JP7347390B2

JP7347390B2 - 運転評価装置、運転評価システム、及び運転評価プログラム

Info

Publication number: JP7347390B2
Application number: JP2020161406A
Authority: JP
Inventors: 健揮上田; 亮介立花; 伸一朗川端; 敬北川; 宗史大橋; 利弘安田; 哲生嶽本
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2020-09-25
Filing date: 2020-09-25
Publication date: 2023-09-20
Anticipated expiration: 2040-09-25
Also published as: US20220101663A1; CN114255526A; JP2022054296A

Description

本発明は、運転者の運転を評価する運転評価装置、運転評価システム、及び運転評価プログラムに関する。

特許文献１には、横軸をドライバの危険運転挙動の度合い、縦軸を危険運転挙動の度合いに応じたドライバ数とし、記憶部に記憶されているドライバの走行履歴情報を用いて判定された安全ドライバ群と危険ドライバ群の分布と、診断対象ドライバの危険運転挙動についての診断結果とを含む画面情報を生成して出力する運転診断装置が開示されている。

特開２０１６－１９７３０８号公報

他の運転者の診断結果の分布に対して自身の診断結果が分かる画面情報を生成しているが、車種、年齢、性別、居住地、運転継続年数などの運転者の特性や、運転時の環境（天候や時間帯等）の特性などの付帯特性が考慮されておらず、診断結果に対するユーザの納得感が不足するため改善の余地がある。

そこで、本発明は、運転車の特性及び運転時の環境の特性の少なくとも一方の付帯特性を考慮した運転評価結果を出力することが可能な運転評価装置、運転評価システム、及び運転評価プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために請求項１に記載の運転評価装置は、複数の車両の危険運転の検出結果、並びに、運転者の特性及び環境の特性を含む付帯特性を示す特性情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得した前記検出結果を前記特性情報に応じてグルーピングし、グルーピングした前記検出結果に基づいて運転者毎の相対的な運転評価結果を導出する処理を行う導出部と、含み、前記導出部は、複数の運転者の危険運転のスコアの分布として、単位走行距離当たりの距離頻度、及び単位時間当たりの時間頻度の双方の危険運転の頻度分布を作成し、走行距離または走行時間の状況に応じて前記頻度分布を切り替えて、前記スコアの分布に対する各運転者の評価スコアを前記相対的な運転評価結果として導出する。

請求項１に記載の発明によれば、取得部では、複数の車両の危険運転の検出結果、並びに、運転者の特性及び環境の特性を含む付帯特性を示す特性情報が取得される。

そして、導出部では、取得部によって取得した検出結果を特性情報に応じてグルーピングし、グルーピングした検出結果に基づいて運転者毎の相対的な運転評価結果が導出される。すなわち、特性情報に応じてグルーピングして運転者毎の運転評価結果が導出されるので、付帯特性を考慮した運転評価結果の導出が可能となる。

また、前記導出部は、複数の運転者の危険運転のスコアの分布として、単位走行距離当たりの距離頻度、及び単位時間当たりの時間頻度の双方の危険運転の頻度分布を作成し、走行距離または走行時間の状況に応じて前記頻度分布を切り替えて、前記スコアの分布に対する各運転者の評価スコアを前記相対的な運転評価結果として導出する。このように、危険運転のスコアの分布に対する各運転者の評価スコアを導出することで、相対的な運転評価を確認できる。

なお前記導出部は、複数の運転者の危険運転のスコアの分布として、単位走行距離当たりの距離頻度、及び単位時間当たりの時間頻度の双方の危険運転の頻度分布を作成し、走行距離または走行時間の状況に応じて前記頻度分布を切り替えて、前記スコアの分布に対する各運転者の評価スコアを導出し、かつ前記評価スコアを予め定めた方法で換算した換算スコアを前記相対的な評価結果として導出してもよい。このように、危険運転のスコアの分布に対する各運転者の評価スコアを導出して、換算スコアを導出することで、相対的な運転評価を確認できる。

