JP6972629B2 - Information processing equipment, information processing methods, and programs - Google Patents
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Description
本技術は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関し、特に、移動体の運転支援を行う場合に用いて好適な情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。 The present technology relates to an information processing device, an information processing method, and a program, and more particularly to an information processing device, an information processing method, and a program suitable for use in providing driving support for a moving object.
従来、運転者の運転中の状態を検出するために、運転者の生体情報が用いられている。 Conventionally, the biometric information of the driver has been used to detect the driving state of the driver.
例えば、運転者の皮膚インピーダンスの安静閉眼時の測定値と通常活動時の測定値の平均値とに基づく補正データにより、運転者の皮膚インピーダンスの測定値を補正し、補正した値に基づいて、運転者の覚醒度の判断を行うことが提案されている(例えば、特許文献1参照)。 For example, the driver's skin impedance measurement value is corrected by the correction data based on the measured value of the driver's skin impedance when the eyes are closed at rest and the average value of the measured value during normal activity, and the measured value of the driver's skin impedance is corrected based on the corrected value. It has been proposed to determine the degree of arousal of the driver (see, for example, Patent Document 1).
例えば、車両の生体センサにより測定された生体データを、車内の充電器に設置された携帯端末及び公衆ネットワーク回線を介してデータ処理装置に送信し、データ処理装置が、受信した生体データを運転者の携帯端末に送信することが提案されている(例えば、特許文献2参照)。 For example, the biometric data measured by the biosensor of the vehicle is transmitted to the data processing device via the mobile terminal installed in the charger in the vehicle and the public network line, and the data processing device transmits the received biometric data to the driver. It has been proposed to transmit the data to the mobile terminal of the above (see, for example, Patent Document 2).
ところで、車両等の移動体の運転の安全性は、運転者の運転中の状態以外にも様々な要因により影響される。そして、それらの影響をできるだけ考慮して、移動体の運転の安全性を向上させることが望まれている。 By the way, the driving safety of a moving body such as a vehicle is affected by various factors other than the driving state of the driver. Then, it is desired to improve the driving safety of the moving body in consideration of those influences as much as possible.
本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、移動体の運転の安全性を向上させるようにするものである。 The present technology has been made in view of such a situation, and is intended to improve the driving safety of a moving body.
本技術の一側面の情報処理装置は、運転中のユーザ又は移動体の挙動である運転挙動を検出する運転挙動検出部と、運転前の前記ユーザの状態に基づいて、運転前の前記ユーザの運転に対する適性を診断し、運転中の前記ユーザの状態及び前記運転挙動の検出結果に基づいて、運転中の前記ユーザの運転に対する適性を診断する診断部と、前記診断部で得られる診断に基づいて、フィードバック情報を生成する提示制御部とを備え、前記診断に基づく前記ユーザの運転の適性度が低くなるほど、前記運転挙動検出部の検出対象となる危険運転のレベルが低くなる。 The information processing device of one aspect of the present technology includes a driving behavior detection unit that detects driving behavior that is the behavior of a user or a moving body during driving, and the user's state before driving based on the state of the user before driving. Based on the diagnostic unit that diagnoses the suitability for driving and diagnoses the suitability for driving of the user during driving based on the state of the user during driving and the detection result of the driving behavior, and the diagnosis obtained by the diagnostic unit. Further, a presentation control unit that generates feedback information is provided, and the lower the appropriateness of the user's driving based on the diagnosis, the lower the level of dangerous driving to be detected by the driving behavior detection unit.
前記診断の結果、及び、前記運転挙動の検出結果のうち少なくとも1つに基づいて、前記ユーザによる前記移動体の運転に関するリスクを予測するリスク予測部をさらに設けることができる。 A risk prediction unit for predicting the risk related to the driving of the moving object by the user can be further provided based on the result of the diagnosis and at least one of the detection results of the driving behavior.
前記フィードバック情報には、前記リスクの内容、及び、前記リスクが予測された根拠を含ませることができる。 The feedback information may include the content of the risk and the rationale for predicting the risk.
前記リスクが予測された根拠を、前記診断の結果に基づかせることができる。 The rationale for predicting the risk can be based on the results of the diagnosis.
前記フィードバック情報には、前記リスクの回避案を含ませることができる。 The feedback information may include the risk avoidance plan.
前記診断の結果、及び、前記運転挙動の検出結果に基づいて、前記診断を行うモデルの学習を行う学習部をさらに設けることができる。 A learning unit for learning the model for making the diagnosis can be further provided based on the result of the diagnosis and the detection result of the driving behavior.
前記診断部には、前記ユーザの直近の状態と前記ユーザの標準的な状態との差に基づいて、前記診断を行わせることができる。 The diagnostic unit can make the diagnosis based on the difference between the user's latest state and the user's standard state.
前記診断部には、さらに、前記ユーザの直近の状態と、複数のユーザを含むユーザ集合におけるユーザの平均的な状態との差に基づいて、前記診断を行わせることができる。 Further, the diagnosis unit can make the diagnosis based on the difference between the latest state of the user and the average state of the user in the user set including a plurality of users.
運転前及び運転中の前記ユーザの状態を推定する状態推定部をさらに設け、前記診断部には、前記ユーザの状態の推定結果に基づいて、前記診断を行わせることができる。 A state estimation unit for estimating the state of the user before and during operation may be further provided, and the diagnosis unit may be made to perform the diagnosis based on the estimation result of the state of the user.
前記ユーザの状態には、前記ユーザの生体状態、行動、及び、感情のうち少なくとも1つを含ませることができる。 The user's state can include at least one of the user's biological state, behavior, and emotion.
前記診断部には、前記ユーザの運転前及び運転中に取得された前記ユーザの状態を示すデータに基づいて、前記診断を行わせることができる。 The diagnosis unit can make the diagnosis based on the data indicating the state of the user acquired before and during the operation of the user.
本技術の一側面の情報処理方法は、運転中のユーザ又は移動体の挙動である運転挙動を検出する運転挙動検出ステップと、運転前の前記ユーザの状態に基づいて、運転前の前記ユーザの運転に対する適性を診断し、運転中の前記ユーザの状態及び前記運転挙動の検出結果に基づいて、運転中の前記ユーザの運転に対する適性を診断する診断ステップと、前記診断ステップで得られる診断に基づいて、フィードバック情報を生成する提示制御ステップとを含み、前記診断に基づく前記ユーザの運転の適性度が低くなるほど、前記運転挙動検出ステップにおいて検出対象となる危険運転のレベルが低くなる。 The information processing method of one aspect of the present technology is based on a driving behavior detection step for detecting driving behavior which is the behavior of a user or a moving body during driving and the state of the user before driving. Based on the diagnostic step of diagnosing the suitability for driving and diagnosing the suitability for driving of the user during driving based on the state of the user during driving and the detection result of the driving behavior, and the diagnosis obtained in the diagnostic step. Te, saw including a presentation control step of generating feedback information, as adequacy of the operation of the user based on the diagnosis becomes lower, the level of the detection subject to dangerous driving in the driving behavior detecting step becomes lower.
本技術の一側面のプログラムは、運転中のユーザ又は移動体の挙動である運転挙動を検出する運転挙動検出ステップと、運転前の前記ユーザの状態に基づいて、運転前の前記ユーザの運転に対する適性を診断し、運転中の前記ユーザの状態及び前記運転挙動の検出結果に基づいて、運転中の前記ユーザの運転に対する適性を診断する診断ステップと、前記診断ステップで得られる診断に基づいて、フィードバック情報を生成する提示制御ステップとを含み、前記診断に基づく前記ユーザの運転の適性度が低くなるほど、前記運転挙動検出ステップにおいて検出対象となる危険運転のレベルが低くなる処理をコンピュータに実行させる。 The program of one aspect of the present technology relates to the driving of the user before driving based on the driving behavior detection step for detecting the driving behavior which is the behavior of the user or the moving object during driving and the state of the user before driving. Based on the diagnostic step of diagnosing aptitude and diagnosing the suitability of the user for driving during driving based on the state of the user during driving and the detection result of the driving behavior, and based on the diagnosis obtained in the diagnostic step. look including a presentation control step of generating feedback information, executes the higher the suitability of the operation of the user is lowered based on the diagnosis, the level of the detection subject to dangerous driving in the driving behavior detecting step becomes lower during computer Let me.
本技術の一側面においては、運転中のユーザ又は移動体の挙動である運転挙動が検出され、運転前の前記ユーザの状態に基づいて、運転前の前記ユーザの運転に対する適性が診断され、運転中の前記ユーザの状態及び前記運転挙動の検出結果に基づいて、運転中の前記ユーザの運転に対する適性が診断され、得られる診断に基づいて、フィードバック情報が生成され、前記診断に基づく前記ユーザの運転の適性度が低くなるほど、検出対象となる危険運転のレベルが低くなる。 In one aspect of the present technology, driving behavior, which is the behavior of a user or a moving body during driving, is detected, and the suitability for driving of the user before driving is diagnosed based on the state of the user before driving, and driving is performed. The suitability for driving of the user during driving is diagnosed based on the state of the user and the detection result of the driving behavior , feedback information is generated based on the obtained diagnosis, and the user's condition based on the diagnosis is generated. The lower the driving suitability, the lower the level of dangerous driving to be detected.
本技術の一側面によれば、ユーザの移動体の運転に対する適性の診断精度が向上する。その結果、移動体の運転の安全性が向上する。 According to one aspect of the present technology, the diagnostic accuracy of the user's suitability for driving a moving object is improved. As a result, the driving safety of the moving body is improved.
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載された何れかの効果であってもよい。 The effects described here are not necessarily limited, and may be any of the effects described in the present disclosure.
以下、本技術を実施するための形態について説明する。説明は以下の順序で行う。
1.実施の形態
2.変形例
3.その他
Hereinafter, a mode for implementing the present technology will be described. The explanation will be given in the following order.
1. 1.
<<1.実施の形態>>
<情報処理システムの構成例>
図1は、本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態を示すブロック図である。
<< 1. Embodiment >>
<Information processing system configuration example>
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an information processing system to which the present technology is applied.
情報処理システム10は、例えば、テレマティクス技術を用いて、車両の運転支援や自動車保険等のサービスを提供するシステムである。
The
情報処理システム10は、ユーザ端末部11、車両12、及び、サーバ13を備える。ユーザ端末部11と車両12は、直接又はネットワーク14を介して通信を行う。サーバ13は、ユーザ端末部11及び車両12と、ネットワーク14を介して通信を行う。
The
ユーザ端末部11は、情報処理システム10を利用するユーザが持つ1以上の情報処理端末からなる。例えば、ユーザ端末部11は、モバイル端末及びウエアラブル端末を含み得る。
The
車両12は、情報処理システム10を利用するユーザが運転する車両である。
The
サーバ13は、ネットワーク14を介して、ユーザ端末部11及び車両12と通信を行うことにより、情報処理システム10を利用するユーザに対して、運転支援や自動車保険等のサービスを提供する。
The
なお、図1では、図を分かりやすくするために、ユーザ端末部11、車両12、及び、サーバ13を1つずつ図示しているが、2つ以上設けることが可能である。例えば、ユーザ端末部11及び車両12は、情報処理システム10を利用するユーザ数とほぼ等しい数だけ設けられる。
In addition, in FIG. 1, in order to make the figure easy to understand, the
また、以下、説明を簡単にするために、ユーザ端末部11、車両12、及び、サーバ13がネットワーク14を介して通信を行う場合の「ネットワーク14を介して」の記載を省略する。
Further, in order to simplify the explanation below, the description of "via the
<ユーザ端末部の構成例>
図2は、ユーザ端末部11の構成例を示すブロック図である。この例では、ユーザ端末部11は、モバイル端末51及びウエアラブル端末52を備える。
<Configuration example of user terminal unit>
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the
モバイル端末51は、例えば、スマートフォン、携帯電話機、タブレット、ノート型のパーソナルコンピュータ、携帯型のゲーム機、携帯型の動画又は音楽再生装置等の携帯型の情報処理端末からなる。
The
モバイル端末51は、GNSS(Global Navigation Satellite System)受信機61、慣性センサ62、環境センサ63、生体センサ64、入力部65、出力部66、制御部67、及び、通信部68を備える。
The
GNSS受信機61は、測位衛星からの電波を受信することにより、モバイル端末51(を持つユーザ)の現在位置を測定し、測定した現在位置を示す位置データを制御部67に供給する。
The
慣性センサ62は、モバイル端末51(を持つユーザ)に関する各種の慣性データを検出し、検出した慣性データを制御部67に供給する。慣性センサ62が検出する慣性データは、例えば、加速度、角速度等のうち1以上を含む。
The
環境センサ63は、モバイル端末51(を持つユーザ)の周囲の各種の環境データを検出し、検出した環境データを制御部67に供給する。環境センサ63が検出する環境データは、例えば、地磁気、大気圧、二酸化炭素濃度等のうち1以上を含む。
The
生体センサ64は、ユーザの各種の生体データを検出し、検出した生体データを制御部67に供給する。生体センサ64が検出する生体データは、例えば、心拍、発汗量、血圧、血中酸素濃度、筋電、体温、体組成、呼気中アルコール濃度、最大酸素摂取量、消費カロリー、声のトーン、会話のスピード等のうちの1以上を含む。
The
入力部65は、モバイル端末51に各種のデータを入力するための入力装置を備える。例えば、入力部65は、ボタン、スイッチ、キー、タッチパネル、マイクロフォン等のうち1以上を備える。入力部65は、入力データを制御部67に供給する。
The
出力部66は、各種の情報やデータを出力するための出力装置を備える。例えば、出力部66は、ディスプレイ、スピーカ、ブザー、バイブレータ等のうち1以上を備える。
The
制御部67は、例えば、各種のプロセッサ等の制御装置を備える。制御部67は、GNSS受信機61、慣性センサ62、環境センサ63、生体センサ64、及び、入力部65から供給されるデータ、並びに、通信部68を介して外部から受信したデータ等に基づいて、モバイル端末51の各部の制御や各種の処理を行う。また、制御部67は、各種の処理により得られたデータを出力部66に供給したり、通信部68を介して他の機器に送信したりする。
The
通信部68は、所定の通信方式により他の機器(例えば、車両12、サーバ13、ウエアラブル端末52等)との通信を行う。通信部68の通信方式には、無線又は有線の任意の方式を採用することができる。また、通信部68は、複数の通信方式に対応することも可能である。
The
ウエアラブル端末52は、例えば、眼鏡型、腕時計型、ブレスレット型、ネックレス型、ネックバンド型、イヤフォン型、ヘッドセット型、及び、ヘッドマウント型等の任意の形態のウエアラブル端末からなる。 The wearable terminal 52 includes any form of wearable terminal such as eyeglass type, wristwatch type, bracelet type, necklace type, neckband type, earphone type, headset type, and head mount type.
