JP7341971B2 - 移動経路提案システム - Google Patents
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Description
図1を参照して、本実施形態における移動経路提案システム100、及び提案装置1の一例について説明する。
次に、図4を参照して、本実施形態における提案装置1の一例を説明する。図4(a)は、本実施形態における移動経路提案システムの構成の一例を示す模式図であり、図4(b)は、本実施形態における移動経路提案装置の機能の一例を示す模式図である。
移動経路提案システム100は、例えば図5に示すように、提案装置1を介してデータベース2と接続する。データベース2は、例えば「車両データテーブル」、「操作者データテーブル」、「運行データテーブル」、及び「位置情報データテーブル」により構成される。データベース2に記憶される各データテーブルは、提案部13により参照され、例えば車両3の車両区分情報や操作者の運転歴、事故歴、性格パターン、運転思考パターンなどの各々の情報に基づいて、その車両3、操作者にとって事故が起きにくい移動経路、又は車両が走りやすい移動経路として提案し、車両3に提供される。
保存部104に保存された参照データベースには、学習モデルが記憶される。学習モデルには、例えば各々の車両3の走行時刻と、各々の走行位置に対する運転操作の種類からなるデータセットが記憶される。参照データベースに記憶されたデータセットを、例えば教師データとして用い、入力を車両3の走行時刻及び走行位置とし、出力を運転操作の種類とする推定モデルを機械学習により生成する。
情報取得部11は、路上を走行する複数の車両3の走行位置を示す位置情報と、走行時刻を示す時刻情報と、走行時刻及び走行位置における運転操作に関する操作情報とを取得するほか、例えば車両3に備わる、又は内蔵された図示しない撮像部から、画像データを取得してもよい。なお、情報取得部11が位置情報と、時刻情報と、操作情報を取得する頻度及び周期は、任意である。情報取得部11は、例えば車両3に備わる各種のセンサーに設定される閾値により、一定の閾値を越えた運転操作の各種の挙動を検知した際に、自動的に取得されるようにしてもよい。
集計部12は、予め取得した二次元座標からなる平面地図5において、時刻情報に示される時刻情報t1~t4毎に、情報取得部11により取得された位置情報に対応する各走行位置に、操作情報に含まれる運転操作を集計することで参照用平面地図情報6を生成する。
提案部13は、情報取得部11を介して路上を走行する提案対象の車両3から新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置に対応する操作情報を、集計部12により生成された参照用平面地図情報6を参照することで特定し、特定した操作情報に基づいて移動経路を提案する。提案部13は、データベース2に記憶される各データテーブルを参照し、例えば車両3の車両区分情報や操作者の運転歴、事故歴、性格パターン、運転思考パターンなどの各々の情報に基づいて、その車両3、操作者にとって事故が起きにくい移動経路、又は車両が走りやすい移動経路として提案する。
出力部14は、移動経路を出力する。出力部14は、I/F107を介して出力部109に移動経路を送信するほか、例えばI/F105を介して、車両3の他の車両3等に移動経路を送信する。出力部14は、例えば図3に示した車両3の移動経路を、出力部109等に出力する。
記憶部15は、保存部104に保存された参照データベース等の各種情報を必要に応じて取出す。記憶部15は、各構成11~14、16により取得又は生成された各種情報を、保存部104に保存する。
更新部16は、例えばデータベース2に記憶される各種のデータベース(例えば参照データベースなど)を更新する。更新部16は、例えば過去の運転操作と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関性に反映させる。例えば評価部により生成された評価結果を踏まえ、管理者等が評価結果の内容における精度を判定し、判定結果を提案装置1が取得した場合、更新部16は、判定結果に基づき参照データベースに含まれる連関性を更新する。
評価部17は、参照データベースを参照し、過去の運転操作に対する評価結果を生成する。評価部17は、例えば各種のデータセットを入力データとし、学習モデルに基づき算出された解に紐づく最適な参照情報を選択し、最適な参照情報に基づく評価結果を生成する。