また、前記導出部は、前記スコアの分布として危険運転の頻度分布を作成してもよい。これにより、危険運転のスコアとして危険運転の程度を用いる場合に比べて、容易にスコアを集計できる。

また、前記導出部は、前記頻度分布として、単位走行距離当たりの距離頻度、及び単位時間当たりの時間頻度の少なくとも一方の頻度の分布を作成してもよい。これにより、危険運転のスコアとして危険運転の回数や危険運転の程度を用いる場合に比べて、運転時間や距離による運転評価結果に対する不公平感を抑制できる。

また、前記導出部は、前記頻度分布として、前記距離頻度及び前記時間頻度の各々の頻度の分布を作成し、走行距離または走行時間の状況に応じて距離頻度と時間頻度を切り替えることで、状況に応じた適切な運転評価結果を得ることが可能となる。
なお、前記導出部は、運転操作、運転マナー、及び注意力の分類に前記危険運転を分類し、それぞれについて前記換算スコアを更に導出してもよい。

なお、車両に設けられた撮影部によって撮影された撮影画像を表す画像情報、及び車両に関する車両情報に基づいて前記危険運転を検出する危険運転検出部と、請求項１～３の何れか１項に記載の運転評価装置と、を含む運転評価システムとしてもよい。

また、コンピュータを、請求項１～３の何れか１項に記載の運転評価装置の各部として機能させるための運転評価プログラムとしてもよい。

以上説明したように本発明によれば、運転車の特性及び運転時の環境の特性の少なくとも一方の付帯特性を考慮した運転評価結果を出力することが可能な運転評価装置、運転評価システム、及び運転評価プログラムを提供できる。

本実施形態に係る危険運転検出システムの概略構成を示す図である。本実施形態に係る危険運転検出システムにおける車載器及び危険運転データ収集サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。車載器の制御部及び危険運転データ収集サーバの中央処理部の構成を示すブロック図である。危険運転評価部の機能構成を示すブロック図である。正規分布の一例を示す図である。評価スコアの偏差値から換算スコアの導出方法の一例を示す図である。運転者毎の車間距離不保持の頻度、偏差値、及び換算スコアの一例を示す図である。運転者に提示する、運転者の相対的な運転評価結果の一例を示す図である。本実施形態に係る危険運転検出システムの危険運転データ収集サーバにおいて、中央処理部の危険運転評価部の機能で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例を詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る危険運転検出システムの概略構成を示す図である。

本実施形態に係る危険運転検出システム１０は、車両１４に搭載された車載器１６と、危険運転データ収集サーバ１２とが通信ネットワーク１８を介して接続されている。本実施形態に係る危険運転検出システム１０では、複数の車載器１６の撮影によって得られる画像情報及び各車両１４の状態を表す車両情報を危険運転データ収集サーバ１２に送信して、危険運転データ収集サーバ１２が画像情報及び車両情報を蓄積する。また、危険運転データ収集サーバ１２が、運転者を評価する処理等を行う。

また、本実施形態では、車載器１６において、乗員の危険運転を検出する処理を行って、危険運転の検出結果を危険運転データ収集サーバ１２に送信する。そして、危険運転データ収集サーバ１２が、各車両１４の危険運転の検出結果を収集して、収集した危険運転の検出結果に基づいて、運転者を評価する処理を行う。