ウエアラブル端末52は、生体センサ81、入力部82、出力部83、制御部84、及び、通信部85を備える。
The wearable terminal 52 includes a
生体センサ81は、モバイル端末51の生体センサ64と同様に、ユーザの各種の生体データを検出し、検出した生体データを制御部84に供給する。なお、生体センサ81が検出する生体データの種類と、モバイル端末51の生体センサ64が検出する生体データの種類とは重複していても構わない。
Similar to the
入力部82は、ウエアラブル端末52に各種のデータを入力するための入力装置を備える。例えば、入力部82は、ボタン、スイッチ、キー、タッチパネル、マイクロフォン等のうち1以上を備える。入力部82は、入力データを制御部67に供給する。
The
出力部83は、各種の情報やデータを出力するための出力装置を備える。例えば、出力部83は、ディスプレイ、スピーカ、ブザー、バイブレータ等のうち1以上を備える。
The
制御部84は、例えば、各種のプロセッサ等の制御装置を備える。制御部84は、生体センサ81及び入力部82から供給されるデータ、並びに、通信部85を介して外部から受信したデータ等に基づいて、ウエアラブル端末52の各部の制御や各種の処理を行う。また、制御部84は、各種の処理により得られたデータを出力部83に供給したり、通信部85を介して他の機器に送信したりする。
The
通信部85は、所定の通信方式により他の機器(例えば、車両12、サーバ13、モバイル端末51等)との通信を行う。通信部85の通信方式には、無線又は有線の任意の方式を採用することができる。また、通信部85は、複数の通信方式に対応することも可能である。
The
<車両の構成例>
図3は、車両12の一部の構成例を示すブロック図である。車両12は、車載システム101を備える。車載システム101は、車両データ取得部111、映像音声取得部112、入力部113、出力部114、制御部115、及び、通信部116を備える。
<Vehicle configuration example>
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of a part of the
車両データ取得部111は、例えば、各種のセンサ、通信機器、制御装置等を備える。車両データ取得部111は、車両12に関する車両データを取得し、取得した車両データを制御部115に供給する。車両データ取得部111が取得する車両データは、例えば、車速、トルク、ステアリング角度、ヨー角、ギアの状態、サイドブレーキの状態、アクセルペダルの踏み込み量、ブレーキペダルの踏み込み量、方向指示器の状態、ライトの状態、タイヤの回転角や回転速度、OBD(On-board Diagnostics)の診断結果を示すデータ(以下、OBDデータと称する)、並びに、ミリ波レーダ及びレーザレーダ等のセンサデータ等のうち1以上を含む。
The vehicle
映像音声取得部112は、例えば、カメラ及びマイクロフォン等を備える。映像音声取得部112が備えるカメラは、通常のカメラ以外にも、例えば、ToF(Time Of Flight)カメラ、ステレオカメラ、赤外線カメラ等の特殊なカメラであってもよい。映像音声取得部112は、例えば、車両12の周囲及び内部の映像及び音声を取得し、取得した映像及び音声を示す映像データ及び音声データを制御部115に供給する。
The video /
入力部113は、車両12に各種のデータを入力するための入力装置を備える。例えば、入力部113は、ボタン、スイッチ、キー、タッチパネル等のうち1以上を備える。入力部113は、入力データを制御部115に供給する。
The
出力部114は、各種の情報やデータを出力するための出力装置を備える。例えば、出力部114は、ディスプレイ(例えば、ヘッドアップディスプレイ)、スピーカ、ブザー、バイブレータ、インストルメントパネル等のうち1以上を備える。
The
制御部115は、例えば、ECU(Electronic Control Unit)等の制御装置を備える。制御部115は、車両データ取得部111、映像音声取得部112、及び、入力部113から供給されるデータ、並びに、通信部116を介して外部から受信したデータ等に基づいて、車両12の各部の制御や各種の処理を行う。また、制御部115は、各種の処理により得られたデータを出力部114に供給したり、通信部116を介して他の機器に送信したりする。
The
通信部116は、所定の通信方式により他の機器(例えば、サーバ13、モバイル端末51、ウエアラブル端末52等)との通信を行う。通信部116の通信方式には、無線又は有線の任意の方式を採用することができる。また、通信部116は、複数の通信方式に対応することも可能である。
The
<サーバの構成例>
図4は、サーバ13の構成例を示すブロック図である。サーバ13は、通信部151、状態推定部152、周辺データ取得部153、診断部154、運転挙動検出部155、リスク予測部156、損害予測部157、提示制御部158、評価部159、学習部160、保険料算定部161、及び、記憶部162を備える。
<Server configuration example>
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of the
通信部151は、所定の通信方式により、ネットワーク14を介して、他の機器(例えば、車両12、モバイル端末51、ウエアラブル端末52、他のサーバ(不図示)等)との通信を行う。通信部151の通信方式には、無線又は有線の任意の方式を採用することができる。また、通信部151は、複数の通信方式に対応することも可能である。
The
状態推定部152は、通信部151を介して、ユーザ端末部11及び車両12からユーザの状態に関するデータを取得する。状態推定部152は、ユーザの状態に関するデータのログである状態データログの生成及び更新を行い、記憶部162に記憶させる。
The
また、状態推定部152は、状態データログに基づいて、記憶部162に記憶されている状態推定モデルを用いて、ユーザの状態の推定処理を行う。ここで、状態推定モデルとは、ユーザの状態の推定に用いるモデルであり、例えば、ユーザ毎に生成される。状態推定部152は、ユーザの状態の推定結果の履歴である推定状態履歴の生成及び更新を行い、記憶部162に記憶させる。
Further, the
周辺データ取得部153は、通信部151を介して、ユーザ端末部11、車両12、及び、他のサーバ(不図示)から受信したデータに基づいて、車両12の周辺の状態を示す周辺データを取得する。周辺データ取得部153は、取得した周辺データを診断部154及びリスク予測部156に供給する。
Peripheral
診断部154は、ユーザの推定状態履歴、運転挙動履歴、及び、運転診断モデルを記憶部162から取得する。ここで、運転挙動履歴とは、運転中のユーザ又は車両12の挙動である運転挙動の検出結果の履歴であり、例えば、ユーザ毎に生成される。また、運転診断モデルとは、ユーザの車両の運転に対する適性を診断する運転診断に用いるモデルであり、例えば、ユーザ毎に生成される。診断部154は、取得した履歴に基づいて、運転診断モデルを用いて、ユーザの運転診断を行う。診断部154は、ユーザの運転診断結果の履歴である運転診断履歴の生成及び更新を行い、記憶部162に記憶させる。
The
運転挙動検出部155は、通信部151を介して、ユーザ端末部11及び車両12からデータを受信する。また、運転挙動検出部155は、ユーザの推定状態履歴及び運転挙動検出モデルを記憶部162から取得する。ここで、運転挙動検出モデルとは、運転挙動の検出に用いるモデルであり、例えば、ユーザ毎に生成される。さらに、運転挙動検出部155は、損害予測部157から、ユーザによる車両の運転に関するリスク、及び、リスクにより発生する損害の予測結果を取得する。運転挙動検出部155は、取得した履歴及びデータ等に基づいて、運転挙動検出モデルを用いて、ユーザの運転挙動の検出処理を行う。運転挙動検出部155は、ユーザの運転挙動の検出結果の履歴である運転挙動履歴の生成及び更新を行い、記憶部162に記憶させる。
The driving
リスク予測部156は、ユーザの推定状態履歴、運転診断履歴、運転挙動履歴、及び、リスク予測モデルを記憶部162から取得する。ここで、リスク予測モデルとは、ユーザによる車両12の運転に関するリスクの予測に用いるモデルであり、例えば、ユーザ毎に生成される。リスク予測部156は、取得した履歴に基づいて、リスク予測モデルを用いて、リスク予測を行う。リスク予測部156は、リスクの予測結果を損害予測部157に供給する。
The
損害予測部157は、評価部159により評価されるユーザの従順度を必要に応じて用いながら、リスク予測部156により予測されるリスクにより発生する損害を予測する。ここで、従順度とは、サーバ13からの提案等にユーザが素直に従う度合いである。損害予測部157は、リスク及び損害の予測結果を運転挙動検出部155及び提示制御部158に供給する。
The
提示制御部158は、ユーザの運転診断履歴、及び、保険料算定部161により算定された保険料を記憶部162から取得する。提示制御部158は、リスク及び損害の予測結果、並びに、ユーザの運転診断履歴及び保険料に基づいて、予測されるリスクに関する情報を含み、ユーザに提示されるフィードバック情報を生成する。提示制御部158は、生成したフィードバック情報を、通信部151を介して、ユーザのユーザ端末部11又は車両12に送信することにより、ユーザへのフィードバック情報の提示を制御する。また、提示制御部158は、フィードバック情報を評価部159に供給する。
The
評価部159は、ユーザの推定状態履歴及び運転挙動履歴を記憶部162から取得する。そして、評価部159は、取得した履歴、及び、フィードバック情報に基づいて、ユーザの従順度を評価する。評価部159は、ユーザの従順度を損害予測部157に供給するとともに、記憶部162に記憶させる。
The
学習部160は、ユーザの推定状態履歴を記憶部162から取得する。学習部160は、取得した推定状態履歴に基づいて、ユーザの標準的な状態のパターン(以下、標準状態パターンと称する)の学習を行い、得られた標準状態パターンを示すデータを記憶部162に記憶させる。
The
また、学習部160は、所定のユーザ集合に含まれる各ユーザの推定状態履歴を記憶部162から取得する。学習部160は、取得した推定状態履歴に基づいて、ユーザ集合内のユーザの平均的な状態のパターン(以下、ユーザ集合状態パターンと称する)の学習を行い、得られたユーザ集合状態パターンを示すデータを記憶部162に記憶させる。
Further, the
さらに、学習部160は、ユーザの状態データログ、推定状態履歴、運転診断履歴、及び、運転挙動履歴を記憶部162から取得する。学習部160は、取得したログ及び履歴に基づいて、状態推定モデル、運転診断モデル、運転挙動検出モデル、及び、リスク予測モデルの学習を行い、記憶部162に記憶させる。
Further, the
保険料算定部161は、ユーザの運転診断履歴、運転挙動履歴、及び、従順度を記憶部162から取得する。保険料算定部161は、取得した履歴及び従順度に基づいて、ユーザの自動車保険の保険料の算定を行う。保険料算定部161は、算定した保険料を示すデータを記憶部162に記憶させる。
The insurance
<運転支援処理>
次に、図5及び図6のフローチャートを参照して、サーバ13により実行される運転支援処理について説明する。
<Driving support processing>
Next, the driving support process executed by the
なお、以下、主に1人の特定のユーザ(以下、注目ユーザと称する)に対する処理を中心に説明するが、実際には注目ユーザ以外の他のユーザに対する処理が並行して行われる。 Hereinafter, the processing mainly for one specific user (hereinafter referred to as a attention user) will be mainly described, but in reality, the processing for other users other than the attention user is performed in parallel.
ステップS1において、サーバ13は、非運転時のユーザ(注目ユーザ)の状態の推定処理を開始する。具体的には、例えば、以下の処理が開始される。
In step S1, the
状態推定部152は、通信部151が注目ユーザのユーザ端末部11から受信したデータ(例えば、慣性データ、環境データ、生体データ、入力データ等)の中から、注目ユーザの状態に関するデータを取得する。状態推定部152は、各データを取得された時刻とともに記憶部162に記憶させる。これにより、注目ユーザの状態データログが更新される。
The
なお、注目ユーザの状態データログは、注目ユーザ自身の状態に関するデータだけでなく、注目ユーザの周囲の状態に関するデータも含み得る。 The state data log of the attention user may include not only data regarding the state of the attention user itself but also data regarding the surrounding state of the attention user.
状態推定部152は、直近の所定の期間内の注目ユーザの状態データログに基づいて、記憶部162に記憶されている注目ユーザの状態推定モデルを用いて、注目ユーザの現在の状態を推定する。例えば、状態推定部152は、注目ユーザの現在の状態として、注目ユーザの現在の生体状態、行動、及び、感情を推定する。
The
例えば、図7に例示されるように、状態推定部152は、注目ユーザの状態を示すセンサデータ群の時系列の変化に基づいて、所定の時間のフレーム毎に、注目ユーザの生体状態及び行動を推定する。例えば、注目ユーザの心拍及び発汗量等に基づいて、集中度、覚醒度、疲労度、ストレス度、緊張度、運動の激しさ等の注目ユーザの各種の生体状態が推定される。例えば、注目ユーザの加速度及び角速度、並びに、周囲の気圧等に基づいて、注目ユーザの行動の種類(例えば、静止、歩行、ランニング、サイクリング、階段の上り下り、食事、睡眠等)が推定される。
For example, as illustrated in FIG. 7, the
また、例えば、状態推定部152は、注目ユーザの位置データ及び加速度等に基づいて、注目ユーザの移動距離、移動速度、及び、行動範囲等を推定する。
Further, for example, the
さらに、状態推定部152は、注目ユーザの生体データ、及び、注目ユーザの生体状態の推定結果等に基づいて、注目ユーザの感情を推定する。例えば、状態推定部152は、注目ユーザの喜怒哀楽の度合い、興奮度、焦燥度、不安度等を推定する。
Further, the
なお、注目ユーザの生体状態と感情とは、必ずしも全てが明確に分かれるものではなく、重複するものもある。例えば、興奮度は、注目ユーザの生体状態及び感情のいずれでもあり得る。 It should be noted that the biological states and emotions of the attention user are not necessarily all clearly separated, and some of them overlap. For example, the degree of excitement can be either the biological state or emotion of the user of interest.
また、ユーザの状態の推定方法には、任意の方法を採用することができる。さらに、推定するユーザの状態の種類は、上述した例に限定されるものではなく、必要に応じて追加したり、削除したりすることができる。 Further, any method can be adopted as the method for estimating the user's state. Further, the type of user state to be estimated is not limited to the above-mentioned example, and can be added or deleted as needed.
