収集装置１００に要求して、該当のヒヤリハット地点のデータを受信する。そして、受信したデータに基づくヒヤリハット地点の情報をナビゲーション情報に重畳して表示部１５４に表示する。例えば、図１２に示すように、ヒヤリハット種別４０４に対応して、事故多発地点ａ、ヒヤリハット多発地点ｂ、ヒヤリハット予備地点ｃが運転支援情報として表示される。なお、表示部１５４にヒヤリハット地点の情報を表示するヒヤリハット種別４０４は、メニュー操作によりドライバーが適宜選択してもよい。また、図示省略した音声出力装置によりヒヤリハット地点の近傍で音声によるヒヤリハット地点のガイダンスを出力する。

以上の実施形態によれば、各ドライバーの特性や地図の特性、ヒヤリハット地点の特性を考慮したヒヤリハット地点の収集を行うことにより、ヒヤリハット地点の情報を広範に収集し、ヒヤリハット地点の精度を向上させることができる。

以上説明した実施形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）運転支援情報収集装置１００は、車両１６０に搭載された端末装置１５０と通信を行う。運転支援情報収集装置１００は、車両１６０を運転するドライバーの運転特性に基づいて生成（運転特性処理部１１３）される第１のヒヤリハット地点と、地図の道路特性に基づいて生成（道路特性処理部１１４）される第２のヒヤリハット地点との少なくとも１つ以上を用いてヒヤリハット地点データを生成し、生成したヒヤリハット地点データを端末装置１５０へ送出する。これにより、ヒヤリハット地点の情報を広範に収集することによって、車両の運転支援に資することができる。

（変形例）
本発明は、以上説明した実施形態を次のように変形して実施することができる。
（１）ヒヤリハット類似地点生成部１１６は、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９内のヒヤリハット地点を基に類似のヒヤリハット地点を生成する例で説明した。しかし、ヒヤリハット地点ＤＢ１１７内のヒヤリハット地点を基に類似のヒヤリハット地点を生成してもよい。

（２）種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９のデータは種類別ヒヤリハット地点生成部１１８によりヒヤリハット地点が分析されて蓄積される例で説明した。しかし、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９に蓄積されるデータを現在時点から過去の一定期間までの最新のデータを蓄積するようにしてもよい。または、端末装置１５０へ配信する場合に、種類別ヒヤリハット地点ＤＢ１１９に蓄積されたデータのうち、現在時点から過去の一定期間までの最新のデータを配信するようにしてもよい。これにより、道路情報が変更された場合であっても最新のデータを提供できる。

（３）運転支援情報収集装置１００は、運転特性処理部１１３、道路特性処理部１１４、ヒヤリハット類似地点生成部１１６、種類別ヒヤリハット地点生成部１１８を備えて、フローチャートで示した処理を行う例で説明した。しかし、これらのフローチャートで示したプログラムを、ＣＰＵ、メモリなどを備えたコンピュータにより実行することにより実現してもよい。更に、これらのプログラムは、記録媒体やデータ信号（搬送波）などの種々の形態のコンピュータ読み込み可能なコンピュータプログラム製品として供給してもよい。

（４）運転支援情報収集装置１００は、運転特性処理部１１３、道路特性処理部１１４、ヒヤリハット類似地点生成部１１６、種類別ヒヤリハット地点生成部１１８等やコンピュータにより、上述したフローチャートで示した処理を行う例で説明した。しかし、これらの処理は複数のサーバ装置に分散して行わせてもよい。

（５）端末装置１５０は、受信したヒヤリハット地点を表示部１５４等に出力する例で説明した。しかし、端末装置１５０は、受信したヒヤリハット地点を車両１６０の自動運転の制御情報として、例えば、ヒヤリハット地点で車両１６０の速度を一定速度以下に減速するなどの制御情報として利用してもよい。

（６）端末装置１５０は、急ブレーキ、急カーブにおける加速度を含む所定以上の加速度を検出した場合に、この加速度情報と、この時の位置情報とを含む情報を運転支援情報収集装置１００へ送信する例で説明した。しかし、端末装置１５０は、加速度情報、位置情報を含む情報を運転支援情報収集装置１００へ一定時間ごと（例えば、１秒ごと、或は１分ごと）に送信してもよい。運転支援情報収集装置１００は、受信した情報を運転特性ＤＢ１１１に記憶し、運転特性処理部１１３による上述した処理によって加速度が閾値を超えている地点をヒヤリハット地点とする。

本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の特徴を損なわない限り、本発明の技術思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。また、上述の実施形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。

１００運転支援情報収集装置
１０１通信部
１０２配信部
１１１運転特性ＤＢ
１１３運転特性処理部
１１４道路特性処理部
１１５地図ＤＢ
１１６ヒヤリハット類似地点生成部
１１７ヒヤリハット地点ＤＢ
１１８種類別ヒヤリハット地点生成部
１１９種類別ヒヤリハット地点ＤＢ
１３０ネットワーク
１５０端末装置
１５１制御部
１５２記憶部
１５３送受信部
１５４表示部
１５５端末装置
１６０車両

Claims

車両に搭載された端末装置と通信を行う運転支援情報収集装置において、
前記運転支援情報収集装置は、前記車両を運転するドライバー毎の運転特性に基づく第１の閾値を設定し、前記車両の加速度が前記第１の閾値を超えた地点を第１のヒヤリハット地点として抽出し、地図の道路特性が同じである複数の地点における前記車両の加速度に基づいて第２の閾値を設定し、前記車両の加速度が前記第２の閾値を超えた地点を第２のヒヤリハット地点として抽出し、前記第１のヒヤリハット地点、または前記第２のヒヤリハット地点と前記道路特性が類似している地点を前記地図より読み出し、前記読み出した地点をヒヤリハット地点データとして生成し、さらに、前記第１のヒヤリハット地点と前記第２のヒヤリハット地点との各データが所定数以上の地点を、前記ヒヤリハット地点データとして生成し、前記生成した前記ヒヤリハット地点データを前記端末装置へ送出する運転支援情報収集装置。
請求項１に記載の運転支援情報収集装置において、
前記運転支援情報収集装置は、前記第１のヒヤリハット地点または前記第２のヒヤリハット地点と類似の道路特性を有する第３のヒヤリハット地点をさらに用いて前記ヒヤリハット地点データを生成する運転支援情報収集装置。
請求項1に記載の運転支援情報収集装置において、
前記運転特性は、前記ドライバーによる運転操作に伴う前記車両の加速度である運転支援情報収集装置。
請求項３に記載の運転支援情報収集装置において、
前記運転特性は、前記ドライバーによるブレーキ操作とハンドル操作との少なくとも１つ以上に伴う前記車両の加速度である運転支援情報収集装置。
請求項１に記載の運転支援情報収集装置において、
前記道路特性は、道路の形状、道路の種別、および周辺のランドマークの少なくとも１つ以上である運転支援情報収集装置。
請求項２に記載の運転支援情報収集装置において、
前記運転支援情報収集装置は、前記第２のヒヤリハット地点または前記第３のヒヤリハット地点が同じ地点に集中している場合に、前記ヒヤリハット地点データを生成する運転支援情報収集装置。