図２は、本実施形態に係る危険運転検出システム１０における車載器１６及び危険運転データ収集サーバ１２の機能構成を示す機能ブロック図である。

車載器１６は、制御部２０、車両情報検出部２２、撮影部２４、通信部２６、及び表示部２８を備えている。

車両情報検出部２２は、車両１４に関する車両情報を検出する。車両情報の一例としては、例えば、車両１４の位置情報、車速、加速度、舵角、アクセル開度、車両周辺の障害物までの距離、経路等の車両情報を検出する。車両情報検出部２２は、具体的には、車両１４の周辺環境がどのような状況かを表す情報を取得する複数種のセンサや装置を適用できる。センサや装置の一例としては、車速センサ、及び加速度センサなどの車両１４に搭載されるセンサや、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）装置、車載通信機、ナビゲーションシステム、及びレーダ装置などが挙げられる。ＧＮＳＳ装置は、複数のＧＮＳＳ衛星からＧＮＳＳ信号を受信して自車両１４の位置を測位する。ＧＮＳＳ装置は受信可能なＧＮＳＳ信号の数が多くなるに従って測位の精度が向上する。車載通信機は、通信部２６を介して他の車両１４との間の車車間通信及び路側機との間の路車間通信の少なくとも一方を行う通信装置である。ナビゲーションシステムは、地図情報を記憶する地図情報記憶部を含み、ＧＮＳＳ装置から得られる位置情報と地図情報記憶部に記憶された地図情報とに基づいて、自車両１４の位置を地図上で表示したり、目的地迄の経路を案内したりする処理を行う。また、レーダ装置は、検出範囲が互いに異なる複数のレーダを含み、自車両１４の周辺に存在する歩行者や他車両１４等の物体を検出し、検出した物体と自車両１４の相対位置及び相対速度を取得する。また、レーダ装置は周辺の物体の探知結果を処理する処理装置を内蔵している。当該処理装置は、直近の複数回の探知結果に含まれる個々の物体との相対位置や相対速度の変化等に基づき、ノイズやガードレール等の路側物等を監視対象から除外し、歩行者や他車両１４等を監視対象物体として追従監視する。そしてレーダ装置は、個々の監視対象物体との相対位置や相対速度等の情報を出力する。なお、本実施形態では、車両情報として、少なくとも車速を検出する。

撮影部２４は、本実施形態では、車両１４に搭載されて車両１４の前方等の車両周辺を撮影し、動画像の撮影画像を表す動画像データを画像情報として生成する。撮影部２４としては、例えば、ドライブレコーダ等のカメラを適用することができる。なお、撮影部２４は、車両１４の側方及び後方の少なくとも一方の車両周辺を更に撮影してもよい。また、撮影部２４は、車室内を更に撮影してもよい。

通信部２６は、通信ネットワーク１８を介して危険運転データ収集サーバ１２と通信を確立して、撮影部２４の撮影によって得られる画像情報や車両情報検出部２２によって検出された車両情報等の情報の送受信を行う。

表示部２８は、情報を表示することにより、乗員に各種情報を提供する。本実施形態では、例えば、危険運転データ収集サーバ１２から提供される情報等を表示する。

制御部２０は、図３に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０Ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０Ｃ、ストレージ２０Ｄ、インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０Ｅ、及びバス２０Ｆ等を含む一般的なマイクロコンピュータで構成されている。

制御部２０は、ＣＰＵ２０ＡがＲＯＭ２０Ｂに格納されたプログラムをＲＡＭ２０Ｃに展開して実行することで、危険運転検出部２１の機能を有する。また、制御部２０は、撮影部２４によって撮影された画像を表す動画像の画像情報、及び画像の撮影時に車両情報検出部２２によって検出された車両情報を危険運転データ収集サーバ１２にアップロードする制御等を行う。なお、画像情報及び車両情報をアップロードする際には、車両及び運転者の各々を識別する識別情報を付与して送信する。運転者を識別する情報は、例えば、運転者を撮影した撮影画像でもよいし、運転者が携帯するスマートキーの識別情報でもよいし、運転者を識別可能な他の情報でもよい。