状態推定部152は、推定した注目ユーザの状態を、推定した時刻とともに記憶部162に記憶させる。これにより、注目ユーザの推定状態履歴が更新される。
The
なお、例えば、図7に例示されるように、推定状態履歴は、覚醒度のようにフレーム毎の数値を時系列に並べたデータや、行動のようにフレーム毎に付与された(行動の種類を示す)ラベルを時系列に並べたデータを含む。 In addition, for example, as illustrated in FIG. 7, the estimated state history is given to data in which numerical values for each frame are arranged in chronological order such as alertness, or for each frame such as an action (type of action). Includes data in which labels are arranged in chronological order.
ステップS2において、学習部160は、ユーザ(注目ユーザ)の標準的な状態のパターン(標準状態パターン)を学習するか否かを判定する。例えば、注目ユーザの標準状態パターンの学習は、注目ユーザが情報処理システム10の利用を開始したとき、所定の時間が経過する毎、注目ユーザの推定状態履歴のデータ量が所定の量以上増加する毎等の所定のタイミングで実行される。そして、学習部160は、現在が注目ユーザの標準状態パターンの学習を行うタイミングである場合、注目ユーザの標準状態パターンを学習すると判定し、処理はステップS3に進む。
In step S2, the
ステップS3において、学習部160は、ユーザ(注目ユーザ)の標準的な状態のパターン(標準状態パターン)を学習する。例えば、学習部160は、図8に例示されるように、注目ユーザの直近の比較的長期の期間内(例えば、月単位、年単位)の推定状態履歴に基づいて、注目ユーザの標準状態パターンを学習する。
In step S3, the
例えば、学習部160は、注目ユーザの標準状態パターンとして、以下の各項目の所定の時間(例えば、1分、10分、30分、又は、1時間)の期間毎の平均及び分散等を算出することにより、各項目の所定の期間(例えば、1日)の標準的な推移を示す推移パターンを学習する。例えば、注目ユーザの集中度、覚醒度、疲労度、ストレス度、緊張度、運動の激しさ、心拍、発汗量、運動量、喜怒哀楽の度合い、興奮度、焦燥度、不安度等の1日の標準的な推移パターンが学習される。
For example, the
また、例えば、学習部160は、注目ユーザの標準状態パターンとして、以下の各項目の1日毎(曜日毎)の平均及び分散等を算出することにより、各項目の所定の期間(例えば、1週間)あたりの標準的な推移パターンを学習する。例えば、睡眠時間、起床時刻、就寝時刻、運動量、移動範囲、食事の回数、食事時間、食事時間帯、運転時間、運転時間帯、通勤時間帯、通学時間帯等の1週間の標準的な推移パターンが学習される。
Further, for example, the
また、学習部160は、注目ユーザの標準状態パターンの比較対象として、所定のユーザ集合内の各ユーザの推定状態履歴に基づいて、ユーザ集合内の平均的な標準状態パターン(ユーザ集合状態パターン)を学習する。
Further, the
ここで、ユーザ集合には、情報処理システム10の全てのユーザを含めるようにしてもよいし、一部のユーザのみを含めるようにしてもよい。後者の場合、例えば、注目ユーザと類似するユーザからなるユーザ集合としてもよい。ここで、注目ユーザと類似するユーザとは、例えば、注目ユーザと属性(例えば、年齢、性別、職業、住所等)、行動パターン、嗜好等が類似するユーザのことである。また、ユーザ集合に注目ユーザを含めてもよいし、含めなくてもよい。
Here, the user set may include all users of the
例えば、学習部160は、図9に例示されるように、ユーザ集合内の各ユーザの標準状態パターンの平均を集計することにより、ユーザ集合状態パターンを学習する。例えば、各項目の1日の標準的な推移パターンの平均がユーザ集合内において集計されることにより、ユーザ集合内の各項目の平均的な1日の推移パターンが学習される。また、例えば、各項目の1週間の標準的な推移パターンの平均がユーザ集合内において集計されることにより、ユーザ集合内の各項目の平均的な1週間の推移パターンが学習される。
For example, as illustrated in FIG. 9, the
学習部160は、注目ユーザの標準状態パターン、及び、ユーザ集合状態パターンの学習結果を示すデータを記憶部162に記憶させる。
The
なお、注目ユーザの標準状態パターンの学習と、ユーザ集合状態パターンの学習とを行うタイミングは、必ずしも同期する必要はなく、それぞれ異なるタイミングで行われてもよい。 It should be noted that the timing of learning the standard state pattern of the attention user and the learning of the user set state pattern do not necessarily have to be synchronized, and may be performed at different timings.
その後、処理はステップS4に進む。 After that, the process proceeds to step S4.
一方、ステップS2において、注目ユーザの標準状態パターンを学習しないと判定された場合、ステップS3の処理はスキップされ、処理はステップS4に進む。 On the other hand, if it is determined in step S2 that the standard state pattern of the attention user is not learned, the process of step S3 is skipped and the process proceeds to step S4.
ステップS4において、診断部154は、非運転時の運転診断を行う。例えば、診断部154は、注目ユーザの推定状態履歴に基づいて、上述した標準状態パターンと同じ項目について、直近の比較的短期の期間内(例えば、1日及び1週間)の推移パターン(以下、直近状態パターンと称する)を検出する。
In step S4, the
次に、診断部154は、例えば、図10に例示されるように、注目ユーザの直近状態パターンと標準状態パターンとの乖離度を示す乖離度ベクトルx、及び、注目ユーザの直近状態パターンとユーザ集合状態パターンとの乖離度を示す乖離度ベクトルyを算出する。例えば、乖離度ベクトルx及び乖離度ベクトルyは、比較対象となる2つの状態パターンの項目毎の乖離度を正規化した値を含むベクトルされる。
Next, the
そして、診断部154は、次式(1)の関数fにより表される注目ユーザの運転診断モデルを用いて、注目ユーザの非運転時の運転適性度uを算出する。
Then, the
u=f(x,y,wx,wy) ・・・(1) u = f (x, y, wx, wy) ... (1)
なお、wxは、乖離度ベクトルxに対する重みであり、wyは、乖離度ベクトルyに対する重みである。 Note that wx is a weight for the deviation degree vector x, and wy is a weight for the deviation degree vector y.
運転適性度uは、乖離度ベクトルxに含まれる各項目の乖離度が小さくなるほど大きくなる。すなわち、注目ユーザの直近状態パターンが標準状態パターンに近いほど、換言すれば、注目ユーザの直近の状態と標準的な状態との差が小さいほど、より運転に適した状態であると判定される。一方、運転適性度uは、乖離度ベクトルxに含まれる各項目の乖離度が大きくなるほど小さくなる。すなわち、注目ユーザの直近状態パターンが標準状態パターンから遠いほど、換言すれば、注目ユーザの直近の状態と標準的な状態との差が大きいほど、より運転に適していない状態であると判定される。 The driving suitability u becomes larger as the degree of deviation of each item included in the degree of deviation vector x becomes smaller. That is, it is determined that the closer the nearest state pattern of the attention user is to the standard state pattern, in other words, the smaller the difference between the latest state and the standard state of the attention user is, the more suitable the state is for driving. .. On the other hand, the driving suitability u becomes smaller as the degree of deviation of each item included in the degree of deviation vector x increases. That is, it is determined that the farther the attention user's latest state pattern is from the standard state pattern, in other words, the larger the difference between the attention user's latest state and the standard state, the more unsuitable for driving. NS.
また、運転適性度uは、乖離度ベクトルyに含まれる各項目の乖離度が小さくなるほど大きくなる。すなわち、注目ユーザの直近状態パターンがユーザ集合状態パターンに近いほど、換言すれば、注目ユーザの直近の状態とユーザ集合における平均的な状態との差が小さいほど、より運転に適した状態であると判定される。一方、運転適性度uは、乖離度ベクトルyに含まれる各項目の乖離度が大きくなるほど小さくなる。すなわち、注目ユーザの直近状態パターンがユーザ集合状態パターンから遠いほど、換言すれば、注目ユーザの直近の状態とユーザ集合における平均的な状態との差が大きいほど、より運転に適していない状態であると判定される。 Further, the driving suitability u becomes larger as the degree of deviation of each item included in the degree of deviation vector y becomes smaller. That is, the closer the latest state pattern of the attention user is to the user set state pattern, in other words, the smaller the difference between the latest state of the attention user and the average state in the user set, the more suitable the state for driving. Is determined. On the other hand, the driving suitability u becomes smaller as the degree of deviation of each item included in the degree of deviation vector y becomes larger. That is, the farther the latest state pattern of the attention user is from the user set state pattern, in other words, the larger the difference between the latest state of the attention user and the average state in the user set, the more unsuitable for driving. It is determined that there is.
なお、重みwxが大きくなるほど、運転適性度uに対する乖離度ベクトルx(すなわち、注目ユーザの直近状態パターンと標準状態パターンの差)の影響が大きくなる。一方、重みwyが大きくなるほど、運転適性度uに対する乖離度ベクトルy(すなわち、注目ユーザのユーザ集合状態パターンと標準状態パターンの差)の影響が大きくなる。 The larger the weight wx, the greater the influence of the deviation degree vector x (that is, the difference between the latest state pattern and the standard state pattern of the user of interest) on the driving suitability u. On the other hand, the larger the weight wy, the greater the influence of the deviation degree vector y (that is, the difference between the user set state pattern of the attention user and the standard state pattern) on the driving suitability u.
また、例えば、診断部154は、運転適性度uが所定の閾値未満である場合、運転適性度uの低下要因を推定する。例えば、診断部154は、乖離度ベクトルxにおいて、重みwxと乖離度の積が所定の値以上となる項目を抽出する。また、診断部154は、乖離度ベクトルyにおいて、重みwyと乖離度の積が所定の値以上となる項目を抽出する。そして、診断部154は、抽出した各項目について、直近状態パターンと標準状態パターン又はユーザ集合平均パターンとを比較することにより、運転適性度uの低下要因を推定する。
Further, for example, when the driving suitability u is less than a predetermined threshold value, the
例えば、注目ユーザの直近状態パターンにおける睡眠時間が標準状態パターン又はユーザ集合平均パターンを大幅に下回っている場合、睡眠不足が低下要因であると推定される。 For example, when the sleep time in the latest state pattern of the attention user is significantly lower than the standard state pattern or the user set average pattern, it is presumed that sleep deprivation is a lowering factor.
例えば、注目ユーザの直近状態パターンにおける運動時間、心拍、及び、発汗量のうち1つ以上が標準状態パターン又はユーザ集合平均パターンを大幅に上回っている場合、激しい運動による肉体疲労が低下要因であると推定される。 For example, if one or more of the exercise time, heart rate, and sweating amount in the most recent state pattern of the user of interest is significantly higher than the standard state pattern or the user set average pattern, physical fatigue due to strenuous exercise is a lowering factor. It is estimated to be.
例えば、注目ユーザの直近状態パターンにおけるストレス度、緊張度、及び、焦燥度のうち1つ以上が、標準状態パターン又はユーザ集合平均パターンを大幅に上回っている場合、注目ユーザの焦りが低下要因であると推定される。 For example, if one or more of the stress, tension, and impatience in the immediate state pattern of the attention user is significantly higher than the standard state pattern or the user set average pattern, the impatience of the attention user is a lowering factor. Presumed to be.
なお、運転適性度uが所定の閾値以上の場合、例えば、運転適性度uの低下要因は、特になしとなる。 When the driving suitability u is equal to or higher than a predetermined threshold value, for example, there is no particular factor for lowering the driving suitability u.
診断部154は、運転適性度u、及び、推定される低下要因を、診断した時刻とともに、注目ユーザの運転の適性の診断結果として記憶部162に記憶させる。これにより、注目ユーザの運転診断履歴が更新される。
The
ステップS5において、リスク予測部156は、リスク予測を行う。具体的には、リスク予測部156は、注目ユーザの運転診断履歴及びリスク予測モデルを記憶部162から取得する。リスク予測部156は、注目ユーザの運転診断履歴に基づいて、注目ユーザのリスク予測モデルを用いて、現時点で注目ユーザが運転を行った場合のリスクを予測する。
In step S5, the
例えば、運転適性度uの低下要因が睡眠不足又は肉体疲労である場合、居眠り運転のリスクがあると推定される。 For example, if the factor that lowers the driving aptitude u is lack of sleep or physical fatigue, it is presumed that there is a risk of drowsy driving.
例えば、運転適性度uの低下要因が注目ユーザの焦りである場合、例えば、速度オーバーや無理な追い越し等による他車両との衝突又は接触、並びに、注目ユーザの不注意による障害物(例えば、他車両、自転車、歩行者等)との衝突や接触等のリスクがあると推定される。 For example, when the factor for lowering the driving aptitude u is the impatience of the attention user, for example, a collision or contact with another vehicle due to overspeed or unreasonable overtaking, and an obstacle due to carelessness of the attention user (for example, other). It is estimated that there is a risk of collision or contact with vehicles, bicycles, pedestrians, etc.).
また、リスク予測部156は、予測されるリスクの発生確率を推定する。例えば、注目ユーザの睡眠時間が短いほど、居眠り運転の推定発生確率は高くなる。
In addition, the
なお、一般的に、運転適性度uが低くなるほど、予測されるリスク及び発生確率が大きくなる。 In general, the lower the driving suitability u, the greater the predicted risk and probability of occurrence.
リスク予測部156は、リスクの予測結果を損害予測部157に供給する。このリスクの予測結果には、予測されるリスク、リスクを予測した根拠(例えば、運転適性度uの低下要因)、及び、リスクの発生確率が含まれる。
The
ステップS6において、損害予測部157は、損害予測を行う。具体的には、損害予測部157は、リスク予測部156により予測されるリスクにより発生する損害(例えば、リスク/ペナルティ値)を予測する。このとき、リスクの発生確率が加味される。すなわち、発生確率が高いほど、予測される損害が大きくなり、発生確率が低いほど、予測される損害が小さくなる。損害予測部157は、リスク及び損害の予測結果を運転挙動検出部155及び提示制御部158に供給する。
In step S6, the
ステップS7において、運転挙動検出部155は、運転挙動の検出パラメータを調整する。例えば、運転挙動検出部155は、予測されるリスク及び損害に応じて、各種の運転挙動のうち、危険運転の検出用のパラメータを調整する。
In step S7, the driving
ここで、危険運転の検出に関わる運転挙動とは、例えば、急発進、急加速、急ブレーキ、及び、急ステアリング等の急操作、蛇行運転、居眠り運転、覚醒度や集中力の低下、脇見運転、前方不注意、速度オーバー、無理な追い越し、車間距離の不足、並びに、障害物への接近等の危険な運転挙動のことである。 Here, the driving behavior related to the detection of dangerous driving includes, for example, sudden start, sudden acceleration, sudden braking, sudden operation such as sudden steering, meandering driving, dozing driving, decrease in alertness and concentration, and inattentive driving. Dangerous driving behavior such as carelessness ahead, overspeeding, unreasonable overtaking, insufficient inter-vehicle distance, and approaching obstacles.