学習部(図示せず)は、例えばテストデータと、判定結果に基づく参照データと、を一対の学習データとして、複数の学習データを用いた機械学習によりデータベースを生成する。機械学習には、例えば上述した畳み込みニューラルネットワーク等が用いられる。
通信網4は、例えば提案装置1が通信回路を介して接続されるインターネット網等である。通信網4は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、通信網4は、有線通信網のほか、無線通信網等の公知の通信技術で実現してもよい。
次に、本実施形態における移動経路提案システム100の動作の一例について説明する。図8は、本実施形態における移動経路提案システム100の動作の一例を示すフローチャートである。
図8に示すように、情報取得部11は、路上を走行する各車両3の走行位置を示す位置情報と、走行時刻を示す時刻情報と、走行時刻及び走行位置における運転操作に関する操作情報とを取得する(情報取得手段S110)。
次に、集計部12は、予め取得した二次元座標からなる平面地図5上において、時刻情報に示される走行時刻毎に、情報取得手段S110により取得された位置情報に対応する各走行位置に、操作情報に含まれる運転操作を集計することで参照用平面地図情報6を生成する(集計手段S120)。
次に、提案部13は、情報取得手段S110により路上を走行する提案対象の車両から新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置に対応する操作情報を、集計手段S120により生成された参照用平面地図情報を参照することで特定し、特定した操作情報に基づいて移動経路を提案する(提案手段S130)。
<更新手段S140>
更新部16は、例えば予め取得した二次元座標からなる平面地図5上において、時刻情報に示される走行時刻毎に、情報取得手段により取得された位置情報に対応する各走行位置に、操作情報に含まれる運転操作に新たな情報を取得した場合には、参照用平面地図情報6の集計を更新する。また、更新部16は、例えば過去の運転操作と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関性に反映させてもよい(更新手段S140)。例えば評価部により生成された評価結果を踏まえ、管理者等が評価結果の精度を判定した判定結果を提案装置1が取得した場合、更新部16は、判定結果に基づき参照データベースに含まれる連関性を更新する。
2 :データベース
3 :車両
4 :通信網
5 :平面地図
6 :参照用平面地図情報
7 :提案
10 :筐体
11 :情報取得部
12 :集計部
13 :提案部
14 :出力部
15 :記憶部
16 :更新部
17 :評価部
100 :移動経路提案システム
101 :CPU
102 :ROM
103 :RAM
104 :保存部
105 :I/F
106 :I/F
107 :I/F
108 :入力部
109 :出力部
110 :内部バス
111 :操作画面
112 :設定バー
m1 :急制動
m2 :急旋回
m3 :急変更
p1 :集計位置
p2 :集計位置
p3 :集計位置
p4 :集計位置
p5 :集計位置
p6 :集計位置
r1 :移動経路
r2 :移動経路
r3 :移動経路
r4 :移動経路
t1 :時刻情報
t2 :時刻情報
t3 :時刻情報
t4 :時刻情報
S110 :情報取得手段
S120 :集計手段
S130 :提案手段
S140 :更新手段
Claims (8)
- 路上を走行する各車両の走行位置を示す位置情報と、走行時刻を示す時刻情報と、上記走行時刻及び上記走行位置において、車両を識別する車両IDと紐付けられ、上記車両の操作者を一意に示し、上記車両の操作者の性格の種別を示す性格パターン及び運転操作に関する思考を示す運転思考パターンの情報と紐付けられる操作者IDにより識別される操作者による運転操作に関する操作情報とを上記車両から取得する情報取得手段と、
予め取得した二次元座標からなる平面地図上において、上記時刻情報に示される走行時刻毎に、上記情報取得手段により取得された位置情報に対応する各走行位置に、上記操作情報に含まれる運転操作を上記車両毎に集計し、上記車両毎の時系列の運転操作として上記操作情報と紐づけて蓄積するとともに、運転操作が集中するエリアを上記時系列の時刻情報の間隔で特定し、上記各車両が参照するための参照用平面地図情報を生成する集計手段と、