危険運転検出部２１は、車両情報検出部２２の検出結果、及び撮影部２４によって撮影された撮影画像に基づいて、運転者の各種危険運転を検出する。危険運転検出部２１は、例えば、操作系の予め定めた急激な操作、歩行者妨害、速度超過、車間距離不保持、信号無視、一時不停止、脇見運転などの危険運転を検出する。操作系の予め定めた急激な操作としては、急アクセル、急ブレーキ、及び急ハンドル等がある。例えば、加速方向の加速度またはアクセルの操作速度が予め定めた閾値以上である場合を急アクセルとして検出する。また、減速方向の加速度またはブレーキの踏力が予め定めた閾値以上である場合を急ブレーキとして検出する。また、舵角変化または車幅方向の加速度が予め定めた閾値以上である場合を急ハンドルとして検出する。また、歩行者妨害は、例えば、撮影画像から横断歩道付近の歩行者を検出して一時停止したか否か等を判定することにより検出する。また、速度超過は、例えば、撮影画像から制限速度の標識を検出し、車速が制限速度以上であるか否かを判定することにより検出する。また、車間距離不保持は、例えば、撮影画像から前方車両までの距離を検出して、予め定めた距離以内であるか否かを判定することにより検出する。また、信号無視は、例えば、撮影画像に基づいて検出する。また、一時不定は、例えば、撮影画像から一時停止位置を検出して一時停止位置で停止したか否かを判定することで検出する。また、脇見運転は、例えば、車室内のカメラの撮影画像に基づいて検出する。

一方、危険運転データ収集サーバ１２は、中央処理部３０、中央通信部３６、及びＤＢ（データベース）３８を備えている。

中央処理部３０は、図３に示すように、ＣＰＵ３０Ａ、ＲＯＭ３０Ｂ、及びＲＡＭ３０Ｃ、ストレージ３０Ｄ、インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０Ｅ、及びバス３０Ｆ等を含む一般的なマイクロコンピュータで構成されている。

中央処理部３０は、ＣＰＵ３０ＡがＲＯＭ３０Ｂに格納されたプログラムをＲＡＭ３０Ｃに展開して実行することで、車両情報収集部４４、危険運転情報収集部４６、及び動画データ収集部４８の機能を有する。

車両情報収集部４４は、複数の車両１４の車載器１６の各々で検出された車両情報を収集して、ＤＢ３８に蓄積する処理を行う。車両情報としては、車両１４に搭載された各種センサ等によって検出された情報を収集する。

危険運転情報収集部４６は、複数の車両１４の車載器１６の各々で検出された危険運転情報を収集して、ＤＢ３８に蓄積する処理を行う。危険運転情報としては、危険運転の種類、及び日時等を表す情報を収集する。また、危険運転の種類としては、本実施形態では、急アクセル、急ブレーキ、急ハンドル、歩行者妨害、速度超過、車間距離不保持、信号無視、一時不停止、及び脇見運転等の危険運転が一例として収集される。

危険運転評価部５０は、危険運転情報収集部４６が収集した危険運転情報に基づいて、運転者毎の運転を評価する処理を行う。なお、危険運転評価部５０の詳細については後述する。

動画データ収集部４８は、複数の車両１４の車載器１６各々で撮影された動画像データを画像情報として収集して、ＤＢ３８に蓄積する処理を行う。

中央通信部３６は、通信ネットワーク１８を介して車載器１６と通信を確立して、画像情報や車両情報等の情報の送受信を行う。

ＤＢ３８は、予め登録された運転者に関する運転者特性情報や、車両に関する情報を運転者及び車両の各々を識別する識別情報と対応付けて蓄積する。運転者特性情報の一例としては、本実施形態では、車種、年齢、性別、居住地、及び運転継続年数などの運転者の特性を表す特性情報を運転者の付帯情報として蓄積する。運転者特性情報、並びに、運転者及び車両の各々を識別する識別情報は、例えば、危険運転データ収集サーバ１２が提供する運転評価サービス等のユーザ登録時に車載器１６または運転者が操作する各種情報処理装置（例えば、パーソナルコンピュータや携帯端末等）を運転者が操作することにより登録する。