また、推定されるリスク及び損害が大きくなるほど、検出対象となる危険運転のレベル(危険度)がより低くなるように、検出パラメータが調整される。これにより、より早期かつより軽微な段階から危険運転が検出されるようになる。 In addition, the detection parameters are adjusted so that the higher the estimated risk and damage, the lower the level (risk level) of dangerous driving to be detected. As a result, dangerous driving can be detected from an earlier and minor stage.
例えば、居眠り運転の発生が予測される場合、より早くユーザの眠気を検出するように、眠気判定における瞬きの回数の閾値が小さくされる。例えば、脇見運転、前方不注意、速度オーバー等の発生が予測される場合、急加速や急ブレーキが検出されやすくなるように、急加速や急ブレーキの検出用の閾値が小さくされる。 For example, when the occurrence of drowsiness is predicted, the threshold value of the number of blinks in the drowsiness determination is reduced so as to detect the drowsiness of the user earlier. For example, when it is predicted that inattentive driving, carelessness in front, overspeed, etc. will occur, the threshold value for detecting sudden acceleration or sudden braking is reduced so that sudden acceleration or sudden braking can be easily detected.
さらに、検出対象となる危険運転のレベルが低くなるほど、予測対象となるリスクのレベル(危険度)が低くなる。すなわち、より早期かつより軽微な段階のリスクが予測されるようになる。 Further, the lower the level of dangerous driving to be detected, the lower the level (risk level) of risk to be predicted. That is, risk at an earlier and minor stage can be predicted.
ここで、注目ユーザの運転適性度uにより、検出対象となる危険運転のレベル、及び、予測対象となるリスクのレベルが変化する。例えば、上述したように、一般的に運転適性度uが低くなるほど、予測されるリスク及び損害発生確率が大きくなり、予測される損害も大きくなる。従って、検出対象となる危険運転のレベルがより低くなるように、検出パラメータが調整される。その結果、運転適性度uが低くなるほど、検出対象となる危険運転のレベル、及び、予測対象となるリスクのレベルが低くなる。 Here, the level of dangerous driving to be detected and the level of risk to be predicted change depending on the driving aptitude u of the user of interest. For example, as described above, in general, the lower the driving suitability u, the greater the predicted risk and the probability of damage occurrence, and the larger the predicted damage. Therefore, the detection parameters are adjusted so that the level of dangerous driving to be detected is lower. As a result, the lower the driving aptitude u, the lower the level of dangerous driving to be detected and the level of risk to be predicted.
ステップS8において、提示制御部158は、ユーザ(注目ユーザ)へのフィードバックを行うか否かを判定する。注目ユーザへのフィードバックは、所定のタイミングで実行される。例えば、注目ユーザのユーザ端末部11からフィードバックの要求が送信されてきたとき、所定の時間が経過する毎、又は、重大なリスクが予測されるとき等のタイミングで、フィードバックが実行される。そして、提示制御部158は、現在が注目ユーザへのフィードバックを行うタイミングである場合、注目ユーザへのフィードバックを行うと判定し、処理はステップS9に進む。
In step S8, the
ステップS9において、サーバ13は、ユーザ(注目ユーザ)へのフィードバックを行う。具体的には、提示制御部158は、注目ユーザに提示するフィードバック情報を生成する。このフィードバック情報は、例えば、注目ユーザの運転診断の結果、予測されるリスクの内容、運転診断結果の根拠又はリスクを予測した根拠、及び、リスクを避けるための提案(以下、リスク回避案と称する)のうち1つ以上を含む。提示制御部158は、生成したフィードバック情報を、通信部151を介して、注目ユーザのユーザ端末部11に送信する。
In step S9, the
例えば、注目ユーザのモバイル端末51がフィードバック情報を受信した場合、モバイル端末51の出力部66は、視覚情報(例えば、映像)及び聴覚情報(例えば、音声)のうち少なくとも1つを用いてフィードバック情報を注目ユーザに提示する。また、例えば、注目ユーザのウエアラブル端末52がフィードバック情報を受信した場合、ウエアラブル端末52の出力部83は、視覚情報及び聴覚情報のうち少なくとも1つを用いてフィードバック情報を注目ユーザに提示する。
For example, when the
例えば、注目ユーザの睡眠不足が推定されている場合、「寝不足状態です。少し睡眠を取ってから運転することをお勧めします。」のような音声メッセージが出力される。 For example, if the attention user is presumed to be sleep deprived, a voice message such as "Sleep deprivation. It is recommended to take a little sleep before driving." Is output.
また、例えば、注目ユーザの運転診断結果として、運転適性度uが所定の段階(例えば、10段階)の値により提示されるともに、その根拠が提示される。 Further, for example, as the driving diagnosis result of the user of interest, the driving suitability u is presented by the value of a predetermined stage (for example, 10 stages), and the basis thereof is presented.
さらに、例えば、注目ユーザの状態の推定結果が提示されてもよい。例えば、注目ユーザの喜怒哀楽、興奮度、攻撃性等の感情指数が所定の段階(例えば、10段階)の値より提示されてもよい。 Further, for example, the estimation result of the state of the attention user may be presented. For example, emotional indexes such as emotions, excitement, and aggression of the attention user may be presented from the values of predetermined stages (for example, 10 stages).
その後、処理はステップS10に進む。 After that, the process proceeds to step S10.
一方、ステップS8において、注目ユーザへのフィードバックを行わないと判定された場合、ステップS9の処理はスキップされ、処理はステップS10に進む。 On the other hand, if it is determined in step S8 that feedback to the attention user is not performed, the process of step S9 is skipped and the process proceeds to step S10.
ステップS10において、状態推定部152は、ユーザ(注目ユーザ)が運転を開始したか否かを判定する。具体的には、状態推定部152は、通信部151を介して、注目ユーザのユーザ端末部11及び車両12のうち少なくとも1つから受信したデータに基づいて、注目ユーザが運転を開始したか否かを判定する。
In step S10, the
運転開始の判定処理は、ユーザ端末部11、車両12、及び、サーバ13のいずれで行ってもよい。例えば、モバイル端末51が、注目ユーザの運転認識処理を行ったり、車両12とビーコン同期を行ったりすることにより、運転開始の判定処理を実行するようにしてもよい。また、例えば、車両12の車載表示デバイス等と一体化した計測機器が、運転開始の判定処理を実行するようにしてもよい。
The operation start determination process may be performed by any of the
なお、ユーザ端末部11又は車両12で判定処理を行う場合、ユーザ端末部11又は車両12から送信されるデータにその判定結果が含まれ、状態推定部152は、その判定結果に基づいて、注目ユーザが運転を開始したか否かを判定する。
When the determination process is performed by the
そして、注目ユーザが運転を開始していないと判定された場合、処理はステップS2に戻る。その後、ステップS10において、注目ユーザが運転を開始したと判定されるまで、ステップS2乃至ステップS10の処理が繰り返し実行される。これにより、注目ユーザの運転診断、リスク予測、及び、損害予測が適宜行われ、その結果に基づいて、危険運転の検出パラメータの調整や注目ユーザへのフィードバックが行われる。また、注目ユーザの標準状態パターン、及び、ユーザ集合状態パターンが適宜更新される。 Then, if it is determined that the attention user has not started the operation, the process returns to step S2. After that, in step S10, the processes of steps S2 to S10 are repeatedly executed until it is determined that the user of interest has started the operation. As a result, driving diagnosis, risk prediction, and damage prediction of the attention user are appropriately performed, and based on the results, adjustment of detection parameters for dangerous driving and feedback to the attention user are performed. In addition, the standard state pattern of the attention user and the user set state pattern are updated as appropriate.
一方、ステップS10において、注目ユーザが運転を開始したと判定された場合、処理はステップS11に進む。 On the other hand, if it is determined in step S10 that the user of interest has started the operation, the process proceeds to step S11.
ステップS11において、サーバ13は、運転時のユーザ(注目ユーザ)の状態の推定処理を開始する。この推定処理は、ステップS1の推定処理と比較して、注目ユーザのユーザ端末部11に加えて、車両12から送信されてくるデータに基づいて、推定処理が行われる点が大きく異なる。
In step S11, the
例えば、車両12からの映像データに基づいて、注目ユーザの視線、瞬き、表情等が検出され、注目ユーザの集中度、覚醒度、疲労度、感情等の推定に用いられる。また、例えば、車両12からの車両データに基づいて、注目ユーザの運転操作の内容等が推定される。
For example, the line of sight, blinking, facial expression, etc. of the attention user are detected based on the video data from the
さらに、例えば、車両12の走行ルートや注目ユーザが運転している時間帯に基づいて、注目ユーザの状態が推定される。例えば、注目ユーザの心拍数や運動量が急速に上昇した後、通常とは異なる時間帯(例えば、深夜や早朝)に注目ユーザが運転したり、車両12が注目ユーザの日常の生活範囲の圏外を走行したりしている場合、注目ユーザが何らかの緊急事態により焦っていると推定される。
Further, for example, the state of the attention user is estimated based on the traveling route of the
また、状態推定部152は、ステップS1の処理と同様に、注目ユーザの状態データログ及び推定状態履歴の更新を適宜行う。
Further, the
ステップS12において、周辺データ取得部153は、車両12の周辺データの取得を開始する。例えば、周辺データ取得部153は、ユーザ端末部11又は車両12から送信されてくる位置情報、並びに、通信部151を介して他のサーバ等から受信した地図情報等に基づいて、注目ユーザの車両12の周辺の構造物、道路、渋滞、天候等の状態の検出を行う。また、例えば、周辺データ取得部153は、ユーザ端末部11又は車両12から送信されてくる映像データ、音声データ、及び、センサデータ等に基づいて、車両12周辺の物体(例えば、車両、人、障害物、構造物、道路、信号機、交通標識、道路標示等)の検出を行う。なお、ユーザ端末部11又は車両12が、車両12の周辺の物体の検出処理を行い、検出結果をサーバ13に送信するようにしてもよい。
In step S12, the peripheral
周辺データ取得部153は、取得した車両12の周辺データを診断部154及びリスク予測部156に供給する。
The peripheral
ステップS13において、サーバ13は、運転挙動の検出処理を開始する。具体的には、例えば、以下の処理が開始される。
In step S13, the
運転挙動検出部155は、通信部151が注目ユーザのユーザ端末部11及び車両12から受信したデータのうち、運転挙動(例えば、運転中の注目ユーザ又は車両12の挙動)に関するデータを通信部151から取得する。また、運転挙動検出部155は、取得した運転挙動に関するデータ、記憶部162に記憶されている注目ユーザの推定状態履歴、及び、周辺データ取得部153から取得した車両12の周辺データに基づいて、記憶部162に記憶されている注目ユーザの運転挙動検出モデルを用いて、運転挙動を検出する。すなわち、運転中の注目ユーザの挙動と車両12の挙動が検出される。例えば、車両12の速度、加速度、減速度、ブレーキ操作、ステアリング角度、走行ルート等が検出される。
Among the data received by the
なお、運転中の注目ユーザの挙動の一部は、ステップS11において、状態推定部152により検出(推定)されてもよい。
A part of the behavior of the user of interest during driving may be detected (estimated) by the
また、運転挙動の検出は、ユーザ端末部11、車両12、及び、サーバ13のいずれで行われてもよいし、ユーザ端末部11、車両12、及び、サーバ13が分担して行ってもよい。
Further, the detection of the driving behavior may be performed by any of the
次に、運転挙動検出部155は、検出した運転挙動、注目ユーザの推定状態履歴、及び、車両12の周辺データに基づいて、危険運転の検出処理を行う。
Next, the driving
例えば、OBD情報等に基づく車両12の速度、ステアリング角度、若しくは、トルク等の急変動、又は、ユーザ端末部12により検出される加速度又は角速度等の急変動により、急操作が検出される。
For example, a sudden operation is detected by a sudden change in speed, steering angle, torque, etc. of the
例えば、OBD情報等に基づく車両12の速度、ステアリング角度、若しくは、トルク等の周期的変動、又は、ユーザ端末部12により検出される加速度又は角速度等の周期的変動により、蛇行運転が検出される。
For example, meandering operation is detected by periodic fluctuations in the speed, steering angle, torque, etc. of the
例えば、ステレオカメラ、レーザレーダ、ミリ波レーダを用いて検出される先行車の位置により、車間距離の不足が検出される。 For example, a shortage of inter-vehicle distance is detected by the position of the preceding vehicle detected by using a stereo camera, a laser radar, or a millimeter-wave radar.
ここで、上述したステップS7又は後述するステップS20において調整される検出パラメータが、危険運転の検出処理に用いられる。従って、上述したように、注目ユーザの運転適性度uが低くなるほど、検出対象となる危険運転のレベルが低くなり、より早期かつより軽微な段階から検出対象が危険運転として検出されるようになる。 Here, the detection parameters adjusted in step S7 described above or step S20 described later are used for the detection process of dangerous driving. Therefore, as described above, the lower the driving aptitude u of the attention user, the lower the level of dangerous driving to be detected, and the detection target is detected as dangerous driving from an earlier and more minor stage. ..
運転挙動検出部155は、運転挙動の検出結果を、検出した時刻とともに記憶部162に記憶させる。これにより、注目ユーザの運転挙動履歴が更新される。
The driving
ステップS14において、診断部154は、運転時の運転診断を行う。例えば、診断部154は、運転開始後の注目ユーザの推定状態履歴、及び、運転挙動履歴に基づいて、記憶部162に記憶されている注目ユーザの運転診断モデルを用いて、運転適性度uを補正する。
In step S14, the
例えば、注目ユーザの集中度又は覚醒度の低下や、注目ユーザの疲労度、ストレス度、又は、緊張度の上昇が発生している場合、運転適性度uが下げられる。一方、例えば、注目ユーザの集中度又は覚醒度の上昇や、注目ユーザの疲労度、ストレス度、又は、緊張度の低下が発生している場合、運転適性度uが上げられる。また、例えば、危険運転が検出されている場合、検出頻度に応じて運転適性度uが下げられる。一方、危険運転が検出されない状態が継続している場合、継続時間に応じて、運転適性度uが上げられる。 For example, when the concentration or alertness of the attention user is lowered or the fatigue, stress, or tension of the attention user is increased, the driving aptitude u is lowered. On the other hand, for example, when the concentration or alertness of the attention user is increased, or the fatigue, stress, or tension of the attention user is decreased, the driving suitability u is increased. Further, for example, when dangerous driving is detected, the driving suitability u is lowered according to the detection frequency. On the other hand, when the state in which dangerous driving is not detected continues, the driving suitability u is increased according to the duration.