上記情報取得手段を介して路上を走行する提案対象の車両から新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置に対応する操作情報を、上記集計手段により生成された参照用平面地図情報を参照することで特定し、特定した上記操作情報及び上記車両ID、及び上記操作者IDに紐づく上記車両の操作者の性格の種別を示す性格パターン及び運転操作に関する思考を示す運転思考パターンの情報が記憶されたデータテーブルを参照し、移動経路を提案する提案手段と
を備えることを特徴とする移動経路提案システム。 - 上記提案手段は、提案対象の車両から新たに取得した上記現在の運転操作に関する現在運転操作情報と、上記特定した操作情報とに基づいて移動経路を提案すること
を特徴とする請求項1記載の移動経路提案システム。 - 上記情報取得手段は、上記走行時刻及び上記走行位置において発生したイベントに関するイベント情報を更に取得し、
上記集計手段は、上記情報取得手段により取得されたイベント情報を集計した参照用平面地図情報を生成し、
上記提案手段は、上記情報取得手段を介して路上を走行する提案対象の車両から新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置にそれぞれ対応するイベント情報を、上記集計手段により生成された参照用平面地図情報を参照することで特定し、特定したイベント情報に基づいて移動経路を提案すること
を特徴とする請求項1又は2記載の移動経路提案システム。 - 上記提案手段は、上記提案対象の車両に対して提案した移動経路を走行する車両から、上記情報取得手段を介して取得した最新の走行時刻及び走行位置にそれぞれ対応する操作情報を特定し、特定した操作情報に基づいて上記提案すべき移動経路を更新すること
を特徴とする請求項1~3の何れか1項記載の移動経路提案システム。 - 上記情報取得手段は、上記走行時刻及び上記走行位置を継続的に取得することで特定される移動経路情報を更に取得し、
上記集計手段は、上記情報取得手段により取得された上記移動経路情報を集計した参照用平面地図情報を生成し、
上記提案手段は、上記情報取得手段を介して路上を走行する提案対象の車両から新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置を継続的に取得することで特定される最新の移動経路情報を、上記集計手段により生成された参照用平面地図情報を参照することで特定し、特定した移動経路情報に基づいて移動経路を提案すること
を特徴とする請求項1~4の何れか1項記載の移動経路提案システム。 - 上記集計手段は、上記走行時刻と、上記各走行位置に対する車両を識別する車両ID紐付けられ、上記車両の操作者を一意に示す操作者IDにより識別される操作者による運転操作の種類、操作者の性格の種別を示す性格パターン及び運転操作に関する思考を示す運転思考パターンの情報からなるデータセットを記憶し、記憶されたデータセットを教師データとして用い、入力を走行時刻及び走行位置とし、出力を上記車両の操作者に対する運転操作の種類とする推定モデルを機械学習により生成し、
上記提案手段は、新たに取得した現在の走行時刻及び走行位置に対応する操作情報を、上記集計手段により生成された推定モデルを参照することで特定し、特定した移動経路情報、上記車両の操作者の性格の種別を示す性格パターン及び運転操作に関する思考を示す運転思考パターンの情報に基づいて移動経路を提案すること
を特徴とする請求項1~5の何れか1項記載の移動経路提案システム。 - 上記情報取得手段により取得される上記操作情報は、上記車両の走行の挙動に関する車両挙動情報と、上記車両の操作者の運転の操作に関する操作者操作情報とを含むこと
を特徴とする請求項1~6の何れか1項記載の移動経路提案システム。 - 上記集計手段により生成される上記参照用平面地図情報は、上記集計手段により集計された上記操作情報に基づくハンドル操作、ブレーキ操作、右左折操作、又は交差点操作の少なくとも何れかの各操作情報を含むこと
を特徴とする請求項1~7の何れか1項記載の移動経路提案システム。
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