また、ＤＢ３８は、車両情報収集部４４によって収集された車両情報、動画データ収集部４８によって収集された動画像データ、及び危険運転情報収集部４６によって収集された危険運転情報の各々と、車両及び運転者の各々を識別する識別情報とを対応付けて蓄積する。

危険運転データ収集サーバ１２は、ＤＢ３８に蓄積された情報に基づいて、運転者を評価する処理等を行う。そして、危険運転データ収集サーバ１２は、運転評価結果を運転者にフィードバックするサービスなどの各種サービスを提供する。

なお、本実施形態では、車載器１６側で危険運転を検出する形態を説明するが、危険運転データ収集サーバ１２側で危険運転を検出する形態としてもよいし、他のサーバで危険運転を検出する形態としてもよい。

続いて、危険運転データ収集サーバ１２の中央処理部３０における上述の危険運転評価部５０の詳細な機能構成について説明する。図４は、危険運転評価部５０の機能構成を示すブロック図である。

危険運転評価部５０は、取得部５２、グルーピング部５４、運転スコア算出部５６、スコア分布作成部５８、及び評価結果導出部６０の機能を有する。なお、グルーピング部５４、運転スコア算出部５６、スコア分布作成部５８、及び評価結果導出部６０は導出部の一例に対応する。

取得部５２は、危険運転情報収集部４６によって収集されてＤＢ３８に格納された危険運転情報、及び運転者特性情報を取得する。取得する危険運転情報の一例としては、例えば、急アクセル、急ブレーキ、急ハンドル、歩行者妨害、速度超過、車間距離不保持、信号無視、一時不停止、及び脇見運転等の危険運転の検出結果を表す危険運転情報を取得する。また、運転者特性情報としては、例えば、車種、年齢、性別、居住地、及び運転継続年数などの運転者の特性を表す特性情報を取得する。

グルーピング部５４は、取得部５２が取得した危険運転情報を、運転者特性情報に基づいて、車種、年齢、性別、居住地、運転継続年数などの運転者の特性に応じてグルーピングする。なお、運転者の特性以外に、時間帯や天候等の運転時の環境の特性に応じてグルーピングしてもよい。或いは、運転者の特性と環境の特性とを合わせてグルーピングしてもよい。

運転スコア算出部５６は、グルーピング部５４によりグルーピングされたグループ毎に、危険運転情報に基づいて危険運転の頻度を各運転者の危険運転のスコアとして算出する。頻度としては、単位走行距離当たりの危険運転回数（距離頻度）、または単位時間当たりの危険運転回数（時間頻度）を算出する。なお、距離頻度と時間頻度の双方を算出してもよい。この場合、距離頻度と時間頻度は、走行距離や走行時間等の状況に応じて切り替えてもよい。例えば、走行距離が短い場合には時間頻度に切り替えたり、走行距離が平均より長い場合に距離頻度に切り替えたりする。状況に応じて距離頻度と時間頻度を切り替えることで、状況に応じた適切な運転評価結果を得ることが可能となる。

スコア分布作成部５８は、グルーピング部５４によりグルーピングされたグループ毎に、全運転者の危険運転のスコアの分布を作成する。

評価結果導出部６０は、グルーピング部５４によりグルーピングされたグループ毎に、全運転者の危険運転のスコアの分布に対する各運転者のスコアを評価した評価スコアとして偏差値を導出する。また、導出した評価スコアを予め定めた方法で換算した換算スコアを運転者の相対的な運転評価結果として導出する。なお、評価結果導出部６０は、換算スコアは導出せずに評価スコアのみを導出してもよい。評価スコアは、全運転者の危険運転のスコアの分布に対する各運転者のスコア評価であるため、評価スコアを導出することで、運転者の相対的な運転評価結果を導出できる。従って、評価スコアから換算スコアを導出しても運転者の相対的な運転評価結果を導出できる。