なお、ブレーキやアクセルペダルの踏み方の滑らかさ、コーナリングの際のステアリングホイールのさばき方、加速及び減速の滑らかさ等の注目ユーザの運転操作の良し悪しに基づいて、運転適性度uが補正されてもよい。 The driving suitability u is corrected based on the good or bad of the driving operation of the attention user such as the smoothness of the brake and accelerator pedal depression, the steering wheel handling when cornering, and the smoothness of acceleration and deceleration. You may.
診断部154は、補正後の運転適性度u、及び、推定される低下要因を、診断した時刻とともに、注目ユーザの運転の適性の診断結果として記憶部162に記憶させる。これにより、注目ユーザの運転診断履歴が更新される。
The
ステップS15において、リスク予測部156は、リスク予測を行う。ここで、リスク予測部156は、ステップS5の処理と異なり、注目ユーザの運転診断履歴に加えて、記憶部162に記憶されている注目ユーザの推定状態履歴及び運転挙動履歴をさらに用いて、リスク予測を行う。例えば、注目ユーザの運転適性度uが高くても、危険運転の検出頻度が高くなるほど、及び、検出された危険運転の危険度が高くなるほど、予測されるリスクが大きくなる。一方、例えば、注目ユーザの運転適性度uが低くても、危険運転が検出されない場合、予測されるリスクが小さくなる。このように、実際の注目ユーザの運転中の状態や運転挙動をさらに用いて、リスク予測が行われるため、ステップS5の処理と比較して、リスク予測の精度が向上する。
In step S15, the
また、リスク予測部156は、リスク及びその発生確率だけでなく、今後リスクの発生確率が高くなる時刻(以下、リスク上昇時刻と称する)を予測することも可能である。例えば、リスク予測部156は、注目ユーザの集中度、緊張度、又は、覚醒度の時系列の変化に基づいて、それらが所定の閾値を下回る時刻を、リスク上昇時刻として推定する。
Further, the
リスク予測部156は、リスクの予測結果を損害予測部157に供給する。このリスクの予測結果には、予測されるリスクの内容、リスクを予測した根拠(例えば、運転適性度uの低下要因や危険運転の検出結果)、及び、リスクの発生確率が含まれる。また、必要に応じて、リスク上昇時刻が含まれる。
The
ステップS16において、ステップS6の処理と同様に、損害予測が行われる。ただし、損害予測部157は、ステップS6の処理と異なり、注目ユーザの従順度をさらに用いて、損害予測を行う。すなわち、注目ユーザの従順度が高いほどリスクを回避する可能性が高くなり、従順度が低いほどリスクを回避する可能性が低くなる。従って、従順度が高いほど、予測される損害が小さくなり、従順度が低いほど、予測される損害が大きくなる。損害予測部157は、リスク及び損害の予測結果を運転挙動検出部155及び提示制御部158に供給する。
In step S16, damage prediction is performed in the same manner as in the process of step S6. However, unlike the process of step S6, the
ここで、注目ユーザの従順度により、検出対象となる危険運転のレベル、及び、予測対象となるリスクのレベルが変化する。例えば、上述したように、注目ユーザの従順度が低くなるほど、予測されるリスクの損害が大きくなる。従って、検出対象となる危険運転のレベルがより低くなるように、検出パラメータが調整される。その結果、従順度が低くなるほど、検出対象となる危険運転のレベル、及び、予測対象となるリスクのレベルが低くなる。 Here, the level of dangerous driving to be detected and the level of risk to be predicted change depending on the degree of obedience of the user of interest. For example, as mentioned above, the lower the obedience of the attention user, the greater the risk loss expected. Therefore, the detection parameters are adjusted so that the level of dangerous driving to be detected is lower. As a result, the lower the degree of obedience, the lower the level of dangerous driving to be detected and the level of risk to be predicted.
ステップS17において、提示制御部158は、ユーザ(注目ユーザ)へのフィードバックを行うか否かを判定する。例えば、提示制御部158は、注目ユーザに通知する必要があるリスクの発生が予測されている場合、注目ユーザへのフィードバックを行うと判定し、処理はステップS18に進む。
In step S17, the
ステップS18において、ステップS8の処理と同様に、注目ユーザへのフィードバックが行われる。ここで、注目ユーザに提示されるフィードバック情報の具体例について説明する。 In step S18, feedback to the attention user is performed as in the process of step S8. Here, a specific example of the feedback information presented to the attention user will be described.
例えば、注目ユーザの睡眠不足が推定されている場合に、急操作又は蛇行運転が検出されたとき、危険運転に対する注意喚起が行われる。例えば、注目ユーザのユーザ端末部11又は車両12において、「寝不足状態です。注意して運転してください。」のような音声メッセージが出力される。例えば、「注意して運転してください」の部分がリスク回避案となり、「寝不足状態です」の部分が、リスク回避案を提示する根拠となる。
For example, when sleep deprivation of the attention user is estimated and sudden operation or meandering driving is detected, attention is given to dangerous driving. For example, in the
例えば、注目ユーザが日常生活の圏外にいると推定される場合、又は、強いストレスを感じていると推定される場合に、前方車両への接近が検出されたとき、危険運転に対する注意喚起が行われる。例えば、注目ユーザのユーザ端末部11又は車両12において、「急いでいませんか?落ち着いて運転しましょう。」のような音声メッセージが出力される。例えば、「落ち着いて運転しましょう」の部分がリスク回避案となり、「急いでいませんか?」の部分が、リスク回避案を提示する根拠となる。
For example, when it is presumed that the user of interest is out of the service area of daily life, or when it is presumed that the user is feeling strong stress and an approach to a vehicle in front is detected, a warning for dangerous driving is issued. Will be. For example, a voice message such as "Are you in a hurry? Let's drive calmly." Is output from the
例えば、注目ユーザが運転前に激しい運動をしていたと推定される場合に、注目ユーザの視線の一点集中が検出されたとき、又は、車両12周辺に多数の歩行者が検出されたとき、危険運転のおそれに対する注意喚起が行われる。例えば、注目ユーザのユーザ端末部11又は車両12において、「眠くなっていませんか?周囲に注意して運転してください。」のような音声メッセージが出力される。例えば、「周囲に注意して運転してください」の部分がリスク回避案となり、「眠くなっていませんか?」の部分が、リスク回避案を提示する根拠となる。
For example, it is dangerous when it is presumed that the attention user was exercising violently before driving, when one point concentration of the attention user's line of sight is detected, or when a large number of pedestrians are detected around the
例えば、注目ユーザが日常生活の圏外にいると推定される場合に、又は、注目ユーザの睡眠不足が推定される場合に、高速道路を走行中に急操作又は蛇行運転が検出されたとき、危険運転に対する注意喚起が行われる。例えば、注目ユーザのユーザ端末部11又は車両12において、「次のサービスエリアで休憩してはいかがでしょうか?あなたは昨日寝不足で、現在蛇行運転しています。」のような音声メッセージが出力される。例えば、「次のサービスエリアで休憩してはいかがでしょうか?」の部分がリスク回避案となり、「あなたは昨日寝不足で、現在蛇行運転しています」の部分が、リスク回避案を提示する根拠となる。
For example, when it is estimated that the attention user is out of the service area of daily life, or when the attention user is estimated to be sleep deprived, and sudden operation or meandering driving is detected while driving on the highway, it is dangerous. A warning for driving is given. For example, a voice message such as "Why don't you take a break in the next service area? You were short of sleep yesterday and are currently meandering" is output on the
例えば、注目ユーザの睡眠不足又は極度の緊張状態が推定される場合に、危険運転が頻繁に検出されたとき、自動車保険の保険料上昇の注意喚起、及び、その原因の提示が行われる。例えば、注目ユーザのユーザ端末部11又は車両12において、「寝不足(又は、緊張)による危険運転が頻発しています。あとx回の危険運転が検出されると、保険料のキャッシュバックの権利を失います。」のような音声メッセージが出力される。例えば、「あとx回の危険運転が検出されると、保険料のキャッシュバックの権利を失います」の部分が注目ユーザへの警告となり、「寝不足(又は、緊張)による危険運転が頻発しています」の部分が、警告を行う根拠となる。
For example, when sleep deprivation or extreme tension of a noted user is presumed and dangerous driving is frequently detected, attention is given to an increase in automobile insurance premiums and the cause thereof is presented. For example, in the
例えば、注目ユーザが日常生活の圏外の慣れない道を走行していると推定され、疲労によるリスク上昇時刻が推定された場合、「疲れていませんか?サービスエリアAで休憩してはいかがでしょうか?」のような音声メッセージが出力される。なお、サービスエリアAは、リスク上昇時刻になるまでの間に、注目ユーザの車両12が到達可能であると推定されるサービスエリアである。例えば、「サービスエリアAで休憩してはいかがでしょうか?」の部分がリスク回避案となり、「疲れていませんか?」の部分が、リスク回避案を提示する根拠となる。
For example, if it is estimated that the user of interest is driving on an unfamiliar road outside the service area of daily life, and the risk increase time due to fatigue is estimated, "Are you tired? Why not take a break in service area A?" A voice message such as "Is it?" Is output. The service area A is a service area in which the
なお、リスク回避案は、例えば、「60km/hまでスピードを落としてください。」や「すぐに正面を向いてください。」等のように、より具体的な内容にすることも可能である。 The risk aversion plan can be made more specific, for example, "Please slow down to 60 km / h" or "Please turn to the front immediately."
また、提示制御部158は、フィードバック情報を評価部159に供給する。
Further, the
ステップS19において、評価部159は、ユーザ(注目ユーザ)の従順度を評価する。具体的には、評価部159は、注目ユーザに対するフィードバックが行われた後の注目ユーザの推定状態履歴及び運転挙動履歴を記憶部162から取得する。そして、評価部159は、取得した履歴に基づいて、フィードバックに対する注目ユーザの反応(例えば、運転の内容)を検出する。
In step S19, the
また、評価部159は、注目ユーザの反応に基づいて、注目ユーザの従順度の評価値を更新する。例えば、今回提示されたフィードバック情報にリスク回避案が含まれており、そのリスク回避案に注目ユーザが従った場合、注目ユーザの従順度は上昇する。また、注目ユーザがリスク回避案に従うまでの時間が短いほど(反応速度が速いほど)、又は、注目ユーザの反応とリスク回避案との差が小さいほど、注目ユーザの従順度の上げ幅が大きくなる。逆に、注目ユーザがリスク回避案に従うまでの時間が長いほど(反応速度が遅いほど)、又は、注目ユーザの反応とリスク回避案との差が大きいほど、注目ユーザの従順度の上げ幅は小さくなる。
Further, the
一方、注目ユーザがリスク回避案に従わなかった場合、例えば、注目ユーザがリスク回避案を無視した場合、又は、注目ユーザがリスク回避案とは異なる反応を示した場合、注目ユーザの従順度は低下する。特に、注目ユーザがリスク回避案に従わずに危険運転を行った場合、注目ユーザの従順度の下げ幅は大きくなる。 On the other hand, if the attention user does not follow the risk aversion plan, for example, if the attention user ignores the risk aversion plan, or if the attention user reacts differently from the risk aversion plan, the obedience degree of the attention user is descend. In particular, when the attention user performs dangerous driving without following the risk aversion plan, the degree of obedience of the attention user is greatly reduced.
評価部159は、更新した注目ユーザの従順度を損害予測部157に供給するとともに、記憶部162に記憶させる。
The
その後、処理はステップS20に進む。 After that, the process proceeds to step S20.
一方、ステップS17において、注目ユーザへのフィードバックを行わないと判定された場合、ステップS18及びステップS19の処理はスキップされ、処理はステップS20に進む。 On the other hand, if it is determined in step S17 that feedback to the attention user is not performed, the processing of steps S18 and S19 is skipped, and the processing proceeds to step S20.
ステップS20において、ステップS7の処理と同様に、運転挙動の検出パラメータが調整される。 In step S20, the detection parameters of the driving behavior are adjusted in the same manner as in the process of step S7.
ステップS21において、状態推定部152は、ユーザが運転を停止したか否かを判定する。すなわち、状態推定部152は、ステップS10の運転開始の判定処理と同様に、通信部151を介して注目ユーザのユーザ端末部11及び車両12のうち少なくとも1つから受信したデータに基づいて、注目ユーザが運転を停止したか否かを判定する。
In step S21, the
そして、注目ユーザが運転を停止していないと判定された場合、処理はステップS14に戻る。その後、ステップS21において、注目ユーザが運転を停止したと判定されるまで、ステップS14乃至ステップS21の処理が繰り返し実行される。これにより、注目ユーザの運転診断、リスク予測、及び、損害予測が適宜行われ、その結果に基づいて、危険運転の検出パラメータの調整や注目ユーザへのフィードバックが行われる。また、注目ユーザの従順度が適宜更新される。 Then, if it is determined that the attention user has not stopped the operation, the process returns to step S14. After that, in step S21, the processes of steps S14 to S21 are repeatedly executed until it is determined that the user of interest has stopped the operation. As a result, driving diagnosis, risk prediction, and damage prediction of the attention user are appropriately performed, and based on the results, adjustment of detection parameters for dangerous driving and feedback to the attention user are performed. In addition, the obedience of the attention user is updated as appropriate.
一方、ステップS21において、注目ユーザが運転を停止したと判定された場合、処理はステップS22に進む。 On the other hand, if it is determined in step S21 that the user of interest has stopped the operation, the process proceeds to step S22.
ステップS22において、ステップS1の処理と同様に、非運転時の注目ユーザの状態の推定処理が開始される。 In step S22, as in the process of step S1, the process of estimating the state of the user of interest during non-driving is started.
ステップS23において、周辺データ取得部153は、車両12の周辺のデータの取得を停止する。
In step S23, the peripheral
ステップS24において、運転挙動検出部155は、運転挙動の検出処理を停止する。
In step S24, the driving
ステップS25において、学習部160は、学習処理を行う。例えば、学習部160は、記憶部162に記憶されている注目ユーザの状態データログ、推定状態履歴、運転診断履歴、及び、運転挙動履歴に基づいて、状態推定モデル、運転診断モデル、運転挙動検出モデル、及び、リスク予測モデルの学習を行う。
In step S25, the
例えば、運転適性度uが低く評価されたにも関わらず、安全運転が行われた場合、上述した運転診断モデルを表す式(1)の重みwx及び重みwyが小さく設定される。これにより、注目ユーザの運転適性度uが、これまでより高く評価されるようになる。逆に、運転適性度uが高く評価されたにも関わらず、危険運転が頻繁に行われた場合、式(1)の重みwx及び重みwyが大きく設定される。これにより、注目ユーザの運転適性度uが、これまでより低く評価されるようになる。 For example, when safe driving is performed even though the driving suitability u is evaluated low, the weight wx and the weight wy of the equation (1) representing the above-mentioned driving diagnosis model are set small. As a result, the driving aptitude u of the attention user will be evaluated higher than before. On the contrary, when the dangerous driving is frequently performed even though the driving suitability u is highly evaluated, the weight wx and the weight wy of the equation (1) are set large. As a result, the driving aptitude u of the attention user will be evaluated lower than before.
また、例えば、注目ユーザの直近状態パターンとユーザ集合状態パターンとの差が大きく、運転適性度uが低く評価されたにも関わらず、安全運転が行われた場合、上述した式(1)の重みwxが大きくされ、重みwyが小さくされる。すなわち、運転診断において、より注目ユーザの直近状態パターンと標準状態パターンとの差が重視されるようになる。 Further, for example, when safe driving is performed even though the difference between the latest state pattern of the attention user and the user set state pattern is large and the driving suitability u is evaluated low, the above-mentioned equation (1) The weight wx is increased and the weight wy is decreased. That is, in the operation diagnosis, the difference between the latest state pattern and the standard state pattern of the user of interest becomes more important.
なお、例えば、注目ユーザがサービスの利用を開始した当初は、事前の実験等により得られた平均的なユーザに対応するモデルが使用される。その後、学習処理により、各モデルが、より注目ユーザに適したモデルに更新されていく(個人化される)。 For example, at the beginning of the use of the service by the attention user, a model corresponding to the average user obtained by a preliminary experiment or the like is used. After that, each model is updated (personalized) to a model more suitable for the user of interest by the learning process.
なお、この学習処理は、必ずしも注目ユーザの運転が終了する毎に行う必要はなく、例えば、所定の期間毎、運転が所定の回数行われる毎、運転時間が所定の時間以上増加する毎等の任意のタイミングで行われるようにしてもよい。また、必ずしも全てのモデルの学習処理を同時に行う必要はなく、モデル毎に異なるタイミングで学習処理を行うようにしてもよい。 It should be noted that this learning process does not necessarily have to be performed every time the operation of the attention user is completed, for example, every predetermined period, every time the operation is performed a predetermined number of times, every time the operation time increases by a predetermined time or more, and the like. It may be performed at any timing. Further, it is not always necessary to perform the learning process of all the models at the same time, and the learning process may be performed at different timings for each model.
また、例えば、学習部160は、推定状態履歴に示される運転前及び運転中の注目ユーザの疲労度の推移に基づいて、注目ユーザの疲労度を予測する疲労度推定モデルの学習を行ってもよい。例えば、状態推定部152は、疲労度推定モデルを用いて、走行予定ルートの各地点における注目ユーザの疲労度を推定することができる。さらに、例えば、学習部160は、時間帯、天候、渋滞の状況、道路の種類(例えば、一般道又は高速道)等の車両12の周囲の状態を加味して、疲労度推定モデルの学習を行うことにより、疲労度の推定精度を向上させることができる。
Further, for example, the
また、学習処理の方法には、例えば、ニューラルネットワーク等の機械学習やその他の任意の方法を用いることができる。 Further, as the learning processing method, for example, machine learning such as a neural network or any other method can be used.
ステップS26において、保険料算定部161は、ユーザ(注目ユーザ)の保険料の算定を行う。例えば、保険料算定部161は、注目ユーザの自動車保険の保険料又は保険料に対するキャッシュバック金額がリアルタイムに変動する場合、記憶部162に記憶されている注目ユーザの運転診断履歴、運転挙動履歴、及び、従順度に基づいて、保険料又はキャッシュバック金額を更新する。保険料算定部161は、更新した注目ユーザの保険料又はキャッシュバック金額を記憶部162に記憶させる。
In step S26, the insurance
例えば、運転適性度uの平均値がより低いほど、保険料が上がり(又は、キャッシュバック金額が下がり)、運転適性度uの平均値がより高いほど、保険料が下がる(又は、キャッシュバック金額が上がる)。 For example, the lower the average value of driving aptitude u, the higher the insurance premium (or the lower cashback amount), and the higher the average value of driving aptitude u, the lower the insurance premium (or the cashback amount). Will go up).
また、例えば、危険運転の頻度又は累積回数が大きいほど、保険料が上がり(又は、キャッシュバック金額が下がり)、危険運転の頻度又は累積回数が小さいほど、保険料が下がる(又は、キャッシュバック金額が上がる)。さらに、例えば、危険運転に対して予測される損害の平均又は合計が高いほど、保険料が上がり(又は、キャッシュバック金額が下がり)、危険運転に対して予測される損害の平均又は合計が低いほど、保険料が下がる(又は、キャッシュバック金額が上がる)。 Also, for example, the higher the frequency or cumulative number of dangerous driving, the higher the insurance premium (or the lower cashback amount), and the smaller the frequency or cumulative number of dangerous driving, the lower the insurance premium (or the cashback amount). Will go up). Further, for example, the higher the average or total expected damage to dangerous driving, the higher the insurance premium (or the lower the cashback amount), and the lower the average or total expected damage to dangerous driving. The lower the insurance premium (or the higher the cashback amount).
また、例えば、従順度が低いほど、リスクの低下が期待できないため、保険料が上がり(又は、キャッシュバック金額が下がり)、従順度が高いほど、リスクの低下が期待できるため、保険料が下がる(又は、キャッシュバック金額が上がる)。特に、注目ユーザがリスク回避案に従わずに危険運転を行った場合、例えば、ペナルティとして、保険料の上げ幅(又は、キャッシュバック金額の下げ幅)が大きくなる。 Also, for example, the lower the obedience level, the lower the risk cannot be expected, so the insurance premium increases (or the cashback amount decreases), and the higher the obedience level, the lower the risk can be expected, so the insurance premium decreases. (Or, the cashback amount will increase). In particular, when a user of interest performs dangerous driving without following the risk aversion plan, for example, as a penalty, the amount of increase in insurance premiums (or the amount of decrease in cashback amount) becomes large.
なお、この保険料算定処理は、必ずしも注目ユーザの運転が終了する毎に行う必要はなく、例えば、所定の期間毎、運転が所定の回数行われる毎、運転時間が所定の時間以上増加する毎等の任意のタイミングで行われるようにしてもよい。 It should be noted that this insurance premium calculation process does not necessarily have to be performed every time the driving of the attention user is completed, for example, every predetermined period, every predetermined number of times of driving, and every time the driving time increases by a predetermined time or more. It may be performed at any timing such as.
また、この保険料算定処理は、例えば、次回の保険の更新時に、保険料の見積もり金額を算定するために実行されてもよい。 Further, this insurance premium calculation process may be executed, for example, to calculate the estimated amount of insurance premium at the time of the next insurance renewal.
さらに、例えば、1回の運転毎又は1日単位の自動車保険の場合、この保険料算定処理を運転前に実行することにより、保険料を算定してもよい。この場合、例えば、注目ユーザの運転適性度u及び従順度のうち少なくとも1つを用いて、保険料が算定される。 Further, for example, in the case of automobile insurance for each driving or for one day, the insurance premium may be calculated by executing this insurance premium calculation process before driving. In this case, the insurance premium is calculated using, for example, at least one of the driving aptitude u and the obedience of the user of interest.
また、算定した保険料又はキャッシュバック金額が、フィードバック情報として注目ユーザに提示されてもよい。 In addition, the calculated insurance premium or cashback amount may be presented to the attention user as feedback information.
その後、処理はステップS2に戻り、ステップS2以降の処理が実行される。 After that, the process returns to step S2, and the processes after step S2 are executed.
例えば、運転挙動は、運転中のユーザの状態だけでなく、運転前のユーザの状態(例えば、行動、生体状態、感情等)に影響される。これに対して、以上のように、ユーザの運転中の状態や運転挙動に加えて、運転前のユーザの状態を複合的に考慮することにより、より適切に運転適性度uが評価される。また、運転適性度uの精度が向上することにより、リスク予測及び損害予測の精度が向上する。その結果、より適切なタイミングで適切なフィードバック情報を提示することができ、安全性が向上し、事故の発生を防止することができる。 For example, driving behavior is influenced not only by the state of the user during driving but also by the state of the user before driving (for example, behavior, biological state, emotion, etc.). On the other hand, as described above, the driving suitability u is evaluated more appropriately by considering the user's state before driving in addition to the driving state and driving behavior of the user. Further, by improving the accuracy of the driving suitability u, the accuracy of risk prediction and damage prediction is improved. As a result, it is possible to present appropriate feedback information at a more appropriate timing, improve safety, and prevent the occurrence of an accident.
また、フィードバック情報に、運転診断の結果の根拠又はリスクを予測した根拠が示されるため、ユーザの納得感が向上し、ユーザがリスク回避案に従う確率が高くなる。また、提示された根拠が誤っている場合、例えば、ユーザがサーバ13に訂正を指示し、学習処理に反映することにより、運転診断モデルやリスク予測モデルの精度が向上する。
In addition, since the feedback information shows the basis of the result of the driving diagnosis or the basis of predicting the risk, the user's sense of conviction is improved and the probability that the user follows the risk avoidance plan is increased. Further, when the presented grounds are incorrect, for example, the user instructs the
さらに、ユーザの従順度を評価し、従順度に基づいて、検出対象となる危険運転のレベル、及び、予測対象となるリスクのレベルが変化することにより、ユーザがより確実にリスクを回避することができるようになる。 Furthermore, the user's obedience is evaluated, and the level of dangerous driving to be detected and the level of risk to be predicted change based on the obedience, so that the user can avoid the risk more surely. Will be able to.
また、ユーザの運転挙動だけでなく、運転適性度u及び従順度に基づいて、自動車保険の保険料(キャッシュバック金額を含む)を算定することにより、ユーザ毎により適切な保険料を設定することができる。これにより、例えば、ユーザがリスク回避案に従う動機づけを行うことができ、ユーザがより確実にリスクを回避することができるようになる。 In addition, by calculating the insurance premium (including cashback amount) of automobile insurance based not only on the driving behavior of the user but also on the driving aptitude u and obedience, a more appropriate insurance premium can be set for each user. Can be done. As a result, for example, the user can be motivated to follow the risk aversion plan, and the user can more surely avoid the risk.
<<2.変形例>>
以下、上述した本開示に係る技術の実施の形態の変形例について説明する。
<< 2. Modification example >>
Hereinafter, a modified example of the embodiment of the technique according to the present disclosure described above will be described.
<システムの構成に関する変形例>
図1乃至図4の情報処理システム10の構成例は、その一例であり、必要に応じて変更することが可能である。
<Modification example of system configuration>
The configuration example of the
例えば、以上の説明では、サーバ13が、ユーザ端末部11及び車両12(車載システム101)から取得したデータに基づいて、ほとんどの処理を行う例を示したが、例えば、ユーザ端末部11、車両12、及び、サーバ13で処理を分担したり、ユーザ端末部11又は車両12が単独で処理を行ったりすることも可能である。
For example, in the above description, an example is shown in which the
例えば、ユーザ端末部11及び車両12の少なくとも一方が、サーバ13の処理の一部又は全部を行うようにすることが可能である。
For example, at least one of the
例えば、ユーザ端末部11及び車両12の少なくとも一方が、状態推定部152、運転挙動検出部155、及び、評価部159の処理の一部又は全部を行い、推定結果及び検出結果をサーバ13に送信するようにしてもよい。
For example, at least one of the
例えば、ユーザ端末部11及び車両12の少なくとも一方が、周辺データ取得部153の処理の一部又は全部を行い、取得した周辺データをサーバ13に送信するようにしてもよい。
For example, at least one of the
例えば、ユーザ端末部11及び車両12の少なくとも一方が、診断部154、リスク予測部156、及び、損害予測部157の処理の一部又は全部を行い、診断結果及び予測結果をサーバ13に送信するようにしてもよい。
For example, at least one of the
また、例えば、運転支援に関する処理をユーザ端末部11で行うようにしてもよい。この場合、ユーザ端末部11は、複数の装置で構成してもよいし、1つの装置で構成してもよい。また、ユーザ端末部11が、車両12から各種のデータ(例えば、車両データ、映像データ、音声データ等)を取得し、処理に用いるようにしてもよいし、車両12からのデータを処理に用いないようにしてもよい。また、運転診断処理にユーザ集合状態パターンを用いてもよいし、用いなくてもよい。ユーザ集合状態パターンを用いる場合、例えば、サーバ13は、各ユーザのユーザ端末部11から取得した各ユーザの標準状態パターンに基づいて、ユーザ集合状態パターンの学習を行う。そして、サーバ13は、ユーザ集合状態パターンを示すデータを各ユーザのユーザ端末部11に送信する。
Further, for example, the
この場合、保険料の算定処理は、ユーザ端末部11及びサーバ13のいずれで行ってもよい。ユーザ端末部11が行う場合、例えば、保険料の算定処理を行うアプリケーションプログラムが、サーバ13から提供される。一方、サーバ13が行う場合、例えば、保険料の算定に必要なデータがユーザ端末部11からサーバ13に提供される。
In this case, the insurance premium calculation process may be performed by either the
さらに、例えば、運転支援に関する処理のうち、非運転時のユーザの状態の推定処理及び標準状態パターンの学習処理を除くほぼ全ての処理を車両12(車載システム101)で行うようにしてもよい。この場合、例えば、ユーザ端末部11が、非運転時のユーザの状態の推定処理及び標準状態パターンの学習処理を行い、その結果得られる推定状態履歴及び標準状態パターンを示すデータを運転前に車両12に送信する。そして、車両12が、残りの処理を実行する。この場合、運転診断処理にユーザ集合状態パターンを用いてもよいし、用いなくてもよい。ユーザ集合状態パターンを用いる場合、ユーザ集合状態パターンを用いる場合、例えば、サーバ13は、各ユーザのユーザ端末部11から取得した各ユーザの標準状態パターンに基づいて、ユーザ集合状態パターンの学習を行う。そして、サーバ13は、ユーザ集合状態パターンを示すデータを各ユーザのユーザ端末部11又は車両12に送信する。
Further, for example, among the processes related to driving support, almost all the processes other than the process of estimating the user's state during non-driving and the process of learning the standard state pattern may be performed by the vehicle 12 (vehicle-mounted system 101). In this case, for example, the
この場合、保険料の算定処理は、ユーザ端末部11、車両12、及び、サーバ13のいずれで行ってもよい。ユーザ端末部11又は車両12が行う場合、例えば、保険料の算定処理を行うアプリケーションプログラムが、サーバ13から提供される。一方、サーバ13が行う場合、例えば、保険料の算定に必要なデータがユーザ端末部11及び車両12からサーバ13に提供される。
In this case, the insurance premium calculation process may be performed by any of the
また、例えば、ユーザ端末部11とサーバ13で分担して処理を行うようにしてもよい。この場合、車両12からのデータを処理に用いてもよいし、用いなくてもよい。
Further, for example, the
さらに、例えば、車両12とサーバ13で分担して処理を行うようにしてもよい。この場合、例えば、ユーザ端末部11から車両12及びサーバ13に処理に必要なデータ(例えば、ユーザの標準状態パターン及び直近状態パターン等)が提供される。
Further, for example, the
また、例えば、複数のサーバで処理を分担してもよい。例えば、運転支援に関する処理と保険料算定に関する処理を異なるサーバで行ってもよい。 Further, for example, the processing may be shared among a plurality of servers. For example, processing related to driving support and processing related to insurance premium calculation may be performed on different servers.