ここで、評価結果導出部６０による運転評価結果の導出方法の一例について詳細に説明する。

本実施形態では、理想的なスコアリング分布を求めるためには、図５に示す正規分布のように、平均μ＝約６０、標準偏差σ＝約１０、スコアリングの最高が１００となるような正規分布を想定してスコア分布作成部５８がスコアの分布を作成するものとする。

評価スコアを導出する式としては、ｗ₀、ｗ_ｉを任意に調整可能な計数として、以下の（１）式により導出する。

ここで、
ｉ：急アクセル、急ブレーキ、急ハンドル、歩行者妨害、車間距離不保持
ｆ：頻度（回／ｈｏｕｒまたは回／ｋｍ
μ：平均頻度
σ：標準偏差
である。

また、評価スコア（ｓｃｏｒｅ）が、以下の（２）式であるためには、ｆ_ｉが独立であると仮定すると、以下の（３）、（４）式を満たす必要がある。

本実施形態では、一例として５つの操作（急アクセル、急ブレーキ、急ハンドル、歩行者妨害、車間距離不保持）で評価スコアを算出する上で、ｆ_ｉも独立でないと期待されるため、ｗ_ｉを以下の（５）式と仮置きして調整するものとする。

なお、この係数を適切に定めるためには、多種多様な運転者の車両情報及び動画像データ等の運転データを分析する必要がある。

本実施形態では、評価結果導出部６０は、例えば、以下の（６）式により求めた評価スコアとしての偏差値を、予め定めた方法として、図６に示す関係で５段評価に換算して換算スコアを導出する。すなわち、図６では、車間距離不保持の偏差値分布において、μ－２．５σ未満を換算スコア２０、μ－２．５以上μ－σ未満を換算スコア４０、μ－σ以上μ未満を換算スコア６０、μ以上μ＋０．５σ未満を換算スコア８０、μ＋０．５σ以上を換算スコア１００とした例を示す。なお、換算スコアを導出する予め定めた方法は、上記に限定されるものではない。例えば、３段評価や１０段評価等のように他の段数としてもよい。或いは、他の方法で換算スコアを導出してもよい。

このように算出したスコア（偏差値）及び換算スコアの一例を図７に示す。図７は、運転者毎の車間距離不保持の頻度、偏差値、及び換算スコアの一例を示す図である。

図７の例では、ユーザＩＤがＡの運転者は、車間距離不保持頻度が０回／１５ｋｍであり、これより偏差値５６．８７が算出され、スコア換算すると１００となる。また、ユーザＩＤがＢの運転者は、車間距離不保持頻度が１回／１５ｋｍであり、これより偏差値４３．３７が算出され、スコア換算すると６０となる。また、ユーザＩＤがＣの運転者は、車間距離不保持頻度が２回／１５ｋｍであり、これより偏差値２８．３９が算出され、スコア換算すると４０となる。

換算スコアは、例えば、５つの危険運転の換算スコアの平均を算出してもよい。また、５つの危険運転の平均の他に、運転操作、運転マナー、及び注意力等の分類に危険運転を分類して、それぞれについて換算スコアを算出して図８に示すように運転者の相対的な運転評価結果として運転者に提示してもよい。運転者への提示は、例えば、運転者の携帯端末やパーソナルコンピュータ等の情報処理端末に運転評価結果を送信して情報処理端末に表示する。図８の例では、５つの危険運転の換算スコアの平均が６０で、運転操作（例えば、急アクセル、急ブレーキ、及び急ハンドルの危険運転）の換算スコアの平均、運転マナー（例えば、歩行者妨害及び車間距離不保持の危険運転）の換算スコアの平均、及び注意力（歩行者妨害の危険運転等）の換算スコアの平均をレベル表示した例を示す。