さらに、例えば、車両12とサーバ13との間の通信を、ユーザ端末部11を介して行うようにしてもよい。この場合、例えば、車両12からのデータが、いったんユーザ端末部11に送信された後、ユーザ端末部11からサーバ13に転送される。また、サーバ13からのデータが、いったんユーザ端末部11に送信された後、ユーザ端末部11から車両12に転送される。
Further, for example, communication between the
また、例えば、ユーザ端末部11とサーバ13との間の通信を、車両12を介して行うようにしてもよい。この場合、例えば、ユーザ端末部11からのデータが、いったん車両12に送信された後、車両12からサーバ13に転送される。また、サーバ13からのデータが、いったん車両12に送信された後、車両12からユーザ端末部11に転送される。
Further, for example, communication between the
さらに、例えば、推定状態履歴の代わりに、ユーザの状態を推定する前の状態データログを直接用いて、診断部154の運転診断、リスク予測部156のリスク予測、及び、運転挙動検出部155の運転挙動の検出が行われてもよい。この場合、状態推定部152を削除することが可能である。
Further, for example, instead of the estimated state history, the state data log before estimating the user's state is directly used to perform the operation diagnosis of the
<その他の変形例>
例えば、ユーザの直近状態パターンと標準状態パターン又はユーザ集合平均パターンとの乖離度に加えて、現在のユーザの状態を用いて、運転適性度uを算出するようにしてもよい。例えば、ユーザの直近状態パターンと標準状態パターンとの差が小さくても、例えば、ユーザの覚醒度が低かったり、興奮したり、落ち込んだりしている場合、危険運転が行われる可能性が高い。そこで、例えば、ユーザの状態を示す各項目のうち、運転への影響が大きい項目については、それらの項目の現在の状態(例えば、覚醒度、興奮度、落ち込み度)を、運転適性度uの算出に用いるようにしてもよい。
<Other variants>
For example, the driving suitability u may be calculated using the current state of the user in addition to the degree of deviation between the user's latest state pattern and the standard state pattern or the user set average pattern. For example, even if the difference between the user's latest state pattern and the standard state pattern is small, for example, if the user's alertness is low, excited, or depressed, dangerous driving is likely to occur. Therefore, for example, among the items indicating the user's state, for the items having a large influence on driving, the current state (for example, alertness, excitement, depression) of those items is set to the driving aptitude degree u. It may be used for calculation.
また、推定するユーザの状態は、上述した生体状態、行動、及び、感情の3種類に限定されるものではない。例えば、上記の3種類のうち1種類又は2種類のみ推定するようにしてもよいし、他の種類の状態を推定するようにしてもよい。 Further, the estimated user state is not limited to the above-mentioned three types of biological state, behavior, and emotion. For example, only one or two of the above three types may be estimated, or other types of states may be estimated.
さらに、例えば、通常は運転に直接影響しないと想定されるユーザの行動を、運転適性度uの算出に用いるようにしてもよい。例えば、ユーザの購買履歴に基づいて、ユーザが通常と異なる傾向のショッピングをした場合(例えば、非常に高価な買い物をした場合)、ユーザの状態(例えば、感情)が通常とは異なることが想定される。そこで、例えば、運転適性度uの算出に、ユーザの購買履歴を用いてもよい。 Further, for example, the user's behavior, which is normally not expected to directly affect driving, may be used for calculating the driving suitability u. For example, if a user makes an unusual trend of shopping based on the user's purchase history (for example, if they make a very expensive purchase), it is assumed that the user's state (for example, emotion) is different from the usual one. Will be done. Therefore, for example, the user's purchase history may be used to calculate the driving suitability u.
また、例えば、運転適性度uの算出に、非運転時のユーザの状態に基づいて検出されるユーザの能力であって、運転にも影響する能力を用いてもよい。例えば、日常生活の判断能力が高いユーザの運転適性度uが高く設定され、判断能力が低いユーザの運転適性度uが低く設定されるようにしてもよい。 Further, for example, the ability of the user detected based on the state of the user during non-driving, which also affects driving, may be used for calculating the driving suitability u. For example, the driving aptitude u of a user having a high judgment ability in daily life may be set high, and the driving aptitude u of a user having a low judgment ability may be set low.
なお、この場合、例えば、判断能力が高いユーザと低いユーザが同じように車線変更を高頻度に繰り返していても、判断能力が高いユーザに対して予測されるリスクは低くなり、判断能力が低いユーザに対して予測されるリスクは高くなる。ただし、判断能力が高いユーザであっても、車線変更を減らすようにリスク回避案が提示されたにも関わらず、無視して車線変更を繰り返す場合、従順度が低く評価されるため、予測されるリスクは高くなる。 In this case, for example, even if a user with high judgment ability and a user with low judgment ability repeatedly change lanes frequently, the risk predicted for the user with high judgment ability is low and the judgment ability is low. The expected risk to the user is high. However, even if the user has high judgment ability, if the risk aversion plan is presented to reduce the lane change, but the risk aversion is ignored and the lane change is repeated, the obedience is evaluated low, so it is predicted. The risk is high.
さらに、例えば、ユーザの状態の推定結果、運転診断の結果、及び、運転挙動の検出結果のうち1つ又は2つのみに基づいて、リスク予測が行われるようにしてもよい。また、例えば、運転診断の結果を用いてリスク予測が行われる場合、運転前の運転適性度u及び運転中の運転適性度uのうち一方のみを用いるようにしてもよい。 Further, for example, the risk prediction may be performed based on only one or two of the estimation result of the user's condition, the result of the driving diagnosis, and the detection result of the driving behavior. Further, for example, when risk prediction is performed using the result of driving diagnosis, only one of driving aptitude u before driving and driving aptitude u during driving may be used.
また、例えば、運転前及び運転中の一方のユーザの状態のみに基づいて、運転診断が行われるようにしてもよい。 Further, for example, the driving diagnosis may be performed based only on the state of one of the users before and during the driving.
さらに、例えば、事故の発生原因の究明に、推定状態履歴、運転診断履歴、及び、運転挙動履歴を用いることが可能である。例えば、ドライブレコーダに、推定状態履歴、運転診断履歴、及び、運転挙動履歴を記録することにより、事故発生時のユーザ(運転者)の状態や挙動に加えて、運転前のユーザの状態に基づいて、事故の発生原因を究明することが可能になる。 Further, for example, it is possible to use the estimated state history, the driving diagnosis history, and the driving behavior history for investigating the cause of the accident. For example, by recording the estimated state history, the driving diagnosis history, and the driving behavior history in the drive recorder, it is based on the state and behavior of the user (driver) at the time of the accident and the state of the user before driving. Therefore, it becomes possible to investigate the cause of the accident.
また、例えば、ユーザ端末部11又は車両12が、他のユーザの運転適性度uやリスクの予測結果等を、他のユーザのユーザ端末部11若しくは車両12、又は、サーバ13から取得できるようにしてもよい。これにより、例えば、運転適性度uが低いユーザが運転する危険車両が近くに存在する場合、例えば、ユーザは、事前にその情報を取得することにより、危険車両による事故に巻き込まれることを回避することができる。
Further, for example, the
さらに、状態推定モデル、運転診断モデル、運転挙動検出モデル、及び、リスク予測モデルの個人化は、必ずしも行う必要はなく、所定のアルゴリズム等を用いたモデルを用いるようにしてもよい。また、例えば、上記のモデルの学習をユーザ毎に行わずに、例えば、ユーザ集合全体で行い、各ユーザで共通のモデルを用いるようにしてもよい。 Further, the state estimation model, the driving diagnosis model, the driving behavior detection model, and the risk prediction model do not necessarily have to be personalized, and a model using a predetermined algorithm or the like may be used. Further, for example, instead of learning the above model for each user, for example, the learning may be performed for the entire user set, and a common model may be used for each user.
また、例えば、ユーザの従順度に基づいて、フィードバック情報の提示方法、提示頻度、及び、提示内容等を変更してもよい。 Further, for example, the method of presenting the feedback information, the frequency of presentation, the content of the presentation, and the like may be changed based on the degree of obedience of the user.
<適用例>
本技術の運転支援処理は、先に例示した車両以外にも、(例えば、本技術は、自動二輪車、自転車、パーソナルモビリティ、飛行機、船舶、建設機械、農業機械(トラクター)等の各種の移動体の運転を行う場合にも適用することができる。すなわち、運転前及び運転中のユーザの状態の推定結果を用いて、運転診断、リスク予測、損害予測、ユーザへのフィードバック等を行うことができる。なお、本技術が適用可能な移動体には、場所を移動するもの以外にも、一部の建設機械等(例えば、固定式のクレーン等)の、固定された場所において作業を行う部分等が移動する移動体も含まれる。また、本技術が適用可能な移動体には、例えば、ドローン、ロボット等のユーザが搭乗せずにリモートで運転(操作)する移動体も含まれる。
<Application example>
The driving support processing of this technology is not limited to the vehicles exemplified above (for example, this technology is used for various moving objects such as motorcycles, bicycles, personal mobility, airplanes, ships, construction machines, agricultural machines (tractors), etc. That is, it is possible to perform driving diagnosis, risk prediction, damage prediction, feedback to the user, etc. by using the estimation result of the state of the user before and during driving. In addition to moving objects to which this technology can be applied, some construction machines (for example, fixed cranes, etc.) that work in a fixed location, etc. The moving body to which the present technology is applied includes, for example, a moving body such as a drone or a robot that is remotely operated (operated) without being boarded by a user.
また、本技術は、自動車保険以外にも、生命保険、損害保険、医療保険等の各種の保険を提供するシステム及び装置等に適用することができる。例えば、ユーザの推定状態履歴及び従順度に基づいて、各種の保険料(キャッシュバック金額を含む)を算定することができる。具体的には、例えば、生命保険又は医療保険の場合、ユーザ端末部11又はサーバ13が、ユーザの状態推定処理を行い、推定状態履歴を蓄積する。また、ユーザ端末部11又はサーバ13が、推定状態履歴に基づくユーザの生活習慣及び生体状態等に基づいて、病気等のリスクを避けるための提案(リスク回避案)をユーザに提示し、その反応に基づいて、ユーザの従順度を評価する。そして、ユーザ端末部11又はサーバ13が、ユーザの生活習慣及び生体状態、並びに、従順度等に基づいて、生命保険又は医療保険の保険料を算定する。
In addition to automobile insurance, this technology can be applied to systems and devices that provide various types of insurance such as life insurance, non-life insurance, and medical insurance. For example, various insurance premiums (including cashback amount) can be calculated based on the user's estimated state history and obedience. Specifically, for example, in the case of life insurance or medical insurance, the
例えば、生活習慣及び生体状態が良いユーザほど、保険料が安くなり、生活習慣及び生体状態が悪いユーザほど、保険料が高くなる。また、従順度が高いユーザほど、保険料が安くなり、従順度が低いユーザほど、保険料が高くなる。このように、ユーザの生活習慣及び生体状態だけでなく、ユーザの従順度を考慮することにより、上述した自動車保険の場合と同様に、ユーザ毎により適切な保険料を設定することができる。 For example, a user with a good lifestyle and a living condition has a lower insurance premium, and a user with a poor lifestyle and a living condition has a higher insurance premium. In addition, the higher the degree of obedience, the lower the insurance premium, and the lower the degree of obedience, the higher the insurance premium. As described above, by considering not only the lifestyle and biological condition of the user but also the obedience of the user, it is possible to set a more appropriate insurance premium for each user as in the case of the above-mentioned automobile insurance.
<<3.その他>>
<コンピュータの構成例>
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
<< 3. Others >>
<Computer configuration example>
The series of processes described above can be executed by hardware or software. When a series of processes is executed by software, the programs constituting the software are installed on the computer. Here, the computer includes a computer embedded in dedicated hardware and, for example, a general-purpose personal computer capable of executing various functions by installing various programs.
図11は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。 FIG. 11 is a block diagram showing an example of hardware configuration of a computer that executes the above-mentioned series of processes programmatically.
コンピュータにおいて、CPU(Central Processing Unit)401,ROM(Read Only Memory)402,RAM(Random Access Memory)403は、バス404により相互に接続されている。
In a computer, a CPU (Central Processing Unit) 401, a ROM (Read Only Memory) 402, and a RAM (Random Access Memory) 403 are connected to each other by a
バス404には、さらに、入出力インターフェース405が接続されている。入出力インターフェース405には、入力部406、出力部407、記録部408、通信部409、及びドライブ410が接続されている。
An input /
入力部406は、入力スイッチ、ボタン、マイクロフォン、撮像素子などよりなる。出力部407は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記録部408は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部409は、ネットワークインターフェースなどよりなる。ドライブ410は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体411を駆動する。
The
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU401が、例えば、記録部408に記録されているプログラムを、入出力インターフェース405及びバス404を介して、RAM403にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
In the computer configured as described above, the
コンピュータ(CPU401)が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブル記録媒体411に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
The program executed by the computer (CPU401) can be recorded and provided on the
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブル記録媒体411をドライブ410に装着することにより、入出力インターフェース405を介して、記録部408にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部409で受信し、記録部408にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM402や記録部408に、あらかじめインストールしておくことができる。
In a computer, the program can be installed in the
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。 The program executed by the computer may be a program in which processing is performed in chronological order according to the order described in the present specification, in parallel, or at a necessary timing such as when a call is made. It may be a program in which processing is performed.