続いて、上述のように構成された本実施形態に係る危険運転検出システム１０の危険運転データ収集サーバ１２において、中央処理部３０の危険運転評価部５０の機能で具体的に行われる処理について説明する。図９は、本実施形態に係る危険運転検出システム１０の危険運転データ収集サーバ１２において、中央処理部３０の危険運転評価部５０の機能で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図９の処理は、例えば、予め定めた期間毎に開始する。或いは、車載器１６から収集した車両情報から予め定めた距離走行毎に開始してもよい。

ステップ１００では、ＣＰＵ３０Ａが、危険運転情報、及び運転者特性情報をＤＢ３８から取得してステップ１０２へ移行する。すなわち、取得部５２が、危険運転情報収集部４６によって収集されてＤＢ３８に格納された危険運転情報、及び運転者特性情報を取得する。

ステップ１０２では、ＣＰＵ３０Ａが、危険運転情報を運転者の特性に応じてグルーピングしてステップ１０４へ移行する。すなわち、グルーピング部５４が、取得部５２が取得した危険運転情報を、運転者特性情報に基づいて、車種、年齢、性別、居住地、運転継続年数などの運転者の特性に応じてグルーピングする。

ステップ１０４では、ＣＰＵ３０Ａが、グルーピングした１グループに注目してステップ１０６へ移行する。なお、以下の処理では、全グループについて運転評価を実施する例として説明するが、これに限るものではない。例えば、運転者からの要求に対応するグループに注目して、要求のグループについてのみ運転評価を実施してもよい。

ステップ１０６では、ＣＰＵ３０Ａが、運転スコアを算出してステップ１０８へ移行する。すなわち、運転スコア算出部５６が、グルーピング部５４によりグルーピングされたグループのうち注目のグループに対して、危険運転情報に基づいて危険運転の頻度を各運転者の危険運転のスコアとして算出する。頻度としては、単位走行距離当たりの危険運転回数（距離頻度）や、単位時間当たりの危険運転回数（時間頻度）を算出する。

ステップ１０８では、ＣＰＵ３０Ａが、算出した運転スコアのスコア分布を作成してステップ１１０へ移行する。すなわち、スコア分布作成部５８が、グルーピングされてグループのうち注目のグループに対して、全運転者の危険運転のスコアの分布を作成する。

ステップ１１０では、ＣＰＵ３０Ａが、運転者毎の評価結果を導出してステップ１１２へ移行する。すなわち、評価結果導出部６０が、注目のグループに対して、全運転者の危険運転のスコアの分布に対する各運転者のスコアを評価した評価スコアとして偏差値を導出する。また、評価結果導出部６０が、導出した評価スコアを運転者の相対的な運転評価結果として換算した換算スコアを導出する。

ステップ１１２では、ＣＰＵ３０Ａが、全評価が終了したか否かを判定する。該判定は、グルーピングした全グループに対して評価結果の導出が終了したか否かを判定する。該判定が否定された場合にはステップ１１４へ移行し、肯定された場合には一連の処理を終了する。

ステップ１１４では、ＣＰＵ３０Ａが、他のグループに注目してステップ１０６に戻って上述の処理を繰り返す。

このように処理を行うことで、運転者の特性に応じてグルーピングして運転者毎の運転評価結果を導出するので、運転者の特性を考慮した運転評価結果の導出が可能となる。

また、危険運転のスコアの分布に対する各運転者の評価スコアを導出するので、運転者の相対的な運転評価を確認できる。また、評価スコアを導出することにより、危険運転のスコアとして危険運転の程度を用いる場合に比べて、容易にスコアを集計できる。また、危険運転のスコアとして危険運転の頻度を用いることにより、危険運転のスコアとして危険運転の回数や危険運転の程度を用いる場合に比べて、運転時間や距離による運転評価結果に対する不公平感を抑制できる。