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素(装置、モジュール(部品)等)の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、1つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている1つの装置は、いずれも、システムである。 Further, in the present specification, the system means a set of a plurality of components (devices, modules (parts), etc.), and it does not matter whether or not all the components are in the same housing. Therefore, a plurality of devices housed in separate housings and connected via a network, and a device in which a plurality of modules are housed in one housing are both systems. ..
さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。 Further, the embodiment of the present technology is not limited to the above-described embodiment, and various changes can be made without departing from the gist of the present technology.
例えば、本技術は、1つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。 For example, the present technology can be configured as cloud computing in which one function is shared by a plurality of devices via a network and jointly processed.
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、1つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。 Further, each step described in the above-mentioned flowchart may be executed by one device or may be shared and executed by a plurality of devices.
さらに、1つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その1つのステップに含まれる複数の処理は、1つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。 Further, when a plurality of processes are included in one step, the plurality of processes included in the one step can be executed by one device or shared by a plurality of devices.
<構成の組み合わせ例>
本技術は、以下のような構成をとることもできる。
<Example of configuration combination>
The present technology can also have the following configurations.
(1)
予め取得された移動体を運転するユーザの運転前の状態、及び、運転中に取得される当該運転するユーザの状態に基づいて、前記ユーザの運転に対する適性の診断を行う診断部と、
前記診断部で得られる診断に基づいて、フィードバック情報を生成する提示制御部と
を備える情報処理装置。
(2)
運転中の前記ユーザ又は前記移動体の挙動である運転挙動を検出する運転挙動検出部を
さらに備え、
前記運転挙動検出部の検出対象となる危険運転のレベルが、前記診断の結果に基づいて変化する
前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
前記診断部は、さらに前記運転挙動の検出結果に基づいて、前記診断を行う
前記(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記診断部は、運転前の前記ユーザの状態に基づいて、運転前の前記ユーザの運転に対する適性を診断し、運転中の前記ユーザの状態及び前記運転挙動の検出結果に基づいて、運転中の前記ユーザの運転に対する適性を診断する
前記(3)に記載の情報処理装置。
(5)
前記診断の結果、及び、前記運転挙動の検出結果のうち少なくとも1つに基づいて、前記ユーザによる前記移動体の運転に関するリスクを予測するリスク予測部を
さらに備える前記(2)乃至(4)のいずれかに記載の情報処理装置。
(6)
前記フィードバック情報は、前記リスクの内容、及び、前記リスクが予測された根拠を含む
前記(5)に記載の情報処理装置。
(7)
前記リスクが予測された根拠は、前記診断の結果に基づく
前記(6)に記載の情報処理装置。
(8)
前記フィードバック情報は、前記リスクの回避案を含む
前記(5)乃至(7)のいずれかに記載の情報処理装置。
(9)
前記診断に基づく前記ユーザの運転の適性度が低くなるほど、前記運転挙動検出部の検出対象となる危険運転のレベルが低くなる
前記(2)乃至(8)のいずれかに記載の情報処理装置。
(10)
前記診断の結果、及び、前記運転挙動の検出結果に基づいて、前記診断を行うモデルの学習を行う学習部を
さらに備える前記(2)乃至(9)のいずれかに記載の情報処理装置。
(11)
前記診断部は、前記ユーザの直近の状態と前記ユーザの標準的な状態との差に基づいて、前記診断を行う
前記(1)乃至(10)のいずれかに記載の情報処理装置。
(12)
前記診断部は、さらに、前記ユーザの直近の状態と、複数のユーザを含むユーザ集合におけるユーザの平均的な状態との差に基づいて、前記診断を行う
前記(11)に記載の情報処理装置。
(13)
運転前及び運転中の前記ユーザの状態を推定する状態推定部を
さらに備え、
前記診断部は、前記ユーザの状態の推定結果に基づいて、前記診断を行う
前記(1)乃至(12)のいずれかに記載の情報処理装置。
(14)
前記ユーザの状態は、前記ユーザの生体状態、行動、及び、感情のうち少なくとも1つを含む
前記(13)に記載の情報処理装置。
(15)
前記診断部は、前記ユーザの運転前及び運転中に取得された前記ユーザの状態を示すデータに基づいて、前記診断を行う
前記(1)乃至(12)のいずれかに記載の情報処理装置。
(16)
予め取得された移動体を運転するユーザの運転前の状態、及び、運転中に取得される当該運転するユーザの状態に基づいて、前記ユーザの運転に対する適性の診断を行う診断ステップと、
前記診断部で得られる診断に基づいて、フィードバック情報を生成する提示制御ステップと
を含む情報処理方法。
(17)
予め取得された移動体を運転するユーザの運転前の状態、及び、運転中に取得される当該運転するユーザの状態に基づいて、前記ユーザの運転に対する適性の診断を行う診断ステップと、
前記診断部で得られる診断に基づいて、フィードバック情報を生成する提示制御ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
(1)
A diagnostic unit that diagnoses the user's suitability for driving based on the pre-driving state of the user who drives the moving body acquired in advance and the state of the driving user acquired during driving.
An information processing device including a presentation control unit that generates feedback information based on the diagnosis obtained by the diagnosis unit.
(2)
Further provided with a driving behavior detection unit for detecting driving behavior which is the behavior of the user or the moving body during driving.
The information processing device according to (1) above, wherein the level of dangerous driving to be detected by the driving behavior detection unit changes based on the result of the diagnosis.
(3)
The information processing apparatus according to (2), wherein the diagnosis unit further performs the diagnosis based on the detection result of the driving behavior.
(4)
The diagnostic unit diagnoses the suitability of the user for driving before driving based on the state of the user before driving, and is operating based on the detection result of the state of the user during driving and the driving behavior. The information processing device according to (3) above, which diagnoses the user's suitability for driving.
(5)
The above (2) to (4) further include a risk prediction unit for predicting a risk related to the driving of the moving object by the user based on the result of the diagnosis and at least one of the detection results of the driving behavior. The information processing device described in any of them.
(6)
The information processing apparatus according to (5) above, wherein the feedback information includes the content of the risk and the basis for predicting the risk.
(7)
The information processing apparatus according to (6) above is based on the result of the diagnosis as the basis for predicting the risk.
(8)
The information processing apparatus according to any one of (5) to (7) above, wherein the feedback information includes the risk avoidance plan.
(9)
The information processing apparatus according to any one of (2) to (8) above, wherein the lower the driving suitability of the user based on the diagnosis, the lower the level of dangerous driving to be detected by the driving behavior detection unit.
(10)
The information processing apparatus according to any one of (2) to (9) above, further comprising a learning unit for learning a model for performing the diagnosis based on the result of the diagnosis and the detection result of the driving behavior.
(11)
The information processing apparatus according to any one of (1) to (10), wherein the diagnosis unit performs the diagnosis based on the difference between the user's latest state and the user's standard state.
(12)
The information processing apparatus according to (11), wherein the diagnosis unit further performs the diagnosis based on the difference between the latest state of the user and the average state of the user in a user set including a plurality of users. ..
(13)
Further equipped with a state estimation unit that estimates the state of the user before and during operation.
The information processing apparatus according to any one of (1) to (12), wherein the diagnosis unit performs the diagnosis based on the estimation result of the state of the user.
(14)
The information processing apparatus according to (13), wherein the user's state includes at least one of the user's biological state, behavior, and emotion.
(15)
The information processing apparatus according to any one of (1) to (12), wherein the diagnosis unit performs the diagnosis based on the data indicating the state of the user acquired before and during the operation of the user.
(16)
A diagnostic step for diagnosing the user's suitability for driving based on the pre-driving state of the user who drives the moving body acquired in advance and the state of the driving user acquired during driving.
An information processing method including a presentation control step that generates feedback information based on the diagnosis obtained by the diagnostic unit.
(17)
A diagnostic step for diagnosing the user's suitability for driving based on the pre-driving state of the user who drives the moving body acquired in advance and the state of the driving user acquired during driving.
A program for causing a computer to execute a process including a presentation control step for generating feedback information based on the diagnosis obtained by the diagnostic unit.
なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。 It should be noted that the effects described in the present specification are merely examples and are not limited, and other effects may be used.
10 情報処理システム, 11 ユーザ端末部, 12 車両, 13 サーバ, 51 モバイル端末, 52 ウエアラブル端末, 61 GNSS受信機, 62 慣性センサ, 63 環境センサ, 64 生体センサ, 66 出力部, 67 制御部, 81 生体センサ, 83 出力部, 84 制御部, 101 車載システム, 111 車両データ取得部, 112 映像音声取得部, 114 出力部, 115 制御部, 152 状態推定部, 154 診断部, 155 運転挙動検出部, 156 リスク予測部, 157 損害予測部, 158 提示制御部, 159 評価部, 160 学習部, 161 保険料算定部 10 Information processing system, 11 User terminal unit, 12 Vehicle, 13 Server, 51 Mobile terminal, 52 Wearable terminal, 61 GNSS receiver, 62 Inertivity sensor, 63 Environment sensor, 64 Biological sensor, 66 Output unit, 67 Control unit, 81 Biosensor, 83 output unit, 84 control unit, 101 in-vehicle system, 111 vehicle data acquisition unit, 112 video / audio acquisition unit, 114 output unit, 115 control unit, 152 state estimation unit, 154 diagnostic unit, 155 driving behavior detection unit, 156 Risk Prediction Department, 157 Damage Prediction Department, 158 Presentation Control Department, 159 Evaluation Department, 160 Learning Department, 161 Insurance Premium Calculation Department
Claims (13)
運転前の前記ユーザの状態に基づいて、運転前の前記ユーザの運転に対する適性を診断し、運転中の前記ユーザの状態及び前記運転挙動の検出結果に基づいて、運転中の前記ユーザの運転に対する適性を診断する診断部と、
前記診断部で得られる診断に基づいて、フィードバック情報を生成する提示制御部と
を備え、
前記診断に基づく前記ユーザの運転の適性度が低くなるほど、前記運転挙動検出部の検出対象となる危険運転のレベルが低くなる
情報処理装置。 A driving behavior detection unit that detects driving behavior, which is the behavior of a user or a moving object while driving,
Based on the state of the user before driving, the suitability for the user's driving before driving is diagnosed, and based on the detection result of the state of the user during driving and the driving behavior, the driving of the user during driving is performed. A diagnostic unit that diagnoses aptitude and
A presentation control unit that generates feedback information based on the diagnosis obtained by the diagnosis unit is provided .
An information processing device in which the lower the driving suitability of the user based on the diagnosis, the lower the level of dangerous driving to be detected by the driving behavior detection unit.
さらに備える請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 , further comprising a risk prediction unit that predicts a risk related to the driving of the moving object by the user based on at least one of the diagnosis result and the detection result of the driving behavior. ..
請求項2に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 2 , wherein the feedback information includes the content of the risk and the basis for predicting the risk.
請求項3に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 3 , which is based on the result of the diagnosis, is the basis for predicting the risk.
請求項2に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 2 , wherein the feedback information includes the risk avoidance plan.
さらに備える請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 , further comprising a learning unit that learns a model for performing the diagnosis based on the result of the diagnosis and the detection result of the driving behavior.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein the diagnosis unit performs the diagnosis based on the difference between the user's latest state and the user's standard state.
請求項7に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 7 , wherein the diagnosis unit further performs the diagnosis based on the difference between the latest state of the user and the average state of the user in a user set including a plurality of users.
さらに備え、
前記診断部は、前記ユーザの状態の推定結果に基づいて、前記診断を行う
請求項1に記載の情報処理装置。 Further equipped with a state estimation unit that estimates the state of the user before and during operation.
The information processing device according to claim 1, wherein the diagnosis unit performs the diagnosis based on the estimation result of the state of the user.
請求項9に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 9 , wherein the user's state includes at least one of the user's biological state, behavior, and emotion.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, wherein the diagnosis unit performs the diagnosis based on the data indicating the state of the user acquired before and during the operation of the user.
運転前の前記ユーザの状態に基づいて、運転前の前記ユーザの運転に対する適性を診断し、運転中の前記ユーザの状態及び前記運転挙動の検出結果に基づいて、運転中の前記ユーザの運転に対する適性を診断する診断ステップと、
前記診断ステップで得られる診断に基づいて、フィードバック情報を生成する提示制御ステップと
を含み、
前記診断に基づく前記ユーザの運転の適性度が低くなるほど、前記運転挙動検出ステップにおいて検出対象となる危険運転のレベルが低くなる
情報処理方法。 A driving behavior detection step that detects driving behavior, which is the behavior of a user or a moving object while driving,
Based on the state of the user before driving, the suitability for the user's driving before driving is diagnosed, and based on the detection result of the state of the user during driving and the driving behavior, the driving of the user during driving is performed. Diagnostic steps to diagnose aptitude and
Based on the diagnosis obtained by the diagnostic step, seen including a presentation control step of generating feedback information,
An information processing method in which the lower the driving suitability of the user based on the diagnosis, the lower the level of dangerous driving to be detected in the driving behavior detection step.
運転前の前記ユーザの状態に基づいて、運転前の前記ユーザの運転に対する適性を診断し、運転中の前記ユーザの状態及び前記運転挙動の検出結果に基づいて、運転中の前記ユーザの運転に対する適性を診断する診断ステップと、
前記診断ステップで得られる診断に基づいて、フィードバック情報を生成する提示制御ステップと
を含み、
前記診断に基づく前記ユーザの運転の適性度が低くなるほど、前記運転挙動検出ステップにおいて検出対象となる危険運転のレベルが低くなる
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。 A driving behavior detection step that detects driving behavior, which is the behavior of a user or a moving object while driving,
Based on the state of the user before driving, the suitability for the user's driving before driving is diagnosed, and based on the detection result of the state of the user during driving and the driving behavior, the driving of the user during driving is performed. Diagnostic steps to diagnose aptitude and
Based on the diagnosis obtained by the diagnostic step, seen including a presentation control step of generating feedback information,
A program for causing a computer to execute a process in which the level of dangerous driving to be detected in the driving behavior detection step becomes lower as the driving suitability of the user based on the diagnosis becomes lower.
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