なお、上記の実施形態では、付帯情報として運転者の特性を適用した例を説明したが、これに限るものではなく、運転時の環境の特性を付帯情報として適用してもよい。或いは、運転者の特性と環境の特性を含めた付帯情報としてよい。この場合には、グルーピング部５４が、運転者の特性及び環境の特性の少なくとも一方の付帯情報に応じてグルーピングすればよい。環境の特性を付帯情報として適用することにより運転時の環境を考慮した運転評価結果の導出が可能となる。

また、上記の実施形態では、危険運転データ収集サーバ１２に危険運転評価部５０の機能を備える例を説明したが、これに限るものではない。例えば、車載器１６の制御部２０に危険運転評価部５０の機能を備えて、図９の処理を車載器１６で行う形態としてもよい。或いは、危険運転データ収集サーバ１２以外の他の運転評価を行う専用のサーバ等に危険運転評価部５０の機能を備えて図９の処理を行う形態としてもよい。

また、上記の各実施形態における中央処理部３０の危険運転評価部５０の機能で行われる処理は、プログラムを実行することにより行われるソフトウエア処理として説明したが、これに限るものではない。例えば、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、及びＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウエアで行う処理としてもよい。或いは、ソフトウエア及びハードウエアの双方を組み合わせた処理としてもよい。また、ソフトウエアの処理とした場合には、プログラムを各種記憶媒体に記憶して流通させるようにしてもよい。

さらに、本発明は、上記に限定されるものでなく、上記以外にも、その主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施可能であることは勿論である。

１０危険運転検出システム
１２危険運転データ収集サーバ
１４車両
１６車載器
２０制御部
２１危険運転検出部
２２車両情報検出部
２４撮影部
３０中央得処理部
３８ＤＢ
５０危険運転評価部
５２取得部
５４グルーピング部（導出部）
５６運転スコア算出部（導出部）
５８スコア分布作成部（導出部）
６０評価結果導出部（導出部）

Claims

複数の車両の危険運転の検出結果、並びに、運転者の特性及び環境の特性を含む付帯特性を示す特性情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得した前記検出結果を前記特性情報に応じてグルーピングし、グルーピングした前記検出結果に基づいて運転者毎の相対的な運転評価結果を導出する処理を行う導出部と、
を含み、
前記導出部は、複数の運転者の危険運転のスコアの分布として、単位走行距離当たりの距離頻度、及び単位時間当たりの時間頻度の双方の危険運転の頻度分布を作成し、走行距離または走行時間の状況に応じて前記頻度分布を切り替えて、前記スコアの分布に対する各運転者の評価スコアを前記相対的な運転評価結果として導出する運転評価装置。
複数の車両の危険運転の検出結果、並びに、運転者の特性及び環境の特性を含む付帯特性を示す特性情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得した前記検出結果を前記特性情報に応じてグルーピングし、グルーピングした前記検出結果に基づいて運転者毎の相対的な運転評価結果を導出する処理を行う導出部と、
を含み、
前記導出部は、複数の運転者の危険運転のスコアの分布として、単位走行距離当たりの距離頻度、及び単位時間当たりの時間頻度の双方の危険運転の頻度分布を作成し、走行距離または走行時間の状況に応じて前記頻度分布を切り替えて、前記スコアの分布に対する各運転者の評価スコアを導出し、かつ前記評価スコアを予め定めた方法で換算した換算スコアを前記相対的な評価結果として導出する運転評価装置。
前記導出部は、運転操作、運転マナー、及び注意力の分類に前記危険運転を分類し、それぞれについて前記換算スコアを更に導出する請求項２に記載の運転評価装置。
車両に設けられた撮影部によって撮影された撮影画像を表す画像情報、及び車両に関する車両情報に基づいて前記危険運転を検出する危険運転検出部と、
請求項１～３の何れか１項に記載の運転評価装置と、
を含む運転評価システム。
コンピュータを、請求項１～３の何れか１項に記載の運転評価装置の各部として機能させるための運転評価プログラム。